JP2022185369A - 電子制御装置及び制御方法 - Google Patents

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Abstract

【課題】外部環境の変化に拠るセンサの性能低下や道路環境の性能要求に対して柔軟かつ安全に走行制御可能な走行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であって、前記車両に搭載される第一の外界センサの検出情報と第二の外界センサの検出情報を取得するセンサ検出情報取得部と、前記第一の外界センサの検出情報に示された環境要素と前記第二の外界センサの検出情報に示された環境要素との対応関係を特定するセンサ検出情報統合部と、前記統合検出情報において、前記第二の外界センサで検出されている環境要素に対する前記第一の外界センサの検出状態に基づき、前記第一の外界センサにおける相対位置と検出能力の関係性を決定し、当該関係性に基づき前記第一の外界センサの検出可能領域を決定するセンサ検出可能領域決定部と、を備える。【選択図】図６

Description

本発明は、電子制御装置及び制御方法に関する。
近年、車両の快適で安全な自動運転を実現するため、車両の外界センサの性能低下を検出して、自動運転の機能縮退や安全停止をする技術が提案されている。例えば、特許文献１では、外界センサの汚れや故障による性能低下を検出して、走行速度を抑えたり、安全に停止したりする手段が開示されている。具体的には、特許文献１には「センサで障害物や走行路を検出して自律走行する自律走行車両に、センサの性能低下の状態を評価するセンサ状態評価手段と、センサの性能低下の状態に基づいて走行速度及び舵角に制限値を設ける速度・舵角制限値設定手段と、現在の位置に停止した場合の他車の運行への影響を評価する運行障害評価手段とを設け、センサの性能低下時に他の車両の運行を妨げない地点まで、設定された速度、及び舵角の制限値内で走行した後停止することを特徴とする。」との記載がある。
国際公開第２０１５／０６８２４９号
特許文献１に記載されている発明では、カメラの画素出力値の変化有無を用いて、カメラに付着した汚れや故障による性能低下を検出し、その状態に応じて縮退運転や安全停止等の運転モードを判断している。
一方、外界センサの性能低下は、センサ自身の汚れや故障だけでなく、外部環境の変化に応じても発生し得る。例えば、カメラやＬｉＤＡＲ（Light Detection And Ranging）を外界センサとして用いた場合、豪雨や霧等の悪天候下では、障害物を検出可能な距離性能が低下する。また、悪天候に強いと言われるミリ波レーダを外界センサとして用いた場合でも、豪雨時における遠方の障害物の検知性能は、通常時よりも低下することが知られている。このように、外部環境要因によって外界センサの性能低下が発生するような場合、特許文献１に開示されている手法では外界センサの性能低下を検出できない。
また、外部環境の状態は連続的に時々刻々変化するものであり、これに応じて外界センサの性能低下の度合も連続的に変化する。しかしながら、特許文献１のように、外界センサの性能低下のレベルを離散的に判断して運転モードを決定する場合、外部環境の変化に応じた柔軟な走行制御が難しい。そのため、より安全側に運転モードを設定することになり、自動運転を継続できる条件が本来よりも制限される可能性がある。
本発明は、上記のような従来技術における課題を解決するために、外部環境の変化によるセンサの性能低下、特に対象物を有効に検出可能な範囲の縮小に対して、柔軟かつ安全に走行制御を継続可能な電子制御装置の提供を目的とする。
本発明の第１の態様による電子制御装置は、車両に搭載されるものであって、前記車両に搭載される第一の外界センサの検出情報と第二の外界センサの検出情報を取得するセンサ検出情報取得部と、前記第一の外界センサの検出情報に示された環境要素と前記第二の外界センサの検出情報に示された環境要素との対応関係を特定するセンサ検出情報統合部と、前記第二の外界センサで検出されている環境要素に対する前記第一の外界センサの検出状態に基づき、前記第一の外界センサにおける相対位置と検出能力の関係性を決定し、当該関係性に基づき前記第一の外界センサの検出可能領域を決定するセンサ検出可能領域決定部と、を備える。
本発明によれば、外部環境の変化に拠るセンサの性能低下や道路環境の性能要求に対して柔軟かつ安全に走行制御を継続可能である。
