JP2023121166A - 外界認識装置 - Google Patents

Abstract

【課題】処理負荷を低減しつつ、車両周囲の外界状況を精度よく認識する。【解決手段】外界認識装置５０は、自車両の周囲に電磁波を照射して自車両の周囲の外界状況を検出するライダ５と、自車両の進行方向の道路構造を認識する道路認識部１１１と、道路認識部１１１により認識された道路構造に基づいて、ライダ５から照射される電磁波の照射方向に対し略垂直な方向の平面上に、進行方向に沿って所定距離毎に検出領域を画定する画定部１１２と、画定部１１２により画定された検出領域内に、予め定められた検出対象の大きさに基づいてライダ５の照射位置を設定する設定部１１３と、を備える。画定部１１２は、自車両から検出領域までの距離と道路認識部１１１により認識された道路構造とに基づいて検出領域の大きさを決定し、決定した大きさに従って検出領域を画定する。【選択図】図２

Description

本発明は、車両の外界状況を認識する外界認識装置に関する。

この種の装置として、従来、自律走行時の処理負荷を低減するように、自車両から検出された物体までの距離や物体の位置に応じて注視すべきエリアを決定し、自車両に搭載された複数の車載カメラのうち、該エリアに対応する車載カメラのみからの情報を自律走行に使用するようにした装置が提案されている（例えば特許文献１参照）。

特開２０２０－１２５１０２号公報

ところで、良好な自律走行を行うためには、車両周囲における外界状況を十分に認識する必要がある。しかしながら、上記特許文献１記載の装置では、注視すべきエリアが一部の領域に限定されるため、必要な外界状況の情報が得られず、自律走行を良好に行うことができないおそれがある。

本発明の一態様である外界認識装置は、自車両の周囲に電磁波を照射して自車両の周囲の外界状況を検出する車載検出器と、自車両の進行方向の道路構造を認識する道路認識部と、道路認識部により認識された道路構造に基づいて、車載検出器から照射される電磁波の照射方向に対し略垂直な方向の平面上に、進行方向に沿って所定距離毎に検出領域を画定する画定部と、画定部により画定された検出領域内に、予め定められた検出対象の大きさに基づいて車載検出器の照射位置を設定する設定部と、を備える。画定部は、自車両から検出領域までの距離と道路認識部により認識された道路構造とに基づいて検出領域の大きさを決定し、決定した大きさに従って検出領域を画定する。

本発明によれば、処理負荷を低減しつつ、車両周囲の外界状況を精度よく認識できる。

車両が道路を走行する様子を示す図。 図１Ａの地点の点群データの一例を示す図。 本発明の実施形態に係る車両制御装置の要部構成を概略的に示すブロック図。 検出領域を説明するための図。 検出領域を説明するための図。 検出領域を説明するための図。 各検出領域の照射ポイントを説明するための図。 図２のコントローラのＣＰＵで実行される処理の一例を示すフローチャート。 検出領域の位置合わせを説明するための図。

以下、図１Ａ～図６を参照して本発明の実施形態について説明する。本発明の実施形態に係る外界認識装置は、自動運転機能を有する車両、すなわち自動運転車両に適用することができる。なお、本実施形態に係る外界認識装置が適用される車両を、他車両と区別して自車両と呼ぶことがある。自車両は、内燃機関（エンジン）を走行駆動源として有するエンジン車両、走行モータを走行駆動源として有する電気自動車、エンジンと走行モータとを走行駆動源として有するハイブリッド車両のいずれであってもよい。自車両は、ドライバによる運転操作が不要な自動運転モードでの走行だけでなく、ドライバの運転操作による手動運転モードでの走行も可能である。

自動運転車両は、自動運転モードでの走行（以下、自動走行または自律走行と呼ぶ。）時、カメラやライダ（ＬｉＤＡＲ：Light Detection and Ranging）等の車載検出器の検出データに基づき自車両の周囲の外界状況を認識する。自動運転車両は、その認識結果に基づいて、現時点から所定時間先の走行軌道（目標軌道）を生成し、目標軌道に沿って自車両が走行するように走行用アクチュエータを制御する。

