JP6304393B2 - 走行経路演算装置 - Google Patents

Description

本発明は、走行経路を演算する走行経路演算装置に関するものである。

従来より、車両が交差点内を円滑に通過できず孤立するおそれがある孤立交差点を反映させて、指定された目的地までの経路を案内する経路案内装置が知られている。たとえば、特許文献１では、交差点の退出方向に存在する踏切、道路の車線減少部分などの要因地物ごとに、交差点が孤立交差点となる危険スコアを与える危険値マトリックスを用意する。経路案内装置は、出発地から目的地までの経路探索結果に対し、その経路上の交差点ごとに、危険値マトリックスを参照して、危険値スコアを求め、危険値スコアが所定の閾値を超える交差点を孤立交差点として抽出する。そして、経路案内装置は、孤立交差点を回避する経路を探索し、案内する。

特開２０１２−２４７３１５号公報

ところで、運転支援車両又は自動運転車両は、信号機等を認識した上で、車両の行動を決める行動決定を行い、走行する。このような行動決定を行う車両において、適切に走行させるには、行動決定に必要な情報を収集する必要がある。

しかしながら、上記の特許文献１の技術では、車両が交差点で孤立するおそれがあるかを危険度の指標としており、車両が当該交差点を認識できるか否か把握していない。そのため、例えばある交差点の危険度が低い場合でも、車両が、行動決定に必要な地物をセンサにより検出できない場合には、車両は当該地物を認識できず、適切に走行できないという問題がある。

本発明が解決しようとする課題は、行動決定により走行する車両に対して、行動決定に必要な地物を認識しやすい走行経路を演算できる走行経路演算装置を提供することである。

本発明は、自車の行動決定の際に自車が地物の認識のために必要とする必要認識距離を測定し、地物検出手段の検出範囲及び必要認識距離に基づき、地物の認識の困難性を判断し、地物の認識が困難であると判断された箇所を回避した上で走行経路を演算することによって上記課題を解決する。

本発明によれば、目的地に到着するまでの走行経路において、行動決定をするために必要となる地物の認識の困難性を把握しているため、車両にとって地物を認識し易い走行経路を演算することができる。

図１は本実施形態に係る走行経路演算装置のブロック図である。 図２は道路のレイアウトの一例を示す図である。 図３は走行経路演算装置の制御フローを示すフローチャートである。 図４Ａは道路のレイアウトの一例を示す図である。 図４Ｂは道路のレイアウトの一例を示す図である。 図５は本発明の他の実施形態に係る走行経路演算装置のブロック図である。 図６は走行経路演算装置の制御フローを示すフローチャートである。 図７Ａは道路のレイアウトの一例を示す図である。 図７Ｂは道路のレイアウトの一例を示す図である。

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
《第１実施形態》

図１は、本発明の実施形態に係る走行経路演算装置のブロック図である。本実施形態に係る走行経路演算装置は、車両に搭載され、車両が自動運転する際の走行経理を演算するための装置である。

走行経路演算装置は、各種プログラムが格納されたＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）と、このＲＯＭに格納されたプログラムを実行する動作回路としてのＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）と、アクセス可能な記憶装置として機能するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）とを備えている。

走行経路演算装置は、運転制御部１０、データベース１１及びセンサ１２を備えている。データベース１１は、地図データ、地物の情報、道路の情報等を記録している。地図データは、リンクデータとノードデータ等である。地物の情報は、例えば信号機の情報、踏切の情報、交通標識の情報などである。道路の情報は、交差点の情報、道路の合流部分の情報、道路の分流部分の道路形状の情報などである。センサ１２は、自車の周囲を検出するためのセンサであって、カメラ、ミリ波、レーダ等である。

運転制御部１０は、センサ１２の検出値に基づき自車の自動運転を制御する。運転制御部１０は、センサ１２を用いて、自車の行動を決定するために必要となる地物を認識する。自動運転における行動決定は、走行経路の信号機、交通標識、踏切等の地物を車両が認識することで行われる。運転制御部１０は、当該地物に基づき自車の行動を行う際の目標点を特定する。例えば、行動決定として車両が右折する場合には、右折する交差点の場所が目標点となる。そして、運転制御部１０は決定した行動を当該目標点で行う。これにより、自車が自動運転で走行する。

