JP2022155702A - 車両制御装置、車両制御方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】自車両が湿潤状態にある路面を走行している状況において、自車両の横方向への移動をより安定的に制御す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。【解決手段】自車両周辺の状況を認識する認識部と、前記認識部による自車両周辺の認識結果に基づいて自車両の行動計画を生成する行動計画生成部と、を備え、前記認識部は、自車両と、自車両の前を走行する他車両との車間距離を認識し、前記行動計画生成部は、前記車間距離の認識結果に基づいて自車両と前記他車両との車間距離を変更する行動計画を生成する、車両制御装置。【選択図】図１

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。

従来、車両の走行制御において、道路区画線や前走車両を認識し、これらの位置を基準として車両の横方向の移動を制御する技術が開発されている（特許文献１）。

国際公開第２０１９／１６７２３１号

しかしながら、従来の技術では、雨天時等において自車両が湿潤状態にある路面を走行している状況において、前走車両が巻き上げる水の影響により、道路区画線の認識が困難になったり、前走車両の認識精度が低下したりして横制御の安定性が低下する場合があった。

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、自車両が湿潤状態にある路面を走行している状況において、自車両の横方向への移動をより安定的に制御す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、自車両周辺の状況を認識する認識部と、前記認識部による自車両周辺の認識結果に基づいて自車両の行動計画を生成する行動計画生成部と、を備え、前記認識部は、自車両と、自車両の前を走行する他車両との車間距離を認識し、前記行動計画生成部は、前記車間距離の認識結果に基づいて自車両と前記他車両との車間距離を変更する行動計画を生成するものである。

（２）：上記（１）の態様において、前記行動計画生成部は、前記認識部による道路区画線の認識精度が規定の許容範囲を超えて低下した場合に、自車両と前記他車両との車間距離を長くする第１の行動計画を生成するものである。

（３）：上記（２）の態様において、前記認識部による道路区画線の認識精度が規定の許容範囲を超えて低下した場合とは、前記車間距離の認識結果のゆらぎの大きさが第１閾値以上となった場合である。

（４）：上記（３）の態様において、前記行動計画生成部は、前記車間距離の認識結果のゆらぎの大きさが第１閾値よりも小さい第２閾値以下となった場合に、自車両と前記他車両との車間距離を短くする第２の行動計画を生成するものである。

（５）：上記（２）から（４）のいずれかの態様において、前記行動計画生成部は、自車両の現在の走行速度に応じて変更後の車間距離を決定するものである。

（６）：上記（２）から（５）のいずれかの態様において、前記認識部は、前記第１の行動計画によって自車両の走行制御が行われても前記道路区画線の認識精度が前記許容範囲の範囲内に改善しない場合、前記他車両が走行した道路の画像から前記他車両の走行軌跡を前記道路区画線の代替物標として認識するものである。

（７）：この発明の一態様に係る車両制御方法は、コンピュータが、自車両周辺の状況を認識する認識処理と、前記認識処理における自車両周辺の認識結果に基づいて自車両の行動計画を生成する行動計画生成処理と、を実行し、前記認識処理において、自車両と、自車両の前を走行する他車両との車間距離を認識し、前記行動計画生成処理において、前記車間距離の認識結果に基づいて自車両と前記他車両との車間距離を変更する行動計画を生成するものである。

（８）：この発明の一態様に係るプログラムは、コンピュータに、自車両周辺の状況を認識する認識処理と、前記認識処理における自車両周辺の認識結果に基づいて自車両の行動計画を生成する行動計画生成処理と、を実行させ、前記認識処理において、自車両と、自車両の前を走行する他車両との車間距離を認識させ、前記行動計画生成処理において、前記車間距離の認識結果に基づいて自車両と前記他車両との車間距離を変更する行動計画を生成させるものである。

上記（１）～（８）の態様によれば、自車両と、自車両の前を走行する他車両との車間距離を認識し、前記車間距離の認識結果に基づいて自車両と前記他車両との車間距離を変更することにより、自車両が湿潤状態にある路面を走行している状況において、自車両の横方向への移動をより安定的に制御することができる。

実施形態に係る車両制御装置を利用した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。 運転モードと自車両の制御状態、およびタスクの対応関係の一例を示す図である。 行動計画生成部が有する湿潤時行動計画機能の概略を説明する図である。 行動計画生成部が実行する湿潤時行動計画生成処理の流れの一例を示すフローチャートである。 認識部が有する代替物標認識機能の概略を説明する図である。 行動計画生成部が、代替物標の認識結果に基づいて行動計画を生成する処理の流れの一例を示すフローチャートである。

