JP6558356B2 - 自動運転システム - Google Patents

Description

本発明は、車両の自動運転技術に関する。特に、本発明は、自動運転システムによる走行制御の提案及び実行に関する。

特許文献１は、自動運転システムによるゾーンドライビングに関する技術を開示している。当該技術において、道路図（roadgraph）は、特定のルールと関連付けられたゾーンを含んでいる。車両がゾーンに接近すると、自動運転システムは、ゾーンへの接近をドライバに通知し、特定のルールに応じたコントロール（操舵、加減速）を行うようドライバに要求する。

特表２０１３−５４４６９５号公報

特許文献１に開示されている自動運転システムは、車両がゾーンに接近すると、ドライバに対して要求を行う。このとき、自動運転システムは、道路図の情報を参照することによって、ゾーンへの接近を検出する。よって、自動運転システムは、ゾーンへの接近をドライバよりも早く検出することができる。この場合、自動運転システムは、ドライバがゾーンを認知するよりも前のタイミングで、ドライバに対して要求を行う可能性がある。そのように早いタイミングで要求が行われると、まだゾーンを認知していないドライバは、違和感や不安感を感じる。

上記の観点をより一般化すれば、次の通りである。すなわち、ドライバ（人間）と自動運転システムとでは、情報量、認知速度、及び判断速度の全てが異なっている。自動運転システムは、ドライバと比較して、より多くの情報を把握しており、また、より速く認知及び判断を行うことができる。よって、自動運転システムが車両の前方のイベントを認知しても、ドライバの方はそのイベントをまだ認知していない可能性が高い。また、自動運転システムがそのイベントに対処する走行制御を提案あるいは実行しても、ドライバの方はその走行制御の必要性を判断できる段階に達していない可能性が高い。従って、自動運転システムが決定したタイミングで走行制御の提案あるいは実行がなされると、ドライバは、違和感や不安感を感じることになる。このことは、自動運転システムに対する信頼の低下につながる。

本発明の１つの目的は、自動運転システムが走行制御を提案あるいは実行する際に、ドライバの違和感及び不安感を軽減することができる技術を提供することにある。

第１の発明は、自動運転システムを提供する。
自動運転システムは、
車両の運転環境を示す運転環境情報を取得する情報取得装置と、
運転環境情報に基づいて、車両の自動運転を制御する自動運転制御装置と
を備える。
車両の前方に存在し、且つ、自動運転制御装置が車両の走行状態を変化させる原因となるイベントは、前方イベントである。
自動運転制御装置は、
運転環境情報に基づいて前方イベントを検出するイベント検出処理と、
車両のドライバが前方イベントを視認可能な視認タイミングを推定する視認タイミング推定処理と、
前方イベントに応じて走行状態を変化させる走行制御を、視認タイミング以降に提案あるいは実行する走行制御処理と
を行う。

第２の発明は、第１の発明において次の特徴を有する。
運転環境情報は、交通ルールを位置と関連付けて示す交通ルール情報を含む。
前方イベントは、交通ルール情報に基づいて検出される交通ルールの変化を含む。

第３の発明は、第１又は第２の発明において次の特徴を有する。
運転環境情報は、地図上のレーンに関するレーン情報を含む。
前方イベントは、レーン情報に基づいて検出される車線属性の変化、車線増加、車線減少、合流、分岐のうち少なくとも１つを含む。

第４の発明は、第１から第３の発明のいずれか１つにおいて次の特徴を有する。
運転環境情報は、車両の外部のシステムから配信される配信情報を含む。
前方イベントは、配信情報に基づいて検出される工事区間、事故車両、障害物のうち少なくとも１つを含む。

第５の発明は、第１から第４の発明のいずれか１つにおいて次の特徴を有する。
情報取得装置は、車両の周辺の状況を撮影するカメラを含む。
運転環境情報は、カメラによって得られた撮像情報を含む。
視認タイミング推定処理は、
撮像情報に基づいて、前方イベントを示すアイテムを認識する処理と、
アイテムを認識した第１タイミングあるいは第１タイミングより後のタイミングを、視認タイミングとして推定する処理と
を含む。

第６の発明は、第５の発明において次の特徴を有する。
視認タイミングは、第１タイミングから一定時間後である。

第７の発明は、第５の発明において次の特徴を有する。
視認タイミングは、第１タイミングから遅延時間だけ後である。
自動運転制御装置は、遅延時間を運転環境に応じて可変に設定する。

第８の発明は、第７の発明において次の特徴を有する。
運転環境は、周辺車両の数を含む。
遅延時間は、周辺車両の数が多くなるにつれてより大きくなる。

第９の発明は、第７の発明において次の特徴を有する。
運転環境は、天候あるいは時間帯に依存する視認性を含む。
遅延時間は、視認性が低くなるにつれてより大きくなる。

本発明に係る自動運転システムは、前方イベントを事前に検出すると、ドライバがその前方イベントを視認可能な視認タイミングを推定する。そして、自動運転システムは、前方イベントに応じて走行状態を変化させる走行制御を、推定した視認タイミング以降に提案あるいは実行する。これにより、ドライバの違和感及び不安感を軽減することが可能となる。このことは、自動運転システムに対する信頼の向上に寄与する。

