JP6990675B2 - 車両制御装置、車両制御方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、車両制御装置、車両制御方法、およびプログラムに関する。

従来、車両を先行車両に追従する走行制御装置が開示されている。この走行制御装置は、ブレーキペダルと足との接触が検出されている場合に、車両を先行車両に追従走行するように制御する（例えば、特許文献１参照）。

特許第５０６２１３７号公報

上記の走行制御装置は、ブレーキペダルと足とが接触している否かに基づいて、追従制御する装置であり、追従制御を実行するための条件が限定的であった。また、上記の走行制御装置は、追従制御を実行する際に車両の周辺状況について考慮していない場合があった。

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、より周辺状況に応じた車両の制御を実現することができる車両制御装置、車両制御方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。

この発明に係る車両制御装置、車両制御方法、およびプログラムは、以下の構成を採用した。
（１）この発明の一態様の車両制御装置は、車両の周辺状況を認識する認識部と、前記認識部の認識結果に基づいて前記車両の速度および操舵を制御する運転制御部と、を備え、前記運転制御部は、前記認識部により認識された前走車両に追従する追従走行を行っている場合において、前記前走車両が通過した走行領域における前記認識部により認識された対象物の状態に基づいて、前記追従走行を停止し、前記対象物は、車両が走行する車線の一部または車線を規制するための規制標、または車両の乗員の視線を誘導するための誘導標であるものである。

（２）の態様は、上記（１）の態様に係る車両制御装置において、前記認識部は、撮像された撮像画像を学習済モデルに入力することで、前記撮像画像が所定の状態であるか否かを判定し、前記運転制御部は、前記撮像画像が所定の状態であると判定された場合に、前記追従走行を停止し、前記学習済モデルは、所定の状態の対象物を含む撮像画像が入力された場合に、前記撮像画像が所定の状態であることを示す情報を出力するように学習されたモデルである。

（３）の態様は、上記（１）または（２）のいずれかの態様に係る車両制御装置において、前記運転制御部は、前記前走車両が通過した走行領域における前記認識部により認識された対象物の状態が、前記前走車両が通過する直前において前記認識部により認識された対象物の状態と異なる場合、前記追従走行を停止するものである。

（４）の態様は、上記（１）から（３）のいずれかの態様に係る車両制御装置において、前記前走車両が通過した走行領域における前記認識部により認識された対象物の状態は、前記対象物が運動している状態、または前記対象物が位置していた位置から異なる位置に静止している状態であるものである。

（５）の態様は、上記（１）から（４）のいずれかの態様に係る車両制御装置において、前記対象物は、一時的に道路に配置され、前記車両が参照する地図情報に記憶されていない対象物であるものである。

（６）の態様は、上記（１）から（５）のいずれかの態様に係る車両制御装置において、前記運転制御部は、前記車両が走行する道路区画線に基づいて、前記車両の横方向の位置を制御する第１制御と、前記前走車両に基づいて、前記車両の横方向の位置を制御する第２制御と、を実行可能であり、前記第１制御を実行している場合には、前記前走車両が通過した走行領域における前記認識部により認識された対象物の状態に基づいて、前記追従走行を停止せず、前記第２制御を実行している場合には、前記前走車両が通過した走行領域における前記認識部により認識された対象物の状態に基づいて前記追従走行を停止するものである。

（７）の態様は、上記（６）の態様に係る車両制御装置において、前記第２制御における前記車両が維持する前記車両と前走車両との車間距離は、前記第１制御における前記車両が維持する前記車両と前走車両との車間距離よりも長いものである。

（８）の態様は、上記（１）から（７）のいずれかの態様に係る車両制御装置において、前記運転制御部は、前記車両の乗員が前記車両の操作子を把持しているか否かに関わらず実行する第１追従走行を行っている場合において、前記前走車両が通過した走行領域における前記認識部により認識された対象物の状態に基づいて、前記追従走行を停止する場合、前記車両の乗員が前記車両の操作子を把持していることを条件に実行する第３走行制御を実行するものである。

（９）の態様は、上記（１）から（８）のいずれかの態様に係る車両制御装置において、前記運転制御部は、前記対象物の大きさが所定の大きさ以下である場合、前記追従走行を停止しないものである。

（１０）の態様は、上記（９）の態様に係る車両制御装置において、前記所定の大きさ以下とは、前記車両の車体の下部と道路との距離に基づく大きさであるものである。

（１１）の態様は、上記の（１）から（１０）のいずれかの態様に係る車両制御装置において、前記対象物は、光の反射強度が閾値以上の領域、前記対象物の他の領域よりも所定度合以上光の反射強度が高い領域を有する、またはリフレクターを有する対象物であるものである。

（１２）この発明の他の態様の車両制御方法は、コンピュータが、車両の周辺状況を認識し、前記認識結果に基づいて前記車両の速度および操舵を制御し、前記認識された前走車両に追従する追従走行を行っている場合において、前記前走車両が通過した走行領域における前記認識された対象物の状態に基づいて、前記追従走行を停止し、前記対象物は、車両が走行する車線の一部または車線を規制するための規制標、または車両の乗員の視線を誘導するための誘導標である車両制御方法である。

（１３）この発明の他の態様のプログラムは、コンピュータに、車両の周辺状況を認識させ、前記認識結果に基づいて前記車両の速度および操舵を制御させ、前記認識された前走車両に追従する追従走行を行っている場合において、前記前走車両が通過した走行領域における前記認識された対象物の状態に基づいて、前記追従走行を停止させ、前記対象物は、車両が走行する車線の一部または車線を規制するための規制標、または車両の乗員の視線を誘導するための誘導標であるプログラムである。

（１）～（１３）によれば、より周辺状況に応じた車両の制御を実現することができる。

第１実施形態に係る車両制御装置を利用した車両システム１の構成図である。 第１制御部１２０および第２制御部１６０の機能構成図である。 前走車両ｍへの追従を継続する処理について説明するための図である。 特定処理について説明するための図である。 自動運転制御装置１００により実行される特定処理の流れを示すフローチャートである。 対象物認識部１３２が学習済モデル１９２を用いて特定対象物の状態を認識する処理について説明するための図である。 対象物認識部１３２が特定対象物の状態を認識する処理について説明するための図である。 特定対象物が運動している状態について説明するための図である。 自動運転制御装置１００により実行される追従走行を停止する際に実行される処理の流れを示すフローチャートである。 第１実施形態の変形例の前走車両ｍへの追従を継続する処理について説明するための図である。 特定処理について説明するための図である。 対象物認識部１３２が分裂した特定対象物が所定の状態であるか否かを認識する処理について説明するための図である。 所定の大きさ以下である特定対象物が所定の状態である場合に行われる処理について説明するための図である。 第３実施形態の自動運転制御装置１００により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。 自動運転制御装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。

以下、図面を参照し、本発明の車両制御装置、車両制御方法、及びプログラムの実施形態について説明する。以下では、左側通行の法規が適用される国または地域を前提として説明するが、右側通行の法規が適用される場合、左右を逆に読み替えればよい。

