WO2019035300A1 - 車両走行制御装置、および車両走行制御方法、並びにプログラム - Google Patents

Abstract

路面温度を検出し、路面温度の高い領域を選択して走行させることで燃費を高めた走行を可能とした構成を実現する。遠赤外線カメラの撮影画像を解析して路面温度分布を解析し、最も路面温度の高い進路を走行ルートに決定する。さらに、路面温度の高い進路に従った自動運転を実行する。また、路面温度の分布状況や、最も路面温度の高い進路の方向を表示部に表示し、ユーザ（運転者）に認識させる。例えば、状況分析部が、車両の走行可能な複数の候補進路を検出し、候補進路各々の路面温度の平均値を算出し、最も平均値の高い候補進路を走行ルートに決定する。

Description

車両走行制御装置、および車両走行制御方法、並びにプログラム

　本開示は、車両走行制御装置、および車両走行制御方法、並びにプログラムに関する。さらに詳細には、車両走行時の燃費向上を実現する車両走行制御装置、および車両走行制御方法、並びにプログラムに関する。

　自動車走行時のタイヤ温度と燃費には相関があることが知られている。
　例えば特許文献１（特開２０１６－０７５５０３号公報）には、タイヤ温度と転がり抵抗との関係を測定する評価装置についての記載がある。

　また、特許文献２（特開２０１２－１０１７６２号公報）は、車両に装着したタイヤ温度検出手段が検出したタイヤ温度に基づいてタイヤの転がり抵抗を算出し、自動車の出発地から目的地までのルートの走行距離と、算出した転がり抵抗から消費エネルギーを算出してドライバに提示する装置を開示している。

特開２０１６－０７５５０３号公報 特開２０１２－１０１７６２号公報

ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｖｉｓｉｏｎ．ｃｓ．ｃｈｕｂｕ．ａｃ．ｊｐ／ＭＰＲＧ／ｆ＿ｇｒｏｕｐ／ｆ１３３＿ｍｉｓｈｉｎａ２０１３．ｐｄｆ

　上記２つの特許文献に記載の技術は、いずれもタイヤ自体の温度を計測して、タイヤ温度から転がり抵抗や燃費を推定する構成である。
　しかし、上記文献を含め、その他の文献にも道路温度を計測して燃費を推定して、車両制御を行う構成については開示されていない。
　タイヤ温度は、走行中の路面の温度により大きな影響を受け、道路の温度に応じてタイヤ温度が変化し、その変化により燃費が変動することが考えられる。

　本開示は、走行車両の進行方向の道路の温度分布を計測して、より燃費の少ない走行ルートを推定して、車両走行ルートの制御を行い、燃費を向上させた車両走行制御を実現する車両走行制御装置、および車両走行制御方法、並びにプログラムを提供することを目的とする。

　本開示の第１の側面は、
　遠赤外線カメラの撮影画像を解析して路面温度分布を解析する検出部と、
　前記路面温度分布に基づいて、最も路面温度の高い進路を走行ルートに決定する状況分析部を有する車両走行制御装置にある。

　さらに、本開示の第２の側面は、
　車両走行制御装置において実行する車両走行制御方法であり、
　検出部が、遠赤外線カメラの撮影画像を解析して路面温度分布を解析する検出ステップと、
　状況分析部が、前記路面温度分布に基づいて、最も路面温度の高い進路を走行ルートに決定する状況分析ステップを実行する車両走行制御方法にある。

　さらに、本開示の第３の側面は、
　車両走行制御装置において車両走行制御を実行させるプログラムであり、
　検出部に、遠赤外線カメラの撮影画像を解析して路面温度分布を解析させる検出ステップと、
　状況分析部に、前記路面温度分布に基づいて、最も路面温度の高い進路を走行ルートに決定する状況分析ステップを実行させるプログラムにある。

　なお、本開示のプログラムは、例えば、様々なプログラム・コードを実行可能な情報処理装置やコンピュータ・システムに対して、コンピュータ可読な形式で提供する記憶媒体、通信媒体によって提供可能なプログラムである。このようなプログラムをコンピュータ可読な形式で提供することにより、情報処理装置やコンピュータ・システム上でプログラムに応じた処理が実現される。

　本開示のさらに他の目的、特徴や利点は、後述する本開示の実施例や添付する図面に基づくより詳細な説明によって明らかになるであろう。なお、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。

　本開示の一実施例の構成によれば、路面温度を検出し、路面温度の高い領域を選択して走行させることで燃費を高めた走行を可能とした構成が実現される。
　具体的には、例えば、遠赤外線カメラの撮影画像を解析して路面温度分布を解析し、最も路面温度の高い進路を走行ルートに決定する。さらに、路面温度の高い進路に従った自動運転を実行する。また、路面温度の分布状況や、最も路面温度の高い進路の方向を表示部に表示し、ユーザ（運転者）に認識させる。例えば、状況分析部が、車両の走行可能な複数の候補進路を検出し、候補進路各々の路面温度の平均値を算出し、最も平均値の高い候補進路を走行ルートに決定する。
　本構成により、路面温度を検出し、路面温度の高い領域を選択して走行させることで燃費を高めた走行を可能とした構成が実現される。
　なお、本明細書に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものではなく、また付加的な効果があってもよい。

本開示の車両走行制御装置の実行する処理の概要について説明する図である。 可視光画像と遠赤外線画像について説明する図である。 タイヤ温度と転がり抵抗係数との対応関係について説明する図である。 本開示の車両走行制御装置の実行する処理の概要について説明する図である。 本開示の車両走行制御装置の実行する処理の概要について説明する図である。 本開示の車両走行制御装置の構成例について説明する図である。 本開示の車両走行制御装置の実行する処理のシーケンスについて説明するフローチャートを示す図である。 本開示の車両走行制御装置の実行する処理、および表示部の表示例について説明する図である。 本開示の車両走行制御装置の実行する処理、および表示部の表示例について説明する図である。 本開示の車両走行制御装置の実行する処理、および表示部の表示例について説明する図である。 本開示の車両走行制御装置の実行する処理、および表示部の表示例について説明する図である。

　以下、図面を参照しながら本開示の車両走行制御装置、および車両走行制御方法、並びにプログラムの詳細について説明する。なお、説明は以下の項目に従って行なう。
　１．車両走行制御装置の実行する処理の概要について
　２．車両走行制御装置の構成例について
　３．車両走行制御装置の実行する処理のシーケンスについて
　４．本開示の構成のまとめ

　　［１．車両走行制御装置の実行する処理の概要について］
　まず、図１以下を参照して本開示の車両走行制御装置の実行する処理の概要について説明する。
　図１は、本開示の車両走行制御装置の実行する処理の一例を示す図である。
　図１に示す自動車１０に本開示の車両走行制御装置が装着されている。自動車１０の前部に遠赤外線カメラ２０が備えられ、自動車１０の進行方向である前方の遠赤外線画像を撮影する。

