JP7186241B2 - 車両の走行支援方法、車両走行支援装置及び自動運転システム - Google Patents

Description

本発明は、無車線区間の経路情報を生成して、車両が自動運転により無車線区間を走行するのを支援する走行支援方法、走行支援装置及び、無車線区間を自動運転による走行可能とする自動運転システムに関する。

自動運転（例えば、ＳＡＥ（Society of Automotive Engineers）定義によるレベル３以上）では、高度なセンシング技術を利用して車両の走行制御が行われている。一例を示せば、自動運転車両が走行レーンに沿って車線を維持するため、車両は道路に引かれた白線を検出し、道路の横方向の偏差を制御する。特許文献１には、自動運転支援のため道路形状の詳細な情報を得るため、車両の走行情報に基づいて道路形状を特定する道路形状検出システムが開示されている。

特開２０１６－２２４５９３号公報

特許文献１によれば、区画線（白線）が薄くなる等の要因で区画線が認識できない区間においても、自動運転支援を継続して実施することが可能になると記述されている。

しかしながら、車両が走行する道路においては、区画線（白線）のような走行計画を立案するために有用な地物が元々存在しない領域が存在する。例えば、一般道における交差点や、有料道路の料金所付近では、ガイドとなる区画線が存在していない（このような領域を「無車線区間」と呼ぶ）。このような無車線区間において安定した自動運転を実現することができれば、運転者の負担を大幅に軽減することができる。

なお、特許文献１の道路形状検出システムにおいては、正確な道路形状を特定するため、車線維持走行に係る自動運転支援が実施された状態で走行する車両の走行情報と、車線維持走行に係る自動運転支援が実施されていない状態で走行する車両の走行情報との双方を用いる。このため、特許文献１開示の技術は、そもそも自動運転支援が実施できない区画線のない無車線区間においては適用することができない。

本発明の一実施の態様である、無車線区間における車両の走行支援方法は、複数の車両から送信されるプローブ情報を蓄積するプローブ情報蓄積ステップと、プローブ情報蓄積ステップにおいて蓄積されたプローブ情報から無車線区間における車両の走行軌跡情報を抽出し、無車線区間への進入ポイント及び退出ポイントの組み合わせごとに車両の走行軌跡情報を抽出するマッチング処理ステップと、マッチング処理ステップにおいて抽出された無車線区間への進入ポイント及び退出ポイントの組み合わせごとの車両の走行軌跡情報を、複数の基準により複数の区分に仕分けし、複数の区分ごとの走行軌跡情報の統計的処理により統計的軌跡情報を算出する統計処理ステップと、統計処理ステップにおいて算出された統計的軌跡情報を無車線区間における車両の経路情報として複数の車両に送信する経路情報送信ステップとを有し、複数の基準として、車両のホイールベースあるいは車長、及び車両が無車線区間を通過するのに要した通過時間を含む。

また、本発明の他の一実施の態様である自動運転システムは、自動運転用地図を管理し、自車の位置を推定するマップポジションユニットと、マップポジションユニットからの地図情報に基づき走行計画を立案する走行制御ユニットとを有し、自動運転用地図は、無車線区間について、無車線区間への進入ポイント及び退出ポイントの組み合わせごとに、仕分けされた複数の区分ごとに求められた経路情報を有しており、マップポジションユニットは、自車の走行状態に基づき、無車線区間について複数の区分ごとの経路情報の１または複数を選択し、走行制御ユニットは、マップポジションユニットによって選択された１または複数の経路情報に基づき、無車線区間を含む経路の走行計画を立案し、自動運転用地図における無車線区間についての経路情報は、車両走行支援装置が、複数の車両から送信され、蓄積したプローブ情報から、無車線区間における車両の走行軌跡情報を抽出し、無車線区間への進入ポイント及び退出ポイントの組み合わせごとに車両の走行軌跡情報を抽出し、無車線区間への進入ポイント及び退出ポイントの組み合わせごとの車両の走行軌跡情報を、複数の基準により複数の区分に仕分けし、複数の区分ごとの走行軌跡情報の統計的処理により算出した統計的軌跡情報であり、複数の基準として、車両のホイールベースあるいは車長、及び車両が無車線区間を通過するのに要した通過時間を含む。

