JP7548225B2 - 自動走行制御装置、および自動走行制御システム、並びに自動走行制御方法 - Google Patents

Description

本開示は、自動走行制御装置、および自動走行制御システム、並びに自動走行制御方法に関する。さらに詳細には、自動走行ロボットや自動走行車両の安全な走行を可能とする自動走行制御装置、および自動走行制御システム、並びに自動走行制御方法に関する。

昨今、自動走行型のロボットや自動走行型車両の開発や利用が急速に進んでいる。例えば倉庫やオフィス内で荷物を搭載して無人で走行するロボットや、道路を走行する自動運転車両等の開発や利用が進んでいる

自動走行型のロボットや自動走行型車両は他のロボットや車両、歩行者等との衝突を回避して安全に走行することが要求される。

なお、自動走行ロボットの安全走行技術を開示した従来技術として例えば特許文献１（特開２０１０－０５５４９８号公報）がある。
この文献は、センサ等によって人等の障害物を検出して、検出情報に応じて障害物を避ける経路設定を行って走行することで、障害物との衝突を防止した安全走行を実現する構成を開示している。

しかし、例えば歩行者は物陰や脇道から飛び出してくることがある。この場合、自動走行ロボットのセンサは物陰や脇道にいる人を検出できない場合が多く、このような場合には衝突を防止できない。

特開２０１０－０５５４９８号公報

本開示は、例えば上記問題点に鑑みてなされたものであり、自動走行ロボットや車両のセンサ検出ができない領域から飛び出す人等の移動オブジェクトに対する衝突可能性を低減させた安全な走行を実現する自動走行制御装置、および自動走行制御システム、並びに自動走行制御方法を提供することを目的とする。

本開示の第１の側面は、
他の移動オブジェクトとの接触可能性がある危険領域の通過または近接を回避した安全優先経路を生成する走行経路決定部と、
前記走行経路決定部の生成した安全優先経路に従って、自装置を走行させる制御を実行する走行制御部を有する自動走行制御装置にある。

さらに、本開示の第２の側面は、
自動走行装置と、
前記自動走行装置に対して安全優先経路を送信するサーバを有し、
前記サーバは、
前記自動走行装置と他の移動オブジェクトとの接触可能性がある危険領域の通過または近接を回避した安全優先経路を生成して、生成した安全優先経路情報を前記自動走行装置に送信し、
前記自動走行装置は、
前記サーバから、前記安全優先経路情報を受信して、受信した安全優先経路に従って、自装置を走行させる制御を実行する自動走行制御システムにある。

さらに、本開示の第３の側面は、
自動走行制御装置において実行する自動走行制御方法であり、
走行経路決定部が、他の移動オブジェクトとの接触可能性がある危険領域の通過または近接を回避した安全優先経路を生成する走行経路決定ステップと、
走行制御部が、前記走行経路決定部の生成した安全優先経路に従って、自装置を走行させる制御を実行する走行制御ステップを実行する自動走行制御方法にある。

本開示のさらに他の目的、特徴や利点は、後述する本開示の実施例や添付する図面に基づくより詳細な説明によって明らかになるであろう。なお、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。

本開示の一実施例の構成によれば、他の移動オブジェクトとの接触可能性がある危険領域の通過または近接を回避した安全優先経路を生成して走行する自動走行制御装置が実現される。
具体的には、例えば、他の移動オブジェクトとの接触可能性がある危険領域の通過または近接を回避した安全優先経路を生成する走行経路決定部と、走行経路決定部の生成した安全優先経路に従って自装置を走行させる制御を実行する走行制御部を有する。走行経路決定部は、トポロジー地図上の最小コスト経路に基づいてメトリック地図上のコスト優先経路を生成し、メトリック地図上のコスト優先経路を修正して危険領域を迂回する安全優先経路を生成する。
本構成により、、他の移動オブジェクトとの接触可能性がある危険領域の通過または近接を回避した安全優先経路を生成して走行する自動走行制御装置が実現される。
なお、本明細書に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものではなく、また付加的な効果があってもよい。

自動走行制御における問題点について説明する図である。 自動走行制御における問題点について説明する図である。 本開示の自動走行制御の概要について説明する図である。 本開示の自動走行制御装置の構成例を示す図である。 自動走行制御システムの構成例について説明する図である。 本開示の自動走行制御装置が実行する処理のシーケンスについて説明するフローチャートを示す図である。 トポロジー地図について説明する図である。 メトリック地図の具体例について説明する図である。 安全優先経路の生成処理の具体例について説明する図である。 本開示の自動走行制御装置が実行する処理のシーケンスと利用するデータについて説明する図である。 ダイナミックマップ（ＤＭ）について説明する図である。 安全優先経路の生成処理の具体例について説明する図である。 安全優先経路の生成処理の具体例について説明する図である。 安全優先経路の生成処理の具体例について説明する図である。 様々な危険領域に対応した安全優先経路の設定例について説明する図である。 様々な危険領域に対応した安全優先経路の設定例について説明する図である。 様々な危険領域に対応した安全優先経路の設定例について説明する図である。 駐車場の危険領域に対応した安全優先経路の設定例について説明する図である。 駐車場の危険領域に対応した安全優先経路の設定例について説明する図である。 駐車場の危険領域に対応した安全優先経路の設定例について説明する図である。 駐車場の危険領域に対応した安全優先経路の設定例について説明する図である。 本開示の自動走行制御装置の構成例について説明する図である。 車両制御システムの構成例を示すブロック図である。 センシング領域の例を示す図である。 表示部の表示データの例を示す図である。 本開示の自動走行制御装置やサーバのハードウェア構成例について説明する図である。

以下、図面を参照しながら本開示の自動走行制御装置、および自動走行制御システム、並びに自動走行制御方法の詳細について説明する。なお、説明は以下の項目に従って行なう。
１．自動走行制御における問題点と本開示の自動走行制御処理の概要について
２．本開示の自動走行制御装置および自動走行制御システムの構成例について
３．本開示の自動走行制御装置が実行する処理について
４．安全優先経路の生成処理の具体例について
５．様々な危険領域に対応した安全優先経路の設定例について
６．駐車場の危険領域に対応した安全優先経路の設定例につい
７．自動走行制御装置の構成例について
８．車両制御システムの構成例と、車両のセンシング領域の例について
９．表示部の表示データの例について
１０．各装置のハードウェア構成例について
１１．本開示の構成のまとめ

［１．自動走行制御における問題点と本開示の自動走行制御処理の概要について］
まず、自動走行制御における問題点と本開示の自動走行制御処理の概要について説明する。

図１は、自動走行ロボット１０の走行例を示す図である。自動走行ロボット１０の進行方向（矢印方向）には、Ｔ字路が構成されており、右側から人が走ってきている。
このまま、自動走行ロボット１０が走行し、人が走り続けた場合、Ｔ字路の交差部で衝突してしまう。

多くの自動走行ロボット１０にはカメラやレーダ等のセンサが装着され、センサが進行方向の障害物を検知した場合、緊急停止等の制御がなされる。
しかし、自動走行ロボット１０に装着されたカメラやレーダ等のセンサは、壁等によって遮られた領域内の人や障害物については検出ができない。

従って、自動走行ロボット１０は、Ｔ字路の脇道から走ってくる人をセンサによって検出できるのは、図２に示すように自動走行ロボット１０がＴ字路に侵入する直前の地点になってしまう。自動走行ロボット１０が、図２に示す位置でＴ字路の脇道から走ってくる人をセンサによって検出して急停止したとしても、自動走行ロボット１０と人は衝突、あるいは接触する可能性が高い。

本開示は、このような事態の発生を防止することを可能としたものである。
図３を参照して本開示の自動走行制御装置の実行する走行制御処理の一例について説明する。
図３に示す自動走行ロボット２０は、本開示の自動走行制御装置の一例である。
自動走行ロボット２０は、予め取得した地図情報に基づいて、例えば図に示す合流点２１等、人やその他のロボット、車両等の移動オブジェクトとの衝突危険性の高い地点（危険領域）の情報を予め取得し、このような危険領域での移動オブジェクトとの衝突可能性を低減させる最適走行経路をに従って走行を行う。
図３に示す安全優先経路３２である。

図３に示す安全優先経路３２は、自動走行ロボット２０と人などの移動オブジェクトとの衝突危険性の高い地点（危険領域）である合流点３１から離れた位置を走行経路として設定した経路である。
図３に示す安全優先経路３２は、危険領域である合流点３１から離れた位置では、通路の中央部を走行経路としているが、危険領域である合流点３１の近くでは走行経路を合流点３１から遠い位置になるように設定した安全優先型の走行経路である。

このような安全優先経路の決定処理は事前に実行される。例えば、自動走行ロボット２０の走行開始前に実行する。あるいは、自動走行ロボット２０がＴ字路の合流点３１等の危険領域に近づく前、遅くとも、自動走行ロボット２０がＴ字路の合流点３１前で停止不可能となる直前までには実行される。

本開示の自動走行制御装置は、このように道路や走行路の合流点等、移動オブジェクトとの衝突可能性が高い危険領域を避ける安全優先型の走行経路である安全優先経路を事前に決定し、決定した安全優先経路に従って走行を実行する。この処理により、センサによる障害物検出ができない場合でも人やその他のロボット、自動車等の移動オブジェクトとの衝突可能性を低減することができる。

なお、本開示の自動走行制御装置は、図３に示すような自動走行ロボットの他、自動運転車両等、人による直接的な走行制御がなされない自動走行処理を行う装置全般を含む。

［２．本開示の自動走行制御装置および自動走行制御システムの構成例について］
次に、本開示の自動走行制御装置および自動走行制御システムの構成例について説明する。

図４は、本開示の自動走行制御装置１００の構成例を示す図である。なお、図４に示す自動走行制御装置１００の構成は、自動走行制御装置１００の一部構成を示すものである。図４に示す自動走行制御装置１００は例えば図３に示す自動走行ロボット２０の一部の構成に相当する。

図４に示すように、自動走行制御装置１００は、走行経路決定部１０１、走行制御部１０２を有する。走行経路決定部１０１は地図データ１１１を入力して、自動走行制御装置１００が走行する走行経路を決定し走行経路データ１１２を生成する。
走行経路決定部１０１が生成する走行経路データ１１２は、例えば先に図３を参照して説明した合流点３１等の危険地域を避けた安全優先経路である。

なお、走行経路決定部１０１は他の自動走行制御装置の走行経路を考慮した走行経路決定処理を実行する構成としてもよい。他の自動走行制御装置の走行経路情報については、外部サーバから取得、あるいは走行装置間の通信によって取得する。

走行制御部１０２は、走行経路決定部１０１が生成した走行経路データ１１２を入力し、走行経路データ１１２に従って自動走行制御装置１００を走行させる走行制御を行う。
走行制御部１０２は、さらに、自動走行制御装置１００の有するカメラやレーダ等のセンサ検出情報に基づく走行制御を実行する。
センサ検出により日走行路に障害物が検出された場合は、必ずしも走行経路決定部１０１が生成した走行経路データ１１２に従って走行するのではなく、緊急停止や障害物を避けた緊急的な経路を設定して走行を行う。

なお、走行経路決定部１０１が、走行経路データ１１２を生成する地図データ１１１は、自動走行制御装置１００内の記憶部に格納した構成でもよいし、外部サーバから入力する構成としてもよい。

なお、図１に示す自動走行制御装置１００は、走行経路決定部１０１と、走行制御部１０２を有するが、走行経路決定部１０１については、自動走行制御装置１００内に設けず、外部サーバ内に設定する構成としてもよい。
このような構成を有する自動走行制御システム１２０の構成例について図５を参照して説明する。

図５には、自動走行制御装置（自動走行ロボット）１００ａ，ｂと、ロボット管理サーバ１２１と、地図情報提供サーバ１２２を示している。これらの各構成要素はネットワークを介して相互通信可能な構成を有する。

ロボット管理サーバ１２１は、先に図４を参照して説明した走行経路決定部１０１の処理、すなわち、危険領域を避けた安全な走行経路を決定する処理を実行し、走行経路データを生成する。

