WO2018142566A1 - 通過ゲート決定装置、車両制御システム、通過ゲート決定方法、およびプログラム - Google Patents

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WO2018142566A1
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vehicle
gates
selection unit
unit
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高橋　和幸
明彦 大津
了 水谷
淳之 石岡
大智 加藤
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本田技研工業株式会社
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    • G08G1/052—Detecting movement of traffic to be counted or controlled with provision for determining speed or overspeed

Definitions

  • the present invention relates to a passage gate determination device, a vehicle control system, a passage gate determination method, and a program.
  • a captured image is processed to recognize an operating gate at a toll booth, identify any one of the recognized operating gates, and set a traveling route from the vehicle current position to the identified operating gate,
  • An invention of a navigation device for displaying a set traveling route on a HUD is disclosed (see Patent Document 1).
  • the shortest traveling route is set and guided by specifying the closest operating gate from the current position of the vehicle, but the shortest traveling route is limited to the optimum traveling route. Absent.
  • the present invention has been made in consideration of such circumstances, and a passing gate determination device, a vehicle control system, a passing gate determination method, and a program capable of selecting a suitable gate according to the situation before the gate.
  • One of the purposes is to provide
  • a vehicle is selected from among the plurality of gates based on the information acquired by acquiring the situation of the vehicle in front of the gates at the place where the plurality of gates are lined and the situation acquired by the information acquisition unit.
  • a gate selection unit for selecting a gate through which Pass gate determination device comprising:
  • the gate selection unit estimates arrival time until reaching each of the plurality of gates, and selects a gate with a short arrival time. is there.
  • the invention according to claim 3 is the invention according to claim 1 or 2, wherein the gate selection unit selects a gate based on the traffic for each of the plurality of gates.
  • the invention according to claim 4 is the invention according to claim 3, wherein the gate selection unit estimates the traffic based on the speed of the passing vehicle for each of the plurality of gates.
  • the invention according to claim 5 relates to the invention according to any one of claims 1 to 4, wherein the gate selection unit is configured based on the number of vehicles forming a train for each of the plurality of gates. It is a choice.
  • the invention according to a sixth aspect is the invention according to the fifth aspect, wherein the gate selection unit preferentially selects a gate having a small number of vehicles forming the vehicle row.
  • the invention according to claim 7 is the invention according to claim 5 or 6, wherein the gate selection unit predicts which vehicle line among the vehicles before the gate does not form a vehicle line. , And select a gate based on the predicted result.
  • the invention according to claim 8 is the invention according to any one of claims 5 to 7, wherein the gate selection unit selects a gate whose number of vehicles forming the vehicle row is less than a predetermined number. It is excluded from
  • the mounting state detection for detecting whether or not the medium used in the automatic toll collection system is mounted on the medium mounting portion.
  • the gate selecting unit preferentially selects a gate dedicated to the automatic toll collection system when the mounting state detecting unit detects that the medium is mounted on the medium mounting unit. It is a thing.
  • the invention according to claim 10 executes automatic driving so that the vehicle passes through the passage gate determination device according to any one of claims 1 to 9 and the gate selected by the passage gate determination device. And an automatic driving control unit.
  • the computer acquires the situation of the vehicle in front of the gates at the place where the plurality of gates are arranged, and based on the acquired situation, selects the gate through which the vehicle passes from the plurality of gates. It is a passing gate determination method.
  • the invention according to claim 12 causes the computer to acquire the situation of the vehicle in front of the gates at the place where the plurality of gates are arranged, and selects a gate through which the vehicle passes from the plurality of gates based on the acquired situation. It is a program that
  • a suitable gate can be selected according to the situation before the gate.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of the configuration of a vehicle system 1; It is a figure which shows a mode that the relative position and attitude
  • FIG. It is a figure which shows a mode that a target track
  • It is a functional block diagram of toll gate passage control part 123A. It is a figure for demonstrating the mechanism in which the condition before a gate is acquired by information acquisition part 123Aa. It is a flowchart which shows an example of the flow of the whole process performed by the gate selection part 123Ab. It is a figure for demonstrating the evaluation method 1.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of the configuration of a vehicle system 1; It is a figure which shows a mode that the relative position and attitude
  • FIG. 8 is a diagram schematically showing how evaluation is performed by the evaluation method 2.
  • FIG. 10 is a diagram schematically showing how evaluation is performed by the evaluation method 3. It is a flowchart which shows an example of the flow of the process performed by the gate selection part 123Ab. It is a figure for demonstrating a virtual lane change. It is an image figure which shows a mode that comprehensive evaluation is performed.
  • the passage gate determination device may be part of a device (so-called navigation device) for determining and guiding a route for the vehicle to travel in a vehicle in which manual driving is performed, or in a vehicle in which automatic driving is performed, It may be a device that assists in the process of determining a target trajectory that is a guide for automatic driving.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a configuration of a vehicle system 1 according to an embodiment.
  • the vehicle system 1 includes, for example, a camera 10, a radar device 12, a finder 14, an object recognition device 16, a communication device 20, an HMI (Human Machine Interface) 30, an ETC in-vehicle device 40, and a navigation device 50.
  • MPU Micro-Processing Unit
  • vehicle sensor 70 driving operator 80
  • automatic driving control unit 100 traveling driving force output device 200
  • brake device 210 brake device
  • steering device 220 are mounted.
  • These devices and devices are mutually connected by a multiplex communication line such as a CAN (Controller Area Network) communication line, a serial communication line, a wireless communication network or the like.
  • the configuration shown in FIG. 1 is merely an example, and a part of the configuration may be omitted, or another configuration may be added.
  • the camera 10 is, for example, a digital camera using a solid-state imaging device such as a charge coupled device (CCD) or a complementary metal oxide semiconductor (CMOS).
  • CMOS complementary metal oxide semiconductor
  • One or more cameras 10 may be attached to any part of the vehicle M.
  • the camera 10 When imaging the front, the camera 10 is attached to the top of the front windshield, the rear surface of the rearview mirror, or the like.
  • the camera 10 periodically and repeatedly captures the periphery of the vehicle M.
  • the camera 10 may be a stereo camera.
  • the radar device 12 emits radio waves such as millimeter waves around the vehicle M, and detects radio waves (reflected waves) reflected by the object to detect at least the position (distance and direction) of the object.
  • radio waves reflected waves
  • One or more of the radar devices 12 are attached to any part of the vehicle M.
  • the radar device 12 may detect the position and the velocity of the object by a frequency modulated continuous wave (FM-CW) method.
  • FM-CW frequency modulated continuous wave
  • the finder 14 is LIDAR (Light Detection and Ranging, or Laser Imaging Detection and Ranging) which measures scattered light with respect to the irradiation light and detects the distance to the object.
  • LIDAR Light Detection and Ranging, or Laser Imaging Detection and Ranging
  • One or more finders 14 are attached to any part of the vehicle M.
  • the object recognition device 16 performs sensor fusion processing on the detection result of a part or all of the camera 10, the radar device 12, and the finder 14 to recognize the position, type, speed, etc. of the object.
  • the object recognition device 16 outputs the recognition result to the automatic driving control unit 100.
  • the object recognition device 16 may output part of the information input from the camera 10, the radar device 12, or the finder 14 to the automatic driving control unit 100 as it is.
  • the communication device 20 communicates with other vehicles existing around the vehicle M or a roadside device using, for example, a cellular network, Wi-Fi network, Bluetooth (registered trademark), DSRC (Dedicated Short Range Communication), or the like. Or communicate with various server devices via a wireless base station.
  • a cellular network for example, Wi-Fi network, Bluetooth (registered trademark), DSRC (Dedicated Short Range Communication), or the like.
  • DSRC Dedicated Short Range Communication
  • the HMI 30 presents various information to the occupant of the vehicle M and accepts input operation by the occupant.
  • the HMI 30 includes various display devices, speakers, a buzzer, a touch panel, switches, keys, vibrators attached to a seat, a steering wheel, and the like.
  • the ETC in-vehicle device 40 is a device for using an automatic toll collection system.
  • the ETC vehicle-mounted device 40 includes a mounting unit to which the ETC card is mounted, and a wireless communication unit that communicates with the ETC roadside device provided at the gate of the toll road.
  • the wireless communication unit may be shared with the communication device 20.
  • the ETC vehicle-mounted device 40 exchanges information such as an entrance toll booth and an exit toll booth by communicating with the ETC roadside unit.
  • the ETC roadside device determines the charge amount for the occupant of the host vehicle M based on the information, and proceeds with the billing process.
  • the navigation device 50 includes, for example, a GNSS (Global Navigation Satellite System) receiver 51, a navigation HMI 52, and a path determination unit 53, and stores the first map information 54 in a storage device such as an HDD (Hard Disk Drive) or a flash memory. Hold The GNSS receiver locates the vehicle M based on the signals received from GNSS satellites. The position of the vehicle M may be identified or supplemented by an INS (Inertial Navigation System) using the output of the vehicle sensor 70.
