JP6729794B2 - 運転制御方法及び運転制御装置 - Google Patents

Description

本発明は、運転制御方法及び運転制御装置に関する。

道路幅や曲率に基づいて経路のコストを算出し、コストの低い経路を推奨経路として探索する経路探索システムが知られている（特許文献１）。

国際公開第２０１５／１２９３６６号

しかしながら、従来の技術では、自動運転に用いる地図情報の精度を考慮した経路に基づく車両の運転制御をすることが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、地図情報の精度に応じた運転制御をすることである。

本発明は、走行レーンの識別情報を含む第１地図と、走行レーンの識別情報を含まない第２地図とを含む地図情報を参照し、第１地図に属する第１経路の第１走行コストと第２地図に属する第２経路の第２走行コストとが所定の関係となる経路を算出し、車両に経路を走行させる運転計画を立案することにより上記課題を解決する。

本発明によれば、自動運転に用いる地図情報の精度に応じた運転計画に基づいて車両の運転を制御できる。

本実施形態に係る運転制御システムのブロック構成図である。 本実施形態の地図情報の一例を説明するための図である。 本実施形態の地図情報の一態様を示す図である。 本実施形態の経路の算出手法を説明するための第１の図である。 本実施形態の経路の算出手法を説明するための第２の図である。 本実施形態の運転制御手順を示す第１のフローチャートである。 本実施形態の経路算出処理を示す第１のフローチャートである。 本実施形態の経路算出処理を示す第２のフローチャートである。 本実施形態の経路算出処理を示す第３のフローチャートである。 本実施形態の経路算出処理を示す第４のフローチャートである。 本実施形態の経路算出処理を示す第５のフローチャートである。 本実施形態の経路算出処理を示す第６のフローチャートである。

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。本実施形態では、本発明に係る車両の運転制御装置を、車両に搭載された運転制御システムに適用した場合を例にして説明する。本発明の運転制御装置の実施の形態は限定されず、車両側と情報の授受が可能な携帯端末装置に適用することもできる。運転制御装置、運転制御システム、及び携帯端末装置は、いずれも演算処理を実行するコンピュータである。

図１は、運転制御システム１のブロック構成を示す図である。本実施形態の運転制御システム１は、運転制御装置１００と車載装置２００とを備える。本実施形態の運転制御装置１００は通信装置２０を有し、車載装置２００は通信装置４０を有し、両装置は有線通信又は無線通信により互いに情報の授受を行う。

まず、車載装置２００について説明する。
本実施形態の車載装置２００は、検出装置５０と、センサ６０と、車両コントローラ７０と、駆動装置８０と、操舵装置９０と、出力装置１１０と、ナビゲーション装置１２０とを備える。車載装置２００を構成する各装置は、相互に情報の授受を行うためにＣＡＮ（Controller Area Network）その他の車載ＬＡＮによって接続されている。

以下、車載装置２００を構成する各装置についてそれぞれ説明する。
検出装置５０は、他車両などの対象物の存在及びその存在位置を検出する。特に限定されないが、本実施形態の検出装置５０はカメラ５１を含む。本実施形態のカメラ５１は、例えばＣＣＤ等の撮像素子を備えるカメラである。本実施形態のカメラ５１は自車両に設置され、自車両の周囲を撮像し、自車両の周囲に存在する対象車両を含む画像データを取得する。

本実施形態のカメラ５１は、自車両の後方に高さｈの位置に、光軸が水平から下向きに角度θとなるように自車両に取り付けられている。カメラ５１は、この位置から自車両Ｖ１の後方の所定領域を所定の画角Ｑで撮像する。カメラ５１の画角Ｑは、自車両が走行する走行レーンに加えて、その左右の走行レーンについても撮像可能な画角Ｑに設定されている。カメラ５１の撮像画像には、自車両の後方の画像を含む。

検出装置５０は、取得した画像データを処理し、自車両に対する対象物の位置又は距離を算出する。検出装置５０は、対象物の経時的な位置変化から自車両と対象物の相対速度及び相対加速度を算出する。画像データに基づく自車両と他車両との位置関係の導出処理、その経時的な変化量に基づく速度情報の導出処理については、本願出願時に知られている手法を適宜に用いることができる。

なお、本実施形態の検出装置５０はレーダー装置５２を用いてもよい。レーダー装置５２としては、ミリ波レーダー、レーザーレーダー、超音波レーダーなどの出願時に知られた方式のものを用いることができる。

本実施形態のセンサ６０は、操舵角センサ６１、車速センサ６２を備える。操舵角センサ６１は、自車両の操舵量、操舵速度、操舵加速度などの操舵情報を検出し、車両コントローラ７０、運転制御装置１００へ送出する。車速センサ６２は、自車両の車速、加速度を検出し、車両コントローラ７０、運転制御装置１００へ送出する。

本実施形態の車両コントローラ７０は、エンジンコントロールユニット（Engine Control Unit, ECU)などの車載コンピュータであり、車両の運転状態を電子的に制御する。本実施形態の車両としては、電動モータを走行駆動源として備える電気自動車、内燃機関を走行駆動源として備えるエンジン自動車、電動モータ及び内燃機関の両方を走行駆動源として備えるハイブリッド自動車を例示できる。なお、電動モータを走行駆動源とする電気自動車やハイブリッド自動車には、二次電池を電動モータの電源とするタイプや燃料電池を電動モータの電源とするタイプのものも含まれる。

本実施形態の駆動装置８０は、自車両の駆動機構を備える。駆動機構には、上述した走行駆動源である電動モータ及び／又は内燃機関、これら走行駆動源からの出力を駆動輪に伝達するドライブシャフトや自動変速機を含む動力伝達装置、及び車輪を制動する制動装置などが含まれる。駆動装置８０は、運転者のアクセル操作及びブレーキ操作による入力信号、車両コントローラ７０又は運転制御装置１００から取得した制御信号に基づいてこれら駆動機構の各制御信号を生成し、車両の加減速を含む運転制御を実行する。駆動装置８０に制御情報を送出することにより、車両の加減速を含む運転制御を自動的に行うことができる。なお、ハイブリッド自動車の場合には、車両の走行状態に応じた電動モータと内燃機関とのそれぞれに出力するトルク配分も駆動装置８０に送出される。

制御装置１０から制御情報を取得した車両コントローラ７０は、駆動装置８０及び操舵装置９０を制御して、目標経路に沿って自車両Ｖ１を走行させる。車両コントローラ７０は、検出装置５０により検出された道路形状や、ナビゲーション装置１２０の道路情報及び地図情報３００が記憶するレーンマークモデルを用いて、自車両が走行レーンに対して所定の横位置を維持しながら走行するように操舵装置９０の制御を行う。本実施形態の操舵装置９０は、ステアリングアクチュエータを備える。ステアリングアクチュエータは、ステアリングのコラムシャフトに取り付けられるモータ等を含む。操舵装置９０は、車両コントローラ７０から取得した制御信号、又は運転者のステアリング操作により入力信号に基づいて車両の操舵制御を実行する。車両コントローラ７０は、操舵角センサ６１から取得した操舵角、車速センサ６２から取得した車速、およびステアリングアクチュエータの電流の情報に基づいて、操舵制御量を算出し、ステアリングアクチュエータに電流指令を送ることで、自車両が目標の横位置を走行するように制御を行う。なお、自車両Ｖ１の横位置を制御する方法として、上述した操舵装置９０を用いる他、駆動装置８０及び／又は制動装置８１を用いて左右の駆動輪の回転速度差により自車両Ｖ１の走行方向（すなわち、横位置）を制御してもよい。その意味において、車両の「操舵」とは、操舵装置９０による場合の他、駆動装置８０及び／又は制動装置８１による場合も含む趣旨である。

