JP5310116B2 - 移動軌跡生成装置 - Google Patents

Description

本発明は、移動軌跡生成装置に関する。

移動軌跡生成装置では、自車両の周辺の外部環境（障害物など）を認識し、その認識した外部環境に基づいて最適な移動軌跡を生成する。例えば、特許文献１に記載の装置では、障害物の検出結果に基づいて道路上の各地点の危険度を設定し、危険度が最少となるリスク最少軌跡を算出する。

特開２００６−１５４９６７号公報 特開２０００−１８１５３９号公報 特開２００８−１２９８０４号公報

移動軌跡を走行中の車両に利用する場合など、移動軌跡の生成には、リアルタイム性が要求される。しかし、一般道のような複雑な走行環境では、多数の障害物が存在し、障害物の中には移動するものも存在する。そのため、障害物の認識処理や障害物と干渉しない移動軌跡の生成処理には、膨大な処理量を必要とする。特に、移動軌跡の連続性を確保するために、認識空間を大きくすると、処理量が更に増大するとともに精度も低下する。逆に、リアルタイム性や精度を確保するために、認識空間を小さくすると、短い単位の移動軌跡しか生成できず、移動軌跡の連続性が保たれず、不自然な移動軌跡となる。

そこで、本発明は、リアルタイム性と精度を確保した移動軌跡を生成する移動軌跡生成装置を提供することを課題とする。

本発明に係る移動軌跡生成装置は、移動体の移動軌跡を生成する移動軌跡生成装置であって、移動体周辺の環境を認識する第１環境認識手段と、第１環境認識手段で認識した環境認識結果に基づいて移動軌跡を生成する移動軌跡生成手段と、第１環境認識手段よりも近距離領域の環境を高分解能で認識する第２環境認識手段と、第２環境認識手段で認識した環境認識結果に基づいて移動軌跡生成手段で生成した移動軌跡を補正する移動軌跡補正手段とを備え、第１環境認識手段と第２環境認識手段は、先読み時間がそれぞれ設定され、先読み時間の長さに応じて認識する領域の大きさが規定され、第２環境認識手段の先読み時間は、第１環境認識手段の先読み時間よりも短い時間が設定されることを特徴とする。

この移動軌跡生成装置では、移動体周辺の環境を認識するための手段（第１環境認識手段、第２環境認識手段）と移動軌跡を生成するための手段（移動軌跡生成手段、移動軌跡補正手段）がセットで構成され、認識処理や軌跡生成処理についての領域及び精度の異なる複数層のセットを備えている。まず、移動軌跡生成装置では、第１環境認識手段が第２環境認識手段よりも遠距離領域の環境を低分解能で認識し、移動軌跡生成手段がその認識した遠距離領域の環境認識結果に用いて遠距離領域の移動軌跡を生成する。上位層では、下位層と比較して、低精度であるが、下位層の移動軌跡のベースとなる遠距離領域までの移動軌跡が求められる。さらに、移動軌跡生成装置では、第２環境認識手段が第１環境認識手段よりも近距離領域の環境を高分解能で認識し、移動軌跡補正手段が移動軌跡生成手段で生成した移動軌跡をベースとしてその認識した近距離領域の環境認識結果を用いて近距離領域の移動軌跡を生成（補正）する。下位層では、上位層と比較して、近距離領域であるが、短時間（短サイクル）で高精度の移動軌跡が求められる。このように、移動軌跡生成装置では、領域と精度が異なる複数層の認識手段と軌跡生成（補正）手段によって階層化して移動軌跡を生成することにより、リアルタイム性（短サイクル）と精度を確保した移動軌跡を生成することができる。さらに、遠距離領域の移動軌跡をベースとして短距離領域の移動軌跡に補正しているので、連続的で自然な移動軌跡を生成することができる。

本発明の上記移動軌跡生成装置では、移動軌跡補正手段は、第２環境認識手段で認識した障害物が移動軌跡生成手段で生成した移動軌跡と干渉する場合には当該干渉を回避するように移動軌跡を補正すると好適である。

この移動軌跡生成装置の移動軌跡補正手段では、第２環境認識手段で高分解能で認識した障害物と移動軌跡生成手段で生成した移動軌跡とが干渉するか否かを判断し、干渉すると判断した場合にはその障害物を回避するような移動軌跡に補正する。このように、移動軌跡生成装置では、下位層の高精度な障害物情報に基づいて移動軌跡を補正することにより、障害物を確実に回避することができる安全性の高い移動軌跡を生成することができる。

