JP2024017311A - 走行制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】運転者や周辺の交通参加者に違和感を与えないように車両の走行を制御することができる走行制御装置を提供する。【解決手段】走行制御装置１は、車両の周辺データから物標を検出するとともに当該物標の検出の信頼度を算出し、検出された物標に基づいて走行の制御を第１の制御から第２の制御に変更するか否かを決定し、第１の時刻の周辺データに基づいて第１の制御から第２の制御に変更した場合において、第１の時刻の周辺データからの物標検出の信頼度が信頼度閾値よりも高く、かつ、第１の時刻よりも後の第２の時刻の周辺データから物標が検出されないときは、走行の制御を第２の制御のまま継続することを決定し、第１の時刻における信頼度が信頼度閾値よりも低く、かつ、第２の時刻に対応する周辺データから物標が検出されない場合、走行の制御を第２の制御から第１の制御への変更を決定し、決定された制御により車両の走行を制御する。【選択図】図３

Description

本開示は、車両の走行を制御する走行制御装置に関する。

走行制御装置により走行が制御される車両では、周辺を走行する他車両の挙動に応じた走行を行うことが求められる。特許文献１に記載の走行制御装置は、前方の物体を検出するセンサの出力を使用して、車両の前方にある物体との距離が所定範囲内となるように車両を制御する。

特開２０１９－１３７３１６号公報

センサにより前方の物体に関する情報が適切に検出されなくなると、物体検出時に開始された制御が中止されることとなり、車両の挙動が変更されて車両の運転者または周辺の交通参加者の混乱を招く場合がある。

本開示は、運転者や周辺の交通参加者に違和感を与えないように車両の走行を制御することができる走行制御装置を提供することを目的とする。

本開示の要旨は以下のとおりである。

（１）車両の周辺の状況を表す時系列の周辺データのそれぞれを前記周辺データから物標を検出するよう予め学習された識別器に入力することにより、物標を検出するとともに当該物標の検出の確からしさを示す信頼度を算出する検出部と、
前記検出された物標に基づいて、前記車両の走行の制御を、現在の走行の制御に用いられる第１の制御を継続するか、前記第１の制御と異なる第２の制御に変更するかを決定する制御決定部と、
第１の時刻に対応する周辺データから検出された物標に基づいて前記車両の走行の制御を前記第１の制御から前記第２の制御に変更した場合において、前記第１の時刻に対応する周辺データから算出された前記検出された物標についての前記信頼度が信頼度閾値よりも高く、かつ、前記第１の時刻よりも後の第２の時刻に対応する周辺データから前記物標が検出されないときは、前記第２の時刻以降の前記車両の走行の制御を前記第２の制御のまま継続することを決定し、前記第１の時刻における前記信頼度が前記信頼度閾値よりも低く、かつ、前記第２の時刻に対応する周辺データから前記物標が検出されない場合、前記第２の時刻以降の前記車両の走行の制御を前記第２の制御から前記第１の制御に変更することを決定する継続判定部と、
決定された制御により前記車両の走行を制御する走行制御部と、
備える走行制御装置。

本開示によれば、運転者や周辺の交通参加者に違和感を与えないように車両の走行を制御することができる。

走行制御装置のハードウェア模式図である。 走行制御装置が有するプロセッサの機能ブロック図である。 走行制御処理のフローチャートである。

以下、図面を参照して、運転者や周辺の交通参加者に違和感を与えないように車両の走行を制御することができる走行制御装置について詳細に説明する。走行制御装置は、車両の周辺の状況を表す時系列の周辺データのそれぞれを前記周辺データから物標を検出するよう予め学習された識別器に入力することにより、物標を検出する。また、走行制御装置は、物標の検出において、当該物標の検出の確からしさを示す信頼度を算出する。続いて、走行制御装置は、検出された物標に基づいて、車両の走行の制御を、現在の走行の制御に用いられる第１の制御を継続するか、第１の制御と異なる第２の制御に変更するかを決定する。第１の時刻に対応する周辺データから検出された物標に基づいて車両の走行の制御を第１の制御から第２の制御に変更した場合において、第１の時刻に対応する周辺データから算出された、検出された物標についての信頼度が信頼度閾値よりも高く、かつ、第１の時刻よりも後の第２の時刻に対応する周辺データから物標が検出されないときは、走行制御装置は、第２の時刻以降の車両の走行の制御を第２の制御のまま継続することを決定する。一方、かかる場合において、第１の時刻における信頼度が信頼度閾値よりも低く、かつ、第２の時刻に対応する周辺データから物標が検出されない場合、走行制御装置は、第２の時刻以降の車両の走行の制御を第２の制御から第１の制御に変更することを決定する。そして、走行制御装置は、決定された制御により車両の走行を制御する。