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。

［全体構成］
図１は、実施形態に係る車両制御装置を利用した車両システム１の構成図である。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、ＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging）１４と、物体認識装置１６と、通信装置２０と、ＨＭＩ（Human Machine Interface）３０と、車両センサ４０と、ナビゲーション装置５０と、ＭＰＵ（Map Positioning Unit）６０と、ドライバモニタカメラ７０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。

ＬＩＤＡＲ１４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。ＬＩＤＡＲ１４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。ＬＩＤＡＲ１４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ＬＩＤＡＲ１４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ＬＩＤＡＲ１４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、自車両Ｍ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。

ＨＭＩ３０は、自車両Ｍ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、自車両Ｍ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、自車両Ｍ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（Global Navigation Satellite System）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（Hard Disk Drive）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、自車両Ｍの位置を特定する。自車両Ｍ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車両Ｍ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、自車両Ｍ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、後述するモードＡまたはモードＢが禁止される禁止区間の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。

ドライバモニタカメラ７０は、例えば、ＣＣＤやＣＭＯＳ等の固体撮像素子を利用したデジタルカメラである。ドライバモニタカメラ７０は、自車両Ｍの運転席に着座した乗員（以下、運転者）の頭部を正面から（顔面を撮像する向きで）撮像可能な位置および向きで、自車両Ｍにおける任意の箇所に取り付けられる。例えば、ドライバモニタカメラ７０は、自車両Ｍのインストルメントパネルの中央部に設けられたディスプレイ装置の上部に取り付けられる。

運転操作子８０は、例えば、ステアリングホイール８２の他、アクセルペダル、ブレーキペダル、シフトレバー、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。ステアリングホイール８２は、「運転者による操舵操作を受け付ける操作子」の一例である。操作子は、必ずしも環状である必要は無く、異形ステアリングやジョイスティック、ボタンなどの形態であってもよい。ステアリングホイール８２には、ステアリング把持センサ８４が取り付けられている。ステアリング把持センサ８４は、静電容量センサなどにより実現され、運転者がステアリングホイール８２を把持している（力を加えられる状態で接していることをいう）か否かを検知可能な信号を自動運転制御装置１００に出力する。

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（Central Processing Unit）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（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）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。自動運転制御装置１００は「車両制御装置」の一例である。

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、モード決定部１５０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、カメラ１０、レーダ装置１２、およびＬＩＤＡＲ１４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、自車両Ｍの周辺にある物体の位置、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、自車両Ｍ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、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。

また、認識部１３０は、例えば、自車両Ｍが走行している車線（走行車線）を認識する。例えば、認識部１３０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車両Ｍ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、認識部１３０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から取得される自車両Ｍの位置やＩＮＳによる処理結果が加味されてもよい。また、認識部１３０は、一時停止線、障害物、赤信号、料金所、その他の道路事象を認識する。

認識部１３０は、走行車線を認識する際に、走行車線に対する自車両Ｍの位置や姿勢を認識する。認識部１３０は、例えば、自車両Ｍの基準点の車線中央からの乖離、および自車両Ｍ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車両Ｍ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、認識部１３０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）に対する自車両Ｍの基準点の位置などを、走行車線に対する自車両Ｍの相対位置として認識してもよい。

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の周辺状況に対応できるように、自車両Ｍが自動的に（運転者の操作に依らずに）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。また、軌道点は、所定のサンプリング時間ごとの、そのサンプリング時刻における自車両Ｍの到達すべき位置であってもよい。この場合、目標速度や目標加速度の情報は軌道点の間隔で表現される。

具体的には、本実施形態の自動運転制御装置１００において、行動計画生成部１４０は、降雨時や湿潤状態の路面を走行しているときに、道路区画線の認識精度が低下することによって車両の横方向への移動制御が不安定になることを抑制するように目標軌道を生成する機能（以下「湿潤時行動計画機能」）を有する。湿潤時行動計画機能の詳細については後述する。

なお、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、合流イベント、テイクオーバーイベントなどがある。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。

