WO2022144958A1 - 車両制御装置、車両制御方法、およびプログラム - Google Patents

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WO2022144958A1
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control
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estimated
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翔 比田勝
利和 諏訪
巨樹 中島
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本田技研工業株式会社
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Definitions

  • the present invention relates to a vehicle control device, a vehicle control method, and a program.
  • the presence or absence of high-precision map information is the criterion for determining whether or not autonomous driving is possible, but this is premised on the fact that the estimated position of the vehicle estimated in the system is accurate. For this reason, if the estimated position of the vehicle and the actual position of the vehicle are unintentionally deviated from each other, it becomes impossible to determine whether or not automatic driving is possible, which may hinder driving.
  • the present invention has been made in consideration of such circumstances, and is a vehicle control device and a vehicle control method capable of accurately grasping the running state of a vehicle and changing the control level of automatic driving under appropriate conditions. , And one of the purposes is to provide the program.
  • the vehicle control device, the vehicle control method, and the program according to the present invention have adopted the following configurations.
  • the vehicle control device of one aspect of the present invention is a vehicle control device that controls the automatic driving of the vehicle, and the current traveling state of the vehicle and the vehicle estimated in the control of the automatic driving.
  • a calculation unit that calculates an index value indicating the accuracy of the estimated position of the vehicle based on the estimated driving state of the vehicle, and when the calculated index value is equal to or higher than a predetermined threshold value, the control level of the automatic driving is lowered. It is provided with a control unit for making the vehicle.
  • the aspect (2) is the vehicle control device according to the above aspect (1), in which the calculation unit sets the current traveling direction of the vehicle and the target set in the control of the automatic driving as the index values.
  • the control unit calculates the angle formed with the traveling direction of the track, and lowers the control level of the automatic driving when the calculated angle is equal to or more than a predetermined threshold value.
  • the embodiment (3) is the vehicle control device according to the embodiment (1), wherein the calculation unit uses the current traveling direction of the vehicle and the traveling direction of the recommended lane in the control of the automatic driving as the index values. When the calculated angle is equal to or greater than a predetermined threshold value, the control unit lowers the control level of the automatic operation.
  • the embodiment (4) is the vehicle control device according to the embodiment (1), wherein the calculation unit uses the current traveling direction of the vehicle and peripheral information of the vehicle in the control of the automatic driving as the index values.
  • the control unit calculates the angle formed with the traveling direction of the traveling lane recognized based on the above, and lowers the control level of the automatic driving when the calculated angle is equal to or more than a predetermined threshold value. ..
  • the aspect (5) is the vehicle control device according to any one of the above aspects (2) to (4), wherein the calculation unit determines the current traveling direction of the vehicle based on the radio wave arriving from the artificial satellite. It is to be calculated.
  • the aspect (6) is in the vehicle control device according to the above aspect (1), in which the calculation unit uses the current position of the vehicle as the index value and the map estimated in the control of the automatic driving. The distance to the estimated position of the vehicle is calculated, and the control unit lowers the control level of the automatic driving when the calculated distance is equal to or more than a predetermined threshold value.
  • the embodiment (7) is the vehicle control device according to the embodiment (6), wherein the calculation unit calculates the current position of the vehicle based on the radio waves arriving from the artificial satellite.
  • the computer mounted on the vehicle uses the current traveling state of the vehicle and the estimated traveling state of the vehicle estimated in the control of the automatic driving of the vehicle. Based on the above, an index value indicating the accuracy of the estimated position of the vehicle is calculated, and when the calculated index value is equal to or higher than a predetermined threshold value, the control level of the automatic driving is lowered.
  • a program uses a computer mounted on the vehicle to display the current running state of the vehicle and the estimated running state of the vehicle estimated in the control of the automatic driving of the vehicle. Based on this, an index value indicating the accuracy of the estimated position of the vehicle is calculated, and when the calculated index value is equal to or higher than a predetermined threshold value, the control level of the automatic driving is lowered.
  • FIG. 1 is a configuration diagram of a vehicle system 1 using the vehicle control device according to the embodiment.
  • the vehicle on which the vehicle system 1 is mounted is, for example, a vehicle such as a two-wheeled vehicle, a three-wheeled vehicle, or a four-wheeled vehicle, and the drive source thereof is an internal combustion engine such as a diesel engine or a gasoline engine, an electric motor, or a combination thereof.
  • the electric motor operates by using the electric power generated by the generator connected to the internal combustion engine or the electric power generated by the secondary battery or the fuel cell.
  • the vehicle system 1 includes, for example, a camera 10, a radar device 12, a LIDAR (Light Detection and Ringing) 14, an object recognition device 16, a communication device 20, an HMI (Human Machine Interface) 30, and a vehicle sensor 40. , Navigation device 50, MPU (Map Positioning Unit) 60, driver monitor camera 70, driving controller 80, automatic driving control device 100, traveling driving force output device 200, braking device 210, steering device 220. And prepare. These devices and devices are connected to each other by multiple communication lines such as CAN (Controller Area Network) communication lines, serial communication lines, wireless communication networks, and the like.
  • CAN Controller Area Network
  • the camera 10 is a digital camera that uses a solid-state image sensor such as a CCD (Charge Coupled Device) or a CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor).
  • the camera 10 is attached to an arbitrary position of the vehicle on which the vehicle system 1 is mounted (hereinafter referred to as the own vehicle M).
  • the own vehicle M When photographing the front, the camera 10 is attached to the upper part of the front windshield, the back surface of the rear-view mirror, and the like.
  • the camera 10 periodically and repeatedly images the periphery of the own vehicle M, for example.
  • the camera 10 may be a stereo camera.
  • the radar device 12 radiates radio waves such as millimeter waves around the own vehicle M, and also detects radio waves (reflected waves) reflected by the object to detect at least the position (distance and direction) of the object.
  • the radar device 12 is attached to an arbitrary position on the own vehicle M.
  • the radar device 12 may detect the position and velocity of the object by the FM-CW (Frequency Modified Continuous Wave) method.
  • FM-CW Frequency Modified Continuous Wave
  • the LIDAR14 irradiates the periphery of the own vehicle M with light (or an electromagnetic wave having a wavelength close to that of light) and measures scattered light.
  • the LIDAR 14 detects the distance to the object based on the time from light emission to light reception.
  • the emitted light is, for example, a pulsed laser beam.
  • the LIDAR 14 is attached to any position on the own vehicle M.
  • the object recognition device 16 performs sensor fusion processing on the detection results of a part or all of the camera 10, the radar device 12, and the LIDAR 14, and recognizes the position, type, speed, and the like of the object.
  • the object recognition device 16 outputs the recognition result to the automatic operation control device 100.
  • the object recognition device 16 may output the detection results of the camera 10, the radar device 12, and the LIDAR 14 to the automatic operation control device 100 as they are.
  • the object recognition device 16 may be omitted from the vehicle system 1.
  • the communication device 20 communicates with another vehicle existing in the vicinity of the own vehicle M by using, for example, a cellular network, a Wi-Fi network, Bluetooth (registered trademark), DSRC (Dedicated Short Range Communication), or wirelessly. Communicates with various server devices via the base station.
  • a cellular network for example, a Wi-Fi network, Bluetooth (registered trademark), DSRC (Dedicated Short Range Communication), or wirelessly.
  • the HMI 30 presents various information to the occupants of the own vehicle M and accepts input operations by the occupants.
  • the HMI 30 includes various display devices, speakers, buzzers, touch panels, switches, keys and the like.
  • the vehicle sensor 40 includes a vehicle speed sensor that detects the speed of the own vehicle M, an acceleration sensor that detects the acceleration, an orientation sensor that detects the direction of the own vehicle M, and the like.
  • the navigation device 50 includes, for example, a GNSS (Global Navigation Satellite System) receiver 51, a navigation HMI 52, and a route determination unit 53.
  • the navigation device 50 holds the first map information 54 in a storage device such as an HDD (Hard Disk Drive) or a flash memory.
  • the GNSS receiver 51 identifies the position of the own vehicle M based on the signal (radio wave arriving from the artificial satellite) received from the GNSS satellite.
  • the position of the own vehicle M may be specified or complemented by an INS (Inertial Navigation System) using the output of the vehicle sensor 40.
  • the navigation HMI 52 includes a display device, a speaker, a touch panel, keys, and the like.
  • the navigation HMI 52 may be partially or wholly shared with the above-mentioned HMI 30.
  • the route determination unit 53 for example, has a route from the position of the own vehicle M (or an arbitrary position input) specified by the GNSS receiver 51 to the destination input by the occupant using the navigation HMI 52 (hereinafter,).
  • the route on the map) is determined with reference to the first map information 54.
  • the first map information 54 is, for example, information in which the road shape is expressed by a link indicating a road and a node connected by the link.
  • the first map information 54 may include road curvature, POI (Point Of Interest) information, and the like.
  • the route on the map is output to MPU60.
  • the navigation device 50 may provide route guidance using the navigation HMI 52 based on the route on the map.
  • the navigation device 50 may be realized by, for example, the function of a terminal device such as a smartphone or a tablet terminal owned by an occupant.
  • the navigation device 50 may transmit the current position and the destination to the navigation server via the communication device 20 and acquire a route equivalent to the route on the map from the navigation server.
  • the MPU 60 includes, for example, a recommended lane determination unit 61, and holds the second map information 62 in a storage device such as an HDD or a flash memory.
  • the recommended lane determination unit 61 is realized by executing a program (software) by a hardware processor (computer) such as a CPU (Central Processing Unit).
  • a hardware processor such as a CPU (Central Processing Unit).
  • the recommended lane determination unit 61 includes hardware (circuit unit; circuitry) such as LSI (Large Scale Integration), ASIC (Application Specific Integrated Circuit), FPGA (Field-Programmable Gate Array), and GPU (Graphics Processing Unit). ), Or it may be realized by the collaboration of software and hardware.
  • the program may be stored in advance in a storage device of the MPU 60 (a storage device including a non-transient storage medium), or is stored in a removable storage medium such as a DVD or a CD-ROM, and is stored in the storage medium. (Non-transient storage medium) may be attached to the storage device of the MPU 60 by being attached to the drive device.
  • a storage device of the MPU 60 a storage device including a non-transient storage medium
  • a removable storage medium such as a DVD or a CD-ROM
  • the recommended lane determination unit 61 divides the route on the map provided by the navigation device 50 into a plurality of blocks (for example, divides the route into 100 [m] units with respect to the vehicle traveling direction), and refers to the second map information 62. Determine the recommended lane for each block.
  • the recommended lane determination unit 61 determines which lane to drive from the left. When a branch point exists on the route on the map, the recommended lane determination unit 61 determines the recommended lane so that the own vehicle M can travel on a reasonable route to proceed to the branch destination.
