JP7085259B2 - 車両制御装置 - Google Patents

Description

本発明は、車両の走行経路を制御する車両制御装置に関する。

一般に、車両の自動運転では、車両の周囲に存在する立体物との衝突を避けるように車両の走行経路が決定される。例えば、下記の特許文献１の技術では、車両から撮影された風景画像から抽出されたオブジェクトをマッピングした地図データ上において車両の走行可能領域を生成し、車両の走行経路を決定している。

特開２００５－１６４３７９号公報

上記のように、静止画像のみを用いて車両の障害物となる立体物を検出していると、当該立体物が、他の車両など、走行経路上で移動している運動体であるのか、あるいは、走行経路上に静止している物体であるのかの判別が容易ではない。そのため、車両の周囲における運動体の運動による状況の変化を、車両の走行経路の決定に、早期に反映させることが困難であった。

本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の形態として実現することが可能である。

本発明の一形態は、車両（１００）の走行経路を制御する車両制御装置（１０）であって；前記車両から前記車両の走行方向を撮影した撮影画像（ＳＩ）を取得する画像取得部（３２）と；前記車両の走行方向において移動する運動体（ＭＢ）の運動状態を検出する運動状態検出部（３５）と；前記撮影画像を用いて前記車両の走行が許容される走行可能領域（ＤＡ）を画定し、前記走行可能領域内において前記車両の走行経路を決定する走路制御部（２０）と；を備え；前記走路制御部は、前記撮影画像から前記車両の走行を妨げる立体物が検出されない領域を前記走行可能領域として抽出し、前記走行可能領域の境界（ＢＤ，ＢＤｍ）の少なくとも一部の位置を、前記撮影画像に写る前記運動体の運動状態に応じて変更して、前記車両の走行経路の決定に用いる、車両制御装置として提供される。本形態において、前記走路制御部は、前記運動体の前記運動状態から前記運動体の今後の移動経路（ＭＲ）を推定し、前記走行可能領域に前記移動経路が含まれるように、前記走行可能領域の境界を変更してもよい。また、本形態において、前記走路制御部は、前記運動体の前記運動状態から、前記運動体の今後の移動経路を推定し、前記移動経路が前記走行可能領域から除外されるように、前記走行可能領域の境界を変更してもよい。

この形態の車両制御装置によれば、走行可能領域の境界を、車両の走行方向に存在する運動体の運動状態に応じて変更した上で、車両の走行経路を決定することができる。よって、撮影画像が撮影された後の車両の周囲における運動体の運動による状況の変化を、より早期に走行経路の決定に反映させることができる。

第１実施形態の車両に搭載の自動運転制御システムの概略機能ブロック図。 第１実施形態の車両を示す概略図。 第１実施形態における走行経路決定処理のフローを示す説明図。 撮影画像の一例を示す模式図。 解析処理によって得られる第１解析画像を示す概略図。 解析処理によって得られる第２解析画像を示す概略図。 鳥瞰画像から抽出された走行可能領域の一例を示す模式図。 変更対象となる走行可能領域の境界を特定する処理を説明するための模式図。 走行可能領域の境界を変更する前の状態の一例を示す模式図。 走行可能領域の境界を変更した後の状態の一例を示す模式図。 走行経路候補から走行経路を決定する処理を説明するための模式図。 第２実施形態における走行可能領域の境界変更方法を示す模式図。 第２実施形態における走行可能領域の境界変更方法を示す模式図。 第３実施形態における走行可能領域の境界変更方法を示す模式図。 第４実施形態における走路制御部の構成を示す概略図。 第４実施形態における走行可能領域の境界変更方法を示す模式図。

１．第１実施形態：
図１を参照する。第１実施形態における車両１００は、自動運転のための制御を実行する自動運転制御システム１０１を搭載している。本明細書において、「自動運転」とは、車両の運転者の運転操作が介入していない間に、車両の駆動制御と操舵角制御と制動制御とを自動で実行する運転を意味する。自動運転制御システム１０１は、車両１００の駆動力の発生状態と、ブレーキ機構の動作状態と、操舵角と、を自動で決定する。「操舵角」とは、車両１００の２つの前輪の平均操舵角を意味する。

自動運転制御システム１０１は、車両１００の自動運転において車両１００の走行経路を制御する車両制御装置１０を備える。「車両１００の走行経路」とは、走行中の車両１００が操舵角や速度を変更して描く移動軌跡を意味する。車両制御装置１０は、走路制御部２０と、画像取得部３２と、運動状態検出部３５と、を備える。

走路制御部２０は、中央処理装置（ＣＰＵ）と主記憶装置とを備えるＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）によって構成される。走路制御部２０は、主記憶装置上に読み込んだプログラムや命令を実行することによって、画像解析部２２と、領域特定部２４と、走路決定部２６としての機能を実現し、走行経路を決定する走路決定処理を実行する。走路制御部２０の各機能部２２，２４，２６の機能および走路決定処理の内容については後述する。

