JPWO2019026438A1 - 車両用照明システム、車両システム及び車両 - Google Patents

車両用照明システム、車両システム及び車両 Download PDF

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Abstract

車両システムは、自動運転モードで走行可能な車両に設けられており、前記車両の周辺環境を示す検出データを取得するように構成されたセンサと、前記検出データに基づいて、前記車両の周辺環境を示す周辺環境情報を生成するように構成された生成部と、前記車両又は前記車両の周辺環境に関連付けられた所定の情報に基づいて、前記センサの使用頻度を設定するように構成された使用頻度設定部と、を備える。

Description

本開示は、車両用照明システム、車両システム及び車両に関する。特に、本開示は、自動運転モードで走行可能な車両に設けられた車両用照明システム及び車両システムに関する。また、本開示は、車両システムを備えた車両に関する。
現在、自動車の自動運転技術の研究が各国で盛んに行われており、自動運転モードで車両（以下、「車両」は自動車のことを指す。）が公道を走行することができるための法整備が各国で検討されている。ここで、自動運転モードでは、車両システムが車両の走行を自動的に制御する。具体的には、自動運転モードでは、車両システムは、カメラ、レーダ（例えば、レーザレーダやミリ波レーダ）等のセンサから得られる車両の周辺環境を示す情報（周辺環境情報）に基づいてステアリング制御（車両の進行方向の制御）、ブレーキ制御及びアクセル制御（車両の制動、加減速の制御）のうちの少なくとも１つを自動的に行う。一方、以下に述べる手動運転モードでは、従来型の車両の多くがそうであるように、運転者が車両の走行を制御する。具体的には、手動運転モードでは、運転者の操作（ステアリング操作、ブレーキ操作、アクセル操作）に従って車両の走行が制御され、車両システムはステアリング制御、ブレーキ制御及びアクセル制御を自動的に行わない。尚、車両の運転モードとは、一部の車両のみに存在する概念ではなく、自動運転機能を有さない従来型の車両も含めた全ての車両において存在する概念であって、例えば、車両制御方法等に応じて分類される。
このように、将来において、公道上では自動運転モードで走行中の車両（以下、適宜、「自動運転車」という。）と手動運転モードで走行中の車両（以下、適宜、「手動運転車」という。）が混在することが予想される。
自動運転技術の一例として、特許文献１には、先行車に後続車が自動追従走行した自動追従走行システムが開示されている。当該自動追従走行システムでは、先行車と後続車の各々が照明システムを備えており、先行車と後続車との間に他車が割り込むことを防止するための文字情報が先行車の照明システムに表示されると共に、自動追従走行である旨を示す文字情報が後続車の照明システムに表示される。
日本国特開平９−２７７８８７号公報
ところで、自動運転技術の発展において、車両の周辺環境の認知精度を飛躍的に向上させることが課題となっている。本開示では、車両に搭載された複数のセンサ（カメラ、レーザレーダ、ミリ波レーダ等）により取得された検出データを用いることで、車両の周辺環境の認知精度を向上させることを主な目的とする。
本開示の一態様に係る車両システムは、自動運転モードで走行可能な車両に設けられる。
前記車両システムは、
前記車両の周辺環境を示す検出データを取得するように構成されたセンサと、
前記検出データに基づいて、前記車両の周辺環境を示す周辺環境情報を生成するように構成された生成部と、
前記車両又は前記車両の周辺環境に関連付けられた所定の情報に基づいて、前記センサの使用頻度を設定するように構成された使用頻度設定部と、
を備える。
上記構成によれば、車両又は当該車両の周辺環境に関連付けられた所定の情報に基づいてセンサの使用頻度が設定される。このため、例えば、センサの使用頻度を低下させることで、センサ及び／又は生成部（電子制御ユニット）によって消費される消費電力を低減することができると共に、生成部の演算負荷を低減することができる。さらに、センサの使用頻度を上昇させることで、周辺環境情報の精度を上げることができるため、車両の走行制御をさらに高い精度で行うことができる。従って、車両又は車両の周辺環境の状況に応じてセンサの使用頻度を最適化することが可能な車両システムを提供することができる。
また、前記使用頻度設定部は、前記所定の情報に基づいて、前記センサの使用頻度を低下させるように構成されてもよい。
上記構成によれば、車両又は当該車両の周辺環境に関連付けられた所定の情報に基づいてセンサの使用頻度が低下する。このため、センサ及び／又は生成部（電子制御ユニット）によって消費される消費電力を低減することができると共に、生成部の演算負荷を低減することができる。
また、前記センサの使用頻度は、
前記検出データのフレームレート、前記検出データのビットレート、前記センサのモード又は前記周辺環境情報の更新レートであってもよい。
上記構成によれば、車両又は当該車両の周辺環境に関連付けられた所定の情報に基づいて、検出データのフレームレート、検出データのビットレート、センサのモード（アクティブモード又はスリープモード）又は周辺環境情報の更新レートが設定される。このように、車両又は車両の周辺環境の状況に応じて、検出データのフレームレート、検出データのビットレート、センサのモード又は周辺環境情報の更新レートを最適化することが可能な車両システムを提供することができる。
また、前記所定の情報は、前記周辺環境の明るさを示す情報及び前記車両の現在位置の天候情報のうちの少なくとも一つであってもよい。
上記構成によれば、車両の周辺環境の明るさを示す情報及び車両の現在位置の天候情報のうちの少なくとも一つに基づいて、センサの使用頻度が設定される。このように、車両の周辺環境の明るさ及び車両の現在位置の天候のうちの少なくとも一つに応じてセンサの使用頻度を最適化することが可能な車両システムを提供することができる。
また、前記所定の情報は、前記車両の速度を示す情報であってもよい。
上記構成によれば、車両の速度を示す情報に基づいて、センサの使用頻度が設定される。このように、車両の速度に応じてセンサの使用頻度を最適化することが可能な車両システムを提供することができる。
また、前記所定の情報は、前記車両が高速道路を現在走行していることを示す情報であってもよい。
上記構成によれば、車両が高速道路を現在走行していることを示す情報に基づいて、センサの使用頻度が設定される。このように、車両が現在走行している道路に応じてセンサの使用頻度を最適化することが可能な車両システムを提供することができる。
また、前記所定の情報は、前記車両の進行方向を示す情報であってもよい。
上記構成によれば、車両の進行方向を示す情報に基づいて、センサの使用頻度が設定される。このように、車両の進行方向に応じてセンサの使用頻度を最適化することが可能な車両システムを提供することができる。
また、前記センサは、複数のセンサを有してもよい。
前記車両が前進している場合、前記使用頻度設定部は、前記車両の後側に配置されたセンサの使用頻度を低下させてもよい。
前記車両が後進している場合、前記使用頻度設定部は、前記車両の前側に配置されたセンサの使用頻度を低下させてもよい。
前記車両が右折する場合、前記使用頻度設定部は、前記車両の左側に配置されたセンサの使用頻度を低下させてもよい。
上記構成によれば、車両が前進している場合に車両の後側に配置されたセンサの使用頻度が低下する。このように、例えば、車両の後側に配置されたセンサの使用頻度を低下させることで、当該センサ及び／又は生成部（電子制御ユニット）によって消費される消費電力を低減することができると共に、生成部の演算負荷を低減することができる。
また、車両が後進している場合に車両の前側に配置されたセンサの使用頻度が低下する。このように、例えば、車両の前側に配置されたセンサの使用頻度を低下させることで、当該センサ及び／又は生成部（電子制御ユニット）によって消費される消費電力を低減することができると共に、生成部の演算負荷を低減することができる。
さらに、車両が右折する場合に車両の左側に配置されたセンサの使用頻度が低下する。このように、例えば、車両の左側に配置されたセンサの使用頻度を低下させることで、当該センサ及び／又は生成部（電子制御ユニット）によって消費される消費電力を低減することができると共に、生成部の演算負荷を低減することができる。
前記車両システムを備え、自動運転モードで走行可能な車両が提供される。
車両又は車両の周辺環境の状況に応じてセンサの使用頻度を最適化することが可能な車両を提供することができる。
本開示の一態様に係る車両システムは、自動運転モードで走行可能な車両に設けられる。
当該車両システムは、
第１フレームレートで前記車両の周辺環境を示す第１検出データを取得するように構成された第１センサと、
第２フレームレートで前記車両の周辺環境を示す第２検出データを取得するように構成された第２センサと、
前記第１検出データに基づいて、前記車両の周辺環境を示す第１周辺環境情報を生成するように構成された第１生成部と、
前記第２検出データに基づいて、前記車両の周辺環境を示す第２周辺環境情報を生成するように構成された第２生成部と、を備える。
前記第１検出データの各フレームの取得期間と前記第２検出データの各フレームの取得期間は、互いに重複する。
上記構成によれば、第１検出データの各フレームの取得期間と第２検出データの各フレームの取得期間が互いに重複する。このため、第１検出データの各フレームに基づいて生成される第１周辺環境情報の時間帯は、第２検出データの各フレームに基づいて生成される第２周辺環境情報の時間帯と略一致する。このように、互いに時間帯が略一致する第１周辺環境情報と第２周辺環境情報の両方を用いることで、車両の周辺環境の認知精度を向上させることができる。
また、前記第１センサは、カメラであってもよい。
前記第２センサは、レーザーレーダであってもよい。
上記構成によれば、カメラの第１検出データに基づいて生成される第１周辺環境情報と、レーザーレーダの第２検出データに基づいて生成される第２周辺環境情報の両方を用いることで、車両の周辺環境の認知精度を向上させることができる。
また、車両システムは、
前記車両の外部に向けて光を出射するように構成された照明ユニットと、
第３レートで前記照明ユニットを点灯制御するように構成された照明制御部と、
をさらに備えてもよい。
また、前記第３レートは、前記第１フレームレートと同じであってもよい。前記照明ユニットは、前記第１検出データの各フレームの取得期間において点灯してもよい。
上記構成によれば、照明ユニットは、第１検出データ（即ち、画像データ）の各フレームの取得期間において点灯する。このように、照明ユニットが点灯している間に、車両の周辺環境を示す画像データがカメラによって取得されるので、車両の周辺環境が暗い（例えば、夜間）場合において、画像データにブラックアウトが生じることを好適に防止することが可能となる。
また、前記第３レートは、前記第１フレームレートの半分であってもよい。
前記照明ユニットは、前記第１検出データの第１フレームの取得期間において消灯すると共に、前記第１検出データの第２フレームの取得期間において点灯してもよい。
前記第２フレームは、前記第１フレームの次に前記第１センサによって取得されるフレームである。
上記構成によれば、照明ユニットは、第１検出データ（即ち、画像データ）の第１フレームの取得期間において消灯すると共に、次フレームである第１検出データの第２フレームの取得期間において点灯する。このように、カメラは、照明ユニットが消灯している間に、車両の周辺環境を示す画像データを取得すると共に、照明ユニットが点灯している間に、当該画像データを取得する。つまり、照明ユニットが消灯しているときに撮像された画像データ（第１画像データ）と照明ユニットが点灯しているときに撮像された画像データ（第２画像データ）を比較することで、車両の周辺に存在する対象物が自ら発光しているか又は光を反射しているかを特定することができる。このように、車両の周辺に存在する対象物の属性をより正確に特定することができる。さらに、第１画像データと第２画像データを比較することで、第２画像データに生じる迷光を特定することができる。
また、前記第１検出データの各フレームの取得開始時刻は、前記第２検出データの各フレームの取得開始時刻と一致してもよい。
上記構成によれば、第１検出データの各フレームの取得開始時刻が第２検出データの各フレームの取得開始時刻と一致するので、第１検出データの各フレームに基づいて生成される第１周辺環境情報の時間帯は、第２検出データの各フレームに基づいて生成される第２周辺環境情報の時間帯と略一致する。このように、互いに時間帯が略一致する第１周辺環境情報と第２周辺環境情報の両方を用いることで、車両の周辺環境の認知精度を向上させることができる。
前記車両システムを備え、自動運転モードで走行可能な車両が提供される。
上記によれば、車両の周辺環境の認知精度を向上させることが可能な車両を提供することができる。
本開示の一態様に係る車両システムは、自動運転モードで走行可能な車両に設けられ、
各々が前記車両の周辺環境を示す検出データを取得するように構成された複数のセンサと、
前記複数のセンサの検出精度を決定するように構成された検出精度決定部と、
を備える。
上記構成によれば、複数のセンサの検出精度が決定される。このため、例えば、センサの検出精度が所定の期間に亘って低い場合に、車両システムは、センサに異常があると判断することができる。また、車両システムは、複数のセンサの検出領域が互いに重複する重複領域において、検出精度が高いセンサの検出データ又は周辺環境情報を採用することができる。このように、車両の周辺環境の認知精度を向上させることが可能な車両システムを提供することができる。
また、車両システムは、前記複数の検出データと、前記複数のセンサの検出精度に基づいて、前記車両の周辺環境を特定するように構成された周辺環境情報特定部をさらに備えてもよい。
上記構成によれば、複数のセンサの検出精度に基づいて、車両の周辺環境が特定される。このように、複数のセンサの検出精度を考慮して車両の周辺環境が特定されるので、車両の周辺環境の認知精度を向上させることができる。
また、前記周辺環境情報特定部は、
前記複数の検出データに基づいて、前記車両の周辺環境を示す複数の周辺環境情報を生成し、
前記複数のセンサの検出精度に基づいて、前記複数のセンサの検出領域が互いに重複する重複領域において採用される周辺環境情報を決定するように構成されてもよい。
上記構成によれば、複数のセンサの検出精度に基づいて、重複領域において採用される周辺環境情報が決定されるので、車両の周辺環境の認知精度を向上させることができる。
また、前記周辺環境情報特定部は、
前記複数のセンサの検出精度に基づいて、前記複数のセンサの検出領域が互いに重複する重複領域において採用される検出データを決定するように構成されてもよい。
上記構成によれば、複数のセンサの検出精度に基づいて、重複領域において採用される検出データが決定されるので、車両の周辺環境の認知精度を向上させることができる。
また、前記複数のセンサのうち第１のセンサの検出領域は、複数の部分領域に区分されてもよい。
前記検出精度決定部は、前記複数の部分領域の各々における前記第１のセンサの検出精度を決定するように構成されてもよい。
上記構成によれば、複数の部分領域の各々における第１のセンサの検出精度が決定されるため、部分領域に応じて第１のセンサの検出精度をより詳細に決定することができる。このように、車両の周辺環境の認知精度をより向上させることが可能となる。
また、前記検出精度決定部は、前記車両の現在位置を示す情報及び地図情報に基づいて、前記複数のセンサの検出精度を決定するように構成されてもよい。
上記構成によれば、車両の現在位置を示す情報及び地図情報に基づいて、複数のセンサの検出精度が決定される。このように、地図情報を利用することで比較的高い精度で複数のセンサの検出精度を決定することが可能となる。
また、車両システムは、前記車両の周辺に存在する交通インフラ設備から前記交通インフラ設備に関連したインフラ情報を受信するように構成された受信部をさらに備えてもよい。
前記検出精度決定部は、前記車両の現在位置を示す情報及び前記インフラ情報に基づいて、前記複数のセンサの検出精度を決定するように構成されてもよい。
上記構成によれば、車両の現在位置を示す情報及び交通インフラ設備から受信したインフラ情報に基づいて、複数のセンサの検出精度が決定される。このように、交通インフラ設備からインフラ情報を受信することで、比較的高い精度で複数のセンサの検出精度を決定することが可能となる。
また、車両システムは、前記複数の検出データと、前記複数のセンサの検出精度に基づいて、前記車両の周辺環境を特定するように構成された周辺環境情報特定部をさらに備えてもよい。前記周辺環境情報特定部は、前記複数の検出データに基づいて、前記車両の周辺環境を示す複数の周辺環境情報を生成するように構成されてもよい。
前記検出精度決定部は、前記生成された複数の周辺環境情報を比較することで、前記複数のセンサの検出精度を決定するように構成されてもよい。
上記構成によれば、複数の周辺環境情報を比較することで、複数のセンサの検出精度が決定される。このように、地図情報等の外部情報を利用せずに、比較的簡単な手法により複数のセンサの検出精度を決定することが可能となる。
前記車両システムを備えた、自動運転モードで走行可能な車両が提供されてもよい。
上記によれば、車両の周辺環境の認知精度を向上させることが可能な車両を提供することができる。
本開示の一態様に係る車両システムは、自動運転モードで走行可能な車両に設けられる。
前記車両システムは、
各々が前記車両の周辺環境を示す検出データを取得するように構成された複数のセンサと、
所定の情報に基づいて、前記複数のセンサ間における使用優先度を決定するように構成された使用優先度決定部と、
前記複数の検出データと、前記使用優先度に基づいて、前記車両の周辺環境を特定するように構成された周辺環境特定部と、を備える。
上記構成によれば、所定の情報に基づいて、複数のセンサ間における使用優先度が決定された上で、複数の検出データと使用優先度に基づいて車両の周辺環境が特定される。このように、複数のセンサ間の使用優先度を考慮して車両の周辺環境が特定されるので、車両の周辺環境の認知精度を向上させることが可能な車両システムを提供することができる。
また、前記周辺環境特定部は、
前記複数の検出データに基づいて、前記車両の周辺環境を示す複数の周辺環境情報を生成し、
前記複数のセンサの検出領域が互いに重複する重複領域において、前記複数の周辺環境情報を比較し、
前記複数の周辺環境情報が互いに一致しない場合に、前記使用優先度に基づいて、前記重複領域において採用される周辺環境情報を決定する、ように構成されてもよい。
上記構成によれば、複数の周辺環境情報が互いに一致しない場合に、複数のセンサ間の使用優先度に基づいて、重複領域において採用される周辺環境情報が決定されるので、車両の周辺環境の認知精度を向上させることができる。
また、前記周辺環境特定部は、
前記使用優先度に基づいて、前記複数のセンサの検出領域が互いに重複する重複領域において採用される検出データを決定するように構成されてもよい。
上記構成によれば、複数のセンサ間の使用優先度に基づいて重複領域において採用される検出データが決定されるので、車両の周辺環境の認知精度を向上させることができる。
また、前記所定の情報は、前記周辺環境の明るさを示す情報であってもよい。
上記構成によれば、車両の周辺環境の明るさを示す情報に基づいて、複数のセンサ間における使用優先度が決定された上で、複数の検出データと使用優先度に基づいて車両の周辺環境が特定される。このように、車両の周辺環境の明るさに応じて使用優先度が最適化されるので、車両の周辺環境の認知精度を向上させることができる。
また、前記所定の情報は、前記周辺環境の明るさを示す情報及び天候情報であってもよい。
上記構成によれば、車両の周辺環境の明るさを示す情報及び天候情報に基づいて、複数のセンサ間における使用優先度が決定された上で、複数の検出データと使用優先度に基づいて車両の周辺環境が特定される。このように、車両の周辺環境の明るさ及び天候に応じて使用優先度が最適化されるので、車両の周辺環境の認知精度を向上させることができる。
また、前記所定の情報は、前記複数のセンサの検出精度に関する情報であってもよい。
上記構成によれば、複数センサの検出精度に基づいて、複数のセンサ間における使用優先度が決定された上で、複数の検出データと使用優先度に基づいて車両の周辺環境が特定される。このように、複数センサの検出精度に応じて使用優先度が決定されるので、車両の周辺環境の認知精度を向上させることができる。
前記車両システムを備え、自動運転モードで走行可能な車両が提供される。
上記によれば、車両の周辺環境の認知精度を向上させることが可能な車両を提供することができる。
本開示の一態様に係る車両システムは、自動運転モードで走行可能な車両に設けられる。
当該車両システムは、
第１フレームレートで前記車両の周辺環境を示す第１検出データを取得するように構成された第１センサと、
第２フレームレートで前記車両の周辺環境を示す第２検出データを取得するように構成された第２センサと、
前記第１検出データに基づいて、前記車両の周辺環境を示す第１周辺環境情報を生成するように構成された第１生成部と、
前記第２検出データに基づいて、前記車両の周辺環境を示す第２周辺環境情報を生成するように構成された第２生成部と、を備える。
前記第１検出データの各フレームの取得開始時刻と前記第２検出データの各フレームの取得開始時刻が互いに異なる。
上記構成によれば、第１検出データの各フレームの取得開始時刻と第２検出データの各フレームの取得開始時刻が互いに異なる。すなわち、第１検出データを取得できない時間帯に第２検出データを取得することができる。このため、第１検出データの各フレームに基づいて生成される第１周辺環境情報の時間帯は、第２検出データの各フレームに基づいて生成される第２周辺環境情報の時間帯とは異なる。このように、例えば、第１センサの第１フレームレートと第２センサの第２フレームレートが低い場合であっても、第１周辺環境情報と第２周辺環境情報の両方を用いることで、異なる時間帯における車両の周辺環境を特定する回数を増加させることができる（換言すれば、周辺環境情報を時間的に高密度に取得することができる）。従って、車両の周辺環境の認知精度を向上させることが可能な車両システムを提供することができる。
また、前記第１センサは、カメラであってもよい。
前記第２センサは、レーザーレーダであってもよい。
上記構成によれば、カメラの第１フレームレートとレーザーレーダの第２フレームレートが低い場合であっても、周辺環境情報を時間的に高密度に取得することが可能となる。このように、車両の周辺環境の認知精度を向上させることが可能な車両システムを提供することができる。
また、車両システムは、
前記車両の外部に向けて光を出射するように構成された照明ユニットと、
第３レートで前記照明ユニットを点灯制御するように構成された照明制御部と、
をさらに備えてもよい。
また、前記第３レートは、前記第１フレームレートと同じであってもよい。
前記照明ユニットは、前記第１検出データの各フレームの取得期間において点灯すると共に、前記第２検出データの各フレームの取得期間において消灯してもよい。
上記構成によれば、照明ユニットは、第１検出データ（即ち、画像データ）の各フレームの取得期間において点灯すると共に、第２検出データの各フレームの取得期間において消灯する。このように、照明ユニットが点灯している間に、車両の周辺環境を示す画像データがカメラによって取得されるので、車両の周辺環境が暗い（例えば、夜間）場合において、画像データにブラックアウトが生じることを好適に防止することが可能となる。一方、照明ユニットが消灯している間に、車両の周辺環境を示す第２検出データがレーザーレーダによって取得されるので、照明ユニットから出射された光の一部がレーザーレーダに入射することで、第２検出データに悪影響を及ぼすことを好適に防止することが可能となる。
また、前記第３レートは、前記第１フレームレートの半分であってもよい。
前記照明ユニットは、前記第１検出データの第１フレームの取得期間において点灯すると共に、前記第１検出データの第２フレームの取得期間において消灯してもよい。
前記第２フレームは、前記第１フレームの次に前記第１センサによって取得されるフレームである。
上記構成によれば、照明ユニットは、第１検出データ（即ち、画像データ）の第１フレームの取得期間において点灯すると共に、次フレームである第１検出データの第２フレームの取得期間において消灯する。このように、カメラは、照明ユニットが点灯している間に、車両の周辺環境を示す画像データを取得すると共に、照明ユニットが消灯している間に、当該画像データを取得する。つまり、照明ユニットが消灯しているときに撮像された画像データ（第１画像データ）と照明ユニットが点灯しているときに撮像された画像データ（第２画像データ）を比較することで、車両の周辺に存在する対象物が自ら発光しているか又は光を反射しているかを特定することができる。このように、車両の周辺に存在する対象物の属性をより正確に特定することができる。さらに、第１画像データと第２画像データを比較することで、第２画像データに生じる迷光を特定することができる。
また、前記第２センサは、少なくとも前記第１検出データの第１フレームの取得終了時刻と前記第１検出データの第２フレームの取得開始時刻の間の第１期間において、前記第２検出データを取得するように構成されてもよい。
前記第２フレームは、前記第１フレームの次に前記第１センサによって取得されるフレームである。
上記構成によれば、第１検出データの第１フレームの取得終了時刻と次フレームである第１検出データの第２フレームの取得開始時刻の間の第１期間において第２検出データが取得される。このように、第１センサの第１フレームレートと第２センサの第２フレームレートが低い場合であっても、周辺環境情報を時間的に高密度に取得することができる。
また、少なくとも前記第１期間において取得される前記第２検出データの第１フレームの取得開始時刻と前記第１検出データの第１フレームの取得開始時刻との間の間隔は、前記第１検出データの第１フレームの取得期間の半分よりも大きく、且つ前記第１検出データの取得周期よりも小さくてもよい。
上記構成によれば、第２検出データの第１フレームの取得開始時刻と第１検出データの第１フレームの取得開始時刻との間の間隔は、第１検出データの第１フレームの取得期間の半分よりも大きく、且つ第１検出データの取得周期よりも小さい。このように、第１センサの第１フレームレートと第２センサの第２フレームレートが低い場合であっても、周辺環境情報を時間的に高密度に取得することができる。
前記車両システムを備え、自動運転モードで走行可能な車両が提供される。
上記によれば、車両の周辺環境の認知精度を向上させることが可能な車両を提供することができる。
本開示の一態様に係る車両システムは、自動運転モードで走行可能な車両に設けられ、
各々が前記車両の第１領域に配置され、前記車両の周辺環境を示す第１検出データを取得するように構成された複数の第１センサと、
前記複数の第１検出データに基づいて、前記車両の第１周辺領域における前記車両の周辺環境を示す第１周辺環境情報を生成するように構成された第１制御部と、を備えた第１センシングシステムと、
各々が前記第１領域とは異なる前記車両の第２領域に配置され、前記車両の周辺環境を示す第２検出データを取得するように構成された複数の第２センサと、
前記複数の第２検出データに基づいて、前記車両の第２周辺領域における前記車両の周辺環境を示す第２周辺環境情報を生成するように構成された第２制御部と、を備えた第２センシングシステムと、
前記第１周辺環境情報及び前記第２周辺環境情報のうちの少なくとも一方に基づいて、前記第１周辺領域と前記第２周辺領域とが互いに重複する重複周辺領域における前記車両の周辺環境を最終的に特定するように構成された第３制御部と、を備える。
上記構成によれば、第１周辺環境情報及び第２周辺環境情報のうちの少なくとも一方に基づいて、第１周辺領域と第２周辺領域とが互いに重複する重複周辺領域における車両の周辺環境が最終的に特定される。このように、重複周辺領域における車両の周辺環境を最終的に特定することができるので、車両の周辺環境の認知精度を向上させることが可能な車両システムを提供することができる。
また、前記第３制御部は、
前記車両と前記重複周辺領域との間の相対的位置関係と、前記第１周辺環境情報及び前記第２周辺環境情報のうちの少なくとも一方とに基づいて、前記重複周辺領域における前記車両の周辺環境を最終的に特定するように構成されてもよい。
上記構成によれば、車両と重複周辺領域との間の相対的位置関係と、第１周辺環境情報及び第２周辺環境情報のうちの少なくとも一方とに基づいて、重複周辺領域における車両の周辺環境が最終的に特定される。このように、車両と重複周辺領域との間の相対的位置関係を考慮した上で、重複周辺領域における車両の周辺環境が最終的に特定されるので、車両の周辺環境の認知精度を向上させることができる。
また、前記第３制御部は、
前記第１周辺環境情報に基づいて、前記重複周辺領域のうちの第１部分領域における前記車両の周辺環境を最終的に特定し、
前記第２周辺環境情報に基づいて、前記重複周辺領域のうちの第２部分領域における前記車両の周辺環境を最終的に特定する、ように構成されてもよい。
前記第１部分領域と前記第１領域との間の距離は、前記第１部分領域と前記第２領域との間の距離よりも小さい。
前記第２部分領域と前記第２領域との間の距離は、前記第２部分領域と前記第１領域との間の距離よりも小さい。
上記構成によれば、複数の第１センサが配置される第１領域の側に位置する第１部分領域では、第１周辺環境情報に基づいて、車両の周辺環境が最終的に特定される。一方、複数の第２センサが配置される第２領域の側に位置する第２部分領域では、第２周辺環境情報に基づいて、車両の周辺環境が最終的に特定される。このように、重複周辺領域と第１，２領域との間の位置関係を考慮した上で、重複周辺領域における車両の周辺環境が最終的に特定されるので、車両の周辺環境の認知精度を向上させることができる。
また、前記第１周辺環境情報によって示される第１パラメータの第１の値が前記第２周辺環境情報によって示される前記第１パラメータの第２の値と異なる場合に、
前記第３制御部は、前記第１の値と前記第２の値との平均値を前記第１パラメータの値として最終的に特定するように構成されてもよい。
前記第１パラメータは、前記重複周辺領域に存在する対象物と前記車両との間の相対的位置関係に関連するパラメータであってもよい。
上記構成によれば、対象物と車両との間の相対的位置関係に関連する第１パラメータ（例えば、位置、距離、方向）の第１の値と第２の値との平均値が当該第１パラメータの値として最終的に特定される。このように、第１パラメータの平均値を採用することで重複周辺領域における車両の周辺環境が最終的に特定されるので、車両の周辺環境の認知精度を向上させることができる。
また、前記第３制御部は、
前記第１周辺環境情報及び前記第２周辺環境情報のうちの一方と、前記複数の第１センサの検出精度に関連する情報と、前記複数の第２センサの検出精度に関連する情報とに基づいて、前記重複周辺領域における前記車両の周辺環境を最終的に特定するように構成されてもよい。
上記構成によれば、複数の第１センサの検出精度に関連する情報と、複数の第２センサの検出精度に関連する情報を考慮した上で、重複周辺領域における車両の周辺環境が最終的に特定されるので、車両の周辺環境の認知精度を向上させることができる。
前記車両システムを備えた、自動運転モードで走行可能な車両が提供されてもよい。
上記によれば、車両の周辺環境の認知精度を向上させることが可能な車両を提供することができる。
車両システムを備える車両の上面図を示す模式図である。 車両システムを示すブロック図である。 左前照明システムの制御部の機能ブロックを示す図である。 左前照明システムにおけるカメラの検出領域と、ＬｉＤＡＲユニットの検出領域と、ミリ波レーダの検出領域を示す図である。 各センサの使用頻度の設定方法の第１の例を説明するためのフローチャートである。 各センサの使用頻度の設定方法の第２の例を説明するためのフローチャートである。 各センサの使用頻度の設定方法の第３の例を説明するためのフローチャートである。 各センサの使用頻度の設定方法の第４の例を説明するためのフローチャートである。 車両システムを備える車両の上面図を示す模式図である。 車両システムを示すブロック図である。 左前照明システムの制御部の機能ブロックを示す図である。 カメラの検出領域と、ＬｉＤＡＲユニットの検出領域と、ミリ波レーダの検出領域を示す図である。 画像データの各フレームの取得タイミングと、３Ｄマッピングデータの各フレームの取得タイミングと、照明ユニットの点灯タイミングとの関係を説明するための図（その１）である。 画像データの各フレームの取得タイミングと、３Ｄマッピングデータの各フレームの取得タイミングと、照明ユニットの点灯タイミングとの関係を説明するための図（その２）である。 車両システムを備える車両の上面図である。 車両システムを示すブロック図である。 左前照明システムの制御部の機能ブロックを示す図である。 左前照明システムにおけるカメラの検出領域と、ＬｉＤＡＲユニットの検出領域と、ミリ波レーダの検出領域を示す図である。 第３実施形態に係る各センサの検出精度を決定する処理の一例を説明するためのフローチャートである。 融合された周辺環境情報を生成する処理の一例を説明するためのフローチャートである。 （ａ）は、各重複領域において採用される検出データを決定する処理の一例を説明するためのフローチャートである。（ｂ）は、融合された周辺環境情報を生成する処理の他の一例を説明するためのフローチャートである。 第３実施形態の第１変形例に係る各センサの検出精度を決定する処理の一例を説明するためのフローチャートである。 第３実施形態の第２変形例に係る各センサの検出精度を決定する処理の一例を説明するためのフローチャートである。 カメラの検出領域とＬｉＤＡＲユニットの検出領域が複数の部分領域に区分された状態を示す図である。 車両システムを備える車両の上面図を示す模式図である。 車両システムを示すブロック図である。 左前照明システムの制御部の機能ブロックを示す図である。 （ａ）は、使用優先度を決定する処理の一例を説明するためのフローチャートである。（ｂ）は、融合された周辺環境情報を生成する処理の一例を説明するためのフローチャートである。 左前照明システムにおけるカメラの検出領域と、ＬｉＤＡＲユニットの検出領域と、ミリ波レーダの検出領域を示す図である。 （ａ）は、各重複領域において採用される検出データを決定する処理の一例を説明するためのフローチャートである。（ｂ）は、融合された周辺環境情報を生成する処理の他の一例を説明するためのフローチャートである。 車両システムを備える車両の上面図を示す模式図である。 車両システムを示すブロック図である。 左前照明システムの制御部の機能ブロックを示す図である。 カメラの検出領域と、ＬｉＤＡＲユニットの検出領域と、ミリ波レーダの検出領域を示す図である。 画像データの各フレームの取得タイミングと、３Ｄマッピングデータの各フレームの取得タイミングと、照明ユニットの点灯タイミングとの関係を説明するための図（その１）である。 画像データの各フレームの取得タイミングと、３Ｄマッピングデータの各フレームの取得タイミングと、照明ユニットの点灯タイミングとの関係を説明するための図（その２）である。 第６実施形態に係る車両システムを備える車両の上面図である。 第６実施形態に係る車両システムを示すブロック図である。 左前照明システムの制御部の機能ブロックを示す図である。 左前照明システムにおいて融合された周辺環境情報を生成する処理の一例を説明するためのフローチャートである。 左前照明システムにおけるカメラの検出領域と、ＬｉＤＡＲユニットの検出領域と、ミリ波レーダの検出領域を示す図である。 右前照明システムの制御部の機能ブロックを示す図である。 右前照明システムにおいて融合された周辺環境情報を生成する処理の一例を説明するためのフローチャートである。 右前照明システムにおけるカメラの検出領域と、ＬｉＤＡＲユニットの検出領域と、ミリ波レーダの検出領域を示す図である。 左前照明システムの検出領域と右前照明システムの検出領域が互いに重複する重複周辺領域における車両の周辺環境を最終的に特定する処理を説明するためのフローチャートである。 左前照明システムの検出領域と、右前照明システムの検出領域と、これら２つの検出領域が互いに重複する重複周辺領域を示す図である。 左前照明システムの検出領域と右前照明システムの検出領域が互いに重複する重複周辺領域において歩行者が存在する様子を示す図である。 左後照明システムの検出領域と、右後照明システムの検出領域と、これら２つの検出領域が互いに重複する重複周辺領域を示す図である。 第６実施形態の変形例に係る車両システムを示すブロック図である。
（第１実施形態）
以下、本開示の第１実施形態（以下、単に「本実施形態」という。）について図面を参照しながら説明する。尚、本実施形態の説明において既に説明された部材と同一の参照番号を有する部材については、説明の便宜上、その説明は省略する。また、本図面に示された各部材の寸法は、説明の便宜上、実際の各部材の寸法とは異なる場合がある。
また、本実施形態の説明では、説明の便宜上、「左右方向」、「前後方向」について適宜言及する。これらの方向は、図１に示す車両１について設定された相対的な方向である。ここで、「前後方向」は、「前方向」及び「後方向」を含む方向である。「左右方向」は、「左方向」及び「右方向」を含む方向である。
最初に、図１を参照して本実施形態に係る車両１について説明する。図１は、車両システム２を備える車両１の上面図を示す模式図である。図１に示すように、車両１は、自動運転モードで走行可能な車両（自動車）であって、車両システム２を備える。車両システム２は、車両制御部３と、左前照明システム４ａ（以下、単に「照明システム４ａ」という。）と、右前照明システム４ｂ（以下、単に「照明システム４ｂ」という。）と、左後照明システム４ｃ（以下、単に「照明システム４ｃ」という。）と、右後照明システム４ｄ（以下、単に「照明システム４ｄ」という。）を少なくとも備える。
照明システム４ａは、車両１の左前側に設けられる。特に、照明システム４ａは、車両１の左前側に設置されたハウジング２４ａと、ハウジング２４ａに取り付けられた透光カバー２２ａとを備える。照明システム４ｂは、車両１の右前側に設けられる。特に、照明システム４ｂは、車両１の右前側に設置されたハウジング２４ｂと、ハウジング２４ｂに取り付けられた透光カバー２２ｂとを備える。照明システム４ｃは、車両１の左後側に設けられる。特に、照明システム４ｃは、車両１の左後側に設置されたハウジング２４ｃと、ハウジング２４ｃに取り付けられた透光カバー２２ｃとを備える。照明システム４ｄは、車両１の右後側に設けられる。特に、照明システム４ｄは、車両１の右後側に設置されたハウジング２４ｄと、ハウジング２４ｄに取り付けられた透光カバー２２ｄとを備える。
次に、図２を参照することで、図１に示す車両システム２を具体的に説明する。図２は、車両システム２を示すブロック図である。図２に示すように、車両システム２は、車両制御部３と、照明システム４ａ〜４ｄと、センサ５と、ＨＭＩ（Ｈｕｍａｎ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）８と、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）９と、無線通信部１０と、記憶装置１１とを備える。さらに、車両システム２は、ステアリングアクチュエータ１２と、ステアリング装置１３と、ブレーキアクチュエータ１４と、ブレーキ装置１５と、アクセルアクチュエータ１６と、アクセル装置１７とを備える。また、車両システム２は、電力を供給するように構成されたバッテリー（図示せず）を備える。
車両制御部３は、車両１の走行を制御するように構成されている。車両制御部３は、例えば、少なくとも一つの電子制御ユニット（ＥＣＵ：Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）により構成されている。電子制御ユニットは、１以上のプロセッサと１以上のメモリを含む少なくとも一つのマイクロコントローラと、トランジスタ等のアクティブ素子及びパッシブ素子を含むその他電子回路を含んでもよい。プロセッサは、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）及び／又はＴＰＵ（Ｔｅｎｓｏｒ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）である。ＣＰＵは、複数のＣＰＵコアによって構成されてもよい。ＧＰＵは、複数のＧＰＵコアによって構成されてもよい。メモリは、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）を含む。ＲＯＭには、車両制御プログラムが記憶されてもよい。例えば、車両制御プログラムは、自動運転用の人工知能（ＡＩ）プログラムを含んでもよい。ＡＩプログラムは、ディープラーニング等のニューラルネットワークを用いた教師有り又は教師なし機械学習によって構築されたプログラムである。ＲＡＭには、車両制御プログラム、車両制御データ及び/又は車両の周辺環境を示す周辺環境情報が一時的に記憶されてもよい。プロセッサは、ＲＯＭに記憶された車両制御プログラムから指定されたプログラムをＲＡＭ上に展開し、ＲＡＭとの協働で各種処理を実行するように構成されてもよい。
また、電子制御ユニット（ＥＣＵ）は、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等の少なくとも一つの集積回路によって構成されてもよい。さらに、電子制御ユニットは、少なくとも一つのマイクロコントローラと少なくとも一つの集積回路（ＦＰＧＡ等）との組み合わせによって構成されてもよい。
照明システム４ａは、制御部４０ａと、照明ユニット４２ａと、カメラ４３ａと、ＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）ユニット４４ａ（レーザーレーダの一例）と、ミリ波レーダ４５ａとを更に備える。制御部４０ａと、照明ユニット４２ａと、カメラ４３ａと、ＬｉＤＡＲユニット４４ａと、ミリ波レーダ４５ａは、図１に示すように、ハウジング２４ａと透光カバー２２ａによって形成される空間Ｓａ内（灯室内）に配置される。尚、制御部４０ａは、空間Ｓａ以外の車両１の所定の場所に配置されてもよい。例えば、制御部４０ａは、車両制御部３と一体的に構成されてもよい。
制御部４０ａは、例えば、少なくとも一つの電子制御ユニット（ＥＣＵ）により構成されている。電子制御ユニットは、１以上のプロセッサと１以上のメモリを含む少なくとも一つのマイクロコントローラと、その他電子回路（例えば、トランジスタ等）を含んでもよい。プロセッサは、例えば、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵ及び／又はＴＰＵである。ＣＰＵは、複数のＣＰＵコアによって構成されてもよい。ＧＰＵは、複数のＧＰＵコアによって構成されてもよい。メモリは、ＲＯＭと、ＲＡＭを含む。ＲＯＭには、車両１の周辺環境を特定するための周辺環境特定プログラムが記憶されてもよい。例えば、周辺環境特定プログラムは、ディープラーニング等のニューラルネットワークを用いた教師有り又は教師なし機械学習によって構築されたプログラムである。ＲＡＭには、周辺環境特定プログラム、カメラ４３ａに取得された画像データ、ＬｉＤＡＲユニット４４ａによって取得された３次元マッピングデータ（点群データ）及び／又はミリ波レーダ４５ａによって取得された検出データ等が一時的に記憶されてもよい。プロセッサは、ＲＯＭに記憶された周辺環境特定プログラムから指定されたプログラムをＲＡＭ上に展開し、ＲＡＭとの協働で各種処理を実行するように構成されてもよい。また、電子制御ユニット（ＥＣＵ）は、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の少なくとも一つの集積回路によって構成されてもよい。さらに、電子制御ユニットは、少なくとも一つのマイクロコントローラと少なくとも一つの集積回路（ＦＰＧＡ等）との組み合わせによって構成されてもよい。
照明ユニット４２ａは、車両１の外部（前方）に向けて光を出射することによって、配光パターンを形成するように構成されている。照明ユニット４２ａは、光を出射する光源と、光学系とを有する。光源は、例えば、マトリックス状（例えば、Ｎ行×Ｍ列、Ｎ＞１、Ｍ＞１）に配列された複数の発光素子によって構成されてもよい。発光素子は、例えば、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）、ＬＤ（Ｌａｓｅｒ Ｄｉｏｄｅ）又は有機ＥＬ素子である。光学系は、光源から出射された光を照明ユニット４２ａの前方に向けて反射するように構成されたリフレクタと、光源から直接出射された光又はリフレクタによって反射された光を屈折するように構成されたレンズとのうちの少なくとも一方を含んでもよい。車両１の運転モードが手動運転モード又は運転支援モードである場合に、照明ユニット４２ａは、運転者用の配光パターン（例えば、ロービーム用配光パターンやハイビーム用配光パターン）を車両１の前方に形成するように構成されている。このように、照明ユニット４２ａは、左側ヘッドランプユニットとして機能する。一方、車両１の運転モードが高度運転支援モード又は完全自動運転モードである場合に、照明ユニット４２ａは、カメラ用の配光パターンを車両１の前方に形成するように構成されてもよい。
制御部４０ａは、照明ユニット４２ａに設けられた複数の発光素子の各々に電気信号（例えば、ＰＷＭ（Ｐｕｌｓｅ Ｗｉｄｔｈ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）信号）を個別に供給するように構成されてもよい。このように、制御部４０ａは、電気信号が供給される発光素子を個別に選択することができると共に、発光素子毎に電気信号のＤｕｔｙ比を調整することができる。つまり、制御部４０ａは、マトリックス状に配列された複数の発光素子のうち、点灯又は消灯すべき発光素子を選択することができると共に、点灯している発光素子の輝度を決定することができる。このため、制御部４０ａは、照明ユニット４２ａから前方に向けて出射される配光パターンの形状及び明るさを変更することができる。
カメラ４３ａは、車両１の周辺環境を検出するように構成されている。特に、カメラ４３ａは、所定のフレームレートで、車両１の周辺環境を示す画像データを取得した上で、当該画像データを制御部４０ａに送信するように構成されている。制御部４０ａは、送信された画像データに基づいて、周辺環境情報を特定する。ここで、周辺環境情報は、車両１の外部に存在する対象物に関する情報を含んでもよい。例えば、周辺環境情報は、車両１の外部に存在する対象物の属性に関する情報と、車両１に対する対象物の位置に関する情報とを含んでもよい。カメラ４３ａは、例えば、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ−Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）やＣＭＯＳ（相補型ＭＯＳ：Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）等の撮像素子によって構成される。カメラ４３ａは、単眼カメラとしても構成されてもよいし、ステレオカメラとして構成されてもよい。カメラ４３ａがステレオカメラの場合、制御部４０ａは、視差を利用することで、ステレオカメラによって取得された２以上の画像データに基づいて、車両１と車両１の外部に存在する対象物（例えば、歩行者等）との間の距離を特定することができる。また、本実施形態では、１つのカメラ４３ａが照明システム４ａに設けられているが、２以上のカメラ４３ａが照明システム４ａに設けられてもよい。
ＬｉＤＡＲユニット４４ａ（レーザーレーダの一例）は、車両１の周辺環境を検出するように構成されている。特に、ＬｉＤＡＲユニット４４ａは、所定のフレームレートで、車両１の周辺環境を示す３Ｄマッピングデータ（点群データ）を取得した上で、当該３Ｄマッピングデータを制御部４０ａに送信するように構成されている。制御部４０ａは、送信された３Ｄマッピングデータに基づいて、周辺環境情報を特定する。ここで、周辺環境情報は、車両１の外部に存在する対象物に関する情報を含んでもよい。例えば、周辺環境情報は、車両１の外部に存在する対象物の属性に関する情報と、車両１に対する対象物の位置に関する情報とを含んでもよい。
より具体的には、ＬｉＤＡＲユニット４４ａは、レーザ光の各出射角度（水平角度θ、垂直角度φ）におけるレーザ光（光パルス）の飛行時間（ＴＯＦ：Ｔｉｍｅ ｏｆ Ｆｌｉｇｈｔ）ΔＴ１に関する情報を取得した上で、飛行時間ΔＴ１に関する情報に基づいて、各出射角度（水平角度θ、垂直角度φ）におけるＬｉＤＡＲユニット４４ａ（車両１）と車両１の外部に存在する物体との間の距離Ｄに関する情報を取得することができる。ここで、飛行時間ΔＴ１は、例えば、以下のように算出することができる。

飛行時間ΔＴ１＝レーザ光（光パルス）がＬｉＤＡＲユニットに戻ってきた時刻ｔ１−ＬｉＤＡＲユニットがレーザ光（光パルス）を出射した時刻ｔ０

このように、ＬｉＤＡＲユニット４４ａは、車両１の周辺環境を示す３Ｄマッピングデータを取得することができる。
また、ＬｉＤＡＲユニット４４ａは、例えば、レーザ光を出射するように構成されたレーザ光源と、レーザ光を水平方向及び垂直方向に走査させるように構成された光偏向器と、レンズ等の光学系と、物体によって反射されたレーザ光を受光するように構成された受光部とを備える。レーザ光源から出射されるレーザ光の中心波長は特に限定されない。例えば、レーザ光は、中心波長が９００ｎｍ付近である非可視光であってもよい。光偏向器は、例えば、ＭＥＭＳ（Ｍｉｃｒｏ Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｓｙｓｔｅｍｓ）ミラーであってもよい。受光部は、例えば、フォトダイオードである。尚、ＬＩＤＡＲユニット４４ａは、光偏向器によってレーザ光を走査せずに、３Ｄマッピングデータを取得してもよい。例えば、ＬｉＤＡＲユニット４４ａは、フェイズドアレイ方式又はフラッシュ方式で３Ｄマッピングデータを取得してもよい。また、本実施形態では、１つのＬｉＤＡＲユニット４４ａが照明システム４ａに設けられているが、２以上のＬｉＤＡＲユニット４４ａが照明システム４ａに設けられてもよい。例えば、２つのＬｉＤＡＲユニット４４ａが照明システム４ａに設けられている場合、一方のＬｉＤＡＲユニット４４ａが車両１の前方領域における周辺環境を検出するように構成されると共に、他方のＬｉＤＡＲユニット４４ａが車両１の側方領域における周辺環境を検出するように構成されてもよい。
ミリ波レーダ４５ａは、車両１の周辺環境を検出するように構成されている。特に、ミリ波レーダ４５ａは、所定のフレームレートで、車両１の周辺環境を示す検出データを取得した上で、当該検出データを制御部４０ａに送信するように構成されている。制御部４０ａは、送信された検出データに基づいて、周辺環境情報を特定する。ここで、周辺環境情報は、車両１の外部に存在する対象物に関する情報を含んでもよい。周辺環境情報は、例えば、車両１の外部に存在する対象物の属性に関する情報と、車両１に対する対象物の位置に関する情報と、車両１に対する対象物の速度に関する情報を含んでもよい。
例えば、ミリ波レーダ４５ａは、パルス変調方式、ＦＭ−ＣＷ（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｍｏｄｕｌｅｔｅｄ−Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ Ｗａｖｅ）方式又は２周波ＣＷ方式で、ミリ波レーダ４５ａ（車両１）と車両１の外部に存在する物体との間の距離Ｄを取得することができる。パルス変調方式を用いる場合、ミリ波レーダ４５ａは、ミリ波の各出射角度におけるミリ波の飛行時間ΔＴ２に関する情報を取得した上で、飛行時間ΔＴ２に関する情報に基づいて、各出射角度におけるミリ波レーダ４５ａ（車両１）と車両１の外部に存在する物体との間の距離Ｄに関する情報を取得することができる。ここで、飛行時間ΔＴ２は、例えば、以下のように算出することができる。

