WO2022130701A1 - 車両制御装置 - Google Patents

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WO2022130701A1
WO2022130701A1 PCT/JP2021/031904 JP2021031904W WO2022130701A1 WO 2022130701 A1 WO2022130701 A1 WO 2022130701A1 JP 2021031904 W JP2021031904 W JP 2021031904W WO 2022130701 A1 WO2022130701 A1 WO 2022130701A1
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lane
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blind spot
track
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龍 稲葉
勇樹 堀田
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日立Astemo株式会社
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    • G01S13/93—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S13/931—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • G01S2013/9315—Monitoring blind spots

Definitions

  • the present invention relates to a vehicle control device having a function of generating a target trajectory and controlling follow-up of a vehicle such as an automobile, particularly an own vehicle during automatic driving.
  • An object of the present invention is to realize a vehicle control device capable of suppressing unnecessary lane change operation of the own vehicle and suppressing deterioration of riding comfort.
  • the present invention is configured as follows.
  • the periphery of the own vehicle is based on the peripheral condition detection sensor that detects the peripheral condition of the own vehicle and the feature amount extracted from the peripheral condition and the map information of the own vehicle detected by the peripheral condition detection sensor.
  • the blind spot object estimation processing unit that calculates the blind spot area and estimates the behavior tendency of the object existing in the blind spot region and the object, and the behavior tendency of the object estimated by the blind spot object estimation processing unit.
  • the potential risk map generation unit that generates a region where the risk of the own vehicle approaching the object is latent, and the lane change track of the own vehicle generated from the surrounding situation of the own vehicle and the map information.
  • the operation of the own vehicle is controlled according to the automatic driving planning unit that compares the changed track with the latent risk map and determines whether or not the lane of the own vehicle can be changed, and the automatic driving planning unit that determines whether or not the lane can be changed. It is equipped with a vehicle motion control unit.
  • FIG. It is a block diagram of the control device for automatic driving mounted on the vehicle control device. It is a block diagram of the risk map generation part included in the control device for a vehicle. It is a block diagram of a blind spot object estimation processing unit. It is a block diagram of the automatic operation planning part. It is a block diagram of a lane change track generation part. It is a state transition diagram of the lane change state management unit. It is a flowchart of the process executed in the lane change start determination state. It is a flowchart of the process executed in the lane change execution state. It is a flowchart of the process executed in the lane change completion state.
  • FIG. 1 It is a flowchart of the process executed in the lane change cancel state. It is explanatory drawing of the operation which changes a lane based on the prediction result of an object. It is a state transition diagram of the lane change track generation part in Example 2.
  • FIG. It is a flowchart of the lane change start judgment state. It is a flowchart of the blind spot safety confirmation state. It is explanatory drawing which showed the movement of own vehicle in Example 2.
  • FIG. It is explanatory drawing about the orbit generated after the blind spot reduction is completed. It is explanatory drawing of the state when the lane change is completed. It is explanatory drawing of the blind spot area. It is an operation explanatory diagram of the latent risk map generation part.
  • FIG. 1 It is a flowchart of the process executed in the lane change cancel state. It is explanatory drawing of the operation which changes a based on the prediction result of an object. It is a state transition diagram of the lane change track generation part in Example 2.
  • FIG. It
  • FIG. 3 is an operation explanatory diagram of a scene in which the own vehicle is traveling in the merging lane and is about to merge into the traveling lane which is the main lane in the third embodiment.
  • FIG. 3 is an explanatory diagram of a method of generating a blind spot reduction track so as to reduce the blind spot of a vehicle in the third embodiment.
  • FIG. 1 is an explanatory diagram showing an overall configuration of a vehicle 500 equipped with a vehicle control device 1 according to a first embodiment of the present invention.
  • the FL wheel means the left front wheel
  • the FR wheel means the right front wheel
  • the RL wheel means the left rear wheel
  • the RR wheel means the right rear wheel.
  • the vehicle 500 has command values to the steering control mechanism 10, the brake control mechanism 13, and the throttle control mechanism 20 for controlling the traveling direction of the vehicle 500 based on the information from the sensors 2, 3, 4, and 5 that recognize the outside world.
  • the vehicle control device 1 for calculating the above is provided.
  • the vehicle 500 controls the steering control device 8 that controls the steering control mechanism 10 based on the command value from the vehicle control device 1, and the brake control mechanism 13 that controls the brake control mechanism 13 based on the command value from the vehicle control device 1 to brake each wheel.
  • a braking control device 15 that adjusts the force distribution
  • an acceleration control device 19 that controls the throttle control mechanism 20 based on the command value from the vehicle control device 1 and adjusts the torque output of the engine, and a travel plan of the vehicle 500 and its surroundings. It is provided with a display device 24 for displaying the behavior prediction of the moving body.
  • the sensors 2, 3, 4, and 5 that recognize the outside world are a camera 2 in front, a laser radar 3, 4 in the left and right sides, and a millimeter wave radar 5 in the rear, and are relative to the vehicle 500, which is the own vehicle, and surrounding vehicles. Distance and relative velocity can be detected. Further, the communication device 23 for communicating between road vehicles or vehicles is provided. In the first embodiment, the combination of the above sensors is shown as an example of the sensor configuration, but the present invention is not limited to this, and a combination with an ultrasonic sensor, a stereo camera, an infrared camera, or the like may be used. The sensor signal is input to the vehicle control device 1.
  • the vehicle control device 1 includes, for example, a CPU, a ROM, a RAM, and an input / output device.
  • the ROM stores the flow of vehicle travel control described below.
  • the vehicle control device 1 calculates the command values of the steering control mechanism 10, the brake control mechanism 13, and the throttle control mechanism 20, which are actuators for controlling the vehicle travel according to the generated travel plan.
  • the steering control mechanism 10, the brake control mechanism 13, the steering control device 8, the braking control device 15, and the acceleration control device 19, which are the control devices of the throttle control mechanism 20, receive the command value of the vehicle control device 1 by communication, and the command is given. Control each actuator based on the value.
  • the pedaling force of the driver stepping on the brake pedal 12 is boosted by the brake booster (not shown), and the master cylinder (not shown) generates hydraulic pressure according to the force. ..
  • the generated hydraulic pressure is supplied to the foil cylinders 16FL, 16FR, 16RL, and 16RR via the brake control mechanism 13.
  • the foil cylinders 16FL, 16FR, 16RL, 16RR are composed of a cylinder (not shown), a piston, a pad, etc., and the piston is propelled by the hydraulic fluid supplied from the master cylinder 9, and the pad connected to the piston is formed. Pressed by the disc rotor. The disc rotor rotates together with the wheels (not shown). Therefore, the brake torque acting on the disc rotor becomes the braking force acting between the wheel and the road surface.
  • braking force can be generated on each wheel according to the driver's brake pedal operation.
  • the braking control device 15 has, for example, a CPU, a ROM, a RAM, and an input / output device like the vehicle control device 1.
  • the braking control device 15 includes a combine sensor 14 capable of detecting front-rear acceleration, lateral acceleration, and yaw rate, wheel speed sensors 11FL, 11FR, 11RL, and 11RR installed on each wheel, and a brake from the above-mentioned braking control device 15.
  • a force command and a sensor signal from the handle angle detecting device 21 are input via the steering control device 8 described later.
  • the output of the braking control device 15 is connected to a brake control mechanism 13 having a pump (not shown) and a control valve, and generates an arbitrary braking force on each wheel independently of the driver's brake pedal operation. be able to.
  • the braking control device 15 estimates the spin, drift-out, and wheel lock of the vehicle based on the above information, generates the braking force of the corresponding wheel so as to suppress them, and plays a role of improving the steering stability of the driver. ing.
  • the vehicle control device 1 can generate an arbitrary braking force on the vehicle 500 by communicating a brake command to the braking control device 15, and automatically brakes in automatic driving in which the driver does not operate. It has a role to play.
  • the present invention is not limited to the braking control device 15, and other actuators such as a brake-by-wire may be used.
  • the steering torque detection device 7 and the steering wheel angle detection device 21 detect the steering torque and the steering wheel angle input by the driver via the steering wheel 6, respectively, and steer based on the information.
  • the control device 8 controls a motor (not shown) to generate an assist torque.
  • the steering control device 8 is not shown in detail in FIG. 1, it also has, for example, a CPU, a ROM, a RAM, and an input / output device, like the vehicle control device 1.
  • the steering control mechanism 10 is movable by the resultant force of the steering torque of the driver and the assist torque of the motor, and the front wheels FL and FR are cut off.
  • the reaction force from the road surface is transmitted to the steering control mechanism 10 according to the turning angles of the front wheels FL and FR, and is transmitted to the driver as the road surface reaction force.
  • the steering control device 8 can control the steering control mechanism 10 by generating torque by a motor independently of the steering operation of the driver. Therefore, the vehicle control device 1 can control the front wheel FL and FR to an arbitrary turning angle by communicating the steering force command to the steering control device 8, and is automatically in automatic driving without driver operation. It plays the role of steering.
  • the present invention is not limited to the steering control device 8, and other actuators such as steer-by-wire may be used.
  • the acceleration control device 19 is not shown in detail in FIG. 1, it also has, for example, a CPU, a ROM, a RAM, and an input / output device, like the vehicle control device 1.
  • the acceleration control device 19 controls the engine by adjusting the throttle opening according to the accelerator pedal depression amount.
  • the vehicle can be accelerated according to the driver's accelerator pedal operation.