ロボット管理サーバ１２１は、ネットワークによって通信可能な自動走行制御装置（自動走行ロボット）１００ａ，ｂ各々の走行経路を決定して、決定ルートからなる走行経路データを各自動走行制御装置（自動走行ロボット）１００ａ，ｂに送信する。
各自動走行制御装置（自動走行ロボット）１００ａ，ｂは、ロボット管理サーバ１２１から受信した走行経路データに従って走行処理を実行する。

なお、ロボット管理サーバ１２１はロボット情報１２５を有する。ロボット情報１２５には、各自動走行制御装置（自動走行ロボット）１００ａ，ｂの識別情報、現在位置情報、決定した走行ルート情報等が記録される。

地図情報提供サーバ１２２は地図データ１２７を保持しており、地図データ１２７をロボット管理サーバ１２１、自動走行制御装置（自動走行ロボット）１００ａ，ｂに提供する。

なお、図５に示すネットワーク構成では、ロボット管理サーバ１２１と地図情報提供サーバ１２２を個別のサーバとして示しているが、これらは、１つのサーバとして構成することも可能である。また、ロボット管理サーバ１２１や地図情報提供サーバ１２２は複数のサーバ構成としてもよい。

［３．本開示の自動走行制御装置が実行する処理について］
次に、本開示の自動走行制御装置が実行する処理について説明する。
なお、図４、図５を参照して説明したように走行ルート決定処理は、自動走行ロボット等の自動走行制御装置が実行してもよいし、外部サーバが実行してもよい。
以下では、代表例として自動走行ロボット等の自動走行制御装置が走行ルート決定処理を行う実施例について説明する。

図６は、本開示の自動走行制御装置１００が実行する処理のシーケンスについて説明するフローチャートを示す図である。
なお、図６に示すフローチャートに従った処理は、自動走行ロボット等の自動走行制御装置１００の制御部（データ処理部）、具体的には図４を参照して説明した走行経路決定部１０１や走行制御部１０２が、例えば自動走行制御装置１００の記憶部に格納されたプログラムに従って実行することが可能である。例えばプログラム実行機能を有するＣＰＵ等のプロセッサによるプログラム実行処理として行うことができる。

なお、図６に示すフローの一部のステップは、自動走行制御装置１００と通信可能なサーバの処理として実行することも可能である。
以下、図６に示すフローの各ステップの処理について説明する。

（ステップＳ１０１）
ステップＳ１０１～Ｓ１０４の処理は、図４に示す構成中の走行経路決定部１０１が実行する処理である。
まず、自動走行制御装置１００の走行経路決定部１０１は、ステップＳ１０１において、目的地の決定処理を実行する。

このステップＳ１０１の目的地決定処理は、例えばユーザによる自動走行制御装置１００の入力部を介した入力処理によって実行可能である。また、外部装置や外部サーバから送信される目的地設定情報を、自動走行制御装置１００の通信部が受信する処理としてもよく、様々な処理態様で実行される。

（ステップＳ１０２）
次に、ステップＳ１０２において、ステップＳ１０１で決定した目的地までのトポロジー地図上での経路を生成する。

トポロジー地図とは、代表的な地点＝ノード（交差点など）と、ノード間接続ラインであるエッジで構成した地図情報である。
図７にトポロジー地図の一例を示す。

ステップＳ１０２では、このノードとエッジによって構成されるトポロジー地図上での走行経路、すなわち現在地から目的地までの経路を生成する。
具体的には現在地に最も近いノードから、目的地に最も近いノードまで、どのエッジを辿り、どのノードを経由して行けば良いかを設定した経路を生成する。

なお、現在地から目的地まで「走行可能か否か」を判定するためには、ノード間のエッジ構成を取得すればよい。ノードの座標や、ノード間距離（エッジ長さ）の情報は、現在地から目的地まで「走行可能か否か」を判定するためには不要である。

ただし、多くの場合、現在地から目的地までの「走行可能ルート」は複数、設定可能である。すなわち、どんなに遠回りしてもよいという前提であれば、複数のルートが設定できる。

トポロジー地図を利用して決定する走行ルートは、一般的には最短ルートである。この最短ルートを決定するため、トポロジー地図のノードやエッジには「コスト」という概念が設定される。最短ルートを選択するため、ノードとエッジのコストの総和が最も小さいものを最終的な決定ルートとすればよい。
なお、コストには、様々な設定手法があるが、最もシンプルな例は距離や傾斜情報に基づいて設定するものがある。また、できるだけ避けるべき場所はコストを上げる、といった付加的な要素を利用してもよい。

図４に示す走行経路決定部１０１は、ステップＳ１０２において、トポロジー地図のコストを参照して、現在地から最も早く目的地に到達する１つの経路を決定し、決定したルートからなる経路情報を生成する。

（ステップＳ１０３）
次に、走行経路決定部１０１は、ステップＳ１０３においてメトリック地図上のコスト優先経路を決定する。
走行経路決定部１０１は、ステップＳ１０２で生成したトポロジー地図上の決定経路、すなわちコストに基づいて決定した経路をメトリック地図に反映させてメトリック地図上のコスト優先経路を決定する。
例えば最短経路を持つ最小コストのコスト優先経路を決定する。

メトリック地図とは、実際の距離やサイズが反映されている地図である。なお、メトリック地図には、利用目的に応じて色々なフォーマットがある。
例えば、車輪移動体の場合に利用するメトリック地図は、通行可能か否かの情報をもつ２次元の地図（見取り図、鳥観図のような）を利用して、その通行可能領域をどう走行するかという経路を引いて生成される。

なお、トポロジー地図のノードとエッジは、メトリック地図上の位置や、道路、通路等の経路に対応付けられる。
トポロジー地図のノードは座標が不要であるが、トポロジー地図のノードのメトリック地図における対応位置に基づいて、各ノードの現実の位置（座標）が取得できる。
ただし、トポロジー地図のエッジは、ノード間の接続関係とコストのみのデータでよい。各エッジはメトリック地図の経路に対応付けられる。あるエッジは、メトリック地図上の狭く、曲がった道であり、あるエッジは広い直線の道に対応する。これらはトポロジー地図では同じ「エッジ」として表現される。ただし、狭く曲がった道の方がコストを高くなるといったコスト設定がなされる。

メトリック地図上における経路生成手法には様々な手法がある。例えば自動運転車両の利用するメトリック地図では、メトリック地図上に複数の車両走行可能な経路を作成する。例えばレールのような走行可能な経路を生成する。
さらに、経路が設定されたメトリック地図の各経路に、トポロジー地図上のエッジを対応付ける。

図８を参照して、メトリック地図上での経路決定処理の一例について説明する。
図８はメトリック地図の一例である。図８に示すメトリック地図は、走行路Ａ、走行路Ｂ、走行路Ｃを有する。各走行路には、自動走行ロボット等の自動走行制御装置１００が走行可能なルートを点線で示している。

走行路Ａは、２本の走行可能ルートとして、ルートＲａ１，ルートＲａ２を有する。
走行路Ｂは、２本の走行可能ルートとして、ルートＲｂ１，ルートＲｂ２を有する。
走行路Ｃは、３本の走行可能ルートとして、ルートＲｃ１，ルートＲｃ２，ルートＲｃ３を有する。

例えばトポロジー地図における現在地ノード対応位置から、目的地ノード対応位置までの走行ルートを決定する場合の処理例について説明する。
現在地ノード対応位置から目的地ノード対応位置まで走行する場合、走行路Ｂ、走行路Ａ、走行路Ｃを走行する。

走行路ＢからはルートＲｂ１、またはルートＲｂ２が選択可能である。
走行路ＡからはルートＲａ１、またはルートＲａ２が選択可能である。
走行路ＣからはルートＲｃ１、またはルートＲｃ２、またはルートＲｃ３が選択可能である。
これら各ルートは、トポロジー地図の各エッジに対応する。各走行路の交差部はトポロジー地図の各ノードに対応する。前述したようにトポロジー地図の各エッジ、各ノードにはコストが設定されており、ステップＳ１０２において、総コストが最も低いルートがトポロジー地図上で選択されている。

ステップＳ１０３では、この総コストが最も低いトポロジー地図上のルートに対応するルート（走行経路）をメトリック地図から選択する。
例えば、図８に示す以下のルート、すなわち、
走行路ＢのルートＲｂ１～走行路ＡのルートＲａ２～走行路ＣのルートＲｃ２、これらのルートによって構成される走行路を、メトリック地図上のコスト優先経路として決定する。具体的には、例えば最短経路を持つ経路を最小コストのコスト優先経路として決定する。

（ステップＳ１０４）
次に、走行経路決定部１０１はステップＳ１０４において、ステップＳ１０３で生成したメトリック地図上のコスト優先経路に対して、危険領域の通過や近接を回避する修正処理を行い、メトリック地図上の安全優先経路を生成する。

ステップＳ１０３で生成したメトリック地図上のコスト優先経路は、経路上の危険領域、すなわち、例えば先に図３を参照して説明した合流点３１等の危険領域の回避を考慮していないコスト優先経路である。

ステップＳ１０４では、このコスト優先経路上の危険領域の位置情報を取得し、コスト優先経路上の危険領域の通過や近接を回避するように経路を修正して安全優先経路を生成する。

図９を参照してステップＳ１０４の具体的処理例について説明する。
図９には、以下の２つの経路設定例を示している。
（１）経路修正前
（２）経路修正後

図９（１）経路修正前に示すコスト優先経路１３１は、ステップＳ１０３においてトポロジー地図上の経路をメトリック地図上に反映させて生成した経路である。
この経路はコストを最小とした経路である。
しかしこのコスト優先経路１３１は、図９（１）に示すように危険領域である合流点に極めて近い位置を通過する経路であり、この経路を利用した走行を行うと合流点において人や他車両等の移動オブジェクトと衝突する可能性がある。

ステップＳ１０４では、このような合流点等の危険領域情報を地図データ１１１から取得し、取得した危険領域情報に基づいて経路修正を実行する。具体的にはコスト優先経路上、またはコスト優先経路に近い位置に危険領域がある場合、危険領域から離れるように経路を修正する。

なお、経路修正対象とするコスト優先経路と危険領域間の距離については、予め規定しておく。
例えば、コスト優先経路と危険領域間の距離が予め規定したしきい値距離以下である場合には、経路修正を行う。

走行経路決定部１０１はステップＳ１０４における経路修正により、例えば、図９（２）に示すような安全優先経路１３２を生成する。
図９（２）に示す安全優先経路１３２は、危険領域であるＴ字路の合流点から離れるように、危険領域（合流点）を迂回させた経路である。

危険領域（合流点）から離れるように危険領域（合流点）を迂回する安全優先経路１３２に従って自動走行ロボット等を走行させることで、合流点における他の移動オブジェクトとの衝突や接触の可能性を低減させることができる。

このように、走行経路決定部１０１はステップＳ１０４において、ステップＳ１０３で生成したメトリック地図上のコスト優先経路に対して、危険領域の通過や近接を回避する修正処理を行い、メトリック地図上の安全優先経路を生成する。
すなわち、コスト優先経路上の危険領域を回避するように経路を修正して安全優先経路を生成する。

（ステップＳ１０５）
次のステップＳ１０６は、図４に示す走行制御部１０２が実行する処理である。
走行制御部１０２は、ステップＳ１０５において、ステップＳ１０４で走行経路決定部１０１が決定したメトリック地図上の安全優先経路に従って、自動走行制御装置（自動走行ロボット）１００を走行させる走行制御を実行する。

この走行制御により、自動走行制御装置（自動走行ロボット）１００は、合流点等の危険領域を回避した経路に従った安全走行を行うことが可能となる。

このように、本開示の自動走行制御装置１００は、まず、トポロジー地図上で現在地から目的地までの最小コスト経路を決定し、その後、この最小コスト経路をメトリック地図上に反映させたメトリック地図上のコスト優先経路を生成する。
さらに、メトリック地図上のコスト優先経路上、またはコスト優先経路に近い位置に危険領域がある場合、危険領域から離れるように経路を修正して安全優先経路を生成し、安全優先経路に従って自動走行制御装置（自動走行ロボット）１００を走行させる走行制御を実行する。