本発明の実施の形態に係る自動運転システムの概要を説明するための概念図である。 本発明の実施の形態に係る自動運転システムの構成例を示すブロック図である。 本発明の実施の形態に係る自動運転システムの制御装置の機能構成例を示すブロック図である。 本発明の実施の形態に係る自動運転システムによる情報取得処理を説明するためのブロック図である。 本発明の実施の形態に係る自動運転システムによる自動運転制御処理を説明するためのブロック図である。 本発明の実施の形態に係る自動運転制御処理を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態における前方イベントの様々な例を示す概念図である。 本発明の実施の形態に係る視認タイミング推定処理の例を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る視認タイミング推定処理の例を説明するためのブロック図である。 本発明の実施の形態における遅延マップの設計例を説明するための概念図である。 本発明の実施の形態における遅延マップの設計例を説明するための概念図である。

添付図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。

１．概要
図１は、本実施の形態に係る自動運転システムの概要を説明するための概念図である。自動運転システムは、車両１に搭載されており、車両１の自動運転を制御する。

図１に示される例において、車両１は、あるタイミングＴＡにおいて位置ＸＡを走行している。車両１の前方には先行車両２が存在しているが、位置ＸＡでは車線変更（追い越し）は禁止されている。位置ＸＡよりも前方の位置ＸＣにおいて、交通ルールが変わり、車線変更禁止が解除される。ここで、位置ＸＡにおける車両１のドライバは、位置ＸＣにおける交通ルールの変化を視認することができないとする。例えば、位置ＸＡと位置ＸＣとの間に、ドライバの視界を遮る遮断構造ＩＮＴが存在している。遮断構造ＩＮＴとしては、カーブ、トンネル、登り坂、先行車、構造物などが例示される。

その一方で、自動運転システムは、位置ＸＡにおいても、前方の位置ＸＣにおける交通ルールの変化を検出（認識）することができる場合がある。例えば、自動運転システムは、車両１の前方のレーン及び交通ルールに関する情報を取得し、その情報に基づいて位置ＸＣにおける交通ルールの変化を前もって検出することができる。交通ルールの変化を検出すると、自動運転システムは、その変化に応じた走行制御をドライバに提案することができる。図１に示される例では、自動運転システムは、「この先で先行車両２を追い越すこと」を、タイミングＴＡ（位置ＸＡ）の段階で提案することができる。

しかしながら、タイミングＴＡの段階では、車両１のドライバは、前方の位置ＸＣにおける交通ルールの変化をまだ認知していない。よって、タイミングＴＡで「追い越し」が提案されても、ドライバはその妥当性を判断することはできない。このような自動運転システムによる先走った提案に対し、ドライバは、違和感や不安感を感じる。このことは、自動運転システムに対する信頼の低下につながる。

そこで、本実施の形態に係る自動運転システムは、ドライバが前方の位置ＸＣにおける交通ルールの変化を“視認”することができるタイミングを考慮する。図１に示される例では、車両１は、遮断構造ＩＮＴを通過し、タイミングＴＢにおいて位置ＸＣの手前の位置ＸＢに到達する。この位置ＸＢにおいて、車両１のドライバは、交通ルールの変化を示す交通標識３、あるいは、区画線４の変化を視認することができる。つまり、ドライバは、タイミングＴＢにおいて、交通ルールの変化を視認することができる。このタイミングＴＢは、以下「視認タイミングＴＢ」と呼ばれる。

図１に示される例では、自動運転システムは、ドライバが交通標識３あるいは区画線４の変化を視認可能な視認タイミングＴＢを推定する。そして、自動運転システムは、推定した視認タイミングＴＢ以降に「追い越し」の提案を行う。言い換えれば、自動運転システムは、推定した視認タイミングＴＢまでは「追い越し」の提案を行わない。これにより、ドライバが自動運転システムからの提案に違和感及び不安感を感じることが抑制される。ドライバは、自動運転システムからの提案に妥当性を感じる。その結果、自動運転システムに対するドライバの信頼が向上する。

尚、図１に示される例は、あくまで一例である。上述のコンセプトは、「交通ルールの変化」だけでなく、他のイベントにも適用可能である。例えば、車両１の前方において「車線の減少」が存在する場合、自動運転システムは、その「車線の減少」を事前に検出し、車線変更を提案あるいは実行する可能性がある。他の例として、車両１の前方において「工事区間」が存在する場合、自動運転システムは、その「工事区間」を事前に検出し、車線変更を提案あるいは実行する可能性がある。いずれの場合であっても、視認タイミングＴＢまで車線変更を提案あるいは実行しないことによって、ドライバの違和感及び不安感を軽減することが可能である。

また、自動運転システムが提案あるいは実行するのは、車線変更に限られない。例えば、車両１の前方において制限速度が変化する場合を考える。この場合、自動運転システムは、その「制限速度の変化」を事前に検出し、加速あるいは減速を提案する可能性がある。また、自動運転システムは、車線変更の予備動作として、ウィンカー点滅を実行することも考えられる。