＜第１実施形態＞
［全体構成］
図１は、第１実施形態に係る車両制御装置を利用した車両システム１の構成図である。車両システム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、車室内カメラ４２と、ステアリングセンサ４４と、ナビゲーション装置５０と、ＭＰＵ（Map Positioning Unit）６０と、運転操作子８０と、自動運転制御装置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、車両システム１が搭載される車両（以下、車両Ｍ）の任意の箇所に取り付けられる。前方を撮像する場合、カメラ１０は、フロントウインドシールド上部やルームミラー裏面等に取り付けられる。後方を撮像する場合、カメラ１０は、リアウィンドシールド上部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、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、車両Ｍの任意の箇所に取り付けられる。レーダ装置１２は、ＦＭ－ＣＷ（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、ＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging）である。ファインダ１４は、車両Ｍの周辺に光を照射し、散乱光を測定する。ファインダ１４は、発光から受光までの時間に基づいて、対象までの距離を検出する。照射される光は、例えば、パルス状のレーザー光である。ファインダ１４は、車両Ｍの任意の箇所に取り付けられる。

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装置１００に出力する。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の検出結果をそのまま自動運転制御装置１００に出力してよい。車両システム１から物体認識装置１６が省略されてもよい。

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、車両Ｍの周辺に存在する他車両と通信し、或いは無線基地局を介して各種サーバ装置と通信する。

ＨＭＩ３０は、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。ＨＭＩ３０は、各種表示装置、スピーカ、ブザー、タッチパネル、スイッチ、キーなどを含む。

車両センサ４０は、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、車両Ｍの向きを検出する方位センサ等を含む。

車室内カメラ４２は、例えば、ＣＣＤやＣＭＯＳ等の固体撮像素子を利用したデジタルカメラである。車室内カメラ４２は、ステレオカメラであってもよい。車室内カメラ４２は、車両Ｍの室内の任意の箇所に取り付けられる。車室内カメラ４２は、車室内に存在する運転席のシートを含む領域を撮像する。すなわち、車室内カメラ４２は、運転席に着座した乗員を撮像する。車室内カメラ４２は、上記の領域を周期的に繰り返し撮像する。

ステアリングセンサ４４は、ステアリングホイールの所定の位置に設けられる。例えば、ステアリングホイールには、複数のステアリングセンサが設けられる。所定の位置とは、例えば、リム部などの運転者によって操作（把持または接触）される部分である。ステアリングセンサ４４は、例えば、静電容量の変化を検出するセンサである。

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とを備える。ナビゲーション装置５０は、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、車両Ｍの位置を特定する。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、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、ＧＮＳＳ受信機５１により特定された車両Ｍの位置（或いは入力された任意の位置）から、ナビＨＭＩ５２を用いて乗員により入力された目的地までの経路（以下、地図上経路）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。地図上経路は、ＭＰＵ６０に出力される。ナビゲーション装置５０は、地図上経路に基づいて、ナビＨＭＩ５２を用いた経路案内を行ってもよい。ナビゲーション装置５０は、例えば、乗員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。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地図上経路と同等の経路を取得してもよい。

ＭＰＵ６０は、例えば、推奨車線決定部６１を含み、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から提供された地図上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推奨車線を決定する。推奨車線決定部６１は、左から何番目の車線を走行するといった決定を行う。
推奨車線決定部６１は、地図上経路に分岐箇所が存在する場合、車両Ｍが、分岐先に進行するための合理的な経路を走行できるように、推奨車線を決定する。

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。第２地図情報６２は、通信装置２０が他装置と通信することにより、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、ブレーキペダル、シフトレバー、ステアリングホイール、異形ステア、ジョイスティック、ウインカレバー、マイク、各種スイッチなどを含む。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、自動運転制御装置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のうち一部または全部に出力される。

自動運転制御装置１００は、例えば、第１制御部１２０と、第２制御部１６０と、乗員監視部１７０と、出力制御部１８０と、記憶部１９０とを備える。第１制御部１２０と第２制御部１６０と乗員監視部１７０は、それぞれ、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのハードウェアプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。また、これら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）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などのハードウェア（回路部；circuitryを含む）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。プログラムは、予め記憶部１９０のＨＤＤやフラッシュメモリなどの記憶装置に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることで自動運転制御装置１００のＨＤＤやフラッシュメモリにインストールされてもよい。記憶部１９０には、学習済モデル１９２が記憶されている。学習済モデル１９２の詳細については後述する。

乗員監視部１７０は、乗員（運転席に着座した乗員）が車両の周辺を監視しているか否かを判定する。乗員監視部１７０は、車室内カメラ４２により撮像された画像を解析して、解析結果に基づいて、運転者の顔の向きや、視線の方向を導出する。例えば、乗員監視部１７０は、導出した顔の向きや視線の方向が基準範囲内であると判定した場合、乗員が周辺監視を行っていると判定する。

乗員監視部１７０は、運転者がステアリングホイールを操作、または把持しているか否かを判定する。また、乗員監視部１７０は、運転者の手がステアリングホイールに接触している状態であるか否を判定する。乗員監視部１７０は、ステアリングセンサ４４により検出された検出結果を取得し、取得した検出結果に基づいて、ステアリングセンサ４４が操作等されているか否かを判定する。例えば、乗員監視部１７０は、第１時刻で取得したステアリングセンサ４４の検知値と、第２時刻で取得したステアリングセンサ４４の検知値とを比較し、検知値が閾値以上変化している場合、運転者がステアリングホイールを操作等していると判定する。また、乗員監視部１７０は、取得したステアリングセンサ４４の検知値が所定の範囲内である場合、運転者がステアリングホイールを操作等していると判定してもよい。また、乗員監視部１７０は、車室内カメラ４２により撮像された画像の解析結果を加味して、運転者がステアリングホイールを操作等しているか否かを判定してもよい。

図２は、第１制御部１２０および第２制御部１６０の機能構成図である。第１制御部１２０は、例えば、認識部１３０と、行動計画生成部１４０とを備える。認識部１３０は、例えば、ＡＩ（Artificial Intelligence；人工知能）による機能と、予め与えられたモデルによる機能とを並行して実現する。例えば、「交差点を認識する」機能は、ディープラーニング等による交差点の認識と、予め与えられた条件（パターンマッチング可能な信号、道路標示などがある）に基づく認識とが並行して実行され、双方に対してスコア付けして総合的に評価することで実現されてよい。これによって、自動運転の信頼性が担保される。

認識部１３０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を介して入力された情報に基づいて、車両Ｍの周辺にある物体の位置、および速度、加速度等の状態を認識する。物体には、他車両が含まれる。物体の位置は、例えば、車両Ｍの代表点（重心や駆動軸中心など）を原点とした絶対座標上の位置として認識され、制御に使用される。物体の位置は、その物体の重心やコーナー等の代表点で表されてもよいし、表現された領域で表されてもよい。物体の「状態」とは、物体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）を含んでもよい。

また、認識部１３０は、例えば、車両Ｍが走行している車線（走行車線）を認識する。例えば、認識部１３０は、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、走行車線を認識する。なお、認識部１３０は、道路区画線に限らず、道路区画線や路肩、縁石、中央分離帯、ガードレールなどを含む走路境界（道路境界）を認識することで、走行車線を認識してもよい。この認識において、ナビゲーション装置５０から取得される車両Ｍの位置やＩＮＳによる処理結果が加味されてもよい。また、認識部１３０は、一時停止線、障害物、赤信号、料金所、その他の道路事象を認識する。

