JP6592051B2 - 車両制御装置 - Google Patents

Description

本発明は、たとえば路面状態を特定して自動車等の走行を制御する車両制御装置に関する。

車両の自動運転を実現するためには、車両自体の走行状態に加えて、車両の外部環境（走行環境）を把握したうえで、走行状態及び外部環境に応じた自動運転の制御を行うことで車両の内外における安全を確保する必要がある。外部環境のひとつとして、走行路の摩擦係数がある。積雪路のような摩擦係数の低い路面（いわゆる低μ路）では、スキッドやスリップが生じるおそれがあることから、特に自動運転ではそれに合わせた走行の制御を行う必要がある。そのため、路面状態、たとえば撮影した画像の白領域およびレーダ反射波から積雪を判定する技術が提案されていた（例えば特許文献１等参照）。

特開２００５−１６４４９２号公報

しかしながら、従来技術では、除雪や融雪により道路上の雪は排除されているにもかかわらず、周辺の雪により雪であると判定することもあり得る。この場合には、積雪がないにもかかわらず積雪に応じた走行制御を行ってしまうことになる。

本発明は上記従来例に鑑みて成されたもので、より正確な路面状態を特定することが可能な車両制御装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために本発明は以下の構成を有する。

すなわち、本発明の一側面によれば、本発明は、自車両に設けられた撮像手段と、
道路の路面状態を検出する路面状態検出手段とを有し、
前記路面状態検出手段は、前記撮像手段で撮影した画像から周辺車両と前記周辺車両の走路周辺の色を検出し、前記色に基づいて走路状態を推定し、
前記路面状態検出手段は、前記周辺車両が複数存在する場合には、前記自車両との同一の車線を走行する車両もしくは、前記自車両と横方向に重複する範囲が最も広い車両を特定し、該当する車両の走路の色に基づいて前記走路状態を推定することを特徴とする車両制御装置である。

本発明によれば、より正確な路面状態を特定することが可能な車両制御装置を提供することができる。

車両システムの構成を示した説明図である。 自動運転を制御するための構成を示すブロック図である。 自動運転の制御の一例を示すフローチャートである。 路面状態を特定するための処理の一例を示すフローチャートである。 路面状態を特定する際に用いる画像領域の一例を示す図である。 先行車両を特定する処理の一例を示す概略図である。

［第一実施形態］
●車両用制御装置の構成
図１は、本発明の一実施形態に係る車両用制御装置のブロック図であり、車両１を制御する。図１において、車両１はその概略が平面図と側面図とで示されている。車両１は一例としてセダンタイプの四輪の乗用車である。

図１の制御装置は、制御ユニット２を含む。制御ユニット２は車内ネットワークにより通信可能に接続された複数のＥＣＵ２０〜２９を含む。各ＥＣＵは、ＣＰＵに代表されるプロセッサ、半導体メモリ等の記憶デバイス、外部デバイスとのインタフェース等を含む。記憶デバイスにはプロセッサが実行するプログラムやプロセッサが処理に使用するデータ等が格納される。各ＥＣＵはプロセッサ、記憶デバイスおよびインタフェース等を複数備えていてもよい。すなわちＥＣＵを情報処理装置と呼ぶこともできる。

以下、各ＥＣＵ２０〜２９が担当する機能等について説明する。なお、ＥＣＵの数や、担当する機能については適宜設計可能であり、本実施形態よりも細分化したり、あるいは、統合することが可能である。

ＥＣＵ２０は、車両１の自動運転に関わる制御を実行する。自動運転においては、車両１の操舵と、加減速の少なくともいずれか一方を自動制御する。

ＥＣＵ２１は、電動パワーステアリング装置３を制御する。電動パワーステアリング装置３は、ステアリングホイール３１に対する運転者の運転操作（操舵操作）に応じて前輪を操舵する機構を含む。また、電動パワーステアリング装置３は操舵操作をアシストしたり、あるいは、前輪を自動操舵するための駆動力を発揮するモータや、操舵角を検知するセンサ等を含む。車両１の運転状態が自動運転の場合、ＥＣＵ２１は、ＥＣＵ２０からの指示に対応して電動パワーステアリング装置３を自動制御し、車両１の進行方向を制御する。

ＥＣＵ２２および２３は、車両の周囲状況を検知する検知ユニット４１〜４３の制御および検知結果の情報処理を行う。検知ユニット４１は、車両１の前方を撮影するカメラであり（以下、カメラ４１と表記する場合がある。）、本実施形態の場合、車両１のルーフ前部に２つ設けられている。カメラ４１が撮影した画像の解析により、物標の輪郭抽出や、道路上の車線の区画線（白線等）を抽出可能である。

