JPWO2016158197A1 - 自動運転制御装置 - Google Patents

Abstract

平均的では無い特定の道路環境でも自動運転の制御を解除されないように制御を継続できるようにする。外界を認識する外界認識センサと前記外界認識センサの情報によってドライバーの操作によらず自動的に道路を走行するために車両のアクチュエータを制御する自動運転制御装置において、ドライバーが運転しているときの外界認識情報および車両の状態情報を記録する学習記録装置と、前記記録装置に記録された情報を前記自動運転制御装置で処理した場合の処理結果と前記学習記録装置に記録された情報を比較する出力比較装置と、前記出力比較装置で比較した結果がドライバーの運転に近づくように制御パラメータを設定する制御パラメータ設定装置と、を有する。

Description

本発明は、自動運転制御装置に係り、特に制御パラメータの設定に関する。

自動運転制御装置のパラメータを設定する方法として、例えば特許文献１に記載のものがある。この制御装置では、例えば割り込みを司るパラメータの学習では、市場の割り込み頻度と、ドライバーが手動で運転しているときの割り込み頻度を比較し、ドライバーの割り込み頻度に近づくようにパラメータを学習するものである。

また、特許文献２では、自動運転制御装置内のドライバーモデルから生成される車速、車間距離、アクセルペダル操作量等の特徴量とドライバーの手動運転時の特徴量とを比較し、その一致確立が最も高くなるようにドライバーモデルのパラメータを学習させている。

特開２００８−１８０５９１号公報 特開２００７−１７６３９６号公報

しかしながら、上記特許文献では、ドライバーが手動運転した、ある区間における、ある量、例えば割り込み頻度や、車速、車間距離、アクセルペダルの操作量が、自動運転時のある量と一致する様に制御を実施するが、各個別の道路環境には対応ができない。

例えば、ドライバーが通勤する場合、道路環境は自宅前の路地−都市部の主要道路−都市間の幹線道路−工業地帯の主要道路−工場近くの路地と変化する。

この中で、前述したある量の平均値や適合率や、あるいは、その量自体の適合率を一致させるようにパラメータの調整を行ったとしても、最も走行距離が長い都市間の幹線道路では適切な制御が実施されるが、その他の道路環境では適切な制御が実施されない、あるいは違和感が発生するといった問題がある。

特に自動運転では、適切な制御が実施されない場合は、制御を解除する必要があり、例えば、通勤時に制御が解除される箇所が何箇所か存在すれば、これは毎日の日常使用シーンでは自動運転を使用することができない事を意味し、自動運転装置の価値が大きく損なわれることになる。

本発明の目的は、平均的では無い特定の道路環境でも自動運転の制御を解除されないように制御を継続することができるようにすることである。

本発明の自動運転制御装置は例えば、外界を認識する外界認識センサと前記外界認識センサの情報によってドライバーの操作によらず自動的に道路を走行するために車両のアクチュエータを制御する自動運転制御装置において、ドライバーが運転しているときの外界認識情報および車両の状態情報を記録する学習記録装置と、前記記録装置に記録された情報を前記自動運転制御装置で処理した場合の処理結果と前記学習記録装置に記録された情報を比較する出力比較装置と、前記出力比較装置で比較した結果がドライバーの運転に近づくように制御パラメータを設定する制御パラメータ設定装置と、を有する。

本発明によれば、平均的では無い特定の道路環境でも自動運転の制御を解除されないように制御を継続することができる。

本発明の実施例を示すブロック図 自動運転の制御ブロック図 本発明での制御の例を説明するための道路模式図 通常自動制御、学習中の状態遷移図 ドライバー運転中のデータフローズ 自動運転パラメータを評価するための処理フローズ ドライバー運転時のデータを使用するときの制御ブロック図 ドライバー運転時のデータによって自動運転を実施した場合の、自車位置を算出する処理の処理フローズ 地図上のリセット点説明用の図 ドライバー運転学習時の処理フローズ 外界認識センサの認識範囲図

