WO2025243726A1 - 電子制御装置及び環境認識方法 - Google Patents

電子制御装置及び環境認識方法

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WO2025243726A1
WO2025243726A1 PCT/JP2025/014443 JP2025014443W WO2025243726A1 WO 2025243726 A1 WO2025243726 A1 WO 2025243726A1 JP 2025014443 W JP2025014443 W JP 2025014443W WO 2025243726 A1 WO2025243726 A1 WO 2025243726A1
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WO
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vehicle
unit
drivable area
information
external environment
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PCT/JP2025/014443
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English (en)
French (fr)
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寿幸 足立
仁 早川
裕司 大石
佳伸 小笠原
茂規 早瀬
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Astemo Ltd
Original Assignee
Astemo Ltd
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Publication date
Application filed by Astemo Ltd filed Critical Astemo Ltd
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    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/10—Path keeping
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
    • B60W40/06—Road conditions
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems

Definitions

  • the present invention relates to an electronic control device and an environment recognition method.
  • Patent Document 1 discloses technology that generates a natural target trajectory according to the degree of driving risk posed to the vehicle by road surface obstacles that the vehicle can overcome.
  • Patent Document 1 states that "the system includes an information acquisition unit that acquires information about environmental elements around the vehicle, including at least road surface obstacles that the vehicle can overcome on the road surface; a risk map generation unit that generates a risk map that represents the degree of risk of the vehicle traveling at each position around the vehicle based on the information; and a travel control planning unit that determines a travel trajectory for controlling the vehicle's travel based on the risk map, and the travel control planning unit determines the travel trajectory based on the degree of risk of the road surface obstacles on the risk map that the vehicle's wheel trajectory passes through on the travel trajectory.”
  • Patent Document 1 calculates the driving risk of crossing or passing over a road surface obstacle, which is an obstacle that the vehicle can overcome, based on the current vehicle state, and selects a target driving trajectory based on the calculated level of driving risk.
  • the vehicle state may be changed, such as by decelerating through vehicle control, so that the vehicle crosses or passes over the road surface obstacle.
  • Patent Document 1 for calculating the degree of driving risk based on the current vehicle state is unable to calculate the driving risk in the vehicle state after control has been taken into account.
  • the technology described in Patent Document 1 is unable to plan a driving trajectory that takes vehicle control into account, which limits the driving trajectory options and raises the risk of being unable to select a safe driving trajectory that takes vehicle control into account.
  • the present invention was developed in light of these circumstances, and aims to enable the vehicle to travel safely based on the vehicle's state after vehicle control.
  • the electronic control device comprises an external environment information acquisition unit that acquires external environment information relating to the environment outside the host vehicle; a judgment setting information acquisition unit that acquires judgment setting information that determines whether the host vehicle can be driven for each type of external environment identified in the external environment information according to the vehicle state that represents the state of the host vehicle; and a drivable area generation unit that generates a drivable area, which is an area in which the host vehicle can be driven, for each of a plurality of vehicle states based on the external environment information and the judgment setting information, and outputs the drivable area.
  • a drivable area of the host vehicle is generated based on the vehicle state after vehicle control and is output, so that the host vehicle can travel safely.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram illustrating an example of an electronic control device according to an embodiment of the present invention and a hardware configuration related to the electronic control device; 1 is a diagram illustrating an example of a connection configuration of an electronic control device, a group of external sensors, a group of vehicle sensors, and a vehicle control unit according to a first embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram showing an example of the internal configuration of a processing unit according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a data structure of a determination setting information table according to the first embodiment of the present invention.
  • 5 is a flowchart illustrating an example of a travelable area generation condition determination unit according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating an example of a travelable area generation process according to the first embodiment of the present invention.
  • 4 is a flowchart illustrating an example of a travel planning process according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram showing a specific processing state of a processing unit according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 10 is a block diagram showing an example of the internal configuration of a processing unit according to a second embodiment of the present invention.
  • FIG. 11 is a block diagram showing an example of the internal configuration of a processing unit according to a third embodiment of the present invention.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a data structure of a future vehicle state estimation table according to a third embodiment of the present invention.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a data structure of a vehicle state estimation parameter setting table according to the third embodiment of the present invention.
  • 10 is a flowchart illustrating an example of a driveable area generation condition determination process according to a third embodiment of the present invention.
  • FIG. 10 is a block diagram showing an example of the configuration of a processing unit according to a fourth embodiment of the present invention.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a data structure of a vehicle state estimation parameter setting table for each travel plan according to a fourth embodiment of the present invention.
  • 13 is a flowchart illustrating an example of a travel planning process according to a fourth embodiment of the present invention.
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating an example of a driveable area generation condition determination process according to a fourth embodiment of the present invention.
  • FIG. 13 is a block diagram showing an example of the configuration of a processing unit according to a fifth embodiment of the present invention. 13 is a flowchart illustrating an example of a travelable area generation process according to a fifth embodiment of the present invention.
  • FIG. 13 is a block diagram showing an example of the configuration of a processing unit according to a sixth embodiment of the present invention.
  • FIG. 13 is a block diagram showing an example of the configuration of a processing unit according to a seventh embodiment of the present invention.
  • the present invention is applicable, for example, to a vehicle control computing device capable of communicating with an on-board ECU (Electronic Control Unit) for an Advanced Driver Assistance System (ADAS) or Autonomous Driving (AD).
  • ECU Electronic Control Unit
  • ADAS Advanced Driver Assistance System
  • AD Autonomous Driving
  • FIG. 1 is a schematic diagram illustrating an example of the configuration of an electronic control device according to a first embodiment and hardware related to the electronic control device.
  • vehicle 1 includes an electronic control unit 2, a group of external sensors 3, and a group of vehicle sensors 4.
  • vehicle 1 is an example of a host vehicle equipped with electronic control unit 2.
  • the electronic control unit 2 is an ECU (Electronic Control Unit) that performs calculations to provide driving assistance and drive control for the vehicle 1.
  • the electronic control unit 2 has the function of controlling various operations, including the driving of the vehicle 1.
  • the external sensor group 3 includes external sensors such as radar and LiDAR (Light Detection and Ranging), and acquires external information related to the outside of the vehicle 1.
  • An example of the external information acquired by the external sensor group 3 is referred to as external sensor information.
  • the external sensor information is also information that represents the environment in which the vehicle 1 is traveling.
  • the vehicle sensor group 4 detects the vehicle state such as the speed of the vehicle 1 .
  • the electronic control unit 2, the group of external sensors 3, and the group of vehicle sensors 4 are connected to one another via a common bus 5. As a result, the electronic control unit 2, the group of external sensors 3, and the group of vehicle sensors 4 can communicate information with one another via the common bus 5.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of the connection configuration of the electronic control unit 2, the external sensor group 3, the vehicle sensor group 4, and the vehicle control unit 20.
  • the electronic control unit 2 generates vehicle control information for controlling the traveling of the vehicle 1 for driving assistance or automatic driving of the vehicle 1, based on various input information provided from the external sensor group 3 and the vehicle sensor group 4.
  • the electronic control unit 2 includes a processing unit 6 and a storage unit 7.
  • the processing unit 6 is configured to include, for example, a CPU (Central Processing Unit), which is a central processing unit. However, in addition to the CPU, it may also be configured to include a GPU (Graphics Processing Unit), FPGA (Field Programmable Gate Array), ASIC (Application Specific Integrated Circuit), etc., or it may be configured with just one of these.
  • the processing unit 6 recognizes the environment around the vehicle 1 using the environmental recognition methods shown in the respective flowcharts described below, and causes the vehicle control unit 20 to perform vehicle control that allows the vehicle 1 to travel safely based on the recognized environment.
  • the storage unit 7 may be, for example, a hard disk drive (HDD), solid state drive (SSD), flexible disk, optical disk, or non-volatile memory.
  • HDD hard disk drive
  • SSD solid state drive
  • the storage unit 7 also stores programs for the electronic control unit 2 to function.
  • the storage unit 7 also stores programs and data necessary for the processing unit 6 to operate.
  • the storage unit 7 is used as an example of a non-transitory storage medium that can be read by a computer and that stores programs executed by the electronic control unit 2.
  • the vehicle control unit 20 When the vehicle control unit 20 receives vehicle control information from the processing unit 6, it outputs control signals to, for example, actuators for controlling the driving of the vehicle 1, battery control units, engine control units, steering control units, etc. In this way, the vehicle control unit 20 safely controls the vehicle 1.
  • FIG. 3 is a block diagram showing an example of the internal configuration of the processing unit 6 according to the first embodiment.
  • the processing unit 6 has, as its functions, an external sensor information acquisition unit 8, a vehicle sensor information acquisition unit 9, a road obstacle recognition unit 10, a drivable area generation condition determination unit 11, a drivable area generation unit 12, and a driving plan unit 13.
  • the external sensor information acquisition unit 8 is used as an example of an external information acquisition unit that acquires external sensor information detected by the external sensor group 3 via the common bus 5 connected to the electronic control unit 2.
  • External sensors include, for example, one or more cameras that capture images of the front, rear, left, right, and sides of the vehicle 1, radar that emits radio waves to measure the distance and direction to an object, and LiDAR that emits laser light to measure the distance and shape of an object.
  • the vehicle sensor information acquisition unit 9 acquires vehicle sensor information detected by the vehicle sensor group 4 via the common bus 5 connected to the electronic control unit 2. Since the vehicle sensor information represents the current vehicle state of the vehicle 1, the vehicle sensor information acquisition unit 9 is used as an example of a vehicle state acquisition unit.
  • the vehicle sensor group 4 includes, for example, a speed sensor that detects the traveling speed of the vehicle 1, a steering angle sensor that measures the steering angle of the steering wheel, etc.
  • the road obstacle recognition unit 10 outputs road obstacle information for recognizing road obstacles that the vehicle can overcome on the road surface and road obstacle recognition information that represents road obstacles recognized based on external sensor information. For example, the road obstacle recognition unit 10 identifies the type, position, size, movement, etc. of the road obstacle based on the external sensor information acquired by the external sensor information acquisition unit 8 and the road obstacle information held internally by the road obstacle recognition unit 10, and recognizes the road obstacle.
  • the road obstacle recognition unit 10 identifies the type, position, size, movement, etc. of the road obstacle based on the external sensor information acquired by the external sensor information acquisition unit 8 and the road obstacle information held internally by the road obstacle recognition unit 10, and recognizes the road obstacle.
  • obstacles those that the vehicle 1 cannot step over or overcome
  • road obstacles are defined as “road obstacles.”
  • Information on road obstacles recognized by the road obstacle recognition unit 10 is referred to as "road obstacle recognition information.”
  • Road surface obstacle information is information that links patterns of sensor information such as images and point clouds with the shape or characteristics of road obstacles, and is used to recognize road obstacles.