図１Ａは、自動運転車両である自車両１０１が道路ＲＤを走行する様子を示す図である。図１Ｂは、自車両１０１に搭載されたライダにより得られた検出データ（特徴点）の一例を示す図である。特徴点とは、物体の特徴的な箇所のことであり、例えばエッジの交点（建物の角や道路標識の角）などである。また、図１Ｂに示すような複数の特徴点で構成されたデータを、点群データと呼ぶ。図１Ｂには、図１Ａの地点に対応する点群データが示されている。自車両１０１は、図１Ｂに示すような点群データに基づいて車両周囲の外界状況、より詳細には車両周囲の道路構造や物体を認識し、その認識結果に基づいて目標軌道を生成する。

ところで、車両周囲の外界状況を十分に認識する方法として、ライダ等の車載検出器から照射される電磁波の照射点数を増やすことが考えられる。一方で、照射点数を増やすと、車載検出器を制御するための処理負荷や、車載検出器により得られる検出データ（点群データ）の容量が増大するおそれがある。特に、図１Ｂに示すように、道路脇に物体（樹木の他、人や建物など）が多く存在する状況では、点群データの容量がさらに増大する。また、このような問題に対処しようとすると装置の規模を増大させるおそれがある。この点を考慮して、本実施形態では以下のように車両制御装置を構成する。

図２は、本発明の実施形態に係る車両制御装置１００の要部構成を示すブロック図である。この車両制御装置１００は、コントローラ１０と、通信ユニット１と、測位ユニット２と、内部センサ群３と、カメラ４と、ライダ５と、走行用のアクチュエータＡＣとを有する。また、車両制御装置１００は、車両制御装置１００の一部を構成する外界認識装置５０を有する。外界認識装置５０は、カメラ４やライダ５等の車載検出器の検出データに基づいて、自車両１０１の外界の状況、より具体的には、自車両１０１の周囲の道路構造や物体を認識するものである。

通信ユニット１は、インターネット網や携帯電話網等に代表される無線通信網を含むネットワークを介して図示しない各種サーバと通信し、地図情報、走行履歴情報および交通情報などを定期的に、あるいは任意のタイミングでサーバから取得する。ネットワークには、公衆無線通信網だけでなく、所定の管理地域ごとに設けられた閉鎖的な通信網、例えば無線ＬＡＮ、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等も含まれる。取得した地図情報は、記憶部１２に出力され、地図情報が更新される。測位ユニット（ＧＮＳＳユニット）２は、測位衛星から送信された測位用の信号を受信する測位センサを有する。測位衛星は、ＧＰＳ衛星や準天頂衛星などの人工衛星である。測位ユニット２は、測位センサが受信した測位情報を利用して、自車両１０１の現在位置（緯度、経度、高度）を測定する。

内部センサ群３は、自車両１０１の走行状態を検出する複数のセンサ（内部センサ）の総称である。例えば内部センサ群３には、自車両１０１の車速を検出する車速センサ、自車両１０１の前後方向の加速度および左右方向の加速度（横加速度）をそれぞれ検出する加速度センサ、走行駆動源の回転数を検出する回転数センサ、自車両１０１の重心の鉛直軸回りの回転角速度を検出するヨーレートセンサなどが含まれる。手動運転モードでのドライバの運転操作、例えばアクセルペダルの操作、ブレーキペダルの操作、ステアリングホイールの操作等を検出するセンサも内部センサ群３に含まれる。

カメラ４は、ＣＣＤやＣＭＯＳ等の撮像素子を有して自車両１０１の周辺（前方、後方および側方）を撮像する。ライダ５は、自車両１０１の全方位の照射光（電磁波の一種）に対する散乱光を測定して自車両１０１から周辺の物体までの距離や物体の位置や形状等を測定する。

