JP7100998B2 - 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、車両周辺の歩行者を検知し、検知した歩行者に自車両の存在を報知する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１では、車両周辺の歩行者を検知した場合に、エンジンの駆動量を制御し、駆動によるエンジンの動作音を用いて、歩行者に自車両の存在を報知する技術が開示されている。

特開２００９－０６７３８２号公報

しかしながら、従来の技術では、車両周辺の歩行者を検知した場合に、歩行者との距離をどのように制御するかについては考慮されていなかった。また、仮に、車両が自動運転車両である場合には、検知された歩行者との接触を回避するために一定の間隔を保ちながら、歩行者を追い越す運転制御が実行されるが、歩行者の状態が考慮されていなかったため、必要以上に間隔を空けたり、間隔が足りずに追い越し時に歩行者を驚か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、交通参加者の状態に基づいて、より好適な追い越し運転制御を実行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。

（１）：車両の周辺状況を認識する認識部と、前記認識部により認識された周辺状況に基づいて、前記車両の操舵および加減速を制御する運転制御部と、を備え、前記運転制御部は、前記認識部により前記車両の進行方向に交通参加者が認識された場合に、前記交通参加者による前記車両の認識度合に基づいて、前記交通参加者を基準として、前記車両の進入を回避すべき進入抑制領域を設定する、車両制御装置である。

（２）：車両の周辺状況を認識する認識部と、前記認識部により認識された周辺状況に基づいて、前記車両の操舵および加減速を制御する運転制御部と、を備え、前記運転制御部は、前記認識部により前記車両の進行方向に交通参加者が認識された場合に、前記交通参加者による前記車両の認識度合に基づいて前記交通参加者と前記車両との距離を設定し、設定した距離に基づいて前記交通参加者を追い越す運転制御を実行する、車両制御装置である。

（３）：（１）または（２）において、前記運転制御部は、前記認識部により認識された前記交通参加者の視線または動作のうち一方または双方に基づいて前記認識度合を推定するものである。

（４）：（１）において、前記運転制御部は、前記認識部により認識された前記交通参加者の視線または動作のうち一方または双方に基づいて、前記交通参加者が前記車両に気づいていると推定される場合の進入抑制領域を、前記交通参加者が前記車両に気づいていないと推定される場合に比して縮小するものである。

（５）：（４）において、前記運転制御部は、前記交通参加者の視線または動作のうち一方または双方に基づいて、前記交通参加者が振り向いていると推定される場合の進入抑制領域を、前記交通参加者が前記車両に気づいていないと推定される場合に比して、前記交通参加者が振り向いていると推定されてから所定時間が経過するまで拡張するものである。

（６）：（５）において、前記運転制御部は、前記交通参加者が振り向いていると推定してから前記所定時間が経過した後の進入抑制領域を、前記交通参加者が前記車両に気づいていないと推定される場合に比して縮小するものである。

（７）：（１）において、前記運転制御部は、前記認識部により認識された前記交通参加者の視線または動作のうち一方または双方に基づいて、前記交通参加者が前記車両を追い越させるための動作を推定した場合の進入抑制領域を、前記交通参加者が前記車両に気づいていないと推定される場合に比して縮小するものである。

（８）：車両の周辺状況を認識する認識部と、前記認識部により認識された周辺状況に基づいて、前記車両の操舵および加減速を制御する運転制御部と、を備え、前記運転制御部は、前記認識部により前記車両の進行方向に交通参加者が認識された場合に、前記交通参加者の挙動のパターンを類型化し、前記類型化した挙動のパターンに基づいて、前記交通参加者を基準として、前記車両の進入を回避すべき進入抑制領域を設定する、車両制御装置である。

（９）：車両制御装置が、車両の周辺状況を認識し、認識された前記周辺状況に基づいて、前記車両の操舵および加減速を制御し、前記車両の進行方向に交通参加者が認識された場合に、前記交通参加者による前記車両の認識度合に基づいて、前記交通参加者を基準として、前記車両の進入を回避すべき進入抑制領域を設定する、車両制御方法である。

（１０）：車両制御装置に、車両の周辺状況を認識させ、認識された前記周辺状況に基づいて、前記車両の操舵および加減速を制御させ、前記車両の進行方向に交通参加者が認識された場合に、前記交通参加者による前記車両の認識度合に基づいて、前記交通参加者を基準として、前記車両の進入を回避すべき進入抑制領域を設定させる、プログラムである。