一例として、車両が自車の前方に存在する交差点を走行する際の自動運転について説明する。地物を交差点に設けられた信号機とし、信号機の表示に応じた自車の行動を車両の挙動とする。信号機が赤色又は黄色の場合には、自車の行動は交差点の停止線で車両を止める動作となる。一方、信号機が青色の場合には、自車の行動は交差点を所定の速度で通過する動作となる。すなわち、信号機及び交差点は自車の挙動を変化させる原因となる地物である。運転制御部１０は、行動決定を行う目標点を交差点に設定する。運転制御部１０は、車両が交差点に進入する前に、交差点に対して所定の距離を離れた場所から信号機を認識する。信号機はセンサ１２により検出される。そして、運転制御部１０は、交差点に近づくと、信号機を認識し、信号機が表示する色に応じた行動を決定する。そして、運転制御部１０は、決定した行動により車両を走行させる。これにより、車両の自動運転が行われる。運転制御部１０は、上記のような自動運転制御を、走行経路を走行中に繰り返し行っている。なお上記の自動運転の制御は一例にすぎず、他の制御方法であってもよい。

走行経路演算装置は、上記のような車両の自動運転を行う際に、自動運転に適した走行経路を演算するための機能ブロックとして、車両情報検出部１、走行経路演算部２、情報取得部３、距離測定部４、車速推定部５及び認識判断部６を有している。また認識判断部６は、回避箇所設定部７を有している。

車両情報検出部１は自車両の車両情報を検出する。車両情報は、自車の位置情報等を含む。車両情報検出部１はＧＰＳ等の機能を有している。

走行経路演算部２は、車両情報検出部１から車両情報を取得し、地図データを参照しつつ、車両の現在地から目的地までの走行経路を演算する。目的地は例えばユーザにより入力され、地図データはデータベース１１に記録されている。これにより、走行経路演算部２は、車両情報に基づき走行経路を演算する。

走行経路演算部２は、回避箇所設定部７により回避箇所が設定されている場合には、回避箇所を避けるように走行経路を演算する。

情報取得部３は、走行経路演算部２から走行経路を取得する。また情報取得部３は、走行経路上において、地物の情報を取得する。地物は、自車の行動決定の際に、自車が認識しなければならないものである。また、地物は車両を走行させる際に運転者が従うべき交通ルールを表示しているものである。地物は、走行経路の信号機、交通標識、踏切等である。

また、情報取得部３は、走行経路演算部２から道路の情報を取得する。道路の情報には、走行経路上の道路の情報に限らず、走行経路上の道路と繋がっている道路の情報も含まれる。例えば、走行経路上に信号機が存在する場合には、車両の走行予定の道路に限らず、当該信号機が設置されている交差点及び当該交差点に繋がっている道路の道路情報も含まれる。

距離測定部４は必要認識距離を測定する。必要認識距離は、自車の行動決定の際に、自車が地物の認識のために必要とする距離であり、認識する地物の位置から自車までの距離である。

車速推定部５は、走行経路上で、地物に向かうときの自車の車速を推定する。

認識判断部６は、センサ１２の検出範囲及び距離測定部４により測定された必要認識距離に基づき、地物の認識の困難性を判断する。困難性の判断対象となる地物は、運転制御部１０による自動運転を行う際に、自車が認識しなければならない地物である。

回避箇所設定部７は、認識判断部６により地物の認識が困難であると判断された箇所を回避箇所として設定する。

走行経路を演算する際に、回避箇所が設定されている場合には、走行経路演算部２は回避箇所を避けた上で目標地点までの走行経路を演算する。運転制御部１０は、回避箇所を避けて演算された走行経路に基づき、車両の運転を制御する。

ここで、地物の認識の困難性について、図２を用いて説明する。図２は交差点のレイアウトを示した図である。

例えば、図２に示すように、自車が交差点を自動運転により走行する場合には、自車は、信号機１０１の表示に応じた行動決定を行う必要がある。信号機１０１が赤の表示の場合には、自車は交差点の停止線までに止まらなければならない。そして、自車が、このような行動決定を行うためには、自車はセンサ１２を用いて信号機１０１を認識しなければならない。

車両の制動距離は車速により決まる。例えば、車両が高速で走っている場合には、制動距離が長くなる。このような状態で、信号機１０１の赤の表示により、車両を停止線で停止させるためには、車両は、信号機１０１の位置から少なくとも制動距離分、離れた位置で信号機１０１を認識しなければならない。

センサ１２の検出範囲はセンサ１２の性能等により予め決まっている。そのため、車両の位置が、信号機１０１の位置から少なくとも制動距離分、離れたところにあり、信号機１０１がセンサ１２の検出範囲外に存在する場合には、信号機１０１の認識が困難な状態となる。そして、自車が、地物の認識が困難な走行経路を走行した場合に、運転制御部１０がセンサ１２により、自動運転に必要な地物を認識できず、自動運転が正常に行われない可能性がある。

