JP7143921B2 - 行動計画装置および制御演算装置 - Google Patents

Description

本開示は、自動運転システムにおいて、自車両の行動を適切に決定する行動計画装置、および決定された行動に基づいて自車両を制御するための目標値を演算する制御演算装置に関する。

近年では、自動車を自動で走行させるための自動運転システムの開発が進んでいる。自動運転システムでは、自車両周辺の歩行者、自転車、および他車両などの障害物の位置と速度とから、自車両の行動を適切に決定する必要がある。ここで自車両の行動とは、例えば走行レーンをキープする、走行レーンをチェンジする、および停車するなどである。

特許文献１には、自車両周辺の障害物を検出して地図上に配置し、それに基づいて行動を決定する車両周辺情報検証装置について開示されている。該車両周辺情報検証装置は、障害物の位置と走行可能な領域とを比較することで障害物検出結果の信頼性を評価し、評価結果に基づいて、決定された行動を適用するか否かを選択する。これにより、障害物検出の精度が下がった場合でも誤った行動が決定されずに済む。

非特許文献１には、高精度地図に関する説明が開示されている。

ＷＯ２０１６／１６６７９０

「自動走行におけるダイナミックマップ整備」、システム／制御／情報出版、第６０巻、第１１号、２０１６年、ｐ．４６３－４６８

自車両の行動を決定するには、障害物の将来の移動予測に基づいて自車両が置かれた状況を判定する必要がある。従来の車両周辺情報検証装置では、自車両が置かれた状況を判定することについて言及されていないため、自車両の行動を適切に決定することが困難である。

本開示は、上述の課題を解決するためになされたもので、自車両の行動を適切に決定し、自動運転の精度を向上させる行動計画装置および制御演算装置を提供することを目的とする。

本開示に係る行動計画装置は、障害物を平面座標系で表した平面座標系障害物情報に基づいて、前記障害物の移動予測を行い、平面座標系障害物移動情報として出力する平面座標系移動予測部と、前記平面座標系障害物移動情報に基づいて、前記障害物の状況を判定し、移動体が置かれた状況をシーン情報として出力するシーン判定部と、前記シーン情報に基づいて、前記移動体の行動を決定し、行動決定結果に従って前記移動体を制御するための目標値を演算する制御演算装置に対し、前記行動決定結果を出力する行動決定部と、を備える。

また、本開示に係る制御演算装置は、前記行動計画装置から出力される前記行動決定結果に従って、前記目標値の演算を行う。

本開示によれば、行動計画装置および制御演算装置は、障害物の移動予測から移動体が置かれた状況を判定するため、移動体の行動を適切に決定でき、自動運転の精度を向上できる。

実施の形態１～４における行動計画装置および制御演算装置を搭載した車両の構成の一例を示す図である。 実施の形態１における行動計画装置および制御演算装置の一例を示すブロック図である。 実施の形態１における平面座標系でのシーンの一例を示す模式図である。 実施の形態１～４における行動決定部での有限状態機械の一例を示す模式図である。 実施の形態１～４における動作計画部からの目標軌道の一例を示す模式図である。 実施の形態２における行動計画装置および制御演算装置の一例を示すブロック図である。 実施の形態２～４における平面座標系と経路座標系での車両の一例を示す模式図である。 実施の形態２～４におけるカーブ走行時の車両と障害物との位置関係の一例を示す模式図である。 実施の形態２～４におけるカーブ走行時の車両と道路情報との位置関係の一例を示す模式図である。 実施の形態２～４における経路座標系でのシーンの一例を示す模式図である。 実施の形態３における行動計画装置および制御演算装置の一例を示すブロック図である。 実施の形態３および４における交差点走行時の車両と障害物との位置関係の一例を示す模式図である。 実施の形態３および４におけるＴ字路走行時の車両と障害物との位置関係の一例を示す模式図である。 実施の形態４における行動計画装置および制御演算装置の一例を示すブロック図である。

以下、図面を参照しながら本開示の実施の形態における行動計画装置および制御演算装置について説明する。なお、以下では自車両を単に「車両」と称し、自車両周辺の歩行者、自転車、および他車両などを総称して「障害物」と称する。

実施の形態１．
図１は、実施の形態１における行動計画装置１０２および制御演算装置１０３を搭載した車両１００の構成の一例を示す図である。図１では、行動計画装置１０２および制御演算装置１０３を合わせて自動運転システム１０１としている。

ドライバー（すなわち運転者）が車両１００を操作するために設置されているステアリングホイール１は、ステアリング軸２に結合されている。ステアリング軸２は、ラックアンドピニオン機構４のピニオン軸１３が連接されている。ラックアンドピニオン機構４のラック軸１４は、ピニオン軸１３の回転に応じて往復移動自在であり、その左右両端にはタイロッド５を介してフロントナックル６が接続されている。フロントナックル６は、総舵輪としての前輪１５を回転自在に支持すると共に、車体フレームに転舵自在に支持されている。

ドライバーがステアリングホイール１を操作して発生したトルクはステアリング軸２を回転させ、ラックアンドピニオン機構４が、ステアリング軸２の回転に応じてラック軸１４を左右方向へ移動させる。ラック軸１４の移動により、フロントナックル６が図示しないキングピン軸を中心に回動し、それにより前輪１５が左右方向へ転蛇する。よって、ドライバーは、車両１００が前進・後進する際にステアリングホイール１を操作することで、車両１００の横移動量を変化させることができる。

車両１００には、車両１００の走行状態を認識するための内界センサ２０として、車速センサ２１、車両の慣性を計測するＩＭＵ（Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｕｎｉｔ）センサ２２、操舵角センサ２３、および操舵トルクセンサ２４などが設置されている。

車速センサ２１は、車両１００の車輪に取り付けられ、車輪の回転速度を検出するパルスセンサを備え、パルスセンサの出力を車速値に変換して出力する。

ＩＭＵセンサ２２は、車両１００の屋根もしくは室内に設置され、車両座標系における車両１００の加速度および角速度を検出する。ＩＭＵセンサ２２には、例えばＭＥＭＳ（Ｍｉｃｒｏ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｓｙｓｔｅｍ）や、光ファイバージャイロ（Ｆｉｂｅｒ Ｏｐｔｉｃ Ｇｙｒｏｓｃｏｐｅ）などが組み込まれたものもある。ここで、車両座標系とは、車両１００のシャシーまたはボディに固定された座標系である。通常、車両座標系では、車両１００の重心を原点とし、車両１００の長手方向の前方をｘ軸、車両１００の左手方向をｙ軸、およびｘ軸を起点としてｙ軸方向に回転する右ねじが進む方向をｚ軸と定義される。

操舵角センサ２３は、ステアリング軸２の回転角度を計測するセンサであり、例えばロータリーエンコーダなどにより構成される。

操舵トルクセンサ２４は、ステアリング軸２の回転トルクを計測するセンサであり、例えばひずみゲージなどにより構成される。

また、車両１００には、車両１００の周辺の状況を認識するための外界センサとして、カメラ２５、レーダ２６、ＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）センサ２７、およびＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）２９などが設置されている。

カメラ２５は、車両１００の前方、側方、および後方を撮影できる位置に設置されており、撮影した画像から、例えば車両１００前方の車線、区画線、および障害物の情報など、車両１００前方の環境を示す情報を取得する。

レーダ２６は、車両１００の前方へレーダ照射を行い、その反射波を検出することで、車両１００前方に存在する障害物の相対距離および相対速度を測定し、その測定結果を出力する。

ＧＮＳＳセンサ２７には、図示しないＧＮＳＳアンテナが接続されている。ＧＮＳＳセンサ２７は、衛星軌道上を周回する測位衛星からの測位信号をＧＮＳＳアンテナで受信し、受信した測位信号を解析して、ＧＮＳＳアンテナの位相中心の位置の情報（緯度、経度、高度、および方位など）を出力する。測位衛星としては、米国のＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）、ロシアのＧＬＯＮＡＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）、欧州のＧａｌｉｌｅｏ、日本のＱＺＳＳ（Ｑｕａｓｉ－Ｚｅｎｉｔｈ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）、中国のＢｅｉｄｏｕ、およびインドのＮａｖＩＣ（Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｉｎｄｉａｎ Ｃｏｎｓｔｅｌｌａｔｉｏｎ）などがある。ＧＮＳＳセンサ２７はそれらのいずれを用いるものでもよい。

ＬｉＤＡＲ２９は、車両１００の屋根などに設置される。ＬｉＤＡＲ２９は、レーザを車両１００の周辺に照射し、周辺の物体に反射して戻ってくるまでの時間差を検出することにより、車両座標系における物体の位置を検出する。近年では、車両１００の四隅に設置されることで、より広範囲、高密度に物体を検出することも可能である。

