JP2022083359A - 電子制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】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可能な電子制御装置を提供する。【解決手段】車両に搭載される電子制御装置３は、車両２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２の周辺の環境要素に関する情報を取得する情報取得部１１と、情報取得部１１が取得した情報に基づき、車両２の周辺の各位置における車両２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障害物リスクマップ生成部１５および路面リスクマップ生成部１６と、リスクマップに基づき、車両２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１７と、を備える。走行制御計画部１７は、走行軌道における車両２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。【選択図】図１

Description

本発明は、電子制御装置に関する。

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、検出された車両周辺の障害物の分布状態に基づいて、車両の車輪ごとの目標軌道を決定する手段が開示されている。

国際公開第２０１８／１７９３５９号

特許文献１に記載されている発明では、車両周辺における路面上に存在して車両が乗り越えられる障害物に対して、これを一様に車体として回避することを優先し、回避できない場合の代替手段として、当該障害物を跨いだり踏み越えたりする目標軌道を選択する。しかしながら、実際の運転においては、このように車両が乗り越えられる障害物に対しては、そのリスク度合に応じて、車両として回避するよりも跨いだり踏み越えたりする方が自然な場合がある。例えば、走行中の車線中央に小さなポットホールが存在した場合、それを車体として回避するため蛇行運転するよりも、そのまま跨いで走行するのが自然である。そのため、特許文献１のように、車両周辺における障害物を一様に扱って目標軌道を選択する手段では、その障害物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ことができず、乗り心地や安全性が悪化する恐れがあった。

本発明による電子制御装置は、車両に搭載される電子制御装置であって、前記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前記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、前記情報に基づき、前記車両の周辺の各位置における前記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、前記リスクマップに基づき、前記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、前記走行制御計画部は、前記走行軌道における前記車両の車輪軌道が通過する前記リスクマップ上の前記路面障害による前記走行リスクの度合に基づき、前記走行軌道を決定することを特徴とする。

本発明によれば、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ことができる。

本発明の実施の形態に係る電子制御装置を含む車両システムの構成を示す機能ブロック図 センサ検出データ群に格納されるデータの構造例を示す図 障害物データ群に格納されるデータの構造例を示す図 路面障害データ群に格納されるデータの構造例を示す図 本実施形態における電子制御装置が実現する機能の相関関係を示す図 本実施形態の動作説明のための走行シーンの一例を示す図 障害物リスク推定部および障害物リスクマップ生成部で実行される処理を説明するフローチャート 図６の走行シーンに対して生成した障害物リスクマップの例を示す図 路面リスク推定部および路面リスクマップ生成部で実行される処理を説明するフローチャート 図６の走行シーンに対して生成した路面リスクマップの例を示す図 走行制御計画部で実行される処理を説明するフローチャート 走行軌道候補の一例を示す図 図１２の走行軌道候補とその車輪軌道を障害物リスクマップと路面リスクマップにそれぞれマッピングした様子を示す図 走行軌道として選択された走行軌道候補とその車輪軌道を障害物リスクマップと路面リスクマップにそれぞれマッピングした様子を示す図

以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。

（システム構成）
図１は、本発明の実施の形態に係る電子制御装置３を含む車両システム１の構成を示す機能ブロック図である。車両システム１は、車両２に搭載される。車両システム１は、車両２の周辺における走行道路や周辺車両等の障害物の状況を認識した上で、適切な運転支援や走行制御を行う。図１に示すように、車両システム１は、電子制御装置３、外界センサ群４、車両センサ群５、地図情報管理装置６、アクチュエータ群７、ＨＭＩ装置群８、および外部通信装置９を含んで構成される。電子制御装置３、外界センサ群４、車両センサ群５、地図情報管理装置６、アクチュエータ群７、ＨＭＩ装置群８、および外部通信装置９は、車載ネットワークＮにより互いに接続される。なお以下では、車両２を他の車両と区別するために「自車両」２と呼ぶこともある。

電子制御装置３は、車両２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３は、外界センサ群４、車両センサ群５、地図情報管理装置６、外部通信装置９等から提供される各種入力情報に基づいて、車両２の運転支援または自動運転のための走行制御情報を生成し、アクチュエータ群７やＨＭＩ装置群８に出力する。電子制御装置３は、処理部１０と、記憶部３０と、通信部４０と、を有する。

処理部１０は、たとえば、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１０はその機能として、情報取得部１１、検出情報識別部１２、障害物リスク推定部１３、路面リスク推定部１４、障害物リスクマップ生成部１５、路面リスクマップ生成部１６、走行制御計画部１７、および情報出力部１８を有する。処理部１０は、記憶部３０に格納されている所定の動作プログラムを実行することで、これらを実現する。

情報取得部１１は、電子制御装置３に接続された他装置から車載ネットワークＮを介して各種情報を取得し、記憶部３０に格納する。たとえば、外界センサ群４が検出した車両２周辺の環境要素に関する検出情報を取得し、センサ検出データ群３１として記憶部３０に格納する。なお、情報取得部１１が外界センサ群４から検出情報を取得する環境要素とは、車両２の周辺に存在して車両２の走行に影響を及ぼす様々な物体や路面状態のことであり、これには、車両２が路面上で乗り越え可能な物体（以下、「路面障害」と称する）や、車両２が乗り越え不可能な物体（以下、「障害物」と称する）などが含まれる。

上記のセンサ検出データ群３１に加えて、情報取得部１１は、車両センサ群５等が検出した車両２の動きや状態等に関連する情報を取得し、車両情報データ群３６として記憶部３０に格納する。また、地図情報管理装置６から車両２の走行道路に関連する情報を取得し、道路情報データ群３５として記憶部３０に格納する。さらに、外部通信装置９経由で車外センタ等において知識化された走行環境情報に関する情報を取得し、知識化情報データ群３２として記憶部３０に格納する。

検出情報識別部１２は、情報取得部１１により取得されて記憶部３０に格納されたセンサ検出データ群３１や知識化情報データ群３２等の情報に基づいて、車両２周辺の走行環境における各環境要素の特徴、例えば物体の種類や動き、大きさ、路面状態等を特定する。こうして特定した各環境要素の特徴に基づき、後段の処理でそれぞれの情報が表す環境要素を障害物として扱うべきか、それとも路面障害として扱うべきかを判断する。この判断結果に基づき、検出情報識別部１２は、センサ検出データ群３１や知識化情報データ群３２に含まれる情報を、障害物に関する障害物情報または路面障害に関する路面障害情報に分類する。そして、障害物情報は障害物データ群３３として、路面障害情報は路面障害データ群３４として、記憶部３０にそれぞれ格納する。

障害物リスク推定部１３は、検出情報識別部１２で障害物として扱うべきと判断された環境要素に関して、その特徴を示す情報（位置情報、速度情報等）や走行環境のコンテキストに基づき、車両２周辺における当該障害物が車両２の走行に与える影響度合を表す障害物リスクを推定する。ここでは、当該障害物と車両２が衝突するリスクがある領域とその度合を障害物リスクとして推定する。

路面リスク推定部１４は、検出情報識別部１２で路面障害として扱うべきと判断された環境要素に関して、その特徴を示す情報（位置情報、速度情報等）や走行環境のコンテキストに基づき、車両２周辺における当該路面障害が車両２の走行に与える影響度合を表す路面リスクを推定する。ここでは、当該路面障害の上を車両２の車輪が踏み越えることの「望ましくなさ」の度合とその領域を路面リスクとして推定する。ここでの望ましくなさとは、車両２の乗り心地や安全性、周辺の走行環境等に与える悪影響に基づき、後で説明するような方法で評価される。

障害物リスクマップ生成部１５は、検出情報識別部１２で障害物として扱うべきと判断された環境要素に関して、障害物リスク推定部１３が推定した障害物リスクの領域とその度合を二次元マップ上に投影して表現した障害物リスクマップを生成する。障害物リスクマップ生成部１５により生成された障害物リスクマップの情報は、障害物リスクマップデータ群３７として記憶部３０に格納される。

路面リスクマップ生成部１６は、検出情報識別部１２で路面障害として扱うべきと判断された環境要素に関して、路面リスク推定部１４が推定した路面リスクの領域とその度合を二次元マップ上に投影した表現した路面リスクマップを生成する。路面リスクマップ生成部１６により生成された路面リスクマップの情報は、路面リスクマップデータ群３８として記憶部３０に格納される。

電子制御装置３では、以上説明した障害物リスクマップ生成部１５および路面リスクマップ生成部１６により、車両２周辺の各位置における車両２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ことができる。

