JP2023086545A - 軌道生成システム、軌道生成装置、軌道生成方法、軌道生成プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】安定性を確保した回避走行が可能な軌道生成システム等を提供する。【解決手段】軌道生成システムは、プロセッサを有し、ホスト車両の走行する軌道を生成する。プロセッサは、ホスト車両の前方の回避対象を回避する回避走行を実行するか否かを判断することを実行するように構成される。プロセッサは、回避走行における軌道の候補となる軌道候補を複数生成することを実行するように構成される。プロセッサは、各軌道候補を走行した場合における路面の滑り度合をそれぞれ推定することを実行するように構成される。プロセッサは、各滑り度合に基づいて、軌道候補から回避走行において走行する軌道を確定することを実行するように構成される。【選択図】図４

Description

本開示は、ホスト車両が将来走行する軌道を生成する軌道生成技術に、関する。

特許文献１には、路面状態を考慮した自動運転を実行する自動運転車両が開示されている。この自動運転車両は、ブレーキ油圧及び加速度に基づいて、現在走行している路面の摩擦係数を推定する。さらに、自動運転車両は、摩擦係数が小さい場合に、旋回加速度が小さくなるように走行計画を生成する。

特開２０１７‐１２１８７４号公報

ところで、車両の前方に存在する障害物を回避するような軌道の生成が必要となる状況が発生し得る。こうした状況下において、特許文献１の技術のように、現在の路面における摩擦係数に基づいて軌道を生成する場合、将来走行する路面の状態が考慮されていないため、安定性を確保した回避走行が難しくなる虞がある。

本開示の課題は、安定性を確保した回避走行が可能な軌道生成システムを、提供することにある。本開示の別の課題は、安定性を確保した回避走行が可能な軌道生成装置を、提供することにある。本開示のさらに別の課題は、安定性を確保した回避走行が可能な軌道生成方法を、提供することにある。本開示のさらに別の課題は、安定性を確保した回避走行が可能な軌道生成プログラムを、提供することにある。

以下、課題を解決するための本開示の技術的手段について、説明する。尚、特許請求の範囲及び本欄に記載された括弧内の符号は、後に詳述する実施形態に記載された具体的手段との対応関係を示すものであり、本開示の技術的範囲を限定するものではない。

本開示の第一態様は、プロセッサ（１０２）を有し、ホスト車両（Ａ）の走行する軌道を生成する軌道生成システムであって、
プロセッサは、
ホスト車両の前方の回避対象を回避する回避走行を実行するか否かを判断することと、
回避走行における軌道の候補となる軌道候補（ＴＣ）を複数生成することと、
各軌道候補を走行した場合における路面の滑り度合をそれぞれ推定することと、
各滑り度合に基づいて、複数の軌道候補から回避走行において走行する軌道を確定することと、
を実行するように構成される。

本開示の第二態様は、プロセッサ（１０２）を有し、ホスト車両（Ａ）に搭載可能に構成され、ホスト車両の走行する軌道を生成する軌道生成装置であって、
プロセッサは、
ホスト車両の前方の回避対象を回避する回避走行を実行するか否かを判断することと、
回避走行における軌道の候補となる軌道候補（ＴＣ）を複数生成することと、
各軌道候補を走行した場合における路面の滑り度合をそれぞれ推定することと、
各滑り度合に基づいて、複数の軌道候補から回避走行において走行する軌道を確定することと、
を実行するように構成される。

本開示の第三態様は、ホスト車両（Ａ）の走行する軌道を生成するために、プロセッサ（１０２）により実行される軌道生成方法であって、
ホスト車両の前方の回避対象を回避する回避走行を実行するか否かを判断することと、
回避走行における軌道の候補となる軌道候補（ＴＣ）を複数生成することと、
各軌道候補を走行した場合における路面の滑り度合をそれぞれ推定することと、
各滑り度合に基づいて、複数の軌道候補から回避走行において走行する軌道を確定することと、
を含む。

本開示の第四態様は、ホスト車両（Ａ）の走行する軌道を生成するために記憶媒体（１０１）に記憶され、プロセッサ（１０２）に実行させる命令を含む軌道生成プログラムであって、
命令は、
ホスト車両の前方の回避対象を回避する回避走行を実行するか否かを判断させることと、
回避走行における軌道の候補となる軌道候補（ＴＣ）を複数生成させることと、
各軌道候補を走行した場合における路面の滑り度合をそれぞれ推定させることと、
各滑り度合に基づいて、複数の軌道候補から回避走行において走行させる軌道を確定させることと、
を含む。

