JP2021115967A - 車両制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】車両を路肩領域に適切に退避させることができる車両制御装置を提供する。【解決手段】記憶部２００は、道路端に沿う路肩領域の幅員を示す幅員情報を記憶する。制御部１００は、退避走行制御において、記憶部２００に記憶された幅員情報に基づいて車両を路肩領域へ向けて退避させるための退避経路を生成し、車両が退避経路を走行するように車両の走行を制御する。これにより、路肩領域の幅員を考慮して退避経路を生成することができるから、車両を路肩領域に適切に退避させることができる。【選択図】図１

Description

ここに開示する技術は、車両制御装置に関する。

特許文献１には、車両に搭載される退避走行支援装置が開示されている。この退避走行支援装置は、ドライバ判断ユニットと、通知ユニットと、受信ユニットと、退避走行実行ユニットとを備える。ドライバ判断ユニットは、自車両のドライバが正常に運転できる状態であるか否かを判断する。通知ユニットは、ドライバが正常に運転できない状態であるとドライバ判断ユニットが判断した場合、自車両の位置情報に基づき退避先を決定する機能およびその退避先の送信機能を有するセンターに対して位置情報の通知を行う。受信ユニットは、センターが送信する退避先を受信する。退避走行実行ユニットは、受信ユニットで受信した退避先に向う退避走行を実行する。

特開２０１７−３７４６４号公報

しかしながら、特許文献１のような装置では、仮に、道路端に沿う路肩領域が退避場所に設定されたとしても、路肩領域の幅員が十分に確保されていないと、車両を路肩領域に適切に退避させることができない。

ここに開示する技術は、かかる点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、車両を路肩領域に適切に退避させることにある。

ここに開示する技術は、車両を制御する車両制御装置に関し、この車両制御装置は、前記車両の進行方向前方にある道路に関する道路情報を記憶する記憶部と、退避走行制御を行う制御部とを備える。前記道路情報は、前記道路の幅方向端に沿う路肩領域の幅員に関する第１情報を含む。前記制御部は、前記退避走行制御において、前記記憶部に記憶された道路情報に基づいて前記車両を前記路肩領域へ向けて退避させるための退避経路を生成し、前記車両が前記退避経路を走行するように前記車両の走行を制御する。

前記の構成では、路肩領域の幅員を考慮して退避経路を生成することができる。これにより、車両を路肩領域に適切に退避させることができる。

前記車両制御装置において、前記第１情報は、前記車両の進行方向に配列される複数の観測点毎に前記路肩領域の幅員を示す幅員情報、前記複数の観測点毎に前記路肩領域の幅員の余裕度を示す静的評価情報の少なくとも１つを含んでもよい。

前記の構成では、複数の観測点毎の路肩領域の幅員および幅員の余裕度の少なくとも１つを考慮して退避経路を生成することができる。これにより、車両を路肩領域に適切に退避させることができる。

前記車両制御装置において、前記道路情報は、前記路肩領域のどの部分が前記車両を停車可能であるのかを示す第２情報を含んでもよい。

前記の構成では、路肩領域のどの部分が車両を停車可能であるのかを考慮して退避経路を生成することができる。これにより、路肩領域のうち車両を停止不可である部分を避けて、車両を路肩領域に適切に退避させることができる。

前記車両制御装置において、前記第２情報は、前記車両の進行方向に配列される複数の観測点毎に前記路肩領域における障害物の有無を示す障害物情報、前記複数の観測点毎に前記路肩領域が停車許可領域に該当するか否かを示す道路条件情報、前記複数の観測点毎に前記路肩領域における前記車両の停車の可否を示す動的評価情報の少なくとも１つを含んでもよい。

前記の構成では、複数の観測点毎の障害物の有無、複数の観測点毎の停車許可領域の該非、複数の観測点毎の車両停車の可否の少なくとも１つを考慮して退避経路を生成することができる。これにより、路肩領域のうち車両を停止不可である部分を避けて、車両を路肩領域に適切に退避させることができる。

前記車両制御装置において、前記制御部は、前記車両の車外環境を認識し、前記車外環境の認識結果に基づいて前記道路情報を生成し、前記道路情報を前記記憶部に記憶するように構成されてもよい。

前記の構成では、車外環境の認識結果に基づいて道路情報を生成することにより、道路情報のリアルタイム性を向上させることができる。

前記車両制御装置において、前記制御部は、前記車両の運転者の体調異常を検出すると前記退避走行制御を行うように構成されてもよい。

前記の構成によれば、車両の運転者の体調異常が検出された場合に退避走行制御が行われることにより、車両の運転者に体調異常が発生した場合に車両を路肩領域に適切に退避させることができる。

ここに開示する技術によれば、車両を路肩領域に適切に退避させることができる。

実施形態の車両制御システムの構成を例示するブロック図である。 道路情報を例示する図である。 道路情報の生成について説明するための概略図である。 道路端情報と外側線情報と幅員情報の生成について説明するためのフローチャートである。 退避走行制御における退避制御部の動作について説明するためのフローチャートである。 退避走行制御における探索範囲の設定を例示する概略図である。 退避走行制御における道路情報の生成を例示する概略図である。 退避走行制御における退避場所の適否判定を例示する概略図である。 退避走行制御における退避場所の変更を例示する概略図である。

以下、図面を参照して実施の形態を詳しく説明する。なお、図中同一または相当部分には同一の符号を付しその説明は繰り返さない。

（車両制御システム）
図１は、実施形態の車両制御システム１の構成を例示する。車両制御システム１は、車両（具体的には自動四輪車）に設けられる。車両は、マニュアル運転とアシスト運転と自動運転とに切り換え可能である。マニュアル運転は、運転者の操作（例えばアクセルの操作など）に応じて走行する運転である。アシスト運転は、運転者の操作を支援して走行する運転である。自動運転は、運転者の操作なしに走行する運転である。車両制御システム１は、アシスト運転および自動運転において、車両を制御する。具体的には、車両制御システム１は、車両に設けられたアクチュエータ２０を制御することで車両の動作（特に走行）を制御する。

車両制御システム１は、情報取得部７と、車両制御装置１０とを備える。以下の説明では、車両制御システム１が設けられている車両を「自車両」と記載し、自車両の周囲に存在する他の車両を「他車両」と記載する。

〔アクチュエータ〕
アクチュエータ２０は、駆動系のアクチュエータ、操舵系のアクチュエータ、制動系のアクチュエータなどを含む。駆動系のアクチュエータの例としては、エンジンＥ、トランスミッションＴ、モータが挙げられる。制動系のアクチュエータの例としては、ブレーキＢが挙げられる。操舵系のアクチュエータの例としては、ステアリングＳが挙げられる。

〔情報取得部〕
情報取得部７は、車両の制御に用いられる各種情報を取得する。この例では、情報取得部７は、複数のカメラ７０と、複数のレーダ７１と、位置センサ７２と、車両状態センサ７３と、乗員状態センサ７４と、車外通信部７５と、運転操作センサ７６とを含む。

〈カメラ〉
複数のカメラ７０は、互いに同様の構成を有する。複数のカメラ７０は、複数のカメラ７０の撮像エリアが車両の周囲を囲うように車両に設けられる。複数のカメラ７０は、車両の周囲に広がる環境（車外環境）を撮像することで、車外環境を示す画像データを取得する。複数のカメラ７０の各々により得られた画像データは、車両制御装置１０に送信される。

この例では、カメラ７０は、広角レンズを有する単眼カメラである。例えば、カメラ７０は、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary metal-oxide-semiconductor）などの固体撮像素子を用いて構成される。なお、カメラ７０は、狭角レンズを有する単眼カメラであってもよいし、広角レンズまたは狭角レンズを有するステレオカメラであってもよい。

