JP2022156848A - 運転支援装置及びコンピュータプログラム - Google Patents

運転支援装置及びコンピュータプログラム Download PDF

Info

Publication number
JP2022156848A
JP2022156848A JP2021060742A JP2021060742A JP2022156848A JP 2022156848 A JP2022156848 A JP 2022156848A JP 2021060742 A JP2021060742 A JP 2021060742A JP 2021060742 A JP2021060742 A JP 2021060742A JP 2022156848 A JP2022156848 A JP 2022156848A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
vehicle
obstacle
lane
travel
information
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2021060742A
Other languages
English (en)
Inventor
光宏 二村
Mitsuhiro Futamura
秀則 長坂
Hidenori Nagasaka
啓太 小川
Keita Ogawa
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Aisin Corp
Original Assignee
Aisin Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Aisin Corp filed Critical Aisin Corp
Priority to JP2021060742A priority Critical patent/JP2022156848A/ja
Priority to CN202280015744.3A priority patent/CN116868252A/zh
Priority to PCT/JP2022/012025 priority patent/WO2022209914A1/ja
Priority to EP22780134.7A priority patent/EP4318440A1/en
Publication of JP2022156848A publication Critical patent/JP2022156848A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems
    • G08G1/167—Driving aids for lane monitoring, lane changing, e.g. blind spot detection
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/08—Active safety systems predicting or avoiding probable or impending collision or attempting to minimise its consequences
    • B60W30/09—Taking automatic action to avoid collision, e.g. braking and steering
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G01C21/3453—Special cost functions, i.e. other than distance or default speed limit of road segments
    • G01C21/3461—Preferred or disfavoured areas, e.g. dangerous zones, toll or emission zones, intersections, manoeuvre types, segments such as motorways, toll roads, ferries
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G01C21/36—Input/output arrangements for on-board computers
    • G01C21/3626—Details of the output of route guidance instructions
    • G01C21/3658—Lane guidance
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/38—Electronic maps specially adapted for navigation; Updating thereof
    • G01C21/3804—Creation or updating of map data
    • G01C21/3807—Creation or updating of map data characterised by the type of data
    • G01C21/3815—Road data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/58—Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/588—Recognition of the road, e.g. of lane markings; Recognition of the vehicle driving pattern in relation to the road
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0108—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data
    • G08G1/0112—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data from the vehicle, e.g. floating car data [FCD]
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0125—Traffic data processing
    • G08G1/0133—Traffic data processing for classifying traffic situation
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0137—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications
    • G08G1/0145—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications for active traffic flow control
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
    • G16Y10/00—Economic sectors
    • G16Y10/40—Transportation
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
    • G16Y40/00—IoT characterised by the purpose of the information processing
    • G16Y40/50—Safety; Security of things, users, data or systems
    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B29/00—Maps; Plans; Charts; Diagrams, e.g. route diagram
    • G09B29/10—Map spot or coordinate position indicators; Map reading aids

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Navigation (AREA)
  • Instructional Devices (AREA)
  • Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)

Abstract

【課題】車両の走行予定経路に車両の走行を妨げる要因となる障害物が存在する場合において、車両の乗員に負担を生じさせない適切な運転支援を実施する運転支援装置及びコンピュータプログラムを提供する。【解決手段】車両の走行予定経路に車両の走行を妨げる要因となる障害物がある場合に、車両が障害物の位置する車線を走行するとともに車線内で移動して障害物を回避する第１の回避動作と、車両が障害物の位置する車線から該車線の外へと移動して障害物を回避する第２の回避動作と、を含む障害物を回避する為の複数の回避動作の候補に対して乗員への負荷を示すコストを算出し、算出されたコストを比較して複数の回避動作の候補の内から障害物を回避する為に推奨される回避動作を選択し、選択された回避動作に従って車両に走行が推奨される走行軌道を生成し、生成された走行軌道に基づいて車両の運転支援を行うように構成する。【選択図】図２３