図１を使用して本制御装置の全体の構成を説明する。自動運転ＥＣＵ１０５は，自車周辺の道路環境情報を以降に説明する外界認識センサから取得する。

外界認識センサには，前方レーダ１０１１，右前レーダ１０１２，左前レーダ１０１３，右後レーダ１０１５，左後レーダ１０１４と前方カメラ１０２，周辺カメラ１０２１があり，ぞれぞれのセンシング範囲は図１１に示すようになっており，前方レーダ１０１１のセンシング範囲は１１０７であり，右前レーダ１０１２のセンシング範囲は１１０５であり，左前レーダ１０１３のセンシング範囲は１１０５であり，右後レーダ１０１５のセンシング範囲は１１０２であり，左後ろレーダ１０１４のセンシング範囲は１１０１であり，前方カメラ１０２のセンシング範囲は１１０６であり，周辺カメラ１０２１のセンシング範囲は１１０３である。

自車両周辺の物体の位置，相対速度は，前方レーダ１０１１，右前レーダ１０１２，左前レーダ１０１３，右後レーダ１０１５，左後レーダ１０１４，周辺カメラ１１０３から取得する。

前方物体の位置，相対速度及び道路の白線の位置，道路と道路外の境界位置，標識の種類と位置，信号の色と位置は前方カメラ１０２から取得する。

前方カメラ１０２で取得できない道路形状情報，例えば前方のカーブのＲと長さ，坂道の勾配と長さ，車線の増減，道路規制情報，交差点の位置，料金所の位置等は，地図ＥＣＵ１０３から取得する。また地図ＥＣＵ１０３は，現在の自車の位置を取得するためにＧＰＳ１０４と接続されている。

前方カメラ１０２及びレーダ１０１１から１０１５で取得できない周辺物体の位置と速度，信号の位置と色，標識の位置と種類は車々間／路車間通信ＥＣＵ１１７で取得する。

自動運転制御装置(自動運転ＥＣＵ)１０５は，以下のアクチュエータを制御する事により，車両制御を実施する。

車両の加速度はエンジンＥＣＵ１１０を制御する事によって制御する。車両の減速度はブレーキＥＣＵ１１１を制御する事によって制御する。車両の進む方向は，ステアＥＣＵ１１３を制御する事によって制御する。

また，自動運転ＥＣＵ１０５は，車両の状態及びドライバーの運転状態を以下のセンサより取得する。ドライバーによるアクセル開度は，アクセルセンサ１０６より取得する。車両のヨーレートはヨーレートセンサ１０７より取得する。車両の車速は，車速センサ１０８より取得する。ドライバーによるステアリング操作量（操舵角）は，舵角センサ１０９より取得する。

図２を使用して通常制御中の自動運転ＥＣＵ１０５内部の処理について説明する。図１のレーダ１０１１〜１０１５，前方カメラ１０２，地図ＥＣＵ１０３，Ｃ２Ｘ ＥＣＵ１１７から取得したセンサデータ２０１から、制御対象なる可能性がある物体を物体判断部２０３で抽出する。センサのデータにはノイズを含め車両の制御にはあまり関係の無い情報が含まれるため，物体判断部２０３では，例えば石ころ程度の大きさであれば，自車を止めるたり，曲げたりして制御しなければならない制御の対象から外す等を行う。

次に地図データ２０２から取得した地図情報上に、物体判断部２０３で抽出した制御対象となる可能性のある物体，車々間・路車間通信データ２０４から取得した周辺物体情報のマッピングを２０５で行う。

重み付け部２０７では，マッピングされた地図上の位置，物体の種類，進行方向等から制御対象として重み付けを行う。

図３に重み付け部２０７の動作を例に示す。自車の進行方向の道路３０５に信号３０１が存在し，交差する道路３０６には自転車３０２が近づいてきている，さらに自車と同じ進行方向に歩行者３０３が歩いている。このような場合，信号３０１の重みが最も高く，自転車３０２が次ぎ，歩行者３０３の重みは最も低くなるという様に重み付けが行われる。

この，どの位置のどの物体に重みを付けるかは，制御パラメータ２０１６にパラメータとして設定されており，例えば信号３０１の重みは１０，歩道上の横断歩道に侵入しようとしている自転車３０２の重みは衝突までの時間ＴＴＣテーブル表１によって設定されるという具合である。この例の場合であれば，自転車３０２のＴＴＣが１秒になるまでは自車３０４は信号に従い制御を実施する事になる。

