JP7377359B2 - 車両制御装置および車両制御システム - Google Patents

Description

本発明は、自動車等の車両を制御する車両制御装置および車両制御システムに関する。

自車両近傍の障害物の死角に隠れた、歩行者等の潜在リスクを考慮した運転支援を実現する従来技術として、特許文献１に記載した運転支援装置が知られている。

例えば、特許文献１の要約書には「死角を生ぜしめる物体が自車両の前方に存在する場合に、物体の死角に存在すると仮定される仮想的な移動体と自車両との衝突を回避するために自車両が採るべき速度である規範速度を演算する演算手段と、自車両に係る走行環境を示す環境情報に基づいて、自車両が走行している道路に係る危険度を推定する推定手段と、推定された危険度に基づいて、演算された規範速度を補正する補正手段と、を備える」運転支援装置が記載されている。

また、特許文献１の明細書の段落［００４０］では「危険度推定部１２は、更に、ヒヤリハットデータベースに含まれる複数の情報各々に付与されているタグ情報に基づいて、上記推定された道路環境及び交通環境に対応する一又は複数の情報（即ち、ヒヤリハット事例）を抽出する。危険度推定部１２は、上記推定された道路環境及び交通環境と、抽出された一又は複数の情報とを総合的に考慮して危険度を推定する。」と記載されている。

このように、住宅地などの死角が存在する道路環境において、死角に潜む仮想的な移動体の種類をヒヤリハットデータに基づいて予測し、その仮想的な移動体の飛び出しを予測することで、より安全な自動運転を実現する手法が開発されている。

特開２０１９－０６９６５９号公報

特許文献１に記載の技術においては、物体の死角に存在すると仮定される仮想的な移動体と自車両との衝突を回避するために自車両が採るべき速度である規範速度を演算する。そして、自車両に係る走行環境を示す環境情報に基づいて自車両が走行している道路に係る危険度を推定し、推定した危険度に基づいて演算した規範速度を補正し、その補正した速度で死角周辺を通過するというものであった。

このため、死角から実際に飛び出してきた移動体が推定と異なるなど、推定した危険度が誤っていた場合には実際の状況に対処するため急減速が必要となることもあり、急減速した結果、自動操舵制御が不安定になる可能性があった。

本発明の目的は、死角にある物体が想定と異なり、急減速によって車両速度が落ちた場合においても自車両の旋回精度を落とさない自動運転制御ができる車両制御装置および車両制御システムを実現することである。

上記目的を達成するため、本発明は、次のように構成される。

車両制御装置において、外界を認識する外界認識センサの死角領域を検知し、前記死角領域に潜在する死角物体を推定する死角物体推定部と、前記死角物体推定部が推定した前記死角物体と自車の周辺情報とから潜在リスクを考慮して前記自車の将来軌道を生成する将来軌道生成部と、前記将来軌道生成部が生成した前記将来軌道と、前記自車の過去の軌跡とから前記自車が走行する曲率半径を算出し、算出した前記曲率半径と前記自車の加減速度から前記自車の目標操舵角を算出する目標操舵角算出部と、前記自車の走行がカーブ走行であるか否かを判断して判断結果を出力するカーブ判断部と、前記自車が走行するカーブの前記曲率半径を算出する曲率半径算出部と、を備え、前記目標操舵角算出部は、前記曲率半径算出部が算出した前記曲率半径と、前記カーブ判断部の前記判断結果とに基づいて、前記自車の前記目標操舵角を算出する。

また、外界を検知して認識する外界認識センサと、エンジン制御装置と、ブレーキ制御装置と、ステアリング装置と、外界を認識する外界認識センサの死角領域を検知し、前記死角領域に潜在する死角物体を推定する死角物体推定部、前記死角物体推定部が推定した前記死角物体と自車の周辺情報とから潜在リスクを考慮して前記自車の将来軌道を生成する将来軌道生成部、前記将来軌道生成部が生成した前記将来軌道と、前記自車の過去の軌跡とから前記自車が走行する曲率半径を算出し、算出した前記曲率半径と前記自車の加減速度から前記自車の目標操舵角を算出する目標操舵角算出部、前記自車の走行がカーブ走行であるか否かを判断して判断結果を出力するカーブ判断部、および前記自車が走行するカーブの前記曲率半径を算出する曲率半径算出部を有する車両制御装置と、を備える車両制御システムであって、前記目標操舵角算出部は、前記曲率半径算出部が算出した前記曲率半径と、前記カーブ判断部の前記判断結果とに基づいて、前記自車の前記目標操舵角を算出する。