Description

本発明は、車両の運転支援を行う運転支援装置及びコンピュータプログラムに関する。
近年、車両の走行形態として、ユーザの運転操作に基づいて走行する手動走行以外に、ユーザの運転操作の一部又は全てを車両側で実行することにより、ユーザによる車両の運転を補助する自動運転支援システムについて新たに提案されている。自動運転支援システムでは、例えば、車両の現在位置、車両が走行する車線、周辺の他車両の位置を随時検出し、予め設定された経路に沿って走行するようにステアリング、駆動源、ブレーキ等の車両制御が自動で行われる。
また、自動運転支援による走行を行う場合において、車両の走行予定経路や地図情報等に基づいて走行が推奨される走行軌道を車両が走行する道路上に予め生成し、生成された走行軌道に沿って車両を走行させる制御が行われている。上記走行軌道を生成する場合に、特に走行予定経路に車両の走行を妨げる障害物（例えば路上に駐車された車両）が存在する場合には、それらの障害物を回避する軌道を生成する必要がある。例えば特開２０１９－１５１１８５号公報には、自車両の前方に存在する障害物を検出する為のカメラやミリ波レーダを備え、それらのカメラやミリ波レーダによって障害物を検出した場合に車線変更又は車線内の操舵によって障害物を回避可能か否かを判定し、回避可能である場合には回避動作を決定して車両を制御する技術について開示されている。
特開２０１９－１５１１８５号公報（段落００２３－００４１）
ここで、上記特許文献１の技術では車両に搭載されたカメラやミリ波レーダを使って障害物を検出し、障害物が検出された後に障害物を回避する為の回避経路を探索している。しかしながら、これらのカメラやミリ波レーダによる検出範囲は車両の近傍に限られているため、車両が通常の走行速度で走行している状態では障害物を検出してから回避経路を探索すると、取り得る回避動作の選択肢が限られ、乗員に負担のかかる急旋回や急減速を伴う回避経路となる問題があった。
本発明は前記従来における問題点を解消するためになされたものであり、車両の走行予定経路に車両の走行を妨げる要因となる障害物が存在する場合において、車両が障害物から離れた位置にある段階で障害物を回避する為の推奨される走行軌道を生成することが可能となり、車両の乗員に負担を生じさせない適切な運転支援を実施することを可能にした運転支援装置及びコンピュータプログラムを提供することを目的とする。
前記目的を達成するため本発明に係る運転支援装置は、車両が走行する走行予定経路を取得する走行予定経路取得手段と、前記走行予定経路にあって車両の走行を妨げる要因となる障害物の情報を取得する障害物情報取得手段と、区画線に関する情報を含む地図情報と前記障害物の情報とを用いて、車両が前記障害物の位置する車線を走行するとともに車線内で移動して前記障害物を回避する第１の回避動作と、車両が前記障害物の位置する車線から該車線の外へと移動して前記障害物を回避する第２の回避動作と、を含む前記障害物を回避する為の複数の回避動作の候補に対してコストを算出するコスト算出手段と、前記コスト算出手段により算出されたコストを比較して前記複数の回避動作の候補の内から前記障害物を回避する為に推奨される回避動作を選択する回避動作選択手段と、前記回避動作選択手段により選択された回避動作に従って前記走行予定経路に含まれる道路に対して車両に走行が推奨される走行軌道を生成する走行軌道生成手段と、前記走行軌道生成手段によって生成された走行軌道に基づいて車両の運転支援を行う運転支援手段と、を有する。
尚、「運転支援」とは、運転者の車両操作の少なくとも一部を運転者に代わって行う又は補助する機能、或いは運転を支援する為の表示案内や音声案内を行うことをいう。
また、「区画線に関する情報」は、車線を区画する区画線自体の種類や配置を特定する情報であっても良いし、隣接する車線間で車線変更が可能か否かを特定する情報であっても良いし、車線の形状を直接または間接的に特定する情報であっても良い。
また、「障害物」は、例えば路上に駐車された駐車車両、道路の工事現場に設置される看板や柵、路面の凹凸等が該当する。また、静止物だけではなく動体物についても含めるようにしても良い。
また、本発明に係るコンピュータプログラムは、車両において実施する運転支援に用いる支援情報を生成するプログラムである。具体的には、コンピュータを、車両が走行する走行予定経路を取得する走行予定経路取得手段と、前記走行予定経路にあって車両の走行を妨げる要因となる障害物の情報を取得する障害物情報取得手段と、区画線に関する情報を含む地図情報と前記障害物の情報とを用いて、車両が前記障害物の位置する車線を走行するとともに車線内で移動して前記障害物を回避する第１の回避動作と、車両が前記障害物の位置する車線から該車線の外へと移動して前記障害物を回避する第２の回避動作と、を含む前記障害物を回避する為の複数の回避動作の候補に対してコストを算出するコスト算出手段と、前記コスト算出手段により算出されたコストを比較して前記複数の回避動作の候補の内から前記障害物を回避する為に推奨される回避動作を選択する回避動作選択手段と、前記回避動作選択手段により選択された回避動作に従って前記走行予定経路に含まれる道路に対して車両に走行が推奨される走行軌道を生成する走行軌道生成手段と、前記走行軌道生成手段によって生成された走行軌道に基づいて車両の運転支援を行う運転支援手段と、して機能させる。
前記構成を有する本発明に係る運転支援装置及びコンピュータプログラムによれば、車両の走行予定経路に車両の走行を妨げる要因となる障害物が存在する場合において、車両が障害物から離れた位置にある段階で障害物を回避する為の推奨される回避動作を選択し、選択された回避動作に基づく走行軌道を生成することが可能となる。その結果、車両の乗員に負担を生じさせない適切な運転支援を実施することが可能となる。
本実施形態に係る運転支援システムを示した概略構成図である。 本実施形態に係る運転支援システムの構成を示したブロック図である。 障害物情報の一例を示した図である。 本実施形態に係るナビゲーション装置を示したブロック図である。 本実施形態に係る自動運転支援プログラムのフローチャートである。 高精度地図情報の取得されるエリアを示した図である。 静的走行軌道生成処理のサブ処理プログラムのフローチャートである。 車両の走行予定経路の一例を示した図である。 図８に示す走行予定経路に対して構築されたレーンネットワークの一例を示した図である。 車線内で移動して障害物を回避する回避動作の例を示した図である。 車線の外へ車体の一部がはみ出すまで移動して障害物を回避する回避動作の例を示した図である。 隣接する車線へと走行する車線を変更して障害物を回避する回避動作の例を示した図である。 コスト算出処理のサブ処理プログラムのフローチャートである。 障害物の一例を示した図である。 最長距離算出処理のサブ処理プログラムのフローチャートである。 安全間隔について説明した図である。 車線内で移動して障害物を回避する回避動作を行う場合に、障害物との間で確保可能な間隔の算出方法を説明した図である。 車線内で移動して障害物を回避する回避動作を行う場合に、推奨される車両の走行軌道を示した図である。 隣接する車線へと車線変更して障害物を回避する回避動作を行う場合に、推奨される車両の走行軌道を示した図である。 第１回避動作コスト算出処理のサブ処理プログラムのフローチャートである。 第２回避動作コスト算出処理のサブ処理プログラムのフローチャートである。 第３回避動作コスト算出処理のサブ処理プログラムのフローチャートである。 障害物のある道路が片側２車線の道路である場合に、回避動作の候補毎に算出されるコストの例を示した図である。 障害物のある道路が片側１車線の道路である場合に、回避動作の候補毎に算出されるコストの例を示した図である。 動的走行軌道生成処理のサブ処理プログラムのフローチャートである。 動的走行軌道の一つである回避軌道の一例を示した図である。 動的走行軌道の一つである追従軌道の一例を示した図である。 走行軌道反映処理のサブ処理プログラムのフローチャートである。
以下、本発明に係る運転支援装置をナビゲーション装置１に具体化した一実施形態について図面を参照しつつ詳細に説明する。先ず、本実施形態に係るナビゲーション装置１を含む運転支援システム２の概略構成について図１及び図２を用いて説明する。図１は本実施形態に係る運転支援システム２を示した概略構成図である。図２は本実施形態に係る運転支援システム２の構成を示したブロック図である。
図１に示すように、本実施形態に係る運転支援システム２は、情報配信センタ３が備えるサーバ装置４と、車両５に搭載されて車両５の自動運転に関する各種支援を行うナビゲーション装置１とを基本的に有する。また、サーバ装置４とナビゲーション装置１とは通信ネットワーク網６を介して互いに電子データを送受信可能に構成されている。尚、ナビゲーション装置１の代わりに、車両５に搭載された他の車載器や車両５に関する制御を行う車両制御装置を用いても良い。
ここで、車両５はユーザの運転操作に基づいて走行する手動運転走行に加えて、ユーザの運転操作によらず車両が予め設定された経路や道なりに沿って自動的に走行を行う自動運転支援による支援走行が可能な車両とする。
また、自動運転支援は全ての道路区間に対して行っても良いし、特定の道路区間（例えば境界にゲート（有人無人、有料無料は問わない）が設けられた高速道路）を車両が走行する間のみ行う構成としても良い。以下の説明では車両の自動運転支援が行われる自動運転区間は、一般道や高速道路を含む全ての道路区間に加えて駐車場も含むこととし、車両が走行を開始してから走行を終了するまで（車両を駐車するまで）の間において基本的に自動運転支援が行われるとして説明する。但し、車両が自動運転区間を走行する場合には必ず自動運転支援が行われるのではなく、ユーザにより自動運転支援を行うことが選択され（例えば自動運転開始ボタンをＯＮする）、且つ自動運転支援による走行を行わせることが可能と判定された状況でのみ行うのが望ましい。一方で、車両５は自動運転支援による支援走行のみ可能な車両としても良い。
そして、自動運転支援における車両制御では、例えば、車両の現在位置、車両が走行する車線、周辺の障害物の位置を随時検出し、後述のようにナビゲーション装置１で生成された走行軌道に沿って、同じく生成された速度計画に従った速度で走行するようにステアリング、駆動源、ブレーキ等の車両制御が自動で行われる。尚、本実施形態の自動運転支援による支援走行では、車線変更や右左折や駐車操作についても上記自動運転支援による車両制御を行うことにより走行するが、車線変更や右左折や駐車操作等の特殊な走行については自動運転支援による走行は行わずに手動運転により行う構成としても良い。
一方、ナビゲーション装置１は、車両５に搭載され、ナビゲーション装置１が有する地図データ或いは外部から取得した地図データや障害物情報に基づいて自車位置周辺の地図を表示したり、ユーザの目的地の入力を行ったり、地図画像上において車両の現在位置を表示したり、設定された案内経路に沿った移動案内を行う車載機である。本実施形態では特に自動運転支援による支援走行を車両が行う場合に、自動運転支援に関する各種支援情報を生成する。支援情報としては例えば車両の走行が推奨される走行軌道（推奨される車線移動態様を含む）、目的地において車両を駐車する駐車位置の選択、走行する際の車速を示す速度計画等がある。尚、ナビゲーション装置１の詳細については後述する。
また、サーバ装置４は全国を走行する各車両から現在時刻や走行情報等を含むプローブ情報（材料情報）を適宜収集して蓄積するとともに、蓄積されたプローブ情報から道路に関する各種支援情報（例えば道路の通行止め情報、障害物情報、事故情報、渋滞情報、旅行時間等）を生成し、生成された支援情報をナビゲーション装置１に対して配信したり、支援情報を用いた各種処理を行う情報管理サーバである。特に本実施形態では、サーバ装置４は、車両５の現在位置座標、車速、及び車両５が備える車載カメラによって周辺を撮像した撮像画像を各車両５から収集し、収集した各情報を統計或いは解析することによって道路上にあって車両の走行を妨げる要因となる障害物に関するデータ（障害物情報）を生成し、車両５に対して配信する。尚、障害物は、例えば路上に駐車された駐車車両、道路の工事現場に設置される看板や柵、路面の凹凸等が該当する。
また、サーバ装置４は、ナビゲーション装置１の要求に応じて経路探索の実行についても行う。具体的には、ナビゲーション装置１からサーバ装置４へと出発地や目的地等の経路探索に必要な情報が経路探索要求とともに送信される（但し、再探索の場合には目的地に関する情報は必ずしも送信する必要は無い）。そして経路探索要求を受信したサーバ装置４は、サーバ装置４の有する地図情報を用いて経路探索を行い、出発地から目的地までの推奨経路を特定する。その後、特定された推奨経路を要求元のナビゲーション装置１へと送信する。そして、ナビゲーション装置１は受信した推奨経路に関する情報をユーザに提供したり、推奨経路を使って後述のように自動運転支援に関する各種支援情報を生成することも可能である。
更に、サーバ装置４は、上記経路探索に用いる通常の地図情報とは別に、より精度の高い地図情報である高精度地図情報を有している。高精度地図情報は、例えば道路のレーン形状（車線単位の道路形状や曲率、車線幅等）と道路に描かれた区画線（車道中央線、車線境界線、車道外側線、誘導線等）に関する情報が含まれる。また、その他に交差点に関する情報、駐車場に関する情報等も含まれる。そして、サーバ装置４はナビゲーション装置１からの要求に応じて上記障害物情報とともに高精度地図情報を配信し、ナビゲーション装置１はサーバ装置４から配信された障害物情報や高精度地図情報を用いて後述のように自動運転支援に関する各種支援情報を生成する。尚、高精度地図情報は基本的に道路（リンク）とその周辺のみを対象とした地図情報であるが、道路周辺以外のエリアについても含む地図情報としても良い。
但し、上述した経路探索処理については必ずしもサーバ装置４で行う必要は無く、地図情報を有するナビゲーション装置１であればナビゲーション装置１で行っても良い。また、高精度地図情報についてもサーバ装置４から配信されるのではなくナビゲーション装置１が予め有するようにしても良い。
また、通信ネットワーク網６は全国各地に配置された多数の基地局と、各基地局を管理及び制御する通信会社とを含み、基地局及び通信会社を有線（光ファイバー、ＩＳＤＮ等）又は無線で互いに接続することにより構成されている。ここで、基地局はナビゲーション装置１との通信をするトランシーバー（送受信機）とアンテナを有する。そして、基地局は通信会社の間で無線通信を行う一方、通信ネットワーク網６の末端となり、基地局の電波が届く範囲（セル）にあるナビゲーション装置１の通信をサーバ装置４との間で中継する役割を持つ。
続いて、運転支援システム２におけるサーバ装置４の構成について図２を用いてより詳細に説明する。サーバ装置４は、図２に示すようにサーバ制御部１１と、サーバ制御部１１に接続された情報記録手段としてのサーバ側地図ＤＢ１２と、高精度地図ＤＢ１３と、障害物情報ＤＢ１４と、サーバ側通信装置１５とを備える。
サーバ制御部１１は、サーバ装置４の全体の制御を行う制御ユニット（ＭＣＵ、ＭＰＵ等）であり、演算装置及び制御装置としてのＣＰＵ２１、並びにＣＰＵ２１が各種の演算処理を行うにあたってワーキングメモリとして使用されるＲＡＭ２２、制御用のプログラム等が記録されたＲＯＭ２３、ＲＯＭ２３から読み出したプログラムを記憶するフラッシュメモリ２４等の内部記憶装置を備えている。尚、サーバ制御部１１は、後述のナビゲーション装置１のＥＣＵとともに処理アルゴリズムとしての各種手段を有する。
一方、サーバ側地図ＤＢ１２は、外部からの入力データや入力操作に基づいて登録された最新のバージョンの地図情報であるサーバ側地図情報が記憶される記憶手段である。ここで、サーバ側地図情報は、道路網を始めとして経路探索、経路案内及び地図表示に必要な各種情報から構成されている。例えば、道路網を示すノード及びリンクを含むネットワークデータ、道路（リンク）に関するリンクデータ、ノード点に関するノードデータ、各交差点に関する交差点データ、施設等の地点に関する地点データ、地図を表示するための地図表示データ、経路を探索するための探索データ、地点を検索するための検索データ等からなる。
また、高精度地図ＤＢ１３は、上記サーバ側地図情報よりも精度の高い地図情報である高精度地図情報１６が記憶される記憶手段である。高精度地図情報１６は、特に車両が走行対象となる道路や駐車場等に関してより詳細な情報を格納した地図情報であり、本実施形態では例えば道路に関してはレーン形状（車線単位の道路形状や曲率、車線幅等）と道路に描かれた区画線（車道中央線、車線境界線、車道外側線、誘導線等）に関する情報が含まれる。更に、道路の勾（こう）配、カント、バンク、合流区間、車線数の減少する箇所、幅員の狭くなる箇所、踏切等を表すデータが、コーナに関して、曲率半径、交差点、Ｔ字路、コーナの入口及び出口等を表すデータが、道路属性に関して、降坂路、登坂路等を表すデータが、道路種別に関して、国道、県道、細街路等の一般道のほか、高速自動車国道、都市高速道路、自動車専用道路、一般有料道路、有料橋等の有料道路を表すデータがそれぞれ記録される。特に本実施形態では、道路の車線数に加えて、車線毎の進行方向の通行区分や道路の繋がり（具体的には、交差点の通過前の道路に含まれる車線と交差点の通過後の道路に含まれる車線との対応関係）を特定する情報についても記憶されている。更に、道路に設定されている制限速度についても記憶されている。また、高精度地図情報は基本的に道路（リンク）及びその周辺のみを対象とした地図情報であるが、道路周辺以外のエリアについても含む地図情報としても良い。また、図２に示す例ではサーバ側地図ＤＢ１２に格納されるサーバ側地図情報と高精度地図情報１６とは異なる地図情報としているが、高精度地図情報１６はサーバ側地図情報の一部としても良い。
一方、障害物情報ＤＢ１４は、各車両から収集されるプローブ情報を統計或いは解析することによって生成された障害物に関する情報（障害物情報）を累積的に記憶する記憶手段である。尚、障害物は、道路を走行する車両の走行を妨げる要因となる障害物であり、例えば路上に駐車された駐車車両、道路の工事現場に設置される看板や柵、路面の凹凸等が該当する。尚、本実施形態においては、車両から収集されるプローブ情報として、特に（ａ）車両が備える車載カメラやその他のセンサを用いた障害物の検出結果、（ｂ）車両の位置座標及び車速が含まれる。そして、それらのプローブ情報を統計或いは解析することによって、全国の道路上にある障害物の種類や位置をサーバ装置４側で管理し、障害物情報ＤＢ１４に格納する。但し、障害物に関する情報はプローブ情報以外から取得するようにしても良い。
図３は障害物情報ＤＢ１４に記憶される障害物情報の一例を示した図である。図３に示すように障害物情報は、障害物を検出した日時を特定する情報と、障害物の種類と、障害物の位置を特定する情報を含む。更に障害物の位置は、障害物の位置するリンクのリンクＩＤと、リンクの始点からの距離と、障害物の位置する車線と、車線内において障害物が位置する範囲で特定しており、例えば図３に示す例ではリンクＩＤ“１００００１”のリンクの始点から２０ｍの位置において、最も左側の車線の左端から０．２ｍまでの範囲に、駐車車両が位置することを示している。また、リンクＩＤ“１０００１３”のリンクの始点から３０ｍの位置において、最も左側の車線の左端から０．５ｍまでの範囲に、駐車車両が位置することを示している。また、リンクＩＤ“１００１０１”のリンクの始点から５０ｍの位置において、最も左側の車線の左端から０．４ｍまでの範囲に、駐車車両が位置することを示している。尚、『車線Ｎｏ．』は、例えばリンクに含まれる複数の車線について、左から順に１、２、３・・・と規定する。
そして、サーバ装置４は、障害物情報ＤＢ１４に記憶された障害物情報をナビゲーション装置１の要求に応じてナビゲーション装置１に配信する。一方で、障害物情報の配信されたナビゲーション装置１は、配信された障害物情報を用いて後述のように自動運転支援に関する各種支援情報を生成する。
一方、サーバ側通信装置１５は各車両５のナビゲーション装置１と通信ネットワーク網６を介して通信を行う為の通信装置である。また、ナビゲーション装置１以外にインターネット網や、交通情報センタ、例えば、ＶＩＣＳ（登録商標：Vehicle Information and Communication System）センタ等から送信された渋滞情報、規制情報、交通事故情報等の各情報から成る交通情報の受信についても可能である。
次に、車両５に搭載されたナビゲーション装置１の概略構成について図４を用いて説明する。図４は本実施形態に係るナビゲーション装置１を示したブロック図である。
図４に示すように本実施形態に係るナビゲーション装置１は、ナビゲーション装置１が搭載された車両の現在位置を検出する現在位置検出部３１と、各種のデータが記録されたデータ記録部３２と、入力された情報に基づいて、各種の演算処理を行うナビゲーションＥＣＵ３３と、ユーザからの操作を受け付ける操作部３４と、ユーザに対して車両周辺の地図やナビゲーション装置１で設定されている案内経路（車両の走行予定経路）に関する情報等を表示する液晶ディスプレイ３５と、経路案内に関する音声ガイダンスを出力するスピーカ３６と、記憶媒体であるＤＶＤを読み取るＤＶＤドライブ３７と、プローブセンタやＶＩＣＳセンタ等の情報センタとの間で通信を行う通信モジュール３８と、を有する。また、ナビゲーション装置１はＣＡＮ等の車載ネットワークを介して、ナビゲーション装置１の搭載された車両に対して設置された車外カメラ３９や各種センサが接続されている。更に、ナビゲーション装置１の搭載された車両に対する各種制御を行う車両制御ＥＣＵ４０とも双方向通信可能に接続されている。
以下に、ナビゲーション装置１が有する各構成要素について順に説明する。
