JP2021068015A - 車両制御装置、車両制御方法、およびプログラム - Google Patents

車両制御装置、車両制御方法、およびプログラム Download PDF

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Abstract

【課題】交通参加者に関するリスク演算の妥当性を高め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。【解決手段】車両システムにおいて、車両制御装置１００は、車載デバイスの出力に基づいて、車両の周辺に存在する交通参加者の位置を含む車両の周辺状況を認識する周辺認識部１３２と、車載デバイスの出力に基づいて、交通参加者の周辺注意能力を推定する推定部１３４と、推定部による推定結果に基づいて、交通参加者のリスク領域を設定するリスク領域設定部１４２と、リスク領域に基づいて、車両の速度および操舵のうち少なくとも一方を制御する第２制御部１６０と、を備える。【選択図】図２

Description

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。
車両を自動的に走行させること（以下、自動運転）について研究および実用化が進められている。自動運転において、進行方向の状況に応じて目標軌道を自動的に生成することが求められる。
これに関連し、車両の進行方向の交通参加者（リスク要素）の属性と、リスク要素および車両の距離に基づいて、交通参加者に関するリスク領域（リスク程度）を計算する技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。
特開２００７−２１０４０３号公報
しかしながら、交通参加者の属性に加え、交通参加者の周辺注意能力を推定して交通参加者に関するリスク演算をすることについては開示されていなかった。
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、交通参加者に関するリスク演算の妥当性を高め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）：この発明の一態様に係る車両制御装置は、車載デバイスの出力に基づいて、車両の周辺に存在する交通参加者の位置を含む前記車両の周辺状況を認識する周辺認識部と、前記車載デバイスの出力に基づいて、前記交通参加者の周辺注意能力を推定する推定部と、前記推定部による推定結果に基づいて、前記交通参加者のリスク領域を設定するリスク領域設定部と、前記リスク領域に基づいて、前記車両の速度および操舵のうち少なくとも一方を制御する制御部と、を備えるものである。
（２）：上記（１）の態様において、前記リスク領域設定部は、前記推定部により前記交通参加者の前記周辺注意能力が低下していることが推定された場合、前記推定部により前記交通参加者の前記周辺注意能力が低下していることが推定されない場合に比して、前記交通参加者のリスク領域を大きく設定するものである。
（３）：上記（２）の態様において、前記推定部は、前記交通参加者である人が携帯端末に注視している状態であるか否かを判定し、携帯端末に注視している状態である場合に前記交通参加者の前記周辺注意能力が低下していることを推定するものである。
（４）：上記（２）または（３）の態様において、前記推定部は、前記交通参加者である人が酩酊状態であるか否かを判定し、酩酊状態である場合に前記交通参加者の前記周辺注意能力が低下していることを推定するものである。
（５）：上記（２）〜（４）のいずれかの態様において、前記推定部は、前記交通参加者である人が耳を塞いでいる状態であるか否かを判定し、耳を塞いでいる状態である場合に前記交通参加者の前記周辺注意能力が低下していると推定するものである。
（６）：上記（２）〜（５）のいずれかの態様において、前記推定部は、前記交通参加者である人の視界が遮られている状態であるか否かを判定し、視界が遮られている状態である場合に前記交通参加者の前記周辺注意能力が低下していると推定するものである。
（７）：本発明の他の態様に係る車両制御方法は、コンピュータが、車載デバイスの出力に基づいて、車両の周辺に存在する交通参加者の位置を含む前記車両の周辺状況を認識し、前記車載デバイスの出力に基づいて、前記交通参加者の周辺注意能力を推定し、推定結果に基づいて、前記交通参加者のリスク領域を設定し、前記リスク領域に基づいて、前記車両の速度および操舵のうち少なくとも一方を制御するものである。
（８）：本発明の他の態様に係るプログラムは、車載デバイスの出力に基づいて、車両の周辺に存在する交通参加者の位置を含む前記車両の周辺状況を認識させ、前記車載デバイスの出力に基づいて、前記交通参加者の周辺注意能力を推定させ、推定結果に基づいて、前記交通参加者のリスク領域を設定させ、前記リスク領域に基づいて、前記車両の速度および操舵のうち少なくとも一方を制御させるものである。
（１）〜（８）の態様によれば、交通参加者に関するリスク演算の妥当性を高めることができる。