走行制御計画部１７は、障害物リスクマップ生成部１５が生成した障害物リスクマップと路面リスクマップ生成部１６が生成した路面リスクマップ等に基づいて、車両２が走行すべき軌道を計画し、その軌道を車両２の走行制御のための走行軌道として決定する。そして、決定した走行軌道に追従するためのアクチュエータ群７に出力する制御指令値を決定し、決定した制御指令値に基づく走行制御情報を生成する。走行制御計画部１７が生成した走行制御情報は、走行制御データ群３９として記憶部３０に記憶される。

情報出力部１８は、電子制御装置３に接続された他装置に対して車載ネットワークＮを介して各種情報を出力する。たとえば、電子制御装置３は、走行制御計画部１７が決定した制御指令値を含む走行制御情報をアクチュエータ群７に出力し、車両２の走行を制御する。また、たとえば、電子制御装置３は、障害物リスクマップ生成部１５が生成した障害物リスクマップ、路面リスクマップ生成部１６が生成した路面リスクマップ、走行制御計画部１７が走行制御情報を生成する際に計画した車両２の走行軌道等の情報をＨＭＩ装置群８に出力し、自動制御中の車両２において車両システム１が周辺の走行環境をどのように解釈してどのような走行を計画しているかを乗員に提示する。

記憶部３０は、たとえば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリ、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などの記憶装置や、ＲＡＭなどのメモリを含んで構成される。記憶部３０は、処理部１０が処理するプログラムや、その処理に必要なデータ群等が格納される。また、処理部１０がプログラムを実行する際の主記憶として、一時的にプログラムの演算に必要なデータを格納する用途にも利用される。本実施形態では、電子制御装置３の機能を実現するための情報として、センサ検出データ群３１、知識化情報データ群３２、障害物データ群３３、路面障害データ群３４、道路情報データ群３５、車両情報データ群３６、障害物リスクマップデータ群３７、路面リスクマップデータ群３８、走行制御データ群３９等が記憶部３０に格納される。

センサ検出データ群３１とは、外界センサ群４による検出情報に関するデータの集合である。検出情報とは、例えば、外界センサ群４がそのセンシング情報に基づき特定した車両２周辺の物体や路面状態等の環境要素に関する情報であり、前述のように、障害物に関する障害物情報と、路面障害に関する路面障害情報とを含んで構成される。センサ検出データ群３１におけるデータ表現例は、図２において後述する。センサ検出データ群３１は、情報取得部１１によって外界センサ群４から取得され、記憶部３０に格納される。

知識化情報データ群３２とは、車両２外部に設置されたセンタサーバ等から外部通信装置９経由で取得した知識化情報に関するデータの集合である。知識化情報には、例えば、複数の車両２の検出情報を収集・分析することにより生成された道路上に存在する準静的な物体（工事領域等）や路面状態（ポットホールやバンプ等）の位置等の情報が含まれる。知識化情報データ群３２は、センサ検出データ群３１と同様に、障害物に関する障害物情報と、路面障害に関する路面障害情報とを含んで構成される。また、知識化情報データ群３２は、例えばセンサ検出データ群３１と同様のデータ形式を有しており、処理部１０においてセンサ検出データ群３１と同様に取り扱うことができる。知識化情報データ群３２は、情報取得部１１によって外部通信装置９から取得され、記憶部３０に格納される。

障害物データ群３３とは、センサ検出データ群３１や知識化情報データ群３２の各情報のうち、検出情報識別部１２が障害物として扱うべきと判断した環境要素の情報に関するデータの集合である。一方、路面障害データ群３４とは、センサ検出データ群３１や知識化情報データ群３２の各情報のうち、検出情報識別部１２が路面障害として扱うべきと判断した環境要素の情報に関するデータの集合である。ここで、本明細書では前述のように、車両２周辺に存在する環境要素のうち、車両２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２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。ここで「跨ぐ」とは、車両２が走行中に路面上に存在する環境要素を車両２の車体の下に通すことで、当該環境要素の上を車両２が通過することを意味する。すなわち、必ずしも車両２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、当該環境要素が車輪と車輪の間を通って車体の下を通過してもよい。

道路情報データ群３５とは、地図情報管理装置６等から取得される車両２周辺の走行道路に関するデータの集合である。走行道路に関するデータには、例えば、車両２が走行している道路やその道路を構成する車線の形状や属性（進行方向、制限速度、走行規制等）に関する情報などが含まれる。道路情報データ群３５は、情報取得部１１によって地図情報管理装置６から取得され、記憶部３０に格納される。なお、本明細書では、前述の知識化情報データ群３２は、時間経過に伴い状況変化する可能性がある準静的な情報を対象としているのに対して、道路情報データ群３５は、道路工事等が入らない限り変化しない静的な情報を主に対象としている。

車両情報データ群３６とは、車両２の動きや状態等に関するデータの集合である。車両情報データ群３６には、車両センサ群５等が検出して情報取得部１１により取得された車両情報として、例えば、車両２の位置、走行速度、操舵角、アクセルの操作量、ブレーキの操作量、走行経路等の情報が含まれる。

障害物リスクマップデータ群３７とは、障害物リスクマップ生成部１５により生成された障害物リスクマップを表すデータの集合である。障害物リスクマップとは、車両２の周辺において車両２の車体が障害物と衝突する危険性のある場所とその度合を表現したマップである。すなわち、障害物リスクマップとは、車両２の周辺の各位置における車両２の車体に係る走行リスクの度合を表現したマップである。障害物リスクマップは、例えば後述の図６に示すように、格子状マップで表現される。

路面リスクマップデータ群３８とは、路面リスクマップ生成部１６により生成された路面リスクマップを表すデータの集合である。路面リスクマップとは、車両２の周辺において車両２の車輪が路面障害の上を踏み越えた場合の「望ましくなさ」、すなわち車両２の走行に対する影響の度合と、その発生領域とを表現したマップである。換言すると、路面リスクマップとは、車両２の周辺の各位置における車両２の車輪に係る走行リスクの度合を表現したマップである。路面リスクマップは、例えば後述の図８に示すように、障害物リスクマップデータ群３７と同様の格子状マップ等により表現される。

走行制御データ群３９は、走行制御計画部１７が生成した車両２の走行を制御するための計画情報に関するデータの集合である。例えば、走行制御計画部１７により計画された車両２の走行軌道やアクチュエータ群７に出力する制御指令値等が走行制御データ群３９に含まれる。

通信部４０は、車載ネットワークＮを介して接続された他の装置との通信機能を有する。情報取得部１１が他の装置から車載ネットワークＮを介して各種情報を取得する際や、情報出力部１８が車載ネットワークＮを介して他の装置へ各種情報を出力する際には、この通信部４０の通信機能が利用される。通信部４０は、たとえば、ＩＥＥＥ８０２．３又はＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等の通信規格に準拠したネットワークカード等を含んで構成される。通信部４０は、車両システム１において電子制御装置３と他の装置との間で、各種プロトコルに基づきデータの送受信を行う。

なお、本実施形態では、通信部４０と処理部１０とを分けて記載しているが、処理部１０の中で通信部４０の処理の一部が実行されてもよい。たとえば、通信処理におけるハードウェアデバイス相当が通信部４０に位置し、それ以外のデバイスドライバ群や通信プロトコル処理等は、処理部１０の中に位置するように構成してもよい。

外界センサ群４は、車両２の周辺の状態を検出する装置の集合体である。外界センサ群４はたとえば、カメラ装置、ミリ波レーダ、ＬｉＤＡＲ、ソナー等の各種センサが該当する。外界センサ群４は、車両２から所定範囲の物体や路面状態等の環境要素を検出し、これらの検出結果に関する情報を、車載ネットワークＮを介して電子制御装置３に出力する。「物体」とは、例えば、車両２以外の車両である他車両や、歩行者、道路への落下物、路端等である。「路面状態」とは、路面の状態に関するものであり、例えば、路面上の陥没（ポットホール）、バンプ、轍、水たまり、舗装状態、凍結状態等である。外界センサ群４は、車両２の周辺に存在するこれらの物体や路面状態を、車両２の走行に影響を与える環境要素として検出することができる。

車両センサ群５は、車両２の各種状態を検出する装置の集合体である。各車両センサは、たとえば、車両２の位置情報、走行速度、操舵角、アクセルの操作量、ブレーキの操作量等を検出し、車載ネットワークＮを介して電子制御装置３に出力する。

地図情報管理装置６は、車両２周辺のデジタル地図情報を管理及び提供する装置である。地図情報管理装置６は、例えば、ナビゲーション装置等により構成される。地図情報管理装置６０は、例えば、車両２の周辺を含む所定地域のデジタル道路地図データを備えており、車両センサ群５から出力される車両２の位置情報等に基づき、地図上での車両２の現在位置、すなわち車両２が走行中の道路や車線を特定するように構成されている。また、特定した車両２の現在位置やその周辺の地図データを、車載ネットワークＮを介して電子制御装置３に出力する。

