WO2019058446A1 - 車両制御装置、車両制御方法、及びプログラム - Google Patents

車両制御装置、車両制御方法、及びプログラム Download PDF

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WO2019058446A1
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pedestrian
vehicle
crossing
recognition unit
space
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PCT/JP2017/033874
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明祐 戸田
優輝 茂木
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本田技研工業株式会社
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Definitions

  • the present invention relates to a vehicle control device, a vehicle control method, and a program.
  • the vehicle detects a pedestrian on a road provided with a barrier such as a protective fence, and a control for preventing a collision with the pedestrian based on the positional relationship between the barrier and the pedestrian
  • a barrier such as a protective fence
  • the present invention has been made in consideration of such circumstances, and it is an object of the present invention to provide a vehicle control device, a vehicle control method, and a program capable of suppressing unnecessary driving control from being performed.
  • (3) The vehicle control device according to (1), wherein the operation control unit determines whether the number of other vehicles traveling in the opposite lane of the lane in which the vehicle travels is smaller than a predetermined number. When it is determined that the number of states is smaller than a predetermined number, the avoidance support is suppressed.
  • the pedestrian recognition unit recognizes a crossing pedestrian crossing a road on which the vehicle travels, and the space recognition unit has a space of a predetermined width or more between the lane on which the vehicle travels and the oncoming traffic lane
  • the vehicle control method suppresses the avoidance support.
  • a computer mounted on the vehicle including a pedestrian recognition unit that recognizes a pedestrian crossing the road on which the vehicle travels, and has a predetermined width or more between the lane on which the vehicle travels and the oncoming lane It is made to recognize whether there is space or not, and based on the recognized behavior of the crossing pedestrian and the behavior of the vehicle, the contact between the vehicle and the crossing pedestrian is avoided, and the recognized crossing pedestrian Is a program for determining whether or not the vehicle is moving from the opposite lane side to the recognized space, and suppressing the avoidance when it is determined that the vehicle is moving.
  • FIG. 2 is a functional configuration diagram of a first control unit 120 and a second control unit 160. It is a figure which shows an example of the state around the own vehicle M. As shown in FIG. It is a figure explaining the method to determine whether a crossing pedestrian interferes with the track of self-vehicles M. It is a figure which shows an example of the state in which the pedestrian P who is going to cross around the own vehicle M exists.
  • 5 is a flowchart showing an example of the flow of processing executed in the automatic driving control device 100.
  • FIG. 2 shows a plurality of configurations that can be used in the automatic driving control device 100.
  • FIG. 1 is a configuration diagram of a vehicle system 1 using a vehicle control device according to an embodiment.
  • the vehicle on which the vehicle system 1 is mounted is, for example, a vehicle such as a two-wheeled vehicle, a three-wheeled vehicle, or a four-wheeled vehicle, and a driving source thereof is an internal combustion engine such as a diesel engine or a gasoline engine, an electric motor, or a combination thereof.
  • the motor operates using the power generated by the generator connected to the internal combustion engine or the discharge power of the secondary battery or the fuel cell.
  • 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, a vehicle sensor 40, and a navigation device 50;
  • An MPU (Map Positioning Unit) 60, a drive operator 80, an automatic drive control device 100 (an example of a vehicle control device), a traveling drive power output device 200, a brake device 210, and a steering device 220 are provided.
  • 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.
  • CAN Controller Area Network
  • 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 are attached to any part of a vehicle (hereinafter referred to as a host vehicle M) on which the vehicle system 1 is mounted.
  • 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 host 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 such as millimeter waves around the host vehicle M and detects radio waves (reflected waves) reflected by the object to detect at least the position (distance and direction) of the object.
  • One or more of the radar devices 12 are attached to any part of the host 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 a light detection and ranging (LIDAR).
  • the finder 14 irradiates light around the host vehicle M and measures scattered light.
  • the finder 14 detects the distance to the object based on the time from light emission to light reception.
  • the light to be irradiated is, for example, pulsed laser light.
  • One or more finders 14 are attached to any part of the host 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 device 100.
  • the object recognition device 16 may output the detection results of the camera 10, the radar device 12, and the finder 14 to the automatic driving control device 100 as it is, as necessary.
  • the communication device 20 communicates with another vehicle around the host vehicle M, for example, using a cellular network, Wi-Fi network, Bluetooth (registered trademark), DSRC (Dedicated Short Range Communication), or wireless It communicates with various server devices via the base station.
  • a cellular network for example, using a cellular network, Wi-Fi network, Bluetooth (registered trademark), DSRC (Dedicated Short Range Communication), or wireless It communicates with various server devices via the base station.
  • the HMI 30 presents various information to the occupant of the host vehicle M, and accepts input operation by the occupant.
  • the HMI 30 includes various display devices, speakers, a buzzer, a touch panel, switches, keys, and the like.
  • the vehicle sensor 40 includes a vehicle speed sensor that detects the speed of the host vehicle M, an acceleration sensor that detects acceleration, a yaw rate sensor that detects an angular velocity around the vertical axis, and an azimuth sensor that detects the direction of the host vehicle M.
  • 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 51 specifies the position of the host vehicle M based on the signal received from the GNSS satellite. The position of the host vehicle M may be identified or supplemented by an INS (Inertial Navigation System) using the output of the vehicle sensor 40.
  • 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 for example, a route from the position of the host vehicle M specified by the GNSS receiver 51 (or an arbitrary position input) to the destination input by the occupant using the navigation HMI 52 (hereinafter referred to as The route on the map is determined with reference to the first 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 on-map route determined by the route determination unit 53 is output to the MPU 60.
  • the navigation device 50 may also perform route guidance using the navigation HMI 52 based on the on-map route determined by the route determination unit 53.
  • the navigation device 50 may be realized by, for example, the function of a terminal device such as a smartphone or a tablet terminal owned by a passenger.
  • the navigation device 50 may transmit the current position and the destination to the navigation server via the communication device 20, and acquire the on-map 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 host vehicle M can travel on a reasonable route for traveling to a 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 second map information 62 may be updated as needed by accessing another device using the communication device 20.
  • the operating element 80 includes, for example, an accelerator pedal, a brake pedal, a shift lever, a steering wheel, a modified steering wheel, a joystick 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 device 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 automatic driving control device 100 includes, for example, a first control unit 120 and a second control unit 160.
  • Each of the first control unit 120 and the second control unit 160 is realized, for example, when a hardware processor such as a central processing unit (CPU) executes a program (software).
  • a hardware processor such as a central processing unit (CPU) executes a program (software).
  • some or all of these components may be hardware (circuits) such as LSI (Large Scale Integration), ASIC (Application Specific Integrated Circuit), FPGA (Field-Programmable Gate Array), GPU (Graphics Processing Unit), etc. Circuit (including circuitry) or may be realized by cooperation of software and hardware.
  • FIG. 2 is a functional block diagram of the first control unit 120 and the second control unit 160.
  • the first control unit 120 includes, for example, a recognition unit 130 and an action plan generation unit 140.
  • a combination of the action plan generation unit 140 and the second control unit 160 is an example of the “operation control unit”.
  • the first control unit 120 implements, for example, a function by artificial intelligence (AI) and a function by a predetermined model in parallel. For example, in the “identify intersection” function, recognition of an intersection by deep learning etc. and recognition based on predetermined conditions (a signal capable of pattern matching, road marking, etc.) are executed in parallel, and both are performed. It is realized by scoring against and comprehensively evaluating. This ensures the reliability of automatic driving.
  • AI artificial intelligence
  • the recognition unit 130 detects the position of an object in the vicinity of the host vehicle M, the state of the velocity, the acceleration, and the like based on information input from the camera 10, the radar device 12, and the finder 14 via the object recognition device 16. recognize.
  • the object is another vehicle or a pedestrian.
  • the position of the object is recognized as, for example, a position on an absolute coordinate with a representative point (such as the center of gravity or the center of the drive axis) of the host vehicle M as an origin, and is used for control.
  • the position of the object may be represented by a representative point such as the center of gravity or a corner of the object, or may be represented by a represented region.
  • the "state" of an object may include the acceleration or jerk of the object, or "action state” (e.g.
  • the recognition unit 130 recognizes the shape of a curve through which the host vehicle M passes from now on the basis of the captured image of the camera 10.
