JP7473370B2 - 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。

従来、道路の幅方向の一方に停止中の他車両が存在し、道路の幅方向の他方に歩行者が存在し、且つ、歩道、縁石及びガードレールの少なくとも何れかが存在する場合に、他車両に対して、道路の幅方向の一方に停止中の他車両が存在し且つ道路の幅方向の他方に歩行者が存在しない場合における第１の警戒領域よりも広い第２の警戒領域を設定する処理装置が開示されている（例えば特許文献１参照）。

特開２０１８－２０５９０７号公報

しかしながら、上記の装置は、車両の走行にとって適切なリスク領域を設定することができない場合がある。車両は、リスク領域に基づいて走行するため、走行が乗員にとって好適でない場合がある。

本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、車両の乗員の乗り心地を向上させ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の一つとする。

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）：車両制御装置は、車両の周辺の交通参加者の少なくとも位置と前記交通参加者の周辺の道路環境とを認識する認識部と、前記認識部により認識された交通参加者の少なくとも位置に基づいて、前記交通参加者に対してリスク領域を設定する設定部と、前記認識部により認識された道路環境である、前記交通参加者が存在する歩道の幅または前記交通参加者の周辺の車道の幅に基づいて、前記設定部により設定されたリスク領域を補正する補正部と、前記補正部により補正されたリスク領域に基づいて前記車両の速度および操舵を制御する制御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、前記交通参加者は、歩行者である。

（３）：上記（１）または（２）の態様において、前記補正部は、前記歩道の幅が第１の幅よりも広い場合、前記歩道の幅が第１の幅の場合に設定されるリスク領域よりもリスク領域が狭くなるように前記リスク領域を補正する。

（４）：上記（１）から（３）のいずれかの態様において、前記補正部は、前記歩道の幅が広くなるほど、前記リスク領域が狭くなるように補正する。

（５）：上記（１）から（４）のいずれかの態様において、前記補正部は、前記車道の幅が第２の幅よりも広い場合、前記車道の幅が第２の幅である場合に設定されるリスク領域よりもリスク領域が狭くなるように前記リスク領域を補正する。

（６）：上記（１）から（５）のいずれかの態様において、前記補正部は、前記車道の幅が広くなるほど、前記リスク領域が狭くなるように補正する。

（７）：上記（１）から（６）のいずれかの態様において、前記制御部は、前記車両が前記リスク領域に進入しないように前記車両を制御する。

（８）：上記（１）から（７）のいずれかの態様において、前記認識部により認識された歩行者の属性を推定する推定部を備え、前記設定部は、前記推定部により推定された交通参加者の属性を加味して前記リスク領域を設定する。

（９）：車両制御装置は、車両の周辺の歩行者の少なくとも位置と前記歩行者の周辺の道路環境とを認識する認識部と、前記認識部により認識された歩行者の少なくとも位置および前記道路環境に基づいて前記車両の速度および操舵を制御する制御部と、を備え、前記制御部は、前記認識部により認識された前記道路環境に含まれる歩行者が存在する歩道の幅が第３の幅である場合、道路の幅方向に関して前記歩行者から第１の距離の位置を走行するように前記車両を制御し、前記認識部により認識された前記道路環境である、歩行者が存在する歩道の幅が第３の幅よりも広い第４の幅である場合、道路の幅方向に関して前記歩行者から第１の距離よりも短い第２の距離の位置を走行するように前記車両を制御する車両制御装置である。

（１０）：車両制御装置は、車両の周辺の歩行者の少なくとも位置と前記歩行者の周辺の道路環境とを認識する認識部と、前記認識部により認識された歩行者の少なくとも位置および前記道路環境に基づいて前記車両の速度および操舵を制御する制御部と、を備え、前記制御部は、前記認識部により認識された前記道路環境である、前記歩行者が存在する周辺の車道の幅が第５の幅である場合、道路の幅方向に関して前記歩行者から第３の距離の位置を走行するように前記車両を制御し、前記認識部により認識された前記道路環境に含まれる歩行者が存在する車道の幅が第５の幅よりも広い第６の幅である場合、道路の幅方向に関して前記歩行者から第３の距離よりも短い第４の距離の位置を走行するように前記車両を制御する車両制御装置である。

（１１）：この発明の一態様に係る車両制御方法は、コンピュータが、車両の周辺の交通参加者の少なくとも位置と前記交通参加者の周辺の道路環境とを認識し、前記認識された交通参加者の少なくとも位置に基づいて、前記交通参加者に対してリスク領域を設定し、前記認識された道路環境である、前記交通参加者が存在する歩道の幅または前記交通参加者の周辺の車道の幅に基づいて、前記設定されたリスク領域を補正し、前記補正されたリスク領域に基づいて前記車両の速度および操舵を制御する車両制御方法である。