そこで、本実施形態に係る走行経路演算装置は、走行経路における地物の認識性を判断し、地物の認識が困難な箇所を走行経路上の回避箇所を設定する。そして、当該回避箇所を避けるように走行経路を演算することで、自動運転に適した走行経路を演算する。

次に、具体例を挙げつつ、走行経路演算装置の制御について説明する。図３は走行経路演算装置の制御フローを示すフローチャートである。図３に示されるフローチャートは、自動運転制御が実行される前であって、ユーザ等により目的地が入力された場合に行うフローである。そして、車両の現在地から目的地に向かうまでに、走行経路上には、信号機付きの交差点が複数存在する場合を具体例として想定する。なお、以下では説明を容易にするために、地物として信号機を挙げているが、地物は信号機のみに限らず、例えば道路標識等の他の地物でもよい。

ステップＳ１にて、車両情報検出部１は、自車の現在の車両情報として車両の位置を検出する。車両の位置は、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）、ジャイロセンサ、車速センサ等の組み合わせにより検出される。車両の位置は、止まっている車両の現在地に限らず、走行中の車両の現在地でもよい。

ステップＳ２にて、走行経路演算部２は、車両の現在地に基づいて、目的地までの走行経路を演算する。走行経路は、自車がこれから走行する経路である。走行経路の演算には、カーナビゲーションシステムが用いられる。走行経路の演算は、走行すべき車線まで求める必要はなく、経路を直進したり、交差点を直進、右折、左折したりする程度で構わない。

ステップＳ３にて、情報取得部３はデータベース１１から地物情報を取得する。ステップＳ４にて、認識判断部６は、走行経路において交通ルールに関する地物を地物情報から特定する。特定される地物は、自車が走行経路を走行する上で必ず従わなければいけないものである。走行経路上に複数の信号機がある場合には、認識判断部６は、各地点の信号機を特定する。認識判断部６は、走行経路上の全ての交差点で、信号機を特定する。

ステップＳ５にて、車速推定部５は、認識判断部６により特定された地物に対して自車が向かうときの車速を推定する。データベース１１には、各道路の法定速度が地図データとして記録されている。そのため、車速推定部５は、地物の位置と走行経路上の道路から、地物に向かうときに走行する道路の法定速度を、自車の車速として推定する。

なお、車速推定部５は、必ずしも法定速度に限らず、法定速度よりも低い車速を、自車の車速として推定してもよい。交差点を走行する際に、車両が法定速度で走行できるとは限らない。例えば、交差点で右折する際には、自車は法定速度で曲がることはできない。また、道路交通法では、交差点を右折又は左折する際には、車両はいつでも停車できる速度で走行することを規定している。そのため、右折を予定している交差点では、法定速度で走行しない場合がほとんどである。このような場合には、車速推定部５は、交差点を走行する際の速度として、法定速度より低い速度を、自車の車速として推定する。

また、車速推定部５は、法定速度より低い速度を自車の車速として推定する場合には、車速の推定対象となる道路において、過去に走行したときの車速に基づいて、車速を推定してもよい。

ステップＳ６にて、距離測定部４は、車速推定部５により推定された車速に基づき、必要認識距離を測定する。

ここで車両の挙動と必要認識距離と関係について説明する。例えば、交差点に向かっている車両の挙動について、車両の挙動条件が厳しくなるのは、例えば、ブレーキの踏み込み量を急に大きくしなければならない場合や、ハンドルの操舵角を急に大きくなければならない場合である。例えば、交差点を直進通過しようとしたときに、信号が赤信号になる場合には、車両の挙動条件が厳しくなる。

自車が交差点手前のある箇所を走行しており、交差点に向かうときの速度をｖ［ｋｍ／ｈ］として、一定減速度（０．１５Ｇ）を用いて減速することによって、行動決定を行う箇所から交差点の停止線至るまでの時間をｔとする。行動決定を行う箇所は、停止線で止まるために、ブレーキの踏み込み開始を行う箇所である。なお、自車の停車位置は、説明を容易にするために、信号機の位置と同じ位置とする。

