JP2022176417A - 車両制御装置、車両制御システム、車両制御方法及び車両制御プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】周辺車両の行動に対して、円滑な回避動作が可能な車両制御装置を得る。【解決手段】本開示の車両制御装置１００は、周辺車両３０の行動種別を予測する行動種別予測部１２０と、周辺車両３０の行動種別ごとの発生確率を計算する発生確率演算部１３０と、行動種別ごとの発生確率が選択閾値よりも大きい行動種別を選択する行動種別選択部１４０と、選択された行動種別における周辺車両の位置を予測する周辺車両位置予測部１５０と、周辺車両３０に対して、自車両１が回避動作するための操舵及び加減速のいずれか一方または両方の回避操作量を計算する回避操作量演算部１６０と、選択された行動種別の発生確率に基づき、回避操作量を増減した調整後回避操作量を計算する調整後回避操作量演算部１７０と、調整後回避操作量に基づき自車両１の操作を制御する車両制御部１８０と、を備える。【選択図】図１

Description

本願は、車両制御装置、車両制御システム、車両制御方法及び車両制御プログラムに関する。

車両を自動運転させる際、将来の周辺車両の行動を予測して衝突を回避する技術が種々提案されている。たとえば、特許文献１には、周辺車両の予測経路及び自車両の予測経路に基づき、衝突種別の発生確率を用いて、自車両が安全条件を満たすか否かを判定して自車両の走行経路を決定する車両制御技術が開示されている。かかる車両制御技術では、上記安全条件を満たす自車両の走行経路が存在しない場合には、所定の本数より多くの走行経路を再度生成して安全条件の評価を行う。

特開２００９－６４０８８号公報

特許文献１に開示された車両制御技術では、周辺車両の行動予測の中で誤った予測が含まれていた場合には、誤った予測に基づいて自車両の走行経路が評価されるため、適切な走行経路が選択されないという不具合が生じるおそれがあった。そして誤った予測に起因して、自車両が不適切な減速または操舵を引き起こして、運転者に違和感を与えるおそれがあるという問題点があった。

本開示は上記のような問題点を解決するためになされたものであり、周辺車両の将来の行動を予測して周辺車両を適切に回避動作することで、自車両を安定して走行させることが可能な車両制御装置を提供することを目的とする。

本願に開示される車両制御装置は、
自車両の周辺に存在する周辺車両の将来の単数または複数の行動種別を予測する行動種別予測部と、
前記周辺車両に関して予測された行動種別ごとの発生確率を計算する発生確率演算部と、
前記行動種別ごとの発生確率が選択閾値よりも大きい行動種別を選択する行動種別選択部と、
前記選択された行動種別における将来の前記周辺車両の位置を予測する周辺車両位置予測部と、
前記周辺車両位置予測部によって予測された前記周辺車両の予測位置に対して、前記自車両が前記周辺車両を回避動作するための操舵及び加減速のいずれか一方または両方の回避操作量を計算する回避操作量演算部と、
前記選択された行動種別の発生確率に基づき、前記回避操作量を増減した調整後回避操作量を計算する調整後回避操作量演算部と、
前記調整後回避操作量に基づき前記自車両の操舵及び加減速のいずれか一方あるいは両方を制御する車両制御部と、を備える。

本願に開示される車両制御システムは、
上記の車両制御装置と、
前記自車両及び前記周辺車両の情報を取得する情報取得部と、
前記車両制御部の出力に基づき前記自車両の走行を制御するコントローラ部と、を備える。

本願に開示される車両制御方法は、
自車両の周辺に存在する周辺車両の将来の単数または複数の行動種別を予測するステップと、
前記周辺車両に関して予測された行動種別ごとの発生確率を計算するステップと、
前記行動種別ごとの発生確率が選択閾値よりも大きい行動種別を選択するステップと、
前記選択された行動種別における将来の前記周辺車両の位置を予測するステップと、
前記周辺車両の予測位置に対して、前記自車両が前記周辺車両を回避動作するための操舵及び加減速のいずれか一方または両方の回避操作量を計算するステップと、
前記選択された行動種別の発生確率に基づき、前記回避操作量を増減した調整後回避操作量を計算するステップと、
前記調整後回避操作量に基づき前記自車両の操舵及び加減速のいずれか一方あるいは両方を制御するステップと、を含む。

本願に開示される車両制御プログラムは、上記の車両制御方法をコンピュータに実行させる。

本開示による車両制御装置、車両制御システム、車両制御方法及び車両制御プログラムによれば、自車両が周辺車両の将来の行動を予測して周辺車両を適切に回避動作することで、余裕を持った円滑な回避動作を実現することができるので、乗員の乗り心地が向上するという効果を奏する。

実施の形態１に係る車両制御装置及び車両制御システムの構成を示す機能ブロック図である。 実施の形態１に係る車両制御装置及び車両制御システムを搭載した車両のハードウェアの構成例を示す模式図である。 実施の形態１における自車両の座標系を表す図である。 実施の形態１に係る車両制御装置の動作及び車両制御方法を示すフローチャート図である。 実施の形態１に係る車両制御装置の動作及び車両制御方法を示す模式図である。 実施の形態１に係る車両制御装置の動作及び車両制御方法を示す模式図である。 実施の形態２に係る車両制御装置の動作及び車両制御方法を示す模式図である。 実施の形態３に係る車両制御装置の構成を示す機能ブロック図である。 実施の形態３に係る車両制御装置及び車両制御方法における回避操作量演算部の処理フローを示すフローチャート図である。 実施の形態１から３の車両制御装置を実現するハードウェア構成を示す図である。 実施の形態１から３の車両制御装置を実現するハードウェア構成を示す図である。

実施の形態１．
図１は実施の形態１に係る車両制御装置１００及び車両制御システム５００の概略構成を示す機能ブロック図である。車両制御システム５００は、車両制御装置１００、情報取得部２００及びコントローラ部３００を備える。

車両制御装置１００は、周辺車両行動予測部１１０、回避操作量演算部１６０、調整後回避操作量演算部１７０及び車両制御部１８０を備える。

情報取得部２００は、自車両情報取得部２１０、周辺車両情報取得部２２０及び道路情報取得部２３０を備える。

コントローラ部３００は、ＥＰＳ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｐｏｗｅｒ Ｓｔｅｅｒｉｎｇ）コントローラ３１０、パワートレインコントローラ３２０及びブレーキコントローラ３３０を備える。

