JP6972793B2 - 運転支援車両の走行制御方法及び走行制御装置 - Google Patents

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Description

本開示は、運転支援車両の走行制御方法及び走行制御装置に関する。
従来、目標経路に対する追従性と安定性の両立を目的として、道路境界に沿って目標経路を生成して、前方注視点に基づき算出された旋回目標値に追従するよう、車両制御を行う車両の運転支援制御装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。このような従来装置では、カーブ路での旋回走行シーンでは、目標経路は道路境界に沿って生成され、自車位置と左右道路境界とのマージンを大きくとるために、道路の中心部を走行する経路を生成することが一般的である。また、そのような従来装置では、路上のランドマークにより走行車線が明確に規定されている場合は、走行車線の範囲内で曲率を抑えた経路を生成することもある。
特開2015-013545号公報
ここで、一般公道の中では、短い区間に変曲ポイントが複数存在する道路が存在する。代表例としては、クランク路やＳ字曲線路、そして変則的に交わる丁字路/交差点などが挙げられる。このような形状の道路にて、従来装置を基に経路生成を行うと、道路境界に沿って生成された経路も当然道路形状に沿った形状となる。また、その経路を追従しようとすると、旋回の後にすぐ逆方向に旋回という動作となり、走行車線の範囲内で曲率を抑えた経路を走行する場合に比べて、車両挙動が大きくなる。また、従来装置を基に経路生成を行うと、走行車線の範囲内で曲率を抑えた経路を生成することもあるが、自車の対向側に障害物となる立体物が有る場合、自車と立体物が接近するおそれがある。このように、従来装置を基に経路生成を行うと、短い区間に変曲ポイントが複数存在する道路を走行するとき、乗員に違和感を与えるおそれがある、という問題が生じる。
本開示は、上記問題に着目してなされたもので、短い区間に変曲ポイントが複数存在する道路を走行するとき、乗員に与える違和感を抑制する運転支援車両の走行制御方法及び走行制御装置を提供すること目的とする。
上記目的を達成するため、本開示は、目標走行経路に基づいて、自車旋回のための制御を行うコントローラを備える。この運転支援車両の走行制御方法において、コントローラは、以下のことを行う。目的地までのルートを設定する。ルート周囲の道路情報を取得する。自車周辺の障害物を検出する。道路情報から、自車前方の走路を構成する左右の走路境界のいずれか一方の前記走路境界に対して、所定距離の間に存在する曲率の曲率変化率がピークとなるポイントである変曲ポイントを検出する。自車前方の対向側に障害物の有無を判定する。変曲ポイントが２つ以上無いとき、又は、障害物有りと判定されたとき、ルートを基準に第１目標走行経路を生成する。変曲ポイントが２つ以上有り、かつ、障害物無しと判定されたとき、第２目標走行経路を生成する。第２目標走行経路では、第１目標走行経路を生成する場合よりも、各変曲ポイントの相対距離を、旋回の内側の変曲ポイントとは短く、旋回の外側の変曲ポイントとは長くなる。
このように、第１目標走行経路と第２目標走行経路を生成することで、短い区間に変曲ポイントが複数存在する道路を走行するとき、乗員に与える違和感を抑制することができうる。
実施例１の自動運転車両の走行制御方法及び走行制御装置が適用された自動運転車両の自動運転システム構成を示す全体構成図である。 実施例１の自動運転用認識判断プロセッサにて実行される自動運転車両の走行制御処理を示すブロック図である。 実施例１の自動運転用認識判断プロセッサにて実行される自動運転車両の走行制御処理の流れを示すフローチャートである。 クランク路における中央線が無い一方通行ではない道路シーンの一例を示す図である。 Ｓ字曲線路における中央線が無い一方通行ではない道路シーンの一例を示す図である。 変則的に交わる交差点や丁字路における中央線が無い一方通行ではない道路シーンの一例を示す図である。 変則的に交わる交差点や丁字路の真ん中でランドマーク情報が切れる道路シーンの一例を示す図である。 図４Ａにおけるランドマーク情報の補間の一例を示す説明図である。 図４Ｂにおけるランドマーク情報の補間の一例を示す説明図である。 図４Ｃにおけるランドマーク情報の補間の一例を示す説明図である。 図４Ｄにおけるランドマーク情報の補間の一例を示す説明図である。 右カーブ路における変曲ポイントの検出及び判定を示す図である。 クランク路における変曲ポイントの検出及び判定を示す図である。 Ｓ字曲線路における変曲ポイントの検出及び判定を示す図である。 変則的に交わる交差点や丁字路における変曲ポイントの検出及び判定を示す図である。 実施例１における生成した目標走行経路及び各ノードのノード情報を示す図である。 実施例１における変曲ポイント複数無しと判定された場合の第１目標走行経路を示す図である。 実施例１における対向車線ランドマーク有りと判定された場合の第１目標走行経路を示す図である。 実施例１における障害物有りと判定された場合の第１目標走行経路を示す図である。 実施例１における変曲ポイント複数有り・対向車線ランドマーク無し・障害物無しと判定された場合の第２目標走行経路を示す図である。 実施例１における変曲ポイントと第１目標走行経路との相対距離を説明する説明図である。 実施例１における変曲ポイントと第２目標走行経路との相対距離を説明する説明図である。 実施例２の自動運転用認識判断プロセッサにて実行される自動運転車両の走行制御処理の流れを示すフローチャートである。 実施例２における自車と障害物の将来の移動予測を説明する説明図である。 実施例２における障害物の将来の移動予測が外れた場合の一例を示す図である。 実施例３の自動運転用認識判断プロセッサにて実行される自動運転車両の走行制御処理の流れを示すフローチャートである。 実施例３における障害物の将来の移動予測が外れた場合の一例を示す図であり、実施例３における第３目標走行経路の再生成を説明する説明図である。 実施例４の自動運転用認識判断プロセッサにて実行される自動運転車両の走行制御処理の流れを示すフローチャートである。 実施例４における生成した目標走行経路及び各ノードのノード情報を示す図である。 実施例４における障害物の将来の移動予測が外れた場合の一例を示す図であり、実施例４における自車を一時停止させる図である。
以下、本開示による運転支援車両（自車/自車両）の走行制御方法及び走行制御装置を実現する最良の実施形態を、図面に示す実施例１〜実施例４に基づいて説明する。
まず、構成を説明する。実施例１における走行制御方法及び走行制御装置は、モータ駆動するハイブリッド車両（電動車両の一例）をベースとし、操舵/駆動/制動を外部制御することが可能な自動運転車両（運転支援車両の一例）に適用したものである。以下、実施例１の構成を、「自動運転システム構成」、「自動運転用認識判断プロセッサの詳細構成」、「自動運転車両の走行制御処理構成」に分けて説明する。
［自動運転システム構成］
図１は、実施例１の自動運転車両の走行制御方法及び走行制御装置が適用された自動運転車両の自動運転システム構成を示す。以下、図１に基づき、自動運転システムの全体構成を説明する。
自動運転システムは、認識センサ１（障害物検出部）と、ＧＰＳ/ナビゲーションシステム２（ルート設定部）と、自動運転用認識判断プロセッサ３（コントローラ）と、地図データ４（道路形状取得部）と、を備えている。また、自動運転システムは、自動運転用制御コントローラ５（車両制御部）と、電動パワーステアリング６と、駆動/回生モータ７と、油圧ブレーキ８と、を備えている。つまり、自動運転用認識判断プロセッサ３と、各制御指令値を計算して各アクチュエータECUへ送信する自動運転用制御コントローラ５が処理系として車載されている。なお、各アクチュエータECUの記載は省略する。
認識センサ１は、自車前方や自車後方等の自車周囲の外部環境（走路境界等）を認識するために設けられたセンサである。また、認識センサ１は、自車周辺の障害物を検出するセンサでもある。代表的には、自車前部と自車後部にそれぞれ搭載された車載カメラやレーザーレーダ等をいう。ここで、「走路境界」とは、道路幅・道路形状・車線などの境界のことである。
ＧＰＳ/ナビゲーションシステム２のうちＧＰＳは、自車に搭載され、走行中の自車の走行位置（緯度・経度）を検出する位置検出手段である。なお、「ＧＰＳ」は、グローバル・ポジショニング・システム（Global Positioning System）の略称である。また、ナビゲーションシステム（ルート設定部）は、乗員又は車外オペレータの目的地入力に基づき、初期地から目的地に至るまでのルートを自動で算出するルート設定手段である。このルートの定義として、初期地から目的地に至るまでの各分岐点を、経路長や道路幅、一方通行などの交通ルールや、工事中や渋滞中などの交通変化を総合的に考慮して繋ぎ合わせてできあがるものとする。また、分解能は分岐点を繋いだレベルのもので、どの車線を通るか、どんなライン取りで通るかまでの詳細化は、されていないものとする。このルートの設定方法に関しての詳細な記述は省略する。
自動運転用認識判断プロセッサ３は、地図データ４やＧＰＳ/ナビゲーションシステム２や認識センサ１の情報を統合処理し、目標速度プロファイル（＝目標車速プロファイル）等の各プロファイルの計算をする。つまり、乗員等が指定した目的地までの基本ルートと車速を、車載メモリに格納された地図データ４に基づいて算出する。また、ＧＰＳによる位置情報に基づいて基本ルートと車速に従いながら、車載した認識センサ１による車両周囲のセンシング結果に基づいて、近傍の目標走行経路（目標経路）や目標速度（目標車速）をプロファイルとして逐次修正する。
地図データ４は、車載メモリに格納され、勾配や制限速度等の道路情報が書き込まれた地図データである。この地図データ４は、ＧＰＳにて走行中の自車の走行位置が検出されると、自車の走行位置を中心とする地図情報が自動運転用認識判断プロセッサ３から読み出される。
自動運転用制御コントローラ５は、自動運転用認識判断プロセッサ３からのプロファイル情報（目標走行経路や目標車速等）に基づいて、操舵量・駆動量・制動量の各指令値を決める。操舵制御は、操舵アクチュエータである電動パワーステアリング６で行うものとする。駆動制御は、駆動源アクチュエータである駆動/回生モータ７で行うものとする。制動制御は、駆動/回生モータ７による回生分と油圧ブレーキ８によるメカブレーキ分の配分で行うものとする。なお、操舵制御、駆動制御、制動制御は、アクチュエータ毎に設けられた各ECUで行われる。