モード決定部１５０は、自車両Ｍの運転モードを、運転者に課されるタスクが異なる複数の運転モードのいずれかに決定する。モード決定部１５０は、例えば、運転者状態判定部１５２と、モード変更処理部１５４とを備える。これらの個別の機能については後述する。

図３は、運転モードと自車両Ｍの制御状態、およびタスクの対応関係の一例を示す図である。自車両Ｍの運転モードには、例えば、モードＡからモードＥの５つのモードがある。制御状態すなわち自車両Ｍの運転制御の自動化度合いは、モードＡが最も高く、次いでモードＢ、モードＣ、モードＤの順に低くなり、モードＥが最も低い。この逆に、運転者に課されるタスクは、モードＡが最も軽度であり、次いでモードＢ、モードＣ、モードＤの順に重度となり、モードＥが最も重度である。なお、モードＤおよびＥでは自動運転でない制御状態となるため、自動運転制御装置１００としては自動運転に係る制御を終了し、運転支援または手動運転に移行させるまでが責務である。以下、それぞれの運転モードの内容について例示する。

モードＡでは、自動運転の状態となり、運転者には前方監視、ステアリングホイール８２の把持（図ではステアリング把持）のいずれも課されない。但し、モードＡであっても運転者は、自動運転制御装置１００を中心としたシステムからの要求に応じて速やかに手動運転に移行できる体勢であることが要求される。なお、ここで言う自動運転とは、操舵、加減速のいずれも運転者の操作に依らずに制御されることをいう。前方とは、フロントウインドシールドを介して視認される自車両Ｍの進行方向の空間を意味する。モードＡは、例えば、高速道路などの自動車専用道路において、所定速度（例えば５０［ｋｍ／ｈ］程度）以下で自車両Ｍが走行しており、追従対象の前走車両が存在するなどの条件が満たされる場合に実行可能な運転モードであり、ＴＪＰ（Traffic Jam Pilot）と称される場合もある。この条件が満たされなくなった場合、モード決定部１５０は、モードＢに自車両Ｍの運転モードを変更する。

モードＢでは、運転支援の状態となり、運転者には自車両Ｍの前方を監視するタスク（以下、前方監視）が課されるが、ステアリングホイール８２を把持するタスクは課されない。モードＣでは、運転支援の状態となり、運転者には前方監視のタスクと、ステアリングホイール８２を把持するタスクが課される。モードＤは、自車両Ｍの操舵と加減速のうち少なくとも一方に関して、ある程度の運転者による運転操作が必要な運転モードである。例えば、モードＤでは、ＡＣＣ（Adaptive Cruise Control）やＬＫＡＳ（Lane Keeping Assist System）といった運転支援が行われる。モードＥでは、操舵、加減速ともに運転者による運転操作が必要な手動運転の状態となる。モードＤ、モードＥともに、当然ながら運転者には自車両Ｍの前方を監視するタスクが課される。

自動運転制御装置１００（および運転支援装置（不図示））は、運転モードに応じた自動車線変更を実行する。自動車線変更には、システム要求による自動車線変更（１）と、運転者要求による自動車線変更（２）がある。自動車線変更（１）には、前走車両の速度が自車両の速度に比して基準以上に小さい場合に行われる、追い越しのための自動車線変更と、目的地に向けて進行するための自動車線変更（推奨車線が変更されたことによる自動車線変更）とがある。自動車線変更（２）は、速度や周辺車両との位置関係等に関する条件が満たされた場合において、運転者により方向指示器が操作された場合に、操作方向に向けて自車両Ｍを車線変更させるものである。

自動運転制御装置１００は、モードＡにおいて、自動車線変更（１）および（２）のいずれも実行しない。自動運転制御装置１００は、モードＢおよびＣにおいて、自動車線変更（１）および（２）のいずれも実行する。運転支援装置（不図示）は、モードＤにおいて、自動車線変更（１）は実行せず自動車線変更（２）を実行する。モードＥにおいて、自動車線変更（１）および（２）のいずれも実行されない。

モード決定部１５０は、決定した運転モード（以下、現運転モード）に係るタスクが運転者により実行されない場合に、よりタスクが重度な運転モードに自車両Ｍの運転モードを変更する。

