JP6738957B2 - 車両制御システム、車両制御方法、および車両制御プログラム - Google Patents

Description

本発明は、車両制御システム、車両制御方法、および車両制御プログラムに関する。

従来、自車両の前方に割り込む周辺車両を予測する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開２００３−２８８６９１号公報

しかしながら、従来の技術では、割り込みが予測された周辺車両に対して、自車両を過度に減速させてしまう場合があった。

本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、周辺車両の割り込みに応じて適切な速度制御を行うことができる車両制御システム、車両制御方法、および車両制御プログラムを提供することを目的の一つとする。

（１）本発明の一態様は、自車両が存在する第１車線と異なる第２車線に存在する一以上の周辺車両を認識する認識部と、前記認識部により認識された周辺車両について、前記自車両の前方への割込確率に基づく指標値を導出し、前記導出した指標値が閾値以上の周辺車両を割込車両として特定する特定部と、前記特定部により特定された前記割込車両の存在に応じて前記自車両を減速させる走行制御部であって、前記自車両を減速させる際に、対象となる割込車両の前記指標値に基づいて、前記自車両の減速度の変化の度合を決定する走行制御部と、を備え、前記特定部が、前記周辺車両のそれぞれについて前記指標値を導出する処理を所定周期で繰り返し行い、前記走行制御部が、前記特定部により繰り返し前記指標値が導出される過程で、同じ割込車両が継続して特定される場合、前記自車両の減速度の変化の度合を大きくする車両制御システムである。
（２）の態様は、上記（１）の態様において、前記特定部が、前記周辺車両の横移動に基づいて、前記割込確率に基づく指標値を導出するものである。

（３）の態様は、上記（１）の態様において、前記特定部が、前記認識部により認識された周辺車両のそれぞれと、前記第１車線と前記第２車線の間を区画する区画線との距離に基づいて、前記指標値を導出するものである。

（４）の態様は、上記（１）または（２）の態様において、前記走行制御部が、更に、前記認識部により認識された周辺車両のそれぞれと、前記自車両との相対関係に基づいて、前記自車両の減速度の変化の度合を決定するものである。

（５）の態様は、上記（１）から（４）のいずれか一つの態様において、前記特定部が、地図情報を参照し、前記自車両の前方に前記第２車線から前記第１車線への車線変更が必要となる地点が存在する場合、前記地点に近い周辺車両ほど、大きな前記指標値を導出するものである。

（６）の態様は、上記（１）から（５）のいずれか一つの態様において、前記特定部が、前記認識部により複数の周辺車両が認識された場合、前記複数の周辺車両のうち、最も指標値が大きい周辺車両を前記割込車両として特定するものである。

（７）の態様は、上記（１）から（６）のいずれか一つの態様において、前記走行制御部が、前記指標値が大きくなるにつれて、前記自車両の減速度の変化の度合を大きくし、前記指標値が小さくなるにつれて、前記自車両の減速度の変化の度合を小さくするものである。

（８）本発明の他の態様は、車載コンピュータが、自車両が存在する第１車線と異なる第２車線に存在する一以上の周辺車両を認識し、前記認識した周辺車両について、前記自車両の前方への割込確率に基づく指標値を導出し、前記導出した指標値が閾値以上の周辺車両を割込車両として特定し、前記特定した前記割込車両の存在に応じて前記自車両を減速させ、前記自車両を減速させる際に、対象となる割込車両の前記指標値に基づいて、前記自車両の減速度の変化の度合を決定し、前記周辺車両のそれぞれについて前記指標値を導出する処理を所定周期で繰り返し行い、繰り返し前記指標値を導出する過程で、同じ割込車両を継続して特定する場合、前記自車両の減速度の変化の度合を大きくする車両制御方法である。

（９）本発明の他の態様は、車載コンピュータに、自車両が存在する第１車線と異なる第２車線に存在する一以上の周辺車両を認識する処理と、前記認識した周辺車両について、前記自車両の前方への割込確率に基づく指標値を導出する処理と、前記導出した指標値が閾値以上の周辺車両を割込車両として特定する処理と、前記特定した前記割込車両の存在に応じて前記自車両を減速させる処理と、前記自車両を減速させる際に、対象となる割込車両の前記指標値に基づいて、前記自車両の減速度の変化の度合を決定する処理と、前記周辺車両のそれぞれについて前記指標値を導出する処理を所定周期で繰り返し行う処理と、繰り返し前記指標値を導出する過程で、同じ割込車両を継続して特定する場合、前記自車両の減速度の変化の度合を大きくする処理と、を実行させる車両制御プログラムである。

上記態様によれば、自車両の前方への割込確率に基づく指標値が閾値以上の周辺車両を割込車両として特定し、割込車両の存在に応じて自車両を減速させる際に、対象となる割込車両の指標値に基づいて、自車両の減速度の変化の度合を決定することにより、周辺車両の割り込みに応じて適切な速度制御を行うことができる。

第１実施形態における車両制御システム１の構成図である。 自車位置認識部１２２により自車線Ｌ１に対する自車両Ｍの相対位置および姿勢が認識される様子を示す図である。 推奨車線に基づいて目標軌道が生成される様子を示す図である。 特定部１２４により実行される処理の一例を示すフローチャートである。 割込確率Ｐの導出方法を説明するための図である。 自車両Ｍの周囲に複数の周辺車両が存在する場面の一例を示す図である。 自車両Ｍの周囲に複数の周辺車両が存在する場面の他の例を示す図である。 所定地点Ｑの一例を示す図である。 所定地点Ｑまでの距離に応じた倍率Ａの一例を示す図である。 走行制御部１４１により実行される処理の一例を示すフローチャートである。 ある割込車両ｍａの割込確率Ｐ_ａに応じて決定されるジャークｊの一例を示す図である。 図１１に示すジャークｊに基づいて決定される減速度の一例を示す図である。 割込車両ｍｂの割込確率Ｐ_ｂに応じて決定されるジャークｊの一例を示す図である。 図１３に示すジャークｊに基づいて決定される減速度の一例を示す図である。 割込車両ｍｂの割込確率Ｐ_ｂに応じて決定されるジャークｊの他の例を示す図である。 図１５に示すジャークｊに基づいて決定される減速度の一例を示す図である。 衝突余裕時間ＴＴＣに応じて決定されるジャークｊの最大値の一例を示す図である。 図１７に示すジャークｊに基づいて決定される減速度の一例を示す図である。 第２実施形態における車両制御システム１Ａの構成図である。 第２実施形態における特定部１２４が割込確率Ｐを導出する場面の一例を示す図である。 第１指標値導出テーブル１５２の一例を示す図ある。 第２指標値導出マップ１５４の一例を示す図である。 割込確率導出マップ１５６の一例を示す図ある。 ウィンカー点灯用の第２指標値導出マップ１５４＃の一例を示す図である。 第３実施形態における車両制御システム１Ｂの構成図である。

以下、図面を参照し、本発明の車両制御システム、車両制御方法、および車両制御プログラムの実施形態について説明する。

＜第１実施形態＞
図１は、第１実施形態における車両制御システム１の構成図である。車両制御システム１が搭載される車両は、例えば、二輪や三輪、四輪等の車両であり、その駆動源は、ディーゼルエンジンやガソリンエンジンなどの内燃機関、電動機、或いはこれらの組み合わせである。電動機は、内燃機関に連結された発電機による発電電力、或いは二次電池や燃料電池の放電電力を使用して動作する。

車両制御システム１は、例えば、カメラ１０と、レーダ装置１２と、ファインダ１４と、物体認識装置１６と、通信装置２０と、ＨＭＩ（Human Machine Interface）３０と、車両センサ４０と、ナビゲーション装置５０と、ＭＰＵ（Micro-Processing Unit）６０と、運転操作子８０と、自動運転制御ユニット１００と、走行駆動力出力装置２００と、ブレーキ装置２１０と、ステアリング装置２２０とを備える。これらの装置や機器は、ＣＡＮ（Controller Area Network）通信線等の多重通信線やシリアル通信線、無線通信網等によって互いに接続される。なお、図１に示す構成はあくまで一例であり、構成の一部が省略されてもよいし、更に別の構成が追加されてもよい。

