JP7136054B2 - 車両制御システム - Google Patents

Description

本開示は、車両の制御システムに関する。

特開２０１７－１９４８２７号公報は、車両の自動運転制御を行うシステムを開示する。この従来のシステムは、各種の情報に基づいて、車両の進路を生成する。車両の進路は、車両が到達すべき目標位置の集まりを定めた走行軌道である。目標位置のそれぞれには、車両の走行状態を示す情報が与えられる。走行状態には、例えば、車両の速度および舵角が含まれている。自動運転制御では、目標位置のそれぞれにおいて走行状態が実現されるように、車両のアクチュエータが制御される。

特開２０１７－１９４８２７号公報

走行軌道上の障害物をシステムが検出した場合を考える。この場合、システムは、障害物に衝突するリスクを判断する。そして、このリスクが高いと判断された場合、システムは、走行状態の情報を変更する。走行状態の情報の変更に伴い、ブレーキアクチュエータおよび転舵アクチュエータの少なくとも一方が制御される。ただし、一連の処理が行われるのは、各種の情報に基づいて障害物の存在をシステムが検出した後である。つまり、障害物の存在がシステムによって検出される前に、一連の処理が行われることはない。

しかしながら、障害物の存在が検出される前であっても、その存在が疑わしいときには、走行安全面に配慮した何かしらの車両制御が行われることが望ましい。何故なら、手動運転の場合、車両の進行方向の先に障害物らしき物体を見つけたドライバは、この物体が障害物である可能性を考慮して車両を操作する場合があるためである。ところが、このような車両制御の実行をシステムに強いれば、走行効率が低下するおそれがある。

本開示の１つの目的は、車両の走行状態の変更の検討がなされるべき対象の状態の情報が不確かな場合であっても、走行安全と走行効率とを両立させた自動運転制御を行うことが可能なシステムを提供することにある。

第１の観点は、車両の自動運転制御を実行する車両制御システムである。
前記車両制御システムは、取得装置と、制御装置と、を備えている。
前記取得装置は、前記車両の走行環境情報を取得する。
前記制御装置は、前記走行環境情報に基づいて前記自動運転制御を実行する。
前記制御装置は、前記自動運転制御において、減速度特性に基づいて、減速度設定処理を行う。前記減速度特性は、前記車両の減速対象の相対速度および前記減速対象から前記車両までの距離で表される前記減速対象の状態と、減速度との関係を規定する。前記減速度特性において、前記状態は、所定の境界減速度によって複数の相に分割されている。
前記制御装置は、前記減速度設定処理において、
前記走行環境情報および前記減速度特性に基づいて、前記状態に対応する減速度を少なくとも１つ特定し、
前記状態の情報の確からしさ、または、前記状態に関連付けられた情報の確からしさを示す尤度を、前記少なくとも１つの減速度ごとに計算し、
前記少なくとも１つの減速度のうちの最小値を特定し、
前記減速度特性において前記最小値が属する相を示す最小値相と、前記最小値に対応する前記尤度を示す最小値尤度と、に基づいて、前記最小値を０～１００％の反映率で前記目標減速度に反映させる。

第２の観点は、第１の観点において、更に次の特徴を有する。
前記境界減速度は、第１の減速度を含む。
前記第１の減速度は、前記車両の最大減速度に相当する。
前記制御装置は、前記減速度設定処理において、前記最小値相が前記第１の減速度よりも急減速側に位置する相に属する場合、前記最小値尤度に関わらず、前記反映率を１００％に設定する。

第３の観点は、第１または第２の観点において、更に次の特徴を有する。
前記境界減速度は、第２の減速度を含む。
前記第２の減速度は、前記車両の最小減速度に相当する。
前記制御装置は、前記減速度設定処理において、前記最小値相が前記第２の減速度よりも緩減速側に位置する相に属する場合、前記最小値尤度に関わらず、前記反映率を０％に設定する。

第４の観点は、第２または第３の観点において、更に次の特徴を有する。
前記境界減速度は、第１の減速度と、第２の減速度と、第３の減速度と、を含む。
前記第１の減速度は、前記車両の最大減速度に相当する。
前記第２の減速度は、前記車両の最小減速度に相当する。
前記第３の減速度は、前記最大減速度よりも小さく、かつ、前記最小減速度よりも大きい減速度に相当する。
前記制御装置は、前記減速度設定処理において、前記最小値相が前記第１および第３の減速度の間に位置する相に属する場合、前記少なくとも１つの減速度の特定総数に応じて前記反映率を変更する。
前記反映率は、前記特定総数が１つである場合は１００％に設定される。
前記反映率は、前記特定総数が２つ以上の場合は、前記最小値尤度に応じた０～１００％の間の値に設定される。

第５の観点は、第２乃至４の観点の何れか１つにおいて、更に次の特徴を有する。
前記境界減速度は、第１の減速度と、第２の減速度と、第３の減速度と、を含む。
前記第１の減速度は、前記車両の最大減速度に相当する。
前記第２の減速度は、前記車両の最小減速度に相当する。
前記第３の減速度は、前記最大減速度よりも小さく、かつ、前記最小減速度よりも大きい減速度に相当する。
前記制御装置は、前記減速度設定処理において、前記最小値相が前記第２および第３の減速度の間に位置する相に属する場合、前記最小値尤度と閾値との比較の結果に応じて前記反映率を変更する。
前記反映率は、前記最小値尤度が前記閾値以上の場合は１００％に設定される。
前記反映率は、前記最小値尤度が前記閾値未満の場合は０％に設定される。

第６の観点は、第１乃至５の観点の何れか１つにおいて、更に次の特徴を有する。
前記減速対象は、前記車両の走行軌道上において前記車両の最寄りの動的または静的障害物である。
前記走行環境情報は、前記動的または静的障害物から前記車両までの距離、および、前記動的または静的障害物の相対速度を含む。
前記尤度は、前記動的または静的障害物の状態の確からしさである。

第７の観点は、第１乃至５の観点の何れか１つにおいて、更に次の特徴を有する。
前記減速対象は、前記車両の走行軌道上における前記車両の最寄りの信号機である。
前記走行環境情報は、前記信号機から前記車両までの距離、および、前記信号機の相対速度を含む。
前記尤度は、前記信号機の状態に関連付けられた、前記信号機の点灯色が赤または黄である確からしさである。

第８の観点は、車両の自動運転制御を実行する車両制御システムである。
前記車両制御システムは、取得装置と、制御装置と、を備えている。
前記取得装置は、前記車両の走行環境情報を取得する。
前記制御装置は、前記走行環境情報に基づいて前記自動運転制御を実行する。
前記制御装置は、前記自動運転制御において、減速度特性に基づいて、減速度設定処理を行う。前記減速度特性は、前記車両の減速対象の状態と、減速度との関係を規定する。前記減速度特性において、前記状態は、所定の境界減速度によって複数の相に分割されている。
前記減速対象は、前記車両の最寄りの動的物標である。前記動的物標は、前記車両の走行軌道の側方に位置する。
前記走行環境情報は、前記車両の走行速度、および、前記動的物標の位置を含む。
前記状態は、前記動的物標が所定の速度分布モデルに従って移動して前記走行軌道に侵入すると仮定したときの前記動的物標から前記車両までの距離である。
前記制御装置は、前記減速度設定処理において、
前記走行速度、前記位置および前記減速度特性に基づいて、前記距離に対応する減速度を少なくとも１つ特定し、
前記走行軌道に沿って走行する前記車両が前記動的物標の側方に到達する予定時間が経過するまでに、前記車両から前記距離だけ離れた前記走行軌道上の位置に前記動的物標が存在する確率を、前記少なくとも１つの減速度ごとに計算し、
前記少なくとも１つの減速度のうちの最小値を特定し、
前記減速度特性において前記最小値が属する相を示す最小値相と、前記最小値に対応する前記確率を示す最小値確率と、に基づいて、前記最小値を０～１００％の反映率で前記目標減速度に反映させる。

第９の観点は、車両の自動運転制御を実行する車両制御システムである。
前記車両制御システムは、取得装置と、制御装置と、を備えている。
前記取得装置は、前記車両の走行環境情報を取得する。
前記制御装置は、前記走行環境情報に基づいて前記自動運転制御を実行する。
前記制御装置は、前記自動運転制御において、減速度特性に基づいて、減速度設定処理を行う。前記減速度特性は、前記車両の減速対象の状態と、減速度との関係を規定する。前記減速度特性において、前記状態は、所定の境界減速度によって複数の相に分割されている。
前記減速対象は、前記車両の最寄りの仮想動的物標である。前記仮想動的物標は、前記車両の走行軌道の側方に位置する遮蔽領域に設定される。
前記走行環境情報は、前記車両の走行速度、および、前記遮蔽領域の位置を含む。
前記状態は、前記仮想動的物標が所定の速度分布モデルに従って移動して前記走行軌道に侵入すると仮定したときの前記仮想動的物標から前記車両までの距離である。
前記制御装置は、前記減速度設定処理において、
前記走行速度、前記位置および前記減速度特性に基づいて、前記距離に対応する減速度を少なくとも１つ特定し、
前記走行軌道に沿って走行する前記車両が前記仮想動的物標の側方に到達する予定時間が経過するまでに、前記車両から前記距離だけ離れた前記走行軌道上の位置に前記仮想動的物標が存在する確率を、前記少なくとも１つの減速度ごとに計算し、
前記少なくとも１つの減速度のうちの最小値を特定し、
前記減速度特性において前記最小値が属する相を示す最小値相と、前記最小値に対応する前記確率を示す最小値確率と、に基づいて、前記最小値を０～１００％の反映率で前記目標減速度に反映させる。

第１０の観点は、第８または９の観点において、更に次の特徴を有する。
前記走行軌道は、少なくとも２本の候補を含む。
前記制御装置は、前記減速度設定処理において、
前記少なくとも２本の候補と前記予定時間の組み合わせごとに前記最小値を特定し、
前記予定時間が同一の前記最小値が少なくとも２つ特定された場合、前記少なくとも２つの最小値のうちから前記目標減速度に反映させる最適値を選択する。
前記制御装置は、前記最適値が選択された場合、前記車両の目標走行軌道を設定する軌道設定処理を行う。
前記制御装置は、前記軌道設定処理において、前記最適値に対応する候補を、前記予定時間における前記車両の目標走行軌道に設定する。

第１の観点によれば、減速度設定処理が行われる。減速度設定処理では、車両の減速対象の状態に対応する少なくとも１つの減速度のうちの最小値が特定される。最小値が特定されるということは、減速対象の状態の情報が不確かな場合でも、車両の減速度として最も安全な減速度が特定されることを意味する。また、減速度設定処理では、最小値相および最小値尤度と、に基づいて、最小値が目標減速度に０～１００％の反映率で反映される。最小値相は、所定の境界減速度によって複数の相に分割された減速度特性の相のうちの、最小値が属する相である。最小値尤度は、最小値に対応する尤度であり、減速対象の状態の情報の確からしさ、または、この状態に関連付けられた情報の確からしさを示す。したがって、減速度設定処理によれば、減速対象の状態の情報が不確かな場合でも、最小値相と最小値尤度を加味して、最も安全な減速度である最小値を目標減速度にフレキシブルに反映させることが可能となる。したがって、走行安全と走行効率とを両立させた自動運転制御を行うことが可能となる。

第２の観点によれば、最小値相が第１の減速度よりも急減速側に位置する相に属する場合、最小値尤度に関わらず、反映率が１００％に設定される。第１の減速度よりも急減速側の相では、最大減速度が適用される。そのため、第２の観点によれば、走行安全を重視した自動運転制御を行うことが可能となる。

第３の観点によれば、最小値相が第２の減速度よりも緩減速側に位置する相に属する場合、最小値尤度に関わらず、反映率が０％に設定される。第２の減速度よりも緩減速側の相では、最小減速度が適用され、または減速が行われない。そのため、第３の観点によれば、走行効率を重視した自動運転制御を行うことが可能となる。

第４の観点によれば、最小値相が第１および第３の減速度の間に位置する相に属する場合、少なくとも１つの減速度の特定総数に応じて反映率が変更される。特定総数が１つである場合は反映率が１００％に設定される。特定総数が２つ以上の場合は、最小値尤度に応じた０～１００％の間の値に反映率が設定される。そのため、第４の観点によれば、現状に応じた適切な自動運転制御を行うことが可能となる。

第５の観点によれば、最小値相が第２および第３の減速度の間に位置する相に属する場合、最小値尤度と閾値との比較の結果に応じて反映率が変更される。最小値尤度が閾値以上の場合、反映率は１００％に設定される。最小値尤度が閾値未満の場合、反映率は０％に設定される。第５の観点によれば、走行安全と走行効率のバランスを保った自動運転制御を行うことが可能となる。

第６の観点によれば、走行軌道上における最寄りの動的または静的障害物が減速対象に該当する場合に、走行安全と走行効率とを両立させた自動運転制御を行うことが可能となる。

第７の観点によれば、走行軌道上における最寄りの信号機が減速対象に該当する場合に、走行安全と走行効率とを両立させた自動運転制御を行うことが可能となる。

第８の観点によれば、減速度設定処理が行われる。減速度設定処理では、第１の観点における最小値尤度が最小値確率に置き換えられた処理が行われる。最小値確率は、車両の走行軌道の側方に位置する動的物標の挙動を予測することにより計算される確率のうちの最小値である。そのため、減速度設定処理によれば、動的物標の挙動の情報が不確かな場合でも、最小値相と最小値確率を加味して、最も安全な減速度である最小値を目標減速度にフレキシブルに反映させることが可能となる。したがって、走行安全と走行効率とを両立させた自動運転制御を行うことが可能となる。

第９の観点によれば、減速度設定処理が行われる。減速度設定処理では、第１の観点における最小値尤度が最小値確率に置き換えられた処理が行われる。最小値確率は、車両の走行軌道の側方に位置する遮蔽領域に設定された仮想動的物標の挙動を予測することにより計算される確率のうちの最小値である。そのため、減速度設定処理によれば、最も安全な減速度である最小値を目標減速度にフレキシブルに反映させることが可能となる。したがって、走行安全と走行効率とを両立させた自動運転制御を行うことが可能となる。

第１０の観点によれば、少なくとも２本の候補に対して減速度設定処理が行われる。そして、予定時間が同一の最小値が少なくとも２つ特定された場合は、最適値が選択される。最適値が選択された場合は、最適値に対応する候補が予定時間における目標走行軌道に設定される。そのため、第１０の観点によれば、走行安全と走行効率の両立性を高めることが可能となる。

