JP7747561B2 - 車両制御方法、車両制御システム、及び車両制御プログラム - Google Patents

Description

本開示は、信号機を認識するための車両制御に関する。

特許文献１は、信号認識システムを開示している。信号認識システムは、車載カメラによって撮像される画像に基づいて、車両の周囲の対象信号機を検出し、信号検出情報を取得する。信号検出情報は、対象信号機の複数の検出部分の各々の外観を少なくとも示す。一方、灯火パターン情報は、信号機の複数の灯火部分の間の相対位置関係、及び複数の灯火部分の各々の点灯時の外観を示す。信号認識システムは、信号検出情報と灯火パターン情報とを比較することによって、対象信号機の点灯状態を認識する。

特開２０２１－００２２７５号公報

車両が車載カメラを用いて信号機を認識する状況について考える。夜間や夕方等の暗環境においては信号機の認識精度が低下するおそれがある。

例えば、夜間には、信号表示の光だけでなく、様々な種類の光が存在する。仮に赤、黄、緑といった色の光が認識されたとしても、それが本当に信号表示の光であるとは限らない。認識された光が信号表示の光であるか否かを判断するためには、その光の位置に信号機が存在するか否かを認識することが必要である。信号機の存在を認識するために、例えば、信号機の筐体を認識することが考えられる。しかしながら、夜間においては、発光していない物体は見えづらく、信号機の筐体も見えづらい。従って、信号機の存在を正しく認識することができる確率が低下する。すなわち、夜間には信号機の認識精度が低下する。

本開示の１つの目的は、暗環境における信号機の認識精度を向上させることができる技術を提供することにある。

第１の観点は、車両を制御する車両制御方法に関連する。
車両は、配光状態が可変であるライトを備える。
車両制御方法は、
車両に搭載されたセンサを用いて、車両の周囲において信号機が存在する可能性がある信号候補位置を認識することと、
信号候補位置の認識に応答してライトを制御する第１ライト制御処理と
を含む。
第１ライト制御処理は、信号候補位置への照射光を信号候補位置の認識前よりも強くすること、及び、信号候補位置への照射光を信号候補位置以外への照射光よりも強くすること、のうち少なくとも一方を含む。

第２の観点は、車両を制御する車両制御システムに関連する。
車両は、配光状態が可変であるライトを備える。
車両制御システムは、１又は複数のプロセッサを備える。
１又は複数のプロセッサは、
車両に搭載されたセンサを用いて、車両の周囲において信号機が存在する可能性がある信号候補位置を認識する処理と、
信号候補位置の認識に応答してライトを制御する第１ライト制御処理と
を実行するように構成される。
第１ライト制御処理は、信号候補位置への照射光を信号候補位置の認識前よりも強くすること、及び、信号候補位置への照射光を信号候補位置以外への照射光よりも強くすること、のうち少なくとも一方を含む。

第３の観点は、コンピュータによって実行され、車両を制御する車両制御プログラムに関連する。
車両は、配光状態が可変であるライトを備える。
車両制御プログラムは、
車両に搭載されたセンサを用いて、車両の周囲において信号機が存在する可能性がある信号候補位置を認識する処理と、
信号候補位置の認識に応答してライトを制御する第１ライト制御処理と
をコンピュータに実行させる。
第１ライト制御処理は、信号候補位置への照射光を信号候補位置の認識前よりも強くすること、及び、信号候補位置への照射光を信号候補位置以外への照射光よりも強くすること、のうち少なくとも一方を含む。

本開示によれば、車両の周囲において信号機が存在する可能性がある信号候補位置が認識される。そして、信号候補位置の認識に応答して、第１ライト制御処理が実行される。第１ライト制御処理は、信号候補位置への照射光を信号候補位置の認識前よりも強くすること、及び、信号候補位置への照射光を信号候補位置以外への照射光よりも強くすること、のうち少なくとも一方を含む。この第１ライト制御処理により、暗環境においても信号候補位置が見えやすくなり、暗環境における信号機の認識確率が増加する。すなわち、信号機の認識精度が向上する。

実施の形態に係る車両に適用される車両制御システムの概要を説明するための概念図である。 課題を説明するための概念図である。 実施の形態に係る車両に搭載されているライトを説明するための概念図である。 実施の形態に係る車両に搭載されているライトを説明するための概念図である。 実施の形態に係る信号候補位置を説明するための概念図である。 実施の形態に係るライト制御処理の一例を説明するための概念図である。 実施の形態に係るライト制御処理の他の例を説明するための概念図である。 実施の形態に係るライト制御処理の更に他の例を説明するための概念図である。 実施の形態に係るライト制御処理の更に他の例を説明するための概念図である。 実施の形態に係るスクリーニング処理を説明するための概念図である。 実施の形態における照射対象である信号機の一例を説明するための概念図である。 実施の形態における照射対象である信号機の他の例を説明するための概念図である。 実施の形態に係る車両制御システムの構成例を示すブロック図である。 実施の形態に係る運転環境情報の一例を示すブロック図である。 実施の形態に係るライト制御処理に関連する処理を示すフローチャートである。 実施の形態に係る照射対象の切り替えを説明するための概念図である。 実施の形態に係る照射対象の切り替えを説明するための概念図である。 実施の形態に係る照射対象の切り替えに関連する処理を示すフローチャートである。

添付図面を参照して、本開示の実施の形態を説明する。

１．車両制御システムの概要
図１は、本実施の形態に係る車両１に適用される車両制御システム１０の概要を説明するための概念図である。車両制御システム１０は、車両１を制御する。典型的には、車両制御システム１０は、車両１に搭載されている。あるいは、車両制御システム１０の少なくとも一部は、車両１の外部の遠隔システムに含まれ、リモートで車両１を制御してもよい。つまり、車両制御システム１０は、車両１と遠隔システムとに分散的に配置されてもよい。

車両１は、自動運転車両であってもよい。その場合、車両制御システム１０は、車両１に関する自動運転制御を実行する。例えば、自動運転レベルは、ドライバが必ずしも１００％運転に集中しなくてもよいことを前提としたものである。車両１は、ドライバレス自動運転車両であってもよい。

車両制御システム１０が車両１の周囲の信号機を認識する状況について考える。例えば、車両制御システム１０は、車両１の前方の信号機及びその信号表示（赤、青、黄、矢印、等）を認識し、その認識結果に基づいて自動運転制御を行う。他の例として、車両制御システム１０は、車両１の前方の信号機あるいは信号表示の認識結果をドライバに通知して、ドライバの運転を支援してもよい。更に他の例として、車両制御システム１０は、信号機あるいは信号表示の認識結果を外部の管理装置（例：地図管理装置）に送信してもよい。いずれの場合であっても、信号機を精度良く認識することが望まれる。

車両制御システム１０は、車両１に搭載されたカメラＣを用いて、車両１の周囲の信号機を認識する。より詳細には、カメラＣは、車両１の周囲の状況を示す画像ＩＭＧを取得する。車両制御システム１０は、カメラＣによって得られた画像ＩＭＧに基づいて、車両１の周囲の信号機を認識する。例えば、車両制御システム１０は、機械学習により得られた画像認識ＡＩ（Artificial Intelligence）を利用して、画像ＩＭＧの中の信号機を認識する。