無車線区間においても自動運転を可能とする。

その他の課題と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。

車両走行支援システムのブロック図である。 機能ユニットのハードウェア構成例である。 無車線区間における自動運転を実現するフローチャートである。 無車線区間の例である。 マップポジションユニットのブロック図である。 プローブサーバのブロック図である。 図４に示した無車線区間における走行軌跡情報の例である。 統計的軌跡情報を算出する区分の例である。 統計的軌跡情報の算出方法の一例である。 走行制御ＥＣＵのブロック図である。 無車線区間の例である。

図１に本実施例の車両走行支援システムのブロック図を示す。車両走行支援システムは、ネットワーク３を介して、複数の車両２－１～Ｎと通信可能に接続されるプローブセンタ１を有している。

プローブセンタ１は、車両２からのプローブ情報を収集し、無車線区間における車両の走行軌跡を分析するプローブサーバ（車両走行支援装置）１１と、プローブサーバ１１をネットワーク３に通信可能に接続するセンタ通信装置１２とを含む。プローブサーバ１１は一般的な計算機システムとして実現できる。クラウド上に実現されてもよい。

車両２は、道路を走行する車両であり、ネットワーク３を介して自車の走行軌跡を含むプローブ情報をプローブサーバ１１に送信する。車両２には自動運転システム２０が搭載されている。自動運転システム２０は、例えば、テレマティクス制御ユニット（ＴＣＵ：Telematics Control Unit）２１、マップポジションユニット（ＭＰＵ：Map Position Unit）２３、走行制御ＥＣＵ（Electronic Control Unit）２４、ブレーキＥＣＵ２５、ステアリングＥＣＵ２６、センサ２７を含み、これらはＣＡＮ（Controller Area Network）のような車載ネットワーク２８により通信可能に接続されている。なお、自動運転とは、例えば、ＳＡＥ（Society of Automotive Engineers）定義によるレベル３以上を想定している。

ＴＣＵ２１は、自動運転システム２０がネットワーク３等の外部機器と通信を行うための機能ユニットである。各種の無線通信規格に対応するモデムを有し、交通インフラストラクチャー、クラウド、他の自動車等との通信をサポートする。また、この例では、ＧＮＳＳ（全地球航法衛星システム：Global Navigation Satellite System）用アンテナ２２が接続され、衛星からの信号も受信可能とされている。

ＭＰＵ２３は、詳細は後述するが、ＧＮＳＳによる位置情報や自車のセンサで検知した走行情報等を利用して自車の位置情報をリアルタイムに把握して、プローブ情報としてプローブセンタ１に送信する。また、プローブセンタ１にて自動運転用地図が更新された場合には、更新に係る地図情報を受信して、ＭＰＵ２３が保持する地図情報を更新する。

走行制御ＥＣＵ２４は、ＭＰＵ２３が保持する地図情報を利用して、走行計画を立案し、立案した走行計画にしたがって自車を制御する。このため、自車の周辺状況や自車の走行状態を把握するため、車両には各種センサ２７が設けられており、走行制御ＥＣＵ２４は車載ネットワーク２８を介して各種センサ２７からの出力を収集している。自動運転システム２０が有するセンサ２７は特に限定されないが、道路に表示される白線あるいは障害物を認識するためのカメラ、レーザレーダ（ＬｉＤＡＲ：Light Detection and Ranging）、ミリ波センサ等、あるいは車両の走行状態を把握するための車速センサ、加速度センサ、角速度センサなどが挙げられる。また、走行計画にしたがって自車を制御するため、ブレーキ２５ａやステアリング２６ａなどを制御するアクチュエータコントローラ（ここでは、例としてブレーキＥＣＵ２５、ステアリングＥＣＵ２６を示している）に対して車載ネットワーク２８を介して制御信号を出力する。

