JP2024000226A - 移動体制御システム及び移動体制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】所定エリアにおいて目標経路に追従するように移動体の走行を制御する精度を確保する。
【解決手段】移動体制御システムは、所定エリアにおける移動体の走行を制御する。移動体制御システムは、移動体の操舵角及び速度に基づいて移動体の位置を推定し、動体の推定位置に基づいて目標経路に追従するように移動体の走行を制御する走行制御処理を実行する。また、移動体制御システムは、少なくとも移動体の周辺の目標経路上の目標路面の滑りやすさを示す路面状態情報を取得する。更に、移動体制御システムは、目標経路からの移動体の逸脱が抑制されるように、走行制御処理において用いられる制御パラメータを目標路面の滑りやすさに応じて動的に変更する逸脱抑制処理を実行する。
【選択図】図１３

Description

本開示は、所定エリアにおいて目標経路に追従するように移動体の走行を制御する技術に関する。

特許文献１は、レーンキーピングアシスト（Lane Keeping Assist）を行う車両制御装置を開示している。車両走行制御装置は、車両が走行する走行領域を決定し、走行領域における路面状態を判定し、また、走行領域における路面凹凸を認識する。そして、車両制御装置は、走行領域における路面状態と路面凹凸に基づいて、走行領域を変更する。路面状態がウェット状態である場合、路面状態がドライ状態である場合と比較して、走行領域の変更可能範囲は狭く設定される、あるいは、車速が低下させられる。

特許文献２、特許文献３、及び特許文献４は、車両の駐車を支援する駐車支援技術を開示している。

特開２０１９－１７５０２０号公報 特開２０１９－０８５０７７号公報 特開２０２１－１６６０１８号公報 特開２０１１－２３５８１６号公報

所定エリアにおいて目標経路に追従するように移動体の走行を制御することについて考える。そのような走行制御処理には移動体の位置の情報が必要である。ここで、移動体の操舵角と速度に基づいて移動量（変位量）が算出され、その移動量に基づいて移動体の位置が推定される場合がある。このような手法は、デッドレコニングとも呼ばれる。

移動体が滑りやすい路面を走行する場合、スリップあるいはタイヤ空転が発生する確率が高くなる。スリップあるいはタイヤ空転が発生した場合、操舵角と速度から算出される移動量は、実際の移動量から乖離する。よって、位置推定精度が低下する。位置推定精度が低下すると、移動体を目標経路に追従させる走行制御処理の精度も低下し、移動体が目標経路から逸脱するおそれがある。

本開示の１つの目的は、所定エリアにおいて目標経路に追従するように移動体の走行を制御する精度を確保することができる技術を提供することにある。

第１の観点は、所定エリアにおける移動体の走行を制御する移動体制御システムに関連する。
移動体制御システムは、１又は複数のプロセッサを備える。
１又は複数のプロセッサは、
移動体の操舵角及び速度に基づいて移動体の位置を推定する位置推定処理と、
移動体の推定位置に基づいて、目標経路に追従するように移動体の走行を制御する走行制御処理と、
少なくとも移動体の周辺の目標経路上の目標路面の滑りやすさを示す路面状態情報を取得する路面状態取得処理と、
目標経路からの移動体の逸脱が抑制されるように、走行制御処理において用いられる制御パラメータを目標路面の滑りやすさに応じて動的に変更する逸脱抑制処理と
を実行するように構成される。

第２の観点は、所定エリアにおける移動体の走行を制御する移動体制御方法に関連する。
移動体制御方法は、
移動体の操舵角及び速度に基づいて移動体の位置を推定する位置推定処理と、
移動体の推定位置に基づいて、目標経路に追従するように移動体の走行を制御する走行制御処理と、
少なくとも移動体の周辺の目標経路上の目標路面の滑りやすさを示す路面状態情報を取得する路面状態取得処理と、
目標経路からの移動体の逸脱が抑制されるように、走行制御処理において用いられる制御パラメータを目標路面の滑りやすさに応じて動的に変更する逸脱抑制処理と
を含む。

本開示によれば、移動体の操舵角及び速度に基づいて移動体の位置が推定され、その推定位置に基づいて移動体が目標経路に追従するように走行制御処理が行われる。その走行制御処理において、目標経路上の目標路面の滑りやすさが考慮される。より詳細には、目標経路からの移動体の逸脱が抑制されるように、走行制御処理において用いられる制御パラメータが目標路面の滑りやすさに応じて動的に設定される。これにより、移動体の目標経路からの逸脱が抑制される。すなわち、走行制御処理の精度が確保される。

車両制御システムの概要を説明するための概念図である。 車両制御システムの一例を説明するための概念図である。 課題を説明するための概念図である。 路面状態取得処理の様々な例を説明するための概念図である。 路面材質、路面状態、及び路面摩擦係数の関係の一例を示す図である。 逸脱抑制処理の第１の例を説明するための概念図である。 逸脱抑制処理の第２の例を説明するための概念図である。 逸脱抑制処理の第３の例を説明するための概念図である。 逸脱抑制処理の第４の例を説明するための概念図である。 逸脱抑制処理の第５の例を説明するための概念図である。 車両制御システムの構成例を示すブロック図である。 各種情報の例を示すブロック図である。 車両制御システムによる逸脱抑制処理に関連する処理を示すフローチャートである。 自動バレー駐車の概要を説明するための概念図である。 自動バレー駐車における逸脱抑制処理の例を説明するための概念図である。