これら第一～第四態様によると、複数の軌道候補をそれぞれ走行した場合における路面の滑り度合がそれぞれ予測され、各滑り度合に基づいて、軌道候補から回避走行において走行する軌道が確定する。故に、複数の軌道候補それぞれを走行した場合の滑り度合が考慮されたうえで、軌道候補の中から軌道が確定され得る。したがって、安定性を確保した回避走行が可能となり得る。

第一実施形態の全体構成を示すブロック図である。 第一実施形態の適用されるホスト車両の走行環境を示す模式図である。 第一実施形態による軌道生成システムの機能構成を示すブロック図である。 第一実施形態による軌道生成方法を示すフローチャートである。 撮像画像における輝度、コントラスト比及び摩擦係数の関係の一例を示すグラフである。 第二実施形態による軌道生成方法を示すフローチャートである。 摩擦係数とブレーキゲインとの関係の一例を示すグラフである。 摩擦係数と操舵角ゲインとの関係の一例を示すグラフである。 内界情報に基づくスリップ率と摩擦係数との関係の一例を示すグラフである。 第三実施形態における路面領域の設定例を示す図である。

以下、本開示の実施形態を図面に基づき複数説明する。尚、各実施形態において対応する構成要素には同一の符号を付すことで、重複する説明を省略する場合がある。又、各実施形態において構成の一部分のみを説明している場合、当該構成の他の部分については、先行して説明した他の実施形態の構成を適用することができる。さらに、各実施形態の説明において明示している構成の組み合わせばかりではなく、特に組み合わせに支障が生じなければ、明示していなくても複数の実施形態の構成同士を部分的に組み合わせることができる。

以下、本開示の複数の実施形態を図面に基づき説明する。

（第一実施形態）
図１に示す第一実施形態の軌道生成システム１００は、図２に示すホスト車両Ａの走行する軌道を生成する。ホスト車両Ａを中心とする視点において、ホスト車両Ａは自車両（ego-vehicle）であるともいえる。ホスト車両Ａを中心とする視点において、ターゲット移動体Ｂは他道路ユーザであるともいえる。ホスト車両Ａは、乗員の搭乗状態において走行路を走行可能な、例えば自動車等の移動体である。ホスト車両Ａを中心とする視点において、ターゲット移動体３は他道路ユーザであるともいえる。ターゲット移動体Ｂは、例えば自動車、トラック、バイク、自転車、自律走行ロボット、歩行者、及び動物等のうち、少なくとも一種類を含む。

ホスト車両Ａにおいては、運転タスクにおける乗員の手動介入度に応じてレベル分けされる、自動運転モードが与えられる。自動運転モードは、条件付運転自動化、高度運転自動化、又は完全運転自動化といった、作動時のシステムが全ての運転タスクを実行する自律走行制御により、実現されてもよい。自動運転モードは、運転支援、又は部分運転自動化といった、乗員が一部若しくは全ての運転タスクを実行する高度運転支援制御により、実現されてもよい。自動運転モードは、それら自律走行制御と高度運転支援制御とのいずれか一方、組み合わせ、又は切り替えにより実現されてもよい。

ホスト車両Ａには、図３に示すセンサ系１０、通信系２０、地図データベース（以下、「ＤＢ」）３０、及び走行系４０が搭載される。センサ系１０は、軌道生成システム１００により利用可能なセンサ情報を、ホスト車両Ａの外界及び内界の検出により取得する。そのためにセンサ系１０は、外界センサ１１及び内界センサ１２を含んで構成されている。

外界センサ１１は、ホスト車両Ａの周辺環境となる外界から、軌道生成システム１００により利用可能な外界情報を取得する。外界センサ１１は、ホスト車両Ａの外界に存在する物標を検知することで、外界情報を取得してもよい。物標検知タイプの外界センサ１１は、例えばカメラ、ＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging / Laser Imaging Detection and Ranging）、レーダ、及びソナー等のうち、少なくとも一種類である。

内界センサ１２は、ホスト車両Ａの内部環境となる内界から、軌道生成システム１００により利用可能な内界情報を取得する。内界センサ１２は、ホスト車両Ａの内界において特定の運動物理量を検知することで、内界情報を取得してもよい。物理量検知タイプの内界センサ１２は、例えば走行速度センサ、加速度センサ、及びジャイロセンサ等のうち、少なくとも一種類である。