前記重み付け部２０７で設定された重み付けに従い，制御対象決定部２０８で制御対象とする物体を決定し，制御対象決定部２０８で決定された制御対象に対し，制御部２０９で制御量を算出しアクチュエータ２１０の制御を行う。

制御部２０９では，制御対象との距離，自車の速度，自車の加速度・減速度を決定するが，これらの制御量は制御パラメータ２０１６によって決定される。

通常制御時の処理について説明を行ったが，図４を用いて通常制御以外にどの様な状態があるかを説明する。

本装置には，制御を行わないＯＦＦ状態４０１，制御開始待ち状態４０２，通常制御状態４０３，学習状態４０６がある。

ＯＦＦ状態４０１は，ドライバーが運転を行う状態であり自動運転は行わない。スタンバイ状態４０２は，４０１と同様にドライバーが運転を行う状態であるが，メータ等表示装置に自動運転制御待ち状態である事が表示され，ドライバーがＳＷ等を一度操作する事により通常制御４０３もしくは，学習状態４０６に入ることが出来る。この様にＯＦＦ状態４０１とスタンバイ状態４０２を設けているのは，ドライバーが誤ってスイッチ操作等を行った場合にいきなり通常制御４０３に入ることとを防ぐためである。

学習状態４０６にはデータ記録状態４０４とパラメータ最適化状態４０５が更に存在するが，この状態について図５，図６を用いて説明する。

データ記録状態４０４の時は，図５に示すように、センサデータ２０１と車両状態情報５０２を全てデータ記録媒体５０１に記録する。

車両状態５０２とは，アクセルセンサ１０６，ヨーレートセンサ１０７，車速センサ１０８，舵角センサ１０９等から得られる情報であり，その他車両内のセンサ情報を記録しても良い。

データ記録状態４０４は，スタンバイ４０２の時に学習状態４０６への遷移意図がドライバーから伝えられた時からドライバーの終了意図が伝えられる間継続する。

ドライバーは，例えば自分の通勤中の道路に対する制御の学習を実施したい場合は，家の駐車場で学習状態４０６に遷移させ，会社の駐車場で終了とすれば良い。

次にパラメータ最適化状態４０５時の処理について図６を用いて説明する。

ここでは、ドライバー運転時に記録された走行時データ５０１と、同じ状況で自動運転を実施した場合の走行時データを予測した、予測データとを比較し、比較結果が閾値以内になるように制御パラメータの設定を行う。以下に具体的な設定方法を説明する。

データ記録状態４０４中にデータ記録媒体５０１に記録されたデータは、ドライバーが運転した時と同じ状況で自動運転を実施した場合の自動運転制御量の算出を行うために、自動運転制御量算出部２００に入力され、自動運転時の制御量を算出する。この時は、図７に示すように図２のセンサデータ２０１、地図データ２０２、Ｃ２Ｘデータ２０３の代わりに走行時データ５０１が使用される。

次に、自動運転制御量算出部２００で算出された制御量から外界認識情報予測算出部６０１で自動運転を実施した場合の予測走行時データを算出する。

予測走行時データの算出方法について図８を用いて説明する。

自動運転制御量部２００からの制御量、目標加速度と目標陀角８１１を車両モデル８０１に入力し、予想速度、予想舵角、予想アクセル開度８１２を算出する。車両モデル８０１は、制御量に対する無駄時間、一時遅れ係数等から成っている。また、アクセル開度の様な車両を目標物理量に追従させるための機構についてはマップ等から決定する様になっている。例えば予想速度は、目標加速度に無駄時間と一次遅れを加えた値を積分し、これを初期速度に加える事によって得られる。目標舵角も同様に目標舵角に無駄時間と一次遅れを加え予測舵角とする。予想アクセル開度については、目標加速度とその時のギヤ比からアクセル開度マップを引き予想値を求める。

次に自車ベクトル算出部８０２で前記予想速度、予想舵角から自車縦方向速度、自車横方向速度８１３を算出する。予想舵角から自車の進行方向角度θを求めることにより、自車縦方向速度＝予想速度×ｓｉｎθ、自車横方向速度＝予想速度×ｃｏｓθと求める事ができる。

次に自車位置差分算出部８０３で予測自車縦方向速度、予測自車横方向速度８１３を積分して求めた予測位置と、走行時データ５０１から取り出された自車縦方向速度、自車横方向速度８２１を積分して求めた位置の自車位置差分、自車縦方向偏差と自車横方向偏差８１４を求める。

