WO2020031611A1 - 車両制御装置 - Google Patents

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WO2020031611A1
WO2020031611A1 PCT/JP2019/027636 JP2019027636W WO2020031611A1 WO 2020031611 A1 WO2020031611 A1 WO 2020031611A1 JP 2019027636 W JP2019027636 W JP 2019027636W WO 2020031611 A1 WO2020031611 A1 WO 2020031611A1
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WO
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function
vehicle
processing load
increasing
calculation load
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Application number
PCT/JP2019/027636
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English (en)
French (fr)
Inventor
貴弥 石井
Original Assignee
日立オートモティブシステムズ株式会社
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Publication date
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46—Multiprogramming arrangements
    • G06F9/48—Program initiating; Program switching, e.g. by interrupt
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46—Multiprogramming arrangements
    • G06F9/50—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems

Definitions

  • the present invention relates to a vehicle control device.
  • a vehicle control device that assists a driver in driving has been developed as an autonomous vehicle.
  • a driving support function installed in a vehicle control device a function is known in which when a driver performs a predetermined switch operation during traveling, the vehicle speed at the time of the switch operation is automatically set as a cruise setting speed.
  • a function of automatically operating a brake to reduce damage at the time of collision when it is difficult to avoid collision with a preceding vehicle, a stopped vehicle, a falling object, or the like located in front of the vehicle is known in a vehicle control device equipped with a plurality of these functions, the processing load of the CPU of the vehicle control device becomes a problem as each function becomes larger.
  • Patent Document 1 discloses a technique for suppressing unnecessary processing and power consumption by waking up only an application task related to the wake-up factor and not waking up other application tasks at the time of wake-up due to an external factor. Have been.
  • Patent Literature 1 does not consider controlling the processing load of the entire CPU in a state in which all application tasks are awakened, and allocates a plurality of functions to the CPU in a well-balanced manner. Can not.
  • a vehicle control device includes a control unit that controls a plurality of functions of a vehicle, and the plurality of functions require different processing loads depending on a state of the vehicle.
  • the processing load of each function is adjusted according to the state of the vehicle such that the total processing load of the plurality of functions falls within the range of the allowable processing load of the CPU.
  • a plurality of functions can be allocated to the CPU in a well-balanced manner according to the state of the vehicle.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an overall configuration of a vehicle control device.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a task for executing each function according to the first embodiment.
  • 5 is a processing load table showing a relationship between a vehicle speed and a target processing load of each function in the first embodiment.
  • 9 is a flowchart illustrating processing by a processing load management unit. It is a figure showing the relation between an execution cycle and an execution priority.
  • 5 is a flowchart illustrating a process performed by a process execution unit.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a relationship between a vehicle speed and a processing load.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a relationship between a vehicle speed and a processing load.
  • 5 is a flowchart of processing load management according to the first embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating generation of a route from a lane. It is a figure explaining generation of a course from a preceding vehicle locus.
  • 10 is a processing load table showing a relationship between a lane recognition rate, a preceding vehicle recognition rate, and a target processing load of each function according to the third embodiment. It is a flow chart of processing load management in a 3rd embodiment. It is a figure showing the task which performs each function in a 4th embodiment. It is a figure explaining a driver who concentrates on driving. It is a figure explaining a driver who is not concentrated on driving. It is a processing load table in a 4th embodiment which shows a relation between a driver concentration state and a target processing load of each function. 14 is a flowchart of processing load management according to the fourth embodiment. It is a figure showing the task which performs each function in a 5th embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a host vehicle traveling on a curve. It is a figure explaining the self-vehicles which run away from the curve.
  • 15 is a processing load table showing a relationship between a distance to a curve and a target processing load of each function in the fifth embodiment. It is a flow chart of processing load management in a 5th embodiment. It is a figure explaining the self-vehicles which run in the center lane of a road. It is a figure explaining the self-vehicles which run on the right lane of a road. It is a figure explaining the self-vehicles which run on the left lane of a road.
  • the present invention can also support the traveling of a moving object other than an automobile.
  • the vehicle control device 1 has a plurality of functions of automatically driving the vehicle to a preset destination and providing driving support to avoid danger of the vehicle, as described in detail later.
  • a control unit processing load measurement unit 121, processing load management unit 122, processing execution unit 123) for controlling is provided.
  • the required calculation load of the plurality of functions differs depending on the state of the vehicle, and the control unit (the processing load measurement unit 121, the processing load management unit 122, the processing execution unit 123) determines that the total calculation load of the plurality of functions is the allowable calculation of the CPU 120.
  • the calculation load of each function is adjusted according to the state of the vehicle so as to fall within the load range, and each function is allocated to the CPU in a well-balanced manner.
  • the processing load of each function can be arbitrarily controlled based on the state of the vehicle, the processing load of the entire function can also be controlled. Therefore, the processing load of the entire function can be reduced, and an inexpensive CPU with low processing performance can be selected.
  • the vehicle state referred to here includes a state outside the vehicle, a driver's state, and a road state, in addition to a state relating to the traveling of the vehicle such as a vehicle speed.
  • the state outside the vehicle includes, for example, the distance to the preceding vehicle, the number of obstacles around the vehicle, and the visibility of the lane.
  • As the state of the driver for example, there is a degree of concentration on the driving of the driver.
  • the state of the road includes, for example, the curvature of a curve on the course.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the overall configuration of the vehicle control device 1.
  • the vehicle control device 1 is provided in the vehicle 21 and assists the vehicle 21 in traveling.
  • the vehicle control device 1 can cause the vehicle 21 to automatically travel to a preset destination. Further, the vehicle control device 1 can also control the vehicle by intervening in the operation of the driver to avoid a dangerous state of the vehicle.
  • the vehicle 21 provided with the vehicle control device 1 may be referred to as a host vehicle.
  • FIG. 1 shows an example in which the preceding vehicle 20 is traveling ahead of the vehicle 21.
  • the vehicle control device 1 includes an input device 11, an automatic driving control device 12, and an output device 13.
  • the input device 11 is a device that acquires various types of information about the driving environment.
  • the input device 11 is configured to include, for example, an external environment acquisition unit 111, a traveling state acquisition unit 112, a physical state acquisition unit 113, and a road information acquisition unit 114.
  • the input device 11 is connected to the automatic driving control device 12, and information acquired by the external environment acquisition unit 111, the traveling state acquisition unit 112, the physical state acquisition unit 113, and the road information acquisition unit 114, respectively, Is output to the automatic driving control device 12.
  • the outside-of-vehicle environment acquiring unit 111 acquires environmental condition information around the vehicle 21.
  • on-vehicle devices such as a vehicle-to-vehicle communication device, a road-to-vehicle communication device, a camera, a 77-GHz radar, a 24-GHz radar, a short-range rider, a long-range rider, and a sonar sensor (all not shown) are used.
  • the external environment acquisition unit 111 can acquire, for example, the position information and speed information of another vehicle, the position information and the speed information of obstacles on the course by processing the environmental condition information obtained from these devices. . In addition, it is possible to directly output the environmental status information before processing.
  • the outside-of-vehicle environment acquisition unit 111 mainly has a function of detecting a lane on a road and calculating a lane recognition rate using a sensor device such as a camera that acquires image information. Further, the external environment acquisition unit 111 has a function of detecting the preceding vehicle 20 and calculating a preceding vehicle recognition rate by using a sensor device that detects an object such as a camera, a radar, and a rider.
  • the traveling state acquisition unit 112 functions as a unit that acquires the traveling state of the own vehicle such as, for example, position information, traveling direction information, and speed information of the vehicle 21.
  • a GPS Global Positioning System
  • a gyro sensor an acceleration sensor
  • a wheel speed sensor and the like are used.
  • the GPS acquires the position information of the vehicle 21.
  • the gyro sensor and the acceleration sensor acquire the traveling direction of the vehicle 21.
  • the wheel speed sensor is attached to, for example, a wheel portion of the vehicle 21 and acquires the wheel speed of the vehicle 21.
  • the physical condition acquisition unit 113 functions as a unit that acquires the physical condition of the driver who manually drives the vehicle 21.
  • a torque sensor attached to a shaft of a steering handle, a center of gravity sensor attached to a driver's seat, a driver monitor camera attached to a driver, and the like are used.
  • the torque sensor detects that the driver has released his hand from the steering wheel.
  • the center of gravity sensor detects a driver's posture.
  • the driver monitor camera detects the driver's line of sight.
  • a biological information sensor that detects biological information of the driver such as the driver's electrocardiogram, heart rate, blood pressure, muscular activity (muscle potential), and sweating amount may be used.
  • the biological information sensor can be provided, for example, on a steering or the like.
  • the road information acquisition unit 114 acquires, for example, road network information including nodes and links, traffic rule information, and traffic safety facility information.
  • the road network information includes road structure information such as detailed node information (crossroads, T-shaped roads, etc.) and detailed link information (number of lanes, shape, etc.).
  • the traffic rule information refers to a concept including not only traffic rules but also traffic manners commonly shared by the public.
  • the traffic safety facility information refers to equipment for the purpose of making the driver visually recognize the traffic, such as a traffic light and a road sign, for traffic safety.
  • the road information acquisition unit 114 may acquire the information from a storage medium storing the information as needed, or may acquire the information from a server on a network as needed.
  • the automatic driving control device 12 performs information processing related to the traveling control.
  • the automatic operation control device 12 is mainly configured by a computer including a ROM and a RAM (not shown) in addition to the CPU 120, and includes, for example, a processing load measuring unit 121, a processing load managing unit 122, and a processing executing unit 123.
  • the processing load measurement unit 121, the processing load management unit 122, and the processing execution unit 123 are collectively referred to as a control unit.
  • the CPU 120 may be a single core or a multi-core.
  • the programs shown in the flowcharts described below can be executed by a computer including the CPU 120, a memory, and the like. All or part of the processing may be realized by a hard logic circuit. Further, this program can be provided by being stored in a storage medium of the vehicle control device 1 in advance. Alternatively, the program may be stored and provided in an independent storage medium, or the program may be recorded and stored in the storage medium of the vehicle control device 1 via a network line. Various forms of computer-readable computer program products, such as data signals (carrier waves), may be provided.
  • the automatic operation control device 12 calculates a control command value for controlling the traveling of the vehicle 21 based on various information input from the input device 11, and outputs the control command value to the output device 13.
  • the control command value here, in addition to control information for changing the physical state such as driving and braking of the vehicle 21 via the actuator, information is provided to the driver via a display (meter, speaker, etc.). Signal information is also included.
  • the processing load measuring unit 121 measures the processing load of the CPU 120 and each function.
  • the processing load measurement unit 121 may use, for example, a processing load measurement function provided by the OS, or may use a processing load measurement variable uniquely incorporated into a program by a software developer.
  • the processing load management unit 122 manages the processing load of the function executed by the processing execution unit 123 based on the vehicle state information acquired from the input device 11.
  • the process execution unit 123 executes a function in automatic traveling and traveling support of the vehicle by using a value acquired from the input device 11. Executing the function here means determining a control command value to be output to the output device 13.
  • the processing execution unit 123 drives a periodic execution task that executes processing of each function. Each periodic execution task executes a process registered based on the execution cycle and execution priority set for the task.
  • the output device 13 includes a display output unit 131 and a traveling control unit 132, as shown in FIG.
  • the output device 13 is connected to the automatic driving control device 12, and controls the display output unit 131 and the traveling control unit 132 in response to a control command value output from the automatic driving control device 12.
  • the display output unit 131 provides various information such as a speed limit and a lane departure warning to the occupant of the vehicle 21 including the driver.
  • the display output unit 131 is, for example, an instrument panel, a display, a speaker, and the like arranged near the driver's seat of the vehicle 21.
  • the display may be a head-up display.
  • a mobile phone held by an occupant, a portable information terminal including a so-called smartphone, a tablet personal computer, or the like may be used as part or all of the display output unit 131.
  • the traveling control unit 132 controls traveling of the vehicle 21 based on a control command value input from the automatic driving control device 12.
  • the travel control unit 132 includes, for example, various actuators installed to change the steering angle, acceleration / deceleration, and braking pressure of the vehicle 21, and a control unit (not shown) that drives each of the actuators. .
  • Examples of the actuator include a steering actuator that applies a steering torque, an actuator that adjusts an opening of a throttle valve of an engine, and a brake actuator that adjusts a brake oil pressure.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a task that executes each function according to the first embodiment. This is an execution task that the process execution unit 123 drives in one cycle. As illustrated in FIG. 2, the process execution unit 123 according to the present embodiment drives a collision damage reduction brake task F1 and a false start suppression control task F2.
  • the execution cycle, execution priority, and execution state of the collision damage reduction brake task F1 are set as set values. Further, the registered process is a process of a collision damage reduction brake. For the false start suppression control task F2, an execution cycle, an execution priority, and an execution state are set as set values. Further, the registered process is a process of erroneous start suppression control.
  • the execution cycle indicates the execution cycle of each function, and the calculation load of the CPU 120 can be increased by shortening the execution cycle of the function.
  • the execution priority indicates the execution priority of each function, and the calculation load of the CPU 120 can be increased by increasing the execution priority of the function.
  • the execution state indicates a state such as "executing" or "execution completed".
  • the collision damage mitigation brake is a function of detecting an obstacle such as the preceding vehicle 20 and assisting the brake. When the speed of the vehicle 21 is high, the time until the vehicle collides with the preceding vehicle 20 is shortened. Operate.