添付図面を参照して、本開示の実施の形態を説明する。

移動体の制御について考える。移動体としては、車両、ロボット、等が例示される。ロボットとしては、物流ロボット、配達ロボット、作業ロボット、等が例示される。移動体は、自律走行機能を備えていてもよい。車両は自動運転車両であってもよい。一例として、以下の説明においては、移動体が車両である場合について考える。一般化する場合には、以下の説明における「車両」を「移動体」で読み替えるものとする。

１．車両制御システムの概要
図１は、本実施の形態に係る車両制御システム１０の概要を説明するための概念図である。車両制御システム１０は、車両１の走行を制御する。例えば、車両制御システム１０は、車両１に搭載されている。あるいは、車両制御システム１０の少なくとも一部は、車両１の外部の外部装置に配置され、リモートで車両１を制御してもよい。

特に、車両制御システム１０は、所定エリアＡＲにおいて目標経路ＴＰに追従するように車両１の走行を制御する。所定エリアＡＲとしては、駐車場、一つの街（スマートシティ）、等が例示される。目標経路ＴＰは、目標位置の集合である。目標位置毎に、目標位置と目標速度が対応付けられていてもよい。目標経路ＴＰは、予め定められていてもよい。目標経路ＴＰに追従するように車両１の走行を制御する処理を、以下、「走行制御処理」と呼ぶ。

走行制御処理には車両１の現在位置の情報が必要である。そこで、車両制御システム１０は、所定エリアＡＲにおける車両１の位置を推定する「位置推定処理」を実行する。そして、車両制御システム１０は、車両１の推定位置と目標経路ＴＰに基づいて、車両１が目標経路ＴＰに追従するように走行制御処理を実行する。

本実施の形態によれば、位置推定処理に、車両１の操舵角及び車速（車輪速）が用いられる。操舵角及び車速は、それぞれ、車両１に搭載された操舵角センサ及び車速センサ（車輪速センサ）によって検出される。車両制御システム１０は、車両１の操舵角及び車速に基づいて車両１の移動量（変位量）を算出し、その移動量に基づいて車両１の位置を推定する。このような手法は、「デッドレコニング」とも呼ばれる。

位置推定精度を更に向上させるために、所定エリアＡＲに配置されたマーカＭ（ランドマーク）が利用されてもよい。より詳細には、車両１には、車両１の周囲の状況を認識するための認識センサが搭載されている。典型的には、認識センサは、車両１の周囲を撮像するカメラを含んでいる。車両制御システム１０は、認識センサを用いることによって車両１の周囲のマーカＭを認識し、車両１とマーカＭとの間の相対位置関係を把握することができる。また、車両制御システム１０は、所定エリアＡＲにおけるマーカＭの設置位置を示す地図情報を保持している。車両制御システム１０は、上記のデッドレコニングにより、所定エリアＡＲにおける車両１の位置を推定する。更に、車両制御システム１０は、車両１の推定位置、車両１とマーカＭとの間の相対位置関係、及び所定エリアＡＲにおけるマーカＭの設置位置に基づいて、車両１の推定位置を補正する。デッドレコニングによる位置推定とマーカＭを利用した位置補正を繰り返し行うことによって、高精度な車両位置を継続的に得ることができる。以上に説明された高精度な位置推定処理は、「ローカライズ処理（Localization）」とも呼ばれる。

図２は、車両制御システム１０の一例を説明するための概念図である。図２に示される例では、車両制御システム１０は、車両１に搭載された車載システム１０Ｖ（移動体側システム）と、車両１の外部の管理システム１０Ｍとを含んでいる。車載システム１０Ｖは、少なくとも車両１の走行を制御するように構成される。一方、管理システム１０Ｍは、車両１が走行する所定エリアＡＲを管理する。車載システム１０Ｖと管理システム１０Ｍは、互いに通信を行い、必要な情報をやりとりする。これら車載システム１０Ｖと管理システム１０Ｍの協働により、車両制御システム１０の機能が実現される。

例えば、所定エリアＡＲを管理する管理システム１０Ｍが、所定エリアＡＲにおける車両１の目標経路ＴＰを決定する。そして、管理システム１０Ｍは、決定した目標経路ＴＰを車載システム１０Ｖに通知する。車載システム１０Ｖは、管理システム１０Ｍによって決定された目標経路ＴＰに車両１が追従するように走行制御処理を行う。

位置推定処理は、例えば、車載システム１０Ｖによって行われる。他の例として、車載システム１０Ｖは、位置推定処理に必要な情報（操舵角、速度、マーカＭの認識結果）を管理システム１０Ｍに送り、管理システム１０Ｍが位置推定処理を実行し、推定位置を車載システム１０Ｖに通知してもよい。

更に他の例として、管理システム１０Ｍが、遠隔で走行制御処理を実行してもよい。

尚、車両制御システム１０の構成は、図２に示されたものに限られない。車両制御システム１０の全体が車両１に含まれていてもよい。

２．路面状態を考慮した走行制御処理
図３は、車両１が滑りやすい路面（低μ路）を走行する状況を示している。滑りやすい路面では、車両１がスリップしたり、車両１のタイヤが空転したりする確率が高くなる。スリップあるいはタイヤ空転が発生した場合、操舵角と車速（車輪速）から算出される車両１の移動量は、実際の移動量から乖離する。よって、位置推定精度が低下する。位置推定精度が低下すると、車両１を目標経路ＴＰに追従させる走行制御処理の精度も低下し、車両１が目標経路ＴＰから逸脱するおそれがある。例えば、車両１の推定位置が目標経路ＴＰと一致していると判定されている場合であっても、車両１の実際の位置は目標経路ＴＰからずれている可能性がある。言い換えれば、車両１の実際の位置が目標経路ＴＰから逸脱しているにもかかわらず、車両１が目標経路ＴＰに追従していると誤判定される可能性がある。