  • the acceleration control device 19 can control the throttle opening independently of the accelerator operation of the driver. Therefore, the vehicle control device 1 can generate an arbitrary acceleration in the vehicle 500 by communicating the acceleration command to the acceleration control device 19, and automatically accelerates in the automatic driving in which the driver does not operate. It has a role.
  • the vehicle control device 1 includes an automatic driving planning unit 201 that plans the operation of the own vehicle for automatically driving the own vehicle to a destination, which will be described later, and automatically puts the own vehicle in a parking frame in a parking lot or the like. Controls each actuator such as the automatic parking planning unit 202 that plans the operation of the own vehicle for parking, the vehicle motion control unit 203 that generates command values for controlling the vehicle motion of the autonomous driving vehicle, and the engine, brake, and steering. It is assumed that there are an actuator control unit 204 and a risk map generation unit 205 for the purpose, and they are mounted on different controllers.
  • a vehicle network 206 for communicating between each controller is required.
  • the vehicle network 206 may be wirelessly connected in addition to the wired connection.
  • the automatic parking calculation unit 202 and the automatic operation planning unit 201 are mounted on the same hardware.
  • the actuator control unit 204 may be mounted on different hardware such as an engine control controller and a brake control controller.
  • the vehicle motion control unit 203 controls the operation of the own vehicle 81 according to the determination by the automatic driving planning unit 201 whether or not the lane can be changed.
  • the information of the surrounding environment obtained based on the information of the radar 301, the stereo camera 302, the vehicle sensor 303, and the rider 304 is input to the sensor information processing unit 305, and the moving object existing around the own vehicle is input. Convert to object information.
  • the radar 301, stereo camera 302, vehicle sensor 303, and rider 304 are sensors that recognize the outside world.
  • the radar 301 emits radio waves toward an object and measures the reflected wave to measure the distance and direction to the object.
  • the stereo camera 302 can also record information in the depth direction by simultaneously photographing an object from a plurality of different directions.
  • the vehicle sensor 303 is a sensor that measures the speed of the vehicle and the number of rotations of the tires, information that calculates the average position of the automatically driven vehicle using GNSS (Global Positioning Satellite System), and navigation by a person occupying the automatically driven vehicle.
  • GNSS Global Positioning Satellite System
  • the lidar 304 measures the scattered light with respect to the laser irradiation emitted in a pulse shape, and detects the distance to an object at a long distance.
  • attribute information such as pedestrians, bicycles, and vehicles, and their current positions and current velocity vectors are extracted.
  • moving objects include parked vehicles that may move in the future even if the speed obtained at the current time is zero.
  • a storage unit 308 that stores road information and traffic light information about the target point and its surroundings from the point where the own vehicle starts automatic driving, route information from the current position to the target point, a traffic rule database of the section to be traveled, and the like. ..
  • the self-position estimation processing unit 310 There is also a point cloud database used by the self-position estimation processing unit 310. In addition, based on the lane center line information of the road and the traffic light information necessary for performing automatic driving based on the information stored in the storage unit 308, the lighting information of the traffic light that the automatically driving vehicle is scheduled to pass is organized. There is a map information processing unit 306 for making it a usable format. Further, the self-position estimation processing unit 310, which will be described later, estimates the location of the own vehicle based on the peripheral information obtained by the sensor, the point cloud database, the steering angle of the vehicle, the vehicle speed, and the information obtained by the GNSS. do.
  • the three-dimensional object behavior prediction unit 307 calculates future position and velocity information (object prediction information) of each moving object based on the input information.
  • the position R (X (T), Y (T)) of each object at the future time T is predicted based on the object information.
  • the following linear prediction formula (1) is used. , A method of performing prediction calculation can be considered.
  • the calculation method here assumes a constant velocity linear motion in which each object moves while maintaining its current velocity in the future time. This makes it possible to predict many objects in a short time.
  • the three-dimensional object behavior prediction result and map information, and the blind spot object estimation information generated by the blind spot object estimation processing unit 311 described later are input to the latent risk map generation unit 309.
  • the autonomous driving vehicle does not collide with other vehicles and three-dimensional objects existing around the own vehicle, and the route information and the current vehicle state (speed, position, orientation, etc.) are displayed. Based on this, the potential risk map around the own vehicle is calculated.
  • the blind spot object estimation processing unit 311 is based on the peripheral situation of the own vehicle 81 detected by the peripheral situation detection sensors such as the radar 301, the stereo camera 302, the vehicle sensor 303, and the rider 304, and the feature amount extracted from the map information.
  • the blind spot area around 81 is calculated, and the object existing in the calculated blind spot area and the behavioral tendency of the object are estimated.
  • the blind spot object estimation processing unit 311 will be described with reference to FIG. Here, first, the blind spot area is detected based on the road information stored in the storage unit 308, the map information as a result of processing them, and the information of each in-vehicle sensor.
  • the blind spot area is a state in which the background of the object cannot be detected by the peripheral vehicle 1901 existing around the own vehicle 81, the fence or the hedge 1902 existing on the road, or the like as shown in FIG. Defined as a blind spot area. If there is a blind spot area 1903 on the road on which the own vehicle 81 is going to pass, an object may pop out from the blind spot area 1903, and there is a possibility of collision with the own vehicle 81 or a collision with the object. If it is necessary to make an emergency stop to prevent it, the ride quality may deteriorate in those cases.
  • the blind spot area detection unit 401 detects the blind spot area based on the road information, the map information as a result of processing them, and the information in the range that can be detected by each in-vehicle sensor. Then, the blind spot area detection unit 401 outputs the detected blind spot area information to the blind spot object estimation unit 402.
  • the blind spot object estimation unit 402 estimates the type or type or behavioral tendency of an object that may be hidden in the blind spot area, or all of them, based on the blind spot area information.
  • the type of the object hidden in the blind spot area is estimated based on the following road conditions.
  • the latent risk map generation unit 309 generates a region where the risk of the own vehicle 81 approaching the object is latent, based on the behavior tendency of the object estimated by the blind spot object estimation processing unit 311.
  • the method of calculating the potential risk is the following four steps.
  • Step 1 Obtain the time for the own vehicle 81 to reach the lane change position Pc.
  • the time (T_self [sec]) for the own vehicle 81 to reach the lane change position Pc that completes the lane change is calculated based on the following equation (2).
  • the lane change position Pc at which the lane change is completed is an intersection with a curve that smoothly connects to the center line of the lane change destination lane.
  • V_old (t) in the equation (2) is the speed profile planned at the pre-sampling time
  • M is the distance to the position where the lane change is completed.
  • Step 2 Determine the length of potential risk LIRP .
  • the length L IRP of the latent risk is defined as (predicted speed u [m / s] of the popping object) ⁇ (time [s] for the own vehicle 81 to reach the position where the lane change is completed). , Calculate with the following equation (3).
  • Step 3 Obtain the pop-out coordinate position PA.
  • the jump-out coordinate position PA is an extension of the area boundary (one-dot chain line in the figure) that divides the blind spot that cannot be detected by the sensor by the following vehicle 82, and the extension of the lane to which the lane change destination PA is located (broken line). It is the intersection with)).
  • Step 4 Generate a potential risk map.
  • the point PB is calculated based on the pop-out coordinate position PA and the length L IRP of the latent risk map obtained in step 3, and the region from the pop-out coordinate position PA to the point PB is used as the latent risk map.
  • the shape of the latent risk map may be a quadrangle whose length is LIRP and whose width is the lane width, or it may be a partial shape of an ellipse whose width becomes narrower as it gets closer to the point PB from the coordinate position PA. ..
  • the automatic driving planning unit 201 generates a lane change track of the own vehicle 81 from the surrounding conditions and map information of the own vehicle 81, compares the generated lane change track with the latent risk map, and determines whether or not the lane change of the own vehicle 81 is possible. to decide.
  • the automated driving planning unit 201 calculates (calculates) the target trajectory based on the latent risk map, environmental information, lane information, and map information.
  • the automatic operation planning unit 201 includes an operation planning unit 501 and a track planning unit 506. Each block will be described below.
  • the operation planning unit 501 calculates the target action candidate weights that the own vehicle 81 can take based on the route information, the environmental information, and the like.
  • the target action candidate weight is the own vehicle 81 such as maintaining the current lane (LK), changing lanes from the current lane to the adjacent lane (LC), and avoiding obstacles in front (OA). It is a weight for possible actions.
  • the track planning unit 506 includes a lane keeping track generation unit 502, a lane change track generation unit 503, an obstacle avoidance track generation unit 504, and a track arbitration unit 505.
  • the lane keeping track generation unit 502 generates a track for maintaining the center of the lane in which the own vehicle 81 is currently traveling.
  • the lane change track generation unit 503 generates a lane for changing lanes to the adjacent lane of the lane in which the own vehicle 81 is currently traveling.
  • the obstacle avoidance track generation unit 504 generates a track that avoids an object that is in the lane in which the own vehicle 81 is currently traveling and that is an obstacle for traveling.
  • the track arbitration unit 505 evaluates each track based on the safety level with surrounding objects and the target action candidate weight for the lane keeping track, lane change track, and obstacle avoidance track, and determines the track with the best evaluation. select.
  • the lane change track generation unit 503 in the first embodiment will be described with reference to FIG. It is conceivable that the lane change track generation unit 503 includes a lane change state management unit 601, a lane change route generation unit 602, and a lane change speed generation unit 603. The details of the lane change state management unit 601 will be described later.
