JP7441258B2 - 制御装置 - Google Patents

Description

本発明は、制御装置に関する。

近年、車両の自動運転及び運転支援の導入が急速に進んでいる。車両の自動運転及び運転支援の技術として、運転者が操舵等の操作を行わなくても車両が車線変更を行う自動車線変更（ＡＬＣ：Ａｕｔｏ Ｌａｎｅ Ｃｈａｎｇｉｎｇ）等の技術が開発されている。

特許文献１には、自車両の周辺状態を認識する外界認識部と、前記外界認識部の認識結果に基づいて前記自車両が行うべき行動を判断する行動計画部と、前記行動計画部の判断結果に基づいて前記自車両の走行制御を行う車両制御部と、を備える車両制御装置が記載されている。

特開２０１９－１５６１９２号公報

特許文献１のように、工事又は事故等によって車線規制がなされている区間等、道路において走行が制限される区間（本明細書では、この区間を走行制限区間と定義する）を認識することは、車両の走行制御を行う際の安全性を高める上で重要である。

本発明は、安全性の向上を図ることを目的としている。そして、延いては交通の安全性をより一層改善して持続可能な輸送システムの発展に寄与するものである。

本発明の一態様の制御装置は、車両の走行制御を行う制御装置であって、前記車両の周辺にある物体を当該物体からの反射波に基づいて検出可能なセンサの出力情報を取得可能なプロセッサを備え、前記プロセッサは、前記センサの出力情報に基づいて、前記車両の周辺領域における前記物体の検出点データを取得し、前記周辺領域のうちの前記車両の左右方向の一方側にある複数の前記検出点データからなる第１グループにおける検出点データの分布に基づいて、前記車両の周辺環境が走行制限区間であることの認識を行い、前記第１グループを複数の第１サブグループに分類し、前記左右方向における前記複数の第１サブグループの位置の変動量に基づいて、前記周辺環境が前記走行制限区間であることの認識を行う、ものである。

本発明によれば、車両の安全性を向上させることができる。

制御装置１００を搭載した車両システム１の全体構成を示すブロック図である。 車両システム１に含まれる車両Ｍの外観構成例を示す模式図である。 第１制御部１２０及び第２制御部１６０の構成の一例を示す図である。 運転モードの具体例を示す図である。 車両Ｍの周辺のうち、レーダ装置１２によって物体の検出が可能な領域を模式的に示す図である。 周辺領域ＤＡ１における検出点群データの取得例を示す模式図である。 第１グループと第２グループをサブグループに分類する動作を説明するための模式図である。 車両Ｍの周辺環境の一例を示す模式図である。 車両Ｍの周辺環境の一例を示す模式図である。 車両Ｍの周辺環境の一例を示す模式図である。

以下、本発明の一実施形態である制御装置１００を含む車両システム１について、図面を参照して説明する。図面は、符号の向きに見るものとする。本明細書では説明を簡単かつ明確にするために、前後、左右の各方向は、図２に示す車両Ｍの運転者から見た方向に従って記載し、図面には、車両Ｍの前方をＦｒ、後方をＲｒ、左方をＬ、右方をＲ、として示す。

＜車両システム１の全体構成＞
図１は、制御装置１００を搭載した車両システム１の全体構成を示すブロック図である。図２は、車両システム１に含まれる車両Ｍの外観構成例を示す模式図である。車両Ｍ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などの内燃機関、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の放電電力を使用して動作する。図２では、車両Ｍが四輪車である例を示している。

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、通信装置２０と、ＨＭＩ（Ｈｕｍａｎ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３０と、車両センサ４０と、運転者（ドライバ）モニタカメラ５０と、ナビゲーション装置６０と、ＭＰＵ（Ｍａｐ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｕｎｉｔ）７０と、運転操作子８０と、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ている。

カメラ１０は、例えば、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）やＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）等の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Ｍの任意の箇所に取り付けられる。例えば、図２に示すように、カメラ１０は、車両Ｍの車室内におけるバックミラー（不図示）近傍、及び車両Ｍの車室外における右側ドア前部・左側ドア前部などに設けられる。カメラ１０により撮像された車両Ｍの進行方向前方、右後側方、及び左後側方のそれぞれの画像情報（カメラ１０の出力情報）は、制御装置１００へ送られる。

レーダ装置１２は、車両Ｍの周辺にミリ波などの電波を放射するとともに、物体で反射された電波（反射波）を検出して、反射波によって特定される物体の一部が存在する位置（以下、検出点とも記載）の情報（以下、検出点データとも記載）を出力する。電波としては、レーザ、マイクロ波、ミリ波、超音波などを適宜用いることができる。レーダ装置１２は、車両Ｍの任意の箇所に取り付けられる。例えば、図２に示すように、レーダ装置１２は、前側に３つ、後側に２つの都合５つ設けられている。レーダ装置１２の出力情報は、制御装置１００へ送られる。

