JP7184951B2 - 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。

近年、車両の走行を自動的に制御することについて研究が進められている。これに関連して、道路上の左側レーンマーカと右側レーンマーカの形状の左右差が検出された場合に、過去のレーンマーカ情報に基づいて自車の進行方向のレーンマーカを推定し、形状の差異に基づいて道路のレーン状況を判断し、レーン状況に基づいて自車の走行を制御する車両走行支援装置の発明が開示されている（例えば、特許文献１参照）。

特許第６７９０１８７号公報

ここで、自動運転では、車載カメラの撮像画像から認識された第１の道路区画線と地図情報から認識された第２の道路区画線とで比較を行い、合致した場合には自動運転を継続させ、合致しなかった場合には自動運転を終了させる制御が行われる場合がある。この場合には、道路区画線の認識状況によっては適切な運転制御が実行できない場合があった。

本発明の態様は、このような事情を考慮してなされたものであり、道路区画線の認識状況に応じて、より適切な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とする。

この発明に係る車両制御装置、車両制御方法、およびプログラムは、以下の構成を採用した。
（１）：この発明の一態様に係る車両制御装置は、車両の周辺状況を検知した検知デバイスの出力に基づいて、前記車両の走行車線を区画する道路区画線を認識する第１認識部と、前記第１認識部と異なる手段で前記走行車線を区画する道路区画線を認識する第２認識部と、前記第１認識部により認識された第１の道路区画線と、前記第２認識部により認識された第２の道路区画線とを比較する比較部と、前記比較部による比較結果において前記第１の道路区画線と前記第２の道路区画線とに差異が生じた場合に、前記第１認識部が誤認識であると判定する場合と、前記第１認識部または前記第２認識部のうち一方または双方が誤認識であると判定する場合と、を含む複数の誤認識判定のうち何れか一つの判定を行う判定部と、を備える、車両制御装置である。

（２）：上記（１）の態様において、前記車両の加減速および操舵のうち少なくとも一方を制御する運転制御部を更に備え、前記運転制御部は、前記判定部による判定結果に基づいて、前記車両の乗員に課されるタスクが異なる複数の運転モードのうち何れかを実行するものである。

（３）：上記（１）または（２）の態様において、前記判定部による判定結果に基づいて、前記車両の状態に関する情報もしくは警告を出力装置に出力させて、前記車両の乗員に報知する出力制御部を更に備えるものである。

（４）：上記（２）の態様において、前記複数の運転モードは、第１の運転モードと、前記第１の運転モードよりも前記乗員に課されるタスクが重度な第２の運転モードとを含み、前記運転制御部は、前記第１の運転モードが実行中であり、且つ前記判定部により前記第１認識部が誤認識であると判定された場合に、前記第２の道路区画線に基づいて前記第１の運転モードを継続させるものである。

（５）：上記（４）の態様において、前記運転制御部は、前記第１の運転モードが実行中であり、且つ前記判定部により前記第１認識部または前記第２認識部のうち一方または双方が誤認識であると判定された場合に、前記車両の運転モードを前記第１の運転モードから前記第２の運転モードに変更するものである。

（６）：上記（１）～（５）のうち何れか一つの態様において、前記判定部は、前記第１の道路区画線の曲率変化量および前記第１の道路区画線と前記第２の道路区画線とがなす角度に基づく判定条件に基づいて、前記複数の誤認識判定のうち何れか一つの判定を行うものである。

（７）：上記（６）の態様において、前記判定部は、前記車両の周辺状況に基づいて、前記判定条件を変更するものである。

（８）：上記（７）の態様において、前記判定部は、前記車両の進行方向に分岐、合流、トンネルの入口或いは出口が存在する場合、または、前走車両が車線変更または蛇行運転している場合に、前記第１認識部が誤認識であると判定され易くなるように、前記第１の判定条件および前記第２の判定条件を変更するものである。

（９）：上記（７）または（８）の態様において、前記判定部は、前記車両の進行方向にカーブ路の入口または出口が存在する場合に、前記第１認識部が誤認識であると判定されることを抑制するように、前記判定条件を変更するものである。

（１０）：この発明の一態様に係る車両制御方法は、車両制御装置のコンピュータが、車両の周辺状況を検知した検知デバイスの出力に基づいて、前記車両の走行車線を区画する第１の道路区画線を認識し、前記第１の道路区画線を認識した手段と異なる手段で前記走行車線を区画する第２の道路区画線を認識し、認識した前記第１の道路区画線と前記第２の道路区画線とを比較し、比較結果において前記第１の道路区画線と前記第２の道路区画線とに差異が生じた場合に、前記第１の道路区画線が誤認識された区画線であると判定する場合と、前記第１の道路区画線または前記第２の道路区画線のうち一方または双方が誤認識された区画線であると判定する場合と、を含む複数の誤認識判定のうち何れか一つの判定を行う、車両制御方法である。

（１１）：この発明の一態様に係るプログラムは、車両制御装置のコンピュータに、車両の周辺状況を検知した検知デバイスの出力に基づいて、前記車両の走行車線を区画する第１の道路区画線を認識させ、前記第１の道路区画線を認識した手段と異なる手段で前記走行車線を区画する第２の道路区画線を認識させ、認識された前記第１の道路区画線と前記第２の道路区画線とを比較させ、比較結果において前記第１の道路区画線と前記第２の道路区画線とに差異が生じた場合に、前記第１の道路区画線が誤認識された区画線であると判定する場合と、前記第１の道路区画線または前記第２の道路区画線のうち一方または双方が誤認識された区画線であると判定する場合と、を含む複数の誤認識判定のうち何れか一つの判定を行わせる、プログラムである。

上記（１）～（１１）の態様によれば、道路区画線の認識状況に応じて、より適切な運転制御を実行することができる。

実施形態に係る車両制御装置を含む車両システム１の構成図である。 第１制御部１２０および第２制御部１６０の機能構成図である。 運転モードと車両Ｍの制御状態、およびタスクの対応関係の一例を示す図である。 第１認識部１３２、第２認識部１３４、比較部１５２、および誤認識判定部１５４の処理の内容について説明するための図である。 曲率変化量の乖離度合について説明するための図である。 剥離角度について説明するための図である。 曲率変化量と剥離角度とを用いた誤認識判定について説明するための図である。 車両Ｍの周辺状況に応じて、領域ＡＲ１～ＡＲ３を変更することについて説明するための図である。 第１認識部１３２が誤認識であると判定されることを抑制するために領域ＡＲ１～ＡＲ３を変更することについて説明するための図である。 自動運転制御装置１００により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。 ステップＳ１０６の処理の流れの一例を示すフローチャートである。

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。以下では、一例として、車両制御装置が自動運転車両に適用された実施形態について説明する。自動運転とは、例えば、自動的に車両の操舵または速度のうち、一方または双方を制御して運転制御を実行することである。運転制御には、例えば、ＬＫＡＳ（Lane Keeping Assistance System）や、ＡＬＣ（Auto Lane Changing）、ＡＣＣ（Adaptive Cruise Control System）、ＣＭＢＳ（Collision Mitigation Brake System）等といった種々の運転制御が含まれてよい。また、運転制御には、ＡＤＡＳ（Advanced Driver Assistance System）等の運転支援制御が含まれてよい。自動運転車両は、乗員（運転者）の手動運転によって運転が制御されることがあってもよい。

［全体構成］
図１は、実施形態に係る車両制御装置を含む車両システム１の構成図である。車両システム１が搭載される車両（以下、車両Ｍと称する）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等のバッテリ（蓄電池）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、ＬＩＤＡＲ（Light Detection anｄ Ranging）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、ドライバモニタカメラ７０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。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と、レーダ装置１２と、ＬＩＤＡＲ１４と、物体認識装置１６とを組み合わせたものが「検知デバイスＤＤ」の一例である。ＨＭＩ３０は、「出力装置」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、車体の前頭部等に取り付けられる。後方を撮像する場合、カメラ１０は、リアウインドシールド上部やバックドア等に取り付けられる。側方を撮像する場合、カメラ１０は、ドアミラー等に取り付けられる。カメラ１０は、例えば、周期的に繰り返し車両Ｍの周辺を撮像する。カメラ１０は、ステレオカメラであってもよい。