ナビゲーション装置２８は、内部に地図情報Ｓ１５を保持しており、地図情報Ｓ１５と、ＧＮＳＳセンサ２７などで取得した車両１００の位置情報と、ドライバーが設定した目的地情報とに基づいて、目的地に到達可能な走行ルートを演算し、ナビゲーション情報を出力する機能を有している。ナビゲーション装置２８は更に、車両１００の周辺が交差点エリアであることを認識して出力する機能、および目的地に到達するために必要な車線変更の指示やタイミングを演算して出力する機能を有する。

情報取得部３０は、カメラ２５、レーダ２６、およびＬｉＤＡＲ２９などの外界センサに接続され、これらによって取得された情報を融合処理することにより、車両１００周辺の障害物情報を含む情報を検出し、自動運転システム１０１に出力する。情報取得部３０は、ナビゲーション装置２８にも接続され、ＧＮＳＳセンサ２７をもとに車両１００の位置を検出する。情報取得部３０については、後に図２を用いて詳細に説明する。

自動運転システム１０１は、行動計画装置１０２と、制御演算装置１０３とを備える。行動計画装置１０２は、情報取得部３０からの情報と内界センサ２０からの情報とに基づいて、車両１００の行動を決定し、行動決定結果Ｓ９を制御演算装置１０３に出力する。制御演算装置１０３は、行動計画装置１０２からの行動決定結果Ｓ９に従って、車両１００を制御するための目標値を演算する。ここで目標値とは、例えば目標操舵角と目標操舵トルクとを総称した目標操舵量Ｓ１１、および目標加減速量Ｓ１２などである。

また、車両１００には、車両１００の横方向の運動を実現するための電動モータ３、車両１００の前後方向の運動を制御するための車両駆動装置７、およびブレーキ１１などのアクチュエータが設置されている。

電動モータ３は、一般的にはモータとギアとで構成され、ステアリング軸２にトルクを与えることで、ステアリング軸２を自在に回転させることができる。つまり、電動モータは、ドライバーのステアリングホイール１の操作と独立して、前輪１５を自在に転舵させることができる。

操舵制御装置１２は、操舵角センサ２３、および操舵トルクセンサ２４などの出力と、自動運転システム１０１からの目標操舵量Ｓ１１とに基づいて、車両１００のステアリングを目標操舵量Ｓ１１に追従させるために電動モータ３へ供給すべき電流値を演算し、算出した電流値に相当する電流を電動モータ３に出力する。

車両駆動装置７は、車両１００を前後方向に駆動するためのアクチュエータである。車両駆動装置７は、例えばエンジンやモータなどの駆動源で得られた駆動力を、図示しないトランシミッションとシャフト８とを介して、前輪１５および後輪１６を回転させる。これにより、車両駆動装置７は、車両１００の駆動力を自在に制御することが可能である。

一方、ブレーキ制御装置１０は、車両１００を制動するためのアクチュエータであり、車両１００の前輪１５および後輪１６それぞれに設置されたブレーキ１１のブレーキ量を制御する。一般的なブレーキ１１は、前輪１５および後輪１６と共に回転するディスクロータに、油圧を用いてパッドを押し付けることによって、制動力を発生させる。

加減速制御装置９は、自動運転システム１０１からの目標加減速量Ｓ１２に、車両１００の加速度を追従させるために必要な車両１００の駆動力および制動力を演算し、それらの演算結果を車両駆動装置７およびブレーキ制御装置１０へ出力する。

内界センサ２０、外界センサ、および上記で説明した複数の装置は、車両１００内のＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）やＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などを用いてネットワークを構成しているとする。装置は、ネットワークを介してそれぞれの情報を取得することが可能である。また、内界センサ２０および外界センサは、ネットワークを介して相互にデータの送受信が可能である。

図２は、実施の形態１における行動計画装置１０２および制御演算装置１０３の一例を示すブロック図である。図２は、情報取得部３０と、内界センサ２０と、行動計画装置１０２と、制御演算装置１０３と、操舵制御装置１２と、加減速制御装置９とにより構成されるブロック図である。行動計画装置１０２は、情報取得部３０からの情報と内界センサ２０からの情報とに基づいて、車両１００の行動を決定し、行動決定結果Ｓ９として出力する。制御演算装置１０３は、情報取得部３０からの情報と、内界センサからの情報と、行動計画装置１０２からの行動決定結果Ｓ９とに基づいて、車両１００を制御するための目標値を演算する。ここで目標値とは、目標操舵量Ｓ１１および目標加減速量Ｓ１２である。

情報取得部３０は、経路検出部３１と、障害物検出部３２と、道路情報検出部３３と、車両位置検出部３４とを備える。

経路検出部３１は、車両１００の走行基準である参照経路Ｓ１と、車両１００が走行できる領域である走行可能領域Ｓ２とを出力する。参照経路Ｓ１は、カメラから得られる画像データなどを用いて区画線を検出することで認識される、レーンの中心線である。参照経路Ｓ１は、レーンの中心線以外にも、外部から与えられた経路としても用いられる。例えば、駐車場において、自動駐車用の経路が外部から与えられる場合には、その経路が参照経路Ｓ１として用いられる。参照経路Ｓ１は、多項式やスプライン曲線などで表現される。

走行可能領域Ｓ２は、カメラ２５、レーダ２６、およびＬｉＤＡＲ２９などから得られた情報を融合処理することにより算出される。走行可能領域Ｓ２は、例えば左右の区画線がある道路において、障害物が無い場合は左右区画線で囲まれる道路の領域として出力される。障害物が有る場合は、左右区画線で囲まれる領域から、障害物の領域だけ除外した領域として出力される。

障害物検出部３２は、平面座標系障害物情報Ｓ３を出力する。平面座標系障害物情報Ｓ３は、カメラ２５から得られる画像データやレーダ２６、ＬｉＤＡＲ２９の情報を融合することにより得られる。平面座標系障害物情報Ｓ３は、障害物の位置と速度、および障害物の種別である。障害物の種別は、車両、歩行者、自転車、およびバイクなどで分類された種別である。また、平面座標系障害物情報Ｓ３のうち、障害物の位置および速度は、後に説明する平面座標系で表されたものである。但し、平面座標系に限定されない。

道路情報検出部３３は、道路情報Ｓ４を出力する。道路情報Ｓ４は、カメラ２５から得られる画像データ、レーダ２６、およびＬｉＤＡＲ２９の情報を融合することにより検出される、交差点などでの信号機Ｃ１とその点灯状態である。道路情報Ｓ４は、これに限らず、信号機Ｃ１手前の停止線Ｃ３などである。

車両位置検出部３４は、ＧＮＳＳセンサ２７に基づいて、車両１００の位置を検出し、車両位置情報Ｓ５として出力する。ＧＮＳＳセンサ２７からの車両１００の位置は、一般的には地理座標系で表される。地理座標系は、通常は地球を楕円体とみなし、その表面上における水平位置を表す経緯度と垂直位置を表す高度との組み合わせで表現される。地理座標系上の任意の点を基準点として、ＮＥＤ（Ｎｏｒｔｈ－Ｅａｓｔ－Ｄｏｗｎ）座標系への変換や、ガウス・クリューゲル投影による平面座標系への変換が可能である。ＮＥＤ座標系は、地理座標系で表現される任意の点を原点として、北方向、東方向、鉛直上向き方向に座標系を取った座標系である。平面座標系は、原点から互いに直交する２軸を有するＸＹ座標系である。平面座標系は、道路境界を識別するための区画線、車両１００、および障害物の位置などを表現するために使用される。平面座標系は、例えば車両１００の重心を原点として、車両１００の長手方向を第１軸、左手方向を第２軸とする。この場合は、車両座標系と一致する。また、別の例では、地図上の任意の点を原点として、東方向を第１軸、北方向を第２軸とすることもできる。車両位置検出部３４は、地理座標系で表される車両１００の位置を平面座標系に変換し、車両位置情報Ｓ５として出力する機能を有する。

内界センサ２０は、車速センサ２１とＩＭＵセンサ２２とを備える。内界センサは車両１００に設置され、車速センサとＩＭＵセンサ２２とに基づいて車両１００の状態量を検出し、センサ情報Ｓ６として出力する。車速センサ２１およびＩＭＵセンサ２２は、図１を用いて説明したため、ここでは説明を省略する。

行動計画装置１０２は、平面座標系移動予測部１０４と、シーン判定部１０５と、行動決定部１０６とを備える。

平面座標系移動予測部１０４は、障害物検出部３２からの平面座標系障害物情報Ｓ３に基づいて、障害物の移動予測を行い、その結果を平面座標系障害物移動情報Ｓ７として出力する。すなわち、平面座標系移動予測部１０４は、車両１００に設置された外界センサにより検出される周辺の障害物を平面座標系で表した平面座標系障害物情報Ｓ３に基づいて、障害物の移動予測を行い、平面座標系障害物移動情報Ｓ７として出力する。平面座標系移動予測部１０４は、障害物検出部３２からの障害物の速度を用いて、その速度方向に対し等速直線運動を行うと仮定して、障害物の移動予測を行う。等速直線運動と仮定することで、平面座標系移動予測部１０４での予測計算を簡単にでき、計算量を少なくすることができる。なお、平面座標系移動予測部１０４は、行動計画装置１０２の動作周期と同じ周期で障害物の移動予測を行うが、この周期が十分に小さい場合は、各周期での障害物の位置のみで移動予測を行うことができる。この場合、障害物検出部３２からの平面座標系障害物情報Ｓ３は、障害物の位置である。

