WO2023047628A1

WO2023047628A1 - 車両制御装置及び自動運転システム

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Publication number: WO2023047628A1
Application number: PCT/JP2022/008652
Authority: WO
Inventors: 其賢全
Original assignee: 日立Astemo株式会社
Priority date: 2021-09-21
Filing date: 2022-03-01
Publication date: 2023-03-30
Also published as: CN117529413A; JP2023045073A; DE112022002074T5

Abstract

車両制御装置１００において、悪路走行部１００８は、位置推定部１００１により推定された車両の位置及び地図情報取得部１０１１により取得された悪路の位置に基づいて車両前方の一定範囲内に悪路があるか否かを判定するとともに、外界情報取得部１００２により取得された路面情報に基づいて悪路が検知されたか否かを判定する。位置推定部１００１により推定された車両の位置及び地図情報取得部１０１１により取得された悪路の位置に基づいて車両前方の一定範囲内に悪路があると判定され、且つ外界情報取得部１００２により取得された路面情報に基づいて悪路が検知されていないと判定された場合、悪路検知漏れ判定部１００６は、悪路の位置とステレオカメラ２００の検知可能区間とに基づいて悪路検知の漏れがあるか否かを判定する。

Description

車両制御装置及び自動運転システム

　本発明は、車両制御装置及び自動運転システムに関する。
　本願は、２０２１年９月２１日に出願された日本国特願２０２１－１５３２６３号に基づき優先権を主張し、その内容をここに援用する。

　車両走行の快適性を向上するため、車両のサスペンションを様々な道路状態に適応させることが必要である。最近では、フロントウィンドウに取り付けられたステレオカメラを用いて車両前方の路面状態を検知し、検知した路面状態に基づいて車両のサスペンションを適切に調整することで優れた走行快適性（言い換えれば、操縦安定性及び乗り心地）を向上する技術が開発されている。

　例えば下記特許文献１には、ステレオカメラからなるとともに画像データを生成するステレオセンサユニットと、将来車両経路データに基づいて画像データから関連画像部分を抽出し、生成された画像データに基づいて車両の将来車両経路上の道路不均一変化を算出する計算ユニットと、算出された道路不均一変化に基づいて車両のサスペンションを適応させる信号を生成するサスペンション制御ユニットとを備えるシステムが開示されている。

特開２０１７－１００７０５号公報

　しかし、ステレオカメラを用いた場合、カメラの検知範囲の制限によって以下の問題が生じている。具体的には、図６に示すように、例えばステレオカメラがフロントウィンドウに取り付けられた場合、カメラの性能、取付位置の高さｈ、及び上下方向におけるカメラの画角θの大きさ等によって、上下方向におけるステレオカメラの検知範囲Ｓは制限されている。この検知範囲Ｓによって、車両の前方方向におけるステレオカメラの検知可能区間は、検知可能区間下限（Ｄｅａｄｌｍ１）及び検知可能区間上限（Ｄｅａｄｌｍ２）によって決められている。そして、凹凸等の悪路があった場合、該悪路がステレオカメラの検知可能区間内に存在すれば、ステレオカメラによって検知される。

　しかし、例えば図７Ａに示すように、先行車両に追従して走行するとき、自車両と先行車両の車間距離が検知可能区間上限（Ｄｅａｄｌｍ２）よりも小さい場合、悪路が検知可能区間内に存在したとしても、先行車両の遮蔽によってステレオカメラが該悪路を検知することができない。このような状態で先行車両と並走すると、図７Ｂに示すように、悪路が検知されないまま検知可能区間下限（Ｄｅａｄｌｍ１）を過ぎてしまい（すなわち、自車両から悪路までの位置がＤｅａｄｌｍ１より小さい）、悪路の検知漏れの問題が発生する。その結果、サスペンションの調整が働かずに悪路を走行してしまう。