認識部１３０は、走行車線を認識する際に、走行車線に対する車両Ｍの位置や姿勢を認識する。認識部１３０は、例えば、車両Ｍの代表点の車線中央からの乖離、および車両Ｍの進行方向の車線中央を連ねた線に対してなす角度を、走行車線に対する車両Ｍの相対位置および姿勢として認識してもよい。これに代えて、認識部１３０は、走行車線のいずれかの側端部（道路区画線または道路境界）に対する車両Ｍの代表点の位置などを、走行車線に対する車両Ｍの相対位置として認識してもよい。

認識部１３０は、例えば、対象物認識部１３２を含む。対象物認識部１３２は、カメラ１０により撮像された画像に基づいて、特定対象物を認識する。「特定対象物」とは、例えば、車両Ｍが走行する車線の一部または車線を規制するための規制標、または車両Ｍの乗員の視線を誘導するための誘導標である。「特定対象物」は、例えば、車両Ｍが参照する地図情報に記憶されていない物体である。「特定対象物」は、例えば、光の反射強度が閾値以上の特定領域、特定対象物の他の領域よりも所定度合以上光の反射強度が高い特定領域を有する、またはリフレクター（反射板）を有する物体であってもよい。リフレクターが設けられた領域は、光の反射強度が閾値以上の領域である。参照する地図情報とは、車両Ｍの記憶装置に記憶された地図情報や、ネットワークを介してサーバ装置が提供する地図情報を含む。

対象物認識部１３２は、画像を解析して、画像における特定対象物（物体）およびその特定対象物の画像における位置を認識する。対象物認識部１３２は、画像における特定対象物を含む領域を抽出し、抽出した領域の画像を学習済モデル１９２に入力する。対象物認識部１３２は、学習済モデル１９２が出力した出力結果に基づいて、画像に特定対象物が含まれるか否を認識する。また、対象物認識部１３２は、光の反射強度が閾値以上の特定領域、またはリフレクターが設けられた特定領域を認識し、特定領域を有する対象物を特定対象物と認識してもよい。対象物認識部１３２は、画像処理のおける輝度勾配や、上記のように学習済モデル１９２を用いた処理に基づいて、特定領域を認識する。

行動計画生成部１４０は、原則的には推奨車線決定部６１により決定された推奨車線を走行し、更に、車両Ｍの周辺状況に対応できるように、車両Ｍが自動的に（運転者の操作に依らずに）将来走行する目標軌道を生成する。目標軌道は、例えば、速度要素を含んでいる。例えば、目標軌道は、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、道なり距離で所定の走行距離（例えば数［ｍ］程度）ごとの車両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。

行動計画生成部１４０は、目標軌道を生成するにあたり、自動運転のイベントを設定してよい。自動運転のイベントには、定速走行イベント、所定車速（例えば６０［ｋｍ］）以下で前走車両ｍに追従して走行する追従走行イベント、車線変更イベント、分岐イベント、合流イベント、テイクオーバーイベントなどがある。行動計画生成部１４０は、起動させたイベントに応じた目標軌道を生成する。

行動計画生成部１４０は、例えば、第１運転状態と、第２運転状態と、第３運転状態とのうち、いずれかの運転状態で車両を制御する。第１運転状態、第２運転状態、第３運転状態は、この順で車両の制御に関して自動化度合いが高い運転状態である。自動化度合いが高いとは、換言すると、乗員の車両に対する操作度合に基づいて車両が制御されている度合いが低いこと、または乗員に要求される車両の周辺監視に関するタスクが低いことである。以下、第１運転状態～第３運転状態の一例について説明する。

第１運転状態は、乗員が車両の周辺を監視する必要および乗員がステアリングホイールを操作する必要がない運転状態である。第１運転状態は、例えば、乗員がステアリングホイールを操作していなく（把持、保持、またはステアリングホイールに接触していなく）、且つ乗員が車両の周辺を監視していない状態において、車両が速度および操舵を自動で制御可能な運転状態である。また、乗員が車両の周辺を監視している、乗員がステアリングホイールを把持している、または乗員が上記の監視および上記の把持を行っている場合であっても、第１運転状態が実行可能な他の条件を満たしていれば、第１運転状態は実行または維持される。

第２運転状態は、乗員が車両の周辺を監視する必要があるが、乗員がステアリングホイールを操作する必要がない運転状態である。第２運転状態は、乗員が車両の周辺を監視している状態において、乗員がステアリングホイールを操作していない状態で、車両が速度及び操舵を自動で制御可能な運転状態である。また、乗員が車両の周辺を監視し、且つ第２運転状態が実行可能な他の条件を満たしていれば、乗員がステアリングホイールを把持していても、把持していなくても、第２運転状態は実行または維持される。

第３運転状態は、例えば、少なくとも運転者に周辺（前方注視等）の安全運転に係る監視のタスクが課される運転状態である。第３運転状態は、例えば、乗員がステアリングホイールを操作し、且つ乗員が車両の周辺を監視している状態で、車両が速度および操舵を自動で制御可能な運転状態である。

なお、第３運転状態は、運転者が手動運転を行っている状態であってもよい。また、第３運転状態は、ＡＤＡＳ（Advanced Driver Assistance System）が作動している状態であってもよい。ＡＤＡＳは、ＡＣＣ（Adaptive Cruise Control System）やＬＫＡＳ（Lane Keeping Assist System）に代表される運転支援システムである。

第１運転状態から第３運転状態において、例えば車両Ｍの前方を走行する前走車両ｍを追従する追従走行が行われていてもよい。追従走行とは、車両Ｍが、車両Ｍと前走車両ｍとの車間距離とを所定距離（例えば速度に応じた所定距離）に維持して、前走車両ｍを追従する制御である。追従走行が行われている運転状態において、追従対象の前走車両ｍが存在しなくなった場合、追従制御は解除される。この場合、追従制御が行われていた運転状態よりも自動化度合の低い運転状態に移行するための処理が行われる。例えば、自動化度合の低い運転状態に移行するための処理とは、運転者に周辺を監視することを要求する通知や、運転者にステアリングホイールを把持することを要求する通知等が、ＨＭＩ３０により行われることである。また、追従対象の前走車両ｍが存在しなくなる場合とは、前走車両ｍが車両Ｍの進行方向とは異なる方向、異なる車線に進行したことである。

上記の第１運転状態～第３運転状態の制御が行われる条件は、一例であり、第１運転状態、第２運転状態、第３運転状態の順で、車両の自動化度合いが高ければ任意に設定されてよい。例えば、第１運転状態～第３運転状態の一部または全部は自動運転の状態でもよいし、第１運転状態～第３運転状態の一部または全部は自動運転の状態でなく運転支援が実行される状態でもよい。また、３つの運転状態に代えて、２つ以上の運転状態において本実施形態が適用されてもよい。

第２制御部１６０は、行動計画生成部１４０によって生成された目標軌道を、予定の時刻通りに車両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。行動計画生成部１４０と、第２制御部１６０とを合わせたものが、「運転制御部」の一例である。

第２制御部１６０は、例えば、取得部１６２と、速度制御部１６４と、操舵制御部１６６とを備える。取得部１６２は、行動計画生成部１４０により生成された目標軌道（軌道点）の情報を取得し、メモリ（不図示）に記憶させる。速度制御部１６４は、メモリに記憶された目標軌道に付随する速度要素に基づいて、走行駆動力出力装置２００またはブレーキ装置２１０を制御する。操舵制御部１６６は、メモリに記憶された目標軌道の曲がり具合に応じて、ステアリング装置２２０を制御する。速度制御部１６４および操舵制御部１６６の処理は、例えば、フィードフォワード制御とフィードバック制御との組み合わせにより実現される。一例として、操舵制御部１６６は、車両Ｍの前方の道路の曲率に応じたフィードフォワード制御と、目標軌道からの乖離に基づくフィードバック制御とを組み合わせて実行する。