行動決定を行う箇所から交差点の停止線までの距離（ｄ［ｍ］）は式（１）で表される。

また、交差点に向かうときの速度（ｖ）と時間（ｔ）との間には式（２）の関係が成り立つ。

そして、式（１）及び式（２）から、距離（ｄ）は式（３）で表される。

例えば法定速度を６０［ｋｍ／ｈ］として、式（３）にｖ＝６０［ｋｍ／ｈ］を代入することで、ｄ＝９４．４８［ｍ］となる。車両の挙動として、交差点に向かって車速（ｖ＝６０［ｋｍ／ｈ］）で走行している場合に、制動距離が９４．４８［ｍ］となる。そして、自動運転の際には、このような車両の挙動で、車両が停止線で止まるためには、制動距離を確保した上で、自車は信号機を認識する必要がある。すなわち、式（３）で表す制動距離は必要認識距離に相当し、距離測定部４は、上記の演算式を用いて、車速から必要認識距離を測定できる。

なお、必要認識距離は、レイアウト上における地物の位置（図２の例では、交差点における信号機の位置）に応じて変更させてもよい。例えば、ある交差点において、信号機が走行経路上で交差点の手前に設定されている場合（図２を参照）で、停止線で車両を停車させる自動運転を想定する。この場合には、停止線の位置と信号機の位置が、近い位置にあるため、必要認識距離は、少なくとも車両の制動距離分を確保できれば、車両は信号機を認識しつつ、停止線で停車させることができる。

一方、信号機が走行経路上で交差点の奥に設定されている場合で、停止線で車両を停車させる自動運転を想定する。この場合には、走行経路上で、信号機は停止線よりも遠くに設定されている。そのため、必要認識距離は、車両の制動距離に停止線から信号機までの距離を加えた距離となる。

ステップＳ７にて、認識判断部６は、自車の位置に対して、センサ１２の検出範囲を設定する。自車の位置は、認識対象となる地物に対して、必要認識距離分、離れた位置である。

例えば、センサ１２は、カメラの他に、ミリ波、レーダー、レーザーなど、複数のセンサが自車に設けられており、お互いのセンサが検出範囲を補完しあうように設けられたとする。ここでは、センサ性能の典型値（ノミナル値）として、センサの検出範囲（検出距離）は、ミリ波では２００メートル、レーダーでは数百メートル、レーザーでは１００メートル、カメラで数十メートルとなる。

センサの検出範囲は、距離だけでなく、角度でも規定される。ミリ波では検出範囲は比較的狭角であるが、カメラはレンズの広角によって、検出範囲を狭くしたり広くしたり選択できる。

複数のセンサによって同じ範囲をカバーすることで、認識ミスを低減するように、各センサが配置されている場合には、それらのセンサによる最大検出範囲をセンサの検出範囲としてもよいし、最小検出範囲をセンサの検出範囲としてもよい。

以下では、説明を容易にするためにセンサ１２の撮像範囲をセンサの検出範囲（例えば５０メートルとする）として説明する。

ステップＳ８にて、認識判断部６は、センサ１２の検出範囲と必要認識距離とを比較することで、地物がセンサ１２の検出範囲外にあるか否かを判断する。必要認識距離がセンサ１２の検出範囲より大きい場合には、認識判断部６は、地物がセンサ１２の検出範囲外にあると判断する。一方、必要認識距離がセンサ１２の検出範囲以下である場合には、認識判断部６は、地物がセンサ１２の検出範囲内にあると判断する。

そして、地物がセンサ１２の検出範囲外にある場合には、ステップＳ９にて、認識判断部６は、地物の認識が困難であると判断する。一方、地物がセンサ１２の検出範囲内にある場合には、ステップＳ１０にて、認識判断部６は、地物の認識が可能であると判断する。

図４Ａ、図４Ｂに示す２パターンのレイアウトを用いて、ステップＳ５〜Ｓ１０１の制御フローを説明する。

図４Ａ及び図４Ｂは、交差点のレイアウトを示した図である。図４Ａの例では、交差点を通過する前に、自車が走行している道路の法定速度を４０ｋｍ／ｈとする。図４Ｂの例では、交差点を通過する前に、自車が走行している道路の法定速度を６０ｋｍ／ｈとする。

図４Ａの例では、車速推定部５は、信号機１０１に向かう車速（４０ｋｍ／ｈ）を推定する。距離測定部４は、上記の演算式を用いて、必要認識距離（４２ｍ）を演算する。認識判断部６は、自車の位置に対して、センサ１２の検出範囲（５０ｍ）を設定する。

そして、必要認識距離はセンサの検出範囲以下となるため、図４Ａに示すように、信号機１０１はセンサ１２の検出範囲内に存在することになる。認識判断部６は、信号機１０１を認識可能な地物として判断する。