レーダ装置１２は、車両Ｍの周辺にミリ波等の電波を放射すると共に、周辺の物体によって反射された電波（反射波）を検出して少なくとも物体の位置（距離および方位）を検出する。レーダ装置１２は、車両Ｍの任意の箇所に取り付けられる。レーダ装置１２は、ＦＭ－ＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave）方式によって物体の位置および速度を検出してもよい。

ＬＩＤＡＲ１４は、車両Ｍの周辺に光を照射し、散乱光を測定する。ＬＩＤＡＲ１４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。ＬＩＤＡＲ１４は、車両Ｍの任意の箇所に取り付けられる。

物体認識装置１６は、カメラ１０、レーダ装置１２、およびＬＩＤＡＲ１４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、車両Ｍの周辺の物体の位置、種類、速度等を認識する。物体には、例えば、他車両（例えば、車両Ｍから所定距離以内に存在する周辺車両）、歩行者、自転車、道路構造物等が含まれる。道路構造物には、例えば、道路標識や交通信号機、踏切、縁石、中央分離帯、ガードレール、フェンス等が含まれる。また、道路構造物には、例えば、路面に描画または貼付された道路区画線（以下、単に「区画線」と称する）や横断歩道、自転車横断帯、一時停止線等の路面標識が含まれてもよい。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。なお、物体認識装置１６は、カメラ１０、レーダ装置１２、およびＬＩＤＡＲ１４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。その場合、車両システム１（具体的には検知デバイスＤＤ）の構成から物体認識装置１６が省略されてもよい。また、物体認識装置１６は、自動運転制御装置１００に含まれていてもよい。

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）、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（WiＤe Area Network）、インターネット等のネットワークを利用して、例えば、車両Ｍの周辺に存在する他車両、車両Ｍを利用する利用者の端末装置、或いは各種サーバ装置と通信する。

ＨＭＩ３０は、車両Ｍの乗員に対して各種情報を出力すると共に、乗員による入力操作を受け付ける。ＨＭＩ３０には、例えば、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、マイク等が含まれる。

車両センサ４０は、車両Ｍの速度を検出する車速センサ、加速度を検出する加速度センサ、ヨーレート（例えば、車両Ｍの重心点を通る鉛直軸回りの回転角速度）を検出するヨーレートセンサ、車両Ｍの向きを検出する方位センサ等を含む。また、車両センサ４０は、車両Ｍの位置を検出する位置センサが設けられていてもよい。位置センサは、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）装置から位置情報（経度・緯度情報）を取得するセンサである。また、位置センサは、ナビゲーション装置５０のＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機５１を用いて位置情報を取得するセンサであってもよい。車両センサ４０により検出した結果は、自動運転制御装置１００に出力される。

ナビゲーション装置５０は、例えば、ＧＮＳＳ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、車両Ｍの位置を特定する。車両Ｍの位置は、車両センサ４０の出力を利用したＩＮＳ（Inertial Navigation System）によって特定または補完されてもよい。ナビＨＭＩ５２は、表示装置、スピーカ、タッチパネル、キー等を含む。ＧＮＳＳ受信機５１は、車両センサ４０に設けられてもよい。ナビＨＭＩ５２は、前述したＨＭＩ３０と一部または全部が共通化されてもよい。経路決定部５３は、例えば、ＧＮＳＳ受信機５１により特定された車両Ｍの位置（或いは入力された任意の位置）から、ナビＨＭＩ５２を用いて乗員により入力された目的地までの経路（以下、地図上経路）を、第１地図情報５４を参照して決定する。第１地図情報５４は、例えば、所定区間の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、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、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。ナビゲーション装置５０は、決定した地図上経路を、ＭＰＵ６０に出力する。

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、例えば、左から何番目の車線を走行するといった決定を行う。車線は、区画線により区画されている。推奨車線決定部６１は、地図上経路に分岐箇所が存在する場合、車両Ｍが、分岐先に進行するための合理的な経路を走行できるように、推奨車線を決定する。

第２地図情報６２は、第１地図情報５４よりも高精度な地図情報である。第２地図情報６２は、例えば、道路形状や道路構造物に関する情報等を含んでいる。道路形状には、第１地図情報５４よりも更に詳細な道路形状として、例えば、分岐や合流、トンネル（入口、出口）、カーブ路（入口、出口）、道路または区画線の曲率半径（或いは曲率）や曲率変化量、車線数、幅員、勾配等が含まれる。上記情報は、第１地図情報５４に格納されていてもよい。道路構造物に関する情報には、道路構造物の種別、位置、道路の延伸方向に対する向き、大きさ、形状、色等の情報が含まれてよい。道路構造物の種別において、例えば、区画線を１つの種別としてもよく、区画線に属するレーンマークや縁石、中央分離帯等のそれぞれを異なる種別としてもよい。また、区画線の種別には、例えば、車線変更が可能であることを示す区画線と、車線変更が不可能であることを示す区画線とが含まれてもよい。区画線の種別は、例えば、リンクを基準とした道路または車線の区間ごとに設定されてもよく、１つのリンク内に複数の種別が設定されてもよい。

また、第２地図情報６２には、道路や建物の位置情報（緯度経度）、住所情報（住所・郵便番号）、施設情報等が含まれてよい。第２地図情報６２は、通信装置２０が外部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。第１地図情報５４および第２地図情報６２は、地図情報として一体に設けられていてもよい。また、地図情報（第１地図情報５４および第２地図情報６２）は、記憶部１９０に記憶されていてもよい。

ドライバモニタカメラ７０は、例えば、ＣＣＤやＣＭＯＳ等の固体撮像素子を利用したデジタルカメラである。ドライバモニタカメラ７０は、車両Ｍの運転席に着座した運転者や助手席や後部座席に着座した他の乗員の頭部を正面から（顔面を撮像する向きで）撮像可能な位置および向きで、車両Ｍにおける任意の箇所に取り付けられる。例えば、ドライバモニタカメラ７０は、車両Ｍのインストルメントパネルの中央部に設けられたディスプレイ装置の上部や、フロンドウインドシールドの上部、ルームミラー等に取り付けられる。ドライバモニタカメラ７０は、例えば、周期的に繰り返し車室内を含む画像を撮像する。

運転操作子８０は、例えば、ステアリングホイール８２の他、アクセルペダル、ブレーキペダル、シフトレバー、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。ステアリングホイール８２は、「運転者による操舵操作を受け付ける操作子」の一例である。操作子は、必ずしも環状である必要は無く、異形ステアリングホイールやジョイスティック、ボタンなどの形態であってもよい。ステアリングホイール８２には、ステアリング把持センサ８４が取り付けられている。ステアリング把持センサ８４は、静電容量センサなどにより実現され、運転者がステアリングホイール８２を把持している（力を加えられる状態で接していることをいう）か否かを検知可能な信号を自動運転制御装置１００に出力する。

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、ＨＭＩ制御部１８０と、記憶部１９０とを備える。第１制御部１２０と、第２制御部１６０と、ＨＭＩ制御部１８０とは、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。上述のプログラムは、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（非一過性の記憶媒体を備える記憶装置）に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭ、メモリカード等の着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体（非一過性の記憶媒体）がドライブ装置やカードスロット等に装着されることで自動運転制御装置１００の記憶装置にインストールされてもよい。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。ＨＭＩ制御部１８０は、「出力制御部」の一例である。

記憶部１９０は、上記の各種記憶装置、或いはＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、またはＲＡＭ（Random Access Memory）等により実現されてもよい。記憶部１９０には、例えば、実施形態における各種制御を実行するために必要な情報、プログラム、その他の各種情報等が格納される。また、記憶部１９０には、地図情報（第１地図情報５４、第２地図情報６２）が格納されていてもよい。

図２は、第１制御部１２０および第２制御部１６０の機能構成図である。第１制御部１２０は、例えば、認識部１３０と、行動計画生成部１４０と、モード決定部１５０とを備える。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。また、第１制御部１２０は、例えば、ＭＰＵ６０やＨＭＩ制御部１８０等からの指示に基づいて車両Ｍの自動運転に関する制御を実行する。

