WO2020250725A1

WO2020250725A1 - 情報処理装置、および情報処理方法、並びにプログラム

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Publication number: WO2020250725A1
Application number: PCT/JP2020/021542
Authority: WO
Inventors: 琢人元山
Original assignee: ソニー株式会社
Priority date: 2019-06-14
Filing date: 2020-06-01
Publication date: 2020-12-17
Also published as: EP3985640A1; JPWO2020250725A1; KR20220020804A; CN113994408A; US20220340130A1; JP7456442B2; EP3985640A4

Abstract

本開示は、自動運転において緊急事態が発生しても安全な路肩に適切に停車できるようにする情報処理装置、および情報処理方法、並びにプログラムに関する。　デプスセンサ等の距離情報に基づいて、オキュパンシマップのような車両が走行可能な走行可能領域を設定し、セマンティックセグメンテーションにより画像より画像属性情報を生成し、画像属性情報に基づいた、走行可能領域内の路面の状況に応じて、走行可能領域内に、退避スペースを設定することで退避スペースマップを作成する。本開示は、移動体に適用することができる。

Description

情報処理装置、および情報処理方法、並びにプログラム

　本開示は、情報処理装置、および情報処理方法、並びにプログラムに関し、特に、自動運転において緊急事態が発生しても安全な路肩に適切に停車できるようにした情報処理装置、および情報処理方法、並びにプログラムに関する。

　自動運転が一般化して実用化された場合、通常状態において、目的地までの経路として想定される走行車線上を、周囲の状況を確認しながら走行することで、自律的な走行が安全に実現される。

　しかしながら、緊急車両が接近してくるような緊急事態においては、走行車線上とは異なる、すなわち、通常では走行することがない路側帯などに車体を安全に停車させて、走行車線を緊急車両に譲る必要がある。

　そこで、緊急時には路肩を検出して停車可能であるか否かを判定し、停車可能であれば停車することで安全に停車する技術が提案されている（特許文献１参照）。

特開２０１０－０２０３７１号公報

　しかしながら、特許文献１の技術においては、障害物の有無に基づいて安全に停車可能な路肩が探索されるものの、例えば、側溝が設けられている路肩や、積雪などにより凍結しているような路肩の場合、安全に停車することができない路肩であるにも関わらず、安全に停車可能な路肩として探索されてしまう恐れがあった。

　結果として、特許文献１に記載の技術では、安全に停車できない可能性のある路肩が安全に停車可能な路肩とみなされて探索されてしまう可能性があり、緊急車両の接近に伴う緊急事態が生じたときに安全ではない路肩に停車しようとしてしまう恐れがあった。

　本開示は、このような状況に鑑みてなされたものであり、特に、運転中に緊急事態が発生するようなときでも、安全な路肩に適切に停車できるようにするものである。

　本開示の一側面の情報処理装置は、距離情報を取得する距離情報取得部と、画像を取得する画像取得部と、取得した前記画像内における領域毎の属性を画像属性情報として認識する画像属性認識部と、前記距離情報および前記画像属性情報に基づいて、車両が安全に退避可能な退避スペースからなるマップである退避スペースマップを作成する退避スペースマップ作成部とを備え、前記退避スペースマップ作成部は、前記距離情報に基づいて、前記車両が走行可能な走行可能領域を設定し、前記画像属性情報に基づいた、前記走行可能領域の路面の状況に応じて、前記走行可能領域内に、前記退避スペースを設定することで前記退避スペースマップを作成する情報処理装置である。

　本開示の一側面の情報処理方法およびプログラムは、情報処理装置に対応する。

　本開示の一側面においては、距離情報が取得され、画像が取得され、取得した前記画像内における領域毎の属性が画像属性情報として認識され、前記距離情報および前記画像属性情報に基づいて、車両が安全に退避可能な退避スペースからなるマップである退避スペースマップが作成され、前記距離情報に基づいて、前記車両が走行可能な走行可能領域が設定され、前記画像属性情報に基づいた、前記走行可能領域の路面の状況に応じて、前記走行可能領域内に、前記退避スペースが設定されることで前記退避スペースマップが作成される。

本開示の概要である緊急車両が接近したときの動作を説明する図である。本開示の概要であるデプスセンサで適切に路面の危険な状態を検出できない例を説明する図である。本開示の概要である退避スペースマップを説明する図である。本開示の概要である退避スペースマップを説明する図である。本開示を適用した車両制御システムの構成例を説明する図である。本開示の退避スペースマップを生成する部位を図５の車両制御システムの構成例から抽出した構成例を説明する図である。実際の車両の周辺の状態と対応する退避スペースマップの例を説明する図である。退避スペースマップの生成方法を説明する図である。退避スペースマップの生成に用いられる極座標グリッドを説明する図である。極座標グリッドを用いた退避スペースマップの生成方法を説明する図である。極座標グリッドを用いた退避スペースマップの生成方法を説明する図である。極座標グリッドを用いた退避スペースマップの生成方法を説明する図である。退避スペースマップの時間蓄積を説明する図である。退避スペースマップ生成処理を説明するフローチャートである。退避スペースマップを用いた退避方法その１の例を説明する図である。退避スペースマップを用いた退避方法その２の例を説明する図である。退避スペースマップを用いた退避方法その３の例を説明する図である。退避スペースマップを用いた退避方法その１の例を説明する図である。緊急退避処理を説明するフローチャートである。汎用のコンピュータの構成例を説明する図である。

　以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

　以下、本技術を実施するための形態について説明する。説明は以下の順序で行う。
　１．本開示の概要
　２．好適な実施の形態
　３．ソフトウェアにより実行させる例

　＜＜１．本開示の概要＞＞
　本開示は、緊急事態が発生した場合でも速やかに安全な領域に停車できるようにするものである。

　まず、図１を参照して、本開示の概要について説明する。

　例えば、図１の左部で示されるように、走行車線Ｌ１を自動運転により走行する自車ＣＳが図中の上方である矢印の方向に、前走車である他車ＣＡ１に追従しながら走行している場合について考える。

　さらに、走行車線Ｌ１の図中右側となる対向車線Ｌ２上を図中の下方向の矢印で示されるように対向車である他車ＣＡ２が走行しているものとし、また、自車ＣＳの後方から緊急車両ＣＥが接近してくるものとする。

　尚、ユーザ自らが搭乗する車両を自車ＣＳと称し、それ以外の車両を他車ＣＡ１，ＣＡ２と称する。

　このとき、自動運転で走行中の自車ＣＳは、図１の右部における黒の矢印ＥＲで示されるように、前走車である他車ＣＡ１よりも手前で、かつ、走行車線Ｌ１の路肩に車を寄せて停車させることで、緊急車両ＣＥに対して、走行車線Ｌ１を譲るように退避する必要がある。

　この一連の動作をするにあたって、自車ＣＳは、通常状態において、交通ルールに従って走行すべき走行車線Ｌ１上ではない路肩に入り込んで、停車するといった、交通ルールから逸脱する行動をとる必要がある。

　また、この場合、自車ＣＳは、走行車線Ｌ１の左側の路肩のうち、安全に停車することができる路肩を探索し、探索された安全が確認された路肩に停車することになる。

　ここで、自車ＣＳがLiDAR（Light Detection and Ranging or Laser Imaging Detection and Ranging）のようなデプスセンサを備えている場合、自車ＣＳの走行方向に対して左側の路肩の状況をデプスセンサにより検出して、障害物とみなされる物体の有無により安全に停車することが可能な路肩を探索し、障害物の無い領域を安全に停車することができる路肩とみなして停車させる。

　例えば、自車ＣＳの左側面から左側の路肩に対して赤外レーザ光を照射して、反射光に応じて路肩周辺の測距を行い、デプス画像を取得するLiDARが設けられているものとする。

　このとき、LiDARの測距結果からなるデプス画像に基づいて、自車ＣＳが、路肩の障害物の有無を検出するような場合、自車ＣＳは、デプス画像により路面は適切に検出できても、路肩の状況を適切に検出できないことがある。

　例えば、図２の上段における、自車ＣＳの進行方向に対して、路面ＲＦの左側の路肩に側溝Ｇが設けられているような場合であっても、LiDARにより検出されるデプス画像では解像度、もしくは、LiDARの路面に対する設置位置・角度により路肩に存在する側溝Ｇを検出できないことがある。

　尚、図２は、自車ＣＳの後方を走行する緊急車両ＣＥの運転席から自車ＣＳを見たときに、自車ＣＳに設けられたLiDARにより照射される赤外レーザ光を放射状の直線で表した図である。

　すなわち、図２の上段の自車ＣＳの進行方向に対して左方向に、LiDARからの赤外レーザ光が照射される場合、赤外レーザ光は、路面ＲＦの左側の路肩に側溝Ｇが設けられているようなとき、路面ＲＦ上に赤外レーザ光は照射されるので、路面ＲＦを検出することはできる。

　しかしながら、LiDARからの赤外レーザ光は、赤外レーザ光の解像度や入射角度により、図２の上段で示されるように、側溝Ｇには照射されることがないことがある。

　図２の上段のように、LiDARにより得られるデプス画像内では、実際には存在する側溝Ｇの存在を示すような検出結果が得られないことがあるため、実際には側溝Ｇがあり、安全に停車できない路肩であるにも関わらず、安全に停車可能な路肩であるとみなされる可能性があった。

　また、図２の中段で示されるように、路肩に障害物Ｂが存在する場合であっても、障害物Ｂが、赤外レーザ光の解像度により、赤外レーザ光の間隔内に収まってしまうことがある。

　図２の中段のように、LiDARにより検出されるデプス画像内には、実際には存在する障害物Ｂの存在を示すような検出結果が得られないため、実際には障害物Ｂがあり、安全に停車できない路肩であるにも関わらず、安全に停車可能な路肩であるとみなされる可能性があった。

　さらに、図２の下段で示されるように、路肩に自車ＣＳが衝突するような障害物がなくても、路面ＲＦの路肩が凍結路面ＦＺであるような場合、LiDARにより検出されるデプス画像からでは、路肩が凍結路面ＦＺであることは認識できない。

　このように、LiDARにより検出されるデプス画像内では、現実に障害物や側溝がない場合であっても、凍結路面ＦＺがあり、安全に停車できない路肩であるにも関わらず、安全に停車可能な路肩であるとみなされる可能性があった。

　そこで、本開示においては、走行しながら時系列に安全に停車することが可能な退避スペースからなるマップを退避スペースマップとして生成し、緊急事態が発生したときには、退避スペースマップに基づいて、安全に自車ＣＳを停車させるようにする。

　ここで、退避スペースマップとは、例えば、図３で示されるように、環境マップレイヤ構造におけるオキュパンシマップＭ４，レーンマップＭ２、および動物体マップＭ１のうちの、オキュパンシマップＭ４とレーンマップＭ２との間に設定される退避スペースマップＭ３である。