  • false start suppression control is a function that performs acceleration suppression and brake assistance when a strong accelerator pedal is detected while an obstacle is being sensed.It operates actively when the vehicle is stopped or the vehicle speed at start is low. I do.
  • FIG. 3 is a processing load table T1 showing the relationship between the vehicle speed and the target processing load of each function in the first embodiment.
  • the processing load table T1 is stored in a memory (not shown) in the automatic operation control device 12.
  • the processing load table T1 indicates that the target processing load of the collision damage mitigation brake is a vehicle speed km / h of 0 to less than 10, a vehicle speed km / h of 10 to less than 30 and a vehicle speed km / h of 30 or more. h and 15%, 15%, and 60%, respectively, in each category.
  • the target processing load of the erroneous start suppression control is a vehicle speed km / h of 0 to less than 10, a vehicle speed km / h of 10 to less than 30 and a vehicle speed km / h of 30 or more. And 50%, 10%, and 10% for each category.
  • the target processing load is based on the case where the maximum value of the processing load of the CPU 120 is 100%.
  • the target processing load of each function is a value set by the designer in advance. At this time, it is desirable that the total of the target processing loads is set so as not to exceed the allowable processing load of the CPU 120.
  • the total of the target processing loads is a vehicle speed km / h of 0 to less than 10, a vehicle speed km / h of 10 to less than 30 and a vehicle speed km / h of 30 or more. They are set at 65%, 25% and 70% respectively.
  • the total of the target processing loads is also a value set in advance by the designer. The total of the target processing loads may be set to 100% so that the performance of the CPU 120 can be used to the maximum, or a value with a margin of 80% may be set.
  • FIG. 4 is a flowchart showing processing by the processing load management unit 122.
  • the processing load management unit 122 manages the processing load of each function by executing the processing shown in FIG.
  • the processing load management unit 122 acquires the execution state of each function from the processing execution unit 123. In the next process S2, it is determined whether or not the execution state of the function is "execution completed", and if it is "execution completed", the process proceeds to the process S3. In the process S3, the processing load management unit 122 acquires the current processing load of each function from the processing load measurement unit 121. In step S2, if the execution state of the function is "executing", the processing shown in FIG. 4 ends.
  • process S4 the processing load management unit 122 acquires the vehicle speed from the input device 11 as the current vehicle state.
  • processing S5 a target processing load of each function is calculated from the obtained vehicle speed.
  • the processing load management unit 122 may map the target processing load of each function from the processing load table T1 shown in FIG. 3, or may calculate the target processing load as a function of the vehicle speed. Thereafter, the process proceeds to step S6.
  • step S6 the processing load management unit 122 updates the execution cycle of each function shown in FIG. 2 from the difference between the target processing load of each function and the current processing load. If the required processing load is higher than the current processing load, the processing load management unit 122 shortens the execution cycle of the collision damage reduction brake, for example. Conversely, when the required processing load is lower than the current processing load, the processing load management unit 122 increases the execution cycle of the collision damage reduction brake, for example.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating the relationship between the execution cycle and the execution priority.
  • the horizontal axis represents the execution period
  • the vertical axis represents the execution priority.
  • the execution priority decreases as the execution period becomes longer.
  • the execution priority may be set to a value calculated based on the execution cycle from the correspondence between the execution cycle and the execution priority shown in FIG.
  • the execution periods of all tasks may be aggregated, and higher priorities may be assigned in ascending order of the execution periods.
  • the processing load management unit 122 updates the execution state of the function to “waiting for execution” at the timing when the execution cycle and the execution priority are updated.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a process performed by the process execution unit 123.
  • the process execution unit 123 determines whether the elapsed time from the previous execution is equal to or longer than the execution cycle. If it is determined that the execution period has been reached, the process proceeds to step S10, and the execution state of the function shown in FIG. 2 is updated to "being executed".
  • the processing registered in each task shown in FIG. 2 is executed.
  • the process execution unit 123 updates the execution state of the function to “execution completed” at the timing when the execution of the process is completed.
  • the processing S1 to S8 by the processing load management unit 122 shown in FIG. 4 and the processing S9 to S12 by the processing execution unit 123 shown in FIG. 6 are repeatedly executed, and the collision damage mitigation brake task F1 and the false start suppression control are performed.
  • the execution cycle and execution priority of the task F2 are adjusted.
  • the calculation load of each function is adjusted according to the vehicle state such as the vehicle speed so that the total calculation load of each function is within the range of the allowable calculation load of the CPU 120, and each function is allocated to the CPU in a well-balanced manner.
  • FIG. 7 is a graph showing the relationship between the vehicle speed and the processing load when the processing load of each function is controlled according to the processing load table T1 shown in FIG. Until the vehicle speed reaches 10 km / h, the processing load of the erroneous start suppression control shown by the dotted line in FIG. 7 occupies a large amount. When the vehicle speed is 30 km / h or more, the processing load of the collision damage reduction brake shown by the dashed line in FIG. The sum of the processing loads indicated by the solid lines in FIG. 7 does not exceed the allowable processing load of the CPU 120.
  • FIG. 8 is a graph showing the relationship between the vehicle speed and the processing load.
  • a finer stepwise target processing load is calculated using the target processing load of each function as a function of the vehicle speed. Then, the processing load of each function is controlled accordingly.
  • the processing load of the collision damage reduction brake indicated by the dashed line in FIG. 8 increases as the vehicle speed increases. Further, the processing load of the erroneous start suppression control indicated by the dotted line in FIG. 8 decreases as the vehicle speed increases. 8 does not exceed the allowable processing load of the CPU 120.
  • the processing by the processing load management unit 122 shown in FIG. 4 and the processing by the processing execution unit 123 shown in FIG. 6 increase the false start suppression control in the low speed range and increase the high speed range as shown in FIGS. On the contrary, since the processing load of the collision damage reduction brake increases, the processing load of the CPU 120 can be smoothed.
  • FIG. 9 is a flowchart of processing load management in the first embodiment.
  • the flowchart shown in FIG. 9 shows the processing executed in the processing load management unit 122.
  • a collision damage mitigation braking task and a false start suppression control task are implemented in the processing execution unit 123, and the processing registered in each task is executed in the execution cycle. Are executed according to the execution priority.
  • the target processing load of each function is calculated by mapping the vehicle speed and the processing load table T1 shown in FIG.
  • the processing load management unit 122 executes the processing load management of the collision damage reduction brake according to the flowchart described in FIG. After that, in the process S2A, similarly, the processing load management of the erroneous start suppression control is executed.
  • the processing load management of the collision damage reduction brake is performed before the processing load management of the false start suppression control, but the processing load management of the false start suppression control is performed before the processing load management of the collision damage reduction brake. May be.
  • processing load management unit 122 acquires the processing load of the CPU 120.
  • processing load management unit 122 determines whether the processing load of CPU 120 has exceeded its allowable processing load. If the allowable processing load has been exceeded, the process proceeds to step S5A, where the function is reduced.
  • Examples of the function degeneration processing in the processing S5A include, for example, adjusting the target processing load of each function to a low level, and putting the task to sleep to stop the processing.
  • the fact that the degeneration processing has been performed may be stored in a nonvolatile memory inside the automatic driving control device 12 or the display output unit 131 may notify the driver.
  • the target processing load of the collision damage reduction brake and the false start suppression control is set based on the vehicle speed, and the execution cycle and execution priority of each function are adjusted so as to be the target processing load.
  • the processing load of the CPU 120 can be managed. Therefore, depending on the setting of the target processing load, the processing load on the CPU 120 can be reduced, and an inexpensive CPU 120 with low processing performance can be selected.
  • the vehicle speed is detected as the state of the vehicle, the collision damage reduction brake is used as a function to increase the calculation load when the vehicle speed is high, and the erroneous start is used as a function to increase the calculation load when the vehicle speed is low.
  • the suppression control has been described as an example.
  • the vehicle speed is detected as the state of the vehicle, and when the vehicle speed is high, the calculation load of functions such as cruise control and lane keeping is increased, and when the vehicle speed is low, the functions such as automatic parking and electric power steering are calculated. The load may be increased.
  • FIG. 10 is a diagram showing a task for executing each function in the second embodiment. This is an execution task that the process execution unit 123 drives in one cycle. As shown in FIG. 10, the processing execution unit 123 according to the present embodiment includes a task F3 for obstacle recognition using a short distance sensor, a task F4 for obstacle recognition using a medium distance sensor, and an obstacle recognition task F4 using a long distance sensor. F5 is being driven.
  • an execution cycle, an execution priority, and an execution state are set as set values. Further, the registered processing is obstacle recognition by a short distance sensor.
  • an execution cycle, an execution priority, and an execution state are set as set values. Further, the registered processing is obstacle recognition by the middle distance sensor.
  • an execution cycle, an execution priority, and an execution state are set as set values. Further, the registered processing is obstacle recognition by a long distance sensor.
  • FIG. 11 is a diagram simulating a situation where an obstacle in front of the host vehicle is recognized using the short-range sensor.
  • Obstacle recognition by the short-range sensor is performed by acquiring information from, for example, a short-range rider or a sonar sensor from the outside environment acquisition unit 111 and processing the information, such as position information, speed information, and acceleration information of an obstacle in front of the own vehicle. It is a function to get.
  • Obstacle recognition by the short distance sensor needs to be activated actively when the distance between the host vehicle and the obstacle ahead is a short distance of, for example, 0 m or more and less than 30 m, as shown in FIG.
  • FIG. 12 is a view simulating a state in which an obstacle in front of the host vehicle is recognized using the medium distance sensor.
  • Obstacle recognition by the mid-range sensor acquires, for example, information such as a 24 GHz radar or a camera from the outside environment acquisition unit 111 and processes the information to acquire position information, speed information, acceleration information, etc. of an obstacle in front of the own vehicle. Function.
  • the obstacle recognition by the middle distance sensor needs to be actively activated when the distance between the host vehicle and the obstacle ahead is, for example, 30 m or more and less than 80 m.
  • FIG. 13 is a view simulating a state in which an obstacle in front of the host vehicle is recognized using the long distance sensor.
  • Obstacle recognition by the long-range sensor is performed by acquiring and processing information such as a 77 GHz radar and a super-distance rider from the outside environment acquisition unit 111, and obtaining position information, speed information, acceleration information, and the like of an obstacle in front of the own vehicle. Is the function to get Obstacle recognition by the long distance sensor needs to be actively activated when the distance between the host vehicle and the obstacle ahead is, for example, 80 m or more, as shown in FIG.
  • FIG. 14 is a processing load table T2 showing a relationship between a distance from a forward obstacle and a target processing load of each function in the second embodiment.
  • the target processing load of each function is a value set in advance by a designer. At this time, it is desirable that the total of the target processing loads is set so as not to exceed the allowable processing load of the CPU 120.
  • the allowable processing load of the CPU 120 is also a value set in advance by the designer.
  • the allowable processing load of the CPU 120 may be set to 100% so as to maximize the performance of the CPU 120, or may be set to a value with a margin of 80%.
  • the distance to the obstacle in front is classified into a case where the distance is 0 m or more and less than 30 m, a case where the distance is 30 m or more and less than 80 m, and a case where the distance is 80 m or more.
  • the target processing load for obstacle recognition by the short distance sensor is set to 40%, 20%, and 10% in accordance with the distance division.
  • the target processing load for obstacle recognition by the middle distance sensor is set to 20%, 40%, and 20% in accordance with the distance division.
  • the target processing load for obstacle recognition by the long distance sensor is set to 10%, 20%, and 40% in accordance with the distance division.
  • the total target processing load is set to 70%, 80%, and 70%.
  • FIG. 15 is a flowchart of processing load management in the second embodiment.
  • the flowchart shown in FIG. 15 shows the processing executed in the processing load management unit 122.
  • the processing execution unit 123 includes an obstacle recognition task F3 using a short distance sensor, an obstacle recognition task F4 using a medium distance sensor, and an obstacle recognition task F5 using a long distance sensor. Is implemented, and processing registered in each task is executed according to its execution cycle and execution priority. Further, it is assumed that the target processing load of each function is calculated by drawing a map from the distance to the front obstacle and the processing load table T2 shown in FIG.
  • the processing load management unit 122 executes the processing load management of the obstacle recognition by the short distance sensor according to the flowchart described in FIG.
  • the distance to the obstacle ahead is acquired as the current state of the vehicle.
  • the distance to the front obstacle may be acquired from the outside environment acquisition unit 111, or may be acquired from the processing execution unit 123 executing each obstacle recognition function.
  • next process S2B similarly, the processing load management of obstacle recognition by the middle distance sensor is executed. Further, in the next processing S3B, similarly, processing load management of obstacle recognition by the long distance sensor is executed. The order of the processing S1B to the processing S3B does not matter.
  • processing S4B the processing load management unit 122 acquires the processing load of the CPU 120.
  • the processing load management unit 122 determines whether the processing load of the CPU 120 has exceeded its allowable processing load. If the allowable processing load has been exceeded, the process proceeds to step S6B, where the function is reduced.
  • the function degeneration processing is the same as in the first embodiment.
  • the target processing load of each function is set based on the distance to the obstacle in front, and the execution cycle and execution priority of each function are adjusted to be the target processing load.
  • the processing load on the CPU 120 can be managed. Therefore, depending on the setting of the target processing load, the processing load on the CPU 120 can be reduced, and an inexpensive CPU 120 with low processing performance can be selected.
  • control can be performed so that the total processing load of each function does not exceed the allowable processing load of the CPU 120.