一般化すれば、自動運転システムは、車両１の前方に存在するイベントを検出すると、検出したイベントに応じた走行制御を行うことを計画する。ここで、「走行制御」とは、車両１の走行状態を変化させる制御であり、操舵制御、加速制御、減速制御、ウィンカー点滅を含む。車両１の前方に存在し、且つ、自動運転システムが走行制御を行う原因となるイベントは、以下「前方イベント」と呼ばれる。前方イベントとしては、上述の「車線変更禁止の解除」、「制限速度の変化」、「車線の減少」、「工事区間」だけでなく、様々な例が考えられる。前方イベントの様々な例は後述される。

本実施の形態に係るコンセプトは、次のように要約することができる。すなわち、ドライバ（人間）と自動運転システムとでは、情報量、認知速度、及び判断速度の全てが異なっている。自動運転システムは、ドライバと比較して、より多くの情報を把握しており、また、より速く認知及び判断を行うことができる。このような差異を考慮し、本実施の形態に係る自動運転システムは、前方イベントを事前に検出すると、ドライバがその前方イベントを視認可能な視認タイミングＴＢを推定する。そして、自動運転システムは、前方イベントに応じて走行状態を変化させる走行制御を、推定した視認タイミングＴＢ以降に提案あるいは実行する。これにより、ドライバの違和感及び不安感を軽減することが可能となる。このことは、自動運転システムに対する信頼の向上に寄与する。

以下、本実施の形態に係る自動運転システムについて更に詳しく説明する。

２．自動運転システムの構成例
図２は、本実施の形態に係る自動運転システム１００の構成例を示すブロック図である。自動運転システム１００は、車両１に搭載されており、車両１の自動運転を制御する。より詳細には、自動運転システム１００は、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信器１０、地図データベース２０、センサ群３０、通信装置４０、ＨＭＩ（Human Machine Interface）ユニット５０、走行装置６０、及び制御装置７０を備えている。

ＧＰＳ受信器１０は、複数のＧＰＳ衛星から送信される信号を受信し、受信信号に基づいて車両１の位置及び姿勢（方位）を算出する。ＧＰＳ受信器１０は、算出した情報を制御装置７０に送る。

地図データベース２０には、地図上の各レーンの境界位置を示す情報があらかじめ記録されている。各レーンの境界位置は、複数の点あるいは線の集合で表される。また、地図データベース２０には、各位置における交通ルールに関する情報が含まれていてもよい。この地図データベース２０は、所定の記憶装置に格納されている。

センサ群３０は、車両１の周辺の状況、車両１の走行状態、ドライバの状態等を検出する。センサ群３０は、少なくとも、車両１の周辺の状況を撮影するカメラ３０Ｃを含んでいる。その他、センサ群３０としては、ライダー（LIDAR: Laser Imaging Detection and Ranging）、レーダー、輝度センサ、車速センサ、ドライバモニタ等が例示される。ライダーは、光を利用して車両１の周囲の物標を検出する。レーダーは、電波を利用して車両１の周囲の物標を検出する。輝度センサは、車両１の位置における輝度を検出する。車速センサは、車両１の速度を検出する。ドライバモニタは、ドライバの状態を検出する。センサ群３０は、検出した情報を制御装置７０に送る。

通信装置４０は、Ｖ２Ｘ通信（車車間通信および路車間通信）を行う。具体的には、通信装置４０は、他の車両との間でＶ２Ｖ通信（車車間通信）を行う。また、通信装置４０は、外部のシステム（インフラ）との間でＶ２Ｉ通信（路車間通信）を行う。Ｖ２Ｘ通信を通して、通信装置４０は、車両１の周囲の環境に関する情報を取得することができる。通信装置４０は、取得した情報を制御装置７０に送る。

ＨＭＩユニット５０は、ドライバに情報を提供し、また、ドライバから情報を受け付けるためのインタフェースである。例えば、ＨＭＩユニット５０は、入力装置、表示装置、スピーカ、及びマイクを備えている。入力装置としては、タッチパネル、キーボード、スイッチ、ボタンが例示される。ドライバは、入力装置を用いて、情報をＨＭＩユニット５０に入力することができる。ＨＭＩユニット５０は、ドライバから入力された情報を制御装置７０に送る。

走行装置６０は、操舵装置、駆動装置、制動装置、トランスミッション等を含んでいる。操舵装置は、車輪を転舵する。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、エンジンや電動機が例示される。制動装置は、制動力を発生させる。

制御装置７０は、車両１の自動運転を制御する自動運転制御を行う。典型的には、制御装置７０は、プロセッサ、メモリ、及び入出力インタフェースを備えるマイクロコンピュータである。制御装置７０は、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）とも呼ばれる。制御装置７０は、入出力インタフェースを通して各種情報を受け取る。そして、制御装置７０は、受け取った情報に基づいて自動運転制御を行う。具体的には、制御装置７０は、車両１の走行計画を立案し、その走行計画に沿って車両１が走行するよう走行装置６０を制御する。