本実施形態のナビゲーション装置１２０は、自車両の現在位置から目的地までの経路を算出し、後述する出力装置１１０を介して経路案内情報を出力する。ナビゲーション装置１２０は、位置検出装置１２１と、読み込み可能な地図情報３００を備える。位置検出装置１２１は、グローバル・ポジショニング・システム（Global Positioning System, GPS）を備え、走行中の車両の走行位置（緯度・経度）を検出する。ナビゲーション装置１２０は、地図情報３００を参照し、位置検出装置１２１により検出された自車両の現在位置に基づいて、自車両が走行する道路リンクを特定する。
ナビゲーション装置１２０の地図情報３００は、後述する運転制御装置１００が備える地図情報３００と共通する。地図情報３００は、ナビゲーション装置１２０に設けてもよいし、運転制御装置１００に設けてもよい。地図情報３００については後述する。

以下、本実施形態の運転制御装置１００について説明する。
図１に示すように、本実施形態の運転制御装置１００は、制御装置１０と、通信装置２０と、出力装置３０とを備える。通信装置２０は、車載装置２００との情報の授受を行う。

運転制御装置１００は、ドライバの運転操作を支援する制御を実行する。制御装置１０はドライバの操舵操作を支援する。経路に基づいて横方向（車幅方向）の移動量及び／又は移動速度を算出し、移動量に応じた操舵角に基づいて操舵装置９０の制御を補助する。制御装置１０はドライバのアクセル操作及びブレーキ操作を支援する。縦方向（車長方向）の移動量及び／又は移動速度を算出し、移動量及び／又は移動速度に応じた駆動装置８０及び／又は制動装置８１の制御を補助する。

運転制御装置１００の制御装置１０は、自車両の運転制御を実行させるプログラムが格納されたＲＯＭ（Read Only Memory）１２と、このＲＯＭ１２に格納されたプログラムを実行することで、運転制御装置１００として機能する動作回路としてのＣＰＵ（Central Processing Unit）１１と、アクセス可能な記憶装置として機能するＲＡＭ（Random Access Memory）１３と、を備えるコンピュータである。本実施形態の制御装置１０は、上記機能を実現するためのソフトウェアと、上述したハードウェアの協働により各機能を実行する。

運転制御装置１００の制御装置１０は、地図情報３００を備える。
本実施形態の地図情報３００について説明する。
地図情報３００は、第１地図ＭＰ１と第２地図ＭＰ２とを含む。第１地図ＭＰ１は、第２地図ＭＰ２よりも精度が高い地図である。第１地図ＭＰ１は走行レーンの識別情報を含み、第２地図ＭＰ１は走行レーンの識別情報を含まない。ちなみに、本実施形態のリンクは走行レーンごとに定義される。走行レーンは車線が特定された情報であり、リンクはノードにより区間が特定された情報である。

図２は第１地図ＭＰ１と第２地図ＭＰ２の情報の内容と、これらを使用した場合に実現できる運転制御の内容を示す。第１地図ＭＰ１は、第１地図ＭＰ１の領域を示す境界情報を含む。この境界情報を用いると、現在位置又は経路上の各地点が第１地図ＭＰ１の領域内に属するか否かを判断できる。第１領域と第２領域との境界が明確に定義されていない場合は、幹線道路と市街地道路との道路種別により境界を定義してもよい。幹線道路は第１領域とし、それ以外の市街地道路は第２領域と定義することができる。幹線道路については第１地図ＭＰ１が作成されている可能性が高いからである。地図情報の構造としては、第１地図ＭＰ１は第１領域のみについて作成されるが、第２地図ＭＰ２は第１領域および第２領域を含む全領域について作成される。第１領域について第１地図ＭＰ１が存在するときには、第２地図ＭＰ２の第１領域に対応する領域は利用せず、第１領域以外の第２領域についてのみ利用する。第１領域について第２地図ＭＰ２が存在する場合には、第１領域の第２地図ＭＰ２を利用することは可能である。
第１地図ＭＰ１は、二次元情報と三次元情報を有する。第１地図ＭＰ１は、道路情報、道路属性情報、道路の上り／下り情報を有する。第１地図ＭＰ１は、単一の各レーンを特定する識別情報と、各レーンの接続先のレーンを識別する接続先レーン情報とを有する。レーンを特定する識別情報により、制御装置１０は、将来走行するレーンを予測することができる。第２地図ＭＰ２は、二次元情報を有する。第２地図ＭＰ２は、道路情報、道路属性情報、道路の上り／下り情報を有する。第２地図ＭＰ２は、単一の各レーンを特定する識別情報と、各レーンの接続先のレーンを識別する接続先レーン情報は含まない。レーンを特定する識別情報を備えないので、第２地図ＭＰ２を用いた場合に、制御装置１０は将来走行するレーンを予測することができない。

運転制御は、認知、判断、操作の処理を基本とする。認知処理は、地図情報だけではなく、カメラ、レーダーセンサ、姿勢センサなどによる検知情報を用いることができる。運転制御において、地図情報の精度は認知処理の精度に影響を与える。
人間の操作を求めることなく車両が自動的に経路を走行する高レベルの自動運転を行うためには、車両が将来走行する走行レーンについての正確な認知が必要である。自動運転を可能にする前方予測(認知)を正確に行うためには、高精度のデジタル地図情報（高精度地図、ダイナミックマップ）が必要である。つまり、高いレベルの自動運転を実行するためには、少なくともレーンを識別することが可能な第１地図ＭＰ１が必要となる。

「自動運転」という用語には広い意味がある。「自動運転」といっても、ドライバがステアリング操作から一時的に開放されるレベルの自動運転から、乗員が全く運転操作をしなくても目的地まで車両が自動的に移動するレベルの自動運転（完全自動運転）までさまざまである。本明細書においては、ステアリング操作からドライバが一時的に開放される運転制御を自動運転レベルが低いと定義し、乗員が全く運転操作をしなくても目的地まで車両が自動的に移動する運転制御を自動運転レベルが最も高いと定義する。乗員に要求する操作が少ないほど／車両が実行する操作が多いほど自動運転レベルが高くなると判断する。

運転制御の内容と自動運転レベルとを図２に示す。自動運転レベルが高い運転制御としては、１）交差点運転制御、２）合流・分岐運転制御、３）レーンチェンジ運転制御がある。これらの自動運転レベルの高い（人間の判断の必要性が低い）運転制御は、高い認知レベルを必要とする。このため、これらの運転制御は、高精度地図情報である第１地図ＭＰ１が必要である。
図２は、自動運転レベルが低い運転制御として、４）レーンキープ運転制御を示す。レーンキープ運転制御は、現在走行中のレーンを逸脱しないように車両の横位置を制御する。この運転制御は、将来走行する車両の前方を正確に推測するというレベルの認知を必要としない。このため、この運転制御は、高精度地図情報である第１地図ＭＰ１を必要とせずに、第２地図ＭＰ２を用いて実行可能である。なお、５）ドライバによる運転支援を行うための制御は、ドライバの操作をアシストするものであり、ドライバの操作を前提とする。自動運転レベルが最も低い運転制御として位置付けることができる。

第１地図ＭＰ１を使用して行う第１運転制御は、車両の進行方向のレーン予測結果を用いた自動運転によるレーンチェンジ運転制御を含み、第２運転制御は、レーンチェンジ運転制御を含まない。第１地図ＭＰ１と第１運転制御の内容が対応づけられ、第２地図ＭＰ２と第２運転制御の内容が対応づけられているので、参照する地図の変更に応じて、自動運転レベルの異なる運転制御を実施できる。
自動運転において、制御装置１０は、少なくともレーンごとの識別情報を含む高精度地図である第１地図ＭＰ１を用いて車両の位置を推定し、車両の走行レーン、車両の将来の走行レーンを判断し、走行レーンにおける障害物や走行路の状況を判断し、状況に応じて車両の横位置（操舵・操舵量・操舵速度）と車両の縦位置（アクセル・ブレーキの操作・操作量・操作速度）を制御することにより、自動運転を実行する。