例えば、モードＡにおいて運転者が、システムからの要求に応じて手動運転に移行できない体勢である場合（例えば許容エリア外の脇見を継続している場合や、運転困難となる予兆が検出された場合）、モード決定部１５０は、ＨＭＩ３０を用いて運転者に手動運転への移行を促し、運転者が応じなければ自車両Ｍを路肩に寄せて徐々に停止させ、自動運転を停止する、といった制御を行う。自動運転を停止した後は、自車両はモードＤまたはＥの状態になり、運転者の手動操作によって自車両Ｍを発進させることが可能となる。以下、「自動運転を停止」に関して同様である。モードＢにおいて運転者が前方を監視していない場合、モード決定部１５０は、ＨＭＩ３０を用いて運転者に前方監視を促し、運転者が応じなければ自車両Ｍを路肩に寄せて徐々に停止させ、自動運転を停止する、といった制御を行う。モードＣにおいて運転者が前方を監視していない場合、或いはステアリングホイール８２を把持していない場合、モード決定部１５０は、ＨＭＩ３０を用いて運転者に前方監視を、および／またはステアリングホイール８２を把持するように促し、運転者が応じなければ自車両Ｍを路肩に寄せて徐々に停止させ、自動運転を停止する、といった制御を行う。

運転者状態判定部１５２は、上記のモード変更のために運転者の状態を監視し、運転者の状態がタスクに応じた状態であるか否かを判定する。例えば、運転者状態判定部１５２は、ドライバモニタカメラ７０が撮像した画像を解析して姿勢推定処理を行い、運転者が、システムからの要求に応じて手動運転に移行できない体勢であるか否かを判定する。また、運転者状態判定部１５２は、ドライバモニタカメラ７０が撮像した画像を解析して視線推定処理を行い、運転者が前方を監視しているか否かを判定する。

モード変更処理部１５４は、モード変更のための各種処理を行う。例えば、モード変更処理部１５４は、行動計画生成部１４０に路肩停止のための目標軌道を生成するように指示したり、運転支援装置（不図示）に作動指示をしたり、運転者に行動を促すためにＨＭＩ３０の制御をしたりする。

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車両Ｍ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。

図２に戻り、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、自車両Ｍ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。

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（Electronic Control Unit）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。

［湿潤時行動計画機能］
図４は、行動計画生成部１４０が有する湿潤時行動計画機能の概略を説明する図である。図４に示すグラフＧ１およびＧ２は、それぞれに対応する走行状況において自車両Ｍ１と、自車両Ｍ１の前を走行する前走車両Ｍ２との間の距離の認識結果の一例を示すグラフである。グラフＧ１およびＧ２はいずれも、雨天時等において自車両が湿潤状態にある路面を走行している状況における前走車両との車間距離の認識結果を表すものである。グラフＧ１は自車両Ｍ１と前走車両Ｍ２との車間距離が比較的短い状況（以下「第１の走行状況」という。）における認識結果を表し、グラフＧ２は自車両Ｍ１と前走車両Ｍ２との車間距離が比較的長い状況（以下「第２の走行状況」という。）における認識結果を表している。図４は、第１の走行状況における車間距離がＸａであり、第２の走行状況における車間距離がＸｂ（＞Ｘａ）である状況を表している。自車両Ｍ１と前走車両Ｍ２との車間距離は、例えば認識部１３０によって認識され、行動計画生成部１４０に通知される。

第１の走行状況は、自車両Ｍ１と前走車両Ｍ２との車間距離が短いことにより、自車両Ｍ１の前方の道路区画線の大部分が前走車両Ｍ２の巻き上げた水（以下「水幕」ともいう。）によって覆い隠されてしまい、自車両Ｍ１による道路区画線の認識が困難となっている状況である。また、第１の走行状況は、水幕の影響により、自車両Ｍ１による前走車両Ｍ２の認識も困難となっている状況である。前走車両Ｍ２の認識精度の低下は、自車両Ｍ１と前走車両Ｍ２との車間距離の認識結果のゆらぎが大きいことによって確認される（例えばグラフＧ１参照）。

第２の走行状況は、前走車両Ｍ２が巻き上げた水幕の影響により、自車両Ｍ１による前走車両Ｍ２の認識精度が低下している状況である点では第１の走行状況と類似している。前走車両Ｍ２の認識精度の低下は、第１の走行状況の場合と同様に、自車両Ｍ１と前走車両Ｍ２との車間距離の認識結果のゆらぎが大きいことによって確認される（例えばグラフＧ２参照）。一方、第２の走行状況は、自車両Ｍ１と前走車両Ｍ２との車間距離が長いことにより、自車両Ｍ１の前方の道路区画線において、前走車両Ｍ２が巻き上げた水幕の影響を受けない（すなわち水幕によって覆い隠されない）範囲が大きくなり、道路区画線の認識精度がある程度改善された状況である点で第１の走行状況と異なる。

