WO2021124794A1

WO2021124794A1 - 車両制御装置、および、車両制御システム

Info

Publication number: WO2021124794A1
Application number: PCT/JP2020/043333
Authority: WO
Inventors: 龍稲葉; 智定銭; 豊田　英弘
Original assignee: 日立Astemo株式会社
Priority date: 2019-12-16
Filing date: 2020-11-20
Publication date: 2021-06-24
Also published as: DE112020005236T5; JP2021094953A; JP7234103B2; US20230021615A1

Abstract

危険度の推定が誤っていた場合でも、乗り心地の悪化を招くような急減速が発生しないように自動運転制御できる車両制御装置を提供する。第１の減速手段と、該第１の減速手段よりも減速度の大きい第２の減速手段を制御する車両制御装置であって、外界を認識するセンサの死角領域を検知する死角領域検知部と、前記死角領域に潜在する仮想的な移動体である死角物体を推定する死角物体推定部を備え、前記第１の減速手段により減速した速度で前記死角領域に接近した際、前記センサが検知した移動体の種類が、前記死角物体の種類と異なる場合、前記第２の減速手段により減速させる車両制御装置。

Description

車両制御装置、および、車両制御システム

　本発明は、自動車等の車両を制御する車両制御装置、および、車両制御システムに関する。

　自車両近傍の障害物の死角に隠れた、歩行者等の潜在リスクを考慮した運転支援を実現する従来技術として、特許文献１に記載の運転支援装置が知られている。

　例えば、同文献の要約書には「死角を生ぜしめる物体が自車両の前方に存在する場合に、物体の死角に存在すると仮定される仮想的な移動体と自車両との衝突を回避するために自車両が採るべき速度である規範速度を演算する演算手段と、自車両に係る走行環境を示す環境情報に基づいて、自車両が走行している道路に係る危険度を推定する推定手段と、推定された危険度に基づいて、演算された規範速度を補正する補正手段と、を備える」運転支援装置が記載されており、また、同文献の明細書の段落００４０では「危険度推定部１２は、更に、ヒヤリハットデータベースに含まれる複数の情報各々に付与されているタグ情報に基づいて、上記推定された道路環境及び交通環境に対応する一又は複数の情報（即ち、ヒヤリハット事例）を抽出する。危険度推定部１２は、上記推定された道路環境及び交通環境と、抽出された一又は複数の情報とを総合的に考慮して危険度を推定する。」と記載されている。

　このように、住宅地などの死角が存在する道路環境において、死角に潜む仮想的な移動体の種類をヒヤリハットデータに基づいて予測し、その仮想的な移動体の飛び出しを予測することで、より安全な自動運転を実現する手法が開発されている。

特開２０１９－０６９６５９号公報

　特許文献１の考え方は、物体の死角に存在すると仮定される仮想的な移動体と前記自車両との衝突を回避するために前記自車両が採るべき速度である規範速度を演算し、自車両に係る走行環境を示す環境情報に基づいて前記自車両が走行している道路に係る危険度を推定する推定手段と前記推定された危険度に基づいて前記演算された規範速度を補正し、その補正した速度で死角周辺を通過するというものであった。

　このため、死角から実際に飛び出してきた移動体が推定と異なるなど、推定した危険度が誤っていた場合には実際の状況に対処するため急減速が必要となることもあり、乗り心地が悪化する可能性があった。

　そこで、本発明では、危険度の推定が誤っていた場合でも、乗り心地の悪化を招くような急減速が発生しないように自動運転制御できる車両制御装置を提供することを目的とする。

　本発明の車両制御装置は、第１の減速手段と、該第１の減速手段よりも減速度の大きい第２の減速手段を制御するものであって、外界を認識するセンサの死角領域を検知する死角領域検知部と、前記死角領域に潜在する仮想的な移動体である死角物体を推定する死角物体推定部を備え、前記第１の減速手段により減速した速度で前記死角領域に接近した際、前記センサが検知した移動体の種類が、前記死角物体の種類と異なる場合、前記第２の減速手段により減速させるものとした。

　本発明の車両制御装置によれば、危険度の推定が誤っていた場合でも、乗り心地の悪化を招くような急減速が発生しないように自動運転制御することができる。本発明のその他の構成、作用、効果については以下の実施例において詳細に説明する。