　本発明は、このような技術課題を解決するためになされたものであって、悪路の検知漏れを防止できる車両制御装置及び自動運転システムを提供することを目的とする。

　本発明に係る車両制御装置は、車両の位置を推定する位置推定部と、車両の前方を撮像する車載カメラにより撮像された画像に基づいて、路面情報を含む外界情報を取得する外界情報取得部と、悪路の位置が含まれる地図情報を取得する地図情報取得部と、車両のサスペンション及び車速のうち少なくとも一方を調整し、悪路を走行する悪路走行部と、前記位置推定部により推定された車両の位置及び前記地図情報取得部により取得された悪路の位置に基づいて車両前方の一定範囲内に悪路があるか否かを判定するとともに、前記外界情報取得部により取得された路面情報に基づいて悪路が検知されたか否かを判定する悪路判定部と、前記位置推定部により推定された車両の位置及び前記地図情報取得部により取得された悪路の位置に基づいて車両前方の一定範囲内に悪路があると判定され、且つ前記外界情報取得部により取得された路面情報に基づいて悪路が検知されていないと判定された場合、前記地図情報取得部により取得された悪路の位置と前記車載カメラの検知可能区間とに基づいて悪路検知の漏れがあるか否かを判定する悪路検知漏れ判定部と、を備えることを特徴としている。

　本発明に係る車両制御装置では、位置推定部により推定された車両の位置及び地図情報取得部により取得された悪路の位置に基づいて車両前方の一定範囲内に悪路があると判定され、且つ外界情報取得部により取得された路面情報に基づいて悪路が検知されていないと判定された場合、悪路検知漏れ判定部は、地図情報取得部により取得された悪路の位置と車載カメラの検知可能区間とに基づいて悪路検知の漏れがあるか否かを判定する。このようにすれば、仮に車載カメラの検知可能区間が先行車両によって遮蔽された場合であっても、悪路の検知漏れを確実に防止することができる。

　本発明によれば、悪路の検知漏れを防止することができる。

実施形態に係る車両制御装置を示すブロック図である。車両制御装置の制御処理を示すフローチャート図である。悪路検知漏れがあるか否かの判定処理を示すフローチャート図である。悪路走行部の車速調整を説明するための図である。実施形態に係る自動運転システムを示すブロック図である。ステレオカメラの検知範囲及び検知可能区間を説明するための図である。従来の問題点を説明するための図である。従来の問題点を説明するための図である。

　以下、図面を参照して本発明に係る車両制御装置及び自動運転システムの実施形態について説明する。以下の説明において、上下、左右、前後の方向及び位置は、車両制御装置が搭載された車両を基準としている。また、以下の説明では、特に言及されない限り、車両が悪路を回避できない（言い換えれば、悪路を迂回するように走行できない）ことを前提とする。

[車両制御装置について]
　図１は実施形態に係る車両制御装置を示すブロック図である。本実施形態の車両制御装置１００は、車両１０に搭載されている。図１では、車両１０として乗用車の例を示しているが、車両１０は乗用車に制限されず、バス、トラック、トレーラーなどであってよい。そして、車両１０は、車両制御装置１００に加えて、ステレオカメラ２００、ジャイロセンサ３００、サスペンション４００等を備えている。

　ステレオカメラ２００は、特許請求の範囲に記載の「車載カメラ」に相当するものであり、車両１０の前方の様子を撮像する。このステレオカメラ２００は、例えば互いの光軸が平行となるように所定の光軸間隔（基線長）で配置された左右一対のカメラからなり、車両１０のフロントウィンドウに取り付けられている。左右一対のカメラは、それぞれＣＭＯＳなどのイメージセンサや光学レンズなどにより構成されている。なお、車載カメラは、ステレオカメラのほか、単眼カメラ等であってもよい。

　ジャイロセンサ３００は、車両１０の加速度と振動を検知する。車速センサ５００は、車両１０の速度を検知する。

　サスペンション４００は、車両１０の各車輪に配置されている。サスペンション４００は、例えば、電動式のアクチュエータとしての電動モータ（リニアモータ、回転モータ）を有する電磁サスペンション、減衰力の調整が可能な液圧式のアクチュエータとしての油圧緩衝器（油圧ダンパ、油圧ショックアブソーバ）を有するセミアクティブサスペンション、液圧式または気圧式のアクチュエータとしての駆動シリンダ（油圧シリンダ、エアシリンダ）を有するフルアクティブサスペンション、及び、車両の高さ（車高）を調整可能な車高調整装置を兼ねた気圧式のアクチュエータとしての空気ばねを有するエアサスペンションのうちの一つである。そのアクチュエータ（電動モータ、油圧緩衝器、駆動シリンダ、空気ばね等）は、車両制御装置１００（より具体的には、車両制御装置１００の悪路走行部１００８）によって制御されている。言い換えれば、悪路走行部１００８は、アクチュエータ（電動モータ、油圧緩衝器、駆動シリンダ、空気ばね等）を制御することで、サスペンション４００の調整を行う。