シーン判定部１０５は、平面座標系移動予測部１０４からの平面座標系障害物移動情報Ｓ７と、道路情報検出部３３からの道路情報Ｓ４と、内界センサ２０からのセンサ情報Ｓ６とを用いて、障害物の状況と道路状況と車両１００の走行状況とを判定し、車両１００が置かれた状況をシーン情報Ｓ８として出力する。シーン判定部１０５については、後に図３および表１を用いて詳細に説明する。シーン判定部１０５は、平面座標系障害物移動情報Ｓ７を用いて、障害物の状況を判定し、車両１００が置かれた状況をシーン情報Ｓ８として出力してもよい。また、シーン判定部１０５は、平面座標系障害物移動情報Ｓ７と道路情報Ｓ４とを用いて、障害物の状況と道路状況とを判定し、車両１００が置かれた状況をシーン情報Ｓ８として出力してもよい。但し、道路情報Ｓ４やセンサ情報Ｓ６も用いることで、広範囲にわたって状況を判定できる。

シーン判定部１０５は、車両１００の走行状況を判定するには、車両１００の位置を検出する必要があり、内界センサ２０によって検出できるが、代わりにＧＮＳＳセンサ２７によって検出されてもよい。この場合、車両１００の位置は、車両位置検出部３４からの車両位置情報Ｓ５として出力される。なお、ＧＮＳＳセンサ２７は外界センサの１つである。また、道路状況も外界センサにより検出できる。よって、障害物の状況、道路状況、および車両１００の走行状況は、いずれも外界センサによって検出できる。

行動決定部１０６は、シーン判定部１０５からのシーン情報Ｓ８に基づいて、車両１００の行動を決定し、行動決定結果Ｓ９を出力する。行動決定部１０６については、後に表２、３、および図４を用いて詳細に説明する。

制御演算装置１０３は、動作計画部１０７と制御演算部１０８とを備える。

動作計画部１０７は、行動決定部１０６からの行動決定結果Ｓ９、経路検出部３１からの参照経路Ｓ１と走行可能領域Ｓ２、車両位置検出部３４からの車両位置情報Ｓ５、および内界センサ２０からのセンサ情報Ｓ６を用いて、車両が走行すべき目標経路と目標車速とを生成して出力する。なお、ここでは目標経路と目標車速とを合わせて目標軌道Ｓ１０と称する。

制御演算部１０８は、動作計画部１０７からの目標軌道Ｓ１０、経路検出部３１からの参照経路Ｓ１と走行可能領域Ｓ２、および障害物検出部３２からの障害物情報を用いて、目標軌道Ｓ１０に車両１００が追従するよう、目標操舵角と目標加減速量Ｓ１２とを演算して出力する。

制御演算装置１０３は、目標軌道Ｓ１０を生成せず、行動決定部１０６からの行動決定結果Ｓ９から目標操舵量Ｓ１１と目標加減速量Ｓ１２とを直接演算する場合には、必ずしも動作計画部１０７を備えなくてもよい。制御演算装置１０３は、行動決定部１０６からの行動決定結果Ｓ９、経路検出部３１からの参照経路Ｓ１と走行可能領域Ｓ２、および障害物検出部３２からの障害物情報に基づいて、モデル予測制御などによって目標操舵量Ｓ１１と目標加減速量Ｓ１２とを演算してもよい。なお、制御演算装置１０３の動作については、後に図５を用いて詳細に説明する。

操舵制御装置１２および加減速制御装置９は、図１を用いて説明したため、ここでは説明を省略する。

次に、シーン判定部１０５について、図３および表１を用いて説明する。図３は、実施の形態１における平面座標系でのシーンの一例を示す模式図である。また、表１は、実施の形態１におけるシーン判定部１０５からのシーン情報Ｓ８の一例を示す説明図である。シーン情報Ｓ８は、数値を含む変数として表現されてもよいし、シーンＡおよびシーンＢなどのようにシンボリックに表現されてもよい。以下では、シーン判定部１０５がシーン情報Ｓ８を数値を含む変数として表現する方法について説明する。

図３に示すように、車両１００周辺の判定領域Ａ１内に、先行障害物Ｂ１（先行車両）、交差障害物Ｂ２（交差車両）、停止障害物Ｂ３（停止車両）、信号機Ｃ１、横断歩道Ｃ２、および停止線Ｃ３が存在しているとする。ここで判定領域Ａ１は、シーン判定部１０５が障害物の状況、道路状況、および車両１００の走行状況を判定する範囲のことである。つまり、シーン判定部１０５は、判定領域Ａ１内のこれらの状況を判定する。判定領域Ａ１は、予め地図などの情報をもとに予め設定された複数の点（図３の場合、長方形の四隅の点）によって構成される。また、車両１００が置かれた状況を数値的に表現するために、表１に示す変数を用意される。例えば、図３において判定領域Ａ１内に交差障害物Ｂ２が存在するため、ａｃｒоｂｓ＿ｉｎｌａｎｅ＝１である。これは、平面座標系障害物移動情報Ｓ７に基づいて、車両１００に対する障害物の相対速度のベクトル方向が車両１００に近づく方向か否かで判定できる。また、信号機Ｃ１がどの色の信号を示しているかは、道路情報Ｓ４、すなわちカメラ２５で取得した画像を処理することで判定できる。なお、シーン判定部１０５は、判定領域Ａ１内の障害物の状況、道路状況、および車両１００の走行状況を判定するが、これに限定されず、判定領域Ａ１外にある障害物であっても、将来判定領域Ａ１内に入ると予測される障害物の状況を判定してもよい。また、状況を判定する項目は、表１に示す項目に限定されない。

次に、行動決定部１０６について、表２、３、および図４を用いて説明する。表２は、実施の形態１における行動決定部１０６からの行動決定結果Ｓ９の一例を示す説明図である。また、図４は、実施の形態１における行動決定部１０６での有限状態機械（以下、「ＦＳＭ（Ｆｉｎｉｔｅ Ｓｔａｔｅ Ｍａｃｈｉｎｅ）」と称する）の一例を示す模式図である。また、表３は、実施の形態１における行動決定部１０６でのモード遷移の一例を示す説明図である。

表２は、行動決定部１０６が出力する行動決定結果Ｓ９の具体的な内容を示すものである。有効性は、行動決定部１０６で決定された結果が有効かどうかを示している。これは、行動決定部１０６が対応できないシーン（例えば、想定外の事故現場付近などの自動運転仕様外のシーン、および情報取得部３０の検出精度や信頼度が低下するシーン）において、行動計画装置１０２を用いて車両１００を制御するか否かを図示しない自動運転装置で判断するためのものである。有効性が有効の場合、行動計画装置１０２を用いて車両１００を制御する。有効性が無効の場合、シーン判定部１０５からのシーン情報Ｓ８が適切でないことを意味するため、自動運転を停止するなどの処理を行う。目標行動は、車両１００が現時点あるいは将来にわたり実行すべき行動である。目標行動は、例えば現在走行している経路をそのまま走行する、あるいは経路を変更するなどである。目標経路番号は、経路変更が必要な場合に、その目標となる経路に割り振られたＩＤおよび番号などを示す。ＩＤおよび番号は、車両１００が走行している区画を基準にローカルで割り当てられる。あるいは、地図情報Ｓ１５から自動的に割り当てられる。参照経路情報は、参照経路Ｓ１に関する情報である。参照経路情報は、具体的には参照経路Ｓ１を表現するために点群を用いた場合にはその座標値、あるいは参照経路Ｓ１を多項式やスプライン曲線などで表現した場合にはそのパラメータなどを示す。上限速度は、車両の法定速度に基づく速度である。下限速度は、車両１００の最低限必要な速度である。目標停車位置Ｔは、停止線Ｃ３などで車両１００が停車すべき位置である。目標停車距離は、車両１００の現在の位置から目標停車位置Ｔまでの距離である。表２に示すこれらの項目に対しては、例えば数値的に表現される。この場合、例えば有効性に対しては、有効の場合は１、無効の場合は０として割り当てる。行動決定部１０６は、図５に示す項目のうち、少なくとも１つを行動決定結果Ｓ９として出力する。