車両システムの構成図である。 第１制御部および第２制御部の機能構成図である。 周辺認識部による処理について説明する図である。 推定部による推定処理について説明する図である。 リスク領域の第１例について説明する図である。 リスク領域の第２例について説明する図である。 リスク領域の変形例について説明する図である。 自動運転制御装置による車両制御処理の一例を示すフローチャートである。 第１制御部による交通参加者についての推定処理およびリスク領域設定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 自動運転制御装置のハードウェア構成の流れの一例を示す図である。
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。なお、実施形態の車両制御装置は、自動運転車両に適用される。自動運転とは、例えば、車両の操舵と加減速の双方を制御して運転制御を実行することである。実施形態の車両制御装置は、ＡＣＣ（Adaptive Cruise Control System）やＬＫＡＳ（Lane Keeping Assistance System）等の運転支援を行う車両に適用されてもよい。
［全体構成］
図１は、実施形態の自動運転制御装置１００を利用した車両システム１の構成図である。自動運転制御装置１００は、「車両制御装置」の一例である。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、ファインダ１４と、物体認識装置１６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。
ファインダ１４は、ＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging）である。ファインダ１４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。ファインダ１４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。ファインダ１４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、およびファインダ１４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、およびファインダ１４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、自動運転車両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。通信装置２０は、「通信部」の一例である。
ＨＭＩ３０は、自動運転車両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、自動運転車両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、鉛直軸回りの角速度を検出するヨーレートセンサ、自動運転車両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に基づいて、自動運転車両の位置を特定する。自動運転車両の位置は、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動運転車両の位置（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、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、自動運転車両が、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。
運転操作子８０は、例えば、アクセルペダル、ブレーキペダル、シフトレバー、ステアリングホイール、異形ステア、ジョイスティック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おり、その検出結果は、自動運転制御装置１００、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とを備える。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、自車両Ｍの周辺を認識し、認識した対象物の挙動を推定する。認識部１３０は、例えば、周辺認識部１３２と、推定部１３４とを備える。
周辺認識部１３２は、カメラ１０、レーダ装置１２、およびファインダ１４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、自動運転車両の周辺にある物体（例えば、前走車両や対向車両、歩行者や自転車などの交通参加者）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、自動運転車両の代表点（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、表現された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」（例えば自車両Ｍの先行車両が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。