本発明の実施の形態に係る走行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 車両２に搭載される外界センサ群４の検出可能領域の概念図 センサ検出情報データ群３１の一例を示す図 統合検出情報データ群３４の一例を示す図 第１の実施の形態のセンサ検出可能領域データ群３５の一例を示す図 実施の形態における走行制御装置が実現する機能の相関関係を示す図 第１の実施の形態のセンサ検出可能領域決定部１３で実行される処理を説明するフローチャート 図７のＳ７１２におけるセンサ検出可能領域の算出方法の一例を示す図 走行制御モード判断部１４で用いる走行環境検出性能要求情報の一例を示す図 走行制御モード判断部１４で実行される処理を説明するフローチャート 第２の実施の形態のセンサ検出可能領域データ群３５の一例を示す図 第２の実施の形態のセンサ検出可能領域決定部１３で実行される処理を説明するフローチャート
―第１の実施の形態―
以下、図１～図１０を参照して、電子制御装置である走行制御装置３の第１の実施の形態を説明する。
（システム構成）
図１は、本発明の実施の形態に係る走行制御装置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、走行制御装置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（Human Machine Interface）装置群８等を含んで構成される。走行制御装置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。
走行制御装置３は、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）である。走行制御装置３は、外界センサ群４、車両センサ群５、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等に出力する。走行制御装置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、センサ検出情報統合部１２、センサ検出可能領域決定部１３、走行制御モード判断部１４、走行制御情報生成部１５、ＨＭＩ情報生成部１６、および情報出力部１７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、走行制御装置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。例えば、外界センサ群４が検出した車両２周辺の観測点に関する情報や、観測点に関する情報に基づいて推定された車両２周辺の障害物、路面標示、標識、信号などの環境要素に関する情報を取得し、外界センサ群４の検出情報を表すセンサ検出情報データ群３１として記憶部３０に格納する。また、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３２として記憶部３０に格納する。また、地図情報管理装置６等から車両２の走行環境や走行経路に関連する情報を取得し、走行環境データ群３３として記憶部３０に格納する。
センサ検出情報統合部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情報データ群３１に基づき、車両２周辺における障害物や路面標示、標識、信号等の環境要素に関する統合検出情報を生成する。センサ検出情報統合部１２が行う処理は、例えば、センサフュージョンと一般的に呼ばれる機能に相当する。センサ検出情報統合部１２により生成された統合検出情報は、統合検出情報データ群３４として記憶部３０に格納される。
センサ検出可能領域決定部１３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情報データ群３１に基づいて、外界センサ群４の検出可能領域を示すセンサ検出可能領域を決定する。例えば、外界センサ群４に含まれる個別センサ単体での検出可能領域、または複数の同種個別センサの組合せにおける検出可能領域を、センサ検出可能領域として決定する。以降では、センサ検出可能領域を決定する対象の外界センサの組合せ（単体含む）を「センサグループ」と呼ぶこととする。センサ検出可能領域決定部１３は、センサグループ毎にセンサ検出可能領域を決定し、決定した各センサ検出可能領域の情報を、センサ検出可能領域データ群３５として記憶部３０に格納する。