認識部１３０は、検知デバイスＤＤの認識の結果（カメラ１０、レーダ装置１２、およびＬＩＤＡＲ１４から物体認識装置１６を介して入力された情報）に基づいて、車両Ｍの周辺状況を認識する。例えば、認識部１３０は、車両Ｍ、および車両Ｍの周辺に存在する物体の種別や位置、速度、加速度等の状態を認識する。物体の種別は、例えば、物体が車両であるか、歩行者であるか等の種別であってもよく、車両ごとに識別するための種別であってもよい。物体の位置は、例えば、車両Ｍの代表点（重心や駆動軸中心など）を原点とした絶対座標系（以下、車両座標系）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、進行方向の先端部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。速度には、例えば、走行する車線の進行方向（縦方向）に対する車両Ｍおよび他車両の速度（以下、縦速度と称する）と、車線の横方向に対する車両Ｍおよび他車両の速度（以下、横速度）とが含まれる。物体の「状態」とは、例えば、物体が他車両等の移動体である場合には、物体の加速度やジャーク、あるいは「行動状態」（例えば車線変更をしている、またはしようとしているか否か）を含んでもよい。また、認識部１３０は、例えば、第１認識部１３２と、第２認識部１３４とを備える。これらの機能の詳細については後述する。

行動計画生成部１４０は、認識部１３０の認識の結果に基づいて、自動運転等の運転制御により車両Ｍを走行させる行動計画を生成する。例えば、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、認識部１３０による認識結果または地図情報から取得された車両Ｍの現在位置に基づく周辺の道路形状、区画線の認識結果等に基づいて、車両Ｍの周辺状況に対応できるように、車両Ｍが自動的に（運転者の操作に依らずに）将来走行する目標軌道を生成する。目標軌道は、例えば、速度要素を含んでいる。例えば、目標軌道は、車両Ｍの到達すべき地点（軌道点）を順に並べたものとして表現される。軌道点は、道なり距離で所定の走行距離（例えば数［ｍ］程度）ごとの車両Ｍの到達すべき地点であり、それとは別に、所定のサンプリング時間（例えば０コンマ数［ｓｅｃ］程度）ごとの目標速度（および目標加速度）が、目標軌道の一部として生成される。また、軌道点は、所定のサンプリング時間ごとの、そのサンプリング時刻における車両Ｍの到達すべき位置であってもよい。この場合、目標速度（および目標加速度）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。イベントには、例えば、車両Ｍを一定の速度で同じ車線を走行させる定速走行イベント、車両Ｍの前方の所定距離以内（例えば１００［ｍ］以内）に存在し、車両Ｍに最も近い他車両（以下、前方車両と称する）に車両Ｍを追従させる追従走行イベント、車両Ｍを自車線から隣接車線へと車線変更させる車線変更イベント、道路の分岐地点で車両Ｍを目的地側の車線に分岐させる分岐イベント、合流地点で車両Ｍを本線に合流させる合流イベント、自動運転を終了して手動運転に切り替えるためのテイクオーバーイベント等が含まれる。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。

モード決定部１５０は、車両Ｍの運転モードを、運転者（乗員の一例）に課されるタスクが異なる複数の運転モードのいずれかに決定する。モード決定部１５０は、例えば、比較部１５２と、誤認識判定部１５４と、運転者状態判定部１５６と、モード変更処理部１５８とを備える。誤認識判定部１５４は、「判定部」の一例である。これらの機能の詳細については後述する。

図３は、運転モードと車両Ｍの制御状態、およびタスクの対応関係の一例を示す図である。車両Ｍの運転モードには、例えば、モードＡからモードＥの５つのモードがある。上記５つのモードにおいて、制御状態すなわち車両Ｍの運転制御の自動化度合いは、モードＡが最も高く、次いでモードＢ、モードＣ、モードＤの順に低くなり、モードＥが最も低い。この逆に、運転者に課されるタスクは、モードＡが最も軽度であり、次いでモードＢ、モードＣ、モードＤの順に重度となり、モードＥが最も重度である。なお、モードＤおよびＥでは自動運転でない制御状態となるため、自動運転制御装置１００としては自動運転に係る制御を終了し、運転支援または手動運転に移行させるまでが責務である。以下、それぞれの運転モードの内容について例示する。

モードＡでは、自動運転の状態となり、運転者には車両Ｍの周辺監視、ステアリングホイール８２の把持（図ではステアリング把持）のいずれも課されない。周辺監視は、少なくとも車両Ｍの前方の監視が含まれる。但し、モードＡであっても運転者は、自動運転制御装置１００を中心としたシステムからの要求に応じて速やかに手動運転に移行できる体勢であることが要求される。なお、ここで言う自動運転とは、操舵、加減速のいずれも運転者の操作に依らずに制御されることをいう。前方とは、フロントウインドシールドを介して視認される車両Ｍの進行方向の空間を意味する。モードＡは、例えば、高速道路などの自動車専用道路において、所定速度（例えば５０［ｋｍ／ｈ］程度）以下で車両Ｍが走行しており、追従対象の前走車両が存在するなどの条件が満たされる場合に実行可能な運転モードであり、ＴＪＰ（Traffic Jam Pilot）と称される場合もある。この条件が満たされなくなった場合、モード決定部１５０は、モードＢに車両Ｍの運転モードを変更する。

モードＢでは、運転支援の状態となり、運転者には車両Ｍの前方を監視するタスク（以下、前方監視）が課されるが、ステアリングホイール８２を把持するタスクは課されない。モードＣでは、運転支援の状態となり、運転者には前方監視のタスクと、ステアリングホイール８２を把持するタスクが課される。モードＤは、車両Ｍの操舵と加減速のうち少なくとも一方に関して、ある程度の運転者による運転操作が必要な運転モードである。例えば、モードＣやモードＤでは、ＡＣＣやＬＫＡＳといった運転支援が行われる。ＡＣＣとは、車両Ｍの先行車との車間距離を一定に保ちつつ、車両Ｍを先行車に追従走行させる機能である。ＬＫＡＳとは、車両Ｍが走行車線の中央付近を走行するように車両Ｍの車線維持を支援する機能である。モードＥでは、操舵、加減速ともに運転者による運転操作が必要な手動運転の状態となり、ＡＣＣやＬＫＡＳといった運転支援も行われない。モードＤ、モードＥともに、当然ながら運転者には車両Ｍの前方を監視するタスクが課される。実施形態において、例えば、モードＡが「第１の運転モード」である場合には、モードＢ～モードＥが「第２の運転モード」の一例となる。また、モードＢが「第１の運転モード」である場合には、モードＣ～モードＥが「第２の運転モード」の一例となる。つまり、第２の運転モードは、第１の運転モードよりも運転者に課されるタスクが重度のタスクである。

モード決定部１５０は、決定した運転モードに係るタスクが運転者により実行されない場合に、よりタスクが重度な運転モードに車両Ｍの運転モードを変更する。例えば、モードＡにおいて運転者が、システムからの要求に応じて手動運転に移行できない体勢である場合（例えば許容エリア外の脇見を継続している場合や、運転困難となる予兆が検出された場合）、モード決定部１５０は、ＨＭＩ３０を用いて運転者に手動運転への移行を促し、運転者が応じなければ車両Ｍを路肩に寄せて徐々に停止させ、自動運転を停止する、といった制御を行う。自動運転を停止した後は、自車両はモードＤまたはＥの状態になり、運転者の手動操作によって車両Ｍを発進させることが可能となる。以下、「自動運転を停止」に関して同様である。モードＢにおいて運転者が前方を監視していない場合、モード決定部１５０は、ＨＭＩ３０を用いて運転者に前方監視を促し、運転者が応じなければ車両Ｍを路肩に寄せて徐々に停止させ、自動運転を停止する、といった制御を行う。モードＣにおいて運転者が前方を監視していない場合、或いはステアリングホイール８２を把持していない場合、モード決定部１５０は、ＨＭＩ３０を用いて運転者に前方監視を、および／またはステアリングホイール８２を把持するように促し、運転者が応じなければ車両Ｍを路肩に寄せて徐々に停止させ、自動運転を停止する、といった制御を行う。