ＬＩＤＡＲ１４は、車両Ｍの周辺に光（或いは光に近い波長の電磁波）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、物体の有無、及び物体までの距離を検出する。照射される光は、例えば、パルス状のレーザ光である。ＬＩＤＡＲ１４は、車両Ｍの任意の箇所に取り付けられる。例えば、図２に示すように、ＬＩＤＡＲ１４は、前側に２つ、後側に３つの都合５つ設けられている。ＬＩＤＡＲ１４の出力情報は、制御装置１００へ送られる。

通信装置２０は、例えば、セルラー網やＷｉ－Ｆｉ（登録商標）網、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＤＳＲＣ（Ｄｅｄｉｃａｔｅｄ Ｓｈｏｒｔ Ｒａｎｇｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）などを利用して、車両Ｍの周辺に存在する他車両と通信し、或いは無線基地局を介して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提示すると共に、乗員による入力操作を受け付ける。ＨＭＩ３０は、各種表示装置、スピーカ、ブザー、タッチパネル、スイッチ、キーなどを含む。

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、鉛直軸回りの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。

運転者モニタカメラ５０は、例えば、ＣＣＤイメージセンサやＣＭＯＳイメージセンサ等の撮像素子を利用したデジタルカメラである。運転者モニタカメラ５０は、車両Ｍの運転席に着座した乗員（以下、運転者）の頭部を正面から（顔面を撮像する向きで）撮像可能な位置及び向きで、車両Ｍにおける任意の箇所に取り付けられる。

ナビゲーション装置６０は、例えば、ＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）受信機６１と、ナビＨＭＩ６２と、経路決定部６３とを備える。ナビゲーション装置６０は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やフラッシュメモリなどの記憶装置に第１地図情報６４を保持している。

ＧＮＳＳ受信機６１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）によって特定又は補完されてもよい。

ナビＨＭＩ６２は、表示装置、スピーカ、タッチパネル、キーなどを含む。ナビＨＭＩ６２は、前述したＨＭＩ３０と一部又は全部が共通化されてもよい。

経路決定部６３は、例えば、ＧＮＳＳ受信機６１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ＨＭＩ６２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６４を参照して決定する。第１地図情報６４は、例えば、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６４は、道路の曲率やＰＯＩ（Ｐｏｉｎｔ Ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）情報などを含んでもよい。地図上経路は、ＭＰＵ７０に出力される。

ナビゲーション装置６０は、地図上経路に基づいて、ナビＨＭＩ６２を用いた経路案内を行ってもよい。ナビゲーション装置６０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。

ＭＰＵ７０は、例えば、推奨車線決定部７１を含み、ＨＤＤやフラッシュメモリなどの記憶装置に第２地図情報７２を保持している。推奨車線決定部７１は、ナビゲーション装置６０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７２を参照してブロック毎に推奨車線を決定する。推奨車線決定部７１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。推奨車線決定部７１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７２は、第１地図情報６４よりも高精度な地図情報である。第２地図情報７２は、例えば、車線の中央の情報あるいは車線の境界の情報等を含んでいる。また、第２地図情報７２には、道路情報、交通規制情報、住所情報、施設情報、電話番号情報などが含まれてよい。第２地図情報７２は、通信装置２０が他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。

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、ウインカー、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、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、及びステアリング装置２２０のうち一部又は全部に出力される。

ステアリングホイール８２は、必ずしも環状である必要は無く、異形ステア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を把持しているか否かを検知可能な信号を制御装置１００に出力する。

制御装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などのプロセッサと、このプロセッサの動作に必要な記憶媒体と、を少なくとも含む。このプロセッサが、記憶媒体に記憶されたプログラム実行することにより、第１制御部１２０及び第２制御部１６０として機能する。制御装置１００は、単一のプロセッサによって処理を行うものに限らず、複数のプロセッサによって処理を分担して行うものであってもよい。

＜第１制御部１２０及び第２制御部１６０の構成＞
図３は、第１制御部１２０及び第２制御部１６０の構成の一例を示す図である。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、道路標示などがある）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。

認識部１３０は、例えば、車両Ｍが走行している走行環境を認識する。例えば、認識部１３０は、第２地図情報７２から得られる道路区画線のパターン（例えば実線と破線の配列）と、カメラ１０によって撮像された画像から認識される車両Ｍの周辺の道路区画線のパターンとを比較することで、車両Ｍの走行車線を認識する。なお、認識部１３０は、道路区画線に限らず、道路区画線や路肩、縁石、中央分離帯、ガードレールなどを含む走路境界（道路境界）を認識することで、走行車線を認識してもよい。この認識において、ナビゲーション装置６０から取得される車両Ｍの位置やＩＮＳによる処理結果が加味されてもよい。また、認識部１３０は、一時停止線、障害物、赤信号、料金所、その他の道路事象を認識する。