現在走行中のレーンから隣接するレーンに移動する、現在走行中のレーンから右左折をするという運転制御をするためには、自車両が将来走行するレーンを予測し、レーンの接続関係を認知する必要がある。各レーンを識別する情報を備えた第１地図ＭＰ１を用いることにより、自車両が将来走行するレーンを正確に予測できる。目的地に至る経路を自動的に運転するため、つまり、目的地に向かうためのレーンチェンジ、交差点の通過、合流・分岐点の通過を自動運転により行うためには、自車両が将来走行するレーンの識別は必須である。制御装置１０が、自動運転により運転計画を実行するためには、将来走行するレーンを正確に認知する必要があり、そのためには、各レーンの識別情報を含む第１地図ＭＰ１が必要である。

他方、レーンキープ（レーン逸脱防止）運転制御は、撮像画像などを利用して、現在乃至直近に自車両が走行しているレーンが識別できれば実行可能である。レーンキープ運転制御をするためには、複数のレーンを含む道路が識別できればよい。レーンキープ運転制御は、各レーンの識別情報を含まない第２地図ＭＰ２を用いて実行することができる。図２に示すように、第２地図ＭＰ２は、レーン識別情報と、レーンごとの接続先レーンの情報を含まない。また、第２地図ＭＰ２は三次元位置情報を含まない。

レーンキープ運転制御は、車両が走行している走行レーンを認識し、走行レーンのレーンマークの位置と自車両の位置とが所定の関係を維持するように、車両の動きを制御する。レーンマークは、路面に描かれた線図であってもよいし、レーンの路肩側に存在するガードレール、縁石、歩道、二輪車専用道路などの道路構造物、標識、店舗、街路樹などの構造物であってもよい。

自動運転の実施には、少なくともレーン識別情報を備えた高精度地図が必要であるが、すべての領域においてレーン識別情報を付した高精度地図を作成するためには莫大な費用及び労力がかかる。国内、世界の全地域について高精度地図が作成されるということは現実的ではない。自動運転制御の説明をする際には全地域の高精度地図が実験的又は仮想的に存在することが前提とされているが、実際に利用される地図情報は高精度地図と非高精度地図が混在したものとならざるを得ない。交通量の多い領域、自動運転を実施する領域、幹線道路についてのみ高精度地図を採用することもできる。本実施形態の地図情報は、異なる領域における第１地図ＭＰ１と第２地図ＭＰ２とを含む一つの地図であってもよいし、別の地図データとして第１地図ＭＰ１と第２地図ＭＰ２を備えてもよい。第２地図データＭＰ２は第１領域および第２領域を含む全領域の地図（非高精度の地図）を備えていてもよい。

図３は、地図情報３００の一例を示す。図３に示す地図情報３００は第１領域の第１地図ＭＰ１と、第１領域以外の第２領域の第２地図ＭＰ２とを含む。地図情報３００の第１地図ＭＰ１は、幹線道路を含み、幹線道路に囲まれた第１領域の高精度地図である。

地図情報３００は、道路情報を含む。道路情報は、リンク毎に、道路種別、道路幅、道路形状、追い越しの可否（隣接レーンへの進入の可否）などの属性を含む。第１地図ＭＰ１の道路情報は、各リンクについて、各レーンの属性を記憶する。道路情報は、相対的に低速で走行する属性のレーンと、相対的に高速で走行する属性のレーン（追い越し車線）とを識別する。第１地図ＭＰ１の道路情報は、各レーンの相対的な位置を含む。道路情報は、各レーンのそれぞれについて、道路の最右側のレーンである、道路の最左側のレーンである、何番目のレーンである、レーン左右に他のレーンが存在する、という属性を含む。

上述のように、地図情報３００の精度に応じて実施可能な運転制御と実施不可能な運転制御がある。一例ではあるが、図２は、第１地図ＭＰ１と第２地図ＭＰ２において、それぞれ実施が可能な運転制御を示す。第１地図ＭＰ１を用いた場合には、技術的な困難性が最も高いと思われる交差点運転制御、合流・分岐運転制御と、これらの運転制御の基礎となるレーンチェンジ運転制御の実施が可能となる。第２地図ＭＰ２を用いた場合には、これら３つの運転制御の実施は難しい。制御装置１０には、第１地図ＭＰ１を用いた運転制御を実行する能力を備えることが求められることはいうまでもない。
技術的に簡易な(自動運転レベルの低い)レーンキープ運転制御は、第１地図ＭＰ１及び第２地図ＭＰ２のいずれを用いても実行可能である。また、第１地図ＭＰ１及び第２地図ＭＰ２のいずれを用いた場合であっても、ドライバの意思に基づく運転を支援する（ドライバが運転操作を決定し、操作を補助する）モードは、実行可能である。

次に、制御装置１０の処理を説明する。
制御装置１０は、車両の目的地を取得する。目的地は乗員の入力により特定されてもよいし、過去の履歴に基づいて運転制御装置１００が指定してもよい。
制御装置１０は、第１地図ＭＰ１及び／又は第２地図ＭＰ２を参照して、車両の現在位置から目的地に至る経路を算出する。経路の演算は出願時に知られた経路探索手法を用いる。

制御装置１０は、経路演算処理において、第１地図ＭＰ１に属する第１経路の第１走行コストと、第２地図ＭＰ２に属する第２経路の第２走行コストとが所定の関係となるように経路を算出する。つまり、第１地図ＭＰ１に属する第１経路を優先的に通過する経路をとするか、第２地図ＭＰ２に属する第２経路を優先的に通過する経路とするか、を所定の関係として定義し、その定義に基づく経路を算出する。高度な自動運転を実施できる第１経路の割合を任意に設定した運転計画を立案でき、環境や状況に応じて自動運転を利用できる。

図４は、図３に示す地図情報３００において、運転を開始するスタート地点ＳＴＰから目的地であるゴール地点ＧＲＰに至る二つ経路の経路を示す。第１経路ＲＴ１の多くの部分は第１地図ＭＰ１が整備されている第１領域に属するが、第２経路ＲＴ２の多くの部分は第１地図ＭＰ１が整備されていない（第２地図ＭＰ２が整備されている）第２領域に属する。

自動運転による走行を相対的に優先したい場合には、第２走行コストに対する第１走行コストの比を高く設定すればよい。逆に、レーンチェンジなどは行わず、レーンキープ運転制御だけを利用したい場合には、第２走行コストに対する第１走行コストの比を低く設定すればよい。本実施形態では、第１走行コストが第２走行コストよりも高くなるように、経路を算出する。つまり、第２走行コストに対する第１走行コストの比を高く設定する。これにより、できるだけ、自動運転が利用された経路の運転計画を立案できる。

図４に示す例においては、第１経路ＲＴ１は、第２走行コストに対する第１走行コストの比が高い経路であり、第２経路ＲＴ２は、第２走行コストに対する第１走行コストの比が低い経路である。本例の第２経路ＲＴ２は第１領域を通過しないので、第２走行コストに対する第１走行コストの比はゼロである。第２経路ＲＴ２は、スタート地点ＳＴＰからゴール地点ＧＲＰの最短ルートであるが、自動運転を行いやすい経路を選ぶという観点からは、第２走行コストに対する第１走行コストの比を高く設定することにより、第１経路ＲＴ１が運転計画の経路として算出される。