（１）～（１０）によれば、交通参加者の状態に基づいて、より好適な追い越し運転制御を実行することができる。

第１の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の実施形態の第１制御部１２０および第２制御部１６０の機能構成図である。 特定挙動認識部１３２の処理の一例を説明するための図である。 認識度合テーブル１８２の内容の一例を示す図である。 追い越し運転制御部１４２の処理の一例を説明するための図である。 歩行者Ｐ１が振り向いている状態であると推定された場合の追い越し運転制御部１４２の処理の一例を説明するための図である。 所定時間が経過した後の追い越し運転制御部１４２の処理の一例を説明するための図である。 歩行者が道路端部に寄った場合の追い越し運転制御部１４２の処理の一例を説明するための図である。 第１の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。 第２の実施形態の第１制御部１２０Ａおよび第２制御部１６０の機能構成図である。 第２の実施形態の自動運転制御装置１００Ａ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、１００Ａ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、およびプログラムの実施形態について説明する。また、以下では、左側通行の法規が適用される場合について説明するが、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の実施形態＞
［全体構成］
図１は、第１の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等の内燃機関、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、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。また、自動運転制御装置１００は、「車両制御装置」の一例である。

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、自車両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。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の周辺にミリ波等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、自車両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、自車両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、速度等を認識する。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）等を利用して、自車両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、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。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、キー等を含む。

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。また、車両センサ４０には、乗員が着座する運転席の位置を検知するシート位置検知センサが含まれてよい。

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等の記憶装置に第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、キー等を含む。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により特定された自車両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）情報等を含んでもよい。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等の記憶装置に第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、自車両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、電話番号情報等が含まれてよい。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、ジョイスティックその他の操作子を含む。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、記憶部１８０とを備える。これらの構成要素は、それぞれ、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等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）等のハードウェア（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、予め自動運転制御装置１００のＨＤＤやフラッシュメモリ等の記憶装置に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭ等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。また、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。運転制御部は、例えば、認識部１３０により認識された周辺状況等に基づいて、自車両Ｍの操舵および加減速を制御する。

図２は、第１の実施形態の第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、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、道路標示等がある）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、自車両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、例えば、交通参加者、他車両等の移動体や工事箇所等の障害物が含まれる。交通参加者とは、例えば、自車両Ｍが走行する道路に存在し、且つ自車両Ｍの走行速度よりも低速で移動することが予測される移動体である。交通参加者には、例えば、歩行者、自転車、車椅子が含まれる。以下では、交通参加者のうち、歩行者について説明するものとする。物体の位置は、例えば、自車両Ｍの代表点（重心や駆動軸中心等）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。物体が他車両である場合、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、物体が、歩行者である場合、物体の「状態」とは、物体が移動する向き、あるいは「行動状態」（例えば、道路を横断している、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、自車両Ｍが走行している車線（道路）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、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、ガードレール等を含む走路境界（道路境界）を認識することで、走行車線を認識してもよい。また、認識部１３０は、同一方向に進行可能な車線数を認識してもよい。これらの認識において、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。また、認識部１３０は、自車両Ｍが走行する道路の幅を認識する。この場合、認識部１３０は、カメラ１０によって撮像された画像から道路幅を認識してもよく、第２地図情報６２から得られる道路区画線から道路幅を認識してもよい。また、認識部１３０は、カメラ１０によって撮像された画像に基づいて、障害物の幅（例えば、他車両の車幅）や高さ、車長、形状等を認識してもよい。また、認識部１３０は、一時停止線、赤信号、道路標識、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、走行車線に対する自車両Ｍの位置や姿勢を認識する。認識部１３０は、例えば、自車両Ｍの代表点の車線中央からの乖離、および自車両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、走行車線に対する自車両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）に対する自車両Ｍの代表点の位置等を、走行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。また、認識部１３０は、第１地図情報５４または第２地図情報６２に基づいて、道路上の構造物（例えば、電柱、中央分離帯等）を認識してもよい。認識部１３０の特定挙動認識部１３２および認識度合推定部１３４の機能については、後述する。

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、自車両Ｍの周辺状況に対応できるように、自車両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、自車両Ｍの代表点が通過する目標となる軌道である。また、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、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、道なり距離で所定の走行距離（例えば数［ｍ］程度）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。

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、低速追従走行イベント、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等がある。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の追い越し運転制御部１４２の機能については、後述する。

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。

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、自車両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。

記憶部１８０は、ＨＤＤやフラッシュメモリ、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等により実現される。記憶部１８０には、例えば、認識度合テーブル１８２およびその他の情報が格納される。認識度合テーブル１８２の詳細については、後述する。

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、および変速機等の組み合わせと、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。

［特定挙動認識部の機能］
特定挙動認識部１３２は、認識部１３０により認識された歩行者の特定挙動を認識する。特定挙動とは、例えば、歩行者の視線方向を推定するための頭部または目の挙動、または歩行者の動作である。図３は、特定挙動認識部１３２の処理の一例を説明するための図である。図３の例では、左右の道路区画線ＬＬ、ＬＲで区画された道路Ｒ１を走行する自車両Ｍの進行方向に、自車両Ｍと同様の進行方向で歩行する歩行者Ｐ１が存在しているものとする。