認識部１３０は、走行車線を認識する際に、走行車線に対する車両Ｍの位置や姿勢を認識する。認識部１３０は、例えば、車両Ｍの基準点の車線中央からの乖離、及び車両Ｍの進行方向の車線中央を連ねた線に対してなす角度を、走行車線に対する車両Ｍの相対位置及び姿勢として認識してもよい。これに代えて、認識部１３０は、走行車線のいずれかの側端部（道路区画線又は道路境界）に対する車両Ｍの基準点の位置などを、走行車線に対する車両Ｍの相対位置として認識してもよい。

認識部１３０は、カメラ１０、レーダ装置１２、及びＬＩＤＡＲ１４のうち一部又は全部の出力情報に基づいて、車両Ｍの周辺環境を認識する。例えば、認識部１３０は、車両Ｍの周辺にある物体の位置、及び物体の種別（動体か静止物か）等を認識する。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（車両Ｍの代表点を通り且つ左右方向に平行なＹ軸（図６のＹ軸Ａｙ）と、車両Ｍの代表点を通り且つ前後方向に平行なＸ軸（図６のＸ軸Ａｘ）とで示されるＸＹ平面）上の位置として認識され、各種の制御に使用される。

車両Ｍの周辺にある物体としては、動体（周辺を走行する他車両等）と、静止物（植栽、壁、中央分離帯などの道路の境界を形成する物体、工事時や事故時に特有の設置物（コーン、ガードレール、看板、仮設信号機等）と、が挙げられる。この設置物には、道路において離散的に配置され得る特定物体（具体的にはパイロン）が含まれる。

認識部１３０は、カメラ１０、レーダ装置１２、及びＬＩＤＡＲ１４のうち一部又は全部の出力情報に基づいて、車両Ｍの周辺環境が走行制限区間であることを認識する処理を行う。“車両Ｍの周辺環境が走行制限区間である”とは、車両Ｍが走行制限区間を走行している状況、及び、車両Ｍの所定距離前方に走行制限区間が存在する状況のいずれかのことを言う。“車両Ｍの周辺環境が走行制限区間ではない”とは、車両Ｍが走行制限区間を走行しておらず、且つ、車両Ｍの前方に走行制限区間が存在していない状況のことを言う。認識部１３０は、レーダ装置１２の出力情報に基づいて、車両Ｍからの距離がほぼ等しい検出点データの集合を検出点群データとして纏めて、検出点群データを取得する処理を行う。認識部１３０は、この検出点群データの分布に基づいて、車両Ｍの周辺環境が走行制限区間であることの認識を行う。この認識処理については後述する。

行動計画生成部１４０は、原則的には推奨車線決定部７１により決定された推奨車線を走行し、更に、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）毎の車両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）毎の目標速度及び目標加速度が、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毎の、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、目標速度や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もよい。自動運転のイベントには、定速走行イベント、低速追従走行イベント、車線変更イベント、分岐イベント、合流イベント、テイクオーバーイベントなどがある。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。また、モード決定部１５０は、決定した運転モード（以下、現運転モード）の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。モード決定部１５０は、車両Ｍの走行速度及び操舵の少なくともいずれかの制御の自動化モードを複数の運転モードの中から選択して設定する制御状態設定部の一例である。

＜運転モードの具体例＞
図４は、運転モードの具体例を示す図である。車両Ｍの運転モードには、例えば、第１運転モードから第５運転モードの５つのモードがある。制御状態すなわち車両Ｍの運転制御の自動化度合いは、第１運転モードが最も高く、次いで第２運転モード、第３運転モード、第４運転モードの順に低くなり、第５運転モードが最も低い。この逆に、運転者に課されるタスクは、第１運転モードが最も軽度であり、次いで第２運転モード、第３運転モード、第４運転モードの順に重度となり、第５運転モードが最も重度である。なお、第１運転モード以外の運転モードでは自動運転でない制御状態となるため、制御装置１００としては自動運転の制御を終了し、運転支援又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。

第１運転モードでは、自動運転の状態となり、運転者には、前方監視、ステアリングホイール８２の把持のいずれも課されない。但し、第１運転モードであっても運転者は、制御装置１００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。第１運転モードは、例えば、高速道路などの自動車専用道路において、所定速度以下（例えば６０［ｋｍ／ｈ］程度）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る。

第２運転モードでは、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。第３運転モードでは、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。第４運転モードは、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、第４運転モードでは、ＡＣＣ（Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｃｒｕｉｓｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ）やＬＫＡＳ（Ｌａｎｅ Ｋｅｅｐｉｎｇ Ａｓｓｉｓｔ Ｓｙｓｔｅｍ）といった運転支援が行われる。第５運転モードでは、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る。第４運転モード、第５運転モードともに、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。

図３に戻り、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が通過するように制御する。第２制御部１６０は、例えば、取得部１６２と、速度制御部１６４と、操舵制御部１６６と、を備える。