　遠赤外線カメラ２０は、赤外線の中でも、より波長の長い遠赤外線を撮影するカメラである。
　赤外線は、温度の高い物体からより多く発せられる。従って、暗闇等においても人等、温度の高い物体の検出等が可能であり、監視カメラ等によく用いられる。
　その中でも遠赤外線は、熱に対してより高感度であり、遠赤外線画像に基づいて、温度の高い部分、低い部分を見極めることが可能となる。

　遠赤外線画像は、例えば温度分布に応じた濃淡画像となる。具体的には、高温部分は白、低温部分は黒等、温度が高いほど白くなるモノクロ画像となる。

　可視光画像や遠赤外線画像によって撮影される波長の例について、図２を参照して説明する。
　図２に示すように、可視光画像３０は、波長が約０．４μｍ～０．７μｍの範囲の画像であり、一般的なカメラで撮影されるＲＧＢ画像等のカラー画像である。

　赤外光画像は、波長が．０．７μｍ以上の長波長光からなる画像である。赤外光画像を撮影する赤外光画像撮影カメラは、前述したように、熱を発生する物体、例えば人物等を撮影することが可能であり、監視カメラ等に利用される。
　赤外線は、図２に示すように、
　波長が約０．７～１μｍの近赤外線、
　波長が約３～５μｍの中赤外線、
　波長が約８～１４μｍの遠赤外線、
　このように区分される。

　前述したように、遠赤外線は、熱に対して高感度であり、遠赤外線画像に基づいて、温度の高い部分、低い部分を、容易に見極めることが可能となる。
　以下に説明する実施例では、主に波長が約８～１４μｍの遠赤外線を撮影する遠赤外線画像４０を利用した画像処理例について説明する。
　ただし、本開示の処理は、遠赤外線画像に限らず、その他の赤外光画像を利用することも可能である。

　図１に戻り、本開示の車両走行制御装置の実行する処理の一例にのについて説明する。
　図１に示す自動車１０前部の遠赤外線カメラ２０は、自動車１０の進行方向である前方の道路の遠赤外線画像を、継続的に撮影する。

　前述したように、遠赤外線カメラ２０によって撮影される遠赤外線画像を解析することで、撮影された被写体の温度分布を解析することができる。
　本開示の車両走行制御装置は、遠赤外線カメラ２０によって撮影される道路の遠赤外線画像を解析することで、撮影された道路の温度分布を解析する。

　例えば、図１に示すように、自動車１０は、２車線の道路の左車線を走行している。
　遠赤外線カメラ２０は、左車線から、右車線まで、自動車１０の走行可能な道路の幅全体の遠赤外線画像を連続的に撮影する。例えば動画像として遠赤外線画像の撮影を実行する。

　車両走行制御装置は、遠赤外線カメラ２０によって撮影される道路の遠赤外線画像を解析し、たとえば図１に示すように、撮影された道路の温度分布を解析する。
　例えば、図１に示すような解析結果を得ることができる。すなわち、図１に示すように、
　自動車１０が走行中の左車線領域が高温領域、
　左車線と右車線の中間領域（車線ライン領域）が低温領域、
　右車線が中温領域、
　このような道路の領域単位の温度分布を取得することができる。

　車両走行制御装置は、この温度解析結果に基づいて、最も路面温度の高いルートを、最も燃費のよいルートと判断して走行ルートに決定する。車両走行制御装置はこの決定した走行ルートに従って、自動車１０の走行制御を行う。
　なお、図１に示す例は、自動運転モードの設定で、自動的にハンドル操作が行われる車である。
　図１に示す例では、自動車１０が現在、走行中の左車線領域が高温領域であり、この左車線領域をそのまま走行することで、タイヤ温度が高温に保持され、転がり抵抗を低下させた走行が可能となり、結果として燃費のよい走行が可能となる。

　なお、タイヤ温度と、タイヤの転がり抵抗係数との関係は、既に知られており、例えば図３に示すグラフに従った関係を有する。
　図３は、横軸にタイヤ温度、縦軸にタイヤの転がり抵抗係数（μ）を設定したグラフである。
　図３に示すグラフから理解されるように、タイヤの温度が高いほど、転がり抵抗係数（μ）は小さくなる。

　タイヤの転がり抵抗（Ｒ）は、転がり抵抗係数（μ）を用いて以下の式（式１）によって算出できる。
　　Ｒ＝μｍｇ・・・・（式１）
　なお、上記（式１）において、
　μ：タイヤの転がり抵抗係数
　ｍ：車両重量
　ｇ：重力加速度
　である。

　上記（式１）から理解されるように、転がり抵抗係数（μ）が小さいほど、タイヤの転がり抵抗（Ｒ）は小さくなる。
　また、図３に示すグラフに示されるように、転がり抵抗係数（μ）は温度が高いほど小さくなる。従って、自動車においては、タイヤ温度が高いほど、タイヤの転がり抵抗（Ｒ）を小さくすることができ、高燃費での走行を行うことが可能となる。

　図１に示す例では、自動車１０が現在、走行中の左車線領域の路面が高温領域であり、この左車線領域をそのまま走行することで、タイヤ温度が高温に保持され、転がり抵抗を低下させた走行が可能となる。結果として燃費のよい走行が実現される。
　車両走行制御装置は、この温度解析結果に基づいて、左車線領域が高温領域であり、最も燃費のよいルートであると判断し、この左車線を走行ルートとして選択し、選択結果に従って、自動車１０を左車線に設定するように走行制御を行う。

　なお、遠赤外線カメラ２０による遠赤外線画像の撮影と、路面の領域単位の温度分布解析は、継続的に実行される。
　従って、撮影される遠赤外線画像に基づく温度分布解析結果も逐次、更新されることになる。
　例えば、自動車１０が、図１に示す温度解析結果に基づいて、左車線の走行を継続している間に、遠赤外線画像に基づく温度分布解析結果が、図４に示すように変更されたと想定する。

　図４に示す例は、遠赤外線画像に基づく温度分布解析結果が、以下のような解析結果である例である。
　自動車１０が走行中の左車線領域が中温領域、
　左車線と右車線の中間領域（車線ライン領域）が低温領域、
　右車線が高温領域、

　遠赤外線画像に基づく温度分布解析結果が、図４に示す道路領域単位の温度分布であった場合、自動車１０の車両走行制御装置は、以下の処理を行う。
　温度解析結果に基づいて、右車線領域が高温領域であり、最も燃費のよいルートであると判断し、この右車線を走行ルートとして選択し、選択結果に従って、自動車１０を右車線に移動させる走行制御を行う。
　なお、車線変更は、前後の車両との間隔を確認し、安全な車間距離があることの確認後に行われる。

　図１や、図４を参照して説明した構成は、自動運転モードでの走行が可能な自動車に本開示の車両走行制御装置を搭載した例である。
　本開示の車両走行制御装置は、このような自動運転モードでの運転可能な自動車に限らず、自動運転モードの機能を持たない自動車においても装着可能である。
　図５を参照して、自動運転モード機能を持たない自動車に本開示の車両走行制御装置を搭載した場合の車両走行制御装置の処理例について説明する。

　図５に示す図は、図１と同様、本開示の車両走行制御装置の実行する処理の一例を示す図である。
　図５に示す自動車１０に本開示の車両走行制御装置が装着されている。自動車１０の前部に遠赤外線カメラ２０が備えられ、自動車１０の進行方向である前方の遠赤外線画像を撮影する。