そこで、本実施の形態は、滑りやすい路面においても走行制御処理の精度を確保することができる技術を提案する。

２－１．路面状態取得処理
所定エリアＡＲ内の目標経路ＴＰ上の路面を、以下、「目標路面」と呼ぶ。車両制御システム１０は、目標路面の「滑りやすさ（slippiness, slipperiness）Ｓ」を示す路面状態情報２６０を取得する。滑りやすさＳは、路面摩擦係数（μ）に反比例する。路面状態情報２６０は、少なくとも車両１の周囲の目標路面の滑りやすさＳを示す。路面状態情報２６０は、目標経路ＴＰ全体にわたって目標路面の滑りやすさＳを示していてもよい。路面状態情報２６０を取得する処理を、以下、「路面状態取得処理」と呼ぶ。

図４は、路面状態取得処理の様々な例を説明するための概念図である。

２－１－１．第１の例
車両１には車載カメラ２１が搭載されている。車載カメラ２１は、車両１の周囲の状況を撮像する。車両制御システム１０は、車載カメラ２１によって撮像される画像を取得する。そして、車両制御システム１０は、その画像を解析することによって、車両１の周囲（特に車両１の前方）の目標路面の路面状態を認識する。例えば、車両制御システム１０は、機械学習により得られた画像認識ＡＩ（Artificial Intelligence）を利用して画像を解析し、目標路面の路面状態を認識する。

路面状態は、少なくとも「ドライ状態」と「ウェット状態」に区分される。ドライ状態の場合、車両１は比較的滑りにくく、滑りやすさＳは比較的低い値に設定される。一方、ウェット状態の場合、車両１は比較的滑りやすく、滑りやすさＳは比較的高い値に設定される。ドライ状態が更に複数のレベルに区分されてもよい。同様に、ウェット状態が更に複数のレベルに区分されてもよい。

このように、車両制御システム１０は、車載カメラ２１によって撮像された目標路面の画像に基づいて、目標路面がドライ状態かウェット状態かを判定する。そして、車両制御システム１０は、目標路面がドライ状態かウェット状態かに基づいて、目標路面の滑りやすさＳを設定し、路面状態情報２６０を取得する。

尚、以上に説明された路面状態取得処理の第１の例は、車載システム１０Ｖによって実行されてもよいし、管理システム１０Ｍによって実行されてもよい。後者の場合、管理システム１０Ｍは、車載システム１０Ｖと通信を行い、車載カメラ２１によって撮像された画像を車載システム１０Ｖから取得する。

２－１－２．第２の例
所定エリアＡＲにはインフラカメラ３１が設置されている。インフラカメラ３１は、所定エリアＡＲ内の状況を撮像する。車両制御システム１０は、インフラカメラ３１によって撮像された画像を取得する。そして、車両制御システム１０は、その画像を解析することによって、少なくとも車両１の周囲の目標路面の路面状態を認識する。車両制御システム１０は、目標経路ＴＰ全体にわたって目標路面の路面状態を認識してもよい。その他は、上記第１の例と同様である。

尚、以上に説明された路面状態取得処理の第２の例は、典型的には、管理システム１０Ｍによって実行される。

２－１－３．第３の例
所定エリアＡＲには気象センサ３２が設置されている。気象センサ３２としては、雨量を検出する雨量センサ、湿度を検出する湿度センサ、等が例示される。車両制御システム１０は、気象センサ３２による検出結果に基づいて、所定エリアＡＲに雨が降っているか否かを判定する。これにより、車両制御システム１０は、所定エリアＡＲ内の目標路面がドライ状態かウェット状態かを判定することができる。そして、車両制御システム１０は、目標路面がドライ状態かウェット状態かに基づいて、目標路面の滑りやすさＳを設定し、路面状態情報２６０を取得する。

尚、以上に説明された路面状態取得処理の第３の例は、典型的には、管理システム１０Ｍによって実行される。

２－１－４．第４の例
車両制御システム１０は、情報サービスセンターから配信される気象情報を取得する。気象情報は、降雨状態や雨量の情報を含んでいる。車両制御システム１０は、気象情報に基づいて、所定エリアＡＲ内の目標路面がドライ状態かウェット状態かを判定する。そして、車両制御システム１０は、目標路面がドライ状態かウェット状態かに基づいて、目標路面の滑りやすさＳを設定し、路面状態情報２６０を取得する。

尚、以上に説明された路面状態取得処理の第４の例は、車載システム１０Ｖによって実行されてもよいし、管理システム１０Ｍによって実行されてもよい。

２－１－５．第５の例
第５の例では、車両制御システム１０は、目標路面がドライ状態かウェット状態かに加えて、目標路面の材質も考慮する。そのために、車両制御システム１０は、所定エリアＡＲ内の路面の材質を位置毎に示す路面材質情報２７０を保持している。

図５は、路面材質、路面状態、及び路面摩擦係数の関係の一例を示す図である。図５に示される関係は、例えば、http://weekend.nikkouken.com/week47/409/に記載されている。路面材質としては、アスファルト、コンクリート、砂利が例示される。

車両制御システム１０は、上述の第１～第４の例のいずれかの手法によって、目標路面がドライ状態かウェット状態かを判定する。更に、車両制御システム１０は、目標路面がドライ状態かウェット状態か、路面材質情報２７０、及び図５で示された関係に基づいて、目標路面の摩擦係数を取得する。そして、車両制御システム１０は、目標路面の摩擦係数に基づいて、目標路面の滑りやすさＳを設定し、路面状態情報２６０を取得する。滑りやすさＳは、摩擦係数に反比例する。