  • the drivable area generation condition determination unit 11 determines the drivable area generation conditions that define the range of vehicle conditions when generating a drivable area. To this end, the drivable area generation condition determination unit 11 specifies the vehicle conditions of the vehicle 1 that are necessary for the drivable area generation process in the drivable area generation unit 12.
  • the vehicle conditions are expressed by vehicle condition types such as the vehicle 1's driving speed, acceleration, and steering wheel angle, and numerical values that represent the magnitude of these types.
  • the drivable area generation unit 12 generates a drivable area based on external sensor information, road surface obstacle recognition information, and drivable area generation conditions. At this time, the drivable area generation unit 12 generates a drivable area in which the vehicle can travel, for example, using an internally stored judgment setting information table T1 (see Figure 4). The drivable area generation unit 12 then outputs the generated drivable area to the driving plan unit 13.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of the data structure of the determination setting information table T1.
  • the determination setting information table T1 has the following items: road obstacle type T1a, vehicle condition type T1b, and driving possible condition T1c.
  • the road surface obstacle type T1a item stores types of road surface obstacles such as bumps, puddles, 10% uphill slopes, and frozen roads. If the driver of vehicle 1 cannot see the road conditions ahead due to the road surface gradient, vehicle 1 can travel safely by reducing its speed. Such road surface gradients are also set as types of road surface obstacles.
  • the vehicle state type T1b field stores vehicle state types such as speed, speed (engine rotation speed), steering angle, and acceleration.
  • the item of the driving conditions T1c stores driving conditions such as a speed of 40 km/h or less, a steering angle of ⁇ 20 degrees or less, and an acceleration of ⁇ 0.5 m/ s2 or less.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating an example of the driveable area generation condition determination unit 11 according to the first embodiment.
  • the drivable area generating condition determination unit 11 statically determines one vehicle state to be stored internally and outputs it as a drivable area generating condition (S1).
  • S1 drivable area generating condition
  • neither external sensor information nor vehicle sensor information is input to the drivable area generating condition determination unit 11 according to the first embodiment. Therefore, the drivable area generating condition determination unit 11 determines one fixed vehicle state, such as driving speed or acceleration.
  • This method of determining a vehicle state is referred to as "statically determining a vehicle state.”
  • the drivable area generating condition determination unit 11 always fixes the speed of the vehicle 1 to 40 km/h and determines the drivable area generating condition for 40 km/h.
  • the drivable area generation process performed by the drivable area generation unit 12 uses external sensor information acquired by the external sensor information acquisition unit 8, road surface obstacle recognition information, vehicle state information determined by the drivable area generation condition determination unit 11, and a judgment setting information table T1 internally held by the drivable area generation unit 12.
  • FIG. 6 is a flowchart showing an example of the driveable area generation process. This process is performed by the driveable area generation unit 12 according to the first embodiment.
  • the drivable area generating unit 12 acquires external sensor information, road obstacle recognition information, and vehicle state information (S11).
  • the drivable area generating unit 12 compares the vehicle state and drivable conditions based on the road obstacle recognition information and the determination setting information table T1 to obtain a result of whether or not the vehicle is drivable in response to the road obstacle (S12).
  • the determination setting information table T1 indicates that the driving condition is 60 km/h or less. Therefore, if vehicle 1 exceeds 60 km/h, it is not possible to drive, and if vehicle 1 is 60 km/h or less, it is possible to drive.
  • the drivable area generation unit 12 generates a drivable area based on the external sensor information, road surface obstacle recognition information, and the drivability results for each road surface obstacle (S13). For example, if the drivability result indicates drivability, the drivable area for vehicle 1 is generated in the direction of traveling straight along the current lane. Finally, the drivable area generation unit 12 outputs the generated drivable area to the driving plan unit 13 (S14). The driving plan unit 13 generates a driving plan for vehicle 1 based on the current vehicle state of vehicle 1 and the drivable area.
  • FIG. 7 is a flowchart showing an example of a driving plan process. This process is performed by the driving planner 13 according to the first embodiment.
  • the driving planner 13 acquires vehicle sensor information from the vehicle sensor information acquirer 9 and acquires information on the drivable area from the drivable area generator 12 (S21).
  • the driving planner 13 generates a driving trajectory candidate (S22).
  • any method for generating the driving trajectory candidate is acceptable. For example, a driving trajectory in which the vehicle 1 travels straight in the lane in which it is currently traveling, or a driving trajectory in which the vehicle 1 changes lanes, etc., is generated as the driving trajectory candidate.
  • the driving plan unit 13 refers to the drivable area and determines whether each driving trajectory candidate is feasible (S23). For example, a driving trajectory included in the drivable area is determined to be feasible, and a driving trajectory not included in the drivable area is determined to be infeasible.
  • the driving planner 13 selects one driving trajectory from among the feasible driving trajectories in accordance with selection criteria such as safety (S24). For example, even if a driving trajectory is included in the drivable area, if it is predicted that a vehicle traveling parallel in another lane will enter the driving trajectory, that driving trajectory will not be selected from the perspective of safety.
  • selection criteria such as safety (S24). For example, even if a driving trajectory is included in the drivable area, if it is predicted that a vehicle traveling parallel in another lane will enter the driving trajectory, that driving trajectory will not be selected from the perspective of safety.
  • the driving plan unit 13 generates vehicle control information based on the vehicle state (e.g., speed, steering angle, acceleration, etc.) specified by the driving area generation condition determination unit 11 in the driving area generation process shown in Figure 6 and the current vehicle state acquired from the vehicle sensor information (S25). For example, if the drivable area referenced by the driving planning unit 13 in step S23 is generated under a vehicle condition of 50 km/h, it is unclear whether the vehicle can be driven at speeds other than 50 km/h, so vehicle control information is generated to control the vehicle 1 to drive at speeds of 50 km/h or less.
  • vehicle state e.g., speed, steering angle, acceleration, etc.
  • the driving plan unit 13 outputs the generated vehicle control information to the vehicle control unit 20 (S26).
  • This vehicle control information is output information from the electronic control unit 2.
  • the vehicle control information is output to the vehicle control unit 20 shown in FIG. 1.
  • the vehicle control unit 20 controls the driving of the vehicle 1 based on the input vehicle control information.
  • Figure 8 is a diagram showing specific processing by the processing unit 6 according to the first embodiment.
  • vehicle 1 is traveling at 80 km/h on a two-lane road, with vehicle 31 traveling alongside it in the adjacent lane, also traveling at 80 km/h.
  • Vehicles 1 and 31 are traveling in the direction indicated by the white arrows in the figure.
  • the road obstacle recognition unit 10 recognizes a puddle 32 ahead of the vehicle 1 based on external sensor information and road obstacle information.
  • the drivable area generation condition determination unit 11 outputs a static speed of 50 km/h as the drivable area generation condition, representing the vehicle state stored internally.
  • the drivable area generation unit 12 references the determination setting information table T1 shown in Figure 4 and generates a drivable area taking into account that the vehicle 1 can travel through the puddle 32 at a speed of 50 km/h.
  • the driving planner 13 generates the driving trajectories 33 and 34 as candidate driving trajectories for the vehicle 1. Then, the driving planner 13 determines that the vehicle 1 can travel on both the driving trajectories 33 and 34. For example, the driving planner 13 selects the driving trajectory 34 taking into consideration the risk of collision with the vehicle 31 when the vehicle 1 changes lanes. The driving planner 13 also outputs vehicle control information to satisfy the drivable area generation condition of 50 km/h. As a result, the vehicle 1 can travel on the driving trajectory 34, which passes through the puddle 32.
  • a travel path 33 that avoids the puddle 32 can also be selected.
  • the travel planning unit 13 determines the travel path in order of priority, namely, safety, ride comfort, and fuel efficiency. For example, if it is better for the vehicle 1 not to pass through the puddle 32 from the viewpoint of safety, the travel planning unit 13 selects a travel trajectory 33 that avoids the puddle 32 .
  • the driving planner 13 selects a driving trajectory 34 that passes through puddles 32. Furthermore, if the riding comfort does not change, the driving planner 13 selects a driving trajectory that does not worsen fuel economy. Although not shown in this example, for example, since sudden acceleration generally increases fuel consumption and tends to worsen fuel economy, a driving trajectory that allows the vehicle to be controlled to accelerate gradually is selected.
  • the configuration of the processing unit 6 according to the first embodiment described above makes it possible to calculate a drivable area for a vehicle trajectory that differs from the current trajectory. Therefore, the drivable area generation condition determination unit 11 can select a trajectory on which the vehicle can travel under specified vehicle state conditions. Furthermore, since the vehicle control targets are also determined using the vehicle state conditions specified by the drivable area generation condition determination unit 11, the driving plan unit 13 can execute a driving plan that takes vehicle control into consideration.
  • a driving trajectory that avoids the puddle 32 shown in Figure 8 has been determined in the driving plan.
  • the processing unit 6 determines in the driving plan a driving trajectory that will get over the puddle 32 if it is possible to get over the puddle 32 by slowing down the speed of the vehicle 1.
  • the vehicle 1 will not suddenly change lanes, and the vehicle 1 will be able to drive over the puddle 32 safely.
  • FIG. 9 is a block diagram showing an example of the internal configuration of a processing unit 6A according to the second embodiment. Note that the same reference numerals as those in FIGS. 1 to 8 denote similar parts, and therefore detailed descriptions thereof will be omitted.
  • the processing unit 6A includes a road obstacle information acquisition unit 14 and a judgment setting information acquisition unit 15 in addition to the functional units of the processing unit 6 according to the first embodiment shown in FIG.
  • the road surface obstacle information acquisition unit 14 acquires road surface obstacle information stored in the storage unit 7 .
  • the processing by the road surface obstacle information acquisition unit 14 is performed when a device (for example, a PC (Personal Computer)) provided outside the vehicle 1 updates the road surface obstacle information stored in the memory unit 7 .
  • a device for example, a PC (Personal Computer)
  • the road obstacle recognizing unit 10 acquires road obstacle information from a road obstacle information acquiring unit 14 and acquires external sensor information from an external sensor information acquiring unit 8 .
  • the determination setting information acquisition unit 15 acquires determination setting information that determines whether the vehicle 1 can travel for each type of external area grasped by external sensor information according to the vehicle state that represents the state of the vehicle 1.
  • the judgment setting information acquisition unit 15 acquires judgment setting information from the judgment setting information table T1A stored in the memory unit 7.
  • the judgment setting information table T1A is a table consisting of the same items as the judgment setting information table T1 shown in FIG. 4.
  • the judgment setting information acquisition unit 15 performs processing to acquire judgment setting information from the judgment setting information table T1A.
  • the drivable area generation unit 12 generates a drivable area, which is an area in which the vehicle 1 can travel, for each of a plurality of vehicle states based on external sensor information and judgment setting information.
  • the drivable area generation unit 12 then outputs the drivable area to the driving plan unit 13.
  • the drivable area generation unit 12 acquires the judgment setting information in the judgment setting information table T1A from the judgment setting information acquisition unit 15.
