WO2017141765A1 - 車両制御装置、車両制御方法、および車両制御プログラム - Google Patents

Abstract

車両制御装置は、自車両の周辺を走行する周辺車両を検出する検出部と、前記検出部により検出された前記周辺車両の進行方向に関する将来位置を推定する第１推定部と、前記第１推定部により推定された前記周辺車両の前記進行方向に関する前記将来位置の、時間の経過と共に前記進行方向に関して広がりを持つ分布を補正する補正部と、前記補正部により補正された前記周辺車両の前記分布に基づいて、自車線に隣接する隣接車線を走行する前記周辺車両を回避して車線変更するための、前記自車両の目標軌道を生成する制御部と、を備える。

Description

車両制御装置、車両制御方法、および車両制御プログラム

　本発明は、車両制御装置、車両制御方法、および車両制御プログラムに関する。
　本願は、２０１６年２月１６日に出願された日本国特願２０１６－０２７０００号に基づき優先権を主張し、その内容をここに援用する。

　近年、目的地までの経路に沿って自車両が走行するように、自車両の加減速と操舵とのうち、少なくとも一方を自動的に制御する技術について研究が進められている。これに関連して、運転者の操作により自車両の自動運転の開始を指示する指示手段と、自動運転の目的地を設定する設定手段と、運転者により前記指示手段が操作された場合に、前記目的地が設定されているか否かに基づいて自動運転のモードを決定する決定手段と、前記決定手段により決定された前記自動運転のモードに基づいて車両走行制御する制御手段と、を備え、前記決定手段は、前記目的地が設定されていない場合は、前記自動運転のモードを、前記自車両の現在の走行路に沿って走行する自動運転又は自動停車に決定する、運転支援装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。

国際公開第２０１１／１５８３４７号

　車両を自動的に制御する場合、車線変更を自動的に行う機能が必要となる場合がある。
　しかしながら、従来の技術では、周辺車両の将来位置を十分に考慮して、自車両が車線変更するための目標軌道を精度よく生成することができない場合があった。

　本発明に係る態様は、このような事情を考慮してなされたものであり、より精度よく車線変更するための軌道を生成することができる車両制御装置、車両制御方法、および車両制御プログラムを提供することを目的の一つとする。

（１）本発明の一態様に係る車両制御装置は、自車両の周辺を走行する周辺車両を検出する検出部と、前記検出部により検出された前記周辺車両の進行方向に関する将来位置を推定する第１推定部と、前記第１推定部により推定された前記周辺車両の前記進行方向に関する前記将来位置の、時間の経過と共に前記進行方向に関して広がりを持つ分布を補正する補正部と、前記補正部により補正された前記周辺車両の前記分布に基づいて、自車線に隣接する隣接車線を走行する前記周辺車両を回避して車線変更するための、前記自車両の目標軌道を生成する制御部と、を備える。

（２）上記（１）の態様において、前記補正部は、前記分布を、前記分布の外縁が前記自車両の車線変更先と干渉する側に近づくように補正してもよい。

（３）上記（１）または（２）の態様において、前記第１推定部は、前記周辺車両が現在の速度を保ったまま走行すると仮定し、または前記周辺車両が現在の加速度を保ったまま走行すると仮定して、前記周辺車両の前記進行方向に関する前記将来位置を推定してもよい。

（４）上記（１）から（３）いずれか１つの態様において、前記検出部により検出された前記周辺車両の横方向に関する将来位置を推定する第２推定部と、前記第２推定部により推定された前記周辺車両の前記横方向に関する前記将来位置に基づいて、前記自車両の車線変更の限界時刻を算出する算出部と、を更に備え、前記制御部は、前記補正部により補正された前記周辺車両の前記分布、および前記算出部により算出された前記限界時刻に基づいて、前記自車両の前記目標軌道を生成してもよい。

（５）上記（４）の態様において、前記第２推定部は、前記周辺車両の前記横方向に関する前記将来位置の、前記横方向に関して広がりを持つ分布を推定し、前記算出部は、前記第２推定部により推定された前記分布における、前記周辺車両の車線変更先の車線に対応する確率密度関数の積分値が、閾値未満から閾値以上に変化する時刻に基づいて、前記限界時刻を算出してもよい。

（６）上記（４）または（５）の態様において、前記第２推定部は、前記周辺車両の周辺における道路の道路情報に基づいて、前記周辺車両の前記横方向に関する前記将来位置を推定してもよい。

（７）本発明の一態様に係る車両制御装置は、自車両の周辺を走行する周辺車両を検出する検出部と、前記検出部により検出された前記周辺車両の横方向に関する将来位置を推定する推定部と、前記推定部により推定された前記周辺車両の前記横方向に関する前記将来位置に基づいて、前記自車両の車線変更の限界時刻を算出する算出部と、前記算出部により算出された前記限界時刻に基づいて、自車線に隣接する隣接車線を走行する前記周辺車両を回避して車線変更するための前記自車両の目標軌道を生成する制御部と、を備える。

（８）本発明の一態様に係る車両制御方法は、コンピュータが、自車両の周辺を走行する周辺車両を検出することと、前記周辺車両の進行方向に関する将来位置を推定することと、前記周辺車両の前記進行方向に関する前記将来位置の、時間の経過と共に前記進行方向に関して広がりを持つ分布を補正することと、前記補正された前記周辺車両の前記分布に基づいて、自車線に隣接する隣接車線を走行する前記周辺車両を回避して車線変更するための、前記自車両の目標軌道を生成することと、を含む。

（９）本発明の一態様に係る車両制御プログラムは、コンピュータに、自車両の周辺を走行する周辺車両を検出することと、前記周辺車両の進行方向に関する将来位置を推定することと、前記周辺車両の前記進行方向に関する前記将来位置の、時間の経過と共に前記進行方向に関して広がりを持つ分布を補正することと、前記補正された前記周辺車両の前記分布に基づいて、自車線に隣接する隣接車線を走行する前記周辺車両を回避して車線変更するための、前記自車両の目標軌道を生成することと、を含む処理を実行させる。

　上記（１）から（３）、（８）、および（９）の態様によれば、制御部が、第１推定部により推定された周辺車両の進行方向に関する将来位置を、時間の経過と共に進行方向に関して広がりを持つ分布に基づいて補正された周辺車両の将来位置に基づいて、自車線に隣接する隣接車線を走行する周辺車両を回避して、車線変更するための自車両の目標軌道を生成することにより、より精度よく車線変更するための軌道を生成することができる。

　上記（４）および（５）の態様によれば、更に制御部は、補正部により補正された周辺車両の横方向に関する将来位置、および算出部により算出された限界時刻に基づいて、自車線に隣接する隣接車線を走行する周辺車両を回避して、車線変更するための自車両の将来の位置の目標軌道を生成することにより、周辺車両の横方向に関する誤差も考慮して、車線変更するための軌道を生成することができる。

　上記（６）の態様によれば、第２推定部は、周辺車両の周辺における道路の道路情報に基づいて、周辺車両の横方向に関する将来位置を推定することにより、より精度よく周辺車両の横方向に関する将来位置を推定することができる。

　上記（７）の態様によれば、制御部が、算出部により算出された限界時刻に基づいて、自車線に隣接する隣接車線を走行する前記周辺車両を回避して、車線変更するための自車両の将来の位置の目標軌道を生成することにより、より精度よく車線変更するための軌道を生成することができる。

第１の実施形態に係る車両制御装置が搭載された車両の有する構成要素を示す図である。 第１の実施形態に係る車両制御装置を中心とした自車両の機能構成図である。 自車位置認識部により走行車線に対する自車両の相対位置が認識される様子を示す図である。 ある区間について生成された行動計画の一例を示す図である。 第１軌道生成部により生成される軌道の一例を示す図である。 第１軌道生成部により生成される軌道の一例を示す図である。 第１軌道生成部により生成される軌道の一例を示す図である。 第１軌道生成部により生成される軌道の一例を示す図である。 第１の実施形態におけるターゲット位置設定部がターゲット位置を設定する様子を示す図である。 車線変更制御部により実行される処理の流れを示すフローチャートである。 周辺車両の将来位置に基づく車線変更可能領域を示す図である。 周辺車両の将来の変位の補正の一例を示す図である。 第１の実施形態における第２軌道生成部が軌道を生成する様子を示す図である。 第２の実施形態に係る車両制御装置を中心とした自車両の機能構成図である。 第２推定部が将来位置の確率密度分布を導出する処理の流れの一例を示すフローチャートである。 確率密度分布が導出された様子を模式的に示す図である。 確率密度分布の一例である。 道路情報が考慮され導出された場合の確率密度分布の一例である。 道路の分岐が存在する場面において、道路情報が考慮されずに導出された場合の確率密度分布の一例である。 道路の分岐が存在する場面において、道路情報が考慮され導出された場合の確率密度分布の一例である。 周辺車両の将来位置の確率密度分布の導出について説明するための図である。 車線変更制御部により実行される処理の流れを示すフローチャートである。 第２の実施形態の周辺車両の将来の変位の補正の一例を示す図である。 第３の実施形態に係る車両制御装置を中心とした自車両の機能構成図である。 車線変更制御部により実行される処理の流れを示すフローチャートである。 第３の実施形態の周辺車両の将来の変位の補正の一例を示す図である。

