JPWO2019207639A1 - 行動選択装置、行動選択プログラム及び行動選択方法 - Google Patents

Abstract

行動選択装置（１０）は、行動選択部（２２）を備えている。行動選択部（２２）は、複数の行動の行動ごとに、センサによる認識が要求される領域を示す要求認識領域が対応付けられた行動リスト（３１）をメモリ（３０）から取得する。行動選択部（２２）は、周辺認識装置（５３）の有するセンサ（５３−１）によって認識された認識領域（５３ａ）を、周辺認識装置（５３）から取得する。行動選択部（２２）は、認識領域（５３ａ）に含まれる要求認識領域が対応付けられた行動を、行動リスト（３１）から選択する。

Description

本発明は、自動運転車両に代表される自動運転機器の行動を選択する、行動選択装置、行動選択プログラム及び行動選択方法に関する。

ドライバーの運転サポート及び予防安全を目的として、車線逸脱警報システム（ＬＤＷ）、歩行者検知システム（ＰＤ）、アダプティブクルーズコントロールシステム（ＡＣＣ）といった先進運転支援システムが開発されている。また、目的地までの一部または目的地までの全ての運転をドライバーに代わってシステムが行う自動運転システムが開発されている。

一般的に、自動運転は、自動運転車両の周辺状況の認識処理、自動運転車両の次の行動の判断処理及び自動運転車両のアクセル、ブレーキ、ステアリングの操作処理の、３つの処理で実現される。

上記の判断処理について、特許文献１には、以下の軌跡生成装置の開示がある。前記軌跡生成装置は、走行障害領域を取得する取得手段を有する。前記軌跡生成装置では、現在位置から目標進行位置までの走行軌跡を生成する過程において、前記取得手段が車両の走行の障害となる走行障害領域を取得し、軌跡生成装置は、走行障害領域を回避する走行軌跡を算出する。
前記取得手段は、ＧＰＳ受信機から取得する車両の位置情報、ミリ波レーダ及びカメラのようなセンサが測定したデータの解析結果である障害物情報、及び車両の現在位置付近の道路地図情報に基づき、走行障害領域を判定する。これにより、特許文献１では、障害物との衝突を起こさない自動運転を実現するとしている。

特開２００８−１４９８５５号公報

自動運転車両に搭載されたセンサによる障害物検出では、自動運転車両の走行する地域天候、自動運転車両の走行する道路のような走行環境、自動運転車両の走行速度またはセンサ故障のような要因で、センサによる障害物の検出領域と、センサの検出精度とは、動的に変化する。

しかし、特許文献１では、センサによる障害物の検出領域と、センサの検出精度とが、動的に変化することは考慮されていない。このため、センサが障害物の有無を確認できていない領域に対して、特許文献１の装置は、障害物は存在しないと誤認識して走行軌跡を生成する可能性がある。

この発明は、センサによる障害物の検出領域またはセンサの検出精度が動的に変化する場合でも、自動運転する自動運転機器に動的変化に対応した行動をさせる行動選択装置の提供を目的とする。

この発明の行動選択装置は、
複数の行動の行動ごとに、センサによる認識が要求される領域を示す要求認識領域が対応付けられた行動群情報を取得する行動群情報取得部と、
前記センサによって認識された領域を示すセンサ認識領域を取得し、前記センサ認識領域に含まれる前記要求認識領域が対応付けられた行動を、前記行動群情報から選択する選択部とを備える。

この発明の行動選択装置は、選択部を備えている。よって、選択部によって、天候または時間帯のような要因でセンサの認識する認識領域が動的に変化した場合でも、自動運転のための適切な行動を選択できる。

実施の形態１の図で、センサによる検出範囲の変化を説明する図。 実施の形態１の図で、行動選択装置１０のハードウェア構成図。 実施の形態１の図で、行動選択装置１０の動作を示すフローチャート。 実施の形態１の図で、行動選択装置１０の動作を示すシーケンス。 実施の形態１の図で、行動リスト３１を示す図。 実施の形態１の図で、行動リスト３１の具体例を示す図。 実施の形態１の図で、許可リスト２２０を示す図。 実施の形態１の図で、自動車７０の周辺領域の分割方法を説明する図。 実施の形態１の図で、環境補正情報３２を説明する図。 実施の形態１の図で、環境補正情報３２−１を説明する図。 実施の形態１の図で、退避条件情報３３を説明する図。