現在位置検出部３１は、ＧＰＳ４１、車速センサ４２、ステアリングセンサ４３、ジャイロセンサ４４等からなり、現在の車両の位置、方位、車両の走行速度、現在時刻等を検出することが可能となっている。ここで、特に車速センサ４２は、車両の移動距離や車速を検出する為のセンサであり、車両の駆動輪の回転に応じてパルスを発生させ、パルス信号をナビゲーションＥＣＵ３３に出力する。そして、ナビゲーションＥＣＵ３３は発生するパルスを計数することにより駆動輪の回転速度や移動距離を算出する。尚、上記４種類のセンサをナビゲーション装置１が全て備える必要はなく、これらの内の１又は複数種類のセンサのみをナビゲーション装置１が備える構成としても良い。
また、データ記録部３２は、外部記憶装置及び記録媒体としてのハードディスク（図示せず）と、ハードディスクに記録された地図情報ＤＢ４５やキャッシュ４６や所定のプログラム等を読み出すとともにハードディスクに所定のデータを書き込む為のドライバである記録ヘッド（図示せず）とを備えている。尚、データ記録部３２をハードディスクの代わりにフラッシュメモリやメモリーカードやＣＤやＤＶＤ等の光ディスクを有しても良い。また、本実施形態では上述したようにサーバ装置４において目的地までの経路を探索するので、地図情報ＤＢ４５については省略しても良い。地図情報ＤＢ４５を省略した場合であっても、必要に応じてサーバ装置４から地図情報を取得することも可能である。
ここで、地図情報ＤＢ４５は、例えば、道路（リンク）に関するリンクデータ、ノード点に関するノードデータ、経路の探索や変更に係る処理に用いられる探索データ、施設に関する施設データ、地図を表示するための地図表示データ、各交差点に関する交差点データ、地点を検索するための検索データ等が記憶された記憶手段である。
一方、キャッシュ４６は、過去にサーバ装置４から配信された高精度地図情報１６や障害物情報が保管される記憶手段である。保管する期間は適宜設定可能であるが、例えば記憶されてから所定期間（例えば１カ月）としても良いし、車両のＡＣＣ電源(accessory power supply)がＯＦＦされるまでとしても良い。また、キャッシュ４６に格納されるデータ量が上限となった後に古いデータから順次削除するようにしても良い。そして、ナビゲーションＥＣＵ３３は、キャッシュ４６に格納された高精度地図情報１６や障害物情報を用いて、自動運転支援に関する各種支援情報を生成する。詳細については後述する。
一方、ナビゲーションＥＣＵ（エレクトロニック・コントロール・ユニット）３３は、ナビゲーション装置１の全体の制御を行う電子制御ユニットであり、演算装置及び制御装置としてのＣＰＵ５１、並びにＣＰＵ５１が各種の演算処理を行うにあたってワーキングメモリとして使用されるとともに、経路が探索されたときの経路データ等が記憶されるＲＡＭ５２、制御用のプログラムのほか、後述の自動運転支援プログラム（図５参照）等が記録されたＲＯＭ５３、ＲＯＭ５３から読み出したプログラムを記憶するフラッシュメモリ５４等の内部記憶装置を備えている。尚、ナビゲーションＥＣＵ３３は、処理アルゴリズムとしての各種手段を有する。例えば、走行予定経路取得手段は、車両が走行する走行予定経路を取得する。障害物情報取得手段は、走行予定経路にあって車両の走行を妨げる要因となる障害物の情報を取得する。コスト算出手段は、区画線に関する情報を含む地図情報と障害物の情報とを用いて、車両が障害物の位置する車線を走行するとともに車線内で移動して障害物を回避する第１の回避動作と、車両が障害物の位置する車線から該車線の外へと移動して障害物を回避する第２の回避動作と、を含む障害物を回避する為の複数の回避動作の候補に対して乗員への負荷を示すコストを算出する。回避動作選択手段は、算出されたコストを比較して複数の回避動作の候補の内から障害物を回避する為に推奨される回避動作を選択する。走行軌道生成手段は、選択された回避動作に従って走行予定経路に含まれる道路に対して車両に走行が推奨される走行軌道を生成する。運転支援手段は、生成された走行軌道に基づいて車両の運転支援を行う。
操作部３４は、走行開始地点としての出発地及び走行終了地点としての目的地を入力する際等に操作され、各種のキー、ボタン等の複数の操作スイッチ（図示せず）を有する。そして、ナビゲーションＥＣＵ３３は、各スイッチの押下等により出力されるスイッチ信号に基づき、対応する各種の動作を実行すべく制御を行う。尚、操作部３４は液晶ディスプレイ３５の前面に設けたタッチパネルを有しても良い。また、マイクと音声認識装置を有しても良い。
また、液晶ディスプレイ３５には、道路を含む地図画像、交通情報、操作案内、操作メニュー、キーの案内、案内経路（走行予定経路）に沿った案内情報、ニュース、天気予報、時刻、メール、テレビ番組等が表示される。尚、液晶ディスプレイ３５の代わりに、ＨＵＤやＨＭＤを用いても良い。
また、スピーカ３６は、ナビゲーションＥＣＵ３３からの指示に基づいて案内経路（走行予定経路）に沿った走行を案内する音声ガイダンスや、交通情報の案内を出力する。
また、ＤＶＤドライブ３７は、ＤＶＤやＣＤ等の記録媒体に記録されたデータを読み取り可能なドライブである。そして、読み取ったデータに基づいて音楽や映像の再生、地図情報ＤＢ４５の更新等が行われる。尚、ＤＶＤドライブ３７に替えてメモリーカードを読み書きする為のカードスロットを設けても良い。
また、通信モジュール３８は、交通情報センタ、例えば、ＶＩＣＳセンタやプローブセンタ等から送信された交通情報、プローブ情報、天候情報等を受信する為の通信装置であり、例えば携帯電話機やＤＣＭが該当する。また、車車間で通信を行う車車間通信装置や路側機との間で通信を行う路車間通信装置も含む。また、サーバ装置４で探索された経路情報や高精度地図情報１６、障害物情報等をサーバ装置４との間で送受信するのにも用いられる。
また、車外カメラ３９は、例えばＣＣＤ等の固体撮像素子を用いたカメラにより構成され、車両のフロントバンパの上方に取り付けられるとともに光軸方向を水平より所定角度下方に向けて設置される。そして、車外カメラ３９は、車両が自動運転区間を走行する場合において、車両の進行方向前方を撮像する。また、ナビゲーションＥＣＵ３３は撮像された撮像画像に対して画像処理を行うことによって、車両が走行する道路に描かれた区画線や障害物を検出する。更に、車両の周辺に路上に駐車された駐車車両、道路の工事現場に設置される看板や柵、路面の凹凸等の車両の走行を妨げる要因となる障害物を検出した場合については、検出した障害物の位置や種類を特定する情報をプローブ情報としてサーバ装置４へと送信する。一方で、障害物の検出結果に基づいて自動運転支援に関する新たな各種支援情報の生成についても行う。例えば、現在の走行軌道上に新たに障害物（プローブ情報での送信対象とならない走行中の前方車両なども含む）を検出した場合については、障害物を回避或いは追従して走行する新たな走行軌道を生成する。尚、車外カメラ３９は車両前方以外に後方や側方に配置するように構成しても良い。また、障害物を検出する手段としてはカメラの代わりにミリ波レーダやレーザセンサ等のセンサや車車間通信や路車間通信を用いても良い。
また、車両制御ＥＣＵ４０は、ナビゲーション装置１が搭載された車両の制御を行う電子制御ユニットである。また、車両制御ＥＣＵ４０にはステアリング、ブレーキ、アクセル等の車両の各駆動部と接続されており、本実施形態では特に車両において自動運転支援が開始された後に、各駆動部を制御することにより車両の自動運転支援を実施する。また、自動運転支援中にユーザによってオーバーライドが行われた場合には、オーバーライドが行われたことを検出する。
ここで、ナビゲーションＥＣＵ３３は、走行開始後にＣＡＮを介して車両制御ＥＣＵ４０に対してナビゲーション装置１で生成された自動運転支援に関する各種支援情報を送信する。そして、車両制御ＥＣＵ４０は受信した各種支援情報を用いて走行開始後の自動運転支援を実施する。支援情報としては例えば車両の走行が推奨される走行軌道、走行する際の車速を示す速度計画等がある。
続いて、上記構成を有する本実施形態に係るナビゲーション装置１においてＣＰＵ５１が実行する自動運転支援プログラムについて図５に基づき説明する。図５は本実施形態に係る自動運転支援プログラムのフローチャートである。ここで、自動運転支援プログラムは、車両のＡＣＣ電源(accessory power supply)がＯＮされた後であって自動運転支援による車両の走行が開始された場合に実行され、ナビゲーション装置１で生成された支援情報に従って自動運転支援による支援走行を実施するプログラムである。また、以下の図５、図７、図１３、図１５、図２０～図２２、図２５及び図２８にフローチャートで示されるプログラムは、ナビゲーション装置１が備えているＲＡＭ５２やＲＯＭ５３に記憶されており、ＣＰＵ５１により実行される。
先ず、自動運転支援プログラムではステップ（以下、Ｓと略記する）１において、ＣＰＵ５１は、車両が今後走行する予定にある経路（以下、走行予定経路という）を取得する。尚、車両の走行予定経路は、例えばユーザが目的地を設定することによってサーバ装置４により探索された目的地までの推奨経路とする。尚、目的地が設定されていない場合には、車両の現在位置から道なりに走行する経路を走行予定経路としても良い。
また、推奨経路の探索を行う場合に先ずＣＰＵ５１は、サーバ装置４に対して経路探索要求を送信する。尚、経路探索要求には、経路探索要求の送信元のナビゲーション装置１を特定する端末ＩＤと、出発地（例えば車両の現在位置）及び目的地を特定する情報と、が含まれている。尚、再探索時については目的地を特定する情報は必ずしも必要では無い。その後、ＣＰＵ５１は経路探索要求に応じてサーバ装置４から送信された探索経路情報を受信する。探索経路情報は、送信した経路探索要求に基づいてサーバ装置４が最新のバージョンの地図情報を用いて探索した出発地から目的地までの推奨経路（センタールート）を特定する情報（例えば推奨経路に含まれるリンク列）である。例えば公知のダイクストラ法を用いて探索される。
尚、上記推奨経路の探索では、目的地において駐車場で車両を駐車する為に推奨される駐車位置（駐車スペース）を選択し、選択された駐車位置までの推奨経路を探索するのが望ましい。即ち、探索される推奨経路には駐車場までの経路に加えて駐車場内での車の移動を示す経路についても含むのが望ましい。また、駐車位置の選択については、駐車位置までの車両の移動に加えて車両を駐車した後の徒歩の移動も考慮してユーザの負担が軽くなる駐車位置を選択するのが望ましい。
次に、Ｓ２においてＣＰＵ５１は、車両の現在位置から前記Ｓ１で取得された走行予定経路に沿った所定距離以内の区間を対象として高精度地図情報１６を取得する。例えば車両が現在位置する２次メッシュに含まれる走行予定経路を対象として高精度地図情報１６を取得する。但し、高精度地図情報１６を取得する対象となるエリアは適宜変更可能であり、例えば車両の現在位置から走行予定経路に沿って３ｋｍ以内のエリアの高精度地図情報１６を取得するようにしても良い。また、走行予定経路の全体を対象として高精度地図情報１６を取得しても良い。
ここで、高精度地図情報１６は図６に示すように矩形形状（例えば５００ｍ×１ｋｍ）に区分されてサーバ装置４の高精度地図ＤＢ１３に格納されている。従って、例えば図６に示すように走行予定経路６１が取得された場合には、車両の現在位置を含む２次メッシュ内にある走行予定経路６１を含むエリア６２～６４を対象として高精度地図情報１６が取得される。高精度地図情報１６には例えば道路のレーン形状と車線幅と道路に描かれた区画線（車道中央線、車線境界線、車道外側線、誘導線等）に関する情報が含まれる。また、その他に交差点に関する情報、駐車場に関する情報等も含まれる。
また、高精度地図情報１６は基本的にサーバ装置４から取得されるが、キャッシュ４６に既に格納されているエリアの高精度地図情報１６が存在する場合には、キャッシュ４６から取得する。また、サーバ装置４から取得された高精度地図情報１６はキャッシュ４６に一旦格納される。
その後、Ｓ３においてＣＰＵ５１は、後述の静的走行軌道生成処理（図７）を実行する。ここで、静的走行軌道生成処理は、車両の走行予定経路と前記Ｓ２で取得した高精度地図情報１６と更に走行予定経路にある障害物とに基づいて、走行予定経路に含まれる道路に対して車両に走行が推奨される走行軌道である静的走行軌道を生成する処理である。特に、ＣＰＵ５１は走行予定経路に含まれる車線単位で車両に走行が推奨される走行軌道を静的走行軌道として特定する。尚、静的走行軌道は後述のように車両の現在位置から進行方向に沿って所定距離前方までの区間（例えば車両が現在位置する２次メッシュ内、或いは目的地までの全区間）を対象として生成される。尚、所定距離については適宜変更可能であるが、少なくとも車外カメラ３９やその他のセンサによって車両周辺の道路状況を検出することが可能な範囲（検出範囲）外を含む領域を対象として静的走行軌道を生成する。
次に、Ｓ４においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ２で取得した高精度地図情報１６に基づいて、前記Ｓ３で生成された静的走行軌道を走行する際の車両の速度計画を生成する。例えば、制限速度情報や走行予定経路上にある速度変化地点（例えば交差点、カーブ、踏切、横断歩道など）を考慮して、静的走行軌道を走行する際に推奨される車両の走行速度を算出する。
そして、前記Ｓ４で生成された速度計画は、自動運転支援に用いる支援情報としてフラッシュメモリ５４等に格納される。また、前記Ｓ４で生成された速度計画を実現する為に必要な車両の加減速を示す加速度の計画についても自動運転支援に用いる支援情報として生成するようにしても良い。
続いて、Ｓ５においてＣＰＵ５１は、車外カメラ３９で撮像された撮像画像に対して画像処理を行うことによって、周辺の道路状況として、特に自車両の周辺に自車両の走行に影響が生じる要因が存在するか否かを判定する。ここで、前記Ｓ５で判定対象となる“自車両の走行に影響が生じる要因”は、リアルタイムで変化する動的な要因とし、道路構造に基づくような静的な要因は除かれる。例えば、自車両の進行方向前方を走行又は駐車する他車両、渋滞車両、自車両の進行方向前方に位置する歩行者、自車両の進行方向前方にある工事区間等が該当する。一方で、交差点、カーブ、踏切、合流区間、車線減少区間等は除かれる。また、他車両、歩行者、工事区間が存在する場合であっても、それらが自車両の今後の走行軌道と重複する虞のない場合（例えば自車両の今後の走行軌道から離れた位置にある場合）については“自車両の走行に影響が生じる要因”からは除かれる。従って、後述のように静的走行軌道の生成（Ｓ３）を行う際に回避対象とされた障害物（障害物情報ＤＢ１４に管理されている障害物）については、既に障害物を回避した走行軌道が生成されており、現在の走行軌道と重複しないので“自車両の走行に影響が生じる要因”からは除かれる。また、車両の走行に影響が生じる可能性のある要因を検出する手段としてはカメラの代わりにミリ波レーダやレーザセンサ等のセンサや車車間通信や路車間通信を用いても良い。
また、例えば全国の道路を走行する各車両のリアルタイムの位置等を外部のサーバで管理し、ＣＰＵ５１は自車両の周辺に位置する他車両の位置を外部のサーバから取得して前記Ｓ５の判定処理を行うようにしても良い。
そして、自車両の周辺に自車両の走行に影響が生じる要因が存在すると判定された場合（Ｓ５：ＹＥＳ）には、Ｓ６へと移行する。それに対して、自車両の周辺に自車両の走行に影響が生じる要因が存在しないと判定された場合（Ｓ５：ＮＯ）には、Ｓ９へと移行する。
Ｓ６においてＣＰＵ５１は、後述の動的走行軌道生成処理（図２５）を実行する。ここで、動的走行軌道生成処理は、車両の現在位置から前記Ｓ５で検出された“自車両の走行に影響が生じる要因”を回避或いは追従して静的走行軌道に戻る為の新たな軌道を動的走行軌道として生成する。尚、動的走行軌道は後述のように“自車両の走行に影響が生じる要因”を含む区間を対象として生成される。また、区間の長さは要因の内容によって変化する。例えば、“自車両の走行に影響が生じる要因”が車両の前方を走行する他車両（前方車両）である場合には、一例として右側に車線変更して前方車両を追い越し、その後に左側に車線変更して元の車線に戻るまでの軌道が動的走行軌道として生成される。尚、動的走行軌道は、車外カメラ３９やその他のセンサで取得した車両周辺の道路状況に基づいて生成されるので、動的走行軌道が生成される対象となる領域は、少なくとも車外カメラ３９やその他のセンサによって車両周辺の道路状況を検出することが可能な範囲（検出範囲）内となる。
続いて、Ｓ７においてＣＰＵ５１は、後述の走行軌道反映処理（図２８）を実行する。ここで、走行軌道反映処理は、前記Ｓ６で新たに生成された動的走行軌道を、前記Ｓ３で生成された静的走行軌道に反映する処理である。具体的には、車両の現在位置から“自車両の走行に影響が生じる要因”を含む区間の終端まで、静的走行軌道、及び少なくとも一以上の動的走行軌道の夫々のコストを算出し、該コストが最少となる走行軌道を選択する。結果的に、必要に応じて静的走行軌道の一部が動的走行軌道に置き換わることになる。尚、状況によっては動的走行軌道の置き換えが行われない場合、即ち動的走行軌道の反映が行われても前記Ｓ３で生成された静的走行軌道から変化しない場合もある。更に、動的走行軌道と静的走行軌道が同じ軌道である場合には、置き換えが行われても前記Ｓ３で生成された静的走行軌道から変化しない場合もある。
次に、Ｓ８においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ７で動的走行軌道が反映された後の静的走行軌道について、反映された動的走行軌道の内容に基づいて前記Ｓ４で生成された車両の速度計画を修正する。尚、動的走行軌道の反映が行われた結果、前記Ｓ３で生成された静的走行軌道から変化しない場合には、Ｓ８の処理については省略しても良い。
続いて、Ｓ９においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ３で生成された静的走行軌道（前記Ｓ７で動的走行軌道の反映が行われている場合には反映後の軌道）を前記Ｓ４で生成された速度計画（前記Ｓ８で速度計画の修正が行われている場合には修正後の計画）に従った速度で車両が走行する為の制御量を演算する。具体的には、アクセル、ブレーキ、ギヤ及びステアリングの制御量が夫々演算される。尚、Ｓ９及びＳ１０の処理についてはナビゲーション装置１ではなく車両を制御する車両制御ＥＣＵ４０が行うようにしても良い。
その後、Ｓ１０においてＣＰＵ５１は、Ｓ９において演算された制御量を反映する。具体的には、演算された制御量を、ＣＡＮを介して車両制御ＥＣＵ４０へと送信する。車両制御ＥＣＵ４０では受信した制御量に基づいてアクセル、ブレーキ、ギヤ及びステアリングの各車両制御が行われる。その結果、前記Ｓ３で生成された静的走行軌道（前記Ｓ７で動的走行軌道の反映が行われている場合には反映後の軌道）を前記Ｓ４で生成された速度計画（前記Ｓ８で速度計画の修正が行われている場合には修正後の計画）に従った速度で走行する走行支援制御が可能となる。
次に、Ｓ１１においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ３で静的走行軌道の生成が行われてから車両が一定距離走行したか否かを判定する。例えば一定距離は１ｋｍとする。
そして、前記Ｓ３で静的走行軌道の生成が行われてから車両が一定距離走行したと判定された場合（Ｓ１１：ＹＥＳ）には、Ｓ２へと戻る。その後、車両の現在位置から走行予定経路に沿った所定距離以内の区間を対象として、静的走行軌道の生成が再度行われる（Ｓ２～Ｓ４）。尚、第１実施形態では車両が一定距離（例えば１ｋｍ）走行する度に、車両の現在位置から走行予定経路に沿った所定距離以内の区間を対象として、静的走行軌道の生成が繰り返し行われることとしているが、目的地までの距離が短い場合には走行開始時点において目的地までの静的走行軌道の生成を一度に行うようにしても良い。
一方、前記Ｓ３で静的走行軌道の生成が行われてから車両が一定距離走行していないと判定された場合（Ｓ１１：ＮＯ）には、自動運転支援による支援走行を終了するか否かを判定する（Ｓ１２）。自動運転支援による支援走行を終了する場合としては、目的地に到着した場合以外に、ユーザが車両に設けられた操作パネルを操作したり、ハンドル操作やブレーキ操作などが行われることによって自動運転支援による走行を意図的に解除（オーバーライド）した場合がある。
そして、自動運転支援による支援走行を終了すると判定された場合（Ｓ１２：ＹＥＳ）には、当該自動運転支援プログラムを終了する。それに対して自動運転支援による支援走行を継続すると判定された場合（Ｓ１２：ＮＯ）には、Ｓ５へと戻る。
次に、前記Ｓ３において実行される静的走行軌道生成処理のサブ処理について図７に基づき説明する。図７は静的走行軌道生成処理のサブ処理プログラムのフローチャートである。
先ず、Ｓ２１においてＣＰＵ５１は、現在位置検出部３１により検出した車両の現在位置を取得する。尚、車両の現在位置は、例えば高精度のＧＰＳ情報や高精度ロケーション技術を用いて詳細に特定することが望ましい。ここで、高精度ロケーション技術とは、車両に設置されたカメラから取り込んだ白線や路面ペイント情報を画像認識により検出し、更に、検出した白線や路面ペイント情報を例えば高精度地図情報１６と照合することにより、走行車線や高精度な車両位置を検出可能にする技術である。更に、車両が複数の車線からなる道路を走行する場合には車両の走行する車線についても特定する。
次に、Ｓ２２においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ２で取得した高精度地図情報１６に基づいて、車両の進行方向前方の静的走行軌道を生成する区間（例えば車両の現在位置を含む２次メッシュ内）を対象として、レーン形状、区画線情報、交差点に関する情報等を取得する。尚、前記Ｓ２２で取得されるレーン形状と区画線情報には、車線数、車線幅、車線数の増減がある場合にはどの位置でどのように増減するか、車線毎の進行方向の通行区分や道路の繋がり（具体的には、交差点の通過前の道路に含まれる車線と交差点の通過後の道路に含まれる車線との対応関係）を特定する情報等を含む。また、交差点に関する情報としては、交差点の形状に加えて交差点上に配置された地物の位置や形状に関する情報を含む。更に、“交差点上に配置された地物”には、誘導線（ガイド白線）、交差点中央に配置されるひし形の導流帯（ダイヤマーク）等の路面に描かれた路面表示の他、ポール等の構造物がある。