本発明は、領域と精度が異なる複数層の認識手段と軌跡生成（補正）手段によって階層化して移動軌跡を生成することにより、リアルタイム性（短サイクル）と精度を確保した移動軌跡を生成することができる。

本実施の形態に係る移動軌跡生成装置の形態の一例である。 本実施の形態に係る移動軌跡生成装置の形態の他の例である。 本実施の形態に係る移動軌跡生成装置の形態の他の例である。 本実施の形態に係る移動軌跡生成装置の形態の他の例である。 本実施の形態に係る移動軌跡生成装置の形態の他の例である。 本実施の形態に係る移動軌跡生成装置の形態の他の例である。 複数層の機能レイヤと遅れ時間との関係図である。 ２層間の機能レイヤの一例である。 本実施の形態に係る移動軌跡生成装置の構成図である。 図９の移動軌跡生成装置における処理の流れを示すフローチャートである。

以下、図面を参照して、本発明に係る移動軌跡生成装置の実施の形態を説明する。

本実施の形態では、本発明に係る移動軌跡生成装置を、自動運転車に搭載される移動軌跡生成装置に適用する。本実施の形態に係る移動軌跡生成装置は、自動運転で用いる移動軌跡を生成し、その生成した移動軌跡を自動運転制御装置に提供する。本実施の形態では、移動軌跡生成装置として６つの形態を説明し、その基本的な形態を具体化した移動軌跡生成装置を１つ説明する。

図１及び図７、８を参照して、１つ目の形態の移動軌跡生成装置１について説明する。図１は、本実施の形態に係る移動軌跡生成装置の形態の一例である。図７は、複数層の機能レイヤと遅れ時間との関係図である。図８は、２層間の機能レイヤの一例である。

移動軌跡生成装置１は、複数層の機能レイヤ１０_ｉ（ｉ＝Ｎ，Ｎ−１，・・・，０）を備えている。機能レイヤ１０_Ｎが最上位層であり、機能レイヤ１０_０が最下位層である。各機能レイヤ１０_ｉは、認識部１１_ｉ（ｉ＝Ｎ，Ｎ−１，・・・，０）と移動軌跡決定部１２_ｉ（ｉ＝Ｎ，Ｎ−１，・・・，０）からなる。移動軌跡生成装置１では、機能レイヤ１０_ｉ毎に、認識部１１_ｉで外部環境を認識し、移動軌跡決定部１２_ｉでその認識した外部環境を用いて上位層の機能レイヤ１０_ｉ＋１で生成された移動軌跡をベースにして移動軌跡を生成（補正）し、最下位層の機能レイヤ１０_０が最終的な移動軌跡を出力する。

なお、本実施の形態では、任意の層の認識部が特許請求の範囲に記載する第１環境認識手段に相当し、その任意の層の直近の下位層の認識部が特許請求の範囲に記載する第２環境認識手段に相当し、その任意の層の移動軌跡決定部が特許請求の範囲に記載する移動軌跡生成手段に相当し、その任意の層の直近の下位層の移動軌跡決定部が特許請求の範囲に記載する移動軌跡補正手段に相当する。

機能レイヤ１０_ｉは、層毎に認識する空間や軌跡を探索する空間の大きさと認識精度（ひいては、軌跡の精度）が異なっており、下位層になるほど空間が小さくなりかつ精度が高くなる。この認識する空間の大きさは、先読み時間で規定される。先読み時間は、機能レイヤ１０_ｉ毎にそれぞれ設定されており、下位層になるほど短い時間が設定される。この先読み時間が各層の機能レイヤ１０_ｉのサイクル時間であり、この先読み時間毎に各層の機能レイヤ１０_ｉが処理を行う。各層の機能レイヤ１０_ｉでは、先読み時間が決まっているので、自動運転車の車速が高くなるほど認識する空間の大きさ（＝先読み時間×車速）が大きくなる。最下位層の機能レイヤ１０_０では、リアルタイム性を十分に確保できる非常に短いサイクル時間毎に最終的な移動軌跡を生成している。

認識部１１_ｉは、外部環境の検出手段で検出した情報に基づいて、外部環境を認識する。外部環境の検出手段としては、例えば、カメラ、レーダが用いられる。認識する外部環境としては、例えば、障害物（車両、人、犬、猫、自転車、オートバイ、工事関係の物体、路上の落下物など）、道路の形状、周辺の建物がある。障害物の場合、大きさ、位置、形状、属性なども認識し、特に、移動する障害物の場合には移動方向、移動速度なども認識する。