　車両制御装置１００は、例えば、演算を実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）と、演算のためのプログラムを記録した二次記憶装置としてのＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）と、演算経過の保存や一時的な制御変数を保存する一時記憶装置としてのＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）とを組み合わせてなるマイクロコンピュータにより構成されており、記憶されたプログラムの実行によって車両１０全体の各制御を行う。

　図１に示すように、本実施形態の車両制御装置１００は、位置推定部１００１、外界情報取得部１００２、ジャイロデータ取得部１００３、悪路判定部１００４、通信制御部１００５、悪路検知漏れ判定部１００６、悪路検知距離維持部１００７、悪路走行部１００８、キャリブレーション部１００９、学習値記憶部１０１０、地図情報取得部１０１１、及び地図データベース（地図ＤＢ）１０１２を備えている。

　位置推定部１００１は、車両１０又は車両制御装置１００に内蔵された衛星信号受信器（図示せず）を用いて車両１０の位置を推定する。具体的には、位置推定部１００１は、衛星信号受信器が衛星航法システムを構成する複数の衛星から受信する信号を解析することで車両１０の位置、すなわち緯度と経度を推定する。なお、位置推定部１００１は、ジャイロセンサ３００の検知結果に基づいて車両１０の位置を推定してもよい。

　外界情報取得部１００２は、ステレオカメラ２００により撮像された画像に基づいて外界情報を取得する。外界情報には、例えば路面情報を示す路面画像データ、先行車両や対向車両の画像データ、交通標識や車線などの画像データが含まれている。

　ジャイロデータ取得部１００３は、特許請求の範囲に記載の「振動取得部」に相当するものであり、ジャイロセンサ３００の検知データに基づいて車両１０の振動を取得する。

　悪路判定部１００４は、位置推定部１００１により推定された車両１０の位置と地図情報取得部１０１１により取得された悪路の位置とに基づいて、車両前方の一定範囲内（例えば２ｋｍ内）に悪路があるか否かを判定する。また、悪路判定部１００４は、外界情報取得部１００２により取得された路面画像データに基づいて、車両１０の前方に悪路が検知されたか否かを判定する。また、悪路検知漏れ判定部１００６によって悪路検知漏れがあると判定され、且つ外界情報取得部１００２により取得された悪路の位置が車両１０の前方の一定範囲内である場合、悪路判定部１００４は、その走行路面に悪路があると判定する。なお、ここでの悪路とは、例えば路面上に凹凸、段差、突起物などの高低差を有するものが存在し、車両がそれを走行する際に生じた振動が予め設定された振動閾値以上の路面を指す。

　通信制御部１００５は、車両１０に設けられた通信機（図示せず）を介して外部サーバ等との間で情報の送受信を制御する。具体的には、通信制御部１００５は、学習値記憶部１０１０に記憶された車速の学習値及びサスペンション調整の学習値のクラウド等の外部サーバへの送信と、外部サーバに保存された車速の学習値及びサスペンション調整の学習値の受信を定期的に行うように制御する。そして、外部サーバに保存された車速の学習値及びサスペンション調整の学習値を受信した場合、通信制御部１００５は、受信したこれらの学習値を学習値記憶部１０１０に記憶させる。

