WO2019176083A1 - 移動体制御装置 - Google Patents

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WO2019176083A1
WO2019176083A1 PCT/JP2018/010407 JP2018010407W WO2019176083A1 WO 2019176083 A1 WO2019176083 A1 WO 2019176083A1 JP 2018010407 W JP2018010407 W JP 2018010407W WO 2019176083 A1 WO2019176083 A1 WO 2019176083A1
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map
movement
autonomous movement
autonomous
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健太 前田
絢也 高橋
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株式会社日立製作所
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    • G09B29/00—Maps; Plans; Charts; Diagrams, e.g. route diagram

Definitions

  • the present invention relates to a moving body such as an automobile or a robot that sequentially expands an area where autonomous driving (autonomous movement) is possible, and a moving body control device used therefor.
  • a technology is known in which a map is generated based on vehicle travel data and the like, and an automatic driving (autonomous movement) area is automatically and sequentially expanded.
  • a region along a road is divided into a number of small regions, a map in which a weight indicating the presence of a measurement target is associated with each small region is stored, and a measurement device is mounted.
  • an “automatic travel map creation device” that uses position data of a measurement target obtained each time a vehicle travels on a road and adds a weight indicating the presence of the measurement target to a small area corresponding to the position data. Has been.
  • Patent Document 2 is based on the premise that the reliability of map information used for automatic driving (autonomous movement) is known.
  • automatic driving is performed based on vehicle sensor information acquired during initial driving.
  • the reliability of the map created based on vehicle sensor information with unknown reliability is unknown.
  • the control of the speed and the like at the time of automatic operation of Patent Document 2 in which the reliability of information) is indispensable cannot be executed.
  • the present invention has been made in view of such circumstances, and the object of the present invention is to use a map created during traveling based on vehicle sensor information for autonomous movement even if the map is used. It is to provide a moving body and a moving body control device that can determine the accuracy and reliability and can realize the autonomous movement control according to the accuracy and reliability.
  • a mobile body control device includes an external map acquisition unit that acquires an external map, a sensor that acquires external world information around the mobile body, and the position or progress of the mobile body.
  • a movement information acquisition unit that acquires movement information indicating a corner
  • an autonomous movement range management unit that generates a map for autonomous movement based on the outside world information or the movement information, the autonomous movement map, the outside world information, or the
  • a control unit that controls movement of the mobile body based on movement information
  • the autonomous movement range management unit compares the autonomous movement map with the external map, and the control unit is the autonomous movement range management unit. Based on the comparison result, the moving body control device for controlling the behavior of the moving body was obtained.
  • the accuracy and reliability of the map for autonomous movement is determined, and by controlling behavior such as speed according to the result, a moving body that realizes more stable autonomous movement,
  • the control device can be provided.
  • FIG. 1 is an overall configuration diagram of a vehicle on which a mobile body control device of Embodiment 1 is mounted.
  • 1 is a block diagram illustrating a configuration of a mobile control device according to Embodiment 1.
  • FIG. Explanatory drawing which showed the external field information acquisition example of the first time of the autonomous movement range management part 6 of Example 1.
  • FIG. Explanatory drawing which showed the map creation example for the first time of the autonomous movement of the autonomous movement range management part 6 of Example 1.
  • FIG. Explanatory drawing which showed the external environment information acquisition example of the 2nd time of the autonomous movement range management part 6 of Example 1.
  • Embodiment 1 of a moving body and a moving body control apparatus according to the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 10B.
  • the mobile body is a vehicle
  • other types of mobile bodies such as robots may be used.
  • FIG. 1 is an overall configuration view of a host vehicle 21 equipped with a mobile control device (hereinafter referred to as “main control device 1”) according to the present embodiment as viewed from above.
  • FL is a front left wheel
  • FR is a front right wheel
  • RL is the left rear wheel
  • RR is the right rear wheel.
  • On-vehicle sensors 22 to 25 for recognizing the outside world are installed on the front, rear, left and right of the own vehicle 21.
  • These in-vehicle sensors 22 to 25 are, for example, fish-eye cameras having a viewing angle of 180 °.
  • the sensor may be replaced with an ultrasonic sensor, a stereo camera, or an infrared camera, and a laser radar capable of sensing the surrounding 360 ° is used as the vehicle.
  • the main control device 1 receives sensor signals from the in-vehicle sensors 22 to 25, and outputs command signals to the steering control device 28, the brake control device 35, the drive control device 39, the in-vehicle communication device 43, and the display device 44. is there.
  • the main controller 1 includes a CPU that executes arithmetic processing, a ROM that stores a flow of vehicle traveling control, a RAM that temporarily stores data, and a signal input / output.
  • the input / output unit is responsible for calculating the command signal for controlling the traveling of the host vehicle 21 according to the generated traveling plan.
  • the steering control device 28, the brake control device 35, the drive control device 39, and the steering control device 28 are composed of a CPU, a ROM, a RAM, an input / output unit, and the like. Description of known techniques is omitted.
  • the steering control device 28 controls the steering control mechanism 30 based on the command signal of the main control device 1 to control the traveling direction of the host vehicle 21.
  • the brake control device 35 controls the brake control mechanism 33 based on the command signal of the main control device 1 and adjusts the brake force distribution of each wheel.
  • the drive control device 39 controls the drive control mechanism 40 based on the command signal of the main control device 1 and adjusts the torque output of a drive actuator such as an engine or a motor.
  • the in-vehicle communication device 43 performs road-to-vehicle or vehicle-to-vehicle communication. Alternatively, the in-vehicle communication device 43 may be configured to acquire necessary information from a recording / playback device of a storage medium (USB memory, SD card, HDD, etc.). good.
  • the display device 44 displays a travel plan or the like of the host vehicle 21, and it is desirable to use a touch panel display or the like so that the driver can directly operate.
  • the host vehicle 21 including input devices operated by the driver, such as the handle 26, the accelerator pedal 37, and the brake pedal 32, is illustrated, but a vehicle in which these input devices are not installed may be used.
  • the vehicle is a completely autonomous mobile vehicle that does not require a driver's operation or a remotely operated vehicle that travels in response to a remote travel command.
  • the brake operation of the host vehicle 21 will be described. In a state where the driver is driving the host vehicle 21, the pedaling force of the driver stepping on the brake pedal 32 is boosted by a brake booster (not shown) if necessary, and is responded to by the master cylinder (not shown). Generate hydraulic pressure.
  • the generated hydraulic pressure is supplied to the wheel cylinders 36FL, 36FR, 36RL, 36RR provided in each wheel via the brake control mechanism 33.
  • These wheel cylinders are composed of a cylinder, a piston, a pad, a disk rotor, and the like (not shown).
  • the piston is driven by the hydraulic fluid supplied from the master cylinder, and the pad connected to the piston is pressed against the disk rotor.
  • the disc rotor rotates with the wheels. Therefore, the brake torque acting on the disc rotor becomes a braking force acting between the wheel and the road surface.
  • a braking force can be generated in each wheel in accordance with the driver's brake pedal operation.
  • the brake control mechanism 33 is directly connected. It may be a mechanism that operates.
  • the brake control device 35 includes, for example, a combine sensor 34 that can detect longitudinal acceleration, lateral acceleration, yaw rate, and yaw angle, wheel speed sensors 31FL, 31FR, 31RL, 31RR installed on each wheel, and a steering control device 28.
  • the sensor signal from the steering wheel angle detection device 41 and the brake force command signal from the main control device 1 are input.
  • a command signal output from the brake control device 35 is input to a brake control mechanism 33 including a pump, a control valve, and the like, and generates an arbitrary braking force on each wheel independently of the driver's brake pedal operation.
  • the main control device 1 can generate an arbitrary brake force on the host vehicle 21 by outputting a brake force command signal to the brake control device 35, and in autonomous movement in which no driver operation occurs. It plays the role of automatically braking.
  • the present embodiment is not limited to the brake control device 35 having the above-described configuration, and other actuators such as a brake-by-wire may be used.
  • the steering torque and the steering wheel angle input by the driver through the steering wheel 26 are detected by the steering torque detection device 27 and the steering wheel angle detection device 41, respectively, and based on the information.
  • the steering control device 28 controls the motor 29 to generate assist torque.
  • the steering control mechanism 30 is moved by the resultant force of the driver's steering torque and the assist torque by the motor 29, and the direction of the front wheels (FL wheel, FR wheel) varies.
  • the reaction force from the road surface is transmitted to the steering control mechanism 30 according to the turning angle of the front wheel, and is transmitted to the driver as the road surface reaction force.
  • the steering torque detection device 27 may be omitted, and a mechanism that does not generate assist torque when the driver operates the handle 26 (so-called Omoste) may be used.
  • the steering control device 28 can control the steering control mechanism 30 by generating torque by the motor 29 independently of the steering operation of the driver. Accordingly, the main control device 1 can control the front wheels to an arbitrary turning angle by communicating the steering torque command (value) to the steering control device 28, and automatically in autonomous movement where no driver operation occurs. It is responsible for steering.
  • the present embodiment is not limited to the steering control device having the above configuration, and other actuators such as steer-by-wire may be used.
  • ⁇ Acceleration operation> Next, the operation of the accelerator of the host vehicle 21 will be described.
  • the amount of depression of the driver's accelerator pedal 37 is detected by the stroke sensor 38 and input to the drive control device 39.
  • the drive control device 39 controls the engine by adjusting the throttle opening according to, for example, the depression amount of the accelerator pedal 37.
  • the host vehicle 21 can be accelerated according to the driver's accelerator pedal operation.
  • the drive control device 39 can control the throttle opening independently of the driver's accelerator operation. Therefore, the main control device 1 can generate an arbitrary acceleration in the host vehicle 21 by communicating an acceleration command (value) to the drive control device 39, and automatically in autonomous movement where no driver operation occurs. Has a role to accelerate.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a part of the main controller 1 (moving body controller) according to the present embodiment.
  • the main control device 1 includes an operation acquisition unit 2, an external map acquisition unit 3, an external world information acquisition unit 4, a movement information acquisition unit 5, an autonomous movement range management unit 6, and a control unit 7.
  • the operation acquisition unit 2 acquires the driver operation information 11 and stores it in a storage device of the main controller 1 (not shown).
  • Specific examples of the operation information 11 include the steering torque and handle angle of the handle 26, the amount of depression of the accelerator pedal 37, the depression force of the brake pedal 32, and the like. Further, when the display device 44, the push button, the switch, and the like are provided as input devices, they are input from them.
  • the external map acquisition unit 3 acquires the external map 12 corresponding to the peripheral area of the host vehicle 21 and the planned movement area from the outside of the main control device 1.
  • the external map 12 includes information on the route and lane to be moved, information on traffic rules such as road signs and temporary stop lines, and static landmark information used for self-location estimation (for example, white lines on the road surface). This includes information such as paint, buildings, and other objects around the road).
  • Specific examples of the external map 12 include maps for navigation sold for car navigation systems, maps that can be acquired from the Internet (such as Google (registered trademark) map and Open Street Map (registered trademark)), and aeronautical maps. A map automatically generated from a photo, a map created by handwriting input, and the like can be mentioned. Note that the external map 12 that can be obtained free of charge or at low cost is not guaranteed in quality or accuracy, and does not necessarily contain sufficient information necessary for autonomous movement.
  • the outside world information acquisition unit 4 acquires the outside world information 13 from the in-vehicle sensors 22 to 25 installed on the front, back, left and right of the host vehicle 21, and based on the acquired outside world information 13, objects (obstacles, etc.) around the host vehicle 21 are obtained.
  • the position, size, moving speed, etc. are obtained. Further, when a road sign, road surface paint, traffic signal, or the like is detected, the position or type is obtained.
  • cameras are used as these in-vehicle sensors, it is possible to simultaneously acquire the external information 13 by identifying the types of a plurality of objects from the camera image data. In particular, a stereo camera using two cameras is advantageous because it can detect the relative distance and relative speed of a moving object or an obstacle.
  • the obtained external environment information 13 is stored in a storage device (RAM or the like) in the travel control device.
  • the movement information acquisition unit 5 acquires movement information 14 such as a current position and a traveling angle of the host vehicle 21 or an operation state quantity.
  • the current position of the host vehicle 21 can be specified by, for example, a GPS system, and if the vehicle is moving, the advance angle can be acquired as time elapses in the position information. Further, if two GPS receivers are attached before and after the host vehicle 21, it is possible to obtain the traveling angle even when the host vehicle 21 is stopped.