図２に自動運転システム２０を構成するＥＣＵなどの機能ユニットのハードウェア構成例を図２に示す。機能ユニット２００は、プロセッサ２０１、主記憶２０２、補助記憶２０３、ネットワークインタフェース２０４を含み、これらはバス２０５により通信可能に結合されている。ネットワークインタフェース２０４は車載ネットワーク２８と接続するためのインタフェースである。補助記憶２０３は通常、ＲＯＭ（Read Only Memory）やフラッシュメモリなどの不揮発性メモリで構成され、機能ユニット２００が実行するプログラムやプログラムが処理対象とするデータ等を記憶する。主記憶２０２はＲＡＭ（Random Access Memory）で構成され、プロセッサ２０１の命令により、プログラムやプログラムの実行に必要なデータ等を一時的に記憶する。プロセッサ２０１は、補助記憶２０３から主記憶２０２にロードしたプログラムを実行する。なお、図２は、機能ユニット２００の演算機能に関するハードウェア基本構成を示すものであり、機能ユニット２００の処理機能に応じて他のハードウェアが搭載されうる。例えば、所定の演算を専門的に実行するＤＳＰ（Digital Signal Processor）やＰＬＤ（Programmable Logic Device）が搭載されてもよい。また、ＴＣＵ２１には高周波信号を処理するＲＦモジュールなども搭載される。

図３に、車両走行支援システムにおいて、無車線区間における自動運転を実現するフローチャートを示す。まず、車両２－１～ＮのＭＰＵ２３は、プローブサーバ１１に自車のプローブ情報を送信する（Ｓ３０１）。プローブサーバ１１では、車両２－１～Ｎからのプローブ情報をストレージに蓄積する（Ｓ３１１）。プローブサーバ１１は、蓄積されたプローブ情報をもとに、無車線区間における車両の統計的軌跡情報を作成し（Ｓ３１２）、統計的軌跡情報を無車線区間の経路情報として車両２－１～Ｎに送信する。ステップＳ３１２，Ｓ３１３を実行するタイミングは特に限定されないが、定期的に実行する、あるいは新規のプローブ情報が一定以上蓄積されたことをトリガにして実行するようにすればよい。

統計的軌跡情報は、車両２－１～ＮのＭＰＵ２３の保有する自動運転用地図の一部を成しており、ＭＰＵ２３はプローブサーバ１１からの統計的軌跡情報を受信し、受信した統計的軌跡情報により地図情報を更新する（Ｓ３０２）。車両２の走行制御ＥＣＵ２４は、ＭＰＵ２３が選択した地図情報を用いて走行計画を立案する。このとき、車両２が無車線区間を走行しようとする場合には、無車線区間の経路情報としてプローブサーバ１１から送信された統計的軌跡情報を用いて、無車線区間の走行計画を立案する（Ｓ３０３）。

なお、図１に示した車両走行支援システムにおいて車両２の全てが自動運転システム２０を有している必要はない。図３に示したように、本システムでのプロセスは、大きく、車両２のプローブ情報を収集、分析するプロセスと、その結果（統計的軌跡情報）を用いて車両２において走行計画を立案するプロセスとを有している。統計的軌跡情報は、数多くのプローブ情報に基づいて作成されることで信頼性を増す。本実施例では、自動運転システムを搭載している車両を例に説明するが、自動運転システムを搭載していなくても、自車の軌跡情報を必要な精度で収集、送信できる車両からのプローブ情報を統計的軌跡情報の生成に用いることは差し支えない。

図４に、車両走行支援システムが対象とする無車線区間の例を示す。無車線区間４００は、進行方向ｙ１の２レーンの道路４０１、進行方向ｙ１の２レーンの道路４０２、進行方向ｙ２の２レーンの道路４０３、進行方向ｙ２の２レーンの道路４０４、進行方向ｘ１の１レーンの道路４０５、進行方向ｘ２の１レーンの道路４０６が交差する領域である。図４に示す無車線区間４００において自動運転のための車両走行支援につき、図３のフローチャートにしたがって、以下説明する。

（ステップＳ３０１）
図５にＭＰＵ２３のブロック図を示す。ＭＰＵ２３のハードウェア基本構成も図２に示したものであり、自動運転用地図５００は補助記憶２０３に蓄積され、後述するＭＰＵ２３の処理を実行するブロックは、プロセッサ２０１上で実行されるソフトウェアあるいは専用ハードウェアとして実装される。

自動運転用地図５００は、走行制御ＥＣＵ２４が走行計画の立案に用いる地図であり、道路はその構造の変化を区切りとして区画されている。図４に示される道路の場合、その構造に応じて、無車線区間４００、各道路４０１～４０６に区画され、道路のそれぞれにつき、始点位置、終点位置等を含む地図情報として格納されている。自動運転用地図５００は、随時最新のものに更新される。このため、地図情報管理部５０２は、プローブサーバ１１からＴＣＵ２１経由で地図情報の更新情報を受信すると、受信した更新情報にしたがって自動運転用地図５００を更新する。