第２制御部１６０は、行動計画生成部１４０によって生成された目標軌道を、予定の時刻通りに車両Ｍが通過するように、走行駆動力出力装置２００、ブレーキ装置２１０、およびステアリング装置２２０を制御する。第２制御部１６０は、例えば、目標軌道取得部１６２と、速度制御部１６４と、操舵制御部１６６とを備える。目標軌道取得部１６２は、行動計画生成部１４０により生成された目標軌道（軌道点）の情報を取得し、メモリ（不図示）に記憶させる。速度制御部１６４は、メモリに記憶された目標軌道に付随する速度要素に基づいて、走行駆動力出力装置２００またはブレーキ装置２１０を制御する。操舵制御部１６６は、メモリに記憶された目標軌道の曲がり具合に応じて、ステアリング装置２２０を制御する。速度制御部１６４および操舵制御部１６６の処理は、例えば、フィードフォワード制御とフィードバック制御との組み合わせにより実現される。一例として、操舵制御部１６６は、車両Ｍの前方の道路の曲率半径（或いは曲率）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。

ＨＭＩ制御部１８０は、ＨＭＩ３０により乗員に所定の情報を通知する。所定の情報には、例えば、車両Ｍの状態に関する情報や運転制御に関する情報等の車両Ｍの走行に関連のある情報が含まれる。車両Ｍの状態に関する情報には、例えば、車両Ｍの速度、エンジン回転数、シフト位置等が含まれる。また、運転制御に関する情報には、例えば、自動運転による運転制御の実行の有無、自動運転を開始するか否かを問い合わせる情報、自動運転による運転制御の状況（例えば、実行中の運転モードやイベントの内容）、運転モードの切り替えに関する情報等が含まれる。また、所定の情報には、テレビ番組、ＤＶＤ等の記憶媒体に記憶されたコンテンツ（例えば、映画）等の車両Ｍの走行制御に関連しない情報が含まれてもよい。また、所定の情報には、例えば、車両Ｍの現在位置や目的地、燃料の残量に関する情報が含まれてよい。

例えば、ＨＭＩ制御部１８０は、上述した所定の情報を含む画像を生成し、生成した画像をＨＭＩ３０の表示装置に表示させもよく、所定の情報を示す音声を生成し、生成した音声をＨＭＩ３０のスピーカから出力させてもよい。また、ＨＭＩ制御部１８０は、ＨＭＩ３０により受け付けられた情報を通信装置２０、ナビゲーション装置５０、第１制御部１２０等に出力してもよい。また、ＨＭＩ制御部１８０は、ＨＭＩ３０に出力させる各種情報を、通信装置２０を介して車両Ｍの乗員が利用する端末装置に送信してもよい。端末装置は、例えば、スマートフォンやタブレット端末である。

走行駆動力出力装置２００は、車両Ｍ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（Electronic Control Unit）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のアクセルペダル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のブレーキペダル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、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のステアリングホイール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。

［認識部、モード決定部］
以下、認識部１３０およびモード決定部１５０に含まれる各機能の詳細について説明する。図４は、第１認識部１３２、第２認識部１３４、比較部１５２、および誤認識判定部１５４の処理の内容について説明するための図である。図４の例では、同一方向（図中Ｘ軸方向）に進行可能な車線Ｌ１が示されている。車線Ｌ１は、区画線ＬＬおよびＲＬで区画されている。車線Ｌ１は、例えば、高速道路や自動車専用道路、その他の車両優先の幹線道路であるものとする。以降の車線Ｌ２～Ｌ３についても同様とする。図４の例において、車両Ｍは、車線Ｌ１の延伸方向に沿って速度ＶＭで走行しているものとする。

第１認識部１３２は、例えば、検知デバイスＤＤの出力に基づいて、車両Ｍの走行車線（車線Ｌ１）を区画する左右の区画線ＬＬ１、ＲＬ１を認識する。区画線Ｌ１１、ＲＬ１は、「第１の道路区画線」の一例である。例えば、第１認識部１３２は、カメラ１０により撮像された画像を解析し、画像において隣接画素との輝度差が大きいエッジ点を抽出し、エッジ点を連ねて画像平面における区画線ＬＬ１、ＲＬ１を認識する。また、第１認識部１３２は、自車両Ｍの代表点（例えば、重心または中心）の位置情報（図中（Ｘ１，Ｙ１））を基準とした、区画線ＬＬ１、ＲＬ１の位置を車両座標系（例えば、図中のＸＹ平面座標）に変換する。また、第１認識部１３２は、例えば、区画線ＬＬ１、ＲＬ１の曲率半径または曲率を認識する。また、第１認識部１３２は、区画線ＬＬ１、ＲＬ１の曲率変化量を認識してもよい。曲率変化量とは、例えば、カメラ１０によって認識される区画線ＬＬ１、ＲＬ１の車両Ｍから見て前方Ｘ［ｍ］における曲率Ｒの時間変化率である。また、第１認識部１３２は、区画線ＬＬ１およびＲＬ１のそれぞれの曲率半径、曲率、または曲率変化量を平均して、道路（車線Ｌ１）の曲率半径、曲率、または曲率変化量を認識してもよい。

第２認識部１３４は、例えば、第１認識部１３２と異なる手段で車両Ｍの走行車線Ｌ１を区画する区画線ＬＬ２、ＲＬ２を認識する。区画線ＬＬ２、ＲＬ２は、「第２の道路区画線」の一例である。「異なる手段」には、例えば、区画線を認識する装置が異なる場合、方法が異なる場合、および、入力される情報が異なる場合のうち、少なくとも一つが含まれる。例えば、第２認識部１３４は、車両Ｍの位置に基づいて地図情報から車両Ｍの走行車線Ｌ１を区画する区画線ＬＬ２、ＲＬ２を認識する。上記の地図情報は、第２地図情報６２でもよく、新たに外部装置からダウンロードした地図情報でもよく、これらの地図情報を統合したものでもよい。例えば、第２認識部１３４は、車両センサ４０やナビゲーション装置５０から車両Ｍの位置情報（図中（Ｘ１，Ｙ１）を取得し、取得した位置情報に基づいて第２地図情報６２を参照し、第２地図情報６２から車両Ｍの位置に存在する車線Ｌ１を区画する区画線ＬＬ２、ＲＬ２を認識する。また、第２認識部１３４は、第２地図情報６２から道路区画線ＬＬ２およびＲＬ２のそれぞれの曲率半径、曲率、または曲率変化量を認識する。また、第２認識部１３４は、道路区画線ＬＬ２およびＲＬ２のそれぞれの曲率半径、曲率、または曲率変化量を平均して、道路（車線Ｌ１）の曲率半径、曲率、または曲率変化量を認識してもよい。以下、区画線ＬＬ１、ＲＬ１は、第１認識部１３２により認識された区画線を示し、区画線ＬＬ２、ＲＬ２は、第２認識部１３４により認識された区画線を示すものとする。

比較部１５２は、第１認識部１３２による認識結果（第１の道路区画線）と、第２認識部１３４による認識結果（第２の道路区画線）とを比較する。例えば、比較部１５２は、車両Ｍの位置（Ｘ１，Ｙ１）を基準として、区画線ＬＬ１の位置と、区画線ＬＬ２の位置とを比較する。また、比較部１５２は、同様に区画線ＲＬ１の位置と、区画線ＲＬ２の位置とを比較する。また、比較部１５２は、区画線ＬＬ１とＬＬ２、および区画線ＲＬ１とＲＬ２とにおける曲率変化量、区間線の延伸方向を比較してもよい。

誤認識判定部１５４は、比較部１５２による比較結果等において、第１認識部１３２による認識結果（第１の道路区画線）と、第２認識部１３４による認識結果（第２の道路区画線）とに差異が生じた場合に、第１認識部１３２が誤認識であると判定する場合と、第１認識部１３２または第２認識部１３４のうち一方または双方が誤認識であると判定する場合と、を含む複数の誤認識判定のうち、何れか一つの判定を行う。差異が生じた場合とは、例えば、差異の大きさが所定値（閾値）以上となった場合である。また、差異の大きさとは、例えば、後述する乖離度合である。複数の誤認識判定には、例えば、第２認識部１３４が誤認識であると判定する場合が含まれてもよい。上述の「誤認識であると判定する」は、「誤認識であるか否かを判定する」と言い換えてもよい。また、「第１認識部１３２が誤認識であると判定する」は、例えば「第１の道路区画線が第１認識部１３２により誤認識された区画線であると判定する」と言い換えてもよい。また、「第１認識部１３２または第２認識部１３４のうち一方または双方が誤認識であると判定する」は、例えば「第１の道路区画線または第２の道路区画線のうち一方または双方が誤認識された区画線であると判定する」と言い換えてもよい。