なお、図６に示すフローに従った処理を実行する場合、様々な地図情報が必要となる。
図１０を参照して、図６に示す処理を実行する際に利用するデータについて説明する。

図１０に示すフローチャートは、図６に示すフローと同様のフローである。図１０は、フローの各ステップの処理において利用する情報を追記した図である。

ステップＳ１０２では、前述したように、図４に示す構成中の走行経路決定部１０１が、ノードとエッジによって構成されるトポロジー地図上での走行経路、すなわち現在地から目的地までのコスト優先経路を生成する。
この処理においては、地図データ１１１内に含まれるトポロジー地図データ１１１ａを利用する。

先に説明したように、トポロジー地図は、代表的な地点＝ノード（交差点など）と、ノード間接続ラインであるエッジで構成した地図情報であり、ノードやエッジにコスト情報が設定された地図データである。先に図７を参照して説明したようなデータによって構成される。

ステップＳ１０２では、地図データ１１１内に含まれるトポロジー地図データ１１１ａを利用して現在地から目的地までのコスト優先経路を生成する。

次のステップＳ１０３では、前述したように、走行経路決定部１０１が、メトリック地図上のコスト優先経路を生成する。
すなわち、ステップＳ１０２で生成したトポロジー地図上の決定経路、すなわちコストに基づいて決定した経路をメトリック地図に反映させてメトリック地図上のコスト優先経路を決定する。
この処理においては、地図データ１１１内に含まれるメトリック地図データ１１１ｂを利用する。

先に説明したように、メトリック地図とは、実際の距離やサイズが反映されている地図である。先に図８を参照して説明したように走行可能な経路が設定された地図データである。

ステップＳ１０３では、地図データ１１１内に含まれるメトリック地図データ１１１ｂを利用して現在地から目的地までのコスト優先経路を生成する。

次のステップＳ１０４では、前述したように、走行経路決定部１０１が安全優先経路を生成する。
すなわち、走行経路決定部１０１がステップＳ１０３で生成したメトリック地図上のコスト優先経路を安全優先経路に修正する。
この処理においては、地図データ１１１内に含まれる危険領域地図データ１１１ｃを利用する。

危険領域地図データ１１１ｃは、実際の距離やサイズを反映したメトリック地図上に危険領域や危険領域代表点の位置情報を記録した地図データである。
ステップＳ１０４では、地図データ１１１内に含まれる危険領域地図データ１１１ｃを利用して、安全優先経路を生成する。

なお、危険領域地図データ１１１ｃは、予め事前に生成しておいてもよいが、例えば自動走行制御装置１００の走行予定、すなわち現在地から目的地までのコスト優先経路が決定された後、メトリック地図上でその経路に含まれる危険領域を検出して、その検出結果に基づいて危険領域地図データ１１１ｃを生成してもよい。
この処理は、自動走行制御装置１００の走行経路決定部１０１が実行する。あるいはロボット管理サーバ１２１、または地図情報提供サーバ１２２が実行する構成としてもよい。

このように、安全優先経路を生成するまでには、様々な地図データが利用される。
なお、これらの地図データは、例えば地図情報提供サーバ１２２の提供するダイナミックマップから取得可能である。

図１１を参照してダイナミックマップ（ＤＭ）について説明する。
図１１に示すように、ダイナミックマップ（ＤＭ）は階層化された複数タイプのレイヤーの情報群で構成される。すなわち、ダイナミックマップ（ＤＭ）は、以下の４つのタイプの情報によって構成される。
タイプ１＝静的データ
タイプ２＝準静的データ
タイプ３＝準動的データ
タイプ４＝動的データ

タイプ１＝静的データは、例えば中長期的に更新さる国土地理院地図等を元に生成された地図情報等のデータによって構成される。
タイプ２＝準静的データは、例えばビル等の建築物、樹木、標識等、短期的に大きな変化はないが、長期的には変化が発生するデータ等によって構成される。
タイプ３＝準動的データは、信号、渋滞、事故等、ある一定の時間単位で変化し得るデータによって構成される。
タイプ４＝動的データは、車、人等の往来情報等であり、逐次変化するデータによって構成される。

これらのデータから構成されるダイナミックマップ（ＤＭ）は、例えば地図情報提供サーバ１２２から各自動走行制御装置１００や、ロボット管理サーバ１２１に送信され、各自動走行制御装置１００や、ロボット管理サーバ１２１がダイナミックマップ（ＤＭ）を解析して、走行経路の設定や、走行スピード、レーンの制御など、自動運転の制御に利用することができる。

なお、地図情報提供サーバ１２２は、最新情報に基づくダイナミックマップ（ＤＭ）の更新処理を継続的に実行しており、各自動走行制御装置１００や、ロボット管理サーバ１２１は、ＤＭ利用時に最新の情報を地図情報提供サーバ１２２から取得して利用する。

［４．安全優先経路の生成処理の具体例について］
次に、図４に示す自動走行制御装置１００の走行経路決定部１０１が生成する安全優先経路の生成処理の具体例について説明する。

図１２は、安全優先経路の生成処理の具体例について説明する図である。
自動走行制御装置１００は図に示すように幅Ｌの走行路を走行するものとする。
走行路の途中にＴ字路があり、Ｔ字路の左から人や車両等が飛び出す可能性がある。

先に説明した図６のフローのステップＳ１０３の処理に従って、コスト優先経路１３１が設定済みであるとする。
走行経路決定部１０１は、設定済みのコスト優先経路１３１に対して危険領域の通過や近接を回避する修正処理を行い、安全優先経路１３２を生成する。
この安全優先経路１３２の生成シーケンスについて説明する。

安全優先経路１３２の生成処理は、例えば、図１２の右側のステップＳ０１～Ｓ０５に従って実行される。
この処理ステップについて説明する。

（ステップＳ２０１）
危険領域代表点Ａの取得、または設定
まず、走行経路決定部１０１は、ステップＳ２０１において、危険領域代表点Ａの取得、または設定処理を実行する。この危険領域代表点の位置情報は、先に図１０を参照して説明した地図データ１１１に含まれる危険領域地図データ１１１ｃから取得できる。
危険領域代表点Ａは、危険領域の中心位置や、２つの走行路の交差位置中心点など、危険領域の態様に応じて決定される。

なお、前述したように危険領域地図データ１１１ｃは、予め事前に生成しておいてもよいが、例えば自動走行制御装置１００の走行予定、すなわち現在地から目的地までのコスト優先経路が決定された後、メトリック地図上でその経路に含まれる危険領域を検出して、その検出結果に基づいて危険領域地図データ１１１ｃを生成してもよい。

この場合、走行経路決定部１０１は、ステップＳ２０１において、危険領域地図データ１１１ｃの生成処理を行って、その後、生成した危険領域地図データ１１１ｃに含まれる危険領域各々に対する危険領域代表点Ａの設定処理を行う。
危険領域代表点Ａは、危険領域の中心位置や、２つの走行路の交差位置中心点など、予め規定したアルゴリズムに従って設定する。

（ステップＳ２０２）
次に、走行経路決定部１０１は、ステップＳ２０２において、危険領域代表点Ａから、自動走行制御装置１００の走行路方向へ広がり角度φを持つ２つのベクトルＡＢ，ＡＣを決定する。

（ステップＳ２０３）
次に、走行経路決定部１０１は、ステップＳ２０３において、自動走行制御装置１００が走行可能で、かつ危険領域代表点Ａから、最大限、離間した経路と、走行路端部までの距離ｄを算出する。

危険領域代表点Ａから、最大限、離間した経路は、例えば図に示す例では、Ｂ１～Ｃ１のラインに示す経路である。
距離ｄは、自動走行制御装置１００が幅Ｒの走行路からはみ出さないように決定する必要がある。
例えば、自動走行制御装置１００の幅をＷとした場合、距離ｄは、
ｄ≧（Ｗ／２）
上記式を満たすように決定する。
例えば、所定のマージンαを設定して、
ｄ＝（Ｗ／２）＋α
このように距離ｄを決定することが好ましい。

走行路端部との距離ｄの決定処理態様としては、その他、様々な態様が可能である。例えば、道路幅Ｌに基づいて、
ｄ＜（Ｌ／２）
上記式を満たすように決定する構成としてもよい。

さらに、例えば自動走行制御装置１００の走行路に飛び出してくる可能性のある移動オブジェクトの属性、例えば他の移動装置、車、人、子供等の属性が取得可能な場合、この移動オブジェクトの属性に応じて危険領域代表点Ａから安全優先経路までの離間距離を変更するように制御してもよい。
例えば、自動走行制御装置１００の走行路に飛び出してくる可能性のある移動オブジェクトが子供である可能性が高い場合、危険領域代表点Ａから安全優先経路までの離間距離を大きくする等である。

（ステップＳ２０４）
次に、走行経路決定部１０１は、ステップＳ２０４において、ベクトルＡＢと走行路端部からの距離ｄのラインとの交点をＢ１、ベクトルＡＣと走行路端部からの距離ｄのラインとの交点をＣ１として決定する。
これにより、図に示すようにベクトルＡＢ上の点Ｂ１と、ベクトルＡＣ上の点Ｃ１の各点が決定される。

（ステップＳ２０５）
最後に、走行経路決定部１０１は、ステップＳ２０５において、直線Ｂ１Ｃ１と、元のコスト優先経路を滑らかに接続して安全優先経路を生成する。

なお、上述したように、走行経路決定部１０１は、ステップＳ２０２において、危険領域代表点Ａから、自動走行制御装置１００の走行路方向へ広がり角度φを持つ２つのベクトルＡＢ，ＡＣを決定する処理を実行する。
この際の２つのベクトルＡＢ，ＡＣのなす角度φは、予め規定した値を用いてもよいが、例えば各危険領域対応の危険度に応じて変更する設定としてもよい。
なお、この角度データは危険領域に対応付けて地図データ、すなわち図１０を参照して説明した危険領域地図データに記録しておいてもよい。

例えば子供の飛びたす可能性が高い危険領域では角度φを大きな設定とする。
また、道路幅に応じて角度φの設定を変えてもよい。例えば道路幅が狭い場合は角度φを大きな値とする等である。

また、危険度ｘや、道路幅Ｌ、次の危険領域までの距離ｙ等に応じて予め規定した角度算出式を利用して角度φ（°）を算出する構成としてもよい。例えば以下の式が利用可能である。
φ＝９０°＋ｘ＋（α／Ｌ）＋（β×ｙ）
なお、上記式において、
ｘ：危険度指標値
Ｌ：道路幅
ｙ：次の危険領域までの距離
である。

なお、図１２に示す安全優先経路の生成シーケンスは一例であり、危険領域や危険領域代表点の設定態様に応じて様々な処理が実行される。
図１３は、Ｔ字路が複数連続して配置されている場合の安全優先経路の構成例を示している。

図１３に示すように自動走行制御装置１００の進行方向に連続して２つのＴ字路が設定されているような場合は、２つのＴ字路の危険領域代表点Ａｐ，Ａｑから離間した安全優先経路を設定することが必要となる。
図１３に示す例では、２つのＴ字路の間で、元のコスト優先経路に戻ることなく、２つのＴ字路を通りすぎるまで、走行路の右端領域から距離ｄの距離を保って直線的に移動する完全走行経路が形成される。

また、Ｔ字路でははなくＬ字路の場合、図１４に示すような安全走行経路生成処理を行う。
図１４は、自動走行制御装置１００の進行方向に左折するＬ字路が形成された例である。自動走行制御装置（自動走行ロボット）１００は図に示す黒矢印方向に進み、Ｌ字路を左折する。

図１４には、以下の３つの図を示している。
（１）左折前の安全優先経路
（２）左折後の安全優先経路
（３）左折前後の安全優先経路
走行経路決定部１０１は、まず、「（１）左折前の安全優先経路」と「（２）左折後の安全優先経路」を個別に生成する。