アクチュエータ群７は、車両の動きを決定する操舵、ブレーキ、アクセル等の制御要素を制御する装置群である。アクチュエータ群７は、運転者によるハンドル、ブレーキペダル、アクセルペダル等の操作情報や電子制御装置３から出力される制御情報に基づいて、車両の動きを制御する。

ＨＭＩ装置群８は、運転者や乗員からの車両システム１に対する情報入力や、運転者や乗員に対する車両システム１からの情報通知を行うための装置群である。ＨＭＩ装置群８には、ディスプレイ、スピーカー、バイブレータ、スイッチ等が含まれる。

外部通信装置９は、車両システム１の外部と無線通信を行う通信モジュールである。外部通信装置９は、例えば、車両システム１にサービスを提供・配信するセンタシステム（非記載）やインターネットと通信可能なように構成されている。

（センサ検出データ群３１）
図２は、センサ検出データ群３１に格納される一部のデータの構造例を示す図である。センサ検出データ群３１は、外界センサ群４によって環境要素ごとに取得された各検出情報について、種別３０１、ＩＤ３０２、位置３０３、速度３０４、幅３０５、奥行３０６、高さ３０７、反射強度３０８等の情報を含んで構成される。

種別３０１は、外界センサ群４によって識別された各環境要素の種別に関する情報である。例えば、他車両、二輪車、歩行者、路端、落下物、ポットホール、バンプ、轍、水たまり、路面凍結等が挙げられる。外界センサ群４が種別を識別できなかった場合は不明物体として表現される。

ＩＤ３０２は、各環境要素の識別子に関する情報である。

位置３０３は、各環境要素の車両２に対する相対位置に関する情報である。通常、外界センサ群４により車両２周辺の環境要素として検出される物体や路面状態は幅や奥行き（長さ）を伴うので、ここで表現される相対位置とは、環境要素の基準点の位置である。例えば、環境要素を表現する形状（矩形、円形等）の中心点が基準点に該当する。

速度３０４は、各環境要素が移動体の場合に、車両２に対する速度ベクトルに関する情報を表す。

幅３０５、奥行３０６、高さ３０７は、各環境要素の形状に関する情報である。幅３０５は車両２の進行方向に対して垂直方向の長さ、奥行３０６は車両２の進行方向に沿った長さ、高さ３０７は路面に対する段差の大きさ、をそれぞれ表す。高さ３０７は、ポットホールのように路面から陥没している環境要素の場合は、負の値になる。なお、ここでは矩形や円形で表現することを想定した項目になっているが、点列の多角形で表現してもよい。

反射強度３０８は、外界センサ群４に含まれる各種センサのうち、照射した電磁波の反射波を使って検出するタイプのセンサ（ミリ波レーダやＬｉＤＡＲ等）を用いて検出された場合に、その反射波の強度に関する情報が格納される。

図２のセンサ検出データ群３１では、以上説明した符号３０１～３０８の各情報が検出情報ごとに設定されている。これにより、外界センサ群４によって識別された各環境要素の特徴を、環境要素ごとに設定された検出情報において表現することができる。

（障害物データ群３３）
図３は、障害物データ群３３に格納される一部のデータの構造例を示す図である。障害物データ群３３は、種別３１１、ＩＤ３１２、位置３１３、速度３１４、幅３１５、奥行３１６、高さ３１７、反射強度３１８等を含んで構成される。これらの情報は、図２のセンサ検出データ群３１に含まれる種別３０１、ＩＤ３０２、位置３０３、速度３０４、幅３０５、奥行３０６、高さ３０７、反射強度３０８の各情報にそれぞれ対応している。

図３の例では、図２に示したセンサ検出データ群３１に含まれる検出情報のうち、検出情報識別部１２によって障害物として扱うべきと判断された各環境要素の検出情報が、障害物データ群３３として設定されている。具体的には、図２において種別３０１の値が「他車両」であり、ＩＤ３０２の値が「４０１」である環境要素（以下「他車両４０１」と称する）と、種別３０１の値が「歩行者」であり、ＩＤ３０２の値が「４０２」である環境要素（以下「歩行者４０２」と称する）と、種別３０１の値が「不明物体」であり、ＩＤ３０２の値が「４２１」である環境要素（以下「不明物体４２１」と称する）と、種別３０１の値が「路端」であり、ＩＤ３０２の値が「４４１」、「４４２」である環境要素（以下「路端４４１」、「路端４４２」と称する）とについて、これらの検出情報が図３の障害物データ群３３に格納されている。

（路面障害データ群３４）
図４は、路面障害データ群３４に格納される一部のデータの構造例を示す図である。路面障害データ群３４は、種別３２１、ＩＤ３２２、位置３２３、速度３２４、幅３２５、奥行３２６、高さ３２７、反射強度３２８等を含んで構成される。これらの情報は、図２のセンサ検出データ群３１に含まれる種別３０１、ＩＤ３０２、位置３０３、速度３０４、幅３０５、奥行３０６、高さ３０７、反射強度３０８の各情報にそれぞれ対応している。

図４の例では、図２に示したセンサ検出データ群３１に含まれる検出情報のうち、検出情報識別部１２によって路面障害として扱うべきと判断された各環境要素の検出情報が、路面障害データ群３４として設定されている。具体的には、図２において種別３０１の値が「ポットホール」であり、ＩＤ３０２の値が「４１１」、「４１２」である環境要素（以下「ポットホール４１１」、「ポットホール４１２」と称する）と、種別３０１の値が「不明物体」であり、ＩＤ３０２の値が「４２２」、「４２３」である環境要素（以下「不明物体４２２」、「不明物体４２３」と称する）と、種別３０１の値が「水たまり」であり、ＩＤ３０２の値が「４３１」、「４３２」である環境要素（以下「水たまり４３１」、「水たまり４３２」と称する）とについて、これらの検出情報が図４の路面障害データ群３４に格納されている。

（システム動作）
図５～図１４を用いて、車両システム１の動作を説明する。電子制御装置３は、外界センサ群４や外部通信装置９等から取得した情報に基づいて、車両２の周囲に存在する障害物や路面障害に対する車両２の走行リスクを判断、マップ化し、車両２の走行制御情報を生成し、出力する。アクチュエータ群７は、電子制御装置３が出力する走行制御情報に従い、車両２の各アクチュエータを制御することにより、車両２の走行制御が実現される。また、電子制御装置３は、車両２の走行制御にあたり、運転者や乗員に通知すべき情報としてＨＭＩ情報を生成し、ＨＭＩ装置群８に出力する。これにより、運転者に走行上のリスクを認知させて安全運転を促すことや、自動走行中の車両システム１の状態を運転者や乗員に提示することができる。

図５は、本実施形態における電子制御装置３が実現する機能の相関関係を示す図である。電子制御装置３は、例えば図５に示すように、図１における情報取得部１１、検出情報識別部１２、障害物リスク推定部１３、路面リスク推定部１４、障害物リスクマップ生成部１５、路面リスクマップ生成部１６、走行制御計画部１７、情報出力部１８の処理が順番に実行されるように構成されている。一連の処理は、例えば１００ｍｓごとに定期的に実行される。

情報取得部１１は、車載ネットワークＮを介して他の装置から必要な情報を取得し、記憶部３０に格納する。具体的には、外界センサ群４からセンサ検出データ群３１を、車両センサ群５から車両情報データ群３６を、地図情報管理装置６から道路情報データ群３５を、外部通信装置９から知識化情報データ群３２をそれぞれ取得し、記憶部３０に格納して後段の処理部に受け渡す。

検出情報識別部１２は、情報取得部１１から取得したセンサ検出データ群３１と知識化情報データ群３２に基づき、車両２周辺の走行環境における物体や路面状態等の環境要素を特定する。また、それぞれの環境要素を障害物として扱うべきか、路面障害として扱うべきかを判断した上で、障害物に関する検出情報である障害物データ群３３を障害物リスク推定部１３に、路面障害に関する検出情報である路面障害データ群３４を路面リスク推定部１４にそれぞれ出力する。また、路面リスク推定部１４には、路面リスクを推定する際に必要となる障害物データ群３３の一部も出力する。例えば、路面障害の一種である水たまりの検出情報に対して、障害物データ群３３に含まれる情報のうち、その水たまりの付近に存在する歩行者に関する情報を、検出情報識別部１２から路面リスク推定部１４へ出力する。

障害物リスク推定部１３は、障害物データ群３３に含まれる各障害物に対して、車両情報データ群３６と道路情報データ群３５に基づき、車両２周辺の各位置において当該障害物が車両２の走行に与える影響度合を、車両２の障害物リスクとして推定する。障害物リスク推定部１３による障害物リスクの推定結果は、障害物リスクマップ生成部１５に出力される。