飛行時間ΔＴ２＝ミリ波がミリ波レーダに戻ってきた時刻ｔ３−ミリ波レーダがミリ波を出射した時刻ｔ２

また、ミリ波レーダ４５ａは、ミリ波レーダ４５ａから出射されたミリ波の周波数ｆ０とミリ波レーダ４５ａに戻ってきたミリ波の周波数ｆ１に基づいて、ミリ波レーダ４５ａ（車両１）に対する車両１の外部に存在する物体の相対速度Ｖに関する情報を取得することができる。
また、本実施形態では、１つのミリ波レーダ４５ａが照明システム４ａに設けられているが、２以上のミリ波レーダ４５ａが照明システム４ａに設けられてもよい。例えば、照明システム４ａは、短距離用のミリ波レーダ４５ａと、中距離用のミリ波レーダ４５ａと、長距離用のミリ波レーダ４５ａを有してもよい。
照明システム４ｂは、制御部４０ｂと、照明ユニット４２ｂと、カメラ４３ｂと、ＬｉＤＡＲユニット４４ｂと、ミリ波レーダ４５ｂとを更に備える。制御部４０ｂと、照明ユニット４２ｂと、カメラ４３ｂと、ＬｉＤＡＲユニット４４ｂと、ミリ波レーダ４５ｂは、図１に示すように、ハウジング２４ｂと透光カバー２２ｂによって形成される空間Ｓｂ内（灯室内）に配置される。尚、制御部４０ｂは、空間Ｓｂ以外の車両１の所定の場所に配置されてもよい。例えば、制御部４０ｂは、車両制御部３と一体的に構成されてもよい。制御部４０ｂは、制御部４０ａと同様な機能及び構成を有してもよい。照明ユニット４２ｂは、照明ユニット４２ａと同様な機能及び構成を有してもよい。この点において、照明ユニット４２ａは、左側ヘッドランプユニットとして機能する一方、照明ユニット４２ｂは、右側ヘッドランプユニットとして機能する。カメラ４３ｂは、カメラ４３ａと同様な機能及び構成を有してもよい。ＬｉＤＡＲユニット４４ｂは、ＬｉＤＡＲユニット４４ａと同様な機能及び構成を有してもよい。ミリ波レーダ４５ｂは、ミリ波レーダ４５ａと同様な機能及び構成を有してもよい。
照明システム４ｃは、制御部４０ｃと、照明ユニット４２ｃと、カメラ４３ｃと、ＬｉＤＡＲユニット４４ｃと、ミリ波レーダ４５ｃとを更に備える。制御部４０ｃと、照明ユニット４２ｃと、カメラ４３ｃと、ＬｉＤＡＲユニット４４ｃと、ミリ波レーダ４５ｃは、図１に示すように、ハウジング２４ｃと透光カバー２２ｃによって形成される空間Ｓｃ内（灯室内）に配置される。尚、制御部４０ｃは、空間Ｓｃ以外の車両１の所定の場所に配置されてもよい。例えば、制御部４０ｃは、車両制御部３と一体的に構成されてもよい。制御部４０ｃは、制御部４０ａと同様な機能及び構成を有してもよい。
照明ユニット４２ｃは、車両１の外部（後方）に向けて光を出射することによって、配光パターンを形成するように構成されている。照明ユニット４２ｃは、光を出射する光源と、光学系とを有する。光源は、例えば、マトリックス状（例えば、Ｎ行×Ｍ列、Ｎ＞１、Ｍ＞１）に配列された複数の発光素子によって構成されてもよい。発光素子は、例えば、ＬＥＤ、ＬＤ又は有機ＥＬ素子である。光学系は、光源から出射された光を照明ユニット４２ｃの前方に向けて反射するように構成されたリフレクタと、光源から直接出射された光又はリフレクタによって反射された光を屈折するように構成されたレンズとのうちの少なくとも一方を含んでもよい。車両１の運転モードが手動運転モード又は運転支援モードである場合に、照明ユニット４２ｃは消灯してもよい。一方、車両１の運転モードが高度運転支援モード又は完全自動運転モードである場合に、照明ユニット４２ｃは、カメラ用の配光パターンを車両１の後方に形成するように構成されてもよい。
カメラ４３ｃは、カメラ４３ａと同様な機能及び構成を有してもよい。ＬｉＤＡＲユニット４４ｃは、ＬｉＤＡＲユニット４４ｃと同様な機能及び構成を有してもよい。ミリ波レーダ４５ｃは、ミリ波レーダ４５ａと同様な機能及び構成を有してもよい。
照明システム４ｄは、制御部４０ｄと、照明ユニット４２ｄと、カメラ４３ｄと、ＬｉＤＡＲユニット４４ｄと、ミリ波レーダ４５ｄとを更に備える。制御部４０ｄと、照明ユニット４２ｄと、カメラ４３ｄと、ＬｉＤＡＲユニット４４ｄと、ミリ波レーダ４５ｄは、図１に示すように、ハウジング２４ｄと透光カバー２２ｄによって形成される空間Ｓｄ内（灯室内）に配置される。尚、制御部４０ｄは、空間Ｓｄ以外の車両１の所定の場所に配置されてもよい。例えば、制御部４０ｄは、車両制御部３と一体的に構成されてもよい。制御部４０ｄは、制御部４０ｃと同様な機能及び構成を有してもよい。照明ユニット４２ｄは、照明ユニット４２ｃと同様な機能及び構成を有してもよい。カメラ４３ｄは、カメラ４３ｃと同様な機能及び構成を有してもよい。ＬｉＤＡＲユニット４４ｄは、ＬｉＤＡＲユニット４４ｃと同様な機能及び構成を有してもよい。ミリ波レーダ４５ｄは、ミリ波レーダ４５ｃと同様な機能及び構成を有してもよい。
センサ５は、加速度センサ、速度センサ及びジャイロセンサ等を有してもよい。センサ５は、車両１の走行状態を検出して、車両１の走行状態を示す走行状態情報を車両制御部３に出力するように構成されている。また、センサ５は、運転者が運転席に座っているかどうかを検出する着座センサ、運転者の顔の方向を検出する顔向きセンサ、外部天候状態を検出する外部天候センサ及び車内に人がいるかどうかを検出する人感センサ等をさらに備えてもよい。さらに、センサ５は、車両１の周辺環境の明るさ（照度等）を検出するように構成された照度センサを備えてもよい。照度センサは、例えば、フォトダイオードから出力される光電流の大きさに応じて周辺環境の明るさを決定してもよい。
ＨＭＩ（Ｈｕｍａｎ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）８は、運転者からの入力操作を受付ける入力部と、走行状態情報等を運転者に向けて出力する出力部とから構成される。入力部は、ステアリングホイール、アクセルペダル、ブレーキペダル、車両１の運転モードを切替える運転モード切替スイッチ等を含む。出力部は、走行状態情報、周辺環境情報および照明システム４の照明状態を表示するように構成されたディスプレイ等を含む。
ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）９は、車両１の現在位置情報を取得し、当該取得された現在位置情報を車両制御部３に出力するように構成されている。無線通信部１０は、車両１の周囲にいる他車に関する情報（例えば、他車走行情報等）を他車から受信すると共に、車両１に関する情報（例えば、自車走行情報等）を他車に送信するように構成されている（車車間通信）。
また、無線通信部１０は、信号機や標識灯等のインフラ設備からインフラ情報を受信すると共に、車両１の自車走行情報をインフラ設備に送信するように構成されている（路車間通信）。また、無線通信部１０は、歩行者が携帯する携帯型電子機器（スマートフォン、タブレット、ウェアラブルデバイス等）から歩行者に関する情報を受信すると共に、車両１の自車走行情報を携帯型電子機器に送信するように構成されている（歩車間通信）。車両１は、他車両、インフラ設備又は携帯型電子機器とアドホックモードにより直接通信してもよいし、アクセスポイントを介して通信してもよい。無線通信規格は、例えば、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標），Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標），ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）又はＬＰＷＡである。また、車両１は、他車両、インフラ設備又は携帯型電子機器と移動通信ネットワークを介して通信してもよい。
記憶装置１１は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の外部記憶装置である。記憶装置１１には、２Ｄ又は３Ｄの地図情報及び／又は車両制御プログラムが記憶されてもよい。記憶装置１１は、車両制御部３からの要求に応じて、地図情報や車両制御プログラムを車両制御部３に出力するように構成されている。地図情報や車両制御プログラムは、無線通信部１０とインターネット等の通信ネットワークを介して更新されてもよい。
車両１が自動運転モードで走行する場合、車両制御部３は、走行状態情報、周辺環境情報、現在位置情報及び／又は地図情報等に基づいて、ステアリング制御信号、アクセル制御信号及びブレーキ制御信号のうち少なくとも一つを自動的に生成する。ステアリングアクチュエータ１２は、ステアリング制御信号を車両制御部３から受信して、受信したステアリング制御信号に基づいてステアリング装置１３を制御するように構成されている。ブレーキアクチュエータ１４は、ブレーキ制御信号を車両制御部３から受信して、受信したブレーキ制御信号に基づいてブレーキ装置１５を制御するように構成されている。アクセルアクチュエータ１６は、アクセル制御信号を車両制御部３から受信して、受信したアクセル制御信号に基づいてアクセル装置１７を制御するように構成されている。このように、自動運転モードでは、車両１の走行は車両システム２により自動制御される。
一方、車両１が手動運転モードで走行する場合、車両制御部３は、アクセルペダル、ブレーキペダル及びステアリングホイールに対する運転者の手動操作に応じて、ステアリング制御信号、アクセル制御信号及びブレーキ制御信号を生成する。このように、手動運転モードでは、ステアリング制御信号、アクセル制御信号及びブレーキ制御信号が運転者の手動操作によって生成されるので、車両１の走行は運転者により制御される。
次に、車両１の運転モードについて説明する。運転モードは、自動運転モードと手動運転モードとからなる。自動運転モードは、完全自動運転モードと、高度運転支援モードと、運転支援モードとからなる。完全自動運転モードでは、車両システム２がステアリング制御、ブレーキ制御及びアクセル制御の全ての走行制御を自動的に行うと共に、運転者は車両１を運転できる状態にはない。高度運転支援モードでは、車両システム２がステアリング制御、ブレーキ制御及びアクセル制御の全ての走行制御を自動的に行うと共に、運転者は車両１を運転できる状態にはあるものの車両１を運転しない。運転支援モードでは、車両システム２がステアリング制御、ブレーキ制御及びアクセル制御のうちの一部の走行制御を自動的に行うと共に、車両システム２の運転支援の下で運転者が車両１を運転する。一方、手動運転モードでは、車両システム２が走行制御を自動的に行わないと共に、車両システム２からの運転支援なしに運転者が車両１を運転する。
また、車両１の運転モードは、運転モード切替スイッチを操作することで切り替えられてもよい。この場合、車両制御部３は、運転モード切替スイッチに対する運転者の操作に応じて、車両１の運転モードを４つの運転モード（完全自動運転モード、高度運転支援モード、運転支援モード、手動運転モード）の間で切り替える。また、車両１の運転モードは、自動運転車の走行が可能である走行可能区間や自動運転車の走行が禁止されている走行禁止区間についての情報または外部天候状態についての情報に基づいて自動的に切り替えられてもよい。この場合、車両制御部３は、これらの情報に基づいて車両１の運転モードを切り替える。さらに、車両１の運転モードは、着座センサや顔向きセンサ等を用いることで自動的に切り替えられてもよい。この場合、車両制御部３は、着座センサや顔向きセンサからの出力信号に基づいて、車両１の運転モードを切り替えてもよい。
次に、図３を参照して、制御部４０ａの機能について説明する。図３は、照明システム４ａの制御部４０ａの機能ブロックを示す図である。図３に示すように、制御部４０ａは、照明ユニット４２ａと、カメラ４３ａ（センサの一例）と、ＬｉＤＡＲユニット４４ａ（センサの一例）と、ミリ波レーダ４５ａ（センサの一例）の動作をそれぞれ制御するように構成されている。特に、制御部４０ａは、照明制御部４１０ａと、カメラ制御部４２０ａ（生成部の一例）と、ＬｉＤＡＲ制御部４３０ａ（生成部の一例）と、ミリ波レーダ制御部４４０ａ（生成部の一例）と、周辺環境情報融合部４５０ａと、使用頻度設定部４６０ａとを備える。以降の説明では、カメラ４３ａと、ＬｉＤＡＲユニット４４ａと、ミリ波レーダ４５ａを総称して単に「センサ」という場合がある。
照明制御部４１０ａは、照明ユニット４２ａが所定の配光パターンを車両１の前方領域に向けて出射するように照明ユニット４２ａを制御するように構成されている。例えば、照明制御部４１０ａは、車両１の運転モードに応じて照明ユニット４２ａから出射される配光パターンを変更してもよい。
カメラ制御部４２０ａは、カメラ４３ａの動作を制御すると共に、カメラ４３ａから出力された画像データ（検出データ）に基づいて、カメラ４３ａの検出領域Ｓ１（図４参照）における車両１の周辺環境情報（以下、周辺環境情報Ｉ１という。）を生成するように構成されている。ＬｉＤＡＲ制御部４３０ａは、ＬｉＤＡＲユニット４４ａの動作を制御すると共に、ＬｉＤＡＲユニット４４ａから出力された３Ｄマッピングデータ（検出データ）に基づいて、ＬｉＤＡＲユニット４４ａの検出領域Ｓ２（図４参照）における車両１の周辺環境情報（以下、周辺環境情報Ｉ２という。）を生成するように構成されている。ミリ波レーダ制御部４４０ａは、ミリ波レーダ４５ａの動作を制御すると共に、ミリ波レーダ４５ａから出力された検出データに基づいて、ミリ波レーダ４５ａの検出領域Ｓ３（図４参照）における車両１の周辺環境情報（以下、周辺環境情報Ｉ３という。）を生成するように構成されている。
周辺環境情報融合部４５０ａは、周辺環境情報Ｉ１，Ｉ２，Ｉ３をそれぞれ融合することで、融合された周辺環境情報Ｉｆを生成するように構成される。ここで、周辺環境情報Ｉｆは、図４に示すように、カメラ４３ａの検出領域Ｓ１と、ＬｉＤＡＲユニット４４ａの検出領域Ｓ２と、ミリ波レーダ４５ａの検出領域Ｓ３を組合せた検出領域Ｓｆにおける車両１の外部に存在する対象物（例えば、歩行者や他車両等）に関する情報を含んでもよい。例えば、周辺環境情報Ｉｆは、対象物の属性、車両１に対する対象物の位置、車両１と対象物との間の距離及び／又は車両１に対する対象物の速度に関する情報を含んでもよい。周辺環境情報融合部４５０ａは、周辺環境情報Ｉｆを車両制御部３に送信する。
図４に示すように、周辺環境情報融合部４５０ａは、カメラ４３ａの検出領域Ｓ１とＬｉＤＡＲユニット４４ａの検出領域Ｓ２が重複する重複領域Ｓｘにおいて、周辺環境情報Ｉ１と周辺環境情報Ｉ２とを比較してもよい。例えば、周辺環境情報Ｉ１が重複領域Ｓｘにおいて歩行者Ｐ１の存在を示す一方、周辺環境情報Ｉ２が重複領域Ｓｘにおいて歩行者Ｐ１の存在を示さない場合、周辺環境情報融合部４５０ａは、所定の情報（センサの信頼性を示す情報等）に基づいて、周辺環境情報Ｉ１，Ｉ２のうちのどちらか一方を採用してもよい。
使用頻度設定部４６０ａは、車両１又は車両１の周辺環境に関連付けられた情報に基づいて、カメラ４３ａの使用頻度と、ＬｉＤＡＲユニット４４ａの使用頻度と、ミリ波レーダ４５ａの使用頻度を設定するように構成されている。「車両１又は車両１の周辺環境に関連付けられた情報」の具体例については後述する。
センサ（カメラ４３ａ、ＬｉＤＡＲユニット４４ａ、ミリ波レーダ４５ａ）の使用頻度は、センサの検出データ（画像データ、３Ｄマッピングデータ、ミリ波レーダの検出データ）のフレームレート（ｆｐｓ）であってもよい。ここで、検出データのフレームレートとは、１秒間にセンサによって取得される検出データのフレーム数（取得フレームレート）であってもよいし、１秒間にセンサから制御部４０ａに送信される検出データのフレーム数（送信フレームレート）であってもよい。例えば、カメラ４３ａの使用頻度を低下させる場合、画像データのフレームレートが低下する。一方、カメラ４３ａの使用頻度を上昇させる場合、画像データのフレームレートが上昇する。
また、センサの使用頻度は、センサの検出データのビットレート（ｂｐｓ）であってもよい。ここで、検出データのビットレートとは、１秒間にセンサによって取得される検出データのデータ量（取得ビットレート）であってもよいし、１秒間にセンサから制御部４０ａに送信される検出データのデータ量（送信ビットレート）であってもよい。検出データの空間分解能及び／又は時間分解能を調整することで検出データのビットレートを調整することが可能となる。例えば、ＬｉＤＡＲユニット４４ａの使用頻度を低下させる場合、３Ｄマッピングデータのビットレートが低下する。一方、ＬｉＤＡＲユニット４４ａの使用頻度を上昇させる場合、３Ｄマッピングデータのビットレートが上昇する。
また、センサの使用頻度は、センサのモードであってもよい。ここで、センサのモードは、アクティブモードとスリープモードの２つのモードを有してもよい。例えば、ミリ波レーダ４５ａの使用頻度を低下させる場合、ミリ波レーダ４５ａのモードがスリープモードに設定される。一方、ミリ波レーダ４５ａの使用頻度が通常である場合、ミリ波レーダ４５ａはアクティブモードとなっている。
また、センサの使用頻度は、周辺環境情報の更新レート（Ｈｚ）であってもよい。ここで、更新レートとは、１秒間に更新される周辺環境情報の回数である。例えば、カメラ４３ａの使用頻度を低下させる場合、画像データに基づいて生成される周辺環境情報Ｉ１の更新レートが低下する。一方、カメラ４３ａの使用頻度を上昇させる場合、周辺環境情報Ｉ１の更新レートが上昇する。より具体的には、画像データの送信フレームレートが６０ｆｐｓである場合、周辺環境情報Ｉ１の通常の更新レートは５０Ｈｚであると仮定する。この場合、カメラ４３ａの使用頻度を低下させるときは、周辺環境情報Ｉ１の更新レートが３０Ｈｚに設定されてもよい。一方、カメラ４３ａの使用頻度を上昇させるときは、周辺環境情報Ｉ１の更新レートが６０Ｈｚに設定されてもよい。
また、使用頻度設定部４６０ａは、センサの使用頻度を変更する場合、検出データのフレームレート、検出データのビットレート、センサのモード（アクティブモード又はスリープモード）又は周辺環境情報の更新レートのうちの少なくとも一つを変更してもよい。例えば、使用頻度設定部４６０ａは、センサの使用頻度を低下させる場合、画像データのフレームレートと周辺環境情報Ｉ１の更新レートの両方を低下させてもよい。
使用頻度設定部４６０ａは、カメラ４３ａの使用頻度を所定の使用頻度に設定する場合、カメラ４３ａの使用頻度を示す指示信号をカメラ制御部４２０ａに送信する。その後、カメラ制御部４２０ａは、受信した指示信号に従って、カメラ４３ａの使用頻度を所定の使用頻度に設定するようにカメラ４３ａを制御する。具体的な一例としては、使用頻度設定部４６０ａは、画像データのフレームレートを低下させる場合（換言すれば、画像データのフレームレートを通常のフレームレートａ０より低いフレームレートａ１（＜ａ０）に設定する場合）、フレームレートａ１を示す指示信号をカメラ制御部４２０ａに送信する。その後、カメラ制御部４２０ａは、受信した指示信号に従って、画像データのフレームレートをフレームレートａ１に設定するようにカメラ４３ａを制御する。
使用頻度設定部４６０ａは、ＬｉＤＡＲユニット４４ａの使用頻度を所定の使用頻度に設定する場合、ＬｉＤＡＲユニット４４ａの使用頻度を示す指示信号をＬｉＤＡＲ制御部４３０ａに送信する。その後、ＬｉＤＡＲ制御部４３０ａは、受信した指示信号に従って、ＬｉＤＡＲユニット４４ａの使用頻度を所定の使用頻度に設定するようにＬｉＤＡＲユニット４４ａを制御する。具体的な一例としては、使用頻度設定部４６０ａは、３Ｄマッピングデータのビットレートを低下させる場合（換言すれば、３Ｄマッピングデータのビットレートを通常のビットレートｂ０より低いビットレートｂ１（＜ｂ０）に設定する場合）、ビットレートｂ１を示す指示信号をＬｉＤＡＲ制御部４３０ａに送信する。その後、ＬｉＤＡＲ制御部４３０ａは、受信した指示信号に従って、３Ｄマッピングデータのビットレートをビットレートｂ１に設定するようにＬｉＤＡＲユニット４４ａを制御する。
使用頻度設定部４６０ａは、ミリ波レーダ４５ａの使用頻度を所定の使用頻度に設定する場合、ミリ波レーダ４５ａの使用頻度を示す指示信号をミリ波レーダ制御部４４０ａに送信する。その後、ミリ波レーダ制御部４４０ａは、受信した指示信号に従って、ミリ波レーダ４５ａの使用頻度を所定の使用頻度に設定するようにミリ波レーダ４５ａを制御する。具体的な一例としては、ミリ波レーダ４５ａのモードをスリープモードに設定する場合、スリープモードを示す指示信号をミリ波レーダ制御部４４０ａに送信する。その後、ミリ波レーダ制御部４４０ａは、受信した指示信号に従って、ミリ波レーダ４５ａのモードをスリープモードに設定するようにミリ波レーダ４５ａを制御する。
尚、本実施形態では、周辺環境情報融合部４５０ａと使用頻度設定部４６０ａは、制御部４０ａによって実現されているが、これらは車両制御部３によって実現されてもよい。
また、制御部４０ｂ，４０ｃ，４０ｄも制御部４０ａと同様の機能を有してもよい。つまり、制御部４０ｂ〜４０ｄの各々は、照明制御部と、カメラ制御部と、ＬｉＤＡＲ制御部と、ミリ波レーダ制御部と、周辺環境情報融合部と、使用頻度設定部とを備えてもよい。制御部４０ｂ〜４０ｃの各々の周辺環境情報融合部は、融合された周辺環境情報Ｉｆを車両制御部３に送信してもよい。車両制御部３は、各制御部４０ａ〜４０ｄから送信された周辺環境情報Ｉｆとその他の情報（走行制御情報、現在位置情報、地図情報等）に基づいて、車両１の走行を制御してもよい。
次に、図５を参照して照明システム４ａにおけるセンサ（カメラ４３ａ、ＬｉＤＡＲユニット４４ａ、ミリ波レーダ４５ａ）の使用頻度の設定方法の第１の例について説明する。図５は、各センサの使用頻度の設定方法の第１の例を説明するためのフローチャートである。
尚、本実施形態では、説明の便宜上、照明システム４ａの動作フローについてのみ説明を行うが、照明システム４ａの動作フローは、照明システム４ｂ〜４ｄにも適用可能である点に留意されたい。また、本実施形態の説明では、車両１は自動運転モードで走行中であることを前提とする。また、以降の説明では、センサの「使用頻度」は、既に説明したように、検出データのフレームレート、検出データのビットレート、センサのモード又は周辺環境情報の更新レートである。
図５に示すように、ステップＳ１０において、使用頻度設定部４６０ａは、車両１の周辺環境の明るさを示す情報（以下、「明るさ情報」という。）を受信したかどうかを判定する。具体的には、車両１に搭載された照度センサは、車両１の周辺環境の明るさを示す検出データを車両制御部３に送信する。次に、車両制御部３は、受信した検出データに基づいて明るさ情報を生成した上で、生成された明るさ情報を使用頻度設定部４６０ａに送信する。ここで、「明るさ情報」は、「明るい」又は「暗い」の２つの情報を含んでもよい。この場合、車両制御部３は、検出データが示す周辺環境の明るさ（照度等）が所定の値（閾値照度等）よりも大きい場合に、周辺環境が明るいことを示す明るさ情報を生成してもよい。一方、車両制御部３は、検出データが示す周辺環境の明るさ（照度等）が所定の値以下である場合に、周辺環境が暗いことを示す明るさ情報を生成してもよい。尚、「明るさ情報」は、照度等の数値に関する情報を含んでもよい。この場合、使用頻度設定部４６０ａは、照度等の数値に関する情報に基づいて、車両１の周辺環境が明るいか又は暗いかを判定してもよい。
車両制御部３は、車両システム２を起動したときに、明るさ情報を使用頻度設定部４６０ａに送信してもよい。さらに、車両制御部３は、車両１の周辺環境の明るさが変化したときに（例えば、周辺環境が明るい状態から暗い状態に変化したとき又は周辺環境が暗い状態から明るい状態に変化したとき）、明るさ情報を使用頻度設定部４６０ａに送信してもよい。例えば、車両１がトンネルに入ったとき又はトンネルを出たときに、車両制御部３は、明るさ情報を使用頻度設定部４６０ａに送信してもよい。また、車両制御部３は、所定の周期で明るさ情報を使用頻度設定部４６０ａに送信してもよい。
使用頻度設定部４６０ａは、明るさ情報を受信したと判定した場合に（ステップＳ１０でＹＥＳ）、ステップＳ１１の処理を実行する。一方、ステップＳ１０の判定結果がＮＯの場合、使用頻度設定部４６０ａは、明るさ情報を受信するまで待機する。
尚、照度センサが使用頻度設定部４６０ａに直接的に接続されている場合、使用頻度設定部４６０ａは、照度センサから取得された検出データに基づいて、周辺環境の明るさを特定してもよい。その後、使用頻度設定部４６０ａは、ステップＳ１１の処理を実行してもよい。
次に、ステップＳ１１において、使用頻度設定部４６０ａは、受信した明るさ情報に基づいて、カメラ４３ａの使用頻度、ＬｉＤＡＲユニット４４ａの使用頻度及びミリ波レーダ４５ａの使用頻度をそれぞれ決定する。例えば、使用頻度設定部４６０ａは、周辺環境の明るさに応じて、以下のように各センサの使用頻度を設定してもよい。
Figure 2019026438
表１に示すように、車両１の周辺環境の明るさが明るい場合、使用頻度設定部４６０ａは、全てのセンサの使用頻度を通常の使用頻度に設定する。一方、車両１の周辺環境の明るさが暗い場合（トンネル中での走行や夜間走行等）、使用頻度設定部４６０ａは、カメラ４３ａの使用頻度を低下させる（つまり、カメラ４３ａの使用頻度を通常の使用頻度より低い使用頻度に設定する）一方、残りのセンサの使用頻度を通常の使用頻度に設定する。この点において、車両１の周辺環境が暗い場合には、カメラ４３ａを用いた周辺環境の検出精度が低下してしまうため、カメラ４３ａの使用頻度を低下させても周辺環境の認知精度に大きな影響を及ぼすことがない。このため、カメラ４３ａの使用頻度（例えば、画像データの取得フレームレート等）を低下させることで、カメラ４３ａ及び／又はカメラ制御部４２０ａによって消費される消費電力を低減することができると共に、カメラ制御部４２０ａの演算負荷を低減することができる。このように、車両１の周辺環境の明るさに応じてセンサの使用頻度を最適化することができる。また、表１に示す使用頻度に関する情報は、制御部４０ａのメモリ又は記憶装置１１に記憶されてもよい。
本実施形態では、照度センサから取得された検出データに基づいて明るさ情報が生成されているが、カメラ４３ａによって取得された画像データに基づいて明るさ情報が生成されてもよい。この場合、使用頻度設定部４６０ａは、カメラ４３ａによって取得された画像データに基づいて明るさ情報を生成した上で、当該明るさ情報に基づいて各センサの使用頻度を設定してもよい。
次に、図６を参照して照明システム４ａにおけるセンサ（カメラ４３ａ、ＬｉＤＡＲユニット４４ａ、ミリ波レーダ４５ａ）の使用頻度の設定方法の第２の例について説明する。図６は、各センサの使用頻度の設定方法の第２の例を説明するためのフローチャートである。
図６に示すように、ステップＳ２０において、使用頻度設定部４６０ａは、車両１の周辺環境の明るさを示す情報（明るさ情報）と車両１の現在位置の天候情報を受信したかどうかを判定する。ここで、明るさ情報の具体的な取得方法については既に説明したので、天候情報の取得方法について詳しく説明する。例えば、車両制御部３は、ＧＰＳ９を用いて車両１の現在位置情報を取得した後に、無線通信部１０を介して、車両１の現在位置情報とＩＰアドレスを含む天候情報リクエストを通信ネットワーク上のサーバに送信する。その後、車両制御部３は、車両１の現在位置における天候情報をサーバから受信する。ここで、「天候情報」は、車両１の現在位置における天候（晴れ、曇り、雨、雪、霧等）に関する情報であってもよい。次に、車両制御部３は、明るさ情報と天候情報を制御部４０ａの使用頻度設定部４６０ａに送信する。
尚、カメラ４３ａによって取得された画像データに基づいて車両１の現在位置における天候情報が生成されてもよい。この場合、使用頻度設定部４６０ａ又はカメラ制御部４２０ａは、カメラ４３ａによって取得された画像データに基づいて天候情報を生成する。さらに、車両のウィンドウに取り付けられたワイパーの状態を示す情報に基づいて車両１の現在位置における天候情報が生成されてもよい。例えば、ワイパーが駆動している場合、車両１の現在位置における天候は雨（つまり、天候不良）と判定されてもよい。一方、ワイパーが駆動していない場合、車両１の現在位置における天候は晴れ又は曇り（つまり、天候良好）と判定されてもよい。さらに、使用頻度設定部４６０ａは、外部天候センサから天候情報を取得してもよい。
次に、使用頻度設定部４６０ａは、明るさ情報及び天候情報を受信したと判定した場合に（ステップＳ２０でＹＥＳ）、ステップＳ２１の処理を実行する。一方、ステップＳ２０の判定結果がＮＯの場合、使用頻度設定部４６０ａは、明るさ情報及び天候情報を受信するまで待機する。
次に、ステップＳ２１において、使用頻度設定部４６０ａは、受信した明るさ情報と天候情報に基づいて、カメラ４３ａの使用頻度、ＬｉＤＡＲユニット４４ａの使用頻度及びミリ波レーダ４５ａの使用頻度をそれぞれ決定する。例えば、使用頻度設定部４６０ａは、周辺環境の明るさに応じて、以下のように各センサの使用頻度を設定してもよい。
Figure 2019026438
表２に示すように、車両１の現在位置における天候が不良（雨、雪、霧等）である場合、使用頻度設定部４６０ａは、カメラ４３ａ及びＬｉＤＡＲユニット４４ａの使用頻度を低下させる一方、ミリ波レーダ４５ａの使用頻度を通常の使用頻度に設定する。
また、車両１の現在位置における天候が良好（晴れ、曇り等）であると共に、車両１の周辺環境が明るい場合、使用頻度設定部４６０ａは、全てのセンサの使用頻度を通常の使用頻度に設定する。さらに、車両１の現在位置における天候が良好であると共に、車両１の周辺環境が暗い場合、使用頻度設定部４６０ａは、カメラ４３ａの使用頻度を低下させる一方、残りのセンサの使用頻度を通常の使用頻度に設定する。
本実施形態によれば、天候が不良である場合には、カメラ４３ａの検出精度とＬｉＤＡＲユニット４４ａの検出精度は低下してしまうため、カメラ４３ａ及びＬｉＤＡＲユニット４４ａの使用頻度を低下させても周辺環境の認知精度に大きな影響を及ぼすことがない。このため、カメラ４３ａの使用頻度を低下させることで、カメラ４３ａ及び／又はカメラ制御部４２０ａによって消費される消費電力を低減することができると共に、カメラ制御部４２０ａの演算負荷を低減させることができる。さらに、ＬｉＤＡＲユニット４４ａの使用頻度（例えば、３Ｄマッピングデータの取得フレームレート等）を低下させることで、ＬｉＤＡＲユニット４４ａ及び／又はＬｉＤＡＲ制御部４３０ａによって消費される消費電力を低減させることができると共に、ＬｉＤＡＲ制御部４３０ａの演算負荷を低減することができる。このように、車両１の現在位置の天候状況に応じてセンサの使用頻度を最適化することができる。また、天候が良好である場合には、車両１の周辺環境の明るさ（明るい又は暗い）に応じてセンサの使用頻度が最適化される。
次に、図７を参照して照明システム４ａにおけるセンサ（カメラ４３ａ、ＬｉＤＡＲユニット４４ａ、ミリ波レーダ４５ａ）の使用頻度の設定方法の第３の例について説明する。図７は、各センサの使用頻度の設定方法の第３の例を説明するためのフローチャートである。
図７に示すように、ステップＳ３０において、使用頻度設定部４６０ａは、車両１の速度を示す情報（以下、速度情報という。）を受信したかどうかを判定する。具体的には、車両１に搭載された速度センサは、速度情報を車両制御部３に送信する。次に、車両制御部３は、受信した速度情報を使用頻度設定部４６０ａに送信する。その後、使用頻度設定部４６０ａは、速度情報を受信したと判定した場合に（ステップＳ３０でＹＥＳ）、ステップＳ３１の処理を実行する。一方、ステップＳ３０の判定結果がＮＯである場合、使用頻度設定部４６０ａは、速度情報を受信するまで待機する。
次に、ステップＳ３１において、使用頻度設定部４６０ａは、受信した速度情報に基づいて、カメラ４３ａの使用頻度、ＬｉＤＡＲユニット４４ａの使用頻度、ミリ波レーダ４５ａの使用頻度をそれぞれ設定する。例えば、使用頻度設定部４６０ａは、車両１の速度に応じて、以下のように各センサの使用頻度を設定してもよい。
Figure 2019026438
表３に示すように、車両１の速度が高速である場合、使用頻度設定部４６０ａは、全てのセンサの使用頻度を上昇させる（つまり、全てのセンサの使用頻度を通常の使用頻度よりも高い使用頻度に設定する）。一方、車両１の速度が中速である場合、使用頻度設定部４６０ａは、全てのセンサの使用頻度を通常の使用頻度に設定する。さらに、車両１の速度が低速である場合、使用頻度設定部４６０ａは、カメラ４３ａの使用頻度を通常の使用頻度に設定する一方で、残りのセンサの使用頻度を低下させる。
ここで、「低速」とは、車両１の速度Ｖが第１の速度Ｖｔｈ１（例えば、３０ｋｍ／ｈ）以下である速度として規定されてもよい。また、「中速」とは、車両１の速度Ｖが第１の速度Ｖｔｈよりも大きく第２の速度Ｖｔｈ（例えば、８０ｋｍ／ｈ）以下である速度として規定されてもよい。さらに、「高速」とは、車両１の速度Ｖが第２の速度Ｖｔｈより大きい速度として規定されてもよい。
本実施形態によれば、車両１が高速で走行中の場合に、全てのセンサの使用頻度が上昇する。特に、車両１が高速で走行中の場合には、車両１の周辺環境は高速で変化するため、車両１の走行制御を高い精度で行う観点より全てのセンサの使用頻度（特に、検出データのフレームレートや周辺環境情報の更新レート）を上昇させることが好ましい。このように、周辺環境情報Ｉ１，Ｉ２，Ｉ３に基づいて生成された周辺環境情報Ｉｆの精度をより向上させることができるため、車両１の走行制御をさらに高い精度で行うことができる。
一方、車両１が低速で走行中の場合には、画像データに基づいて生成された周辺環境情報Ｉ１のみによって十分に車両１の走行安全性を確保することができる。このため、ＬｉＤＡＲユニット４４ａ及びミリ波レーダ４５ａの使用頻度を低下させることで、ＬｉＤＡＲユニット４４ａ及び／又はＬｉＤＡＲ制御部４３０ａによって消費される消費電力を低減することができると共に、ミリ波レーダ４５ａ及び／又はミリ波レーダ制御部４４０ａによって消費される消費電力を低減することができる。さらに、ＬｉＤＡＲ制御部４３０ａの演算負荷及びミリ波レーダ制御部４４０ａの演算負荷を低減することができる。このように、車両１の速度に応じて各センサの使用頻度を最適化することができる。
尚、図７に示す使用頻度の設定方法では、使用頻度設定部４６０ａは、速度情報に加えて車両１が高速道路を現在走行していることを示す情報に基づいて、各センサの使用頻度を設定してもよい。例えば、使用頻度設定部４６０ａは、車両１が高速道路を現在走行していることを示す情報（以下、高速道路走行情報という。）を受信した場合、車両１の速度に関係なく、各センサの使用頻度を上昇させてもよい。この点において、高速道路では、車両１が高速で走行する可能性が高いため、車両１の走行制御を高い精度で行うため周辺環境情報Ｉｆの精度をより向上させる必要性がある。一方、使用頻度設定部４６０ａは、高速道路走行情報を受信しない場合、表３に示すように車両１の速度に応じて各センサの使用頻度を設定してもよい。高速道路走行情報は、ＧＰＳ９によって取得された現在位置情報と記憶装置１１に保存された地図情報に基づいて生成されてもよい。例えば、車両制御部３は、現在位置情報と地図情報に基づいて高速道路走行情報を生成した上で、当該高速道路走行情報を使用頻度設定部４６０ａに送信してもよい。このように、車両１が現在走行している道路に応じて各センサの使用頻度を最適化することができる。
次に、図８を参照して各センサの使用頻度の設定方法の第４の例について説明する。特に、照明システム４ａから４ｄに配置された各センサの使用頻度の設定方法について説明する。図８は、各センサの使用頻度の設定方法の第４の例を説明するためのフローチャートである。以降の説明では、カメラ、ＬｉＤＡＲユニット、ミリ波レーダ等を総称して単に「センサ」という場合がある。
図８に示すように、ステップＳ４０において、使用頻度設定部４６０ａは、車両１の進行方向を示す情報（以下、進行方向情報という。）を受信したかどうかを判定する。具体的には、車両１の走行を制御する車両制御部３は、進行方向情報を使用頻度設定部４６０ａに送信する。その後、使用頻度設定部４６０ａは、進行方向情報を受信した場合に（ステップＳ４０でＹＥＳ）、ステップＳ４１の処理を実行する。一方、ステップＳ４０の判定結果がＮＯである場合、使用頻度設定部４６０ａは、進行方向情報を受信するまで待機する。
次に、ステップＳ４１において、使用頻度設定部４６０ａは、受信した進行方向情報に基づいて、照明システム４ａに配置されたセンサの使用頻度、照明システム４ｂに配置されたセンサの使用頻度、照明システム４ｃに配置されたセンサの使用頻度、照明システム４ｄに配置されたセンサの使用頻度をそれぞれ設定する（図２参照）。例えば、使用頻度設定部４６０ａは、進行方向情報に応じて、以下のように各照明システムに配置されたセンサの使用頻度を設定してもよい。
Figure 2019026438
表４に示すように、車両１が前進している場合に、使用頻度設定部４６０ａは、車両１の前側に位置する照明システム４ａ，４ｂに配置されたセンサ（カメラ、ＬｉＤＡＲユニット、ミリ波レーダ）の使用頻度を通常の使用頻度に設定すると共に、車両１の後側に位置する照明システム４ｃ，４ｄに配置されたセンサ（カメラ、ＬｉＤＡＲユニット、ミリ波レーダ）の使用頻度を低下させる。この点において、車両１が前進している場合には、車両１の後方領域の周辺環境情報は、車両１の前方領域の周辺環境情報と比較して重要度は高くないため、車両１の後側に配置されたセンサの使用頻度を低下させることができる。このように、照明システム４ｃのセンサ及び／又は制御部４０ｃによって消費される消費電力を低減することができると共に、制御部４０ｃの演算負荷を低減することができる。さらに、照明システム４ｄのセンサ及び／又は制御部４０ｄによって消費される消費電力を低減することができると共に、制御部４０ｄの演算負荷を低減することができる。
また、表４に示すように、車両１が後進している場合に、使用頻度設定部４６０ａは、照明システム４ａ，４ｂに配置されたセンサの使用頻度を低下させると共に、照明システム４ｃ，４ｄに配置されたセンサの使用頻度を通常の使用頻度に設定する。この点において、車両１が後進している場合には、車両１の前方領域の周辺環境情報は、車両１の後方領域の周辺環境情報と比較して重要度は高くないため、車両１の前側に配置されたセンサの使用頻度を低下させることができる。このように、照明システム４ａのセンサ及び／又は制御部４０ａによって消費される消費電力を低減することができると共に、制御部４０ａの演算負荷を低減することができる。さらに、照明システム４ｂのセンサ及び／又は制御部４０ｂによって消費される消費電力を低減することができると共に、制御部４０ｂの演算負荷を低減することができる。
さらに、表４に示すように、車両１が右折する場合には、使用頻度設定部４６０ａは、車両１の左側に位置する照明システム４ａ，４ｃに配置されたセンサの使用頻度を低下させると共に、車両１の右側に位置する照明システム４ｂ，４ｄに配置されたセンサの使用頻度を通常の使用頻度に設定する。この点において、車両１が右折する場合に、車両１の左側領域の周辺環境情報は、車両１の右側領域の周辺環境情報と比較して重要度は高くないため、車両１の左側に配置されたセンサの使用頻度を低下させることができる。このように、照明システム４ａのセンサ及び／又は制御部４０ａによって消費される消費電力を低減することができると共に、制御部４０ａの演算負荷を低減することができる。さらに、照明システム４ｃのセンサ及び／又は制御部４０ｃによって消費される消費電力を低減することができると共に、制御部４０ｃの演算負荷を低減することができる。
このように、本実施形態によれば、進行方向情報に基づいてセンサの使用頻度が設定されるため、車両１の進行方向に応じてセンサの使用頻度を最適化することができる。
尚、本実施形態では、複数センサとして、カメラと、ＬｉＤＡＲユニットと、ミリ波レーダを挙げているが、本実施形態はこれに限定されない。例えば、これらのセンサに加えて超音波センサが照明システムに搭載されてもよい。この場合、照明システムの制御部は、超音波センサの動作を制御すると共に、超音波センサによって取得された検出データに基づいて周辺環境情報を生成してもよい。また、カメラと、ＬｉＤＡＲユニットと、ミリ波レーダと、超音波センサのうち少なくとも２つが照明システムに搭載されてもよい。
また、表１から表４に示す各センサの使用頻度は単なる一例であって、各センサの使用頻度は適宜変更可能である点に留意されたい。例えば、各照明システムが、遠距離用のＬｉＤＡＲユニットと、近距離用のＬｉＤＡＲユニットと、カメラと、ミリ波レーダと、超音波センサとを備えている場合を想定する。この場合、天候状態が不良である場合には、使用頻度設定部４６０ａは、カメラと近距離用のＬｉＤＡＲユニットの使用頻度を低下させると共に、残りのセンサの使用頻度を通常の使用頻度に設定してもよい。また、車両１が高速で走行中の場合又は車両１が高速道路を走行中の場合、使用頻度設定部４６０ａは、近距離用のＬｉＤＡＲユニットと超音波センサの使用頻度を低下させると共に、残りのセンサの使用頻度を通常の使用頻度に設定してもよい。さらに、車両１が低速で走行中の場合、使用頻度設定部４６０ａは、遠距離用のＬｉＤＡＲユニットとミリ波レーダの使用頻度を低下させると共に、残りのセンサの使用頻度を通常の使用頻度に設定してもよい。
（第２実施形態）
以下、本開示の第２実施形態（以下、単に「本実施形態」という。）について図面を参照しながら説明する。尚、本実施形態の説明において既に説明された部材と同一の参照番号を有する部材については、説明の便宜上、その説明は省略する。また、本図面に示された各部材の寸法は、説明の便宜上、実際の各部材の寸法とは異なる場合がある。
また、本実施形態の説明では、説明の便宜上、「左右方向」、「前後方向」について適宜言及する。これらの方向は、図９に示す車両１０１について設定された相対的な方向である。ここで、「前後方向」は、「前方向」及び「後方向」を含む方向である。「左右方向」は、「左方向」及び「右方向」を含む方向である。
最初に、図９を参照して本実施形態に係る車両１０１について説明する。図９は、車両１０２を備える車両１０１の上面図を示す模式図である。図９に示すように、車両１０１は、自動運転モードで走行可能な車両（自動車）であって、車両１０２を備える。車両１０２は、車両制御部１０３と、左前照明システム１０４ａ（以下、単に「照明システム１０４ａ」という。）と、右前照明システム１０４ｂ（以下、単に「照明システム１０４ｂ」という。）と、左後照明システム１０４ｃ（以下、単に「照明システム１０４ｃ」という。）と、右後照明システム１０４ｄ（以下、単に「照明システム１０４ｄ」という。）を少なくとも備える。
照明システム１０４ａは、車両１０１の左前側に設けられる。特に、照明システム１０４ａは、車両１０１の左前側に設置されたハウジング１２４ａと、ハウジング１２４ａに取り付けられた透光カバー１２２ａとを備える。照明システム１０４ｂは、車両１０１の右前側に設けられる。特に、照明システム１０４ｂは、車両１０１の右前側に設置されたハウジング１２４ｂと、ハウジング１２４ｂに取り付けられた透光カバー１２２ｂとを備える。照明システム１０４ｃは、車両１０１の左後側に設けられる。特に、照明システム１０４ｃは、車両１０１の左後側に設置されたハウジング１２４ｃと、ハウジング１２４ｃに取り付けられた透光カバー１２２ｃとを備える。照明システム１０４ｄは、車両１０１の右後側に設けられる。特に、照明システム１０４ｄは、車両１０１の右後側に設置されたハウジング１２４ｄと、ハウジング１２４ｄに取り付けられた透光カバー１２２ｄとを備える。
次に、図１０を参照することで、図９に示す車両１０２を具体的に説明する。図１０は、車両１０２を示すブロック図である。図１０に示すように、車両１０２は、車両制御部１０３と、照明システム１０４ａ〜１０４ｄと、センサ１０５と、ＨＭＩ（Ｈｕｍａｎ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）１０８と、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）１０９と、無線通信部１１０と、記憶装置１１１とを備える。さらに、車両１０２は、ステアリングアクチュエータ１１２と、ステアリング装置１１３と、ブレーキアクチュエータ１１４と、ブレーキ装置１１５と、アクセルアクチュエータ１１６と、アクセル装置１１７とを備える。また、車両１０２は、電力を供給するように構成されたバッテリー（図示せず）を備える。
車両制御部１０３は、車両１０１の走行を制御するように構成されている。車両制御部１０３は、例えば、少なくとも一つの電子制御ユニット（ＥＣＵ：Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）により構成されている。電子制御ユニットは、１以上のプロセッサと１以上のメモリを含む少なくとも一つのマイクロコントローラと、トランジスタ等のアクティブ素子及びパッシブ素子を含むその他電子回路を含んでもよい。プロセッサは、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）及び／又はＴＰＵ（Ｔｅｎｓｏｒ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）である。ＣＰＵは、複数のＣＰＵコアによって構成されてもよい。ＧＰＵは、複数のＧＰＵコアによって構成されてもよい。メモリは、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）を含む。ＲＯＭには、車両制御プログラムが記憶されてもよい。例えば、車両制御プログラムは、自動運転用の人工知能（ＡＩ）プログラムを含んでもよい。ＡＩプログラムは、ディープラーニング等のニューラルネットワークを用いた教師有り又は教師なし機械学習によって構築されたプログラムである。ＲＡＭには、車両制御プログラム、車両制御データ及び/又は車両の周辺環境を示す周辺環境情報が一時的に記憶されてもよい。プロセッサは、ＲＯＭに記憶された車両制御プログラムから指定されたプログラムをＲＡＭ上に展開し、ＲＡＭとの協働で各種処理を実行するように構成されてもよい。
また、電子制御ユニット（ＥＣＵ）は、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等の少なくとも一つの集積回路によって構成されてもよい。さらに、電子制御ユニットは、少なくとも一つのマイクロコントローラと少なくとも一つの集積回路（ＦＰＧＡ等）との組み合わせによって構成されてもよい。
照明システム１０４ａは、制御部１４０ａと、照明ユニット１４２ａと、カメラ１４３ａと、ＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）ユニット１４４ａ（レーザーレーダの一例）と、ミリ波レーダ１４５ａとを更に備える。制御部１４０ａと、照明ユニット１４２ａと、カメラ１４３ａと、ＬｉＤＡＲユニット１４４ａと、ミリ波レーダ１４５ａは、図９に示すように、ハウジング１２４ａと透光カバー１２２ａによって形成される空間Ｓａ内（灯室内）に配置される。尚、制御部１４０ａは、空間Ｓａ以外の車両１０１の所定の場所に配置されてもよい。例えば、制御部１４０ａは、車両制御部１０３と一体的に構成されてもよい。
制御部１４０ａは、例えば、少なくとも一つの電子制御ユニット（ＥＣＵ）により構成されている。電子制御ユニットは、１以上のプロセッサと１以上のメモリを含む少なくとも一つのマイクロコントローラと、その他電子回路（例えば、トランジスタ等）を含んでもよい。プロセッサは、例えば、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵ及び／又はＴＰＵである。ＣＰＵは、複数のＣＰＵコアによって構成されてもよい。ＧＰＵは、複数のＧＰＵコアによって構成されてもよい。メモリは、ＲＯＭと、ＲＡＭを含む。ＲＯＭには、車両１０１の周辺環境を特定するための周辺環境特定プログラムが記憶されてもよい。例えば、周辺環境特定プログラムは、ディープラーニング等のニューラルネットワークを用いた教師有り又は教師なし機械学習によって構築されたプログラムである。ＲＡＭには、周辺環境特定プログラム、カメラ１４３ａに取得された画像データ、ＬｉＤＡＲユニット１４４ａによって取得された３次元マッピングデータ（点群データ）及び／又はミリ波レーダ１４５ａによって取得された検出データ等が一時的に記憶されてもよい。プロセッサは、ＲＯＭに記憶された周辺環境特定プログラムから指定されたプログラムをＲＡＭ上に展開し、ＲＡＭとの協働で各種処理を実行するように構成されてもよい。また、電子制御ユニット（ＥＣＵ）は、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路によって構成されてもよい。さらに、電子制御ユニットは、少なくとも一つのマイクロコントローラと少なくとも一つの集積回路（ＦＰＧＡ等）との組み合わせによって構成されてもよい。
照明ユニット１４２ａは、車両１０１の外部（前方）に向けて光を出射することによって、配光パターンを形成するように構成されている。照明ユニット１４２ａは、光を出射する光源と、光学系とを有する。光源は、例えば、マトリックス状（例えば、Ｎ行×Ｍ列、Ｎ＞１、Ｍ＞１）に配列された複数の発光素子によって構成されてもよい。発光素子は、例えば、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）、ＬＤ（Ｌａｓｅｒ Ｄｉｏｄｅ）又は有機ＥＬ素子である。光学系は、光源から出射された光を照明ユニット１４２ａの前方に向けて反射するように構成されたリフレクタと、光源から直接出射された光又はリフレクタによって反射された光を屈折するように構成されたレンズとのうちの少なくとも一方を含んでもよい。車両１０１の運転モードが手動運転モード又は運転支援モードである場合に、照明ユニット１４２ａは、運転者用の配光パターン（例えば、ロービーム用配光パターンやハイビーム用配光パターン）を車両１０１の前方に形成するように構成されている。このように、照明ユニット１４２ａは、左側ヘッドランプユニットとして機能する。一方、車両１０１の運転モードが高度運転支援モード又は完全自動運転モードである場合に、照明ユニット１４２ａは、カメラ用の配光パターンを車両１０１の前方に形成するように構成されてもよい。
制御部１４０ａは、照明ユニット１４２ａに設けられた複数の発光素子の各々に電気信号（例えば、ＰＷＭ（Ｐｕｌｓｅ Ｗｉｄｔｈ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）信号）を個別に供給するように構成されてもよい。このように、制御部１４０ａは、電気信号が供給される発光素子を個別に選択することができると共に、発光素子毎に電気信号のＤｕｔｙ比を調整することができる。つまり、制御部１４０ａは、マトリックス状に配列された複数の発光素子のうち、点灯又は消灯すべき発光素子を選択することができると共に、点灯している発光素子の輝度を決定することができる。このため、制御部１４０ａは、照明ユニット１４２ａから前方に向けて出射される配光パターンの形状及び明るさを変更することができる。
カメラ１４３ａは、車両１０１の周辺環境を検出するように構成されている。特に、カメラ１４３ａは、フレームレートａ１（ｆｐｓ）で車両１０１の周辺環境を示す画像データを取得した上で、当該画像データを制御部１４０ａに送信するように構成されている。制御部１４０ａは、送信された画像データに基づいて、周辺環境情報を特定する。ここで、周辺環境情報は、車両１０１の外部に存在する対象物に関する情報を含んでもよい。例えば、周辺環境情報は、車両１０１の外部に存在する対象物の属性に関する情報と、車両１０１に対する対象物の位置に関する情報とを含んでもよい。カメラ１４３ａは、例えば、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ−Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）やＣＭＯＳ（相補型ＭＯＳ：Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）等の撮像素子によって構成される。カメラ１４３ａは、単眼カメラとしても構成されてもよいし、ステレオカメラとして構成されてもよい。カメラ１４３ａがステレオカメラの場合、制御部１４０ａは、視差を利用することで、ステレオカメラによって取得された２以上の画像データに基づいて、車両１０１と車両１０１の外部に存在する対象物（例えば、歩行者等）との間の距離を特定することができる。また、本実施形態では、１つのカメラ１４３ａが照明システム１０４ａに設けられているが、２以上のカメラ１４３ａが照明システム１０４ａに設けられてもよい。
ＬｉＤＡＲユニット１４４ａ（レーザーレーダの一例）は、車両１０１の周辺環境を検出するように構成されている。特に、ＬｉＤＡＲユニット１４４ａは、フレームレートａ２（ｆｐｓ）で車両１０１の周辺環境を示す３Ｄマッピングデータ（点群データ）を取得した上で、当該３Ｄマッピングデータを制御部１４０ａに送信するように構成されている。制御部１４０ａは、送信された３Ｄマッピングデータに基づいて、周辺環境情報を特定する。ここで、周辺環境情報は、車両１０１の外部に存在する対象物に関する情報を含んでもよい。例えば、周辺環境情報は、例えば、車両１０１の外部に存在する対象物の属性に関する情報と、車両１０１に対する対象物の位置に関する情報とを含んでもよい。３Ｄマッピングデータのフレームレートａ２（第２フレームレート）は、画像データのフレームレートａ１（第１フレームレート）と同一であってもよいし、異なってもよい。
より具体的には、ＬｉＤＡＲユニット１４４ａは、レーザ光の各出射角度（水平角度θ、垂直角度φ）におけるレーザ光（光パルス）の飛行時間（ＴＯＦ：Ｔｉｍｅ ｏｆ Ｆｌｉｇｈｔ）ΔＴ１に関する情報を取得した上で、飛行時間ΔＴ１に関する情報に基づいて、各出射角度（水平角度θ、垂直角度φ）におけるＬｉＤＡＲユニット１４４ａ（車両１０１）と車両１０１の外部に存在する物体との間の距離Ｄに関する情報を取得することができる。ここで、飛行時間ΔＴ１は、例えば、以下のように算出することができる。