  • the second map information 62 is map information with higher accuracy than the first map information 54.
  • the second map information 62 includes, for example, information on the center of the lane, information on the boundary of the lane, and the like. Further, the second map information 62 includes road information, traffic regulation information, address information (address / zip code), facility information, telephone number information, information on prohibited sections in which mode A or mode B, which will be described later, is prohibited. May be included.
  • the second map information 62 may be updated at any time by the communication device 20 communicating with another device.
  • the driver monitor camera 70 is, for example, a digital camera that uses a solid-state image sensor such as a CCD or CMOS.
  • the driver monitor camera 70 is a position and orientation in which the head of an occupant (hereinafter referred to as a driver) seated in the driver's seat of the own vehicle M can be imaged from the front (in the direction in which the face is imaged), and is arbitrary in the own vehicle M. It can be attached to a place.
  • the driver monitor camera 70 is attached to the upper part of the display device provided in the central portion of the instrument panel of the own vehicle M.
  • the driving controller 80 includes, for example, an accelerator pedal, a brake pedal, a shift lever, and other controls in addition to the steering wheel 82.
  • a sensor for detecting the amount of operation or the presence or absence of operation is attached to the operation controller 80. The detection result of the sensor is output to the automatic driving control device 100, or is output to a part or all of the traveling driving force output device 200, the brake device 210, and the steering device 220.
  • the steering wheel 82 is an example of an “operator that accepts a steering operation by the driver”.
  • the steering wheel 82 does not necessarily have to be annular, and may be in the form of a modified steering wheel, a joystick, a button, or the like.
  • a steering grip sensor 84 is attached to the steering wheel 82.
  • the steering grip sensor 84 is realized by a capacitance sensor or the like, and automatically outputs a signal capable of detecting whether or not the driver is gripping the steering wheel 82 (meaning that the steering wheel 82 is in contact with the steering wheel 82). It is output to the operation control device 100.
  • the automatic operation control device 100 includes, for example, a first control unit 120 and a second control unit 160.
  • the first control unit 120 and the second control unit 160 are realized by, for example, a hardware processor (computer) such as a CPU executing a program (software), respectively. Further, some or all of these components may be realized by hardware such as LSI, ASIC, FPGA, GPU (circuit unit; including circuitry), or realized by collaboration between software and hardware. May be done.
  • the program may be stored in advance in a storage device (a storage device including a non-transient storage medium) such as an HDD or a flash memory of the automatic operation control device 100, or may be detachable such as a DVD or a CD-ROM. It is stored in a storage medium, and may be installed in the HDD or flash memory of the automatic operation control device 100 by mounting the storage medium (non-transient storage medium) in the drive device.
  • FIG. 2 is a functional configuration diagram of the first control unit 120 and the second control unit 160.
  • the first control unit 120 includes, for example, a recognition unit 130, an action plan generation unit 140, and a mode determination unit 150.
  • the automatic driving control device 100 is an example of a “vehicle control device”.
  • the first control unit 120 realizes a function by AI (Artificial Intelligence) and a function by a model given in advance in parallel. For example, the function of "recognizing an intersection” is executed in parallel with the recognition of an intersection by deep learning or the like and the recognition based on predetermined conditions (there are signals that can be matched with patterns, road markings, etc.). It may be realized by scoring and comprehensively evaluating. This ensures the reliability of automated driving.
  • AI Artificial Intelligence
  • a function by a model given in advance in parallel For example, the function of "recognizing an intersection” is executed in parallel with the recognition of an intersection by deep learning or the like and the recognition based on predetermined conditions (there are signals that can be matched with patterns, road markings, etc.). It may be realized by scoring and comprehensively evaluating. This ensures the reliability of automated driving.
  • the recognition unit 130 recognizes the position, speed, acceleration, and other states of objects around the own vehicle M based on the information input from the camera 10, the radar device 12, and the LIDAR 14 via the object recognition device 16. do.
  • the position of the object is recognized as, for example, a position on absolute coordinates with the representative point (center of gravity, center of drive axis, etc.) of the own vehicle M as the origin, and is used for control.
  • the position of the object may be represented by a representative point such as the center of gravity or a corner of the object, or may be represented by a region.
  • the "state" of an object may include the object's acceleration, jerk, or "behavioral state” (eg, whether it is changing lanes or is about to change lanes).
  • the recognition unit 130 recognizes, for example, the lane (traveling lane) in which the own vehicle M is traveling.
  • the recognition unit 130 has a road lane marking pattern (for example, an arrangement of a solid line and a broken line) obtained from the second map information 62 and a road lane marking around the own vehicle M recognized from the image captured by the camera 10. By comparing with the pattern of, the driving lane is recognized.
  • the recognition unit 130 may recognize the traveling lane by recognizing not only the road marking line but also the running road boundary (road boundary) including the road marking line, the shoulder, the median strip, the guardrail, and the like. .. In this recognition, the position of the own vehicle M acquired from the navigation device 50 and the processing result by the INS may be added.
  • the recognition unit 130 also recognizes stop lines, obstacles, red lights, tollhouses, and other road events.
  • the recognition unit 130 When recognizing the traveling lane, the recognition unit 130 recognizes the position and posture of the own vehicle M with respect to the traveling lane.
  • the recognition unit 130 determines, for example, the deviation of the reference point of the own vehicle M from the center of the lane and the angle formed with respect to the line connecting the center of the lane in the traveling direction of the own vehicle M with respect to the relative position of the own vehicle M with respect to the traveling lane. And may be recognized as a posture. Instead, the recognition unit 130 recognizes the position of the reference point of the own vehicle M with respect to any side end portion (road division line or road boundary) of the traveling lane as the relative position of the own vehicle M with respect to the traveling lane. You may.
  • the action plan generation unit 140 travels in the recommended lane determined by the recommended lane determination unit 61, and the own vehicle M automatically (driver) so as to be able to respond to the surrounding conditions of the own vehicle M.
  • the target trajectory contains, for example, a speed element.
  • the target track is expressed as an arrangement of points (track points) to be reached by the own vehicle M in order.
  • the track point is a point to be reached by the own vehicle M for each predetermined mileage (for example, about several [m]) along the road, and separately, for a predetermined sampling time (for example, about 0 comma number [sec]).
  • Target velocity and target acceleration are generated as part of the target trajectory.
  • the track point may be a position to be reached by the own vehicle M at the sampling time for each predetermined sampling time. In this case, the information of the target velocity and the target acceleration is expressed by the interval of the orbital points.
  • the action plan generation unit 140 may set an event for automatic driving when generating a target trajectory.
  • Autonomous driving events include constant speed driving events, low speed following driving events, lane change events, branching events, merging events, takeover events, and the like.
  • the action plan generation unit 140 generates a target trajectory according to the activated event.
  • the mode determination unit 150 determines the operation mode of the own vehicle M to be one of a plurality of operation modes in which the task imposed on the driver is different.
  • the mode determination unit 150 includes, for example, a driver state determination unit 152, a mode change processing unit 154, an acquisition unit 156, and an index value calculation unit 158. These individual functions will be described later.
  • the mode change processing unit 154 is an example of a “control unit”.
  • the index value calculation unit 158 is an example of the “calculation unit”. Alternatively, the combination of the index value calculation unit 158 and the GNSS receiver 51 is an example of the “calculation unit”.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of the correspondence relationship between the driving mode, the control state of the own vehicle M, and the task.
  • the operation mode of the own vehicle M includes, for example, five modes from mode A to mode E.
  • the degree of automation (control level) of the operation control of the own vehicle M is the highest in the control state, followed by mode B, mode C, and mode D, and mode E is the lowest.
  • the task imposed on the driver is the mildest in mode A, followed by mode B, mode C, and mode D in that order, and mode E is the most severe. Since the modes D and E are in a control state that is not automatic driving, the automatic driving control device 100 is responsible for ending the control related to automatic driving and shifting to driving support or manual driving.
  • the contents of each operation mode will be illustrated.
  • mode A the vehicle is in an automatic driving state, and neither forward monitoring nor gripping of the steering wheel 82 (steering gripping in the figure) is imposed on the driver.
  • the driver is required to be in a position to quickly shift to manual operation in response to a request from the system centered on the automatic operation control device 100.
  • automated driving as used herein means that both steering and acceleration / deceleration are controlled without depending on the driver's operation.
  • the front means the space in the traveling direction of the own vehicle M that is visually recognized through the front windshield.
  • Mode A is a condition that the own vehicle M is traveling at a predetermined speed (for example, about 50 [km / h]) or less on a motorway such as an expressway, and there is a vehicle in front to be followed. It is an operation mode that can be executed when is satisfied, and may be referred to as TJP (Traffic Jam Pilot). When this condition is no longer satisfied, the mode determination unit 150 changes the operation mode of the own vehicle M to the mode B.
  • TJP Traffic Jam Pilot
  • Mode B the driver is in a driving support state, and the driver is tasked with monitoring the front of the own vehicle M (hereinafter referred to as forward monitoring), but is not tasked with gripping the steering wheel 82.
  • mode C the driving support state is set, and the driver is tasked with the task of forward monitoring and the task of gripping the steering wheel 82.
  • Mode D is a driving mode that requires a certain degree of driving operation by the driver with respect to at least one of steering and acceleration / deceleration of the own vehicle M.
  • driving support such as ACC (Adaptive Cruise Control) or LKAS (Lane Keeping Assist System) is provided.
  • mode E both steering and acceleration / deceleration are in a state of manual operation that requires a driving operation by the driver.
  • mode D and mode E the driver is naturally tasked with monitoring the front of the vehicle M.
  • the automatic driving control device 100 executes the lane change according to the driving mode.
  • the lane change includes a lane change (1) according to a system request and a lane change (2) according to a driver request.
  • the lane change (1) is to change the lane for overtaking and to proceed toward the destination, which is performed when the speed of the vehicle in front is smaller than the standard with respect to the speed of the own vehicle.
  • There is a lane change (a lane change due to a change in the recommended lane).
  • the lane change (2) changes the lane of the own vehicle M toward the operation direction when the direction indicator is operated by the driver when the conditions related to the speed and the positional relationship with the surrounding vehicles are satisfied. It is something that makes you.
  • the automatic driving control device 100 does not execute either the lane change (1) or (2) in the mode A.
  • the automatic driving control device 100 executes both the lane change (1) and (2) in modes B and C.
  • the driving support device (not shown) does not execute the lane change (1) but executes the lane change (2) in the mode D. In mode E, neither lane change (1) nor (2) is executed.
  • the mode determination unit 150 changes the operation mode of the own vehicle M to an operation mode in which the task is more severe when the task related to the determined operation mode (hereinafter referred to as the current operation mode) is not executed by the driver.