次に相対位置算出部８０４で、自動運転時の周辺物体との相対縦方向位置と相対横方向位置を、前記自車縦方向偏差と自車横方向偏差８１４と、走行時データ５０１から取り出された周辺物体位置８２２とから算出する。

周辺物体の相対縦方向位置と相対横方向位置とは、自車に対する周辺物体の位置の事である。例えば図９に示すように、ドライバー運転時の自車９００に対して自動運転時の自車９１０が異なる位置、例えば横方向に＋０。５ｍ９１２、縦方向に−１。０ｍ９１１異なっている場合は、周辺物体９０２〜９０４の相対位置を横に＋０。５ｍ、縦に−１。０ｍずらして相対縦方向位置と相対横方向位置とする。このような処理を実施するのが外界認識情報予測差出部６０１である。

なお、前記自車位置差分を求めるための自車縦方向速度と自車横方向速度８２１の積分は、走行時データ５０１上に記録された自車の地図上の位置が、ある点に達したときリセットされるものとする。例えば図９に示すような走行データが走行時データ５０１として記録されている場合、前記積分は地図上の点９０１に自車９００が達するごとにリセットされる。走行時データ５０１から取り出す周辺物体である９０２〜９０５の位置についても、前記地図上の点９０１に走行時データ５０１内の自車が達したときに走行時データ９０１の位置にリセットされるものとする。つまり、地図上の点９０１に達したときは自車位置、周辺物体位置共にドライバー運転時と同じ位置に一度リセットされる事になる。この様にリセットを行わないと、例えば自動運転時には図９の歩行者９０２に遭遇しない等が発生する。本処理の目的は、自動運転時の自車の正確な位置を求めることではなく、主に自車と周辺物体に対する制御パラメータをドライバーが運転を実施している時の相対位置を参考に決定する事であるのでこの様なリセットを実施するものである。

次に、自動運転評価関数６０３について説明する。評価関数６０３の例を式１に示す。ここで、Ｊは評価関数の評価結果であり、この値が小さいほど良いと判断する。ｔｓ〜ｔｅは積分する区間を示しており、図９のリセットを行う点９０１１に差し掛かった時間と次のリセットを行う点９０１２に差し掛かった時間である。ｗ_ｎは評価する変数に対する重み付けであり、予め変数毎に設定しておくが、制御パラメータとみなして本関数による評価結果を用いて変更しても良い。ｖ_ｄは走行時データ５０１から取得したドライバー運転時の自車速度、ｖ_ａは自動運転時の予測自車速度であり、外界認識情報予測算出部６０１から取得する。ｄ_ｙｄ、ｄ_ｙａは同様に、走行データ５０１から取得したドライバー運転時の周辺物体との縦方向距離と、外界認識情報予測算出部６０１から取得した自動運転時の周辺物体との予測縦方向距離である。各引き算、例えば（Ｖ_ｄ−Ｖ_ａ）、を二乗しているのは、ドライバー運転時のデータと自動運転時のデータを比較した結果が負値にならないようにし、ドライバー運転時と自動運転時の差が正しく積分されるようにするためである。この様にドライバー運転時に取得したデータと、自動運転時に予測されるデータ全て、あるいは一部の差分を積分することによりドライバーによる運転と自動運転を比較する。また、比較するデータは、取得されたデータそのままだけではなく、微分値等を用いても良い。例えば、自車速を微分することにより加速度を比較することができる。

次に制御パラメータ調整部６０３の説明を図１０により行う。

制御パラメータ調整部６０３では、まず１００２で評価関数式１で評価した結果が閾値以内であるかを確認し、閾値以内であれば１００６で地図上にパラメータを記録する。地図上とは、図９のリセットを行う点９０１１、９０１２、９０１３等の点から点の間で制御を行う場合の制御パラメータを、該当の区間に達したときに取り出して利用できるように、自車の地図上の位置とパラメータを関連付けてパラメータを記録しておくという意味である。例えば、図９のリセット点９０１１と９０１２との間で取得した走行時データ５０１からパラメータを計算し、その結果を評価関数式１で評価した結果が閾値以内であれば、自動運転時にはリセット点９０１１に下から差し掛かった時から９０１２に達するまでの間そのパラメータを使用して制御を行う。