〈レーダ〉
複数のレーダ７１は、互いに同様の構成を有する。複数のレーダ７１は、複数のレーダ７１の探索エリアが車両の周囲を囲うように車両に設けられる。複数のレーダ７１は、車外環境を検出する。具体的には、レーダ７１は、車両の車外環境へ向けて探索波を送信して車外環境からの反射波を受信することで車外環境を検出する。複数のレーダ７１の検出結果は、車両制御装置１０に送信される。

例えば、レーダ７１は、ミリ波を送信するミリ波レーダであってもよいし、レーザ光を送信するライダ（Light Detection and Ranging）であってもよいし、赤外線を送信する赤外線レーダであってもよいし、超音波を送信する超音波センサであってもよい。

〈位置センサ〉
位置センサ７２は、車両の位置（例えば緯度および経度）を検出する。例えば、位置センサ７２は、全地球測位システムからのＧＰＳ情報を受信し、ＧＰＳ情報に基づいて車両の位置を検出する。位置センサ７２により得られた情報（車両の位置）は、車両制御装置１０に送信される。

〈車両状態センサ〉
車両状態センサ７３は、車両の状態（例えば速度や加速度やヨーレートなど）を検出する。例えば、車両状態センサ７３は、車両の速度を検出する車速センサ、車両の加速度を検出する加速度センサ、車両のヨーレートを検出するヨーレートセンサなどを含む。車両状態センサ７３により得られた情報（車両の状態）は、車両制御装置１０に送信される。

〈乗員状態センサ〉
乗員状態センサ７４は、車両を運転する運転者の状態（例えば運転者の身体挙動や生体情報など）を検出する。乗員状態センサ７４により得られた情報（運転者の状態）は、車両制御装置１０に送信される。例えば、乗員状態センサ７４は、車内カメラ、生体情報センサなどを含む。車内カメラは、車両の内部に設けられる。車内カメラは、運転者を含む領域を撮像することで運転者を含む画像データを取得する。車内カメラにより得られた画像データは、車両制御装置１０に送信される。例えば、車内カメラは、運転者の前方に配置され、運転者の顔が撮像範囲内に位置するように撮像範囲が設定される。生体情報センサは、運転者の生体情報（例えば発汗や心拍や血流量や皮膚温など）を検出する。

〈車外通信部〉
車外通信部７５は、車両の外部に設けられた車外ネットワーク（例えばインターネットなど）を通じて情報を受信する。例えば、車外通信部７５は、車両の周囲に位置する他車両（図示を省略）からの通信情報、ナビゲーションシステム（図示を省略）からのカーナビゲーションデータ、交通情報、ダイナミックマップなどの高精度地図情報などを受信する。車外通信部７５により得られた情報は、車両制御装置１０に送信される。

〈運転操作センサ〉
運転操作センサ７６は、車両に加えられる運転操作を検出する。例えば、運転操作センサ７６は、アクセル開度センサ、操舵角センサ、ブレーキ油圧センサなどを含む。アクセル開度センサは、車両のアクセルの操作量を検出する。操舵角センサは、車両のハンドルの操舵角を検出する。ブレーキ油圧センサは、車両のブレーキの操作量を検出する。運転操作センサ７６により得られた情報（車両の運転操作）は、車両制御装置１０に送信される。

〔車両制御装置〕
車両制御装置１０は、アクチュエータ２０および車両制御システム１の各部（この例では情報取得部７など）と信号伝送可能に接続される。そして、車両制御装置１０は、車両制御システム１の各部により得られた情報に基づいてアクチュエータ２０および車両制御システム１の各部を制御する。

車両制御装置１０は、アシスト運転または自動運転において、車両が走行すべき経路である目標経路を決定し、車両が目標経路を走行するようにアクチュエータ２０の動作を制御する。例えば、車両制御装置１０は、１つまたは複数の電子制御ユニット（ＥＣＵ）により構成される。電子制御ユニットは、単一のＩＣ（Integrated Circuit）により構成されてもよいし、複数のＩＣにより構成されてもよい。また、ＩＣ内には、単一のコアまたはダイが設けられてもよいし、連携する複数のコアまたはダイが設けられてもよい。コアまたはダイは、例えば、ＣＰＵ（プロセッサ）と、ＣＰＵを動作させるためのプログラムやＣＰＵでの処理結果などの情報を記憶するメモリとにより構成されてもよい。

〔制御部〕
車両制御装置１０は、制御部１００を備える。制御部１００は、車両制御システム１の各部により得られた情報に基づいてアクチュエータ２０および車両制御システム１の各部を制御する。具体的には、制御部１００は、情報取得部７により取得された各種情報に基づいて、アクチュエータ２０の動作を制御することで車両の走行を制御する。

また、この例では、制御部１００は、運転者の体調異常の有無を検出する。ここで、体調異常は、疾患により運転者の運転機能が低下し、運転者による車両の運転の継続が困難である状態のことである。このような体調異常の例としては、脳卒中などの脳疾患、心筋梗塞などの心疾患、癲癇、低血糖などが挙げられる。

そして、制御部１００は、運転者の体調異常が検出されるまで通常走行制御を行い、運転者の体調異常が検出されると通常走行制御を停止して退避走行制御を開始する。通常走行制御では、制御部１００は、複数の経路候補の中から目標経路を選択し、車両が目標経路を走行するように車両の走行を制御する。退避走行制御では、制御部１００は、車両を路肩領域へ向けて退避させるための退避経路を生成し、車両が退避経路を走行するように車両の走行を制御する。路肩領域については、後で詳しく説明する。

具体的には、制御部１００は、車外環境認識部１１１と、運転操作認識部１１２と、車両挙動推定部１１３と、乗員状態推定部１１４と、走行制御部１１５と、ルールベース制御部１２０と、退避制御部１３０とを有する。

〈車外環境認識部〉
車外環境認識部１１１は、複数のカメラ７０の出力と、複数のレーダ７１の出力と、位置センサ７２の出力と、車外通信部７５の出力と、車両挙動推定部１１３の出力に基づいて、車両の外部環境を認識する。

例えば、車外環境認識部１１１は、深層学習により生成された学習モデルを用いて、上記の出力から車両の外部環境を示すデータを生成する。深層学習では、多層ニューラルネットワーク（Deep Neural Network）が用いられる。多層ニューラルネットワークの例としては、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）が挙げられる。

具体的には、車外環境認識部１１１は、カメラ７０により得られた画像データに対して画像処理を行うことにより、車両が移動可能な道路を表す道路マップデータ（例えば三次元マップデータ）を生成する。また、車外環境認識部１１１は、レーダ７１の検出結果に基づいて、車両の周辺に存在する物体に関する情報である物体情報を取得する。物体情報には、物体の位置座標、物体の速度などが含まれる。なお、車外環境認識部１１１は、カメラ７０により得られた画像データに基づいて物体情報を取得してもよい。そして、車外環境認識部１１１は、道路マップデータと物体情報とを統合することで、車外環境を表す統合マップデータ（三次元マップデータ）を生成する。

上記のとおり、車外環境認識部１１１の出力である統合マップデータには、道路マップデータと、物体情報とが含まれる。物体情報には、静的物体情報と、動的物体情報とが含まれる。

道路マップデータには、道路の形状、道路の構造、道路の勾配、区画線、路面標示などに関する情報が含まれる。道路の形状は、道路端（道路の幅方向端）に沿う点群または線により表される。道路の構造の例としては、交差点、分流路、合流路などが挙げられる。区画線は、道路に描かれた線であり、道路の延伸方向に延びる。区画線の例としては、車道中央線、車道外側線、車線境界線などが挙げられる。路面標示は、道路に描かれた記号や文字などである。路面標示の例としては、横断歩道、自転車横断帯、安全地帯、駐停車禁止領域などの標示が挙げられる。

静的物体情報は、時間経過により変位しない静止体に関する情報である。静的物体情報には、静止体の形状、静止体の位置座標などに関する情報が含まれる。静止体の例としては、道路標識、構造物などが挙げられる。道路標識の例としては、横断歩道、自転車横断帯、安全地帯、駐停車禁止領域などの標識が挙げられる。構造物の例としては、信号機、中央分離帯、センターポール、建物、看板、踏切、トンネル、軌道敷、バス停留所などが挙げられる。