アクチュエータＡＣは、自車両１０１の走行を制御するための走行用アクチュエータである。走行駆動源がエンジンである場合、アクチュエータＡＣには、エンジンのスロットルバルブの開度（スロットル開度）を調整するスロットル用アクチュエータが含まれる。走行駆動源が走行モータである場合、走行モータがアクチュエータＡＣに含まれる。自車両１０１の制動装置を作動するブレーキ用アクチュエータと転舵装置を駆動する転舵用アクチュエータもアクチュエータＡＣに含まれる。

コントローラ１０は、電子制御ユニット（ＥＣＵ）により構成される。より具体的には、コントローラ１０は、ＣＰＵ（マイクロプロセッサ）等の演算部１１と、ＲＯＭ，ＲＡＭ等の記憶部１２と、Ｉ／Ｏインターフェース等の図示しないその他の周辺回路とを有するコンピュータを含んで構成される。なお、エンジン制御用ＥＣＵ、走行モータ制御用ＥＣＵ、制動装置用ＥＣＵ等、機能の異なる複数のＥＣＵを別々に設けることができるが、図２では、便宜上、これらＥＣＵの集合としてコントローラ１０が示される。

記憶部１２には、高精度の詳細な地図情報（高精度地図情報と呼ぶ）が記憶される。高精度地図情報には、道路の位置情報、道路形状（曲率など）の情報、道路の勾配の情報、交差点や分岐点の位置情報、車線数の情報、車線の幅員および車線毎の位置情報（車線の中央位置や車線位置の境界線の情報）、地図上の目印としてのランドマーク（信号機、標識、建物等）の位置情報、路面の凹凸などの路面プロファイルの情報が含まれる。記憶部１２には、各種制御のプログラム、プログラムで用いられる閾値等の情報についての情報も記憶される。

演算部１１は、機能的構成として、道路認識部１１１と、画定部１１２と、設定部１１３と、走行制御部１１４とを有する。なお、図２に示すように、道路認識部１１１と画定部１１２と設定部１１３とは外界認識装置５０に含まれる。

道路認識部１１１は、自車両１０１の進行方向の道路構造を認識する。具体的には、道路認識部１１１は、ライダ５により検出された検出データ（特徴点）を用いて、３次元の点群データ（３次元地図データ）を生成する。なお、カメラ４により取得された、進行方向の撮像画像データ（以下、単に撮像画像と呼ぶ。）から、画素毎の輝度や色の情報に基づいて物体の輪郭を示すエッジを抽出するとともに、そのエッジ情報を用いて特徴点を抽出して、点群データを生成してもよい。

道路認識部１１１は、生成した点群データに基づいて道路構造を認識する。より詳細には、道路認識部１１１は、機械学習を用いて、点群データに含まれる、進行方向前方の道路ＲＤの境界線（縁石や区画線）ＲＬ，ＲＢを認識する。なお、境界線の認識方法はこれに限らず、その他の方法により境界線を認識してもよい。道路認識部１１１は、境界線ＲＬ，ＲＢで挟まれた領域を道路に対応する領域（以下、道路セグメントと呼ぶ。）として認識する。なお、道路認識部１１１は、記憶部１２に記憶された高精度地図情報を取得し、取得した高精度地図情報と、測位ユニット２のセンサ値により認識される自車位置とに基づき、道路セグメントを認識してもよい。また、道路セグメントの認識方法はこれに限らず、その他の方法により道路セグメントを認識してもよい。

なお、前方車両等の背後に境界線ＲＬ，ＲＢが隠れてしまい、道路セグメントの一部が認識できない状況、すなわちオクルージョンが発生する場合がある。したがって、道路認識部１１１は、オクルージョンが発生しているか否かを判定し、オクルージョンが発生しているときには、道路セグメントを補完する。具体的には、道路認識部１１１は、過去に生成した点群データのうち現在の自車位置付近の点群データを用いて、オクルージョンが発生している領域の道路セグメントを認識し、その認識結果で道路セグメントを補完する。道路認識部１１１により過去に生成された点群データは記憶部１２に記憶されているものとする。なお、道路認識部１１１は、記憶部１２に記憶された高精度地図情報を用いて道路セグメントを補完してもよい。