電動パワーステアリング６は、自動運転用制御コントローラ５からの制御指令値にしたがって自動操舵する操舵アクチュエータである。電動パワーステアリング６は、旋回目標値が算出されると、旋回目標値を実現するため、自車の転舵（駆動輪転舵）と各輪に発生する制駆動力差の少なくとも一方に基づいて、旋回制御を行う。
駆動/回生モータ７は、自動運転用制御コントローラ５からの制御指令値にしたがって駆動による定速走行や加速走行、或いは、回生による減速走行を行う駆動源アクチュエータである。
油圧ブレーキ８は、自動運転用制御コントローラ５からの制御指令値にしたがって油圧制動を作動させるブレーキアクチュエータである。
［自動運転用認識判断プロセッサの詳細構成］
図２は、実施例１の自動運転用認識判断プロセッサにて実行される自動運転車両の走行制御処理のブロック図を示す。以下、図２に基づき、自動運転用認識判断プロセッサの詳細構成を説明する。
自動運転用認識判断プロセッサ３は、走路境界補間部３１と、左右旋回ポイント検出部３２と、対向車線ランドマーク判定部３３と、障害物判定部３４と、目標走行経路生成部３５と、目標プロファイル生成部３６と、を備えている。なお、自動運転用認識判断プロセッサ３には、ルート等の情報が入力される。
走路境界補間部３１は、認識センサ１や地図データ４等からランドマーク情報を入力する。走路境界補間部３１は、走路境界を規定するランドマークが無いエリア（図４Ａ〜Ｄを参照）では、取得できたランドマーク情報から走路境界の補間を行う（図５Ａ〜Ｄを参照）。この走路境界補間部３１は、走路境界の補間結果を、左右旋回ポイント検出部３２へ出力する。
ここで、「ランドマーク情報」は、走路境界を規定する情報である。この情報の対象としては、路面ペイントによる区画線、縁石や壁、ポールやガードレールなどの立体物の他、側溝などが挙げられ、車両が物理的に進入できない境界、もしくは交通ルール的に進入してはいけない境界を規定するものである。また、導流帯（ゼブラゾーン）のように、交通ルールとして進入は禁止されていないが、心理的に進入を妨げる境界も含まれる。
左右旋回ポイント検出部３２は、認識センサ１や地図データ４等の道路情報と、走路境界の補間結果と、を入力する。左右旋回ポイント検出部３２は、道路情報や補間結果、自車前方の走路を構成する走路境界に対して、所定距離の間に存在する曲率の変曲ポイントとその数を検出する。また、左右旋回ポイント検出部３２は、検出された変曲ポイントの数が、２つ以上（複数）か否かを判定する。この左右旋回ポイント検出部３２は、変曲ポイントの検出結果を、対向車線ランドマーク判定部３３と目標走行経路生成部３５へ出力する。
対向車線ランドマーク判定部３３は、ランドマーク情報から、対向車線を規定する対向車線ランドマークが存在するか否かを判定する。この対向車線ランドマーク判定部３３は、対向車線ランドマーク有り信号又は無し信号を、目標走行経路生成部３５へ出力する。対向車線ランドマーク判定部３３は、対向車線ランドマーク有り信号を、障害物判定部３４へ出力する。
障害物判定部３４は、認識センサ１の障害物情報から、自車前方の対向側に障害物の有無を判定する。この障害物判定部３４は、障害物有り信号又は無し信号を、目標走行経路生成部３５へ出力する。
目標走行経路生成部３５は、地図データ４やＧＰＳ/ナビゲーションシステム２や認識センサ１の情報（自車周囲の環境情報等）を入力する。また、目標走行経路生成部３５は、変曲ポイントの検出結果と、対向車線ランドマーク有り信号又は無し信号と、障害物有り信号又は無し信号と、を入力する。目標走行経路生成部３５は、これらの情報等に基づいて、目標走行経路としての第１目標走行経路又は第２目標走行経路を生成する。即ち、目標走行経路生成部３５は、ルートを基準に、自車が将来通過する自車将来位置と自車の通過時の自車将来姿勢を設定する。次に、目標走行経路生成部３５は、自車の現時点における現在位置及び現在姿勢と自車将来位置及び自車将来姿勢とを滑らかに繋ぐことにより、第１目標走行経路又は第２目標走行経路を生成する。この目標走行経路生成部３５は、第１目標走行経路又は第２目標走行経路を、目標プロファイル生成部３６へ出力する。
目標プロファイル生成部３６は、第１目標走行経路又は第２目標走行経路等に基づいて、目標走行経路プロファイルと目標速度プロファイルと舵角プロファイル等を生成する。この目標プロファイル生成部３６は、生成した目標走行経路プロファイルと目標速度プロファイルと舵角プロファイル等を、自動運転用制御コントローラ５へ出力する。
［自動運転車両の走行制御処理構成］
図３は、実施例１の自動運転用認識判断プロセッサにて実行される自動運転車両の走行制御処理の流れを示す。即ち、図３は、図２における自動運転車両の走行制御処理の流れを示す。以下、自動運転車両の走行制御処理構成をあらわす図３に示すフローチャートの各ステップについて、図３〜図７に基づき説明する。なお、図３に示す自動運転車両の走行制御処理は、所定の制御周期にて繰り返し実行される。また、図４〜図７において、自車を「Ａ１」で示し、対向車（対向車両、障害物）を「Ａ２」で示す。
図３のフローチャートでは、ルートが設定済みで、自動運転に必要な条件が満たされ、自動運転モードで走行中の状態からのものとする。なお、自動運転の性能向上のため、ＧＰＳは高精度に位置情報を取得できるシステムであり、地図データ４は現実環境を正しく高精度に表したデジタルデータであるとする。
ステップＳ１１では、走路情報を取得し、走路境界の補間を行って、ステップＳ１２へ進む。即ち、ステップＳ１１では、設定されたルートに従い、自車近傍のルートの両脇に存在する、走路境界を規定するランドマーク情報を、認識センサ１及び地図データ４から取得する。また、ステップＳ１１では、図４Ａ〜Ｄに示すように、走路境界を規定するランドマークが無いエリアでは、図５Ａ〜Ｄに示すように、取得できたランドマーク情報から走路境界の補間を行う。ステップＳ１１のうち、走路境界の補間が走路境界補間部３１に相当する。以下、走路境界の補間について説明する。
まず、ランドマーク情報を、認識センサ１の情報から、実環境としての走路境界を規定する第１ランドマーク情報と、ＧＰＳのデータと地図データ４を照合して、ルート両脇の走路境界を規定する第２ランドマーク情報と、とする。
この第１ランドマーク情報と第２ランドマーク情報との使い分けは、認識センサ１で自車近傍の第１ランドマーク情報を検出可能な部分は、第１ランドマーク情報を利用する。一方、認識センサ１で自車遠方もしくはオクル―ジョンにより第１ランドマーク情報を検出できていない部分は、第２ランドマーク情報を利用する。なお、「オクル―ジョン」とは、第１ランドマークが障害物等により遮られてしまい、認識センサ１で認識できないことである。
具体的には、図４Ａのようなクランク路で、中央線が無くかつ一方通行ではなく対向車Ａ２が走行しうるシーンにおいて、第１ランドマーク情報として道路幅ＲＷのみを取得できた場合は、図５Ａに示すように、道路幅ＲＷの半分の幅を走行路Ｃとして設定する。なお、図４ＢのようなＳ字カーブ路では図４Ａと同様に、図５Ｂに示すように、道路幅ＲＷの半分の幅を走行路Ｃとして設定する。
また、図４Ｃのような変則的な形をした交差点や丁字路で、中央線が無くかつ一方通行ではなく対向車Ａ２が走行しうるシーンにおいて、進入手前の道幅RW1と進入後の道幅RW2とルートに対して反対側のランドマーク情報を取得できた場合について説明する。この図４Ｃのような場合、それらの取得できたランドマーク情報を基に、図５Ｃに示すように、スプライン曲線や多項式関数等の曲線表現で滑らかに繋ぎ合わせを行う。
さらに、図４Ｄのような変則的な形をした交差点や丁字路で、交差点や丁字路の真ん中でランドマーク情報が切れるような道路シーンについて説明する。このシーンにおいて、切れる前後の第１ランドマーク情報Ｍ１とルートに対して反対側の第２ランドマーク情報Ｍ２を取得できた場合について説明する。この図４Ｄのような場合、それらの取得できたランドマーク情報を用いて、図５Ｄに示すように、スプライン曲線や多項式関数等の曲線表現で切れる前後の間を滑らかに繋ぎ合わせる。
ステップＳ１２では、ステップＳ１１での走路情報の取得と走路境界の補間に続き、変曲ポイントが２つ以上検出されたか否かを判定する。YES（変曲ポイント複数有り）の場合はステップＳ１３へ進み、NO（変曲ポイント複数無し）の場合はステップＳ１５へ進む。なお、ステップＳ１２が、左右旋回ポイント検出部３２に相当する。
ここで、「変曲ポイント」とは、ステップＳ１１で取得した自車前方の走路を構成する走路境界の曲率に注目し、曲率変化率がピークとなるポイントである。そして、自車直近の変曲ポイントから、所定の距離までの間に２つ以上の変曲ポイントがあるか否かを判定する。また、「所定の距離」の区間長は、自車走行速度に応じて可変とし、自車走行速度が小さいほど区間長は短く設定される。なお、この時の距離の定義は、走路境界に沿って換算された距離が理想的であるが、計算負荷低減のために、自車を中心に円状に広げた距離を代替利用することも可能である。また、走路境界の左右のどちら側を使って判定するかは、実際のランドマーク数が多い方を優先して判定する。具体的には、図６Ａ〜Ｄに示す道路の長さが区間長である。この図６Ａ〜Ｄの左側の走路境界を使って変曲ポイントＩＰを検出・判定すると、図６Ａの場合は、変曲ポイントＩＰが１つと検出されるので、変曲ポイント複数無しと判定される。また、図６Ｂ〜Ｄの場合は、いずれの場合も変曲ポイントＩＰが２つと検出されるので、変曲ポイント複数有りと判定される。
ステップＳ１３では、ステップＳ１２での変曲ポイント複数有りとの判定に続き、対向車線ランドマークＭＭが存在するか否かを判定する。YES（対向車線ランドマーク有り）の場合はステップＳ１５へ進み、NO（対向車線ランドマーク無し）の場合はステップＳ１４へ進む。なお、ステップＳ１３が、対向車線ランドマーク判定部３３に相当する。
ここで、「対向車線ランドマークＭＭ」とは、自車走行車線と対向車線とを規定する路上ランドマークであって、実際のランドマークである。例えば、図７の対向車線ランドマークＭＭである。この情報は、ステップＳ１１で取得した走路情報である。また、図５Ａ〜Ｃに示すように、走路境界の補間が行われた場合は、対向車線ランドマーク無しと判定される。