自車両の全体構成を示す概略図車両制御装置の構成を示すブロック図自動運転計画部の構成を示したブロック図移動体行動予測部の処理を示したフローチャート自車両周辺に存在する死角領域の例を示した図車両運動制御部の処理を示したフローチャート軌道候補生成処理の詳細を示したフローチャート速度候補生成処理の詳細を示したフローチャート死角領域がある場合の規範速度の演算方法を説明した図死角通過速度に基づいて演算した速度プロファイルの例を示した図自車両が死角領域に接近した場合の、車両制御装置による制動制御自車両が死角領域に接近した場合の、車両制御装置による制動制御推定した死角物体が正しかった場合の自車両の速度制御を示した図推定した死角物体が誤っていた場合の自車両の速度制御を示した図

　図１は、本発明の一実施例に係る車両制御装置１０を搭載した、自車両１の全体構成を示す概略図である。なお、図中において、ＦＬは左前輪、ＦＲは右前輪、ＲＬは左後輪、ＲＲは右後輪、に対応する構成であることを示すための符号である。

　まず、図１に示す構成のうち、本発明を実現するうえで特に重要な構成を指摘すると、センサ２（２ａ～２ｄ）、ステアリング制御機構３、操舵制御装置３ａ、ブレーキ制御機構４、制動制御装置４ａ、アクセル制御機構５、加速制御装置５ａ、および、車両制御装置１０が挙げられる。

　車両制御装置１０は、外界を認識するセンサ２からの情報に基づき、ステアリング制御機構３を制御する操舵制御装置３ａ、ブレーキ制御機構４を制御する制動制御装置４ａ、アクセル制御機構５を制御する加速制御装置５ａへの指令値を演算する。この車両制御装置１０は、具体的には、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及び、入出力装置を有するコンピュータである。ＲＯＭには、後述する各機能を実現するためのプログラムが記憶されており、ＲＯＭからＲＡＭにロードされたプログラムを、ＣＰＵが実行することで、所望の機能が実現される。また、操舵制御装置３ａ、制動制御装置４ａ、加速制御装置５ａも、車両制御装置１０と同様の構成を備えたコンピュータである。なお、図１では、各制御装置が分散配置された構成を例示しているが、一つのコンピュータで各制御装置の機能を実現する構成としても良い。

　外界を認識するセンサ２は、例えば、自車両１の前方に設置したカメラ２ａ、左右側方に設置したレーザーレーダ２ｂ、２ｃ、後方に設置したミリ波レーダ２ｄ等であり、車両制御装置１０は、これらの出力に基づいて、自車両１と周囲車両の相対距離や相対速度を検出する。なお、センサ２は、上記したカメラ等に限定されず、例えば、超音波センサ、ステレオカメラ、赤外線カメラなどの、他種のセンサであってもよい。

　次に、ステアリング制御機構３に関連する構成等について説明する。ドライバが自車両１を運転する場合、ドライバがハンドル３ｂを操作した操舵トルクとハンドル角を、操舵トルク検出装置３ｃとハンドル角検出装置３ｄが検出する。操舵制御装置３ａは、それらの検出情報に基づいてアシストモータ３ｅを制御しアシストトルクを発生させる。そして、ドライバの操舵トルクと、アシストモータ３ｅによるアシストトルクの合力により、ステアリング制御機構３が稼働し、前輪が所望の方向を向く。一方で、前輪の切れ角に応じて、路面からの反力がステアリング制御機構３に伝わり、路面反力としてドライバに伝わる構成となっている。

　操舵制御装置３ａは、ドライバのステアリング操作とは独立に、アシストモータ３ｅによりアシストトルクを発生し、ステアリング制御機構３を制御することができる。従って、車両制御装置１０は、操舵制御装置３ａに操舵力指令を送信することで、前輪を任意の切れ角に制御することができ、ドライバの操作が生じない自動運転においては自動的に操舵を行う役割を担っている。但し、本実施例では上記した構成の操舵制御装置に限定するものではなく、ステアバイワイヤ等のほかのアクチュエータを用いてもよい。

　次に、ブレーキ制御機構４に関連する構成等について説明する。ドライバが自車両１を運転する場合、ドライバがブレーキペダル４ｂを踏む踏力を、ブレーキブースタ（不図示）で倍力し、マスタシリンダ（不図示）によって、その力に応じた油圧を発生させる。発生した油圧は、ブレーキ制御機構４を介して、各車輪のホイルシリンダ４ｃ（４ｃ_ＦＬ～４ｃ_ＲＲ）に供給される。ホイルシリンダ４ｃは、シリンダ（不図示）、ピストン、パッド、等から構成されており、マスタシリンダから供給された作動液によってピストンが推進され、ピストンに連結されたパッドがディスクロータに押圧される。なお、ディスクロータは、車輪とともに回転しているため、ディスクロータに作用したブレーキトルクは、車輪と路面との間に作用するブレーキ力となる。以上により、ドライバのブレーキペダル操作に応じて、機械式ブレーキにより各輪に制動力が発生させることができる。