特定挙動認識部１３２は、認識部１３０により認識された自車両Ｍの周囲に存在する歩行者のうち、自車両Ｍの進行方向に存在する歩行者Ｐ１の特定挙動を認識する。具体的には、特定挙動認識部１３２は、例えば、カメラ１０によって撮像された画像を解析し、解析された画像の輝度情報および形状情報に基づいて、歩行者Ｐ１の頭部の位置および向きを認識する。また、特定挙動認識部１３２は、歩行者Ｐ１の上半身の姿勢を認識し、認識した上半身の姿勢に基づいて頭部の位置や向きを認識してもよい。これにより、頭部の位置や向きの確度を向上させることができる。また、特定挙動認識部１３２は、画像の解析結果によって、歩行者の顔が認識できた場合に、顔の特徴情報から目の領域を特定し、特定した目の領域における虹彩または瞳孔の位置から、歩行者Ｐ１の視線方向を認識してもよい。

また、特定挙動認識部１３２は、例えば、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、歩行者Ｐ１の所定の動作を認識してもよい。所定の動作とは、例えば、振り向き動作、立ち止まる動作、歩行者Ｐ１が自ら道路端側に寄って自車両Ｍを避ける動作、歩行者Ｐ１が自車両Ｍに追い越させるための身振りや手振り等のジェスチャである。ジェスチャとしては、例えば、道路Ｒ１の中央側を向いた状態で立ち止まる身振りや、自車両Ｍの進行方向を手または指で指示する手振りである。

［認識度合推定部の機能］
認識度合推定部１３４は、特定挙動認識部１３２により認識された歩行者Ｐ１の挙動と、記憶部１８０に記憶された認識度合テーブル１８２とに基づいて、歩行者Ｐ１における自車両Ｍの認識度合を推定する。

図４は、認識度合テーブル１８２の内容の一例を示す図である。認識度合テーブル１８２は、交通参加者認識状態に、認識度合が対応づけられている。交通参加者認識状態とは、例えば、歩行者による自車両Ｍの認識状態である。交通参加者認識状態には、例えば、歩行者が「自車両Ｍに気づいていない」、「振り向く」、「自車両Ｍに気づいている」、「振り向いた後に立ち止まる」、または「振り向いた後に道路端部に寄る」が含まれる。また、交通参加者認識状態には、所定のジェスチャを行っている状態が含まれてよい。認識度合とは、例えば、歩行者が、自車両Ｍが接近していること、または自車両Ｍが追い越そうとしていることを、どの程度認識できているかを表す指標値である。図４の例では、認識度合の値が高いほど、歩行者Ｐ１が、自車両Ｍが接近していること、または自車両Ｍが追い越そうとしていることを認識できていると推定されるものとする。認識度合は、図４に示す数値に代えて、Ａ，Ｂ，Ｃ等の文字による指標値でもよい。

例えば、認識度合推定部１３４は、歩行者Ｐ１の顔の向きが、顔の位置と、自車両Ｍの基準点（例えば、重心Ｇ）とを結ぶ線を中心とした第１角度θ１の範囲内に含まれているか否かを判定する。認識度合推定部１３４は、顔の向きが第１角度θ１の範囲内に含まれていると判定した場合には、歩行者Ｐ１が振り向いた状態であると推定する。一方、認識度合推定部１３４は、第１角度θ１の範囲内に含まれていないと判定した場合には、歩行者Ｐ１が振り向いていない状態であると推定する。

また、認識度合推定部１３４は、歩行者Ｐ１の顔の向きが、顔の位置と自車両Ｍの基準点とを結ぶ線を中心とした第２角度θ２の範囲内に含まれていると判定した場合には、歩行者Ｐ１が自車両Ｍに気づいていると推定する。また、認識度合推定部１３４は、歩行者Ｐ１の顔の向きが、第２角度θ２の範囲内に含まれてなく、第１角度θ１の範囲内に含まれている場合に、歩行者Ｐ１は自車両Ｍに気づいていないと判定する。なお、第１角度θ１および第２角度θ２は、歩行者Ｐ１の位置や歩行速度、進行方向に応じて変更してもよい。

また、認識度合推定部１３４は、特定挙動認識部１３２により認識度合推定部１３４により所定のジェスチャを認識した場合に、歩行者Ｐ１が自車両Ｍに気づいている状態であると推定してもよい。また、認識度合推定部１３４は、特定挙動認識部１３２により歩行者Ｐ１の挙動の変化を継続的に認識し、認識した挙動の変化に基づいて、歩行者Ｐ１が振り向いた後に立ち止まっている状態、振り向いた後に道路端部に寄っている状態、または所定のジェスチャを行っている状態であることを推定してもよい。