通信系２０は、軌道生成システム１００により利用可能な通信情報を、無線通信により取得する。通信系２０は、ホスト車両Ａの外界に存在するＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）の人工衛星から、測位信号を受信してもよい。測位タイプの通信系２０は、例えばＧＮＳＳ受信機等である。通信系２０は、ホスト車両Ａの外界に存在するＶ２Ｘシステムとの間において、通信信号を送受信してもよい。Ｖ２Ｘタイプの通信系２０は、例えばＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communications）通信機、及びセルラＶ２Ｘ（C-V2X）通信機等のうち、少なくとも一種類である。通信系２０は、ホスト車両Ａの内界に存在する端末との間において、通信信号を送受信してもよい。端末通信タイプの通信系２０は、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）機器、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）機器、及び赤外線通信機器等のうち、少なくとも一種類である。

地図ＤＢ３０は、軌道生成システム１００により利用可能な地図情報を、記憶する。地図ＤＢ３０は、例えば半導体メモリ、磁気媒体、及び光学媒体等のうち、少なくとも一種類の非遷移的実体的記憶媒体（non-transitory tangible storage medium）を含んで構成される。地図ＤＢ３０は、ホスト車両Ａの自己位置を含む自己状態量を推定するロケータの、データベースであってもよい。地図ＤＢ３０は、ホスト車両Ａの走行経路をナビゲートするナビゲーションユニットの、データベースであってもよい。地図ＤＢ３０は、これらのデータベース等のうち複数種類の組み合わせにより、構成されていてもよい。

地図ＤＢ３０は、例えばＶ２Ｘタイプの通信系２０を介した外部センタとの通信等により、最新の地図情報を取得して記憶する。ここで地図情報は、ホスト車両Ａの走行環境を表す情報として、二次元又は三次元にデータ化されている。特に三次元の地図データとしては、高精度地図のデジタルデータが採用されるとよい。地図情報は、例えば道路自体の位置、形状、及び路面状態等のうち、少なくとも一種類を表した道路情報を含んでいてもよい。地図情報は、例えば道路に付属する標識及び区画線の位置並びに形状等のうち、少なくとも一種類を表した標示情報を含んでいてもよい。地図情報は、例えば道路に面する建造物及び信号機の位置並びに形状等のうち、少なくとも一種類を表した構造物情報を含んでいてもよい。

地図ＤＢ３０は、例えば外部センタとの通信等により、最新の地図情報を取得して記憶する。ここで地図情報は、ホスト車両Ａの走行環境を表す情報として、二次元又は三次元にデータ化されている。特に三次元の地図データとしては、高精度地図のデジタルデータが採用されるとよい。地図情報は、例えば道路自体の位置、形状、及び路面状態等のうち、少なくとも一種類を表した道路情報を含んでいてもよい。地図情報は、例えば道路に付属する標識及び区画線の位置並びに形状等のうち、少なくとも一種類を表した標示情報を含んでいてもよい。地図情報は、例えば道路に面する建造物及び信号機の位置並びに形状等のうち、少なくとも一種類を表した構造物情報を含んでいてもよい。

走行系４０は、軌道生成システム１００からの指令に基づきホスト車両Ａの車体を走行させる構成である。走行系４０は、ホスト車両Ａを駆動させる駆動ユニット、ホスト車両Ａを制動する制動ユニット及びホスト車両Ａを操舵する操舵ユニットを含む。

軌道生成システム１００は、例えばＬＡＮ（Local Area Network）回線、ワイヤハーネス、内部バス、及び無線通信回線等のうち、少なくとも一種類を介してセンサ系１０、通信系２０、地図ＤＢ３０、及び走行系４０に接続されている。軌道生成システム１００は、少なくとも一つの専用コンピュータを含んで構成されている。

軌道生成システム１００を構成する専用コンピュータは、ホスト車両Ａの運転を制御する、運転制御ＥＣＵ（Electronic Control Unit）であってもよい。軌道生成システム１００を構成する専用コンピュータは、ホスト車両Ａの走行経路をナビゲートする、ナビゲーションＥＣＵであってもよい。軌道生成システム１００を構成する専用コンピュータは、ホスト車両Ａの自己状態量を推定する、ロケータＥＣＵであってもよい。軌道生成システム１００を構成する専用コンピュータは、ホスト車両Ａの走行アクチュエータを制御する、アクチュエータＥＣＵであってもよい。軌道生成システム１００を構成する専用コンピュータは、ホスト車両Ａにおける情報提示を制御する、ＨＣＵ（HMI(Human Machine Interface) Control Unit）であってもよい。軌道生成システム１００を構成する専用コンピュータは、例えばＶ２Ｘタイプの通信系２０を介して通信可能な外部センタ又はモバイル端末等を構成する、ホスト車両Ａ以外のコンピュータであってもよい。