  • the operation state quantity is the speed of each wheel detected by the wheel speed sensor 31, the longitudinal acceleration, the lateral acceleration, the yaw rate, the yaw angle, etc. acquired by the combine sensor 34.
  • the autonomous movement range management unit 6 generates the autonomous movement map 8 in which the autonomous movement possible range of the host vehicle 21 is registered based on the operation information 11, the outside world information 13, and the movement information 14, and the autonomous movement map. 8 determines whether or not autonomous movement is possible in each of the internal regions.
  • This autonomous movement map 8 is a map in which road shapes, travel routes, traffic regulations, landmarks, and the like are registered for each region, and is used when the vehicle 21 is autonomously moving. For example, when it is desired to turn right at an intersection where the own vehicle 21 autonomously moves, turn right by referring to the shape of the intersection included in the autonomous movement map 8, the travel route at the time of the right turn, information on traffic regulations, and the like. be able to.
  • the intersection / road information recorded in the autonomous movement map 8 includes, for example, the number of road lanes, road width, road intersection angle, lane width, median strip width, pedestrian crossing width, pedestrian crossing intersection. The amount of setback from the vehicle and the presence or absence of traffic lights.
  • the outside world information 13 can be obtained by using the position of an object around the host vehicle 21 as a point cloud, information obtained by integrating the point cloud may be used as the autonomous movement map 8.
  • the autonomous movement range management unit 6 records the generated autonomous movement map 8 in a storage device included in the main control device 1.
  • the autonomous movement range management unit 6 acquires the current position and the advance angle of the host vehicle 21 from the movement information 14 and also from the outside information 13 the obstacle and land near the host vehicle 21. Extract the positions of marks, road white lines, etc. Then, based on these pieces of information, absolute coordinates of each obstacle and the like with respect to the ground are obtained. Then, the external world information 13 subjected to the coordinate conversion is registered in the autonomous movement map 8 as information related to the area.
  • the current position and travel angle of the host vehicle 21 are estimated based on the autonomous movement map 8 reflecting the external world information 13 detected during the previous travel, and the newly detected external world information If there is 13, the autonomous moving map 8 is updated. Thereby, the reliability of the map 8 for autonomous movement improves, so that the frequency
  • image data around the host vehicle 21 is acquired by the in-vehicle sensor 22, and the stored external world image is compared with the position information to identify the position of the host vehicle 21.
  • the method of doing is mentioned.
  • a specific landmark is recognized by an image or the like, and the position of the host vehicle 21 is specified from the landmark, the relative position information of the host vehicle 21, and the absolute position information of the landmark.
  • FIG. 3A is an example showing the relationship between the detection range 51 of the front vehicle-mounted sensor 22 and the acquired outside world information 13 in the place (area) where the host vehicle 21 travels for the first time.
  • a solid road outer line (white line 52), a broken center line (white line 53), and a solid road sign 55 are detected, while a dotted road sign 54 is detected for some reason (detection algorithm deficiency, in-vehicle The lack of performance of the sensor 22) indicates a situation where the sensor 22 could not be detected.
  • the external information 13 is detected using only the in-vehicle sensor 22, but the external information 13 may be detected by integrating information obtained from the in-vehicle sensors 22 to 25.
  • the autonomous movement range management unit 6 generates the autonomous movement map 8 shown in FIG. 3B. That is, the white line 62, the white line 63, the road sign 65, and the travel route 61 on which the host vehicle 21 has traveled are stored as the autonomous movement map 8 relating to the region.
  • FIG. 4A shows that a white line 52a, a white line 53a, a road sign 54a, and a road sign 55a are detected from the detection range 51a during the second run. That is, the road sign 54a that could not be detected during the first run can be detected during the second run.
  • the own vehicle position 21a output from the movement information acquisition unit 5 is shifted from the actual own vehicle position 21b. Therefore, the current position of the host vehicle 21 is corrected to the original host vehicle position 21b by referring to the position of each white line or each road sign in the autonomous movement map 8 created during the first run and performing landmark matching. Further, based on the correction result, the detected positions of the white line and the road sign are corrected to 52b to 55b, respectively.
  • FIG. 4B shows an example of the autonomous movement map 8 updated based on the above correction process. As shown here, a road sign 64 that is missing in the autonomous movement map 8 (FIG. 3B) generated during the previous run is added.
  • the autonomous movement range management unit 6 generates the autonomous movement map 8 of the area based on the outside world information 13 and the movement information 14 acquired when the vehicle travels for a first time in a certain area.
  • the newly detected outside world information 13 is integrated while correcting the current position of the host vehicle 21 by comparing the information on the existing autonomous movement map 8 and the outside world information 13.
  • the reliability of the autonomous movement map 8 in the area can be increased.
  • FIG. 5A is an example of the external information 13 obtained through the in-vehicle sensors 22 to 25 in a place where the host vehicle 21 is manually traveling, and shows a plurality of objects 71 detected when traveling along the traveling route 61. Show. In this case, each object 71 and the travel route 61 are registered in the autonomous movement map 8.
  • FIG. 5 (b) shows the vehicle behavior when an autonomous movement attempt is made in the same area as FIG. 5 (a) based on the autonomous movement map 8.
  • This autonomous traveling test run shows a situation in which an object 72 indicated by a dotted line among a plurality of objects 71 cannot be detected for some reason.
  • the host vehicle 21 that is moving autonomously fluctuates in the left-right direction as shown by the dotted line 61a. There is a part that deviates from the travel route 61 registered in FIG.
  • a method for determining whether or not autonomous movement is possible using this “wobble” a method of using movement information 14 (steering angle, longitudinal acceleration, lateral acceleration, yaw rate, yaw angle, etc.) acquired during manual driving is used.
  • the movement information 14 at the time of manual travel is stored in the autonomous movement map 8, and an area in which the deviation of the movement information 14 at the time of autonomous movement shown in FIG. This is a method of determining that “autonomous movement is impossible”.
  • an average and variance in a certain time interval are calculated, and an area where the variance value of at least one type of movement information 14 is equal to or greater than a predetermined value is indicated as “autonomous movement not possible”. May be determined.
  • the movement information 14 when an experienced driver who is assumed to have less “fluctuation” may be used, or the value of “allowing this degree of fluctuation” is used.
  • a form preselected by the driver may be used.
  • FIG. 5C is an example in which the autonomous movement availability of each region is registered in the autonomous movement map 8 based on the autonomous traveling test traveling result of FIG.
  • a solid line 81 in the region before the one-dot chain line 83 and the one after the one-dot chain line 84 indicates that the travel route is free of “flickering” and can move autonomously, and two points in the region between the two-dot chain lines.
  • a chain line 82 indicates that the vehicle is a travel route incapable of autonomous movement due to occurrence of “wobble”.
  • the object 71 detected in FIG. 5B is registered as the landmark 73, but the object 72 that cannot be detected is not registered as the landmark.
  • the autonomous moving map 8 may be registered by adding information (flag, existence probability value, etc.) indicating “uncertain” like a landmark 74 indicated by a dotted line. It is also possible to determine that an area in which many “uncertain” objects are registered is “autonomous movement impossible”.
  • the autonomous movement range management unit 6 may determine whether or not autonomous movement is possible by comparing the external map 12 acquired by the external map acquisition unit 3 with the autonomous movement map 8. The details of this comparison method will be described later.
  • the comparison includes a distance deviation between the target movement route of the host vehicle 21 and the movement route in the external map 12, an average value per unit distance, a cumulative value of the deviation, and the like. Then, the comparison result by any method is transmitted to the control unit 7. ⁇ Operation of control unit 7>
  • the control unit 7 uses at least one of the autonomous movement map 8, the operation information 11, the outside world information 13, and the movement information 14 to travel plans.
  • the main control device 1 is configured to directly control the actuator, a physical quantity for operating each actuator is calculated.
  • the vehicle acceleration command signal is calculated according to the setting of the inter-vehicle distance with the preceding vehicle, the setting of the maximum speed, etc., and the engine throttle and brake pressure are set so as to realize the acceleration command signal. Control.
  • the travel plan generated by the control unit 7 of this embodiment is the planned travel route of the host vehicle 21 to the set destination, the speed at each point in the route, etc., and steering for satisfying the travel plan.
  • the angle command signal and the vehicle acceleration command signal are calculated.
  • control unit 7 changes the vehicle behavior in the travel plan based on the comparison result between the external map 12 and the autonomous movement map 8 calculated by the autonomous movement range management unit 6. For example, in an area where the deviation between the external map 12 and the autonomous movement map 8 is large, the reliability of the autonomous movement map 8 is regarded as low, and the speed of the host vehicle 21 is decreased to move autonomously.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining the first deviation calculation method, and shows an example in which the deviation of the target movement route of the host vehicle 21 is focused. In FIG.
  • the target movement route 91 acquired from the external map 12 is indicated by a solid line
  • the target movement route 92 acquired from the autonomous movement map 8 is indicated by a dotted line.
  • the time transition of the deviation 102 is a two-dot chain line in FIG. The behavior is as shown in.
  • the control unit 7 changes the behavior of the host vehicle 21 to safer control.
  • the initial set speed 101a according to the initial travel plan is changed to a suppression speed 101b indicated by a broken line.
  • the reliability of the autonomous movement map 8 is low in the region where the deviation 102 exceeds the threshold 103, and there is a risk of traveling on the target movement route 92 with the relatively high initial setting speed 101a.
  • the autonomous movement map 8 is correct and the external map 12 is incorrect, but there is no danger even if the vehicle travels at low speed on the correct target movement path 92.
  • the moving speed of the host vehicle 21 is controlled in consideration of only the magnitude of the deviation 102 of the target moving path.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining the second deviation calculation method, and shows another example focusing on the deviation of the target movement route of the host vehicle 21. Note that common explanation with FIG. 6 is omitted.
  • the deviation 102 of the target movement route is sequentially calculated and compared with the threshold 103.
  • the average value for each fixed section is defined as the deviation 102.
  • FIG. 7C Even when this deviation calculation method is used, as shown in FIG. 7C, in the region where the deviation 102 exceeds the threshold 103, the control unit 7 changes the initial set speed 101a of the initial travel plan to the suppression speed 101b. .
  • the time transition of the deviation 102 is smooth compared to FIG. 6, so the lateral distances of both target travel paths are affected by the noise of the vehicle-mounted sensor. Even if locally enlarged, the influence of such noise can be removed, and the speed transition tends to be smooth.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining the third deviation calculation method, and shows another example in which the deviation of the target movement route of the host vehicle 21 is focused.
  • the deviation 102 of the target movement path is calculated sequentially or for each fixed section and compared with the threshold value 103.
  • area is defined as deviation 102.
  • the control unit 7 changes the initial set speed 101a of the initial travel plan to the suppression speed 101b. .
  • the time transition of the deviation 102 becomes smoother than that in FIGS. 6 and 7, the speed transition considering the magnitude of the deviation 102 tends to be smoother.
  • the cumulative value shown in FIG. 8B may be reset and returned to the initial set speed 101a every time a predetermined time has elapsed.
  • FIG. 9 is a diagram for explaining a fourth deviation calculating method, and similarly shows an example in which comparison is performed from the viewpoint of the target movement route of the host vehicle 21.
  • the deviation 102 is calculated by paying attention to the lateral distance between the two target movement paths.
  • the curvature of both the target movement paths is calculated, and the difference between the two curvatures is defined as the deviation 102. is doing.
  • the initial set speed 101a of the initial travel plan is changed to the suppression speed 101b in a section where the absolute value of the deviation 102 varies greatly.
  • the initial set speed 101a of the initial travel plan is maintained, and the speed reduction is suppressed.
  • the initial set speed 101a of the initial travel plan is changed to the suppression speed 101b.
  • ⁇ Fifth deviation calculation method> 10A and 10B are diagrams for explaining the fifth deviation calculation method, and show an example in which comparison is performed from the viewpoint of the landmark for self-position estimation. 6 to 9, the deviation 102 is defined by focusing on the target travel route of the host vehicle 21, but here, attention is paid to errors in landmark positions such as road signs, parts of buildings, and trunks of street trees. Thus, the deviation 102 is defined.
  • landmarks 73a and 73b black circles registered in the autonomous movement map 8 that exist in the vicinity of the travel route 61 of the host vehicle and landmarks 75a and 75b (white circles) registered in the external map 12 are shown.
  • each position error is defined as a deviation 102.
  • the landmark 73a and the landmark 75a, and the landmark 73b and the landmark 75b represent the same object.