  • the mode determination unit 150 uses the HMI 30 to urge the driver to shift to manual driving, and if the driver does not respond, the own vehicle M is moved to the shoulder of the road and gradually stopped, and automatic driving is stopped. I do. After the automatic driving is stopped, the own vehicle is in the mode D or E, and the own vehicle M can be started by the manual operation of the driver.
  • stop automatic operation when the driver is in a position where he / she cannot shift to manual driving in response to a request from the system (for example, when he / she continues to look outside the permissible area or when a sign that driving becomes difficult is detected. ).
  • the mode determination unit 150 urges the driver to monitor the front using the HMI 30, and if the driver does not respond, the vehicle M is brought to the shoulder and gradually stopped. , Stop automatic operation, and so on. If the driver is not monitoring the front in mode C, or is not gripping the steering wheel 82, the mode determination unit 150 uses the HMI 30 to give the driver forward monitoring and / or grip the steering wheel 82. If the driver does not respond, the vehicle M is brought closer to the road shoulder and gradually stopped, and automatic driving is stopped.
  • the driver state determination unit 152 monitors the driver's state for the above mode change, and determines whether or not the driver's state is in a state corresponding to the task. For example, the driver state determination unit 152 analyzes the image captured by the driver monitor camera 70 and performs posture estimation processing, and whether or not the driver is in a position where he / she cannot shift to manual driving in response to a request from the system. To judge. Further, the driver state determination unit 152 analyzes the image captured by the driver monitor camera 70 and performs line-of-sight estimation processing to determine whether or not the driver is monitoring the front.
  • the mode change processing unit 154 performs various processes for changing the mode. For example, the mode change processing unit 154 instructs the action plan generation unit 140 to generate a target trajectory for shoulder stop, gives an operation instruction to a driving support device (not shown), and gives an action to the driver. HMI30 is controlled to encourage. Further, the mode change processing unit 154 lowers the control level when the index value calculated by the index value calculation unit 158 described later is equal to or higher than a predetermined threshold value or larger than the threshold value (hereinafter, simply referred to as “threshold value or higher”). Let me.
  • the acquisition unit 156 is information on the target trajectory (track point) generated by the action plan generation unit 140, and the estimated position of the own vehicle M specified by the action plan generation unit 140 (hereinafter referred to as "estimated vehicle position").
  • Information, information on the recommended lane determined by the recommended lane determination unit 61, information on the position of the own vehicle M measured by the GNSS receiver 51, information on the traveling lane recognized by the recognition unit 130, and the like are acquired.
  • the index value calculation unit 158 is an estimated vehicle of the own vehicle M based on the current running state of the own vehicle M and the estimated running state of the own vehicle M estimated in the control of the automatic driving of the automatic driving control device 100. Calculate an index value indicating the accuracy of the position.
  • the estimated vehicle position is the current position of the own vehicle M (position on the second map information 62) on the target track determined by the action plan generation unit 140.
  • the estimated vehicle position is the current position of the own vehicle M on the recommended lane determined by the recommended lane determination unit 61 of the MPU 60, or the current position of the own vehicle M on the traveling lane recognized by the recognition unit 130. May be good.
  • the index value calculation unit 158 includes the traveling direction of the target trajectory generated by the action plan generation unit 140 (hereinafter referred to as “target trajectory traveling direction”) and the current position of the own vehicle M measured by the GNSS receiver 51.
  • the index value is calculated based on the traveling direction of the own vehicle M (hereinafter, referred to as “current traveling direction”) calculated based on the change in the above.
  • the index value calculation unit 158 calculates the angle (difference) between the target trajectory traveling direction and the current traveling direction as the index value.
  • the index value calculation unit 158 may calculate, as an index value, the angle formed by the traveling direction of the recommended lane determined by the recommended lane determining unit 61 and the current traveling direction.
  • the index value calculation unit 158 may calculate, as an index value, the angle formed by the traveling direction of the traveling lane recognized by the recognition unit 130 and the current traveling direction.
  • the above angle is an example of an "index value”.
  • the index value calculation unit 158 calculates the angle formed by the current traveling direction of the own vehicle M and the traveling direction of the target track set in the control of automatic driving as the index value, and the mode change processing unit 154. Decreases the control level of automated driving when the calculated angle is greater than or equal to a predetermined threshold. Further, the index value calculation unit 158 calculates the angle formed by the current traveling direction of the own vehicle M and the traveling direction of the recommended lane in the control of automatic driving as the index value, and the mode change processing unit 154 is calculated. When the angle is equal to or greater than a predetermined threshold, the control level of automatic operation is lowered.
  • the index value calculation unit 158 determines, as an index value, an angle formed by the current traveling direction of the own vehicle M and the traveling direction of the traveling lane recognized based on the peripheral information of the own vehicle M in the control of automatic driving.
  • the mode change processing unit 154 lowers the control level of the automatic operation.
  • the index value calculation unit 158 calculates the current traveling direction of the own vehicle M based on the radio waves arriving from the artificial satellite.
  • the index value calculation unit 158 calculates the index value based on the estimated vehicle position and the current position of the own vehicle M measured by the GNSS receiver 51 (hereinafter referred to as “current vehicle position”). For example, the index value calculation unit 158 calculates the distance (difference, misalignment) between the estimated vehicle position and the current vehicle position as the index value. The above distance is an example of "index value”.
  • the index value calculation unit 158 calculates, as an index value, the distance between the current position of the own vehicle M and the estimated position of the own vehicle M on the high-precision map estimated in the control of automatic driving.
  • the mode change processing unit 154 lowers the control level of the automatic operation.
  • the second control unit 160 has a traveling driving force output device 200, a brake device 210, so that the own vehicle M passes the target trajectory generated by the action plan generation unit 140 at the scheduled time. And controls the steering device 220.
  • the second control unit 160 includes, for example, an acquisition unit 162, a speed control unit 164, and a steering control unit 166.
  • the acquisition unit 162 acquires the information of the target trajectory (orbit point) generated by the action plan generation unit 140 and stores it in a memory (not shown).
  • the speed control unit 164 controls the traveling driving force output device 200 or the brake device 210 based on the speed element associated with the target trajectory stored in the memory.
  • the steering control unit 166 controls the steering device 220 according to the degree of bending of the target trajectory stored in the memory.
  • the processing of the speed control unit 164 and the steering control unit 166 is realized by, for example, a combination of feedforward control and feedback control.
  • the steering control unit 166 executes a combination of feedforward control according to the curvature of the road in front of the own vehicle M and feedback control based on the deviation from the target track.
  • the traveling driving force output device 200 outputs the traveling driving force (torque) for the vehicle to travel to the drive wheels.
  • the traveling driving force output device 200 includes, for example, a combination of an internal combustion engine, an electric motor, a transmission, and the like, and an ECU (Electronic Control Unit) that controls them.
  • the ECU controls the above configuration according to the information input from the second control unit 160 or the information input from the operation controller 80.
  • the brake device 210 includes, for example, a brake caliper, a cylinder that transmits hydraulic pressure to the brake caliper, an electric motor that generates hydraulic pressure in the cylinder, and a brake ECU.
  • the brake ECU controls the electric motor according to the information input from the second control unit 160 or the information input from the operation controller 80 so that the brake torque corresponding to the braking operation is output to each wheel.
  • the brake device 210 may include a mechanism for transmitting the hydraulic pressure generated by the operation of the brake pedal included in the operation operator 80 to the cylinder via the master cylinder as a backup.
  • the brake device 210 is not limited to the configuration described above, and is an electronically controlled hydraulic brake device that controls the actuator according to the information input from the second control unit 160 to transmit the hydraulic pressure of the master cylinder to the cylinder. May be good.
  • the steering device 220 includes, for example, a steering ECU and an electric motor.
  • the electric motor for example, exerts a force on the rack and pinion mechanism to change the direction of the steering wheel.
  • the steering ECU drives the electric motor according to the information input from the second control unit 160 or the information input from the operation controller 80, and changes the direction of the steering wheel.
  • the abnormality means that, for example, the estimated vehicle position of the own vehicle M and the actual position of the own vehicle M are deviated from each other, and it becomes necessary to change the control level of the automatic driving.
  • the causes of this abnormality include, for example, an abnormality in the positioning data which is the original data used for estimating the estimated vehicle position of the own vehicle M (positioning data cannot be acquired, the accuracy of the positioning data is low, etc.), and high accuracy.
  • the map may be abnormal.
  • the abnormality of the positioning data is, for example, when a hardware or software failure occurs in the GNSS receiver 51, or when the own vehicle M emits another radio wave having the same frequency band as the radio wave of the GNSS satellite. It can occur when traveling, when a failure of a GNSS satellite (for example, a quasi-zenith satellite, etc.) has occurred. Abnormalities in high-precision maps can occur when the information on newly opened roads is not reflected, or when the data in the map information is incorrect or missing.
  • FIG. 4 is a flowchart showing an example of abnormality determination processing by the first control unit 120.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of a scene in which an abnormality has occurred in the traveling state of the own vehicle M.
  • the own vehicle M is controlled by automatic driving in the operation mode (for example, mode A or mode B) determined by the mode determination unit 150 along the target trajectory generated by the action plan generation unit 140. It is assumed that the vehicle is running. Further, a case where the information of the target trajectory generated by the action plan generation unit 140 is used for the calculation of the index value will be described as an example.
  • the mode determination unit 150 waits until the execution condition is satisfied (step S100).
  • the execution condition is a condition for executing the abnormality determination process of this flowchart, and includes some of the following conditions.
  • the acquisition unit 156 of the mode determination unit 150 acquires the information of the target track of the own vehicle M generated by the action plan generation unit 140 (step S102).
  • the acquisition unit 156 acquires the information on the current vehicle position of the own vehicle M measured by the GNSS receiver 51 (step S104).
  • the index value calculation unit 158 calculates the current traveling direction of the own vehicle M based on the acquired information on the current vehicle position of the own vehicle M (step S106). For example, the index value calculation unit 158 calculates the current traveling direction of the own vehicle M based on the time change of the current vehicle position of the own vehicle M. Since this current traveling direction is calculated using the latest current vehicle position of the own vehicle M measured by the GNSS receiver 51, it can be estimated to be the accurate traveling direction of the current own vehicle M.
  • the index value calculation unit 158 calculates the angle formed by the target trajectory traveling direction based on the acquired target trajectory and the calculated current traveling direction (step S108).
  • the own vehicle M traveling under the control of automatic driving along the target tracks T1, T2, and T3 set on the road R1 unintentionally deviates from the target track at the point P1. It shows a scene where the vehicle has entered the road RE located on the left side of the direction of travel. That is, the own vehicle M, which should have been located at the point P2 on the road R1 when the vehicle was normally driven along the target track under the control of automatic driving, is actually located at the point PE on the road RE. It shows the scene where you are doing.
  • the target orbital traveling direction at the point P2 is the direction D1
  • the current traveling direction at the point PE is the direction DE.