図３は、本実施の形態に係る制御装置７０の機能構成例を示すブロック図である。制御装置７０は、機能ブロックとして、情報取得部７１、イベント検出部７２、視認タイミング推定部７３、及び走行制御部７４を備えている。これら機能ブロックは、制御装置７０のプロセッサがメモリに格納された制御プログラムを実行することにより実現される。制御プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納されていてもよい。

情報取得部７１は、自動運転制御に必要な情報を取得する「情報取得処理」を行う。イベント検出部７２、視認タイミング推定部７３、及び走行制御部７４は、車両１の自動運転を制御する「自動運転制御処理」を行う。以下、本実施の形態における情報取得処理及び自動運転制御処理のそれぞれについて詳しく説明する。

３．情報取得処理
図４は、本実施の形態に係る情報取得処理を説明するためのブロック図である。情報取得処理において、情報取得部７１は、自動運転制御処理に必要な情報を取得する。尚、情報取得処理は、一定サイクル毎に繰り返し実行される。

より詳細には、情報取得部７１は、ＧＰＳ受信器１０から、車両１の現在位置及び姿勢（方位）を示す位置姿勢情報８１を取得する。

また、情報取得部７１は、地図データベース２０からレーン情報８２を生成する。レーン情報８２は、地図上のレーンに関する情報である。具体的には、レーン情報８２は、各レーンの配置（位置、形状、傾き）及び属性（登坂車線、追越車線等）を示している。レーン情報８２に基づいて、車線属性、車線増加、車線減少、合流、分岐、交差等を把握することができる。

また、情報取得部７１は、センサ群３０によって検出された情報に基づいて、センサ検出情報８３を生成する。例えば、センサ検出情報８３は、カメラ３０Ｃによって撮影された撮像情報８３Ｃを含んでいる。撮像情報８３Ｃは、車両１の周囲の周辺車両、交通標識、区画線等の情報を含んでいる。よって、撮像情報８３Ｃを周知の手法で画像解析することによって、周辺車両、交通標識、区画線等を認識することができる。

より一般化すると、センサ検出情報８３は、車両１の周囲の物標に関する物標情報を含んでいる。車両１の周囲の物標は、移動物標と静止物標を含む。移動物標としては、周辺車両、バイク、自転車、歩行者などが例示される。移動物標に関する情報は、移動物標の位置、速度、及びサイズを含む。静止物標としては、交通標識、区画線、路側物、障害物などが例示される。静止物標に関する情報は、静止物標の位置及びサイズを含む。このような物標情報は、カメラ３０Ｃ、ライダー、レーダー等によって得られる検出情報に基づいて生成される。

更に、センサ検出情報８３は、車速センサによって検出される車速を含んでいる。更に、センサ検出情報８３は、輝度センサによって検出される輝度を含んでいてもよい。更に、センサ検出情報８３は、ドライバモニタによって検出されるドライバの状態を含んでいてもよい。

また、情報取得部７１は、通信装置４０による通信を通して、配信情報８４を受け取る。例えば、配信情報８４は、車両１の外部のシステム（インフラ）から配信される情報である。配信情報８４としては、天気情報、工事区間情報、事故情報、交通規制情報などが例示される。

また、情報取得部７１は、ＨＭＩユニット５０を通して、ドライバ情報８５を受け取る。ドライバ情報８５としては、ドライバの年齢や運転歴が例示される。ドライバ情報８５は、ドライバが選択した各種設定を含んでいてもよい。ドライバは、ＨＭＩユニット５０の入力装置を用いることによって、ドライバ情報８５を自動運転システム１００に予め登録しておくことができる。

また、情報取得部７１は、交通ルール情報８６を取得する。交通ルール情報８６は、交通ルールを位置と関連付けて示す情報である。例えば、地図データベース２０に地図と共に交通ルールが登録されている場合、情報取得部７１は、地図データベース２０から交通ルール情報８６を取得することができる。あるいは、車両１の外部のシステムが交通ルール情報８６を配信している場合、情報取得部７１は、通信装置４０を介して交通ルール情報８６を取得することができる。

以上に例示された位置姿勢情報８１、レーン情報８２、センサ検出情報８３、撮像情報８３Ｃ、配信情報８４、ドライバ情報８５、及び交通ルール情報８６は全て、車両１の運転環境を示している。そのような車両１の運転環境を示す情報は、以下「運転環境情報８０」と呼ばれる。すなわち、運転環境情報８０は、位置姿勢情報８１、レーン情報８２、センサ検出情報８３、撮像情報８３Ｃ、配信情報８４、ドライバ情報８５、及び交通ルール情報８６を含んでいる。

制御装置７０の情報取得部７１は、運転環境情報８０を取得する機能を有していると言える。図４に示されるように、この情報取得部７１は、ＧＰＳ受信器１０、地図データベース２０、センサ群３０、通信装置４０、及びＨＭＩユニット５０と共に、「情報取得装置１１０」を構成している。情報取得装置１１０は、自動運転システム１００の一部として、上述の情報取得処理を行う。

