JP6572847B2

JP6572847B2 - 自動運転システム

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Publication number: JP6572847B2
Application number: JP2016157705A
Authority: JP
Inventors: 竜太橋本; 義徳渡邉; 青木　健一郎; 健一郎青木; 智行栗山
Original assignee: Toyota Motor Corp
Current assignee: Toyota Motor Corp
Priority date: 2016-08-10
Filing date: 2016-08-10
Publication date: 2019-09-11
Anticipated expiration: 2036-08-10
Also published as: US12005904B2; JP2018025989A; US10663973B2; US11275382B2; US20180046196A1; US20230115658A1; US20220113735A1; US11703876B2; US20200241547A1

Description

本発明は、車両に搭載される自動運転システムに関する。

特許文献１には、運転者にレーン変更の意図があることを識別した場合、隣レーンを走行する車両の車速と車間距離とに基づいてレーン変更を実行するかどうか決定する装置が開示されている。

独国特許出願公開第１０２０１２０２５３２８Ａ１号明細書

ところで、スムーズな交通を実現するためには、レーンごとに交通流の偏りを生じさせないことが求められる。しかし、上記特許文献に記載の従来技術は、レーン変更の要求があれば、交通流の偏りの有無に関係なくレーン変更を行うものである。このため、この従来技術をもって交通流の偏りを解消することはできない。

本発明は、上述のような課題に鑑みてなされたものであり、車両が走行している道路のレーンごとの交通流の偏りの解消に資することができる自動運転システムを提供することを目的とする。

本発明に係る自動運転システムは、少なくとも情報取得部、レーン選択部、及び、制御部を備える。情報取得部は、車両が複数レーンを有する道路を走行する場合、自車両が走行しているレーンの隣のレーンの車両密度に関する情報を取得するように構成される。レーン選択部は、情報取得部により取得された情報から計算される隣のレーンの車両密度が、自車両と周囲の車両との関係に応じて決定される閾値密度よりも低い場合、隣のレーンを自車両走行レーンとして選択するように構成される。制御部は、レーン選択部が隣のレーンを自車両走行レーンとして選択した場合、隣のレーンへのレーン変更を自動で行うか、或いは、隣のレーンへのレーン変更を運転者に対して提案するように構成される。

上記の構成によれば、隣のレーンの車両密度が閾値密度よりも低ければ、隣のレーンへのレーン変更が自動で行われるか、或いは、隣のレーンへのレーン変更が運転者に対して提案される。このため、少なくとも自車両が走行しているレーンと隣のレーンとの間では、自車両のレーン変更によって交通流が分散されることになる。ゆえに、本発明に係る自動運転システムによれば、レーンごとの交通流の偏りの解消に資することができる。

レーン選択部は、閾値密度を、少なくとも、隣のレーンを走行する車両の自車両に対する相対速度に応じて決定するように構成されてもよい。この構成によれば、隣のレーンの車両密度に加えて、隣のレーンの流れ具合も考慮して、隣のレーンへレーン変更するかしないかが決定される。このため、自車両のレーン変更が交通流を分散させる効果をより高めることができるとともに、乗員の感覚に合ったレーン変更を実現することができる。この場合、閾値密度は、相対速度が遅いほど小さい値に設定されてもよい。

また、レーン選択部は、閾値密度を、少なくとも、自車両が走行しているレーンにおいて自車両の前方を走行する車両との間の前方車間距離、或いは自車両の後方を走行する車両との間の後方車間距離に応じて決定するように構成されてもよい。この構成によれば、隣のレーンの車両密度に加えて、自車両が走行しているレーンの混み具合も考慮して、隣のレーンへレーン変更するかしないかが決定される。このため、自車両のレーン変更が交通流を分散させる効果をより高めることができるとともに、乗員の感覚に合ったレーン変更を実現することができる。この場合、閾値密度は、前方車間距離或いは後方車間距離が大きいほど小さい値に設定されてもよい。

また、レーン選択部は、閾値密度を、少なくとも、自車両が走行しているレーンの車両密度に応じて決定するように構成されてもよい。この構成によれば、隣のレーンの車両密度に加えて、自車両が走行しているレーンの混み具合も考慮して、隣のレーンへレーン変更するかしないかが決定される。このため、自車両のレーン変更が交通流を分散させる効果をより高めることができるとともに、乗員の感覚に合ったレーン変更を実現することができる。この場合、閾値密度は、自車両が走行しているレーンの車両密度が小さいほど小さい値に設定されてもよい。

さらに、レーン選択部は、自車両が走行しているレーンの両隣のレーンの車両密度が共に閾値密度よりも低い場合、両隣のレーンのうちの車両密度がより低い方のレーンを自車両走行レーンとして選択するように構成されてもよい。この構成によれば、３つ以上のレーンを有する道路でのレーンごとの交通流の偏りの解消に資することができる。

また、レーン選択部は、自車両が走行しているレーンの両隣のレーンの車両密度が共に閾値密度よりも低い場合、両隣のレーンのうち法規情報或いは走路情報より定まる制約を満たすレーンを自車両走行レーンとして選択するように構成されてもよい。この構成によれば、法規情報或いは走路情報より定まる制約を満たしながら、３つ以上のレーンを有する道路でのレーンごとの交通流の偏りの解消に資することができる。

また、レーン選択部は、自車両が走行しているレーンの両隣のレーンの車両密度が共に閾値密度よりも低い場合、両隣のレーンのうち自車両の走行状態を目標とする走行状態により近づけることができるレーンを自車両走行レーンとして選択するように構成されてもよい。この構成によれば、自車両の走行状態を目標とする走行状態に近づけながら、３つ以上のレーンを有する道路でのレーンごとの交通流の偏りの解消に資することができる。

本発明に係る自動運転システムによれば、隣のレーンの車両密度が閾値密度よりも低ければ、隣のレーンへのレーン変更が自動で行われるか、或いは、隣のレーンへのレーン変更が運転者に対して提案される。このため、少なくとも自車両が走行しているレーンと隣のレーンとの間では、自車両のレーン変更によって交通流が分散されることになる。ゆえに、本発明に係る自動運転システムによれば、レーンごとの交通流の偏りの解消に資することができる。