例えば、比較部１５２は、車両座標系の平面（ＸＹ平面）において、区画線ＬＬ１と区画線ＬＬ２とを、車両Ｍの代表点の位置（Ｘ１，Ｙ１）を基準に重畳させる。また、同様に、比較部１５２は、区画線ＲＬ１と区画線ＲＬ２についても車両Ｍの代表点の位置（Ｘ１，Ｙ１）を基準に重畳させる。誤認識判定部１５４は、重畳された区画線ＬＬ１の位置と区画線ＬＬ２との位置とが合致するか否かを判定する。また、誤認識判定部１５４は、区画線ＲＬ１とＲＬ２とについても同様の手法でそれぞれの位置が合致するか否かを判定する。

例えば、誤認識判定部１５４は、区画線ＬＬ１とＬＬ２とを用いて判定する場合に、それぞれの区画線の乖離度合が閾値未満の場合に合致すると判定し、閾値以上の場合に合致しない（差異が生じた）と判定する。乖離とは、例えば、横位置（図中Ｙ軸方向）の乖離（例えば、図中の区画線ＬＬ１とＬＬ２とのずれ量Ｗ１）でもよく、縦位置（Ｘ軸方向の距離の長短）の差分でもよく、その組み合わせでもよい。また、乖離とは、区画線ＬＬ１とＬＬ２との曲率変化量の差分や、区画線ＬＬ１とＬＬ２とがなす角度（以下、剥離角度と称する）でもよい。

誤認識判定部１５４は、例えば、比較した区画線同士が合致すると判定した場合には第１認識部１３２および第２認識部１３４が誤認識ではない（言い換えると、第１の道路区画線および第２の道路区画線が正しく認識できている）と判定する。また、誤認識判定部１５４は、比較した比較区画線同士が合致していない（差異が生じた）と判定した場合に、第１認識部１３２または第２認識部１３４のうち、一方または双方が誤認識であると判定する。また、誤認識判定部１５４は、比較した区画線同士が合致しないと判定した場合に、曲率変化量の乖離度合や剥離角度を導出し、導出した値を用いて、更に詳細な誤認識判定を行う。

図５は、曲率変化量の乖離度合について説明するための図である。図５の例では、車両Ｍがカーブ路である車線Ｌ２を速度ＶＭで走行しているものとする。例えば、第１認識部１３２は、カメラ１０により撮像された画像の解析結果に基づいて、区画線ＬＬ１の曲率変化量を導出する。例えば、カメラ１０により撮像された画像から得られる区画線ＬＬ１上の車両Ｍから見た前方Ｘ［ｍ］における位置を、以下に示す（１）式の多項式（Ｚ（Ｘ））で表したとする。

Ｃ_０～Ｃ_３は、所定の係数を表す。第１認識部１３２は、区画線ＬＬ１の曲率変化量を取得する場合に、まず（１）式の多項式をＸで二回微分して、（２）式に示す曲率Ｒ［ｒａｄ／ｍ］を導出する。

次に、第１認識部１３２は、(２)式を時刻ｔで微分することで（３）式に示すように、前方Ｘ［ｍ］での曲率Ｒの時間変化［ｒａｄ／ｍ／ｓｅｃ］を曲率変化量として導出する。

そして、第１認識部１３２は、図５に示すように車両Ｍの代表点（例えば、重心）の位置が予め（Ｘ１，Ｙ１）と定められている場合に、Ｘ１を上述した（１）～（３）のＸに代入して区画線ＬＬ１の曲率変化率を導出する。また、第１認識部１３２は、同様の手法で、区画線ＲＬ１の曲率変化率を導出する。

また、第２認識部１３４は、車両Ｍの位置情報に基づいて地図情報（第２地図情報６２）を参照し、区画線ＬＬ２、ＲＬ２のそれぞれの曲率変化率を認識する。

誤認識判定部１５４は、区画線ＬＬ１およびＬＬ２のそれぞれの曲率変化率の乖離度合を比較する。この場合、誤認識判定部１５４は、区画線ＬＬ２を基準として、区画線ＬＬ１がどの程度乖離しているかを取得する。例えば、誤認識判定部１５４は、車両Ｍの位置（Ｘ１、Ｙ１）を基準として、区画線ＬＬ２の曲率変化率から区画線ＬＬ１の曲率変化率を引いた値の絶対値を、曲率変化率の乖離度合として導出する。また、誤認識判定部１５４は、区画線ＲＬ１およびＲＬ２のそれぞれの曲率変化率を用いて上述した曲率変化率の乖離度合を導出する。上述した乖離度合の導出は、比較部１５２が行ってもよい。

そして、誤認識判定部１５４は、区画線ＬＬ１とＬＬ２との曲率変化率の乖離度合、または区画線ＲＬ１とＲＬ２との曲率変化率の乖離度合のうち、一方または双方の乖離度合が所定値以上である場合に、第１認識部１３２が誤認識であると判定する。また、誤認識判定部１５４は、区画線ＬＬ１とＬＬ２との乖離度合と、区画線ＲＬ１とＲＬ２との乖離度合との平均値を算出し、算出した平均値が所定値以上である場合に第１認識部１３２が誤認識であると判定してもよい。

また、誤認識判定部１５４は、区画線ＬＬ１とＬＬ２との剥離角度に基づいて、少なくとも第１認識部１３２が誤認識であるか否かを判定してもよい。図６は、剥離角度について説明するための図である。図６の例では、車両Ｍが車線Ｌ３を速度ＶＭで走行しているものとする。誤認識判定部１５４は、車両Ｍが所定位置（Ｘ１，Ｙ１）に存在する場合において区画線ＬＬ１と区画線ＬＬ２とがなす角度を剥離角度θＬとして導出する。また、誤認識判定部１５４は、区画線ＬＲ１と区画線ＬＲ２とがなす角度を剥離角度θＲとして導出する。剥離角度θＬは、区画線ＬＬ２を基準した区画線ＬＬ１のずれ量であり、剥離角度θＲは、区画線ＬＲ２を基準とした区画線ＬＲ１のずれ量である。上述した剥離角度の導出は、比較部１５２が行ってもよい。

そして、誤認識判定部１５４は、剥離角度θＬまたはθＲのうち一方または双方が所定角度以上である場合に、第１認識部１３２が誤認識であると判定する。また、誤認識判定部１５４は、剥離角度θＬまたはθＲの何れかのみを用いて第１認識部１３２が誤認識であることを判定してもよく、剥離角度θＲおよびθＬの平均角度を用いて区画線の誤認識を判定してもよい。

例えば、カメラ１０により撮像された画像から誤認識される区画線は、道路形状や周辺車両等の周辺状況によって実際の区画線よりも大きく変化する場合が多い。したがって、曲率変化率の乖離度合や剥離角度が大きい場合に、第１認識部１３２が誤認識であると判定することで、より適切な誤認識判定を行うことができる。

また、誤認識判定部１５４は、曲率変化量と剥離角度の両方を用いて誤認識判定を行ってもよい。図７は、曲率変化量と剥離角度とを用いた誤認識判定について説明するための図である。図７の縦軸は第１認識部１３２により認識された第１の道路区画線の曲率変化量を示し、横軸は第１の道路区画線と剥離角度を示している。また、図７の例では、曲率変化量と剥離角度との関係において、３つの領域ＡＲ１～ＡＲ３が設定されている。領域ＡＲ１は「第１領域」の一例であり、領域ＡＲ２は「第２領域」の一例であり、領域ＡＲ３は「第３領域」の一例である。