車両制御装置１００の周辺車両行動予測部１１０は、さらに、行動種別予測部１２０、発生確率演算部１３０、行動種別選択部１４０及び周辺車両位置予測部１５０を備える。また、車両制御部１８０は、目標経路生成部１９０を備える。

行動種別予測部１２０は、周辺車両情報取得部２２０において取得された周辺車両情報から、周辺車両３０ごとに、周辺車両３０が将来とる可能性のある行動種別の予測を出力する。ここで、周辺車両３０とは、車両制御システム５００を搭載する車両（以下、「自車両」という）の周辺に存在する他車両を指す。なお、以下では、周辺車両３０について専ら説明するが、周辺車両３０以外にも歩行者を含んでも良く、この場合は、周辺車両という用語の代りに、周辺物体と読み替えれば良い。

また、行動種別とは周辺車両３０が取る行動の種別の情報であり、たとえば、周辺車両３０が現在走行している車線を維持して一定速度で走行する現状車線維持行動、現在走行している車線を維持して減速を行う現状車線減速行動、隣接車線へ車線を変更する車線変更行動等である。

発生確率演算部１３０は、周辺車両３０ごとに、行動種別の発生する確率を表す行動種別の発生確率Ｐを演算する。行動種別選択部１４０は、周辺車両３０ごとに、どの行動種別が選択されたかを出力する。周辺車両位置予測部１５０は、周辺車両３０における行動種別に基づく将来の位置である予測位置を出力する。

周辺車両行動予測部１１０の演算には、たとえば、特許６２７２５６６号公報に開示された技術を適用することが可能である。すなわち、対象とする周辺車両３０と、その周辺車両３０の周辺にさらに存在する周辺車両３０との相対位置、相対速度等の関係から、周辺車両３０が設定された各行動種別を取った場合の車両挙動を評価し、周辺車両３０の各行動種別について将来発生する可能性を表す行動種別の発生確率Ｐを演算する。また、周辺車両３０の各行動種別に対応した将来の予測位置を演算する。

周辺車両行動予測部１１０から算出された周辺車両３０の行動種別及び位置の予測結果には、複数の周辺車両３０に対する予測が含まれている場合がある。さらに、１台の周辺車両３０に対して複数の行動種別を含んでいる場合がある。そこで、周辺車両行動予測部１１０で算出された行動種別の予測結果には、Ｍ個の周辺車両３０に対する行動種別の予測が含まれているとして、そのうちｍ番目の周辺車両３０を第ｍ周辺車両とする。第ｍ周辺車両の予測にはＮ個の行動種別が含まれているとして、そのうちｎ番目の行動種別を第ｎ行動種別とする。

回避操作量演算部１６０は、周辺車両行動予測部１１０から得られた周辺車両３０の行動種別及び位置の予測結果に基づいて、自車両１が将来の時刻において予測された周辺車両３０を回避動作するための回避操作量を演算する。

実施の形態１に係る車両制御装置１００では、道路情報取得部２３０から自車両１が現在走行中の車線の走行経路情報を取得し、自車両１が現在走行中の車線を追従する場合において、自車両１より前方の周辺車両３０に対して減速を行うことで回避動作を行うものとする。

調整後回避操作量演算部１７０は、回避操作量演算部１６０において算出された回避操作量に対して、様々な条件のもとで調整するための回避操作量の上限値Ｕを設定し、上限値Ｕに基づき回避操作量の上限処理を行って調整された調整後回避操作量を演算する。上限値Ｕの設定については、後述する。

自車両１における回避動作に必要となる回避操作量は、一例を挙げると、周辺車両３０に対して、減速して回避動作するために必要な自車両１の減速度と定義する。なお、自車両１の減速度を実現するための速度、ジャーク等を回避操作量と定義することもできる。処理の詳細については後述する。

車両制御部１８０は、回避操作量演算部１６０から得られた回避操作量あるいは調整後回避操作量演算部１７０から得られた調整後回避操作量の情報と、情報取得部２００から車両情報として得られる自車両１の状態量を用いて、コントローラ部３００のＥＰＳコントローラ３１０に出力するための目標操舵角を演算し、出力する。

また、車両制御部１８０は、目標経路生成部１９０から得られた目標経路情報と、情報取得部２００から得られる自車両１の状態量を用いて、コントローラ部３００のパワートレインコントローラ３２０を制御するための目標駆動力及びブレーキコントローラ３３０を制御するための目標制動力とを演算し、出力する。

自車両情報取得部２１０は、自車両１の情報である車両情報を取得する。車両情報には、自車両１の状態を表す自車両１の状態量が含まれる。自車両情報取得部２１０は、たとえば、ＧＮＳＳセンサ１３、ヨーレートセンサ１６、速度センサ１７、加速度センサ１８、操舵角センサ２０及び操舵トルクセンサ２１等である。

周辺車両情報取得部２２０は、自車両１の周辺に存在する周辺車両３０の位置情報を含む周辺車両情報を取得する。周辺車両情報取得部２２０は、たとえば、前方カメラ１１、レーダセンサ１２及びＶ２Ｘ（Ｖｅｈｉｃｌｅ－ｔｏ－Ｅｖｅｒｙｔｈｉｎｇ）受信機１５等である。

道路情報取得部２３０は、自車両１が走行する道路の情報である道路情報を取得する。道路情報取得部２３０は、たとえば、前方カメラ１１、ナビゲーション装置１４及びＶ２Ｘ受信機１５等である。

図２は、実施の形態１の車両制御装置１００を含む車両制御システム５００を搭載した自車両１のハードウェア構成の一例を示す図である。図２に示すように、自車両１は、駆動システムとして、ステアリングホイール２、ステアリング軸３、操舵ユニット４、ＥＰＳモータ５、パワートレインユニット６及びブレーキユニット７を備える。

また、センサシステムとして、前方カメラ１１、レーダセンサ１２及びＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）センサ１３、ヨーレートセンサ１６、速度センサ１７、加速度センサ１８、操舵角センサ２０及び操舵トルクセンサ２１を備える。

上述の他に、ナビゲーション装置１４、Ｖ２Ｘ受信機１５、車両制御装置１００と、ＥＰＳコントローラ３１０、パワートレインコントローラ３２０及びブレーキコントローラ３３０を備える。

ドライバが自車両１を運転するために設置されているステアリングホイール２は、ステアリング軸３に結合されている。ステアリング軸３には操舵ユニット４が連接されている。操舵ユニット４は、操舵輪としての前輪の２つのタイヤを回動自在に支持すると共に、車体フレームに転舵自在に支持されている。従って、ドライバのステアリングホイール２の操作によって発生したトルクは、ステアリング軸３を回転させ、操舵ユニット４によって前輪を左右方向へ転舵する。これによって、ドライバは自車両が前進及び後進する際の車両の横移動量を操作することができる。