本実施形態において行動計画生成部１４０が有する湿潤時行動計画機能は、第１の走行状況において前走車両Ｍ２の認識精度が閾値以下となった場合には、自車両Ｍ１と前走車両Ｍ２との車間距離を長くするような行動計画を生成し、第２の走行状況において前走車両Ｍ２の認識精度が閾値以上となった場合には、自車両Ｍ１と前走車両Ｍ２との車間距離を短くするような行動計画を生成するものである。

具体的には、行動計画生成部１４０は、前走車両Ｍ２の認識精度として認識結果のゆらぎの大きさ（以下「ゆらぎ幅」という。）を用い、第１の走行状況においてゆらぎ幅が第１の閾値ΔＸ１以上となった場合に、自車両Ｍ１と前走車両Ｍ２との車間距離を長くするような行動計画を生成する。一方、行動計画生成部１４０は、第２の走行状況においてゆらぎ幅が第２の閾値ΔＸ２以下となった場合に、自車両Ｍ１と前走車両Ｍ２との車間距離を短くするような行動計画を生成する。

なお、第１の閾値ΔＸ１および第２の閾値ΔＸ２は、乾燥状態にある路面の走行時におけるゆらぎ幅と、湿潤状態にある路面の走行時におけるゆらぎ幅とを予め計測しておき、その計測結果と、許容される道路区画線の認識精度の範囲（許容範囲）とをもとに決定されるとよい。

図５は、行動計画生成部１４０が、湿潤時行動計画機能に関して実行する処理（以下「湿潤時行動計画生成処理」という。）の流れの一例を示すフローチャートである。ここでは、簡単のため一周期の制御で実施される処理の流れを説明するが、実際には図５のフローが繰り返し実行されることにより、車間距離の調整が継続して実施される。まず、行動計画生成部１４０は、自車両と前走車両との車間距離の認識結果を認識部１３０から取得し、取得した認識結果に基づいて、認識結果のゆらぎ幅ΔＸの値を取得する（ステップＳ１０１）。例えば、行動計画生成部１４０は、現在から過去の所定時点までの間に取得された複数の認識結果を認識部１３０から取得し、取得した複数の認識結果のうちの最大値と最小値との差をゆらぎ幅ΔＸの大きさとして取得してもよい。

続いて、行動計画生成部１４０は、取得したゆらぎ幅ΔＸの大きさが第１の閾値ΔＸ１以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０２）。ここで、ゆらぎ幅ΔＸの大きさが第１の閾値ΔＸ１以上であると判定した場合、行動計画生成部１４０は、自車両と前走車両との車間距離を長くする行動計画を生成する（ステップＳ１０３）。行動計画生成部１４０は、生成した行動計画を第２制御部１６０に通知して湿潤時行動計画生成処理を終了する。

一方、ステップＳ１０２において、ゆらぎ幅ΔＸの大きさが第１の閾値ΔＸ１未満であると判定した場合、行動計画生成部１４０は、ステップＳ１０１において取得したゆらぎ幅ΔＸの大きさが第２の閾値ΔＸ２以下であるか否かを判定する（ステップＳ１０４）。ここで、ゆらぎ幅ΔＸの大きさが第２の閾値ΔＸ２以下であると判定した場合、行動計画生成部１４０は、自車両と前走車両との車間距離を短くする行動計画を生成する（ステップＳ１０５）。行動計画生成部１４０は、生成した行動計画を第２制御部１６０に通知して湿潤時行動計画生成処理を終了する。一方、ステップＳ１０４において、ゆらぎ幅ΔＸの大きさが第２の閾値ΔＸ２よりも大きいと判定した場合、行動計画生成部１４０は、ステップＳ１０５をスキップして湿潤時行動計画生成処理を終了する。