第１経路の第１走行コストとは、第１経路の距離であってよいし、走行に要する第１所要時間であってもよい。第２経路の第２走行コストも同様である。走行に要する所要時間は、地図情報３００に含まれる道路の走行速度（制限速度、平均速度、実測された速度）と、経路の距離とに基づいて算出できる。走行コストを距離で算出することにより、演算負荷を低減することができる。走行コストを所要時間で算出することにより、状況を考慮した経路の運転計画を立案できる。

自動運転を優先するという方針を採用した場合であっても、走行時間が長すぎることは好ましくない。算出した経路のコストが、最短経路のコストよりも所定評価コストを超えて高い場合には、高度な自動運転ができるとはいえ、遠回りのルートである。高度な自動運転により移動する距離は短くなるが、目的地への到達コストを低くできる。制御装置は、目的地に至る最短経路のコストを算出しておき、算出された経路の全体のコストが最短経路のコストよりも所定評価値よりも高い場合には、第２走行コストに対する第１走行コストの比を低くする。これにより、走行時間を考慮した経路を算出できる。なお、予め算出しておいた最短経路を経路としてもよい。

予め定義された、第１地図ＭＰ１により実行可能な第１運転制御と、第２地図ＭＰ２により実行可能な第２運転制御を参照し、目的の運転制御が第１運転制御に含まれ、第２運転制御に含まれていない場合には、第２走行コストに対する第１走行コストの比を高く設定する。例えば、自動運転のためにレーンチェンジを実行させたい場合において、レーンチェンジの運転制御は第１地図ＭＰ１の実行可能な運転制御に含まれるが、第２地図ＭＰ２の実行可能な運転制御には含まれない。このような場合には、第２走行コストに対する第１走行コストの比を高く設定する。これにより、第１地図ＭＰ１を優先的に利用する経路が算出され、実行させたい運転制御が優先的に実施される運転計画を立案できる。第２地図ＭＰ２が優先的に利用される経路では、運転制御のレベル（実施可能な運転制御の内容など）が低下することが予想される。第２経路では実行できない高度な運転制御（自動運転など）の実施を希望する場合には、第２走行コストに対する第１走行コストの比を高く設定することにより、第１地図ＭＰ１を優先的に利用する経路を算出させることができる。

制御装置１０は、経路を算出する際に、目的地に至る複数の経路候補が算出された場合には、経路候補のうち、第１経路と第２経路との接点数が少ない経路候補を経路として算出する。第１経路と第２経路の接点数は、第１地図ＭＰ１を用いた第１運転制御と第２地図ＭＰ２を用いた第２運転制御との切り替え回数に対応する。運転制御の切り替え地点では、運転の主導者がドライバに切り替わるので、その旨をドライバに伝達し、認識させる必要がある。また、運転制御の切り替えは、車両の挙動に何かしらの変化を与え、その変化は乗員に知覚される。伝達負担及び挙動変化の回数は少ないことが好ましい。制御装置１０は、経路候補の中から第１経路と第２経路との接点数が少ないものを選択することにより、ドライバへの伝達処理の回数が少なく、車両挙動の滑らかな（変化の少ない）運転制御を実行できる。

図５は、図３に示す地図情報３００において、運転を開始するスタート地点ＳＴＰから目的地であるゴール地点ＧＲＰに至る二つ経路、第１経路ＲＴ１−１，ＲＴ１−２を示す。いずれの第１経路ＲＴ１−１，ＲＴ１−２は、第１走行コストと第２走行コストは所定の関係を満たすものとする。図５に示す、第１経路ＲＴ１−２（破線で示す）をスタート地点ＳＴＰから辿ると、地点ＣＨ１において第１領域ＭＰ１に進入し、地点ＣＨ２において第１領域ＭＰ１から出て、地点ＣＨ３において第１領域ＭＰ１に再度進入し、地点ＣＨ４において第１領域ＭＰ１から出てゴール地点ＧＲＰに到達する。第１領域ＭＰ１の境界を出入りするのは４回である。他方、第１経路ＲＴ１−１（実線で示す）は、スタート地点ＳＴＰからゴール地点ＧＲＰに至るまでに第１領域ＭＰ１の境界を出入りするのは２回である。第１領域ＭＰ１への出入りが少ない第１経路ＲＴ１−１を経路とすることにより、車両挙動の滑らかな（変化の少ない）運転制御を実行できる。また、運転制御が変更されることをドライバに伝達する処理回数を相対的に少なくできる。

第１走行コストと第２走行コストとの所定の関係は、車両の乗員が設定した第１走行コストと第２走行コストとの比により決定できる。ドライバ自身の運転負荷、体調、嗜好、習慣などによって高度な運転制御を優先するか否かを決定できる。
上述したとおり、地図情報３００は地図の詳細度のレベル（第１地図と第２地図）と実行可能な運転制御の内容が対応づけられているので、ドライバは運転制御の内容と、ドライバ自身の運転負荷等から第１経路と第２経路のどちらを優先させるかを容易に判断できる。また、地図の詳細度のレベルと運転制御の内容が予め対応づけられているため、第１経路と第２経路のいずれを優先するかによって、運転制御の内容が予測できるので、乗員が違和感を覚えることを抑えることができる。

乗員の予測を助けるために、制御装置１０は、出力装置３０，１１０を用いて、算出された経路における第１経路と第２経路との接点を提示する指令を車載装置２００に送出する。車両の乗員が運転制御のレベルが変わる地点を予め知ることにより、運転制御の変化に伴う車両挙動の変化に対して予め対応することができる。

また、制御装置１０は、経路について第１経路と第２経路が識別可能なようにディスプレイ３１，１１１に提示する。また、タッチパネルディスプレイなどの入力可能な出力装置１１０に表示することにより、ドライバによる経路候補の選択を受付けることができる。複数の経路候補が算出されたときに乗員の意思に基づく経路を選択できる。制御装置１０は、選択された経路候補に基づく運転計画を立案する。第１経路は第１運転制御の内容が対応づけられ、第２経路には第２運転制御の内容が対応づけられているので、経路を確認することで運転制御内容も併せて確認できる。車両の乗員が運転制御のレベルの変化を予め知ることにより、運転制御の変化に伴う車両挙動の変化に対して予め対応することができる。

制御装置１０は、走行時における天候情報を取得し、天候情報が運転負荷を増加させる所定の悪天候である場合には、第２走行コストに対する第１走行コストの比を高くなるように経路を設定する。走行中における天候情報は雨滴センサ、ワイパーの駆動情報、温度計などにより判断する。車両走行中の天候判断の手法は出願時において公知の手法を用いることができる。走行中又は将来の走行時における天候情報は、外部サーバから通信装置２０を介して取得してもよい。運転負荷を増加させる所定の悪天候は、予め定義できる。降雨、降雪の場合には悪天候と判断してもよいし、降雨のうち雨量が所定値以上のときに悪天候と判断してもよい。悪天候である場合には、高精度の地図情報(第１地図ＭＰ１)が完備している第１経路を高度な運転制御により走行するほうが、走行が難しい状況でドライバが運転するよりも安全である。本実施形態では、悪天候であると判断された場合には、高度な運転制御が実施可能な第１経路を優先させた（距離の長い又は走行時間の長い）経路を算出することにより、安全な走行を実現する。