但し、夜間や夕方等の暗環境においては、画像ＩＭＧに基づく信号機の認識精度が低下するおそれがある。図２は、その課題を説明するための概念図である。

例えば、夜間には、信号表示の光だけでなく、様々な種類の光が存在する。仮に赤、黄、緑といった色の光が認識されたとしても、それが本当に信号表示の光であるとは限らない。例えば、先行車のテールランプの赤色光がある。他の例として、先行車のウィンカの黄色光がある。更に他の例として、タクシーの天井灯（行灯）の緑色光や黄色光がある。このように信号表示の光に類似する光が存在する状況では、光の認識結果だけに基づいて信号表示を判断することは好ましくない。例えば自動運転制御の最中、車両制御システム１０が赤色光を赤信号と判断して車両１を自動的に減速した後、実際には赤信号が存在しないことが判明する可能性もある。これは、自動運転制御の精度の低下を意味し、好ましくない。

認識された光が信号表示の光であるか否かを判断するためには、その光の位置に信号機が存在するか否かを認識することが必要である。信号機の存在を認識するために、例えば、信号機の筐体を認識することが考えられる。昼間においては、信号機の筐体は比較的認識しやすい。しかしながら、夜間においては、発光していない物体は見えづらく、信号機の筐体も見えづらい。従って、信号機の存在を正しく認識（検出）することができる確率が低下する。すなわち、夜間には信号機の認識精度が低下する。

他の例として、主信号に付随する矢印信号について考える。主信号表示が「赤（進行禁止）」であっても、矢印信号表示が「青（進行許可）」となっている場合もある。但し、矢印信号の光量は主信号に比べて小さいため、車両１が信号機にある程度近づくまで矢印信号表示が正確に認識されない可能性がある。矢印信号表示が認識されておらず単に赤色光が認識された時点で車両１を自動的に減速させることは、自動運転制御の精度の低下につながる。このような先走った自動運転制御を防止するためには、まずは矢印信号そのものが存在するか否かを認識することが望ましい。しかしながら、夜間においては、矢印信号の筐体も見えづらい。従って、矢印信号の存在を正しく認識することができる確率が低下する。すなわち、夜間には信号機の認識精度が低下する。

ある程度近づくまで表示が見えない「遮蔽信号」についても同様の課題が存在する。

上述の課題は、信号機から離れるにつれて顕著になる。その一方で、余裕のある自動運転制御を実現するためには、１００ｍ程度遠方の距離から信号機を精度良く認識することも要求される。信号機から遠方の位置においても、信号機の認識精度を可能な限り高めることが好ましい。

画像ＩＭＧに基づく信号機の認識精度を高めることは、車両１の遠隔支援が行われる場合にも有用である。車両１の遠隔支援が行われる場合、カメラＣにより得られる画像ＩＭＧが、遠隔オペレータ側の遠隔オペレータ端末に送信される。遠隔オペレータ端末は、表示装置を備えており、受信した画像ＩＭＧを表示装置に表示する。遠隔オペレータは、表示装置に表示される画像ＩＭＧをみて、車両１の周囲の状況を把握し、車両１の動作を遠隔で支援する。遠隔オペレータによる遠隔支援としては、認識支援、判断支援、遠隔運転、等が挙げられる。いずれの場合であっても、画像ＩＭＧの中の信号機が見にくいと、遠隔オペレータによる遠隔支援の精度が低下するおそれがある。よって、画像ＩＭＧの中の信号機を見やすくすることは、遠隔支援の精度の観点からも好ましい。

以上の観点から、本実施の形態は、夜間や夕方等の暗環境における信号機の認識精度を向上させることができる技術を提案する。具体的には、本実施の形態に係る車両制御システム１０は、信号機の認識精度を向上させるために、車両１に搭載されたライト５０を利用する。

図３は、車両１に搭載されているライト５０を説明するための概念図である。ライト５０は、車両１の外部に光を照射する。また、ライト５０の配光状態は可変である。つまり、ライト５０は、光の照射範囲と照射強度を自由に変更することができるように構成されている。

より詳細には、ライト５０の最大照射範囲は広く設定されており、その最大照射範囲の中で照射範囲を自由に設定することができる。つまり、ライト５０は、最大照射範囲の中の一部だけを選択的に照らすことができるように構成されている。例えば、ライト５０は、複数の光源を含んでいる。例えば、光源がＬＥＤ（Light Emitting Diode）である場合、ライト５０は複数のＬＥＤからなるＬＥＤアレイを含んでいる。複数の光源は、独立してＯＮ／ＯＦＦ制御可能である。複数の光源を独立してＯＮ／ＯＦＦ制御することにより、最大照射範囲の中で照射範囲を自由に設定することができる。尚、図３に示されるように、照射範囲は、水平方向（ＸＹ方向）と鉛直方向（Ｚ方向）のいずれにおいても変えることができる。

また、複数の光源の各々の照射強度（出力、パワー）を自由に変更することができる。典型的には、消費電力抑制のため、各光源の照射強度のデフォルト値は、最大照射強度未満に設定されている。但し、必要に応じて、各光源の照射強度を一時的に増加させたり減少させたりすることが可能である。

例えば、ライト５０は、車両１のヘッドライトに組み込まれている。特に、ここでのライト５０はハイビームである（ロービームは別途設けられている）。ハイビームは、信号機の高さの位置を照らすことができる。また、ハイビームは、車両１の前方１００ｍ先程度まで少なくとも照らすことができる。例えば、近年の車両１に搭載されているアダプティブハイビームシステム（AHS: Adaptive High beam System）をライト５０として利用することができる。

図４に示されるように、車両１は、左ライト５０Ｌと右ライト５０Ｒを備えていてもよい。左ライト５０Ｌからの照射光と右ライト５０Ｒからの照射光を重ね合わせる「集光」も可能である。集光により、一部の照射範囲に対する照射強度を増加させることが可能である。

本実施の形態に係る車両制御システム１０は、車両１に搭載されているライト５０を制御する「ライト制御処理」を実行する。特に、車両制御システム１０は、暗環境における信号機の認識精度が向上するようにライト制御処理を行う。以下、本実施の形態に係る車両制御システム１０によるライト制御処理について更に詳しく説明する。

２．ライト制御処理
まず、図５を参照して、ライト制御処理において用いられる「信号候補位置ＳＣ」について説明する。信号候補位置ＳＣは、車両１の周囲において信号機が存在する可能性がある位置である。ここで、「位置」とは、「エリア」や「空間」を包含する概念である。また、「位置」は、実空間における位置であってもよいし、画像ＩＭＧ内の位置であってもよい。信号候補位置ＳＣのサイズは有限である。画像ＩＭＧの中の単一の信号候補位置ＳＣのサイズは、画像ＩＭＧ全体よりも小さい。

車両制御システム１０は、車両１に搭載されたセンサ２０を用いて、車両１の周囲の信号候補位置ＳＣを認識（取得）する。

例えば、センサ２０は、車両１の周囲の状況を認識する認識センサ２１を含む。認識センサ２１としては、カメラＣ、ライダー（LIDAR: Laser Imaging Detection and Ranging）、等が例示される。車両制御システム１０は、認識センサ２１による認識結果に基づいて信号候補位置ＳＣを認識する。このとき、信号候補位置ＳＣに信号機が存在する確証は無くてもよい。信号機に関連する光、物体、等が認識された場合、その認識位置が信号候補位置ＳＣとして取得されてもよい。

他の例として、センサ２０は、車両１の位置を取得する位置センサ２３を含む。位置センサ２３としては、ＧＰＳ（Global Positioning System）センサが例示される。交差点には信号機が設置されている可能性が高い。よって、車両制御システム１０は、車両１の位置情報と地図情報に基づいて車両１の周辺の交差点の位置を取得し、その交差点の位置を信号候補位置ＳＣとして認識してもよい。