認識部１１_ｉは、層毎に認識する空間の大きさと認識精度が異なっており、下位層になるほど認識空間が小さくなりかつ認識精度が高くなる（高分解能）。したがって、下位層になるほど、障害物についての位置、大きさ、移動方向、移動速度などの精度が高くなり、形状もより具体的な形状となり、属性も判別される。さらに、下位層では、上位層では認識できなかった障害物を認識する場合もある。また、下位層になるほど、認識空間の大きさが小さくなるので（認識対象の障害物の数も少なくなるので）、処理量が少なくなり、処理時間が短くなる。

移動軌跡決定部１２_ｉは、同じ層の認識部１１_ｉの外部環境の認識結果（特に、障害物の情報）を用いて、上位層の移動軌跡決定部１２_ｉ＋１で生成した移動軌跡をベースとして上位層の移動軌跡よりも詳細な移動軌跡を生成する。特に、移動軌跡決定部１２_ｉでは、認識部１１_ｉで認識した障害物毎に、ベースになる移動軌跡と障害物とが干渉するか否かを判断し、干渉すると判断した場合には障害物を回避するような移動軌跡に補正する。この際、認識部１１_ｉで認識した障害物の情報は上位層の認識部１１_ｉ＋１で認識した情報よりも大きさ、位置、形状などが高精度なものなので、そのより高精度な障害物情報を用いることによって干渉判断の精度も高くなり、より確実に障害物を回避できる移動軌跡を生成できる。

移動軌跡決定部１２_ｉは、上記したように、層毎に軌跡を探索する空間の大きさと移動軌跡の精度が異なっており、下位層になるほど探索空間が小さくなりかつ移動軌跡も高精度なものとなる。したがって、下位層になるほど、移動軌跡の障害物回避性がより高くなり、車両が走行するためのより自然な軌跡となる。さらに、下位層では、上位層では認識できなかった障害物を認識する場合もあるので、そのような障害物も回避できる移動軌跡となる。また、下位層になるほど、探索空間の大きさが小さくなるので（干渉判断や回避対象の障害物の数も少なくなるので）、処理量が少なくなり、処理時間が短くなる。

最下層の移動軌跡決定部１２_０で生成された移動軌跡が、最終的に出力される移動軌跡であり、この移動軌跡に従って自動運転が行われる。この移動軌跡は、最も短いサイクル時間毎に生成され、最も詳細な軌跡である。また、この移動軌跡は、最も小さい認識空間（探索空間）内の軌跡であるが、大きな認識空間に基づいて生成された移動軌跡をベースにして補正されてきたものであるので、連続性を有しており、滑らか軌跡である。

各層の機能レイヤ１０ｉでは、処理が開始して（外部環境の検出手段での検出情報の入力終了時点）から処理が終了して移動軌跡が生成されるまでの時間が、遅れ時間であり、認識や軌跡生成に要する時間（＝認識部１１_ｉでの処理時間＋移動軌跡決定部１２_ｉでの処理時間）である。図７に示すように、上位層の機能レイヤ１０ほど、処理負荷量が多くなり、遅れ時間が大きくなる。図７で示す「認識」が認識部１１での処理であり、「判断」が移動軌跡決定部１２での処理であり、「動作」が生成された移動軌跡を利用した動作（自動運転）である。

さらに、各層の機能レイヤ１０ｉでは、先読み時間から遅れ時間を減算した時間が有効時間である。この有効時間は、先読み時間内で今回のサイクルで生成した移動軌跡を利用できる時間である。ちなみに、遅れ時間内では、今回のサイクルの移動軌跡が生成されていなので、前回のサイクルで生成された移動軌跡が利用される。

機能レイヤを構成する場合、機能レイヤ１０_ｉの遅れ時間＜機能レイヤ１０_ｉの先読み時間となる条件と機能レイヤ１０_ｉの有効時間＜機能レイヤ１０_ｉ＋１の有効時間となる条件を満たすように構成する。

図８に示す例の場合、ある２層間の機能レイヤ１０_ｉ＋１，１０_ｉを示している。上位層の機能レイヤ１０_ｉ＋１では、下位層の機能レイヤ１０_ｉよりも先読み時間が長いので、認識空間が大きく、長い区間の移動軌跡Ｔ_ｉ＋１が生成される。しかし、移動軌跡Ｔ_ｉ＋１は、直線的であり、滑らかさがない。一方、下位層の機能レイヤ１０_ｉでは、上位層の機能レイヤ１０_ｉ＋１よりも短いサイクルで短い区間の移動軌跡Ｔ_ｉが生成されるが、上位層の移動軌跡Ｔ_ｉ＋１よりも曲線的であり、滑らである。