  • the landmark 73a and the landmark 75a have a slight positional error, they almost coincide and the deviation 102 is small. Since landmarks are mainly used for self-position estimation, if the landmark position meets the required accuracy of self-position estimation (for example, error within 0.5m), the risk of self-position estimation error during autonomous movement is It is sufficiently small that the reliability of the autonomous moving map 8 in the area can be considered high. On the other hand, a relatively large deviation 102 occurs between the positions of the landmark 73b and the landmark 75b, and here, it is assumed that the deviation is larger than the required accuracy of self-position estimation (for example, within an error of 0.5 m). . At this time, it is considered that the risk of self-position estimation error at the time of autonomous movement is also large, and it can be considered that the reliability of the autonomous movement map 8 in the region is high.
  • the required accuracy of self-position estimation for example, error within 0.5m
  • the initial set speed 101a in the initial travel plan is maintained as it is, while in the area near the landmark 73b with a large deviation 102, The initial set speed 101a of the initial travel plan is changed to the suppression speed 101b.
  • the autonomous movement speed can be suppressed, so that autonomous movement is not affected. The risk of stabilization can be reduced.
  • the mobile control device main control device 1 of the first embodiment
  • the autonomous movement range management unit 6 expands the autonomously movable area in the autonomous movement map 8, information on the external map 12 .
  • the autonomous movement can be further stabilized.
  • Example 2 of the present invention will be described with reference to FIGS.
  • duplication description is abbreviate
  • Example 1 although the structure which has arrange
  • FIG. 11 is a block diagram illustrating the mobile control device (main control device 1) and the control device 200 according to the second embodiment.
  • the main control device 1 includes an operation acquisition unit 2, an outside world information acquisition unit 4, a movement information acquisition unit 5, a control unit 7, and an in-vehicle communication device 43.
  • the control device 200 includes an external map acquisition unit 3, an autonomous movement range management unit 6, a remote control unit 201, and a control side communication device 202. That is, in the first embodiment, the external map acquisition unit 3 and the autonomous movement range management unit 6 that are arranged in the main control device 1 are moved to the control device 200 side.
  • movement of the operation acquisition part 2, the external map acquisition part 3, the external world information acquisition part 4, the movement information acquisition part 5, and the autonomous movement range management part 6 is the same as that of Example 1, it abbreviate
  • the in-vehicle communication device 43 and the control-side communication device 202 are communication devices that perform communication between the host vehicle 21 and the control device 200, and the in-vehicle communication device 43 and the control-side communication device 202 are operated constantly or intermittently.
  • Information 11, external world information 13, movement information 14, and control unit internal information 203 are transmitted, and the autonomous movement map 8 and remote control information 204 are constantly or intermittently transmitted from the control side communication device 202 to the in-vehicle communication device 43. Is transmitted.
  • the communication method at this time is, for example, Internet connection using Ethernet (registered trademark), Bluetooth (registered trademark) communication, communication using a cellular line (3G / 4G, LTE / 5G, etc.), road vehicle using an optical beacon.
  • Various forms such as communication can be used.
  • control unit 7 calculates a travel plan using at least one of the operation information 11, the outside world information 13, the movement information 14, and the remote control information 204 (described later), and based on the travel plan, The operation of the own vehicle 21 is determined here. And the control command signal of each actuator mounted in the own vehicle 21 is calculated so that the said operation
  • the basic behavior is the same as that of the first embodiment, but differs in that the behavior of the vehicle is determined by receiving the remote control information 204 from the control device 200, and details will be described later.
  • the remote control unit 201 generates remote control information 204 for remotely instructing control from the control device 200 under the condition that the own vehicle 21 cannot continue autonomous movement. For example, as shown in FIG. 12, when there is a stationary obstacle 210 (for example, a parked vehicle) in front of the host vehicle 21 and the determination material for avoiding this is insufficient and it is determined that the autonomous movement cannot be continued, In order to remotely control 21, remote control information 204 (for example, a new target movement route) generated by the remote control unit 201 is transmitted to the main control device 1 by communication. Thereby, the own vehicle 21 avoids the stationary obstacle 210 by remote control, and resumes autonomous movement when it reaches a place where autonomous movement can be resumed.
  • a stationary obstacle 210 for example, a parked vehicle
  • remote control information 204 for example, a new target movement route
  • the handle 26, accelerator pedal, 37 In addition to the remote control information 204 transmitted to the host vehicle 21, as shown in FIG. 13, while the front image acquired by the operator from the in-vehicle sensor 22 is displayed on the display device 220, the handle 26, accelerator pedal, 37, The structure produced
  • FIG. 13 as in FIG. 12, there is a stationary obstacle 210 (parked vehicle) on the target movement path 81 of the host vehicle 21, and the presence of an oncoming vehicle cannot be seen due to the recognition range of the external information acquisition unit 4. As an example, the situation where overtaking cannot be determined is given.
  • the display device 220 has captured the situation in front of the host vehicle, in particular, the stationary obstacle 210 and the road condition ahead, as the operator operates the steering wheel, accelerator, and brake at his own discretion while viewing the video.
  • the host vehicle 21 is remotely controlled.
  • the display device 220 shows a remote operation guide 221 that is a future course of the host vehicle based on the current steering angle. This varies in size and characteristics of the remotely operated vehicle, and is displayed as an aid for the operator to appropriately remotely control.
  • the remote operation monitor 220 may be a touch pad type, and may be configured to receive an operation input from the operator as the remote control information 204.
  • the content of the remote control information 204 changes according to the operation mode of the operator on the control side. For example, as shown in FIG. 13, when the operator directly instructs the steering wheel, the accelerator, and the brake, the target steering angle, the target accelerator opening, the target brake stroke, and the like become the remote control information 204. Further, the remote control information 204 may be a 0 or 1 flag for instructing departure / stop, a continuous value of the target speed, a target movement route corrected by the operator's hand, and the like. Based on the operation information from such an operator, remote control information 204 for remotely controlling the host vehicle 21 is generated and transmitted to the main control device 1 via the control side communication device 202.
  • FIG. 14 and FIG. 15 are explanatory diagrams illustrating operation images of the main control device 1 and the control device 200 according to the second embodiment.
  • FIG. 14 shows a state in which white lines 52 and 53 and a road sign 55 existing in the detection range 51 of the in-vehicle sensor 22 are detected in an area where the host vehicle 21 travels for the first time as in FIG. 3A.
  • the outside world information 13 acquired in this way is transmitted to the control side communication device 202 via the in-vehicle communication device 43, and the autonomous movement range management unit 6 in the control device 200 uses the autonomous movement map 8 similar to FIG. 3B. Is generated.
  • the autonomous movement range management unit 6 of the present embodiment also autonomously displays the travel route 61 of the own vehicle 21, the solid white line 62 present on the left side of the own vehicle 21, the dashed white line 63 present on the right side, and the road sign 65. It is stored as a moving map 8.
  • the autonomous movement range management unit 6 calculates the deviation 102 between the landmark 75 (road sign) in the external map 12 and the road sign 65 in the autonomous movement map 8.
  • the deviation 102 exceeds the required accuracy (for example, 0.5 m) of the self-position estimation accuracy, and it is determined that the autonomous movement cannot be continued.
  • a travel plan for switching from autonomous movement to remote control is generated around the landmark 75, and control according to the remote control information 204 from the control device 200 is executed during remote control.
  • the control device 200 is provided with the autonomous movement range management unit 6 to reduce the speed in a situation where the reliability of the autonomous movement map 8 is lowered. It is possible to take the option of moving to remote control. Remote control is capable of high-level control using abundant calculation resources on the control device side, and monitoring by an operator is possible, so that more stable autonomous movement can be realized.
  • Example 3 of the present invention will be described with reference to FIGS.
  • duplication description is abbreviate
  • FIG. 1 duplication description is abbreviate
  • the autonomous movement possible region of the autonomous movement map 8 is sequentially expanded using the external world information 13 and the behavior of the host vehicle 21 in the expanded region is determined with reference to the external map 12.
  • manual travel for collecting outside world information 13 until the autonomously movable area of the autonomous movement map 8 is expanded It is necessary to finally determine whether or not autonomous movement is possible for each region after repeating the autonomous traveling test run a plurality of times.
  • the present embodiment can reduce the number of times of manual driving and autonomous driving test driving for an area having a spatial shape similar to the area in the autonomous moving map 8 that has already been determined to be autonomously moving. Is.
  • the autonomous movement range management unit 6 of the present embodiment compares the autonomous movement map 8 with the external world information 13 and expands the autonomous movement possible area of the autonomous movement map 8 based on the comparison result.
  • FIG. 16 is a block diagram illustrating a configuration of the autonomous movement range management unit 6 according to the present embodiment.
  • the autonomous movement range management unit 6 may be arranged in the main control device 1 as shown in FIG. 2 of the first embodiment, or may be arranged in the control device 200 as shown in FIG. 11 of the second embodiment.
  • the autonomous movement range management unit 6 includes an autonomous movement map expansion unit 240 and a similarity calculation unit 241.
  • the autonomous movement map expansion unit 240 Based on the operation information 11, the outside world information 13, and the movement information 14, the autonomous movement map expansion unit 240 generates the autonomous movement map 8 of the own vehicle 21, and the own vehicle 21 for each region in the autonomous movement map 8. Determines whether or not can move autonomously.
  • the autonomous movement range management unit 6 autonomously moves an area having a high degree of similarity such as a shape surface with respect to the autonomously movable area. Register as extended.
  • the similarity calculation unit 241 included in the autonomous movement range management unit 6 of the present embodiment is autonomous for two regions that are expected to have the same route shape (or high similarity) in the external map 12.
  • the moving map 8 and the outside world information 13 are compared, and the similarity 242 between the two points is calculated.
  • the autonomous movement map expansion unit By applying the prepared autonomous movement map 8 to the latter area 240, the autonomously movable area can be expanded without repeating manual traveling or autonomous traveling test traveling.
  • the upper diagram in FIG. 17 is an example of the external map 12 acquired from the outside by the autonomous movement range management unit 6 and shows a road node 250 and a road link 251 corresponding to an intersection.
  • the host vehicle 21 is traveling in the T-shaped autonomous moving map 8 with the road node 250a as the center as shown in the upper diagram of FIG.
  • the lower diagram of FIG. 17 shows an example of the movement route 92 and the white line 62 registered in the autonomous movement map 8.
  • the horizontal road is a narrow road having only one lane
  • the intersecting vertical road is a two-lane road with a center line.
  • the upper part of FIG. 18 shows a state in which the host vehicle 21 has traveled manually outside the autonomous movement map 8 and is approaching the street on the road node 250b.
  • the in-vehicle sensor 22 detects a white line 52 on the road surface as the external information 13 existing in the detection range 51.
  • the similarity calculation unit 241 compares the autonomous movement map 8 in the vicinity of the road node 250a with the information of the outside world information 13 acquired in the vicinity of the road node 250b, and calculates the similarity 242. To do. Comparing the shape of the two white lines, the horizontal road is a narrow road with only one lane, and the vertical road is a two-lane road with a center line (with a stop line). It is determined that the similarity 242 of the neighboring area is high. As an example of a method of calculating the similarity 242, the white line can be converted into point cloud information and calculated using an index such as Sum ⁇ of Absolute Difference (SAD) or Sum of Squared Difference (SSD).
  • SAD Sum ⁇ of Absolute Difference
  • SSD Sum of Squared Difference
  • the autonomous movement map expansion unit 240 adds the road node in addition to the autonomous movement map 8a near the road node 250a as shown in FIG. 19B.
  • the vicinity of 250b is expanded to the autonomous movement map 8b.
  • FIG. 20 shows an example of the speed change of the travel plan based on the similarity 242.
  • FIG. 20A exemplifies a place where three road nodes (250a, 250b, 250c) on the road in the autonomous movement map 8 exist.
  • the area around the road node 250a is an area where the highly reliable autonomous movement map 8a is already prepared, and the area around the road nodes 250b and 251c is for autonomous movement based on the similarity 242 with the autonomous movement map 8a.
  • This is an area expanded as the maps 8b and 8c.
  • FIG. 20B shows the similarity 242 between the autonomous movement maps 8b and 8c calculated based on the autonomous movement map 8a.
  • the degree of similarity 242 between the autonomous movement map 8c and the autonomous movement map 8a is smaller than that of the autonomous movement map 8b.
  • the suppression speed 101b set in the area of the autonomous movement map 8b is slower than the initial setting speed 101a set in the area of the autonomous movement map 8a, and the autonomous movement map 8c.
  • the suppression speed 101b set in this area is set to be a slower speed set in the area of the autonomous movement map 8b.