画定部１１２は、道路認識部１１１により認識された道路セグメントに基づいて、ライダ５から照射される電磁波の照射方向に対し略垂直な方向の平面（以下、仮想平面と呼ぶ。）であって、進行方向に沿って所定距離毎に設けられた仮想平面上にそれぞれ検出領域を画定する。画定部１１２は、自車両１０１からの距離が増加するに従い検出領域の大きさが小さくなるように各検出領域を画定する。ただし、距離が増加するに従い道路幅が大きくなるような状況においては、検出領域は、距離の増加に従い大きくなることがある。画定部１１２は、内部センサ群３の車速センサにより検出された自車両１０１の車速に基づいて、ライダ５が外界状況を検出すべき進行方向の範囲を示す最大検出距離を算出する。このとき、画定部１１２は、自車両１０１の現在の車速に基づいて、所定の減速度以下で自車両１０１を停止可能な制動距離を算出し、その制動距離を最大検出距離としてもよいし、その制動距離に所定の係数を乗算して得られる距離を最大検出距離としてもよい。画定部１１２は、自車両１０１から最大検出距離離れた地点から自車両１０１に向かって、所定距離毎に仮想平面を設定し、各仮想平面上に検出領域を画定する。

図３Ａ、図３Ｂおよび図３Ｃは、検出領域を説明するための図である。図３Ａに示す領域ＲＳは、自車両１０１が図１Ａの道路ＲＤを走行中に、道路認識部１１１により認識された道路セグメントである。図３Ａの矩形ボックスＢＸは、自車両１０１から最大検出距離離れた地点に設定された仮想平面上に画定された検出領域である。図３Ａの矢印線Ｆの長さは、最大検出距離を表す。矢印線Ｆで示されるように、最大検出距離は、詳細には、ライダ５の設置位置から検出領域ＢＸの左下隅または右下隅までの距離である。検出領域ＢＸは、自動運転モードでの走行時に注視されるべき領域を含むように、その幅および高さが設定される。具体的には、検出領域ＢＸは、道路幅方向の中心位置が道路セグメントの道路幅方向の中心位置に重なるように画定される。検出領域ＢＸの幅は、その位置における道路幅と同じ長さになるようにまたは道路幅よりも所定長さ長くなるように設定される。検出領域ＢＸの高さは、自車両１０１の車高と同じ長さになるようにまたは車高よりも所定長さ長くなるように設定される。

図３Ｂには、所定距離Ｄ毎に設定された仮想平面上に画定された検出領域ＢＸが模式的に示されている。図３Ｃには、ライダ５を視点とする自車両１０１の前方の画像に、図３Ｂの各検出領域ＢＸを模式的に重ね合わせた図が示されている。図３Ｃに示すように、ライダ５の視点から見ると、自車両１０１からの距離が遠い検出領域ＢＸほど（図３Ｃにおいてより内側の検出領域ＢＸほど）その大きさが小さくなる。ただし、距離が増加するに従い道路幅が大きくなるような状況においては、検出領域ＢＸは、距離の増加に従い大きくなることがある。

設定部１１３は、画定部１１２により画定された各検出領域ＢＸ内に、予め設定された検出対象の最小サイズに基づいて、ライダ５の電磁波（照射光）を照射する位置（以下、照射点または照射ポイントと呼ぶ。）を算出する。より詳細には、設定部１１３は、検出対象の最小サイズと、各検出領域ＢＸの自車両１０１からの距離（進行方向の距離）とに基づき算出される角度分解能に従って、検出領域ＢＸ毎に照射ポイントを算出する。設定部１１３は、算出した照射ポイントの位置を示す情報（以下、照射ポイント情報と呼ぶ。）を生成し、自車両１０１の現在の走行位置を示す位置情報に対応付けて記憶部１２に記憶する。

設定部１１３は、自車両１０１が自動運転モードで走行しているとき、自車両１０１の現在の走行位置に対応する照射ポイント情報を記憶部１２から読み出して、その照射ポイント情報に従ってライダ５の照射ポイントを設定する。これにより、ライダ５からの照射光は、設定された照射ポイントに向けて照射される。