図１に戻り、出力制御部１８０は、例えば、所定の通知をＨＭＩ３０に行わせる。所定の通知とは、ステアリングホイールを把持することを乗員に要求する通知や、周辺を監視することを乗員に要求する通知である。

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、第２制御部１６０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、第２制御部１６０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、第２制御部１６０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、第２制御部１６０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。

［前走車両への追従を継続する処理］
図３は、前走車両ｍへの追従を継続する処理について説明するための図である。図３は、車両Ｍにより車両Ｍの進行方向が撮像された画像である。図３では、車線Ｌ１において車両Ｍが前走車両ｍに追従している。前走車両ｍの進行方向において規制標ＯＢ１～ＯＢ４によって車線が規制されている。以下、規制標ＯＢ１～ＯＢ４を区別しない場合は、単に「規制標ＯＢ」と称する場合がある。規制標ＯＢは、一時的または継続的に道路に配置されるものである。例えば、一時的に配置される規制標ＯＢは、道路工事、事故処理、救護等の所定の状況が道路または道路付近で発生した場合に道路または道路付近に配置される物体である。時刻Ｔにおいて、前走車両ｍは、車線Ｌ１において前走車両ｍに最も近い規制標ＯＢ１の手前に到達する。時刻Ｔ＋１において、前走車両ｍは、規制標ＯＢ１および規制標ＯＢ１の進行方向側に配置された規制標ＯＢ２～ＯＢ４を回避するように車線Ｌ１に隣接する車線Ｌ２側に近づく。時刻Ｔ＋２において、前走車両ｍは、車線Ｌ２に進入する。

このように、前走車両ｍが、前走車両ｍが通過した前後で規制標ＯＢの状態が変化していない場合、車両Ｍは、前走車両ｍを追従する制御を継続する。すなわち、車両Ｍは、時刻Ｔから時刻Ｔ＋２における道路における規制標ＯＢの状態、または規制標ＯＢの状態および車両Ｍの状態を認識し、認識結果に基づいて、追従走行を継続する。

［追従走行を停止する処理（特定処理）］
自動運転制御装置１００は、前走車両に追従する追従走行を行っている場合において、前走車両ｍが通過した走行領域における認識部１３０により認識された特定対象物の状態に基づいて、追従走行を停止する。以下、この処理を「特定処理」と称する場合がある。

図４は、特定処理について説明するための図である。図３と重複する説明については説明を省略する。時刻Ｔ＃において、前走車両ｍは、車線Ｌ１において前走車両ｍに最も近い規制標ＯＢ１の手前に到達する。時刻Ｔ＋１＃において、前走車両ｍは、規制標ＯＢ１に近くを走行する。時刻Ｔ＋２＃において、前走車両ｍは、時刻Ｔ＋１＃の規制標ＯＢ１が配置されていた位置を通過する。また、時刻Ｔ＋２＃において、規制標ＯＢの状態は、時刻Ｔ＋１＃の状態と異なる所定の状態である。図４の例では、所定の状態とは、立った状態で用いられる規制標ＯＢが倒れている状態である。また、所定の状態とは、破損や基準状態に対して変形している状態等であってもよい。

このように、前走車両ｍが、規制標ＯＢ付近を前走車両ｍが走行している場合において、車両Ｍは、前走車両ｍが通過した走行領域における規制標ＯＢの状態に基づいて、追従走行を停止する。すなわち、車両Ｍは、時刻Ｔ＃から時刻Ｔ＋２＃における道路における規制標ＯＢの状態、または車両Ｍの状態および規制標ＯＢの状態を認識し、認識結果に基づいて、追従走行を停止する。

［フローチャート（その１）］
図５は、自動運転制御装置１００により実行される特定処理の流れを示すフローチャートである。まず、行動計画生成部１４０は、追従走行を行っている状態であるか否を判定する（ステップＳ１００）。本処理における追従走行は、例えば、車両Ｍの乗員が車両Ｍのステアリングホイール（またはジョイスティックなどの他の操作子）を把持しているか否かに関わらず、またはステアリングホイールを把持していないことを条件に実行する追従走行である。

追従走行を行っている状態である場合、対象物認識部１３２が、特定対象物を認識したか否かを判定する（ステップＳ１０２）。特定対象物が認識されなかった場合、ステップＳ１００の処理に戻る。

特定対象物が認識された場合、認識部１３０は、道路の長手方向に関して特定対象物が配置された特定位置付近を、前走車両ｍが通過したか否かを判定する（ステップＳ１０４）。前走車両ｍが、道路の長手方向に関して特定対象物が配置された特定位置付近を通過していない場合、ステップＳ１００の処理に戻る。なお、本処理では、認識部１３０は、撮像された画像において特定対象物を認識した場合、以降の処理で撮像された画像において特定対象物をトラッキングしてもよい。

前走車両ｍが、道路の長手方向に関して特定対象物が配置された特定位置付近を通過した場合、対象物認識部１３２は、前走車両ｍが特定位置付近を通過した後に撮像された画像において認識された特定対象物を認識し、認識した特定対象物の状態を認識する（ステップＳ１０６）。この処理および後述するステップＳ１１０の処理の詳細については後述する。

次に、対象物認識部１３２は、認識した特定対象物が所定の状態であるか否を判定する（ステップＳ１０８）。特定対象物が所定の状態でない場合、本フローチャートの１ルーチンの処理が終了する。

特定対象物が所定の状態である場合、行動計画生成部１４０は、追従走行を停止して運転状態を変更する（ステップＳ１１０）。この処理の詳細については後述する。これにより本フローチャートの１ルーチンの処理が終了する。

上述した処理により、自動運転制御装置１００は、認識した特定対象物が所定の状態である場合に、追従走行を停止することにより、より周辺状況に応じた車両の制御を実現することができる。

なお、上記の図５のフローチャートの処理において、ステップＳ１０２の処理は省略されてもよい。この場合、自動運転制御装置１００は、前走車両ｍが通過した領域付近に所定の状態の特定対象物を認識した場合に、追従走行を停止する。すなわち、車両Ｍが前走車両ｍに追従している状態において特定対象物を認識していなかったが、前走車両ｍが通過した走行軌跡付近（車線Ｌ１付近）において、所定の状態の特定対象物を認識した場合、追従走行を停止する。

［特定対象物の状態が認識される処理（その１）］
ここで、ステップＳ１０６およびＳ１０８の特定対象物の状態が認識される処理について説明する。図６は、対象物認識部１３２が学習済モデル１９２を用いて特定対象物の状態を認識する処理について説明するための図である。学習済モデル１９２は、画像ＩＭが入力されると、画像に含まれる特定対象物が所定の状態であるか、所定の状態でないかを示す情報を出力する。

学習済モデル１９２は、不図示の学習装置が、学習データを学習して生成したモデルである。学習済モデル１９２は、ディープラーニングなどの機械学習によって学習されたモデルである。学習済モデル１９２は、例えば、ニューラルネットワークなどの形態を有する。学習データは、例えば、所定の状態である特定対象物が撮像された第１画像と、第１画像の特定対象物が所定の状態であることを示す第１ラベルとが対応付けられた複数の第１情報、および所定の状態でない特定対象物が撮像された第２画像と、第２画像の特定対象物が所定の状態でないことを示す第２ラベルとが対応付けられた複数の第２情報を含む。学習装置は、第１画像が入力されたモデルが、所定の状態であることを示す情報を出力し、第２画像が入力されたモデルが、所定の状態でないことを示す情報を出力するように学習して学習済モデル１９２を生成する。