  • the function of detecting the distance to the obstacle in front as the state of the vehicle and increasing the calculation load when the distance to the obstacle in front is short, and the function to increase the calculation load when the distance to the obstacle in front is long The example including the function of increasing the calculation load has been described.
  • the calculation load of the obstacle recognition function by the short distance sensor is increased, and when the distance to the front obstacle is long, the obstacle recognition function by the long distance sensor is increased. The case where the calculation load is increased has been described.
  • the degree of congestion of the vehicle ahead is detected by a camera or the like as the state of the vehicle, and when the degree of congestion is low, the load of calculation of functions such as recognition of distant obstacles and improvement of ride comfort is increased, and the degree of congestion is high In this case, the calculation load of functions such as recognition of a nearby obstacle, route generation, and collision prevention may be increased.
  • a third embodiment will be described with reference to FIGS. Note that the overall configuration of the vehicle control device 1 described in the first embodiment with reference to FIG. 1 is the same in the third embodiment, and a description thereof will be omitted. In the present embodiment, the description will focus on the differences from the first embodiment.
  • FIG. 16 is a diagram showing a task for executing each function in the third embodiment. This is an execution task that the process execution unit 123 drives in one cycle. As illustrated in FIG. 16, the processing execution unit 123 according to the present embodiment drives a task F6 for generating a route from a lane (white line) and a task F7 for generating a route from a trajectory of a preceding vehicle.
  • an execution cycle, an execution priority, and an execution state are set as set values.
  • the registered process is a process of generating a route from a lane (white line).
  • the “lane” or “white line” indicates a lane boundary (compartment line) existing on the left and right of the traveling lane of the vehicle.
  • an execution cycle, an execution priority, and an execution state are set as set values.
  • the registered process is a process of generating a route from the preceding vehicle trajectory.
  • FIG. 17 is a diagram simulating a lane clearly seen from the front of the host vehicle and a preceding vehicle 20 seen from a distance.
  • the route generation from the lane is a function of generating a route for automatically driving the own vehicle from the lane. As shown in FIG. 17, when the lane recognition rate is 90% or more and the preceding vehicle recognition rate is 80% or more, it is necessary to activate the lane actively.
  • FIG. 18 is a diagram simulating a lane that appears to disappear from the front of the host vehicle and a preceding vehicle 20 that is seen from a distance.
  • the route generation from the preceding vehicle trajectory is a function of generating a route for automatically driving the own vehicle from the preceding vehicle trajectory. As shown in FIG. 18, when the lane recognition rate is 30% or less, the preceding vehicle recognition rate is less than 80%, it is necessary to activate the lane actively.
  • FIG. 19 is a processing load table T3 showing the relationship between the magnitude relationship between the lane recognition rate and the preceding vehicle recognition rate, and the target processing load of each function, as described above.
  • the target processing load of each function is a value set in advance by a designer. At this time, it is desirable that the total of the target processing loads is set so as not to exceed the allowable processing load of the CPU 120.
  • the allowable processing load of the CPU 120 is also a value set in advance by the designer.
  • the allowable processing load of the CPU 120 may be set to 100% so as to maximize the performance of the CPU 120, or may be set to a value with a margin of 80%.
  • the lane recognition rate is divided into a case where the lane recognition rate is equal to or higher than a preceding vehicle recognition rate and a case where the lane recognition rate is lower than the preceding vehicle recognition rate.
  • the target processing load for generating a route from a lane is set to 50% or 10% in accordance with the classification.
  • the target processing load for generating a route from the preceding vehicle trajectory is set to 10% and 50% in accordance with the classification.
  • the total target processing load is set to 60%, 60%.
  • FIG. 20 is a flowchart of processing load management in the third embodiment.
  • the flowchart shown in FIG. 20 shows the processing executed in the processing load management unit 122.
  • a task F6 for generating a route from a lane and a task F7 for generating a route from a preceding vehicle trajectory are mounted in the process execution unit 123 and registered in the respective tasks. It is assumed that the processing is executed according to the execution cycle and the execution priority. Further, the target processing load of each function is calculated by mapping the processing load table T3 shown in FIG. 19 according to the lane recognition rate and the preceding vehicle recognition rate.
  • the processing load management unit 122 executes the processing load management of the route generation from the lane according to the flowchart described in FIG.
  • the processing load management of the route generation from the preceding vehicle locus is executed.
  • the process S4 shown in FIG. 4 the lane recognition rate and the preceding vehicle recognition rate are acquired from the outside environment acquisition unit 111 as the current vehicle state, and the magnitudes are compared.
  • processing load management unit 122 acquires the processing load of the CPU 120.
  • the processing load management unit 122 determines whether the processing load of the CPU 120 has exceeded its allowable processing load. If the allowable processing load has been exceeded, the process proceeds to step S5C, where the function is reduced.
  • the function degeneration processing is the same as in the first embodiment.
  • the target processing load of each function is set based on the magnitude relation between the lane recognition rate and the preceding vehicle recognition rate, and the execution cycle and execution priority of each function are set so as to be the target processing load.
  • the processing load of the CPU 120 can be managed. Therefore, depending on the setting of the target processing load, the processing load on the CPU 120 can be reduced, and an inexpensive CPU 120 with low processing performance can be selected.
  • control can be performed so that the total processing load of each function does not exceed the allowable processing load of the CPU 120.
  • FIGS. 1 A fourth embodiment will be described with reference to FIGS. Note that the overall configuration of the vehicle control device 1 described in the first embodiment with reference to FIG. 1 is the same in the fourth embodiment, and a description thereof will be omitted. In the present embodiment, the description will focus on the differences from the first embodiment.
  • FIG. 21 is a diagram showing a task for executing each function in the fourth embodiment. This is an execution task that the process execution unit 123 drives in one cycle. As illustrated in FIG. 21, the process execution unit 123 according to the present embodiment drives a driver concentration monitoring task F8 and a driver concentration warning task F9.
  • the driver's concentration monitoring task F8 is set with an execution cycle, an execution priority, and an execution state as set values. Further, the registered process is a process of monitoring the driver's concentration. The execution period, the execution priority, and the execution state of the task F9 for driver concentration alert are set as set values. Further, the registered processing is a processing of a driver's concentration alert.
  • FIG. 22 is a diagram simulating a driver concentrated on driving.
  • the driver's concentration monitoring function acquires and processes information such as a camera for acquiring a driver's face image, an electrostatic sensor of a steering wheel, a torque sensor, and the like from the physical condition acquisition unit 113, and processes the acquired information. This is a function of estimating the line of sight of the driver and the state of letting go, and acquiring the concentration state of the driver. As shown in FIG. 22, when the driver is in the concentrated state, it is necessary to quickly detect that the driver transitions to the non-concentrated state, so that the driver's concentration monitoring function needs to be activated actively.
  • FIG. 23 is a diagram simulating a driver who is not concentrated on driving.
  • the driver concentration warning function is a function of outputting a warning message or a warning sound from an output device such as a meter and a speaker of the display output unit 131 so that the driver concentrates on driving.
  • an output device such as a meter and a speaker of the display output unit 131
  • FIG. 23 when the driver is in a non-concentrated state, it is necessary to actively activate the driver's concentration alert function in order to immediately shift the driver to the concentrated state.
  • FIG. 24 is a processing load table T4 showing the relationship between the driver concentration state and the target processing load of each function as described above.
  • the target processing load of each function is a value set in advance by a designer. At this time, it is desirable that the total of the target processing loads is set so as not to exceed the allowable processing load of the CPU 120.
  • the allowable processing load of the CPU 120 is also a value set in advance by the designer.
  • the allowable processing load of the CPU 120 may be set to 100% so as to maximize the performance of the CPU 120, or may be set to a value with a margin of 80%.
  • the driver is divided into a concentrated state and a non-concentrated state.
  • the target processing load for driver concentration monitoring is set to 30% and 10%, depending on the category.
  • the target processing load of the driver's concentration warning is set to 5% and 20% according to the category.
  • the total target processing load is set to 35% and 30%.
  • FIG. 25 is a flowchart of the processing load management in the fourth embodiment.
  • the flowchart illustrated in FIG. 25 illustrates the processing executed by the processing load management unit 122.
  • a task F8 for monitoring driver's concentration and a task F9 for warning driver's concentration are implemented in the processing execution unit 123, and the processing registered in each task is performed.
  • the target processing load of each function is calculated by drawing a map from the processing load table T4 shown in FIG. 24 according to the driver concentration state.
  • the processing load management unit 122 executes the processing load management of the driver's concentration monitoring according to the flowchart described in FIG. In the next process S2D, similarly, the processing load management of the driver concentration alert is executed. At this time, in the processing S4 shown in FIG. 4, the driver's concentration state is acquired from the driver's concentration monitoring function executed by the processing execution unit 123 as the current vehicle state.
  • processing load management unit 122 acquires the processing load of the CPU 120.
  • processing load management unit 122 determines whether the processing load of the CPU 120 has exceeded its allowable processing load. If the processing load exceeds the allowable processing load, the process proceeds to step S5D, where the function is reduced.
  • the function degeneration processing is the same as in the first embodiment.
  • the target processing load of each function is set based on the driver's concentration state, and the execution cycle and execution priority of each function are adjusted so as to achieve the target processing load.
  • the processing load of the CPU 120 can be managed. Therefore, depending on the setting of the target processing load, the processing load on the CPU 120 can be reduced, and an inexpensive CPU 120 with low processing performance can be selected.
  • control can be performed so that the total processing load of each function does not exceed the allowable processing load of the CPU 120.
  • FIGS. 1 A fifth embodiment will be described with reference to FIGS. Note that the overall configuration of the vehicle control device 1 described in the first embodiment with reference to FIG. 1 is the same in the fifth embodiment, and a description thereof will be omitted. In the present embodiment, the description will focus on the differences from the first embodiment.
  • FIG. 26 is a diagram showing a task for executing each function in the fifth embodiment. This is an execution task that the process execution unit 123 drives in one cycle. As shown in FIG. 26, the processing execution unit 123 according to the present embodiment drives a pre-curve deceleration task F10 and a lane keeping support task F11.
  • an execution cycle, an execution priority, and an execution state are set as set values.
  • the registered process is a process of deceleration before a curve.
  • an execution cycle, an execution priority, and an execution state are set as set values.
  • the registered process is a lane keeping support process.
  • FIG. 27 is a diagram simulating the own vehicle about to approach a curve.
  • the pre-curve deceleration function is a driving load reduction function that supports a driver's deceleration operation before entering a curve, based on road information ahead obtained from the road information acquisition unit 114. As shown in FIG. 27, when the vehicle is approaching a curve, it is necessary to actively activate the deceleration function before the curve.
  • FIG. 28 is a view simulating the own vehicle traveling on a curve.
  • the lane keeping assist function is a function of acquiring lane information from the outside environment acquiring unit 111, performing steering control so that the vehicle does not deviate from the lane, and assisting lane keeping. As shown in FIG. 28, it is necessary to actively activate the lane keeping assist function when the own vehicle is traveling on a curve.
  • FIG. 29 is a diagram simulating a host vehicle traveling on a straight road away from a curve. At this time, the curve deceleration function and the lane keeping assist function do not need to be actively activated.
  • FIG. 30 is a processing load table T4 showing the relationship between the distance to the curve and the target processing load of each function as described above.
  • the target processing load of each function is a value set in advance by a designer. At this time, it is desirable that the total of the target processing loads is set so as not to exceed the allowable processing load of the CPU 120.
  • the allowable processing load of the CPU 120 is also a value set in advance by the designer.
  • the allowable processing load of the CPU 120 may be set to 100% so as to maximize the performance of the CPU 120, or may be set to a value with a margin of 80%.
  • the distance to the curve and the processing load table T5 shown in FIG. 30 are classified into a case where the distance to the curve is 500 m or more, a case where the distance to the curve is 50 m or more and less than 500 m, a case where the distance to the curve is less than 50 m, or a case where the curve is in progress. .
  • the target processing load of the pre-curve deceleration function is set to 5%, 50%, and 15% corresponding to each category.
  • the target processing load of the lane keeping support function is set to 5%, 5%, and 60% for each category.
  • the sum of the target processing loads is set to 10%, 55%, and 75%.
  • FIG. 31 is a flowchart of processing load management in the fifth embodiment.
  • the flowchart shown in FIG. 31 shows the processing executed in the processing load management unit 122.
  • a task F10 for pre-curve deceleration and a task F11 for lane keeping support are implemented in the processing execution unit 123, and the processing registered in each task is executed in the execution cycle.
  • the target processing load of each function is calculated by drawing a map from the processing load table T5 shown in FIG. 30 according to the distance to the curve.
  • the processing load management unit 122 executes the processing load management of the deceleration before the curve according to the flowchart described in FIG.
  • the processing load management of the lane keeping support is executed.
  • the distance to the curve is acquired from the road information acquisition unit 114 as the current state of the vehicle.
  • processing S3E the processing load management unit 122 acquires the processing load of the CPU 120.
  • the processing load management unit 122 determines whether the processing load of the CPU 120 has exceeded its allowable processing load. If the allowable processing load has been exceeded, the process proceeds to step S5E, where the function is reduced.
  • the function degeneration processing is the same as in the first embodiment.
  • the target processing load of each function is set based on the distance to the curve, and the execution cycle and execution priority of each function are adjusted so as to achieve the target processing load, thereby controlling the processing load.
  • the processing load on the CPU 120 can be managed. Therefore, depending on the setting of the target processing load, the processing load on the CPU 120 can be reduced, and an inexpensive CPU 120 with low processing performance can be selected.