画像取得部３２は、例えば、ＣＣＤやＣＭＯＳイメージセンサによって構成されるカメラを備え、車両１００の走行方向を撮影した撮影画像を取得する。第１実施形態では、図２に示すように、画像取得部３２は、フロントウィンドウの上端部から車両１００の前方を撮影する。画像取得部３２は、車両１００の自動運転中に、予め決められた撮影周期（例えば、数百ミリ秒から数秒程度）で繰り返し撮影画像を取得し、その画像データを走路制御部２０に送信する。

運動状態検出部３５は、車両１００の走行方向において移動する運動体の運動状態を検出する。運動状態検出部３５は、車両１００の走行方向に存在する停車車両や地物など、地上で静止している静止物以外の地面に対して移動している立体物を運動体として検出する。運動体には、車両１００が走行している道路上において走行している他車両が含まれる。第１実施形態では、運動状態検出部３５は、例えば、ミリ波レーダーを備え、図２に示すように、車両１００の先端部において、車両１００の前方に存在する運動体を検出する。運動状態検出部３５は、微小間隔の検出周期（例えば、数ミリ秒程度から数百ミリ秒程度）で運動体の検出を繰り返す。

運動状態検出部３５は、運動体の検出結果に基づいて、当該運動体の運動状態を表す情報を取得し、走路制御部２０に送信する。運動状態検出部３５は、運動体の検出結果の時間変化に基づいて、当該運動体の運動状態を表す情報を取得するものとしてもよい。「運動体の運動状態を表す情報」には、例えば、運動体の位置、大きさ、速度、加速度、角速度、移動方向、運動の種類などが含まれる。これらの運動状態を表す情報に含まれる速度に関連する値は、車両１００に対する相対的な値として取得される。他の実施形態では、運動状態検出部３５は、ミリ波レーダーの代わりに、電波を放射する他のレーダーや、光を放射するＬＩＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）など、電磁波を放射する各種のレーダーを備えていてもよい。

自動運転制御システム１０１は、車両制御装置１０に加えて、さらに、運転制御部４０と、運転状態検出部５０と、自動運転制御部５５と、を備える。運転制御部４０は、車両１００の運転のための各種機構の制御を実行する。運転制御部４０は、自動運転と手動運転のいずれにおいても利用される。本明細書において「手動運転」とは、運転者の操作が介入した状態で、車両の駆動制御と操舵角制御と制動制御とが実行される運転を意味する。

運転制御部４０は、駆動制御部４２と、制動制御部４４と、操舵角制御部４６と、を含む。駆動制御部４２は、車両１００の車輪を駆動する駆動部を制御する機能を有する。駆動部の図示は省略する。駆動部としては、内燃機関と電動モータのうちの１つ以上の原動機を使用可能である。制動制御部４４は、車両１００のブレーキ制御を実行する。制動制御部４４は、例えば電子制御ブレーキシステム（ＥＣＢ）として構成される。操舵角制御部４６は、車両１００の車輪の操舵角を制御する。操舵角制御部４６は、例えば、電動パワーステアリングシステム（ＥＰＳ）として構成される。

運転状態検出部５０は、車両１００の現在の運転状態を表す情報の取得に用いられるセンサ類によって構成される。「運転状態を表す情報」には、例えば、車両１００の速度や加速度、操舵角、ヨーレートなどが含まれる。従って、運転状態検出部５０は、少なくとも、車速センサと、加速度センサと、操舵角センサと、ヨーレートセンサと、を含む。その他に、運転状態検出部５０は、車両１００の運転に利用される一般的なセンサ類を含んでよい。運転状態検出部５０は、自動運転と手動運転のいずれにおいても利用される。

自動運転制御部５５は、中央処理装置（ＣＰＵ）と、主記憶装置と、を備えるＥＣＵによって構成される。自動運転制御部５５は、自動運転の実行時に、車両制御装置１０と運転制御部４０の上位の制御部として機能する。自動運転制御部５５は、車両１００が車両制御装置１０によって決定された走行経路で走行するように、運転状態検出部５０による検出結果を反映させて算出した指令値を、運転制御部４０の各制御部４２，４４，４６に送信する。本明細書では詳細な説明は省略するが、自動運転制御部５５は、地図情報と、ＧＮＳＳなどを利用して取得した現在地の位置情報と、を用いて、運転者が設定した目的地までの地図上で探索されるルートを設定し、当該ルートで車両１００を走行させる。

なお、自動運転制御システム１０１では、各種の電子機器は、例えば、ＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などの車載ネットワークを介して互いに接続される。また、自動運転制御システム１０１では、走路制御部２０や自動運転制御部５５の各種の機能は、例えば、ディープラーニングなどの機械学習を利用した人工知能により実現可能である。その他に、自動運転制御システム１０１では、走路制御部２０や自動運転制御部５５の一部の機能は、ハードウェア回路によって実現されてもよい。

