JPWO2020166253A1 - 車両制御装置および電子制御システム - Google Patents

車両制御装置および電子制御システム Download PDF

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Abstract

車両周囲のセンサまたはセンサフュージョンを処理する演算ブロックに動作異常が発生した場合でも、安全に制御移行することができ、信頼性の高い車両制御装置および電子制御システムを実現する。
複数の外界センサから出力されるローデータに基づいてセンサフュージョン処理を行う第１の演算ブロックと、前記複数の外界センサから出力される前記ローデータをそれぞれ処理して生成されたオブジェクトデータに基づいてセンサフュージョン処理を行う第２の演算ブロックと、前記第１の演算ブロックの出力結果と前記第２の演算ブロックの出力結果を用いて、前記第１の演算ブロックの出力結果を診断する第３の演算ブロックを備える。

Description

本発明は、自動運転システムの車両制御装置および電子制御システムに関する。
高度な自動運転システムの実現に向け、自動運転を制御する上位の制御装置である自動運転ＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）は、ＥＣＵ内部の演算処理装置（以下、マイコン）を搭載し、センサフュージョン処理を行うことで車体周囲の物体を検知し、周囲物体の接触を避けるように車両の軌道を決定する機能が要求されている。ここでセンサフュージョン処理とは検出原理の異なる２つ以上のセンサ、例えばカメラの撮像画像やレーダ等の検出データを統合的に処理することによって、単一センサからでは得られない高度な認識機能を実現する技術である。さらに近年、自動運転の高度化に伴い、外界認識の精度向上及びセンサ側処理の低レイテンシ化が求められている。実現の施策として、センサから出力されたローデータを自動運転ＥＣＵ内の演算ブロックに実装したニューラルネットワークに入力することでセンサフュージョン処理を行い、対象物データを出力する制御方法が検討されている。また上記方法を実施する際には、集中処理によるセンサフュージョン出力結果の妥当性についての診断機構が要求される。
かかる技術として、例えば特許文献１に記載の技術がある。
特表２０１７−５１３１６２号公報
特許文献１の技術は、各周囲センサから出力される対象物ベースの融合データと、ローデータの融合によるロー対象物データを相互に比較し、その差異がエラー許容範囲外にある場合に、データの破棄ならびに再計算を実施している。
ここでローデータフュージョンの結果と対象物データフュージョンの結果を比較する際には、それぞれデータ処理方法に違いがあることに起因して、検知可能対象物が異なる場合がある。そのためシーンによっては、お互いに正常な出力であったとしても、検知された対象物に差分が生じる場合がある。したがってローデータフュージョンの結果と対象物データフュージョン結果を単純に比較するだけでは、それぞれのデータの確からしさを診断することは困難である。しかしながら、この点は特許文献１では考慮されていない。本発明は、上記問題点に鑑みなされたものであり、その目的は自動運転制御システムにおけるセンサまたはセンサフュージョン処理する演算ブロックからの出力データを精度よく診断することにある。
本発明は上記課題を解決するための複数の手段を備えている。例えば本発明の一態様は以下の構成を採用する。
複数の外界センサから出力されるローデータに基づいてセンサフュージョン処理を行う第１の演算ブロックと、前記複数の外界センサから出力される前記ローデータをそれぞれ処理して生成されたオブジェクトデータに基づいてセンサフュージョン処理を行う第２の演算ブロックと、前記第１の演算ブロックの出力結果と前記第２の演算ブロックの出力結果を用いて、前記第１の演算ブロックの出力結果を診断する第３の演算ブロックを備えることを特徴とする車両制御装置。
本発明の一態様によれば、安全性の向上が可能な車両制御装置および電子制御システムを実現することができる。
実施例１における車両制御装置（第１ＥＣＵ）１１の内部構成と、センサならびにアクチュエータの接続を示す図である。 実施例１におけるセンサフュージョン結果の診断方法を示す図である。 実施例１における診断ならびに診断結果に基づく制御フローを示す図である。 実施例２における車両制御装置（第１ＥＣＵ）１１の内部構成とセンサならびにアクチュエータの接続を示す図である。 実施例３における車両制御装置（第１ＥＣＵ）11及び車両制御装置（第２ＥＣＵ）１２の内部構成とセンサ並びにアクチュエータの接続を示す図である。
以下、本発明の実施形態について添付図面を参照して本発明の実施形態を説明する。本実施形態は本発明を実現するための一例にすぎず、本発明の技術的範囲を限定するものではない。各図において共通の構成については同一の参照符号が付されている。