ステップＳ１４では、ステップＳ１３での対向車線ランドマーク無しとの判定に続き、自車前方の対向側に障害物が無いか否かを判定する。YES（障害物無し）の場合はステップＳ１６へ進み、NO（障害物有り）の場合はステップＳ１５へ進む。なお、ステップＳ１４が、障害物判定部３４に相当する。
ここで、「自車前方の対向側」とは、左側通行の場合は右側が対向側となり、右側通行の場合は左側が対向側となる。また、「障害物」は、自車に接近する方向に移動する障害物のことである。例えば、対向車線を走行する対向車Ａ２である（図４〜図７参照）。
次のステップＳ１５とステップＳ１６は共に、目標走行経路を生成するステップである。このため、両ステップに共通する事項を説明してから、それぞれのステップについて説明する。
「目標走行経路」は、地図データ４やＧＰＳや認識センサ１の情報を、最適化計算に基づいた手法や、複数経路の中から最も評点の良い経路を選択する手法などにより目標走行経路を生成する。目標走行経路生成時には、予め設定した目的地までのルートを基準に生成する。目標走行経路生成時の指標としては、車が走行できる道路境界を超えないこと、他車両や歩行者等の自車周囲に存在する立体障害物と接触しないこと、を前提として、その他、経路曲率が過大にならないことなどを加味する。
また、目標走行経路は、図７に示すように、経路生成時点での自車位置を原点として、自車の向き方向をｘ、自車の幅方向をｙとして座標を設定し、その座標上で、等間隔もしくはある規則に従って区切られた離散的なノード情報で扱われる。また、実施例１では、目標走行経路を構成する各ノードは、２次元座標情報であるｘiとｙiが記録されている。なお、各情報は、自車が経路端に到達するまで、不図示の記録部に記録される。
ステップＳ１５では、ステップＳ１２での変曲ポイント複数無しとの判定、ステップＳ１３での対向車線ランドマーク有りとの判定、或いは、ステップＳ１４での障害物有りとの判定に続き、走路境界に沿った第１目標走行経路を生成し、エンドへ進む。なお、ステップＳ１５が、目標走行経路生成部３５に相当する。
この第１目標走行経路が生成される場合は、ステップＳ１２での変曲ポイント複数無いと判定された場合、ステップＳ１３での対向車線ランドマーク有りと判定された場合、又は、ステップＳ１４で障害物無しと判定された場合である。ここで、「第１目標走行経路」は、ルートを基準に、自車が追従可能で、走路境界からの逸脱や障害物との接触のない及び接触するおそれのない直近の経路である。即ち、走路境界を逸脱しない範囲の経路である。つまり、第１目標走行経路生成時の指標の中で、「車が走行できる道路境界を超えないこと」という指標が、「車が走行する走路境界を超えないこと」となる。
ステップＳ１６では、ステップＳ１４での障害物無しとの判定に続き、第１目標走行経路よりも曲率を抑えた第２目標走行経路を生成し、エンドへと進む。なお、ステップＳ１６が、目標走行経路生成部３５に相当する。
この第２目標走行経路が生成される場合は、ステップＳ１２での変曲ポイント複数有りと判定され、ステップＳ１３での対向車線ランドマーク無しと判定され、ステップＳ１４で障害物無しと判定された場合である。このため、実際の対向車線ランドマークＭＭはなく、自車前方の対向側の障害物を気にする必要がないシーンである。これにより、ステップＳ１１で走路境界を補間した部分に関しては、交通ルール上も超えて問題はなく、「車が物理的に走行できる道路境界を超えないこと」が第２目標走行経路生成時の指標となる。
次に作用を説明する。
実施例１の作用を、「自動運転車両の走行制御処理作用」、「自動運転車両の走行制御の特徴作用」に分けて説明する。
［自動運転車両の走行制御処理作用］
以下、図３のフローチャートについて、図３と図６と図８〜図１０に基づいて、自動運転車両の走行制御の処理作用を説明する。また、図８〜図１０において自車の現在位置を「Ａ１」で示し、図８と図９において車の進行方向を「ＤＭ」で示し自車将来位置を「P11〜P13」で示し、図８と図１０において対向車（対向車両、障害物）を「Ａ２」で示す。
まず、図６Ａのように変曲ポイントＩＰが１つのときは、ステップＳ１１→ステップＳ１２→ステップＳ１５→エンドへと進む。このとき、ステップＳ１５では、図８Ａに示す第１目標走行経路Ｒ１が生成される。
次に、図６Ｂのように変曲ポイントＩＰは２つあるが、対向車線ランドマークＭＭが存在するときは、ステップＳ１１→ステップＳ１２→ステップＳ１３→ステップＳ１５→エンドへと進む。このとき、ステップＳ１５では、図８Ｂに示す第１目標走行経路Ｒ１が生成される。
次に、図６Ｂのように変曲ポイントＩＰは２つあり、対向車線ランドマークＭＭは無いが、自車前方の対向側に対向車Ａ２が有るときは、ステップＳ１１→ステップＳ１２→ステップＳ１３→ステップＳ１４→ステップＳ１５→エンドへと進む。このとき、ステップＳ１５では、図８Ｂと同様に、図８Ｃに示す第１目標走行経路Ｒ１が生成される。
次に、図６Ｂのように変曲ポイントＩＰは２つあり、対向車線ランドマークＭＭは無く、自車前方の対向側に対向車Ａ２が無いときは、ステップＳ１１→ステップＳ１２→ステップＳ１３→ステップＳ１４→ステップＳ１６→エンドへと進む。このとき、ステップＳ１６では、図９に示す第２目標走行経路Ｒ２が生成される。
ここで、第１目標走行経路Ｒ１と第２目標走行経路Ｒ２について、変曲ポイントＩＰを基準に比較する。例えば、図８Ｃと同条件の図１０Ａに示すように、第１目標走行経路Ｒ１（一点鎖線）では、各変曲ポイントIP1，IP2と第１目標走行経路Ｒ１との相対距離Ｄ１，Ｄ２は、相対距離Ｄ２よりも相対距離Ｄ１の方が長くなる（Ｄ１＞Ｄ２）。これに対し、各変曲ポイントIP1，IP2と第２目標走行経路Ｒ２（破線）との相対距離Ｄ１´，Ｄ２´は、図９と同条件の図１０Ｂに示すようになる。即ち、第２目標走行経路Ｒ２では、第１目標走行経路Ｒ１と比較すると、各変曲ポイントIP1，IP2と第２目標走行経路Ｒ２との相対距離Ｄ１´，Ｄ２´は、一方の変曲ポイントIP1とは長く（Ｄ１＜Ｄ１´）、他方の変曲ポイントIP2とは短くなる（Ｄ２＞Ｄ２´）。即ち、自車が走行する経路において、手前側の変曲ポイントIP1とは長く（Ｄ１＜Ｄ１´）、奥側の変曲ポイントIP2とは短くなる（Ｄ２＞Ｄ２´）。このため、第２目標走行経路は、各変曲ポイントIP1，IP2との相対距離を変えることにより、第１目標走行経路よりも曲率を抑えた経路となる。なお、図１０Ａと図１０Ｂの道路形状等は同一である。
このように、短い区間に変曲ポイントが複数存在するルートを走行するとき、変曲ポイントＩＰの数と対向車線ランドマークＭＭの有無と対向車Ａ２の有無により、第１目標走行経路Ｒ１又は第２目標走行経路Ｒ２が生成される。即ち、第１目標走行経路Ｒ１が生成されるときは、走路境界に沿った経路が生成されるので、自車Ａ１と対向車Ａ２の接近が抑制される。また、第２目標走行経路Ｒ２が生成されるときは、曲率を抑えた経路が生成されるので、過大な車両挙動が抑制される。従って、短い区間に変曲ポイントが複数存在する道路を走行するとき、過大な車両挙動と、自車Ａ１と対向車Ａ２の接近と、が抑制される。加えて、対向車線を規定する対向車線ランドマークＭＭが有る場合は、走路境界に沿った第１目標走行経路Ｒ１が生成されるので、対向車線ランドマークＭＭから自車がはみ出すことなく交通ルールを守った走行を可能とする。
なお、ステップＳ１５での第１目標走行経路Ｒ１の生成の後、又はステップＳ１６での第２目標走行経路Ｒ２の生成の後は、エンドへ進む。この後は、生成された目標走行経路が自動運転用認識判断プロセッサ３のメモリ上に格納される。次いで、生成された目標走行経路と自車の現在運動情報に基づいて、前方注視点が設定され、旋回目標値が算出される。その後、自動運転用制御コントローラ５にて、電動パワーステアリング６の操舵角目標値（操舵量の指令値）が算出され、これを外部指令情報として電動パワーステアリング６の操舵制御がECUで行われる。
［自動運転車両の走行制御の特徴作用］
実施例１では、変曲ポイントＩＰが２つ以上無いとき、又は、障害物有りと判定されるとき、ルートを基準に第１目標走行経路Ｒ１が生成される。変曲ポイントが２つ以上有り、かつ、障害物Ａ２無しと判定されるとき、第２目標走行経路Ｒ２が生成される。第２目標走行経路Ｒ２では、第１目標走行経路Ｒ１を生成する場合よりも、各変曲ポイントIP1，IP2と第２目標走行経路Ｒ２との相対距離Ｄ１´，Ｄ２´は、一方の変曲ポイントIP1とは長く（Ｄ１＜Ｄ１´）、他方の変曲ポイントIP2とは短くなる（Ｄ２＞Ｄ２´）。即ち、第１目標走行経路Ｒ１が生成されるときは、走路境界に沿った経路が生成されるので、自車Ａ１と対向車Ａ２の接近が抑制される。また、第２目標走行経路Ｒ２が生成されるときは、曲率を抑えた経路が生成されるので、過大な車両挙動が抑制される。この結果、短い区間に変曲ポイントＩＰが複数存在する道路を走行するとき、乗員に与える違和感が抑制される。
実施例１では、所定距離の区間長は、自車走行速度に応じて可変とし、自車走行速度が小さいほど区間長が短く設定される。従って、自車走行速度に応じて適切な経路が生成される。
実施例１では、ランドマークが無い箇所に関しては、走路境界を規定する反対側のランドマーク又はランドマークが途切れる前後のランドマークで補間が行われる。従って、走路境界を規定するランドマークがない道路に関しても、適切に経路の生成が行える。
次に、効果を説明する。
実施例１の自動運転車両の走行制御方法及び走行制御装置にあっては、下記に列挙する効果を得ることができる。
(1) 目標走行経路に基づいて、自車旋回のための制御を行うコントローラ（自動運転用認識判断プロセッサ３）を備える。
この運転支援車両（自動運転車両）の走行制御方法において、目的地までのルートを設定する。
ルート周囲の道路情報を取得する。
自車Ａ１周辺の障害物（対向車Ａ２）を検出する。
道路情報から、自車Ａ１前方の走路を構成する走路境界に対して、所定距離の間に存在する曲率の変曲ポイントＩＰを検出する。
自車Ａ１前方の対向側に障害物（対向車Ａ２）の有無を判定する。
変曲ポイントＩＰが２つ以上無いとき、又は、障害物（対向車Ａ２）有りと判定されたとき、ルートを基準に第１目標走行経路Ｒ１を生成する。
変曲ポイントＩＰが２つ以上有り、かつ、障害物（対向車Ａ２）無しと判定されたとき、第２目標走行経路Ｒ２を生成する。第２目標走行経路Ｒ２では、第１目標走行経路Ｒ１を生成する場合よりも、各変曲ポイントIP1，IP2の相対距離Ｄ１´，Ｄ２´を、一方の変曲ポイントIP1とは長く（Ｄ１＜Ｄ１´）、他方の変曲ポイントIP2とは短くなる（Ｄ２＞Ｄ２´）。