例えば、領域ＡＲ１は、剥離角度が所定角度θａ未満である領域であり、第１認識部１３２および第２認識部１３４が共に区画線を誤認識していないと判定される領域である。領域ＡＲ２は、第１の判定条件（第１の誤認識判定条件）に基づき第１認識部１３２のみが誤認識したと判定されるカメラ誤認識領域である。第１の判定条件は、例えば図７に示すように、剥離角度がθａ以上であり曲率変化量がＡａ以上であることである。更に第１の判定条件は、剥離角度がθｂ以上からθｃまでの間は角度の増加に伴って曲率変化量が減少するように設定された境界よりも上側（曲率変化率が境界線以上の値）であることや、曲率変化量に関係なく剥離角度がθｃ以上であること等が含まれてもよい。領域ＡＲ３は、第２の判定条件（第２の誤認識判定条件）に基づき、第１認識部１３２および第２認識部１３４のどちらが誤認識であるかを確定することができないが第１認識部１３２または第２認識部１３４のうち一方または双方が誤認識であると判定される領域である。第２の判定条件は、例えば図７に示すように、剥離角度がθａ～θｂの範囲あり、且つ曲率変化量がＡａ未満であることである。更に第２の判定条件は、剥離角度がθｂ以上からθｃまでの間は角度の増加に伴って曲率変化量が減少するように設定された境界よりも下側（曲率変化率が境界線未満の値）あること等が含まれてもよい。第１判定条件および第２判定条件は、「判定条件」の一例である。

例えば、誤認識判定部１５４は、曲率変化量および剥離角度のそれぞれの値が領域ＡＲ１内に存在する場合、第１認識部１３２および第２認識部１３４が誤認識ではない（正しく認識している）と判定する。また、誤認識判定部１５４は、曲率変化量および剥離角度の値が領域ＡＲ２内に存在する場合、第１認識部１３２が誤認識であると判定する。また、誤認識判定部１５４は、曲率変化量および剥離角度の値が領域ＡＲ３内に存在する場合、第１認識部１３２または第２認識部１３４のうち一方または双方が誤認識していると判定する。このように、曲率変化率および剥離角度の値に基づいて、より詳細に誤認識を判定することができる。

運転者状態判定部１５６は、上述した各モードの変更のために運転者の状態を監視し、運転者の状態がタスクに応じた状態であるか否かを判定する。例えば、運転者状態判定部１５６は、ドライバモニタカメラ７０が撮像した画像を解析して姿勢推定処理を行い、運転者が、システムからの要求に応じて手動運転に移行できない体勢であるか否かを判定する。また、運転者状態判定部１５６は、ドライバモニタカメラ７０が撮像した画像を解析して視線推定処理を行い、運転者が周辺（前方等）を監視しているか否かを判定する。

モード変更処理部１５８は、例えば、誤認識判定部１５４による判定結果と、運転者状態判定部１５６による判定結果とに基づいて、モードの変更のための各種処理を行う。例えば、モード変更処理部１５８は、運転者状態判定部１５６により判定された運転者の状態（周辺監視の状態）に基づいて、現在のモードに適した状態でない場合に、行動計画生成部１４０に路肩停止のための目標軌道を生成するように指示したり、運転支援装置（不図示）に作動指示をしたり、運転者に行動を促すためにＨＭＩ３０の制御をしたりする。

また、モード変更処理部１５８は、誤認識判定部１５４による判定結果に基づいて、モードの変更を行う。例えば、モード変更処理部１５８は、誤認識判定部１５４により第１認識部１３２および第２認識部１３４が共に誤認識ではないと判定された場合、現在の運転者状態判定部１５６による判定結果や周辺状況等に基づいて、対応する運転モードによる自動運転または運転支援を実行させる。

また、モード変更処理部１５８は、第１の運転モード（例えば、モードＡ）の実行中であって、且つ誤認識判定部１５４により第１認識部１３２が誤認識であると判定された場合（曲率変化量および剥離角度の値が図７に示す領域ＡＲ２内に存在する場合）、地図情報から認識された区画線を用いてモードＡを継続させる。このように、カメラ１０の撮像画像により認識された区画線と、地図情報から認識された区画線とが合致しない場合であっても、第１認識部１３２のみが誤認識であると判定された場合に、地図情報から認識された区画線に基づいて運転制御を継続させることで、過剰に第１の運転モードから第２の運転モードに切り替わることを抑制することができる。

なお、モード変更処理部１５８は、誤認識判定部１５４により第１認識部１３２が誤認識であると判定されている状態が、所定時間継続している場合には、第１の運転モードの継続を終了してもよい。これにより、より安全な運転制御を行うことができる。

また、モード変更処理部１５８は、第１の運転モードの実行中であって、且つ誤認識判定部１５４により第１認識部１３２または第２認識部１３４のうち一方または双方が道路区画線を誤認識していると判定された場合（曲率変化量および剥離角度が図７に示す領域ＡＲ３の位置に存在する場合）、第１の運転モードから第２の運転モード（例えば、モードＢ）にモード変更を行う。なお、モード変更処理部１５８は、モードＡからモードＢに変更することに代えて、車両Ｍの周辺状況や運転者状態判定部１５６の判定結果に基づいて、モードＣ～Ｅのうち何れか一つに変更してもよい。また、モード変更処理部１５８は、モードＡからモードＥに変更する場合に、モードＢ，Ｃ，Ｅと段階的に切り替えてもよく、モードＡから直接モードＥに切り替えてもよい。

ＨＭＩ制御部１８０は、第１制御部１２０および第２制御部１６０による制御内容に基づいて、車両Ｍの状態に関する情報もしくは所定の警告をＨＭＩ３０に出力させて、車両Ｍの乗員に報知する。例えば、ＨＭＩ制御部１８０は、誤認識判定部１５４による判定結果に基づいて、車両Ｍの運転モード等の走行状態や、誤認識が生じていることを示す警告等をＨＭＩ３０に出力させる。また、ＨＭＩ制御部１８０は、誤認識判定部１５４により第１認識部１３２が誤認識であると判定されている状態のまま、第１の運転モードが継続されている場合には、現状の状態が所定時間継続した後に第１の運転モードが終了すること（または所定時間経過後に第２の運転モードに切り替わること）を示す情報をＨＭＩ３０の表示装置等に表示させたり、音声等でＨＭＩ３０から出力させてもよい（プレ通知）。これにより、第１の運転モードから第２の運転モードに切り替わる可能性があることを、乗員に事前に通知して早めにタスクの準備をさせておくことができる。また、車両システム１内に警告等の報知を行う報知装置が設けられている場合、ＨＭＩ制御部１８０は、ＨＭＩ３０に出力させることに代えて（または加えて）、報知装置を作動させる制御を行ってもよい。この場合、報知装置が「出力装置」の一例となる。

＜変形例＞
例えば、誤認識判定部１５４は、車両Ｍの周辺状況に基づいて、上述した図７に示す領域（基準領域）ＡＲ１～ＡＲ３のうち、少なくとも一つの領域（第１の判定条件または第２の判定条件の一方または双方）を変更してもよい。図８は、車両Ｍの周辺状況に応じて、領域ＡＲ１～ＡＲ３を変更することについて説明するための図である。例えば、車両Ｍが走行する道路の形状において、車両Ｍの進行方向（前方）に分岐や合流等がある場合には、第１認識部１３２が第１の道路区画線を誤認識する可能性が高い。そのため、誤認識判定部１５４は、例えば、車両Ｍの進行方向に分岐や合流等が存在する場合に、第１認識部１３２が誤認識であると判定され易くなるように、第１の判定条件および第２の判定条件を変更する。具体的には、誤認識判定部１５４は、車両Ｍの位置情報に基づいて地図情報を参照し、車両Ｍが走行する道路において、車両Ｍの進行方向であり、且つ車両Ｍの現在位置から所定距離以内に分岐や合流等の所定の道路形状が存在する場合に、図８に示すように基準領域ＡＲ１～ＡＲ３に比して領域ＡＲ２を大きくし、領域ＡＲ３を小さくした領域（ＡＲ２＃、ＡＲ３＃）に変更する。誤認識判定部１５４は、例えば、第１の判定条件および第２の判定条件に含まれる曲率変化量のパラメータＡａを、Ａａよりも小さいＡｂに変更することで、領域ＡＲ２＃および領域ＡＲ３＃を設定する。