（自動運転システムの構成）
はじめに本発明が適用される自動運転システム（車両制御システム）の構成(図示しない)について説明する。本発明における自動運転システムは外界センサから得た情報に基づいて車両の挙動を制御する車両制御装置である。
本発明において、外界センサとは例えばカメラやライダー、レーダ、レーザ等を想定するが、その他のセンサであってもよい。また本発明において車両制御システムは車両に備えられたアクチュエータ群に接続し、アクチュエータ群を駆動させることにより車両を制御する。アクチュエータ群とは、例えばブレーキ制御、エンジン制御、パワーステアリング制御であるが、それに限定されるものではない。
（実施例１）
以下、実施例１について図１から図３を用いて、本発明を説明する。
図１は実施例１における車両制御装置（第１ＥＣＵ）１１の内部構成と、センサならびにアクチュエータの接続を示す図である。
前述したとおり近年自動運転の実現のため車両制御装置は、より精度が高く情報量が大きいセンサデータを入力し、センサフュージョンを行うことより、高精度な軌道生成を行うことが求められている。
自車の周辺環境認識に用いられるセンサは複数存在する。例えば画像データを得るためのカメラ、距離データを得るためのライダーやレーダなどである。カメラは路面標識など色認識は高い信頼性を持つが、雨、霧、強い日差しの際、認識が困難という課題がある。
一方で例えばレーダは、距離の検知は有用である一方で、低分解能であるという課題がある。それぞれのセンサには長所、短所が存在し、一つのセンサのみで周辺環境認識をすることはできない。
ここでセンサフュージョンとは、２つ以上のセンサ、例えばカメラの撮像画像やレーダ等の検出データを統合的に処理することによって、単一センサからでは得られない高度な認識機能を実現する技術である。これまでセンサフュージョンを実施する際は、それぞれのセンサデータを前処理（オブジェクトデータ化）してセンサフュージョンする（オブジェクトデータフュージョン）ことにより、高い信頼性を担保していた。一方で昨今は、より高度な周辺環境認識を行うために各センサから得たローデータをセンサフュージョンする必要性が高まっている。具体的には以下にて説明する。
本実施例における車両制御装置１１には、各センサから前処理をしていない大量のローデータが入力される。そして車両制御装置１１に備えられたマイコン１１１は各センサから入力されたローデータに基づいて、ローデータフュージョン処理を実施する。具体的にはマイコン１１１の演算ブロック２１１では、各センサから得られたローデータ１０４、２０４、３０４をデータフュージョン処理することにより、ローデータフュージョン結果７０１を生成する。
車両制御装置１１には、各センサからローデータの他にオブジェクトデータが入力される。第１センサ１、第２センサ２、第３センサ３は、各センサに備えた情報処理部１０２、２０２、３０２にて、各センサデータのオブジェクトデータ１０３、２０３、３０３をそれぞれ生成する。車両制御装置１１に備えられたマイコン１１２は各センサから入力されたオブジェクトデータに基づいて、オブジェクトデータフュージョン処理を実施する。
具体的にはマイコン１１２の演算ブロック２１２では、各センサから得られたオブジェクトデータ１０３、２０３、３０３をデータフュージョン処理することにより、オブジェクトデータフュージョン結果７０２を生成する。例として、以下のようなセンサを用い、フュージョンに係るフローを説明する。
例えば、カメラ１はセンサ１０１と情報処理部１０２を内蔵するセンサモジュールである。センサ１０１より取得されたローデータは情報処理部１０２及び第１ＥＣＵ内の演算ブロック２１１に送信される。また情報処理部１０２はセンサ１０１より取得されたローデータに基づいてオブジェクトデータを生成する。その後オブジェクトデータ１０３は、第１ＥＣＵ内の演算ブロック２１２に送信される。
レーダ２はセンサ２０１と情報処理部２０２を内蔵するセンサモジュールである。センサ２０１より取得されたローデータは、情報処理部２０２及び第１ＥＣＵ内の演算ブロック２１１に送信される。また情報処理部２０２は、センサ２０１より取得されたローデータを基にオブジェクトデータ２０３を生成する。その後、オブジェクトデータ２０３は、第１ＥＣＵ内の演算ブロック２１２に送信する。
レーザ３はセンサ３０１と情報処理部３０２を内蔵するセンサモジュールである。センサ３０１より取得されたローデータは、情報処理部３０２と第１ＥＣＵ内の演算ブロック２１１に送信される。また情報処理部３０２はセンサ３０１より取得されたローデータを基にオブジェクトデータを生成する。その後、オブジェクトデータ３０３は、第１ＥＣＵ内の演算ブロック２１２に送信される。情報処理部の例として、マイコンやＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）が挙げられる。