また、学習済モデル１９２は、時系列の画像が入力された場合に、時系列の画像に含まれる特定対象物が所定の状態であるか、所定の状態でないかを示す情報を出力するモデルであってもよい。この場合、所定の状態は、特定対象物が運動している状態であることを含む。また、この場合、学習済モデル１９２は、学習装置が、時系列の画像と、時系列の画像に対応付けられたラベル（特定対象物が所定の状態である、または所定の状態でないことを示すラベル）とを含む学習データを学習して学習済モデル１９２を生成する。

また、対象物認識部１３２は、記憶部１９０に記憶された所定の状態である特定対象物の特徴量の分布と、認識した特定対象物の分布とが合致する場合、認識した特定対象物は所定の状態であると判定してもよい。

このように、自動運転制御装置１００は、より精度よく特定対象物が所定の状態であるか否かを判定することができる。例えば、自動運転制御装置１００は、前走車両ｍが特定対象物と接触して特定対象物を所定の状態にしたか否かが認識できない場合であっても、前走車両ｍが通過した走行領域における対象物認識部１３２により認識された対象物の状態に基づいて、より精度よく特定対象物が所定の状態であるか否かを判定することができる。

［特定対象物の状態が認識される処理（その２）］
自動運転制御装置１００は、前走車両ｍが通過した走行領域における認識部１３０により認識された特定対象物の状態が、前走車両ｍが通過する直前（または所定時間前）において認識部１３０により認識された特定対象物の状態と異なる場合、追従走行を停止する。すなわち、自動運転制御装置１００は、前走車両ｍが通過した走行領域における認識部１３０により認識された特定対象物の状態は、特定対象物が位置していた位置から異なる位置に静止している状態である場合、追従走行を停止する。

図７は、対象物認識部１３２が特定対象物の状態を認識する処理について説明するための図である。対象物認識部１３２は、時刻Ｔ＃で撮像された第１特定画像において認識した特定対象物と同一の特定対象物を、時刻Ｔ＋２＃で撮像された第２特定画像において認識する。例えば、対象物認識部１３２は、第２特定画像において、規制標ＯＢ２の手前に存在し、第１特定画像で認識した規制標ＯＢ１と同じ特徴量の分布を有する対象物を規制標ＯＢ１と推定する。そして、対象物認識部１３２は、第１特定画像における規制標ＯＢ１の位置や向きが、第２特定画像における規制標ＯＢ１の位置や向きと異なっている場合、第２特定画像における規制標ＯＢ１は所定の状態であると判定する。なお、時刻Ｔ＃は、対象物認識部１３２が、最初に特定対象物を認識した時刻であってもよいし、例えば、前走車両ｍによって特定対象物が認識できなるくなる直前の時刻であってもよい。

例えば、対象物認識部１３２は、横たわっている規制標ＯＢ１の特徴量の分布に関する形状を、立っている規制標ＯＢ１の特徴量の分布に関する形状の向きに合わせ、これらの分布に関する形状が合致する場合、第２画像における規制標ＯＢ１は所定の状態であると判定する。

また、対象物認識部１３２は、特定対象物が運動している状態である場合、特定対象物は所定の状態であると判定してもよい。図８は、特定対象物が運動している状態について説明するための図である。例えば、対象物認識部１３２は、時刻Ｔ＋２＃の前後（時刻Ｔ＋２＃－１、時刻Ｔ＋２＃＋１）の画像に基づいて、特定対象物が運動しているか否かを判定する。例えば、対象物認識部１３２は、図８に示すように、規制標ＯＢ１の基準状態を時刻Ｔ＋２＃における状態としたときに、その前後の画像において特定対象物が第１状態と第２状態であると認識した場合、または基準状態と第１状態と第２状態とが繰り返されている場合、規制標ＯＢ１は運動していると判定する。第１状態は、基準状態に対して規制標ＯＢ１の土台の第１端部を支点に第１方向に傾いている状態である。第２状態は、基準状態に対して規制標ＯＢ１の土台の第１端部に対向する第２端部を支点に第１方向に対向する第２方向に傾いている状態である。

［その他］
また、対象物認識部１３２は、上記の処理に代えて（或いは加えて）、特定対象物の位置がずれた場合や、基準状態であった特定対象物が基準状態とは異なる状態である場合、特定対象物が所定の状態であると判定してもよい。更に、対象物認識部１３２は、上記の処理に代えて（或いは加えて）、前走車両ｍが特定対象物の横を通過した後に、その特定対象物が所定時間移動し、道路上に止まって位置した場合、特定対象物を所定の状態であると判定してもよいし、前走車両ｍが特定対象物の横を通過した後に、通過前に存在していた特定対象物が存在しなくなった場合、特定対象物を所定の状態であると判定してもよい。

このように、自動運転制御装置１００は、より精度よく特定対象物が所定の状態であるか否かを判定することができる。例えば、自動運転制御装置１００は、前走車両ｍが特定対象物と接触して特定対象物を所定の状態にしたか否かが認識できない場合であっても、前走車両ｍが通過した走行領域における対象物認識部１３２により認識された対象物の状態に基づいて、より精度よく特定対象物が所定の状態であるか否かを判定することができる。

［フローチャート（その２）］
図９は、自動運転制御装置１００により実行される追従走行を停止する際に実行される処理の流れ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、図５のフローチャートのステップＳ１１０の処理において、追従走行を停止すると判定された場合に実行される処理である。

まず、行動計画生成部１４０は、車両Ｍを減速させる、もしくは車両Ｍの加速を抑制する（ステップＳ２００）。次に、出力制御部１８０は、ステアリングホイールの把持を乗員に要求する通知をＨＭＩ３０に出力させる（ステップＳ２０２）。なお、既に乗員がステアリングホイールを把持している場合、ステップＳ２０２の処理は省略されてもよい。

次に、乗員監視部１７０は、所定期間内においてステアリングホイールが乗員により把持されたか否かを判定する（ステップＳ２０４）。所定期間期間内にステアリングホイールが乗員より把持された場合、行動計画生成部１４０は、運転状態をステアリングホイールの把持を条件に実行される運転状態に変更する（ステップＳ２０６）。すなわち、行動計画生成部１４０は、運転状態を第３制御の運転状態に変更する。所定期間期間内にステアリングホイールが乗員より把持されなかった場合、行動計画生成部１４０は、車両Ｍを停車または徐行した後に停車させる（ステップＳ２０８）。停車の位置は、例えば、所定の状態の特定対象物の手前や、路肩など安全に停車できる位置である。

なお、上記のステップＳ２０４において、ステアリングホイールが把持された否かの判定に代えて（或いは加えて）、他の条件を満たすか否かが判定されてもよい。他の条件とは、乗員が車両Ｍの周辺を監視していることや、乗員がブレーキペダルを操作したことなど任意の条件である。