車両は、周辺センサと、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機と、ストレージ装置と、走行制御装置とを備える。

周辺センサは、周辺の状況を表す周辺データを出力する。周辺センサは、例えば、可視光に感度を有する光電変換素子のアレイで構成された２次元検出器と、その２次元検出器上の撮影対象となる領域の像を結像する結像光学系とを有し、周辺画像を出力する周辺カメラである。ＧＮＳＳ受信機は、ＧＮＳＳ衛星から受信したＧＮＳＳ信号に基づいて車両の自己位置を表す測位信号を出力する。ストレージ装置は、ハードディスク装置、または不揮発性の半導体メモリを有する記憶装置であり、車線情報を含む地図データを記憶する。

走行制御装置１は、通信インタフェースと、メモリと、プロセッサとを備えるＥＣＵ（Electronic Control Unit）である。走行制御装置１は、車両の周辺の状況を表す周辺データを用いて、車両の走行を制御する。

図１は、走行制御装置１のハードウェア模式図である。走行制御装置１は、通信インタフェース１１と、メモリ１２と、プロセッサ１３とを備える。

通信インタフェース１１は、通信部の一例であり、走行制御装置１を車内ネットワークへ接続するための通信インタフェース回路を有する。通信インタフェース１１は、受信したデータをプロセッサ１３に供給する。また、通信インタフェース１１は、プロセッサ１３から供給されたデータを外部に出力する。

メモリ１２は、揮発性の半導体メモリおよび不揮発性の半導体メモリを有する。メモリ１２は、プロセッサ１３による処理に用いられる各種データ、例えば周辺データから物標を検出する識別器として使用されるニューラルネットワークを規定するためのパラメータ、周辺データからの物標の検出の確からしさを判定するための信頼度閾値等を保存する。また、メモリ１２は、各種アプリケーションプログラム、例えば走行制御処理を実行する走行制御プログラム等を保存する。

プロセッサ１３は、制御部の一例であり、１以上のプロセッサおよびその周辺回路を有する。プロセッサ１３は、論理演算ユニット、数値演算ユニット、またはグラフィック処理ユニットといった他の演算回路をさらに有していてもよい。

図２は、走行制御装置１が有するプロセッサ１３の機能ブロック図である。

走行制御装置１のプロセッサ１３は、機能ブロックとして、検出部１３１と、制御決定部１３２と、継続判定部１３３と、走行制御部１３４とを有する。プロセッサ１３が有するこれらの各部は、メモリ１２に記憶されプロセッサ１３上で実行されるコンピュータプログラムによって実装される機能モジュールである。プロセッサ１３が有するこれらの各部は、独立した集積回路、マイクロプロセッサ、またはファームウェアとして走行制御装置１に実装されてもよい。

検出部１３１は、車両の周辺の状況を表す時系列の周辺データのそれぞれを周辺データから物標（例えば他車両）を検出するよう予め学習された識別器に入力することにより、物標を検出するとともに当該物標の検出の確からしさを示す信頼度を算出する。

識別器は、例えば、Single Shot MultiBox Detector、Faster R-CNNといった入力側から出力側に向けて直列に接続された複数の畳み込み層を有する畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）とすることができる。他車両などの検出対象物を含む画像を教師データとして用いて、誤差逆伝播法といった所定の学習手法に従って予めＣＮＮを学習することにより、ＣＮＮは周辺データから物標を検出する識別器として動作する。ＣＮＮは、物標の検出において、当該検出の信頼度を算出する。

制御決定部１３２は、検出部１３１により検出された物標に基づいて、車両の走行の制御を、現在の走行の制御に用いられる第１の制御を継続するか、第１の制御と異なる第２の制御に変更するかを決定する。