上記の通り、演算ブロック２１１にはそれぞれのセンサから得られたデータのローデータが入力される。演算ブロック２１１は、各センサから入力されるローデータを融合し、周囲のオブジェクトデータであるローデータフュージョン結果７０１を生成する。そのため演算ブロック２１１は、大量のデータを一括処理可能である必要がある。ローデータフュージョン結果７０１は、機械学習により出力される。ここでいう機械学習とは、たとえば各センサからのローデータを演算ブロック２１１に設けたＮＮ（Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）もしくはＤＮＮ（Ｄｅｅｐ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）に入力することにより、ローデータをセンサフュージョンしたローデータフュージョン結果７０１を生成することを指す。ここでＮＮ、ＤＮＮを例とする機械学習により演算されるローデータフュージョン結果７０１は、大量のデータを含むため精度の高い軌道生成が可能となる。演算ブロック２１１は、生成したローデータフュージョン結果７０１をマイコン１１３に送信する。またマイコン１１１は、ローデータフュージョン結果７０１を基に自車周囲の物体の行動予測を行い、行動予測の結果を基に自車の軌道データ７１１を生成し、軌道追従制御部２１４に送信する。
演算ブロック２１２は、ロックステップ機能を搭載する信頼性の高いマイコン１１２に実装される。ここでロックステップマイコン１１２は、ＣＰＵやメモリを備えており、各系のＣＰＵサブシステムは、クロック単位で完全に同期して動作するように、二重化制御回路によって制御されるものであるため、信頼性が高い。
マイコン１１２はカメラ１、レーダ２、レーザ３で個々に前処理したオブジェクトデータを扱う。
カメラ１、レーダ２、レーザ３等各センサに設けられた情報処理部１０２、２０２、３０２にて前処理を行うことにより得られた各オブジェクトデータ１０３、２０３、３０３を演算ブロック２１２にてオブジェクトデータフュージョンすることにより、オブジェクトデータフュージョン結果７０２を生成する。
その後マイコン１１２は生成したオブジェクトデータフュージョン結果７０２をマイコン１１３へ送信する。またマイコン１１２は、オブジェクトデータフュージョン結果７０２を基に自車周囲の物体の行動予測を行い、行動予測の結果を基に自車の軌道データ７１２を生成し、軌道追従制御部２１４へと送信する。
本実施例では、演算ブロック２１１が実装される第１のマイコン１１１、演算ブロック２１２が実装される第２のマイコン１１２、比較診断を行う演算ブロック２１３が実装された第３のマイコン１１３を備える車両制御装置の例を示している。
演算ブロック２１１においてセンサフュージョンしたローデータフュージョン結果７０１と、演算ブロック２１２でセンサフュージョンしたオブジェクトデータフュージョン結果７０２は、演算ブロック２１３が有する比較診断機能によって診断が行われる。そして、演算ブロック２１３の診断結果に基づいて軌道追従制御を行う。具体的な診断については後述する。
制御追従制御部２１４はマイコン１１１の軌道生成部あるいはマイコン１１２の軌道生成部で演算した軌道情報に基づいて、軌道追従制御指令を生成する。軌道追従制御部２１４は、比較診断の結果、演算ブロック２１１が正常であった場合に、マイコン１１１で生成された軌道データ７１１に基づいて自車両を追従させるように、アクチュエータ制御ＥＣＵ１３、１４、１５への制御指令を生成して送信する。
また、演算ブロック２１１が異常と診断された場合においてはマイコン１１２で生成された軌道データ７１２に自車両を追従させるように、制御追従制御部２１４はアクチュエータ制御ＥＣＵ１３、１４、１５への制御指令を生成して送信する。
図２は、実施例１におけるセンサフュージョン結果の診断方法を示す図である。
図２は自車８０１の近傍に他車８０２、８０３、自車８０１の遠方に他車８０４が走行している場合における自車８０１のセンサフュージョン結果の例を示している。
図２の左側にある図２−１ａ、図２−１ｂは、各センサより得られるローデータを基に演算ブロック２１１においてセンサフュージョンして得られたローデータフュージョン結果７０１を示す。図２の右側にある図２−２ａ、図２−２ｂは各センサの演算ブロックで処理されたデータを基に演算ブロック２１２によりフュージョンしたオブジェクトデータフュージョン結果７０２を示す。
ここで、図２の上段が診断結果が正常のケースを示し、下段が診断結果が異常のケースを示している。診断の具体的態様については以下に説明する。
先述したとおり、各センサ１０１、２０１、３０１から得られたセンサデータは、各センサに備えられた情報処理部１０２、２０２、３０２により情報処理される。前記情報処理により得られた各センサのオブジェクトデータ１０３、２０３、３０３の情報は演算ブロック２１２へ送られる。演算ブロック２１２は、得られた各オブジェクトデータ１０３、２０３、３０３をフュージョンすることにより、オブジェクトデータフュージョン結果７０２を生成する。