  • the navigation HMI 52 includes a display device, a speaker, a touch panel, keys and the like. The navigation HMI 52 may be partially or entirely shared with the above-described HMI 30.
  • the route determination unit 53 sets a first route from the position of the vehicle M (or an arbitrary position input) specified by the GNSS receiver 51 to the destination input by the occupant using the navigation HMI 52, It determines with reference to the map information 54.
  • the first map information 54 is, for example, information in which a road shape is represented by a link indicating a road and a node connected by the link.
  • the first map information 54 may include road curvature, POI (Point Of Interest) information, and the like.
  • the path determined by the path determination unit 53 is output to the MPU 60.
  • the navigation device 50 may perform route guidance using the navigation HMI 52 based on the route determined by the route determination unit 53.
  • the navigation device 50 may be realized, for example, by the function of a terminal device such as a smartphone or a tablet terminal owned by the user.
  • the navigation device 50 may transmit the current position and the destination to the navigation server via the communication device 20, and acquire the route returned from the navigation server.
  • the MPU 60 functions as, for example, a recommended lane determination unit 61, and holds the second map information 62 in a storage device such as an HDD or a flash memory.
  • the recommended lane determination unit 61 divides the route provided from the navigation device 50 into a plurality of blocks (for example, in units of 100 [m] in the traveling direction of the vehicle), and refers to the second map information 62 for each block. Determine the recommended lanes.
  • the recommended lane determination unit 61 determines which lane to travel from the left.
  • the recommended lane determination unit 61 determines the recommended lane so that the vehicle M can travel on a reasonable route for advancing to the branch destination when a branch point, a junction point, or the like exists in the route.
  • the second map information 62 is map information that is more accurate than the first map information 54.
  • the second map information 62 includes, for example, information on the center of the lane or information on the boundary of the lane. Further, the second map information 62 may include road information, traffic regulation information, address information (address / zip code), facility information, telephone number information, and the like.
  • the road information includes information indicating the type of road such as expressways, toll roads, national roads, and prefectural roads, the number of lanes of the road, the width of each lane, the slope of the road, the position of the road (longitude, latitude, height 3D coordinates), curvature of curve of lane, location of merging and branching points of lane, sign provided on road, gate structure per toll gate (number of gates, information such as which gate is dedicated to ETC) Etc. are included.
  • the second map information 62 may be updated as needed by accessing another device using the communication device 20.
  • Vehicle sensor 70 includes a vehicle speed sensor that detects the speed of vehicle M, an acceleration sensor that detects acceleration, a yaw rate sensor that detects an angular velocity around the vertical axis, an orientation sensor that detects the direction of vehicle M, and the like.
  • the operating element 80 includes, for example, an accelerator pedal, a brake pedal, a shift lever, a steering wheel, and other operating elements.
  • a sensor for detecting the amount of operation or the presence or absence of an operation is attached to the driving operation element 80, and the detection result is the automatic driving control unit 100 or the traveling driving force output device 200, the brake device 210, and the steering device. It is output to one or both of 220.
  • the autonomous driving control unit 100 includes, for example, a first control unit 120, a second control unit 140, and an occupant state detection unit 160.
  • Each of the first control unit 120, the second control unit 140, and the occupant state detection unit 160 is realized by execution of a program (software) by a processor such as a central processing unit (CPU).
  • a processor such as a central processing unit (CPU).
  • some or all of the functional units of the first control unit 120, the second control unit 140, and the occupant state detection unit 160 described below may be LSI (Large Scale Integration), ASIC (Application Specific Integrated Circuit), It may be realized by hardware such as FPGA (Field-Programmable Gate Array) or may be realized by cooperation of software and hardware.
  • the first control unit 120 includes, for example, an external world recognition unit 121, a host vehicle position recognition unit 122, and an action plan generation unit 123.
  • the external world recognition unit 121 recognizes the position, speed, acceleration, and other conditions of surrounding vehicles based on information input directly from the camera 10, the radar 12, and the finder 14 or via the object recognition device 16. Do.
  • the position of the nearby vehicle may be represented by a representative point such as the center of gravity or a corner of the nearby vehicle, or may be represented by an area represented by the contour of the nearby vehicle.
  • the "state" of the surrounding vehicle may include the acceleration or jerk of the surrounding vehicle, or the "action state” (e.g., whether or not a lane change is being made or is going to be made).
  • the external world recognition unit 121 may also recognize the positions of guardrails, utility poles, parked vehicles, pedestrians, and other objects in addition to surrounding vehicles.
  • the host vehicle position recognition unit 122 recognizes, for example, the lane in which the vehicle M is traveling (traveling lane) and the relative position and posture of the vehicle M with respect to the traveling lane.
  • the vehicle position recognition unit 122 may, for example, use a pattern of road divisions obtained from the second map information 62 (for example, an array of solid and broken lines) and a road around the vehicle M recognized from the image captured by the camera 10
  • the traveling lane is recognized by comparing with the pattern of the dividing lines. In this recognition, the position of the vehicle M acquired from the navigation device 50 or the processing result by the INS may be added.
  • FIG. 2 is a diagram showing how the own vehicle position recognition unit 122 recognizes the relative position and posture of the vehicle M with respect to the traveling lane L1.
  • the host vehicle position recognition unit 122 makes an angle ⁇ with respect to a line connecting the deviation OS of the reference point (for example, the center of gravity) of the vehicle M from the traveling lane center CL and the traveling lane center CL in the traveling direction of the vehicle M. Is recognized as the relative position and attitude of the vehicle M with respect to the traffic lane L1.
  • the own vehicle position recognition unit 122 may recognize the position of the reference point of the vehicle M with respect to any one side end of the own lane L1 as the relative position of the vehicle M with respect to the traveling lane. .
  • the relative position of the vehicle M recognized by the vehicle position recognition unit 122 is provided to the recommended lane determination unit 61 and the action plan generation unit 123.
  • the action plan generation unit 123 determines events to be sequentially executed in automatic driving so as to travel along the recommended lane determined by the recommended lane determination unit 61 and to cope with the surrounding situation of the vehicle M.
  • Events include, for example, a constant speed travel event that travels the same traffic lane at a constant speed, a following travel event that follows a preceding vehicle, a lane change event, a merging event, a branch event, an emergency stop event, and a tollgate
  • an action for avoidance may be planned based on the surrounding conditions of the vehicle M (the presence of surrounding vehicles and pedestrians, lane constriction due to road construction, and the like).
  • the action plan generation unit 123 generates a target track on which the vehicle M travels in the future.
  • the target trajectory includes, for example, a velocity component.
  • a target trajectory sets a plurality of future reference times for each predetermined sampling time (for example, about 0 comma [sec]), and is generated as a set of target points (orbit points) to reach those reference times. Ru. For this reason, when the distance between the track points is wide, it indicates that the section between the track points travels at high speed.
  • FIG. 3 is a diagram showing how a target track is generated based on a recommended lane.
  • the recommended lanes are set to be convenient to travel along the route to the destination.
  • the action plan generation unit 123 When the action plan generation unit 123 approaches a predetermined distance before the switching point of the recommended lane (may be determined according to the type of event), it activates a lane change event, a branch event, a merging event, and the like. When it is necessary to avoid an obstacle during the execution of each event, an avoidance trajectory is generated as illustrated.
  • the action plan generation unit 123 generates, for example, a plurality of target trajectory candidates, and selects an optimal target trajectory at that time based on the viewpoint of safety and efficiency.
  • the action plan generation unit 123 includes an information acquisition unit 123A as a sub-function unit for executing a toll booth event. This will be described later.
  • the second control unit 140 includes a traveling control unit 141.
  • the traveling control unit 141 controls the traveling driving force output device 200, the brake device 210, and the steering device 220 so that the vehicle M passes the target track generated by the action plan generating unit 123 at a scheduled time. .
  • the traveling driving force output device 200 outputs traveling driving force (torque) for the vehicle to travel to the driving wheels.
  • the traveling driving force output device 200 includes, for example, a combination of an internal combustion engine, an electric motor, a transmission, and the like, and an ECU that controls these.
  • the ECU controls the above-described configuration in accordance with the information input from the automatic driving control unit 100 or the information input from the driving operator 80.
  • the brake device 210 includes, for example, a brake caliper, a cylinder that transmits hydraulic pressure to the brake caliper, an electric motor that generates hydraulic pressure in the cylinder, and a brake ECU.
  • the brake ECU controls the electric motor according to the information input from the self-automatic operation control unit 100 or the information input from the drive operator 80 so that the brake torque corresponding to the braking operation is output to each wheel .
  • the brake device 210 may include, as a backup, a mechanism for transmitting the hydraulic pressure generated by the operation of the brake pedal included in the drive operator 80 to the cylinder via the master cylinder.