飛行時間ΔＴ１＝レーザ光（光パルス）がＬｉＤＡＲユニットに戻ってきた時刻ｔ１−ＬｉＤＡＲユニットがレーザ光（光パルス）を出射した時刻ｔ０

このように、ＬｉＤＡＲユニット１４４ａは、車両１０１の周辺環境を示す３Ｄマッピングデータを取得することができる。
また、ＬｉＤＡＲユニット１４４ａは、例えば、レーザ光を出射するように構成されたレーザ光源と、レーザ光を水平方向及び垂直方向に走査させるように構成された光偏向器と、レンズ等の光学系と、物体によって反射されたレーザ光を受光するように構成された受光部とを備える。レーザ光源から出射されるレーザ光の中心波長は特に限定されない。例えば、レーザ光は、中心波長が９００ｎｍ付近である非可視光であってもよい。光偏向器は、例えば、ＭＥＭＳ（Ｍｉｃｒｏ Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｓｙｓｔｅｍｓ）ミラーであってもよい。受光部は、例えば、フォトダイオードである。尚、ＬｉＤＡＲユニット１４４ａは、光偏向器によってレーザ光を走査せずに、３Ｄマッピングデータを取得してもよい。例えば、ＬｉＤＡＲユニット１４４ａは、フェイズドアレイ方式又はフラッシュ方式で３Ｄマッピングデータを取得してもよい。また、本実施形態では、１つのＬｉＤＡＲユニット１４４ａが照明システム１０４ａに設けられているが、２以上のＬｉＤＡＲユニット１４４ａが照明システム１０４ａに設けられてもよい。例えば、２つのＬｉＤＡＲユニット１４４ａが照明システム１０４ａに設けられている場合、一方のＬｉＤＡＲユニット１４４ａが車両１０１の前方領域における周辺環境を検出するように構成されると共に、他方のＬｉＤＡＲユニット１４４ａが車両１０１の側方領域における周辺環境を検出するように構成されてもよい。
ミリ波レーダ１４５ａは、車両１０１の周辺環境を検出するように構成されている。特に、ミリ波レーダ１４５ａは、車両１０１の周辺環境を示す検出データを取得した上で、当該検出データを制御部１４０ａに送信するように構成されている。制御部１４０ａは、送信された検出データに基づいて、周辺環境情報を特定する。ここで、周辺環境情報は、車両１０１の外部に存在する対象物に関する情報を含んでもよい。周辺環境情報は、例えば、車両１０１の外部に存在する対象物の属性に関する情報と、車両１０１に対する対象物の位置に関する情報と、車両１０１に対する対象物の速度に関する情報を含んでもよい。
例えば、ミリ波レーダ１４５ａは、パルス変調方式、ＦＭ−ＣＷ（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｍｏｄｕｌｅｔｅｄ−Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ Ｗａｖｅ）方式又は２周波ＣＷ方式で、ミリ波レーダ１４５ａ（車両１０１）と車両１０１の外部に存在する物体との間の距離Ｄを取得することができる。パルス変調方式を用いる場合、ミリ波レーダ１４５ａは、ミリ波の各出射角度におけるミリ波の飛行時間ΔＴ２に関する情報を取得した上で、飛行時間ΔＴ２に関する情報に基づいて、各出射角度におけるミリ波レーダ１４５ａ（車両１０１）と車両１０１の外部に存在する物体との間の距離Ｄに関する情報を取得することができる。ここで、飛行時間ΔＴ２は、例えば、以下のように算出することができる。

飛行時間ΔＴ２＝ミリ波がミリ波レーダに戻ってきた時刻ｔ３−ミリ波レーダがミリ波を出射した時刻ｔ２

また、ミリ波レーダ１４５ａは、ミリ波レーダ１４５ａから出射されたミリ波の周波数ｆ０とミリ波レーダ１４５ａに戻ってきたミリ波の周波数ｆ１に基づいて、ミリ波レーダ１４５ａ（車両１０１）に対する車両１０１の外部に存在する物体の相対速度Ｖに関する情報を取得することができる。
また、本実施形態では、１つのミリ波レーダ１４５ａが照明システム１０４ａに設けられているが、２以上のミリ波レーダ１４５ａが照明システム１０４ａに設けられてもよい。例えば、照明システム１０４ａは、短距離用のミリ波レーダ１４５ａと、中距離用のミリ波レーダ１４５ａと、長距離用のミリ波レーダ１４５ａを有してもよい。
照明システム１０４ｂは、制御部１４０ｂと、照明ユニット１４２ｂと、カメラ１４３ｂと、ＬｉＤＡＲユニット１４４ｂと、ミリ波レーダ１４５ｂとを更に備える。制御部１４０ｂと、照明ユニット１４２ｂと、カメラ１４３ｂと、ＬｉＤＡＲユニット１４４ｂと、ミリ波レーダ１４５ｂは、図９に示すように、ハウジング１２４ｂと透光カバー１２２ｂによって形成される空間Ｓｂ内（灯室内）に配置される。尚、制御部１４０ｂは、空間Ｓｂ以外の車両１０１の所定の場所に配置されてもよい。例えば、制御部１４０ｂは、車両制御部１０３と一体的に構成されてもよい。制御部１４０ｂは、制御部１４０ａと同様な機能及び構成を有してもよい。照明ユニット１４２ｂは、照明ユニット１４２ａと同様な機能及び構成を有してもよい。この点において、照明ユニット１４２ａは、左側ヘッドランプユニットとして機能する一方、照明ユニット１４２ｂは、右側ヘッドランプユニットとして機能する。カメラ１４３ｂは、カメラ１４３ａと同様な機能及び構成を有してもよい。ＬｉＤＡＲユニット１４４ｂは、ＬｉＤＡＲユニット１４４ａと同様な機能及び構成を有してもよい。ミリ波レーダ１４５ｂは、ミリ波レーダ１４５ａと同様な機能及び構成を有してもよい。
照明システム１０４ｃは、制御部１４０ｃと、照明ユニット１４２ｃと、カメラ１４３ｃと、ＬｉＤＡＲユニット１４４ｃと、ミリ波レーダ１４５ｃとを更に備える。制御部１４０ｃと、照明ユニット１４２ｃと、カメラ１４３ｃと、ＬｉＤＡＲユニット１４４ｃと、ミリ波レーダ１４５ｃは、図９に示すように、ハウジング１２４ｃと透光カバー１２２ｃによって形成される空間Ｓｃ内（灯室内）に配置される。尚、制御部１４０ｃは、空間Ｓｃ以外の車両１０１の所定の場所に配置されてもよい。例えば、制御部１４０ｃは、車両制御部１０３と一体的に構成されてもよい。制御部１４０ｃは、制御部１４０ａと同様な機能及び構成を有してもよい。
照明ユニット１４２ｃは、車両１０１の外部（後方）に向けて光を出射することによって、配光パターンを形成するように構成されている。照明ユニット１４２ｃは、光を出射する光源と、光学系とを有する。光源は、例えば、マトリックス状（例えば、Ｎ行×Ｍ列、Ｎ＞１、Ｍ＞１）に配列された複数の発光素子によって構成されてもよい。発光素子は、例えば、ＬＥＤ、ＬＤ又は有機ＥＬ素子である。光学系は、光源から出射された光を照明ユニット１４２ｃの前方に向けて反射するように構成されたリフレクタと、光源から直接出射された光又はリフレクタによって反射された光を屈折するように構成されたレンズとのうちの少なくとも一方を含んでもよい。車両１０１の運転モードが手動運転モード又は運転支援モードである場合に、照明ユニット１４２ｃは消灯してもよい。一方、車両１０１の運転モードが高度運転支援モード又は完全自動運転モードである場合に、照明ユニット１４２ｃは、カメラ用の配光パターンを車両１０１の後方に形成するように構成されてもよい。
カメラ１４３ｃは、カメラ１４３ａと同様な機能及び構成を有してもよい。ＬｉＤＡＲユニット１４４ｃは、ＬｉＤＡＲユニット１４４ｃと同様な機能及び構成を有してもよい。ミリ波レーダ１４５ｃは、ミリ波レーダ１４５ａと同様な機能及び構成を有してもよい。
照明システム１０４ｄは、制御部１４０ｄと、照明ユニット１４２ｄと、カメラ１４３ｄと、ＬｉＤＡＲユニット１４４ｄと、ミリ波レーダ１４５ｄとを更に備える。制御部１４０ｄと、照明ユニット１４２ｄと、カメラ１４３ｄと、ＬｉＤＡＲユニット１４４ｄと、ミリ波レーダ１４５ｄは、図９に示すように、ハウジング１２４ｄと透光カバー１２２ｄによって形成される空間Ｓｄ内（灯室内）に配置される。尚、制御部１４０ｄは、空間Ｓｄ以外の車両１０１の所定の場所に配置されてもよい。例えば、制御部１４０ｄは、車両制御部１０３と一体的に構成されてもよい。制御部１４０ｄは、制御部１４０ｃと同様な機能及び構成を有してもよい。照明ユニット１４２ｄは、照明ユニット１４２ｃと同様な機能及び構成を有してもよい。カメラ１４３ｄは、カメラ１４３ｃと同様な機能及び構成を有してもよい。ＬｉＤＡＲユニット１４４ｄは、ＬｉＤＡＲユニット１４４ｃと同様な機能及び構成を有してもよい。ミリ波レーダ１４５ｄは、ミリ波レーダ１４５ｃと同様な機能及び構成を有してもよい。
センサ１０５は、加速度センサ、速度センサ及びジャイロセンサ等を有してもよい。センサ１０５は、車両１０１の走行状態を検出して、車両１０１の走行状態を示す走行状態情報を車両制御部１０３に出力するように構成されている。また、センサ１０５は、運転者が運転席に座っているかどうかを検出する着座センサ、運転者の顔の方向を検出する顔向きセンサ、外部天候状態を検出する外部天候センサ及び車内に人がいるかどうかを検出する人感センサ等をさらに備えてもよい。さらに、センサ１０５は、車両１０１の周辺環境の明るさ（照度等）を検出するように構成された照度センサを備えてもよい。照度センサは、例えば、フォトダイオードから出力される光電流の大きさに応じて周辺環境の明るさを決定してもよい。
ＨＭＩ（Ｈｕｍａｎ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）１０８は、運転者からの入力操作を受付ける入力部と、走行状態情報等を運転者に向けて出力する出力部とから構成される。入力部は、ステアリングホイール、アクセルペダル、ブレーキペダル、車両１０１の運転モードを切替える運転モード切替スイッチ等を含む。出力部は、走行状態情報、周辺環境情報および照明システム４の照明状態を表示するように構成されたディスプレイ等を含む。
ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）１０９は、車両１０１の現在位置情報を取得し、当該取得された現在位置情報を車両制御部１０３に出力するように構成されている。無線通信部１１０は、車両１０１の周囲にいる他車に関する情報（例えば、他車走行情報等）を他車から受信すると共に、車両１０１に関する情報（例えば、自車走行情報等）を他車に送信するように構成されている（車車間通信）。
また、無線通信部１１０は、信号機や標識灯等のインフラ設備からインフラ情報を受信すると共に、車両１０１の自車走行情報をインフラ設備に送信するように構成されている（路車間通信）。また、無線通信部１１０は、歩行者が携帯する携帯型電子機器（スマートフォン、タブレット、ウェアラブルデバイス等）から歩行者に関する情報を受信すると共に、車両１０１の自車走行情報を携帯型電子機器に送信するように構成されている（歩車間通信）。車両１０１は、他車両、インフラ設備又は携帯型電子機器とアドホックモードにより直接通信してもよいし、アクセスポイントを介して通信してもよい。無線通信規格は、例えば、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標），Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標），ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）又はＬＰＷＡである。また、車両１０１は、他車両、インフラ設備又は携帯型電子機器と移動通信ネットワークを介して通信してもよい。
記憶装置１１１は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の外部記憶装置である。記憶装置１１１には、２Ｄ又は３Ｄの地図情報及び／又は車両制御プログラムが記憶されてもよい。記憶装置１１１は、車両制御部１０３からの要求に応じて、地図情報や車両制御プログラムを車両制御部１０３に出力するように構成されている。地図情報や車両制御プログラムは、無線通信部１１０とインターネット等の通信ネットワークを介して更新されてもよい。
車両１０１が自動運転モードで走行する場合、車両制御部１０３は、走行状態情報、周辺環境情報、現在位置情報及び／又は地図情報等に基づいて、ステアリング制御信号、アクセル制御信号及びブレーキ制御信号のうち少なくとも一つを自動的に生成する。ステアリングアクチュエータ１１２は、ステアリング制御信号を車両制御部１０３から受信して、受信したステアリング制御信号に基づいてステアリング装置１１３を制御するように構成されている。ブレーキアクチュエータ１１４は、ブレーキ制御信号を車両制御部１０３から受信して、受信したブレーキ制御信号に基づいてブレーキ装置１１５を制御するように構成されている。アクセルアクチュエータ１１６は、アクセル制御信号を車両制御部１０３から受信して、受信したアクセル制御信号に基づいてアクセル装置１１７を制御するように構成されている。このように、自動運転モードでは、車両１０１の走行は車両１０２により自動制御される。
一方、車両１０１が手動運転モードで走行する場合、車両制御部１０３は、アクセルペダル、ブレーキペダル及びステアリングホイールに対する運転者の手動操作に応じて、ステアリング制御信号、アクセル制御信号及びブレーキ制御信号を生成する。このように、手動運転モードでは、ステアリング制御信号、アクセル制御信号及びブレーキ制御信号が運転者の手動操作によって生成されるので、車両１０１の走行は運転者により制御される。
次に、車両１０１の運転モードについて説明する。運転モードは、自動運転モードと手動運転モードとからなる。自動運転モードは、完全自動運転モードと、高度運転支援モードと、運転支援モードとからなる。完全自動運転モードでは、車両１０２がステアリング制御、ブレーキ制御及びアクセル制御の全ての走行制御を自動的に行うと共に、運転者は車両１０１を運転できる状態にはない。高度運転支援モードでは、車両１０２がステアリング制御、ブレーキ制御及びアクセル制御の全ての走行制御を自動的に行うと共に、運転者は車両１０１を運転できる状態にはあるものの車両１０１を運転しない。運転支援モードでは、車両１０２がステアリング制御、ブレーキ制御及びアクセル制御のうちの一部の走行制御を自動的に行うと共に、車両１０２の運転支援の下で運転者が車両１０１を運転する。一方、手動運転モードでは、車両１０２が走行制御を自動的に行わないと共に、車両１０２からの運転支援なしに運転者が車両１０１を運転する。
また、車両１０１の運転モードは、運転モード切替スイッチを操作することで切り替えられてもよい。この場合、車両制御部１０３は、運転モード切替スイッチに対する運転者の操作に応じて、車両１０１の運転モードを４つの運転モード（完全自動運転モード、高度運転支援モード、運転支援モード、手動運転モード）の間で切り替える。また、車両１０１の運転モードは、自動運転車の走行が可能である走行可能区間や自動運転車の走行が禁止されている走行禁止区間についての情報または外部天候状態についての情報に基づいて自動的に切り替えられてもよい。この場合、車両制御部１０３は、これらの情報に基づいて車両１０１の運転モードを切り替える。さらに、車両１０１の運転モードは、着座センサや顔向きセンサ等を用いることで自動的に切り替えられてもよい。この場合、車両制御部１０３は、着座センサや顔向きセンサからの出力信号に基づいて、車両１０１の運転モードを切り替えてもよい。
次に、図１１を参照して、制御部１４０ａの機能について説明する。図１１は、照明システム１０４ａの制御部１４０ａの機能ブロックを示す図である。図１１に示すように、制御部１４０ａは、照明ユニット１４２ａと、カメラ１４３ａと、ＬｉＤＡＲユニット１４４ａと、ミリ波レーダ１４５ａの動作をそれぞれ制御するように構成されている。特に、制御部１４０ａは、照明制御部１４１０ａと、カメラ制御部１４２０ａ（第１生成部の一例）と、ＬｉＤＡＲ制御部１４３０ａ（第２生成部の一例）と、ミリ波レーダ制御部１４４０ａと、周辺環境情報融合部１４５０ａとを備える。
照明制御部１４１０ａは、照明ユニット１４２ａが所定の配光パターンを車両１０１の前方領域に向けて出射するように照明ユニット１４２ａを制御するように構成されている。例えば、照明制御部１４１０ａは、車両１０１の運転モードに応じて照明ユニット１４２ａから出射される配光パターンを変更してもよい。さらに、照明制御部１４１０ａは、レートａ３（Ｈｚ）で照明ユニット１４２ａを点灯制御するように構成されている。後述するように、照明ユニット１４２ａのレートａ３（第３レート）は、カメラ１４３ａによって取得された画像データのフレームレートａ１と同一であってもよいし、異なってもよい。
カメラ制御部１４２０ａは、カメラ１４３ａの動作を制御するように構成されている。特に、カメラ制御部１４２０ａは、フレームレートａ１（第１フレームレート）で画像データ（第１検出データ）を取得するようにカメラ１４３ａを制御するように構成されている。さらに、カメラ制御部１４２０ａは、画像データの各フレームの取得タイミング（特に、取得開始時刻）を制御するように構成されている。また、カメラ制御部１４２０ａは、カメラ１４３ａから出力された画像データに基づいて、カメラ１４３ａの検出領域Ｓ１（図１２参照）における車両１０１の周辺環境情報（以下、周辺環境情報Ｉｃという。）を生成するように構成されている。より具体的には、図１３に示すように、カメラ制御部１４２０ａは、画像データのフレームＦｃ１に基づいて、車両１０１の周辺環境情報Ｉｃ１を生成し、画像データのフレームＦｃ２に基づいて、周辺環境情報Ｉｃ２を生成し、画像データのフレームＦｃ３に基づいて、周辺環境情報Ｉｃ３を生成する。このように、カメラ制御部１４２０ａは、画像データの１フレームごとに周辺環境情報を生成する。
ＬｉＤＡＲ制御部１４３０ａは、ＬｉＤＡＲユニット１４４ａの動作を制御するように構成されている。特に、ＬｉＤＡＲ制御部１４３０ａは、フレームレートａ２（第２フレームレート）で３Ｄマッピングデータ（第２検出データ）を取得するようにＬｉＤＡＲユニット１４４ａを制御するように構成されている。さらに、ＬｉＤＡＲ制御部１４３０ａは、３Ｄマッピングデータの各フレームの取得タイミング（特に、取得開始時刻）を制御するように構成されている。また、ＬｉＤＡＲ制御部１４３０ａは、ＬｉＤＡＲユニット１４４ａから出力された３Ｄマッピングデータに基づいて、ＬｉＤＡＲユニット１４４ａの検出領域Ｓ２（図１２参照）における車両１０１の周辺環境情報（以下、周辺環境情報Ｉｌ）を生成するように構成されている。より具体的には、図１３に示すように、ＬｉＤＡＲ制御部１４３０ａは、３ＤマッピングデータのフレームＦｌ１に基づいて、周辺環境情報Ｉｌ１を生成し、３ＤマッピングデータのフレームＦｌ２に基づいて、周辺環境情報Ｉｌ２を生成し、３ＤマッピングデータのフレームＦｌ３に基づいて、周辺環境情報Ｉｌ３を生成する。このように、ＬｉＤＡＲ制御部１４３０ａは、３Ｄマッピングデータの１フレームごとに周辺環境情報を生成する。
ミリ波レーダ制御部１４４０ａは、ミリ波レーダ１４５ａの動作を制御すると共に、ミリ波レーダ１４５ａから出力された検出データに基づいて、ミリ波レーダ１４５ａの検出領域Ｓ３（図１２参照）における車両１０１の周辺環境情報Ｉｍを生成するように構成されている。例えば、ミリ波レーダ制御部１４４０ａは、検出データのフレームＦｍ１（図示せず）に基づいて、周辺環境情報Ｉｍ１を生成し、検出データのフレームＦｍ２（図示せず）に基づいて、周辺環境情報Ｉｍ２を生成し、検出データのフレームＦｍ３（図示せず）に基づいて、周辺環境情報Ｉｍ３を生成する。
周辺環境情報融合部１４５０ａは、周辺環境情報Ｉｃ，Ｉｌ，Ｉｍを取得すると共に、取得した周辺環境情報Ｉｃ，Ｉｌ，Ｉｍをそれぞれ融合することで、融合された周辺環境情報Ｉｆを生成するように構成される。特に、画像データのフレームＦｃ１の取得期間と、３ＤマッピングデータのフレームＦｌ１の取得期間と、ミリ波レーダにより取得された検出データのフレームＦｍ１の取得期間が互いに重複する場合、周辺環境情報融合部１４５０ａは、フレームＦｃ１に対応する周辺環境情報Ｉｃ１と、フレームＦｌ１に対応する周辺環境情報Ｉｌ１と、フレームＦｍ１に対応する周辺環境情報Ｉｍ１をそれぞれ融合することで、融合された周辺環境情報Ｉｆ１を生成してもよい。
周辺環境情報Ｉｆは、図１２に示すように、カメラ１４３ａの検出領域Ｓ１と、ＬｉＤＡＲユニット１４４ａの検出領域Ｓ２と、ミリ波レーダ１４５ａの検出領域Ｓ３を組合せた検出領域Ｓｆにおける車両１０１の外部に存在する対象物に関する情報を含んでもよい。例えば、周辺環境情報Ｉｆは、対象物の属性、車両１０１に対する対象物の位置、車両１０１と対象物との間の距離及び／又は車両１０１に対する対象物の速度に関する情報を含んでもよい。周辺環境情報融合部１４５０ａは、周辺環境情報Ｉｆを車両制御部１０３に送信する。
また、制御部１４０ｂ，１４０ｃ，１４０ｄも制御部１４０ａと同様の機能を有してもよい。つまり、制御部１４０ｂ〜１４０ｄの各々は、照明制御部と、カメラ制御部（第１生成部の一例）と、ＬｉＤＡＲ制御部（第２生成部の一例）と、ミリ波レーダ制御部と、周辺環境情報融合部とを備えてもよい。制御部１４０ｂ〜１４０ｃの各々の周辺環境情報融合部は、融合された周辺環境情報Ｉｆを車両制御部１０３に送信してもよい。車両制御部１０３は、各制御部１４０ａ〜１４０ｄから送信された周辺環境情報Ｉｆとその他の情報（走行制御情報、現在位置情報、地図情報等）に基づいて、車両１０１の走行を制御してもよい。
次に、図１３を参照することで、画像データの各フレームの取得タイミングと、３Ｄマッピングデータの各フレームの取得タイミングとの関係について詳細に説明する。尚、以降では、説明の便宜上、ミリ波レーダ１４５ａの検出データの取得タイミングについては特に言及しない。つまり、本実施形態では、画像データの取得タイミングと３Ｄマッピングデータの取得タイミングとの間の関係性について特に着目される。
図１３の上段は、所定の期間におけるカメラ１４３ａにより取得される画像データのフレーム（例えば、フレームＦｃ１，Ｆｃ２，Ｆｃ３）の取得タイミングを示している。ここで、フレームＦｃ２（第１検出データの第２フレームの一例）は、フレームＦｃ１（第１検出データの第１フレームの一例）の次にカメラ１４３ａによって取得される画像データのフレームである。フレームＦｃ３は、フレームＦｃ２の次にカメラ１４３ａによって取得される画像データのフレームである。
また、画像データの１フレームの取得期間ΔＴｃは、画像データの１フレームを形成するために必要な露光時間（換言すれば、画像データの１フレームを形成する光を取り込む時間）に相当する。尚、ＣＣＤやＣＭＯＳ等のイメージセンサーから出力された電気信号を処理する時間は、取得期間ΔＴｃには含まれていない。
フレームＦｃ１の取得開始時刻ｔｃ１とフレームＦｃ２の取得開始時刻ｔｃ２との間の期間は、画像データのフレーム周期Ｔ１に相当する。フレーム周期Ｔ１は、フレームレートａ１の逆数（Ｔ１＝１／ａ１）に相当する。
図１３の中段は、所定の期間におけるＬｉＤＡＲユニット１４４ａにより取得される３Ｄマッピングデータのフレーム（例えば、フレームＦｌ１，Ｆｌ２，Ｆｌ３）の取得タイミングを示している。ここで、フレームＦｌ２（第２検出データの第２フレームの一例）は、フレームＦｌ１（第２検出データの第１フレームの一例）の次にＬｉＤＡＲユニット１４４ａによって取得される３Ｄマッピングデータのフレームである。フレームＦｌ３は、フレームＦｌ２の次にＬｉＤＡＲユニット１４４ａによって取得される３Ｄマッピングデータのフレームである。３Ｄマッピングデータの１フレームの取得期間ΔＴｌでは、ＬｉＤＡＲユニット１４４ａの受光部から出力された電気信号を処理する時間は含まれていない。
フレームＦｌ１の取得開始時刻ｔｌ１とフレームＦｌ２の取得開始時刻ｔｌ２との間の期間は、３Ｄマッピングデータのフレーム周期Ｔ２に相当する。フレーム周期Ｔ２は、フレームレートａ２の逆数（Ｔ２＝１／ａ２）に相当する。
図１３に示すように、本実施形態では、画像データの各フレームの取得期間ΔＴｃと３Ｄマッピングデータの各フレームの取得期間ΔＴｌが互いに重複している。具体的には、３ＤマッピングデータのフレームＦｌ１の取得期間ΔＴｌは、画像データのフレームＦｃ１の取得期間ΔＴｃと重複している。３ＤマッピングデータのフレームＦｌ２の取得期間ΔＴｌは、画像データのフレームＦｃ２の取得期間ΔＴｃと重複している。３ＤマッピングデータのフレームＦｌ３の取得期間ΔＴｌは、画像データのフレームＦｃ３の取得期間ΔＴｃと重複している。
この点において、好ましくは、画像データの各フレームの取得開始時刻は、３Ｄマッピングデータの各フレームの取得開始時刻と一致してもよい。具体的には、３ＤマッピングデータのフレームＦｌ１の取得開始時刻ｔｌ１は、画像データのフレームＦｃ１の取得開始時刻ｔｃ１と一致してもよい。３ＤマッピングデータのフレームＦｌ２の取得開始時刻ｔｌ２は、画像データのフレームＦｃ２の取得開始時刻ｔｃ２と一致してもよい。３ＤマッピングデータのフレームＦｌ３の取得開始時刻ｔｌ３は、画像データのフレームＦｃ３の取得開始時刻ｔｃ３と一致してもよい。
このように、本実施形態によれば、画像データの各フレームの取得期間ΔＴｃと３Ｄマッピングデータの各フレームの取得期間ΔＴｌが互いに重複する。このため、例えば、フレームＦｃ１に基づいて生成される周辺環境情報Ｉｃ１の時間帯は、フレームＦｌ１に基づいて生成される周辺環境情報Ｉｌ１の時間帯と略一致する。この結果、互いに時間帯が略一致する周辺環境情報Ｉｃ１，Ｉｌ１を用いることで、車両１０１の周辺環境の認知精度を向上させることができる。特に、周辺環境情報Ｉｃ１の時間帯と周辺環境情報Ｉｌ１の時間帯が略一致することで、周辺環境情報融合部１４５０ａによって生成される周辺環境情報Ｉｆ１の精度を向上させることが可能となる。ここで、周辺環境情報Ｉｆ１は、周辺環境情報Ｉｃ１，Ｉｌ１と、ミリ波レーダ１４５ａのフレームＦｍ１に基づいて生成される周辺環境情報Ｉｍ１によって構成される。ミリ波レーダ１４５ａのフレームＦｍ１の取得期間は、フレームＦｃ１の取得期間ΔＴｃとフレームＦｌ１の取得期間ΔＴｌと重複してもよい。この場合、周辺環境情報Ｉｆ１の精度をさらに向上させることが可能となる。
また、車両１０１が高速で走行中の場合では、車両１０１の周辺環境は高速で変化するため、フレームＦｃ１の取得期間ΔＴｃとフレームＦｌ１の取得期間ΔＴｌが互いに重複しない場合、検出領域Ｓ１と検出領域Ｓ２とが互いに重複する重複領域Ｓｘ（図１２参照）において、周辺環境情報Ｉｃ１と周辺環境情報Ｉｌ１が互いに異なる可能性がある。例えば、周辺環境情報Ｉｃ１が歩行者Ｐ２の存在を示す一方、周辺環境情報Ｉｌ１が歩行者Ｐ２の存在を示さないといった可能性がある。このように、互いに時間帯が異なる周辺環境情報Ｉｃ１，Ｉｌ１が融合される場合、周辺環境情報Ｉｆ１の精度が悪化する虞がある。
次に、画像データの各フレームの取得タイミングと、３Ｄマッピングデータの各フレームの取得タイミングと、照明ユニット１４２ａの点灯タイミングとの関係について詳細に説明する。図１３の下段は、所定の期間における照明ユニット１４２ａの点灯タイミング（点灯期間ΔＴｏｎと消灯期間ΔＴｏｆｆ）を示している。照明ユニット１４２ａの点灯期間ΔＴｏｎの点灯開始時刻ｔｓ１と次の点灯期間ΔＴｏｎの点灯開始時刻ｔｓ２との間の期間は、点灯周期Ｔ３に相当する。点灯周期Ｔ３は、レートａ３の逆数（Ｔ３＝１／ａ３）に相当する。
図１３に示すように、照明ユニット１４２ａの点灯周期Ｔ３は、画像データのフレーム周期Ｔ１と一致している。換言すれば、照明ユニット１４２ａのレートａ３は、画像データのフレームレートａ１と一致している。さらに、照明ユニット１４２ａは、画像データの各フレーム（例えば、フレームＦｃ１，Ｆｃ２，Ｆｃ３）の取得期間ΔＴｃにおいて点灯する。
このように、本実施形態によれば、照明ユニット１４２ａが点灯している間に、車両１０１の周辺環境を示す画像データがカメラ１４３ａによって取得されるので、車両１０１の周辺環境が暗い（例えば、夜間）場合において、画像データにブラックアウトが生じることを好適に防止することが可能となる。
尚、図１３に示す例では、画像データの各フレームの取得期間ΔＴｃが照明ユニット１４２ａの点灯期間ΔＴｏｎに完全に重複しているが、本実施形態はこれには限定されない。画像データの各フレームの取得期間ΔＴｃの一部が、照明ユニット１４２ａの点灯期間ΔＴｏｎに重複していればよい。
また、本実施形態では、カメラ１４３ａを駆動させる前に、カメラ制御部１４２０ａは、画像データの取得タイミング（例えば、最初のフレームの取得開始時刻等を含む。）を決定した上で、当該画像データの取得タイミングに関する情報をＬｉＤＡＲ制御部１４３０ａと照明制御部１４１０ａに送信してもよい。この場合、ＬｉＤＡＲ制御部１４３０ａは、受信した画像データの取得タイミングに関する情報に基づいて、３Ｄマッピングデータの取得タイミング（最初のフレームの取得開始時刻等）を決定する。さらに、照明制御部１４１０ａは、受信した画像データの取得タイミングに関する情報に基づいて、照明ユニット１４２ａの点灯タイミング（最初の点灯開始時刻等）を決定する。その後、カメラ制御部１４２０ａは、画像データの取得タイミングに関する情報に基づいて、カメラ１４３ａを駆動させる。また、ＬｉＤＡＲ制御部１４３０ａは、３Ｄマッピングデータの取得タイミングに関する情報に基づいて、ＬｉＤＡＲユニット１４４ａを駆動させる。さらに、照明制御部１４１０ａは、照明ユニット１４２ａの点灯タイミングに関する情報に基づいて、照明ユニット１４２ａを点消灯させる。
このようにして、画像データの各フレームの取得開始時刻と、３Ｄマッピングデータの各フレームの取得開始時刻が互いに一致するように、カメラ１４３ａとＬｉＤＡＲユニット１４４ａを駆動させることが可能となる。さらに、画像データの各フレームの取得期間ΔＴｃにおいて点灯するように、照明ユニット１４２ａを点灯制御させることが可能となる。
一方、上記の方法の代替案として、周辺環境情報融合部１４５０ａは、画像データの取得タイミングと、３Ｄマッピングデータの取得タイミングと、照明ユニット１４２ａの点灯タイミングを決定してもよい。この場合、周辺環境情報融合部１４５０ａは、画像データの取得タイミングに関する情報をカメラ制御部１４２０ａに送信し、３Ｄマッピングデータの取得タイミングに関する情報をＬｉＤＡＲ制御部１４３０ａに送信し、照明ユニット１４２ａの点灯タイミングに関する情報を照明制御部１４１０ａに送信する。その後、カメラ制御部１４２０ａは、画像データの取得タイミングに関する情報に基づいて、カメラ１４３ａを駆動させる。また、ＬｉＤＡＲ制御部１４３０ａは、３Ｄマッピングデータの取得タイミングに関する情報に基づいて、ＬｉＤＡＲユニット１４４ａを駆動させる。さらに、照明制御部１４１０ａは、照明ユニット１４２ａの点灯タイミングに関する情報に基づいて、照明ユニット１４２ａを点消灯させる。
次に、図１４を参照して、照明ユニット１４２ａの点灯周期Ｔ３を２倍にしたときにおける、画像データの各フレームの取得タイミングと、３Ｄマッピングデータの各フレームの取得タイミングと、照明ユニット１４２ａの点灯タイミングとの関係について説明する。図１４に示すように、照明ユニット１４２ａの点灯周期が２Ｔ３に設定される。換言すれば、照明ユニット１４２ａのレートは、ａ３／２に設定されるため、画像データのフレームレートａ１の半分となる。さらに、照明ユニット１４２ａは、画像データのフレームＦｃ１の取得期間ΔＴｃにおいて点灯する一方、画像データの次のフレームＦｃ２の取得期間ΔＴｃにおいて消灯する。このように、照明ユニット１４２ａのレートａ３／２は、画像データのフレームレートａ１の半分となるため、画像データの所定のフレームの取得期間は、照明ユニット１４２ａの点灯期間ΔＴｏｎ２に重複すると共に、当該所定のフレームの次のフレームの取得期間は、照明ユニット１４２ａの消灯期間ΔＴｏｆｆ２に重複する。
このように、カメラ１４３ａは、照明ユニット１４２ａが点灯している間に車両１０１の周辺環境を示す画像データを取得すると共に、照明ユニット１４２ａが消灯している間に当該画像データを取得する。つまり、カメラ１４３ａは、照明ユニット１４２ａが点灯したときの画像データのフレームと、照明ユニット１４２ａが消灯したときの画像データのフレームを交互に取得する。このため、照明ユニット１４２ａが消灯しているときに撮像された画像データＭ１と照明ユニット１４２ａが点灯しているときに撮像された画像データＭ２を比較することで、車両１０１の周辺に存在する対象物が自ら発光しているのか又は光を反射しているのかを特定することができる。このように、カメラ制御部１４２０ａは、車両１０１の周辺に存在する対象物の属性をより正確に特定することができる。さらに、照明ユニット１４２ａが点灯している場合、照明ユニット１４２ａから出射され、透光カバー１２２ａによって反射された光の一部がカメラ１４３ａに入射することで、画像データＭ２に迷光が生じる可能性がある。一方、照明ユニット１４２ａが消灯している場合、画像データＭ１には迷光は生じない。このように、カメラ制御部１４２０ａは、画像データＭ１と画像データＭ２を比較することで、画像データＭ２に生じる迷光を特定することができる。従って、車両１０１の周辺環境の認知精度を向上させることができる。
（第３実施形態）
以下、本開示の第３実施形態（以下、単に「本実施形態」という。）について図面を参照しながら説明する。尚、本実施形態の説明において既に説明された部材と同一の参照番号を有する部材については、説明の便宜上、その説明は省略する。また、本図面に示された各部材の寸法は、説明の便宜上、実際の各部材の寸法とは異なる場合がある。
また、本実施形態の説明では、説明の便宜上、「左右方向」、「前後方向」について適宜言及する。これらの方向は、図１５に示す車両２０１について設定された相対的な方向である。ここで、「前後方向」は、「前方向」及び「後方向」を含む方向である。「左右方向」は、「左方向」及び「右方向」を含む方向である。
最初に、図１５を参照して本実施形態に係る車両２０１について説明する。図１５は、車両システム２０２を備える車両２０１の上面図を示す模式図である。図１５に示すように、車両２０１は、自動運転モードで走行可能な車両（自動車）であって、車両システム２０２を備える。車両システム２０２は、車両制御部２０３と、左前照明システム２０４ａ（以下、単に「照明システム２０４ａ」という。）と、右前照明システム２０４ｂ（以下、単に「照明システム２０４ｂ」という。）と、左後照明システム２０４ｃ（以下、単に「照明システム２０４ｃ」という。）と、右後照明システム２０４ｄ（以下、単に「照明システム２０４ｄ」という。）を少なくとも備える。
照明システム２０４ａは、車両２０１の左前側に設けられる。特に、照明システム２０４ａは、車両２０１の左前側に設置されたハウジング２２４ａと、ハウジング２２４ａに取り付けられた透光カバー２２２ａとを備える。照明システム２０４ｂは、車両２０１の右前側に設けられる。特に、照明システム２０４ｂは、車両２０１の右前側に設置されたハウジング２２４ｂと、ハウジング２２４ｂに取り付けられた透光カバー２２２ｂとを備える。照明システム２０４ｃは、車両２０１の左後側に設けられる。特に、照明システム２０４ｃは、車両２０１の左後側に設置されたハウジング２２４ｃと、ハウジング２２４ｃに取り付けられた透光カバー２２２ｃとを備える。照明システム２０４ｄは、車両２０１の右後側に設けられる。特に、照明システム２０４ｄは、車両２０１の右後側に設置されたハウジング２２４ｄと、ハウジング２２４ｄに取り付けられた透光カバー２２２ｄとを備える。
次に、図１６を参照することで、図１５に示す車両システム２０２を具体的に説明する。図１６は、車両システム２０２を示すブロック図である。図１６に示すように、車両システム２０２は、車両制御部２０３と、照明システム２０４ａ〜２０４ｄと、センサ２０５と、ＨＭＩ（Ｈｕｍａｎ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）２０８と、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）２０９と、無線通信部２１０と、記憶装置２１１とを備える。さらに、車両システム２０２は、ステアリングアクチュエータ２１２と、ステアリング装置２１３と、ブレーキアクチュエータ２１４と、ブレーキ装置２１５と、アクセルアクチュエータ２１６と、アクセル装置２１７とを備える。また、車両システム２０２は、電力を供給するように構成されたバッテリー（図示せず）を備える。
車両制御部２０３は、車両２０１の走行を制御するように構成されている。車両制御部２０３は、例えば、少なくとも一つの電子制御ユニット（ＥＣＵ：Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）により構成されている。電子制御ユニットは、１以上のプロセッサと１以上のメモリを含む少なくとも一つのマイクロコントローラと、トランジスタ等のアクティブ素子及びパッシブ素子を含むその他電子回路を含んでもよい。プロセッサは、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）及び／又はＴＰＵ（Ｔｅｎｓｏｒ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）である。ＣＰＵは、複数のＣＰＵコアによって構成されてもよい。ＧＰＵは、複数のＧＰＵコアによって構成されてもよい。メモリは、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）を含む。ＲＯＭには、車両制御プログラムが記憶されてもよい。例えば、車両制御プログラムは、自動運転用の人工知能（ＡＩ）プログラムを含んでもよい。ＡＩプログラムは、ディープラーニング等のニューラルネットワークを用いた教師有り又は教師なし機械学習によって構築されたプログラムである。ＲＡＭには、車両制御プログラム、車両制御データ及び/又は車両の周辺環境を示す周辺環境情報が一時的に記憶されてもよい。プロセッサは、ＲＯＭに記憶された車両制御プログラムから指定されたプログラムをＲＡＭ上に展開し、ＲＡＭとの協働で各種処理を実行するように構成されてもよい。
また、電子制御ユニット（ＥＣＵ）は、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等の少なくとも一つの集積回路によって構成されてもよい。さらに、電子制御ユニットは、少なくとも一つのマイクロコントローラと少なくとも一つの集積回路（ＦＰＧＡ等）との組み合わせによって構成されてもよい。
照明システム２０４ａは、制御部２４０ａと、照明ユニット２４２ａと、カメラ２４３ａと、ＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）ユニット２４４ａ（レーザーレーダの一例）と、ミリ波レーダ２４５ａとを更に備える。制御部２４０ａと、照明ユニット２４２ａと、カメラ２４３ａと、ＬｉＤＡＲユニット２４４ａと、ミリ波レーダ２４５ａは、図１５に示すように、ハウジング２２４ａと透光カバー２２２ａによって形成される空間Ｓａ内（灯室内）に配置される。尚、制御部２４０ａは、空間Ｓａ以外の車両２０１の所定の場所に配置されてもよい。例えば、制御部２４０ａは、車両制御部２０３と一体的に構成されてもよい。
制御部２４０ａは、例えば、少なくとも一つの電子制御ユニット（ＥＣＵ）により構成されている。電子制御ユニットは、１以上のプロセッサと１以上のメモリを含む少なくとも一つのマイクロコントローラと、その他電子回路（例えば、トランジスタ等）を含んでもよい。プロセッサは、例えば、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵ及び／又はＴＰＵである。ＣＰＵは、複数のＣＰＵコアによって構成されてもよい。ＧＰＵは、複数のＧＰＵコアによって構成されてもよい。メモリは、ＲＯＭと、ＲＡＭを含む。ＲＯＭには、車両２０１の周辺環境を特定するための周辺環境特定プログラムが記憶されてもよい。例えば、周辺環境特定プログラムは、ディープラーニング等のニューラルネットワークを用いた教師有り又は教師なし機械学習によって構築されたプログラムである。ＲＡＭには、周辺環境特定プログラム、カメラ２４３ａに取得された画像データ、ＬｉＤＡＲユニット２４４ａによって取得された３次元マッピングデータ（点群データ）及び／又はミリ波レーダ２４５ａによって取得された検出データ等が一時的に記憶されてもよい。プロセッサは、ＲＯＭに記憶された周辺環境特定プログラムから指定されたプログラムをＲＡＭ上に展開し、ＲＡＭとの協働で各種処理を実行するように構成されてもよい。また、電子制御ユニット（ＥＣＵ）は、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の少なくとも一つの集積回路によって構成されてもよい。さらに、電子制御ユニットは、少なくとも一つのマイクロコントローラと少なくとも一つの集積回路（ＦＰＧＡ等）との組み合わせによって構成されてもよい。
照明ユニット２４２ａは、車両２０１の外部（前方）に向けて光を出射することによって、配光パターンを形成するように構成されている。照明ユニット２４２ａは、光を出射する光源と、光学系とを有する。光源は、例えば、マトリックス状（例えば、Ｎ行×Ｍ列、Ｎ＞１、Ｍ＞１）に配列された複数の発光素子によって構成されてもよい。発光素子は、例えば、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）、ＬＤ（Ｌａｓｅｒ Ｄｉｏｄｅ）又は有機ＥＬ素子である。光学系は、光源から出射された光を照明ユニット２４２ａの前方に向けて反射するように構成されたリフレクタと、光源から直接出射された光又はリフレクタによって反射された光を屈折するように構成されたレンズとのうちの少なくとも一方を含んでもよい。車両２０１の運転モードが手動運転モード又は運転支援モードである場合に、照明ユニット２４２ａは、運転者用の配光パターン（例えば、ロービーム用配光パターンやハイビーム用配光パターン）を車両２０１の前方に形成するように構成されている。このように、照明ユニット２４２ａは、左側ヘッドランプユニットとして機能する。一方、車両２０１の運転モードが高度運転支援モード又は完全自動運転モードである場合に、照明ユニット２４２ａは、カメラ用の配光パターンを車両２０１の前方に形成するように構成されてもよい。
制御部２４０ａは、照明ユニット２４２ａに設けられた複数の発光素子の各々に電気信号（例えば、ＰＷＭ（Ｐｕｌｓｅ Ｗｉｄｔｈ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）信号）を個別に供給するように構成されてもよい。このように、制御部２４０ａは、電気信号が供給される発光素子を個別に選択することができると共に、発光素子毎に電気信号のＤｕｔｙ比を調整することができる。つまり、制御部２４０ａは、マトリックス状に配列された複数の発光素子のうち、点灯又は消灯すべき発光素子を選択することができると共に、点灯している発光素子の輝度を決定することができる。このため、制御部２４０ａは、照明ユニット２４２ａから前方に向けて出射される配光パターンの形状及び明るさを変更することができる。
カメラ２４３ａは、車両２０１の周辺環境を検出するように構成されている。特に、カメラ２４３ａは、車両２０１の周辺環境を示す画像データを取得した上で、当該画像データを制御部２４０ａに送信するように構成されている。制御部２４０ａは、送信された画像データに基づいて、周辺環境情報を特定する。ここで、周辺環境情報は、車両２０１の外部に存在する対象物に関する情報を含んでもよい。例えば、周辺環境情報は、車両２０１の外部に存在する対象物の属性に関する情報と、車両２０１に対する対象物の距離や位置に関する情報とを含んでもよい。カメラ２４３ａは、例えば、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ−Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）やＣＭＯＳ（相補型ＭＯＳ：Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）等の撮像素子によって構成される。カメラ２４３ａは、単眼カメラとしても構成されてもよいし、ステレオカメラとして構成されてもよい。カメラ２４３ａがステレオカメラの場合、制御部２４０ａは、視差を利用することで、ステレオカメラによって取得された２以上の画像データに基づいて、車両２０１と車両２０１の外部に存在する対象物（例えば、歩行者等）との間の距離を特定することができる。また、本実施形態では、１つのカメラ２４３ａが照明システム２０４ａに設けられているが、２以上のカメラ２４３ａが照明システム２０４ａに設けられてもよい。
ＬｉＤＡＲユニット２４４ａ（レーザーレーダの一例）は、車両２０１の周辺環境を検出するように構成されている。特に、ＬｉＤＡＲユニット２４４ａは、車両２０１の周辺環境を示す３Ｄマッピングデータ（点群データ）を取得した上で、当該３Ｄマッピングデータを制御部２４０ａに送信するように構成されている。制御部２４０ａは、送信された３Ｄマッピングデータに基づいて、周辺環境情報を特定する。ここで、周辺環境情報は、車両２０１の外部に存在する対象物に関する情報を含んでもよい。例えば、周辺環境情報は、車両２０１の外部に存在する対象物の属性に関する情報と、車両２０１に対する対象物の距離や位置に関する情報とを含んでもよい。
より具体的には、ＬｉＤＡＲユニット２４４ａは、レーザ光の各出射角度（水平角度θ、垂直角度φ）におけるレーザ光（光パルス）の飛行時間（ＴＯＦ：Ｔｉｍｅ ｏｆ Ｆｌｉｇｈｔ）ΔＴ１に関する情報を取得した上で、飛行時間ΔＴ１に関する情報に基づいて、各出射角度（水平角度θ、垂直角度φ）におけるＬｉＤＡＲユニット２４４ａ（車両２０１）と車両２０１の外部に存在する物体との間の距離Ｄに関する情報を取得することができる。ここで、飛行時間ΔＴ１は、例えば、以下のように算出することができる。