演算ブロック２１２により行われるセンサフュージョンは、センサ側に設けられた演算ブロック（プロセッサ）やロックステップマイコンを用いて行われる。さらに確からしさの検証のため、ロックステップマイコンは各センサから出力されるオブジェクトデータを多数決で採用する等の方策を取るのが望ましい。
ただし、オブジェクトデータフュージョン結果７０２では、図２−２ａに示すように、自車周辺に走行する他車８０２、８０３の認識については信頼性の高い出力が期待できる。一方で、データがあらかじめ信頼性の担保のため処理されることに起因して、遠方を走行する他車（例えば図２−２ａの他車８０４）の認識をすることは難しい場合がある。
ここで演算ブロック２１１では、各センサから得られたデータ（例えばデータ１０４、２０４、３０４）を直接得て、ローデータフュージョン処理を行い、ローデータフュージョン結果７０１を出力する。出力の例を図２−１ａに示す。演算ブロック２１１は、各センサからの大量のローデータを扱っているため、認識できる物体群の情報量も多くなる。
ここで物体群とは車両周辺に存在する物体のことを指し、例えば車両や歩行者である。よって、自車の近傍を走行する他車８０２、８０３の認識が可能なだけではなく、図２−１ａでは、図２−２ａでは認識できなかった、遠方を走行する他車８０４も認識することが可能となる。
基本的に演算ブロック２１２においてセンサフュージョンして生成されるオブジェクトデータフュージョン結果７０２は、大量のローデータが入力される演算ブロック２１１で出力されるデータフュージョン結果７０１と比較して、認識できる周辺の情報量が少ない。ここで演算ブロック２１１により生成されるローデータフュージョン結果７０１は、例えばＬＶＤＳ通信レベルであり１０Ｍｂｐｓ以上のデータ量である。一方、演算ブロック２１２により生成されるオブジェクトフュージョン結果７０２は、例えばＣＡＮ−ＦＤ通信レベルの１０Ｍｂｐｓ未満である。
演算ブロック２１１と演算ブロック２１２のローデータフュージョン結果７０１、オブジェクトフュージョン結果７０２の出力、認識の確からしさを判断するために、ローデータフュージョン結果７０１、オブジェクトフュージョン結果７０２を単純に照合すると、前述したとおり、データ量や認識できる物体群にいつも相違が発生してしまうことに起因して常に診断では診断結果：異常と判断してしまうことになる。
そこで、本実施例においては、演算ブロック２１２が複数のプロセッサ及びロックステップマイコンを用いたフローを用いて、近傍の他車の認識について高い信頼性を有することを前提として、演算ブロック２１２で認識された近傍の外界情報の認識と同様の外界情報認識を演算ブロック２１１が認識できているかどうかを診断する。
具体的には演算ブロック２１２で出力されるオブジェクトフュージョン結果７０２が、演算ブロック２１１で出力されるローデータフュージョン結果７０１に含まれている場合においては診断結果：正常と判定する。演算ブロック２１２で出力されるローデータフュージョン結果７０２が、演算ブロック２１１で出力されるローデータフュージョン結果７０１に含まれていない場合、演算ブロック２１３は診断結果：異常と判定する。
以下、図２を例に具体的に説明する。
図２の上段の図では、演算ブロック２１１のローデータフュージョン結果７０１においては遠方の他車８０４を認識している（図２−１ａ）のに対し、演算ブロック２１２では、他車８０４を認識していない（図２−２ａ）が、近傍を走行する車両については双方認識できているため、診断結果：正常とする。
一方、図２の下段の図では演算ブロック２１２で近傍の他車８０２を認識している（図２−２ｂ）のに対し、演算ブロック２１１で他車８０２を認識していない（図２−１ｂ）。よって、演算ブロック２１３は演算ブロック２１２において生成されるオブジェクトデータフュージョン結果７０２が、演算ブロック２１１において生成されるローデータフュージョン結果７０１に含まれていない場合に診断結果：異常とする。この場合は、ローデータフュージョン結果７０１に誤りがあると判断し、信頼性の高い演算ブロック２１２より出力されたオブジェクトフュージョン結果７０２を正しいとする。
演算ブロック２１２で計算されたオブジェクトデータフュージョン結果７０２で認識できているにも関わらず、演算ブロック２１１で演算されたローデータフュージョン結果７０１で認識できていない物体がある場合には、演算ブロック２１３は診断結果を異常とする。また、演算ブロック２１２で計算されたオブジェクトデータフュージョン結果７０２で認識できている物体を、演算ブロック２１１で演算されたローデータフュージョン結果７０１で認識できている場合には診断結果を正常と判断する。