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（図１参照）又はブレーキ装置２１０（図１参照）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（図１参照）を制御する。速度制御部１６４及び操舵制御部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。

制御装置１００において、行動計画生成部１４０と第２制御部１６０を合わせたものが走行制御部１７０を構成する。走行制御部１７０は、認識部１３０によって認識される車両Ｍの走行環境あるいは周辺環境等の認識結果に基づいて、車両Ｍにおける自動車線変更の制御を実行する。また、走行制御部１７０は、運転者による運転操作子８０（例えばウインカーレバー）の操作に基づいて運転者の車線変更の意図を検出する。

走行制御部１７０は、車両Ｍの運転者による関与の度合いが異なる複数の車線変更態様の中から１つの車線変更態様を選択し、選択された車線変更態様に従って走行制御（車線変更制御ともいう）を行う。車両Ｍの運転者による関与の度合いが異なる複数の車線変更態様とは、自動化度合いが異なる複数の車線変更態様ということもできる。運転者による関与の度合いが小さいほど自動化度合いが高く、運転者による関与の度合いが大きいほど自動化度合いが低い。

例えば、複数の車線変更態様は、以下の３つの自動車線変更の態様を含んでもよい。１つ目の自動車線変更は、車両Ｍの運転者が自ら車線変更を意図し、車両Ｍの運転者が車線変更の開始を指示する意図自動車線変更（ＡＬＣ－カテゴリＣ）である。意図自動車線変更においては、車両Ｍの運転者が、他車両の走行状況、目的地への経路等を考慮して、車線変更すべきであるかどうかを判定する。車両Ｍの運転者は、車線変更すべきである場合には、運転操作子８０を操作することにより、車両Ｍに対して車線変更の開始の指示を与える。走行制御部１７０は、この指示に基づいて、周囲の走行状況を考慮しつつ、実行可能なタイミングで自動車線変更を開始する。

２つ目の自動車線変更は、走行制御部１７０が車線変更を提案し、車両Ｍの運転者が車線変更を承認する提案自動車線変更で（ＡＬＣ－カテゴリＤ）ある。提案自動車線変更においては、走行制御部１７０が、他車両の走行状況、目的地への経路等に基づいて、車線変更すべきであるかどうかを判定する。走行制御部１７０は、車線変更すべきである場合に、運転者に対して車線変更を提案する。車両Ｍの運転者は、車線変更の提案を承認する場合には、承認スイッチを操作することにより、車両Ｍに対して車線変更の開始の指示を与える。承認スイッチは、承認専用のスイッチでもよいし、他の機能を兼用する操作子（一例としては運転操作子８０）でもよい。走行制御部１７０は、この指示に基づいて、周囲の走行状況を考慮しつつ、実行可能なタイミングで自動車線変更を開始する。したがって、運転者が車線変更の提案を承認しない場合、すなわち運転操作子８０を操作しない場合には、自動車線変更は実行されない。

３つ目の自動車線変更は、走行制御部１７０が車線変更を判断し、走行制御部１７０が車線変更の開始を決定する判断自動車線変更（ＡＬＣ－カテゴリＥ）である。判断自動車線変更においては、走行制御部１７０が、他車両の走行状況、目的地への経路等に基づいて、車線変更すべきであるかどうかを判定する。走行制御部１７０は、車線変更すべきである場合には、周囲の走行状況を考慮して、実行可能なタイミングで自動車線変更を開始する。判断自動車線変更の場合、車両Ｍの運転者は、当該車線変更へ関与しない。

制御装置１００は、運転モードに応じた自動車線変更を実行する。例えば、制御装置１００は、第１運転モードにおいて、判断自動車線変更を実行し得る。制御装置１００は、第２運転モード、第３運転モード、及び第４運転モードにおいて、提案自動車線変更を実行し得る。制御装置１００は、第３運転モード、及び第４運転モードにおいて、意図自動車線変更を実行し得る。制御装置１００は、第５運転モードにおいて、いずれの自動車線変更も実行しない。

図１に戻り、走行駆動力出力装置２００は、車両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、及び変速機などの組み合わせと、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から入力される情報に従って、上記の構成要素を制御する。

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。

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。

＜物体の検出可能範囲＞
図５は、車両Ｍの周辺のうち、レーダ装置１２によって物体の検出が可能な領域を模式的に示す図である。図５には、レーダ装置１２によって物体を検出可能な範囲１２Ａが示されている。本形態では、例えば、範囲１２Ａに内包され且つレーダ装置１２による物体の検出分解能が十分に高くなる周辺領域ＤＡ１が設定されている。認識部１３０は、この周辺領域ＤＡ１内の検出点群データを取得する。つまり、周辺領域ＤＡ１に何らかの物体が存在していると、その物体の検出点データがレーダ装置１２から出力され、この検出点データから、その物体に対応する検出点群データが認識部１３０によって取得される。検出点群データの位置は、図５に示すＸ軸ＡｘとＹ軸Ａｙで示されるＸＹ平面上の座標として管理される。図５に示す原点Ｏは、車両Ｍの代表点を示している。