検知ユニット４２は、ライダ（レーザレーダ）であり（以下、ライダ４２と表記する場合がある）、車両１の周囲の物標を検知したり、物標との距離を測距する。本実施形態の場合、ライダ４２は５つ設けられており、車両１の前部の各隅部に１つずつ、後部中央に１つ、後部各側方に１つずつ設けられている。検知ユニット４３は、ミリ波レーダであり（以下、レーダ４３と表記する場合がある）、車両１の周囲の物標を検知したり、物標との距離を測距する。本実施形態の場合、レーダ４３は５つ設けられており、車両１の前部中央に１つ、前部各隅部に１つずつ、後部各隅部に１つずつ設けられている。

ＥＣＵ２２は、カメラ４１の一方と、各ライダ４２の制御および検知結果の情報処理を行う。ＥＣＵ２３は、カメラ４１の他方と、各レーダ４３の制御および検知結果の情報処理を行う。車両の周囲状況を検知する装置を二組備えたことで、検知結果の信頼性を向上でき、また、カメラ、ライダ、レーダといった種類の異なる検知ユニットを備えたことで、車両の周辺環境の解析を多面的に行うことができる。カメラ４１、ライダ４２、レーダ４３など車両周辺の外部環境を監視するための装置を周辺監視装置とも呼ぶ。

ＥＣＵ２４は、ジャイロセンサ５、加速度センサ５ａ、ＧＰＳセンサ２４ｂ、通信装置２４ｃの制御および検知結果あるいは通信結果の情報処理を行う。ジャイロセンサ５は車両１の回転運動、たとえば車両１の前後軸周りの角速度、或いはそれに加えて上下軸および左右軸周りの角速度を検知する。ジャイロセンサ５の検知結果からＥＣＵ２４は車両１のヨーレート（ヨー角速度）を取得することもできる。ジャイロセンサ５の検知結果や、車輪速等により車両１の進路を判定することができる。加速度センサ５ａは、たとえば車両の前後左右上下方向への加速度を検出する３軸加速度センサである。加速度センサ５ａは、車両の走行時の振動（走行振動）を検出する振動センサとしても機能する。ＧＰＳセンサ２４ｂは、車両１の現在位置を検知する。通信装置２４ｃは、地図情報や交通情報を提供するサーバと無線通信を行い、これらの情報を取得する。ＥＣＵ２４は、記憶部２４ａに構築された地図情報のデータベースにアクセス可能であり、ＥＣＵ２４は現在地から目的地へのルート探索等を行う。

ＥＣＵ２５は、車車間通信用の通信装置２５ａを備える。通信装置２５ａは、周辺の他車両と無線通信を行い、車両間での情報交換を行う。通信装置２５ａはさらに、道路に沿って配置された通信設備との間で路車間通信を行うこともできる。路車間通信によりたとえば、サーバ等により提供される情報を受信でき、サーバ等に対して情報を提供できる。上述した外部情報を取得するために、通信装置２５ａを用いることもできる。

ＥＣＵ２６は、パワープラント６を制御する。パワープラント６は車両１の駆動輪を回転させる駆動力を出力する機構であり、例えば、エンジンと変速機とを含む。ＥＣＵ２６は、例えば、アクセルペダル７Ａに設けた操作検知センサ７ａにより検知した運転者の運転操作（アクセル操作あるいは加速操作）に対応してエンジンの出力を制御したり、車輪速センサ７ｃが検知した車速等の情報に基づいて変速機の変速段を切り替える。車両１の運転状態が自動運転の場合、ＥＣＵ２６は、ＥＣＵ２０からの指示に対応してパワープラント６を自動制御し、車両１の加減速を制御する。ＥＣＵ２７は、方向指示器（ウィンカ）８を含む灯火器を制御する。

ＥＣＵ２８は、入出力装置９の制御を行う。入出力装置９は運転者に対する情報の出力と、運転者からの情報の入力の受け付けを行う。音声出力装置９１は運転者に対して音声により情報を報知する。表示装置９２は運転者に対して画像の表示により情報を報知する。表示装置９２は例えば運転席表面に配置され、入力デバイス９３とともにインストルメントパネル等を構成する。なお、ここでは、音声と表示を例示したが振動や光により情報を報知してもよい。また、音声、表示、振動または光のうちの複数を組み合わせて情報を報知してもよい。更に、報知すべき情報のレベル（例えば緊急度）に応じて、組み合わせを異ならせたり、報知態様を異ならせてもよい。