  • the recognition unit 130 converts the shape of the curve from the captured image of the camera 10 to a real plane, and for example, information indicating the shape of the curve which is expressed using two-dimensional point sequence information or a model equivalent thereto. Output to the action plan generation unit 140.
  • the recognition unit 130 also recognizes, for example, a lane in which the host vehicle M is traveling (traveling lane).
  • the recognition unit 130 may use a pattern of road division lines obtained from the second map information 62 (for example, an array of solid lines and broken lines) and road division lines around the host vehicle M recognized from an image captured by the camera 10
  • the traveling lane is recognized by comparing with the pattern of.
  • the recognition unit 130 may recognize the traveling lane by recognizing a runway boundary (road boundary) including not only road division lines but also road division lines, road shoulders, curbs, median dividers, guard rails and the like. .
  • the position of the host vehicle M acquired from the navigation device 50 or the processing result by the INS may be added.
  • the recognition unit 130 recognizes a stop line, an obstacle, a signal, a toll booth, a structure on the median divider, and other road events.
  • the recognition unit 130 recognizes the position and orientation of the host vehicle M with respect to the traveling lane when recognizing the traveling lane.
  • the recognition unit 130 is, for example, a deviation of the reference point of the host vehicle M from the center of the lane, and an angle formed by a line connecting the center of the lane in the traveling direction of the host vehicle M It may be recognized as an attitude. Also, instead of this, the recognition unit 130 sets the position of the reference point of the host vehicle M with respect to any one side end (road segment or road boundary) of the travel lane relative to the host vehicle M with respect to the travel lane. It may be recognized as
  • the recognition unit 130 may derive recognition accuracy in the above-described recognition processing, and output the recognition accuracy to the action plan generation unit 140 as recognition accuracy information.
  • the recognition unit 130 generates recognition accuracy information based on the frequency at which a road marking can be recognized in a fixed period. The functions of the pedestrian recognition unit 131 and the space recognition unit 132 of the recognition unit 130 will be described later.
  • the action plan generation unit 140 basically travels in the recommended lane determined by the recommended lane determination unit 61, and further, according to the events sequentially executed in the automatic driving so as to correspond to the surrounding situation of the host vehicle M.
  • the vehicle M is run.
  • the second control unit 160 includes, for example, an acquisition unit 162, a speed control unit 164, and a steering control unit 166.
  • the acquisition unit 162 acquires information on the target trajectory (orbit point) generated by the action plan generation unit 140, and stores the information in a memory (not shown).
  • the speed control unit 164 controls the traveling drive power output device 200 or the brake device 210 based on the speed component associated with the target track stored in the memory.
  • the steering control unit 166 controls the steering device 220 according to the degree of bending of the target track stored in the memory.
  • the processing of the speed control unit 164 and the steering control unit 166 is realized by, for example, a combination of feedforward control and feedback control.
  • the steering control unit 166 combines feedforward control according to the curvature of the road ahead of the host vehicle M and feedback control based on the deviation from the target track.
  • 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 configuration in accordance with the information input from the second control unit 160 or the information input from the drive 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 in accordance with the information input from the second control unit 160 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 configuration described above, and is an electronically controlled hydraulic brake device that controls the actuator according to the information input from the second control unit 160 to transmit the hydraulic pressure of the master cylinder to the cylinder It is also 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 to change the direction of the steered wheels in accordance with the information input from the second control unit 160 or the information input from the drive operator 80.
  • the recognition unit 130 includes, for example, a pedestrian recognition unit 131, a space recognition unit 132, and an environment recognition unit 133.
  • the action plan generation unit 140 includes, for example, a pedestrian avoidance determination unit 141 and an avoidance control unit 142.
  • FIG. 3 is a view showing an example of a state around the host vehicle M.
  • the host vehicle M is traveling on the side of the traveling lane L1 of the road L in which the separation zone R is provided between the traveling lane L and the opposite lane L2.
  • the separation zone R is, for example, provided to separate the traveling lane L1 and the oncoming lane L2 of the road.
  • the pedestrian recognition unit 131 determines, for example, whether or not the pedestrian P is present around the host vehicle M (for example, a monitoring area in front of the host vehicle M). The pedestrian recognition unit 131 recognizes the pedestrian P present in the monitoring area based on information input from the camera 10, the radar device 12, and the finder 14 via the object recognition device 16. The pedestrian recognition unit 131 estimates the position, the moving direction, and the moving speed of the recognized pedestrian P.
  • the pedestrian recognition unit 131 calculates, for example, the moving direction, the moving speed, and the moving direction of the pedestrian P based on the change in the position of the pedestrian P recognized by the camera 10 or the radar device 12.
  • the pedestrian recognition unit 131 recognizes the pedestrian P (P1, P2, P3, P4, P5). In addition, the pedestrian recognition unit 131 determines whether the recognized pedestrian P crosses the road L or not.
  • the pedestrian recognition unit 131 determines whether the pedestrian P is a crossing pedestrian who crosses the road L, based on, for example, the moving direction and the moving speed of the pedestrian P relative to the road L.
  • the pedestrian recognition unit 131 determines that the pedestrian P is crossing when the moving direction of the pedestrian P is the transverse direction and when moving at a moving speed equal to or higher than a threshold.
  • the transverse direction means a direction within a predetermined angle range centered on 90 degrees with respect to the extending direction of the road L (except for the direction away from the roadway at the sidewalk).
  • a reference value it may be determined that the user is not a crossing pedestrian.
  • pedestrians P1, P2, and P5 are recognized as pedestrians crossing by pedestrian recognition unit 131 with respect to host vehicle M.
  • the pedestrian P3 is not recognized as a cross pedestrian because he is moving along the extending direction of the road L.
  • the pedestrian P4 is not recognized as a crossing pedestrian because it is stopped on the sidewalk.
  • the pedestrian recognition unit 131 determines from which side of the lane of the road L the crossing pedestrian crosses. In addition, the pedestrian recognition unit 131 determines whether or not a crossing pedestrian crossing from the oncoming lane L2 side is moving to the evacuation area EA toward the evacuation area EA described later.
  • the pedestrian recognition unit 131 walks among P2 and P5 crossing from the oncoming lane L2 side based on the position of the evacuation area EA, the position of the pedestrian P, the moving direction, the moving speed, etc. It is recognized that the person P2 has moved to the evacuation area EA.
  • the space recognition unit 132 recognizes, for example, the separation band R provided between the traveling lane L1 on which the host vehicle M travels and the oncoming traffic lane L2 based on the recognition result of the object recognition device 16.
  • the separation zone R is a road facility provided on the road L so as to block the approach of a vehicle.
  • a space having a predetermined width or more may be provided to prevent the entry of the vehicle and not to prevent the pedestrian's walking.
  • the predetermined width is, for example, a width that does not hinder the traveling of the vehicle at least when the pedestrian stops in the space of the predetermined width.
  • this space is referred to as a save area EA.
  • the predetermined height is, for example, a height at which it is difficult for the pedestrian P to get over on foot (for example, a height from the knee to the waist of a person).
  • road division lines such as white lines that separate lanes from simple lanes are not included in the evacuation area.
  • the separation zone R there is a structure that blocks the approach of the vehicle and also prevents the pedestrian P's walking across the road L.
  • a guardrail or barrier above the predetermined height in the separation zone R, and in this case, a pedestrian can enter or exit the separation zone R. , It becomes difficult to cross through the separation zone R.
  • Such a space (structure) is not included in the evacuation area.
  • Cross pedestrians can enter and leave such evacuation area EA. That is, the pedestrian can cross the evacuation area EA.
  • the space recognition unit 132 recognizes the “position”, “height”, “width”, etc. of the structure based on the recognition result of the object recognition device 16.
  • the position information may have a certain width.
  • the space recognition unit 132 recognizes a structure having a width equal to or greater than a predetermined width as a structure.
  • the space recognition unit 132 recognizes, for example, a block, a curb, a pole, a tree, a zebra zone, a guardrail, a barrier, and the like as a structure.
  • the space recognition unit 132 determines whether a save area is provided in the separation band R based on the recognition result. In the space recognition unit 132, for example, whether the structure is continuous in the traveling direction of the host vehicle M in the recognized range, whether the height of the structure is less than a predetermined height, the structure It is determined whether or not a save area EA is provided in the separation zone R based on conditions such as whether or not it is possible to pass through.