行動決定部１０６からの行動決定結果Ｓ９を用い、制御演算装置１０３は車両１００の行動を決定する。例えば、表２に示す車両１００の行動は、動作計画部１０７における制約条件の設定に使用される。車両１００の行動として、経路追従が設定された場合には、動作計画部１０７では走行中の区画線内で走行を維持するよう目標軌道Ｓ１０を生成する。また、目標行動として、経路変更が設定された場合には、区画線を跨ぐ必要があるため、動作計画部１０７ではこの区画線を制約条件から除外し、経路変更先の経路まで走行可能領域Ｓ２を広げて目標軌道Ｓ１０を生成する。

行動決定部１０６からの行動決定結果Ｓ９は、表２に示すものに限定されない。行動決定結果Ｓ９の項目は、制御演算装置１０３に合わせて設定されるのが望ましい。例えば、制御演算装置１０３が上下限の加速度や、ステアリング角度などを要求する場合は、これらも行動決定結果Ｓ９の項目に含めてもよい。また、制御演算装置１０３が持つ機能、例えばレーンを維持する制御であるＬＫＳ（Ｌａｎｅ Ｋｅｅｐｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）機能、前方車との車間と相対速度とを適切に制御するＡＣＣ（Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｃｒｕｉｓｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ）機能、および前方車に追従する機能であるＴＪＡ（Ｔｒａｆｆｉｃ Ｊａｍ Ａｓｓｉｓｔ）機能に関する情報を行動決定結果Ｓ９の項目に含めてもよい。

図４および表３は、行動決定部１０６が行動決定結果Ｓ９を出力するための手法に関する説明図である。具体的には、行動決定部１０６は、ＦＳＭを用いて行動を決定する。ＦＳＭでは、まず有限個のモードとそれらの遷移条件とを決定する。モードとそれらの遷移条件は、自動運転を行うシーンに基づいて設計されるのが望ましいが、ここでは一例として、図４に示すＦＳＭを想定する。なお、ＦＳＭとして図４に示すものに限定されない。図４に示すように、モードとして経路追従（以下、「ＬＦ（Ｌａｎｅ Ｆｏｌｌｏｗｉｎｇ）」と称する）、減速・停車（以下、「ＳＴ（Ｓｔｏｐ）」と称する）、経路変更（以下、「ＬＣ（Ｌａｎｅ Ｃｈａｎｇｅ）と称する）、および緊急停車（以下、「ＥＳ（Ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ Ｓｔｏｐ）と称する）の４モードが設定されるとする。ＬＦは、同一経路上を走行するモードである。ＳＴは、停止線Ｃ３や交差障害物Ｂ２の手前で停止するなど、停車する際に選択されるモードである。ＬＣは、隣接経路Ｎに経路変更するモードである。ＥＳは、車両１００周辺に障害物が存在する場合に、緊急停車するモードである。

図４および表３に示すように、シーン判定部１０５からのシーン情報Ｓ８を用いることで、モード間の遷移が可能なよう設計される。表３において、現在モードは、現在の車両１００のモードを表しており、自動運転開始時などはＬＦを初期モード、すなわちＬＦから始まることを想定している。遷移先モードは、現在モードと遷移条件とに基づいて、次に遷移するモードである。遷移番号は、現在モードから遷移先モードへの遷移を番号で表されたものであり、ここでは（１）～（１０）まで付与される。表３の（１）～（１０）は、それぞれ図４の（１）～（１０）と対応する。遷移条件は、各遷移における条件であり、表１と対応する。遷移式は、遷移条件を条件式で表したものである。遷移番号（１）のように、遷移式が複数の場合もある。代表出力は、表２に示す項目のうち、遷移時に車両１００の挙動が変化するような項目である。

例として、遷移番号（１）について説明する。車両１００がＬＦのモードで経路上を走行する際、前方に信号機Ｃ１と停止線Ｃ３とがあり、信号機Ｃ１が赤信号を示したとする。この場合、シーン判定部１０５は、ｔｇｔｐоｓ＿ｉｎｌａｎｅ＝１（判定領域Ａ１内に停止線Ｃ３が存在する）、およびｓｉｇ＿ｓｔａｔｅ＝２（信号機Ｃ１が赤信号を示している）であることを行動決定部１０６へ出力する。行動決定部１０６は、遷移式「ｔｇｔｐоｓ＿ｉｎｌａｎｅ＝＝１ ＆＆ ｓｉｇ＿ｓｔａｔｅ＝＝２」を満足するとして、遷移番号（１）の遷移を実行する。すなわち、行動決定部１０６は、車両１００のモードを現在モードであるＬＦからＳＴに遷移する。この際、行動決定部１０６は、目標停車位置Ｔを停止線Ｃ３手前に設定し、かつ目標停車距離を演算して、行動決定結果Ｓ９として出力する。このようにして出力された行動決定結果Ｓ９を受けて、制御演算装置１０３内の動作計画部１０７は、停止線Ｃ３手前で停車するための目標軌道Ｓ１０を生成する。そして、制御演算部１０８は、車両１００がこの目標軌道Ｓ１０に追従するよう、目標操舵量Ｓ１１および目標加減速量Ｓ１２を演算する。これにより、車両１００が停車する。

ここでは、遷移番号（１）についてのみ説明したが、その他の遷移番号についても同様の方法で遷移先が決定され、車両１００の行動が決定される。なお、表３に示す遷移条件を複数同時に満たすケースが考えられる。一例として、現在のモードがＬＦで、ａｃｒоｂｓ＿ｉｎｌａｎｅ＝１（判定領域Ａ１内に交差障害物Ｂ２が存在する）、かつｒｅｑ＿ｌｃ＝１（ナビゲーション装置から経路変更指示が来た）となる場合である。この場合、遷移先モードはＳＴとＬＣの２通り考えられ、どちらが選択されるか不明となる。そこで、このように遷移先モードの候補が複数ある場合は、予め定めた優先順位に従って遷移先モードが決定される。例えば、判定領域Ａ１内に交差障害物Ｂ２が存在する場合や、判定領域Ａ１内に対向障害物Ｂ４が存在する場合には、車両１００と障害物との衝突を避けるために優先的に車両１００に対し停車を促すような遷移先モードが選択される。

上記に示すように、行動決定部１０６は、車両１００周辺の障害物だけでなく、信号機Ｃ１などの道路情報Ｓ４を考慮して車両１００の行動を決定するため、車両１００周辺の様々な状況を考慮して行動を決定することができ、自動運転の適用範囲を広げることができる。なお、行動決定部１０６がＦＳＭを用いる方法について説明したが、自動運転の想定シーンや仕様に基づいて設計されるのが望ましい。よって、表２、３、および図４を用いて説明したＦＳＭの設計に限定されない。また、車両１００の行動を決定する方法として、ＦＳＭに限定されない。例えば、状態遷移図を用いる方法、ニューラルネットワークなどで事前に学習して使用する方法、および最適化手法などを用いる方法など、様々な方法を用いることができる。また、シーン判定部１０５が数値を出力する場合について説明したが、シンボリック表現で出力する場合も、同様にＦＳＭなどを用いることができる。

次に、制御演算装置１０３の動作について、図５を用いて説明する。図５は、実施の形態１における動作計画部からの目標軌道Ｓ１０の一例を示す模式図である。図５は、停止障害物Ｂ３を回避する場合に、動作計画部１０７が出力する目標軌道Ｓ１０の具体的な説明図である。行動決定部１０６は、停止障害物Ｂ３を左区画線Ｌ１および右区画線Ｌ２で囲まれる走行可能領域Ｓ２内で避けるという行動を決定したと仮定する。動作計画部１０７は、行動決定部１０６からの行動決定結果Ｓ９に基づいて、車両１００の運動モデルを用いて車両１００と障害物との動きをより正確に予測する。そして、動作計画部１０７は、走行可能領域Ｓ２内で安全な回避経路を目標軌道Ｓ１０として生成し、制御演算部１０８に出力する。また、図５には示していないが、信号機Ｃ１が赤信号のために停車する場合、動作計画部１０７は、行動決定結果Ｓ９の１つである目標停車位置Ｔで正確に停車できるような目標軌道Ｓ１０を生成し、制御演算部１０８に出力する。

以上で説明した実施の形態１によれば、障害物移動情報と道路情報Ｓ４とに基づいて、車両１００が置かれた状況を判定する。このため、障害物だけでなく道路情報Ｓ４も考慮した、車両１００の行動を適切に決定でき、自動運転の精度を向上できる。

実施の形態２．
図６は、実施の形態２における行動計画装置１０２および制御演算装置１０３の一例を示すブロック図である。図６は、情報取得部３０と、内界センサ２０と、行動計画装置１０２と、制御演算装置１０３と、操舵制御装置１２と、加減速制御装置９とにより構成されるブロック図である。図６は、行動計画装置１０２が経路座標変換部１０９を更に備える点、および平面座標系移動予測部１０４の代わりに経路座標系移動予測部１１０を備える点で、図２とは異なる。経路座標変換部１０９、経路座標系移動予測部１１０、およびシーン判定部１１１以外は、図２に示すものと同じであるため、説明を省略する。