  • the index value calculation unit 158 calculates the angle ⁇ formed by the target trajectory traveling direction D1 and the current traveling direction DE.
  • the mode change processing unit 154 determines whether or not the calculated angle ⁇ is equal to or greater than a predetermined threshold value (step S110).
  • This threshold is set to a value at which it can be determined that the vehicle is traveling on a different road.
  • the calculated angle ⁇ is equal to or greater than the threshold value, it can be determined that the vehicle is traveling on a different road (that is, it can be determined that the estimated vehicle position and the current vehicle position are out of alignment and an abnormality has occurred. ).
  • the mode change processing unit 154 determines that the calculated angle ⁇ is not equal to or greater than a predetermined threshold value, the mode change processing unit 154 continues the control of the automatic operation in the current operation mode without changing the operation mode of the automatic operation.
  • the mode change processing unit 154 determines that the calculated angle ⁇ is equal to or greater than a predetermined threshold value, the mode change processing unit 154 changes to the automatic operation mode having a lower control level (step S112). For example, when the operation mode of the own vehicle M is mode A or mode B, the mode change processing unit 154 changes to mode C, mode D, or mode E having a lower control level than mode B. In other words, when the driving mode of the own vehicle M is mode A or mode B, the mode change processing unit 154 has a heavier duty (task) on the occupant than mode B, mode C, mode D, or mode E. Change to.
  • Mode A and Mode B are modes in which the occupant is not obliged to hold the steering wheel 82.
  • the mode C, the mode D, and the mode E are modes in which the occupant is obliged to hold the steering wheel 82. Therefore, when the mode change processing unit 154 determines that the calculated angle ⁇ is equal to or greater than a predetermined threshold value, the mode change processing unit 154 changes the driving mode of the own vehicle M to a mode in which the occupant is obliged to grip the steering wheel 82. Will be done. This ends the processing of this flowchart.
  • FIG. 6 is a flowchart showing another example of the abnormality determination process by the first control unit 120.
  • FIG. 7 is a diagram showing another example of a scene in which an abnormality has occurred in the traveling state of the own vehicle M.
  • the own vehicle M is controlled by automatic driving in the operation mode (for example, mode A or mode B) determined by the mode determination unit 150 along the target trajectory generated by the action plan generation unit 140. It is assumed that the vehicle is running. Further, a case where the information of the estimated vehicle position of the own vehicle M specified by the action plan generation unit 140 is used for the calculation of the index value will be described as an example.
  • the mode determination unit 150 waits until the execution condition is satisfied (step S200).
  • the execution condition is a condition for executing the abnormality determination process of this flowchart, and includes some of the following conditions.
  • the acquisition unit 156 of the mode determination unit 150 acquires the information of the estimated vehicle position of the own vehicle M specified by the action plan generation unit 140 (step S202).
  • the acquisition unit 156 acquires the information on the current vehicle position of the own vehicle M measured by the GNSS receiver 51 (step S204).
  • the index value calculation unit 158 calculates the distance between the acquired estimated vehicle position and the acquired current vehicle position (step S206).
  • the own vehicle M traveling under the control of automatic driving along the target tracks T1, T2, and T3 set on the road R1 unintentionally deviates from the target track at the point P1. It shows a scene where the vehicle has entered the road RE located on the left side of the direction of travel. That is, the own vehicle M, which should have been located at the point P2 on the road R1 when the vehicle was normally driven along the target track under the control of automatic driving, is actually located at the point PE on the road RE. It shows the scene where you are doing. In this case, the index value calculation unit 158 calculates the distance DS between the point P2 and the point PE.
  • the mode change processing unit 154 determines whether or not the calculated distance DS is equal to or greater than a predetermined threshold value (step S208).
  • a predetermined threshold value is set to a value at which it can be determined that the vehicle is traveling on a different road. If the calculated distance DS is equal to or greater than the threshold value, it can be determined that the vehicle is traveling on a different road (that is, it can be determined that the estimated vehicle position and the current vehicle position are out of alignment and an abnormality has occurred. ). On the other hand, if the calculated distance DS is not equal to or greater than the threshold value, it can be determined that the vehicle is traveling on the same road (that is, there is no deviation between the estimated vehicle position and the current vehicle position, and no abnormality has occurred. Can be judged). When the mode change processing unit 154 determines that the calculated distance DS is not equal to or greater than a predetermined threshold value, the mode change processing unit 154 continues the control of the automatic operation in the current operation mode without changing the operation mode of the automatic operation.