　ここで、オキュパンシマップＭ４は、LiDARやStereoカメラなどから構成されるデプスセンサにより得られるデプス画像Ｉｎ３と、GPS（Global Positioning System）、IMU（Inertial Measurement Unit）、およびVO（Visual Odometry）等の自己位置センサにより検出される自己位置情報Ｉｎ４とから得られるマップである。

　より具体的には、オキュパンシマップＭ４は、自車ＣＳから見て、自車ＣＳが走行すると接触する可能性を有する高さを有する物体のある領域と、それ以外の領域を示すマップである。

　また、レーンマップＭ２は、自己位置情報Ｉｎ４、デプス画像Ｉｎ３、RGBカメラ、偏光カメラ、および赤外線カメラ等により撮像される画像内における路面上の白線等の物体認識結果からなる画像認識結果Ｉｎ２、並びに、レーンの位置が示された事前地図Ｉｎ１より得られる、車両が走行するレーン（走行車線）の位置を特定するマップである。

　さらに、動物体マップＭ１は、自己位置情報Ｉｎ４、デプス画像Ｉｎ３、および画像認識結果Ｉｎ２より得られるリアルタイムな画像内における自車ＣＳの周囲に存在する動物体の位置を示すマップである。

　すなわち、オキュパンシマップＭ４上における、自車ＣＳが走行すると接触する可能性を有する物体が存在しない領域で、かつ、レーンマップＭ２より得られる走行車線上のうち、動物体マップＭ１より得られる動物体の位置に基づいて、動物体が存在しない領域を走行するように制御されることで自車ＣＳの自動運転が実現される。

　本開示では、オキュパンシマップＭ４とレーンマップＭ２との中間階層として、オキュパンシマップＭ４上における、自車ＣＳが走行すると接触する可能性を有する物体が存在しない領域で、かつ、レーンマップＭ２より得られる走行車線の側面の路肩のうち、安全に停車することができる退避スペース（退避可能領域）と、安全な退避が不能な退避不能領域からなる退避スペースマップＭ３を生成する。

　そして、緊急事態が発生したときには、自車ＣＳは、退避スペースマップＭ３に基づいて、安全に停車可能な退避スペースに停車させることで、緊急事態が発生した時でも安全な退避スペース（路肩）での停車を実現する。

　退避スペースマップＭ３は、自己位置情報Ｉｎ４、デプス画像Ｉｎ３、および画像認識結果Ｉｎ２より、オキュパンシマップＭ４上における障害物がない領域であって、レーンマップＭ２における走行車線（レーン）から逸脱した路肩等を含めた退避可能領域（退避スペース）と、退避不能領域を示すマップである。

　より具体的には、退避スペースマップＭ３は、例えば、図４で示されるようなマップである。

　図４においては、退避可能領域は、自車ＣＳから見て、左右の障害物が存在する領域Ｚ１と、それ以外の障害物がない領域Ｚ２のうち、走行車線であるレーンの領域Ｚ１２と、危険領域Ｚ３を除く領域Ｚ１１とからなる領域となる。従って、危険領域Ｚ３は、退避不能領域となる。

　自車ＣＳは、緊急時に、領域Ｚ１１，Ｚ１２からなる退避可能領域のうち、例えば、走行車線であるレーンの領域Ｚ１２を緊急車両に譲りつつ、安全に停車することができる退避スペースを設定して停車する。

　ここで、退避可能領域の特定にあたっては、自車ＣＳの周囲の画像に基づいて、画像内の物体のそれぞれを、例えば、セマンティックセグメンテーションにより認識することにより、側溝や凍結路面などの危険領域ではない領域が、退避可能領域として特定される。

　このように、緊急事態が発生したとき、自車ＣＳを安全に退避可能な退避可能領域からなる領域Ｚ１１，Ｚ１２が示されるマップが、退避スペースマップＭ３であり、自車ＳＣは、退避スペースマップＭ３に基づいて、退避可能領域の中から、状況に応じた退避スペースを特定して停車させる。

　本開示においては、この退避スペースマップＭ３が走行に際して継続的に生成されるようにし、緊急事態が発生した際には、生成した退避スペースマップＭ３の情報に基づいて退避可能領域のうちから、安全に停車できる領域を退避スペースとして特定し、特定した退避スペースで、安全に停車させる。

　結果として、緊急事態が発生した場合でも、障害物の無い、安全な領域に自車を停車させることが可能となる。

　＜＜２．好適な実施の形態＞＞
　図５は、本技術が適用され得る移動体制御システムの一例である車両制御システム１００の概略的な機能の構成例を示すブロック図である。

　なお、以下、車両制御システム１００が設けられている車両を他の車両と区別する場合、自車又は自車両と称する。すなわち、車両制御システム１００が設けられている車両が図１における自車ＳＣに対応し、それ以外の車両が他車ＣＡ１，ＣＡ２に対応する。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

　＜退避スペースマップを生成し、緊急事態が発生したとき退避スペースを特定して停車させる構成例＞
　次に、図６を参照して、図５の車両制御システム１００のうち、退避スペースマップを生成し、緊急事態が発生したとき、退避スペースマップに基づいて、退避スペースを特定して停車させる構成を抽出して説明する。

　退避スペースマップを生成し、緊急事態が発生したとき、退避スペースマップに基づいて、退避スペースを特定して停車させる構成は、データ取得部１０２、出力部１０６、記憶部１１１、並びに、自動運転制御部１１２における検出部１３１の車外情報検出部１４１、自己位置推定部１３２、状況分析部１３３のマップ解析部１５１、交通ルール認識部１５２、および状況認識部１５３、計画部１３４、および動作制御部１３５からなる。

　データ取得部１０２は、例えば、カメラ２０１、デプスセンサ２０２、およびGPS２０３を備えている。

　カメラ２０１は、例えば、ＲＧＢカメラや偏光カメラからなり、少なくとも自車の走行方向を含む、自車の周囲の画像を撮像して、撮像した画像を車外情報検出部１４１、および自己位置推定部１３２に出力する。

　デプスセンサ２０２は、例えば、LiDARやステレオカメラからなり、少なくとも自車の走行方向を含む、自車の周囲の物体までの距離情報を画素単位で検出し、検出結果であるデプス画像を、車外情報検出部１４１、および自己位置推定部１３２に出力する。

　GPS２０３は、図示せぬ衛星からの信号を受信して、自車の地球上の緯度経度からなる位置を測位して、測位結果を自己位置推定部１３２に出力する。

　車外情報検出部１４１は、データ取得部１０２のカメラ２０１、デプスセンサ２０２、およびGPS２０３のそれぞれより供給される画像、デプス画像、および測位結果に基づいて、各種の車外情報を検出して状況認識部１５３に出力する。

　より詳細には、車外情報検出部１４１は、車両検出部２１１、属性認識部２１２、およびデプスセンシング部２１３を備えている。

　車両検出部２１１は、カメラ２０１により撮像された画像（２次元画像およびステレオ画像を含む）に基づいた画像認識により、画像内における車両の領域を検出して、車両の領域を示す検出結果を状況認識部１５３に出力する。

　属性認識部２１２は、カメラ２０１により撮像された画像（２次元画像およびステレオ画像を含む）に、例えば、ディープラーニング等を用いて学習されたセマンティックセグメンテーション等の物体認識処理を施し、画像内の各領域を画素単位で、どの物体に属する領域であるかを認識し、認識結果を画像属性情報として状況認識部１５３に出力する。

　属性認識部２１２は、例えば、画像属性情報に基づいて、自車による安全な走行が可能な安全領域と、自車による安全な走行ができない領域、または、走行を回避すべき領域を危険領域として認識し、画像属性情報に含めて出力する。

　より具体的には、属性認識部２１２は、画像属性情報に、側溝、衝突する可能性のある高さを備えた物体（落下物など）、および凍結路面などが検出される場合、これらの領域を画素単位の属性情報に加えて、危険領域であることを示す属性情報を付加して画像属性情報を生成する。

　属性認識部２１２は、例えば、カメラ２０１が偏光カメラであるときには、偏光カメラで撮像された偏光画像に基づいて、例えば、路面上の鏡面反射部分を除去した画像に対するディープラーニングにより凍結部分等を認識し、危険領域とみなして画像属性情報を生成する。

　また、属性認識部２１２は、例えば、カメラ２０１が赤外光カメラであるときには、赤外光カメラで撮像された赤外光画像に基づいて、例えば、水・氷を吸収する波長帯での赤外線反射率により路面上の水たまりや凍結部分等を認識し、危険領域とみなして画像属性情報を生成する。

　デプスセンシング部２１３は、デプスセンサ２０２より供給されるデプス画像の情報に基づいて、カメラ２０１における画像に対応する画素単位での距離情報を生成し、状況認識部１５３に出力する。

　自己位置推定部１３２は、カメラ２０１より供給される画像、デプスセンサ２０２より供給されるデプス画像、GPS２０３より供給される緯度経度からなる自己位置情報、および記憶部１１１に記憶されている事前地図の情報に基づいて、高精度な自己位置と姿勢を推定する。

　そして、自己位置推定部１３２は、推定結果である自己位置と姿勢の情報をマップ解析部１５１、交通ルール認識部１５２、および状況認識部１５３に出力する。

　状況認識部１５３は、車両の検出結果に基づいて、緊急車両の接近の特定および退避モードの指示を出力部１０６に出力し、スピーカやディスプレイ等に表示させる。

　また、状況認識部１５３は、車両の検出結果、画像属性情報、および距離情報に基づいて、緊急車両を含む前走車、および対向車の情報、並びに退避スペースマップを生成して、計画部１３４に出力する。

　より詳細には、状況認識部１５３は、緊急車両識別部２３１、車両トラッキング部２３２、極座標グリッド処理部２３３、および退避スペースマッピング部２３４を備えている。

　緊急車両識別部２３１は、車両検出部２１１より供給される画像内における車両の領域の情報、周辺の緊急車両が使用する無線通信の情報、緊急車両の発する警報音の音声、およびユーザが発する、または、入力する緊急車両の接近を示す情報の少なくともいずれかに基づいて、緊急車両の接近の有無を識別し、緊急車両の接近が認識されるとき、緊急車両の接近を示す情報と共に、退避モードを指示する情報を状況予測部１５４に出力する。

　緊急車両の接近を示す情報と共に、退避モードを指示する情報が、緊急車両識別部２３１より供給される場合、状況予測部１５４は、供給された情報に基づいて、緊急車両の接近を示す情報と共に、退避モードを指示する情報を出力部１０６に出力する。

　これに応じて、出力部１０６は、スピーカやディスプレイ等により画像や音声で、自車を運転する運転者に対して、緊急車両の接近を示す情報を提示するとともに、退避モードに入る指示がなされていることを示す情報を提示する。

　車両トラッキング部２３２は、車両検出部２１１より供給される画像内における車両の領域の情報を時系列に取得し、緊急車両を含む、全ての前走車、および対向車の動きをトラッキングして、トラッキング結果を状況予測部１５４に出力する。