センサ検出可能領域とは、当該領域内に障害物、路面標示、標識、信号等の環境要素が存在していた場合に、当該センサグループが十分に高い確率でその環境要素を検出できる領域を意味する。換言すれば、センサ検出可能領域とは、当該センサグループによる環境要素の不検知が発生する確率が十分に低い領域であり、この領域で当該センサグループが検出対象とする障害物等の環境要素を検出しなかった場合は、当該領域内には検出対象の環境要素が存在しないとみなすことができる。外界センサ群４を構成するそれぞれのセンサは、製品仕様としてセンサ検出可能領域を静的に定義していることが多いが、実際には外部環境に応じてセンサ検出可能領域は変化する。センサ検出可能領域決定部１３は、センサ検出情報統合部１２が生成した統合検出情報における、各センサグループの検出状態や検出精度、検出位置等の情報から、各センサグループのセンサ検出可能領域を動的に推定する。
走行制御モード判断部１４は、車両システム１や走行制御装置３のシステム状態（故障状態、乗員の指示モード等）や、走行環境に求められる外界センサ群４の性能要件、センサ検出可能領域決定部１３によりセンサ検出可能領域の状態等に基づき、車両２が安全に走行可能な車両システム１の走行制御モードを判断する。走行制御モード判断部１４により判断された走行制御モードの情報は、システムパラメータデータ群３８の一部として記憶部３０に格納される。
走行制御情報生成部１５は、センサ検出可能領域決定部１３が生成したセンサ検出可能領域や、センサ検出情報統合部１２が生成した統合検出情報、走行制御モード判断部１４が判断した走行制御モード等に基づき、車両２の走行制御情報を生成する。例えば、これらの情報に基づいて車両２が走行すべき軌道を計画し、その計画軌道を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する。そして、決定した計画軌道および制御指令値と、走行制御モード判断部１４による走行制御モードの判断結果とを用いて、走行制御情報を生成する。走行制御情報生成部１５が生成した走行制御情報は、走行制御情報データ群３６として記憶部３０に記憶される。
ＨＭＩ情報生成部１６は、センサ検出可能領域決定部１３が生成したセンサ検出可能領域や、センサ検出情報統合部１２が生成した統合検出情報、走行制御モード判断部１４が判断した走行制御モード等に基づき、車両２のＨＭＩ情報を生成する。例えば、現在の走行制御モードの状態や走行制御モードの変化を、音声や画面等により乗員に通知するための情報を生成する。また、車両２におけるセンサ検出可能領域や統合検出情報を画面等により乗員に通知するための情報を生成する。ＨＭＩ情報生成部１６が生成したこれらＨＭＩ情報は、ＨＭＩ情報データ群３７として記憶部３０に記憶される。
情報出力部１７は、走行制御装置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、走行制御情報生成部１５が生成した走行制御情報を出力する。例えば、走行制御装置３は、走行制御情報生成部１５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、走行制御装置３は、走行制御モード判断部１４が判断した走行制御モードを含む走行制御情報を他装置に出力して、車両システム１全体として整合したシステムモードに移行できるようにする。
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（Random Access Memory）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、走行制御装置３の機能を実現するための情報として、センサ検出情報データ群３１、車両情報データ群３２、走行環境データ群３３、統合検出情報データ群３４、センサ検出可能領域データ群３５、走行制御情報データ群３６、ＨＭＩ情報データ群３７、システムパラメータデータ群３８等が記憶部３０に格納される。
センサ検出情報データ群３１とは、外界センサ群４による検出情報やその信頼度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がそのセンシングの観測情報に基づき特定した障害物や路面標示、標識、信号等の環境要素に関する情報や、外界センサ群４の観測情報そのもの（ＬｉＤＡＲの点群情報、ミリ波レーダのＦＦＴ情報、カメラ画像、ステレオカメラの視差画像等）である。検出情報の信頼度とは、当該センサが検出した環境要素に関する情報、観測情報が実在する確度（存在確率）に相当し、センサの種類や製品仕様に応じて異なる。例えば、ＬｉＤＡＲやミリ波レーダのように反射波で観測するようなセンサであればその受信強度や信号対雑音比（ＳＮ比）を用いて表現してもよいし、時系列でどれだけ連続して観測できたかに応じて算出されたものでもよいし、検出情報の確度に関する指標であれば何でもよい。センサ検出情報データ群３１におけるセンサ検出情報のデータ表現例は、図３において後述する。センサ検出情報データ群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。