図３を参照する。車両制御装置１０は、自動運転の実行時に、以下に説明する走行経路決定処理を、予め決められた周期で繰り返し実行する。ステップＳ１０では、走路制御部２０の画像解析部２２が、図４に例示されているような撮影画像ＳＩを、画像取得部３２から取得する。撮影画像ＳＩは、車両１００の走行方向に見える外景を表す。

図５Ａおよび図５Ｂを参照して、ステップＳ２０の撮影画像ＳＩの解析処理を説明する。図５Ａおよび図５Ｂに例示されている解析画像ＳＩａ，ＳＩｂでは、色が異なる領域ごとに種類の異なるハッチングを付してある。ステップＳ２０では、画像解析部２２は、以下に説明する手順により、撮影画像ＳＩを解析し、撮影画像ＳＩ中に写るオブジェクトごとの領域に区分された解析画像ＳＩａ，ＳＩｂを生成する。この解析処理は、例えば、セマンティックセグメンテーションを利用することによって実現可能である。

図５Ａを参照する。画像解析部２２は、まず、撮影画像ＳＩ中の画素を、当該画素が構成するオブジェクトの種類ごとに分類して色分けした第１解析画像ＳＩａを生成する。図５Ａの第１解析画像ＳＩａの例では、図４の撮影画像ＳＩ中のオブジェクトが、車道ＲＷと、歩道ＳＷと、建造物ＢＬＤと、自然物ＮＡと、他車両ＶＣＬと、空ＳＫと、に分類され、それぞれ異なる色で塗り潰されている。

図５Ｂを参照する。画像解析部２２は、第１解析画像ＳＩａにおいて分類されている種々のオブジェクトを、さらに、車道の路面ＲＳと、路面ＲＳ以外のオブジェクトで構成された路面外領域ＯＪと、空ＳＫと、に分類し、それぞれを異なる色で色分けする。これによって、図５Ｂに例示されているような第２解析画像ＳＩｂが生成される。

図６Ａを参照する。ステップＳ３０では、走路制御部２０の領域特定部２４が、第２解析画像ＳＩｂから鳥瞰画像ＳＩｃを生成し、その鳥瞰画像ＳＩｃから車両１００の走行が許容される走行可能領域ＤＡを抽出する。領域特定部２４は、路面ＲＳを水平面と仮定し、画像取得部３２による撮影画像ＳＩの撮影角度に基づいて、第２解析画像ＳＩｂを偏歪させることによって鳥瞰画像ＳＩｃを生成する。なお、他の実施形態では、領域特定部２４は、地図データなどを用いて、水平面に対する路面ＲＳの角度を求め、その角度と、撮影画像ＳＩの撮影角度と、に基づいて、鳥瞰画像ＳＩｃを生成してもよい。

図６Ａには、便宜上、車両１００の位置と、その走行方向ＤＤを示す矢印と、を図示してある。図６Ａの鳥瞰画像ＳＩｃでは、車両１００の現在地に相当する端部から、車両１００の走行方向ＤＤに路面ＲＳが延びている。領域特定部２４は、鳥瞰画像ＳＩｃにおいて、路面外領域ＯＪの領域を、車両１００の走行を妨げる障害物が検出されている領域として識別する。一方、路面ＲＳの領域を、車両１００の走行を妨げる障害物が検出されていない領域として識別する。そして、領域特定部２４は、路面ＲＳの領域を、車両１００の走行が許容される走行可能領域ＤＡとして抽出する。路面ＲＳと路面外領域ＯＪとの境界が走行可能領域ＤＡの外縁を規定する境界ＢＤである。

図６Ｂを参照する。ステップＳ４０では、領域特定部２４は、走行可能領域ＤＡの境界ＢＤのうち、撮影画像ＳＩに写る運動体ＭＢによって定められ、運動体ＭＢの移動によって位置が変化する可能性がある境界ＢＤｍを特定する。領域特定部２４は、まず、運動状態検出部３５によって検出されている運動体ＭＢのうち、画像取得部３２の撮像範囲に位置するものを、鳥瞰画像ＳＩｃに表されているマップ上の領域に、それぞれの大きさを反映させて、マッピングする。図６Ｂの鳥瞰画像ＳＩｃには、マッピングされた２つの運動体ＭＢを例示してある。

次に、領域特定部２４は、運動体ＭＢと車両１００との間に位置する走行可能領域ＤＡの境界ＢＤを、運動体ＭＢによって定められた対象境界ＢＤｍとして特定する。領域特定部２４は、まず、境界ＢＤ上に所定の間隔で配列された複数の特定点ＣＰを抽出する。領域特定部２４は、例えば、車両１００を中心として、例えば、数°程度の予め決められた一定の角度の間隔をあけて放射状に延びる複数の仮想線ＶＬをひき、その仮想線ＶＬと、境界ＢＤと、の交点を、複数の特定点ＣＰとして抽出する。次に、領域特定部２４は、複数の特定点ＣＰのうち、運動体ＭＢの隣で運動体ＭＢに沿って延びている境界ＢＤ上に位置するものを対象点ＯＰとして、他の特定点ＣＰと区別して検出する。領域特定部２４は、対象点ＯＰの点列によって規定される境界ＢＤを、車両１００と運動体ＭＢの間にある運動体ＭＢによって定められた対象境界ＢＤｍとして特定する。続くステップＳ５０では、走行可能領域ＤＡの境界ＢＤのうち、少なくとも対象境界ＢＤｍの位置を変更する処理が実行される。