ここで、演算ブロック２１３が演算ブロック２１１の診断結果を異常と診断した場合には、センサの故障や不具合発生の可能性を有する。
上記のような不具合発生を検知した場合には、好ましくは、演算ブロック２１３もしくは演算ブロック２１１はローデータフュージョン結果７０１の出力を禁止する。あるいは、演算ブロック２１１はローデータフュージョン結果の出力を停止する。演算ブロック２１２により出力された車両の軌道に従い、走行することする。その理由は、演算ブロック２１２の出力に関しては、複数のセンサのデータの確からしさを多数決で判断するため、1つのセンサが故障したとしても、依然として信頼性の高い出力を得ることができるからである。継続して演算ブロック２１２の出力結果を使うことにより、信頼性の高い軌道追従制御が可能となる。
そして、より好ましくはマイコン１１２において、縮退軌道データ７１２を生成し、車両が縮退動作を選択してもよい。縮退動作については後で詳述する。
本診断方法では演算ブロック２１２で出力されるセンサフュージョン結果を正として演算ブロック２１１の出力するセンサフュージョン結果７０１を診断している。演算ブロック２１２の出力結果を正とするために、車両制御装置、システムは以下のような構成を備えることが望ましい。
機械学習（例えばＤＮＮ）を用いたフュージョン処理(演算ブロック２１１)は経験・マッチングでの生成であるのに対し、演算ブロック２１２によるフュージョンはルールベースのアルゴリズムで生成されるものであることが望ましい。機械学習を用いたフュージョン処理はリアルタイムで変動する因果関係（例えばＤＮＮ）に基づくものであり、演算ブロック２１２によるフュージョン処理は、あらかじめ定められた相関関係（例えばロックステップマイコン）に基づくものである。そのため、機械学習によるフュージョン処理とは独立した系により算出された軌道に基づき、ローデータフュージョン結果の診断が可能となる。その結果、より信頼性の高いローデータフュージョン結果の診断の実現が可能となる。
演算ブロック２１２は、信頼性の高いロックステップマイコンで実行されることが望ましい。演算ブロック２１１の軌道生成に用いられるローデータフュージョン結果７０１の確からしさを、信頼性の高い演算ブロック２１２の出力するオブジェクトフュージョン結果７０２に基づいて診断することができる。その結果、信頼性の高いローデータフュージョン結果の診断を行うことができる。
また演算ブロック２１２は、複数のセンサ・電子制御プロセッサ(演算ブロック２１１とは異なる原理・方式、アルゴリズムを用いるもの)からの出力に基づいて多数決を取ることが望ましい。上記の構成によると、演算ブロック２１２は確からしいデータを用いて演算を行うことが可能となり信頼性が高い。
演算ブロック２１２は、演算ブロック２１１とは異なる電子制御プロセッサを用いることが必要である。ひとつのセンサあるいはひとつの電子制御プロセッサが故障した場合であっても、多数決により、他のセンサ、電子制御プロセッサを活かし、正しく判断することが可能となる。
車両制御装置１１にセンサデータを供給する複数のセンサは、少なくとも２つ以上のバッテリから電源を供給されていることが望ましい。例えばカメラ１はバッテリＡ、レーダ２はバッテリＢから電源供給を受ける。この構成により車両制御装置１１は電源の冗長化を実現することが可能となり、より信頼性の高い車両軌道生成を行うことが可能となる。
図３は実施例１における診断ならびに診断結果に基づく制御フローを示す図である。マイコン１１１に備えられた演算ブロック２１１によるフュージョン結果７０１とマイコン１１２に備えられた演算ブロック２１２によるフュージョン結果７０２は、マイコン１１３に備えられた演算ブロック２１３により比較される。
ここで正常と判定した場合には、マイコン１１１においてセンサフュージョンならびに軌道生成した軌道データ７１２が採用される。マイコン１１１において演算されたローデータフュージョン結果７０１のデータを基に演算ブロック２１４にて軌道追従制御を行うため、車両制御装置１１より軌道追従制御のためのアクチュエータ制御指令がアクチュエータ側に送信される。
一方で、演算ブロック２１１で出力されるセンサフュージョンして生成されるローデータフュージョン結果７０１が、演算ブロック２１２で出力されるセンサフュージョンして生成されるオブジェクトデータフュージョン結果７０２に含まれていない場合に異常と診断する。ここで、演算ブロック２１３が演算ブロック２１１の演算結果を異常と診断した場合は、マイコン１１２においてセンサフュージョンならびに軌道生成した軌道データ７１２が採用され、このデータを基に演算ブロック２１４にて軌道追従制御のためのアクチュエータ駆動指令（アクチュエータ制御指令）がアクチュエータＥＣＵへ送信される。