  • the space recognition unit 132 determines that the space provided with the block, the curb, the zebra zone and the like has a width equal to or more than a predetermined width and less than a predetermined height, and thus is a save area EA.
  • the space recognition unit 132 has a width equal to or more than a predetermined width in a space provided with a pole, a tree, etc., and the height of the pole or the tree is equal to or more than a predetermined height. Therefore, it is determined that the area is a save area.
  • the space recognition unit 132 determines that the space provided with the barrier or the like is not the evacuation area EA because the space is equal to or more than the predetermined height.
  • the environment recognition unit 133 recognizes the state of the road L on which the host vehicle M travels.
  • the state of the road L includes, for example, information determined from information such as the speed of another vehicle m, the state of a signal, or the traffic volume of the road L acquired by any method. Traffic environment on the road.
  • the environment recognition unit 133 When recognizing the traffic volume of the road, the environment recognition unit 133 sets, for example, a certain monitoring area to the oncoming traffic lane L2, and counts the number of other vehicles m traveling therein. The environment recognition unit 133 determines that the traffic volume is large when the counted number of other vehicles m exceeds a predetermined value per unit time.
  • the environment recognition unit 133 determines that the state of the road L on which the host vehicle M is traveling is suitable for crossing pedestrians based on the speed of the other vehicle m, the state of signals, etc. in addition to the determined traffic volume. It is determined whether or not there is no state. For example, when the traffic volume of the traveling lane L1 in which the host vehicle M travels is large and the speed of the other vehicle m in the traveling lane L1 is high, the environment recognition unit 133 crosses the state of the road L on which the host vehicle M travels.
  • the reason that the environment recognition unit 133 makes such a determination is that the crossing pedestrian who has crossed from the oncoming lane L2 is likely to stop temporarily in the evacuation area EA when there is a large traffic volume on the traveling lane L1. is there. Also, for example, when the traffic volume of the opposite lane L2 is large and the speed of the other vehicle m of the opposite lane L2 is high, the environment recognition unit 133 is not suitable for crossing the state of the road L on which the host vehicle M is traveling It determines that it is a state. The environment recognition unit 133 makes such a determination because the pedestrian is likely not to cross if the traffic volume in the opposite lane L2 is large. The environment recognition unit 133 outputs the result of determining whether the state of the road L is not suitable for crossing to the pedestrian avoidance determination unit 141 described later.
  • the environment recognition unit 133 may determine whether the traffic volume of the opposite lane L2 of the lane in which the host vehicle M is traveling is smaller than the reference. When the number of other vehicles m is smaller than the standard, it is estimated that the pedestrian is likely to stop temporarily in the evacuation area EA although the crossing pedestrian crosses on the opposite lane L2 side because the road is vacant. .
  • FIG. 4 is a diagram for explaining a method of determining whether or not a crossing pedestrian interferes with the trajectory of the host vehicle M.
  • the pedestrian avoidance determination unit 141 acquires information on the current position of the crossing pedestrian (P2 in the figure) recognized by the pedestrian recognition unit 131 and the velocity V2 in the transverse direction, and based on the acquired information, Estimate the future position of the pedestrian crossing at a certain point in time.
  • a certain point in time is a future point in time when the host vehicle M reaches the same position as the crossing pedestrian in the lane direction.
  • the pedestrian avoidance determination unit 141 determines whether the crossing pedestrian is moving from the opposite lane L2 to the evacuation area EA based on the recognition result of the pedestrian recognition unit 131 and the space recognition unit 132. Do. For example, based on the recognition result of the crossing pedestrian by the pedestrian recognition unit 131 and the recognition result of the space recognition unit 132, the pedestrian avoidance determination unit 141 moves the crossing pedestrian from the opposite lane L2 to the evacuation area EA. It is determined whether the
  • the avoidance control unit 142 controls the speed control unit 164 and / or the steering control unit 166 when the pedestrian avoidance determination unit 141 determines that the crossing pedestrian interferes with the track of the host vehicle M, A predetermined avoidance support is performed to control one or both of steering and acceleration of the vehicle to avoid contact between the vehicle and a crossing pedestrian.
  • the predetermined avoidance support is, for example, to control the speed control unit 164 and / or the steering control unit 166 to cause the host vehicle M to perform some or all of the avoidance by deceleration, slowing, temporary stop, and steering.
  • the predetermined avoidance support may include an alarm output by the HMI 30 when a pedestrian crossing is recognized.
  • the alarm includes an image, characters, voice and the like output by the HMI 30.
  • the avoidance control unit 142 estimates, for example, a time (TTC: Time To a Collision) until the crossing pedestrian contacts the host vehicle M, based on the velocity V2 of the crossing pedestrian and the speed V1 of the host vehicle M.
  • TTC Time To a Collision
  • the amount of control for avoidance support is determined based on the value of TTC. For example, when the TTC is small, the avoidance control unit 142 causes the host vehicle M to perform the avoidance operation by the quick braking and the steering. Further, when the TTC is large, the avoidance control unit 142 causes the host vehicle M to perform the avoidance operation by the loose brake.
  • the avoidance control unit 142 may acquire the TTC value from the pedestrian avoidance determination unit 141.
  • the pedestrian avoidance determination unit 141 determines that the crossing pedestrian interferes with the trajectory of the host vehicle M, and the crossing pedestrian is moving from the opposite lane L2 to the evacuation area EA. If it is determined that the speed control unit 164 and / or the steering control unit 166 are controlled, the avoidance support for avoiding the contact with the crossing pedestrian is suppressed.
  • To suppress the avoidance support means, for example, (1) reducing the brake torque or the steering amount, (2) decreasing the increasing speed of the brake torque or the steering amount, or 3) Changing the operation threshold of the avoidance operation to a side that is difficult to operate, or (4) reducing the output of an alarm.
  • the reason for suppressing the avoidance support is that, when the crossing pedestrian is moving from the oncoming lane L2 to the evacuation area EA, the crossing pedestrian stops in order to confirm the traffic condition on the traveling lane L1 side on the evacuation area EA. It is determined that the crossing pedestrian stops on the evacuation area EA, the possibility that the future position of the crossing pedestrian and the target track K will not interfere increases.
  • the avoidance control unit 142 prevents the predetermined avoidance support from being performed excessively.
  • the suppressed avoidance support is returned to the basis, and the avoidance control unit 142 performs predetermined avoidance support May be performed.
  • avoidance control unit 142 controls the speed control unit 164 and / or the steering control unit 166 when the pedestrian avoidance determination unit 141 determines that the state of the road L is not suitable for crossing. Evasion support may be suppressed. Avoidance support
  • FIG. 5 is a flowchart showing an example of the flow of processing executed in the automatic driving control device 100.
  • the pedestrian recognition unit 131 determines whether a crossing pedestrian has been detected (step S100). When it is determined by the pedestrian recognition unit 131 that a crossing pedestrian is detected, the pedestrian avoidance determination unit 141 determines whether the crossing pedestrian interferes with the trajectory of the host vehicle M (step S102).
  • step S102 For the determination in step S102, a step of determining whether or not the state of the road L is not suitable for crossing, or a pedestrian whose pedestrian P detected by the pedestrian recognition unit 131 crosses the road L A step of determining whether or not there is present may be included as a subroutine.
  • step S102 when the crossing pedestrian does not cross the road L, it is determined that the crossing pedestrian does not interfere with the trajectory of the host vehicle M.
  • FIG. 6 is a diagram showing a state in which it is determined whether the pedestrian P crosses the road L.
  • the other vehicle m is traveling on the opposite lane L2 side, and the avoidance control unit 142 determines that the state on the opposite lane L2 side is not suitable for crossing.
  • the pedestrian recognition unit 131 determines that the pedestrian P2 is not a crossing pedestrian even if the pedestrian P2 is moving in the direction of the road L based on the determination result by the avoidance control unit 142, and in step S102 A negative determination is made.
  • a pedestrian who does not move to the road L side such as pedestrian P3, is not a crossing pedestrian, and a negative determination is made in step S102. If a negative determination is made in step S102, the avoidance support is not performed.