経路座標変換部１０９は、経路検出部３１からの参照経路Ｓ１と走行可能領域Ｓ２、および障害物検出部３２からの平面座標系障害物情報Ｓ３に基づいて、平面座標系障害物情報Ｓ３を経路座標系に変換し、経路座標系障害物情報Ｓ１３として出力する。経路座標変換部１０９が平面座標系障害物情報Ｓ３を変換する際、走行可能領域Ｓ２も用いることで、行動決定部１０６は走行可能領域Ｓ２も考慮した車両１００の行動を決定できる。但し、経路座標変換部１０９への入力として、走行可能領域Ｓ２は必ずしも必要ではない。少なくとも、経路座標変換部１０９は、車両に設置された外界センサにより検出される周辺の障害物を平面座標系で表した平面座標系障害物情報Ｓ３と、参照経路Ｓ１とに基づいて、平面座標系障害物情報Ｓ３を参照経路Ｓ１を基準とした経路座標系に変換し、経路座標系障害物情報Ｓ１３として出力する。経路座標系については、後に図１０を用いて詳細に説明する。

経路座標系移動予測部１１０は、経路座標変換部１０９からの経路座標系障害物情報Ｓ１３に基づいて、経路座標系で障害物の移動予測を行い、経路座標系障害物移動情報Ｓ１４として出力する。経路座標系移動予測部１１０は、障害物検出部３２からの障害物の速度を用いて、その速度方向に対し等速直線運動を行うと仮定して、障害物の移動予測を行う。等速直線運動と仮定することで、経路座標系移動予測部１１０での予測計算を簡単にでき、計算量を少なくすることができる。なお、経路座標系移動予測部１１０は、行動計画装置１０２の動作周期と同じ周期で障害物の移動予測を行うが、この周期が十分に小さい場合は、各周期での障害物の位置のみで移動予測を行うことができる。この場合、障害物検出部３２からの障害物情報は、障害物の位置である。

シーン判定部１１１は、経路座標系移動予測部１１０からの経路座標系障害物移動情報Ｓ１４と、道路情報検出部３３からの道路情報Ｓ４と、内界センサ２０からのセンサ情報Ｓ６とを用いて、障害物の状況と道路状況と車両１００の走行状況とを判定し、車両１００が置かれた状況をシーン情報Ｓ８として出力する。シーン判定部１１１は、経路座標系障害物移動情報Ｓ１４を用いて、障害物の状況を判定し、車両１００が置かれた状況をシーン情報Ｓ８として出力してもよい。また、シーン判定部１１１は、経路座標系障害物移動情報Ｓ１４と道路情報Ｓ４とを用いて、障害物の状況と道路状況とを判定し、車両１００が置かれた状況をシーン情報Ｓ８として出力してもよい。但し、道路情報Ｓ４やセンサ情報Ｓ６も用いることで、広範囲にわたって状況を判定できる。シーン判定部１１１は、平面座標系障害物移動情報Ｓ７の代わりに経路座標系障害物移動情報Ｓ１４を用いる点で、図２に示すシーン判定部１０５とは異なるが、機能は同じであるため、説明を省略する。

図６に示す行動計画装置１０２および制御演算装置１０３は、自動運転システム１０１として、図１に示す車両１００に搭載される。

次に、経路座標系について図７を用いて説明する。図７（ａ）および（ｂ）は、実施の形態２における平面座標系と経路座標系での車両１００の一例を示す模式図である。図７（ａ）は平面座標系での模式図であり、図７（ｂ）は経路座標系での模式図である。経路座標系は、参照経路Ｓ１の長さ方向Ｌを第１軸、第１軸に直交する方向Ｗを第２軸とするＬＷ座標系である。経路座標系は、通常は平面座標系から変換可能である。

図７（ａ）に示す車両１００の代表点Ｑを、図７（ｂ）に示す経路座標系に変換する。代表点Ｑは例えば、車両１００の重心やセンサ中心などである。図７（ａ）に示すように、参照経路Ｓ１が与えられている場合、参照経路Ｓ１上の任意の点を開始点Ｓ（車両１００の最近傍点か後方の点が望ましい）とする。開始点Ｓから参照経路Ｓ１に沿って、参照経路Ｓ１の長さ方向をＬ軸、参照経路Ｓ１と直交する軸をＷ軸とする。代表点Ｑから参照経路Ｓ１への垂線と、参照経路Ｓ１との交点を点Ｐとする。開始点Ｓから点Ｐの参照経路Ｓ１に沿った長さをｌ_ｃ、点Ｐから代表点Ｑの長さをｗ_ｃとすると、代表点Ｑの平面座標系での座標（ｘ_ｃ，ｙ_ｃ）は、経路座標系の座標（ｌ_ｃ，ｗ_ｃ）へ変換される。また、図７（ａ）の平面座標系で検出された車両１００の速度ベクトルＶ（ｖ_ｘ，ｖ_ｙ）を、点Ｐにおける参照経路Ｓ１の接線方向成分ｖ_ｌと、その直交方向成分ｖ_ｗに分解することにより、経路座標系の速度として使用することができる。図７（ｂ）に示すように、経路座標系に変換することで、車両１００が経路に沿って走行していることや、経路から遠ざかるように走行していることが容易に判定できる。平面座標系で検出された障害物に対しても、経路座標系に変換することで、同様の判定が可能である。このようにして、平面座標系の任意の点における位置および速度は、参照経路Ｓ１を用いることで経路座標系の点における位置および速度に変換することができる。このように、経路座標変換部１０９は、車両１００および障害物の位置および速度を平面座標系から経路座標系へ変換する。

なお、参照経路Ｓ１を車線中央とした場合には、経路座標系は、車線中央座標系あるいはレーン座標系と言い換えることができる。また、区画線なども同様に経路座標変換を行うことができれば、走行可能領域Ｓ２も経路に沿った形式で表現できる。その意味で、経路座標系は、車線中央座標系およびレーン座標系よりも広義であるといえる。

次に、経路座標系を用いることで、車両１００の行動をより適切に決定できる例について、図８および９を用いて説明する。図８（ａ）および（ｂ）は、実施の形態２におけるカーブ走行時の車両１００と障害物との位置関係の一例を示す模式図である。図８（ａ）は平面座標系での模式図であり、図８（ｂ）は経路座標系での模式図である。また、図９（ａ）および（ｂ）は、実施の形態２におけるカーブ走行時の車両１００と道路情報Ｓ４との位置関係の一例を示す模式図である。図９（ａ）は平面座標系での模式図であり、図９（ｂ）は経路座標系での模式図である。

図８は、カーブ走行時に障害物が対向してくるシーンを表している。障害物が車両１００前方の参照経路Ｓ１と交差すると判定された場合に、行動決定部１０６は車両１００を停車させるよう行動決定結果Ｓ９を出力すると仮定する。平面座標系で障害物の移動予測を行った場合、障害物は平面座標系で検出された速度ベクトルＶのまま、等速直線運動を行うと仮定される。この場合、図８（ａ）に示すように、障害物は車両１００前方の交差判定点ＣＲで交差すると判定されてしまい、行動決定部１０６は車両１００を停車させるよう行動決定結果Ｓ９を出力する。しかし、実際には障害物はそのまま交差判定点ＣＲを交差せず、道路形状に沿って走行する。平面座標系で移動予測を行うと、無駄な停車が頻発し、乗り心地の悪化や乗員の不快感を招く。一方、経路座標系で移動予測を行った場合、図８（ｂ）に示すように、障害物は参照経路Ｓ１方向に速度ｖ_ｌで等速直線運動を行うと仮定される。この場合、障害物は車両１００前方の交差判定点ＣＲで交差すると判定されずに済む。経路座標系で移動予測を行うことで、平面座標系で移動予測を行う場合に発生する頻繁な停車を抑制することができる。

図９は、カーブの途中で信号機Ｃ１があり、赤信号となったシーンを表している。信号機Ｃ１が赤信号の場合に、行動決定部１０６は車両１００を停止線Ｃ３手前で停車させるよう行動決定結果Ｓ９を出力すると仮定する。更に、行動決定部１０６は、目標停車距離として停止線Ｃ３手前までの距離を出力すると仮定する。図９（ａ）に示すように、平面座標系では車両１００の代表点Ｑから目標停車位置Ｔまでの距離ｄｌ_ｘｙを、ｄｌ_ｘｙ＝（ｄｘ^２＋ｄｙ^２）^１／２と計算される。しかし、実際の距離は点線の参照経路Ｓ１に沿った距離ｄｌ_ｒであり、上記で計算された距離ｄｌ_ｘｙはこのｄｌ_ｒよりも小さな値となり、本来の目標停車位置Ｔよりも手前に停車してしまう可能性がある。一方、経路座標系で目標停車位置Ｔまでの距離を測定した場合、図９（ｂ）に示すように、目標停車位置Ｔまでの距離ｄｌ_ｒを正確に測定することができ、車両１００の行動をより正確に決定することができる。以上、経路座標系を用いることで、車両１００の行動をより適切に決定できる例について説明したが、図８および９のシーンに限らず、他にも様々な利点がある。