周辺認識部１３２は、走行車線を認識する際に、走行車線に対する自動運転車両の位置や姿勢を認識する。周辺認識部１３２は、例えば、自動運転車両の基準点の車線中央からの乖離、および自動運転車両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動運転車両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、周辺認識部１３２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）に対する自動運転車両の基準点の位置などを、走行車線に対する自動運転車両の相対位置として認識してもよい。
周辺認識部１３２は、例えば、自動運転車両が走行している車線（走行車線）を認識する。例えば、周辺認識部１３２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動運転車両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、周辺認識部１３２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、側溝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から取得される自動運転車両の位置やＩＮＳによる処理結果が加味されてもよい。また、周辺認識部１３２は、一時停止線、信号機、その他の道路事象を認識する。
周辺認識部１３２は、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の周辺車両と、カメラ１０により撮像された画像、ナビゲーション装置５０により取得された自車両Ｍの周辺の渋滞情報、または第２地図情報６２から得られる位置情報に基づいて、周辺車両、特に自車両Ｍの走行予定の車道に関する情報を認識する。走行予定の車道に関する情報には、例えば、自車両Ｍの走行予定の車線幅（車道幅）などが含まれる。
推定部１３４は、周辺認識部１３２により認識された、自車両Ｍの周辺に位置する交通参加者の属性、および交通参加者の周辺注意能力を推定する。交通参加者の属性には、例えば、交通参加者の年代や性別、松葉杖などの歩行補助具の使用の有無などが含まれる。推定部１３４は、周辺認識部１３２を介さずに、カメラ１０、レーダ装置１２、およびファインダ１４から物体認識装置１６を介して入力された情報を入手して、これらの情報に基づいて、交通参加者の属性、および交通参加者の周辺注意能力を推定してもよい。交通参加者の周辺注意能力については後述する。
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の周辺状況に対応した自動運転が実行されるように、自車両Ｍが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。
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、接触回避イベント、合流イベント等がある。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。
行動計画生成部１４０は、例えば、リスク領域設定部１４２と、軌道生成部１４４とを備える。
リスク領域設定部１４２は、推定部１３４による交通参加者の属性および周辺注意能力の推定結果に基づいて、リスク領域ＲＡを設定する。リスク領域ＲＡについては後述する。
軌道生成部１４４は、リスク領域設定部１４２により設定されたリスク領域ＲＡに基づいて、自車両Ｍの速度成分を含む走行軌道を生成する。軌道生成部１４４は、例えば、リスク領域ＲＡへの接近や接触を回避するように、自車両Ｍの走行軌道を生成する。
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動運転車両が通過するように、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。軌道生成部１４４および第２制御部１６０の機能を併せ持つものは、「制御部」の一例である。
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、自動運転車両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。
図１に戻り、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。
［歩行者についての推定］