  • the pedestrian avoidance determination unit 141 determines that the crossing pedestrian interferes with the trajectory of the host vehicle M
  • the pedestrian recognition unit 131 walks across the road L on which the host vehicle M travels. It is determined whether the person P is crossing from the opposite lane L2 side (step S104).
  • the space recognition unit 132 detects the own vehicle M based on the recognition result of the object recognition device 16. It is determined whether or not there is a separation zone R between the traveling lane L1 on which the vehicle travels and the opposite lane L2 (step S106).
  • the pedestrian avoidance determination unit 141 determines whether the separation zone R is the evacuation area EA based on the recognition result of the space recognition unit 132. (Step S108).
  • the pedestrian avoidance determination unit 141 determines that the separation zone R is the evacuation area EA, the crossing pedestrian is viewed from the opposite lane L2 based on the recognition result of the pedestrian recognition unit 131 and the space recognition unit 132. It is determined whether it has moved to the evacuation area EA (step S110).
  • the avoidance control unit 142 suppresses predetermined avoidance support (step S112). Further, the avoidance control unit 142 also suppresses predetermined avoidance support even when a negative determination is obtained in step S108 (step S112). When the avoidance control unit 142 obtains a negative determination in step S104 or step S106, the avoidance control unit 142 performs predetermined avoidance support (step S114).
  • step S102 when the environment recognition unit 133 determines that the state of the road L is not suitable for crossing the pedestrian P, the process of the avoidance control unit 142 suppressing the avoidance support is: Although the internal processing of step S102 has been described, additional steps may be added.
  • the pedestrian avoidance determination unit 141 When the environment recognition unit 133 determines that the state of the road L is not suitable for the crossing of a crossing pedestrian, the pedestrian avoidance determination unit 141 largely changes the value of TTC, or the pedestrian By changing the determination that P crosses, the avoidance support may be adjusted in a direction in which it is difficult to operate (equivalent to suppression of the avoidance support).
  • the vehicle system 1 prevents excessive control such as temporary stop and deceleration when the pedestrian P crossing the road L is recognized during automatic driving, It is possible to smooth traveling by automatic driving.
  • FIG. 7 is a diagram showing a plurality of configurations that can be used in the automatic driving control device 100.
  • the automatic operation control device 100 includes a communication controller 100-1, a CPU 100-2, a RAM 100-3 used as a working memory, a ROM 100-4 for storing a boot program, etc., a storage device 100-5 such as a flash memory or HDD, a drive
  • the devices 100-6 are connected to one another by an internal bus or a dedicated communication line.
  • the communication controller 100-1 communicates with components other than the automatic driving control device 100 shown in FIG.
  • the storage device 100-5 stores a program 100-5a to be executed by the CPU 100-2.
  • This program is expanded on the RAM 100-3 by a DMA (Direct Memory Access) controller (not shown) or the like and executed by the CPU 100-2.
  • DMA Direct Memory Access
  • Storage device A hardware processor that executes a program stored in the storage device;
  • the hardware processor executes the program to Recognize pedestrians crossing the road where the vehicle travels, Recognizing whether there is a space of a predetermined width or more between the lane in which the vehicle travels and the oncoming lane, Performing avoidance support for avoiding contact between the vehicle and the crossing pedestrian based on the recognized behavior of the crossing pedestrian and the behavior of the vehicle; It is determined whether the recognized crossing pedestrian is moving from the opposite lane side to the space recognized by the space recognition unit, and the avoidance is suppressed when it is determined that the pedestrian is moving.
  • the present invention is not limited at all by such an embodiment, and various modification and substitution within the range which does not deviate from the gist of the present invention Can be added.
  • one lane on one side is described, but the present invention can be applied to roads having two or more lanes on one side.