　以下、図面を参照し、本発明の車両制御装置、車両制御方法、および車両制御プログラムの実施形態について説明する。
　＜第１の実施形態＞
　［車両構成］
　図１は、第１の実施形態に係る車両制御装置１００が搭載された車両（以下、自車両Ｍと称する）の有する構成要素を示す図である。車両制御装置１００が搭載される車両は、例えば、二輪や三輪、四輪等の自動車であり、ディーゼルエンジンやガソリンエンジン等の内燃機関を動力源とした自動車や、電動機を動力源とした電気自動車、内燃機関および電動機を兼ね備えたハイブリッド自動車等を含む。また、上述した電気自動車は、例えば、二次電池、水素燃料電池、金属燃料電池、アルコール燃料電池等の電池により放電される電力を使用して駆動される。

　図１に示すように、自車両Ｍには、ファインダ２０－１から２０－７、レーダ３０－１から３０－６、およびカメラ４０等のセンサと、ナビゲーション装置５０と、上述した車両制御装置１００とが搭載される。ファインダ２０－１から２０－７は、例えば、照射光に対する散乱光を測定し、対象までの距離を測定するＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging、或いはLaser Imaging Detection and Ranging）である。例えば、ファインダ２０－１は、フロントグリル等に取り付けられ、ファインダ２０－２および２０－３は、車体の側面やドアミラー、前照灯内部、側方灯付近等に取り付けられる。ファインダ２０－４は、トランクリッド等に取り付けられ、ファインダ２０－５および２０－６は、車体の側面や尾灯内部等に取り付けられる。上述したファインダ２０－１から２０－６は、例えば、水平方向に関して１５０度程度の検出領域を有している。また、ファインダ２０－７は、ルーフ等に取り付けられる。ファインダ２０－７は、例えば、水平方向に関して３６０度の検出領域を有している。

　上述したレーダ３０－１および３０－４は、例えば、奥行き方向の検出領域が他のレーダよりも広い長距離ミリ波レーダである。また、レーダ３０－２、３０－３、３０－５、３０－６は、レーダ３０－１および３０－４よりも奥行き方向の検出領域が狭い中距離ミリ波レーダである。以下、ファインダ２０－１から２０－７を特段区別しない場合は、単に「ファインダ２０」と記載し、レーダ３０－１から３０－６を特段区別しない場合は、単に「レーダ３０」と記載する。レーダ３０は、例えば、ＦＭ－ＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave）方式によって物体を検出する。

　カメラ４０は、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等の固体撮像素子を利用したデジタルカメラである。カメラ４０は、フロントウィンドシールド上部やルームミラー裏面等に取り付けられる。カメラ４０は、例えば周期的に繰り返し自車両Ｍの前方を撮像する。

　なお、図１に示す構成はあくまで一例であり、構成の一部が省略されてもよいし、更に別の構成が追加されてもよい。

　図２は、第１の実施形態に係る車両制御装置１００を中心とした自車両Ｍの機能構成図である。自車両Ｍには、ファインダ２０、レーダ３０、およびカメラ４０の他、ナビゲーション装置５０と、車両センサ６０と、操作デバイス７０と、操作検出センサ７２と、切替スイッチ８０と、走行駆動力出力装置９０、ステアリング装置９２、ブレーキ装置９４と、車両制御装置１００とが搭載される。これらの装置や機器は、ＣＡＮ（Controller Area Network）通信線等の多重通信線やシリアル通信線、無線通信網等によって互いに接続される。

　ナビゲーション装置５０は、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機や地図情報（ナビ地図）、ユーザインターフェースとして機能するタッチパネル式表示装置、スピーカ、マイク等を有する。ナビゲーション装置５０は、ＧＮＳＳ受信機によって自車両Ｍの位置を特定し、その位置からユーザによって指定された目的地までの経路を導出する。ナビゲーション装置５０により導出された経路は、経路情報１５４として記憶部１５０に格納される。自車両Ｍの位置は、車両センサ６０の出力を利用したＩＮＳ（Inertial Navigation System）によって特定または補完されてもよい。また、ナビゲーション装置５０は、車両制御装置１００が手動運転モードを実行している際に、目的地に至る経路について音声やナビ表示によって案内を行う。なお、自車両Ｍの位置を特定するための構成は、ナビゲーション装置５０とは独立して設けられてもよい。また、ナビゲーション装置５０は、例えば、ユーザの保有するスマートフォンやタブレット端末等の端末装置の一機能によって実現されてもよい。この場合、端末装置と車両制御装置１００との間で無線または有線による通信によって情報の送受信が行われる。

　車両センサ６０は、車速を検出する車速センサ、加速度を検出する加速度センサ、鉛直軸回りの角速度を検出するヨーレートセンサ、自車両Ｍの向きを検出する方位センサ等を含む。

　操作デバイス７０は、例えば、アクセルペダルやステアリングホイール、ブレーキペダル、シフトレバー等を含む。操作デバイス７０には、運転者による操作の有無や量を検出する操作検出センサ７２が取り付けられている。操作検出センサ７２は、例えば、アクセル開度センサ、ステアリングトルクセンサ、ブレーキセンサ、シフト位置センサ等を含む。操作検出センサ７２は、検出結果としてのアクセル開度、ステアリングトルク、ブレーキ踏量、シフト位置等を走行制御部１３０に出力する。なお、これに代えて、操作検出センサ７２の検出結果が、直接的に走行駆動力出力装置９０、ステアリング装置９２、またはブレーキ装置９４に出力されてもよい。

　切替スイッチ８０は、運転者等によって操作されるスイッチである。切替スイッチ８０は、例えば、ステアリングホイールやガーニッシュ（ダッシュボード）等に設置される機械式のスイッチであってもよいし、ナビゲーション装置５０のタッチパネルに設けられるＧＵＩ（Graphical User Interface）スイッチであってもよい。切替スイッチ８０は、運転者等の操作を受け付け、走行制御部１３０による制御モードを自動運転モードまたは手動運転モードのいずれか一方に指定する制御モード指定信号を生成し、制御切替部１４０に出力する。自動運転モードとは、上述したように、運転者が操作を行わない（或いは手動運転モードに比して操作量が小さい、または操作頻度が低い）状態で走行する運転モードであり、より具体的には、行動計画に基づいて走行駆動力出力装置９０、ステアリング装置９２、およびブレーキ装置９４の一部または全部を制御する運転モードである。

　走行駆動力出力装置９０は、例えば、自車両Ｍが内燃機関を動力源とした自動車である場合、エンジンおよびエンジンを制御するエンジンＥＣＵ（Electronic Control Unit）を備え、自車両Ｍが電動機を動力源とした電気自動車である場合、走行用モータおよび走行用モータを制御するモータＥＣＵを備え、自車両Ｍがハイブリッド自動車である場合、エンジンおよびエンジンＥＣＵと走行用モータおよびモータＥＣＵを備える。走行駆動力出力装置９０がエンジンのみを含む場合、エンジンＥＣＵは、後述する走行制御部１３０から入力される情報に従って、エンジンのスロットル開度やシフト段等を調整し、車両が走行するための走行駆動力（トルク）を出力する。また、走行駆動力出力装置９０が走行用モータのみを含む場合、モータＥＣＵは、走行制御部１３０から入力される情報に従って、走行用モータに与えるＰＷＭ信号のデューティ比を調整し、上述した走行駆動力を出力する。また、走行駆動力出力装置９０がエンジンおよび走行用モータを含む場合、エンジンＥＣＵおよびモータＥＣＵの双方は、走行制御部１３０から入力される情報に従って、互いに協調して走行駆動力を制御する。

　ステアリング装置９２は、例えば、電動モータと、ステアリングトルクセンサと、操舵角センサ等を備える。電動モータは、例えば、ラックアンドピニオン機能等に力を作用させてステアリングホイールの向きを変更する。ステアリングトルクセンサは、例えば、ステアリングホイールを操作したときのトーションバーのねじれをステアリングトルク（操舵力）として検出する。操舵角センサは、例えば、ステアリング操舵角（または実舵角）を検出する。ステアリング装置９２は、走行制御部１３０から入力される情報に従って、電動モータを駆動させ、ステアリングホイールの向きを変更する。

　ブレーキ装置９４は、例えば、ブレーキキャリパーと、ブレーキキャリパーに油圧を伝達するシリンダと、シリンダに油圧を発生させる電動モータと、制動制御部とを備える電動サーボブレーキ装置である。電動サーボブレーキ装置の制動制御部は、走行制御部１３０から入力される情報に従って電動モータを制御し、制動操作に応じたブレーキトルクが各車輪に出力されるようにする。電動サーボブレーキ装置は、ブレーキペダルの操作によって発生させた油圧を、マスターシリンダを介してシリンダに伝達する機構をバックアップとして備えてよい。なお、ブレーキ装置９４は、上記説明した電動サーボブレーキ装置に限らず、電子制御式油圧ブレーキ装置であってもよい。電子制御式油圧ブレーキ装置は、走行制御部１３０から入力される情報に従ってアクチュエータを制御して、マスターシリンダの油圧をシリンダに伝達する。また、ブレーキ装置９４は、走行駆動力出力装置９０のところで説明した走行用モータによる回生ブレーキを含んでもよい。