飛行時間ΔＴ１＝レーザ光（光パルス）がＬｉＤＡＲユニットに戻ってきた時刻ｔ１−ＬｉＤＡＲユニットがレーザ光（光パルス）を出射した時刻ｔ０

このように、ＬｉＤＡＲユニット２４４ａは、車両２０１の周辺環境を示す３Ｄマッピングデータを取得することができる。
また、ＬｉＤＡＲユニット２４４ａは、例えば、レーザ光を出射するように構成されたレーザ光源と、レーザ光を水平方向及び垂直方向に走査させるように構成された光偏向器と、レンズ等の光学系と、物体によって反射されたレーザ光を受光するように構成された受光部とを備える。レーザ光源から出射されるレーザ光の中心波長は特に限定されない。例えば、レーザ光は、中心波長が９００ｎｍ付近である非可視光であってもよい。光偏向器は、例えば、ＭＥＭＳ（Ｍｉｃｒｏ Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｓｙｓｔｅｍｓ）ミラーであってもよい。受光部は、例えば、フォトダイオードである。尚、ＬｉＤＡＲユニット２４４ａは、光偏向器によってレーザ光を走査せずに、３Ｄマッピングデータを取得してもよい。例えば、ＬｉＤＡＲユニット２４４ａは、フェイズドアレイ方式又はフラッシュ方式で３Ｄマッピングデータを取得してもよい。また、本実施形態では、１つのＬｉＤＡＲユニット２４４ａが照明システム２０４ａに設けられているが、２以上のＬｉＤＡＲユニット２４４ａが照明システム２０４ａに設けられてもよい。例えば、２つのＬｉＤＡＲユニット２４４ａが照明システム２０４ａに設けられている場合、一方のＬｉＤＡＲユニット２４４ａが車両２０１の前方領域における周辺環境を検出するように構成されると共に、他方のＬｉＤＡＲユニット２４４ａが車両２０１の側方領域における周辺環境を検出するように構成されてもよい。
ミリ波レーダ２４５ａは、車両２０１の周辺環境を検出するように構成されている。特に、ミリ波レーダ２４５ａは、車両２０１の周辺環境を示す検出データを取得した上で、当該検出データを制御部２４０ａに送信するように構成されている。制御部２４０ａは、送信された検出データに基づいて、周辺環境情報を特定する。ここで、周辺環境情報は、車両２０１の外部に存在する対象物に関する情報を含んでもよい。周辺環境情報は、例えば、車両２０１の外部に存在する対象物の属性に関する情報と、車両２０１に対する対象物の位置に関する情報と、車両２０１に対する対象物の速度に関する情報を含んでもよい。
例えば、ミリ波レーダ２４５ａは、パルス変調方式、ＦＭ−ＣＷ（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｍｏｄｕｌｅｔｅｄ−Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ Ｗａｖｅ）方式又は２周波ＣＷ方式で、ミリ波レーダ２４５ａ（車両２０１）と車両２０１の外部に存在する物体との間の距離Ｄを取得することができる。パルス変調方式を用いる場合、ミリ波レーダ２４５ａは、ミリ波の各出射角度におけるミリ波の飛行時間ΔＴ２に関する情報を取得した上で、飛行時間ΔＴ２に関する情報に基づいて、各出射角度におけるミリ波レーダ２４５ａ（車両２０１）と車両２０１の外部に存在する物体との間の距離Ｄに関する情報を取得することができる。ここで、飛行時間ΔＴ２は、例えば、以下のように算出することができる。

飛行時間ΔＴ２＝ミリ波がミリ波レーダに戻ってきた時刻ｔ３−ミリ波レーダがミリ波を出射した時刻ｔ２

また、ミリ波レーダ２４５ａは、ミリ波レーダ２４５ａから出射されたミリ波の周波数ｆ０とミリ波レーダ２４５ａに戻ってきたミリ波の周波数ｆ１に基づいて、ミリ波レーダ２４５ａ（車両２０１）に対する車両２０１の外部に存在する物体の相対速度Ｖに関する情報を取得することができる。
また、本実施形態では、１つのミリ波レーダ２４５ａが照明システム２０４ａに設けられているが、２以上のミリ波レーダ２４５ａが照明システム２０４ａに設けられてもよい。例えば、照明システム２０４ａは、短距離用のミリ波レーダ２４５ａと、中距離用のミリ波レーダ２４５ａと、長距離用のミリ波レーダ２４５ａを有してもよい。
照明システム２０４ｂは、制御部２４０ｂと、照明ユニット２４２ｂと、カメラ２４３ｂと、ＬｉＤＡＲユニット２４４ｂと、ミリ波レーダ２４５ｂとを更に備える。制御部２４０ｂと、照明ユニット２４２ｂと、カメラ２４３ｂと、ＬｉＤＡＲユニット２４４ｂと、ミリ波レーダ２４５ｂは、図１５に示すように、ハウジング２２４ｂと透光カバー２２２ｂによって形成される空間Ｓｂ内（灯室内）に配置される。尚、制御部２４０ｂは、空間Ｓｂ以外の車両２０１の所定の場所に配置されてもよい。例えば、制御部２４０ｂは、車両制御部２０３と一体的に構成されてもよい。制御部２４０ｂは、制御部２４０ａと同様な機能及び構成を有してもよい。照明ユニット２４２ｂは、照明ユニット２４２ａと同様な機能及び構成を有してもよい。この点において、照明ユニット２４２ａは、左側ヘッドランプユニットとして機能する一方、照明ユニット２４２ｂは、右側ヘッドランプユニットとして機能する。カメラ２４３ｂは、カメラ２４３ａと同様な機能及び構成を有してもよい。ＬｉＤＡＲユニット２４４ｂは、ＬｉＤＡＲユニット２４４ａと同様な機能及び構成を有してもよい。ミリ波レーダ２４５ｂは、ミリ波レーダ２４５ａと同様な機能及び構成を有してもよい。
照明システム２０４ｃは、制御部２４０ｃと、照明ユニット２４２ｃと、カメラ２４３ｃと、ＬｉＤＡＲユニット２４４ｃと、ミリ波レーダ２４５ｃとを更に備える。制御部２４０ｃと、照明ユニット２４２ｃと、カメラ２４３ｃと、ＬｉＤＡＲユニット２４４ｃと、ミリ波レーダ２４５ｃは、図１５に示すように、ハウジング２２４ｃと透光カバー２２２ｃによって形成される空間Ｓｃ内（灯室内）に配置される。尚、制御部２４０ｃは、空間Ｓｃ以外の車両２０１の所定の場所に配置されてもよい。例えば、制御部２４０ｃは、車両制御部２０３と一体的に構成されてもよい。制御部２４０ｃは、制御部２４０ａと同様な機能及び構成を有してもよい。
照明ユニット２４２ｃは、車両２０１の外部（後方）に向けて光を出射することによって、配光パターンを形成するように構成されている。照明ユニット２４２ｃは、光を出射する光源と、光学系とを有する。光源は、例えば、マトリックス状（例えば、Ｎ行×Ｍ列、Ｎ＞１、Ｍ＞１）に配列された複数の発光素子によって構成されてもよい。発光素子は、例えば、ＬＥＤ、ＬＤ又は有機ＥＬ素子である。光学系は、光源から出射された光を照明ユニット２４２ｃの前方に向けて反射するように構成されたリフレクタと、光源から直接出射された光又はリフレクタによって反射された光を屈折するように構成されたレンズとのうちの少なくとも一方を含んでもよい。車両２０１の運転モードが手動運転モード又は運転支援モードである場合に、照明ユニット２４２ｃは消灯してもよい。一方、車両２０１の運転モードが高度運転支援モード又は完全自動運転モードである場合に、照明ユニット２４２ｃは、カメラ用の配光パターンを車両２０１の後方に形成するように構成されてもよい。
カメラ２４３ｃは、カメラ２４３ａと同様な機能及び構成を有してもよい。ＬｉＤＡＲユニット２４４ｃは、ＬｉＤＡＲユニット２４４ｃと同様な機能及び構成を有してもよい。ミリ波レーダ２４５ｃは、ミリ波レーダ２４５ａと同様な機能及び構成を有してもよい。
照明システム２０４ｄは、制御部２４０ｄと、照明ユニット２４２ｄと、カメラ２４３ｄと、ＬｉＤＡＲユニット２４４ｄと、ミリ波レーダ２４５ｄとを更に備える。制御部２４０ｄと、照明ユニット２４２ｄと、カメラ２４３ｄと、ＬｉＤＡＲユニット２４４ｄと、ミリ波レーダ２４５ｄは、図１５に示すように、ハウジング２２４ｄと透光カバー２２２ｄによって形成される空間Ｓｄ内（灯室内）に配置される。尚、制御部２４０ｄは、空間Ｓｄ以外の車両２０１の所定の場所に配置されてもよい。例えば、制御部２４０ｄは、車両制御部２０３と一体的に構成されてもよい。制御部２４０ｄは、制御部２４０ｃと同様な機能及び構成を有してもよい。照明ユニット２４２ｄは、照明ユニット２４２ｃと同様な機能及び構成を有してもよい。カメラ２４３ｄは、カメラ２４３ｃと同様な機能及び構成を有してもよい。ＬｉＤＡＲユニット２４４ｄは、ＬｉＤＡＲユニット２４４ｃと同様な機能及び構成を有してもよい。ミリ波レーダ２４５ｄは、ミリ波レーダ２４５ｃと同様な機能及び構成を有してもよい。
センサ２０５は、加速度センサ、速度センサ及びジャイロセンサ等を有してもよい。センサ２０５は、車両２０１の走行状態を検出して、車両２０１の走行状態を示す走行状態情報を車両制御部２０３に出力するように構成されている。また、センサ２０５は、運転者が運転席に座っているかどうかを検出する着座センサ、運転者の顔の方向を検出する顔向きセンサ、外部天候状態を検出する外部天候センサ及び車内に人がいるかどうかを検出する人感センサ等をさらに備えてもよい。さらに、センサ２０５は、車両２０１の周辺環境の明るさ（照度等）を検出するように構成された照度センサを備えてもよい。照度センサは、例えば、フォトダイオードから出力される光電流の大きさに応じて周辺環境の明るさを決定してもよい。
ＨＭＩ（Ｈｕｍａｎ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）２０８は、運転者からの入力操作を受付ける入力部と、走行状態情報等を運転者に向けて出力する出力部とから構成される。入力部は、ステアリングホイール、アクセルペダル、ブレーキペダル、車両２０１の運転モードを切替える運転モード切替スイッチ等を含む。出力部は、走行状態情報、周辺環境情報および照明システム４の照明状態を表示するように構成されたディスプレイ等を含む。
ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）２０９は、車両２０１の現在位置情報を取得し、当該取得された現在位置情報を車両制御部２０３に出力するように構成されている。無線通信部２１０は、車両２０１の周囲にいる他車に関する情報（例えば、他車走行情報等）を他車から受信すると共に、車両２０１に関する情報（例えば、自車走行情報等）を他車に送信するように構成されている（車車間通信）。
また、無線通信部２１０は、信号機や標識灯等のインフラ設備からインフラ情報を受信すると共に、車両２０１の自車走行情報をインフラ設備に送信するように構成されている（路車間通信）。また、無線通信部２１０は、歩行者が携帯する携帯型電子機器（スマートフォン、タブレット、ウェアラブルデバイス等）から歩行者に関する情報を受信すると共に、車両２０１の自車走行情報を携帯型電子機器に送信するように構成されている（歩車間通信）。車両２０１は、他車両、インフラ設備又は携帯型電子機器とアドホックモードにより直接通信してもよいし、アクセスポイントを介して通信してもよい。無線通信規格は、例えば、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標），Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標），ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）又はＬＰＷＡである。また、車両２０１は、他車両、インフラ設備又は携帯型電子機器と移動通信ネットワークを介して通信してもよい。
記憶装置２１１は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の外部記憶装置である。記憶装置２１１には、２Ｄ又は３Ｄの地図情報及び／又は車両制御プログラムが記憶されてもよい。例えば、３Ｄの地図情報は、点群データによって構成されてもよい。記憶装置２１１は、車両制御部２０３からの要求に応じて、地図情報や車両制御プログラムを車両制御部２０３に出力するように構成されている。地図情報や車両制御プログラムは、無線通信部２１０とインターネット等の通信ネットワークを介して更新されてもよい。
車両２０１が自動運転モードで走行する場合、車両制御部２０３は、走行状態情報、周辺環境情報、現在位置情報及び／又は地図情報等に基づいて、ステアリング制御信号、アクセル制御信号及びブレーキ制御信号のうち少なくとも一つを自動的に生成する。ステアリングアクチュエータ２１２は、ステアリング制御信号を車両制御部２０３から受信して、受信したステアリング制御信号に基づいてステアリング装置２１３を制御するように構成されている。ブレーキアクチュエータ２１４は、ブレーキ制御信号を車両制御部２０３から受信して、受信したブレーキ制御信号に基づいてブレーキ装置２１５を制御するように構成されている。アクセルアクチュエータ２１６は、アクセル制御信号を車両制御部２０３から受信して、受信したアクセル制御信号に基づいてアクセル装置２１７を制御するように構成されている。このように、自動運転モードでは、車両２０１の走行は車両システム２０２により自動制御される。
一方、車両２０１が手動運転モードで走行する場合、車両制御部２０３は、アクセルペダル、ブレーキペダル及びステアリングホイールに対する運転者の手動操作に応じて、ステアリング制御信号、アクセル制御信号及びブレーキ制御信号を生成する。このように、手動運転モードでは、ステアリング制御信号、アクセル制御信号及びブレーキ制御信号が運転者の手動操作によって生成されるので、車両２０１の走行は運転者により制御される。
次に、車両２０１の運転モードについて説明する。運転モードは、自動運転モードと手動運転モードとからなる。自動運転モードは、完全自動運転モードと、高度運転支援モードと、運転支援モードとからなる。完全自動運転モードでは、車両システム２０２がステアリング制御、ブレーキ制御及びアクセル制御の全ての走行制御を自動的に行うと共に、運転者は車両２０１を運転できる状態にはない。高度運転支援モードでは、車両システム２０２がステアリング制御、ブレーキ制御及びアクセル制御の全ての走行制御を自動的に行うと共に、運転者は車両２０１を運転できる状態にはあるものの車両２０１を運転しない。運転支援モードでは、車両システム２０２がステアリング制御、ブレーキ制御及びアクセル制御のうちの一部の走行制御を自動的に行うと共に、車両システム２０２の運転支援の下で運転者が車両２０１を運転する。一方、手動運転モードでは、車両システム２０２が走行制御を自動的に行わないと共に、車両システム２０２からの運転支援なしに運転者が車両２０１を運転する。
また、車両２０１の運転モードは、運転モード切替スイッチを操作することで切り替えられてもよい。この場合、車両制御部２０３は、運転モード切替スイッチに対する運転者の操作に応じて、車両２０１の運転モードを４つの運転モード（完全自動運転モード、高度運転支援モード、運転支援モード、手動運転モード）の間で切り替える。また、車両２０１の運転モードは、自動運転車の走行が可能である走行可能区間や自動運転車の走行が禁止されている走行禁止区間についての情報または外部天候状態についての情報に基づいて自動的に切り替えられてもよい。この場合、車両制御部２０３は、これらの情報に基づいて車両２０１の運転モードを切り替える。さらに、車両２０１の運転モードは、着座センサや顔向きセンサ等を用いることで自動的に切り替えられてもよい。この場合、車両制御部２０３は、着座センサや顔向きセンサからの出力信号に基づいて、車両２０１の運転モードを切り替えてもよい。
次に、図１７を参照して、制御部２４０ａの機能について説明する。図１７は、照明システム２０４ａの制御部２４０ａの機能ブロックを示す図である。図１７に示すように、制御部２４０ａは、照明ユニット２４２ａと、カメラ２４３ａと、ＬｉＤＡＲユニット２４４ａと、ミリ波レーダ２４５ａの動作をそれぞれ制御するように構成されている。特に、制御部２４０ａは、照明制御部２４１０ａと、周辺環境情報特定部２４００ａと、検出精度決定部２４６０ａとを備える。
照明制御部２４１０ａは、照明ユニット２４２ａが所定の配光パターンを車両２０１の前方領域に向けて出射するように照明ユニット２４２ａを制御するように構成されている。例えば、照明制御部２４１０ａは、車両２０１の運転モードに応じて照明ユニット２４２ａから出射される配光パターンを変更してもよい。
周辺環境情報特定部２４００ａは、カメラ制御部２４２０ａと、ＬｉＤＡＲ制御部２４３０ａと、ミリ波レーダ制御部２４４０ａと、周辺環境情報融合部２４５０ａとを備える。
カメラ制御部２４２０ａは、カメラ２４３ａの動作を制御すると共に、カメラ２４３ａから出力された画像データ（検出データ）に基づいて、カメラ２４３ａの検出領域Ｓ１（図１８参照）における車両２０１の周辺環境情報（以下、周辺環境情報Ｉ１という。）を生成するように構成されている。ＬｉＤＡＲ制御部２４３０ａは、ＬｉＤＡＲユニット２４４ａの動作を制御すると共に、ＬｉＤＡＲユニット２４４ａから出力された３Ｄマッピングデータ（検出データ）に基づいて、ＬｉＤＡＲユニット２４４ａの検出領域Ｓ２（図１８参照）における車両２０１の周辺環境情報（以下、周辺環境情報Ｉ２という。）を生成するように構成されている。ミリ波レーダ制御部２４４０ａは、ミリ波レーダ２４５ａの動作を制御すると共に、ミリ波レーダ２４５ａから出力された検出データに基づいて、ミリ波レーダ２４５ａの検出領域Ｓ３（図１８参照）における車両２０１の周辺環境情報（以下、周辺環境情報Ｉ３という。）を生成するように構成されている。
周辺環境情報融合部２４５０ａは、周辺環境情報Ｉ１，Ｉ２，Ｉ３をそれぞれ融合することで、融合された周辺環境情報Ｉｆを生成するように構成される。ここで、周辺環境情報Ｉｆは、図１８に示すように、カメラ２４３ａの検出領域Ｓ１と、ＬｉＤＡＲユニット２４４ａの検出領域Ｓ２と、ミリ波レーダ２４５ａの検出領域Ｓ３を組合せた検出領域Ｓｆにおける車両２０１の外部に存在する対象物に関する情報を含んでもよい。例えば、周辺環境情報Ｉｆは、対象物の属性、車両２０１に対する対象物の位置、車両２０１と対象物との間の距離及び／又は車両２０１に対する対象物の速度に関する情報を含んでもよい。周辺環境情報融合部２４５０ａは、周辺環境情報Ｉｆを車両制御部２０３に送信するように構成されてもよい。
検出精度決定部２４６０ａは、複数のセンサ（カメラ２４３ａと、ＬｉＤＡＲユニット２４４ａと、ミリ波レーダ２４５ａ）の各々の検出精度を決定するように構成されている。ここで、センサの検出精度は、百分率（０％から１００％）として規定されてもよい。この場合、センサの検出精度が高い程、センサの検出精度は１００％に近づく。また、センサの検出精度は、ＡからＣの３つのクラスでランク付けされてもよい。例えば、センサの検出精度が高い場合に、センサの検出精度はＡランクとして決定されてもよい。一方、センサの検出精度が低い場合に、センサの検出精度は、Ｃランクとして決定されてもよい。また、所定のセンサの検出精度が所定の期間又は更新回数に亘って低い場合には、車両システム２０２（特に、車両制御部２０３又は制御部２４０ａ）は、所定のセンサに異常があると判定してもよい。さらに、制御部２４０ａは、複数のセンサの検出領域が互いに重複する重複領域において、検出精度が高いセンサの検出データ又は周辺環境情報を採用してもよい。このように、センサの検出精度に関する情報を利用することで、車両２０１の周辺環境の認知精度を向上させることが可能な車両システム２０２を提供することができる。
例えば、カメラ２４３ａの検出精度がＬｉＤＡＲユニット２４４ａの検出精度よりも高い場合には、画像データ（カメラ２４３ａの検出データ）は、３Ｄマッピングデータ（ＬｉＤＡＲユニット２４４ａの検出データ）よりも優先して使用される。この場合、周辺環境情報融合部２４５０ａは、周辺環境情報Ｉｆを生成する際に、検出領域Ｓ１と検出領域Ｓ２とが互いに重複する重複領域Ｓｘ（図１８参照）において、３Ｄマッピングデータに基づいて生成される周辺環境情報Ｉ２よりも画像データに基づいて生成される周辺環境情報Ｉ１を採用する。特に、重複領域Ｓｘにおいて、周辺環境情報Ｉ１と周辺環境情報Ｉ２との間に矛盾が生じている場合（周辺環境情報Ｉ１と周辺環境情報Ｉ２とが互いに一致していない場合）、周辺環境情報融合部２４５０ａは、周辺環境情報Ｉ１を採用する。
このように、周辺環境情報特定部２４００ａは、複数のセンサ（カメラ２４３ａ、ＬｉＤＡＲユニット２４４ａ、ミリ波レーダ２４５ａ）の検出データと、複数のセンサの検出精度に基づいて、車両２０１の周辺環境を特定するように構成されている。
尚、本実施形態では、周辺環境情報融合部２４５０ａと検出精度決定部２４６０ａは、制御部２４０ａによって実現されているが、これらは車両制御部２０３によって実現されてもよい。
また、制御部２４０ｂ，２４０ｃ，２４０ｄも制御部２４０ａと同様の機能を有してもよい。つまり、制御部２４０ｂ〜２４０ｄの各々は、照明制御部と、周辺環境情報特定部と、検出精度決定部とを有してもよい。また、制御部２４０ｂ〜２４０ｄの周辺環境情報特定部は、カメラ制御部と、ＬｉＤＡＲ制御部と、ミリ波レーダ制御部と、周辺環境情報融合部とを有してもよい。制御部２４０ｂ〜２４０ｄの各々の周辺環境情報融合部は、融合された周辺環境情報Ｉｆを車両制御部２０３に送信してもよい。車両制御部２０３は、各制御部２４０ａ〜２４０ｄから送信された周辺環境情報Ｉｆとその他の情報（走行制御情報、現在位置情報、地図情報等）に基づいて、車両２０１の走行を制御してもよい。
次に、本実施形態に係る複数センサ（カメラ２４３ａ、ＬｉＤＡＲユニット２４４ａ、ミリ波レーダ２４５ａ）の検出精度を決定する処理の一例について図１９を参照して説明する。図１９は、本実施形態に係る各センサの検出精度を決定する処理を説明するためのフローチャートである。尚、本実施形態では、説明の便宜上、照明システム２０４ａの動作フローについてのみ説明を行うが、照明システム２０４ａの動作フローは、照明システム２０４ｂ〜２０４ｄにも適用可能である点に留意されたい。
図１９に示すように、ステップＳ２０１において、車両制御部２０３は、車両２０１が停止しているかどうかを判定する。ステップＳ２０１で判定結果がＹＥＳである場合、車両制御部２０３は、ＧＰＳ２０９を用いて車両２０１の現在位置情報を取得する（ステップＳ２０２）。一方、ステップＳ２０１の判定結果がＮＯである場合、車両制御部２０３は、ステップＳ２０１の判定結果がＹＥＳになるまで待機する。尚、本実施形態では、車両２０１が停止した状態で、ステップＳ２０２〜Ｓ２０８の処理が実行されているが、車両が走行している状態で、これらの処理が実行されてもよい。
次に、車両制御部２０３は、記憶装置２１１から地図情報を取得する（ステップＳ２０３）。地図情報は、例えば、点群データによって構成された３Ｄ地図情報であってもよい。次に、車両制御部２０３は、車両２０１の現在位置情報と地図情報を検出精度決定部２４６０ａに送信する。その後、検出精度決定部２４６０ａは、車両２０１の現在位置情報と地図情報に基づいて、センサの検出精度を決定するためのテストオブジェクトが車両２０１の周辺に存在するかどうかを判定する（ステップＳ２０４）。テストオブジェクトは、例えば、信号機、交通標識、電柱、街路灯等の所定の位置に固定的に配置された交通インフラ設備であってもよい。特に、３つのセンサの検出精度が決定される場合には、テストオブジェクトは、カメラ２４３ａの検出領域Ｓ１と、ＬｉＤＡＲユニット２４４ａの検出領域Ｓ２と、ミリ波レーダ２４５ａの検出領域Ｓ３とが互いに重複する重複領域Ｓｙに存在することが好ましい（例えば、図１８に示すテストオブジェクトの一例である信号機Ｔ１を参照）。一方、テストオブジェクトが重複領域Ｓｘに存在する場合には、検出精度決定部２４６０ａは、カメラ２４３ａとＬｉＤＡＲユニット２４４ａの検出精度を決定する。
検出精度決定部２４６０ａは、テストオブジェクトが車両２０１の周辺に存在すると判定した場合（ステップＳ２０４でＹＥＳ）、テストオブジェクトに関連する情報を取得する（ステップＳ２０５）。例えば、検出精度決定部２４６０ａは、車両２０１の現在位置情報と地図情報に基づいて、テストオブジェクトの属性情報、距離情報及び／又は位置情報等を取得してもよい。次に、周辺環境情報特定部２４００ａは、各センサの検出データを取得する（ステップＳ２０６）。具体的には、カメラ制御部２４２０ａは、カメラ２４３ａから画像データを取得する。ＬｉＤＡＲ制御部２４３０ａは、ＬｉＤＡＲユニット２４４ａから３Ｄマッピングデータ（点群データ）を取得する。ミリ波レーダ制御部２４４０ａは、ミリ波レーダ２４５ａから検出データを取得する。
次に、周辺環境情報特定部２４００ａは、複数センサから取得された検出データに基づいて複数の周辺環境情報を取得する（ステップＳ２０７）。具体的には、カメラ制御部２４２０ａは、画像データに基づいて周辺環境情報Ｉ１を取得する。ＬｉＤＡＲ制御部２４３０ａは、３Ｄマッピングデータに基づいて周辺環境情報Ｉ２を取得する。ミリ波レーダ制御部２４４０ａは、ミリ波レーダ２４５ａの検出データに基づいて周辺環境情報Ｉ３を取得する。
次に、検出精度決定部２４６０ａは、周辺環境情報特定部２４００ａから周辺環境情報Ｉ１，Ｉ２，Ｉ３を受信した上で、ステップＳ２０５で取得されたテストオブジェクト（例えば、図１８に示す信号機Ｔ１）に関連する情報と、周辺環境情報Ｉ１〜Ｉ３の各々を比較することで、各センサの検出精度を決定する（ステップＳ２０８）。
例えば、検出精度決定部２４６０ａは、周辺環境情報Ｉ１に含まれるテストオブジェクトに関連する情報がステップＳ２０５で取得されたテストオブジェクトに関連する情報に一致すると判定した場合、カメラ２４３ａの検出精度は高いと決定する。この場合、カメラ２４３ａの検出精度はＡランクとして決定されてもよい。一方、検出精度決定部２４６０ａは、周辺環境情報Ｉ２に含まれるテストオブジェクトに関連する情報がステップＳ２０５で取得されたテストオブジェクトに関連する情報に全く一致しないと判定した場合、ＬｉＤＡＲユニット２４４ａの検出精度は低いと決定する。この場合、ＬｉＤＡＲユニット２４４ａの検出精度はＣランクとして決定されてもよい。このように、地図情報を利用することで比較的高い精度で複数のセンサの検出精度を決定することが可能となる。また、検出精度決定部２４６０ａは、所定の更新周期で無線通信部２１０を介して各センサの検出精度に関する情報を通信ネットワーク上に存在するクラウドサーバに送信してもよい。クラウドサーバに保存された各センサの検出精度に関する情報は、ビックデータとして各センサの検出精度を向上させるために利用されてもよい。さらに、当該検出精度に関する情報は、各センサの異常判定に利用されてもよい。例えば、所定の期間に亘りカメラ２４３ａの検出精度が低い場合には、クラウドサーバは、カメラ２４３ａの異常を示す情報を車両２０１に送信してもよい。車両２０１は、当該情報を受信したときに、カメラ２４３ａの異常を示す情報を視覚的、聴覚的及び／又は触覚的に乗員に提示してもよい。このように、カメラ２４３ａの異常が乗員に提示されるので、車両２０１の走行安全性をさらに高めることができる。
次に、図２０を参照して融合された周辺環境情報Ｉｆを生成する処理の一例について説明する。本説明では、カメラ２４３ａの検出精度と、ＬｉＤＡＲユニット２４４ａの検出精度と、ミリ波レーダ２４５ａの検出精度との間の関係は、カメラ２４３ａ＞ＬｉＤＡＲユニット２４４ａ＞ミリ波レーダ２４５ａであるとする。
図２０に示すように、ステップＳ２０において、カメラ２４３ａは、検出領域Ｓ１（図１８参照）における車両２０１の周辺環境を示す画像データを取得する。また、ステップＳ２１において、ＬｉＤＡＲユニット２４４ａは、検出領域Ｓ２における車両２０１の周辺環境を示す３Ｄマッピングデータを取得する。さらに、ステップＳ２２２において、ミリ波レーダ２４５ａは、検出領域Ｓ３における車両２０１の周辺環境を示す検出データを取得する。
次に、カメラ制御部２４２０ａは、カメラ２４３ａから画像データを取得した上で、画像データに基づいて周辺環境情報Ｉ１を生成する（ステップＳ２２３）。また、ＬｉＤＡＲ制御部２４３０ａは、ＬｉＤＡＲユニット２４４ａから３Ｄマッピングデータを取得した上で、３Ｄマッピングデータに基づいて周辺環境情報Ｉ２を生成する（ステップＳ２２４）。さらに、ミリ波レーダ制御部２４４０ａは、ミリ波レーダ２４５ａから検出データを取得した上で、検出データに基づいて周辺環境情報Ｉ３を生成する（ステップＳ２２５）。
次に、ステップＳ２２６において、周辺環境情報融合部２４５０ａは、各センサの検出精度に関する情報を検出精度決定部２４６０ａから受け取ると共に、各重複領域Ｓｘ，Ｓｙ，Ｓｚにおいて複数の周辺環境情報を比較する。具体的には、周辺環境情報融合部２４５０ａは、検出領域Ｓ１と検出領域Ｓ２とが互いに重複する重複領域Ｓｘにおいて、周辺環境情報Ｉ１と周辺環境情報Ｉ２とを比較した上で、周辺環境情報Ｉ１と周辺環境情報Ｉ２が互いに一致するかどうかを判定する。例えば、周辺環境情報Ｉ１が重複領域Ｓｘにおいて歩行者Ｐ４の位置を位置Ｚ１として示す一方、周辺環境情報Ｉ２が重複領域Ｓｘにおいて歩行者Ｐ４の位置を位置Ｚ２として示す場合、周辺環境情報Ｉ１と周辺環境情報Ｉ２が互いに一致しないと判定される。周辺環境情報融合部２４５０ａは、比較結果として、周辺環境情報Ｉ１と周辺環境情報Ｉ２が互いに一致しないと判定した場合、カメラ２４３ａの検出精度とＬｉＤＡＲユニット２４４ａの検出精度との間の関係（カメラ２４３ａ＞ＬｉＤＡＲユニット２４４ａ）に基づいて、重複領域Ｓｘにおいて採用される周辺環境情報を周辺環境情報Ｉ１として決定する。
また、周辺環境情報融合部２４５０ａは、検出領域Ｓ２と検出領域Ｓ３とが互いに重複する重複領域Ｓｚにおいて、周辺環境情報Ｉ２と周辺環境情報Ｉ３とを比較した上で、周辺環境情報Ｉ２と周辺環境情報Ｉ３が互いに一致するかどうかを判定する。周辺環境情報融合部２４５０ａは、比較結果として、周辺環境情報Ｉ２と周辺環境情報Ｉ３が互いに一致しないと判定した場合、ＬｉＤＡＲユニット２４４ａの検出精度とミリ波レーダ２４５ａの検出精度との間の関係（ＬｉＤＡＲユニット２４４ａ＞ミリ波レーダ２４５ａ）に基づいて、重複領域Ｓｚにおいて採用される周辺環境情報を周辺環境情報Ｉ２として決定する。
また、周辺環境情報融合部２４５０ａは、検出領域Ｓ１と、検出領域Ｓ２と、検出領域Ｓ３とが互いに重複する重複領域Ｓｙにおいて、周辺環境情報Ｉ１と、周辺環境情報Ｉ２と、周辺環境情報Ｉ３とを比較した上で、周辺環境情報Ｉ１と、周辺環境情報Ｉ２と、周辺環境情報Ｉ３とが互いに一致するかどうかを判定する。周辺環境情報融合部２４５０ａは、比較結果として、周辺環境情報Ｉ１と、周辺環境情報Ｉ２と、周辺環境情報Ｉ３が互いに一致しないと判定した場合、各センサの検出精度（カメラ２４３ａ＞ＬｉＤＡＲユニット２４４ａ＞ミリ波レーダ２４５ａ）に基づいて、重複領域Ｓｙにおいて採用される周辺環境情報を周辺環境情報Ｉ１として決定する。
その後、周辺環境情報融合部２４５０ａは、周辺環境情報Ｉ１，Ｉ２，Ｉ３をそれぞれ融合することで、融合された周辺環境情報Ｉｆを生成する。周辺環境情報Ｉｆは、検出領域Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３を組合せた検出領域Ｓｆにおける車両２０１の外部に存在する対象物に関する情報を含んでもよい。特に、周辺環境情報Ｉｆは、以下の情報によって構成されてもよい。

・検出領域Ｓ１における周辺環境情報Ｉ１
・重複領域Ｓｘ，Ｓｙを除く検出領域Ｓ２における周辺環境情報Ｉ２
・重複領域Ｓｙ，Ｓｚを除く検出領域Ｓ３における周辺環境情報Ｉ３