  • the lane change route generation unit 602 generates a target route for changing lanes based on the lane change state.
  • a method of generating a target path a method of generating a spline curve for a target position or the like can be considered.
  • the lane change speed generation unit 603 calculates a speed profile when the vehicle travels on the target route for the target route generated by the lane change route generation unit 602. For example, a time-series point having a velocity of 50 points is calculated at intervals of 0.1 seconds when traveling on the path for 5 seconds.
  • a method for calculating a velocity profile it is conceivable to generate velocity sequence information satisfying the following equation (4) as a candidate for the velocity profile.
  • w4 to w6 are weighting coefficients.
  • the lane change state management unit 601 is a part that manages a state when changing lanes to an adjacent lane.
  • the states include a lane change start determination state S701, a lane change execution state S702, a lane change completion state S703, and a lane change cancellation state S704. If it is determined in the lane change start determination state S701 that the lane change is possible, the state transitions to the lane change execution state S702, and if it is determined that the lane change is impossible, the transition to the lane change cancel state S704 is performed.
  • the state transitions to the lane change complete state S703, and when it is determined that the lane change is impossible due to changes in environmental conditions or the like during the lane change, the lane is changed. Transition to the change cancel state S704.
  • the process executed in the lane change start determination state S701 will be described with reference to the flowchart shown in FIG.
  • the lane change request confirmation S801 is performed.
  • the process proceeds to the lane change track generation S802.
  • the lane change route generation unit 602 and the lane change speed generation unit 603 are used to generate a track required for lane change.
  • the overlap determination between the latent risk map and the generated lane change track is performed. If it is determined that the tracks do not overlap, the process proceeds to the lane change execution state transition process S804. If it is determined in the track crossing determination S803 that there is an overlap, the lane change cancel state transition process S805 is executed. That is, the automatic driving planning unit 201 determines that the lane change is not possible when the lane change track and the potential risk map intersect.
  • each transition process the process for transitioning the state is performed based on the state transition diagram shown in FIG.
  • the process executed in the lane change execution state S702 will be described with reference to the flowchart shown in FIG.
  • the lane change track generation S802 is executed.
  • the cancel trajectory generation S902 is executed.
  • the lane change route generation unit 602 and the lane change speed generation unit 603 are used to generate a track required for lane change to cancel the lane change from the current position and return to the original lane.
  • the lane change continuation determination S903 is executed.
  • the generated lane change track and the cancel track are compared, and evaluation is performed based on the index of safety and ride quality. For example, if it is expected that there is a risk of sudden approach to other vehicles or surrounding objects when the vehicle is driven based on the lane change track, it is determined that the lane change cannot be continued, and the lane change is canceled.
  • the transition process S805 is executed.
  • the lane change control S904 is executed.
  • the generated lane change track is transmitted to the track arbitration unit 505, and when the track is selected by the track arbitration unit 505, each actuator command value is set so as to follow the track. Create and change the lane of the own vehicle 81.
  • the lane change completion determination S905 it is determined whether the position of the own vehicle 81 has completed the lane change to the adjacent lane based on the self-position information, the lane information, and the like. If it is determined to be completed in the lane change completion determination S905, the process proceeds to the lane change completion state transition process S906. If it is determined in the lane change completion determination S905 that the lane change is not completed, the lane change track generation S802 is executed again. In the lane change complete state transition process S906, a process for transitioning the lane change complete state is performed based on the state transition diagram shown in FIG. 7.
  • the process executed in the lane change completed state S703 will be described with reference to the flowchart shown in FIG.
  • the lane keeping track generation S1001 is executed.
  • a track that maintains the position of the own vehicle in the current lane is generated by using the lane change route generation unit 602 and the lane change speed generation unit 603.
  • the lane keeping control S1005 is executed.
  • the generated lane keeping track is transmitted to the track arbitration unit 505, and when the track is selected by the track arbitration unit 505, each actuator command value is set so as to follow the track. Create and keep the own vehicle 81 in the lane.
  • the lane keeping determination S1002 is executed. Here, it is determined whether the current lane can be maintained. It is determined whether the lane can be maintained for a predetermined time, and if it is determined that the lane cannot be maintained, the process returns to the lane keeping track generation S1001. If it is determined in the lane keeping determination S1002 that the lane can be maintained, the driving mode is changed to the lane keeping by the driving mode change process S1003. Then, the lane change start determination state transition process S1004 is executed. In the lane change start determination state transition process S1004, a process for transitioning to the lane change start determination state is performed based on the state transition diagram shown in FIG. 7.
  • the process executed in the lane change cancel state S704 will be described with reference to the flowchart shown in FIG.
  • the cancel track generation S1101 is executed.
  • the track for returning the own vehicle position to the original lane is generated by using the lane change route generation unit 602 and the lane change speed generation unit 603.
  • the cancel trajectory follow-up control S1105 is executed.
  • the generated cancel trajectory is transmitted to the track arbitration unit 505, and when the trajectory is selected by the track arbitration unit 505, each actuator command value is set so as to follow the trajectory. Create and return the own vehicle 81 to the original lane.
  • the lane keeping determination S1002 is executed. Here, it is determined whether the current lane can be maintained. It is determined whether the lane can be maintained for a predetermined time, and if it is determined that the lane cannot be maintained, the process returns to the canceled track generation S1101. If it is determined in the lane keeping determination S1002 that the lane can be maintained, the driving mode is changed to the lane keeping by the driving mode change process S1003. Then, the lane change start determination state transition process S1004 is executed. The lane change start determination state transition process S1004 performs a process for transitioning to the lane change start determination state based on the state transition diagram shown in FIG. 7.
  • the operation of changing lanes based on the prediction result of the object that may exist in the blind spot of the first embodiment will be described with reference to the schematic diagram of the typical scene shown in FIG.
  • the own vehicle 81 is automatically driving and traveling, and a large vehicle 1201 exists behind the own vehicle 81.
  • the millimeter-wave radar 5 which is a rear sensor tries to detect the rear of the own vehicle 81, the sensor blind spot is on the left side in the traveling direction from the blind spot branch point 1204 due to the influence of the large vehicle 1201.
  • the own vehicle 81 detects that a blind spot exists in the lane change direction of the own vehicle 81 based on the map information and the information of the sensor that recognizes the surroundings. Therefore, the own vehicle 81 generates a latent risk map 1205 of the existing area in the event that the object jumps out from the blind spot, and then generates a lane change track 1202 that does not impair the riding comfort. Therefore, the lane change track 1202 and the latent risk map 1205 are compared, and it is determined that the lane cannot be changed if the predetermined overlap condition is satisfied. In that case, the own vehicle 81 is controlled so as to follow the lane keeping track 1203 without changing the lane.
  • a risk map is generated based on the prediction of the vehicle jumping out from the blind spot, and by comparing it with the lane change track, even if the vehicle jumps out from the blind spot, the own vehicle will be the jumping vehicle. It is possible to prevent deterioration of riding comfort by eliminating the need for rapid acceleration and deceleration.
  • the first embodiment of the present invention it is possible to realize a vehicle control device capable of suppressing an unnecessary lane change operation of the own vehicle 81 and suppressing deterioration of riding comfort.
  • Example 2 Next, the vehicle control device according to the second embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. As shown in the state transition of the lane change track generation unit 503 shown in FIG. 13, the vehicle control device 1 of the second embodiment of the present invention includes the blind spot safety confirmation state S1301. It is different from Example 1. Since the configurations shown in FIGS. 2 to 6 in the first embodiment are the same as those in the second embodiment, illustration and detailed description thereof will be omitted.
  • the automatic driving planning unit 201 determines that the lane cannot be changed
  • the blind spot reduction track 1603 is calculated, and the vehicle motion control unit 203 causes the own vehicle 81 to travel on the blind spot reduction track 1603. To control.
  • the state transition condition in the lane change start determination state S701 of FIG. 13 will be described with reference to the flowchart shown in FIG. In the first embodiment, when it is determined in the track crossing determination S803 (FIG. 8) that the crossing is performed, the state is changed to the lane change cancel state S704, but in the second embodiment, the blind spot safety confirmation state is performed. Perform the process of transitioning to S1301.
  • the blind spot safety confirmation state S1301 will be described with reference to the flowchart shown in FIG.
  • the blind spot safety confirmation state S1301 is entered, the blind spot reduction trajectory generation S1501 is executed.
  • the track is generated so that the position of the own vehicle approaches the boundary lane with the lane to which the lane is changed in the current lane.
  • the cancellation trajectory generation S1502 is executed. This is a trajectory for returning from the position when the blind spot is reduced to the position where the original lane center position is targeted.
  • the blind spot reduction continuation determination S1503 is executed.
  • the vehicle is detected from the blind spot area and is approaching the own vehicle 81, or a new object is detected, and the running safety of the own vehicle 81 cannot be guaranteed.
  • the continuation cannot be performed, and the lane change cancel state transition process S805 is executed.
  • blind spot reduction continuation S1504 controls the own vehicle 81 so as to follow the generated blind spot reduction track.
  • the blind spot reduction completion determination S1505 determines that the vehicle is sufficiently close to the boundary lane with the target lane change destination lane. As a determination method, it is conceivable to utilize the fact that the wheel on the side of reducing the blind spot of the own vehicle or the side surface of the vehicle is at a position substantially coincided with the boundary line. If the blind spot reduction is completed, the lane change track generation S802 is executed, and if it is not completed, S1501 is executed again. The operation after S802 is the same as that in FIG.