　［車両制御装置］
　以下、車両制御装置１００について説明する。車両制御装置１００は、例えば、自車位置認識部１０２と、外界認識部１０４と、行動計画生成部１０６と、走行態様決定部１１０と、第１軌道生成部１１２と、車線変更制御部１２０と、走行制御部１３０と、制御切替部１４０と、記憶部１５０とを備える。自車位置認識部１０２、外界認識部１０４、行動計画生成部１０６、走行態様決定部１１０、第１軌道生成部１１２、車線変更制御部１２０、走行制御部１３０、および制御切替部１４０のうち一部または全部は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサがプログラムを実行することにより機能するソフトウェア機能部である。また、これらのうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large ScaleIntegration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等のハードウェア機能部であってもよい。また、記憶部１５０は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ等で実現される。プロセッサが実行するプログラムは、予め記憶部１５０に格納されていてもよいし、車載インターネット設備等を介して外部装置からダウンロードされてもよい。また、プログラムは、そのプログラムを格納した可搬型記憶媒体が図示しないドライブ装置に装着されることで記憶部１５０にインストールされてもよい。

　自車位置認識部１０２は、記憶部１５０に格納された地図情報１５２と、ファインダ２０、レーダ３０、カメラ４０、ナビゲーション装置５０、または車両センサ６０から入力される情報とに基づいて、自車両Ｍが走行している車線（走行車線）、および、走行車線に対する自車両Ｍの相対位置を認識する。地図情報１５２は、例えば、ナビゲーション装置５０が有するナビ地図よりも高精度な地図情報であり、車線の中央の情報あるいは車線の境界の情報等を含んでいる。より具体的には、地図情報１５２には、道路情報と、交通規制情報、住所情報（住所・郵便番号）、施設情報、電話番号情報等が含まれる。道路情報には、高速道路、有料道路、国道、都道府県道といった道路の種別を表す情報や、道路の車線数、各車線の幅員、道路の勾配、道路の位置（経度、緯度、高さを含む３次元座標）、車線のカーブの曲率、車線の合流および分岐ポイントの位置、道路に設けられた標識等の情報が含まれる。交通規制情報には、工事や交通事故、渋滞等によって車線が封鎖されているといった情報が含まれる。

　図３は、自車位置認識部１０２により走行車線Ｌ１に対する自車両Ｍの相対位置が認識される様子を示す図である。自車位置認識部１０２は、例えば、自車両Ｍの基準点（例えば重心）の走行車線中央ＣＬからの乖離ＯＳ、および自車両Ｍの進行方向の走行車線中央ＣＬを連ねた線に対してなす角度θを、走行車線Ｌ１に対する自車両Ｍの相対位置として認識する。なお、これに代えて、自車位置認識部１０２は、走行車線Ｌ１のいずれかの側端部に対する自車両Ｍの基準点の位置などを、走行車線に対する自車両Ｍの相対位置として認識してもよい。

　外界認識部１０４は、ファインダ２０、レーダ３０、カメラ４０等から入力される情報に基づいて、周辺車両の位置、および速度、加速度等の状態を認識する。本実施形態における周辺車両とは、自車両Ｍの周辺を走行する車両であって、自車両Ｍと同じ方向に走行する車両である。周辺車両の位置は、周辺車両の重心やコーナー等の代表点で表されてもよいし、周辺車両の輪郭で表現された領域で表されてもよい。周辺車両の「状態」とは、上記各種機器の情報に基づいて周辺車両の加速度、車線変更をしているか否か（あるいは車線変更をしようとしているか否か）を含んでもよい。また、外界認識部１０４は、周辺車両に加えて、ガードレールや電柱、駐車車両、歩行者その他の物体の位置を認識してもよい。

　行動計画生成部１０６は、所定の区間における行動計画を生成する。所定の区間とは、例えば、ナビゲーション装置５０により導出された経路のうち、高速道路等の有料道路を通る区間である。なお、これに限らず、行動計画生成部１０６は、任意の区間について行動計画を生成してもよい。

　行動計画は、例えば、順次実行される複数のイベントで構成される。イベントには、例えば、自車両Ｍを減速させる減速イベントや、自車両Ｍを加速させる加速イベント、走行車線を逸脱しないように自車両Ｍを走行させるレーンキープイベント、走行車線を変更させる車線変更イベント、自車両Ｍに前走車両を追い越させる追い越しイベント、分岐ポイントにおいて所望の車線に変更させたり、現在の走行車線を逸脱しないように自車両Ｍを走行させたりする分岐イベント、本線に合流するための合流車線において自車両Ｍを加減速させ、走行車線を変更させる合流イベント等が含まれる。例えば、有料道路（例えば高速道路等）においてジャンクション（分岐点）が存在する場合、車両制御装置１００は、自動運転モードにおいて、自車両Ｍを目的地の方向に進行するように車線を変更したり、車線を維持したりする必要がある。従って、行動計画生成部１０６は、地図情報１５２を参照して経路上にジャンクションが存在していると判明した場合、現在の自車両Ｍの位置（座標）から当該ジャンクションの位置（座標）までの間に、目的地の方向に進行することができる所望の車線に車線変更するための車線変更イベントを設定する。なお、行動計画生成部１０６によって生成された行動計画を示す情報は、行動計画情報１５６として記憶部１５０に格納される。

　図４は、ある区間について生成された行動計画の一例を示す図である。図４に示すように、行動計画生成部１０６は、目的地までの経路に従って走行した場合に生じる場面を分類し、個々の場面に即したイベントが実行されるように行動計画を生成する。なお、行動計画生成部１０６は、自車両Ｍの状況変化に応じて動的に行動計画を変更してもよい。

　行動計画生成部１０６は、例えば、生成した行動計画を、外界認識部１０４によって認識された外界の状態に基づいて変更（更新）してもよい。一般的に、車両が走行している間、外界の状態は絶えず変化する。特に、複数の車線を含む道路を自車両Ｍが走行する場合、周辺車両との距離間隔は相対的に変化する。例えば、前方の車両が急ブレーキを掛けて減速したり、隣の車線を走行する車両が自車両Ｍ前方に割り込んで来たりする場合、自車両Ｍは、前方の車両の挙動や、隣接する車線の車両の挙動に合わせて速度や車線を適宜変更しつつ走行する必要がある。従って、行動計画生成部１０６は、上述したような外界の状態変化に応じて、制御区間ごとに設定したイベントを変更してもよい。

　具体的には、行動計画生成部１０６は、車両走行中に外界認識部１０４によって認識された周辺車両の速度が閾値を超えたり、自車線に隣接する車線を走行する周辺車両の移動方向が自車線方向に向いたりした場合に、自車両Ｍが走行予定の運転区間に設定されたイベントを変更する。例えば、レーンキープイベントの後に車線変更ベントが実行されるようにイベントが設定されている場合において、外界認識部１０４の認識結果によって当該レーンキープイベント中に車線変更先の車線後方から車両が閾値以上の速度で進行してきたことが判明した場合、行動計画生成部１０６は、レーンキープイベントの次のイベントを車線変更から減速イベントやレーンキープイベント等に変更する。この結果、車両制御装置１００は、外界の状態に変化が生じた場合においても、安全に自車両Ｍを自動走行させることができる。

　［レーンキープイベント］
　走行態様決定部１１０は、行動計画に含まれるレーンキープイベントが走行制御部１３０により実施される際に、定速走行、追従走行、減速走行、カーブ走行、障害物回避走行などのうちいずれかの走行態様を決定する。例えば、走行態様決定部１１０は、自車両Ｍの前方に周辺車両が存在しない場合に、走行態様を定速走行に決定する。また、走行態様決定部１１０は、前走車両に対して追従走行するような場合に、走行態様を追従走行に決定する。また、走行態様決定部１１０は、外界認識部１０４により前走車両の減速が認識された場合や、停車や駐車などのイベントを実施する場合に、走行態様を減速走行に決定する。また、走行態様決定部１１０は、外界認識部１０４により自車両Ｍがカーブ路に差し掛かったことが認識された場合に、走行態様をカーブ走行に決定する。また、走行態様決定部１１０は、外界認識部１０４により自車両Ｍの前方に障害物が認識された場合に、走行態様を障害物回避走行に決定する。

　第１軌道生成部１１２は、走行態様決定部１１０により決定された走行態様に基づいて、軌道を生成する。軌道とは、自車両Ｍが走行態様決定部１１０により決定された走行態様に基づいて走行する場合に、到達することが想定される将来の目標位置を、所定時間ごとにサンプリングした点の集合である。第１軌道生成部１１２は、少なくとも、自車位置認識部１０２または外界認識部１０４により認識された自車両Ｍの前方に存在する対象ＯＢの速度、および自車両Ｍと対象ＯＢとの距離に基づいて自車両Ｍの目標速度を算出する。第１軌道生成部１１２は、算出した目標速度に基づいて軌道を生成する。対象ＯＢとは、前走車両や、合流地点、分岐地点、目標地点などの地点、障害物などの物体等を含む。