２－２．逸脱抑制処理
車両制御システム１０は、路面状態情報２６０で示される目標路面の滑りやすさＳを考慮して、目標経路ＴＰからの車両１の逸脱が抑制されるように走行制御処理を行う。より詳細には、走行制御処理において用いられる「制御パラメータＣＰ」が目標路面の滑りやすさＳに応じて動的に変更される。制御パラメータＣＰとしては、速度、速度上限値、操舵速度、操舵速度上限値、等が例示される。また、走行制御処理において用いられる目標経路ＴＰを変更することによって制御パラメータＣＰを間接的に変更することも可能である。

車両制御システム１０は、目標経路ＴＰからの車両１の逸脱が抑制されるように、制御パラメータＣＰを目標路面の滑りやすさＳに応じて動的に変更する。言い換えれば、車両制御システム１０は、目標経路ＴＰからの車両１の逸脱が抑制されるように、目標路面の滑りやすさＳに応じた制御パラメータＣＰを設定する。このような処理を、以下、「逸脱抑制処理」と呼ぶ。

逸脱抑制処理は、車載システム１０Ｖによって実行されてもよいし、管理システム１０Ｍによって実行されてもよい。後者の場合、管理システム１０Ｍは、目標経路ＴＰの滑りやすさＳに応じた制御パラメータＣＰを設定し、設定した制御パラメータＣＰを車載システム１０Ｖに通知する。車載システム１０Ｖは、管理システム１０Ｍから通知された制御パラメータＣＰに従って走行制御処理を実行する。

以下、逸脱抑制処理の様々な例を説明する。

２－２－１．第１の例
図６は、逸脱抑制処理の第１の例を説明するための概念図である。第１の例では、走行制御処理において用いられる制御パラメータＣＰとして、車両１の速度あるいは速度上限値である速度パラメータを考える。車両制御システム１０は、滑りやすさＳが高い位置における速度パラメータを、滑りやすさＳが低い位置における速度パラメータよりも低く設定する。これにより、滑りやすさＳが高い位置において、スリップやタイヤ空転が抑制される。従って、位置推定精度の低下が抑制され、走行制御処理の精度が確保される。その結果、車両１の目標経路ＴＰからの逸脱が抑制される。

例えば、所定エリアＡＲにおける走行速度のデフォルト値が予め定められているとする。例えば、走行速度のデフォルト値は、直線路において７ｋｍ／ｈ、カーブにおいて５ｋｍ／ｈに設定されているとする。滑りやすさＳが低い位置では、走行速度はデフォルト値に設定される。一方、滑りやすさＳが高い位置では、走行速度はデフォルト値よりも低い値に設定される。

２－２－２．第２の例
図６に示される例において、滑りやすさＳが低い高μ路と滑りやすさＳが高い低μ路との間に境界ＢＤが存在する。車両１は、境界ＢＤを通過して高μ路から低μ路に進入する。車両制御システム１０が車載カメラ２１を用いて車両１の前方の路面状態を判定する場合（セクション２－１－１参照）、車両１が境界ＢＤの近傍に達してから低μ路の存在が認識される可能性がある。その場合、車両制御システム１０は、急いで速度パラメータを低下させる必要がある。

図７は、逸脱抑制処理の第２の例を説明するための概念図である。第２の例では、管理システム１０Ｍが路面状態取得処理を実行し、路面状態情報２６０を取得する。所定エリアＡＲを管理する管理システム１０Ｍは、所定エリアＡＲ全体の路面状態を把握することができる。よって、管理システム１０Ｍは、目標経路ＴＰ全体にわたって目標路面の滑りやすさＳを取得することができる。すなわち、目標経路ＴＰ全体にわたって目標路面の滑りやすさＳを示す路面状態情報２６０が得られる。

管理システム１０Ｍは、そのような路面状態情報２６０を車載システム１０Ｖに通知する。車載システム１０Ｖは、管理システム１０Ｍから受け取った路面状態情報２６０に基づいて、早い段階で前方の低μ路の存在を認識することができる。従って、車載システム１０Ｖは、境界ＢＤの手前から余裕を持って逸脱抑制処理を実行して速度パラメータを低下させることができる（先読み制御）。このことは、車両安定性の観点から好ましい。

あるいは、管理システム１０Ｍが路面状態情報２６０に基づいて逸脱抑制処理も実行し、急減速が不要な余裕のある速度パラメータを設定してもよい。管理システム１０Ｍは、設定した速度パラメータを車載システム１０Ｖに通知する。車載システム１０Ｖは、管理システム１０Ｍから通知された速度パラメータに従って走行制御処理を実行する。この場合でも同様の効果が得られる。

このように、第２の例によれば、所定エリアＡＲを管理する管理システム１０Ｍが路面状態取得処理を実行し、路面状態情報２６０を取得する。これにより、目標経路ＴＰ全体にわたって目標路面の滑りやすさＳを示す路面状態情報２６０が得られる。そのような路面状態情報２６０を用いることによって、余裕を持って逸脱抑制処理を実行することが可能となる。このことは、車両安定性の観点から好ましい。

また、第２の例によれば、管理システム１０Ｍが路面状態取得処理を実行するため、車載システム１０Ｖの処理負荷が軽減されるという効果も得られる。

２－２－３．第３の例
図８は、逸脱抑制処理の第３の例を説明するための概念図である。車両制御システム１０は、車両１が旋回する旋回位置を認識する。例えば、車両制御システム１０は、車両１の操舵角に基づき、操舵角が閾値以上である位置を旋回位置として認識する。他の例として、車両制御システム１０は、目標経路ＴＰに基づき、目標経路ＴＰの曲率が閾値以上である位置を旋回位置として認識する。そして、車両制御システム１０は、旋回位置における速度パラメータを、旋回位置以外における速度パラメータよりも低く設定する。これにより、車両１が旋回する際のスリップを更に効果的に抑制することが可能となる。