また、下位層の機能レイヤ１０_ｉでは、上層層の機能レイヤ１０_ｉ＋１で認識できている障害物Ａ_ｉ＋１，Ｂ_ｉ＋１をより詳細な形状でより正確な大きさの障害物Ａ_ｉ，Ｂ_ｉとして認識している。さらに、下位層の機能レイヤ１０_ｉでは、上層層の機能レイヤ１０_ｉ＋１では認識できていない障害物Ｃ_ｉを認識している。そのため、下位層の機能レイヤ１０_ｉでは、それらの障害物Ａ_ｉ，Ｂ_ｉ，Ｃ_ｉとより精度良く干渉判定を行うことができ、それらの障害物Ａ_ｉ，Ｂ_ｉ，Ｃ_ｉを確実に回避できる移動軌跡Ｔ_ｉを生成できる。

この移動軌跡生成装置１によれば、認識空間（探索空間）と精度が異なる複数層の機能レイヤ１０_ｉによって階層化して移動軌跡を生成することにより、リアルタイム性（短サイクル）と精度を確保した移動軌跡を生成することができる。さらに、上位層の大きい空間での移動軌跡をベースとして下位層で高精度な認識結果を用いて小さい空間での移動軌跡に補正しているので、障害物を確実に回避でき、連続的で自然な移動軌跡を生成することができる。したがって、この移動軌跡生成装置１を搭載することにより、一般道のような多数の障害物が存在し、それらの障害物の動きも複雑な環境下を移動中の車両では、リアルタイムで、ロバストな移動軌跡を用いて自動走行が可能である。

図２を参照して、２つ目の形態の移動軌跡生成装置２について説明する。図２は、本実施の形態に係る移動軌跡生成装置の形態の他の例である。

移動軌跡生成装置２は、上記の移動軌跡生成装置１と同様に、複数層の機能レイヤ２０_ｉ（ｉ＝Ｎ，Ｎ−１，・・・，０）を備えており、各機能レイヤ２０_ｉが認識部２１_ｉ（ｉ＝Ｎ，Ｎ−１，・・・，０）と移動軌跡決定部２２_ｉ（ｉ＝Ｎ，Ｎ−１，・・・，０）からなる。移動軌跡生成装置２では、機能レイヤ２０_ｉ毎に、認識部２１_ｉで下位層での外部環境の認識結果を利用して外部環境を認識し、移動軌跡決定部２２_ｉでその認識した外部環境を用いて上位層の機能レイヤ２０_ｉ＋１で生成された移動軌跡をベースにして移動軌跡を生成し、最下位層の機能レイヤ２０_０が最終的な移動軌跡を出力する。したがって、移動軌跡生成装置２は、上記の移動軌跡生成装置１と比較して、各認識部２１_ｉでの処理だけが異なる。

認識部２１_ｉは、自身の層よりも下位層の認識部２１での外部環境の認識結果と外部環境の検出手段で検出した情報に基づいて、外部環境を認識する。利用する下位層の認識結果としては、直近の下位層の認識部２１_ｉ−１の認識結果だけを利用してもよいし、あるいは、それ以外の下位層の認識結果も利用してもよい。

この移動軌跡生成装置２によれば、上記の移動軌跡生成装置１と同様の構成を有する上に、以下の効果も有している。移動軌跡生成装置２によれば、各層の認識部２１_ｉでの認識精度や処理速度が向上する。

図３を参照して、３つ目の形態の移動軌跡生成装置３について説明する。図３は、本実施の形態に係る移動軌跡生成装置の形態の他の例である。

移動軌跡生成装置３は、上記の移動軌跡生成装置１と同様に、複数層の機能レイヤ３０_ｉ（ｉ＝Ｎ，Ｎ−１，・・・，０）を備えており、各機能レイヤ３０_ｉが認識部３１_ｉ（ｉ＝Ｎ，Ｎ−１，・・・，０）と移動軌跡決定部３２_ｉ（ｉ＝Ｎ，Ｎ−１，・・・，０）からなる。移動軌跡生成装置３では、機能レイヤ３０_ｉ毎に、認識部３１_ｉで上位層での外部環境の認識結果を利用して外部環境を認識し、移動軌跡決定部３２_ｉでその認識した外部環境を用いて上位層の機能レイヤ３０_ｉ＋１で生成された移動軌跡をベースにして移動軌跡を生成し、最下位層の機能レイヤ３０_０が最終的な移動軌跡を出力する。したがって、移動軌跡生成装置３は、上記の移動軌跡生成装置１と比較して、各認識部３１_ｉでの処理だけが異なる。