  • the lane change track 1202 was generated, but it was determined that the lane change was not possible based on the intersection determination with the potential risk map 1205. Therefore, by transitioning to the blind spot safety confirmation state S1301 (FIG. 13), a blind spot reduction track 1603 is generated, and based on the track, the own vehicle 81 travels toward the lane boundary line 1604 with the lane change destination lane. is doing. Further, it is assumed that the cancel track 1605 is generated during the blind spot reduction running, and that the vehicle returns to the center of the original traveling lane when the blind spot reduction running cannot be performed.
  • the trajectory generated after the blind spot reduction is completed will be described with reference to FIG.
  • the positional relationship with the large vehicle 1201 that generates the blind spot has changed, so that the potential risk area is relatively changed to the rear of the own vehicle 81. Therefore, when the lane change track 1701 is generated and the intersection is determined with the potential risk map 1205, it may be determined that the lane change is possible.
  • the track 1702 to the center of the original lane is selected and the original traveling position is restored. If it is determined that the lane can be changed, the lane will be changed.
  • the blind spot reduction track 1603 is a track that changes the track of the own vehicle 81 so as to reduce the lateral distance between the own vehicle 81 and the lane boundary line 1604.
  • the amount of change that reduces the lateral distance between the own vehicle 81 and the lane boundary line 1604 is smaller as the speed of the own vehicle 81 increases.
  • the same effect as that of the first embodiment can be obtained, and as described above, the convenience of the lane change function can be improved.
  • the vehicle control device 1 according to the third embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. 21.
  • the blind spot reduction control S1504 of FIG. 15 is in a situation where the lane change destination lane is not currently running in parallel with the own lane (merging). It is a point in the scene).
  • Others have the same configuration as in the first and second embodiments, so illustration and detailed description thereof will be omitted.
  • FIG. 21 is an operation explanatory diagram of a scene in which the own vehicle 81 is traveling in the merging lane 2107 and is about to merge into the traveling lane 2106 which is the main lane.
  • the main lane is formed by a traveling lane 2106 and an overtaking lane 2109.
  • the own vehicle 81 is lane-keep controlled at the speed of the speed vector 2102 along the lane center line 2105 of the merging lane 2107.
  • the confluence area of the traveling lane 2106 is a blind spot. Therefore, the pop-out latent risk map 2104 is generated in the region of the size of the latent risk length LIRP from the pop-out position PA. Therefore, if the vehicle continues to travel in the lane keep as it is, the own vehicle 81 and the other vehicle 83 may suddenly accelerate or decelerate in the vicinity of the other vehicle 83 traveling in the traveling lane 2106.
  • the own vehicle 81 generates the blind spot reduction track 2103 so as to reduce the blind spot.
  • the generation method will be described with reference to FIG.
  • the blind spot reduction track 2103 in the merging scene is calculated by the velocity vector 2102 of the own vehicle 81 and the longitudinal vector 2201 of the latent risk map 2104.
  • the proportional vector 2204 obtained by multiplying the longitudinal vector 2201 by k is calculated.
  • the proportionality coefficient k is set so as to become smaller as the vehicle speed increases. That is, the proportional vector 2204 is calculated by multiplying the proportional coefficient k, which becomes smaller as the speed component of the own vehicle 81 increases. This is because if the own vehicle 81 is controlled so as to deviate significantly from the lane center line of the own vehicle 81 in a state where the speed of the own vehicle 81 is high, the occupant may feel uncomfortable.
  • a blind spot reduction track 2103 which is a target track for smoothly controlling the own vehicle 81, is calculated for the target position. For example, a method of using a spline interpolation curve from the current position of the own vehicle with respect to the target position can be considered.
  • blind spot reduction control can be performed not only in the scene of changing lanes to the blind spot area that occurs in the lane that runs parallel to the current lane, but also in the scene of merging into the blind spot area that occurs in the main lane as in Example 3 of this example. By doing so, it is possible to prevent sudden approach to another vehicle 83 that has jumped out of the blind spot area, and as a result, it is possible to prevent sudden acceleration / deceleration of the own vehicle 81 and the other vehicle 83.
  • the same effect as that of the first embodiment can be obtained, and as described above, even in a situation (merging scene) in which the lane change destination lane is not currently running in parallel with the own lane.
  • Vehicle 81 and other vehicles 83 can be prevented from sudden acceleration / deceleration.