そして、認識度合推定部１３４は、推定された結果と、記憶部１８０に記憶された認識度合テーブル１８２の交通参加者認識状態とを照合し、合致した交通参加者認識状態に対応する認識度合を取得する。

［追い越し運転制御部の機能］
追い越し運転制御部１４２は、認識部１３０により自車両Ｍの進行方向に存在する歩行者Ｐ１が認識された場合に、自車両Ｍが歩行者Ｐを追い越すための目標軌道を生成する。図５は、追い越し運転制御部１４２の処理の一例を説明するための図である。

追い越し運転制御部１４２は、認識部１３０により認識された歩行者Ｐの輪郭情報に基づいて、歩行者Ｐ１が占める領域と推定される歩行者領域Ｐａ１を設定する。図５の例では、歩行者領域Ｐａ１を矩形で表すものとするが、これに代えて、歩行者Ｐ１の位置を基準とした円形や楕円形等の形状で表してもよく、三次元の立体形状で表してもよい。また、追い越し運転制御部１４２は、認識度合推定部１３４により推定された認識度合に基づいて、歩行者Ｐ１を基準とした自車両Ｍの進入を回避すべき進入抑制領域Ｐｂ１を設定する。

図５の例において、歩行者Ｐ１は、自車両Ｍの進行方向と同方向に進行し、自車両Ｍに気づいていないものとする。この場合、追い越し運転制御部１４２は、認識度合推定部１３４による認識度合がゼロ（０）であるため、自車両Ｍに驚いて挙動を変える可能性や、自車両Ｍに気づかないまま道路Ｒ１を横断してくる可能性を踏まえ、歩行者Ｐ１を基準として、歩行者領域Ｐａ１を拡張した進入抑制領域Ｐｂ１を設定する。歩行者領域Ｐａ１を拡張するとは、例えば、歩行者領域Ｐａ１の少なくとも一部を包含し、且つ歩行者領域Ｐａ１よりも広くすることである。

そして、追い越し運転制御部１４２は、自車両Ｍの重心Ｇが通過する目標軌道Ｋ１を仮に設定し、仮に設定した目標軌道Ｋ１を横方向（道路幅方向；図中Ｙ方向）に、自車両Ｍの左端部までの距離Ｄ１だけオフセットしたオフセット軌道ＫＬ１を生成する。そして、追い越し運転制御部１４２は、歩行者Ｐを右側から追い越す場合に、オフセット軌道ＫＬ１が進入抑制領域Ｐｂ１に進入しないように、目標軌道Ｋ１を生成する。なお、追い越し運転制御部１４２は、例えば、オフセット軌道ＫＬ１が進入抑制領域Ｐｂ１を進入せず、且つ、自車両Ｍの少なくとも一部が道路Ｒ１をはみ出さずに歩行者Ｐ１を追い越すことができない場合に、歩行者Ｐ１に追従する目標軌道を生成してもよい。以下、追い越し運転制御部１４２が、進入抑制領域の調整後に、調整された進入抑制領域に基づいて自車両Ｍの目標軌道を生成する部分については、上述した処理と同様であるため説明を省略する。

追い越し運転制御部１４２は、認識度合推定部１３４により歩行者Ｐ１が振り向いている状態であると推定された場合に、推定された状態に基づく認識度合に基づいて、進入抑制領域を調整する。図６は、歩行者Ｐ１が振り向いている状態であると推定された場合の追い越し運転制御部１４２の処理の一例を説明するための図である。追い越し運転制御部１４２は、認識度合推定部１３４により歩行者Ｐ１が振り向いている状態であると推定された場合、所定時間が経過するまでの間、進入抑制領域Ｐｂ１よりも拡張した進入抑制領域Ｐｂ２を設定する。所定時間が経過するまでの間とは、例えば、歩行者Ｐ１が振り向いている状態であると推定された時間から数［秒］程度が経過するまでの間のことである。この場合、追い越し運転制御部１４２は、例えば、進入抑制領域Ｐｂ２を、進入抑制領域Ｐｂ１を基準にして、１以上の所定の倍率を乗じて拡張してもよく、認識度合の値を用いて拡張してもよい。また、追い越し運転制御部１４２は、進入抑制領域Ｐｂ１の縦方向（道路Ｒ１の延伸方向；図中ｘ方向）と横方向とで拡張する領域を異ならせてもよい。また、追い越し運転制御部１４２は、道路Ｒ１の中央側の領域（すなわち、自車両Ｍが歩行者Ｐ１を追い越す側の領域）を、他方側の領域よりも拡張してもよい。