このように、図２０に示す周辺環境情報Ｉｆを生成する処理が繰り返し実行される。
このように、本実施形態によれば、複数のセンサ（カメラ２４３ａ、ＬｉＤＡＲユニット２４４ａ、ミリ波レーダ２４５ａ）の検出精度が決定された上で、複数のセンサの検出データと検出精度に基づいて、車両２０１の周辺環境が特定される（換言すれば、周辺環境情報Ｉｆが生成される）。このように、複数のセンサの検出精度を考慮して車両２０１の周辺環境が特定されるので、車両２０１の周辺環境の認知精度を向上させることが可能な照明システム２０４ａ及び車両システム２０２を提供することができる。
また、本実施形態によれば、重複領域Ｓｘ，Ｓｙ，Ｓｚにおいて複数の周辺環境情報が比較される。比較結果として、複数の周辺環境情報が互いに一致しない場合に、複数のセンサの検出精度に基づいて、各重複領域Ｓｘ，Ｓｙ，Ｓｚにおいて採用される周辺環境情報が決定される。その後、融合された周辺環境情報Ｉｆが生成される。このように、複数のセンサの検出精度を考慮して周辺環境情報Ｉｆが生成されるので、車両２０１の周辺環境の認知精度を向上させることができる。
尚、上記で説明した周辺環境情報Ｉｆを生成する処理では、各重複領域Ｓｘ，Ｓｙ，Ｓｚにおいて複数の周辺環境情報が比較されなくてもよい。この場合、周辺環境情報融合部２４５０ａは、重複領域Ｓｘ，Ｓｙ，Ｓｚにおいて複数の周辺環境情報を比較せずに、複数のセンサの検出精度に関する情報と、周辺環境情報Ｉ１〜Ｉ３に基づいて、周辺環境情報Ｉｆを生成してもよい。
次に、本実施形態の変形例に係る照明システム２０４ａの動作フローの一例について図２１を参照して説明する。図２１（ａ）は、各重複領域Ｓｘ，Ｓｙ，Ｓｚ（図１８参照）において採用される検出データを決定する処理の一例を説明するためのフローチャートである。図２１（ｂ）は、融合された周辺環境情報Ｉｆを生成する処理の他の一例を説明するためのフローチャートである。
最初に、図２１（ａ）を参照して各重複領域Ｓｘ，Ｓｙ，Ｓｚにおいて採用される検出データを決定する処理の一例について説明する。本説明では、カメラ２４３ａの検出精度と、ＬｉＤＡＲユニット２４４ａの検出精度と、ミリ波レーダ２４５ａの検出精度との間の関係は、カメラ２４３ａ＞ＬｉＤＡＲユニット２４４ａ＞ミリ波レーダ２４５ａであるとする。
図２１（ａ）に示すように、ステップＳ２３０において、検出精度決定部２４６０ａは、カメラ２４３ａ、ＬｉＤＡＲユニット２４４ａ及びミリ波レーダ２４５ａの検出精度を決定する。次に、ステップＳ２３１において、周辺環境情報融合部２４５０ａは、各センサの検出精度に関する情報を検出精度決定部２４６０ａから受信した後に、各センサの検出精度に関する情報に基づいて、各重複領域Ｓｘ，Ｓｙ，Ｓｚにおいて採用されるセンサの検出データを決定する。
例えば、周辺環境情報融合部２４５０ａは、カメラ２４３ａの検出精度とＬｉＤＡＲユニット２４４ａの検出精度との間の関係（カメラ２４３ａ＞ＬｉＤＡＲユニット２４４ａ）に基づいて、重複領域Ｓｘにおいて採用されるセンサの検出データをカメラ２４３ａの画像データとして決定する。
また、周辺環境情報融合部２４５０ａは、ＬｉＤＡＲユニット２４４ａの検出精度とミリ波レーダ２４５ａの検出精度との間の関係（ＬｉＤＡＲユニット２４４ａ＞ミリ波レーダ２４５ａ）に基づいて、重複領域Ｓｚにおいて採用されるセンサの検出データをＬｉＤＡＲユニット２４４ａの３Ｄマッピングデータとして決定する。
また、周辺環境情報融合部２４５０ａは、各センサの検出精度（カメラ２４３ａ＞ＬｉＤＡＲユニット２４４ａ＞ミリ波レーダ２４５ａ）に基づいて、重複領域Ｓｙにおいて採用されるセンサの検出データをカメラ２４３ａの画像データとして決定する。
次に、図２１（ｂ）を参照して周辺環境情報Ｉｆを生成する処理の他の一例について説明する。図２１（ｂ）に示すように、ステップＳ２４０において、カメラ２４３ａは、検出領域Ｓ１における画像データを取得する。また、ステップＳ２４１において、ＬｉＤＡＲユニット２４４ａは、検出領域Ｓ２における３Ｄマッピングデータを取得する。さらに、ステップＳ２４２において、ミリ波レーダ２４５ａは、検出領域Ｓ３における検出データを取得する。
次に、カメラ制御部２４２０ａは、カメラ２４３ａから画像データを取得すると共に、周辺環境情報融合部２４５０ａから各重複領域Ｓｘ，Ｓｙ，Ｓｚにおいて採用されるセンサの検出データに関する情報（以下、「検出データ優先情報」という。）を取得する。検出データ優先情報は、画像データが重複領域Ｓｘ，Ｓｙにおいて採用されることを示しているため、カメラ制御部２４２０ａは、検出領域Ｓ１における周辺環境情報Ｉ１を生成する（ステップＳ２４３）。
また、ステップＳ２４４において、ＬｉＤＡＲ制御部２４３０ａは、ＬｉＤＡＲユニット２４４ａから３Ｄマッピングデータを取得すると共に、周辺環境情報融合部２４５０ａから検出データ優先情報を取得する。検出データ優先情報は、画像データが重複領域Ｓｘ，Ｓｙにおいて採用されると共に、３Ｄマッピングデータが重複領域Ｓｚにおいて採用されることを示しているため、ＬｉＤＡＲ制御部２４３０ａは、重複領域Ｓｘ，Ｓｙを除く検出領域Ｓ２における周辺環境情報Ｉ２を生成する。
さらに、ステップＳ２４５において、ミリ波レーダ制御部２４４０ａは、ミリ波レーダ２４５ａから検出データを取得すると共に、周辺環境情報融合部２４５０ａから検出データ優先情報を取得する。検出データ優先情報は、画像データが重複領域Ｓｙにおいて採用されると共に、３Ｄマッピングデータが重複領域Ｓｚにおいて採用されることを示しているため、ミリ波レーダ制御部２４４０ａは、重複領域Ｓｙ，Ｓｚを除く検出領域Ｓ３における周辺環境情報Ｉ３を生成する。
その後、ステップＳ２４６において、周辺環境情報融合部２４５０ａは、周辺環境情報Ｉ１，Ｉ２，Ｉ３をそれぞれ融合することで、融合された周辺環境情報Ｉｆを生成する。周辺環境情報Ｉｆは、検出領域Ｓ１における周辺環境情報Ｉ１と、重複領域Ｓｘ，Ｓｙを除く検出領域Ｓ２における周辺環境情報Ｉ２と、重複領域Ｓｙ，Ｓｚを除く検出領域Ｓ３における周辺環境情報Ｉ３によって構成される。このように、図２１（ｂ）に示す周辺環境情報Ｉｆを生成する処理が繰り返し実行される。
本実施形態の変形例によれば、複数の検出精度に基づいて検出データ優先情報が生成された上で、検出データ優先情報に基づいて周辺環境情報Ｉｆが生成されるので、車両２０１の周辺環境の認知精度を向上させることが可能となる。さらに、ＬｉＤＡＲ制御部２４３０ａは、重複領域Ｓｘ，Ｓｙを除く検出領域Ｓ２における周辺環境情報Ｉ２を生成すると共に、ミリ波レーダ制御部２４４０ａは、重複領域Ｓｙ，Ｓｚを除く検出領域Ｓ３における周辺環境情報Ｉ３を生成する。このように、重複領域における周辺環境情報の生成処理が省略されるため、制御部２４０ａによる演算量を削減することが可能となる。特に、図２１（ｂ）に示す処理は繰り返し実行されるため、制御部２４０ａによる演算量の削減効果は大きい。
（第３実施形態の第１変形例）
次に、第３実施形態の第１変形例に係る複数センサ（カメラ２４３ａ、ＬｉＤＡＲユニット２４４ａ、ミリ波レーダ２４５ａ）の検出精度を決定する処理の一例について図２２を参照して説明する。図２２は、第２実施形態の第１変形例に係る各センサの検出精度を決定する処理の一例を説明するためのフローチャートである。
図２２に示すように、ステップＳ２５０において、車両制御部２０３は、車両２０１が停止しているかどうかを判定する。ステップＳ２５０で判定結果がＹＥＳである場合、車両制御部２０３は、ＧＰＳ２０９を用いて車両２０１の現在位置情報を取得する（ステップＳ２５１）。一方、ステップＳ２５０の判定結果がＮＯである場合、車両制御部２０３は、ステップＳ２５０の判定結果がＹＥＳになるまで待機する。尚、本実施形態では、車両２０１が停止した状態で、ステップＳ２５１〜Ｓ２５５の処理が実行されているが、車両が走行している状態で、これらの処理が実行されてもよい。
次に、車両制御部２０３は、無線通信部２１０を介して所定の位置に固定的に配置された交通インフラ設備からインフラ情報を受信する（ステップＳ２５２）。交通インフラ設備は、無線通信機能を有しており、例えば、信号機Ｔ１（図１８参照）、交通標識、電柱、街路灯等である。さらに、インフラ情報は、送信元である交通インフラ設備に関連した情報であって、例えば、交通インフラ設備の属性情報及び／又は位置情報を含んでもよい。車両２０１は、交通インフラ設備からインフラ情報を無線により受信可能な範囲内に位置していることから、交通インフラ設備は、各センサの検出領域内に存在するものとする。車両２０１と交通インフラ設備との間の路車間通信は、例えば、５Ｇ、Ｗｉ−Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ又はＺｉｇＢｅｅ等によって実現されてもよい。その後、車両制御部２０３は、インフラ情報を検出精度決定部２４６０ａに送信する。
次に、周辺環境情報特定部２４００ａは、各センサの検出データを取得する（ステップＳ２５３）。具体的には、カメラ制御部２４２０ａは、カメラ２４３ａから画像データを取得する。ＬｉＤＡＲ制御部２４３０ａは、ＬｉＤＡＲユニット２４４ａから３Ｄマッピングデータ（点群データ）を取得する。ミリ波レーダ制御部２４４０ａは、ミリ波レーダ２４５ａから検出データを取得する。
次に、周辺環境情報特定部２４００ａは、複数センサから取得された検出データに基づいて複数の周辺環境情報を取得する（ステップＳ２５４）。具体的には、カメラ制御部２４２０ａは、画像データに基づいて周辺環境情報Ｉ１を取得する。ＬｉＤＡＲ制御部２４３０ａは、３Ｄマッピングデータに基づいて周辺環境情報Ｉ２を取得する。ミリ波レーダ制御部２４４０ａは、ミリ波レーダ２４５ａの検出データに基づいて周辺環境情報Ｉ３を取得する。
次に、検出精度決定部２４６０ａは、周辺環境情報特定部２４００ａから周辺環境情報Ｉ１，Ｉ２，Ｉ３を受信した上で、ステップＳ２５２で取得されたインフラ情報と、周辺環境情報Ｉ１〜Ｉ３の各々を比較することで、各センサの検出精度を決定する（ステップＳ２５５）。
例えば、検出精度決定部２４６０ａは、周辺環境情報Ｉ１に含まれる送信元の交通インフラ設備に関連する情報がステップＳ２５２で取得されたインフラ情報に一致すると判定した場合、カメラ２４３ａの検出精度は高いと決定する。一方、検出精度決定部２４６０ａは、周辺環境情報Ｉ２に含まれる送信元の交通インフラ設備に関連する情報がステップＳ２５２で取得されたインフラ情報に全く一致しないと判定した場合、ＬｉＤＡＲユニット２４４ａの検出精度は低いと決定する。このように、交通インフラ設備からインフラ情報を受信することで、比較的高い精度で複数のセンサの検出精度を決定することが可能となる。
（第３実施形態の第２変形例）
次に、第３実施形態の第２変形例に係る複数センサ（カメラ２４３ａ、ＬｉＤＡＲユニット２４４ａ、ミリ波レーダ２４５ａ）の検出精度を決定する処理の一例について図２３を参照して説明する。図２３は、第２実施形態の第２変形例に係る各センサの検出精度を決定する処理の一例を説明するためのフローチャートである。
図２３に示すように、ステップＳ２６０において、車両制御部２０３は、車両２０１が停止しているかどうかを判定する。ステップＳ２６０で判定結果がＹＥＳである場合、車両制御部２０３は、周辺環境情報特定部２４００ａにステップＳ２６１の処理を実行するように指示する。一方、ステップＳ２６０の判定結果がＮＯである場合、車両制御部２０３は、ステップＳ２６０の判定結果がＹＥＳになるまで待機する。尚、本実施形態では、車両２０１が停止した状態で、ステップＳ２６１〜Ｓ２６３の処理が実行されているが、車両が走行している状態で、これらの処理が実行されてもよい。
次に、ステップＳ２６１において、周辺環境情報特定部２４００ａは、各センサの検出データを取得する。具体的には、カメラ制御部２４２０ａは、カメラ２４３ａから画像データを取得する。ＬｉＤＡＲ制御部２４３０ａは、ＬｉＤＡＲユニット２４４ａから３Ｄマッピングデータ（点群データ）を取得する。ミリ波レーダ制御部２４４０ａは、ミリ波レーダ２４５ａから検出データを取得する。
次に、周辺環境情報特定部２４００ａは、複数センサから取得された検出データに基づいて複数の周辺環境情報を取得する（ステップＳ２６２）。具体的には、カメラ制御部２４２０ａは、画像データに基づいて周辺環境情報Ｉ１を取得する。ＬｉＤＡＲ制御部２４３０ａは、３Ｄマッピングデータに基づいて周辺環境情報Ｉ２を取得する。ミリ波レーダ制御部２４４０ａは、ミリ波レーダ２４５ａの検出データに基づいて周辺環境情報Ｉ３を取得する。
次に、検出精度決定部２４６０ａは、周辺環境情報特定部２４００ａから周辺環境情報Ｉ１，Ｉ２，Ｉ３を受信した上で、周辺環境情報Ｉ１〜Ｉ３を比較することで、各センサの検出精度を決定する（ステップＳ２６３）。例えば、図１８に示すように、周辺環境情報Ｉ１，Ｉ２が重複領域Ｓｙに存在する信号機Ｔ１の位置を位置Ｘ１として示す一方、周辺環境情報Ｉ３が重複領域Ｓｙに存在する信号機Ｔ１の位置を位置Ｘ２として示す場合、検出精度決定部２４６０ａは、多数決によって周辺環境情報Ｉ３が誤っていると判定してもよい。この場合、検出精度決定部２４６０ａは、ミリ波レーダ２４５ａの検出精度が低いと判定してもよい。このように、地図情報等の外部情報を利用せずに、比較的簡単な手法により複数のセンサの検出精度を決定することが可能となる。
（第３実施形態の第３変形例）
次に、第３実施形態の第３変形例に係る複数センサ（カメラ２４３ａ、ＬｉＤＡＲユニット２４４ａ、ミリ波レーダ２４５ａ）の検出精度を決定する処理について図２４を参照して説明する。図２４は、カメラ２４３ａの検出領域Ｓ１とＬｉＤＡＲユニット２４４ａの検出領域Ｓ２が複数の部分領域に区分された状態を示す図である。図２４に示すように、検出領域Ｓ１が水平方向において３つの部分領域（部分領域Ｓ１１，Ｓ１２，Ｓ１３）に区分されている。また、検出領域Ｓ２が水平方向において３つの部分領域（部分領域Ｓ２１，Ｓ２２，Ｓ２３）に区分されている。尚、本例では、検出領域Ｓ１，Ｓ２は、所定の角度範囲毎に複数の部分領域に区分されているが、所定の角度範囲及び所定の距離毎に複数の部分領域に区分されていてもよい。
検出精度決定部２４６０ａは、部分領域Ｓ１１〜Ｓ１３の各々におけるカメラ２４３ａの検出精度を決定すると共に、部分領域Ｓ２１〜Ｓ２３の各々におけるＬｉＤＡＲユニット２４４ａの検出精度を決定する。また、検出精度決定部２４６０ａは、部分領域Ｓ１２の検出精度と、部分領域Ｓ２２の検出精度と、ミリ波レーダ２４５ａの検出精度を比較することで、重複領域Ｓｙにおいて採用される周辺環境情報を決定してもよい。例えば、部分領域Ｓ１１の検出精度がＢランク、部分領域Ｓ１２の検出精度がＡランク、部分領域Ｓ１３の検出精度がＢランクと仮定する。さらに、部分領域Ｓ２１の検出精度がＡランク、部分領域Ｓ２２の検出精度がＢランク、部分領域Ｓ２３の検出精度がＡランクと仮定する。さらに、ミリ波レーダ２４５ａの検出精度がＢランクと仮定する。この場合、部分領域Ｓ１２の検出精度が最も高いので、検出精度決定部２４６０ａは、重複領域Ｓｙにおいて採用される周辺環境情報を周辺環境情報Ｉ１として決定する。このように、部分領域に応じて各センサの検出精度を詳細に決定することができるため、車両２０１の周辺環境情報の認知精度をより向上させることが可能となる。また、検出精度決定部２４６０ａは、所定の更新周期で無線通信部２１０を介して部分領域毎の各センサの検出精度に関する情報を通信ネットワーク上に存在するクラウドサーバに送信してもよい。
尚、本実施形態では、複数センサとして、カメラと、ＬｉＤＡＲユニットと、ミリ波レーダを挙げているが、本実施形態はこれに限定されない。例えば、これらのセンサに加えて超音波センサが照明システムに搭載されてもよい。この場合、照明システムの制御部は、超音波センサの動作を制御すると共に、超音波センサによって取得された検出データに基づいて周辺環境情報を生成してもよい。また、カメラと、ＬｉＤＡＲユニットと、ミリ波レーダと、超音波センサのうち少なくとも２つが照明システムに搭載されてもよい。
（第４実施形態）
以下、本開示の第４実施形態（以下、単に「本実施形態」という。）について図面を参照しながら説明する。尚、本実施形態の説明において既に説明された部材と同一の参照番号を有する部材については、説明の便宜上、その説明は省略する。また、本図面に示された各部材の寸法は、説明の便宜上、実際の各部材の寸法とは異なる場合がある。
また、本実施形態の説明では、説明の便宜上、「左右方向」、「前後方向」について適宜言及する。これらの方向は、図２５に示す車両３０１について設定された相対的な方向である。ここで、「前後方向」は、「前方向」及び「後方向」を含む方向である。「左右方向」は、「左方向」及び「右方向」を含む方向である。
最初に、図２５を参照して本実施形態に係る車両３０１について説明する。図２５は、車両システム３０２を備える車両３０１の上面図を示す模式図である。図２５に示すように、車両３０１は、自動運転モードで走行可能な車両（自動車）であって、車両システム３０２を備える。車両システム３０２は、車両制御部３０３と、左前照明システム３０４ａ（以下、単に「照明システム３０４ａ」という。）と、右前照明システム３０４ｂ（以下、単に「照明システム３０４ｂ」という。）と、左後照明システム３０４ｃ（以下、単に「照明システム３０４ｃ」という。）と、右後照明システム３０４ｄ（以下、単に「照明システム３０４ｄ」という。）を少なくとも備える。
照明システム３０４ａは、車両３０１の左前側に設けられる。特に、照明システム３０４ａは、車両３０１の左前側に設置されたハウジング３２４ａと、ハウジング３２４ａに取り付けられた透光カバー３２２ａとを備える。照明システム３０４ｂは、車両３０１の右前側に設けられる。特に、照明システム３０４ｂは、車両３０１の右前側に設置されたハウジング３２４ｂと、ハウジング３２４ｂに取り付けられた透光カバー３２２ｂとを備える。照明システム３０４ｃは、車両３０１の左後側に設けられる。特に、照明システム３０４ｃは、車両３０１の左後側に設置されたハウジング３２４ｃと、ハウジング３２４ｃに取り付けられた透光カバー３２２ｃとを備える。照明システム３０４ｄは、車両３０１の右後側に設けられる。特に、照明システム３０４ｄは、車両３０１の右後側に設置されたハウジング３２４ｄと、ハウジング３２４ｄに取り付けられた透光カバー３２２ｄとを備える。
次に、図２６を参照することで、図２５に示す車両システム３０２を具体的に説明する。図２６は、車両システム３０２を示すブロック図である。図２６に示すように、車両システム３０２は、車両制御部３０３と、照明システム３０４ａ〜３０４ｄと、センサ３０５と、ＨＭＩ（Ｈｕｍａｎ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３０８と、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）３０９と、無線通信部３１０と、記憶装置３１１とを備える。さらに、車両システム３０２は、ステアリングアクチュエータ３１２と、ステアリング装置３１３と、ブレーキアクチュエータ３１４と、ブレーキ装置３１５と、アクセルアクチュエータ３１６と、アクセル装置３１７とを備える。また、車両システム３０２は、電力を供給するように構成されたバッテリー（図示せず）を備える。
車両制御部３０３は、車両３０１の走行を制御するように構成されている。車両制御部３０３は、例えば、少なくとも一つの電子制御ユニット（ＥＣＵ：Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）により構成されている。電子制御ユニットは、１以上のプロセッサと１以上のメモリを含む少なくとも一つのマイクロコントローラと、トランジスタ等のアクティブ素子及びパッシブ素子を含むその他電子回路を含んでもよい。プロセッサは、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）及び／又はＴＰＵ（Ｔｅｎｓｏｒ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）である。ＣＰＵは、複数のＣＰＵコアによって構成されてもよい。ＧＰＵは、複数のＧＰＵコアによって構成されてもよい。メモリは、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）を含む。ＲＯＭには、車両制御プログラムが記憶されてもよい。例えば、車両制御プログラムは、自動運転用の人工知能（ＡＩ）プログラムを含んでもよい。ＡＩプログラムは、ディープラーニング等のニューラルネットワークを用いた教師有り又は教師なし機械学習によって構築されたプログラムである。ＲＡＭには、車両制御プログラム、車両制御データ及び/又は車両の周辺環境を示す周辺環境情報が一時的に記憶されてもよい。プロセッサは、ＲＯＭに記憶された車両制御プログラムから指定されたプログラムをＲＡＭ上に展開し、ＲＡＭとの協働で各種処理を実行するように構成されてもよい。
また、電子制御ユニット（ＥＣＵ）は、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等の少なくとも一つの集積回路によって構成されてもよい。さらに、電子制御ユニットは、少なくとも一つのマイクロコントローラと少なくとも一つの集積回路（ＦＰＧＡ等）との組み合わせによって構成されてもよい。
照明システム３０４ａは、制御部３４０ａと、照明ユニット３４２ａと、カメラ３４３ａと、ＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）ユニット３４４ａ（レーザーレーダの一例）と、ミリ波レーダ３４５ａとを更に備える。制御部３４０ａと、照明ユニット３４２ａと、カメラ３４３ａと、ＬｉＤＡＲユニット３４４ａと、ミリ波レーダ３４５ａは、図２５に示すように、ハウジング３２４ａと透光カバー３２２ａによって形成される空間Ｓａ内（灯室内）に配置される。尚、制御部３４０ａは、空間Ｓａ以外の車両３０１の所定の場所に配置されてもよい。例えば、制御部３４０ａは、車両制御部３０３と一体的に構成されてもよい。
制御部３４０ａは、例えば、少なくとも一つの電子制御ユニット（ＥＣＵ）により構成されている。電子制御ユニットは、１以上のプロセッサと１以上のメモリを含む少なくとも一つのマイクロコントローラと、その他電子回路（例えば、トランジスタ等）を含んでもよい。プロセッサは、例えば、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵ及び／又はＴＰＵである。ＣＰＵは、複数のＣＰＵコアによって構成されてもよい。ＧＰＵは、複数のＧＰＵコアによって構成されてもよい。メモリは、ＲＯＭと、ＲＡＭを含む。ＲＯＭには、車両３０１の周辺環境を特定するための周辺環境特定プログラムが記憶されてもよい。例えば、周辺環境特定プログラムは、ディープラーニング等のニューラルネットワークを用いた教師有り又は教師なし機械学習によって構築されたプログラムである。ＲＡＭには、周辺環境特定プログラム、カメラ３４３ａに取得された画像データ、ＬｉＤＡＲユニット３４４ａによって取得された３次元マッピングデータ（点群データ）及び／又はミリ波レーダ３４５ａによって取得された検出データ等が一時的に記憶されてもよい。プロセッサは、ＲＯＭに記憶された周辺環境特定プログラムから指定されたプログラムをＲＡＭ上に展開し、ＲＡＭとの協働で各種処理を実行するように構成されてもよい。また、電子制御ユニット（ＥＣＵ）は、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の少なくとも一つの集積回路によって構成されてもよい。さらに、電子制御ユニットは、少なくとも一つのマイクロコントローラと少なくとも一つの集積回路（ＦＰＧＡ等）との組み合わせによって構成されてもよい。
照明ユニット３４２ａは、車両３０１の外部（前方）に向けて光を出射することによって、配光パターンを形成するように構成されている。照明ユニット３４２ａは、光を出射する光源と、光学系とを有する。光源は、例えば、マトリックス状（例えば、Ｎ行×Ｍ列、Ｎ＞１、Ｍ＞１）に配列された複数の発光素子によって構成されてもよい。発光素子は、例えば、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）、ＬＤ（Ｌａｓｅｒ Ｄｉｏｄｅ）又は有機ＥＬ素子である。光学系は、光源から出射された光を照明ユニット３４２ａの前方に向けて反射するように構成されたリフレクタと、光源から直接出射された光又はリフレクタによって反射された光を屈折するように構成されたレンズとのうちの少なくとも一方を含んでもよい。車両３０１の運転モードが手動運転モード又は運転支援モードである場合に、照明ユニット３４２ａは、運転者用の配光パターン（例えば、ロービーム用配光パターンやハイビーム用配光パターン）を車両３０１の前方に形成するように構成されている。このように、照明ユニット３４２ａは、左側ヘッドランプユニットとして機能する。一方、車両３０１の運転モードが高度運転支援モード又は完全自動運転モードである場合に、照明ユニット３４２ａは、カメラ用の配光パターンを車両３０１の前方に形成するように構成されてもよい。
制御部３４０ａは、照明ユニット３４２ａに設けられた複数の発光素子の各々に電気信号（例えば、ＰＷＭ（Ｐｕｌｓｅ Ｗｉｄｔｈ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）信号）を個別に供給するように構成されてもよい。このように、制御部３４０ａは、電気信号が供給される発光素子を個別に選択することができると共に、発光素子毎に電気信号のＤｕｔｙ比を調整することができる。つまり、制御部３４０ａは、マトリックス状に配列された複数の発光素子のうち、点灯又は消灯すべき発光素子を選択することができると共に、点灯している発光素子の輝度を決定することができる。このため、制御部３４０ａは、照明ユニット３４２ａから前方に向けて出射される配光パターンの形状及び明るさを変更することができる。
カメラ３４３ａは、車両３０１の周辺環境を検出するように構成されている。特に、カメラ３４３ａは、車両３０１の周辺環境を示す画像データを取得した上で、当該画像データを制御部３４０ａに送信するように構成されている。制御部３４０ａは、送信された画像データに基づいて、周辺環境情報を特定する。ここで、周辺環境情報は、車両３０１の外部に存在する対象物に関する情報を含んでもよい。例えば、周辺環境情報は、車両３０１の外部に存在する対象物の属性に関する情報と、車両３０１に対する対象物の位置に関する情報とを含んでもよい。カメラ３４３ａは、例えば、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ−Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）やＣＭＯＳ（相補型ＭＯＳ：Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）等の撮像素子によって構成される。カメラ３４３ａは、単眼カメラとしても構成されてもよいし、ステレオカメラとして構成されてもよい。カメラ３４３ａがステレオカメラの場合、制御部３４０ａは、視差を利用することで、ステレオカメラによって取得された２以上の画像データに基づいて、車両３０１と車両３０１の外部に存在する対象物（例えば、歩行者等）との間の距離を特定することができる。また、本実施形態では、１つのカメラ３４３ａが照明システム３０４ａに設けられているが、２以上のカメラ３４３ａが照明システム３０４ａに設けられてもよい。
ＬｉＤＡＲユニット３４４ａ（レーザーレーダの一例）は、車両３０１の周辺環境を検出するように構成されている。特に、ＬｉＤＡＲユニット３４４ａは、車両３０１の周辺環境を示す３Ｄマッピングデータ（点群データ）を取得した上で、当該３Ｄマッピングデータを制御部３４０ａに送信するように構成されている。制御部３４０ａは、送信された３Ｄマッピングデータに基づいて、周辺環境情報を特定する。ここで、周辺環境情報は、車両３０１の外部に存在する対象物に関する情報を含んでもよい。例えば、周辺環境情報は、例えば、車両３０１の外部に存在する対象物の属性に関する情報と、車両３０１に対する対象物の位置に関する情報とを含んでもよい。
より具体的には、ＬｉＤＡＲユニット３４４ａは、レーザ光の各出射角度（水平角度θ、垂直角度φ）におけるレーザ光（光パルス）の飛行時間（ＴＯＦ：Ｔｉｍｅ ｏｆ Ｆｌｉｇｈｔ）ΔＴ１に関する情報を取得した上で、飛行時間ΔＴ１に関する情報に基づいて、各出射角度（水平角度θ、垂直角度φ）におけるＬｉＤＡＲユニット３４４ａ（車両３０１）と車両３０１の外部に存在する物体との間の距離Ｄに関する情報を取得することができる。ここで、飛行時間ΔＴ１は、例えば、以下のように算出することができる。

飛行時間ΔＴ１＝レーザ光（光パルス）がＬｉＤＡＲユニットに戻ってきた時刻ｔ１−ＬｉＤＡＲユニットがレーザ光（光パルス）を出射した時刻ｔ０

このように、ＬｉＤＡＲユニット３４４ａは、車両３０１の周辺環境を示す３Ｄマッピングデータを取得することができる。
また、ＬｉＤＡＲユニット３４４ａは、例えば、レーザ光を出射するように構成されたレーザ光源と、レーザ光を水平方向及び垂直方向に走査させるように構成された光偏向器と、レンズ等の光学系と、物体によって反射されたレーザ光を受光するように構成された受光部とを備える。レーザ光源から出射されるレーザ光の中心波長は特に限定されない。例えば、レーザ光は、中心波長が９００ｎｍ付近である非可視光であってもよい。光偏向器は、例えば、ＭＥＭＳ（Ｍｉｃｒｏ Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｓｙｓｔｅｍｓ）ミラーであってもよい。受光部は、例えば、フォトダイオードである。尚、ＬｉＤＡＲユニット３４４ａは、光偏向器によってレーザ光を走査せずに、３Ｄマッピングデータを取得してもよい。例えば、ＬｉＤＡＲユニット３４４ａは、フェイズドアレイ方式又はフラッシュ方式で３Ｄマッピングデータを取得してもよい。また、本実施形態では、１つのＬｉＤＡＲユニット３４４ａが照明システム３０４ａに設けられているが、２以上のＬｉＤＡＲユニット３４４ａが照明システム３０４ａに設けられてもよい。例えば、２つのＬｉＤＡＲユニット３４４ａが照明システム３０４ａに設けられている場合、一方のＬｉＤＡＲユニット３４４ａが車両３０１の前方領域における周辺環境を検出するように構成されると共に、他方のＬｉＤＡＲユニット３４４ａが車両３０１の側方領域における周辺環境を検出するように構成されてもよい。
ミリ波レーダ３４５ａは、車両３０１の周辺環境を検出するように構成されている。特に、ミリ波レーダ３４５ａは、車両３０１の周辺環境を示す検出データを取得した上で、当該検出データを制御部３４０ａに送信するように構成されている。制御部３４０ａは、送信された検出データに基づいて、周辺環境情報を特定する。ここで、周辺環境情報は、車両３０１の外部に存在する対象物に関する情報を含んでもよい。周辺環境情報は、例えば、車両３０１の外部に存在する対象物の属性に関する情報と、車両３０１に対する対象物の位置に関する情報と、車両３０１に対する対象物の速度に関する情報を含んでもよい。
例えば、ミリ波レーダ３４５ａは、パルス変調方式、ＦＭ−ＣＷ（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｍｏｄｕｌｅｔｅｄ−Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ Ｗａｖｅ）方式又は２周波ＣＷ方式で、ミリ波レーダ３４５ａ（車両３０１）と車両３０１の外部に存在する物体との間の距離Ｄを取得することができる。パルス変調方式を用いる場合、ミリ波レーダ３４５ａは、ミリ波の各出射角度におけるミリ波の飛行時間ΔＴ２に関する情報を取得した上で、飛行時間ΔＴ２に関する情報に基づいて、各出射角度におけるミリ波レーダ３４５ａ（車両３０１）と車両３０１の外部に存在する物体との間の距離Ｄに関する情報を取得することができる。ここで、飛行時間ΔＴ２は、例えば、以下のように算出することができる。

飛行時間ΔＴ２＝ミリ波がミリ波レーダに戻ってきた時刻ｔ３−ミリ波レーダがミリ波を出射した時刻ｔ２

また、ミリ波レーダ３４５ａは、ミリ波レーダ３４５ａから出射されたミリ波の周波数ｆ０とミリ波レーダ３４５ａに戻ってきたミリ波の周波数ｆ１に基づいて、ミリ波レーダ３４５ａ（車両３０１）に対する車両３０１の外部に存在する物体の相対速度Ｖに関する情報を取得することができる。
また、本実施形態では、１つのミリ波レーダ３４５ａが照明システム３０４ａに設けられているが、２以上のミリ波レーダ３４５ａが照明システム３０４ａに設けられてもよい。例えば、照明システム３０４ａは、短距離用のミリ波レーダ３４５ａと、中距離用のミリ波レーダ３４５ａと、長距離用のミリ波レーダ３４５ａを有してもよい。
照明システム３０４ｂは、制御部３４０ｂと、照明ユニット３４２ｂと、カメラ３４３ｂと、ＬｉＤＡＲユニット３４４ｂと、ミリ波レーダ３４５ｂとを更に備える。制御部３４０ｂと、照明ユニット３４２ｂと、カメラ３４３ｂと、ＬｉＤＡＲユニット３４４ｂと、ミリ波レーダ３４５ｂは、図２５に示すように、ハウジング３２４ｂと透光カバー３２２ｂによって形成される空間Ｓｂ内（灯室内）に配置される。尚、制御部３４０ｂは、空間Ｓｂ以外の車両３０１の所定の場所に配置されてもよい。例えば、制御部３４０ｂは、車両制御部３０３と一体的に構成されてもよい。制御部３４０ｂは、制御部３４０ａと同様な機能及び構成を有してもよい。照明ユニット３４２ｂは、照明ユニット３４２ａと同様な機能及び構成を有してもよい。この点において、照明ユニット３４２ａは、左側ヘッドランプユニットとして機能する一方、照明ユニット３４２ｂは、右側ヘッドランプユニットとして機能する。カメラ３４３ｂは、カメラ３４３ａと同様な機能及び構成を有してもよい。ＬｉＤＡＲユニット３４４ｂは、ＬｉＤＡＲユニット３４４ａと同様な機能及び構成を有してもよい。ミリ波レーダ３４５ｂは、ミリ波レーダ３４５ａと同様な機能及び構成を有してもよい。
照明システム３０４ｃは、制御部３４０ｃと、照明ユニット３４２ｃと、カメラ３４３ｃと、ＬｉＤＡＲユニット３４４ｃと、ミリ波レーダ３４５ｃとを更に備える。制御部３４０ｃと、照明ユニット３４２ｃと、カメラ３４３ｃと、ＬｉＤＡＲユニット３４４ｃと、ミリ波レーダ３４５ｃは、図２５に示すように、ハウジング３２４ｃと透光カバー３２２ｃによって形成される空間Ｓｃ内（灯室内）に配置される。尚、制御部３４０ｃは、空間Ｓｃ以外の車両３０１の所定の場所に配置されてもよい。例えば、制御部３４０ｃは、車両制御部３０３と一体的に構成されてもよい。制御部３４０ｃは、制御部３４０ａと同様な機能及び構成を有してもよい。
照明ユニット３４２ｃは、車両３０１の外部（後方）に向けて光を出射することによって、配光パターンを形成するように構成されている。照明ユニット３４２ｃは、光を出射する光源と、光学系とを有する。光源は、例えば、マトリックス状（例えば、Ｎ行×Ｍ列、Ｎ＞１、Ｍ＞１）に配列された複数の発光素子によって構成されてもよい。発光素子は、例えば、ＬＥＤ、ＬＤ又は有機ＥＬ素子である。光学系は、光源から出射された光を照明ユニット３４２ｃの前方に向けて反射するように構成されたリフレクタと、光源から直接出射された光又はリフレクタによって反射された光を屈折するように構成されたレンズとのうちの少なくとも一方を含んでもよい。車両３０１の運転モードが手動運転モード又は運転支援モードである場合に、照明ユニット３４２ｃは消灯してもよい。一方、車両３０１の運転モードが高度運転支援モード又は完全自動運転モードである場合に、照明ユニット３４２ｃは、カメラ用の配光パターンを車両３０１の後方に形成するように構成されてもよい。
カメラ３４３ｃは、カメラ３４３ａと同様な機能及び構成を有してもよい。ＬｉＤＡＲユニット３４４ｃは、ＬｉＤＡＲユニット３４４ｃと同様な機能及び構成を有してもよい。ミリ波レーダ３４５ｃは、ミリ波レーダ３４５ａと同様な機能及び構成を有してもよい。
照明システム３０４ｄは、制御部３４０ｄと、照明ユニット３４２ｄと、カメラ３４３ｄと、ＬｉＤＡＲユニット３４４ｄと、ミリ波レーダ３４５ｄとを更に備える。制御部３４０ｄと、照明ユニット３４２ｄと、カメラ３４３ｄと、ＬｉＤＡＲユニット３４４ｄと、ミリ波レーダ３４５ｄは、図２５に示すように、ハウジング３２４ｄと透光カバー３２２ｄによって形成される空間Ｓｄ内（灯室内）に配置される。尚、制御部３４０ｄは、空間Ｓｄ以外の車両３０１の所定の場所に配置されてもよい。例えば、制御部３４０ｄは、車両制御部３０３と一体的に構成されてもよい。制御部３４０ｄは、制御部３４０ｃと同様な機能及び構成を有してもよい。照明ユニット３４２ｄは、照明ユニット３４２ｃと同様な機能及び構成を有してもよい。カメラ３４３ｄは、カメラ３４３ｃと同様な機能及び構成を有してもよい。ＬｉＤＡＲユニット３４４ｄは、ＬｉＤＡＲユニット３４４ｃと同様な機能及び構成を有してもよい。ミリ波レーダ３４５ｄは、ミリ波レーダ３４５ｃと同様な機能及び構成を有してもよい。
センサ３０５は、加速度センサ、速度センサ及びジャイロセンサ等を有してもよい。センサ３０５は、車両３０１の走行状態を検出して、車両３０１の走行状態を示す走行状態情報を車両制御部３０３に出力するように構成されている。また、センサ３０５は、運転者が運転席に座っているかどうかを検出する着座センサ、運転者の顔の方向を検出する顔向きセンサ、外部天候状態を検出する外部天候センサ及び車内に人がいるかどうかを検出する人感センサ等をさらに備えてもよい。さらに、センサ３０５は、車両３０１の周辺環境の明るさ（照度等）を検出するように構成された照度センサを備えてもよい。照度センサは、例えば、フォトダイオードから出力される光電流の大きさに応じて周辺環境の明るさを決定してもよい。
ＨＭＩ（Ｈｕｍａｎ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３０８は、運転者からの入力操作を受付ける入力部と、走行状態情報等を運転者に向けて出力する出力部とから構成される。入力部は、ステアリングホイール、アクセルペダル、ブレーキペダル、車両３０１の運転モードを切替える運転モード切替スイッチ等を含む。出力部は、走行状態情報、周辺環境情報および照明システム４の照明状態を表示するように構成されたディスプレイ等を含む。
ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）３０９は、車両３０１の現在位置情報を取得し、当該取得された現在位置情報を車両制御部３０３に出力するように構成されている。無線通信部３１０は、車両３０１の周囲にいる他車に関する情報（例えば、他車走行情報等）を他車から受信すると共に、車両３０１に関する情報（例えば、自車走行情報等）を他車に送信するように構成されている（車車間通信）。
また、無線通信部３１０は、信号機や標識灯等のインフラ設備からインフラ情報を受信すると共に、車両３０１の自車走行情報をインフラ設備に送信するように構成されている（路車間通信）。また、無線通信部３１０は、歩行者が携帯する携帯型電子機器（スマートフォン、タブレット、ウェアラブルデバイス等）から歩行者に関する情報を受信すると共に、車両３０１の自車走行情報を携帯型電子機器に送信するように構成されている（歩車間通信）。車両３０１は、他車両、インフラ設備又は携帯型電子機器とアドホックモードにより直接通信してもよいし、アクセスポイントを介して通信してもよい。無線通信規格は、例えば、第５世代移動通信システム（５Ｇ）、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標），Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標），ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）又はＬＰＷＡである。また、車両３０１は、他車両、インフラ設備又は携帯型電子機器と移動通信ネットワークを介して通信してもよい。
記憶装置３１１は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の外部記憶装置である。記憶装置３１１には、２Ｄ又は３Ｄの地図情報及び／又は車両制御プログラムが記憶されてもよい。記憶装置３１１は、車両制御部３０３からの要求に応じて、地図情報や車両制御プログラムを車両制御部３０３に出力するように構成されている。地図情報や車両制御プログラムは、無線通信部３１０とインターネット等の通信ネットワークを介して更新されてもよい。
車両３０１が自動運転モードで走行する場合、車両制御部３０３は、走行状態情報、周辺環境情報、現在位置情報及び／又は地図情報等に基づいて、ステアリング制御信号、アクセル制御信号及びブレーキ制御信号のうち少なくとも一つを自動的に生成する。ステアリングアクチュエータ３１２は、ステアリング制御信号を車両制御部３０３から受信して、受信したステアリング制御信号に基づいてステアリング装置３１３を制御するように構成されている。ブレーキアクチュエータ３１４は、ブレーキ制御信号を車両制御部３０３から受信して、受信したブレーキ制御信号に基づいてブレーキ装置３１５を制御するように構成されている。アクセルアクチュエータ３１６は、アクセル制御信号を車両制御部３０３から受信して、受信したアクセル制御信号に基づいてアクセル装置３１７を制御するように構成されている。このように、自動運転モードでは、車両３０１の走行は車両システム３０２により自動制御される。
一方、車両３０１が手動運転モードで走行する場合、車両制御部３０３は、アクセルペダル、ブレーキペダル及びステアリングホイールに対する運転者の手動操作に応じて、ステアリング制御信号、アクセル制御信号及びブレーキ制御信号を生成する。このように、手動運転モードでは、ステアリング制御信号、アクセル制御信号及びブレーキ制御信号が運転者の手動操作によって生成されるので、車両３０１の走行は運転者により制御される。
次に、車両３０１の運転モードについて説明する。運転モードは、自動運転モードと手動運転モードとからなる。自動運転モードは、完全自動運転モードと、高度運転支援モードと、運転支援モードとからなる。完全自動運転モードでは、車両システム３０２がステアリング制御、ブレーキ制御及びアクセル制御の全ての走行制御を自動的に行うと共に、運転者は車両３０１を運転できる状態にはない。高度運転支援モードでは、車両システム３０２がステアリング制御、ブレーキ制御及びアクセル制御の全ての走行制御を自動的に行うと共に、運転者は車両３０１を運転できる状態にはあるものの車両３０１を運転しない。運転支援モードでは、車両システム３０２がステアリング制御、ブレーキ制御及びアクセル制御のうちの一部の走行制御を自動的に行うと共に、車両システム３０２の運転支援の下で運転者が車両３０１を運転する。一方、手動運転モードでは、車両システム３０２が走行制御を自動的に行わないと共に、車両システム３０２からの運転支援なしに運転者が車両３０１を運転する。
また、車両３０１の運転モードは、運転モード切替スイッチを操作することで切り替えられてもよい。この場合、車両制御部３０３は、運転モード切替スイッチに対する運転者の操作に応じて、車両３０１の運転モードを４つの運転モード（完全自動運転モード、高度運転支援モード、運転支援モード、手動運転モード）の間で切り替える。また、車両３０１の運転モードは、自動運転車の走行が可能である走行可能区間や自動運転車の走行が禁止されている走行禁止区間についての情報または外部天候状態についての情報に基づいて自動的に切り替えられてもよい。この場合、車両制御部３０３は、これらの情報に基づいて車両３０１の運転モードを切り替える。さらに、車両３０１の運転モードは、着座センサや顔向きセンサ等を用いることで自動的に切り替えられてもよい。この場合、車両制御部３０３は、着座センサや顔向きセンサからの出力信号に基づいて、車両３０１の運転モードを切り替えてもよい。
次に、図２７を参照して、制御部３４０ａの機能について説明する。図２７は、照明システム３０４ａの制御部３４０ａの機能ブロックを示す図である。図２７に示すように、制御部３４０ａは、照明ユニット３４２ａと、カメラ３４３ａと、ＬｉＤＡＲユニット３４４ａと、ミリ波レーダ３４５ａの動作をそれぞれ制御するように構成されている。特に、制御部３４０ａは、照明制御部３４１０ａと、周辺環境特定部３４００ａと、使用優先度決定部３４６０ａとを備える。
照明制御部３４１０ａは、照明ユニット３４２ａが所定の配光パターンを車両３０１の前方領域に向けて出射するように照明ユニット３４２ａを制御するように構成されている。例えば、照明制御部３４１０ａは、車両３０１の運転モードに応じて照明ユニット３４２ａから出射される配光パターンを変更してもよい。
周辺環境特定部３４００ａは、カメラ制御部３４２０ａと、ＬｉＤＡＲ制御部３４３０ａと、ミリ波レーダ制御部３４４０ａと、周辺環境情報融合部３４５０ａとを備える。
カメラ制御部３４２０ａは、カメラ３４３ａの動作を制御すると共に、カメラ３４３ａから出力された画像データ（検出データ）に基づいて、カメラ３４３ａの検出領域Ｓ１（図２９参照）における車両３０１の周辺環境情報（以下、周辺環境情報Ｉ１という。）を生成するように構成されている。ＬｉＤＡＲ制御部３４３０ａは、ＬｉＤＡＲユニット３４４ａの動作を制御すると共に、ＬｉＤＡＲユニット３４４ａから出力された３Ｄマッピングデータ（検出データ）に基づいて、ＬｉＤＡＲユニット３４４ａの検出領域Ｓ２（図２９参照）における車両３０１の周辺環境情報（以下、周辺環境情報Ｉ２という。）を生成するように構成されている。ミリ波レーダ制御部３４４０ａは、ミリ波レーダ３４５ａの動作を制御すると共に、ミリ波レーダ３４５ａから出力された検出データに基づいて、ミリ波レーダ３４５ａの検出領域Ｓ３（図２９参照）における車両３０１の周辺環境情報（以下、周辺環境情報Ｉ３という。）を生成するように構成されている。
周辺環境情報融合部３４５０ａは、周辺環境情報Ｉ１，Ｉ２，Ｉ３をそれぞれ融合することで、融合された周辺環境情報Ｉｆを生成するように構成される。ここで、周辺環境情報Ｉｆは、図２９に示すように、カメラ３４３ａの検出領域Ｓ１と、ＬｉＤＡＲユニット３４４ａの検出領域Ｓ２と、ミリ波レーダ３４５ａの検出領域Ｓ３を組合せた検出領域Ｓｆにおける車両３０１の外部に存在する対象物に関する情報を含んでもよい。例えば、周辺環境情報Ｉｆは、対象物の属性、車両３０１に対する対象物の位置、車両３０１と対象物との間の距離及び／又は車両３０１に対する対象物の速度に関する情報を含んでもよい。周辺環境情報融合部３４５０ａは、周辺環境情報Ｉｆを車両制御部３０３に送信する。
使用優先度決定部３４６０ａは、複数のセンサ（カメラ３４３ａと、ＬｉＤＡＲユニット３４４ａと、ミリ波レーダ３４５ａ）間における使用優先度を決定するように構成されている。ここで、「使用優先度」とは、複数のセンサによって取得された検出データのうちどの検出データを優先して使用するかを決定するための指標である。例えば、カメラ３４３ａの使用優先度がＬｉＤＡＲユニット３４４ａの使用優先度よりも高い場合には、画像データ（カメラ３４３ａの検出データ）は、３Ｄマッピングデータ（ＬｉＤＡＲユニット３４４ａの検出データ）よりも優先して使用される。この場合、周辺環境情報融合部３４５０ａは、周辺環境情報Ｉｆを生成する際に、検出領域Ｓ１と検出領域Ｓ２とが互いに重複する重複領域Ｓｘ（図２９参照）において、３Ｄマッピングデータに基づいて生成される周辺環境情報Ｉ２よりも画像データに基づいて生成される周辺環境情報Ｉ１を採用する。特に、重複領域Ｓｘにおいて、周辺環境情報Ｉ１と周辺環境情報Ｉ２との間に矛盾が生じている場合（周辺環境情報Ｉ１と周辺環境情報Ｉ２と互いに一致していない場合）、周辺環境情報融合部３４５０ａは、周辺環境情報Ｉ１を信頼することで、周辺環境情報Ｉ１を採用する。
このように、周辺環境特定部３４００ａは、複数のセンサ（カメラ３４３ａ、ＬｉＤＡＲユニット３４４ａ、ミリ波レーダ３４５ａ）の検出データと、複数のセンサ間の使用優先度に基づいて、車両３０１の周辺環境を特定するように構成されている。
尚、本実施形態では、周辺環境情報融合部３４５０ａと使用優先度決定部３４６０ａは、制御部３４０ａによって実現されているが、これらは車両制御部３０３によって実現されてもよい。
また、制御部３４０ｂ，３４０ｃ，３４０ｄも制御部３４０ａと同様の機能を有してもよい。つまり、制御部３４０ｂ〜３４０ｄの各々は、照明制御部と、周辺環境特定部と、使用優先度決定部とを有してもよい。また、制御部３４０ｂ〜３４０ｄの周辺環境特定部は、カメラ制御部と、ＬｉＤＡＲ制御部と、ミリ波レーダ制御部と、周辺環境情報融合部とを有してもよい。制御部３４０ｂ〜３４０ｃの各々の周辺環境情報融合部は、融合された周辺環境情報Ｉｆを車両制御部３０３に送信してもよい。車両制御部３０３は、各制御部３４０ａ〜３４０ｄから送信された周辺環境情報Ｉｆとその他の情報（走行制御情報、現在位置情報、地図情報等）に基づいて、車両３０１の走行を制御してもよい。
次に、本実施形態に係る照明システム３０４ａの動作フローの一例について図２８及び図２９を参照して説明する。図２８（ａ）は、使用優先度を決定する処理の一例を説明するためのフローチャートである。図２８（ｂ）は、融合された周辺環境情報Ｉｆを生成する処理の一例を説明するためのフローチャートである。図２９は、照明システム３０４ａにおけるカメラ３４３ａの検出領域Ｓ１と、ＬｉＤＡＲユニット３４４ａの検出領域Ｓ２と、ミリ波レーダ３４５ａの検出領域Ｓ３を示す図である。
尚、本実施形態では、説明の便宜上、照明システム３０４ａの動作フローについてのみ説明を行うが、照明システム３０４ａの動作フローは、照明システム３０４ｂ〜４ｄにも適用可能である点に留意されたい。また、本実施形態の説明では、車両３０１は自動運転モード（特に、高度運転支援モード又は完全自動運転モード）で走行中であることを前提とする。
最初に、図２８（ａ）を参照して複数センサの使用優先度を決定する処理の一例について説明する。図２８（ａ）に示すように、ステップＳ３１０において、使用優先度決定部３４６０ａは、車両３０１の周辺環境の明るさを示す情報（以下、「明るさ情報」という。）を受信したかどうかを判定する。具体的には、車両３０１に搭載された照度センサは、車両３０１の周辺環境の明るさを示す検出データを車両制御部３０３に送信する。次に、車両制御部３０３は、受信した検出データに基づいて明るさ情報を生成した上で、生成された明るさ情報を使用優先度決定部３４６０ａに送信する。ここで、「明るさ情報」は、「明るい」又は「暗い」の２つの情報を含んでもよい。この場合、車両制御部３０３は、検出データが示す周辺環境の明るさ（照度等）が所定の値（閾値照度等）よりも大きい場合に、周辺環境が明るいことを示す明るさ情報を生成してもよい。一方、車両制御部３０３は、検出データが示す周辺環境の明るさ（照度等）が所定の値以下である場合に、周辺環境が暗いことを示す明るさ情報を生成してもよい。尚、「明るさ情報」は、照度等の数値に関する情報を含んでもよい。この場合、使用優先度決定部３４６０ａが車両の周辺環境が明るいか又は暗いかを判定してもよい。
車両制御部３０３は、車両システム３０２を起動したときに、明るさ情報を使用優先度決定部３４６０ａに送信してもよい。さらに、車両制御部３０３は、車両３０１の周辺環境の明るさが変化したときに（例えば、周辺環境が明るい状態から暗い状態に変化したとき又は周辺環境が暗い状態から明るい状態に変化したとき）、明るさ情報を使用優先度決定部３４６０ａに送信してもよい。例えば、車両３０１がトンネルに入ったとき又はトンネルを出たときに、車両制御部３０３は、明るさ情報を使用優先度決定部３４６０ａに送信してもよい。また、車両制御部３０３は、所定の周期で明るさ情報を使用優先度決定部３４６０ａに送信してもよい。
使用優先度決定部３４６０ａは、明るさ情報を受信したと判定した場合に（ステップＳ３１０でＹＥＳ）、ステップＳ３１１の処理を実行する。一方、ステップＳ３１０の判定結果がＮＯの場合、使用優先度決定部３４６０ａは、明るさ情報を受信するまで待機する。
尚、照度センサが使用優先度決定部３４６０ａに直接的に接続されている場合、使用優先度決定部３４６０ａは、照度センサから取得された検出データに基づいて、周辺環境の明るさを特定してもよい。その後、使用優先度決定部３４６０ａは、ステップＳ３１１の処理を実行してもよい。
次に、ステップＳ３１１において、使用優先度決定部３４６０ａは、受信した明るさ情報に基づいて、カメラ３４３ａ、ＬｉＤＡＲユニット３４４ａ及びミリ波レーダ３４５ａ間の使用優先度を決定する。例えば、使用優先度決定部３４６０ａは、周辺環境の明るさに応じて、以下のように複数センサ間の使用優先度を決定してもよい。
Figure 2019026438
表５に示すように、車両３０１の周辺環境が明るい場合、使用優先度決定部３４６０ａは、カメラ３４３ａの使用優先度を最も高い使用優先度に設定する一方、ミリ波レーダ３４５ａの使用優先度を最も低い使用優先度に設定する。一方、車両３０１の周辺環境が暗い場合（トンネル中での走行や夜等）、使用優先度決定部３４６０ａは、ＬｉＤＡＲユニット３４４ａの使用優先度を最も高い使用優先度に設定する一方、カメラ３４３ａの使用優先度を最も低い使用優先度に設定する。表１に示す使用優先度に関する情報は、制御部３４０ａのメモリ又は記憶装置３１１に記憶されてもよい。
本実施形態では、照度センサから取得された検出データに基づいて明るさ情報が生成されているが、カメラ３４３ａによって取得された画像データに基づいて明るさ情報が生成されてもよい。この場合、使用優先度決定部３４６０ａは、カメラ３４３ａによって取得された画像データに基づいて明るさ情報を生成した上で、当該明るさ情報に基づいて複数センサ間の使用優先度を決定してもよい。
次に、図２８（ｂ）及び図２９を参照して融合された周辺環境情報Ｉｆを生成する処理の一例について説明する。本説明では、車両３０１の周辺環境は明るいと仮定する。このため、カメラ３４３ａと、ＬｉＤＡＲユニット３４４ａと、ミリ波レーダ３４５ａとの間の使用優先度は、カメラ３４３ａ＞ＬｉＤＡＲユニット３４４ａ＞ミリ波レーダ３４５ａとする。
図２８（ｂ）に示すように、ステップＳ３２０において、カメラ３４３ａは、検出領域Ｓ１（図２９参照）における車両３０１の周辺環境を示す画像データを取得する。また、ステップＳ３２１において、ＬｉＤＡＲユニット３４４ａは、検出領域Ｓ２における車両３０１の周辺環境を示す３Ｄマッピングデータを取得する。さらに、ステップＳ３２２において、ミリ波レーダ３４５ａは、検出領域Ｓ３における車両３０１の周辺環境を示す検出データを取得する。
次に、カメラ制御部３４２０ａは、カメラ３４３ａから画像データを取得した上で、画像データに基づいて周辺環境情報Ｉ１を生成する（ステップＳ３２３）。また、ＬｉＤＡＲ制御部３４３０ａは、ＬｉＤＡＲユニット３４４ａから３Ｄマッピングデータを取得した上で、３Ｄマッピングデータに基づいて周辺環境情報Ｉ２を生成する（ステップＳ３２４）。さらに、ミリ波レーダ制御部３４４０ａは、ミリ波レーダ３４５ａから検出データを取得した上で、検出データに基づいて周辺環境情報Ｉ３を生成する（ステップＳ３２５）。
次に、ステップＳ３２６において、周辺環境情報融合部３４５０ａは、使用優先度に関する情報を使用優先度決定部３４６０ａから受け取ると共に、各重複領域Ｓｘ，Ｓｙ，Ｓｚにおいて複数の周辺環境情報を比較する。具体的には、周辺環境情報融合部３４５０ａは、検出領域Ｓ１と検出領域Ｓ２とが互いに重複する重複領域Ｓｘにおいて、周辺環境情報Ｉ１と周辺環境情報Ｉ２とを比較した上で、周辺環境情報Ｉ１と周辺環境情報Ｉ２が互いに一致するかどうかを判定する。例えば、周辺環境情報Ｉ１が重複領域Ｓｘにおいて歩行者Ｐ６の存在を示す一方、周辺環境情報Ｉ２が重複領域Ｓｘにおいて歩行者Ｐ６の存在を示さない場合、周辺環境情報Ｉ１と周辺環境情報Ｉ２が互いに一致しないと判定される。周辺環境情報融合部３４５０ａは、比較結果として、周辺環境情報Ｉ１と周辺環境情報Ｉ２が互いに一致しないと判定した場合、カメラ３４３ａとＬｉＤＡＲユニット３４４ａとの間の使用優先度（カメラ３４３ａ＞ＬｉＤＡＲユニット３４４ａ）に基づいて、重複領域Ｓｘにおいて採用される周辺環境情報を周辺環境情報Ｉ１として決定する。
また、周辺環境情報融合部３４５０ａは、検出領域Ｓ２と検出領域Ｓ３とが互いに重複する重複領域Ｓｚにおいて、周辺環境情報Ｉ２と周辺環境情報Ｉ３とを比較した上で、周辺環境情報Ｉ２と周辺環境情報Ｉ３が互いに一致するかどうかを判定する。周辺環境情報融合部３４５０ａは、比較結果として、周辺環境情報Ｉ２と周辺環境情報Ｉ３が互いに一致しないと判定した場合、ＬｉＤＡＲユニット３４４ａとミリ波レーダ３４５ａとの間の使用優先度（ＬｉＤＡＲユニット３４４ａ＞ミリ波レーダ３４５ａ）に基づいて、重複領域Ｓｚにおいて採用される周辺環境情報を周辺環境情報Ｉ２として決定する。
また、周辺環境情報融合部３４５０ａは、検出領域Ｓ１と、検出領域Ｓ２と、検出領域Ｓ３とが互いに重複する重複領域Ｓｙにおいて、周辺環境情報Ｉ１と、周辺環境情報Ｉ２と、周辺環境情報Ｉ３とを比較した上で、周辺環境情報Ｉ１と、周辺環境情報Ｉ２と、周辺環境情報Ｉ３とが互いに一致するかどうかを判定する。周辺環境情報融合部３４５０ａは、比較結果として、周辺環境情報Ｉ１と、周辺環境情報Ｉ２と、周辺環境情報Ｉ３が互いに一致しないと判定した場合、使用優先度（カメラ３４３ａ＞ＬｉＤＡＲユニット３４４ａ＞ミリ波レーダ３４５ａ）に基づいて、重複領域Ｓｙにおいて採用される周辺環境情報を周辺環境情報Ｉ１として決定する。
その後、ステップＳ３２７において、周辺環境情報融合部３４５０ａは、周辺環境情報Ｉ１，Ｉ２，Ｉ３をそれぞれ融合することで、融合された周辺環境情報Ｉｆを生成する。周辺環境情報Ｉｆは、検出領域Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３を組合せた検出領域Ｓｆにおける車両３０１の外部に存在する対象物に関する情報を含んでもよい。特に、周辺環境情報Ｉｆは、以下の情報によって構成されてもよい。