　制動制御装置４ａには、コンバインセンサ４ｄが検出した前後加速度、横加速度、ヨーレートと、各輪に設置された車輪速センサ４ｅ（４ｅ_ＦＬ～４ｅ_ＲＲ）が検出した車輪速と、車両制御装置１０からのブレーキ力指令と、ハンドル角検出装置３ｄからのハンドル角信号が入力される。また、制動制御装置４ａは、ポンプ（不図示）、制御バルブを有するブレーキ制御機構４に接続されており、ドライバのブレーキペダル操作とは独立に、各輪に任意の制動力を発生させることができる。制動制御装置４ａは、上記情報に基づいて車両のスピン、ドリフトアウト、車輪のロックを推定し、それらを抑制するように該当輪の制動力を発生させ、ドライバの操縦安定性を高める役割を担っている。又、車両制御装置１０が、制動制御装置にブレーキ指令を通信することで、車両に任意のブレーキ力を発生させることができ、ドライバの操作が生じない自動運転においては自動的に制動を行う役割を担っている。但し、本実施例では上記した構成の制動制御装置に限定するものではなく、ブレーキバイワイヤ等のほかのアクチュエータを用いてもよい。

　次に、アクセル制御機構５に関連する構成等について説明する。ドライバが自車両１を運転する場合、ドライバのアクセルペダル５ｂの踏み込み量はストロークセンサ５ｃで検出され、加速制御装置５ａに入力される。加速制御装置５ａは、アクセルペダル踏み込み量に応じてスロットル開度を調節し、エンジンを制御する。以上により、ドライバのアクセルペダル操作に応じて車両を加速させることができる。また、加速制御装置５ａはドライバのアクセル操作とは独立にスロットル開度を制御することができる。従って、車両制御装置１０は、加速制御装置５ａに加速指令を送信することで、車両に任意の加速度を発生させることができ、ドライバの操作が生じない自動運転においては自動的に加速を行う役割を担っている。なお、自車両１がエンジンではなくモータを用いる、いわゆる電気自動車である場合は、加速制御装置５ａはモータの出力を制御する。

　＜車両制御装置１０＞
　次に、車両制御装置１０の構成について、図２のブロック図を用いて説明する。ここに示すように、車両制御装置１０は、自車両１を目的地まで自動運転するための動作を計画する自動運転計画部１１と、自車両１の運動を制御する指令値を生成する車両運動制御部１２と、エンジン・ブレーキ・ステアリングなどの各アクチュエータを制御するアクチュエータ制御部１３と、各制御部を接続する有線または無線の車両ネットワーク１４を備えている。以下、各々を詳細に説明する。

　＜自動運転計画部１１＞
　まず、自動運転計画部１１の構成について、図３のブロック図を用いて説明する。

　ここに示すように、自動運転計画部１１は、センサ情報処理部１１ａと、記憶部１１ｂと、地図情報処理部１１ｃと、自己位置推定部１１ｄと、移動体行動予測部１１ｅと、運転行動候補生成部１１ｆと、死角物体推定部１１ｇと、を備えており、外界を認識するセンサ２として、レーダ２ｗ、ステレオカメラ２ｘ、車両センサ２ｙ、ライダー２ｚ、などが接続されている。

　なお、レーダ２ｗは、電波を対象物に向けて発射し、その反射波を測定することにより、対象物までの距離や方向を測るセンサである。ステレオカメラ２ｘは、対象物を複数の異なる方向から同時に撮影することにより、その奥行き方向の情報も記録できるようにしたセンサである。車両センサ２ｙは、車両の速度やタイヤの回転数を測定するセンサ、ＧＮＳＳ（全球測位衛星システム）を用いた自車両１の平均位置を算出した情報、自車両１に乗員している人がナビゲーションシステムをインターフェースとして入力した目的地情報、電話回線などの無線通信を活用して遠隔地にいるオペレータなどが指定した目的地情報などの車両状態を検知できるセンサ群である。ライダー２ｚは、パルス状に発光するレーザー照射に対する散乱光を測定し、遠距離にある対象までの距離を検知するセンサである。