続いて、Ｓ２３においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ２２で取得したレーン形状と区画線情報とに基づいて、車両の進行方向前方の静的走行軌道を生成する区間を対象としてレーンネットワークの構築を行う。ここで、レーンネットワークは車両が選択し得る車線移動を示したネットワークである。
ここで、前記Ｓ２３におけるレーンネットワークを構築する例として、例えば図８に示す走行予定経路を車両が走行する場合を例に挙げて説明する。図８に示す走行予定経路は、車両の現在位置から直進した後に次の交差点７１で右折し、更に次の交差点７２でも右折し、次の交差点７３で左折する経路とする。図８に示す走行予定経路では、例えば交差点７１で右折する場合に右側の車線に進入することも可能であるし、左側の車線に進入することも可能である。但し、次の交差点７２で右折する必要があるので、交差点７２の進入時点では最も右側の車線に車線移動する必要がある。また、交差点７２で右折する場合においても右側の車線に進入することも可能であるし、左側の車線に進入することも可能である。但し、次の交差点７３で左折する必要があるので、交差点７３の進入時点では最も左側の車線に車線移動する必要がある。このような車線移動が可能な区間を対象として構築したレーンネットワークを図９に示す。
図９に示すようにレーンネットワークは、車両の進行方向前方の静的走行軌道を生成する区間を複数の区画（グループ）に区分する。具体的には、交差点の進入位置、交差点の退出位置、車線が増減する位置を境界として区分する。そして、区分された各区画の境界に位置する各車線に対してノード点（以下、レーンノードという）７５が設定されている。更に、レーンノード７５間をつなぐリンク（以下、レーンリンクという）７６が設定されている。
また、上記レーンネットワークは、特に交差点でのレーンノードとレーンリンクとの接続によって、交差点の通過前の道路に含まれる車線と交差点の通過後の道路に含まれる車線との対応関係、即ち交差点の通過前の車線に対して交差点の通過後に移動可能な車線を特定する情報を含んでいる。具体的には交差点の通過前の道路に設定されたレーンノードと、交差点の通過後の道路に設定されたレーンノードとの内、レーンリンクによって接続されたレーンノードに対応する車線間において車両が移動可能なことを示している。このようなレーンネットワークを生成する為に高精度地図情報１６には、交差点に接続する各道路について、交差点へと進入する道路と退出する道路の組み合わせごとに、車線の対応関係を示すレーンフラグが設定されて格納されている。ＣＰＵ５１は前記Ｓ２３においてレーンネットワークを構築する際に、レーンフラグを参照して交差点におけるレーンノードとレーンリンクとの接続を形成する。
次に、Ｓ２４においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ２３で構築されたレーンネットワークに対して、レーンネットワークの始点に位置するレーンノードに対して車両が移動を開始する開始レーン（出発ノード）を設定し、レーンネットワークの終点に位置するレーンノードに対して車両が移動する目標となる目標レーン（目的ノード）を設定する。尚、レーンネットワークの始点が片側複数車線の道路である場合には、車両の現在位置する車線に対応するレーンノードが開始レーンとなる。一方、レーンネットワークの終点が片側複数車線の道路である場合には、最も左側の車線（左側通行の場合）に対応するレーンノードが目標レーンとなる。
その後、Ｓ２５においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ２３で構築されたレーンネットワークを参照し、開始レーンから目標レーンまでを連続して繋ぐルートの内、レーンコストの最も小さいルート（以下、推奨ルートという）を導出する。例えばダイクストラ法を用いて目標レーン側からルートの探索を行う。但し、開始レーンから目標レーンまでを連続して繋ぐルートを探索できるのであればダイクストラ法以外の探索手段を用いても良い。導出された推奨ルートは、車両が移動する際に推奨される車両の車線移動態様となる。
また、上記ルートの探索に用いられるレーンコストは、レーンリンク７６毎に付与されている。各レーンリンク７６に付与されるレーンコストは、各レーンリンク７６の長さ或いは移動に係る所要時間を基準値とする。特に本実施形態ではレーンリンクの長さ（ｍ単位）をレーンコストの基準値とする。また、車線変更を伴うレーンリンクについては車線変更コスト（例えば５０）を上記基準値に加算する。尚、車線変更コストについては車線変更の回数や車線変更の位置に応じて値を変えても良い。例えば交差点に近い位置で行われる車線変更や２車線分の車線変更が行われる場合については加算される車線変更コストの値をより高くすることが可能である。
続いて、Ｓ２６においてＣＰＵ５１は、車両が走行する走行予定経路を対象として、サーバ装置４から走行予定経路にある障害物に関する障害物情報を取得する。尚、障害物とは特に車両の走行を妨げる要因となる障害物であり、例えば路上に駐車された駐車車両、道路の工事現場に設置される看板や柵、路面の凹凸等が該当する。また、障害物情報は、具体的には障害物を検出した日時を特定する情報と、障害物の種類と、障害物の位置を特定する情報とを含み、特に障害物の位置については障害物の位置するリンクのリンクＩＤと、リンクの始点からの距離と、障害物の位置する車線と、車線内において障害物が位置する範囲について特定される。そして、上記障害物情報は、全国を走行する各車両から収集されるプローブ情報に基づいて予めサーバ装置４により管理され、サーバ装置４が有する障害物情報ＤＢ１４に格納されている（図３）。従って、前記Ｓ２６では自車両の車外カメラ３９やその他のセンサによって車両周辺の道路状況を検出することが可能な範囲（検出範囲）外にある障害物の情報についても取得可能となる。
次に、Ｓ２７においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ２で取得した高精度地図情報１６と前記Ｓ２６で取得した障害物情報に基づいて、前記Ｓ２５で選択された推奨ルートで走行予定経路を走行する場合において、車両の走行する車線内に障害物があるか否か判定する。
そして、前記Ｓ２５で選択された推奨ルートで走行予定経路を走行する場合において、車両の走行する車線内に障害物があると判定された場合（Ｓ２７：ＹＥＳ）には、Ｓ２８へと移行する。それに対して、車両の走行する車線内に障害物がないと判定された場合（Ｓ２７：ＮＯ）には、現在の推奨ルートを維持してＳ３２へと移行する。
Ｓ２８においてＣＰＵ５１は、車両の走行する車線内にあると判定された障害物を回避する為の回避動作の候補を設定する。例えば回避動作の候補としては以下の（１）～（３）の動作が挙げられる。
（１）図１０に示すように自車両８１が障害物（図１０では路肩に駐車された駐車車両）８２の位置する車線を走行するとともに車線内で移動して障害物８２を回避する回避動作
（２）図１１に示すように自車両８１が障害物（図１１では路肩に駐車された駐車車両）８２の位置する車線から該車線の外へ車体の一部がはみ出すまで移動して障害物８２を回避する回避動作
（３）図１２に示すように自車両８１が障害物（図１２では路肩に駐車された駐車車両）８２の位置する車線から隣接する車線へと走行する車線を変更して障害物８２を回避する回避動作
但し、必ずしも上記（１）～（３）の全てが回避動作の候補になるとは限らず、障害物の位置、道路種別、道路形状、区画線の配置態様等によって変化する。例えば、一車線のみの道路である場合には（３）の回避動作ができないので（１）と（２）が回避動作の候補となる。また、車線内で障害物が占める領域が大きく、車線内での移動で障害物を回避することができない（車線内で通過可能な領域が車幅よりも小さい）場合には、（１）の回避動作ができないので（２）と（３）が回避動作の候補となる。
次に、Ｓ２９においてＣＰＵ５１は、後述のコスト算出処理（図１３）を行う。コスト算出処理は、前記Ｓ２８で設定された回避動作の各候補について、車両の乗員への負荷を示すコストを算出する処理である。
続いて、Ｓ３０においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ２９で算出されたコストを比較し、前記Ｓ２８で設定された複数の回避動作の候補の内から障害物を回避する為に推奨される回避動作（以下、推奨回避動作という）を選択する。基本的には算出されたコストが最も小さい回避動作の候補を、推奨回避動作として選択する。
その後、Ｓ３１においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ３０で選択された推奨回避動作に基づいて前記Ｓ２５で選択された推奨ルートを修正する。具体的には（１）の回避動作が推奨回避動作として選択された場合には、図１０に示すように右側への移動を開始（即ち回避動作を開始）する地点Ａ１と、その後に障害物８２を通過して左側へと移動を開始する地点Ａ２と、を推奨ルートに対して夫々追加する。尚、地点Ａ１、Ａ２の位置は障害物を回避可能な範囲で適宜設定可能であるが、例えば地点Ａ１は障害物８２の位置からＳ２９のコスト算出処理において特定される最長距離Ｌだけ手前側の地点とし、地点Ａ２は障害物の通過直後の地点とする。また、（２）の回避動作が推奨回避動作として選択された場合には、図１１に示すように右側への移動を開始（即ち回避動作を開始）する地点Ｂ１と、その後に障害物８２を通過して左側へと移動を開始する地点Ｂ２と、を推奨ルートに対して夫々追加する。尚、地点Ｂ１、Ｂ２の位置は障害物を回避可能な範囲で適宜設定可能であるが、例えば地点Ｂ１は障害物８２の位置からＳ２９のコスト算出処理において特定される最長距離Ｌだけ手前側の地点とし、地点Ｂ２は障害物の通過直後の地点とする。また、（３）の回避動作が推奨回避動作として選択された場合には、図１２に示すように右側への車線変更を開始（即ち回避動作を開始）する地点Ｃ１と、その後に障害物８２を通過して左側への車線変更を開始する地点Ｃ２と、を推奨ルートに対して夫々追加する。尚、地点Ｃ１、Ｃ２の位置は障害物を回避可能な範囲で適宜設定可能であるが、例えば地点Ｃ１は障害物８２の位置からＳ２９のコスト算出処理において特定される最長距離Ｌだけ手前側の地点とし、地点Ｃ２は障害物の通過直後の地点とする。
その後、Ｓ３２においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ２５で導出された推奨ルート（Ｓ３１で修正が行われた場合には修正後の推奨ルート）に沿って走行する為の具体的な走行軌道を生成する。尚、車線変更を伴う区間の走行軌道については、できる限り車線変更が連続せず、且つ交差点から離れた位置で行うように車線変更の位置を設定する。また、特に交差点での右左折、車線変更、障害物を回避する上記（１）～（３）の回避動作をする際の走行軌道を生成する場合には、車両に生じる横方向の加速度（横Ｇ）を算出し、横Ｇが自動運転支援に支障が生じることなく、また車両の乗員に不快感を与えない上限値（例えば０．２Ｇ）を超えないことを条件として、クロソイド曲線を用いてできる限り円滑に結ぶ軌道を算出する。尚、上記（１）～（３）の回避動作をする際の走行軌道についてはＳ２９のコスト算出処理においても算出されるので、詳細については後述する。上記処理を行うことによって、走行予定経路に含まれる道路に対して車両に走行が推奨される走行軌道である静的走行軌道が生成される。尚、車線変更を行う区画でもなく回避運動を行う区間でもなく交差点内の区画でもない区画については、車線の中央を通過する軌道を車両の走行が推奨される走行軌道とする。
そして、前記Ｓ３２で生成された静的走行軌道は、自動運転支援に用いる支援情報としてフラッシュメモリ５４等に格納される。
次に、前記Ｓ２９において実行されるコスト算出処理のサブ処理について図１３に基づき説明する。図１３はコスト算出処理のサブ処理プログラムのフローチャートである。
先ず、Ｓ４１においてＣＰＵ５１は、ナビゲーション装置１が搭載されている自車両の車幅を取得する。また、障害物を回避する場合に車両に生じる横方向の加速度（横Ｇ）の許容上限値についても取得する。尚、加速度（横Ｇ）の許容上限値は固定値としても良いし、変更可能な値としても良い。例えば０．２Ｇとする。
次に、Ｓ４２においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ２で取得した高精度地図情報１６に基づいて、前記Ｓ２７において障害物があると判定された道路の道路形状について取得する。具体的には、車線数及び車線幅について取得する。
続いて、Ｓ４３においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ２７において障害物があると判定された道路を走行する際の自車両の走行速度Ｖ０を取得する。走行速度Ｖ０は、例えば道路の制限速度としても良いし、道路種別に基づいて決定しても良いし、プローブ情報に基づいて算出した該当道路の平均車速としても良いし、自車両の走行履歴から推定しても良い。また、走行速度Ｖ０については渋滞等の現在の道路状況についても考慮して取得するのが望ましい。
その後、Ｓ４４においてＣＰＵ５１は、障害物情報ＤＢ１４に記憶される障害物情報に基づいて、前記Ｓ２７において車両の走行する車線内にあると判定された障害物のより詳細な位置を取得する。具体的には、障害物が車両の走行する車線のどちらの端からどの程度の範囲までを占めているかを取得する。例えば、図１４に示すように路肩に駐車された駐車車両が障害物８２として存在する場合には、車線の左端から０．２ｍまでの範囲に障害物８２が位置すると取得される。
その後、Ｓ４５においてＣＰＵ５１は、後述の最長距離算出処理（図１５）を実行する。ここで、最長距離算出処理は、前記Ｓ２７において車両の走行する車線内にあると判定された障害物を上記（１）～（３）の回避動作によって回避すると仮定した場合に、上記（１）～（３）の各回避動作により障害物の回避を行うのに必要な距離の内、最も長い距離（以下、最長距離Ｌという）を算出する処理である。尚、“障害物の回避を行うのに必要な距離”とは、障害物を回避して元の走行状態に戻るまでではなく、障害物を回避するまでの距離とする。例えば図１０に示す（１）の回避動作では、障害物８２と接触する虞のない車線内の右端にまで車両を移動させるのに必要な距離である。また、図１１に示す（２）の回避動作では、障害物８２と接触する虞のない車線外に車体の一部がはみ出す状態にまで車両を移動させるのに必要な距離である。また、図１２に示す（３）の回避動作では、右側の車線へと車線変更を完了するまでに必要な距離である。
次に、Ｓ４６においてＣＰＵ５１は、仮に車両が障害物を回避せずに走行したと仮定した場合に、最長距離Ｌを走行するのに必要な走行時間Ｔ０を算出する。具体的には以下の式（１）により算出される。
Ｔ０＝Ｌ／Ｖ０・・・・（１）
続いて、Ｓ４７においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ４６で算出された走行時間Ｔ０を２倍した時間を往復走行時間として算出する。尚、往復走行時間は後述のように上記（１）～（３）の回避動作について走行時間に基づくコストを算出する際に基準の時間となる。
次に、Ｓ４８においてＣＰＵ５１は、後述の第１回避動作コスト算出処理（図２０）を行う。第１回避動作コスト算出処理では前記Ｓ２８で設定された回避動作の候補の内、特に上記（１）の回避動作に対して車両の乗員への負荷を示すコストを算出する処理である。但し、前記Ｓ２８で設定された回避動作の候補に上記（１）の回避動作が含まれていない場合についてはＳ４８の処理は行われない。
続いて、Ｓ４９においてＣＰＵ５１は、後述の第２回避動作コスト算出処理（図２１）を行う。第２回避動作コスト算出処理では前記Ｓ２８で設定された回避動作の候補の内、特に上記（２）の回避動作に対して車両の乗員への負荷を示すコストを算出する処理である。但し、前記Ｓ２８で設定された回避動作の候補に上記（２）の回避動作が含まれていない場合についてはＳ４９の処理は行われない。
続いて、Ｓ５０においてＣＰＵ５１は、後述の第３回避動作コスト算出処理（図２２）を行う。第３回避動作コスト算出処理では前記Ｓ２８で設定された回避動作の候補の内、特に上記（３）の回避動作に対して車両の乗員への負荷を示すコストを算出する処理である。但し、前記Ｓ２８で設定された回避動作の候補に上記（３）の回避動作が含まれていない場合についてはＳ５０の処理は行われない。
その後、Ｓ３０へと移行し、ＣＰＵ５１は前記Ｓ４８～Ｓ５０で算出された各コストを比較し、前記Ｓ２８で設定された複数の回避動作の候補の内から算出されたコストが最も小さい回避動作の候補を、推奨回避動作として選択する。
次に、前記Ｓ４５において実行される最長距離算出処理のサブ処理について図１５に基づき説明する。図１５は最長距離算出処理のサブ処理プログラムのフローチャートである。
先ず、Ｓ５１においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ２７において車両の走行する車線内にあると判定された障害物を上記（１）の回避動作によって回避すると仮定した場合に、障害物を回避する際の推奨速度Ｖ１を算出する。
尚、推奨速度Ｖ１は安全間隔と車両が通過時に障害物との間で確保可能な間隔を考慮して算出される。ここで、図１６は安全間隔を示した図である。安全間隔とは、ある速度で車両が障害物の横を通過する際に障害物との間で空けることが推奨される距離である。例えば、車両が５０ｋｍ／ｈで走行する際には障害物との間で１．５ｍの間隔を空けることが推奨される。また、車両が１００ｋｍ／ｈで走行する際には障害物との間で３ｍの間隔を空けることが推奨される。具体的には以下の式（２）の関係で特定される。
安全間隔[m]＝０．０３×車速[km/h]・・・・（２）
そして、ＣＰＵ５１は先ず前記Ｓ４１で取得した自車両の車幅と、前記Ｓ４２で取得した車線幅と、前記Ｓ４４で取得した障害物が車線に占める範囲を参照し、車両が車線内の移動で障害物を回避する場合に、障害物との間で確保可能な最大の間隔Ｗを算出する。例えば図１７に示すように路肩に駐車された駐車車両が障害物８２として存在し、車線の左端から０．２ｍまでの範囲に障害物８２が位置し、車線幅が３．５ｍで自車両８１の車幅が１．８ｍの場合には、間隔Ｗは１．５ｍとなる。次に、前記Ｓ４３で取得された走行速度Ｖ０で走行した場合に推奨される安全間隔を図１６から特定し、間隔Ｗが安全間隔よりも大きい場合には、走行速度Ｖ０で走行した場合であっても安全間隔を確保可能であると判定されるので、走行速度Ｖ０を推奨速度Ｖ１に算出する。一方で、走行速度Ｖ０で走行した場合に推奨される安全間隔が間隔Ｗよりも大きい場合には、走行速度Ｖ０で走行すると安全間隔を確保できないと判定されるので、間隔Ｗを安全間隔とした場合に対応する車速を図１６から特定し、推奨速度Ｖ１として算出する。
次に、Ｓ５２においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ４３で取得された走行速度Ｖ０でから推奨速度Ｖ１までの減速に必要な距離（以下、減速距離Ｄ１という）を算出する。尚、減速する際に車両に生じることを許容する前後方向の加速度の上限は０．２Ｇとして、減速距離Ｄ１を算出する。また、走行速度Ｖ０と推奨速度Ｖ１が同じである場合には減速距離Ｄ１は０となる。
続いて、Ｓ５３においてＣＰＵ５１は、推奨速度Ｖ１まで減速した後に（１）の回避動作により障害物の回避を行うまでに必要な距離（以下、回避距離Ｄ２という）を算出する。ここで、回避距離Ｄ２を算出するために、先ず車両が車線内の移動で障害物を回避する場合の推奨される車両の走行軌道を算出する。ここで、車両が車線内の移動で障害物を回避する場合の推奨される車両の走行軌道は、曲率が連続して変化するクロソイド曲線を含む。より具体的には形状の異なる複数のクロソイド曲線を接続した軌道となる。図１８は例えば車線内の右側に移動する場合の推奨される車両の走行軌道を示した図である。図１８に示すように車線内の右側に移動する場合の推奨される車両の走行軌道は、移動の開始点Ｐ１からステアリングを右方向に徐々に旋回させながら（即ち曲率が徐々に大きく変化させながら）第１の中継地点Ｐ２まで進む第１のクロソイド曲線８５と、第１の中継地点Ｐ２からステアリングを徐々に直進方向に戻しながら（即ち曲率が徐々に小さく変化させながら）中間点Ｐ３まで進む第２のクロソイド曲線８６と、中間点Ｐ３から今度はステアリングを左方向に徐々に旋回させながら（即ち曲率が徐々に大きく変化させながら）第２の中継地点Ｐ４まで進む第３のクロソイド曲線８７と、その後に第２の中継地点Ｐ４からステアリングを徐々に直進方向に戻しながら（即ち曲率が徐々に小さく変化させながら）移動の終了点Ｐ５まで進む第４のクロソイド曲線８８とからなる。尚、クロソイド曲線８５～８８による横方向の移動幅についてはＰ５の時点で障害物８２との間で安全間隔が確保可能な距離とする。そして、ＣＰＵ５１は各クロソイド曲線８５～８８について車線変更を行う際に生じる加速度（横Ｇ）が車両の乗員に不快感を与えない上限値（例えば０．２Ｇ）を超えることなく、更にクロソイド曲線を用いてできる限り円滑で、且つできる限り車線変更に必要な距離が短くした軌道となるように算出する。そして、算出された各クロソイド曲線８５～８８を接続することにより車両が車線内の移動で障害物を回避する場合の推奨される車両の走行軌道が算出される。更に、算出された走行軌道の全長から回避距離Ｄ２についても算出される。
その後、Ｓ５４においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ５２で算出された減速距離Ｄ１と前記Ｓ５３で算出された回避距離Ｄ２の合計を、（１）の回避動作によって障害物を回避すると仮定した場合に、（１）の回避動作により障害物の回避を行うのに必要な距離として算出する。