このため、短い区間に変曲ポイントＩＰが複数存在する道路を走行するとき、乗員に与える違和感を抑制する運転支援車両（自動運転車両）の走行制御方法を提供することができる。
(2) 所定距離の区間長は、自車走行速度に応じて可変とし、自車走行速度が小さいほど区間長を短く設定する。
このため、(1)の効果に加え、自車走行速度に応じて適切な経路を生成することができる。
(3) ルート周囲の道路情報のうち走路境界として、ルートの左右方向に存在する走行車線を規定するランドマークを参照する。
ランドマークが無い箇所に関しては、走路境界を規定する反対側のランドマーク又はランドマークが途切れる前後のランドマークで補間を行う。
このため、(1)〜(2)の効果に加え、走路境界を規定するランドマークがない道路に関しても、適切に経路の生成を行うことができる。
(4) 目標走行経路に基づいて、自車旋回のための制御を行うコントローラ（自動運転用認識判断プロセッサ３）を備える。
この運転支援車両（自動運転車両）の走行制御装置において、コントローラ（自動運転用認識判断プロセッサ３）は、ルート設定部（ＧＰＳ/ナビゲーションシステム２）と、道路形状取得部（地図データ４）と、を有する。また、コントローラ（自動運転用認識判断プロセッサ３）は、障害物検出部（認識センサ１）と、左右旋回ポイント検出部３２と、障害物判定部３４と、目標走行経路生成部３５と、を有する。
ルート設定部（ＧＰＳ/ナビゲーションシステム２）は、目的地までのルートを設定する。
道路形状取得部（地図データ４）は、ルート周囲の道路情報を取得する。
障害物検出部（認識センサ１）は、自車Ａ１周辺の障害物（対向車Ａ２）を検出する。
左右旋回ポイント検出部３２は、道路情報から、自車Ａ１前方の走路を構成する走路境界に対して、所定距離の間に存在する曲率の変曲ポイントＩＰを検出する。
障害物判定部３４は、自車Ａ１前方の対向側に障害物（対向車Ａ２）の有無を判定する。
目標走行経路生成部３５は、変曲ポイントＩＰが２つ以上無いとき、又は、障害物（対向車Ａ２）有りと判定されたとき、ルートを基準に第１目標走行経路Ｒ１を生成する。また、目標走行経路生成部３５は、変曲ポイントＩＰが２つ以上有り、かつ、障害物（対向車Ａ２）無しと判定されたとき、第２目標走行経路Ｒ２を生成する。第２目標走行経路Ｒ２では、第１目標走行経路Ｒ１を生成する場合よりも、各変曲ポイントIP1，IP2の相対距離Ｄ１´，Ｄ２´を、一方の変曲ポイントIP1とは長く（Ｄ１＜Ｄ１´）、他方の変曲ポイントIP2とは短くなる（Ｄ２＞Ｄ２´）。
このため、短い区間に変曲ポイントＩＰが複数存在する道路を走行するとき、乗員に与える違和感を抑制する運転支援車両（自動運転車両）の走行制御装置を提供することができる。
実施例２は、障害物の将来の移動予測を行い、目標走行経路を生成した例である。また、移動予測が外れた場合には、目標走行経路を障害物から離れる側の経路へと連続的に切り替えた例である。
まず、構成を説明する。実施例２における走行制御方法及び走行制御装置は、モータ駆動するハイブリッド車両（電動車両の一例）をベースとし、操舵/駆動/制動を外部制御することが可能な自動運転車両（運転支援車両の一例）に適用したものである。以下、実施例２の構成を、「自動運転用認識判断プロセッサの詳細構成」と、「自動運転車両の走行制御処理構成」に分けて説明する。なお、実施例２の「自動運転システム構成」は実施例１と同様であるから説明を省略する。
［自動運転用認識判断プロセッサの詳細構成］
自動運転用認識判断プロセッサ３は、実施例１の自動運転用認識判断プロセッサ３の詳細構成に加えて、移動予測部を有する。
移動予測部は、認識センサ１の情報（自車周囲の環境情報等）と障害物有り信号を入力する。移動予測部は、障害物有り信号の入力により、自車と障害物との相対距離及び相対速度に基づいて、障害物の将来の移動予測を行う。この移動予測部は、移動予測の結果を、目標走行経路生成部３５へ出力する。
目標走行経路生成部３５は、実施例１と同様に種々の情報や信号の入力に加え、移動予測の結果を入力する。目標走行経路生成部３５は、実施例１と同様に種々の情報や信号に基づいて、目標走行経路としての第１目標走行経路Ｒ１又は第２目標走行経路Ｒ２を生成する。この目標走行経路生成部３５は、生成された目標走行経路を、目標プロファイル生成部３６へ出力する。
また、目標走行経路生成部３５は、種々の情報と障害物有り信号が入力されると、第１目標走行経路Ｒ１と第２目標走行経路Ｒ２の両方を生成する。続いて、目標走行経路生成部３５は、移動予測の結果の入力により、自車に接近する障害物の有無を判定する。次に、目標走行経路生成部３５は、その自車に接近する障害物の有無に基づいて、第１目標走行経路Ｒ１と第２目標走行経路Ｒ２の両方を生成して、第１目標走行経路Ｒ１と第２目標走行経路Ｒ２の切り替えタイミング及び各経路の重みの設定を調整する。また、この重みは、移動予測の接近度合いに対して、実際の接近度合いが近い場合、新たな重みに変更される。目標走行経路生成部３５は、重み変更が発生すると、障害物から離れる側の経路へと連続的に切り替えられる目標走行経路を生成する。この目標走行経路生成部３５は、生成された目標走行経路を、目標プロファイル生成部３６へ出力する。
なお、他の構成は、実施例１と同様であるので、図示及び説明を省略する。
［自動運転車両の走行制御処理構成］
図１１は、実施例２の自動運転用認識判断プロセッサにて実行される自動運転車両の走行制御処理の流れを示す。以下、自動運転車両の走行制御処理構成をあらわす図１１に示すフローチャートの各ステップについて、図１１と図１２に基づき説明する。なお、図１１に示す自動運転車両の走行制御処理は、所定の制御周期にて繰り返し実行される。また、図１２において、自車の現在位置を「P11」で示し自車将来位置を「P12〜P14」で示し、障害物（対向車）の現在位置を「P21」で示し障害物の移動予測を「P22〜P24」で示す。
図１１のフローチャートでは、ルートが設定済みで、自動運転に必要な条件が満たされ、自動運転モードで走行中の状態からのものとする。なお、自動運転の性能向上のため、ＧＰＳは高精度に位置情報を取得できるシステムであり、地図データ４は現実環境を正しく高精度に表したデジタルデータであるとする。
ステップＳ２１〜ステップＳ２６のそれぞれは、ステップＳ１１〜ステップＳ１６のそれぞれに対応するため、説明を省略する。ただし、ステップＳ２４で障害物無しと判定されたときはステップＳ２６へ進み、ステップＳ２４で障害物有りと判定されたときはステップＳ２７へ進む。
ステップＳ２７では、ステップＳ２４での障害物有りとの判定に続き、第１目標走行経路Ｒ１と第２目標走行経路Ｒ２の両方を生成し、ステップＳ２８へ進む（図８Ｃと図９参照）。つまり、ステップＳ２７では、ステップＳ２５とステップＳ２６の処理を両方行うことになる。なお、ステップＳ２７が、目標走行経路生成部３５に相当する。また、このステップＳ２７で生成された第１目標走行経路Ｒ１と第２目標走行経路Ｒ２の双方とも、自動運転用認識判断プロセッサ３のメモリ上に格納される。
ステップＳ２８では、ステップＳ２７での第１目標走行経路Ｒ１と第２目標走行経路Ｒ２の両方の生成に続き、障害物の将来の移動予測を行う。なお、ステップＳ２８が、移動予測部に相当する。
ここで、「移動予測」は、自車と障害物との相対距離及び相対速度に基づいて、所定時間将来までの障害物の移動予測を行う。相対距離と相対速度は、図１２に示すように、認識センサ１により２次元情報を取得する。即ち、相対距離と相対速度の情報を（Ｄx，Ｄy，Ｖx，Ｖy）として取得する。また、「所定時間」とは、少なくとも自車が障害物を通り過ぎるまでの時間である。例えば、図１２に示すように、障害物が現在位置P21の場合、障害物の将来の移動予測を位置P22からP24まで行う。また、ステップＳ２８では、自車と障害物の相対距離と相対速度を記録しておき、相対距離や相対速度情報からTTC（Time to Collision）やTHW（Time HeadWay）が計算され、自車と障害物の接近度合を数値化することで障害物との相対情報が取得される。
ステップＳ２９では、ステップＳ２８での障害物の将来の移動予測に続き、第１目標走行経路Ｒ１と第２目標走行経路Ｒ２の重み設定を行い、目標走行経路を生成して、エンドへと進む。なお、ステップＳ２９が、目標走行経路生成部３５に相当する。
このステップＳ２９において、具体的には、まず、ステップＳ２８での移動予測を踏まえて、図１２に示すように、自車と障害物との時系列の移動推移から、移動予測に伴う自車と障害物の接近度合いに基づいて、自車に接近する障害物の有無が判定される。なお、図１２において、自車が位置P12のとき、障害物は位置P22に移動するものと予測する。その「接近度合い」は、ステップＳ２８での自車と障害物の相対距離や相対速度から算出されたTTCやTHWである。その接近度いと予め試験等により設定した接近度合閾値に基づいて、自車に接近する障害物の有無が判定される。接近度合いが接近度合閾値以下の場合は、自車に接近する障害物有りと判定され、接近度合いが接近度合閾値より大きい場合は、自車に接近する障害物無しと判定される。なお、自車に接近する障害物の有無の判定結果は、相対速度や相対距離の変化によって変わる。
次に、自車に接近する障害物の有無によって、ステップＳ２７でメモリ上に格納された第１目標走行経路Ｒ１と第２目標走行経路Ｒ２の２つの経路から、目標走行経路を生成する。具体的には、まず、ステップＳ２７でメモリ上に格納された第１目標走行経路Ｒ１と第２目標走行経路Ｒ２の２つの経路から、第２目標走行経路Ｒ２を読み出す。次に、ステップＳ２８での移動予測を踏まえて、図１２に示すように、自車と障害物との時系列の移動推移から、最も互いが接近する最接近ポイントを割り出す。例えば、自車が第２目標走行経路Ｒ２を走行した場合、図１２において、同時刻に自車が自車位置P13へ移動し、障害物が障害物位置P23へ移動すると予測されるとき、このポイントを最接近ポイントとする。そして、この最接近ポイントの接近度合いから、第１目標走行経路Ｒ１と第２目標走行経路Ｒ２の各経路の重みづけを行う。