　センサ情報処理部１１ａには、センサ２の出力情報に基づいて得られた周囲の環境情報が入力され、自車両１の周囲に存在する移動体の物体情報に変換される。物体情報の具体例としては、歩行者、自転車、車両などの移動体の属性（種類）を示す情報や、移動体の現在位置および現在速度ベクトルを示す情報がある。なお、移動体には、現在は停止しているが、将来動く可能性がある物体（例えば、駐車車両など）も含まれる。

　記憶部１１ｂは、自車両１が自動運転の開始地点から目標地点までの道路情報や信号機情報、現在位置から目標地点までのルート情報、走行する区間の交通ルールデータベースなどを記憶している。また、記憶部１１ｂは、後述する自己位置推定部１１ｄで用いる点群データベースも記憶している。

　地図情報処理部１１ｃは、自動運転を行なうために必要な、道路の車線中心線情報や信号機情報に基づいて、自車両１が通行予定の信号機の点灯情報などを整理して利用できる形式にする。

　自己位置推定部１１ｄでは、センサ２で得た周辺情報、記憶部１１ｂに記憶された点群データベース、車両のステアリング角度、車両速度、ＧＮＳＳで得た情報などに基づいて、自車両１が存在する場所を推定する。

　移動体行動予測部１１ｅには、センサ情報処理部１１ａ、地図情報処理部１１ｃ、自己位置推定部１１ｄの各出力が入力され、それらの入力情報に基づいて、各移動体の将来の位置および速度を予測演算する。例えば、ある移動体の現在の物体情報である、現在位置Ｒ（Ｘ_０，Ｙ_０）と、現在速度Ｖ（Ｖｘ_０，Ｖｙ_０）に基づいて、将来時間Ｔにおける位置Ｒ（Ｘ_Ｔ，Ｙ_Ｔ）を予測演算するには、以下の線形予測式（式１）を用いる。

　この予測演算方法は、各移動体が現在速度を維持して等速直線運動すると仮定して、将来位置を予測演算する単純なものである。この予測演算の演算負荷は小さいため、短時間に多くの移動体の予測演算が可能となる。

　運転行動候補生成部１１ｆには、センサ情報処理部１１ａ、地図情報処理部１１ｃ、自己位置推定部１１ｄ、移動体行動予測部１１ｅ、および、後述する死角物体推定部１１ｇの各出力が入力される。ここでは、自車両１が他車両等の周辺の移動体に衝突しないように、ルート情報および現在の車両状態（速度、位置、向きなど）に基づいて、運転行動候補を演算する。なお、運転行動候補とは、自車両１が他車両や周辺の移動体に衝突せず、かつ、ルート情報および現在の車両状態（速度、位置、向きなど）に基づいて、停車または走行が可能な運転行動の候補を意味する。

　＜死角物体推定部１１ｇでの処理＞
　次に、死角物体推定部１１ｇでの処理について、図４のフローチャートを用いて説明する。

　まず、ステップＳ１１ｇ－１では、死角物体推定部１１ｇは、近傍の障害物の死角領域５１に潜在する仮想的な移動体（歩行者、自転車、他車両など）である、死角物体５２を推定するために必要な各種情報を取得する。具体的には、記憶部１１ｂから道路情報と地図情報を取得し、各センサから検出情報を取得する。

　次に、ステップＳ１１ｇ－２では、死角物体推定部１１ｇは、取得した各種情報に基づいて、自車両近傍の死角領域５１を検知する。ここで、死角領域５１とは、図５に例示するように、自車両１の周辺の他車両１Ａや塀や生垣などが障害となり、自車両１のセンサ２では検知不可能になった領域である。

　次に、ステップＳ１１ｇ－３では、死角物体推定部１１ｇは、ステップＳ１１ｇ－２で検知した死角領域５１毎に、その死角領域５１に潜んでいる可能性のある死角物体５２の種別や行動傾向を推定する。