上述したような歩行者Ｐ１が振り向いている状態では、歩行者Ｐ１は、自車両Ｍを視認する目的以外の目的で振り向いた可能性がある。そのため、追い越し運転制御部１４２は、所定時間が経過するまでの間、進入抑制領域を拡張することで、歩行者Ｐ１が振り向き動作をしながら道路Ｒ１の中央に寄ってきたり、子供や高齢者等が振り向く動作によって体勢を崩したり転倒したりした場合でも、余裕を持って歩行者との接触を回避する運転制御を実施することができる。

また、追い越し運転制御部１４２は、上述した所定時間が経過した後に、進入抑制領域Ｐｂ１よりも縮小した進入抑制領域Ｐｂ３を設定する。進入抑制領域Ｐｂ１よりも縮小するとは、例えば、進入抑制領域Ｐｂ１の少なくとも一部を包含し、且つ歩行者領域Ｐａ１よりも小さくならないようにすることである。

図７は、所定時間が経過した後の追い越し運転制御部１４２の処理の一例を説明するための図である。追い越し運転制御部１４２は、例えば、進入抑制領域Ｐｂ３を、進入抑制領域Ｐｂ１を基準にして、１未満の所定の倍率を乗じて縮小してもよく、認識度合の値を用いて縮小してもよく、進入抑制領域Ｐｂ１の縦方向と横方向とで縮小する領域を異ならせてもよい。また、追い越し運転制御部１４２は、道路中央側の領域（すなわち、自車両Ｍが歩行者Ｐ１を追い越す側の領域）を、他方側の領域よりも縮小してもよい。

このように、追い越し運転制御部１４２は、歩行者Ｐ１が振り向いている状態であると推定された場合には、所定時間が経過するまでの間は、進入抑制領域Ｐｂ１よりも広い進入抑制領域Ｐｂ２を設定し、その後は進入抑制領域Ｐｂ１よりも狭い進入抑制領域Ｐｂ２を設定することで、より無駄のない運転制御を実行することができる。歩行者Ｐ１が振り向く動作により体勢を崩した場合でも、数［秒］程度で体勢を元に戻すことができることが予想されるからである。

また、追い越し運転制御部１４２は、認識度合推定部１３４により歩行者Ｐ１が振り向いた後に立ち止まっている場合や、振り向いた後に道路端部に寄った場合には、それぞれに対応する認識度合に基づいて、進入抑制領域を調整してもよい。図８は、歩行者が道路端部に寄った場合の追い越し運転制御部１４２の処理の一例を説明するための図である。追い越し運転制御部１４２は、特定挙動認識部１３２により、歩行者Ｐ１が道路Ｒ１の端部（例えば、図中道路区画線ＬＬ側）に寄っていることを認識した場合に、歩行者Ｐ１が自車両Ｍに気づいて自車両Ｍに追い越させるための挙動を行ったものと推定し、自車両Ｍに気づいていないときの進入抑制領域Ｐｂ１よりも縮小した進入抑制領域Ｐｂ４を設定する。進入抑制領域Ｐｂ４は、進入抑制領域Ｐｂ３よりも狭い領域であってもよい。

なお、追い越し運転制御部１４２は、歩行者Ｐ１による自車両Ｍの認識度合に基づいて進入抑制領域を設定することに代えて、自車両Ｍと歩行者Ｐ１との距離を設定してもよい。この場合、追い越し運転制御部１４２は、自車両Ｍと歩行者Ｐ１とで、設定された距離以上の間隔を保ちながら、歩行者Ｐ１を追い越す運転制御を行う。これにより、自車両Ｍは、歩行者の状態に応じた適切な距離を保ちながら、歩行者を追い越すことができる。

［処理フロー］
図９は、第１の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。本フローチャートの処理は、例えば、所定の周期或いは所定のタイミングで繰り返し実行されてよい。

図９の例において、認識部１３０は、自車両Ｍの周辺状況を認識する（ステップＳ１００）。次に、特定挙動認識部１３２は、認識部１３０により自車両Ｍの進行方向に交通参加者が存在するか否かを判定する（ステップＳ１０２）。自車両Ｍの進行方向に歩行者が存在する場合、特定挙動認識部１３２は、交通参加者の特定挙動を認識する（ステップＳ１０４）。次に、認識度合推定部１３４は、特定挙動認識部１３２により認識された交通参加者の特定挙動に基づいて、交通参加者による自車両Ｍの認識度合を推定する（ステップＳ１０６）。

