JP7388208B2 - 車両制御装置 - Google Patents
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Description
図1は、実施形態の車両制御システム1の構成を例示する。車両制御システム1は、車両(具体的には自動四輪車)に設けられる。車両は、マニュアル運転とアシスト運転と自動運転とに切り換え可能である。マニュアル運転は、運転者の操作(例えばアクセルの操作など)に応じて走行する運転である。アシスト運転は、運転者の操作を支援して走行する運転である。自動運転は、運転者の操作なしに走行する運転である。車両制御システム1は、アシスト運転および自動運転において、車両を制御する。具体的には、車両制御システム1は、車両に設けられたアクチュエータ40を制御することで車両の動作(特に走行)を制御する。
アクチュエータ40は、駆動系のアクチュエータ、操舵系のアクチュエータ、制動系のアクチュエータなどを含む。駆動系のアクチュエータの例としては、エンジンE、トランスミッションT、モータが挙げられる。制動系のアクチュエータの例としては、ブレーキBが挙げられる。操舵系のアクチュエータの例としては、ステアリングSが挙げられる。
情報取得部30は、車両の制御に用いられる各種情報を取得する。情報取得部30が取得する情報には、道路上の障害物の情報、及び、車両の走行目標となる目標位置までの目標経路を生成するための車外の環境情報(車外環境情報)が含まれる。この例では、情報取得部30は、複数のカメラ31と、複数のレーダ32と、位置センサ33と、車両状態センサ34と、乗員状態センサ35と、車外通信部36と、運転操作センサ37とを含む。
複数のカメラ31は、互いに同様の構成を有する。複数のカメラ31は、車両の周囲を囲うように車両に設けられる。複数のカメラ31は、車両の周囲に広がる環境(路上障害物を含む。以下、車外環境という)を撮像することで、車外環境を示す画像データを取得する。複数のカメラ31の各々により得られた画像データは、車両制御装置10に送信される。カメラ31で撮像された画像データは、車外環境情報の一例である。
複数のレーダ32は、互いに同様の構成を有する。複数のレーダ32は、車両の周囲を囲うように車両に設けられる。複数のレーダ32は、車外環境を検出する。具体的には、レーダ32は、車外環境へ向けて電波を送信して車外環境からの反射波を受信することで車外環境を検出する。複数のレーダ32の検出結果は、車両制御装置10に送信される。
位置センサ33は、車両の位置(例えば緯度および経度)を検出する。例えば、位置センサ33は、全地球測位システムからのGPS情報を受信し、GPS情報に基づいて車両の位置を検出する。位置センサ33により得られた情報(車両の位置)は、車両制御装置10に送信される。位置センサ33で検出された車両の位置は、車外環境情報の一例である。
車両状態センサ34は、車両の状態(例えば速度や加速度やヨーレートなど)を検出する。例えば、車両状態センサ34は、車両の速度を検出する車速センサ、車両の加速度を検出する加速度センサ、車両のヨーレートを検出するヨーレートセンサなどを含む。車両状態センサ34により得られた情報(車両の状態)は、車両制御装置10に送信される。
乗員状態センサ35は、車両を運転する運転者の状態(例えば運転者の身体挙動や生体情報など)を検出する。乗員状態センサ35により得られた情報(運転者の状態)は、車両制御装置10に送信される。図示しないが、例えば、乗員状態センサ35は、車内カメラ、生体情報センサなどを含む。車内カメラは、車両の内部に設けられる。車内カメラは、運転者の眼球を含む領域を撮像することで運転者の眼球を含む画像データを取得する。車内カメラにより得られた画像データは、車両制御装置10に送信される。例えば、車内カメラは、運転者の前方に配置され、運転者の眼球が撮像範囲内となるように撮像範囲が設定される。尚、車内カメラは、運転者に装着されるゴーグル(図示省略)に設けられてもよい。生体情報センサは、運転者の生体情報(例えば発汗や心拍や血流量や皮膚温など)を検出する。
車外通信部36は、車両の外部に設けられた車外ネットワーク(例えばインターネットなど)を通じて情報を受信する。例えば、車外通信部36は、車両の周囲に位置する他車両Jからの通信情報、ナビゲーションシステム(図示を省略)からのカーナビゲーションデータ、交通情報、高精度地図情報などを受信する。車外通信部36により得られた情報は、車両制御装置10に送信される。車外通信部36により車外ネットワークから取得された交通情報、高精度地図情報などの情報は、車外環境情報の一例である。