「（１）左折前の安全優先経路」の生成時には、左折後の走行路の入口中央部に危険領域代表点Ａを地図データから取得、または地図データに基づいて決定する。さらに、左折前の走行路側に角度φの広がり角度を持つ２つのベクトルＡＢ，ＡＣを設定する。さらに左折前の走行路の右側端面からの距離ｄのラインと２つのベクトルＡＢ，ＡＣとの交点Ｂ１，Ｃ１を設定する。
これらの交点Ｂ１，Ｃ１を結ぶ直線を設定し、交点Ｂ１と、予め設定済みのコスト優先経路１３１とを滑らかに接続して安全優先経路１３２－１を生成する。

「（２）左折後の安全優先経路」の生成時には、左折前の走行路の入口中央部に危険領域代表点Ａを地図データから取得、または地図データに基づいて決定する。さらに、左折後の走行路側に角度φの広がり角度を持つ２つのベクトルＡＢ，ＡＣを設定する。さらに左折後の走行路の右側端面からの距離ｄのラインと２つのベクトルＡＢ，ＡＣとの交点Ｂ１，Ｃ１を設定する。
これらの交点Ｂ１，Ｃ１を結ぶ直線を設定し、交点Ｂ１と、予め設定済みのコスト優先経路１３１とを滑らかに接続して安全優先経路１３２－２を生成する。
する。

「（３）左折前後の安全優先経路」は、左折前の安全優先経路１３２－１と、左折後の安全優先経路１３２－２を接続して生成する。
この接続処理により、図１４下部に示す左折前後の安全優先経路１３２－３を生成する。

自動走行制御装置１００は、この図１４下部に示す左折前後の安全優先経路１３２－３に従って走行する。この走行処理により、左折前にセンサによって検出できない左折後の走行路からの対向車との衝突可能性を低減させることが可能となる。
また、左折後にセンサによって検出できない左折前の走行路からの追い越し車両との衝突可能性も低減可能となる。

なお、図１４下部に示す左折前後の安全優先経路１３２－３の接続部は、図に示すように直角に構成してもよいが、滑らかな曲線を描くように接続する構成としてもよい。

［５．様々な危険領域に対応した安全優先経路の設定例について］
次に、様々な危険領域に対応した安全優先経路の設定例について説明する。

危険領域は自動走行制御装置１００の走行路のみに限らず、様々な位置に存在し得る。以下、様々な異なるタイプの危険領域に対応した安全優先経路の設定例について説明する。

図１５は、公園の出入り口を危険領域とした例である。図１５には、公園の出入り口に危険領域代表点Ａを設定している。
なお、前述したように、危険領域や危険領域代表点Ａの位置情報は、地図データ１１１の構成情報である危険領域地図データ１１１ｃ内に記録されている。
危険領域地図データ１１１ｃは、実際の距離やサイズを反映したメトリック地図上に危険領域や危険領域代表点Ａの位置情報を記録した地図データである。

走行経路決定部１０１は、公園の出入り口中央部の危険領域代表点Ａを地図データから取得、または地図データに基づいて決定する。さらに、走行路側に角度φの広がり角度を持つ２つのベクトルＡＢ，ＡＣを設定する。さらに走行路の走行許容範囲、本例では中央分離帯からの距離ｄのラインと２つのベクトルＡＢ，ＡＣとの交点Ｂ１，Ｃ１を設定する。
これらの交点Ｂ１，Ｃ１を結ぶ直線を設定し、直線Ｂ１～Ｃ１と、予め設定済みのコスト優先経路１３１とを滑らかに接続して安全優先経路１３２を生成する。

例えば、図に示す自動走行制御装置（自動運転車両）１００は、この図１５に示す安全優先経路１３２に従って走行する。この走行処理により、自動走行制御装置（自動運転車両）１００は、公園から飛び出してくる子供等との衝突可能性を低減させた走行を行うことが可能となる。

図１６は、例えばオフィスビル等のビルの出入り口を危険領域とした例である。図１６には、ビルの出入り口に危険領域代表点Ａを設定している。

走行経路決定部１０１は、ビルの出入り口中央部の危険領域代表点Ａを地図データから取得、または地図データに基づいて決定する。さらに、走行路側に角度φの広がり角度を持つ２つのベクトルＡＢ，ＡＣを設定する。さらに走行路の走行許容範囲、本例では中央分離帯からの距離ｄのラインと２つのベクトルＡＢ，ＡＣとの交点Ｂ１，Ｃ１を設定する。
これらの交点Ｂ１，Ｃ１を結ぶ直線を設定し、直線Ｂ１～Ｃ１と、予め設定済みのコスト優先経路１３１とを滑らかに接続して安全優先経路１３２を生成する。

例えば、図に示す自動走行制御装置（自動運転車両）１００は、この図１６に示す安全優先経路１３２に従って走行する。この走行処理により、自動走行制御装置（自動運転車両）１００は、ビルから飛び出してくる多くの人等との衝突可能性を低減させた走行を行うことが可能となる。

図１７は、例えばオフィスビル内を自動走行する自動走行ロボットの例である。
自動走行制御装置（自動走行ロボット）１００は、オフィスビル内の廊下を走行路として走行する。
図１７には、オフィスビル内の１つのオフィスの出入り口に危険領域代表点Ａを設定している。

走行経路決定部１０１は、オフィスの出入り口中央部の危険領域代表点Ａを地図データから取得、または地図データに基づいて決定する。さらに、走行路（廊下）側に角度φの広がり角度を持つ２つのベクトルＡＢ，ＡＣを設定する。さらに走行路の走行許容範囲、本例では廊下の右側壁からの距離ｄのラインと２つのベクトルＡＢ，ＡＣとの交点Ｂ１，Ｃ１を設定する。
これらの交点Ｂ１，Ｃ１を結ぶ直線を設定し、直線Ｂ１～Ｃ１と、予め設定済みのコスト優先経路１３１とを滑らかに接続して安全優先経路１３２を生成する。

例えば、図に示す自動走行制御装置（自動走行ロボット）１００は、この図１７に示す安全優先経路１３２に従って走行する。この走行処理により、自動走行制御装置（自動走行ロボット）１００は、オフィスから廊下に飛び出してくる多くの人等との衝突可能性を低減させた走行を行うことが可能となる。

なお、このようにオフィスビル等の経路に関する地図データは、予め生成しておく。
先に図１０を参照して説明したトポロジー地図データ１１１ａ、メトリック地図データ１１１ｂ、危険領域地図データ１１１ｃ、これらを含む地図データ１１１を予め生成して処理を行う。
これらの各データは、自動走行制御装置（自動走行ロボット）１００内の記憶部に格納しておいてもよいし、図５を参照して説明したロボット管理サーバ１２１、または地図情報提供サーバ１２２が保持する構成としてもよい。

あるいはその他のビル管理サーバが保持して自動走行制御装置（自動走行ロボット）１００に提供する構成としてもよい。
また、ビル管理サーバが地図データに基づいて安全優先経路を決定して自動走行制御装置（自動走行ロボット）１００に提供してもよい。

［６．駐車場の危険領域に対応した安全優先経路の設定例について］
次に、駐車場の危険領域に対応した安全優先経路の設定例について説明する。

例えばショッピングセンター等の駐車場は人や車の出入り等が多く、危険なポイントが多数、存在する。このような駐車場を自動走行車両が走行する場合に、上述した危険領域の通過や近接を回避した安全優先経路を設定して走行することで、人や他車との接触等を効率的に回避できる。
以下、駐車場に設定した危険領域に対応した安全優先経路の設定例について説明する。

図１８は、一般的な駐車場の構成と、その駐車場内のコスト優先経路１３１の例を示す図である。
例えば、自動走行制御装置（自動運転車両）１００は、出入口から駐車場に侵入し、駐車場内のコスト優先経路１３１に沿って走行し、駐車可能な空き駐車スペースに車を駐車する。

しかし、図に示すように駐車場内には、車の出入り口、人用の出入り口、建物入口ドア、障がい者用の駐車スペース等があり、これらの領域付近は人や車との接触可能性が高い危険領域である。

従って、自動走行制御装置（自動運転車両）１００は、このような危険領域の通過や近接を回避する安全優先経路に沿って走行することが好ましい。
図１９以下を参照して安全優先経路の設定例について説明する。

図１９は、車の出入り口近辺に危険領域代表点Ａを設定している。
なお、前述したように、危険領域や危険領域代表点Ａの位置情報は、地図データ１１１の構成情報である危険領域地図データ１１１ｃ内に記録されている。
この例の場合、駐車場を管理する駐車場管理サーバが、地図データ１１１を保持する構成としてもよい。
地図データ１１１には、先に図１０を参照して説明したトポロジー地図データ１１１ａ、メトリック地図データ１１１ｂ、危険領域地図データ１１１ｃ、これらを含む。

自動走行制御装置（自動運転車両）１００の走行経路決定部１０１は、車の出入り口近辺の危険領域代表点Ａを地図データから取得、または地図データに基づいて決定する。さらに、走行路側に角度φの広がり角度を持つ２つのベクトルＡＢ，ＡＣを設定する。さらに走行路の走行許容範囲、本例では花壇からの距離ｄのラインと２つのベクトルＡＢ，ＡＣとの交点Ｂ１，Ｃ１を設定する。
これらの交点Ｂ１，Ｃ１を結ぶ直線を設定し、直線Ｂ１～Ｃ１と、予め設定済みのコスト優先経路１３１とを滑らかに接続して安全優先経路１３２を生成する。

例えば、図に示す自動走行制御装置（自動運転車両）１００は、この図１９に示す安全優先経路１３２に従って走行する。この走行処理により、自動走行制御装置（自動運転車両）１００は、出入口付近での他車両との接触や衝突の可能性を低減させた走行を行うことが可能となる。

図２０は、花壇の間の人の通路や建物入口ドアの近辺に危険領域代表点Ａ１～Ａ５を設定した例である。
各点についてベクトル設定等の処理を実行して、安全優先経路１３２を生成する。

自動走行制御装置（自動運転車両）１００は、この図２０に示す安全優先経路１３２に従って走行する。この走行処理により、自動走行制御装置（自動運転車両）１００は、花壇の間の人の通路や建物入口ドアの近辺での人との接触や衝突の可能性を低減させた走行を行うことが可能となる。

図２１は、障がい者用駐車スペースの近辺に危険領域代表点Ａ１～Ａ２を設定した例である。
各点についてベクトル設定等の処理を実行して、安全優先経路１３２を生成する。

自動走行制御装置（自動運転車両）１００は、この図２１に示す安全優先経路１３２に従って走行する。この走行処理により、自動走行制御装置（自動運転車両）１００は、障がい者用駐車スペースから出る車との接触や衝突の可能性を低減させた走行を行うことが可能となる。

［７．自動走行制御装置の構成例について］
次に、本開示の自動走行制御装置の構成例について説明する。
図２２は、自動走行ロボットや自動運転車両等の本開示の自動走行制御装置１００の一構成例を示すブロック図である。

図２２に示すように、自動走行制御装置１００は、制御部１５１、入力部１５２、出力部１５３、センサ群１５４、駆動部１５５、通信部１５６、記憶部１５７を有する。

制御部１５１は、自動走行制御装置１００において実行する処理の制御を行う。例えば記憶部１５７に格納されている制御プログラムに従った処理を実行する。制御部１５１はプログラム実行機能を有するプロセッサを有する。
なお、図４を参照して説明した走行経路決定部１０１、走行制御部１０２は、制御部１５１の構成要素に相当する。走行経路決定部１０１、走行制御部１０２の処理は、例えば、この制御部１５１において記憶部１５７に格納されたプログラムに従って実行可能である。

入力部１５２は、ユーザにより、様々なデータ入力が可能なインタフェースであり、タッチパネル、コード読み取り部、各種のスイッチ等によって構成される。
出力部１５３はアラートや音声を出力するスピーカ、画像出力するディスプレイ、さらにライト等を出力する出力部である。