実施の形態１に係る自動運転システムが適用される自動運転車両の一例を示す図である。実施の形態１に係る自動運転システムの構成を示すブロック図である。実施の形態１に係る自動運転システムによる周辺物体認識について説明するための図である。実施の形態１に係る閾値密度の計算方法について説明するための図である。実施の形態１に係るレーン選択の流れを示すフローチャートである。実施の形態１に係るレーン変更の具体例を示す図である。実施の形態２に係る閾値密度の計算方法について説明するための図である。実施の形態３に係る閾値密度の計算方法について説明するための図である。実施の形態３に係る閾値密度の計算方法について説明するための図である。実施の形態７に係るレーン選択の流れを示すフローチャートである。実施の形態７に係るレーン変更の具体例を示す図である。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。ただし、以下に示す実施の形態において各要素の個数、数量、量、範囲等の数に言及した場合、特に明示した場合や原理的に明らかにその数に特定される場合を除いて、その言及した数に、この発明が限定されるものではない。また、以下に示す実施の形態において説明する構造は、特に明示した場合や明らかに原理的にそれに特定される場合を除いて、この発明に必ずしも必須のものではない。

実施の形態１
１−１．自動運転車両の構成
図１は、実施の形態１に係る自動運転システムが搭載された自動運転車両の一例を示す図である。自動運転システムは、それが搭載される車両の自動運転を実行する。自動運転とは、車両の加速、減速及び操舵等の運転操作が運転者の運転操作によらずに実行されることを意味する。

図１に示すように、自動運転システムが搭載された車両１は、走行している道路に関する情報や周辺に存在する物体に関する情報を直接的に取得するための自律認識センサを備える。自律認識センサは、ライダー（LIDAR：Laser Imaging Detection and Ranging）１０，１１，１２，１３、レーダー２０，２１，２２、及びカメラ３０のうち少なくとも一つを含む。また、車両１は、それらの情報の少なくとも一部を図示しない外部のシステムから間接的に取得するための通信装置を備える。通信装置は、路車間通信装置４０と移動通信装置４１のうち少なくとも一つを含む。これらの自律認識センサや通信装置は、直接、或いは、車両内に構築されたＣＡＮ（Controller Area Network）等の通信ネットワークを介して、車両１に搭載される制御装置１００に接続されている。

ライダーは、例えば、車両１の前方の物体を検出するフロントライダー１０，前側方の物体を検出するフロントサイドライダー１１，１１、後方の物体を検出するリアライダー１２，車両１の後側方の物体を検出するリアサイドライダー１３，１３を含む。ライダー１０−１３は、検出した物体に関する物体情報を制御装置１００へ出力する。物体情報には、検出した物体の車両１からの距離と方向が含まれる。これらのライダー１０，１１，１２，１３で得られた物体情報より、制御装置１００は車両１の略全周囲の状況を把握することができる。なお、ライダーの設置位置と設置個数は、ライダーの走査範囲に応じて決めることができる。複数のライダーに代えて、車両１の全周囲をセンシングする一つのライダーを用いてもよい。

レーダーは、例えば、ミリ波レーダーである。レーダーは、例えば、車両１の前方の物体を検出するフロントレーダー２０，前方近傍の物体を検出するフロント近距離レーダー２１，２１、後方近傍の物体を検出するリア近距離レーダー２２，２２を含む。レーダー２０−２２は、検出した物体に関する物体情報を制御装置１００へ出力する。物体情報には、検出した物体の車両１からの距離と方向が含まれる。

カメラ３０は、例えば、車両１のフロントガラスの裏側に設けられて、車両１の前方を撮像する。カメラ３０は、単眼カメラであってもよく、ステレオカメラであってもよい。カメラ３０は、撮像情報を制御装置１００へ出力する。なお、カメラ、ライダー及びレーダーは、必ずしも重複して備える必要はない。

路車間通信装置４０は、車両１の情報である自車情報を路側機等のインフラ設備に送信し、インフラ設備からは道路交通情報を受信する。道路交通情報は、車両１の周辺状況に関する情報を含む。路車間通信には、例えば、道路交通情報通信システム（Vehicle Information and Communication System）との通信も含まれる。路車間通信装置４０は、受信した車両１の周辺状況に関する情報を制御装置１００へ出力する。

移動通信装置４１は、３Ｇ、４Ｇ、ＬＴＥ等の移動体通信システムを介して、車両１の自車情報や自律認識センサで取得した情報をインターネット上のサーバーに送信し、サーバーからは車両１の周辺状況に関する情報を受信する。移動通信装置４１は、受信した車両１の周辺状況に関する情報を制御装置１００へ出力する。なお、移動通信装置４１と路車間通信装置４０は、必ずしも重複して備える必要はない。また、これら通信装置は車両１において必ずしも必須ではない。

１−２．自動運転システムの構成
次に、本実施の形態の自動運転システムの構成について図２を用いて説明する。図２に示すように、自動運転システム２は、前述の制御装置１００、自律認識センサ１０−１３，２０−２２，３０、及び通信装置４０，４１に加えて、内部センサ３、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機４、地図データベース５、ナビゲーションシステム６、ＨＭＩ（Human Machine Interface）７、アクチュエータ８、及び補助機器９を備える。

内部センサ３は、例えば、車速センサ、加速度センサ及びヨーレートセンサのうち少なくとも一つを含む。これらのセンサにより、自車両の走行状態に関する情報が得られる。また、内部センサ３は、運転者による操舵操作に関する情報を得るために、ステアリングセンサを含む。内部センサ３は、取得した情報を制御装置１００へ出力する。

ＧＰＳ受信機４は、ＧＰＳ衛星が発信する信号に基づいて自車両の位置を示す位置情報を取得する。ＧＰＳ受信機４は、自車両の位置情報を制御装置１００へ出力する。

地図データベース５は、例えば、車両に搭載されたＨＤＤやＳＳＤ等のストレージ内に形成されている。地図データベース５が有する地図情報には、例えば、道路の位置情報、道路形状の情報、交差点及び分岐点の位置情報、道路のレーン情報等が含まれる。なお、地図データベース５は、移動通信装置４１により通信可能なインターネット上のサーバーに記憶されていてもよい。

ナビゲーションシステム６は、運転者によって地図上に設定された目的地までの案内を運転者に対して行う装置である。ナビゲーションシステム６は、ＧＰＳ受信機４によって測定された自車両の位置情報と地図データベース５の地図情報とに基づいて、自車両の走行するルートを算出する。ナビゲーションシステム６は、算出したルートの情報をＨＭＩ７を介して運転者に伝達するとともに、制御装置１００へ出力する。なお、ナビゲーションシステム６により行われる処理の一部は、移動通信装置４１により通信可能なインターネット上のサーバーによって行われてもよい。