ここで、演算ブロック２１３において、演算ブロック２１１により演算されたローデータフュージョン結果７０１の出力が異常であると診断された場合には、各センサ異常が生じている可能性がある。そのような状態のまま走行を続けるリスクは高い。そのため診断結果が異常と判断された場合には、図示したマイコン１１２による生成軌道データ７１１は縮退軌道を生成することが可能である。ここで縮退とは、運転中にひとつの基幹部品が破損して機能停止に陥る場合に自動運転システムが継続できるよう機能不全回避用の緊急回避を行うこと、あるいは基幹部品の破損による機能停止時においても、一定期間自動運転を継続し、安全かつスムーズにドライバーへ運転を引き継ぐよう、安全に退避することを指す。また縮退軌道とは上記のような動作を実現するために生成する安全退避軌道、緊急退避軌道のことを指す。上記のような構成を有することにより、センサに不具合が生じたと演算ブロック２１３が検知した場合は、マイコン１１２は縮退軌道を生成するため、安全に停車することが可能となる。
本実施例において、演算ブロック２１１と演算ブロック２１２は絶え間なく、並列してそれぞれ別のアルゴリズムにより、軌道生成のための演算を実施している。そのため、もしも演算ブロック２１１のローデータフュージョン結果７０１について演算ブロック２１３が異常と診断した場合においても演算ブロック２１２でのオブジェクトデータフュージョン結果７０２の生成した軌道へスイッチすることが可能となり、タイムラグ発生の抑制が可能となる。
また演算ブロック２１２においても演算ブロック２１１で行っているような高度な演算処理を行う場合（完全冗長系の場合）、演算ブロック２１１、演算ブロック２１２の両方が、重い演算負荷に耐えうる高度なプロセッサである必要がある。しかしながら縮退軌道の生成を行う場合は、それほど高度なプロセッサは要求されないため、低コストなプロセッサで演算可能である。そのため演算ブロック２１２を縮退軌道生成のみ行わせることにすると、車両制御装置の低コスト化が可能となる。
この構成により、センサあるいはセンサに設けられた各マイコン、各演算ブロックの異常に起因する不安定な軌道追従制御を防止することが可能となる。
本実施例は、複数の外界センサから出力されるローデータに基づいてセンサフュージョン処理を行う第１の演算ブロック（演算ブロック２１１）と、前記複数の外界センサから出力される前記ローデータをそれぞれ処理して生成されたオブジェクトデータに基づいてセンサフュージョン処理を行う第２の演算ブロック（演算ブロック２１２）と、前記第１の演算ブロックの出力結果と前記第２の演算ブロックの出力結果を用いて、前記第１の演算ブロックの出力結果を診断する第３の演算ブロック（演算ブロック２１３）を備える。
演算ブロック２１１の出力結果は、演算ブロック２１２の出力結果と比較すると、情報量が多いことが想定される。しかし演算ブロック２１１と演算ブロック２１２の出力結果を単純比較することとなれば、それらの情報量の違いから、お互いが正常な出力であったとしても差分が生じてしまうため、ほとんどの出力を破棄することになりかねない。そこで本実施例は上記のような構成を有することにより、演算ブロック２１２の信頼性の高い出力結果に基づいて、情報量の多い演算ブロック２１１の出力結果を判断することが可能となる。
好ましくは第３の演算ブロック（演算ブロック２１３）は、第２の演算ブロック（演算ブロック２１２）によるセンサフュージョン結果として出力される車両周辺の物体群が、第１の演算ブロック（演算ブロック２１１）によるセンサフュージョン結果として出力される車両周辺の物体群に含まれていない場合に第１の演算ブロック（演算ブロック２１１）を異常であると判断する。また、第３の演算ブロック（演算ブロック２１３）は、第２の演算ブロック（演算ブロック２１２）によるセンサフュージョン結果として出力される車両周辺の物体群が、第１の演算ブロック（演算ブロック２１１）によるセンサフュージョン結果として出力される車両周辺の物体群に含まれている場合に第１の演算ブロック（演算ブロック２１１）を異常であると判断する。上記の構成を有することにより、演算ブロック２１２で出力される信頼性が高く情報量の少ないデータに基づき、演算ブロック２１１の出力を診断することが可能となり、演算ブロック２１１が演算ブロック２１２よりも大きな情報を持っていたとしても、必要最小限の情報をお互いに出力できていれば正常と診断することができる。その結果、信頼性を担保したうえで、高精度の情報を含む演算ブロック２１１の情報を用いた軌道生成を行うことが可能となるという効果を奏する。
（実施例２）
図４は実施例１における車両制御装置（第１ＥＣＵ）１１の内部構成（特にマイコン１１１、マイコン１１２）と、センサならびにアクチュエータの接続を示す図である。
本実施例において、自動運転システムの軌道生成に関わる演算は、実施例１と同様、すべて第１ＥＣＵ内で行われる。マイコン１１１の演算ブロック２１１においてローデータフュージョンを行い、ローデータフュージョン結果７０１を出力する。