認識部３１_ｉは、自身の層よりも上位層の認識部３１での外部環境の認識結果と外部環境の検出手段で検出した情報に基づいて、外部環境を認識する。利用する上位層の認識結果としては、直近の上位層の認識部３１_ｉ＋１の認識結果だけを利用してもよいし、あるいは、それ以外の上位層の認識結果も利用してもよい。

この移動軌跡生成装置３によれば、上記の移動軌跡生成装置１と同様の構成を有する上に、以下の効果も有している。移動軌跡生成装置３によれば、各層の認識部３１_ｉでの認識精度や処理速度が向上する。

図４を参照して、４つ目の形態の移動軌跡生成装置４について説明する。図４は、本実施の形態に係る移動軌跡生成装置の形態の他の例である。

移動軌跡生成装置４は、上記の移動軌跡生成装置１と同様に、複数層の機能レイヤ４０_ｉ（ｉ＝Ｎ，Ｎ−１，・・・，０）を備えており、各機能レイヤ４０_ｉが認識部４１_ｉ（ｉ＝Ｎ，Ｎ−１，・・・，０）と移動軌跡決定部４２_ｉ（ｉ＝Ｎ，Ｎ−１，・・・，０）からなる。移動軌跡生成装置４では、機能レイヤ４０_ｉ毎に、認識部４１_ｉで上位層での外部環境の認識結果及び下位層での外部環境の認識結果を利用して外部環境を認識し、移動軌跡決定部４２_ｉでその認識した外部環境を用いて上位層の機能レイヤ４０_ｉ＋１で生成された移動軌跡をベースにして移動軌跡を生成し、最下位層の機能レイヤ４０_０が最終的な移動軌跡を出力する。したがって、移動軌跡生成装置４は、上記の移動軌跡生成装置１と比較して、各認識部４１_ｉでの処理だけが異なる。

認識部４１_ｉは、自身の層よりも上位層の認識部４１での外部環境の認識結果及び下位層の認識部４１での外部環境の認識結果の組み合わせと外部環境の検出手段で検出した情報に基づいて、外部環境を認識する。利用する上位層の認識結果と下位層の認識結果の組み合わせとしては、直近の上位層の認識部４１_ｉ＋１の認識結果と下位層の認識部４１_ｉ−１の認識結果の組み合わせだけを利用してもよいし、あるいは、他の組み合わせでもよい。

この移動軌跡生成装置４によれば、上記の移動軌跡生成装置１と同様の構成を有する上に、以下の効果も有している。移動軌跡生成装置４によれば、各層の認識部４１_ｉでの認識精度や処理速度が向上する。

図５を参照して、５つ目の形態の移動軌跡生成装置５について説明する。図５は、本実施の形態に係る移動軌跡生成装置の形態の他の例である。

移動軌跡生成装置５は、上記の移動軌跡生成装置１と同様に、複数層の機能レイヤ５０_ｉ（ｉ＝Ｎ，Ｎ−１，・・・，０）を備えており、各機能レイヤ５０_ｉが認識部５１_ｉ（ｉ＝Ｎ，Ｎ−１，・・・，０）と移動軌跡決定部５２_ｉ（ｉ＝Ｎ，Ｎ−１，・・・，０）からなる。移動軌跡生成装置５では、機能レイヤ５０_ｉ毎に、認識部５１_ｉで外部環境を認識し、移動軌跡決定部５２_ｉで自身の層で認識した外部環境と他の層で認識した外部環境を用いて上位層の機能レイヤ５０_ｉ＋１で生成された移動軌跡をベースにして移動軌跡を生成し、最下位層の機能レイヤ５０_０が最終的な移動軌跡を出力する。したがって、移動軌跡生成装置５は、上記の移動軌跡生成装置１と比較して、各移動軌跡決定部５２_ｉでの処理だけが異なる。

移動軌跡決定部５２_ｉは、自身の層の認識部５１の外部環境の認識結果と他の層の認識部５１の外部環境の認識結果の組み合わせを用いて、上位層の移動軌跡決定部５２_ｉ＋１で生成した移動軌跡をベースとして上位層の移動軌跡よりも詳細な移動軌跡を生成する。利用する他の層の認識結果としては、直近の上位層の認識部５１_ｉ＋１の認識結果や下位層の認識部５１_ｉ−１の認識結果を利用してもよいし、あるいは、それ以外の層の認識結果も利用してもよい。