  • the brake device 210 is not limited to the above-described configuration, and may be an electronically controlled hydraulic brake device that transmits the hydraulic pressure of the master cylinder to the cylinder by controlling the actuator according to the information input from the travel control unit 141 Good.
  • the steering device 220 includes, for example, a steering ECU and an electric motor.
  • the electric motor for example, applies a force to the rack and pinion mechanism to change the direction of the steered wheels.
  • the steering ECU drives the electric motor in accordance with the information input from the automatic driving control unit 100 or the information input from the drive operator 80 to change the direction of the steered wheels.
  • FIG. 4 is a functional block diagram of the toll gate passage control unit 123A.
  • the toll gate passage control unit 123A includes, for example, an information acquisition unit 123Aa and a gate selection unit 123Ab.
  • the information acquisition unit 123Aa acquires the situation before the gate.
  • the gate selection unit 123Ab selects a gate through which the host vehicle M passes from among the plurality of gates based on the situation acquired by the information acquisition unit 123Aa.
  • FIG. 5 is a diagram for describing a mechanism in which the information acquisition unit 123Aa acquires the situation before the gate.
  • the information acquisition unit 123Aa acquires the position, type, speed, and the like of an object from the object recognition device 16, and acquires various types of information from the other vehicle m and the roadside apparatus TM via the communication device 20.
  • the other vehicle m transmits, to the communication device 20 of the host vehicle M, the position and speed of itself, information obtained by analyzing the captured image of the onboard camera, and the like.
  • the roadside apparatus TM is, for example. It is connected to a camera CM that captures an image of the vehicle from the gate, calculates the position, speed, etc.
  • the roadside apparatus TM may count the number of vehicles passing the gate per unit time (passage volume of the gate), and may transmit the result to the communication device 20 of the host vehicle M, which gate is operated. It may be transmitted to the communication device 20 of the own vehicle M whether it is medium. If various information is acquired in such a form, the information acquisition unit 123Aa integrates the information and acquires or derives the position and velocity vector of another vehicle before the gate of the tollgate (hereinafter referred to as the pre-gate situation). Hereinafter, this will be described as a premise.
  • FIG. 6 is a flowchart showing an example of the flow of the overall processing performed by the gate selection unit 123Ab.
  • the process of this flowchart is executed, for example, together with the activation of a toll booth event.
  • the gate selection unit 123Ab acquires the gate structure of the toll booth ahead of the host vehicle M from the second map information 62 (step S100), acquires the pre-gate situation (step S102), and the gate not in operation (step S102).
  • step S104 it is determined whether the gate is an invalid gate.
  • the gate selection unit 123Ab determines, for example, an invalid gate based on information acquired from the other vehicle m or the roadside apparatus TM via the communication device 20, or by analyzing an image captured by the camera 10 of the host vehicle M. .
  • the gate selection unit 123Ab may analyze the image captured by the camera 10 provided at the gate and recognize the display content of signage that indicates whether the gate is a valid gate or an invalid gate. Based on the number of other vehicles m forming a vehicle row for each gate which is analyzed based on information acquired from the other vehicle m or the roadside device TM through the communication device 20 by analyzing the captured image by the camera 10 The determination of the invalid gate may be performed.
  • the gate selection unit 123Ab evaluates the operating gate (effective gate) from the first viewpoint (step S106), and then evaluates the effective gate from the second viewpoint (step S108), and evaluates the gates by the overall evaluation of these. Is selected (step S110).
  • evaluation of the first aspect highly evaluates the gate which is estimated to be reached (passed) earlier.
  • the evaluation of the first aspect is performed by any or a combination of the evaluation methods exemplified below.
  • the gate selection unit 123Ab estimates, for example, the arrival time to each effective gate, and evaluates the gate higher as the arrival time is shorter.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining the evaluation method 1.
  • the gate selection unit 123Ab estimates, for example, the arrival time T for each of the illustrated gates (1) to (3) by the method described below.
  • L is the distance in the traveling direction from the host vehicle M to the gate
  • L1 is the distance from the host vehicle M to the other vehicle m1
  • L2 is the distance from the host vehicle M to the other vehicle m2
  • L3 is the distance from the host vehicle M to the other vehicle m3. It is assumed that the host vehicle M is traveling at a speed VM, and the other vehicles m1, m2 and m3 are traveling at speeds V1, V2 and V3, respectively.
  • the gate selection unit 123Ab estimates the arrival time T based on the velocity profile shown in FIG.
  • V0 is the velocity VM at the initial point
  • Vtgt is the target velocity (for example, about 20 [km / h]) when reaching the gate.
  • the gate selection unit 123Ab generates a speed profile for traveling for the distance L using a deceleration model (for example, a constant deceleration model, a constant jerk model, etc.) that does not make the occupant feel uncomfortable.
  • the arrival time T in this case is calculated based on the equation (1).
  • the other vehicle m1 exists in front of the gate (2).
  • the gate selection unit 123Ab estimates the arrival time T based on the velocity profile shown in FIG. In the figure, ⁇ is the distance traveled by the other vehicle m1 before the host vehicle M catches up with the other vehicle m1.
  • the gate selection unit 123Ab first generates a speed profile for traveling by the distance L1 + ⁇ using the deceleration model (same as above) that the occupant does not feel discomfort, and then the distance L ⁇ (L1 + ⁇ ) Generate a speed profile to run a minute.
  • the arrival time T in this case is calculated based on the equation (1).
  • the gate selection unit 123Ab estimates the arrival time T based on the velocity profile shown in FIG.
  • ⁇ is the distance traveled by the other vehicle m2 until the host vehicle M catches up with the other vehicle m2
  • ⁇ is the distance traveled by the other vehicle m3 before the other vehicle m2 catches up with the other vehicle m3.
  • the gate selection unit 123Ab first generates a speed profile for traveling by the distance L2 + ⁇ using a deceleration model (same as above) that does not make the occupant feel uncomfortable, and then the distance (L3 + ⁇ ) ⁇ ((3) L2 + (beta) travel speed profile is generated, then L- (L3 + ⁇ ) travel speed profile is generated. Similarly, the arrival time T in this case is calculated based on the equation (1).
  • the gate selection unit 123Ab calculates the arrival times T (1) to T (3) based on the velocity profile and the equation (1) for each gate, and the shorter the arrival time T, the gate To appreciate.
  • the gate selection unit 123Ab may determine that advancing to the gate is inappropriate when the deceleration exceeds the allowable range.
  • the gate selection unit 123Ab may evaluate the gate higher as the passing amount is larger, based on the passing amount of each effective gate. This is because a gate with a large traffic volume has the merit of being able to pass smoothly because it is an ETC gate because it has good access to a clerk.
  • the gate traffic may be acquired from the roadside apparatus TM via the communication device 20 or may be estimated based on the speed of another vehicle. In the latter case, the gate selection unit 123Ab first recognizes the train of cars for each gate, and estimates the traffic of the gate based on the speed of the other vehicle at the end of the train of cars.
  • the gate selection unit 123Ab is, for example, another vehicle whose inter-vehicle distance with the leading vehicle is equal to or less than a predetermined distance, and whose relative speed with the leading vehicle is less than the predetermined velocity and the angle made by the traveling direction is less than the predetermined angle.
  • the gate selection unit 123Ab identifies the vehicle group forming the vehicle row by determining the relationship in a ripple manner, and identifies the other vehicle at the tail end of the vehicle row.
  • FIG. 11 is a diagram schematically showing how evaluation is performed by the evaluation method 2. As shown in FIG. In the figure, gates (1) and (3) are invalid gates. As illustrated, a train of rows CL is formed corresponding to each of the gates (2), (4), (5), and (6), and is recognized by the gate selection unit 123Ab.
  • the gate selection unit 123Ab estimates the traffic of the gate (2) based on the speed of the vehicle mt (2) traveling on the tail end of the vehicle row CL (2) corresponding to the gate (2), and the gate (4)
  • the traffic volume of the gate (4) is estimated based on the speed of the vehicle mt (4) traveling on the tail end of the vehicle row CL (4) corresponding to ⁇ , and the vehicle row CL (5) corresponding to the gate (5)
  • Estimate the traffic volume of the gate (5) based on the speed of the vehicle mt (5) traveling the tail end, and the vehicle mt (6) traveling the tail end of the train CL (6) corresponding to the gate (6)
  • gate selection part 123Ab highly evaluates the gate, so that the gate with large traffic is large.
  • the gate selection unit 123Ab forms a train of vehicles by predicting which train of other vehicles (ml (1) and ml (2) in FIG. 11) which are not formed yet.
  • the evaluation may be performed in addition to the number of other vehicles to be
  • the gate selection unit 123Ab applies a typical trajectory model of a vehicle, such as a straight line, a spline curve, or an arc, from a change in position of another vehicle that has not yet formed a train, and trains ahead of the track model It may be predicted that the vehicles will line up.