　極座標グリッド処理部２３３は、画像属性情報、距離情報、事前地図、および自己位置推定結果である自己位置と姿勢の情報に基づいて、極座標グリッド処理を施して、退避スペースマップを生成し、生成した退避スペースマップを退避スペースマッピング部２３４に出力する。

　ここで、極座標グリッド処理においては、まず、極座標グリッド処理部２３３は、画像属性情報、距離情報、事前地図、および自己位置推定結果である自己位置と姿勢の情報に基づいて、自車位置を中心とした極座標系のグリッドを極座標グリッドとして設定する。

　そして、極座標グリッド処理部２３３は、後述する極座標グリッドにおける水平方向領域単位で、距離情報に基づいて、障害物の存在する走行不能領域、および、それ以外の走行可能領域を設定する。

　さらに、極座標グリッド処理部２３３は、画像属性情報に基づいて、走行可能領域内における、走行車線の領域と、走行車線外であるが路肩などであって安全に退避可能なスペースとからなる退避可能領域を設定すると共に、走行も退避もすることができない危険領域（退避不能領域）とを設定する。

　そして、極座標グリッド処理部２３３は、極座標グリッドにおける水平方向領域単位で、走行不能領域、退避可能領域、および危険領域（退避不能領域）とからな退避スペースマップを時系列に生成する。

　なお、極座標グリッド処理について、図７乃至図１３を参照して、詳細を後述する。

　退避スペースマッピング部２３４は、極座標グリッド処理部２３３により時系列に生成される退避スペースマップを時間蓄積することで退避スペースマップを拡張させて記憶し、退避モード時に状況予測部１５４に出力する。

　すなわち、退避スペースマッピング部２３４は、極座標グリッド処理部２３３により時系列に順次生成される、退避スペースマップを時間蓄積することにより、より広い範囲の広域の退避スペースマップを生成し、広域の退避スペースマップを、退避モード時に状況予測部１５４を介して計画部１３４に出力する。

　状況予測部１５４は、緊急車両の接近を示す情報、退避モードを指示する情報、緊急車両を含む全ての前走車および対向車のトラッキング情報、退避スペースマップ、並びに、交通ルール認識部１５２より供給される走行車線の位置情報であるレーン情報を取得すると、これらの情報を状況予測結果として計画部１３４に出力する。

　交通ルール認識部１５２は、記憶部１１１に記憶されている事前地図の情報と、自己位置推定結果である詳細な自己位置と姿勢の情報に基づいて、自車の周囲の交通ルールの認識処理を行い、例えば、自車の周囲の信号の位置及び状態、自車の周囲の交通規制の内容、並びに、走行可能な車線であるレーン情報を、状況予測部１５４に出力する。

　マップ解析部１５１は、自己位置推定結果である詳細な自己位置と姿勢情報を自己位置推定部１３２より取得すると、記憶部１１１に記憶されている事前地図に基づいて、自動運転の経路の計画に必要なマップ情報を生成して計画部１３４に出力する。

　計画部１３４は、目的地までのルートを計画し、計画したルートを走行する上で必要とされる動作制御情報を生成して動作制御部１３５に出力する。

　この際、計画部１３４は、状況予測部１５４より退避モードを指示する情報が供給されるときには、併せて供給される退避スペースマップの情報に基づいて、退避スペースを探索し、探索された退避スペースに安全に停車させるための動作制御情報を生成して動作制御部１３５に出力する。

　動作制御部１３５は、計画部１３４より供給される動作制御情報に基づいて、自車のアクセル、ブレーキ、およびステアリング等を制御して、目的地までの計画されたルートを走行すると共に、退避モードが指示されるとき、退避スペースマップに基づいて計画された退避スペースに安全に停車させる。

　＜退避スペースマップ＞
　次に、図７を参照して、時系列に生成される退避スペースマップについて、説明する。

　例えば、図７の左部で示されるように、自車ＳＣが図中の上方に向かって走行している場合について考える。

　図７の左部においては、自車ＳＣの両側に、自車ＳＣが走行すると衝突の恐れがある高さの障害物が存在する走行不能領域である領域Ｚ１が存在し、それ以外の領域Ｚ２が走行可能領域とされている。

　また、領域Ｚ２内においては、セマンティックセグメンテーション等の物体認識により、認識される路上の白線等の間が走行車線として認識される。

　ここで、図７の左部における走行車線の左側の路肩には、凍結路面や陥没等からなる、走行することが危険な領域Ｚ３が存在するものとする。

　目的地までのルートを走行する走行モード（以下、通常モードとも称する）の際には、走行車線が認識されることにより、走行車線から逸脱しない範囲で、経路が計画されて、自動運転による走行が実現される。

　したがって、通常モードにおいては、図７の左部で示される情報が得られる限り、自動運転を継続することが可能である。走行に危険が伴う恐れのある領域Ｚ３についても、走行車線上を走行している限り、特に影響を受けることもない。

　しかしながら、例えば、自車ＳＣの後方から緊急車両が接近するような場合、自車ＳＣは、走行車線の外側となる路肩等の安全な領域に停車させて、緊急車両に走行車線を譲るように退避する必要が生じる。

　尚、このように走行車線の外側となる路肩等の安全な領域に停車させて緊急車両に走行車線を譲るように退避する走行モードを以降においては退避モードとも称する。

　すなわち、退避モードの場合、通常モードにおける場合とは異なり、走行車線から逸脱した上で、停車する必要がある。

　このため、退避モードに対応するためには、図７の中央部で示されるように、走行可能領域Ｚ２において、走行車線であるレーンの領域Ｚ１２に加えて、安全に退避が可能な退避スペースを示す領域Ｚ１１からなる退避可能領域と、安全な退避ができない危険領域（退避不能領域）Ｚ３とを設定する必要がある。

　すなわち、図７の中央部で示されるように、走行可能領域Ｚ２において、走行車線であるレーンの領域Ｚ１２、および、安全に退避が可能な退避スペースを示す領域Ｚ１１からなる退避可能領域と、安全な退避ができない危険領域（退避不能領域）Ｚ３が設定されたマップが退避スペースマップとなる。

　尚、図７の中央部の退避スペースマップは、上述した図４の退避スペースマップに対応する。

　図７の中央部で示される退避スペースマップで示されるような状況が現実に存在する場合、図中の自車ＳＣの運転席中央にカメラ２０１の視野Ｖで撮像される画像は、例えば、図７の右部で示されるような画像となる。

　すなわち、図７の右部においては、視野Ｖにおける左右に壁のような障害物の領域（走行不能領域）Ｚ１が存在し、その間に走行可能領域Ｚ２が設けられ、また、走行可能領域Ｚ２の中央部に走行車線からなる領域Ｚ１２と、その外側の路肩に安全に退避可能な退避スペースの領域Ｚ１１とが退避可能領域として設定される。さらに、領域Ｚ１１のうち、障害物や側溝などの存在により安全な退避が不能な領域が危険領域（退避不能領域）Ｚ３として設定されている。

　退避スペースマップは、走行車線からなる領域Ｚ１２と退避スペースの領域Ｚ１１のうちの危険領域（退避不能領域）Ｚ３を除いた領域とからなる退避可能領域と、危険領域（退避不能領域）Ｚ３とから構成されるマップである。

　例えば、図７の左部および中央部における視野Ｖで、図７の右部で示されるような画像が撮像されるとき、セマンティックセグメンテーション等の物体認識処理により、画像内における領域Ｚ１に障害物が存在することが認識される。

　また、領域Ｚ１２において走行も退避も可能な走行車線が認識され、領域Ｚ１１において退避可能な路肩が認識され、領域Ｚ１１，Ｚ１２が併せて退避可能領域として認識される。

　さらに、走行に危険が伴う恐れがあり退避不能な危険領域（退避不能領域）Ｚ３が認識されることになる。

　すなわち、属性認識部２１２は、カメラ２０１により図７の左部で示されるような画像が撮像されるとき、図７の右部で示されるような、走行可能領域となる領域Ｚ２に対して、領域Ｚ１２と領域Ｚ３を除く領域Ｚ１１からなる退避可能領域と、危険領域（退避不能領域）Ｚ３とからなる物体認識結果を画像属性情報として出力する。

　＜退避スペースマップの生成方法＞
　次に、退避スペースマップを生成する具体的な方法について説明する。

　極座標グリッド処理部２３３は、属性認識部２１２より供給される画像属性情報と、デプスセンシング部２１３より供給される距離情報とを合成することにより、例えば、図８で示されるような画像を生成する。

　図８においては、図７の右部で示される属性認識部２１２により供給される画像属性情報である画像に対して、対応する画像内における距離情報として、例えば、デプスセンサ２０２がLiDARにより構成されるときの測距結果Ｄｐが合成されている様子が示されている。

　尚、例えば、LiDARからなるデプスセンサ２０２の測距結果Ｄｐは、カメラ２０１により撮像される画像の解像度と比較すると低解像度の情報であるため、図８においては、測距結果Ｄｐが画像上において斑点状に表記されている。

　極座標グリッド処理部２３３は、図８で示されるような画像に、図９の上段で示されるような格子状の極座標グリッドＧｄを設定する。

　図９の上段においては、極座標グリッドＧｄは、水平方向×垂直方向に対して１０列×６行からなるマス目として設定されているが、行列数は、これに限るものではない。

　ところで、図９の上段の極座標グリッドＧｄの水平方向のマス目の位置は、図９の下段で示される自車ＳＣから見たときの極座標グリッドＧｄの水平角度方向に相当し、図９の上段の極座標グリッドＧｄの垂直方向のマス目の位置は、図９の下段における極座標グリッドＧｄの自車ＳＣからの距離方向に相当する。

　このため、図９の上段における極座標グリッドＧｄの下方のマス目の画像ほど、図９の下段における極座標グリッドＧｄの自車ＳＣから近い距離の領域のマス目の画像に対応することになる。

　すなわち、極座標グリッドＧｄは、自車ＳＣの上方からみた、図９の下段で示されるような上面図で表現すると、扇状の座標系で示されるグリッドとなる。尚、図９の下段のグリッドＧｄにおける点線よりも自車ＳＣに近い領域については、画角に収まっていないので、図９の上段のグリッドＧｄには反映されていない。

　より具体的には、図９の上段における左から３列目のマス目で表現される範囲Ｇｄａの６行分のマス目は、図９の下段における放射状の極座標グリッドＧｄにおける６マス分の範囲Ｇｄａに対応する。

　すなわち、図９の上段における範囲Ｇｄａの列における上から６マス目までの画像の情報は、図９の下段における範囲Ｇｄａの外周部から６マス目までの色が付された範囲の距離の情報に対応する。尚、説明は省略するが、その他の列のマス目も同様に対応する。