　以下、特に対象ＯＢの存在を考慮しない場合と、考慮する場合との双方における軌道の生成について説明する。図５Ａ～５Ｄは、第１軌道生成部１１２により生成される軌道の一例を示す図である。図５Ａに示すように、例えば、第１軌道生成部１１２は、自車両Ｍの現在位置を基準に、現時刻から所定時間Δｔ経過するごとに、Ｋ（１）、Ｋ（２）、Ｋ（３）、…といった将来の目標位置を自車両Ｍの軌道として設定する。以下、これら目標位置を区別しない場合、単に「目標位置Ｋ」と表記する。例えば、目標位置Ｋの個数は、目標時間Ｔ_Ｋに応じて決定される。例えば、第１軌道生成部１１２は、目標時間Ｔ_Ｋを５秒とした場合、この５秒間において、所定時間Δｔ（例えば０．１秒）刻みで目標位置Ｋを走行車線の中央線上に設定し、これら複数の目標位置Ｋの配置間隔を走行態様に基づいて決定する。第１軌道生成部１１２は、例えば、走行車線の中央線を、地図情報１５２に含まれる車線の幅員等の情報から導出してもよいし、予め地図情報１５２に含まれている場合に、この地図情報１５２から取得してもよい。

　例えば、上述した走行態様決定部１１０により走行態様が定速走行に決定された場合、第１軌道生成部１１２は、図５Ａに示すように、等間隔で複数の目標位置Ｋを設定して軌道を生成する。

　また、走行態様決定部１１０により走行態様が減速走行に決定された場合（追従走行において前走車両が減速した場合も含む）、第１軌道生成部１１２は、図５Ｂに示すように、到達する時刻がより早い目標位置Ｋほど間隔を広くし、到達する時刻がより遅い目標位置Ｋほど間隔を狭くして軌道を生成する。この場合において、前走車両が対象ＯＢに設定されたり、前走車両以外の合流地点や、分岐地点、目標地点などの地点、障害物等が対象ＯＢに設定されたりすることがある。これにより、自車両Ｍからの到達する時刻が遅い目標位置Ｋが自車両Ｍの現在位置と近づくため、後述する走行制御部１３０が自車両Ｍを減速させることになる。

　また、図５Ｃに示すように、道路がカーブ路である場合に、走行態様決定部１１０は、走行態様をカーブ走行に決定する。この場合、第１軌道生成部１１２は、例えば、道路の曲率に応じて、複数の目標位置Ｋを自車両Ｍの進行方向に対する横位置（車線幅方向の位置であり、進行方向に略直行する方向）を変更しながら配置して軌道を生成する。また、図５Ｄに示すように、自車両Ｍの前方の道路上に人間や停止車両等の障害物ＯＢが存在する場合、走行態様決定部１１０は、走行態様を障害物回避走行に決定する。この場合、第１軌道生成部１１２は、この障害物ＯＢを回避して走行するように、複数の目標位置Ｋを配置して軌道を生成する。

　［車線変更イベント］
　車線変更制御部１２０は、行動計画に含まれる車線変更イベントが走行制御部１３０により実施される際の制御を行う。図２で示したように車線変更制御部１２０は、例えば、ターゲット位置設定部１２１と、第１推定部１２２と、補正部１２３と、車線変更可否判定部１２６と、第２軌道生成部１２８とを備える。なお、車線変更制御部１２０は、分岐イベントや合流イベントが走行制御部１３０により実施される際に、後述する処理を行ってもよい。

　ターゲット位置設定部１２１は、自車両Ｍが走行する車線（自車線）に対して隣接する隣接車線を走行し、且つ自車両Ｍよりも前方を走行する車両と、隣接車線を走行し、且つ自車両Ｍよりも後方を走行する車両とを特定し、これら車両の間にターゲット位置ＴＡを設定する。以下、隣接車線を走行し、且つ自車両Ｍよりも前方を走行する車両を、前方基準車両と称し、隣接車線を走行し、且つ自車両Ｍよりも後方を走行する車両を、後方基準車両と称して説明する。ターゲット位置ＴＡは、自車両Ｍと前方基準車両および後方基準車両との位置関係に基づく相対的な領域である。

　図６は、第１の実施形態におけるターゲット位置設定部１２１がターゲット位置ＴＡを設定する様子を示す図である。図６において、ｍＡは自車両Ｍが走行する車線において自車両Ｍの前を走行する車両（前走車両）を表し、ｍＢは前方基準車両を表し、ｍＣは後方基準車両を表している。また、矢印ｄは自車両Ｍの進行（走行）方向を表し、Ｌ１は自車両Ｍが走行する車線を表し、Ｌ２は隣接車線を表している。図６の例の場合、ターゲット位置設定部１２１は、隣接車線Ｌ２上において、前方基準車両ｍＢと後方基準車両ｍＣとの間にターゲット位置ＴＡを設定する。

　第１推定部１２２は、自車両Ｍの周辺車両（例えば前走車両、前方基準車両、および後方基準車両）の進行方向に関する将来位置を推定する。補正部１２３は、第１推定部１２２により推定された周辺車両の将来位置を時間の経過と共に進行方向に関して広がりを持つ分布に基づいて補正する。第１推定部１２２および補正部１２３の処理の詳細については後述する。

　車線変更可否判定部１２６は、ターゲット位置設定部１２１により設定されたターゲット位置ＴＡに（すなわち前方基準車両ｍＢと後方基準車両ｍＣとの間に）車線変更が可能か否かを判定する。以下、図６を参照して説明する。

　まず、車線変更可否判定部１２６は、例えば、自車両Ｍを車線変更先の車線Ｌ２に射影し、前後に若干の余裕距離を持たせた禁止領域ＲＡを設定する。禁止領域ＲＡは、車線Ｌ２の横方向の一端から他端まで延在する領域として設定される。禁止領域ＲＡ内に周辺車両の一部でも存在する場合、車線変更可否判定部１２６は、ターゲット位置ＴＡへの車線変更が可能でないと判定する。

　禁止領域ＲＡ内に周辺車両が存在しない場合、車線変更可否判定部１２６は、更に、自車両Ｍと周辺車両との衝突余裕時間ＴＴＣ（Time-To Collision）に基づいて、車線変更が可能か否かを判定する。車線変更可否判定部１２６は、例えば、自車両Ｍの前端および後端を車線変更先の車線Ｌ２側に仮想的に延出させた延出線ＦＭおよび延出線ＲＭを想定する。延出線ＦＭは、自車両Ｍの前端を仮想的に延出させた線であり、延出線ＲＭは、自車両Ｍの後端を仮想的に延出させた線である。車線変更可否判定部１２６は、延出線ＦＭと前方基準車両ｍＢの衝突余裕時間ＴＴＣ（Ｂ）、および延出線ＲＭと後方基準車両ｍＣの衝突余裕時間ＴＴＣ（Ｃ）を算出する。衝突余裕時間ＴＴＣ（Ｂ）は、延出線ＦＭと前方基準車両ｍＢとの距離を、自車両Ｍおよび前方基準車両ｍＢの相対速度で除算することで導出される時間である。衝突余裕時間ＴＴＣ（Ｃ）は、延出線ＲＭと後方基準車両ｍＣとの距離を、自車両Ｍおよび後方基準車両ｍＣの相対速度で除算することで導出される時間である。車線変更可否判定部１２６は、衝突余裕時間ＴＴＣ（Ｂ）が閾値Ｔｈ（Ｂ）よりも大きく、且つ衝突余裕時間ＴＴＣ（Ｃ）が閾値Ｔｈ（Ｃ）よりも大きい場合に、自車両Ｍはターゲット位置ＴＡへの車線変更が可能であると判定する。

　なお、ターゲット位置設定部１２１は、隣接車線上において、後方基準車両ｍＣ（後方の後方基準車両ｍＣと、その後方に存在する車両との間）にターゲット位置ＴＡを設定してもよい。

　また、車線変更可否判定部１２６は、前走車両ｍＡ、前方基準車両ｍＢ、および後方基準車両ｍＣの速度、加速度、または躍度（ジャーク）等を加味して、ターゲット位置ＴＡ内に自車両Ｍが車線変更可能であるか否かを判定してもよい。例えば、前走車両ｍＡの速度よりも前方基準車両ｍＢおよび後方基準車両ｍＣの速度が大きく、自車両Ｍの車線変更に必要な時間の範囲内で前方基準車両ｍＢおよび後方基準車両ｍＣが前走車両ｍＡを追い抜くことが予想されるような場合、車線変更可否判定部１２６は、前方基準車両ｍＢおよび後方基準車両ｍＣの間に設定されたターゲット位置ＴＡ内に自車両Ｍが車線変更可能でないと判定する。

　第２軌道生成部１２８は、車線変更可否判定部１２６により導出された車線変更するための計画に基づいて、ターゲット位置ＴＡ内に車線変更するための自車両の将来位置の軌道を生成する。車線変更可否判定部１２６および第２軌道生成部１２８は、「制御部」の一例である。

　図７は、車線変更制御部１２０により実行される処理の流れを示すフローチャートである。まず、ターゲット位置設定部１２１が、周辺車両を特定し、特定した周辺車両の間にターゲット位置ＴＡを設定する（ステップＳ１００）。