図１０は、実施の形態２における経路座標系でのシーンの一例を示す模式図である。図１０に示すように、車両１００周辺の判定領域Ａ１内に、先行障害物Ｂ１（先行車両）、交差障害物Ｂ２（交差車両）、停止障害物Ｂ３（停止車両）、対向障害物Ｂ４（対向車両）、信号機Ｃ１、および停止線Ｃ３が存在しているとする。また、これらの位置および速度は、経路座標変換部１０９により、経路座標系に変換されているものとする。なお、判定領域Ａ１は、右区画線Ｌ２、左区画線Ｌ１、および予め定めた判定距離ｌ_ｌの範囲で囲まれた領域として設定される。シーン判定部１１１は、車両１００周辺の判定領域Ａ１内に存在する障害物の状況、道路状況、および車両１００の走行状況を判定し、車両１００が置かれた状況をシーン情報Ｓ８として数値的に表現する。シーンを数値的に表現するための変数として、表１に示す変数を用意する。これは、実施の形態１におけるシーン判定部１０５が用いた変数と同じである。例えば、図１０において判定領域Ａ１内に交差障害物Ｂ２が存在するため、ａｃｒоｂｓ＿ｉｎｌａｎｅ＝１である。これは、経路座標系における判定対象の障害物の位置をｗ_о、Ｗ軸方向の速度をｖ_ｗоとすると、ｗ_о・ｖ_ｗо＜０を満足するか否かで判定できる。また、判定領域Ａ１内に対向障害物Ｂ４が存在するため、оｐｐоｂｓ＿ｉｎｌａｎｅ＝１である。これは、経路座標系における判定対象の障害物のＬ軸方向の速度が負であるか否かで判定できる。

図１０では、右区画線Ｌ２、左区画線Ｌ１、および隣接経路Ｎがあるが、これらが無い場合には仮想的に生成したものを使用してもよい。また、判定領域Ａ１は、経路座標変換部１０９から出力される走行可能領域Ｓ２を用いて設定されてもよい。

本開示の実施の形態２では、シーン判定部１１１が、経路座標系で車両１００が置かれた状況を数値化する。そして、行動決定部１０６が、この数値化されたシーン情報Ｓ８をもとに車両１００の行動を決定する。このため、障害物の移動予測から目標操舵量Ｓ１１などを直接演算する際に必要となる経路座標系から平面座標系への逆変換を不要とし、計算負荷を大きくせずに済む。

以上で説明した実施の形態２によれば、経路座標変換部１０９によって変換された障害物情報である経路座標系障害物情報Ｓ１３を用いて障害物の移動予測を行うため、車両１００の行動をより適切に決定することができ、自動運転の精度を向上できる。

実施の形態３．
実施の形態３では、平面座標系と経路座標系との両方でシーン判定を行う方法について説明する。図１１は、実施の形態３における行動計画装置１０２および制御演算装置１０３の一例を示すブロック図である。図１１は、情報取得部３０と、内界センサ２０と、行動計画装置１０２と、制御演算装置１０３と、操舵制御装置１２と、加減速制御装置９とにより構成されるブロック図である。図１１は、行動計画装置１０２が平面座標系移動予測部１０４と経路座標系移動予測部１１０との両方を備える点で、図２および６とは異なる。シーン判定部１１２以外は、図２および６に示すものと同じであるため、説明を省略する。

シーン判定部１１２は、平面座標系移動予測部１０４からの平面座標系障害物移動情報Ｓ７と、経路座標系移動予測部１１０からの経路座標系障害物移動情報Ｓ１４と、道路情報検出部３３からの道路情報Ｓ４と、内界センサ２０からのセンサ情報Ｓ６とを用いて、障害物の状況と道路状況と車両１００の走行状況とを判定し、車両１００が置かれた状況をシーン情報Ｓ８として出力する。シーン判定部１１２は、平面座標系障害物移動情報Ｓ７と経路座標系障害物移動情報Ｓ１４とを用いて、障害物の状況を判定し、車両１００が置かれた状況をシーン情報Ｓ８として出力してもよい。また、シーン判定部１１２は、平面座標系障害物移動情報Ｓ７と経路座標系障害物移動情報Ｓ１４と道路情報Ｓ４とを用いて、障害物の状況と道路状況とを判定し、車両１００が置かれた状況をシーン情報Ｓ８として出力してもよい。但し、道路情報Ｓ４やセンサ情報Ｓ６も用いることで、広範囲にわたって状況を判定できる。以下、シーン判定部１１２が平面座標系障害物移動情報Ｓ７と経路座標系障害物移動情報Ｓ１４との両方を使用する方法について、図１２および１３を用いて説明する。なお、図１１に示す行動計画装置１０２および制御演算装置１０３は、自動運転システム１０１として、図１に示す車両１００に搭載される。

図１２（ａ）および（ｂ）は、実施の形態２における交差点走行時の車両１００と障害物との位置関係の一例を示す模式図である。図１２（ａ）は平面座標系での模式図であり、図１２（ｂ）は経路座標系での模式図である。また、図１３（ａ）および（ｂ）は、実施の形態２におけるＴ字路走行時の車両１００と障害物との位置関係の一例を示す模式図である。図１３（ａ）は平面座標系での模式図であり、図１３（ｂ）は経路座標系での模式図である。

図１２は、交差障害物Ｂ２（他車両）が判定領域Ａ１内の交差点に侵入するシーンを表している。判定領域Ａ１は、予め設定された複数の点ｐ～ｓによって構成される。判定領域Ａ１内に障害物が侵入した場合に、行動決定部１０６は車両１００を交差点の手前で停車させるよう行動決定結果Ｓ９を出力すると仮定する。平面座標系で障害物の移動予測を行った場合、図１２（ａ）に示すように、障害物が判定領域Ａ１内の交差点に侵入したことを正しく判定される。一方、経路座標系で障害物の移動予測を行った場合、図１２（ｂ）に示すように、点ｐ～ｓが経路座標系に変換される。この際、各点から参照経路Ｓ１への垂線に基づいて経路座標系に変換されるが、点ｓについては垂線が２本存在し、それらの交点は点ａおよびｂの２点となる。これにより、経路座標系では点ｓａおよびｓｂの２点の変換点候補が生じてしまう。平面座標系において、点ｓから点ａまでの距離をｗ_１、点ｓから点ｂまでの距離をｗ_２とすると、ｗ_１とｗ_２とのうち小さい方に対応する点が変換点候補となる。仮に、ｗ_１＞ｗ_２とすると、点４ｂが変換点候補となる。この場合、点ｐ、ｑ、ｒ、およびｓｂで囲まれた領域が判定領域Ａ１となり、判定領域Ａ１内に障害物が侵入されたと判定されるため、正しい判定結果となる。仮に、ｗ_１＜ｗ_２とすると、点ｓａが変換点候補となる。この場合、点ｐ、ｑ、ｒ、およびｓａで囲まれた領域が判定領域Ａ１となり、判定領域Ａ１内に障害物が侵入されたと判定されず、誤った判定結果となる。

図１２（ａ）に示すように、判定領域Ａ１を構成する複数の点を各々経路座標系に変換する際、変換前の点に対応する変換点の候補が複数存在する場合は、誤った判定結果となる可能性がある。この時、判定領域Ａ１内にある参照経路Ｓ１上の２点における接線のなす角ａ１２の最大値（以下、「参照角度」と称する）が大きくなる。図１２（ａ）では、点ａにおける接線ｔ１と点ｂにおける接線ｔ２とのなす角が参照角度となるが、これが約９０度となっている。通常のカーブでは参照角度は大きくならないが、交差点では参照角度が大きくなるため、参照角度が大きい場合には、誤った判定結果となる可能性がある。加えて、図１２（ａ）では、距離ｗ_１とｗ_２との差が小さいため、このような場合にも、誤った判定結果となる可能性がある。そこで、シーン判定部１１２は、平面座標系障害物移動情報Ｓ７と経路座標系障害物移動情報Ｓ１４とをシーンに応じて使い分ける。経路座標系に変換する前の点に対応する変換点が２つ以上存在する場合は、シーン判定部１１２は、平面座標系障害物移動情報Ｓ７に基づいてシーン情報Ｓ８を生成する。変換点が１つの場合は、シーン判定部１１２は、経路座標系障害物移動情報Ｓ１４に基づいてシーン情報Ｓ８を生成する。あるいは、シーン判定部１１２の判定領域Ａ１内にある参照経路Ｓ１上の２点における接線のなす角ａ１２の最大値が所定値（例えば９０度）よりも大きい場合は、シーン判定部１１２は、平面座標系障害物移動情報Ｓ７に基づいてシーン情報Ｓ８を生成する。なす角の最大値が所定値以下の場合は、シーン判定部１１２は、経路座標系障害物移動情報Ｓ１４に基づいてシーン情報Ｓ８を生成する。あるいは、変換点が複数存在する場合に、変換前の点から参照経路Ｓ１に対する２つの垂線の長さの差が所定値より小さい場合は、シーン判定部１１２は、平面座標系障害物移動情報Ｓ７に基づいてシーン情報Ｓ８を生成する。２つの垂線の長さの差が所定値以上の場合は、シーン判定部１１２は、経路座標系障害物移動情報Ｓ１４に基づいてシーン情報Ｓ８を生成する。