（１２）：この発明の一態様に係るプログラムは、コンピュータに、車両の周辺の交通参加者の少なくとも位置と前記交通参加者の周辺の道路環境とを認識させ、前記認識された交通参加者の少なくとも位置に基づいて、前記交通参加者に対してリスク領域を設定させ、前記認識された道路環境である、前記交通参加者が存在する歩道の幅または前記交通参加者の周辺の車道の幅に基づいて、前記設定されたリスク領域を補正させ、前記補正されたリスク領域に基づいて前記車両の速度および操舵を制御させるプログラムである。

（１）～（７）、（１１）、（１２）によれば、車両制御装置が、歩道の幅または交通参加者の周辺の車道の幅に基づいて、リスク領域を補正し、補正したリスク領域に基づいて車両の速度および操舵を制御することにより、車両の乗員の乗り心地を向上させることができる。

（８）によれば、車両制御装置は、歩行者の属性に基づいてリスク領域を設定することにより、歩行者に応じたリスク領域を設定することができる。

（９）、（１０）によれば、車両制御装置は、歩道の幅または車道の幅に基づいて、車両を走行させる位置を決定することにより、車両の乗員の乗り心地を向上させることができる。

実施形態に係る車両制御装置を利用した車両システム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。 属性情報１８２の内容の一例を示す図である。 補正情報１８４の内容の一例を示す図である。 ガードレールが存在しない場合に設定されるリスク領域の一例を示す図である。 ガードレールが存在する場合に設定されるリスク領域の一例を示す図である。 歩道の幅が閾値未満である場合（歩道の幅が幅Ｌ１である場合）に設定されるリスク領域の一例を示す図である。 歩道の幅が閾値以上である場合（歩道の幅が幅Ｌ２である場合）に設定されるリスク領域の一例を示す図である。 車道の幅が閾値未満である場合に設定されるリスク領域の一例を示す図である。 車道の幅が閾値以上である場合に設定されるリスク領域の一例を示す図である。 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。 第２実施形態の補正情報１８４Ａの内容の一例を示す図である。 ガードレールが存在しない場合におけるリスク領域の領域ＡＲのリスクポテンシャルの大きさの一例を示す図である。 ガードレールが存在する場合におけるリスク領域の領域ＡＲのリスクポテンシャルの大きさの一例を示す図である。 第４実施形態の自動運転制御装置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。 実施形態の自動運転制御装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。

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。

＜第１実施形態＞
［全体構成］
図１は、実施形態に係る車両制御装置を利用した車両システム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。

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、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。

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（以下、自車両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、周期的に繰り返し自車両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、自車両Ｍの周辺にミリ波などの電波を放射すると共に、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、自車両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、自車両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、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、自車両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、物体の位置、種類、速度などを認識する。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。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。車両システム１から物体認識装置１６が省略されてもよい。

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）などを利用して、自車両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、自車両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、自車両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、自車両Ｍの向きを検出する方位センサ等を含む。

ナビゲーション装置５０は、例えば、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）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などの記憶装置に第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、自車両Ｍの位置を特定する。自車両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、キーなどを含む。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により特定された自車両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、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、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、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、例えば、乗員の保有するスマートフォンやタブレット端末等の端末装置の機能によって実現されてもよい。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。

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などの記憶装置に第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、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６１は、地図上経路に分岐箇所が存在する場合、自車両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、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６２には、道路情報、交通規制情報、住所情報（住所・郵便番号）、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６２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、アクセルペダル、ブレーキペダル、シフトレバー、ステアリングホイール、異形ステア、ジョイスティック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。

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、記憶部１８０とを備える。第１制御部１２０と第２制御部１６０は、それぞれ、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）など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）などのハードウェア（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。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などの記憶装置（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など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）がドライブ装置に装着されることで自動運転制御装置１００のＨＤＤやフラッシュメモリにインストールされてもよい。自動運転制御装置１００は「車両制御装置」の一例である。

記憶部１８０は、例えば、ＨＤＤ、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory、ＲＯＭ（Read Only Memory）、またはＲＡＭ（Random Access Memory）等により実現される。記憶部１８０には、例えば、属性情報１８２および補正情報１８４が記憶されている。これらの情報の詳細については後述する。

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、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、自車両Ｍの周辺にある物体の位置、および速度、加速度等の状態を認識する。物体の位置は、例えば、自車両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上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。物体の「状態」とは、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、自車両Ｍが走行している車線（走行車線）を認識する。例えば、認識部１３０は、第２地図情報６２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自車両Ｍの周辺の道路区画線のパターンとを比較することで、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５０から取得される自車両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、例えば、ガードレールや、歩道の幅、車道の幅、道路の車線の数などを認識する。