ＭＰＵ２３の自車位置推定部５０３では自車のプローブ情報を作成し、ＴＣＵ２１経由でプローブサーバ１１に送信する。ここで、プローブ情報には、少なくとも時刻、当該時刻における自車の位置情報、自車の車両属性と、を含む。ここで、自車の位置を、車両の後輪車軸中心の位置として特定することが望ましい。車両の後輪車軸中心位置は、車両のステアリングによるばらつきの影響を受けにくいためである。自車の位置を推定するため、ＧＮＳＳからの信号をＧＮＳＳチューナ５０１で復調して得られる位置や方位情報と、車両２に設けられたセンサ情報とを併用する。例えば、車輪の回転速度から車速情報を求める車速センサ２７ａ、加速度センサ２７ｂからの加速度情報、角速度センサ２７ｃからの角速度情報を用いて自車位置を推定する（慣性航法）ことができる。また、車両属性としてはホイールベース、あるいは車長を含むものとする。車長の長いバスやトラックの場合、左折または右折する場合に車長の短い自家用車よりも大回りしなければならず、車両の走行軌跡に影響を及ぼすためである。車両２－１～ＮのＭＰＵ２３はプローブ情報を所定の周期（例えば、500ｍｓに１回）でプローブサーバ１１に送信する。

（ステップＳ３１１）
図６にプローブサーバ（車両走行支援装置）１１のブロック図を示す。車両位置情報６００はサーバのストレージに蓄積され、後述するプローブサーバ１１の処理を実行するブロックは、サーバで実行されるソフトウェアあるいは専用ハードウェアとして実装される。

プローブ情報蓄積部６０１は、車両から送付されたプローブ情報を車両位置情報６００に蓄積する。

（ステップＳ３１２）
プローブサーバ１１のマッチング処理部６０２（図６参照）ではまず、無車線区間におけるプローブ情報を抽出し、無車線区間に対する進入ポイント及び退出ポイントが同じ車両の走行軌跡情報を抽出する（マッチング処理）。図４に示す無車線区間４００の場合、進入ポイントは道路４０１（２レーン）の終点位置、道路４０３（２レーン）の終点位置、道路４０６（１レーン）の終点位置の計５ポイントあり、退出ポイントは道路４０２（２レーン）の始点位置、道路４０４（２レーン）の始点位置、道路４０５（１レーン）の始点位置の計５ポイントある。したがって、無車線区間４００の場合の場合、５つの進入ポイントと５つの退出ポイントとの起こりうる組み合わせに対する車両の走行軌跡情報を抽出する。例えば、図７は、道路４０１の内側レーンの終点位置を進入ポイント７０１、道路４０５の始点位置を退出ポイント７０２としてマッチング処理を行った例であり、点線、破線、一点鎖線、二点鎖線で示されるような走行軌跡情報７０３が抽出される。

続いて、統計処理部６０３は、所定の進入ポイントと退出ポイントの組み合わせについて抽出された走行軌跡情報から、統計的軌跡情報を算出する。これにあたり、走行軌跡情報の仕分けを行う。図８に仕分けの例を示す。図８の例では、仕分けの１つの軸をホイールベース（車長）、もう１つの軸を無車線区間の通過時間とする。仕分けの軸（基準）には、無車線区間における車両の走行軌跡に対して影響を及ぼす要因を選択する。無車線区間の通過時間を基準の一つとしたのは、無車線区間においてカーブを曲がる速度に応じて走行軌跡も変わり、このため、無車線区間の通過時間の近い走行軌跡は近似した軌跡を描いていると考えられるためである。このように、走行軌跡情報を図８の例ではＡ１～Ｃ３の９つの区分に分け、それぞれの区分に属する走行軌跡情報から統計的軌跡情報を算出する。例えば、図７に示される走行軌跡情報７０３が図８の区分Ａ２に属する走行軌跡情報であったとすれば、図７に実線で示される統計的軌跡情報７０４を算出する。すなわち、図７に示す進入ポイント７０１、退出ポイント７０２の組み合わせに対して、区分の数（この例では９つ）だけの統計的軌跡情報が得られることになる。