　図９の極座標グリッドＧｄにおいては、その他のマス目で示される列単位でも、図９の上段、および下段のそれぞれが対応する。

　極座標グリッド処理部２３３は、図９の上段におけるグリッドＧｄにおける範囲Ｇｄａで示されるような各列単位、すなわち、図９の下段におけるグリッドＧｄにおける範囲Ｇｄａで示されるような、所定の水平角度方向の範囲を単位とする水平角度領域単位で退避スペースマップを生成する。

　ここで、図９の上段における範囲Ｇｄａの場合、図１０の左部で示されるように、極座標グリッド処理部２３３は、マス目の単位で、事前地図情報と、画像属性情報と、距離情報とを対応付けることにより、退避スペースマップを生成する。

　例えば、図１０の左部の範囲Ｇｄａの場合、上から３マス目までは、障害物として認識された領域Ｚ１であり、図１０の右部で示されるように、自車ＳＣのカメラ２０１やデプスセンサ２０２から上から３マス目までの距離は、それぞれ上から障害物までの距離ｄ１乃至ｄ３とされる。

　また、図１０の左部の範囲Ｇｄａの上から４マス目には、危険領域Ｚ３が含まれており、図１０の右部で示されるように、自車ＳＣのカメラ２０１やデプスセンサ２０２から、上から４マス目までの距離は、距離ｄ４とされる。

　さらに、図１０の左部の範囲Ｇｄａの上から５マス目には、路肩からなる領域Ｚ１１が含まれており、図１０の右部で示されるように、自車ＳＣのカメラ２０１やデプスセンサ２０２から、上から５マス目までの距離は、距離ｄ５とされる。

　また、図１０の左部の範囲Ｇｄａの上から６マス目には、走行車線からなる領域Ｚ１２が含まれており、図１０の右部で示されるように、自車ＳＣのカメラ２０１やデプスセンサ２０２から、上から６マス目までの距離は、距離ｄ６とされる。走行車線からなる領域Ｚ１２は、事前地図情報と自車の自己位置を用いて認識することも可能である。

　そこで、まず、極座標グリッド処理部２３３は、距離情報、および、事前地図情報、画像属性情報に基づいて、走行不能領域と走行可能領域を設定する。すなわち、図１０の範囲Ｇｄａの各マス目の情報は、オキュパンシマップに対応付けられると、図１１の左部で示されるように上から３マス目までが走行不能領域からなる領域Ｚ１として表現され、下から３マス目までが走行可能領域からなる領域Ｚ２として表現されることになる。極座標グリッド処理部２３３は、事前地図情報や画像属性情報等より得られる自車走行車線領域Ｚ１２が載っている３次元平面上で、かつ、センサ位置から距離情報が３次元平面上に載らない点より手前の距離に位置する領域を走行可能領域Ｚ２とし、さらに、画像属性情報で障害物として認識された、もしくは、距離情報が自車走行車線領域を含む３次元平面上に載らない点と対応する領域を、走行不能領域Ｚ１とし、図１１の左部で示されるようなオキュパンシマップと同様に走行不能領域からなる領域Ｚ１と走行可能領域からなる領域Ｚ２を設定する。

　次に、極座標グリッド処理部２３３は、画像属性情報に基づいて、走行可能領域からなる領域Ｚ２内に退避可能領域と退避不能領域を設定する。すなわち、図１１の左部の走行可能領域Ｚ２に対して、画像属性情報が適用されることにより、図１１の右部で示されるように、下から３マス目の範囲が、退避不能領域（危険領域Ｚ３）として設定され、下から２マス目までの路肩からなる領域Ｚ１１と走行車線からなる領域Ｚ１２とが退避可能領域からなる領域Ｚ２１として設定されて、１列分の退避スペースマップが生成されることになる。

　尚、図９乃至図１１を参照して言う退避可能領域は、走行車線と路肩との範囲であって、危険領域を含まない範囲となる。

　すなわち、まず、第一段階の処理として、距離情報に基づいて、走行不能領域と走行可能領域とが設定されて、実質的に、オキュパンシマップが設定される。

　そして、次に、第二段階の処理として、オキュパンシマップが設定された後、オキュパンシマップにおける走行可能領域内に対して、画像属性情報が適用されて、退避可能領域と退避不能領域とが設定されることにより、退避スペースマップが生成される。

　上述した二段階の処理により、図１２の左上部の範囲Ｇｄａで示される、画像属性情報と距離情報とが合成された画像と対応する退避スペースマップは、図１２の中央上部で示されるようなものとなる。

　ここで、図１２の中央上部で示される、範囲Ｇｄａの退避スペースマップにおいては、図１２の右上部で示されるように、カメラ２０１およびデプスセンサ２０２の視野Ｖの視点位置から障害物からなる領域Ｚ１までの距離が距離Ｄｃとされ、危険領域Ｚ３まで距離が距離Ｄｂとされ、走行車線であるレーンの領域Ｚ１２までの距離が距離Ｄａとされ、路肩等からなる領域Ｚ１１までの距離が距離Ｄｅとなる。

　そこで、極座標グリッド処理部２３３は、図１２の右上部で示される範囲Ｇｄａの退避スペースマップを、図１２の下段で示される範囲Ｇｄａの退避スペースマップとして設定する。

　極座標グリッド処理部２３３は、極座標グリッドＧｄの全範囲について、退避スペースマップを生成して、退避スペースマッピング部２３４に出力し記憶させ、時間蓄積させる。

　退避スペースマッピング部２３４は、時系列の退避スペースマップを記憶して、時間蓄積させることにより、退避スペースマップを時系列に拡張させていく。

　より詳細には、退避スペースマッピング部２３４は、図１３の右部で示されるような、所定のタイミングにおけるカメラ２０１およびデプスセンサ２０２の視点位置ＣＳＳの視野Ｖの退避スペースマップＺＶを記憶し、この処理を順次繰り返して時間蓄積する。

　すなわち、図１３の左部で示されるように、退避スペースマッピング部２３４は、時刻Ｔ１におけるカメラ２０１およびデプスセンサ２０２の視点位置ＣＳＳ１の視野Ｖ１の退避スペースマップＺＶ１を記憶すると、時刻Ｔ２における視点位置ＣＳＳ２の視野Ｖ２の退避スペースマップＺＶ２を退避スペースマップＺＶ１に重ねることで時間蓄積する。

　同様に、退避スペースマッピング部２３４は、時刻Ｔ３における視点位置ＣＳＳ３の視野Ｖ３の退避スペースマップＺＶ３を記憶すると、時刻Ｔ１，Ｔ２における視野Ｖ１，Ｖ２の退避スペースマップＺＶ１，ＺＶ２に、退避スペースマップＺＶ３を重ねることで時間蓄積する。

　以下、同様の処理を繰り返すことにより、退避スペースマッピング部２３４は、自己位置に対応付けて、退避スペースマップの時間蓄積を繰り返すことにより、退避スペースマップを時系列に順次空間方向に拡張し続ける。

　尚、この時間蓄積方法は、一般的なオキュパンシマップの時間蓄積方法と同様であり、例えば、Binary Bayes Filter等を用いることができる。

　＜退避スペースマップ生成処理＞
　次に、図１４のフローチャートを参照して、退避スペースマップ生成処理について説明する。

　ステップＳ１１において、カメラ２０１は、自車ＳＣの走行方向前方の画像を撮像して、車外情報検出部１４１に出力する。

　ステップＳ１２において、属性認識部２１２は、カメラ２０１により撮像された画像について、例えば、セマンティックセグメンテーション等の物体認識処理により、画素単位で属性判定を行い、判定結果である画像属性情報を生成する。

　ステップＳ１３において、属性認識部２１２は、生成した画像属性情報を状況認識部１５３の極座標グリッド処理部２３３に出力する。

　ステップＳ１４において、デプスセンサ２０２は、LiDAR等を用いた距離画像を撮像してデプスセンシング部２１３に出力する。デプスセンシング部２１３は、距離画像に基づいて画素単位の距離情報を生成して、状況認識部１５３の極座標グリッド処理部２３３に出力する。

　ステップＳ１５において、極座標グリッド処理部２３３は、画像属性情報と距離情報とを合成して合成画像を生成すると共に、図９を参照して説明した手法で、合成画像に対して極座標グリッドＧｄを設定する。

　ステップＳ１６において、極座標グリッド処理部２３３は、図９の極座標グリッドＧｄにおける未処理の水平角度領域を処理対象に設定する。ここでいう水平角度領域とは、例えば、図９における範囲Ｇｄａであり、極座標グリッドＧｄのうちの、未処理の範囲Ｇｄａが処理対象の水平角度領域に設定される。

　ステップＳ１７において、極座標グリッド処理部２３３は、極座標グリッドＧｄにおける処理対象となる水平角度領域となる列のマス目における距離情報に基づいて、処理対象となる水平角度領域における走行不能領域と走行可能領域とを設定する。

　すなわち、ステップＳ１７の処理により、図１１の左部を参照して説明したように、走行不能領域と走行可能領域とが設定されることにより、オキュパンシマップに対応するマップが生成される。

　ステップＳ１８において、極座標グリッド処理部２３３は、極座標グリッドＧｄにおける処理対象となる水平角度領域における、走行可能領域内の画像属性情報に基づいて、退避可能領域と退避不能領域とを設定する。

　そして、極座標グリッド処理部２３３は、走行可能領域内に設定した退避可能領域と、退避不能領域とからなる退避スペースマップを生成し、退避スペースマッピング部２３４に記憶させる。

　すなわち、ステップＳ１８の処理により、図１１の右部を参照して説明したように、オキュパンシマップに相当するマップのうちの走行可能領域内に、退避可能領域と退避不能領域とが設定されることにより、退避スペースマップが生成されることになる。

　ステップＳ１９において、極座標グリッド処理部２３３は、未処理の水平角度領域が存在するか否かを判定し、未処理の水平角度領域が存在する場合、処理は、ステップＳ１６に戻る。

　すなわち、ステップＳ１６において、全ての水平角度領域について退避スペースマップが生成されるまで、ステップＳ１６乃至Ｓ１９の処理が繰り返される。

　そして、ステップＳ１９において、全ての水平角度領域の退避スペースマップが生成されると処理はステップＳ２０に進む。

　ステップＳ２０において、退避スペースマッピング部２３４は、全ての水平角度領域の退避スペースマップを、自己位置に対応付けて時間蓄積して、時系列に拡張していく。

　ステップＳ２１において、極座標グリッド処理部２３３は、処理の終了が指示されたか否かを判定し、終了が指示されていない場合、処理は、ステップＳ１１に戻り、それ以降の処理が繰り返される。

　そして、ステップＳ２１において、終了が指示された場合、処理は終了する。

　以上の処理により、画像属性情報と距離情報とに基づいて、走行不能領域と、走行可能領域とが設定された後、さらに、走行可能領域内に、退避可能領域と、退避不可領域とが設定されることにより、退避可能領域からなる退避スペースマップを生成することが可能となる。