図４Ｂの例では、車速推定部５は、信号機１０１に向かう車速（６０ｋｍ／ｈ）を推定する。距離測定部４は、上記の演算式を用いて、必要認識距離（約９３ｍ）を演算する。認識判断部６は、自車の位置に対して、センサ１２の検出範囲（５０ｍ）を設定する。

そして、必要認識距離はセンサの検出範囲より大きいため、図４Ｂに示すように、信号機１０１はセンサ１２の検出範囲外に存在することになる。認識判断部６は、信号機１０１を認識困難な地物として判断する。

なお、走行経路上に、運転者が従うべき地物が複数ある場合には、まず自車の最寄りの地物に着目して、ステップＳ５〜Ｓ１０の制御フローを行い、自車から次に近い地物に着目して、ステップＳ５〜Ｓ１０の制御フローを行う。これにより、自車がこれから走行する走行経路上に存在する全ての地物について、ステップＳ５〜Ｓ１０の制御フローを行う。

ステップＳ１１にて、回避箇所設定部７は、地物の認識が困難であると判断された箇所を、回避箇所として特定する。図４Ａ、図４Ｂの例では、図４Ａに示す交差点は回避箇所に設定されないが、図４Ｂに示す交差点は回避箇所として設定される。すなわち、図４Ｂに示す交差点では、自車が、推定された車速で交差点に向かって走行した場合に、自車は、行動決定の際に、信号機１０１をセンサ１２により認識することが困難である。そのため、図４Ｂに示す交差点は回避箇所として設定される。

ステップＳ１２にて、走行経路演算部２は、回避箇所を回避した上で、車両の現在地から目標地点までの走行経路を演算する。走行経路の演算方法としては、ダイキストラ法などのグラフ探索理論に基づく手法を用いることが考えられる。また、走行経路演算部２は、回避箇所（ノード）に接続されるリンクに対して、他のリンクよりも大きな重み付けをつけることで、重み付けのあるリンクを通らない走行経路を演算してもよい。そして、走行経路演算部２の演算結果は運転制御部１０に出力される。そして、図３に示す制御フローが終了する。

このように、本実施形態では、自車の走行予定の経路上において、通過しなければならない信号付き交差点が存在する場合に、自車が実際に交差点に近づく前に、車載されたセンサ１２の検出範囲に基づいて、信号機の認識の困難性を判断しているため、当該信号機付きの交差点を通過すべきか回避すべきかを判断できる。そして、運転支援車両や自動運転車両が、地物の認識がしやすく、走行可能である走行経路を演算することができる。

上記のように、本実施形態では、地物の認識のために必要とする自車から地物までの必要認識距離を測定する。また、センサ１２の検出範囲及び必要認識距離に基づき、地物の認識の困難性を判断し、当該地物の認識が困難であると判断した箇所を回避した上で走行経路を演算する。これにより、行動決定を行う際に必要となる地物の認識しやすさに応じて、自車が目的地に至るまでの走行経路を演算しているので、運転支援車両又は自動運転車両は、走行可能な経路と走行困難な経路を演算し、車両にとって地物を認識し易い経路を演算することができる。

また本実施形態では、自車に対して必要認識距離を離した箇所に位置する地物がセンサ１２の検出範囲外に存在する場合には、当該地物の認識が困難であると判断する。これにより、センサ１２の検出範囲に応じて、地物の認識が困難である否か判定できる。

また本実施形態では、自車の車速を推定し、推定された車速に基づいて必要認識距離を測定する。これにより、実際に走行経路を走行する際の車速条件下で、必要認識距離を測定できる。

また本実施形態では、法定速度を車速として推定し、法定速度に基づいて必要認識距離を測定する。これにより、最も厳しい速度条件で、地物の認識の困難性を判断できる。

また、本実施形態では、過去に走行したときの車速として推定し、推定された速度に基づいて必要認識距離を測定する。これにより、実際の走行条件に合わせて、地物の認識の困難性を判断できる。

また、本実施形態では、センサ１２の典型値に応じてセンサ１２の検出範囲を設定している。これにより、センサ１２の誤差やセンサ１２による検出範囲の傾向を地物の困難性の判断に反映させることができる。

また本実施形態では、自車の挙動に基づいて必要認識距離を測定する。これにより、典型的な自車の挙動を考慮して必要認識距離を測定するので、運転支援車両や自動運転車両でも、ヒューマンドライバー相当の滑らかな運転を実現できる。