  • the judgment setting information table T1 held internally by the drivable area generation unit 12 is updated by the judgment setting information in the judgment setting information table T1 acquired by the judgment setting information acquisition unit 15 from the memory unit 7.
  • a device installed outside the vehicle 1 accesses the memory unit 7 via wired or wireless communication and updates at least one of the judgment setting information table T1A and the road surface obstacle information.
  • the drivable area generating unit 12 then updates the judgment setting information table T1 using the judgment setting information in the updated judgment setting information table T1A.
  • the road obstacle recognizing unit 10 also updates the road obstacle information it holds using the updated road obstacle information. Therefore, the road obstacle recognizing unit 10 compares the appearance sensor information with the updated road obstacle information, and outputs the recognized road obstacle to the drivable area generating unit 12 as road obstacle recognition information.
  • the drivable area generation unit 12 generates the drivable area based on the updated judgment setting information table T1 and the road surface obstacle recognition information. Therefore, the drivable area is based on the road surface obstacles properly recognized by the road surface obstacle recognition unit 10.
  • a device external to the vehicle 1 can easily update the road surface obstacle information held internally by the road surface obstacle recognition unit 10 and the judgment setting information table T1 held internally by the drivable area generation unit 12 via the memory unit 7.
  • FIG. 10 is a block diagram showing an example of the internal configuration of a processing unit 6B according to the third embodiment. Note that the same reference numerals as those in FIGS. 1 to 9 denote similar parts, and therefore detailed descriptions thereof will be omitted.
  • the processing unit 6B according to the third embodiment has the same configuration as the processing unit 6 shown in Figure 3. However, the drivable area generation condition determination unit 11 receives input of vehicle sensor information from the vehicle sensor information acquisition unit 9.
  • the drivable area generation condition determination unit 11 holds a future vehicle state estimation table T2 (see FIG. 11) and a vehicle state estimation parameter setting table T3 (see FIG. 12).
  • the drivable area generation condition determination unit 11 uses these tables to dynamically determine the drivable area generation conditions based on the current vehicle state obtained from vehicle sensor information.
  • the drivable area generation condition determination unit 11 may store the future vehicle state estimation table T2 and the vehicle state estimation parameter setting table T3 itself, or may read out the values of each table stored in the storage unit 7.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of the data structure of the future vehicle state estimation table T2.
  • the future vehicle state estimation table T2 has items for vehicle state type T2a and estimation formula T2b.
  • vehicle state types such as speed, steering angle, and acceleration are stored.
  • the item of the estimation formula T2b stores an estimation formula for the future vehicle state for each vehicle state type.
  • Various vehicle state estimation parameters e.g., V1, ⁇ 1, A1, etc.
  • the future vehicle state estimation parameters are set using a vehicle state estimation parameter setting table T3 (FIG. 12, which will be described later).
  • FIG. 12 is a diagram showing an example of the data structure of the vehicle state estimation parameter setting table T3.
  • the vehicle state estimation parameter setting table T3 has an item for vehicle state estimation parameters.
  • the vehicle state estimation parameters store values of vehicle state estimation parameters included in the estimation formula of the future vehicle state estimation table T2.
  • the speed V1 is -10 km/h
  • the speed V2 is 10 km/h.
  • the steering angle ⁇ 1 is -5 degrees
  • the steering angle ⁇ 2 is +5 degrees.
  • the acceleration A1 is -5 m/ s2
  • the acceleration A2 is 5 m/ s2 .
  • FIG. 13 is a flowchart showing an example of the drivable area generation condition determination process according to the third embodiment. This process is performed by the drivable area generation condition determination unit 11 according to the third embodiment.
  • the drivable area generation condition determination unit 11 acquires vehicle sensor information from the vehicle sensor information acquisition unit 9 (S31). Next, the drivable area generation condition determination unit 11 calculates the current vehicle state based on the vehicle sensor information (S32).
  • the drivable area generation condition determination unit 11 references the future vehicle state estimation table T2 (see FIG. 11) based on the calculated current vehicle state, and estimates possible vehicle states up to, for example, 10 seconds into the future (S33).
  • the vehicle state estimation parameters stored in the vehicle state estimation parameter setting table T3 are applied to the estimation formula stored in the future vehicle state estimation table T2, and the future vehicle state is estimated.
  • the driveable area generation condition determination unit 11 determines the vehicle state that is estimated to be most likely to occur, and outputs the vehicle state to the drive planning unit 13 (S34).
  • the drive planning unit 13 generates a drive plan based on the vehicle sensor information and the vehicle state, and outputs vehicle control information to the vehicle control unit 20.
  • the configuration of the processing unit 6B according to the third embodiment described above makes it possible to estimate possible future vehicle states based on the current vehicle state. Therefore, the processing unit 6B can dynamically generate a drivable area for vehicle states that are considered important for driving plans.
  • FIG. 14 is a block diagram showing an example of the configuration of a processing unit 6C according to the fourth embodiment. Note that the same reference numerals as those in FIGS. 1 to 12 denote similar parts, and therefore detailed descriptions thereof will be omitted.
  • a processing unit 6C according to the fourth embodiment has the same configuration as the processing unit 6 shown in Fig. 3. However, the information received by the drivable area generation condition determination unit 11 is different.
  • the driving plan unit 13 according to the fourth embodiment outputs driving plan information to the driving area generation condition determination unit 11.
  • the driving plan unit 13 also outputs vehicle control information to the vehicle control unit 20.
  • the drivable area generation condition determination unit 11 receives input of vehicle sensor information from the vehicle sensor information acquisition unit 9, and input of driving plan information from the driving plan unit 13.
  • the drivable area generation condition determination unit 11 determines driving area generation conditions that define the range of vehicle conditions at the time of generating the driving area. In other words, the drivable area generation condition determination unit 11 determines the driving area generation conditions based on the current vehicle condition of the vehicle 1 and the driving plan for the vehicle 1 acquired from the driving plan unit 13.
  • the drivable area generation condition determination unit 11 holds a future vehicle state estimation table T2 (see FIG. 11) and a driving plan-specific vehicle state estimation parameter setting table T4 (see FIG. 15). This allows the drivable area generation condition determination unit 11 to dynamically determine the drivable area generation conditions based on the current vehicle state obtained from vehicle sensor information and the future vehicle state estimation table T2. Furthermore, the driveable area generation condition determination unit 11 can dynamically determine the vehicle information estimation parameters based on the drive plan information and the drive plan-specific vehicle state estimation parameter setting table T4.
  • FIG. 15 is a diagram showing an example of the data structure of the vehicle state estimation parameter setting table T4 for each driving plan.
  • the vehicle state estimation parameter setting table T4 for each driving plan holds the values of the vehicle state estimation parameters included in the estimation formula of the future vehicle state estimation table T2.
  • the vehicle state estimation parameter setting table T4 for each driving plan has the fields of driving plan T4a, speed T4b, steering angle T4c, and acceleration T4d.
  • the travel plan T4a item stores a travel plan for the vehicle, such as going straight, decelerating, or turning right.
  • Vehicle state estimation parameters are set for each of the travel plans T4a, speed T4b, steering angle T4c, and acceleration T4d.
  • the vehicle state estimation parameters are the same as those described with reference to the vehicle state estimation parameter setting table T3 in FIG. 12.
  • step S25 the driving plan unit 13 outputs the vehicle control information generated in step S25 to the vehicle control unit 20, outputs the driving plan information to the drivable area generation condition determination unit 11 (S26A), and ends this processing.
  • FIG. 17 is a flowchart showing an example of a driveable area generation condition determination process. This process is performed by the driveable area generation condition determination unit 11 according to the fourth embodiment.
  • the drivable area generation condition determination unit 11 acquires vehicle sensor information from the vehicle sensor information acquisition unit 9 and acquires driving plan information from the driving plan unit 13 (S31A).
  • the drivable area generation condition determination unit 11 calculates the current vehicle state from the vehicle sensor information (S32).
  • the drivable area generation condition determination unit 11 references the future vehicle state estimation table T2 and the vehicle state estimation parameter setting table T4 for each driving plan based on the current vehicle state and driving plan information, and estimates possible vehicle states up to, for example, 10 seconds into the future (S33A).
  • the driveable area generation condition determination unit 11 determines the vehicle state that is estimated to be most likely to occur, and outputs the vehicle state to the drive planning unit 13 (S34).
  • the drive planning unit 13 generates a drive plan based on the vehicle sensor information and the vehicle state, and outputs vehicle control information to the vehicle control unit 20.
  • the drivable area generation condition determination unit 11 estimates possible future vehicle states with high accuracy based on the driving plan in addition to the current vehicle state. This enables the drivable area generation unit 12 to dynamically generate a drivable area for vehicle states that are considered important for the driving plan.
  • FIG. 18 is a block diagram showing an example of the configuration of a processing unit 6D according to the fifth embodiment. Note that the same reference numerals as those in FIGS. 1 to 19 denote similar parts, and detailed descriptions thereof will be omitted.
  • the processing unit 6D according to the fifth embodiment has the same configuration as the processing unit 6 shown in Figure 3. However, the drivable area generation condition determination unit 11 of the processing unit 6D differs from the processing unit 6 shown in Figure 3 in that it determines multiple drivable area generation conditions and outputs them to the drivable area generation unit 12.
  • the drivable area generation condition determination unit 11 determines a plurality of drivable area generation conditions taking into consideration, for example, safety, ride comfort, fuel efficiency, etc., and outputs the conditions to the drivable area generation unit 12 .
  • the drivable area generating unit 12 generates a plurality of drivable areas for each of a plurality of drivable area generation conditions. For example, the drivable area generating unit 12 generates drivable areas at speeds of 20 km/h, 30 km/h, and 40 km/h.
  • the drivable area generating unit 12 outputs the generated drivable areas for the plurality of drivable area generation conditions to the driving plan unit 13.
  • the driving planner 13 determines a driving plan based on external sensor information, road surface obstacle recognition information that identifies road surface obstacles that the vehicle 1 can overcome on the road surface, and multiple drivable areas. For example, the driving planner 13 plans a trajectory along which the vehicle 1 should travel based on multiple drivable areas input from the drivable area generator 12. The driving planner 13 also generates vehicle control information for the vehicle 1 for the planned trajectory and outputs the vehicle control information to the vehicle control unit 20.
  • FIG. 19 is a flowchart showing an example of the driveable area generation process according to the fifth embodiment. This process is performed by the driveable area generation unit 12 according to the fifth embodiment. In this process, step S15 is added between steps S11 and S12. Furthermore, step S16 is added between steps S13 and S14A.
  • the drivable area generation unit 12 acquires external sensor information, road obstacle recognition information, and vehicle state information (S11). Next, the drivable area generation unit 12 selects one of the multiple pieces of vehicle state information (S15).
  • the drivable area generation unit 12 compares the drivable conditions with the vehicle state selected in step S15 based on the judgment setting information table T1 (see Figure 4) for the road surface obstacle recognition information, and obtains a result of whether or not driving is possible for each road surface obstacle (S12).