次に、Ｓ５５においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ４３で取得された走行速度Ｖ０で隣接する車線への車線変更を行うのに必要な距離（以下、車線変更距離Ｄ３という）を算出する。ここで、車線変更距離Ｄ３を算出するために、先ず車両が走行速度Ｖ０で車線変更を行う場合の推奨される車両の走行軌道を算出する。ここで、車両が車線変更を行う場合の推奨される車両の走行軌道は、曲率が連続して変化するクロソイド曲線を含む。より具体的には形状の異なる複数のクロソイド曲線を接続した軌道となる。図１９は例えば右側に隣接する車線に移動する場合の推奨される車両の走行軌道を示した図である。図１９に示すように右側に隣接する車線に移動する場合の推奨される車両の走行軌道は、車線移動の開始点Ｐ１からステアリングを右方向に徐々に旋回させながら（即ち曲率が徐々に大きく変化させながら）第１の中継地点Ｐ２まで進む第１のクロソイド曲線８５と、第１の中継地点Ｐ２からステアリングを徐々に直進方向に戻しながら（即ち曲率が徐々に小さく変化させながら）車線の境界Ｐ３まで進む第２のクロソイド曲線８６と、車線の境界Ｐ３から今度はステアリングを左方向に徐々に旋回させながら（即ち曲率が徐々に大きく変化させながら）第２の中継地点Ｐ４まで進む第３のクロソイド曲線８７と、その後に第２の中継地点Ｐ４からステアリングを徐々に直進方向に戻しながら（即ち曲率が徐々に小さく変化させながら）車線移動の終了点Ｐ５まで進む第４のクロソイド曲線８８とからなる。尚、クロソイド曲線８５～８８による横方向の移動幅については隣接する車線との間の距離（例えば３．５ｍ）とする。そして、ＣＰＵ５１は各クロソイド曲線８５～８８について車線変更を行う際に生じる加速度（横Ｇ）が車両の乗員に不快感を与えない上限値（例えば０．２Ｇ）を超えることなく、更にクロソイド曲線を用いてできる限り円滑で、且つできる限り車線変更に必要な距離が短くした軌道となるように算出する。そして、算出された各クロソイド曲線８５～８８を接続することにより車両が走行速度Ｖ０で車線変更を行う場合の推奨される車両の走行軌道が算出される。更に、算出された走行軌道の全長から車線変更距離Ｄ３についても算出される。
その後、Ｓ５６においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ５５で算出された車線変更距離Ｄ３を、（３）の回避動作によって障害物を回避すると仮定した場合に、（３）の回避動作により障害物の回避を行うのに必要な距離として算出する。
続いて、Ｓ５７においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ５４で算出された（１）の回避動作により障害物の回避を行うのに必要な距離と、前記Ｓ５６で算出された（３）の回避動作により障害物の回避を行うのに必要な距離の内、長い方を最長距離Ｌとして算出する。
尚、基本的に（２）の回避動作により障害物の回避を行うのに必要な距離が、（３）の回避動作により障害物の回避を行うのに必要な距離よりも長くなることはない為、本実施形態では図１５に示す最長距離算出処理において（２）の回避動作により障害物の回避を行うのに必要な距離を算出していない。しかしながら、（２）の回避動作により障害物の回避を行うのに必要な距離を算出しても良い。また、前記Ｓ２８で設定された回避動作の候補に上記（３）の回避動作が含まれていない場合については、（１）の回避動作により障害物の回避を行うのに必要な距離と（２）の回避動作により障害物の回避を行うのに必要な距離とを比較し、長い方を最長距離Ｌとして算出しても良い。また、前記Ｓ２８で設定された回避動作の候補に上記（１）の回避動作が含まれていない場合については、（３）の回避動作により障害物の回避を行うのに必要な距離のみを算出して最長距離Ｌとしても良い。
次に、前記Ｓ４８において実行される第１回避動作コスト算出処理のサブ処理について図２０に基づき説明する。図２０は第１回避動作コスト算出処理のサブ処理プログラムのフローチャートである。
先ず、Ｓ６１においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ４３で取得された走行速度Ｖ０から前記Ｓ５１で算出された推奨速度Ｖ１までの減速に必要な時間（以下、減速時間Ｔ１という）を算出する。尚、減速する際に車両に生じることを許容する前後方向の加速度の上限は０．２Ｇとして、減速時間Ｔ１を算出する。また、走行速度Ｖ０と推奨速度Ｖ１が同じである場合には減速時間Ｔ１は０となる。
続いて、Ｓ６２においてＣＰＵ５１は、推奨速度Ｖ１まで減速した後に（１）の回避動作により障害物の回避を行うまでに必要な時間（以下、回避時間Ｔ２という）を算出する。ここで、回避時間Ｔ２は前記Ｓ５３で算出された車両が車線内の移動で障害物を回避する場合の推奨される車両の走行軌道（図１８）に基づいて算出する。即ち、算出された走行軌道を推奨速度Ｖ１で走行した場合に必要な時間を回避時間Ｔ２として算出する。
その後、Ｓ６３においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ５４で算出された（１）の回避動作により障害物の回避を行うのに必要な距離が最長距離Ｌよりも短い場合について、その差分距離を走行速度Ｖ０で走行するのに必要な時間（以下、走行時間Ｔ３という）を算出する。尚、前記Ｓ５４で算出された（１）の回避動作により障害物の回避を行うのに必要な距離が最長距離Ｌと同じ場合には、走行時間Ｔ３は０となる。
続いて、Ｓ６４においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ６１で算出した減速時間Ｔ１と前記Ｓ６２で算出した回避時間Ｔ２と前記Ｓ６３で算出した走行時間Ｔ３の合計を２倍した時間を、（１）の回避動作により障害物を回避して元の走行状態に戻るまで（即ち走行速度Ｖ０で車線の中央付近を走行する状態に戻るまで）のトータルの所要時間として算出する。
その後、Ｓ６５においてＣＰＵ５１は、上記（１）の回避動作に対して車両の乗員への負荷を示すコストとして、特に走行時間に基づくコストを算出する。具体的には、前記Ｓ４７で算出した往復走行時間（Ｔ０×２）と前記Ｓ６５で算出したトータルの所要時間（（Ｔ１＋Ｔ２＋Ｔ３）×２）との差分（ｓｅｃ）をコストとして算出する。尚、前記Ｓ６５で算出されるコストが大きい程、障害物を回避するのに必要な時間が長く、乗員への負荷が大きいことを示す。
次に、Ｓ６６においてＣＰＵ５１は、上記（１）の回避動作に対して車両の乗員への負荷を示すコストとして、特に車線変更に基づくコストを算出する。（１）の回避動作は車線内での移動で障害物を回避する動作であるので、他の車線への移動はなく車線変更に基づく乗員の負担は小さいと推定され、“０”をコストとして算出する。尚、前記Ｓ６６で算出されるコストが大きい程、障害物を回避するのに車線変更に伴う困難な操作が要求され、乗員への負荷が大きいことを示す。
更に、Ｓ６７においてＣＰＵ５１は、上記（１）の回避動作に対して車両の乗員への負荷を示すコストとして、特に危険度に基づくコストを算出する。ここで、危険度に基づくコストについては前記Ｓ４２で取得した障害物のある道路の道路形状に基づいて算出される。具体的には、障害物のある道路が片側２車線以上の道路である場合には、障害物を回避するために自車両が車線の片側に寄ると、隣接する車線を走行する大型の車両と接近する可能性がある。従って、危険度は中と推定され、“１”をコストとして算出する。一方で、障害物のある道路が片側１車線或いは１車線のみの道路である場合には、障害物を回避するために自車両が車線の片側に寄ったとしても他の車両と接近する虞は極めて小さい。従って、危険度は小と推定され、“０”をコストとして算出する。
前記Ｓ６５～Ｓ６７で算出された各コストの合計が上記（１）の回避動作に対して車両の乗員への負荷を示すコストとして最終的に算出される。
次に、前記Ｓ４９において実行される第２回避動作コスト算出処理のサブ処理について図２１に基づき説明する。図２１は第２回避動作コスト算出処理のサブ処理プログラムのフローチャートである。
先ず、Ｓ７１においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ４３で取得された走行速度Ｖ０で（２）の回避動作により障害物の回避を行うのに必要な時間（以下、回避時間Ｔ４という）を算出する。尚、回避時間Ｔ４は（２）の回避動作により障害物を回避する場合の推奨される車両の走行軌道を先ず特定し、特定された走行軌道から算出しても良いが、図１８や図１９に示すクロソイド曲線を直線に近似しても算出される走行時間の差が無視できるほどに小さいことから、本実施形態では走行軌道を直線に近似して回避時間Ｔ４を算出する。従って最長距離Ｌを走行速度Ｖ０で走行した場合に必要な時間を回避時間Ｔ４として算出する。
次に、Ｓ７２においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ７１で算出した回避時間Ｔ４を２倍した時間を、（２）の回避動作により障害物を回避して元の走行状態に戻るまで（即ち車線のはみ出しが解消するまで）のトータルの所要時間として算出する。
その後、Ｓ７３においてＣＰＵ５１は、上記（２）の回避動作に対して車両の乗員への負荷を示すコストとして、特に走行時間に基づくコストを算出する。具体的には、前記Ｓ４７で算出した往復走行時間（Ｔ０×２）と前記Ｓ７２で算出したトータルの所要時間（（Ｔ４×２）との差分（ｓｅｃ）をコストとして算出する。尚、前記Ｓ７３で算出されるコストが大きい程、障害物を回避するのに必要な時間が長く、乗員への負荷が大きいことを示す。
次に、Ｓ７４においてＣＰＵ５１は、上記（２）の回避動作に対して車両の乗員への負荷を示すコストとして、特に車線変更に基づくコストを算出する。（２）の回避動作は車線外への移動で障害物を回避する動作であるが、車線変更に比べると移動量は大きくなく、車線変更に基づく乗員の負担は中程度と推定され、“１”をコストとして算出する。尚、前記Ｓ７４で算出されるコストが大きい程、障害物を回避するのに車線変更に伴う困難な操作が要求され、乗員への負荷が大きいことを示す。
更に、Ｓ７５においてＣＰＵ５１は、上記（２）の回避動作に対して車両の乗員への負荷を示すコストとして、特に危険度に基づくコストを算出する。ここで、危険度に基づくコストについては前記Ｓ４２で取得した障害物のある道路の道路形状に基づいて算出される。具体的には、障害物のある道路が片側２車線以上の道路である場合には、障害物を回避するために自車両が車線からはみ出ると、はみ出した車線を走行する他車両と接近する可能性が高い。従って、危険度は大と推定され、“２”をコストとして算出する。一方で、障害物のある道路が片側１車線或いは１車線のみの道路である場合には、障害物を回避するために自車両が車線からはみ出したとしても他の車両と接近する虞は小さいが、対向車や歩行者などと接近する可能性がある。従って、危険度は中程度と推定され、“１”をコストとして算出する。
前記Ｓ７３～Ｓ７５で算出された各コストの合計が上記（２）の回避動作に対して車両の乗員への負荷を示すコストとして最終的に算出される。
次に、前記Ｓ５０において実行される第３回避動作コスト算出処理のサブ処理について図２２に基づき説明する。図２２は第３回避動作コスト算出処理のサブ処理プログラムのフローチャートである。
先ず、Ｓ８１においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ４３で取得された走行速度Ｖ０で（３）の回避動作により障害物の回避を行うのに必要な時間（以下、回避時間Ｔ５という）を算出する。尚、回避時間Ｔ５は（３）の回避動作により障害物を回避する場合の推奨される車両の走行軌道を先ず特定し、特定された走行軌道から算出しても良いが、図１８や図１９に示すクロソイド曲線を直線に近似しても算出される走行時間の差が無視できるほどに小さいことから、本実施形態では走行軌道を直線に近似して回避時間Ｔ５を算出する。従って最長距離Ｌを走行速度Ｖ０で走行した場合に必要な時間を回避時間Ｔ５として算出する。
次に、Ｓ８２においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ８１で算出した回避時間Ｔ５を２倍した時間を、（３）の回避動作により障害物を回避して元の走行状態に戻るまで（即ち回避前の元の車線に戻るまで）のトータルの所要時間として算出する。
その後、Ｓ８３においてＣＰＵ５１は、上記（３）の回避動作に対して車両の乗員への負荷を示すコストとして、特に走行時間に基づくコストを算出する。具体的には、前記Ｓ４７で算出した往復走行時間（Ｔ０×２）と前記Ｓ８２で算出したトータルの所要時間（（Ｔ５×２）との差分（ｓｅｃ）をコストとして算出する。尚、前記Ｓ８３で算出されるコストが大きい程、障害物を回避するのに必要な時間が長く、乗員への負荷が大きいことを示す。
次に、Ｓ８４においてＣＰＵ５１は、上記（３）の回避動作に対して車両の乗員への負荷を示すコストとして、特に車線変更に基づくコストを算出する。（３）の回避動作は隣接する他の車線へと完全に車両を移動させるものであるので、車線変更に基づく乗員の負担は大と推定され、“２”をコストとして算出する。尚、前記Ｓ８４で算出されるコストが大きい程、障害物を回避するのに車線変更に伴う困難な操作が要求され、乗員への負荷が大きいことを示す。
更に、Ｓ８５においてＣＰＵ５１は、上記（３）の回避動作に対して車両の乗員への負荷を示すコストとして、特に危険度に基づくコストを算出する。ここで、危険度に基づくコストについては前記Ｓ４２で取得した障害物のある道路の道路形状に基づいて算出される。具体的には、障害物のある道路が片側２車線以上の道路である場合には、障害物を回避するために自車両が走行する車線を移ることとなるが、走行する車線を完全に移動するものであるので、操作負担は大きい一方で他車両と接近する可能性は低い。従って、危険度は小と推定され、“０”をコストとして算出する。一方で、障害物のある道路が片側１車線の道路である場合には、障害物を回避するために自車両が対向車線を走行することとなるので、対向車と接近する可能性がある。従って、危険度は大と推定され、“２”をコストとして算出する。
前記Ｓ８３～Ｓ８５で算出された各コストの合計が上記（３）の回避動作に対して車両の乗員への負荷を示すコストとして最終的に算出される。その後、Ｓ３０へと移行し、上記（１）～（３）の回避動作の候補の内から障害物を回避する為に推奨される推奨回避動作を選択することとなる。基本的には算出されたコストの合計が最も小さい回避動作の候補を、推奨回避動作として選択する。
ここで、図２３及び図２４は上述した第１回避動作コスト算出処理（図２０）、第２回避動作コスト算出処理（図２１）、第３回避動作コスト算出処理（図２２）において実際に算出されるコストについて具体例を挙げて示した図である。
例えば図２３は障害物のある道路が片側２車線の道路であって、車線幅が３．５ｍ、車幅が１．８ｍ、障害物が車線左端から０．８ｍの範囲を占め、走行速度Ｖ０が５０ｋｍ／ｈ、許容する上限加速度が０．２Ｇである場合に算出されるコストを示す。図２３に示す例では、（１）の回避動作が最もコストの合計が大きくなり、（３）の回避動作が最もコストの合計が小さくなる。従って、（３）の回避動作が推奨回避動作として選択される。
一方、図２４は障害物のある道路が片側１車線の道路であって車線幅が３．５ｍ、車幅が１．８ｍ、障害物が車線左端から０．８ｍの範囲を占め、走行速度Ｖ０が４０ｋｍ／ｈ、許容する上限加速度が０．２Ｇである場合に算出されるコストを示す。図２４に示す例では、（３）の回避動作が最もコストの合計が大きくなり、（１）の回避動作が最もコストの合計が小さくなる。従って、（１）の回避動作が推奨回避動作として選択される。
次に、前記Ｓ６において実行される動的走行軌道生成処理のサブ処理について図２５に基づき説明する。図２５は動的走行軌道生成処理のサブ処理プログラムのフローチャートである。
先ず、Ｓ９１においてＣＰＵ５１は、現在位置検出部３１により検出した自車両の現在位置を取得する。尚、車両の現在位置は、例えば高精度のＧＰＳ情報や高精度ロケーション技術を用いて詳細に特定することが望ましい。ここで、高精度ロケーション技術とは、車両に設置されたカメラから取り込んだ白線や路面ペイント情報を画像認識により検出し、更に、検出した白線や路面ペイント情報を例えば高精度地図情報１６と照合することにより、走行車線や高精度な車両位置を検出可能にする技術である。更に、車両が複数の車線からなる道路を走行する場合には車両の走行する車線についても特定する。
次に、Ｓ９２においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ３で生成された静的走行軌道（即ち、自車両が今後に走行する予定の軌道）と、前記Ｓ４で生成された速度計画（即ち、自車両の今後の予定速度）を取得する。
次に、Ｓ９３においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ２で取得した高精度地図情報１６に基づいて、車両の進行方向前方の特に前記Ｓ５で検出された“自車両の走行に影響が生じる要因（以下、影響要因という）”の周辺を対象として、レーン形状、区画線情報等を取得する。尚、前記Ｓ９３で取得されるレーン形状と区画線情報には、車線数、車線数の増減がある場合にはどの位置でどのように増減するかを特定する情報等を含む。
続いて、Ｓ９４においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ５で検出された影響要因について、現時点の影響要因の位置と、影響要因が移動している場合には移動状況（移動方向、移動速度）について取得する。尚、影響要因の位置と移動状況については、例えば車外カメラ３９で車両周辺の所定の検出範囲を撮像した撮像画像に対して画像処理等を行うことによって取得する。
また、例えば全国の道路を走行する各車両のリアルタイムの位置、移動方向、移動速度等を外部のサーバで管理し、ＣＰＵ５１は自車両の周辺に位置する他車両が影響要因である場合には、前記Ｓ９４において該当する他車両の位置、移動方向、移動速度を外部のサーバから取得するようにしても良い。
その後、Ｓ９５においてＣＰＵ５１は、先ず前記Ｓ９４で取得した影響要因の現在位置及び移動状況に基づいて影響要因の今後の移動軌跡を予測する。尚、影響要因が他車両である場合には、他車両のウィンカーやブレーキランプの点灯状態について考慮して予測しても良い。更に、車車間通信などで他車両の今後の走行軌道や速度計画が取得可能であれば、それらを考慮して予測しても良い。その後、予測された影響要因の今後の移動軌跡と前記Ｓ９２で取得した自車両の静的走行軌道及び速度計画とに基づいて、影響要因が自車両の走行に影響があるか否かをより正確に判定する。具体的には自車両と影響要因が現時点又は将来において同一の車線上に位置し、その間の距離が適切な車間距離Ｄ以内に接近すると予測される場合に、影響要因が自車両の走行に影響があると判定する。尚、適切な車間距離Ｄは例えば以下の式（５）により算出する。
Ｄ＝自車両の車速×２ｓｅｃ＋自車両の制動距離－影響要因の制動距離（但し、影響要因が移動体の場合に限る）・・・・（５）
そして、影響要因が自車両の走行に影響があると判定された場合（Ｓ９５：ＹＥＳ）には、Ｓ９６へと移行する。一方、影響要因が自車両の走行に影響がないと判定された場合（Ｓ９５：ＮＯ）には、動的走行軌道を生成することなくＳ９（Ｓ７、Ｓ８は省略する）へと移行する。尚、影響要因が静的走行軌道生成処理（図７）において走行軌道を生成する際に既に回避対象とされた障害物（Ｓ２６、Ｓ２７）である場合については、既に障害物を回避する走行軌道が生成されているので、基本的に影響要因は自車両の走行に影響がないと判定される。但し、静的走行軌道が生成されたタイミングから現時点までの間に障害物の位置や障害物が車線内で占める範囲が変化している場合等についてはこの限りでない。
Ｓ９６においてＣＰＵ５１は、自車両が影響要因を回避して静的走行軌道に戻る（即ち追い越しする）為の新たな軌道を生成することが可能か否かを判定する。具体的には、影響要因と自車両が現時点で同一車線に位置する場合には、自車両が右側に車線変更して制限速度を超えない範囲で影響要因を追い越し、その後に左側に車線変更して元の車線に戻るまでの軌道について、影響要因と適切な車間距離Ｄ以上を維持する軌道を描くことができる場合には、自車両が影響要因を回避して静的走行軌道に戻る為の新たな軌道を生成することが可能と判定される。また、影響要因と自車両が現時点で異なる車線に位置し、その後に同一車線上へと移動する場合には、自車両が制限速度を超えない範囲で影響要因を追い越し、その後に影響要因と同一車線に車線変更するまでの軌道について、影響要因と適切な車間距離Ｄ以上を維持する軌道を描くことができる場合には、自車両が影響要因を回避して静的走行軌道に戻る為の新たな軌道を生成することが可能と判定される。上記Ｓ９６の判定処理は、前記Ｓ９３で取得した車両の進行方向前方のレーン形状及び区画線情報と、車両の現在位置と、影響要因の今後の移動軌跡と、道路の制限速度とに基づいて判定される。
そして、自車両が影響要因を回避して静的走行軌道に戻る（即ち追い越しする）為の新たな軌道を生成することが可能と判定された場合（Ｓ９６：ＹＥＳ）には、Ｓ９７へと移行する。それに対して、自車両が影響要因を回避して静的走行軌道に戻る（即ち追い越しする）為の新たな軌道を生成することができないと判定された場合（Ｓ９６：ＮＯ）には、Ｓ９８へと移行する。
Ｓ９７においてＣＰＵ５１は、自車両が影響要因を回避して静的走行軌道に戻る（即ち追い越しする）為の軌道（以下、回避軌道という）を算出する。例えば自車両と影響要因が現時点で同一車線上にある場合には、図２６に示すように自車両が右側に車線変更して影響要因を追い越し、その後に左側に車線変更して元の車線に戻るまでの軌道が回避軌道に該当する。
ここで、図２６は片側２車線の道路において自車両８１が左側車線を走行し、影響要因が同車線を走行する前方車両９０である場合に前記Ｓ９７で生成される回避軌道の一例を示す。