認識部１３０は、走行車線を認識する際に、走行車線に対する自車両Ｍの位置や姿勢を認識する。認識部１３０は、例えば、自車両Ｍの基準点の車線中央からの乖離、および自車両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、走行車線に対する自車両Ｍの相対位置およ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（道路区画線または道路境界）に対する自車両Ｍの基準点の位置などを、走行車線に対する自車両Ｍの相対位置として認識してもよい。

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、自車両Ｍの周辺状況に対応できるように、自車両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、自車両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）ごとの自車両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自車両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。

行動計画生成部１４０は、例えば、推定部１４２と、設定部１４４と、補正部１４６とを含む。これらの機能部の詳細については後述する。

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、予定の時刻通りに自車両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。

図２に戻り、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、自車両Ｍの前方の道路の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。

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、およ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。ブレーキ装置２１０は、運転操作子８０に含まれる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。

［リスク領域を設定する処理］
自動運転制御装置１００は、認識部１３０により認識された交通参加者の少なくとも位置に基づいて、交通参加者に対してリスク領域を設定し、認識部１３０により認識された道路環境である、交通参加者が存在する歩道の幅または交通参加者の周辺の車道の幅に基づいて、設定部１４４により設定されたリスク領域を補正する。リスク領域を設定する際、交通参加者の属性が加味されてもよい。そして、自動運転制御装置１００は、補正部１４６により補正されたリスク領域に基づいて車両Ｍの速度および操舵を制御する。

「リスク領域」とは、リスクポテンシャルが設定される領域である。「リスクポテンシャル」とは、リスクポテンシャルが設定された領域に車両Ｍが進入した場合のリスクの高さを示す指標値である。リスク領域は、所定の大きさの指標値（ゼロを超える指標値）であるリスクポテンシャルが設定された領域である。

「交通参加者」は、歩行者や、動物、自転車、その他の移動体を含む。以下の説明では、交通参加者は歩行者であるものとして説明する。

（交通参加者の属性を推定する処理）
推定部１４２は、認識部１３０により認識された歩行者の属性を推定する。推定部１４２は、属性情報１８２を参照して、歩行者の属性を推定する。図３は、属性情報１８２の内容の一例を示す図である。属性情報１８２は、例えば、歩行者の属性に対して、リスク領域が関連付けられた情報である。

歩行者の属性とは、歩行者自身の属性、および歩行者の属性と歩行者に付随する物体の属性とを合わせた対象に対する属性を含む。歩行者の属性とは、例えば、大人や、子供、傘を保持している大人、キャリーバックを保持している大人、ベビーカーを押している大人などの属性である。属性に関連付けられているリスク領域は、属性ごとに大きさが異なっていたり、形状が異なっていたりする。例えば、子供に対して設定されるリスク領域は、大人に対して設定されるリスク領域よりも大きい。例えば、物体に付随している歩行者に対して設定されるリスク領域は、物体を付随していない歩行者に対して設定されるリスク領域よりも大きい。

推定部１４２は、歩行者が撮像された画像と、予め記憶部１８０に記憶された属性ごとの歩行者のテンプレートとに基づいて、テンプレートマッチングを行って歩行者の属性を推定したり、学習済モデルに画像を入力し、学習済モデルが出力した結果に基づいて歩行者の属性を推定したりしてもよい。学習済モデルは、画像を入力すると、その画像に含まれる歩行者の属性を出力するモデルである。

（リスク領域を設定する処理）
設定部１４４は、推定部１４２により推定された属性に関連付けられたリスク領域を設定する。設定部１４４は、推定部１４２により推定された属性に加え、更に歩行者の進行方向（または体の向き）に基づいてリスク領域を設定する。例えば、設定部１４４は、歩行者の進行方向に対して設定するリスク領域を、歩行者の進行方向とは反対方向に対して設定するリスク領域よりも大きくする。歩行者の進行方向は、過去の歩行者の位置の履歴に基づいて導出される。

（リスク領域の補正に関する処理）
補正部１４６は、歩行者が存在する位置付近の環境が、補正条件に合致するか否かを判定する。補正条件に合致する場合、補正部１４６は、合致する補正条件に応じた補正パターンに基づいてリスク領域を補正する。例えば、補正部１４６は、補正情報１８４を参照して、歩行者が存在する位置付近の環境が補正情報１８４に含まれる環境に合致すると判定した場合、その環境に関連付けられた補正パターンに基づいてリスク領域を補正する。