この移動軌跡生成装置５によれば、上記の移動軌跡生成装置１と同様の構成を有する上に、以下の効果も有している。移動軌跡生成装置５によれば、各層の移動軌跡決定部５２での移動軌跡の精度が向上し、その結果、最終的に出力する移動軌跡の精度が向上する。

図６を参照して、６つ目の形態の移動軌跡生成装置６について説明する。図６は、本実施の形態に係る移動軌跡生成装置の形態の他の例である。

移動軌跡生成装置６は、上記の移動軌跡生成装置１と同様に、複数層の機能レイヤ６０_ｉ（ｉ＝Ｎ，Ｎ−１，・・・，０）を備えており、各機能レイヤ６０_ｉが認識部６１_ｉ（ｉ＝Ｎ，Ｎ−１，・・・，０）と移動軌跡決定部６２_ｉ（ｉ＝Ｎ，Ｎ−１，・・・，０）からなり、さらに、軌跡選択部６３を備えている。移動軌跡生成装置６では、機能レイヤ６０_ｉ毎に、認識部６１_ｉで外部環境を認識し、移動軌跡決定部６２_ｉでその認識した外部環境を用いて上位層の機能レイヤ６０_ｉ＋１で生成された移動軌跡をベースにして移動軌跡を生成し、軌跡選択部６３で各層の移動軌跡決定部６２_ｉでそれぞれ決定した移動軌跡の中から最適な移動軌跡を選択して最終的な移動軌跡を出力する。したがって、移動軌跡生成装置６は、上記の移動軌跡生成装置１と比較して、軌跡選択部６３を備え、軌跡選択部６３での処理だけが異なる。

軌跡選択部６３は、各層の移動軌跡決定部６２_ｉでそれぞれ決定した移動軌跡を取り入れ、その全ての移動軌跡の中から最適な移動軌跡を選択する。なお、単純に選択するのではなく、各層の移動軌跡にそれぞれ重み付けなどをし、各層の移動軌跡を加味して１つの移動軌跡としてもよい。

この移動軌跡生成装置６によれば、上記の移動軌跡生成装置１と同様の構成を有する上に、以下の効果も有している。移動軌跡生成装置６によれば、最終的な移動軌跡の精度が向上する。

図９を参照して、本実施の形態に係る具体的な移動軌跡生成装置７について説明する。図９は、本実施の形態に係る移動軌跡生成装置の構成図である。ここでは、移動軌跡生成装置７を、上記の移動軌跡生成装置１の形態において２層の機能レイヤを備えるものとする。

移動軌跡生成装置７は、上位層の機能レイヤ（戦略レイヤ）で移動戦略を生成し、下位層の機能レイヤ（移動レイヤ）で移動戦略をベースとして最終的な移動軌跡を生成する。そのために、移動軌跡生成装置７は、カメラ８、レーダ９及びＥＣＵ[Electronic Control Unit]７０を備えており、ＥＣＵ７０に第０認識部７１_０、第１認識部７１_１、第０移動軌跡決定部７２_０、第１移動軌跡決定部７２_１が構成される。戦略レイヤは第１認識部７１_１と第１移動軌跡決定部７２_１からなり、移動レイヤは第０認識部７１_０と第０移動軌跡決定部７２_０からなる。

戦略レイヤで生成する移動戦略は、移動軌跡の上位の概念であり、移動軌跡を生成するためのベース（基本方針）となる情報である。移動戦略としては、例えば、直進走行する移動戦略、右折する移動戦略、左折する移動戦略、赤信号や横断歩道などで停止する移動戦略、車線変更する移動戦略、駐車車両を追い越す移動戦略、歩行者や自転車を迂回する移動戦略がある。移動レイヤで生成する移動軌跡は、障害物を確実に回避する移動軌跡であり、車両が走行するための自然な軌跡である。なお、この２つの機能レイヤの他に、さらに、下位層に、突然出現した障害物を反射的に回避するような軌跡を生成する反射レイヤを備える構成としてもよい。

カメラ８は、自車両の周辺（少なくとも前方であり、必要に応じて側方、後方も）を撮像するカメラである。カメラ８としては、例えば、可視カメラ、赤外線カメラ、スペクトルカメラがある。カメラ８では、自車両周辺を撮像し、その撮像画像情報を画像信号としてＥＣＵ７０に送信する。