動的物体情報は、時間経過により変位する可能性がある動体に関する情報である。動的物体情報には、動体の形状、動体の位置座標、動体の速度などに関する情報が含まれる。動体の例としては、他車両、歩行者などが挙げられる。

なお、車外通信部７５により受信される高精度地図情報に、道路マップデータと物体情報が含まれていてもよい。この場合、車外環境認識部１１１は、高精度地図情報に含まれる道路マップデータと物体情報に基づいて統合マップデータを生成し、複数のカメラ７０や複数のレーダ７１などの情報取得部７の出力に基づいて統合マップデータを適宜補正するように構成されてもよい。例えば、車外環境認識部１１１は、複数のカメラ７０の出力および複数のレーダ７１の出力に基づいて認識された物体が統合マップデータに含まれていない場合に、その物体に関する物体情報を統合マップデータに追加してもよい。また、車外環境認識部１１１は、統合マップデータに含まれる物体が複数のカメラ７０の出力および複数のレーダ７１の出力に基づいて認識されない場合に、その物体に関する物体情報を統合マップデータから削除してもよい。

〈運転操作認識部〉
運転操作認識部１１２は、運転操作センサ７６の出力に基づいて車両に加えられる運転操作を認識する。例えば、運転操作認識部１１２は、深層学習により生成された学習モデルを用いて、運転操作センサ７６の出力から車両に加えられる運転操作を示すデータを生成する。

〈車両挙動推定部〉
車両挙動推定部１１３は、車両状態センサ７３の出力に基づいて車両の挙動（例えば速度や加速度やヨーレートなど）を推定する。例えば、車両挙動推定部１１３は、深層学習により生成された学習モデルを用いて、車両状態センサ７３の出力から車両の挙動を示すデータを生成する。

例えば、車両挙動推定部１１３において用いられる学習モデルは、車両６軸モデルである。車両６軸モデルは、走行中の車両の「前後」「左右」「上下」の３軸方向の加速度と「ピッチ」「ロール」「ヨー」の３軸方向の角速度とをモデル化したものである。すなわち、車両６軸モデルは、車両の動きを古典的な車両運動工学的な平面上のみ（車両の前後左右（Ｘ−Ｙ移動）とヨー運動（Ｚ軸）のみ）で捉えるのではなく、４つの車輪にサスペンションを介して乗っている車体のピッチング（Ｙ軸）およびロール（Ｘ軸）運動とＺ軸の移動（車体の上下動）の、合計６軸を用いて車両の挙動を再現する数値モデルである。

〈乗員状態推定部〉
乗員状態推定部１１４は、乗員状態センサ７４の出力に基づいて運転者の状態（例えば運転者の健康状態や感情や姿勢など）を推定する。例えば、乗員状態推定部１１４は、深層学習により生成された学習モデルを用いて、乗員状態センサ７４の出力から運転者の状態を示すデータを生成する。この例では、乗員状態推定部１１４は、運転者の体調異常を検出する。なお、乗員状態推定部１１４による運転者の体調異常の検出には、国土交通省により策定された「ドライバー異常自動検知システム 基本設計書」などに記載された周知の異常検出技術を用いることが可能である。

〈走行制御部〉
走行制御部１１５は、車外環境認識部１１１の出力と、運転操作認識部１１２の出力と、車両挙動推定部１１３の出力と、乗員状態推定部１１４の出力とに基づいて、アクチュエータ２０を制御する。この例では、走行制御部１１５は、経路生成部１１６と、経路決定部１１７と、車両運動決定部１１８と、アクチュエータ制御部１１９とを有する。

《経路生成部》
経路生成部１１６は、車外環境認識部１１１の出力に基づいて１つまたは複数の候補経路を生成する。候補経路は、車両が走行可能な経路であり、目標経路の候補である。候補経路には、車外環境認識部１１１により認識された道路上において車外環境認識部１１１により認識された障害物（物体）を回避する走行経路が含まれていてもよい。

例えば、経路生成部１１６は、車外環境認識部１１１の出力（車外環境を表す統合マップデータ）に基づいて、車両の進行方向前方の道路と道路上に存在する物体とを含む走行マップデータ（二次元マップデータ）を生成する。そして、経路生成部１１６は、ステートラティス法を用いて候補経路を生成する。具体的には、経路生成部１１６は、走行マップデータの道路上に多数のグリッド点からなるグリッド領域を設定し、車両の進行方向へ向けて複数のグリッド点を順に連結することで複数の走行経路を設定する。また、経路生成部１１６は、複数の走行経路の各々に経路コストを付与する。例えば、ある走行経路における車両の安全性が高くなるに連れて、その走行経路に付与される経路コストが小さくなる。そして、経路生成部１１６は、複数の走行経路の各々に付与された経路コストに基づいて、複数の走行経路の中から１つまたは複数の走行経路を候補経路として選択する。

《経路決定部》
経路決定部１１７は、運転操作認識部１１２の出力と、乗員状態推定部１１４の出力とに基づいて、経路生成部１１６とルールベース制御部１２０と退避制御部１３０の各々により生成された１つまたは複数の候補経路の中から目標経路となる候補経路を選択する。例えば、経路決定部１１７は、複数の候補経路のうち運転者が最も快適であると感じる候補経路を選択する。

例えば、経路決定部１１７は、通常走行制御において、ルールベース制御部１２０により生成された候補経路よりも経路生成部１１６により生成された候補経路を優先的に目標経路として選択する。また、経路決定部１１７は、通常走行制御において、経路生成部１１６により生成された候補経路がルールベース制御部１２０により生成された候補経路から大きく逸脱している場合に、ルールベース制御部１２０により生成された候補経路を目標経路として選択してもよい。例えば、経路決定部１１７は、経路生成部１１６により生成された走行経路がルールベース制御部１２０により探索されたフリースペースを通過しない場合に、経路生成部１１６により生成された候補経路がルールベース制御部１２０により生成された候補経路から大きく逸脱していると判定してもよい。フリースペースは、道路のうち障害物が存在しない領域である。障害物は、動的な障害物と、静的な障害物とを含む。動的な障害物の例としては、他車両、歩行者などが挙げられる。静的な障害物の例としては、中央分離帯、センターポールなどが挙げられる。

また、経路決定部１１７は、退避走行制御において、退避制御部１３０により生成された退避経路を目標経路として選択する。退避経路については、後で詳しく説明する。

《車両運動決定部》
車両運動決定部１１８は、経路決定部１１７により目標経路として選択された候補経路（または退避経路）に基づいて目標運動を決定する。この目標運動は、目標経路を走行するために必要となる車両の運動のことである。この例では、車両運動決定部１１８は、目標運動を達成するための駆動力と制動力と操舵量である目標駆動力と目標制動力と目標操舵量をそれぞれ導出する。例えば、車両運動決定部１１８は、車両６軸モデルに基づいて目標経路における車両の動きを演算し、その演算結果に基づいて目標運動を決定する。

《アクチュエータ制御部》
アクチュエータ制御部１１９は、車両運動決定部１１８により決定された目標運動に基づいてアクチュエータ２０を制御する。この例では、アクチュエータ制御部１１９は、ＰＴ（Power Train）制御部１１９ａと、ブレーキ制御部１１９ｂと、操舵制御部１１９ｃとを有する。ＰＴ制御部１１９ａは、目標駆動力を示す駆動指令値を駆動系のアクチュエータに送信する。ブレーキ制御部１１９ｂは、目標制動力を示す制動指令値を制動系のアクチュエータに送信する。操舵制御部１１９ｃは、目標操舵量を示す操舵指令値を操舵系のアクチュエータに送信する。