カメラ１０は、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等の固体撮像素子を利用したデジタルカメラである。カメラ１０は、車両制御システム１が搭載される車両（以下、自車両Ｍと称する）の任意の箇所に一つまたは複数が取り付けられる。自車両Ｍの前方を撮像する場合、カメラ１０は、フロントウィンドウシールド上部やルームミラー裏面等に取り付けられる。カメラ１０は、例えば、周期的に繰り返し自車両Ｍの周辺を撮像する。カメラ１０は、ステレオカメラであってもよい。

レーダ装置１２は、自車両Ｍの周辺にミリ波などの電波を放射すると共に、物体によって反射された電波（反射波）を検出して少なくとも物体の位置（距離および方位）を検出する。レーダ装置１２は、自車両Ｍの任意の箇所に一つまたは複数が取り付けられる。レーダ装置１２は、ＦＭＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave）方式によって物体の位置および速度を検出してもよい。

ファインダ１４は、照射光に対する散乱光を測定し、対象までの距離を検出するＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging、或いはLaser Imaging Detection and Ranging）である。ファインダ１４は、自車両Ｍの任意の箇所に一つまたは複数が取り付けられる。
物体認識装置１６は、カメラ１０、レーダ装置１２、およびファインダ１４のうち一部または全部による検出結果に対してセンサフュージョン処理を行って、物体の位置、種類、速度などを認識する。物体認識装置１６は、認識結果を自動運転制御ユニット１００に提供する。

通信装置２０は、例えば、セルラー網やＷｉ−Ｆｉ網、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communication）などを利用して、自車両Ｍの周辺に存在する車両と通信したり、無線基地局を介して各種サーバ装置と通信したりする。

ＨＭＩ３０は、自車両Ｍの乗員に対して各種情報を提示すると共に、乗員による入力操作を受け付ける。例えば、ＨＭＩ３０は、表示装置３１と、操作受付部３２とを備える。

表示装置３１は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）や有機ＥＬ（Electroluminescence）ディスプレイなどであり、インストルメントパネルの各部、助手席や後部座席の任意の箇所に取り付けられる。なお、表示装置３１は、後述する操作受付部３２と一体となったタッチパネルであってもよい。

操作受付部３２は、例えば、乗員により入力される操作の一つとして、車線変更の指示操作を受け付ける。例えば、操作受付部３２は、スイッチや入力キーなどである。操作受付部３２は、受け付けた入力操作に基づく操作入力信号を生成し、この信号を自動運転制御ユニット１００に出力する。

車両センサ４０は、自車両Ｍの速度を検出する車速センサ、加速度を検出する加速度センサ、鉛直軸回りの角速度を検出するヨーレートセンサ、自車両Ｍの向きを検出する方位センサ等を含む。車両センサ４０は、検出した情報（速度、加速度、角速度、方位等）を自動運転制御ユニット１００に出力する。

ナビゲーション装置５０は、例えば、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機５１と、ナビＨＭＩ５２と、経路決定部５３とを備え、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリなどの記憶装置に第１地図情報５４を保持している。

ＧＮＳＳ受信機５１は、ＧＮＳＳ衛星から受信した信号に基づいて、自車両Ｍの位置を特定する。自車両Ｍの位置は、車両センサ４０の出力を利用したＩＮＳ（Inertial Navigation System）によって特定または補完されてもよい。

ナビＨＭＩ５２は、表示装置、スピーカ、タッチパネル、入力キーなどを含む。ナビＨＭＩ５２は、前述したＨＭＩ３０と一部または全部が共通化されてもよい。

経路決定部５３は、例えば、ナビＨＭＩ５２を用いて、ＧＮＳＳ受信機５１により特定された自車両Ｍの位置（或いは入力された任意の位置）から、乗員により入力された目的地までの経路を、第１地図情報５４を参照して決定する。第１地図情報５４は、例えば、道路を示すリンクと、リンクによって接続されたノードとによって道路形状が表現された情報である。第１地図情報５４は、道路の曲率やＰＯＩ（Point Of Interest）情報などを含んでもよい。経路決定部５３により決定された経路は、ＭＰＵ６０に出力される。

また、ナビゲーション装置５０は、経路決定部５３により決定された経路に基づいて、ナビＨＭＩ５２を用いた経路案内を行ってもよい。なお、ナビゲーション装置５０は、例えば、ユーザの保有するスマートフォンやタブレット端末等の端末装置の機能によって実現されてもよい。また、ナビゲーション装置５０は、通信装置２０を介してナビゲーションサーバに現在位置と目的地を送信し、ナビゲーションサーバから返信された経路を取得してもよい。

ＭＰＵ６０は、例えば、推奨車線決定部６１として機能し、ＨＤＤやフラッシュメモリなどの記憶装置に第２地図情報６２を保持している。推奨車線決定部６１は、ナビゲーション装置５０から提供された経路を複数のブロックに分割し（例えば、車両進行方向に関して１００［ｍ］毎に分割し）、第２地図情報６２を参照してブロックごとに自車両Ｍが走行すべき推奨車線を決定する。

例えば、推奨車線決定部６１は、ナビゲーション装置５０から提供された経路が複数の車線を有する場合、各ブロックにおいて、各ブロックに含まれる一つ以上の車線の中から、いずれか一つの車線を推奨車線として決定する。推奨車線決定部６１は、提供された経路において分岐地点や合流地点などが存在する場合、自車両Ｍが、その地点において目的地に進行するための合理的な走行経路を走行できるように、推奨車線を決定する。例えば、複数の車線を含む本線から分岐した車線の延長線上に目的地がある場合、推奨車線決定部６１は、本線に含まれる車線のうち、分岐先の車線（分岐車線）に向かう車線を、推奨車線として決定する。

第２地図情報６２は、第１地図情報５４よりも高精度な地図情報である。第２地図情報６２は、例えば、車線の中央の情報あるいは車線の境界の情報等を含んでいる。また、第２地図情報６２には、道路情報、交通規制情報、住所情報（住所・郵便番号）、施設情報、電話番号情報などが含まれてよい。道路情報には、高速道路、有料道路、国道、都道府県道といった道路の種別を表す情報や、道路の車線数、各車線の幅員、道路の勾配、道路の位置（経度、緯度、高さを含む３次元座標）、車線のカーブの曲率、車線の合流および分岐地点の位置、道路に設けられた標識等の情報が含まれる。第２地図情報６２は、通信装置２０を用いて他装置にアクセスすることにより、随時、アップデートされてよい。

運転操作子８０は、例えば、アクセルペダルや、ブレーキペダル、シフトレバー、ステアリングホイール等を含む。例えば、ステアリングホイールは、操作受付部３２に対してなされ得る車線変更の指示操作を受け付けてもよい。運転操作子８０には、操作量あるいは操作の有無を検出するセンサが取り付けられており、その検出結果は、自動運転制御ユニット１００、もしくは、走行駆動力出力装置２００、ブレーキ装置２１０、およびステアリング装置２２０のうち一方または双方に出力される。

自動運転制御ユニット１００は、例えば、第１制御部１２０と、第２制御部１４０とを備える。第１制御部１２０および第２制御部１４０は、それぞれ、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することで実現される。また、第１制御部１２０および第２制御部１４０の構成要素のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）などのハードウェアによって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。

第１制御部１２０は、例えば、外界認識部１２１と、自車位置認識部１２２と、行動計画生成部１２３と、特定部１２４とを備える。

外界認識部１２１は、カメラ１０、レーダ装置１２、およびファインダ１４から物体認識装置１６を介して入力される情報に基づいて、周辺車両の位置、速度、加速度等の状態を認識する。周辺車両とは、例えば、自車両Ｍの周辺を走行する車両であって、自車両Ｍの進行方向と同じ方向に走行する車両である。