運転操作センサ37は、車両に加えられる運転操作を検出する。例えば、運転操作センサ37は、アクセル開度センサ、操舵角センサ、ブレーキ油圧センサなどを含む。アクセル開度センサは、車両のアクセルの操作量を検出する。操舵角センサは、車両のハンドルの操舵角を検出する。ブレーキ油圧センサは、車両のブレーキの操作量を検出する。運転操作センサ37により得られた情報(車両の運転操作)は、車両制御装置10に送信される。
車両制御装置10は、制御部100と、記憶部20とを備える。車両制御装置10は、アクチュエータ40および車両制御システム1の各部(この例では情報取得部30など)と電気的に接続される。そして、車両制御装置10は、車両制御システム1の各部により得られた情報に基づいてアクチュエータ40および車両制御システム1の各部を制御する。
車両制御装置10は、制御部100を備える。制御部100は、情報取得部30により取得された各種情報に基づいて、アクチュエータ40の動作を制御する。
車外環境認識部111は、複数のカメラ31の出力と、複数のレーダ32の出力と、位置センサ33の出力と、車外通信部36の出力と、車両挙動推定部113の出力に基づいて、車両の外部環境を認識する。車外環境認識部111は、車外環境認識手段の一例である。
運転操作認識部112は、運転操作センサ37の出力に基づいて車両に加えられる運転操作を認識する。例えば、運転操作認識部112は、深層学習により生成された学習モデルを用いて、運転操作センサ37の出力から車両に加えられる運転操作を示すデータを生成する。
車両挙動推定部113は、車両状態センサ34の出力に基づいて車両の挙動(例えば速度や加速度やヨーレートなど)を推定する。例えば、車両挙動推定部113は、深層学習により生成された学習モデルを用いて、車両状態センサ34の出力から車両の挙動を示すデータを生成する。
乗員状態推定部114は、乗員状態センサ35の出力に基づいて運転者の状態(例えば運転者の健康状態や感情や姿勢など)を推定する。例えば、乗員状態推定部114は、深層学習により生成された学習モデルを用いて、乗員状態センサ35の出力から運転者の挙動を示すデータを生成する。この例では、乗員状態推定部114は、運転者の体調異常を検出する。
走行制御部115は、車外環境認識部111の出力と、運転操作認識部112の出力と、車両挙動推定部113の出力と、乗員状態推定部114の出力とに基づいて、アクチュエータ40を制御する。この例では、走行制御部115は、経路生成部116と、経路決定部117と、車両運動決定部118と、アクチュエータ制御部119と、ルールベース制御部120を有する。
経路生成部116は、車外環境認識部111の出力に基づいて、車両の走行目標となる目標位置に車両を走行させるための1つまたは複数の候補経路を生成する。候補経路は、車両が走行可能な経路であり、目標経路の候補である。候補経路には、例えば、車外環境認識部111により認識された路上障害物を回避する走行経路が含まれる。
経路決定部117は、車外環境認識部111の出力、運転操作認識部112の出力、乗員状態推定部114の出力の少なくとも1つに基づいて、経路生成部116とルールベース制御部120と退避制御部130との各々により生成された1つまたは複数の候補経路の中から目標経路となる候補経路を選択する。例えば、経路決定部117は、運転者が正常な状態(通常走行状態)において、複数の候補経路のうち運転者が最も快適であると感じる候補経路を選択する。
車両運動決定部118は、経路決定部117により目標経路として選択された候補経路に基づいて目標運動を決定する。この目標運動は、目標経路に追従して走行するために必要となる車両の運動のことである。この例では、車両運動決定部118は、目標運動を達成するための駆動力と制動力と操舵量である目標駆動力と目標制動力と目標操舵量をそれぞれ導出する。例えば、車両運動決定部118は、車両6軸モデルに基づいて目標経路における車両の動きを演算し、その演算結果に基づいて目標運動を決定する。
アクチュエータ制御部119は、車両運動決定部118により決定された目標運動に基づいてアクチュエータ40を制御する。この例では、アクチュエータ制御部119は、PT制御部119aと、ブレーキ制御部119bと、操舵制御部119cとを有する。PT制御部119aは、目標駆動力を示す駆動指令値を駆動系のアクチュエータに送信する。ブレーキ制御部119bは、目標制動力を示す制動指令値を制動系のアクチュエータに送信する。操舵制御部119cは、目標操舵量を示す操舵指令値を操舵系のアクチュエータに送信する。