なお、仕分けの軸の数、仕分けの軸の内容、各軸を区分する数等については任意であり、対象とする無車線区間に応じて設定することができる。

図９を用いて、統計的軌跡情報７０４の算出方法の一例を説明する。進入ポイント７０１から退出ポイント７０２までの通過時間を等間隔に４等分して５つの時点（Ｔ_０～Ｔ_４）を設定する。各時点での走行軌跡情報における位置情報の分布（統計的位置情報）を求める。図９では、緯度方向の分布を９０１、経度方向の分布を９０２として表している。各時点における統計的位置情報からスプライン曲線を生成し、統計的軌跡情報７０４とする。

このとき、統計処理部６０３は信頼度情報も算出することが望ましい。信頼度情報は、例えば、統計的軌跡情報がいくつの走行軌跡から生成されたかに基づいて決定される。元になった走行軌跡が多い程、統計的軌跡情報の信頼性は増すためである。

（ステップＳ３１３）
プローブサーバ１１の経路情報送信部６０４（図６参照）は算出した統計的軌跡情報を無車線区間の経路情報として、車両２に送信する。このとき、統計的軌跡情報の信頼度情報もあわせて送信することが望ましい。

（ステップＳ３０２）
ＭＰＵ２３の地図情報管理部５０２（図５参照）は、プローブサーバ１１から統計的軌跡情報を受信すると、受信した統計的軌跡情報により自動運転用地図５００を更新する。

（ステップＳ３０３）
ＭＰＵ２３の地図情報出力部５０４（図５参照）は、走行制御ＥＣＵ２４が走行計画の立案に使用する地図情報を自動運転用地図５００から抽出して、走行制御ＥＣＵ２４に伝達する。走行経路に無車線区間を含む場合、自車の走行状態に基づき１または複数の統計的軌跡情報を、信頼度情報が存在する場合には信頼度情報とともに伝達する。例えば、自車（ホイールベースは中であるとする）が無車線区間４００に進入しようとするとき、その進入速度に応じて、図８に示した区分Ｂ１～Ｂ３のうち、１または複数を選択して、走行制御ＥＣＵに伝達する。

図１０に走行制御ＥＣＵ２４のブロック図を示す。走行制御ＥＣＵ２４のハードウェア基本構成も図２に示したものであり、後述する走行制御ＥＣＵ２４の処理を実行するブロックは、プロセッサ２０１上で実行されるソフトウェアあるいは専用ハードウェアとして実装される。

地図情報受信部１００１は、ＭＰＵ２３が抽出した地図情報を受信する。上述のように、無車線区間については、自車の走行状態に基づきＭＰＵ２３が選択した、１または複数の統計的軌跡情報が含まれている。

センサフュージョン１００２では、地図情報に対して、例えば、カメラ２７ｄ、ミリ波センサ２７ｅ、レーザレーダ２７ｆが把握した周辺情報についてのセンサデータを重ね合わせることにより、自車の周辺状況をより正確に把握する。

走行計画立案部１００３では、センサフュージョン１００２により把握された自車の周辺状況に基づき走行計画を立案する。無車線区間においてＭＰＵ２３より複数の候補が伝達されている場合には、把握された自車の周辺状況、複数の候補それぞれの信頼度情報に基づき、１つの統計的軌跡情報が選択される。

制御信号出力部１００４では立案された走行計画に基づき自車を制御するため、アクチュエータコントローラ（ブレーキＥＣＵ２５、ステアリングＥＣＵ２６等）に対する制御信号を生成し、出力する。

このように本実施例では、車両の走行情報に基づき、無車線区間の経路情報を生成することができる。これにより、自動運転システムが適用できる範囲を交通インフラストラクチャーあるいは車両に装備するセンサを高度化あるいはコストアップすることなく実現することができる。例えば、代替案として無車線区間に車両を誘導するための磁気マーカや磁界誘導ケーブルを敷設したり、無車線区間に存在する地物との距離を高精度に認識可能なセンサを車両に搭載したりすることにより、自動運転支援（車両走行支援）を行うことが考えられるが、これらの代替案に比して低コストに自動運転システムが適用できる範囲を拡大することが可能になる。