軌道生成システム１００を構成する専用コンピュータは、ホスト車両Ａの運転制御を統合する、統合ＥＣＵ（Electronic Control Unit）であってもよい。軌道生成システム１００を構成する専用コンピュータは、ホスト車両Ａの運転制御における運転タスクを判断する、判断ＥＣＵであってもよい。軌道生成システム１００を構成する専用コンピュータは、ホスト車両Ａの運転制御を監視する、監視ＥＣＵであってもよい。軌道生成システム１００を構成する専用コンピュータは、ホスト車両Ａの運転制御を評価する、評価ＥＣＵであってもよい。

軌道生成システム１００を構成する専用コンピュータは、メモリ１０１及びプロセッサ１０２を、少なくとも一つずつ有している。メモリ１０１は、コンピュータにより読み取り可能なプログラム及びデータ等を非一時的に記憶する、例えば半導体メモリ、磁気媒体、及び光学媒体等のうち、少なくとも一種類の非遷移的実体的記憶媒体（non-transitory tangible storage medium）である。ここで記憶とは、ホスト車両Ａの起動オフによってもデータが保持される蓄積であってもよいし、ホスト車両Ａの起動オフによりデータが消去される一時的な格納であってもよい。プロセッサ１０２は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＲＩＳＣ（Reduced Instruction Set Computer）－ＣＰＵ、ＤＦＰ（Data Flow Processor）、及びＧＳＰ（Graph Streaming Processor）等のうち、少なくとも一種類をコアとして含んでいる。

軌道生成システム１００においてプロセッサ１０２は、ホスト車両Ａの走行する軌道を生成するためにメモリ１０１に記憶された、軌道生成プログラムに含まれる複数の命令を実行する。これにより軌道生成システム１００は、ホスト車両Ａの走行する軌道を生成するための機能ブロックを、複数構築する。軌道生成システム１００において構築される複数の機能ブロックには、図３に示すように回避判断ブロック１１０、軌道候補生成ブロック１２０、路面状態推定ブロック１３０、軌道選択ブロック１４０、及び走行制御ブロック１５０が含まれている。

これらのブロック１１０、１２０，１３０，１４０の共同により、軌道生成システム１００がホスト車両Ａの走行する軌道を生成する軌道生成方法のフロー（以下、軌道生成フローという）を、図４に従って以下に説明する。本処理フローは、ホスト車両Ａの起動中に繰り返し実行される。尚、本処理フローにおける各「Ｓ」は、軌道生成プログラムに含まれた複数命令によって実行される複数ステップを、それぞれ意味している。

まず、Ｓ１００では、回避判断ブロック１１０が、ホスト車両Ａの回避走行が必要か否かを判断する。回避判断ブロック１１０は、ホスト車両Ａの進行方向前方に回避すべき回避対象が存在する場合に、回避走行が必要と判断する。ここでの回避走行は、例えば、回避対象を回避したうえで停止する制御が実施されるものとする。

例えば、回避対象は、ホスト車両Ａから所定の距離範囲内に存在する障害物であってもよい。又は、回避対象は、ホスト車両Ａとの衝突余裕時間が所定の時間範囲内である障害物であってもよい。障害物は、ホスト車両Ａの走行を阻害する物体であり、例えば、事故等により急停止した先行車両、路上の落下物、自車車線上に飛び出してきた歩行者又は車両等の少なくとも一種類を含む。回避判断ブロック１１０は、外界情報に基づき回避走行が必要か否かを判断すればよい。

回避判断ブロック１１０は、回避走行が必要であると判断するまで、この判断処理を定期的、又は任意のタイミングにて繰り返し実行する。

回避走行が必要であると判断されると、本フローがＳ１１０へと移行する。Ｓ１１０では、軌道候補生成ブロック１２０が、回避走行制御においてホスト車両Ａが走行する軌道（回避軌道）の候補となる軌道候補ＴＣを、複数生成する。

図２に示す例では、軌道候補生成ブロック１２０が、現在走行中の自車車線Ｌａの前方に存在する、回避対象であるターゲット移動体Ｂを回避するための軌道候補ＴＣを２本生成している。具体的には、軌道候補生成ブロック１２０は、自車車線Ｌａの隣接車線Ｌｂへと回避する軌道候補ＴＣと、路肩Ｓへと回避する軌道候補ＴＣと、を生成している。尚、図２の回避対象は、路上で停止した先行車両である。例えば、各軌道候補ＴＣは、それぞれ現在位置を始点として減速しつつ回避対象を回避し、終点にて停止する緊急回避を実現するための走行予定軌跡とされる。軌道候補ＴＣは、少なくともホスト車両Ａの将来位置を複数規定するものである。軌道候補ＴＣは、各将来位置におけるホスト車両Ａの速度、加速度等の運動状態をさらに規定するものであってもよい。尚、軌道候補ＴＣは、３つ以上生成されてもよい。例えば、図２に示す状況では、隣接車線Ｌｂへと回避する軌道候補ＴＣと、路肩Ｓへと回避する軌道候補ＴＣとが、それぞれ２本以上生成されてもよい。