先ず、図２６に示す例では、ステアリングの旋回を開始して右側の車線へと移動し、且つステアリングの位置が直進方向に戻るのに必要な第１の軌道Ｌ１を算出する。尚、第１の軌道Ｌ１は車両の現在の車速に基づいて車線変更を行う際に生じる横方向の加速度（横Ｇ）を算出し、横Ｇが自動運転支援に支障が生じることなく、また車両の乗員に不快感を与えない上限値（例えば０．２Ｇ）を超えないことを条件として、クロソイド曲線を用いてできる限り円滑で、且つできる限り車線変更に必要な距離が短くなる軌道を算出する。また、前方車両９０との間に適切な車間距離Ｄ以上を維持することについても条件とする。
次に、右側の車線を制限速度を上限に走行して前方車両９０を追い越し、且つ前方車両９０との間を適切な車間距離Ｄ以上とするまでの第２の軌道Ｌ２を算出する。尚、第２の軌道Ｌ２は基本的に直線の軌道であり、また軌道の長さは、前方車両９０の車速と道路の制限速度に基づいて算出される。
続いて、ステアリングの旋回を開始して左側の車線へと戻り、且つステアリングの位置が直進方向に戻るのに必要な第３の軌道Ｌ３を算出する。尚、第３の軌道Ｌ３は車両の現在の車速に基づいて車線変更を行う際に生じる横方向の加速度（横Ｇ）を算出し、横Ｇが自動運転支援に支障が生じることなく、また車両の乗員に不快感を与えない上限値（例えば０．２Ｇ）を超えないことを条件として、クロソイド曲線を用いてできる限り円滑で、且つできる限り車線変更に必要な距離が短くなる軌道を算出する。また、前方車両９０との間に適切な車間距離Ｄ以上を維持することについても条件とする。
また、前記Ｓ９７では上記回避軌道を走行する際の自車両の推奨速度についても算出する。自車両の推奨速度については、制限速度を上限として、車線変更時において車両に生じる横方向の加速度（横Ｇ）が自動運転支援に支障が生じることなく、また車両の乗員に不快感を与えない上限値（例えば０．２Ｇ）を超えない速度を推奨速度とする。例えば回避軌道の曲率や制限速度などに基づいて算出される。
一方で、Ｓ９８においてＣＰＵ５１は、自車両が影響要因に追従（或いは並走）して走行する為の軌道（以下、追従軌道という）を算出する。具体的には、自車両と影響要因が現時点で同一車線上にある場合には、図２７に示すように自車両８１が車線変更することなく現在の車線を継続して走行し、影響要因（例えば前方車両９０）に対して追従する軌道が追従軌道に該当する。尚、追従軌道は基本的に静的走行軌道と同一の軌道となる。但し、影響要因との間の車間距離を適切に維持する必要がある為、後述のように速度計画については修正することとなる（Ｓ８）。
また、前記Ｓ９８では上記追従軌道を走行する際の自車両の推奨速度についても算出する。自車両の追従速度については、制限速度を上限として、前方の影響要因との間の車間距離について適切な車間距離Ｄ以上を維持する速度を推奨速度とする。尚、適切な車間距離Ｄについては前述した式（５）に基づいて算出される。
その後、Ｓ９９においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ９７で算出された回避軌道（回避軌道に関しては算出された場合のみ）及び前記Ｓ９８で算出された追従軌道を、周辺の道路状況を考慮した上で走行予定経路に含まれる道路に対して車両に走行が推奨される走行軌道である動的走行軌道として生成する。
そして、前記Ｓ９９で生成された動的走行軌道は、自動運転支援に用いる支援情報としてフラッシュメモリ５４等に格納される。
次に、前記Ｓ７において実行される走行軌道反映処理のサブ処理について図２８に基づき説明する。図２８は走行軌道反映処理のサブ処理プログラムのフローチャートである。
先ず、Ｓ１０１においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ３で生成された静的走行軌道と、前記Ｓ６で生成された動的走行軌道をフラッシュメモリ５４等の記憶媒体から読み出す。
続いて、Ｓ１０２においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ１０１で読み出された各走行軌道について、走行軌道毎に車両の走行軌道としての適正度を示すパスコストを算出する。ここで、パスコストは、（ａ）走行時間（平均車速）、（ｂ）車線変更回数、（ｃ）車線変更を行う位置、（ｄ）走行車線の少なくとも一以上を考慮して算出する。具体的には、以下の条件に基づいて算出する。
（ａ）“走行時間（平均車速）”については、走行時間が長い（即ち平均車速が遅い）走行軌道程、パスコストを高く算出する。尚、静的走行軌道の平均車速については前記Ｓ４で生成された速度計画に基づいて特定する。一方、動的走行軌道については前記Ｓ９７又はＳ９８で算出された推奨速度に基づいて特定する。
（ｂ）“車線変更回数”については、車線変更回数が多い走行軌道程、パスコストを高く算出する。
（ｃ）“車線変更を行う位置”については、複数回の車線変更を行う場合には、車線変更の間隔が短くなる走行軌道程、パスコストを高く算出する。また、交差点の手前側所定距離（例えば一般道７００ｍ、高速道路２ｋｍ）以内で車線変更を行う走行軌道については、パスコストを加算する。
（ｄ）“走行車線”については、追い越し車線の走行距離が長い走行軌道程、パスコストを高く算出する。
但し、上記（ａ）～（ｄ）の条件に関わらず、自車両が前記Ｓ５で検出された影響要因と接触すると判定される走行軌道についてはコストを無限大とする。
その後、Ｓ１０３においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ１０２で算出された走行軌道毎のパスコストを比較し、静的走行軌道と動的走行軌道の内、パスコストの値が小さい走行軌道を車両の走行が推奨される走行軌道として選択する。
次に、Ｓ１０４においてＣＰＵ５１は、前記Ｓ１０３において動的走行軌道が選択されたか否かを判定する。
そして、前記Ｓ１０３において動的走行軌道が選択されたと判定された場合（Ｓ１０４：ＹＥＳ）には、Ｓ１０５へと移行する。
Ｓ１０５においてＣＰＵ５１は、選択された動的走行軌道が生成された再構築区間を対象として、静的走行軌道を動的走行軌道へと置き換える。尚、再構築区間の静的走行軌道を動的走行軌道へと置き換えた場合には、基本的に動的走行軌道の始点及び終点は静的走行軌道と繋がることとなるが、前記Ｓ９７やＳ９８で選択されるルートによっては動的走行軌道の終点が静的走行軌道と繋がらない場合もある。そのような場合には、動的走行軌道の終点を始点として静的走行軌道の生成を新たに行っても良いし、静的走行軌道に繋がるまで動的走行軌道の生成を一定間隔で繰り返し行うようにしても良い。
その後、再構築区間が動的走行軌道に置き換えられた静的走行軌道に基づいて、自動運転支援による支援走行が行われる（Ｓ９、Ｓ１０）
一方、前記Ｓ１０３において静的走行軌道が選択されたと判定された場合（Ｓ１０４：ＮＯ）には、動的走行軌道への置き換えを行うことなくＳ８へと移行する。
ここで、パスコストの値が小さい走行軌道として静的走行軌道が選択された場合には、車線変更することなく現在の車線を継続して走行し、影響要因に対して追従する軌道となる。従って、動的走行軌道への置き換えは行われないが、追従する軌道では影響要因との間の車間距離を適切に維持する必要がある為、速度計画については修正することとなる（Ｓ８）。
以上詳細に説明した通り、本実施形態に係るナビゲーション装置１及びナビゲーション装置１で実行されるコンピュータプログラムでは、車両が走行する走行予定経路を取得し（Ｓ１）、走行予定経路にあって車両の走行を妨げる要因となる障害物の情報を取得し（Ｓ２６）、区画線に関する情報を含む地図情報（１６）と障害物の情報とを用いて、車両が障害物の位置する車線を走行するとともに車線内で移動して障害物を回避する第１の回避動作と、車両が障害物の位置する車線から該車線の外へと移動して障害物を回避する第２の回避動作と、を含む障害物を回避する為の複数の回避動作の候補に対して乗員への負荷を示すコストを算出し（Ｓ２９）、算出されたコストを比較して複数の回避動作の候補の内から障害物を回避する為に推奨される回避動作を選択し（Ｓ３０）、選択された回避動作に従って走行予定経路に含まれる道路に対して車両に走行が推奨される走行軌道を生成し（Ｓ３２）、生成された走行軌道に基づいて車両の運転支援を行う（Ｓ９、Ｓ１０）ので、車両の走行予定経路に車両の走行を妨げる要因となる障害物が存在する場合において、車両が障害物から離れた位置にある段階で障害物を回避する為の推奨される回避動作を選択し、選択された回避動作に基づく走行軌道を生成することが可能となる。その結果、車両の乗員に負担を生じさせない適切な運転支援を実施することが可能となる。
また、第２の回避動作には、車両が障害物の位置する車線から該車線の外へ車体の一部がはみ出すまで移動して障害物を回避する回避動作と、車両が障害物の位置する車線から隣接する車線へと走行する車線を変更して障害物を回避する回避動作と、を含むので、障害物を回避するために車両が取り得ることが可能な様々な回避動作を候補として、その候補の内から障害物を回避する為の推奨される回避動作を選択することが可能となる。その結果、障害物を回避する為のより適切な回避動作を選択することが可能となる。
また、カメラやセンサによる検出範囲外にある障害物の情報を取得し（Ｓ２６）、検出範囲外を含む領域を対象にして走行軌道を生成する（Ｓ３２）ので、車両が障害物から離れた位置にある段階で障害物を回避する為の推奨される回避動作を選択し、選択された回避動作に基づく走行軌道を生成することが可能となる。その結果、車両の乗員に負担を生じさせない適切な運転支援を実施することが可能となる。
また、複数の回避動作の候補毎に、障害物を回避する回避動作を開始してから障害物を回避して元の走行状態に戻るまでに必要な走行時間の長さに応じたコストを加算する（Ｓ６５、Ｓ７３、Ｓ８３）ので、障害物を回避するのに必要な走行時間に基づいて乗員の負担を正確にコストに反映することが可能となる。
尚、本発明は前記実施形態に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で種々の改良、変形が可能であることは勿論である。
例えば、本実施形態では、車両の走行を妨げる要因となる障害物に関する障害物情報（図３）について障害物を検出した車両からプローブ情報としてサーバ装置４が収集しているが、車両から収集するのはセンサ情報のみで収集したセンサ情報からサーバ装置が障害物情報を生成しても良い。また、情報配信センタ３以外の外部のセンタが生成した障害物情報をサーバ装置４が取得するようにしても良い。
また、本実施形態では、最終的に生成される静的走行軌道は車両が走行する具体的な軌道（座標の集合や線）を特定する情報となっているが、具体的な軌道までは特定せずに車両が走行する対象となる道路及び車線が特定できる程度の情報としても良い。
また、本実施形態では、車両の走行を妨げる要因となる障害物を路上に駐車された駐車車両としているが、車両の走行を妨げる要因となるのであれば他の物であっても良い。また、静止物だけではなく動体物についても含めるようにしても良い。
また、本実施形態では、高精度地図情報１６を用いてレーンネットワークを生成している（Ｓ２３）が、全国の道路を対象としたレーンネットワークを予めＤＢに格納しておき、必要に応じてＤＢから読み出すようにしても良い。
また、本実施形態では、サーバ装置４が有する高精度地図情報には、道路のレーン形状（車線単位の道路形状や曲率、車線幅等）と道路に描かれた区画線（車道中央線、車線境界線、車道外側線、誘導線等）に関する情報の両方を含むが、区画線に関する情報のみを含むようにしても良いし、道路のレーン形状に関する情報のみを含むようにしても良い。例えば区画線に関する情報のみを含む場合であっても、区画線に関する情報に基づいて道路のレーン形状に関する情報に相当する情報を推定することが可能である。また、道路のレーン形状に関する情報のみを含む場合であっても、道路のレーン形状に関する情報に基づいて区画線に関する情報に相当する情報を推定することが可能である。また、「区画線に関する情報」は、車線を区画する区画線自体の種類や配置を特定する情報であっても良いし、隣接する車線間で車線変更が可能か否かを特定する情報であっても良いし、車線の形状を直接または間接的に特定する情報であっても良い。
また、本実施形態では、車両の走行に影響が生じる影響要因を検出した場合に動的走行軌道を生成するとともに、既存の静的走行軌道と新たに生成された動的走行軌道のパスコストとを比較して（Ｓ１０２、Ｓ１０３）、動的走行軌道の方が推奨されると判定された場合にのみ静的走行軌道を動的走行軌道に置き換えている（Ｓ１０５）が、動的走行軌道が生成された場合には必ず静的走行軌道を動的走行軌道に置き換えるようにしても良い。
また、本実施形態では、静的走行軌道に動的走行軌道を反映する手段として、静的走行軌道の一部を動的走行軌道に置き換えている（Ｓ９）が、置き換えるのではなく静的走行軌道を動的走行軌道に近づけるように軌道の修正を行っても良い。
また、本実施形態では、車両の操作のうち、車両の挙動に関する操作である、アクセル操作、ブレーキ操作及びハンドル操作の全てを車両制御ＥＣＵ４０が制御することをユーザの運転操作によらずに自動的に走行を行う為の自動運転支援として説明してきた。しかし、自動運転支援を、車両の操作のうち、車両の挙動に関する操作である、アクセル操作、ブレーキ操作及びハンドル操作の少なくとも一の操作を車両制御ＥＣＵ４０が制御することとしても良い。一方、ユーザの運転操作による手動運転とは車両の操作のうち、車両の挙動に関する操作である、アクセル操作、ブレーキ操作及びハンドル操作の全てをユーザが行うこととして説明する。
また、本発明の運転支援は車両の自動運転に係る自動運転支援に限られない。例えば、前記Ｓ５で特定された静的走行軌道や前記Ｓ８で生成された動的走行軌道をナビゲーション画面に表示するとともに、音声や画面等を用いた案内（例えば車線変更の案内、推奨車速の案内等）を行うことによる運転支援も可能である。また、静的走行軌道や動的走行軌道をナビゲーション画面に表示することでユーザの運転操作を支援するようにしてもよい。
また、通常時は手動運転により走行を行い、障害物を回避する場合にのみ自動運転による走行を行うことでユーザの運転操作を支援するようにしてもよい。
また、本実施形態では、自動運転支援プログラム（図４）をナビゲーション装置１が実行する構成としているが、ナビゲーション装置１以外の車載器や車両制御ＥＣＵ４０が実行する構成としても良い。その場合には、車載器や車両制御ＥＣＵ４０は車両の現在位置や地図情報等をナビゲーション装置１やサーバ装置４から取得する構成とする。更に、サーバ装置４が自動運転支援プログラム（図４）のステップの一部または全部を実行するようにしても良い。その場合にはサーバ装置４が本願の運転支援装置に相当する。
また、本発明はナビゲーション装置以外に、携帯電話機、スマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータ等（以下、携帯端末等という）に適用することも可能である。また、サーバと携帯端末等から構成されるシステムに対しても適用することが可能となる。その場合には、上述した自動運転支援プログラム（図４参照）の各ステップは、サーバと携帯端末等のいずれが実施する構成としても良い。但し、本発明を携帯端末等に適用する場合には、自動運転支援が実行可能な車両と携帯端末等が通信可能に接続（有線無線は問わない）される必要がある。
１…ナビゲーション装置、２…運転支援システム、３…情報配信センタ、４…サーバ装置、５…車両、１４…障害物情報ＤＢ、１６…高精度地図情報、３３…ナビゲーションＥＣＵ、４０…車両制御ＥＣＵ、５１…ＣＰＵ、７５…レーンノード、７６…レーンリンク、８１…自車両、８２…障害物
前記目的を達成するため本発明に係る運転支援装置は、車両周辺の所定の検出範囲における道路状況を取得する道路状況取得手段と、車両が走行する走行予定経路を取得する走行予定経路取得手段と、前記検出範囲外の前記走行予定経路にあって車両の走行を妨げる要因となる障害物の情報を取得する障害物情報取得手段と、区画線に関する情報を含む地図情報と前記障害物の情報とを用いて、前記検出範囲外を含む領域を対象にして前記走行予定経路を走行する際の前記障害物を回避する為に推奨される走行軌道を生成する走行軌道生成手段と、前記走行軌道生成手段によって生成された走行軌道に基づいて車両の運転支援を行う運転支援手段と、を有する。
尚、「運転支援」とは、運転者の車両操作の少なくとも一部を運転者に代わって行う又は補助する機能、或いは運転を支援する為の表示案内や音声案内を行うことをいう。
また、「区画線に関する情報」は、車線を区画する区画線自体の種類や配置を特定する情報であっても良いし、隣接する車線間で車線変更が可能か否かを特定する情報であっても良いし、車線の形状を直接または間接的に特定する情報であっても良い。
また、「障害物」は、例えば路上に駐車された駐車車両、道路の工事現場に設置される看板や柵、路面の凹凸等が該当する。また、静止物だけではなく動体物についても含めるようにしても良い。
また、本発明に係るコンピュータプログラムは、車両において実施する運転支援に用いる支援情報を生成するプログラムである。具体的には、コンピュータを、車両周辺の所定の検出範囲における道路状況を取得する道路状況取得手段と、車両が走行する走行予定経路を取得する走行予定経路取得手段と、前記検出範囲外の前記走行予定経路にあって車両の走行を妨げる要因となる障害物の情報を取得する障害物情報取得手段と、区画線に関する情報を含む地図情報と前記障害物の情報とを用いて、前記検出範囲外を含む領域を対象にして前記走行予定経路を走行する際の前記障害物を回避する為に推奨される走行軌道を生成する走行軌道生成手段と、前記走行軌道生成手段によって生成された走行軌道に基づいて車両の運転支援を行う運転支援手段と、して機能させる。
前記構成を有する本発明に係る運転支援装置及びコンピュータプログラムによれば、車両の走行予定経路に車両の走行を妨げる要因となる障害物が存在する場合において、車両が障害物から離れた位置にある段階で障害物を回避する為の推奨される走行軌道を生成することが可能となる。その結果、車両の乗員に負担を生じさせない適切な運転支援を実施することが可能となる。
一方、ナビゲーションＥＣＵ（エレクトロニック・コントロール・ユニット）３３は、ナビゲーション装置１の全体の制御を行う電子制御ユニットであり、演算装置及び制御装置としてのＣＰＵ５１、並びにＣＰＵ５１が各種の演算処理を行うにあたってワーキングメモリとして使用されるとともに、経路が探索されたときの経路データ等が記憶されるＲＡＭ５２、制御用のプログラムのほか、後述の自動運転支援プログラム（図５参照）等が記録されたＲＯＭ５３、ＲＯＭ５３から読み出したプログラムを記憶するフラッシュメモリ５４等の内部記憶装置を備えている。尚、ナビゲーションＥＣＵ３３は、処理アルゴリズムとしての各種手段を有する。例えば、道路状況取得手段は、車両周辺の所定の検出範囲における道路状況を取得する。走行予定経路取得手段は、車両が走行する走行予定経路を取得する。障害物情報取得手段は、検出範囲外の走行予定経路にあって車両の走行を妨げる要因となる障害物の情報を取得する。走行軌道生成手段は、区画線に関する情報を含む地図情報と障害物の情報とを用いて、検出範囲外を含む領域を対象にして走行予定経路を走行する際の障害物を回避する為に推奨される走行軌道を生成する。運転支援手段は、生成された走行軌道に基づいて車両の運転支援を行う。
以上詳細に説明した通り、本実施形態に係るナビゲーション装置１及びナビゲーション装置１で実行されるコンピュータプログラムでは、車両が走行する走行予定経路を取得し（Ｓ１）、カメラやセンサによる検出範囲外の走行予定経路にあって車両の走行を妨げる要因となる障害物の情報を取得し（Ｓ２６）、区画線に関する情報を含む地図情報（１６）と障害物の情報とを用いて、走行予定経路を走行する際の障害物を回避する為に推奨される走行軌道を生成し（Ｓ２９～Ｓ３２）、生成された走行軌道に基づいて車両の運転支援を行う（Ｓ９、Ｓ１０）ので、車両の走行予定経路に車両の走行を妨げる要因となる障害物が存在する場合において、車両が障害物から離れた位置にある段階で障害物を回避する為の推奨される走行軌道を生成することが可能となる。その結果、車両の乗員に負担を生じさせない適切な運転支援を実施することが可能となる。
また、障害物を回避する為に推奨される走行軌道を生成するに際しては、区画線に関する情報を含む地図情報（１６）と障害物の情報とを用いて、車両が障害物の位置する車線を走行するとともに車線内で移動して障害物を回避する第１の回避動作と、車両が障害物の位置する車線から該車線の外へと移動して障害物を回避する第２の回避動作と、を含む障害物を回避する為の複数の回避動作の候補に対して乗員への負荷を示すコストを算出し（Ｓ２９）、算出されたコストを比較して複数の回避動作の候補の内から障害物を回避する為に推奨される回避動作を選択し（Ｓ３０）、選択された回避動作に従って走行予定経路に含まれる道路に対して車両に走行が推奨される走行軌道を生成する（Ｓ３２）ので、車両の走行予定経路に車両の走行を妨げる要因となる障害物が存在する場合において、車両が障害物から離れた位置にある段階で障害物を回避する為の推奨される回避動作を選択し、選択された回避動作に基づく走行軌道を生成することが可能となる。
また、第２の回避動作には、車両が障害物の位置する車線から該車線の外へ車体の一部がはみ出すまで移動して障害物を回避する回避動作と、車両が障害物の位置する車線から隣接する車線へと走行する車線を変更して障害物を回避する回避動作と、を含むので、障害物を回避するために車両が取り得ることが可能な様々な回避動作を候補として、その候補の内から障害物を回避する為の推奨される回避動作を選択することが可能となる。その結果、障害物を回避する為のより適切な回避動作を選択することが可能となる。
また、複数の回避動作の候補毎に、障害物を回避する回避動作を開始してから障害物を回避して元の走行状態に戻るまでに必要な走行時間の長さに応じたコストを加算する（Ｓ６５、Ｓ７３、Ｓ８３）ので、障害物を回避するのに必要な走行時間に基づいて乗員の負担を正確にコストに反映することが可能となる。