次に、追い越し運転制御部１４２は、推定された認識度合に基づいて、進入抑制領域を設定する（ステップＳ１０８）。次に、追い越し運転制御部１４２は、交通参加者の追い越しが可能か否かを判定する（ステップＳ１０９）。具体的には、追い越し運転制御部１４２は、上述したように、自車両Ｍのオフセット軌道が進入抑制領域を進入せず、且つ、自車両Ｍの少なくとも一部が道路をはみ出さずに交通参加者を追い越すことができるか否かを判定する。交通参加者を追い越すことができると判定された場合、追い越し運転制御部１４２は、交通参加者を追い越す目標軌道を生成する（ステップＳ１１０）。また、交通参加者を追い越すことができないと判定された場合、追い越し運転制御部１４２は、交通参加者に追従する目標軌道を生成する（ステップＳ１１１）。また、ステップＳ１０２の処理において、自車両Ｍの進行方向に交通参加者が存在しない場合、行動計画生成部１４０は、自車両Ｍの周辺状況に基づいて目標軌道を生成する（ステップＳ１１２）。次に、第２制御部１６０は、ステップＳ１１０、ステップＳ１１１、またはステップＳ１１２により生成された目標軌道に沿って自車両Ｍを走行させる（ステップＳ１１４）。これにより、本フローチャートの処理は、終了する。

なお、図９の例において、ステップＳ１０８の処理に代えて、推定された認識度合に基づいて、車両Ｍと交通参加者との距離を設定する処理を付加してもよい。この場合、追い越し運転制御部１４２は、ステップＳ１１０の処理において、車両Ｍと交通参加者との間隔が、設定された距離以上となる状態で交通参加者を追い越す目標軌道を生成する。

上述した第１の実施形態によれば、自車両Ｍの周辺状況を認識する認識部１３０と、認識部１３０により認識された周辺状況に基づいて、自車両Ｍの操舵および加減速を制御する運転制御部（１４０，１６０）と、を備え、運転制御部は、認識部１３０により自車両Ｍの進行方向に追い越し対象の交通参加者が認識された場合に、交通参加者による自車両Ｍの認識度合に基づいて、交通参加者を基準として、自車両Ｍの進入を回避すべき進入抑制領域を設定することにより、交通参加者の状態に基づいて適切な運転制御を実行することができる。

具体的には、第１の実施形態によれば、自車両Ｍに対する交通参加者の認識度合が高い場合には道路の中央に寄ってくる可能性が低いために進入抑制領域を縮小し、逆に認識度合が低い場合には道路中央に寄ってくる可能性が高いため進入抑制領域を拡張する。これにより、自車両Ｍと交通参加者との接触可能性を低減し、且つ自車両Ｍの余分な操舵制御を行わずに、交通参加者を追い越すことができる。したがって、自車両Ｍが狭路を走行する場合や、自車両Ｍの進行方向に電柱や工事箇所、対向車両等の障害物が存在する場合であっても、周辺状況等に基づいて好適な運転制御を実行することができる。

＜第２の実施形態＞
以下、第２の実施形態について説明する。第２の実施形態では、車両システム１の自動運転制御装置１００に代えて、自動運転制御装置１００Ａを備える。また、自動運転制御装置１００Ａは、自動運転制御装置１００と比較して、認識度合推定部１３４の代わりに、挙動パターン類型化部１３５を備える。また、自動運転制御装置１００Ａの記憶部１８０には、認識度合テーブル１８２が記憶されない。以下、第１の実施形態との相違点を中心に説明する。

図１０は、第２の実施形態の第１制御部１２０Ａおよび第２制御部１６０の機能構成図である。第１制御部１２０Ａは、例えば、認識部１３０Ａと、行動計画生成部１４０とを備える。また、認識部１３０Ａの挙動パターン類型化部１３５は、特定挙動認識部１３２により認識された、自車両Ｍの進行方向に存在する交通参加者の特定挙動に基づいて、交通参加者の挙動パターンを類型化する。挙動パターンには、例えば、交通参加者が「自車両Ｍに気づいていない」、「振り向く」、「自車両Ｍに気づいている」、「振り向いた後に立ち止まる」、および「振り向いた後に道路端部に寄る」が含まれる。例えば、挙動パターン類型化部１３５は、上述した複数の挙動パターンのうち、特定挙動認識部１３２により認識された交通参加者の特定挙動と最も類似度が高い挙動パターンを選択する。

追い越し運転制御部１４２は、挙動パターン類型化部１３５により類型化された挙動パターンに基づいて、自車両Ｍの進入を回避すべき進入抑制領域Ｐｂを可変に設定し、設定された進入抑制領域Ｐｂに基づいて交通参加者を追い越すための目標軌道を生成し、生成した目標軌道に沿って自車両Ｍを走行させる。なお、追い越し運転制御部１４２は、類型化された挙動パターンに基づいて、自車両の進入を抑制する進入抑制領域Ｐｂを設定するのに代えて、自車両Ｍと交通参加者との距離を設定してもよい。