なお、ステアリング軸３はＥＰＳモータ５によって回転させることも可能であり、ＥＰＳコントローラ３１０でＥＰＳモータ５に流れる電流を制御することで、ドライバのステアリングホイール２の操作と独立して、前輪を自在に転舵させることができる。

車両制御装置１００は、一例として、ＡＤＡＳ－ＥＣＵ（Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｄｒｉｖｉｎｇ Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ Ｓｙｓｔｅｍｓ－Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）とも呼称されるマイクロプロセッサ等の集積回路であり、Ａ／Ｄ（Ａｎａｌｏｇ／Ｄｉｇｉｔａｌ）変換回路、Ｄ／Ａ（Ｄｉｇｉｔａｌ／Ａｎａｌｏｇ）変換回路、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等を備える。

車両制御装置１００には、前方カメラ１１、レーダセンサ１２、ＧＮＳＳセンサ１３、ナビゲーション装置１４、Ｖ２Ｘ受信機１５、操舵角を検出する操舵角センサ２０、操舵トルクを検出する操舵トルクセンサ２１、ヨーレートを検出するヨーレートセンサ１６、自車両１の速度を検出する速度センサ１７、自車両１の加速度を検出する加速度センサ１８、ＥＰＳコントローラ３１０、パワートレインコントローラ３２０及びブレーキコントローラ３３０が接続されている。

車両制御装置１００は、接続されている各種センサから入力された情報を、ＲＯＭに格納されたプログラムに従って処理し、ＥＰＳコントローラ３１０に目標操舵角を送信し、パワートレインコントローラ３２０に目標駆動力を送信し、ブレーキコントローラ３３０に目標制動力を送信する。

前方カメラ１１は、車両前方の区画線が画像として検出できる位置に設置され、画像情報に基づき、車線情報及び障害物の位置などの自車両１の前方環境を検出する。なお、実施の形態１に係る車両制御システム５００では、自車両１の前方環境を検出するカメラのみを一例に挙げたが、自車両１の後方及び側方の環境を検出するカメラを別途設置しても良い。また、前方カメラ１１は、自車両１が走行する路面の状態を推定するために使用することもできる。

レーダセンサ１２は対象物体にレーダを照射し、その反射波を検出することで、自車両１と周辺車両３０の相対距離と相対速度を出力する。かかるレーダセンサ１２としては、ミリ波レーダ、ＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）、レーザーレンジファインダ、超音波レーダ等、周知の方式の測距センサを用いることができる。

ＧＮＳＳセンサ１３は測位衛星からの電波を自車両１に搭載されたアンテナ（図示せず）で受信し、測位演算することによって自車両１の絶対位置、絶対方位を出力する。

ナビゲーション装置１４は、ドライバが設定した行き先に対する最適な走行ルートを演算する機能を有し、走行ルート上の道路情報を記憶している。道路情報は道路線形を表現する地図ノードデータであり、各地図ノードデータは各ノードでの絶対位置を示す緯度、経度、標高の情報、車線幅、カント角、傾斜角情報等が組み込まれている。

Ｖ２Ｘ受信機１５は、周辺車両３０を含む他車両及び路側機との無線通信によって情報を取得し、出力する機能を有する。取得する情報は、自車両１に対する周辺車両３０の位置、速度等の周辺車両情報及び路面の摩擦係数等の道路情報を含んでいる。

ＥＰＳコントローラ３１０は、車両制御装置１００から送信された目標操舵角を実現するようにＥＰＳモータ５を制御することで、自車両１の走行経路を制御する。

パワートレインコントローラ３２０は、車両制御装置１００から送信された目標駆動力を実現するように、パワートレインユニット６を制御することで、自車両１の加速を制御する。

なお、実施の形態１に係る車両制御装置１００及び車両制御システム５００では、エンジンのみを駆動力源とする車両を例に挙げたが、電動モータのみを駆動力源とする車両、エンジンと電動モータの両方を駆動力源とする車両等に適用しても良い。

ブレーキコントローラ３３０は、車両制御装置１００から送信された目標制動力を実現するようにブレーキユニット７を制御することで、自車両１の減速を制御する。

図３は実施の形態１に係る車両制御装置１００で用いる座標系を模式的に示した図である。図３において、Ｘ軸及びＹ軸は慣性座標系を表しており、Ｘ_ｃ，Ｙ_ｃ，θは慣性座標系での自車両１の重心位置及び方位角を表している。また、ｘ軸及びｙ軸は自車両１の重心を原点とする自車座標系を表しており、自車両１の前方にｘ軸、左手方向にｙ軸をとっている。

実施の形態１に係る車両制御装置１００では、制御周期ごとに自車両１の重心位置Ｘ_ｃ、Ｙ_ｃと方位角θとをゼロに初期化する。すなわち、慣性座標系と自車座標系とを制御周期ごとに一致させる。かかる処理により、方位角θの変化が小さい場合には、Ｘ方向を自車両１の前方向、Ｙ方向を自車両１の横方向として考えることができる。

実施の形態１に係る車両制御装置１００及び車両制御方法における特徴的な動作を以下に説明する。
図４は実施の形態１における車両制御装置１００の処理フローを示したフローチャート図である。なお、ステップＳＴ１１０は行動種別予測部１２０、発生確率演算部１３０及び行動種別選択部１４０によって、ステップＳＴ１２０は回避操作量演算部１６０によって、ステップＳＴ１３０、ステップＳＴ１４０及びステップＳＴ１５０は調整後回避操作量演算部１７０によってそれぞれ実行される。

まず、ステップＳＴ１１０では、行動種別選択部１４０において、行動種別予測部１２０による予測結果に含まれる行動種別に対して、回避操作量を演算する行動種別を選択する。行動種別の選択に関しては、発生確率演算部１３０において演算された行動種別の発生確率Ｐが選択閾値よりも高い予測に対してのみ、回避操作量演算部１６０において回避操作量を演算させることを目的とする。すなわち、行動種別の発生確率Ｐを用いて、周辺車両３０が将来、行動種別予測部１２０の予測にしたがって行動する確率が高いと判定された行動種別を選択する。

具体的には、第ｍ周辺車両の予測のうち第ｎ行動種別に対して、該当する行動種別の発生確率Ｐが、回避操作量を演算しないとする行動種別の発生確率Ｐの選択閾値よりも高い場合に、回避操作量を演算するものとして選択する。一方、行動種別の発生確率Ｐが選択閾値よりも低い場合には回避操作量を演算しないこととする。これにより、誤った行動種別の予測に基づいて自車両１が回避動作を行う可能性を抑える効果が得られる。