  • the gate selection unit 123Ab may evaluate the gate higher as the number of other vehicles forming the vehicle row is smaller, based on the number of other vehicles forming the vehicle row corresponding to each effective gate. This is because the gate can be reached more quickly as the number of other vehicles forming the train is smaller.
  • not the position of the other end of the train but the number of other vehicles forming the train is important because the time required for the procedure at the gate depends on the number of other cars . For example, when a plurality of large vehicles are lined up, the train itself becomes long, so the position (rear end) of the other vehicle at the rear end is behind, but the number of procedures is small, until the gate can be reached Time is relatively short.
  • the gate selection unit 123Ab is mounted with the ETC card on the ETC in-vehicle unit 40 of the host vehicle M (the host vehicle M is an ETC vehicle)
  • the ETC gates including at least an ETC dedicated gate, which may include an ETC / general combination gate
  • the ETC can not be used in the general gate. This is because ETC gates do not require a manual procedure, so the time required for passage is short.
  • the gate selection unit 123Ab evaluates the gate by multiplying the number of other vehicles forming a train of vehicles by the correction coefficient ⁇ .
  • the correction coefficient ⁇ is a value of 0 or more and less than 1.
  • FIG. 12 is a diagram schematically showing how evaluation is performed by the evaluation method 3.
  • the number of other vehicles forming a train of cars corresponding to gates (2) and (5) is four, and the number of other cars forming a train of vehicles corresponding to gates (4) and (6) The number is three.
  • gates (2) and (6) are ETC gates, and gates (4) and (5) are general gates.
  • the correction coefficient ⁇ 0.5
  • the number of other vehicles forming the vehicle row after correction is as follows.
  • the gate selection unit 123Ab evaluates the gate (6) the highest, and then evaluates the gates (2), (4) and (5) in the order.
  • the gate selection unit 123Ab determines evaluation values such as n, n ⁇ 1,... 1 in descending order of evaluation.
  • the evaluation method 2 and the evaluation method 3 can be combined as follows. For example, the number of other vehicles forming a train is multiplied by the correction coefficient ⁇ based on whether it is an ETC gate or not and the correction coefficient ⁇ based on the speed of the last other vehicle, and the smaller the gate value, the higher You may make it evaluate.
  • the correction coefficient ⁇ is a coefficient whose value decreases as the speed of the other vehicle at the end of the train is larger. Further, the correction coefficient ⁇ is determined to be, for example, a value of 0 or more and less than 1.
  • evaluation method 1 is an effective method when the gate is relatively vacant, but the effectiveness is low when congestion occurs in front of the gate.
  • evaluation method 2 and evaluation method 3 are effective methods even when traffic congestion occurs before the gate. Therefore, the gate selection unit 123Ab may switch the evaluation method according to the congestion state before the gate.
  • FIG. 13 is a flowchart illustrating an example of the flow of processing performed by the gate selection unit 123Ab.
  • the process of this flowchart is a detailed example of the process of step S106 of FIG.
  • the gate selection unit 123Ab determines whether the degree of congestion before the gate is high (step S200).
  • the degree of congestion before the gate is represented, for example, by the number of other vehicles existing in front of all the gates of the toll booth. If the number of other vehicles exceeds the threshold, it is determined that "the degree of congestion before the gate is high".
  • the gate selection unit 123Ab uses the evaluation method 1 to evaluate the gate when the congestion degree before the gate is not high (low) (step S202), and the evaluation method 2 and the evaluation method 2 when the congestion degree before the gate is high And / or 3 is used to evaluate the gate (step S204).
  • FIG. 14 is a diagram for explaining a virtual lane change.
  • VL (1) to VL (6) in FIG. 14 indicate virtual lanes corresponding to the respective gates.
  • the negative evaluation is performed according to the increase in the number of virtual lane changes (including the actual lane change when the road markings are drawn). For example, in the example of FIG. 14, when the vehicle M travels while maintaining the current lateral position, the vehicle naturally advances to the virtual lane VL (5).
  • the number of lane changes is zero, when going to the gate (4) or (6), the number of lane changes is once, and when going to the gate (3), the lane It can be considered that the number of changes is two, the number of lane changes is three when advancing to the gate (2), and the number of lane changes is four when advancing to the gate (1).