  • the mode change processing unit 154 determines that the calculated distance DS is equal to or greater than a predetermined threshold value, the mode change processing unit 154 changes to the automatic operation mode having a lower control level (step S210). For example, when the operation mode of the own vehicle M is mode A or mode B, the mode change processing unit 154 changes to mode C, mode D, or mode E having a lower control level than mode B. In other words, when the driving mode of the own vehicle M is mode A or mode B, the mode change processing unit 154 has a heavier duty (task) on the occupant than mode B, mode C, mode D, or mode E. Change to.
  • Mode A and Mode B are modes in which the occupant is not obliged to hold the steering wheel 82.
  • the mode C, the mode D, and the mode E are modes in which the occupant is obliged to hold the steering wheel 82. Therefore, when the mode change processing unit 154 determines that the calculated distance DS is equal to or greater than a predetermined threshold value, the mode change processing unit 154 changes the driving mode of the own vehicle M to a mode in which the occupant is obliged to hold the steering wheel 82. Will be done. This ends the processing of this flowchart.
  • the accuracy of the estimated position of the own vehicle M is shown based on the current running state of the own vehicle M and the estimated running state of the own vehicle M estimated in the control of automatic driving. It includes an index value calculation unit 158 (calculation unit) that calculates an index value, and a mode change processing unit 154 (control unit) that lowers the control level of automatic operation when the calculated index value is equal to or higher than a predetermined threshold value. This makes it possible to accurately grasp the running state of the vehicle and change the control level of automatic driving under appropriate conditions.
  • a vehicle control device that controls the automatic driving of a vehicle.
  • a storage device that stores the program and With a hardware processor, When the hardware processor executes the program, Based on the current running state of the vehicle and the estimated running state of the vehicle estimated in the control of the automatic driving, an index value indicating the accuracy of the estimated position of the vehicle is calculated. When the calculated index value is equal to or higher than a predetermined threshold value, the control level of the automatic operation is lowered.
  • Vehicle control unit that controls the automatic driving of a vehicle.

Abstract

車両制御装置は、車両の自動運転の制御を行う車両制御装置であって、前記車両の現在の走行状態と、前記自動運転の制御において推定されている前記車両の推定走行状態とに基づいて、前記車両の推定位置の精度を示す指標値を算出する算出部と、算出された前記指標値が所定の閾値以上である場合、前記自動運転の制御レベルを低下させる制御部と、を備える。

Description

車両制御装置、車両制御方法、およびプログラム
　本発明は、車両制御装置、車両制御方法、およびプログラムに関する。
　従来、自動運転を行うために必要な高精度地図情報の有無を自車両が通過した道路について繰り返し判定することで、自動運転の可否を通知する自動運転可否通知システムが知られている（例えば、特許文献１参照）。
特開２０１８－１８９５９４号公報
　従来の技術では、高精度地図情報の有無が自動運転の可否の判定基準となっているが、これは、システム内で推定されている車両の推定位置が正確であることが前提となる。このため、意図せず、車両の推定位置と実際の車両の位置とにずれが生じてしまった場合、自動運転の可否の判定が不可能となり、運転に支障が生じてしまう場合がある。
　本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、車両の走行状態を正確に把握し、適切な条件で自動運転の制御レベルを変更することができる車両制御装置、車両制御方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。
　この発明に係る車両制御装置、車両制御方法、およびプログラムは、以下の構成を採用した。
　（１）この発明の一態様の車両制御装置は、車両の自動運転の制御を行う車両制御装置であって、前記車両の現在の走行状態と、前記自動運転の制御において推定されている前記車両の推定走行状態とに基づいて、前記車両の推定位置の精度を示す指標値を算出する算出部と、算出された前記指標値が所定の閾値以上である場合、前記自動運転の制御レベルを低下させる制御部と、を備えるものである。
　（２）の態様は、上記（１）の態様に係る車両制御装置において、前記算出部は、前記指標値として、前記車両の現在の進行方向と、前記自動運転の制御において設定されている目標軌道の進行方向との成す角度を算出し、前記制御部は、算出された前記角度が所定の閾値以上である場合、前記自動運転の制御レベルを低下させるものである。
　（３）の態様は、上記（１）の態様に係る車両制御装置において、前記算出部は、前記指標値として、前記車両の現在の進行方向と、前記自動運転の制御における推奨車線の進行方向との成す角度を算出し、前記制御部は、算出された前記角度が所定の閾値以上である場合、前記自動運転の制御レベルを低下させるものである。
　（４）の態様は、上記（１）の態様に係る車両制御装置において、前記算出部は、前記指標値として、前記車両の現在の進行方向と、前記自動運転の制御における前記車両の周辺情報に基づいて認識された走行車線の進行方向との成す角度を算出し、前記制御部は、算出された前記角度が所定の閾値以上である場合、前記自動運転の制御レベルを低下させるものである。
　（５）の態様は、上記（２）から（４）のいずれかの態様に係る車両制御装置において、前記算出部は、人工衛星から到来する電波に基づいて、前記車両の現在の進行方向を算出するものである。
　（６）の態様は、上記（１）の態様に係る車両制御装置において、前記算出部は、前記指標値として、前記車両の現在の位置と、前記自動運転の制御において推定されている地図上の前記車両の推定位置との間の距離を算出し、前記制御部は、算出された前記距離が所定の閾値以上である場合、前記自動運転の制御レベルを低下させるものである。
　（７）の態様は、上記（６）の態様に係る車両制御装置において、前記算出部は、人工衛星から到来する電波に基づいて、前記車両の現在の位置を算出するものである。
　（８）この発明の他の態様の車両制御方法は、車両に搭載されたコンピュータが、前記車両の現在の走行状態と、前記車両の自動運転の制御において推定されている前記車両の推定走行状態とに基づいて、前記車両の推定位置の精度を示す指標値を算出し、算出された前記指標値が所定の閾値以上である場合、前記自動運転の制御レベルを低下させるものである。
　（９）この発明の他の態様のプログラムは、車両に搭載されたコンピュータに、前記車両の現在の走行状態と、前記車両の自動運転の制御において推定されている前記車両の推定走行状態とに基づいて、前記車両の推定位置の精度を示す指標値を算出させ、算出された前記指標値が所定の閾値以上である場合、前記自動運転の制御レベルを低下させるものである。
　上記態様によれば、車両の走行状態を正確に把握し、適切な条件で自動運転の制御レベルを変更することができる。
実施形態に係る車両制御装置を利用した車両システムの構成図である。 実施形態に係る第１制御部および第２制御部の機能構成図である。 実施形態に係る運転モードと自車両の制御状態、およびタスクの対応関係の一例を示す図である。 実施形態に係る第１制御部１２０による異常判定処理の一例を表すフローチャートである。 実施形態において自車両Ｍの走行状態に異常が発生している場面の一例を表す図である。 実施形態に係る第１制御部１２０による異常判定処理の他の例を表すフローチャートである。 実施形態において自車両Ｍの走行状態に異常が発生している場面の他の例を表す図である。
　以下、図面を参照し、本発明の車両制御装置、車両制御方法、およびプログラムの実施形態について説明する。
　［全体構成］
　図１は、実施形態に係る車両制御装置を利用した車両システム１の構成図である。車両システム１が搭載される車両は、例えば、二輪や三輪、四輪等の車両であり、その駆動源は、ディーゼルエンジンやガソリンエンジンなどの内燃機関、電動機、或いはこれらの組み合わせである。電動機は、内燃機関に連結された発電機による発電電力、或いは二次電池や燃料電池の放電電力を使用して動作する。
　車両システム１は、例えば、カメラ１０と、レーダ装置１２と、ＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging）１４と、物体認識装置１６と、通信装置２０と、ＨＭＩ（Human Machine Interface）３０と、車両センサ４０と、ナビゲーション装置５０と、ＭＰＵ（Map Positioning Unit）６０と、ドライバモニタカメラ７０と、運転操作子８０と、自動運転制御装置１００と、走行駆動力出力装置２００と、ブレーキ装置２１０と、ステアリング装置２２０とを備える。これらの装置や機器は、ＣＡＮ（Controller Area Network）通信線等の多重通信線やシリアル通信線、無線通信網等によって互いに接続される。なお、図１に示す構成はあくまで一例であり、構成の一部が省略されてもよいし、更に別の構成が追加されてもよい。
　カメラ１０は、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等の固体撮像素子を利用したデジタルカメラである。カメラ１０は、車両システム１が搭載される車両（以下、自車両Ｍ）の任意の箇所に取り付けられる。前方を撮像する場合、カメラ１０は、フロントウインドシールド上部やルームミラー裏面等に取り付けられる。カメラ１０は、例えば、周期的に繰り返し自車両Ｍの周辺を撮像する。カメラ１０は、ステレオカメラであってもよい。
　レーダ装置１２は、自車両Ｍの周辺にミリ波などの電波を放射すると共に、物体によって反射された電波（反射波）を検出して少なくとも物体の位置（距離および方位）を検出する。レーダ装置１２は、自車両Ｍの任意の箇所に取り付けられる。レーダ装置１２は、ＦＭ－ＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave）方式によって物体の位置および速度を検出してもよい。
　ＬＩＤＡＲ１４は、自車両Ｍの周辺に光（或いは光に近い波長の電磁波）を照射し、散乱光を測定する。ＬＩＤＡＲ１４は、発光から受光までの時間に基づいて、対象までの距離を検出する。照射される光は、例えば、パルス状のレーザー光である。ＬＩＤＡＲ１４は、自車両Ｍの任意の箇所に取り付けられる。