回避操作量を演算しないとする行動種別の発生確率Ｐの閾値については、行動種別に基づいて閾値を変更することができる。この閾値を行動種別毎閾値と呼ぶ。行動種別の予測結果が誤りであった場合に、誤った予測に基づいて自車両１が回避動作を行うことで不必要な急減速が発生する可能性があるときは、回避操作量を演算しないとする行動種別の発生確率Ｐの行動種別毎閾値を大きくする。

たとえば、周辺車両３０の行動種別に、現状車線維持行動、現状車線減速行動及び車線変更行動を少なくとも含む場合において、隣接車線の自車両１より前方に存在する周辺車両３０の予測された行動種別が車線変更行動である場合には、現状車線維持行動または現状車線減速行動と比較して行動種別の予測結果が誤りであった場合の回避操作量が大きくなることが想定されるため、回避操作量を演算しないとする行動種別の発生確率Ｐの行動種別毎閾値を大きくする。なお、回避操作量を演算しないとは、回避操作量をゼロに設定するとも言える。

さらに、同一の行動種別に対してであっても、周辺車両３０の現在位置または予測位置に基づいて、回避操作量を演算しないとする行動種別の発生確率Ｐの行動種別毎閾値の設定方法を変化させてもよい。

たとえば、自車両１と同一車線の前方に存在する周辺車両３０については、周辺車両３０の行動種別が現状車線減速行動であった場合には、行動種別が現状車線維持行動または車線変更行動で合った場合と比較して、予測された行動種別が誤りであった場合の回避操作量が大きくなることが想定されるため、回避操作量を演算しないとする行動種別の発生確率Ｐの行動種別毎閾値を大きくする、すなわち、行動種別の発生確率Ｐが高い場合に限って回避操作量を演算する。

ステップＳＴ１２０では、ステップＳＴ１１０で回避する対象に選択された行動種別及び位置の予測結果に対して、回避操作量演算部１６０において、周辺車両３０の予測位置を用いて自車両１の取るべき回避操作量を演算する。ステップＳＴ１１０で選択された対象が複数存在する場合は、周辺車両３０ごとに選択されたそれぞれの行動種別に対して回避操作量を演算する。

実施の形態１に係る車両制御装置１００では、自車両１が将来において、周辺車両３０の予測位置に対して、少なくとも衝突しないように減速を行うための減速度を回避操作量として算出する。

自車両１が周辺車両３０と衝突しないように、自車両１の加速度制御を行う手法はＡＣＣ（Ａｄａｐｔｉｖｅ ｃｒｕｉｓｅ ｃｏｎｔｒｏｌ）として従来提案されている手法を使用することができる。ＡＣＣでは、まず、周辺車両３０の予測位置を用いて、将来の時刻における自車両１と周辺車両３０との相対距離及び相対速度を算出する。さらに、自車両１と周辺車両３０との相対距離及び相対速度を用いて将来の接近度合いを評価する。

自車両１と周辺車両３０との接近度合いの評価は、将来において、自車両１と周辺車両３０との相対距離が一定距離以内に接近しないように維持することと、自車両１の速度が上限速度を超えない範囲で相対速度が小さくなることを評価する指標である。接近度合いの評価が良くなるように自車両１の減速度を演算し、出力する。周辺車両３０の予測位置を用いて回避動作することで、急な周辺車両３０の割り込みに対しても事前に回避動作を開始することが可能になり、余裕を持った円滑な回避動作を実施できる効果がある。

ステップＳＴ１３０では、回避操作量演算部１６０において、行動種別及び位置の予測結果に基づいて算出された回避操作量に対して、調整後回避操作量演算部１７０において、予測された行動種別及び位置に基づき、回避操作量の上限値Ｕを設定する。自車両１が回避動作する必要性の度合いを周辺車両３０の行動種別及び位置の予測結果を用いて判定し、自車両１の回避動作の必要性が低いほど、回避操作量の上限値Ｕを小さくする。すなわち、回避操作量に対して上限処理を行う。

たとえば、周辺車両３０の行動種別として、現状車線維持行動、現状車線減速行動及び車線変更行動を少なくとも含む場合において、隣接車線の自車両１より前方に存在する周辺車両３０について、予測された行動種別が現状車線維持行動または現状車線減速行動の場合は、自車両１が回避動作する必要性が低いと判断して、回避操作量の上限値Ｕを小さくする。一方、予測された周辺車両３０の行動種別が車線変更行動の場合は、自車両１が回避動作する必要性が高いと判断して、上記の場合と比較して回避操作量の上限値Ｕを大きくする。

これにより、回避動作の必要性が低いとされる行動種別の予測結果に対しては、回避操作量を抑えて乗り心地を向上させる一方、回避動作の必要性の高い行動種別の予測結果に対しては回避操作量を大きくすることで衝突の可能性を低下させる効果を奏する。

なお、同一の行動種別に対してであっても、周辺車両３０の現在位置または予測位置に基づいて、回避操作量の上限値Ｕの設定方法を変化させてもよい。

たとえば、自車両１と同一車線の前方に存在する周辺車両３０については、周辺車両３０の行動種別が現状車線維持行動または車線変更行動であった場合は、自車両１が回避動作する必要性が低いと判断して回避操作量の上限値Ｕを小さくする。一方、予測された周辺車両３０の行動種別が現状車線減速行動の場合は、自車両１は回避動作する必要性が高いと判断して、上記の場合と比較して回避操作量の上限値Ｕを大きくする。

また、同じ条件下において、周辺車両３０の予測された行動種別が車線変更行動であった場合では、自車両１の前方で回避動作が必要な状況が発生している可能性があるため、自車両１が回避動作する必要性が高いと判断してもよいので、回避操作量の上限値Ｕを大きくする。

ステップＳＴ１４０では、周辺車両３０の行動種別及び位置の予測結果に基づいて算出された回避操作量に対して、調整後回避操作量演算部１７０において、周辺車両３０の予測された行動種別の発生確率Ｐに基づき、回避操作量の上限値Ｕを設定する。予測された行動種別が誤りである可能性について行動種別の発生確率Ｐを用いて判定し、予測された行動種別が誤りである可能性が高いほど回避操作量の上限値Ｕを小さくする。予測された行動種別の発生確率Ｐが低いほど該当する行動種別が発生する確率Ｐは低い、つまり、予測が誤りである可能性が高いといえるため、予測された行動種別の発生確率Ｐが低いほど、回避操作量の上限値Ｕを小さくする。