  • the gate selection unit 123Ab is, for example, -4 for the gate (1), -3 for the gate (2), -2 for the gate (3), and-for the gates (4) and (6).
  • the evaluation value is determined such that the evaluation becomes lower as the number of lane changes is larger, such as 1 for the gate (5) and so on.
  • the evaluation may be performed on the assumption that the virtual lane does not exist with respect to the ineffective gate.
  • FIG. 15 is an image diagram showing a state in which comprehensive evaluation is performed. The example of this figure has shown the case where evaluation method 3 is employ
  • the gate selection unit 123Ab adds the evaluation value according to the first aspect and the evaluation value according to the second aspect for each gate, and selects the gate with the largest sum.
  • the gate (6) is selected. Such control makes it possible to select a suitable gate according to the situation before the gate. In this comprehensive evaluation, correction may be further performed to highly evaluate “the gate that easily travels to the destination when the road branches off after the toll gate”.
  • the information acquisition unit (123Aa) for acquiring the situation of the vehicle in front of the gate at the place where the plurality of gates are arranged in parallel.
  • a gate selection unit (123Ab) for selecting a gate through which the vehicle passes from the plurality of gates based on the situation acquired by the acquisition unit, which is preferable according to the situation before the gate Gate can be selected.
  • vehicle control system 10 camera 16 object recognition device 20 communication device 30 HMI 40 ETC in-vehicle device 80 driving operator 100 automatic driving control unit 120 first control unit 121 external recognition unit 122 own vehicle position recognition unit 123 action plan generation unit 123A toll gate passage control unit 123Aa information acquisition unit 123Ab gate selection unit 140 second Control unit

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Abstract

複数のゲートが並ぶ場所におけるゲート前の車両の状況を取得する情報取得部と、前記情報取得部により取得された状況に基づいて、前記複数のゲートの中から車両が通過するゲートを選択するゲート選択部と、を備える通過ゲート決定装置。

Description

通過ゲート決定装置、車両制御システム、通過ゲート決定方法、およびプログラム
　本発明は、通過ゲート決定装置、車両制御システム、通過ゲート決定方法、およびプログラムに関する。
　従来、撮像画像を処理して料金所における稼動中のゲートを認識し、認識した稼動ゲートの中から何れか１つを特定し、車両現在位置から特定した稼動ゲートまでの走行ルートを設定し、設定した走行ルートをＨＵＤに表示させるナビゲーション装置の発明が開示されている（特許文献１参照）。
特開２０１４－１１９３７２号公報
　上記従来の技術では、車両の現在位置から最も近い稼働ゲートを特定することにより、最短の走行ルートを設定して案内するものとしているが、最短の走行ルートが最適な走行ルートであるとは限らない。
　本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、ゲート前の状況に応じて好適なゲートを選択することができる通過ゲート決定装置、車両制御システム、通過ゲート決定方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。
　請求項１記載の発明は、複数のゲートが並ぶ場所におけるゲート前の車両の状況を取得する情報取得部と、前記情報取得部により取得された状況に基づいて、前記複数のゲートの中から車両が通過するゲートを選択するゲート選択部と、
　を備える通過ゲート決定装置。
　請求項２記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記ゲート選択部は、前記複数のゲートのそれぞれに到達するまでの到達時間を推定し、前記到達時間の短いゲートを選択するものである。
　請求項３記載の発明は、請求項１または２記載の発明において、前記ゲート選択部は、前記複数のゲートごとの通行量に基づいてゲートを選択するものである。
　請求項４記載の発明は、請求項３記載の発明において、前記ゲート選択部は、前記複数のゲートごとの通過する車両の速度に基づいて、前記通行量を推定するものである。
　請求項５記載の発明は、請求項１から４のうちいずれか１項記載の発明において、前記ゲート選択部は、前記複数のゲートごとの、車列を形成する車両の数に基づいてゲートを選択するものである。
　請求項６記載の発明は、請求項５記載の発明において、前記ゲート選択部は、前記車列を形成する車両の数が少ないゲートを優先的に選択するものである。
　請求項７記載の発明は、請求項５または６記載の発明において、前記ゲート選択部は、前記ゲート前の車両のうち、車列を形成していない車両がどの車列に並ぶかを予測し、前記予測した結果に基づいてゲートを選択するものである。
　請求項８記載の発明は、請求項５から７のうちいずれか１項記載の発明において、前記ゲート選択部は、前記車列を形成する車両の数が所定台数未満であるゲートを、選択対象から除外するものである。
　請求項９記載の発明は、請求項１から８のうちいずれか１項記載の発明において、料金自動収受システムに利用される媒体が媒体装着部に装着されているか否かを検出する装着状態検出部を更に備え、前記ゲート選択部は、前記装着状態検出部により、前記媒体が媒体装着部に装着されていることが検出された場合、前記料金自動収受システム専用のゲートを優先的に選択するものである。
　請求項１０記載の発明は、請求項１から９のうちいずれか１項記載の通過ゲート決定装置と、前記通過ゲート決定装置により選択されたゲートを前記車両が通過するように、自動運転を実行する自動運転制御部と、を備える車両制御システムである。
　請求項１１記載の発明は、コンピュータが、複数のゲートが並ぶ場所におけるゲート前の車両の状況を取得し、前記取得した状況に基づいて、前記複数のゲートの中から車両が通過するゲートを選択する、通過ゲート決定方法である。
　請求項１２記載の発明は、コンピュータに、複数のゲートが並ぶ場所におけるゲート前の車両の状況を取得させ、前記取得した状況に基づいて、前記複数のゲートの中から車両が通過するゲートを選択させる、プログラムである。
　各請求項に記載の発明によれば、ゲート前の状況に応じて好適なゲートを選択することができる。
車両システム１の構成の一例を示す図である。 自車位置認識部１２２により走行車線Ｌ１に対する車両Ｍの相対位置および姿勢が認識される様子を示す図である。 推奨車線に基づいて目標軌道が生成される様子を示す図である。 料金所通過制御部１２３Ａの機能構成図である。 情報取得部１２３Ａａによりゲート前の状況が取得される仕組みを説明するための図である。 ゲート選択部１２３Ａｂにより実行される全体的な処理の流れの一例を示すフローチャートである。 評価手法１について説明するための図である。 到達時間Ｔを推定するための速度プロファイルの一例を示す図である。 到達時間Ｔを推定するための速度プロファイルの他の一例を示す図である。 到達時間Ｔを推定するための速度プロファイルの他の一例を示す図である。 評価手法２によって評価を行う様子を模式的に示す図である。 評価手法３によって評価を行う様子を模式的に示す図である。 ゲート選択部１２３Ａｂにより実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。 仮想的な車線変更について説明するための図である。 総合的な評価を行う様子を示すイメージ図である。
　以下、図面を参照し、本発明の通過ゲート決定装置、車両制御システム、通過ゲート決定方法、およびプログラムの実施形態について説明する。通過ゲート決定装置は、手動運転が行われる車両において、車両が進行すべき経路を決定して案内する装置（いわゆるナビゲーション装置）の一部であってもよいし、自動運転が行われる車両において、自動運転の指針となる目標軌道を決定する処理を補助する装置であってもよい。