  • the drivable area generating unit 12 generates a drivable area based on the external sensor information, the road surface obstacle recognition information, and the drivability results for each road surface obstacle (S13).
  • step S14A the drivable area generation unit 12 outputs all of the multiple drivable areas that it has generated to the driving plan unit 13 (S14A), and this process ends.
  • the driving planner 13 plans a path along which the vehicle 1 should travel based on the multiple drivable areas generated by the drivable area generator 12, and generates vehicle control information for the vehicle 1 for that path.
  • the path along which the vehicle 1 should travel is selected taking into consideration safety, ride comfort, fuel economy, and the like.
  • the driving planner 13 then outputs the vehicle control information to the vehicle controller 20.
  • the drivable area generation condition determination unit 11 generates multiple vehicle states for one vehicle 1
  • the drivable area generation unit 12 generates multiple drivable areas based on the multiple vehicle states.
  • the driving planner 13 is able to create a driving plan that takes multiple vehicle controls into account based on the multiple drivable areas. This increases the number of driving trajectories that the driving planner 13 can select. Furthermore, when driving safety is considered as a criterion for selecting a driving trajectory, the driving planner 13 is more likely to be able to select a safer driving trajectory.
  • FIG. 20 is a block diagram showing an example of the configuration of a processing unit 6E according to the sixth embodiment. Note that the same reference numerals as those in FIGS. 1 to 19 denote similar parts, and therefore detailed descriptions thereof will be omitted.
  • a processing unit 6E includes a control result monitoring unit 16 in addition to the configuration of the processing unit 6 shown in FIG.
  • the control result monitoring unit 16 monitors the control results of the vehicle 1 based on the external sensor information, the vehicle state, and the driving plan. For example, the control result monitoring unit 16 receives external sensor information from the external sensor information acquisition unit 8 and receives driving plan information from the driving plan unit 13.
  • control result monitoring unit 16 also receives vehicle sensor information from the driving plan unit 13. Based on the received external sensor information, vehicle sensor information, and driving plan information, the control result monitoring unit 16 monitors the impact that the vehicle control results based on the driving plan have on the vehicle 1 or the driver. The control result monitoring unit 16 also outputs judgment setting information that reflects the monitoring results to the drivable area generation unit 12.
  • the drivable area generation unit 12 updates the judgment setting information stored internally based on the control results of the vehicle 1. For example, when the vehicle 1 passes over a bump, which is a road obstacle, the control result monitoring unit 16 acquires vehicle sensor information including the results of measurements of the vehicle 1 vibrations made by the vehicle sensor group 4. If the vibrations of the vehicle 1 exceed a predetermined vibration upper limit, the control result monitoring unit 16 updates the judgment setting information, such as lowering the speed threshold for the bump.
  • the update to lower the speed threshold for bumps is performed on the drivable condition items in the judgment setting information table T1 held by the drivable area generation unit 12.
  • the drivable area generated by the drivable area generation unit 12, the driving plan generated by the driving plan unit 13, and the vehicle control information are all based on the updated judgment setting information table T1.
  • the vehicle control unit 20 reduces the speed of the controlled vehicle 1 when passing over a bump.
  • the configuration of the processing unit 6E according to the sixth embodiment described above allows the control result monitoring unit 16 to monitor the impact of vehicle control results on the vehicle 1 or the driver, and to update the judgment setting information based on criteria such as safety and ride comfort.
  • the drivable area generation unit 12 generates a drivable area based on the updated judgment setting information.
  • the driving plan unit 13 can generate a driving plan optimized for the state of the driver or vehicle 1 based on the updated judgment setting information.
  • road surface obstacles to which this invention can be applied include puddles, frozen road surfaces, uphill slopes, the tops of uphill slopes, potholes, ruts, etc.
  • vehicle conditions to which the present invention can be applied include vehicle position, driving speed, acceleration, steering wheel angle, yaw rate, roll angle, pitch angle, accelerator operation amount, brake operation amount, vehicle weight, vehicle shape, tire condition, etc.
  • FIG. 21 is a block diagram showing an example of the configuration of a processing unit 6F according to the seventh embodiment. Note that the same reference numerals as those in FIGS. 1 to 20 denote similar parts, and detailed descriptions thereof will be omitted.
  • a processing unit 6F according to the seventh embodiment includes a determination setting information acquisition unit 15 in addition to the configuration of the processing unit 6 shown in FIG.
  • the determination setting information acquisition unit 15 acquires the determination setting information from the determination setting information table T1A configured in the storage unit 7 and outputs the determination setting information to the travelable area generation unit 12.