  • the autonomously movable area is determined in consideration of the similarity 242 between the autonomous movement map 8 and the outside world information 13 in a place that can be regarded as the same shape on the external map 12.
  • the information stored in the autonomous movement map 8 is a landmark such as a white line on a road surface or a road sign has been described as an example. It may be a 3D shape (point cloud) related to an object around the vehicle.
  • a sensor laser scanner or the like
  • ICP Intelligent Closest Point
  • Advancing angle can be estimated.
  • the autonomous movement of the automobile is described as an example of the traveling control.
  • the traveling control is not limited to the autonomous movement.
  • the present invention can be applied to various forms of travel control such as inter-vehicle distance control (active cruise control), lane keeping, automatic driving level 2, automatic driving level 3, and unmanned automatic driving.
  • the autonomous movement map 8 may determine which traveling control is possible, not whether or not autonomous movement is possible.
  • the present invention is applicable to any device that moves autonomously.
  • the present invention can also be applied to construction machines (such as mine dumpers) that perform autonomous movement, small mobility (such as single-seat small cars, motorcycles, and inverted pendulum mobility), autonomous mobile robots, and the like.
  • this invention is not limited to the above-mentioned Example, Various modifications are included.
  • the above-described embodiments have been described in detail for easy understanding of the present invention, and are not necessarily limited to those having all the configurations described.
  • a part of the configuration of one embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment, and the configuration of another embodiment can be added to the configuration of one embodiment.
  • SYMBOLS 1 Main controller 2 Operation acquisition part, 3 External map acquisition part, 4 Outside world information acquisition part, 5 Movement information acquisition part, 6 Autonomous movement range management part, 7 Control part, 8, 8a, 8b, 8c Autonomous movement map 11 operation information, 12 external map, 13 outside world information, 14 movement information, 21 own vehicle, 21a, 21b own vehicle position, 22-25 in-vehicle sensor, 26 steering wheel, 27 steering torque detection device, 28 steering control device, 29 motor , 30 Steering control mechanism, 32 Brake pedal, 33 Brake control mechanism, 34 Combine sensor, 35 Brake control device, 37 Accelerator pedal, 38 Stroke sensor, 39 Drive control device, 40 Drive control mechanism, 41 Handle angle detection 43, in-vehicle communication device, 44 display device, 51, 51a detection range, 52, 53 white line, 54, 55 road sign, 61, travel route registered in autonomous movement map, 62, 63 registered in autonomous movement map White line, 64, 65 road sign registered in autonomous map, 71 detected object, 72 unde

Abstract

自律移動可能な領域を拡張するとともに、拡張した領域の信頼度を適切に判定し、低コストかつ安定した自律移動を実現する移動体制御装置を提供する。このため、外部地図（１２）を取得する外部地図取得部（３）と、前記移動体の周辺の外界情報（１３）を取得するセンサ（２２－２５）と、前記移動体の位置または進行角を示す移動情報（１４）を取得する移動情報取得部（５）と、前記外界情報（１３）または前記移動情報（１４）に基づき自律移動用地図（８）を生成する自律移動範囲管理部（６）と、前記自律移動用地図（８）、前記外界情報（１３）、または、前記移動情報（１４）に基づき前記移動体の移動を制御する制御部（７）と、を備え、前記自律移動範囲管理部（６）は前記自律移動用地図（８）と前記外部地図（１２）を比較し、前記制御部（７）は前記自律移動範囲管理部（６）での比較結果に基づき前記移動体の挙動を制御する移動体制御装置とした。

Description

移動体制御装置
　本発明は、自動運転（自律移動）可能な領域を順次拡張する自動車やロボット等の移動体、および、それに用いられる移動体制御装置に関する。
　車両の走行データ等に基づいて地図を生成し、自動運転（自律移動）可能な領域を自動的に順次拡張する技術が知られている。例えば、特許文献１の要約書には、道路に沿った領域を多数の小領域に分割し、小領域ごとに計測対象の存在を示す重みが対応付けられるマップを記憶し、計測機器を搭載した車両が道路を走行するごとに得られる計測対象の位置データを利用して、当該位置データに対応する小領域に、計測対象の存在を示す重みを加算する「自動走行用マップ作製装置」が開示されている。
　また、特許文献２の要約書には、車両の前方認識精度が「低」いと判定される場合、地図情報を用いる自動運転の際は地図の信頼度等に応じて、自動運転時の速度等を決定する「走行制御装置」が開示されている。
特開２００７－１８３４３２号公報 特開２０１６－１６２２９９号公報
　特許文献２は、自動運転（自律移動）に利用する地図情報の信頼度が既知であることを前提とするが、特許文献１のように、初回走行時に取得した車両センサ情報を基に自動走行用マップを作製し、以降の走行時にそのマップを利用して自動走行（自律移動）する場合、信頼度不明の車両センサ情報に基づいて作製したマップの信頼度も不明であるため、マップ（地図情報）の信頼度が不可欠な特許文献２の自動運転時の速度等の制御を実行できないという問題がある。
　本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、車両センサ情報を基に走行時に作製した地図を自律移動に用いる場合であっても、その地図の精度や信頼度を判定でき、精度や信頼度に応じた自律移動制御を実現できる移動体、および、移動体制御装置を提供することである。
　上記目的を達成するために、本発明に係る移動体制御装置は、外部地図を取得する外部地図取得部と、前記移動体の周辺の外界情報を取得するセンサと、前記移動体の位置または進行角を示す移動情報を取得する移動情報取得部と、前記外界情報または前記移動情報に基づき自律移動用地図を生成する自律移動範囲管理部と、前記自律移動用地図、前記外界情報、または、前記移動情報に基づき前記移動体の移動を制御する制御部と、を備え、前記自律移動範囲管理部は前記自律移動用地図と前記外部地図を比較し、前記制御部は前記自律移動範囲管理部での比較結果に基づき前記移動体の挙動を制御する移動体制御装置とした。
　本発明によれば、自律移動時に、自律移動用地図の精度や信頼度を判定し、その結果に応じて速度等の挙動を制御することで、より安定した自律移動を実現する移動体や、その制御装置を提供することが可能となる。
実施例１の移動体制御装置を搭載した車両の全体構成図。 実施例１の移動体制御装置の構成を示したブロック図。 実施例１の自律移動範囲管理部６の初回の外界情報取得例を示した説明図。 実施例１の自律移動範囲管理部６の初回の自律移動用地図作成例を示した説明図。 実施例１の自律移動範囲管理部６の二回目の外界情報取得例を示した説明図。 実施例１の自律移動範囲管理部６の二回目の自律移動用地図作成例を示した説明図。 実施例１の自律移動範囲管理部６の動作例を示した説明図。 実施例１の制御部７の動作例を示した説明図。 実施例１の制御部７の動作例を示した説明図。 実施例１の制御部７の動作例を示した説明図。 実施例１の制御部７の動作例を示した説明図。 実施例１の自律移動用地図と外部地図のランドマークの誤差を示した説明図。 実施例１の制御部７の動作例を示した説明図。 実施例２の移動体制御装置の構成を示したブロック図。 実施例２の移動体制御装置の構成を示した説明図。 実施例２の遠隔制御情報２０４を生成する構成の一例を示した説明図。 実施例２の自律移動範囲管理部６の動作例を示した説明図。 実施例２の制御部７の動作例を示した説明図。 実施例３の自律移動範囲管理部６の構成を示したブロック図。 実施例３の外部地図、自律移動用地図、自車両の関係例を示した説明図。 実施例３の自律移動範囲管理部６の動作例を示した説明図。 実施例３の自律移動範囲管理部６の動作例を示した説明図。 実施例３の自律移動範囲管理部６の動作例を示した説明図。 実施例３の制御部７の動作例を示した説明図。
　以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明する。
　本発明の移動体と移動体制御装置の実施例１について、図１～図１０Ｂを用いて説明する。なお、以下では、移動体が車両である例を説明するが、ロボットなどの他種の移動体であっても良い。
　図１は、本実施例の移動体制御装置（以下、「主制御装置１」と称する）を搭載した自車両２１を上方から見た全体構成図であり、ＦＬは左前輪、ＦＲは右前輪、ＲＬは左後輪、ＲＲは右後輪である。