　図１は、実施形態の車両システム１の構成の一例を示す図である。車両システム１は、例えば、カメラ１０と、レーダ装置１２と、ファインダ１４と、物体認識装置１６と、通信装置２０と、ＨＭＩ（Human Machine Interface）３０と、ＥＴＣ車載器４０と、ナビゲーション装置５０と、ＭＰＵ（Micro-Processing Unit）６０と、車両センサ７０と、運転操作子８０と、自動運転制御ユニット１００と、走行駆動力出力装置２００と、ブレーキ装置２１０と、ステアリング装置２２０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。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。
　カメラ１０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１０は、車両Ｍの任意の箇所に一つまたは複数が取り付けられる。前方を撮像する場合、カメラ１０は、フロントウイ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１０は、例えば、周期的に繰り返し車両Ｍの周辺を撮像する。カメラ１０は、ステレオカメラであってもよい。
　レーダ装置１２は、車両Ｍの周辺にミリ波などの電波を放射すると共に、物体によって反射された電波（反射波）を検出して少なくとも物体の位置（距離および方位）を検出する。レーダ装置１２は、車両Ｍの任意の箇所に一つまたは複数が取り付けられる。レーダ装置１２は、ＦＭ－ＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave）方式によって物体の位置および速度を検出してもよい。
　ファインダ１４は、照射光に対する散乱光を測定し、対象までの距離を検出するＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging、或いはLaser Imaging Detection and Ranging）である。ファインダ１４は、車両Ｍの任意の箇所に一つまたは複数が取り付けられる。
　物体認識装置１６は、カメラ１０、レーダ装置１２、およびファインダ１４のうち一部または全部による検出結果に対してセンサフュージョン処理を行って、物体の位置、種類、速度などを認識する。物体認識装置１６は、認識結果を自動運転制御ユニット１００に出力する。また、物体認識装置１６は、カメラ１０、レーダ装置１２、またはファインダ１４から入力された情報の一部を、そのまま自動運転制御ユニット１００に出力してもよい。
　通信装置２０は、例えば、セルラー網やＷｉ－Ｆｉ網、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communication）などを利用して、車両Ｍの周辺に存在する他車両、または路側装置と通信し、或いは無線基地局を介して各種サーバ装置と通信する。
　ＨＭＩ３０は、車両Ｍの乗員に対して各種情報を提示すると共に、乗員による入力操作を受け付ける。ＨＭＩ３０は、各種表示装置、スピーカ、ブザー、タッチパネル、スイッチ、キー、シートやステアリングホイールに取り付けられたバイブレータなどを含む。
　ＥＴＣ車載器４０は、自動料金収受システムを利用するための装置である。ＥＴＣ車載器４０は、ＥＴＣカードが装着される装着部と、有料道路のゲートに設けられたＥＴＣ路側器と通信する無線通信部とを備える。無線通信部は、通信装置２０と共通化されてもよい。ＥＴＣ車載器４０は、ＥＴＣ路側器と通信することで入口料金所や出口料金所などの情報を交換する。ＥＴＣ路側器は、これらの情報を元に自車両Ｍの乗員に対する課金額を決定し、請求処理を進める。
　ナビゲーション装置５０は、例えば、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機５１と、ナビＨＭＩ５２と、経路決定部５３とを備え、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリなどの記憶装置に第１地図情報５４を保持している。ＧＮＳＳ受信機は、ＧＮＳＳ衛星から受信した信号に基づいて、車両Ｍの位置を特定する。車両Ｍの位置は、車両センサ７０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。ナビＨＭＩ５２は、表示装置、スピーカ、タッチパネル、キーなどを含む。ナビＨＭＩ５２は、前述したＨＭＩ３０と一部または全部が共通化されてもよい。経路決定部５３は、例えば、ＧＮＳＳ受信機５１により特定された車両Ｍの位置（或いは入力された任意の位置）から、ナビＨＭＩ５２を用いて乗員により入力された目的地までの経路を、第１地図情報５４を参照して決定する。第１地図情報５４は、例えば、道路を示すリンクと、リンクによって接続されたノードとによって道路形状が表現された情報である。第１地図情報５４は、道路の曲率やＰＯＩ（Point Of Interest）情報などを含んでもよい。経路決定部５３により決定された経路は、ＭＰＵ６０に出力される。また、ナビゲーション装置５０は、経路決定部５３により決定された経路に基づいて、ナビＨＭＩ５２を用いた経路案内を行ってもよい。なお、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機能によって実現されてもよい。また、ナビゲーション装置５０は、通信装置２０を介してナビゲーションサーバに現在位置と目的地を送信し、ナビゲーションサーバから返信された経路を取得してもよい。
　ＭＰＵ６０は、例えば、推奨車線決定部６１として機能し、ＨＤＤやフラッシュメモリなどの記憶装置に第２地図情報６２を保持している。推奨車線決定部６１は、ナビゲーション装置５０から提供された経路を複数のブロックに分割し（例えば、車両進行方向に関して１００［ｍ］毎に分割し）、第２地図情報６２を参照してブロックごとに推奨車線を決定する。推奨車線決定部６１は、左から何番目の車線を走行するといった決定を行う。推奨車線決定部６１は、経路において分岐箇所や合流箇所などが存在する場合、車両Ｍが、分岐先に進行するための合理的な経路を走行できるように、推奨車線を決定する。
　第２地図情報６２は、第１地図情報５４よりも高精度な地図情報である。第２地図情報６２は、例えば、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。また、第２地図情報６２には、道路情報、交通規制情報、住所情報（住所・郵便番号）、施設情報、電話番号情報などが含まれてよい。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、料金所ごとのゲート構造（ゲートの数、どのゲートがＥＴＣ専用であるかなどの情報）等が含まれる。第２地図情報６２は、通信装置２０を用いて他装置にアクセスすることにより、随時、アップデートされてよい。
　車両センサ７０は、車両Ｍの速度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、車両Ｍの向きを検出する方位センサ等を含む。
　運転操作子８０は、例えば、アクセルペダル、ブレーキペダル、シフトレバー、ステアリングホイールその他の操作子を含む。運転操作子８０には、操作量あるいは操作の有無を検出するセンサが取り付けられており、その検出結果は、自動運転制御ユニット１００、もしくは、走行駆動力出力装置２００、ブレーキ装置２１０、およびステアリング装置２２０のうち一方または双方に出力される。
　自動運転制御ユニット１００は、例えば、第１制御部１２０と、第２制御部１４０と、乗員状態検知部１６０とを備える。第１制御部１２０、第２制御部１４０、および乗員状態検知部１６０は、それぞれ、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することで実現される。また、以下に説明する第１制御部１２０、第２制御部１４０、および乗員状態検知部１６０の機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）などのハードウェアによって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。
　第１制御部１２０は、例えば、外界認識部１２１と、自車位置認識部１２２と、行動計画生成部１２３とを備える。
　外界認識部１２１は、カメラ１０、レーダ１２、およびファインダ１４から直接的に、或いは物体認識装置１６を介して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。周辺車両の位置は、その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、周辺車両の加速度やジャーク、あるいは「行動状態」（例えば車線変更をしている、または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１２１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。
　自車位置認識部１２２は、例えば、車両Ｍが走行している車線（走行車線）、並びに走行車線に対する車両Ｍの相対位置および姿勢を認識する。自車位置認識部１２２は、例えば、第２地図情報６２から得られる道路区画線のパターン（例えば実線と破線の配列）と、カメラ１０によって撮像された画像から認識される車両Ｍの周辺の道路区画線のパターンとを比較することで、走行車線を認識する。この認識において、ナビゲーション装置５０から取得される車両Ｍの位置やＩＮＳによる処理結果が加味されてもよい。
　そして、自車位置認識部１２２は、例えば、走行車線に対する車両Ｍの位置や姿勢を認識する。図２は、自車位置認識部１２２により走行車線Ｌ１に対する車両Ｍの相対位置および姿勢が認識される様子を示す図である。自車位置認識部１２２は、例えば、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に対する車両Ｍの相対位置および姿勢として認識する。なお、これに代えて、自車位置認識部１２２は、自車線Ｌ１のいずれかの側端部に対する車両Ｍの基準点の位置などを、走行車線に対する車両Ｍの相対位置として認識してもよい。自車位置認識部１２２により認識される車両Ｍの相対位置は、推奨車線決定部６１および行動計画生成部１２３に提供される。
　行動計画生成部１２３は、推奨車線決定部６１により決定されて推奨車線を走行するように、且つ、車両Ｍの周辺状況に対応できるように、自動運転において順次実行されるイベントを決定する。イベントには、例えば、一定速度で同じ走行車線を走行する定速走行イベント、前走車両に追従する追従走行イベント、車線変更イベント、合流イベント、分岐イベント、緊急停止イベント、料金所を通過するための料金所イベント、自動運転を終了して手動運転に切り替えるためのハンドオーバイベントなどがある。また、これらのイベントの実行中に、車両Ｍの周辺状況（周辺車両や歩行者の存在、道路工事による車線狭窄など）に基づいて、回避のための行動が計画される場合もある。
　行動計画生成部１２３は、車両Ｍが将来走行する目標軌道を生成する。目標軌道は、例えば、速度要素を含んでいる。例えば、目標軌道は、所定のサンプリング時間（例えば０コンマ数［ｓｅｃ］程度）ごとに将来の基準時刻を複数設定し、それらの基準時刻に到達すべき目標地点（軌道点）の集合として生成される。このため、軌道点同士の間隔が広い場合、その軌道点の間の区間を高速に走行することを示している。