〈ルールベース制御部〉
ルールベース制御部１２０は、深層学習により生成された学習モデルの代わりに、予め定められたルールに基づくアルゴリズムを用いて処理を行う。

具体的には、ルールベース制御部１２０は、情報取得部７の出力に基づいて車外環境を認識し、その車外環境の中からフリースペースを探索する。例えば、ルールベース制御部１２０は、予め設定された探索ルールに基づいて、フリースペースを探索する。探索ルールには、物体を中心とする所定の範囲（例えば数ｍの範囲）を回避不能範囲とするというルールが含まれてもよい。また、ルールベース制御部１２０は、物体が動体である場合に、その動体の移動速度を考慮してフリースペースを探索するように構成されてもよい。

そして、ルールベース制御部１２０は、フリースペースを通過する候補経路（すなわち障害物を回避する候補経路）を生成する。ルールベース制御部１２０により生成された候補経路（すなわちフリースペースを通過する候補経路）は、走行制御部１１５の経路決定部１１７において利用される。

〈退避制御部〉
退避制御部１３０は、道路情報３０を生成する。また、退避制御部１３０は、退避走行制御において、退避場所の設定、退避経路の生成、フリースペースの探索などを行う。道路情報３０と退避制御部１３０の動作については、後で詳しく説明する。

〔記憶部〕
また、車両制御装置１０は、記憶部２００を備える。記憶部２００は、各種情報を記憶する。また、記憶部２００は、退避制御部１３０により生成された道路情報３０を記憶する。

〔道路情報〕
次に、図２を参照して、道路情報３０について説明する。道路情報３０は、車両の進行方向前方にある道路に関する情報である。図２に示すように、道路情報３０は、道路端情報３１と、外側線情報３２と、路肩領域情報３３と、道路条件情報３４と、障害物情報３５と、評価情報３６とを含む。評価情報３６は、静的評価情報３７と、動的評価情報３８とを含む。

道路情報３０には、複数の観測点Ｐ毎に情報が登録される。図２の例では、ｎ個の観測点Ｐ_１〜Ｐ_ｎ毎に情報が登録されている。なお、ｎは、２以上の整数である。図３に示すように、複数の観測点Ｐは、車両の進行方向前方にある道路において車両の進行方向に配列される仮想点のことである。図３の例では、複数の観測点Ｐは、道路端４１に隣接する車線（例えば複数の車線がある場合は第一走行車線）の中央に沿うように配列される。

〈道路端情報〉
道路端情報３１は、道路端に関する情報である。図３に示すように、道路端４１は、道路の幅方向端のことである。道路の幅方向は、道路の延伸方向と直交する方向である。道路の延伸方向は、道路における車両の進行方向に沿う方向である。

図２に示すように、道路端情報３１は、複数の観測点Ｐ毎に道路端４１の座標と道路端４１までの距離とを示す。道路端４１の座標は、道路の中央に沿う方向をＳ軸方向とし道路の中央に沿う方向と直交する方向をＬ軸方向とするＳＬ座標系における座標である。Ｓ軸方向は、道路の延伸方向に対応し、Ｌ軸方向は、道路の幅方向に対応している。座標の「Ｘ」は、Ｓ軸における値を示し、座標の「Ｙ」は、Ｌ軸における値を示す。

具体的には、第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋにおける道路端４１の座標は、第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋを通過して道路の幅方向に延びる法線ＮＰ_ｋと道路端４１との交点の座標を示す。第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋから道路端４１までの距離は、第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋから上記の交点までの距離を示す。なお、ｋは、１以上且つｎ以下の整数である。

〈外側線情報〉
外側線情報３２は、自車両が走行する道路の外側線に関する情報である。図３に示すように、外側線４２は、道路に描かれた区画線（道路の延伸方向に沿う線）のうち道路端４１に最も近い区画線のことである。例えば、外側線４２は、車道外側線であり、第一走行車線の外側（左側通行の場合は左側）の区画線である。

図２に示すように、外側線情報３２は、複数の観測点Ｐ毎に外側線４２の座標と外側線４２までの距離とを示す。外側線４２の座標は、ＳＬ座標系における座標である。

具体的には、第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋにおける外側線４２の座標は、第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋを通過して道路の幅方向に延びる法線ＮＰ_ｋと外側線４２との交点の座標を示す。第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋから外側線４２までの距離は、第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋから上記の交点までの距離を示す。

〈路肩領域情報〉
路肩領域情報３３は、路肩領域に関する情報である。図３に示すように、路肩領域４０は、道路端４１に沿う領域である。具体的には、路肩領域４０は、道路端４１と外側線４２との間の領域である。

図２に示すように、路肩領域情報３３は、幅員情報３３ａと、区分情報３３ｂと、線種類情報３３ｃとを含む。

《幅員情報》
幅員情報３３ａは、路肩領域４０の幅員に関する情報である。路肩領域４０の幅員は、道路の幅方向における路肩領域４０の長さである。幅員情報３３ａは、複数の観測点Ｐ毎に路肩領域４０の幅員を示す。幅員情報３３ａは、第１情報の一例である。第１情報は、路肩領域４０の幅員に関する情報である。

《区分情報》
区分情報３３ｂは、路肩領域４０の区分に関する情報である。区分情報３３ｂは、複数の観測点Ｐ毎に路肩領域４０の区分を示す。区分情報３３ｂは、第２情報の一例である。第２情報は、路肩領域４０のどの部分が車両を停車可能であるのかを示す情報である。

この例では、路肩領域４０の区分が「路肩」である場合、区分情報３３ｂに「１」が登録され、路肩領域４０の区分が「路側帯」である場合、区分情報３３ｂに「０」が登録される。なお、この明細書では、路側帯は、車両の停車が禁止される路側帯のことである。このような路側帯の例としては、駐停車禁止路側帯、歩行者用路側帯などが挙げられる。路肩は、上記のような路側帯を除く路肩領域４０のことである。例えば、路肩は、道路の左側に隣接する歩道と車道外側線との間の領域のことである。この明細書では、車両の停車が可能な路側帯は、路肩に含まれる。

《線種類情報》
線種類情報３３ｃは、路肩領域４０を規定する区画線（道路に描かれた線）の種類に関する情報である。線種類情報３３ｃは、複数の観測点Ｐ毎に路肩領域４０を規定する区画線の種類を示す。線種類情報３３ｃは、第２情報の一例である。

この例では、路肩領域４０を規定する区画線の種類が「１本の実線」である場合、線種類情報３３ｃに「１」が登録され、路肩領域４０を規定する区画線の種類が「それ以外の線」である場合、線種類情報３３ｃに「０」が登録される。例えば、車両の停車が可能な路側帯（路肩の一例）を規定する区画線は、１本の実線（白線）である。駐停車禁止路側帯を規定する区画線は、道路の幅方向に並ぶ１本の実線と１本の破線である。歩行者用路側帯を規定する区画線は、道路の幅方向に並ぶ２本の実線である。

〈道路条件情報〉
道路条件情報３４は、道路条件に関する情報である。道路条件は、路肩領域４０が停車許可領域に該当するか否かを区別するための条件である。例えば、道路条件には、道路構造に関する条件、交通規制に関する条件などが含まれる。道路条件情報３４は、複数の観測点Ｐ毎に路肩領域４０が停車許可領域に該当するか否かを示す。道路条件情報３４は、第２情報の一例である。

この例では、道路条件情報３４には、複数の項目が含まれる。複数の項目の各々には、路肩領域４０が停車許可領域に該当する条件である停車許可条件が割り当てられる。そして、複数の項目の各々は、路肩領域４０が停車許可条件に該当するか否かを示す。具体的には、ある項目に割り当てられた停車許可条件に路肩領域４０が該当する場合、その項目に「０」が登録される。ある項目に割り当てられた停車許可条件に路肩領域４０が該当しない場合、その項目に「１」が登録される。