路面リスク推定部１４は、路面障害データ群３４に含まれる各路面障害に対して、検出情報識別部１２から出力された障害物データ群３３の一部と、車両情報データ群３６および道路情報データ群３５とに基づき、車両２周辺の各位置において当該路面障害が車両２の走行に与える影響度合を、車両２の路面リスクとして推定する。ここでは、障害物データ群３３、車両情報データ群３６、道路情報データ群３５等に基づき、車両２の周囲状況や各環境要素間の関係性を、車両２の走行環境のコンテキストとして推定する。そして、推定した走行環境のコンテキストに基づき、車両２周辺の各位置において路面障害の上を車両２の車輪が踏み越えることの「望ましくなさ」の度合、すなわち車両２の走行に対する影響度合を、車両２の路面リスクとして推定する。路面リスク推定部１４による路面リスクの推定結果は、路面リスクマップ生成部１６に出力される。

障害物リスクマップ生成部１５は、障害物データ群３３に含まれる各障害物に対して、障害物リスク推定部１３が車両情報データ群３６と道路情報データ群３５に基づき推定した車両２周辺の各位置における障害物リスクの推定結果を表す領域とその度合を二次元マップ上に投影して、障害物リスクマップデータ群３７を生成する。生成された障害物リスクマップデータ群３７は、走行制御計画部１７に出力される。

路面リスクマップ生成部１６は、路面障害データ群３４に含まれる各路面障害に対して、路面リスク推定部１４が走行環境のコンテキストに基づき推定した車両２周辺の各位置における路面リスクの推定結果を表す領域とその度合を二次元マップ上に投影して、路面リスクマップデータ群３８を生成する。生成された路面リスクマップデータ群３８は、走行制御計画部１７に出力される。

走行制御計画部１７は、障害物リスクマップデータ群３７と路面リスクマップデータ群３８に基づき、車両２が走行すべき走行軌道を計画し、その走行軌道を追従する制御指令値等を生成する。計画された車両２の走行軌道や制御指令値等は、走行制御データ群３９として情報出力部１８に出力される。

情報取得部１８は、走行制御データ群３９に基づき、制御指令値をアクチュエータ群７に出力する。また、情報出力部１１から取得した障害物リスクマップデータ群３７、路面リスクマップデータ群３８に基づき、ＨＭＩ装置群８が乗員に提示するための情報を出力する。

次に図６の具体的な走行シーンを用いて、本実施形態の電子制御装置３の動作を詳細に説明する。

図６の走行シーンでは、車両２は二車線の道路を走行中で、車両２の周辺に、車両２の走行の障害となる物体や走行に影響を与える路面状態が、電子制御装置３の処理対象となる環境要素として存在している。具体的には、他車両４０１が車両２の隣接車線を車両２よりもやや低速で走行中である。また、歩行者４０２が、車道外（例えば、歩道）を歩行している。車両２の前方には、ポットホール４１１、４１２や落下物４２１～４２３が路上に分布しており、落下物４２２は矢印の方向に移動している。また、水たまり４３１、４３２が存在する。さらに、道路と道路外の境界として路端４４１、４４２が存在する。これらの環境要素は、図２のセンサ検出データ群３１に含まれる検出情報においてそれぞれの特徴が表現され、図３の障害物データ群３３または図４の路面障害データ群３４で説明した各環境要素に対応している。

以上のような走行シーンで、最適な走行軌道を計画することを考える。以降では、図５を用いて上述した処理の順番に、図６の走行シーンを用いて具体的な動作を説明していく。

（情報取得部１１の処理）
図６の走行シーンにおいて、車両２周辺に存在する物体や路面状態は、主に外界センサ群４により検出される。路端やポットホールのように長時間にわたって変化を伴わない物体や路面状態は、地図情報管理装置６が提供するデジタル道路地図データや、外部通信装置９経由で取得される知識化情報により、取得することも可能である。情報取得部１１は、システムの構成に応じて、適切な情報ソースから車両２周辺の物体や路面状態に関する検出情報を取得し、センサ検出データ群３１や知識化情報データ群３２、道路情報データ群３５として記憶部３０に格納する。ここでは、説明のため、周辺の物体や路面状態に関する検出情報はすべて外界センサ群４により検出されたものとし、図２に示したセンサ検出データ群３１が得られたものとして、図２のセンサ検出データ群３１を用いて車両２の走行制御を行う場合について説明する。なお、知識化情報データ群３２や道路情報データ群３５を用いる場合でも、センサ検出データ群３１と同様の処理が可能である。ただし、座標変換等の前処理が必要な場合もある。

（検出情報識別部１２の処理）
検出情報識別部１２は、情報取得部１１で得られたセンサ検出データ群３１に基づいて、車両２の走行に関係する検出情報を抽出する。車両２の走行に関係する検出情報とは、例えば、車両２が進行する可能性のある領域に関連する検出情報である。

続いて、検出情報識別部１２は、センサ検出データ群３１のそれぞれの検出情報が表す環境要素を、その属性情報に基づいて「障害物」として扱うか、「路面障害」として扱うかを判断する。ここでは前述のように、車両２が跨ぐことができないものは「障害物」として扱う。例えば、他車両や歩行者、高さのある落下物や路端（塀、ガードレール等）等が該当する。逆に車両２が跨ぐことができるものは「路面障害」として扱う。例えば、ポットホール、高さのない落下物、水たまり、バンプ、轍、路面凍結等が該当する。

ここで落下物は「障害物」と「路面障害」のいずれにも該当しているが、好ましくは高さに拠って分類される。車両２が落下物を跨ぐことができる条件は、車両２の車高（最低地上高）がその落下物の高さよりも高い場合である。そのため、車両２の車高がセンサ検出データ群３１における高さ３０７よりも十分に大きい場合に、当該環境要素を「路面障害」と判定する。図２のセンサ検出データ群３１の例では、不明物体４２１は車高よりも高い（４０ｃｍ）ため「障害物」と判定し、不明物体４２２と４２３は車高よりも十分に低い（５ｃｍ）であるため「路面障害」と判定する。なお、外界センサ群４は通常、落下物が何であるかを識別できないため、図２の例では落下物の種別が「不明物体」に設定されている。

また、環境要素の高さが車両２の車高よりも十分下回っていたとしても、車両２が跨いではいけないと判断できるものも「障害物」として扱ってもよい。例えば、環境要素が小動物のような物体である場合、仮にその物体の高さが車高よりも十分下回ったとしても、小動物が動くことにより万一車輪にあたってしまうことのリスクを考えると、車両２は当該環境要素を跨いではいけないと判断することがある。そのような場合は、検出対象の高さに拠らず、「障害物」として扱うことが好ましい。

検出情報識別部１２は、各環境要素の判定処理が完了すると、センサ検出データ群３１に含まれる各検出情報のうち、「障害物」に該当する検出情報を障害物データ群３３に、「路面障害」に該当する検出情報を路面障害データ群３４に、それぞれ格納する。これにより、図２に示したセンサ検出データ群３１に含まれる各検出情報が、図３の障害物データ群３３または図４の路面障害データ群３４にそれぞれ分類されて、記憶部３０に格納される。

（障害物リスク推定部１３、障害物リスクマップ生成部１５の処理）
次に図７のフローチャートを用いて、障害物リスク推定部１３および障害物リスクマップ生成部１５の処理を説明する。

まず、Ｓ５０１において、障害物リスクマップ生成部１５は、障害物リスクマップの生成に必要となる情報である、障害物データ群３３、道路情報データ群３５、車両情報データ群３６を記憶部３０から取得する。

続いて、障害物リスクマップ生成部１５は、障害物リスク推定部１３を呼び出し、Ｓ５０２～Ｓ５０３において、障害物データ群３３に含まれる検出情報によって表される各障害物が車両２の走行に与える影響度合を、車両２の障害物リスクとして推定する。ここでは、例えば障害物データ群３３において障害物Ｏ１～Ｏｎの検出情報が含まれている場合に、これらの障害物Ｏ１～Ｏｎの車両２に対する衝突リスクをそれぞれ推定することで、車両２の障害物リスクを推定する。

障害物リスク推定部１３は、Ｓ５０２において、各障害物に対してその属性情報に基づく将来の移動予測を行う。障害物の移動予測は、障害物データ群３３の速度３１４に基づいて算出される。例えば、速度３１４の状態が維持されるものとして、障害物の移動軌跡を線形的に予測してもよい。また、道路情報データ群３５に含まれる車線の形状に基づき、当該障害物が車線に沿って走行するものとして障害物の移動軌跡を予測してもよい。