　次に、第１推定部１２２が、特定した周辺車両（例えば、前走車両ｍＡ、前方基準車両ｍＢ、および後方基準車両ｍＣ）の進行方向に関する将来の変位（将来位置）を推定する（ステップＳ１０２）。ステップＳ１０２で推定される将来の変位は、例えば、車両が現在の速度を保ったまま走行すると仮定した定速度モデル、車両が現在の加速度を保ったまま走行すると仮定した定加速度モデル、後方の車両が前方の車両と一定距離を保ちながら追従して走行すると仮定した追従走行モデル、その他、種々のモデルに基づいて予測される。以下の説明では、将来の変位は、定速度モデルを用いて推定されるものとして説明する。

　図８は、周辺車両の将来位置に基づく車線変更可能領域を示す図である。図８は、周辺車両の進行方向に関する将来位置の、推定される時間変化を示している。図８は、周辺車両の進行方向に関する将来位置の、時間の経過と共に進行方向に関して広がりを持つ分布を示している。図８では、周辺車両の位置関係は、前方基準車両ｍＢが最も先を走行しており、次に前走車両ｍＡ、次に自車両Ｍ、最後に後方基準車両ｍＣが走行しているものとする。図８における縦軸は、自車両Ｍの現在の位置を原点とした進行方向に関する変位ｘを、横軸は経過時間ｔを、それぞれ表している。図８において、車線変更後存在可能領域とは、車線変更を行った後、周辺車両が同じ傾向で走行を続けた場合に、自車両Ｍが存在できる進行方向に関する変位の領域を示している。例えば、「速度：ｍＡ＞ｍＣ＞ｍＢ」の場合において、車線変更可能領域は前走車両ｍＡの変位よりも下側にある、すなわち車線変更を行う前には自車両Ｍが前走車両ｍＡよりも前に出ないように制約されるが、車線変更を行った後は、前走車両ｍＡよりも前に出ても問題無いことを示している。第２軌道生成部１２８は、図８に示す位置関係に基づいて、軌道を生成する。

　ところが、前述したように、第１推定部１２２の推定処理は、定速度モデルなどのモデルに基づいて行われるため、将来になればなるほど、信頼度が低下するものである。従って、補正部１２３は、第１推定部１２２により推定された周辺車両の将来の変位を、時間の経過と共に進行方向に関して広がりを持つ分布に基づいて補正する（ステップＳ１０４）。
　図９は、周辺車両の将来の変位の補正の一例を示す図である。第１推定部１２２により推定された周辺車両の将来の変位は、実際の周辺車両の将来の変位に対して、時間が経過するに従って誤差が大きくなる傾向を持つ。このため、補正部１２３は、例えば第１推定部１２２により推定された周辺車両の将来の変位を、時間の経過と共に進行方向に関して広がりを持つ分布に基づいて補正する。補正部１２３は、例えば、第１推定部１２２により推定された周辺車両の将来位置を、周辺車両の分布の外縁のうち、自車両Ｍの車線変更先と干渉する側の外縁に補正する。補正部１２３は、時間の経過と共に進行方向に関して広がりを持つ分布を、前記分布の外縁が、前記自車両の車線変更先と干渉する側に近づくように補正する。補正部１２３は、時間の経過と共に進行方向に関して広がりを持つ分布を、時間の経過と共に周辺車両が自車両Ｍの車線変更先により近い位置に存在するように補正する。具体的には、補正部１２３は、周辺車両の将来位置を車線変更可能領域側に補正する。

　次に、第２軌道生成部１２８は、自車両Ｍがターゲット位置ＴＡ内に車線変更するための軌道を生成する（ステップＳ１０６）。第２軌道生成部１２８は、ステップＳ１０４で補正された周辺車両の将来の変位に基づいて、車線変更の開始地点ＳＰおよび終了地点ＣＰを決定する。車線変更の開始地点ＳＰを決定するためには、「周辺車両が自車両Ｍの後方に位置している地点」、「周辺車両が自車両Ｍの前方に位置している地点」といった要素が存在する。これを解くためには自車両Ｍの加減速に関する仮定が必要となる場合がある。この点、第２軌道生成部１２８は、例えば、加速するのであれば、現在の自車両Ｍの速度から急加速とならない範囲内で、法定速度を上限として速度変化曲線を導出し、周辺車両の位置変化と合わせて「自車両Ｍが周辺車両を追い抜く時点」を決定する。また、第２軌道生成部１２８は、車線変更可能期間Ｐ内において、周辺車両を回避して車線変更を完了することができる車線変更の終了地点ＣＰを決定する。

　図９に示すように、車線変更が可能である期間（車線変更可能期間）は「Ｐ＃」から「Ｐ」に変更される。第２軌道生成部１２８は、車線変更の終了地点ＣＰが車線変更可能期間Ｐ以前に来るように車線変更の終了地点ＣＰを決定する。そして、第２軌道生成部１２８は、決定した車両変更の開始地点ＳＰおよび終了地点ＣＰに基づいて車線変更するための軌道ｄを生成する。第２軌道生成部１２８は、生成した軌道ｄを実現するための車両挙動が条件を満たす（各瞬間の加減速やヨーレート等が許容範囲内である）場合に、その軌道が実現可能であると判断する。生成した軌道ｄを実現するための車両挙動が条件を満たさない場合、第２軌道生成部１２８は、車線変更可否判定部１２６の判定結果に拘わらず、車線変更が可能でないと判定する。第２軌道生成部１２８は、車線変更するための軌道を複数生成できる場合、安全性や円滑度といった観点で一つの軌道を選択する。これにより本フローチャートの処理は終了する。

　図１０は、第１の実施形態における第２軌道生成部１２８が軌道を生成する様子を示す図である。例えば、第２軌道生成部１２８は、例えば、第２軌道生成部１２８は、現在の自車両Ｍの位置から、車線変更先の車線の中央、且つ前述した車線変更するための終了地点ＣＰに対応する位置までをスプライン曲線等の多項式曲線を用いて滑らかに繋ぎ、この曲線上に等間隔あるいは不等間隔で目標位置Ｋを所定個数配置する。この際、第２軌道生成部１２８は、目標位置Ｋの少なくとも１つがターゲット位置ＴＡ内に配置されるように軌道を生成する。

　上述したように、車線変更制御部１２０は、周辺車両の将来位置について時間の経過と共に進行方向に関して広がりを持つ分布を用いることで、自車両Ｍが隣接車線を走行する周辺車両を回避して、自車両Ｍが隣接車線に車線変更するための軌道（将来の位置の目標軌道）を、より精度よく生成することができる。

　［走行制御］
　走行制御部１３０は、制御切替部１４０による制御によって、制御モードを自動運転モードあるいは手動運転モードに設定し、設定した制御モードに従って、走行駆動力出力装置９０、ステアリング装置９２、およびブレーキ装置９４の一部または全部を含む制御対象を制御する。走行制御部１３０は、自動運転モード時において、行動計画生成部１０６によって生成された行動計画情報１５６を読み込み、読み込んだ行動計画情報１５６に含まれるイベントに基づいて制御対象を制御する。

　例えば、このイベントがレーンキープイベントである場合、走行制御部１３０は、第１軌道生成部１１２により生成された軌道に従い、ステアリング装置９２における電動モータの制御量（例えば回転数）と、走行駆動力出力装置９０におけるＥＣＵの制御量（例えばエンジンのスロットル開度やシフト段等）と、を決定する。具体的には、走行制御部１３０は、軌道の目標位置Ｋ間の距離と、目標位置Ｋを配置した際の所定時間Δｔとに基づいて、所定時間Δｔごとの自車両Ｍの速度を導出し、この所定時間Δｔごとの速度に従って、走行駆動力出力装置９０におけるＥＣＵの制御量を決定する。また、走行制御部１３０は、目標位置Ｋごとの自車両Ｍの進行方向と、この目標位置を基準とした次の目標位置の方向とのなす角度に応じて、ステアリング装置９２における電動モータの制御量を決定する。

　また、上記イベントが車線変更イベントである場合、走行制御部１３０は、第２軌道生成部１２８により生成された軌道に従い、ステアリング装置９２における電動モータの制御量と、走行駆動力出力装置９０におけるＥＣＵの制御量とを決定する。

　走行制御部１３０は、イベントごとに決定した制御量を示す情報を、対応する制御対象に出力する。これによって、制御対象の各装置（９０、９２、９４）は、走行制御部１３０から入力された制御量を示す情報に従って、自装置を制御することができる。また、走行制御部１３０は、車両センサ６０の検出結果に基づいて、決定した制御量を適宜調整する。

　また、走行制御部１３０は、手動運転モード時において、操作検出センサ７２により出力される操作検出信号に基づいて制御対象を制御する。例えば、走行制御部１３０は、操作検出センサ７２により出力された操作検出信号を、制御対象の各装置にそのまま出力する。

　制御切替部１４０は、行動計画生成部１０６によって生成され、記憶部１５０に格納された行動計画情報１５６に基づいて、走行制御部１３０による自車両Ｍの制御モードを自動運転モードから手動運転モードに、または手動運転モードから自動運転モードに切り換える。また、制御切替部１４０は、切替スイッチ８０から入力される制御モード指定信号に基づいて、走行制御部１３０による自車両Ｍの制御モードを自動運転モードから手動運転モードに、または手動運転モードから自動運転モードに切り換える。すなわち、走行制御部１３０の制御モードは、運転者等の操作によって走行中や停車中に任意に変更することができる。