　悪路検知漏れ判定部１００６は、悪路判定部１００４が位置推定部１００１により推定された車両１０の位置及び地図情報取得部１０１１により取得された悪路の位置に基づいて車両前方の一定範囲内に悪路があると判定し、且つ悪路判定部１００４が外界情報取得部１００２により取得された路面情報に基づいて悪路が検知されていないと判定した場合に、地図情報取得部１０１１により取得された悪路の位置とステレオカメラ２００の検知可能区間とに基づいて、悪路検知の漏れがあるか否かを判定する。なお、ステレオカメラ２００の検知可能区間は、上述したように、検知可能区間下限（Ｄｅａｄｌｍ１）と検知可能区間上限（Ｄｅａｄｌｍ２）との間の区間である（例えば図６参照）。

　悪路検知距離維持部１００７は、ステレオカメラ２００の検知可能区間が先行車両に遮蔽されないように、先行車両との距離を維持する。

　悪路走行部１００８は、車両のサスペンション及び車速のうち少なくとも一方を調整して悪路を走行する。具体的には、悪路走行部１００８は、外界情報取得部１００２により取得された路面画像データに基づき、サスペンション４００を調整して悪路を走行する。また、悪路検知漏れ判定部１００６によって悪路検知の漏れがあったと判定された場合、悪路走行部１００８は、学習値記憶部１０１０に記憶されたサスペンション調整の学習値に基づいて車両１０のサスペンション４００を調整して走行する。

　更に、悪路判定部１００４が位置推定部１００１により推定された車両１０の位置及び地図情報取得部１０１１により取得された悪路の位置に基づいて車両前方の一定範囲内に悪路があると判定し場合に、悪路走行部１００８は、学習値記憶部１０１０に記憶された車速の学習値に基づいて車速を調整して走行する。

　キャリブレーション部１００９は、悪路を走行する際にジャイロデータ取得部１００３により取得された車両の振動に基づいて、車速をキャリブレーションする。具体的には、キャリブレーション部１００９は、車両１０が悪路を走行するとき、ジャイロデータ取得部１００３により取得されたジャイロデータに基づいて車両１０の振動を算出する。そして、算出した車両１０の振動が予め設定された閾値を超えた場合に、振動が大きいと認め、該悪路を次回走行するための車速をキャリブレーションする。更に、キャリブレーション部１００９は、キャリブレーションした車速を悪路の位置と紐付けて学習値記憶部１０１０に記憶させることにより、学習値を更新する。

　学習値記憶部１０１０は、キャリブレーション部１００９によりキャリブレーションされた車速を悪路の位置と紐付けて、車速の学習値として記憶する。また、学習値記憶部１０１０は、悪路走行部１００８により調整されたサスペンションの調整値を悪路の位置と紐付けて、サスペンション調整の学習値として記憶する。

　地図情報取得部１０１１は、地図ＤＢ１０１２から地図情報を取得する。地図情報には、悪路の位置、車線情報等が含まれている。

　以下、図２を基に車両制御装置１００の制御処理を説明する。図２は車両制御装置の制御処理を示すフローチャート図である。

　まず、ステップＳ１００では、地図情報取得部１０１１は、地図ＤＢ１０１２から悪路の位置を取得する。このとき、地図情報取得部１０１１は、例えば自車両の走行経路に基づいて、走行経路の路面上に存在する悪路の位置を地図ＤＢ１０１２から取得する。

　ステップＳ１００に続くステップＳ１０１では、悪路判定部１００４は、ステップＳ１００で取得した悪路の位置と位置推定部１００１によって推定された自車両の位置とに基づいて、前方の一定範囲内（例えば２ｋｍ内）に悪路があるか否かを判定する。悪路がないと判定された場合、制御処理はステップＳ１００に戻る。一方、悪路があると判定された場合、制御処理はステップＳ１０２に進む。

　ステップＳ１０２では、悪路走行部１００８は、学習値記憶部１０１０に記憶された車速の学習値を取得する。ここでの車速の学習値は、自車両がこれまで該走行経路を走行した際に該走行経路の悪路位置と紐付けられたものである。そして、自車両が初めて該走行経路を走行した場合、この車速の学習値は、例えばクラウド等の外部サーバから事前にダウンロードして学習値記憶部１０１０に記憶されたものである。

　ステップＳ１０２に続くステップＳ１０３では、車両制御装置１００は、車速センサ５００により検知された現在の車速と、ステップＳ１０２で取得した車速の学習値とに基づいて、車速の調整が必要であるか否かを判定する。ここで、図４を基に車速の調整が必要か否かの判定方法を説明する。