第１の制御は、例えば先行車両までの車間距離を維持する車間維持制御である。第２の制御は、例えば車両が走行している走行車線が本線車線のうち合流車線に合流される被合流車線である場合において、合流車線を走行する合流車両が被合流車線に車線変更するときのスペースを広くするための譲り制御である。

制御決定部１３２は、ＧＮＳＳ受信機から受信した測位信号に表される自己位置の周辺の道路の車線情報をストレージ装置から取得する。そして、制御決定部１３２は、周辺データから検出される車線区画線を用いて車両が走行している走行車線を特定するとともに、走行車線が被合流車線であるか否かを判定する。

制御決定部１３２は、周辺データから検出された車線区画線を用いて、車両が走行している走行車線が道路に含まれる１以上の車線のうちどの車線に該当するかを特定する。例えば、ストレージ装置から取得した車線情報に２つの車線が含まれ、周辺画像から、車両の左側に１本の車線区画線が検出され、右側に２本の車線区画線が検出された場合、制御決定部１３２は、２つの車線のうち左側の車線を、走行車線として特定することができる。そして、制御決定部１３２は、ストレージ装置から取得した車線情報における走行車線の位置を特定し、走行車線が被合流車線であるか否かを判定する。

制御決定部１３２は、走行車線が被合流車線と判定された場合、合流車線を走行する他車両である合流車両が被合流車線に車線変更したときのスペースを広くするための譲り制御の要否を判定する。制御決定部１３２は、例えば、合流車線から被合流車線への車線変更が可能となる地点に合流車両が到達する時点で、車両が当該地点よりも手前の所定範囲を走行することが予測される場合、譲り制御が必要と判定する。制御決定部１３２は、譲り制御が必要と判定されたときは現在の走行の制御に用いられる第１の制御（車間維持制御）を第２の制御（譲り制御）に変更し、必要でないと判定されたときは第１の制御を継続することを決定する。

制御決定部１３２は、車両の周辺の状況を表す時系列の周辺データのそれぞれを周辺データから車線区画線を検出するよう予め学習された識別器に入力することにより、車線区画線を検出してよい。識別器は、例えばＣＮＮとすることができる。車線区画線を含む画像を教師データとして用いて、誤差逆伝播法といった所定の学習手法に従って予めＣＮＮを学習することにより、ＣＮＮは周辺データから車線区画線を検出する識別器として動作する。なお、他車両などの物標および車線区画線を含む画像を教師データとして、周辺データから他車両などの物標および車線区画線を検出するよう予め学習されたＣＮＮを、検出部１３１が物標の検出に用いる識別器および制御決定部１３２が車線区画線に用いる識別器として共通に用いてもよい。

継続判定部１３３は、第１の時刻に対応する周辺データから検出された物標に基づいて車両の走行の制御を第１の制御から第２の制御に変更した場合において、第１の時刻に対応する周辺データから算出された、検出された物標についての信頼度が信頼度閾値よりも高く、かつ、第１の時刻よりも後の第２の時刻に対応する周辺データから物標が検出されないとき、第２の時刻以降の車両の走行の制御を第２の制御のまま継続することを決定する。また、継続判定部１３３は、かかる場合において、第１の時刻における信頼度が信頼度閾値よりも低く、かつ、第２の時刻に対応する周辺データから物標が検出されない場合、第２の時刻以降の車両の走行の制御を第２の制御から第１の制御に変更することを決定する。

継続判定部１３３は、信頼度として、識別器が周辺データから物標を検出するときに算出される当該検出の信頼度を用いることができる。

走行制御部１３４は、決定された制御により、エンジンまたはモータ、ステアリング機構といった車両の走行機構に制御信号を送信し、車両の走行を制御する。

図３は、走行制御処理のフローチャートである。走行制御装置１は、車両が自動運転制御により走行する間、所定の時間間隔（例えば1秒間隔）で、図３に示す走行制御処理を繰り返し実行する。

まず、走行制御装置１のプロセッサ１３の検出部１３１は、第１の時刻に対応する周辺データから物標を検出するとともに、当該物標の検出の信頼度を算出する（ステップＳ１）。

次に、走行制御装置１のプロセッサ１３の制御決定部１３２は、検出された物標に基づいて、車両の走行の制御を、現在の走行の制御に用いられる第１の制御を継続するか、第１の制御と異なる第２の制御に変更するかを決定する(ステップＳ２)。第２の制御への変更が決定された場合、制御決定部１３２は、車両の走行の制御を第２の制御に変更する。