死角にある物体が想定と異なり、急減速によって車両速度が落ちた場合においても自車両の旋回精度を落とさない自動運転制御ができる車両制御装置および車両制御システムを実現することができる。

本発明の車両制御システムの一態様を示すブロック図である。 死角物体推定の説明図である。 車両制御装置の潜在リスクを考慮した将来軌道を生成するまでの動作を説明するフローチャートである。 １演算周期前から現在までの車両の回転並進変化量を表す図である。 車両の横滑り角の説明図である。 車両の将来軌道に対する座標点と過去軌跡に対する座標点を表した図である。 各座標点に曲率半径Ｒの情報を追加した結果を表す図である。 カーブ判断についての説明図である。 潜在リスクを考慮した将来軌道から目標操舵角を演算するまでの動作を説明するフローチャートである。 潜在リスクがある場合の加減速を示す図である。 潜在リスクがなかった場合の加減速を示す図である。 曲率半径Ｒを使用して交差点を右折した場合（実線）と、曲線あてはめを使用して交差点を右折した場合（破線）を表現した図である。

以下、本発明に係る車両制御装置および車両制御システムの実地形態を、添付図面に基づいて説明する。

図１は、本発明の車両制御システムの一態様を示すブロック図であり、車両１（自車両）に搭載された車両制御システム及び車両制御システムに含まれる車両制御装置１０を示している。車両制御装置１０は、破線内に示す構成である。

図１において、車両制御装置１０は、潜在リスクを考慮した将来軌道（将来の走行軌道）と、過去軌跡（過去の走行軌跡）により、曲率半径を算出し、潜在リスクを考慮した将来軌道への目標操舵角を算出し走行するためのシステムである。この過去軌跡は、潜在リスクを考慮した将来軌道から生成してもよいし、ＧＮＳＳ（全球測位衛星システム）から取得した過去軌跡であってもよい。

以下では、潜在リスクを考慮した将来軌道から過去軌跡を生成したものを想定する。

車両制御装置１０を搭載する車両１の車両制御システムは、車輪速センサ１１と、外界認識センサ１２と、舵角センサ１３と、ステアリング装置１４と、ブレーキ制御装置１５と、エンジン制御装置１６とを備える。

なお、車輪速センサ１１は、車両１の車輪速度を計測する車輪速センサである。

外界認識センサ１２は、外界を検知して認識するセンサであり、カメラ、レーダー、ＧＮＳＳ（全球測位衛星システム）と地図情報とを併用するなどして、車両１の走行経路、障害物などのコース情報を認識するセンサである。

舵角センサ１３は、車両の舵角速度及び舵角を計測する舵角センサであり、ステアリング装置１４は、目標操舵角の電子制御が可能なパワーステアリング装置の一態様としての装置である。

ブレーキ制御装置１５は、目標減速度の電子制御が可能な機械式ブレーキ装置の一態様としての装置であり、エンジン制御装置１６は、目標加速度の電子制御が可能なエンジン装置の一態様としての装置である。

地図記憶部２０は、車両１が自動運転の開始地点から目標地点までの道路情報や信号機情報、現在位置から目標地点までのルート情報、走行する区間の交通ルールデータベースなどを記憶している。

自車位置推定部２１は、外界認識センサ１２で得た周辺情報（周囲の環境情報）、地図記憶部２０に記憶された点群データベース（地図情報）、車輪速センサ１１で得た車両１（自車）の車両速度、ＧＮＳＳ（全球測位衛星システム）で得た情報などに基づいて、車両１（自車）が存在する場所（位置）を推定する。

地図情報処理部２２は、地図記憶部２０に記憶された地図情報に基づいて自動運転を行うために必要な、道路の車線中心線情報や信号機情報に基づいて、車両１が走行予定の信号機の点灯情報などを整理して車両１（自車）の自動運転に利用できる形式に変換して出力する（走行利用情報を生成して出力する）。