　図３は、推奨車線に基づいて目標軌道が生成される様子を示す図である。図示するように、推奨車線は、目的地までの経路に沿って走行するのに都合が良いように設定される。行動計画生成部１２３は、推奨車線の切り替わり地点の所定距離手前（イベントの種類に応じて決定されてよい）に差し掛かると、車線変更イベント、分岐イベント、合流イベントなどを起動する。各イベントの実行中に、障害物を回避する必要が生じた場合には、図示するように回避軌道が生成される。
　行動計画生成部１２３は、例えば、目標軌道の候補を複数生成し、安全性と効率性の観点に基づいて、その時点での最適な目標軌道を選択する。
　行動計画生成部１２３は、料金所イベントを実行するためのサブ機能部として、情報取得部１２３Ａを備える。これについては後述する。
　第２制御部１４０は、走行制御部１４１を備える。走行制御部１４１は、行動計画生成部１２３によって生成された目標軌道を、予定の時刻通りに車両Ｍが通過するように、走行駆動力出力装置２００、ブレーキ装置２１０、およびステアリング装置２２０を制御する。
　走行駆動力出力装置２００は、車両が走行するための走行駆動力（トルク）を駆動輪に出力する。走行駆動力出力装置２００は、例えば、内燃機関、電動機、および変速機などの組み合わせと、これらを制御するＥＣＵとを備える。ＥＣＵは、自動運転制御ユニット１００から入力される情報、或いは運転操作子８０から入力される情報に従って、上記の構成を制御する。
　ブレーキ装置２１０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、ブレーキＥＣＵとを備える。ブレーキＥＣＵは、自自動運転制御ユニット１００から入力される情報、或いは運転操作子８０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。ブレーキ装置２１０は、運転操作子８０に含まれる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２１０は、上記説明した構成に限らず、走行制御部１４１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電子制御式油圧ブレーキ装置であってもよい。
　ステアリング装置２２０は、例えば、ステアリングＥＣＵと、電動モータとを備える。電動モータは、例えば、ラックアンドピニオン機構に力を作用させて転舵輪の向きを変更する。ステアリングＥＣＵは、自動運転制御ユニット１００から入力される情報、或いは運転操作子８０から入力される情報に従って、電動モータを駆動し、転舵輪の向きを変更させる。
　［料金所通過制御］
　以下、料金所通過制御部１２３Ａの機能について説明する。図４は、料金所通過制御部１２３Ａの機能構成図である。料金所通過制御部１２３Ａは、例えば、情報取得部１２３Ａａと、ゲート選択部１２３Ａｂとを備える。情報取得部１２３Ａａは、ゲート前の状況を取得する。ゲート選択部１２３Ａｂは、情報取得部１２３Ａａにより取得された状況に基づいて、複数のゲートの中から自車両Ｍが通過するゲートを選択する。
　図５は、情報取得部１２３Ａａによりゲート前の状況が取得される仕組みを説明するための図である。図示するように情報取得部１２３Ａａは、物体認識装置１６から物体の位置、種類、速度などを取得すると共に、通信装置２０を介して他車両ｍや路側装置ＴＭから各種情報を取得する。他車両ｍは、自身の位置や速度、車載カメラの撮像画像を解析して得られた情報などを自車両Ｍの通信装置２０に送信する。路側装置ＴＭは、例えば。ゲートから俯瞰的に車両を撮像するカメラＣＭと接続されており、ゲート前の車両の位置や速度などを算出して、自車両Ｍの通信装置２０に送信する。また、路側装置ＴＭは、単位時間あたりにゲートを通過する車両の数（ゲートの通行量）をカウントし、その結果を自車両Ｍの通信装置２０に送信してもよいし、どのゲートが稼働中であるかを自車両Ｍの通信装置２０に送信してもよい。このような形態で各種情報を取得すると、情報取得部１２３Ａａは、情報を統合して、料金所のゲート前における他車両の位置および速度ベクトル（以下、ゲート前状況）を取得または導出する。以下、これを前提として説明する。
　図６は、ゲート選択部１２３Ａｂにより実行される全体的な処理の流れの一例を示すフローチャートである。本フローチャートの処理は、例えば、料金所イベントの起動と共に実行される。まず、ゲート選択部１２３Ａｂは、第２地図情報６２から自車両Ｍの前方にある料金所のゲート構造を取得し（ステップＳ１００）、ゲート前状況を取得し（ステップＳ１０２）、稼働中でないゲート（無効ゲート）の判別を行う（ステップＳ１０４）。ゲート選択部１２３Ａｂは、例えば、通信装置２０を介して他車両ｍや路側装置ＴＭから取得した情報に基づいて、或いは自車両Ｍのカメラ１０による撮像画像を解析して、無効ゲートの判別を行う。この際に、ゲート選択部１２３Ａｂは、ゲートに設けられた、カメラ１０による撮像画像を解析して有効ゲートであるか無効ゲートであるかを示すサイネージの表示内容などを認識してもよいし、カメラ１０による撮像画像を解析し、或いは通信装置２０を介して他車両ｍや路側装置ＴＭから取得した情報に基づいて把握されるゲートごとの車列を形成する他車両ｍの数に基づいて、無効ゲートの判別を行ってもよい。例えば、ゲート選択部１２３Ａｂは、他車両ｍが全く並んでいない（或いは少数の他車両ｍのみが並んでいる）ゲートを、無効ゲートと推定し、評価および選択の対象外としてもよい。より具体的には、ゲート選択部１２３Ａｂは、並んでいる（車列を形成する）他車両ｍが所定台数ｋ未満であるゲートを、評価および選択の対象外としてもよい。例えばｋ＝１である。車列に関しては後述する。
　次に、ゲート選択部１２３Ａｂは、稼働中のゲート（有効ゲート）を第１観点から評価し（ステップＳ１０６）、次いで有効ゲートを第２観点から評価し（ステップＳ１０８）、これらの総合評価によってゲートを選択する（ステップＳ１１０）。
　［第１観点の評価］
　以下、第１観点の評価について説明する。第１観点の評価とは、より早く到達（通過）できると推定されるゲートを高く評価するものである。第１観点の評価は、以下に例示する評価手法のうちいずれか、または組み合わせによって行われる。
　（評価手法１）
　ゲート選択部１２３Ａｂは、例えば、各有効ゲートまでの到達時間を推定し、到達時間が短いほど、ゲートを高く評価する。図７は、評価手法１について説明するための図である。ゲート選択部１２３Ａｂは、例えば、図示するゲート（１）～（３）のそれぞれに対し、以下に説明する手法で到達時間Ｔを推定する。なお、図７において、Ｌは自車両Ｍからゲートまでの進行方向に関する距離であり、Ｌ１は自車両Ｍから他車両ｍ１までの距離であり、Ｌ２は自車両Ｍから他車両ｍ２までの距離であり、Ｌ３は自車両Ｍから他車両ｍ３までの距離である。自車両Ｍは速度ＶＭで、他車両ｍ１、ｍ２、ｍ３はそれぞれ速度Ｖ１、Ｖ２、Ｖ３で走行しているものとする。
　ゲート（１）については、その前に車両が存在しない。この場合、ゲート選択部１２３Ａｂは、図８に示す速度プロファイルに基づいて到達時間Ｔを推定する。図中、Ｖ０は初期時点の速度ＶＭであり、Ｖｔｇｔはゲートに到達した際の目標速度（例えば、２０［ｋｍ／ｈ］程度）である。ゲート選択部１２３Ａｂは、乗員が違和感を覚えないような減速モデル（例えば、定減速度モデル、定ジャークモデルなど）を用いて、距離Ｌ分走行する速度プロファイルを生成する。この場合の到達時間Ｔは、式（１）に基づいて算出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　ゲート（２）については、その前に他車両ｍ１が存在する。この場合、ゲート選択部１２３Ａｂは、図９に示す速度プロファイルに基づいて到達時間Ｔを推定する。図中、αは、自車両Ｍが他車両ｍ１に追いつくまでに他車両ｍ１が走行する距離である。ゲート選択部１２３Ａｂは、図８の例と同様に、乗員が違和感を覚えないような減速モデル（同上）を用いて、まず距離Ｌ１＋α分走行する速度プロファイルを生成し、次いで距離Ｌ－（Ｌ１＋α）分走行する速度プロファイルを生成する。この場合の到達時間Ｔも同様に、式（１）に基づいて算出される。
　ゲート（３）については、その前に他車両ｍ２およびｍ３が存在する。この場合、ゲート選択部１２３Ａｂは、図１０に示す速度プロファイルに基づいて到達時間Ｔを推定する。図中、βは、自車両Ｍが他車両ｍ２に追いつくまでに他車両ｍ２が走行する距離であり、γは、他車両ｍ２が他車両ｍ３に追いつくまでに他車両ｍ３が走行する距離である。ゲート選択部１２３Ａｂは、図８の例と同様に、乗員が違和感を覚えないような減速モデル（同上）を用いて、まず距離Ｌ２＋β分走行する速度プロファイルを生成し、次いで距離（Ｌ３＋γ）－（Ｌ２＋β）分走行する速度プロファイルを生成し、次いでＬ－（Ｌ３＋γ）分走行する速度プロファイルを生成する。この場合の到達時間Ｔも同様に、式（１）に基づいて算出される。
　ゲート選択部１２３Ａｂは、第１観点の評価において、各ゲートについて速度プロファイルおよび式（１）に基づいて到達時間Ｔ（１）～Ｔ（３）を算出し、到達時間Ｔが短いほど、そのゲートを高く評価する。
　なお、ゲート選択部１２３Ａｂは、各ゲートに到達するまでの速度プロファイルを生成する際に、減速度が許容範囲を超える場合、そのゲートに進行するのは不適切であると判定してよい。
　（評価手法２）
　ゲート選択部１２３Ａｂは、各有効ゲートの通行量に基づいて、通行量が大きいほど、ゲートを高く評価してもよい。通行量が大きいゲートは、窓口係員の手際がよいため、或いはＥＴＣゲートであるため円滑に通過できるといったメリットがあるからである。前述したように、ゲートの通行量は、通信装置２０を介して路側装置ＴＭから取得してもよいし、他車両の速度に基づいて推定してもよい。後者の場合、ゲート選択部１２３Ａｂは、まず、ゲートごとの車列を認識し、車列の最後尾の他車両の速度に基づいて、そのゲートの通行量を推定する。ゲート選択部１２３Ａｂは、例えば、前走車両との車間距離が所定距離以下であり、且つ前走車両との間で相対速度が所定速度未満かつ進行方向のなす角度が所定角度未満である他車両を、前走車両と同じ車列を形成する車両であると認識する。ゲート選択部１２３Ａｂは、この関係を波及的に求めることで、車列を形成する車両群を認識し、車列の最後尾の他車両を特定する。なお、最後尾の他車両の速度は、瞬間の値ではなく、ある程度の観測期間（例えば数十［ｓｅｃ］程度）における平均速度を用いてよい。
　図１１は、評価手法２によって評価を行う様子を模式的に示す図である。図中、ゲート（１）および（３）は無効ゲートである。図示するように、ゲート（２）、（４）、（５）、および（６）のそれぞれに対応して車列ＣＬが形成され、ゲート選択部１２３Ａｂによって認識されている。ゲート選択部１２３Ａｂは、ゲート（２）に対応する車列ＣＬ（２）の最後尾を走行する車両ｍｔ（２）の速度に基づいてゲート（２）の通行量を推定し、ゲート（４）に対応する車列ＣＬ（４）の最後尾を走行する車両ｍｔ（４）の速度に基づいてゲート（４）の通行量を推定し、ゲート（５）に対応する車列ＣＬ（５）の最後尾を走行する車両ｍｔ（５）の速度に基づいてゲート（５）の通行量を推定し、ゲート（６）に対応する車列ＣＬ（６）の最後尾を走行する車両ｍｔ（６）の速度に基づいてゲート（６）の通行量を推定する。そして、ゲート選択部１２３Ａｂは、通行量が大きいゲートほど、そのゲートを高く評価する。