図７Ａおよび図７Ｂを参照する。図７Ａおよび図７Ｂには、自動運転で走行中の車両１００周辺における交通状況を鳥瞰したときの一例が模式的に表されている。図７Ａおよび図７Ｂには、自車両である車両１００の走行方向に、他車両として、１台の停車車両２００と、２台の走行車両２０１と、が図示されている。また、図７Ａおよび図７Ｂには、上述した走行可能領域ＤＡの境界ＢＤ，ＢＤｍと、特定点ＣＰおよび対象点ＯＰと、が図示されている。図７Ａおよび図７Ｂでは、特定点ＣＰとして識別されている対象点ＯＰを黒塗りの四角マークで表示し、他の対象点ＯＰを白抜きの四角マークで表示している。なお、後に参照する他の図においても、特定点ＣＰおよび対象点ＯＰは、同様に区別して図示されている。

図７Ａを参照する。ステップＳ４０までの処理において、停車車両２００は、運動状態検出部３５によって、運動体ＭＢとしては検出されておらず、車両制御装置１０によって、車両１００の走行を妨げる障害物となる立体物として識別されている。一方、２台の走行車両２０１はそれぞれ、運動状態検出部３５によって運動体ＭＢとして検出されている。そのため、上述したステップＳ４０において、領域特定部２４は、車両１００と各走行車両２０１との間に位置する特定点ＣＰおよび境界ＢＤをそれぞれ、対象点ＯＰおよび対象境界ＢＤｍとして検出している。

図７Ｂを参照する。ステップＳ５０では、領域特定部２４は、運動状態検出部３５によって取得されている運動体ＭＢの運動状態に応じて境界ＢＤの少なくとも一部の位置を変更する。領域特定部２４は、運動状態検出部３５が取得している運動体ＭＢの速度や加速度、移動方向などの運動体ＭＢの運動状態を表す情報を用いて、予め決められた経過時間ΔＴが経過した後の運動体ＭＢの予測位置を取得する。図７Ｂでは、各走行車両２０１の予測位置を破線で例示してある。

領域特定部２４は、運動体ＭＢに対応する対象点ＯＰを当該運動体ＭＢの予測位置に応じて移動させる。領域特定部２４は、例えば、運動体ＭＢの予測位置に対して予め決められた位置に対象点ＯＰが移動するようにプロットし直す。図７Ｂの例では、図７Ａにおいて運動体ＭＢである各走行車両２０１の後端に位置していた対象点ＯＰは、各走行車両２０１の予測位置の後端、つまり、運動体ＭＢの移動方向における後端にプロットされている。

領域特定部２４は、移動後の対象点ＯＰの位置を通るように、走行可能領域ＤＡの境界ＢＤの位置を変更する。これにより、対象境界ＢＤｍの位置が、他の部位の境界ＢＤとのつながりが維持されたまま、予測位置に応じた位置に変更される。領域特定部２４は、運動体ＭＢの運動状態に応じて境界ＢＤの形状が変更された後の走行可能領域ＤＡを、現在の走行可能領域ＤＡとして画定する。このように運動体ＭＢの運動を予測し、走行可能領域ＤＡの境界ＢＤを変化させれば、車両１００に対する運動体ＭＢの変位を、実際にセンシング等によって検出するよりも前に、続くステップＳ６０の走行経路の決定処理に、より早いタイミングで反映させることができる。従って、車両１００の自動運転の信頼性や安全性を高めることができる。

なお、ステップＳ５０では、走路制御部２０は、運動体ＭＢの予測位置を算出する際に用いる経過時間ΔＴを、運転状態検出部５０から取得した車両１００の現在の走行状態に応じて変更することが望ましい。走路制御部２０は、例えば、車両１００の速度が高いほど、経過時間ΔＴを大きくして、運動体ＭＢのより先の時刻における予測位置を求めるものとしてもよい。このようにすれば、車両１００が高速で走行しているときほど、より先の時刻における状況を、より早期に自動運転に反映させることができ、自動運転の安全性や信頼性を、より一層、高めることができる。走路制御部２０は、車両１００の操舵角やヨーレートが予め決められた値よりも大きく、車両１００の走行方向が変化しているような状況では、経過時間ΔＴを通常より小さく設定するものとしてもよい。車両１００の走行方向が変化している状況では、遠い先の時刻での状況の変化が、車両１００に及ぼす影響が小さいためである。