センサ情報処理部２３は、外界認識センサ１２の出力情報（外界情報）に基づいて得られた周囲の環境情報が入力され、車両１の周辺に存在する移動体の物体情報に変換して車両１（自車）の周辺情報として出力する。物体情報の具体的な例としては、歩行者、自転車、車両などの移動体の属性（種類）を示す情報や、移動体の現在位置及び現在速度ベクトルを示す情報がある。なお、移動体には、現在は停止しているが、将来動作する可能性がある物体（例えば、停車車両や駐車車両など）も含まれる。

移動体行動予測部２５は、自車位置推定部２１、地図情報処理部２２、センサ情報処理部２３の各出力が入力され、それらの入力情報に基づいて、車両１（自車）の周辺に存在する各移動体の将来の位置、及び速度を予測演算し、自車将来軌道に対するリスクを算出する。例えば、速度の予測演算は線形予測によって算出してもよい。

移動体行動予測部２５は、後述する死角物体推定部２４が推定する死角物体３１０のような移動体の推定は行わない。

死角物体推定部２４は、図２に示した例を用いて説明する。図２は死角物体推定の説明図である。

図２において、近傍の障害物の死角領域３２０に潜在する仮想的な移動体（歩行者、自転車、他車両など）である、死角物体３１０を推定するために必要な各種情報を取得する。具体的には、地図記憶部２０から道路情報と地図情報を取得し、センサ情報処理部２３からの周辺情報等を取得する。

次に、死角物体推定部２４は、地図記憶部２０、自車位置推定部２１、地図情報処理部２２、センサ情報処理部２３、移動体行動予測部２５から取得した各種情報に基づいて、車両１の近傍の死角領域３２０を検知する。

ここで、死角領域３２０とは、図２に例示するように、車両１の周辺の他車両３００や塀か垣根、工事中看板などが障害となり、車両１の外界認識センサ１２では検知不可能になった領域である。

なお、死角物体推定部２４は、上述したように、地図記憶部２０、自車位置推定部２１、地図情報処理部２２、センサ情報処理部２３、移動体行動予測部２５から各種情報を取得するが、地図記憶部２０等の各部からの入力線は省略してある。

死角物体推定部２４は、センサ情報処理部２３からの自車の周辺情報または地図情報処理部２２からの地図情報から抽出した特徴量（自車の周辺情報、走行利用情報）に基づいて、死角物体３１０の種別や行動を推定する。

潜在リスク３３０は、例えば、死角領域３２０から死角物体３１０が、もしかしたら飛び出してくるかもしれない、というリスクとしては顕在化していないが、将来的にリスクとなるかもしれない領域である。

死角物体３１０の推定方法としては、センサ情報処理部２３が検知した周辺情報や地図情報処理部２２が地図情報から抽出した道路状況の特徴量に基づいて、死角物体３１０の種別を推定する方法がある。例えば、道路と歩道の間の柵の有無、周辺の公園及び時間情報、スクールゾーンの有無、信号の色（赤色、黄色点滅）、道路標識、過去の情報に基づく事故多発地点、駐車車両か緊急車両か、あるいは普通車両か、対向車線が渋滞時の対向車両間からの飛び出し、横断歩道の有無、各種店舗の入り口や駐車場の出入り口付近など、各種情報を考慮して、死角物体３１０が車両か自転車か、歩行者であるかを推定することができる。

もしくは、車両１の外界認識センサ１２から得られる点群情報や画像情報をニューラルネットワークなどの統計モデルに入力することにより、事前に学習された情報に基づいて、死角物体３１０の種類を統計的に予測することも考えられる。また、種類ではなく、死角物体３１０の行動傾向のみを予測することも考えられる。死角物体３１０の形状が静止状態と予測された場合であっても、死角物体３１０が子供であると予測したなら直線的な行動傾向を予測する方法も考えられる。

このようにして推定した死角物体３１０の情報を死角物体推定情報として、後述する潜在リスクを考慮した将来軌道生成時に利用する。

図１において、潜在リスクを考慮した将来軌道生成部２６は、自車位置推定部２１、地図情報処理部２２、センサ情報処理部２３、移動体行動予測部２５、及び死角物体推定部２４の各出力が入力され、死角物体推定部２４が推定した死角物体３１０と車両１（自車）の周辺情報とから潜在リスクを考慮して車両１（自車）の将来軌道を生成する。