実施の形態１．
図１は、カメラ及びライダーのようなセンサによって検出される検出領域が変動する例を示している。天候の良い昼間のような通常時に比べて、夜間では検出領域が低下する。
図１では、第１のカメラである前方カメラの検出範囲２０１、第２のカメラの検出範囲２０２、ライダーの検出範囲２０３を示している。図１では、前方カメラの検出範囲２０１及び第２のカメラの検出範囲２０２が、通常時に比べて夜間で狭くなっていることを示している。なおライダーの検出範囲２０３は、通常時と夜間で同じである。通常時では、自動車２１１は、自動車２１１の右前を走行している障害物である先行車両２１２を検出可能である。しかし前方カメラについては、夜間では自動車２１１の検出領域外のため、自動車２１１は先行車両２１２を検出することができない。
実施の形態１の行動選択装置１０は、図１のように検出領域が動的に変化した場合であっても、変化に対応した行動を自動運転車両にさせることができる。

図２から図１１を参照して、実施の形態１を説明する。

＊＊＊構成の説明＊＊＊
図２は、行動選択装置１０のハードウェア構成を示す。図２では、行動選択装置１０が移動体７０に搭載された状態が示されている。移動体７０としては、移動ができ、かつ、移動のための自動運転ができる機器である。移動体７０としては、車両、船舶、ロボットのような移動体である。実施の形態１では、移動体７０は、自動運転車両を想定する。以下、移動体７０である自動運転車両は、以下、自動車７０と記す。

行動選択装置１０は、自動車７０に搭載されるコンピュータである。行動選択装置１０は、ハードウェアとして、プロセッサ２０、メモリ３０及び入出力インタフェース装置４０を備える。入出力インタフェース装置４０は、以下、入出力ＩＦ装置４０と表記する。プロセッサ２０は、システムバスを介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。プロセッサ２０は、プロセッシングサーキットリーである。

プロセッサ２０は、プロセッシングを行うＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）である。プロセッサ２０は、具体例としては、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）である。

プロセッサ２０は、ＣＰＵ、ＤＳＰ、ＧＰＵ及びＦＰＧＡを有している。プロセッサ２０では、ＣＰＵ、ＤＳＰ、ＧＰＵ及びＦＰＧＡが連携してプログラムを実行することで、行動選択装置１０の機能が実現される。

ＣＰＵは、プログラムの実行、データ演算といった処理を行う。ＤＳＰは、算術演算、データ移動といった、デジタル信号処理を行う。例えば、ミリ波レーダから得られるセンサデータのセンシングといった処理は、ＣＰＵが処理でせずに、ＤＳＰによって高速に処理することが望ましい。

ＧＰＵは、画像の処理に特化したプロセッサである。ＧＰＵは、複数の画素データを並列処理することで、高速な画像処理が可能である。ＧＰＵは、画像処理で頻繁に使われるテンプレートマッチング処理を、高速に処理できる。例えば、カメラから得られるセンサデータのセンシングは、ＧＰＵで処理することが望ましい。カメラから得られるセンサデータのセンシングをＣＰＵで処理すると、処理時間が膨大になる。また、ＧＰＵは単なる画像処理用のプロセッサとしてではなく、ＧＰＵの演算資源を用いて、汎用計算を行う使い方（ＧＰＧＰＵ：Ｇｅｎｅｒａｌ Ｐｕｒｐｏｓｅ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ｏｎ Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔｓ）がある。従来の画像処理技術では画像に映りこむ車両の検出精度に限界が合ったが、ＧＰＧＰＵによるディープラーニングで画像処理を行うことでより高精度に検出することができる。

ＦＰＧＡは、論理回路の構成をプログラム可能なプロセッサである。ＦＰＧＡは、専用のハードウェア演算回路とプログラム可能なソフトウェアとの両方の性質を持つ。複雑な演算及び並列性のある処理は、ＦＰＧＡで高速に実行できる。

メモリ３０は、不揮発性メモリと、揮発性メモリとからなる。不揮発性メモリは、行動選択装置１０の電源がオフの間も、実行プログラム及びデータを保持できる。揮発性メモリは、行動選択装置１０の動作時に、データを高速に移動可能である。不揮発性メモリは、具体例としては、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリである。揮発性メモリは、具体例としては、ＤＤＲ２−ＳＤＲＡＭ（Ｄｏｕｂｌｅ−Ｄａｔａ−Ｒａｔｅ２ Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＤＲ３−ＳＤＲＡＭ（Ｄｏｕｂｌｅ−Ｄａｔａ−Ｒａｔｅ３ Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）である。不揮発性メモリは、ＳＤ（Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌ）メモリカード、ＣＦ（ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ）、ＮＡＮＤフラッシュ、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ（登録商標）ディスク、ＤＶＤといった可搬記憶媒体であってもよい。メモリ３０は、図示していないメモリインタフェースを介して、プロセッサ２０と接続される。メモリインタフェースは、プロセッサ２０からのメモリアクセスを一元的に管理し、効率的なメモリアクセス制御を行う装置である。メモリインタフェースは、行動選択装置１０におけるデータ転送と、周辺認識装置５３から得られるセンサデータのメモリ３０への書き込みといった処理に利用される。ここでセンサデータとは後述する認識領域５３ａ、認識精度５３ｂである。