  • the radar 301, stereo camera 302, vehicle sensor 303, and rider 304 can be collectively referred to as peripheral condition detection sensors that detect the peripheral condition of the own vehicle 81.
  • the deceleration frequency of the own vehicle 81 and surrounding vehicles is reduced, the vehicle steering amount is reduced, and the riding comfort is deteriorated. Can be suppressed.
  • Vehicle control device 1 ... Vehicle control device, 2 ... Camera (outside world recognition sensor), 3, 4 ... Laser radar (outside world recognition sensor), 5 ... Millimeter wave radar (outside world recognition sensor), 81 ... Own vehicle, 82 ... following vehicle, 83 ... other vehicle, 201 ... automatic driving planning unit, 202 ... automatic parking planning unit, 203 ... vehicle motion control unit, 204 ... actuator control Department, 205 ... Risk map generation unit, 206 ... Vehicle network, 301 ... Radar, 302 ... Stereo camera, 303 ... Vehicle sensor, 304 ... Rider, 305 ... Sensor information Processing unit, 306 ... Map information processing unit, 307 ... Three-dimensional object behavior prediction unit, 308 ... Storage unit, 309 ...
  • Latent risk map generation unit 310 ... Self-position estimation processing unit, 311 ... Blind spot object estimation processing unit, 401 ... Blind spot area detection unit, 402 ... Blind spot object estimation unit, 500 ... Vehicle, 501 ... Operation planning unit, 502 ... Lane maintenance track generation unit , 503 ... lane change track generation unit, 504 ... obstacle avoidance track generation unit, 505 ... track arbitration unit, 506 ... track planning unit, 601 ... lane change state management unit, 602. ⁇ ⁇ Vehicle change route generation unit, 603 ⁇ ⁇ ⁇ lane change speed generation unit, 1603, 2103 ⁇ ⁇ ⁇ blind spot reduction track

Landscapes

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Abstract

自車両の不要な車線変更動作を抑制し、乗心地の悪化を抑制可能な車両制御装置を実現する。車両制御装置1は自車両の周辺状況を検知する周辺状況検知センサ301-304と、検知した自車両の周辺状況及び地図情報の特徴量に基づき自車両の周辺の死角領域を算出し、死角領域に存在する物体及び物体の行動傾向を推定する死角物体推定処理部311と、死角物体推定処理部311が推定した物体の行動傾向に基づき自車両が物体と接近するリスクが潜在する領域を生成する潜在リスクマップ生成部309とを備える。さらに、車両制御装置1は、自車両の周辺状況及び前記地図情報から車線変更軌道を生成し、車線変更軌道と潜在リスクマップとを比較し自車両の車線変更可否を判断する自動運転計画部201と、車線変更可否の判断に従って自車両の動作を制御する車両運動制御部203とを備える。

Description

車両制御装置
　本発明は、自動車等の車両、特に自動運転走行中の自車両の目標軌道生成および追従制御する機能を備えた車両用制御装置に関する。
　従来、自車両の周辺の物体情報を取得し、取得した物体情報および地図情報に基づき自車両の運転行動を計画し、それに基づき軌道を生成し追従するように制御するシステムが開発されている（例えば、特許文献１を参照）。
　また、住宅地などの死角が存在する道路環境において、死角に潜むオブジェクトの種類をヒヤリハットデータに基づいて予測し、そのオブジェクトの飛び出しを予測することで、より安定な自動運転を実現する手法が開発されている（例えば、特許文献２を参照）。
特開２０１８－６２２６１号公報 特開２０１９－０６９６５９号公報
　しかしながら、従来技術における車線変更の考え方では、物体の死角からオブジェクトが実際に飛び出してきた場合には急減速が必要となり、乗り心地が悪化する可能性があった。
　本発明の目的は、自車両の不要な車線変更動作を抑制し、乗心地の悪化を抑制可能な車両制御装置を実現することである。
　上記目的を達成するため、本発明は次のように構成される。
　車両制御装置において、自車両の周辺状況を検知する周辺状況検知センサと、前記周辺状況検知センサが検知した自車両の前記周辺状況及び地図情報から抽出される特徴量に基づき、前記自車両の周辺の死角領域を算出し、算出した前記死角領域に存在する物体及び前記物体の行動傾向を推定する死角物体推定処理部と、前記死角物体推定処理部が推定した前記物体の行動傾向に基づいて、前記自車両が前記物体と接近するリスクが潜在する領域を生成する潜在リスクマップ生成部と、前記自車両の周辺状況及び前記地図情報から前記自車両の車線変更軌道を生成し、生成した前記車線変更軌道と前記潜在リスクマップとを比較し、前記自車両の車線変更可否を判断する自動運転計画部と、前記自動運転計画部による前記車線変更可否の判断に従って、前記自車両の動作を制御する車両運動制御部と、を備える。
　本発明によれば、自車両の不要な車線変更動作を抑制し、乗心地の悪化を抑制可能な車両制御装置を実現することができる。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。
実施例１による車両制御装置を搭載した車両の全体構成を示した説明図である。 車両制御装置に実装されている自動運転用制御装置のブロック図である。 車両用制御装置に含まれるリスクマップ生成部のブロック図である。 死角物体推定処理部のブロック図である。 自動運転計画部のブロック図である。 車線変更軌道生成部のブロック図である。 車線変更状態管理部の状態遷移図である。 車線変更開始判断状態において実行される処理のフローチャートである。 車線変更実行状態において実行される処理のフローチャートである。 車線変更完了状態において実行される処理のフローチャートである。 車線変更キャンセル状態において実行される処理のフローチャートである。 オブジェクトの予測結果に基づいて車線変更する動作の説明図である。 実施例２における車線変更軌道生成部の状態遷移図である。 車線変更開始判断状態のフローチャートである。 死角安全性確認状態のフローチャートである。 実施例２における自車両の動きを示した説明図である。 死角低減完了後に生成する軌道についての説明図である。 車線変更が完了された際の状態の説明図である。 死角領域の説明図である。 潜在リスクマップ生成部の動作説明図である。 実施例３において、自車両が合流車線を走行し、本線である走行車線に合流しようとしているシーンの動作説明図である。 実施例３において、車両の死角を低減させるように死角低減軌道を生成する方法の説明図である。
　以下、本発明の実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。
　（実施例１）
　図１は、本発明の実施例１による車両制御装置１を搭載した車両５００の全体構成を示した説明図である。
　図１において、ＦＬ輪は左前輪、ＦＲ輪は右前輪、ＲＬ輪は左後輪、ＲＲ輪は右後輪をそれぞれ意味する。
　車両５００は、外界を認識するセンサ２、３、４、５からの情報に基づき、車両５００の進行方向を制御するためのステアリング制御機構１０、ブレーキ制御機構１３、スロットル制御機構２０への指令値を演算する車両制御装置１を備える。
　また、車両５００は、車両制御装置１からの指令値に基づきステアリング制御機構１０を制御する操舵制御装置８と、車両制御装置１からの指令値に基づきブレーキ制御機構１３を制御し各輪のブレーキ力配分を調整する制動制御装置１５と、車両制御装置１からの指令値に基づきスロットル制御機構２０を制御しエンジンのトルク出力を調整する加速制御装置１９と、車両５００の走行計画や周辺に存在する移動体の行動予測等を表示する表示装置２４とを備える。
　外界を認識するセンサ２、３、４、５は、前方にカメラ２、左右側方にレーザレーダ３、４、後方にミリ波レーダ５であり、自車である車両５００と周囲車両との相対距離及び相対速度を検出することができる。また、路車間または車々間の通信を行う通信装置２３を備える。なお、本実施例１では、センサ構成の一例として上記センサの組み合わせを示しているが、それに限定するものではなく、超音波センサ、ステレオカメラ、赤外線カメラなどとの組み合わせでもよい。上記センサ信号が、車両制御装置１に入力される。
　車両制御装置１は、図１に詳細には示していないが、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ及び入出力装置を有する。上記ＲＯＭには、以下で説明する車両走行制御のフローが記憶されている。詳細は後述するが、車両制御装置１は、生成した走行計画に従って車両走行を制御するためのアクチュエータであるステアリング制御機構１０、ブレーキ制御機構１３、スロットル制御機構２０の指令値を演算する。ステアリング制御機構１０、ブレーキ制御機構１３、スロットル制御機構２０の制御装置である操舵制御装置８、制動制御装置１５、加速制御装置１９は、車両制御装置１の指令値を通信により受信し、当該指令値に基づき各アクチュエータを制御する。
　次に、ブレーキの動作について説明する。ドライバが車両５００を運転している状態では、ドライバのブレーキペダル１２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１３を介して、ホイルシリンダ１６ＦＬ、１６ＦＲ、１６ＲＬ、１６ＲＲに供給される。
　ホイルシリンダ１６ＦＬ、１６ＦＲ、１６ＲＬ、１６ＲＲ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９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（不図示）とともに回転している。そのため、ディスクロータに作用したブレーキトルクは、車輪と路面との間に作用するブレーキ力となる。