図１３は、Ｔ字路で交差障害物Ｂ２（自転車）が横から走行してくるシーンであり、車両１００は右折しようとするシーンを表している。判定領域Ａ１は、予め設定された複数の点５～８によって構成される。障害物が将来、判定領域Ａ１内の参照経路Ｓ１と交差すると判定された場合に、行動決定部１０６は車両１００を停車させるよう行動決定結果Ｓ９を出力すると仮定する。平面座標系で障害物の移動予測を行った場合、図１３（ａ）に示すように、障害物は所定の速度ベクトルＶの方向でＴ字路を走行するが、参照経路Ｓ１と交差されないと判定されるため、車両１００は停車せずに障害物と並走するという正しい行動が決定される。これにより、無駄な停車を行わずに済む。一方、経路座標系で障害物の移動予測を行った場合、図１３（ｂ）に示すように、点ｔ～ｗが経路座標系に変換される。同時に、図１３（ａ）の障害物から参照経路Ｓ１への垂線と参照経路Ｓ１との交点ｃを用いて、障害物の位置および速度も経路座標系に変換される。点ｔ～ｗについても、各点から参照経路Ｓ１への垂線に基づいて経路座標系に変換されるが、点ｗについては垂線が２本存在し、それらの交点は点ｄおよびｅの２点となる。これにより、経路座標系では点ｗｄおよびｗｅの２点の変換点候補が生じてしまう。平面座標系において、点ｗから点ｄまでの距離をｗ_３、点ｗからｅまでの距離をｗ_４とすると、ｗ_３とｗ_４とのうち小さい方に対応する点が変換点候補となる。仮に、ｗ_３＜ｗ_４とすると、点ｗｄが変換点候補となる。この場合、点ｔ、ｕ、ｖ、およびｗｄで囲まれた領域が判定領域Ａ１となり、等速直線運動を仮定した障害物が参照経路Ｓ１と交差する点（交差判定点ＣＲ）が判定領域Ａ１内に含まれないため、障害物が判定領域Ａ１内の参照経路Ｓ１と交差しないと判定されるため、正しい判定結果となる。仮に、ｗ_３＞ｗ_４とすると、点ｗｅが変換点候補となる。この場合、点ｔ、ｕ、ｖ、およびｗｅで囲まれた領域が判定領域Ａ１となり、等速直線運動を仮定した障害物が参照経路Ｓ１と交差する点（交差判定点ＣＲ）が判定領域Ａ１内に含まれるため、障害物が判定領域Ａ１内の参照経路Ｓ１と交差すると判定されてしまい、誤った判定結果となる。

図１３（ａ）に示すように、判定領域Ａ１を構成する複数の点を各々経路座標系に変換する際、変換前の点に対応する変換点の候補が複数存在する場合は、誤った判定結果となる可能性がある。この時、参照角度が大きくなる。図１３（ａ）では、点ｄにおける接線ｔ３と点ｅにおける接線ｔ４とのなす角が参照角度となるが、これが約９０度となっている。Ｔ字路でも交差点と同様、参照角度が大きくなるため、参照角度が大きい場合には、誤った判定結果となる可能性がある。加えて、図１３（ａ）では、距離ｗ_３とｗ_４との差が小さいため、このような場合にも、誤った判定結果となる可能性がある。そこで、シーン判定部１１２は、図１２を用いて説明したのと同様に、平面座標系障害物移動情報Ｓ７と経路座標系障害物移動情報Ｓ１４とを使い分ける。

シーン判定部１１２は、平面座標系障害物移動情報Ｓ７と経路座標系障害物移動情報Ｓ１４とをシーンに応じて使い分けることで、図１２および１３に限らず、全てのシーンで適切にシーン判定を行うことができる。なお、平面座標系障害物移動情報Ｓ７と経路座標系障害物移動情報Ｓ１４とを選択するための条件において、２点における接線のなす角の最大値との比較対象である所定値、および２つの垂線の長さの差との比較対象である所定値は、固定値ではなくシーンによって可変にしてもよい。

以上で説明した実施の形態３によれば、平面座標系障害物移動情報Ｓ７と経路座標系障害物移動情報Ｓ１４とをシーンに応じて使い分けることで、車両１００の行動をより適切に決定することができ、自動運転の精度を向上できる。

実施の形態４．
近年、車両１００の自動運転のための、高精細かつ静的・動的な情報を配信する高精度地図の整備が各国で行われている。非特許文献１には、高精度地図がどのような情報を配信するかについて説明されている。

非特許文献１によれば、高精度地図は基盤的地図（静的情報）の上に情報更新頻度により分類された動的データが重畳されたものである。動的データは、準静的情報、準動的情報、および動的情報に分類されている。準静的情報は、更新頻度が１日以内、例えば交通規制情報、および道路工事情報などを含む。準動的情報は、更新頻度が１時間以内、例えば事故情報、および渋滞情報などを含む。動的情報は、更新頻度が１秒以内、例えば信号情報、および歩行者情報などを含む。

高精度地図は、ＧＮＳＳセンサ２７と同様、一般に地理座標系が使用される。高精度地図は、一般に数１００ｋｍ単位の広域なデータで構成されている。従って、高精度地図を用いることで、より広域の情報を事前に得ることが可能であり、広範囲の状況を考慮して車両１００の行動を決定することができる。また、高精度地図は基盤的地図と動的データとが含まれているため、障害物情報も取得することができる。これにより、ＧＮＳＳセンサ２７と組み合わせることで、情報取得部３０を簡素な構成とすることができる。加えて、行動計画装置１０２が出力する行動決定結果Ｓ９の精度、および制御演算装置１０３が出力する目標操舵量Ｓ１１と目標加減速量Ｓ１２との精度が向上する。

図１４は、実施の形態４における行動計画装置１０２および制御演算装置１０３の一例を示すブロック図である。図１４は、情報取得部３０と、内界センサ２０と、行動計画装置１０２と、制御演算装置１０３と、操舵制御装置１２と、加減速制御装置９とにより構成されるブロック図である。図１４は、経路検出部３１、障害物検出部３２、および道路情報検出部３３の代わりに、高精度地図取得部３５を備える点で、図２とは異なる。高精度地図取得部３５以外は、図２に示すものと同じであるため、説明を省略する。

高精度地図取得部３５は、高精度地図を取得し、参照経路Ｓ１、走行可能領域Ｓ２、地図情報Ｓ１５、平面座標系障害物情報Ｓ３、および道路情報Ｓ４を出力する。これらの情報は、平面座標系での情報である。よって、高精度地図取得部３５は、車両位置検出部３４と同様、地理座標系で表された情報を平面座標系に変換する機能を有する。なお、平面座標系障害物情報Ｓ３は必ずしも高精度地図取得部３５から出力されなくてもよく、障害物検出部３２から出力されてもよい。なお、高精度地図取得部３５と車両位置検出部３４とが取得する情報は、地理座標系で表されたものであるとしたが、地理座標系に限定しない。また、高精度地図取得部３５は、図２、６、および１３に示す行動計画装置１０２および制御演算装置１０３に対しても適用可能である。

図１４に示す行動計画装置１０２および制御演算装置１０３は、自動運転システム１０１として、図１に示す車両１００に搭載される。

以上で説明した実施の形態４によれば、高精度地図を用いることで、行動計画装置１０２が出力する行動決定結果Ｓ９の精度、および制御演算装置１０３が出力する目標操舵量Ｓ１１と目標加減速量Ｓ１２との精度を向上させることができる。これにより、自動運転の精度を向上できる。

なお、実施の形態１～４における行動計画装置１０２および制御演算装置１０３の適用先を、車両１００の自動運転として説明したが、適用先を自動運転に限るものではなく、各種の移動体に適用することができる。例えば、ビル内を点検するビル内移動ロボット、ライン点検ロボット、およびパーソナルモビリティなど、安全な動作が要求される移動体に対して適用することができる。