　また、制御切替部１４０は、操作検出センサ７２から入力される操作検出信号に基づいて、走行制御部１３０による自車両Ｍの制御モードを自動運転モードから手動運転モードに切り換える。例えば、制御切替部１４０は、操作検出信号に含まれる操作量が閾値を超える場合、すなわち、操作デバイス７０が閾値を超えた操作量で操作を受けた場合、走行制御部１３０の制御モードを自動運転モードから手動運転モードに切り換える。例えば、自動運転モードに設定された走行制御部１３０によって自車両Ｍが自動走行している場合において、運転者によってステアリングホイール、アクセルペダル、またはブレーキペダルが閾値を超える操作量で操作された場合、制御切替部１４０は、走行制御部１３０の制御モードを自動運転モードから手動運転モードに切り換える。これによって、車両制御装置１００は、人間等の物体が車道に飛び出して来たり、前走車両ｍＡが急停止したりした際に運転者により咄嗟になされた操作によって、切替スイッチ８０の操作を介さずに直ぐさま手動運転モードに切り替えることができる。この結果、車両制御装置１００は、運転者による緊急時の操作に対応することができ、走行時の安全性を高めることができる。

　以上説明した第１の実施形態における車両制御装置１００は、周辺車両の将来位置を時間の経過と共に進行方向に関して広がりを持つ分布として補正し、補正した分布に基づいて、自車線に隣接する隣接車線を走行する周辺車両を回避して、車線変更するための自車両の将来の位置の目標軌道を生成する。この結果、車両制御装置１００は、より精度よく車線変更するための軌道を生成することができる。

　＜第２の実施形態＞
　以下、第２の実施形態について説明する。第１の実施形態では、車両制御装置１００は、補正された自車両Ｍの周辺車両の進行方向に関する将来の変位に基づいて、自車両Ｍの将来の軌道を生成するものとした。これに対して、第２の実施形態における車両制御装置１００Ａは、更に自車両Ｍの周辺車両の進行方向に直交する方向（横方向）に関する将来位置から車線変更の限界時刻を算出する。車両制御装置１００Ａは、補正された周辺車両の進行方向に関する将来の変位および算出した限界時刻に基づいて、車線変更するための自車両Ｍの将来の軌道を生成する点で、第１の実施形態と相違する。以下、係る相違点を中心に説明する。

　図１１は、第２の実施形態に係る車両制御装置１００Ａを中心とした自車両Ｍの機能構成図である。車両制御装置１００Ａの車線変更制御部１２０は、第１の実施形態の車線変更制御部１２０の機能に加え、更に第２推定部１２４、および限界時刻算出部１２５を備える。

　第２推定部１２４は、周辺車両の横方向に関する将来位置を推定する。限界時刻算出部１２５は、第２推定部１２４により推定された周辺車両の横方向に関する将来位置に基づいて、周辺車両の横方向に関する確率密度分布を導出する。限界時刻算出部１２５は、導出した確率密度分布に基づいて、限界時刻を算出する。限界時刻とは、（１）自車両Ｍのターゲット位置ＴＡ内に、周辺車両が車線変更を行うことが予想される時刻、（２）自車両Ｍの車線変更の完了前に、自車両Ｍの直前に周辺車両が車線変更することが予想される時刻である。このようなことが生じると、軌道生成の前提が変化してしまうため、車両制御装置１００は、限界時刻よりも前に車線変更を完了するように制御する。

　［確率密度分布の導出手法］
　図１２は、第２推定部１２４が将来位置の確率密度分布ＰＤを導出する処理の流れの一例を示すフローチャートである。まず、第２推定部１２４が、パラメータｉを初期値である１に設定する（ステップＳ２００）。パラメータｉは、例えば時間的なステップ幅毎に予測を行うとした場合に、何ステップ先の予測を行うかを示すパラメータである。パラメータｉは、数字が大きいほど、先のステップの予測であることを示している。

　次に、第２推定部１２４は、周辺車両の将来位置の予測に必要な地図情報１５２に含まれる道路情報を取得する（ステップＳ２０２）。次に、第２推定部１２４は、周辺車両の現在位置および過去位置を外界認識部１０４から取得する（ステップＳ２０４）。ステップＳ２０４からＳ２１０のループ処理の間においてステップＳ２０４で取得された現在位置は、次回以降の処理で「過去位置」として扱われてもよい。

　次に、第２推定部１２４は、ステップＳ２０２で取得した道路情報、ステップＳ２０４で取得した周辺車両の現在位置および過去位置、および過去に予測した周辺車両の位置に基づいて、周辺車両の将来位置の確率密度分布ＰＤを導出する（ステップＳ２０６）。なお、第２推定部１２４は、ステップＳ２０４で周辺車両の現在位置を外界認識部１０４から取得することができなかった場合、過去に予測した周辺車両の位置を周辺車両の現在位置として用いてもよい。

　次に、第２推定部１２４は、決められたステップ数の確率密度分布ＰＤを導出したか否かを判定する（ステップＳ２０８）。決められたステップ数の確率密度分布ＰＤを導出していないと判定した場合、第２推定部１２４は、パラメータｉを１インクリメントし（ステップＳ２１０）、ステップＳ２０２の処理に進める。決められたステップ数の確率密度分布ＰＤを導出したと判定した場合、本フローチャートの処理は終了する。なお、決められたステップ数とは１以上であればよい。第２推定部１２４は、１ステップの確率密度分布ＰＤを導出してもよいし、複数ステップの確率密度分布ＰＤを導出してもよい。

　図１３は、確率密度分布ＰＤが導出された様子を模式的に示す図である。第２推定部１２４は、道路情報と、周辺車両の現在位置、過去位置、および予測した将来位置とに基づいて確率密度分布ＰＤをステップ（パラメータｉに対応）毎に導出する。図１３の例では、第２推定部１２４は、４ステップ分の確率密度分布ＰＤ１からＰＤ４－１およびＰＤ４－２を導出する。また、図１３の例では、前走車両ｍＡに関する将来位置の予測を示している。第２推定部１２４は、前走車両ｍＡに限らず、その他の周辺車両についても同様に処理を行ってもよい。

　第２推定部１２４は、例えば自車両Ｍの車線変更に干渉する可能性のある周辺車両について確率密度分布を導出する。自車両Ｍの車線変更に干渉する可能性のある周辺車両とは、例えば、ターゲット位置ＴＡに車線変更する可能性がある周辺車両（例えば前走車両ｍＡ）である。

　また、自車両Ｍの車線変更に干渉する可能性のある周辺車両とは、例えば、自車両Ｍが走行する車線において、隣接車線から自車両Ｍの前方に車線変更してきて、自車両Ｍを減速させる可能性がある周辺車両（例えば後方基準車両ｍＣ）である。この場合、自車両Ｍが減速させられることにより、自車両Ｍはターゲット位置ＴＡに車線変更することが妨げられる可能性があるためである。

　まず、第２推定部１２４は、周辺車両の現在の位置および過去の位置に基づいて、１ステップ目の確率密度分布ＰＤ１を導出する。次に、第２推定部１２４は、周辺車両の現在の位置、過去の位置、および１ステップ目で導出した確率密度分布ＰＤ１に基づいて、２ステップ目の確率密度分布ＰＤ２を導出する。次に、第２推定部１２４は、周辺車両の現在の位置、過去の位置、１ステップ目で導出した確率密度分布ＰＤ１、および２ステップ目で導出した確率密度分布ＰＤ２に基づいて、３ステップ目の確率密度分布ＰＤ３－１およびＰＤ３－２を導出する。また、同様に第２推定部１２４は、周辺車両の現在の位置、過去の位置、各ステップで導出した確率密度分布ＰＤ（ＰＤ１からＰＤ３－２）に基づいて、４ステップ目の確率密度分布ＰＤ４－１およびＰＤ４－２を導出する。

　例えば確率密度分布ＰＤ１を導出した場合、第２推定部１２４は、確率密度分布ＰＤ１に基づいて、１ステップ目に対応する周辺車両の位置を予測することができる。また、例えば確率密度分布ＰＤ１からＰＤ４－２を導出した場合、第２推定部１２４は、確率密度分布ＰＤ１からＰＤ４－２に基づいて、１ステップ目から４ステップ目の周辺車両の位置を予測することができる。このように第２推定部１２４は、導出した確率密度分布ＰＤに基づいて、任意のステップに対応する周辺車両の将来位置を予測することができる。

　なお、第２推定部１２４は、例えば周辺車両が走行している場合、将来に向かうに従って、確率密度分布ＰＤの広がりを大きくする傾向で確率密度分布ＰＤを導出する。これについては後述する。

　また、第２推定部１２４は、確率密度分布ＰＤを時間的なステップ毎に代えて、基準距離毎に導出してもよい。また、第２推定部１２４は、確率密度分布ＰＤを導出する範囲を、外界認識部１０４により周辺車両が認識される範囲より手前に限定してもよい。このように第２推定部１２４は、道路情報を用いて周辺車両の位置を予測するため、車両の位置を精度よく予測することができる。