なお、ステップＳ１０３において車間距離を長くする行動計画を生成する場合、どの程度まで車間距離を長くするかは、現在の車間距離および走行速度に応じて決定されるとよい。また、ステップＳ１０５において車間距離を短くする行動計画を生成する場合も同様に、どの程度まで車間距離を短くするかは、現在の車間距離や走行速度に応じて決定されるとよい。例えば、自車両から前走車両までの距離が同じ場合であっても、走行速度が速い状況の方が水幕の影響範囲が広くなると考えられる。そのため、車間距離を長くする場合には、行動計画生成部１４０は、走行速度が速いほど車間距離を長くするような行動計画を生成するとよい。また、車間距離を短くする場合には、行動計画生成部１４０は、走行速度が遅いほど車間距離を短くするような行動計画を生成するとよい。

なお、ステップＳ１０２で生成した行動計画により車間距離を長くとった場合であっても、自車両周辺の明るさや降雨等の状況によっては、道路区画線の認識精度が依然として低いままであるという状況が発生することも考えられる。このような状況を想定し、本実施形態における認識部１３０は、このような場合においても行動計画生成部１４０が自車両の横方向への移動制御を継続することができるように、道路区画線に代わる物標（以下「代替物標」という。）を認識する機能（以下「代替物標認識機能」という。）を有する。認識部１３０は、代替物標の認識結果を行動計画生成部１４０に通知し、行動計画生成部１４０は認識部１３０によって認識された代替物標を用いて自車両の横方向への移動制御を実施する。

［代替物標認識機能］
図６は、認識部１３０が有する代替物標認識機能の概略を説明する図である。本実施形態において、認識部１３０が有する代替物標認識機能は、湿潤状態にある道路の走行中において道路上にできる前走車両の走行軌跡を代替物標として認識する機能である。例えば、図６に示す画像ＩＭ１は、雨天時の走行中に自車両から前走車両Ｍ３を撮像した画像である。この画像ＩＭ１を見ても分かるように、雨天時の道路表面は、雨水による光の反射により白っぽく見える一方で、前走車両Ｍ３のタイヤが通過した部分は、雨水が押しのけられて黒っぽく見える。このように、十分な湿潤状態にある道路の画像には、当該道路を走行した車両の走行軌跡が黒い線（図６の例ではＬＢ１およびＬＢ２）として現れ得る。

そこで、認識部１３０は、自車両と前走車両との間の道路表面が撮像された画像に対して、前走車両から伸びる黒い線のエッジを検出する画像認識処理を行うことにより、前走車両の走行軌跡を認識する。例えば、認識部１３０は、道路区画線を認識する際に使用するフィルタの白と黒を逆にして画像処理を行うことによって黒い線を検出することができる。例えば、認識部１３０は、図６の画像ＩＭ１に対して画像認識処理を実施した結果、画像ＩＭ２のような認識結果を得ることができる。認識部１３０は、認識結果を行動計画生成部１４０に通知する。

図６の例を見ても分かるように、認識される前走車両の走行軌跡は道路区画線と略並行であるため、行動計画生成部１４０は、認識された走行軌跡を基準として道路区画線を推定し、推定した道路区画線を用いることにより、自車両の横方向への移動制御を継続して実施することが可能となる。

図７は、行動計画生成部１４０が、代替物標の認識結果に基づいて行動計画を生成する処理の流れの一例を示すフローチャートである。ここでは、簡単のため一周期の制御で実施される処理の流れを説明するが、実際には図７のフローが繰り返し実行されることにより、適宜必要なタイミングで代替物標が認識される。まず、行動計画生成部１４０は、自車両の走行状況が第２の走行状況であるか否かを判定する（ステップＳ２０１）。ここで、自車両の走行状況が第２の走行状況であると判定した場合、行動計画生成部１４０は、認識部１３０により道路区画線が認識されているか否かを判定する（ステップＳ２０２）。ここで、道路区画線が認識されていると判定した場合、または、ステップＳ２０１において自車両の走行状況が第２の走行状況でないと判定した場合、行動計画生成部１４０は、一連の処理フローを終了する。

一方、ステップＳ２０２において道路区画線が認識されていないと判定した場合、行動計画生成部１４０は、認識部１３０に対して代替物標の認識を指示し、この指示に応じて認識部１３０が画像認識処理を実施することにより、前走車両の走行軌跡を代替物標として認識する（ステップＳ２０３）。認識部１３０は、代替物標の認識結果を行動計画生成部１４０に通知し、行動計画生成部１４０は、認識された代替物標を用いて行動計画を生成することにより、自車両の横方向への移動制御を実施する（ステップＳ２０４）。