ＥＣＵ２９は、ブレーキ装置１０やパーキングブレーキ（不図示）を制御する。ブレーキ装置１０は例えばディスクブレーキ装置であり、車両１の各車輪に設けられ、車輪の回転に抵抗を加えることで車両１を減速あるいは停止させる。ＥＣＵ２９は、例えば、ブレーキペダル７Ｂに設けた操作検知センサ７ｂにより検知した運転者の運転操作（ブレーキ操作）に対応してブレーキ装置１０の作動を制御する。車両１の運転状態が自動運転の場合、ＥＣＵ２９は、ＥＣＵ２０からの指示に対応してブレーキ装置１０を自動制御し、車両１の減速および停止を制御する。ブレーキ装置１０やパーキングブレーキは車両１の停止状態を維持するために作動することもできる。また、パワープラント６の変速機がパーキングロック機構を備える場合、これを車両１の停止状態を維持するために作動することもできる。ＥＣＵ２９はさらに、たとえばタイヤの空気バルブに組み込まれた空気圧センサ１１から空気圧を示す信号を受信し、その値を監視する。空気圧センサ１１はすべてのタイヤに組み込まれており、空気圧を示す信号を送信する。

●運転支援システムの構成
図２に車両１の自動運転等を制御する運転支援システムを機能ブロックで構成した例を示す。各機能ブロックは図１に示したＥＣＵやセンサ類、駆動デバイスなどと、ＥＣＵで実行されるプログラム等により実現される。制御ユニット２は例えばコンピューターとそれが実行するプログラム及びメモリを中心として構成されてもよい。以下、制御ユニット２を中心とした自動運転のための制御構成を簡単に説明する。

図２において、制御ユニット２には、走行駆動力出力装置７２、ブレーキ装置７６、ステアリング装置７４が、駆動用装置の制御系として接続されている。また、ユーザーインターフェイスデバイスとして、音声出力装置９１や表示装置９２を含む出力デバイスおよび入力デバイス９３が接続されている。さらに、加速度センサ５ａや空気圧センサ１１等を含む各種センサ、ＧＰＳ受信機２４ｂ、レーダ４３、カメラ４1、ライダ４２、通信ユニット２４ｃ、２５ａが接続され、それぞれのデバイスからの信号を制御ユニット２に入力する。

制御ユニット２には、状態に応じてブレーキやステアリング、駆動力等を制御して自動運転を実現するための自動運転制御部１１２が含まれる。自動運転制御部１１２には、自車位置認識部１０２、自車状態認識部１０１、外部環境認識部１０３が接続され、それぞれが認識した情報が入力される。自動運転制御部１１２は、車両制御部とも呼ぶ。

制御ユニット２においては、自車状態認識部１０１は、たとえばジャイロセンサ５から入力されるヨーレート、方向あるいは加速度センサ５ａから入力される加速度などの信号に基づいて、車両１自身の状態を特定する。自車位置認識部１０２は、たとえばＧＰＳ信号から特定される自車位置と地図情報１３２とを照合して、地図上における自車位置を特定する。たとえば地図上の位置毎に関連づけて登録されている交通影響情報を特定することができる。

外部環境認識部１０３は、カメラ４１やレーダ４３、ライダ４２で検知した車両の外部環境に関する画像等の情報を処理して外部環境を認識することができる。外部環境には、たとえばリスクと呼ばれる障害物や、安全に走行可能な走行可能領域が含まれる。また障害物は単に障害物として認識されるのみならず、その種類についても認識される。また自車の状態から外部環境を特定することもある。例えば、本実施形態では、車両の信号（特にホイールの信号）に基づいて、低μ路である可能性を判定している。この場合には、たとえば加速度センサ５ａや空気圧センサ１１等からの信号が、外部環境認識部１０３にも入力される。

自動運転制御部１１２は、行動計画決定部１１２１と走行制御部１１２２とを含む。行動計画決定部１１２１は、たとえば決定された走行経路に沿って走行すべく、自車位置認識部１０２および外部環境認識部１０３から入力される情報等を用いて、走行や操舵、制動などの行動を決定する。走行制御部１１２２は、決定された行動計画にしたがってブレーキ装置７６やステアリング装置７４、エンジンやモータ等の走行駆動力出力装置７２を制御する。自動運転制御部１１２は、例えば図３乃至図５に示すような制御を行う。