続くＳ１２０では、路面状態推定ブロック１３０が、各軌道候補ＴＣを走行した場合における路面の滑り度合をそれぞれ予測するための路面領域Ｒを特定する。滑り度合は、路面の滑り易さを表すパラメータである。路面領域Ｒは、軌道候補ＴＣを走行する場合におけるホスト車両Ａの路面との接触予定領域を含む領域である。例えば、路面領域Ｒは、軌道候補ＴＣを中心として車幅方向に所定の長さの幅を有する領域である。路面領域Ｒの幅は、例えば、車幅にマージンを加えた長さとされる。路面領域Ｒは、例えば、軌道候補ＴＣの始点から終点までの領域とされる。

そして、Ｓ１３０では、路面状態推定ブロック１３０が、各路面領域Ｒにおける路面の摩擦係数μを、滑り度合として推定する。摩擦係数μが大きいほど、滑り度合が小さいことを意味する。路面状態推定ブロック１３０は、外界情報に基づいて摩擦係数μを推定する。例えば、路面状態推定ブロック１３０は、カメラにより撮像された路面領域Ｒの路面の画像に基づいて、摩擦係数μを推定する。具体的には、路面状態推定ブロック１３０は、画像の路面領域Ｒ部分における輝度（例えば路面領域Ｒ全体の平均値）とコントラスト比とに基づいて摩擦係数μを推定する。例えば、路面状態推定ブロック１３０は、図５に示すグラフのような、輝度、コントラスト比及び摩擦係数μの関係情報を保持又は取得することで、摩擦係数μを推定する。この関係情報は、グラフで表されるものであってもよいし、テーブルで表されるものであってもよく、数式で表されるものであってもよい。尚、図５のグラフは、輝度とコントラスト比とが点線で示す組み合わせになる場合の摩擦係数μとの関係を二次元グラフとして切り出したものである。この場合、輝度が高くコントラスト比が低いほど摩擦係数μが大きく、輝度が低くコントラスト比が高いほど摩擦係数μが小さくなる。

続くＳ１４０では、軌道選択ブロック１４０が、各軌道候補ＴＣの路面領域Ｒにおける摩擦係数μに基づいて、軌道候補ＴＣの中から回避軌道を選定する。軌道選択ブロック１４０は、摩擦係数μが確定摩擦条件を満たす軌道候補ＴＣを、回避軌道として確定する。例えば、確定摩擦条件は、複数の摩擦係数μのうち最も大きい値であることであってもよい。又は、確定摩擦条件は、摩擦係数μが確定範囲に達していることであってもよい。ここで、確定範囲は、摩擦係数μが閾値以上又は閾値より大きい数値範囲である。尚、確定範囲に達する摩擦係数μが複数ある場合、軌道選択ブロック１４０は、最も大きい摩擦係数μに対応する軌道候補ＴＣを回避軌道に確定すればよい。又は、軌道選択ブロック１４０は、摩擦係数μが確定範囲に達する軌道候補ＴＣの中から他の条件に基づいて回避軌道を確定してもよい。

さらに、Ｓ１５０では、走行制御ブロック１５０が、確定した回避軌道に基づく回避走行制御を実行する。回避走行制御において、走行制御ブロック１５０は、回避軌道に沿った走行を実現するように、目標とする制動量及び操舵量を逐次設定し、各パラメータに基づいて走行系４０を制御する。ホスト車両Ａが回避軌道の終点に到達すると、本フローが終了する。

以上説明した第一実施形態によれば、複数の軌道候補ＴＣをそれぞれ走行した場合における路面の滑り度合がそれぞれ予測され、各滑り度合に基づいて、軌道候補ＴＣから回避走行において走行する軌道が確定する。故に、複数の軌道候補ＴＣそれぞれを走行した場合の滑り度合が考慮されたうえで、軌道候補ＴＣの中から軌道が確定され得る。したがって、安定性を確保した回避走行が可能となり得る。

（第二実施形態）
図９に示すように第二実施形態は、第一実施形態の変形例である。

第二実施形態において軌道生成システム１００がホスト車両Ａの走行する軌道を生成する軌道生成フローを、図６に従って以下に説明する。本処理フローは、ホスト車両Ａの起動中に繰り返し実行される。