　物体認識装置１６は、カメラ１０、レーダ装置１２、およびＬＩＤＡＲ１４のうち一部または全部による検出結果に対してセンサフュージョン処理を行って、物体の位置、種類、速度などを認識する。物体認識装置１６は、認識結果を自動運転制御装置１００に出力する。物体認識装置１６は、カメラ１０、レーダ装置１２、およびＬＩＤＡＲ１４の検出結果をそのまま自動運転制御装置１００に出力してよい。車両システム１から物体認識装置１６が省略されてもよい。
　通信装置２０は、例えば、セルラー網やＷｉ－Ｆｉ網、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communication）などを利用して、自車両Ｍの周辺に存在する他車両と通信し、或いは無線基地局を介して各種サーバ装置と通信する。
　ＨＭＩ３０は、自車両Ｍの乗員に対して各種情報を提示すると共に、乗員による入力操作を受け付ける。ＨＭＩ３０は、各種表示装置、スピーカ、ブザー、タッチパネル、スイッチ、キーなどを含む。
　車両センサ４０は、自車両Ｍの速度を検出する車速センサ、加速度を検出する加速度センサ、自車両Ｍの向きを検出する方位センサ等を含む。
　ナビゲーション装置５０は、例えば、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機５１と、ナビＨＭＩ５２と、経路決定部５３とを備える。ナビゲーション装置５０は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリなどの記憶装置に第１地図情報５４を保持している。
　ＧＮＳＳ受信機５１は、ＧＮＳＳ衛星から受信した信号（人工衛星から到来する電波）に基づいて、自車両Ｍの位置を特定する。自車両Ｍの位置は、車両センサ４０の出力を利用したＩＮＳ（Inertial Navigation System）によって特定または補完されてもよい。ナビＨＭＩ５２は、表示装置、スピーカ、タッチパネル、キーなどを含む。ナビＨＭＩ５２は、前述したＨＭＩ３０と一部または全部が共通化されてもよい。経路決定部５３は、例えば、ＧＮＳＳ受信機５１により特定された自車両Ｍの位置（或いは入力された任意の位置）から、ナビＨＭＩ５２を用いて乗員により入力された目的地までの経路（以下、地図上経路）を、第１地図情報５４を参照して決定する。
　第１地図情報５４は、例えば、道路を示すリンクと、リンクによって接続されたノードとによって道路形状が表現された情報である。第１地図情報５４は、道路の曲率やＰＯＩ（Point Of Interest）情報などを含んでもよい。地図上経路は、ＭＰＵ６０に出力される。ナビゲーション装置５０は、地図上経路に基づいて、ナビＨＭＩ５２を用いた経路案内を行ってもよい。ナビゲーション装置５０は、例えば、乗員の保有するスマートフォンやタブレット端末等の端末装置の機能によって実現されてもよい。ナビゲーション装置５０は、通信装置２０を介してナビゲーションサーバに現在位置と目的地を送信し、ナビゲーションサーバから地図上経路と同等の経路を取得してもよい。
　ＭＰＵ６０は、例えば、推奨車線決定部６１を含み、ＨＤＤやフラッシュメモリなどの記憶装置に第２地図情報６２を保持している。推奨車線決定部６１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのハードウェアプロセッサ（コンピュータ）がプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。また、推奨車線決定部６１は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などのハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。プログラムは、予めＭＰＵ６０の記憶装置（非一過性の記憶媒体を備える記憶装置）に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体（非一過性の記憶媒体）がドライブ装置に装着されることでＭＰＵ６０の記憶装置にインストールされてもよい。
　推奨車線決定部６１は、ナビゲーション装置５０から提供された地図上経路を複数のブロックに分割し（例えば、車両進行方向に関して１００［ｍ］毎に分割し）、第２地図情報６２を参照してブロックごとに推奨車線を決定する。推奨車線決定部６１は、左から何番目の車線を走行するといった決定を行う。推奨車線決定部６１は、地図上経路に分岐箇所が存在する場合、自車両Ｍが、分岐先に進行するための合理的な経路を走行できるように、推奨車線を決定する。
　第２地図情報６２は、第１地図情報５４よりも高精度な地図情報である。第２地図情報６２は、例えば、車線の中央の情報あるいは車線の境界の情報等を含んでいる。また、第２地図情報６２には、道路情報、交通規制情報、住所情報（住所・郵便番号）、施設情報、電話番号情報、後述するモードＡまたはモードＢが禁止される禁止区間の情報などが含まれてよい。第２地図情報６２は、通信装置２０が他装置と通信することにより、随時、アップデートされてよい。
　ドライバモニタカメラ７０は、例えば、ＣＣＤやＣＭＯＳ等の固体撮像素子を利用したデジタルカメラである。ドライバモニタカメラ７０は、自車両Ｍの運転席に着座した乗員（以下、運転者）の頭部を正面から（顔面を撮像する向きで）撮像可能な位置および向きで、自車両Ｍにおける任意の箇所に取り付けられる。例えば、ドライバモニタカメラ７０は、自車両Ｍのインストルメントパネルの中央部に設けられたディスプレイ装置の上部に取り付けられる。
　運転操作子８０は、例えば、ステアリングホイール８２の他、アクセルペダル、ブレーキペダル、シフトレバー、その他の操作子を含む。運転操作子８０には、操作量あるいは操作の有無を検出するセンサが取り付けられている。そのセンサの検出結果は、自動運転制御装置１００に出力されたり、もしくは、走行駆動力出力装置２００、ブレーキ装置２１０、およびステアリング装置２２０のうち一部または全部に出力されたりする。ステアリングホイール８２は、「運転者による操舵操作を受け付ける操作子」の一例である。ステアリングホイール８２は、必ずしも環状である必要は無く、異形ステアリングホイールやジョイスティック、ボタンなどの形態であってもよい。ステアリングホイール８２には、ステアリング把持センサ８４が取り付けられている。ステアリング把持センサ８４は、静電容量センサなどにより実現され、運転者がステアリングホイール８２を把持している（力を加えられる状態で接していることをいう）か否かを検知可能な信号を自動運転制御装置１００に出力する。
　自動運転制御装置１００は、例えば、第１制御部１２０と、第２制御部１６０とを備える。第１制御部１２０と第２制御部１６０は、それぞれ、例えば、ＣＰＵなどのハードウェアプロセッサ（コンピュータ）がプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。また、これらの構成要素のうち一部または全部は、ＬＳＩやＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＧＰＵなどのハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。プログラムは、予め自動運転制御装置１００のＨＤＤやフラッシュメモリなどの記憶装置（非一過性の記憶媒体を備える記憶装置）に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体（非一過性の記憶媒体）がドライブ装置に装着されることで自動運転制御装置１００のＨＤＤやフラッシュメモリにインストールされてもよい。
　図２は、第１制御部１２０および第２制御部１６０の機能構成図である。第１制御部１２０は、例えば、認識部１３０と、行動計画生成部１４０と、モード決定部１５０とを備える。自動運転制御装置１００は「車両制御装置」の一例である。
　第１制御部１２０は、例えば、ＡＩ（Artificial Intelligence；人工知能）による機能と、予め与えられたモデルによる機能とを並行して実現する。例えば、「交差点を認識する」機能は、ディープラーニング等による交差点の認識と、予め与えられた条件（パターンマッチング可能な信号、道路標示などがある）に基づく認識とが並行して実行され、双方に対してスコア付けして総合的に評価することで実現されてよい。これによって、自動運転の信頼性が担保される。
　認識部１３０は、カメラ１０、レーダ装置１２、およびＬＩＤＡＲ１４から物体認識装置１６を介して入力された情報に基づいて、自車両Ｍの周辺にある物体の位置、および速度、加速度等の状態を認識する。物体の位置は、例えば、自車両Ｍの代表点（重心や駆動軸中心など）を原点とした絶対座標上の位置として認識され、制御に使用される。物体の位置は、その物体の重心やコーナー等の代表点で表されてもよいし、領域で表されてもよい。物体の「状態」とは、物体の加速度やジャーク、あるいは「行動状態」（例えば車線変更をしている、またはしようとしているか否か）を含んでもよい。
　また、認識部１３０は、例えば、自車両Ｍが走行している車線（走行車線）を認識する。例えば、認識部１３０は、第２地図情報６２から得られる道路区画線のパターン（例えば実線と破線の配列）と、カメラ１０によって撮像された画像から認識される自車両Ｍの周辺の道路区画線のパターンとを比較することで、走行車線を認識する。なお、認識部１３０は、道路区画線に限らず、道路区画線や路肩、縁石、中央分離帯、ガードレールなどを含む走路境界（道路境界）を認識することで、走行車線を認識してもよい。この認識において、ナビゲーション装置５０から取得される自車両Ｍの位置やＩＮＳによる処理結果が加味されてもよい。また、認識部１３０は、一時停止線、障害物、赤信号、料金所、その他の道路事象を認識する。
　認識部１３０は、走行車線を認識する際に、走行車線に対する自車両Ｍの位置や姿勢を認識する。認識部１３０は、例えば、自車両Ｍの基準点の車線中央からの乖離、および自車両Ｍの進行方向の車線中央を連ねた線に対してなす角度を、走行車線に対する自車両Ｍの相対位置および姿勢として認識してもよい。これに代えて、認識部１３０は、走行車線のいずれかの側端部（道路区画線または道路境界）に対する自車両Ｍの基準点の位置などを、走行車線に対する自車両Ｍの相対位置として認識してもよい。
　行動計画生成部１４０は、原則的には推奨車線決定部６１により決定された推奨車線を走行し、更に、自車両Ｍの周辺状況に対応できるように、自車両Ｍが自動的に（運転者の操作に依らずに）将来走行する目標軌道を生成する。目標軌道は、例えば、速度要素を含んでいる。例えば、目標軌道は、自車両Ｍの到達すべき地点（軌道点）を順に並べたものとして表現される。軌道点は、道なり距離で所定の走行距離（例えば数［ｍ］程度）ごとの自車両Ｍの到達すべき地点であり、それとは別に、所定のサンプリング時間（例えば０コンマ数［ｓｅｃ］程度）ごとの目標速度および目標加速度が、目標軌道の一部として生成される。また、軌道点は、所定のサンプリング時間ごとの、そのサンプリング時刻における自車両Ｍの到達すべき位置であってもよい。この場合、目標速度や目標加速度の情報は軌道点の間隔で表現される。
　行動計画生成部１４０は、目標軌道を生成するにあたり、自動運転のイベントを設定してよい。自動運転のイベントには、定速走行イベント、低速追従走行イベント、車線変更イベント、分岐イベント、合流イベント、テイクオーバーイベントなどがある。行動計画生成部１４０は、起動させたイベントに応じた目標軌道を生成する。
　モード決定部１５０は、自車両Ｍの運転モードを、運転者に課されるタスクが異なる複数の運転モードのいずれかに決定する。モード決定部１５０は、例えば、運転者状態判定部１５２と、モード変更処理部１５４と、取得部１５６と、指標値算出部１５８とを備える。これらの個別の機能については後述する。モード変更処理部１５４は、「制御部」の一例である。指標値算出部１５８は、「算出部」の一例である。或いは、指標値算出部１５８およびＧＮＳＳ受信機５１の組み合わせは、「算出部」の一例である。
　図３は、運転モードと自車両Ｍの制御状態、およびタスクの対応関係の一例を示す図である。自車両Ｍの運転モードには、例えば、モードＡからモードＥの５つのモードがある。制御状態すなわち自車両Ｍの運転制御の自動化度合い（制御レベル）は、モードＡが最も高く、次いでモードＢ、モードＣ、モードＤの順に低くなり、モードＥが最も低い。この逆に、運転者に課されるタスクは、モードＡが最も軽度であり、次いでモードＢ、モードＣ、モードＤの順に重度となり、モードＥが最も重度である。なお、モードＤおよびＥでは自動運転でない制御状態となるため、自動運転制御装置１００としては自動運転に係る制御を終了し、運転支援または手動運転に移行させるまでが責務である。以下、それぞれの運転モードの内容について例示する。
　モードＡでは、自動運転の状態となり、運転者には前方監視、ステアリングホイール８２の把持（図ではステアリング把持）のいずれも課されない。但し、モードＡであっても運転者は、自動運転制御装置１００を中心としたシステムからの要求に応じて速やかに手動運転に移行できる体勢であることが要求される。なお、ここで言う自動運転とは、操舵、加減速のいずれも運転者の操作に依らずに制御されることをいう。前方とは、フロントウインドシールドを介して視認される自車両Ｍの進行方向の空間を意味する。モードＡは、例えば、高速道路などの自動車専用道路において、所定速度（例えば５０［ｋｍ／ｈ］程度）以下で自車両Ｍが走行しており、追従対象の前走車両が存在するなどの条件が満たされる場合に実行可能な運転モードであり、ＴＪＰ（Traffic Jam Pilot）と称される場合もある。この条件が満たされなくなった場合、モード決定部１５０は、モードＢに自車両Ｍの運転モードを変更する。