車両情報データ群３２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３２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、ブレーキの操作量等の情報が含まれる。
走行環境データ群３３とは、車両２の走行環境に関するデータの集合である。走行環境に関するデータとは、車両２が走行している道路を含む車両２周辺の道路に関する情報である。これには例えば、車両２の走行経路や、その走行経路上または車両２周辺の道路や、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）に関する情報等が含まれる。
統合検出情報データ群３４とは、外界センサ群４の検出情報に基づき統合的に判断された、車両２周辺における環境要素に関する統合検出情報のデータの集合である。統合検出情報データ群３４は、センサ検出情報データ群３１の情報に基づき、センサ検出情報統合部１２によって生成、格納される。
センサ検出可能領域データ群３５とは、外界センサ群４のセンサグループ毎における障害物等の環境要素を検出可能な領域であるセンサ検出可能領域に関するデータの集合である。センサ検出可能領域データ群３５におけるセンサ検出可能領域に関するデータの表現例は、図４において後述する。センサ検出可能領域データ群３５は、センサ検出情報データ群３１の情報と統合検出情報データ群３４の情報に基づき、センサ検出可能領域決定部１３によって生成、格納される。
走行制御情報データ群３６とは、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群であり、車両２の計画軌道、アクチュエータ群７に出力する制御指令値等が含まれる。走行制御情報データ群３６におけるこれらの情報は、走行制御情報生成部１５によって生成、格納される。
ＨＭＩ情報データ群３７とは、車両２に搭載されるＨＭＩ装置群８を制御するためのＨＭＩ情報に関するデータ群であり、走行制御モードの状態やその変化、車両２のセンサ状態や環境要素の検出状況等を、ＨＭＩ装置群８を介して乗員に通知するための情報が含まれる。ＨＭＩ情報データ群３７におけるこれらの情報は、ＨＭＩ情報生成部１６によって生成、格納される。
システムパラメータデータ群３８とは、車両システム１や走行制御装置３のシステム状態（走行制御モード、故障状態、乗員の指示モード等）や走行環境に求められる検出性能要求等に関するデータの集合である。
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１７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において走行制御装置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、そのセンシングの観測情報や、その観測情報に基づき特定した障害物、路面標示、標識、信号等の環境要素に関する情報を、車載ネットワークＮを介して走行制御装置３に出力する。「障害物」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。「路面標示」とは、例えば、白線や横断歩道、停止線等である。
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を介して走行制御装置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や車両２の走行経路に関する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６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を介して走行制御装置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走行制御装置３から出力される制御指令値に基づいて、車両の動きを制御する。
ＨＭＩ装置群８は、車両システム１が乗員と情報をやり取りするためのＨＭＩ（Human Machine Interface）を有する装置の集合体である。ＨＭＩは、たとえば、マイクやスピーカ等の音声インタフェース、ディスプレイやパネル等の画面インタフェース等が該当する。それらのＨＭＩを搭載したＨＭＩ装置群８は、乗員からのＨＭＩを介した指示に基づいて車両システム１に情報を出力したり、走行制御装置３等から出力されるＨＭＩ情報に基づいて乗員に情報を通知したりする。