センサ群１５４はカメラ、マイク、レーダ、距離センサ等の様々なセンサによって構成される。
駆動部１５５は自動走行制御装置を移動させるための車輪駆動部や方向制御機構等によって構成される。
通信部１５６は、例えばロボット管理サーバや、地図情報提供サーバ、ビル管理サーバ等の外部装置等との通信処理を実行する。
記憶部１５７は、制御部１５１において実行するプログラムの他、例えばロボット情報や、輸送機器情報を格納する。

［８．車両制御システムの構成例と、車両のセンシング領域の例について］
図２３は、本技術が適用される移動装置制御システムの一例である車両制御システム２１１の構成例を示すブロック図である。

車両制御システム２１１は、車両２００に設けられ、車両２００の走行支援及び自動運転に関わる処理を行う。

車両制御システム２１１は、車両制御ＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）２２１、通信部２２２、地図情報蓄積部２２３、位置情報取得部２２４、外部認識センサ２２５、車内センサ２２６、車両センサ２２７、記録部２２８、走行支援・自動運転制御部２２９、ＤＭＳ（Ｄｒｉｖｅｒ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）２３０、ＨＭＩ（Ｈｕｍａｎ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）２３１、及び、車両制御部２３２を備える。

車両制御ＥＣＵ２２１、通信部２２２、地図情報蓄積部２２３、位置情報取得部２２４、外部認識センサ２２５、車内センサ２２６、車両センサ２２７、記録部２２８、走行支援・自動運転制御部２２９、ドライバモニタリングシステム（ＤＭＳ）２３０、ヒューマンマシーンインタフェース（ＨＭＩ）２３１、及び、車両制御部２３２は、通信ネットワーク４１を介して相互に通信可能に接続されている。通信ネットワーク２４１は、例えば、ＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＩＮ（Ｌｏｃａｌ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＦｌｅｘＲａｙ（登録商標）、イーサネット（登録商標）といったディジタル双方向通信の規格に準拠した車載通信ネットワークやバス等により構成される。通信ネットワーク２４１は、通信されるデータの種類によって使い分けられても良く、例えば、車両制御に関するデータであればＣＡＮが適用され、大容量データであればイーサネットが適用される。なお、車両制御システム２１１の各部は、通信ネットワーク２４１を介さずに、例えば近距離無線通信（ＮＦＣ（Ｎｅａｒ Ｆｉｅｌｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ））やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）といった比較的近距離での通信を想定した無線通信を用いて直接的に接続される場合もある。

なお、以下、車両制御システム２１１の各部が、通信ネットワーク２４１を介して通信を行う場合、通信ネットワーク２４１の記載を省略するものとする。例えば、車両制御ＥＣＵ２２１と通信部２２２が通信ネットワーク２４１を介して通信を行う場合、単にプロセッサと通信部２２２とが通信を行うと記載する。

車両制御ＥＣＵ２２１は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）といった各種プロセッサにより構成される。車両制御ＥＣＵ２２１は、車両制御システム２１１全体もしくは一部の機能の制御を行う。

通信部２２２は、車内及び車外の様々な機器、他の車両、サーバ、基地局等と通信を行い、各種のデータの送受信を行う。このとき、通信部２２２は、複数の通信方式を用いて通信を行うことができる。

通信部２２２が実行可能な車外との通信について、概略的に説明する。通信部２２２は、例えば、５Ｇ（第５世代移動通信システム）、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）、ＤＳＲＣ（Ｄｅｄｉｃａｔｅｄ Ｓｈｏｒｔ Ｒａｎｇｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ）等の無線通信方式により、基地局又はアクセスポイントを介して、外部ネットワーク上に存在するサーバ（以下、外部のサーバと呼ぶ）等と通信を行う。通信部２２２が通信を行う外部ネットワークは、例えば、インターネット、クラウドネットワーク、又は、事業者固有のネットワーク等である。通信部２２２による外部ネットワークに対して通信を行う通信方式は、所定以上の通信速度、且つ、所定以上の距離間でディジタル双方向通信が可能な無線通信方式であれば、特に限定されない。

また例えば、通信部２２２は、Ｐ２Ｐ（Ｐｅｅｒ Ｔｏ Ｐｅｅｒ）技術を用いて、自車の近傍に存在する端末と通信を行うことができる。自車の近傍に存在する端末は、例えば、歩行者や自転車など比較的低速で移動する移動体が装着する端末、店舗などに位置が固定されて設置される端末、あるいは、ＭＴＣ（Ｍａｃｈｉｎｅ Ｔｙｐｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）端末である。さらに、通信部２２２は、Ｖ２Ｘ通信を行うこともできる。Ｖ２Ｘ通信とは、例えば、他の車両との間の車車間（Ｖｅｈｉｃｌｅ ｔｏ Ｖｅｈｉｃｌｅ）通信、路側器等との間の路車間（Ｖｅｈｉｃｌｅ ｔｏ Ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）通信、家との間（Ｖｅｈｉｃｌｅ ｔｏ Ｈｏｍｅ）の通信、及び、歩行者が所持する端末等との間の歩車間（Ｖｅｈｉｃｌｅ ｔｏ Ｐｅｄｅｓｔｒｉａｎ）通信等の、自車と他との通信をいう。

通信部２２２は、例えば、車両制御システム２１１の動作を制御するソフトウェアを更新するためのプログラムを外部から受信することができる（Ｏｖｅｒ Ｔｈｅ Ａｉｒ）。通信部２２２は、さらに、地図情報、交通情報、車両２００の周囲の情報等を外部から受信することができる。また例えば、通信部２２２は、車両２００に関する情報や、車両２００の周囲の情報等を外部に送信することができる。通信部２２２が外部に送信する車両２００に関する情報としては、例えば、車両２００の状態を示すデータ、認識部２７３による認識結果等がある。さらに例えば、通信部２２２は、ｅコール等の車両緊急通報システムに対応した通信を行う。

通信部２２２が実行可能な車内との通信について、概略的に説明する。通信部２２２は、例えば無線通信を用いて、車内の各機器と通信を行うことができる。通信部２２２は、例えば、無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＮＦＣ、ＷＵＳＢ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ＵＳＢ）といった、無線通信により所定以上の通信速度でディジタル双方向通信が可能な通信方式により、車内の機器と無線通信を行うことができる。これに限らず、通信部２２２は、有線通信を用いて車内の各機器と通信を行うこともできる。例えば、通信部２２２は、図示しない接続端子に接続されるケーブルを介した有線通信により、車内の各機器と通信を行うことができる。通信部２２２は、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）、ＨＤＭＩ（登録商標）（Ｈｉｇｈ－Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、ＭＨＬ（Ｍｏｂｉｌｅ Ｈｉｇｈ－ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ Ｌｉｎｋ）といった、有線通信により所定以上の通信速度でディジタル双方向通信が可能な通信方式により、車内の各機器と通信を行うことができる。

ここで、車内の機器とは、例えば、車内において通信ネットワーク２４１に接続されていない機器を指す。車内の機器としては、例えば、運転者等の搭乗者が所持するモバイル機器やウェアラブル機器、車内に持ち込まれ一時的に設置される情報機器等が想定される。

例えば、通信部２２２は、電波ビーコン、光ビーコン、ＦＭ多重放送等の道路交通情報通信システム（ＶＩＣＳ（登録商標）（Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ））により送信される電磁波を受信する。

地図情報蓄積部２２３は、外部から取得した地図及び車両２００で作成した地図の一方または両方を蓄積する。例えば、地図情報蓄積部２２３は、３次元の高精度地図、高精度地図より精度が低く、広いエリアをカバーするグローバルマップ等を蓄積する。

高精度地図は、例えば、ダイナミックマップ、ポイントクラウドマップ、ベクターマップなどである。。ダイナミックマップは、例えば、動的情報、準動的情報、準静的情報、静的情報の４層からなる地図であり、外部のサーバ等から車両２００に提供される。ポイントクラウドマップは、ポイントクラウド（点群データ）により構成される地図である。ここで、ベクターマップは、車線や信号の位置といった交通情報などをポイントクラウドマップに対応付けた、ＡＤＡＳ（Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｄｒｉｖｅｒ Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ Ｓｙｓｔｅｍ）に適合させた地図を指すものとする。

ポイントクラウドマップ及びベクターマップは、例えば、外部のサーバ等から提供されてもよいし、レーダ２５２、ＬｉＤＡＲ２５３等によるセンシング結果に基づいて、後述するローカルマップとのマッチングを行うための地図として車両２００で作成され、地図情報蓄積部２２３に蓄積されてもよい。また、外部のサーバ等から高精度地図が提供される場合、通信容量を削減するため、車両２００がこれから走行する計画経路に関する、例えば数百メートル四方の地図データが外部のサーバ等から取得される。

位置情報取得部２２４は、ＧＮＳＳ衛星からＧＮＳＳ信号を受信し、車両２００の位置情報を取得する。受信したＧＮＳＳ信号は、走行支援・自動運転制御部２２９に供給される。尚、位置情報取得部２２４は、ＧＮＳＳ信号を用いた方式に限定されず、例えば、ビーコンを用いて位置情報を取得しても良い。

外部認識センサ２２５は、車両２００の外部の状況の認識に用いられる各種のセンサを備え、各センサからのセンサデータを車両制御システム２１１の各部に供給する。外部認識センサ２２５が備えるセンサの種類や数は任意である。

例えば、外部認識センサ２２５は、カメラ２５１、レーダ２５２、ＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ、Ｌａｓｅｒ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）２５３、及び、超音波センサ２５４を備える。これに限らず、外部認識センサ２２５は、カメラ２５１、レーダ２５２、ＬｉＤＡＲ２５３、及び、超音波センサ２５４のうち１種類以上のセンサを備える構成でもよい。カメラ２５１、レーダ２５２、ＬｉＤＡＲ２５３、及び、超音波センサ２５４の数は、現実的に車両２００に設置可能な数であれば特に限定されない。また、外部認識センサ２２５が備えるセンサの種類は、この例に限定されず、外部認識センサ２２５は、他の種類のセンサを備えてもよい。外部認識センサ２２５が備える各センサのセンシング領域の例は、後述する。

なお、カメラ２５１の撮影方式は、測距が可能な撮影方式であれば特に限定されない。例えば、カメラ２５１は、ＴｏＦ（Ｔｉｍｅ Ｏｆ Ｆｌｉｇｈｔ）カメラ、ステレオカメラ、単眼カメラ、赤外線カメラといった各種の撮影方式のカメラを、必要に応じて適用することができる。これに限らず、カメラ２５１は、測距に関わらずに、単に撮影画像を取得するためのものであってもよい。

また、例えば、外部認識センサ２２５は、車両２００に対する環境を検出するための環境センサを備えることができる。環境センサは、天候、気象、明るさ等の環境を検出するためのセンサであって、例えば、雨滴センサ、霧センサ、日照センサ、雪センサ、照度センサ等の各種センサを含むことができる。

さらに、例えば、外部認識センサ２２５は、車両２００の周囲の音や音源の位置の検出等に用いられるマイクロホンを備える。

車内センサ２２６は、車内の情報を検出するための各種のセンサを備え、各センサからのセンサデータを車両制御システム２１１の各部に供給する。車内センサ２２６が備える各種センサの種類や数は、現実的に車両２００に設置可能な数であれば特に限定されない。

例えば、車内センサ２２６は、カメラ、レーダ、着座センサ、ステアリングホイールセンサ、マイクロホン、生体センサのうち１種類以上のセンサを備えることができる。車内センサ２２６が備えるカメラとしては、例えば、ＴｏＦカメラ、ステレオカメラ、単眼カメラ、赤外線カメラといった、測距可能な各種の撮影方式のカメラを用いることができる。これに限らず、車内センサ２２６が備えるカメラは、測距に関わらずに、単に撮影画像を取得するためのものであってもよい。車内センサ２２６が備える生体センサは、例えば、シートやステリングホイール等に設けられ、運転者等の搭乗者の各種の生体情報を検出する。

車両センサ２２７は、車両２００の状態を検出するための各種のセンサを備え、各センサからのセンサデータを車両制御システム２１１の各部に供給する。車両センサ２２７が備える各種センサの種類や数は、現実的に車両２００に設置可能な数であれば特に限定されない。