これにより、分岐や合流付近では、図８に示す領域ＡＲ１、ＡＲ２＃、ＡＲ３＃を用いて誤認識判定が行われるため、第１認識部１３２が誤認識であると判定され易くなる。第１認識部１３２が誤認識であると判定される場合には、地図情報から認識された区画線に基づいて現在の運転制御が継続されるため、より適切な運転制御を実行することができる。

なお、ナビゲーション装置５０に予め目的地までの経路が設定されており、目的地方面の経路が本線ではなく分岐側の車線である場合には、手動運転等のように運転者に課されるタスクを重度にする必要が生じる。したがって、誤認識判定部１５４は、車両Ｍの進行方向（前方）に分岐等がある場合であっても、目的地方面が分岐側の車線である場合には、上述した領域ＡＲ２、ＡＲ３を変更しないようにしてもよい。

また、誤認識判定部１５４は、例えば、車両Ｍの進行方向にトンネル入口或いは出口が存在する場合にも、輝度の変化により第１認識部１３２が区画線を誤認識する可能性が高いため、上述したように基準となる領域ＡＲ２を大きくし、領域ＡＲ３を小さくする変更を行ってもよい。また、誤認識判定部１５４は、認識部１３０により車両Ｍの前走車両が車線変更したり、蛇行運転していると認識された場合にも、区画線が前走車両で隠れて第１認識部１３２が誤認識する可能性が高いため、上述した領域ＡＲ２、ＡＲ３の変更を行ってもよい。

また、誤認識判定部１５４は、領域ＡＲ２の増加量や領域ＡＲ１の減少量を、車両Ｍの周辺状況に応じて異ならせてもよい。例えば、誤認識判定部１５４は、合流よりも分岐の方が領域ＡＲ２の増加量（または領域ＡＲ３の減少量）を大きくし、トンネル出口よりもトンネル入口の方が領域ＡＲ２の増加量（または領域ＡＲ３の減少量）を大きくする。このように周辺状況に応じて各領域を調整することで、より適切な誤認識判定を行うことができる。

また、車両Ｍの周辺状況（走行車線）がカーブ路の入口付近や出口付近の場合には、カメラ１０の撮像画像により認識された区画線の曲率変化量が大きくなる。しかしながら、車両Ｍの位置情報に基づき地図情報から認識された前方の区画線とのずれ等の影響で、第１の道路区画線と第２の道路区画線とがなす角度（剥離角度）が、ずれに応じた時間（短時間）だけ大きくなる可能性がある。そのため、誤認識判定部１５４は、車両Ｍの進行方向にカーブ路の入口または出口が存在する場合に、第１認識部１３２が誤認識であると判定されることを抑制するように、第１の判定条件および第２の判定条件を変更してもよい。具体的には、誤認識判定部１５４は、車両Ｍの位置情報に基づいて地図情報を参照し、車両Ｍが走行する道路において、車両Ｍの進行方向であり、且つ車両Ｍの現在位置から所定距離以内にカーブ路の入口または出口が存在する場合に、第１認識部１３２が誤認識であると判定されることを抑制するように領域ＡＲ１～ＡＲ３の大きさを変更する。

図９は、第１認識部１３２が誤認識であると判定されることを抑制するために領域ＡＲ１～ＡＲ３を変更することについて説明するための図である。図９の例において、誤認識判定部１５４は、誤認識があると判定されない領域ＡＲ１を大きくした領域ＡＲ１＃＃を設定し、誤認識があると判定される領域ＡＲ２およびＡＲ３を小さくした領域ＡＲ２＃＃、ＡＲ３＃＃を設定する。誤認識判定部１５４は、例えば、第１の判定条件および第２の判定条件に含まれる剥離角度のパラメータθａを、θａよりも大きいθａ＃＃（ただし、θａ＃＃＜θｂ）に変更することで、領域ＡＲ１＃＃～ＡＲ３＃＃を設定する。このように、車両Ｍが走行する道路において、車両Ｍの進行方向にカーブ路の入口または出口が存在する場合に、図９に示すような領域に変更して誤認識を判定することで、第１認識部１３２または第２認識部１３４の一方または双方が誤認識であると判定されることを抑制することができる。

更に、誤認識判定部１５４は、図９に示すように、曲率変化量のパラメータＡａを、Ａａよりも大きいＡｃに変更して、領域ＡＲ３を大きくする変更を行ってもよい。これにより、第１認識部１３２による誤認識であると判定されることをより抑制することができる。

また、誤認識判定部１５４は、車両Ｍの周辺の天候（例えば、豪雨、吹雪）や、走行する時間帯（例えば、路面にできる影や太陽光の照射等の影響によってカメラ画像に含まれる区画線を誤認識し易くなる時間帯）等に応じて、基準領域ＡＲ１～ＡＲ３の大きさを変更してもよい。

［処理フロー］
次に、実施形態に係る自動運転制御装置１００により実行される処理の流れについて説明する。図１０は、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。なお、以下では、自動運転制御装置１００により実行される処理のうち、第１認識部１３２および第２認識部１３４による区画線の認識結果に基づいて、車両Ｍの運転制御を切り替える処理を中心として説明する。また、図１０のフローチャートの開始時において、車両Ｍは、第１の運転モード（例えば、モードＡ）による運転制御が実行されているものとする。また、以下の処理では、運転者状態判定部１５６による判定結果において、運転者の状態は、実行中のモードまたは切り替え後のモードに適した状態である（つまり、運転者状態判定部１５６の判定結果に基づいて、モードの切り替えが発生しない状況である）ものとする。図１０に示す処理は、所定のタイミングで繰り返し実行されてよい。

図１０の例において、第１認識部１３２は、検知デバイスＤＤの出力に基づいて車両Ｍが走行する車線を区画する区画線を認識する（ステップＳ１００）。次に、第２認識部１３４は、車両センサ４０やＧＮＳＳ受信機５１から得られる車両Ｍの位置情報に基づいて地図情報を参照し、車両Ｍが走行する車線を区画する区画線を認識する（ステップＳ１０２）。なお、ステップＳ１００およびＳ１０２の処理は、逆の順序で行われてもよく、並行して行われてもよい。次に、比較部１５２は、第１認識部１３２により認識された区画線と、第２認識部１３４により認識された区画線とを比較する（ステップＳ１０４）。次に、誤認識判定部１５４は、比較部１５２により比較された結果に基づいて、第１認識部１３２および第２認識部１３４による区画線の誤認識判定を行う（ステップＳ１０６）。ステップＳ１０６の処理の詳細については後述する。

誤認識判定部１５４は、第１認識部１３２または第２認識部１３４のうち一方または双方が道路区画線を誤認識しているか否かを判定する（ステップＳ１０８）。誤認識していると判定した場合、誤認識判定部１５４は、第１認識部１３２のみが誤認識であるか否かを判定する（ステップＳ１１０）。第１認識部１３２のみが誤認識であると判定した場合、モード変更処理部１５８は、現在の運転モードを継続させる（ステップＳ１１２）。また、ステップＳ１０８の処理において、第１認識部１３２および第２認識部１３４の両方とも道路区画線を誤認識していないと判定された場合も、ステップＳ１１２の処理を行う。

また、ステップＳ１０８の処理において、第１認識部１３２のみが誤認識であると判定されなかった場合、モード変更処理部１５８は、車両Ｍの運転モードを第１の運転モードから第２の運転モードに変更する制御を実行する（ステップＳ１１４）。「第１認識部１３２のみが誤認識であると判定されなかった場合」とは、例えば、第１認識部１３２および第２認識部１３４のどちらが誤認識であるかを確定することができないが第１認識部１３２または第２認識部１３４のうち一方または双方が誤認識であると判定された場合である。これにより、本フローチャートの処理は、終了する。

図１１は、ステップＳ１０６の処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１１の例において、誤認識判定部１５４は、第１認識部１３２により認識された区画線の曲率変化率を取得する（ステップＳ１０６Ａ）。次に、誤認識判定部１５４は、第１認識部１３２により認識された第１の道路区画線と、第２認識部１３４により認識された第２の道路区画線とがなす角度（剥離角度）を取得する（ステップＳ１０６Ｂ）。