信号候補位置ＳＣを認識するための手法としては他にも様々なものが考えられる。信号候補位置ＳＣを認識する手法の様々な例は後述される。

車両制御システム１０は、車両１の周囲の１以上の信号候補位置ＳＣを認識（取得）する。複数の信号候補位置ＳＣが同時に認識される場合もある。そして、車両制御システム１０は、信号候補位置ＳＣの認識に応答してライト制御処理を実行する。以下、ライト制御処理の様々な例について説明する。

２－１．増光処理
図６は、ライト制御処理の一例である「増光処理」を説明するための概念図である。増光処理は、あるトリガーに応答して信号候補位置ＳＣへの照射光（ライト５０の出力）を強くする処理である。ここでのトリガーは、信号候補位置ＳＣの認識である。つまり、車両制御システム１０は、信号候補位置ＳＣの認識に応答して、信号候補位置ＳＣへの照射光を信号候補位置ＳＣの認識前よりも強くする。

図６に示される例では、タイミングｔｓにおいて、信号候補位置ＳＣへの照射光の強度が増加している。タイミングｔｓは、信号候補位置ＳＣの認識タイミング、あるいは、その認識タイミングの直後である。一方、信号候補位置ＳＣ以外に対する照射光の強度は変わっていない。典型的には、タイミングｔｓの後、信号候補位置ＳＣへの照射光は、信号候補位置ＳＣ以外への照射光よりも強くなる。

例えば、タイミングｔｓの前、ライト５０（ハイビーム）はＯＦＦしている。その後、信号候補位置ＳＣの認識に応答して、車両制御システム１０は、認識した信号候補位置ＳＣだけを照らすようにライト５０を部分的にＯＮする。つまり、車両制御システム１０は、信号候補位置ＳＣ以外を照らすことなく、信号候補位置ＳＣを選択的に照らす。このようなライト制御処理を、「選択灯火」と呼ぶこともできる。

他の例として、タイミングｔｓの前、ライト５０は点灯していてもよい。典型的には、タイミングｔｓの前の照射強度はデフォルト値である。その後、信号候補位置ＳＣの認識に応答して、車両制御システム１０は、認識した信号候補位置ＳＣへの照射強度をデフォルト値よりも高くしてもよい。

尚、信号機等の物体が必要以上に強く照らされると、反射光やフレア等の要因により、逆に見えにくくなる可能性もある。従って、信号候補位置ＳＣへの照射強度を最大照射強度まで増加させる必要は必ずしもない。シミュレーションや実験等を通して、適切な目標照射強度が予め算出されてもよい。その場合、車両制御システム１０は、信号候補位置ＳＣへの照射強度が適切な目標照射強度になるようにライト制御処理を行う。

以上に説明された増光処理によって得られる効果は、次の通りである。

まず、信号候補位置ＳＣへの照射光が強くなり、信号候補位置ＳＣの明るさ（照度）が増加する。そのため、信号候補位置ＳＣに実際に信号機が存在する場合、その信号機の筐体の明るさも増加し、視覚的に見えやすくなる。よって、暗環境においても、画像ＩＭＧに基づいて信号機の存在を認識（検出）しやすくなる。その結果、画像ＩＭＧに基づく信号機の認識確率（検出確率）が増加する。すなわち、信号機の認識精度が向上する。

また、ハイビームは、車両１の前方１００ｍ先程度まで少なくとも照らすことができる。従って、車両１が信号機から１００ｍ程度離れていても、信号機を明るくして見えやすさを向上させることができる。つまり、信号機から遠方の位置においても、信号機の認識精度を高めることができる。このことは、余裕をもった自動運転制御を実現する観点から好ましい。

更に、信号候補位置ＳＣへの照射光が信号候補位置ＳＣ以外への照射光よりも強くなる場合、画像ＩＭＧのコントラストが高くなる。画像ＩＭＧにフィルタ等を適用して、信号候補位置ＳＣ以外の位置のノイズ光を除去することによって、信号候補位置ＳＣをよりはっきりさせることができる。このことも、画像ＩＭＧに基づく信号機の認識確率（検出確率）の増加に寄与する。また、ノイズ光が除去されるため、ノイズ光を信号機と誤認識することが抑制される。すなわち、信号機の認識精度が向上する。

信号機の認識精度の向上は、信号機の認識結果に基づく自動運転制御の精度の向上に寄与する。

また、信号候補位置ＳＣが明るくなることは、遠隔オペレータによる遠隔支援においても有用である。遠隔支援の場合、カメラＣにより得られる画像ＩＭＧが、遠隔オペレータ側の遠隔オペレータ端末に送信される。遠隔オペレータは、画像ＩＭＧをみて車両１の周囲の状況を把握する。このとき、画像ＩＭＧの中の信号候補位置ＳＣが明るくなっていると、遠隔オペレータは信号機が存在するか否かを認識しやすくなる。また、遠隔オペレータは、信号表示が見えない場合であっても、矢印信号や遮蔽信号が存在するか否かを認識しやすくなる。これらのことは、遠隔支援の精度の観点から好ましい。

２－２．減光処理
図７は、ライト制御処理の他の例である「減光処理」を説明するための概念図である。減光処理は、あるトリガーに応答して信号候補位置ＳＣ以外への照射光（ライト５０の出力）を弱くする処理である。ここでのトリガーは、信号候補位置ＳＣの認識である。つまり、車両制御システム１０は、信号候補位置ＳＣの認識に応答して、信号候補位置ＳＣ以外への照射光を信号候補位置ＳＣの認識前よりも弱くする。

図７に示される例において、タイミングｔｓの前、ライト５０（ハイビーム）はＯＮしている。典型的には、タイミングｔｓの前の照射強度はデフォルト値である。その後、タイミングｔｓにおいて、信号候補位置ＳＣ以外への照射光の強度が減少する。信号候補位置ＳＣ以外が照らされないように、ライト５０が部分的にＯＦＦされてもよい。一方、信号候補位置ＳＣに対する照射光の強度は変わっていない。結果として、図６で示された例の場合と同様に、信号候補位置ＳＣへの照射光は、信号候補位置ＳＣ以外への照射光よりも強くなる。

この減光処理により得られる効果は、次の通りである。

信号候補位置ＳＣへの照射光が信号候補位置ＳＣ以外への照射光よりも強くなるため、画像ＩＭＧのコントラストが高くなる。画像ＩＭＧにフィルタ等を適用して、信号候補位置ＳＣ以外の位置のノイズ光を除去することによって、信号候補位置ＳＣをよりはっきりさせることができる。このことも、画像ＩＭＧに基づく信号機の認識確率（検出確率）の増加に寄与する。また、ノイズ光が除去されるため、ノイズ光を信号機と誤認識することが抑制される。すなわち、信号機の認識精度が向上する。

また、道路上や路側の構造物には反射板が付いていることも多い。そのような反射板からの反射光は、信号認識にとってはノイズ光となる。信号候補位置ＳＣ以外への照射光を弱めることによって、ノイズ光の発生を抑制することが可能となる。これにより、信号機の認識精度が向上する。

更に、信号候補位置ＳＣ以外への照射光が弱くなり、信号候補位置ＳＣ以外の位置の明るさ（照度）が減少する。よって、信号候補位置ＳＣ以外の位置の物体が見えにくくなる。その結果、信号機以外の物体を信号機として誤認識する確率が減少する。このことも、信号機の認識精度の向上に寄与する。