走行制御部１１４は、自動運転モードにおいて、ライダ５の検出データに基づき認識される車両周囲の外界状況に基づいて目標軌道を生成し、その目標軌道に沿って自車両１０１が走行するようにアクチュエータＡＣを制御する。なお、手動運転モードでは、走行制御部１１４は、内部センサ群３により取得されたドライバからの走行指令（ステアリング操作等）に応じてアクチュエータＡＣを制御する。

図４は、設定部１１３により算出される各検出領域ＢＸの照射ポイントを説明するための図である。図４の各検出領域ＢＸ内の格子の上下方向および左右方向の間隔は、各検出領域ＢＸに対応した角度分解能を表す。格子の交点はライダ５の照射ポイントを表し、ライダ５の照射光は、格子の交点に向けて照射される。なお、ライダ５の照射光は、ラスタ走査方式で照射されてもよいし、設定部１１３により設定された照射ポイントにのみ電磁波が照射されるように断続的に電磁波が照射されてもよいし、その他の態様で照射されてもよい。

図４に示すように、自車両１０１から最大検出距離離れた地点に対応する検出領域ＢＸの角度分解能が最も小さくなり、自車両１０１に最も近い検出領域ＢＸの角度分解能が最も大きくなる。このように、各検出領域ＢＸの角度分解能は、検出領域ＢＸと自車両１０１との距離が長くなるほど（検出領域ＢＸのサイズが小さくなるほど）小さくなるように決定される。これにより、遠方の物体の位置や大きさの認識精度や、遠方の物体との距離の認識精度を低下させることなく、ライダ５の照射ポイント数を低減できる。なお、図４において、検出領域ＢＸ内に他の検出領域ＢＸの格子の交点が含まれるとき、角度分解能がより小さい方の検出領域ＢＸの格子の交点が優先的に照射ポイントとして設定される。

図５は、予め定められたプログラムに従い図２のコントローラ１０で実行される処理の一例を示すフローチャートである。図５のフローチャートに示す処理は、例えば、自車両１０１が自動運転モードで走行中に所定周期毎に繰り返される。

まず、ステップＳ１１で、ライダ５により検出された検出データを用いて、３次元の点群データを生成する。ステップＳ１２で、道路セグメンテーションを実行する。具体的には、ステップＳ１１で生成された点群データから自車両前方の道路の境界線を認識し、その境界線に基づいて道路セグメントを認識する。ステップＳ１３で、オクルージョンが発生しているか否かを判定する。ステップＳ１３で否定されると、ステップＳ１５に進む。ステップＳ１３で肯定されると、ステップＳ１４で、道路セグメントのデータを補完する。

ステップＳ１５で、ステップＳ１４で認識された道路セグメント上の最大検出距離前方の地点に、検出領域ＢＸを設定する。具体的には、最大検出距離前方の地点に仮想平面を設定し、その仮想平面上に検出領域ＢＸを画定する。次いで、ステップＳ１６で、進行方向に沿って所定距離毎に検出領域ＢＸを設定する。具体的には、進行方向に沿って所定距離毎に仮想平面を設定し、各仮想平面上に検出領域ＢＸを画定する。このとき、自車両１０１から検出領域ＢＸまでの距離と、ステップＳ１２，Ｓ１３で認識された道路セグメントとに基づいて検出領域ＢＸの大きさを決定し、決定した大きさに従って検出領域ＢＸを画定する。道路幅がほとんど変化しない状況では、各検出領域ＢＸは、検出領域ＢＸと自車両１０１との距離が増加するに従い小さくなるように設定される（図３Ｃ）。ただし、距離が増加するに従い道路幅が大きくなるような状況においては、検出領域ＢＸは、距離の増加に従い大きくなることがある。

ステップＳ１７で、各検出領域ＢＸに対応する角度分解能を算出する。ステップＳ１８で、ステップＳ１７で算出した角度分解能に従って検出領域ＢＸ毎に照射ポイントを算出し、算出した照射ポイントを示す照射ポイント情報を、自車両１０１の現在の走行位置を示す位置情報に対応付けて記憶部１２に記憶する。