実施の形態１が前提とする状況を説明する図である。 車両の減速中における距離と相対速度の関係を示す概念図である。 車両の減速中における距離および相対速度と、システムによる先行車両の検出の確からしさとの関係を示した図である。 車両の減速中における距離と相対速度の関係を示した相の区分例である。 図５に示す相ＩＶでの走行方針の反映手法を説明する図である。 図５に示す相Ｖでの走行方針の反映手法を説明する図である。 図５に示す相Ｖでの走行方針の反映手法を説明する図である。 実施の形態１に係るシステムの構成例を示すブロック図である。 減速度マップの一例を説明する図である。 最小値セルが属する区分領域の特定例を説明する図である。 実施の形態１において、自動運転制御を実行するためにＥＣＵが行う処理の流れを説明するフローチャートである。 実施の形態２が前提とする状況を説明する図である。 実施の形態２における走行方針の決定例を説明する図である。 実施の形態２における走行方針の決定例を説明する図である。 実施の形態２に係るシステムの構成例を示すブロック図である。 最小値セルが属する区分領域の特定例を説明する図である。 実施の形態２において、自動運転制御を実行するためにＥＣＵが行う処理の流れを説明するフローチャートである。 実施の形態３が前提とする状況を説明する図である。 実施の形態３に係るシステムの構成例を示すブロック図である。 最小値セルが属する区分領域の特定例を説明する図である。 実施の形態３において、自動運転制御を実行するためにＥＣＵが行う処理の流れを説明するフローチャートである。 実施の形態４が前提とする状況を説明する図である。 実施の形態４に係るシステムの構成例を示すブロック図である。 実施の形態４において、自動運転制御を実行するためにＥＣＵが行う処理の流れを説明するフローチャートである。 実施の形態５の特徴を説明する図である。 走行軌道ＴＰの設定例を説明する図である。 実施の形態５に係るシステムの構成例を示すブロック図である。

以下、図面を参照して実施の形態について説明する。ただし、以下に示す実施の形態において各要素の個数、数量、量、範囲等の数に言及した場合、特に明示した場合や原理的に明らかにその数に特定される場合を除いて、その言及した数に、この発明が限定されるものではない。また、以下に示す実施の形態において説明する構造やステップ等は、特に明示した場合や明らかに原理的にそれに特定される場合を除いて、この発明に必ずしも必須のものではない。

１．実施の形態１
先ず、図１乃至１１を参照しながら実施の形態１について説明する。

１．１ 前提
図１は、実施の形態１が前提とする状況を説明する図である。図１に示す車両Ｍ１は、実施の形態１に係る車両制御システム（実施の形態１の以下の説明において、“システム”とも称す。）が搭載された車両である。車両Ｍ１としては、エンジンを動力源とする自動車、モータを動力源とする電気自動車、および、エンジンとモータを備えるハイブリッド自動車が例示される。

車両Ｍ１は、システムが実行する自動運転制御に従い、走行軌道ＴＰ上を走行速度ｖ_Ｍ１で走行する予定である。走行軌道ＴＰは、車両Ｍ１の基準位置が到達すべき目標位置の集まりを定めたものである。基準位置としては、車両Ｍ１の重心および後輪軸の中心が例示される。

車両Ｍ１から距離ｄだけ離れた前方には、車両Ｍ２が走行速度ｖ_Ｍ２で走行している。車両Ｍ２は、走行軌道ＴＰ上に存在する先行車両である。車両Ｍ２には、車両Ｍ１に搭載されたシステムと同様のシステムが搭載されている必要はない。車両Ｍ１に対する車両Ｍ２の相対速度ｖは、ｖ_Ｍ２－ｖ_Ｍ１で表される。車両Ｍ２は、車両とは異なる移動物体でもよいし、静止物体でもよい。車両Ｍ２が静止物体の場合、静止物体の相対速度ｖは－ｖ_Ｍ１で表される。

１．１．１ 減速度特性の概念
図１に示した状況において、車両Ｍ１の減速の検討がなされるべき対象（以下、“減速対象”と称す。）ＯＢＪが車両Ｍ２である場合を考える。実施の形態１では、走行軌道ＴＰ上における車両Ｍ１の最寄りの動的または静的障害物が減速対象ＯＢＪである。図２は、車両Ｍ１の減速中における距離ｄと相対速度ｖの関係を示す概念図である。本開示では、図２に示される関係を“減速度特性”と称す。なお、説明の便宜上、図２の説明においては、車両Ｍ２が静的障害物であると仮定する。また、車両Ｍ２の存在が正しく検出され、かつ、距離ｄおよび相対速度ｖが正しく算出されていると仮定する。

走行速度ｖ_Ｍ１で走行する車両Ｍ１が減速し、車両Ｍ２から所定距離ｄ_０だけ離れた後方の位置で停止する場合を考える。この場合において、車両Ｍ１が車両Ｍ２に近づく過程（実施の形態１の以下の説明において、“接近過程”と称す。）は、車両Ｍ１の減速度－ａ_Ｍ１に応じた３種類の二次曲線で表される。図２の一番上に示す二次曲線は、減速度－ａ_Ｍ１がシステムの最大減速度－ａ＿ｍａｘ（以下、“第１の減速度”とも称す。）である場合の接近過程を表している。この二次曲線と縦軸との間の相に車両Ｍ２の状態があるということは、次のことを意味する。すなわち、車両Ｍ２が検出された後に第１の減速度での減速が行われたとしても、車両Ｍ１が上述の位置で停止できないことを意味する。よって、この相は、“衝突相”と定義される。

図２の一番下に示す二次曲線は、減速度－ａ_Ｍ１がシステムの最小減速度－ａ＿ｍｉｎ（以下、“第２の減速度”とも称す。）である場合の接近過程を表している。この二次曲線と横軸との間の相に車両Ｍ２の状態があるということは、次のことを意味する。すなわち、車両Ｍ２が検出された後に第２の減速度での減速が行われると、停止位置の手前で車両Ｍ１が停止することを意味する。更には、第２の減速度での減速が行われなくても、停止位置の手前で車両Ｍ１が停止することも意味する。よって、この相は、“自由相”と定義される。

図２の中間に示す二次曲線は、減速度－ａ_Ｍ１が、人間（ドライバ）が通常使用する最大減速度－ａ＿ｎｍａｘ（以下、“第３の減速度”とも称す。）である場合の接近過程を表している。手動運転が行われる場合、ドライバは、道路上の障害物を比較的遠方から検出することができる。一方、一般的な自動運転システムがこの障害物を検出する性能には限界がある。そのため、第３の減速度での減速が行われた場合の接近過程を示す二次曲線は、第２の減速度でのそれと異なるものになる。

よって、第２の減速度での減速が行われた場合の接近過程を示す二次曲線と、第３の減速度を示すそれとの間の相に車両Ｍ２の状態があるということは、次のことを意味する。すなわち、車両Ｍ２が検出された後に第２および第３の減速度の間の減速度で車両Ｍ１の減速が行われると、手動運転中の減速に似た減速が行われることを意味する。よって、この相は、“疑似人間相”と定義される。

また、第１の減速度での減速が行われた場合の接近過程を示す二次曲線と、第３の減速度を示すそれとの間の相に車両Ｍ２の状態があるということは、次のことを意味する。すなわち、車両Ｍ２が検出された後に、第１および第３の減速度の間の減速度で車両Ｍ１の減速が行われると、自動運転中に特有な減速が行われることを意味する。よって、この相は、“自動運転特有相”と定義される。

以上をまとめると、減速対象ＯＢＪとしての車両Ｍ２が存在する場合、車両Ｍ２の状態は、“衝突相”、“自由相”、“疑似人間相”および“自動運転特有相”の何れかに分類されることになる。

なお、車両Ｍ２が動的障害物である場合において、車両Ｍ１の減速中における距離ｄと相対速度ｖの関係は、図２の説明を援用して次のように説明される。すなわち、この場合は、第１、第２および第３の減速線のそれぞれが横軸側に移動する。また、図２に示した停止位置がｄ＝ｄ_１とｖ＝ｖ_Ｍ２の交点に移動する。距離ｄ_１は、車両Ｍ１と車両Ｍ２の間の適正な車間距離である。適正な車間距離は、一定値でもよいし、走行速度ｖ_Ｍ１に応じて変更されてもよい。

１．１．２ 自動運転特有相の問題点
図２の説明で述べたように、一般的な自動運転システムが道路上の障害物を検出する性能には限界がある。そして、このことは、車両Ｍ２を検出するシステムの性能にも当てはまる。よって、車両Ｍ２がシステムによって全く検出されていないときの距離ｄおよび相対速度ｖの組み合わせが、図２に示した減速度特性に表現されるはずである。また、車両Ｍ２がシステムによって完全に検出されたときの組み合わせも、表現されるはずである。

図３は、車両Ｍ１の減速中における距離ｄおよび相対速度ｖと、システムによる車両Ｍ２の検出の確からしさとの関係を示した図である。説明の便宜上、図３の説明においても、車両Ｍ２が静的障害物であると仮定する。図３には、図２で説明した３種類の二次曲線に加えて、縦軸方向に２種類の曲線が描かれている。右側に描かれた曲線は、車両Ｍ２の検出の確からしさを示す尤度ηが閾値η＿ｔｈ０に一致する座標（ｄ，ｖ）を繋げたものである。閾値η＿ｔｈ０は、システムによって車両Ｍ２が全く検出されていないときの尤度ηに相当する。よって、閾値η＿ｔｈ０の曲線よりも右側に位置する相は、“未検出相”と定義される。

一方、図３の左側に描かれた曲線は、車両Ｍ２の検出の確からしさが閾値η＿ｔｈ１に一致する座標（ｄ，ｖ）を繋げたものである。閾値η＿ｔｈ１は、システムによって車両Ｍ２が完全に検出されているときの尤度ηに相当する。閾値η＿ｔｈ１は、η＿ｔｈ１＞η＿ｔｈ０を満たす。よって、閾値η＿ｔｈ１の曲線よりも左側に位置する相は、“完全検出相”と定義される。

このような“未検出相”および“完全検出相”が定義されると、これらの中間の相は、“非完全検出相”と定義される。車両Ｍ２の状態が“非完全検出相”に存在する場合、この状態に対応する座標（ｄ，ｖ）の尤度ηは、閾値η＿ｔｈ０よりも大きく、かつ、閾値η＿ｔｈ１よりも小さな値を示す。実施の形態１の以下の説明では、車両Ｍ２の状態に対応する座標（ｄ，ｖ）のうち、閾値η＿ｔｈ０よりも大きい尤度ηを有する座標（ｄ，ｖ）を、“座標（ｄ，ｖ｜η）”と称す。

ここで問題となるのは、“非完全検出相”では、座標（ｄ，ｖ｜η）の尤度ηが高くないことである。尤度ηが高くないということは、車両Ｍ２の状態の検出が不確かであるということを意味する。車両Ｍ２の状態の検出が不確かである場合、車両Ｍ２の状態を確定することが難しいだけでなく、車両Ｍ２の存在を確定することさえも難しい。

更に問題となるのは、“非完全検出相”では、１つ以上の座標（ｄ，ｖ｜η）が同時に存在することである。“完全検出相”では、高い尤度ηを有する単一の座標（ｄ，ｖ｜η）が特定される。これに対し、“非完全検出相”では、低い尤度ηを有する２つ以上の座標（ｄ，ｖ｜η）が同時に存在する。そうすると、これらの座標（ｄ，ｖ｜η）のうちのどれが真の状態に対応しているのかを特定することが難しい。

既に説明したように、車両Ｍ１は、自動運転制御の実行に従い走行軌道ＴＰ上を走行する予定である。そのため、単一の座標（ｄ，ｖ｜η）が特定されるまでは現在の制御の実行を継続することも可能である。しかしながら、単一の座標（ｄ，ｖ｜η）が特定されて図２に示した“自動運転特有相”に車両Ｍ２の状態があることが判明した場合には、次の問題が生じる。すなわち、この場合は、第１および第３の減速度の間の減速度での減速が行われるので、乗員が車両Ｍ１の走行挙動に対して不安を抱く可能性がある。

このように、“自動運転特有相”と“非完全検出相”が重複する相においては、座標（ｄ，ｖ｜η）の尤度ηが特に問題となる。この問題の発生は、“非完全検出相”を定義した以上避けることができない。しかしながら、“疑似人間相”と“非完全検出相”が重複する相においては、それほど大きな問題には繋がらない。何故なら、単一の座標（ｄ，ｖ｜η）が特定されて“疑似人間相”に車両Ｍ２の状態があることが判明した場合には、第３の減速度での減速よりも緩やかな減速が行われるからである。緩減速であれば、車両Ｍ１の走行挙動に対して乗員が不安を抱くことは殆どない。

１．２ 実施の形態１の特徴
上述した問題点に鑑み、実施の形態１では、少なくとも１つの座標（ｄ，ｖ｜η）の存在が判明した場合、車両Ｍ１の走行方針を決定する。また、実施の形態１では、決定した走行方針を走行計画に反映させる。以下、これらの特徴について説明する。

１．２．１ 走行方針の決定
走行方針の決定は、少なくとも１つの座標（ｄ，ｖ｜η）に基づいて行われる。“少なくとも１つの座標（ｄ，ｖ｜η）”と表現した理由は、座標（ｄ，ｖ｜η）が１つだけ存在する場合と、座標（ｄ，ｖ｜η）が２つ以上存在する場合とが想定されるためである。

座標（ｄ，ｖ｜η）が１つだけ存在する場合、走行方針は、座標（ｄ，ｖ｜η）が属する相に基づいて決定される。座標（ｄ，ｖ｜η）が２つ以上存在する場合、これらの座標（ｄ，ｖ｜η）にそれぞれ対応する減速度－ａ_Ｍ１のうちの最小値（以下、“最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ”と称す。）が特定される。最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎは、減速度特性上で想定される減速度－ａ_Ｍ１のうち最も安全な減速度に該当する。走行方針は、このような最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎを有する座標（ｄ，ｖ｜η）が属する相に基づいて決定される。

座標（ｄ，ｖ｜η）が１つだけ存在する場合は、座標（ｄ，ｖ｜η）に対応する減速度－ａ_Ｍ１を実質的な最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎと見做すことができる。よって、実施の形態１の以下の説明では、座標（ｄ，ｖ｜η）の総数に関わらず、最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎを有する座標（ｄ，ｖ｜η）を“座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）”と称す。

座標（ｄ，ｖ｜η）に対応する減速度－ａ_Ｍ１の詳細については、項目“１．３．１”の減速度マップの説明において述べる。ここでは、図４を参照しながら、座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）が属する相（以下、“最小値相”と称す。）および走行方針の具体例について述べる。図４は、車両Ｍ１の減速中における距離ｄと相対速度ｖの関係を示した相の区分例である。図４には、図２および３で説明した相の境界が描かれている。図４では、図３で説明した“未検出相”と“非完全検出相”を分ける境界（すなわち、閾値η＿ｔｈ０）よりも左側の部分（すなわち、縦軸に近い部分）が、相Ｉ～Ｖに区分けされている。