例えば、車両センサ２２７は、速度センサ、加速度センサ、角速度センサ（ジャイロセンサ）、及び、それらを統合した慣性計測装置（ＩＭＵ（Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｕｎｉｔ））を備える。例えば、車両センサ２２７は、ステアリングホイールの操舵角を検出する操舵角センサ、ヨーレートセンサ、アクセルペダルの操作量を検出するアクセルセンサ、及び、ブレーキペダルの操作量を検出するブレーキセンサを備える。例えば、車両センサ２２７は、エンジンやモータの回転数を検出する回転センサ、タイヤの空気圧を検出する空気圧センサ、タイヤのスリップ率を検出するスリップ率センサ、及び、車輪の回転速度を検出する車輪速センサを備える。例えば、車両センサ２２７は、バッテリの残量及び温度を検出するバッテリセンサ、及び、外部からの衝撃を検出する衝撃センサを備える。

記録部２２８は、不揮発性の記憶媒体および揮発性の記憶媒体のうち少なくとも一方を含み、データやプログラムを記憶する。記録部２２８は、例えばＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）およびＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）として用いられ、記憶媒体としては、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｃ Ｄｒｉｖｅ）といった磁気記憶デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、及び、光磁気記憶デバイスを適用することができる。記録部２２８は、車両制御システム２１１の各部が用いる各種プログラムやデータを記録する。例えば、記録部２２８は、ＥＤＲ（Ｅｖｅｎｔ Ｄａｔａ Ｒｅｃｏｒｄｅｒ）やＤＳＳＡＤ（Ｄａｔａ Ｓｔｏｒａｇｅ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ａｕｔｏｍａｔｅｄ Ｄｒｉｖｉｎｇ）を備え、事故等のイベントの前後の車両２００の情報や車内センサ２２６によって取得された生体情報を記録する。

走行支援・自動運転制御部２２９は、車両２００の走行支援及び自動運転の制御を行う。例えば、走行支援・自動運転制御部２２９は、分析部２６１、行動計画部２６２、及び、動作制御部２６３を備える。

分析部２６１は、車両２００及び周囲の状況の分析処理を行う。分析部２６１は、自己位置推定部２７１、センサフュージョン部２７２、及び、認識部２７３を備える。

自己位置推定部２７１は、外部認識センサ２２５からのセンサデータ、及び、地図情報蓄積部２２３に蓄積されている高精度地図に基づいて、車両２００の自己位置を推定する。例えば、自己位置推定部２７１は、外部認識センサ２２５からのセンサデータに基づいてローカルマップを生成し、ローカルマップと高精度地図とのマッチングを行うことにより、車両２００の自己位置を推定する。車両２００の位置は、例えば、後輪対車軸の中心が基準とされる。

ローカルマップは、例えば、ＳＬＡＭ（Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｍａｐｐｉｎｇ）等の技術を用いて作成される３次元の高精度地図、占有格子地図（Ｏｃｃｕｐａｎｃｙ Ｇｒｉｄ Ｍａｐ）等である。３次元の高精度地図は、例えば、上述したポイントクラウドマップ等である。占有格子地図は、車両２００の周囲の３次元又は２次元の空間を所定の大きさのグリッド（格子）に分割し、グリッド単位で物体の占有状態を示す地図である。物体の占有状態は、例えば、物体の有無や存在確率により示される。ローカルマップは、例えば、認識部２７３による車両２００の外部の状況の検出処理及び認識処理にも用いられる。

なお、自己位置推定部２７１は、ＧＮＳＳ信号、及び、車両センサ２２７からのセンサデータに基づいて、車両２００の自己位置を推定してもよい。

センサフュージョン部２７２は、複数の異なる種類のセンサデータ（例えば、カメラ２５１から供給される画像データ、及び、レーダ２５２から供給されるセンサデータ）を組み合わせて、新たな情報を得るセンサフュージョン処理を行う。異なる種類のセンサデータを組合せる方法としては、統合、融合、連合等がある。

認識部２７３は、車両２００の外部の状況の検出を行う検出処理と、車両２００の外部の状況の認識を行う認識処理と、を実行する。

例えば、認識部２７３は、外部認識センサ２２５からの情報、自己位置推定部２７１からの情報、センサフュージョン部２７２からの情報等に基づいて、車両２００の外部の状況の検出処理及び認識処理を行う。

具体的には、例えば、認識部２７３は、車両２００の周囲の物体の検出処理及び認識処理等を行う。物体の検出処理とは、例えば、物体の有無、大きさ、形、位置、動き等を検出する処理である。物体の認識処理とは、例えば、物体の種類等の属性を認識したり、特定の物体を識別したりする処理である。ただし、検出処理と認識処理とは、必ずしも明確に分かれるものではなく、重複する場合がある。

例えば、認識部２７３は、ＬｉＤＡＲ２５３又はレーダ２５２等によるセンサデータに基づくポイントクラウドを点群の塊毎に分類するクラスタリングを行うことにより、車両２００の周囲の物体を検出する。これにより、車両２００の周囲の物体の有無、大きさ、形状、位置が検出される。

例えば、認識部２７３は、クラスタリングにより分類された点群の塊の動きを追従するトラッキングを行うことにより、車両２００の周囲の物体の動きを検出する。これにより、車両２００の周囲の物体の速度及び進行方向（移動ベクトル）が検出される。

例えば、認識部２７３は、カメラ２５１から供給される画像データに対して、車両、人、自転車、障害物、構造物、道路、信号機、交通標識、道路標示などを検出または認識する。また、セマンティックセグメンテーション等の認識処理を行うことにより、車両２００の周囲の物体の種類を認識してもいい。

例えば、認識部２７３は、地図情報蓄積部２２３に蓄積されている地図、自己位置推定部２７１による自己位置の推定結果、及び、認識部２７３による車両２００の周囲の物体の認識結果に基づいて、車両２００の周囲の交通ルールの認識処理を行うことができる。認識部２７３は、この処理により、信号の位置及び状態、交通標識及び道路標示の内容、交通規制の内容、並びに、走行可能な車線などを認識することができる。

例えば、認識部２７３は、車両２００の周囲の環境の認識処理を行うことができる。認識部２７３が認識対象とする周囲の環境としては、天候、気温、湿度、明るさ、及び、路面の状態等が想定される。

行動計画部２６２は、車両２００の行動計画を作成する。例えば、行動計画部２６２は、経路計画、経路追従の処理を行うことにより、行動計画を作成する。

なお、経路計画（Ｇｌｏｂａｌ ｐａｔｈ ｐｌａｎｎｉｎｇ）とは、スタートからゴールまでの大まかな経路を計画する処理である。この経路計画には、軌道計画と言われ、経路計画で計画された経路において、車両２００の運動特性を考慮して、車両２００の近傍で安全かつ滑らかに進行することが可能な軌道生成（Ｌｏｃａｌ ｐａｔｈ ｐｌａｎｎｉｎｇ）の処理も含まれる。経路計画を長期経路計画、および起動生成を短期経路計画、または局所経路計画と区別してもよい。安全優先経路は、起動生成、短期経路計画、または局所経路計画と同様の概念を表す。

経路追従とは、経路計画により計画した経路を計画された時間内で安全かつ正確に走行するための動作を計画する処理である。行動計画部２６２は、例えば、この経路追従の処理の結果に基づき、車両２００の目標速度と目標角速度を計算することができる。

動作制御部２６３は、行動計画部２６２により作成された行動計画を実現するために、車両２００の動作を制御する。

例えば、動作制御部２６３は、後述する車両制御部２３２に含まれる、ステアリング制御部２８１、ブレーキ制御部２８２、及び、駆動制御部２８３を制御して、軌道計画により計算された軌道を車両２００が進行するように、加減速制御及び方向制御を行う。例えば、動作制御部２６３は、衝突回避あるいは衝撃緩和、追従走行、車速維持走行、自車の衝突警告、自車のレーン逸脱警告等のＡＤＡＳの機能実現を目的とした協調制御を行う。例えば、動作制御部２６３は、運転者の操作によらずに自律的に走行する自動運転等を目的とした協調制御を行う。

ＤＭＳ２３０は、車内センサ２２６からのセンサデータ、及び、後述するＨＭＩ２３１に入力される入力データ等に基づいて、運転者の認証処理、及び、運転者の状態の認識処理等を行う。この場合にＤＭＳ２３０の認識対象となる運転者の状態としては、例えば、体調、覚醒度、集中度、疲労度、視線方向、酩酊度、運転操作、姿勢等が想定される。

なお、ＤＭＳ２３０が、運転者以外の搭乗者の認証処理、及び、当該搭乗者の状態の認識処理を行うようにしてもよい。また、例えば、ＤＭＳ２３０が、車内センサ２２６からのセンサデータに基づいて、車内の状況の認識処理を行うようにしてもよい。認識対象となる車内の状況としては、例えば、気温、湿度、明るさ、臭い等が想定される。

ＨＭＩ２３１は、各種のデータや指示等の入力と、各種のデータの運転者などへの提示を行う。

ＨＭＩ２３１によるデータの入力について、概略的に説明する。ＨＭＩ２３１は、人がデータを入力するための入力デバイスを備える。ＨＭＩ２３１は、入力デバイスにより入力されたデータや指示等に基づいて入力信号を生成し、車両制御システム２１１の各部に供給する。ＨＭＩ２３１は、入力デバイスとして、例えばタッチパネル、ボタン、スイッチ、及び、レバーといった操作子を備える。これに限らず、ＨＭＩ２３１は、音声やジェスチャ等により手動操作以外の方法で情報を入力可能な入力デバイスをさらに備えてもよい。さらに、ＨＭＩ２３１は、例えば、赤外線あるいは電波を利用したリモートコントロール装置や、車両制御システム２１１の操作に対応したモバイル機器若しくはウェアラブル機器等の外部接続機器を入力デバイスとして用いてもよい。

ＨＭＩ２３１によるデータの提示について、概略的に説明する。ＨＭＩ２３１は、搭乗者又は車外に対する視覚情報、聴覚情報、及び、触覚情報の生成を行う。また、ＨＭＩ２３１は、生成されたこれら各情報の出力、出力内容、出力タイミングおよび出力方法等を制御する出力制御を行う。ＨＭＩ２３１は、視覚情報として、例えば、操作画面、車両２００の状態表示、警告表示、車両２００の周囲の状況を示すモニタ画像等の画像や光により示される情報を生成および出力する。また、ＨＭＩ２３１は、聴覚情報として、例えば、音声ガイダンス、警告音、警告メッセージ等の音により示される情報を生成および出力する。さらに、ＨＭＩ２３１は、触覚情報として、例えば、力、振動、動き等により搭乗者の触覚に与えられる情報を生成および出力する。

ＨＭＩ２３１が視覚情報を出力する出力デバイスとしては、例えば、自身が画像を表示することで視覚情報を提示する表示装置や、画像を投影することで視覚情報を提示するプロジェクタ装置を適用することができる。なお、表示装置は、通常のディスプレイを有する表示装置以外にも、例えば、ヘッドアップディスプレイ、透過型ディスプレイ、ＡＲ（Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ）機能を備えるウエアラブルデバイスといった、搭乗者の視界内に視覚情報を表示する装置であってもよい。また、ＨＭＩ２３１は、車両２００に設けられるナビゲーション装置、インストルメントパネル、ＣＭＳ（Ｃａｍｅｒａ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）、電子ミラー、ランプなどが有する表示デバイスを、視覚情報を出力する出力デバイスとして用いることも可能である。

ＨＭＩ２３１が聴覚情報を出力する出力デバイスとしては、例えば、オーディオスピーカ、ヘッドホン、イヤホンを適用することができる。

ＨＭＩ２３１が触覚情報を出力する出力デバイスとしては、例えば、ハプティクス技術を用いたハプティクス素子を適用することができる。ハプティクス素子は、例えば、ステアリングホイール、シートといった、車両２００の搭乗者が接触する部分に設けられる。