なお、行動種別ごとの発生確率Ｐが等しい場合であっても、行動種別ごとに回避操作量の上限値Ｕを変化させてもよい。これにより、周辺車両３０の行動種別の誤った予測に基づき、自車両１が回避動作を行う可能性を低くすることができる効果がある。

なお、行動種別の発生確率Ｐを用いて、周辺車両行動予測部１１０の算出した周辺車両３０の行動種別及び位置の予測結果の信頼性を評価して回避操作量に調整を与える、つまり、調整後回避操作量を計算する。

１台の周辺車両３０について全ての行動種別の発生確率Ｐの差が小さい場合は、周辺車両行動予測部１１０において行動種別の判断ができない状態であるため、行動種別の予測結果の信頼性が低いと判定する。つまり、行動種別ごとの発生確率の間の差が予め設定された差分値よりも小さい場合は、回避操作量の上限値Ｕを減少させる。行動種別の予測結果の信頼性が低いと判定された場合には、行動種別の発生確率Ｐに基づき回避操作量の上限値Ｕを設定する場合と比較して、回避操作量の上限値Ｕをさらに小さくする。

これにより、周辺車両行動予測部１１０が算出した行動種別の予測結果の信頼性が低い場合には回避操作量を小さくすることで、誤った予測に基づいて自車両１が制御される可能性を低くする効果がある。

ステップＳＴ１５０では、調整後回避操作量演算部１７０において、ステップＳＴ１２０で算出された回避操作量に対して、ステップＳＴ１３０及びステップＳＴ１４０において算出された回避操作量の上限値Ｕを反映させて、回避操作量の上限値Ｕを超えない調整後回避操作量を演算する。

図５は、回避操作量の計算において、行動種別の発生確率Ｐに基づいて回避操作量の上限値Ｕを設定する場合を示す模式図である。ステップＳＴ１２０で算出された回避操作量に対して、ステップＳＴ１３０で、自車両１が回避動作する必要性の度合いを行動種別の予測結果を用いて判定し、自車両１が回避動作する必要性の低いほど回避操作量の上限値Ｕを小さくする。さらに、ステップＳＴ１４０で、予測された行動種別が誤りである可能性を、行動種別の発生確率Ｐを用いて判定し、予測された行動種別が誤りである可能性が高いほど回避操作量の上限値Ｕを小さくする。

図６は、行動種別ごとの回避操作量の上限値Ｕと行動種別の発生確率Ｐを示す模式図である。行動種別ごとに行動種別の発生確率Ｐの行動種別毎閾値が設定されている。行動種別が現状維持または減速の場合は、行動種別の発生確率Ｐの行動種別毎閾値は閾値１に設定され、行動種別が車線変更の場合は、行動種別の発生確率Ｐの行動種別毎閾値は閾値１よりも高い閾値２に設定される。行動種別の発生確率Ｐが高いほど、周辺車両３０に対して自車両１が回避動作する必要性が高まるので、回避操作量の上限値Ｕも高くなる。つまり、調整後回避操作量演算部１７０は、選択された行動種別の発生確率Ｐが高くなるほど、調整後回避操作量を増加させる。

実施の形態１に係る車両制御装置、車両制御システム及び車両制御方法によれば、周辺車両の将来の行動を予測して、自車両が減速することで周辺車両に対して回避動作するための減速度を回避操作量として算出し、行動種別及び位置の予測結果と行動種別の発生確率を用いて回避操作量に上限値を与える構成としたので、急な周辺車両の割り込みに対しても事前に減速動作を開始することが可能になり、余裕を持った円滑な減速動作を実施することができ、かつ、周辺車両行動予測部の予測結果が誤っていた場合においても、回避動作のための減速量を小さく抑えることが可能となり、乗員の乗り心地が向上する効果を奏する。

実施の形態２．
実施の形態１に係る車両制御装置、車両制御システム及び車両制御方法では、自車両１より前方の周辺車両３０に対して減速を行うことで回避動作を行うものとして、回避操作量は自車両１の減速度と定義した場合の一例を示した。実施の形態２に係る車両制御装置、車両制御システム及び車両制御方法では、一定速度で目標経路に追従するように制御されている自車両１が、操舵によって周辺車両３０を回避動作する場合を想定している。実施の形態２に係る車両制御装置１００と車両制御システム５００の構成及び基本的な動作は、実施の形態１と同様なので、以下では実施の形態１と重複する説明は省略する。

実施の形態２に係る車両制御装置１００の回避操作量演算部１６０における回避操作量について説明する。道路情報取得部２３０から自車両１が現在走行中の車線の経路情報を取得して基準経路Ｒとする。自車両１が周辺車両３０を回避するために、基準経路Ｒに対して横方向、つまり、自車両１の車幅方向に距離の偏差を与えた経路を、自車両１が追従すべき目標経路とする。この場合の基準経路Ｒに対する横偏差距離ｄ_Ｌを回避操作量として定義する。なお、上記の横偏差距離ｄ_Ｌを実現するために自車両１がとるべき操舵角、操舵角速度、ヨーレートまたは走行経路に対するヨー角等を回避操作量と定義することもまた可能である。

回避操作量演算部１６０のステップＳＴ１２０において、周辺車両３０の予測位置に基づき、回避操作量である基準経路Ｒに対する横偏差距離ｄ_Ｌを演算する方法を示す。将来の各時刻において、周辺車両行動予測部１１０によって算出された行動種別及び位置の予測結果に基づく周辺車両３０の予測位置を起点とした進入禁止エリアを仮想的に配置し、自車両１が進入禁止エリアに進入しないために必要な横偏差距離ｄ_Ｌを算出する。

図７は現在の時刻をゼロとして時間ｔ後の将来の時刻における周辺車両３０の予測位置と進入禁止エリアの例を示す模式図である。時刻ゼロから時刻ｔまでの間、自車両１が一定速度で基準経路Ｒに追従すると仮定した場合の位置である自車両推定位置Ｐｃ（ｔ）のＸ座標をＸｃ（ｔ）、Ｙ座標をＹｃ（ｔ）、進行方向をθｃ（ｔ）とする。