また、上記の図９のフローチャートの処理に代えて、追従走行を停止する場合に、オートレーンチェンジ（自動車線変更）が行われてもよい。これにより、車両Ｍは、車線Ｌ２に自動で車線変更する。なお、車線変更する際に障害となる他車両が車線Ｌ２に存在しない場合、車線変更を行い、車線変更する際に障害となる他車両が車線Ｌ２に存在する場合、図９のフローチャートの処理が行われてもよい。

また、特定対象物が所定の状態であると判定された後に、オートレーンチェンジが行われた場合、または車線Ｌ２に車線変更が行われた場合、車両Ｍは、所定期間の間、所定の状態の特定対象物が存在していた車線Ｌ１に戻ることを制限してもよい。

このように、自動運転制御装置１００は、追従走行を停止して、所定の運転状態に移行するための制御を実行することにより、より周辺状況に応じた車両Ｍの制御を実現することができる。

以上説明した第１実施形態によれば、自動運転制御装置１００は、前走車両ｍに追従する追従走行を行っている場合において、前走車両ｍが通過した走行領域における認識部１３０により認識された対象物の状態に基づいて、追従走行を停止することにより、より周辺状況に応じた車両の制御を実現することができる。

＜第１実施形態の変更例（１）＞
以下、第２実施形態について説明する。第１実施形態では、特定対象物は、規制標ＯＢ１であるものとした。第２実施形態では、特定対象物は、誘導標ＯＢ１１である。以下、第１実施形態との相違点について説明する。

［前走車両への追従を継続する処理］
図１０は、第１実施形態の変形例の前走車両ｍへの追従を継続する処理について説明するための図である。図１０は、車両Ｍにより車両Ｍの進行方向が撮像された画像である。図１０では、道路において車両Ｍが前走車両ｍに追従している。前走車両ｍの進行方向において誘導標ＯＢ１１およびＯＢ１２が設けられている。以下、誘導標ＯＢ１１、ＯＢ１２を区別しない場合は、単に「誘導標ＯＢ」と称する場合がある。誘導標ＯＢは、例えば、弾性を有する部材で構成され、ポール部が土台に接続され、その土台は道路に固定されている。

時刻ｔにおいて、前走車両ｍは、誘導標ＯＢ１１およびＯＢ１２の手前に到達する。時刻ｔ＋１において、前走車両ｍは、誘導標ＯＢ１１と誘導標ＯＢ１２との間に位置する。時刻ｔ＋２において、前走車両ｍは、誘導標ＯＢ１１と誘導標ＯＢ１２との間を通過し、誘導路ＯＢの奥側に位置する。

このように、前走車両ｍが、誘導標ＯＢを通過した前後において、誘導標ＯＢの状態に所定の変化が生じていない場合、車両Ｍは、前走車両ｍを追従する制御を継続する。すなわち、車両Ｍは、時刻ｔから時刻ｔ＋２における道路における誘導標ＯＢの状態、または誘導標ＯＢの状態および車両Ｍの状態を認識し、認識結果に基づいて、追従走行を継続する。

［追従走行を停止する処理（特定処理）］
図１１は、特定処理について説明するための図である。図１０と重複する説明については説明を省略する。時刻ｔ＃において、前走車両ｍは、誘導標ＯＢ１１と誘導標ＯＢ１２との間に位置する。時刻ｔ＃＋１＃において、前走車両ｍは、誘導路ＯＢ１１と誘導標ＯＢ１２との間を通過し、誘導標ＯＢの奥側に位置する。時刻ｔ＃＋２において、前走車両ｍは、時刻ｔ＃＋１における位置より更に奥側に位置する。

対象物認識部１３２は、時刻ｔ＃＋１および時刻ｔ＃＋２において、誘導標ＯＢ１１は曲がった状態であるため、誘導標ＯＢ１１が所定の状態であると判定する。そして、行動計画生成部１４０は、追従走行を停止する。

このように、前走車両ｍが、誘導標ＯＢ１１付近を前走車両ｍが走行している場合において、車両Ｍは、前走車両ｍが通過した走行領域における誘導標ＯＢの状態に基づいて、追従走行を停止する。すなわち、車両Ｍは、時刻ｔ＃から時刻ｔ＃＋２における道路における誘導標ＯＢの状態、または車両Ｍの状態および誘導標ＯＢの状態を認識し、認識結果に基づいて、追従走行を停止する。

以上説明した第１実施形態の変形例（１）によれば、自動運転制御装置１００は、第１実施形態と同様の効果を奏することができる。

＜第１実施形態の変更例（２）＞
以下、第２実施形態について説明する。第２実施形態では、分裂した特定対象物が所定の状態であるか否が判定される。以下、第１実施形態との相違点について説明する。

図１２は、対象物認識部１３２が分裂した特定対象物が所定の状態であるか否かを認識する処理について説明するための図である。時刻ｔ＃＋２＃において、前走車両ｍは、誘導路ＯＢ１１と誘導標ＯＢ１２との間を通過し、誘導標ＯＢの奥側に位置する。対象物認識部１３２は、時刻ｔ＃＋２において、誘導標ＯＢ１１のポールＯＢ１１Ｐが土台ＯＢ１１Ｂから分離して、道路に転がっている場合、誘導標ＯＢ１１が所定の状態であると判定する。そして、行動計画生成部１４０は、追従走行を停止する。

対象物認識部１３２は、前走車両ｍに追従する追従走行を行っている場合において、前走車両ｍが通過した走行領域における特定対象物の状態が分裂した特定対象物であるか否かを判定する。図１２に示すように、特定対象物ＯＢ１１が特定対象物のポール部ＯＢ１１Ｐと土台部ＯＢ１１Ｂとに分裂して道路に落ちている場合、対象物認識部１３２は、ポール部ＯＢ１１Ｐまたは土台部ＯＢ１１Ｂを所定の状態である特定対象物であると認識する。

このように、対象物認識部１３２が、前走車両ｍが通過する前の特定対象物の一部が、通過する前の位置と異なる位置や通過する前の状態と異なる状態である場合、特定対象物は所定の状態であると判定する。なお、この処理は、上述したように学習済モデル１９２が用いられてもよいし、所定の状態の特定対象物（例えば、ベースＯＢ１１ＢまたはポールＯＢ１１Ｐ）の特徴量の分布が用いられて行われてもよい。行動計画生成部１４０は、対象物認識部１３２により特定対象物が分裂していると判定された場合、追従走行を停止する。

以上説明した第１実施形態の変形例（２）によれば、自動運転制御装置１００は、第１実施形態と同様の効果を奏することができる。

＜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、特定対象物の大きさが所定の大きさ以下である場合、追従走行を停止しない。以下、第１実施形態との相違点について説明する。

図１３は、所定の大きさ以下である特定対象物が所定の状態である場合に行われる処理について説明するための図である。時刻Ｔ１１で、前走車両ｍは、誘導標ＯＢ２１の手前に到達する。時刻Ｔ１１＋１において、前走車両ｍは、誘導標ＯＢ２１を通過し、誘導路ＯＢの奥側に位置する。時刻Ｔ１１＋１において、誘導標ＯＢ２１は倒れた状態（通常とは異なる状態）であるため、対象物認識部１３２は、誘導標ＯＢ２１が所定の状態であると判定する。ここで、対象物認識部１３２は、所定の状態である誘導標ＯＢ２１の大きさが所定の大きさ以下であるか否かを判定する。誘導標ＯＢ２１の大きさが所定の大きさを超える場合、行動計画生成部１４０は、追従走行を停止する。