　尚、以上においては、自車ＳＣ自らが退避スペースマップを生成する処理について説明してきたが、他車が生成した退避スペースマップを取得するようにしてもよい。

　また、複数の車両が生成した退避スペースマップをクラウドサーバ等に集約し、様々な車両がダウンロードして使用するようにしてもよい。

　このような観点から、退避スペースマップは、走行に際して、自らで生成するようにしてもよいし、他車やクラウドサーバ等から事前に取得するようにしてもよい。

　ただし、退避スペースマップの情報は、時々刻々と変化する道路や天候等の各種の情報に基づいて生成されるものでもあるので、自らで生成しない場合については、所定の時間間隔で更新されるようにし、ある程度新しい情報が取得される状況が望ましい。

　＜緊急退避の例＞
　（その１）
　次に、上述した処理により生成された退避スペースマップを用いることにより、緊急車両の接近に伴った退避スペースへの緊急退避の例について説明する。

　退避スペースマップが、例えば、図１５で示されるように、自車ＣＳの前方に対して、右側に障害物の領域Ｚ１、走行車線の領域Ｚ１２、および退避可能な路肩等からなる領域Ｚ１１の三種類の領域が全て設定されている場合について考える。

　ここで、図１５の領域Ｚ１１，Ｚ１２の水平方向の幅が、自車ＣＳが退避するための幅Ｗ１１に緊急車両の通行に必要な幅Ｗ１２を加えた以上の幅が存在するものとする。

　すなわち、図１５においては、障害物の領域Ｚ１以外の、領域Ｚ１１，Ｚ１２からなる領域Ｚ２が、全域が退避可能領域（Ｚ２１）として退避スペースマップには登録されることになる。

　図１５の場合、計画部１３４は、退避スペースマップに基づいて、領域Ｚ２の全域となる退避可能領域内において、自車ＣＳの退避スペース候補を探索し、探索した退避スペース候補のうち、最も退避させるのに適した領域を退避スペースとして特定する。

　より詳細には、後方より緊急車両ＥＣが接近してくる場合、退避スペースは、緊急車両ＥＣに走行車線に譲ることを目的として自車ＳＣを退避させて停車させるスペースとなる。

　このため、図１５の場合、計画部１３４は、退避スペースマップにおける退避可能領域のうち、緊急車両ＥＣを通過させるための走行車線側の幅Ｗ１２の領域を備えた領域を譲渡領域Ｚ３１として設定する。

　ここで、計画部１３４は、譲渡領域Ｚ３１の設定に当たって、例えば、画像属性情報に基づいて、走行車線からなる領域Ｚ１２と認識される領域が含まれるような緊急車両ＥＣの幅Ｗ１２の領域を備えた譲渡領域Ｚ３１を設定する。

　また、計画部１３４は、退避可能領域内における譲渡領域Ｚ３１以外の領域、すなわち、譲渡領域Ｚ３１の境界ＢＢより路肩側であって、自車ＣＳが退避するために必要な幅Ｗ１１を備えた、図中の一点鎖線で囲まれた領域Ｚ５１を退避スペース候補領域として探索する。

　さらに、計画部１３４は、探索された退避スペース候補領域としての領域Ｚ５１のうち、自車ＣＳの制動距離Ｂ１１より前方の最も近傍の領域であって、自車ＣＳが走行車線に対して路肩側に退避するための幅Ｗ１１を備えた、図中の点線で囲まれる領域Ｚ５１ａを退避スペースとして特定する。

　そして、計画部１３４は、特定された退避スペースからなる領域Ｚ５１ａに自車ＣＳを退避させる経路を計画し、計画した経路を辿って移動して停車するような動作制御情報を動作制御部１３５に出力する。

　動作制御部１３５は、計画部１３４からの動作制御情報に基づいて、特定された退避スペースからなる領域Ｚ５１ａに停車させるための挙動を実現させるためアクセル、ブレーキ、およびステアリングを動作させて自車ＣＳを退避スペースに移動させ、停車させる。

　このような一連の動作により、自車ＣＳは、緊急車両が接近するような場合に、緊急車両に対して走行車線を譲りつつ、安全に停車して退避することが可能となる。

　尚、図１５の場合、走行車線からなる領域Ｚ１２の右側には、障害物の領域Ｚ１が設定されており、路肩からなる領域Ｚ１１が走行車線の領域Ｚ１２に対して左側に存在することから退避スペースとしての領域Ｚ５１が、走行車線からなる領域Ｚ１２の左側に設定される例について説明してきた。

　しかしながら、走行車線からなる領域Ｚ１２を緊急車両に譲ることができればよいので、領域Ｚ１２の右側にのみ、路肩からなる領域Ｚ１１が設けられているような場合については、譲渡領域Ｚ３１が走行車線の領域Ｚ１２の左側に対して設定されるようにして、退避スペースとしての領域Ｚ５１ａは、走行車線からなる領域Ｚ１２の右側に設定されるようにする。

　すなわち、緊急車両の接近に伴う退避処理においては、自車ＳＣが退避することで、譲渡領域Ｚ３１を設定することができるような退避スペース候補領域Ｚ５１が探索され、探索された退避スペース候補領域Ｚ５１内において、自車ＳＣの制動距離よりも前方の領域であって、かつ、最近傍の領域が退避スペースからなる領域Ｚ５１ａに特定される。

　尚、譲渡領域Ｚ３１は、緊急車両が走行するための走行車線の領域Ｚ１２を広く含む方が、緊急車両の迅速で、安全な移動を確保することができる。このため、退避スペース候補領域Ｚ５１や退避スペースからなる領域Ｚ５１ａは、譲渡領域Ｚ３１における走行車線の領域Ｚ１２ができるだけ広く含まれるように設定されることが望ましい。例えば、譲渡領域Ｚ３１の設定に当たって、緊急車両の幅Ｗ１２よりも所定の割合だけ広い幅が設定されるようにしてもよい。

　（その２）
　また、退避スペースマップが、例えば、図１６で示されるように、自車ＣＳの前方に対して、右側に障害物の領域Ｚ１、走行車線の領域Ｚ１２、および退避可能な路肩等からなる領域Ｚ１１－１乃至Ｚ１１－３の三種類の領域が設定されている場合について考える。

　ここで、領域Ｚ１１－１乃至Ｚ１１－３，Ｚ１２の水平方向の幅が、それぞれ自車ＣＳが退避するための幅Ｗ１１に緊急車両の通行に必要な幅Ｗ１２を加えた以上の幅が存在するものとする。

　すなわち、図１６で示されるような場合については、領域Ｚ１１－１乃至Ｚ１１－３，Ｚ１２が退避可能領域として退避スペースマップには登録されることになる。

　従って、図１６の場合、計画部１３４は、退避スペースマップにおける退避可能領域のうち、緊急車両ＥＣを通過させるための走行車線側の幅Ｗ１２の領域からなる譲渡領域Ｚ３１との境界ＢＢより路肩側であって、自車ＣＳが退避するために必要な幅Ｗ１１を備えた、図中の一点鎖線で囲まれた領域Ｚ５１－１乃至Ｚ５１－３を退避スペース候補領域として探索する。

　さらに、計画部１３４は、探索された退避スペース候補領域としての領域Ｚ５１－１乃至Ｚ５１－３のうち、自車ＣＳの制動距離Ｂ１１より前方の最も近傍であって、自車ＣＳが走行車線に対して路肩側に退避するための幅Ｗ１１を備えた、図中の点線で囲まれる領域Ｚ５１－２を退避スペースとして特定する。

　すなわち、図１６の場合、計画部１３４は、領域Ｚ５１－２に自車ＣＳを退避させる経路を計画する。

　以降の動作については、図１５の場合と同様である。

　このような動作により、自車ＣＳは、退避スペースとなる領域が路肩のうちの一部に制限されていても、緊急車両が接近するような場合に、緊急車両に対して走行車線を譲りつつ、安全に停車して退避することが可能となる。

　（その３）
　さらに、退避スペースマップが、例えば、図１７で示されるように、自車ＣＳの前方に対して、右側に障害物の領域Ｚ１、および走行車線の領域Ｚ１２の２種類の領域のみが設定されており、Ｚ１２の水平方向の幅が、それぞれ自車ＣＳが退避するための幅Ｗ１１に緊急車両の通行に必要な幅Ｗ１２を加えた幅に満たない場合について考える。

　図１７の場合、退避スペースマップにおける退避可能領域は、走行車線の領域Ｚ１２全域となるため、緊急車両ＥＣを通過させるための走行車線側の幅Ｗ１２の領域との境界ＢＢより路肩側であって、自車ＣＳが退避するために必要な幅Ｗ１１を備えた領域は存在せず、退避スペース候補領域は探索されないことになる。従って、図１７の場合、退避スペースは特定されないことになる。

　すなわち、図１７においては、仮に、走行車線となる領域Ｚ１２の左側に退避スペースが設定されるようにして、自車ＣＳが停車すると、自車ＣＳが走行車線を塞ぐことにより、後方から接近する緊急車両ＥＣは、走行車線からなる領域Ｚ１２を通行することができない。

　そこで、図１７のような場合、自車ＣＳは、退避スペースを特定することができないので、退避スペースを特定することができる位置まで、走行を継続する。

　このような処理により、自車ＣＳが緊急車両の通行を妨げないようにすることが可能となる。

　（その４）
　また、退避スペースマップが、例えば、図１８で示されるように、図１５における場合と同様であって、さらに、自車ＣＳの前方に前走車ＣＡが存在する場合について考える。

　図１８の場合、自車ＣＳは、前走車ＣＡに追従して走行を継続する。

　尚、図１８の場合、図１５で示されるように、退避スペースとなる領域Ｚ５１ａを特定することは可能であるので、例えば、所定時間だけ前走車ＣＡに追従して走行した後には、前走車ＣＡよりも手前の位置に退避スペースからなる領域Ｚ５１ａを特定して、自車ＣＳを移動させて停車させることで退避させるようにしてもよい。

　＜緊急退避処理＞
　次に、図１９のフローチャートを参照して、本開示の車両制御システムによる緊急退避処理について説明する。尚、緊急退避処理については、上述した退避スペースマップ生成処理が並列処理で、または事前処理でなされて、退避スペースマップが生成されていることが前提となる。

　ステップＳ４１において、車外情報検出部１４１は、データ取得部１０２により取得される、カメラ２０１により撮像された画像、およびデプスセンサ２０２により検出されたデプス画像、並びに記憶部１１１に格納されている事前地図の情報を取得して、車両を検出すると共に、画像属性情報、および距離情報を検出して状況認識部１５３に出力する。

　このとき、自己位置推定部１３２は、GPS２０３より供給される位置情報、並びに画像、デプス画像、および事前地図の情報に基づいて、自車ＣＳの詳細な位置情報と姿勢の情報を状況認識部１５３に出力する。