図８を参照する。ステップＳ６０では、走路制御部２０の走路決定部２６が、領域特定部２４において画定された走行可能領域ＤＡ内において、車両１００の走行経路を決定する。走路決定部２６は、運転状態検出部５０から取得される車両１００の現在の運転状態に応じて、車両１００の複数の走行経路候補ＣＲを抽出する。走路決定部２６は、例えば、車両１００の現在の速度を維持しつつ、種々の操舵角を設定した場合の複数の走行経路を走行経路候補ＣＲとして抽出する。そして、走行経路候補ＣＲごとに、衝突余裕時間（ＴＴＣ；Ｔｉｍｅ ｔｏ Ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ）を求める。ＴＴＣは、走行可能領域ＤＡの境界ＢＤまでの車両１００の移動距離を、走行可能領域ＤＡの境界ＢＤに対する車両１００の相対速度で除算することにより求められる。

走路決定部２６は、ＴＴＣを選択基準のひとつとして用いて、走行経路候補ＣＲの中から、現時点で最適な走行経路を決定する。第１実施形態では、走路決定部２６は、ＴＴＣが予め決められた閾値以上の走行経路候補ＣＲを走行経路として決定する。走路決定部２６は、ＴＴＣが閾値以上であり、操舵角が最も小さい走行経路候補ＣＲを走行経路として決定してもよい。他の実施形態では、走路決定部２６は、ＴＴＣが最も大きい走行経路候補ＣＲを走行経路として決定してもよい。走路決定部２６は、運転者によって設定された自動運転の運転モードに応じて走行経路を決定する条件を変更してもよい。

以上のように、第１実施形態の車両制御装置１０によれば、運動体ＭＢの現在の運動状態に応じて境界ＢＤの少なくとも一部の位置が変更された走行可能領域ＤＡが車両１００の走路経路の決定に用いられている。従って、車両１００に対する運動体ＭＢの位置の変化がセンシングによって実際に検出されるよりも前に、車両１００の周囲における運動体ＭＢの運動による状況の変化を、車両１００の走行経路の決定に早期に反映させることができる。よって、自動運転制御システム１０１による車両１００の自動運転の信頼性や安全性が高められる。

第１実施形態の車両制御装置１０によれば、走行可能領域ＤＡの境界ＢＤ上において抽出された対象点ＯＰを含む特定点ＣＰの座標計算によって、走行可能領域ＤＡの境界ＢＤ，ＢＤｍの位置を変更している。そのため、走行可能領域ＤＡの境界ＢＤ，ＢＤｍの位置を変更するための計算量を低減することができ、効率的である。

第１実施形態の車両制御装置１０によれば、走行可能領域ＤＡの境界ＢＤ,ＢＤｍの位置が、経過時間ΔＴが経過した後の運動体ＭＢの予測位置に応じた位置に変更されている。そのため、車両１００に対する運動体ＭＢの運動による位置の変化を、走行可能領域ＤＡに適切に反映させることができる。また、上記のように、経過時間ΔＴを車両１００の走行状態に応じて変更して、運動体ＭＢの予測位置を求めれば、より適切な走行可能領域ＤＡを得ることができる。

第１実施形態の車両制御装置１０では、運動体ＭＢと車両１００との間に位置する対象点ＯＰおよび対象境界ＢＤｍの位置を変更している。これによって、走行可能領域ＤＡにおいて位置を変更すべき境界ＢＤの特定が容易化されている。第１実施形態の車両制御装置１０によれば、抽出された複数の走行経路候補ＣＲの中からＴＴＣを用いて車両１００の走行経路が決定されている。そのため、自動運転において車両１００が障害物に衝突することや、路面からはみ出して走行不能に陥るような事態に陥ることが、より一層抑制される。

２．第２実施形態：
図９Ａと図９Ｂを参照して、第２実施形態における走行経路決定処理を説明する。第２実施形態では、車両制御装置１０を含む自動運転制御システム１０１を搭載する車両１００の構成は、第１実施形態で説明したものと同じである（図１および図２参照）。第２実施形態の走行経路決定処理は、ステップＳ５０における走行可能領域ＤＡの境界ＢＤの位置を変更する処理の内容が異なっている点以外は、第１実施形態とほぼ同じである（図３参照）。

図９Ａを参照する。ステップＳ５０では、領域特定部２４は、運動状態検出部３５によって取得されている運動体ＭＢの運動状態を表す情報から運動体ＭＢである走行車両２０１の今後の移動経路ＭＲを推定する。領域特定部２４は、走行車両２０１の現在の運動状態を表す情報のうち、例えば、角速度と、加速度と、速度と、を用いて、走行車両２０１の移動経路ＭＲを推定する。領域特定部２４は、例えば、走行車両２０１の角速度の大きさから、走行車両２０１の今後の移動方向を判定し、現在の速度と加速度とを用いて、走行車両２０１の現在地からの移動軌跡を求めるものとしてもよい。領域特定部２４は、推定された移動経路ＭＲ上において、経過時間ΔＴ後の走行車両２０１の予測位置を求める。