ＨＭＩ７は、乗員と自動運転システム２との間で情報の出力及び入力をするためのインターフェイスである。ＨＭＩ７は、例えば、乗員に画像情報を表示するためのディスプレイ、音声出力のためのスピーカ、及び乗員が入力操作を行うためのタッチパネル等を備えている。

アクチュエータ８は、制御装置１００からの操作信号に応じて動作し、その動作によって車両の走行状態を変化させる装置である。アクチュエータ８は、例えば、駆動系、制動系、操舵系のそれぞれに設けられている。補助機器９は、アクチュエータ８に含まれない機器を総称したものであって、例えば、方向指示灯、前照灯等を含む。

制御装置１００は、少なくとも１つのＣＰＵ、少なくとも１つのＲＯＭ、少なくとも１つのＲＡＭを有するＥＣＵ（Electronic Control Unit）である。ＲＯＭには、自動運転のための各種のプログラムやマップを含む各種のデータが記憶されている。ＲＯＭに記憶されているプログラムがＲＡＭにロードされ、ＣＰＵで実行されることで、制御装置１００には様々な機能が実現される。なお、制御装置１００は、複数のＥＣＵから構成されていてもよい。

１−３．制御装置が有する自動運転のための機能
図２には、制御装置１００が有する自動運転のための機能のうち、特に、自車両のレーン変更に関係する機能がブロックで表現されている。制御装置１００が有する自動運転のためのその他の機能についての図示は省略されている。

制御装置１００は、自車両が複数レーンを有する道路を走行する場合、複数レーンの中から自車両が走行すべきレーンを選択し、選択したレーンへの自動レーン変更を実行する機能を有する。この機能は、制御装置１００が備える走路認識部１１０、周辺物体認識部１２０、レーン選択部１３０、制御部１４０により実現される。ただし、これらの部１１０，１２０，１３０，１４０は、制御装置１００内にハードウェアとして存在するものではなく、ＲＯＭに記憶されたプログラムがＣＰＵで実行されたときにソフトウェア的に実現される。

走路認識部１１０は、自車両が走行している走路を認識する。自車両が走行している道路が複数レーンを有する道路である場合、走路認識部１１０は、自車両が走行しているレーンの認識も行う。走路認識部１１０による走路認識の方法には、少なくとも次の２つの方法がある。第１の方法は、自車両が走行している道路に関する地図情報と自車両の位置情報とに基づいて走路認識を行う方法である。地図情報は地図データベース５から取得される。自車両の位置情報はＧＰＳ受信機４から取得される。第２の方法は、カメラ３０から取得した撮像情報を処理して道路の車線境界線（白線、黄線、中央分離帯等）を抽出し、車線境界線に基づいて走路認識を行う方法である。地図情報と位置情報とを用いた走路認識と、撮像情報を用いた走路認識とは、どちらか一方のみを用いてもよいし、両方を組み合わせて用いてもよい。走路認識部１１０は、認識した走路に関する情報を周辺物体認識部１２０とレーン選択部１３０とへ出力する。

周辺物体認識部１２０は、自車両の周辺に存在する物体を認識する。周辺物体の認識には、自律認識センサ１０−１３，２０−２２，３０から取得した情報が用いられる。周辺物体認識部１２０は、ライダー１０−１３の情報を用いること、レーダー２０−２２の情報を用いること、カメラ３０の情報を用いること、センサフュージョンによって複数種類の自律認識センサの情報を組み合わせて用いること、のうち少なくとも１つの方法による周辺物体の認識が可能である。認識される周辺物体には、他車両、歩行者等の移動物や、縁石、ガードレール、建物及び樹木等の静止物が含まれる。なお、ここでいう他車両には、自動二輪車が自動車と同じレーンを走行しているのであれば、自動二輪車も含まれる。

周辺物体認識部１２０は、走路認識部１１０で認識された走路に関する情報を取得する。自車両が走行している道路が複数レーンを有する道路である場合、走路認識部１１０から取得する情報には、走行レーンに関する情報も含まれる。周辺物体認識部１２０は、走路に関する情報を用いて、認識した周辺物体の中から、自レーン（自車両が走行しているレーン）を走行している他車両と、自レーンの隣のレーンを走行している他車両とを分別する。周辺物体認識部１２０は、自レーンを走行している他車両の位置及び速度と、隣レーンを走行している他車両の位置及び速度とを、認識情報としてレーン選択部１３０へ出力する。なお、隣レーンを走行している他車両の位置及び速度に関する情報は、「隣レーンの車両密度に関する情報」に相当する。ゆえに、周辺物体認識部１２０が有する機能には、本出願の請求項において規定されている情報取得部としての機能が含まれる。

レーン選択部１３０は、走路認識部１１０と周辺物体認識部１２０とからそれぞれ入力される認識情報に基づいて、自車両が走行するレーンを選択する。詳しくは、レーン選択部１３０は、現在の自車両走行レーンを維持するか、隣レーンへのレーン変更を行うかを選択する。この機能を実現するために、レーン選択部１３０は、隣レーン車両密度計算部１３１、閾値密度計算部１３２、及び走行レーン決定部１３３を備える。

隣レーン車両密度計算部１３１は、周辺物体認識部１２０からレーン選択部１３０に入力される周辺物体の認識情報を取得する。周辺物体の認識情報には、隣レーンを走行している他車両の位置及び速度が含まれる。隣レーン車両密度計算部１３１は、隣レーンを走行している他車両の位置及び速度に基づいて隣レーンの車両密度を計算する。ここで、隣レーンの車両密度とは、隣レーンにおいて単位距離当たりに存在する他車両の台数と定義される。隣レーン車両密度計算部１３１は、予め定められた周期で隣レーンの車両密度の計算値を更新する。隣レーン車両密度計算部１３１による車両密度の計算方法の詳細は、追って説明される。

閾値密度計算部１３２は、隣レーン車両密度計算部１３１により計算される隣レーンの車両密度に対する閾値密度を計算する。閾値密度は、隣レーンの車両密度が高いか低いかを評価するための評価基準である。閾値密度計算部１３２は、周辺物体認識部１２０からレーン選択部１３０に入力される周辺物体の認識情報を取得し、周辺物体の認識情報より特定される自車両と周囲の他車両との関係に応じて閾値密度を計算する。閾値密度計算部１３２は、予め定められた周期で閾値密度の計算値を更新する。閾値密度計算部１３２による閾値密度の計算方法の詳細は、追って説明される。