  • control can be performed so that the total processing load of each function does not exceed the allowable processing load of the CPU 120.
  • FIGS. A sixth embodiment will be described with reference to FIGS. Note that the overall configuration of the vehicle control device 1 described in the first embodiment with reference to FIG. 1 is the same in the sixth embodiment, and a description thereof will be omitted. In the present embodiment, the description will focus on the differences from the first embodiment.
  • FIG. 32 is a diagram illustrating the host vehicle 21 traveling on the central lane L2 of a road having three lanes.
  • FIG. 33 is a diagram illustrating the vehicle 21 traveling on the right lane L3 of a road having three lanes.
  • FIG. 34 is a diagram illustrating the vehicle 21 traveling on the left lane L1 of a road having three lanes.
  • the detection area 301 is set in the front FE, the rear BE, the right RE, and the left LE around the host vehicle 21 here.
  • the size of the detection area 301 is set based on the maximum detection distance and the detection range of each sensor.
  • a detection area 301 is set according to each traveling lane as described later. In this case, a detectable obstacle in the detection area 301 is indicated by a white square, and the detection area 301 is set. Outside undetectable obstacles are indicated by black squares.
  • FIG. 35 is a diagram showing a task for executing each function in the sixth embodiment. This is an execution task that the process execution unit 123 drives in one cycle. As shown in FIG. 35, the process execution unit 123 according to the present embodiment drives an obstacle detection task F12 in the front area, an obstacle detection task F13 in the right area, and an obstacle detection task F14 in the left area. ing.
  • a detection area and an execution state are set as set values, and the registered processing is obstacle detection in the front area.
  • the detection area is the area of the front area that can be detected, and the number of calculation repetitions in one cycle is set in proportion to this area.
  • the right side obstacle detection task F13 a detection area and an execution state are set as set values, and registered processing is right side area obstacle detection.
  • the detection area is the area of the right side area that can be detected, and the number of calculation repetitions in one cycle is set in proportion to this area.
  • the obstacle detection task F14 in the left area a detection area and an execution state are set as set values, and the registered processing is an obstacle detection in the left area.
  • the detection area is the area of the left side area that can be detected, and the number of calculation repetitions in one cycle is set in proportion to this area.
  • the obstacle detection function in the front area is a function of detecting the presence or absence of an obstacle existing in the front area of the vehicle based on sensor information of a camera, a millimeter-wave radar, a radar, or the like mounted in front of the vehicle.
  • the obstacle detection function in the left area detects the presence of obstacles in the left area of the vehicle based on sensor information such as a camera mounted on the left side of the vehicle, millimeter wave radar, radar, sonar sensor, etc. Function.
  • the obstacle detection function in the right area detects the presence of obstacles in the right area of the vehicle based on sensor information such as a camera mounted on the right side of the vehicle, millimeter wave radar, radar, sonar sensor, etc. Function.
  • each obstacle detection function is performed only for obstacles existing inside the detection area 301 according to the traveling lane.
  • each obstacle detection function determines the presence or absence of an obstacle by exhaustively searching the detection area 301. That is, as the area of the detection region 301 is larger, the number of repetitions in one detection process increases, and the processing load of each obstacle detection function increases. Therefore, the processing load management unit 122 controls the processing load of each obstacle detection function by adjusting the area of the detection area in each obstacle detection function. Specifically, control is performed so as to be the target processing load of each function based on the traveling lane and the processing load table T6 shown in FIG.
  • the processing load table T6 showing the relationship between the traveling lane and the target processing load of each function shown in FIG. 36 is classified into traveling types: traveling in the center lane, traveling in the left lane, and traveling in the right lane. Is done.
  • the target processing load for obstacle detection in the front area is set to 35%, 35%, and 35% corresponding to each section.
  • the target processing loads for obstacle detection in the right area are set to 20%, 35%, and 5%, respectively, for each category.
  • the target processing load for obstacle detection in the left area is set to 20%, 5%, and 35% in accordance with each section.
  • the sum of the target processing loads is set to 75%, 75%, 75%.
  • FIG. 37 is a flowchart of processing load management in the sixth embodiment.
  • the flowchart shown in FIG. 37 shows the processing executed by the processing load management unit 122.
  • an obstacle detection task F12 in the front area As shown in FIG. 35, an obstacle detection task F12 in the front area, an obstacle detection task F13 in the right area, and an obstacle detection task F14 in the left area are mounted on the processing execution unit 123. It is assumed that the processing registered in each task is executed so as to search the detection area. Further, the target processing load of each function is calculated by mapping the traveling lane shown in FIG. 36 according to the traveling lane from the processing load table T6.
  • the processing load management unit 122 executes the processing load management of the obstacle detection in the front area according to the flowchart described in FIG.
  • the detection processing is repeatedly executed in accordance with the area of the detection area instead of the processing S6 and the processing S7 shown in the flowchart described with reference to FIG.
  • the area of the detection area at this time corresponds to the target processing load in the processing load table T6 shown in FIG.
  • processing load management for obstacle detection in the right side area is executed.
  • the processing load management of the obstacle detection in the left area is executed.
  • the traveling lane of the host vehicle 21 is acquired from the external environment acquisition unit 111 as the current state of the vehicle.
  • processing S4F the processing load management unit 122 acquires the processing load of the CPU 120.
  • processing S5F the processing load management unit 122 determines whether the processing load of the CPU 120 has exceeded its allowable processing load. If the allowable processing load has been exceeded, the process proceeds to step S6F, where the function is reduced.