　自動車１０に装着された車両走行制御装置は、遠赤外線カメラ２０によって撮影される道路の遠赤外線画像を解析する。
　図５に示す自動車１０の車両走行制御装置は、この遠赤外線画像の解析結果を自動車に備え付けられた表示部５０に表示する。

　図５に示すように、表示部５０には、以下の道路領域別の温度分布情報が表示される。
　自動車１０が走行中の左車線領域が高温領域、
　左車線と右車線の中間領域（車線ライン領域）が低温領域、
　右車線が中温領域、
　図５に示す自動車１０の車両走行制御装置は、このような道路の領域単位の温度分布情報を取得し、表示部５０に表示する。

　なお、表示部５０には温度に応じた出力色を設定して表示する構成としてもよい。
　図５に示すように、
　自動車１０が走行中の左車線領域の高温領域を赤色設定の出力、
　左車線と右車線の中間領域（車線ライン領域）の低温領域を緑色設定の出力、
　右車線の中温領域を黄色設定の出力、
　このような色分けをして出力することでユーザ（運転者）は、即座に路面温度を把握することができる。

　図５に示す自動車１０の車両走行制御装置は、さらに、温度解析結果に基づいて、最も燃費のよいルートを走行ルートとして選択し、選択結果に従って、自動車１０の表示部５０に推薦ルート情報５２を表示する。
　図に示す例では、自動車１０が走行中の左車線領域が高温領域であり、この左車線の進行方向に向けた矢印を推薦ルート情報５２として表示する。

　自動車１０の運転者（ドライバ）はこの表示部５０に表示された情報、すなわち推薦ルート情報５２に従ってハンドルを操作することで、道路の高温領域を選択して走行することが可能となる。
　このような走行処理を行うことで、燃費のよい走行を行うことができる。

　なお、図１、図４を参照して説明した自動運転モード機能を有する自動車においても、道路の高温領域を選択して自動運転を行うとともに、自動車の表示部に図５に示すと同様の道路温度分布状況や推薦ルート情報を表示する設定としてもよい。
　自動運転を行うとともに、情報表示を行うことで、ドライバ（運転者）は、表示部に表示される推薦ルートに従って走行がなされることを事前に把握することが可能となり、走行車線の変更等が行われることを事前に把握することが可能となる。

　　［２．車両走行制御装置の構成例について］
　次に、図６を参照して車両走行制御装置の一構成例について説明する。
　図６は、上述した処理を実行する自動車１０に備えられた車両走行制御装置の一例である車両制御システム１００の概略的な機能の構成例を示すブロック図である。

　なお、以下、車両制御システム１００が設けられている車両を他の車両と区別する場合、自車又は自車両と称する。

　車両制御システム１００は、入力部１０１、データ取得部１０２、通信部１０３、車内機器１０４、出力制御部１０５、出力部１０６、駆動系制御部１０７、駆動系システム１０８、ボディ系制御部１０９、ボディ系システム１１０、記憶部１１１、及び、自動運転制御部１１２を備える。入力部１０１、データ取得部１０２、通信部１０３、出力制御部１０５、駆動系制御部１０７、ボディ系制御部１０９、記憶部１１１、及び、自動運転制御部１１２は、通信ネットワーク１２１を介して、相互に接続されている。通信ネットワーク１２１は、例えば、ＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＩＮ（Ｌｏｃａｌ　Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）、又は、ＦｌｅｘＲａｙ（登録商標）等の任意の規格に準拠した車載通信ネットワークやバス等からなる。なお、車両制御システム１００の各部は、通信ネットワーク１２１を介さずに、直接接続される場合もある。

　なお、以下、車両制御システム１００の各部が、通信ネットワーク１２１を介して通信を行う場合、通信ネットワーク１２１の記載を省略するものとする。例えば、入力部１０１と自動運転制御部１１２が、通信ネットワーク１２１を介して通信を行う場合、単に入力部１０１と自動運転制御部１１２が通信を行うと記載する。

　入力部１０１は、搭乗者が各種のデータや指示等の入力に用いる装置を備える。例えば、入力部１０１は、タッチパネル、ボタン、マイクロフォン、スイッチ、及び、レバー等の操作デバイス、並びに、音声やジェスチャ等により手動操作以外の方法で入力可能な操作デバイス等を備える。また、例えば、入力部１０１は、赤外線若しくはその他の電波を利用したリモートコントロール装置、又は、車両制御システム１００の操作に対応したモバイル機器若しくはウェアラブル機器等の外部接続機器であってもよい。入力部１０１は、搭乗者により入力されたデータや指示等に基づいて入力信号を生成し、車両制御システム１００の各部に供給する。

　データ取得部１０２は、車両制御システム１００の処理に用いるデータを取得する各種のセンサ等を備え、取得したデータを、車両制御システム１００の各部に供給する。

　例えば、データ取得部１０２は、自車の状態等を検出するための各種のセンサを備える。具体的には、例えば、データ取得部１０２は、ジャイロセンサ、加速度センサ、慣性計測装置（ＩＭＵ）、及び、アクセルペダルの操作量、ブレーキペダルの操作量、ステアリングホイールの操舵角、エンジン回転数、モータ回転数、若しくは、車輪の回転速度等を検出するためのセンサ等を備える。

　また、例えば、データ取得部１０２は、自車の外部の情報を検出するための各種のセンサを備える。具体的には、例えば、データ取得部１０２は、ＴｏＦ（Ｔｉｍｅ　Ｏｆ　Ｆｌｉｇｈｔ）カメラ、可視光カメラ、ステレオカメラ、単眼カメラ、（遠）赤外線カメラ、及び、その他のカメラ等の撮像装置を備える。また、例えば、データ取得部１０２は、天候又は気象等を検出するための環境センサ、及び、自車の周囲の物体を検出するための周囲情報検出センサを備える。環境センサは、例えば、雨滴センサ、霧センサ、日照センサ、雪センサ等からなる。周囲情報検出センサは、例えば、超音波センサ、レーダ、ＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｒａｎｇｉｎｇ、Ｌａｓｅｒ　Ｉｍａｇｉｎｇ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｒａｎｇｉｎｇ）、ソナー等からなる。

　さらに、例えば、データ取得部１０２は、自車の現在位置を検出するための各種のセンサを備える。具体的には、例えば、データ取得部１０２は、ＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ　Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ　Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ　Ｓｙｓｔｅｍ）衛星からのＧＮＳＳ信号を受信するＧＮＳＳ受信機等を備える。

　また、例えば、データ取得部１０２は、車内の情報を検出するための各種のセンサを備える。具体的には、例えば、データ取得部１０２は、運転者を撮像する撮像装置、運転者の生体情報を検出する生体センサ、及び、車室内の音声を集音するマイクロフォン等を備える。生体センサは、例えば、座面又はステアリングホイール等に設けられ、座席に座っている搭乗者又はステアリングホイールを握っている運転者の生体情報を検出する。