図８に示される例では、車両１は高μ路から低μ路に進入し、速度パラメータが低下する。その後、低μ路において車両１は直線路からカーブ路に進入する。その結果、速度パラメータが更に低下する。低μ路上の旋回位置における速度パラメータを低く設定することによって、車両１のスリップを特に効果的に抑制することが可能となる。

２－２－４．第４の例
図９は、逸脱抑制処理の第４の例を説明するための概念図である。第４の例では、走行制御処理において用いられる制御パラメータＣＰとして、車両１の操舵速度あるいは操舵速度上限値である操舵速度パラメータを考える。車両制御システム１０は、滑りやすさＳが高い位置における操舵速度パラメータを、滑りやすさＳが低い位置における操舵速度パラメータよりも低く設定する。これにより、滑りやすさＳが高い位置において、車両１のスリップが抑制される。従って、位置推定精度の低下が抑制され、走行制御処理の精度が確保される。その結果、車両１の目標経路ＴＰからの逸脱が抑制される。

２－２－５．第５の例
図１０は、逸脱抑制処理の第５の例を説明するための概念図である。第５の例では、滑りやすい目標路面でのスリップを発生を想定して、目標経路ＴＰが予め旋回内側に補正される。

より詳細には、車両制御システム１０は、上述の第３の例の場合と同様に、車両１が旋回する旋回位置を認識する。更に、車両制御システム１０は、旋回位置における目標経路ＴＰを補正目標経路ＣＴＰに補正する。その補正目標経路ＣＴＰは、旋回位置における滑りやすさＳが高くなるにつれてより旋回内側となるように設定される。そして、車両制御システム１０は、車両１が補正目標経路ＣＴＰに追従するように走行制御処理を行う。目標経路ＴＰがより旋回内側の補正目標経路ＣＴＰに補正されることにより、走行制御処理において用いられる制御パラメータＣＰも間接的に変更される。

このように、第５の例では、滑りやすさＳが高いカーブ路において、目標経路ＴＰがより旋回内側に補正される。よって、スリップが発生して車両１の走行軌跡が旋回外側に膨らんだ場合、車両１の走行軌跡は本来の目標経路ＴＰに近づく。すなわち、車両１の目標経路ＴＰからの逸脱が抑制される。

２－２－６．第６の例
矛盾しない限りにおいて、上述の逸脱抑制処理の第１～第５の例のうち２以上を組み合わせることも可能である。

２－３．効果
以上に説明されたように、本実施の形態によれば、車両１の操舵角及び車速に基づいて車両１の位置が推定され、その推定位置に基づいて車両１が目標経路ＴＰに追従するように走行制御処理が行われる。その走行制御処理において、目標経路ＴＰ上の目標路面の滑りやすさＳが考慮される。より詳細には、目標経路ＴＰからの車両１の逸脱が抑制されるように、走行制御処理において用いられる制御パラメータＣＰが目標路面の滑りやすさＳに応じて動的に設定される。これにより、車両１の目標経路ＴＰからの逸脱が抑制される。すなわち、走行制御処理の精度が確保される。

車両制御システム１０は、車載システム１０Ｖと管理システム１０Ｍとに分散されていてもよい。このとき、目標経路ＴＰ上の目標路面の滑りやすさＳを示す路面状態情報２６０は、管理システム１０Ｍによって取得されてもよい。これにより、車載システム１０Ｖの処理負荷が軽減される。

また、所定エリアＡＲを管理する管理システム１０Ｍは、目標経路ＴＰ全体にわたって目標路面の滑りやすさＳを示すような路面状態情報２６０を取得することもできる。そのような路面状態情報２６０を用いることによって、車載システム１０Ｖは、滑りやすさＳが高い目標路面の存在を早い段階で認識することが可能となる。その結果、車載システム１０Ｖは、余裕を持って逸脱抑制処理を実行することが可能となる（先読み制御）。このことは、車両安定性の観点から好ましい。

３．車両制御システムの例
３－１．構成例
図１１は、本実施の形態に係る車両制御システム１０の構成例を示すブロック図である。車両制御システム１０は、車載センサ２０、インフラセンサ３０、通信装置４０、走行装置５０、及び制御装置１００を含んでいる。

車載センサ２０は、車両１に搭載されている。車載センサ２０は、認識センサ２２及び車両状態センサ２３を含んでいる。

認識センサ２２は、車両１の周囲の状況を認識（検出）する。認識センサ２２は、車両１の周囲の状況を撮像する車載カメラ２１を含んでいる。認識センサ２２は、更に、ライダー（LIDAR: Laser Imaging Detection and Ranging）、レーダ、ソナー、等を含んでいてもよい。

車両状態センサ２３は、車両１の状態を検出する。車両状態センサ２３としては、車速センサ（車輪速センサ）、操舵角センサ、ヨーレートセンサ、横加速度センサ、等が例示される。

インフラセンサ３０は、所定エリアＡＲに設置されている。例えば、インフラセンサ３０は、所定エリアＡＲ内の状況を撮像するインフラカメラ３１を含んでいる。インフラセンサ３０は、気象センサ３２を含んでいてもよい。気象センサ３２としては、雨量を検出する雨量センサ、湿度を検出する湿度センサ、等が例示される。