図３は、周辺認識部１３２による処理について説明する図である。周辺認識部１３２は、自車両Ｍが走行中の車道Ｒ１と、車道Ｒ１に隣接する歩道ＳＷとを認識する。また、周辺認識部１３２は、歩道ＳＷを図中Ｘ軸方向とは逆方向に速度ＶＰで移動中の交通参加者Ｐを認識する。
推定部１３４は、周辺認識部１３２により認識された、自車両Ｍの周辺に位置する交通参加者Ｐの属性、および交通参加者Ｐの周辺注意能力を推定する。
図４は、推定部１３４による推定処理について説明する図である。推定部１３４は、例えば、周辺認識部１３２による１〜数フレーム分の認識結果（静止画または動画）に基づいて、交通参加者の属性を認識する。さらに、推定部１３４は、周辺認識部１３２による認識結果のうち、１〜数フレーム分の認識結果（静止画または動画）に基づいて、交通参加者Ｐの状況、交通参加者Ｐの動きの傾向やジェスチャを推定することで、交通参加者Ｐの周辺注意能力を推定する。
周辺注意能力とは、交通参加者Ｐが自身の周辺にある物体の接近に対して適切な行動をとることができ、また、周辺の物体に影響を及ぼすような突発的な行動を控えることができる能力である。例えば、推定部１３４は、交通参加者Ｐが不測の事態に遅延なく対応することができる状態である場合に、周辺注意能力が高いと推定する。また、推定部１３４は、交通参加者Ｐが不測の事態への対応が遅れそうな状態である場合に、周辺注意能力が低いと推定する。
推定部１３４は、周辺注意能力を直接的または間接的に推定することができるいくつかのパターンの学習済みモデルを用いて、交通参加者Ｐの周辺注意能力を推定する。学習済みモデルは、例えば、カメラ１０の画像を入力すると、交通参加者Ｐが所定の属性であるか否かを判定した結果、または所定のタイプの状態にあるか否かを判定した結果のうち少なくともいずれか一方を出力する演算モデルである。
推定部１３４は、学習済みモデルによる演算結果に基づいて、交通参加者Ｐの周辺注意能力が低いと推定される所定の属性Ａ１〜Ａｍ（ｍは自然数）に当てはまるか否かを判定する。所定の属性には、例えば、子供、ベビーカーを押す人、ペットと散歩中の人、老人などが含まれる。
また、推定部１３４は、学習済みモデルによる演算結果に基づいて、交通参加者Ｐの周辺注意能力が低下している状態と推定される所定のタイプＴ１〜Ｔｌ（ｌは自然数）に当てはまるか否かを判定する。所定のタイプには、酩酊状態、ながら歩きをしている状態などが含まれる。
例えば、推定部１３４は、交通参加者Ｐが酩酊状態にあると推定した場合に、周辺注意能力が低いと推定する。なお、推定部１３４は、交通参加者Ｐが体調不良などにより意識が朦朧としている状態であっても、酩酊状態であると推定した場合と同様に周辺注意能力が低いと推定してもよい。
また、推定部１３４は、交通参加者Ｐがながら歩きをしている状態に分類される場合に、周辺注意能力が低いと推定する。ながら歩きとは、例えば、携帯端末（スマートフォンやポータブルゲーム機など）を注視している状態や、ヘッドホンなどで耳を塞いでいる状態、登山リュックなどの大きな荷物を運搬していて視野が狭くなっている（視界が部分的に遮られている）状態、他の交通参加者との会話に夢中になっている状態などのことである。なお、交通参加者Ｐが注視している対象は、携帯端末以外のものであってもよく、例えば本や地図などの読み物や、食品や紙コップなどの手のひらに収まる程度の持ち物であってもよい。
［リスク領域の設定］
図５は、リスク領域ＲＡの第１例について説明する図である。リスク領域設定部１４２は、推定部１３４による交通参加者Ｐの属性および周辺注意能力の推定結果に基づいて、リスク領域ＲＡ（１）を設定する。
リスク領域設定部１４２は、例えば、交通参加者Ｐに近いほど否定的な値になる指標Ｒ（リスク）を、自車両Ｍの進行方向側の複数の候補点（地点）ごとに導出して、複数の候補点のそれぞれに対応付ける。「対応付ける」とは、例えば、互いに対応する情報としてメモリに格納することをいう。例えば、指標Ｒがゼロである位置とゼロでない位置との境界線である楕円の外縁線が、図示のリスク領域ＲＡ（１）である。
例えば、推定部１３４により交通参加者Ｐの周辺注意能力がある（周辺注意能力が低下していない）と推定された場合に、リスク領域設定部１４２は、通常サイズのリスク領域ＲＡ（１）を設定する。
図６は、リスク領域ＲＡの第２例について説明する図である。推定部１３４により交通参加者Ｐの周辺注意能力が低下していると推定された場合や、交通参加者Ｐの属性が周辺注意能力の低い属性であると推定される場合に、リスク領域設定部１４２は、交通参加者Ｐの周辺注意能力があると推定された場合よりもリスク領域ＲＡを大きく設定する。
例えば、推定部１３４は、交通参加者Ｐが携帯端末に注視している状態であると判定した場合、交通参加者Ｐの周辺注意能力が低下していると推定する。その結果、リスク領域設定部１４２は、交通参加者Ｐの周辺注意能力があると推定された場合よりもリスク領域ＲＡを大きく設定する（例えば、図示のように大サイズのリスク領域ＲＡ（２）を設定する）。