　死角物体５２の推定方法としては、周辺情報や地図情報から抽出した道路状況の特徴量に基づいて死角物体５２の種別を推定する方法がある。例えば、道路と歩道の間の柵の有無、周辺の公園および時間情報（子供が遊んでいる時間かどうか）、スクールゾーンの有無、信号の色（赤色、黄色点滅）、道路標識、過去の統計情報に基づく事故頻発地点、駐車車両が普通車か救急車か、スクールバスが停止している、対向車線が渋滞時の対向車両間からの飛び出し、ドライブスルーや店舗の入り口、スーパーの駐車場の入り口付近など、の各種情報を考慮して、死角物体５２が車両であるか自転車であるか歩行者であるかなどを推定することができる。もしくは、車載のセンサ２から得られる点群情報や画像情報をニューラルネットワークなどの統計モデルに入力することにより、事前に学習された情報に基づいて、死角物体５２の種類を統計的に予測する方法も考えられる。また、種類ではなく、死角物体５２の行動傾向のみを予測することも考えられる。死角物体５２の現状が静止状態と予測された場合であっても、死角物体５２が子供であると予測したならランダムな行動傾向を予測し、死角物体５２が自動車や自転車であるとよそくしたなら直線的な行動傾向を予測する方法も考えられる。このようにして推定した死角物体５２の情報を、死角物体推定情報として後述する軌道候補生成時に利用する。

　＜車両運動制御部１２での処理＞
　次に、車両運動制御部１２での処理について、図６のフローチャートを用いて説明する。

　車両運動制御部１２は、運転行動候補、周辺の地図情報、自己位置推定情報、および、死角物体推定情報に基づいて、自動運転走行中の各アクチュエータの目標値を演算する制御部である。各アクチュエータの目標値を演算するため、車両運動制御部１２では、以下のような一連の処理が実行される。

　まず、ステップＳ１２－１では、車両運動制御部１２は、自己位置推定部１１ｄで推定した自己位置推定情報と、記憶部１１ｂから取得した周辺の地図情報に基づき、車線中心線を生成する。これは、具体的には、自車両１が走行する車線の中心点列（緯度経度情報、もしくは、平面座標上の（Ｘ_１，Ｙ_１）、・・・・、（Ｘ_Ｎ，Ｙ_Ｎ）の情報で表現する）を算出する処理である。

　次に、ステップＳ１２－２では、車両運動制御部１２は、運転可能領域と、周辺の地図情報に基づいて、軌道候補を生成する。ここで、運転可能領域とは、自車両１が他車両や周辺の移動体に衝突せず、かつ、ルート情報や現在の車両状態（速度、位置、向きなど）を考慮しても、停車を含む走行が可能な領域のことである。

　このステップは、図７に示すように、経路候補を生成するステップＳ１２－２１と、速度候補を生成するステップＳ１２－２２に細分できる。

　まず、経路候補を生成するステップＳ１２－２１では、車両運動制御部１２は、経路（時系列情報を持たない、自車両１が通過する点列）を、運転可能領域と周辺地図情報に基づいて演算する。例えば、運転可能領域内において、下記の変分方程式（式２）を満たす経路候補を生成する。

　ここで、自車両１の将来の運動状態を演算する方法としては、自車両１のプラントモデルを利用する方法が考えられる。プラントモデルとしては例えば、バイスクルモデルや４輪モデルなどを用いることが考えられる。このように、式２で演算した経路候補を走行した場合の自車両１の挙動（自車両１の縦加速度、横加速度、車頭角度など）を、プラントモデルから得ることができる。なお、速度候補を生成するステップＳ１２－２２でも、同様のプラントモデルを用いて将来の車両挙動を予測する。

　式２の各係数の重み（ｗ_１，ｗ_２，ｗ_３）を変更したり、評価項目を変更したりすることで、複数の経路候補を生成することができる。また、式２を使わずに、運転可能領域内の自車線の車線中心点列を経路候補として利用しても良い。

　次に、速度候補を生成するステップＳ１２－２２では、車両運動制御部１２は、生成した経路候補の夫々に対して、図８に示す処理により、自車両１が死角領域５１の周辺を通過するときの速度候補を算出する。

　まず、ステップＳ１２－２２ａでは、車両運動制御部１２は、死角物体推定情報に基づいて、死角領域５１を通過する時の規範速度を算出する。ここで、図９に示す状況における規範速度の算出方法を説明する。以下では、死角物体５２による潜在リスクを楕円モデルで表現することとする。楕円モデルによる潜在リスクの演算方法は以下のステップＡからステップＣの３ステップで構成される。

　最初のステップＡでは、自車両が飛び出し位置までに到達する時間を求める。具体的には、自車両１が、駐車車両１Ｂの死角から移動体が飛び出しくる可能性がある位置（飛び出し位置）に到達する時間（Ｔ_self［秒］）を式３に基づき演算する。なお、死角物体５２の飛び出し中心は、死角を生じさせている物体（駐車車両１Ｂ）の周辺情報（例えば、死角領域に横道が存在する場合や、背後に車線が存在する場合など）に基づいて予測する。