制御装置１０は悪天候の程度に応じて、二段階に経路の算出を行う。制御装置は、天候が悪いという第１レベルの判断と、天候が非常に悪くセンサ６０の性能に影響を与えるという第２レベルの判断を行う。第１レベルは第１降雨量・降雪量に基づいて判断される。第２レベルは第１降雨量・降雪量よりも高い第２降雨量・降雪量に基づいて判断される。降雨量・降雪量が第２降雨量・降雪量以上である場合には「非常に天候が悪い」と判断される。降雨量・降雪量は外部サーバから通信装置２０を介して取得してもよい。降雨量・降雪量は、ワイパーの駆動周期が第１／第２所定値以上であるときに第１／第２降雨量・降雪量であると判断してもよい。この場合には、必要な認知のレベルが確保できないため、自動運転をしないようにすることが好ましい。「非常に悪天候」である場合には、目的地に至るコスト（距離・所要時間）が最も小さい経路を算出してもよいし、自動運転が行われない第２領域を走行する経路をなるだけ通過するように、第２コストに対する第１コストの比が小さい経路を算出してもよい。

制御装置１０は、目的地に至る経路の交通情報を取得し、交通情報が、運転負荷を増加させる所定の交通障害である場合には、第２走行コストに対する第１走行コストの比が高くなるように経路を設定する。走行中における交通情報は車速、制動装置の操作情報などにより判断する。車両走行中の交通状況の判断の手法は出願時において公知の手法を用いることができる。走行中又は将来の走行時における交通情報は、高度道路交通システムのサーバから通信装置２０を介して取得してもよい。運転負荷を増加させる所定の交通障害は、予め定義できる。渋滞の発生を交通障害と判断してもよいし、渋滞であっても、所定距離以上、所定車速未満の渋滞を交通障害と判断してもよい。交通障害は、事故の発生、交通規制、道路の損傷と判断してもよい。これらの情報は、交通情報管理センターから提供を受けてもよい。交通障害が発生している場合には、高精度の地図情報(第１地図ＭＰ１)が完備している第１経路を高度な運転制御により走行するほうが、運転負荷が高い状況でドライバが運転するよりも安全である。本実施形態では、交通障害が発生していると判断された場合には、高度な運転制御が実施可能な第１経路を優先させた（距離の長い又は走行時間の長い）経路を算出することにより、安全な走行を実現する。

制御装置１０は、目的地に至る経路の事故履歴情報を取得し、事故履歴情報が、運転負荷を増加させる所定回数以上の事故履歴を示す場合には、第２走行コストに対する第１走行コストの比が高くなるように経路を設定する。事故履歴情報は、高度道路交通システムなどの外部のサーバから通信装置２０を介して取得してもよいし、予め道路情報としてダウンロードしてもよい。事故の多い領域や経路においては、高精度の地図情報(第１地図ＭＰ１)が完備している第１経路を高度な運転制御により走行するほうが、危険の多い道路をドライバが運転するよりも安全である。本実施形態では、所定回数以上の事故履歴が記録されている場合には、高度な運転制御が実施可能な第１経路を優先させた（距離の長い又は走行時間の長い）経路を算出することにより、安全な走行を実現する。

続いて、本実施形態の運転制御装置１００の制御手順を、図６に基づいて説明する。なお、各ステップでの処理の内容は、上述したとおりであるため、ここでは処理の流れを中心に説明する。

ステップＳ１０１において、制御装置１０は、車両Ｖ１の現在位置を含む自車情報を取得する。自車情報は、自車両Ｖ１の車速・加速度を含んでもよい。ステップＳ１０２において、制御装置１０は、現在位置を含む領域の地図情報３００を読み込む。地図情報３００は、第１地図ＭＰ１と第２地図ＭＰ２を含む。

ステップＳ１０３において、制御装置１０は、現在位置から目的地に至る経路を算出する。この経路は、第１地図ＭＰ１に属する第１経路の第１走行コストと、第２地図ＭＰ２に属する第２経路の第２走行コストとが所定の関係となるように経路を算出する。この経路の算出処理については後述する。

制御装置１０は、算出した経路を出力装置３０，１１０に提示させる。先に示した図４及び図５はその表示例である。乗員が第１経路と第２経路とを識別しやすいように、経路は、第１経路と第２経路を異なる態様（色、太さ、破線）で表示する。また、第１領域に入る地点及び出る地点を乗員が認識しやすいように接続点を強調して表示する。

ステップＳ１０４において、制御装置１０は、検出装置５０から対象物の検出結果を取得する。対象物の検出結果は、他車両の位置の情報を含む。制御装置１０は、他車両などの対象物を、車両が回避すべき障害物として認識する。

ステップＳ１０５において、制御装置１０は、車両の運転制御の基準となる目標位置を算出する。各目標位置は、目標横位置（目標Ｘ座標）と目標縦位置（目標Ｙ座標）とを含む。目標位置は、障害物との接近・接触を避けた位置とする。算出された一又は複数の目標座標と車両Ｖ１の現在位置とを結ぶことにより、目標経路を求める。

ステップ１０６において、制御装置１０は、自車両Ｖ１の現在の横位置とステップＳ１０５で取得した目標横位置との比較結果に基づいて、横位置に関するフィードバックゲインを算出する。

ステップＳ１０７において、制御装置１０は、自車両Ｖ１の実際の横位置と、現在位置に対応する目標横位置と、ステップＳ１０６のフィードバックゲインとに基づいて、目標横位置上を自車両Ｖ１に移動させるために必要な操舵角や操舵角速度等に関する目標制御値を算出する。ステップＳ１１２において、制御装置１０は、目標制御値を車載装置２００に出力する。これにより、自車両Ｖ１は、目標横位置により定義される目標経路上を走行する。

ステップＳ１０９において、制御装置１０は、経路に沿う目標縦位置を算出する。ステップＳ１１０において、制御装置１０は、自車両Ｖ１の現在の縦位置、現在位置における車速及び加減速と、現在の縦位置に対応する目標縦位置、その目標縦位置における車速及び加減速との比較結果に基づいて、縦位置に関するフィードバックゲインを算出する。そして、ステップＳ１１１において、制御装置１０は、目標縦位置に応じた車速および加減速度と、ステップＳ１１０で算出された縦位置のフィードバックゲインとに基づいて、縦位置に関する目標制御値が算出される。

ここで、縦方向の目標制御値とは、目標縦位置に応じた加減速度および車速を実現するための駆動機構の動作（エンジン自動車にあっては内燃機関の動作、電気自動車系にあっては電動モータ動作を含み、ハイブリッド自動車にあっては内燃機関と電動モータとのトルク配分も含む）およびブレーキ操作についての制御値である。たとえば、エンジン自動車にあっては、制御機能は、現在および目標とするそれぞれの加減速度および車速の値に基づいて、目標吸入空気量（スロットルバルブの目標開度）と目標燃料噴射量を算出し、これを駆動装置８０へ送出する。なお、制御機能は、加減速度および車速を算出し、これらを車両コントローラ７０へ送出し、車両コントローラ７０において、これら加減速度および車速を実現するための駆動機構の動作（エンジン自動車にあっては内燃機関の動作、電気自動車系にあっては電動モータ動作を含み、ハイブリッド自動車にあっては内燃機関と電動モータとのトルク配分も含む）およびブレーキの動作についての制御値をそれぞれ算出してもよい。

ステップＳ１１２において、制御装置１０は、ステップＳ１１１で算出された縦方向の目標制御値を、車載装置２００に出力する。車両コントローラ７０は、操舵制御及び駆動制御を実行し、自車両に目標横位置及び目標縦位置によって定義される目標経路上を走行させる。ステップＳ１０９〜Ｓ１１２の処理は、先述したステップＳ１０５〜Ｓ１０７，Ｓ１１２と同様に、目標縦位置を取得する度に繰り返し、取得した目標横位置のそれぞれについての制御値を車載装置２００に出力する。
ステップＳ１１３において、車両コントローラ７０は、制御装置１０の指令に従い運転制御を実行する。