なお、本発明の変形例として、認識判断部６は、走行経路の混雑状態に応じてセンサ１２の検出範囲を設定してもよい。走行経路の混雑状態を示すデータは、データベース１１に記録されてもよく、また車両の外部から取得してもよい。混雑状態は、認識の困難度の対象となる地物に向かって走行する際の、車両の混雑状態である。例えば、図２のレイアウトで、車両が一定時間、継続して混雑している場合には、自車と信号機１０１との間に他車が存在するため、信号機１０１が他車に隠れてしまい、センサ１２の検出範囲は、自車から他車までの距離に制限されてしまう。そのため、車両の混雑が予想される走行経路においては、認識判断部６は、車両の混雑度が大きいほど、検出範囲を短くする。なお、車両の混雑が一時的なものである場合には、認識判断部６は、センサ１２の検出範囲を典型値に応じて設定すればよい。これにより、想定される車両の混雑状況によってセンサ１２の検出範囲が変化する場合に、検出範囲を考慮した上で、行動決定を行う際に必要となる地物情報が認識可能か否かを判断できる。

なお、上記において、走行経路演算装置が自動運転車両に搭載した場合を一例として説明したが、走行経路演算装置は、自動運転車両に限らず、運転支援車両に搭載されてもよい。運転支援車両は、ドライバーによる車両の運転、例えば車線変更する際の運転を支援する車両である。そして、運転支援車両が、カメラ等のセンサを用いて車線変更を支援する場合に、車線変更の場所を認識した上で、運転を支援する。走行経路演算装置は、当該車線変更の場所を認識し易い走行経路を演算する。そして、運転支援車両は、演算された当該走行経路に基づいて、運転を支援する。

なお、走行経路演算装置は、車両の走行中に限らず、車両の停車中に走行経路の演算を行ってもよい。

上記の走行経路演算部２が本発明の「走行経路演算手段」に相当し、情報取得部３が本発明の「情報取得手段」に相当し、距離測定部４が本発明の「距離測定手段」に相当し、車速推定部５が本発明の「車速推定手段」に相当し、認識判断部６が本発明の「判断手段」に相当し、センサ１２が本発明の「地物検出手段」に相当する。

《第２実施形態》
図５は、発明の他の実施形態に係る走行経路演算装置のブロック図である。本例では上述した第１実施形態に対して、逸脱量演算部８を有する点が異なる。これ以外の構成は上述した第１実施形態と同じであり、その記載を援用する。

認識判断部６は、回避箇所設定部７及び逸脱量演算部８を有している。逸脱量演算部８はセンサ１２の検出範囲に対して逸脱している必要認識距離の逸脱量を演算する。そして、認識判断部６は、演算した逸脱量に基づいて地物の認識の困難性を判断する。

次に、具体例を挙げつつ、走行経路演算装置の制御について説明する。図６は走行経路演算装置の制御フローを示すフローチャートである。

図７Ａ及び図７Ｂは、交差点のレイアウトを示した図である。図７Ａ及び図７Ｂは、交差点の手前を走行していた自車の車速が６０ｋｍ／ｈから４０ｋｍ／ｈに減速したときの状態を説明するための図である。図７Ａは、自車が減速前の車速（６０ｋｍ／ｈ）で走行している状態を示し、図７Ｂは、自車が減速後の車速（４０ｋｍ／ｈ）で走行している状態を示す。

ステップＳ２１〜ステップＳ３１の制御フローは、第１実施形態のステップＳ１〜ステップＳ１１の制御フローと同様である。

ステップＳ３２にて、逸脱量演算部８は、必要認識距離から検出範囲を減算して、逸脱量を演算する。逸脱量の演算対象となる必要認識距離は、地物の認識が困難であると判断された箇所における必要認識距離である。例えば、図７Ａの例で、信号機１０１が認識困難な地物として判断され、信号機１０１付きの交差点が回避箇所として設定された、とする。図７Ａに示すように、必要認識距離は、自車の制動距離に相当し、減速度を０．１５Ｇとすると、約９５ｍとなる。そして、センサ１２の検出範囲を５０ｍとすると、逸脱量は、必要認識距離と検出範囲との差分から、４５ｍとなる。

図７Ａの例では、必要認識距離が、検出範囲に対して逸脱量（４５ｍ）分、長くなっているため、図７Ａの交差点が回避箇所として設定される。必要認識距離は自車の制動距離に相当するため、制動距離が短くなれば、逸脱量も小さくなる。すなわち、交差点の手前を走行する車両の車速が６０ｋｍ／ｈから減速されれば、必要認識距離が短くなり、当該交差点における回避箇所の設定を解除してもよい状態となる。