　以上により、ドライバのブレーキペダル操作に応じて、各輪に制動力が発生させることができる。
　制動制御装置１５は、図１に詳細に示していないが、車両制御装置１と同様に例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ及び入出力装置を有する。制動制御装置１５には、前後加速度、横加速度、ヨーレートを検出可能なコンバインセンサ１４と、各輪に設置された車輪速センサ１１ＦＬ、１１ＦＲ、１１ＲＬ、１１ＲＲと、上述の制動制御装置１５からのブレーキ力指令と、後述する操舵制御装置８を介しハンドル角検出装置２１からのセンサ信号が入力されている。
　また、制動制御装置１５の出力は、ポンプ（不図示）、制御バルブを有するブレーキ制御機構１３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１５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。
　また、車両制御装置１が、制動制御装置１５にブレーキ指令を通信することで、車両５００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。ただし、本発明では上記制動制御装置１５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、ステアリングの動作について説明する。ドライバが車両５００を運転している状態では、ドライバがハンドル６を介して入力した操舵トルクとハンドル角をそれぞれ操舵トルク検出装置７とハンドル角検出装置２１で検出し、それらの情報に基づいて操舵制御装置８はモータ（不図示）を制御しアシストトルクを発生させる。
　なお、操舵制御装置８も、図１に詳細に示していないが、車両制御装置１と同様に、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ及び入出力装置を有する。
　上記ドライバの操舵トルクと、モータ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１０が可動し、前輪ＦＬ、ＦＲが切れる。一方で、前輪ＦＬ、ＦＲ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１０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８は、ドライバのステアリング操作とは独立に、モータによりトルクを発生し、ステアリング制御機構１０を制御することができる。従って、車両制御装置１は、操舵制御装置８に操舵力指令を通信することで、前輪ＦＬ、ＦＲ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。ただし、本発明では上記操舵制御装置８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、アクセルについて説明する。ドライバのアクセルペダル１７の踏み込み量はストロークセンサ１８で検出され、加速制御装置１９に入力される。なお、加速制御装置１９も、図１に詳細には示していないが、車両制御装置１と同様に、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ及び入出力装置を有する。
　加速制御装置１９は、上記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１９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１は、加速制御装置１９に加速指令を通信することで、車両５００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。
　次に、本実施例１の車両制御装置１に実装されている自動運転用制御装置の構成について、図２に示したブロック図を用いて説明する。
　車両制御装置１には、後述する自車両を自動的に目的地へ自動で運転するための自車両の動作を計画する自動運転計画部２０１、駐車場などで自車両を自動的に駐車枠に駐車させるための自車両の動作を計画する自動駐車計画部２０２、自動運転車両の車両運動を制御するための指令値を生成する車両運動制御部２０３、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ためのアクチュエータ制御部２０４、リスクマップ生成部２０５があり、それらは異なるコントローラに実装されているとする。
　そのため、各コントローラ間の通信を行なうための車両ネットワーク２０６が必要となる。ただし、車両ネットワーク２０６は有線接続以外にも無線接続されている場合も考えられる。また、各コントローラへの実装方法としては、自動駐車演算部２０２と自動運転計画部２０１が同一のハードウェアに実装されている場合なども考えられる。また、アクチュエータ制御部２０４の実装についても、エンジン制御用コントローラやブレーキ制御用コントローラなど異なるハードウェアに実装される場合も考えられる。車両運動制御部２０３は、自動運転計画部２０１による車線変更可否の判断に従って、自車両８１の動作を制御する。
　次に、本実施例１の車両用制御装置１に含まれるリスクマップ生成部２０５の構成について、図３に示したブロック図を用いて説明する。
　図３において、レーダ３０１、ステレオカメラ３０２、車両センサ３０３、ライダー３０４の情報に基づいて得られた周囲の環境の情報をセンサ情報処理部３０５に入力し、自車の周囲に存在する移動物体の物体情報に変換する。
　レーダ３０１、ステレオカメラ３０２、車両センサ３０３、ライダー３０４は、外界を認識するセンサである。レーダ３０１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。ステレオカメラ３０２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。車両センサ３０３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）を用いた自動運転車両の平均位置を算出した情報、自動運転車両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としてのセンサである。ライダー３０４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。
　具体的な物体情報としては、歩行者、自転車、車両などの属性情報や、それらの現在位置および現在速度ベクトルを抽出する。
　ここで、移動物体は、現時刻で得られた速度がゼロであったとしても、将来において動く可能性がある駐車車両などは含めるとする。また、自車両が自動運転を開始する地点から目標地点およびその周辺に関する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する記憶部３０８がある。
　また、自己位置推定処理部３１０で用いる点群データベースがある。また、記憶部３０８の記憶している情報に基づいて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、自動運転車両が通行予定である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ための地図情報処理部３０６がある。また、後述する自己位置推定処理部３１０では、センサで得られた周辺情報と点群データベースおよび車両のステアリング角度および車両速度やＧＮＳＳで得られた情報に基づいて、自車両が存在する場所を推定する。
　次に、その物体情報および地図情報を立体物行動予測部３０７に入力する。立体物行動予測部３０７では、入力情報に基づいて、各移動物体の将来の位置および速度情報（物体予測情報）を演算する。
　各移動物体の動きを方法するために、物体情報に基づいて各物体の将来時間Ｔにおける位置Ｒ（Ｘ（Ｔ），Ｙ（Ｔ））を予測する。予測する具体的な方法としては、移動物体の現在位置Ｒｎ０（Ｘｎ（０），Ｙｎ（０））、現在速度Ｖｎ（Ｖｘｎ，Ｖｙｎ）とした場合、以下の線形予測式（１）に基づいて、予測演算を行なう方法が考えられる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　ここでの演算方法は、各物体は将来時間において現在速度を維持して移動する等速直線運動を仮定している。これにより、短時間に多くの物体の予測が可能となる。
　次に、立体物行動予測結果および地図情報、後述する死角物体推定処理部３１１において生成した死角物体推定情報を潜在リスクマップ生成部３０９に入力する。潜在リスクマップ生成部３０９では後述するように、自動運転車両が他車両および自車両周辺に存在する立体物に衝突せず、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、自車両周辺の潜在リスクマップを演算する。
　次に、死角物体推定処理部３１１について説明する。死角物体推定処理部３１１は、レーダ３０１、ステレオカメラ３０２、車両センサ３０３及びライダー３０４等の周辺状況検知センサが検知した自車両８１の周辺状況及び地図情報から抽出される特徴量に基づき、自車両８１の周辺の死角領域を算出し、算出した死角領域に存在する物体及び物体の行動傾向を推定する。
　死角物体推定処理部３１１について、図４を用いて説明する。ここでは、まず、記憶部３０８に保存されている道路情報及びそれらを処理した結果の地図情報と、各車載センサの情報に基づいて、死角領域を検出する。
　ここで、死角領域とは、図１９に示すように自車両８１の周辺に存在する周辺車両１９０１や、道路上に存在する塀や生垣１９０２などによって、そのオブジェクトの背後が検知不可能な状態を死角領域と定義する。自車両８１が通過しようとする道路上に死角領域１９０３が存在する場合、その死角領域１９０３からオブジェクトが飛び出してくる可能性があり、自車両８１と衝突する可能性や、そのオブジェクトとの衝突を防ぐために緊急停止する必要が考えら、それらの場合には乗り心地が悪化する恐れがある。
　そのため、道路情報及びそれらを処理した結果の地図情報と、各車載センサの検知できる範囲の情報に基づいて、死角領域検知部４０１が死角領域を検知する。そして、死角領域検知部４０１は、検知した死角領域情報を死角物体推定部４０２に出力する。
　次に、死角物体推定部４０２は、死角領域情報に基づいて、死角領域に潜んでいる可能性がある物体の種別もしくは種類もしくは行動傾向、もしくはそれらすべてを推定する。推定する方法としては、次のような道路状況に基づいて死角領域に潜む物体の種別を推定する。
　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抗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である。もしくは、車載されているセンサによって得られる点群情報やカメラによって撮像された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、死角物体の種類を統計的に予測する方法も考えられる。
　潜在リスクマップ生成部３０９は、死角物体推定処理部３１１が推定した物体の行動傾向に基づいて、自車両８１が物体と接近するリスクが潜在する領域を生成する。
　次に、潜在リスクマップ生成部３０９の動作について、図２０を用いて述べる。潜在リスクの演算方法は以下の４ステップである。
　ステップ１：自車両８１が車線変更位置Ｐｃまでに到達する時間を求める。
　自車両８１が車線変更を完了する車線変更位置Ｐｃまでに到達する時間（Ｔ＿ｓｅｌｆ［ｓｅｃ］）を以下の式（２）に基づき演算する。車線変更が完了する車線変更位置Ｐｃは、車線変更先車線の中心線に対して、滑らかに接続する曲線との交点となる。ここで、式（２）の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は車線変更が完了する位置までの距離である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　ステップ２：潜在リスクの長さＬＩＲＰを求める。