［処理フロー］
図１１は、第２の実施形態の自動運転制御装置１００Ａ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。本フローチャートの処理は、例えば、所定の周期或いは所定のタイミングで繰り返し実行されてよい。図１１に示す処理は、上述した図９に示す処理と比較して、ステップＳ１０４～Ｓ１０８に代えて、ステップＳ１０５およびステップＳ１０７を備える。したがって、以下では、ステップＳ１０５およびステップＳ１０７の処理を中心に説明する。

ステップＳ１０２の処理において、自車両Ｍの進行方向に交通参加者が存在する場合、挙動パターン類型化部１３５は、特定挙動認識部１３２により認識された交通参加者の特定挙動に基づいて、交通参加者の挙動パターンを類型化する（ステップＳ１０５）。次に、追い越し運転制御部１４２は、類型化された挙動パターンに基づいて、進入抑制領域を設定する（ステップＳ１０７）。

上述した第２の実施形態によれば、第１の実施形態と同様の効果を奏する他、挙動パターンに基づいて進入抑制領域または自車両Ｍと交通参加者との距離を調整することができる。なお、第１および第２の実施形態のそれぞれは、他の実施形態の一部または全部を組み合わせてもよい。また、第１および第２の実施形態において、自車両Ｍの進行方向に複数の交通参加者が存在する場合、追い越し運転制御部１４２は、例えば、自車両Ｍに最も近い交通参加者を対象に、上述した運転制御を実行する。

［ハードウェア構成］
図１２は、自動運転制御装置１００、１００Ａ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、１００Ａ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ＲＡＭ１００－３、ブートプログラム等を格納するＲＯＭ１００－４、フラッシュメモリやＨＤＤ等の記憶装置１００－５、ドライブ装置１００－６等が、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、１００Ａ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）等によって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、自動運転制御装置１００、１００Ａの第１制御部１２０、第２制御部１６０、および記憶部１８０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、
認識された前記周辺状況に基づいて、前記車両の操舵および加減速を制御し、
前記車両の進行方向に交通参加者が認識された場合に、前記交通参加者による前記車両の認識度合に基づいて、前記交通参加者を基準として、前記車両の進入を回避すべき進入抑制領域を設定する、
ように構成されている、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。例えば、上述した実施形態では、交通参加者として歩行者を例に説明したが、交通参加者は、自転車であってもよい。この場合、自転車における認識情報の判断等は、歩行者の場合と同様の処理が行われる。

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、２０…通信装置、３０…ＨＭＩ、４０…車両センサ、５０…ナビゲーション装置、６０…ＭＰＵ、８０…運転操作子、１００、１００Ａ…自動運転制御装置、１２０、１２０Ａ…第１制御部、１３０、１３０Ａ…認識部、１３２…特定挙動認識部、１３４…認識度合推定部、１３５…挙動パターン類型化部、１４０…行動計画生成部、１４２…追い越し運転制御部、１６０…第２制御部、１８０…記憶部、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、Ｍ…自車両

Claims (9)