将来軌道生成部２６では、車両１が他車両等の周辺の移動体に衝突しないように、ルート情報、及び現在の車両状態（速度、向き、位置など）に基づいて、潜在リスクを考慮した将来軌道を演算する。

なお、潜在リスクを考慮した将来軌道とは、車両１が他車両や周辺の移動体に衝突せず、かつ、ルート情報、及び現在の車両状態（速度、向き、位置など）に基づいて、停車または走行が可能な将来の軌道、または潜在リスクを可能な限り小さくするために、外界認識センサ１２の死角が最小限になるような走行または停車が可能な将来の軌道を意味する。

図３は車両制御装置１０の潜在リスクを考慮した将来軌道を生成するまでの動作を説明するフローチャートである。以下、図３の各ステップについて説明する。

（図３：ステップＳ３０１（地図情報取得））
外界認識センサ１２から走行経路や道路形状、信号機情報、交通ルールデータベースなどを取得し、地図記憶部２０に格納する。

（図３：ステップＳ３０２（自車位置取得）
外界認識センサ１２のＧＮＳＳ（全球測位衛星システム）で得た情報などに基づいて、車両１が存在する場所を推定する。

（図３：ステップＳ３０３～Ｓ３０４（死角情報推定、移動体行動予測）
自車位置推定部２１と地図情報処理部２２とセンサ情報処理部２３の出力を入力とし、各移動体の将来の位置や速度を演算し、将来軌道に対するリスクと、死角情報推定部２４で推定した死角情報に基づいたリスクを考慮し、潜在リスクを算出する。

（図３：ステップＳ３０５（潜在リスクありか否か）、Ｓ３０６（潜在リスクを考慮した将来軌道）、Ｓ３０７（通常の将来軌道））
ステップＳ３０３～Ｓ３０４で潜在リスクがある場合（Ｓ３０５：ＹＥＳ）、潜在リスクを考慮した将来軌道を生成する（ステップ：Ｓ３０６）。潜在リスクがない場合（Ｓ３０５：ＮＯ）、車線中心線に基づいた将来軌跡を生成してもよいし、ドライバのステアリング操作に適合した将来軌道を生成してもよい（ステップ：Ｓ３０７）。

車両１（自車）の過去の走行軌跡を生成する過去軌跡生成部３０は、将来軌道生成部２６が生成した潜在リスクを考慮した将来軌道に基づいて生成してもよいし、ＧＮＳＳ（全球測位衛星システム）から取得した位置情報に基づいて生成してもよい。

例として、潜在リスクを考慮した将来軌道から過去軌跡生成について説明する。

過去軌跡生成は、車輪速センサ１１が検出した車速Ｖ（ｍ／ｓ）と、舵角センサ１３が検出した前輪操舵角δ（ｒａｄ）と、車両１のスタビリティファクタＡと車両１ホイールベースｌ（ｍ）を取得して、ヨーレートγ（ｒａｄ/ｓ）を算出し、車両１の回転並進変
化量を算出する。ヨーレートγは以下の数式（１）で表すことができる。

なお、前輪操舵角δを取得する代わりに、ヨーレートセンサの検出値を用いて算出することができる。

図４Ａは、演算周期ＴＳ（ｓ）当たり、つまり、１演算周期前から現在までの車両１の回転並進変化量を表す図である。また、図４Ｂは、車両１の横滑り角の説明図である。

図４Ａに示すように、車両１の回転変化量をΔθ（ｒａｄ）、車両１の車長方向の並進変化量をΔｘ（ｍ）、車両１の車幅方向の並進変化量をΔｙ（ｍ）、図４Ｂに示すように車両１の横滑り角をβとすると、Δθ、β、Δｘ及びΔｙは以下の数式（２）～（４）で表すことができる。

図４Ｂに示している横滑りβは、車両１の重量ｍ（ｋｇ）、車両１の重心から前輪までの距離ｌｆ（ｍ）、車両１の重心から後輪までの距離ｌｒ（ｍ）、車両１のホイールベースｌ（ｍ）、車輪速センサ１１から検出した車速Ｖ（ｍ／ｓ）、車両１のスタビリティファクタＡ、車両１の前輪操舵角δ（ｒａｄ）、車両１のコーナリングパワーＫｒを取得して算出する。