以下では、周辺領域ＤＡ１における車両Ｍよりも左側の領域（Ｘ軸Ａｘよりも左側の領域）に存在する全ての検出点群データからなるグループを第１グループと記載し、周辺領域ＤＡ１における車両Ｍよりも右側の領域（Ｘ軸Ａｘよりも右側の領域）に存在する全ての検出点群データからなるグループを第２グループと記載する。

＜走行制限区間の認識処理＞
図６は、認識部１３０によって取得された検出点群データの一例を示す模式図である。図６に示すように、周辺領域ＤＡ１には、前後方向の位置として、後端の位置Ｐ１と、車両Ｍの存在する位置Ｐ２と、前端の位置Ｐ５と、位置Ｐ２と位置Ｐ５の間の位置Ｐ３と、位置Ｐ３と位置Ｐ５の間の位置Ｐ４とが設定されている。

認識部１３０は、レーダ装置１２の出力周期に同期して、検出点群データの取得を周期的に行う。図６に示す検出点群データには、認識部１３０によって取得された最新の検出点群データＤＮと、検出点群データＤＮの１つ前の周期で取得された検出点群データＤＯとが示されている。認識部１３０は、このような２つの周期分の検出点群データを利用して、走行制限区間の認識を行う。認識部１３０は、３つ以上の周期分の検出点群データを利用して、走行制限区間の認識を行ってもよい。

図６には、周辺領域ＤＡ１の左側の領域に存在する６つの検出点群データＤＮ及び５つの検出点群データＤＯからなる第１グループＧＬと、周辺領域ＤＡ１の右側の領域に存在する６つの検出点群データＤＮ及び５つの検出点群データＤＯからなる第２グループＧＲとが示されている。

認識部１３０は、図６に示すような検出点群データを取得すると、第１グループＧＬを複数の第１サブグループに分類し、第２グループを複数の第２サブグループに分類する。

第１サブグループは、周辺領域ＤＡ１のうちの前後方向の第１範囲Ｒ１に存在する第１グループＧＬの検出点群データのうち、左右方向の位置が近接しているＮ個（Ｎは２以上の自然数）以上の検出点群データからなるグループと、周辺領域ＤＡ１のうちの前後方向の第２範囲Ｒ２に存在する第１グループＧＬの検出点群データのうち、左右方向の位置が近接しているＮ個以上の検出点群データからなるグループと、のことを言う。図６の例では、位置Ｐ１と位置Ｐ４の間の範囲が第１範囲Ｒ１として設定され、位置Ｐ３と位置Ｐ５の間の範囲が第２範囲Ｒ２として設定されている。

第２サブグループは、周辺領域ＤＡ１のうちの第１範囲Ｒ１に存在する第２グループＧＲの検出点群データのうち、左右方向の位置が近接しているＮ個以上の検出点群データからなるグループと、周辺領域ＤＡ１のうちの第２範囲Ｒ２に存在する第２グループＧＲの検出点群データのうち、左右方向の位置が近接しているＮ個以上の検出点群データからなるグループと、のことを言う。

（第１グループを第１サブグループに分類する処理の具体例）
認識部１３０は、前後方向の幅が第１範囲Ｒ１の前後方向の幅と一致し且つ左右方向の幅が既定の距離Ｄ１（周辺領域ＤＡ１の左右方向の幅の半分の値よりも小さい値）となる矩形の探索範囲ＳＬ１を第１範囲Ｒ１の左側の部分に設定し、この探索範囲ＳＬ１を、第１範囲Ｒ１の左側の部分において左右方向に既定の単位距離ずつ移動させながら、第１サブグループの探索を行う。

認識部１３０は、探索範囲ＳＬ１内にＮ個以上の検出点群データが含まれる場合に、探索範囲ＳＬ１の移動を終了し、その時点での探索範囲ＳＬ１内に存在する検出点群データを第１サブグループＧＬ１とする。Ｎを５とすると、図７に示す位置に探索範囲ＳＬ１がある状態で、この探索範囲ＳＬ１内の５つの検出点群データが、第１サブグループＧＬ１として分類される。

認識部１３０は、前後方向の幅が第２範囲Ｒ２の前後方向の幅と一致し且つ左右方向の幅が距離Ｄ１となる矩形の探索範囲ＳＬ２を第２範囲Ｒ２の左側の部分に設定し、この探索範囲ＳＬ２を、第２範囲Ｒ２の左側の部分において左右方向に単位距離ずつ移動させながら、第２サブグループの探索を行う。認識部１３０は、探索範囲ＳＬ２内にＮ個以上の検出点群データが含まれる場合に、探索範囲ＳＬ２の移動を終了し、その時点での探索範囲ＳＬ２内に存在する検出点群データを第１サブグループＧＬ２とする。Ｎを５とすると、図７に示す位置に探索範囲ＳＬ２がある状態で、この探索範囲ＳＬ２内の５つの検出点群データが、第１サブグループＧＬ２として分類される。