図４は、補正情報１８４の内容の一例を示す図である。補正情報１８４は、補正対象の環境に対して、リスク領域の補正パターンが関連付けられた情報である。補正対象の環境は、例えば、歩道と車道との間にガードレールが存在する環境や、歩道の幅が閾値以上の環境、歩行者が存在する付近の車道の道幅が閾値以上である環境、歩行者が存在する付近の道路の車線数が閾値以上である環境、上記の環境のうち二つ以上の環境が組み合わされた環境等である。補正パターンとは、例えば、少なくとも歩行者の前方のリスク領域を所定パーセント縮めることや、車道にはみ出しているリスク領域を削除すること等である。

行動計画生成部１４０は、補正部１４６により補正されたリスク領域に車両Ｍが進入しないように車両を制御して、車両Ｍに歩行者の横を通過させる。

［具体例１］
図５は、ガードレールが存在しない場合に設定されるリスク領域の一例を示す図である。設定部１４４は、歩行者ＰＤの属性と歩行者ＰＤの進行方向に基づいてリスク領域を設定する。このリスク領域は、車両Ｍの将来の走行予定軌跡と重なる。この場合、車両Ｍは、リスク領域を避けるための走行予定軌跡ＯＲ１を設定して、その走行予定軌跡を走行する。

図６は、ガードレールが存在する場合に設定されるリスク領域の一例を示す図である。図６では、車道と歩道との間にガードレールが存在する点が図５の内容と相違する。ガードレールＧが存在する場合、補正部１４６は、リスク領域Ｒ１をリスク領域Ｒ２に補正する。リスク領域Ｒ２は、リスク領域Ｒ１よりも小さい領域であり、車道にはみ出さないように補正されたリスク領域である。このリスク領域Ｒ２は、車両Ｍの将来の走行予定軌跡と重畳しない。この場合、車両Ｍは、道路を直進するような走行予定軌跡ＯＲ１を設定して、その走行予定軌跡を走行する。

上記のようにガードレールが存在する場合、歩行者ＰＤが車道に進入してくる可能性が低いため、この可能性に応じたリスク領域が設定される。車両Ｍは、周辺の環境に応じたリスク領域に基づいて道路を走行することができる。

［具体例２］
補正部１４６は、歩道の幅が第１の幅よりも広い場合、歩道の幅が第１の幅である場合に設定されるリスク領域よりもリスク領域が狭くなるようにリスク領域を補正する。例えば、第１の幅は閾値以上の幅である。また、補正部１４６は、歩道の幅が広くなるほど、リスク領域が狭くなるように補正してもよい。例えば、補正部１４６は、歩道の幅に応じて段階的にリスク領域を狭くしてもよい。

図７は、歩道の幅が閾値未満である場合（歩道の幅が幅Ｌ１である場合）に設定されるリスク領域の一例を示す図である。設定部１４４は、歩行者ＰＤの属性と歩行者ＰＤの進行方向に基づいてリスク領域を設定する。このリスク領域は、車両Ｍの将来の走行予定軌跡に重なる。この場合、車両Ｍは、リスク領域を避けるための走行予定軌跡ＯＲ３を設定して、その走行予定軌跡を走行する。

図８は、歩道の幅が閾値以上である場合（歩道の幅が幅Ｌ２である場合）に設定されるリスク領域の一例を示す図である。図８では、歩道の幅が閾値以上である点が図７の内容と相違する。歩道の幅が閾値以上である場合、補正部１４６は、リスク領域Ｒ３をリスク領域Ｒ４に補正する。リスク領域Ｒ４は、リスク領域Ｒ３よりも小さい領域であり、車道にはみ出さないように補正されたリスク領域である。リスク領域Ｒ４は、車両Ｍの将来の走行予定軌跡と重畳しない。この場合、車両Ｍは、道路を直進するような走行予定軌跡ＯＲ４を設定して、その走行予定軌跡を走行する。

上記のように歩道の幅が閾値以上である場合、歩行者ＰＤが車道に進入してくる可能性が低いため、この可能性に応じたリスク領域が設定される。歩道の幅が比較的広ければ、例えば、他の歩行者とすれ違う場合であっても歩道内ですれ違うこととができたり、歩道内に障害物が存在する場合であっても歩道内で、その障害物を避けることができたりするためである。車両Ｍは、周辺の環境に応じたリスク領域に基づいて道路を走行することができる。

［具体例３］
補正部１４６は、車道の幅が第２の幅よりも広い場合、車道の幅が第２の幅である場合に設定されるリスク領域よりもリスク領域が狭くなるようにリスク領域を補正する。例えば、第２の幅は閾値以上の幅である。また、補正部１４６は、車道の幅が広くなるほど、リスク領域が狭くなるように補正してもよい。例えば、補正部１４６は、車道の幅に応じて段階的にリスク領域を狭くしてもよい。