行動選択装置１０は、機能構成要素として、環境決定部２１、行動選択部２２及び退避判定部２３を備える。

環境決定部２１、行動選択部２２及び退避判定部２３の機能は、行動選択プログラムまたはハードウェアである論理回路により実現される。環境決定部２１、行動選択部２２及び退避判定部２３の機能が行動選択プログラムで実現される場合、メモリ３０には行動選択プログラムが記憶される。環境決定部２１、行動選択部２２及び退避判定部２３の機能が論理回路で実現される場合、メモリ３０には論理回路情報が記憶される。行動選択プログラムまたは論理回路情報は、プロセッサ２０により読み込まれて実行される。

行動選択プログラムは、環境決定部２１、行動選択部２２及び退避判定部２３の各部の「部」を「処理」、「手順」あるいは「工程」に読み替えた各処理、各手順あるいは各工程をコンピュータに実行させるプログラムである。また、行動選択方法は、コンピュータである行動選択装置１０が行動選択プログラムを実行することにより行われる方法である。

行動選択プログラムは、コンピュータ読取可能な記録媒体に格納されて提供されてもよいし、プログラムプロダクトとして提供されてもよい。

図２では、プロセッサ２０は、１つだけ示されている。しかし、プロセッサ２０は、複数のプロセッサから構成されてもよい。複数のプロセッサ２０が、環境決定部２１、行動選択部２２、退避判定部２３の各機能を実現するプログラムを連携して実行してもよい。

メモリ３０には、行動リスト３１、環境補正情報３２、退避条件情報３３が記憶されている。

行動リスト３１は、自動運転で実行し得る個々の行動の実行可否を判断するために必要な認識領域３１ａと認識精度３１ｂで構成される。行動リスト３１は、図５、図６の説明で後述する。

環境補正情報３２は、道路種別に応じた行動選択処理での補正情報となる走行環境補正情報と、外部環境に応じた行動選択処理における補正情報となる外部環境補正情報を有する。
道路種別とは、高速道路、国道または生活道路のような道路の種別である。
外部環境とは天候、照度、風向き、風力のような環境である。
環境補正情報３２は、図９、図１０の説明で後述する。

退避条件情報３３は、走行環境２１ａに応じた自動運転を継続するために最低限実行が必要な行動がどれであるかを、定義した情報である。退避条件情報３３は図１１の説明で後述する。

入出力ＩＦ装置４０は、自動車７０に搭載された車両ＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）５１、位置決定装置５２、周辺認識装置５３及び行動決定装置６０と接続されている。

車両ＥＣＵ５１は、車両の速度、ハンドル操作角を操作する。行動選択装置１０は、車両ＥＣＵ５１から車両情報５１ａと、外部環境情報５１ｂを取得する。車両情報５１ａとは、速度、ハンドル操舵角、アクセルペダルのストローク量、及びブレーキペダルのストローク量のような情報である。外部環境情報５１ｂとは、自動車７０の位置する場所の環境であり、具体的には、外部環境情報５１ｂは、天候、照度、風向き、風速のような情報である。

位置決定装置５２は、自動車７０が存在する位置を計算する。行動選択装置１０は、位置決定装置５２から、自動車７０の位置情報５２ａと、自動車７０の周辺の高精度な３次元の地図情報５２ｂを取得する。

周辺認識装置５３は、自動車７０の周辺の物体位置及び物体の属性のような周辺認識情報を生成する。周辺認識装置５３は、カメラ、ライダー及びミリ波レーダのようなセンサ５３−１を有するコンピュータである。ハードウェア構成は、図２の行動選択装置１０と同様に、プロセッサ、メモリ及び入出力ＩＦ装置を有する。入出力ＩＦ装置には、カメラ、ライダー及びミリ波レーダが接続している。行動選択装置１０は、周辺認識装置５３から、認識領域５３ａと認識精度５３ｂを取得する。認識領域５３ａとは、センサ５３−１によって認識された領域とその領域内に存在する障害物とを示す。図１の通常の検出領域を例にすれば、認識領域５３ａとは、前方カメラで検出され検出範囲２０１と、検出範囲２０１に存在する先行車両２１２が該当する。また、認識精度５３ｂとは、センサ５３−１が認識領域５３ａを認識した際の、認識の精度である。認識精度５３ｂはコンピュータである周辺認識装置５３が生成する。

行動決定装置６０は、様々な情報を基に、自動車７０の行動を決定する。行動選択装置１０は、実行可能な自動車７０の行動の情報、自動車７０の退避の要否及び自動車７０の退避方法を、行動決定装置６０に出力する。