（第２グループを第２サブグループに分類する処理の具体例）
認識部１３０は、前後方向の幅が第１範囲Ｒ１の前後方向の幅と一致し且つ左右方向の幅が距離Ｄ１となる矩形の探索範囲ＳＲ１を第１範囲Ｒ１の右側の部分に設定し、この探索範囲ＳＲ１を、第１範囲Ｒ１の右側の部分において左右方向に単位距離ずつ移動させながら、第２サブグループの探索を行う。認識部１３０は、探索範囲ＳＲ１内にＮ個以上の検出点群データが含まれる場合に、探索範囲ＳＲ１の移動を終了し、その時点での探索範囲ＳＲ１内に存在する検出点群データを第２サブグループＧＲ１とする。Ｎを５とすると、図７に示す位置に探索範囲ＳＲ１がある状態で、この探索範囲ＳＲ１内の５つの検出点群データが、第２サブグループＧＲ１として分類される。

認識部１３０は、前後方向の幅が第２範囲Ｒ２の前後方向の幅と一致し且つ左右方向の幅が距離Ｄ１となる矩形の探索範囲ＳＲ２を第２範囲Ｒ２の右側の部分に設定し、この探索範囲ＳＲ２を、第２範囲Ｒ２の右側の部分において左右方向に単位距離ずつ移動させながら、第２サブグループの探索を行う。認識部１３０は、探索範囲ＳＲ２内にＮ個以上の検出点群データが含まれる場合に、探索範囲ＳＲ２の移動を終了し、その時点での探索範囲ＳＲ２内に存在する検出点群データを第２サブグループＧＲ２とする。Ｎを５とすると、図７に示す位置に探索範囲ＳＲ２がある状態で、この探索範囲ＳＲ２内の５つの検出点群データが、第２サブグループＧＲ２として分類される。

なお、認識部１３０は、図７に示す移動終了時の探索範囲ＳＬ１、探索範囲ＳＬ２、探索範囲ＳＲ１、及び探索範囲ＳＲ２のそれぞれの前後方向の位置（例えば前後方向の中心位置）を、それぞれに含まれる検出点群データからなるサブグループの前後方向の位置として取り扱う。

また、認識部１３０は、図７に示す探索範囲ＳＬ１、探索範囲ＳＬ２、探索範囲ＳＲ１、及び探索範囲ＳＲ２のそれぞれの左右方向の位置（例えば左右方向の中心位置）を、それぞれに含まれる検出点群データからなるサブグループの左右方向の位置として取り扱う。

例えば、図７に示す探索範囲ＳＬ１の左右方向における位置は、第１サブグループＧＬ１の左右方向における位置として取り扱われ、探索範囲ＳＬ１の前後方向における位置は、第１サブグループＧＬ１の前後方向における位置として取り扱われる。

認識部１３０は、第１グループＧＬから分類して得た第１サブグループＧＬ１と第１サブグループＧＬ２の左右方向の位置の変動量（以下、第１変動量と記載）と、第２グループＧＲから分類して得た第２サブグループＧＲ１と第２サブグループＧＲ２の左右方向の位置の変動量（以下、第２変動量と記載）に基づいて、車両Ｍの周辺環境が走行制限区間であることの認識を行う。

具体的には、認識部１３０は、左右方向における第１サブグループＧＬ１の位置と第１サブグループＧＬ２の位置との距離を第１変動量として取得する。また、認識部１３０は、左右方向における第２サブグループＧＲ１の位置と第２サブグループＧＲ２の位置との距離を第２変動量として取得する。そして、認識部１３０は、第１変動量と第２変動量の一方又は両方が閾値以上となっている場合には、車両Ｍの周辺環境が走行制限区間であると認識する。認識部１３０は、第１変動量と第２変動量のいずれも閾値未満である場合には、車両Ｍの周辺環境が走行制限区間ではないと認識する。

図８は、車両Ｍの周辺環境の一例を示す模式図である。図８は、車両Ｍが片側二車線の道路ＲＤの追い越し車線を走行しており、車両Ｍの前方において、この２車線のうちの走行車線が工事等によって走行不可となっている状況を示している。図８において、道路ＲＤの左端には壁やガードレール等の物体ＧＵが存在し、道路ＲＤの右端には中央分離帯を示す物体ＳＰが存在している。図８において、車両Ｍの前方には、２車線を１車線に制限するために、ガードレールやコーン等の物体ＧＵが配置されている。図８に示す状況においては、第１変動量と第２変動量のうち、第１変動量は閾値以上となり、第２変動量は閾値未満となる。したがって、図８に示す状況においては、車両Ｍの周辺環境が走行制限区間であると認識することが可能となる。