次に、誤認識判定部１５４は、認識部１３０により認識された車両Ｍの周辺状況を取得し（ステップＳ１０６Ｃ）、取得した周辺状況に基づいて、第１～第３領域（領域ＡＲ１～ＡＲ３）を設定する（ステップＳ１０６Ｄ）。次に、誤認識判定部１５４は、曲率変化率および剥離角度に基づいて、設定された第１～第３領域のうち、どの領域に属するかを決定する（ステップＳ１０６Ｅ）。次に、誤認識判定部１５４は、決定された領域に基づいて、第１認識部１３２が誤認識であること、または、第１認識部１３２および第２認識部１３４のどちらが誤認識であるかを確定することができないが第１認識部１３２または第２認識部１３４のうち一方または双方が誤認識であることを判定する（ステップＳ１０６Ｆ）。これにより本フローチャートの処理は、終了する。

以上説明した実施形態によれば、車両制御装置において、車両Ｍの周辺状況を検知した検知デバイスＤＤの出力に基づいて、車両Ｍの走行車線を区画する道路区画線を認識する第１認識部１３２と、前記第１認識部と異なる手段で走行車線を区画する道路区画線を認識する第２認識部１３４と、第１認識部１３２により認識された第１の道路区画線と、第２認識部１３４により認識された第２の道路区画線とを比較する比較部と、前記比較部による比較結果において前記第１の道路区画線と前記第２の道路区画線とに差異が生じた場合に、前記第１認識部が誤認識であると判定する場合と、前記第１認識部または前記第２認識部のうち一方または双方が誤認識であると判定する場合と、を含む複数の誤認識判定のうち何れか一つの判定を行う誤認識判定部１５４（判定部の一例）と、を備えることにより、道路区画線の認識状況に応じて、より適切な運転制御を実行することができる。

具体的には、実施形態によれば、第１の道路区画線と第２の道路区画線が合致しない場合に、第１の道路区画線が誤っていると判定する第１の判定条件と、第１の道路区画線または第２の道路区画線のうち一方または双方が誤っているがどちらが誤っているかを確定することができないと判定する第２の判定条件とに基づいて誤認識判定を行うことで、誤認識であると判定された場合であっても、第１の道路区画線が誤っていることが明確である場合には、地図情報を用いて運転制御の自動化度合いの高い運転モードを継続させることができる。また、実施形態によれば、誤認識と判定された場合であっても、地図情報に基づいて運転制御の自動化度合いの高い（乗員に課されるタスクがより軽度な）運転モードを継続できるため、無用な運転モードのレベルの低下を抑制することができる。

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が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、
車両の周辺状況を検知した検知デバイスの出力に基づいて、前記車両の走行車線を区画する第１の道路区画線を認識し、
前記第１の道路区画線を認識した手段と異なる手段で前記走行車線を区画する第２の道路区画線を認識し、
認識した前記第１の道路区画線と前記第２の道路区画線とを比較し、
比較結果において前記第１の道路区画線と前記第２の道路区画線とに差異が生じた場合に、前記第１の道路区画線が誤認識された区画線であると判定する場合と、前記第１の道路区画線または前記第２の道路区画線のうち一方または双方が誤認識された区画線であると判定する場合と、を含む複数の誤認識判定のうち何れか一つの判定を行う、
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。

１…車両システム、１０…カメラ、１２…レーダ装置、１４…ＬＩＤＡＲ、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、７０…ドライバモニタカメラ、８０…運転操作子、１００…自動運転制御装置、１２０…第１制御部、１３０…認識部、１３２…第１認識部、１３４…第２認識部、１４０…行動計画生成部、１５０…モード決定部、１５２…比較部、１５４…誤認識判定部１５４…運転者状態判定部、１５８…モード変更処理部、１６０…第２制御部、１６２…目標軌道取得部、１６４…速度制御部、１６６…操舵制御部、１８０…ＨＭＩ制御部、１９０…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

Claims (11)

1. 車両の周辺状況を検知した検知デバイスの出力に基づいて、前記車両の走行車線を区画する道路区画線を認識する第１認識部と、
   前記第１認識部と異なる手段で前記走行車線を区画する道路区画線を認識する第２認識部と、
   前記第１認識部により認識された第１の道路区画線と、前記第２認識部により認識された第２の道路区画線とを比較する比較部と、
   前記比較部による比較結果において前記第１の道路区画線と前記第２の道路区画線とに差異が生じた場合に、前記第１認識部が誤認識であると判定する場合と、前記第１認識部または前記第２認識部のうち一方または双方が誤認識であると判定する場合と、を含む複数の誤認識判定のうち何れか一つの判定を行う判定部と、を備える、
   車両制御装置。
2. 前記車両の加減速および操舵のうち少なくとも一方を制御する運転制御部を更に備え、
   前記運転制御部は、前記判定部による判定結果に基づいて、前記車両の乗員に課されるタスクが異なる複数の運転モードのうち何れかを実行する、
   請求項１に記載の車両制御装置。
3. 前記判定部による判定結果に基づいて、前記車両の状態に関する情報もしくは警告を出力装置に出力させて、前記車両の乗員に報知する出力制御部を更に備える、
   請求項１または２に記載の車両制御装置。
4. 前記複数の運転モードは、第１の運転モードと、前記第１の運転モードよりも前記乗員に課されるタスクが重度な第２の運転モードとを含み、
   前記運転制御部は、前記第１の運転モードが実行中であり、且つ前記判定部により前記第１認識部が誤認識であると判定された場合に、前記第２の道路区画線に基づいて前記第１の運転モードを継続させる、
   請求項２に記載の車両制御装置。
5. 前記運転制御部は、前記第１の運転モードが実行中であり、且つ前記判定部により前記第１認識部または前記第２認識部のうち一方または双方が誤認識であると判定された場合に、前記車両の運転モードを前記第１の運転モードから前記第２の運転モードに変更する、
   請求項４に記載の車両制御装置。
6. 前記判定部は、前記第１の道路区画線の曲率変化量、および前記第１の道路区画線と前記第２の道路区画線とがなす角度に基づく判定条件に基づいて、前記複数の誤認識判定のうち何れか一つの判定を行う、
   請求項１から５のうち何れか１項に記載の車両制御装置。
7. 前記判定部は、前記車両の周辺状況に基づいて、前記判定条件を変更する、
   請求項６に記載の車両制御装置。
8. 前記判定部は、前記車両の進行方向に分岐、合流、トンネルの入口或いは出口が存在する場合、または、前走車両が車線変更または蛇行運転している場合に、前記第１認識部が誤認識であると判定され易くなるように、前記判定条件を変更する、
   請求項７に記載の車両制御装置。
9. 前記判定部は、前記車両の進行方向にカーブ路の入口または出口が存在する場合に、前記第１認識部が誤認識であると判定されることを抑制するように、前記判定条件を変更する、
   請求項７または８に記載の車両制御装置。
10. 車両制御装置のコンピュータが、
    車両の周辺状況を検知した検知デバイスの出力に基づいて、前記車両の走行車線を区画する第１の道路区画線を認識し、
    前記第１の道路区画線を認識した手段と異なる手段で前記走行車線を区画する第２の道路区画線を認識し、
    認識した前記第１の道路区画線と前記第２の道路区画線とを比較し、
    比較結果において前記第１の道路区画線と前記第２の道路区画線とに差異が生じた場合に、前記第１の道路区画線が誤認識された区画線であると判定する場合と、前記第１の道路区画線または前記第２の道路区画線のうち一方または双方が誤認識された区画線であると判定する場合と、を含む複数の誤認識判定のうち何れか一つの判定を行う、
    車両制御方法。
11. 車両制御装置のコンピュータに、
    車両の周辺状況を検知した検知デバイスの出力に基づいて、前記車両の走行車線を区画する第１の道路区画線を認識させ、
    前記第１の道路区画線を認識した手段と異なる手段で前記走行車線を区画する第２の道路区画線を認識させ、
    認識された前記第１の道路区画線と前記第２の道路区画線とを比較させ、
    比較結果において前記第１の道路区画線と前記第２の道路区画線とに差異が生じた場合に、前記第１の道路区画線が誤認識された区画線であると判定する場合と、前記第１の道路区画線または前記第２の道路区画線のうち一方または双方が誤認識された区画線であると判定する場合と、を含む複数の誤認識判定のうち何れか一つの判定を行わせる、
    プログラム。

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