  • the function degeneration processing is the same as in the first embodiment.
  • the target processing load of each function is set based on the traveling lane of the host vehicle, and the detection area of each function is adjusted so as to achieve the target processing load.
  • the processing load on the CPU 120 can be managed by adjusting the number of repetitions required for the per search and controlling the processing load on the CPU 120 accordingly. Therefore, depending on the setting of the target processing load, the processing load on the CPU 120 can be reduced, and an inexpensive CPU 120 with low processing performance can be selected.
  • control can be performed so that the total processing load of each function does not exceed the allowable processing load of the CPU 120.
  • the vehicle control device 1 includes a control unit (a processing load measurement unit 121, a processing load management unit 122, and a processing execution unit 123) that controls a plurality of functions of the vehicle.
  • Control loads (the processing load measurement unit 121, the processing load management unit 122, and the processing execution unit 123) are arranged so that the total calculation load of the plurality of functions falls within the range of the allowable calculation load of the CPU 120.
  • the calculation load of each function is adjusted according to the state of.
  • a plurality of functions can be allocated to the CPU in a well-balanced manner according to the state of the vehicle.
  • the CPU 120 may be a single core or a multi-core.
  • the CPU 120 is a multi-core, for example, a function of increasing the calculation load when the vehicle speed is high and a function of increasing the calculation load when the vehicle speed is low are assigned to one core.
  • one of the other cores is assigned, for example, a function of increasing the calculation load when the distance to the front obstacle is short and a function of increasing the calculation load when the distance to the front obstacle is long.
  • each function is similarly assigned to each core of the multi-core.
  • the present invention is not limited to the above embodiments, and other forms considered within the scope of the technical idea of the present invention are also included in the scope of the present invention, as long as the features of the present invention are not impaired. . Further, a configuration in which the above embodiments are combined may be adopted.
  • 1 vehicle control device 11 input device, 111 outside environment acquisition unit, 112 traveling state acquisition unit, 113 physical condition acquisition unit, 114 road information acquisition unit, 12 automatic driving control unit, 120 CPU, 121 processing load measurement unit, 122 processing Load management unit, 123 processing execution unit, 13 output device, 131 display output unit, 132 travel control unit

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Abstract

すべてのアプリケーションタスクが起床されている状態において、ＣＰＵ全体の処理負荷を制御することは考慮されておらず、複数の機能をバランス良くＣＰＵに割り当てることができない。　図４に示した処理負荷管理部１２２による処理Ｓ１から処理Ｓ８、および図６に示した処理実行部１２３による処理Ｓ９から処理Ｓ１２を繰り返し実行し、衝突被害軽減ブレーキ用タスクＦ１、誤発進抑制制御用タスクＦ２の実行周期と実行優先度を調整する。これにより、各機能の合計計算負荷がＣＰＵ１２０の許容計算負荷の範囲内となるように、車速などの車両の状態に応じて各機能の計算負荷を調整し、各機能をバランス良くＣＰＵに割り当てる。

Description

車両制御装置
　本発明は、車両制御装置に関する。
　近年、自動運転車として、運転者の運転を支援する車両制御装置が開発されている。例えば、車両制御装置に搭載される運転支援の機能として、走行中に運転者が所定のスイッチ操作を行うと、スイッチ操作時の車速をクルーズ設定速度として自動走行する機能が知られている。また、車両前方に位置する先行車両、停止車両及び落下物などとの衝突が回避困難であるときに、ブレーキを自動的に作動させて衝突時の被害を軽減する機能が知られている。しかし、これら複数の機能が搭載された車両制御装置では、それぞれの機能の肥大化に伴い、車両制御装置のＣＰＵの処理負荷が問題となる。
　特許文献１には、外部要因によるウェイクアップ時に、そのウェイクアップ要因に関連するアプリケーションタスクのみを起床させ、他のアプリケーションタスクを起床させないことで、不必要な処理及び消費電力を抑制する技術が開示されている。
特開２００８－１０７９１４号公報
　しかしながら、特許文献１に記載の技術では、すべてのアプリケーションタスクが起床されている状態において、ＣＰＵ全体の処理負荷を制御することは考慮されておらず、複数の機能をバランス良くＣＰＵに割り当てることができない。
　上記課題を解決すべく、本発明による車両制御装置は、車両の複数の機能を制御する制御部を備え、前記複数の機能は、車両の状態により必要な処理負荷が異なり、前記制御部は、前記複数の機能の合計処理負荷がＣＰＵの許容処理負荷の範囲内となるように、車両の状態により各機能の処理負荷を調整する。
　本発明によれば、車両の状態に応じて複数の機能をバランス良くＣＰＵに割り当てることができる。
車両制御装置の全体構成を示すブロック図である。 第１の実施形態における各機能を実行するタスクを示す図である。 第１の実施形態における車速と各機能の目標処理負荷との関係を示す処理負荷テーブルである。 処理負荷管理部による処理を示すフローチャートである。 実行周期と実行優先度の関係を示す図である。 処理実行部による処理を示すフローチャートである。 車速と処理負荷の関係を示す図である。 車速と処理負荷の関係を示す図である。 第１の実施形態における処理負荷管理のフローチャートである。 第２の実施形態における各機能を実行するタスクを示す図である。 近距離にある障害物の検知を説明する図である。 中距離にある障害物の検知を説明する図である。 長距離にある障害物の検知を説明する図である。 第２の実施形態における、前方障害物との距離と各機能の目標処理負荷との関係を示す処理負荷テーブルである。 第２の実施形態における処理負荷管理のフローチャートである。 第３の実施形態における各機能を実行するタスクを示す図である。 車線からの経路生成を説明する図である。 先行車軌跡からの経路生成を説明する図である。 第３の実施形態における、車線の認識率、先行車認識率と各機能の目標処理負荷との関係を示す処理負荷テーブルである。 第３の実施形態における処理負荷管理のフローチャートである。 第４の実施形態における各機能を実行するタスクを示す図である。 運転に集中する運転者を説明する図である。 運転に集中していない運転者を説明する図である。 第４の実施形態における、運転者集中状態と各機能の目標処理負荷との関係を示す処理負荷テーブルである。 第４の実施形態における処理負荷管理のフローチャートである。 第５の実施形態における各機能を実行するタスクを示す図である。 カーブに差し迫った位置を走行する自車両を説明する図である。 カーブを走行する自車両を説明する図である。 カーブから離れた位置を走行する自車両を説明する図である。 第５の実施形態における、カーブまでの距離と各機能の目標処理負荷との関係を示す処理負荷テーブルである。 第５の実施形態における処理負荷管理のフローチャートである。 道路の中央車線を走行する自車両を説明する図である。 道路の右車線を走行する自車両を説明する図である。 道路の左車線を走行する自車両を説明する図である。 第６の実施形態における各機能を実行するタスクを示す図である。 第６の実施形態における、走行車線と各機能の目標処理負荷との関係を示す処理負荷テーブルである。 第６の実施形態における処理負荷管理のフローチャートである。
　以下、図面に基づいて、本発明の実施の形態を説明する。本実施形態では、車両制御装置として、自動車の走行支援を行う例で説明する。ただし、本発明は自動車以外の移動体の走行を支援することもできる。
　本実施形態に係る車両制御装置１は、詳細は後述するように、予め設定された目的地まで車両を自動走行させたり、車両の危険を回避するような走行支援をしたりする複数の機能を制御する制御部（処理負荷測定部１２１、処理負荷管理部１２２、処理実行部１２３）を備える。複数の機能は、車両の状態により必要な計算負荷が異なり、制御部（処理負荷測定部１２１、処理負荷管理部１２２、処理実行部１２３）は、複数の機能の合計計算負荷がＣＰＵ１２０の許容計算負荷の範囲内となるように、車両の状態により各機能の計算負荷を調整し、各機能をバランス良くＣＰＵに割り当てる。
　本実施形態に係る車両制御装置１によれば、各機能の処理負荷を車両の状態に基づいて任意に制御することができるため、機能全体の処理負荷もまた制御することが可能となる。したがって、機能全体の処理負荷を低減することができ、処理性能の低い安価なＣＰＵの選択が可能となる。
　なお、ここでいう車両の状態とは、車速といった車両の走行に関する状態の他に、車外の状態、運転者の状態、道路の状態も含む。車外の状態としては、例えば、先行車両との距離や車両周辺の障害物の数や車線の見えやすさがある。運転者の状態としては、例えば、運転者の運転に対する集中度合がある。道路の状態としては、例えば、進路上のカーブの曲率がある。
［第１の実施形態]
　図１～図９を参照して第１の実施形態について説明する。
　図１は、車両制御装置１の全体構成を示すブロック図である。車両制御装置１は、車両２１に設けられるもので、車両２１の走行支援を行う。車両制御装置１は、予め設定された目的地まで車両２１を自動走行させることができる。また、車両制御装置１は、車両の危険な状態を回避するために運転者の操作に介入して車両を制御することもできる。なお、以下の説明では、車両制御装置１が設けられている車両２１を自車両と呼ぶことがある。なお、図１では車両２１の前方に先行車両２０が走行している例を示している。
　図１に示すように、車両制御装置１は、入力装置１１と、自動運転制御装置１２と、出力装置１３より構成される。
　入力装置１１は、走行環境についての各種情報を取得する装置である。入力装置１１は、例えば、車外環境取得部１１１と、走行状態取得部１１２と、身体状態取得部１１３と、道路情報取得部１１４と、を含んで構成される。入力装置１１は、自動運転制御装置１２に接続されており、車外環境取得部１１１と、走行状態取得部１１２と、身体状態取得部１１３と、道路情報取得部１１４とでそれぞれ取得した情報、総称して車両状態情報と称する、を自動運転制御装置１２へ出力する。
　車外環境取得部１１１は、車両２１の周囲の環境状況情報を取得する。車外環境取得部１１１は、例えば、車車間通信装置、路車間通信装置、カメラ、77GHzレーダー、24GHzレーダー、短距離ライダー、長距離ライダー、ソナーセンサ（いずれも不図示）などの車載機器が用いられる。車外環境取得部１１１は、これらの機器から得られる環境状況情報を加工することにより、例えば、他車両の位置情報、速度情報、進路上の障害物の位置情報、速度情報を取得することができる。また、加工前の環境状況情報を直接出力することもできる。
　車外環境取得部１１１は、主にカメラなどの画像情報を取得するセンサデバイスを用いて、道路上の車線を検出し、車線認識率を算出する機能を含んでいる。また、車外環境取得部１１１は、カメラやレーダー、ライダーなどの物体を検知するセンサデバイスを用いて、先行車両２０を検出し、先行車認識率を算出する機能を含んでいる。
　走行状態取得部１１２は、例えば、車両２１の位置情報、進行方向情報、速度情報などの自車両の走行状態を取得する手段として機能する。走行状態取得部１１２は、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）、ジャイロセンサ、加速度センサ、車輪速センサなどが用いられる。ＧＰＳは、車両２１の位置情報を取得する。ジャイロセンサと加速度センサは、車両２１の進行方向を取得する。車輪速センサは、例えば、車両２１のホイール部分に取り付けられており、車両２１の車輪速度を取得する。