相Ｉは、図２で説明した“衝突相”のうちの、閾値η＿ｔｈ０よりも左側の部分である。座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）が相Ｉに存在する場合、走行方針は“最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎで車両Ｍ１を即時減速する”に決定される。この理由は、車両Ｍ２との衝突を回避するためである。“車両Ｍ２との衝突を回避するための車両Ｍ１の操舵の試行”を走行方針に追加してもよい。

相ＩＩは、図２で説明した“自動運転特有相”のうちの、閾値η＿ｔｈ１よりも左側の部分である。座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）が相ＩＩに存在する場合、走行方針は“最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎで車両Ｍ１を即時減速する”に決定される。この理由は、相Ｉでの走行方針で述べた理由と同じである。このように、座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）が相ＩまたはＩＩに存在する場合、走行効率よりも走行安全を優先した走行方針が選択される。

相ＩＩＩは、図２で説明した“自由相”のうちの、閾値η＿ｔｈ０よりも左側の部分である。座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）が相ＩＩＩに存在する場合、走行方針は“現在の加速度または減速度を維持する”に決定される。この理由は、車両Ｍ１を減速させなくても車両Ｍ２との衝突を容易に回避できるためである。このように、座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）が相ＩＩＩに存在する場合、走行安全よりも走行効率を優先した走行方針が選択される。“走行速度ｖ_Ｍ１が制限速度を超えない範囲での車両Ｍ１の加速”を、走行方針として採用してもよい。

相ＩＶは、図２で説明した“疑似人間相”のうちの、閾値η＿ｔｈ０よりも左側の部分である。座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）が相ＩＶに存在する場合、走行方針は“座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）の尤度ηが閾値η＿ｔｈ２以上となるまで減速の開始を先送りする”に決定される。この理由は、車両Ｍ１の減速が即時に行われなくても、車両Ｍ２との衝突を回避できる可能性があるためである。このように、座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）が相ＩＶに存在する場合、現状に応じた適切な走行を行う走行方針が選択される。閾値η＿ｔｈ２は、車両Ｍ２の検出に一定の確からしさが認められるときの尤度ηに相当する。閾値η＿ｔｈ２は、η＿ｔｈ０＜η＿ｔｈ２＜η＿ｔｈ１を満たす。

相Ｖは、図２で説明した“自動運転特有相”のうちの、閾値η＿ｔｈ０とη＿ｔｈ１の間の部分である。座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）が相Ｖに存在する場合、走行方針は“座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）の尤度ηに応じて最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎを変更して減速する”に決定される。この理由は、座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）が相Ｖに存在する場合、車両Ｍ２の状態の検出が不確かだからである。このように、座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）が相Ｖに存在する場合、走行安全と走行効率のバランスを保つような走行方針が選択される。

１．２．２ 走行方針の反映
走行方針の反映は、走行計画に対して行われる。走行計画は、自動運転制御の実行中、所定時間を経過する毎に立案される。走行計画には、走行軌道ＴＰが含まれる。走行軌道ＴＰを構成する目標位置には、走行状態（すなわち、車両Ｍ１の目標加速度ａ_Ｍ１＿ｔｇｔおよび目標舵角θ_Ｍ１＿ｔｇｔ）の情報が付与されている。走行方針が決定された場合、走行方針の内容に応じて走行状態の情報が更新される。

最小値相に着目すると、図４で説明した走行方針は次のように整理される。
相ＩまたはＩＩ：最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎで車両Ｍ１を即時減速する
相ＩＩＩ：現在の加速度または減速度を維持する
相ＩＶ：座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）の尤度ηが閾値η＿ｔｈ２以上となるまで減速の開始を先送りする
相Ｖ：座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）の尤度ηに応じて最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎを変更して減速する

相ＩまたはＩＩでの走行方針によれば、目標加速度ａ_Ｍ１＿ｔｇｔに最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎが即時反映される。一方、相ＩＩＩでの走行方針によれば、目標加速度ａ_Ｍ１＿ｔｇｔに最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎが全く反映されない。ここで、目標加速度ａ_Ｍ１＿ｔｇｔへの反映率に着目する。そうすると、相ＩまたはＩＩでの走行方針による反映率は１００％であり、相ＩＩＩでの走行方針による反映率は０％である。

相ＩＶでの走行方針によれば、閾値η＿ｔｈ２との比較の結果に応じて反映率が変化する。図５は、相ＩＶでの走行方針の反映手法を説明する図である。図５には、図４で説明した相Ｉ～Ｖが描かれている。ただし、説明の便宜上、閾値η＿ｔｈ０の曲線は省略されている。また、閾値η＿ｔｈ１およびη＿ｔｈ２の曲線の一部は省略されている。図５の相ＩＶに示す黒丸は、座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）を表す。図５に示す例では、接近過程において、座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）の尤度ηが閾値η＿ｔｈ２以上の値まで上昇すると仮定する。

相ＩＶでの走行方針によれば、座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）の尤度ηが閾値η＿ｔｈ２未満であれば、目標加速度ａ_Ｍ１＿ｔｇｔに最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎが反映されない。また、座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）の尤度ηが閾値η＿ｔｈ２以上であれば、目標加速度ａ_Ｍ１＿ｔｇｔに最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎが反映される。このように、相ＩＶでの走行方針によれば、反映率が０％と１００％の間で切り替えられる。

図５には、閾値η＿ｔｈ２よりも左側に２種類の軌跡が描かれている。実線で示す軌跡（第１のケース）は、車両Ｍ２の検出が正しかった場合の接近過程を表している。破線で示す軌跡（第２のケース）は、この検出が実は誤りであった場合の接近過程を表している。なお、この破線軌跡は、便宜上示される軌跡である。何故なら、誤検出の場合は、接近過程の途中で座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）が減速度特性上に存在しなくなるためである。

相Ｖでの走行方針によれば、座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）の尤度ηに応じて反映率が変化する。図６および７は、相Ｖでの走行方針の反映手法を説明する図である。これらの図に示す曲線は、図５に示した曲線と基本的には同じである。ただし、図６および７には、閾値η＿ｔｈ２の曲線ではなく閾値η＿ｔｈ３の曲線が描かれている。閾値η＿ｔｈ３の定義は、閾値η＿ｔｈ２のそれと同じである。閾値η＿ｔｈ３は、閾値η＿ｔｈ２と同一値でもよいし、閾値η＿ｔｈ２と異なる値でもよい。図６および７の相Ｖに示す黒丸は、座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）を表している。図６および７に示す例では、接近過程において、これらの座標の尤度ηが閾値η＿ｔｈ３以上の値まで上昇すると仮定する。

図６には、閾値η＿ｔｈ３よりも右側に２種類の軌跡が描かれている。第１の軌跡（第１のケース）は、減速の開始を先送りする場合の接近過程を表している。第２の軌跡（第２のケース）は、即時減速する場合の接近過程を表している。図６には、また、閾値η＿ｔｈ３よりも左側に４種類の軌跡が描かれている。実線で示す軌跡（第１．１および第２．１のケース）は、車両Ｍ２の検出が正しい場合の接近過程を表している。破線で示す軌跡（第１．２および第２．２のケース）は、この検出が実は誤りであった場合の接近過程を表している。破線軌跡が便宜上の軌跡であることは、図５で説明したとおりである。

第１．２のケースは、第１のケースで行われた先送りが結果的に問題に繋がらなかった場合に相当する。第１．２のケースでの結論は、第２．１のケースにも当てはまる。しかしながら、第１．１のケースでは、先送りが行われているため、減速の開始後は最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎの値が小さくなる（すなわち、急減速が行われる）。また、第２．２のケースでは、減速の開始直後に、加速が行われることになる。したがって、第１．１および２．２のケースでは、乗員が車両Ｍ１の走行挙動に対して違和感を抱く可能性がある。

この点、相Ｖでの走行方針によれば、座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）の尤度ηに応じて最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎが変更される。図７には、閾値η＿ｔｈ３よりも右側に３種類の軌跡が描かれている。第１および第２の軌跡（第１および第２のケース）は、図６に示した軌跡と同じである。第３の軌跡（第３のケース）は、係数α（０＜α＜１）を乗算した最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎで減速が行われた場合の接近過程を表している。係数αは、この座標の尤度ηが高くなるほど１に近づくように設計されている。以上のことから、相Ｖでの走行方針による反映率は１００・α％となり、緩減速が行われる。

図７には、また、閾値η＿ｔｈ３よりも左側に２種類の軌跡が描かれている。実線で示す軌跡（第３．１のケース）は、車両Ｍ２の検出が正しい場合の接近過程を表している。破線で示す軌跡（第３．２のケース）は、この検出が実は誤りであった場合の接近過程を表している。図６で説明した第１．１および２．２のケースと異なり、第３．１および３．２のケースの軌跡の始端は、第３のケースの軌跡の末端に繋がっている。故に、第１、第２および第３のケースを比較すると、第３のケースでは車両Ｍ１の走行挙動に対する違和感が抑えられる。

１．２．３ 効果
以上説明した実施の形態１の特徴によれば、少なくとも１つの座標（ｄ，ｖ｜η）の存在が判明した場合、走行方針が決定される。そのため、座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）の尤度ηが低い場合であっても、減速度特性上で想定される最も安全な減速度である最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎに基づいた走行方針が決定される。また、実施の形態１の特徴によれば、座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）の尤度ηおよび最小値相に基づいて、最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎが目標加速度ａ_Ｍ１＿ｔｇｔに０～１００％の反映率で反映される。したがって、車両Ｍ２の状態の検出が不確かな場合であっても、走行安全と走行効率とを両立させた自動運転制御を行うことが可能となる。

１．３ 車両制御システム
次に、上述した特徴的な処理を含む自動運転制御を実行するためのシステムの構成例について説明する。

１．３．１ システムの構成例
図８は、実施の形態１に係るシステム１の構成例を示すブロック図である。図８に示すように、システム１は、内界センサ１１と、外界センサ１２と、制御装置としてのＥＣＵ（Electric Control Unit）１３と、減速度マップ１４と、を備えている。

内界センサ１１は、車両Ｍ１の走行状態を検出する機器である。内界センサ１１としては、車速センサ、加速度センサおよびヨーレートセンサが例示される。車速センサは、走行速度ｖ_Ｍ１を検出する。加速度センサは、車両Ｍ１の加速度ａ_Ｍ１を検出する。ヨーレートセンサは、車両Ｍ１の重心の鉛直軸周りのヨーレートを検出する。内界センサ１１は、検出した情報をＥＣＵ１３に送信する。

外界センサ１２は、車両Ｍ１の周辺の状況を検出する機器である。外界センサ１２としては、レーダセンサおよびカメラが例示される。レーダセンサは、電波（例えば、ミリ波）または光を利用して、車両Ｍ１の周辺の物標を検出する。物標には、静的物標および動的物標が含まれる。静的物標としては、ガードレール、建物が例示される。動的物標としては、歩行者、自転車、オートバイおよび車両Ｍ１以外の車両が含まれる。カメラは、車両Ｍ１の外部の状況を撮像する。カメラは、例えば、フロントガラスの裏側に取り付けられる。外界センサ１２は、検出した情報をＥＣＵ１３に送信する。

車両Ｍ１の走行状態の情報、および、車両Ｍ１の周辺の状況の情報は、車両Ｍ１の走行環境情報に含まれる。つまり、内界センサ１１および外界センサ１２は、“走行環境情報を取得する取得装置”に含まれる。

ＥＣＵ１３は、プロセッサ、メモリおよび入出力インタフェースを備えるマイクロコンピュータである。ＥＣＵ１３は、入出力インタフェースを介して各種の情報を受け取る。ＥＣＵ１３は、また、受け取った情報に基づいて、自動運転制御処理を行う。自動運転制御処理を行うための構成を備えている。この構成の詳細については、項目“１．３．２”において述べる。

減速度マップ１４は、減速対象ＯＢＪの状態（すなわち、距離ｄおよび相対速度ｖ）と、減速度－ａ_Ｍ１との関係を規定したセルマップである。減速度マップ１４は、ＥＣＵ１３と通信可能なデータベース内に格納されている。このデータベースは、車両Ｍ１と通信可能な施設（例えば、管理センタ）のコンピュータ内に形成されていてもよい。減速度マップ１４は、例えば、所定幅を有する速度域ごとに設定されている。どの減速度マップを使用するかは、走行速度ｖ_Ｍ１が属する速度域に基づいて決定される。

図９は、減速度マップ１４の一例を説明する図である。図９に示すように、減速度マップ１４のセル（ｄ_ｉ，ｖ_ｊ）のそれぞれには、減速度－ａ_Ｍ１が付与されている。ここで、ｉは１≦ｉ≦ｎを満たす自然数であり、ｊは１≦ｊ≦ｍを満たす自然数であり、ｎおよびｍは２以上の自然数である。セル（ｄ_ｉ，ｖ_ｊ）にそれぞれ付与される減速度－ａ_Ｍ１は、図４で説明した減速度特性の座標（ｄ_ｉ，ｖ_ｊ）にそれぞれ付与される減速度－ａ_Ｍ１と一致する。なお、一部のセル（ｄ_ｉ，ｖ_ｊ）が更に細分化されていてもよい。この場合は、細分化セルのそれぞれに、減速度－ａ_Ｍ１が付与される。

セル（ｄ_ｉ，ｖ_ｊ）にそれぞれ付与される減速度－ａ_Ｍ１は、互いに異なる値でなくてもよい。例えば、セル（ｄ_ｉ，ｖ_ｊ）に付与される減速度－ａ（ｄ_ｉ，ｖ_ｊ）と、セル（ｄ_ｉ＋１，ｖ_ｊ）に付与される減速度－ａ（ｄ_ｉ＋１，ｖ_ｊ）の値が同じでもよい。減速度－ａ（ｄ_ｉ，ｖ_ｊ）と、セル（ｄ_ｉ＋１，ｖ_ｊ＋１）に付与される減速度－ａ（ｄ_ｉ＋１，ｖ_ｊ＋１）の値が同じでもよい。減速度－ａ（ｄ_ｉ，ｖ_ｊ）と、セル（ｄ_ｉ＋２，ｖ_ｊ＋１）に付与される減速度－ａ（ｄ_ｉ＋２，ｖ_ｊ＋１）の値が同じでもよい。

減速度マップ１４において、第１、第２および第３の減速度（すなわち、減速度－ａ＿ｍａｘ、－ａ＿ｍｉｎおよび－ａ＿ｎｍａｘ）と減速度－ａ_Ｍ１の値が等しいセル（ｄ_ｉ，ｖ_ｊ）を繋げていく。そうすると、減速度マップ１４のセル（ｄ_ｉ，ｖ_ｊ）が、これらの減速度を境界とする４つの区分領域の何れかに振り分けられる。以下、第１、第２および第３の減速度を“境界減速度”と総称する。