　より詳細には、車両検出部２１１は、画像より画像認識により車両を検出し、検出結果を状況認識部１５３の緊急車両識別部２３１、および車両トラッキング部２３２に出力する。

　ここで、車両トラッキング部２３２は、画像内で検出された車両の情報を時系列に記憶してトラッキングし、自車ＳＣに対して離れるように走行する前走車であるのか、または、自車ＳＣに対して前方から接近してくる対向車や後方から接近する後続車であることを識別する情報を緊急車両識別部２３１に出力すると共に、状況予測部１５４を介して計画部１３４に出力する。

　また、属性認識部２１２は、画像に基づいて、画素単位で画像内の物体の属性を認識し、画像属性情報を生成して状況認識部１５３の極座標グリッド処理部２３３に出力する。

　さらに、デプスセンシング部２１３は、デプス画像の情報に基づいて、画素単位の距離情報を生成し、距離情報を極座標グリッド処理部２３３に出力する。

　このとき、極座標グリッド処理部２３３は、記憶部１１１に記憶されている事前地図の情報、および自己位置推定部１３２により供給される詳細な自己位置の情報と姿勢の情報を取得する。

　ステップＳ４２において、緊急車両識別部２３１は、緊急車両が接近しており緊急退避が必要であるか否かを判定する。

　より詳細には、緊急車両識別部２３１は、画像内において検出された車両について、例えば、車両トラッキング部２３２より供給されるトラッキング情報に基づいて、自車ＳＣに接近する緊急車両があるか否かに基づいて、緊急車両の接近の有無を判定する。

　また、緊急車両識別部２３１は、データ取得部１０２における、例えば、マイクロフォンにより収音される車外の音声に基づいて、緊急車両より発せられるサイレンの音声の有無や、サイレン音が検出された条件下における画像内の緊急車両の有無により、緊急車両の接近の有無を判定する。

　さらに、緊急車両識別部２３１は、通信部１０３を制御して、緊急車両で使用される周波数帯域における通信が傍受可能であるか否か、路上に設けられたビーコンからの緊急車両の接近を通知する信号の有無、および緊急車両の接近を通知する車車間通信の有無等の様々な通信信号に基づいて、緊急車両の接近の有無を判定する。

　また、緊急車両識別部２３１は、入力部１０１におけるタッチパネル、ボタン、マイクロフォン、スイッチ、及び、レバー等の操作デバイスの操作の有無により自車ＳＣの運転者であるユーザの介入により緊急車両の接近の有無を判定する。

　緊急車両識別部２３１は、これらのうちの少なくとも１つの判定処理により緊急車両の接近の有無を判定し、緊急退避が必要であるか否かを判定する。

　ステップＳ４２において、緊急退避が必要であると判定された場合、処理は、ステップＳ４３に進む。

　ステップＳ４３において、緊急車両識別部２３１は、緊急車両が接近していることを示す情報と、緊急車両の接近に伴って退避モードに移行することを示す情報を、状況予測部１５４を介して、出力部１０６、および計画部１３４に出力する。

　このとき、出力部１０６は、ディスプレイやスピーカ等により画像や音声で、運転者であるユーザに対して緊急車両の接近が検出されたことを通知するとともに、緊急車両の検出に伴って退避モードに移行することを通知する。

　ステップＳ４４において、計画部１３４は、所定の速度まで減速するための動作制御情報を生成して動作制御部１３５に出力する。この処理により、動作制御部１３５は、ブレーキ等を制御して、自車ＳＣの走行速度を所定の速度まで減速させる。

　ステップＳ４５において、計画部１３４は、状況予測部１５４を介して車両トラッキング部２３２より供給されるトラッキング情報に基づいて、前走車が存在するか否かを判定する。

　ステップＳ４５において、計画部１３４は、前走車が存在すると判定した場合、処理は、ステップＳ４６に進む。

　ステップＳ４６において、計画部１３４は、自車ＳＣを、前走車との距離を、安全を確保する上で十分な所定の距離に保ちつつ、前走車に追従して走行するように動作制御情報を生成して、動作制御部１３５に出力する。

　動作制御部１３５は、この動作制御情報に基づいて、自車ＳＣのアクセル、ブレーキ、およびステアリング等を制御して、自車ＳＣを、前走車との距離を、安全を確保する上で十分な所定の距離に保ちつつ、前走車に追従して走行させる。

　尚、ステップＳ４６の処理においては、前走車が停車した場合、退避スペースがなく、退避できない状態であるときには、前走車と所定の距離を保った状態で、緊急車両に対して走行車線を譲れない状態であっても停車する処理が含まれる。

　ステップＳ４７において、計画部１３４は、トラッキング情報に基づいて、前走車が停車したか否かを判定する。

　ステップＳ４７において、前走車が停車せず、走行を継続している場合、処理は、ステップＳ４８に進む。

　ステップＳ４８において、計画部１３４は、所定時間以上前走車に追従して走行しているか否かを判定する。

　ステップＳ４８において、所定時間まで、前走車に追従して走行していないと判定された場合、処理は、ステップＳ４６に戻る。

　すなわち、前走車が存在する場合、前走車が停車せず走行している限り、自車ＳＣは、前走車に追従して走行している状態が所定時間内である場合、追従する走行を継続する。

　そして、ステップＳ４８において、所定時間以上、前走車に追従走行している状態が継続した場合、処理は、ステップＳ４９に進む。

　また、ステップＳ４７において、前走車の走行が停車した場合、処理は、ステップＳ４９に進む。

　すなわち、前走車が存在する場合、追従走行が所定時間以上継続したとき、または、前走車が停車した時には、処理は、ステップＳ４９に進む。

　ステップＳ４９において、計画部１３４は、状況予測部１５４を介して退避スペースマッピング部２３４に蓄積されている退避スペースマップを読み出す。

　ステップＳ５０において、計画部１３４は、退避スペースマップに基づいて、前走車よりも手前で、かつ、自らの制動距離内の安全に停車できる距離よりも遠くで、かつ、最近傍で、かつ、緊急車両の幅を確保することが可能な退避スペースを特定する。

　より詳細には、計画部１３４は、退避スペースマップに基づいて、退避スペース候補領域を探索し、探索した退避スペース候補領域のうち、前走車よりも手前で、かつ、自らの制動距離内の安全に停車できる距離よりも遠くで、かつ、最近傍で、かつ、緊急車両の幅を確保することが可能な退避スペースを特定する。

　ステップＳ５１において、計画部１３４は、退避スペースが存在し、特定できたか否かを判定する。

　ステップＳ５１において、退避スペースが特的できない場合、処理は、ステップＳ４５に戻る。

　すなわち、退避スペースが存在しない場合、ステップＳ４５乃至Ｓ５１の処理が繰り返される。

　すなわち、自車ＳＣは、後方から接近する緊急車両に走行車線を譲りつつ、安全に停車して、退避することができないので、前走車と所定の距離を保ちつつ、追従走行を継続するか、または、所定の距離を保った状態で停車する。

　また、ステップＳ５１において、退避スペースが特定された場合、処理は、ステップＳ５２に進む。

　ステップＳ５２において、計画部１３４は、退避スペースを目的地とする経路を計画し、計画した動作を実現するための動作制御情報を生成して、動作制御部１３５に出力する。

　ステップＳ５３において、動作制御部１３５は、計画部１３４より供給される動作制御情報に基づいて、自車ＳＣのアクセル、ブレーキ、およびステアリング等を制御して、退避スペースを目的地とした経路に従って、自車ＳＣを走行させる。

　ステップＳ５４において、計画部１３４は、自車ＳＣの詳細な位置情報および姿勢の情報に基づいて、自車ＳＣが目的地である退避スペースに到着したか否かを判定する。

　ステップＳ５４において、退避スペースに到着していない場合、ステップＳ５３，Ｓ５４の処理が繰り返されて、自車ＳＣが目的地である退避スペースに向けて走行を継続させる。

　ステップＳ５４において、自車ＳＣが目的地である退避スペースに到着したと判定された場合、処理は、ステップＳ５５に進む。

　ステップＳ５５において、計画部１３４は、自車ＳＣを停車させるように動作制御情報を生成して、動作制御部１３５に出力する。これにより、動作制御部１３５は、動作制御情報に基づいて、自車ＳＣを退避スペース内に停車させる。

　ステップＳ５６において、緊急車両識別部２３１は、緊急退避が必要な状態が終了したか否かを判定し、緊急退避が必要な状態が終了したとみなされるまで、同様の処理が繰り返される。

　そして、ステップＳ５６において、例えば、緊急車両が後方から接近し、退避スペースに退避して停車することで譲った走行車線を走行して通過することで、緊急退避が必要な状態が終了したとみなされた場合、処理は、ステップＳ５７に進む。

　ステップＳ５７において、緊急車両識別部２３１は、走行モードを退避モードから通常モードに移行させることを示す情報を、状況予測部１５４を介して出力部１０６、および計画部１３４に出力する。

　これにより出力部１０６は、走行モードを退避モードから通常モードに移行させることを示す情報を、音声または画像により運転者であるユーザに対して提示する。

　また、計画部１３４は、本来の目的地までのルートを再計画して、再計画した動作を実現するための動作制御情報を生成して、動作制御部１３５に出力する。

　動作制御部１３５は、再計画された、本来の目的地までのルートを走行するための動作を実現するための動作制御情報に基づいて、アクセル、ブレーキ、およびステアリング等を制御して、目的地までのルートを自車ＳＣが走行するように制御する。

　ステップＳ５８において、計画部１３４は、動作の終了が指示されたか否かを判定し、終了が指示されていない場合、処理は、ステップＳ４１に戻り、それ以降の処理が繰り返される。

　また、ステップＳ４５において、前走車が存在しない場合、処理は、ステップＳ５９に進む。

　ステップＳ５９において、計画部１３４は、状況予測部１５４を介して退避スペースマッピング部２３４に蓄積されている退避スペースマップを読み出す。

　ステップＳ６０において、計画部１３４は、退避スペースマップに基づいて、自らの制動距離内の安全に停車できる距離よりも遠くで、かつ、最近傍で、かつ、緊急車両の幅を確保することが可能な退避スペースを特定する。

　より詳細には、計画部１３４は、退避スペースマップに基づいて、退避スペース候補領域を探索し、探索した退避スペース候補領域のうち、自らの制動距離内の安全に停車できる距離よりも遠くで、かつ、最近傍で、かつ、緊急車両の幅を確保することが可能な退避スペースを特定する。

　そして、処理は、ステップＳ５１に進む。

　すなわち、前走車が存在しない場合については、直ちに退避スペースマップが読み出されて、退避スペースの特定が開始される。

　以上の処理により、緊急車両の接近による緊急退避が必要な状態であるとみなされると、走行モードが、通常モードから退避モードに遷移して、前走車が存在するときには、前走車に追従して走行する。