車両制御部２３２は、車両２００の各部の制御を行う。車両制御部２３２は、ステアリング制御部２８１、ブレーキ制御部２８２、駆動制御部２８３、ボディ系制御部２８４、ライト制御部２８５、及び、ホーン制御部２８６を備える。

ステアリング制御部２８１は、車両２００のステアリングシステムの状態の検出及び制御等を行う。ステアリングシステムは、例えば、ステアリングホイール等を備えるステアリング機構、電動パワーステアリング等を備える。ステアリング制御部２８１は、例えば、ステアリングシステムの制御を行うＥＣＵ等の制御ユニット、ステアリングシステムの駆動を行うアクチュエータ等を備える。

ブレーキ制御部２８２は、車両２００のブレーキシステムの状態の検出及び制御等を行う。ブレーキシステムは、例えば、ブレーキペダル等を含むブレーキ機構、ＡＢＳ（Ａｎｔｉｌｏｃｋ Ｂｒａｋｅ Ｓｙｓｔｅｍ）、回生ブレーキ機構等を備える。ブレーキ制御部２８２は、例えば、ブレーキシステムの制御を行うＥＣＵ等の制御ユニット等を備える。

駆動制御部２８３は、車両２００の駆動システムの状態の検出及び制御等を行う。駆動システムは、例えば、アクセルペダル、内燃機関又は駆動用モータ等の駆動力を発生させるための駆動力発生装置、駆動力を車輪に伝達するための駆動力伝達機構等を備える。駆動制御部２８３は、例えば、駆動システムの制御を行うＥＣＵ等の制御ユニット等を備える。

ボディ系制御部２８４は、車両２００のボディ系システムの状態の検出及び制御等を行う。ボディ系システムは、例えば、キーレスエントリシステム、スマートキーシステム、パワーウインドウ装置、パワーシート、空調装置、エアバッグ、シートベルト、シフトレバー等を備える。ボディ系制御部２８４は、例えば、ボディ系システムの制御を行うＥＣＵ等の制御ユニット等を備える。

ライト制御部２８５は、車両２００の各種のライトの状態の検出及び制御等を行う。制御対象となるライトとしては、例えば、ヘッドライト、バックライト、フォグライト、ターンシグナル、ブレーキライト、プロジェクション、バンパーの表示等が想定される。ライト制御部２８５は、ライトの制御を行うＥＣＵ等の制御ユニット等を備える。

ホーン制御部２８６は、車両２００のカーホーンの状態の検出及び制御等を行う。ホーン制御部２８６は、例えば、カーホーンの制御を行うＥＣＵ等の制御ユニット等を備える。

図２４は、図２３の外部認識センサ２２５のカメラ２５１、レーダ２５２、ＬｉＤＡＲ２５３、及び、超音波センサ２５４等によるセンシング領域の例を示す図である。なお、図２４において、車両２００を上面から見た様子が模式的に示され、左端側が車両２００の前端（フロント）側であり、右端側が車両２００の後端（リア）側となっている。

センシング領域２９１Ｆ及びセンシング領域２９１Ｂは、超音波センサ２５４のセンシング領域の例を示している。センシング領域２９１Ｆは、複数の超音波センサ２５４によって車両２００の前端周辺をカバーしている。センシング領域２９１Ｂは、複数の超音波センサ２５４によって車両２００の後端周辺をカバーしている。

センシング領域２９１Ｆ及びセンシング領域２９１Ｂにおけるセンシング結果は、例えば、車両２００の駐車支援等に用いられる。

センシング領域２９２Ｆ乃至センシング領域２９２Ｂは、短距離又は中距離用のレーダ２５２のセンシング領域の例を示している。センシング領域２９２Ｆは、車両２００の前方において、センシング領域２９１Ｆより遠い位置までカバーしている。センシング領域２９２Ｂは、車両２００の後方において、センシング領域２９１Ｂより遠い位置までカバーしている。センシング領域２９２Ｌは、車両２００の左側面の後方の周辺をカバーしている。センシング領域２９２Ｒは、車両２００の右側面の後方の周辺をカバーしている。

センシング領域２９２Ｆにおけるセンシング結果は、例えば、車両２００の前方に存在する車両や歩行者等の検出等に用いられる。センシング領域２９２Ｂにおけるセンシング結果は、例えば、車両２００の後方の衝突防止機能等に用いられる。センシング領域２９２Ｌ及びセンシング領域２９２Ｒにおけるセンシング結果は、例えば、車両２００の側方の死角における物体の検出等に用いられる。

センシング領域２９３Ｆ乃至センシング領域２９３Ｂは、カメラ２５１によるセンシング領域の例を示している。センシング領域２９３Ｆは、車両２００の前方において、センシング領域２９２Ｆより遠い位置までカバーしている。センシング領域２９３Ｂは、車両２００の後方において、センシング領域２９２Ｂより遠い位置までカバーしている。センシング領域２９３Ｌは、車両２００の左側面の周辺をカバーしている。センシング領域２９３Ｒは、車両２００の右側面の周辺をカバーしている。

センシング領域２９３Ｆにおけるセンシング結果は、例えば、信号機や交通標識の認識、車線逸脱防止支援システム、自動ヘッドライト制御システムに用いることができる。センシング領域２９３Ｂにおけるセンシング結果は、例えば、駐車支援、及び、サラウンドビューシステムに用いることができる。センシング領域２９３Ｌ及びセンシング領域２９３Ｒにおけるセンシング結果は、例えば、サラウンドビューシステムに用いることができる。

センシング領域２９４は、ＬｉＤＡＲ２５３のセンシング領域の例を示している。センシング領域２９４は、車両２００の前方において、センシング領域２９３Ｆより遠い位置までカバーしている。一方、センシング領域２９４は、センシング領域２９３Ｆより左右方向の範囲が狭くなっている。

センシング領域２９４におけるセンシング結果は、例えば、周辺車両等の物体検出に用いられる。

センシング領域２９５は、長距離用のレーダ２５２のセンシング領域の例を示している。
センシング領域２９５は、車両２００の前方において、センシング領域２９４より遠い位置までカバーしている。一方、センシング領域２９５は、センシング領域２９４より左右方向の範囲が狭くなっている。

センシング領域２９５におけるセンシング結果は、例えば、ＡＣＣ（Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｃｒｕｉｓｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ）、緊急ブレーキ、衝突回避等に用いられる。

なお、外部認識センサ２２５が含むカメラ２５１、レーダ２５２、ＬｉＤＡＲ２５３、及び、超音波センサ２５４の各センサのセンシング領域は、図２４以外に各種の構成をとってもよい。具体的には、超音波センサ２５４が車両２００の側方もセンシングするようにしてもよいし、ＬｉＤＡＲ２５３が車両２００の後方をセンシングするようにしてもよい。また、各センサの設置位置は、上述した各例に限定されない。また、各センサの数は、１つでも良いし、複数であってもよい。

［９．表示装置によるデータの提示について］
次に、車両に備えられた表示装置を用いたデータ表示例について説明する。

自動運転車両のユーザ（運転者）は、車両の自動運転機能が、どのような状況に基づいてどのような判断を行い、どのような制御を行うかを明確に把握することが困難であり、このことがユーザに不安を与えてしまう。

これを解決するため、例えば運転席や後部座席に設けられた表示装置に、自動運転車両の認識および判断の過程とその結果をＵＩとして表示することが有効となる。
ユーザはＵＩを見て、自動運転車両の判断や制御を視覚的かつ直感的に把握することができる。

ユーザはＵＩを確認することで自動運転車両の判断を理解することができ、またいかなる制御を行うかが事前に判断できるため、安心感が得られる。さらに現実の状況に即した異なる認識や判断がなされているかが明確化されることで、そうでない場合、つまり故障や異常が発生しているか否かについても判断しやすくなる。

車両の表示部に表示する具体的な表示データの例を図２５に示す。
図２５に示すように、自動運転車両が設定した経路計画と安全優先経路を表示部に表示する。

表示部には、ディジタル地図上に周囲３６０度の物体が３Ｄで描かれていく。車線や、横断歩道や、標識が表示される。
さらに、自動運転機能の実行／停止状態情報や、走行速度、ヨーレート、信号の認識結果等が上部に表示される。

表示される信号のアイコンは、必ずしも現実の信号とは限らない。例えば前の車がブレーキをかけた場合のように、制動制御が必要になった場合には信号アイコンの色は赤色になる。
現実の信号を認識した場合は、下部の３Ｄディジタル地図上に表示する。

また、下部の３Ｄディジタル地図に、車両進入不可のスペースを、車両侵入可領域と区別して表示する。
さらに、認識物体の種類ごとに色を変えて表示する。

車両の走行経路は、目的地までの長期の経路計画として特定色（例えば水色）の帯で識別表示する。
さらに、局所的な短期の計画経路（安全優先経路）については、異なる色（例えば白色）の断続的に表示される帯で識別表示する。

なお、短期計画経路（安全優先経路）は、障害物の危険度によって、その障害物からどれだけ距離を取るか（安全優先経路の曲率）に応じて、変動して表示されることになる。危険度は、例えば障害物の種類（歩行者や自動車）、障害物が動くものかそうでないか、自車両の走行速度によって変動する。
このように、短期計画経路（安全優先経路）を示す帯の数や長さは変動する。

さらに、周囲を走行する車両のうちトラッキング対象や、安全である車両などを区別して異なる色、例えば赤色や、緑色等の他とは異なる色で識別表示する。
例えば、周囲を走行車両中、危険車両は赤色等の他と異なる色で表示する。
また、側方に停車中の車両や、歩行者などの動く障害物のうち、危険かもしれないもの、動くかもしれないものには、その上部に△マークや！マークなどを表示する。
表示色は危険度によって濃淡をつけてもよい。特に危険なものは赤色で表示するなど。

また、自動運転を停止し、手動運転に切り替える際には、ドライバーに制御権限を渡す旨の旨の表示を行う。
路駐が多い道路や合流点など、予め短期経路を曲げておく（障害物から距離をとっておく）必要があることがわかる場合には、予め長期経路計画に反映させておいても良い。路駐が多い道路であるかなどの情報は、ダイナミックマップの情報や、ＶＩＣＳ（登録商標）の情報などを参照して表示する。

上記のような事前の状況把握のために、既に記載されたダイナミックマップの他に、ドローンなどから得られた上空視点の映像や、衛星写真などを用いる。これらはリアルタイムで取得してもよい。

また、過去の走行時にカメラやＬｉＤＡＲ、ミリ波レーダ、超音波等で取得した現在走行中の同一地点の認識結果から、他車両の飛び出しや想定以上の接近があった場所については、人間が事前にチェック、あるいはプログラムによる自動判定で危険地点として、マップ上に反映した情報を表示する構成としてもよい。

さらに、事前のマップ等で得られた状況と実際の状況とが異なる状況である場合には、その異なる点について、マップ上に反映させた情報を表示することが好ましい。
また、一以上の先行車両の認識結果を事前の状況把握のために使用してもよい。
上記のダイナミックマップの情報、ＶＩＣＳ（登録商標）の情報、ドローンの上空視点、衛星写真、自車両の過去の同一地点での認識結果、先行車両の認識結果等を組み合わせてもよい。

［１０．各装置のハードウェア構成例について］
次に、図２６を参照して、自動走行制御装置１００や、ロボット管理サーバ１２１、地図情報提供サーバ１２２、あるいはその他のビル管理サーバ、駐車場管理サーバ等を構成する情報処理装置のハードウェア構成例について説明する。
図２６に示すハードウェア構成は、これらの装置として適用可能なハードウェア構成の一例を示すものである。

ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３０１は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）３０２、または記憶部３０８に記憶されているプログラムに従って各種の処理を実行するデータ処理部として機能する。例えば、上述した実施例において説明したシーケンスに従った処理を実行する。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）３０３には、ＣＰＵ３０１が実行するプログラムやデータなどが記憶される。これらのＣＰＵ３０１、ＲＯＭ３０２、およびＲＡＭ３０３は、バス３０４により相互に接続されている。