図９は、車両Ｍの周辺環境の一例を示す模式図である。図９は、車両Ｍが片側二車線の道路ＲＤの走行車線を走行しており、車両Ｍの前方において、この２車線のうちの追い越し車線が工事等によって走行不可となっている状況を示している。図９において、道路ＲＤの左端には壁やガードレール等の物体ＧＵが存在し、道路ＲＤの右端には中央分離帯を示す物体ＳＰが存在している。図９において、車両Ｍの前方には、２車線を１車線に制限するために、ガードレールやコーン等の物体ＧＵが配置されている。図９に示す状況においては、第１変動量と第２変動量のうち、第１変動量は閾値未満となり、第２変動量は閾値以上となる。したがって、図９に示す状況においては、車両Ｍの周辺環境が走行制限区間であると認識することが可能となる。

図１０は、車両Ｍの周辺環境の一例を示す模式図である。図１０は、車両Ｍが片側二車線の道路ＲＤの追い越し車線を走行しており、車両Ｍの前方において、この２車線のうちの走行車線と、対向車線のうちの追い越し車線とが工事等によって走行不可となっている状況を示している。図１０において、道路ＲＤの左端には壁やガードレール等の物体ＧＵが存在し、車両Ｍの右側には中央分離帯を示す物体ＳＰが存在している。図１０において、車両Ｍの前方には、３車線を１車線に制限するために、ガードレールやコーン等の物体ＧＵが配置されている。図１０に示す状況においては、第１変動量と第２変動量のそれぞれが閾値以上となる。したがって、図１０に示す状況においては、車両Ｍの周辺環境が走行制限区間であると認識することが可能となる。

このように、検出点群データの分布に基づいて、車両Ｍの周辺環境が走行制限区間であると認識することで、検出点群データに基づいて物体の認識（物体の種別の特定）を行う前に、走行制限区間の認識を高精度に行うことができる。物体の認識を行うことなく走行制限区間の認識が可能になることで、検出点群データに基づいて物体の認識を行う場合のその認識精度の影響を受けることなく、走行制限区間を精度よく認識可能となる。

制御装置１００では、認識部１３０によって走行環境が走行制限区間であると認識された場合には、走行制御部１７０が、車両Ｍの走行制御を制限することが好ましい。具体的には、走行制御部１７０は、車線変更制御を制限する。車線変更制御の制限とは、車線変更制御を禁止したり、車線変更制御を実行するものの車線変更態様の一部を禁止したり、することを言う。このように、車両Ｍが走行制限区間を走行している状況や、車両Ｍが走行制限区間に近づいている状況では、車線変更制御を制限することで、車両Ｍを安全に走行させることが可能となる。

なお、認識部１３０は、物体毎に取得される検出点群データの分布に基づいて、車両Ｍの周辺環境が走行制限区間であることの認識を行うものとした。しかし、第１グループＧＬに含まれるすべての検出点データの分布や、第２グループＧＲに含まれるすべての検出点データの分布を用いることでも、車両Ｍの周辺環境が走行制限区間であることの認識を行うことは可能である。

本明細書には少なくとも以下の事項が記載されている。なお、括弧内には、上記した実施形態において対応する構成要素等を示しているが、これに限定されるものではない。

（１）
車両（車両Ｍ）の走行制御を行う制御装置（制御装置１００）であって、
上記車両の周辺にある物体をその物体からの反射波に基づいて検出可能なセンサ（レーダ装置１２）の出力情報を取得可能なプロセッサを備え、
上記プロセッサは、
上記センサの出力情報に基づいて、上記車両の周辺領域（周辺領域ＤＡ１）における上記物体の検出点データ（検出点群データＤＮ、ＤＯ）を取得し、上記周辺領域のうちの上記車両の左右方向の一方側にある複数の上記検出点データからなる第１グループ（第１グループＧＬ）における検出点データの分布に基づいて、上記車両の周辺環境が走行制限区間であることの認識を行う、制御装置。

（１）によれば、検出点データの分布に基づいて走行制限区間であることの認識が可能なため、物体の種別の認識を行うことなく、走行制限区間であることを認識できる。物体の種別の認識を行うことなく走行制限区間の認識が可能になることで、検出点データに基づいて物体の認識を行う場合のその認識精度の影響を受けることなく、走行制限区間を正確に認識可能となる。

（２）
（１）に記載の制御装置であって、
上記プロセッサは、上記第１グループを複数の第１サブグループ（第１サブグループＧＬ１、ＧＬ２）に分類し、上記左右方向における上記複数の第１サブグループの位置の変動量に基づいて、上記周辺環境が上記走行制限区間であることの認識を行う、制御装置。