　この自車両２１の前後左右には、外界を認識する車載センサ２２～２５が設置されている。これらの車載センサ２２～２５は、例えば１８０゜視野角を持った魚眼カメラであり、これらを自車両２１の前後左右に設置することで、自車両２１の周囲に存在する他車両、自転車、歩行者、障害物等との相対距離や相対速度を検出できる。以下では、各センサが魚眼カメラである例を説明するが、センサは、超音波センサ、ステレオカメラ、赤外線カメラに置換しても良く、また、周囲３６０゜をセンシング可能なレーザレーダを自車両２１の天井に搭載することで、前後左右のセンサに代える構成としても良い。なお、自動運転の普及には、自動運転システムの低コスト化が不可欠であるため、何れのセンサを用いる場合であっても、コスト面の制約から検出精度のやや劣るセンサを採用せざるを得ないと考えられる。このような事情を考慮し、以下では、車載センサ２２～２５の検出精度が低く、自車両２１の周囲の物体を正確に検出できない場合もあるものとして説明を進める。
　主制御装置１は、車載センサ２２～２５等からセンサ信号が入力され、ステアリング制御装置２８、ブレーキ制御装置３５、駆動制御装置３９、車載通信装置４３、表示装置４４に指令信号を出力するものである。なお、図示を省略しているが、主制御装置１は、演算処理を実行するＣＰＵ、車両走行制御のフロー等を記憶したＲＯＭ、データ等を一時的に記憶するＲＡＭ、および、信号の入出力を担う入出力部を有しており、これらを協働させることで、生成した走行計画に従って自車両２１の走行を制御するため指令信号を演算する。ステアリング制御装置２８、ブレーキ制御装置３５、駆動制御装置３９、ステアリング制御装置２８も、主制御装置１と同様に、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、入出力部等から構成されるが、これらの協働に関する周知技術については説明を省略する。
　ここで、ステアリング制御装置２８は、主制御装置１の指令信号に基づきステアリング制御機構３０を制御し、自車両２１の進行方向を制御するものである。ブレーキ制御装置３５は、主制御装置１の指令信号に基づきブレーキ制御機構３３を制御し、各輪のブレーキ力配分を調整するものである。駆動制御装置３９は、主制御装置１の指令信号に基づき駆動制御機構４０を制御し、エンジンやモータ等の駆動用アクチュエータのトルク出力を調整するものである。車載通信装置４３は、路車間または車車間の通信を行うものであるが、これに代え、記憶媒体（ＵＳＢメモリ、ＳＤカード、ＨＤＤ等）の記録再生装置から必要な情報を取得する構成としても良い。表示装置４４は、自車両２１の走行計画等を表示するものであり、ドライバが直接操作できるようにタッチパネル式ディスプレイ等を用いることが望ましい。
　なお、以下では、ハンドル２６、アクセルペダル３７、ブレーキペダル３２等の、ドライバが操作する入力装置を備えた自車両２１を例示するが、これら入力装置が設置されていない車両であっても良い。この場合、本車両はドライバの操作が不要な完全自律移動車、あるいは、遠隔からの走行指令を受けて走行する遠隔運転車となる。
＜ブレーキ動作＞
　次に、自車両２１のブレーキ動作について説明する。ドライバが自車両２１を運転している状態では、ドライバがブレーキペダル３２を踏む踏力を、必要であればブレーキブースタ（不図示）で倍力し、マスタシリンダ（不図示）によって、その力に応じた油圧を発生させる。発生した油圧は、ブレーキ制御機構３３を介して、各輪に設けられたホイルシリンダ３６ＦＬ、３６ＦＲ、３６ＲＬ、３６ＲＲに供給される。これらのホイルシリンダは、不図示のシリンダ、ピストン、パッド、ディスクロータ等から構成されており、マスタシリンダから供給された作動液によってピストンが推進され、ピストンに連結されたパッドがディスクロータに押圧される。尚、ディスクロータは、車輪とともに回転している。そのため、ディスクロータに作用したブレーキトルクは、車輪と路面との間に作用するブレーキ力となる。以上により、ドライバのブレーキペダル操作に応じて、各輪に制動力が発生させることができる。なお、本実施例の自車両２１では、ブレーキブースタやマスタシリンダを搭載する必要は必ずしもなく、ブレーキペダル３２とブレーキ制御機構３３を直結させ、ドライバがブレーキペダル３２を踏めば直接ブレーキ制御機構３３が動作する機構であっても良い。
　ブレーキ制御装置３５には、例えば、前後加速度、横加速度、ヨーレート、ヨー角を検出可能なコンバインセンサ３４、各輪に設置された車輪速センサ３１ＦＬ、３１ＦＲ、３１ＲＬ、３１ＲＲ、ステアリング制御装置２８を介したハンドル角検出装置４１からのセンサ信号、主制御装置１からのブレーキ力指令信号などが入力されている。
　また、ブレーキ制御装置３５が出力する指令信号は、ポンプや制御バルブ等からなるブレーキ制御機構３３に入力され、ドライバのブレーキペダル操作とは独立して、各輪に任意の制動力を発生させる。このように、主制御装置１が、ブレーキ制御装置３５にブレーキ力指令信号を出力することで、自車両２１に任意のブレーキ力を発生させることができ、ドライバの操作が生じない自律移動においては自動的に制動を行う役割を担っている。但し、本実施例は、上記した構成のブレーキ制御装置３５に限定されるものではなく、ブレーキバイワイヤ等のほかのアクチュエータを用いてもよい。
＜ステアリング動作＞
　次に、自車両２１のステアリングの動作について説明する。ドライバが自車両２１を運転している状態では、ドライバがハンドル２６を介して入力した操舵トルクとハンドル角をそれぞれ操舵トルク検出装置２７とハンドル角検出装置４１で検出し、それらの情報に基づいて、ステアリング制御装置２８は、モータ２９を制御してアシストトルクを発生させる。
　そして、ドライバの操舵トルクとモータ２９によるアシストトルクの合力により、ステアリング制御機構３０が可動し、前輪（ＦＬ輪、ＦＲ輪）の向きが変動する。一方で、前輪の切れ角に応じて、路面からの反力がステアリング制御機構３０に伝わり、路面反力としてドライバに伝わる構成となっている。なお、操舵トルク検出装置２７を省略し、ドライバがハンドル２６を操作する際にアシストトルクが発生しない（いわゆるオモステの）機構であっても良い。
　また、ステアリング制御装置２８は、ドライバのステアリング操作とは独立に、モータ２９によりトルクを発生させ、ステアリング制御機構３０を制御することができる。従って、主制御装置１は、ステアリング制御装置２８に操舵トルク指令（値）を通信することで、前輪を任意の切れ角に制御することができ、ドライバの操作が生じない自律移動においては自動的に操舵を行う役割を担っている。但し、本実施例は、上記構成のステアリング制御装置に限定されるものではなく、ステアバイワイヤ等のほかのアクチュエータを用いてもよい。
＜アクセル動作＞
　次に、自車両２１のアクセルの動作について説明する。ドライバのアクセルペダル３７の踏み込み量はストロークセンサ３８で検出され、駆動制御装置３９に入力される。駆動制御装置３９は、例えばアクセルペダル３７の踏み込み量に応じてスロットル開度を調節し、エンジンを制御する。以上により、ドライバのアクセルペダル操作に応じて自車両２１を加速させることができる。
　また、駆動制御装置３９は、ドライバのアクセル操作とは独立にスロットル開度を制御することができる。従って、主制御装置１は、駆動制御装置３９に加速指令（値）を通信することで、自車両２１に任意の加速度を発生させることができ、ドライバの操作が生じない自律移動においては自動的に加速を行う役割を担っている。
　なお、自車両はエンジン車である必要は必ずしもなく、主要駆動装置が電気モータであっても良い。この場合、駆動制御装置３９は、アクセルペダル３７の踏み込み量に応じてモータトルク指令信号を算出し、電力変換装置（不図示）がモータトルク指令信号を実現するように電流制御を行う。
＜移動体制御装置の構成＞
　図２は、本実施例に係る主制御装置１（移動体制御装置）の一部を示すブロック図である。ここに示すように、主制御装置１は、操作取得部２、外部地図取得部３、外界情報取得部４、移動情報取得部５、自律移動範囲管理部６、制御部７を備えている。
　操作取得部２は、ドライバの操作情報１１を取得し、図示しない主制御装置１の記憶装置に記憶する。操作情報１１の具体例としては、ハンドル２６の操舵トルクとハンドル角、アクセルペダル３７の踏み込み量、ブレーキペダル３２の踏力等である。また、表示装置４４、押しボタン、スイッチ等を入力デバイスとして備えている場合は、それらからの入力である。
　外部地図取得部３は、主制御装置１の外部から、自車両２１の周辺領域や移動予定領域に対応する外部地図１２を取得する。この外部地図１２には、移動の目標となる経路や車線の情報、道路標識や一時停止線など交通ルール関連の情報、自己位置推定に使用する静的ランドマーク情報（例えば路面上の白線などのペイント、建物など道路周辺の物体）等の情報が含まれている。具体的な外部地図１２としては、例えば、カーナビゲーションシステム向けに販売されているナビ用の地図、インターネットより取得可能な地図（Google（登録商標）マップやOpen Street Map（登録商標）等）、航空写真から自動生成した地図、手書き入力により作成した地図などが挙げられる。なお、例示した無料あるいは低コストで入手できる外部地図１２は、品質や精度が保証されたものではなく、自律移動に必要な情報が十分に含まれているとは限らないものである。
　外界情報取得部４は、自車両２１の前後左右に設置された車載センサ２２～２５から外界情報１３を取得し、取得した外界情報１３に基づいて、自車両２１周辺の物体（障害物等）の位置、大きさ、移動速度、等を求める。また、道路標識、路面ペイント、信号機などを検出した場合には、その位置や種別を求める。これらの車載センサとしてカメラを用いる場合、カメラの画像データから、複数の物体に対して同時にその種類を識別して、外界情報１３を取得することが可能である。特に、２つのカメラを用いたステレオカメラでは、移動体や障害物の相対距離、相対速度を検出することもできるため、優位である。得られた外界情報１３を、走行制御装置内の記憶装置（ＲＡＭ等）に記憶する。
　移動情報取得部５は、自車両２１の現在位置や進行角、または、動作状態量等の移動情報１４を取得する。自車両２１の現在位置は、例えばＧＰＳシステムにより特定でき、移動中であれば、位置情報の時間経過により進行角を取得することも可能である。また、ＧＰＳ受信機を自車両２１の前後に２つ取り付けておけば、自車両２１が停止中であっても進行角を取得することが可能である。一方、動作状態量は、車輪速センサ３１が検出した各車輪の速度や、コンバインセンサ３４が取得した前後加速度、横加速度、ヨーレート、ヨー角等である。
　自律移動範囲管理部６は、上述した、操作情報１１、外界情報１３、移動情報１４に基づき、自車両２１の自律移動可能範囲を登録した自律移動用地図８を生成するとともに、自律移動用地図８の内部の各領域において自律移動の可否を判定する。この自律移動用地図８は、各領域について、道路形状、走行経路、交通法規、ランドマーク等を登録したものであり、自車両２１の自律移動時に利用するものである。例えば、自律移動する自車両２１がある交差点で右折したい場合、自律移動用地図８に含まれる当該交差点の形状、右折時の走行経路、交通法規に関する情報等を参照することで、適切に右折することができる。自律移動用地図８に記録される、交差点・道路情報としては、例えば、交差点の道路の車線数、道路幅、道路の交差角、車線幅、中央分離帯幅、横断歩道幅、横断歩道の交差点からのセットバック量、信号機の有無などが挙げられる。あるいは、外界情報１３が自車両２１周辺の物体の位置を点群として得られるならば、その点群を統合した情報を自律移動用地図８としてもよい。なお、自律移動範囲管理部６は、生成された自律移動用地図８を主制御装置１が備える記憶装置に記録する。
　この自律移動範囲管理部６は、自車両２１が初めて走行する領域では、移動情報１４から自車両２１の現在位置と進行角を取得するとともに、外界情報１３から自車両２１近傍の障害物、ランドマーク、路面の白線等の位置を抽出する。そして、これらの情報を基に、地上を基準とした、各障害物等の絶対座標を求める。そして、座標変換した外界情報１３を、自律移動用地図８に当該領域に関連する情報として登録する。その後、同じ領域を再度走行する場合は、前回走行時に検出した外界情報１３を反映した自律移動用地図８に基づき、自車両２１の現在位置や進行角を推定するとともに、新たに検出した外界情報１３があれば、自律移動用地図８を更新する。これにより、同じ領域の走行回数が増えるほど、自律移動用地図８の信頼度が向上する。
　現在位置および進行角の推定方法の一例としては、車載センサ２２によって自車両２１周辺の画像データを取得し、記憶している外界画像と位置情報を照合して、当該自車両２１の位置を特定する方法が挙げられる。あるいは、画像などによって特定のランドマークを認識し、そのランドマークと自車両２１の相対位置情報とランドマークの絶対位置情報から、自車両２１の位置を特定する方法などもある。
＜自律移動範囲管理部６の動作＞
　次に、図３Ａ～図５を用いて、自律移動範囲管理部６の動作の一例を説明する。
　図３Ａは、自車両２１が初めて走行する場所（領域）における、前方の車載センサ２２の検知範囲５１と取得できた外界情報１３の関係を示す一例である。ここでは、実線の車道外側線（白線５２）、破線のセンターライン（白線５３）、および、実線の道路標識５５が検出される一方、点線の道路標識５４が、何らかの理由（検知アルゴリズム不備、車載センサ２２の性能不足等）は検知できなかった状況を示している。なお、この例では、車載センサ２２だけを用いて外界情報１３を検出しているが、車載センサ２２～２５から得た情報を統合して外界情報１３を検出しても良い。