（センサ検出可能領域）
図２は、車両２に搭載される外界センサ群４によるセンサ検出可能領域の概念図である。図２は、センサ検出可能領域を説明するための一例だが、実際には、外界センサ群４は車両システム１の自動運転機能からの検出性能要求を満たすように設置される。
図２の例では、車両２には７つのセンサ（外界センサ４－１～４－７）が設置されており、それぞれのおおまかなセンサ検出可能領域が、領域１１１～１１７で示されている。例えば、領域１１１に対応する外界センサ４－１は長距離用ミリ波レーダ、領域１１２に対応する外界センサ４－２はカメラ系センサ、領域１１３～１１６にそれぞれ対応する外界センサ４－３～４－６は短距離用ミリ波レーダ、領域１１７に対応する外界センサ４－７はＬｉＤＡＲ、で構成される。ここでは簡単のため、センサ検出可能な領域１１１～１１７を、車両２を中心とする扇形で表現しているが、実際には各センサの検出範囲に応じた任意の形状でセンサ検出可能領域を表現可能である。なお、センサ検出可能領域の大きさや形状は、外部環境に応じて変化する。
詳細については後述するが、走行制御装置３は、複数の外界センサの検出範囲の重複領域における検出結果を比較し、外界センサの有効な検出範囲を決定する。例えば、図２では、長距離用ミリ波レーダの領域１１１とカメラ系センサの領域１１２が重複している。ここで、カメラ系センサの領域１１２の距離方向の外縁は、長距離用ミリ波レーダの領域１１１に内包されているので、カメラ系センサの距離方向の性能低下は、長距離用ミリ波レーダの検知結果と比較することで識別できる。同様に、長距離用ミリ波レーダの領域１１１の角度方向の外縁は、カメラ系センサの領域１１２に内包されているので、長距離用ミリ波レーダの角度方向の性能低下は、カメラ系センサの検知結果と比較することで識別できる。
（センサ検出情報）
図３は、センサ検出情報データ群３１に格納されるセンサ検出情報の一例を示す図である。ここでは、前述の外界センサ４－１（長距離用ミリ波レーダ）のセンサ検出情報のデータ構造例と、前述の外界センサ４－２（カメラ系センサ）のセンサ検出情報のデータ構造例を、それぞれ示している。
外界センサ４－１及び外界センサ４－２のセンサ検出情報データは、検出時刻３０１、検出ＩＤ３０２、検出位置３０３、検出種別３０４、存在確率３０５等を含んで構成される。
検出時刻３０１は、当該エントリの検出情報を検出したタイミングに関する情報である。この情報は時刻情報でもよいし、当該外界センサが周期的に検出するセンサである場合は、当該エントリの検出情報がどの周期に該当するかを示す番号でもよい。
検出ＩＤ３０２は、各検出情報エントリを識別するためのＩＤである。これは、時系列において同一の検出対象物に共通のＩＤを割り当てるように設定されていてもよいし、毎周期で通し番号のように設定されていてもよい。
検出位置３０３は、当該エントリにおける検出情報に対応する環境要素が存在する位置に関する情報である。図３では、当該センサの基準座標系における距離ｒと角度θで表現される極座標を用いているが、直交座標系を用いてもよい。
検出種別３０４は、当該エントリにおける検出情報が示す環境要素の種別を示している。例えば、車両、歩行者、白線、標識、信号、路端、不明等が挙げられる。
存在確率３０５は、当該エントリの検出情報に対応する環境要素がどれぐらいの確率で実在するかを示す情報である。例えば、ミリ波レーダやＬｉＤＡＲの場合、ＳＮ比が低下すると検出対象の環境要素からの反射波と雑音との区別が難しくなり、誤検知する可能性が高くなる。外界センサ群４は、それぞれ環境要素を特定する処理の中で、ＳＮ比や時系列での検出状態等に基づき、存在確率（あるいはそれに相当する指標）を算出、設定する。
（統合検出情報）
図４は、統合検出情報データ群３４に格納される統合検出情報の一例を示す図である。ここでは、図３で示した外界センサ４－１のセンサ検出情報と外界センサ４－２のセンサ検出情報の統合した結果のデータ構造例を示している。
統合検出情報データは、統合検出時刻４０１、統合検出ＩＤ４０２、統合検出位置４０３、統合検出種別４０４、統合存在確率４０５、センサソース４０６等を含んで構成される。