障害物リスク推定部１３は、Ｓ５０３において、各障害物に対して、Ｓ５０２の移動予測結果と車両情報データ群３６に含まれる車両２の走行状態（速度、加速度等）に基づいて、車両２との衝突リスクを算出する。ここで衝突リスクとは、当該障害物と車両２が衝突する可能性のある場所の領域とその可能性の度合を含んだ概念である。

続いて、障害物リスクマップ生成部１５は、Ｓ５０４において、障害物リスク推定部１３がＳ５０２～Ｓ５０３で推定した各障害物の衝突リスク（障害物リスク）を二次元マップ上にマッピングして障害物リスクマップを生成する。そして、Ｓ５０５において、生成した障害物リスクマップの情報を障害物リスクマップデータ群３７として、記憶部３０に格納する。

図８は、図６の走行シーンに対して、図３の障害物データ群３３に基づいて生成した障害物リスクマップの例である。図８の障害物リスクマップには、検出情報識別部１２で障害物として判断された他車両４０１、歩行者４０２、不明物体４２１、路端４４１、４４２の障害物リスクの領域が、それぞれ障害物リスク７０１、７０２、７２１、７４１、７４２としてマッピングされている。障害物リスクの度合は、図８では色の濃淡で表現しており、濃いほどリスクが大きいことを意味している。リスク度合は、いくつかの離散的なレベル（例えばリスクが高・中・低）で表現してもよいし、連続的な数値で表現してもよい。このような障害物リスクマップを表す情報が、図７のフローチャートの処理により、障害物リスクマップデータ群３７として記憶部３０に格納される。

ここで図８では、障害物リスクとともに、その元となる障害物のうち他車両４０１と歩行者４０２の位置もあわせて表示しているが、これらの障害物に対応する障害物リスク７０１、７０２は、障害物の位置からずれて分布していることがわかる。これは、各障害物の移動予測と車両２の走行状態に基づき、各障害物が実際に車両２と衝突し得る領域を算出しているためである。例えば、他車両４０１がこの時点で存在している領域は、車両２の進行方向に対して後方に位置するため、その領域で車両２と衝突することはない。他車両４０１と車両２が実際に衝突する可能性があるのは、車両２が車線変更をして隣接車線に移動した場合であり、そのため車両２よりも前方の隣接車線上に障害物リスク７０１が分布している。また、前方隣接車線の途中で障害物リスク７０１の分布が途切れているのは、車両２の方が他車両４０１よりも速度が高く、前方に進むにつれて十分な車間距離を保てるようになり、衝突の危険性が低下するためである。

（路面リスク推定部１４、路面リスクマップ生成部１６の処理）
続いて図９のフローチャートを用いて、路面リスク推定部１４および路面リスクマップ生成部１６の処理を説明する。

まず、Ｓ７０１において、路面リスクマップ生成部１６は、路面リスクマップの生成に必要となる情報である、障害物データ群３３、路面障害データ群３４、道路情報データ群３５、車両情報データ群３６を記憶部３０から取得する。

続いて、路面リスクマップ生成部１６は、路面リスク推定部１４を呼び出し、Ｓ７０２～Ｓ７０３において、路面障害データ群３４に含まれる検出情報によって表される各路面障害が車両２の走行に与える影響度合を、車両２の路面リスクとして推定する。ここでは、例えば路面障害データ群３４において路面障害ＲＯ１～ＲＯｎの検出情報が含まれている場合に、これらの路面障害ＲＯ１～ＲＯｎ上を車両２の車輪が通過したときの車両２の走行に対する影響度合を推定することで、車両２の路面リスクを推定する。

路面リスク推定部１４は、Ｓ７０２において、移動する可能性のある路面障害に対してその属性情報に基づく将来の移動予測を行う。ほとんどの路面障害は、その路面に起因するものなので移動することはないが、軽い落下物は風に流されて移動することがある。そのような場合は、障害物リスク推定部１３の処理における図７のＳ５０２と同様に、路面障害の移動予測を行う。

次に、路面リスク推定部１４は、Ｓ７０３において、各路面障害に対して、Ｓ７０２の移動予測結果や、車両情報データ群３６に含まれる車両２の走行状態（速度、加速度等）、道路情報データ群３５に含まれる走行道路の情報等に基づいて、車両２が当該路面障害を踏み越えたときの「望ましくなさ」の度合とその領域を路面リスクとして算出する。

路面リスクの領域は、静止している路面障害の場合は、その路面障害が分布している領域が該当する。一方、移動している路面障害の場合は、Ｓ７０２の移動予測結果と車両２の走行状態に基づいて、両者が同じ時間に重なり得る領域（障害物の衝突リスクの領域と同等）が該当する。

路面リスクの度合は、当該路面障害を踏み越えたときの「望ましくなさ」の度合で算出される。この「望ましくなさ」は、路面障害の種別、自車両２の走行状態やその環境によって性質が異なる。大別すると、路面障害を踏み越えた時に自車両２の走行に対して望ましくない影響を及ぼす場合と、自車両２の周辺に対して望ましくない影響を及ぼす場合とに分けて、「望ましくなさ」の度合が算出される。

前者はほぼすべての路面障害が該当する。例えば、ポットホール、バンプ、轍、落下物のように路面の段差を伴う路面障害の場合、その路面障害を踏み越えてしまうと、車両２の乗り心地に影響を与えるだけでなく、車両２が安全に走行を制御できなくなる場合もある。また、路面凍結や水たまりの場合は、スリップやハイドロプレーニング現象を引き起こし、車両２の走行の安全性に悪影響を与えることがある。

後者は水たまりのような路面障害が該当する。例えば、水たまりの上を走行すると、その近傍にいる歩行者や二輪車に水をはねてしまう場合があり、周囲に対する配慮の欠けた運転になる。そのため、人が運転しているときは、その望ましくない状況を避けるために、歩行者が近くにいるときは水たまりを避けて走行したり、速度を落としたりする。

このように、路面障害を踏み越えたときの「望ましくなさ」は、路面障害の種別に応じて、路面障害自体の度合（段差の大きさ等）や車両２の走行状態（速度等）、走行環境の状況（近傍歩行者有無等）等のコンテキストに依存して度合が変わってくる。そのため、路面リスク推定部１４は、それらのコンテキストに基づいて路面リスクを算出する。

例えば、ポットホールは、その陥没の深さや大きさ（幅や奥行）によって、乗り心地や安全性に与える影響度は異なる。深くて狭い陥没の場合は、車輪が取られて制御を失う危険性が高い。それに対して、浅くて広い陥没の場合は、仮に車輪がその上を踏み越えていったとしても、安全性の面ではほとんど問題はなく、乗り心地が少し悪化する程度で済む。バンプや轍、落下物も同様で、路面障害の高さが乗り心地や安全性に対する影響度に寄与する。したがって、路面障害の高さは、路面リスクを算出する上で考慮することが望ましい。

また、路面障害の素材も乗り心地や安全性に与える影響度を左右する。路面障害の素材が固くて重いほど、車両２が受ける衝撃が大きくなる。そのため、路面障害の素材に応じて、路面リスクの度合を算出することが望ましい。

また、車両２の速度も乗り心地や安全性に与える影響度を左右する。速度が大きいほど、路面障害の段差から受ける影響は大きくなる。高速走行の場合は、低速走行時では問題にならないぐらいの段差でも、走行の制御を失う危険性が高まる。また、路面凍結や水たまりなどによるスリップやハイドロプレーニング現象も高速走行時に発生しやすく、水たまりによる水はねも速度が大きいほど威力が大きくなる。したがって、自車両２の速度も路面リスク算出の上で考慮することが望ましい。

また、車両２の周辺に対する悪影響を路面リスクとして表現する場合は、その路面障害の周辺状況が路面リスクの度合に影響する。周囲に対する水たまりの水はねが望ましくないのは、当該水たまりの近傍に歩行者や自転車のような水はねの影響を受ける障害物が存在する場合である。逆に言えば、そのような障害物が存在しない場合は、水はねの観点では問題はない。そのため、例えば、路面障害が水たまりの場合は、その近傍に歩行者や自転車のような障害物が存在するかどうかを確認し、その有無に応じて路面リスクの度合を変えてもよい。または、外界センサ群４が障害物を検出できなかった場合を考慮して、歩道寄りの水たまりは路面リスク度合を大きくして、それ以外の水たまりは小さくしてもよい。

路面リスク推定部１４は、Ｓ７０３において、図２のセンサ検出データ群３１や図４の路面障害データ群３４により表される各路面障害の特性と、車両情報データ群３６により表される車両２の走行状態とに基づき、以上のようにして各路面障害の路面リスクを算出することができる。