  • the control result monitoring unit 16 monitors the control results of the vehicle 1 based on the external sensor information and the vehicle state, and updates the judgment setting information in the memory unit based on the control results. For example, the control result monitoring unit 16 receives external sensor information acquired by the external sensor information acquisition unit 8 and vehicle sensor information acquired by the vehicle sensor information acquisition unit 9 as input, and monitors the control results of the vehicle 1 based on the external sensor information and vehicle sensor information. The control result monitoring unit 16 also updates the judgment setting information table T1A configured in the memory unit 7.
  • the judgment setting information acquisition unit 15 acquires updated judgment setting information from the storage unit.
  • the drivable area generation unit 12 updates the judgment setting information it holds based on the judgment setting information updated based on the control results.
  • the judgment setting information in the judgment setting information table T1 held by the drivable area generation unit 12 is updated by the judgment setting information in the judgment setting information table T1A acquired by the judgment setting information acquisition unit 15 from the storage unit 7.
  • the control result monitoring unit 16 acquires vibration information from the vehicle sensor group 4. If this vibration information exceeds a certain value determined with consideration given to ride comfort, the travel planning unit 13 updates the conditions for travelling over the bump to 30 km/h.
  • the control result monitoring unit 16 monitors the control results of the vehicle 1 based on external sensor information and vehicle sensor information. This makes it possible to immediately determine whether the vehicle 1 is traveling stably. Furthermore, when the judgment setting information table T1A configured in the storage unit 7 is updated with control result information, the judgment setting information acquisition unit 15 acquires the updated judgment setting information and outputs the updated judgment setting information to the drivable area generation unit 12. This causes the drivable area generation unit 12 to update its own judgment setting information table T1 with the updated judgment setting information. As a result, the driving plan unit 13 can create a driving plan that is tailored to the environment in which the vehicle 1 is traveling.
  • the present invention is not limited to the above-described embodiment, and it goes without saying that various other applications and modifications are possible without departing from the gist of the present invention as set forth in the claims.
  • the above-described embodiment has described the system configuration in detail and specifically to clearly explain the present invention, and is not necessarily limited to a system including all of the described configurations.
  • the control lines and information lines shown are those that are considered necessary for the explanation, and do not necessarily show all the control lines and information lines in the product. In reality, it can be assumed that almost all components are interconnected.

Landscapes

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Abstract

電子制御装置は、自車両の外界に関する外界情報を取得する外界情報取得部と、自車両の状態を表す車両状態に応じて外界情報で把握される外界領域の種別ごとに自車両の走行可否が定められた判定設定情報を取得する判定設定情報取得部と、外界情報及び判定設定情報に基づいて、自車両が走行可能な領域である走行可能領域を複数の車両状態ごとに生成し、走行可能領域を出力する走行可能領域生成部と、を備える。

Description

電子制御装置及び環境認識方法
　本発明は、電子制御装置及び環境認識方法に関する。
　近年、車両の快適で安全な運転支援や自動運転を実現するため、車両が走行する路面上の落下物等を検出して車両の走行軌道を制御する技術が提案されている。例えば、特許文献１では、車両が路面上で乗り越え可能な路面障害による車両の走行リスク度合に応じた自然な目標軌道を生成する技術が開示されている。
　この特許文献１には、「車両が路面上で乗り越え可能な路面障害を少なくとも含む車両の周辺の環境要素に関する情報を取得する情報取得部と、情報に基づき、車両の周辺の各位置における車両の走行リスクの度合を表現したリスクマップを生成するリスクマップ生成部と、リスクマップに基づき、車両の走行制御のための走行軌道を決定する走行制御計画部と、を備え、走行制御計画部は、走行軌道における車両の車輪軌道が通過するリスクマップ上の路面障害による走行リスクの度合に基づき、走行軌道を決定する」と記載されている。
特開２０２２－８３３５９号公報
　特許文献１に記載された技術は、車両が乗り越え可能な障害物である路面障害に対し、現在の車両状態に基づいて当該路面障害を跨いだり踏み越えたりした場合の走行リスクを計算し、計算された走行リスク度合いに応じて目標走行軌道を選択する。しかしながら、実際の走行軌道計画では、現在の車両状態のまま当該路面障害を跨いだり踏み越えたりするのではなく、車両制御により減速するなど、車両状態を変化させて、車両が当該路面障害を跨いだり、踏み越えたりすることがある。
　そのため、特許文献１に記載された、現在の車両状態に基づいて走行リスク度合いを計算する方法では、車両の制御を考慮した、制御後の車両状態における走行リスクを計算することができない。このため、特許文献１に記載の技術は、車両の制御を考慮に含めた走行軌道計画を行うことができず、走行軌道の選択肢が限定され、車両の制御を考慮した安全性の高い走行軌道の選択ができないというおそれがあった。
　本発明はこのような状況に鑑みて成されたものであり、車両制御後の車両状態を踏まえて自車両が安全に走行できるようにすることを目的とする。
　本発明に係る電子制御装置は、自車両の外界に関する外界情報を取得する外界情報取得部と、自車両の状態を表す車両状態に応じて外界情報で把握される外界領域の種別ごとに自車両の走行可否が定められた判定設定情報を取得する判定設定情報取得部と、外界情報及び判定設定情報に基づいて、自車両が走行可能な領域である走行可能領域を複数の車両状態ごとに生成し、走行可能領域を出力する走行可能領域生成部と、を備える。
　本発明によれば、車両制御後の車両状態を踏まえて生成された、自車両の走行可能領域が出力されるので、自車両が安全に走行できるようになる。
　上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
本発明の第の実施形態に係る電子制御装置、及び電子制御装置に関連するハードウェア構成例を示す概略構成図である。 本発明の第１の実施形態に係る電子制御装置、外界センサ群、車両センサ群、及び車両制御部の接続構成例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る処理部の内部構成例を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態に係る判定設定情報テーブルのデータ構造の例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る走行可能領域生成条件決定部の例を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施形態に係る走行可能領域生成処理の例を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施形態に係る走行計画処理の例を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施形態に係る処理部の具体的な処理の様子を示す図である。 本発明の第２の実施形態に係る処理部の内部構成例を示すブロック図である。 本発明の第３の実施形態に係る処理部の内部構成例を示すブロック図である。 本発明の第３の実施形態に係る未来の車両状態推定テーブルのデータ構造例を示す図である。 本発明の第３の実施形態に係る車両状態推定パラメータ設定テーブルのデータ構造の例を示す図である。 本発明の第３の実施形態に係る走行可能領域生成条件決定処理の例を示すフローチャートである。 本発明の第４の実施形態に係る処理部の構成例を示すブロック図である。 本発明の第４の実施形態に係る走行計画別車両状態推定パラメータ設定テーブルのデータ構造の例を示す図である。 本発明の第４の実施形態に係る走行計画処理の例を示すフローチャートである。 本発明の第４の実施形態に係る走行可能領域生成条件決定処理の例を示すフローチャートである。 本発明の第５の実施形態に係る処理部の構成例を示すブロック図である。 本発明の第５の実施形態に係る走行可能領域生成処理の例を示すフローチャートである。 本発明の第６の実施形態に係る処理部の構成例を示すブロック図である。 本発明の第７の実施形態に係る処理部の構成例を示すブロック図である。
　以下、本発明を実施するための形態について、添付図面を参照して説明する。本明細書及び図面において、実質的に同一の機能又は構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複する説明を省略する。本発明は、例えば、先進運転支援システム（ＡＤＡＳ：Advanced Driver Assistance System）、又は自動運転（ＡＤ：Autonomous Driving）向けの車載ＥＣＵ（Electronic Control Unit）が通信可能な車両制御用の演算装置に適用可能である。
［第１の実施形態］
　まず、本発明の第１の実施形態に係る電子制御装置の構成例について、図１を参照して説明する。