ここで本実施例では、実施例１とは異なり、マイコン１１２内にオブジェクトフュージョン結果を出力する演算ブロック２１２と演算ブロック２１３を備える。
このような構成を備えることにより、演算ブロック２１１と演算ブロック２１２は別のアルゴリズムで演算することが可能となる。そのため演算ブロック２１３は、より信頼性の高いセンサデータと照合することが可能となる。よって第１の演算ブロックは信頼性の高いデータを用いた軌道生成が可能となる。通常、オブジェクトデータフュージョン結果を生成するマイコン１１２は安全性を担保するため、非常に信頼性の高いものが用いられる。そのため、演算ブロック２１３においても信頼性の担保が期待できる。なお、実施例１と同様の構成につき説明は省略する。
（実施例３）
図５は実施例１における車両制御装置（第１ＥＣＵ）１１、車両制御装置(第２ＥＣＵ)１２の内部構成と、センサ並びにアクチュエータの接続を示す図である。
本実施例においては、第１ＥＣＵ内に備えられたマイコン１１１の演算ブロック２１１においてローデータフュージョン結果７０１を算出する。第２ＥＣＵのマイコン１１２はオブジェクトデータフュージョン結果７０２を算出する演算ブロック２１２と演算ブロック２１３を備える。すなわちローデータフュージョン結果７０１と、オブジェクトデータフュージョン７０２の出力が別々のＥＣＵにより実施されることとなる。
この構成により、電子制御装置は、電源等の冗長化及び信頼性の高い診断が可能になるという効果を有する。
ここで、第１ＥＣＵと第２ＥＣＵは全く別の機能を有するものあってもよい。例えば、第１ＥＣＵは自動運転の車両制御用ＥＣＵ、第２ＥＣＵは自動駐車用やＡＤＡＳ用ＥＣＵであってもよい。なお、実施例１と同様の構成につき説明は省略する。
以上に述べたとおり、発明者は実施例1〜３を例として本発明を説明した。図示の車両に搭載のセンサは、本発明に適用可能なセンサの一例であって、本発明を適用可能な車両のセンサを限定するものではない。
以上のように、本実施例によれば結果的に信頼性の高い車両制御装置および電子制御システムを実現することが可能となる。
１・・・カメラ
２・・・レーダ
３・・・レーザ
１１・・・車両制御装置
１３・・・第３ＥＣＵ
１４・・・第４ＥＣＵ
１５・・・第５ＥＣＵ
１０１・・・センサ１
２０１・・・センサ２
３０１・・・センサ３
１０２・・・センサ１の情報処理部
２０２・・・センサ２の情報処理部
３０２・・・センサ３の情報処理部
１０３・・・第１センサより出力されたオブジェクトデータ
２０３・・・第２センサより出力されたオブジェクトデータ
３０３・・・第３センサより出力されたオブジェクトデータ
１０４・・・第１センサより出力されたローデータ
２０４・・・第２センサより出力されたローデータ
３０４・・・第３センサより出力されたローデータ
２１１・・・演算ブロック１
２１２・・・演算ブロック２
２１３・・・演算ブロック３（診断用ブロック）
２１４・・・制御指令生成部
７０１・・・ローデータフュージョン結果
７０２・・・オブジェクトデータフュージョン結果
７１１・・・ローデータフュージョン結果を基に生成した軌道データ
７１２・・・オブジェクトデータフュージョン結果を基に生成した軌道データ

Claims (19)

  1. 複数の外界センサから出力されるローデータに基づいてセンサフュージョン処理を行う第１の演算ブロックと、
    前記複数の外界センサから出力される前記ローデータをそれぞれ処理して生成されたオブジェクトデータに基づいてセンサフュージョン処理を行う第２の演算ブロックと、
    前記第１の演算ブロックの出力結果と前記第２の演算ブロックの出力結果を用いて、前記第１の演算ブロックの出力結果を診断する第３の演算ブロックを備えることを特徴とする車両制御装置。
  2. 請求項１に記載の車両制御装置において、
    前記第３の演算ブロックは、前記第２の演算ブロックによるセンサフュージョン結果として出力される車両周辺の物体群が、前記第１の演算ブロックによるセンサフュージョン結果として出力される車両周辺の物体群に含まれていない場合に前記第１の演算ブロックを異常と診断する車両制御装置。
  3. 請求項１に記載の車両制御装置において、
    前記第２の演算ブロックは、前記複数の外界センサから出力される前記ローデータをそれぞれ処理して生成されたオブジェクトデータに基づいてセンサフュージョン処理を行うものであって、
    前記第３の演算ブロックは、前記第２の演算ブロックによるセンサフュージョン結果として出力される車両周辺の物体群が、前記第１の演算ブロックによるセンサフュージョン結果として出力される車両周辺の物体群に含まれている場合に前記第１の演算ブロックを正常と診断する車両制御装置。
  4. 請求項１に記載の車両制御装置において、
    前記第１の演算ブロックには、
    前記複数の外界センサから出力されたデータを入力する機械学習部が設けられ、