記憶部２４ａはメモリあるいはストレージであり、運転制御のために用いられる地図情報１３２等を格納している。また指定された目的地までの走行経路等も記憶できる。

以上のように、自動運転システムの中心となる制御ユニット２は、車両１の各デバイスを、センサや通信により取得した外部環境情報などに基づいて制御することで、自動運転を実現する。また、不図示のナビゲーションシステムにより、現在地を示し、また目的地への道案内をすることもできる。

●自動運転レベル
本実施形態における自動運転制御の説明の前に、自動運転のレベルについて簡単に説明する。本実施形態では、自動運転は、自動化率に応じて４段階にレベル分けされている。レベル１は、駆動、制動、操舵のうちいずれかを自動運転システムが行う段階である。レベル２は、駆動、制動、操舵のうちの複数を自動運転システムが行う段階である。たとえば、高速道路における先行車への追従や車線の維持などがレベル２に含まれる。レベル３は、限られた環境、例えば高速道路において、駆動、制動、操舵の全てを自動運転システムが行う段階である。ただしシステムが対応できない状況が生じると、運転者への運転の引き渡し（テイクオーバー）が行われるため、運転者は、自動運転であってもテイクオーバーに備えなければならない。レベル４は、運転者が運転に一切関与せず、自動運転システムにより完全な自動運転が実現される段階である。運転者はタクシーの乗客のように、運転に関与することなく乗車できる。自動化する操作などに応じてさらにレベルが細分化されていてもよい。たとえば、レベル２のサブレベルとして、レベル２Ｂ１やレベル２Ｅなどがある。いずれのレベルでも、自動運転システムによる制御の対象は変わらないが、運転者への要求水準が相異なる。レベル２Ｅでは、いわゆるアイズオン要求があり、運転者は運転状況を監視している必要がある。またレベル２Ｂ１ではいわゆるハンズオン要求があり、運転者はステアリングホイールを持ち、直ちにテイクオーバーに応じるべく準備する必要がある。いずれにしても、或るレベルから他のレベルに移行すれば、移行後のレベルに応じて、自動運転システムが行わなくなった操作を運転者が行い、逆に、自動運転システムが行うようになった操作を運転者が行う必要がなくなる。レベルの遷移にともない、運転者の注意を喚起するための報知が成される。

●積雪検出の概略
積雪などの低μ路面が検知されると、自動運転制御部１１２(あるいはＥＣＵ２０)は、その路面状態に応じた走行制御を行う。たとえば、乾燥路面を走行している場合に、低μ路であることを検知すると、自動運転のレベルを一段階あるいは二段階下げたり、また、速度上限を引き下げたり、カーブ手前の減速を大きくしたりするなどの、制御内容の変更を行う。また、積雪が認められない車線への車線変更を行ったり、あるいは積雪が認められる車線への車線変更を制限したりしてもよい。積雪の検出は、本実施形態では、走行中の先行車両の周辺、特にタイヤ周辺の画像に基づいて行われる。先行車両のタイヤ周辺部に、積雪や雪の巻き上げによる白領域が認められれば、路面状態は積雪であると推定できる。以下、本実施形態における路面状態の検出および運転制御について説明する。

●車両制御処理
図３に自動運転制御部２による車両制御の手順の一例を示す。この手順は図１のＥＣＵ２０がハードウェア上の主体として実行されるが、ソフトウェアモジュールの観点からは自動運転制御部２が主体となる。図３の処理は、自動運転モードで車両１が運転されている場合に、たとえば周期的に実行される。実行の周期は、例えば外気温などに応じて切り替えてもよい。この場合には、たとえば外気温が零度以下になると、それより高い場合に比べて実行頻度を高くしてよい。これは降雪の可能性がより高くなるためである。

図３ではまず走行環境、特に現在の路面状態を決定（あるいは特定または推定）する（Ｓ３０２）。詳細は図４で説明するが、本実施形態では、特定する走行環境として積雪路を対象としている。また、路面状態は車線ごとに特定される。路面状態が特定されると、自車両が走行中の車線（自車両車線と呼ぶ）および隣接車線が積雪状態であるか判定する（Ｓ３０４）。自車両車線が積雪状態と判定した場合、左右何れかの隣接車線が積雪状態であるか判定する（Ｓ３０６）。隣接車線も含めて走行可能な車線がいずれも積雪状態であると判定した場合には、自動運転制御部１１２は、積雪路面での運転制御を行う（Ｓ３０８）。