1. 車両の周辺状況を認識する認識部と、
   前記認識部により認識された周辺状況に基づいて、前記車両の操舵および加減速を制御する運転制御部と、を備え、
   前記認識部は、前記車両の進行方向に交通参加者を認識した場合に、前記交通参加者の挙動を認識し、
   前記運転制御部は、
   前記認識部により前記車両の進行方向に交通参加者が認識された場合に、前記認識部により認識された前記交通参加者の挙動と、予め決められた挙動とを照合して前記交通参加者の前記車両に対する認識度合を推定し、推定した前記認識度合に基づいて、前記交通参加者の位置を基準として設定された進入抑制領域の大きさを調整し、調整した進入抑制領域を前記車両が回避するように走行させ、
   更に前記運転制御部は、前記予め決められた挙動との照合に基づいて前記交通参加者の前記車両に対する認識度合が、前記交通参加者が振り向いていると推定される場合の進入抑制領域を、前記交通参加者が前記車両に気づいていないと推定される場合の進入抑制領域に比して、前記交通参加者が振り向いていると推定されてから所定時間が経過するまで拡張する、
   車両制御装置。
2. 前記交通参加者の挙動は、前記交通参加者の視線または動作のうち一方または双方を含む、
   請求項１に記載の車両制御装置。
3. 前記運転制御部は、前記予め決められた挙動との照合に基づいて前記交通参加者の前記車両に対する認識度合が、前記交通参加者が前記車両に気づいていると推定される場合の進入抑制領域を、前記交通参加者が前記車両に気づいていないと推定される場合の進入抑制領域に比して縮小する、
   請求項１に記載の車両制御装置。
4. 前記運転制御部は、前記予め決められた挙動との照合に基づいて前記交通参加者の前記車両に対する認識度合が、前記交通参加者が振り向いていると推定されてから前記所定時間が経過した後の進入抑制領域を、前記交通参加者が前記車両に気づいていないと推定される場合の進入抑制領域に比して縮小する、
   請求項１に記載の車両制御装置。
5. 前記運転制御部は、前記予め決められた挙動との照合に基づいて前記交通参加者の前記車両に対する認識度合が、前記交通参加者が前記車両を追い越させるための動作と推定される場合の進入抑制領域を、前記交通参加者が前記車両に気づいていないと推定される場合の進入抑制領域に比して縮小する、
   請求項１に記載の車両制御装置。
6. 車両の周辺状況を認識する認識部と、
   前記認識部により認識された周辺状況に基づいて、前記車両の操舵および加減速を制御する運転制御部と、を備え、
   前記運転制御部は、前記認識部により前記車両の進行方向に交通参加者が認識された場合に、前記交通参加者の挙動のパターンを前記車両への前記交通参加者の認識状態ごとに類型化し、前記類型化した挙動のパターンと、予め決められた挙動パターンとを照合して、前記予め決められた挙動パターンと最も類似度が高い前記類型化した挙動パターンを選択し、選択された前記類型化した挙動パターンに基づいて、前記交通参加者の位置を基準として設定された進入抑制領域の大きさを調整し、調整した進入抑制領域を前記車両が回避するように走行させる、
   車両制御装置。
7. 車両制御装置が、
   車両の周辺状況を認識し、
   認識された前記周辺状況に基づいて、前記車両の操舵および加減速を制御し、
   前記車両の進行方向に交通参加者を認識した場合に、前記交通参加者の挙動を認識し、
   前記車両の進行方向に交通参加者が認識された場合に、前記交通参加者の挙動と、予め決められた挙動とを照合して前記交通参加者の前記車両に対する認識度合を推定し、推定した前記認識度合に基づいて、前記交通参加者の位置を基準として設定された進入抑制領域の大きさを調整し、調整した進入抑制領域を前記車両が回避するように走行させ、
   更に前記予め決められた挙動との照合に基づいて前記交通参加者の前記車両に対する認識度合が、前記交通参加者が振り向いていると推定される場合の進入抑制領域を、前記交通参加者が前記車両に気づいていないと推定される場合の進入抑制領域に比して、前記交通参加者が振り向いていると推定されてから所定時間が経過するまで拡張する、
   車両制御方法。
8. 車両制御装置に、
   車両の周辺状況を認識させ、
   認識された前記周辺状況に基づいて、前記車両の操舵および加減速を制御させ、
   前記車両の進行方向に交通参加者が認識された場合に、前記交通参加者の挙動を認識させ、
   前記車両の進行方向に交通参加者が認識された場合に、前記交通参加者の挙動と、予め決められた挙動とを照合して前記交通参加者の前記車両に対する認識度合を推定し、推定した前記認識度合に基づいて、前記交通参加者の位置を基準として設定された進入抑制領域の大きさを調整させ、調整された進入抑制領域を前記車両が回避するように走行させ、
   更に前記予め決められた挙動との照合に基づいて前記交通参加者の前記車両に対する認識度合が、前記交通参加者が振り向いていると推定される場合の進入抑制領域を、前記交通参加者が前記車両に気づいていないと推定される場合の進入抑制領域に比して、前記交通参加者が振り向いていると推定されてから所定時間が経過するまで拡張させる、
   プログラム。
9. 車両の周辺状況を認識する認識部と、
   前記認識部により認識された周辺状況に基づいて、前記車両の操舵および加減速を制御する運転制御部と、を備え、
   前記認識部は、前記車両の進行方向に交通参加者を認識した場合に、前記交通参加者の挙動を認識し、
   前記運転制御部は、
   前記認識部により前記車両の進行方向に交通参加者が認識された場合に、前記認識部により認識された前記交通参加者の挙動と、予め決められた挙動とを照合して前記交通参加者の前記車両に対する認識度合を推定し、推定した前記認識度合に基づいて、前記交通参加者の位置を基準として設定された進入抑制領域の大きさを調整し、調整した進入抑制領域を前記車両が回避するように走行させ、
   更に前記運転制御部は、前記予め決められた挙動との照合に基づいて前記交通参加者の前記車両に対する認識度合が、前記交通参加者が前記車両を追い越させるための動作と推定される場合の進入抑制領域を、前記交通参加者が前記車両に気づいていないと推定される場合の進入抑制領域に比して縮小する、
   車両制御装置。

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