　ここで、Ｖ_old（ｔ）は前サンプリング時刻において計画した速度プロファイル、Ｍは衝突予測位置までの距離である。

　次のステップＢでは、潜在リスクの楕円モデルの楕円の大きさを求める。具体的には、楕円モデルのＸ方向（長径）の長さを、（飛び出してくる死角物体５２の予測速度ｕ［ｍ／ｓ］）×（自車両が衝突位置への到達時間［ｓ］）と定義し、式４で演算する。なお、本実施例では、楕円モデルのＹ方向（短径）の長さは一定値とする。

　この結果、死角物体５２を車両のような高速移動体と予測した場合は、潜在リスクが大きな楕円モデルで表現され、死角物体５２を歩行者のような低速移動体と予測した場合は、潜在リスクが小さな楕円モデルで表現される。

　最後のステップＣでは、潜在リスクの楕円モデルの中心座標を求める。具体的には、楕円モデルの中心座標のＸ座標を、死角物体５２の飛び出し位置と死角領域境界の交点座標とし、Ｙ座標を、死角物体５２の飛び出し位置とする。ここで、死角領域境界とは自車両位置と駐車車両１Ｂを結ぶ直線である。そして、潜在リスクの楕円モデルと接触しないような自車両１の速度が規範速度として算出される。これにより、仮に死角領域５１から推定した死角物体５２と同種の移動体が飛び出してきたとしても、速度を変更することなく、その移動体との衝突を回避することができる。

　図８のステップＳ１２－２２ｂでは、車両運動制御部１２は、算出した規範速度に対して、乗り心地を考慮した速度補正を行う。この速度補正は、自車両１が規範速度のまま走行を続けると、死角領域５１から推定した死角物体５２より高速の移動体が飛び出してきた場合（例えば、死角物体５２を歩行者と推定したのに、実際には自転車が飛び出してきた場合）に、急減速して衝突を避ける必要があり、その場合には乗り心地が大幅に悪化するため、死角領域５１の近傍を通過する際には、規範速度より遅い死角通過速度に予め減速しておき、仮に推定した死角物体５２より高速の移動体が飛び出してきたとしても、急減速の程度を緩和し、乗り心地の悪化を抑制するためである。

　このため、本ステップでは、ステップＳ１２－２２ａで算出した規範速度に対して、死角物体５２の種類毎に定めた係数を乗じて速度を低下させる。これにより、死角物体５２の種別に応じた適切な死角通過速度で死角領域５１の近傍を通過することができる。なお、一般的に、減速度が０．２Ｇを超えると乗り心地が悪化するといわれているため、推定した死角物体５２と異なる移動体が飛び出してきた場合であっても、衝突回避に用いる減速度が０．２Ｇ以内程度となるように、死角通過速度を補正することが望ましい。

　次に、ステップＳ１２－２２ｃでは、下記の式５を満たすような速度列情報を速度プロファイル情報の候補として算出する。なお、図１０は、本ステップで算出される速度プロファイル候補を例示したグラフである。このように、現在速度を起点として、衝突予測位置を通過する前に、少なくとも目標死角通過速度まで減速する、複数の速度プロファイル候補が算出される。

　なお、巡航速度から死角通過速度へ減速する際には、ドライバがアクセルオフしたときに発生するエンジンブレーキ相当の緩い減速度で減速していくことが望ましい。これは、死角領域５１に向けてエンジンブレーキ相当で減速していくと、ドライバが違和感を覚えにくくなるためである。なお、自車両１の動力源がエンジンではなくモータである場合は、回生ブレーキ相当の緩い減速度で減速すればよい。

　次に、図６のステップＳ１２－３では、車両運動制御部１２は、ステップＳ１２－２で生成した軌道候補（経路候補、速度候補）に対し、評価を行なう。評価方法は、例えば、各軌道候補に対して、下記の式６の乗心地を示す評価項目（例えば、車両横方向の加速度、車両横方向の縦加速度、それら加速度を微分した加々速度）の線形和から評価する方法が考えられる。なお、式６中のｖ_１，ｖ_２，ｖ_３，ｖ_４は重み係数である。

　次に、ステップＳ１２－４では、車両運動制御部１２は、評価した軌道候補（経路候補、速度候補）のなかから、安全性と乗心地が良く、実際の走行に採用する候補軌道を決定する。ただし、一度決定した候補軌道については、所定時間内は変更しないように、ステップＳ１２－３で得た評価値に重みをつけて調整しても良い。これは、例えば、車線変更する軌道候補の採用を決定した次の演算周期に、車線変更しない軌道候補の採用を決定するようなことがあると、乗員が自車両１の挙動に不安を持つ可能性があり、これを避けるためである。