一方ステップＳ３０６で積雪状態ではない車線があると判定した場合には、車線維持情報に「車線変更」（あるいは「車線変更推奨」でもよい）を設定する（Ｓ３１０）。このとき積雪状態ではない車線が左右いずれであるかも併せて設定する。変更する先の車線は、積雪状態ではないと判定した車線である。その後自動運転制御部１１２は、積雪路面での運転制御を行う（Ｓ３０８）。ステップＳ３０８において自動運転制御部１１２は、車線維持情報を参照して、「車線変更」であれば、設定された側の車線へと、適当なタイミングで車線を変更して走行するよう制御する。適当なタイミングとは、例えば車線変更が可能となった最先のタイミングで良い。車線維持情報に特に設定がない場合には、必要に応じて車線の変更を行ってよい。なお「車線変更推奨」であれば、たとえば車線変更を運転者に行わせるよう、運転者に対する注意喚起を行ってもよい。

さて、ステップＳ３０４で自車両車線が積雪状態ではないと判定した場合には、隣接車線のいずれかが積雪状態であるか判定する（Ｓ３１２）。積雪状態の車線があると判定した場合には、車線維持情報に「車線維持」（あるいは「車線変更禁止」でもよい）を設定する（Ｓ３１４）。またこの場合、自車両車線は濡れた路面状態であると推定し、自動雲梯制御部１１２は、濡れ路面での走行制御を実行する（Ｓ３１８）。ステップＳ３１８において自動運転制御部１１２は、車線維持情報を参照して、「車線維持」であれば、右折や左折などのために特に必要がない限り、現在の車線を維持して走行するよう制御する。一方ステップＳ３１４で隣接車線には積雪がないと判定した場合、自動運転制御部１１２は、自車両車線が乾燥路面または濡れ路面であると推定して、何れかを特定した上で特定した路面状態に応じた走行制御を行う（Ｓ３１６）。乾燥路面か濡れ路面かの決定は、たとえばカメラ４１の撮影画像に基づいてもよいし、レーダ４３で雨を判定してそれに基づいてもよいし、受信した気象情報に基づいてよい。

●路面状態の決定
次にステップＳ３０２で実行される路面状態の決定処理について図４を参照して説明する。まずカメラ４１で撮影した車両前方の画像から、周辺車両たとえば先行車両のタイヤ及び接地箇所を検出する（Ｓ４０２）。タイヤ接地箇所を走路点と呼ぶこともある。先行車両はたとえばその形状から認識でき、タイヤ部分も車両後方からの形状及び色からたとえばパターン認識などによって特定できる。あるいは車両全体を認識したなら、その形状からタイヤの位置を推定してもよい。推定の材料となる情報は、例えば予め車両形状とタイヤ位置との関係を示す情報を記憶しておき、それに基づいて決定してよい。また車両およびタイヤ位置を認識するためのパターンは、機械学習を用いてよって学習してあってもよい。先行車両には、自車両の直前の車両に限らず、隣接車線を走行する斜め前方の車両も含む。先行車両及びそのタイヤ部分をその色（たとえば黒色）や形状から特定できた場合には、タイヤの下の線を接地箇所として特定する。タイヤ位置が明確に特定できず、推定に留まる場合には接地箇所を特定しなくともよい。車両とタイヤの認識にあわせて、車線も特定しておく。道路に描かれた白線が特定できれば白線によって車線を区分してよいし、白線が特定できない場合には、高精度のＧＰＳと高精細地図を搭載しているなら現在地と地図とから車線を特定してもよい。あるいは、自車両と先行車両との横方向の重複の程度を判定し、それに基づいて車線を決定してもよい。最後の方法については図６を参照して後で説明する。

ステップＳ４０４からステップＳ４１６は、車線ごとに実行する。対象とする車線を着目車線と呼ぶ。二車線道路であれば２回繰り返すことになる。まず着目車線の接地箇所の周辺領域、たとえば下方の所定の領域（接地領域）を特定する（Ｓ４０４）。所定の領域とは言え、大きさは一定ではなく、先行車両との距離に応じたサイズを持つ。しかしながら距離に関わらず一定の大きさであってもよい。接地領域は、本例では例えばタイヤを特定できた場合には、タイヤの接地箇所の線に沿った辺をもつ矩形の領域である。あるいは、タイヤを明確に特定できなかった場合には、たとえばタイヤの推定位置を含む矩形領域である。この領域も接地領域と呼ぶことにする。そして着目車線の各接地領域について、その接地領域の色が白色であるか判定する（Ｓ４０６）。白色とは、もちろん一様な白色でなくともよく、たとえばその接地領域のうちの所定の割合が、白色であれば白色と判定してよい。また、白色についても、所定の許容範囲内で着色があってもよい。なお、先行車両のタイヤは左右両輪について認識できる場合も多い。その場合には、左右両輪の少なくともいずれか一方について接地領域が白色であると判定された場合には、ステップＳ４０６において白色と判定してよい。ステップＳ４０６において白色でないと判定した場合には、判定対象の接地領域を設置箇所とする車両が走行する車線の路面状態は、積雪状態ではないと決定する（Ｓ４１８）。