　通信部１０３は、車内機器１０４、並びに、車外の様々な機器、サーバ、基地局等と通信を行い、車両制御システム１００の各部から供給されるデータを送信したり、受信したデータを車両制御システム１００の各部に供給したりする。なお、通信部１０３がサポートする通信プロトコルは、特に限定されるものではなく、また、通信部１０３が、複数の種類の通信プロトコルをサポートすることも可能である

　例えば、通信部１０３は、無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＮＦＣ（Ｎｅａｒ　Ｆｉｅｌｄ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）、又は、ＷＵＳＢ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ　ＵＳＢ）等により、車内機器１０４と無線通信を行う。また、例えば、通信部１０３は、図示しない接続端子（及び、必要であればケーブル）を介して、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ　Ｓｅｒｉａｌ　Ｂｕｓ）、ＨＤＭＩ（登録商標）（Ｈｉｇｈ－Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ　Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、又は、ＭＨＬ（Ｍｏｂｉｌｅ　Ｈｉｇｈ－ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ　Ｌｉｎｋ）等により、車内機器１０４と有線通信を行う。

　さらに、例えば、通信部１０３は、基地局又はアクセスポイントを介して、外部ネットワーク（例えば、インターネット、クラウドネットワーク又は事業者固有のネットワーク）上に存在する機器（例えば、アプリケーションサーバ又は制御サーバ）との通信を行う。また、例えば、通信部１０３は、Ｐ２Ｐ（Ｐｅｅｒ　Ｔｏ　Ｐｅｅｒ）技術を用いて、自車の近傍に存在する端末（例えば、歩行者若しくは店舗の端末、又は、ＭＴＣ（Ｍａｃｈｉｎｅ　Ｔｙｐｅ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）端末）との通信を行う。さらに、例えば、通信部１０３は、車車間（Ｖｅｈｉｃｌｅ　ｔｏ　Ｖｅｈｉｃｌｅ）通信、路車間（Ｖｅｈｉｃｌｅ　ｔｏ　Ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）通信、自車と家との間（Ｖｅｈｉｃｌｅ　ｔｏ　Ｈｏｍｅ）の通信、及び、歩車間（Ｖｅｈｉｃｌｅ　ｔｏ　Ｐｅｄｅｓｔｒｉａｎ）通信等のＶ２Ｘ通信を行う。また、例えば、通信部１０３は、ビーコン受信部を備え、道路上に設置された無線局等から発信される電波あるいは電磁波を受信し、現在位置、渋滞、通行規制又は所要時間等の情報を取得する。

　車内機器１０４は、例えば、搭乗者が有するモバイル機器若しくはウェアラブル機器、自車に搬入され若しくは取り付けられる情報機器、及び、任意の目的地までの経路探索を行うナビゲーション装置等を含む。

　出力制御部１０５は、自車の搭乗者又は車外に対する各種の情報の出力を制御する。例えば、出力制御部１０５は、視覚情報（例えば、画像データ）及び聴覚情報（例えば、音声データ）のうちの少なくとも１つを含む出力信号を生成し、出力部１０６に供給することにより、出力部１０６からの視覚情報及び聴覚情報の出力を制御する。具体的には、例えば、出力制御部１０５は、データ取得部１０２の異なる撮像装置により撮像された画像データを合成して、俯瞰画像又はパノラマ画像等を生成し、生成した画像を含む出力信号を出力部１０６に供給する。また、例えば、出力制御部１０５は、衝突、接触、危険地帯への進入等の危険に対する警告音又は警告メッセージ等を含む音声データを生成し、生成した音声データを含む出力信号を出力部１０６に供給する。

　出力部１０６は、自車の搭乗者又は車外に対して、視覚情報又は聴覚情報を出力することが可能な装置を備える。例えば、出力部１０６は、表示装置、インストルメントパネル、オーディオスピーカ、ヘッドホン、搭乗者が装着する眼鏡型ディスプレイ等のウェアラブルデバイス、プロジェクタ、ランプ等を備える。出力部１０６が備える表示装置は、通常のディスプレイを有する装置以外にも、例えば、ヘッドアップディスプレイ、透過型ディスプレイ、ＡＲ（Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ　Ｒｅａｌｉｔｙ）表示機能を有する装置等の運転者の視野内に視覚情報を表示する装置であってもよい。

　駆動系制御部１０７は、各種の制御信号を生成し、駆動系システム１０８に供給することにより、駆動系システム１０８の制御を行う。また、駆動系制御部１０７は、必要に応じて、駆動系システム１０８以外の各部に制御信号を供給し、駆動系システム１０８の制御状態の通知等を行う。

　駆動系システム１０８は、自車の駆動系に関わる各種の装置を備える。例えば、駆動系システム１０８は、内燃機関又は駆動用モータ等の駆動力を発生させるための駆動力発生装置、駆動力を車輪に伝達するための駆動力伝達機構、舵角を調節するステアリング機構、制動力を発生させる制動装置、ＡＢＳ（Ａｎｔｉｌｏｃｋ　Ｂｒａｋｅ　Ｓｙｓｔｅｍ）、ＥＳＣ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｓｔａｂｉｌｉｔｙ　Ｃｏｎｔｒｏｌ）、並びに、電動パワーステアリング装置等を備える。

　ボディ系制御部１０９は、各種の制御信号を生成し、ボディ系システム１１０に供給することにより、ボディ系システム１１０の制御を行う。また、ボディ系制御部１０９は、必要に応じて、ボディ系システム１１０以外の各部に制御信号を供給し、ボディ系システム１１０の制御状態の通知等を行う。

　ボディ系システム１１０は、車体に装備されたボディ系の各種の装置を備える。例えば、ボディ系システム１１０は、キーレスエントリシステム、スマートキーシステム、パワーウィンドウ装置、パワーシート、ステアリングホイール、空調装置、及び、各種ランプ（例えば、ヘッドランプ、バックランプ、ブレーキランプ、ウィンカ、フォグランプ等）等を備える。

　記憶部１１１は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｃ　Ｄｒｉｖｅ）等の磁気記憶デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、及び、光磁気記憶デバイス等を備える。記憶部１１１は、車両制御システム１００の各部が用いる各種プログラムやデータ等を記憶する。例えば、記憶部１１１は、ダイナミックマップ等の３次元の高精度地図、高精度地図より精度が低く、広いエリアをカバーするグローバルマップ、及び、自車の周囲の情報を含むローカルマップ等の地図データを記憶する。

　自動運転制御部１１２は、自律走行又は運転支援等の自動運転に関する制御を行う。具体的には、例えば、自動運転制御部１１２は、自車の衝突回避あるいは衝撃緩和、車間距離に基づく追従走行、車速維持走行、自車の衝突警告、又は、自車のレーン逸脱警告等を含むＡＤＡＳ（Ａｄｖａｎｃｅｄ　Ｄｒｉｖｅｒ　Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ　Ｓｙｓｔｅｍ）の機能実現を目的とした協調制御を行う。また、例えば、自動運転制御部１１２は、運転者の操作に拠らずに自律的に走行する自動運転等を目的とした協調制御を行う。自動運転制御部１１２は、検出部１３１、自己位置推定部１３２、状況分析部１３３、計画部１３４、及び、動作制御部１３５を備える。