ルールベース制御部120は、深層学習により生成された学習モデルの代わりに、予め定められたルールに基づくアルゴリズムを用いて処理を行う。
緊急停車制御部130は、緊急時(例えば、乗員状態推定部114により運転者の異常が検出されたとき)に、運転者の操作によらずに該車両を緊急停車位置まで自動走行させて、該停車位置に緊急停車させるための制御を行う。具体的には、緊急停車制御部130は、停車位置決定部131と、停車経路生成部132と、リスク算出部133とを備える。
停車位置決定部131は、乗員状態推定部114により運転者の異常が検出されると、路肩領域の分析を行い、その路肩領域の分析結果に基づいて緊急停車位置を設定する。緊急停車位置は、前述の最終目標位置の一例である。
図2Bは、路肩領域の分析工程S20の一例について示したフローチャートである。本実施形態では、図2Bのフローに基づいた路肩領域の分析結果として、図4の走行シーンに基づいて図5の分析リストL1が作成される例、及び、図6の走行シーンに基づいて図7Aの分析リストL2が作成される例について説明する。
図2Cでは、路肩領域の分析工程S20で生成された分析リストLに基づいて、停車位置の設定工程として、緊急停車位置の探索及び設定が実行される。
停車経路生成部132では、停車位置決定部131によって設定された緊急停車位置までの退避経路を生成する。具体的には、停車経路生成部132は、経路生成部116による経路生成と同様の処理を実行する。具体的には、停車経路生成部132は、車外環境認識部111の出力に基づいて複数の候補経路を生成する。また、停車経路生成部132は、複数の走行経路の各々に付与された経路コストに基づいて、複数の走行経路の中から安全でかつ最短で緊急停車位置に向かう走行経路を緊急停車位置に向かう退避経路(以下、単に退避経路という)として選択する。尚、停車経路生成部132は、より安全性を担保するために、ルールベース制御部120と同様の処理に基づいて、退避経路を生成するようにしてもよい。停車経路生成部132は、選択した退避経路を車両運動決定部118に送信する。
リスク算出部133は、情報取得部30で取得された車外環境情報に基づいて、後述する退避経路生成工程、減速工程、レーンチェンジ工程、第1走行レーン走行工程、停車工程において、自車両Hが路上障害物に衝突する衝突リスクを算出する。
次に、図2及び図3を参照して退避走行制御について説明する。
以下の説明では、自車両Hが、図6の走行シーンを走行している際に、運転者異常が検出されたものとして説明する。すなわち、図3Aの制御フローの開始時点において、図6に示す位置に始点Ps、終点Peが設定され、図7Aの分析リストL2が作成されているものとする。また、停車可能領域としてR21~R25(図6参照)が抽出され、緊急停車位置が停車可能領域R22内に設定された状態であるものとする。
ステップS42では、停車位置決定部131によって設定された緊急停車位置までの退避経路が生成される。具体的に、退避経路生成工程では、停車経路生成部132が、停車位置決定部131によって設定された緊急停車位置までの退避経路を生成する。退避経路を生成については、上記の《停車経路生成部》で説明したので、ここではその説明を省略する。
図3Bは、減速工程についての処理動作を示すフローチャートである。
図3Cは、レーンチェンジ(レーンチェンジともいう)工程の処理動作を示すフローチャートである。
図3Dは、第1走行レーン走行工程及び停車工程の処理動作を示すフローチャートである。
以下の説明では、自車両Hが、図8の走行シーンを走行している際に、運転者異常が検出されたものとして説明する。なお、前述の《退避走行制御(1)》の場合と同様に、図3Aの制御フローの開始時点において、図8に示す位置に始点Ps、終点Peが設定され、図7Aの分析リストL2が作成されているものとする。また、自車両HがH1の位置を走行しているときには、停車可能領域R22に停車している他車両Jaは認識できておらず、自車両HがH5の位置に来たときに初めて他車両Jaが認識できたものとする。
図8の例では、停車可能領域R22が認識されたときに(ステップS81でYES)、停車可能領域R22に他車両Jaが停車しているので、ステップS85でYES判定となる。すなわち、緊急停車制御部130は、停車可能領域R22に進入すると、他車両Jaとの衝突リスクが所定以上であると判断し、第1走行レーン走行工程を途中で取りやめて、停車位置の再設定を実行する。具体的には、緊急停車制御部130は、図3Dの制御プロセスを中断し、制御フローが図2AのステップS13に戻される。