４．自動運転制御処理
図５は、本実施の形態に係る自動運転制御処理を説明するためのブロック図である。図５に示されるように、イベント検出部７２、視認タイミング推定部７３、走行制御部７４、ＨＭＩユニット５０、及び走行装置６０は、車両１の自動運転を制御する「自動運転制御装置１２０」を構成している。自動運転制御装置１２０は、自動運転システム１００の一部として、上述の運転環境情報８０に基づく自動運転制御処理を行う。

図６は、本実施の形態に係る自動運転制御処理を示すフローチャートである。図５及び図６を参照して、本実施の形態に係る自動運転制御処理を説明する。

４−１．イベント検出処理（ステップＳ１０）
イベント検出部７２は、運転環境情報８０に基づいて、前方イベントが存在するか否かを判定する。つまり、イベント検出部７２は、前方イベントの検出を行う。ここで、「前方イベント」とは、車両１の前方に存在し、且つ、自動運転制御装置１２０が走行制御を行う原因となるイベントである。「走行制御」とは、車両１の走行状態を変化させる制御であり、操舵制御、加速制御、減速制御、ウィンカー点滅を含む。

図７は、前方イベントの様々な例を示している。例えば、前方イベントは、交通ルールの変化である。交通ルールの変化としては、車線変更禁止の解除、制限速度の変化、などが挙げられる。「車線変更禁止の解除」の場合の走行制御としては、車線変更のための操舵制御、加減速制御、あるいは、車線変更の予備動作としてのウィンカー点滅が考えられる。「制限速度の変化」の場合の走行制御としては、加速制御あるいは減速制御が考えられる。イベント検出部７２は、交通ルール情報８６に基づいて、このような交通ルールの変化をドライバよりも先に検出（認知）することができる。

前方イベントの他の例は、車線変更が必要なイベントである。そのようなイベントの１つとして、車線属性の変化が考えられる。車線属性とは、登坂車線、追越車線といった区分である。一般的に、自動運転システムは、登坂車線や追越車線を避けて、一般車線を選択する傾向にある。従って、車両１の前方において車線属性が変化する場合、あらかじめ車線変更を行うことが必要となる可能性がある。その他、車線増加、車線減少、分岐、合流の場合にも、車線変更が必要となる可能性がある。本例の場合の走行制御は、車線変更のための操舵制御、加減速制御、あるいは、車線変更の予備動作としてのウィンカー点滅である。イベント検出部７２は、レーン情報８２に基づいて、これら前方イベントをドライバよりも先に検出（認知）することができる。

前方イベントの更に他の例は、回避すべきイベントである。そのようなイベントとしては、工事区間、事故車両、障害物などが考えられる。これらイベントを回避するために、あらかじめ車線変更を行うことが必要である。よって、本例の場合の走行制御は、車線変更のための操舵制御、加減速制御、あるいは、車線変更の予備動作としてのウィンカー点滅である。イベント検出部７２は、配信情報８４（工事区間情報、事故情報、交通規制情報）に基づいて、これら前方イベントをドライバよりも先に検出（認知）することができる。

前方イベントの内容は、あらかじめ決定され、制御装置７０のメモリに記録される。記録される前方イベントは複数であってもよい。その場合、「前方イベントを検出する」とは、複数の前方イベントのうち少なくとも１つを検出することを意味する。イベント検出部７２は、メモリにあらかじめ記録された情報と運転環境情報８０とに基づいて、前方イベントが存在するか否かを判定することができる。

イベント検出部７２が前方イベントを検出した場合（ステップＳ１０；Ｙｅｓ）、処理はステップＳ２０に進む。一方、イベント検出部７２が前方イベントを検出しない場合（ステップＳ１０；Ｎｏ）、今回のサイクルにおける処理は終了する。

４−２．視認タイミング推定処理（ステップＳ２０）
視認タイミング推定部７３は、ドライバが上記ステップＳ１０において検出された前方イベントを視認可能な視認タイミングＴＢを推定する。この推定の方針としては、様々な例が考えられる。以下、推定方針の様々な例を説明する。

４−２−１．第１の例
図１で示された例において、交通標識３及び区画線４の変化は、交通ルールの変化を示している。車両１のドライバは、交通標識３あるいは区画線４の変化を発見（視認）することによって、交通ルールの変化を認識する。

その一方で、自動運転システム１００は、車両１の周辺の状況を光学的に撮影するカメラ３０Ｃを備えている。カメラ３０Ｃによって撮影された撮像情報８３Ｃを画像解析することによって、交通標識３及び区画線４の変化を認識することができる。すなわち、自動運転システム１００のカメラ３０Ｃは、ドライバの眼に相当している。よって、撮像情報８３Ｃに基づいて交通標識３あるいは区画線４の変化を認識するタイミングは、ドライバの視認タイミングＴＢに近いと考えられる。

より一般化して、前方イベントを示す「アイテム」という用語を定義する。アイテムとは、前方イベントを示唆する物体、変化、あるいは形状であり、光学的に検出可能である。例えば、前方イベントが「交通ルールの変化（図７参照）」の場合、アイテムは、交通ルールの変化を示す交通標識３、あるいは、区画線４の変化である。前方イベントが「車線変更が必要なイベント（図７参照）」の場合、アイテムは、車線属性、分岐、合流等を示す交通標識３、区画線４の変化、あるいは、区画線４の形状である。前方イベントが「工事区間」の場合、アイテムは、工事区間を示すパイロンや看板等である。前方イベントが「事故車両」あるいは「障害物」の場合、アイテムは、事故車両あるいは障害物そのものである。