  • the automatic driving control apparatus 100 may further suppress the support by determining that the possibility that the pedestrian will cross at one time is low as the number of lanes increases.
  • SYMBOLS 1 ... Vehicle system, 10 ... Camera, 12 ... Radar apparatus, 14 ... Finder, 16 ... Object recognition apparatus, 20 ... Communication apparatus, 30 ... HMI, 40 ... Vehicle sensor, 50 ... Navigation apparatus, 51 ... GNSS receiver, 51 ... receiver, 52 ... navigation HMI, 53 ... route determination unit, 54 ... first map information, 61 ... recommended lane determination unit, 62 ... second map information, 80 ... driving operator, 100 ...

Landscapes

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Abstract

不要な運転制御が行われるのを抑制することができる車両制御装置、車両制御方法、及びプログラムを提供すること。車両が走行する道路を横断する横断歩行者を認識する歩行者認識部と、前記車両が走行する車線と対向車線との間に所定幅以上の空間があるか否かを認識する空間認識部と、前記歩行者認識部により認識された横断歩行者の挙動と前記車両の挙動とに基づいて、前記車両と前記横断歩行者との接触を回避する回避支援を実行する運転制御部と、を備え、前記運転制御部は、前記歩行者認識部により認識された横断歩行者が前記対向車線側から前記空間認識部により認識された空間に移動しているか否かを判定し、移動していると判定された場合に、前記回避支援を抑制する、車両制御装置である。

Description

車両制御装置、車両制御方法、及びプログラム
　本発明は、車両制御装置、車両制御方法、及びプログラムに関する。
　近年、車両を自動的に制御することについて研究が進められている。これに関連し、自車両が、防護柵等のバリヤが設けられた道路上の歩行者を検出して、バリヤと歩行者の位置関係に基づいて、歩行者との衝突を防止するための制御を行う技術が知られている（特許文献１参照）。
特開２００８－２８２０９７号公報
　しかしながら、従来の技術は、バリヤがある領域を歩行者が超えない場合を想定しており、歩行者が歩行可能な道路上の分離帯等において検出された場合の自車両の制御を行うものでなかった。そのため、歩行者が歩行可能な道路上の分離帯等において検出された場合、不要な運転制御が行われる場合があった。
　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、不要な運転制御が行われるのを抑制することができる車両制御装置、車両制御方法、及びプログラムを提供することを目的の一つとする。
（１）：車両（自車両Ｍ）が走行する道路を横断する横断歩行者を認識する歩行者認識部（１３１）と、前記車両が走行する車線と対向車線との間に所定幅以上の空間があるか否かを認識する空間認識部（１３２）と、前記歩行者認識部により認識された横断歩行者の挙動と前記車両の挙動とに基づいて、前記車両と前記横断歩行者との接触を回避する回避支援を実行する運転制御部（１４０、１６０）と、を備え、前記運転制御部は、前記歩行者認識部により認識された横断歩行者が前記対向車線側から前記空間認識部により認識された空間に移動しているか否かを判定し、移動していると判定された場合に、前記回避支援を抑制する、車両制御装置である。
（２）：（１）に記載の車両制御装置であって、前記運転制御部は、前記車両が走行する走行車線の状態が横断に適さない状態であるか否かを判定し、横断に適さない状態と判定した場合に、前記回避支援を抑制するものである。
（３）：（１）に記載の車両制御装置であって、前記運転制御部は、前記車両が走行する車線の対向車線を走行する他車両の数が所定数より少ない状態であるか否かを判定し、所定数より少ない状態と判定した場合に、前記回避支援を抑制するものである。
（４）：（１）に記載の車両制御装置であって、前記運転制御部は、前記車両が走行する車線の対向車線の交通量が、基準よりも少ない状態であるか否かを判定し、基準よりも少ない状態と判定した場合に、前記回避支援を抑制するものである。
（５）：（１）に記載の車両制御装置であって、前記運転制御部は、前記横断歩行者の道路幅方向の速度に基づいて予測される将来の位置が、前記車両の軌道と干渉する場合であっても、前記横断歩行者が前記空間認識部により認識された空間に移動しているか否かを判定し、移動していると判定した場合に、前記回避支援を抑制するものである。
（６）：（１）に記載の車両制御装置であって、前記空間認識部は、前記車両の進入を妨害し、且つ、前記横断歩行者の歩行を妨害しない構造物が存在する前記所定幅以上の空間を認識するものである。
（７）：歩行者認識部が、車両が走行する道路を横断する横断歩行者を認識し、空間認識部が、前記車両が走行する車線と対向車線との間に所定幅以上の空間があるか否かを認識し、運転制御部が、前記歩行者認識部により認識された横断歩行者の挙動と前記車両の挙動とに基づいて、前記車両と前記横断歩行者との接触を回避する回避支援を実行し、前記歩行者認識部により認識された横断歩行者が前記対向車線側から前記空間認識部により認識された空間に移動しているか否かを判定し、移動していると判定した場合に、前記回避支援を抑制する、車両制御方法である。
（８）：車両が走行する道路を横断する横断歩行者を認識する歩行者認識部を備える前記車両に搭載されるコンピュータに、前記車両が走行する車線と対向車線との間に所定幅以上の空間があるか否かを認識させ、前記認識された横断歩行者の挙動と前記車両の挙動とに基づいて、前記車両と前記横断歩行者との接触を回避させ、前記認識された横断歩行者が前記対向車線側から前記認識された空間に移動しているか否かを判定させ、移動していると判定された場合に、前記回避させることを抑制させる、プログラムである。
　（１）、（７）、（８）によれば、不要な運転制御が行われるのを抑制することができる。
　（２）、（３）、（４）によれば、横断に適さない道路の状況が判定されれば、認識された歩行者がいても、不要な運転制御が行われるのを抑制することができる。
　（５）、（６）によれば、歩行者が認識された空間に移動している場合は、その空間において止まることが想定されるため、不要な運転制御が行われるのを抑制することができる。
実施形態に係る車両制御装置を利用した車両システム１の構成図である。 第１制御部１２０および第２制御部１６０の機能構成図である。 自車両Ｍの周囲の状態の一例を示す図である。 横断歩行者が、自車両Ｍの軌道と干渉するか否かを判定する手法について説明する図である。 自車両Ｍの周囲に横断しようとしている歩行者Ｐが存在する状態の一例を示す図である。 自動運転制御装置１００において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。 自動運転制御装置１００において使用され得る複数の構成を示す図である。
　以下、図面を参照し、本発明の車両制御装置、車両制御方法、およびプログラムの実施形態について説明する。
　［全体構成］
　図１は、実施形態に係る車両制御装置を利用した車両システム１の構成図である。車両システム１が搭載される車両は、例えば、二輪や三輪、四輪等の車両であり、その駆動源は、ディーゼルエンジンやガソリンエンジンなどの内燃機関、電動機、或いはこれらの組み合わせである。電動機を備える場合、電動機は、内燃機関に連結された発電機による発電電力、或いは二次電池や燃料電池の放電電力を使用して動作する。
　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、車両センサ４０と、ナビゲーション装置５０と、ＭＰＵ（Map Positioning Unit）６０と、運転操作子８０と、自動運転制御装置１００（車両制御装置の一例）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とを備える。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、車両システム１が搭載される車両（以下、自車両Ｍと称する）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、周期的に繰り返し自車両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、自車両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、自車両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、ＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging）である。ファインダ１４は、自車両Ｍの周辺に光を照射し、散乱光を測定する。ファインダ１４は、発光から受光までの時間に基づいて、対象までの距離を検出する。照射される光は、例えば、パルス状のレーザー光である。ファインダ１４は、自車両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装置１００に出力する。また、物体認識装置１６は、必要に応じて、カメラ１０、レーダ装置１２、およびファインダ１４の検出結果をそのまま自動運転制御装置１００に出力してよい。
　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、自車両Ｍの周辺に存在する他車両と通信し、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、自車両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、キーなどを含む。