走行レーン決定部１３３は、隣レーン車両密度計算部１３１により計算される隣レーンの車両密度と、閾値密度計算部１３２により計算される閾値密度との比較に基づいて走行レーンを決定する。走行レーンの決定では、現在の自車両走行レーンを維持することと、自車両走行レーンを隣レーンに変更することの何れか一つが選択される。走行レーン決定部１３３は、決定した走行レーンに関する情報を制御部１４０に出力する。走行レーン決定部１３３による走行レーンの決定方法の詳細は、追って説明される。

制御部１４０は、レーン選択部１３０から入力される情報に基づいて、自車両の走行を制御する。制御部１４０による制御には、例えば、次の２つのモードが含まれる。第１のモードによれば、レーン選択部１３０により隣レーンへのレーン変更を行うことが選択された場合、隣レーンへのレーン変更が自動で行われる。第２のモードによれば、レーン選択部１３０により隣レーンへのレーン変更を行うことが選択された場合、隣レーンへのレーン変更を運転者に対して提案することがＨＭＩ７を介して行われる。第２のモードで制御を行う場合、制御部１４０は、運転者が提案に同意したときには、隣レーンへのレーン変更を自動で行い、運転者が提案に同意しなかったときには、現在の自車両走行レーンを維持してもよい。このような機能を実現するために、レーン選択部１３０は、自車両がたどるべき軌道を計算する軌道計算部１４１を備える。

軌道計算部１４１は、走行レーン決定部１３３から入力される走行レーンに関する情報に基づいて目標軌道を計算する。走行レーン決定部１３３により現在の自車両走行レーンを維持することが選択された場合、軌道計算部１４１は、現在の自車両走行レーンに沿った目標軌道を計算する。走行レーン決定部１３３により自車両走行レーンを隣レーンに変更することが選択された場合、軌道計算部１４１は、現在の自車両走行レーンから隣レーンへ自車両を移動させる目標軌道を計算する。レーン維持とレーン変更のそれぞれに関して、軌道計算の方法に限定はない。制御部１４０は、軌道計算部１４１で計算された目標軌道に基づいて駆動系、制動系、操舵系の少なくとも１つのアクチュエータ８の操作量を計算する。制御部１４０は、計算した操作量に従ってアクチュエータ８を操作し、それによって自車両の走行を制御する。

１−４．車両密度の計算方法の詳細
隣レーン車両密度計算部１３１による車両密度の計算方法の詳細について、図３を用いて説明する。図３には、第１レーンＬ１と第２レーンＬ２とを有する道路において、自車両１が第２レーンＬ２を走行している様子が描かれている。自車両１の走行中、自車両１に備えられた自律認識センサ１０−１３，２０−２２，３０（図１参照）によって、自車両１の周辺に存在する他車両が認識される。

図３に示す例では、自レーン（第２レーン）Ｌ２上を走行する先行車両２０１と後続車両２０２が認識されている。先行車両２０１の前方と後続車両２０２の後方にもそれぞれ別の車両が存在するかもしれないが、それらは自律認識センサの死角（図３において斜線で示す領域）に入るために、自律認識センサでは認識することは難しい。隣レーン（第１レーン）Ｌ１上では、自律認識センサの死角の範囲にもよるが、自車両１の前後１００〜２００ｍ程度の範囲に存在する車両が認識される。図３に示す例では、隣レーンＬ１を走行する４台の車両２１１，２１２，２１３，２１４が認識されている。

隣レーン車両密度計算部１３１は、隣レーンＬ１を走行する連続した３台以上の車両の位置情報から隣レーンＬ１の車両密度を計算する。具体的には、隣レーンＬ１上にＮ（＞３）台の車両が位置している場合、それぞれ前後に並ぶ車両間の間隔を取得することでＮ−１（＞２）個の車間距離を定義することができる。隣レーン車両密度計算部１３１は、Ｎ−１個の車間距離の代表値を計算し、それの逆数を取ることで隣レーンＬ１の単位距離当たりに存在する車両の台数、すなわち、隣レーンＬ１の車両密度を計算する。図３に示す例では、車両２１１と車両２１２との間の車間距離と、車両２１２と車両２１３との間の車間距離と、車両２１３と車両２１４との間の車間距離とに基づいて車間距離の代表値が計算される。車間距離の代表値の計算方法としては、例えば、各車間距離の統計的な平均値を取ること、中央値を取ること等が挙げられる。また、各車間距離に重みを付けて平均値を取ることや、閾値以上の車間距離を除外した上で平均値を取ることでもよい。また、各車間距離を引数とする関数によって代表値を定義してもよい。なお、自律認識センサが認識可能な範囲を走行する車両が２台以下である場合、隣レーン車両密度計算部１３１は、隣レーンＬ１の車両密度として予め定められた最小値を出力する。

１−５．閾値密度の計算方法の詳細
本実施の形態では、閾値密度計算部１３２は、周辺物体の認識情報に含まれる隣レーンを走行する他車両の自車両に対する相対速度を取得する。図３に示す例では、自車両１の走行速度が隣レーンを走行する他車両の走行速度よりも遅い場合、自車両１を追い越した複数の車両２１１，２１２の平均速度と自車両１の走行速度との差から相対速度を算出してもよい。また、自車両１の走行速度が隣レーンを走行する他車両の走行速度よりも速い場合、自車両１が追い越した複数の車両２１３，２１４の平均速度と自車両１の走行速度との差から相対速度を算出してもよい。

閾値密度計算部１３２は、図４に示す関係が規定されたマップを用いて、相対速度から閾値密度を算出する。このマップによれば、自車両の走行速度よりも隣レーンを走行する他車両の走行速度が遅いほど、閾値密度は小さい値に設定される。また、相対速度が速くなるにつれて閾値密度は大きい値に設定されるが、ある一定以上の相対速度では閾値密度は略同じ大きさに設定される。閾値密度は、隣レーンの車両密度が高いか低いかを評価するための評価基準である。ゆえに、このマップに示す閾値密度の設定によれば、隣レーンの流れ具合が自レーンの流れ具合よりも悪ければ、隣レーンの車両密度は相対的に高いと評価されやすくなる。逆に、隣レーンの流れ具合が自レーンの流れ具合よりも良ければ、隣レーンの車両密度は相対的に低いと評価されやすくなる。