一方、ステップＳ４０６において白色と判定した場合には、走路状態を暫定的に積雪路であると決定する（Ｓ４０８）。そして、決定した積雪路という路面状態を他の情報と照合して確認する（Ｓ４０９）。他の情報にはたとえば、ワイパーの作動状態、エアコンの作動状態、デフロスターの作動状態、外気温、気象情報などが含まれる。照合対象の情報は、これら情報のうちの何れかでも良い。照合の結果、整合しているか判定する（Ｓ４１２）。たとえばワイパー、エアコン、デフロスターについては、いずれかが動作していれば積雪路であることを裏付ける他の情報であるとして、整合していると判定される。またいずれも動作していない場合には、整合しないと判定してもよい。外気温の場合には、たとえば所定温度よりも低い場合、たとえば１０度未満であるような場合には、整合すると判定してよい。また気象情報を取得できた場合には、現在地における、現在時刻から所定時間前までの気象情報に降雪を示す情報があるならば、整合するものと判定してよい。

ステップＳ４１２で整合すると判定した場合には、走路状態を積雪路面であると最終的に決定する（Ｓ４１６）。一方整合すると判定しなかった場合には、ステップＳ４０８における暫定的な決定を取り消し、元の路面状態に戻す（Ｓ４１４）。これで着目車線に関する路面状態の決定処理が終えるので、前車線について決定するまで、着目車線を変えてステップＳ４０４から繰り返す（Ｓ４２０）。全車線について処理を終えたなら図４の手順は終了する。終えていないなら、未処理の車線に着目してステップＳ４０４から繰り返す。図４の手順によって、車線ごとの路面状態が決定される。

なお、ステップＳ４０８〜ステップＳ４１４の点線の矩形は、これらステップを省いてもよいことを示す。すなわちこの例では、ステップＳ４０６で白色と判定した場合には、ステップＳ４１６に分岐して、接地領域から決定した路面状態を他の情報と照合せず、最終的な路面状態とする。さらに、ステップＳ４０６における白色か否かの判定を二値的な判定にせず、判定結果を三値としてもよい。たとえば接地領域の白色部分の率が第一の所定率を超えていればステップＳ４１６に分岐し、第二の所定率以下であれば白色ではないと判定し、それ以外の場合にはステップＳ４０８に分岐して他の情報と照合するように構成することもできる。

図５はカメラ４１で撮影した画像から、車両及び接地領域を特定する例を示す図である。この例では、自車両車線の車両５２０、左車線の車両５１０、右車線の車両５３０が画像中に含まれている。これらの車両が認識され、それぞれのタイヤが認識されると、タイヤ下の矩形領域が接地領域５１２，５１４，５２２，５２４，５３２，５３４，５３６として設定される。これら先行車両は例えばレーダ４３により測距され、距離が特定されて、距離に応じたサイズの接地領域が設定されている。このうち、車両５１０、５３０については、タイヤが明確に特定された場合の例を示す。この場合には、タイヤの下部の所定領域が接地領域として特定される。一方、車両５２０については、たとえば雪の巻き上げ等によりタイヤが明確に特定できない場合の例を示す。ただし、図においては便宜的にタイヤを示している。この場合にはタイヤの推定位置を含む領域５２２，５２４が接地領域として設定される。