なお、道路条件情報３４に含まれる項目に割り当てられる停車許可条件の例としては、以下のような条件が挙げられる。

（１）観測点Ｐから交差点までの距離が５ｍ以上であるという条件
（２）観測点Ｐから横断歩道までの距離が５ｍ以上であるという条件
（３）観測点Ｐから自転車横断帯までの距離が５ｍ以上であるという条件
（４）観測点Ｐから道路の進行方向の終端までの距離が５ｍ以上であるという条件
（５）観測点Ｐから分流路までの距離が所定距離以上であるという条件
（６）観測点Ｐから合流路までの距離が所定距離以上であるという条件
（７）観測点Ｐから踏切までの距離が１０ｍ以上であるという条件
（８）観測点Ｐにおける道路の勾配が所定勾配以下であるという条件
（９）観測点Ｐがトンネルの外にあるという条件
（１０）観測点Ｐが軌道敷の外にあるという条件
（１１）観測点Ｐからバス停留所までの距離が１０ｍ以上であるという条件
（１２）観測点Ｐから安全地帯までの距離が１０ｍ以上であるという条件
（１３）観測点Ｐが駐停車禁止領域の外にあるという条件
以上の条件は、観測点Ｐにおける路肩領域４０が停車許可領域に該当するための条件の一例である。なお、上記の「５ｍ」や「１０ｍ」という距離は、所定距離の一例である。また、上記の所定距離および所定勾配は、道路交通法などに基づいて設定されてもよい。

〈障害物情報〉
障害物情報３５は、複数の観測点Ｐ毎に路肩領域４０における障害物の有無を示す。障害物情報３５は、第２情報の一例である。障害物の例としては、他車両、電柱などが挙げられる。

この例では、路肩領域４０に障害物がない場合、障害物情報３５に「１」が登録され、路肩領域４０に障害物がある場合、障害物情報３５に「０」が登録される。

〈静的評価情報〉
静的評価情報３７は、複数の観測点Ｐ毎に路肩領域４０の幅員の余裕度を示す。静的評価情報３７は第１情報の一例である。路肩領域４０の幅員の余裕度が高くなるほど、路肩領域４０における路肩停車の適性が高くなる。

この例では、路肩領域４０の幅員の余裕度は、３段階で評価される。具体的には、路肩領域４０の幅員が「車両の全幅＋０．５ｍ」よりも長い場合、最も高い評価値である「Ａ」が静的評価情報３７に登録される。路肩領域４０の幅員が「車両の全幅」以上であり且つ「車両の全幅＋０．５ｍ」未満である場合、２番目に高い評価値である「Ｂ」が静的評価情報３７に登録される。路肩領域４０の幅員が「車両の全幅」未満である場合、最も低い評価値である「Ｃ」が静的評価情報３７に登録される。なお、「０．５ｍ」という長さは、路肩領域４０の幅員の余裕度を判定するための基準長さの一例である。

〈動的評価情報〉
動的評価情報３８は、複数の観測点Ｐ毎に路肩領域４０における車両の停車の可否を示す。動的評価情報３８は、第２情報の一例である。

この例では、路肩領域４０における車両の停車が可能である場合、動的評価情報３８に「１」が登録され、路肩領域４０における車両の停車が不可である場合、動的評価情報３８に「０」が登録される。

具体的には、第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋにおける動的評価情報３８に登録された評価値（１または０）は、第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋにおける道路条件情報３４に含まれる複数の項目の各々に登録された識別値（１または０）と、第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋにおける障害物情報３５に登録された識別値（１または０）との積である。

〔道路情報の生成〕
次に、道路情報３０の生成について説明する。制御部１００は、車両の車外環境を認識し、車外環境の認識結果に基づいて道路情報３０を生成し、道路情報３０を記憶部２００に記憶する。具体的には、退避制御部１３０は、次のように道路情報３０を生成する。

まず、退避制御部１３０は、車外環境認識部１１１の出力（車外環境を表す統合マップデータ）に基づいて、車両の進行方向前方の道路と道路上に存在する物体とを含む走行マップデータ（二次元マップデータ）を生成する。なお、退避制御部１３０は、走行マップデータを生成せずに、経路生成部１１６により生成された走行マップデータを利用してもよい。

次に、退避制御部１３０は、走行マップデータの道路上に、車両の進行方向に配列された複数の観測点Ｐ（仮想点）を設定する。この例では、ｎ個の観測点Ｐ_１〜Ｐ_ｎの各々に関する情報を生成するために、「第１番目の観測点Ｐ_１の前に位置する観測点Ｐ_０」から「第ｎ番目の観測点Ｐ_ｎの後に位置する観測点Ｐ_ｎ＋１」までのｎ＋２個の観測点Ｐ_０〜Ｐ_ｎ＋１が設定される。ｎ＋２個の観測点Ｐ_０〜Ｐ_ｎ＋１は、道路端４１に隣接する車道の中央に沿うように等間隔で配列される。

次に、退避制御部１３０は、車外環境認識部１１１の出力である統合マップデータに含まれる各種情報に基づいて、ｎ個の観測点Ｐ_１〜Ｐ_ｎの各々に関する情報（この例では、道路端情報３１、外側線情報３２、路肩領域情報３３、道路条件情報３４、障害物情報３５、評価情報３６）を生成する。そして、退避制御部１３０は、ｎ個の観測点Ｐ_１〜Ｐ_ｎの各々に関する各種情報を記憶部２００に記憶する。

〔道路端情報と外側線情報と幅員情報の生成〕
次に、図３および図４を参照して、道路端情報３１と外側線情報３２と幅員情報３３ａの生成について説明する。

〈ステップＳＴ１１〉
まず、退避制御部１３０は、走行マップデータに表される道路の道路端４１に沿うように配列される複数の特徴点Ｑを設定する。また、退避制御部１３０は、走行マップデータに表される道路の外側線４２に沿うように配列される複数の特徴点Ｒを設定する。

〈ステップＳＴ１２〉
次に、退避制御部１３０は、処理の対象として第１番目の観測点Ｐ_１を選択する。これにより、処理の対象である第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋが第１番目の観測点Ｐ_１に設定される。すなわち、変数ｋが１に設定される。

〈ステップＳＴ１３〉
退避制御部１３０は、第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋと観測点Ｐ_ｋの両隣にある第ｋ−１番目の観測点Ｐ_ｋ−１および第ｋ＋１番目の観測点Ｐ_ｋ＋１との近似直線である第ｋ番目の近似直線ＬＰ_ｋを導出する。そして、退避制御部１３０は、第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋを通過して近似直線ＬＰ_ｋと直交する第ｋ番目の法線ＮＰ_ｋを導出する。

〈ステップＳＴ１４〉
退避制御部１３０は、複数の特徴点Ｑの中から第ｋ番目の法線ＮＰ_ｋの両隣にある第ｉ番目の特徴点Ｑ_ｉおよび第ｉ＋１番目の特徴点Ｑ_ｉ＋１を抽出する。次に、退避制御部１３０は、第ｉ番目の特徴点Ｑ_ｉと第ｉ＋１番目の特徴点Ｑ_ｉ＋１とを結ぶ直線と第ｋ番目の法線ＮＰ_ｋとの交点である第ｋ番目の交点ＰＱ_ｋを求める。そして、退避制御部１３０は、第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋと第ｋ番目の交点ＰＱ_ｋとを結ぶ直線の長さを、第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋから道路端４１までの距離とする。このようにして、第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋから道路端４１までの距離が導出される。

〈ステップＳＴ１５〉
また、退避制御部１３０は、複数の特徴点Ｒの中から第ｋ番目の法線ＮＰ_ｋの両隣にある第ｊ番目の特徴点Ｒ_ｊおよび第ｊ＋１番目の特徴点Ｒ_ｊ＋１を抽出する。次に、退避制御部１３０は、第ｊ番目の特徴点Ｒ_ｊと第ｊ＋１番目の特徴点Ｒ_ｊ＋１とを結ぶ直線と第ｋ番目の法線ＮＰ_ｋとの交点である第ｋ番目の交点ＰＲ_ｋを求める。そして、退避制御部１３０は、第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋと第ｋ番目の交点ＰＲ_ｋとを結ぶ直線の長さを、第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋから外側線４２までの距離とする。このようにして、第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋから外側線４２までの距離が導出される。