・検出領域Ｓ１における周辺環境情報Ｉ１
・重複領域Ｓｘ，Ｓｙを除く検出領域Ｓ２における周辺環境情報Ｉ２
・重複領域Ｓｙ，Ｓｚを除く検出領域Ｓ３における周辺環境情報Ｉ３

このように、図２８（ｂ）に示す周辺環境情報Ｉｆを生成する処理が繰り返し実行される。
このように、本実施形態によれば、複数のセンサ（カメラ３４３ａ、ＬｉＤＡＲユニット３４４ａ、ミリ波レーダ３４５ａ）間における使用優先度が決定された上で、複数のセンサの検出データと使用優先度に基づいて、車両３０１の周辺環境が特定される（換言すれば、周辺環境情報Ｉｆが生成される）。このように、複数のセンサ間の使用優先度を考慮して車両３０１の周辺環境が特定されるので、車両３０１の周辺環境の認知精度を向上させることが可能な照明システム３０４ａ及び車両システム３０２を提供することができる。
また、本実施形態によれば、重複領域Ｓｘ，Ｓｙ，Ｓｚにおいて複数の周辺環境情報が比較される。比較結果として、複数の周辺環境情報が互いに一致しない場合に、複数のセンサ間における使用優先度に基づいて、各重複領域Ｓｘ，Ｓｙ，Ｓｚにおいて採用される周辺環境情報が決定される。その後、融合された周辺環境情報Ｉｆが生成される。このように、複数のセンサ間の使用優先度を考慮して周辺環境情報Ｉｆが生成されるので、車両３０１の周辺環境の認知精度を向上させることができる。
また、車両３０１の周辺環境の明るさを示す情報に基づいて複数のセンサ間における使用優先度が決定された上で、複数のセンサの検出データと使用優先度に基づいて車両３０１の周辺環境が特定される。このように、車両３０１の周辺環境の明るさに応じて使用優先度が最適化されるので、車両３０１の周辺環境の認知精度を向上させることができる。
尚、上記で説明した周辺環境情報Ｉｆを生成する処理では、各重複領域Ｓｘ，Ｓｙ，Ｓｚにおいて複数の周辺環境情報が比較されなくてもよい（つまり、ステップＳ３２６の処理は省略されてもよい）。この場合、周辺環境情報融合部３４５０ａは、重複領域Ｓｘ，Ｓｙ，Ｓｚにおいて複数の周辺環境情報が比較せずに、複数のセンサ間の使用優先度に関する情報と、周辺環境情報Ｉ１〜Ｉ３に基づいて、周辺環境情報Ｉｆを生成してもよい。
次に、本実施形態の変形例に係る照明システム３０４ａの動作フローの一例について図２９及び図３０を参照して説明する。図３０（ａ）は、各重複領域Ｓｘ，Ｓｙ，Ｓｚ（図２９参照）において採用される検出データを決定する処理の一例を説明するためのフローチャートである。図３０（ｂ）は、融合された周辺環境情報Ｉｆを生成する処理の他の一例を説明するためのフローチャートである。
最初に、図３０（ａ）を参照して各重複領域Ｓｘ，Ｓｙ，Ｓｚにおいて採用される検出データを決定する処理の一例について説明する。本説明では、車両３０１の周辺環境は明るいと仮定する。このため、カメラ３４３ａと、ＬｉＤＡＲユニット３４４ａと、ミリ波レーダ３４５ａとの間の使用優先度は、カメラ３４３ａ＞ＬｉＤＡＲユニット３４４ａ＞ミリ波レーダ３４５ａとする。
図３０（ａ）に示すように、ステップＳ３３０において、使用優先度決定部３４６０ａは、明るさ情報を受信したかどうかを判定する。使用優先度決定部３４６０ａは、明るさ情報を受信したと判定した場合に（ステップＳ３３０でＹＥＳ）、ステップＳ３３１の処理を実行する。一方、ステップＳ３３０の判定結果がＮＯの場合、使用優先度決定部３４６０ａは、明るさ情報を受信するまで待機する。
次に、使用優先度決定部３４６０ａは、受信した明るさ情報に基づいて、カメラ３４３ａと、ＬｉＤＡＲユニット３４４ａと、ミリ波レーダ３４５ａとの間の使用優先度を決定する（ステップＳ３３２）。その後、ステップＳ３２において、周辺環境情報融合部３４５０ａは、使用優先度に関する情報を使用優先度決定部３４６０ａから受け取ると共に、使用優先度に基づいて各重複領域Ｓｘ，Ｓｙ，Ｓｚにおいて採用されるセンサの検出データを決定する。
例えば、周辺環境情報融合部３４５０ａは、カメラ３４３ａとＬｉＤＡＲユニット３４４ａとの間の使用優先度（カメラ３４３ａ＞ＬｉＤＡＲユニット３４４ａ）に基づいて、重複領域Ｓｘにおいて採用されるセンサの検出データをカメラ３４３ａの画像データとして決定する。
また、周辺環境情報融合部３４５０ａは、ＬｉＤＡＲユニット３４４ａとミリ波レーダ３４５ａとの間の使用優先度（ＬｉＤＡＲユニット３４４ａ＞ミリ波レーダ３４５ａ）に基づいて、重複領域Ｓｚにおいて採用されるセンサの検出データをＬｉＤＡＲユニット３４４ａの３Ｄマッピングデータとして決定する。
また、周辺環境情報融合部３４５０ａは、使用優先度（カメラ３４３ａ＞ＬｉＤＡＲユニット３４４ａ＞ミリ波レーダ３４５ａ）に基づいて、重複領域Ｓｙにおいて採用されるセンサの検出データをカメラ３４３ａの画像データとして決定する。
次に、図２９及び図３０（ｂ）を参照して周辺環境情報Ｉｆを生成する処理の他の一例について説明する。図３０（ｂ）に示すように、ステップＳ３４０において、カメラ３４３ａは、検出領域Ｓ１における画像データを取得する。また、ステップＳ３４１において、ＬｉＤＡＲユニット３４４ａは、検出領域Ｓ２における３Ｄマッピングデータを取得する。さらに、ステップＳ３４２において、ミリ波レーダ３４５ａは、検出領域Ｓ３における検出データを取得する。
次に、カメラ制御部３４２０ａは、カメラ３４３ａから画像データを取得すると共に、周辺環境情報融合部３４５０ａから各重複領域Ｓｘ，Ｓｙ，Ｓｚにおいて採用されるセンサの検出データに関する情報（以下、「検出データ優先情報」という。）を取得する。検出データ優先情報は、画像データが重複領域Ｓｘ，Ｓｙにおいて採用されることを示しているため、カメラ制御部３４２０ａは、検出領域Ｓ１における周辺環境情報Ｉ１を生成する（ステップＳ３４３）。
また、ステップＳ３４４において、ＬｉＤＡＲ制御部３４３０ａは、ＬｉＤＡＲユニット３４４ａから３Ｄマッピングデータを取得すると共に、周辺環境情報融合部３４５０ａから検出データ優先情報を取得する。検出データ優先情報は、画像データが重複領域Ｓｘ，Ｓｙにおいて採用されると共に、３Ｄマッピングデータが重複領域Ｓｚにおいて採用されることを示しているため、ＬｉＤＡＲ制御部３４３０ａは、重複領域Ｓｘ，Ｓｙを除く検出領域Ｓ２における周辺環境情報Ｉ２を生成する。
さらに、ステップＳ３４５において、ミリ波レーダ制御部３４４０ａは、ミリ波レーダ３４５ａから検出データを取得すると共に、周辺環境情報融合部３４５０ａから検出データ優先情報を取得する。検出データ優先情報は、画像データが重複領域Ｓｙにおいて採用されると共に、３Ｄマッピングデータが重複領域Ｓｚにおいて採用されることを示しているため、ミリ波レーダ制御部３４４０ａは、重複領域Ｓｙ，Ｓｚを除く検出領域Ｓ３における周辺環境情報Ｉ３を生成する。
その後、ステップＳ３４６において、周辺環境情報融合部３４５０ａは、周辺環境情報Ｉ１，Ｉ２，Ｉ３をそれぞれ融合することで、融合された周辺環境情報Ｉｆを生成する。周辺環境情報Ｉｆは、検出領域Ｓ１における周辺環境情報Ｉ１と、重複領域Ｓｘ，Ｓｙを除く検出領域Ｓ２における周辺環境情報Ｉ２と、重複領域Ｓｙ，Ｓｚを除く検出領域Ｓ３における周辺環境情報Ｉ３によって構成される。このように、図３０（ｂ）に示す周辺環境情報Ｉｆを生成する処理が繰り返し実行される。
本実施形態の変形例によれば、複数のセンサ間の使用優先度に基づいて検出データ優先情報が生成された上で、検出データ優先情報に基づいて周辺環境情報Ｉｆが生成されるので、車両３０１の周辺環境の認知精度を向上させることが可能となる。さらに、ＬｉＤＡＲ制御部３４３０ａは、重複領域Ｓｘ，Ｓｙを除く検出領域Ｓ２における周辺環境情報Ｉ２を生成すると共に、ミリ波レーダ制御部３４４０ａは、重複領域Ｓｙ，Ｓｚを除く検出領域Ｓ３における周辺環境情報Ｉ３を生成する。このように、重複領域における周辺環境情報の生成処理が省略されるため、制御部３４０ａによる演算量を削減することが可能となる。特に、図３０（ｂ）に示す処理は繰り返し実行されるため、制御部３４０ａによる演算量の削減効果は大きい。
尚、本実施形態では、明るさ情報に基づいて複数センサ（カメラ３４３ａ，ＬｉＤＡＲユニット３４４ａ，ミリ波レーダ３４５ａ）間の使用優先度が決定されるが、本実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、明るさ情報及び天候情報に基づいて複数センサ間の使用優先度が決定されてもよい。
例えば、車両制御部３０３は、ＧＰＳ３０９を用いて車両３０１の現在位置情報を取得した後に、無線通信部３１０を介して車両３０１の現在位置情報を含む天候情報リクエストを通信ネットワーク上のサーバに送信する。その後、車両制御部３０３は、車両３０１の現在位置における天候情報をサーバから受信する。ここで、「天候情報」は、車両３０１の現在位置における天候（晴れ、曇り、雨、雪、霧等）に関する情報であってもよい。次に、車両制御部３０３は、明るさ情報と天候情報を制御部３４０ａの使用優先度決定部３４６０ａに送信する。使用優先度決定部３４６０ａは、受信した明るさ情報と天候情報に基づいて、複数センサ間の使用優先度を決定する。
例えば、使用優先度決定部３４６０ａは、周辺環境の明るさと車両３０１の現在位置の天候に応じて、以下のように複数センサ間の使用優先度を決定してもよい。
Figure 2019026438
表６に示すように、車両３０１の現在位置における天候が不良（雨、雪、霧等）である場合、使用優先度決定部３４６０ａは、ミリ波レーダ３４５ａの使用優先度を最も高い使用優先度に設定する一方、カメラ３４３ａの使用優先度を最も低い使用優先度に設定する。車両３０１の現在位置における天候が不良である場合には、周辺環境の明るさについては考慮されなくもよい。
また、車両３０１の現在位置における天候が良好（晴れ、曇り等）であると共に、車両３０１の周辺環境が明るい場合、使用優先度決定部３４６０ａは、カメラ３４３ａの使用優先度を最も高い使用優先度に設定する一方、ミリ波レーダ３４５ａの使用優先度を最も低い使用優先度に設定する。さらに、車両３０１の現在位置における天候が良好であると共に、車両３０１の周辺環境が暗い場合には、使用優先度決定部３４６０ａは、ＬｉＤＡＲユニット３４４ａの使用優先度を最も高い使用優先度に設定する一方、カメラ３４３ａの使用優先度を最も低い使用優先度に設定する。表２に示す使用優先度に関する情報は、制御部３４０ａのメモリ又は記憶装置３１１に記憶されてもよい。
このように、車両３０１の周辺環境の明るさと車両３０１の現在位置の天候に応じて複数センサ間の使用優先度が最適化されるので、車両３０１の周辺環境の認知精度を向上させることが可能となる。
尚、カメラ３４３ａによって取得された画像データに基づいて車両３０１の現在位置における天候情報が生成されてもよい。この場合、使用優先度決定部３４６０ａは、カメラ３４３ａによって取得された画像データに基づいて天候情報を生成した上で、天候情報と明るさ情報に基づいて複数センサ間の使用優先度を決定してもよい。さらに、車両のウィンドウに取り付けられたワイパーの状態を示す情報に基づいて車両３０１の現在位置における天候情報が生成されてもよい。例えば、ワイパーが駆動している場合、車両３０１の現在位置における天候は雨（つまり、天候不良）と判定されてもよい。一方、ワイパーが駆動していない場合、車両３０１の現在位置における天候は晴れ又は曇り（つまり、天候良好）と判定されてもよい。さらに、使用優先度決定部３４６０ａは、外部天候センサから天候情報を取得した上で、天候情報と明るさ情報に基づいて複数センサ間の使用優先度を決定してもよい。
さらに、複数センサの検出精度に関する情報（以下、「検出精度情報」という。）に基づいて複数センサ間の使用優先度が決定されてもよい。例えば、カメラ３４３ａの検出精度がＡランク、ＬｉＤＡＲユニット３４４ａの検出精度がＢランク、ミリ波レーダ３４５ａの検出精度がＣランクである場合（ここで、ランクの序列は、Ａランク＞Ｂランク＞Ｃランクとする。）、使用優先度決定部３４６０ａは、検出精度情報に基づいて、カメラ３４３ａと、ＬｉＤＡＲユニット３４４ａと、ミリ波レーダ３４５ａとの間の使用優先度を以下のように決定する。

カメラ３４３ａ＞ＬｉＤＡＲユニット３４４ａ＞ミリ波レーダ３４５ａ
このように、検出精度情報に基づいて、複数センサ間における使用優先度が決定された上で、複数の検出データと使用優先度に基づいて車両３０１の周辺環境が特定される。このように、複数センサの検出精度に応じて使用優先度が決定されるので、車両３０１の周辺環境の認知精度を向上させることができる。
検出精度情報は、制御部３４０ａのメモリ又は記憶装置３１１に記憶されてよい。検出精度情報は、所定のタイミングで更新されてもよい。また、検出精度情報が更新される度に、更新された検出精度情報が無線通信部３１０を介して通信ネットワーク上のサーバに送信されてもよい。特に、検出精度情報が更新される度に、車両制御部３０３は、検出精度情報と、車両の位置情報と、天候情報と、検出精度情報が更新された時刻を示す時刻情報とを通信ネットワーク上のサーバに送信してもよい。サーバに保存されたこれらの情報は、ビックデータとして各センサの検出精度を向上させるために活用されてもよい。
また、複数センサの検出精度は、地図情報等のセンサ精度を測定するためのテスト情報に基づいて取得されてもよい。例えば、車両３０１が交差点付近に存在しつつ、交差点に信号機が存在する場合を想定する。このとき、車両制御部３０３は、現地位置情報と地図情報に基づいて、交差点に存在する信号機を認識しているものとする。ここで、周辺環境情報Ｉ１が信号機の存在を示していない場合、制御部３４０ａは、カメラ３４３ａの検出精度は低い（例えば、Ｃランク）と判定してもよい。一方、周辺環境情報Ｉ２，Ｉ３が信号機の存在を示す場合、制御部３４０ａは、ＬｉＤＡＲユニット３４４ａとミリ波レーダ３４５ａの検出精度は高い（例えば、Ａランク）と判定してもよい。
尚、本実施形態では、複数センサとして、カメラと、ＬｉＤＡＲユニットと、ミリ波レーダを挙げているが、本実施形態はこれに限定されない。例えば、これらのセンサに加えて超音波センサが照明システムに搭載されてもよい。この場合、照明システムの制御部は、超音波センサの動作を制御すると共に、超音波センサによって取得された検出データに基づいて周辺環境情報を生成してもよい。また、カメラと、ＬｉＤＡＲユニットと、ミリ波レーダと、超音波センサのうち少なくとも２つが照明システムに搭載されてもよい。
（第５実施形態）
以下、本開示の第５実施形態（以下、単に「本実施形態」という。）について図面を参照しながら説明する。尚、本実施形態の説明において既に説明された部材と同一の参照番号を有する部材については、説明の便宜上、その説明は省略する。また、本図面に示された各部材の寸法は、説明の便宜上、実際の各部材の寸法とは異なる場合がある。
また、本実施形態の説明では、説明の便宜上、「左右方向」、「前後方向」について適宜言及する。これらの方向は、図３１に示す車両５０１について設定された相対的な方向である。ここで、「前後方向」は、「前方向」及び「後方向」を含む方向である。「左右方向」は、「左方向」及び「右方向」を含む方向である。
最初に、図３１を参照して本実施形態に係る車両５０１について説明する。図３１は、車両システム５０２を備える車両５０１の上面図を示す模式図である。図３１に示すように、車両５０１は、自動運転モードで走行可能な車両（自動車）であって、車両システム５０２を備える。車両システム５０２は、車両制御部５０３と、左前照明システム５０４ａ（以下、単に「照明システム５０４ａ」という。）と、右前照明システム５０４ｂ（以下、単に「照明システム５０４ｂ」という。）と、左後照明システム５０４ｃ（以下、単に「照明システム５０４ｃ」という。）と、右後照明システム５０４ｄ（以下、単に「照明システム５０４ｄ」という。）を少なくとも備える。
照明システム５０４ａは、車両５０１の左前側に設けられる。特に、照明システム５０４ａは、車両５０１の左前側に設置されたハウジング５２４ａと、ハウジング５２４ａに取り付けられた透光カバー５２２ａとを備える。照明システム５０４ｂは、車両５０１の右前側に設けられる。特に、照明システム５０４ｂは、車両５０１の右前側に設置されたハウジング５２４ｂと、ハウジング５２４ｂに取り付けられた透光カバー５２２ｂとを備える。照明システム５０４ｃは、車両５０１の左後側に設けられる。特に、照明システム５０４ｃは、車両５０１の左後側に設置されたハウジング５２４ｃと、ハウジング５２４ｃに取り付けられた透光カバー５２２ｃとを備える。照明システム５０４ｄは、車両５０１の右後側に設けられる。特に、照明システム５０４ｄは、車両５０１の右後側に設置されたハウジング５２４ｄと、ハウジング５２４ｄに取り付けられた透光カバー５２２ｄとを備える。
次に、図３２を参照することで、図３１に示す車両システム５０２を具体的に説明する。図３２は、車両システム５０２を示すブロック図である。図３２に示すように、車両システム５０２は、車両制御部５０３と、照明システム５０４ａ〜５０４ｄと、センサ５０５と、ＨＭＩ（Ｈｕｍａｎ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）５０８と、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）５０９と、無線通信部５１０と、記憶装置５１１とを備える。さらに、車両システム５０２は、ステアリングアクチュエータ５１２と、ステアリング装置５１３と、ブレーキアクチュエータ５１４と、ブレーキ装置５１５と、アクセルアクチュエータ５１６と、アクセル装置５１７とを備える。また、車両システム５０２は、電力を供給するように構成されたバッテリー（図示せず）を備える。
車両制御部５０３は、車両５０１の走行を制御するように構成されている。車両制御部５０３は、例えば、少なくとも一つの電子制御ユニット（ＥＣＵ：Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）により構成されている。電子制御ユニットは、１以上のプロセッサと１以上のメモリを含む少なくとも一つのマイクロコントローラと、トランジスタ等のアクティブ素子及びパッシブ素子を含むその他電子回路を含んでもよい。プロセッサは、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）及び／又はＴＰＵ（Ｔｅｎｓｏｒ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）である。ＣＰＵは、複数のＣＰＵコアによって構成されてもよい。ＧＰＵは、複数のＧＰＵコアによって構成されてもよい。メモリは、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）を含む。ＲＯＭには、車両制御プログラムが記憶されてもよい。例えば、車両制御プログラムは、自動運転用の人工知能（ＡＩ）プログラムを含んでもよい。ＡＩプログラムは、ディープラーニング等のニューラルネットワークを用いた教師有り又は教師なし機械学習によって構築されたプログラムである。ＲＡＭには、車両制御プログラム、車両制御データ及び/又は車両の周辺環境を示す周辺環境情報が一時的に記憶されてもよい。プロセッサは、ＲＯＭに記憶された車両制御プログラムから指定されたプログラムをＲＡＭ上に展開し、ＲＡＭとの協働で各種処理を実行するように構成されてもよい。
また、電子制御ユニット（ＥＣＵ）は、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等の少なくとも一つの集積回路によって構成されてもよい。さらに、電子制御ユニットは、少なくとも一つのマイクロコントローラと少なくとも一つの集積回路（ＦＰＧＡ等）との組み合わせによって構成されてもよい。
照明システム５０４ａは、制御部５４０ａと、照明ユニット５４２ａと、カメラ５４３ａと、ＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）ユニット５４４ａ（レーザーレーダの一例）と、ミリ波レーダ５４５ａとを更に備える。制御部５４０ａと、照明ユニット５４２ａと、カメラ５４３ａと、ＬｉＤＡＲユニット５４４ａと、ミリ波レーダ５４５ａは、図３１に示すように、ハウジング５２４ａと透光カバー５２２ａによって形成される空間Ｓａ内（灯室内）に配置される。尚、制御部５４０ａは、空間Ｓａ以外の車両５０１の所定の場所に配置されてもよい。例えば、制御部５４０ａは、車両制御部５０３と一体的に構成されてもよい。
制御部５４０ａは、例えば、少なくとも一つの電子制御ユニット（ＥＣＵ）により構成されている。電子制御ユニットは、１以上のプロセッサと１以上のメモリを含む少なくとも一つのマイクロコントローラと、その他電子回路（例えば、トランジスタ等）を含んでもよい。プロセッサは、例えば、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵ及び／又はＴＰＵである。ＣＰＵは、複数のＣＰＵコアによって構成されてもよい。ＧＰＵは、複数のＧＰＵコアによって構成されてもよい。メモリは、ＲＯＭと、ＲＡＭを含む。ＲＯＭには、車両５０１の周辺環境を特定するための周辺環境特定プログラムが記憶されてもよい。例えば、周辺環境特定プログラムは、ディープラーニング等のニューラルネットワークを用いた教師有り又は教師なし機械学習によって構築されたプログラムである。ＲＡＭには、周辺環境特定プログラム、カメラ５４３ａに取得された画像データ、ＬｉＤＡＲユニット５４４ａによって取得された３次元マッピングデータ（点群データ）及び／又はミリ波レーダ５４５ａによって取得された検出データ等が一時的に記憶されてもよい。プロセッサは、ＲＯＭに記憶された周辺環境特定プログラムから指定されたプログラムをＲＡＭ上に展開し、ＲＡＭとの協働で各種処理を実行するように構成されてもよい。また、電子制御ユニット（ＥＣＵ）は、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の少なくとも一つの集積回路によって構成されてもよい。さらに、電子制御ユニットは、少なくとも一つのマイクロコントローラと少なくとも一つの集積回路（ＦＰＧＡ等）との組み合わせによって構成されてもよい。
照明ユニット５４２ａは、車両５０１の外部（前方）に向けて光を出射することによって、配光パターンを形成するように構成されている。照明ユニット５４２ａは、光を出射する光源と、光学系とを有する。光源は、例えば、マトリックス状（例えば、Ｎ行×Ｍ列、Ｎ＞１、Ｍ＞１）に配列された複数の発光素子によって構成されてもよい。発光素子は、例えば、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）、ＬＤ（Ｌａｓｅｒ Ｄｉｏｄｅ）又は有機ＥＬ素子である。光学系は、光源から出射された光を照明ユニット５４２ａの前方に向けて反射するように構成されたリフレクタと、光源から直接出射された光又はリフレクタによって反射された光を屈折するように構成されたレンズとのうちの少なくとも一方を含んでもよい。車両５０１の運転モードが手動運転モード又は運転支援モードである場合に、照明ユニット５４２ａは、運転者用の配光パターン（例えば、ロービーム用配光パターンやハイビーム用配光パターン）を車両５０１の前方に形成するように構成されている。このように、照明ユニット５４２ａは、左側ヘッドランプユニットとして機能する。一方、車両５０１の運転モードが高度運転支援モード又は完全自動運転モードである場合に、照明ユニット５４２ａは、カメラ用の配光パターンを車両５０１の前方に形成するように構成されてもよい。
制御部５４０ａは、照明ユニット５４２ａに設けられた複数の発光素子の各々に電気信号（例えば、ＰＷＭ（Ｐｕｌｓｅ Ｗｉｄｔｈ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）信号）を個別に供給するように構成されてもよい。このように、制御部５４０ａは、電気信号が供給される発光素子を個別に選択することができると共に、発光素子毎に電気信号のＤｕｔｙ比を調整することができる。つまり、制御部５４０ａは、マトリックス状に配列された複数の発光素子のうち、点灯又は消灯すべき発光素子を選択することができると共に、点灯している発光素子の輝度を決定することができる。このため、制御部５４０ａは、照明ユニット５４２ａから前方に向けて出射される配光パターンの形状及び明るさを変更することができる。
カメラ５４３ａは、車両５０１の周辺環境を検出するように構成されている。特に、カメラ５４３ａは、フレームレートａ１（ｆｐｓ）で車両５０１の周辺環境を示す画像データを取得した上で、当該画像データを制御部５４０ａに送信するように構成されている。制御部５４０ａは、送信された画像データに基づいて、周辺環境情報を特定する。ここで、周辺環境情報は、車両５０１の外部に存在する対象物に関する情報を含んでもよい。例えば、周辺環境情報は、車両５０１の外部に存在する対象物の属性に関する情報と、車両５０１に対する対象物の位置に関する情報とを含んでもよい。カメラ５４３ａは、例えば、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ−Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）やＣＭＯＳ（相補型ＭＯＳ：Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）等の撮像素子によって構成される。カメラ５４３ａは、単眼カメラとしても構成されてもよいし、ステレオカメラとして構成されてもよい。カメラ５４３ａがステレオカメラの場合、制御部５４０ａは、視差を利用することで、ステレオカメラによって取得された２以上の画像データに基づいて、車両５０１と車両５０１の外部に存在する対象物（例えば、歩行者等）との間の距離を特定することができる。また、本実施形態では、１つのカメラ５４３ａが照明システム５０４ａに設けられているが、２以上のカメラ５４３ａが照明システム５０４ａに設けられてもよい。
ＬｉＤＡＲユニット５４４ａ（レーザーレーダの一例）は、車両５０１の周辺環境を検出するように構成されている。特に、ＬｉＤＡＲユニット５４４ａは、フレームレートａ２（ｆｐｓ）で車両５０１の周辺環境を示す３Ｄマッピングデータ（点群データ）を取得した上で、当該３Ｄマッピングデータを制御部５４０ａに送信するように構成されている。制御部５４０ａは、送信された３Ｄマッピングデータに基づいて、周辺環境情報を特定する。ここで、周辺環境情報は、車両５０１の外部に存在する対象物に関する情報を含んでもよい。例えば、周辺環境情報は、例えば、車両５０１の外部に存在する対象物の属性に関する情報と、車両５０１に対する対象物の位置に関する情報とを含んでもよい。３Ｄマッピングデータのフレームレートａ２（第２フレームレート）は、画像データのフレームレートａ１（第１フレームレート）と同一であってもよいし、異なってもよい。
より具体的には、ＬｉＤＡＲユニット５４４ａは、レーザ光の各出射角度（水平角度θ、垂直角度φ）におけるレーザ光（光パルス）の飛行時間（ＴＯＦ：Ｔｉｍｅ ｏｆ Ｆｌｉｇｈｔ）ΔＴ１に関する情報を取得した上で、飛行時間ΔＴ１に関する情報に基づいて、各出射角度（水平角度θ、垂直角度φ）におけるＬｉＤＡＲユニット５４４ａ（車両５０１）と車両５０１の外部に存在する物体との間の距離Ｄに関する情報を取得することができる。ここで、飛行時間ΔＴ１は、例えば、以下のように算出することができる。

飛行時間ΔＴ１＝レーザ光（光パルス）がＬｉＤＡＲユニットに戻ってきた時刻ｔ１−ＬｉＤＡＲユニットがレーザ光（光パルス）を出射した時刻ｔ０

このように、ＬｉＤＡＲユニット５４４ａは、車両５０１の周辺環境を示す３Ｄマッピングデータを取得することができる。
また、ＬｉＤＡＲユニット５４４ａは、例えば、レーザ光を出射するように構成されたレーザ光源と、レーザ光を水平方向及び垂直方向に走査させるように構成された光偏向器と、レンズ等の光学系と、物体によって反射されたレーザ光を受光するように構成された受光部とを備える。レーザ光源から出射されるレーザ光の中心波長は特に限定されない。例えば、レーザ光は、中心波長が９００ｎｍ付近である非可視光であってもよい。光偏向器は、例えば、ＭＥＭＳ（Ｍｉｃｒｏ Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｓｙｓｔｅｍｓ）ミラーであってもよい。受光部は、例えば、フォトダイオードである。尚、ＬｉＤＡＲユニット５４４ａは、光偏向器によってレーザ光を走査せずに、３Ｄマッピングデータを取得してもよい。例えば、ＬｉＤＡＲユニット５４４ａは、フェイズドアレイ方式又はフラッシュ方式で３Ｄマッピングデータを取得してもよい。また、本実施形態では、１つのＬｉＤＡＲユニット５４４ａが照明システム５０４ａに設けられているが、２以上のＬｉＤＡＲユニット５４４ａが照明システム５０４ａに設けられてもよい。例えば、２つのＬｉＤＡＲユニット５４４ａが照明システム５０４ａに設けられている場合、一方のＬｉＤＡＲユニット５４４ａが車両５０１の前方領域における周辺環境を検出するように構成されると共に、他方のＬｉＤＡＲユニット５４４ａが車両５０１の側方領域における周辺環境を検出するように構成されてもよい。
ミリ波レーダ５４５ａは、車両５０１の周辺環境を検出するように構成されている。特に、ミリ波レーダ５４５ａは、車両５０１の周辺環境を示す検出データを取得した上で、当該検出データを制御部５４０ａに送信するように構成されている。制御部５４０ａは、送信された検出データに基づいて、周辺環境情報を特定する。ここで、周辺環境情報は、車両５０１の外部に存在する対象物に関する情報を含んでもよい。周辺環境情報は、例えば、車両５０１の外部に存在する対象物の属性に関する情報と、車両５０１に対する対象物の位置に関する情報と、車両５０１に対する対象物の速度に関する情報を含んでもよい。
例えば、ミリ波レーダ５４５ａは、パルス変調方式、ＦＭ−ＣＷ（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｍｏｄｕｌｅｔｅｄ−Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ Ｗａｖｅ）方式又は２周波ＣＷ方式で、ミリ波レーダ５４５ａ（車両５０１）と車両５０１の外部に存在する物体との間の距離Ｄを取得することができる。パルス変調方式を用いる場合、ミリ波レーダ５４５ａは、ミリ波の各出射角度におけるミリ波の飛行時間ΔＴ２に関する情報を取得した上で、飛行時間ΔＴ２に関する情報に基づいて、各出射角度におけるミリ波レーダ５４５ａ（車両５０１）と車両５０１の外部に存在する物体との間の距離Ｄに関する情報を取得することができる。ここで、飛行時間ΔＴ２は、例えば、以下のように算出することができる。