　また、第２推定部１２４は、地図情報１５２に含まれる道路情報を参照せずに周辺車両の現在の状態に基づいて、確率密度分布ＰＤを導出してもよい。周辺車両の現在の状態とは、例えば周辺車両が走行する車線に対する周辺車両の相対位置や、相対角度である。この場合、第２推定部１２４は、予め記憶部１５０に記憶された周辺車両の車線に対する相対角度と、将来の位置とが対応付けられたテーブルを参照して、確率密度分布ＰＤを導出する。

　図１４は、確率密度分布ＰＤの一例である。縦軸Ｐは周辺車両（例えば前走車両ｍＡ）の存在確率密度を示し、横軸は道路の横方向の変位を示している。また、点線で区切られたＬ１およびＬ２の領域は、説明のために仮想的に示した車線Ｌ１およびＬ２を表している。領域ＮＬ１およびＮＬ２は、説明のために仮想的に示した道路が存在しない領域を示している。

　図１５は、道路情報が考慮され導出された場合の確率密度分布ＰＤの一例である。この場合、車線が存在しない部分においては、周辺車両の存在確率密度が算出されずに（ゼロとして算出され）、道路の幅員内に限定して、周辺車両の存在確率密度が算出される。補正部１２３が、地図情報１５２の道路情報を用いて確率密度分布ＰＤを導出することにより、道路の車線や道路の幅員等の道路情報が考慮された確率密度分布ＰＤを導出することができる。この結果、車両の将来位置を精度よく予測することができる。

　第２推定部１２４は、例えば、道路情報を考慮しない確率密度分布ＰＤを導出後、道路情報に基づいて、確率密度分布ＰＤを補正し、道路情報を考慮した確率密度分布ＰＤを導出する。第２推定部１２４は、例えば、ゼロにした部分の確率密度を、他の部分に加算することで、補正後の確率密度分布ＰＤを導出する。加算の手法に特段の限定は無いが、例えば、ｙ方向の平均値を中心として正規分布に準じた配分で加算してよい。

　図１６は、道路の分岐が存在する場面において、道路情報が考慮されずに導出された場合の確率密度分布ＰＤの一例である。点線で区切られたＬ１、Ｌ２、およびＬ３の領域は、説明のために仮想的に示した車線Ｌ１、Ｌ２、およびＬ３を表している。図１６中、Ｌ３は、車線Ｌ１およびＬ２の道路分岐先の車線である（図１３参照）。

　図１７は、道路の分岐が存在する場面において、道路情報が考慮され導出された場合の確率密度分布ＰＤの一例である。本実施形態では第２推定部１２４は、道路情報を用いて確率密度分布ＰＤを導出するため、分岐車線が考慮された確率密度分布ＰＤを導出することができる。第２推定部１２４は、道路が存在しない領域ＮＬ３の確率密度を、車線Ｌ１および車線Ｌ２と、分岐車線Ｌ３とに配分することで、分岐車線を考慮した確率密度分布ＰＤを導出することができる。例えば、第２推定部１２４は、領域ＮＬ３の確率密度を、車線Ｌ１および車線Ｌ２の確率密度と、分岐車線Ｌ３の確率密度との比率に応じて配分することで、分岐車線を考慮した確率密度分布ＰＤを導出する。これにより第２推定部１２４は、分岐車線を考慮した確率密度分布ＰＤを導出することができる。

　具体的には、例えば第２推定部１２４は、周辺車両の位置、道路情報、および確率密度関数である下記（１）式に基づいて、周辺車両の将来位置の確率密度分布ＰＤを導出する。第２推定部１２４は、変位（ｘ，ｙ）毎に関数ｆの値を算出する。ｘは、例えば、自車両Ｍに対する周辺車両の進行方向に関する相対変位である。ｙは、例えば、周辺車両の横方向の変位である。μ_ｘは、自車両Ｍに対する周辺車両の進行方向に関する相対変位（過去、現在または将来の相対変位）の平均値である。μ_ｙは、周辺車両の横方向に関する位置（過去、現在または将来の位置）の平均値である。σ２_ｘは、周辺車両の進行方向に関する相対変位の分散である。σ２_ｙは、周辺車両の横方向に関する位置の分散である。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　
 

　第２推定部１２４は、周辺車両の現在位置、過去位置、または将来位置の推移と、道路情報と、確率密度関数ｆとに基づいて、確率密度分布ＰＤを導出する。図１８は、周辺車両ｍの将来位置の確率密度分布ＰＤの導出について説明するための図である。

　ｔを現在の位置とすると、確率密度分布ＰＤ１を求める際には、現在位置（ｘ（ｔ），ｙ（ｔ））、および過去位置（ｘ（ｔ-1），ｙ（ｔ-1））、（ｘ（ｔ-2），ｙ（ｔ-2））をパラメータとして確率密度関数ｆが計算され、その結果、確率密度分布ＰＤ１が求められる。ＰＤ２を求める際には、現在位置（ｘ（ｔ），ｙ（ｔ））、および過去位置（ｘ（ｔ-1），ｙ（ｔ-1））、（ｘ（ｔ-2），ｙ（ｔ-2））、将来位置（ｘ（ｔ+1），ｙ（ｔ+1））をパラメータとして確率密度関数ｆが計算され、その結果、確率密度分布ＰＤ２が求められる。ＰＤ３を求める際には、現在位置（ｘ（ｔ），ｙ（ｔ））、および過去位置（ｘ（ｔ-1），ｙ（ｔ-1））、（ｘ（ｔ-2），ｙ（ｔ-2））、将来位置（ｘ（ｔ+1），ｙ（ｔ+1））、（ｘ（ｔ+2），ｙ（ｔ+2））をパラメータとして確率密度関数ｆが計算され、その結果、確率密度分布ＰＤ３が求められる。

　このように、予測結果を反映させて波及的に予測を行っていく。この結果、周辺車両が例えば右方向に進路を変えている場合、平均値μ_ｙがその傾向に追従するため、確率密度分布ＰＤが右側に厚くなる傾向を生じさせる。このため、周辺車両が車線変更を行おうとしている場合、その車線変更先の存在確率を高く予測することができる。

　限界時刻算出部１２５は、導出されたｆ（ｔ）における確率密度分布ＰＤに基づいて、周辺車両の将来位置を車線毎の存在確率として予測する。例えば、限界時刻算出部１２５は、車線毎に、車線上における確率密度を積分することで、車線毎の存在確率を導出する。

　なお、第２推定部１２４は、周辺車両の位置履歴を用いて、確率密度分布ＰＤを導出してもよい。例えば周辺車両のｙ方向変位が一方の側に継続して移動している場合、平均値μ_ｙの追従する範囲よりも更にｙ方向変位が移動する方向に確率分布を偏らせてもよい。具体的には、補正部１２３は、正規分布におけるスキュー（歪度：３次モーメント）を調整することで、確率密度をｙ方向に関して偏らせることができる。

　［第２の実施形態の車線変更イベント］
　図１９は、車線変更制御部１２０により実行される処理の流れを示すフローチャートである。まず、ターゲット位置設定部１２１が、周辺車両（例えば前走車両ｍＡ、前方基準車両ｍＢ、および後方基準車両ｍＣ）を特定し、特定した周辺車両の間にターゲット位置ＴＡを設定する（ステップＳ３００）。

　次に、第１推定部１２２が、前走車両ｍＡ、前方基準車両ｍＢ、および後方基準車両ｍＣの将来の変位（将来位置）を推定する（ステップＳ３０２）。次に、補正部１２３が、第１推定部１２２により推定された周辺車両の将来の変位を時間の経過と共に進行方向に関して広がりを持つ分布として補正する（ステップＳ３０４）。補正部１２３は、第１の実施形態のステップＳ１０４と同様の処理を実行する。

　次に、第２推定部１２４が、自車両Ｍの車線変更に干渉する可能性のある周辺車両の横方向に関する将来位置を推定する（ステップＳ３０６）。次に、限界時刻算出部１２５が、第２推定部１２４により推定された周辺車両の横方向に関する将来位置に基づいて、限界時刻を算出する（ステップＳ３０８）。例えば、限界時刻算出部１２５は、確率密度分布ＰＤに基づいて、周辺車両が自車両Ｍの車線変更先の車線に存在している存在確率が閾値未満から閾値以上となる時刻を限界時刻として算出する。

　図２０は、第２の実施形態の周辺車両の将来の変位の補正の一例を示す図である。前述した図９と重複する説明は省略する。図９の例では補正部１２３により補正された周辺車両の将来の変位は、周辺車両の進行方向に関する変位であり、横方向の変位は加味されていないものであった。

　これに対して、限界時刻算出部１２５は、ターゲット位置ＴＡ内に周辺車両が車線変更を行うことが予想される時刻や、自車両Ｍの車線変更の完了前に、自車両Ｍの直前に周辺車両が車線変更することが予想される時刻等である限界時刻Ｔを導出する。車線変更可能期間は、車線変更可能期間の終点が限界時刻Ｔとなるように「Ｐ」から「Ｐ＊」に変更される。