　図３Ａの外界情報１３を取得すると、自律移動範囲管理部６は、図３Ｂに示す自律移動用地図８を生成する。すなわち、白線６２、白線６３、道路標識６５、および、自車両２１が走行した走行経路６１を当該領域に関する自律移動用地図８として記憶する。
　次に、図４Ａを用いて、自車両２１が図３Ａと同じ場所を二回目に走行した場合に得られる外界情報１３の一例と、自車両２１の現在位置の修正方法の概要を説明する。
　図４Ａは、二回目の走行時の検知範囲５１ａからは、白線５２ａ、白線５３ａ、道路標識５４ａ、道路標識５５ａが検出されたことを示している。すなわち、初回の走行時には検出できなかった道路標識５４ａを、二回目の走行時には検出できたことを示している。
　ここで、二回目の走行時に取得したＧＰＳ信号等の移動情報１４に誤差がある場合、移動情報取得部５が出力する自車両位置２１ａは、実際の自車両位置２１ｂからずれた位置となる。そこで、初回走行時に作成した自律移動用地図８中の各白線や各道路標識の位置を参照し、ランドマークマッチングすることで、自車両２１の現在位置を本来の自車両位置２１ｂに修正する。さらに、その修正結果に基づき、検出した白線、道路標識の位置をそれぞれ５２ｂ～５５ｂに修正する。
　上記の修正処理を踏まえて更新された自律移動用地図８の例を図４Ｂに示す。ここに示すように、前回走行時に生成した自律移動用地図８（図３Ｂ）では欠落していた道路標識６４が追加される。
　このように、自律移動範囲管理部６は、ある領域を初めて走行したときに取得した外界情報１３と移動情報１４に基づき、当該領域の自律移動用地図８を生成する。そして、当該領域を再度走行する場合は、既存の自律移動用地図８の情報と外界情報１３を照らし合わせて自車両２１の現在位置を修正しながら、新たに検出した外界情報１３を統合することで、当該領域の自律移動用地図８の信頼性を高めることができる。
　次に、図５を用いて、自律移動用地図８に登録された各領域内での自車両２１の自律移動可否を判定する際の自律移動範囲管理部６の動作例を説明する。
　図５（ａ）は、自車両２１が手動走行する場所において、車載センサ２２～２５を介して得た外界情報１３の一例であり、走行経路６１を走行する際に検出した複数の物体７１を示している。この場合、自律移動用地図８には、各々の物体７１と走行経路６１が登録される。
　図５（ｂ）は、図５（ａ）と同じ領域を自律移動用地図８に基づいて自律移動試行した際の車両挙動を示す。この自律移動のテスト走行は、複数の物体７１のうち、点線で示す物体７２を何らかの理由により検知できなかった状況を示している。一点鎖線８３と８４に挟まれた領域では、物体７２が検出できなかったことが原因で、点線の走行経路６１ａのように、自律移動中の自車両２１が左右方向にふらつき、自律移動用地図８に登録された走行経路６１から乖離する箇所が存在する。
　この「ふらつき」を利用した自律移動可否の判定方法の一例としては、手動走行時に取得した移動情報１４（操舵角、前後方向の加速度、横方向の加速度、ヨーレート、ヨー角等）を利用する方法がある。例えば、手動走行時の移動情報１４を自律移動用地図８に記憶しておき、これと図５（ｂ）で示した自律移動時の移動情報１４の偏差が所定値以上となった領域を「自律移動不可」と判定する方法である。あるいは、図５（ｂ）で得た移動情報１４について、ある時間区間における平均および分散を算出し、少なくとも１つの種類の移動情報１４の分散値が所定値以上となった領域を「自律移動不可」と判定してもよい。自律移動可否を判定する際の基準には、「ふらつき」が少ないとされる熟練ドライバが運転した際の移動情報１４を利用しても良いし、「この程度のふらつきは許容する」という値をドライバが予め選択する形であっても良い。
　図５（ｃ）は、図５（ｂ）の自律移動のテスト走行結果を踏まえた、各領域の自律移動可否を自律移動用地図８に登録した例である。図５（ｃ）において、一点鎖線８３以前と一点鎖線８４以後の領域における実線８１は「ふらつき」がなく自律移動可能な走行経路であることを示しており、両一点鎖線間の領域における二点鎖線８２は「ふらつき」が発生するため自律移動不可の走行経路であることを示している。このとき、図５（ｃ）の自律移動用地図８では、図５（ｂ）で検出できた物体７１をランドマーク７３として登録するが、検出できなかった物体７２はランドマークとして登録しない。これは、前回走行後と今回走行前に物体７２が取り除かれている可能性も考えられるからである
　なお、図５（ｂ）での、自律移動可能性判定の方法として「ふらつき」以外の要素を用いても良い。例えば、図５の例では、物体７２を検出できた走行回次（図５（ａ））とできなかった走行回次（図５（ｂ））が存在する。この場合に、自律移動用地図８には、点線で示すランドマーク７４のように「不確実」という旨の情報（フラグ、存在確率値等）を付加して登録しても良く、この場合は「不確実」な物体が多く登録された領域を「自律移動不可」と判定することも可能である。
　さらに、自律移動範囲管理部６では、外部地図取得部３が取得した外部地図１２と、自律移動用地図８を比較することで自律移動の可否を判定しても良い。この比較方法の詳細は後述するが、概説すれば、自車両２１の目標移動経路と外部地図１２中の移動経路との距離偏差、単位距離あたりの平均値、偏差の累積値などである。そして、何れかの方法による比較結果を制御部７に伝送する。
＜制御部７の動作＞
　自律移動用地図８に登録された自律移動可能領域を自律移動する場合、制御部７は、自律移動用地図８、操作情報１１、外界情報１３、移動情報１４の少なくとも１つを用いて走行計画を演算、生成し、この走行計画に基づき、自律移動時の自車両２１の動作を決定する。そして、決定した動作を実現するように、自車両２１に搭載された各アクチュエータの制御指令信号を算出する。この主制御装置１がアクチュエータを直接制御する構成である場合は、各アクチュエータを動作させるための物理量を算出する。例えば自動車間距離制御システムの場合、先行車との車間距離の設定、最高速度の設定などに従って、車両の加速度指令信号を算出し、当該加速度指令信号を実現するように、エンジンスロットルやブレーキ圧を制御する。
　本実施例の制御部７が生成する走行計画は、設定された目的地までの自車両２１の走行予定経路や当該経路中の各地点での速度等であり、前記走行計画を満たすための操舵角指令信号、車両の加速度指令信号を演算する。
　また、制御部７は、自律移動範囲管理部６で算出した、外部地図１２と自律移動用地図８の比較結果に基づき、走行計画中の車両挙動を変更する。例えば、外部地図１２と自律移動用地図８の偏差が大きい領域では、自律移動用地図８の信頼度が低いとみなし、自車両２１の速度を低下させて自律移動する。
　次に、図６～図１０Ｂを用いて、制御部７が実施する自律移動用地図８の信頼度の評価方法を具体的に説明する。各図は、外部地図１２と自律移動用地図８の偏差を異なる基準で算出した例であり、さらに、偏差の程度に応じた自車両２１の速度制御も併せて表示したものである。なお、これら全ての判断は並列して行う必要はなく、場所に応じて、或いは、ドライバの選択により、少なくとも一つを利用して偏差を算出し、速度などの挙動を制御するようにすれば良い。
＜第一の偏差算出方法＞
　図６は第一の偏差算出方法を説明するための図であり、自車両２１の目標移動経路の偏差に着目した例を示している。図６（ａ）では、外部地図１２から取得した目標移動経路９１を実線で示し、自律移動用地図８から取得した目標移動経路９２を点線で示している。ここに示すように、両目標移動経路の横方向（自車両２１の進行方向に対して垂直な方向）の距離を偏差１０２とすると、偏差１０２の時間推移は図６（ｂ）の二点鎖線に示すような挙動となる。そして、この偏差１０２が予め設定した閾値１０３を超えたとき、制御部７は自車両２１の挙動をより安全な制御に変更する。
　例えば、図６（ｃ）に示すように、偏差１０２が閾値１０３を超えた領域を含む区間に関しては、当初走行計画による初期設定速度１０１ａを、破線で示す抑制速度１０１ｂに変更する。これは、偏差１０２が閾値１０３を超える領域では、自律移動用地図８の信頼度が低い可能性が考えられるため、比較的高速の初期設定速度１０１ａのまま目標移動経路９２を走行すると危険がある可能性も考えられるからである。なお、自律移動用地図８の方が正しく、外部地図１２の方が誤っている可能性も考えられるが、正しい目標移動経路９２上を低速走行しても危険はないため、本実施利例では、目標移動経路の偏差１０２の大きさだけを考慮して、自車両２１の移動速度を制御することとした。
　上述の判断を制御部７で行うことにより、車載センサを利用して作成した自律移動用地図８の信頼度が不明であっても、外部地図との比較により信頼度が低い可能性のある領域を特定でき、当該領域走行時の速度を抑制した走行計画に変更することで、当該領域走行時の安全性を高めることができる。
＜第二の偏差算出方法＞
　図７は第二の偏差算出方法を説明するための図であり、自車両２１の目標移動経路の偏差に着目した他の例を示している。なお、図６との共通点は重複説明を省略する。上述した図６では、目標移動経路の偏差１０２を逐次算出し閾値１０３と比較していたが、図７では、一定区間ごとの平均値を偏差１０２と定義している。外部地図１２と自律移動用地図８の目標移動経路がそれぞれ図７（ａ）に示すものであるとき、一定区間ごとの平均値として求められる偏差１０２は図７（ｂ）に示すように推移する。
　この偏差算出方法を用いる場合も、図７（ｃ）に示すように、偏差１０２が閾値１０３を超えた領域では、制御部７は、当初走行計画の初期設定速度１０１ａを抑制速度１０１ｂに変更する。両目標移動経路の横方向距離の平均値を用いる図７では、図６に比べると偏差１０２の時間推移がなめらかであるため、車載センサのノイズ等の影響により両目標移動経路の横方向距離が局所的に拡大しても、そのようなノイズの影響を除去でき、速度推移も滑らかになりやすい。
＜第三の偏差算出方法＞
　図８は第三の偏差算出方法を説明するための図であり、自車両２１の目標移動経路の偏差に着目した他の例を示している。なお、上述した偏差算出方法との共通点は重複説明を省略する。上述した図６、図７では、目標移動経路の偏差１０２を逐次あるいは一定区間ごとに算出し閾値１０３と比較していたが、図８では、両目標移動経路の横方向距離の累積値（積分値、面積）を偏差１０２と定義している。外部地図１２と自律移動用地図８の目標移動経路がそれぞれ図８（ａ）に示すものであるとき、偏差１０２は図８（ｂ）に示すように、徐々に増加する。
　この偏差算出方法を用いる場合も、図８（ｃ）に示すように、偏差１０２が閾値１０３を超えた領域では、制御部７は、当初走行計画の初期設定速度１０１ａを抑制速度１０１ｂに変更する。図８では、図６や図７に比べて偏差１０２の時間推移がさらになめらかになるため、偏差１０２の大きさを考慮した速度推移がより滑らかになりやすい。また、目標移動経路９１と９２の横方向距離が小さくなった後も累積値が残るため、速度低下させた安全走行が継続するという特徴もある。なお、この偏差算出方法を用いる場合は、所定時間経過ごとに、図８（ｂ）に示した累積値をリセットして初期設定速度１０１ａに復帰できる構成としても良く、また、目標移動経路９１と９２の横方向距離が所定値を超えた場合にのみ偏差１０２として累積する構成としても良い。
＜第四の偏差算出方法＞
　図９は第四の偏差算出方法を説明するための図であり、同じく自車両２１の目標移動経路の観点から比較を行う例を示している。上述した図６～図８では両目標移動経路間の横方向距離に着目して偏差１０２を算出したが、図９では両目標移動経路の曲率を算出し、両曲率の差を偏差１０２と定義している。
　外部地図１２の目標移動経路９１と自律移動用地図８の目標移動経路９２が図９（ａ）に示す形であるとき、目標移動経路９１の曲率１０４ａと目標移動経路９２の曲率１０４ｂ各々の推移は図９（ｂ）に示す形になる。すなわち、図９（ｂ）に示す曲率１０４ａ（曲率＝０）と曲率１０４ｂの差が偏差１０２となる。この場合、図９（ｃ）に示すように、偏差１０２の絶対値が大きく変動する区間で、当初走行計画の初期設定速度１０１ａを抑制速度１０１ｂに変更する。
　図９に示す本偏差算出方法では、図６～図８の方法とは異なり、目標移動経路９１と９２の横方向距離が大きくても、曲率の推移が一致しており経路形状が一致している場合には当初走行計画の初期設定速度１０１ａが維持され、速度低下は抑制される。逆に目標移動経路９１と９２の横方向距離が小さくとも、曲率の推移に偏差が生じており経路形状が異なる場合は当初走行計画の初期設定速度１０１ａを抑制速度１０１ｂに変更する。なお、実際には、外部地図１２から取得した目標移動経路９１の精度や信頼度が必ずしも保証されておらず、実際にこの領域を自律移動する際の目標移動経路９１が直線であるとは限らない。同様に、自律移動用地図８として生成した目標移動経路９２も正しいとは限らず、両者の形状が大きく異なる領域では安全のため速度を落として走行するのは合理的である。
＜第五の偏差算出方法＞
　図１０Ａ、図１０Ｂは第五の偏差算出方法を説明するための図であり、自己位置推定用のランドマークの観点から比較を行う例を示している。図６～図９では、自車両２１の目標移動経路に着目して偏差１０２を定義したが、ここでは、道路標識、建物の一部、街路樹の幹などのランドマーク位置の誤差に着目して偏差１０２を定義する。