例えば、外界認識部１２１は、周辺車両が存在する車線を区画する区画線に対する周辺車両の相対位置を認識したり、周辺車両の進行方向に関する速度や進行方向と直交し、走行する路面と略平行な車線幅方向に関する速度を認識したりしてよい。周辺車両の位置は、その周辺車両の重心やコーナー等の代表点で表されてもよいし、周辺車両の輪郭で表現された領域で表されてもよい。周辺車両の「状態」とは、周辺車両の加速度やジャーク、あるいは「行動状態」（例えば車線変更をしている、またはしようとしているか否か等）を含んでもよい。また、外界認識部１４２は、周辺車両に加えて、車道の落下物やガードレール、電柱、駐車車両、歩行者、道路路面の標示、標識、その他の物体の位置を認識してもよい。

自車位置認識部１２２は、例えば、自車両Ｍが走行している車線（自車線）、並びに自車線に対する自車両Ｍの相対位置および姿勢を認識する。自車位置認識部１２２は、例えば、第２地図情報６２から得られる道路区画線のパターン（例えば実線と破線の配列）と、カメラ１０によって撮像された画像から認識される自車両Ｍの周辺の道路区画線のパターンとを比較することで、自車線を認識する。この認識において、ナビゲーション装置５０から取得される自車両Ｍの位置やＩＮＳによる処理結果が加味されてもよい。

そして、自車位置認識部１２２は、例えば、自車線に対する自車両Ｍの位置や姿勢を認識する。図２は、自車位置認識部１２２により自車線Ｌ１に対する自車両Ｍの相対位置および姿勢が認識される様子を示す図である。自車位置認識部１２２は、例えば、自車両Ｍの基準点（例えば重心）の自車線中央ＣＬからの乖離ＯＳ、および自車両Ｍの進行方向の自車線中央ＣＬを連ねた線に対してなす角度θを、自車線Ｌ１に対する自車両Ｍの相対位置および姿勢として認識する。なお、これに代えて、自車位置認識部１２２は、自車線Ｌ１のいずれかの側端部に対する自車両Ｍの基準点の位置などを、自車線に対する自車両Ｍの相対位置として認識してもよい。自車位置認識部１２２により認識される自車両Ｍの相対位置は、行動計画生成部１２３に提供される。

行動計画生成部１２３は、推奨車線決定部６１により推奨車線として決定された車線を走行するように、且つ、自車両Ｍの周辺状況に対応できるように、行動計画を生成する。行動計画とは、自動運転において順次実行されるイベントで構成される。自動運転とは、自車両Ｍの加減速または操舵の少なくとも一方または双方を、自動運転制御ユニット１００が制御することをいう。

イベントには、例えば、一定速度で同じ走行車線を走行する定速走行イベント、先行車両に追従する追従走行イベント、走行車線を変更させる車線変更イベント、先行車両を追い越させる追い越しイベントなどを含む。追い越しイベントは、例えば、先行車両の速度が自車両Ｍの速度よりも一定速度以上遅く、且つ自車線に隣接する隣接車線を走行する周辺車両の平均速度などが自車両Ｍの速度よりも一定速度以上速い状況下で計画される。例えば、追い越しイベントが実行される場合、自車両Ｍは、一旦隣接車線に車線変更によって移り、加速などを伴いながら、先行車両の前方、且つ車線変更前の自車線（元車線）に車線変更によって移る。

また、イベントには、本線に合流するための合流車線において自車両Ｍを加減速させ、合流車線へと走行車線を変更させる合流イベント、分岐地点において分岐先の車線に自車両Ｍを車線変更させる分岐イベント、周辺車両などの挙動に合わせて自車両Ｍを緊急停止させる緊急停止イベント、自動運転を終了して手動運転に切り替えるための切替イベント（テイクオーバイベント）などが含まれてよい。手動運転とは、運転操作子８０に対する乗員の操作によって、走行駆動力出力装置２００、ブレーキ装置２１０、およびステアリング装置２２０が制御されることをいう。また、これらのイベントの実行中に、自車両Ｍの周辺状況（車道の障害物、周辺車両、歩行者の存在、道路工事による車線狭窄など）に基づいて、障害物などを回避するための回避イベントが計画されてもよい。

そして、行動計画生成部１２３は、自車両Ｍが将来走行する目標軌道を生成する。目標軌道は、自車両Ｍの到達すべき地点（軌道点）を順に並べたものとして表現される。軌道点は、所定の走行距離ごとの自車両Ｍの到達すべき地点であり、それとは別に、所定のサンプリング時間（例えば０コンマ数［ｓｅｃ］程度）ごとの目標速度および目標加速度が、目標軌道の一部として生成される。また、軌道点は、所定のサンプリング時間ごとの、そのサンプリング時刻における自車両Ｍの到達すべき位置であってもよい。この場合、目標速度や目標加速度の情報は軌道点の間隔で表現される。

図３は、推奨車線に基づいて目標軌道が生成される様子を示す図である。図示するように、推奨車線は、目的地までの経路に沿って走行するのに都合が良いように決定される。行動計画生成部１２３は、推奨車線の切り替わり地点の所定距離手前に差し掛かると、車線変更イベント、分岐イベント、合流イベントなどを起動する。各イベントの実行中（起動中）に、障害物を回避する必要が生じた場合には、行動計画生成部１２３は、図示するように、一旦隣接車線へと自車両Ｍを車線変更させて障害物を回避させる軌道を生成してもよいし、障害物の手前で自車両Ｍを停止させるような減速のための軌道を生成してもよい。

行動計画生成部１２３は、例えば、目標軌道の候補を複数生成し、安全性と効率性の観点に基づいて、その時点での最適な目標軌道を選択する。そして、行動計画生成部１２３は、選択した目標軌道を走行制御部１４１に提供する。

特定部１２４は、外界認識部１２１により認識された周辺車両のうち、自車両Ｍの前方に割り込む可能性の高い周辺車両（以下、割込車両と称する）を特定する。言い換えれば、特定部１２４は、自車両Ｍが存在する自車線と異なる車線に存在する周辺車両のうち、自車線且つ自車両Ｍの前方へと車線変更する可能性の高い周辺車両を割込車両として特定する。

図４は、特定部１２４により実行される処理の一例を示すフローチャートである。本フローチャートの処理は、例えば、所定の周期で繰り返し行われてよい。

まず、特定部１２４は、外界認識部１２１により周辺車両が認識されるまで待機し（ステップＳ１００）、外界認識部１２１により周辺車両が認識されると、周辺車両ごとに、自車両Ｍの前方へと割り込む可能性を定量化した割込確率Ｐを導出する（ステップＳ１０２）。

図５は、割込確率Ｐの導出方法を説明するための図である。図中ｍａは、周辺車両を表し、Ｘ、Ｙは、それぞれ車線延在方向（車両進行方向）と車線幅方向を表している。例えば、特定部１２４は、ウィンカーランプの点灯の有無を１または０で表現するパラメータＬと、周辺車両が存在する車線Ｌ２を区画する区画線のうち自車線Ｌ１に近い方の区画線Ｌｄから周辺車両までの距離Ｄと、周辺車両の車線幅方向Ｙの速度Ｖ_Ｙ（以下、横速度Ｖ_Ｙと称する）と、自車両Ｍと周辺車両との衝突余裕時間ＴＴＣ（Time-To-Collision）とのうち一部または全部を用いて、割込確率Ｐを導出する。衝突余裕時間ＴＴＣは、現在の自車両Ｍと周辺車両の相対速度が維持されると仮定した場合に、現時刻から自車両Ｍの車頭部（前端）が周辺車両の車尾部（後端）に接触すると推定される時刻までの時間であり、自車両Ｍと周辺車両との間の車間距離をこれらの車両の相対速度で除算した値として求められてよい。横速度Ｖ_Ｙは、例えば、自車線に近づく方向をプラスとして、ある観測時間が経過するまでの間に周辺車両が車線幅方向に関して移動した距離を、その観測時間で除算することで求められてよい。