　そして、所定時間以上前走車に追従する走行が継続されるとき、または、前走車の走行が停車したとき、退避スペースマップが読み出されて、退避スペースが特定されて、特定された退避スペースを目的地とした経路が計画されて、計画された経路を走行するための動作制御がなされる。

　また、前走車が存在しないときには、直ちに退避スペースマップが読み出されて、退避スペースが特定されて、特定された退避スペースを目的地とした経路が計画されて、計画された経路を走行するための動作制御がなされる。

　さらに、退避スペースが特定できない場合については、退避スペースが検出されるまで、走行が継続される。

　結果として、緊急車両の接近が認識される場合、緊急車両に対して走行車線を譲りつつ、安全を確保して退避スペースに停車させることが可能となる。

　尚、以上においては、前走車が存在する場合には、前走車に追従して走行する例について説明してきたが、前走車が存在していても、直ちに退避スペースマップを読み出して、前走車の手前に退避スペースを特定することができるときは、特的された退避スペースに停車して、緊急車両に対して走行車線を譲るようにしてもよい。

　また、以上においては、緊急退避処理として、緊急車両の接近を検出すると退避モードに入り、退避スペースを特定して、特定した退避スペースで停車するようにする例について説明してきたが、緊急車両の接近が早く、退避スペースに移動しただけで退避スペースに到着する前の段階で、緊急車両が走行車線を走行して通り過ぎたときには、停車するまでに通常モードに復帰するようにしてもよい。

　すなわち、このような場合、緊急車両の通過が早ければ、緊急退避処理として退避スペースに入るだけで、停車せずに、通常モードに復帰するようにしてもよい。

　また、例えば、図１５で示されるように、緊急車両に対して走行車線を譲って、退避スペース候補領域となる領域Ｚ５１に移動しても、領域Ｚ５１に十分な広さの走行車線が含まれているときには、領域Ｚ５１内に退避しつつ、走行車線上の安全を確保できる所定速度まで減速した状態で走行を継続するようにしてもよい。

　さらに、以上においては、緊急車両が自車の後方から接近する場合に、緊急退避処理を実行する例について説明してきたが、それ以外の緊急事態が発生した場合にも緊急退避処理を行うようにしてもよい。

　例えば、運転者の居眠り運転が検知されたとき、運転者または同乗者に体調不良が発生したとき、心拍数等のメディカルデータを検出し、検出されたメディカルデータから、体調の悪化が検知されるとき、および、ユーザが緊急事態を宣言するようなとき等の、運転者や同乗者に不測の事態が発生した場合に、退避スペースに停車させるような緊急退避処理が実行されるようにしてもよい。

　また、タイヤのパンク、エンジントラブル、センサの故障等、自車の状態に異常が検知された場合に、退避スペースに停車させるような緊急退避処理が実行されるようにしてもよい。

　さらに、自車の前方に危険物や落下物が検知され、衝突の恐れがある場合に、被害を軽減するため、退避スペースに停車させるような緊急退避処理が実現されるようにしてもよい。

　ここで、運転者であるユーザが自車の前方に、危険物や落下物を見つけたにもかかわらず、自車が直進しているときには、運転者であるユーザが退避指示を出して、緊急退避処理を実現するようにしても良い。

　また、後続車両の待ち合わせや人をピックアップするために、意図的に運転者であるユーザが自車を停車させるような場合に、運転者であるユーザが退避指示を出して、緊急事態処理が実現されるようにしても良い。

　さらに、退避スペースマップについては、ネットワークを介して複数の車両からの情報をサーバやクラウドコンピューティングにより管理し、複数の車両により時間蓄積されるようにして、複数の車両で共有するようにしてもよい。

　＜＜３．ソフトウェアにより実行させる例＞＞
　ところで、上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるが、ソフトウェアにより実行させることもできる。一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のコンピュータなどに、記録媒体からインストールされる。

　図２０は、汎用のコンピュータの構成例を示している。このパーソナルコンピュータは、CPU(Central Processing Unit)１００１を内蔵している。CPU１００１にはバス１００４を介して、入出力インタフェース１００５が接続されている。バス１００４には、ROM(Read Only Memory)１００２およびRAM(Random Access Memory)１００３が接続されている。

　入出力インタフェース１００５には、ユーザが操作コマンドを入力するキーボード、マウスなどの入力デバイスよりなる入力部１００６、処理操作画面や処理結果の画像を表示デバイスに出力する出力部１００７、プログラムや各種データを格納するハードディスクドライブなどよりなる記憶部１００８、LAN（Local Area Network）アダプタなどよりなり、インターネットに代表されるネットワークを介した通信処理を実行する通信部１００９が接続されている。また、磁気ディスク（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク（CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory)、DVD(Digital Versatile Disc)を含む）、光磁気ディスク（ＭＤ(Mini Disc)を含む）、もしくは半導体メモリなどのリムーバブルメディア１０１１に対してデータを読み書きするドライブ１０１０が接続されている。

　CPU１００１は、ROM１００２に記憶されているプログラム、または磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、もしくは半導体メモリ等のリムーバブルメディア１０１１ら読み出されて記憶部１００８にインストールされ、記憶部１００８からRAM１００３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM１００３にはまた、CPU１００１が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。

　以上のように構成されるコンピュータでは、CPU１００１が、例えば、記憶部１００８に記憶されているプログラムを、入出力インタフェース１００５及びバス１００４を介して、RAM１００３にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。

　コンピュータ（CPU１００１）が実行するプログラムは、例えば、パッケージメディア等としてのリムーバブルメディア１０１１に記録して提供することができる。また、プログラムは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供することができる。

　コンピュータでは、プログラムは、リムーバブルメディア１０１１をドライブ１０１０に装着することにより、入出力インタフェース１００５を介して、記憶部１００８にインストールすることができる。また、プログラムは、有線または無線の伝送媒体を介して、通信部１００９で受信し、記憶部１００８にインストールすることができる。その他、プログラムは、ROM１００２や記憶部１００８に、あらかじめインストールしておくことができる。

　なお、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであっても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであっても良い。

　尚、図２０におけるCPU１００１が、図５における自動運転制御部１１２の機能を実現させる。また、図２０における記憶部１００８が、図５における記憶部１１１を実現する。

　また、本明細書において、システムとは、複数の構成要素（装置、モジュール（部品）等）の集合を意味し、すべての構成要素が同一筐体中にあるか否かは問わない。したがって、別個の筐体に収納され、ネットワークを介して接続されている複数の装置、及び、１つの筐体の中に複数のモジュールが収納されている１つの装置は、いずれも、システムである。

　なお、本開示の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。

　例えば、本開示は、１つの機能をネットワークを介して複数の装置で分担、共同して処理するクラウドコンピューティングの構成をとることができる。

　また、上述のフローチャートで説明した各ステップは、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。

　さらに、１つのステップに複数の処理が含まれる場合には、その１つのステップに含まれる複数の処理は、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。

　尚、本開示は、以下のような構成も取ることができる。

＜１＞　距離情報を取得する距離情報取得部と、
　画像を取得する画像取得部と、
　取得した前記画像内における領域毎の属性を画像属性情報として認識する画像属性認識部と、
　前記距離情報および前記画像属性情報に基づいて、車両が安全に退避可能な退避スペースからなるマップである退避スペースマップを作成する退避スペースマップ作成部とを備え、
　前記退避スペースマップ作成部は、前記距離情報に基づいて、前記車両が走行可能な走行可能領域を設定し、前記画像属性情報に基づいた、前記走行可能領域の路面の状況に応じて、前記走行可能領域内に、前記退避スペースを設定することで前記退避スペースマップを作成する
　情報処理装置。
＜２＞　前記退避スペースマップ作成部は、前記距離情報に基づいて、前記車両が走行可能な走行可能領域を設定した後、前記画像属性情報に基づいた、前記走行可能領域の路面の状況に応じて、前記走行可能領域内に、前記退避スペースを設定することで前記退避スペースマップを作成する
　＜１＞に記載の情報処理装置。
＜３＞　前記退避スペースマップ作成部は、前記走行可能領域内の前記画像属性情報に基づいた、前記走行可能領域の路面の状況に応じて、前記走行可能領域内に、前記車両が安全に退避可能な領域と、安全に退避不能な領域とを設定し、前記車両が安全に退避可能な領域を前記退避スペースとして設定することで前記退避スペースマップを作成する
　＜２＞に記載の情報処理装置。
＜４＞　前記退避スペースマップ作成部は、前記距離情報および前記画像属性情報を重畳した情報に対して、極座標グリッドを設定し、前記極座標グリッドにおける水平角度領域単位で、前記退避スペースマップを作成する
　＜３＞に記載の情報処理装置。
＜５＞　前記退避スペースマップ作成部は、作成した前記退避スペースマップを、自己位置に対応付けて順次時間蓄積させる
　＜３＞に記載の情報処理装置。
＜６＞　緊急事態の発生に応じて、退避モードに設定する退避モード設定部と、
　前記車両の動作を計画する計画部とをさらに含み、
　前記退避モードが設定された場合、前記計画部は、前記退避スペースマップに基づいて、前記車両の動作を計画する
　＜１＞乃至＜５＞のいずれかに記載の情報処理装置。
＜７＞　前記計画部は、前記退避スペースマップに基づいて、前記退避スペースを探索して、探索した前記退避スペースに前記車両を停車させるように動作を計画する
　＜６＞に記載の情報処理装置。
＜８＞　前記計画部は、前記退避スペースマップに基づいて、前記車両の制動距離よりも遠く、かつ、最近傍の前記退避スペースを探索し、探索した前記退避スペースに前記車両を停車させるように動作を計画する
　＜６＞に記載の情報処理装置。
＜９＞　前記緊急事態が、後方から緊急車両が接近してくる場合、前記計画部は、前記車両を所定の速度まで減速させた後、前記退避スペースマップに基づいて、前記退避スペースを探索し、探索した前記退避スペースに前記車両を停車させるように動作を計画する
　＜６＞に記載の情報処理装置。
＜１０＞　前記緊急事態が、後方から緊急車両が接近してくる場合、前記計画部は、前記退避スペースマップに基づいて、前記退避スペースを探索し、探索した前記退避スペースの幅が、前記車両の幅と、前記緊急車両の幅とを合わせた幅よりも広いとき、走行車線を前記緊急車両に譲るように、前記走行車線の路肩からなる前記退避スペースに前記車両を停車させるように動作を計画する
　＜６＞に記載の情報処理装置。
＜１１＞　前記計画部は、前記退避スペースマップに基づいて、前記退避スペースを探索して、前記退避スペースが探索できないとき、前記車両の走行を継続させるように動作を計画する
　＜６＞に記載の情報処理装置。
＜１２＞　前記緊急事態が、後方から緊急車両が接近してくる場合、前記計画部は、前記退避スペースマップに基づいて、前記退避スペースを探索し、探索した前記退避スペースの幅が、前記車両と、前記緊急車両とを合わせた幅よりも広くないとき、前記車両の走行を継続させるように動作を計画する
　＜６＞に記載の情報処理装置。
＜１３＞　前走車が存在するとき、前記計画部は、前記車両を、前記前走車との安全を確保しつつ追従して走行させるように動作を計画する
　＜６＞に記載の情報処理装置。
＜１４＞　前走車が存在する場合、前記計画部は、前記車両を、前記前走車との安全を確保しつつ追従して走行させるように動作する状態が所定時間継続したとき、前記退避スペースマップに基づいて、前記車両を、前記前走車よりも手前で、かつ、前記車両の制動距離よりも遠く、かつ、最近傍の前記退避スペースに停車させるように動作を計画する
　＜１３＞に記載の情報処理装置。
＜１５＞　前記緊急事態は、後方から緊急車両が接近してくる場合、運転者の居眠り運転が検知された場合、運転者または同乗者に体調不良が発生した場合、運転者の心拍数等のメディカルデータから、運転者の体調の悪化が検知される場合、運転者が緊急事態を宣言するような場合、運転者や同乗者に不測の事態が発生した場合、前記車両の状態に異常が検知された場合、前記車両の前方に危険物や落下物が検知され、衝突の恐れがある場合、後続車両との待ち合わせや人をピックアップするために、意図的に運転者が自車を停車させるような場合を含む
　＜６＞に記載の情報処理装置。
＜１６＞　前記画像属性認識部は、取得した前記画像内における画素単位の属性をセマンティックセグメンテーションにより画像属性情報として認識する
　＜１＞乃至＜１５＞のいずれかに記載の情報処理装置。
＜１７＞　前記画像取得部は、赤外光カメラにより撮像された前記画像を取得する
　＜１＞乃至＜１６＞のいずれかに記載の情報処理装置。
＜１８＞　前記画像取得部は、偏光カメラにより撮像された前記画像を取得する
　＜１＞乃至＜１６＞のいずれかに記載の情報処理装置。
＜１９＞　距離情報を取得する距離情報取得処理と、
　画像を取得する画像取得処理と、
　取得した前記画像内における領域毎の属性を画像属性情報として認識する画像属性認識処理と、
　前記距離情報および前記画像属性情報に基づいて、車両が安全に退避可能な退避スペースからなるマップである退避スペースマップを作成する退避スペースマップ作成処理とを備え、
　前記退避スペースマップ作成処理は、前記距離情報に基づいて、前記車両が走行可能な走行可能領域を設定し、前記画像属性情報に基づいた、前記走行可能領域の路面の状況に応じて、前記走行可能領域内に、前記退避スペースを設定することで前記退避スペースマップを作成する
　情報処理方法。
＜２０＞　距離情報を取得する距離情報取得部と、
　画像を取得する画像取得部と、
　取得した前記画像内における領域毎の属性を画像属性情報として認識する画像属性認識部と、
　前記距離情報および前記画像属性情報に基づいて、車両が安全に退避可能な退避スペースからなるマップである退避スペースマップを作成する退避スペースマップ作成部としてコンピュータを機能させ、
　前記退避スペースマップ作成部は、前記距離情報に基づいて、前記車両が走行可能な走行可能領域を設定し、前記画像属性情報に基づいた、前記走行可能領域の路面の状況に応じて、前記走行可能領域内に、前記退避スペースを設定することで前記退避スペースマップを作成する
　プログラム。