本実施形態に係る外界認識装置５０の動作をまとめると以下のようになる。自車両１０１が道路ＲＤを初めて走行するとき、記憶部１２には、その走行位置に対応する照射ポイント情報が記憶されていないので、照射ポイント情報に基づく照射ポイントの設定は行われない。そのため、ライダ５からの照射光は、自車両１０１の前方の全域に対して照射されるので、図１Ｂに示すような検出データ（点群データ）が取得される（Ｓ１１）。次いで、点群データに基づき認識された道路セグメントに従って所定距離毎に検出領域ＢＸが画定され（Ｓ１２～Ｓ１６）、検出領域毎に照射ポイントが算出される。そして、算出された照射ポイントを示す照射ポイント情報が記憶部１２に記憶される（Ｓ１７，Ｓ１８）。一方、自車両１０１が自動運転モードで道路ＲＤを再度走行するときには、記憶部１２にその走行位置に対応する照射ポイント情報が記憶されている。したがって、ライダ５からの照射光は、照射ポイント情報で指定された照射ポイントに照射されるため、自動走行時に注視すべき領域に対応する検出データ（点群データ）のみが取得される（Ｓ１１）。なお、このとき取得された点群データに基づき認識される道路セグメントの位置や形状が（Ｓ１２）、前回走行時に認識された道路セグメントと所定程度以上の差異がないときには、以降の処理、すなわち、Ｓ１３～Ｓ１８の処理をスキップしてもよい。

本実施形態によれば以下のような作用効果を奏することができる。
（１）外界認識装置５０は、自車両１０１の周囲に電磁波を照射して自車両１０１の周囲の外界状況を検出するライダ５と、自車両１０１の進行方向の道路構造を認識する道路認識部１１１と、道路認識部１１１により認識された道路構造に基づいて、ライダ５から照射される電磁波（照射光）の照射方向に対し略垂直な方向の平面上に、進行方向に沿って所定距離毎に検出領域ＢＸを画定する画定部１１２と、画定部１１２により画定された検出領域ＢＸ内に、予め定められた検出対象の大きさに基づいてライダ５の照射位置（照射ポイント）を設定する設定部１１３とを備える。画定部１１２は、自車両１０１から検出領域ＢＸまでの距離と道路認識部１１１により認識された道路構造とに基づいて検出領域ＢＸの大きさを決定し、決定した大きさに従って検出領域ＢＸを画定する。予め定められた検出対象は、ライダ５が検出すべき物体のうち最小サイズの物体である。これにより、外界状況の認識精度を低下させることなく、ライダ５の照射ポイント数を低減できる。その結果、処理負荷を低減しつつ、車両周囲の外界状況を精度よく認識できる。

（２）設定部１１３は、上記最小サイズの値と、検出領域ＢＸの自車両１０１からの距離とに基づき、検出領域ＢＸに対応する角度分解能を算出し、算出した角度分解能に基づき検出領域ＢＸを左右方向（図４における左右方向）に分割して得られる各矩形領域に、ライダ５の照射位置を対応付ける。また、設定部１１３は、算出した角度分解能に基づき検出領域ＢＸを上下方向（図４における上下方向）にさらに分割して得られる各矩形領域に、ライダ５の照射位置を対応付ける。これにより、ライダ５の物体の検出精度を低下させることなく、ライダ５の照射ポイント数を低減できる。

（３）画定部１１２は、自車両１０１の車速に基づいて、ライダ５が外界状況を検出すべき進行方向の範囲を示す最大距離（最大検出距離）を算出し、自車両１０１から最大検出距離離れた地点から自車両１０１に向かって、所定距離毎に検出領域ＢＸを画定する。これにより、自車両１０１の車速によらずに、車両周囲の外界状況を精度よく認識できる。