図９Ｂを参照する。領域特定部２４は、第１実施形態で説明したように、走行車両２０１に対応して特定されている対象点ＯＰを走行車両２０１の予測位置に応じた位置に移動させる。そして、領域特定部２４は、推定された移動経路ＭＲ上には、車両１００の走行を妨げる障害物は既に存在しないものとみなし、その移動経路ＭＲが、走行可能領域ＤＡに含まれるように、境界ＢＤの位置を変更する。領域特定部２４は、対象点ＯＰ以外の特定点ＣＰを移動させ、移動後の特定点ＣＰを通るように、対象境界ＢＤｍを含む境界ＢＤの位置を変更する。

以上のように、第２実施形態の車両制御装置１０によれば、走行経路決定処理において、運動体ＭＢの運動状態に応じて、走行可能領域ＤＡを適切に拡大させることができ、走行経路の選択の幅を広げることができる。その他に、第２実施形態の車両制御装置１０によれば、第２実施形態中で説明した作用効果に加えて、第１実施形態中で説明した種々の作用効果を得ることができる。

３．第３実施形態：
図１０を参照して、第３実施形態における走行経路決定処理を説明する。第３実施形態では、車両制御装置１０を含む自動運転制御システム１０１を搭載する車両１００の構成は、第１実施形態で説明したものと同じである（図１および図２参照）。第３実施形態の走行経路決定処理は、ステップＳ５０における走行可能領域ＤＡの境界ＢＤの変更方法が異なっている点以外は、第２実施形態とほぼ同じである（図３参照）。

第３実施形態では、領域特定部２４は、第２実施形態と同様に、運動体ＭＢとして検出されている走行車両２０１の移動経路ＭＲを推定し、移動経路ＭＲ上に経過時間ΔＴ経過後における走行車両２０１の予測位置を求める。領域特定部２４は、移動経路ＭＲが車両１００の走行方向に交差する方向への移動方向の変化を含み、走行可能領域ＤＡと交差する場合には、その移動経路ＭＲが走行可能領域ＤＡから除外されるように、走行可能領域ＤＡの境界ＢＤの位置を移動させる。これによって、ステップＳ６０において、走行車両２０１の移動経路ＭＲと交差する車両１００の走行経路が走行経路候補ＣＲとして抽出されることが抑制される。

以上のように、第３実施形態の車両制御装置１０によれば、走行経路決定処理において、運動体ＭＢの運動状態に応じて求められた運動体ＭＢの移動経路ＭＲと干渉しないように、走行可能領域ＤＡの境界ＢＤの位置が変更される。これにより、運動体ＭＢとの衝突がより一層抑制されるように、車両１００の走行経路を決定することができるため、車両１００の自動運転の信頼性や安全性が高められる。その他に、第３実施形態の車両制御装置１０によれば、第３実施形態中で説明した作用効果に加えて、第１実施形態中で説明した種々の作用効果を得ることができる。

４．第４実施形態：
図１１を参照する。第４実施形態では、車両制御装置１０を含む自動運転制御システム１０１を搭載する車両１００の構成は、走路制御部２０が、さらに、変化履歴記憶部２８を備えている点以外は、第１実施形態と同じである（図１および図２参照）。第４実施形態の走行経路決定処理は、ステップＳ５０における走行可能領域ＤＡの境界ＢＤを変更する処理の内容が以下に説明する点以外は、第１実施形態とほぼ同じである（図３参照）。

第４実施形態の車両制御装置１０では、変化履歴記憶部２８は、走行経路決定処理が予め決められた周期で繰り返し実行されるたびに更新される走行可能領域ＤＡの境界ＢＤの変化履歴を記憶している。領域特定部２４は、変化履歴記憶部２８が記憶しているその履歴情報を用いて、走行可能領域ＤＡの境界ＢＤの位置を変更する。

図１２を参照する。図１２には、車両１００周辺の交通状況と、走行経路決定処理の実行周期ごとの走行可能領域ＤＡの変化が模式的に表されている。図１２には、運動体ＭＢとして検出されている走行車両２０１の各時刻ｔ１～ｔ３における位置と、走行可能領域ＤＡの境界ＢＤの各時刻ｔ１～ｔ３における位置と、が示されている。変化履歴記憶部２８は、各時刻ｔ１～ｔ３における境界ＢＤの位置を、走行可能領域ＤＡの変化の履歴情報として記憶している。

ここで、現在時刻ｔｃにおいて、運動状態検出部３５によって、走行車両２０１が運動体ＭＢとして検出されなかったものとする。例えば、運動状態検出部３５のセンシングエリアから運動体ＭＢが外れたものとしてもよいし、エラーなど何らかの原因で運動状態検出部３５が運動体ＭＢを検出できなかったものとしてもよい。この場合に、図３のステップＳ５０において、領域特定部２４は、これまでの走行車両２０１の位置の変化に応じて走行可能領域ＤＡの境界ＢＤの位置を変更してきた履歴に基づいて、走行可能領域ＤＡの境界ＢＤの位置を変更する。領域特定部２４は、走行車両２０１に対応する対象点ＯＰについての前周期までの周期ごとの変位距離を求め、その変位距離に応じて、対象点ＯＰを移動させる。そして、移動後の対象点ＯＰを通るように、走行可能領域ＤＡの境界ＢＤの位置を変更する。