Ｓ２００，Ｓ２１０，Ｓ２２０，Ｓ２３０は、第一実施形態におけるＳ１００，Ｓ１１０，Ｓ１２０，Ｓ１３０と同様の処理である。

Ｓ２３０に続くＳ２４０では、走行制御ブロック１５０が、各軌道候補ＴＣを走行する回避走行を実行する場合における制御パラメータを設定する。走行制御ブロック１５０は、推定した摩擦係数μに基づいて、制御パラメータを設定する。例えば、走行制御ブロック１５０は、ブレーキゲイン及び操舵角ゲインを、摩擦係数μに基づいて、設定する。ブレーキゲインは、制動操作量を補正する制動補正値の一例である。ブレーキゲインは、制動操作量に対して実際に出力される制動量（例えば制動トルク）の比率とされる。操舵角ゲインは、操舵操作量を組成する操舵補正値の一例である。操舵角ゲインは、操舵操作量に対して実際に出力される操舵量（例えば操舵角）の比率とされる。具体的には、走行制御ブロック１５０は、図７に示すように、摩擦係数μが小さいほど、ブレーキゲインを大きく設定する。加えて、走行制御ブロック１５０は、図８に示すように、摩擦係数μが小さいほど、操舵角ゲインを小さく設定する。

走行制御ブロック１５０は、ホスト車両Ａの車輪ごとにブレーキゲインを変更してもよい。例えば、走行制御ブロック１５０は、摩擦係数μが閾値以下又は閾値未満である場合には、回避軌道におけるカーブの内輪側に位置する車輪のブレーキゲインを、外輪側に位置する車輪のブレーキゲインよりも大きく設定してもよい。又は、走行制御ブロック１５０は、ホスト車両Ａに作用する前後加速度に応じて、ブレーキゲインを設定してもよい。すなわち、走行制御ブロック１５０は、車体のピッチ方向の傾きを解消するように、前部の車輪と後部の車輪とでブレーキゲインを異ならせてもよい。

続くＳ２５０では、軌道選択ブロック１４０が、各軌道候補ＴＣを走行して回避走行をした場合の制動距離を、滑り度合として算出する。制動距離が大きいことは、滑り度合が大きいことを意味する。例えば、軌道選択ブロック１４０は、推定した摩擦係数μ及び回避走行開始時の車速に基づいて、制動距離を算出すればよい。そして、Ｓ２６０では、軌道選択ブロック１４０は、制動距離に基づいて、軌道候補ＴＣの中から軌道を確定する。

軌道選択ブロック１４０は、制動距離が確定制動条件を満たしている軌道候補ＴＣを、回避軌道として確定する。本実施形態における確定制動条件は、制動距離が最も小さい値であることであってもよい。又は、確定制動条件は、制動距離が確定範囲に収まっていることであってもよい。ここで、確定範囲は、制動距離が閾値以下又は閾値未満の数値範囲である。尚、確定範囲に収まっている制動距離が複数ある場合、軌道選択ブロック１４０は、最も小さい制動距離に対応する軌道候補ＴＣを回避軌道に確定すればよい。又は、軌道選択ブロック１４０は、制動距離が確定範囲に収まる軌道候補ＴＣの中から他の条件に基づいて回避軌道を確定してもよい。

さらに、Ｓ２７０では、走行制御ブロック１５０が、確定した回避軌道に基づく回避走行制御を実行する。回避走行制御において、走行制御ブロック１５０は、Ｓ２４０にて設定された各制御パラメータに基づいて、走行系４０を制御する。

又、走行制御ブロック１５０は、回避走行開始後におけるホスト車両Ａの運動状態に応じて算出された摩擦係数μに基づいて、制御パラメータを再設定してもよい。具体的には、走行制御ブロック１５０は、図９に示すような、スリップ率と摩擦係数μとの関係に基づいて、摩擦係数μを算出してもよい。スリップ率は、車輪速変化率を加速度にて除した値である。すなわち、走行制御ブロック１５０は、車輪速センサ及び慣性センサ等から取得した内界情報に基づいて、摩擦係数μを算出すればよい。ホスト車両Ａが回避軌道を走行し終えると、本フローが終了する。

以上の第二実施形態によれば、各軌道候補ＴＣを走行した場合に推定される制動距離が滑り度合として推定され、制動距離が確定制動条件を満たす軌道候補ＴＣが、軌道として確定される。故に、制動距離が路面の状態がホスト車両Ａに及ぼす影響として考慮されたうえで、軌道が確定される。したがって、回避走行における安定性がより確実に確保され得る。