横滑りβは以下の数式（５）で表すことができる。

潜在リスクを考慮した将来軌道に対して、車両１の変化量Δθ、Δｘ及びΔｙを使用してアフィン変換を行い、アフィン変換した結果を過去軌跡として１演算周期毎に記憶する。

車両１（自車）が走行するカーブの曲率半径を算出する曲率半径算出部３１について、図５Ａを用いて説明する。図５Ａは、車両１の将来軌道に対する座標点と過去軌跡に対する座標点を表した図である。図５Ａにおいて、将来時間Ｔｓ（ｓ）における潜在リスクを考慮した将来軌道上の座標点と過去軌跡の座標点と任意の点を通る円を計算し、その円の半径を曲率半径Ｒとする。

図５Ａは、各座標点から曲率半径Ｒを算出している図である。円の中心座標を（ｃｘ,
ｃｙ）とすると、曲率半径Ｒの計算は以下の数式（６）～（８）で表すことができる。

曲率半径Ｒを算出する３点は、任意の１点から同じ距離分離れた座標点を使用する。距離は、例えば、図５Ａ中のｄ１、ｄ２、ｄ３の合計である。距離を計算した結果、座標点と座標点の間である場合、座標点間の内分点や線形補間によって算出する。

計算した曲率半径Ｒを将来軌道及び過去軌跡の各座標点の情報に追加し、（ｘ１, ｙ
１, Ｒ１）、・・・・、（ｘＮ, ｙＮ, ＲＮ）の情報で表現する。図５Ｂは、各座標
点に曲率半径Ｒの情報を追加した結果を表している。

次に、カーブ判断部３２について、図６を用いて説明する。図６は、カーブ判断についての説明図である。図６の縦軸は曲率半径（ｍ）を示し、横軸は走行時間を示す。カーブ判断部３２は、自車である車両１の走行がカーブ走行であるか否かを判断する。

車両１が図２に示すような交差点を右折する場合、交差点進入前の曲率半径Ｒは変化量（傾きａ）が小さいため、車両１は直線を走行しているという判定をすることができる。

次に、車両１が交差点に進入するときは、曲率半径Ｒが徐々に小さくなる計算となり、将来軌道と過去軌跡の各座標点に記憶している曲率半径Ｒの変化量（傾きａ）を算出し、交差点を進入しているという判定をすることができる。図６に示した旋回中に該当する。

次に、車両１が交差点退出するときは、曲率半径Ｒが徐々に大きくなる計算となり、将来軌道と過去軌跡の各座標点に記憶している曲率半径Ｒの変化量（傾きａ）を算出し、交差点を退出しているという判定をすることができる。曲率半径Ｒの変化量（傾きａ）は以下の数式（９）で表すことができる。

速度算出部３３は、車輪速センサ１１から取得した車輪速情報に基づいて、車両１の実車速を算出する（自車の速度を算出する）。

目標操舵角算出部４０は、曲率半径算出部３１が算出し、出力した曲率半径と、カーブ判断部３２の判断結果の出力が入力され、それらの入力情報に基づいて、車両１の目標操舵角を算出する。まず、目標操舵角算出部４０は、カーブ判断部３２の入力から、各座標点にある曲率半径Ｒの値を決定する。例えば、カーブ進入時であれば、車両１の過去軌跡上にある曲率半径Ｒを使用し、カーブ退出時であれば、車両１の将来軌道上にある曲率半径Ｒを使用する。

目標操舵角は、曲率半径Ｒ、車輪速センサ１１で得た車両速度Ｖ、車両１のホイールベースｌ、車両１のスタビリティファクタＡ、車両１のｇｅａｒ＿ｒａｔｉｏ、前輪舵角δを取得して演算する。目標操舵角は以下の数式（１０）、（１１）で表すことができる。

目標操舵角算出部４０は、算出した目標操舵角をステアリング装置１４に出力する。ステアリング装置１４は、目標操舵角算出部４０が出力した目標操舵角となるように、ステアリングを駆動する。

目標加減速度算出部４１は、潜在リスクを考慮した将来軌道生成部２６が生成した潜在リスクを考慮した将来軌道に基づいて、速度算出部３３が算出した車両１の速度の補正を行い、目標加減速度を算出する。この速度補正は、車両１が現在の速度のまま走行を続けると、死角領域３２０から推定した死角物体３１０より高速の移動体が飛び出してきた場合（例えば、死角物体３１０を歩行者であると推定したのに、実際には自転車だった場合）に、急減速して衝突を避ける必要があるからである。