１−６．走行レーンの決定方法の詳細
走行レーン決定部１３３は、隣レーン車両密度計算部１３１で計算された隣レーンの車両密度と、閾値密度計算部１３２で計算された閾値密度とを比較する。隣レーンの車両密度が閾値密度より高い場合、自車両走行レーンを隣レーンへ変更するメリットは小さい。しかし、隣レーンの車両密度が閾値密度より低ければ、自車両走行レーンを隣レーンへ変更することで、少なくとも隣り合う２つのレーン間では交通流を分散させることができる。ゆえに、走行レーン決定部１３３は、隣レーンの車両密度が閾値密度よりも低い場合、自車両走行レーンを隣レーンへ変更することを選択し、隣レーンの車両密度が閾値密度以上である場合、現在の自車両走行レーンを維持することを選択する。

ここで、図５は、レーン選択部１３０によるレーン選択の流れを示すフローチャートである。レーン選択部１３０は、レーン変更が行われるまでの間、このフローチャートに示す処理を所定の周期で繰り返し実施している。まず、ステップＳ１では、レーン選択部１３０は、周辺物体情報と走路情報とをそれぞれ周辺物体認識部１２０と走路認識部１１０とから取得する。ステップＳ２では、レーン選択部１３０は、ステップＳ１で取得した周辺物体情報と走路情報とに基づいて、隣レーンの車両密度と閾値密度とをそれぞれ計算する。そして、ステップＳ３では、レーン選択部１３０は、ステップＳ２で計算した隣レーンの車両密度と閾値密度とを比較し、隣レーンの車両密度が閾値密度より低いかどうか判定する。隣レーンの車両密度が閾値密度より低い場合、レーン選択部１３０は、ステップＳ４において自車両走行レーンの隣レーンへの変更を選択する。隣レーンの車両密度が閾値密度以上である場合、レーン選択部１３０は、ステップＳ５において現在の自車両走行レーンの維持を選択する。

１−７．レーン変更の具体例
上述のごとくレーン選択が行われることで、自車両１の走行は例えば図６に示すように制御される。図６（ａ）に示す例では、隣レーンＬ１の車両密度は閾値密度よりも低い。ゆえに、制御部１４０（図２参照）は、隣レーンＬ１へのレーン変更を自動で行うように自車両１の走行を制御するか、或いは、隣レーンＬ１へのレーン変更を運転者に対して提案する。図６（ｂ）に示す例では、隣レーンＬ１の車両密度は閾値密度よりも高い。ゆえに、制御部１４０は、自レーンＬ２を維持するように自車両１の走行を制御する。

このように自車両１の走行が制御されることで、少なくとも自車両が走行している自レーンＬ２と隣レーンＬ１との間では、自車両１の移動の分だけ交通流の偏りが解消される。また、隣レーンへレーン変更するかしないか決定するための閾値密度を、隣のレーンの流れ具合を表す相対速度に応じて決めているので、乗員の感覚に合ったレーン変更を実現することができる。

実施の形態２
本実施の形態に係る自動運転システムは、実施の形態１に係る自動運転システムと同じく、図２に示す構成を有し、図１に示す自動運転車両に搭載される。本実施の形態に係る自動運転システムと実施の形態１に係る自動運転システムとの相違は、閾値密度計算部１３２による閾値密度の計算方法にある。

本実施の形態では、閾値密度計算部１３２は、周辺物体の認識情報に含まれる先行車両との間の前方車間距離を取得する。図３に示す例では、自レーンＬ２を走行する先行車両２０１と自車両１との間の前方車間距離が取得される。

閾値密度計算部１３２は、図７に示す関係が規定されたマップを用いて、前方車間距離から閾値密度を算出する。このマップによれば、前方車間距離が大きいほど、閾値密度は小さい値に設定される。また、前方車間距離が小さくなるにつれて閾値密度は大きい値に設定されるが、ある一定以下の前方車間距離では閾値密度は略同じ大きさに設定される。前方車間距離は、自レーンの混み具合を表している。また、閾値密度は、隣レーンの車両密度が高いか低いかを評価するための評価基準である。ゆえに、このマップに示す閾値密度の設定によれば、自レーンが空いている場合には、隣レーンの車両密度は相対的に高いと評価されやすくなる。逆に、自レーンが混んでいる場合には、隣レーンの車両密度は相対的に低いと評価されやすくなる。

本実施の形態に係る自動運転システムによれば、隣レーンの車両密度に加えて、自レーンの混み具合も考慮して、隣レーンへレーン変更するかしないかが決定される。このため、自車両のレーン変更が交通流を分散させる効果を高めることができるとともに、乗員の感覚に合ったレーン変更を実現することができる。

なお、本実施の形態では前方車間距離に応じて閾値密度を決定しているが、自車両と後続車両との間の後方車間距離に応じて閾値密度を決定してもよい。或いは、前方車間距離と後方車間距離との平均値或いは合計値に応じて閾値密度を決定してもよい。また、本実施の形態に係る閾値密度の計算方法は、実施の形態１に係る閾値密度の計算方法と組み合わせてもよい。すなわち、隣レーンを走行する他車両の自車両に対する相対速度と、前方車間距離とに応じて閾値密度を決定してもよい。

実施の形態３
本実施の形態に係る自動運転システムは、実施の形態１に係る自動運転システムと同じく、図２に示す構成を有し、図１に示す自動運転車両に搭載される。本実施の形態に係る自動運転システムと実施の形態１に係る自動運転システムとの相違は、閾値密度計算部１３２による閾値密度の計算方法にある。

本実施の形態では、閾値密度計算部１３２は、自レーンの車両密度を閾値密度として計算する。図３に示すように、自車両走行レーンＬ２において認識可能な車両は最近傍の先行車両２０１と後続車両２０２のみであり、それ以外の車両は自律認識センサ１０−１３，２０−２２，３０（図１参照）の死角に入るために認識することが難しい。そこで、本実施の形態では、統計的な方法で自レーンの車両密度を求めるのではなく、車両密度と相関のある情報から自レーンの車両密度を推定することが行われる。

車両密度と相関のある情報とは、車両が走行している道路の標準的な走行速度と、車両の実際の走行速度との関係である。具体的には、車両が標準的な走行速度で走行している状況と、車両が標準的な走行速度よりも低い速度で走行している状況とを比べた場合、前者の状況における車両密度よりも後者の状況における車両密度のほうが高くなりがちである。また、標準的な走行速度が高い道路と、標準的な走行速度が低い道路とでは、前者の道路における車両密度よりも後者の道路における車両密度のほうが高くなりがちである。ゆえに、自レーンを走行している車両の走行速度と、自レーンの標準的な走行速度とが分かれば、それらに基づいて自レーンの車両密度を推定することができる。