路面リスク推定部１４がＳ７０３で各路面障害の路面リスクを算出すると、路面リスクマップ生成部１６は、Ｓ７０４において、それらの路面リスクを二次元マップ上にマッピングして、路面リスクマップを生成する。これにより、路面リスク推定部１４により推定された路面リスクの度合、すなわち路面障害による車両２の走行への影響度合に基づき、路面リスクマップにおける走行リスクの度合が決定される。そして、Ｓ７０５において、生成した路面リスクマップの情報を路面リスクマップデータ群３８として、記憶部３０に格納する。

図１０は、図６の走行シーンに対して、図４の路面障害データ群３４に基づいて生成した路面リスクマップの例である。図１０の路面リスクマップには、検出情報識別部１２で路面障害として判断されたポットホール４１１、４１２、不明物体４２２、４２３、水たまり４３１、４３２の路面リスクの領域が、それぞれ路面リスク７１１、７１２、７２２、７２３、７３１、７３２としてマッピングされている。路面リスクの度合は、図１０では色の濃淡で表現しており、濃いほどリスクが大きいことを意味している。リスク度合は、いくつかの離散的なレベル（例えばリスクが高・中・低）で表現してもよいし、連続的な数値で表現してもよい。このような路面リスクマップを表す情報が、図９のフローチャートの処理により、路面リスクマップデータ群３８として記憶部３０に格納される。

ここで図１０において、ポットホール４１２はポットホール４１１と比較して陥没の深さが大きいため、路面リスク７１２の方が路面リスク７１１の方が大きくなっている。

また、不明物体４２２の路面リスク７２２と不明物体４２３の路面リスク７２３を比較すると、路面リスク７２３の方が大きくなっている。図４の路面障害データ群３４を見ると、不明物体４２２と不明物体４２３は、どちらも高さ３２７の値が同一であり、段差の高さの観点では同じだが、反射強度３２８の値を見ると不明物体４２３の方が強いことがわかる。反射強度は、同程度の距離の物体であれば、電磁波を跳ね返しやすい固い素材であるほど反射強度は大きくなるので、反射強度３２８の値の差から、不明物体４２２よりも不明物体４２３の方が固い素材であると推測される。また、前述のように不明物体４２２は、風に流されて移動していることから、軽い素材であることも推測できる。そのため、不明物体４２２は不明物体４２３と比較して、車両２の車輪が踏み越えたときの影響が小さいと判断できる。これにより、図１０の路面リスクマップでは路面リスク７２２の方が小さくなっている。

さらに、水たまり４３１の路面リスク７３１と水たまり４３２の路面リスク７３２を比較すると、水たまり７３１の路面リスク７３１は図１０の路面リスクマップ上に現れているのに対し、水たまり７３２の路面リスク７３２は破線で示されている。これは、水たまり７３２の方は路面リスクマップ上に路面リスクとしてマッピングされていないことを表している。その理由は、水たまり走行による水はねの観点で、歩行者４０２が近傍に存在する水たまり４３１は回避すべきなのに対し、周囲に影響を与える障害物が存在しない水たまり４３２は考慮する必要がないためである。あるいは、歩道寄りの水たまり７３１は回避すべきで、それ以外の水たまりは考慮する必要がないと判断した、と見ることも可能である。

（走行制御計画部１７の処理）
図１１のフローチャートを用いて走行制御計画部１７の処理を説明する。

まず、Ｓ９０１において、走行制御計画部１７は、処理に必要となる道路情報データ群３５、車両情報データ群３６、障害物リスクマップデータ群３７、路面リスクマップデータ群３８を記憶部３０から取得する。

続いて、走行制御計画部１７は、道路情報データ群３５に基づいて、車両２が走行中の道路の車線形状や交通ルールを踏まえて、走行軌道候補を生成する。図１２は、走行軌道候補の一例である。図１２では、車両２が現在走行している車線を追従する走行軌道候補１００２と、車両２が隣接車線に車線変更する走行軌道候補１００４と、自車線の中心から左右にそれぞれオフセットさせた走行軌道候補１００１、１００３とが生成されている。

なお、この走行軌道候補の生成の方式については手法を問わない。図１１のフローチャートでは、最初に走行軌道候補を生成してから各走行軌道を評して最も望ましいものを選択する流れになっているが、走行軌道を評価しながらより望ましいものを探索していく方式でも良い。

次に、走行制御計画部１７は、Ｓ９０３において、障害物リスクマップデータ群３７、路面リスクマップデータ群３８等を用いて、Ｓ９０２で生成した複数の走行軌道候補をそれぞれ評価し、その中で最良と判断される走行軌道候補を、Ｓ９０４において走行制御の計画に用いる走行軌道として選択する。具体的には、各走行軌道候補について、当該走行軌道候補に沿って車両２の車体が通過する障害物リスクマップデータ群３７上の障害物リスクと、当該走行軌道候補に沿って車両２の車輪が通過する路面リスクマップデータ群３８上の路面リスクとを特定し、これらの組み合わせに基づいて、各走行軌道候補を評価する。その結果、最良の評価が得られたものを、車両２の走行制御のための走行軌道として選択する。ここで、障害物リスクと路面リスクの評価の組み合わせ方としては大きく２つの方式が考えられる。

一つめは、障害物リスクと路面リスクを同時に評価する方法である。この場合は、例えば、走行軌道候補Ｔに沿って車両２の車体が通過する障害物リスクに関するコスト関数ｆ（Ｔ）と、車両２の車輪が通過する路面リスクに関するコスト関数ｇ（Ｔ）と、軌道形状に起因する乗り心地等のその他の評価指標に基づくコスト関数ｈ（Ｔ）とをそれぞれ重みづけして組み合わせた、以下の式（１）のような合成コスト関数Ｊ（Ｔ）を用意して、この合成コスト関数Ｊ（Ｔ）が最小となる走行軌道候補を走行軌道として選択する。
Ｊ（Ｔ）＝ａ＊ｆ（Ｔ）＋ｂ＊ｇ（Ｔ）＋ｃ＊ｈ（Ｔ） ・・・（１）
（ａ、ｂ、ｃは重みづけ係数）

なお、式（１）におけるコスト関数ｆ（Ｔ）やｇ（Ｔ）の算出方法の一例としては、走行軌道候補Ｔに沿って車体あるいは車輪が通過したリスク領域のリスク度合の積和あるいは最大値を求める方法が考えられる。

二つめは、障害物リスクと路面リスクを順番に評価する方法である。まず、上記式（１）のコスト関数ｆ（Ｔ）で各走行軌道候補Ｔの障害物リスクを評価して、安全性の観点で候補になり得ないものを除外する。その上で残った走行軌道候補Ｔに対して、コスト関数ｇ（Ｔ）（またはそれとｈ（Ｔ）の重みづけ組み合わせ）で路面リスクを評価して、最良のものを選出する。車両２において、障害物リスクマップで表現されている障害物リスクは、確実に車体として回避する必要があるものである。それに対し、路面リスクマップで表現されている路面リスクは、車体としては跨いでも車輪で回避すれば良かったり、車輪で踏み越えても安全性の観点で許容できるものだったりする。そのため、障害物リスクの方が制約は強く、上記のように先に障害物リスクを評価することで選択し得ない走行軌道候補はふるい落とされるため、車輪単位で評価が必要な路面リスクの候補数を効果的に絞ることができる。各走行軌道候補に対して車輪単位で行われる路面リスクの評価は、車輪の数だけ演算量が増えてしまうという課題があるが、このように先に車両単位の障害物リスクを評価することで、評価対象とする走行軌道候補の数を減らして、その演算量を低減することが可能である。

二つめの走行軌道候補の評価方式に従って、図１３、図１４を用いて、走行軌道候補を障害物リスクマップと路面リスクマップの組み合わせで評価して選択するまでの流れを説明する。

図１３の上図は、図８の障害物リスクマップ上に、図１２の走行軌道候補１００１～１００４をマッピングした状態を示している。これを見ると、走行軌道候補１００１は位置１１０２において障害物リスク７２１に、走行軌道候補１００４は位置１１０１において障害物リスク７０１に、それぞれ重なってしまっていることがわかる。これは、走行軌道候補１００１は不明物体４２１に車両２の車体があたってしまうことを意味し、走行軌道候補１００４は、車両２が車線変更時に隣接車線の他車両４０１と衝突してしまうことを意味する。いずれも安全性の観点で成立しない走行軌道なので、これらは障害物リスクの評価の時点で棄却される。