　車両センサ４０は、自車両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、自車両Ｍの向きを検出する方位センサ等を含む。
　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５１は、ＧＮＳＳ衛星から受信した信号に基づいて、自車両Ｍの位置を特定する。自車両Ｍの位置は、車両センサ４０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により特定された自車両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（以下、地図上経路）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により決定された地図上経路は、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により決定された地図上経路に基づいて、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、乗員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地図上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、自車両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。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。
　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、異形ステア、ジョイスティック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、自動運転制御装置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。
　自動運転制御装置１００は、例えば、第１制御部１２０と、第２制御部１６０とを備える。第１制御部１２０と第２制御部１６０は、それぞれ、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのハードウェアプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。また、これらの構成要素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）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などのハードウェア（回路部；circuitryを含む）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。
　図２は、第１制御部１２０および第２制御部１６０の機能構成図である。第１制御部１２０は、例えば、認識部１３０と、行動計画生成部１４０とを備える。行動計画生成部１４０と第２制御部１６０とを合わせたものが「運転制御部」の一例である。
　第１制御部１２０は、例えば、ＡＩ（Artificial Intelligence；人工知能）による機能と、予め与えられたモデルによる機能とを並行して実現する。例えば、「交差点を認識する」機能は、ディープラーニング等による交差点の認識と、予め与えられた条件（パターンマッチング可能な信号、道路標示などがある）に基づく認識とが並行して実行され、双方に対してスコア付けして総合的に評価することで実現される。これによって、自動運転の信頼性が担保される。
　認識部１３０は、カメラ１０、レーダ装置１２、およびファインダ１４から物体認識装置１６を介して入力される情報に基づいて、自車両Ｍの周辺にある物体の位置、および速度、加速度等の状態を認識する。物体とは、他車両や歩行者などである。物体の位置は、例えば、自車両Ｍの代表点（重心や駆動軸中心など）を原点とした絶対座標上の位置として認識され、制御に使用される。物体の位置は、その物体の重心やコーナー等の代表点で表されてもよいし、表現された領域で表されてもよい。物体の「状態」とは、物体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、認識部１３０は、カメラ１０の撮像画像に基づいて、自車両Ｍがこれから通過するカーブの形状を認識する。認識部１３０は、カーブの形状をカメラ１０の撮像画像から実平面に変換し、例えば、二次元の点列情報、或いはこれと同等なモデルを用いて表現した情報を、カーブの形状を示す情報として行動計画生成部１４０に出力する。
　また、認識部１３０は、例えば、自車両Ｍが走行している車線（走行車線）を認識する。例えば、認識部１３０は、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自車両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。なお、認識部１３０は、道路区画線に限らず、道路区画線や路肩、縁石、中央分離帯、ガードレールなどを含む走路境界（道路境界）を認識することで、走行車線を認識してもよい。この認識において、ナビゲーション装置５０から取得される自車両Ｍの位置やＩＮＳによる処理結果が加味されてもよい。また、認識部１３０は、一時停止線、障害物、信号、料金所、中央分離帯上の構造物その他の道路事象を認識する。
　認識部１３０は、走行車線を認識する際に、走行車線に対する自車両Ｍの位置や姿勢を認識する。認識部１３０は、例えば、自車両Ｍの基準点の車線中央からの乖離、および自車両Ｍの進行方向の車線中央を連ねた線に対してなす角度を、走行車線に対する自車両Ｍの相対位置および姿勢として認識してもよい。また、これに代えて、認識部１３０は、走行車線のいずれかの側端部（道路区画線または道路境界）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。
　また、認識部１３０は、上記の認識処理において、認識精度を導出し、認識精度情報として行動計画生成部１４０に出力してもよい。例えば、認識部１３０は、一定期間において、道路区画線を認識できた頻度に基づいて、認識精度情報を生成する。また、認識部１３０の歩行者認識部１３１及び空間認識部１３２の機能については後述する。
　行動計画生成部１４０は、原則的には推奨車線決定部６１により決定された推奨車線を走行し、更に、自車両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に従って自車両Ｍを走行させる。
　第２制御部１６０は、例えば、取得部１６２と、速度制御部１６４と、操舵制御部１６６とを備える。取得部１６２は、行動計画生成部１４０により生成された目標軌道（軌道点）の情報を取得し、メモリ（不図示）に記憶させる。速度制御部１６４は、メモリに記憶された目標軌道に付随する速度要素に基づいて、走行駆動力出力装置２００またはブレーキ装置２１０を制御する。操舵制御部１６６は、メモリに記憶された目標軌道の曲がり具合に応じて、ステアリング装置２２０を制御する。速度制御部１６４および操舵制御部１６６の処理は、例えば、フィードフォワード制御とフィードバック制御との組み合わせにより実現される。一例として、操舵制御部１６６は、自車両Ｍの前方の道路の曲率に応じたフィードフォワード制御と、目標軌道からの乖離に基づくフィードバック制御とを組み合わせて実行する。
　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、第２制御部１６０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、第２制御部１６０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、第２制御部１６０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、第２制御部１６０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。
［歩行者の横断の判定について］
　次に、認識部１３０により認識される処理の内容について説明する。
　認識部１３０は、例えば、歩行者認識部１３１と、空間認識部１３２と、環境認識部１３３とを備える。行動計画生成部１４０は、例えば、対歩行者回避判定部１４１と、回避制御部１４２とを備える。
　図３は、自車両Ｍの周囲の状態の一例を示す図である。自車両Ｍは、走行車線Ｌと対向車線Ｌ２との間に分離帯Ｒが設けられた道路Ｌの走行車線Ｌ１側を走行している。分離帯Ｒとは、例えば、道路の走行車線Ｌ１と対向車線Ｌ２とを分離するために設けられたものである。
　歩行者認識部１３１は、例えば、自車両Ｍの周囲（例えば自車両Ｍの前方の監視領域）に歩行者Ｐがいるか否かを判定する。歩行者認識部１３１は、カメラ１０、レーダ装置１２、およびファインダ１４から物体認識装置１６を介して入力される情報に基づいて、監視領域に存在する歩行者Ｐを認識する。歩行者認識部１３１は、認識した歩行者Ｐの位置、移動方向、および移動速度を推定する。
　歩行者認識部１３１は、例えば、カメラ１０やレーダ装置１２により認識される歩行者Ｐの位置の変化に基づいて、歩行者Ｐの移動方向、移動速度、移動方向を演算する。
　図３において、歩行者認識部１３１は、歩行者Ｐ（Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４，Ｐ５）を認識する。また、歩行者認識部１３１は、認識した歩行者Ｐが道路Ｌを横断しているか否かを判定する。
　歩行者認識部１３１は、例えば、歩行者Ｐの道路Ｌに対する移動方向および移動速度に基づいて、歩行者Ｐが、道路Ｌを横断する横断歩行者であるか否かを判定する。歩行者認識部１３１は、歩行者Ｐの移動方向が横断方向であり、且つ閾値以上の移動速度で移動している場合、歩行者Ｐが横断していると判定する。横断方向とは、道路Ｌの延在方向に対して９０度を中心とした所定角度範囲内の方向をいう（歩道において車道から遠ざかる方向は除く）。但し、車道である道路Ｌの端部ＬＲ，ＬＬとの距離または到達時間が基準値以上である場合、横断歩行者でないと判定してよい。