視認タイミング推定部７３は、カメラ３０Ｃによって得られた撮像情報８３Ｃに基づいて、前方イベントを示すアイテムを認識する。視認タイミング推定部７３がアイテムを認識したタイミングは、以下「第１タイミング」と呼ばれる。上述の通り、カメラ３０Ｃはドライバの眼に相当するため、第１タイミングはドライバの視認タイミングＴＢに近い。よって、視認タイミング推定部７３は、第１タイミングを視認タイミングＴＢとして推定する。

４−２−２．第２の例
自動運転システム１００は同時に多数の物標を認識することができるが、ドライバは同時に多数の物標を認識することはできない。また、ドライバが前方イベントとは異なる方向を視ている場合もある。これらのことから、視認タイミングＴＢは第１タイミングよりも遅れる傾向にある。そこで、第２の例では、第１タイミングよりも後のタイミングが視認タイミングＴＢとして設定（推定）される。

図８は、第２の例に係る視認タイミング推定処理（ステップＳ２０）を示すフローチャートである。まず、視認タイミング推定部７３は、撮像情報８３Ｃに基づいて、前方イベントを示すアイテムを認識する（ステップＳ２１）。このステップＳ２１は、上述の第１の例の場合と同じである。

続いて、視認タイミング推定部７３は、遅延時間を取得する（ステップＳ２２）。例えば、遅延時間は、一定時間である。この場合、その一定時間を示す設定情報は、制御装置７０のメモリにあらかじめ記録される。視認タイミング推定部７３は、メモリから設定情報を読み出し、一定時間を取得する。

視認タイミング推定部７３は、第１タイミングから遅延時間だけ後のタイミングを、視認タイミングＴＢとして決定（推定）する（ステップＳ２３）。第２の例によれば、視認タイミングＴＢの典型的な傾向も考慮されるため、視認タイミング推定処理の精度が向上する。

４−２−３．第３の例
第３の例では、第１タイミングから視認タイミングＴＢまでの遅延時間は、一定ではなく、可変に設定される。例えば、車両１の周囲に周辺車両が多数存在する場合を考える。この場合、ドライバは、周辺車両に気を取られ、アイテムを発見するタイミングが遅れる可能性がある。つまり、車両１の運転環境が視認タイミングＴＢに影響を及ぼす。そこで、第３の例では、視認タイミング推定部７３は、上記ステップＳ２２における遅延時間を、運転環境に応じて可変に設定する。これにより、視認タイミング推定処理の精度が更に向上する。

図９は、第３の例に係る視認タイミング推定処理（ステップＳ２０）を説明するためのブロック図である。視認タイミング推定部７３は、遅延マップ７５を用いて遅延時間を算出する（ステップＳ２２）。遅延マップ７５は、入力パラメータと遅延時間との対応関係を示すマップであり、制御装置７０のメモリに格納されている。入力パラメータは、運転環境情報８０から得られる運転環境を示すパラメータである。視認タイミング推定部７３は、運転環境情報８０と遅延マップ７５を用いることによって、遅延時間を取得することができる。

図１０は、遅延マップ７５の設計例を示している。ドライバがアイテムを発見しにくいほど、遅延時間は長くなる。アイテムの発見しやすさは、入力パラメータ（運転環境）に依存する。図１０には、特に外的環境に関連する入力パラメータの例が示されている。

１つの例として、入力パラメータは「周辺車両の数」である。ここで、周辺車両の数は、車両１の周辺の一定範囲内に存在する周辺車両の数である。周辺車両の数は、センサ検出情報８３から得られる。周辺車両が多くなると、ドライバはそれぞれの周辺車両の挙動を注視する必要があるため、アイテムを発見するタイミングが遅れる。また、周辺車両が多くなると、死角が増えて、周囲の状況を確認しづらくなる。よって、周辺車両の数が多くなるにつれて遅延時間が大きくなるように、遅延マップ７５は設計される。

他の例として、入力パラメータは「交通標識３の数」である。交通標識３の数は、センサ検出情報８３（撮像情報８３Ｃ）から得られる。交通標識３には、前方イベント（例：交通ルールの変化）と関係ないものも含まれる。よって、交通標識３の数が多くなると、前方イベントを示す交通標識３を発見するまでの時間が長くなる。また、交通標識３の数が多くなると、ドライバは交通標識３に気を取られ、交通標識３以外のアイテムを発見するタイミングも遅れる。よって、交通標識３の数が多くなるにつれて遅延時間が大きくなるように、遅延マップ７５は設計される。

更に他の例として、入力パラメータは「区画線４の視認性」である。区画線４の視認性は、センサ検出情報８３（撮像情報８３Ｃ）から得られる。例えば、区画線４がかすれているほど、区画線４の視認性は低くなる。区画線４の視認性が低い場合、ドライバは区画線４の変化を視認しにくくなる。よって、視認性が低くなるにつれて遅延時間が大きくなるように、遅延マップ７５は設計される。