　潜在リスクの長さＬＩＲＰを、（飛び出してくる物体の予測される速度ｕ［ｍ／ｓ］）×（自車両８１が車線変更を完了する位置までに到達する時間［ｓ］）と定義し、以下の式（３）で演算する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　ステップ３：飛び出し座標位置ＰＡを求める。
　飛び出し座標位置ＰＡは、後続車両８２によってセンサ検知が出来ない死角を分ける領域境界（図中の一点鎖線）の延長線と、車線変更先車線（車線変更位置ＰＡが位置する車線の延長線（破線図示））との交点とする。
　ステップ４：潜在リスクマップを生成する。
　上記ステップ３で求めた飛び出し座標位置ＰＡ、潜在リスクマップの長さＬＩＲＰに基づいて、点ＰＢを算出し、飛び出し座標位置ＰＡから点ＰＢまでの領域を潜在リスクマップとする。潜在リスクマップの形状は、長さをＬＩＲＰとし、幅を車線幅とする四角形としてもよいし、座標位置ＰＡから点ＰＢに近くなるほど、幅が狭くなる楕円の一部形状とすることができる。
　自動運転計画部２０１は、自車両８１の周辺状況及び地図情報から自車両８１の車線変更軌道を生成し、生成した車線変更軌道と潜在リスクマップとを比較し、自車両８１の車線変更可否を判断する。
　次に、自動運転計画部２０１について、図５を用いて説明する。
　自動運転計画部２０１は潜在リスクマップおよび環境情報、車線情報、地図情報に基づいて、目標軌道を演算する（算出する）。自動運転計画部２０１の中には、運転計画部５０１、軌道計画部５０６が存在する。各ブロックについて以下に説明する。
　運転計画部５０１では、ルート情報および環境情報などに基づき、自車両８１が取り得る目標行動候補重みを算出する。目標行動候補重みとは、現在いる車線を維持する（ＬＫ）や、現在いる車線から隣接車線へ車線変更する（ＬＣ）、前方に存在する障害物を回避する（ＯＡ）などの自車両８１が取り得る行動に対しての重みである。
　例えば、直線路を走行時において、前方に避けるべき車両や物体が存在せず、またルート情報からも隣接車線へ車線変更する必要がないと考えられる状況においては、ＬＫ＝１００、ＬＣ＝０、ＯＡ＝０などとなる。
　軌道計画部５０６には、車線維持軌道生成部５０２、車線変更軌道生成部５０３、障害物回避軌道生成部５０４、軌道調停部５０５が存在する。車線維持軌道生成部５０２は、自車両８１が現在走行している車線の中央を維持するための軌道を生成する。車線変更軌道生成部５０３は自車両８１が現在走行している車線の隣接車線への車線変更行うための軌道を生成する。障害物回避軌道生成部５０４は自車両８１が現在走行している車線内に存在する走行するためには障害となる物体を避けるような軌道を生成する。軌道調停部５０５は車線維持軌道、車線変更軌道、障害物回避軌道に対して、周辺物体との安全度と、目標行動候補重みに基づいて、各軌道の評価を行い、最も評価が良い軌道を選択する。
　走行モード管理部５０７は軌道調停部５０５によって選択された走行モードと各行動候補に基づく軌道評価値に基づいて、次回サンプリング時間における目標行動候補重みを算出するための前回選択情報を演算する。例えば、ＬＫ＝６０、ＬＣ＝４０、ＯＡ＝０という評価値によって、ＬＫが選択された場合には、次回サンプリング時間においても、行動の継続性のためにＬＫが選択される可能性が高くなるように前回選択情報を生成する。
　次に、本実施例１における車線変更軌道生成部５０３について図６を用いて説明する。車線変更軌道生成部５０３には車線変更状態管理部６０１、車線変更経路生成部６０２および車線変更速度生成部６０３が存在することが考えられる。車線変更状態管理部６０１の詳細は後述する。
　車線変更経路生成部６０２は車線変更状態に基づいて、車線変更するための目標経路を生成する。目標経路の生成方法としては、目標とする位置に対して、スプライン曲線を生成する方法などが考えられる。車線変更速度生成部６０３は、車線変更経路生成部６０２が生成した目標経路に対して、その目標経路上を車両が走行するときの速度プロファイルを演算する。例えば、経路上を５秒間進んだ場合の０．１秒間隔で５０点の速度の時系列点を演算する。例えば、速度プロファイルの演算方法としては、下記の方程式（４）を満たすような速度列情報を速度プロファイルの候補として生成することが考えられる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　ただし、方程式（４）において、ｗ４～ｗ６は重み係数である。
　次に、車線変更状態管理部６０１の状態遷移について、図７を用いて説明する。図７において、車線変更状態管理部６０１は、隣接車線へ車線変更する際に状態を管理する部分である。状態としては、車線変更開始判断状態Ｓ７０１、車線変更実行状態Ｓ７０２、車線変更完了状態Ｓ７０３、車線変更キャンセル状態Ｓ７０４が存在する。車線変更開始判断状態Ｓ７０１で車線変更が可能と判断された場合には車線変更実行状態Ｓ７０２に遷移し、車線変更が不可能と判断された場合には、車線変更キャンセル状態Ｓ７０４へ遷移する。
　車線変更実行状態Ｓ７０２において、車線変更が完了した場合には車線変更完了状態Ｓ７０３に遷移し、車線変更の途中で環境条件などが変化し、車線変更が不可能と判断された場合には、車線変更キャンセル状態Ｓ７０４へ遷移する。
　以下、それぞれの状態について説明する。
　車線変更開始判断状態Ｓ７０１において実行される処理について、図８に示したフローチャートを用いて説明する。車線変更開始判断状態Ｓ７０１に遷移した場合に、車線変更要求確認Ｓ８０１を行う。ここでは、運転計画部５０１が生成した目標行動候補重みのＬＣの値が所定値以上になった場合には車線変更軌道生成Ｓ８０２へ遷移する。ここでは、車線変更経路生成部６０２および車線変更速度生成部６０３を用いて車線変更に必要な軌道を生成する。
　次に、軌道交差判定Ｓ８０３において、潜在リスクマップと生成した車線変更軌道の重なり判定を行う。軌道の重なりがないと判断された場合には、車線変更実行状態遷移処理Ｓ８０４へ進む。軌道交差判定Ｓ８０３で重なりがあると判断された場合には車線変更キャンセル状態遷移処理Ｓ８０５を実行する。つまり、自動運転計画部２０１は、車線変更軌道と潜在リスクマップとが交差する場合には、車線変更を不可と判断する。
　それぞれの遷移処理では、図７に示した状態遷移図に基づいて、状態を遷移するための処理を行う。
　車線変更実行状態Ｓ７０２において実行される処理について、図９に示すフローチャートを用いて説明する。車線変更実行状態Ｓ７０２に遷移した場合に、車線変更軌道生成Ｓ８０２を実行する。そして、キャンセル軌道生成Ｓ９０２を実行する。ここでは、現在位置から車線変更をキャンセルして元の車線へ戻るための軌道を車線変更経路生成部６０２および車線変更速度生成部６０３を用いて車線変更に必要な軌道を生成する。
　そして、車線変更継続判定Ｓ９０３を実行する。車線変更継続判定Ｓ９０３では、生成した車線変更軌道およびキャンセル軌道を比較し、安全性および乗り心地の指標に基づいて評価を行う。例えば、車線変更軌道に基づいて自車を走行させた場合に他車両や周辺オブジェクトと急接近する恐れが生じることが予期された場合には車線変更の継続が不可と判断され、車線変更キャンセル状態遷移処理Ｓ８０５を実行する。車線変更の継続が可能と判断された場合には、車線変更制御Ｓ９０４が実行される。車線変更制御Ｓ９０４では、生成した車線変更軌道を軌道調停部５０５へ送信し、軌道調停部５０５でその軌道が選択された場合には、その軌道に対して追従するように各々のアクチュエータ指令値を作成し、自車両８１を車線変更させる。
　車線変更完了判定Ｓ９０５においては、自己位置情報や車線情報などに基づいて、自車両８１の位置が隣接車線への車線変更が完了したかを判定する。車線変更完了判定Ｓ９０５にて完了と判定された場合には車線変更完了状態遷移処理Ｓ９０６へ進む。車線変更完了判定Ｓ９０５にて未完了と判定された場合には、再び車線変更軌道生成Ｓ８０２を実行する。車線変更完了状態遷移処理Ｓ９０６では、図７に示した状態遷移図に基づいて、車線変更完了状態を遷移するための処理を行う。
　車線変更完了状態Ｓ７０３において実行される処理について、図１０に示すフローチャートを用いて説明する。車線変更完了状態Ｓ７０３に遷移した場合に、車線維持軌道生成Ｓ１００１を実行する。ここでは、自車位置を現在車線内に維持する軌道を車線変更経路生成部６０２および車線変更速度生成部６０３を用いて軌道を生成する。
　次に、車線維持制御Ｓ１００５を実行する。車線維持制御Ｓ１００５では、生成した車線維持軌道を軌道調停部５０５へ送信し、軌道調停部５０５でその軌道が選択された場合には、その軌道に対して追従するように各々のアクチュエータ指令値を作成し、自車両８１を車線維持させる。
　次に、車線維持判定Ｓ１００２を実行する。ここでは、現在車線を維持できるかを判定する。所定時間にわたって車線維持できているかを判定し、維持できていないと判定されれば、車線維持軌道生成Ｓ１００１に戻る。車線維持判定Ｓ１００２で維持できていると判定されれば走行モード変更処理Ｓ１００３により、走行モードを車線維持に変更する。そして、車線変更開始判断状態遷移処理Ｓ１００４を実行する。車線変更開始判断状態遷移処理Ｓ１００４においては、図７に示した状態遷移図に基づいて、車線変更開始判断状態へ遷移するための処理を行う。
　車線変更キャンセル状態Ｓ７０４において実行される処理について、図１１に示したフローチャートを用いて説明する。車線変更キャンセル状態Ｓ７０４に遷移した場合に、キャンセル軌道生成Ｓ１１０１を実行する。ここでは、自車位置を元の車線内に戻す軌道を車線変更経路生成部６０２および車線変更速度生成部６０３を用いて軌道を生成する。
　次に、キャンセル軌道追従制御Ｓ１１０５を実行する。キャンセル軌道追従制御Ｓ１１０５では、生成したキャンセル軌道を軌道調停部５０５へ送信し、軌道調停部５０５でその軌道が選択された場合には、その軌道に対して追従するように各々のアクチュエータ指令値を作成し、自車両８１を元の車線内に戻す。
　次に、車線維持判定Ｓ１００２を実行する。ここでは、現在車線を維持できるかを判定する。所定時間にわたって車線維持できているかを判定し、維持できていないと判定されれば、キャンセル軌道生成Ｓ１１０１に戻る。車線維持判定Ｓ１００２にて、維持できていると判定されれば走行モード変更処理Ｓ１００３により、走行モードを車線維持に変更する。そして、車線変更開始判断状態遷移処理Ｓ１００４を実行する。車線変更開始判断状態遷移処理Ｓ１００４では、図７に示した状態遷移図に基づいて、車線変更開始判断状態へ遷移するための処理を行う。
　次に、本実施例１の死角に存在する可能性があるオブジェクトの予測結果に基づいて車線変更する動作について、図１２に示した代表的なシーンの模式図を用いて説明する。図１２に示したシーンにおいて、自車両８１が自動運転走行を行なっており、自車両８１の後方には大型車両１２０１が存在している。後方のセンサであるミリ波レーダ５において、自車両８１の後方を検知しようとすると、大型車両１２０１の影響によって、死角分岐点１２０４から進行方向左側がセンサ死角になる。
　ここで、自車両８１は地図情報および周辺を認識するセンサの情報に基づいて、自車両８１の車線変更方向に対して死角が存在することを検知する。そのため、自車両８１は死角からオブジェクトが万が一飛び出してきた場合の存在するエリアの潜在リスクマップ１２０５を生成し、次に乗り心地を損ねることがないような車線変更軌道１２０２を生成する。そこで、車線変更軌道１２０２と潜在リスクマップ１２０５を比較し、所定の重なり条件を満たしている場合には車線変更ができないと判定される。その場合には車線変更を行わずに、車線維持軌道１２０３に追従するように自車両８１は制御される。
　このようにすることで、死角からの車両などの飛び出し予測に基づいてリスクマップを生成し、車線変更軌道と比較することにより、万が一死角から車両が飛び出してきたとしても、自車両が飛び出し車両と接近することがなくなり、急加減速が不要となることで乗り心地の悪化を防止することが可能となる。