　検出部１３１は、自動運転の制御に必要な各種の情報の検出を行う。検出部１３１は、車外情報検出部１４１、車内情報検出部１４２、及び、車両状態検出部１４３を備える。

　車外情報検出部１４１は、車両制御システム１００の各部からのデータ又は信号に基づいて、自車の外部の情報の検出処理を行う。例えば、車外情報検出部１４１は、自車の周囲の物体の検出処理、認識処理、及び、追跡処理、並びに、物体までの距離の検出処理を行う。検出対象となる物体には、例えば、車両、人、障害物、構造物、道路、信号機、交通標識、道路標示等が含まれる。また、例えば、車外情報検出部１４１は、自車の周囲の環境の検出処理を行う。検出対象となる周囲の環境には、例えば、天候、気温、湿度、明るさ、及び、路面の状態等が含まれる。車外情報検出部１４１は、検出処理の結果を示すデータを自己位置推定部１３２、状況分析部１３３のマップ解析部１５１、交通ルール認識部１５２、及び、状況認識部１５３、並びに、動作制御部１３５の緊急事態回避部１７１等に供給する。

　車内情報検出部１４２は、車両制御システム１００の各部からのデータ又は信号に基づいて、車内の情報の検出処理を行う。例えば、車内情報検出部１４２は、運転者の認証処理及び認識処理、運転者の状態の検出処理、搭乗者の検出処理、及び、車内の環境の検出処理等を行う。検出対象となる運転者の状態には、例えば、体調、覚醒度、集中度、疲労度、視線方向等が含まれる。検出対象となる車内の環境には、例えば、気温、湿度、明るさ、臭い等が含まれる。車内情報検出部１４２は、検出処理の結果を示すデータを状況分析部１３３の状況認識部１５３、及び、動作制御部１３５の緊急事態回避部１７１等に供給する。

　車両状態検出部１４３は、車両制御システム１００の各部からのデータ又は信号に基づいて、自車の状態の検出処理を行う。検出対象となる自車の状態には、例えば、速度、加速度、舵角、異常の有無及び内容、運転操作の状態、パワーシートの位置及び傾き、ドアロックの状態、並びに、その他の車載機器の状態等が含まれる。車両状態検出部１４３は、検出処理の結果を示すデータを状況分析部１３３の状況認識部１５３、及び、動作制御部１３５の緊急事態回避部１７１等に供給する。

　自己位置推定部１３２は、車外情報検出部１４１、及び、状況分析部１３３の状況認識部１５３等の車両制御システム１００の各部からのデータ又は信号に基づいて、自車の位置及び姿勢等の推定処理を行う。また、自己位置推定部１３２は、必要に応じて、自己位置の推定に用いるローカルマップ（以下、自己位置推定用マップと称する）を生成する。自己位置推定用マップは、例えば、ＳＬＡＭ（Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ　Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｍａｐｐｉｎｇ）等の技術を用いた高精度なマップとされる。自己位置推定部１３２は、推定処理の結果を示すデータを状況分析部１３３のマップ解析部１５１、交通ルール認識部１５２、及び、状況認識部１５３等に供給する。また、自己位置推定部１３２は、自己位置推定用マップを記憶部１１１に記憶させる。

　状況分析部１３３は、自車及び周囲の状況の分析処理を行う。状況分析部１３３は、マップ解析部１５１、交通ルール認識部１５２、状況認識部１５３、及び、状況予測部１５４を備える。

　マップ解析部１５１は、自己位置推定部１３２及び車外情報検出部１４１等の車両制御システム１００の各部からのデータ又は信号を必要に応じて用いながら、記憶部１１１に記憶されている各種のマップの解析処理を行い、自動運転の処理に必要な情報を含むマップを構築する。マップ解析部１５１は、構築したマップを、交通ルール認識部１５２、状況認識部１５３、状況予測部１５４、並びに、計画部１３４のルート計画部１６１、行動計画部１６２、及び、動作計画部１６３等に供給する。

　交通ルール認識部１５２は、自己位置推定部１３２、車外情報検出部１４１、及び、マップ解析部１５１等の車両制御システム１００の各部からのデータ又は信号に基づいて、自車の周囲の交通ルールの認識処理を行う。この認識処理により、例えば、自車の周囲の信号の位置及び状態、自車の周囲の交通規制の内容、並びに、走行可能な車線等が認識される。交通ルール認識部１５２は、認識処理の結果を示すデータを状況予測部１５４等に供給する。

　状況認識部１５３は、自己位置推定部１３２、車外情報検出部１４１、車内情報検出部１４２、車両状態検出部１４３、及び、マップ解析部１５１等の車両制御システム１００の各部からのデータ又は信号に基づいて、自車に関する状況の認識処理を行う。例えば、状況認識部１５３は、自車の状況、自車の周囲の状況、及び、自車の運転者の状況等の認識処理を行う。また、状況認識部１５３は、必要に応じて、自車の周囲の状況の認識に用いるローカルマップ（以下、状況認識用マップと称する）を生成する。状況認識用マップは、例えば、占有格子地図（Ｏｃｃｕｐａｎｃｙ　Ｇｒｉｄ　Ｍａｐ）とされる。

　認識対象となる自車の状況には、例えば、自車の位置、姿勢、動き（例えば、速度、加速度、移動方向等）、並びに、異常の有無及び内容等が含まれる。認識対象となる自車の周囲の状況には、例えば、周囲の静止物体の種類及び位置、周囲の動物体の種類、位置及び動き（例えば、速度、加速度、移動方向等）、周囲の道路の構成及び路面の状態、並びに、周囲の天候、気温、湿度、及び、明るさ等が含まれる。認識対象となる運転者の状態には、例えば、体調、覚醒度、集中度、疲労度、視線の動き、並びに、運転操作等が含まれる。

　状況認識部１５３は、認識処理の結果を示すデータ（必要に応じて、状況認識用マップを含む）を自己位置推定部１３２及び状況予測部１５４等に供給する。また、状況認識部１５３は、状況認識用マップを記憶部１１１に記憶させる。

　状況予測部１５４は、マップ解析部１５１、交通ルール認識部１５２及び状況認識部１５３等の車両制御システム１００の各部からのデータ又は信号に基づいて、自車に関する状況の予測処理を行う。例えば、状況予測部１５４は、自車の状況、自車の周囲の状況、及び、運転者の状況等の予測処理を行う。

　予測対象となる自車の状況には、例えば、自車の挙動、異常の発生、及び、走行可能距離等が含まれる。予測対象となる自車の周囲の状況には、例えば、自車の周囲の動物体の挙動、信号の状態の変化、及び、天候等の環境の変化等が含まれる。予測対象となる運転者の状況には、例えば、運転者の挙動及び体調等が含まれる。

　状況予測部１５４は、予測処理の結果を示すデータを、交通ルール認識部１５２及び状況認識部１５３からのデータとともに、計画部１３４のルート計画部１６１、行動計画部１６２、及び、動作計画部１６３等に供給する。