推定部１３４により交通参加者Ｐが所定の属性であると判定された場合も、交通参加者Ｐが所定の属性でないと推定された場合よりもリスク領域ＲＡを大きく設定してよい。なお、リスク領域設定部１４２は、所定の属性でないと判定された交通参加者Ｐに対して設定するリスク領域ＲＡを、交通参加者Ｐが所定の属性であると判定された場合に設定するリスク領域ＲＡよりも大きくしてもよい。
［リスク領域の変形例］
なお、リスク領域設定部１４２は、推定部１３４による推定結果に応じて、リスク領域ＲＡの大きさを多段階に設定してもよい。図７は、リスク領域ＲＡの変形例について説明する図である。リスク領域設定部１４２は、交通参加者Ｐの周辺注意能力が低下していると推定され、且つ、推定部１３４により交通参加者Ｐの周辺注意能力が低い所定の属性であると判定された場合（例えば、子供が携帯端末に注視している状態である場合）には、リスク領域ＲＡを更に大きく設定してよい（例えば、特大サイズのリスク領域ＲＡ（３）を設定してよい）。
［処理フロー］
図８は、自動運転制御装置１００による車両制御処理の流れの一例を示すフローチャートである。
まず、周辺認識部１３２は、自車両Ｍの周辺状況を認識する（ステップＳ１００）。次に、推定部１３４による交通参加者Ｐの属性および周辺注意能力の推定結果に基づいて、リスク領域設定部１４２は交通参加者Ｐについてのリスク領域ＲＡを設定する（ステップＳ１０２）。ステップＳ１０２の処理詳細については図９を用いて後述する。
次に、第２制御部１６０は、軌道生成部１４４がリスク領域ＲＡに基づいて生成した自車両Ｍの走行軌道に基づいて、自車両Ｍの速度および操舵のうち少なくとも一方を制御する（ステップＳ１０４）。以上、本フローチャートの処理の説明を終了する。
図９は、第１制御部１２０による交通参加者Ｐについての推定処理およびリスク領域設定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
まず、推定部１３４は、カメラ１０などの車載デバイスの出力を直接（または周辺認識部１３２による認識結果を取得することで間接的に）取得する（ステップＳ２００）。
次に、推定部１３４は、周辺認識部１３２により認識された交通参加者Ｐの属性を推定する（ステップＳ２０２）。
次に、推定部１３４は、ステップＳ２０４の解析結果が所定の属性に当てはまるか否かを判定する（ステップＳ２０４）。推定部１３４により所定の属性に当てはまると判定された場合、リスク領域設定部１４２は、交通参加者Ｐのリスク領域ＲＡを大きく設定する（ステップＳ２０６）。推定部１３４により所定の属性に当てはまると判定されなかった場合、リスク領域設定部１４２は、交通参加者Ｐに対して通常サイズのリスク領域ＲＡを設定する（ステップＳ２０８）。
ステップＳ２０６またはステップＳ２０８の処理の後、推定部１３４は、交通参加者Ｐの周辺注意能力を推定する（ステップＳ２１０）。次に、推定部１３４は、ステップＳ２１０の推定結果が周辺注意能力の低下を示す所定のタイプに当てはまるか否か（周辺注意能力が低下している状態であるか否か）を判定する（ステップＳ２１２）。所定のタイプに当てはまると判定した場合、推定部１３４は、交通参加者Ｐの周辺注意能力が低下していると推定する（ステップＳ２１４）。次に、リスク領域設定部１４２は、交通参加者Ｐのリスク領域ＲＡを大きく設定し（ステップＳ２１６）、本フローチャートの処理を終了する。
一方、ステップＳ２１２において、所定のタイプに当てはまると判定しなかった場合、推定部１３４は、交通参加者Ｐの周辺注意能力が低下していないと推定する（ステップＳ２１８）。次に、リスク領域設定部１４２は、交通参加者Ｐに対して通常サイズのリスク領域ＲＡを設定し（ステップＳ２２０）、本フローチャートの処理を終了する。
なお、図９に示すフローチャートにおいて、ステップＳ２０６の処理が行われた場合に、ステップＳ２１０以降の処理が省略されてもよく、その場合、ステップＳ２１２において交通参加者Ｐの周辺注意能力が低下していないと推定される場合であっても、交通参加者Ｐのリスク領域ＲＡとして大サイズのリスク領域ＲＡが設定される。また、ステップＳ２０６の処理の後に、ステップＳ２１６の処理が行われた場合、交通参加者Ｐのリスク領域ＲＡとして、大サイズのリスク領域ＲＡが設定されてもよいし、大サイズよりもさらに大きな特大サイズのリスク領域ＲＡが設定されてもよい。
［ハードウェア構成］
図１０は、実施形態の自動運転制御装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。図示するように、各種制御装置は、通信コントローラ１００−１、ＣＰＵ１００−２、ワーキングメモリとして使用されるＲＡＭ１００−３、ブートプログラムなどを格納するＲＯＭ１００−４、フラッシュメモリやＨＤＤなどの記憶装置１００−５、ドライブ装置１００−６などが、内部バスあるいは専用通信線によって相互に接続された構成となっている。通信コントローラ１００−１は、自動運転制御装置１００以外の構成要素との通信を行う。記憶装置１００−５には、ＣＰＵ１００−２が実行するプログラム１００−５ａが格納されている。このプログラムは、ＤＭＡ（Direct Memory Access）コントローラ（不図示）などによってＲＡＭ１００−３に展開されて、ＣＰＵ１００−２によって実行される。これによって、自動運転制御装置１００の第１制御部１２０および第２制御部１６０のうち一部または全部が実現される。