飛行時間ΔＴ２＝ミリ波がミリ波レーダに戻ってきた時刻ｔ３−ミリ波レーダがミリ波を出射した時刻ｔ２

また、ミリ波レーダ５４５ａは、ミリ波レーダ５４５ａから出射されたミリ波の周波数ｆ０とミリ波レーダ５４５ａに戻ってきたミリ波の周波数ｆ１に基づいて、ミリ波レーダ５４５ａ（車両５０１）に対する車両５０１の外部に存在する物体の相対速度Ｖに関する情報を取得することができる。
また、本実施形態では、１つのミリ波レーダ５４５ａが照明システム５０４ａに設けられているが、２以上のミリ波レーダ５４５ａが照明システム５０４ａに設けられてもよい。例えば、照明システム５０４ａは、短距離用のミリ波レーダ５４５ａと、中距離用のミリ波レーダ５４５ａと、長距離用のミリ波レーダ５４５ａを有してもよい。
照明システム５０４ｂは、制御部５４０ｂと、照明ユニット５４２ｂと、カメラ５４３ｂと、ＬｉＤＡＲユニット５４４ｂと、ミリ波レーダ５４５ｂとを更に備える。制御部５４０ｂと、照明ユニット５４２ｂと、カメラ５４３ｂと、ＬｉＤＡＲユニット５４４ｂと、ミリ波レーダ５４５ｂは、図３１に示すように、ハウジング５２４ｂと透光カバー５２２ｂによって形成される空間Ｓｂ内（灯室内）に配置される。尚、制御部５４０ｂは、空間Ｓｂ以外の車両５０１の所定の場所に配置されてもよい。例えば、制御部５４０ｂは、車両制御部５０３と一体的に構成されてもよい。制御部５４０ｂは、制御部５４０ａと同様な機能及び構成を有してもよい。照明ユニット５４２ｂは、照明ユニット５４２ａと同様な機能及び構成を有してもよい。この点において、照明ユニット５４２ａは、左側ヘッドランプユニットとして機能する一方、照明ユニット５４２ｂは、右側ヘッドランプユニットとして機能する。カメラ５４３ｂは、カメラ５４３ａと同様な機能及び構成を有してもよい。ＬｉＤＡＲユニット５４４ｂは、ＬｉＤＡＲユニット５４４ａと同様な機能及び構成を有してもよい。ミリ波レーダ５４５ｂは、ミリ波レーダ５４５ａと同様な機能及び構成を有してもよい。
照明システム５０４ｃは、制御部５４０ｃと、照明ユニット５４２ｃと、カメラ５４３ｃと、ＬｉＤＡＲユニット５４４ｃと、ミリ波レーダ５４５ｃとを更に備える。制御部５４０ｃと、照明ユニット５４２ｃと、カメラ５４３ｃと、ＬｉＤＡＲユニット５４４ｃと、ミリ波レーダ５４５ｃは、図３１に示すように、ハウジング５２４ｃと透光カバー５２２ｃによって形成される空間Ｓｃ内（灯室内）に配置される。尚、制御部５４０ｃは、空間Ｓｃ以外の車両５０１の所定の場所に配置されてもよい。例えば、制御部５４０ｃは、車両制御部５０３と一体的に構成されてもよい。制御部５４０ｃは、制御部５４０ａと同様な機能及び構成を有してもよい。
照明ユニット５４２ｃは、車両５０１の外部（後方）に向けて光を出射することによって、配光パターンを形成するように構成されている。照明ユニット５４２ｃは、光を出射する光源と、光学系とを有する。光源は、例えば、マトリックス状（例えば、Ｎ行×Ｍ列、Ｎ＞１、Ｍ＞１）に配列された複数の発光素子によって構成されてもよい。発光素子は、例えば、ＬＥＤ、ＬＤ又は有機ＥＬ素子である。光学系は、光源から出射された光を照明ユニット５４２ｃの前方に向けて反射するように構成されたリフレクタと、光源から直接出射された光又はリフレクタによって反射された光を屈折するように構成されたレンズとのうちの少なくとも一方を含んでもよい。車両５０１の運転モードが手動運転モード又は運転支援モードである場合に、照明ユニット５４２ｃは消灯してもよい。一方、車両５０１の運転モードが高度運転支援モード又は完全自動運転モードである場合に、照明ユニット５４２ｃは、カメラ用の配光パターンを車両５０１の後方に形成するように構成されてもよい。
カメラ５４３ｃは、カメラ５４３ａと同様な機能及び構成を有してもよい。ＬｉＤＡＲユニット５４４ｃは、ＬｉＤＡＲユニット５４４ｃと同様な機能及び構成を有してもよい。ミリ波レーダ５４５ｃは、ミリ波レーダ５４５ａと同様な機能及び構成を有してもよい。
照明システム５０４ｄは、制御部５４０ｄと、照明ユニット５４２ｄと、カメラ５４３ｄと、ＬｉＤＡＲユニット５４４ｄと、ミリ波レーダ５４５ｄとを更に備える。制御部５４０ｄと、照明ユニット５４２ｄと、カメラ５４３ｄと、ＬｉＤＡＲユニット５４４ｄと、ミリ波レーダ５４５ｄは、図３１に示すように、ハウジング５２４ｄと透光カバー５２２ｄによって形成される空間Ｓｄ内（灯室内）に配置される。尚、制御部５４０ｄは、空間Ｓｄ以外の車両５０１の所定の場所に配置されてもよい。例えば、制御部５４０ｄは、車両制御部５０３と一体的に構成されてもよい。制御部５４０ｄは、制御部５４０ｃと同様な機能及び構成を有してもよい。照明ユニット５４２ｄは、照明ユニット５４２ｃと同様な機能及び構成を有してもよい。カメラ５４３ｄは、カメラ５４３ｃと同様な機能及び構成を有してもよい。ＬｉＤＡＲユニット５４４ｄは、ＬｉＤＡＲユニット５４４ｃと同様な機能及び構成を有してもよい。ミリ波レーダ５４５ｄは、ミリ波レーダ５４５ｃと同様な機能及び構成を有してもよい。
センサ５０５は、加速度センサ、速度センサ及びジャイロセンサ等を有してもよい。センサ５０５は、車両５０１の走行状態を検出して、車両５０１の走行状態を示す走行状態情報を車両制御部５０３に出力するように構成されている。また、センサ５０５は、運転者が運転席に座っているかどうかを検出する着座センサ、運転者の顔の方向を検出する顔向きセンサ、外部天候状態を検出する外部天候センサ及び車内に人がいるかどうかを検出する人感センサ等をさらに備えてもよい。さらに、センサ５０５は、車両５０１の周辺環境の明るさ（照度等）を検出するように構成された照度センサを備えてもよい。照度センサは、例えば、フォトダイオードから出力される光電流の大きさに応じて周辺環境の明るさを決定してもよい。
ＨＭＩ（Ｈｕｍａｎ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）５０８は、運転者からの入力操作を受付ける入力部と、走行状態情報等を運転者に向けて出力する出力部とから構成される。入力部は、ステアリングホイール、アクセルペダル、ブレーキペダル、車両５０１の運転モードを切替える運転モード切替スイッチ等を含む。出力部は、走行状態情報、周辺環境情報および照明システム４の照明状態を表示するように構成されたディスプレイ等を含む。
ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）５０９は、車両５０１の現在位置情報を取得し、当該取得された現在位置情報を車両制御部５０３に出力するように構成されている。無線通信部５１０は、車両５０１の周囲にいる他車に関する情報（例えば、他車走行情報等）を他車から受信すると共に、車両５０１に関する情報（例えば、自車走行情報等）を他車に送信するように構成されている（車車間通信）。
また、無線通信部５１０は、信号機や標識灯等のインフラ設備からインフラ情報を受信すると共に、車両５０１の自車走行情報をインフラ設備に送信するように構成されている（路車間通信）。また、無線通信部５１０は、歩行者が携帯する携帯型電子機器（スマートフォン、タブレット、ウェアラブルデバイス等）から歩行者に関する情報を受信すると共に、車両５０１の自車走行情報を携帯型電子機器に送信するように構成されている（歩車間通信）。車両５０１は、他車両、インフラ設備又は携帯型電子機器とアドホックモードにより直接通信してもよいし、アクセスポイントを介して通信してもよい。無線通信規格は、例えば、第５世代移動通信システム（５Ｇ）、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標），Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標），ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）又はＬＰＷＡである。また、車両５０１は、他車両、インフラ設備又は携帯型電子機器と移動通信ネットワークを介して通信してもよい。
記憶装置５１１は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の外部記憶装置である。記憶装置５１１には、２Ｄ又は３Ｄの地図情報及び／又は車両制御プログラムが記憶されてもよい。記憶装置５１１は、車両制御部５０３からの要求に応じて、地図情報や車両制御プログラムを車両制御部５０３に出力するように構成されている。地図情報や車両制御プログラムは、無線通信部５１０とインターネット等の通信ネットワークを介して更新されてもよい。
車両５０１が自動運転モードで走行する場合、車両制御部５０３は、走行状態情報、周辺環境情報、現在位置情報及び／又は地図情報等に基づいて、ステアリング制御信号、アクセル制御信号及びブレーキ制御信号のうち少なくとも一つを自動的に生成する。ステアリングアクチュエータ５１２は、ステアリング制御信号を車両制御部５０３から受信して、受信したステアリング制御信号に基づいてステアリング装置５１３を制御するように構成されている。ブレーキアクチュエータ５１４は、ブレーキ制御信号を車両制御部５０３から受信して、受信したブレーキ制御信号に基づいてブレーキ装置５１５を制御するように構成されている。アクセルアクチュエータ５１６は、アクセル制御信号を車両制御部５０３から受信して、受信したアクセル制御信号に基づいてアクセル装置５１７を制御するように構成されている。このように、自動運転モードでは、車両５０１の走行は車両システム５０２により自動制御される。
一方、車両５０１が手動運転モードで走行する場合、車両制御部５０３は、アクセルペダル、ブレーキペダル及びステアリングホイールに対する運転者の手動操作に応じて、ステアリング制御信号、アクセル制御信号及びブレーキ制御信号を生成する。このように、手動運転モードでは、ステアリング制御信号、アクセル制御信号及びブレーキ制御信号が運転者の手動操作によって生成されるので、車両５０１の走行は運転者により制御される。
次に、車両５０１の運転モードについて説明する。運転モードは、自動運転モードと手動運転モードとからなる。自動運転モードは、完全自動運転モードと、高度運転支援モードと、運転支援モードとからなる。完全自動運転モードでは、車両システム５０２がステアリング制御、ブレーキ制御及びアクセル制御の全ての走行制御を自動的に行うと共に、運転者は車両５０１を運転できる状態にはない。高度運転支援モードでは、車両システム５０２がステアリング制御、ブレーキ制御及びアクセル制御の全ての走行制御を自動的に行うと共に、運転者は車両５０１を運転できる状態にはあるものの車両５０１を運転しない。運転支援モードでは、車両システム５０２がステアリング制御、ブレーキ制御及びアクセル制御のうちの一部の走行制御を自動的に行うと共に、車両システム５０２の運転支援の下で運転者が車両５０１を運転する。一方、手動運転モードでは、車両システム５０２が走行制御を自動的に行わないと共に、車両システム５０２からの運転支援なしに運転者が車両５０１を運転する。
また、車両５０１の運転モードは、運転モード切替スイッチを操作することで切り替えられてもよい。この場合、車両制御部５０３は、運転モード切替スイッチに対する運転者の操作に応じて、車両５０１の運転モードを４つの運転モード（完全自動運転モード、高度運転支援モード、運転支援モード、手動運転モード）の間で切り替える。また、車両５０１の運転モードは、自動運転車の走行が可能である走行可能区間や自動運転車の走行が禁止されている走行禁止区間についての情報または外部天候状態についての情報に基づいて自動的に切り替えられてもよい。この場合、車両制御部５０３は、これらの情報に基づいて車両５０１の運転モードを切り替える。さらに、車両５０１の運転モードは、着座センサや顔向きセンサ等を用いることで自動的に切り替えられてもよい。この場合、車両制御部５０３は、着座センサや顔向きセンサからの出力信号に基づいて、車両５０１の運転モードを切り替えてもよい。
次に、図３３を参照して、制御部５４０ａの機能について説明する。図３３は、照明システム５０４ａの制御部５４０ａの機能ブロックを示す図である。図３３に示すように、制御部５４０ａは、照明ユニット５４２ａと、カメラ５４３ａと、ＬｉＤＡＲユニット５４４ａと、ミリ波レーダ５４５ａの動作をそれぞれ制御するように構成されている。特に、制御部５４０ａは、照明制御部５４１０ａと、カメラ制御部５４２０ａ（第１生成部の一例）と、ＬｉＤＡＲ制御部５４３０ａ（第２生成部の一例）と、ミリ波レーダ制御部５４４０ａと、周辺環境情報送信部５４５０ａとを備える。
照明制御部５４１０ａは、照明ユニット５４２ａが所定の配光パターンを車両５０１の前方領域に向けて出射するように照明ユニット５４２ａを制御するように構成されている。例えば、照明制御部５４１０ａは、車両５０１の運転モードに応じて照明ユニット５４２ａから出射される配光パターンを変更してもよい。さらに、照明制御部５４１０ａは、レートａ３（Ｈｚ）で照明ユニット５４２ａを点灯制御するように構成されている。後述するように、照明ユニット５４２ａのレートａ３（第３レート）は、カメラ５４３ａによって取得された画像データのフレームレートａ１と同一であってもよいし、異なってもよい。
カメラ制御部５４２０ａは、カメラ５４３ａの動作を制御するように構成されている。特に、カメラ制御部５４２０ａは、フレームレートａ１（第１フレームレート）で画像データ（第１検出データ）を取得するようにカメラ５４３ａを制御するように構成されている。さらに、カメラ制御部５４２０ａは、画像データの各フレームの取得タイミング（特に、取得開始時刻）を制御するように構成されている。また、カメラ制御部５４２０ａは、カメラ５４３ａから出力された画像データに基づいて、カメラ５４３ａの検出領域Ｓ１（図３４参照）における車両５０１の周辺環境情報（以下、周辺環境情報Ｉｃという。）を生成するように構成されている。より具体的には、図３５に示すように、カメラ制御部５４２０ａは、画像データのフレームＦｃ１に基づいて、車両５０１の周辺環境情報Ｉｃ１を生成し、画像データのフレームＦｃ２に基づいて、周辺環境情報Ｉｃ２を生成し、画像データのフレームＦｃ３に基づいて、周辺環境情報Ｉｃ３を生成する。このように、カメラ制御部５４２０ａは、画像データの１フレームごとに周辺環境情報を生成する。
ＬｉＤＡＲ制御部５４３０ａは、ＬｉＤＡＲユニット５４４ａの動作を制御するように構成されている。特に、ＬｉＤＡＲ制御部５４３０ａは、フレームレートａ２（第２フレームレート）で３Ｄマッピングデータ（第２検出データ）を取得するようにＬｉＤＡＲユニット５４４ａを制御するように構成されている。さらに、ＬｉＤＡＲ制御部５４３０ａは、３Ｄマッピングデータの各フレームの取得タイミング（特に、取得開始時刻）を制御するように構成されている。また、ＬｉＤＡＲ制御部５４３０ａは、ＬｉＤＡＲユニット５４４ａから出力された３Ｄマッピングデータに基づいて、ＬｉＤＡＲユニット５４４ａの検出領域Ｓ２（図３４参照）における車両５０１の周辺環境情報（以下、周辺環境情報Ｉｌ）を生成するように構成されている。より具体的には、図３５に示すように、ＬｉＤＡＲ制御部５４３０ａは、３ＤマッピングデータのフレームＦｌ１に基づいて、周辺環境情報Ｉｌ１を生成し、３ＤマッピングデータのフレームＦｌ２に基づいて、周辺環境情報Ｉｌ２を生成し、３ＤマッピングデータのフレームＦｌ３に基づいて、周辺環境情報Ｉｌ３を生成する。このように、ＬｉＤＡＲ制御部５４３０ａは、３Ｄマッピングデータの１フレームごとに周辺環境情報を生成する。
ミリ波レーダ制御部５４４０ａは、ミリ波レーダ５４５ａの動作を制御すると共に、ミリ波レーダ５４５ａから出力された検出データに基づいて、ミリ波レーダ５４５ａの検出領域Ｓ３（図３４参照）における車両５０１の周辺環境情報Ｉｍを生成するように構成されている。
周辺環境情報送信部５４５０ａは、周辺環境情報Ｉｃ，Ｉｌ，Ｉｍを取得すると共に、取得した周辺環境情報Ｉｃ，Ｉｌ，Ｉｍを車両制御部５０３に送信するように構成されている。例えば、図３５に示すように、画像データのフレームＦｃ１の取得開始時刻ｔｃ１は、３ＤマッピングデータのフレームＦｌ１の取得開始時刻ｔｌ１よりも前であるため、周辺環境情報送信部５４５０ａは、カメラ制御部５４２０ａから、画像データのフレームＦｃ１に対応する周辺環境情報Ｉｃ１を取得した後に、周辺環境情報Ｉｃ１を車両制御部５０３に送信する。その後、周辺環境情報送信部５４５０ａは、ＬｉＤＡＲ制御部５４３０ａから、３ＤマッピングデータのフレームＦｌ１に対応する周辺環境情報Ｉｌ１を取得した後に、周辺環境情報Ｉｌ１を車両制御部５０３に送信する。
また、制御部５４０ｂ，５４０ｃ，５４０ｄも制御部５４０ａと同様の機能を有してもよい。つまり、制御部５４０ｂ〜５４０ｄの各々は、照明制御部と、カメラ制御部（第１生成部の一例）と、ＬｉＤＡＲ制御部（第２生成部の一例）と、ミリ波レーダ制御部と、周辺環境情報送信部とを備えてもよい。制御部５４０ｂ〜５４０ｃの各々の周辺環境情報送信部は、周辺環境情報Ｉｃ，Ｉｌ，Ｉｍを車両制御部５０３に送信してもよい。車両制御部５０３は、各制御部５４０ａ〜５４０ｄから送信された周辺環境情報とその他の情報（走行制御情報、現在位置情報、地図情報等）に基づいて、車両５０１の走行を制御してもよい。
次に、図３５を参照することで、画像データの各フレームの取得タイミングと、３Ｄマッピングデータの各フレームの取得タイミングとの関係について詳細に説明する。尚、以降では、説明の便宜上、ミリ波レーダ５４５ａの検出データの取得タイミングについては特に言及しない。つまり、本実施形態では、画像データの取得タイミングと３Ｄマッピングデータの取得タイミングとの間の関係性について特に着目される。
図３５の上段は、所定の期間におけるカメラ５４３ａにより取得される画像データのフレーム（例えば、フレームＦｃ１，Ｆｃ２，Ｆｃ３）の取得タイミングを示している。ここで、フレームＦｃ２（第１検出データの第２フレームの一例）は、フレームＦｃ１（第１検出データの第１フレームの一例）の次にカメラ５４３ａによって取得される画像データのフレームである。フレームＦｃ３は、フレームＦｃ２の次にカメラ５４３ａによって取得される画像データのフレームである。
また、画像データの１フレームの取得期間ΔＴｃは、画像データの１フレームを形成するために必要な露光時間（換言すれば、画像データの１フレームを形成する光を取り込む時間）に相当する。尚、ＣＣＤやＣＭＯＳ等のイメージセンサーから出力された電気信号を処理する時間は、取得期間ΔＴｃには含まれていない。
フレームＦｃ１の取得開始時刻ｔｃ１とフレームＦｃ２の取得開始時刻ｔｃ３との間の期間は、画像データのフレーム周期Ｔ１に相当する。フレーム周期Ｔ１は、フレームレートａ１の逆数（Ｔ１＝１／ａ１）に相当する。
図３５の中段は、所定の期間におけるＬｉＤＡＲユニット５４４ａにより取得される３Ｄマッピングデータのフレーム（例えば、フレームＦｌ１，Ｆｌ２，Ｆｌ３）の取得タイミングを示している。ここで、フレームＦｌ２（第２検出データの第２フレームの一例）は、フレームＦｌ１（第２検出データの第１フレームの一例）の次にＬｉＤＡＲユニット５４４ａによって取得される３Ｄマッピングデータのフレームである。フレームＦｌ３は、フレームＦｌ２の次にＬｉＤＡＲユニット５４４ａによって取得される３Ｄマッピングデータのフレームである。３Ｄマッピングデータの１フレームの取得期間ΔＴｌでは、ＬｉＤＡＲユニット５４４ａの受光部から出力された電気信号を処理する時間は含まれていない。
フレームＦｌ１の取得開始時刻ｔｌ１とフレームＦｌ２の取得開始時刻ｔｌ３との間の期間は、３Ｄマッピングデータのフレーム周期Ｔ２に相当する。フレーム周期Ｔ２は、フレームレートａ２の逆数（Ｔ２＝１／ａ２）に相当する。
図３５に示すように、本実施形態では、画像データの各フレームの取得開始時刻と、３Ｄマッピングデータの各フレームの取得開始時刻が互いに異なっている。具体的には、３ＤマッピングデータのフレームＦｌ１の取得開始時刻ｔｌ１は、画像データのフレームＦｃ１の取得開始時刻ｔｃ１とは異なっている。さらに、３ＤマッピングデータのフレームＦｌ２の取得開始時刻ｔｌ３は、画像データのフレームＦｃ２の取得開始時刻ｔｃ３とは異なっている。この点において、好ましくは、３ＤマッピングデータのフレームＦｌ１は、画像データのフレームＦｃ１の取得終了時刻ｔｃ２と画像データのフレームＦｃ２の取得開始時刻ｔｃ３との間の期間（第１期間）において取得される。同様に、３ＤマッピングデータのフレームＦｌ２は、フレームＦｃ２の取得終了時刻ｔｃ４とフレームＦｃ３の取得開始時刻ｔｃ５との間の期間において取得される。ここで、フレームＦｌ１の少なくとも一部が、時刻ｔｃ２と時刻ｔｃ３の間で取得されればよい。同様に、フレームＦｌ２の少なくとも一部が、時刻ｔｃ４と時刻ｔｃ５の間で取得されればよい。
さらに、より好ましくは、３ＤマッピングデータのフレームＦｌ１の取得開始時刻ｔｌ１と画像データのフレームＦｃ１の取得開始時刻ｔｃ１との間の間隔は、フレームＦｃ１の取得期間ΔＴｃの半分よりも大きく、且つ画像データのフレーム周期Ｔ１（取得周期）よりも小さい。同様に、３ＤマッピングデータのフレームＦｌ２の取得開始時刻ｔｌ３と画像データのフレームＦｃ２の取得開始時刻ｔｃ３との間の間隔は、フレームＦｃ２の取得期間ΔＴｃの半分よりも大きく、且つ画像データのフレーム周期Ｔ１よりも小さい。
尚、図３５に示す例では、時刻ｔｌ１と時刻ｔｃ１との間の間隔は、フレームＦｃ１の取得期間ΔＴｃよりも大きく、且つ画像データのフレーム周期Ｔ１よりも小さい。同様に、時刻ｔｌ３と時刻ｔｃ３との間の間隔は、フレームＦｃ２の取得期間ΔＴｃよりも大きく、且つ画像データのフレーム周期Ｔ１よりも小さい。
このように、本実施形態によれば、画像データの各フレームの取得開始時刻と３Ｄマッピングデータの各フレームの取得開始時刻が互いに異なる。すなわち、画像データを取得できない時間帯（例えば、時刻ｔｃ２と時刻ｔｃ３との間の時間帯）において３Ｄマッピングデータ（例えば、フレームＦｌ１）を取得することができる。一方、３Ｄマッピングデータを取得できない時間帯（例えば、時刻ｔｌ２と時刻ｔｌ３との間の時間帯）において画像データ（例えば、フレームＦｃ２）を取得することができる。このため、画像データの各フレームに基づいて生成される周辺環境情報Ｉｃの時間帯は、３Ｄマッピングデータの各フレームに基づいて生成される周辺環境情報Ｉｌとは異なる。例えば、フレームＦｃ１に対応する周辺環境情報Ｉｃ１の時間帯は、フレームＦｌ１に対応する周辺環境情報Ｉｌ１の時間帯とは異なる。同様に、フレームＦｃ２に対応する周辺環境情報Ｉｃ２の時間帯は、フレームＦｌ２に対応する周辺環境情報Ｉｌ２の時間帯とは異なる。このように、例えば、カメラ５４３ａのフレームレートａ１とＬｉＤＡＲユニット５４４ａのフレームレートａ２が低い場合であっても、周辺環境情報Ｉｃと周辺環境情報Ｉｌの両方を用いることで、異なる時間帯における車両５０１の周辺環境を特定する回数を増加させることができる。換言すれば、車両制御部５０３は、周辺環境情報送信部５４５０ａから周辺環境情報を時間的に高密度に取得することができる。従って、車両５０１の周辺環境の認知精度を向上させることが可能な車両システム５０２を提供することができる。
次に、画像データの各フレームの取得タイミングと、３Ｄマッピングデータの各フレームの取得タイミングと、照明ユニット５４２ａの点灯タイミングとの関係について詳細に説明する。図３５の下段は、所定の期間における照明ユニット５４２ａの点灯タイミング（点灯期間ΔＴｏｎと消灯期間ΔＴｏｆｆ）を示している。照明ユニット５４２ａの点灯期間ΔＴｏｎの点灯開始時刻ｔｓ１と次の点灯期間ΔＴｏｎの点灯開始時刻ｔｓ３との間の期間は、点灯周期Ｔ３に相当する。点灯周期Ｔ３は、レートａ３の逆数（Ｔ３＝１／ａ３）に相当する。
図３５に示すように、照明ユニット５４２ａの点灯周期Ｔ３は、画像データのフレーム周期Ｔ１と一致している。換言すれば、照明ユニット５４２ａのレートａ３は、画像データのフレームレートａ１と一致している。さらに、照明ユニット５４２ａは、画像データの各フレーム（例えば、フレームＦｃ１，Ｆｃ２，Ｆｃ３）の取得期間ΔＴｃにおいて点灯する。一方、照明ユニット５４２ａは、３Ｄマッピングデータの各フレーム（例えば、フレームＦｌ１，Ｆｌ２，Ｆｌ３）の取得期間ΔＴｌにおいて消灯する。
このように、本実施形態によれば、照明ユニット５４２ａが点灯している間に、車両５０１の周辺環境を示す画像データがカメラ５４３ａによって取得されるので、車両５０１の周辺環境が暗い（例えば、夜間）場合において、画像データにブラックアウトが生じることを好適に防止することが可能となる。一方、照明ユニット５４２ａが消灯している間に、車両５０１の周辺環境を示す３ＤマッピングデータがＬｉＤＡＲユニット５４４ａによって取得されるので、照明ユニット５４２ａから出射され、透光カバー５２２ａによって反射された光の一部がＬｉＤＡＲユニット５４４ａの受光部に入射することで、３Ｄマッピングデータに悪影響を及ぼすことを好適に防止することが可能となる。
尚、図３５に示す例では、画像データの各フレームの取得期間ΔＴｃが照明ユニット５４２ａの点灯期間ΔＴｏｎに完全に重複しているが、本実施形態はこれには限定されない。画像データの各フレームの取得期間ΔＴｃの一部が、照明ユニット５４２ａの点灯期間ΔＴｏｎに重複していればよい。また、３Ｄマッピングデータの各フレームの取得期間ΔＴｌの一部が、照明ユニット５４２ａの消灯期間ΔＴｏｆｆに重複していればよい。
また、本実施形態では、カメラ５４３ａを駆動させる前に、カメラ制御部５４２０ａは、画像データの取得タイミング（例えば、最初のフレームの取得開始時刻等を含む。）を決定した上で、当該画像データの取得タイミングに関する情報をＬｉＤＡＲ制御部５４３０ａと照明制御部５４１０ａに送信してもよい。この場合、ＬｉＤＡＲ制御部５４３０ａは、受信した画像データの取得タイミングに関する情報に基づいて、３Ｄマッピングデータの取得タイミング（最初のフレームの取得開始時刻等）を決定する。さらに、照明制御部５４１０ａは、受信した画像データの取得タイミングに関する情報に基づいて、照明ユニット５４２ａの点灯タイミング（最初の点灯開始時刻等）を決定する。その後、カメラ制御部５４２０ａは、画像データの取得タイミングに関する情報に基づいて、カメラ５４３ａを駆動させる。また、ＬｉＤＡＲ制御部５４３０ａは、３Ｄマッピングデータの取得タイミングに関する情報に基づいて、ＬｉＤＡＲユニット５４４ａを駆動させる。さらに、照明制御部５４１０ａは、照明ユニット５４２ａの点灯タイミングに関する情報に基づいて、照明ユニット５４２ａを点消灯させる。
このようにして、画像データの各フレームの取得開始時刻と、３Ｄマッピングデータの各フレームの取得開始時刻が互いに異なるように、カメラ５４３ａとＬｉＤＡＲユニット５４４ａを駆動させることが可能となる。さらに、画像データの各フレームの取得期間ΔＴｃにおいて点灯すると共に、３Ｄマッピングデータの各フレームの取得期間ΔＴｌにおいて消灯するように、照明ユニット５４２ａを点灯制御させることが可能となる。
一方、上記の方法の代替案として、周辺環境情報送信部５４５０ａは、画像データの取得タイミングと、３Ｄマッピングデータの取得タイミングと、照明ユニット５４２ａの点灯タイミングを決定してもよい。この場合、周辺環境情報送信部５４５０ａは、画像データの取得タイミングに関する情報をカメラ制御部５４２０ａに送信し、３Ｄマッピングデータの取得タイミングに関する情報をＬｉＤＡＲ制御部５４３０ａに送信し、照明ユニット５４２ａの点灯タイミングに関する情報を照明制御部５４１０ａに送信する。その後、カメラ制御部５４２０ａは、画像データの取得タイミングに関する情報に基づいて、カメラ５４３ａを駆動させる。また、ＬｉＤＡＲ制御部５４３０ａは、３Ｄマッピングデータの取得タイミングに関する情報に基づいて、ＬｉＤＡＲユニット５４４ａを駆動させる。さらに、照明制御部５４１０ａは、照明ユニット５４２ａの点灯タイミングに関する情報に基づいて、照明ユニット５４２ａを点消灯させる。
次に、図３６を参照して、照明ユニット５４２ａの点灯周期Ｔ３を２倍にしたときにおける、画像データの各フレームの取得タイミングと、３Ｄマッピングデータの各フレームの取得タイミングと、照明ユニット５４２ａの点灯タイミングとの関係について説明する。図３６に示すように、照明ユニット５４２ａの点灯周期が２Ｔ３に設定される。換言すれば、照明ユニット５４２ａのレートは、ａ３／２に設定されるため、画像データのフレームレートａ１の半分となる。さらに、照明ユニット５４２ａは、画像データのフレームＦｃ１の取得期間ΔＴｃにおいて点灯する一方、画像データの次のフレームＦｃ２の取得期間ΔＴｃにおいて消灯する。このように、照明ユニット５４２ａのレートａ３／２は、画像データのフレームレートａ１の半分となるため、画像データの所定のフレームは、照明ユニット５４２ａの点灯期間ΔＴｏｎ２に重複すると共に、当該所定のフレームの次のフレームは、照明ユニット５４２ａの消灯期間ΔＴｏｆｆ２に重複する。
このように、カメラ５４３ａは、照明ユニット５４２ａが点灯している間に車両５０１の周辺環境を示す画像データを取得すると共に、照明ユニット５４２ａが消灯している間に当該画像データを取得する。つまり、カメラ５４３ａは、照明ユニット５４２ａが点灯したときの画像データのフレームと、照明ユニット５４２ａが消灯したときの画像データのフレームを交互に取得する。このため、照明ユニット５４２ａが消灯しているときに撮像された画像データＭ１と照明ユニット５４２ａが点灯しているときに撮像された画像データＭ２を比較することで、車両５０１の周辺に存在する対象物が自ら発光しているのか又は光を反射しているのかを特定することができる。このように、カメラ制御部５４２０ａは、車両５０１の周辺に存在する対象物の属性をより正確に特定することができる。さらに、照明ユニット５４２ａが点灯している場合、照明ユニット５４２ａから出射され、透光カバー５２２ａによって反射された光の一部がカメラ５４３ａに入射することで、画像データＭ２に迷光が生じる可能性がある。一方、照明ユニット５４２ａが消灯している場合、画像データＭ１には迷光は生じない。このように、カメラ制御部５４２０ａは、画像データＭ１と画像データＭ２を比較することで、画像データＭ２に生じる迷光を特定することができる。従って、車両５０１の周辺環境の認知精度を向上させることができる。
（第６実施形態）
以下、本開示の第６実施形態（以下、単に「本実施形態」という。）について図面を参照しながら説明する。尚、本実施形態の説明において既に説明された部材と同一の参照番号を有する部材については、説明の便宜上、その説明は省略する。また、本図面に示された各部材の寸法は、説明の便宜上、実際の各部材の寸法とは異なる場合がある。
また、本実施形態の説明では、説明の便宜上、「左右方向」、「前後方向」について適宜言及する。これらの方向は、図３７に示す車両６０１について設定された相対的な方向である。ここで、「前後方向」は、「前方向」及び「後方向」を含む方向である。「左右方向」は、「左方向」及び「右方向」を含む方向である。
最初に、図３７を参照して本実施形態に係る車両６０１について説明する。図３７は、車両システム６０２を備える車両６０１の上面図を示す模式図である。図３７に示すように、車両６０１は、自動運転モードで走行可能な車両（自動車）であって、車両システム６０２を備える。車両システム６０２は、車両制御部６０３と、左前照明システム６０４ａ（以下、単に「照明システム６０４ａ」という。）と、右前照明システム６０４ｂ（以下、単に「照明システム６０４ｂ」という。）と、左後照明システム６０４ｃ（以下、単に「照明システム６０４ｃ」という。）と、右後照明システム６０４ｄ（以下、単に「照明システム６０４ｄ」という。）を少なくとも備える。
照明システム６０４ａは、車両６０１の左前側に設けられる。特に、照明システム６０４ａは、車両６０１の左前側に設置されたハウジング６２４ａと、ハウジング６２４ａに取り付けられた透光カバー６２２ａとを備える。照明システム６０４ｂは、車両６０１の右前側に設けられる。特に、照明システム６０４ｂは、車両６０１の右前側に設置されたハウジング６２４ｂと、ハウジング６２４ｂに取り付けられた透光カバー６２２ｂとを備える。照明システム６０４ｃは、車両６０１の左後側に設けられる。特に、照明システム６０４ｃは、車両６０１の左後側に設置されたハウジング６２４ｃと、ハウジング６２４ｃに取り付けられた透光カバー６２２ｃとを備える。照明システム６０４ｄは、車両６０１の右後側に設けられる。特に、照明システム６０４ｄは、車両６０１の右後側に設置されたハウジング６２４ｄと、ハウジング６２４ｄに取り付けられた透光カバー６２２ｄとを備える。
次に、図３８を参照することで、図３７に示す車両システム６０２を具体的に説明する。図３８は、本実施形態に係る車両システム６０２を示すブロック図である。図３８に示すように、車両システム６０２は、車両制御部６０３と、照明システム６０４ａ〜６０４ｄと、センサ５と、ＨＭＩ（Ｈｕｍａｎ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）６０８と、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）６０９と、無線通信部６１０と、記憶装置６１１とを備える。さらに、車両システム６０２は、ステアリングアクチュエータ６１２と、ステアリング装置６１３と、ブレーキアクチュエータ６１４と、ブレーキ装置６１５と、アクセルアクチュエータ６１６と、アクセル装置６１７とを備える。また、車両システム６０２は、電力を供給するように構成されたバッテリー（図示せず）を備える。
車両制御部６０３（第３制御部の一例）は、車両６０１の走行を制御するように構成されている。車両制御部６０３は、例えば、少なくとも一つの電子制御ユニット（ＥＣＵ：Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）により構成されている。電子制御ユニットは、１以上のプロセッサと１以上のメモリを含む少なくとも一つのマイクロコントローラと、トランジスタ等のアクティブ素子及びパッシブ素子を含むその他電子回路を含んでもよい。プロセッサは、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）及び／又はＴＰＵ（Ｔｅｎｓｏｒ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）である。ＣＰＵは、複数のＣＰＵコアによって構成されてもよい。ＧＰＵは、複数のＧＰＵコアによって構成されてもよい。メモリは、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）を含む。ＲＯＭには、車両制御プログラムが記憶されてもよい。例えば、車両制御プログラムは、自動運転用の人工知能（ＡＩ）プログラムを含んでもよい。ＡＩプログラムは、ディープラーニング等のニューラルネットワークを用いた教師有り又は教師なし機械学習によって構築されたプログラムである。ＲＡＭには、車両制御プログラム、車両制御データ及び/又は車両の周辺環境を示す周辺環境情報が一時的に記憶されてもよい。プロセッサは、ＲＯＭに記憶された車両制御プログラムから指定されたプログラムをＲＡＭ上に展開し、ＲＡＭとの協働で各種処理を実行するように構成されてもよい。
また、電子制御ユニット（ＥＣＵ）は、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等の少なくとも一つの集積回路によって構成されてもよい。さらに、電子制御ユニットは、少なくとも一つのマイクロコントローラと少なくとも一つの集積回路（ＦＰＧＡ等）との組み合わせによって構成されてもよい。
照明システム６０４ａ（第１センシングシステムの一例）は、制御部６４０ａと、照明ユニット６４２ａと、カメラ６４３ａと、ＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）ユニット６４４ａ（レーザーレーダの一例）と、ミリ波レーダ６４５ａとを更に備える。制御部６４０ａと、照明ユニット６４２ａと、カメラ６４３ａと、ＬｉＤＡＲユニット６４４ａと、ミリ波レーダ６４５ａは、図３７に示すように、ハウジング６２４ａと透光カバー６２２ａによって形成される空間Ｓａ内（第１領域の一例）に配置される。尚、制御部６４０ａは、空間Ｓａ以外の車両６０１の所定の場所に配置されてもよい。例えば、制御部６４０ａは、車両制御部６０３と一体的に構成されてもよい。
制御部６４０ａ（第１制御部の一例）は、例えば、少なくとも一つの電子制御ユニット（ＥＣＵ）により構成されている。電子制御ユニットは、１以上のプロセッサと１以上のメモリを含む少なくとも一つのマイクロコントローラと、その他電子回路（例えば、トランジスタ等）を含んでもよい。プロセッサは、例えば、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵ及び／又はＴＰＵである。ＣＰＵは、複数のＣＰＵコアによって構成されてもよい。ＧＰＵは、複数のＧＰＵコアによって構成されてもよい。メモリは、ＲＯＭと、ＲＡＭを含む。ＲＯＭには、車両６０１の周辺環境を特定するための周辺環境特定プログラムが記憶されてもよい。例えば、周辺環境特定プログラムは、ディープラーニング等のニューラルネットワークを用いた教師有り又は教師なし機械学習によって構築されたプログラムである。ＲＡＭには、周辺環境特定プログラム、カメラ６４３ａに取得された画像データ、ＬｉＤＡＲユニット６４４ａによって取得された３次元マッピングデータ（点群データ）及び／又はミリ波レーダ６４５ａによって取得された検出データ等が一時的に記憶されてもよい。プロセッサは、ＲＯＭに記憶された周辺環境特定プログラムから指定されたプログラムをＲＡＭ上に展開し、ＲＡＭとの協働で各種処理を実行するように構成されてもよい。また、電子制御ユニット（ＥＣＵ）は、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の少なくとも一つの集積回路によって構成されてもよい。さらに、電子制御ユニットは、少なくとも一つのマイクロコントローラと少なくとも一つの集積回路（ＦＰＧＡ等）との組み合わせによって構成されてもよい。
照明ユニット６４２ａは、車両６０１の外部（前方）に向けて光を出射することによって、配光パターンを形成するように構成されている。照明ユニット６４２ａは、光を出射する光源と、光学系とを有する。光源は、例えば、マトリックス状（例えば、Ｎ行×Ｍ列、Ｎ＞１、Ｍ＞１）に配列された複数の発光素子によって構成されてもよい。発光素子は、例えば、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）、ＬＤ（ＬａＳｅｒ Ｄｉｏｄｅ）又は有機ＥＬ素子である。光学系は、光源から出射された光を照明ユニット６４２ａの前方に向けて反射するように構成されたリフレクタと、光源から直接出射された光又はリフレクタによって反射された光を屈折するように構成されたレンズとのうちの少なくとも一方を含んでもよい。車両６０１の運転モードが手動運転モード又は運転支援モードである場合に、照明ユニット６４２ａは、運転者用の配光パターン（例えば、ロービーム用配光パターンやハイビーム用配光パターン）を車両６０１の前方に形成するように構成されている。このように、照明ユニット６４２ａは、左側ヘッドランプユニットとして機能する。一方、車両６０１の運転モードが高度運転支援モード又は完全自動運転モードである場合に、照明ユニット６４２ａは、カメラ用の配光パターンを車両６０１の前方に形成するように構成されてもよい。
制御部６４０ａは、照明ユニット６４２ａに設けられた複数の発光素子の各々に電気信号（例えば、ＰＷＭ（ＰｕｌＳｅ Ｗｉｄｔｈ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）信号）を個別に供給するように構成されてもよい。このように、制御部６４０ａは、電気信号が供給される発光素子を個別に選択することができると共に、発光素子毎に電気信号のＤｕｔｙ比を調整することができる。つまり、制御部６４０ａは、マトリックス状に配列された複数の発光素子のうち、点灯又は消灯すべき発光素子を選択することができると共に、点灯している発光素子の輝度を決定することができる。このため、制御部６４０ａは、照明ユニット６４２ａから前方に向けて出射される配光パターンの形状及び明るさを変更することができる。
カメラ６４３ａ（第１センサの一例）は、車両６０１の周辺環境を検出するように構成されている。特に、カメラ６４３ａは、車両６０１の周辺環境を示す画像データ（第１検出データの一例）を取得した上で、当該画像データを制御部６４０ａに送信するように構成されている。制御部６４０ａは、送信された画像データに基づいて、周辺環境情報を特定する。ここで、周辺環境情報は、車両６０１の外部に存在する対象物に関する情報を含んでもよい。例えば、周辺環境情報は、車両６０１の外部に存在する対象物の属性に関する情報と、車両６０１に対する対象物の距離や位置に関する情報とを含んでもよい。カメラ６４３ａは、例えば、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ−Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）やＣＭＯＳ（相補型ＭＯＳ：Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）等の撮像素子によって構成される。カメラ６４３ａは、単眼カメラとしても構成されてもよいし、ステレオカメラとして構成されてもよい。カメラ６４３ａがステレオカメラの場合、制御部６４０ａは、視差を利用することで、ステレオカメラによって取得された２以上の画像データに基づいて、車両６０１と車両６０１の外部に存在する対象物（例えば、歩行者等）との間の距離を特定することができる。また、本実施形態では、１つのカメラ６４３ａが照明システム６０４ａに設けられているが、２以上のカメラ６４３ａが照明システム６０４ａに設けられてもよい。
ＬｉＤＡＲユニット６４４ａ（第１センサの一例）は、車両６０１の周辺環境を検出するように構成されている。特に、ＬｉＤＡＲユニット６４４ａは、車両６０１の周辺環境を示す３Ｄマッピングデータ（点群データ）を取得した上で、当該３Ｄマッピングデータを制御部６４０ａに送信するように構成されている。制御部６４０ａは、送信された３Ｄマッピングデータ（第１検出データの一例）に基づいて、周辺環境情報を特定する。ここで、周辺環境情報は、車両６０１の外部に存在する対象物に関する情報を含んでもよい。例えば、周辺環境情報は、車両６０１の外部に存在する対象物の属性に関する情報と、車両６０１に対する対象物の距離や位置に関する情報とを含んでもよい。
より具体的には、ＬｉＤＡＲユニット６４４ａは、レーザ光の各出射角度（水平角度θ、垂直角度φ）におけるレーザ光（光パルス）の飛行時間（ＴＯＦ：Ｔｉｍｅ ｏｆ Ｆｌｉｇｈｔ）ΔＴ１に関する情報を取得した上で、飛行時間ΔＴ１に関する情報に基づいて、各出射角度（水平角度θ、垂直角度φ）におけるＬｉＤＡＲユニット６４４ａ（車両６０１）と車両６０１の外部に存在する物体との間の距離Ｄに関する情報を取得することができる。ここで、飛行時間ΔＴ１は、例えば、以下のように算出することができる。

飛行時間ΔＴ１＝レーザ光（光パルス）がＬｉＤＡＲユニットに戻ってきた時刻ｔ１−ＬｉＤＡＲユニットがレーザ光（光パルス）を出射した時刻ｔ０

このように、ＬｉＤＡＲユニット６４４ａは、車両６０１の周辺環境を示す３Ｄマッピングデータを取得することができる。
また、ＬｉＤＡＲユニット６４４ａは、例えば、レーザ光を出射するように構成されたレーザ光源と、レーザ光を水平方向及び垂直方向に走査させるように構成された光偏向器と、レンズ等の光学系と、物体によって反射されたレーザ光を受光するように構成された受光部とを備える。レーザ光源から出射されるレーザ光の中心波長は特に限定されない。例えば、レーザ光は、中心波長が９００ｎｍ付近である非可視光であってもよい。光偏向器は、例えば、ＭＥＭＳ（Ｍｉｃｒｏ Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｓｙｓｔｅｍｓ）ミラーであってもよい。受光部は、例えば、フォトダイオードである。尚、ＬｉＤＡＲユニット６４４ａは、光偏向器によってレーザ光を走査せずに、３Ｄマッピングデータを取得してもよい。例えば、ＬｉＤＡＲユニット６４４ａは、フェイズドアレイ方式又はフラッシュ方式で３Ｄマッピングデータを取得してもよい。また、本実施形態では、１つのＬｉＤＡＲユニット６４４ａが照明システム６０４ａに設けられているが、２以上のＬｉＤＡＲユニット６４４ａが照明システム６０４ａに設けられてもよい。例えば、２つのＬｉＤＡＲユニット６４４ａが照明システム６０４ａに設けられている場合、一方のＬｉＤＡＲユニット６４４ａが車両６０１の前方領域における周辺環境を検出するように構成されると共に、他方のＬｉＤＡＲユニット６４４ａが車両６０１の側方領域における周辺環境を検出するように構成されてもよい。
ミリ波レーダ６４５ａ（第１センサの一例）は、車両６０１の周辺環境を検出するように構成されている。特に、ミリ波レーダ６４５ａは、車両６０１の周辺環境を示す検出データ（第１検出データの一例）を取得した上で、当該検出データを制御部６４０ａに送信するように構成されている。制御部６４０ａは、送信された検出データに基づいて、周辺環境情報を特定する。ここで、周辺環境情報は、車両６０１の外部に存在する対象物に関する情報を含んでもよい。周辺環境情報は、例えば、車両６０１の外部に存在する対象物の属性に関する情報と、車両６０１に対する対象物の位置に関する情報と、車両６０１に対する対象物の速度に関する情報を含んでもよい。
例えば、ミリ波レーダ６４５ａは、パルス変調方式、ＦＭ−ＣＷ（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｍｏｄｕｌｅｔｅｄ−Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ Ｗａｖｅ）方式又は２周波ＣＷ方式で、ミリ波レーダ６４５ａ（車両６０１）と車両６０１の外部に存在する物体との間の距離Ｄを取得することができる。パルス変調方式を用いる場合、ミリ波レーダ６４５ａは、ミリ波の各出射角度におけるミリ波の飛行時間ΔＴ２に関する情報を取得した上で、飛行時間ΔＴ２に関する情報に基づいて、各出射角度におけるミリ波レーダ６４５ａ（車両６０１）と車両６０１の外部に存在する物体との間の距離Ｄに関する情報を取得することができる。ここで、飛行時間ΔＴ２は、例えば、以下のように算出することができる。

飛行時間ΔＴ２＝ミリ波がミリ波レーダに戻ってきた時刻ｔ３−ミリ波レーダがミリ波を出射した時刻ｔ２

また、ミリ波レーダ６４５ａは、ミリ波レーダ６４５ａから出射されたミリ波の周波数ｆ０とミリ波レーダ６４５ａに戻ってきたミリ波の周波数ｆ１に基づいて、ミリ波レーダ６４５ａ（車両６０１）に対する車両６０１の外部に存在する物体の相対速度Ｖに関する情報を取得することができる。
また、本実施形態では、１つのミリ波レーダ６４５ａが照明システム６０４ａに設けられているが、２以上のミリ波レーダ６４５ａが照明システム６０４ａに設けられてもよい。例えば、照明システム６０４ａは、短距離用のミリ波レーダ６４５ａと、中距離用のミリ波レーダ６４５ａと、長距離用のミリ波レーダ６４５ａを有してもよい。
照明システム６０４ｂ（第２センシングシステムの一例）は、制御部６４０ｂ（第２制御部の一例）と、照明ユニット６４２ｂと、カメラ６４３ｂと、ＬｉＤＡＲユニット６４４ｂと、ミリ波レーダ６４５ｂとを更に備える。制御部６４０ｂと、照明ユニット６４２ｂと、カメラ６４３ｂと、ＬｉＤＡＲユニット６４４ｂと、ミリ波レーダ６４５ｂは、図３７に示すように、ハウジング６２４ｂと透光カバー６２２ｂによって形成される空間Ｓｂ内（第２領域の一例）に配置される。尚、制御部６４０ｂは、空間Ｓｂ以外の車両６０１の所定の場所に配置されてもよい。例えば、制御部６４０ｂは、車両制御部６０３と一体的に構成されてもよい。制御部６４０ｂは、制御部６４０ａと同様な機能及び構成を有してもよい。照明ユニット６４２ｂは、照明ユニット６４２ａと同様な機能及び構成を有してもよい。この点において、照明ユニット６４２ａは、左側ヘッドランプユニットとして機能する一方、照明ユニット６４２ｂは、右側ヘッドランプユニットとして機能する。カメラ６４３ｂ（第２センサの一例）は、カメラ６４３ａと同様な機能及び構成を有してもよい。ＬｉＤＡＲユニット６４４ｂ（第２センサの一例）は、ＬｉＤＡＲユニット６４４ａと同様な機能及び構成を有してもよい。ミリ波レーダ６４５ｂ（第２センサの一例）は、ミリ波レーダ６４５ａと同様な機能及び構成を有してもよい。
照明システム６０４ｃは、制御部６４０ｃと、照明ユニット６４２ｃと、カメラ６４３ｃと、ＬｉＤＡＲユニット６４４ｃと、ミリ波レーダ６４５ｃとを更に備える。制御部６４０ｃと、照明ユニット６４２ｃと、カメラ６４３ｃと、ＬｉＤＡＲユニット６４４ｃと、ミリ波レーダ６４５ｃは、図３７に示すように、ハウジング６２４ｃと透光カバー６２２ｃによって形成される空間Ｓｃ内（灯室内）に配置される。尚、制御部６４０ｃは、空間Ｓｃ以外の車両６０１の所定の場所に配置されてもよい。例えば、制御部６４０ｃは、車両制御部６０３と一体的に構成されてもよい。制御部６４０ｃは、制御部６４０ａと同様な機能及び構成を有してもよい。
照明ユニット６４２ｃは、車両６０１の外部（後方）に向けて光を出射することによって、配光パターンを形成するように構成されている。照明ユニット６４２ｃは、光を出射する光源と、光学系とを有する。光源は、例えば、マトリックス状（例えば、Ｎ行×Ｍ列、Ｎ＞１、Ｍ＞１）に配列された複数の発光素子によって構成されてもよい。発光素子は、例えば、ＬＥＤ、ＬＤ又は有機ＥＬ素子である。光学系は、光源から出射された光を照明ユニット６４２ｃの前方に向けて反射するように構成されたリフレクタと、光源から直接出射された光又はリフレクタによって反射された光を屈折するように構成されたレンズとのうちの少なくとも一方を含んでもよい。車両６０１の運転モードが手動運転モード又は運転支援モードである場合に、照明ユニット６４２ｃは消灯してもよい。一方、車両６０１の運転モードが高度運転支援モード又は完全自動運転モードである場合に、照明ユニット６４２ｃは、カメラ用の配光パターンを車両６０１の後方に形成するように構成されてもよい。
カメラ６４３ｃは、カメラ６４３ａと同様な機能及び構成を有してもよい。ＬｉＤＡＲユニット６４４ｃは、ＬｉＤＡＲユニット６４４ｃと同様な機能及び構成を有してもよい。ミリ波レーダ６４５ｃは、ミリ波レーダ６４５ａと同様な機能及び構成を有してもよい。
照明システム６０４ｄは、制御部６４０ｄと、照明ユニット６４２ｄと、カメラ６４３ｄと、ＬｉＤＡＲユニット６４４ｄと、ミリ波レーダ６４５ｄとを更に備える。制御部６４０ｄと、照明ユニット６４２ｄと、カメラ６４３ｄと、ＬｉＤＡＲユニット６４４ｄと、ミリ波レーダ６４５ｄは、図３７に示すように、ハウジング６２４ｄと透光カバー６２２ｄによって形成される空間Ｓｄ内（灯室内）に配置される。尚、制御部６４０ｄは、空間Ｓｄ以外の車両６０１の所定の場所に配置されてもよい。例えば、制御部６４０ｄは、車両制御部６０３と一体的に構成されてもよい。制御部６４０ｄは、制御部６４０ｃと同様な機能及び構成を有してもよい。照明ユニット６４２ｄは、照明ユニット６４２ｃと同様な機能及び構成を有してもよい。カメラ６４３ｄは、カメラ６４３ｃと同様な機能及び構成を有してもよい。ＬｉＤＡＲユニット６４４ｄは、ＬｉＤＡＲユニット６４４ｃと同様な機能及び構成を有してもよい。ミリ波レーダ６４５ｄは、ミリ波レーダ６４５ｃと同様な機能及び構成を有してもよい。
センサ５は、加速度センサ、速度センサ及びジャイロセンサ等を有してもよい。センサ５は、車両６０１の走行状態を検出して、車両６０１の走行状態を示す走行状態情報を車両制御部６０３に出力するように構成されている。また、センサ５は、運転者が運転席に座っているかどうかを検出する着座センサ、運転者の顔の方向を検出する顔向きセンサ、外部天候状態を検出する外部天候センサ及び車内に人がいるかどうかを検出する人感センサ等をさらに備えてもよい。さらに、センサ５は、車両６０１の周辺環境の明るさ（照度等）を検出するように構成された照度センサを備えてもよい。照度センサは、例えば、フォトダイオードから出力される光電流の大きさに応じて周辺環境の明るさを決定してもよい。
ＨＭＩ（Ｈｕｍａｎ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）６０８は、運転者からの入力操作を受付ける入力部と、走行状態情報等を運転者に向けて出力する出力部とから構成される。入力部は、ステアリングホイール、アクセルペダル、ブレーキペダル、車両６０１の運転モードを切替える運転モード切替スイッチ等を含む。出力部は、走行状態情報、周辺環境情報および照明システム４の照明状態を表示するように構成されたディスプレイ等を含む。
ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）６０９は、車両６０１の現在位置情報を取得し、当該取得された現在位置情報を車両制御部６０３に出力するように構成されている。無線通信部６１０は、車両６０１の周囲にいる他車に関する情報（例えば、他車走行情報等）を他車から受信すると共に、車両６０１に関する情報（例えば、自車走行情報等）を他車に送信するように構成されている（車車間通信）。
また、無線通信部６１０は、信号機や標識灯等のインフラ設備からインフラ情報を受信すると共に、車両６０１の自車走行情報をインフラ設備に送信するように構成されている（路車間通信）。また、無線通信部６１０は、歩行者が携帯する携帯型電子機器（スマートフォン、タブレット、ウェアラブルデバイス等）から歩行者に関する情報を受信すると共に、車両６０１の自車走行情報を携帯型電子機器に送信するように構成されている（歩車間通信）。車両６０１は、他車両、インフラ設備又は携帯型電子機器とアドホックモードにより直接通信してもよいし、アクセスポイントを介して通信してもよい。無線通信規格は、例えば、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標），Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標），ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）又はＬＰＷＡである。また、車両６０１は、他車両、インフラ設備又は携帯型電子機器と移動通信ネットワークを介して通信してもよい。
記憶装置６１１は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の外部記憶装置である。記憶装置６１１には、２Ｄ又は３Ｄの地図情報及び／又は車両制御プログラムが記憶されてもよい。例えば、３Ｄの地図情報は、点群データによって構成されてもよい。記憶装置６１１は、車両制御部６０３からの要求に応じて、地図情報や車両制御プログラムを車両制御部６０３に出力するように構成されている。地図情報や車両制御プログラムは、無線通信部６１０とインターネット等の通信ネットワークを介して更新されてもよい。
車両６０１が自動運転モードで走行する場合、車両制御部６０３は、走行状態情報、周辺環境情報、現在位置情報及び／又は地図情報等に基づいて、ステアリング制御信号、アクセル制御信号及びブレーキ制御信号のうち少なくとも一つを自動的に生成する。ステアリングアクチュエータ６１２は、ステアリング制御信号を車両制御部６０３から受信して、受信したステアリング制御信号に基づいてステアリング装置６１３を制御するように構成されている。ブレーキアクチュエータ６１４は、ブレーキ制御信号を車両制御部６０３から受信して、受信したブレーキ制御信号に基づいてブレーキ装置６１５を制御するように構成されている。アクセルアクチュエータ６１６は、アクセル制御信号を車両制御部６０３から受信して、受信したアクセル制御信号に基づいてアクセル装置６１７を制御するように構成されている。このように、自動運転モードでは、車両６０１の走行は車両システム６０２により自動制御される。
一方、車両６０１が手動運転モードで走行する場合、車両制御部６０３は、アクセルペダル、ブレーキペダル及びステアリングホイールに対する運転者の手動操作に応じて、ステアリング制御信号、アクセル制御信号及びブレーキ制御信号を生成する。このように、手動運転モードでは、ステアリング制御信号、アクセル制御信号及びブレーキ制御信号が運転者の手動操作によって生成されるので、車両６０１の走行は運転者により制御される。
次に、車両６０１の運転モードについて説明する。運転モードは、自動運転モードと手動運転モードとからなる。自動運転モードは、完全自動運転モードと、高度運転支援モードと、運転支援モードとからなる。完全自動運転モードでは、車両システム６０２がステアリング制御、ブレーキ制御及びアクセル制御の全ての走行制御を自動的に行うと共に、運転者は車両６０１を運転できる状態にはない。高度運転支援モードでは、車両システム６０２がステアリング制御、ブレーキ制御及びアクセル制御の全ての走行制御を自動的に行うと共に、運転者は車両６０１を運転できる状態にはあるものの車両６０１を運転しない。運転支援モードでは、車両システム６０２がステアリング制御、ブレーキ制御及びアクセル制御のうちの一部の走行制御を自動的に行うと共に、車両システム６０２の運転支援の下で運転者が車両６０１を運転する。一方、手動運転モードでは、車両システム６０２が走行制御を自動的に行わないと共に、車両システム６０２からの運転支援なしに運転者が車両６０１を運転する。
また、車両６０１の運転モードは、運転モード切替スイッチを操作することで切り替えられてもよい。この場合、車両制御部６０３は、運転モード切替スイッチに対する運転者の操作に応じて、車両６０１の運転モードを４つの運転モード（完全自動運転モード、高度運転支援モード、運転支援モード、手動運転モード）の間で切り替える。また、車両６０１の運転モードは、自動運転車の走行が可能である走行可能区間や自動運転車の走行が禁止されている走行禁止区間についての情報または外部天候状態についての情報に基づいて自動的に切り替えられてもよい。この場合、車両制御部６０３は、これらの情報に基づいて車両６０１の運転モードを切り替える。さらに、車両６０１の運転モードは、着座センサや顔向きセンサ等を用いることで自動的に切り替えられてもよい。この場合、車両制御部６０３は、着座センサや顔向きセンサからの出力信号に基づいて、車両６０１の運転モードを切り替えてもよい。
次に、図３９を参照して、制御部６４０ａの機能について説明する。図３９は、照明システム６０４ａの制御部６４０ａ（第１制御部の一例）の機能ブロックを示す図である。図３９に示すように、制御部６４０ａは、照明ユニット６４２ａと、カメラ６４３ａと、ＬｉＤＡＲユニット６４４ａと、ミリ波レーダ６４５ａの動作をそれぞれ制御するように構成されている。特に、制御部６４０ａは、照明制御部６４１０ａと、カメラ制御部６４２０ａと、ＬｉＤＡＲ制御部６４３０ａと、ミリ波レーダ制御部６４４０ａと、周辺環境情報融合部６４５０ａとを備える。
照明制御部６４１０ａは、照明ユニット６４２ａが所定の配光パターンを車両６０１の前方領域に向けて出射するように照明ユニット６４２ａを制御するように構成されている。例えば、照明制御部６４１０ａは、車両６０１の運転モードに応じて照明ユニット６４２ａから出射される配光パターンを変更してもよい。
カメラ制御部６４２０ａは、カメラ６４３ａの動作を制御すると共に、カメラ６４３ａから出力された画像データに基づいて、カメラ６４３ａの検出領域Ｓ１ａ（図４１参照）における車両６０１の周辺環境情報（以下、周辺環境情報Ｉ１ａという。）を生成するように構成されている。ＬｉＤＡＲ制御部６４３０ａは、ＬｉＤＡＲユニット６４４ａの動作を制御すると共に、ＬｉＤＡＲユニット６４４ａから出力された３Ｄマッピングデータに基づいて、ＬｉＤＡＲユニット６４４ａの検出領域Ｓ２ａ（図４１参照）における車両６０１の周辺環境情報（以下、周辺環境情報Ｉ２ａという。）を生成するように構成されている。ミリ波レーダ制御部６４４０ａは、ミリ波レーダ６４５ａの動作を制御すると共に、ミリ波レーダ６４５ａから出力された検出データに基づいて、ミリ波レーダ６４５ａの検出領域Ｓ３ａ（図４１参照）における車両６０１の周辺環境情報（以下、周辺環境情報Ｉ３ａという。）を生成するように構成されている。
周辺環境情報融合部６４５０ａは、周辺環境情報Ｉ１ａ，Ｉ２ａ，Ｉ３ａをそれぞれ融合することで、融合された周辺環境情報Ｉｆａを生成するように構成される。ここで、周辺環境情報Ｉｆａは、図４１に示すように、カメラ６４３ａの検出領域Ｓ１ａと、ＬｉＤＡＲユニット６４４ａの検出領域Ｓ２ａと、ミリ波レーダ６４５ａの検出領域Ｓ３ａを組合せた検出領域Ｓｆａ（第１周辺領域の一例）における車両６０１の外部に存在する対象物に関する情報を含んでもよい。例えば、周辺環境情報Ｉｆａは、対象物の属性、車両６０１に対する対象物の位置、車両６０１に対する対象物の角度、車両６０１と対象物との間の距離及び／又は車両６０１に対する対象物の速度に関する情報を含んでもよい。周辺環境情報融合部６４５０ａは、周辺環境情報Ｉｆａを車両制御部６０３に送信するように構成される。
次に、図４０を参照して周辺環境情報Ｉｆａを生成する処理の一例について説明する。図４０に示すように、ステップＳ６０１において、カメラ６４３ａは、検出領域Ｓ１ａ（図４１参照）における車両６０１の周辺環境を示す画像データを取得する。ステップＳ６０２において、ＬｉＤＡＲユニット６４４ａは、検出領域Ｓ２ａにおける車両６０１の周辺環境を示す３Ｄマッピングデータを取得する。ステップＳ６０３において、ミリ波レーダ６４５ａは、検出領域Ｓ３ａにおける車両６０１の周辺環境を示す検出データを取得する。
次に、カメラ制御部６４２０ａは、カメラ６４３ａから画像データを取得した上で、画像データに基づいて周辺環境情報Ｉ１ａを生成する（ステップＳ６０４）。ＬｉＤＡＲ制御部６４３０ａは、ＬｉＤＡＲユニット６４４ａから３Ｄマッピングデータを取得した上で、３Ｄマッピングデータに基づいて周辺環境情報Ｉ２ａを生成する（ステップＳ６０５）。ミリ波レーダ制御部６４４０ａは、ミリ波レーダ６４５ａから検出データを取得した上で、検出データに基づいて周辺環境情報Ｉ３ａを生成する（ステップＳ６０６）。
次に、ステップＳ６０７において、周辺環境情報融合部６４５０ａは、各センサの優先度に基づいて各重複領域Ｓｘ，Ｓｙ，Ｓｚ（図４１参照）において複数の周辺環境情報を比較する。本実施形態では、各センサの優先度は、カメラ６４３ａ＞ＬｉＤＡＲユニット６４４ａ＞ミリ波レーダ６４５ａと仮定する。具体的には、周辺環境情報融合部６４５０ａは、検出領域Ｓ１ａと検出領域Ｓ２ａとが互いに重複する重複領域Ｓｘにおいて、周辺環境情報Ｉ１ａと周辺環境情報Ｉ２ａとを比較した上で、周辺環境情報Ｉ１ａと周辺環境情報Ｉ２ａが互いに一致するかどうかを判定する。例えば、周辺環境情報Ｉ１ａが重複領域Ｓｘにおいて歩行者の位置を位置Ｚ１として示す一方、周辺環境情報Ｉ２ａが重複領域Ｓｘにおいて歩行者Ｐ２の位置を位置Ｚ２として示す場合、周辺環境情報Ｉ１ａと周辺環境情報Ｉ２ａが互いに一致しないと判定される。周辺環境情報融合部６４５０ａは、比較結果として、周辺環境情報Ｉ１ａと周辺環境情報Ｉ２ａが互いに一致しないと判定した場合、各センサの優先度（カメラ６４３ａ＞ＬｉＤＡＲユニット６４４ａ）に基づいて、重複領域Ｓｘにおいて採用される周辺環境情報を周辺環境情報Ｉ１ａとして決定する。
また、周辺環境情報融合部６４５０ａは、検出領域Ｓ２ａと検出領域Ｓ３ａとが互いに重複する重複領域Ｓｚにおいて、周辺環境情報Ｉ２ａと周辺環境情報Ｉ３ａとを比較した上で、周辺環境情報Ｉ２ａと周辺環境情報Ｉ３ａが互いに一致するかどうかを判定する。周辺環境情報融合部６４５０ａは、比較結果として、周辺環境情報Ｉ２ａと周辺環境情報Ｉ３ａが互いに一致しないと判定した場合、各センサの優先度（ＬｉＤＡＲユニット６４４ａ＞ミリ波レーダ６４５ａ）に基づいて、重複領域Ｓｚにおいて採用される周辺環境情報を周辺環境情報Ｉ２ａとして決定する。
また、周辺環境情報融合部６４５０ａは、検出領域Ｓ１ａと、検出領域Ｓ２ａと、検出領域Ｓ３ａとが互いに重複する重複領域Ｓｙにおいて、周辺環境情報Ｉ１ａと、周辺環境情報Ｉ２ａと、周辺環境情報Ｉ３ａとを比較した上で、周辺環境情報Ｉ１ａと、周辺環境情報Ｉ２ａと、周辺環境情報Ｉ３ａとが互いに一致するかどうかを判定する。周辺環境情報融合部６４５０ａは、比較結果として、周辺環境情報Ｉ１ａと、周辺環境情報Ｉ２ａと、周辺環境情報Ｉ３ａが互いに一致しないと判定した場合、各センサの優先度（カメラ６４３ａ＞ＬｉＤＡＲユニット６４４ａ＞ミリ波レーダ６４５ａ）に基づいて、重複領域Ｓｙにおいて採用される周辺環境情報を周辺環境情報Ｉ１ａとして決定する。
その後、周辺環境情報融合部６４５０ａは、周辺環境情報Ｉ１ａ，Ｉ２ａ，Ｉ３ａをそれぞれ融合することで、融合された周辺環境情報Ｉｆａ（第１周辺環境情報の一例）を生成する。周辺環境情報Ｉｆａは、検出領域Ｓ１ａ，Ｓ２ａ，Ｓ３ａを組合せた検出領域Ｓｆａ（第１周辺領域の一例）における車両６０１の外部に存在する対象物に関する情報を含んでもよい。特に、周辺環境情報Ｉｆａは、以下の情報によって構成されてもよい。