通信装置４０は、車両制御システム１０の外部と通信を行う。例えば、通信装置４０は、気象情報を配信する情報サービスセンター（図４参照）と通信を行う。

走行装置５０は、車両１に搭載されている。走行装置５０は、操舵装置、駆動装置、及び制動装置を含んでいる。操舵装置は、車両１の車輪を転舵する。例えば、操舵装置は、パワーステアリング（EPS: Electric Power Steering）装置を含んでいる。駆動装置は、駆動力を発生させる動力源である。駆動装置としては、エンジン、電動機、インホイールモータ、等が例示される。制動装置は、制動力を発生させる。

制御装置１００は、車両１を制御する。制御装置１００は、１又は複数のプロセッサ１１０（以下、単にプロセッサ１１０と呼ぶ）と１又は複数の記憶装置１２０（以下、単に記憶装置１２０と呼ぶ）を含んでいる。プロセッサ１１０は、各種処理を実行する。例えば、プロセッサ１１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を含んでいる。記憶装置１２０は、各種情報２００を格納する。記憶装置１２０としては、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、等が例示される。制御装置１００は、車載システム１０Ｖと管理システム１０Ｍに分散していてもよい。

車両制御プログラムＰＲＯＧは、車両１を制御するためのコンピュータプログラムである。プロセッサ１１０が車両制御プログラムＰＲＯＧを実行することにより、制御装置１００による各種処理が実現される。車両制御プログラムＰＲＯＧは、記憶装置１２０に格納される。あるいは、車両制御プログラムＰＲＯＧは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。

３－２．各種情報
図１２は、記憶装置１２０に格納される各種情報２００の例を示すブロック図である。各種情報２００は、地図情報２１０、周辺状況情報２２０、車両状態情報２３０、ローカライズ情報２４０、目標経路情報２５０、路面状態情報２６０、路面材質情報２７０、等を含んでいる。

地図情報２１０は、所定エリアＡＲの地図情報である。地図情報２１０は、所定エリアＡＲ内の道路や構造物の位置を示す。また、地図情報２１０は、所定エリアＡＲに設置された各マーカＭの位置を示す。

周辺状況情報２２０は、車両１の周囲の状況及び所定エリアＡＲの状況を示す情報である。周辺状況情報２２０は、認識センサ２２による認識結果とインフラセンサ３０による検出結果を含む。例えば、周辺状況情報２２０は、車載カメラ２１やインフラカメラ３１によって撮像される画像を含む。他の例として、周辺状況情報２２０は、気象センサ３２による検出結果を含んでいてもよい。

また、周辺状況情報２２０は、車両１の周囲の物体に関する物体情報を含んでいる。物体としては、歩行者、他車両、白線、マーカＭ、構造物、等が例示される。物体情報は、車両１に対する物体の相対位置及び相対速度を示す。例えば、車載カメラ２１によって得られた画像を解析することによって、物体を識別し、その物体の相対位置を算出することができる。例えば、制御装置１００は、機械学習により得られた画像認識ＡＩを利用して、画像の中の物体を識別する。また、車両１に搭載されたライダーによって得られる点群情報に基づいて、物体を識別し、その物体の相対位置と相対速度を取得することもできる。

車両状態情報２３０は、車両１の状態を示す情報であり、車両状態センサ２３による検出結果を示す。車両１の状態としては、車速（車輪速）、操舵角、ヨーレート、横加速度、等が例示される。

ローカライズ情報２４０は、ローカライズ処理によって得られる車両１の位置を示す。より詳細には、制御装置１００は、車両状態情報２３０（車速、操舵角）に基づいて車両１の移動量（変位量）を算出し、その移動量に基づいて車両１の位置を推定する。また、制御装置１００は、地図情報２１０から所定エリアＡＲにおける各マーカＭの位置を取得し、周辺状況情報２２０から車両１に対するマーカＭの相対位置を取得する。そして、制御装置１００は、車両１の推定位置、車両１とマーカＭとの間の相対位置関係、及び所定エリアＡＲにおけるマーカＭの設置位置に基づいて、車両１の推定位置を補正する。位置推定と位置補正を繰り返し行うことによって、高精度な車両位置を継続的に得ることができる。

目標経路情報２５０は、所定エリアＡＲにおける車両１の目標経路ＴＰを示す。

路面状態情報２６０は、目標経路ＴＰ上の目標路面の滑りやすさＳを示す。路面状態情報２６０を取得する手法の様々な例は、上記セクション２－１で説明された通りである。路面状態情報２６０は、少なくとも車両１の周囲の目標路面の滑りやすさＳを示す。路面状態情報２６０は、目標経路ＴＰ全体にわたって目標路面の滑りやすさＳを示していてもよい。

路面材質情報２７０は、所定エリアＡＲ内の路面の材質を位置毎に示す。路面材質情報２７０は、予め生成される。

３－３．走行制御処理
制御装置１００は、ドライバの運転操作によらずに車両１の走行を制御する走行制御処理を実行する。制御装置１００は、走行装置５０（操舵装置、駆動装置、制動装置）を制御することによって走行制御処理を実行する。

特に、制御装置１００は、車両１が目標経路ＴＰに追従するように走行制御処理を実行する。そのために、制御装置１００は、車両１と目標経路ＴＰとの間の偏差（例：横偏差、ヨー角偏差）を算出する。車両１の位置は、ローカライズ情報２４０から得られる。目標経路ＴＰは、目標経路情報２５０から得られる。そして、制御装置１００は、車両１と目標経路ＴＰとの間の偏差が減少するように、車両１の走行を制御する。