　モードＢでは、運転支援の状態となり、運転者には自車両Ｍの前方を監視するタスク（以下、前方監視）が課されるが、ステアリングホイール８２を把持するタスクは課されない。モードＣでは、運転支援の状態となり、運転者には前方監視のタスクと、ステアリングホイール８２を把持するタスクが課される。モードＤは、自車両Ｍの操舵と加減速のうち少なくとも一方に関して、ある程度の運転者による運転操作が必要な運転モードである。例えば、モードＤでは、ＡＣＣ（Adaptive Cruise Control）やＬＫＡＳ（Lane Keeping Assist System）といった運転支援が行われる。モードＥでは、操舵、加減速ともに運転者による運転操作が必要な手動運転の状態となる。モードＤ、モードＥともに、当然ながら運転者には自車両Ｍの前方を監視するタスクが課される。
　自動運転制御装置１００（および運転支援装置（不図示））は、運転モードに応じた自動車線変更を実行する。自動車線変更には、システム要求による自動車線変更（１）と、運転者要求による自動車線変更（２）がある。自動車線変更（１）には、前走車両の速度が自車両の速度に比して基準以上に小さい場合に行われる、追い越しのための自動車線変更と、目的地に向けて進行するための自動車線変更（推奨車線が変更されたことによる自動車線変更）とがある。自動車線変更（２）は、速度や周辺車両との位置関係等に関する条件が満たされた場合において、運転者により方向指示器が操作された場合に、操作方向に向けて自車両Ｍを車線変更させるものである。
　自動運転制御装置１００は、モードＡにおいて、自動車線変更（１）および（２）のいずれも実行しない。自動運転制御装置１００は、モードＢおよびＣにおいて、自動車線変更（１）および（２）のいずれも実行する。運転支援装置（不図示）は、モードＤにおいて、自動車線変更（１）は実行せず自動車線変更（２）を実行する。モードＥにおいて、自動車線変更（１）および（２）のいずれも実行されない。
　モード決定部１５０は、決定した運転モード（以下、現運転モード）に係るタスクが運転者により実行されない場合に、よりタスクが重度な運転モードに自車両Ｍの運転モードを変更する。
　例えば、モードＡにおいて運転者が、システムからの要求に応じて手動運転に移行できない体勢である場合（例えば許容エリア外の脇見を継続している場合や、運転困難となる予兆が検出された場合）、モード決定部１５０は、ＨＭＩ３０を用いて運転者に手動運転への移行を促し、運転者が応じなければ自車両Ｍを路肩に寄せて徐々に停止させ、自動運転を停止する、といった制御を行う。自動運転を停止した後は、自車両はモードＤまたはＥの状態になり、運転者の手動操作によって自車両Ｍを発進させることが可能となる。以下、「自動運転を停止」に関して同様である。モードＢにおいて運転者が前方を監視していない場合、モード決定部１５０は、ＨＭＩ３０を用いて運転者に前方監視を促し、運転者が応じなければ自車両Ｍを路肩に寄せて徐々に停止させ、自動運転を停止する、といった制御を行う。モードＣにおいて運転者が前方を監視していない場合、或いはステアリングホイール８２を把持していない場合、モード決定部１５０は、ＨＭＩ３０を用いて運転者に前方監視を、および／またはステアリングホイール８２を把持するように促し、運転者が応じなければ自車両Ｍを路肩に寄せて徐々に停止させ、自動運転を停止する、といった制御を行う。
　運転者状態判定部１５２は、上記のモード変更のために運転者の状態を監視し、運転者の状態がタスクに応じた状態であるか否かを判定する。例えば、運転者状態判定部１５２は、ドライバモニタカメラ７０が撮像した画像を解析して姿勢推定処理を行い、運転者が、システムからの要求に応じて手動運転に移行できない体勢であるか否かを判定する。また、運転者状態判定部１５２は、ドライバモニタカメラ７０が撮像した画像を解析して視線推定処理を行い、運転者が前方を監視しているか否かを判定する。
　モード変更処理部１５４は、モード変更のための各種処理を行う。例えば、モード変更処理部１５４は、行動計画生成部１４０に路肩停止のための目標軌道を生成するように指示したり、運転支援装置（不図示）に作動指示をしたり、運転者に行動を促すためにＨＭＩ３０の制御をしたりする。また、モード変更処理部１５４は、後述する指標値算出部１５８により算出された指標値が所定の閾値以上または閾値よりも大きい（以下、単に「閾値以上」と記載する）場合、制御レベルを低下させる。
　取得部１５６は、行動計画生成部１４０により生成された目標軌道（軌道点）の情報、行動計画生成部１４０により特定された自車両Ｍの推定位置（以下、「推定車両位置」と称する）の情報、推奨車線決定部６１により決定された推奨車線の情報、ＧＮＳＳ受信機５１により計測された自車両Ｍの位置の情報、認識部１３０により認識された走行車線の情報などを取得する。
　指標値算出部１５８は、自車両Ｍの現在の走行状態と、自動運転制御装置１００の自動運転の制御において推定されている自車両Ｍの推定走行状態とに基づいて、自車両Ｍの推定車両位置の精度を示す指標値を算出する。例えば、推定車両位置は、行動計画生成部１４０により決定された目標軌道上の現在の自車両Ｍの位置（第２地図情報６２上の位置）である。推定車両位置は、ＭＰＵ６０の推奨車線決定部６１により決定された推奨車線上の現在の自車両Ｍの位置や、認識部１３０により認識された走行車線上の現在の自車両Ｍの位置であってもよい。
　指標値算出部１５８は、行動計画生成部１４０により生成された目標軌道の進行方向（以下、「目標軌道進行方向」と称する）と、ＧＮＳＳ受信機５１により計測された現在の自車両Ｍの位置の変化に基づいて算出された自車両Ｍの進行方向（以下、「現在進行方向」と称する）とに基づいて、指標値を算出する。例えば、指標値算出部１５８は、指標値として、目標軌道進行方向と、現在進行方向との成す角度（差分）を算出する。或いは、指標値算出部１５８は、指標値として、推奨車線決定部６１により決定された推奨車線の進行方向と、現在進行方向との成す角度を算出してもよい。或いは、指標値算出部１５８は、指標値として、認識部１３０により認識された走行車線の進行方向と、現在進行方向との成す角度を算出してもよい。上記の角度は、「指標値」の一例である。
　すなわち、指標値算出部１５８は、指標値として、自車両Ｍの現在の進行方向と、自動運転の制御において設定されている目標軌道の進行方向との成す角度を算出し、モード変更処理部１５４は、算出された角度が所定の閾値以上である場合、自動運転の制御レベルを低下させる。また、指標値算出部１５８は、指標値として、自車両Ｍの現在の進行方向と、自動運転の制御における推奨車線の進行方向との成す角度を算出し、モード変更処理部１５４は、算出された角度が所定の閾値以上である場合、自動運転の制御レベルを低下させる。また、指標値算出部１５８は、指標値として、自車両Ｍの現在の進行方向と、自動運転の制御における自車両Ｍの周辺情報に基づいて認識された走行車線の進行方向との成す角度を算出し、モード変更処理部１５４は、算出された角度が所定の閾値以上である場合、自動運転の制御レベルを低下させる。指標値算出部１５８は、人工衛星から到来する電波に基づいて、自車両Ｍの現在の進行方向を算出する。
　指標値算出部１５８は、推定車両位置と、ＧＮＳＳ受信機５１により計測された現在の自車両Ｍの位置（以下、「現在車両位置」と称する）とに基づいて、指標値を算出する。例えば、指標値算出部１５８は、指標値として、推定車両位置と、現在車両位置との間の距離（差分、位置ずれ）を算出する。上記の距離は、「指標値」の一例である。
　すなわち、指標値算出部１５８は、指標値として、自車両Ｍの現在の位置と、自動運転の制御において推定されている高精度地図上の自車両Ｍの推定位置との間の距離を算出し、モード変更処理部１５４は、算出された距離が所定の閾値以上である場合、自動運転の制御レベルを低下させる。
　図２に戻り、第２制御部１６０は、行動計画生成部１４０によって生成された目標軌道を、予定の時刻通りに自車両Ｍが通過するように、走行駆動力出力装置２００、ブレーキ装置２１０、およびステアリング装置２２０を制御する。
　第２制御部１６０は、例えば、取得部１６２と、速度制御部１６４と、操舵制御部１６６とを備える。取得部１６２は、行動計画生成部１４０により生成された目標軌道（軌道点）の情報を取得し、メモリ（不図示）に記憶させる。速度制御部１６４は、メモリに記憶された目標軌道に付随する速度要素に基づいて、走行駆動力出力装置２００またはブレーキ装置２１０を制御する。操舵制御部１６６は、メモリに記憶された目標軌道の曲がり具合に応じて、ステアリング装置２２０を制御する。速度制御部１６４および操舵制御部１６６の処理は、例えば、フィードフォワード制御とフィードバック制御との組み合わせにより実現される。一例として、操舵制御部１６６は、自車両Ｍの前方の道路の曲率に応じたフィードフォワード制御と、目標軌道からの乖離に基づくフィードバック制御とを組み合わせて実行する。
　走行駆動力出力装置２００は、車両が走行するための走行駆動力（トルク）を駆動輪に出力する。走行駆動力出力装置２００は、例えば、内燃機関、電動機、および変速機などの組み合わせと、これらを制御するＥＣＵ（Electronic Control Unit）とを備える。ＥＣＵは、第２制御部１６０から入力される情報、或いは運転操作子８０から入力される情報に従って、上記の構成を制御する。
　ブレーキ装置２１０は、例えば、ブレーキキャリパーと、ブレーキキャリパーに油圧を伝達するシリンダと、シリンダに油圧を発生させる電動モータと、ブレーキＥＣＵとを備える。ブレーキＥＣＵは、第２制御部１６０から入力される情報、或いは運転操作子８０から入力される情報に従って電動モータを制御し、制動操作に応じたブレーキトルクが各車輪に出力されるようにする。ブレーキ装置２１０は、運転操作子８０に含まれるブレーキペダルの操作によって発生させた油圧を、マスターシリンダを介してシリンダに伝達する機構をバックアップとして備えてよい。なお、ブレーキ装置２１０は、上記説明した構成に限らず、第２制御部１６０から入力される情報に従ってアクチュエータを制御して、マスターシリンダの油圧をシリンダに伝達する電子制御式油圧ブレーキ装置であってもよい。
　ステアリング装置２２０は、例えば、ステアリングＥＣＵと、電動モータとを備える。電動モータは、例えば、ラックアンドピニオン機構に力を作用させて転舵輪の向きを変更する。ステアリングＥＣＵは、第２制御部１６０から入力される情報、或いは運転操作子８０から入力される情報に従って、電動モータを駆動し、転舵輪の向きを変更させる。
　［第１制御部による異常判定処理（１）］
　以下、フローチャートを用いて、第１制御部１２０による異常判定処理について説明する。異常とは、例えば、自車両Ｍの推定車両位置と、自車両Ｍの実際の位置とがずれており、自動運転の制御レベルを変更する必要が生じることをいう。この異常の原因としては、例えば、自車両Ｍの推定車両位置の推定に使用された元データである測位データの異常（測位データが取得できていない、測位データの精度が低いなど）、高精度地図の異常などが考えられる。測位データの異常は、例えば、ＧＮＳＳ受信機５１にハードウェア的またはソフトウェア的な故障が発生した場合や、ＧＮＳＳ衛星の電波と周波数帯域が同じ他の電波が発信されている場所を自車両Ｍが走行している場合、ＧＮＳＳ衛星（例えば準天頂衛星等）の障害が生じている場合などにおいて発生し得る。高精度地図の異常は、新規開通された道路の情報が反映されていないことや、地図情報のデータが誤っているまたは欠損している場合などにおいて発生し得る。
　図４は、第１制御部１２０による異常判定処理の一例を表すフローチャートである。図５は、自車両Ｍの走行状態に異常が発生している場面の一例を表す図である。以下の説明においては、行動計画生成部１４０により生成された目標軌道に沿って、自車両Ｍがモード決定部１５０によって決定された運転モード（例えば、モードＡまたはモードＢ）で自動運転の制御により走行しているものとする。また、指標値の算出に、行動計画生成部１４０により生成された目標軌道の情報を用いる場合を例にあげて説明する。
　まず、モード決定部１５０は、実行条件を満たすまで待機する（ステップＳ１００）。実行条件とは、本フローチャートの異常判定処理を実行するための条件であり、下記のいくつかの諸条件が含まれる。
　条件（ｉ）：自動運転制御装置１００がＭＰＵ６０から第２地図情報６２を取得できている。
　条件（ｉｉ）：自車両ＭがモードＡ又はモードＢの禁止区間を走行していない。
　条件（ｉｉｉ）：自動運転制御装置１００内の第２地図情報６２を用いた処理において異常が生じていない。
　実行条件が満たされた場合、モード決定部１５０の取得部１５６は、行動計画生成部１４０により生成された自車両Ｍの目標軌道の情報を取得する（ステップＳ１０２）。
　さらに、取得部１５６は、ＧＮＳＳ受信機５１により計測された自車両Ｍの現在車両位置の情報を取得する（ステップＳ１０４）。
　次に、指標値算出部１５８は、取得された自車両Ｍの現在車両位置の情報に基づいて、自車両Ｍの現在進行方向を算出する（ステップＳ１０６）。例えば、指標値算出部１５８は、自車両Ｍの現在車両位置の時間変化に基づいて、自車両Ｍの現在進行方向を算出する。なお、この現在進行方向は、ＧＮＳＳ受信機５１により計測された最新の自車両Ｍの現在車両位置を用いて算出されたるため、現在の自車両Ｍの正確な進行方向と推定することができる。