　身体状態取得部１１３は、車両２１を手動運転する運転者の身体状態を取得する手段として機能する。身体状態取得部１１３は、例えば、ステアリングハンドルの軸に取り付けられるトルクセンサ、運転席に取り付けられる重心センサ、運転者に向けて取り付けられる運転者モニタカメラなどが用いられる。トルクセンサは、運転者がステアリングハンドルから手を離している手放し状態を検出する。重心センサは、運転者の姿勢を検出する。運転者モニタカメラは、運転者の視線を検出する。身体状態取得部１１３として、運転者の心電図、心拍数、血圧、筋肉動作（筋電位）、発汗量などの運転者の生体的な情報を検出する生体情報センサを用いてもよい。生体情報センサは、例えば、ステアリングなどに設けることができる。
　道路情報取得部１１４は、例えば、ノードおよびリンクから構成される道路ネットワーク情報と、交通規則情報と、交通安全施設情報とを取得する。道路ネットワーク情報には、ノード詳細情報（十字路、Ｔ字路など）、リンク詳細情報（車線数、形状など）といった道路構造情報が含まれる。交通規則情報は、交通法規だけでなく、世間で一般的に共有されている交通マナーなども含む概念をいう。交通安全施設情報は、信号機や道路標識などの交通安全のために運転者へ視認させることを目的とした設備のことをいう。道路情報取得部１１４は、これらの情報を記憶する記憶媒体から必要に応じて取得してもよいし、ネットワーク上のサーバから必要に応じて取得してもよい。
　自動運転制御装置１２は、走行制御に係る情報処理を行う。自動運転制御装置１２は、ＣＰＵ１２０の他に、図示しないＲＯＭ、ＲＡＭを含むコンピュータを主体に構成され、例えば、処理負荷測定部１２１と、処理負荷管理部１２２と、処理実行部１２３とを含む。処理負荷測定部１２１と、処理負荷管理部１２２と、処理実行部１２３とを総称して制御部と称する。ＣＰＵ１２０はシングルコアでも、マルチコアでもよい。
　後述するフローチャートで示したプログラムを、ＣＰＵ１２０、メモリなどを備えたコンピュータにより実行することができる。全部の処理、または一部の処理をハードロジック回路により実現してもよい。更に、このプログラムは、予め車両制御装置１の記憶媒体に格納して提供することができる。あるいは、独立した記憶媒体にプログラムを格納して提供したり、ネットワーク回線によりプログラムを車両制御装置１の記憶媒体に記録して格納することもできる。データ信号（搬送波）などの種々の形態のコンピュータ読み込み可能なコンピュータプログラム製品として供給してもよい。
　自動運転制御装置１２は、入力装置１１から入力される各種情報をもとに、車両２１の走行を制御するための制御指令値を計算し、その制御指令値を出力装置１３へ出力する。ここでいう制御指令値には、アクチュエータを介して車両２１の駆動・制動などの物理状態を変化させる制御情報の他に、表示器（メーター、スピーカーなど）を介して運転者へ情報を提供する信号情報も含まれる。
　処理負荷測定部１２１は、ＣＰＵ１２０および各機能の処理負荷を測定する。処理負荷測定部１２１は、例えば、ＯＳが提供する処理負荷測定の機能を利用してもよいし、ソフトウェア開発者によりプログラムに独自に織り込まれた処理負荷測定用の変数を利用してもよい。
　処理負荷管理部１２２は、入力装置１１から取得される車両状態情報に基づき、処理実行部１２３で実行される機能の処理負荷を管理する。
　処理実行部１２３は、入力装置１１から取得する値を利用し、車両の自動走行や走行支援における機能を実行する。ここでいう機能の実行とは、出力装置１３へと出力する制御指令値を決定することを意味する。処理実行部１２３は、各機能の処理を実行する周期実行タスクを駆動している。各周期実行タスクは、それぞれに設定された実行周期および実行優先度に基づき、それぞれに登録された処理を実行する。
　出力装置１３は、図１に示すように、表示出力部１３１と、走行制御部１３２とを備える。出力装置１３は、自動運転制御装置１２に接続されており、自動運転制御装置１２から出力される制御指令値を受けて、表示出力部１３１、走行制御部１３２を制御する。
　表示出力部１３１は、運転者を含む車両２１の乗員に対して、各種情報、例えば、制限速度、車線逸脱警報などの情報を提供する。表示出力部１３１としては、例えば、車両２１の運転席近傍に配置されたインストルメントパネル、ディスプレイ、スピーカーなどである。ディスプレイは、ヘッドアップディスプレイであってもよい。または、乗員の保持する携帯電話、いわゆるスマートフォンを含む携帯情報端末、タブレット型パーソナルコンピュータなどを表示出力部１３１の一部または全部として利用してもよい。
　走行制御部１３２は、自動運転制御装置１２から入力される制御指令値に基づいて、車両２１の走行を制御する。走行制御部１３２は、例えば、車両２１の操舵角、加減速、制動圧を変化させるために設置された各種アクチュエータと、それら各アクチュエータを駆動するコントロールユニット（いずれも不図示）とで構成される。
　アクチュエータとしては、例えば、操舵トルクを付与するステアリングアクチュエータ、エンジンのスロットルバルブの開度を調整するアクチュエータ、ブレーキ油圧を調整するブレーキアクチュエータなどが挙げられる。
　次に、自動運転制御装置１２における機能の処理負荷の制御について説明する。
　図２は、第１の実施形態における各機能を実行するタスクを示す図である。これは、処理実行部１２３が１周期で駆動する実行タスクである。図２に示すように、本実施形態に係る処理実行部１２３は、衝突被害軽減ブレーキ用タスクＦ１および誤発進抑制制御用タスクＦ２を駆動する。
　衝突被害軽減ブレーキ用タスクＦ１は、設定値として、実行周期、実行優先度、実行状態が設定される。さらに、登録された処理は、衝突被害軽減ブレーキの処理である。誤発進抑制制御用タスクＦ２は、設定値として、実行周期、実行優先度、実行状態が設定される。さらに、登録された処理は、誤発進抑制制御の処理である。ここで、実行周期は、各機能の実行周期を示し、機能の実行周期を短くすることでＣＰＵ１２０の計算負荷を高くすることができる。実行優先度は各機能の実行優先度を示し、機能の実行優先度を高くすることでＣＰＵ１２０の計算負荷を高くすることができる。実行状態は“実行中”、“実行完了”などの状態を示す。
　衝突被害軽減ブレーキは、先行車両２０などの障害物を感知してブレーキ補助を行う機能であり、車両２１の車速が速いときに、先行車両２０に衝突するまでの時間が短くなるため、活発に作動する。また誤発進抑制制御は、障害物を感知している状態でアクセルの強い踏込を検知したとき、加速抑制、ブレーキ補助を行う機能であり、停車中または発進時の車速が遅いとき、活発に作動する。
　図３は、第１の実施形態における車速と各機能の目標処理負荷との関係を示す処理負荷テーブルＴ１である。処理負荷テーブルＴ１は、自動運転制御装置１２内の図示省略したメモリに記憶されている。処理負荷テーブルＴ１は、衝突被害軽減ブレーキの目標処理負荷が、0以上～10未満の車速ｋｍ/ｈの場合と、10以上～30未満の車速ｋｍ/ｈの場合と、30以上の車速ｋｍ/ｈの場合とに区分されて、各区分において、それぞれ15％、15％、60％に設定されている。さらに、誤発進抑制制御の目標処理負荷が、0以上～10未満の車速ｋｍ/ｈの場合と、10以上～30未満の車速ｋｍ/ｈの場合と、30以上の車速ｋｍ/ｈの場合とに区分されて、各区分において、それぞれ50％、10％、10％に設定されている。目標処理負荷はＣＰＵ１２０の処理負荷の最大値を100％とした場合を基準にしている。
　各機能の目標処理負荷は、予め設計者が設定する値となるが、このとき、目標処理負荷の合計が、ＣＰＵ１２０の許容処理負荷を超えないように設定されることが望ましい。図３では、目標処理負荷の合計は、0以上～10未満の車速ｋｍ/ｈの場合と、10以上～30未満の車速ｋｍ/ｈの場合と、30以上の車速ｋｍ/ｈの場合で、それぞれ65％、25％、70％に設定されている。目標処理負荷の合計も、予め設計者が設定する値である。目標処理負荷の合計は、ＣＰＵ１２０の性能を最大限活用できるように100%に設定されてもよいし、80%とマージンを取った値が設定されてもよい。
　図４は、処理負荷管理部１２２による処理を示すフローチャートである。処理負荷管理部１２２は、図４に示す処理を実行することにより、各機能の処理負荷を管理する。
　図４に示す処理Ｓ１で、処理負荷管理部１２２は、処理実行部１２３から、各機能の実行状態を取得する。次の処理Ｓ２で、機能の実行状態が“実行完了”であるか否かを判定し、“実行完了”となっていた場合は処理Ｓ３へ進む。処理Ｓ３で、処理負荷管理部１２２は、処理負荷測定部１２１から、各機能の現時点の処理負荷を取得する。処理Ｓ２で、機能の実行状態が“実行中”であれば、図４に示す処理を終了する。
　次に処理Ｓ４で、処理負荷管理部１２２は、入力装置１１から現在の車両の状態として車速を取得する。次に処理Ｓ５で、取得した車速から、各機能の目標処理負荷を算出する。処理負荷管理部１２２は、図３に示す処理負荷テーブルＴ１から、各機能の目標処理負荷をマップ引きしてもよいし、目標処理負荷を車速の関数として算出してもよい。その後、処理Ｓ６へ進む。
　処理Ｓ６で、処理負荷管理部１２２は、各機能の目標処理負荷と、現時点の処理負荷との差から、図２に示す各機能の実行周期を更新する。必要とする処理負荷が現時点の処理負荷よりも高い場合、処理負荷管理部１２２は、例えば、衝突被害軽減ブレーキの実行周期を短くする。逆に、必要とする処理負荷が現時点の処理負荷よりも低い場合、処理負荷管理部１２２は、例えば、衝突被害軽減ブレーキの実行周期を長くする。
　次に処理Ｓ７で、処理負荷管理部１２２は、図２に示すタスクの実行優先度を更新する。図５は、実行周期と実行優先度の関係を示す図である。図５に示すように、横軸は実行周期を、縦軸は実行優先度を表し、この例では実行優先度は実行周期が長くなるほど低下する関係にある。実行優先度は、図５に示す実行周期と実行優先度との対応関係から、実行周期に基づき算出した値を設定してもよい。または、すべてのタスクの実行周期を集約し、その実行周期が短い順に高い優先度を割り当ててもよい。
　次に処理Ｓ８で、処理負荷管理部１２２は、実行周期、実行優先度の更新が終わったタイミングで、機能の実行状態を“実行待ち”に更新する。
　図６は、処理実行部１２３による処理を示すフローチャートである。
　図６に示す処理Ｓ９で、処理実行部１２３は、前回実行時からの経過時間が実行周期以上になったかを判定する。実行周期以上になったと判定した場合に、処理Ｓ１０へ進み、図２に示す機能の実行状態を“実行中”に更新する。次の処理Ｓ１１で、図２に示す各タスクに登録された処理を実行する。次の処理Ｓ１２で、処理実行部１２３は、処理の実行が完了したタイミングで、機能の実行状態を“実行完了”に更新する。
　図４に示した処理負荷管理部１２２による処理Ｓ１から処理Ｓ８、および図６に示した処理実行部１２３による処理Ｓ９から処理Ｓ１２を繰り返し実行し、衝突被害軽減ブレーキ用タスクＦ１、誤発進抑制制御用タスクＦ２の実行周期と実行優先度を調整する。これにより、各機能の合計計算負荷がＣＰＵ１２０の許容計算負荷の範囲内となるように、車速などの車両の状態に応じて各機能の計算負荷を調整し、各機能をバランス良くＣＰＵに割り当てる。
　図７は、図３に示す処理負荷テーブルＴ１に従って各機能の処理負荷を制御した場合における、車速と処理負荷の関係を表すグラフである。車速が10km/ｈまでは、図７中の点線で示す誤発進抑制制御の処理負荷が多くを占める。また車速が30km/ｈ以上では、図７中の一点鎖線で示す衝突被害軽減ブレーキの処理負荷が多くを占める。図７中の実線で示す処理負荷の合計はＣＰＵ１２０の許容処理負荷を超えない。
　また、図８は、車速と処理負荷の関係を表すグラフである。図８に示す例では、各機能の目標処理負荷を車速の関数として、より細かく段階的な目標処理負荷を算出する。そして、それに従い各機能の処理負荷を制御する。これにより、図８中の一点鎖線で示す衝突被害軽減ブレーキの処理負荷は車速の増加に伴って増加する。また、図８中の点線で示す誤発進抑制制御の処理負荷は車速の増加に伴って減少する。図８中の実線で示す両者の処理負荷の合計はＣＰＵ１２０の許容処理負荷を超えない。
　図４に示す処理負荷管理部１２２による処理、および図６に示す処理実行部１２３による処理により、、図７、図８に示すように、低速度域では誤発進抑制制御が増加し、高速域では逆に衝突被害軽減ブレーキの処理負荷が増加するので、ＣＰＵ１２０の処理負荷を平滑化することができる。
　図９は、第１の実施形態における処理負荷管理のフローチャートである。図９に示すフローチャートは処理負荷管理部１２２において実行される処理を示す。この処理の前提として、図２に示すように、処理実行部１２３に衝突被害軽減ブレーキ用タスクと誤発進抑制制御用タスクが実装されており、それぞれのタスクに登録された処理が、その実行周期、実行優先度に従って実行されているとする。また、それぞれの機能の目標処理負荷は、図３に示す車速と処理負荷テーブルＴ１からマップ引きされて算出されるとする。
　図９の処理Ｓ１Ａにおいて、処理負荷管理部１２２は、図４で説明したフローチャートに従い、衝突被害軽減ブレーキの処理負荷管理を実行する。その後、処理Ｓ２Ａで、同様に、誤発進抑制制御の処理負荷管理を実行する。ここでは、衝突被害軽減ブレーキの処理負荷管理を誤発進抑制制御の処理負荷管理より先に実行しているが、誤発進抑制制御の処理負荷管理を衝突被害軽減ブレーキの処理負荷管理より先に実行してもよい。
　次に処理Ｓ３Ａで、処理負荷管理部１２２は、ＣＰＵ１２０の処理負荷を取得する。処理Ｓ４Ａで、処理負荷管理部１２２は、ＣＰＵ１２０の処理負荷がその許容処理負荷を超えたか否かを判定する。許容処理負荷を超えた場合は、処理Ｓ５Ａへ進み、機能の縮退処理を実施する。
　処理Ｓ５Ａにおける機能の縮退処理としては、例えば、各機能の目標処理負荷を低く補整したり、タスクをスリープさせて処理の実行を止めたりすることが挙げられる。また、縮退処理が働いたことを、自動運転制御装置１２の内部の不揮発メモリに保存したり、表示出力部１３１で運転者に通知したりしてもよい。
　第１の実施形態によれば、車速に基づき衝突被害軽減ブレーキと誤発進抑制制御の目標処理負荷を設定し、その目標処理負荷となるように各機能の実行周期と実行優先度を調整し、処理負荷を制御することで、ＣＰＵ１２０の処理負荷を管理することができる。したがって、目標処理負荷の設定によっては、ＣＰＵ１２０の処理負荷を低減することができ、処理性能の低い安価なＣＰＵ１２０を選択することも可能となる。
　なお、第１の実施形態では、車両の状態として車速を検出し、車速が速い場合に計算負荷を高くする機能として衝突被害軽減ブレーキを、車速が遅い場合に計算負荷を高くする機能として誤発進抑制制御を例に説明した。その他に、車両の状態として車速を検出して、車速が速い場合に、クルーズコントロール、レーンキープなどの機能の計算負荷を高くし、車速が遅い場合に、自動駐車、電動パワステなどの機能の計算負荷を高くしてもよい。
［第２の実施形態]
　図１０～図１５を参照して第２の実施形態を説明する。なお、第１の実施形態において図１を参照して説明した車両制御装置１の全体構成は、第２の実施形態でも同様であるのでその説明を省略する。本実施形態では、第１の実施形態との差異を中心に述べる。
　図１０は、第２の実施形態における各機能を実行するタスクを示す図である。これは、処理実行部１２３が１周期で駆動する実行タスクである。図１０に示すように、本実施形態に係る処理実行部１２３は、短距離センサによる障害物認識用タスクＦ３、中距離センサによる障害物認識用タスクＦ４、および長距離センサによる障害物認識用タスクＦ５を駆動している。
　短距離センサによる障害物認識用タスクＦ３は、設定値として、実行周期、実行優先度、実行状態が設定される。さらに、登録された処理は、短距離センサによる障害物認識である。中距離センサによる障害物認識用タスクＦ４は、設定値として、実行周期、実行優先度、実行状態が設定される。さらに、登録された処理は、中距離センサによる障害物認識である。長距離センサによる障害物認識用タスクＦ５は、設定値として、実行周期、実行優先度、実行状態が設定される。さらに、登録された処理は、長距離センサによる障害物認識である。