〈ステップＳＴ１６〉
次に、退避制御部１３０は、ステップＳＴ１４において導出された「第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋから道路端４１までの距離」からステップＳＴ１５において導出された「第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋから外側線４２までの距離」を減算して得られる距離を、第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋにおける路肩領域４０の幅員とする。このようにして、第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋにおける路肩領域４０の幅員が導出される。

〈ステップＳＴ１７〉
次に、退避制御部１３０は、処理の対象である第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋが第ｎ番目の観測点Ｐ_ｎであるか否かを判定する。すなわち、変数ｋがｎであるか否かが判定される。処理の対象である第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋが第ｎ番目の観測点Ｐ_ｎである場合には、処理が終了し、そうでない場合には、ステップＳＴ１８の処理が行われる。

〈ステップＳＴ１８〉
第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋが第ｎ番目の観測点Ｐ_ｎではない場合、退避制御部１３０は、第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋの次の第ｋ＋１番目の観測点Ｐ_ｋ＋１を次の処理の対象として選択する。そして、ステップＳＴ１３の処理が行われる。

〔区分情報と線種類情報の生成〕
次に、区分情報３３ｂと線種類情報３３ｃの生成について説明する。なお、以下の説明において、路肩領域４０のうち第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋを通過して車道の幅方向に延びる法線ＮＰ_ｋと交差する部分を「第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋにおける路肩領域４０」と記載する。

退避制御部１３０は、統合マップデータに含まれる区画線に関する情報に基づいて、ｎ個の観測点Ｐ_１〜Ｐ_ｎの各々における路肩領域４０の区分と路肩領域４０を規定する区画線の種類とを検出し、それらの検出結果に基づいて、ｎ個の観測点Ｐ_１〜Ｐ_ｎの各々における区分情報３３ｂおよび線種類情報３３ｃを生成する。

例えば、第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋにおける路肩領域４０を規定する区画線が「１本の実線」である場合、退避制御部１３０は、第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋにおける区分情報３３ｂに「１」を登録し、第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋにおける線種類情報３３ｃに「１」を登録する。

〔道路条件情報の生成〕
次に、道路条件情報３４の生成について説明する。退避制御部１３０は、統合マップデータに含まれる各種情報に基づいて、車両の進行方向前方にある道路の構造および交通規制を検出し、それらの検出結果に基づいて、ｎ個の観測点Ｐ_１〜Ｐ_ｎの各々における道路条件情報３４を生成する。

例えば、退避制御部１３０は、統合マップデータに含まれる道路の構造に関する情報に基づいて、車両の進行方向前方にある道路の交差点、道路の進行方向の終端、分流路、合流路などを検出する。また、退避制御部１３０は、統合マップデータに含まれる道路の勾配に関する情報に基づいて、車両の進行方向前方にある道路の勾配を検出する。また、退避制御部１３０は、統合マップデータに含まれる路面標示に関する情報および道路標識に関する情報に基づいて、車両の進行方向前方にある道路の横断歩道、自転車横断帯、安全地帯、駐停車禁止領域などを検出する。また、退避制御部１３０は、統合マップデータに含まれる構造物に関する情報に基づいて、車両の進行方向前方にある踏切、トンネル、軌道敷、バス停留所を検出する。

次に、退避制御部１３０は、交差点（または横断歩道、自転車横断帯、道路の進行方向の終端、分流路、合流路、踏切、バス停留所、安全地帯）の検出結果に基づいて、ｎ個の観測点Ｐ_１〜Ｐ_ｎの各々について、その観測点Ｐから交差点（または横断歩道、自転車横断帯、道路の進行方向の終端、分流路、合流路、踏切、バス停留所、安全地帯）までの距離が所定距離以上であるという条件に該当するか否かを判定する。また、退避制御部１３０は、道路の勾配の検出結果に基づいて、ｎ個の観測点Ｐ_１〜Ｐ_ｎの各々について、その観測点Ｐにおける道路の勾配が所定勾配以下であるという条件に該当するか否かを判定する。また、退避制御部１３０は、トンネル（または軌道敷、駐停車禁止領域）の検出結果に基づいて、ｎ個の観測点Ｐ_１〜Ｐ_ｎの各々について、その観測点Ｐがトンネル（または軌道敷、駐停車禁止領域）の外にあるという条件に該当するか否かを判定する。

そして、退避制御部１３０は、以上の判定結果に基づいて、道路条件情報３４に含まれる複数の項目の各々に「１」または「０」を登録する。

〔障害物情報の生成〕
次に、障害物情報３５の生成について説明する。退避制御部１３０は、統合マップデータに含まれる物体情報に基づいて、ｎ個の観測点Ｐ_１〜Ｐ_ｎの各々において路肩領域４０内の物体の有無を検出し、その検出結果に基づいて、ｎ個の観測点Ｐ_１〜Ｐ_ｎの各々における障害物情報３５を生成する。

例えば、退避制御部１３０は、第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋにおける路肩領域４０内に物体が存在しない場合に、第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋにおける障害物情報３５に「１」を登録し、第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋにおける路肩領域４０内に物体が存在する場合に、第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋにおける障害物情報３５に「０」を登録する。

〔静的評価情報の生成〕
次に、静的評価情報３７の生成について説明する。退避制御部１３０は、車両の車幅に関する情報を取得し、ｎ個の観測点Ｐ_１〜Ｐ_ｎの各々における幅員情報３３ａと車両の車幅とに基づいて、ｎ個の観測点Ｐ_１〜Ｐ_ｎの各々における静的評価情報３７を生成する。車両の車幅に関する情報は、記憶部２００に記憶されていてもよい。

例えば、車両の車幅が「１．８ｍ」であると仮定すると、第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋにおける幅員情報３３ａに示される路肩領域４０の幅員が「２．３ｍ」以上である場合、退避制御部１３０は、第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋにおける静的評価情報３７に「Ａ」を登録する。第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋにおける幅員情報３３ａに示される路肩領域４０の幅員が「２．３ｍ」未満であり且つ「１．８ｍ」以上である場合、退避制御部１３０は、第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋにおける静的評価情報３７に「Ｂ」を登録する。第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋにおける幅員情報３３ａに示される路肩領域４０の幅員が「１．８ｍ」未満である場合、退避制御部１３０は、第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋにおける静的評価情報３７に「Ｃ」を登録する。

〔動的評価情報の生成〕
次に、動的評価情報３８の生成について説明する。退避制御部１３０は、ｎ個の観測点Ｐ_１〜Ｐ_ｎの各々における道路条件情報３４と障害物情報３５とに基づいて、ｎ個の観測点Ｐ_１〜Ｐ_ｎの各々における動的評価情報３８を生成する。

例えば、第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋにおける道路条件情報３４に含まれる複数の項目の各々に「１」が登録され、且つ、第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋにおける障害物情報３５に「１」が登録されている場合、退避制御部１３０は、第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋにおける動的評価情報３８に「１」を登録する。第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋにおける道路条件情報３４に含まれる複数の項目および第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋにおける障害物情報３５の少なくとも１つに「０」が登録されている場合、退避制御部１３０は、第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋにおける動的評価情報３８に「０」を登録する。

〔退避走行制御における退避制御部の動作〕
次に、図５を参照して、退避走行制御における退避制御部１３０の動作について説明する。この例では、運転者の体調異常が検出されると、退避走行制御が開始される。退避走行制御において、退避制御部１３０は、予め定められた周期毎に以下の処理を繰り返し行う。

〈ステップＳＴ２１〉
まず、退避制御部１３０は、退避走行制御の開始時点からの経過時間Ｔが予め定められた制限時間Ｔｔｈ以上であるか否かを判定する。経過時間Ｔが制限時間Ｔｔｈ以上である場合には、ステップＳＴ２２の処理が行われ、そうでない場合には、ステップＳＴ３０の処理が行われる。例えば、制限時間Ｔｔｈは、国土交通省により策定された「ドライバー異常時対応システム（路肩退避型）基本設計書」において定められた上限時間（具体的には１８０秒）に設定されてもよい。