・検出領域Ｓ１ａにおける周辺環境情報Ｉ１ａ
・重複領域Ｓｘ，Ｓｙを除く検出領域Ｓ２ａにおける周辺環境情報Ｉ２ａ
・重複領域Ｓｙ，Ｓｚを除く検出領域Ｓ３ａにおける周辺環境情報Ｉ３ａ
次に、ステップＳ６０８において、周辺環境情報融合部６４５０ａは、周辺環境情報Ｉｆａを車両制御部６０３に送信する。このように、図４０に示す周辺環境情報Ｉｆａを生成する処理が繰り返し実行される。
尚、上記で説明した周辺環境情報Ｉｆａを生成する処理では、各重複領域Ｓｘ，Ｓｙ，Ｓｚにおいて複数の周辺環境情報が比較されなくてもよい。この場合、周辺環境情報融合部６４５０ａは、重複領域Ｓｘ，Ｓｙ，Ｓｚにおいて複数の周辺環境情報を比較せずに、各センサの優先度に関する情報と、周辺環境情報Ｉ１ａ〜Ｉ３ａに基づいて、周辺環境情報Ｉｆａを生成してもよい。
次に、図４２を参照して、制御部６４０ｂの機能について説明する。図４２は、照明システム６０４ｂの制御部６４０ｂ（第２制御部の一例）の機能ブロックを示す図である。図４２に示すように、制御部６４０ｂは、照明ユニット６４２ｂと、カメラ６４３ｂ（第２センサの一例）と、ＬｉＤＡＲユニット６４４ｂ（第２センサの一例）と、ミリ波レーダ６４５ｂ（第２センサの一例）の動作をそれぞれ制御するように構成されている。特に、制御部６４０ｂは、照明制御部６４１０ｂと、カメラ制御部６４２０ｂと、ＬｉＤＡＲ制御部６４３０ｂと、ミリ波レーダ制御部６４４０ｂと、周辺環境情報融合部６４５０ｂとを備える。照明制御部６４１０ｂは、照明制御部６４１０ａと同一の機能を有してもよい。カメラ制御部６４２０ｂは、カメラ制御部６４２０ａと同一の機能を有してもよい。ＬｉＤＡＲ制御部６４３０ｂは、ＬｉＤＡＲ制御部６４３０ａと同一の機能を有してもよい。ミリ波レーダ制御部６４４０ｂは、ミリ波レーダ制御部６４４０ａと同一の機能を有してもよい。
次に、図４３を参照して融合された周辺環境情報Ｉｆｂを生成する処理の一例について説明する。図４３に示すように、ステップＳ６１１において、カメラ６４３ｂは、検出領域Ｓ１ｂ（図４４参照）における車両６０１の周辺環境を示す画像データ（第２検出データの一例）を取得する。また、ステップＳ６１２において、ＬｉＤＡＲユニット６４４ｂは、検出領域Ｓ２ｂにおける車両６０１の周辺環境を示す３Ｄマッピングデータ（第２検出データの一例）を取得する。さらに、ステップＳ６１３において、ミリ波レーダ６４５ｂは、検出領域Ｓ３ｂにおける車両６０１の周辺環境を示す検出データ（第２検出データの一例）を取得する。
次に、カメラ制御部６４２０ｂは、カメラ６４３ｂから画像データを取得した上で、画像データに基づいて周辺環境情報Ｉ１ｂを生成する（ステップＳ６１４）。また、ＬｉＤＡＲ制御部６４３０ｂは、ＬｉＤＡＲユニット６４４ｂから３Ｄマッピングデータを取得した上で、３Ｄマッピングデータに基づいて周辺環境情報Ｉ２ｂを生成する（ステップＳ６１５）。さらに、ミリ波レーダ制御部６４４０ｂは、ミリ波レーダ６４５ｂから検出データを取得した上で、検出データに基づいて周辺環境情報Ｉ３ｂを生成する（ステップＳ６１６）。
次に、ステップＳ６１７において、周辺環境情報融合部６４５０ｂは、各センサの優先度に基づいて各重複領域Ｓｔ，Ｓｕ，Ｓｖ（図４４参照）において複数の周辺環境情報を比較する。本実施形態では、各センサの優先度は、カメラ６４３ｂ＞ＬｉＤＡＲユニット６４４ｂ＞ミリ波レーダ６４５ｂと仮定する。具体的には、周辺環境情報融合部６４５０ｂは、検出領域Ｓ１ｂと検出領域Ｓ２ｂとが互いに重複する重複領域Ｓｔにおいて、周辺環境情報Ｉ１ｂと周辺環境情報Ｉ２ｂとを比較した上で、周辺環境情報Ｉ１ｂと周辺環境情報Ｉ２ｂが互いに一致するかどうかを判定する。例えば、周辺環境情報Ｉ１ｂが重複領域Ｓｔにおいて歩行者の位置を位置Ｚ３として示す一方、周辺環境情報Ｉ２ｂが重複領域Ｓｔにおいて歩行者の位置を位置Ｚ４として示す場合、周辺環境情報Ｉ１ｂと周辺環境情報Ｉ２ｂが互いに一致しないと判定される。周辺環境情報融合部６４５０ｂは、比較結果として、周辺環境情報Ｉ１ｂと周辺環境情報Ｉ２ｂが互いに一致しないと判定した場合、各センサの優先度（カメラ６４３ｂ＞ＬｉＤＡＲユニット６４４ｂ）に基づいて、重複領域Ｓｔにおいて採用される周辺環境情報を周辺環境情報Ｉ１ｂとして決定する。
また、周辺環境情報融合部６４５０ｂは、検出領域Ｓ２ｂと検出領域Ｓ３ｂとが互いに重複する重複領域Ｓｖにおいて、周辺環境情報Ｉ２ｂと周辺環境情報Ｉ３ｂとを比較した上で、周辺環境情報Ｉ２ｂと周辺環境情報Ｉ３ｂが互いに一致するかどうかを判定する。周辺環境情報融合部６４５０ｂは、比較結果として、周辺環境情報Ｉ２ｂと周辺環境情報Ｉ３ｂが互いに一致しないと判定した場合、各センサの優先度（ＬｉＤＡＲユニット６４４ｂ＞ミリ波レーダ６４５ｂ）に基づいて、重複領域Ｓｖにおいて採用される周辺環境情報を周辺環境情報Ｉ２ｂとして決定する。
また、周辺環境情報融合部６４５０ｂは、検出領域Ｓ１ｂと、検出領域Ｓ２ｂと、検出領域Ｓ３ｂとが互いに重複する重複領域Ｓｕにおいて、周辺環境情報Ｉ１ｂと、周辺環境情報Ｉ２ｂと、周辺環境情報Ｉ３ｂとを比較した上で、周辺環境情報Ｉ１ｂと、周辺環境情報Ｉ２ｂと、周辺環境情報Ｉ３ｂとが互いに一致するかどうかを判定する。周辺環境情報融合部６４５０ｂは、比較結果として、周辺環境情報Ｉ１ｂと、周辺環境情報Ｉ２ｂと、周辺環境情報Ｉ３ｂが互いに一致しないと判定した場合、各センサの優先度（カメラ６４３ｂ＞ＬｉＤＡＲユニット６４４ｂ＞ミリ波レーダ６４５ｂ）に基づいて、重複領域Ｓｕにおいて採用される周辺環境情報を周辺環境情報Ｉ１ｂとして決定する。
その後、周辺環境情報融合部６４５０ｂは、周辺環境情報Ｉ１ｂ，Ｉ２ｂ，Ｉ３ｂをそれぞれ融合することで、融合された周辺環境情報Ｉｆｂ（第２周辺環境情報の一例）を生成する。周辺環境情報Ｉｆｂは、検出領域Ｓ１ｂ，Ｓ２ｂ，Ｓ３ｂを組合せた検出領域Ｓｆｂ（第２周辺領域の一例）における車両６０１の外部に存在する対象物に関する情報を含んでもよい。特に、周辺環境情報Ｉｆｂは、以下の情報によって構成されてもよい。

・検出領域Ｓ１ｂにおける周辺環境情報Ｉ１ｂ
・重複領域Ｓｔ，Ｓｕを除く検出領域Ｓ２ｂにおける周辺環境情報Ｉ２ｂ
・重複領域Ｓｕ，Ｓｖを除く検出領域Ｓ３ｂにおける周辺環境情報Ｉ３ｂ
次に、ステップＳ６１８において、周辺環境情報融合部６４５０ｂは、周辺環境情報Ｉｆｂを車両制御部６０３に送信する。このように、図４３に示す周辺環境情報Ｉｆｂを生成する処理が繰り返し実行される。
尚、上記で説明した周辺環境情報Ｉｆｂを生成する処理では、各重複領域Ｓｔ，Ｓｕ，Ｓｖにおいて複数の周辺環境情報が比較されなくてもよい。この場合、周辺環境情報融合部６４５０ｂは、重複領域Ｓｔ，Ｓｕ，Ｓｖにおいて複数の周辺環境情報を比較せずに、各センサの優先度に関する情報と、周辺環境情報Ｉ１ｂ〜Ｉ３ｂに基づいて、周辺環境情報Ｉｆｂを生成してもよい。
次に、図４５及び図４６を参照して照明システム６０４ａの検出領域Ｓｆａと照明システム６０４ｂの検出領域Ｓｆｂとが互いに重複する重複周辺領域Ｓｆｌにおける車両６０１の周辺環境を最終的に特定する処理について説明する。図４５は、重複周辺領域Ｓｆｌにおける車両６０１の周辺環境を最終的に特定する処理を説明するためのフローチャートである。図４６は、検出領域Ｓｆａと、検出領域Ｓｆｂと、検出領域Ｓｆａと検出領域Ｓｆｂが互いに重複する重複周辺領域Ｓｆｌを示す図である。尚、説明を簡略化するために、図４１に示す検出領域Ｓｆａの形状と、図４６に示す検出領域Ｓｆａの形状は一致させていない点に留意されたい。同様に、図４４に示す検出領域Ｓｆｂの形状と、図４６に示す検出領域Ｓｆｂの形状は一致させていない点に留意されたい。
図４５に示すように、ステップＳ６２０において、車両制御部６０３は、周辺環境情報融合部６４５０ａから検出領域Ｓｆａにおける周辺環境情報Ｉｆａを受信する。次に、車両制御部６０３は、周辺環境情報融合部６４５０ｂから検出領域Ｓｆｂにおける周辺環境情報Ｉｆｂを受信する（ステップＳ６２１）。その後、車両制御部６０３は、受信した周辺環境情報Ｉｆａ，Ｉｆｂのうちの少なくとも一方に基づいて、重複周辺領域Ｓｆｌにおける車両６０１の周辺環境を最終的に特定する。換言すれば、車両制御部６０３は、重複周辺領域Ｓｆｌにおける車両６０１の周辺環境を示す周辺環境情報を特定する（ステップＳ６２２）。
ステップＳ６２２の処理の具体例について図４６を参照して説明する。図４６に示すように、重複周辺領域Ｓｆｌは、第１部分領域Ｓｆ１と第２部分領域Ｓｆ２に区分される。第１部分領域Ｓｆ１は、中心軸Ａｘに対して左側に位置する領域である一方、第２部分領域Ｓｆ２は、中心軸Ａｘに対して右側に位置する領域である。ここで、中心軸Ａｘは、車両６０１の長手方向に平行に延びると共に車両６０１の中心を通過する軸である。第１部分領域Ｓｆ１と照明システム６０４ａの空間Ｓａとの間の距離は、第１部分領域Ｓｆ１と照明システム６０４ｂの空間Ｓｂとの間の距離よりも小さい。より詳細には、第１部分領域Ｓｆ１内の所定の位置Ｐａと空間Ｓａとの間の距離は、所定の位置Ｐａと空間Ｓｂとの間の距離よりも小さい。同様に、第２部分領域Ｓｆ２と照明システム６０４ｂの空間Ｓｂとの間の距離は、第２部分領域Ｓｆ２と照明システム６０４ａの空間Ｓａとの間の距離よりも小さい。より詳細には、第２部分領域Ｓｆ２内の所定の位置Ｐｂと空間Ｓｂとの間の距離は、所定の位置Ｐｂと空間Ｓａとの間の距離よりも小さい。
車両制御部６０３は、検出領域Ｓｆａにおける周辺環境を示す周辺環境情報Ｉｆａに基づいて、第１部分領域Ｓｆ１における車両６０１の周辺環境を最終的に特定する。換言すれば、車両制御部６０３は、第１部分領域Ｓｆ１における周辺環境情報として周辺環境情報Ｉｆａを採用する。一方、車両制御部６０３は、検出領域Ｓｆｂにおける周辺環境を示す周辺環境情報Ｉｆｂに基づいて、第２部分領域Ｓｆ２における車両６０１の周辺環境を最終的に特定する。換言すれば、車両制御部６０３は、第２部分領域Ｓｆ２における周辺環境情報として周辺環境情報Ｉｆｂを採用する。このように、車両制御部６０３は、車両６０１と重複周辺領域Ｓｆｌとの間の相対的位置関係と、周辺環境情報Ｉｆａ，Ｉｆｂのうちの少なくとも一方とに基づいて、重複周辺領域Ｓｆｌにおける車両６０１の周辺環境を最終的に特定する。
次に、ステップＳ６２３において、車両制御部６０３は、車両６０１の前方領域における周辺環境を最終的に特定する。特に、車両制御部６０３は、周辺環境情報Ｉｆａ，Ｉｆｂを融合することで、融合された周辺環境情報Ｉｇを生成する。周辺環境情報Ｉｇは、検出領域Ｓｆａ，Ｓｆｂを組合せた検出領域Ｓｇにおける車両６０１の外部に存在する対象物に関する情報を含んでもよい。特に、本実施形態では、周辺環境情報Ｉｇは、以下の情報によって構成されてもよい。

・第２部分領域Ｓｆ２を除く検出領域Ｓｆａにおける周辺環境情報Ｉｆａ
・第１部分領域Ｓｆ１を除く検出領域Ｓｆｂにおける周辺環境情報Ｉｆｂ
このように、本実施形態によれば、周辺環境情報Ｉｆａ，Ｉｆｂのうちの少なくとも一方に基づいて、検出領域Ｓｆａと検出領域Ｓｆｂとが互いに重複する重複周辺領域Ｓｆｌにおける車両６０１の周辺環境が最終的に特定される。このように、重複周辺領域Ｓｆｌにおける車両６０１の周辺環境を最終的に特定することができるので、車両６０１の周辺環境の認知精度を向上させることが可能な車両システム６０２を提供することができる。
さらに、照明システム６０４ａ（空間Ｓａ）の側に位置する第１部分領域Ｓｆ１では、周辺環境情報Ｉｆａに基づいて車両６０１の周辺環境が最終的に特定される。一方、照明システム６０４ｂ（空間Ｓｂ）の側に位置する第２部分領域Ｓｆ２では、周辺環境情報Ｉｆｂに基づいて車両６０１の周辺環境が最終的に特定される。このように、重複周辺領域Ｓｆｌと照明システム６０４ａ，６０４ｂとの間の位置関係を考慮した上で、重複周辺領域Ｓｆｌにおける車両６０１の周辺環境が最終的に特定されるので、車両６０１の周辺環境の認知精度を向上させることができる。
次に、図４７を参照して、照明システム６０４ａの検出領域Ｓｆａと照明システム６０４ｂの検出領域Ｓｆｂとが互いに重複する重複周辺領域Ｓｆｌにおける車両６０１の周辺環境を最終的に特定する処理の他の一例について説明する。図４７は、重複周辺領域Ｓｆｌにおいて歩行者Ｐ７が存在する様子を示す図である。本例では、図４５に示すステップＳ６２２の処理について以下に説明する。
図４７に示すように、重複周辺領域Ｓｆ１に歩行者Ｐ７が存在する場合に、検出領域Ｓｆａにおける周辺環境情報Ｉｆａと検出領域Ｓｆｂにおける周辺環境情報Ｉｆｂが互いに異なるものとする。具体的には、周辺環境情報Ｉｆａによって示される車両６０１と歩行者Ｐ７との間の相対的位置関係に関連するパラメータ（位置、距離、角度等）が周辺環境情報Ｉｆｂによって示される車両６０１と歩行者Ｐ７との間の相対的位置関係に関連するパラメータ（位置、距離、角度等）と異なるものとする。ここで、車両６０１と歩行者Ｐ７との間の角度とは、例えば、歩行者Ｐ７の中心点と車両６０１の中心点を結んだ線分と中心軸Ａｘ（図４６参照）との間によって形成される角度である。
例えば、周辺環境情報Ｉｆａによって示される車両６０１と歩行者Ｐ７との間の距離がＤ１である一方、周辺環境情報Ｉｆｂによって示される車両６０１と歩行者Ｐ７との間の距離がＤ２（Ｄ１≠Ｄ２）であるとする。この場合、車両制御部６０３は、距離Ｄ１と距離Ｄ２の平均値を車両６０１と歩行者Ｐ７との間の距離として最終的に特定する。このように、車両制御部６０３は、周辺環境情報Ｉｆａによって示されるパラメータと周辺環境情報Ｉｆｂによって示されるパラメータとの平均値を採用することで、重複周辺領域Ｓｆｌにおける周辺環境情報を特定する。
尚、周辺環境情報Ｉｆａが歩行者Ｐ７の存在を示す一方、周辺環境情報Ｉｆｂが歩行者Ｐ７の存在を示さない場合には、車両制御部６０３は、周辺環境情報Ｉｆａと周辺環境情報Ｉｆｂとの間の優先度に関係なく、歩行者Ｐ７が存在すると判定してもよい。このように、２つの周辺環境情報のうち少なくとも一方が対象物の存在を示す場合には、対象物が存在すると判定されることで、車両６０１の走行安全性をさらに向上させることが可能となる。
また、２つのパラメータの平均値に基づいて重複周辺領域Ｓｆｌにおける周辺環境情報を特定する方法に代わって、照明システム６０４ａの３つのセンサの検出精度に関連する情報と、照明システム６０４ｂの３つのセンサの検出精度に関連する情報とに基づいて、重複周辺領域Ｓｆｌにおける車両６０１の周辺環境が特定されてもよい。具体的には、車両制御部６０３は、照明システム６０４ａの３つのセンサの検出精度の平均値（又は中央値）と照明システム６０４ｂの３つのセンサの検出精度の平均値（又は中央値）とを比較することで、重複周辺領域Ｓｆｌにおける周辺環境情報を特定してもよい。
例えば、カメラ６４３ａの検出精度、ＬｉＤＡＲユニット６４４ａの検出精度、ミリ波レーダ６４５ａの検出精度がそれぞれ、９５％、９７％、９０％とする一方、カメラ６４３ｂの検出精度、ＬｉＤＡＲユニット６４４ｂの検出精度、ミリ波レーダ６４５ｂの検出精度がそれぞれ、９０％、９２％、９０％とする。この場合、照明システム６０４ａの３つのセンサの検出精度の平均値は、約９４％となる。一方、照明システム６０４ｂの３つのセンサの検出精度の平均値は、約９１％となる。このため、照明システム６０４ａの検出精度の平均値は、照明システム６０４ｂの検出精度の平均値よりも大きいため、車両制御部６０３は、周辺環境情報Ｉｆａを重複周辺領域Ｓｆｌにおける周辺環境情報として採用する。このように、照明システム６０４ａの３つのセンサの検出精度に関連した情報と、照明システム６０４ｂの３つのセンサの検出精度に関連した情報を考慮した上で、重複周辺領域Ｓｆｌにおける車両６０１の周辺環境が最終的に特定されるので、車両６０１の周辺環境の認知精度を向上させることができる。尚、本例では、センサの検出精度が百分率で規定されているが、複数のランク（例えば、Ａランク、Ｂランク、Ｃランク）で規定されてもよい。
次に、図４８を参照して照明システム６０４ｃの検出領域Ｓｆｃと照明システム６０４ｄの検出領域Ｓｆｄとが互いに重複する重複周辺領域Ｓｆｒにおける車両６０１の周辺環境を最終的に特定する処理について説明する。図４８は、検出領域Ｓｆｃと、検出領域Ｓｆｄと、これら２つの検出領域Ｓｆｃ，Ｓｆｄが互いに重複する重複周辺領域Ｓｆｒを示す図である。
最初に、車両制御部６０３は、制御部６４０ｃの周辺環境情報融合部から検出領域Ｓｆｃにおける融合された周辺環境情報Ｉｆｃを受信する。次に、車両制御部６０３は、制御部６４０ｄの周辺環境情報融合部から検出領域Ｓｆｄにおける融合された周辺環境情報Ｉｆｄを受信する。ここで、検出領域Ｓｆｃは、照明システム６０４ｃの３つのセンサの検出領域を合成することで得られる検出領域である。同様に、検出領域Ｓｆｄは、照明システム６０４ｄの３つのセンサの検出領域を合成することで得られる検出領域である。その後、車両制御部６０３は、受信した周辺環境情報Ｉｆｃ，Ｉｆｄのうちの少なくとも一方に基づいて、重複周辺領域Ｓｆｒにおける車両６０１の周辺環境を最終的に特定する。換言すれば、車両制御部６０３は、重複周辺領域Ｓｆｒにおける車両６０１の周辺環境を示す周辺環境情報を特定する。次に、車両制御部６０３は、車両６０１の後方領域における周辺環境を最終的に特定する。特に、車両制御部６０３は、周辺環境情報Ｉｆｃ，Ｉｆｄを融合することで、融合された周辺環境情報Ｉｒを生成する。周辺環境情報Ｉｒは、検出領域Ｓｆｃ，Ｓｆｄを組合せた検出領域Ｓｒにおける車両６０１の外部に存在する対象物に関する情報を含んでもよい。このように、重複周辺領域Ｓｆｒにおける車両６０１の周辺環境を最終的に特定することができるので、車両６０１の周辺環境の認知精度を向上させることが可能な車両システム６０２を提供することができる。
以上より、本実施形態によれば、制御部６４０ａ〜６４０ｄの各々は、照明システムに搭載された３つのセンサ（カメラ、ＬｉＤＡＲユニット、ミリ波レーダ）の検出データに基づいて、融合された周辺環境情報を生成する。車両制御部６０３は、各制御部６４０ａ〜６４０ｄから周辺環境情報を受信した上で、車両６０１の前方領域及び後方領域における車両６０１の周辺環境を最終的に特定する。車両制御部６０３は、最終的に特定された周辺環境情報Ｉｇ，Ｉｒと、走行状態情報、現在位置情報及び／又は地図情報等に基づいて、ステアリング制御信号、アクセル制御信号及びブレーキ制御信号のうち少なくとも一つを自動的に生成した上で、車両６０１の走行を自動的に制御する。このように、各照明システムに搭載された各センサの検出データに基づいて生成された周辺環境情報を融合することで、車両６０１の周辺環境情報を最終的に特定することが可能となる。
尚、図４７に示す検出領域Ｓｇと図４８に示す検出領域Ｓｒが互いに重複する場合には、車両制御部６０３は、検出領域Ｓｇと検出領域Ｓｒが互いに重複する重複領域における周辺環境情報を特定してもよい。例えば、周辺環境情報Ｉｇによって示される車両６０１と対象物の相対位置関係に関連するパラメータと周辺環境情報Ｉｒによって示される車両６０１と対象物の相対位置関係に関連するパラメータとの平均値が採用されてもよい。また、車両制御部６０３は、照明システム６０４ａ，６０４ｂの複数センサの検出精度に関連する情報と照明システム６０４ｃ，６０４ｄの複数センサの検出精度に関連する情報とを比較することで、上記重複領域における周辺環境情報を特定してもよい。
次に、図４９を参照して本実施形態の変形例に係る車両システム６０２Ａについて以下に説明する。図４９は、車両システム６０２Ａを示すブロック図である。図４９に示すように、車両システム６０２Ａは、制御部６３１，６３２を備える点で図３８に示す車両システム６０２と相違する。制御部６３１は、照明システム６０４ａの制御部６４０ａ及び照明システム６０４ｂの制御部６４０ｂに通信可能に接続されると共に、車両制御部６０３に通信可能に接続されている。また、制御部６３２は、照明システム６０４ｃの制御部６４０ｃ及び照明システム６０４ｄの制御部６４０ｄに通信可能に接続されると共に、車両制御部６０３に通信可能に接続されている。
制御部６３１，６３２は、例えば、少なくとも一つの電子制御ユニット（ＥＣＵ）により構成されている。電子制御ユニットは、１以上のプロセッサと１以上のメモリを含む少なくとも一つのマイクロコントローラと、その他電子回路（例えば、トランジスタ等）を含んでもよい。また、電子制御ユニット（ＥＣＵ）は、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の少なくとも一つの集積回路によって構成されてもよい。さらに、電子制御ユニットは、少なくとも一つのマイクロコントローラと少なくとも一つの集積回路（ＦＰＧＡ等）との組み合わせによって構成されてもよい。
本例では、制御部６３１，６３２は、車両制御部６０３に代わって、重複周辺領域における車両６０１の周辺環境を最終的に特定してもよい。この点において、図４５に示すように、制御部６３１は、制御部６４０ａの周辺環境情報融合部６４５０ａから周辺環境情報Ｉａｆを受信すると共に（ステップＳ６２１）、制御部６４０ｂの周辺環境情報融合部６４５０ｂから周辺環境情報Ｉｂｆを受信する（ステップＳ６２２）。次に、制御部６３１は、受信した周辺環境情報Ｉｆａ，Ｉｆｂのうちの少なくとも一方に基づいて、重複周辺領域Ｓｆｌにおける車両６０１の周辺環境を最終的に特定する。その後、制御部６３１は、車両６０１の前方領域における周辺環境情報Ｉｇを生成した上で（ステップＳ６２３）、周辺環境情報Ｉｇを車両制御部６０３に送信する。
一方、制御部６３２は、最初に、制御部６４０ｃの周辺環境情報融合部から周辺環境情報Ｉｆｃを受信すると共に、制御部６４０ｄの周辺環境情報融合部から周辺環境情報Ｉｆｄを受信する。次に、制御部６３２は、受信した周辺環境情報Ｉｆｃ，Ｉｆｄのうちの少なくとも一方に基づいて、重複周辺領域Ｓｆｒにおける車両６０１の周辺環境を最終的に特定する。その後、制御部６３２は、車両６０１の後方領域における周辺環境情報Ｉｒを生成した上で、周辺環境情報Ｉｇを車両制御部６０３に送信する。
その後、車両制御部６０３は、周辺環境情報Ｉｇ，Ｉｒを受信した上で、周辺環境情報Ｉｇ，Ｉｒと、走行状態情報、現在位置情報及び／又は地図情報等に基づいて、ステアリング制御信号、アクセル制御信号及びブレーキ制御信号のうち少なくとも一つを自動的に生成した上で、車両６０１の走行を自動的に制御する。
図４９に示す車両システム６０２Ａでは、制御部６３１，６３２が設けられているため、車両制御部６０３で実行される処理の一部を制御部６３１，６３２に実行させることができる。このように、車両制御部６０３に課される演算負荷を分散することができるため、車両システム６０２Ａのスループット及び安定性を向上させることができる。
また、本実施形態では、複数センサとして、カメラと、ＬｉＤＡＲユニットと、ミリ波レーダを挙げているが、本実施形態はこれに限定されない。例えば、これらのセンサに加えて超音波センサが照明システムに搭載されてもよい。この場合、照明システムの制御部は、超音波センサの動作を制御すると共に、超音波センサによって取得された検出データに基づいて周辺環境情報を生成してもよい。また、各照明システムに搭載されるセンサの数は３つに限定されず、カメラと、ＬｉＤＡＲユニットと、ミリ波レーダと、超音波センサのうち少なくとも２つが照明システムに搭載されてもよい。
以上、本発明の各実施形態について説明をしたが、本発明の技術的範囲が各実施形態の説明によって限定的に解釈されるべきではないのは言うまでもない。各実施形態は単なる一例であって、特許請求の範囲に記載された発明の範囲内において、様々な実施形態の変更が可能であることが当業者によって理解されるところである。本発明の技術的範囲は特許請求の範囲に記載された発明の範囲及びその均等の範囲に基づいて定められるべきである。
各実施形態では、車両の運転モードは、完全自動運転モードと、高度運転支援モードと、運転支援モードと、手動運転モードとを含むものとして説明したが、車両の運転モードは、これら４つのモードに限定されるべきではない。車両の運転モードの区分は、各国における自動運転に係る法令又は規則に沿って適宜変更されてもよい。同様に、本実施形態の説明で記載された「完全自動運転モード」、「高度運転支援モード」、「運転支援モード」のそれぞれの定義はあくまでも一例であって、各国における自動運転に係る法令又は規則に沿って、これらの定義は適宜変更されてもよい。
本出願は、２０１７年８月３日に出願された日本国特許出願（特願２０１７−１５０６９３号）に開示された内容と、２０１７年８月３日に出願された日本国特許出願（特願２０１７−１５０６９４号）に開示された内容と、２０１７年８月３日に出願された日本国特許出願（特願２０１７−１５０６９５号）に開示された内容と、２０１７年１０月１２日に出願された日本国特許出願（特願２０１７−１９８５３２号）に開示された内容と、２０１７年１０月１２日に出願された日本国特許出願（特願２０１７−１９８５３３）に開示された内容と、２０１７年１０月２６日に出願された日本国特許出願（特願２０１７−２０７４９８号）に開示された内容とを適宜援用する。

Claims (46)

  1. 自動運転モードで走行可能な車両に設けられた車両システムであって、
    前記車両の周辺環境を示す検出データを取得するように構成されたセンサと、
    前記検出データに基づいて、前記車両の周辺環境を示す周辺環境情報を生成するように構成された生成部と、
    前記車両又は前記車両の周辺環境に関連付けられた所定の情報に基づいて、前記センサの使用頻度を設定するように構成された使用頻度設定部と、
    を備えた、車両システム。
  2. 前記使用頻度設定部は、前記所定の情報に基づいて、前記センサの使用頻度を低下させるように構成される、請求項１に記載の車両システム。
  3. 前記センサの使用頻度は、
    前記検出データのフレームレート、前記検出データのビットレート、前記センサのモード又は前記周辺環境情報の更新レートである、請求項１または２に記載の車両システム。
  4. 前記所定の情報は、前記周辺環境の明るさを示す情報及び前記車両の現在位置の天候情報のうちの少なくとも一つである、請求項１から３のうち何れか一項に記載の車両システム。
  5. 前記所定の情報は、前記車両の速度を示す情報である、請求項１から４のうち何れか一項に記載の車両システム。
  6. 前記所定の情報は、前記車両が高速道路を現在走行していることを示す情報である、請求項１から５のうち何れか一項に記載の車両システム。
  7. 前記所定の情報は、前記車両の進行方向を示す情報である、請求項１から３のうち何れか一項に記載の車両システム。
  8. 前記センサは、複数のセンサを有し、
    ａ）前記車両が前進している場合、前記使用頻度設定部は、前記車両の後側に配置されたセンサの使用頻度を低下させ、
    ｂ）前記車両が後進している場合、前記使用頻度設定部は、前記車両の前側に配置されたセンサの使用頻度を低下させ、
    ｃ）前記車両が右折する場合、前記使用頻度設定部は、前記車両の左側に配置されたセンサの使用頻度を低下させる、請求項７に記載の車両システム。
  9. 請求項１から８のうち何れか一項に記載の車両システムを備えた、自動運転モードで走行可能な車両。
  10. 自動運転モードで走行可能な車両に設けられた車両システムであって、
    第１フレームレートで前記車両の周辺環境を示す第１検出データを取得するように構成された第１センサと、
    第２フレームレートで前記車両の周辺環境を示す第２検出データを取得するように構成された第２センサと、
    前記第１検出データに基づいて、前記車両の周辺環境を示す第１周辺環境情報を生成するように構成された第１生成部と、
    前記第２検出データに基づいて、前記車両の周辺環境を示す第２周辺環境情報を生成するように構成された第２生成部と、を備え、
    前記第１検出データの各フレームの取得期間と前記第２検出データの各フレームの取得期間は、互いに重複する、車両システム。
  11. 前記第１センサは、カメラであり、
    前記第２センサは、レーザーレーダである、
    請求項１０に記載の車両システム。
  12. 前記車両の外部に向けて光を出射するように構成された照明ユニットと、
    第３レートで前記照明ユニットを点灯制御するように構成された照明制御部と、
    をさらに備える、請求項１１に記載の車両システム。
  13. 前記第３レートは、前記第１フレームレートと同じであり、
    前記照明ユニットは、前記第１検出データの各フレームの取得期間において点灯する、請求項１２に記載の車両システム。
  14. 前記第３レートは、前記第１フレームレートの半分であり、
    前記照明ユニットは、前記第１検出データの第１フレームの取得期間において消灯すると共に、前記第１検出データの第２フレームの取得期間において点灯し、
    前記第２フレームは、前記第１フレームの次に前記第１センサによって取得されるフレームである、請求項１２に記載の車両システム。
  15. 前記第１検出データの各フレームの取得開始時刻は、前記第２検出データの各フレームの取得開始時刻と一致する、請求項１０から１４のうちいずれか一項に記載の車両システム。
  16. 請求項１０から１５のうちいずれか一項に記載の車両システムを備え、自動運転モードで走行可能な車両。
  17. 自動運転モードで走行可能な車両に設けられた車両システムであって、
    各々が前記車両の周辺環境を示す検出データを取得するように構成された複数のセンサと、
    前記複数のセンサの検出精度を決定するように構成された検出精度決定部と、
    を備えた、車両システム。
  18. 前記複数の検出データと、前記複数のセンサの検出精度に基づいて、前記車両の周辺環境を特定するように構成された周辺環境情報特定部をさらに備えた、請求項１７に記載の車両システム。
  19. 前記周辺環境情報特定部は、
    前記複数の検出データに基づいて、前記車両の周辺環境を示す複数の周辺環境情報を生成し、
    前記複数のセンサの検出精度に基づいて、前記複数のセンサの検出領域が互いに重複する重複領域において採用される周辺環境情報を決定するように構成されている、請求項１７に記載の車両システム。
  20. 前記周辺環境情報特定部は、
    前記複数のセンサの検出精度に基づいて、前記複数のセンサの検出領域が互いに重複する重複領域において採用される検出データを決定するように構成されている、請求項１８に記載の車両システム。
  21. 前記複数のセンサのうち第１のセンサの検出領域は、複数の部分領域に区分されており、
    前記検出精度決定部は、前記複数の部分領域の各々における前記第１のセンサの検出精度を決定するように構成されている、請求項１７から２０のうちいずれか一項に記載の車両システム。
  22. 前記検出精度決定部は、前記車両の現在位置を示す情報及び地図情報に基づいて、前記複数のセンサの検出精度を決定するように構成されている、請求項１７から２１のうちいずれか一項に記載の車両システム。
  23. 前記車両の周辺に存在する交通インフラ設備から前記交通インフラ設備に関連したインフラ情報を受信するように構成された受信部をさらに備え、
    前記検出精度決定部は、前記車両の現在位置を示す情報及び前記インフラ情報に基づいて、前記複数のセンサの検出精度を決定するように構成されている、請求項１７から２１のうちいずれか一項に記載の車両システム。
  24. 前記複数の検出データと、前記複数のセンサの検出精度に基づいて、前記車両の周辺環境を特定するように構成された周辺環境情報特定部をさらに備え、
    前記周辺環境情報特定部は、前記複数の検出データに基づいて、前記車両の周辺環境を示す複数の周辺環境情報を生成するように構成され、
    前記検出精度決定部は、前記生成された複数の周辺環境情報を比較することで、前記複数のセンサの検出精度を決定するように構成されている、請求項１７から２１のうちいずれか一項に記載の車両システム。
  25. 請求項１７から２４のうちいずれか一項に記載の車両システムを備えた、自動運転モードで走行可能な車両。
  26. 自動運転モードで走行可能な車両に設けられた車両システムであって、
    各々が前記車両の周辺環境を示す検出データを取得するように構成された複数のセンサと、
    所定の情報に基づいて、前記複数のセンサ間における使用優先度を決定するように構成された使用優先度決定部と、
    前記複数の検出データと、前記使用優先度に基づいて、前記車両の周辺環境を特定するように構成された周辺環境特定部と、を備えた、車両システム。
  27. 前記周辺環境特定部は、
    前記複数の検出データに基づいて、前記車両の周辺環境を示す複数の周辺環境情報を生成し、
    前記複数のセンサの検出領域が互いに重複する重複領域において、前記複数の周辺環境情報を比較し、
    前記複数の周辺環境情報が互いに一致しない場合に、前記使用優先度に基づいて、前記重複領域において採用される周辺環境情報を決定する、ように構成されている、請求項２６に記載の車両システム。
  28. 前記周辺環境特定部は、
    前記使用優先度に基づいて、前記複数のセンサの検出領域が互いに重複する重複領域において採用される検出データを決定するように構成されている、請求項２６に記載の車両システム。
  29. 前記所定の情報は、前記周辺環境の明るさを示す情報である、請求項２６または２７に記載の車両システム。
  30. 前記所定の情報は、前記周辺環境の明るさを示す情報及び天候情報である、請求項２６または２７に記載の車両システム。
  31. 前記所定の情報は、前記複数のセンサの検出精度に関する情報である、請求項２６または２７に記載の車両システム。
  32. 請求項２６から３１のうちいずれか一項に記載の車両システムを備え、自動運転モードで走行可能な車両。
  33. 自動運転モードで走行可能な車両に設けられた車両システムであって、
    第１フレームレートで前記車両の周辺環境を示す第１検出データを取得するように構成された第１センサと、
    第２フレームレートで前記車両の周辺環境を示す第２検出データを取得するように構成された第２センサと、
    前記第１検出データに基づいて、前記車両の周辺環境を示す第１周辺環境情報を生成するように構成された第１生成部と、
    前記第２検出データに基づいて、前記車両の周辺環境を示す第２周辺環境情報を生成するように構成された第２生成部と、を備え、
    前記第１検出データの各フレームの取得開始時刻と前記第２検出データの各フレームの取得開始時刻が互いに異なる、車両システム。
  34. 前記第１センサは、カメラであり、
    前記第２センサは、レーザーレーダである、
    請求項３３に記載の車両システム。
  35. 前記車両の外部に向けて光を出射するように構成された照明ユニットと、
    第３レートで前記照明ユニットを点灯制御するように構成された照明制御部と、
    をさらに備える、請求項３４に記載の車両システム。
  36. 前記第３レートは、前記第１フレームレートと同じであり、
    前記照明ユニットは、前記第１検出データの各フレームの取得期間において点灯すると共に、前記第２検出データの各フレームの取得期間において消灯する、請求項３５に記載の車両システム。
  37. 前記第３レートは、前記第１フレームレートの半分であり、
    前記照明ユニットは、前記第１検出データの第１フレームの取得期間において点灯すると共に、前記第１検出データの第２フレームの取得期間において消灯し、
    前記第２フレームは、前記第１フレームの次に前記第１センサによって取得されるフレームである、請求項３５に記載の車両システム。
  38. 前記第２センサは、少なくとも前記第１検出データの第１フレームの取得終了時刻と前記第１検出データの第２フレームの取得開始時刻の間の第１期間において、前記第２検出データを取得するように構成され、
    前記第２フレームは、前記第１フレームの次に前記第１センサによって取得されるフレームである、請求項３３から３７のうちいずれか一項に記載の車両システム。
  39. 少なくとも前記第１期間において取得される前記第２検出データの第１フレームの取得開始時刻と前記第１検出データの第１フレームの取得開始時刻との間の間隔は、前記第１検出データの第１フレームの取得期間の半分よりも大きく、且つ前記第１検出データの取得周期よりも小さい、請求項３８に記載の車両システム。
  40. 請求項３３から３９のうちいずれか一項に記載の車両システムを備え、自動運転モードで走行可能な車両。
  41. 自動運転モードで走行可能な車両に設けられた車両システムであって、
    各々が前記車両の第１領域に配置され、前記車両の周辺環境を示す第１検出データを取得するように構成された複数の第１センサと、
    前記複数の第１検出データに基づいて、前記車両の第１周辺領域における前記車両の周辺環境を示す第１周辺環境情報を生成するように構成された第１制御部と、を備えた第１センシングシステムと、
    各々が前記第１領域とは異なる前記車両の第２領域に配置され、前記車両の周辺環境を示す第２検出データを取得するように構成された複数の第２センサと、
    前記複数の第２検出データに基づいて、前記車両の第２周辺領域における前記車両の周辺環境を示す第２周辺環境情報を生成するように構成された第２制御部と、を備えた第２センシングシステムと、
    前記第１周辺環境情報及び前記第２周辺環境情報のうちの少なくとも一方に基づいて、前記第１周辺領域と前記第２周辺領域とが互いに重複する重複周辺領域における前記車両の周辺環境を最終的に特定するように構成された第３制御部と、を備えた、車両システム。
  42. 前記第３制御部は、
    前記車両と前記重複周辺領域との間の相対的位置関係と、前記第１周辺環境情報及び前記第２周辺環境情報のうちの少なくとも一方とに基づいて、前記重複周辺領域における前記車両の周辺環境を最終的に特定するように構成されている、請求項４１に記載の車両システム。
  43. 前記第３制御部は、
    前記第１周辺環境情報に基づいて、前記重複周辺領域のうちの第１部分領域における前記車両の周辺環境を最終的に特定し、
    前記第２周辺環境情報に基づいて、前記重複周辺領域のうちの第２部分領域における前記車両の周辺環境を最終的に特定する、ように構成されており、
    前記第１部分領域と前記第１領域との間の距離は、前記第１部分領域と前記第２領域との間の距離よりも小さく、
    前記第２部分領域と前記第２領域との間の距離は、前記第２部分領域と前記第１領域との間の距離よりも小さい、請求項４２に記載の車両システム。
  44. 前記第１周辺環境情報によって示される第１パラメータの第１の値が前記第２周辺環境情報によって示される前記第１パラメータの第２の値と異なる場合に、
    前記第３制御部は、前記第１の値と前記第２の値との平均値を前記第１パラメータの値として最終的に特定するように構成されており、
    前記第１パラメータは、前記重複周辺領域に存在する対象物と前記車両との間の相対的位置関係に関連するパラメータである、請求項４１に記載の車両システム。
  45. 前記第３制御部は、
    前記第１周辺環境情報及び前記第２周辺環境情報のうちの一方と、前記複数の第１センサの検出精度に関連する情報と、前記複数の第２センサの検出精度に関連する情報とに基づいて、前記重複周辺領域における前記車両の周辺環境を最終的に特定するように構成されている、請求項４１に記載の車両システム。
  46. 請求項４１から４５のうちいずれか一項に記載の車両システムを備えた、自動運転モードで走行可能な車両。
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