図９は、車道の幅が閾値未満である場合に設定されるリスク領域の一例を示す図である。設定部１４４は、歩行者ＰＤの属性と歩行者ＰＤの進行方向に基づいてリスク領域を設定する。このリスク領域は、車両Ｍの将来の走行予定軌跡と重なる。この場合、車両Ｍは、リスク領域を避けるための走行予定軌跡ＯＲ５を設定して、その走行予定軌跡を走行する。

図１０は、車道の幅が閾値以上である場合に設定されるリスク領域の一例を示す図である。図１０では、車道の幅が閾値以上である点が図９の内容と相違する。車道の幅が閾値以上である場合、補正部１４６は、リスク領域Ｒ５をリスク領域Ｒ６に補正する。リスク領域Ｒ６は、リスク領域Ｒ５よりも小さい領域であり、車道にはみ出さないように補正されたリスク領域である。リスク領域Ｒ６は、車両Ｍの将来の走行予定軌跡と重畳しない。この場合、車両Ｍは、道路を直進するような走行予定軌跡ＯＲ６を設定して、その走行予定軌跡を走行する。

上記のように車道の幅が閾値以上である場合、歩行者が車道に進入してくる可能性が低いため、この可能性に応じたリスク領域が設定される。車道の幅が比較的広ければ、例えば、歩行者は車道を横断したり、車道に進入したりする可能性が低いためである。車両Ｍは、周辺の環境に応じたリスク領域に基づいて道路を走行することができる。

なお、［具体例３］では、補正部１４６は、車道の幅に基づいてリスク領域を補正するものとして説明したが、これに代えて、車線数に基づいてリスク領域を補正してもよい。例えば、補正部１４６は、車線数が閾値以上である場合（例えば片側２車線以上または片側３車線以上である場合）、リスク領域Ｒ５をリスク領域Ｒ６に補正してもよい。

［フローチャート］
図１１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。まず、認識部１３０が、車道の近くに存在する歩行者（および歩行者の位置）を認識したか否かを判定する（ステップＳ１００）。車道の近くに存在する歩行者が認識された場合、推定部１４２は、その歩行者の属性を推定する（ステップＳ１０２）。次に、設定部１４４は、推定された属性および位置に基づいてリスク領域を設定する（ステップＳ１０４）。次に、認識部１３０は、その歩行者が存在する周辺の環境を認識する（ステップＳ１０６）。

次に、補正部１４６は、ステップＳ１０６で認識された環境が、補正対象の環境であるか否かを判定する（ステップＳ１０８）。補正対象の環境である場合、補正部１４６は、ステップＳ１０４で設定されたリスク領域を補正し、補正後のリスク領域を対象のリスク領域に設定する（ステップＳ１１０）。補正対象の環境でない場合、補正部１４６は、ステップＳ１０４で設定されたリスク領域を対象のリスク領域に設定する（ステップＳ１１２）。

次に、行動計画生成部１４０は、ステップＳ１１０またはステップＳ１１２で設定された対象のリスク領域に基づいて、走行予定軌跡を設定する（ステップＳ１１４）。そして、自動運転制御装置１００は、車両Ｍが走行予定軌跡を走行するように車両Ｍを制御する。これにより、本フローチャートの１ルーチンの処理が終了する。

以上説明した第１実施形態によれば、自動運転制御装置１００は、認識部１３０により認識された道路環境である歩道の幅または交通参加者の周辺の車道の幅に基づいて、リスク領域を補正し、補正したリスク領域に基づいて車両Ｍの速度および操舵を制御することにより、車両の乗員の乗り心地を向上させることができる。

＜第２実施形態＞
以下、第２実施形態について説明する。第１実施形態では、補正部１４６は、認識部１３０が認識した環境に基づいて、リスク領域を補正するか否か決定するものとした。これに対して、第２実施形態では、補正部１４６は、歩行者が存在する道路に関連付けられた情報に基づいてリスク領域を補正するか否かを決定する。以下、第１実施形態との相違点を中心に説明する。

図１２は、第２実施形態の補正情報１８４Ａの内容の一例を示す図である。補正情報１８４Ａは、道路のリンクごとに、道路の環境と、補正パターンとが関連付けられた情報である。道路の環境は省略されてもよい。また、道路のリンクに代えて、道路の位置情報が関連付けられてもよい。例えば、道路のリンクＲＩ００１に対しては補正パターン００１が関連付けられている。補正パターン００１は、補正情報１８４と同様にガードレールが存在するリンクである。また、補正パターンが関連付けられたリンクの環境は、歩道幅が閾値以上である環境や、道幅が閾値以上である環境、車線数が閾値以上である環境、これらの環境のうち２つ以上の環境が組み合わされた環境である。