閾値密度計算部１３２は、周辺物体の認識情報に含まれる先行車両２０１の走行速度を取得するとともに、地図データベース５（図２参照）より自レーンＬ２の制限速度を標準的な走行速度として取得する。先行車両２０１の走行速度は、自レーンを走行している車両の走行速度の代表値として用いられる。閾値密度計算部１３２は、先行車両２０１の走行速度と標準的な走行速度とをそれぞれ引数として、図８に示すテーブルを検索する。このテーブルによれば、標準的な走行速度から、標準的な車両密度の代表値が得られる。また、このテーブルによれば、標準的な走行速度と先行車両の走行速度とから、標準的な車両密度の代表値に掛けられる係数が得られる。そして、標準的な車両密度の代表値に係数を乗じて得られる値が、自レーンの車両密度として算出される。なお、標準的な車両密度の代表値には、例えば、走行速度と車両密度との関係について実地調査することで得られた固定値を用いてもよい。或いは、隣レーンＬ１の車両密度の時系列平均値を、自レーンＬ２の標準的な車両密度の代表値として用いてもよい。

図９は、図８に示すテーブルで規定されるパラメータ間の関係性を表したグラフである。このグラフに示すように、自レーンの標準的な走行速度と自レーンの先行車両の走行速度との差が大きいほど、閾値密度計算部１３２により計算される自レーンの車両密度は大きくなる。また、自レーンの標準的な走行速度が小さいほど、閾値密度計算部１３２により計算される自レーンの車両密度は大きくなる。なお、本実施の形態では図４に示すテーブルを用いて自レーンの車両密度を計算するとしたが、図９に示すグラフに表されるパラメータ間の関係性を関数で規定し、その関数を用いて自レーンの車両密度、すなわち、閾値密度を計算するようにしてもよい。

本実施の形態に係る閾値密度の計算方法は、実施の形態１に係る閾値密度の計算方法と組み合わせてもよい。すなわち、隣レーンを走行する他車両の自車両に対する相対速度と、自レーンの車両密度とに応じて閾値密度を決定してもよい。

実施の形態４
本実施の形態に係る自動運転システムは、実施の形態１に係る自動運転システムと同じく、図２に示す構成を有し、図１に示す自動運転車両に搭載される。本実施の形態に係る自動運転システムと実施の形態１に係る自動運転システムとの相違は、隣レーン車両密度計算部１３１による隣レーンの車両密度の計算方法にある。

本実施の形態では、周辺物体認識部１２０は、隣レーンを走行する連続した３台以上の車両が自車両の横を通り過ぎていくときの各時間間隔と、隣レーンＬ１を走行する他車両の自車両に対する相対速度とを、周辺物体の認識情報として取得する。図３に示す例では、自車両１の走行速度が隣レーンＬ１を走行する他車両の走行速度よりも遅い場合、車両２１１，２１２，２１３，２１４が順に自車両１を追い越していくときの各時間間隔と、各車両２１１，２１２，２１３，２１４の自車両１に対する相対速度とが取得される。逆に、自車両１の走行速度が隣レーンＬ１を走行する他車両の走行速度よりも速い場合、自車両１が順に車両２１４，２１３，２１２，２１１を追い越していくときの各時間間隔と、各車両２１４，２１３，２１２，２１１の自車両１に対する相対速度とが取得される。

隣レーン車両密度計算部１３１は、上記の認識情報に基づいて隣レーンＬ１の車両密度を計算する。具体的には、隣レーンＬ１を走行するＮ（＞３）台の車両が自車両１の横を通り過ぎた場合、Ｎ−１（＞２）個の時間間隔が取得される。隣レーン車両密度計算部１３１は、Ｎ−１個の時間間隔の代表値を計算し、それに相対速度の代表値を掛けることで、車間距離の代表値を計算する。時間間隔の代表値の計算方法としては、例えば、各時間間隔の統計的な平均値を取ること、中央値を取ること等が挙げられる。相対速度の代表値は、例えば、Ｎ台の車両の自車両１に対する各相対速度の平均値でもよい。隣レーン車両密度計算部１３１は、計算した車間距離の代表値の逆数を取ることで、隣レーンＬ１の単位距離当たりに存在する車両の台数、すなわち、隣レーンＬ１の車両密度を計算する。

上記の計算方法によれば、自車両の横を通り過ぎる車両さえ認識することができれば、隣レーンの車両密度を計算することができる。ゆえに、本実施の形態に係る自動運転システムによれば、自律認識センサの死角が制御に与える影響を抑えることができる。なお、本実施の形態に係る隣レーンの車両密度の計算方法は、実施の形態１に係る隣レーンの車両密度の計算方法と併用してもよい。

実施の形態５
本実施の形態に係る自動運転システムは、実施の形態１に係る自動運転システムと同じく、図２に示す構成を有し、図１に示す自動運転車両に搭載される。本実施の形態に係る自動運転システムと実施の形態１に係る自動運転システムとの相違は、周辺物体認識部１２０による周辺物体の認識方法にある。

本実施の形態では、周辺物体認識部１２０は、路車間通信装置４０により受信した道路交通情報を取得する。路車間通信装置４０が通信する道路交通情報通信システム等のインフラ設備では、道路を走行している車両の位置情報を集めて道路交通情報として発信している。ゆえに、周辺物体認識部１２０が取得する道路交通情報には、少なくとも、自車両が走行している道路上での他車両の大まかな位置情報が含まれている。つまり、本実施の形態では、周辺物体の認識は予めインフラ設備の側で行われており、周辺物体認識部１２０はその認識情報を受信してレーン選択部１３０へ出力する。

具体的には、周辺物体認識部１２０は、認識情報である他車両の位置情報を、自レーンを走行している他車両の位置情報と、隣レーンを走行している他車両の位置情報とに分別する。周辺物体認識部１２０は、隣レーンを走行している他車両の位置情報を隣レーン車両密度計算部１３１へ出力し、自レーンを走行している他車両の位置情報を閾値密度計算部１３２へ出力する。

隣レーン車両密度計算部１３１は、隣レーンを走行している他車両の位置情報に基づいて隣レーンの車両密度を計算する。閾値密度計算部１３２は、自レーンを走行している他車両の位置情報に基づいて自レーンの車両密度を閾値密度として計算する。３台以上の車両の位置情報から車両密度を計算する方法は、実施の形態１で述べた通りである。