　図３において、自車両Ｍに対して歩行者Ｐ１，Ｐ２，Ｐ５は、歩行者認識部１３１により、横断歩行者であると認識される。歩行者Ｐ３は、道路Ｌの延在方向に沿って移動しているため、横断歩行者として認識されない。歩行者Ｐ４は、歩道上に停止しているため、横断歩行者として認識されない。
　更に、歩行者認識部１３１は、横断歩行者が、道路Ｌの車線のいずれの側から横断しているのかを判定する。また、歩行者認識部１３１は、後述する退避エリアＥＡに向かって、対向車線Ｌ２側から横断する横断歩行者が退避エリアＥＡに移動しているか否かを判定する。
　図３の例では、歩行者認識部１３１は、退避エリアＥＡの位置、歩行者Ｐの位置、移動方向、及び移動速度等に基づいて、対向車線Ｌ２側から横断するＰ２，Ｐ５のうち、歩行者Ｐ２が退避エリアＥＡに移動していると認識する。
　次に、空間認識部１３２において実行される処理について説明する。空間認識部１３２は、例えば、物体認識装置１６の認識結果に基づいて、自車両Ｍが走行する走行車線Ｌ１と対向車線Ｌ２との間に設けられた分離帯Ｒを認識する。分離帯Ｒは、車両の進入を妨害するように道路Ｌ上に設けられた道路設備である。
　分離帯Ｒには、例えば、車両の進入を妨害し、且つ、歩行者の歩行を妨害しない所定幅以上の空間が設けられている場合がある。所定幅とは、例えば、少なくとも歩行者が所定幅の空間内で立ち止まった場合に、車両の走行の妨げにならない程度以上の幅である。以下、この空間を退避エリアＥＡと称する。
　退避エリアＥＡには、ブロックや縁石により路面に対して所定の高さ未満で形成された空間、ポール、樹木などの車両の進入を妨害するが歩行者のすり抜けは可能な物体で囲まれた空間、進入禁止を示す白線で囲まれた空間（ゼブラゾーン）などがある。所定の高さとは、例えば、歩行者Ｐが徒歩で乗り越えるのが困難な高さ（例えば人の膝から腰程度の高さ）である。但し、単なる車線と車線とを分離する白線などの道路区画線は、退避エリアに含まれないものとする。
　この他、分離帯Ｒには、車両の進入を妨害し、道路Ｌを横断する歩行者Ｐの歩行も妨害する構造物がある。例えば、分離帯Ｒに所定の高さ以上のガードレール、バリヤが設けられている場合があり、横断歩行者は、このような場合、分離帯Ｒに進入したり、退出したりすることができるが、分離帯Ｒを介して横断しにくくなる。このような空間（構造物）は退避エリアに含まれない。
　横断歩行者は、このような退避エリアＥＡに進入したり、退出したりすることができる。すなわち、横断歩行者は、退避エリアＥＡを通って横断することができる。
　より具体的に、空間認識部１３２は、物体認識装置１６の認識結果に基づいて、構造物の「位置」、「高さ」、「横幅」等を認識する。位置の情報には、ある程度の幅が与えられていてもよい。空間認識部１３２は、所定幅以上の横幅を持つものを構造物として認識する。空間認識部１３２は、例えば、ブロック、縁石、ポール、樹木、ゼブラゾーン、ガードレール、バリヤ等を構造物として認識する。
　空間認識部１３２は、認識結果に基づいて、分離帯Ｒに退避エリアが設けられているか否かを判定する。空間認識部１３２は、例えば、認識される範囲において構造物が自車両Ｍの進行方向に連続しているか否か、構造物の高さが所定の高さ未満であるか否か、構造物がすり抜け可能か否か、等の条件に基づいて、分離帯Ｒに退避エリアＥＡが設けられているか否かを判定する。
　空間認識部１３２は、例えば、ブロック、縁石、ゼブラゾーン等が設けられた空間については、所定幅以上の横幅を持ち、所定の高さ未満であるため、退避エリアＥＡであると判定する。空間認識部１３２は、例えば、ポール、樹木等が設けられた空間については、所定幅以上の横幅を持ち、ポールや樹木の高さは所定の高さ以上であるものの、歩行者Ｐがすり抜け可能であるため、退避エリアであると判定する。一方、空間認識部１３２は、例えば、バリヤ等が設けられた空間については、所定の高さ以上であるため、退避エリアＥＡでないと判定する。
　次に、環境認識部１３３において実行される処理について説明する。環境認識部１３３は、自車両Ｍが走行する道路Ｌの状態を認識する。道路Ｌの状態とは、例えば、他車両ｍの速度、信号の状態等の情報から判断される情報、或いは何等かの手法で取得される道路Ｌの交通量などを含む、自車両Ｍが走行する道路の交通環境である。
　環境認識部１３３は、道路の交通量を認識する場合、例えば、ある程度の監視領域を対向車線Ｌ２に設定し、その中を走行する他車両ｍの数をカウントする。環境認識部１３３は、カウントした他車両ｍの数が単位時間当たりの所定値を超える場合に、交通量が多いと判定する。
　更に、環境認識部１３３は、判定した交通量の大小に加えて、他車両ｍの速度や信号の状態などに基づいて、自車両Ｍが走行する道路Ｌの状態が横断歩行者の横断に適さない状態であるか否かを判定する。例えば、自車両Ｍが走行する走行車線Ｌ１の交通量が多く、かつ、走行車線Ｌ１の他車両ｍの速度が高い場合、環境認識部１３３は、自車両Ｍが走行する道路Ｌの状態が横断に適していない状態であると判定する。環境認識部１３３がこのような判定をするのは、走行車線Ｌ１の交通量が多い場合、対向車線Ｌ２側から横断してきた横断歩行者は、退避エリアＥＡで一旦停止する可能性が高いからである。また、例えば、対向車線Ｌ２の交通量が多く、かつ、対向車線Ｌ２の他車両ｍの速度が高い場合、環境認識部１３３は、自車両Ｍが走行する道路Ｌの状態が横断に適していない状態であると判定する。環境認識部１３３がこのような判定をするのは、対向車線Ｌ２の交通量が多い場合、歩行者は、横断をしない可能性が高いからである。環境認識部１３３は、道路Ｌの状態が横断に適さない状態であるか否かを判定した結果を後述の対歩行者回避判定部１４１に出力する。
　また、上記に代えて環境認識部１３３は、自車両Ｍが走行する車線の対向車線Ｌ２の交通量が、基準よりも少ない状態か否かを判定してもよい。他車両ｍの数が基準よりも少ない状態である場合、道路が空いているため、横断歩行者は対向車線Ｌ２側で横断するものの、退避エリアＥＡで一旦停止する可能性が高いと推定される。
　次に、対歩行者回避判定部１４１において実行される自車両Ｍの回避支援について説明する。図４は、横断歩行者が、自車両Ｍの軌道と干渉するか否かを判定する手法について説明する図である。
　対歩行者回避判定部１４１は、歩行者認識部１３１により認識された横断歩行者（図ではＰ２）の現在の位置及び横断方向の速度Ｖ２に関する情報を取得すると共に、取得した情報に基づいて、横断歩行者の、ある時点における将来の位置を推定する。ある時点とは、自車両Ｍが車線方向に関して横断歩行者と同じ位置に到達する将来の時点である。その時点における横断歩行者の位置が、自車両Ｍの目標軌道Ｋを中心とし自車両Ｍの幅よりも若干広い幅を持った注視領域Ｑと重複する場合に、横断歩行者が自車両Ｍの軌道と干渉すると判定する。
　また、対歩行者回避判定部１４１は、歩行者認識部１３１と空間認識部１３２の認識結果とに基づいて、横断歩行者が対向車線Ｌ２側から退避エリアＥＡに移動しているか否かを判定する。対歩行者回避判定部１４１は、例えば、歩行者認識部１３１による横断歩行者の認識結果と、空間認識部１３２の認識結果に基づいて横断歩行者が対向車線Ｌ２側から退避エリアＥＡに移動しているか否かを判定する。
　次に、回避制御部１４２において実行される処理について説明する。
　原則として、回避制御部１４２は、対歩行者回避判定部１４１により横断歩行者が自車両Ｍの軌道と干渉すると判定された場合、速度制御部１６４および／または操舵制御部１６６を制御して、車両の操舵または加減速のうち一方または双方を制御して車両と横断歩行者との接触を回避する所定の回避支援を実行する。
　所定の回避支援とは、例えば、速度制御部１６４および／または操舵制御部１６６を制御して自車両Ｍに減速、徐行、一時停止、操舵による回避のうち一部または全部を行わせるものである。また、所定の回避支援には、横断歩行者を認識した場合にＨＭＩ３０により出力される警報を含めてもよい。警報には、ＨＭＩ３０により出力される画像、文字、音声等が含まれる。
　回避制御部１４２は、例えば、横断歩行者の速度Ｖ２と自車両Ｍの速度Ｖ１に基づいて、横断歩行者が自車両Ｍに接触するまでの時間(TTC: Time To a Collision)を推定し、ＴＴＣの値に基づいて回避支援の制御量を決定する。例えば、回避制御部１４２は、ＴＴＣが小さい場合、自車両Ｍに急ブレーキ且つ操舵による回避動作を行わせる。また、回避制御部１４２は、ＴＴＣが大きい場合、自車両Ｍに緩いブレーキによる回避動作を行わせる。回避制御部１４２は、対歩行者回避判定部１４１からＴＴＣの値を取得してもよい。
　但し、回避制御部１４２は、対歩行者回避判定部１４１により横断歩行者が自車両Ｍの軌道と干渉すると判定され、且つ、横断歩行者が対向車線Ｌ２側から退避エリアＥＡに移動していると判定された場合、速度制御部１６４および／または操舵制御部１６６を制御して、横断歩行者との接触を回避する回避支援を抑制する。
　「回避支援を抑制する」とは、例えば、抑制しない場合に比して、（１）ブレーキトルクや操舵量を低下させたり、（２）ブレーキトルクや操舵量の増加速度を低下させたり、（３）回避動作の作動閾値を作動しにくい側に変更したり、（４）警報の出力を低減したりすることをいう。
　回避支援を抑制する理由は、横断歩行者が対向車線Ｌ２側から退避エリアＥＡに移動している場合、横断歩行者は、退避エリアＥＡ上で走行車線Ｌ１側の交通状態を確認するために立ち止まると判断され、横断歩行者が退避エリアＥＡ上で立ち止まる場合には、横断歩行者の将来の位置と目標軌道Ｋとが干渉しなくなる可能性が高まるからである。
　上記の処理の結果、横断歩行者が対向車線Ｌ２側から退避エリアＥＡに移動している場合、回避制御部１４２によって所定の回避支援が過剰に行われることが防止される。
　但し、横断歩行者が退避エリアＥＡ上で継続して移動を続けることが歩行者認識部１３１により認識された場合には、抑制した回避支援を基に戻し、回避制御部１４２により所定の回避支援が行われるようにしてもよい。
　これに加えて、分離帯Ｒが横断可能でない場合も、横断歩行者は、分離帯Ｒから走行車線Ｌ１側に移動できない可能性が高いと判断され、回避支援を抑制してもよいと判断される。そのため、歩行者Ｐが対向車線Ｌ２側から分離帯Ｒに移動している場合、回避制御部１４２によって所定の回避支援が過剰に行われることが防止される。
　また、回避制御部１４２は、対歩行者回避判定部１４１により道路Ｌの状態が横断に適していない状態であると判定された場合、速度制御部１６４および／または操舵制御部１６６を制御して回避支援を抑制してもよい。