１ ステアリングホイール、 ２ ステアリング軸、 ３ 電動モータ、 ４ ラックアンドピニオン機構、 ５ タイロッド、 ６ フロントナックル、 ７ 車両駆動装置、 ８ シャフト、 ９ 加減速制御装置、 １０ ブレーキ制御装置、 １１ ブレーキ、 １２ 操舵制御装置、 １３ ピニオン軸、 １４ ラック軸、 １５ 前輪、 １６ 後輪、 ２０ 内界センサ、 ２１ 車速センサ、 ２２ ＩＭＵセンサ、 ２３ 操舵角センサ、 ２４ 操舵トルクセンサ、 ２５ カメラ、 ２６ レーダ、 ２７ ＧＮＳＳセンサ、 ２８ ナビゲーション装置、 ２９ ＬｉＤＡＲ、 ３０ 情報取得部、 ３１ 経路検出部、 ３２ 障害物検出部、 ３３ 道路情報検出部、 ３４ 車両位置検出部、 ３５ 高精度地図取得部、 １００ 車両、 １０１ 自動運転システム、 １０２ 行動計画装置、 １０３ 制御演算装置、 １０４ 平面座標系移動予測部、 １０５，１１１，１１２ シーン判定部、 １０６ 行動決定部、 １０７ 動作計画部、 １０８ 制御演算部、 １０９ 経路座標変換部、 １１０ 経路座標系移動予測部、 Ｓ１ 参照経路、 Ｓ２ 走行可能領域、 Ｓ３ 平面座標系障害物情報、 Ｓ４ 道路情報、 Ｓ５ 車両位置情報、 Ｓ６ センサ情報、 Ｓ７ 平面座標系障害物移動情報、 Ｓ８ シーン情報、 Ｓ９ 行動決定結果、 Ｓ１０ 目標軌道、 Ｓ１１ 目標操舵量、 Ｓ１２ 目標加減速量、 Ｓ１３ 経路座標系障害物情報、 Ｓ１４ 経路座標系障害物移動情報、 Ｓ１５ 地図情報、 Ａ１ 判定領域、 Ｂ１ 先行障害物、 Ｂ２ 交差障害物、 Ｂ３ 停止障害物、 Ｂ４ 対向障害物、 Ｃ１ 信号機、 Ｃ２ 横断歩道、 Ｃ３ 停止線、 Ｌ１ 左区画線、 Ｌ２ 右区画線、 Ｎ 隣接経路、 Ｑ 代表点、 Ｓ 開始点、 Ｔ 目標停車位置、 ＣＲ 交差判定点。

Claims (19)

1. 障害物を平面座標系で表した平面座標系障害物情報に基づいて、前記障害物の移動予測を行い、平面座標系障害物移動情報として出力する平面座標系移動予測部と、
   前記平面座標系障害物移動情報に基づいて、前記障害物の状況を判定し、移動体が置かれた状況をシーン情報として出力するシーン判定部と、
   前記シーン情報に基づいて、前記移動体の行動を決定し、行動決定結果に従って前記移動体を制御するための目標値を演算する制御演算装置に対し、前記行動決定結果を出力する行動決定部と、
   を備える行動計画装置。
2. 障害物を平面座標系で表した平面座標系障害物情報と、移動体の走行基準である参照経路とに基づいて、前記平面座標系障害物情報を前記参照経路を基準とした経路座標系に変換し、経路座標系障害物情報として出力する経路座標変換部と、
   前記経路座標系障害物情報に基づいて、前記障害物の移動予測を行い、経路座標系障害物移動情報として出力する経路座標系移動予測部と、
   前記経路座標系障害物移動情報に基づいて、前記障害物の状況を判定し、前記移動体が置かれた状況を数値で表現されたシーン情報として出力するシーン判定部と、
   前記シーン情報に基づいて、前記移動体の行動を決定し、行動決定結果に従って前記移動体を制御するための目標値を演算する制御演算装置に対し、前記行動決定結果を出力する行動決定部と、
   を備える行動計画装置。
3. 前記平面座標系障害物情報と前記移動体の走行基準である参照経路とに基づいて、前記平面座標系障害物情報を前記参照経路を基準とした経路座標系に変換し、経路座標系障害物情報として出力する経路座標変換部と、
   前記経路座標系障害物情報に基づいて、前記障害物の移動予測を行い、経路座標系障害物移動情報として出力する経路座標系移動予測部と、
   を更に備え、
   前記シーン判定部は、前記平面座標系障害物移動情報と前記経路座標系障害物移動情報とに基づいて、前記障害物の状況を判定し、前記移動体が置かれた状況をシーン情報として出力する請求項１に記載の行動計画装置。
4. 前記シーン判定部は、前記平面座標系障害物移動情報と道路情報とに基づいて、前記障害物の状況と道路状況とを判定し、前記移動体が置かれた状況を前記シーン情報として出力する請求項１に記載の行動計画装置。
5. 前記シーン判定部は、前記経路座標系障害物移動情報と道路情報とに基づいて、前記障害物の状況と道路状況とを判定し、前記移動体が置かれた状況を前記シーン情報として出力する請求項２に記載の行動計画装置。
6. 前記シーン判定部は、前記平面座標系障害物移動情報と前記経路座標系障害物移動情報と道路情報とに基づいて、前記障害物の状況と道路状況とを判定し、前記移動体が置かれた状況を前記シーン情報として出力する請求項３に記載の行動計画装置。
7. 前記経路座標変換部は、前記シーン判定部の判定領域を構成するために予め設定された複数の点をそれぞれ経路座標系に変換して変換点として出力し、
   前記経路座標系に変換する前の前記点に対応する前記変換点が２つ以上存在する場合、前記シーン判定部は、前記平面座標系障害物移動情報に基づいて、前記シーン情報を生成し、
   前記経路座標系に変換する前の前記点に対応する前記変換点が１つの場合、前記シーン判定部は、前記経路座標系障害物移動情報に基づいて、前記シーン情報を生成する請求項３または６に記載の行動計画装置。
8. 前記シーン判定部の判定領域内にある参照経路上の２点における接線のなす角の最大値が所定値よりも大きい場合、前記シーン判定部は、前記平面座標系障害物移動情報に基づいて、前記シーン情報を生成し、
   前記なす角の最大値が前記所定値以下の場合、前記シーン判定部は、前記経路座標系障害物移動情報に基づいて、前記シーン情報を生成する請求項３または６に記載の行動計画装置。
9. 前記平面座標系移動予測部は、前記平面座標系障害物情報として、前記障害物の位置、または前記障害物の位置と速度との両方に基づいて、前記障害物の移動予測を行う請求項１または４に記載の行動計画装置。
10. 前記経路座標系移動予測部は、前記経路座標系障害物情報として、前記障害物の位置、または前記障害物の位置と速度との両方に基づいて、前記障害物の移動予測を行う請求項２または５に記載の行動計画装置。
11. 前記平面座標系移動予測部は、前記平面座標系障害物情報として、前記障害物の位置、または前記障害物の位置と速度との両方に基づいて、前記障害物の移動予測を行い、
    前記経路座標系移動予測部は、前記経路座標系障害物情報として、前記障害物の位置、または前記障害物の位置と速度との両方に基づいて、前記障害物の移動予測を行う請求項３、６、７、または８のいずれか１項に記載の行動計画装置。
12. 前記平面座標系移動予測部は、前記障害物が等速直線運動を行う仮定のもと、移動予測を行う請求項１、４、または９のいずれか１項に記載の行動計画装置。
13. 前記経路座標系移動予測部は、前記障害物が等速直線運動を行う仮定のもと、移動予測を行う請求項２、５、または１０のいずれか１項に記載の行動計画装置。
14. 前記平面座標系移動予測部は、前記障害物が等速直線運動を行う仮定のもと、移動予測を行い、
    前記経路座標系移動予測部は、前記障害物が等速直線運動を行う仮定のもと、移動予測を行う請求項３、６、７、８、または１１のいずれか１項に記載の行動計画装置。
15. 前記シーン判定部は、前記シーン情報を数値で表現する請求項１、３、４、６、７、８、９、１１、１２、または１４のいずれか１項に記載の行動計画装置。
16. 前記シーン判定部は、前記シーン情報をシンボリックで表現する請求項１、３、４、６、７、８、９、１１、１２、または１４のいずれか１項に記載の行動計画装置。
17. 前記行動決定部は、前記移動体の行動を有限状態機械により決定する請求項１～１６のいずれか１項に記載の行動計画装置。
18. 前記行動決定部からの行動決定結果は、前記行動決定結果が有効かどうかを示す有効性、前記移動体の目標行動、前記移動体の目標経路に予め割り当てられた目標経路番号、前記移動体の走行基準である参照経路に関する参照経路情報、前記移動体の法定速度に基づく上限速度、前記移動体の最低限必要な速度である下限速度、前記移動体が停車すべき位置である目標停車位置、および前記移動体の現在の位置から前記目標停車位置までの距離である目標停車距離のうち少なくとも１つである請求項１～１７のいずれか１項に記載の行動計画装置。
19. 請求項１～１８のいずれか１項に記載の行動計画装置から出力される前記行動決定結果に従って、前記目標値の演算を行う制御演算装置。

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