　１００　車両制御システム，　１０２　データ取得部，　１０６　出力部，　１１１　記憶部，　１１２　自動運転制御部，　１３１　検出部，　１３２　自己位置推定部，　１３３　状況分析部，　１３４　計画部，　１３５　動作制御部，　１４１　車外情報検出部，　１５１　マップ解析部，　１５２　交通ルール認識部，　１５３　状況認識部，　１５４　状況予測部，　２０１　カメラ，　２０２　デプスセンサ，　２０３　GPS，　２１１　車両検出部，　２１２　属性認識部，　２１３　デプスセンシング部，　２３１　緊急車両識別部，　２３２　車両トラッキング部，　２３３　極座標グリッド処理部，　２３４　退避スペースマッピング部

Claims

　距離情報を取得する距離情報取得部と、
　画像を取得する画像取得部と、
　取得した前記画像内における領域毎の属性を画像属性情報として認識する画像属性認識部と、
　前記距離情報および前記画像属性情報に基づいて、車両が安全に退避可能な退避スペースからなるマップである退避スペースマップを作成する退避スペースマップ作成部とを備え、
　前記退避スペースマップ作成部は、前記距離情報に基づいて、前記車両が走行可能な走行可能領域を設定し、前記画像属性情報に基づいた、前記走行可能領域の路面の状況に応じて、前記走行可能領域内に、前記退避スペースを設定することで前記退避スペースマップを作成する
　情報処理装置。
　前記退避スペースマップ作成部は、前記距離情報に基づいて、前記車両が走行可能な走行可能領域を設定した後、前記画像属性情報に基づいた、前記走行可能領域の路面の状況に応じて、前記走行可能領域内に、前記退避スペースを設定することで前記退避スペースマップを作成する
　請求項１に記載の情報処理装置。
　前記退避スペースマップ作成部は、前記走行可能領域内の前記画像属性情報に基づいた、前記走行可能領域の路面の状況に応じて、前記走行可能領域内に、前記車両が安全に退避可能な領域と、安全に退避不能な領域とを設定し、前記車両が安全に退避可能な領域を前記退避スペースとして設定することで前記退避スペースマップを作成する
　請求項２に記載の情報処理装置。
　前記退避スペースマップ作成部は、前記距離情報および前記画像属性情報を重畳した情報に対して、極座標グリッドを設定し、前記極座標グリッドにおける水平角度領域単位で、前記退避スペースマップを作成する
　請求項３に記載の情報処理装置。
　前記退避スペースマップ作成部は、作成した前記退避スペースマップを、自己位置に対応付けて順次時間蓄積させる
　請求項３に記載の情報処理装置。
　緊急事態の発生に応じて、退避モードに設定する退避モード設定部と、
　前記車両の動作を計画する計画部とをさらに含み、
　前記退避モードが設定された場合、前記計画部は、前記退避スペースマップに基づいて、前記車両の動作を計画する
　請求項１に記載の情報処理装置。
　前記計画部は、前記退避スペースマップに基づいて、前記退避スペースを探索して、探索した前記退避スペースに前記車両を停車させるように動作を計画する
　請求項６に記載の情報処理装置。
　前記計画部は、前記退避スペースマップに基づいて、前記車両の制動距離よりも遠く、かつ、最近傍の前記退避スペースを探索し、探索した前記退避スペースに前記車両を停車させるように動作を計画する
　請求項６に記載の情報処理装置。
　前記緊急事態が、後方から緊急車両が接近してくる場合、前記計画部は、前記車両を所定の速度まで減速させた後、前記退避スペースマップに基づいて、前記退避スペースを探索し、探索した前記退避スペースに前記車両を停車させるように動作を計画する
　請求項６に記載の情報処理装置。
　前記緊急事態が、後方から緊急車両が接近してくる場合、前記計画部は、前記退避スペースマップに基づいて、前記退避スペースを探索し、探索した前記退避スペースの幅が、前記車両の幅と、前記緊急車両の幅とを合わせた幅よりも広いとき、走行車線を前記緊急車両に譲るように、前記走行車線の路肩からなる前記退避スペースに前記車両を停車させるように動作を計画する
　請求項６に記載の情報処理装置。
　前記計画部は、前記退避スペースマップに基づいて、前記退避スペースを探索して、前記退避スペースが探索できないとき、前記車両の走行を継続させるように動作を計画する　請求項６に記載の情報処理装置。
　前記緊急事態が、後方から緊急車両が接近してくる場合、前記計画部は、前記退避スペースマップに基づいて、前記退避スペースを探索し、探索した前記退避スペースの幅が、前記車両と、前記緊急車両とを合わせた幅よりも広くないとき、前記車両の走行を継続させるように動作を計画する
　請求項６に記載の情報処理装置。
　前走車が存在するとき、前記計画部は、前記車両を、前記前走車との安全を確保しつつ追従して走行させるように動作を計画する
　請求項６に記載の情報処理装置。
　前走車が存在する場合、前記計画部は、前記車両を、前記前走車との安全を確保しつつ追従して走行させるように動作する状態が所定時間継続したとき、前記退避スペースマップに基づいて、前記車両を、前記前走車よりも手前で、かつ、前記車両の制動距離よりも遠く、かつ、最近傍の前記退避スペースに停車させるように動作を計画する
　請求項１３に記載の情報処理装置。
　前記緊急事態は、後方から緊急車両が接近してくる場合、運転者の居眠り運転が検知された場合、運転者または同乗者に体調不良が発生した場合、運転者の心拍数等のメディカルデータから、運転者の体調の悪化が検知される場合、運転者が緊急事態を宣言するような場合、運転者や同乗者に不測の事態が発生した場合、前記車両の状態に異常が検知された場合、前記車両の前方に危険物や落下物が検知され、衝突の恐れがある場合、後続車両との待ち合わせや人をピックアップするために、意図的に運転者が自車を停車させるような場合を含む
　請求項６に記載の情報処理装置。
　前記画像属性認識部は、取得した前記画像内における画素単位の属性をセマンティックセグメンテーションにより画像属性情報として認識する
　請求項１に記載の情報処理装置。
　前記画像取得部は、赤外光カメラにより撮像された前記画像を取得する
　請求項１に記載の情報処理装置。
　前記画像取得部は、偏光カメラにより撮像された前記画像を取得する
　請求項１に記載の情報処理装置。
　距離情報を取得する距離情報取得処理と、
　画像を取得する画像取得処理と、
　取得した前記画像内における領域毎の属性を画像属性情報として認識する画像属性認識処理と、
　前記距離情報および前記画像属性情報に基づいて、車両が安全に退避可能な退避スペースからなるマップである退避スペースマップを作成する退避スペースマップ作成処理とを備え、
　前記退避スペースマップ作成処理は、前記距離情報に基づいて、前記車両が走行可能な走行可能領域を設定し、前記画像属性情報に基づいた、前記走行可能領域の路面の状況に応じて、前記走行可能領域内に、前記退避スペースを設定することで前記退避スペースマップを作成する
　情報処理方法。
　距離情報を取得する距離情報取得部と、
　画像を取得する画像取得部と、
　取得した前記画像内における領域毎の属性を画像属性情報として認識する画像属性認識部と、
　前記距離情報および前記画像属性情報に基づいて、車両が安全に退避可能な退避スペースからなるマップである退避スペースマップを作成する退避スペースマップ作成部としてコンピュータを機能させ、
　前記退避スペースマップ作成部は、前記距離情報に基づいて、前記車両が走行可能な走行可能領域を設定し、前記画像属性情報に基づいた、前記走行可能領域の路面の状況に応じて、前記走行可能領域内に、前記退避スペースを設定することで前記退避スペースマップを作成する
　プログラム。