１．３．２ ＥＣＵの構成例
図８に示すように、ＥＣＵ１３は、要求減速度計算部１３１と、走行方針決定部１３２と、物標検出部１３３と、尤度計算部１３４と、走行計画部１３５と、走行制御部１３６と、を備えている。これらの機能ブロックは、ＥＣＵ１３のプロセッサがメモリに格納された各種の制御プログラムを実行することにより実現される。以下、説明の便宜上、要求減速度計算部１３１、走行方針決定部１３２等を、“計算部１３１”、“決定部１３２”等と省略して称す。

計算部１３１は、減速度－ａ_Ｍ１の要求値を計算する。要求値の計算は、減速度マップ１４の参照により行われる。減速度マップ１４の参照は、減速対象ＯＢＪの状態の情報を用いて行われる。要求値は、この情報に対応するセル（ｄ_ｉ，ｖ_ｊ）に対応する減速度－ａ_Ｍ１の全てが該当する。つまり、情報に対応するセル（ｄ_ｉ，ｖ_ｊ）が１つだけ存在する場合、減速度－ａ（ｄ_ｉ，ｖ_ｊ）のみが要求値に該当する。情報に対応するセル（ｄ_ｉ，ｖ_ｊ）が２以上存在する場合、それぞれのセルに対応する減速度－ａ_Ｍ１が要求値に該当する。計算部１３１は、要求値を決定部１３２に送信する。

決定部１３２は、走行方針を決定する。決定部１３２は、先ず、計算部１３１から送信された要求値に基づいて、最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎを特定する。要求値が１つだけ存在する場合、この要求値が最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎである。要求値が２つ以上存在する場合、減速度－ａ_Ｍ１の値が最も小さい要求値が最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎである。決定部１３２は、続いて、最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎを有するセル（実施の形態１の以下の説明において、“最小値セル”と称す。）が属する区分領域に基づいて、下記(i)～(iv)のうちの何れかを走行方針として決定し、計画部１３５に送信する。
(i) 最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎで車両Ｍ１を即時減速する
(ii) 現在の加速度または減速度を維持する
(iii) 最小値セルの尤度ηが閾値η＿ｔｈ２以上となるまで減速の開始を先送りする
(iv) 最小値セルの尤度ηに応じて最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎを変更して減速する

図１０は、最小値セルが属する区分領域の特定例を説明する図である。図１０には、第１および第２のケースが示されている。第１のケースでは、減速度－ａ（ｄ_ｉ，ｖ_ｊ）のみが要求値である。そのため、第１のケースでは、減速度－ａ（ｄ_ｉ，ｖ_ｊ）が最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎに該当する。そこで、最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎと境界減速度を比較すれば、４つの区分領域の何れかに最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎが振り分けられる。

ここで、減速度－ａ（ｄ_ｉ，ｖ_ｊ）のみが要求値に該当するということは、最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎの尤度ηが閾値η＿ｔｈ１よりも大きいことを示唆している。この示唆を考慮すると、最小値セルが属する区分領域が相Ｉ～Ｖのうちのどの相であるかを特定できる。

第２のケースでは、減速度－ａ（ｄ_ｉ－１，ｖ_ｊ－１）、－ａ（ｄ_ｉ－１，ｖ_ｊ）、－ａ（ｄ_ｉ，ｖ_ｊ－１）、－ａ（ｄ_ｉ，ｖ_ｊ）、－ａ（ｄ_ｉ，ｖ_ｊ＋１）、－ａ（ｄ_ｉ＋１，ｖ_ｊ－１）および－ａ（ｄ_ｉ＋１，ｖ_ｊ）が要求値である。そのため、第２のケースでは、これらの要求値のうちの最も急減速側のものが、最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎである。そこで、最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎと境界減速度を比較すれば、上述した４つの区分領域の何れかに最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎが振り分けられる。

ここで、合計７つの要求値が存在するということは、最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎの尤度ηが閾値η＿ｔｈ０およびｔｈ１の間にあることを示唆している。この示唆を考慮すると、最小値セルが属する区分領域が相Ｉ～Ｖのうちのどの相であるかを特定できる。

検出部１３３は、外界センサ１２が検出した情報に基づいて物標を検出する。検出部１３３は、検出した物標の情報から減速対象ＯＢＪの状態の情報を抽出する。検出部１３３は、また、抽出した情報を計算部１３１および１３４に送信する。

計算部１３４は、減速対象ＯＢＪの状態の尤度ηを計算する。尤度ηは、例えば、カメラの検出情報、カメラの検出履歴、車両Ｍ１の周辺の信号機の検出情報、周辺の車両の動きから予測される周辺の信号機の情報に基づいて、信号機ＴＳにおいて赤または黄信号が正しく検出される確率ρを変数とする尤度モデルの確率Ｌとして計算される。減速対象ＯＢＪの状態が２つ以上ある場合、これらの状態のそれぞれに対して尤度ηが計算される。計算部１３４は、計算した尤度ηを計画部１３５に送信する。

計画部１３５は、自動運転の走行計画を立案する。走行計画の立案は、現在の時刻を基準として、所定時間を経過する毎に走行軌道ＴＰを繰り返し設定することにより行われる。走行軌道ＴＰの設定方法は特に限定されず、公知の方法を適用できる。計画部１３５は、決定部１３２から走行方針を受信した場合、計算部１３４からの尤度ηを適宜参照して、目標位置での走行状態の情報を変更する。計画部１３５は、走行状態の情報を含む走行軌道ＴＰの情報を、制御部１３６に送信する。

決定部１３２からは、上述した走行方針(i)～(iv)の何れかが送信される。計画部１３５は、受信した走行方針の内容に応じて、最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎを目標加速度ａ_Ｍ１＿ｔｇｔに反映させる。具体的に、走行方針(i)を受信した場合、計画部１３５は、最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎを目標加速度ａ_Ｍ１＿ｔｇｔに即時反映させる。また、走行方針(iii)を受信し、かつ、最小値セルの尤度ηが閾値η＿ｔｈ２以上の場合も、計画部１３５は、最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎの即時反映を行う。

走行方針(ii)を受信した場合、計画部１３５は、最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎの目標加速度ａ_Ｍ１＿ｔｇｔへの反映を禁止する。走行方針(iii)を受信し、かつ、最小値セルの尤度ηが閾値η＿ｔｈ２未満の値である場合も、計画部１３５は、最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎの反映を禁止する。

走行方針(iv)を受信した場合、計画部１３５は、最小値セルの尤度ηに応じて最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎを変更する。最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎの変更は、係数αを最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎに乗算することにより行われる。

制御部１３６は、走行軌道ＴＰに沿って車両Ｍ１が走行するように、走行状態の情報に基づいて各種の走行装置の制御量を決定する。走行装置は、電子制御式の装置であり、走行駆動力出力装置、ステアリング装置およびブレーキ装置を含んでいる。

１．４ ＥＣＵによる処理例
図１１は、自動運転制御を実行するためにＥＣＵ１３が行う処理の流れを説明するフローチャートである。図１１に示すルーチンにおいて、ＥＣＵ１３は、先ず、物標を検出する（ステップＳ１１）。ＥＣＵ１３は、具体的に、外界センサ１２が検出した情報に基づいて、物標を検出する。

ステップＳ１１の処理に続いて、ＥＣＵ１３は、障害物が検出されたか否かを判定する（ステップＳ１２）。ＥＣＵ１３は、具体的に、ステップＳ１１の処理において検出された物標の情報に、減速対象ＯＢＪの状態の情報が含まれるか否かを判定する。ステップＳ１２の処理の判定結果が否定的な場合、ＥＣＵ１３はステップＳ１６の処理に進む。

ステップＳ１２の処理の判定結果が肯定的な場合、ＥＣＵ１３は、減速対象ＯＢＪの状態の尤度ηを計算する（ステップＳ１３）。ＥＣＵ１３は、具体的に、物標の情報から減速対象ＯＢＪの状態の情報を抽出し、尤度ηを計算する。減速対象ＯＢＪの状態の抽出情報が２つ以上物標の情報に含まれる場合、ＥＣＵ１３は、これらの状態のそれぞれに対して尤度ηを計算する。

ステップＳ１３の処理に続いて、ＥＣＵ１３は、要求減速度を計算する（ステップＳ１４）。ＥＣＵ１３は、具体的に、減速対象ＯＢＪの状態の抽出情報を用いた減速度マップ１４の参照により、要求減速度（すなわち、減速度－ａ_Ｍ１の要求値）を計算する。

ステップＳ１４の処理に続いて、ＥＣＵ１３は、走行方針を決定する（ステップＳ１５）。ＥＣＵ１３は、具体的に、ステップＳ１４の処理において計算された要求減速度に基づいて、最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎを計算する。続いて、ＥＣＵ１３は、最小値セルが属する区分領域を特定する。そして、ＥＣＵ１３は、特定した区分領域に基づいて、走行方針を決定する。なお、最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎが境界減速度と一致する場合は、例えば、次のように区分領域を特定する。先ず、境界減速度によって区分けされる相Ｉ～Ｖのローマ数字を比較する。そして、より少ないローマ数字を有する相に相当する区分領域を、特定すべき区分領域とする。

ステップＳ１６において、ＥＣＵ１３は、走行計画を立案する。ＥＣＵ１３は、具体的に、所定時間を経過する毎に走行軌道ＴＰを繰り返し設定する。ステップＳ１５の処理において走行方針が決定された場合は、ステップＳ１３の処理において計算した尤度ηを適宜参照し、最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎを０～１００％の反映率で目標加速度ａ_Ｍ１＿ｔｇｔに反映させる。これにより、目標位置での走行状態の情報が更新される。

１．５ システムの別の構成例
システムの別の構成例では、図８に示した減速度マップ１４の代わりに、減速度モデルが用いられる。減速度モデルは、減速対象ＯＢＪの状態（すなわち、距離ｄおよび相対速度ｖ）と減速度－ａ_Ｍ１との関係に基づいて構築されている。故に、減速度モデルによれば、減速対象ＯＢＪの状態を減速度モデルに入力することにより、減速度マップ１４を用いた計算の場合と同様に（換言すれば、減速度マップ１４を用いずに）、減速度－ａ_Ｍ１を計算できる。なお、このような減速度モデルを用いる構成例は、後述する実施の形態２乃至５にも適用される。

２．実施の形態２
次に、図１２乃至１７を参照しながら実施の形態２について説明する。なお、上記実施の形態１の説明と重複する説明については適宜省略される。

２．１ 前提
図１２は、実施の形態２が前提とする状況を説明する図である。図１２に示す車両Ｍ１には、実施の形態２に係る車両制御システム（実施の形態２の以下の説明において、“システム”とも称す。）が搭載されている。

車両Ｍ１から距離ｄだけ離れた前方には、停止線ＳＬが存在している。停止線ＳＬは、走行軌道ＴＰ上における車両Ｍ１の最寄りの信号機ＴＳに付属する停止線である。信号機ＴＳが最寄りの信号機であることは、車両Ｍ１の位置情報と、地図情報とに基づいて特定される。車両Ｍ１の位置情報と地図情報によれば、距離ｄも特定される。停止線ＳＬと車両Ｍ１の間に、動的または静的障害物は存在しない。動的または静的障害物が存在する状況は、図１で説明した状況に該当する。

上記実施の形態１の減速対象ＯＢＪは、最寄りの動的または静的障害物である。これに対し、実施の形態２の減速対象ＯＢＪは、信号機ＴＳである。減速対象ＯＢＪが信号機ＴＳの場合、減速対象ＯＢＪの状態は、信号機ＴＳ（より正確には、停止線ＳＬ）から車両Ｍ１までの距離ｄ、および、車両Ｍ１に対する信号機ＴＳ（より正確には、停止線ＳＬ）の相対速度ｖである。ただし、距離ｄは、車両Ｍ１の位置情報と地図情報に基づいて特定される。また、相対速度ｖは、－ｖ_Ｍ１で表される。つまり、減速対象ＯＢＪが信号機ＴＳの場合、その状態の検出の確からしさは十分に高いことが期待される。そこで、実施の形態２では、信号機ＴＳの点灯色Ｃｓ（赤または黄色を指す。以下同じ。）の検出の確からしさを示す尤度ηが、信号機ＴＳＪの状態に関連付けられる。

２．２ 実施の形態２の特徴
減速対象ＯＢＪが信号機ＴＳの場合、図２に示した減速度特性は、赤または黄信号を検出した後における距離ｄと相対速度ｖの関係図として理解される。また、図２に示した停止位置は、停止線ＳＬの位置に置き換えられる。そうすると、減速度特性には、点灯色Ｃｓがカメラによって全く検出されていないときの距離ｄおよび相対速度ｖの組み合わせが表現されるはずである。また、点灯色Ｃｓがカメラによって完全に検出されたときの組み合わせも、減速度特性に表現されるはずである。

実施の形態２の以下の説明では、信号機ＴＳの状態に対応する座標（ｄ，ｖ）のうち、閾値η＿ｔｈ０よりも大きい点灯色Ｃｓの尤度ηを有する座標（ｄ，ｖ）を、“座標（ｄ，ｖ｜η）”と称す。

２．２．１ 走行方針の決定
走行方針の決定は、単一の座標（ｄ，ｖ｜η）に基づいて行われる。“単一の座標（ｄ，ｖ｜η）”と表現した理由は、実施の形態２では距離ｄおよび相対速度ｖが特定されるためである。そして、上記実施の形態１で述べたように、座標（ｄ，ｖ｜η）が１つだけ存在する場合は、座標（ｄ，ｖ｜η）に対応する減速度－ａ_Ｍ１を実質的な最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎと見做すことができる。よって、実施の形態２の以下の説明では、最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎを有する座標（ｄ，ｖ｜η）を“座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）”と称す。

ここで、走行方針の決定例の説明に使用される閾値η＿ｔｈについて説明する。図１３および１４には、図５で説明した相Ｉ～Ｖが描かれている。これらの図には、また、閾値η＿ｔｈ４、η＿ｔｈ５およびη＿ｔｈ６の曲線が描かれている。閾値η＿ｔｈ４は、点灯色Ｃｓがカメラによって完全に検出されているときの尤度ηに相当する。閾値η＿ｔｈ４は、η＿ｔｈ４＞η＿ｔｈ０を満たす。閾値η＿ｔｈ５は、カメラによる点灯色Ｃｓの検出に一定の確からしさが認められるときの尤度ηに相当する。閾値η＿ｔｈ５は、η＿ｔｈ０＜η＿ｔｈ５＜η＿ｔｈ４を満たす。閾値η＿ｔｈ６の定義は、閾値η＿ｔｈ５のそれと同じである。閾値η＿ｔｈ６は、閾値η＿ｔｈ５と同一値でもよいし、閾値η＿ｔｈ５と異なる値でもよい。