　次に、指標値算出部１５８は、取得された目標軌道に基づく目標軌道進行方向と、算出された現在進行方向とが成す角度を算出する（ステップＳ１０８）。図５に示す例は、道路Ｒ１上に設定された目標軌道Ｔ１、Ｔ２、およびＴ３に沿って自動運転の制御により走行している自車両Ｍが、意図せず、地点Ｐ１において目標軌道から逸れて進行方向の左方に位置する道路ＲＥに進入してしまった場面を示している。すなわち、目標軌道に沿って正常に自動運転の制御により走行されていた場合には道路Ｒ１上の地点Ｐ２に位置しているはずの自車両Ｍが、実際には道路ＲＥ上の地点ＰＥに位置している場面を示している。この例において、地点Ｐ２における目標軌道進行方向は方向Ｄ１であり、地点ＰＥにおける現在進行方向は方向ＤＥである。この場合、指標値算出部１５８は、目標軌道進行方向Ｄ１と、現在進行方向ＤＥとが成す角度θを算出する。
　次に、モード変更処理部１５４は、算出された角度θが、所定の閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ１１０）。この閾値は、車両が異なる道路を走行していると判断可能な値に設定される。算出された角度θが閾値以上である場合、車両が異なる道路を走行していると判断できる（すなわち、推定車両位置と、現在車両位置とにずれが生じており異常が生じていると判断できる）。一方、算出された角度θが閾値以上ではない場合、車両が同じ道路を走行していると判断できる（すなわち、推定車両位置と、現在車両位置とにずれが生じておらず異常が生じていないと判断できる）。モード変更処理部１５４は、算出された角度θが所定の閾値以上ではないと判定した場合、自動運転の運転モードを変更させることなく、現運転モードでの自動運転の制御を継続させる。
　一方、モード変更処理部１５４は、算出された角度θが所定の閾値以上であると判定した場合、より制御レベルの低い自動運転モードに変更する（ステップＳ１１２）。例えば、モード変更処理部１５４は、自車両Ｍの運転モードがモードＡまたはモードＢである場合、モードＢよりも制御レベルの低いモードＣ、モードＤ、またはモードＥに変更する。言い換えれば、モード変更処理部１５４は、自車両Ｍの運転モードがモードＡまたはモードＢである場合、モードＢよりも乗員に課される責務（タスク）が重いモードＣ、モードＤ、またはモードＥに変更する。
　上述したとおり、モードＡおよびモードＢは、乗員にステアリングホイール８２の把持が責務として課されないモードである。これに対して、モードＣ、モードＤ、およびモードＥは、乗員にステアリングホイール８２の把持が責務として課されるモードである。従って、モード変更処理部１５４は、算出された角度θが所定の閾値以上であると判定した場合、自車両Ｍの運転モードを、乗員にステアリングホイール８２の把持が責務として課されるモードに変更することになる。これによって本フローチャートの処理が終了する。
　［第１制御部による異常判定処理（２）］
　以下、フローチャートを用いて、第１制御部１２０による異常判定処理の他の例について説明する。図６は、第１制御部１２０による異常判定処理の他の例を表すフローチャートである。図７は、自車両Ｍの走行状態に異常が発生している場面の他の例を表す図である。以下の説明においては、行動計画生成部１４０により生成された目標軌道に沿って、自車両Ｍがモード決定部１５０によって決定された運転モード（例えば、モードＡまたはモードＢ）で自動運転の制御により走行しているものとする。また、指標値の算出に、行動計画生成部１４０により特定された自車両Ｍの推定車両位置の情報を用いる場合を例にあげて説明する。
　まず、モード決定部１５０は、実行条件を満たすまで待機する（ステップＳ２００）。実行条件とは、本フローチャートの異常判定処理を実行するための条件であり、下記のいくつかの諸条件が含まれる。
　条件（ｉ）：自動運転制御装置１００がＭＰＵ６０から第２地図情報６２を取得できている。
　条件（ｉｉ）：自車両ＭがモードＡ又はモードＢの禁止区間を走行していない。
　条件（ｉｉｉ）：自動運転制御装置１００内の第２地図情報６２を用いた処理において異常が生じていない。
　実行条件が満たされた場合、モード決定部１５０の取得部１５６は、行動計画生成部１４０により特定された自車両Ｍの推定車両位置の情報を取得する（ステップＳ２０２）。
　さらに、取得部１５６は、ＧＮＳＳ受信機５１により計測された自車両Ｍの現在車両位置の情報を取得する（ステップＳ２０４）。
　次に、指標値算出部１５８は、取得された推定車両位置と、取得された現在車両位置との間の距離を算出する（ステップＳ２０６）。図６に示す例は、道路Ｒ１上に設定された目標軌道Ｔ１、Ｔ２、およびＴ３に沿って自動運転の制御により走行している自車両Ｍが、意図せず、地点Ｐ１において目標軌道から逸れて進行方向の左方に位置する道路ＲＥにし進入してしまった場面を示している。すなわち、目標軌道に沿って正常に自動運転の制御により走行されていた場合には道路Ｒ１上の地点Ｐ２に位置しているはずの自車両Ｍが、実際には道路ＲＥ上の地点ＰＥに位置している場面を示している。この場合、指標値算出部１５８は、地点Ｐ２と、地点ＰＥとの間の距離ＤＳを算出する。
　次に、モード変更処理部１５４は、算出された距離ＤＳが、所定の閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ２０８）。この閾値は、車両が異なる道路を走行していると判断可能な値に設定される。算出された距離ＤＳが閾値以上である場合、車両が異なる道路を走行していると判断できる（すなわち、推定車両位置と、現在車両位置とにずれが生じており異常が生じていると判断できる）。一方、算出された距離ＤＳが閾値以上ではない場合、車両が同じ道路を走行していると判断できる（すなわち、推定車両位置と、現在車両位置とにずれが生じておらず異常が生じていないと判断できる）。モード変更処理部１５４は、算出された距離ＤＳが所定の閾値以上ではないと判定した場合、自動運転の運転モードを変更させることなく、現運転モードでの自動運転の制御を継続させる。
　一方、モード変更処理部１５４は、算出された距離ＤＳが所定の閾値以上であると判定した場合、より制御レベルの低い自動運転モードに変更する（ステップＳ２１０）。例えば、モード変更処理部１５４は、自車両Ｍの運転モードがモードＡまたはモードＢである場合、モードＢよりも制御レベルの低いモードＣ、モードＤ、またはモードＥに変更する。言い換えれば、モード変更処理部１５４は、自車両Ｍの運転モードがモードＡまたはモードＢである場合、モードＢよりも乗員に課される責務（タスク）が重いモードＣ、モードＤ、またはモードＥに変更する。
　上述したとおり、モードＡおよびモードＢは、乗員にステアリングホイール８２の把持が責務として課されないモードである。これに対して、モードＣ、モードＤ、およびモードＥは、乗員にステアリングホイール８２の把持が責務として課されるモードである。従って、モード変更処理部１５４は、算出された距離ＤＳが所定の閾値以上であると判定した場合、自車両Ｍの運転モードを、乗員にステアリングホイール８２の把持が責務として課されるモードに変更することになる。これによって本フローチャートの処理が終了する。
　以上説明した実施形態によれば、自車両Ｍの現在の走行状態と、自動運転の制御において推定されている自車両Ｍの推定走行状態とに基づいて、自車両Ｍの推定位置の精度を示す指標値を算出する指標値算出部１５８（算出部）と、算出された指標値が所定の閾値以上である場合、自動運転の制御レベルを低下させるモード変更処理部１５４（制御部）とを備えることで、車両の走行状態を正確に把握し、適切な条件で自動運転の制御レベルを変更することができる。
　上記説明した実施形態は、以下のように表現することができる。
　車両の自動運転の制御を行う車両制御装置であって、
　プログラムを記憶した記憶装置と、
　ハードウェアプロセッサと、を備え、
　前記ハードウェアプロセッサが前記プログラムを実行することにより、
　前記車両の現在の走行状態と、前記自動運転の制御において推定されている前記車両の推定走行状態とに基づいて、前記車両の推定位置の精度を示す指標値を算出し、
　算出された前記指標値が所定の閾値以上である場合、前記自動運転の制御レベルを低下させる、
　車両制御装置。
　以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。
１０　カメラ
１２　レーダ装置
１４　ＬＩＤＡＲ
１６　物体認識装置
２０　通信装置
３０　ＨＭＩ
４０　車両センサ
５０　ナビゲーション装置
５１　ＧＮＳＳ受信機
５２　ナビＨＭＩ
５３　経路決定部
５４　第１地図情報
６０　ＭＰＵ
６１　推奨車線決定部
６２　第２地図情報
７０　ドライバモニタカメラ
８２　ステアリングホイール
８４　ステアリング把持センサ
１００　自動運転制御装置
１２０　第１制御部
１３０　認識部
１４０　行動計画生成部
１５０　モード決定部
１５２　運転者状態判定部
１５４　モード変更処理部
１５６　取得部
１５８　指標値算出部
１６０　第２制御部
１６２　取得部
１６４　速度制御部
１６６　操舵制御部
２００　走行駆動力出力装置
２１０　ブレーキ装置
２２０　ステアリング装置

Claims (9)

  1. 　車両の自動運転の制御を行う車両制御装置であって、
    　前記車両の現在の走行状態と、前記自動運転の制御において推定されている前記車両の推定走行状態とに基づいて、前記車両の推定位置の精度を示す指標値を算出する算出部と、
    　算出された前記指標値が所定の閾値以上である場合、前記自動運転の制御レベルを低下させる制御部と、
    　を備える車両制御装置。
  2. 　前記算出部は、前記指標値として、前記車両の現在の進行方向と、前記自動運転の制御において設定されている目標軌道の進行方向との成す角度を算出し、
    　前記制御部は、算出された前記角度が所定の閾値以上である場合、前記自動運転の制御レベルを低下させる、
    　請求項１に記載の車両制御装置。
  3. 　前記算出部は、前記指標値として、前記車両の現在の進行方向と、前記自動運転の制御における推奨車線の進行方向との成す角度を算出し、
    　前記制御部は、算出された前記角度が所定の閾値以上である場合、前記自動運転の制御レベルを低下させる、
    　請求項１に記載の車両制御装置。
  4. 　前記算出部は、前記指標値として、前記車両の現在の進行方向と、前記自動運転の制御における前記車両の周辺情報に基づいて認識された走行車線の進行方向との成す角度を算出し、
    　前記制御部は、算出された前記角度が所定の閾値以上である場合、前記自動運転の制御レベルを低下させる、
    　請求項１に記載の車両制御装置。
  5. 　前記算出部は、人工衛星から到来する電波に基づいて、前記車両の現在の進行方向を算出する、
    　請求項２から４の何れか一項に記載の車両制御装置。
  6. 　前記算出部は、前記指標値として、前記車両の現在の位置と、前記自動運転の制御において推定されている地図上の前記車両の推定位置との間の距離を算出し、
    　前記制御部は、算出された前記距離が所定の閾値以上である場合、前記自動運転の制御レベルを低下させる、
    　請求項１に記載の車両制御装置。
  7. 　前記算出部は、人工衛星から到来する電波に基づいて、前記車両の現在の位置を算出する、
    　請求項６に記載の車両制御装置。
  8. 　車両に搭載されたコンピュータが、
    　前記車両の現在の走行状態と、前記車両の自動運転の制御において推定されている前記車両の推定走行状態とに基づいて、前記車両の推定位置の精度を示す指標値を算出し、
    　算出された前記指標値が所定の閾値以上である場合、前記自動運転の制御レベルを低下させる、
    　車両制御方法。
  9. 　車両に搭載されたコンピュータに、
    　前記車両の現在の走行状態と、前記車両の自動運転の制御において推定されている前記車両の推定走行状態とに基づいて、前記車両の推定位置の精度を示す指標値を算出させ、
    　算出された前記指標値が所定の閾値以上である場合、前記自動運転の制御レベルを低下させる、
    　プログラム。
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017222312A (ja) * 2016-06-17 2017-12-21 三菱電機株式会社 駐車支援装置
WO2019151427A1 (ja) * 2018-02-02 2019-08-08 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ 情報送信方法及びクライアント装置
JP2020076726A (ja) * 2018-11-05 2020-05-21 トヨタ自動車株式会社 地図情報システム

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5844242B2 (ja) * 1978-09-05 1983-10-01 俊弘 津村 追従操舵信号発生装置
CN109154820B (zh) * 2016-05-16 2021-10-22 本田技研工业株式会社 车辆控制系统、车辆控制方法及存储介质
JP2018091794A (ja) * 2016-12-07 2018-06-14 本田技研工業株式会社 走行制御装置及び走行制御方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017222312A (ja) * 2016-06-17 2017-12-21 三菱電機株式会社 駐車支援装置
WO2019151427A1 (ja) * 2018-02-02 2019-08-08 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ 情報送信方法及びクライアント装置
JP2020076726A (ja) * 2018-11-05 2020-05-21 トヨタ自動車株式会社 地図情報システム

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