更に、部分的に照射光を弱めることによって、消費電力を削減することが可能なる。

２－３．増光処理と減光処理の組み合わせ
図８は、上述の「増光処理」と「減光処理」の組み合わせを示している。信号候補位置ＳＣの認識に応答して、車両制御システム１０は、信号候補位置ＳＣへの照射光を信号候補位置ＳＣの認識前よりも強くし、且つ、信号候補位置ＳＣ以外への照射光を信号候補位置ＳＣの認識前よりも弱くする。これにより、増光処理による効果と減光処理による効果の両方が得られる。

２－４．増光処理に続く減衰処理
図９は、増光処理に続く「減衰処理」を説明するための概念図である。上述の通り、増光処理によって、信号候補位置ＳＣへの照射光が強くなり、信号候補位置ＳＣの照度が増加する。その後、車両１は走行し、信号候補位置ＳＣに近づいていく。車両１のライト５０から出力される照射光の強度が変わらない場合、車両１が信号候補位置ＳＣに近づくにつれて、信号候補位置ＳＣの照度が高くなっていく。しかしながら、信号機等の物体が必要以上に強く照らされると、反射光やフレア等の要因により、逆に見えにくくなる可能性もある。

そこで、信号候補位置ＳＣが必要以上に強く照らされることを未然に防ぐために、車両制御システム１０は、増光処理に続いて減衰処理を実行してもよい。具体的には、車両制御システム１０は、増光処理の後、車両１の走行に伴って信号候補位置ＳＣへの照射光を弱める。

減衰処理における照射光強度の減衰率は、車両１の速度に応じて動的に設定されてもよい。この場合、車両１の速度が高くなるにつれて、照射光強度の減衰率も高くなるように設定される。

減衰処理における照射光強度は、車両１から信号候補位置ＳＣへの距離に応じて設定されてもよい。この場合、車両１から信号候補位置ＳＣへの距離が短くなるにつれて、照射光強度は小さくなるように設定される。

減衰処理の最中、受け手側の信号候補位置ＳＣの照度が一定値となるように、出力側のライト５０からの照射光強度が設定されてもよい。一定値は、適切な信号認識が可能となる照度である。

以上に説明された減衰処理により、増光処理の後に信号候補位置ＳＣが必要以上に強く照らされることが抑制される。その結果、信号機等の物体が見えにくくなるといった事態が抑制される。このことも、信号機の認識精度の向上に寄与する。

２－５．効果
以上に説明されたように、本実施の形態によれば、車両１の周囲において信号機が存在する可能性がある信号候補位置ＳＣが認識される。そして、信号候補位置ＳＣの認識に応答して、上述のライト制御処理が実行される。ライト制御処理は、信号候補位置ＳＣへの照射光を信号候補位置ＳＣの認識前よりも強くすること、及び、信号候補位置ＳＣへの照射光を信号候補位置ＳＣ以外への照射光よりも強くすること、のうち少なくとも一方を含む。このライト制御処理により、暗環境においても信号候補位置が見えやすくなり、暗環境における信号機の認識確率（検出確率）が増加する。すなわち、信号機の認識精度が向上する。

３．スクリーニング処理
上述の通り、信号候補位置ＳＣの認識に応答してライト制御処理が行われる。そのライト制御処理を、便宜上、「第１ライト制御処理」と呼ぶ。第１ライト制御処理によって、画像ＩＭＧに基づく信号機の認識精度が増加する。その結果、信号候補位置ＳＣに信号機が実際に存在すること、あるいは、存在可能性が極めて高いことが判明する場合がある。逆に、信号候補位置ＳＣに信号機は存在しないこと、あるいは、存在可能性が極めて低いことが判明する場合もある。従って、第１ライト制御処理の後に信号候補位置ＳＣを更に絞り込むことが可能となる。言い換えれば、信号候補位置ＳＣのスクリーニングが可能となる。

図１０は、スクリーニング処理を説明するための概念図である。カメラＣによって得られる画像ＩＭＧの中に１又は複数の信号候補位置ＳＣが写っている。第１ライト制御処理の後、車両制御システム１０は、画像ＩＭＧに基づいて信号認識を更に行い、信号候補位置ＳＣを絞り込む。このとき、車両制御システム１０は、信号候補位置ＳＣの“数”を絞り込んでもよいし、信号候補位置ＳＣの“サイズ”を絞り込んでもよい。

例えば、車両制御システム１０は、ある信号候補位置ＳＣに信号機は存在しない、あるいは、存在可能性が閾値未満であると判断した場合、その信号候補位置ＳＣを以降の信号候補位置ＳＣから除外する。他の例として、車両制御システム１０は、ある信号候補位置ＳＣ内の少なくとも一部の範囲に信号機は存在しない、あるいは、存在可能性が閾値未満であると判断した場合、その信号候補位置ＳＣ内の一部の範囲を信号候補位置ＳＣから除外する。

スクリーニング処理によって信号候補位置ＳＣから除外された位置を、以下、「除外位置ＥＸ」と呼ぶ。除外位置ＥＸに信号機が存在する可能性は低い。一方、スクリーニング処理後の信号候補位置ＳＣには信号機が存在する可能性が高い。

このように信号候補位置ＳＣを信号機が存在する可能性が高いものに絞り込むことによって、信号機をより正確に、且つ、より早く認識することが可能となる。すなわち、スクリーニング処理によって、信号機の認識精度及び認識速度の両方を向上させることが可能となる。

車両制御システム１０は、スクリーニング処理に続いてライト制御処理を更に行ってもよい。スクリーニング処理の後に行われるライト制御処理を、以下、便宜上、「第２ライト制御処理」と呼ぶ。第２ライト制御処理のトリガーは、スクリーニング処理の実行である。

例えば、信号候補位置ＳＣから除外された除外位置ＥＸを照らし続ける必要は無い。むしろ、除外位置ＥＸを照らし続けることは、不要なノイズ光の発生や、信号機以外の物体を信号機として誤認識することの原因となり得る。従って、第２ライト制御処理において、車両制御システム１０は、除外位置ＥＸに対して減光処理（図７、図８参照）を行う。つまり、車両制御システム１０は、除外位置ＥＸへの照射光をスクリーニング処理の前よりも弱める。この減光処理により、上述の効果が得られ、信号機の認識精度が更に向上する。

他の例として、第２ライト制御処理において、車両制御システム１０は、信号候補位置ＳＣに対して更に増光処理（図６、図８参照）を行ってもよい。つまり、車両制御システム１０は、信号候補位置ＳＣへの照射光をスクリーニング処理の前よりも更に強くしてもよい。このとき、車両制御システム１０は、図４で示された左ライト５０Ｌと右ライト５０Ｒを用いた「集光」を行い、信号候補位置ＳＣへの照射光を強くしてもよい。この増光処理により、上述の効果が得られ、信号機の認識精度が更に向上する。

更に、車両制御システム１０は、増光処理に続いて減衰処理（図９参照）を行ってもよい。これにより、増光処理の後に信号候補位置ＳＣが必要以上に強く照らされることが抑制される。その結果、信号機等の物体が見えにくくなるといった事態が抑制される。このことも、信号機の認識精度の向上に寄与する。

４．照射対象の例
図１１は、本実施の形態における照射対象である信号機の一例を説明するための概念図である。第１車線Ｌ１は、車両１が走行している車線である。第１信号機ＳＧ１は、第１車線Ｌ１に対する信号機である。特に、第１信号機ＳＧ１は、車両１の前方に位置する。車両１は、第１信号機ＳＧ１の信号表示に従って走行する。この第１信号機ＳＧ１が少なくとも照射対象である。信号候補位置ＳＣは、第１信号機ＳＧ１が存在する可能性がある位置を含む。