＊＊＊動作の説明＊＊＊
図３から図１１を参照して、行動選択装置１０の動作を説明する。
図３は、行動選択装置１０の動作を説明するフローチャートである。図３の括弧内は動作の主体を示す。
図４は、行動選択装置１０の動作を説明するシーケンス図である。行動選択装置１０の動作は、行動選択方法に相当する。また、行動選択装置１０の動作は、行動選択プログラムの処理、もしくは行動選択回路の回路構成に相当する。

図３、図４を参照して、行動選択装置１０の動作を説明する。

＜ステップＳ１０１：走行環境の決定＞
自動車７０は、自動運転を行っていることが前提である。環境決定部２１は、走行環境２１ａを決定する。走行環境２１ａは、行動リスト３１の行動の許可または禁止の判断に必要となる認識領域３１ａと認識精度３１ｂに影響を与える。走行環境２１ａは、退避条件情報３３にも影響する。環境決定部２１は、走行環境２１ａを、位置決定装置５２から取得される自動車７０の位置情報５２ａと、位置決定装置５２から取得される地図情報５２ｂとを基に決定する。

走行環境２１ａとは、高速道路、一般道、生活道路のような、道路種別である。

自動車７０が高速道路を走行する場合には、自動車７０は、隣接車線から自動車７０の前方に割り込む他車両を認識する必要がある。このため、このような高速道路では、隣接車線も、認識が必要な認識領域５３ａに含まれる。一方、自動車７０が、隣接車線の存在しない生活道路を走行する場合は、隣接車線の認識は不要である。また、自動運転に最低限必要な行動は走行環境によって異なる。このため、走行環境は、退避判定に影響を与える。隣接車線のない生活道路では、自動車７０は、直進、十字路の直進、十字路の右左折ができれば良いが、高速道路の走行では、自動車７０は、多くの行動の実行が必要になる。

＜ステップＳ１０２：外部環境２１ｂの決定＞
環境決定部２１は、車両の運動特性に影響を与える外部環境２１ｂを決定する。環境決定部２１は、外部環境２１ｂを、車両ＥＣＵ５１から取得する外部環境情報５１ｂを基に決定する。外部環境２１ｂとは、天候、照度、風向き、風速のような環境を含む。車両の運動特性に影響を与える外部環境２１ｂの例は、路面状態である。路面が乾いた状態に比べ、降雨で路面が濡れている路面状態の場合には、自動車７０の停止距離が増加する。

＜ステップＳ１０３：実行を許可する行動の選択＞
図７は、許可リスト２２０を示す。
行動選択部２２はメモリ３０から行動リスト３１を取得する。行動選択部２２は、行動群情報取得部である。行動選択部２２は、行動リスト３１から許可リスト２２０を生成する。行動選択部２２は、行動リスト３１の各行動に対して、実行を許可するか、実行を禁止するかを判断する。行動選択部２２は実行を許可する行動を選択する。
許可リスト２２０は、行動リスト３１に記載された複数の行動のうち、行動選択部２２によって選択された行動からなる。図７の許可リスト２２０では、選択された行動とは許可された行動である。図７の許可リスト２２０では、許可の列がＹＥＳの行動が許可された行動、すなわち、選択された行動である。行動選択部２２は、許可リスト２２０を、ステップＳ１０１で決定された走行環境２１ａ、ステップＳ１０２で決定された外部環境２１ｂ、周辺認識装置５３から取得する認識領域５３ａ及び認識精度５３ｂ、メモリ３０に格納されている行動リスト３１及び環境補正情報３２を基に生成する。

また、許可リスト２２０では、制限付で行動を許可することもできる。例えば、行動選択部２２は、行動リスト３１に記載された行動に対して、走行速度の上限を３０ｋｍ／ｈに制限するという条件を付けたうえで、その行動を許可する。

＜ステップＳ１０４：退避要否判定＞
退避判定部２３は、ステップＳ１０１で決定された走行環境２１ａと、ステップＳ１０３で生成された許可リスト２２０と、メモリ３０に格納されている退避条件情報３３を基に、自動運転を継続するかどうかを判定する。自動運転を継続する場合は退避不要であり、自動運転を中止する場合、退避必要である。退避判定部２３が退避必要と判定した場合には、処理はステップＳ１０５に遷移し、退避判定部２３が退避不要と判断した場合には、処理はステップＳ１０６に遷移する。図１１は、退避条件情報３３を示す。退避条件情報３３は、図１１に示すように、道路種別である車両走行環境９８ごとに、自動車７０の自動運転の継続に必要な複数の行動が羅列されているリストである。