カメラ８の撮像画像に基づく外部環境の認識では、比較的遠距離までの認識が可能である。また、この認識では、認識する物体の属性や具体的な形成を認識することができる。

レーダ９は、自車両の周辺（少なくとも前方であり、必要に応じて側方、後方も）の物体を検出するためのレーダである。レーダ９としては、例えば、レーザレーダ、ミリ波レーダ、超音波レーダがある。レーダ９では、電磁波を水平面内でスキャンしながら送信し、物体に反射して戻ってくる反射波を受信し、その送受信に関する情報を検出する。そして、レーダ９では、その検出した送受信情報をレーダ信号としてＥＣＵ７０に送信する。

レーダ９の送受信情報に基づく外部環境の認識では、カメラ８の撮像画像を利用した認識と比較し、近距離の認識しかできないが、高速かつ高精度な認識が可能である。

ＥＣＵ７０は、ＣＰＵ[CentralProcessing Unit]、ＲＯＭ[Read Only Memory]、ＲＡＭ[Random Access Memory]などからなる電子制御ユニットであり、移動軌跡生成装置７を統括制御する。ＥＣＵ７０では、ＲＯＭに格納されるアプリケーションプログラムをＲＡＭにロードしてＣＰＵで実行することによって、第０認識部７１_０、第１認識部７１_１、第０移動軌跡決定部７２_０、第１移動軌跡決定部７２_１が構成される。ＥＣＵ７０では、一定時間毎にカメラ８からの画像信号やレーダ９からのレーダ信号を受信し、各部７１_０、７１_１、７２_０、７２_１での処理を行い、最終的な移動軌跡を生成する。

各認識部７１では、一定時間毎に、カメラ８からの撮像画像とレーダ９からの送受信情報に基づいて、自車両の周辺の障害物、道路の形状、周辺の建物などを認識する。特に、各認識部７１では、障害物の場合にはその大きさ、位置、形状、属性なども認識し、移動する障害物の場合には移動方向、移動速度なども認識する。各認識部７１では、周辺物体の認識結果に基づいて走行シーン（状況）を判断する。特に、認識できた物体が自車両の進行に障害となる可能性のある物体の場合、各認識部７１では、移動環境上におけるその物体と自車両との位置関係から走行シーンを判断する。走行シーンとしては、通常の走行状態、渋滞中、前方に低速車両、前方に横断歩道（横断者有り又は無し）、前方に赤信号、路上駐車車両、路上歩行者、路上自転車、路上落下物、路上工事中などがある。

特に、第１認識部７１_１では、戦略レイヤでの認識空間（先読み時間）内の比較的遠くまでの障害物を認識する。一方、第０認識部７１_０では、移動レイヤでの認識空間（先読み時間）内の比較的近くの障害物を認識する。しかし、第０認識部７１_０では、第１認識部７１_１での認識と比較し、高精度かつ高速（短サイクル）で障害物を認識する。

第１移動軌跡決定部７２_１は、第１認識部７１_１での外部環境の認識結果（特に、障害物の情報）を用いて、走行シーンに応じた移動戦略を生成する。第１移動軌跡決定部７２_１では、戦略レイヤでの探索空間（先読み時間）内の比較的遠くまでの移動戦略を生成する。

第０移動軌跡決定部７２_０は、第０認識部７１_０での外部環境の認識結果（特に、障害物の情報）を用いて、第１移動軌跡決定部７２_１で生成した移動戦略をベースとして移動軌跡を生成する。特に、第０移動軌跡決定部７２_０では、移動戦略と障害物とが干渉するか否かを判断し、干渉すると判断した場合には障害物を回避するような移動軌跡に補正する。第０移動軌跡決定部７２_０では、移動レイヤでの探索空間（先読み時間）内の比較的近くまでの移動軌跡を生成する。しかし、第０移動軌跡生成部７２_０では、移動戦略と比較し、高速（短サイクル）で、高精度かつ自然な移動軌跡を生成する。

図９を参照して、移動軌跡生成装置７の動作を図１０のフローチャートに沿って説明する。図１０は、図９の移動軌跡生成装置における処理の流れを示すフローチャートである。 移動軌跡生成装置７では、以下の動作が繰り返し行われる。