ＣＰＵ３０１はバス３０４を介して入出力インタフェース３０５に接続され、入出力インタフェース３０５には、各種スイッチ、キーボード、タッチパネル、マウス、マイクロホンなどよりなる入力部３０６、ディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部３０７が接続されている。

入出力インタフェース３０５に接続されている記憶部３０８は、例えばハードディスク等からなり、ＣＰＵ３０１が実行するプログラムや各種のデータを記憶する。通信部３０９は、インターネットやローカルエリアネットワークなどのネットワークを介したデータ通信の送受信部として機能し、外部の装置と通信する。

入出力インタフェース３０５に接続されているドライブ３１０は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、あるいはメモリカード等の半導体メモリなどのリムーバブルメディア３１１を駆動し、データの記録あるいは読み取りを実行する。

［１１．本開示の構成のまとめ］
以上、特定の実施例を参照しながら、本開示の実施例について詳解してきた。しかしながら、本開示の要旨を逸脱しない範囲で当業者が実施例の修正や代用を成し得ることは自明である。すなわち、例示という形態で本発明を開示してきたのであり、限定的に解釈されるべきではない。本開示の要旨を判断するためには、特許請求の範囲の欄を参酌すべきである。

なお、本明細書において開示した技術は、以下のような構成をとることができる。
（１） 他の移動オブジェクトとの接触可能性がある危険領域の通過または近接を回避した安全優先経路を生成する走行経路決定部と、
前記走行経路決定部の生成した安全優先経路に従って、自装置を走行させる制御を実行する走行制御部を有する自動走行制御装置。

（２） 前記走行経路決定部は、
危険領域を迂回する安全優先経路を生成する（１）に記載の自動走行制御装置。

（３） 前記走行経路決定部は、
メトリック地図上の最短経路に相当する最小コスト経路を修正して前記安全優先経路を生成する（１）または（２）に記載の自動走行制御装置。

（４） 前記走行経路決定部は、
トポロジー地図上の最小コスト経路を生成し、
前記トポロジー地図上の最小コスト経路に基づいてメトリック地図上のコスト優先経路を生成し、
メトリック地図上のコスト優先経路を修正してメトリック地図上の安全優先経路を生成する（１）～（３）いずれかに記載の自動走行制御装置。

（５） 前記走行経路決定部は、
走行経路上の危険領域の位置情報を取得または検出して、
危険領域を通過または近接を回避した安全優先経路を生成する（１）～（４）いずれかに記載の自動走行制御装置。

（６） 前記走行経路決定部は、
走行経路上の危険領域の位置情報を記録した危険領域地図データを参照して安全優先経路を生成する（１）～（５）いずれかに記載の自動走行制御装置。

（７） 前記走行経路決定部は、
危険領域代表点Ａから広がり角度φを有する２つのベクトルＡＢ，ＡＣを生成し、
生成した２本のベクトルＡＢ，ＡＣと、自装置が走行可能な端部からの距離ｄのラインが交差する点Ｂ１，Ｃ１を検出しし、
前記点Ｂ１，Ｃ１の接続線を含む安全優先経路を生成する（１）～（６）いずれかに記載の自動走行制御装置。

（８） 前記走行経路決定部は、
前記点Ｂ１，Ｃ１の接続線と、メトリック地図上のコスト優先経路を接続して安全優先経路を生成する（７）に記載の自動走行制御装置。

（９） 前記走行経路決定部は、
前記危険領域で接触可能性の高い移動オブジェクトの属性に応じて前記危険領域からの距離を変更して安全優先経路を生成する（１）～（８）いずれかに記載の自動走行制御装置。

（１０） 前記走行経路決定部は、
他の自動走行制御装置の走行経路を考慮した走行経路決定処理を実行する（１）～（９）いずれかに記載の自動走行制御装置。

（１１） 前記走行制御部は、
走行経路決定部の生成した安全優先経路に従って自装置を走行させる制御を実行するとともに、センサ検出情報に基づく走行制御を実行する（１）～（１０）いずれかに記載の自動走行制御装置。

（１２） 自動走行装置と、
前記自動走行装置に対して安全優先経路を送信するサーバを有し、
前記サーバは、
前記自動走行装置と他の移動オブジェクトとの接触可能性がある危険領域の通過または近接を回避した安全優先経路を生成して、生成した安全優先経路情報を前記自動走行装置に送信し、
前記自動走行装置は、
前記サーバから、前記安全優先経路情報を受信して、受信した安全優先経路に従って、自装置を走行させる制御を実行する自動走行制御システム。

（１３） 自動走行制御装置において実行する自動走行制御方法であり、
走行経路決定部が、他の移動オブジェクトとの接触可能性がある危険領域の通過または近接を回避した安全優先経路を生成する走行経路決定ステップと、
走行制御部が、前記走行経路決定部の生成した安全優先経路に従って、自装置を走行させる制御を実行する走行制御ステップを実行する自動走行制御方法。

なお、明細書中において説明した一連の処理はハードウェア、またはソフトウェア、あるいは両者の複合構成によって実行することが可能である。ソフトウェアによる処理を実行する場合は、処理シーケンスを記録したプログラムを、専用のハードウェアに組み込まれたコンピュータ内のメモリにインストールして実行させるか、あるいは、各種処理が実行可能な汎用コンピュータにプログラムをインストールして実行させることが可能である。例えば、プログラムは記録媒体に予め記録しておくことができる。記録媒体からコンピュータにインストールする他、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットといったネットワークを介してプログラムを受信し、内蔵するハードディスク等の記録媒体にインストールすることができる。

また、明細書に記載された各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。また、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。

以上、説明したように、本開示の一実施例の構成によれば、他の移動オブジェクトとの接触可能性がある危険領域の通過または近接を回避した安全優先経路を生成して走行する自動走行制御装置が実現される。
具体的には、例えば、他の移動オブジェクトとの接触可能性がある危険領域の通過または近接を回避した安全優先経路を生成する走行経路決定部と、走行経路決定部の生成した安全優先経路に従って自装置を走行させる制御を実行する走行制御部を有する。走行経路決定部は、トポロジー地図上の最小コスト経路に基づいてメトリック地図上のコスト優先経路を生成し、メトリック地図上のコスト優先経路を修正して危険領域を迂回する安全優先経路を生成する。
本構成により、、他の移動オブジェクトとの接触可能性がある危険領域の通過または近接を回避した安全優先経路を生成して走行する自動走行制御装置が実現される。

１０，２０ 自動走行ロボット
３１ 合流点
１００ 自動走行制御装置
１０１ 走行経路決定部
１０２ 走行制御部
１１１ 地図データ
１１１ａ トポロジー地図データ
１１１ｂ メトリック地図データ
１１１ｃ 危険領域地図データ
１１２ 走行経路データ
１２１ ロボット管理サーバ
１２２ 地図情報提供サーバ
１２５ ロボット情報
１２７ 地図データ
１３１ コスト優先経路
１３２ 安全優先経路
１５１ 制御部
１５２ 入力部
１５３ 出力部
１５４ センサ群
１５５ 駆動部
１５６ 通信部
１５７ 記憶部
３０１ ＣＰＵ
３０２ ＲＯＭ
３０３ ＲＡＭ
３０４ バス
３０５ 入出力インタフェース
３０６ 入力部
３０７ 出力部
３０８ 記憶部
３０９ 通信部
３１０ ドライブ
３１１ リムーバブルメディア

Claims (10)

1. 他の移動オブジェクトとの接触可能性がある危険領域の通過または近接を回避した安全優先経路を生成する走行経路決定部と、
   前記走行経路決定部の生成した安全優先経路に従って、自装置を走行させる制御を実行する走行制御部を有し、
   前記走行経路決定部は、
   トポロジー地図上の最小コスト経路を生成し、
   前記トポロジー地図上の最小コスト経路に基づいてメトリック地図上のコスト優先経路を生成し、
   メトリック地図上のコスト優先経路を修正してメトリック地図上の安全優先経路を生成する処理を実行し、
   前記走行経路決定部は、
   危険領域代表点Ａから広がり角度φを有する２つのベクトルＡＢ，ＡＣを生成し、
   生成した２本のベクトルＡＢ，ＡＣと、自装置が走行可能な走行路の端部である走行路端部からの距離ｄのラインが交差する点Ｂ１，Ｃ１を検出し、
   前記点Ｂ１，Ｃ１の接続線を含む安全優先経路を生成する自動走行制御装置。
2. 前記走行経路決定部は、
   危険領域を迂回する安全優先経路を生成する請求項１に記載の自動走行制御装置。
3. 前記走行経路決定部は、
   走行経路上の危険領域の位置情報を取得または検出して、
   危険領域を通過または近接を回避した安全優先経路を生成する請求項１に記載の自動走行制御装置。
4. 前記走行経路決定部は、
   走行経路上の危険領域の位置情報を記録した危険領域地図データを参照して安全優先経路を生成する請求項１に記載の自動走行制御装置。
5. 前記走行経路決定部は、
   前記点Ｂ１，Ｃ１の接続線と、メトリック地図上のコスト優先経路を接続して安全優先経路を生成する請求項１に記載の自動走行制御装置。
6. 前記走行経路決定部は、
   前記危険領域で接触可能性の高い移動オブジェクトの属性に応じて前記危険領域からの距離を変更して安全優先経路を生成する請求項１に記載の自動走行制御装置。
7. 前記走行経路決定部は、
   他の自動走行制御装置の走行経路を考慮した走行経路決定処理を実行する請求項１に記載の自動走行制御装置。
8. 前記走行制御部は、
   走行経路決定部の生成した安全優先経路に従って自装置を走行させる制御を実行するとともに、センサ検出情報に基づく走行制御を実行する請求項１に記載の自動走行制御装置。
9. 自動走行装置と、
   前記自動走行装置に対して安全優先経路を送信するサーバを有し、
   前記サーバは、
   前記自動走行装置と他の移動オブジェクトとの接触可能性がある危険領域の通過または近接を回避した安全優先経路を生成して、生成した安全優先経路情報を前記自動走行装置に送信し、
   前記自動走行装置は、
   前記サーバから、前記安全優先経路情報を受信して、受信した安全優先経路に従って、自装置を走行させる制御を実行する構成であり、
   前記サーバは、
   トポロジー地図上の最小コスト経路を生成し、
   前記トポロジー地図上の最小コスト経路に基づいてメトリック地図上のコスト優先経路を生成し、
   メトリック地図上のコスト優先経路を修正してメトリック地図上の安全優先経路を生成する処理を実行し、
   前記サーバは、
   危険領域代表点Ａから広がり角度φを有する２つのベクトルＡＢ，ＡＣを生成し、
   生成した２本のベクトルＡＢ，ＡＣと、自装置が走行可能な走行路の端部である走行路端部からの距離ｄのラインが交差する点Ｂ１，Ｃ１を検出し、
   前記点Ｂ１，Ｃ１の接続線を含む安全優先経路を生成する自動走行制御システム。
10. 自動走行制御装置において実行する自動走行制御方法であり、
    走行経路決定部が、他の移動オブジェクトとの接触可能性がある危険領域の通過または近接を回避した安全優先経路を生成する走行経路決定ステップと、
    走行制御部が、前記走行経路決定部の生成した安全優先経路に従って、自装置を走行させる制御を実行する走行制御ステップを実行し、
    前記走行経路決定ステップは、
    トポロジー地図上の最小コスト経路を生成し、
    前記トポロジー地図上の最小コスト経路に基づいてメトリック地図上のコスト優先経路を生成するステップと、
    メトリック地図上のコスト優先経路を修正してメトリック地図上の安全優先経路を生成するステップを有し、
    前記安全優先経路を生成するステップにおいて、
    危険領域代表点Ａから広がり角度φを有する２つのベクトルＡＢ，ＡＣを生成し、
    生成した２本のベクトルＡＢ，ＡＣと、自装置が走行可能な走行路の端部である走行路端部からの距離ｄのラインが交差する点Ｂ１，Ｃ１を検出し、
    前記点Ｂ１，Ｃ１の接続線を含む安全優先経路を生成する自動走行制御方法。

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