例えば、特定部１２４は、パラメータＬ、距離Ｄ、横速度Ｖ_Ｙ、および衝突余裕時間ＴＴＣの全てを考慮した以下の数式（１）に基づいて、割込確率Ｐを導出する。

式中ｗ_１は、パラメータＬに対する重みであり、ｗ_２は、距離Ｄに対する重みであり、ｗ_３は、横速度Ｖ_Ｙに対する重みであり、ｗ_４は、衝突余裕時間ＴＴＣに対する重みである。各重みの配分は、重みｗ_１〜ｗ_４の総和が１となるように決められる。また、各パラメータは、その最大値が１となるように規格化（正規化）される。例えば、距離Ｄは、想定される最大距離（例えば車線の全幅）で除算されることで規格化されてよいし、横速度Ｖ_Ｙは、車両が車線幅方向Ｙに対して出力可能な最大速度で除算されることで規格化されてよいし、衝突余裕時間ＴＴＣは、例えばカメラ１０やファインダ１４の検知範囲の限界付近で周辺車両が検知されたときに導出された衝突余裕時間ＴＴＣで除算されることで規格化されてよい。

次に、特定部１２４は、周辺車両ごとに、導出した割込確率Ｐが閾値（例えば０．５程度）以上となるか否かを判定する（ステップＳ１０４）。特定部１２４は、導出した割込確率Ｐが閾値以上となる周辺車両が存在する場合、その周辺車両を割込車両（自車両Ｍの前方に割り込む可能性の高い周辺車両）として特定する（ステップＳ１０６）。これによって、本フローチャートの処理が終了する。

なお、Ｓ１０４の処理の結果として、割込確率Ｐが閾値以上となる周辺車両が複数存在する場合、特定部１２４は、最も割込確率Ｐが大きい周辺車両を割込車両として特定してよい。

図６は、自車両Ｍの周囲に複数の周辺車両が存在する場面の一例を示す図である。図中ｍａ、ｍｂは、それぞれ周辺車両を表し、Ｖ_ｍａは、周辺車両ｍａの速度を表し、Ｖ_ｍｂは、周辺車両ｍｂの速度を表している。図示の例では、周辺車両ｍａは、周辺車両ｍｂよりも自車両Ｍ側に位置し、周辺車両ｍａの速度Ｖ_ｍａは、周辺車両ｍｂの速度Ｖ_ｍｂと同じ速度である。また、区画線Ｌｄから各周辺車両までの距離は同じである。図示の例のような場合、周辺車両ｍｂが周辺車両ｍａよりも自車両Ｍから遠いため、自車両Ｍおよび周辺車両ｍｂの衝突余裕時間ＴＴＣ_ｍｂは、自車両Ｍおよび周辺車両ｍａの衝突余裕時間ＴＴＣ_ｍａよりも長くなる。この場合、周辺車両ｍａの割込確率Ｐと比べて、周辺車両ｍｂの割込確率Ｐの方が高くなる。従って、特定部１２４は、周辺車両ｍｂを割込車両として特定する。

図７は、自車両Ｍの周囲に複数の周辺車両が存在する場面の他の例を示す図である。図示の例では、自車線Ｌ１に対して隣接する二つの車線のうち、右隣の隣接車線Ｌ２上に周辺車両ｍａが存在し、左隣の隣接車線Ｌ３上に周辺車両ｍｂが存在している。これらの周辺車両ｍａおよびｍｂは、自車両Ｍから等距離に位置し、周辺車両ｍａの速度Ｖ_ｍａは、周辺車両ｍｂの速度Ｖ_ｍｂと同じ速度である。また、図示の例では、隣接車線Ｌ２を区画する区画線のうち自車線Ｌ１側の区画線Ｌｄ１から周辺車両ｍａまでの距離Ｄ_ｍａは、隣接車線Ｌ３を区画する区画線のうち自車線Ｌ１側の区画線Ｌｄ２から周辺車両ｍｂまでの距離Ｄ_ｍｂよりも短い。このような場合、周辺車両ｍａの割込確率Ｐと比べて、周辺車両ｍｂの割込確率Ｐの方が低くなる。従って、特定部１２４は、周辺車両ｍａを割込車両として特定する。

また、特定部１２４は、例えば、第２地図情報６２を参照して、隣接車線から自車線への車線変更が必要となる所定地点Ｑを特定し、周辺車両が所定地点Ｑに到達する（差し掛かる）場合に、その周辺車両の割込確率Ｐを高くしてよい。所定地点Ｑとは、例えば、他車線が自車線に合流する合流地点や、隣接車線が途中で消失する車線消失地点、工事などにより一時的に隣接車線の通行が禁止された通行止め地点などである。

図８は、所定地点Ｑの一例を示す図である。図示の例では、隣接車線Ｌ３の途中で車線が消失している。このような場合、隣接車線Ｌ３上を走行する周辺車両ｍａが、いずれかのタイミングで自車線Ｌ１に車線変更することが予測される。従って、特定部１２４は、所定地点Ｑに到達していない周辺車両と比べて、所定地点Ｑに到達している周辺車両の割込確率Ｐを高くする。例えば、特定部１２４は、上述した数式（１）などにより求めた割込確率Ｐに所定の倍率Ａ（Ａ≧１）を乗算することで割込確率Ｐを高くする。

図９は、所定地点Ｑまでの距離に応じた倍率Ａの一例を示す図である。図示の例のように、特定部１２４は、所定地点Ｑに周辺車両が近づくほど、指数関数的に倍率Ａを大きくすることで、割込確率Ｐを高くする。これによって、所定地点Ｑに到達するまでに、幅寄せやウィンカーの点灯などの車線変更の意思を表さないような周辺車両に対しても適切な割込確率Ｐを導出することができる。この結果、車線変更の意思を表さない周辺車両であっても、自車両Ｍの前方に割り込む可能性が潜在的に高い周辺車両については割込車両として特定することができる。

また、特定部１２４は、通信装置２０により周辺車両と車車間通信が行われ、通信相手の周辺車両から、自車両Ｍの前方に車線変更するという事前予告がなされた場合、この周辺車両を割込車両として特定してもよい。

第２制御部１４０は、例えば、走行制御部１４１を備える。走行制御部１４１は、行動計画生成部１２３によって生成された目標軌道を、予定の時刻通りに自車両Ｍが通過するように、走行駆動力出力装置２００、ブレーキ装置２１０、およびステアリング装置２２０を制御する。

走行駆動力出力装置２００は、車両が走行するための走行駆動力（トルク）を駆動輪に出力する。走行駆動力出力装置２００は、例えば、内燃機関、電動機、および変速機などの組み合わせと、これらを制御するＥＣＵとを備える。ＥＣＵは、走行制御部１４１から入力される情報、或いは運転操作子８０から入力される情報に従って、上記の構成を制御する。

ブレーキ装置２１０は、例えば、ブレーキキャリパーと、ブレーキキャリパーに油圧を伝達するシリンダと、シリンダに油圧を発生させる電動モータと、ブレーキＥＣＵとを備える。ブレーキＥＣＵは、走行制御部１４１から入力される情報に従って電動モータを制御し、制動操作に応じたブレーキトルクが各車輪に出力されるようにする。ブレーキ装置２１０は、運転操作子８０に含まれるブレーキペダルの操作によって発生させた油圧を、マスターシリンダを介してシリンダに伝達する機構をバックアップとして備えてよい。なお、ブレーキ装置２１０は、上記説明した構成に限らず、走行制御部１４１から入力される情報に従ってアクチュエータを制御して、マスターシリンダの油圧をシリンダに伝達する電子制御式油圧ブレーキ装置であってもよい。

ステアリング装置２２０は、例えば、ステアリングＥＣＵと、電動モータとを備える。電動モータは、例えば、ラックアンドピニオン機構に力を作用させて転舵輪の向きを変更する。ステアリングＥＣＵは、走行制御部１４１から入力される情報、或いは運転操作子８０から入力される情報に従って、電動モータを駆動し、転舵輪の向きを変更させる。