ここで、第１目標走行経路Ｒ１と第２目標走行経路Ｒ２の重みの総和は「１」とする。メモリ上に格納された２つの経路情報と対応する重みから、重みづけ平均を取ったものを、最終的に旋回目標値を算出する上での目標走行経路とする。例えば、自車に接近する障害物有りと判定されると、障害物から離れる側の第１目標走行経路Ｒ１又は第２目標走行経路Ｒ２の重みが大きくなる。これに対し、自車に接近する障害物無しと判定されると、第２目標走行経路Ｒ２の重みが大きくなる。このように、自車と障害物との将来の移動予測に基づいて、自車に接近する障害物の有無が判定されるので、将来を踏まえた適切な目標走行経路（予測目標走行経路）の設定を行うことができる。つまり、移動予測に基づいて、自車の走行軌跡と障害物がどれだけ接近するかを指標として、適切な目標走行経路の設定を行うことができる。
また、移動予測は逐次行われ、互いの接近度合いの予測に基づいた重みづけは逐次行われる。例えば、制御周期毎に移動予測が行われ、重みづけが設定される。このため、移動予測の接近度合いと実際の自車と障害物の接近度合い（実際の接近度合い）を比較して、移動予測の接近度合いに対して、実際の接近度合いが近い場合、重み変更が発生する。即ち、予想が外れた場合、重み変更が発生する。即ち、この場合が、目標走行経路を切り替えるタイミングとなる。
このように、移動予測が外れた場合、目標走行経路は、今までの重みで算出された目標走行経路から新たな重みで算出された目標走行経路へと連続的に切り替えられる。即ち、目標走行経路は、今までの重みで算出された目標走行経路から、障害物から離れる側の経路へと連続的に切り替えられる。この連続的な切り替えは、第１目標走行経路Ｒ１及び第２目標走行経路Ｒ２の重みの変更を連続的にすることで行われる。なお、障害物から離れる側の経路へと連続的に切り替えられる経路を、以下「切り替え目標走行経路」ともいう。
次に作用を説明する。
実施例２の作用は、実施例１と同様に、「自動運転車両の走行制御の特徴作用」を示す。また、実施例２の作用を、「自動運転車両の走行制御処理作用」と、「実施例２の特徴作用」に分けて説明する。
［自動運転車両の走行制御処理作用］
以下、図１１のフローチャートについて、図１１と図１３に基づいて、自動運転車両の走行制御の処理作用を説明する。図１３において、自車の位置を「P11、P12」で示し、障害物（対向車）の位置を「P21、P22、P22´」で示す。
ただし、図１１において、ステップＳ２１→ステップＳ２２へと進む流れは、実施例１のステップＳ１１→ステップＳ１２へと進む流れと同様であるので、説明を省略する。また、ステップＳ２２→ステップＳ２５→エンドへと進む流れは、実施例１のステップＳ１２→ステップＳ１５→エンドへと進む流れと同様であるので、説明を省略する。また、ステップＳ２２→ステップＳ２３→ステップＳ２５→エンドへと進む流れは、実施例１のステップＳ１２→ステップＳ１３→ステップＳ１５→エンドへと進む流れと同様であるので、説明を省略する。さらに、ステップＳ２２→ステップＳ２３→ステップＳ２４→ステップＳ２６→エンドへと進む流れは、実施例１のステップＳ１２→ステップＳ１３→ステップＳ１４→ステップＳ１６→エンドへと進む流れと同様であるので、説明を省略する。
そして、変曲ポイントＩＰは２つあり、対向車線ランドマークは無いが、自車前方の対向側に障害物が有るときは、ステップＳ２２→ステップＳ２３→ステップＳ２４へと進む。これは、実施例１のステップＳ１２→ステップＳ１３→ステップＳ１４へと進む流れと同様であるので、説明を省略する。
ステップＳ２４では、障害物有りと判定され、ステップＳ２７→ステップＳ２８→ステップＳ２９→エンドへと進む。このとき、ステップＳ２７では、第１目標走行経路Ｒ１と第２目標走行経路Ｒ２の両方が生成される。また、ステップＳ２８では、自車と障害物との相対距離及び相対速度に基づいて、所定時間将来までの障害物の移動予測が行われる。さらに、ステップＳ２９では、移動予測に伴う自車と障害物の接近度合いに基づいて、自車に接近する障害物の有無が判定される。次に、自車に接近する障害物の有無に基づいて、第１目標走行経路Ｒ１と第２目標走行経路Ｒ２の重み設定により予測目標走行経路が生成される。例えば、移動予測に基づいて、自車に接近する障害物の有無と最接近ポイントの接近度合いから、第１目標走行経路Ｒ１と第２目標走行経路Ｒ２の各経路の重みづけが行われる。そして、自車が走行する目標走行経路を、重みで算出された予測目標走行経路とする。
これに対し、図１３に示すように、移動予測が外れた場合、重み変更が発生する。例えば、図１３に示すように、自車が位置P11のときに、位置P21に障害物を検出した。そして、移動予測では、その時の相対距離と相対速度に基づいて、自車が位置P11からP12まで移動する際に、障害物は位置P21からP22へ到達するだろうと予測した。しかし、実際には、自車が位置P12へ移動した際、障害物は速度を上げて位置P21からP22´へ到達してしまった場合、重み変更が発生する。この場合、目標走行経路は、今までの重みで算出された目標走行経路から、障害物から離れる側の経路へと連続的に切り替えられる。この「障害物から離れる側の経路」は、図１３において、例えば第１目標走行経路Ｒ１である。
このように、短い区間に変曲ポイントが複数存在するルートを走行するとき、実施例１と同様に、過大な車両挙動と、自車と立体物の接近と、が抑制される。加えて、対向車線を規定するランドマークが有る場合は、走路境界に沿った第１目標走行経路Ｒ１が生成されるので、ランドマークから自車がはみ出すことなく交通ルールを守った走行を可能とする。また、障害物有りと判定されるとき、障害物の将来の移動予測を行って、自車に接近する障害物の有無を判定することにより、将来起きうる事態を踏まえた上での適切な予測目標走行経路が生成される。さらに、逐次移動予測とこの予測に基づいた重みづけを行うことで、仮に移動予測が外れても、目標走行経路が障害物から離れる側の経路へと連続的に切り替えられる。このため、仮に移動予測が外れた際にも、状況に合わせて適切に車両が制御される。
なお、ステップＳ２５での第１目標走行経路Ｒ１の生成の後、ステップＳ２６での第２目標走行経路Ｒ２の生成の後、又は、ステップＳ２９での目標走行経路の生成の後は、エンドへ進む。この後は、実施例１と同様であるので説明を省略する。
［実施例２の特徴作用］
実施例２では、障害物有りと判定されたとき、自車と障害物との相対距離及び相対速度に基づいて障害物の将来の移動予測が行われる。そして、移動予測に伴う自車と障害物の接近度合いに基づいて、自車に接近する障害物の有無が判定される。即ち、移動予測に伴う自車と障害物の接近度合いに基づいて自車の走行軌跡と障害物がどれだけ接近するかを指標として目標走行経路が生成される。従って、将来起きうる事態を踏まえた上での適切な目標走行経路が生成される。
実施例２では、移動予測の接近度合いに対して、実際の接近度合いが近い場合、目標走行経路は障害物から離れる側の第１目標走行経路Ｒ１へと連続的に切り替えられる。即ち、移動予測が外れて予測以上に障害物と接近してしまった際は、目標走行経路が障害物から離れる側の経路へと連続的に切り替えられる。従って、移動予測が外れた際にも、状況に合わせて適切に車両が制御される。
次に、効果を説明する。
実施例２の自動運転車両の走行制御方法及び走行制御装置にあっては、実施例１の(1)〜(3)に記載した効果が得られる。また、実施例２の自動運転車両の走行制御方法にあっては、下記(4)〜(5)の効果を得ることができる。
(4) 障害物（対向車Ａ２）有りと判定されたとき、自車Ａ１と障害物（対向車Ａ２）との相対距離及び相対速度に基づいて障害物（対向車Ａ２）の将来の移動予測を行う。
移動予測に伴う自車Ａ１と障害物（対向車Ａ２）の接近度合いに基づいて、自車Ａ１に接近する障害物（対向車Ａ２）の有無を判定する。
このため、将来起きうる事態を踏まえた上での適切な目標走行経路を生成することができる。
(5) 移動予測の接近度合いに対して、実際の自車と障害物の接近度合いが近い場合、目標走行経路を障害物から離れる側の第１目標走行経路又は第２目標走行経路へと連続的に切り替える。
このため、(4)の効果に加え、移動予測が外れた際にも、状況に合わせて適切に車両を制御することができる。
実施例３は、障害物の将来の移動予測を行い、目標走行経路を生成した例である。また、移動予測が外れた場合には、自車将来位置及び自車将来姿勢の設定を修正した目標走行経路を再生成した例である。
まず、構成を説明する。実施例３における走行制御方法及び走行制御装置は、モータ駆動するハイブリッド車両（電動車両の一例）をベースとし、操舵/駆動/制動を外部制御することが可能な自動運転車両（運転支援車両の一例）に適用したものである。以下、実施例３の構成を、「自動運転用認識判断プロセッサの詳細構成」と、「自動運転車両の走行制御処理構成」に分けて説明する。なお、実施例３の「自動運転システム構成」は実施例１と同様であるから説明を省略する。
［自動運転用認識判断プロセッサの詳細構成］
自動運転用認識判断プロセッサ３は、実施例１の自動運転用認識判断プロセッサ３の詳細構成に加えて、移動予測部と経路追従判定部を有する。なお、移動予測部については、実施例２と同様であるので説明を省略する。
経路追従判定部は、予測目標走行経路や切り替え目標走行経路を入力する。経路追従判定部は、予測目標走行経路や切り替え目標走行経路を、自車が追従することが困難であるか否かを判定する。この経路追従判定部は、追従困難信号又は追従可能信号を、目標走行経路生成部３５へ出力する。
目標走行経路生成部３５は、予測目標走行経路や切り替え目標走行経路を生成する。次に、目標走行経路生成部３５は、追従可能信号が入力されると、生成された目標走行経路を、目標プロファイル生成部３６へ出力する。これに対し、目標走行経路生成部３５は、追従困難信号が入力されると、自車が追従することが可能な目標走行経路を再生成する。即ち、第３目標走行経路Ｒ３が生成される（図１５参照）。そして、目標走行経路生成部３５は、生成された第３目標走行経路Ｒ３を、目標プロファイル生成部３６へ出力する。他の目標走行経路生成部３５の構成は、実施例２と同様であるので、説明を省略する。
なお、他の構成は、実施例１と同様であるので、図示及び説明を省略する。
［自動運転車両の走行制御処理構成］
図１４は、実施例３の自動運転用認識判断プロセッサにて実行される自動運転車両の走行制御処理の流れを示す。以下、自動運転車両の走行制御処理構成をあらわす図１４に示すフローチャートの各ステップについて、図１４と図１５に基づき説明する。なお、図１４に示す自動運転車両の走行制御処理は、所定の制御周期にて繰り返し実行される。また、図１５において、自車の位置を「P11、P12、P14、P14´」で示し、障害物の位置を「P21、P22、P22´」で示す。