図１２は、本実施の形態における照射対象である信号機の他の例を説明するための概念図である。第２車線Ｌ２は、第１車線Ｌ１と交差する車線である。第２車線Ｌ２には他車両２が存在する。第２信号機ＳＧ２は、第２車線Ｌ２に対する信号機である。他車両２は、第２信号機ＳＧ２の信号表示に従って走行する。この第２信号機ＳＧ２も照射対象であってもよい。つまり、信号候補位置ＳＣは、第１信号機ＳＧ１が存在する可能性がある位置だけでなく、第２信号機ＳＧ２が存在する可能性がある位置を含んでいてもよい。第１車線Ｌ１の車両１の車両制御システム１０が第２車線Ｌ２の第２信号機ＳＧ２も照らすことによって、第２車線Ｌ２の他車両２は第２信号機ＳＧ２を認識しやすくなる。つまり、車両１の車両制御システム１０は、他車両２による信号認識をアシストすることが可能となる。

５．車両制御システムの例
５－１．構成例
図１３は、本実施の形態に係る車両制御システム１０の構成例を示すブロック図である。車両制御システム１０は、センサ群２０、走行装置３０、通信装置４０、ライト５０、及び制御装置１００を含んでいる。

センサ群２０は、車両１に搭載されている。センサ群２０は、認識センサ２１、車両状態センサ２２、位置センサ２３、等を含んでいる。

認識センサ２１は、車両１の周囲の状況を認識（検出）する。認識センサ２１は、カメラＣを含んでいる。認識センサ２１は、ＬＩＤＡＲ（Laser Imaging Detection and Ranging）、レーダ、等を含んでいてもよい。

車両状態センサ２２は、車両１の状態を検出する。例えば、車両状態センサ２２は、速度センサ、加速度センサ、ヨーレートセンサ、舵角センサ、等を含んでいる。

位置センサ２３は、車両１の位置及び方位を検出する。位置センサ２３としては、ＧＰＳ（Global Positioning System）センサが例示される。

走行装置３０は、操舵装置、駆動装置、及び制動装置を含んでいる。操舵装置は、車輪を転舵する。例えば、操舵装置は、パワーステアリング（EPS: Electric Power Steering）装置を含んでいる。駆動装置は、駆動力を発生させる動力源である。駆動装置としては、エンジン、電動機、インホイールモータ、等が例示される。制動装置は、制動力を発生させる。

通信装置４０は、車両１の外部と通信を行う。例えば、通信装置４０は、車両１の外部の管理装置と通信を行う。管理装置としては、地図情報を管理する地図管理装置、車両１の自動運転を管理する自動運転管理装置、等が例示される。更に他の例として、通信装置４０は、車両１の遠隔支援を行う遠隔オペレータ端末と通信を行ってもよい。

ライト５０は、車両１に搭載されており、車両１の外部に光を照射する。また、ライト５０の配光状態は可変である。つまり、ライト５０は、照射範囲と照射強度を自由に変更することができるように構成されている。例えば、ライト５０は、複数の光源を含んでいる。光源がＬＥＤである場合、ライト５０は複数のＬＥＤからなるＬＥＤアレイを含んでいる。複数の光源は、それぞれ独立して制御可能である。

制御装置１００は、車両１を制御する。制御装置１００は、１又は複数のプロセッサ１１０（以下、単にプロセッサ１１０と呼ぶ）と１又は複数の記憶装置１２０（以下、単に記憶装置１２０と呼ぶ）を含んでいる。プロセッサ１１０は、各種処理を実行する。例えば、プロセッサ１１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を含んでいる。記憶装置１２０は、各種情報を格納する。記憶装置１２０としては、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、等が例示される。制御装置１００は、１又は複数のＥＣＵ（Electronic Control Unit）を含んでいてもよい。制御装置１００の一部は、車両１の外部の情報処理装置であってもよい。その場合、制御装置１００の一部は、車両１と通信を行い、車両１をリモートで制御する。

車両制御プログラムＰＲＯＧは、車両１を制御するためのコンピュータプログラムである。プロセッサ１１０が車両制御プログラムＰＲＯＧを実行することにより、制御装置１００による各種処理が実現される。車両制御プログラムＰＲＯＧは、記憶装置１２０に格納される。あるいは、車両制御プログラムＰＲＯＧは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。

５－２．運転環境情報
制御装置１００は、センサ群２０を用いて、車両１の運転環境を示す運転環境情報２００を取得する。運転環境情報２００は、記憶装置１２０に格納される。

図１４は、運転環境情報２００の例を示すブロック図である。運転環境情報２００は、周辺状況情報２１０、車両状態情報２２０、車両位置情報２３０、及び地図情報２４０を含んでいる。

周辺状況情報２１０は、車両１の周囲の状況を示す情報である。制御装置１００は、認識センサ２１を用いて車両１の周囲の状況を認識し、周辺状況情報２１０を取得する。例えば、周辺状況情報２１０は、カメラＣによって撮像される画像ＩＭＧを含む。他の例として、周辺状況情報２１０は、ＬＩＤＡＲによって得られる点群情報を含む。

周辺状況情報２１０は、更に、車両１の周囲の物体に関する物体情報２１２を含んでいる。物体としては、歩行者、自転車、二輪車、他車両（先行車両、駐車車両、等）、白線、信号機、構造物（例：電柱、歩道橋）、標識、障害物、等が例示される。物体情報２１２は、車両１に対する物体の相対位置及び相対速度を示す。例えば、カメラＣによって得られた画像ＩＭＧを解析することによって、物体を識別し、その物体の相対位置を算出することができる。例えば、制御装置１００は、機械学習により得られた画像認識ＡＩを利用して、画像ＩＭＧの中の信号機等の物体を識別する。また、ＬＩＤＡＲによって得られた点群情報に基づいて、物体を識別し、その物体の相対位置と相対速度を取得することもできる。

車両状態情報２２０は、車両１の状態を示す情報であり、車速、加速度、ヨーレート、操舵角、等を含む。制御装置１００は、車両状態センサ２２から車両状態情報２２０を取得する。車両状態情報２２０は、車両１の運転状態（自動運転／手動運転）を示していてもよい。

車両位置情報２３０は、車両１の現在位置を示す情報である。制御装置１００は、位置センサ２３による検出結果から車両位置情報２３０を取得する。また、制御装置１００は、物体情報２１２と地図情報２４０を利用した周知の自己位置推定処理（Localization）により、高精度な車両位置情報２３０を取得してもよい。

地図情報２４０は、一般的なナビゲーション地図を含む。地図情報２４０は、レーン配置や道路形状を示していてもよい。地図情報２４０は、構造物、信号機、標識、等の位置情報を含んでいてもよい。制御装置１００は、地図データベースから、必要なエリアの地図情報２４０を取得する。地図データベースは、記憶装置１２０に格納されていてもよいし、車両１の外部の地図管理装置に格納されていてもよい。後者の場合、制御装置１００は、通信装置４０を介して地図管理装置と通信を行い、必要な地図情報２４０を取得する。地図情報２４０は、記憶装置１２０に格納される。

５－３．車両走行制御
制御装置１００は、車両１の走行を制御する「車両走行制御」を実行する。車両走行制御は、操舵制御、加速制御、及び減速制御を含む。制御装置１００は、走行装置３０を制御することによって車両走行制御を実行する。具体的には、制御装置１００は、操舵装置を制御することによって操舵制御を実行する。また、制御装置１００は、駆動装置を制御することによって加速制御を実行する。また、制御装置１００は、制動装置を制御することによって減速制御を実行する。