ステップＳ１１４において、制御装置１０は、ドライバがステアリング操作等をしたか否か、ドライバの操作介入の有無を判断する。ドライバの操作が検出されなければ、ステップＳ１０１へ戻り、新たな対象領域の設定、目標経路の算出及び運転制御を繰り返す。他方、ドライバが操作をした場合には、ステップＳ１１５に進み、運転制御を中断する。運転制御を中断した場合には、その旨を乗員に報知する。

図７Ａ〜図７Ｆは、図６に示すステップＳ１０３の経路算出の手法を説明する図である。
図７Ａに示すように、ステップＳ１２１において、制御装置１０は、目的地に至る経路を算出する。ステップＳ１２２において、制御装置１０は、現在位置から目的地に至る全体の経路のうち、第１領域ＭＰ１を通る第１経路ＲＴ１を抽出し、第１経路ＲＴ１の距離／所要時間を算出する。ステップＳ１２３において、制御装置１０は、現在位置から目的地に至る全体の経路のうち、第２領域ＭＰ２を通る第２経路ＲＴ２を抽出し、第２経路ＲＴ２の距離／所要時間を算出する。

ステップＳ１２４において、制御装置１０は、第１コストと第２コストとの関係を算出し、その関係が所定の関係を充足するか否かを判断する。所定の関係とは、第２コストに対する第１コストの比などである。自動運転（レーンチェンジ運転、合流・分岐運転、交差点運転）を優先させる場合には、第２コストに対する第１コストの比（所定の関係）を高い値とする。運転支援（レーンキープ、制動アシストなどの操作量の補助）を優先させる場合には、第２コストに対する第１コストの比（所定の関係）を低い値とする。
第１コストと第２コストが所定の関係を充足する場合には、その経路に基づいて運転計画を立案する。他方、第１コストと第２コストが所定の関係を充足しない場合には、結果に基づいてフィードバック処理を行い所定の関係を充足する第１経路と第２経路を求める。

図７Ｂは経路の算出手法の第２例を示す。
ステップＳ２０１おいて、制御装置１０は目的地に至るコスト（距離又は所要時間）が最低の経路ＲＴＡを算出する。ステップＳ２０２において、制御装置１０は、第１経路の第１コストが最大であり、目的地までのコスト（距離又は所要時間）が最低の第１経路ＲＴＢを算出する。ステップＳ２０３において、制御装置１０は、第１領域の境界を通過する回数が最小となる経路であって、目的地までのコスト（距離又は所要時間）が最低の経路ＲＴＣを算出する。

経路ＲＴＡは、距離又は所要時間の観点のみから算出した経路であり、経路ＲＴＢは、自動運転の可能性を最大限に確保した経路であり、経路ＲＴＣは、第１運転制御と第２運転制御の切り替え回数が少なく、車両挙動に変化がないことを優先した経路である。ステップＳ２０４において、制御装置１０は、経路ＲＴＡ、経路ＲＴＢ及び経路ＲＴＣを、乗員の選択肢としてディスプレイ３１、１１１に提示させる。

ステップＳ２０５において、制御装置１０は、経路ＲＴＡ、経路ＲＴＢ及び経路ＲＴＣの選択情報のドライバによる入力を受け付ける。選択情報が入力された場合にはステップＳ２０６に進み、選択された経路で運転計画を立案する。ステップＳ２０５において選択情報が入力されなかった場合には、環境に基づいて適切な経路を選択する。本例では、ステップＳ２０７において、天候が所定の悪天候であるか否かを判断する。この判断手法は先述したとおりである。天候が悪天候である場合には、ステップＳ２０８に進み、自動運転を優先的に実行させるため経路ＲＴＢを選択し、経路ＲＴＢに基づいて運転計画を立案する。ただし、悪天候の程度が高く、非常に悪天候である場合には、センサ６０の性能に影響を与える程度である場合には、自動運転の実行をしないように経路ＲＴＡを選択する。天候が良い場合には、運転制御の切り替え回数が少ない経路ＲＴＣに基づいて運転計画を立案する。

図７Ｃは経路の算出手法の第３例を示す。
ステップＳ２１１において、制御装置１０は、複数の経路候補が算出された場合に、各経路の所要時間の差を検証する。経路候補の所要時間の差が所定値未満であれば、各経路候補は妥当な解であるので、ステップＳ２１２に進み、算出された経路に基づいて運転計画を立案する。他方、所要時間の差が所定値以上であれば、ステップＳ２１３に進み、所要時間の差が大きい経路候補を除き、所要時間が所定値未満の経路候補の中から所定関係を最も従属する経路を選択し、その経路に基づいて運転計画を立案する。

図７Ｄは経路の算出手法の第４例を示す。
ステップＳ２１４において、制御装置１０は、複数の経路候補が算出された場合に、各経路の走行頻度の差を検証する。走行頻度は、ナビゲーション装置１２０が記憶する走行履歴に基づいて判断する。経路候補の走行頻度の差が所定値未満であればステップＳ２１５に進み、算出された経路に基づいて運転計画を立案する。他方、走行頻度の差が所定値以上であれば、慣れていない経路を選択していることになるので、ステップＳ２１６に進み、走行頻度が低い経路候補を除き、走行頻度が高い経路を選択し、その経路に基づいて運転計画を立案する。

図７Ｅは経路の算出手法の第５例を示す。
ステップＳ２１７において、制御装置１０は、複数の経路候補が算出された場合に、各経路の事故発生頻度の差を検証する。事故発生頻度は、高度道路交通システムなどの外部サーバから通信装置２０を介して取得してもよい。事故発生頻度の差が所定値未満であればステップＳ２１８に進み、算出された経路に基づいて運転計画を立案する。他方、事故発生頻度の差が所定値以上であれば、事故の多い経路が選択される可能性があるので、ステップＳ２１９に進み、事故発生頻度の最も低い経路を選択し、その経路に基づいて運転計画を立案する。

図７Ｆは経路の算出手法の第６例を示す。上記説明した、天候、所要時間、走行頻度、事故発生頻度については同時に検討することが可能である。各状況を検討するために、ステップＳ２２１において、制御装置１０は、天候、所要時間、走行頻度、事故発生頻度に経路評価について重みづけを付す。特に限定されないが、ゼロ（０）よりも大きく１よりも小さい重みづけ係数を、経路評価基準値に乗じて減点評価値を算出し、各経路の評価値(満点)から差し引き、経路の評価値を求める。天候が悪い（非常に悪い場合を除く）ほど、所要時間が長いほど、走行頻度が低いほど、事故発生頻度が高いほど、大きい重みづけ係数を設定する。これにより各項目について検討した経路の評価値を算出できる。ステップＳ２２２において、制御装置１０は、最も評価値の高い経路を特定し、その経路についての運転計画を立案する。

本発明の実施形態の運転制御装置１００は、以上のように構成され動作するので、以下の効果を奏する。

［１］本実施形態の運転制御方法は、第１地図ＭＰ１に属する第１経路の第１走行コストと、第２地図ＭＰ２に属する第２経路の第２走行コストとが所定の関係となるように経路を算出する。つまり、第１地図ＭＰ１に属する第１経路を優先的に通過する経路をとするか、第２地図ＭＰ２に属する第２経路を優先的に通過する経路とするかを所定の関係として定義し、その定義に基づく経路を算出する。高度な自動運転を実施できる第１経路の割合を任意に設定した運転計画を立案でき、環境や状況に応じて自動運転を利用できる。

［２］本実施形態の運転制御方法において、第１走行コストは第１経路の第１距離を含み、第２走行コストは第２経路の第２距離を含むので、距離の観点から第１経路を優先的に通過させる経路を算出できる。

［３］本実施形態の運転制御方法は、第１走行コストにおいて、第１経路の第１距離及び第１経路の走行速度とから求めた第１所要時間を含み、第２走行コストは、第２経路の第２距離及び第２経路の走行速度とから求めた第２所要時間を含むので、所要時間の観点から第１経路を優先的に通過させる経路を算出できる。