また、走行制御部１４１は、特定部１２４により割込車両が特定された場合、一時的に、行動計画生成部１２３により目標軌道として決定された目標速度および目標加速度を逸脱して、自車両Ｍを減速させる。このとき、走行制御部１４１は、割込車両として特定された周辺車両の割込確率Ｐに応じて、自車両Ｍの減速度の変化の度合、すなわちジャークｊ（躍度）を決定する。

図１０は、走行制御部１４１により実行される処理の一例を示すフローチャートである。本フローチャートの処理は、例えば、所定の周期で繰り返し行われてよい。

まず、走行制御部１４１は、特定部１２４により割込車両が特定されるまで待機し（ステップＳ２００）、特定部１２４により割込車両が特定されると、前回特定された割込車両と今回特定された割込車両が同じ車両であるか否かを判定する（ステップＳ２０２）。

前回特定された割込車両と今回特定された割込車両が同じ車両でない場合、走行制御部１４１は、今回割込車両として特定された周辺車両の割込確率Ｐに応じて、自車両Ｍを減速させる際のジャークｊを決定する（ステップＳ２０４）。

例えば、走行制御部１４１は、割込確率Ｐが大きくなるにつれて、ジャークｊの最大値を大きくし、割込確率Ｐが小さくなるにつれて、ジャークｊの最大値を小さくする。

図１１は、ある割込車両ｍａの割込確率Ｐ_ａに応じて決定されるジャークｊの一例を示す図である。図中横軸は、時間ｔ（例えば単位は［ｓ］）を表し、縦軸は、ジャークｊを表している。図示の例では、ジャークｊは最大値が１となるように規格化されている。例えば、走行制御部１４１は、割込確率Ｐ_ａに応じてジャークｊの最大値を１に設定すると共に、そのジャークｊの特性を所定時間ΔＴかけて最大値１から最小値０へと減少するような傾向に設定する。

図１２は、図１１に示すジャークｊに基づいて決定される減速度の一例を示す図である。図中横軸は、時間ｔ（例えば単位は［ｓ］）を表し、縦軸は、マイナス方向の加速度αを減速度として表している。図示のように、走行制御部１４１は、予め決められ減速度のリミットα_ｌｉｍに近づくまで、図１１に示すジャークｊの変化傾向に応じて減速度を大きくする。

図１３は、割込車両ｍｂの割込確率Ｐ_ｂに応じて決定されるジャークｊの一例を示す図である。割込確率Ｐ_ｂは、上述した割込確率Ｐ_ａよりも小さいものとする。このようなＰ_ａ＞Ｐ_ｂとなる状況は、例えば、割込車両ｍｂが特定された場面よりも割込車両ｍａが特定された場面の方が、周辺車両が自車線寄りであったり、周辺車両との相対速度がより大きかったり、周辺車両との相対距離がより開いていたり、と周辺車両が車線変更する意思をより強く表していると見做すことができる。また、この状況は、割込車両ｍｂが特定された場面よりも割込車両ｍａが特定された場面の方が所定地点Ｑにより近いと見做すこともできる。この場合、走行制御部１４１は、ジャークｊの最大値を、割込車両ｍａが特定された場面で決定されたジャークｊの最大値（上述した数値例では最大値＝１）よりも小さくすると共に、そのジャークｊの特性を所定時間ΔＴかけて最大値１から最小値０へと減少するような傾向にする。図示の例では、ジャークｊの最大値は０．５に決定されている。

図１４は、図１３に示すジャークｊに基づいて決定される減速度の一例を示す図である。図示のように、走行制御部１４１は、予め決められ減速度のリミットα_ｌｉｍに近づくまで、図１３に示すジャークｊの変化傾向に応じて減速度を大きくする。図示のように、割込確率Ｐ_ａと比べて割込確率Ｐ_ｂの場合では、ジャークｊの最大値が小さくなるため、同じ所定時間ΔＴであっても、より緩やかな傾向で減速度が増加することになる。

また、走行制御部１４１は、割込車両の割込確率Ｐに応じて、ジャークｊの変化傾向を決定してもよい。

図１５は、割込車両ｍｂの割込確率Ｐ_ｂに応じて決定されるジャークｊの他の例を示す図である。例えば、走行制御部１４１は、ジャークｊの特性を示す曲線上に変曲点ＩＦを設け、変曲点ＩＦ前後でジャークｊの変化傾向を異ならせてよい。

図１６は、図１５に示すジャークｊに基づいて決定される減速度の一例を示す図である。上述したように、ジャークｊの特性を示す曲線上において、ジャークｊの減少度合を異ならせる変曲点ＩＦを設けたことにより、減速度が増加する過程で、その増加傾向がより顕著に変化する。そのため、走行制御部１４１は、自車両Ｍを減速させる最初の段階では、比較的緩やかに減速を強めていき、途中の段階でより強く減速させることになる。

ここで、フローチャートの説明に戻る。Ｓ２０２の処理において、前回特定された割込車両と今回特定された割込車両が同じ車両である場合、走行制御部１４１は、前回決定したジャークｊの最大値を大きくする（ステップＳ２０６）。

例えば、走行制御部１４１は、前回の処理でジャークｊの最大値を０．５とした場合、今回の処理ではジャークｊの最大値を０．７とする。これによって、所定の周期で処理を繰り返す間、何度も割り込みの意思を表している周辺車両に対しては、速やかに自車両Ｍを減速させることで道を譲ることができる。この結果、周辺車両により配慮した速度制御を行うことができる。

なお、走行制御部１４１は、Ｓ２０２の処理として、特定部１２４により所定回数以上に亘って同じ車両が割込車両として特定されたか否かを判定してもよい。これによって、本フローチャートの処理が終了する。

以上説明した第１実施形態によれば、自車両Ｍが存在する自車線と異なる他車線に存在する一以上の周辺車両を認識する外界認識部１２１と、外界認識部１２１により認識された周辺車両について、自車両Ｍの前方に割り込む可能性を示す割込確率Ｐが閾値以上の周辺車両を割込車両として特定する特定部１２４と、特定部１２４により割込車両が特定された場合、自車両Ｍを減速させる走行制御部１４１であって、自車両Ｍを減速させる際に、割込車両の割込確率Ｐに応じて、自車両の減速度の変化の度合を表すジャークｊを決定する走行制御部１４１と、を備えることにより、周辺車両の割り込みに応じて適切な速度制御を行うことができる。

例えば、車線減少地点や合流地点などの所定地点では、ジャークｊの最大値を大きくすることで、周辺車両の割り込みに備えて比較的大きな減速度で自車両Ｍを減速させておき、上記所定地点以外の地点では、ジャークｊの最大値を小さくすることで緩やかに自車両Ｍを減速させるため、割り込みの予測が外れたときの違和感のあるブレーキを軽減させることができる。

また、上述した第１実施形態によれば、処理を繰り返した結果、同じ周辺車両が継続して割込車両として特定される場合、割込確率Ｐに関わらずにジャークｊの最大値を大きくすることにより、何度も割り込みの意思を表している周辺車両に対しては、速やかに自車両Ｍを減速させることで道を譲ることができる。この結果、周辺車両により配慮した速度制御を行うことができる。

＜第１実施形態の変形例＞
以下、第１実施形態の変形例について説明する。第１実施形態の変形例では、割込車両として特定された周辺車両の割込確率Ｐに応じてジャークｊを決定する場合、その割込確率Ｐを決める一つの要素である衝突余裕時間ＴＴＣの大きさに応じて、ジャークｊの最大値を決定する。

図１７は、衝突余裕時間ＴＴＣに応じて決定されるジャークｊの最大値の一例を示す図である。また、図１８は、図１７に示すジャークｊに基づいて決定される減速度の一例を示す図である。図１７の例のように、走行制御部１４１は、ジャークｊの最大値を、衝突余裕時間ＴＴＣが大きいほど小さくし、衝突余裕時間ＴＴＣが小さいほど大きくする。これによって、図１８に示すように、衝突余裕時間ＴＴＣが大きくなるほど、減速度は緩やかに増加することになる。このように、衝突余裕時間ＴＴＣが大きければ、割込確率Ｐは高くても割込車両に追いつくまで時間的猶予があるため、比較的緩やかな減速で対処させることができる。