続いて、残された走行軌道候補１００２、１００３について、これらの路面リスクを路面リスクマップ上で評価する。図１３の下図は、走行軌道候補１００２における車輪軌道１１１１、１１１２を路面リスクマップ上にマッピングした状態を示している。これを見ると、車両２の左側の車輪の軌跡を表す車輪軌道１１１１が水たまり４３１の路面リスク７３１に重なってしまっていることがわかる。これにより、走行軌道候補１００２は歩行者４０２に水はねをしてしまうリスクがあり、その点で望ましくないことがわかる。

一方、図１４の上図は、図１３の上図から走行軌道候補１００１、１００２、１００４を除外し、走行軌道候補１００３のみを障害物リスクマップにマッピングした状態を示している。また、図１４の下図は、走行軌道候補１００３における車輪軌道１２０１、１２０２、１２０３および１２０４を路面リスクマップ上にマッピングした状態を示している。これを見ると、走行軌道候補１００３では、車両２の車体がいずれの障害物リスクとも重ならないことに加え、車輪軌道１２０１～１２０４のいずれもが路面リスクと重なることがなく、すべての障害物リスクと路面リスクを回避できていることがわかる。そのため、走行軌道候補１００２と走行軌道候補１００３を比較して、走行軌道候補１００３の方が望ましい（コスト関数の結果が小さい）ことが導出されるため、走行軌道候補１００３が車両２の制御計画に用いられる走行軌道として選択される。

Ｓ９０３では、以上説明したように、障害物リスクの評価を先に行い、その評価結果に基づき路面リスクの評価を行って、複数の走行軌道候補の中で最適な走行軌道を決定することが可能である。これにより、車両２の車体による障害物リスクマップ上の走行リスクの回避を、車両２の車輪による路面リスクマップ上の走行リスクの回避に優先して、走行軌道を決定することができる。

なお、図１４では、路面リスクの評価において、車輪軌道１２０１～１２０４のすべてが路面リスクに重ならない走行軌道候補１００３を走行軌道として選択する例を説明したが、必ずしもすべての車輪軌道が路面リスクに重ならないような走行軌道候補が存在するとは限らない。このような場合、いずれかの車輪軌道が路面リスクに重なっていても、コスト関数が最小となる走行軌道候補、すなわち当該路面リスクに対応する路面障害によって車両２が走行中に受ける影響が最も小さくなるような走行軌道候補を、車両２が走行すべき走行軌道として選択することが好ましい。

さらにこの場合、車両２の前輪と後輪を互いに区別して、各車輪軌道が路面リスクと重なるときのコスト（影響度）を評価してもよい。例えば、前輪駆動の車両では、駆動輪である前輪の方が後輪よりも路面障害によって受ける影響度が大きいと考えられるため、前輪の軌道が路面リスクと重なるときのコストを、後輪の軌道よりも大きく設定する。反対に、後輪駆動の車両では、後輪の軌道が路面リスクと重なるときのコストを、前輪の軌道よりも大きく設定する。このようにすれば、車両２の前輪による路面リスクマップ上の走行リスクの回避の優先度と、車両２の後輪による路面リスクマップ上の走行リスクの回避の優先度とを互いに区別して、走行軌道を決定することが可能となる。したがって、例えば路面の凍結など、駆動輪と非駆動輪（従動輪）とで路面障害から受ける影響の度合が大きく異なる場合でも、駆動輪である前輪または後輪による路面リスクの回避を優先させて、最適な走行軌道を決定することができる。なお、上記では駆動輪と非駆動輪とで路面リスクの回避の優先度を区別する例を説明したが、駆動輪であるか否かに関わらず、前輪と後輪とで路面リスクの回避の優先度を区別するようにしてもよい。

以上で説明したように、Ｓ９０４で車両２の走行軌道が選択されると、走行制御計画部１７は、Ｓ９０５において、その走行軌道に車両２を追従させるためのアクチュエータ群７に対する制御指令値を算出する。そして、Ｓ９０６において、Ｓ９０４で選択した走行軌道やＳ９０５で算出した制御指令値の情報を含む走行制御情報を、走行制御データ群３９として記憶部３０に格納する。

以上のように、電子制御装置３では、車両２周辺の路面障害を車両２の車輪が踏み越えたときの望ましくなさを路面リスクとして算出し、車両２の車輪軌道が通過する路面リスクが最小化されるように目標軌道を生成することにより、路面障害の実態に基づいた自然な目標軌道を生成することが可能である。例えば、走行中の車線中央に存在するポットホールは、車体として回避することなく、そのまま跨いで通過するような走行軌道を生成することが可能である。

また、車両２の車体全体で回避する必要がある障害物に関する障害物リスクと、車両２の車輪が踏み越えたときに影響を受ける路面障害に関する路面リスクとを、分けて構成することにより、走行軌道の評価時に車体に係るリスクと、車輪に係るリスクとを分けて演算することが可能である。同一のリスクとして表現した場合は、すべての障害物や路面障害について車輪毎のリスク評価が必要となるため演算量が多くなるのに対し、分けてリスク表現することにより、車輪毎のリスク評価対象を削減し、演算量を削減することが可能となる。

以上説明した本発明の一実施形態によれば、以下の作用効果を奏する。

（１）車両２に搭載される電子制御装置３は、車両２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２の周辺の環境要素に関する情報（センサ検出データ群３１、知識化情報データ群３２）を取得する情報取得部１１と、情報取得部１１が取得した情報に基づき、車両２の周辺の各位置における車両２の走行リスクの度合を表現したリスクマップ（障害物リスクマップ、路面リスクマップ）を生成するリスクマップ生成部（障害物リスクマップ生成部１５、路面リスクマップ生成部１６）と、リスクマップ生成部が生成したリスクマップに基づき、車両２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１７と、を備える。走行制御計画部１７は、走行軌道における車両２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（Ｓ９０３，Ｓ９０４）。このようにしたので、路面障害による車両２の走行リスク度合に応じた自然な目標軌道を生成することができる。

（２）情報取得部１１が取得する情報の集合であるセンサ検出データ群３１および知識化情報データ群３２は、車両２が乗り越え不可能な障害物に関する障害物情報と、路面障害に関する路面障害情報と、を含む。リスクマップ生成部は、障害物情報に基づき、車両２の周辺の各位置における車両２の車体に係る走行リスクの度合を表現した障害物リスクマップを生成する障害物リスクマップ生成部１５と、路面障害情報に基づき、車両２の周辺の各位置における車両２の車輪に係る走行リスクの度合を表現した路面リスクマップを生成する路面リスクマップ生成部１６と、を有する。このようにしたので、走行軌道を決定する際に、障害物による走行リスクと路面障害により走行リスクとを別々に評価することが可能となるため、適切な走行軌道を生成することができる。

（３）走行制御計画部１７は、走行軌道候補１００１～１００４を生成し（Ｓ９０２）、各走行軌道候補において車両２の車体が通過する障害物リスクマップ上の走行リスクの度合と、各走行軌道候補において車両２の車輪が通過する路面リスクマップ上の走行リスクの度合と、に基づき、走行軌道を決定する（Ｓ９０３，Ｓ９０４）。このようにしたので、障害物との衝突を確実に回避しつつ、路面障害の影響を軽減した適切な走行軌道を決定することができる。

（４）電子制御装置３は、センサ検出データ群３１や知識化情報データ群３２に含まれる情報が表す路面障害の特性と、車両２の走行状態や周辺状況とに基づき、路面障害が車両２の走行に与える影響度合を推定する路面リスク推定部１４を備える。路面リスクマップ生成部１６は、路面リスク推定部１４により推定された影響度合に基づき路面リスクマップにおける走行リスクの度合を決定する（Ｓ７０４）。このようにしたので、車両２の周辺の各位置における路面障害による走行リスクの度合を適切に表現した路面リスクマップを生成することができる。

（５）路面リスク推定部１４は、路面障害が車両２の走行に与える影響度合を車両２の速度に基づき算出する（Ｓ７０３）。このようにしたので、路面障害を踏み越えたときの車両２の速度が乗り心地や安全性に与える影響度を考慮して、路面リスクの度合を適切に算出することができる。

（６）路面リスク推定部１４は、路面障害が段差を伴う場合に、路面障害が車両２の走行に与える影響度合を段差の高さや材質に基づき算出してもよい（Ｓ７０３）。このようにすれば、路面障害を踏み越えたときに、その路面障害の高さや素材が乗り心地や安全性に与える影響度を考慮して、路面リスクの度合を適切に算出することができる。

（７）路面リスク推定部１４は、路面障害が水たまりであって、当該路面障害の近傍に歩行者が存在する場合や、当該路面障害が歩道の近傍に位置する場合に、路面障害が車両２の走行に与える影響度合を高く設定してもよい（Ｓ７０３）。このようにすれば、路面障害を踏み越えたときの車両２の周辺に対する悪影響を考慮して、路面リスクの度合を適切に設定することができる。