しかし、その場合には車両１の乗り心地が大幅に悪化するため、死角領域３２０の近傍を通過する際には、現在の速度より遅い目標死角通過速度に予め減速しておく。車両１を予め減速しておくことにより、仮に推定した死角物体３１０より高速の移動体が飛び出してきたとしても、急減速の程度を緩和し、乗り心地の悪化を抑制することができる。

目標加減速度算出部４１が算出した目標加減速度は、目標加速度及び目標減速度であり、目標加速度は、エンジン制御装置１６に出力される。エンジン制御装置１６は、車両１（自車）が、目標加減速度算出部４１が算出した目標加速度となるように、エンジンを制御する。

また、目標加減速度算出部４１が算出した目標減速度は、ブレーキ制御装置１５に出力される。ブレーキ制御装置１５は、車両１（自車）が、目標加減速度算出部４１が算出した目標減速度となるように、ブレーキを制御する。

目標加減速度算出部４１は、目標加速度をエンジン制御装置１６に出力するか、目標減速度をブレーキ制御装置１５に出力するかのいずれか一方を行う。

図７は車両制御装置１０の潜在リスクを考慮した将来軌道から目標操舵角を演算するまでの動作を説明するフローチャートである。以下、図７の各ステップについて説明する。

（図７：ステップＳ６０１～ステップＳ６０３）
ステップ６０１及びステップ６０２において、自車位置推定部２１、地図情報処理部２２、センサ情報処理部２３、移動体行動予測部２５、及び死角物体推定部２４の各出力から生成した潜在リスクを考慮した将来軌道から、過去軌跡を生成する。そして、ステップＳ６０３において、過去軌跡と将来軌道から曲率半径を算出する。潜在リスクを考慮した将来軌道は、エンジンによる加速、ブレーキによる減速などの乗り心地を考慮したものも含まれる。

図８Ａは、潜在リスクがある場合の加減速を示す図であり、図８Ｂは、潜在リスクがなかった場合の加減速を示す図である。

交差点あるいはＴ字路などを右左折中に潜在リスクがあるときは、旋回途中で加減速が行われる。加減速が行われると、潜在リスクを考慮した将来軌道の各軌道点列間の距離が前後することが考えられる。

従来技術においては、車線中心線から将来軌道を生成する場合、近似式を用いた曲線あてはめや直線あてはめが使用されており、Ｒ１００くらいのカーブであれば、実際の将来軌道と、近似した軌道はほとんど変わらないが、交差点右左折のようなＲ１０くらいのカーブになると、近似した将来軌道の誤差が大きくなる。

さらに、近似式を用いた曲線あてはめや直線あてはめを用いた軌道追従制御の場合、軌道点列間の距離が前後すると近似式の結果がその度に変わってしまい、乗り心地の悪化が懸念される。これに対して、曲率半径を用いた場合、軌道点列間の距離が変わっても影響が小さいため、乗り心地の悪化を招かないように自動運転制御することができる。

過去軌跡は将来軌道から生成したもの例としているが、ＧＮＳＳ（全球測位衛星システム）から生成してもよい。生成した潜在リスクを考慮した将来軌道と過去軌跡を使用して、各軌道点に曲率半径Ｒ情報を追加する。

（図７：ステップＳ６０４～ステップＳ６０５）
潜在リスクを考慮した将来軌道の曲率半径Ｒの変化量（傾き）が減少傾向（ステップ：Ｓ６０４ＹＥＳ）であれば、カーブの入口に差し掛かっているということが判断できる。潜在リスクを考慮した将来軌道の曲率半径Ｒの変化量（傾き）が増加傾向（ステップ：Ｓ６０５ＹＥＳ）であれば、カーブの出口に差し掛かっているということが判断できる。カーブ入口、またはカーブ出口でない場合、直線として制御を行う。

（図７：ステップＳ６０６～Ｓ６０９）
ステップＳ６０６で、直線と判定された場合、目標操舵角用曲率半径設定（ステップＳ６０９）は曲率半径ＲをＲ１０００以上として定義する。ステップＳ６０８でカーブ入口と判定された場合、目標操舵角用曲率半径設定（ステップＳ６０９）は曲率半径Ｒを車両１の重心から過去軌跡の曲率半径Ｒを使用する。車両１の重心からとしているが、車両１の中心や車両１の前輪車軸中心、後輪車軸中心でもよい。