図６は、自車両車線を走行する先行車両を特定するための方法を示す図である。単に直前を走行する車両を、自車両車線を走行する先行車両として認定してもよいが、積雪路では轍を避けて走行することなどもあり、必ずしも真正面に先行車両が要るとは限らない。そこで図６の例では、自車両と幅方向に最も長く重複する先行車両を自車両車線の先行車両と認識する。図６において、先行車両との距離ｄはたとえばレーダ４３などにより測定される。先行車両の幅ｗｂは、距離ｄと、画像から把握した幅とから特定される。自車両の幅ｗａは予め設定されている。自車両の進行方向と、自車両のカメラ４１（車両の幅方向の中央部に設定されている）と先行車両の後部の幅方向の中央部とを結ぶ線とが成す角度θは、カメラ４１の撮影画像から特定できる。画像上では中央部からの一定の距離が一定の角度に対応するものとして扱ってよいためである。このようにしてパラメータを得たなら、幅方向についての自車両中央部と先行車両の中央部との距離ｓがｓ≒ｄ・θで得られる。自車両と着目先行車両との重複する幅ｗｏは、ｗｏ＝（ｗａ＋ｗｂ）／２−ｓとなる。ただしｗｏの最大値はｗａでありこれより大きくなることはない。また最小値は０となる。なお簡易的にはｗａ＝ｗｂとしてｗｂを求めず、ｗｏ＝ｗａ−ｓとすることもできる。

複数の先行車両があれば、このような手順で各車両について順次重複する幅ｗｏを算出する。ｗａ−ｗｏ＜しきい値となるようなｗｏが得られた先行車両があれば、その先行車両を自車両車線の先行車両と決定できる。そしてその車両を中心として、左右何れかに車両があれば、それらを左右それぞれの車線の先行車両と決定できる。もちろんこのように簡易に決定せず、上式によって距離ｓ（すなわち自車両とのずれ）を各先行車両ごとに求め、そのずれが一車線分の幅に相当すれば、その先行車両を隣接車線の車両と判定してもよい。以上のようにして、道路上の白線に基づくことなく、先行車両に関する画像やレーダ等から得た情報に基づいて車線を識別できる。もちろんこの車線の特定方法は一例にすぎず、白線が利用できれば画像認識した白線に基づいて車線を認識してもよいし、上述したようにＧＰＳ情報に基づいて認識してもよい。

以上の構成及び手順により、本実施形態の車両あるいは該車両が備えた車両制御装置によれば、先行車両の走路点すなわちタイヤ接地箇所の周辺の路面上の色を検出し、走路の路面の状態（走路状態）を推定する。そして推定した走路状態、たとえば雪か或いは雪以外かに応じた自動運転制御を行うことができる。また、自車両と同一車線を走行する先行車両、あるいは、自車両と幅方向で最も重複する先行車両の接地領域を参照して走路状態を特定する。こうすることで、自車両がこれから走行する走路状態を認識することができる。さらに隣接車線の走路状態も認識することで、状態のよい車線を選択して走行でき、車線変更を行うことによるリスクを軽減できる。

＜その他の実施形態＞
また、自車両車線に積雪が検出されず、隣接車線に積雪が検出された場合には、車線維持が設定されていた。この場合、走行に従って自車両車線にも積雪が検出された場合には、車線維持の設定を解除してもよい。また車線変更や車線維持は自動運転制御部１１２が実行するものとしたが、運転者にそれらを推奨する注意喚起をする構成であってもよい。

また、図５においては、タイヤを明確に特定できる場合には、接地領域をタイヤの下部としたが、タイヤを特定できたか否かに関わらず、接地領域に路面及びタイヤの周辺部を含めてもよい。

●実施形態のまとめ
以上説明した本実施形態をまとめると以下のとおりである。
（１）
自車両に設けられた撮像手段と、
道路の路面状態を検出する路面状態検出手段とを有し、
前記路面状態検出手段は、前記撮像装置で撮影した画像から周辺車両と前記周辺車両の走路の色を検出し、前記色に基づいて走路状態を推定することを特徴とする車両制御装置。
この構成により、自車両周辺の色から走路状態を推定可能となる。

（２）
（１）に記載の車両制御装置であって、
請求項１に記載の車両制御装置であって、
前記周辺車両は前記自車両の先行車両であり、
前記路面状態検出手段は、前記周辺車両のタイヤ接地点及びその周辺の色を検出し、前記色に基づいて前記走路状態を推定することを特徴とする車両制御装置。
この構成により、接地点から走路状態を正しく検出することが可能となる。

（３）
（１）または（２）に記載の車両制御装置であって、
前記走路状態とは、積雪の有無を含むことを特徴とする車両制御装置。
この構成により、走路状態として積雪を識別することができる。

（４）
（１）乃至（３）のいずれか一項に記載の車両制御装置であって、
前記路面状態検出手段は、前記自車両のワイパー、エアコン、デフロスターの動作状態、外気温センサにより検知された外気温のいずれかと、推定した前記走路状態とを照合して、その結果に応じて前記走路状態を補正することを特徴とする車両制御装置。
これにより、画像中の領域の色から推定した走路状態の確度をより高めることができる。