　図４において、悪路走行車速４０ｋｍ／ｈは、悪路を走行した際の車速の学習値の一例を示す。図４に示すように、車両制御装置１００は、まず、ステップＳ１００で取得した悪路の位置と位置推定部１００１によって推定された自車両の位置とに基づいて、悪路までの距離を算出する。図４では、例えば悪路までの距離は１００ｍとする。次に、車両制御装置１００は、現在の車速（例えば６０ｋｍ／ｈ）とステップＳ１０２で取得した車速の学習値（ここでは、悪路走行車速４０ｋｍ／ｈ）とを比較する。比較した結果、現在の車速が学習値よりも大きい場合、車両制御装置１００は、車速の調整が必要であると判定する。

　続いて、車両制御装置１００は、現在の車速から学習値までに一定Ｇ以下の減速度で減速する時に必要な制動距離を算出する。図４では、制動距離は例えば５０ｍである。続いて、車両制御装置１００は、算出した制動距離に基づいて、悪路の位置から逆算して減速開始位置を決定する。このようにすれば、悪路を走行する際に車両のサスペンションの調整に合わせて減速することで、サスペンション調整だけの場合と比べて、悪路走行時の振動を更に抑えることができ、急ブレーキを避けることができる。

　そして、ステップＳ１０３で車速の調整が必要でないと判定された場合、制御処理はステップＳ１０５に進む。一方、車速の調整が必要であると判定された場合、制御処理はステップＳ１０４に進む。

　ステップＳ１０４では、車両制御装置１００は、上述したように、車速の学習値になるように車速を調整する。

　ステップＳ１０４に続くステップＳ１０５では、悪路検知距離維持部１００７は、ステレオカメラ２００の検知可能区間が先行車両によって遮蔽されないように、先行車両との車間距離を少なくとも検知可能区間上限（Ｄｅａｄｌｍ２）と同じになるように維持する。このようにステレオカメラ２００の検知可能区間が先行車両に遮蔽されないようにすることで、悪路等の検知漏れを防止することができる。

　ステップＳ１０５に続くステップＳ１０６では、外界情報取得部１００２は、ステレオカメラ２００により撮像された路面画像データを取得する。

　ステップＳ１０６に続くステップＳ１０７では、悪路判定部１００４は、ステップＳ１０６で取得した路面画像データに基づき、悪路が検知されたか否かを判定する。なお、路面画像データに基づいて悪路を検知することについては、既に周知された技術を用いることができるので、その詳細説明を省略する。

　そして、悪路が検知されたと判定された場合、制御処理はステップＳ１０８に進む。ステップＳ１０８では、悪路走行部１００８は、ステップＳ１０６で取得した路面画像データに基づき、サスペンション４００を調整する。路面画像データに基づいて車両のサスペンションを調整することについては、既に周知された技術を用いることができるので、その詳細説明を省略する。そして、ステップＳ１０８が終わると、制御処理はステップＳ１１１に進む。

　一方、ステップＳ１０７において悪路が検知されていないと判定された場合、制御処理はステップＳ１０９に進む。

　ステップＳ１０９では、悪路検知漏れ判定部１００６は、悪路の検知漏れがあるか否かを判定する。なお、悪路の検知漏れがあるか否かの判定は後述する。そして、悪路の検知漏れがあると判定された場合、制御処理はステップＳ１１０に進む。悪路の検知漏れがないと判定された場合、制御処理はステップＳ１１２に進む。

　ステップＳ１１０では、悪路走行部１００８は、学習値記憶部１０１０に記憶されたサスペンション調整の学習値を取得し、取得したサスペンション調整の学習値に基づいてサスペンション４００を調整する。ここでのサスペンション調整の学習値は、自車両がこれまで該走行経路を走行した際に該走行経路の悪路位置と紐付けられたものである。そして、自車両が初めて該走行経路を走行した場合、このサスペンション調整の学習値は、例えばクラウド等の外部サーバから事前にダウンロードして学習値記憶部１０１０に記憶されたものである。