車両の走行の制御が第１の制御から第２の制御に変更された場合（ステップＳ２：Ｙ）、走行制御装置１のプロセッサ１３の継続判定部１３３は、第１の時刻に対応する周辺データから算出された物標についての信頼度が、メモリ１２に保存された信頼度閾値よりも高いか否かを判定する（ステップＳ３）。

第１の時刻における信頼度が信頼度閾値よりも高いと判定された場合（ステップＳ３：Ｙ）、継続判定部１３３は、第１の時刻よりも後の第２の時刻に対応する周辺データから物標が検出されたか否かを判定する（ステップＳ４）。また、信頼度が信頼度閾値よりも高くないと判定された場合（ステップＳ３：Ｎ）、継続判定部１３３は、第１の時刻よりも後の第２の時刻に対応する周辺データから物標が検出されたか否かを判定する（ステップＳ５）。

信頼度が信頼度閾値よりも低いと判定され、かつ、第２の時刻に対応する周辺データから物標が検出されない場合（ステップＳ４：Ｎ）、継続判定部１３３は、第２の時刻以降の車両の走行の制御を第２の制御のまま継続することを決定し（ステップＳ６）、後述するステップＳ９に進む。

信頼度が信頼度閾値よりも低いと判定され、かつ、第２の時刻に対応する周辺データから物標が検出されない場合（ステップＳ５：Ｎ）、継続判定部１３３は、第２の時刻以降の車両の走行の制御を第２の制御から第１の制御に変更することを決定し（ステップＳ７）、後述するステップＳ９に進む。

第１の時刻における信頼度が信頼度閾値よりも高いと判定され、かつ、第２の時刻に対応する周辺データから物標が検出された場合（ステップＳ４：Ｙ）、または、第１の時刻における信頼度が信頼度閾値よりも高くないと判定され、かつ、第２の時刻に対応する周辺データから物標が検出された場合（ステップＳ５：Ｙ）、継続判定部１３３は、第２の時刻に対応する周辺データから検出された物標を用いて、第２の時刻以降の車両の走行の制御を決定し（ステップＳ８）、後述するステップＳ９に進む。

走行制御部１３４は、決定された制御により車両の走行を制御し（ステップＳ９）、走行制御処理を終了する。

なお、走行制御処理が終了された後、走行の制御に使用すべき制御が新たに決定されるまで、走行制御部１３４は、決定された制御による車両の走行の制御を継続する。

このように走行制御処理を実行することにより、走行制御装置１は、運転者や周辺の交通参加者に違和感を与えないように車両の走行を制御することができる。

当業者は、本開示の精神および範囲から外れることなく、種々の変更、置換および修正をこれに加えることが可能であることを理解されたい。

１ 走行制御装置
１３１ 検出部
１３２ 制御決定部
１３３ 継続判定部
１３４ 走行制御部

Claims (1)

1. 車両の周辺の状況を表す時系列の周辺データのそれぞれを前記周辺データから物標を検出するよう予め学習された識別器に入力することにより、物標を検出するとともに当該物標の検出の確からしさを示す信頼度を算出する検出部と、
   前記検出された物標に基づいて、前記車両の走行の制御を、現在の走行の制御に用いられる第１の制御を継続するか、前記第１の制御と異なる第２の制御に変更するかを決定する制御決定部と、
   第１の時刻に対応する周辺データから検出された物標に基づいて前記車両の走行の制御を前記第１の制御から前記第２の制御に変更した場合において、前記第１の時刻に対応する周辺データから算出された前記検出された物標についての前記信頼度が信頼度閾値よりも高く、かつ、前記第１の時刻よりも後の第２の時刻に対応する周辺データから前記物標が検出されないときは、前記第２の時刻以降の前記車両の走行の制御を前記第２の制御のまま継続することを決定し、前記第１の時刻における前記信頼度が前記信頼度閾値よりも低く、かつ、前記第２の時刻に対応する周辺データから前記物標が検出されない場合、前記第２の時刻以降の前記車両の走行の制御を前記第２の制御から前記第１の制御に変更することを決定する継続判定部と、
   決定された制御により前記車両の走行を制御する走行制御部と、
   備える走行制御装置。

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