　図１は、第１の実施形態に係る電子制御装置、及び電子制御装置に関連するハードウェア構成例を示す概略構成図である。
　図１において、車両１は、電子制御装置２、外界センサ群３、及び車両センサ群４を備える。以下の説明で、車両１は、電子制御装置２が搭載される自車両の一例である。
　電子制御装置２は、車両１の運転支援や走行制御を行うための演算処理を実施するＥＣＵ（Electronic Control Unit）である。電子制御装置２は、車両１の走行を含む各種動作を制御する機能を有する。
　外界センサ群３は、レーダやＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging）等の外界センサを含み、車両１の外界に関する外界情報を取得する。なお、外界センサ群３が取得する外界情報の一例を、外界センサ情報と呼ぶ。外界センサ情報は、車両１が走行する環境を表す情報でもある。
　車両センサ群４は、車両１の速度等の車両状態を検知する。
　電子制御装置２、外界センサ群３、及び車両センサ群４は、共通バス５を介して互いに接続される。このため、電子制御装置２と外界センサ群３、車両センサ群４は、共通バス５を介して相互に情報伝達が可能である。
　図２は、電子制御装置２、外界センサ群３、車両センサ群４、及び車両制御部２０の接続構成例を示す図である。
　電子制御装置２は、外界センサ群３、車両センサ群４から提供される各種入力情報に基づいて、車両１の運転支援又は自動運転のために車両１の走行を制御する車両制御情報を生成する。電子制御装置２は、処理部６と、記憶部７と、を備える。
　処理部６は、例えば、中央演算処理装置であるＣＰＵ（Central Processing Unit）を含んで構成される。ただし、ＣＰＵに加えて、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等を含んで構成されてもよいし、いずれか１つにより構成されてもよい。処理部６は、後述する各フローチャートで示される環境認識方法を用いて、車両１の周囲の環境を認識し、認識した環境に基づいて、車両１が安全に走行できる車両制御を車両制御部２０に行わせる。
　記憶部７は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フレキシブルディスク、光ディスク、又は不揮発性のメモリ等が用いられる。この記憶部７には、ＯＳ（Operating System）、各種のパラメータの他に、電子制御装置２を機能させるためのプログラムが記録されている。記憶部７には、処理部６が動作するために必要なプログラムやデータ等が記録される。すなわち、記憶部７は、電子制御装置２によって実行されるプログラムを格納したコンピュータが読取可能な非一過性の記憶媒体の一例として用いられる。
　車両制御部２０は、処理部６から車両制御情報を受け取ると、例えば、車両１の走行を制御するためのアクチュエータ、バッテリ制御装置、エンジン制御装置、ハンドル制御装置等に対する制御信号を出力する。これにより、車両制御部２０は、車両１を安全に制御する。
　図３は、第１の実施形態に係る処理部６の内部構成例を示すブロック図である。
　処理部６は、その機能として、外界センサ情報取得部８、車両センサ情報取得部９、路面障害認識部１０、走行可能領域生成条件決定部１１、走行可能領域生成部１２、及び走行計画部１３を有する。
　外界センサ情報取得部８は、電子制御装置２に接続された共通バス５を介して、外界センサ群３が検知した外界センサ情報を取得する外界情報取得部の一例として用いられる。外界センサには、例えば、車両１の前方後方や左右側方を撮影する単数又は複数のカメラ、電波を発射して対象物までの距離や方向を計測するレーダ、レーザ光を照射して対象物までの距離や形状などを計測するＬｉＤＡＲなどが含まれる。
　車両センサ情報取得部９は、電子制御装置２に接続された共通バス５を介して、車両センサ群４が検知した車両センサ情報を取得する。車両センサ情報は、車両１の現在の車両状態を表す情報なので、車両センサ情報取得部９は、車両状態取得部の一例として用いられる。車両センサ群４には、例えば、車両１の走行速度を検知する速度センサ、ステアリングホイールの操舵角を測る操舵角センサなどが含まれる。
　路面障害認識部１０は、車両が路面上で乗り越え可能な路面障害を認識するための路面障害情報と、外界センサ情報とに基づいて認識した路面障害を表す路面障害認識情報を出力する。例えば、路面障害認識部１０は、外界センサ情報取得部８により取得された外界センサ情報と、路面障害認識部１０の内部に保持する路面障害情報とに基づいて、路面障害の種別、位置、大きさ、動き等を特定し、路面障害を認識する。本明細書では、車両１周辺に存在する環境要素の内、車両１が跨ぐことはできずに乗り越え不可能なものを「障害物」、車両１が跨ぐことができて乗り越え可能なものを「路面障害」、とそれぞれ定義する。路面障害認識部１０が認識した路面障害の情報を「路面障害認識情報」と呼ぶ。
　ここで「跨ぐ」とは、車両１が走行中に路面上に存在する環境要素を車両１の車体の下に通すことで、当該環境要素の上を車両１が通過することを意味する。すなわち、必ずしも車両１の車輪が当該環境要素を踏み越えることが必要ではなく、当該環境要素が、車両１の車輪と車輪の間を通って車体の下を通過してもよい。路面障害情報は、画像や点群等のセンサ情報のパターンと、路面障害の形状又は特徴とを結びつけた情報であり、路面障害を認識するために用いられる。
　走行可能領域生成条件決定部１１は、走行可能領域を生成する際の車両状態の範囲が定められた走行可能領域生成条件を決定する。このため、走行可能領域生成条件決定部１１は、走行可能領域生成部１２での走行可能領域生成処理に必要な車両１の車両状態を指定する。車両状態は、車両１の走行速度や加速度、ステアリングホイールの操舵角等の車両状態種別とそれら種別の大きさを表現する数値によって表現される。
　走行可能領域生成部１２は、外界センサ情報、路面障害認識情報、及び走行可能領域生成条件に基づいて、走行可能領域を生成する。この時、走行可能領域生成部１２は、例えば、内部に保持する判定設定情報テーブルＴ１（図４を参照）を用いて、車両が走行可能な走行可能領域を生成する。そして、走行可能領域生成部１２は、生成した走行可能領域を走行計画部１３に出力する。
　図４は、判定設定情報テーブルＴ１のデータ構造の例を示す図である。
　判定設定情報テーブルＴ１は、路面障害種別Ｔ１ａ、車両状態種別Ｔ１ｂ、走行可能条件Ｔ１ｃの各項目を有する。
　路面障害種別Ｔ１ａの項目には、バンプ、水たまり、１０％の上り坂、凍結路面といった路面障害種別が格納される。なお、路面の勾配により車両１のドライバーが先の路面状況を視認できない場合、速度が下がると、車両１が安全に走行することができる。このような路面の勾配についても、路面障害の種別として設定される。
　車両状態種別Ｔ１ｂの項目には、速度、速度（エンジン回転数）、舵角、加速度といった車両状態種別が格納される。
　走行可能条件Ｔ１ｃの項目には、速度が４０ｋｍ／ｈ以下、舵角が±２０度以下、加速度が±０．５ｍ／ｓ２以下といった走行可能条件が格納される。
　図５は、第１の実施形態に係る走行可能領域生成条件決定部１１の例を示すフローチャートである。
　走行可能領域生成条件決定部１１は、内部に保持する車両状態を静的に１つ決定し、走行可能領域生成条件として出力する（Ｓ１）。ここで、第１の実施形態に係る走行可能領域生成条件決定部１１には、外界センサ情報、車両センサ情報のいずれも入力されていない。このため、走行可能領域生成条件決定部１１は、走行速度や加速度などの車両状態を固定的に１つ決定する。このような車両状態の決定の仕方を、「車両状態を静的に決定する」という。例えば、走行可能領域生成条件決定部１１は、常に車両１の速度を時速４０ｋｍに固定しておき、時速４０ｋｍでの走行可能領域生成条件を決定する。
　図３に戻って説明を続ける。
　走行可能領域生成部１２が行う走行可能領域生成処理には、外界センサ情報取得部８により取得された外界センサ情報と、路面障害認識情報と、走行可能領域生成条件決定部１１が決定した車両状態情報と、走行可能領域生成部１２が内部に保持する判定設定情報テーブルＴ１が用いられる。
　図６は、走行可能領域生成処理の例を示すフローチャートである。本処理は、第１の実施形態に係る走行可能領域生成部１２によって行われる。
　まず、走行可能領域生成部１２は、外界センサ情報、路面障害認識情報、車両状態情報を取得する（Ｓ１１）。次に、走行可能領域生成部１２は、路面障害認識情報に対し、判定設定情報テーブルＴ１に基づき、車両状態と走行可能条件を比較し、路面障害に対する走行可否結果を得る（Ｓ１２）。
　例えば、路面障害認識情報で示される路面障害種別が水たまりであり、車両状態種別が速度である場合に、判定設定情報テーブルＴ１より走行可能条件は、時速６０ｋｍ以下である。このことから、車両１が時速６０ｋｍを超えていれば、走行不可であり、車両１が時速６０ｋｍ以下であれば、走行可能とした走行可否結果が得られる。
　次に、走行可能領域生成部１２は、外界センサ情報と、路面障害認識情報、各路面障害の走行可否結果を基に、走行可能領域を生成する（Ｓ１３）。例えば、走行可否結果が走行可能であれば、車両１の走行可能領域は現在の車線を直進した方向で生成される。最後に、走行可能領域生成部１２は、生成した走行可能領域を走行計画部１３に出力する（Ｓ１４）。走行計画部１３は、車両１の現在の車両状態と、走行可能領域とに基づいて、車両１の走行計画を生成する。
　図７は、走行計画処理の例を示すフローチャートである。本処理は、第１の実施形態に係る走行計画部１３によって行われる。
　まず、走行計画部１３は、車両センサ情報取得部９から車両センサ情報を取得し、走行可能領域生成部１２から走行可能領域の情報を取得する（Ｓ２１）。次に、走行計画部１３は、走行軌道候補を生成する（Ｓ２２）。このとき走行軌道候補の生成方法は問わない。例えば、車両１が現在走行中の車線を直進する走行軌道、又は車線を変更する走行軌道等が走行軌道候補として生成される。
　次に、走行計画部１３は、走行可能領域を参照し、各走行軌道候補の実現可否を判断する（Ｓ２３）。例えば、走行可能領域に含まれている走行軌道は、実現可と判断され、走行可能領域に含まれていない走行軌道は、実現不可と判断される。
　次に、走行計画部１３は、実現可能な走行軌道の中から安全性等の選択基準に従って１つの走行軌道を選択する（Ｓ２４）。例えば、走行可能領域に含まれている走行軌道であっても、他の車線を並走している車両が、走行軌道に進入してくると予測される場合、その走行軌道は安全性の観点から選択されない。
　次に、走行計画部１３は、図６に示した走行可能領域生成処理で走行可能領域生成条件決定部１１により指定された車両状態（例えば、速度、舵角、加速度等のいずれか）と、車両センサ情報から取得した現在の車両状態とに基づいて、車両制御情報を生成する（Ｓ２５）。
　例えば、走行計画部１３がステップＳ２３で参照した走行可能領域が時速５０ｋｍの車両状態の下で生成された場合、時速５０ｋｍ以外での走行可否は不明なため、時速５０ｋｍ以下で走行するように車両１を制御するための車両制御情報を生成する。
　最後に、走行計画部１３は、生成した車両制御情報を車両制御部２０に出力する（Ｓ２６）。この車両制御情報は、電子制御装置２の出力情報である。車両制御情報は、図１に示した車両制御部２０に出力される。車両制御部２０は、入力された車両制御情報に基づいて車両１の走行を制御する。
　図８は、第１の実施形態に係る処理部６の具体的な処理の様子を示す図である。現在、車両１は時速８０ｋｍで片側２車線の道路を走行しており、隣の車線には同じく時速８０ｋｍで車両３１が並走している。なお、車両１，３１は、図中に白矢印で示す進行方向に走行している。
　まず、路面障害認識部１０が外界センサ情報と路面障害情報とに基づいて、車両１の前方にある水たまり３２を認識する。次に、走行可能領域生成条件決定部１１が内部に保持する車両状態として、時速５０ｋｍを静的に走行可能領域生成条件として出力する。
　次に、走行可能領域生成部１２は、図４に示した判定設定情報テーブルＴ１を参照し、時速５０ｋｍの条件の下で車両１が水たまり３２を走行可能であることを考慮して走行可能領域を生成する。
　次に、走行計画部１３は、走行軌道３３，３４を車両１の走行軌道候補として生成する。そして、走行計画部１３は、車両１が走行軌道３３，３４の両方を走行可能であることを判定する。
　例えば、走行計画部１３は、車両１が車線変更することによる車両３１への衝突危険性を考慮して、走行軌道３４を選択する。また、走行計画部１３は、走行可能領域生成条件であった時速５０ｋｍを満たすように車両制御情報を出力する。この結果、車両１は、水たまり３２を通過する走行軌道３４を走行することができる。
　なお、車両１に対して車両３１が近くを走行していなければ、水たまり３２を避ける走行軌道３３も選択可能である。この場合、走行計画部１３は、優先度が高い安全性、乗り心地、燃費の順に走行軌道を決定する。
　例えば、安全性の観点から車両１が水たまり３２を通過しない方がよければ、走行計画部１３は、水たまり３２を避ける走行軌道３３を選択する。
　一方、安全性が十分に確保されていれば、車線変更するよりは車線を維持する方が乗り心地がよいので、走行計画部１３は、水たまり３２を通過する走行軌道３４を選択する。さらに、乗り心地が変わらなければ、走行計画部１３は、燃費が悪くならないような走行軌道を選択する。この例では表現されないが、例えば、一般に急加速は燃料の消費量が多くなり燃費が悪くなりやすいので、徐々に加速するような車両制御が可能な走行軌道が選択される。