（４）道路認識部１１１は、ライダ５の検出データに基づいて自車両１０１の進行方向の道路の境界線を認識し、該境界線により示される道路構造を認識する。これにより、地図情報を用いることなく道路構造を認識できる。なお、道路認識部１１１は、記憶部１２に地図情報（高精度地図情報）が記憶されているとき、ライダ５の検出データの代わりに、または、ライダ５の検出データとともに地図情報に基づいて、自車両１０１の進行方向の道路構造を認識する。これにより、道路構造を精度よく認識できる。

上記実施形態は種々の形態に変形することができる。以下、いくつかの変形例について説明する。上記実施形態では、設定部１１３が、ライダ５の照射光を照射する位置を示す照射ポイント情報を生成し、その照射ポイント情報に基づいてライダ５の照射ポイントを設定するようにしたが、設定部の構成はこれに限らない。例えば、車両制御装置が、車載検出器として、電磁波を照射し反射波を検出することで自車両周辺の他車両や障害物等を検出するレーダを有している場合には、設定部は、レーダの電磁波を照射する位置を示す照射ポイント情報を生成し、その照射ポイント情報に基づいてレーダの照射ポイントを設定してもよい。そして、外界認識装置は、レーダの検出データに基づいて自車両１０１の外界の状況を認識してもよい。

また、上記実施形態では、画定部１１２が、検出領域ＢＸの道路幅方向の中心位置が道路セグメントの道路幅方向の中心位置に重なるように、検出領域ＢＸを画定するようにした。しかしながら、自車両１０１が走行する道路の形状によっては、このように検出領域ＢＸを設定すると、見逃しエリアが発生する可能性がある。図６の（ａ）は、見逃しエリアを説明するための図である。なお、図６の（ａ）には、説明の簡略化のため、４つの検出領域ＢＸ（ＢＸ１～ＢＸ４）のみが示されている。図６の（ａ）に示すように、道路ＲＤが右側に極端にカーブしているとき、検出領域ＢＸ１の右端部が、検出領域ＢＸ１よりも後方の検出領域ＢＸ２の右端部よりも極端に左側に配置される。その結果、自動運転モードでの走行時に注視すべき領域であるにもかかわらず、検出領域ＢＸ１，ＢＸ２のいずれにも含まれない領域、すなわち、ライダ５の照射光が照射されない領域（見逃しエリア）が発生する。このような見逃しエリアは、検出領域ＢＸ２，ＢＸ３の間および検出領域ＢＸ３，ＢＸ４の間においても同様に発生する。図中の網掛された領域ＭＡは、見逃しエリアを表す。

そこで、見逃しエリアＭＡが発生するような場合には、画定部１１２は、図６の（ｂ）に示すように、検出領域ＢＸ１，ＢＸ２，ＢＸ３の右端部の位置をそれぞれ、１つ後方の検出領域ＢＸ２，ＢＸ３，ＢＸ４の右端部の位置に合わせるように、図中の矢印の方向にシフトしてもよい。これにより、道路が極端にカーブしているときでも、車両周囲の外界状況を精度よく認識できる。

また、上記実施形態では、図５に示す処理が、自車両１０１が自動運転モードで走行中に繰り返し実行される例を示したが、図５に示す処理は、自車両１０１が手動運転モードで走行中に繰り返し実行されてもよい。詳細には、手動運転モードで走行中に照射ポイント情報を生成して記憶部１２に記憶し、手動運転モードで走行した道路を再度自動運転モードで走行するときに、記憶部１２に記憶された照射ポイント情報に従ってライダ５の照射ポイントを設定してもよい。

さらに、上記実施形態では、外界認識装置５０を自動運転車両に適用したが、外界認識装置５０は、自動運転車両以外の車両にも適用可能である。例えば、ＡＤＡＳ（Advanced driver-assistance systems）を備える手動運転車両にも外界認識装置５０を適用することができる。

以上の説明はあくまで一例であり、本発明の特徴を損なわない限り、上述した実施形態および変形例により本発明が限定されるものではない。上記実施形態と変形例の一つまたは複数を任意に組み合わせることも可能であり、変形例同士を組み合わせることも可能である。