また、制御装置１００は、運転環境情報２００に基づいて自動運転制御を行う。より詳細には、制御装置１００は、運転環境情報２００に基づいて、車両１の走行プランを生成する。走行プランは、現在の走行車線を維持する、車線変更を行う、右左折を行う、障害物を回避する、等が例示される。更に、制御装置１００は、運転環境情報２００に基づいて、車両１が走行プランに従って走行するために必要な目標トラジェクトリを生成する。目標トラジェクトリは、目標位置及び目標速度を含んでいる。そして、制御装置１００は、車両１が目標トラジェクトリに追従するように車両走行制御を行う。

５－４．通信処理
制御装置１００は、通信装置４０を介して車両１の外部と通信を行う。例えば、制御装置１００は、通信装置４０を介して車両１の外部の管理装置と通信を行う。管理装置としては、地図情報を管理する地図管理装置、車両１の自動運転を管理する自動運転管理装置、等が例示される。制御装置１００は、通信装置４０を介して他車両と車車間通信を行ってもよい。

また、車両１が遠隔オペレータによる遠隔支援の対象である場合、制御装置１００は、通信装置４０を介して遠隔オペレータ側の遠隔オペレータ端末と通信を行う。遠隔オペレータによる遠隔支援としては、認識支援、判断支援、遠隔運転、等が挙げられる。制御装置１００は、遠隔オペレータによる遠隔支援が必要であると判断した場合、支援要求を遠隔オペレータ端末に送信する。また、制御装置１００は、運転環境情報２００の少なくとも一部を遠隔オペレータ端末に送信する。特に、制御装置１００は、カメラＣにより得られる画像ＩＭＧを遠隔オペレータ端末に送信する。遠隔オペレータ端末は、受信した画像ＩＭＧを表示装置に表示する。遠隔オペレータは、表示装置に表示される画像ＩＭＧをみて、車両１の周囲の状況を把握し、車両１の動作を遠隔で支援する。制御装置１００は、遠隔オペレータによる指示を示す指示情報を遠隔オペレータ端末から受け取る。そして、制御装置１００は、指示情報に従って車両走行制御を行う。

５－５．ライト制御処理
制御装置１００は、ライト５０を制御するライト制御処理を実行する。上述の通り、ライト５０の配光状態は可変である。つまり、ライト５０は、照射範囲と照射強度を自由に変更することができるように構成されている。制御装置１００は、ライト５０を制御して、ライト５０による照射範囲と照射強度を変更することができる。

本実施の形態に係る制御装置１００は、暗環境における信号機の認識精度が向上するようにライト制御処理を行う。図１５は、そのようなライト制御処理に関連する処理を示すフローチャートである。

５－５－１．信号候補位置認識処理（ステップＳ１１０）
ステップＳ１１０において、制御装置１００は、車両１の周囲において信号機が存在する可能性がある信号候補位置ＳＣを認識する（図５参照）。この信号候補位置ＳＣの認識には、センサ群２０が用いられる。以下、信号候補位置ＳＣを認識する手法の様々な例を説明する。尚、信号候補位置ＳＣに信号機が存在する確証は無くてもよい。

＜第１の例＞制御装置１００は、カメラＣにより得られる画像ＩＭＧを取得する。更に、制御装置１００は、画像ＩＭＧを解析して、画像ＩＭＧの中の信号機を仮認識する。例えば、機械学習により得られた画像認識ＡＩが利用される。交差点における信号機の集合体が仮認識されてもよい。そして、制御装置１００は、仮認識された信号機の周囲の位置（一定範囲）を信号候補位置ＳＣとして設定する。車両１に対する信号候補位置ＳＣの相対位置は、画像ＩＭＧに基づいて算出される。

＜第２の例＞制御装置１００は、カメラＣにより得られる画像ＩＭＧを取得する。更に、制御装置１００は、画像ＩＭＧを解析して、画像ＩＭＧの中の信号表示色（緑、黄、赤）の光源を認識する。そして、制御装置１００は、信号表示色の光源の周囲の位置（一定範囲）を信号候補位置ＳＣとして設定する。車両１に対する信号候補位置ＳＣの相対位置は、画像ＩＭＧに基づいて算出される。

＜第３の例＞車両１の前方の信号機が赤信号である場合、その下に先行車が停止している可能性がある。停止している先行車のテールランプは赤色である。そこで、制御装置１００は、画像ＩＭＧを解析して、画像ＩＭＧの中の先行車の赤ランプを認識する。そして、制御装置１００は、認識された赤ランプの上方の位置（一定範囲）を信号候補位置ＳＣとして設定する。車両１に対する信号候補位置ＳＣの相対位置は、画像ＩＭＧに基づいて算出される。

＜第４の例＞交差点に信号機が設置されている可能性は高い。そこで、制御装置１００は、画像ＩＭＧを解析して、画像ＩＭＧの中の交差点を認識する。あるいは、制御装置１００は、位置センサ２３により得られる車両位置情報２３０と地図情報２４０に基づいて、車両１の周囲の交差点の位置を取得してもよい。そして、制御装置１００は、交差点の上方の位置（一定範囲）を信号候補位置ＳＣとして設定する。車両１に対する信号候補位置ＳＣの相対位置は、画像ＩＭＧに基づいて算出される、あるいは、車両位置情報２３０と地図情報２４０に基づいて算出される。

＜第５の例＞信号機は、電柱、歩道橋、等の構造物に設置されている場合もある。そのような信号機と関連する構造物を、以下、「信号機関連構造物」と呼ぶ。制御装置１００は、認識センサ２１（例：カメラ、ＬＩＤＡＲ）による認識結果に基づいて、車両１の周囲の信号機関連構造物を認識する。つまり、制御装置１００は、周辺状況情報２１０（画像ＩＭＧ、物体情報２１２）に基づいて信号機関連構造物を認識する。他の例として、構造物の位置が登録された地図情報２４０が用意されてもよい。その場合、制御装置１００は、位置センサ２３により得られる車両位置情報２３０と地図情報２４０に基づいて、車両１の周囲の信号機関連構造物の位置を取得することができる。そして、制御装置１００は、信号機関連構造物の周囲の位置（一定範囲）を信号候補位置ＳＣとして設定する。車両１に対する信号候補位置ＳＣの相対位置は、物体情報２１２に基づいて算出される、あるいは、車両位置情報２３０と地図情報２４０に基づいて算出される。

５－５－２．第１ライト制御処理（ステップＳ１２０）
ステップＳ１１０の後のステップＳ１２０において、制御装置１００は、信号候補位置ＳＣに基づいてライト５０を制御する「第１ライト制御処理」を行う。第１ライト制御処理は、上記セクション２で説明された通りであり、「増光処理」と「減光処理」の少なくとも一方を含む（図６～図８参照）。第１ライト制御処理は、増光処理に続く「減衰処理」を含んでいてもよい（図９参照）。

車両１に対する信号候補位置ＳＣの相対位置は、上述の通り算出される。車両１におけるライト５０の設置位置、ライト５０の設置方向、及びライト５０に含まれる各光源の光軸方向は既知情報である。よって、制御装置１００は、信号候補位置ＳＣが選択的に照らされるようにライト５０を制御することができる。