以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。例えば、対象とする無車線区間は図４に示したものに限られず、図１１に示すような有料道路の料金所が設けられた区間についても適用できる。図１１の例では、ゲート１１００が設けられた領域と進行方向ａ１の１レーンの道路１１０４、進行方向ｂ２の２レーンの道路１１０５とに挟まれた無車線区間１１０１、及びゲート１１００が設けられた領域と進行方向ｂ１の１レーンの道路１１０３、進行方向ａ２の２レーンの道路１１０６とに挟まれた無車線区間１１０２の２つの無車線区間を有している。上述のように、自動運転用地図では、道路はその構造の変化を区切りとして区画されているため、ゲート１１００が設けられた領域を境として２つの無車線区間が存在している。しかしながら、車両の運転手は最短で料金所を抜けられるよう、ゲート１１００のいずれかを選択するに過ぎないため、ゲート１１００が設けられた領域と無車線区間１１０１，１１０２とを含む領域を仮想的無車線区間１１１０として扱って、統計的軌跡情報を算出すればよい。

１：プローブセンタ、２：車両、３：ネットワーク：１１：プローブサーバ（車両走行支援装置）、１２：センタ通信装置、２０：自動運転システム、２１：テレマティクス制御ユニット、２２：ＧＮＳＳ用アンテナ、２３：マップポジションユニット、２４：走行制御ＥＣＵ、２５：ブレーキＥＣＵ、２５ａ：ブレーキ、２６：ステアリングＥＣＵ、２６ａ：ステアリング、２７：センサ、２７ａ：車速センサ、２７ｂ：加速度センサ、２７ｃ：角速度センサ、２８：車載ネットワーク、２００：機能ユニット、２０１：プロセッサ、２０２：主記憶、２０３：補助記憶、２０４：ネットワークインタフェース、２０５：バス、４００，１１０１，１１０２：無車線区間、４０１，４０２，４０３，４０４，４０５，４０６，１１０３，１１０４，１１０５，１１０６：道路、５００：自動運転用地図、５０１：ＧＮＳＳチューナ、５０２：地図情報管理部、５０３：自車位置推定部、５０４：地図情報出力部、６００：車両位置情報、６０１：プローブ情報蓄積部、６０２：マッチング処理部、６０３：統計処理部、６０４：経路情報送信部、７０１：進入ポイント、７０２：退出ポイント、７０３：走行軌跡情報、７０４：統計的軌跡情報、９０１：緯度方向の統計的位置情報、９０２：経度方向の統計的位置情報、１００１：地図情報受信部、１００２：センサフュージョン、１００３：走行計画立案部、１００４：制御信号出力部、１１００：ゲート、１１１０：仮想的無車線区間。

Claims (12)