本実施の形態に係る自動運転システムによれば、自律認識センサを用いずとも、隣レーンの車両密度に関する情報や、自レーンの車両密度に関する情報を取得することができる。ゆえに、本実施の形態に係る自動運転システムによれば、自律認識センサが有効に機能しない状況下であっても、レーンごとの交通流の偏りを解消するように自車両の走行を制御することができる。なお、本実施の形態に係る周辺物体の認識方法は、自律認識センサを用いた周辺物体の認識方法と併用してもよい。

実施の形態６
本実施の形態に係る自動運転システムは、実施の形態１に係る自動運転システムと同じく、図２に示す構成を有し、図１に示す自動運転車両に搭載される。本実施の形態に係る自動運転システムと実施の形態１に係る自動運転システムとの相違は、周辺物体認識部１２０による周辺物体の認識方法と、隣レーン車両密度計算部１３１による隣レーンの車両密度の計算方法と、閾値密度計算部１３２による閾値密度の計算方法とにある。

本実施の形態では、各車両の自律認識センサにより得られた認識情報や、路上設置の認識装置により得られた認識情報は、インターネット上のサーバーに集められる。そして、サーバーは収集した情報を処理し、道路ごとレーンごとに車両密度を計算する。このような前提のもと、移動通信装置４１は、自車両が走行している道路に関する情報をサーバーに送信し、サーバーからは自車両が走行している道路のレーンごとの車両密度を受信する。周辺物体認識部１２０は、移動通信装置４１が受信したレーンごとの車両密度を、隣レーンの車両密度と自レーンの車両密度とに分別する。周辺物体認識部１２０は、隣レーンの車両密度を隣レーン車両密度計算部１３１へ出力し、自レーンの車両密度を閾値密度計算部１３２へ出力する。

隣レーン車両密度計算部１３１は、周辺物体認識部１２０から入力された隣レーンの車両密度をそのまま走行レーン決定部１３３へ出力する。閾値密度計算部１３２は、周辺物体認識部１２０から入力された自レーンの車両密度を閾値密度としてそのまま走行レーン決定部１３３へ出力する。つまり、本実施の形態では、レーンごとの車両密度の計算は予めサーバーで行なわれているので、周辺物体認識部１２０、隣レーン車両密度計算部１３１、及び閾値密度計算部１３２は、移動通信装置４１が受信したサーバーの計算結果をそのまま下流へ伝達するだけでよい。

本実施の形態に係る自動運転システムによれば、自律認識センサを用いずとも、隣レーンの車両密度と自レーンの車両密度を取得することができる。ゆえに、本実施の形態に係る自動運転システムによれば、自律認識センサが有効に機能しない状況下であっても、レーンごとの交通流の偏りを解消するように自車両の走行を制御することができる。なお、本実施の形態に係る周辺物体の認識方法は、自律認識センサを用いた周辺物体の認識方法と併用してもよい。

実施の形態７
本実施の形態に係る自動運転システムは、実施の形態１に係る自動運転システムと同じく、図２に示す構成を有し、図１に示す自動運転車両に搭載される。本実施の形態に係る自動運転システムと実施の形態１に係る自動運転システムとの相違は、レーン選択部１３０による走行レーンの選択方法にある。

実施の形態１ではレーン数が２つの道路が想定されているが、本実施の形態ではレーン数が２以上の道路が想定されている。この想定によれば、レーン変更が可能なレーンが自レーンの両隣に存在するために、右隣レーンへのレーン変更と左隣レーンへのレーン変更の何れか一方を選択しなければならない場面が生じる。

図１０は、本実施の形態に係るレーン選択の流れを示すフローチャートである。レーン選択部１３０は、レーン変更が行われるまでの間、このフローチャートに示す処理を所定の周期で繰り返し実施している。まず、ステップＳ１１では、レーン選択部１３０は、周辺物体情報と走路情報とをそれぞれ周辺物体認識部１２０と走路認識部１１０とから取得する。ステップＳ１２では、レーン選択部１３０は、ステップＳ１１で取得した周辺物体情報と走路情報とに基づいて、隣レーンの車両密度と閾値密度とをそれぞれ計算する。自レーンが左端レーン或いは右端レーンである場合、隣レーンは１つであるが、自レーンが左端レーンでも右端レーンでもない場合、左右２つのレーンが隣レーンとなる。自レーンの両隣にレーンがある場合、ステップＳ１２では、レーン選択部１３０は、両隣レーンの車両密度をそれぞれ計算する。

ステップＳ１３では、レーン選択部１３０は、ステップＳ１２で計算した隣レーンの車両密度と閾値密度とを比較し、隣レーンの車両密度が閾値密度より低いかどうか判定する。ステップＳ１２で両隣レーンの車両密度を計算したのであれば、レーン選択部１３０は、左隣レーンの車両密度と右隣レーンの車両密度のそれぞれを閾値密度と比較する。左隣レーンと右隣レーンのどちらの車両密度も閾値密度以上である場合、レーン選択部１３０は、ステップＳ１７において現在の自車両走行レーンの維持を選択する。

左隣レーン又は右隣レーンのどちらかの車両密度が閾値密度より低い場合、レーン選択部１３０は、続いてステップＳ１４の判定を行う。ステップＳ１４では、レーン選択部１３０は、両隣レーンの車両密度が閾値密度より低いかどうか判定する。判定結果が否定である場合、レーン選択部１３０は、ステップＳ１６において、車両密度が閾値密度よりも低いレーンへの自車両走行レーンの変更を選択する。判定結果が肯定である場合、レーン選択部１３０は、ステップＳ１５において、両隣のレーンのうち閾値密度がより低い方のレーンへの自車両走行レーンの変更を選択する。

上述のごとくレーン選択が行われることで、自車両１の走行は例えば図１１に示すように制御される。図１１（ａ）（ｂ）に示す例では、左隣レーンＬ１の車両密度と右隣レーンＬ３の車両密度はともに閾値密度よりも低い。ただし、図１１（ａ）に示す例では、左隣レーンＬ１の車両密度は右隣レーンＬ３の車両密度よりも低い。ゆえに、制御部１４０（図２参照）は、左隣レーンＬ１へのレーン変更を自動で行うように自車両１の走行を制御するか、或いは、左隣レーンＬ１へのレーン変更を運転者に対して提案する。一方、図１１（ｂ）に示す例では、右隣レーンＬ３の車両密度は左隣レーンＬ１の車両密度よりも低い。ゆえに、制御部１４０は、右隣レーンＬ３へのレーン変更を自動で行うように自車両１の走行を制御するか、或いは、右隣レーンＬ３へのレーン変更を運転者に対して提案する。このように自車両１の走行が制御されることで、少なくとも自車両が走行している自レーンＬ２と左右の隣レーンＬ１，Ｌ３との間では、自車両１の移動の分だけ交通流の偏りが解消される。