退避条件情報３３は退避判定情報１０２である。退避条件情報３３は、図１１に示すように、車両走行環境９８と１以上の行動とが対応付けられている。車両走行環境９８が高速道路本線では、行動Ａ，行動Ｅ．．．行動Ｈが対応付けられている。車両走行環境９８が一般道（片側２車線）では、行動Ｂ，行動Ｅ．．．行動Ｋが対応付けられている。車両走行環境９８が一般道（片側１車線）では、行動Ｆ，行動Ｊ．．．行動Ｐが対応付けられている。車両走行環境９８が生活道路では、行動Ｃ，行動Ｋ．．．行動Ｒが対応付けられている。退避判定部２３は、退避条件情報３３を参照することにより、環境決定部２１によって決定された走行環境２１ａの示す車両走行環境に対応付けられた行動の全部が、行動選択部２２によって選択された行動に含まれるか判定する。具体的には、環境決定部２１によって決定された走行環境２１ａが高速道路本線である場合、退避判定部２３は、行動選択部２２によって選択された行動に、行動Ａ，行動Ｅ．．．行動Ｈが含まれるか判定する。退避判定部２３は、「行動Ａ，行動Ｅ．．．行動Ｈ」の全部が行動選択部２２によって選択された行動に含まれる場合に、退避不要と、つまり自動車７０の自動運転の継続可能と、判定する。一方で、退避判定部２３は、「行動Ａ，行動Ｅ．．．行動Ｈ」の何れか一つの行動でも行動選択部２２によって選択された行動に含まれない場合には、自動車７０の退避要と判定する。

＜ステップＳ１０５：退避方法の決定＞
退避判定部２３は、ステップＳ１０４で退避必要と判断された場合に、ステップＳ１０１で決定した走行環境２１ａと、ステップＳ１０３で求めた許可リスト２２０を基に、安全な退避方法を決定する。許可リスト２２０において左車線に車線変更をするという行動の実行が選択されていない場合には、自動車７０は路肩に移動することができない。このため、自動車７０の現在走行中の車線で自動車７０がゆっくりと減速して停車するという退避行動を、退避判定部２３は決定する。

＜ステップＳ１０６：一定周期の経過＞
周辺認識装置５３が算出して出力する認識領域５３ａ及び認識精度５３ｂは、時間とともに変化する。行動リスト３１の行動は認識領域５３ａ及び認識精度５３ｂに依存する。よって、許可リスト２２０は、一定周期で更新される必要がある。このため、ステップＳ１０６では一定周期の経過を待つ。

＜ステップＳ１０７：処理継続判定＞
ステップＳ１０７では、行動選択装置１０は、運転者による自動運転の継続または自動運転の停止の意思を確認する。具体的には、行動選択装置１０の有する図示していない表示装置に、行動選択装置１０は、自動運転の継続または自動運転の停止の選択を求める選択要求を表示する。継続であれば処理はステップＳ１０１に遷移し、停止であれば処理は終了する。

その後、退避判定部２３が自動運転の継続が可能と判定した場合には、行動決定装置６０は、許可リスト２２０、位置情報５２ａ、地図情報５２ｂ及びセンサ認識精度９７のような情報を基に、自動車７０の行動を決定する。行動決定装置６０は、決定した行動に従い、自動車７０を自動運転する。
行動決定装置６０は、許可リスト２２０に含まれる各行動を実行する際には、センサ認識精度９７を基に、各行動が必要とする認識領域５３ａ内に、障害物が存在しないことを確認する必要がある。

一方、行動決定装置６０は、退避判定部２３によって退避が必要と判定された場合に、退避判定部２３が決定した退避ルートに従い、自動車７０の退避行動を決定する。行動決定装置６０は、決定した退避行動に従い、自動車７０を制御する。

図５は、行動リスト３１を示す。
図６は、行動リスト３１の具体例を示す。図５、図６を参照して行動リスト３１を説明する。行動リスト３１は、自動運転で取り得る行動と、各行動の実行に必要な情報の関係を定義したリストである。各行動の実行に必要な情報には、認識領域３１ａと認識精度３１ｂとが含まれる。図５の行動リスト３１では、行動Ａを実行するためには，情報１、情報３、情報５及び情報Ｘが必要である。

また、行動の粒度は、任意に決定できる。例えば、「隣接車線からの割り込みなし、交差点なしの走行環境にて、現在の走行車線を時速６０ｋｍ／ｈで直進する」と定義することも可能である。また、「片側２車線、合計４車線の信号機のある交差点の左側車線を走行し、交差点を直進する」と定義することも可能である。このように、行動の粒度は細かく定義することも可能である。一方で、行動は「高速道路の本線を走行する」のように荒く定義することも可能である。