又、第二実施形態によれば、確定した軌道における回避走行を実行する場合の制御パラメータが、滑り度合に基づいて設定される。故に、推定した滑り度合が、回避走行における制御パラメータに対しても活用され得る。したがって、回避走行における安定性がより確実に確保され得る。

さらに、第二実施形態によれば、ブレーキゲインがホスト車両Ａの車輪ごとに設定され得る。故に、ブレーキゲインの調整により、ホスト車両Ａの回避走行をより安定させることが可能となり得る。

（第三実施形態）
図１０に示すように第三実施形態は、第一実施形態の変形例である。

第三実施形態のＳ１２０にて、路面状態推定ブロック１３０は、路面領域Ｒを、軌道候補ＴＣにおける特定ポイントＰ通過時の路面との接触予定領域を含む領域として特定する（図１０参照）。この場合、路面領域Ｒは、軌道候補ＴＣのうち特定ポイントＰを含む限定された区間に対応する領域となる。すなわち、路面領域Ｒの、軌道候補ＴＣの延伸方向における長さは、軌道候補ＴＣよりも短くなる。例えば、路面状態推定ブロック１３０は、ホスト車両Ａに作用するヨーレートが最も大きくなるポイントを、特定ポイントＰとしてもよい。又は、路面状態推定ブロック１３０は、舵角が最も大きくなるポイントを、特定ポイントＰとしてもよい。又は、路面状態推定ブロック１３０は、ブレーキを開始するポイントを、特定ポイントＰとしてもよい。又は、路面状態推定ブロック１３０は、ブレーキの踏み込み量が最も大きくなるポイントを、特定ポイントＰとしてもよい。

以上の第三実施形態によれば、軌道候補ＴＣにおける特定ポイントＰを通過する際におけるホスト車両Ａの路面との接触予定領域を含む路面領域Ｒにおける滑り度合が予測される。故に、回避走行において特に滑り度合を考慮すべき特定ポイントＰを通過する際の滑り度合を考慮して、軌道が確定され得る。したがって、ホスト車両Ａの回避走行をより安定させることが可能となり得る。

（他の実施形態）
以上、複数の実施形態について説明したが、本開示は、それらの実施形態に限定して解釈されるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲内において種々の実施形態及び組み合わせに適用することができる。

変形例において、走行制御ブロック１５０は、滑り度合に応じて設定する制御パラメータに、回生ブレーキの回生率を含んでいてもよい。

変形例において、軌道選択ブロック１４０は、回避走行の緊急度に応じて、摩擦係数μが確定摩擦条件を満たす軌道候補ＴＣを軌道として確定するか、制動距離が確定制動条件を満たす軌道候補ＴＣを軌道として確定するかを選択してもよい。具体的には、回避走行の緊急度が高い場合に、摩擦係数μが確定摩擦条件を満たす軌道候補ＴＣを軌道として確定するように選択する。回避走行の緊急度は、例えば、回避対象までの距離、複数の軌道候補ＴＣ全体の滑り度合の大きさ等の少なくとも一種類を含む。例えば、回避対象までの距離が短いほど、緊急度が高いと判断される。又は、複数の軌道候補ＴＣ全体の滑り度合が大きいほど、緊急度が高いと判断される。複数の軌道候補ＴＣ全体の滑り度合は、例えば、各滑り度合のうち最大の滑り度合とされる。

変形例において、路面状態推定ブロック１３０は、１つの軌道候補ＴＣに対応する路面領域Ｒを、軌道候補ＴＣの左右に設定した領域の組として特定してもよい。この場合、軌道候補ＴＣの左右に設定された領域の組は、ホスト車両Ａの左側の車輪が接触すると推定される領域と、右側の車輪が接触すると推定される領域と、の組とされる。

変形例において軌道生成システム１００を構成する専用コンピュータは、デジタル回路及びアナログ回路のうち、少なくとも一方をプロセッサとして有していてもよい。ここでデジタル回路とは、例えばＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＳＯＣ（System on a Chip）、ＰＧＡ（Programmable Gate Array）、及びＣＰＬＤ（Complex Programmable Logic Device）等のうち、少なくとも一種類である。またこうしたデジタル回路は、プログラムを記憶したメモリを、有していてもよい。

ここまでの説明形態の他、上述の実施形態及び変化例による軌道生成システム１００は、ホスト車両Ａに搭載の処理装置（例えば処理ＥＣＵ等）である軌道生成装置として、実施されてもよい。又、上述の実施形態及び変化例は、軌道生成システム１００のプロセッサ１０２及びメモリ１０１を少なくとも一つずつ有した半導体装置（例えば半導体チップ等）として、実施されてもよい。