＜第２実施形態＞
以下、第２実施形態について説明する。第２実施形態では、複数台の周辺車両が認識された場合に、自車両Ｍと各周辺車両との衝突余裕時間ＴＴＣや周辺車両同士の衝突余裕時間ＴＴＣを考慮した第１指標値Ａと、各周辺車両に対する区画線Ｌｄまでの距離Ｄおよび各周辺車両の横速度Ｖ_Ｙを考慮した第２指標値Ｂとに基づいて、各周辺車両の割込確率Ｐを導出する点で、上述した第１実施形態と異なる。以下、第１実施形態との相違点を中心に説明し、第１実施形態と共通する機能等についての説明は省略する。

図１９は、第２実施形態における車両制御システム１Ａの構成図である。第２実施形態における車両制御システム１Ａは、例えば、上述した構成として、カメラ１０、レーダ装置１２、ファインダ１４、物体認識装置１６、通信装置２０、ＨＭＩ３０、車両センサ４０、ナビゲーション装置５０、ＭＰＵ６０、運転操作子８０、走行駆動力出力装置２００、ブレーキ装置２１０、およびステアリング装置２２０と、自動運転制御ユニット１００Ａとを備える。

第２実施形態における自動運転制御ユニット１００Ａは、上述した第１制御部１２０および第２制御部１４０と、記憶部１５０とを備える。記憶部１５０は、例えば、ＨＤＤやフラッシュメモリにより実現される。記憶部１５０には、後述する、第１指標値導出テーブル１５２、第２指標値導出マップ１５４、および割込確率導出マップ１５６が格納される。

図２０は、第２実施形態における特定部１２４が割込確率Ｐを導出する場面の一例を示す図である。図中のｍ１は、自車両Ｍが走行する第１車線（自車線）Ｌ１において自車両Ｍの前方を走行する第１車両を表し、ｍ２は、第１車線Ｌ１に隣接する第２車線（隣接車線）Ｌ２を走行し且つ自車両Ｍよりも前方を走行する第２車両を表し、ｍ３は、第２車線Ｌ２を走行し且つ第２車両ｍ１よりも後方を走行する第３車両を表している。

特定部１２４は、外界認識部１２１により認識された複数の周辺車両のうち、割込確率Ｐを導出する対象の周辺車両を決定し、この車両の割込確率Ｐを導出する。例えば、図示のように、外界認識部１２１により、上述した第１車両ｍ１、第２車両ｍ２、および第３車両ｍ３が認識された場合、特定部１２４は、これらの車両から、処理対象の周辺車両を決定する。以下の説明では、処理対象の周辺車両は第３車両ｍ３であるものとして説明する。

特定部１２４は、処理対象の第３車両ｍ３の割込確率Ｐを導出するために、まず、自車両Ｍと第１車両ｍ１との衝突余裕時間ＴＴＣ（Ｍ−ｍ１）と、自車両Ｍと第３車両ｍ３との衝突余裕時間ＴＴＣ（Ｍ−ｍ３）と、第１車両ｍ１と第３車両ｍ３との衝突余裕時間ＴＴＣ（ｍ１−ｍ３）と、第２車両ｍ２と第３車両ｍ３との衝突余裕時間ＴＴＣ（ｍ２−ｍ３）とを導出する。

特定部１２４は、導出した各衝突余裕時間ＴＴＣと、記憶部１５０に格納された第１指標値導出テーブル１５２とに基づいて、衝突余裕時間ＴＴＣの導出時に対象とした２台一組の複数の車両の組み合わせに対して、第１指標値Ａを導出する。

図２１は、第１指標値導出テーブル１５２の一例を示す図ある。第１指標値導出テーブル１５２には、第１指標値Ａの候補として予め決められた数値α１〜αｎに対して、各組の車両の衝突余裕時間ＴＴＣとして取り得る数値範囲が対応付けられている。例えば、衝突余裕時間ＴＴＣ（Ｍ−ｍ１）が０．０から１．０の数値範囲であり、衝突余裕時間ＴＴＣ（Ｍ−ｍ３）が０．０から０．５の数値範囲であり、衝突余裕時間ＴＴＣ（ｍ１−ｍ３）が０．０から１．０の数値範囲であり、衝突余裕時間ＴＴＣ（ｍ２−ｍ３）が０．０から１．０の数値範囲である場合、特定部１２４は、衝突余裕時間ＴＴＣの導出時に対象とした車両（Ｍ−ｍ１）の組と、車両（Ｍ−ｍ３）の組と、車両（ｍ１−ｍ３）の組と、車両（ｍ２−ｍ３）の組との組み合わせに対する第１指標値Ａをα１に決定する。

第１指標値Ａの候補となる数値α１〜αｎは、自車両Ｍと第１車両ｍ１の衝突余裕時間ＴＴＣ（Ｍ−ｍ１）が長い場合、短い場合に比して大きくなる傾向で設定される。また、数値α１〜αｎは、第１車両ｍ１と第３車両ｍ３の衝突余裕時間ＴＴＣ（ｍ１−ｍ３）が長い場合、短い場合に比して大きくなる傾向で設定される。また、数値α１〜αｎは、第２車両ｍ２と第３車両ｍ３との衝突余裕時間ＴＴＣ（ｍ２−ｍ３）が短い場合、長い場合に比して大きくなる傾向で設定される。また、数値α１〜αｎは、自車両Ｍと第１車両ｍ１との衝突余裕時間ＴＴＣ（Ｍ−ｍ１）が、第２車両ｍ２と第３車両ｍ３との衝突余裕時間ＴＴＣ（ｍ２−ｍ３）に比して長い場合、短い場合に比して大きくなる傾向で設定される。

第１指標値導出テーブル１５２は、予め実際に車線変更する第３車両ｍ３が観測された結果や、実験的手法、シミュレーション等から導出された第１指標値Ａと、２台一組とした車両の衝突余裕時間ＴＴＣとの相関に基づいて、予め生成されたものであってよい。２台一組の車両とは、例えば、第１車両ｍ１と第２車両ｍ２とを除く、自車両Ｍと第１車両ｍ１、自車両Ｍと第３車両ｍ３、第１車両ｍ１と第３車両ｍ３、第２車両ｍ２と第３車両ｍ３である。なお、第１指標値Ａの導出には、第１指標値導出テーブル１５２に代えて（或いは加えて）、マップや関数が用いられてもよい。

次に、特定部１２４は、外界認識部１２１の認識結果に基づいて、第３車両ｍ３と区画線Ｌｄとの距離Ｄと、第３車両ｍ３の横速度Ｖ_Ｙと、記憶部１５０に格納された第２指標値導出マップ１５４とに基づいて、第２指標値Ｂを導出する。

図２２は、第２指標値導出マップ１５４の一例を示す図である。第２指標値導出マップ１５４には、第２指標値Ｂの候補として予め決められた各数値βに対して、距離Ｄとして取り得る数値と、第３車両ｍ３の横速度Ｖ_Ｙ（区画線Ｌｄに近づく方向が正）として取り得る数値とが対応付けられている。例えば、距離ＤがＤ１であり、横速度Ｖ_ＹがＶ１である場合、特定部１２４は、第２指標値Ｂを３βに決定する。

第２指標値Ｂの候補となる各数値βは、距離Ｄが短いほど大きくなる傾向で設定される。また、各数値βは、横速度Ｖ_Ｙが大きいほど大きくなる傾向で設定される。第２指標値導出マップ１５４は、予め実際に車線変更する第３車両ｍ３が観測された結果や、実験的手法、シミュレーション等から導出された第２指標値Ｂと、距離Ｄと、第３車両ｍ３の横速度Ｖ_Ｙとの相関に基づいて生成されたものである。

次に、特定部１２４は、導出した第１指標値Ａおよび第２指標値Ｂと、記憶部１５０に格納された割込確率導出マップ１５６とに基づいて、第３車両ｍが第１車線Ｌ１に車線変更する可能性を示す割込確率Ｐを導出する。