図８は、自動車７０の周辺の領域の分割方法を示す。図８では自動車７０の周辺を８分割として定義しているが、自動車７０の周辺の領域は、任意に分割して定義できる。

図８を説明する。
図８では、３車線の道路を走行する自動車７０に対して、自動車７０の周辺の領域が８つに分割されている。自動車７０の存在する領域８０に対して、自動車７０の走行方向７１をフロント方向、フロント方向の反対方向を後ろ方向とする。フロント方向左側、フロント方向中央、フロント方向右側の領域が、それぞれ、ＦＬ領域，ＦＣ領域，ＦＲ領域と設定されている。領域８０に対して左右の領域はＳＬ領域、ＳＲ領域と設定されている。領域８０に対して自動車７０の後ろの領域は、ＢＬ領域，ＢＣ領域，ＢＲ領域と設定されている。ＳＬ領域、ＳＲ領域は、領域のサイズが決定されている。ＦＬ領域，ＦＣ領域，ＦＲ領域、ＢＬ領域，ＢＣ領域及びＢＲ領域の６つの領域は、幅は各車線の幅に等しいが、それぞれの走行方向の距離は決められていない。すなわち距離８１、距離８２、距離８３、距離８４、距離８５、距離８６の距離は決められていない。これらの距離は、行動リスト３１の情報における、認識領域３１ａによって要求される。

行動リスト３１は、行動群情報９１である。行動リスト３１は、複数の行動の行動ごとに、センサによる認識が要求される領域を示す要求認識領域９４である認識領域３１ａが対応付けられている。図６で説明するように、行動リスト３１のそれぞれの行動は、要求認識領域９４である認識領域３１ａとともに、センサに要求される要求認識領域９４の認識精度を示す要求精度９６である認識精度３１ｂが対応付けられている。図５に示すそれぞれの情報は、認識領域３１ａ及び認識精度３１ｂを持つ。認識領域３１ａは認識領域５３ａに対応し、認識精度３１ｂは認識精度５３ｂに対応する。

図６を説明する。図６は、行動を選択するかどうか、つまり行動を許可するか禁止するかの判定に必要な情報３、情報Ｎ及び情報Ｘを示している。図６は、「交差点のない直線道路において、現行車線を直進する」場合に必要な認識領域３１ａと認識精度３１ｂの関係を示す。図６の行動リスト３１は、行動Ｃには、情報３、情報Ｎ及び情報Ｘが必要であることを示している。
（１）情報３は、認識領域３１ａとして、ＦＣ領域において範囲ＸＸｍが必要であることを示している。つまり距離８２がＸＸｍである。ＸＸｍは後述する＜制限事項＞に対応している。また、情報３は、センサ５３−１によってＦＣ領域を認識する際に要求される認識精度３１ｂが、９９％であること示している。
（２）情報Ｎは、認識領域３１ａとして、ＦＲ領域において範囲２０ｍが必要であることを示している。つまり距離８３が２０ｍである。
また、情報Ｎは、センサ５３−１によってＦＲ領域を認識する際の要求される認識精度３１ｂが、９７％であること示している。
（３）情報Ｘは、認識領域３１ａとして、ＳＲ領域の全領域の認識が必要であることを示している。また、情報Ｘは、センサ５３−１によってＳＲ領域を認識する際に要求される認識精度３１ｂが、９８％であること示している。

図６の情報３では、ＦＣ領域の範囲ＸＸｍに応じて、走行速度に制限が加わる。図６の＜制限事項＞では、ＦＣ領域の範囲ＸＸｍが１００ｍであれば、速度制限１００ｋｍ／ｈ以下の制限が課される。ＦＣ領域の範囲ＸＸｍが７０ｍであれば、速度制限８０ｋｍ／ｈ以下の制限が課される。ＦＣ領域の範囲ＸＸｍが４０ｍであれば、速度制限６０ｋｍ／ｈ以下の制限が課される。

選択部９３である行動選択部２２の処理を説明する。行動選択部２２は、センサ５３−１によって認識された領域を示すセンサ認識領域９５である認識領域５３ａを取得し、認識領域５３ａに含まれる認識領域３１ａが対応付けられた行動を、行動リスト３１から選択する。
また、行動選択部２２は、認識領域５３ａとともに、センサが認識領域５３ａを認識した際のセンサの認識精度を示すセンサ認識精度である認識精度５３ｂを、周辺認識装置５３から取得する。行動選択部２２は、要求認識領域９４である認識領域３１ａが、センサ認識領域９５である認識領域５３ａに含まれ、かつ、要求精度９６である認識精度３１ｂが、センサ認識精度９７である認識精度５３ｂによって満たされている行動を、行動リスト３１から選択する。行動選択部２２は、行動リスト３１に定義された各行動に定義されている認識領域３１ａと認識精度３１ｂとが満たされているかを、周辺認識装置５３から取得した認識領域５３ａと認識精度５３ｂを基に判定する。認識領域５３ａが行動の認識領域３１ａを満たし、かつ、認識精度５３ｂが行動の認識精度３１ｂを満たすとき、行動選択部２２は、その行動を許可し、認識領域３１ａと認識精度３１ｂとの両方が満たされなき場合、行動選択部２２は、その行動を禁止する。行動選択部２２がその行動を許可することは、その行動を選択することである。