補正部１４６は、補正情報１８４Ａを参照して、歩行者が存在する位置の道路リンクに基づいて、補正パターンを決定し、リスク領域を補正する。

以上説明した第２実施形態によれば、補正部１４６はが、道路に関連付けられた情報に基づいてリスク領域を補正することにより、より簡便にリスク領域を補正することができる。

＜第３実施形態＞
以下、第３実施形態について説明する。第１実施形態では、補正部１４６は、リスク領域の大きさを補正するものとして説明した。これに対して、第３実施形態では、補正部１４６は、リスク領域におけるリスクポテンシャルを補正する。以下、第１実施形態との相違点を中心に説明する。

第３の実施形態において「リスク領域を補正する」とは、リスク領域におけるリスクポテンシャルを補正することを意味する。なお、「リスク領域を補正する」とは、リスク領域の大きさを変更することに加え、リスク領域におけるリスクポテンシャルを補正することを意味してもよい。

図１３は、ガードレールが存在しない場合におけるリスク領域の領域ＡＲのリスクポテンシャルの大きさの一例を示す図である。領域ＡＲは、歩道と車道とを含むＹ方向に延在する領域である。例えば、歩行者ＰＤが存在する位置および歩行者ＰＤの前方であって歩道のリスクポテンシャルは他の領域のリスクポテンシャルよりも大きくなるように設定されている。車道のリスクポテンシャルは、歩道のリスクポテンシャルよりも小さく、歩道から遠くなるほど小さくなるように設定されている。

図１４は、ガードレールが存在する場合におけるリスク領域の領域ＡＲのリスクポテンシャルの大きさの一例を示す図である。歩道側の領域のリスクポテンシャルは、前述した図１３の歩道側のリスクポテンシャルと同等である。車道側のリスクポテンシャルは、ガードレールが存在しているため、前述した図１３の車道側のリスクポテンシャルよりも小さい。

例えば、リスクポテンシャルが閾値以上である領域を走行しない制御が行われることを想定する。図１３の車道側のリスクポテンシャルは閾値以上であり、図１４の車道側のリスクポテンシャルは閾値未満であるものとする。この場合、車両Ｍは、リスクポテンシャルが閾値未満の領域を走行することができる。

また、車両Ｍは、リスクポテンシャルの大きさや、周辺の環境に応じて車両を制御する。例えば、車両Ｍはリスクポテンシャルがゼロを超える領域を回避して走行することができる場合、その領域を回避するように走行し、回避することができない場合、その領域の手前で停車したり、リスクポテンシャルの大きさに応じた速度に減速してリスクポテンシャルがゼロを超える領域を注意しながら走行したりしてもよい。

以上説明した第３実施形態によれば、第１実施形態と同様の効果を奏する。なお、第３実施形態では、ガードレールが存在する場合について説明したが、自動運転制御装置１００は、同様に車道の幅または歩道の幅が閾値以上である場合に車道側のリスク領域のリスクポテンシャルを低くしてもよい。

＜第４実施形態＞
以下、第４実施形態について説明する。第４実施形態では、行動計画生成部１４０は、歩行者の周辺の道路環境に基づいて車両を制御してもよい。以下、第１実施形態との相違点を中心に説明する。第４実施形態では、例えば、推定部１４２、設定部１４４、または補正部１４６の一部または全部は省略されてもよい。

行動計画生成部１４０は、認識部１３０により認識された道路環境が対象の環境でない場合、道路の幅方向に関して、その歩行者から第１の距離の位置を走行するように車両Ｍを制御し、認識部１３０により認識された道路環境が対象の環境である場合、その道の幅が第１の幅よりも広い第２の幅である場合、道路の幅方向に関して、その歩行者から第１の距離よりも短い第２の距離の位置を走行するように車両Ｍを制御する。

対象の環境とは、第１の実施形態で説明した補正対象の環境と同様である。対象の環境とは、ガードレールが存在する環境や、歩道の幅が閾値以上である環境、歩行者が存在する付近の車道の幅が閾値以上である環境、歩行者が存在する付近の車道の車線数が閾値以上である環境等である。

［フローチャート］
図１５は、第４実施形態の自動運転制御装置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。まず、認識部１３０が、車道の近くに存在する歩行者を認識したか否かを判定する（ステップＳ２００）。車道の近くに存在する歩行者が認識された場合、認識部１３０は、その歩行者が存在する位置の周辺の環境を認識する（ステップＳ２０２）。