以上説明した実施形態によれば、推定部１３４が周辺認識部１３２により認識された交通参加者Ｐの属性や周辺注意能力を推定し、リスク領域設定部１４２が推定部１３４による推定結果に基づいてリスク領域ＲＡを設定し、軌道生成部１４４がリスク領域設定部１４２の設定したリスク領域ＲＡに基づいて走行軌道を生成することにより、交通参加者Ｐに関するリスク演算の妥当性を高めることができる。
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。
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は、前記記憶装置に記憶されたプログラムを実行することにより、
車両の周辺状況を認識し、
前記車両の周辺に位置する交通参加者の属性、および前記交通参加者の周辺注意能力を推定し、
推定結果に基づいて、前記交通参加者のリスク領域を設定し、
前記リスク領域に基づいて、前記車両の速度および操舵のうち少なくとも一方を制御する、
ように構成されている、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。
１…車両システム、１０…カメラ、１２…レーダ装置、１４…ファインダ、１６…物体認識装置、２０…通信装置、４０…車両センサ、５０…ナビゲーション装置、５１…ＧＮＳＳ受信機、５３…経路決定部、６１…推奨車線決定部、８０…運転操作子、１００…自動運転制御装置、１２０…第１制御部、１３０…認識部、１３２…周辺認識部、１３４…推定部、１４０…行動計画生成部、１４２…リスク領域設定部、１４４…軌道生成部、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、Ｍ…自車両、Ｐ…交通参加者、Ｋ…交通参加者（子供）、ＲＡ…リスク領域

Claims (8)

  1. 車載デバイスの出力に基づいて、車両の周辺に存在する交通参加者の位置を含む前記車両の周辺状況を認識する周辺認識部と、
    前記車載デバイスの出力に基づいて、前記交通参加者の周辺注意能力を推定する推定部と、
    前記推定部による推定結果に基づいて、前記交通参加者のリスク領域を設定するリスク領域設定部と、
    前記リスク領域に基づいて、前記車両の速度および操舵のうち少なくとも一方を制御する制御部と、
    を備える、車両制御装置。
  2. 前記リスク領域設定部は、前記推定部により前記交通参加者の前記周辺注意能力が低下していることが推定された場合、前記推定部により前記交通参加者の前記周辺注意能力が低下していることが推定されない場合に比して、前記交通参加者のリスク領域を大きく設定する、
    請求項１記載の車両制御装置。
  3. 前記推定部は、前記交通参加者である人が携帯端末に注視している状態であるか否かを判定し、携帯端末に注視している状態である場合に前記交通参加者の前記周辺注意能力が低下していることを推定する、
    請求項２に記載の車両制御装置。
  4. 前記推定部は、前記交通参加者である人が酩酊状態であるか否かを判定し、酩酊状態である場合に前記交通参加者の前記周辺注意能力が低下していることを推定する、
    請求項２または３に記載の車両制御装置。
  5. 前記推定部は、前記交通参加者である人が耳を塞いでいる状態であるか否かを判定し、耳を塞いでいる状態である場合に前記交通参加者の前記周辺注意能力が低下していると推定する、
    請求項２から４のうちいずれか１項に記載の車両制御装置。
  6. 前記推定部は、前記交通参加者である人の視界が遮られている状態であるか否かを判定し、視界が遮られている状態である場合に前記交通参加者の前記周辺注意能力が低下していると推定する、
    請求項２から５のうちいずれか１項に記載の車両制御装置。
  7. コンピュータが、
    車載デバイスの出力に基づいて、車両の周辺に存在する交通参加者の位置を含む前記車両の周辺状況を認識し、
    前記車載デバイスの出力に基づいて、前記交通参加者の周辺注意能力を推定し、
    推定結果に基づいて、前記交通参加者のリスク領域を設定し、
    前記リスク領域に基づいて、前記車両の速度および操舵のうち少なくとも一方を制御する、
    車両制御方法。
  8. コンピュータに、
    車載デバイスの出力に基づいて、車両の周辺に存在する交通参加者の位置を含む前記車両の周辺状況を認識させ、
    前記車載デバイスの出力に基づいて、前記交通参加者の周辺注意能力を推定させ、
    推定結果に基づいて、前記交通参加者のリスク領域を設定させ、
    前記リスク領域に基づいて、前記車両の速度および操舵のうち少なくとも一方を制御させる、
    プログラム。
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