（８）走行制御計画部１７は、車両２の車体による障害物リスクマップ上の走行リスクの回避を、車両２の車輪による路面リスクマップ上の走行リスクの回避に優先して、走行軌道を決定することができる（Ｓ９０３，Ｓ９０４）。このようにすれば、走行軌道を決定する際の演算量を低減することができる。

（９）走行制御計画部１７は、車両２の前輪による路面リスクマップ上の走行リスクの回避の優先度と、車両２の後輪による路面リスクマップ上の走行リスクの回避の優先度とを互いに区別して、走行軌道を決定することができる（Ｓ９０３，Ｓ９０４）。このようにすれば、駆動輪と非駆動輪とで路面障害から受ける影響の度合が大きく異なる場合などに、最適な走行軌道を決定することができる。

（１０）電子制御装置３は、情報取得部１１により取得された情報を、障害物情報または路面障害情報に分類する検出情報識別部１２を備える。具体的には、情報取得部１１により取得される情報は、車両２に搭載された外界センサ群４により環境要素を検出することで生成された検出情報を含む。検出情報識別部１２は、検出情報に対応する環境要素を車両２が跨ぐことが可能と判断できる場合は当該環境要素を路面障害と判断し、それ以外の場合は当該環境要素を障害物と判断して、検出情報を障害物情報または路面障害情報に分類する。このようにしたので、外界センサ群４の検出情報を、障害物リスクマップの生成に用いる障害物情報と、路面リスクマップの生成に用いる路面障害情報とに、適切に分類することができる。

なお、以上で説明した実施形態は一例であり、本発明はこれに限られない。すなわち、様々な応用が可能であり、あらゆる実施の形態が本発明の範囲に含まれる。

例えば、上記実施形態では、障害物リスクや路面リスクの領域を所定の形状で表現したが、格子状マップのセル単位で表現してもよいし、複数のセルの集合体で表現してもよい。

例えば、上記実施形態では、電子制御装置３において、各処理は、同一の処理部１０及び記憶部３０で実行される想定で記載しているが、処理部１０や記憶部３０を複数に分けて構成し、各処理が複数の異なる処理部及び記憶部で実行されてもよい。その場合は、例えば、同様の構成を持つ処理ソフトウェアがそれぞれの記憶部に搭載され、それぞれの処理部で分担して当該処理を実行する形になる。

また、電子制御装置３の各処理を、プロセッサとＲＡＭを用いて、所定の動作プログラムを実行することで実現しているが、必要に応じて独自のハードウェアで実現することも可能である。また、上記の実施形態では、外界センサ群、車両センサ群、アクチュエータ群、ＨＭＩ装置群、外部通信装置を個別の装置として記載しているが、必要に応じて任意のいずれか２つ以上を組合せて実現することも可能である。

また、図面には、実施形態を説明するために必要と考えられる制御線及び情報線を示しており、必ずしも、本発明が適用された実際の製品に含まれる全ての制御線及び情報線を示しているとは限らない。実際にはほとん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：車両システム、２：車両、３：電子制御装置、４：外界センサ群、５：車両センサ群、６：地図情報管理装置、７：アクチュエータ群、８：ＨＭＩ装置群、９：外部通信装置、１０：処理部、１１：情報取得部、１２：検出情報識別部、１３：障害物リスク推定部、１４：路面リスク推定部、１５：障害物リスクマップ生成部、１６：路面リスクマップ生成部、１７：走行制御計画部、１８：情報出力部、３０：記憶部、３１：センサ検出データ群、３２：知識化情報データ群、３３：障害物データ群、３４：路面障害データ群、３５：道路情報データ群、３６：車両情報データ群、３７：障害物リスクマップデータ群、３８：路面リスクマップデータ群、３９：走行制御データ群、４０：通信部

Claims (14)

1. 車両に搭載される電子制御装置であって、
   前記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前記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、
   前記情報に基づき、前記車両の周辺の各位置における前記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、
   前記リスクマップに基づき、前記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、
   前記走行制御計画部は、前記走行軌道における前記車両の車輪軌道が通過する前記リスクマップ上の前記路面障害による前記走行リスクの度合に基づき、前記走行軌道を決定する
   ことを特徴とする電子制御装置。
2. 請求項１に記載の電子制御装置において、
   前記情報は、前記車両が乗り越え不可能な障害物に関する障害物情報と、前記路面障害に関する路面障害情報と、を含み、
   前記リスクマップ生成部は、
   前記障害物情報に基づき、前記車両の周辺の各位置における前記車両の車体に係る前記走行リスクの度合を表現した障害物リスクマップを生成する障害物リスクマップ生成部と、
   前記路面障害情報に基づき、前記車両の周辺の各位置における前記車両の車輪に係る前記走行リスクの度合を表現した路面リスクマップを生成する路面リスクマップ生成部と、
   を有することを特徴とする電子制御装置。
3. 請求項２に記載の電子制御装置において、
   前記走行制御計画部は、複数の走行軌道候補を生成し、各走行軌道候補において前記車両の車体が通過する前記障害物リスクマップ上の前記走行リスクの度合と、各走行軌道候補において前記車両の車輪が通過する前記路面リスクマップ上の前記走行リスクの度合と、に基づき、前記走行軌道を決定する
   ことを特徴とする電子制御装置。
4. 請求項２に記載の電子制御装置において、
   前記情報が表す前記路面障害の特性と、前記車両の走行状態とに基づき、前記路面障害が前記車両の走行に与える影響度合を推定する路面リスク推定部を備え、
   前記路面リスクマップ生成部は、前記路面リスク推定部により推定された前記影響度合に基づき前記路面リスクマップにおける前記走行リスクの度合を決定する
   ことを特徴とする電子制御装置。
5. 請求項４に記載の電子制御装置において、
   前記路面リスク推定部は、前記影響度合を前記車両の速度に基づき算出する
   ことを特徴とする電子制御装置。
6. 請求項４に記載の電子制御装置において、
   前記路面リスク推定部は、前記路面障害が段差を伴う場合に、前記影響度合を前記段差の高さに基づき算出する
   ことを特徴とする電子制御装置。
7. 請求項４に記載の電子制御装置において、
   前記路面リスク推定部は、前記路面障害が段差を伴う場合に、前記影響度合を前記段差の材質に基づき算出する
   ことを特徴とする電子制御装置。
8. 請求項２に記載の電子制御装置において、
   前記情報が表す前記路面障害の特性と、前記車両の周辺状況とに基づき、前記車両が前記路面障害の上を走行した時に前記車両の周辺に与える影響度合を推定する路面リスク推定部を備え、
   前記路面リスクマップ生成部は、前記路面リスク推定部により推定された前記影響度合に基づき前記路面リスクマップにおける前記走行リスクの度合を決定する
   ことを特徴とする電子制御装置。
9. 請求項８に記載の電子制御装置において、
   前記路面リスク推定部は、前記路面障害が水たまりであって、当該路面障害の近傍に歩行者が存在する場合に、前記影響度合を高く設定する
   ことを特徴とする電子制御装置。
10. 請求項８に記載の電子制御装置において、
    前記路面リスク推定部は、前記路面障害が水たまりであって、当該路面障害が歩道の近傍に位置する場合に、前記影響度合を高く設定する
    ことを特徴とする電子制御装置。
11. 請求項３に記載の電子制御装置において、
    前記走行制御計画部は、前記車両の車体による前記障害物リスクマップ上の前記走行リスクの回避を、前記車両の車輪による前記路面リスクマップ上の前記走行リスクの回避に優先して、前記走行軌道を決定する
    ことを特徴とする電子制御装置。
12. 請求項１１に記載の電子制御装置において、
    前記走行制御計画部は、前記車両の前輪による前記路面リスクマップ上の前記走行リスクの回避の優先度と、前記車両の後輪による前記路面リスクマップ上の前記走行リスクの回避の優先度とを互いに区別して、前記走行軌道を決定する
    ことを特徴とする電子制御装置。
13. 請求項２に記載の電子制御装置において、
    前記情報取得部により取得された前記情報を、前記障害物情報または前記路面障害情報に分類する検出情報識別部を備える
    ことを特徴とする電子制御装置。
14. 請求項１３に記載の電子制御装置において、
    前記情報は、前記車両に搭載されたセンサにより前記環境要素を検出することで生成された検出情報を含み、
    前記検出情報識別部は、前記検出情報に対応する前記環境要素を前記車両が跨ぐことが可能と判断できる場合は当該環境要素を前記路面障害と判断し、それ以外の場合は当該環境要素を前記障害物と判断して、前記検出情報を前記障害物情報または前記路面障害情報に分類する
    ことを特徴とする電子制御装置。
    

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