また、行動選択部２２は、行動リスト３１に定義された認識領域３１ａと認識精度３１ｂを、環境補正情報３２を用いて補正することができる。行動選択部２２は、認識領域３１ａと認識精度３１ｂの両方を補正してもよいし、一方を補正してもよい。
図９は、環境補正情報３２のうち、路面状態による補正情報の例を示す。図９は、路面摩擦係数と停止距離の増減倍率の関係を示している。一般的に乾いた状態の道路では摩擦係数は０．８である。図９では、摩擦係数０．８を標準値とみなし、補正倍率を１．０としている。降雨の場合には摩擦係数が０．５となる。このため、行動選択部２２は、認識領域３１ａを以下のように補正する。行動リスト３１において、前方障害物との衝突を避けるために、前方の認識領域３１ａが５０ｍと定義されている場合には、停止距離補正値１．６を用いて、５０ｍを５０ｍ×１．６＝８０ｍと補正する。補正により、前方の認識領域３１ａは、５０ｍから８０ｍへ補正される。環境補正情報３２は、路面状態による補正情報の他に、風向き、風速、車両重量、車道勾配のような、車両の運動特性に影響を与える情報を含む。

環境補正情報３２は、車両走行環境９８と要求認識領域９４である認識領域３１ａの補正に使用する領域補正データ９９とが対応付けられた補正情報１００である。車両走行環境９８とは、走行環境２１ａと同様に道路種別である。図９において、路面摩擦係数及び停止距離補正値との組は、それぞれが領域補正データ９９である。図９では車両走行環境９８と、それぞれの領域補正データ９９とが対応付けられている。行動選択部２２は、環境決定部２１によって決定された走行環境２１ａの示す車両走行環境９８に対応付けられた領域補正データ９９を取得する。この例では走行環境２１ａは高速道路である。上記の例では、路面摩擦係数０．５、停止距離補正値１．６の組が領域補正データ９９として取得された。行動選択部２２は、取得した領域補正データ９９を使用して要求認識領域９４である認識領域３１ａを補正する。そして、行動選択部２２は、補正後に、行動を、行動リスト３１から選択する。

図１０は、環境補正情報３２のうち、認識精度３１ｂの補正に使用される環境補正情報３２−１を示す。図１０の環境補正情報３２−１では、車両走行環境９８と、それぞれの精度補正データ１０３とが対応付けられている。環境補正情報３２−１では、それぞれの精度補正データ１０３は、時間帯と精度との組である。環境補正情報３２−１の精度は、カメラの精度を示す。９：００から１５：００の時間帯では、精度は９９％と高い精度か要求される。一方、２４：００から０９：００の時間帯では、要求される精度は９：００から１５：００の時間帯よりも低い。行動選択部２２は、環境補正情報３２−１から、環境決定部２１によって決定された走行環境２１ａの示す車両走行環境９８に対応付けられた精度補正データ１０３を取得する。この例では走行環境２１ａは一般道路である。行動選択部２２は時計を有しており、時計により、行動選択部２２は１０：００であることを知る。よって、行動選択部２２は環境補正情報３２−１から、９：００から１５：００の時間帯の精度９９％を精度補正データ１０３として取得する。行動選択部２２は、取得した精度９９％を使用して要求精度９６である認識精度３１ｂを補正する。そして、行動選択部２２は、補正後に、行動を、行動リスト３１から選択する。

＊＊＊実施の形態１の効果＊＊＊
（１）実施の形態１の行動選択装置１０は、自動運転を継続するかどうかを判断する時点の認識領域５３ａと認識精度５３ｂを考慮したうえで行動の実行可否を選択し、実行可否の選択後に、実際に実行する行動を採用する。
このため、障害物の誤検出及び障害物の未検出に伴う危険な行動の採用が防止できる。
（２）また、認識領域５３ａと認識精度５３ｂとの少なくともいずれかに変動が生じた場合、行動選択装置１０は、自動車７０が自動運転を安全に継続できないことを検出し、また、自動車７０を安全に退避させることができる。