５－５－３．スクリーニング処理（ステップＳ１３０）
ステップＳ１２０の後のステップＳ１３０において、制御装置１００は、信号候補位置ＳＣを絞り込む「スクリーニング処理」を行う（上記セクション３参照）。例えば、制御装置１００は、画像認識ＡＩを利用して画像ＩＭＧの中の信号機を認識する。ステップＳ１２０における第１ライト制御処理の結果、信号機の認識精度は向上している。よって、このステップＳ１３０において、制御装置１００は、画像ＩＭＧの中の信号機を比較的高い精度で認識することができる。

制御装置１００は、ある信号候補位置ＳＣに信号機は存在しない、あるいは、存在可能性が閾値未満であると判断した場合、その信号候補位置ＳＣを以降の信号候補位置ＳＣから除外する。他の例として、制御装置１００は、ある信号候補位置ＳＣ内の少なくとも一部の範囲に信号機は存在しない、あるいは、存在可能性が閾値未満であると判断した場合、その信号候補位置ＳＣ内の一部の範囲を信号候補位置ＳＣから除外する。信号候補位置ＳＣから除外された位置が除外位置ＥＸである（図１０参照）。

５－５－４．第２ライト制御処理（ステップＳ１４０）
ステップＳ１３０の後のステップＳ１４０において、制御装置１００は、信号候補位置ＳＣあるいは除外位置ＥＸに基づいてライト５０を制御する「第２ライト制御処理」を行う。第２ライト制御処理は、上記セクション３で説明された通りであり、「増光処理」と「減光処理」の少なくとも一方を含む。第２ライト制御処理は、増光処理に続く「減衰処理」を含んでいてもよい。

尚、第２ライト制御処理は行われなくてもよい。

６．交差点における照射対象の切り替え
図１６及び図１７は、交差点における照射対象の切り替えを説明するための概念図である。ここでは、車両１の前方の１つの交差点に複数の信号機が連続して設置されている場合を考える。複数の信号機は、第１信号機ＳＧａと第２信号機ＳＧｂを含んでいる。第２信号機ＳＧｂは、第１信号機ＳＧａよりも車両１から遠い。つまり、車両１から見て、第１信号機ＳＧａは手前側に位置し、第２信号機ＳＧｂは奥側に位置する。

カメラＣにより得られる画像ＩＭＧに第１信号機ＳＧａと第２信号機ＳＧｂの両方が含まれている。制御装置１００は、画像ＩＭＧに基づいて、第１信号機ＳＧ１と第２信号機ＳＧｂの両方を認識する。但し、制御装置１００は、第１信号機ＳＧ１と第２信号機ＳＧｂの両方を同時にライト５０の照射対象とはしない。制御装置１００は、ライト５０の照射対象を切り替える。

より詳細には、図１６に示されるように車両１が交差点から比較的遠い段階では、第１信号機ＳＧａの信号表示が認識できれば十分である。第２信号機ＳＧｂの信号表示を認識する必要は無い。そこで、制御装置１００は、第１信号機ＳＧａを照射対象として設定し、第２信号機ＳＧｂを照射対象から除外する。つまり、制御装置１００は、第１信号機ＳＧａが照らされ、第２信号機ＳＧｂが照らされないようにライト５０を制御する。これにより、第２信号機ＳＧｂからの不必要な反射光（ノイズ光）が抑制される。また、消費電力が削減される。

その後、図１７に示されるように車両１が交差点にある程度近づいた段階で、照射対象が第１信号機ＳＧａから第２信号機ＳＧｂに切り替えられる。つまり、制御装置１００は、第２信号機ＳＧｂが照らされ、第１信号機ＳＧａが照らされないようにライト５０を制御する。これにより、第１信号機ＳＧａからの不必要な反射光（ノイズ光）が抑制される。また、消費電力が削減される。

図１８は、照射対象の切り替えに関連する処理を示すフローチャートである。

ステップＳ２００において、制御装置１００は、カメラＣを用いて車両１の前方の信号機を認識する。同じ交差点に設置された複数の信号機が認識された場合（ステップＳ２００；Ｙｅｓ）、処理は、ステップＳ２１０に進む。

ステップＳ２１０において、制御装置１００は、手前側の第１信号機ＳＧａを照射対象として設定し、奥側の第２信号機ＳＧｂを照射対象から除外する。つまり、制御装置１００は、第１信号機ＳＧａが照らされ、第２信号機ＳＧｂが照らされないようにライト５０を制御する。

ステップＳ２２０において、制御装置１００は、車両１が第１信号機ＳＧａの位置に到達するまでの時間を予測する。第１信号機ＳＧａの位置の代わりに、第１信号機ＳＧａの近傍の停止線（図１６参照）の位置が用いられてもよい。車両１から第１信号機ＳＧａあるいは停止線までの距離は、物体情報２１２から得られる。車両１の速度及び加速度は車両状態情報２２０から得られる。よって、制御装置１００は、物体情報２１２と車両状態情報２２０に基づいて、車両１が第１信号機ＳＧａの位置に到達するまでの予測時間を算出することができる。

ステップＳ２３０において、制御装置１００は、切替条件が成立するか否かを判定する。切替条件は、少なくとも、「予測時間が閾値未満になること」を含む。切替条件は、更に、「車両１が交差点を直進すること」を含んでいてもよい。車両１が交差点を直進するか否かは、例えば、自動運転制御における車両１の目標トラジェクトリに基づいて判断することができる。予測時間が閾値以上である場合、切替条件は成立しない（ステップＳ２３０；Ｎｏ）。この場合、処理は、ステップＳ２１０に戻る。一方、切替条件が成立すると（ステップＳ２３０；Ｙｅｓ）、処理は、ステップＳ２４０に進む。

ステップＳ２４０において、制御装置１００は、照射対象を第１信号機ＳＧａから第２信号機ＳＧｂに切り替える。つまり、制御装置１００は、第２信号機ＳＧｂが照らされ、第１信号機ＳＧａが照らされないようにライト５０を制御する。

１ 車両
１０ 車両制御システム
２０ センサ群
２１ 認識センサ
２２ 車両状態センサ
２３ 位置センサ
３０ 走行装置
４０ 通信装置
５０ ライト
１００ 制御装置
１１０ プロセッサ
１２０ 記憶装置
２００ 運転環境情報
２１２ 物体情報
２２０ 車両状態情報
２３０ 車両位置情報
２４０ 地図情報
Ｃ カメラ
ＩＭＧ 画像
ＳＣ 信号候補位置
ＰＲＯＧ 車両制御プログラム

Claims (12)