1. 無車線区間における車両の走行支援方法であって、
   複数の車両から送信されるプローブ情報を蓄積するプローブ情報蓄積ステップと、
   前記プローブ情報蓄積ステップにおいて蓄積されたプローブ情報から前記無車線区間における車両の走行軌跡情報を抽出し、前記無車線区間への進入ポイント及び退出ポイントの組み合わせごとに車両の走行軌跡情報を抽出するマッチング処理ステップと、
   前記マッチング処理ステップにおいて抽出された前記無車線区間への進入ポイント及び退出ポイントの組み合わせごとの車両の走行軌跡情報を、複数の基準により複数の区分に仕分けし、前記複数の区分ごとの前記走行軌跡情報の統計的処理により統計的軌跡情報を算出する統計処理ステップと、
   前記統計処理ステップにおいて算出された前記統計的軌跡情報を前記無車線区間における車両の経路情報として複数の車両に送信する経路情報送信ステップとを有し、
   前記複数の基準として、車両のホイールベースあるいは車長、及び車両が前記無車線区間を通過するのに要した通過時間を含む車両の走行支援方法。
2. 請求項１において、
   前記統計処理ステップにおいて、前記統計的軌跡情報を算出するのに用いた前記無車線区間への進入ポイント及び退出ポイントの組み合わせごとの車両の走行軌跡の数に基づき信頼度情報を算出し、
   前記経路情報送信ステップにおいて、前記統計的軌跡情報とともに、前記信頼度情報を送信する車両の走行支援方法。
3. 請求項１において、
   前記経路情報送信ステップにおいて送信される車両の経路情報は、車両の自動運転用地図の一部をなす車両の走行支援方法。
4. 複数の車両とネットワークを介して通信可能に接続される車両走行支援装置であって、
   複数の車両から送信されるプローブ情報を蓄積するプローブ情報蓄積部と、
   蓄積された前記プローブ情報から無車線区間における車両の走行軌跡情報を抽出し、前記無車線区間への進入ポイント及び退出ポイントの組み合わせごとに車両の走行軌跡情報を抽出するマッチング処理部と、
   抽出された前記無車線区間への進入ポイント及び退出ポイントの組み合わせごとの車両の走行軌跡情報を、複数の基準により複数の区分に仕分けし、前記複数の区分ごとの前記走行軌跡情報の統計的処理により統計的軌跡情報を算出する統計処理部と、
   前記統計的軌跡情報を前記無車線区間における車両の経路情報として複数の車両に送信する経路情報送信部とを有し、
   前記複数の基準として、車両のホイールベースあるいは車長、及び車両が前記無車線区間を通過するのに要した通過時間を含む車両走行支援装置。
5. 請求項４において、
   前記統計処理部は、前記統計的軌跡情報を算出するのに用いた前記無車線区間への進入ポイント及び退出ポイントの組み合わせごとの車両の走行軌跡の数に基づき信頼度情報を算出し、
   前記経路情報送信部は、前記統計的軌跡情報とともに、前記信頼度情報を送信する車両走行支援装置。
6. 自動運転用地図を管理し、自車の位置を推定するマップポジションユニットと、
   前記マップポジションユニットからの地図情報に基づき走行計画を立案する走行制御ユニットとを有し、
   前記自動運転用地図は、無車線区間について、前記無車線区間への進入ポイント及び退出ポイントの組み合わせごとに、仕分けされた複数の区分ごとに求められた経路情報を有しており、
   前記マップポジションユニットは、前記自車の走行状態に基づき、前記無車線区間について前記複数の区分ごとの経路情報の１または複数を選択し、
   前記走行制御ユニットは、前記マップポジションユニットによって選択された１または複数の経路情報に基づき、前記無車線区間を含む経路の走行計画を立案し、
   前記自動運転用地図における前記無車線区間についての経路情報は、車両走行支援装置が、複数の車両から送信され、蓄積したプローブ情報から、前記無車線区間における車両の走行軌跡情報を抽出し、前記無車線区間への進入ポイント及び退出ポイントの組み合わせごとに車両の走行軌跡情報を抽出し、前記無車線区間への進入ポイント及び退出ポイントの組み合わせごとの車両の走行軌跡情報を、複数の基準により前記複数の区分に仕分けし、前記複数の区分ごとの前記走行軌跡情報の統計的処理により算出した統計的軌跡情報であり、
   前記複数の基準として、車両のホイールベースあるいは車長、及び車両が前記無車線区間を通過するのに要した通過時間を含む自動運転システム。
7. 請求項６において、
   前記マップポジションユニットは、前記自車の前記無車線区間への進入速度に基づき、前記無車線区間について前記複数の区分ごとの経路情報の１または複数を選択する自動運転システム。
8. 請求項６において、
   前記自車の周辺状況をモニタするセンサを有し、
   前記走行制御ユニットは、前記マップポジションユニットによって選択された１または複数の経路情報と前記センサでモニタされた周辺状況とをセンサフュージョンして、前記走行計画を立案する自動運転システム。
9. 請求項６において、
   前記マップポジションユニットは、推定した前記自車の位置を含む前記プローブ情報を、ネットワークを介して、前記車両走行支援装置に送信する自動運転システム。
10. 請求項９において、
    前記プローブ情報は、時刻と、前記時刻における前記自車の位置と、前記自車のホイールベースあるいは車長とを含む自動運転システム。
11. 請求項６において、
    前記車両走行支援装置は、前記統計的軌跡情報を算出するのに用いた前記無車線区間への進入ポイント及び退出ポイントの組み合わせごとの車両の走行軌跡の数に基づき信頼度情報を算出し、
    前記走行制御ユニットは、前記マップポジションユニットによって選択された１または複数の経路情報及び信頼度情報に基づき、前記走行計画を立案する自動運転システム。
12. 請求項６において、
    前記自車の備えるアクチュエータを制御するアクチュエータコントローラを有し、
    前記走行制御ユニットは、前記走行計画に基づき、前記アクチュエータコントローラに制御信号を出力する自動運転システム。

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