（５）
（１）乃至（４）のいずれか一項に記載の車両制御装置であって、
前記路面状態検出手段は、前記周辺車両が複数存在する場合に、前記自車両との同一の車線を走行する車両もしくは、前記自車両と横方向に重複する範囲が最も広い車両を特定し、該当する車両の走路の色に基づいて前記走路状態を推定することを特徴とする車両制御装置。
この構成により、自車両に近い走行車両から走路状態を推定することで、より確実に走路状態を特定することが可能となる。

（６）
（１）乃至（５）のいずれか一項に記載の車両制御装置であって、
車両の自動運転を制御する自動運転制御手段をさらに有し、
前記自動運転制御手段は、前記周辺車両が、自車両の走行する車線と異なる他車線上を走行している車両であり、前記他車線の走路状態が積雪である場合に、前記自車両の車線変更を禁止することを特徴とする車両制御装置。
この構成により、車線変更に対するリスクが発生することを正しく検出することが可能となる。

（７）
（６）に記載の車両制御装置であって、
前記自動運転制御手段は、前記他車線の走路状態が積雪であり、前記自車両の走行する車線も積雪である場合には、前記車線変更の禁止を解除することを特徴とする車両制御装置。
この構成により、走行中の車線も隣接車線も積雪ならば、車線変更が許容される。

（８）
（１）乃至（７）のいずれか一項に記載の車両制御装置であって、
前記自動運転制御手段は、前記周辺車両が、前記自車両が走行する車線と異なる他車線の走路状態が積雪でなく、かつ、前記自車線の走路状態が積雪であると判定された場合に、前記他車線へ車線変更するか、または車線変更を運転者に推奨することを特徴とする車両制御装置。
この構成により、積雪のない車線を走行することができる。

２０−２９ ＥＣＵ、１１ 空気圧センサ、５ａ 加速度センサ、２４ｃ 通信ユニット、４１ カメラ

Claims (7)

1. 自車両に設けられた撮像手段と、
   道路の路面状態を検出する路面状態検出手段とを有し、
   前記路面状態検出手段は、前記撮像手段で撮影した画像から周辺車両と前記周辺車両の走路周辺の色を検出し、前記色に基づいて走路状態を推定し、
   前記路面状態検出手段は、前記周辺車両が複数存在する場合には、前記自車両との同一の車線を走行する車両もしくは、前記自車両と横方向に重複する範囲が最も広い車両を特定し、該当する車両の走路の色に基づいて前記走路状態を推定することを特徴とする車両制御装置。
2. 請求項１に記載の車両制御装置であって、
   前記周辺車両は前記自車両の先行車両であり、
   前記路面状態検出手段は、前記周辺車両のタイヤ接地点及びその周辺の色を検出し、前記色に基づいて前記走路状態を推定することを特徴とする車両制御装置。
3. 請求項１または２に記載の車両制御装置であって、
   前記走路状態とは、積雪の有無を含むことを特徴とする車両制御装置。
4. 請求項１乃至３のいずれか一項に記載の車両制御装置であって、
   前記路面状態検出手段は、前記色に基づいて前記走路状態が積雪状態であると推定した場合には、前記自車両のワイパー、エアコン、デフロスターの動作状態、外気温センサにより検知された外気温のいずれかと、推定した前記走路状態とを照合して、その結果に応じて前記走路状態を補正することを特徴とする車両制御装置。
5. 請求項１乃至４のいずれか一項に記載の車両制御装置であって、
   車両の自動運転を制御する自動運転制御手段をさらに有し、
   前記自動運転制御手段は、前記周辺車両が、自車両の走行する車線と異なる他車線上を走行している車両であり、前記他車線の走路状態が積雪である場合に、前記自車両の車線変更を禁止することを特徴とする車両制御装置。
6. 請求項５に記載の車両制御装置であって、
   前記自動運転制御手段は、前記他車線の走路状態が積雪であり、前記自車両の走行する車線も積雪である場合には、前記車線変更の禁止を解除することを特徴とする車両制御装置。
7. 請求項５または６に記載の車両制御装置であって、
   前記自動運転制御手段は、前記周辺車両が、前記自車両が走行する車線と異なる他車線の走路状態が積雪でなく、かつ、前記自車両が走行する車線の走路状態が積雪であると判定された場合に、前記他車線へ車線変更するか、または車線変更を運転者に推奨することを特徴とする車両制御装置。

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