    前記機械学習部に前記ローデータが入力されることにより前記センサフュージョン結果が出力され、
    前記第２の演算ブロックにおいては、前記複数の外界センサから出力された前記ローデータをそれぞれ処理して得られるオブジェクトデータが入力され、前記オブジェクトデータをセンサフュージョン処理することによりオブジェクトデータフュージョン結果が出力され、
    前記オブジェクトデータフュージョン結果を正として、前記ローデータフュージョン結果を診断することを特徴とする車両制御装置。
  5. 請求項１乃至４の何れかに記載の車両制御装置において、
    前記第２の演算ブロックはロックステップマイコンを用いることを特徴とする車両制御装置。
  6. 請求項５に記載の車両制御装置において、
    前記ロックステップマイコンは前記複数の外界センサから出力されたデータを比較し多数決を取り、採用されたデータに基づいてオブジェクトデータフュージョン処理を行うことを特徴とする車両制御装置。
  7. 請求項１乃至４の何れかに記載の車両制御装置において、
    前記第３の演算ブロックが前記第１の演算ブロックを異常と判断した場合、前記第２の演算ブロックにより出力されたセンサフュージョン結果に基づき前記第２のマイコンで生成した軌道を用いて車両追従制御を行うことを特徴とする車両制御装置。
  8. 請求項１乃至４の何れかに記載の車両制御装置において、
    前記第２のマイコンで生成された軌道は縮退軌道であることを特徴とする車両制御装置。
  9. 請求項１に記載の車両制御装置において、
    前記第２の演算ブロックは前記外界センサ内の演算ブロックにて前処理されたデータを基にセンサフュージョン処理を行うことを特徴とする車両制御装置。
  10. 請求項１に記載の車両制御装置において、
    前記第２の演算ブロックに入力されるデータは、前記外界センサ内の演算ブロックにて生成される物体認識データであることを特徴とする車両制御装置。
  11. 請求項１に記載の車両制御装置において、
    前記車両制御装置は、
    前記第１の演算ブロックを有する第１のマイコンと、
    前記第２の演算ブロックと前記第３の演算ブロックを有する第２のマイコンを備えることを特徴とする車両制御装置。
  12. 請求項１に記載の車両制御装置において、
    前記車両制御装置は、
    前記第１の演算ブロックを有する第１のマイコンと、
    前記第２の演算ブロックを有する第２のマイコンと、
    前記第３の演算ブロックを有する第３のマイコンと、を備えることを特徴とする車両制御装置。
  13. 請求項１乃至４の何れかに記載の車両制御装置において、
    前記第１の演算ブロックと前記第２の演算ブロックの電源はそれぞれ独立していることを特徴とする車両制御装置。
  14. 請求項２乃至３の何れかに記載の車両制御装置において、
    前記第３の演算ブロックは、前記第１の演算ブロックを異常と診断した場合、前記第１の演算ブロックで演算した前記センサフュージョン結果の出力を禁止することを特徴とする車両制御装置。
  15. 請求項２乃至３の何れかに記載の車両制御装置において、
    前記第３の演算ブロックが前記第１の演算ブロックを異常と診断した場合、第１の演算ブロックは、第１の演算ブロックで演算した前記センサフュージョン結果の出力を停止することを特徴とする車両制御装置。
  16. 請求項１１又は１２の何れかに記載の車両制御装置において
    前記第１のマイコン及び前記第２のマイコンは、前記センサフュージョン結果に基づいてそれぞれ車両追従軌道を生成すること特徴とする車両制御装置。
  17. 請求項１１又は１２に記載の車両制御装置において、
    前記第１のマイコン及び前記第２のマイコンは、前記センサフュージョン結果に基づいてそれぞれ車両追従軌道を生成し、
    前記第３の演算ブロックが前記第１の演算ブロックを正常と診断している限りにおいて、前記第１のマイコンの出力する車両追従軌道に基づいて車両を制御することを特徴とする車両制御装置。
  18. 請求項４に記載の車両制御装置において、
    前記機械学習部はディープニューラルネットのアルゴリズムを用いるものであることを特徴とする車両制御装置。
  19. 複数の外界センサから出力されるローデータに基づいてセンサフュージョン処理を行う第１の演算部と、
    前記複数の外界センサから出力される前記ローデータをそれぞれ処理して生成されたオブジェクトデータに基づいてセンサフュージョン処理を行う第２の演算部と、
    前記第１の演算部の出力結果と前記第２の演算部の出力結果を用いて、前記第１の演算部の出力結果を診断する第３の演算部を備えることを特徴とする車両制御システム。
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