〈ステップＳＴ２２〉
退避制御部１３０は、経過時間Ｔがゼロ以下であるか否かを判定する。経過時間Ｔがゼロ以下である場合には、ステップＳＴ２３の処理が行われ、そうでない場合には、ステップＳＴ２４の処理が行われる。

〈ステップＳＴ２３〉
退避制御部１３０は、走行マップデータの道路において探索範囲５０を設定する。探索範囲５０は、後述する退避場所６０を探索すべき範囲のことである。例えば、退避制御部１３０は、路肩領域４０へ向けて自車両を退避させる準備のために必要となる走行距離を考慮して、探索範囲５０を設定する。

例えば、図６に示すように、退避制御部１３０は、自車両１５の現在位置から第１走行距離５１と第２走行距離５２との合計だけ前進した位置を探索範囲５０の始点とする。なお、第１走行距離５１は、自車両１５の車速を予め定められた安全車速（例えば１０km/h）にするために必要となる走行距離である。第１走行距離は、自車両１５の現在の車速と安全速度との差に基づいて算出可能である。第２走行距離５２は、自車両１５の方向指示器を予め定められた点滅時間（例えば３秒間）点滅させるために必要となる走行距離である。第２走行距離は、安全速度と点滅時間との積に基づいて算出可能である。

〈ステップＳＴ２４〉
次に、退避制御部１３０は、走行マップデータの道路において退避場所６０の設定が済んでいるか否かを判定する。退避場所６０の設定が済んでいる場合には、ステップＳＴ２７の処理が行われ、そうでない場合には、ステップＳＴ２５の処理が行われる。

〈ステップＳＴ２５〉
退避場所６０の設定が済んでいない場合、退避制御部１３０は、探索範囲５０内の道路情報３０を生成する。道路情報３０の生成手順は、上述のとおりである。次に、ステップＳＴ２６の処理が行われる。なお、この例では、車外環境認識部１１１は、複数のカメラ７０および複数のレーダ７１などの情報取得部７の出力に基づいて、統合マップデータを順次更新する。退避制御部１３０は、退避走行制御において、統合マップデータの更新に応じて道路情報３０のうち動的な情報（具体的には障害物情報３５と動的評価情報３８）を順次更新する。なお、道路情報３０のうち静的な情報（例えば幅員情報３３ａや静的評価情報３７など）は、更新されない。

例えば、図７に示すように、退避制御部１３０は、探索範囲５０内においてｎ個の観測点Ｐ_１〜Ｐ_ｎを設定し、ｎ個の観測点Ｐ_１〜Ｐ_ｎ毎の各種情報を示す道路情報３０を生成する。

〈ステップＳＴ２６〉
退避制御部１３０は、探索範囲５０内の道路情報３０に基づいて、走行マップデータの道路において退避場所６０を設定する。これにより、路肩領域４０の一部を含む退避場所６０へ向けて退避させるための退避経路が生成され、自車両が退避経路を走行するように自車両の走行が制御される。

具体的には、退避制御部１３０は、退避場所６０を目標位置とする走行経路である退避経路を生成する。経路決定部１１７は、退避制御部１３０により生成された退避経路を目標経路に設定する。車両運動決定部１１８は、退避経路に応じた目標運動を決定する。アクチュエータ制御部１１９は、退避経路に応じた目標運動が実現されるようにアクチュエータ２０の動作を制御する。

例えば、退避制御部１３０は、探索範囲５０内の路肩領域４０の中から、複数の観測点Ｐ毎の幅員情報３３ａが自車両の進行方向に連続して１０ｍ以上取得されている場所を、退避場所６０の候補である候補場所に指定する。次に、退避制御部１３０は、候補場所に対応する複数の観測点Ｐ毎の動的評価情報３８に基づいて、自車両を停車可能な候補場所を選出する。そして、退避制御部１３０は、選出された候補場所に対応する複数の観測点Ｐ毎の静的評価情報３７に基づいて、静的評価情報３７に示された評価値が最も高い候補場所を退避場所６０に設定する。なお、静的評価情報３７に示された評価値が最も高い候補場所が２つ以上ある場合、退避制御部１３０は、２つ以上の候補場所の中から自車両の現在位置に最も近い候補場所を退避場所６０に設定する。

例えば、図７に示すように、退避制御部１３０は、探索範囲５０内の路肩領域４０のうち幅員が比較的に大きい場所を退避場所６０に設定する。図７の例では、退避場所６０に右上がりのハッチングが付されている。また、図７の例では、横断歩道を含む領域が停車禁止領域４５であり、停車禁止領域４５は、退避場所６０として選択されない。

〈ステップＳＴ２７〉
一方、退避場所６０の設定が済んでいる場合、退避制御部１３０は、自車両が判定範囲５５に到達したか否かを判定する。図８に示すように、判定範囲５５は、退避場所６０の開始位置から予め定められた判定距離だけ後退した位置から退避場所６０の開始位置までの範囲である。自車両が判定範囲５５に到達している場合には、ステップＳＴ２８の処理が行われ、そうでない場合には、ステップＳＴ２９の処理が行われる。

〈ステップＳＴ２８〉
退避制御部１３０は、走行マップデータの道路からフリースペース６５を探索する。例えば、退避制御部１３０は、予め設定された探索ルールに基づいてフリースペース６５を探索してもよいし、深層学習により生成された学習モデルに基づいてフリースペース６５を探索してもよい。そして、退避制御部１３０は、退避場所６０がフリースペース６５に該当するか否かを判定する。退避場所６０がフリースペース６５に該当する場合には、ステップＳＴ２９の処理が行われ、そうでない場合には、ステップＳＴ２６の処理が行われる。

例えば、図８に示すように、退避制御部１３０は、自車両１５の進行方向前方の道路からフリースペース６５を検出する。図８の例では、フリースペース６５に左上がりのハッチングが付されている。そして、図８の例では、退避場所６０の全域がフリースペース６５になっているので、退避制御部１３０は、退避場所６０がフリースペース６５に該当すると判定する。なお、図８の二点鎖線で示した位置に他車両１６が停車している場合、退避場所６０の全域がフリースペース６５になっていないので、退避制御部１３０は、退避場所６０がフリースペース６５に該当しないと判定する。

〈ステップＳＴ２９〉
退避場所６０がフリースペース６５に該当する場合、退避制御部１３０は、退避場所６０を変更せずに維持する。これにより、退避経路が維持され、自車両が退避経路を走行するように自車両の走行制御が継続される。

〈ステップＳＴ３０〉
なお、退避走行制御の開始時点からの経過時間Ｔが時間閾値Ｔｔｈを上回る場合、退避制御部１３０は、自車両の最寄りの場所を退避場所６０に設定する。これにより、自車両の最寄りの場所を目標位置とする退避経路が生成され、その最寄りの場所へ向かうように車両の走行が制御される。

例えば、図９に示すように、退避制御部１３０は、図９の二点鎖線で示した退避場所６０に他車両１６が停車している場合、退避場所６０を図９の二点鎖線で示した場所から図９の右上がりのハッチングが付された場所に変更する。また、図９の例では、横断歩道を含む領域（右下がりのハッチングが付された領域）が停車禁止領域４５であり、停車禁止領域４５は、退避場所６０として選択されない。

〔表示装置とキャンセルスイッチ〕
また、車両制御システム１は、表示装置Ｄと、キャンセルスイッチ７７とを備える。

表示装置Ｄは、車両制御装置１０の制御に応答して各種情報を表示する。表示装置Ｄの例としては、車両に搭載されたナビゲーションシステムのディスプレイ、ヘッドマウントディスプレイなどが挙げられる。例えば、退避制御部１３０は、退避走行制御において、退避走行制御中であることを通知するための情報（退避通知情報）を表示装置Ｄに出力する。表示装置Ｄは、退避制御部１３０から出力された退避通知情報を表示する。これにより、退避走行制御中であることが通知される。