更に他の例として、入力パラメータは「天候」である。天候は、配信情報８４（天気情報）あるいはセンサ検出情報８３（輝度センサによって検出される輝度）から得られる。晴れや曇りの場合、視認性は高く、雨や雪の場合、視認性は低い。視認性が低くなると、ドライバはアイテムを視認しにくくなる。よって、視認性が低くなるにつれて遅延時間が大きくなるように、遅延マップ７５は設計される。

更に他の例として、入力パラメータは「時間帯」である。時間帯は、時間情報あるいはセンサ検出情報８３（輝度センサによって検出される輝度）に基づいて得られる。昼間、視認性は高く、夜間、視認性は低い。視認性が低くなると、ドライバはアイテムを視認しにくくなる。よって、視認性が低くなるにつれて遅延時間が大きくなるように、遅延マップ７５は設計される。

更に他の例として、入力パラメータは「異常事象」である。ここで、異常事象とは、普段は存在しない事象である。例えば、異常事象として、工事区間、事故車両、故障車両等が挙げられる。このような異常事象は、配信情報８４（工事区間情報、事故情報、交通規制情報）、あるいは、センサ検出情報８３から得られる。異常事象が存在しているとき、ドライバは異常事象に気を取られるため、アイテムを発見するタイミングが遅れる。よって、異常事象が存在するときは遅延時間が大きくなるように、遅延マップ７５は設計される。

図１１は、遅延マップ７５の更に他の設計例を示している。図１１には、特に内的環境に関連する入力パラメータの例が示されている。

１つの例として、入力パラメータは「正面注視時間」である。ここで、正面注視時間とは、ドライバが正面を向き始めてからの経過時間である。この正面注視時間は、センサ検出情報８３（ドライバモニタによって検出されるドライバの状態）から得られる。正面注視時間が短い場合、ドライバは前方の状況を十分に把握しておらず、アイテムを発見するタイミングが遅れる。よって、正面注視時間が短くなるにつれて遅延時間が大きくなるように、遅延マップ７５は設計される。

他の例として、入力パラメータは「運転経過時間」である。ここで、運転経過時間とは、運転開始（エンジン始動あるいは車両１の発進）からの経過時間である。この運転経過時間は、車両１の内部情報から得られる。運転経過時間が長くなるほど、ドライバの注意力は散漫になり、アイテムを発見するタイミングが遅れる。よって、運転経過時間が長くなるにつれて遅延時間が大きくなるように、遅延マップ７５は設計される。

更に他の例として、入力パラメータは「ドライバの年齢」である。ドライバの年齢は、ドライバ情報８５から得られる。高齢者の場合、認識速度が低くなるため、アイテムを発見するタイミングが遅れる。よって、年齢が高いほど遅延時間が大きくなるように、遅延マップ７５は設計される。

更に他の例として、入力パラメータは「ドライバの運転歴」である。ドライバの運転歴は、ドライバ情報８５から得られる。運転歴が短い場合、周囲の状況を認識する時間が長くなる傾向にある。よって、運転歴が短いほど遅延時間が大きくなるように、遅延マップ７５は設計される。

更に他の例として、入力パラメータは「ドライバ設定」である。ドライバ設定は、ドライバ情報８５から得られる。ドライバは、ＨＭＩユニット５０を用いて、「余裕重視」か「素早さ重視」のいずれかを選択する。「余裕重視」の場合に遅延時間が大きくなり、「素早さ重視」の場合に遅延時間が小さくなるように、遅延マップ７５は設計される。

遅延マップ７５に対する入力パラメータとして、以上に例示された入力パラメータのうち少なくとも１つが用いられる。任意の複数の入力パラメータの組み合わせが用いられてもよい。尚、入力パラメータは、少なくとも第１タイミングにおいて取得することができる。

４−３．走行制御処理（ステップＳ３０）
走行制御部７４は、ステップＳ２０において推定された視認タイミングＴＢ以降に、走行制御を提案あるいは実行する。上述の通り、走行制御とは、ステップＳ１０において検出された前方イベントに応じて車両１の走行状態を変化させる制御である。走行制御としては、操舵制御、加速制御、減速制御、ウィンカー点滅が挙げられる。

走行制御部７４は、視認タイミングＴＢにおいて、走行制御を提案あるいは実行してもよい。但し、車両１の周囲の状況によっては、視認タイミングＴＢにおいて走行制御を実行できない可能性もある。例えば、車両１の横に周辺車両が存在する場合、直ぐに車線変更を実行することはできない。その場合、走行制御部７４は、視認タイミングＴＢよりも後に車線変更を実行する。重要なことは、視認タイミングＴＢまでは、走行制御の提案あるいは実行を行わないことである。