座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）が相Ｉに存在する場合、走行方針は“最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎで車両Ｍ１を即時減速する”に決定される。この理由は、停止線ＳＬの手前で車両Ｍ１を停止させるためである。このように、座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）が相Ｉに存在する場合、走行効率よりも走行安全を優先した走行方針が選択される。

座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）が相ＩＩＩに存在する場合、走行方針は“現在の加速度または減速度を維持する”に決定される。この理由は、車両Ｍ１を減速させなくても停止線ＳＬの手前で車両Ｍ１を停止させることができるためである。このように、座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）が相ＩＩＩに存在する場合、走行安全よりも走行効率を優先した走行方針が選択される。“走行速度ｖ_Ｍ１が制限速度を超えない範囲での車両Ｍ１の加速”を、走行方針として採用してもよい。

座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）が相ＩＶに存在する場合、走行方針は“座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）の点灯色Ｃｓの尤度ηが閾値η＿ｔｈ５以上となるまで減速の開始を先送りする”に決定される。この理由は、車両Ｍ１の減速が即時に行われなくても、停止線ＳＬの手前で車両Ｍ１を停止させることができる可能性があるためである。このように、座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）が相ＩＶに存在する場合、現状に応じた適切な走行を行う走行方針が選択される。

座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）が相ＩＩまたはＶに存在する場合、走行方針は“座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）の点灯色Ｃｓの尤度ηが閾値η＿ｔｈ４以上の場合は最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎで車両Ｍ１を即時減速し、そうでない場合は尤度ηに応じて最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎを変更して減速する”に決定される。上記実施の形態１とは異なり、実施の形態２では、単一の座標（ｄ，ｖ｜η）が必ず特定される。その反面、座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）が特定された段階では、この座標が相ＩＩおよびＶのどちらに存在するのかが絞り込めない。故に、実施の形態２では、絞り込みを行うための判定要素が走行方針に追加される。

２．２．２ 走行方針の反映
最小値相に着目すると、実施の形態２の走行方針は次のように整理される。
相Ｉ：最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎで車両Ｍ１を即時減速する
相ＩＩＩ：現在の加速度または減速度を維持する
相ＩＶ：座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）の点灯色Ｃｓの尤度ηが閾値η＿ｔｈ５以上となるまで減速の開始を先送りする
相ＩＩまたはＶ：座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）の点灯色Ｃｓの尤度ηが閾値η＿ｔｈ４以上の場合は最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎで車両Ｍ１を即時減速し、そうでない場合は尤度ηに応じて最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎを変更して減速する

相Ｉでの走行方針によれば、目標加速度ａ_Ｍ１＿ｔｇｔに最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎが即時反映される。一方、相ＩＩＩでの走行方針によれば、目標加速度ａ_Ｍ１＿ｔｇｔに最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎが全く反映されない。よって、相Ｉでの走行方針による反映率は１００％であり、相ＩＩＩでの走行方針による反映率は０％である。

相ＩＶでの走行方針によれば、閾値η＿ｔｈ５との比較の結果に応じて反映率が変化する。図１３は、相ＩＶでの走行方針を説明する図である。図１３には、図４で説明した相Ｉ～Ｖが描かれている。図１３の相ＩＶに示す黒丸は、座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）を表す。図１３に示す例では、車両Ｍ１が停止線ＳＬに近づく過程（実施の形態２の以下の説明において、“接近過程”と称す。）において、この座標の尤度ηが閾値η＿ｔｈ５以上の値まで上昇すると仮定する。

相ＩＶでの走行方針によれば、座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）の点灯色Ｃｓの尤度ηが閾値η＿ｔｈ５未満であれば、目標加速度ａ_Ｍ１＿ｔｇｔに最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎが反映されない。一方、座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）の点灯色Ｃｓの尤度ηが閾値η＿ｔｈ５以上であれば、目標加速度ａ_Ｍ１＿ｔｇｔに最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎが反映される。このように、相ＩＶでの走行方針によれば、反映率が０％と１００％の間で切り替えられる。

なお、図１３には、閾値η＿ｔｈ５よりも左側に２種類の軌跡が描かれている。実線で示す軌跡（第１のケース）は、点灯色Ｃｓの検出が正しかった場合（すなわち、赤または黄色の場合）の接近過程を表している。破線で示す軌跡（第２のケース）は、この検出が実は誤りであった場合（すなわち、青の場合）の接近過程を表している。なお、この破線軌跡が便宜上示される軌跡であることは図５で説明したとおりである。

相ＩＩまたはＶでの走行方針によれば、閾値η＿ｔｈ４との比較の結果、および、座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）の点灯色Ｃｓの尤度ηに応じて反映率が変化する。座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）の点灯色Ｃｓの尤度ηが閾値η＿ｔｈ４以上であれば、目標加速度ａ_Ｍ１＿ｔｇｔに最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎが反映される。このように、相ＩＩまたはＶでの走行方針による反映率は、座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）の点灯色Ｃｓの尤度ηが閾値η＿ｔｈ４以上の場合に１００％となる。

一方、座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）の点灯色Ｃｓの尤度ηが閾値η＿ｔｈ４未満であれば、座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）の点灯色Ｃｓの尤度ηに応じて最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎが変更される。図１４は、座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）の点灯色Ｃｓの尤度ηに応じた最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎの変更手法を説明する図である。図１４には、閾値η＿ｔｈ６よりも右側に３種類の軌跡が描かれている。第１および第２の軌跡（第１および第２のケース）は、図６に示した軌跡と同じである。第３の軌跡（第３のケース）は、係数β（０＜β＜１）を乗算した最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎで減速が行われた場合の接近過程を表している。係数βは、この座標の点灯色Ｃｓの尤度ηが高くなるほど１に近づくように設計されている。以上のことから、相ＩＩまたはＶでの走行方針による反映率は、座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ）の点灯色Ｃｓの尤度ηが閾値η＿ｔｈ４未満の場合に１００・β％となる。

図１４には、また、閾値η＿ｔｈ６よりも左側に２種類の軌跡が描かれている。実線で示す軌跡（第３．１のケース）は、点灯色Ｃｓの検出が正しい場合の接近過程を表している。破線で示す軌跡（第３．２のケース）は、この検出が実は誤りであった場合の接近過程を表している。第３．１および３．２のケースの軌跡の始端は、第３のケースの軌跡の末端に繋がっている。故に、第１、第２および第３のケースを比較すると、第３のケースでは車両Ｍ１の走行挙動に対する違和感が抑えられる。

２．２．３ 効果
以上説明した実施の形態２の特徴によれば、上記実施の形態１の特徴による効果と同等の効果を得ることができる。すなわち、点灯色Ｃｓの検出が不確かな場合であっても、走行安全と走行効率とを両立させた自動運転制御を行うことが可能となる。

２．３ 車両制御システム
次に、上述した特徴的な処理を含む自動運転制御を実行するためのシステムの構成例について説明する。

２．３．１ システムの構成例
図１５は、実施の形態２に係るシステム２の構成例を示すブロック図である。図１５に示すように、システム２は、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信器２１と、地図データベース２２と、ＥＣＵ２３と、減速度マップ２４と、を備えている。内界センサ１１および外界センサ１２は、図８に示したシステム１の構成例と共通する。

ＧＮＳＳ受信器２１は、３個以上の人工衛星からの信号を受信する装置である。ＧＮＳＳ受信器２１は、車両Ｍ１の位置の情報を取得する装置でもある。ＧＮＳＳ受信器２１は、受信した信号に基づいて、車両Ｍ１の位置および姿勢（方位）を算出する。ＧＮＳＳ受信器２１は、算出した情報をＥＣＵ２３に送信する。

地図データベース２２は、地図情報を記憶するデータベースである。地図情報としては、道路の位置情報、道路形状の情報（例えば、カーブ、直線の種別、カーブの曲率）、交差点および分岐点の位置情報、および、構造物の位置情報が例示される。地図情報には、交通規制情報も含まれている。交通規制情報としては、道路の位置情報と関連付けられた法定速度が例示される。地図情報には、自動運転制御を実行可能な領域の情報が含まれていてもよい。地図データベース２２は、車両に搭載された記憶装置（例えば、ハードディスク、フラッシュメモリ）内に形成されている。地図データベース２２は、車両と通信可能な施設（例えば、管理センタ）のコンピュータ内に形成されていてもよい。

車両Ｍ１の位置および姿勢の情報、および、地図情報は、車両Ｍ１の走行環境情報に含まれる。つまり、ＧＮＳＳ受信器２１および地図データベース２２は、“走行環境情報を取得する取得装置”に含まれる。

ＥＣＵ２３のハードウェア構成は、図８で説明したＥＣＵ１３のそれと同じである。ＥＣＵ２３の機能構成の詳細については、項目“２．３．２”において述べる。

減速度マップ２４は、減速対象ＯＢＪの状態と、減速度－ａ_Ｍ１との関係を規定したセルマップである。減速度マップ２４の基本的な構成は図９で説明した減速度マップ１４のそれと同じである。すなわち、減速度マップ２４のセル（ｄ_ｉ，ｖ_ｊ）のそれぞれには、減速度－ａ_Ｍ１が付与されている。また、セル（ｄ_ｉ，ｖ_ｊ）のそれぞれは、境界減速度によって４つの区分領域に振り分けられている。

２．３．２ ＥＣＵの構成例
図１５に示すように、ＥＣＵ２３は、要求減速度計算部２３１と、走行方針決定部２３２と、停止線計算部２３３と、信号機検出部２３４と、尤度計算部２３５と、走行計画部２３６と、を備えている。走行制御部１３６は、図８に示したＥＣＵ１３が有する機能と共通する。これらの機能ブロックは、ＥＣＵ２３のプロセッサがメモリに格納された各種の制御プログラムを実行することにより実現される。以下、説明の便宜上、要求減速度計算部２３１、走行方針決定部２３２等を、“計算部２３１”、“決定部２３２”等と省略して称す。

計算部２３１は、減速度－ａ_Ｍ１の要求値を計算する。要求値の計算は、減速度マップ２４の参照により行われる。減速度マップ２４の参照は、減速対象ＯＢＪの状態の情報を用いて行われる。このように、計算部２３１による要求値の計算は、図８で説明した計算部１３１による要求値の計算と基本的に同じである。計算部２３１は、要求値を決定部２３２に送信する。

決定部２３２は、走行方針を決定する。決定部２３２は、先ず、計算部２３１から送信された要求値に基づいて、最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎを特定する。決定部２３２は、続いて、最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎを有するセル（実施の形態２の以下の説明において、“最小値セル”と称す。）が属する区分領域に基づいて、下記(i)～(iv)のうちの何れかを走行方針として決定し、計画部２３６に送信する。
(i) 最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎで車両Ｍ１を即時減速する
(ii) 現在の加速度または減速度を維持する
(iii) 最小値セルの点灯色Ｃｓの尤度ηが閾値η＿ｔｈ５以上となるまで減速の開始を先送りする
(iv) 最小値セルの点灯色Ｃｓの尤度ηが閾値η＿ｔｈ４以上の場合は最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎで車両Ｍ１を即時減速し、そうでない場合は尤度ηに応じて最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎを変更して減速する

図１６は、最小値セルが属する区分領域の特定例を説明する図である。図１６には、第１および第２のケースが示されている。これらのケースでは、何れも、減速度－ａ（ｄ_ｉ，ｖ_ｊ）のみが要求値に該当する。この理由は、信号機ＴＳの状態の尤度ηは十分に高いことが期待されるためである。故に、減速度－ａ（ｄ_ｉ，ｖ_ｊ）は、最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎに該当する。そして、最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎと境界減速度を比較すれば、４つの区分領域の何れかに最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎが振り分けられる。

計算部２３３は、車両Ｍ１から停止線ＳＬまでの距離（すなわち、距離ｄ）を計算する。距離ｄは、車両Ｍ１の位置情報および地図情報に基づいて計算される。車両Ｍ１の位置情報は、ＧＮＳＳ受信器２１から取得される。地図情報は、地図データベース２２から取得される。

検出部２３４は、信号機ＴＳの点灯状態（青、黄、赤または不明）を検出する。点灯状態は、例えば、次のように検出される。先ず、カメラによって撮像された画像の中から、信号機ＴＳが抽出される。そして、抽出した信号機ＴＳの輝度に基づいて、点灯状態が判定される。赤の輝度が最も高い場合、点灯状態は赤であると判定される。検出部２３４は、検出した点灯状態の情報を計算部２３１および２３５に送信する。

計算部２３５は、点灯色Ｃｓの尤度ηを計算する。点灯色Ｃｓの尤度ηは、例えば、信号機ＴＳの輝度に基づいて赤または黄信号が正しく検出される確率ρを変数とする尤度モデルの確率Ｌとして計算される。計算部２３５は、計算した点灯色Ｃｓの尤度ηを計画部２３６に送信する。

計画部２３６は、自動運転の走行計画を立案する。計画部２３６の基本的な機能は、図８で説明した計画部１３５のそれと同じである。計画部２３６は、決定部２３２から走行方針を受信した場合、計算部２３５からの点灯色Ｃｓの尤度ηを適宜参照して、目標位置での走行状態の情報を変更する。計画部２３６は、走行状態の情報を含む走行軌道ＴＰの情報を、制御部１３６に送信する。

２．４ ＥＣＵによる処理例
図１７は、自動運転制御を実行するためにＥＣＵ２３が行う処理の流れを説明するフローチャートである。図１７に示すルーチンにおいて、ＥＣＵ２３は、先ず、走行環境情報を取得する（ステップＳ２１）。ＥＣＵ２３は、具体的に、車両Ｍ１の走行状態の情報と、車両Ｍ１の周辺の状況の情報を取得する。また、ＥＣＵ２３は、車両Ｍ１の位置情報と地図情報を取得する。

ステップＳ２１の処理に続いて、ＥＣＵ２３は、信号機ＴＳおよび停止線ＳＬが検出されたか否かを判定する（ステップＳ２２）。ＥＣＵ２３は、具体的に、ステップＳ２１の処理において取得した情報に、信号機ＴＳおよび停止線ＳＬの情報が含まれるか否かを判定する。ステップＳ２２の処理の判定結果が否定的な場合、ＥＣＵ２３はステップＳ２６の処理に進む。

ステップＳ２２の処理の判定結果が肯定的な場合、ＥＣＵ２３は、点灯色Ｃｓの尤度ηを計算する（ステップＳ２３）。ＥＣＵ２３は、具体的に、カメラによって撮像された画像の中から信号機ＴＳを抽出し、点灯色Ｃｓの尤度ηを計算する。