ステップＳ６０７でカーブ出口と判定された場合、目標操舵角用曲率半径設定（ステップＳ６０９）は曲率半径Ｒを車両１の重心から潜在リスクを考慮した将来軌道の曲率半径Ｒを使用する。車両１の重心からとしているが、車両１の中心や車両１の前輪車軸中心、後輪車軸中心でもよい。

（図７：ステップＳ６１０）
潜在リスクを考慮した将来軌道と、現在の車両１の速度から目標加減速度を算出する。目標加減速度は死角領域３２０から飛び出す死角物体３１０を推定し、急減速にならないように予め速度制御を行う。

（図７：ステップＳ６１１）
ステップＳ６０９で設定した曲率半径ＲとステップＳ６１０で算出した目標加減速度を使用して、目標操舵角を演算する。なお、曲率半径Ｒで目標操舵角を演算する場合、車両１の回転方向を算出する必要がある。回転方向を求める方法として、例えば、潜在リスクを考慮した将来軌道の座標点から回転方向を算出してもよいし、ベクトルの外積を用いて回転方向を算出してもよい。

実施例においては、曲率半径及び目標操舵角（目標操舵量）は、車両１（自車）の横加速度が０．２Ｇ未満となるように設定する。

図９は、曲率半径Ｒを使用して交差点を右折した場合（実線）と、曲線あてはめを使用して交差点を右折した場合（破線）を表現した図である。曲線あてはめによる目標操舵角の演算は、近似式であることから潜在リスクを考慮した将来軌道の内側を走行することが考えられ、内側を走行するということは、車両１の横Ｇが強くかかることになり、乗り心地が悪化することが懸念される。

曲率半径Ｒを用いた車両制御装置１０は、潜在リスクを考慮した将来軌道の内側を走行することがなく、また、カーブ判断部３２を使用することで、曲率半径Ｒを滑らかにつなぎ合わせることができる。

このように、車両制御装置１０は潜在リスクを考慮した将来軌道で加減速が発生した場合においても、自車両の旋回性能を落とすことなく自動運転制御することができる。

以上のように、本発明の実施例によれば、車両制御装置１０は、外界を認識する外界認識センサ１２の死角領域３２０を検知し、この死角領域３２０に潜在する死角物体３１０を推定する死角物体推定部２４と、死角物体推定部２４が推定した死角物体３１０と自車である車両１の周辺情報とから潜在リスクを考慮して車両１の将来軌道を生成する将来軌道生成部２６と、将来軌道生成部２６が生成した将来軌道と、車両１の過去の軌跡とから車両１が走行する曲率半径を算出し、算出した曲率半径と車両１の加減速度から車両１の目標操舵角を算出する目標操舵角算出部４０とを備える。そして、外界認識センサ１２が検知不可能な死角領域にある死角物体を推定して、急減速した速度で車両１が旋回した際の曲率半径と車両１の速度を算出し、算出した曲率半径と目標操舵角をステアリング装置１４に出力し、ステアリング装置１４は、目標操舵角に従って、ステアリングを制御するように構成されている。

したがって、死角にある物体が想定と異なり、急減速によって車両速度が落ちた場合においても自車両の旋回精度を落とさない自動運転制御ができる車両制御装置および車両制御システムを実現することができる。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定するものではない。

また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。

また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録媒体、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くこ
とができる。

１・・・自車両、１０・・・車両制御装置、１１・・・車輪速センサ、１２・・・外界認識センサ、１３・・・舵角センサ、１４・・・ステアリング装置、１５・・・ブレーキ制御装置、１６・・・エンジン制御装置、２０・・・地図記憶部、２１・・・自車位置推定部、２２・・・地図情報処理部、２３・・・センサ情報処理部、２４・・・死角物体推定部、２５・・・移動体行動予測部、２６・・・潜在リスクを考慮した将来軌道生成部、３０・・・過去軌跡生成部、３１・・・曲率半径算出部、３２・・・カーブ判断部、４０・・・目標操舵角算出部、４１・・・目標加減速度算出部、３００・・・他車両、３１０・・・死角物体、３２０・・・死角領域、３３０・・・潜在リスク

Claims (7)