　図１１は、短距離センサを用いて自車両前方にある障害物を認識している様子を模した図である。短距離センサによる障害物認識は、車外環境取得部１１１から、例えば、短距離ライダーやソナーセンサなどの情報を取得して加工し、自車両前方の障害物の位置情報、速度情報、加速度情報などを取得する機能である。短距離センサによる障害物認識は、図１１に示すように、自車両と前方障害物との距離が、例えば0m以上から30m未満の短距離のとき、活発に作動させる必要がある。
　図１２は、中距離センサを用いて自車両前方にある障害物を認識している様子を模した図である。中距離センサによる障害物認識は、車外環境取得部１１１から、例えば、24GHzレーダーやカメラなどの情報を取得して加工し、自車両前方の障害物の位置情報、速度情報、加速度情報などを取得する機能である。中距離センサによる障害物認識は、図１２に示すように、自車両と前方障害物との距離が、例えば30m以上から80m未満の時、活発に作動させる必要がある。
　図１３は、長距離センサを用いて自車両前方にある障害物を認識している様子を模した図である。長距離センサによる障害物認識は、車外環境取得部１１１から、例えば、77GHzレーダーや超距離ライダーなどの情報を取得して加工し、自車両前方の障害物の位置情報、速度情報、加速度情報などを取得する機能である。長距離センサによる障害物認識は、図１３に示すように、自車両と前方障害物との距離が、例えば80m以上の時、活発に作動させる必要がある。
　図１４は、第２の実施形態における、前方障害物との距離と各機能の目標処理負荷との関係を示す処理負荷テーブルＴ２である。各機能の目標処理負荷は、予め設計者が設定する値となるが、このとき、目標処理負荷の合計が、ＣＰＵ１２０の許容処理負荷を超えないように設定されることが望ましい。また、ＣＰＵ１２０の許容処理負荷も、予め設計者が設定する値である。ＣＰＵ１２０の許容処理負荷は、ＣＰＵ１２０の性能を最大限活用できるように100%に設定されてもよいし、80%とマージンを取った値が設定されてもよい。
　図１４に示すように、前方障害物との距離が、0m以上～30m未満の場合と、30m以上～80m未満の場合と、80m以上の場合とに区分される。短距離センサによる障害物認識の目標処理負荷は、距離の区分に対応して、40％、20％、10％に設定される。中距離センサによる障害物認識の目標処理負荷は、距離の区分に対応して、20％、40％、20％に設定される。
長距離センサによる障害物認識の目標処理負荷は、距離の区分に対応して、10％、20％、40％に設定される。目標処理負荷の合計は、70％、80％、70％に設定される。
　図１５は、第２の実施形態における処理負荷管理のフローチャートである。図１５に示すフローチャートは処理負荷管理部１２２において実行される処理を示す。この処理の前提として、図１０に示すように、処理実行部１２３に短距離センサによる障害物認識用タスクＦ３と中距離センサによる障害物認識用タスクＦ４と長距離センサによる障害物認識用タスクＦ５が実装されており、それぞれのタスクに登録された処理が、その実行周期、実行優先度に従って実行されているとする。また、それぞれの機能の目標処理負荷は、図１１に示す前方障害物との距離と処理負荷テーブルＴ２からマップ引きされて算出されるとする。
　図１５の処理Ｓ１Ｂにおいて、処理負荷管理部１２２は、図４で説明したフローチャートに従い、短距離センサによる障害物認識の処理負荷管理を実行する。このとき、図４に示した処理Ｓ４では、現在の車両の状態として、前方障害物との距離を取得する。前方障害物との距離は、車外環境取得部１１１から取得されてもよいし、各障害物認識機能を実行している処理実行部１２３から取得されてもよい。
　次の処理Ｓ２Ｂで、同様に、中距離センサによる障害物認識の処理負荷管理を実行する。さらに次の処理Ｓ３Ｂで、同様に、長距離センサによる障害物認識の処理負荷管理を実行する。処理Ｓ１Ｂから処理Ｓ３Ｂの順序は問わない。
　次に処理Ｓ４Ｂで、処理負荷管理部１２２は、ＣＰＵ１２０の処理負荷を取得する。処理Ｓ５Ｂで、処理負荷管理部１２２は、ＣＰＵ１２０の処理負荷がその許容処理負荷を超えたか否かを判定する。許容処理負荷を超えた場合は、処理Ｓ６Ｂへ進み、機能の縮退処理を実施する。機能の縮退処理は第１の実施形態と同様である。
　第２の実施形態によれば、前方障害物との距離に基づき各機能の目標処理負荷を設定し、その目標処理負荷となるように各機能の実行周期と実行優先度を調整し、処理負荷を制御することで、ＣＰＵ１２０の処理負荷を管理することができる。したがって、目標処理負荷の設定によっては、ＣＰＵ１２０の処理負荷を低減することができ、処理性能の低い安価なＣＰＵ１２０を選択することも可能となる。
　また、第２の実施形態においても、図７、図８で説明したように、各機能の処理負荷の合計がＣＰＵ１２０の許容処理負荷を超えないように制御することができる。
　なお、第２の実施形態では、車両の状態として前方障害物との距離を検出し、前方障害物との距離が短い場合に計算負荷を高くする機能と、前方障害物との距離が遠い場合に計算負荷を高くする機能とを含む例を説明した。そして、前方障害物との距離が短い場合に、短距離センサによる障害物認識の機能の計算負荷を高くし、前方障害物との距離が遠い場合に、長距離センサによる障害物認識の機能の計算負荷を高くする場合を説明した。その他に、車両の状態として前方車両の混雑度をカメラなどにより検出して、混雑度が低い場合に、遠方障害物の認識、乗り心地向上などの機能の計算負荷を高くし、混雑度が高い場合に、近方障害物の認識、経路生成、衝突防止などの機能の計算負荷を高くしてもよい。
［第３の実施形態]
　図１６～図２０を参照して第３の実施形態を説明する。なお、第１の実施形態において図１を参照して説明した車両制御装置１の全体構成は、第３の実施形態でも同様であるのでその説明を省略する。本実施形態では、第１の実施形態との差異を中心に述べる。
　図１６は、第３の実施形態における各機能を実行するタスクを示す図である。これは、処理実行部１２３が１周期で駆動する実行タスクである。図１６に示すように、本実施形態に係る処理実行部１２３は、車線（白線）からの経路生成用タスクＦ６、先行車軌跡からの経路生成用タスクＦ７を駆動している。
　車線からの経路生成用タスクＦ６は、設定値として、実行周期、実行優先度、実行状態が設定される。さらに、登録された処理は、車線（白線）からの経路生成の処理である。なお、本実施形態において「車線」または「白線」とは、自車両の走行車線の左右に存在する車線境界線（区画線）のことを表す。先行車軌跡からの経路生成用タスクＦ７は、設定値として、実行周期、実行優先度、実行状態が設定される。さらに、登録された処理は、先行車軌跡からの経路生成の処理である。
　図１７は、自車両前方からはっきりと見える車線と、遠目に見える先行車両２０を模した図である。車線からの経路生成は、自車両を自動走行させるための経路を車線から生成する機能である。図１７に示すように、車線認識率90％が先行車認識率80％以上となっているときに、活発に作動させる必要がある。
　図１８は、自車両前方から消えかかって見える車線と、遠目に見える先行車両２０を模した図である。先行車軌跡からの経路生成は、自車両を自動走行させるための経路を先行車軌跡から生成する機能である。図１８に示すように、車線認識率30％が先行車認識率80％未満となっているときに、活発に作動させる必要がある。
　図１９は、上述したような、車線認識率と先行車認識率の大小関係と、各機能の目標処理負荷の関係を示す処理負荷テーブルＴ３である。各機能の目標処理負荷は、予め設計者が設定する値となるが、このとき、目標処理負荷の合計が、ＣＰＵ１２０の許容処理負荷を超えないように設定されることが望ましい。また、ＣＰＵ１２０の許容処理負荷も、予め設計者が設定する値である。ＣＰＵ１２０の許容処理負荷は、ＣＰＵ１２０の性能を最大限活用できるように100%に設定されてもよいし、80%とマージンを取った値が設定されてもよい。
　図１９に示すように、車線認識率が先行車認識率以上の場合と未満の場合で区分される。車線からの経路生成の目標処理負荷は、区分に対応して、50％、10％に設定される。先行車軌跡からの経路生成の目標処理負荷は、区分に対応して、10％、50％に設定される。
目標処理負荷の合計は、60％、60％に設定される。
　図２０は、第３の実施形態における処理負荷管理のフローチャートである。図２０に示すフローチャートは処理負荷管理部１２２において実行される処理を示す。この処理の前提として、図１６に示すように、処理実行部１２３に車線からの経路生成用タスクＦ６、先行車軌跡からの経路生成用タスクＦ７が実装されており、それぞれのタスクに登録された処理が、その実行周期、実行優先度に従って実行されているとする。また、それぞれの機能の目標処理負荷は、図１９に示す処理負荷テーブルＴ３から車線の認識率および先行車認識率に応じてマップ引きされて算出されるものとする。
　図２０の処理Ｓ１Ｃにおいて、処理負荷管理部１２２は、図４で説明したフローチャートに従い、車線からの経路生成の処理負荷管理を実行する。次の処理Ｓ２Ｃで、同様に、先行車軌跡からの経路生成の処理負荷管理を実行する。このとき、図４に示した処理Ｓ４では、現在の車両の状態として、車外環境取得部１１１から、車線認識率と先行車認識率を取得し、その大小を比較する。
　次に処理Ｓ３Ｃで、処理負荷管理部１２２は、ＣＰＵ１２０の処理負荷を取得する。処理Ｓ４Ｃで、処理負荷管理部１２２は、ＣＰＵ１２０の処理負荷がその許容処理負荷を超えたか否かを判定する。許容処理負荷を超えた場合は、処理Ｓ５Ｃへ進み、機能の縮退処理を実施する。機能の縮退処理は第１の実施形態と同様である。
　第３の実施形態によれば、車線認識率と先行車認識率の大小関係に基づき各機能の目標処理負荷を設定し、その目標処理負荷となるように各機能の実行周期と実行優先度を調整し、処理負荷を制御することで、ＣＰＵ１２０の処理負荷を管理することができる。したがって、目標処理負荷の設定によっては、ＣＰＵ１２０の処理負荷を低減することができ、処理性能の低い安価なＣＰＵ１２０を選択することも可能となる。
　また、第３の実施形態においても、各機能の処理負荷の合計がＣＰＵ１２０の許容処理負荷を超えないように制御することができる。
［第４の実施形態]
　図２１～図２５を参照して第４の実施形態を説明する。なお、第１の実施形態において図１を参照して説明した車両制御装置１の全体構成は、第４の実施形態でも同様であるのでその説明を省略する。本実施形態では、第１の実施形態との差異を中心に述べる。
　図２１は、第４の実施形態における各機能を実行するタスクを示す図である。これは、処理実行部１２３が１周期で駆動する実行タスクである。図２１に示すように、本実施形態に係る処理実行部１２３は、運転者集中力監視用タスクＦ８、運転者集中力警告用タスクＦ９を駆動している。
　運転者集中力監視用タスクＦ８は、設定値として、実行周期、実行優先度、実行状態が設定される。さらに、登録された処理は、運転者集中力監視の処理である。運転者集中力警告用タスクＦ９は、設定値として、実行周期、実行優先度、実行状態が設定される。さらに、登録された処理は、運転者集中力警告の処理である。
　図２２は、運転に集中している運転者を模した図である。運転者集中力監視機能は、身体状態取得部１１３から、例えば、運転者の顔画像を取得するためのカメラ、ステアリングハンドルの静電センサ、トルクセンサなどの情報を取得して加工し、運転者の視線、手放し状態を推定し、運転者の集中状態を取得する機能である。図２２に示すように、運転者が集中状態にあるとき、運転者が非集中状態に遷移することをすばやく検知する必要があるため、運転者集中力監視機能を活発に作動させる必要がある。
　図２３は、運転に集中していない運転者を模した図である。運転者集中力警告機能は、運転者に対して運転に集中するよう、表示出力部１３１のメーター、スピーカーなどの出力デバイスから警告メッセージや警告音を出力する機能である。図２３に示すように、運転者が非集中状態にあるとき、運転者を集中状態にすぐに遷移させるために、運転者集中力警告機能を活発に作動させる必要がある。
　図２４は、上述したような、運転者集中状態と、各機能の目標処理負荷の関係を示す処理負荷テーブルＴ４である。各機能の目標処理負荷は、予め設計者が設定する値となるが、このとき、目標処理負荷の合計が、ＣＰＵ１２０の許容処理負荷を超えないように設定されることが望ましい。また、ＣＰＵ１２０の許容処理負荷も、予め設計者が設定する値である。ＣＰＵ１２０の許容処理負荷は、ＣＰＵ１２０の性能を最大限活用できるように100%に設定されてもよいし、80%とマージンを取った値が設定されてもよい。
　図２４に示すように、運転者が集中状態の場合と非集中状態の場合とに区分される。運転者集中力監視の目標処理負荷は、区分に対応して、30％、10％に設定される。運転者集中力警告の目標処理負荷は、区分に対応して、5％、20％に設定される。目標処理負荷の合計は、35％、30％に設定される。
　図２５は、第４の実施形態における処理負荷管理のフローチャートである。図２５に示すフローチャートは処理負荷管理部１２２において実行される処理を示す。この処理の前提として、図２１に示すように、処理実行部１２３に運転者集中力監視用タスクＦ８、運転者集中力警告用タスクＦ９が実装されており、それぞれのタスクに登録された処理が、その実行周期、実行優先度に従って実行されているとする。また、それぞれの機能の目標処理負荷は、図２４に示す処理負荷テーブルＴ４から運転者集中状態に応じてマップ引きされて算出されるとする。
　図２５の処理Ｓ１Ｄにおいて、処理負荷管理部１２２は、図４で説明したフローチャートに従い、運転者集中力監視の処理負荷管理を実行する。次の処理Ｓ２Ｄで、同様に、運転者集中力警告の処理負荷管理を実行する。このとき、図４に示した処理Ｓ４では、現在の車両の状態として、処理実行部１２３で実行されている運転者集中力監視機能から、運転者の集中状態を取得する。
　次に処理Ｓ３Ｄで、処理負荷管理部１２２は、ＣＰＵ１２０の処理負荷を取得する。処理Ｓ４Ｄで、処理負荷管理部１２２は、ＣＰＵ１２０の処理負荷がその許容処理負荷を超えたか否かを判定する。許容処理負荷を超えた場合は、処理Ｓ５Ｄへ進み、機能の縮退処理を実施する。機能の縮退処理は第１の実施形態と同様である。
　第４の実施形態によれば、運転者の集中状態に基づき各機能の目標処理負荷を設定し、その目標処理負荷となるように各機能の実行周期と実行優先度を調整し、処理負荷を制御することで、ＣＰＵ１２０の処理負荷を管理することができる。したがって、目標処理負荷の設定によっては、ＣＰＵ１２０の処理負荷を低減することができ、処理性能の低い安価なＣＰＵ１２０を選択することも可能となる。
　また、第４の実施形態においても、各機能の処理負荷の合計がＣＰＵ１２０の許容処理負荷を超えないように制御することができる。
［第５の実施形態]
　図２６～図３１を参照して第５の実施形態を説明する。なお、第１の実施形態において図１を参照して説明した車両制御装置１の全体構成は、第５の実施形態でも同様であるのでその説明を省略する。本実施形態では、第１の実施形態との差異を中心に述べる。
　図２６は、第５の実施形態における各機能を実行するタスクを示す図である。これは、処理実行部１２３が１周期で駆動する実行タスクである。図２６に示すように、本実施形態に係る処理実行部１２３は、カーブ前減速用タスクＦ１０、車線維持支援用タスクＦ１１を駆動している。
　カーブ前減速用タスクＦ１０は、設定値として、実行周期、実行優先度、実行状態が設定される。さらに、登録された処理は、カーブ前減速の処理である。車線維持支援用タスクＦ１１は、設定値として、実行周期、実行優先度、実行状態が設定される。さらに、登録された処理は、車線維持支援の処理である。
　図２７は、カーブに差し掛かろうとしている自車両を模した図である。カーブ前減速機能は、道路情報取得部１１４から得られる前方の道路情報に基づき、カーブ進入前の運転者の減速操作を支援する運転負荷軽減機能である。図２７に示すように、自車両がカーブに差し掛かる状況にあるとき、カーブ前減速機能を活発に作動させる必要がある。