次に、行動計画生成部１４０は、ステップＳ２０２で認識された環境が、対象の環境であるか否かを判定する（ステップＳ２０４）。ステップＳ２０４で認識された環境が対象の環境でないと判定された場合、行動計画生成部１４０は、道路の幅方向に関して、歩行者から第１の距離の位置を車両Ｍが走行するように車両Ｍを制御する（ステップＳ２０６）。ステップＳ２０４で認識された環境が対象の環境であると判定された場合、行動計画生成部１４０は、道路の幅方向に関して、歩行者から第２の距離の位置を車両Ｍが走行するように車両Ｍを制御する（ステップＳ２０８）。第２の距離は、第１の距離よりも短い距離である。これにより、本フローチャートの１ルーチンの処理が終了する。

以上説明した第４実施形態によれば、自動運転制御装置１００は、歩道の幅または車道の幅に応じて、適切な位置を走行するため、第１実施形態と同様の効果を奏する。

なお、自動運転制御装置１００に含まれる一部の機能は他の装置に搭載されてもよい。例えば、推定部１４２、設定部１４４、補正部１４６のうち一部または全部の機能は他の装置に搭載されてもよい。この場合、自動運転制御装置１００は、他の装置から搭載されている機能部の処理結果を取得し、取得した処理結果に基づいて各種処理を行う。

［ハードウェア構成］
図１６は、実施形態の自動運転制御装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。図示するように、自動運転制御装置１００は、通信コントローラ１００－１、ＣＰＵ１００－２、ワーキングメモリとして使用されるＲＡＭ（Random Access Memory）１００－３、ブートプログラムなどを格納するＲＯＭ（Read Only Memory）１００－４、フラッシュメモリやＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの記憶装置１００－５、ドライブ装置１００－６などが、内部バスあるいは専用通信線によって相互に接続された構成となっている。通信コントローラ１００－１は、自動運転制御装置１００以外の構成要素との通信を行う。記憶装置１００－５には、ＣＰＵ１００－２が実行するプログラム１００－５ａが格納されている。このプログラムは、ＤＭＡ（Direct Memory Access）コントローラ（不図示）などによってＲＡＭ１００－３に展開されて、ＣＰＵ１００－２によって実行される。これによって、第１制御部１２０、第２制御部１６０、およびこれらに含まれる機能部のうち一部または全部が実現される。

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、
車両の周辺の交通参加者の少なくとも位置と前記交通参加者の周辺の道路環境とを認識し、
前記認識された交通参加者の少なくとも位置に基づいて、前記交通参加者に対してリスク領域を設定し、
前記認識された道路環境である、前記交通参加者が存在する歩道の幅または前記交通参加者の周辺の車道の幅に基づいて、前記設定されたリスク領域を補正し、
前記補正されたリスク領域に基づいて前記車両の速度および操舵を制御する、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、１００‥自動運転制御装置、１２０‥第１制御部、１３０‥認識部、１４０‥行動計画生成部、１４２‥推定部、１４４‥設定部、１４６‥補正部、１６０‥第２制御部

Claims (14)