第４実施形態の車両制御装置１０によれば、運動状態検出部３５がこれまでトレースしてきた運動体ＭＢを見失った場合でも、運動体ＭＢのこれまでの運動状態に応じて、走行可能領域ＤＡの境界ＢＤが変更される。そのため、運動状態検出部３５による検出が生じた場合でも、車両１００の走行経路の決定に、車両１００の周囲における状況の変化を、より適切に反映させることができる。

なお、変化履歴記憶部２８は、運動体ＭＢの運動に起因する走行可能領域ＤＡの境界ＢＤの変化履歴のみならず、道路幅の変化など、車両１００の移動に伴う周囲の環境の変化に伴う走行可能領域ＤＡの境界ＢＤの変化履歴を記憶していてもよい。この場合にも、領域特定部２４は、その変化の履歴に基づいて、走行可能領域ＤＡの境界ＢＤの位置を変更してもよい。このようにすれば、車両１００の走行に伴う周囲環境の変化を予測して、車両１００の走行経路の決定に、より早期に反映させることができる。

以上のように、第４実施形態の車両制御装置１０によれば、これまでの走行可能領域ＤＡの境界ＢＤの変化履歴に基づいて予測される車両１００の周囲における状況の変化を、車両１００の走行経路の決定に早期に反映させることができる。その他に、第４実施形態の車両制御装置１０によれば、第４実施形態中で説明した作用効果に加えて、第１実施形態中で説明した種々の作用効果を得ることができる。

５．他の実施形態：
上記の各実施形態で説明した種々の構成は、例えば、以下のように改変することも可能である。以下に説明する他の実施形態はいずれも、上記の各実施形態と同様に、発明を実施するための形態の一例として位置づけられる。

（１）他の実施形態１：
上記の各実施形態において、領域特定部２４は、対象点ＯＰを含む特定点ＣＰを抽出することなく、例えば、走行可能領域ＤＡの境界線を表す計算式を導出し、当該計算式を変更することによって、走行可能領域ＤＡの境界ＢＤの位置を変更してもよい。上記の各実施形態において、特定点ＣＰは走行可能領域ＤＡの境界ＢＤを予め決められた間隔で等間隔に刻む点として求められてもよい。

（２）他の実施形態２：
上記の各実施形態において、領域特定部２４は、走行可能領域ＤＡの境界ＢＤの位置を、運動体ＭＢの予測位置に応じた位置に変更しなくてもよい。領域特定部２４は、例えば、検出されている運動体ＭＢの現在の運動状態から、運動体ＭＢが現在の位置から移動することが推定される場合には、走行可能領域ＤＡが運動体ＭＢの現在の位置を含むように、その境界ＢＤの位置を変更してもよい。

（３）他の実施形態３：
上記の各実施形態において、走路決定部２６は、車両１００の走行経路を決定する際に、ＴＴＣを用いなくてもよい。走路決定部２６は、例えば、操舵角が最も小さい走行経路候補ＣＲを、車両１００の走行経路を決定するものとしてもよい。

（４）他の実施形態４：
上記の各実施形態において、運動状態検出部３５は、ミリ波レーダーなどのレーダー以外の方法によって、運動体およびその運動状態を検出してもよい。運動状態検出部３５は、例えば、動画を撮影して、当該動画から運動体およびその運動状態を検出してもよい。

（５）他の実施形態５：
車両制御装置１０は、上記の各実施形態で説明した走行可能領域ＤＡの境界ＢＤを変更する処理を、条件に応じて切り替えるなどして、適宜組み合わせて実行してもよい。車両制御装置１０は、例えば、運動体ＭＢの移動方向に応じて、走行可能領域ＤＡの境界ＢＤを変更する処理を切り替えてもよい。例えば、運動体ＭＢが移動方向を維持するときには、第１実施形態のように走行可能領域ＤＡの境界ＢＤの位置を変更し、運動体ＭＢが移動方向を変化させるときには、第２実施形態や第３実施形態のように走行可能領域ＤＡの境界ＢＤの位置を変更してもよい。また、車両制御装置１０は、例えば、車両１００の速度が予め定められた閾値より大きいときには、第２実施形態のように、運動体ＭＢの移動経路ＭＲを含むように走行可能領域ＤＡの境界ＢＤを変更してもよい。そして、車両１００の速度が当該閾値未満のときには、第３実施形態のように、運動体ＭＢの移動経路ＭＲを除外するように走行可能領域ＤＡの境界ＢＤを変更するものとしてもよい。

本開示の技術は、車両制御装置以外の種々の形態で実現することも可能である。例えば、車両制御装置を備える車両や車両制御システム、車両の制御方法、車両の走行経路を決定する方法、それらの方法を実現するためのコンピュータプログラム、そのコンピュータプログラムが記録された記憶媒体形態で実現することができる。