周辺車両行動予測部１１０において算出された第ｍ周辺車両の予測位置のうち、第ｎ行動種別に該当する予測位置Ｐｍｎ（ｔ）のＸ座標をＸｍｎ（ｔ）、Ｙ座標をＹｍｎ（ｔ）、進行方向をθｍｎ（ｔ）とする。周辺車両３０の時刻ｔにおける予測位置に対して、進行方向の前方向、後方向、左方向、右方向にそれぞれ、ＬＹｆ（ｔ）、ＬＸｒ（ｔ）、ＬＹｌ（ｔ）、ＬＹｒ（ｔ）の距離をもつ範囲を、時刻ｔにおける進入禁止エリアＤｍｎ（ｔ）とする。

なお、進入禁止エリアＤｍｎ（ｔ）の形状は四角形で表現したが、他の直線または曲線の組み合わせによって定められたあらゆる形状であってもよく、または、数式によって表現される範囲としてもよい。

将来の時刻ｔにおいて、自車両推定位置Ｐｃ（ｔ）が進入禁止エリアＤｍｎ（ｔ）に含まれる場合には、基準経路Ｒの中で自車両推定位置Ｐｃ（ｔ）の近傍点の座標から、経路に垂直な方向、つまり自車両１の車幅方向に距離ｄを与えた位置Ｐｃｄ（図示せず）を設定する。位置Ｐｃｄが進入禁止エリアＤｍｎ（ｔ）に含まれないための距離ｄの最小値を横偏差距離ｄ_Ｌとして算出する。

将来の時刻ｔにおいて、自車両推定位置Ｐｃ（ｔ）が進入禁止エリアＤｍｎ（ｔ）に進入しない場合には、横偏差距離ｄ_Ｌはゼロとする。上記によって算出した横偏差距離ｄ_Ｌを回避操作量として出力し、ステップＳＴ１３０及びステップＳＴ１４０において上限値Ｕを与える。

実施の形態２に係る車両制御装置、車両制御システム及び車両制御方法によれば、周辺車両の将来の行動種別および位置を予測して、周辺車両を操舵して回避するための基準経路に対する横偏差距離を回避操作量として算出し、行動種別及び位置の予測結果と行動種別の発生確率を用いて回避操作量に上限値を与える構成としたので、急な周辺車両の接近に対しても事前に回避操舵を開始することが可能になり、余裕を持った円滑な操舵を実施することができ、かつ、周辺車両行動予測部の行動種別の予測結果が誤っていた場合においても、回避動作のための操舵量を小さく抑えることが可能となり、乗員の乗り心地が向上する効果を奏する。

実施の形態３．
実施の形態１及び実施の形態２に係る車両制御装置１００においては、周辺車両行動予測部１１０の算出した周辺車両３０の行動種別及び位置の予測結果によって回避操作量を調整する方法を示した。実施の形態３に係る車両制御装置、車両制御システム及び車両制御方法では、情報取得部２００で取得されたいずれかの情報によって回避操作量を調整する点に特徴がある。

図８は、実施の形態３に係る車両制御装置１０１及び車両制御システム６００の概略構成を示す機能ブロック図である。図１に示した車両制御システム５００と同一の構成については同一の符号を付し、重複する説明は省略する。図８に示す車両制御装置１０１では、図１に示された車両制御装置１００の各構成に加えて、誤予測推定部１７５を新たに備える。

図９は、実施の形態３に係る車両制御装置１０１の回避操作量演算部１６０の処理フローを示したフローチャート図である。図４のフローチャート図に示す実施の形態１における車両制御装置１００の各処理に加えて、ステップＳＴ３００、ステップＳＴ３１０及びステップＳＴ３２０の各処理をさらに有する。ステップＳＴ３００及びステップＳＴ３１０は、誤予測推定部１７５によって実行される。また、ステップＳＴ３２０は調整後回避操作量演算部１７０によって実行される。

ステップＳＴ３００では、情報取得部２００で取得された情報を用いて検知された情報が不正確であるため、周辺車両行動予測部１１０において周辺車両３０の誤った行動種別の予測を出力する可能性の高い悪検知状態であるか否かを判定する。具体的には、誤予測推定部１７５が行動種別の予測を誤る誤予測発生確率が誤予測発生確率閾値よりも高いと判定した場合は、悪検知状態であると判定する。

たとえば、道路情報取得部２３０によって自車両１が走行中の車線形状を取得し、曲率の大きい曲線路であると判定された場合、周辺車両情報取得部２２０において自車両１の近傍にセンサの検知を妨げる周辺車両３０が存在することで遠方の周辺車両３０が検知できない可能性があると判定された場合等に、悪検知状態であると判定することができる。

ステップＳＴ３００で悪検知状態であると判定された場合には、ステップＳＴ３２０の処理に進む。悪検知状態であると判定された場合は、行動種別の予測結果が誤予測である可能性が高いからである。一方、ステップＳＴ３００で、悪検知状態ではないと判定された場合は、ステップＳＴ１１０の処理に進む。

ステップＳＴ３２０では、ステップＳＴ３００における行動種別の予測結果が誤予測である可能性が高いという判定結果に基づいて、ステップＳＴ１３０及びステップＳＴ１４０において設定された回避操作量の上限値Ｕよりも、さらに上限値Ｕを小さくする。

実施の形態３に係る車両制御装置、車両制御システム及び車両制御方法によれば、情報取得部において取得された情報を用いて、周辺車両の行動種別の予測精度が低下する可能性があることを判定し、回避操作量の上限値を小さくすることとしたので、予測精度の低下した行動種別の予測に基づいて自車両が制御されることを抑制できるため、誤った予測に基づいて自車両が不必要な回避動作を行う可能性を下げることができるので、乗員の乗り心地が向上する効果を奏する。

なお、以上説明した実施の形態１及び２に係る車両制御装置１００及び車両制御システム５００並びに実施の形態３に係る車両制御装置１０１及び車両制御システム６００の各構成要素は、コンピュータを用いて構成することができ、コンピュータがプログラムを実行することで実現される。すなわち、車両制御装置１００及び１０１は、たとえば、図１０に示す処理回路５０により実現される。処理回路５０には、ＣＰＵ、ＤＳＰ（ＤｉｇｉｔａｌＳｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）などのプロセッサが適用され、記憶装置に格納されるプログラムを実行することで各部の機能が実現される。

なお、処理回路５０には、専用のハードウェアが適用されても良い。処理回路５０が専用のハードウェアである場合、処理回路５０は、たとえば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、またはこれらを組み合わせたもの等が該当する。

車両制御装置１００及び１０１並びに車両制御システム５００及び６００は、構成要素の各々の機能が個別の処理回路で実現されても良いし、それらの機能がまとめて１個の処理回路で実現されても良い。