1. 車両の周辺の交通参加者の少なくとも位置と前記交通参加者の周辺の道路環境とを認識する認識部と、
   前記認識部により認識された交通参加者の少なくとも位置に基づいて、前記交通参加者に対してリスク領域を設定する設定部と、
   前記認識部により認識された道路環境である、前記交通参加者が存在する歩道の幅または前記交通参加者の周辺の車道の幅に基づいて、前記設定部により設定されたリスク領域を補正する補正部と、
   前記補正部により補正されたリスク領域に基づいて前記車両の速度および操舵を制御する制御部と、を備え、
   前記補正部は、
   前記車道の車線数が閾値未満である場合、前記リスク領域を第１の幅の前記リスク領域に補正し、
   前記車道の車線数が閾値以上である場合、前記リスク領域を第１の幅よりも狭い第２の幅のリスク領域に補正する、
   車両制御装置。
2. 前記交通参加者は、歩行者である、
   請求項１に記載の車両制御装置。
3. 前記補正部は、
   前記歩道の幅が第１の幅よりも広い場合、前記歩道の幅が第１の幅の場合に設定されるリスク領域よりもリスク領域が狭くなるように前記リスク領域を補正する、
   請求項１または２に記載の車両制御装置。
4. 前記補正部は、前記歩道の幅が広くなるほど、前記リスク領域が狭くなるように補正する、
   請求項１から３のうちいずれか１項に記載の車両制御装置。
5. 前記補正部は、
   前記車道の幅が第２の幅よりも広い場合、前記車道の幅が第２の幅である場合に設定されるリスク領域よりもリスク領域が狭くなるように前記リスク領域を補正する、
   請求項１から４のうちいずれか１項に記載の車両制御装置。
6. 前記補正部は、前記車道の幅が広くなるほど、前記リスク領域が狭くなるように補正する、
   請求項１から５のうちいずれか１項に記載の車両制御装置。
7. 前記制御部は、前記車両が前記リスク領域に進入しないように前記車両を制御する、
   請求項１から６のうちいずれか１項に記載の車両制御装置。
8. 前記認識部により認識された歩行者の属性を推定する推定部を備え、
   前記設定部は、前記推定部により推定された交通参加者の属性を加味して前記リスク領域を設定する、
   請求項１から７のうちいずれか１項に記載の車両制御装置。
9. 前記補正部は、前記認識部により認識された前記交通参加者の属性を推定し、
   前記設定部は、更に推定された前記交通参加者の属性に加えて前記交通参加者の進行方向に基づいて前記リスク領域を設定し、
   前記制御部は、前記リスク領域に基づいて前記車両の速度および操舵を制御する、
   請求項１記載の車両制御装置。
10. 前記補正部は、
    前記歩道の幅が広くなるほど、前記リスク領域が狭くなるように補正し、
    前記車道の幅が第２の幅よりも広い場合、前記車道の幅が第２の幅である場合に設定されるリスク領域よりもリスク領域が狭くなるように前記リスク領域を補正する、
    請求項１記載の車両制御装置。
11. 車両の周辺の歩行者の少なくとも位置と前記歩行者の周辺の道路環境とを認識する認識部と、
    前記認識部により認識された歩行者の少なくとも位置および前記道路環境に基づいて前記車両の速度および操舵を制御する制御部と、を備え、
    前記制御部は、
    前記認識部により認識された前記道路環境に含まれる歩行者が存在する歩道の幅が第３の幅である場合、道路の幅方向に関して前記歩行者から第１の距離の位置を走行するように前記車両を制御し、
    前記認識部により認識された前記道路環境である、歩行者が存在する歩道の幅が第３の幅よりも広い第４の幅である場合、道路の幅方向に関して前記歩行者から第１の距離よりも短い第２の距離の位置を走行するように前記車両を制御する、
    車両制御装置。
12. 車両の周辺の歩行者の少なくとも位置と前記歩行者の周辺の道路環境とを認識する認識部と、
    前記認識部により認識された歩行者の少なくとも位置および前記道路環境に基づいて前記車両の速度および操舵を制御する制御部と、を備え、
    前記制御部は、
    前記認識部により認識された前記道路環境である、前記歩行者が存在する周辺の車道の幅が第５の幅である場合、道路の幅方向に関して前記歩行者から第３の距離の位置を走行するように前記車両を制御し、
    前記認識部により認識された前記道路環境に含まれる歩行者が存在する車道の幅が第５の幅よりも広い第６の幅である場合、道路の幅方向に関して前記歩行者から第３の距離よりも短い第４の距離の位置を走行するように前記車両を制御する、
    車両制御装置。
13. コンピュータが、
    車両の周辺の交通参加者の少なくとも位置と前記交通参加者の周辺の道路環境とを認識し、
    前記認識された交通参加者の少なくとも位置に基づいて、前記交通参加者に対してリスク領域を設定し、
    前記認識された道路環境である、前記交通参加者が存在する歩道の幅または前記交通参加者の周辺の車道の幅に基づいて、前記設定されたリスク領域を補正し、
    前記補正されたリスク領域に基づいて前記車両の速度および操舵を制御し、
    前記車道の車線数が閾値未満である場合、前記リスク領域を第１の幅の前記リスク領域に補正し、
    前記車道の車線数が閾値以上である場合、前記リスク領域を第１の幅よりも狭い第２の幅のリスク領域に補正する、
    車両制御方法。
14. コンピュータに、
    車両の周辺の交通参加者の少なくとも位置と前記交通参加者の周辺の道路環境とを認識させ、
    前記認識された交通参加者の少なくとも位置に基づいて、前記交通参加者に対してリスク領域を設定させ、
    前記認識された道路環境である、前記交通参加者が存在する歩道の幅または前記交通参加者の周辺の車道の幅に基づいて、前記設定されたリスク領域を補正させ、
    前記補正されたリスク領域に基づいて前記車両の速度および操舵を制御させ、
    前記車道の車線数が閾値未満である場合、前記リスク領域を第１の幅の前記リスク領域に補正させ、
    前記車道の車線数が閾値以上である場合、前記リスク領域を第１の幅よりも狭い第２の幅のリスク領域に補正させる、
    プログラム。

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