Claims (5)

  1. 車両が走行する走行予定経路を取得する走行予定経路取得手段と、
    前記走行予定経路にあって車両の走行を妨げる要因となる障害物の情報を取得する障害物情報取得手段と、
    区画線に関する情報を含む地図情報と前記障害物の情報とを用いて、車両が前記障害物の位置する車線を走行するとともに車線内で移動して前記障害物を回避する第１の回避動作と、車両が前記障害物の位置する車線から該車線の外へと移動して前記障害物を回避する第２の回避動作と、を含む前記障害物を回避する為の複数の回避動作の候補に対してコストを算出するコスト算出手段と、
    前記コスト算出手段により算出されたコストを比較して前記複数の回避動作の候補の内から前記障害物を回避する為に推奨される回避動作を選択する回避動作選択手段と、
    前記回避動作選択手段により選択された回避動作に従って前記走行予定経路に含まれる道路に対して車両に走行が推奨される走行軌道を生成する走行軌道生成手段と、
    前記走行軌道生成手段によって生成された走行軌道に基づいて車両の運転支援を行う運転支援手段と、を有する運転支援装置。
  2. 前記第２の回避動作には、
    車両が前記障害物の位置する車線から該車線の外へ車体の一部がはみ出すまで移動して前記障害物を回避する回避動作と、
    車両が前記障害物の位置する車線から隣接する車線へと走行する車線を変更して前記障害物を回避する回避動作と、を含む請求項１に記載の運転支援装置。
  3. 車両周辺の所定の検出範囲における道路状況を取得する道路状況取得手段を有し、
    前記障害物情報取得手段は、前記検出範囲外にある前記障害物の情報を取得し、
    前記走行軌道生成手段は、前記検出範囲外を含む領域を対象にして前記走行軌道を生成する請求項１又は請求項２に記載の運転支援装置。
  4. 前記コスト算出手段は、前記複数の回避動作の候補毎に、前記障害物を回避する回避動作を開始してから障害物を回避して元の走行状態に戻るまでに必要な走行時間の長さに応じたコストを加算する請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の運転支援装置。
  5. コンピュータを、
    車両が走行する走行予定経路を取得する走行予定経路取得手段と、
    前記走行予定経路にあって車両の走行を妨げる要因となる障害物の情報を取得する障害物情報取得手段と、
    区画線に関する情報を含む地図情報と前記障害物の情報とを用いて、車両が前記障害物の位置する車線を走行するとともに車線内で移動して前記障害物を回避する第１の回避動作と、車両が前記障害物の位置する車線から該車線の外へと移動して前記障害物を回避する第２の回避動作と、を含む前記障害物を回避する為の複数の回避動作の候補に対してコストを算出するコスト算出手段と、
    前記コスト算出手段により算出されたコストを比較して前記複数の回避動作の候補の内から前記障害物を回避する為に推奨される回避動作を選択する回避動作選択手段と、
    前記回避動作選択手段により選択された回避動作に従って前記走行予定経路に含まれる道路に対して車両に走行が推奨される走行軌道を生成する走行軌道生成手段と、
    前記走行軌道生成手段によって生成された走行軌道に基づいて車両の運転支援を行う運転支援手段と、
    して機能させる為のコンピュータプログラム。
JP2021060742A 2021-03-31 2021-03-31 運転支援装置及びコンピュータプログラム Pending JP2022156848A (ja)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2021060742A JP2022156848A (ja) 2021-03-31 2021-03-31 運転支援装置及びコンピュータプログラム
CN202280015744.3A CN116868252A (zh) 2021-03-31 2022-03-16 驾驶辅助装置以及计算机程序
PCT/JP2022/012025 WO2022209914A1 (ja) 2021-03-31 2022-03-16 運転支援装置及びコンピュータプログラム
EP22780134.7A EP4318440A1 (en) 2021-03-31 2022-03-16 Driving assistance device and computer program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2021060742A JP2022156848A (ja) 2021-03-31 2021-03-31 運転支援装置及びコンピュータプログラム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2022156848A true JP2022156848A (ja) 2022-10-14