　ステップＳ１０８又はＳ１１０に続くステップＳ１１１では、車両制御装置１００は、ステップＳ１００で取得した悪路位置と位置推定部１００１によって推定された自車両の現在位置とに基づいて、車両１０が悪路を通過したか否かを判定する。悪路を通過したと判定された場合、制御処理はステップＳ１１２に進む。

　ステップＳ１１２では、悪路走行部１００８は、悪路を走行するために調整した車速及びサスペンション４００を調整前の状態にそれぞれ復帰する。

　ステップＳ１１２に続くステップＳ１１３では、車両制御装置１００は、悪路を走行した際にジャイロデータ取得部１００３により取得されたジャイロデータ（すなわち、車両の振動）が予め設定された閾値より大きいか否かを判定する。閾値より大きいと判定された場合、制御処理はステップＳ１１４に進む。一方、閾値以下であると判定された場合、制御処理はステップＳ１１５に進む。

　ステップＳ１１４では、キャリブレーション部１００９は、悪路を走行した際の車速をキャリブレーションし、キャリブレーションした車速を悪路の位置と紐付けて学習値記憶部１０１０に記憶させることにより、学習値を更新する。

　ステップＳ１１５では、悪路を走行した際のサスペンション調整値を悪路の位置と紐付けて学習値記憶部１０１０に記憶させることにより、サスペンション調整の学習値を更新する。これによって、一連の制御処理が終了する。

　以下、図３を基に上記ステップＳ１０９の判定処理を説明する。図３は悪路検知漏れがあるか否かの判定処理を示すフローチャート図である。

　図３に示すように、ステップＳ１０９１では、車両制御装置１００は、先行車両との距離（すなわち、車間距離Ｌ１）を取得する。

　ステップＳ１０９１に続くステップＳ１０９２では、車両制御装置１００は、位置推定部１００１によって推定された自車両の位置と、ステップＳ１００で取得した悪路の位置とに基づいて、自車両から悪路までの距離Ｌ２を算出する。

　ステップＳ１０９２に続くステップＳ１０９３では、車両制御装置１００は、ステレオカメラ２００の検知可能区間を取得する。このとき、車両制御装置１００は、検知可能区間を定めるための検知可能区間下限（Ｄｅａｄｌｍ１）及び検知可能区間上限（Ｄｅａｄｌｍ２）をそれぞれ取得する。

　ステップＳ１０９３に続くステップＳ１０９４では、車両制御装置１００は、悪路がステレオカメラ２００の検知可能区間内に存在するか否か(すなわち、Ｄｅａｄｌｍ１≦Ｌ２≦Ｄｅａｄｌｍ２の関係を満たすか否か)を判定する。悪路がステレオカメラ２００の検知可能区間内に存在すると判定された場合、制御処理はステップＳ１０９５に進む。一方、悪路がステレオカメラ２００の検知可能区間内に存在しないと判定された場合、ステップＳ１０９４の処理が繰り返し行われる。

　ステップＳ１０９４に続くステップＳ１０９５では、悪路判定部１００４は、ステップＳ１０６で取得した路面画像データに基づき、悪路が検知されたか否かを判定する。そして、悪路が検知されたと判定された場合、制御処理は上述のステップＳ１０８に進む。一方、悪路が検知されていないと判定された場合、制御処理はステップＳ１０９６に進む。なお、このステップＳ１０９５の処理は上述のステップＳ１０７と同様であるため、省略されてもよい。

　ステップＳ１０９６では、車両制御装置１００は、ステレオカメラ２００の検知可能区間が先行車両によって遮蔽されているか否か（すなわち、Ｌ１≦Ｌ２の関係を満たすか否か）を判定する。

　そして、Ｌ１＞Ｌ２のとき、車両制御装置１００は検知可能区間が先行車両に遮蔽されていないと判定する。これによって、制御処理はステップＳ１０９９に進む。ステップＳ１０９９では、車両制御装置１００は、悪路の検知漏れがなく、悪路が修復されたと判定する。ステップＳ１０９９が終わると、制御処理は上述のステップＳ１１２に進む。