　ルート計画部１６１は、マップ解析部１５１及び状況予測部１５４等の車両制御システム１００の各部からのデータ又は信号に基づいて、目的地までのルートを計画する。例えば、ルート計画部１６１は、グローバルマップに基づいて、現在位置から指定された目的地までのルートを設定する。また、例えば、ルート計画部１６１は、渋滞、事故、通行規制、工事等の状況、及び、運転者の体調等に基づいて、適宜ルートを変更する。ルート計画部１６１は、計画したルートを示すデータを行動計画部１６２等に供給する。

　行動計画部１６２は、マップ解析部１５１及び状況予測部１５４等の車両制御システム１００の各部からのデータ又は信号に基づいて、ルート計画部１６１により計画されたルートを計画された時間内で安全に走行するための自車の行動を計画する。例えば、行動計画部１６２は、発進、停止、進行方向（例えば、前進、後退、左折、右折、方向転換等）、走行車線、走行速度、及び、追い越し等の計画を行う。行動計画部１６２は、計画した自車の行動を示すデータを動作計画部１６３等に供給する

　動作計画部１６３は、マップ解析部１５１及び状況予測部１５４等の車両制御システム１００の各部からのデータ又は信号に基づいて、行動計画部１６２により計画された行動を実現するための自車の動作を計画する。例えば、動作計画部１６３は、加速、減速、及び、走行軌道等の計画を行う。動作計画部１６３は、計画した自車の動作を示すデータを、動作制御部１３５の加減速制御部１７２及び方向制御部１７３等に供給する。

　動作制御部１３５は、自車の動作の制御を行う。動作制御部１３５は、緊急事態回避部１７１、加減速制御部１７２、及び、方向制御部１７３を備える。

　緊急事態回避部１７１は、車外情報検出部１４１、車内情報検出部１４２、及び、車両状態検出部１４３の検出結果に基づいて、衝突、接触、危険地帯への進入、運転者の異常、車両の異常等の緊急事態の検出処理を行う。緊急事態回避部１７１は、緊急事態の発生を検出した場合、急停車や急旋回等の緊急事態を回避するための自車の動作を計画する。緊急事態回避部１７１は、計画した自車の動作を示すデータを加減速制御部１７２及び方向制御部１７３等に供給する。

　加減速制御部１７２は、動作計画部１６３又は緊急事態回避部１７１により計画された自車の動作を実現するための加減速制御を行う。例えば、加減速制御部１７２は、計画された加速、減速、又は、急停車を実現するための駆動力発生装置又は制動装置の制御目標値を演算し、演算した制御目標値を示す制御指令を駆動系制御部１０７に供給する。

　方向制御部１７３は、動作計画部１６３又は緊急事態回避部１７１により計画された自車の動作を実現するための方向制御を行う。例えば、方向制御部１７３は、動作計画部１６３又は緊急事態回避部１７１により計画された走行軌道又は急旋回を実現するためのステアリング機構の制御目標値を演算し、演算した制御目標値を示す制御指令を駆動系制御部１０７に供給する。

　　［３．車両走行制御装置の実行する処理のシーケンスについて］
　次に、図７に示すフローチャートを参照して車両走行制御装置の実行する処理シーケンスについて説明する。

　図７は、車両走行制御装置の実行する処理シーケンスを説明するフローチャートである。なお、図７に示すフローに従った処理は、例えば、車両走行制御装置の記憶部に格納されたプログラムに従ってプログラム実行機能を有するＣＰＵ等を備えた制御部（データ処理部）の制御の下で実行される。

　なお、以下において説明するフローは、図６に示す車両走行制御装置１００を適用した処理である。
　自動運転モードによる自動運転を行い、さらに、表示部に推薦ルート情報を表示する処理を行う場合の処理例である。
　以下、フローチャートに示す各ステップの処理について、順次、説明する。

　　（ステップＳ１０１）
　まず、ステップＳ１０１において、自動運転制御部１１２の検出部１３１は、可視光カメラの撮影情報を取得する。
　この処理は、図６に示す車両走行制御装置１００の自動運転制御部１１２の検出部１３１内の車外情報検出部１４１の実行する処理である。

　車外情報検出部１４１は、データ取得部１０２の構成要素である可視光カメラが撮影した車両進行方向の撮影画像を取得する。
　例えば、図８に示すような、撮影画像を取得する。
　この撮影画像は、図８に示すように、出力部１０６を構成する表示部（ディスプレイ）２０１に表示され、ユーザ（運転者）が観察することができる。
　図８に示す画像の例は、ユーザ（運転者）の運転する車両（自車両）は、２車線の左車線を走行しており、前方に水たまり２１１があり、右車線に他車両が走行している状態を示す画像である。

　　（ステップＳ１０２）
　次に、車外情報検出部１４１は、ステップＳ１０２において、可視光カメラが撮影した車両進行方向の撮影画像から路面領域を抽出する。
　なお、画像から、路面領域を抽出する方法は、例えば、非特許文献１［ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｖｉｓｉｏｎ．ｃｓ．ｃｈｕｂｕ．ａｃ．ｊｐ／ＭＰＲＧ／ｆ＿ｇｒｏｕｐ／ｆ１３３＿ｍｉｓｈｉｎａ２０１３．ｐｄｆ］に記載された方法を用いる。
　上記非特許文献１には、可視光画像から機械学習を用いて路面領域を抽出する方法について記載されており、このような方法を用いて路面領域を抽出する。

　　（ステップＳ１０３）
　次に、ステップＳ１０３において、候補となる進路を検出する。
　この処理は、自動運転制御部１１２の状況認識部１５３が実行する処理である。
　状況認識部１５３は、ステップＳ１０２で抽出された路面領域から走行可能な進路の候補を設定する。
　なお、この進路候補検出処理に際しては、車両の自己位置情報、走行速度情報（車両状態）、車両周辺の障害物情報（車外情報）などを入力して、これらの入力情報を考慮して、抽出された路面領域で走行が可能であり、かつ現在の走行状態から急激な進路変更にならないような安全走行可能な進路の候補を複数、決定する。

　なお、車両の自己位置情報は、自己位置推定部１３２から入力する。また、走行速度情報（車両状態）は、車両状態検出部１４３から入力する。また、車両周辺の障害物情報（車外情報）は、車外情報検出部１４１から入力する。

　状況認識部１５３は、これらの各処理部から入力する情報を考慮して、走行可能であり、かつ現在の走行状態から急激な進路変更にならないような進路の候補を複数設定する。
　例えば図９に示すように、進路候補として３つのルート（ルートａ，ｂ，ｃ）が検出される。
　この進路候補（ルート）情報は、図９に示すように、出力部１０６を構成する表示部（ディスプレイ）２０１に表示され、ユーザ（運転者）が確認することができる。

　　（ステップＳ１０４）
　次に、ステップＳ１０４において、ステップＳ１０３で検出された候補進路上の路面温度情報を（遠）赤外線カメラの取得画像から解析する。
　この処理は、検出部１３１の車外情報検出部１４１が実行する。

　車外情報検出部１４１は、データ取得部１０２の構成要素である（遠）赤外線カメラが撮影した車両進行方向の路面の撮影画像を取得し、取得した遠赤外線画像の画素値に基づいて、各候補進路上の路面温度を解析する。