ステップＳ３１とステップＳ３２を除き、ステップＳ２１〜ステップＳ２９のそれぞれは、実施例２と同様であるので、対応するステップに同一の符号を付して説明を省略する。ただし、ステップＳ２９の処理の後は、ステップＳ３１へ進む。
ステップＳ３１では、ステップＳ２９の目標走行経路の生成に続き、その目標走行経路を自車が追従することが困難であるか否かを判定する。YES（追従困難）の場合はステップＳ３２へ進み、NO（追従可能）の場合はエンドへ進む。なお、ステップＳ３１が、経路追従判定部に相当する。
ここで、まず、ステップＳ３１で対象とする経路は、ステップＳ２９で生成される目標走行経路のうち、予測が外れた場合に生成される目標走行経路である。即ち、切り替え目標走行経路である。このため、ステップＳ２９で予測目標走行経路が生成されるときは、ステップＳ３１では追従可能と判定される。次いで、ステップＳ３１の「その目標走行経路を自車が追従することが困難である」場合とは、ステップＳ２９にて生成された切り替え目標走行経路が、自車のハード的な性能を超えた経路である場合である。この「自車のハード的な性能を超えた」とは、自車の最少旋回半径を下回る目標走行経路となった場合や、電動パワーステアリング６が出せる操舵速度の限界を超える場合等が考えられる。
以下、ステップＳ３１にて追従困難と判定される場合について説明する。例えば、実施例２で説明したように、障害物の急加速により、移動予測の接近度合いに対して、実際の接近度合いが近い場合、重み変更が発生する（図１３と図１５参照）。具体的には、図１５に示すように、自車が位置P11のときに、位置P21に障害物を検出した。そして、移動予測では、その時の相対距離と相対速度に基づいて、自車が位置P11からP12まで移動する際に、障害物は位置P21からP22へ到達するだろうと予測した。しかし、実際には、自車が位置P12へ移動した際、障害物は速度を上げて位置P21からP22´へ到達してしまった。この場合が、予測が外れた場合であり、重み変更が発生する。このように予測が外れたとき、今までの重みで生成された目標走行経路から新たな重みで生成された目標走行経路に切り替わることで自車の経路追従が困難となる場合があり得る。このような場合は、ステップＳ３１では追従困難と判定される。
ステップＳ３２では、ステップＳ３１での追従困難との判定に続き、自車の現在位置P12を始点として、目標走行経路の再生成を行い、エンドへと進む。即ち、自車が追従することが可能な第３目標走行経路Ｒ３が生成される。なお、ステップＳ３２が、目標走行経路生成部３５に相当する。
このとき、再生成される第３目標走行経路Ｒ３の終点となる新自車将来位置Ｐｎと新自車将来姿勢P14´は、図１５に示すように、今までの目標走行経路における旧自車将来位置Ｐｏと旧自車将来姿勢P14と同一である必要はない。即ち、旧自車将来位置Ｐｏと旧自車将来姿勢P14の設定は、新自車将来位置Ｐｎと新自車将来姿勢P14´の設定に修正される。その新自車将来位置Ｐｎと新自車将来姿勢P14´は、図１５に示すように、走路境界の範囲内で設定する。そして、始点P12（自車の現在位置）と終点（新自車将来位置Ｐｎと新自車将来姿勢P14´）を滑らかに繋ぐことにより、第３目標走行経路Ｒ３の再生成を行う。
次に作用を説明する。
実施例３の作用は、実施例１と同様に、「自動運転車両の走行制御の特徴作用」を示す。また、実施例３の作用は、実施例２と同様に、「実施例２の特徴作用」を示す。さらに、実施例３の作用を、「自動運転車両の走行制御処理作用」と、「実施例３の特徴作用」に分けて説明する。
［自動運転車両の走行制御処理作用］
以下、図１４のフローチャートに基づいて、自動運転車両の走行制御の処理作用を説明する。ただし、ステップＳ２１から１つ以上のステップを経由してステップＳ２５へと進む流れ、及び、ステップＳ２１から３つのステップを経由してステップＳ２６へと進む流れは、実施例２と同様であるので、説明を省略する。また、ステップＳ２１から５つのステップを経由してステップＳ２９へと進む流れは、実施例２と同様であるので、説明を省略する。
ステップＳ２９で、切り替え目標走行経路が生成される。次に、その切り替え目標走行経路を自車が追従することが困難であるときは、ステップＳ３１→ステップＳ３２→エンドへと進む。ステップＳ３２では、図１５に示すように、自車が追従することが可能な第３目標走行経路Ｒ３が生成される。即ち、目標走行経路が再生成される。
また、ステップＳ２９で生成された切り替え目標走行経路を自車が追従することが可能であるときは、ステップＳ３１→エンドへと進む。このとき、ステップＳ３２の第３目標走行経路Ｒ３ではなく、ステップＳ２９で生成された切り替え目標走行経路又は予測目標走行経路となる。
このように、短い区間に変曲ポイントが複数存在するルートを走行するとき、実施例１と同様に、過大な車両挙動と、自車と立体物の接近と、が抑制される。加えて、対向車線を規定するランドマークが有る場合は、走路境界に沿った第１目標走行経路が生成されるので、ランドマークから自車がはみ出すことなく交通ルールを守った走行を可能とする。また、実施例２と同様に、障害物有りと判定されるとき、将来起きうる事態を踏まえた上での適切な目標走行経路が生成される。さらに、逐次移動予測とこの予測に基づいた重みづけを行うことで、仮に移動予測が外れても、目標走行経路が障害物から離れる側の経路へと連続的に切り替えられる。また、ステップＳ２９での切り替え目標走行経路を自車が追従することが困難であるとき、第３目標走行経路Ｒ３が生成されるので、自車にとって無理な軌跡追従が抑制される。そして、仮に移動予測が外れた際にも、状況に合わせて適切に車両が制御される。
なお、ステップＳ２５での第１目標走行経路Ｒ１の生成の後、ステップＳ２６での第２目標走行経路Ｒ２の生成の後、又は、ステップＳ２９での目標走行経路の生成の後は、エンドへ進む。また、ステップＳ３２での第３目標走行経路Ｒ３の生成の後は、エンドへ進む。この後は、実施例１と同様であるので説明を省略する。
［実施例３の特徴作用］
実施例３では、移動予測の接近度合いに対して、実際の自車と障害物の接近度合いが近い場合、旧自車将来位置Ｐｏと旧自車将来姿勢P14の設定を修正した目標走行経路が再生成される。即ち、予測が外れた場合、第３目標走行経路Ｒ３が生成される。従って、移動予測が外れた際にも、状況に合わせて適切に車両が制御される。
加えて、実施例３では、切り替え目標走行経路を、自車が追従することが困難であるか否かが判定される。そして、追従困難と判定されたとき、旧自車将来位置Ｐｏと旧自車将来姿勢P14の設定を修正した目標走行経路が再生成される。従って、自車が追従することが困難であると判定されたとき、自車にとって無理な軌跡追従が抑制される。
次に、効果を説明する。
実施例３の自動運転車両の走行制御方法及び走行制御装置にあっては、実施例１の(1)〜(3)と実施例２の(4)〜(5)に記載した効果が得られる。また、実施例３の自動運転車両の走行制御方法にあっては、下記(6)の効果を得ることができる。
(6) ルートを基準に、自車Ａ１が将来通過する自車将来位置（旧自車将来位置Ｐｏ）と自車Ａ１の通過時の自車将来姿勢（旧自車将来姿勢P14）を設定する。
自車の現時点における現在位置及び現在姿勢と自車将来位置（旧自車将来位置Ｐｏ）及び自車将来姿勢（旧自車将来姿勢P14）とを滑らかに繋ぐ目標走行経路を生成する。
移動予測の接近度合いに対して、実際の自車Ａ１と障害物（対向車Ａ２）の接近度合いが近い場合、自車将来位置（旧自車将来位置Ｐｏ）及び自車将来姿勢（旧自車将来姿勢P14）の設定を修正した目標走行経路（第３目標走行経路Ｒ３）を再生成する。
このため、移動予測が外れた際にも、状況に合わせて適切に車両を制御することができる。
実施例４は、障害物の将来の移動予測を行い、目標走行経路を生成した例である。また、移動予測が外れた場合には、自車を一時停止した例である。
まず、構成を説明する。実施例４における走行制御方法及び走行制御装置は、モータ駆動するハイブリッド車両（電動車両の一例）をベースとし、操舵/駆動/制動を外部制御することが可能な自動運転車両（運転支援車両の一例）に適用したものである。以下、実施例４の構成を、「自動運転用認識判断プロセッサの詳細構成」と、「自動運転車両の走行制御処理構成」に分けて説明する。なお、実施例４の「自動運転システム構成」は実施例１と同様であるから説明を省略する。
［自動運転用認識判断プロセッサの詳細構成］
自動運転用認識判断プロセッサ３は、実施例１の自動運転用認識判断プロセッサ３の詳細構成に加えて、移動予測部と経路追従判定部と目標速度設定部を有する。なお、移動予測部は、実施例２と同様であるので説明を省略する。
経路追従判定部は、追従困難信号又は追従可能信号を、目標速度設定部と目標走行経路生成部３５へ出力する。他の経路追従判定部の構成は、実施例３と同様であるので説明を省略する。
目標速度設定部は、目標走行経路と、予め設定した自車の横加速度制限（横Ｇ制限）及びヨーレイト制限と、障害物有り信号又は障害物無し信号と、追従困難信号又は追従可能信号と、を入力する。この目標速度設定部は、目標走行経路を走行する時の目標速度を設定する。目標速度は、予め設定した自車の最大横Ｇと最大ヨーレイト（自車の横加速度制限とヨーレイト制限）を超えない速度に設定する。また、目標速度設定部は、追従困難信号が入力されると、自車を一時停止するために目標速度を補正（調整）する。加えて、目標速度設定部は、一時停止の後の再発進時のために目標速度を補正する。この目標速度設定部は、設定した目標速度を、目標走行経路生成部３５と目標プロファイル生成部３６へ出力する。
目標走行経路生成部３５は、予測目標走行経路や切り替え目標走行経路を生成する。次に、目標走行経路生成部３５は、追従可能信号が入力されると、生成された目標走行経路を、目標速度設定部と目標プロファイル生成部３６へ出力する。これに対し、目標走行経路生成部３５は、追従困難信号が入力されると、目標走行経路を、予測目標走行経路とする。この目標走行経路生成部３５は、予測目標走行経路を、目標速度設定部と目標プロファイル生成部３６へ出力する。他の目標走行経路生成部３５の構成は、実施例２と同様であるので、説明を省略する。
なお、他の構成は、実施例１と同様であるので、図示及び説明を省略する。
［自動運転車両の走行制御処理構成］