　以上説明した第１の実施形態に係る処理部６の構成によれば、現在の走行軌道とは異なる車両軌道における走行可能領域計算が可能となる。したがって、走行可能領域生成条件決定部１１は、指定した車両状態の条件下で車両が走行可能な走行軌道を選択することができる。また、走行可能領域生成条件決定部１１が指定した車両状態の条件を用いることによって車両制御目標も定まるため、走行計画部１３は、車両制御を考慮した走行計画を実行することが可能となる。
　従来、例えば、図８に示した水たまり３２を避けるような走行軌道が走行計画に決定されていた。一方、第１の実施形態に係る処理部６は、車両１の時速を減速することで水たまり３２を乗り越え可能であれば、水たまり３２を乗り越える走行軌道を走行計画に決定する。特に車両１に並走する他の車両３１が存在する場合などでは、車両１の急な車線変更は行われることがないので、車両１は、水たまり３２を乗り越えて安全に走行することが可能となる。
［第２の実施形態］
　次に、本発明の第２の実施形態に係る電子制御装置の構成例について、図９を参照して説明する。
　図９は、第２の実施形態に係る処理部６Ａの内部構成例を示すブロック図である。なお、図１～図８に示す符号と同符号のものは、同様な部分であるので、その詳細な説明は省略する。
　処理部６Ａは、図３に示した第１の実施形態に係る処理部６の各機能部に加えて、路面障害情報取得部１４と、判定設定情報取得部１５を備える。
　路面障害情報取得部１４は、記憶部７に格納されている路面障害情報を取得する。
　路面障害情報取得部１４による処理は、車両１の外部に設けられた装置（例えば、ＰＣ（Personal Computer））が記憶部７に格納されている路面障害情報を更新した場合に行われる。
　第２の実施形態に係る路面障害認識部１０は、路面障害情報取得部１４から路面障害情報を取得し、外界センサ情報取得部８から外界センサ情報を取得する。
　判定設定情報取得部１５は、車両１の状態を表す車両状態に応じて外界センサ情報で把握される外界領域の種別ごとに車両１の走行可否が定められた判定設定情報を取得する。
　例えば、判定設定情報取得部１５は、記憶部７に格納されている判定設定情報テーブルＴ１Ａの判定設定情報を取得する。判定設定情報テーブルＴ１Ａは、図４に示した判定設定情報テーブルＴ１と同じ項目で構成されるテーブルである。車両１の外部に設けられた装置が、記憶部７に格納されている判定設定情報テーブルＴ１Ａの判定設定情報を更新した場合には、判定設定情報取得部１５は、判定設定情報テーブルＴ１Ａからの判定設定情報の取得処理を行う。
　第２の実施形態に係る走行可能領域生成部１２は、外界センサ情報及び判定設定情報に基づいて、車両１が走行可能な領域である走行可能領域を複数の車両状態ごとに生成する。そして、走行可能領域生成部１２は、走行可能領域を走行計画部１３に出力する。このため、走行可能領域生成部１２は、判定設定情報テーブルＴ１Ａの判定設定情報を判定設定情報取得部１５より取得する。走行可能領域生成部１２が内部に保持する判定設定情報テーブルＴ１は、判定設定情報取得部１５が記憶部７から取得した判定設定情報テーブルＴ１の判定設定情報により更新される。
　以上説明した第２の実施形態に係る処理部６Ａの構成によれば、車両１の外部に設けられた装置が、有線又は無線通信により記憶部７にアクセスして、判定設定情報テーブルＴ１Ａ及び路面障害情報のうち、少なくとも一つを更新する。
　すると、走行可能領域生成部１２は、更新された判定設定情報テーブルＴ１Ａの判定設定情報により、判定設定情報テーブルＴ１を更新する。また、路面障害認識部１０は、更新された路面障害情報により、自身が保持する路面障害情報を更新する。このため、路面障害認識部１０は、外観センサ情報を更新された路面障害情報と照合し、認識した路面障害を路面障害認識情報として走行可能領域生成部１２に出力する。
　走行可能領域生成部１２は、更新した判定設定情報テーブルＴ１と、路面障害認識情報とに基づいて、走行可能領域を生成する。このため、走行可能領域は、路面障害認識部１０によって適切に認識された路面障害に基づくものとなる。
　また、車両１の外部に設けられた装置が、記憶部７を介して、路面障害認識部１０が内部に保持する路面障害情報と、走行可能領域生成部１２が内部に保持する判定設定情報テーブルＴ１とを容易に更新することが可能となる。
［第３の実施形態］
　次に、本発明の第３の実施形態に係る電子制御装置の構成例について、図１０を参照して説明する。
　図１０は、第３の実施形態に係る処理部６Ｂの内部構成例を示すブロック図である。なお、図１～図９に示す符号と同符号のものは、同様な部分なので、その詳細な説明は省略する。
　第３の実施形態に係る処理部６Ｂは、図３に示した処理部６と同様の構成としている。ただし、走行可能領域生成条件決定部１１は、車両センサ情報取得部９からの車両センサ情報の入力を受け取る。
　また、第３の実施形態に係る走行可能領域生成条件決定部１１は、未来の車両状態推定テーブルＴ２（図１１を参照）と車両状態推定パラメータ設定テーブルＴ３（図１２を参照）を保持する。
　走行可能領域生成条件決定部１１は、これらのテーブルを用い、車両センサ情報から得られる現在の車両状態に基づいて、走行可能領域生成条件を動的に決定する。走行可能領域生成条件決定部１１は、未来の車両状態推定テーブルＴ２と車両状態推定パラメータ設定テーブルＴ３を自身が保持してもよいし、記憶部７に保存された各テーブルの値を読み出してもよい。
　図１１は、未来の車両状態推定テーブルＴ２のデータ構造の例を示す図である。
　未来の車両状態推定テーブルＴ２は、車両状態種別Ｔ２ａ、推定式Ｔ２ｂの項目を有する。
　車両状態種別Ｔ２ａの項目には、例えば、速度、舵角、加速度といった車両状態種別が格納される。
　推定式Ｔ２ｂの項目には、車両状態種別ごとの未来の車両状態の推定式が格納される。
　推定式に含まれる各種の車両状態推定パラメータ（例えば、Ｖ１、θ１、Ａ１等）は、いずれも未来の車両状態推定パラメータである。未来の車両状態推定パラメータは、車両状態推定パラメータ設定テーブルＴ３（後述する図１２）により設定される。
　図１２は、車両状態推定パラメータ設定テーブルＴ３のデータ構造の例を示す図である。
　車両状態推定パラメータ設定テーブルＴ３は、車両状態推定パラメータの項目を有する。
　車両状態推定パラメータには、未来の車両状態推定テーブルＴ２の推定式に含まれる車両状態推定パラメータの値が格納される。例えば、速度Ｖ１は、時速－１０ｋｍであり、速度Ｖ２は、時速１０ｋｍである。舵角θ１は、－５度であり、舵角θ２は、＋５度である。加速度Ａ１は、－５ｍ／ｓ２であり、加速度Ａ２は、５ｍ／ｓ２である。
　図１３は、第３の実施形態に係る走行可能領域生成条件決定処理の例を示すフローチャートである。本処理は、第３の実施形態に係る走行可能領域生成条件決定部１１によって行われる。
　まず、走行可能領域生成条件決定部１１は、車両センサ情報取得部９から車両センサ情報を取得する（Ｓ３１）。次に、走行可能領域生成条件決定部１１は、車両センサ情報に基づき、現在の車両状態を計算する（Ｓ３２）。
　次に、走行可能領域生成条件決定部１１は、計算した現在の車両状態に基づき、未来の車両状態推定テーブルＴ２（図１１を参照）を参照し、例えば、１０秒先の未来までに取りうる車両状態を推定する（Ｓ３３）。この推定処理では、未来の車両状態推定テーブルＴ２に格納される推定式に、車両状態推定パラメータ設定テーブルＴ３に格納される車両状態推定パラメータが適用され、未来の車両状態が推定される。
　最後に、走行可能領域生成条件決定部１１は、最も取りうる可能性が高いと推定される車両状態を決定し、走行計画部１３に車両状態を出力する（Ｓ３４）。走行計画部１３は、車両センサ情報と、車両状態とに基づいて、走行計画を生成し、車両制御情報を車両制御部２０に出力する。
　以上説明した第３の実施形態に係る処理部６Ｂの構成によれば、現在の車両状態に基づいて、未来に取りうる車両状態を推定することができる。このため、処理部６Ｂは、走行計画に重要となると考えられる車両状態における走行可能領域を動的に生成可能とする。
［第４の実施形態］
　まず、本発明の第４の実施形態に係る電子制御装置の構成例について、図１４を参照して説明する。
　図１４は、第４の実施形態に係る処理部６Ｃの構成例を示すブロック図である。なお、図１～図１２に示す符号と同符号のものは、同様な部分であるので、その詳細な説明は省略する。
　第４の実施形態に係る処理部６Ｃは、図３に示した処理部６と同様の構成としている。ただし、走行可能領域生成条件決定部１１が受け取る情報が異なる。
　第４の実施形態に係る走行計画部１３は、走行計画情報を走行可能領域生成条件決定部１１に出力する。また、走行計画部１３は、車両制御情報を車両制御部２０に出力する。
　第４の実施形態に係る走行可能領域生成条件決定部１１は、車両センサ情報取得部９から車両センサ情報の入力を受け取り、走行計画部１３から走行計画情報の入力を受け取る。走行可能領域生成条件決定部１１は、走行可能領域の生成時点における車両状態の範囲が定められた走行可能領域生成条件を決定する。すなわち、走行可能領域生成条件決定部１１は、車両１の現在の車両状態と、走行計画部１３から取得した車両１の走行計画とに基づいて、走行可能領域生成条件を決定する。
　例えば、走行可能領域生成条件決定部１１は、未来の車両状態推定テーブルＴ２（図１１を参照）と、走行計画別車両状態推定パラメータ設定テーブルＴ４（図１５を参照）を保持する。これにより、走行可能領域生成条件決定部１１は、車両センサ情報から得られる現在の車両状態と未来の車両状態推定テーブルＴ２に基づいて、走行可能領域生成条件を動的に決定することができる。
　更に、走行可能領域生成条件決定部１１は、走行計画情報と走行計画別車両状態推定パラメータ設定テーブルＴ４に基づいて車両情報推定パラメータを動的に決定することができる。
　図１５は、走行計画別車両状態推定パラメータ設定テーブルＴ４のデータ構造の例を示す図である。走行計画別車両状態推定パラメータ設定テーブルＴ４は、未来の車両状態推定テーブルＴ２の推定式に含まれる車両状態推定パラメータの値を走行計画ごとに保持する。走行計画別車両状態推定パラメータ設定テーブルＴ４は、走行計画Ｔ４ａ、速度Ｔ４ｂ、舵角Ｔ４ｃ、加速度Ｔ４ｄの項目を有する。
　走行計画Ｔ４ａの項目には、例えば、直進、減速、右折といった車両の走行計画が格納される。
　走行計画Ｔ４ａ、速度Ｔ４ｂ、舵角Ｔ４ｃ、加速度Ｔ４ｄの各項目には、走行計画別に、車両状態推定パラメータが設定される。車両状態推定パラメータの内容は、図１２の車両状態推定パラメータ設定テーブルＴ３を参照して説明した内容と同じである。
　図１６は、走行計画処理の例を示すフローチャートである。本処理は、第４の実施形態に係る走行計画部１３によって行われる。なお、ステップＳ２１～Ｓ２５は、図７に示した第１の実施形態に係る走行計画部１３の処理と同じであるため、詳細な説明を省略する。
　ステップＳ２５の後、走行計画部１３は、ステップＳ２５で生成された車両制御情報を車両制御部２０に出力し、走行計画情報を走行可能領域生成条件決定部１１に出力し（Ｓ２６Ａ）、本処理を終了する。
　図１７は、走行可能領域生成条件決定処理の例を示すフローチャートである。本処理は、第４の実施形態に係る走行可能領域生成条件決定部１１によって行われる。
　まず、走行可能領域生成条件決定部１１は、車両センサ情報取得部９から車両センサ情報を取得し、走行計画部１３から走行計画情報を取得する（Ｓ３１Ａ）。次に、走行可能領域生成条件決定部１１は、車両センサ情報から現在の車両状態を計算する（Ｓ３２）。
　次に、走行可能領域生成条件決定部１１は、現在の車両状態と走行計画情報に基づき、未来の車両状態推定テーブルＴ２と走行計画別車両状態推定パラメータ設定テーブルＴ４を参照し、例えば、１０秒先の未来までに取りうる車両状態を推定する（Ｓ３３Ａ）。
　最後に、走行可能領域生成条件決定部１１は、最も取りうる可能性が高いと推定される車両状態を決定し、走行計画部１３に車両状態を出力する（Ｓ３４）。走行計画部１３は、車両センサ情報と、車両状態とに基づいて、走行計画を生成し、車両制御情報を車両制御部２０に出力する。
　以上説明した第４の実施形態に係る処理部６Ｃの構成によれば、走行可能領域生成条件決定部１１が、現在の車両状態に加え、走行計画に基づいて、未来に取りうる車両状態をより高精度に推定する。このことにより、走行可能領域生成部１２は、走行計画に重要となると考えられる車両状態における走行可能領域を動的に生成可能とする。
［第５の実施形態］
　次に、本発明の第５の実施形態に係る電子制御装置の構成例について、図１８を参照して説明する。
　図１８は、第５の実施形態に係る処理部６Ｄの構成例を示すブロック図である。なお、図１～図１９に示す符号と同符号のものは、同様な部分であるので、その詳細な説明は省略する。
　第５の実施形態に係る処理部６Ｄは、図３に示した処理部６と同様の構成としている。ただし、処理部６Ｄの走行可能領域生成条件決定部１１は、複数の走行可能領域生成条件を決定し、走行可能領域生成部１２に出力する点で、図３に示した処理部６とは異なる。
　第５の実施形態に係る走行可能領域生成条件決定部１１は、例えば、安全性、乗り心地、燃費などを考慮して、複数の走行可能領域生成条件を決定し、走行可能領域生成部１２に出力する。
　走行可能領域生成部１２は、複数の走行可能領域生成条件に対し、それぞれ複数の走行可能領域を生成する。例えば、走行可能領域生成部１２は、時速２０ｋｍ、３０ｋｍ、４０ｋｍでの走行可能領域を生成する。走行可能領域生成部１２は、生成した複数の走行可能領域生成条件に対する複数の走行可能領域を走行計画部１３に出力する。