図２３は、割込確率導出マップ１５６の一例を示す図ある。割込確率導出マップ１５６には、割込確率Ｐの候補として予め決められた各数値γに対して、第１指標値Ａと、第２指標値Ｂとが対応付けられている。割込確率Ｐの候補となる各数値γは、第１指標値Ａまたは第２指標値Ｂが大きいほど大きくなる傾向で設定される。割込確率導出マップ１５６は、予め実際に車線変更する第３車両ｍ３が観測された結果や、実験的手法、シミュレーション等から導出された第１指標値Ａと第２指標値Ｂとの相関に基づいて生成されたものである。これによって、上述した実施形態と同様に、着目する周辺車両（上述した例では第３車両ｍ３）の割込確率Ｐを導出することができる。

なお、上述した例では、第２指標値Ｂの導出には、距離Ｄおよび第３車両ｍ３の横速度Ｖ_Ｙが用いられるものとして説明したが、第２指標値Ｂの導出には、距離Ｄのみ、または距離Ｄと横速度Ｖ_Ｙとに加えて更に任意のパラメータが用いられてもよい。例えば、第２指標値Ｂの導出には、第３車両ｍ３と区画線Ｌｄとの距離Ｄおよび第３車両ｍ３の横速度Ｖ_Ｙに加え、所定の時間における第３車両ｍ３の横方向（車線幅方向）の移動量が用いられてもよい。例えば、特定部１２４は、上記の横方向の移動量が大きいほど、第２指標値Ｂを大きく導出してよい。

また、特定部１２４は、第３車両ｍ３の横方向に関する移動方向が第１車線に向く方向である場合、第３車両ｍ３の横方向に関する移動方向が第１車線Ｌ１に向く方向でない場合に比して、大きくなる傾向で第２指標値Ｂを導出してもよい。これにより、第３車両ｍ３の横方向に関する移動方向が第１車線に向く方向である場合、第３車両ｍ３の横方向に関する移動方向が第１車線Ｌ１に向く方向でない場合に比して、第３車両ｍ３の割込確率Ｐが高く導出される。

また、上述した例では、第１指標値Ａの導出には、衝突余裕時間ＴＴＣが用いられるものとして説明したが、第１指標値Ａの導出には、衝突余裕時間ＴＴＣに代えて（或いは加えて）、一組の車両間の距離、一組の車両における車頭時間、または一組の車両の相対速度のうち少なくとも一つが用いられてもよい。

例えば、２台の車両間の距離が第１指標値Ａの導出に用いられる場合、第１指標値Ａは、自車両Ｍと第１車両ｍ１の距離が長いほど、第１車両ｍ１と第３車両ｍ３の距離が長いほど、または第２車両ｍ２と第３車両ｍ３との距離が短いほど、大きくなる傾向となる。

また、例えば、２台の車両の相対速度が第１指標値Ａの導出に用いられる場合、第１指標値Ａは、自車両Ｍと第１車両ｍ１の相対速度が小さいほど、または第１車両ｍ１の速度が自車両Ｍの速度に比して大きいほど、大きくなる傾向となる。また、第１指標値Ａは、第１車両ｍ１と第３車両ｍ３の相対速度が小さいほど、第１車両ｍ１の速度が第３車両ｍ３の速度に比して大きいほど、大きくなる傾向となる。また、第１指標値Ａは、第２車両ｍ２と第３車両ｍ３との相対速度が小さいほど、または第３車両ｍ３の速度が第２車両ｍ２の速度に比して大きいほど、大きくなる傾向となる。

また、２台の車両の車頭時間が第１指標値Ａの導出に用いられる場合、第１指標値Ａは、衝突余裕時間ＴＴＣが第１指標値Ａの導出に用いられる場合と同様の傾向となる。

また、上述した例では、特定部１２４は、第１車両ｍ１と第２車両ｍ２との進行方向に関する関係を除く２台の車両の間の進行方向に関する関係に基づいて第１指標値Ａを導出するものとしたがこれに限られず、第１車両ｍ１と第２車両ｍ２との進行方向に関する関係を用いて第１指標値Ａを導出してもよい。この場合、第１車両ｍ１が第２車両ｍ２より前方に存在するとき、存在しない場合に比して第１指標値Ａは大きくなる。また、第１車両ｍ１と第２車両ｍ２との衝突余裕時間ＴＴＣ（または車頭時間）が大きい場合に、小さい場合に比して第１指標値Ａは大きくなる。また、第１車両ｍ１に対する第２車両ｍ２の相対速度が正である場合に、負である場合に比して、第１指標値Ａは大きくなり、第３車両ｍ３の割込確率Ｐは高くなる。また、第１車両ｍ１に対する第２車両ｍ２の相対速度が正である場合において、相対速度が大きいほど、第１指標値Ａは大きくなる。これにより、第３車両ｍ３の割込確率Ｐは高くなる。

また、第３車両ｍ３の前方に障害物（例えば停車した車両や落下物等）が存在する場合、特定部１２４は、第３車両ｍ３が第２車線Ｌ２から第１車線Ｌ１に車線変更する際の割込確率Ｐを、障害物が存在しない場合に比して高く導出してもよい。また、第３車両ｍ３の前方の車線が消失する場合、特定部１２４は、第３車両ｍ３が第２車線Ｌ２から第１車線Ｌ１に車線変更する際の割込確率Ｐを、車線が消失しない場合に比して高く導出してもよい。

また、第１車両ｍ１または第２車両ｍ２が存在しない場合、第１車両ｍ１または第２車両ｍ２が存在しない場合に対応した第１指標値導出テーブル１５２が用いられてもよいし、存在しない車両と他の車両との衝突余裕時間ＴＴＣや、車頭時間、２台の車両間の車間距離は、十分に大きな値または無限大と見做してもよい。また、第１車両ｍ１または第２車両ｍ２が存在しない場合、相対速度は、ゼロと見做してもよいし、第１車両ｍ１または第２車両ｍ２が存在しない場合の設定値が用いられてもよい。

また、特定部１２４は、上述した第１実施形態と同様に、割込確率Ｐの導出対象とする周辺車両のウィンカーの点灯状態に応じて、割込確率Ｐを変更してよい。例えば、特定部１２４は、周辺車両のウィンカー（自車線側のウィンカー）が点灯した場合、上述した第２指標値導出マップ１５４に代えて、ウィンカー点灯用の第２指標値導出マップ１５４＃を参照することで、第２指標値Ｂを導出する。ウィンカー点灯用の第２指標値導出マップ１５４＃は、予め記憶部１５０に格納されていてよい。

図２４は、ウィンカー点灯用の第２指標値導出マップ１５４＃の一例を示す図である。ウィンカー点灯用の第２指標値導出マップ１５４＃には、第２指標値Ｂの候補として予め決められた数値βに対して、距離Ｄとして取り得る数値と、第３車両ｍ３の横速度Ｖ_Ｙ（区画線Ｌｄに近づく方向が正）として取り得る数値とが対応付けられている。

ウィンカー点灯用の第２指標値導出マップ１５４＃は、第２指標値導出マップ１５４に比して、距離Ｄと第３車両ｍ３の横速度Ｖ_Ｙとの相関が同一であっても、第２指標値Ｂの候補となる各数値βが大きい値で設定されている。ウィンカー点灯用の第２指標値導出マップ１５４＃は、第３車両ｍ３のウィンカーが点灯した場合に第３車両ｍが実際に車線変更したかどうかの観測結果や、実験的手法、シミュレーション等から導出された第２指標値Ｂと、距離Ｄと、第３車両ｍ３の横速度Ｖ_Ｙとの相関に基づいて生成されたものである。このウィンカー点灯用の第２指標値導出マップ１５４＃を参照することにより、第３車両ｍ３に車線変更の意思が推認される場合、第３車両ｍ３に車線変更の意思が推認されない場合に比して、より大きな第２指標値Ｂが導出される。この結果、周辺車両がウィンカーの点灯により車線変更の意思を表した場合には、割込確率Ｐがより高く導出される。