1. 配光状態が可変であるライトを備える車両を制御する車両制御方法であって、
   前記車両に搭載されたセンサを用いて、前記車両の周囲において信号機が存在する可能性がある信号候補位置を認識することと、
   前記信号候補位置の認識に応答して前記ライトを制御する第１ライト制御処理と
   を含み、
   前記第１ライト制御処理は、前記信号候補位置への照射光を前記信号候補位置の認識前よりも強くすることを含み、
   前記第１ライト制御処理は、前記信号候補位置以外を照らすことなく、前記信号候補位置を選択的に照らすことを含む
   車両制御方法。
2. 配光状態が可変であるライトを備える車両を制御する車両制御方法であって、
   前記車両に搭載されたセンサを用いて、前記車両の周囲において信号機が存在する可能性がある信号候補位置を認識することと、
   前記信号候補位置の認識に応答して前記ライトを制御する第１ライト制御処理と
   を含み、
   前記第１ライト制御処理は、前記信号候補位置への照射光を前記信号候補位置の認識前よりも強くし、その後、前記車両の走行に伴って前記信号候補位置への前記照射光を弱めることを含む
   車両制御方法。
3. 配光状態が可変であるライトを備える車両を制御する車両制御方法であって、
   前記車両に搭載されたセンサを用いて、前記車両の周囲において信号機が存在する可能性がある信号候補位置を認識することと、
   前記信号候補位置の認識に応答して前記ライトを制御する第１ライト制御処理と
   を含み、
   前記第１ライト制御処理は、前記信号候補位置への照射光を前記信号候補位置の認識前よりも強くすることを含み、
   前記第１ライト制御処理は、更に、前記信号候補位置以外への照射光を前記信号候補位置の認識前よりも弱くすることを含む
   車両制御方法。
4. 配光状態が可変であるライトを備える車両を制御する車両制御方法であって、
   前記車両に搭載されたセンサを用いて、前記車両の周囲において信号機が存在する可能性がある信号候補位置を認識することと、
   前記信号候補位置の認識に応答して前記ライトを制御する第１ライト制御処理と
   を含み、
   前記第１ライト制御処理は、前記信号候補位置への照射光を前記信号候補位置の認識前よりも強くすること、及び、前記信号候補位置への照射光を前記信号候補位置以外への照射光よりも強くすること、のうち少なくとも一方を含み、
   前記車両制御方法は、
   前記車両に搭載されたカメラを用いて前記車両の周囲の画像を取得することと、
   前記第１ライト制御処理の後、前記画像に基づいて前記信号候補位置を絞り込むスクリーニング処理と、
   前記スクリーニング処理の後に前記ライトを制御する第２ライト制御処理と
   を更に含む
   車両制御方法。
5. 請求項４に記載の車両制御方法であって、
   除外位置は、前記スクリーニング処理によって前記信号候補位置から除外された位置であり、
   前記第２ライト制御処理は、前記除外位置への照射光を前記スクリーニング処理の前よりも弱めることを含む
   車両制御方法。
6. 請求項４又は５に記載の車両制御方法であって、
   前記第２ライト制御処理は、前記信号候補位置への前記照射光を前記スクリーニング処理の前よりも更に強くすることを含む
   車両制御方法。
7. 請求項６に記載の車両制御方法であって、
   前記第２ライト制御処理は、前記信号候補位置への前記照射光を前記スクリーニング処理の前よりも強くし、その後、前記車両の走行に伴って前記信号候補位置への前記照射光を弱めることを含む
   車両制御方法。
8. 配光状態が可変であるライトを備える車両を制御する車両制御方法であって、
   前記車両に搭載されたセンサを用いて、前記車両の周囲において信号機が存在する可能性がある信号候補位置を認識することと、
   前記信号候補位置の認識に応答して前記ライトを制御する第１ライト制御処理と
   を含み、
   前記第１ライト制御処理は、前記信号候補位置への照射光を前記信号候補位置の認識前よりも強くすること、及び、前記信号候補位置への照射光を前記信号候補位置以外への照射光よりも強くすること、のうち少なくとも一方を含み、
   前記信号候補位置は、
   前記車両が走行している第１車線に対する前記信号機が存在する可能性がある位置と、
   前記第１車線と交差する第２車線に対する前記信号機が存在する可能性がある位置と
   を含む
   車両制御方法。
9. 配光状態が可変であるライトを備える車両を制御する車両制御方法であって、
   前記車両に搭載されたセンサを用いて、前記車両の周囲において信号機が存在する可能性がある信号候補位置を認識することと、
   前記信号候補位置の認識に応答して前記ライトを制御する第１ライト制御処理と
   を含み、
   前記第１ライト制御処理は、前記信号候補位置への照射光を前記信号候補位置の認識前よりも強くすること、及び、前記信号候補位置への照射光を前記信号候補位置以外への照射光よりも強くすること、のうち少なくとも一方を含み、
   前記車両に搭載された前記センサは、前記車両の周囲の状況を認識する認識センサと、前記車両の位置を取得する位置センサと、を含み、
   前記認識センサは、前記車両の周囲の画像を取得するカメラを含み、
   前記信号候補位置を認識することは、
   前記画像の中の信号機を仮認識し、仮認識された前記信号機の周囲の位置を前記信号候補位置として設定することと、
   前記画像の中の信号表示色の光源を認識し、前記信号表示色の前記光源の周囲の位置を前記信号候補位置として設定することと、
   前記画像の中の先行車の赤ランプを認識し、前記赤ランプの上方の位置を前記信号候補位置として設定することと、
   前記画像の中の交差点を認識し、あるいは、前記車両の前記位置と地図情報に基づいて前記車両の周囲の交差点の位置を取得し、前記交差点の上方の位置を前記信号候補位置として設定することと、
   前記認識センサを用いて前記車両の周囲の信号機関連構造物を認識し、あるいは、前記車両の前記位置と地図情報に基づいて前記信号機関連構造物の位置を取得し、前記信号機関連構造物の周囲の位置を前記信号候補位置として設定すること
   のうち少なくとも一つを含む
   車両制御方法。
10. 配光状態が可変であるライトを備える車両を制御する車両制御方法であって、
    前記車両に搭載されたセンサを用いて、前記車両の周囲において信号機が存在する可能性がある信号候補位置を認識することと、
    前記信号候補位置の認識に応答して前記ライトを制御する第１ライト制御処理と
    を含み、
    前記第１ライト制御処理は、前記信号候補位置への照射光を前記信号候補位置の認識前よりも強くすること、及び、前記信号候補位置への照射光を前記信号候補位置以外への照射光よりも強くすること、のうち少なくとも一方を含み、
    前記車両制御方法は、
    前記車両に搭載されたカメラを用いて、前記車両の前方の１つの交差点に設置された複数の信号機を認識することと、
    ここで、前記複数の信号機は、第１信号機と、前記第１信号機よりも前記車両から遠い第２信号機とを含み、
    前記車両が前記第１信号機の位置に到達するまでの予測時間を算出することと、
    前記予測時間が閾値以上である場合、前記第１信号機を前記ライトの照射対象として設定し、且つ、前記第２信号機を前記照射対象から除外し、
    前記予測時間が前記閾値未満になることを含む切替条件が成立した場合、前記照射対象を前記第１信号機から前記第２信号機に切り替えること
    を更に含む
    車両制御方法。
11. 配光状態が可変であるライトを備える車両を制御する車両制御システムであって、
    １又は複数のプロセッサを備え、
    前記１又は複数のプロセッサは、
    前記車両に搭載されたセンサを用いて、前記車両の周囲において信号機が存在する可能性がある信号候補位置を認識する処理と、
    前記信号候補位置の認識に応答して前記ライトを制御する第１ライト制御処理と
    を実行するように構成され、
    前記第１ライト制御処理は、前記信号候補位置への照射光を前記信号候補位置の認識前よりも強くすることを含み、
    前記第１ライト制御処理は、更に、前記信号候補位置以外への照射光を前記信号候補位置の認識前よりも弱くすることを含む
    車両制御システム。
12. 配光状態が可変であるライトを備える車両を制御する車両制御プログラムであって、
    前記車両制御プログラムは、コンピュータによって実行され、
    前記車両に搭載されたセンサを用いて、前記車両の周囲において信号機が存在する可能性がある信号候補位置を認識する処理と、
    前記信号候補位置の認識に応答して前記ライトを制御する第１ライト制御処理と
    を前記コンピュータに実行させ、
    前記第１ライト制御処理は、前記信号候補位置への照射光を前記信号候補位置の認識前よりも強くすることを含み、
    前記第１ライト制御処理は、更に、前記信号候補位置以外への照射光を前記信号候補位置の認識前よりも弱くすることを含む
    車両制御プログラム。