３－４．逸脱抑制処理
図１３は、逸脱抑制処理に関連する処理を示すフローチャートである。

ステップＳ１１０において、制御装置１００は、目標経路ＴＰ上の目標路面の滑りやすさＳを示す路面状態情報２６０を取得する（セクション２－１参照）。

ステップＳ１２０において、制御装置１００は、路面状態情報２６０で示される目標路面の滑りやすさＳを考慮して逸脱抑制処理を行う（セクション２－２参照）。より詳細には、制御装置１００は、目標経路ＴＰからの車両１の逸脱が抑制されるように、走行制御処理において用いられる制御パラメータＣＰを目標路面の滑りやすさＳに応じて動的に変更する。言い換えれば、制御装置１００は、目標経路ＴＰからの車両１の逸脱が抑制されるように、目標路面の滑りやすさＳに応じた制御パラメータＣＰを設定する。

ステップＳ１３０において、制御装置１００は、制御パラメータＣＰに基づいて、車両１が目標経路ＴＰに追従するように走行制御処理を行う。

４．自動バレー駐車
図１４は、自動バレー駐車（AVP: Automated Valet Parking）の概要を説明するための概念図である。図１４に示される例では、所定エリアＡＲは駐車場ＰＬである。駐車場ＰＬには複数のマーカＭが配置されている。車両１は、駐車場ＰＬにおける自動バレー駐車に対応したＡＶＰ車両であり、少なくとも駐車場ＰＬ内において自動走行することができる。

車両制御システム１０は、駐車場ＰＬにおける車両１の自動走行を制御する。より詳細には、車両制御システム１０は、車両１に搭載された車載システム１０Ｖと、車両１の外部の管理システム１０Ｍとを含んでいる。

管理システム１０Ｍは、駐車場ＰＬにおける自動バレー駐車を管理する。管理システム１０Ｍは、駐車場ＰＬ内の各車両（車両１、駐車車両３）と通信可能である。例えば、管理システム１０Ｍは、車載システム１０Ｖに対して入庫指示や出庫指示を出してもよい。管理システム１０Ｍは、駐車場ＰＬの地図情報２１０を車載システム１０Ｖに提供してもよい。管理システム１０Ｍは、車両１に駐車枠を割り当ててもよい。管理システム１０Ｍは、入庫エリアから割り当てた駐車枠への目標経路ＴＰを生成し、目標経路ＴＰの情報を車載システム１０Ｖに提供してもよい。管理システム１０Ｍは、駐車場ＰＬ内の各車両（車両１、駐車車両３）の位置を把握してもよい。管理システム１０Ｍは、駐車場ＰＬ内の各車両（車両１、駐車車両３）を遠隔操作してもよい。

車載システム１０Ｖは、駐車場ＰＬにおける車両１の自動走行を制御する。例えば、車載システム１０Ｖは、車載カメラ２１を用いて車両１の周囲のマーカＭを認識する。そして、車載システム１０Ｖは、マーカＭの認識結果に基づいてローカライズ処理を行い、駐車場ＰＬにおける車両１の位置を高精度に推定する。また、車載システム１０Ｖは、管理システム１０Ｍから目標経路ＴＰの情報を受け取る。そして、車載システム１０Ｖは、た車両１の位置と目標経路ＴＰとに基づいて、目標経路ＴＰに追従するように車両１の走行を制御する。これにより、車両１は、入庫エリアから目標駐車枠まで自動的に移動することが可能となる。

図１５は、自動バレー駐車における逸脱抑制処理の例を説明するための概念図である。駐車場ＰＬは、駐車エリアＰＬ－Ａ、駐車エリアＰＬ－Ｂ、及び駐車エリアＰＬ－ＡとＰＬ－Ｂとの間をつなぐ連絡通路を含んでいる。駐車エリアＰＬ－Ａの路面材質は、砂利（簡易舗装）である。駐車エリアＰＬ－Ｂの路面材質は、アスファルト（新舗装）である。連絡通路の路面材質は、コンクリート（普通舗装）である。各路面材質の摩擦係数は、図５で示された通りである。

一例として、車両１が入庫エリアから駐車エリアＰＬ－Ａ及び連絡通路を経由して駐車エリアＰＬ－Ｂ内の目標駐車枠まで自動走行する場合について考える。車両制御システム１０は、目標経路ＴＰ上の目標路面の滑りやすさＳを考慮して、逸脱抑制処理を適宜行う。

特に、駐車場ＰＬを管理する管理システム１０Ｍは、駐車場ＰＬ全体の路面材質を把握しており、目標経路ＴＰ全体にわたって目標路面の滑りやすさＳを示す路面状態情報２６０を取得することができる。そのような路面状態情報２６０を用いることによって、車載システム１０Ｖは、滑りやすさＳが高い目標路面の存在を早い段階で認識することが可能となる。その結果、車載システム１０Ｖは、余裕を持って逸脱抑制処理を実行することが可能となる（先読み制御）。

駐車エリアＰＬ－Ａ、ＰＬ－Ｂには屋根が設置されており、連絡通路には屋根が設置されていない場合は、次の通りである。降雨時、屋根が設置されていない連絡通路の滑りやすさＳが増大する。よって、車両制御システム１０は、特に連絡通路において逸脱抑制処理を行う。駐車場ＰＬを管理する管理システム１０Ｍが路面状態情報２６０を取得する場合、車両１が連絡通路に進入する前から余裕を持って逸脱抑制処理を実行することが可能となる。