誘導標ＯＢ２１の大きさが所定の大きさを以下である場合、行動計画生成部１４０は、追従走行を停止せずに、追従走行を継続する。所定の大きさとは、車両Ｍの記憶装置に記憶された車両Ｍの車体の下部と道路との距離（最低地上高）に基づく大きさである。例えば、車両Ｍの車体の下部と道路とが第１距離である場合、所定の大きさは、道路における鉛直反対方向の対象物の大きさ（高さ）が、第１距離、または第１距離からマージンを差し引いた距離に対応する大きさであることである。例えば、図１３に示すように道路における鉛直反対方向の対象物の高さＤが、第１距離または第１距離からマージンを差し引いた距離以下である場合、車両Ｍは追従走行を継続する。

以上説明した第２実施形態によれば、自動運転制御装置１００は、特定対象物の大きさに基づいて、より周辺状況に応じた車両の制御を実現することができる。

＜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、自動運転制御装置１００は、第１横位置制御または第２横位置制御を選択的に実行し、実行している横位置制御に基づいて、追従走行を停止するか否かを判定する。以下、第３実施形態との相違点について説明する。

第１横位置制御は、道路区画線に基づいて、車両Ｍの横方向の位置を制御する制御である。例えば、自動運転制御装置１００は、第１横位置制御を実行している場合、左右の道路区画線を認識し、認識した道路区画線の中央に車両Ｍが位置するように車両Ｍを制御する。また、自動運転制御装置１００は、左右の道路区画線のうち一方の道路区画線を認識し、一方の道路区画線から車両Ｍの横位置に関して所定距離スライドさせた位置に車両Ｍの幅方向の中央が位置するように車両Ｍを制御してもよい。

第２横位置制御は、前走車両ｍに基づいて、車両Ｍの横方向の位置を制御する制御である。例えば、自動運転制御装置１００は、第２制御を実行している場合、前走車両ｍが走行した走行軌跡（前走車両ｍの車幅方向に関する走行軌跡の中心などの基準位置）に沿って車両Ｍが走行するように車両Ｍを制御する。

第１横位置制御および第２横位置制御は、追従走行が行われている際に実行されてもよい。例えば、第１横位置制御が行われている場合、道路の長手方向に関する前走車両ｍの位置に基づいて、車両Ｍと前走車両ｍとの距離が所定の距離になるように車両Ｍの進行方向に関する位置が制御され、道路区画線に基づいて車両Ｍの幅方向の位置が制御される。例えば、第２横位置制御が行われている場合、道路の長手方向に関する前走車両ｍの位置に基づいて、車両Ｍと前走車両ｍとの距離が所定の距離になるように車両Ｍの進行方向に関する位置が制御され、前走車両ｍの走行軌跡に基づいて車両Ｍの幅方向の位置が制御される。また、第１横位置制御と第２横位置制御とは組み合わされて実行されてもよい。

第２横位置制御における車両Ｍが維持する車両Ｍと前走車両ｍとの車間距離は、第１横位置制御における車両Ｍが維持する車両Ｍと前走車両ｍとの車間距離よりも長く設定される。第２横位置制御における車間距離が、第１横位置制御における車間距離よりも長く設定されることにより、道路区画線の認識精度が向上する。また、車両Ｍは、より精度よく前走車両ｍの周辺の物体を検出することができる。

図１４は、第３実施形態の自動運転制御装置１００により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１４のフローチャートに示すように、行動計画生成部１４０は、第１横位置制御を実行している場合には、前走車両ｍが通過した走行領域における認識部１３０により認識された特定対象物（または対象物）の状態に基づいて追従走行を停止せず、第２横位置制御を実行している場合には、前走車両ｍが通過した走行領域における認識部１３０により認識された特定対象物（または対象物）の状態に基づいて追従走行を停止する。

上述した図５のフローチャートの処理と同様の処理については説明を省略して、図５のフローチャートで実行されないステップＳ１０９の処理について説明する。ステップＳ１０９の処理において、特定対象物が所定の状態であると判定された場合、行動計画生成部１４０は、第２横位置制御が実行されている否かを判定する（ステップＳ１０９）。第２横位置制御が実行されていない場合、本フローチャートの処理が終了し、第２横位置制御が実行されている場合、行動計画生成部１４０は、追従走行を停止し、運転状態を変更する（ステップＳ１１０）。これにより本フローチャートの処理が終了する。

なお、上記の図１４のフローチャートの処理に代えて、自動運転制御装置１００は、第２横位置制御が行われている場合に、図５のフローチャートの処理を実行してもよい。

このように、行動計画生成部１４０は、特定対象物が所定の状態であり、且つ第２横位置制御が行われている場合に、追従走行を停止する。これにより、基準にするのにふさわしくない前走車両ｍに基づいて、横位置制御が行われることが抑制される。前走車両ｍが通過後に、前走車両ｍが通過前に通常の状態であった特定対象物が所定の状態になった場合、前走車両ｍが特定対象物を所定の状態にした可能性が高いためである。

以上説明した第３実施形態によれば、自動運転制御装置１００は、認識部１３０により認識された前走車両ｍに追従する追従走行を行っている場合において、前走車両ｍが通過した走行領域における認識部１３０により認識された対象物の状態に基づいて、追従走行を停止することにより、より周辺状況に応じた車両の制御を実現することができる。

［ハードウェア構成］
図１５は、自動運転制御装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。図示するように、自動運転制御装置１００は、通信コントローラ１００－１、ＣＰＵ１００－２、ワーキングメモリとして使用されるＲＡＭ（Random Access Memory）１００－３、ブートプログラムなどを格納するＲＯＭ（Read Only Memory）１００－４、フラッシュメモリやＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの記憶装置１００－５、ドライブ装置１００－６などが、内部バスあるいは専用通信線によって相互に接続された構成となっている。通信コントローラ１００－１は、自動運転制御装置１００以外の構成要素との通信を行う。記憶装置１００－５には、ＣＰＵ１００－２が実行するプログラム１００－５ａが格納されている。このプログラムは、ＤＭＡ（Direct Memory Access）コントローラ（不図示）などによってＲＡＭ１００－３に展開されて、ＣＰＵ１００－２によって実行される。これによって、認識部１３０、行動計画生成部１４０、および第２制御部１６０のうち一部または全部が実現される。

上記説明した実施形態は、以下のように表現することができる。
プログラムを記憶した記憶装置と、
ハードウェアプロセッサと、を備え、
前記ハードウェアプロセッサは、前記記憶装置に記憶されたプログラムを実行することにより、
車両の周辺状況を認識し、
前記認識結果に基づいて前記車両の速度および操舵を制御し、
前記認識された前走車両に追従する追従走行を行っている場合において、前記前走車両が通過した走行領域における前記認識された対象物の状態に基づいて、前記追従走行を停止するように構成され、
前記対象物は、車両が走行する車線の一部または車線を規制するための規制標、または車両の乗員の視線を誘導するための誘導標である、
車両制御装置。

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…車両システム、１０…カメラ、１２…レーダ装置、１４…ファインダ、１６…物体認識装置、１００…自動運転制御装置、１２０…第１制御部、１３０…認識部、１３２…対象物認識部、１４０…行動計画生成部、１６０…第２制御部、１７０…乗員監視部、１８０…出力制御部、１９０…記憶部、１９２…学習済モデル

Claims (13)