例えば、図７Ａに示すレイアウトにおいて、自車は、交差点周辺における信号機１０１の表示の変化を考慮して、あらかじめ４０ｋｍ／ｈまで減速を行うことができると、仮定する。また例えば、交差点で右折をする場合、又は、左折をする場合には、自車は、一時的に減速、又は、停止することが必要になる。そのため、走行経路や道路のレイアウト等に応じて、自車が交差点の手前走行している場合には、車速を法定速度よりも減速させるような、車両の挙動を起こすことになる。車速が４０ｋｍ／ｈとし、減速度０．１５Ｇとすると、制動距離は４２ｋｍ／ｈとなる。図７Ｂに示すように、必要認識距離は検出範囲以下となる。そのため信号機１０１は、自車により認識可能な地物となる。そして、交差点における回避箇所の設定は解除可能となる。

図７Ａ及び図７Ｂの例では、車速が６０ｋｍ／ｈから４０ｋｍ／ｈに減少することで、制動距離は、９５ｍから４２ｍとなり、約５３ｍ程度、少なくなった。図７Ａの例で、逸脱量は４５ｍであったが、速度の減少に伴う必要認識距離の減少によって、図７Ｂの例では逸脱量は０ｍ以下となる。すなわち、逸脱量が、車速の減速による必要認識距離の減少量以下であれば、回避箇所の設定は解除可能となる。

ステップＳ３３にて、認識判断部６は、回避箇所として設定された道路のレイアウト及び演算された走行経路に基づいて、閾値を設定する。閾値は、車速の減速による必要認識距離の減少量を示している。車速の減速量が大きいほど、閾値は大きくなる。例えば、演算された走行経路により、交差点で右折又は左折することになっている場合には、当該交差点に近づいた場合に、自車は車速を減少する。そのため、このような場合も、大きな閾値が設定される。例えば、図７Ａ及び図７Ｂの例では、車速が６０ｋｍ／ｈから４０ｋｍ／ｈへ減少することに伴い、必要認識距離の減少量は５３ｍ（＝９５ｍ−４２ｍ）となる。そのため、認識判断部６は、閾値を５３ｍに設定する。

ステップＳ３４にて、認識判断部６は、逸脱量と閾値とを比較する。逸脱量が閾値以下である場合には、ステップＳ３５にて、認識判断部６は、回避箇所として設定された箇所の地物を認識可能と判断する。そして、回避箇所設定部７は、当該地物をもつ回避箇所の設定を解除する。一方、逸脱量が閾値より大きい場合には、回避箇所設定部７は、回避箇所の設定を解除しない。

ステップＳ３６にて、走行経路演算部２は、回避箇所を回避した上で、車両の現在地から目標地点までの走行経路を演算する。

図７Ａ、図７Ｂの例では、逸脱量（４５ｍ＝必要認識距離（９５ｍ）−検出範囲（５０ｍ））は閾値（５３ｍ）以下であるため、交差点における回避箇所の設定が解除される。そして、走行経路演算部２により、図７Ａ、図７Ｂに示す交差点を含めた走行経路が演算される。

ステップＳ３１において設定された回避箇所が多く存在する場合に、全ての回避箇所を回避しようとすると、自動運転で走行可能な経路が存在しない場合も考えられる。本実施形態では、このような場合に、回避箇所における逸脱量を演算し、自車の減速を考慮した上で、回避箇所の設定を解除できるか否か判断している。

このように、本実施形態では、自車の走行予定の経路上において、通過しなければならない信号付き交差点が存在する場合に、自車が実際に交差点に近づく前に、車載されたセンサ１２の検出範囲に基づいて、信号機の認識の困難性を判断しつつ、認識な困難な地物をもつ場所を、回避箇所として設定する。設定された回避箇所について、逸脱量を演算しつつ、閾値と当該逸脱量とを比較する。そして、その比較結果に基づいて、回避箇所の設定を解除するか否かを判断する。これにより、運転支援車両や自動運転車両が走行可能な経路であり、滑らかな挙動を示す走行経路を計算することができる。

上記のように、本実施形態では、センサ１２の検出範囲に対して逸脱している必要認識距離の逸脱量を演算し、当該逸脱量に基づいて地物の認識の困難性を判断する。これにより、逸脱量が少ない場合を回避箇所とせずに、経路に含めた上で走行経路を演算できる。

また本実施形態では、自車の車速の減速量に基づいて逸脱量を演算する。これにより、通常走行を行った場合には回避しなければならない場所でも、減速することで走行可能な場合を、走行経路に含めることができる。