本開示の技術は、上述の実施形態や他の実施形態に限られるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲において種々の構成で実現することができる。例えば、発明の概要の欄に記載した各形態中の技術的特徴に対応する実施形態、実施例、変形例中の技術的特徴は、上述の課題の一部又は全部を解決するために、あるいは、上述の効果の一部又は全部を達成するために、適宜、差し替えや、組み合わせを行うことが可能である。また、その技術的特徴が本明細書中に必須ではないと説明されているものに限らず、その技術的特徴が本明細書中に必須であると説明されていなければ、適宜、削除することが可能である。

１０ 車両制御装置、２０ 走路制御部、３２ 画像取得部、３５ 運動状態検出部、１００ 車両、ＢＤ，ＢＤｍ 境界、ＤＡ 走行可能領域、ＭＢ 運動体、ＳＩ 撮影画像

Claims (8)

1. 車両（１００）の走行経路を制御する車両制御装置（１０）であって、
   前記車両から前記車両の走行方向を撮影した撮影画像（ＳＩ）を取得する画像取得部（３２）と、
   前記車両の走行方向において移動する運動体（ＭＢ）の運動状態を検出する運動状態検出部（３５）と、
   前記撮影画像を用いて前記車両の走行が許容される走行可能領域（ＤＡ）を画定し、前記走行可能領域内において前記車両の走行経路を決定する走路制御部（２０）と、
   を備え、
   前記走路制御部は、前記撮影画像から前記車両の走行を妨げる立体物が検出されない領域を前記走行可能領域として抽出し、前記走行可能領域の境界（ＢＤ，ＢＤｍ）の少なくとも一部の位置を、前記撮影画像に写る前記運動体の運動状態に応じて変更して、前記車両の走行経路の決定に用い、
   前記走路制御部は、前記運動体の前記運動状態から前記運動体の今後の移動経路（ＭＲ）を推定し、前記走行可能領域に前記移動経路が含まれるように、前記走行可能領域の境界を変更する、車両制御装置。
2. 車両（１００）の走行経路を制御する車両制御装置（１０）であって、
   前記車両から前記車両の走行方向を撮影した撮影画像（ＳＩ）を取得する画像取得部（３２）と、
   前記車両の走行方向において移動する運動体（ＭＢ）の運動状態を検出する運動状態検出部（３５）と、
   前記撮影画像を用いて前記車両の走行が許容される走行可能領域（ＤＡ）を画定し、前記走行可能領域内において前記車両の走行経路を決定する走路制御部（２０）と、
   を備え、
   前記走路制御部は、前記撮影画像から前記車両の走行を妨げる立体物が検出されない領域を前記走行可能領域として抽出し、前記走行可能領域の境界（ＢＤ，ＢＤｍ）の少なくとも一部の位置を、前記撮影画像に写る前記運動体の運動状態に応じて変更して、前記車両の走行経路の決定に用い、
   前記走路制御部は、前記運動体の前記運動状態から、前記運動体の今後の移動経路を推定し、前記移動経路が前記走行可能領域から除外されるように、前記走行可能領域の境界を変更する、車両制御装置。
3. 請求項１または請求項２に記載の車両制御装置であって、
   前記走路制御部は、前記走行可能領域の境界上における複数の特定点（ＣＰ）を抽出し、前記特定点の位置を、前記運動体の前記運動状態に応じて移動させ、移動後の前記特定点を通るように、前記走行可能領域の境界を変更する、車両制御装置。
4. 請求項１から請求項３までのいずれか一項に記載の車両制御装置であって、
   前記走路制御部は、予め設定された経過時間が経過した後の前記運動体の予測位置を前記運動体の前記運動状態から求め、前記走行可能領域の境界の位置を、前記予測位置に応じた位置に変更する、車両制御装置。
5. 請求項４記載の車両制御装置であって、
   前記走路制御部は、前記車両の走行状態に応じて、前記経過時間を変更して、前記運動体の前記予測位置を求める、車両制御装置。
6. 請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の車両制御装置であって、
   前記走路制御部は、前記運動体と前記車両との間に位置する前記走行可能領域の境界（ＢＤｍ）の位置を変更する、車両制御装置。
7. 請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の車両制御装置であって、
   前記走路制御部は、前記走行可能領域の境界の位置を変更した後、現在の前記車両の運転状態に応じて、前記車両の複数の走行経路候補（ＣＲ）を抽出し、前記走行可能領域の境界までの前記車両の移動距離を、前記走行可能領域の境界に対する前記車両の相対速度で除算した衝突余裕時間を前記走行経路候補ごとに求め、前記衝突余裕時間を用いて、前記走行経路候補から前記車両の走行経路を決定する、車両制御装置。
8. 請求項１から請求項７のいずれか一項に記載の車両制御装置であって、
   前記走路制御部は、前記運動体の前記運動状態に応じて前記走行可能領域の境界を変更する処理を、予め決められた周期で繰り返し実行し、
   前記走路制御部は、前記周期ごとの前記走行可能領域の境界の変化の履歴を記憶しており、前記履歴に応じて、今周期における前記走行可能領域の境界の位置を変更する、車両制御装置。

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