回避支援　
　［処理フロー］
　次に、自動運転制御装置１００において実行される処理の流れについて説明する。図５は、自動運転制御装置１００において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。
　歩行者認識部１３１は、横断歩行者を検出したか否かを判定する（ステップＳ１００）。歩行者認識部１３１により横断歩行者が検出したと判定された場合、対歩行者回避判定部１４１は、横断歩行者が自車両Ｍの軌道と干渉するとか否かを判定する（ステップＳ１０２）。
　ステップＳ１０２の判定には、道路Ｌの状態が横断に適さない状態であるか否かを判定するステップや、歩行者認識部１３１により検出された歩行者Ｐが道路Ｌを横断する横断歩行者であるか否かを判定するステップをサブルーチンとして含めてもよい。ステップＳ１０２では、横断歩行者が道路Ｌを横断しない場合は、横断歩行者が自車両Ｍの軌道と干渉しないと判定される。
　図６は、歩行者Ｐが道路Ｌを横断するか否かを判定する状態を示す図である。対向車線Ｌ２側に他車両ｍが走行しており、回避制御部１４２は、対向車線Ｌ２側の状態が横断に適さない状態であると判定する。歩行者認識部１３１は、回避制御部１４２による判定結果に基づいて、歩行者Ｐ２が道路Ｌ方向に移動している場合であっても歩行者Ｐ２は横断歩行者でないと判定し、ステップＳ１０２で否定的な判定がされる。また、歩行者Ｐ３のように道路Ｌ側に移動しない歩行者は横断歩行者でないと判定され、ステップＳ１０２で否定的な判定がされる。ステップＳ１０２で否定的な判定がされた場合は、回避支援は行われない。
　図５に戻り、対歩行者回避判定部１４１により、横断歩行者が自車両Ｍの軌道と干渉すると判定された場合、歩行者認識部１３１は、自車両Ｍが走行する道路Ｌを横断する歩行者Ｐが対向車線Ｌ２側から横断しているか否かを判定する（ステップＳ１０４）。
　空間認識部１３２は、歩行者認識部１３１により歩行者Ｐが対向車線Ｌ２側から横断している横断歩行者であると判定された場合、物体認識装置１６の認識結果に基づいて、自車両Ｍが走行する走行車線Ｌ１と対向車線Ｌ２との間に分離帯Ｒがあるか否かを判定する（ステップＳ１０６）。
　対歩行者回避判定部１４１は、空間認識部１３２により分離帯Ｒがあると判定された場合、空間認識部１３２の認識結果に基づいて、分離帯Ｒが退避エリアＥＡであるか否かを判定する（ステップＳ１０８）。
　対歩行者回避判定部１４１は、分離帯Ｒが退避エリアＥＡであると判定した場合、歩行者認識部１３１と空間認識部１３２との認識結果に基づいて、横断歩行者が対向車線Ｌ２側から退避エリアＥＡに移動しているか否かを判定する（ステップＳ１１０）。
　回避制御部１４２は、横断歩行者が対向車線Ｌ２側から分離帯Ｒに移動していると判定された場合、所定の回避支援を抑制する（ステップＳ１１２）。また、回避制御部１４２は、ステップＳ１０８で否定的な判定を得た場合も、所定の回避支援を抑制する（ステップＳ１１２）。回避制御部１４２は、ステップＳ１０４またはステップＳ１０６で否定的な判定を得た場合は、所定の回避支援を行う（ステップＳ１１４）。
　なお、上記のフローチャートにおいて、環境認識部１３３により道路Ｌの状態が歩行者Ｐの横断に適していない状態であると判定された場合、回避制御部１４２が回避支援を抑制する、という処理は、ステップＳ１０２の内部処理として説明したが、別途ステップを追加してもよい。また、環境認識部１３３により道路Ｌの状態が横断歩行者の横断に適していない状態であると判定された場合、対歩行者回避判定部１４１は、ＴＴＣの値を大きく変更し、または歩行者Ｐが横断するという判定を変更するなどして、回避支援を作動しにくい方向に調整（回避支援の抑制と同義）してもよい。
　以上説明した実施形態によれば、車両システム１は、自動運転中に道路Ｌを横断する歩行者Ｐが認識された場合に、一時停止や減速等の制御が過剰に行われることを防止し、自動運転による走行を円滑化することができる。
　以下、実施形態のハードウェア側面について説明する。図７は、自動運転制御装置１００において使用され得る複数の構成を示す図である。自動運転制御装置１００は、通信コントローラ１００－１、ＣＰＵ１００－２、ワーキングメモリとして使用されるＲＡＭ１００－３、ブートプログラムなどを格納するＲＯＭ１００－４、フラッシュメモリやＨＤＤなどの記憶装置１００－５、ドライブ装置１００－６などが、内部バスあるいは専用通信線によって相互に接続された構成となっている。
　通信コントローラ１００－１は、図１に示す自動運転制御装置１００以外の構成要素との通信を行う。記憶装置１００－５には、ＣＰＵ１００－２が実行するプログラム１００－５ａが格納されている。このプログラムは、ＤＭＡ（Direct Memory Access）コントローラ（不図示）などによってＲＡＭ１００－３に展開されて、ＣＰＵ１００－２によって実行される。これによって、認識部１３０、行動計画生成部１４０、取得部１６２、速度制御部１６４、操舵制御部１６６のうち一部または全部が実現される。
　上記説明した実施形態は、以下のように表現できる。
　記憶装置と、
　前記記憶装置に格納されたプログラムを実行するハードウェアプロセッサと、を備え、
　前記ハードウェアプロセッサは、前記プログラムを実行することにより、
　車両が走行する道路を横断する横断歩行者を認識し、
　前記車両が走行する車線と対向車線との間に所定幅以上の空間があるか否かを認識し、
　前記認識された横断歩行者の挙動と前記車両の挙動とに基づいて、前記車両と前記横断歩行者との接触を回避する回避支援を実行し、
　前記認識された横断歩行者が前記対向車線側から前記空間認識部により認識された空間に移動しているか否かを判定し、移動していると判定された場合に、前記回避を抑制するように構成されている、
　車両制御装置。
　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。例えば、上記実施形態では、片側１車線について説明したが、本発明は、片側２車線以上の道路にも適用することができる。その場合、自動運転制御装置１００は、車線数が多いほど１度に歩行者が渡り切る可能性が低いと判断し、より支援を抑制しても良い。
１…車両システム、１０…カメラ、１２…レーダ装置、１４…ファインダ、１６…物体認識装置、２０…通信装置、３０…ＨＭＩ、４０…車両センサ、５０…ナビゲーション装置、５１…ＧＮＳＳ受信機、５１…受信機、５２…ナビＨＭＩ、５３…経路決定部、５４…第１地図情報、６１…推奨車線決定部、６２…第２地図情報、８０…運転操作子、１００…自動運転制御装置、１００－１…通信コントローラ、１００－２…ＣＰＵ、１００－３…ＲＡＭ、１００－４…ＲＯＭ、１００－５…記憶装置、１００－５ａ…プログラム、１００－６…ドライブ装置、１２０…第１制御部、１３０…認識部、１３１…歩行者認識部、１３２…空間認識部、１４０…行動計画生成部、１４１…対歩行者回避判定部、１４２…回避制御部、１６０…第２制御部、１６２…取得部、１６４…速度制御部、１６６…操舵制御部、２００…走行駆動力出力装置、２１０…ブレーキ装置、２２０…ステアリング装置、Ｋ…目標軌道、ｍ…他車両、Ｍ…自車両

Claims (8)

  1. 　車両が走行する道路を横断する横断歩行者を認識する歩行者認識部と、
    　前記車両が走行する車線と対向車線との間に所定幅以上の空間があるか否かを認識する空間認識部と、
    　前記歩行者認識部により認識された横断歩行者の挙動と前記車両の挙動とに基づいて、前記車両と前記横断歩行者との接触を回避する回避支援を実行する運転制御部と、を備え、
    　前記運転制御部は、前記歩行者認識部により認識された横断歩行者が前記対向車線側から前記空間認識部により認識された空間に移動しているか否かを判定し、移動していると判定した場合に、前記回避支援を抑制する、
    　車両制御装置。
  2. 　前記運転制御部は、前記車両が走行する走行車線の状態が横断に適さない状態であるか否かを判定し、横断に適さない状態であると判定した場合に、前記回避支援を抑制する、
    　請求項１に記載の車両制御装置。
  3. 　前記運転制御部は、前記車両が走行する車線の対向車線を走行する他車両の数が所定数より少ない状態であるか否かを判定し、所定数より少ない状態と判定した場合に、前記回避支援を抑制する、
    　請求項１に記載の車両制御装置。
  4. 　前記運転制御部は、前記車両が走行する車線の対向車線の交通量が、基準よりも少ない状態であるか否かを判定し、基準よりも少ない状態と判定した場合に、前記回避支援を抑制する、
    　請求項１に記載の車両制御装置。
  5. 　前記運転制御部は、前記横断歩行者の道路幅方向の速度に基づいて予測される将来の位置が、前記車両の軌道と干渉する場合であっても、前記横断歩行者が前記空間認識部により認識された空間に移動しているか否かを判定し、移動していると判定した場合に、前記回避支援を抑制する、
    　請求項１に記載の車両制御装置。
  6. 　前記空間認識部は、前記車両の進入を妨害し、且つ、前記横断歩行者の歩行を妨害しない構造物が存在する前記所定幅以上の空間を認識する、
    　請求項１に記載の車両制御装置。
  7. 　歩行者認識部が、車両が走行する道路を横断する横断歩行者を認識し、
    　空間認識部が、前記車両が走行する車線と対向車線との間に所定幅以上の空間があるか否かを認識し、
    　運転制御部が、前記歩行者認識部により認識された横断歩行者の挙動と前記車両の挙動とに基づいて、前記車両と前記横断歩行者との接触を回避し、前記歩行者認識部により認識された横断歩行者が前記対向車線側から前記空間認識部により認識された空間に移動しているか否かを判定し、移動していると判定した場合に、前記回避することを抑制する、
    　車両制御方法。
  8. 　車両が走行する道路を横断する横断歩行者を認識する歩行者認識部を備える前記車両に搭載されるコンピュータに、
    　前記車両が走行する車線と対向車線との間に所定幅以上の空間があるか否かを認識させ、
    　前記認識された横断歩行者の挙動と前記車両の挙動とに基づいて、前記車両と前記横断歩行者との接触を回避する回避支援を実行させ、
    　前記認識された横断歩行者が前記対向車線側から前記認識された空間に移動しているか否かを判定させ、移動していると判定された場合に、前記回避支援を抑制させる、
    　プログラム。
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