　図１０Ａの例は、自車両の走行経路６１近辺に存在する、自律移動用地図８に登録されたランドマーク７３ａ、７３ｂ（黒丸）と、外部地図１２に登録されたランドマーク７５ａ、７５ｂ（白丸）を表しており、各々の位置誤差を偏差１０２と定義している。なお、ランドマーク７３ａとランドマーク７５ａ、ランドマーク７３ｂとランドマーク７５ｂはそれぞれ同じ物体を表す。
　図１０Ａにおいて、ランドマーク７３ａとランドマーク７５ａは若干の位置誤差があるものの、ほぼ一致しており、偏差１０２は小さい。ランドマークは主に自己位置推定に使用することから、ランドマークの位置が自己位置推定の要求精度（例えば誤差０．５ｍ以内）を満たす場合には、自律移動時の自己位置推定誤差のリスクは十分小さく、当該領域における自律移動用地図８の信頼度は高いとみなせる。一方、ランドマーク７３ｂとランドマーク７５ｂの位置には相対的に大きな偏差１０２が生じており、ここでは自己位置推定の要求精度（例えば誤差０．５ｍ以内）より大きい偏差となっているものとする。この時、自律移動時の自己位置推定誤差のリスクも大きいと考えられ、当該領域における自律移動用地図８の信頼度は高いとみなすことができる。
　このため、図１０Ｂに示すように、偏差１０２の小さいランドマーク７３ａの近くの領域では当初走行計画にある初期設定速度１０１ａをそのまま維持する一方、偏差１０２が大きいランドマーク７３ｂの近くの領域では、当初走行計画の初期設定速度１０１ａを抑制速度１０１ｂに変更する。これにより、自律移動時の自己位置推定誤差のリスクが大きいと考えられるランドマーク７３ｂ近傍の領域にて、実際に自己位置推定精度が低下しても、自律移動速度を抑制できるため自律移動の不安定化のリスクを低減することができる。
　このように、本実施例１の移動体制御装置（主制御装置１）によれば、自律移動範囲管理部６が自律移動用地図８における自律移動可能領域を拡張したとき、外部地図１２の情報を参照することで、当該領域における自律移動用地図８の信頼度を推定し、推定した信頼度に応じて自車両２１の走行計画を変更することで、何れの領域を自律移動するときでも、その自律移動をより安定化することができる。
　次に、本発明の実施例２について、図１１～図１５を用いて説明する。なお、実施例１と同様の部分は重複説明を省略する。
　実施例１では、外部地図取得部３と自律移動範囲管理部６を主制御装置１に配置した構成を説明したが、管制装置が自車両２１を遠隔操作する場合は、これらが必ずしも主制御装置１の内部にある必要はなく、管制装置側に設置してもよい。
　図１１は、実施例２に係る移動体制御装置（主制御装置１）と管制装置２００を示すブロック図である。本実施例では、主制御装置１は、操作取得部２、外界情報取得部４、移動情報取得部５、制御部７、車載通信装置４３を備えている。また、管制装置２００は、外部地図取得部３、自律移動範囲管理部６、遠隔制御部２０１、管制側通信装置２０２から構成されている。すなわち、実施例１では、主制御装置１に配置されていた、外部地図取得部３と自律移動範囲管理部６が、管制装置２００側に移動している。なお、操作取得部２、外部地図取得部３、外界情報取得部４、移動情報取得部５、自律移動範囲管理部６の動作は実施例１と同様であるため以下では重複説明を省略する。
　車載通信装置４３と管制側通信装置２０２は、自車両２１と管制装置２００の間の通信を行う通信装置であり、車載通信装置４３から管制側通信装置２０２へは、常時または断続的に、操作情報１１、外界情報１３、移動情報１４、制御部内部情報２０３が伝送され、管制側通信装置２０２から車載通信装置４３へは、常時または断続的に、自律移動用地図８、遠隔制御情報２０４が伝送される。なお、この時の通信方法は、例えばEthernet（登録商標）を用いたインターネット接続、Bluetooth（登録商標）通信、セルラ回線（３Ｇ／４Ｇ・ＬＴＥ／５Ｇ等）による通信、光ビーコンを用いた路車通信など、さまざまな形態が使用可能である。
　本実施例でも、制御部７は、操作情報１１、外界情報１３、移動情報１４、遠隔制御情報２０４（後述）の少なくとも１つを用いて走行計画を演算し、前記走行計画に基づき、制御対象（ここでは自車両２１）の動作を決定する。そして、前記動作を実現するように、自車両２１に搭載された各アクチュエータの制御指令信号を算出する。基本的な挙動は実施例１と同様であるが、管制装置２００から遠隔制御情報２０４を受けて車両の挙動を決定する点で異なっており、詳細は後述する。
　遠隔制御部２０１は、自車両２１が自律移動の継続不可となる条件において、管制装置２００から遠隔で制御指示するための遠隔制御情報２０４を生成する。例えば、図１２に示すように、自車両２１の前方に静止障害物２１０（例えば駐車車両）があり、これを回避するための判断材料が不十分で自律移動継続不可と判定する場合、自車両２１を遠隔制御するために、遠隔制御部２０１が生成した遠隔制御情報２０４（例えば、新たな目標移動経路）を、通信により主制御装置１に伝送する。これにより、自車両２１は遠隔制御で静止障害物２１０を回避し、自律移動再開可能な場所に到達すると自律移動を再開する。
　自車両２１に伝送される遠隔制御情報２０４には、ほかにも、図１３に示すように、オペレータが車載センサ２２から取得した前面の映像を表示装置２２０に表示しながら、ハンドル２６、アクセルペダル３７、ブレーキペダル３２を操作することにより生成する構成であってもよい。図１３では、図１２と同様に自車両２１の目標移動経路８１上に静止障害物２１０（駐車車両）があり、外界情報取得部４の認識範囲の関係で対向車の存在が見えないために追い越しの判断ができない状況を一例として挙げている。この時、表示装置２２０には自車両前方の様子、特に静止障害物２１０や前方の道路状況が映像として取得されており、オペレータは映像を見ながら自らの判断でハンドル、アクセル、ブレーキを操作し、自車両２１を遠隔操縦する。表示装置２２０には、現在のハンドルの切れ角に基づく自車両の将来の進路である遠隔操作ガイド２２１を示している。これは、遠隔操縦する車の大きさや特性がまちまちであり、オペレータが適切に遠隔操縦するための補助として表示するものである。
　なお、ここではオペレータがハンドル、アクセル、ブレーキを直接指示する場合を図示しているが、これらの一部のみ（例えばアクセル、ブレーキのみ）をオペレータが指示する構成にしても良いし、主制御装置１の自律移動の機能は生かし、オペレータが発車・停車（もしくは目標速度）のみを指示する構成であっても良い。この場合、例えば遠隔操作モニタ２２０をタッチパッド型にして、遠隔制御情報２０４としてオペレータからの操作入力を受け付ける構成にしてもよい。
　このように、遠隔制御情報２０４の内容は、管制側のオペレータの操作形態に合わせて変化する。例えば、図１３のようにオペレータがハンドル、アクセル、ブレーキを直接指示する場合には、目標操舵角、目標アクセル開度、目標ブレーキストローク等が遠隔制御情報２０４となる。また、発車・停車を指示する０または１のフラグ、目標速度の連続値、オペレータの手により修正された目標移動経路等も遠隔制御情報２０４となりうる。このようなオペレータからの操作情報に基づき、自車両２１を遠隔で制御するための遠隔制御情報２０４を生成し、管制側通信装置２０２を介して主制御装置１に伝送する。
　図１４及び図１５は、実施例２に係る主制御装置１と管制装置２００の動作イメージを示す説明図である。図１４では、図３Ａと同様、自車両２１が初めて走行する領域において車載センサ２２の検知範囲５１に存在する白線５２、５３、道路標識５５を検出した様子を示している。このように取得した外界情報１３は、車載通信装置４３を介して管制側通信装置２０２に伝送され、管制装置２００内の自律移動範囲管理部６にて、図３Ｂと同様の自律移動用地図８が生成される。すなわち、本実施例の自律移動範囲管理部６も、自車両２１の走行経路６１、自車両２１の左側に存在する実線の白線６２、右側に存在する破線の白線６３、道路標識６５を、自律移動用地図８として記憶する。
　次に、図１５では、外部地図１２内のランドマーク７５（道路標識）と、自律移動用地図８内の道路標識６５の偏差１０２を、自律移動範囲管理部６により算出する。本図では、偏差１０２が自己位置推定精度の要求精度（例えば０．５ｍ）を上回っており、自律移動が継続不可と判定される。したがって、このランドマーク７５周辺では、自律移動から遠隔制御に切り替える走行計画が生成され、遠隔制御時には管制装置２００からの遠隔制御情報２０４に従った制御が実行される。
　このように、本実施例２の主制御装置１によれば、管制装置２００に自律移動範囲管理部６をもたせることで、自律移動用地図８の信頼度が低下する状況において速度を低下させる以外に遠隔制御に移行するという選択肢をとることが可能である。遠隔制御は管制装置側の豊富な計算資源を用いた高度な制御が可能であり、オペレータによる監視も可能なことから、より安定した自律移動を実現可能である。
　次に、本発明の実施例３について、図１６～図２０を用いて説明する。なお、実施例１や実施例２と同様の部分は重複説明を省略する。
　実施例１や実施例２では、外界情報１３を用いて自律移動用地図８の自律移動可能領域を順次拡張するとともに、外部地図１２を参照して拡張領域における自車両２１の挙動を決定する構成について説明したが、図３Ａ～図５等で説明したとおり、これらの実施例では、自律移動用地図８の自律移動可能領域を拡張するまでに、外界情報１３を収集するための手動走行と、自律移動のテスト走行を複数回繰り返したうえで、各領域に対する自律移動可否を最終的に判定する必要がある。
　これに対し、本実施例は、すでに自律移動可能と判断された自律移動用地図８内の領域に類似する空間形状の領域に対しては、手動走行や自律移動のテスト走行の回数を低減できるものである。これを実現するため、本実施例の自律移動範囲管理部６は、自律移動用地図８と外界情報１３を比較し、その比較結果に基づき自律移動用地図８の自律移動可能領域を拡張する。
　図１６は、本実施例に係る自律移動範囲管理部６の構成を示すブロック図である。この自律移動範囲管理部６は、実施例１の図２のように主制御装置１内に配置してもよいし、実施例２の図１１のように管制装置２００内に配置してもよい。この自律移動範囲管理部６は、自律移動用地図拡張部２４０と、類似度算出部２４１を備えている。
　自律移動用地図拡張部２４０は、操作情報１１、外界情報１３、移動情報１４に基づき、自車両２１の自律移動用地図８を生成し、自律移動用地図８内の各領域に対し自車両２１が自律移動可能か否かを判定する。
　また、自律移動範囲管理部６は、自律移動可能と判定された領域が自律移動用地図８内に存在する場合、当該自律移動可能領域に対する形状面等の類似度の高い領域を自律移動可能領域として拡張登録する。
　具体的には、本実施例の自律移動範囲管理部６が備える類似度算出部２４１は、外部地図１２内で経路形状が同一（または類似度が高い）と予想される２つの領域について、自律移動用地図８と外界情報１３を比較し、両地点の類似度２４２を算出する。ここで類似度２４２とは、経路の形状、ランドマークの相対位置関係などの空間形状がどの程度似ているかを表す指標であり、例えば類似度２４２を０～１の範囲で規定する場合、類似度＝１は両領域が完全に同じ形状であることを表し、類似度＝０は両領域で一致する形状が全く存在しないことを表す。
　そして、類似度２４２の高い２つの領域のうち一方の領域に対し自律移動用地図８が用意済みであり、他方の領域について自律移動用地図８が用意されていない場合、自律移動用地図拡張部２４０は、後者の領域に対し、用意済みの自律移動用地図８を適用することで、手動走行や自律移動のテスト走行を繰り返すことなく自律移動可能領域を拡張することができる。
　図１７～図１９を用いて、本実施例の自律移動用地図拡張部２４０と類似度算出部２４１の挙動例を具体的に説明する。図１７の上図は、自律移動範囲管理部６が外部から取得した外部地図１２の一例であり、交差点に対応する道路ノード２５０と道路リンク２５１を示している。この例では丁字路が２か所存在しており、それぞれの丁字路に道路ノード２５０ａ、２５０ｂが割り当てられている。ここでは、外部地図１２中の２つの道路ノード周辺の形状はほぼ同一であるとする。また、図１７の上図に重ねて表示するように、道路ノード２５０ａを中心としたＴ字状の自律移動用地図８内を自車両２１が走行している。図１７の下図は、自律移動用地図８に登録された移動経路９２と白線６２の一例を示す。ここでは、水平方向道路は一車線しかない狭隘な道路であり、交差する垂直方向道路は中央線つきの２車線道路である例を示している。
　一方、図１８の上図は、自車両２１が自律移動用地図８の外部を手動走行し、道路ノード２５０ｂに係る丁字路に進入しつつある状態を示している。この時、図１８の下図に示すように、車載センサ２２が検知範囲５１内に存在する外界情報１３として路面上の白線５２を検知している。