１０ 行動選択装置、２０ プロセッサ、２１ 環境決定部、２１ａ 走行環境、２１ｂ 外部環境、２２ 行動選択部、２２０ 許可リスト、２３ 退避判定部、３０ メモリ、３１ 行動リスト、３１ａ 認識領域、３１ｂ 認識精度、３２，３２−１ 環境補正情報、３３ 退避条件情報、４０ 入出力インタフェース装置、５１ 車両ＥＣＵ、５１ａ 車両情報、５１ｂ 外部環境情報、５２ 位置決定装置、５２ａ 位置情報、５２ｂ 地図情報、５３ 周辺認識装置、５３−１ センサ、５３ａ 認識領域、５３ｂ 認識精度、６０ 行動決定装置、７０ 自動車、７１ 走行方向、８０ 領域、８１，８２，８３，８４，８５，８６ 距離、９１ 行動群情報、９２ 行動群取得部、９３ 選択部、９４ 要求認識領域、９５ センサ認識領域、９６ 要求精度、９７ センサ認識精度、９８ 車両走行環境、９９ 領域補正データ、１００ 補正情報、１０２ 退避判定情報、１０３ 精度補正データ。

Claims (7)

1. 複数の行動の行動ごとに、センサによる認識が要求される領域を示す要求認識領域が対応付けられた行動群情報を取得する行動群情報取得部と、
   前記センサによって認識された領域を示すセンサ認識領域を取得し、前記センサ認識領域に含まれる前記要求認識領域が対応付けられた行動を、前記行動群情報から選択する選択部と
   を備える行動選択装置。
2. 前記行動群情報のそれぞれの前記行動は、
   前記要求認識領域とともに、前記センサに要求される前記要求認識領域の認識精度を示す要求精度が対応付けられており、
   前記選択部は、
   前記センサ認識領域とともに、前記センサが前記センサ認識領域を認識した際の前記センサの認識精度を示すセンサ認識精度を取得し、前記要求認識領域が前記センサ認識領域に含まれ、かつ、前記要求精度が前記センサ認識精度によって満たされている前記行動を、前記行動群情報から選択する請求項１に記載の行動選択装置。
3. 前記行動選択装置は、車両に搭載され、
   前記行動選択装置は、さらに、
   前記車両が走行している走行環境を決定する環境決定部を備え、
   前記選択部は、
   車両走行環境と前記要求認識領域の補正に使用する領域補正データとが対応付けられた補正情報から、前記環境決定部によって決定された前記走行環境の示す前記車両走行環境に対応付けられた前記領域補正データを取得し、取得した前記領域補正データを使用して前記要求認識領域を補正し、補正後に、前記行動を、前記行動群情報から選択する請求項１または請求項２に記載の行動選択装置。
4. 前記行動選択装置は、車両に搭載され、
   前記行動選択装置は、さらに、
   前記車両が走行している走行環境を決定する環境決定部を備え、
   前記選択部は、
   車両走行環境と前記要求精度の補正に使用する精度補正データとが対応付けられた補正情報から、前記環境決定部によって決定された前記走行環境の示す前記車両走行環境に対応付けられた前記精度補正データを取得し、取得した前記精度補正データを使用して前記要求精度を補正し、補正後に、前記行動を、前記行動群情報から選択する請求項２に記載の行動選択装置。
5. 前記行動選択装置は、車両に搭載され、
   前記行動選択装置は、さらに、
   前記車両が走行している走行環境を決定する環境決定部と、
   車両走行環境と１以上の前記行動とが対応付けられた退避判定情報を参照することにより、前記環境決定部によって決定された前記走行環境の示す前記車両走行環境に対応付けられた前記行動の全部が、前記選択部によって選択された前記行動に含まれるか判定し、前記行動の全部が前記選択部によって選択された前記行動に含まれる場合は前記車両の退避を不要と判定し、前記行動の全部が前記選択部によって選択された前記行動に含まれる場合以外は、前記車両の退避を必要と判定する退避判定部と
   を備える請求項１または請求項２に記載の行動選択装置。
6. コンピュータに、
   複数の行動の行動ごとに、センサによる認識が要求される領域を示す要求認識領域が対応付けられた行動群情報を取得する処理、
   前記センサによって認識された領域を示すセンサ認識領域を取得する処理、
   前記センサ認識領域に含まれる前記要求認識領域が対応付けられた行動を、前記行動群情報から選択する処理、
   を実行させる行動選択プログラム。
7. コンピュータが、
   複数の行動の行動ごとに、センサによる認識が要求される領域を示す要求認識領域が対応付けられた行動群情報を取得し、
   前記センサによって認識された領域を示すセンサ認識領域を取得し、
   前記センサ認識領域に含まれる前記要求認識領域が対応付けられた行動を、前記行動群情報から選択する行動選択方法。

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