カメラ８では、一定時間毎に、自車両の前方などを撮像し、画像信号をＥＣＵ７０に送信している。ＥＣＵ７０では、この画像信号を受信し、カメラ８の撮像画像を取得する。レーダ９では、一定時間毎（カメラ８よりも短い周期）に、自車両の前方などに電磁波を水平面内でスキャンしながら送信するとともに反射して戻ってくる反射波を受信し、レーダ信号をＥＣＵ７０に送信している。ＥＣＵ７０では、このレーダ信号を受信し、レーダ９による送受信情報を取得する。

ＥＣＵ７０の第１認識部７１_１では、戦略レイヤの先読み時間毎に、カメラ８の撮像画像とレーダ９の送受信情報に基づいて自車両の周辺の外部環境を認識し（Ｓ１）、その認識した外部環境情報Ｅ_１を第１移動軌跡決定部７２_１に渡す。そして、第１移動軌跡決定部７２_１では、その認識した外部環境情報Ｅ_１を用いて、移動軌跡Ｔ_１（移動戦略）を生成し（Ｓ２）、その移動軌跡Ｔ_１を第０移動軌跡決定部７２_０に渡す（Ｓ３）。

第０認識部７１_０では、移動レイヤの先読み時間毎（第１認識部７１_１よりも短いサイクル）に、カメラ８の撮像画像とレーダ９の送受信情報に基づいて自車両の周辺の外部環境を認識し（Ｓ４）、その認識した外部環境情報Ｅ_０を第０移動軌跡決定部７２_０に渡す。そして、第０移動軌跡決定部７２_０では、その認識した外部環境情報Ｅ_０を用いて、移動軌跡Ｔ_１（移動戦略）をベースに移動軌跡Ｔ_０を生成する（Ｓ５）。この移動軌跡Ｔ_０に従って自動運転が行われる。

この移動軌跡生成装置７によれば、認識空間（探索空間）と精度が異なる戦略レイヤと移動レイヤによって階層化して移動軌跡を生成することにより、リアルタイム性と精度を確保した移動軌跡を生成することができる。

以上、本発明に係る実施の形態について説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されることなく様々な形態で実施される。

例えば、本実施の形態では自動運転車に適用したが、移動軌跡を利用する運転支援装置を搭載する車両に適用してもよいし、あるいは、移動軌跡を利用するロボットなどの他の自律移動機械に適用してもよい。

また、本実施の形態ではカメラとレーダで検出した情報を利用して周辺環境を認識する構成としたが、他の手段を利用してもよい。

また、本実施の形態では具体的な例として２つの機能レイヤを備える移動軌跡生成装置７に適用した場合の構成及び動作（フローチャート）について説明したが、３つ以上の機能レイヤを備える移動軌跡生成装置についても同様に適用可能であり、機能レイヤの数に応じて外部環境の認識と移動軌跡の生成が行われる。

１，２，３，４，５，６，７…移動軌跡生成装置、８…カメラ、９…レーダ、１０_ｉ,２０_ｉ，３０_ｉ，４０_ｉ，５０_ｉ，６０_ｉ…機能レイヤ、１１_ｉ，２１_ｉ，３１_ｉ，４１_ｉ，５１_ｉ，６１_ｉ…認識部、１２_ｉ，２２_ｉ，３２_ｉ，４２_ｉ，５２_ｉ，６２_ｉ…移動軌跡決定部、６３…軌跡決定部、７０…ＥＣＵ，７１_０…第０認識部、７１_１…第１認識部、７２_０…第０移動軌跡決定部、７２_１…第１移動軌跡決定部

Claims (2)

1. 移動体の移動軌跡を生成する移動軌跡生成装置であって、
   移動体周辺の環境を認識する第１環境認識手段と、
   前記第１環境認識手段で認識した環境認識結果に基づいて移動軌跡を生成する移動軌跡生成手段と、
   前記第１環境認識手段よりも近距離領域の環境を高分解能で認識する第２環境認識手段と、
   前記第２環境認識手段で認識した環境認識結果に基づいて前記移動軌跡生成手段で生成した移動軌跡を補正する移動軌跡補正手段と
   を備え、
   前記第１環境認識手段と前記第２環境認識手段は、先読み時間がそれぞれ設定され、先読み時間の長さに応じて認識する領域の大きさが規定され、
   前記第２環境認識手段の先読み時間は、前記第１環境認識手段の先読み時間よりも短い時間が設定されることを特徴とする移動軌跡生成装置。
2. 前記移動軌跡補正手段は、前記第２環境認識手段で認識した障害物が前記移動軌跡生成手段で生成した移動軌跡と干渉する場合には当該干渉を回避するように移動軌跡を補正することを特徴とする請求項１に記載する移動軌跡生成装置。

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