　前述したように、遠赤外線画像は、例えば温度分布に応じた濃淡画像である。具体的には、高温部分は白、低温部分は黒等、温度が高いほど白くなるモノクロ画像として取得される。車外情報検出部１４１は、この遠赤外線画像の画素値に基づいて、各候補進路上の路面温度を解析する。

　この解析結果は、状況認識部１５３に入力される。
　さらに、この解析結果は、出力部１０６を構成する表示部（ディスプレイ）２０１に表示され、ユーザ（運転者）が確認することができる。
　例えば図１０に示すように、路面温度情報を表示部（ディスプレイ）２０１に表示する。
　図１０に示す例は、水たまり２１１のある部分が低温領域、車線の区分ラインである白線ラインの領域も低温領域、右車線が高温領域となっている。

　なお、表示部２０１には温度に応じた出力色を設定して表示することが好ましい。
　例えば、図１０に示すように、高温領域を赤色設定の出力、低温領域を緑色設定の出力とする設定である。
　このような色分けをして出力することでユーザ（運転者）は、即座に路面の領域単位の温度を把握することができる。

　　（ステップＳ１０５）
　ステップＳ１０５の処理は、状況認識部１５３の実行する処理である。
　状況認識部１５３は、ステップＳ１０４で車外情報検出部１４１が取得した各候補進路上の路面温度情報を入力し、入力した各候補進路上の路面温度情報に基づいて、各候補進路上の路面温度の平均値を算出する。
　例えば、各候補進路について、車幅＋左右２ｍ×進行方向３０ｍ～１００ｍ程度の面積の路面温度の平均値をそれぞれ算出する。
　状況認識部１５３は、算出した各候補進路上の路面温度の平均値を状況予測部１５４に入力する。

　ステップＳ１０５の処理の具体例について説明する。
　例えば図９に示すように、進路候補として３つのルート（ルートａ，ｂ，ｃ）が検出された場合、各ルートａ，ｂ，ｃ各々について、車幅＋左右２ｍ×進行方向３０ｍ～１００ｍ程度の面積の路面温度の平均値をそれぞれ算出する。
　なお、上述した平均温度を算出する面積は一例であり、平均温度を算出する領域は、例えば、車の速度、路面温度の検出領域等を考慮して決定することが好ましい。

　　（ステップＳ１０６）
　ステップＳ１０６の処理も、状況認識部１５３の実行する処理である。
　ステップＳ１０６では、ステップＳ１０５における平均路面温度の算出が、ステップＳ１０３で抽出された候補進路全てについて完了したかを判定する。
　平均路面温度の算出が、候補進路全てについて完了していない場合は、ステップＳ１０５に戻り、未処理の候補進路についての平均路面温度算出処理を行う。
　平均路面温度の算出が、候補進路全てについて完了した場合は、ステップＳ１０７に進む。

　　（ステップＳ１０７）
　ステップＳ１０７の処理は、状況予測部１５４の実行する処理である。
　最後に、ステップＳ１０７において、状況予測部１５４は、候補進路上の温度の平均値がもっとも高い進路を走行進路として決定する。
　決定した走行進路は、計画部１３４に伝えられ、最終的に車両の制御が行われる。
　具体的には、決定した進路に従って走行するように走行制御が実行される。

　すなわち、計画部１３４は、最も路面温度の高い進路に従った走行を行わせるための制御データを車両の自動運転を実行する動作制御部１３５に出力する。
　動作制御部１３５は、最も路面温度の高い進路に従った走行を行わせるための車両の動作制御を実行する。

　なお、決定した走行進路（ルート）情報は、図１１に示すように、出力部１０６を構成する表示部（ディスプレイ）２０１に表示され、ユーザ（運転者）が確認することができる。

　図１１に示す例は、図９に示すルートａ～ｃ中のルートｂを選択した例である。
　図１０に示す各候補進路上の温度分布から理解されるように、ルートｂは、もっと霜路面温度の高い領域を走行するルートである。
　このような走行ルートを選択することで、路面温度の高い部分の走行が可能となり、結果としてタイヤの転がり抵抗が低減し、燃費効率の高い走行が可能となる。

　なお、図７に示すフローに従った処理は、車両の走行中、繰り返し継続的に実行される。
　この処理を継続して実行することで、継続して路面温度の高い領域を選択して走行することが可能となり、車両走行時の燃費向上が実現される。

　路面温度は、路面状態（舗装の材料や乾湿等）や前方車両の有無などで変化する。
例えば、進路上に水たまりがあった場合、通常その部分は周辺より温度が低くなる。
　本開示の構成を適用すれば、水たまりを避けた進路が選択され、燃費を向上させることできる。また、例えば、路面の一部の舗装材料が異なる場合、舗装材料によって路面温度が異なる。例えば白色のラインは、路面温度が低くなる。本開示の構成を適用すれば、このような路面温度の低い領域を避け、より温度が高い路面を選択して走行させることが可能となり、燃費を向上させることできる。

　また、例えば、前方を走行する車両が存在する場合、車両熱（タイヤ摩擦熱、車両輻射熱、車両誘発顕熱など）によって、路面温度が高く変化することが知られている。本開示の構成を適用すれば、前方を走行する車両が存在する場合、この車両を追従するルート選択が行われて、燃費を向上させた走行が可能となる。

　このように、本開示の車両走行制御装置では、車両の走行時に継続して進行方向の路面温度を計測して、路面温度の高い領域を選択するように走行ルート設定を行い、設定ルートに従って車両を走行させることが可能となり、燃費を確実に向上させることが可能となる。

　なお、上述した実施例では、各候補進路の路面温度の平均値を、各候補進路の評価値として算出して比較する例を説明したが、例えば評価値として各候補進路の路面温度の最大値や中央値などを用いる構成としてもよい。

　　［４．本開示の構成のまとめ］
　以上、特定の実施例を参照しながら、本開示の実施例について詳解してきた。しかしながら、本開示の要旨を逸脱しない範囲で当業者が実施例の修正や代用を成し得ることは自明である。すなわち、例示という形態で本発明を開示してきたのであり、限定的に解釈されるべきではない。本開示の要旨を判断するためには、特許請求の範囲の欄を参酌すべきである。

　なお、本明細書において開示した技術は、以下のような構成をとることができる。
　（１）　遠赤外線カメラの撮影画像を解析して路面温度分布を解析する検出部と、
　前記路面温度分布に基づいて、最も路面温度の高い進路を走行ルートに決定する状況分析部を有する車両走行制御装置。

　（２）　前記車両走行制御装置は、さらに、
　前記最も路面温度の高い進路に従った走行を行わせるための制御データを車両の自動運転を実行する動作制御部に出力する計画部を有する（１）に記載の車両走行制御装置。

　（３）　前記状況分析部は、
　車両の走行可能な複数の候補進路を検出し、
　前記候補進路各々の路面温度の平均値を算出し、最も平均値の高い候補進路を走行ルートに決定する（１）または（２）に記載の車両走行制御装置。

　（４）　前記状況分析部は、
　車両の走行可能な複数の候補進路を検出し、
　前記候補進路各々の路面温度の最大値、または中央値を算出し、最大値、または中央値の高い候補進路を走行ルートに決定する（１）または（２）に記載の車両走行制御装置。