　一方、ステップＳ１０９６においてＬ１≦Ｌ２のとき、車両制御装置１００は、検知可能区間が先行車両に遮蔽されていると判定する。これによって、制御処理はステップＳ１０９７に進む。ステップＳ１０９７では、車両制御装置１００は、悪路がステレオカメラ２００の検知可能区間外になったか否か（すなわち、Ｌ２＜Ｄｅａｄｌｍ１の関係を満たす否か）を判定する。

　そして、Ｌ２≧Ｄｅａｄｌｍ１のとき、車両制御装置１００は、悪路がステレオカメラ２００の検知可能区間外になっていないと判定する。これによって、制御処理はステップＳ１０９５に戻る。

　一方、Ｌ２＜Ｄｅａｄｌｍ１のとき、車両制御装置１００は、悪路がステレオカメラ２００の検知可能区間外になったと判定し、制御処理はステップＳ１０９８に進む。ステップＳ１０９８では、悪路検知漏れ判定部１００６は、悪路検知漏れありと判定する。これによって、制御処理は上述のステップＳ１１０に進む。

　以上のように構成された車両制御装置１００では、悪路判定部１００４が位置推定部１００１により推定された車両１０の位置及び地図情報取得部１０１１により取得された悪路の位置に基づいて車両前方の一定範囲内に悪路があると判定し、且つ外界情報取得部１００２により取得された路面画像データに基づいて悪路が検知されていないと判定した場合に、悪路検知漏れ判定部１００６は、地図情報取得部１０１１により取得された悪路の位置とステレオカメラ２００の検知可能区間とに基づいて悪路の検知漏れがあるか否かを判定する。このようにすれば、仮にステレオカメラ２００の検知可能区間が先行車両によって遮蔽された場合であっても、悪路の検知漏れを確実に防止することができる。

　なお、本実施形態において、車両１０が悪路を回避できないことを前提としたが、車両１０が悪路を回避できる走行を行ってもよい。この場合、例えば地図情報取得部１０１１は地図情報に含まれる車線情報を更に取得し、車両制御装置１００は、地図情報取得部１０１１により取得された車線情報及び悪路の位置に基づいて、悪路のない走行車線への走行を行う。このようにすれば、悪路のない走行車線への変更を行うことで、悪路を回避できる走行を実現することができる。

　また、車両制御装置１００に目的地までの走行経路を生成する経路生成部を更に設け、該経路生成部は、地図情報取得部１０１１により取得された悪路の位置に基づいて悪路を回避する走行経路を生成するようにしてもよい。このようにすれば、悪路を回避できる経路を生成することができるので、悪路を回避できる走行を実現することができる。

［自動運転システムについて］
　図５は実施形態に係る自動運転システムを示すブロック図である。本実施形態の自動運転システム１は、上述した車両１０と、車両１０と通信可能に接続されたクラウド２０とを備えている。

　クラウド２０は、特許請求の範囲に記載の「外部サーバ」に相当するものであり、車両１０と通信する通信部２０１と、通信部２０１により受信された車速の学習値及びサスペンション調整の学習値を保存する情報保存部２０２とを有する。

　通信部２０１は、図示しないネットワークを介して車両１０との間で情報の送受信を行う。情報保存部２０２は、受信された車速の学習値及びサスペンション調整の学習値と、車両１０のスペックとにフィルタ処理を行って保存する。

　このように構成された自動運転システム１では、クラウド２０は、複数の車両１０から送信された車速の学習値及びサスペンション調整の学習値を保存して蓄積し、例えば車両の要求に応じて保存した車速の学習値及びサスペンション調整の学習値を要求車両に送信することで、これらの学習値を複数の車両で共有することが可能である。しかも、車速の学習値及びサスペンション調整の学習値は悪路の位置と紐付けられるので、仮に他の車両が初めて悪路を走行した場合であっても、これらの学習値に基づいて走行することができるので、優れた走行快適性を得られる。

　以上、本発明の実施形態について詳述したが、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の精神を逸脱しない範囲で、種々の設計変更を行うことができるものである。