（２）によれば、２つの第１サブグループの左右方向の位置の変動量に基づいて走行制限区間が認識されるため、その認識を高速かつ高精度に行うことができる。

（３）
（２）に記載の制御装置であって、
上記複数の第１サブグループは、上記車両の前後方向における位置が異なる、制御装置。

（３）によれば、２つの第１サブグループの左右方向の位置の変動量に基づいて走行制限区間が認識されるため、その認識を高速かつ高精度に行うことができる。

（４）
（１）から（３）のいずれかに記載の制御装置であって、
上記プロセッサは、更に、上記周辺領域のうちの上記左右方向の他方側にある複数の上記検出点データからなる第２グループ（第２グループＧＲ）における検出点データの分布に基づいて、上記周辺環境が上記走行制限区間であることの認識を行う、制御装置。

（４）によれば、第１グループと第２グループのそれぞれにおける検出点データの分布に基づいて走行制限区間が認識されるため、その認識精度を高めることができる。

（５）
（４）に記載の制御装置であって、
上記プロセッサは、上記第２グループを複数の第２サブグループ（第２サブグループＧＲ１、ＧＲ２）に分類し、上記左右方向における上記複数の第２サブグループの位置の変動量に基づいて、上記周辺環境が上記走行制限区間であることの認識を行う、制御装置。

（５）によれば、２つの第２サブグループの左右方向の位置の変動量に基づいて走行制限区間が認識されるため、その認識を高速かつ高精度に行うことができる。

（６）
（５）に記載の制御装置であって、
上記複数の第２サブグループは、上記車両の前後方向における位置が異なる、制御装置。

（６）によれば、２つの第２サブグループの左右方向の位置の変動量に基づいて走行制限区間が認識されるため、その認識を高速かつ高精度に行うことができる。

（７）
（１）から（６）のいずれかに記載の制御装置であって、
上記プロセッサは、上記検出点データとして、過去の上記出力情報に基づく検出点データ（検出点群データＤＯ）と、最新の上記出力情報に基づく検出点データ（検出点データＤＮ）とを取得する、制御装置。

（７）によれば、多くの検出点データに基づいて走行制限区間を認識できるため、その認識精度を向上させることができる。

（８）
（１）から（７）のいずれかに記載の制御装置であって、
上記センサは、レーダ装置（レーダ装置１２）である、制御装置。

（９）
（１）から（８）のいずれかに記載の制御装置であって、
上記プロセッサは、
上記車両の車線変更制御を行い、
上記周辺環境が上記走行制限区間であると判定した場合には、上記車線変更制御を制限する、制御装置。

（９）によれば、走行制限区間において例えば車線変更がなされなくなり、安全性を向上させることができる。

１００ 制御装置
１０ カメラ
１２ レーダ装置
Ｍ 車両

Claims (8)

1. 車両の走行制御を行う制御装置であって、
   前記車両の周辺にある物体を当該物体からの反射波に基づいて検出可能なセンサの出力情報を取得可能なプロセッサを備え、
   前記プロセッサは、
   前記センサの出力情報に基づいて、前記車両の周辺領域における前記物体の検出点データを取得し、前記周辺領域のうちの前記車両の左右方向の一方側にある複数の前記検出点データからなる第１グループにおける検出点データの分布に基づいて、前記車両の周辺環境が走行制限区間であることの認識を行い、
   前記第１グループを複数の第１サブグループに分類し、前記左右方向における前記複数の第１サブグループの位置の変動量に基づいて、前記周辺環境が前記走行制限区間であることの認識を行う、制御装置。
2. 請求項１に記載の制御装置であって、
   前記複数の第１サブグループは、前記車両の前後方向における位置が異なる、制御装置。
3. 請求項１または２に記載の制御装置であって、
   前記プロセッサは、更に、前記周辺領域のうちの前記左右方向の他方側にある複数の前記検出点データからなる第２グループにおける検出点データの分布に基づいて、前記周辺環境が前記走行制限区間であることの認識を行う、制御装置。
4. 請求項３に記載の制御装置であって、
   前記プロセッサは、前記第２グループを複数の第２サブグループに分類し、前記左右方向における前記複数の第２サブグループの位置の変動量に基づいて、前記周辺環境が前記走行制限区間であることの認識を行う、制御装置。
5. 請求項４に記載の制御装置であって、
   前記複数の第２サブグループは、前記車両の前後方向における位置が異なる、制御装置。
6. 請求項１から５のいずれか１項に記載の制御装置であって、
   前記プロセッサは、前記検出点データとして、過去の前記出力情報に基づく検出点データと、最新の前記出力情報に基づく検出点データとを取得する、制御装置。
7. 請求項１から６のいずれか１項に記載の制御装置であって、
   前記センサは、レーダ装置である、制御装置。
8. 請求項１から７のいずれか１項に記載の制御装置であって、
   前記プロセッサは、
   前記車両の車線変更制御を行い、
   前記周辺環境が前記走行制限区間であると判定した場合には、前記車線変更制御を制限する、制御装置。

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