また、図１１には、処理回路５０がプロセッサを用いて構成されている場合におけるハードウェア構成を示している。この場合、車両制御装置１００及び１０１の各部の機能は、ソフトウェア等（ソフトウェア、ファームウェア、または、ソフトウェアとファームウェア）との組み合わせにより実現される。ソフトウェア等はプログラムとして記述され、メモリ５２に格納される。処理回路５０として機能するプロセッサ５１は、メモリ５２（記憶装置）に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、各部の機能を実現する。すなわち、このプログラムは、車両制御装置１００及び１０１の構成要素の動作の手順及び車両制御方法をコンピュータに実行させるものであると言える。

ここで、メモリ５２は、たとえば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリー、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等の、不揮発性または揮発性の半導体メモリ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）及びそのドライブ装置等、または、今後使用されるあらゆる記憶媒体であっても良い。

以上、実施の形態１から３に係る車両制御装置１００及び１０１並びに車両制御システム５００及び６００の各構成要素の機能が、ハードウェア及びソフトウェア等のいずれか一方で実現される構成について説明した。しかしながら、これに限られたものではなく、車両制御装置１００及び１０１並びに車両制御システム５００及び６００の一部の構成要素を専用のハードウェアで実現し、別の一部の構成要素をソフトウェア等で実現する構成であっても良い。

たとえば、図１０及び図１１に示すように、一部の構成要素については専用のハードウェアとしての処理回路５０でその機能を実現し、他の一部の構成要素についてはプロセッサ５１としての処理回路５０が、メモリ５２に格納された実施の形態１から３に係る車両制御方法をコンピュータ等で実行させるためのプログラムを読み出して実行することによってその機能を実現することが可能である。

さらに、図１１に示すように、車両制御装置１００及び１０１の各機能部等が用いる設定データは、ソフトウェアの一部、すなわち、実施の形態１から３に係る車両制御方法をコンピュータ等で実行させるためのプログラム５４が記憶されている記録媒体５３からメモリ５２にインストールされても良い。

以上のように、実施の形態１から３に係る車両制御装置１００及び１０１並びに車両制御システム５００及び６００は、ハードウェア、ソフトウェア等、またはこれらの組み合わせによって、上述の各機能を実現することができる。

本開示は、様々な例示的な実施の形態及び実施例が記載されているが、１つ、または複数の実施の形態に記載された様々な特徴、態様、及び機能は特定の実施の形態の適用に限られるのではなく、単独で、または様々な組み合わせで実施の形態に適用可能である。

従って、例示されていない無数の変形例が、本願明細書に開示される技術の範囲内において想定される。例えば、少なくとも１つの構成要素を変形する場合、追加する場合または省略する場合、さらには、少なくとも１つの構成要素を抽出し、他の実施の形態の構成要素と組み合わせる場合が含まれるものとする。

１ 自車両、２ ステアリングホイール、３ ステアリング軸、４ 操舵ユニット、５ ＥＰＳモータ、６ パワートレインユニット、７ ブレーキユニット、１１ 前方カメラ、１２ レーダセンサ、１３ ＧＮＳＳセンサ、１４ ナビゲーション装置、１５ Ｖ２Ｘ受信機、１６ ヨーレートセンサ、１７ 速度センサ、１８ 加速度センサ、２０ 操舵角センサ、２１ 操舵トルクセンサ、３０ 周辺車両、５０ 処理回路、５１ プロセッサ、５２ メモリ、５３ 記録媒体、５４ プログラム、１００、１０１ 車両制御装置、１１０ 周辺車両行動予測部、１２０ 行動種別予測部、１３０ 発生確率演算部、１４０ 行動種別選択部、１５０ 周辺車両位置予測部、１６０ 回避操作量演算部、１７０ 調整後回避操作量演算部、１７５ 誤予測推定部、１８０ 車両制御部、１９０ 目標経路生成部、２００ 情報取得部、２１０ 自車両情報取得部、２２０ 周辺車両情報取得部、２３０ 道路情報取得部、３００ コントローラ部、３１０ ＥＰＳコントローラ、３２０ パワートレインコントローラ、３３０ ブレーキコントローラ、５００、６００ 車両制御システム

本願に開示される車両制御装置は、
自車両の周辺に存在する周辺車両の将来の単数または複数の行動種別を予測する行動種別予測部と、
前記周辺車両に関して予測された行動種別ごとの発生確率を計算する発生確率演算部と、
前記行動種別ごとの発生確率が選択閾値よりも大きい行動種別を選択する行動種別選択部と、
前記選択された行動種別における将来の前記周辺車両の位置を予測する周辺車両位置予測部と、
前記周辺車両位置予測部によって予測された前記周辺車両の予測位置に対して、前記自車両が前記周辺車両を回避動作するための操舵及び加減速のいずれか一方または両方の回避操作量を計算し、前記選択された行動種別の発生確率が行動種別毎閾値よりも低い場合は前記回避操作量をゼロに設定する回避操作量演算部と、
前記選択された行動種別の発生確率に基づき、前記回避操作量を増減した調整後回避操作量を計算する調整後回避操作量演算部と、
前記調整後回避操作量に基づき前記自車両の操舵及び加減速のいずれか一方あるいは両方を制御する車両制御部と、を備える。

本願に開示される車両制御方法は、
以下の各ステップをコンピュータによって実行する車両制御方法であって、
自車両の周辺に存在する周辺車両の将来の単数または複数の行動種別を予測するステップと、
前記周辺車両に関して予測された行動種別ごとの発生確率を計算するステップと、
前記行動種別ごとの発生確率が選択閾値よりも大きい行動種別を選択するステップと、
前記選択された行動種別における将来の前記周辺車両の位置を予測するステップと、
前記周辺車両の予測位置に対して、前記自車両が前記周辺車両を回避動作するための操舵及び加減速のいずれか一方または両方の回避操作量を計算し、前記選択された行動種別の発生確率が行動種別毎閾値よりも低い場合は前記回避操作量をゼロに設定するステップと、
前記選択された行動種別の発生確率に基づき、前記回避操作量を増減した調整後回避操作量を計算するステップと、
前記調整後回避操作量に基づき前記自車両の操舵及び加減速のいずれか一方あるいは両方を制御するステップと、を含む。

本願に開示される車両制御プログラムは、上記の車両制御方法を処理回路によって実行させる。

Claims (20)