ステップＳ２３の処理に続いて、ＥＣＵ２３は、要求減速度を計算する（ステップＳ２４）。ＥＣＵ２３は、具体的に、信号機ＴＳから車両Ｍ１までの距離ｄ、および、車両Ｍ１に対する信号機ＴＳの相対速度ｖを用いた減速度マップ２４の参照により、要求減速度（すなわち、減速度－ａ_Ｍ１の要求値）を計算する。

ステップＳ２４の処理に続いて、ＥＣＵ２３は、走行方針を決定する（ステップＳ２５）。ＥＣＵ２３は、具体的に、ステップＳ２４の処理において計算された要求減速度を最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎに設定する。続いて、ＥＣＵ２３は、最小値セルが属する区分領域を特定する。そして、ＥＣＵ２３は、特定した区分領域に基づいて走行方針を決定する。

ステップＳ２６において、ＥＣＵ２３は、走行計画を立案する。ＥＣＵ２３は、具体的に、所定時間を経過する毎に走行軌道ＴＰを繰り返し設定する。ステップＳ２５の処理において走行方針が決定された場合は、ステップＳ２３の処理において計算した尤度ηを適宜参照し、最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎを０～１００％の反映率で目標加速度ａ_Ｍ１＿ｔｇｔに反映させる。これにより、目標位置での走行状態の情報が更新される。

３．実施の形態３
次に、図１８乃至２１を参照しながら実施の形態３について説明する。なお、上記実施の形態１の説明と重複する説明については適宜省略される。

３．１ 前提
図１８は、実施の形態３が前提とする状況を説明する図である。図１８に示す車両Ｍ１には、実施の形態３に係る車両制御システム（実施の形態３の以下の説明において、“システム”とも称す。）が搭載されている。

車両Ｍ１の前方、かつ、走行軌道ＴＰの側方には、動的物標ＭＯが存在している。動的物標ＭＯは、車両Ｍ１の最寄りの動的物標である。動的物標ＭＯとしては、歩行者および自転車が例示される。動的物標ＭＯと車両Ｍ１の間に、動的または静的障害物は存在しない。動的または静的障害物が存在する状況は、図１で説明した状況に該当する。動的物標ＭＯと車両Ｍ１の間に、信号機ＴＳは存在しない。信号機ＴＳが存在する状況は、図１２で説明した状況に該当する。

図１８の上段、中段および下段は、動的物標ＭＯの側方に車両Ｍ１が徐々に近づく過程を表している。図１８の上段、中段および下段の違いは、予定時間ＥＴにある。予定時間ＥＴは、走行軌道ＴＰに沿って走行する車両Ｍ１が動的物標ＭＯの側方に到達する予定の時間である。

動的物標ＭＯが所定の速度分布モデルに従って移動すると仮定する。そうすると、予定時間ＥＴが経過するまでに動的物標ＭＯが存在する可能性のある範囲が、動的物標ＭＯの存在確率に応じた広がりをもって同心円状に描かれる。ここで、それぞれの円の円周と、予定時間ＥＴの経過時における車両Ｍ１の所定位置（例えば、車両Ｍ１の左前方部の位置）との交点を考える。そうすると、交点が得られるということは、予定時間ＥＴが経過するまでに走行軌道ＴＰに侵入した動的物標ＭＯが、減速対象ＯＢＪとなる可能性があることを意味する。

現在の車両Ｍ１の所定位置から交点までの距離は、実施の形態１で説明した車両Ｍ１から車両Ｍ２までの距離ｄと同列に扱うことができる。図１８に示す例では、予定時間ＥＴがｅｔ１である場合の距離ｄとして、距離ｄｉ＿ｅｔ１、ｄｊ＿ｅｔ１およびｄｋ＿ｅｔ１が表されている。また、予定時間ＥＴがｅｔ２である場合の距離ｄとして、距離ｄｉ＿ｅｔ２およびｄｊ＿ｅｔ２が表されている。以下、予定時間ＥＴ（ｔ１,ｔ２,・・・）ごとに計算される距離ｄを“距離ｄ＿ｅｔ”と総称する。

３．２ 実施の形態３の特徴
動的物標ＭＯが減速対象ＯＢＪに該当する可能性がある場合、図２に示した減速度特性は、動的物標ＭＯが走行軌道ＴＰに侵入すると仮定したときに計算される距離ｄ＿ｅｔと、相対速度ｖとの関係図として理解される。また、図２に示した停止位置は、走行軌道ＴＰに侵入した動的物標ＭＯから所定距離ｄ_０だけ離れた後方の位置に置き換えられる。

そして、これらの距離ｄ＿ｅｔは、速度分布モデルに従って計算される動的物標ＭＯの存在確率に関連付けられる。そこで、実施の形態３では、予定時間ＥＴが経過するまでに、走行軌道ＴＰ上の車両Ｍ１から距離ｄ＿ｅｔだけ離れた位置に動的物標ＭＯが存在する確率をηで表す。実施の形態３の以下の説明では、予定時間ＥＴが経過するまでの動的物標ＭＯの状態に対応する座標（ｄ，ｖ）のうち、走行軌道ＴＰ上の車両Ｍ１から距離ｄ＿ｅｔだけ離れた位置に動的物標ＭＯが存在する確率がηである座標（ｄ，ｖ）を、“座標（ｄ，ｖ｜η）”と称す。

３．２．１ 走行方針の決定
走行方針の決定は、予定時間ＥＴごとに行われる。予定時間ＥＴごとに走行方針が決定されること以外は、実施の形態１の決定と同じである。以下、説明の便宜上、予定時間ＥＴごとに特定される最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎを“最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ＿ｅｔ”と総称する。また、予定時間ＥＴを具体的に表す場合は、最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎを“最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ＿ｅｔ１”等と称す。また、図４の説明を実施の形態３における走行方針の決定に援用する場合は、座標（ｄ，ｖ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ＿ｅｔ）が属する相を“最小値相”と読み替える。

３．２．２ 走行方針の反映
走行方針の反映は、予定時間ＥＴごとに決定した走行方針に従って行われる。予定時間ＥＴごとに反映が行われること以外は、実施の形態１での反映と同じである。

３．２．３ 効果
以上説明した実施の形態３の特徴によれば、上記実施の形態１の特徴による効果と同等の効果を得ることができる。すなわち、近い将来において動的物標ＭＯが走行軌道ＴＰに侵入するかどうかが不確かな場合であっても、走行安全と走行効率とを両立させた自動運転制御を行うことが可能となる。

３．３ 車両制御システム
次に、上述した特徴的な処理を含む自動運転制御を実行するためのシステムの構成例について説明する。

３．３．１ システムの構成例
図１９は、実施の形態３に係るシステム３の構成例を示すブロック図である。図１９に示すように、システム３は、ＥＣＵ３１を備えている。内界センサ１１、外界センサ１２および減速度マップ１４は、図８に示したシステム１の構成例と共通する。

ＥＣＵ３１のハードウェア構成は、図８で説明したＥＣＵ１３のそれと同じである。ＥＣＵ３１の機能構成の詳細については、項目“３．３．２”において述べる。

３．３．２ ＥＣＵの構成例
図１９に示すように、ＥＣＵ３１は、要求減速度計算部３１１と、走行方針決定部３１２と、物標検出部３１３と、予定時間計算部３１４と、位置分布計算部３１５と、確率計算部３１６と、走行計画部３１７と、を備えている。走行制御部１３６は、図８に示したＥＣＵ１３が有する機能と共通する。これらの機能ブロックは、ＥＣＵ３１のプロセッサがメモリに格納された各種の制御プログラムを実行することにより実現される。以下、説明の便宜上、要求減速度計算部３１１、走行方針決定部３１２等を、“計算部３１１”、“決定部３１２”等と省略して称す。

計算部３１１は、減速度－ａ_Ｍ１の要求値を予定時間ＥＴごとに計算する。要求値の計算は、減速度マップ１４の参照により行われる。減速度マップ１４の参照は、動的物標ＭＯが走行軌道ＴＰに侵入すると仮定したときに計算される距離ｄ＿ｅｔ、および、相対速度ｖ（すなわち、－ｖ_Ｍ１）の情報を用いて行われる。計算部３１１による要求値の計算は、図８で説明した計算部１３１による要求値の計算と基本的に同じである。計算部３１１は、要求値を決定部３１２に送信する。

決定部３１２は、走行方針を予定時間ＥＴごとに決定する。決定部３１２は、先ず、計算部３１１から送信された要求値に基づいて、最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ＿ｅｔを特定する。予定時間ＥＴｉにおいて要求値が１つだけ存在する場合、この要求値が予定時間ＥＴｉに対応する最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ＿ｅｔである。要求値が２つ以上存在する場合、減速度－ａ_Ｍ１の値が最も小さい要求値が、予定時間ＥＴｉに対応する最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ＿ｅｔである。

決定部３１２は、続いて、最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ＿ｅｔを有するセル（実施の形態３の以下の説明において、“最小値セル”と称す。）を、予定時間ＥＴごとに特定する。決定部３１２は、続いて、最小値セルが属する区分領域に基づいて、下記(i)～(iv)のうちの何れかを走行方針として決定する。走行方針は、予定時間ＥＴごとに決定される。決定部３１２は、決定した走行方針を計画部３１７に送信する。
(i) 最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ＿ｅｔで車両Ｍ１を即時減速する
(ii) 現在の加速度または減速度を維持する
(iii) 最小値セルの確率ηが閾値η＿ｔｈ７以上となるまで減速の開始を先送りする
(iv) 最小値セルの確率ηに応じて最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ＿ｅｔを変更して減速する
なお、閾値η＿ｔｈ７は、動的物標ＭＯの存在に一定の確からしさが認められるときの確率ηに相当する。閾値η＿ｔｈ７は、η＿ｔｈ０＜η＿ｔｈ７＜η＿ｔｈ１を満たす。

図２０は、最小値セルが属する区分領域の特定例を説明する図である。図２０には、予定時間ＥＴがｅｔ１およびｅｔ２である場合が示されている。予定時間ＥＴがｅｔ１の場合は、減速度－ａ（ｄ_{ｉ＿ｅｔ１}，ｖ_ｊ）、－ａ（ｄ_{ｊ＿ｅｔ１}，ｖ_ｊ）および－ａ（ｄ_{ｋ＿ｅｔ１}，ｖ_ｊ）が要求値である。そのため、この場合は、これらの要求値のうち最も急減速側のものが、最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ＿ｅｔ１である。そして、最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ＿ｅｔ１と境界減速度を比較すれば、上述した４つの区分領域の何れかに最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎが振り分けられる。

ここで、合計３つの要求値が存在するということは、最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ＿ｅｔ１の確率ηが閾値η＿ｔｈ０およびｔｈ１の間にあることを示唆している。この示唆を考慮すると、最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ＿ｅｔ１を有するセルが属する区分領域が、相Ｉ～Ｖのうちのどの相に対応しているかを特定できる。

予定時間ＥＴがｅｔ２の場合は、予定時間ＥＴがｅｔ１の場合と同様の手法により最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ＿ｅｔ２が特定される。そして、最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ＿ｅｔ２と境界減速度の比較と、および、要求値の総数（この場合は、２つ）に基づいた推定と、によって、この最小値を有するセルが属する区分領域が特定される。

検出部３１３は、外界センサ１２が検出した情報に基づいて物標を検出する。検出部３１３は、検出した物標の情報から動的物標ＭＯの状態の情報を抽出する。抽出される情報には、動的物標ＭＯの位置の情報が少なくとも含まれる。抽出される情報に位置の情報が含まれていれば、動的物標ＭＯの位置分布を計算できる。抽出される情報には、動的物標ＭＯの移動速度ｖ_ＭＯの情報と、動的物標ＭＯの姿勢の情報が含まれてもよい。抽出される情報にこれらの情報が含まれている場合は、位置分布の計算の精度が向上する。検出部３１３は、また、抽出した情報を計算部３１４および３１５に送信する。

計算部３１４は、予定時間ＥＴを計算する。予定時間ＥＴは、例えば、動的物標ＭＯの位置から車両Ｍ１の基準位置までの距離と、走行速度ｖ_Ｍ１とに基づいて計算される。計算部３１４は、予定時間ＥＴの情報を計算部３１５に送信する。

計算部３１５は、位置分布を計算する。位置分布は、動的物標ＭＯの位置を速度分布モデルに適用することで計算される。計算部３１５は、計算した位置分布（すなわち、動的物標ＭＯの位置の誤差を表す分布）を計算部３１６に送信する。計算部３１５は、また、計算した位置分布と、予定時間ＥＴと、走行軌道ＴＰとに基づいて、距離ｄ＿ｅｔを計算する。計算部３１５は、計算した距離ｄ＿ｅｔを計算部３１１および決定部３１２に送信する。

計算部３１６は、計算部３１５からの位置分布に基づいて、走行軌道ＴＰ上の車両Ｍ１から距離ｄ＿ｅｔだけ離れた位置に動的物標ＭＯが存在する確率ηを計算する。計算部３１６は、計算した確率ηを走行計画部３１７に送信する。

計画部３１７は、自動運転の走行計画を立案する。計画部３１７の基本的な機能は、図８で説明した計画部１３５のそれと同じである。すなわち、計画部３１７は、決定部３１２から走行方針を受信した場合、計算部３１６からの確率ηを適宜参照して、目標位置での走行状態の情報を変更する。計画部３１７は、走行状態の情報を含む走行軌道ＴＰの情報を、制御部１３６に送信する。

３．４ ＥＣＵによる処理例
図２１は、自動運転制御を実行するためにＥＣＵ３１が行う処理の流れを説明するフローチャートである。図２１に示すルーチンにおいて、ＥＣＵ３１は、先ず、物標を検出する（ステップＳ３１）。ステップＳ３１の処理は、図１１に示したステップＳ１１の処理と同じである。

ステップＳ３１の処理に続いて、ＥＣＵ３１は、動的物標ＭＯが検出されたか否かを判定する（ステップＳ３２）。ＥＣＵ３１は、具体的に、ステップＳ３１の処理において検出された物標の情報に、動的物標ＭＯの位置の情報が含まれるか否かを判定する。ステップＳ３２の処理の判定結果が否定的な場合、ＥＣＵ３１はステップＳ３８の処理に進む。

ステップＳ３２の処理の判定結果が肯定的な場合、ＥＣＵ３１は、予定時間ＥＴを計算する（ステップＳ３３）。ＥＣＵ３１は、具体的に、動的物標ＭＯの位置から車両Ｍ１の基準位置までの距離と、走行速度ｖ_Ｍ１とに基づいて予定時間ＥＴを計算する。