１００：軌道生成システム、１０１：メモリ（記憶媒体）、１０２：プロセッサ、Ａ：ホスト車両、ＴＣ：軌道候補、Ｒ：路面領域、Ｐ：特定ポイント。

Claims (11)

1. プロセッサ（１０２）を有し、ホスト車両（Ａ）の走行する軌道を生成する軌道生成システムであって、
   前記プロセッサは、
   前記ホスト車両の前方の回避対象を回避する回避走行を実行するか否かを判断することと、
   前記回避走行における前記軌道の候補となる軌道候補（ＴＣ）を複数生成することと、
   各前記軌道候補を走行した場合における路面の滑り度合をそれぞれ推定することと、
   各前記滑り度合に基づいて、複数の前記軌道候補から前記回避走行において走行する前記軌道を確定することと、
   を実行するように構成される軌道生成システム。
2. 前記滑り度合をそれぞれ推定することは、
   前記路面の摩擦係数を前記滑り度合として推定することを含み、
   前記軌道を確定することは、
   前記摩擦係数が確定摩擦条件を満たす前記軌道候補を、前記軌道として確定することを含む請求項１に記載の軌道生成システム。
3. 前記滑り度合をそれぞれ推定することは、
   各前記軌道候補を走行した場合に推定される制動距離を前記滑り度合として推定することを含み、
   前記軌道を確定することは、
   前記制動距離が確定制動条件を満たす前記軌道候補を、前記軌道として確定することを含む請求項１又は請求項２に記載の軌道生成システム。
4. 前記滑り度合をそれぞれ予測することは、
   前記軌道候補を走行する場合における前記ホスト車両と前記路面との接触予定領域を含む路面領域（Ｒ）における前記滑り度合を予測することを含む請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の軌道生成システム。
5. 前記滑り度合をそれぞれ予測することは、
   前記軌道候補における特定ポイント（Ｐ）を通過する際における前記ホスト車両と前記路面との接触予定領域を含む路面領域（Ｒ）における前記滑り度合を予測することを含む請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の軌道生成システム。
6. 確定した前記軌道に基づく前記回避走行の実行における制御パラメータを、前記滑り度合に基づいて設定することを含む請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の軌道生成システム。
7. 前記制御パラメータは、制動操作量を補正する制動補正値及び操舵操作量を補正する操舵補正値の少なくとも１つを含む請求項６に記載の軌道生成システム。
8. 前記制御パラメータは、前記制動補正値を少なくとも含み、
   前記制御パラメータを設定することは、
   前記制動補正値を前記ホスト車両の車輪ごとに設定することを含む請求項７に記載の軌道生成システム。
9. プロセッサ（１０２）を有し、ホスト車両（Ａ）に搭載可能に構成され、前記ホスト車両の走行する軌道を生成する軌道生成装置であって、
   前記プロセッサは、
   前記ホスト車両の前方の回避対象を回避する回避走行を実行するか否かを判断することと、
   前記回避走行における前記軌道の候補となる軌道候補（ＴＣ）を複数生成することと、
   各前記軌道候補を走行した場合における路面の滑り度合をそれぞれ推定することと、
   各前記滑り度合に基づいて、複数の前記軌道候補から前記回避走行において走行する前記軌道を確定することと、
   を実行するように構成される軌道生成装置。
10. ホスト車両（Ａ）の走行する軌道を生成するために、プロセッサ（１０２）により実行される軌道生成方法であって、
    前記ホスト車両の前方の回避対象を回避する回避走行を実行するか否かを判断することと、
    前記回避走行における前記軌道の候補となる軌道候補（ＴＣ）を複数生成することと、
    各前記軌道候補を走行した場合における路面の滑り度合をそれぞれ推定することと、
    各前記滑り度合に基づいて、複数の前記軌道候補から前記回避走行において走行する前記軌道を確定することと、
    を含む軌道生成方法。
11. ホスト車両（Ａ）の走行する軌道を生成するために記憶媒体（１０１）に記憶され、プロセッサ（１０２）に実行させる命令を含む軌道生成プログラムであって、
    前記命令は、
    前記ホスト車両の前方の回避対象を回避する回避走行を実行するか否かを判断させることと、
    前記回避走行における前記軌道の候補となる軌道候補（ＴＣ）を複数生成させることと、
    各前記軌道候補を走行した場合における路面の滑り度合をそれぞれ推定させることと、
    各前記滑り度合に基づいて、複数の前記軌道候補から前記回避走行において走行させる前記軌道を確定させることと、
    を含む軌道生成プログラム。

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