図2Aにおいて、自車両Hが位置H5(図8参照)を走行しているので、ステップS13はYES判定、ステップS15はNO判定となる。また、路肩領域の静的評価は、最初のフローで実行済みのため、ステップS16はYES判定となり、制御フローはステップS26に進む。
ステップS42では、停車経路生成部132により、停車可能領域R24内に設定された緊急停車位置までの退避経路が生成される。
自車両Hは、すでに所定速度以下まで減速されているので、ステップS43でYES判定となり、ここでは、減速工程は実行されず、制御フローは次のステップS44に進む。
自車両Hは、すでに第1走行レーンを走行しているので、ステップS44でYES判定となり、ここでは、レーンチェンジ工程は実行されず、制御フローは次のステップS80に進む。
ステップS81及びステップS82では、緊急停車制御部130は、カメラ31により停車可能領域R24が認識されるまでの間、例えば、ハザードランプを点滅させながら、第1走行レーンにおいて自車両Hを所定速度(例えば、10km/h)以下で走行させる。
図8の例では、停車可能領域R24がフリースペースなので、ステップS92でNO判定となる。そうすると、緊急停車制御部130が、停車可能領域R24への進入及び緊急停車位置への停車制御を開始し、自車両Hの緊急停車位置への停車が終わると退避走行制御は終了となる。
以下の説明では、自車両Hが、図9の走行シーンを走行している際に、運転者異常が検出されたものとして説明する。なお、前述の《退避走行制御(2)》の場合と同様に、図3Aの制御フローの開始時点において、図9に示す位置に始点Ps、終点Peが設定され、図7Aの分析リストL2が作成されているものとする。
ステップS71では、リスク算出部133により、位置H1において情報取得部で取得された車外環境情報に基づいて、他車両Jと衝突するリスクが算出される。ここでは、他車両Jが自車両よりも早い速度で近づいており、他車両Jとの衝突リスク(衝突スコア)が所定以上になっているという算出結果が出たものとする。そうすると、次のステップS72でYES判定となり、制御フローはステップS76に進む。
図2Aにおいて、自車両Hが位置H3(図9参照)を走行しているので、ステップS13はYES判定、ステップS15はNO判定となる。また、路肩領域の静的評価は、最初のフローで実行済みのため、ステップS16はYES判定となり、制御フローはステップS26に進む。
ステップS42では、停車経路生成部132により、停車可能領域R24内に設定された緊急停車位置までの退避経路が生成される。
自車両Hは、すでに所定速度以下まで減速されているので、ステップS43でYES判定となり、ここでは、減速工程は実行されず、制御フローは次のステップS44に進む。
図3CのステップS71では、リスク算出部133により、位置H3において情報取得部で取得された車外環境情報に基づいて、他車両Jと衝突するリスクが算出される。ここでは、他車両J(位置J3)は、自車両H(位置H2)の斜め前方を、自車両Hよりも速い速度で走行しているものとする。したがって、位置H3では、衝突リスク(衝突スコア)が所定未満になっているという算出結果が出たものとする。
停車可能領域R24への緊急停車については、前述の《退避走行制御(2)》と同様であり、ここでは、説明を省略する。自車両Hの緊急停車位置(停車可能領域R24内)への停車が終わると退避走行制御は終了となる。
以下の説明では、自車両Hが、図10Aの走行シーンを走行している際に、運転者異常が検出されたものとして説明する。なお、前述の《退避走行制御(3)》の場合と同様に、図3Aの制御フローの開始時点において、図10Aに示す位置に始点Ps、終点Peが設定され、図7Aの分析リストL2が作成されているものとする。
図10Aの例では、自車両HがH7の位置に来たときに停車可能領域R24が認識される、すなわちステップS81でYES判定となる。そして、停車可能領域R24に他車両Jbが停車しているので、ステップS85はYES判定となる。すなわち、緊急停車制御部130は、停車可能領域R24に進入すると、他車両Jaとの衝突リスクが所定以上であると判断し、第1走行レーン走行工程を途中で取りやめて、停車位置の再設定を実行する。具体的には、緊急停車制御部130は、図3Dの制御プロセスを中断し、制御フローが図2AのステップS13に戻される。