図１６は、実施例４の自動運転用認識判断プロセッサにて実行される自動運転車両の走行制御処理の流れを示す。以下、自動運転車両の走行制御処理構成をあらわす図１６に示すフローチャートの各ステップについて、図１６と図１７に基づき説明する。なお、図１６に示す自動運転車両の走行制御処理は、所定の制御周期にて繰り返し実行される。また、図１７において、自車を「Ａ１」で示し、対向車（対向車両、障害物）を「Ａ２」で示す。
ステップＳ４１とステップＳ４２を除き、ステップＳ２１〜ステップＳ２９のそれぞれは、実施例２と同様であるので、対応するステップに同一の符号を付して説明を省略する。ただし、ステップＳ２５とステップＳ２６とステップＳ２７の処理が一部異なる。また、ステップＳ２９の後は、ステップＳ４１へ進む。
まず、ステップＳ２５〜ステップＳ２７について説明する。実施例２のステップＳ２７では、ステップＳ２５とステップＳ２６の処理を両方行うと説明した。また、実施例２において、そのステップＳ２５とステップＳ２６は、ステップＳ１５とステップＳ１６に対応すると説明した。さらに、実施例１において、そのステップＳ１５とステップＳ１６では、目標走行経路を構成する各ノードは、２次元座標情報であるｘiとｙiが記録されていると説明した。
これに対し、実施例４のステップＳ２５とステップＳ２６においては、目標走行経路を構成する各ノードは、図１７に示すように、２次元座標情報であるｘiとｙiの他、曲率情報ρi、速度情報νiが、併せて記録される。曲率情報ρiは、前後のノード情報から算出された情報であり、速度情報νiは各ノードを通過するときの情報である。なお、各情報は、自車が経路端に到達するまで、不図示の記録部に記録される。
ここで、速度情報νiは、曲率情報ρiに基づいて、発生する横Ｇやヨーレイトが過大にならないように決定する。例えば、最大横Ｇと最大ヨーレイトを、それぞれＧｙmax、γmaxとして予め設定し、生成経路を構成するノードの中で最も曲率の大きいノードに対して、式（１）で以下を算出する。
Figure 0006972793
・・・（１）
この速度情報νiに格納し、それを予め設定した最大縦Ｇ（最大前後Ｇ）であるＧｘmaxの範囲の中で連続して繋ぎ合わせる形で、各ノードに対する目標速度を算出する。ここで、「自車の横加速度制限及びヨーレイト制限」は、車種ごとに実験等により予め設定される。なお、最大縦Ｇも同様である。他のステップＳ２５〜ステップＳ２７のそれぞれは、実施例２のステップＳ２５〜ステップＳ２７と同様であるので、説明を省略する。
次いで、ステップＳ４１では、ステップＳ２９の目標走行経路の生成に続き、その目標走行経路を自車が追従することが困難であるか否かを判定する。YES（追従困難）の場合はステップＳ４２へ進み、NO（追従可能）の場合はエンドへ進む。なお、ステップＳ４１が、経路追従判定部に相当する。この他は、実施例３のステップＳ３１と同様であるので、説明を省略する。
ステップＳ４２では、ステップＳ４１での追従困難との判定に続き、自車を一時停止して、エンドへと進む。即ち、自車の目標速度が補正される。なお、ステップＳ４２が、目標速度設定部と目標走行経路生成部３５に相当する。
ここで、「一時停止」は、駆動/回生モータ７や油圧ブレーキ８により行われる。即ち、まず、目標速度設定部が補正した目標速度は、目標プロファイル生成部３６を介して、自動運転用制御コントローラ５へ入力される。即ち、補正した目標速度により、目標速度のプロファイルを修正する。次に、この自動運転用制御コントローラ５から駆動/回生モータ７や油圧ブレーキ８へ制御指令値が出力される。次に、その制御指令値にしたがって、駆動/回生モータ７が回生による減速走行を行ったり、油圧ブレーキ８が油圧制動を作動させたりすることにより、自車を一時停止させる。また、自車を一時停止した後は、障害物を通過させる。次に、自車の一時停止を解除して、切り替え目標走行経路ではなく予測目標走行経路にて、自車を再発進させる。
次に作用を説明する。
実施例４の作用は、実施例１と同様に、「自動運転車両の走行制御の特徴作用」を示す。また、実施例４の作用は、実施例２と同様に、「実施例２の特徴作用」を示す。さらに、実施例４の作用を、「自動運転車両の走行制御処理作用」と、「実施例４の特徴作用」に分けて説明する。
［自動運転車両の走行制御処理作用］
以下、図１６のフローチャートについて、図１６と図１８に基づいて、自動運転車両の走行制御の処理作用を説明する。なお、図１８において、自車を「P11〜P13」で示し、障害物を「P21、P22、P22´〜P24´」で示す。ただし、ステップＳ２１から１つ以上のステップを経由してステップＳ２５へと進む流れ、及び、ステップＳ２１から３つのステップを経由してステップＳ２６へと進む流れは、実施例２と同様であるので、説明を省略する。また、ステップＳ２１から５つのステップを経由してステップＳ２９へと進む流れは、実施例２と同様であるので、説明を省略する。
ステップＳ２９では、第１目標走行経路と第２目標走行経路の重み設定により目標走行経路が生成される。次に、その目標走行経路を自車が追従することが困難であるときは、ステップＳ４１→ステップＳ４２→エンドへと進む。
例えば、図１８に示すように、移動予測では、その時の相対距離と相対速度に基づいて、自車が位置P11からP12まで移動する際に、障害物は位置P21からP22へ到達するだろうと予測した。しかし、実際には、自車が位置P12へ移動した際、障害物は速度を上げて位置P21からP22´へ到達してしまった場合、重み変更が発生する。このとき、ステップＳ２９では、目標走行経路は、今までの重みで算出された目標走行経路から新たな重みで算出された目標走行経路となる。しかし、この新たな重みで算出された目標走行経路を、自車が追従することが困難である場合、目標走行経路は今までの重みで算出された予測目標走行経路とされる。そして、位置P13で自車を一時停止させる。次に、この自車の一時停止の間に、対象となる障害物を通過させる（位置P23´）。次に、障害物が位置P24´へ到達した後、対向側に障害物が無いことを確認して、自車の一時停止が解除される。続いて、自車を再度速度復帰させることで自車の再発進が行われ、自車は予測目標走行経路を追従する。
また、ステップＳ２９で生成された切り替え目標走行経路を自車が追従することが可能であるときは、ステップＳ４１→エンドへと進む。このとき、ステップＳ４２の自車の一時停止は行われず、ステップＳ２９で生成された切り替え目標走行経路又は予測目標走行経路となる。
このように、短い区間に変曲ポイントが複数存在するルートを走行するとき、実施例１と同様に、過大な車両挙動と、自車と立体物の接近と、が抑制される。加えて、対向車線を規定するランドマークが有る場合は、走路境界に沿った第１目標走行経路が生成されるので、ランドマークから自車がはみ出すことなく交通ルールを守った走行を可能とする。また、実施例２と同様に、障害物有りと判定されるとき、将来起きうる事態を踏まえた上での適切な目標走行経路が生成される。さらに、逐次移動予測とこの予測に基づいた重みづけを行うことで、仮に移動予測が外れても、目標走行経路が障害物から離れる側の経路へと連続的に切り替えられる。また、ステップＳ２９での切り替え目標走行経路を自車が追従することが困難であるとき、自車を一時停止させるので、自車にとって無理な軌跡追従が抑制される。そして、仮に移動予測が外れた際にも、状況に合わせて適切に車両が制御される。
なお、ステップＳ２５での第１目標走行経路の生成の後、ステップＳ２６での第２目標走行経路の生成の後、ステップＳ２９での目標走行経路の生成の後、又は、ステップＳ４２での予測目標走行経路とされた後は、エンドへ進む。この後は、実施例１と同様であるので説明を省略する。
［実施例４の特徴作用］
実施例４では、目標速度は、目標走行経路の曲率に応じて、予め設定した自車の最大横Ｇと最大ヨーレイトを超えない速度に設定される。即ち、目標走行経路を追従するための旋回時における目標速度は、最大横Ｇと最大ヨーレイトが所定値を超えない速度に設定される。従って、走行中に過大な車両挙動が抑えられる。
実施例４では、移動予測の接近度合いに対して、実際の自車と障害物の接近度合いが近い場合、自車を一時停止させる。即ち、予測が外れた場合、自車を一時停止させる。従って、移動予測が外れた際にも、状況に合わせて適切に車両が制御される。
加えて、実施例４では、切り替え目標走行経路を、自車が追従することが困難であるか否かが判定される。そして、追従困難と判定されたとき、自車を一時停止させる。従って、自車が追従することが困難であると判定されたとき、自車にとって無理な軌跡追従が抑制される。
次に、効果を説明する。
実施例４の自動運転車両の走行制御方法及び走行制御装置にあっては、実施例１の(1)〜(3)と実施例２の(4)〜(5)に記載した効果が得られる。また、実施例４の自動運転車両の走行制御方法にあっては、下記(7)〜(8)の効果を得ることができる。
(7) 目標走行経路を走行する際の目標速度を生成する。
目標速度は、目標走行経路の曲率に応じて、予め設定した自車の横加速度制限及びヨーレイト制限（最大横Ｇと最大ヨーレイト）を超えない速度に設定する。
このため、走行中に過大な車両挙動を抑えることができる。
(8) 移動予測の接近度合いに対して、実際の自車Ａ１と障害物（対向車Ａ２）の接近度合いが近い場合、自車Ａ１を一時停止する。
このため、(7)の効果に加え、移動予測が外れた際にも、状況に合わせて適切に車両を制御することができる。
以上、本開示の自動運転車両の走行制御方法及び走行制御装置を実施例１〜実施例４に基づき説明してきた。しかし、具体的な構成については、これらの実施例１〜実施例４に限られるものではなく、請求の範囲の各請求項に係る発明の要旨を逸脱しない限り、設計の変更や追加等は許容される。
実施例１〜実施例４では、第２目標走行経路Ｒ２は、第１目標走行経路Ｒ１と比較すると、相対距離Ｄ１´，Ｄ２´は、一方の変曲ポイントIP1とは長く（Ｄ１＜Ｄ１´）、他方の変曲ポイントIP2とは短くなる（Ｄ２＞Ｄ２´）例を示した。しかし、これに限られない。例えば、米国のように右側通行の場合には、各変曲ポイントと第２目標走行経路との相対距離は、第１目標走行経路Ｒ１と比較すると、実施例１〜実施例４の奥側の変曲ポイントとは短く、実施例１〜実施例４の手前側の変曲ポイントとは長くなる。即ち、日本のような左側通行の場合と米国のように右側通行の場合で、第１目標走行経路Ｒ１を生成する場合よりも、各変曲ポイントと第２目標走行経路との相対距離は変わる。このように構成しても、実施例１〜実施例４に記載した効果が得られる。