ステップＳ３３の処理に続いて、ＥＣＵ３１は、位置分布を計算する（ステップＳ３４）。ＥＣＵ３１は、具体的に、動的物標ＭＯの位置を速度分布モデルに適用して位置分布を計算する。ＥＣＵ３１は、また、計算した位置分布と、ステップＳ３３の処理において計算された予定時間ＥＴと、走行軌道ＴＰとに基づいて、距離ｄ＿ｅｔを計算する。

ステップＳ３４の処理に続いて、ＥＣＵ３１は、確率ηを計算する（ステップＳ３５）。ＥＣＵ３１は、具体的に、ステップＳ３４の処理において計算された位置分布に基づいて、走行軌道ＴＰ上の車両Ｍ１から距離ｄ＿ｅｔだけ離れた位置に動的物標ＭＯが存在する確率ηを計算する。

ステップＳ３５の処理に続いて、ＥＣＵ３１は、要求減速度を計算する（ステップＳ３６）。ＥＣＵ３１は、具体的に、ステップＳ３４の処理において計算された距離ｄ＿ｅｔと、相対速度ｖとを用いた減速度マップ１４の参照により、要求減速度を計算する。

ステップＳ３６の処理に続いて、ＥＣＵ３１は、走行方針を決定する（ステップＳ３７）。ステップＳ３７の処理は、図１１に示したステップＳ１５の処理と同じである。

ステップＳ３８において、ＥＣＵ３１は、走行計画を立案する。ステップＳ３８の処理は、図１１に示したステップＳ１６の処理と同じである。

４．実施の形態４
次に、図２２乃至２４を参照しながら実施の形態４について説明する。なお、上記実施の形態１または３の説明と重複する説明については適宜省略される。

４．１ 前提
図２２は、実施の形態４が前提とする状況を説明する図である。図２２に示す車両Ｍ１には、実施の形態４に係る車両制御システム（実施の形態４の以下の説明において、“システム”とも称す。）が搭載されている。

車両Ｍ１の前方、かつ、走行軌道ＴＰの側方には、遮蔽物ＳＯが存在している。遮蔽物ＳＯは、車両Ｍ１の最寄りの遮蔽物である。遮蔽物ＳＯとしては、ガードレールおよび建物が例示される。遮蔽物ＳＯと車両Ｍ１の間に、動的または静的障害物は存在しない。動的または静的障害物が存在する状況は、図１で説明した状況に該当する。遮蔽物ＳＯと車両Ｍ１の間に、信号機ＴＳは存在しない。信号機ＴＳが存在する状況は、図１２で説明した状況に該当する。遮蔽物ＳＯと車両Ｍ１の間に、動的物標ＭＯは存在しない。動的物標ＭＯが存在する状況は、図１８で説明した状況に該当する。

遮蔽物ＳＯの奥側には、レーザ光が到達することのできない遮蔽領域ＳＲが形成されている。遮蔽領域ＳＲには、仮想動的物標ＶＭＯが存在していると仮定する。仮想動的物標ＶＭＯは、システムが遮蔽領域ＳＲに仮想的に設定した動的物標である。仮想動的物標ＶＭＯとしては、歩行者および自転車が例示される。動的物標ＭＯと同様に、仮想動的物標ＶＭＯは、速度分布モデルに従って移動する。

４．２ 実施の形態４の特徴
上記実施の形態３では、動的物標ＭＯが減速対象ＯＢＪに該当する可能性があるため、図２に示した減速度特性を動的物標ＭＯに適用した。実施の形態４では、この動的物標ＭＯを仮想動的物標ＶＭＯに置き換え、図２に示した減速度特性を仮想動的物標ＶＭＯに適用する。実施の形態４の以下の説明では、予定時間ＥＴが経過するまでの仮想動的物標ＶＭＯの状態に対応する座標（ｄ，ｖ）のうち、走行軌道ＴＰ上の車両Ｍ１から距離ｄ＿ｅｔだけ離れた位置に仮想動的物標ＶＭＯが存在する確率がηである座標（ｄ，ｖ）を、“座標（ｄ，ｖ｜η）”と称す。

４．２．１ 走行方針の決定
走行方針の決定は、予定時間ＥＴごとに行われる。つまり、走行方針の決定は、実施の形態３でのそれと同じである。

４．２．２ 走行方針の反映
走行方針の反映は、予定時間ＥＴごとに決定した走行方針に従って行われる。つまり、走行方針の決定も、実施の形態３でのそれと同じである。

４．２．３ 効果
以上説明した実施の形態４の特徴によれば、上記実施の形態３の特徴による効果と同等の効果を得ることができる。すなわち、近い将来において仮想動的物標ＶＭＯが走行軌道ＴＰに侵入するかどうかが不確かな場合であっても、走行安全と走行効率とを両立させた自動運転制御を行うことが可能となる。

４．３ 車両制御システム
４．３．１ システムの構成例
図２３は、実施の形態４に係るシステム４の構成例を示すブロック図である。図２３に示すように、システム４は、ＥＣＵ４１を備えている。内界センサ１１、外界センサ１２および減速度マップ１４は、図８に示したシステム１の構成例と共通する。ＧＮＳＳ受信器２１および地図データベース２２は、図１６に示したシステム２の構成例と共通する。

ＥＣＵ４１のハードウェア構成は、図８で説明したＥＣＵ１３のそれと同じである。ＥＣＵ４１の機能構成の詳細については、項目“４．３．２”において述べる。

４．３．２ ＥＣＵの構成例
図２３に示すように、ＥＣＵ４１は、遮蔽領域計算部４１１を備えている。要求減速度計算部３１１、走行方針決定部３１２、予定時間計算部３１４、位置分布計算部３１５、確率計算部３１６、走行計画部３１７および走行制御部１３６は、図１９に示したＥＣＵ３１が有する機能と共通する。これらの機能ブロックは、ＥＣＵ４１のプロセッサがメモリに格納された各種の制御プログラムを実行することにより実現される。以下、説明の便宜上、遮蔽領域計算部４１１を、“計算部４１１”と省略して称す。

計算部４１１は、遮蔽領域ＳＲを計算する。遮蔽領域ＳＲは、外界センサ１２が検出した情報（より具体的には、ライダーからの点群情報）に基づいて検出される。計算部４１１は、車両Ｍ１から遮蔽領域ＳＲまでの距離を計算する。この距離は、点群情報に基づいて計算される。車両Ｍ１の位置情報および地図情報に基づいて、遮蔽領域ＳＲの距離が計算されてもよい。遮蔽領域ＳＲが検出された場合、計算部４１１は、遮蔽領域ＳＲに仮想動的物標ＶＭＯを設定する。設定した仮想動的物標ＶＭＯの位置の情報を計算部３１４および３１５に送信する。

４．４ ＥＣＵによる処理例
図２４は、自動運転制御を実行するためにＥＣＵ４１が行う処理の流れを説明するフローチャートである。図２４に示すルーチンにおいて、ＥＣＵ４１は、先ず、走行環境情報を取得する（ステップＳ４１）。ステップＳ４１の処理は、図１７に示したステップＳ２１の処理と同じである。

ステップＳ４１の処理に続いて、ＥＣＵ４１は、遮蔽領域ＳＲが検出されたか否かを判定する（ステップＳ４２）。ＥＣＵ４１は、具体的に、ステップＳ４１の処理において取得された走行環境情報に基づいて、遮蔽領域ＳＲが存在するか否かを判定する。ステップＳ４２の処理の判定結果が否定的な場合、ＥＣＵ４１はステップＳ３８の処理に進む。

ステップＳ４２の処理の判定結果が肯定的な場合、ＥＣＵ４１は、遮蔽領域ＳＲに仮想動的物標ＶＭＯを設定する（ステップＳ４３）。具体的に、ＥＣＵ４１は、走行軌道ＴＰからの距離が最も短い位置に仮想動的物標ＶＭＯを設定する。ステップＳ４３以降の処理については、図２１で説明したとおりである。

５．実施の形態５
次に、図２５乃至２７を参照しながら実施の形態５について説明する。なお、上記実施の形態１または３の説明と重複する説明については適宜省略される。

５．１ 前提
実施の形態５が前提とする状況は、実施の形態３または４のそれと同じである。以下では、実施の形態５が前提とする状況が、実施の形態３のそれと同じである場合について説明する。

５．２ 実施の形態５の特徴
５．２．１ 複数の走行軌道の候補（以下、“候補軌道”と称す。）の設定
図２５は、実施の形態５の特徴を説明する図である。上記実施の形態１乃至４では、車両制御システムにより単一の走行軌道ＴＰが設定された。これに対し、実施の形態５に係る車両制御システム（以下、“システム”とも称す。）は、候補軌道ＣＰを２つ以上設定する。

図２５に示す例では、合計３本の候補軌道ＣＰ１、ＣＰ２およびＣＰ３がシステムにより設定されている。候補軌道ＣＰ２は、システムにより走行軌道ＴＰとして選択されている。そのため、システムが搭載された車両Ｍ１は、自動運転制御の実行により候補軌道ＣＰ２に沿って走行する予定である。ただし、図２５には、車両Ｍ１の前方、かつ、候補軌道ＣＰ１の側方に動的物標ＭＯが存在している。そこで、図１８で説明した距離ｄ＿ｅｔを、候補軌道ＣＰ１～３のそれぞれに適用する。

図１８で説明した交点が、候補軌道ＣＰ１～３のそれぞれにおいて得られるかどうかを検討する。そうすると、図２５に示す例では、予定時間ＥＴがｅｔ１の場合の距離ｄ＿ｅｔとして、距離ｄｉ＿ｅｔ１＿ｃｐ１、ｄｉ＿ｅｔ１＿ｃｐ２、ｄｉ＿ｅｔ１＿ｃｐ３、ｄｊ＿ｅｔ１＿ｃｐ１、ｄｊ＿ｅｔ１＿ｃｐ２、ｄｋ＿ｅｔ１＿ｃｐ１およびｄｋ＿ｅｔ１＿ｃｐ２が表される。また、予定時間ＥＴがｅｔ２の場合の距離ｄ＿ｅｔとして、距離ｄｉ＿ｅｔ２＿ｃｐ１、ｄｉ＿ｅｔ２＿ｃｐ２、ｄｊ＿ｅｔ２＿ｃｐ１、ｄｊ＿ｅｔ２＿ｃｐ２およびｄｋ＿ｅｔ２＿ｃｐ１が表される。実施の形態５の以下の説明では、候補軌道ＣＰと組み合わせて計算される距離ｄ＿ｅｔを“距離ｄ＿ｅｔ＿ｃｐ”と総称する。

これらの距離ｄ＿ｅｔ＿ｃｐは、速度分布モデルに従って計算される動的物標ＭＯの存在確率に関連付けられる。そこで、実施の形態５では、予定時間ＥＴが経過するまでに、それぞれの候補軌道ＣＰ上の車両Ｍ１から距離ｄ＿ｅｔ＿ｃｐだけ離れた位置に動的物標ＭＯが存在する確率をηとする。実施の形態５の以下の説明では、予定時間ＥＴが経過するまでの動的物標ＭＯの状態に対応する座標（ｄ，ｖ）のうち、それぞれの候補軌道ＣＰ上の車両Ｍ１から距離ｄ＿ｅｔ＿ｃｐだけ離れた位置に動的物標ＭＯが存在する確率がηである座標（ｄ，ｖ）を、“座標（ｄ，ｖ｜ｃｐ｜η）”と称す。

５．２．２ 走行方針の決定
上記実施の形態３では、予定時間ＥＴごとに走行方針が決定された。これに対し、実施の形態５では、それぞれの候補軌道ＣＰと組み合わせた予定時間ＥＴごとに走行方針が決定される。なお、予定時間ＥＴごとに特定される最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎを“最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ＿ｅｔ”と総称することは実施の形態３と同じである。また、図４の説明を実施の形態５における走行方針の決定に援用する場合は、座標（ｄ，ｖ｜ｃｐ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ＿ｅｔ）が属する相を“最小値相”と読み替える。

５．２．３ 走行方針の反映
それぞれの候補軌道ＣＰと組み合わせた予定時間ＥＴごとに走行方針が決定される場合、予定時間ＥＴが同一の座標（ｄ，ｖ｜ｃｐ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ＿ｅｔ）が２つ以上特定される可能性がある。例えば、図２５の上段の例では、最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ＿ｅｔ１が候補軌道ＣＰ１～３のそれぞれにおいて特定される。そうすると、同一の予定時間ＥＴ（すなわち、ｅｔ１）に対して“最小値相”が３つ存在することになる。図２５の下段の例では、最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ＿ｅｔ２が候補軌道ＣＰ１および２のそれぞれに対して特定される。そうすると、同一の予定時間ＥＴ（すなわち、ｅｔ２）に対して“最小値相”が２つ存在することになる。

そこで、実施の形態５では、同一の予定時間ＥＴを有する座標（ｄ，ｖ｜ｃｐ｜η｜－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ＿ｅｔ）が２つ以上特定される場合、最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ＿ｅｔの最適値を選択する。最適値の選択は、現在の目標加速度ａ_Ｍ１＿ｔｇｔとの差（以下、“加速度差”と称す。）を最小にする最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ＿ｅｔの探索により行われる。

５．２．４ 予定時間内の走行軌道の設定
最適値が選択された場合、最適値に対応する候補軌道ＣＰ（以下、“候補軌道ＣＰ_ＯＶ”と称す。）が予定時間ＥＴ内の走行軌道ＴＰとして設定される。図２６は、走行軌道ＴＰの設定例を説明する図である。図２６の上段に示す例では、動的物標ＭＯから最も離れた位置に候補軌道ＣＰ３が設定されている。そのため、予定時間ＥＴがｅｔ１の場合に条件(i)および(ii)が同時に満たされると、候補軌道ＣＰ_ＯＶとして候補軌道ＣＰ３が選択される。そうすると、候補軌道ＣＰ３が走行軌道ＴＰに設定される。

上段に示した例の直後における設定例が下段に示される。予定時間ＥＴがｅｔ２になると、新たに設定された候補軌道ＣＰ１’～３’に基づいて、候補軌道ＣＰ_ＯＶが選択される。この場合は、候補軌道ＣＰ_ＯＶとして候補軌道ＣＰ２’が選択される。そうすると、候補軌道ＣＰ２’が走行軌道ＴＰに設定される。

５．２．５ 効果
以上説明した実施の形態５の特徴によれば、それぞれの候補軌道ＣＰと組み合わせた予定時間ＥＴごとに走行方針が決定される。そして、条件(i)および(ii)が同時に満たされた場合、候補軌道ＣＰ_ＯＶが走行軌道ＴＰとして設定される。最適値は、加速度差を最小にする最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ＿ｅｔの探索により行われる。したがって、近い将来において動的物標ＭＯが走行軌道ＴＰに侵入するかどうかが不確かな場合であっても、走行安全と走行効率とを両立させた自動運転制御を行うことが可能となる。