［４］本実施形態の運転制御方法は、第１走行コストが第２走行コストよりも高くなるように、経路を算出する。第２走行コストに対する第１走行コストの比を高く設定する。これにより、自動運転が最大限利用可能な経路を算出し、その運転計画を立案できる。

［５］本実施形態の運転制御方法は、地図情報を参照し、目的地に至る最短経路のコストを算出し、算出された経路の全体のコストが最短経路のコストよりも所定評価コストよりも高い場合には、設定した第２走行コストに対する第１走行コストの比を低下させる。算出した経路のコストが、最短経路のコストよりも所定評価コストを超えて高い場合には、高度な自動運転ができるとはいえ、遠回りであるルートである。高度な自動運転により移動する距離は短くなるが、目的地への到達コストを低くできる。

［６］本実施形態の運転制御方法は、予め定義された、第１地図ＭＰ１により実行可能な第１運転制御と、第２地図ＭＰ２により実行可能な第２運転制御を参照し、目的の運転制御が第１運転制御に含まれ、第２運転制御に含まれていない場合には、第２走行コストに対する第１走行コストの比を高く設定する。例えば、自動運転のためにレーンチェンジを実行させたい場合において、レーンチェンジの運転制御は第１地図ＭＰ１の実行可能な運転制御に含まれるが、第２地図ＭＰ２の実行可能な運転制御には含まれない。このような場合には、第２走行コストに対する第１走行コストの比を高く設定する。これにより、第１地図ＭＰ１を優先的に利用する経路が算出され、実行させたい運転制御が優先的に実施される運転計画を立案できる。

［７］本実施形態の運転制御方法は、経路を算出する際に、目的地に至る複数の経路候補が算出された場合には、経路候補のうち、第１経路と第２経路との接点数が少ない経路候補を経路として算出する。第１経路と第２経路の接点数は、第１地図ＭＰ１を用いた第１運転制御と第２地図ＭＰ２を用いた第２運転制御との切り替え回数に対応する。運転制御の切り替え地点では、運転の主導者がドライバに切り替わるので、その旨をドライバに伝達し、認識させる必要がある。また、運転制御の切り替えは、車両の挙動に何かしらの変化を与え、その変化は乗員に知覚される。伝達処理の負担及び挙動変化の回数は少ないことが好ましい。本実施形態の運転制御方法は、経路候補の中から第１経路と第２経路との接点数が少ないものを選択することにより、車両挙動の滑らかな（変化の少ない）運転制御を実行できる。また、運転制御が変更されることをドライバに伝達する処理回数を相対的に少なくできる。

［８］本実施形態の運転制御方法は、第１走行コストと第２走行コストとの所定の関係は、車両の乗員が設定した第１走行コストと第２走行コストとの比により決定できる。ドライバ自身の運転負荷、体調、嗜好、習慣などによって高度な運転制御を優先するか否かを決定できる。

［９］本実施形態の運転制御方法は、車両の出力装置１１０を用いて、算出された経路における第１経路と第２経路との接点を車両の乗員に提示する指令を車載装置２００に送出する。運転制御のレベルが変わる地点を予め知ることにより、運転制御の変化に伴う車両挙動の変化に対して、乗員は予め対応することができる。

［１０］本実施形態の運転制御方法は、経路における第１経路と第２経路が識別可能なように経路をディスプレイ３１，１１１に提示する。また、タッチパネルディスプレイなどの入力可能な出力装置１１０に表示することにより、ドライバによる経路候補の選択を受付けることができる。複数の経路候補が算出されたときに乗員の意思に基づく経路を選択できる。本実施形態の運転制御方法は、選択された経路候補に基づく運転計画を立案する。第１経路は第１運転制御の内容が対応づけられ、第２経路には第２運転制御の内容が対応づけられているので、経路を確認することで運転制御内容も併せて確認できる。車両の乗員が運転制御のレベルの変化を予め知ることにより、運転制御の変化に伴う車両挙動の変化に対して予め対応することができる。

［１１］本実施形態の運転制御方法は、走行時における天候情報を取得し、天候情報が運転負荷を増加させる所定の悪天候である場合には、第２走行コストに対する第１走行コストの比が高くなるように経路を設定する。走行中における天候情報は雨滴センサ、ワイパーの駆動情報、温度計などにより判断する。車両走行中の天候判断の手法は出願時において公知の手法を用いることができる。走行中又は将来の走行時における天候情報は、外部のサーバから通信装置２０を介して取得してもよい。運転負荷を増加させる所定の悪天候は、予め定義できる。降雨、降雪の場合には悪天候と判断してもよいし、降雨のうち雨量が所定値以上のときに悪天候と判断してもよい。悪天候である場合には、高精度の地図情報(第１地図ＭＰ１)が完備している第１経路を高度な運転制御により走行するほうが、走行が難しい状況でドライバが運転するよりも安全である。本実施形態では、悪天候であると判断された場合には、高度な運転制御が実施可能な第１経路を優先させた（距離の長い又は走行時間の長い）経路を算出することにより、安全な走行を実現する。

［１２］本実施形態の運転制御方法は、目的地に至る経路の交通情報を取得し、交通情報が、運転負荷を増加させる所定の交通障害である場合には、第２走行コストに対する第１走行コストの比を高くなるように経路を設定する。走行中における交通情報は車速、制動装置の操作情報などにより判断する。運転負荷を増加させる所定の交通障害は、予め定義できる。渋滞の発生を交通障害と判断してもよいし、渋滞であっても、所定距離以上、所定車速未満の渋滞を交通障害と判断してもよい。交通障害は、事故の発生、交通規制、道路の損傷と判断してもよい。これらの情報は、交通情報管理センターから提供を受けてもよい。交通障害が発生している場合には、高精度の地図情報(第１地図ＭＰ１)が完備している第１経路を高度な運転制御により走行するほうが、運転負荷が高い状況でドライバが運転するよりも安全である。本実施形態では、交通障害が発生していると判断された場合には、高度な運転制御が実施可能な第１経路を優先させた（距離の長い又は走行時間の長い）経路を算出することにより、安全な走行を実現する。

［１３］本実施形態の運転制御方法は、目的地に至る経路の事故履歴情報を取得し、事故履歴情報が、運転負荷を増加させる所定回数以上の事故履歴を示す場合には、第２走行コストに対する第１走行コストの比が高くなるように経路を設定する。事故の多い領域や経路においては、高精度の地図情報(第１地図ＭＰ１)が完備している第１経路を高度な運転制御により走行するほうが、危険の多い道路をドライバが運転するよりも安全である。本実施形態では、所定回数以上の事故履歴が記録されている場合には、高度な運転制御が実施可能な第１経路を優先させた（距離の長い又は走行時間の長い）経路を算出することにより、安全な走行を実現する。

［１４］本実施形態の運転制御方法が制御装置１０により実行されることにより、運転制御装置１００は、上記運転制御方法と同様の作用を奏し、同様の効果を奏する。

なお、以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするために記載されたものであって、本発明を限定するために記載されたものではない。したがって、上記の実施形態に開示された各要素は、本発明の技術的範囲に属する全ての設計変更や均等物をも含む趣旨である。

１…運転制御システム
１００…運転制御装置
１０…制御装置
１１…ＣＰＵ
１２…ＲＯＭ
３００…地図情報
ＭＰ１…第１地図
ＭＰ２…第２地図
１３…ＲＡＭ
２０…通信装置
３０…出力装置
３１…ディスプレイ
３２…スピーカ
２００…車載装置
４０…通信装置
５０…検出装置
５１…カメラ
５２…レーダー装置
６０…センサ
６１…操舵角センサ
６２…車速センサ
７０…車両コントローラ
８０…駆動装置
８１…制動装置
９０…操舵装置
１１０…出力装置
１１１…ディスプレイ
１１２…スピーカ
１２０…ナビゲーション装置
１２１…位置検出装置
１２３…地図情報
ＭＰ１…第１地図
ＭＰ２…第２地図