実施例１〜実施例４では、障害物無しと判定され、変曲ポイントが２つの場合における各変曲ポイントIP1，IP2と第２目標走行経路Ｒ２との相対距離Ｄ１´、Ｄ２´を例示した。しかし、これに限られない。例えば、障害物無しと判定され、変曲ポイントが３つの場合には、第１目標走行経路Ｒ１を生成する場合よりも、各変曲ポイントと第２目標走行経路との相対距離は、自車が走行する経路において、手前側の変曲ポイントとは長く、手前側と一番奥側との中間の変曲ポイントとは短く、一番奥側の変曲ポイントとは長くなる経路を生成する。即ち、交互に変曲ポイントとの長さを変更する第２目標走行経路を生成する。このように構成しても、実施例１〜実施例４に記載した効果が得られる。
実施例１〜実施例４では、「障害物」を、自車に接近する方向に移動する障害物のこととする例を示した。しかし、これに限られない。例えば、移動しない障害物でも良い。要するに、自車前方の対向側の障害物であれば良い。なお、移動しない障害物の場合、実施例４では、自車を一時減速させる。このように構成しても、実施例１〜実施例４に記載した効果が得られる。
実施例１〜実施例４では、電動パワーステアリング６を操舵アクチュエータとし、駆動/回生モータ７を駆動源アクチュエータとし、油圧ブレーキ８をブレーキアクチュエータとする例を示した。しかし、これに限られない。即ち、各制御系は、駆動輪（タイヤ）に対して転舵/駆動/制動の制御を外部指令に基づいて行えれば、上記手段（各アクチュエータ）以外のものでも、置換可能である。例えば、インホイールモータ等で、各輪を独立に制駆動できる手段を有する場合は、電動パワーステアリング６の制御に加え、制駆動力差で旋回動作をアシストする方法も考えられる。
実施例２〜実施例４では、相対距離と相対速度の情報を認識センサ１により２次元情報で取得する例を示した。しかし、これに限られない。例えば、相対距離と相対速度の情報を認識センサ１により１次元情報で取得しても良い。１次元情報で取得する場合でも、自車と障害物との相対距離及び相対速度に基づいて、所定時間将来までの障害物の移動予測を行うことが可能である。
実施例２〜実施例４では、目標走行経路を障害物から離れる側の経路へと連続的に切り替える例を示した。しかし、これに限られない。例えば、目標走行経路を障害物から離れる側の経路へと段階的に切り替えても良い。このように構成しても、実施例２〜実施例４に記載した効果が得られる。また、障害物から離れる側の経路は、第１目標走行経路に限られず、自車の位置によって、第１目標走行経路又は第２目標走行経路となる。
実施例３では、予測が外れ、切り替え目標走行経路が生成され、この経路を自車が追従困難と判定されたとき、第３目標走行経路Ｒ３を生成する例を示した。しかし、これに限られない。例えば、予測が外れた場合、切り替え目標走行経路を生成せずに、第３目標走行経路Ｒ３を生成しても良い。このように構成しても、実施例３に記載した効果が得られる。
実施例４では、予測が外れ、切り替え目標走行経路が生成され、この経路を自車が追従困難と判定されたとき、自車を一時停止する例を示した。しかし、これに限られない。例えば、予測が外れた場合、切り替え目標走行経路を生成せずに、自車を一時減速又は一時停止しても良い。このように構成しても、実施例４に記載した効果が得られる。
実施例４では、自車を一時停止する例を示した。しかし、これに限られない。例えば、自車を一時減速させても良い。また、状況に合わせて、自車を一時減速又は一時停止しても良い。このように構成しても、実施例４に記載した効果が得られる。
実施例１〜実施例４では、本開示の走行制御方法及び走行制御装置を、モータ駆動するハイブリッド車両（電動車両の一例）をベースとし、操舵/駆動/制動を外部制御することが可能な自動運転車両に適用する例を示した。しかし、本開示の走行制御方法及び走行制御装置は、ドライバーによる操舵運転/駆動運転/制動運転のうち、一部の運転を支援する運転支援車両であっても良い。要するに、走行ルートを表示することでドライバーの運転支援をする車両であれば適用することができる。また、本開示の走行制御方法及び走行制御装置は、ハイブリッド車両に限られず、電気自動車やエンジン車両に適用することもできる。
１ 認識センサ（障害物検出部）
２ ＧＰＳ/ナビゲーションシステム（ルート設定部）
３ 自動運転用認識判断プロセッサ（コントローラ）
３１ 走路境界補間部
３２ 左右旋回ポイント検出部
３３ 対向車線ランドマーク判定部
３４ 障害物判定部
３５ 目標走行経路生成部
３６ 目標プロファイル生成部
４ 地図データ４（道路形状取得部）
５ 自動運転用制御コントローラ５（車両制御部）
Ａ１ 自車（自車両）
Ａ２ 障害物（対向車、対向車両）
Ｄ１，Ｄ２，Ｄ１´，Ｄ２´ 相対距離
ＩＰ，IP1，IP2 変曲ポイント
Ｒ１ 第１目標走行経路
Ｒ２ 第２目標走行経路

Claims (9)

  1. 目標走行経路に基づいて、自車旋回のための制御を行うコントローラを備える運転支援車両の走行制御方法において、
    前記コントローラは、
    目的地までのルートを設定し、
    前記ルート周囲の道路情報を取得し、
    自車周辺の障害物を検出し、
    前記道路情報から、自車前方の走路を構成する左右の走路境界のいずれか一方の前記走路境界に対して、所定距離の間に存在する曲率の曲率変化率がピークとなるポイントである変曲ポイントを検出し、
    自車前方の対向側に前記障害物の有無を判定し、
    前記変曲ポイントが２つ以上無いとき、又は、前記障害物有りと判定されたとき、前記ルートを基準に第１目標走行経路を生成し、
    前記変曲ポイントが２つ以上有り、かつ、前記障害物無しと判定されたとき、前記第１目標走行経路を生成する場合よりも、前記各変曲ポイントの相対距離を、旋回の内側の変曲ポイントとは短く、旋回の外側の変曲ポイントとは長くなる第２目標走行経路を生成する
    ことを特徴とする運転支援車両の走行制御方法。
  2. 請求項１に記載された運転支援車両の走行制御方法において、
    前記コントローラは、
    前記所定距離の区間長は、自車走行速度に応じて可変とし、前記自車走行速度が小さいほど前記区間長を短く設定する
    ことを特徴とする運転支援車両の走行制御方法。
  3. 請求項１又は請求項２に記載された運転支援車両の走行制御方法において、
    前記コントローラは、
    前記ルート周囲の道路情報のうち走路境界として、前記ルートの左右方向に存在する走行車線を規定するランドマークを参照し、
    前記ランドマークが無い箇所に関しては、前記走路境界を規定する反対側のランドマーク又は前記ランドマークが途切れる前後のランドマークで補間を行う
    ことを特徴とする運転支援車両の走行制御方法。
  4. 請求項１から請求項３までの何れか一項に記載された運転支援車両の走行制御方法において、
    前記コントローラは、
    前記障害物有りと判定されたとき、自車と前記障害物との相対距離及び相対速度に基づいて前記障害物の将来の移動予測を行い、
    前記移動予測に伴う自車と前記障害物の接近度合いに基づいて、自車に接近する前記障害物の有無を判定する
    ことを特徴とする運転支援車両の走行制御方法。
  5. 請求項４に記載された運転支援車両の走行制御方法において、
    前記コントローラは、
    前記移動予測の前記接近度合いに対して、実際の自車と前記障害物の接近度合いが近い場合、前記目標走行経路を前記障害物から離れる側の前記第１目標走行経路又は前記第２目標走行経路へと連続的又は段階的に切り替える
    ことを特徴とする運転支援車両の走行制御方法。
  6. 請求項４又は請求項５に記載された運転支援車両の走行制御方法において、
    前記コントローラは、
    前記ルートを基準に、自車が将来通過する自車将来位置と自車の通過時の自車将来姿勢を設定し、
    自車の現時点における現在位置及び現在姿勢と前記自車将来位置及び前記自車将来姿勢とを滑らかに繋ぐ目標走行経路を生成し、
    前記移動予測の前記接近度合いに対して、実際の自車と前記障害物の接近度合いが近い場合、前記自車将来位置及び前記自車将来姿勢の設定を修正した前記目標走行経路を再生成する
    ことを特徴とする運転支援車両の走行制御方法。
  7. 請求項４から請求項６までの何れか一項に記載された運転支援車両の走行制御方法において、
    前記コントローラは、
    前記目標走行経路を走行する際の目標速度を生成し、
    前記目標速度は、前記目標走行経路の曲率に応じて、予め設定した自車の横加速度制限及びヨーレイト制限の少なくとも一方の制限を超えない速度に設定する
    ことを特徴とする運転支援車両の走行制御方法。
  8. 請求項７に記載された運転支援車両の走行制御方法において、
    前記コントローラは、
    前記移動予測の前記接近度合いに対して、実際の自車と前記障害物の接近度合いが近い場合、自車を一時減速又は一時停止する
    ことを特徴とする運転支援車両の走行制御方法。
  9. 目標走行経路に基づいて、自車旋回のための制御を行うコントローラを備える運転支援車両の走行制御装置において、
    前記コントローラは、
    目的地までのルートを設定するルート設定部と、
    前記ルート周囲の道路情報を取得する道路形状取得部と、
    自車周辺の障害物を検出する障害物検出部と、
    前記道路情報から、自車前方の走路を構成する左右の走路境界のいずれか一方の前記走路境界に対して、所定距離の間に存在する曲率の曲率変化率がピークとなるポイントである変曲ポイントを検出する左右旋回ポイント検出部と、
    自車前方の対向側に前記障害物の有無を判定する障害物判定部と、
    前記変曲ポイントが２つ以上無いとき、又は、前記障害物有りと判定されたとき、前記ルートを基準に第１目標走行経路を生成し、
    前記変曲ポイントが２つ以上有り、かつ、前記障害物無しと判定されたとき、前記第１目標走行経路を生成する場合よりも、前記各変曲ポイントの相対距離を、旋回の内側の変曲ポイントとは短く、旋回の外側の変曲ポイントとは長くなる第２目標走行経路を生成する目標走行経路生成部と、
    を有することを特徴とする運転支援車両の走行制御装置。
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