１：自動運転システム、１０：車両、２０：クラウド、１００：車両制御装置、２００：ステレオカメラ（車載カメラ）、３００：ジャイロセンサ、４００：サスペンション、５００：車速センサ、１００１：位置推定部、１００２：外界情報取得部、１００３：ジャイロデータ取得部（振動取得部）、１００４：悪路判定部、１００５：通信制御部、１００６：悪路検知漏れ判定部、１００７：悪路検知距離維持部、１００８：悪路走行部、１００９：キャリブレーション部、１０１０：学習値記憶部、１０１１：地図情報取得部、１０１２：地図ＤＢ

Claims

　車両の位置を推定する位置推定部と、
　車両の前方を撮像する車載カメラにより撮像された画像に基づいて、路面情報を含む外界情報を取得する外界情報取得部と、
　悪路の位置が含まれる地図情報を取得する地図情報取得部と、
　車両のサスペンション及び車速のうち少なくとも一方を調整し、悪路を走行する悪路走行部と、
　前記位置推定部により推定された車両の位置及び前記地図情報取得部により取得された悪路の位置に基づいて車両前方の一定範囲内に悪路があるか否かを判定するとともに、前記外界情報取得部により取得された路面情報に基づいて悪路が検知されたか否かを判定する悪路判定部と、
　前記位置推定部により推定された車両の位置及び前記地図情報取得部により取得された悪路の位置に基づいて車両前方の一定範囲内に悪路があると判定され、且つ前記外界情報取得部により取得された路面情報に基づいて悪路が検知されていないと判定された場合、前記地図情報取得部により取得された悪路の位置と前記車載カメラの検知可能区間とに基づいて悪路検知の漏れがあるか否かを判定する悪路検知漏れ判定部と、
を備えることを特徴とする車両制御装置。
　車両の振動を取得する振動取得部と、悪路を走行する際に前記振動取得部により取得された車両の振動に基づいて車速をキャリブレーションするキャリブレーション部と、を備える請求項１に記載の車両制御装置。
　前記車載カメラの検知可能区間が先行車両に遮蔽されないように先行車両との距離を維持する悪路検知距離維持部を備える請求項１又は２に記載の車両制御装置。
　前記キャリブレーション部によりキャリブレーションされた車速を悪路の位置と紐付けて、車速の学習値として記憶する学習値記憶部を備える請求項２に記載の車両制御装置。
　前記位置推定部により推定された車両の位置及び前記地図情報取得部により取得された悪路の位置に基づいて車両前方の一定範囲内に悪路があると判定された場合、前記悪路走行部は、前記学習値記憶部に記憶された車速の学習値に基づいて車速を調整する請求項４に記載の車両制御装置。
　前記学習値記憶部は、前記悪路走行部により調整されたサスペンションの調整値を悪路の位置と紐付けて、サスペンション調整の学習値として記憶する請求項４に記載の車両制御装置。
　前記悪路検知漏れ判定部によって悪路検知の漏れがあったと判定された場合、前記悪路走行部は、前記学習値記憶部に記憶されたサスペンション調整の学習値に基づいて車両のサスペンションを調整する請求項６に記載の車両制御装置。
　前記学習値記憶部に記憶された車速の学習値及びサスペンション調整の学習値の外部サーバへの送信と、前記外部サーバに保存された車速の学習値及びサスペンション調整の学習値の受信を制御する通信制御部を備える請求項６に記載の車両制御装置。
　前記地図情報取得部は地図情報に含まれる車線情報を更に取得し、
　前記車両制御装置は、前記地図情報取得部により取得された車線情報及び悪路の位置に基づいて、悪路のない車線への走行を行う請求項１に記載の車両制御装置。
　目的地までの走行経路を生成する経路生成部を備え、
　前記経路生成部は、前記地図情報取得部により取得された悪路の位置に基づいて、悪路を回避する走行経路を生成する請求項１に記載の車両制御装置。
　請求項６～８のいずれか一項に記載の車両制御装置が搭載された車両と、前記車両と通信可能に構成された外部サーバとを備える自動運転システムであって、
　前記外部サーバは、前記車両と通信する通信部と、前記通信部により受信された車速の学習値及びサスペンション調整の学習値を保存する情報保存部とを有する自動運転システム。