1. 自車両の周辺に存在する周辺車両の将来の単数または複数の行動種別を予測する行動種別予測部と、
   前記周辺車両に関して予測された前記行動種別ごとの発生確率を計算する発生確率演算部と、
   前記行動種別ごとの発生確率が選択閾値よりも大きい行動種別を選択する行動種別選択部と、
   前記選択された行動種別における将来の前記周辺車両の位置を予測する周辺車両位置予測部と、
   前記周辺車両位置予測部によって予測された前記周辺車両の予測位置に対して、前記自車両が前記周辺車両を回避動作するための操舵及び加減速のいずれか一方または両方の回避操作量を計算する回避操作量演算部と、
   前記選択された行動種別の発生確率に基づき、前記回避操作量を増減した調整後回避操作量を計算する調整後回避操作量演算部と、
   前記調整後回避操作量に基づき前記自車両の操舵及び加減速のいずれか一方あるいは両方を制御する車両制御部と、
   を備える車両制御装置。
2. 前記行動種別は、前記周辺車両が走行する車線を維持して一定速度で走行する現状車線維持行動、前記周辺車両が走行する車線を維持して減速する現状車線減速行動及び前記周辺車両が走行する車線から車線変更する車線変更行動のいずれかが含まれることを特徴とする請求項１に記載の車両制御装置。
3. 前記調整後回避操作量演算部は、前記選択された行動種別の発生確率が高くなるほど、前記調整後回避操作量を増加させることを特徴とする請求項１または２に記載の車両制御装置。
4. 前記回避操作量演算部は、前記選択された行動種別の発生確率が行動種別毎閾値よりも低い場合は前記回避操作量をゼロに設定することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の車両制御装置。
5. 前記調整後回避操作量演算部は、前記選択された行動種別に対して計算された前記回避操作量の上限処理を行い、前記行動種別ごとの発生確率の間の差が予め設定された差分値よりも小さい場合は回避操作量の上限値を減少させることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の車両制御装置。
6. 前記調整後回避操作量演算部は、前記自車両が走行する車線に対する車幅方向の横偏差距離を前記調整後回避操作量として計算することを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の車両制御装置。
7. 前記回避操作量演算部は、前記選択された前記周辺車両の行動種別が、前記周辺車両の前記自車両側の車線への車線変更行動である場合は、前記回避操作量をゼロに設定する前記行動種別の発生確率の行動種別毎閾値を増加することを特徴とする請求項２に記載の車両制御装置。
8. 前記調整後回避操作量演算部は、前記選択された行動種別に対して計算された前記回避操作量の上限処理を行い、前記周辺車両の選択された前記行動種別が、前記現状車線維持行動または現状車線減速行動である場合は、前記周辺車両の前記自車両側の車線への車線変更行動の場合よりも前記回避操作量の上限値を減少させることを特徴とする請求項２に記載の車両制御装置。
9. 前記行動種別予測部が前記周辺車両の行動種別の予測を誤る可能性を判定する誤予測推定部をさらに備え、
   前記調整後回避操作量演算部は、前記選択された行動種別に対して計算された前記回避操作量の上限処理を行い、前記誤予測推定部が行動種別の予測を誤る誤予測発生確率が誤予測発生確率閾値よりも高いと判定した場合は、前記回避操作量の上限値を減少させることを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載の車両制御装置。
10. 請求項１から９のいずれか１項に記載の車両制御装置と、
    前記自車両及び前記周辺車両の情報を取得する情報取得部と、
    前記車両制御部の出力に基づき前記自車両の走行を制御するコントローラ部と、
    を備える車両制御システム。
11. 自車両の周辺に存在する周辺車両の将来の単数または複数の行動種別を予測するステップと、
    前記周辺車両に関して予測された行動種別ごとの発生確率を計算するステップと、
    前記行動種別ごとの発生確率が選択閾値よりも大きい行動種別を選択するステップと、
    前記選択された行動種別における将来の前記周辺車両の位置を予測するステップと、
    前記周辺車両の予測位置に対して、前記自車両が前記周辺車両を回避動作するための操舵及び加減速のいずれか一方または両方の回避操作量を計算するステップと、
    前記選択された行動種別の発生確率に基づき、前記回避操作量を増減した調整後回避操作量を計算するステップと、
    前記調整後回避操作量に基づき前記自車両の操舵及び加減速のいずれか一方あるいは両方を制御するステップと、
    を含む車両制御方法。
12. 前記行動種別は、前記周辺車両が走行する車線を維持して一定速度で走行する現状車線維持行動、前記周辺車両が走行する車線を維持して減速する現状車線減速行動及び前記周辺車両が走行する車線から車線変更する車線変更行動のいずれかが含まれることを特徴とする請求項１１に記載の車両制御方法。
13. 前記選択された行動種別の発生確率が高くなるほど、前記調整後回避操作量を増加させることを特徴とする請求項１１または１２に記載の車両制御方法。
14. 前記選択された行動種別の発生確率が行動種別毎閾値よりも低い場合は前記回避操作量をゼロに設定することを特徴とする請求項１１から１３のいずれか１項に記載の車両制御方法。
15. 前記選択された行動種別に対して計算された前記回避操作量の上限処理を行い、前記行動種別ごとの発生確率の間の差が予め設定された差分値よりも小さい場合は回避操作量の上限値を減少させることを特徴とする請求項１１から１４のいずれか１項に記載の車両制御方法。
16. 前記調整後回避操作量として、前記自車両が走行する車線に対する車幅方向の横偏差距離を計算することを特徴とする請求項１１から１５のいずれか１項に記載の車両制御方法。
17. 前記選択された前記周辺車両の行動種別が、前記周辺車両の前記自車両側の車線への車線変更行動である場合は、前記回避操作量をゼロに設定する前記行動種別の発生確率の行動種別毎閾値を増加することを特徴とする請求項１２に記載の車両制御方法。
18. 前記選択された行動種別に対して計算された前記回避操作量の上限処理を行い、前記周辺車両の選択された前記行動種別が、前記現状車線維持行動または現状車線減速行動である場合は、前記周辺車両の前記自車両側の車線への車線変更行動の場合よりも前記回避操作量の上限値を減少させることを特徴とする請求項１２に記載の車両制御方法。
19. 前記周辺車両の行動種別の予測を誤る可能性を判定するステップをさらに含み、
    前記選択された行動種別に対して計算された前記回避操作量の上限処理を行い、前記行動種別の予測を誤る誤予測発生確率が誤予測発生確率閾値よりも高いと判定した場合は、前記回避操作量の上限値を減少させることを特徴とする請求項１１から１８のいずれか１項に記載の車両制御方法。
20. 請求項１１から１９のいずれか１項に記載の車両制御方法をコンピュータに実行させるための車両制御プログラム。

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