　次に、ステップＳ１２－５では、車両運動制御部１２は、ステップＳ１２－４で決定した軌道候補を目標軌道として、自車両１が目標軌道上を自動走行するように、ステアリング指令値や、エンジン出力値や、ブレーキ動作量を演算する。目標経路に追従するステアリング指令値を演算する方法としては、例えば、目標経路との誤差が減少するように操舵量を決定する方法が知られている。また、目標速度に追従する速度制御を実現する方法としては、周知のクルーズコントロール制御の演算手法を用いて、エンジンやブレーキへの指令値を演算する方法が考えられる。

　＜車両制御装置１０による具体的な制御＞　ここで、図１１Ａと図１１Ｂを用いて、自動運転中の自車両１が死角領域に接近した場合の、車両制御装置１０による実際の速度制御を具体的に説明する。

　自動運転中の自車両１が死角領域５１に接近した場合、車両制御装置１０は、図１１Ａの時点で、図４等で説明した処理を通して、自車両１の左前方の死角領域５１から飛び出してくる可能性のある仮想的な移動体である、死角物体５２を歩行者と推定しており、死角境界上に歩行者の潜在リスクに相当する小さな楕円モデルを生成しているものとする。
この場合、車両制御装置１０は、死角領域５１の近傍に到達する前に、低速の移動体（歩行者）が飛び出してきても衝突することのない比較的高速の死角通過速度まで減速すべく、加速制御装置５ａに加速停止指令を出し、アクセルオフの緩い減速度による第１種減速を開始する。

　その後、車両制御装置１０は、図１１Ｂの時点で、センサ２の出力に基づき自転車の飛び出しを検知すると、推定した死角物体５２（歩行者）より高速の移動体（自転車）との衝突を回避できるように、制動制御装置４ａに制動指令を出し、機械式ブレーキによる第２種減速を行う。この場合、機械式ブレーキの使用前に、歩行者の飛び出しに対応した死角通過速度まで既に減速しているため、機械式ブレーキによる減速度はさほど大きくする必要は無いので、車両制御装置１０の制御により機械式ブレーキが動作しても、乗り心地が大きく悪化することはない。

　次に、図１２Ａと図１２Ｂを用いて、死角物体５２の種類の推定が正しかった場合と、誤っていた場合の、自車両１の速度の変化を比較して説明する。

　図１２Ａは、死角物体５２の推定が正しかった場合の、自車両１の速度変化を示すグラフである。ここに示すように、自車両１は、死角領域５１に近づくと、巡航速度であるセット車速から、規範速度よりも更に低速の死角通過速度まで、アクセルオフの第１種減速度で減速する。死角通過速度は、推定した死角物体５２の種類に応じて設定される速度であるため、推定が正しかった場合は、仮に死角領域５１から死角物体５２と同種の移動体が飛び出してきたとしても、自車両１と衝突することはないので、自車両１は死角通過速度を維持したまま、死角領域５１の近傍を安全に追加することができる。そして、死角通過速度を維持して死角領域５１の近傍を通過した後、セット車速まで加速する。

　一方、図１２Ｂは、死角物体５２の種類の推定が誤っていた場合の、自車両１の速度変化を示すグラフである。ここに示すように、自車両１は、死角領域５１に近づくと、セット車速から死角通過速度までアクセルオフの第１種減速度で減速する。そして、死角領域５１から飛び出してきた死角物体５２が推定したものでなかったこと（例えば、歩行者と推定していたのに、自転車が飛び出してきた）を検出した時点で、機械式ブレーキを利用した第２種減速度で減速して停止し、死角物体５２が安全域に移動したのを確認した後、セット車速まで加速する。上記したように、本実施例では、機械式ブレーキを使用する前に、死角物体５２の推定結果に応じた死角通過速度まで既に減速されているため、仮に推と異なる移動体が飛び出してきたとしても、機械式ブレーキによる減速はそれほど大きな減速度ではないので、車両制御装置１０の制御により機械式ブレーキが動作しても、乗り心地が大きく悪化することはない。

　以上で説明したように、本実施例の車両制御装置または車両制御システムによれば、死角領域から実際に飛び出してきた移動体が推定と異なる場合であっても急減速が不要で、かつ、乗り心地の悪化を招かないように自動運転制御することができる。