１ 通信ユニット、２ 測位ユニット、３ 内部センサ群、４ カメラ、５ ライダ、１０ コントローラ、１２ 記憶部、１１１ 道路認識部、１１２ 画定部、１１３ 設定部、１１４ 走行制御部、ＡＣ アクチュエータ

本発明の一態様である外界認識装置は、自車両の周囲に電磁波を照射して自車両の周囲の外界状況を検出する車載検出器と、自車両の進行方向の道路構造を認識する道路認識部と、道路認識部により認識された道路構造に基づいて、車載検出器から照射される電磁波の照射方向に対し略垂直な方向の平面上に、進行方向に沿って所定距離毎に検出領域を画定する画定部と、画定部により画定された検出領域内に、予め定められた検出対象の大きさに基づいて車載検出器の照射位置を設定する設定部と、を備える。画定部は、自車両から検出領域までの距離と道路認識部により認識された道路構造とに基づいて検出領域の大きさを決定し、決定した大きさに従って検出領域を画定し、設定部は、予め定められた検出対象の大きさと、検出領域の自車両からの距離とに基づき、検出領域に対応する角度分解能を算出し、角度分解能に基づき検出領域を左右方向に分割して得られる各矩形領域に、車載検出器の照射位置を対応付ける。

Claims (8)

1. 自車両の周囲に電磁波を照射して自車両の周囲の外界状況を検出する車載検出器と、
   自車両の進行方向の道路構造を認識する道路認識部と、
   前記道路認識部により認識された道路構造に基づいて、前記車載検出器から照射される電磁波の照射方向に対し略垂直な方向の平面上に、進行方向に沿って所定距離毎に検出領域を画定する画定部と、
   前記画定部により画定された前記検出領域内に、予め定められた検出対象の大きさに基づいて前記車載検出器の照射位置を設定する設定部と、を備え、
   前記画定部は、自車両からの前記検出領域までの距離と前記道路認識部により認識された道路構造とに基づいて前記検出領域の大きさを決定し、決定した前記大きさに従って前記検出領域を画定することを特徴とする外界認識装置。
2. 請求項１に記載の外界認識装置において、
   前記予め定められた検出対象は、前記車載検出器が検出すべき物体のうち最小サイズの物体であることを特徴とする外界認識装置。
3. 請求項１または２に記載の外界認識装置において、
   前記設定部は、前記予め定められた検出対象の大きさと、前記検出領域の自車両からの距離とに基づき、前記検出領域に対応する角度分解能を算出し、前記角度分解能に基づき前記検出領域を左右方向に分割して得られる各矩形領域に、前記車載検出器の照射位置を対応付けることを特徴とする外界認識装置。
4. 請求項３に記載の外界認識装置において、
   前記設定部は、前記角度分解能に基づき前記検出領域を上下方向にさらに分割して得られる各矩形領域に、前記車載検出器の照射位置を対応付けることを特徴とする外界認識装置。
5. 請求項１～４のうちのいずれか１項に記載の外界認識装置において、
   前記画定部は、自車両の車速に基づいて、前記車載検出器が前記外界状況を検出すべき進行方向の範囲を示す最大距離を算出し、自車両から前記最大距離離れた地点から自車両に向かって、前記所定距離毎に前記検出領域を画定することを特徴とする外界認識装置。
6. 請求項１～５のうちのいずれか１項に記載の外界認識装置において、
   前記道路認識部は、前記車載検出器の検出データに基づいて自車両の進行方向の道路の境界線を認識し、該境界線により示される道路構造を認識することを特徴とする外界認識装置。
7. 請求項１～６のうちのいずれか１項に記載の外界認識装置において、
   地図情報を記憶する記憶部をさらに備え、
   前記道路認識部は、前記記憶部に記憶された地図情報に基づいて、自車両の進行方向の道路構造を認識することを特徴とする外界認識装置。
8. 請求項１～７のうちのいずれか１項に記載の外界認識装置において、
   前記車載検出器が、ライダであることを特徴とする外界認識装置。

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