走行制御をドライバに提案する場合、走行制御部７４は、ＨＭＩユニット５０を用いる。具体的には、走行制御部７４は、ＨＭＩユニット５０の表示装置及びスピーカの少なくとも一方を通して、ドライバに走行制御を提案する。ドライバは、ＨＭＩユニット５０の入力装置及びマイクの少なくとも一方を用いて、提案を承認あるいは否認する。ドライバが提案を承認した場合、走行制御部７４は、走行制御を実行する。

走行制御を実行する際、走行制御部７４は、車両１の走行計画（運動計画）を作成する。そして、走行制御部７４は、走行計画にそって車両１が走行するように走行装置６０を適宜作動させる。

５．まとめ
ドライバ（人間）と自動運転システム１００とでは、情報量、認知速度、及び判断速度の全てが異なっている。自動運転システム１００は、ドライバと比較して、より多くの情報を把握しており、また、より速く認知及び判断を行うことができる。このような差異を考慮し、本実施の形態に係る自動運転システム１００は、前方イベントを事前に検出すると、ドライバがその前方イベントを視認可能な視認タイミングＴＢを推定する。そして、自動運転システム１００は、前方イベントに応じて走行状態を変化させる走行制御を、推定した視認タイミングＴＢ以降に提案あるいは実行する。これにより、ドライバの違和感及び不安感を軽減することが可能となる。このことは、自動運転システム１００に対する信頼の向上に寄与する。

１ 車両
２ 先行車両
３ 交通標識
４ 区画線
１０ ＧＰＳ受信器
２０ 地図データベース
３０ センサ群
３０Ｃ カメラ
４０ 通信装置
５０ ＨＭＩユニット
６０ 走行装置
７０ 制御装置
７１ 情報取得部
７２ イベント検出部
７３ 視認タイミング推定部
７４ 走行制御部
７５ 遅延マップ
８０ 運転環境情報
８１ 位置姿勢情報
８２ レーン情報
８３ センサ検出情報
８３Ｃ 撮像情報
８４ 配信情報
８５ ドライバ情報
８６ 交通ルール情報
１００ 自動運転システム
１１０ 情報取得装置
１２０ 自動運転制御装置

Claims (9)

1. 車両の運転環境を示す運転環境情報を取得する情報取得装置と、
   前記運転環境情報に基づいて、前記車両の自動運転を制御する自動運転制御装置と
   を備え、
   前記車両の前方に存在し、且つ、前記自動運転制御装置が前記車両の走行状態を変化させる原因となるイベントは、前方イベントであり、
   前記自動運転制御装置は、
   前記運転環境情報に基づいて前記前方イベントを検出するイベント検出処理と、
   前記車両のドライバが前記前方イベントを視認可能な視認タイミングを推定する視認タイミング推定処理と、
   前記前方イベントに応じて前記走行状態を変化させる走行制御を、前記推定した視認タイミングまでは提案あるいは実行せず、前記推定した視認タイミング以降に提案あるいは実行する走行制御処理と
   を行う
   自動運転システム。
2. 請求項１に記載の自動運転システムであって、
   前記運転環境情報は、交通ルールを位置と関連付けて示す交通ルール情報を含み、
   前記前方イベントは、前記交通ルール情報に基づいて検出される前記交通ルールの変化を含む
   自動運転システム。
3. 請求項１又は２に記載の自動運転システムであって、
   前記運転環境情報は、地図上のレーンに関するレーン情報を含み、
   前記前方イベントは、前記レーン情報に基づいて検出される車線属性の変化、車線増加、車線減少、合流、分岐のうち少なくとも１つを含む
   自動運転システム。
4. 請求項１乃至３のいずれか一項に記載の自動運転システムであって、
   前記運転環境情報は、前記車両の外部のシステムから配信される配信情報を含み、
   前記前方イベントは、前記配信情報に基づいて検出される工事区間、事故車両、障害物のうち少なくとも１つを含む
   自動運転システム。
5. 請求項１乃至４のいずれか一項に記載の自動運転システムであって、
   前記情報取得装置は、前記車両の周辺の状況を撮影するカメラを含み、
   前記運転環境情報は、前記カメラによって得られた撮像情報を含み、
   前記視認タイミング推定処理は、
   前記撮像情報に基づいて、前記前方イベントを示すアイテムを認識する処理と、
   前記アイテムを認識した第１タイミングあるいは前記第１タイミングより後のタイミングを、前記視認タイミングとして推定する処理と
   を含む
   自動運転システム。
6. 請求項５に記載の自動運転システムであって、
   前記視認タイミングは、前記第１タイミングから一定時間後である
   自動運転システム。
7. 請求項５に記載の自動運転システムであって、
   前記視認タイミングは、前記第１タイミングから遅延時間だけ後であり、
   前記自動運転制御装置は、前記遅延時間を前記運転環境に応じて可変に設定する
   自動運転システム。
8. 請求項７に記載の自動運転システムであって、
   前記運転環境は、周辺車両の数を含み、
   前記遅延時間は、前記周辺車両の数が多くなるにつれてより大きくなる
   自動運転システム。
9. 請求項７に記載の自動運転システムであって、
   前記運転環境は、天候あるいは時間帯に依存する視認性を含み、
   前記遅延時間は、前記視認性が低くなるにつれてより大きくなる
   自動運転システム。

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