キャンセルスイッチ７７は、退避走行制御を中止するために設けられ、運転者を含む車両の乗員により操作される。例えば、車両の乗員は、表示装置Ｄに退避通知情報が表示された場合に運転者に体調異常が発生していないと判断すると、キャンセルスイッチ７７を操作する。車両の乗員によりキャンセルスイッチ７７が操作されると、制御部１００は、退避走行制御を中止する。例えば、キャンセルスイッチ７７が操作されると、走行制御部１１５は、退避制御部１３０により生成された退避経路に基づくアクチュエータ２０の制御を中止し、経路生成部１１６およびルールベース制御部１２０により生成された候補経路に基づくアクチュエータ２０の制御を開始する。なお、キャンセルスイッチ７７が操作された場合に、自動運転が中止されてマニュアル運転が開始されるようになっていてもよい。

〔実施形態の効果〕
以上のように、実施形態の車両制御装置１０では、路肩領域４０の幅員を考慮して退避経路を生成することができる。具体的には、複数の観測点Ｐ毎の路肩領域４０の幅員および幅員の余裕度の少なくとも１つを考慮して退避経路を生成することができる。これにより、車両を路肩領域４０に適切に退避させることができる。

また、実施形態の車両制御装置１０では、路肩領域４０のどの部分が車両を停車可能であるのかを考慮して退避経路を生成することができる。具体的には、複数の観測点Ｐ毎の障害物の有無、複数の観測点Ｐ毎の停車許可領域の該非、複数の観測点Ｐ毎の車両停車の可否の少なくとも１つを考慮して退避経路を生成することができる。これにより、路肩領域４０のうち車両を停止不可である部分を避けて、車両を路肩領域４０に適切に退避させることができる。

また、実施形態の車両制御装置１０では、車外環境の認識結果に基づいて道路情報３０を生成することにより、道路情報３０のリアルタイム性を向上させることができる。

また、実施形態の車両制御装置１０では、車両の運転者の体調異常が検出された場合に退避走行制御が行われることにより、車両の運転者に体調異常が発生した場合に車両を路肩領域４０に適切に退避させることができる。

なお、図８に示すように、路肩領域４０のうちバスベイ型の場所（幅員が比較的に広い場所）が退避場所６０に設定される場合、路肩領域４０の縁石などが妨げとなり、その退避場所６０の付近まで自車両１５が近づかないと、その退避場所６０に障害物（例えば停車中の他車両１６）があるか否かを確認することができない可能性がある。そのため、退避場所６０の障害物に関する情報は、適宜更新されることが望ましい。また、道路の構造および交通規制などの静的な情報を頻繁に更新することは非効率である。

実施形態による車両制御装置１０では、退避走行制御において、統合マップデータの更新に応じて道路情報３０のうち動的な情報（具体的には障害物情報３５と動的評価情報３８）が順次更新される。なお、道路情報３０のうち静的な情報（例えば幅員情報３３ａや静的評価情報３７など）は、更新されない。このように、道路情報３０において動的な情報と静的な情報とを別々に管理して動的な情報を順次更新することで、道路情報３０を効率よく更新することができる。

（その他の実施形態）
以上の説明において、車両制御装置１０は、上記の機能（制御部１００）に加えて、その他の機能を備えるものであってもよい。

また、以上の説明では、統合マップデータの更新に応じて道路情報３０のうち障害物情報３５と動的評価情報３８が順次更新される場合を例に挙げたが、これに限定されない。例えば、退避制御部１３０は、退避走行制御において、統合マップデータの更新に応じて障害物情報３５と動的評価情報３８だけでなく道路情報３０の他の情報も順次更新するように構成されてもよい。

また、以上の説明では、運転者の体調異常が検出された場合に道路情報３０が生成される場合を例に挙げたが、これに限定されない。例えば、退避制御部１３０は、予め定められた周期毎に道路情報３０を生成（更新）するように構成されてもよいし、運転者の体調異常の発生の予兆が検出された場合に道路情報３０を生成するように構成されてもよい。

また、以上の説明では、運転者の体調異常が検出された場合に退避走行制御が開始される場合を例に挙げたが、これに限定されない。例えば、運転者の体調異常が検出された時点から予め定められた判定時間（例えば３．２秒間）が経過した場合に、退避走行制御が開始されるようになっていてもよい。この場合、運転者の体調異常が検出された時点から判定時間が経過する前にキャンセルスイッチ７７が操作されると、退避走行制御が開始されないようになっていることが好ましい。また、退避走行制御は、運転者の体調異常が検出された場合だけでなく、その他の場合に行われてもよい。例えば、運転者の指示に応答して退避走行制御が行われてもよい。

また、以上の説明では、道路条件情報３４と障害物情報３５とに基づいて動的評価情報３８が生成される場合を例に挙げたが、これに限定されない。例えば、退避制御部１３０は、路肩領域情報３３の区分情報３３ｂおよび線種類情報３３ｃと道路条件情報３４と障害物情報３５とに基づいて、動的評価情報３８を生成するように構成されてもよい。具体的には、第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋにおける動的評価情報３８に登録された評価値（１または０）は、第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋにおける区分情報３３ｂと線種類情報３３ｃと道路条件情報３４に含まれる複数の項目の各々に登録された識別値（１または０）と、第ｋ番目の観測点Ｐ_ｋにおける障害物情報３５に登録された識別値（１または０）との積であってもよい。

また、以上の実施形態を適宜組み合わせて実施してもよい。以上の実施形態は、本質的に好ましい例示であって、この発明、その適用物、あるいはその用途の範囲を制限することを意図するものではない。

以上説明したように、ここに開示する技術は、車両制御装置として有用である。

１０ 車両制御装置
７ 情報取得部
１００ 制御部
１１１ 車外環境認識部
１１２ 運転操作認識部
１１３ 車両挙動推定部
１１４ 乗員状態推定部
１１５ 走行制御部
１１６ 経路生成部
１１７ 経路決定部
１１８ 車両運動決定部
１１９ アクチュエータ制御部
１２０ ルールベース制御部
１３０ 退避制御部
２００ 記憶部

Claims (6)

1. 車両を制御する車両制御装置であって、
   前記車両の進行方向前方にある道路に関する道路情報を記憶する記憶部と、
   退避走行制御を行う制御部とを備え、
   前記道路情報は、前記道路の幅方向端に沿う路肩領域の幅員に関する第１情報を含み、
   前記制御部は、前記退避走行制御において、前記記憶部に記憶された道路情報に基づいて前記車両を前記路肩領域へ向けて退避させるための退避経路を生成し、前記車両が前記退避経路を走行するように前記車両の走行を制御する
   ことを特徴とする車両制御装置。
2. 請求項１において、
   前記第１情報は、前記車両の進行方向に配列される複数の観測点毎に前記路肩領域の幅員を示す幅員情報、前記複数の観測点毎に前記路肩領域の幅員の余裕度を示す静的評価情報の少なくとも１つを含む
   ことを特徴とする車両制御装置。
3. 請求項１または２において、
   前記道路情報は、前記路肩領域のどの部分が前記車両を停車可能であるのかを示す第２情報を含む
   ことを特徴とする車両制御装置。
4. 請求項３において、
   前記第２情報は、前記車両の進行方向に配列される複数の観測点毎に前記路肩領域における障害物の有無を示す障害物情報、前記複数の観測点毎に前記路肩領域が停車許可領域に該当するか否かを示す道路条件情報、前記複数の観測点毎に前記路肩領域における前記車両の停車の可否を示す動的評価情報の少なくとも１つを含む
   ことを特徴とする車両制御装置。
5. 請求項１〜４のいずれか１つにおいて、
   前記制御部は、前記車両の車外環境を認識し、前記車外環境の認識結果に基づいて前記道路情報を生成し、前記道路情報を前記記憶部に記憶する
   ことを特徴とする車両制御装置。
6. 請求項１〜５のいずれか１つにおいて、
   前記制御部は、前記車両の運転者の体調異常を検出すると前記退避走行制御を行う
   ことを特徴とする車両制御装置。

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