　以上のように、本発明の実施例１によれば、自車両８１の不要な車線変更動作を抑制し、乗心地の悪化を抑制可能な車両制御装置を実現することができる。
　（実施例２）
　次に、図１３を参照して、本発明の実施例２に係る車両制御装置を説明する。本発明の実施例２の車両制御装置１は、図１３に示す車線変更軌道生成部５０３の状態遷移に示すように、死角安全性確認状態Ｓ１３０１を備えている点で、図７に示した実施例１と異なっている。実施例１における図２～図６に示した構成は、実施例２も同様な構成であるので、図示及び詳細な説明は省略する。
　実施例２においては、自動運転計画部２０１は、車線変更不可と判断した場合には、死角低減軌道１６０３を算出し、車両運動制御部２０３は、自車両８１が死角低減軌道１６０３を走行するように制御する。
　図１３の車線変更開始判断状態Ｓ７０１においての状態遷移条件について図１４に示したフローチャートを用いて説明する。実施例１においては軌道交差判定Ｓ８０３（図８）において、交差していることが判定された場合には、車線変更キャンセル状態Ｓ７０４へ遷移させていたが、本実施例２では死角安全性確認状態Ｓ１３０１へ遷移させる処理を行う。
　死角安全性確認状態Ｓ１３０１について図１５に示すフローチャートを用いて説明する。死角安全性確認状態Ｓ１３０１に遷移した場合に、死角低減軌道生成Ｓ１５０１を実行する。ここでは、自車位置を現在車線内において車線変更先の車線との境界車線に接近するように軌道を生成する。
　次に、キャンセル軌道生成Ｓ１５０２を実行する。これは死角低減した場合の位置から、元の車線中心位置を目標とする位置へ戻るための軌道となる。
　次に、死角低減継続判定Ｓ１５０３を実行する。ここでは、死角低減動作を継続した際に、死角領域から車両が検知され、自車両８１に接近している場合や、新たな物体を検知して、自車両８１の走行の安全性が担保できない場合に、継続ができないと判定し、車線変更キャンセル状態遷移処理Ｓ８０５を実行する。
　死角低減継続判定Ｓ１５０３において、継続できると判定された場合には、死角低減御Ｓ１５０４を実行する。死角低減制御Ｓ１５０４では生成した死角低減軌道に追従するように自車両８１を制御する。
　次に、死角低減完了判定Ｓ１５０５を実施する。死角低減完了判定Ｓ１５０５は目標とする車線変更先の車線との境界車線に十分に接近していることを判定する。判定方法としては、自車両死角低減方向側の車輪もしくは車両側面が境界線とほぼ一致した位置となっていることを利用する方法が考えられる。死角低減が完了している場合には車線変更軌道生成Ｓ８０２を実行し、完了していない場合には再度Ｓ１５０１を実行する。Ｓ８０２以下は図８と同様の動作となる。
　次に、実施例２を実行した場合の自車両８１の動きについて、図１６を用いて説明する。
　自車両８１が車線変更しようとした場合に、車線変更軌道１２０２を生成したが、潜在リスクマップ１２０５との交差判定に基づいて、車線変更ができないと判定されている。そのため、死角安全性確認状態Ｓ１３０１（図１３）に遷移することで、死角低減軌道１６０３を生成し、その軌道に基づいて、自車両８１を車線変更先車線との車線境界線１６０４へ向かって走行している。また、死角低減走行実施中にはキャンセル軌道１６０５を生成し、死角低減走行できない場合には元の走行車線中央へ戻ることを想定している。
　次に、死角低減完了後において、生成する軌道について図１７を用いて説明する。死角低減した結果、死角を発生させている大型車両１２０１との位置関係が変わったことで、潜在リスク領域が相対的に自車両８１の後方に交代している。そのため、車線変更軌道１７０１を生成し、潜在リスクマップ１２０５と交差判定をした場合に、車線変更が可能と判定される可能性がある。
　この状態においても車線変更ができないと判定された場合には元の車線中央への軌道１７０２を選択し、元の走行位置の状態へ戻る。車線変更が可能と判定された場合には車線変更を実施する。
　死角低減軌道１６０３は、自車両８１と車線境界線１６０４との横距離を小さくするように自車両８１の軌道を変更する軌道である。自車両８１と車線境界線１６０４との横距離を小さくする変化量は、自車両８１の速度が大きいほど、小である。
　次に、車線変更が完了された際の状態について、図１８を用いて説明する。車線変更が完了した場合には、車線変更先車線を追従するような軌道１８０１を生成し車線追従を行い、車線変更完了状態Ｓ７０３（図１３）で車線が一致されていることを判定した場合には、車線変更完了とする。
　このようにすることで、死角を低減する方向に自車両８１の位置を変更することにより、潜在リスクマップ１２０５の領域と車線変更軌道との交差がなくなることで、死角が存在することで車線変更が不可能な状況だった場合においても、車線変更が可能となり、車線変更機能の利便性が向上することが期待される。
　本発明の実施例２によれば、実施例１と同様な効果が得られる他、上述したように、車線変更機能の利便性が向上することができる。
　（実施例３）
　次に、図２１を参照して、本発明の実施例３に係る車両制御装置１を説明する。本実施例３の車両制御装置１は、図１５の死角低減制御Ｓ１５０４について、前述の実施例２と異なり、車線変更先車線が現在自車線と概並走（並列）になっていない状況（合流シーン）における点である。その他は、実施例１及び実施例２と同様な構成であるので、図示及び詳細な説明は省略する。
　図２１は、自車両８１が合流車線２１０７を走行しており、本線である走行車線２１０６に合流しようとしているシーンの動作説明図である。本線は走行車線２１０６と追い越し車線２１０９で形成されている。
　自車両８１は合流車線２１０７の車線中心線２１０５に沿って速度ベクトル２１０２の速度でレーンキープ制御されている。ここでは道路構造物として死角を生じさせているフェンス２１０８（もしくはガードレール）が存在することにより、走行車線２１０６の合流先領域が死角となっている。そのため、飛び出し位置ＰＡから潜在リスクの長さＬＩＲＰの大きさの領域に飛び出し潜在リスクマップ２１０４が生じている。そのため、このままレーンキープで走行していくと走行車線２１０６を走行している他車両８３と接近して自車両８１および他車両８３が急加減速する可能性がある。
　そのため、自車両８１は死角を低減させるように死角低減軌道２１０３を生成する。その生成方法について、図２２を用いて説明する。
　図２２において、合流シーンにおける死角低減軌道２１０３は自車両８１の速度ベクトル２１０２および潜在リスクマップ２１０４の長手方向ベクトル２２０１によって演算される。長手方向ベクトル２２０１をｋ倍した比例ベクトル２２０４を演算する。ここで、比例係数ｋは、自車速度が高いほど小さくなるように設定されることが望ましい。つまり、比例ベクトル２２０４は、自車両８１の速度成分が大きくなるほど、小さくなる比例係数ｋを掛けて算出される。これは、自車両８１の速度が高い状態で自車両８１の車線中心線から大きく逸脱するように自車両８１を制御すると、乗員が違和感を生じる可能性があるからである。
　自車両８１の速度ベクトル２１０２とｋ倍したベクトル２２０４のベクトル和を演算し、死角低減目標位置ベクトル２２０５を算出する。そして、その目標位置に対して、滑らかに自車両８１を制御するための目標軌道である死角低減軌道２１０３を算出する。例えば、目標位置に対して、現在自車両位置からスプライン補間曲線を用いる方法などが考えられる。
　この手法により、現在車線と並走する車線に生じた死角領域への車線変更のシーンだけでなく、本実施例３のような本線車線に生じた死角領域への合流シーンにおいても死角低減制御を実施することで、死角領域から飛び出してきた他車両８３への急接近を防ぐことが可能となり、その結果、自車両８１および他車両８３の急加減速を防ぐことが可能となる。
　本発明の実施例３によれば、実施例１と同様な効果が得られる他、上述したように、車線変更先車線が現在自車線と概並走になっていない状況（合流シーン）においても、車両８１および他車両８３の急加減速を防ぐことが可能となる。
　なお、レーダ３０１、ステレオカメラ３０２、車両センサ３０３及びライダー３０４は自車両８１の周辺状況を検知する周辺状況検知センサと総称することができる。
　以上のように、本発明によれば、自車両８１の不要な車線変更動作を防ぐことで、自車両８１および周辺車両の減速頻度の低減や車両操舵量を低減し、乗心地が悪化することを抑制することができる。
　つまり、自車両の不要な車線変更動作を抑制し、乗心地の悪化を抑制可能な車両制御装置を実現することができる。
１・・・車両制御装置、２・・・カメラ（外界認識センサ）、３、４・・・レーザレーダ（外界認識センサ）、５・・・ミリ波レーダ（外界認識センサ）、８１・・・自車両、８２・・・後続車両、８３・・・他車両、２０１・・・自動運転計画部、２０２・・・自動駐車計画部、２０３・・・車両運動制御部、２０４・・・アクチュエータ制御部、２０５・・・リスクマップ生成部、２０６・・・車両ネットワーク、３０１・・・レーダ、３０２・・・ステレオカメラ、３０３・・・車両センサ、３０４・・・ライダー、３０５・・・センサ情報処理部、３０６・・・地図情報処理部、３０７・・・立体物行動予測部、３０８・・・記憶部、３０９・・・潜在リスクマップ生成部、３１０・・・自己位置推定処理部、３１１・・・死角物体推定処理部、４０１・・・死角領域検知部、４０２・・・死角物体推定部、５００・・・車両、５０１・・・運転計画部、５０２・・・車線維持軌道生成部、５０３・・・車線変更軌道生成部、５０４・・・障害物回避軌道生成部、５０５・・・軌道調停部、５０６・・・軌道計画部、６０１・・・車線変更状態管理部、６０２・・・車線変更経路生成部、６０３・・・車線変更速度生成部、１６０３、２１０３・・・死角低減軌道

Claims (7)

  1. 　自車両の周辺状況を検知する周辺状況検知センサと、
    　前記周辺状況検知センサが検知した自車両の前記周辺状況及び地図情報から抽出される特徴量に基づき、前記自車両の周辺の死角領域を算出し、算出した前記死角領域に存在する物体及び前記物体の行動傾向を推定する死角物体推定処理部と、
    　前記死角物体推定処理部が推定した前記物体の行動傾向に基づいて、前記自車両が前記物体と接近するリスクが潜在する領域を生成する潜在リスクマップ生成部と、
    　前記自車両の前記周辺状況及び前記地図情報から前記自車両の車線変更軌道を生成し、生成した前記車線変更軌道と前記潜在リスクマップ生成部が生成した潜在リスクマップとを比較し、前記自車両の車線変更可否を判断する自動運転計画部と、
    　前記自動運転計画部による前記車線変更可否の判断に従って、前記自車両の動作を制御する車両運動制御部と、
    　を備えることを特徴とする車両制御装置。
  2. 　請求項１に記載の車両制御装置において、
    　前記自動運転計画部は、車線変更不可と判断した場合には、死角低減軌道を算出し、車両運動制御部は、前記自車両が前記死角低減軌道を走行するように制御することを特徴とする車両制御装置。
  3. 　請求項１に記載の車両制御装置において、
    　前記自動運転計画部は、前記車線変更軌道と前記潜在リスクマップとが交差する場合には、車線変更を不可と判断することを特徴とする車両制御装置。
  4. 　請求項２に記載の車両制御装置において、
    　前記死角低減軌道は、前記自車両と車線境界線との横距離を小さくするように前記自車両の軌道を変更する軌道であることを特徴とする車両制御装置。
  5. 　請求項４に記載の車両制御装置において、
    　前記自車両と車線境界線との横距離を小さくする変化量は、前記自車両の速度が大きいほど、小であることを特徴とする車両制御装置。
  6. 　請求項２に記載の車両制御装置において、
    　前記死角低減軌道は、前記死角領域の長手方向のベクトルに比例する比例ベクトルと前記自車両の目標速度ベクトルとのベクトル和に基づいて算出されることを特徴とする車両制御装置。
  7. 　請求項６に記載の車両制御装置において、
    　前記比例ベクトルは、前記自車両の速度成分が大きくなるほど、小さくなる比例係数を掛けて算出されることを特徴とする車両制御装置。
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