Family

ID=83459064

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2021060742A Pending JP2022156848A (ja) 2021-03-31 2021-03-31 運転支援装置及びコンピュータプログラム

Country Status (4)

Country Link
EP (1) EP4318440A1 (ja)
JP (1) JP2022156848A (ja)
CN (1) CN116868252A (ja)
WO (1) WO2022209914A1 (ja)

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6558239B2 (ja) * 2015-12-22 2019-08-14 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 自動運転支援システム、自動運転支援方法及びコンピュータプログラム
JP7119428B2 (ja) 2018-03-02 2022-08-17 株式会社デンソー 運転支援装置
US11027648B2 (en) * 2018-11-16 2021-06-08 Zoox, Inc. Dynamic sound emission for vehicles

Also Published As

Publication number Publication date
CN116868252A (zh) 2023-10-10
WO2022209914A1 (ja) 2022-10-06
EP4318440A1 (en) 2024-02-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7347522B2 (ja) 運転支援装置及びコンピュータプログラム
JP7439529B2 (ja) 運転支援装置及びコンピュータプログラム
WO2022259733A1 (ja) 運転支援装置
JP2023097308A (ja) 運転支援装置及びコンピュータプログラム
WO2022044486A1 (ja) 運転支援装置及びコンピュータプログラム
WO2023127689A1 (ja) 運転支援装置及びコンピュータプログラム
JP2021117039A (ja) 運転支援装置及びコンピュータプログラム
JP2019053394A (ja) 自動運転支援装置及びコンピュータプログラム
WO2022180937A1 (ja) 運転支援装置
WO2021256439A1 (ja) 運転支援装置及びコンピュータプログラム
JP7501039B2 (ja) 運転支援装置及びコンピュータプログラム
JP2023050431A (ja) 運転支援装置及びコンピュータプログラム
WO2022209914A1 (ja) 運転支援装置及びコンピュータプログラム
JP7484317B2 (ja) 運転支援装置及びコンピュータプログラム
WO2023140041A1 (ja) 運転支援装置及びコンピュータプログラム
WO2024048073A1 (ja) 運転支援装置及びコンピュータプログラム
WO2024048074A1 (ja) 運転支援装置及びコンピュータプログラム
JP2022083525A (ja) 運転支援装置及びコンピュータプログラム
JP2023080504A (ja) 運転支援装置及びコンピュータプログラム
JP2023107725A (ja) 運転支援装置及びコンピュータプログラム
JP2024078764A (ja) 運転支援装置及びコンピュータプログラム

Legal Events

Date Code Title Description
A711 Notification of change in applicant

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A712

Effective date: 20210423

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20220316

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20230511