以上説明した第２実施形態によれば、自車両Ｍと各周辺車両との衝突余裕時間ＴＴＣおよび周辺車両同士の衝突余裕時間ＴＴＣを考慮した第１指標値Ａと、各周辺車両に対する区画線Ｌｄまでの距離Ｄおよび各周辺車両の横速度Ｖ_Ｙを考慮した第２指標値Ｂとに基づいて、各周辺車両の割込確率Ｐを導出し、この割込確率Ｐが閾値以上の周辺車両を割込車両として特定し、割込車両の割込確率Ｐに応じて、自車両Ｍの減速度の変化の度合を表すジャークｊを決定することにより、上述した第１実施形態と同様に、周辺車両の割り込みに応じて適切な速度制御を行うことができる。

＜第３実施形態＞
以下、第３実施形態について説明する。第３実施形態では、自動運転として自車両Ｍの操舵および加減速を制御する代わりに、単に自車両Ｍの直前を走行する先行車両に自車両Ｍを追従させる運転支援制御を行う点で、上述した第１および第２実施形態と異なる。以下、第１および第２実施形態との相違点を中心に説明し、第１および第２実施形態と共通する機能等についての説明は省略する。

図２５は、第３実施形態における車両制御システム１Ｂの構成図である。第３実施形態における車両制御システム１Ｂは、例えば、上述した構成として、カメラ１０、レーダ装置１２、ファインダ１４、物体認識装置１６、ＨＭＩ３０、車両センサ４０、運転操作子８０、走行駆動力出力装置２００、ブレーキ装置２１０、およびステアリング装置２２０と、運転支援制御ユニット１００Ｂとを備える。

第３実施形態におけるＨＭＩ３０は、例えば、追従走行などの運転支援制御を開始するためのスイッチなどである。

第３実施形態における運転支援制御ユニット１００Ｂは、例えば、外界認識部１２１と、特定部１２４と、追従走行制御部１４１Ｂとを備える。追従走行制御部１４１Ｂは、例えば、ＨＭＩ３０が操作されて運転支援制御が開始されると、外界認識部１２１により認識された先行車両と自車両Ｍとの車間距離が一定となるように、自車両Ｍの加減速を調整する。このとき、例えば、特定部１２４により、自車両Ｍと先行車両との間に割り込み可能性がある周辺車両が割込車両として特定された場合、追従走行制御部１４１Ｂは、割込車両の割込確率Ｐに応じて自車両Ｍのジャークｊを決定する。

以上説明した第３実施形態によれば、追従走行の運転支援制御が行われている間にも、上述した第１実施形態と同様に、割込車両の割込確率Ｐに応じて、自車両の減速度の変化の度合を表すジャークｊを決定するため、周辺車両の割り込みに応じて適切な速度制御を行うことができる。

なお、上述した第３実施形態では、追従走行を行う運転支援制御中に、割込車両の割込確率Ｐに応じて自車両Ｍのジャークｊを決定することについて説明したがこれに限られず、例えば、先行車両との衝突余裕時間ＴＴＣに応じて自動的にブレーキを行う自動ブレーキシステムなどの他の運転支援制御に、割込車両の割込確率Ｐに応じて自車両Ｍのジャークｊを決定する制御を適用してもよい。

以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。

１、１Ａ、１Ｂ…車両制御システム、１０…カメラ、１２…レーダ装置、１４…ファインダ、１６…物体認識装置、２０…通信装置、３０…ＨＭＩ、４０…車両センサ、５０…ナビゲーション装置、５１…ＧＮＳＳ受信機、５２…ナビＨＭＩ、５３…経路決定部、５４…第１地図情報、６０…ＭＰＵ、６１…推奨車線決定部、６２…第２地図情報、８０…運転操作子、１００、１００Ａ…自動運転制御ユニット、１００Ｂ…運転支援制御ユニット、１２０…第１制御部、１２１…外界認識部、１２２…自車位置認識部、１２３…行動計画生成部、１２４…特定部、１４０…第２制御部、１４１…走行制御部、１４１Ｂ…追従走行制御部、２００…走行駆動力出力装置、２１０…ブレーキ装置、２２０…ステアリング装置

Claims (9)

1. 自車両が存在する第１車線と異なる第２車線に存在する一以上の周辺車両を認識する認識部と、
   前記認識部により認識された周辺車両について、前記自車両の前方への割込確率に基づく指標値を導出し、前記導出した指標値が閾値以上の周辺車両を割込車両として特定する特定部と、
   前記特定部により特定された前記割込車両の存在に応じて前記自車両を減速させる走行制御部であって、前記自車両を減速させる際に、対象となる割込車両の前記指標値に基づいて、前記自車両の減速度の変化の度合を決定する走行制御部と、を備え、
   前記特定部は、前記周辺車両のそれぞれについて前記指標値を導出する処理を所定周期で繰り返し行い、
   前記走行制御部は、前記特定部により繰り返し前記指標値が導出される過程で、同じ割込車両が継続して特定される場合、前記自車両の減速度の変化の度合を大きくする、
   車両制御システム。
2. 前記特定部は、前記周辺車両の横移動に基づいて、前記割込確率に基づく指標値を導出する、
   請求項１に記載の車両制御システム。
3. 前記特定部は、前記認識部により認識された周辺車両のそれぞれと、前記第１車線と前記第２車線の間を区画する区画線との距離に基づいて、前記指標値を導出する、
   請求項１または２に記載の車両制御システム。
4. 前記走行制御部は、更に、前記認識部により認識された周辺車両のそれぞれと、前記自車両との相対関係に基づいて、前記自車両の減速度の変化の度合を決定する
   請求項１から３のうちいずれか１項に記載の車両制御システム。
5. 前記特定部は、地図情報を参照し、前記自車両の前方に前記第２車線から前記第１車線への車線変更が必要となる地点が存在する場合、前記地点に近い周辺車両ほど、大きな前記指標値を導出する、
   請求項１から４のうちいずれか１項に記載の車両制御システム。
6. 前記特定部は、前記認識部により複数の周辺車両が認識された場合、前記複数の周辺車両のうち、最も指標値が大きい周辺車両を前記割込車両として特定する、
   請求項１から５のうちいずれか１項に記載の車両制御システム。
7. 前記走行制御部は、前記指標値が大きくなるにつれて、前記自車両の減速度の変化の度合を大きくし、前記指標値が小さくなるにつれて、前記自車両の減速度の変化の度合を小さくする、
   請求項１から６のうちいずれか１項に記載の車両制御システム。
8. 車載コンピュータが、
   自車両が存在する第１車線と異なる第２車線に存在する一以上の周辺車両を認識し、
   前記認識した周辺車両について、前記自車両の前方への割込確率に基づく指標値を導出し、
   前記導出した指標値が閾値以上の周辺車両を割込車両として特定し、
   前記特定した前記割込車両の存在に応じて前記自車両を減速させ、
   前記自車両を減速させる際に、対象となる割込車両の前記指標値に基づいて、前記自車両の減速度の変化の度合を決定し、
   前記周辺車両のそれぞれについて前記指標値を導出する処理を所定周期で繰り返し行い、
   繰り返し前記指標値を導出する過程で、同じ割込車両を継続して特定する場合、前記自車両の減速度の変化の度合を大きくする、
   車両制御方法。
9. 車載コンピュータに、
   自車両が存在する第１車線と異なる第２車線に存在する一以上の周辺車両を認識する処理と、
   前記認識した周辺車両について、前記自車両の前方への割込確率に基づく指標値を導出する処理と、
   前記導出した指標値が閾値以上の周辺車両を割込車両として特定する処理と、
   前記特定した前記割込車両の存在に応じて前記自車両を減速させる処理と、
   前記自車両を減速させる際に、対象となる割込車両の前記指標値に基づいて、前記自車両の減速度の変化の度合を決定する処理と、
   前記周辺車両のそれぞれについて前記指標値を導出する処理を所定周期で繰り返し行う処理と、
   繰り返し前記指標値を導出する過程で、同じ割込車両を継続して特定する場合、前記自車両の減速度の変化の度合を大きくする処理と、
   を実行させる車両制御プログラム。

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