５．３ 車両制御システム
５．３．１ システムの構成例
図２７は、実施の形態５に係るシステム５の構成例を示すブロック図である。図２７に示すように、システム５は、ＥＣＵ５１を備えている。内界センサ１１、外界センサ１２および減速度マップ１４は、図８に示したシステム１の構成例と共通する。

ＥＣＵ５１のハードウェア構成は、図８で説明したＥＣＵ１３のそれと同じである。ＥＣＵ５１の機能構成の詳細については、項目“５．３．２”において述べる。

５．３．２ ＥＣＵの構成例
図２７に示すように、ＥＣＵ５１は、要求減速度計算部５１１と、走行方針決定部５１２と、候補軌道生成部５１３と、位置分布計算部５１４と、確率計算部５１５と、走行計画部５１６と、走行制御部５１７と、を備えている。物標検出部３１３および予定時間計算部３１４は、図１９に示したＥＣＵ３１が有する機能と共通する。これらの機能ブロックは、ＥＣＵ５１のプロセッサがメモリに格納された各種の制御プログラムを実行することにより実現される。以下、説明の便宜上、要求減速度計算部５１１、走行方針決定部５１２等を、“計算部５１１”、“決定部５１２”等と省略して称す。

計算部５１１は、減速度－ａ_Ｍ１の要求値を予定時間ＥＴと候補軌道ＣＰの組み合わせごとに計算する。要求値の計算は、減速度マップ１４の参照により行われる。減速度マップ１４の参照は、距離ｄ＿ｅｔ＿ｃｐ、および、相対速度ｖ（すなわち、－ｖ_Ｍ１）の情報を用いて行われる。計算部５１１による要求値の計算は、図８で説明した計算部１３１による要求値の計算と基本的に同じである。計算部５１１は、要求値を決定部５１２に送信する。

決定部５１２は、走行方針を予定時間ＥＴごとに決定する。決定部５１２は、先ず、計算部５１１から送信された要求値に基づいて、最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ＿ｅｔ＿ｃｐを特定する。予定時間ＥＴｊが同一の複数の候補軌道ＣＰに対して要求値が１つだけ存在する場合、この要求値が予定時間ＥＴｊに対応する最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ＿ｅｔである。要求値が２つ以上存在する場合、予定時間ＥＴｊに対応する最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ＿ｅｔを、候補軌道ＣＰと組み合わせて特定する。

決定部５１２は、続いて、最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ＿ｅｔを有するセル（実施の形態５の以下の説明において、“最小値セル”と称す。）を、予定時間ＥＴごとに特定する。決定部５１２は、続いて、最小値セルが属する区分領域に基づいて、下記(i)～(iv)のうちの何れかを走行方針として決定する。
(i) 最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ＿ｅｔで車両Ｍ１を即時減速する
(ii) 現在の加速度または減速度を維持する
(iii) 最小値セルの確率ηが閾値η＿ｔｈ７以上となるまで減速の開始を先送りする
(iv) 最小値セルの確率ηに応じて最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ＿ｅｔを変更して減速する
上記(i)～(iv)の走行方針は、実施の形態３で説明したそれと同じである。

生成部５１３は、複数の候補軌道ＣＰを生成する。候補軌道ＣＰのそれぞれは、現在の走行軌道ＴＰに対して平行な曲線として設定される。現在の走行軌道ＴＰの情報は、計画部５１６から取得されてもよいし、計画部５１６以外から取得されてもよい。生成部５１３は、生成した候補軌道ＣＰのそれぞれを計算部５１１および決定部５１２に送信する。

計算部５１４は、位置分布を計算する。位置分布は、動的物標ＭＯの位置を速度分布モデルに適用することで計算される。計算部５１４は、計算した位置分布を計算部５１５に送信する。計算部５１４は、また、計算した位置分布と、予定時間ＥＴと、候補軌道ＣＰとに基づいて、距離ｄ＿ｅｔ＿ｃｐを計算する。計算部５１４は、計算した距離ｄ＿ｅｔ＿ｃｐを計算部５１１および決定部５１２に送信する。

計算部５１５は、計算部５１４からの位置分布に基づいて、候補軌道ＣＰ上の車両Ｍ１から距離ｄ＿ｅｔ＿ｃｐだけ離れた位置に動的物標ＭＯが存在する確率ηを計算する。計算部５１５は、計算した確率ηを走行計画部５１６に送信する。

計画部５１６は、自動運転の走行計画を立案する。計画部５１６の基本的な機能は、図８で説明した計画部１３５のそれと同じである。すなわち、計画部５１６は、決定部５１２から走行方針を受信した場合、計算部５１５からの確率ηを適宜参照して、目標位置での走行状態の情報を変更する。ただし、予定時間ＥＴｊに対応する最小値－ａ_Ｍ１＿ｍｉｎ＿ｅｔが複数の候補軌道ＣＰに対して特定されている場合、計画部５１６は、最適値を選択する。最適値を選択した場合、計画部１６は、最適値に対応する候補軌道ＣＰを予定時間ＥＴ内の走行軌道ＴＰとして設定する。計画部５１６は、走行状態の情報を含む走行軌道ＴＰの情報を、制御部５１７に送信する。

制御部５１７は、走行軌道ＴＰに沿って車両Ｍ１が走行するように、走行状態の情報に基づいて各種の走行装置の制御量を決定する。制御部５１７は、計画部５１６から新たな走行軌道ＴＰの情報の入力があった場合、この新たな走行軌道ＴＰに沿って車両Ｍ１が走行するように走行装置の制御量を決定する。

１，２，３，４，５ 車両制御システム
１１ 内界センサ
１２ 外界センサ
１３，２３，３１，４１，５１ ＥＣＵ
１３１，２３１，３１１，５１１ 要求減速度計算部
１３２，２３２，３１２，５１２ 走行方針決定部
１３３，３１３ 物標検出部
１３４，２３５ 尤度計算部
１３５，２３６，３１７，５１６ 走行計画部
１３６，５１７ 走行制御部
１４，２４ 減速度マップ
２１ ＧＮＳＳ受信器
２２ 地図データベース
２３３ 停止線計算部
２３４ 信号機検出部
３１４ 予定時間計算部
３１５，５１４ 位置分布計算部
３１６，５１５ 確率計算部
５１３ 候補軌道生成部
４１１ 遮蔽領域計算部
ＣＰ，ＣＰ１，ＣＰ２，ＣＰ３，ＣＰ１’，ＣＰ２’，ＣＰ３’ 候補軌道
ＥＴ 予定時間
Ｍ１，Ｍ２ 車両
ＭＯ 動的物標
ＳＬ 停止線
ＳＯ 遮蔽物
ＳＲ 遮蔽領域
ＴＰ 走行軌道
ＴＳ 信号機
ＶＭＯ 仮想動的物標

Claims (10)

1. 車両の自動運転制御を実行する車両制御システムであって、
   前記車両の走行環境情報を取得する取得装置と、
   前記走行環境情報に基づいて前記自動運転制御を実行する制御装置と、
   を備え、
   前記制御装置は、前記自動運転制御において、前記車両の減速対象の相対速度および前記減速対象から前記車両までの距離で表される前記減速対象の状態と、減速度との関係を規定する減速度特性であって、所定の境界減速度によって前記状態が複数の相に分割された減速度特性に基づいて、前記車両の目標減速度を設定する減速度設定処理を行い、
   前記制御装置は、前記減速度設定処理において、
   前記走行環境情報および前記減速度特性に基づいて、前記状態に対応する減速度を少なくとも１つ特定し、
   前記状態の情報の確からしさ、または、前記状態に関連付けられた情報の確からしさを示す尤度を、前記少なくとも１つの減速度ごとに計算し、
   前記少なくとも１つの減速度のうちの最小値を特定し、
   前記減速度特性において前記最小値が属する相を示す最小値相と、前記最小値に対応する前記尤度を示す最小値尤度と、に基づいて、前記最小値を０～１００％の反映率で前記目標減速度に反映させる
   ことを特徴とする車両制御システム。
2. 前記境界減速度は、前記車両の最大減速度に相当する第１の減速度を含み、
   前記制御装置は、前記減速度設定処理において、前記最小値相が前記第１の減速度よりも急減速側に位置する相に属する場合、前記最小値尤度に関わらず、前記反映率を１００％に設定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の車両制御システム。
3. 前記境界減速度は、前記車両の最小減速度に相当する第２の減速度を含み、
   前記制御装置は、前記減速度設定処理において、前記最小値相が前記第２の減速度よりも緩減速側に位置する相に属する場合、前記最小値尤度に関わらず、前記反映率を０％に設定する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の車両制御システム。
4. 前記境界減速度は、前記車両の最大減速度に相当する第１の減速度と、前記車両の最小減速度に相当する第２の減速度と、前記最大減速度よりも小さく、かつ、前記最小減速度よりも大きい減速度に相当する第３の減速度と、を含み、
   前記制御装置は、前記減速度設定処理において、前記最小値相が前記第１および第３の減速度の間に位置する相に属する場合、前記少なくとも１つの減速度の特定総数に応じて前記反映率を変更し、
   前記反映率は、
   前記特定総数が１つである場合は１００％に設定され、
   前記特定総数が２つ以上の場合は、前記最小値尤度に応じた０～１００％の間の値に設定される
   ことを特徴とする請求項２または３に記載の車両制御システム。
5. 前記境界減速度は、前記車両の最大減速度に相当する第１の減速度と、前記車両の最小減速度に相当する第２の減速度と、前記最大減速度よりも小さく、かつ、前記最小減速度よりも大きい減速度に相当する第３の減速度と、を含み、
   前記制御装置は、前記減速度設定処理において、前記最小値相が前記第２および第３の減速度の間に位置する相に属する場合、前記最小値尤度と閾値との比較の結果に応じて前記反映率を変更し、
   前記反映率は、
   前記最小値尤度が前記閾値以上の場合は１００％に設定され、
   前記最小値尤度が前記閾値未満の場合は０％に設定される
   ことを特徴とする請求項２乃至４何れか１項に記載の車両制御システム。
6. 前記減速対象は、前記車両の走行軌道上における前記車両の最寄りの動的または静的障害物であり、
   前記走行環境情報は、前記動的または静的障害物から前記車両までの距離、および、前記動的または静的障害物の相対速度を含み、
   前記尤度は、前記動的または静的障害物の状態の確からしさである
   ことを特徴とする請求項１乃至５何れか１項に記載の車両制御システム。
7. 前記減速対象は、前記車両の走行軌道上における前記車両の最寄りの信号機であり、
   前記走行環境情報は、前記信号機から前記車両までの距離、および、前記信号機の相対速度を含み、
   前記尤度は、前記信号機の状態に関連付けられた、前記信号機の点灯色が赤または黄である確からしさである
   ことを特徴とする請求項１乃至５何れか１項に記載の車両制御システム。
8. 車両の自動運転制御を実行する車両制御システムであって、
   前記車両の走行環境情報を取得する取得装置と、
   前記走行環境情報に基づいて前記自動運転制御を実行する制御装置と、
   を備え、
   前記制御装置は、前記自動運転制御において、前記車両の減速対象の状態と、減速度との関係を規定する減速度特性であって、所定の境界減速度によって前記状態が複数の相に分割された減速度特性に基づいて、前記車両の目標減速度を設定する減速度設定処理を行い、
   前記減速対象は、前記車両の走行軌道の側方に位置する前記車両の最寄りの動的物標であり、
   前記走行環境情報は、前記車両の走行速度、および、前記動的物標の位置を含み、
   前記状態は、前記動的物標が所定の速度分布モデルに従って移動して前記走行軌道に侵入すると仮定したときの前記動的物標から前記車両までの距離であり、
   前記制御装置は、前記減速度設定処理において、
   前記走行速度、前記位置および前記減速度特性に基づいて、前記距離に対応する減速度を少なくとも１つ特定し、
   前記走行軌道に沿って走行する前記車両が前記動的物標の側方に到達する予定時間が経過するまでに、前記車両から前記距離だけ離れた前記走行軌道上の位置に前記動的物標が存在する確率を、前記少なくとも１つの減速度ごとに計算し、
   前記少なくとも１つの減速度のうちの最小値を特定し、
   前記減速度特性において前記最小値が属する相を示す最小値相と、前記最小値に対応する前記確率を示す最小値確率と、に基づいて、前記最小値を０～１００％の反映率で前記目標減速度に反映させる
   ことを特徴とする車両制御システム。
9. 車両の自動運転制御を実行する車両制御システムであって、
   前記車両の走行環境情報を取得する取得装置と、
   前記走行環境情報に基づいて前記自動運転制御を実行する制御装置と、
   を備え、
   前記制御装置は、前記自動運転制御において、前記車両の減速対象の状態と、減速度との関係を規定する減速度特性であって、所定の境界減速度によって前記状態が複数の相に分割された減速度特性に基づいて、前記車両の目標減速度を設定する減速度設定処理を行い、
   前記減速対象は、前記車両の走行軌道の側方に位置する遮蔽領域に設定される前記車両の最寄りの仮想動的物標であり、
   前記走行環境情報は、前記車両の走行速度、および、前記遮蔽領域の位置を含み、
   前記状態は、前記仮想動的物標が所定の速度分布モデルに従って移動して前記走行軌道に侵入すると仮定したときの前記仮想動的物標から前記車両までの距離であり、
   前記制御装置は、前記減速度設定処理において、
   前記走行速度、前記位置および前記減速度特性に基づいて、前記距離に対応する減速度を少なくとも１つ特定し、
   前記走行軌道に沿って走行する前記車両が前記仮想動的物標の側方に到達する予定時間が経過するまでに、前記車両から前記距離だけ離れた前記走行軌道上の位置に前記仮想動的物標が存在する確率を、前記少なくとも１つの減速度ごとに計算し、
   前記少なくとも１つの減速度のうちの最小値を特定し、
   前記減速度特性において前記最小値が属する相を示す最小値相と、前記最小値に対応する前記確率を示す最小値確率と、に基づいて、前記最小値を０～１００％の反映率で前記目標減速度に反映させる
   ことを特徴とする車両制御システム。
10. 前記走行軌道は、少なくとも２本の候補を含み、
    前記制御装置は、前記減速度設定処理において、
    前記少なくとも２本の候補と前記予定時間の組み合わせごとに前記最小値を特定し、
    前記予定時間が同一の前記最小値が少なくとも２つ特定された場合、前記少なくとも２つの最小値のうちから前記目標減速度に反映させる最適値を選択し、
    前記制御装置は、前記最適値が選択された場合、前記車両の目標走行軌道を設定する軌道設定処理を行い、
    前記制御装置は、前記軌道設定処理において、前記最適値に対応する候補を、前記予定時間における前記車両の目標走行軌道に設定する
    ことを特徴とする請求項８または９に記載の車両制御システム。

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