図2Aにおいて、自車両Hの位置がHを走行しているので、ステップS13はYES判定、ステップS15はNO判定となる。また、路肩領域の静的評価は、最初のフローで実行済みのため、ステップS16はYES判定となり、制御フローはステップS26に進む。
ステップS42では、停車経路生成部132により、停車可能領域R25内に設定された緊急停車位置までの退避経路が生成される。
自車両Hは、すでに所定速度以下まで減速されているので、ステップS43でYES判定となり、ここでは、減速工程は実行されず、制御フローは次のステップS44に進む。
自車両Hは、すでに第1走行レーンを走行しているので、ステップS44でYES判定となり、ここでは、レーンチェンジ工程は実行されず、制御フローは次のステップS80に進む。
停車可能領域R25への緊急停車については、前述の《退避走行制御(3)》の停車可能領域R24への停車と実質的に同じような流れであり、ここでは、説明を省略する。図10Bに示すように、自車両Hの緊急停車位置(停車可能領域R25内)への停車が終わると退避走行制御は終了となる。
以下の説明では、自車両Hが、図11の走行シーンを走行している際に、運転者異常が検出されたものとして説明する。なお、前述の《退避走行制御(3)》の場合と同様に、図3Aの制御フローの開始時点において、図11に示す位置に始点Ps、終点Peが設定され、図7Aの分析リストL2が作成されているものとする。
自車両Hは、前述のとおり、制御プロセスが図2AのステップS13に戻ったとき、位置H2から位置H3の間(図11参照)を走行している。したがって、ステップS13はYES判定、ステップS15はNO判定となる。また、路肩領域の静的評価は、最初のフローで実行済みのため、ステップS16はYES判定となり、制御フローはステップS26に進む。
換言すると、緊急停車制御部130は、終点Peまでの間に、自車両Hを路肩領域へ向けて退避させると、他車両に衝突するため、路肩領域に向かう退避経路の生成を取りやめて、走行レーン内に自車両Hを停車させる走行レーン停車工程(ステップS99)を実行する。
ステップS99では、緊急停車制御部130は、走行レーン内に自車両Hを停車させる。自車両Hを停車させる停車レーンの決定方法、及び、選択された走行レーン内における停車位置の決定方法については、特に限定されない。
ここでは、第1リスク値と第2リスク値との積から衝突リスク値を算出する例について説明する。前述のとおり、第1リスク値は、候補停車位置に対して設定され、第2リスク値は、候補停車位置に到達するまでの自車両Hの振る舞いに対して設定される。
100 制御部
20 記憶部
30 情報取得部
R 路肩領域
Claims (3)
- 車両を制御する車両制御装置であって、
前記車両の進行方向前方にある道路に関する道路情報を記憶する記憶部と、
退避走行制御を行う制御部とを備え、
前記道路情報は、前記道路の幅方向端に沿う路肩領域の幅員に関する情報を含み、
前記制御部は、
前記退避走行制御として、前記記憶部に記憶された道路情報に基づいて前記車両を前記路肩領域へ向けて退避させるための退避経路を生成し、前記車両が前記退避経路を走行するように前記車両の走行を制御するとともに、
前記退避走行制御の過程で、前記車両に設置された情報取得部で取得された車外環境情報に基づいた探索により認識された候補停車位置に対して設定された第1リスク値と、当該候補停車位置に到達するまでの前記車両の振る舞いに対して設定された第2リスク値との積により前記退避走行制御における路上障害物との衝突リスクを算出し、当該衝突リスクが所定以上の場合に、前記退避走行制御を取りやめて、走行レーン内に当該車両を停車させる
ことを特徴とする車両制御装置。 - 請求項1に記載の車両制御装置において、
前記第1リスク値は、複数の走行レーンがある場合に、相対的に路肩領域に近い走行レーンの方が、相対的に路肩領域から遠い走行レーンよりも低く設定されている
ことを特徴とする車両制御装置。 - 請求項1に記載の車両制御装置において、
前記退避経路は、前記退避走行制御が開始されてから車両が進行方向に所定時間又は所定距離走行した場合における到達点までの範囲内にある路肩領域に向かうように生成される
ことを特徴とする車両制御装置。
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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