　次に、第２軌道生成部１２８は、自車両Ｍがターゲット位置ＴＡ内に車線変更するための軌道を生成する（ステップＳ３１０）。第２軌道生成部１２８は、車線変更の終了地点ＣＰが車線変更可能期間Ｐ＊以前に来るように車線変更の終了地点ＣＰを決定する。そして、第２軌道生成部１２８は、決定した車両変更の開始地点ＳＰおよび終了地点ＣＰに基づいて車線変更するための軌道ｄ１を生成する。なお、第２軌道生成部１２８は、限界時刻算出部１２５により複数の限界時刻Ｔが算出された場合、限界時刻Ｔのうち最も直近の限界時刻Ｔを採用してもよい。これにより本フローチャートの処理は終了する。

　以上説明した第２の実施形態における車両制御装置１００Ａは、補正部１２３により補正された周辺車両の進行方向に関する将来位置、および限界時刻算出部１２５により算出された限界時刻に基づいて、自車線に隣接する隣接車線を走行する周辺車両を回避して、車線変更するための自車両Ｍの将来の位置の目標軌道を生成することにより、更に精度よく車線変更するための軌道を生成することができる。

　＜第３の実施形態＞
　以下、第３の実施形態について説明する。第２の実施形態では、車両制御装置１００Ａが、補正部１２３により補正された周辺車両の進行方向に関する将来位置、および限界時刻算出部１２５により算出された限界時刻に基づいて、自車両の将来位置の目標軌道を生成するものとした。これに対して、第３の実施形態では、車両制御装置１００Ｂは、周辺車両の進行方向に関する将来位置については補正せずに、限界時刻算出部１２５により算出された限界時刻に基づいて、自車両の将来位置の目標軌道を生成する点で、第２の実施形態と相違する。以下、係る相違点を中心に説明する。

　図２１は、第３の実施形態に係る車両制御装置１００Ｂを中心とした自車両Ｍの機能構成図である。車両制御装置１００Ｂの車線変更制御部１２０は、ターゲット位置設定部１２１と、第１推定部１２２と、第２推定部１２４と、限界時刻算出部１２５と、車線変更可否判定部１２６と、第２軌道生成部１２８とを備える。第３の実施形態の車線変更制御部１２０では、補正部１２３が省略される。

　図２２は、車線変更制御部１２０により実行される処理の流れを示すフローチャートである。まず、ターゲット位置設定部１２１が、周辺車両を特定し、特定した周辺車両の間にターゲット位置ＴＡを設定する（ステップＳ４００）。次に、第１推定部１２２が、周辺車両の進行方向に関する将来の変位を推定する（ステップＳ４０２）。

　次に、第２推定部１２４が、周辺車両の横方向に関する将来位置を推定する（ステップＳ４０４）。次に、限界時刻算出部１２５が、第２推定部１２４により推定された周辺車両の横方向に関する将来位置に基づいて限界時刻を算出する（ステップＳ４０６）。

　次に、第２軌道生成部１２８は、自車両Ｍがターゲット位置ＴＡ内に車線変更するための軌道を生成する（ステップＳ４０８）。これにより本フローチャートの処理は終了する。

　図２３は、第３の実施形態の周辺車両の将来の変位の補正の一例を示す図である。前述した図９と重複する説明は省略する。限界時刻算出部１２５は、確率密度分布ＰＤを参照して、例えば周辺車両が自車両Ｍの車線変更先の車線に存在する存在確率が閾値を上回った時刻を導出する。車線変更可能期間は、車線変更可能期間の終点が限界時刻Ｔとなるように「Ｐ＃」から「Ｐ＊」に変更される。第２軌道生成部１２８は、車線変更の終了地点ＣＰが車線変更可能期間Ｐ＊以前に来るように車線変更の終了地点ＣＰを決定する。そして、第２軌道生成部１２８は、決定した車両変更の開始地点ＳＰおよび終了地点ＣＰに基づいて車線変更するための軌道ｄ２を生成する。この結果、車両制御装置１００Ｂは、周辺車両が横方向にずれた位置に変位することにより、車線変更が適切にできなくなるという状態を回避させることをできる。

　上説明した第３の実施形態における車両制御装置１００Ｂは、限界時刻算出部１２５により算出された限界時刻に基づいて、自車線に隣接する隣接車線を走行する周辺車両を回避して、車線変更するための自車両の将来の位置の目標軌道を生成することにより、より精度よく車線変更するための軌道を生成することができる。

　以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。

　２０…ファインダ、３０…レーダ、４０…カメラ、５０…ナビゲーション装置、６０…車両センサ、７０…操作デバイス、７２…操作検出センサ、８０…切替スイッチ、９０…走行駆動力出力装置、９２…ステアリング装置、９４…ブレーキ装置、１００，１００Ａ、１００Ｂ…車両制御装置、１０２…自車位置認識部、１０４…外界認識部、１０６…行動計画生成部、１１０…走行態様決定部、１１２…第１軌道生成部、１２０…車線変更制御部、１２１…ターゲット位置設定部、１２２…第１推定部、１２３…補正部、１２４…第２推定部、１２５…限界時刻算出部、１２６…車線変更可否判定部、１２８…第２軌道生成部、１３０…走行制御部、１４０…制御切替部、１５０…記憶部、Ｍ…車両

Claims (9)

1. 　自車両の周辺を走行する周辺車両を検出する検出部と、
   　前記検出部により検出された前記周辺車両の進行方向に関する将来位置を推定する第１推定部と、
   　前記第１推定部により推定された前記周辺車両の前記進行方向に関する前記将来位置の、時間の経過と共に前記進行方向に関して広がりを持つ分布を補正する補正部と、
   　前記補正部により補正された前記周辺車両の前記分布に基づいて、自車線に隣接する隣接車線を走行する前記周辺車両を回避して車線変更するための、前記自車両の目標軌道を生成する制御部と、
   　を備える車両制御装置。
2. 　前記補正部は、前記分布を、前記分布の外縁が前記自車両の車線変更先と干渉する側に近づくように補正する、
   　請求項１記載の車両制御装置。
3. 　前記第１推定部は、前記周辺車両が現在の速度を保ったまま走行すると仮定し、または前記周辺車両が現在の加速度を保ったまま走行すると仮定して、前記周辺車両の前記進行方向に関する前記将来位置を推定する、
   　請求項１または２記載の車両制御装置。
4. 　前記検出部により検出された前記周辺車両の横方向に関する将来位置を推定する第２推定部と、
   　前記第２推定部により推定された前記周辺車両の前記横方向に関する前記将来位置に基づいて、前記自車両の車線変更の限界時刻を算出する算出部と、
   を更に備え、
   　前記制御部は、前記補正部により補正された前記周辺車両の前記分布、および前記算出部により算出された前記限界時刻に基づいて、前記自車両の前記目標軌道を生成する、
   　請求項１から３のうちいずれか１項記載の車両制御装置。
5. 　前記第２推定部は、前記周辺車両の前記横方向に関する前記将来位置の、前記横方向に関して広がりを持つ分布を推定し、
   　前記算出部は、前記第２推定部により推定された前記分布における、前記周辺車両の車線変更先の車線に対応する確率密度関数の積分値が、閾値未満から閾値以上に変化する時刻に基づいて、前記限界時刻を算出する、
   　請求項４記載の車両制御装置。
6. 　前記第２推定部は、前記周辺車両の周辺における道路の道路情報に基づいて、前記周辺車両の前記横方向に関する前記将来位置を推定する、
   　請求項４または５記載の車両制御装置。
7. 　自車両の周辺を走行する周辺車両を検出する検出部と、
   　前記検出部により検出された前記周辺車両の横方向に関する将来位置を推定する推定部と、
   　前記推定部により推定された前記周辺車両の前記横方向に関する前記将来位置に基づいて、前記自車両の車線変更の限界時刻を算出する算出部と、
   　前記算出部により算出された前記限界時刻に基づいて、自車線に隣接する隣接車線を走行する前記周辺車両を回避して車線変更するための前記自車両の目標軌道を生成する制御部と、
   　を備える車両制御装置。
8. 　コンピュータが、
   　自車両の周辺を走行する周辺車両を検出することと、
   　前記周辺車両の進行方向に関する将来位置を推定することと、
   　前記周辺車両の前記進行方向に関する前記将来位置の、時間の経過と共に前記進行方向に関して広がりを持つ分布を補正することと、
   　前記補正された前記周辺車両の前記分布に基づいて、自車線に隣接する隣接車線を走行する前記周辺車両を回避して車線変更するための、前記自車両の目標軌道を生成することと、
   　を含む車両制御方法。
9. 　コンピュータに、
   　自車両の周辺を走行する周辺車両を検出することと、
   　前記周辺車両の進行方向に関する将来位置を推定することと、
   　前記周辺車両の前記進行方向に関する前記将来位置の、時間の経過と共に前記進行方向に関して広がりを持つ分布を補正することと、
   　前記補正された前記周辺車両の前記分布に基づいて、自車線に隣接する隣接車線を走行する前記周辺車両を回避して車線変更するための、前記自車両の目標軌道を生成することと、
   　を含む処理を実行させるための車両制御プログラム。

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