　走行計画部１３は、外界センサ情報と、車両１が路面上で乗り越え可能な路面障害が認識された路面障害認識情報と、複数の走行可能領域とに基づいて走行計画を決定する。例えば、走行計画部１３は、走行可能領域生成部１２から入力した複数の走行可能領域に基づいて、車両１が走行すべき軌道を計画する。また、走行計画部１３は、計画した軌道に対する車両１の車両制御情報を生成し、車両制御情報を車両制御部２０に出力する。
　図１９は、第５の実施形態に係る走行可能領域生成処理の例を示すフローチャートである。本処理は、第５の実施形態に係る走行可能領域生成部１２によって行われる。この処理では、ステップＳ１１とＳ１２の間に、ステップＳ１５が追加される。また、ステップＳ１３とＳ１４Ａの間に、ステップＳ１６が追加される。
　まず、走行可能領域生成部１２は、外界センサ情報、路面障害認識情報、車両状態情報を取得する（Ｓ１１）。次に、走行可能領域生成部１２は、複数の車両状態情報から１つを選択する（Ｓ１５）。
　次に、走行可能領域生成部１２は、路面障害認識情報に対し、判定設定情報テーブルＴ１（図４を参照）に基づき、走行可能条件と、ステップＳ１５で選択した車両状態を比較し、各路面障害に対する走行可否結果を得る（Ｓ１２）。
　次に、走行可能領域生成部１２は、外界センサ情報と路面障害認識情報、各路面障害の走行可否結果を基に走行可能領域を生成する（Ｓ１３）。
　次に、走行可能領域生成部１２は、複数の車両状態情報の全てに対して、走行可能領域を生成したか否かを確認する（Ｓ１６）。走行可能領域生成部１２が、複数の車両状態情報の全てに対して、走行可能領域を生成していない場合（Ｓ１６のＮＯ）、ステップＳ１５に戻って処理を繰り返す。例えば、走行可能領域生成部１２は、車両状態情報に振られたＩＤのＩＤ＝１から順にカウントアップして、最後のＩＤの車両状態情報に達するまで車両状態を選択する処理を繰り返す。
　一方、走行可能領域生成部１２が、複数の車両状態情報の全てに対して、走行可能領域を生成した場合（Ｓ１６のＹＥＳ）、ステップＳ１４Ａに進む。最後に、走行可能領域生成部１２は、生成した複数の走行可能領域を全て走行計画部１３に出力し（Ｓ１４Ａ）、本処理を終了する。
　第５の実施形態に係る走行計画部１３は、走行可能領域生成部１２が生成した複数の走行可能領域に基づいて、車両１が走行すべき軌道を計画し、その軌道に対する車両１の車両制御情報を生成する。なお、車両１が走行すべき軌道は、安全性、乗り心地、燃費などを考慮して選択される。その後、走行計画部１３は、車両制御情報を車両制御部２０に出力する。
　以上説明した第５の実施形態に係る処理部６Ｄの構成によれば、走行可能領域生成条件決定部１１が、１つの車両１に対する複数の車両状態を生成し、走行可能領域生成部１２が、複数の車両状態を基に、複数の走行可能領域を生成する。走行計画部１３は、複数の走行可能領域を基に、複数の車両制御を考慮した走行計画を行うことが可能となる。これにより、走行計画部１３が選択可能な走行軌道が増える。また、走行軌道の選択基準として走行安全性を考慮した場合、走行計画部１３が、より安全な走行軌道を選択できる可能性が高まる。
［第６の実施形態］
　次に、本発明の第６の実施形態に係る電子制御装置の構成例について、図２０を参照して説明する。
　図２０は、第６の実施形態に係る処理部６Ｅの構成例を示すブロック図である。なお、図１～図１９に示す符号と同符号のものは、同様な部分であるので、その詳細な説明は省略する。
　第６の実施形態に係る処理部６Ｅは、図３に示した処理部６の構成に加えて、制御結果監視部１６を備える。
　制御結果監視部１６は、外界センサ情報と、車両状態と、走行計画とに基づいて、車両１の制御結果を監視する。例えば、制御結果監視部１６は、外界センサ情報取得部８から外界センサ情報を受け取り、走行計画部１３から走行計画情報を受け取る。
　この時、制御結果監視部１６は、走行計画部１３から車両センサ情報も受け取る。制御結果監視部１６は、受け取った外界センサ情報、車両センサ情報及び走行計画情報に基づいて、走行計画に基づく車両制御結果が車両１又はドライバーに与える影響を監視する。また、制御結果監視部１６は、監視した結果を反映した判定設定情報を走行可能領域生成部１２に出力する。
　走行可能領域生成部１２は、車両１の制御結果に基づいて、内部に保持する判定設定情報を更新する。例えば、車両１が路面障害であるバンプを通過する際には、車両センサ群４が車両１の振動を計測した結果を含む車両センサ情報を制御結果監視部１６が取得する。制御結果監視部１６は、車両１の振動が、既定の振動上限を超えた場合に、判定設定情報であるバンプの速度閾値を下げる、といった更新を行う。
　バンプの速度閾値を下げる更新は、走行可能領域生成部１２が保持する判定設定情報テーブルＴ１の走行可能条件項目に対して行われる。走行可能領域生成部１２が生成する走行可能領域、走行計画部１３が生成する走行計画及び車両制御情報は、いずれも更新された判定設定情報テーブルＴ１に基づくものとなる。この結果、車両制御部２０は、制御される車両１のバンプを通過する時の速度を減少させる。
　以上説明した第６の実施形態に係る処理部６Ｅの構成によれば、制御結果監視部１６は、車両制御結果が車両１又はドライバーに与える影響を監視し、安全性や乗り心地等を基準に判定設定情報を更新することが可能となる。走行可能領域生成部１２は、更新された判定設定情報により、走行可能領域を生成する。走行計画部１３は、更新された判定設定情報により、ドライバー又は車両１の状態に最適化した走行計画を生成することが可能となる。
　本発明を適用可能な路面障害として、上述したバンプの他に、水たまり、凍結路面、上り坂、上り坂の頂上、ポットホール、轍、等がある。
　また、本発明を適用可能な車両状態として、車両位置、走行速度、加速度、ステアリングホイールの操舵角、ヨーレート、ロール角、ピッチ角、アクセルの操作量、ブレーキの操作量、車重、自車形状、タイヤの状態、等がある。
［第７の実施形態］
　次に、本発明の第７の実施形態に係る電子制御装置の構成例について、図２１を参照して説明する。
　図２１は、第７の実施形態に係る処理部６Ｆの構成例を示すブロック図である。なお、図１～図２０に示す符号と同符号のものは、同様な部分であるので、その詳細な説明は省略する。
　第７の実施形態に係る処理部６Ｆは、図２０に示した処理部６の構成に加えて、判定設定情報取得部１５を備える。
　判定設定情報取得部１５は、記憶部７に構成される判定設定情報テーブルＴ１Ａから判定設定情報を取得し、走行可能領域生成部１２に判定設定情報を出力する。
　制御結果監視部１６は、外界センサ情報と、車両状態とに基づいて、車両１の制御結果を監視し、制御結果に基づいて記憶部の判定設定情報を更新する。例えば、制御結果監視部１６は、外界センサ情報取得部８が取得した外界センサ情報と、車両センサ情報取得部９が取得した車両センサ情報を入力とし、外界センサ情報と車両センサ情報に基づいて、車両１の制御結果を監視する。また、制御結果監視部１６は、記憶部７に構成される判定設定情報テーブルＴ１Ａを更新する。
　判定設定情報取得部１５は、記憶部から更新された判定設定情報を取得する。走行可能領域生成部１２は、制御結果により更新された判定設定情報に基づいて、保持する判定設定情報を更新する。すなわち、走行可能領域生成部１２が持つ判定設定情報テーブルＴ１の判定設定情報は、判定設定情報取得部１５が記憶部７から取得した判定設定情報テーブルＴ１Ａの判定設定情報によって更新される。
　例えば、車両１がバンプを時速４０ｋｍで走行したとき、制御結果監視部１６は、車両センサ群４から振動情報を取得する。この振動情報が、乗り心地を考慮して定められたある値を超えた場合、走行計画部１３がバンプの走行可能条件を時速３０ｋｍに更新する。
　以上説明した第７の実施形態に係る処理部６Ｆの構成によれば、制御結果監視部１６が、外界センサ情報と、車両センサ情報に基づいて、車両１の制御結果を監視する。このため、車両１が安定走行しているか否かが直ちに判明する。また、記憶部７に構成される判定設定情報テーブルＴ１Ａが制御結果情報により更新されると、判定設定情報取得部１５が、更新された判定設定情報を取得し、走行可能領域生成部１２に更新された判定設定情報を出力する。このため、走行可能領域生成部１２は、自身が持つ判定設定情報テーブルＴ１を、更新された判定設定情報で更新する。この結果、走行計画部１３は、車両１が走行する環境に合わせた走行計画が可能となる。
　なお、本発明は上述した実施形態に限られるものではなく、請求の範囲に記載した本発明の要旨を逸脱しない限りその他種々の応用例、変形例を取り得ることは勿論である。
　例えば、上述した実施形態は本発明を分かりやすく説明するためにシステムの構成を詳細かつ具体的に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されない。また、本実施形態の構成の一部について、他の構成の追加、削除、置換をすることも可能である。
　また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
　１…車両、２…電子制御装置、３…外界センサ群、４…車両センサ群、６～６Ｆ…処理部、７…記憶部、８…外界センサ情報取得部、９…車両センサ情報取得部、１０…路面障害認識部、１１…走行可能領域生成条件決定部、１２…走行可能領域生成部、１３…走行計画部、１４…路面障害情報取得部、１５…判定設定情報取得部、１６…制御結果監視部、２０…車両制御部、Ｔ１，Ｔ１Ａ…判定設定情報テーブル、Ｔ２…車両状態推定テーブル、Ｔ３…車両状態推定パラメータ設定テーブル、Ｔ４…走行計画別車両状態推定パラメータ設定テーブル

Claims (10)

  1. 　自車両の外界に関する外界情報を取得する外界情報取得部と、
    　前記自車両の状態を表す車両状態に応じて前記外界情報で把握される外界領域の種別ごとに前記自車両の走行可否が定められた判定設定情報を取得する判定設定情報取得部と、
    　前記外界情報及び前記判定設定情報に基づいて、前記自車両が走行可能な領域である走行可能領域を複数の前記車両状態ごとに生成し、前記走行可能領域を出力する走行可能領域生成部と、を備える
    　電子制御装置。
  2. 　前記走行可能領域を生成する際の前記車両状態の範囲が定められた走行可能領域生成条件を決定する走行可能領域生成条件決定部を備え、
    　前記走行可能領域生成部は、前記外界情報、前記判定設定情報、及び前記走行可能領域生成条件に基づいて、前記走行可能領域を生成する
    　請求項１に記載の電子制御装置。
  3. 　前記自車両の現在の車両状態を取得する車両状態取得部を備え、
    　前記走行可能領域生成条件決定部は、前記自車両の現在の車両状態に基づいて、前記走行可能領域生成条件を決定する
    　請求項２に記載の電子制御装置。
  4. 　前記自車両が路面上で乗り越え可能な路面障害を認識するための路面障害情報と、前記外界情報とに基づいて認識した前記路面障害を表す路面障害認識情報を出力する路面障害認識部を備え、
    　前記走行可能領域生成部は、前記外界情報、前記路面障害認識情報、及び前記走行可能領域生成条件に基づいて、前記走行可能領域を生成する
    　請求項２に記載の電子制御装置。
  5. 　前記自車両の現在の車両状態を取得する車両状態取得部と、
    　前記自車両の現在の車両状態と、前記走行可能領域とに基づいて、前記自車両の走行計画を生成する走行計画部と、を備える
    　請求項２に記載の電子制御装置。
  6. 　前記走行可能領域の生成時点における前記車両状態の範囲が定められた走行可能領域生成条件を決定する走行可能領域生成条件決定部を備え、
    　前記走行可能領域生成条件決定部は、前記自車両の現在の車両状態と、前記走行計画部から取得した前記自車両の走行計画とに基づいて、前記走行可能領域生成条件を決定する
    　請求項５に記載の電子制御装置。
  7. 　前記走行可能領域生成条件決定部は、複数の前記走行可能領域生成条件を決定し、
    　前記走行可能領域生成部は、複数の前記走行可能領域生成条件に対し、それぞれ複数の前記走行可能領域を生成し、
    　前記走行計画部は、前記外界情報と、前記自車両が路面上で乗り越え可能な路面障害が認識された路面障害認識情報と、複数の前記走行可能領域とに基づいて前記走行計画を決定する
    　請求項６に記載の電子制御装置。
  8. 　前記外界情報と、前記車両状態と、前記走行計画とに基づいて、前記自車両の制御結果を監視する制御結果監視部を備え、
    　前記走行可能領域生成部は、前記制御結果に基づいて、前記判定設定情報を更新する
    　請求項５に記載の電子制御装置。
  9. 　前記外界情報と、前記車両状態とに基づいて、前記自車両の制御結果を監視し、前記制御結果に基づいて記憶部の判定設定情報を更新する制御結果監視部を備え、
    　前記判定設定情報取得部は、前記記憶部から更新された前記判定設定情報を取得し、
    　前記走行可能領域生成部は、前記制御結果により更新された前記判定設定情報に基づいて、保持する前記判定設定情報を更新する
    　請求項１に記載の電子制御装置。
  10. 　コンピュータにより実行される環境認識方法であって、
    　自車両の外界に関する外界情報を取得するステップと、
    　前記自車両の状態を表す車両状態に応じて前記外界情報で把握される外界領域の種別ごとに前記自車両の走行可否が定められた判定設定情報を取得するステップと、
    　前記外界情報及び前記判定設定情報に基づいて、前記自車両が走行可能な領域である走行可能領域を複数の前記車両状態ごとに生成し、前記走行可能領域を出力するステップと、を含む
    　環境認識方法。
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