１ 車両
１０ 車両制御システム
１０Ｍ 管理システム
１０Ｖ 車載システム
２０ 車載センサ
２１ 車載カメラ
２２ 認識センサ
２３ 車両状態センサ
３０ インフラセンサ
３１ インフラカメラ
３２ 気象センサ
４０ 通信装置
５０ 走行装置
１００ 制御装置
１１０ プロセッサ
１２０ 記憶装置
２００ 各種情報
２１０ 地図情報
２２０ 周辺状況情報
２３０ 車両状態情報
２４０ ローカライズ情報
２５０ 目標経路情報
２６０ 路面状態情報
ＡＲ 所定エリア
ＴＰ 目標経路
ＣＴＰ 補正目標経路

Claims (12)

1. 所定エリアにおける移動体の走行を制御する移動体制御システムであって、
   １又は複数のプロセッサを備え、
   前記１又は複数のプロセッサは、
   前記移動体の操舵角及び速度に基づいて前記移動体の位置を推定する位置推定処理と、
   前記移動体の前記推定位置に基づいて、目標経路に追従するように前記移動体の走行を制御する走行制御処理と、
   少なくとも前記移動体の周辺の前記目標経路上の目標路面の滑りやすさを示す路面状態情報を取得する路面状態取得処理と、
   前記目標経路からの前記移動体の逸脱が抑制されるように、前記走行制御処理において用いられる制御パラメータを前記目標路面の前記滑りやすさに応じて動的に変更する逸脱抑制処理と
   を実行するように構成された
   移動体制御システム。
2. 請求項１に記載の移動体制御システムであって、
   前記移動体に搭載された移動体側システムと、
   前記所定エリアを管理する管理システムと
   を含み、
   前記複数のプロセッサは、前記移動体側システムと前記管理システムに分散され、
   前記管理システムは、少なくとも前記路面状態取得処理を実行する
   移動体制御システム。
3. 請求項２に記載の移動体制御システムであって、
   前記路面状態情報は、前記目標経路全体にわたって前記目標路面の前記滑りやすさを示す
   移動体制御システム。
4. 請求項２に記載の移動体制御システムであって、
   前記移動体側システムは、前記位置推定処理及び前記走行制御処理を実行し、更に、前記管理システムから前記路面状態情報を取得して前記逸脱抑制処理を実行する
   移動体制御システム。
5. 請求項２に記載の移動体制御システムであって、
   前記路面状態取得処理において、前記管理システムは、
   カメラによって撮像された前記目標路面の画像、前記所定エリアに設置された気象センサによる検出結果、及び情報サービスセンターから配信される気象情報のうち少なくとも一つに基づいて、前記目標路面がドライ状態かウェット状態かを判定し、
   前記目標路面が前記ドライ状態か前記ウェット状態かに基づいて、前記路面状態情報を取得する
   移動体制御システム。
6. 請求項５に記載の移動体制御システムであって、
   前記管理システムは、
   前記所定エリア内の路面の材質を示す路面材質情報を保持し、
   前記目標路面が前記ドライ状態か前記ウェット状態かと前記路面材質情報とに基づいて、前記路面状態情報を取得する
   移動体制御システム。
7. 請求項２に記載の移動体制御システムであって、
   前記所定エリアは駐車場であり、
   前記移動体は、前記駐車場における自動バレー駐車に対応しており、
   前記管理システムは、前記駐車場における前記自動バレー駐車を管理する
   移動体制御システム。
8. 請求項１乃至７のいずれか一項に記載の移動体制御システムであって、
   前記走行制御処理において用いられる前記制御パラメータは、前記移動体の速度あるいは前記移動体の前記速度の上限値である速度パラメータを含み、
   前記逸脱抑制処理は、前記滑りやすさが高い位置における前記速度パラメータを前記滑りやすさが低い位置における前記速度パラメータよりも低く設定することを含む
   移動体制御システム。
9. 請求項８に記載の移動体制御システムであって、
   前記１又は複数のプロセッサは、前記移動体の前記操舵角あるいは前記目標経路に基づいて、前記移動体が旋回する旋回位置を認識し、
   前記逸脱抑制処理は、前記旋回位置における前記速度パラメータを前記旋回位置以外における前記速度パラメータよりも低く設定することを含む
   移動体制御システム。
10. 請求項１乃至７のいずれか一項に記載の移動体制御システムであって、
    前記走行制御処理において用いられる前記制御パラメータは、前記移動体の操舵速度あるいは前記移動体の前記操舵速度の上限値である操舵速度パラメータを含み、
    前記逸脱抑制処理は、前記滑りやすさが高い位置における前記操舵速度パラメータを前記滑りやすさが低い位置における前記操舵速度パラメータよりも低く設定することを含む
    移動体制御システム。
11. 請求項１乃至７のいずれか一項に記載の移動体制御システムであって、
    前記１又は複数のプロセッサは、前記移動体の前記操舵角あるいは前記目標経路に基づいて、前記移動体が旋回する旋回位置を認識し、
    前記逸脱抑制処理は、前記旋回位置における前記目標経路を補正目標経路に補正することによって、前記制御パラメータを変更することを含み、
    前記補正目標経路は、前記旋回位置における前記滑りやすさが高くなるにつれてより旋回内側に設定される
    移動体制御システム。
12. 所定エリアにおける移動体の走行を制御する移動体制御方法であって、
    前記移動体の操舵角及び速度に基づいて前記移動体の位置を推定する位置推定処理と、
    前記移動体の前記推定位置に基づいて、目標経路に追従するように前記移動体の走行を制御する走行制御処理と、
    少なくとも前記移動体の周辺の前記目標経路上の目標路面の滑りやすさを示す路面状態情報を取得する路面状態取得処理と、
    前記目標経路からの前記移動体の逸脱が抑制されるように、前記走行制御処理において用いられる制御パラメータを前記目標路面の前記滑りやすさに応じて動的に変更する逸脱抑制処理と
    を含む
    移動体制御方法。

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