　この際に、ゲート選択部１２３Ａｂは、未だ車列を形成していない他車両（図１１ではｍｌ（１）、ｍｌ（２））について、どの車列に並ぶかを予測し、車列を形成する他車両の数に加えて評価を行ってもよい。例えば、ゲート選択部１２３Ａｂは、未だ車列を形成していない他車両の位置変化から、直線、スプライン曲線、円弧など、車両の典型的な軌跡モデルに当てはめ、その軌跡モデルの先にある車列に、その車両が並ぶと予測してもよい。
　（評価手法３）
　ゲート選択部１２３Ａｂは、各有効ゲートに対応する車列を形成する他車両の数に基づいて、車列を形成する他車両の数が少ないほど、ゲートを高く評価してもよい。車列を形成する他車両の数が少ないほど、速やかにゲートに到達できるからである。ここで、車列の最後尾の他車両の位置ではなく、車列を形成する他車両の数を重視するのは、ゲートにおける手続きの所要時間が、概ね他車両の数に依存するからである。例えば、大型車両が複数並んでいる場合、車列自体が長くなるため、最後尾の他車両の位置（後端部）は後ろになるが、手続きを行う回数が少ないため、ゲートに到達できるまでの時間は相対的に短くなる。
　但し、ゲート選択部１２３Ａｂは、車列を形成する他車両の数が多い場合であっても、自車両ＭのＥＴＣ車載器４０にＥＴＣカードが装着されている場合（自車両ＭがＥＴＣ車両である場合）には、ＥＴＣゲート（少なくともＥＴＣ専用ゲートを含み、ＥＴＣ／一般併用ゲートを含んでもよい）を相対的に高く評価してよい。なお、この他、ゲートには一般ゲートがあり、一般ゲートではＥＴＣを利用することができない。ＥＴＣゲートは手渡しによる手続きが不要であるため、通過に要する時間が短いからである。ゲート選択部１２３Ａｂは、例えば、ＥＴＣゲートに関しては、車列を形成する他車両の数に補正係数εを乗算して、ゲートの評価を行う。補正係数εは、０以上かつ１未満の値である。
　図１２は、評価手法３によって評価を行う様子を模式的に示す図である。図示するように、ゲート（２）および（５）に対応する車列を形成する他車両の数は４台であり、ゲート（４）および（６）に対応する車列を形成する他車両の数は３台である。そして、ゲート（２）および（６）はＥＴＣゲートであり、ゲート（４）および（５）は一般ゲートである。ここで、補正係数ε＝０．５とすると、補正後の車列を形成する他車両の数は、以下のようになる。
　ゲート（２）：２
　ゲート（４）：３
　ゲート（５）：４
　ゲート（６）：１．５
　この結果、ゲート選択部１２３Ａｂは、ゲート（６）を最も高く評価し、次いでゲート（２）、（４）および（５）の順に高く評価する。例えば、ゲート選択部１２３Ａｂは、有効ゲートの数がｎ個であるとすると、評価の高い方から順に、ｎ、ｎ－１、…、１というように評価値を決定する。
　ここで、評価手法２と評価手法３は、以下のように組み合わせることができる。例えば、車列を形成する他車両の数に、ＥＴＣゲートであるか否かに基づく補正係数εと、最後尾の他車両の速度に基づく補正係数κとを乗算し、値が小さいゲートほど高く評価するようにしてもよい。補正係数κは、車列の最後尾の他車両の速度が大きいほど値が小さくなる係数である。また、補正係数κは、例えば０以上かつ１未満の値に決定される。
　また、評価手法１は、ゲート前が比較的空いている場合に有効な手法であるが、ゲート前に渋滞が生じているような場合には実効性が低い。一方、評価手法２および評価手法３は、ゲート前に渋滞が生じている場合でも有効な手法である。従って、ゲート選択部１２３Ａｂは、ゲート前の混雑状況に応じて評価手法を切り替えてもよい。
　図１３は、ゲート選択部１２３Ａｂにより実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。本フローチャートの処理は、図６のステップＳ１０６の処理の詳細例である。まず、ゲート選択部１２３Ａｂは、ゲート前の混雑度合が高いか否かを判定する（ステップＳ２００）。ゲート前の混雑度合とは、例えば、料金所の全てのゲートの前に存在する他車両の数で表される。この他車両の数が閾値を超える場合に、「ゲート前の混雑度合が高い」と判定される。ゲート選択部１２３Ａｂは、ゲート前の混雑度合が高くない（低い）場合には評価手法１を採用してゲートを評価し（ステップＳ２０２）、ゲート前の混雑度合が高い場合には評価手法２および／または３を採用してゲートを評価する（ステップＳ２０４）。
　［第２観点の評価］
　以下、第２観点の評価について説明する。第２観点の評価とは、そのゲートに到達するまでに仮想的な車線変更を行う回数が少ないほど、そのゲートを高く評価するものである。図１４は、仮想的な車線変更について説明するための図である。前述したように、ゲートの前では、道路区画線が描画されていない場合であっても、そのゲートに向かう他車両が自然と車列を形成するものであり、自動運転の制御上、横方向に関して離れたゲートに進行する場合には、車列を仮想的な車線とみなした仮想的な車線変更が必要となる。図１４におけるＶＬ（１）～ＶＬ（６）は、各ゲートに対応した仮想的な車線を示している。
　車線変更の回数が多くなると、自動運転における制御負荷が増大し、またゲート前の車両の流れを混乱させる場合があるため、好ましくない。更に、走行経路長も増加してしまう。このため、第２観点の評価では、仮想的な車線変更（道路区画線が描画されている場合は現実の車線変更を含む）の回数が多くなるのに応じてマイナスの評価を行う。例えば、図１４の例では、自車両Ｍが現在の横位置を維持して走行した場合、自然と仮想車線ＶＬ（５）に進行することになる。このため、ゲート（５）に進行する場合は車線変更の回数はゼロ、ゲート（４）または（６）に進行する場合は車線変更の回数は１回、ゲート（３）に進行する場合は車線変更の回数は２回、ゲート（２）に進行する場合は車線変更の回数は３回、ゲート（１）に進行する場合は車線変更の回数は４回と考えることができる。ゲート選択部１２３Ａｂは、例えば、ゲート（１）に対してマイナス４、ゲート（２）に対してマイナス３、ゲート（３）に対してマイナス２、ゲート（４）および（６）に対してマイナス１、ゲート（５）に対してゼロというように、車線変更の回数が多いほど評価が低くなるように評価値を決定する。なお、無効ゲートに関しては仮想車線が存在しないものとみなして評価を行ってよい。
　［総合評価］
　そして、ゲート選択部１２３Ａｂは、第１観点の評価と第２観点の評価を合わせた総合的な評価を行ってゲートを選択する。図１５は、総合的な評価を行う様子を示すイメージ図である。本図の例は、第１観点の評価として評価手法３を採用した場合を示している。ゲート選択部１２３Ａｂは、例えば、第１観点による評価値と、第２観点による評価値とをゲートごとに加算し、その和が最も大きいゲートを選択する。図１５の例では、ゲート（６）が選択される。このような制御によって、ゲート前の状況に応じて好適なゲートを選択することができる。なお、この総合評価において、「料金所の先で道路が分岐する場合、目的地に進行しやすいゲート」を高く評価するように、更に補正を行ってもよい。
　以上説明した実施形態の通過ゲート決定装置、車両制御システム、通過ゲート決定方法、およびプログラムによれば、複数のゲートが並列に並ぶ場所におけるゲート前の車両の状況を取得する情報取得部（１２３Ａａ）と、前記取得部により取得された状況に基づいて、前記複数のゲートの中から車両が通過するゲートを選択するゲート選択部（１２３Ａｂ）と、を備えることにより、ゲート前の状況に応じて好適なゲートを選択することができる。
　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。
１　車両制御システム
１０　カメラ
１６　物体認識装置
２０　通信装置
３０　ＨＭＩ
４０　ＥＴＣ車載器
８０　運転操作子
１００　自動運転制御ユニット
１２０　第１制御部
１２１　外界認識部
１２２　自車位置認識部
１２３　行動計画生成部
１２３Ａ　料金所通過制御部
１２３Ａａ　情報取得部
１２３Ａｂ　ゲート選択部
１４０　第２制御部

Claims (12)

  1. 　複数のゲートが並ぶ場所におけるゲート前の車両の状況を取得する情報取得部と、
    　前記情報取得部により取得された状況に基づいて、前記複数のゲートの中から車両が通過するゲートを選択するゲート選択部と、
    　を備える通過ゲート決定装置。
  2. 　前記ゲート選択部は、前記複数のゲートのそれぞれに到達するまでの到達時間を推定し、前記到達時間の短いゲートを選択する、
    　請求項１記載の通過ゲート決定装置。
  3. 　前記ゲート選択部は、前記複数のゲートごとの通行量に基づいてゲートを選択する、
    　請求項１または２記載の通過ゲート決定装置。
  4. 　前記ゲート選択部は、前記複数のゲートごとの通過する車両の速度に基づいて、前記通行量を推定する、
    　請求項３記載の通過ゲート決定装置。
  5. 　前記ゲート選択部は、前記複数のゲートごとの、車列を形成する車両の数に基づいてゲートを選択する、
    　請求項１から４のうちいずれか１項記載の通過ゲート決定装置。
  6. 　前記ゲート選択部は、前記車列を形成する車両の数が少ないゲートを優先的に選択する、
    　請求項５記載の通過ゲート決定装置。
  7. 　前記ゲート選択部は、前記ゲート前の車両のうち、車列を形成していない車両がどの車列に並ぶかを予測し、前記予測した結果に基づいてゲートを選択する、
    　請求項５または６記載の通過ゲート決定装置。
  8. 　前記ゲート選択部は、前記車列を形成する車両の数が所定台数未満であるゲートを、選択対象から除外する、
    　請求項５から７のうちいずれか１項記載の通過ゲート決定装置。
  9. 　料金自動収受システムに利用される媒体が媒体装着部に装着されているか否かを検出する装着状態検出部を更に備え、
    　前記ゲート選択部は、前記装着状態検出部により、前記媒体が媒体装着部に装着されていることが検出された場合、前記料金自動収受システム専用のゲートを優先的に選択する、
    　請求項１から８のうちいずれか１項記載の通過ゲート決定装置。
  10. 　請求項１から９のうちいずれか１項記載の通過ゲート決定装置と、
    　前記通過ゲート決定装置により選択されたゲートを前記車両が通過するように、自動運転を実行する自動運転制御部と、
    　を備える車両制御システム。
  11. 　コンピュータが、
    　複数のゲートが並ぶ場所におけるゲート前の車両の状況を取得し、
    　前記取得した状況に基づいて、前記複数のゲートの中から車両が通過するゲートを選択する、
    　通過ゲート決定方法。
  12. 　コンピュータに、
    　複数のゲートが並ぶ場所におけるゲート前の車両の状況を取得させ、
    　前記取得した状況に基づいて、前記複数のゲートの中から車両が通過するゲートを選択させる、
    　プログラム。
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