1. 車両の周辺状況を認識する認識部と、
   前記認識部の認識の結果に基づいて前記車両の速度および操舵を制御する運転制御部と、を備え、
   前記運転制御部は、前記認識部により認識された前走車両に追従する追従走行を行っている場合において、前記前走車両が通過した後の走行領域における前記認識部により認識された対象物の状態が、前記前走車両が通過する直前において前記認識部により認識された対象物の状態とは異なる場合、前記追従走行を停止し、
   前記対象物は、車両が走行する車線の一部または車線を規制するための規制標、または車両の乗員の視線を誘導するための誘導標である、
   車両制御装置。
2. 車両の周辺状況を認識する認識部と、
   前記認識部の認識の結果に基づいて前記車両の速度および操舵を制御する運転制御部と、を備え、
   前記運転制御部は、前記認識部により認識された前走車両に追従する追従走行を行っている場合において、前記前走車両が通過した走行領域における前記認識部により認識された対象物の状態に基づいて、前記追従走行を停止し、
   前記対象物は、車両が走行する車線の一部または車線を規制するための規制標、または車両の乗員の視線を誘導するための誘導標であり、
   前記認識部は、撮像された撮像画像を学習済モデルに入力することで、前記撮像画像が所定の状態であるか否かを判定し、
   前記運転制御部は、前記撮像画像が所定の状態であると判定された場合に、前記追従走行を停止し、
   前記学習済モデルは、所定の状態の対象物を含む撮像画像が入力された場合に、前記撮像画像が所定の状態であることを示す情報を出力するように学習されたモデルである、
   車両制御装置。
3. 車両の周辺状況を認識する認識部と、
   前記認識部の認識の結果に基づいて前記車両の速度および操舵を制御する運転制御部と、を備え、
   前記運転制御部は、前記認識部により認識された前走車両に追従する追従走行を行っている場合において、
   前記前走車両が通過した走行領域における前記認識部により認識された対象物の状態が、前記前走車両が通過する直前において前記認識部により認識された対象物の状態と異なる場合、前記追従走行を停止し、
   前記対象物は、車両が走行する車線の一部または車線を規制するための規制標、または車両の乗員の視線を誘導するための誘導標である、
   車両制御装置。
4. 車両の周辺状況を認識する認識部と、
   前記認識部の認識の結果に基づいて前記車両の速度および操舵を制御する運転制御部と、を備え、
   前記運転制御部は、前記認識部により認識された前走車両に追従する追従走行を行っている場合において、前記前走車両が通過した走行領域における前記認識部により認識された対象物の状態に基づいて、前記追従走行を停止し、
   前記対象物は、車両が走行する車線の一部または車線を規制するための規制標、または車両の乗員の視線を誘導するための誘導標であり、
   前記前走車両が通過した走行領域における前記認識部により認識された対象物の状態は、前記対象物が運動している状態、または前記対象物が位置していた位置から異なる位置に静止している状態である、
   車両制御装置。
5. 車両の周辺状況を認識する認識部と、
   前記認識部の認識の結果に基づいて前記車両の速度および操舵を制御する運転制御部と、を備え、
   前記運転制御部は、前記認識部により認識された前走車両に追従する追従走行を行っている場合において、前記前走車両が通過した走行領域における前記認識部により認識された対象物の状態に基づいて、前記追従走行を停止し、
   前記対象物は、車両が走行する車線の一部または車線を規制するための規制標、または車両の乗員の視線を誘導するための誘導標であり、
   前記運転制御部は、
   前記車両が走行する道路区画線に基づいて、前記車両の横方向の位置を制御する第１制御と、
   前記前走車両に基づいて、前記車両の横方向の位置を制御する第２制御と、を実行可能であり、
   前記第１制御を実行している場合には、前記前走車両が通過した走行領域における前記認識部により認識された対象物の状態に基づいて前記追従走行を停止せず、
   前記第２制御を実行している場合には、前記前走車両が通過した走行領域における前記認識部により認識された対象物の状態に基づいて前記追従走行を停止する、
   車両制御装置。
6. 前記第２制御における前記車両が維持する前記車両と前走車両との車間距離は、前記第１制御における前記車両が維持する前記車両と前走車両との車間距離よりも長い、
   請求項５に記載の車両制御装置。
7. 車両の周辺状況を認識する認識部と、
   前記認識部の認識の結果に基づいて前記車両の速度および操舵を制御する運転制御部と、を備え、
   前記運転制御部は、前記認識部により認識された前走車両に追従する追従走行を行っている場合において、前記前走車両が通過した走行領域における前記認識部により認識された対象物の状態に基づいて、前記追従走行を停止し、
   前記対象物は、車両が走行する車線の一部または車線を規制するための規制標、または車両の乗員の視線を誘導するための誘導標であり、
   前記運転制御部は、
   前記車両の乗員が前記車両の操作子を把持しているか否かに関わらず実行する追従走行を行っている場合において、前記前走車両が通過した走行領域における前記認識部により認識された対象物の状態に基づいて、前記追従走行を停止する場合、前記車両の乗員が前記車両の操作子を把持していることを条件に実行する第３走行制御を実行する、
   車両制御装置。
8. 車両の周辺状況を認識する認識部と、
   前記認識部の認識の結果に基づいて前記車両の速度および操舵を制御する運転制御部と、を備え、
   前記運転制御部は、前記認識部により認識された前走車両に追従する追従走行を行っている場合において、前記前走車両が通過した走行領域における前記認識部により認識された対象物の状態に基づいて、前記追従走行を停止し、
   前記対象物は、車両が走行する車線の一部または車線を規制するための規制標、または車両の乗員の視線を誘導するための誘導標であり、
   前記運転制御部は、前記対象物の大きさが所定の大きさ以下である場合、前記追従走行を停止しない、
   車両制御装置。
9. 前記所定の大きさ以下とは、前記車両の車体の下部と道路との距離に基づく大きさである、
   請求項８に記載の車両制御装置。
10. 前記対象物は、一時的に道路に配置され、前記車両が参照する地図情報に記憶されていない対象物である、
    請求項１から９のうちいずれか１項に記載の車両制御装置。
11. 前記対象物は、光の反射強度が閾値以上の領域、前記対象物の他の領域よりも所定度合以上光の反射強度が高い領域を有する、またはリフレクターを有する対象物である、
    請求項１から１０のうちいずれか１項に記載の車両制御装置。
12. コンピュータが、
    車両の周辺状況を認識し、
    前記認識の結果に基づいて前記車両の速度および操舵を制御し、
    前記認識された前走車両に追従する追従走行を行っている場合において、前記前走車両が通過した後の走行領域における前記認識された対象物の状態が、前記前走車両が通過する直前において前記認識された対象物の状態とは異なる場合、前記追従走行を停止し、
    前記対象物は、車両が走行する車線の一部または車線を規制するための規制標、または車両の乗員の視線を誘導するための誘導標である、
    車両制御方法。
13. コンピュータに、
    車両の周辺状況を認識させ、
    前記認識の結果に基づいて前記車両の速度および操舵を制御させ、
    前記認識された前走車両に追従する追従走行を行っている場合において、前記前走車両が通過した後の走行領域における前記認識された対象物の状態が、前記前走車両が通過する直前において前記認識された対象物の状態とは異なる場合、前記追従走行を停止させ、
    前記対象物は、車両が走行する車線の一部または車線を規制するための規制標、または車両の乗員の視線を誘導するための誘導標である、
    プログラム。

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