なお、認識判断部６は、ステップＳ２８〜Ｓ３１の制御処理の結果として回避箇所に設定したものを、ステップＳ３２〜ステップＳ３５の制御処理の結果として解除しているが、ステップＳ２８の「Ｙｅｓ」の条件、及びステップＳ３４の「Ｙｅｓ」の条件を満たした場合に、回避箇所を設定するように制御してもよい。

なお、本発明の変形例として、認識判断部６は、走行経路上に存在する複数の箇所で、複数の走行経路毎に逸脱量を演算し、複数の走行経路毎に逸脱量の総和を演算する。複数の箇所は、自車の行動決定の際に、自車が認識する地物をもつ場所である。そして、走行経路演算部２は、複数の走行経路のうち、最も総和が高い走行経路を、自車が走行する走行経路から除外するように、走行経路を演算する。これにより、複数の走行経路のうち、走行経路が直線的ではない、もしくは、減速する回数が多いなど、走行しづらい経路が除外されるため、より自然な走行経路を演算することができる。なお、認識判断部６は、逸脱量の総和の代わりに、所定値よりも高い逸脱量の数を走行経路毎に演算し、走行経路演算部２は、当該逸脱量の数が最も多い走行経路を、自車が走行する走行経路から除外するように、走行経路を演算してもよい。

１…車両情報検出部
２…走行経路演算部
３…情報取得部
４…距離測定部
５…車速推定部
６…認識判断部
７…回避箇所設定部
８…逸脱量演算部

Claims (11)

1. 自車が目的地に到着するまでの走行経路を演算する走行経路演算手段と、
   地物を検出する地物検出手段と、
   前記自車の行動決定の際に前記自車が前記地物の認識のために必要とする、前記自車から前記地物までの距離を必要認識距離として測定する距離測定手段と、
   前記地物検出手段の検出範囲及び前記必要認識距離に基づき、前記地物の認識の困難性を判断する判断手段とを備え、
   前記走行経路演算手段は、前記判断手段により前記地物の認識が困難であると判断された箇所を回避した上で前記走行経路を演算する
   ことを特徴とする走行経路演算装置。
2. 請求項１記載の走行経路演算装置において、
   前記判断手段は、前記自車に対して前記必要認識距離を離した箇所に位置する前記地物が前記検出範囲外に存在する場合には、前記地物の認識が困難であると判断する
   ことを特徴とする走行経路演算装置。
3. 請求項１又は２に記載の走行経路演算装置において、
   前記自車の車速を推定する車速推定手段を備え、
   前記距離測定手段は、前記車速に基づいて前記必要認識距離を測定する
   ことを特徴とする走行経路演算装置。
4. 請求項３記載の走行経路演算装置において、
   前記車速推定手段は、前記走行経路の法定速度を前記車速として推定する
   ことを特徴とする走行経路演算装置。
5. 請求項３記載の走行経路演算装置において、
   前記車速推定手段は、前記走行経路上の所定の道路を過去に走行したときの前記車速に基づき、前記所定の道路を走行する際の前記車速を推定する
   ことを特徴とする走行経路演算装置。
6. 請求項１〜５のいずれか一項に記載の走行経路演算装置において、
   前記検出範囲は、前記地物検出手段の典型値に応じて設定されている
   ことを特徴とする走行経路演算装置。
7. 請求項１〜５のいずれか一項に記載の走行経路演算装置において、
   前記検出範囲は、前記走行経路の混雑状態に応じて設定されている
   ことを特徴とする走行経路演算装置。
8. 請求項１〜７のいずれか一項に記載の走行経路演算装置において、
   前記距離測定手段は、前記自車の挙動に基づいて前記必要認識距離を測定する
   ことを特徴とする走行経路演算装置。
9. 請求項１〜８のいずれか一項に記載の走行経路演算装置において、
   前記判断手段は、
   前記検出範囲に対して逸脱している前記必要認識距離の逸脱量を演算し、
   前記逸脱量に基づいて前記地物の認識の困難性を判断する
   ことを特徴とする走行経路演算装置。
10. 請求項９に記載の走行経路演算装置において、
    前記判断手段は、
    前記自車の車速の減速量に基づいて前記逸脱量を演算する
    ことを特徴とする走行経路演算装置。
11. 請求項９又は１０に記載の走行経路演算装置において、
    前記判断手段は、
    前記走行経路上の前記地物の各箇所で、複数の前記走行経路毎に前記逸脱量を演算し、
    前記走行経路演算手段は、
    前記複数の走行経路のうち、前記逸脱量の総和が最も高い走行経路、又は、所定値よりも高い前記逸脱量の数が最も多い走行経路を、前記自車の走行する前記走行経路として演算しない
    ことを特徴とする走行経路演算装置。

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