この地図上に記録されたパラメータを、車外のサーバ等に記録し、他の車両の制御に利用しても良い。この様にすることにより、自分が一度も通過したことの無い道路であっても、人間の運転を参考にした自動運転を実現することができる。

１００２で閾値以内ではなかった場合は、１００３で全てのパラメータの評価が終了したか否かを確認し、全てのパラメータの評価が終了していれば適切なパラメータの設定ができない事になるので１００７で地図上に制御不可情報を記録する。自動運転中にこの制御不可情報が記録されている区間に到達する場合は、到達する前にドライバーに制御が不可であることを通知し、自動運転の制御を解除する。

１００３で確認した結果、パラメータの評価が全て終了していない場合は、１００４で別のパラメータを設定し自動運転制御量算出２００に戻り、新たなパラメータを使用して再度自動運転制御量算出２００、外界認識情報予測算出６０１、を実施し評価関数式１の結果が閾値以内になることを確認する。

１００６でパラメータを地図上に記録、もしくは１００７で運転不可を地図上に記録が終了した後は、走行時データ５０１上の全リセット点間に対して処理を行ったかを確認し、全区間が終了していなければ次の区間に移り１００９、全区間が終了していれば処理を終了１００１０する。

この様に走行時データ５０１上の全リセット点間に対しパラメータ変更と評価を実施し、制御パラメータの最適化を行う。

１０１１…前方レーダ，１０１２…右前レーダ，１０１３…左前レーダ，１０１５…右後レーダ，１０１４…左後レーダ，１０２…前方カメラ，１０２１…周辺カメラ，１０５…自動運転制御装置，５０１…データ記録媒体（学習記録装置），６０２…自動運転評価関数（出力比較装置），６０３…制御パラメータ調整部（制御パラメータ設定装置）

Claims (6)

1. 外界を認識する外界認識センサと前記外界認識センサの情報によってドライバーの操作によらず自動的に道路を走行するために車両のアクチュエータを制御する自動運転制御装置において、
   ドライバーが運転しているときの外界認識情報および車両の状態情報を記録する学習記録装置と、
   前記記録装置に記録された情報を前記自動運転制御装置で処理した場合の処理結果と前記学習記録装置に記録された情報を比較する出力比較装置と、
   前記出力比較装置で比較した結果がドライバーの運転に近づくように制御パラメータを設定する制御パラメータ設定装置と、を有することを特徴とする自動運転制御装置。
2. 請求項１に記載の制御装置において、
   前記制御パラメータ設定装置で設定された制御パラメータを地図上に記録することを特徴とする自動運転制御装置。
3. 請求項２に記載の制御装置において、
   前記地図上に設定された制御パラメータを、地図上から再度読み取って制御を実行する自動運転制御装置。
4. 外界を認識する外界認識センサを有し、前記外界認識センサの情報によってドライバーの操作によらず自動的に道路を走行するために車両のアクチュエータを制御する自動運転制御装置において、
   前記ドライバーが運転しているときの外界認識情報および車両の状態情報を記録する学習記録装置と、
   前記学習記録装置に記録された情報と前記自動運転制御装置で処理した場合の処理結果とを比較する出力比較装置と、を有し、
   前記出力比較装置で比較した結果がドライバーの運転に近づくように前記外界認識センサによって認識された認識物体の重み付けを変更することを特徴とする自動運転制御装置。
5. 請求項４に記載の制御装置において、
   前記認識物体の重み付けを制御パラメータとして地図上に記録し、同じ地図の位置に自車が達したときに、前記記録された制御パラメータ呼び出して使用することを特徴とする自動運転制御装置。
6. 外界を認識する外界認識センサを有し、前記外界認識センサの情報によってドライバーの操作によらず自動的に道路を走行するために車両のアクチュエータを制御する自動運転制御装置において、
   前記ドライバーが運転しているときの外界認識情報および車両の状態情報を記録する学習記録装置と、
   前記学習記録装置に記録された情報と前記自動運転制御装置で処理した場合の処理結果とを比較する出力比較装置と、を有し、
   地図上に置かれた地点毎に前記自動制御装置の計算を初期化する事を特徴とする自動運転制御装置。

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