　（５）　前記状況分析部は、
　車両の自己位置情報、走行速度情報、車両周辺の障害物情報の少なくともいずれかを入力して、入力情報に基づいて安全走行可能と判断した進路を前記候補進路として検出する（３）または（４）に記載の車両走行制御装置。

　（６）　前記検出部は、
　可視光カメラが撮影した車両進行方向の撮影画像から路面領域を抽出し、
　抽出した路面領域に含まれる路面の温度分布を解析する（１）～（５）いずれかに記載の車両走行制御装置。

　（７）　前記車両走行制御装置は、さらに、
　前記最も路面温度の高い進路の方向情報を表示する表示部を有する（１）～（６）いずれかに記載の車両走行制御装置。

　（８）　前記表示部は、
　路面温度の温度分布を示す情報の表示を行う（７）に記載の車両走行制御装置。

　（９）　前記表示部は、
　路面温度の温度分布を示す情報を、温度に応じた出力色を設定した情報として表示する（８）に記載の車両走行制御装置。

　（１０）　車両走行制御装置において実行する車両走行制御方法であり、
　検出部が、遠赤外線カメラの撮影画像を解析して路面温度分布を解析する検出ステップと、
　状況分析部が、前記路面温度分布に基づいて、最も路面温度の高い進路を走行ルートに決定する状況分析ステップを実行する車両走行制御方法。

　（１１）　車両走行制御装置において車両走行制御を実行させるプログラムであり、
　検出部に、遠赤外線カメラの撮影画像を解析して路面温度分布を解析させる検出ステップと、
　状況分析部に、前記路面温度分布に基づいて、最も路面温度の高い進路を走行ルートに決定する状況分析ステップを実行させるプログラム。

　また、明細書中において説明した一連の処理はハードウェア、またはソフトウェア、あるいは両者の複合構成によって実行することが可能である。ソフトウェアによる処理を実行する場合は、処理シーケンスを記録したプログラムを、専用のハードウェアに組み込まれたコンピュータ内のメモリにインストールして実行させるか、あるいは、各種処理が実行可能な汎用コンピュータにプログラムをインストールして実行させることが可能である。例えば、プログラムは記録媒体に予め記録しておくことができる。記録媒体からコンピュータにインストールする他、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットといったネットワークを介してプログラムを受信し、内蔵するハードディスク等の記録媒体にインストールすることができる。

　なお、明細書に記載された各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。また、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。

　以上、説明したように、本開示の一実施例の構成によれば、路面温度を検出し、路面温度の高い領域を選択して走行させることで燃費を高めた走行を可能とした構成が実現される。
　具体的には、例えば、遠赤外線カメラの撮影画像を解析して路面温度分布を解析し、最も路面温度の高い進路を走行ルートに決定する。さらに、路面温度の高い進路に従った自動運転を実行する。また、路面温度の分布状況や、最も路面温度の高い進路の方向を表示部に表示し、ユーザ（運転者）に認識させる。例えば、状況分析部が、車両の走行可能な複数の候補進路を検出し、候補進路各々の路面温度の平均値を算出し、最も平均値の高い候補進路を走行ルートに決定する。
　本構成により、路面温度を検出し、路面温度の高い領域を選択して走行させることで燃費を高めた走行を可能とした構成が実現される。

　１０・・自動車、２０・・遠赤外線カメラ、３０・・可視光画像、４０・・遠赤外線画像、５０・・表示部、５２・・推薦ルート情報、１００・・車両走行制御装置、１０１・・入力部、１０２・・データ取得部、１０３・・通信部、１０４・・車内機器、１０５・・出力制御部、１０６・・出力部、１０７・・駆動系制御部、１０８・・駆動系システム、１０９・・ボディ系制御部、１１０・・ボディ系システム、１１１・・記憶部、１１２・・自動運転制御部、１３１・・検出部、１３２・・自己位置推定部、１３３・・状況分析部、１３４・・計画部、１３５・・動作制御部、１４１・・車外情報検出部、１４２・・車内情報検出部、１４３・・車両状態検出部、１５１・・マップ解析部、１５２・・交通ルール認識部、１５３・・状況認識部、１５４・・状況予測部、１６１・・ルート計画部、１６２・・行動計画部、１６３・・動作計画部、１７１・・緊急事態回避部、１７２・・加減速制御部、１７３・・方向制御部、２０１・・表示部、

Claims (11)

1. 　遠赤外線カメラの撮影画像を解析して路面温度分布を解析する検出部と、
   　前記路面温度分布に基づいて、最も路面温度の高い進路を走行ルートに決定する状況分析部を有する車両走行制御装置。
2. 　前記車両走行制御装置は、さらに、
   　前記最も路面温度の高い進路に従った走行を行わせるための制御データを車両の自動運転を実行する動作制御部に出力する計画部を有する請求項１に記載の車両走行制御装置。
3. 　前記状況分析部は、
   　車両の走行可能な複数の候補進路を検出し、
   　前記候補進路各々の路面温度の平均値を算出し、最も平均値の高い候補進路を走行ルートに決定する請求項１に記載の車両走行制御装置。
4. 　前記状況分析部は、
   　車両の走行可能な複数の候補進路を検出し、
   　前記候補進路各々の路面温度の最大値、または中央値を算出し、最大値、または中央値の高い候補進路を走行ルートに決定する請求項１に記載の車両走行制御装置。
5. 　前記状況分析部は、
   　車両の自己位置情報、走行速度情報、車両周辺の障害物情報の少なくともいずれかを入力して、入力情報に基づいて安全走行可能と判断した進路を前記候補進路として検出する請求項３に記載の車両走行制御装置。
6. 　前記検出部は、
   　可視光カメラが撮影した車両進行方向の撮影画像から路面領域を抽出し、
   　抽出した路面領域に含まれる路面の温度分布を解析する請求項１に記載の車両走行制御装置。
7. 　前記車両走行制御装置は、さらに、
   　前記最も路面温度の高い進路の方向情報を表示する表示部を有する請求項１に記載の車両走行制御装置。
8. 　前記表示部は、
   　路面温度の温度分布を示す情報の表示を行う請求項７に記載の車両走行制御装置。
9. 　前記表示部は、
   　路面温度の温度分布を示す情報を、温度に応じた出力色を設定した情報として表示する請求項８に記載の車両走行制御装置。
10. 　車両走行制御装置において実行する車両走行制御方法であり、
    　検出部が、遠赤外線カメラの撮影画像を解析して路面温度分布を解析する検出ステップと、
    　状況分析部が、前記路面温度分布に基づいて、最も路面温度の高い進路を走行ルートに決定する状況分析ステップを実行する車両走行制御方法。
11. 　車両走行制御装置において車両走行制御を実行させるプログラムであり、
    　検出部に、遠赤外線カメラの撮影画像を解析して路面温度分布を解析させる検出ステップと、
    　状況分析部に、前記路面温度分布に基づいて、最も路面温度の高い進路を走行ルートに決定する状況分析ステップを実行させるプログラム。

Images