　この時、類似度算出部２４１は、図１９Ａに示すように、道路ノード２５０ａ付近における自律移動用地図８と、道路ノード２５０ｂ付近で取得した外界情報１３の情報を比較し、類似度２４２を算出する。両者の白線形状を比較すると、水平方向道路が共に一車線しかない狭隘な道路であり、垂直方向道路が共に中央線つきの２車線道路（停止線つき）であることから、道路ノード２５０ａと２５０ｂの近傍領域の類似度２４２が高いと判定される。なお、類似度２４２の算出方法の一例として、白線を点群の情報に変換し、Sum of Absolute Difference（ＳＡＤ）やSum of Squared Difference（ＳＳＤ）などの指標を用いて算出することができる。
　図１９Ａのように二領域の類似度２４２が高いと判定された場合、自律移動用地図拡張部２４０は、図１９Ｂのように、道路ノード２５０ａ付近の自律移動用地図８ａに加えて、道路ノード２５０ｂ付近を自律移動用地図８ｂに拡張する。このように自律移動用地図８を拡張していくことで、道路ノード２５０ｂ付近の走行回数が少ない場合であっても、次回走行時から自車両２１は当該領域における自律走行が可能となる。
　以上では、類似度２４２を参照して自律移動用地図８を拡張する例を説明したが、類似度２４２を用いて自車両２１の走行計画による速度１０１を変更する構成であってもよい。
　図２０は、類似度２４２に基づく走行計画の速度変更の一例を示したものである。図２０（ａ）は、自律移動用地図８内に丁字路の道路ノードが３つ（２５０ａ、２５０ｂ、２５０ｃ）存在する場所を例示している。このうち、道路ノード２５０ａ周辺は信頼度の高い自律移動用地図８ａが既に用意されている領域であり、道路ノード２５０ｂ、２５１ｃ周辺は、自律移動用地図８ａとの類似度２４２に基づき自律移動用地図８ｂ、８ｃとして拡張された領域である。自律移動用地図８ａを基準に算出した自律移動用地図８ｂ、８ｃの類似度２４２を図２０（ｂ）に示す。ここでは、自律移動用地図８ｂに比べ、自律移動用地図８ｃは自律移動用地図８ａとの類似度２４２が小さくなっている。そして、図２０（ｃ）に示すように、自律移動用地図８ｂの領域で設定する抑制速度１０１ｂは自律移動用地図８ａの領域で設定した初期設定速度１０１ａより遅く、また、自律移動用地図８ｃの領域で設定する抑制速度１０１ｂは自律移動用地図８ｂの領域で設定した速度をさらに遅くしたものにする。
　このように、本実施例の主制御装置１によれば、外部地図１２上で同一形状とみなせる場所で自律移動用地図８と外界情報１３の類似度２４２を考慮して自律移動可能用域を拡張することで、手動走行や自律移動のテスト走行の回数を低減することができ、自律移動用地図８拡張の運用上のコスト低減に貢献する。また、その際に類似度２４２が小さい領域では速度を落とすことで、より安定した自律移動が可能な移動体制御装置を提供することが可能となる。
　以上で説明した実施例１～３では、自律移動用地図８に格納される情報が路面上の白線や道路標識等のランドマークである場合を例に説明したが、自律移動用地図８が自車両周辺の物体に関する３Ｄ形状（点群）であっても良い。この場合、自車両２１に、外界情報を３Ｄ点群として取得可能なセンサ（レーザスキャナ等）を搭載し、ＩＣＰ（Iterative Closest Point）アルゴリズム等を用いることで、同様に自車両２１の現在位置および進行角の推定が可能である。
　また、実施例１～３では、走行制御として自動車の自律移動を例にとって説明したが、走行制御は自律移動に限定されるものではない。自動車間距離制御（アクティブクルーズコントロール）、レーンキープ、自動運転レベル２、自動運転レベル３、無人自動運転など、さまざまな形態の走行制御に適用可能である。この際、自律移動用地図８は、自律移動可能か否かではなく、どの走行制御が可能かを判定してもよい。
　さらに、実施例１～３では、自動車を例に説明したが、本発明は、自律移動するあらゆる装置に適用可能である。例えば、自律移動を行う建設機械（鉱山ダンプなど）、小型モビリティ（一人乗り小型自動車、バイク、倒立振子型モビリティなど）、自律移動ロボットなどへも適用可能である。
　なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
　１　主制御装置、　２　操作取得部、　３　外部地図取得部、　４　外界情報取得部、　５　移動情報取得部、６　自律移動範囲管理部、　７　制御部、　８、８ａ、８ｂ、８ｃ　　自律移動用地図、　１１　操作情報、　１２　外部地図、　１３　外界情報、　１４　移動情報、　２１　自車両、　２１ａ、２１ｂ　自車両位置、　２２～２５　車載センサ、　２６　ハンドル、　２７　操舵トルク検出装置、　２８　ステアリング制御装置、　２９　モータ、　３０　ステアリング制御機構、　３２　ブレーキペダル、　３３　ブレーキ制御機構、　３４　コンバインセンサ、　３５　ブレーキ制御装置、　３７　アクセルペダル、　３８　ストロークセンサ、　３９　駆動制御装置、　４０　駆動制御機構、　４１　ハンドル角検出装置、　４３　車載通信装置、　４４　表示装置、　５１、５１ａ　検知範囲、　５２、５３　白線、　５４、５５　道路標識、　６１　自律移動用地図に登録された走行経路、　６２、６３　自律移動用地図に登録された白線、　６４、６５　自律移動用地図に登録された道路標識、　７１　検出された物体、　７２　検出されなかった物体、　７３　自律移動用地図に登録されたランドマーク、　７４　自律移動用地図に登録されなかったランドマーク、　７５　外部地図のランドマーク、　８１　自律移動可能領域の移動経路、　８２　自律移動不可能領域の移動経路、　８３　自律移動可能／不可能領域の境界、　９１　外部地図に基づく移動経路、　９２　自律移動用地図に基づく移動経路、　１０１　速度、　１０１ａ　初期設定速度、　１０１ｂ　抑制速度、　１０２　偏差、　１０３　閾値、　１０４ａ、１０４ｂ　経路の曲率、　２００　管制装置、　２０１　遠隔制御部、　２０２　管制側通信装置、　２０３　制御部内部情報、　２０４　遠隔制御情報、　２１０　障害物、　２２０　表示装置、　２２１　遠隔操作ガイド、　２４０　自律移動用地図、　２４１　類似度算出部、　２４２　類似度、　２５０　道路ノード（交差点）、　２５１　道路リンク

Claims (21)

  1. 　移動体を制御する移動体制御装置であって、
    　外部地図を取得する外部地図取得部と、
    　前記移動体の周辺の外界情報を取得するセンサと、
    　前記移動体の位置または進行角を示す移動情報を取得する移動情報取得部と、
    　前記外界情報または前記移動情報に基づき自律移動用地図を生成する自律移動範囲管理部と、
    　前記自律移動用地図、前記外界情報、または、前記移動情報に基づき前記移動体の移動を制御する制御部と、を備え、
    　前記自律移動範囲管理部は前記自律移動用地図と前記外部地図を比較し、
    　前記制御部は前記自律移動範囲管理部での比較結果に基づき前記移動体の挙動を制御することを特徴とする移動体制御装置。
  2. 　前記自律移動範囲管理部は、前記自律移動用地図と前記外部地図の偏差を算出し、
    　前記制御部は、前記偏差に基づき前記移動体の挙動を制御することを特徴とする請求項１に記載の移動体制御装置。
  3. 　前記制御部は、
    　前記偏差が大きいほど、または、前記偏差が所定値を超えた場合に、前記移動体の移動速度を抑制する
    ことを特徴とする請求項２に記載の移動体制御装置。
  4. 　前記偏差は、前記自律移動用地図における目標移動経路と、前記外部地図における目標移動経路の偏差であることを特徴とする請求項２に記載の移動体制御装置。
  5. 　前記偏差は、
    　前記自律移動用地図の目標移動経路と、前記外部地図の目標移動経路の横方向距離、
    　前記自律移動用地図の目標移動経路と、前記外部地図の目標移動経路の横方向距離の単位走行距離あたりの平均値、または、
    　前記自律移動用地図の目標移動経路と、前記外部地図の目標移動経路の横方向距離の累積値、
    　の何れかであることを特徴とする請求項４に記載の移動体制御装置。
  6. 　前記偏差は、前記自律移動用地図の目標移動経路と、前記外部地図の目標移動経路それぞれの場所ごとの曲率の差であることを特徴とする請求項４に記載の移動体制御装置。
  7. 　前記制御部は、前記自律移動用地図の目標移動経路と、前記外部地図の目標移動経路の横方向距離が大きくても、前記曲率の偏差が小さい領域では、前記移動体の速度減少を抑制することを特徴とする請求項６に記載の移動体制御装置。
  8. 　前記偏差は、前記自律移動用地図におけるランドマークと、前記外部地図におけるランドマークの偏差であることを特徴とする請求項４に記載の移動体制御装置。
  9. 　前記ランドマークは、路面上のペイントの位置、物体の位置、物体の形状の何れかであることを特徴とする請求項８に記載の移動体制御装置。
  10. 　管制装置と移動体制御装置を備えた移動体制御システムであって、
    　前記管制装置は、
    　外部地図を取得する外部地図取得部と、
    　移動体の自律移動用地図を生成する自律移動範囲管理部と、
    　前記移動体を遠隔制御する遠隔制御部と、
    　前記移動体と通信する管制側通信装置と、を備え、
    　前記移動体制御装置は、
    　前記移動体の周辺の外界情報を取得するセンサと、
    　前記移動体の位置または進行角を示す移動情報を取得する移動情報取得部と、
    　前記移動体の移動を制御する制御部と、
    　前記管制装置と通信する移動体側通信装置と、を備え、
    　前記自律移動範囲管理部は、前記外界情報または前記移動情報に基づき自律移動用地図を生成し、
    　前記遠隔制御部は、前記外界情報または前記移動情報に基づき前記移動体の移動を制御する制御量を算出し、
    　前記制御部は、前記自律移動用地図または前記制御量に基づき前記移動体の移動を制御することを特徴とする移動体制御システム。
  11. 　前記遠隔制御部は、前記移動体の自律移動継続可否を判定し、自律移動継続不可と判定した場合は、自律移動を再開するまで前記移動体を遠隔制御するための遠隔制御情報を算出し、
    　前記制御部は、前記遠隔制御情報を受信した場合は、該遠隔制御情報に基づき前記移動体の移動を制御することを特徴とする請求項１０に記載の移動体制御システム。
  12. 　前記自律移動範囲管理部は、前記自律移動用地図と前記外部地図の偏差を算出し、
    　前記制御部は、前記偏差に基づき前記移動体の挙動を制御することを特徴とする請求項１０または１１に記載の移動体制御システム。
  13. 　前記制御部は、前記偏差が大きいほど、または、前記偏差が所定値を超えた場合に、前記移動体の移動速度を減少することを特徴とする請求項１２に記載の移動体制御システム。
  14. 　前記遠隔制御部は、前記自律移動用地図と前記外部地図の偏差に基づき自律移動継続可否を判定することを特徴とする請求項１１に記載の移動体制御システム。
  15. 　前記遠隔制御部は、前記偏差が所定値を超えた場合に、前記移動体の自律移動継続が不可と判定することを特徴とする請求項１４に記載の移動体制御システム。
  16. 　移動体を制御する移動体制御装置であって、
    　前記移動体の周辺の外界情報を取得するセンサと、
    　前記移動体の位置または進行角を示す移動情報を取得する移動情報取得部と、
    　前記外界情報または前記移動情報に基づき自律移動用地図を生成する自律移動範囲管理部と、
    　前記自律移動用地図、前記外界情報、または、前記移動情報に基づき前記移動体の移動を制御する制御部と、を備え、
    　前記自律移動範囲管理部は、前記自律移動用地図に登録されていない領域で取得した外界情報と、前記自律移動用地図を比較し、該比較の結果に基づき前記自律移動用地図を拡張することを特徴とする移動体制御装置。
  17. 　さらに、外部地図を取得する外部地図取得部を備え、
    　前記自律移動範囲管理部は、前記外部地図に基づいて、前記自律移動用地図に登録された領域と、前記自律移動用地図に登録されていない領域と、から類似している場所を抽出し、当該自律移動用地図に登録されていない場所で取得した前記外界情報と前記自律移動用地図を比較し、該比較の結果に基づき前記自律移動用地図を拡張することを特徴とする請求項１６に記載の移動体制御装置。
  18. 　前記自律移動範囲管理部は、前記自律移動用地図に登録されていない領域において取得した前記外界情報と、前記自律移動用地図の類似度を算出し、前記類似度が所定値を超えた領域を前記自律移動用地図に追加することを特徴とする請求項１６または１７に記載の移動体制御装置。
  19. 　前記制御部は、前記類似度に基づき前記移動体の移動を制御することを特徴とする請求項１８に記載の移動体制御装置。
  20. 　前記制御部は、前記類似度が小さいほど、前記移動体の移動速度を抑制することを特徴とする請求項１９に記載の移動体制御装置。
  21. 　自律移動可能な移動体を制御する移動体制御装置であって、
    　前記移動体に搭載されたセンサの情報に基づき移動範囲を拡張する移動範囲拡張部と、
    　外部地図を取得する外部地図取得部と、
    　を備え、
    　拡張した移動範囲における自律移動のための情報と、前記外部地図との比較に基づき前記移動体の制御量を決定することを特徴とする制御装置。
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