　図２８は、カーブを走行している自車両を模した図である。車線維持支援機能は、車外環境取得部１１１から車線情報を取得し、自車両が車線を逸脱しないようにステアリング制御を行い、車線維持をアシストする機能である。図２８に示すように、自車両がカーブを走行しているとき、車線維持支援機能を活発に作動させる必要がある。
　図２９は、カーブから離れた直線道路を走行している自車両を模した図である。このとき、カーブ前減速機能と車線維持支援機能は、活発に作動させる必要はない。
　図３０は、上述したような、カーブまでの距離と、各機能の目標処理負荷の関係を示す処理負荷テーブルＴ４である。各機能の目標処理負荷は、予め設計者が設定する値となるが、このとき、目標処理負荷の合計が、ＣＰＵ１２０の許容処理負荷を超えないように設定されることが望ましい。また、ＣＰＵ１２０の許容処理負荷も、予め設計者が設定する値である。ＣＰＵ１２０の許容処理負荷は、ＣＰＵ１２０の性能を最大限活用できるように100%に設定されてもよいし、80%とマージンを取った値が設定されてもよい。
　図３０に示すカーブまでの距離と処理負荷テーブルＴ５は、カーブまでの距離が、500m以上の場合と、50m以上～500m未満の場合と、50m未満、若しくはカーブ進行中の場合とに区分される。カーブ前減速機能の目標処理負荷は、各区分に対応して、5％、50％、15％に設定される。車線維持支援機能の目標処理負荷は、各区分に対応して、5％、5％、60％に設定される。目標処理負荷の合計は、10％、55％、75％に設定される。
　図３１は、第５の実施形態における処理負荷管理のフローチャートである。図３１に示すフローチャートは処理負荷管理部１２２において実行される処理を示す。この処理の前提として、図２６に示すように、処理実行部１２３にカーブ前減速用タスクＦ１０、車線維持支援用タスクＦ１１が実装されており、それぞれのタスクに登録された処理が、その実行周期、実行優先度に従って実行されているとする。また、それぞれの機能の目標処理負荷は、図３０に示す処理負荷テーブルＴ５からカーブまでの距離に応じてマップ引きされて算出される。
　図３１の処理Ｓ１Ｅにおいて、処理負荷管理部１２２は、図４で説明したフローチャートに従い、カーブ前減速の処理負荷管理を実行する。次の処理Ｓ２Ｅで、同様に、車線維持支援の処理負荷管理を実行する。このとき、図４に示した処理Ｓ４では、現在の車両の状態として、道路情報取得部１１４から、カーブまでの距離を取得する。
　次に処理Ｓ３Ｅで、処理負荷管理部１２２は、ＣＰＵ１２０の処理負荷を取得する。処理Ｓ４Ｅで、処理負荷管理部１２２は、ＣＰＵ１２０の処理負荷がその許容処理負荷を超えたか否かを判定する。許容処理負荷を超えた場合は、処理Ｓ５Ｅへ進み、機能の縮退処理を実施する。機能の縮退処理は第１の実施形態と同様である。
　第５の実施形態によれば、カーブまでの距離に基づき各機能の目標処理負荷を設定し、その目標処理負荷となるように各機能の実行周期と実行優先度を調整し、処理負荷を制御することで、ＣＰＵ１２０の処理負荷を管理することができる。したがって、目標処理負荷の設定によっては、ＣＰＵ１２０の処理負荷を低減することができ、処理性能の低い安価なＣＰＵ１２０を選択することも可能となる。
　また、第５の実施形態においても、各機能の処理負荷の合計がＣＰＵ１２０の許容処理負荷を超えないように制御することができる。
［第６の実施形態]
　図３２～図３７を参照して第６の実施形態を説明する。なお、第１の実施形態において図１を参照して説明した車両制御装置１の全体構成は、第６の実施形態でも同様であるのでその説明を省略する。本実施形態では、第１の実施形態との差異を中心に述べる。
　図３２は、３車線ある道路の中央車線Ｌ２を走行している自車両２１を説明する図である。図３３は、３車線ある道路の右車線Ｌ３を走行している自車両２１を説明する図である。図３４は、３車線ある道路の左車線Ｌ１を走行している自車両２１を説明する図である。図３２、図３３、図３４に示すように、ここでは自車両２１を中心として、前方ＦＥ、後方ＢＥ、右側方ＲＥ、左側方ＬＥに検知領域３０１を設定する。この検知領域３０１の大きさは、各センサの最大検出距離および検出範囲を基に設定される。なお、図３２～図３４において、後述のように各走行車線に応じて検知領域３０１が設定されるが、この場合に、検知領域３０１内の検知可能な障害物を白四角で、検知領域３０１外の検知不可能な障害物を黒四角で示した。
　図３５は、第６の実施形態における各機能を実行するタスクを示す図である。これは、処理実行部１２３が１周期で駆動する実行タスクである。図３５に示すように、本実施形態に係る処理実行部１２３は、前方領域の障害物検知タスクＦ１２、右側方領域の障害物検知タスクＦ１３、左側方領域の障害物検知タスクＦ１４、を駆動している。
　前方領域の障害物検知タスクＦ１２は、設定値として、検知領域、実行状態が設定され、登録された処理は、前方領域の障害物検知である。ここで、検知領域は、検知可能な前方領域の面積であり、この面積に比例して１周期中の計算繰り返し回数が設定される。右側方領域の障害物検知タスクＦ１３は、設定値として、検知領域、実行状態が設定され、登録された処理は、右側方領域の障害物検知である。ここで、検知領域は、検知可能な右側方領域の面積であり、この面積に比例して１周期中の計算繰り返し回数が設定される。左側方領域の障害物検知タスクＦ１４は、設定値として、検知領域、実行状態が設定され、登録された処理は、左側方領域の障害物検知である。ここで、検知領域は、検知可能な左側方領域の面積であり、この面積に比例して１周期中の計算繰り返し回数が設定される。
　前方領域の障害物検知機能は、例えば、車両前方に取り付けられたカメラやミリ波レーダー、レーダーなどのセンサ情報に基づき、自車両の前方領域に存在する障害物の有無を検知する機能である。
　左側方領域の障害物検知機能は、例えば、車両左側方に取り付けられたカメラやミリ波レーダー、レーダー、ソナーセンサなどのセンサ情報に基づき、自車両の左側方領域に存在する障害物の有無を検知する機能である。
　右側方領域の障害物検知機能は、例えば、車両右側方に取り付けられたカメラやミリ波レーダー、レーダー、ソナーセンサなどのセンサ情報に基づき、自車両の右側方領域に存在する障害物の有無を検知する機能である。
　各障害物検知機能は、図３２、図３３、図３４に示すように、走行車線に応じて、検知領域３０１の内側に存在する障害物に対してのみ実施される。また、各障害物検知機能は、検知領域３０１を網羅的に探索することで障害物の有無を判定する。すなわち、検知領域３０１の面積が広いほど、１度の検知処理における繰り返し回数が多くなり、各障害物検知機能の処理負荷が高くなる。したがって、処理負荷管理部１２２は、各障害物検知機能における検知領域の面積を調整することで、各障害物検知機能の処理負荷を制御する。具体的には、図３６に示す走行車線と処理負荷テーブルＴ６に基づいて各機能の目標処理負荷となるように制御する。
　図３６に示す走行車線と各機能の目標処理負荷との関係を示す処理負荷テーブルＴ６は、走行種別として、中央車線を走行中と、左車線を走行中と、右車線を走行中とに区分される。前方領域の障害物検知の目標処理負荷は、各区分に対応して、35％、35％、35％に設定される。右側方領域の障害物検知の目標処理負荷は、各区分に対応して、20％、35％、5％に設定される。左側方領域の障害物検知の目標処理負荷は、各区分に対応して、20％、5％、35％に設定される。目標処理負荷の合計は、75％、75％、75％に設定される。
　図３７は、第６の実施形態における処理負荷管理のフローチャートである。図３７に示すフローチャートは処理負荷管理部１２２において実行される処理を示す。この処理の前提として、図３５に示すように、処理実行部１２３に前方領域の障害物検知タスクＦ１２、右側方領域の障害物検知タスクＦ１３、左側方領域の障害物検知タスクＦ１４が実装されており、それぞれのタスクに登録された処理が、その検知領域を探索するように実行されているとする。また、それぞれの機能の目標処理負荷は、図３６に示す走行車線と処理負荷テーブルＴ６から走行車線に応じてマップ引きされて算出される。
　図３７の処理Ｓ１Ｆにおいて、処理負荷管理部１２２は、図４で説明したフローチャートに従い、前方領域の障害物検知の処理負荷管理を実行する。なお、第６の実施形態では、図４で説明したフローチャートで示した処理Ｓ６、処理Ｓ７の替りに、検知領域の面積に応じて、検知処理を繰り返し実行する。この時の検知領域の面積は、図３６に示す処理負荷テーブルＴ６の目標処理負荷に対応する。次の処理Ｓ２Ｆで、同様に、右側方領域の障害物検知の処理負荷管理を実行する。さらに次の処理Ｓ２Ｆで、同様に、左側方領域の障害物検知の処理負荷管理を実行する。このとき、図４に示した処理Ｓ４では、現在の車両の状態として、車外環境取得部１１１から、自車両２１の走行車線を取得する。
　次に処理Ｓ４Ｆで、処理負荷管理部１２２は、ＣＰＵ１２０の処理負荷を取得する。処理Ｓ５Ｆで、処理負荷管理部１２２は、ＣＰＵ１２０の処理負荷がその許容処理負荷を超えたか否かを判定する。許容処理負荷を超えた場合は、処理Ｓ６Ｆへ進み、機能の縮退処理を実施する。機能の縮退処理は第１の実施形態と同様である。
　第６の実施形態によれば、自車両の走行車線に基づき各機能の目標処理負荷を設定し、その目標処理負荷となるように各機能の検知領域を調整することで、各機能の１周期あたりの探索にかかる繰り返し回数が調整され、それにともないＣＰＵ１２０の処理負荷が制御されることで、ＣＰＵ１２０の処理負荷を管理することができる。したがって、目標処理負荷の設定によっては、ＣＰＵ１２０の処理負荷を低減することができ、処理性能の低い安価なＣＰＵ１２０を選択することも可能となる。
　また、第６の実施形態においても、各機能の処理負荷の合計がＣＰＵ１２０の許容処理負荷を超えないように制御することができる。
　以上説明した実施形態によれば、次の作用効果が得られる。
（１）車両制御装置１は、車両の複数の機能を制御する制御部（処理負荷測定部１２１、処理負荷管理部１２２、処理実行部１２３）を備え、複数の機能は、車両の状態により必要な計算負荷が異なり、制御部（処理負荷測定部１２１、処理負荷管理部１２２、処理実行部１２３）は、複数の機能の合計計算負荷がＣＰＵ１２０の許容計算負荷の範囲内となるように、車両の状態により各機能の計算負荷を調整する。これにより、車両の状態に応じて複数の機能をバランス良くＣＰＵに割り当てることができる。
（変形例）
　本発明は、以上説明した第１乃至第６の実施形態を次のように変形して実施することができる。
（１）第１乃至第６の実施形態において、ＣＰＵ１２０はシングルコアでも、マルチコアでもよい。ＣＰＵ１２０がマルチコアである場合は、例えば、車速が速い場合に計算負荷を高くする機能と、車速が遅い場合に計算負荷を高くする機能とを一つのコアに割り当てる。さらに、他のコアの一つに、例えば、前方障害物との距離が短い場合に計算負荷を高くする機能と、前方障害物との距離が遠い場合に計算負荷を高くする機能を割り当てる。以下、マルチコアの各コアに対して同様に各機能を割り当てる。これにより、ＣＰＵ１２０がマルチコアであっても複数の機能をバランス良く割り当てることができる。
　本発明は、上記の実施形態に限定されるものではなく、本発明の特徴を損なわない限り、本発明の技術思想の範囲内で考えられるその他の形態についても、本発明の範囲内に含まれる。また、上述の実施形態を組み合わせた構成としてもよい。
１　車両制御装置、１１　入力装置、１１１　車外環境取得部、１１２　走行状態取得部、１１３　身体状態取得部、１１４　道路情報取得部、１２　自動運転制御装置、１２０　ＣＰＵ、１２１　処理負荷測定部、１２２　処理負荷管理部、１２３　処理実行部、１３　出力装置、１３１　表示出力部、１３２　走行制御部

Claims (18)

  1. 　車両の複数の機能を制御する制御部を備え、前記複数の機能は、車両の状態により必要な計算負荷が異なり、前記制御部は、前記複数の機能の合計計算負荷がＣＰＵの許容計算負荷の範囲内となるように、車両の状態により各機能の計算負荷を調整する車両制御装置。
  2. 　前記制御部は、前記複数の機能のうち少なくとも一機能は、所定条件の場合、他の前記機能よりも高い計算負荷とし、前記他の機能は、前記所定条件の場合、前記制御部の許容計算負荷の範囲となるように、前記一機能よりも計算負荷を低くする請求項１に記載の車両制御装置。
  3. 　前記制御部は、前記機能の実行周期を短くすることで計算負荷を高くするように変更する請求項１に記載の車両制御装置。
  4. 　前記制御部は、前記機能の１周期中の計算繰り返し回数を多くすることで計算負荷を高くするように変更する請求項１に記載の車両制御装置。
  5. 　前記制御部は、前記機能の実行優先度を高くすることで計算負荷を高くするように変更する請求項１に記載の車両制御装置。
  6. 　前記計算繰り返し回数は、障害物の検知領域の面積により規定される請求項４に記載の車両制御装置。
  7. 　前記車両の状態は車速であり、前記複数の機能は、前記車速が速い場合に計算負荷を高くする機能と、前記車速が遅い場合に計算負荷を高くする機能とを含む請求項１に記載の車両制御装置。
  8. 　前記車速が速い場合に計算負荷を高くする機能は、衝突軽減ブレーキ、クルーズコントロール、レーンキープの少なくとも一つの機能であり、前記車速が遅い場合に計算負荷を高くする機能は、誤発進抑制制御、自動駐車、電動パワステの少なくとも一つの機能である請求項７に記載の車両制御装置。
  9. 　前記車両の状態は前方障害物との距離であり、前記複数の機能は、前記前方障害物との距離が短い場合に計算負荷を高くする機能と、前記前方障害物との距離が遠い場合に計算負荷を高くする機能と、を含む請求項１に記載の車両制御装置。
  10. 　前記前方障害物との距離が短い場合に計算負荷を高くする前記機能は、短距離センサによる障害物認識の機能であり、前記前方障害物との距離が遠い場合に計算負荷を高くする前記機能は、長距離センサによる障害物認識の機能である請求項９に記載の車両制御装置。
  11. 　前記車両の状態は、車線の認識度合であり、前記複数の機能は、車線の認識度合が低い場合に計算負荷を高くする機能と、車線の認識度合が高い場合に計算負荷を高くする機能と、を含む請求項１に記載の車両制御装置。
  12. 　前記車線の認識度合が低い場合に計算負荷を高くする前記機能は、先行車軌跡からの経路生成の機能であり、前記車線の認識度合が高い場合に計算負荷を高くする前記機能は、前記車線からの経路生成の機能である請求項１１に記載の車両制御装置。
  13. 　前記車両の状態は、運転者の集中力の高低であり、前記複数の機能は、運転者の集中力が低い場合に計算負荷を高くする機能と、運転者の集中力が高い場合に計算負荷を高くする機能と、を含む請求項１に記載の車両制御装置。
  14. 　前記運転者の集中力が低い場合に計算負荷を高くする前記機能は、前記運転者の集中力監視の機能であり、前記運転者の集中力が高い場合に計算負荷を高くする前記機能は、前記運転者の集中力警告の機能である請求項１３に記載の車両制御装置。
  15. 　前記車両の状態は、前記車両からカーブまでの距離であり、前記複数の機能は、カーブまでの距離が遠い場合に計算負荷を高くする機能と、カーブまでの距離が近い場合に計算負荷を高くする機能と、を含む請求項１に記載の車両制御装置。
  16. 　前記車両からカーブまでの距離が遠い場合に計算負荷を高くする機能は、カーブ前減速の機能であり、前記車両からカーブまでの距離が近い場合に計算負荷を高くする機能は、車線維持支援の機能である請求項１５に記載の車両制御装置。
  17. 　前記車両の状態は前記車両の走行車線であり、前記複数の機能は、前記車両が左車線を走行している場合に計算負荷を高くする機能と、前記車両が右車線を走行している場合に計算負荷を高くする機能と、を含む請求項１に記載の車両制御装置。
  18. 　前記車両が左車線を走行している場合に計算負荷を高くする前記機能は、右側方領域の障害物検知の機能であり、前記車両が右車線を走行している場合に計算負荷を高くする前記機能は、左側方領域の障害物検知の機能である請求項１７に記載の車両制御装置。
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