Claims (15)

1. 車両の目的地を取得し、
   走行レーンの識別情報を含む第１地図と、前記走行レーンの識別情報を含まない第２地図とを含む地図情報を参照し、
   前記車両の現在位置から目的地に至る経路を算出する際に、前記第１地図に属する第１経路の第１走行コストと、前記第２地図に属する第２経路の第２走行コストとが所定の関係となるように前記経路を算出し、
   前記車両に前記経路を走行させる運転計画を立案し、
   前記運転計画を実行する指令を前記車両のコントローラに送出する運転制御方法であって、
   走行時における天候情報を取得し、
   前記天候情報が、運転負荷を増加させる所定の悪天候である場合には、
   前記第２走行コストに対する前記第１走行コストの比が高くなるように前記経路を算出する運転制御方法。
2. 車両の目的地を取得し、
   走行レーンの識別情報を含む第１地図と、前記走行レーンの識別情報を含まない第２地図とを含む地図情報を参照し、
   前記車両の現在位置から目的地に至る経路を算出する際に、前記第１地図に属する第１経路の第１走行コストと、前記第２地図に属する第２経路の第２走行コストとが所定の関係となるように前記経路を算出し、
   前記車両に前記経路を走行させる運転計画を立案し、
   前記運転計画を実行する指令を前記車両のコントローラに送出する運転制御方法であって、
   前記経路の交通情報を取得し、
   前記交通情報が、運転負荷を増加させる所定の交通障害である場合には、
   前記第２走行コストに対する前記第１走行コストの比が高くなるように前記経路を算出する運転制御方法。
3. 車両の目的地を取得し、
   走行レーンの識別情報を含む第１地図と、前記走行レーンの識別情報を含まない第２地図とを含む地図情報を参照し、
   前記車両の現在位置から目的地に至る経路を算出する際に、前記第１地図に属する第１経路の第１走行コストと、前記第２地図に属する第２経路の第２走行コストとが所定の関係となるように前記経路を算出し、
   前記車両に前記経路を走行させる運転計画を立案し、
   前記運転計画を実行する指令を前記車両のコントローラに送出する運転制御方法であって、
   前記経路の事故履歴情報を取得し、
   前記事故履歴情報が、所定回数以上の事故履歴を示す場合には、
   前記第２走行コストに対する前記第１走行コストの比が高くなるように前記経路を算出する運転制御方法。
4. 前記第１走行コストは前記第１経路の第１距離を含み、前記第２走行コストは前記第２経路の第２距離を含む請求項１〜３の何れか一項に記載の運転制御方法。
5. 前記第１走行コストは、前記第１経路の第１距離及び前記第１経路の走行速度とから求めた第１所要時間を含み、前記第２走行コストは、前記第２経路の第２距離及び前記第２経路の走行速度とから求めた第２所要時間を含む請求項１〜３の何れか一項に記載の運転制御方法。
6. 前記第１走行コストが、前記第２走行コストよりも高くなるように、前記経路を算出する請求項１〜５の何れか一項に記載の運転制御方法。
7. 前記地図情報を参照し、前記目的地に至る最短経路のコストを算出し、
   算出された前記経路の全体のコストが前記最短経路のコストよりも所定評価コストよりも高い場合には、前記第２走行コストに対する前記第１走行コストの比を低減させる請求項６に記載の運転制御方法。
8. 予め定義された、前記第１地図により実行可能な第１運転制御と、前記第２地図により実行可能な第２運転制御を参照し、
   目的の運転制御が前記第１運転制御に含まれ、前記第２運転制御に含まれていない場合には、前記第２走行コストに対する前記第１走行コストの比を高く設定する請求項１〜７の何れか一項に記載の運転制御方法。
9. 前記経路を算出する際に、前記目的地に至る複数の経路候補のうち、前記第１経路と前記第２経路との接点数が少ない前記経路候補を前記経路とする請求項１〜８の何れか一項に記載の運転制御方法。
10. 前記第１走行コストと前記第２走行コストとの所定の関係は、前記車両の乗員が設定した前記第１走行コストと前記第２走行コストとの比により決定する請求項１〜９の何れか一項に記載の運転制御方法。
11. 前記経路における前記第１経路と前記第２経路との接点を出力装置に提示する請求項１〜１０の何れか一項に記載の運転制御方法。
12. 前記経路における前記第１経路と前記第２経路が識別可能なように前記経路を出力装置に提示させる請求項１〜１１の何れか一項に記載の運転制御方法。
13. 立案した運転計画を車両のコントローラに実行させる制御装置を備える運転制御装置であって、
    前記制御装置は、
    前記車両の目的地を取得し、
    読み込み可能に記憶された走行レーンの識別情報を含む第１地図と、読み込み可能に記憶された前記走行レーンの識別情報を含まない第２地図とを含む地図情報を参照し、
    前記車両の現在位置から目的地に至る経路を算出する際に、前記第１地図に属する第１経路を走行するための第１走行コストと、前記第２地図に属する第２経路を走行するための第２走行コストとが所定の関係となるように前記経路を算出し、
    前記経路を走行させる前記運転計画を立案し、
    前記運転計画を実行する指令を前記車両のコントローラへ送り、
    前記経路の算出処理において、
    走行時における天候情報を取得し、
    前記天候情報が、運転負荷を増加させる所定の悪天候である場合には、
    前記第２走行コストに対する前記第１走行コストの比が高くなるように前記経路を算出する運転制御装置。
14. 立案した運転計画を車両のコントローラに実行させる制御装置を備える運転制御装置であって、
    前記制御装置は、
    前記車両の目的地を取得し、
    読み込み可能に記憶された走行レーンの識別情報を含む第１地図と、読み込み可能に記憶された前記走行レーンの識別情報を含まない第２地図とを含む地図情報を参照し、
    前記車両の現在位置から目的地に至る経路を算出する際に、前記第１地図に属する第１経路を走行するための第１走行コストと、前記第２地図に属する第２経路を走行するための第２走行コストとが所定の関係となるように前記経路を算出し、
    前記経路を走行させる前記運転計画を立案し、
    前記運転計画を実行する指令を前記車両のコントローラへ送り、
    前記経路の算出処理において、
    前記経路の交通情報を取得し、
    前記交通情報が、運転負荷を増加させる所定の交通障害である場合には、
    前記第２走行コストに対する前記第１走行コストの比が高くなるように前記経路を算出する運転制御装置。
15. 立案した運転計画を車両のコントローラに実行させる制御装置を備える運転制御装置であって、
    前記制御装置は、
    前記車両の目的地を取得し、
    読み込み可能に記憶された走行レーンの識別情報を含む第１地図と、読み込み可能に記憶された前記走行レーンの識別情報を含まない第２地図とを含む地図情報を参照し、
    前記車両の現在位置から目的地に至る経路を算出する際に、前記第１地図に属する第１経路を走行するための第１走行コストと、前記第２地図に属する第２経路を走行するための第２走行コストとが所定の関係となるように前記経路を算出し、
    前記経路を走行させる前記運転計画を立案し、
    前記運転計画を実行する指令を前記車両のコントローラへ送り、
    前記経路の算出処理において、
    前記経路の事故履歴情報を取得し、
    前記事故履歴情報が、所定回数以上の事故履歴を示す場合には、
    前記第２走行コストに対する前記第１走行コストの比が高くなるように前記経路を算出する運転制御装置。

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