なお、自レーンの両隣のレーンの車両密度が共に閾値密度よりも低い場合、ステップＳ１５の選択に代えて、次のような選択を行ってもよい。

ステップＳ１５の選択に代わる第１の選択は、両隣のレーンのうち法規情報或いは走路情報より定まる制約を満たすレーンを自車両走行レーンとして選択することである。例えば、キープレフトが法規で定められているのであれば、左隣レーンへのレーン変更が優先的に選択される。また、追越レーンが存在するのであれば、追越レーンと反対の側へのレーン変更が優先的に選択される。

ステップＳ１５の選択に代わる第２の選択は、両隣のレーンのうち自車両の走行状態を目標とする走行状態により近づけることができるレーンを自車両走行レーンとして選択することである。例えば、オートクルーズ機能の設定車速よりも自車両の現在車速のほうが所定速度以上低い場合、キープレフトが法規で定められているのであれば、反対の右隣レーンへのレーン変更が優先的に選択される。或いは、追越レーンが存在するのであれば、追越レーンの側へのレーン変更が優先的に選択される。

その他実施の形態
自レーンの車両密度に基づいて閾値密度を計算する場合において、自レーンの車両密度は次のように計算されてもよい。まず、自車両があるレーンを走行している場合に、例えば実施の形態１に記載の方法にて隣レーンの車両密度が計算される。隣レーンの車両密度はメモリに記憶され、所定の周期で更新されていく。そして、隣レーンへの変更が行わるとき、その時点においてメモリに記憶されていた隣レーンの車両密度が読み出され、自レーンの車両密度としてメモリの別領域に記憶される。記憶された自レーンの車両密度は、再びレーン変更が行われるまで保持される。

１車両（自車両）
２自動運転システム
３内部センサ
４ＧＰＳ受信機
５地図データベース
６ナビゲーションシステム
７ＨＭＩ
８アクチュエータ
１０，１１，１２，１３ライダー（自律認識センサ）
２０，２１，２２レーダー（自律認識センサ）
３０カメラ（自律認識センサ）
４０路車間通信装置
４１移動通信装置
１００制御装置
１１０走路認識部
１２０周辺物体認識部
１３０レーン選択部
１３１隣レーン車両密度計算部
１３２閾値密度計算部
１３３走行レーン決定部
１４０制御部
１４１軌道計算部
２０１，２０２，２１１，２１２，２１３，２１４車両
Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３レーン

Claims

車両に搭載される自動運転システムであって、
自車両が複数レーンを有する道路を走行する場合、前記自車両が走行しているレーンの隣のレーンの車両密度に関する情報を取得するように構成された情報取得部と、
前記情報取得部により取得された情報から計算される前記隣のレーンの車両密度が、前記自車両と周囲の車両との関係に応じて決定される閾値密度よりも低い場合、前記隣のレーンを自車両走行レーンとして選択するように構成されたレーン選択部と、
前記レーン選択部が前記隣のレーンを前記自車両走行レーンとして選択した場合、前記隣のレーンへのレーン変更を自動で行うか、或いは、前記隣のレーンへのレーン変更を運転者に対して提案するように構成された制御部と、
を備えることを特徴とする自動運転システム。
前記レーン選択部は、前記閾値密度を、少なくとも、前記隣のレーンを走行する車両の前記自車両に対する相対速度に応じて決定するように構成されたことを特徴とする請求項１に記載の自動運転システム。
前記レーン選択部は、前記閾値密度を、少なくとも、前記自車両が走行しているレーンにおいて前記自車両の前方を走行する車両との間の前方車間距離、或いは前記自車両の後方を走行する車両との間の後方車間距離に応じて決定するように構成されたことを特徴とする請求項１又は２に記載の自動運転システム。
前記レーン選択部は、前記閾値密度を、少なくとも、前記自車両が走行しているレーンの車両密度に応じて決定するように構成されたことを特徴とする請求項１又は２に記載の自動運転システム。
前記レーン選択部は、前記自車両が走行しているレーンの両隣のレーンの車両密度が共に前記閾値密度よりも低い場合、前記両隣のレーンのうち車両密度がより低い方のレーンを前記自車両走行レーンとして選択するように構成されたことを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の自動運転システム。
前記レーン選択部は、前記自車両が走行しているレーンの両隣のレーンの車両密度が共に前記閾値密度よりも低い場合、前記両隣のレーンのうち法規情報或いは走路情報より定まる制約を満たすレーンを前記自車両走行レーンとして選択するように構成されたことを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の自動運転システム。
前記レーン選択部は、前記自車両が走行しているレーンの両隣のレーンの車両密度が共に前記閾値密度よりも低い場合、前記両隣のレーンのうち前記自車両の走行状態を目標とする走行状態により近づけることができるレーンを前記自車両走行レーンとして選択するように構成されたことを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の自動運転システム。
前記情報取得部は、前記隣のレーンの車両密度に関する情報として、少なくとも、前記隣のレーンを走行する連続した３台以上の車両の前記隣のレーン上での位置情報を取得するように構成されたことを特徴とする請求項１乃至７の何れか１項に記載の自動運転システム。
前記情報取得部は、前記隣のレーンの車両密度に関する情報として、少なくとも、前記隣のレーンを走行する連続した３台以上の車両が前記自車両の横を通り過ぎていくときの各時間間隔と、前記隣のレーンを走行する車両の前記自車両に対する相対速度とを取得するよう構成されたことを特徴とする請求項１乃至７の何れか１項に記載の自動運転システム。
前記情報取得部は、前記隣のレーンの車両密度に関する情報として、少なくとも、路車間通信によって提供される道路交通情報を取得するよう構成されたことを特徴とする請求項１乃至７の何れか１項に記載の自動運転システム。
前記情報取得部は、インターネット上のサーバーから前記隣のレーンの車両密度に関する情報を取得するよう構成されたことを特徴とする請求項１乃至７の何れか１項に記載の自動運転システム。