なお、図７の処理フローは、図５で説明した湿潤時行動計画生成処理の一部に組み込まれてもよいし、図７の処理フローで認識された代替物標は、湿潤時行動計画生成処理以外の処理において用いられてもよい。

このように構成された実施形態の自動運転制御装置１００は、自車両と前走車両との車間距離を認識する認識部１３０と、車間距離の認識結果に基づいて自車両と前走車両との車間距離を変更する行動計画を生成する行動計画生成部１４０とを備えることにより、自車両が湿潤状態にある路面を走行している状況において、自車両の横方向への移動をより安定的に制御することが可能となる。

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が前記プログラムを実行することにより、
自車両周辺の状況を認識する認識処理と、
前記認識処理における自車両周辺の認識結果に基づいて自車両の行動計画を生成する行動計画生成処理と、
を実行し、
前記認識処理において、自車両と、自車両の前を走行する他車両との車間距離を認識し、
前記行動計画生成処理において、前記車間距離の認識結果に基づいて自車両と前記他車両との車間距離を変更する行動計画を生成する、
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…ＬＩＤＡＲ、１６…物体認識装置、２０…通信装置、３０…ＨＭＩ、４０…車両センサ、５０…ナビゲーション装置、５１…ＧＮＳＳ受信機、５２…ナビＨＭＩ、５３…経路決定部、５４…第１地図情報、６０…ＭＰＵ、６１…推奨車線決定部、６２…第２地図情報、７０…ドライバモニタカメラ、８０…運転操作子、８２…ステアリングホイール、８４…ステアリング把持センサ、１００…自動運転制御装置、１２０…第１制御部、１３０…認識部、１４０…行動計画生成部、１５０…モード決定部、１５２…運転者状態判定部、１５４…モード変更処理部、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

Claims (8)

1. 自車両周辺の状況を認識する認識部と、
   前記認識部による自車両周辺の認識結果に基づいて自車両の行動計画を生成する行動計画生成部と、
   を備え、
   前記認識部は、自車両と、自車両の前を走行する他車両との車間距離を認識し、
   前記行動計画生成部は、前記車間距離の認識結果に基づいて自車両と前記他車両との車間距離を変更する行動計画を生成する、
   車両制御装置。
2. 前記行動計画生成部は、前記認識部による道路区画線の認識精度が規定の許容範囲を超えて低下した場合に、自車両と前記他車両との車間距離を長くする第１の行動計画を生成する、
   請求項１に記載の車両制御装置。
3. 前記認識部による道路区画線の認識精度が規定の許容範囲を超えて低下した場合とは、前記車間距離の認識結果のゆらぎの大きさが第１閾値以上となった場合である、
   請求項２に記載の車両制御装置。
4. 前記行動計画生成部は、前記車間距離の認識結果のゆらぎの大きさが第１閾値よりも小さい第２閾値以下となった場合に、自車両と前記他車両との車間距離を短くする第２の行動計画を生成する、
   請求項３に記載の車両制御装置。
5. 前記行動計画生成部は、自車両の現在の走行速度に応じて変更後の車間距離を決定する、
   請求項２から４のいずれか一項に記載の車両制御装置。
6. 前記認識部は、前記第１の行動計画によって自車両の走行制御が行われても前記道路区画線の認識精度が前記許容範囲の範囲内に改善しない場合、前記他車両が走行した道路の画像から前記他車両の走行軌跡を前記道路区画線の代替物標として認識する、
   請求項２から５のいずれか一項に記載の車両制御装置。
7. コンピュータが、
   自車両周辺の状況を認識する認識処理と、
   前記認識処理における自車両周辺の認識結果に基づいて自車両の行動計画を生成する行動計画生成処理と、
   を実行し、
   前記認識処理において、自車両と、自車両の前を走行する他車両との車間距離を認識し、
   前記行動計画生成処理において、前記車間距離の認識結果に基づいて自車両と前記他車両との車間距離を変更する行動計画を生成する、
   車両制御方法。
8. コンピュータに、
   自車両周辺の状況を認識する認識処理と、
   前記認識処理における自車両周辺の認識結果に基づいて自車両の行動計画を生成する行動計画生成処理と、
   を実行させ、
   前記認識処理において、自車両と、自車両の前を走行する他車両との車間距離を認識させ、
   前記行動計画生成処理において、前記車間距離の認識結果に基づいて自車両と前記他車両との車間距離を変更する行動計画を生成させる、
   プログラム。

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