　なお、以上では、死角領域から移動体が飛び出してきても衝突を回避できる車両制御装置を説明したが、本発明を適用できる状況はこれに限定されず、例えば、駐車車両が急発進する可能性のある状況や、駐車車両のドアが急に解放される可能性のある状況でも、上記したと同等の処理により、自動運転中の自車両の速度を制御することとしても良い。

１　自車両
２　センサ
３　ステアリング制御機構
　３ａ　操舵制御装置
　３ｂ　ハンドル
　３ｃ　操舵トルク検出装置
　３ｄ　ハンドル角検出装置
　３ｅ　アシストモータ
４　ブレーキ制御機構
　４ａ　制動制御装置
　４ｂ　ブレーキペダル
　４ｃ　ホイルシリンダ
　４ｄ　コンバインセンサ
　４ｅ　車輪速センサ
５　アクセル制御機構
　５ａ　加速制御装置
　５ｂ　アクセルペダル
　５ｃ　ストロークセンサ
１０　車両制御装置
　１１　自動運転計画部
　　１１ａ　センサ情報処理部
　　１１ｂ　記憶部
　　１１ｃ　地図情報処理部
　　１１ｄ　自己位置推定部
　　１１ｅ　移動体行動予測部
　　１１ｆ　運転行動候補生成部
　　１１ｇ　死角物体推定部
　１２　車両運動制御部
　　１２ａ　車線中心線生成部
　　１２ｂ　軌道候補生成部
　　１２ｃ　軌道評価部
　　１２ｄ　目標軌道決定部
　　１２ｅ　軌道追従制御指令値演算部
　１３　アクチュエータ制御部
　１４　車載ネットワーク
５１　死角領域
５２　死角物体

Claims

　第１の減速手段と、該第１の減速手段よりも減速度の大きい第２の減速手段を制御する車両制御装置であって、
　外界を認識するセンサの死角領域を検知する死角領域検知部と、
　前記死角領域に潜在する仮想的な移動体である死角物体を推定する死角物体推定部を備え、
　前記第１の減速手段により減速した速度で前記死角領域に接近した際、前記センサが検知した移動体の種類が、前記死角物体の種類と異なる場合、前記第２の減速手段により減速させることを特徴とする車両制御装置。
　請求項１に記載の車両制御装置において、
　前記第１の減速手段は、エンジンブレーキまたは回生ブレーキであり、
　前記第２の減速手段は、機械式ブレーキであることを特徴とする車両制御装置。
　請求項１または請求項２に記載の車両制御装置において、
　前記死角物体推定部は、周辺情報または地図情報から抽出した特徴量に基づいて、前記死角物体の種別や行動を推定することを特徴とする車両制御装置。
　外界を認識するセンサと、
　アクセル制御機構を制御する加速制御装置と、
　ブレーキ制御機構を制御する制動制御装置と、
　前記加速制御装置への加速指令、または、前記制動制御装置への制動指令を生成する車両制御装置と、
　を具備する車両制御システムであって、
　前記車両制御装置は、
　前記センサの出力に基づいて、自車両の周囲の移動体を検知するセンサ情報処理部と、
　前記センサの出力に基づいて、前記センサが検知できない死角領域を検知する死角領域検知部と、
　前記死角領域に潜在する仮想的な移動体である死角物体を推定する死角物体推定部と、
　前記死角領域の近傍通過時の速度である死角通過速度を生成する速度候補生成部と、
　前記加速指令または前記制動指令を生成する車両運動制御部と、
　を具備しており、
　前記車両運動制御部は、
　前記センサ情報処理部が検知した移動体の種類が、前記死角物体推定部が推定した前記死角物体の種類と同じである場合は、前記死角通過速度で前記死角領域を通過するように、指令を生成し、
　前記センサ情報処理部が検知した移動体の種類が、前記死角物体推定部が推定した前記死角物体の種類と異なる場合は、前記死角通過速度から更に減速するように、指令を生成することを特徴とする車両制御システム。
　請求項４に記載の車両制御システムにおいて、
　前記速度候補生成部は、前記死角物体推定部が推定した死角物体の種類に応じて前記死角通過速度を変更することを特徴とする車両制御システム。
　請求項４に記載の車両制御システムにおいて、
　前記車両制御装置は、前記死角通過速度から更に減速する場合は、前記制動制御装置に制動指令を送信することを特徴とする車両制御システム。
　請求項６に記載の車両制御システムにおいて、
　前記死角通過速度から更に減速する場合の減速度は、０．２Ｇ未満であることを特徴とする車両制御システム。