1. 外界を認識する外界認識センサの死角領域を検知し、前記死角領域に潜在する死角物体を推定する死角物体推定部と、
   前記死角物体推定部が推定した前記死角物体と自車の周辺情報とから潜在リスクを考慮して前記自車の将来軌道を生成する将来軌道生成部と、
   前記将来軌道生成部が生成した前記将来軌道と、前記自車の過去の軌跡とから前記自車が走行する曲率半径を算出し、算出した前記曲率半径と前記自車の加減速度から前記自車の目標操舵角を算出する目標操舵角算出部と、
   前記自車の走行がカーブ走行であるか否かを判断して判断結果を出力するカーブ判断部と、
   前記自車が走行するカーブの前記曲率半径を算出する曲率半径算出部と、
   を備え、
   前記目標操舵角算出部は、前記曲率半径算出部が算出した前記曲率半径と、前記カーブ判断部の前記判断結果とに基づいて、前記自車の前記目標操舵角を算出することを特徴とする車両制御装置。
2. 請求項１に記載の車両制御装置において、
   前記死角物体推定部は、前記自車の周辺情報または地図情報から抽出した特徴量に基づいて、前記死角物体の種別や行動を推定することを特徴とする車両制御装置。
3. 請求項２に記載の車両制御装置において、
   前記外界を認識するセンサからの外界情報に基づいて得られた周囲の環境情報が入力され、前記自車の周辺に存在する移動体の物体情報に変換して前記自車１の周辺情報として出力するセンサ情報処理部と、
   前記地図情報から前記自車の自動運転に利用できる走行利用情報を生成して出力する地図情報処理部と、
   を備え、
   前記死角物体推定部は、前記自車の周辺情報または前記地図情報から抽出した特徴量に基づいて、前記死角物体の種別や行動を推定することを特徴とする車両制御装置。
4. 請求項３に記載の車両制御装置において、
   前記自車の位置を推定する自車位置推定部と、前記センサ情報処理部から出力された前記周辺情報、前記地図情報処理部から出力された前記走行利用情報および前記自車位置推定部が推定した前記自車の前記位置に基づいて、前記自車の周辺に存在する移動体の行動を予測する移動体行動予測部と、
   を備え、
   前記将来軌道生成部は、前記地図情報処理部から出力された前記走行利用情報、前記自車位置推定部が推定した前記自車の前記位置、前記死角物体推定部が推定した前記死角物体の前記種別や行動、及び移動体行動予測部が予測した前記移動体の行動に基づいて、前記自車の前記将来軌道を生成することを特徴とする車両制御装置。
5. 請求項４に記載の車両制御装置において、
   前記自車の速度を算出する速度算出部と、前記将来軌道生成部が生成した前記将来軌道に基づいて、前記速度算出部が算出した前記自車の速度の補正を行い、目標加減速度を算出する目標加減速度算出部と、
   を備えることを特徴とする車両制御装置。
6. 請求項１に記載の車両制御装置において、
   前記目標操舵角算出部は、前記曲率半径及び前記目標操舵角は、前記自車の横加速度が０．２Ｇ未満となるように設定されることを特徴とする車両制御装置。
7. 外界を検知して認識する外界認識センサと、
   エンジン制御装置と、
   ブレーキ制御装置と、
   ステアリング装置と、
   外界を認識する外界認識センサの死角領域を検知し、前記死角領域に潜在する死角物体を推定する死角物体推定部、前記死角物体推定部が推定した前記死角物体と自車の周辺情報とから潜在リスクを考慮して前記自車の将来軌道を生成する将来軌道生成部、前記将来軌道生成部が生成した前記将来軌道と、前記自車の過去の軌跡とから前記自車が走行する曲率半径を算出し、算出した前記曲率半径と前記自車の加減速度から前記自車の目標操舵角を算出する目標操舵角算出部、前記自車の走行がカーブ走行であるか否かを判断して判断結果を出力するカーブ判断部、および前記自車が走行するカーブの前記曲率半径を算出する曲率半径算出部を有する車両制御装置と、
   を備える車両制御システムであって、
   前記目標操舵角算出部は、前記曲率半径算出部が算出した前記曲率半径と、前記カーブ判断部の前記判断結果とに基づいて、前記自車の前記目標操舵角を算出することを特徴とする車両制御システム。

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