統合検出時刻４０１は、当該エントリの統合検出情報がどの時点の検出状態を表現しているかを示す情報である。センサ検出情報の検出時刻３０１は外界センサに応じて異なることが多い。また、外界センサが検出してから走行制御装置３が取得するまで遅延があるため、過去の状態を示している。そのため、センサ検出情報統合部１２は、その時刻差異や遅延の影響を軽減するため、センサ検出情報の検出時刻３０１や車両情報データ群３２の含まれる速度や角速度などの自車情報に基づき、所定時刻に対して補正をかけて統合することが好ましい。統合検出時刻４０１は、その補正対象の時刻が設定される。
統合検出ＩＤ４０２は、各統合検出情報エントリを識別するためのＩＤである。時系列において同一の検出対象物（環境要素）に共通のＩＤを割り当てるように設定される。
統合検出位置４０３は、当該エントリの統合検出情報が示す環境要素の位置に関する情報である。図４では、車両座標系（後輪車軸中心を原点とし、車両の前方をｘの正方向、車両の左方をｙの正方向とする座標系）におけるｘ、ｙで表現しているが、別の座標系で表現してもよい。
統合検出種別４０４は、当該エントリの統合検出情報が示す環境要素の種別を示している。例えば、車両、歩行者、白線、標識、信号、路端、不明等が挙げられる。
統合存在確率４０５は、当該エントリの統合検出情報に対応する環境要素がどれぐらいの確率で実在するかを示す情報である。
センサソース４０６は、当該エントリの統合検出情報が、どのセンサ検出情報に基づいて生成されたものなのかを示す情報である。センサ検出情報データ群３１とセンサソース４０６の情報を照合することにより、当該エントリの統合検出情報の推定に利用されているセンサ検出情報のエントリを特定することができるように構成される。センサソース４０６は、例えば、センサ識別子と検出ＩＤの組み合わせで表現される。時系列データにおけるエントリの特定が必要な場合は検出時刻３０１をさらに組み合わせても良い。
（センサ検出可能領域データ群）
図５は、センサ検出可能領域データ群３５に格納される一部のデータの構造例を示す図である。センサ検出可能領域データ群３５は、外界センサ群４のセンサグループの単位で生成される。ここでは、所定のセンサグループに対して生成されるデータの構造例を示している。
センサ検出可能領域データは、センサグループ５０１、検出種別５０２、検出可能距離５０３、検出可能角度範囲５０４、等を含んで構成される。
センサグループ５０１は、当該エントリのセンサ検出可能領域情報の対象となるセンサグループの識別子である。
検出種別５０２は、当該エントリのセンサ検出可能領域情報がどの環境要素の種別を検出対象としたものかを示す情報である。例えば、車両、歩行者、白線、標識、信号、路端、不明等が挙げられる。
検出可能距離５０３と検出可能角度範囲５０４は、それぞれ当該エントリのセンサグループ５０１が検出種別５０２を検出可能と推定される距離と角度範囲である。例えば、図５のセンサグループ「４－２」は、車両については５０ｍ先まで検出可能であり、歩行者については３０ｍ先まで検出可能であるとしている。
ここでは、センサ検出可能領域を検出可能距離と検出可能角度範囲の組み合わせという形式で表現しているが、表現形態はそれに限定しない。例えば、センサの検出可能角度範囲を所定の単位で分割して、それぞれの分割範囲における検出可能距離を表現する形態でもよい。外界センサは、検出角度に応じて性能差が発生する場合がある。例えば、カメラ系のセンサは画角の境界部では性能が落ちる。その性能差を考慮する必要がある場合は、検出角度に応じた検出可能距離を表現する形が望ましい。
（システム動作）
図６～図１０を用いて、車両システム１の動作を説明する。
図６は走行制御装置３が実現する機能の相関関係を示す図である。
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、後段の処理部に受け渡す。具体的には、情報取得部１１は、外界センサ群４からセンサ検出情報データ群３１を、車両センサ群５から車両情報データ群３２を、地図情報管理装置６から走行環境データ群３３を、それぞれ取得し、後段の処理部に受け渡す。各データ群の受け渡しは、例えば図示しない記憶部３０を介して行えばよい。
センサ検出情報統合部１２は、情報取得部１１から取得したセンサ検出情報データ群３１と車両情報データ群３２に基づき、複数の外界センサの検出情報を統合した統合検出情報データ群３４を生成し、記憶部３０に格納する。そして、生成した統合検出情報データ群３４をセンサ検出可能領域決定部１３と走行制御情報生成部１５に出力する。
センサ検出可能領域決定部１３は、情報取得部１１から取得したセンサ検出情報データ群３１と、センサ検出情報統合部１２から取得した統合検出情報データ群３４に基づき、外界センサ群４のセンサグループ毎に検出可能領域を決定し、センサ検出可能領域データ群３５として記憶部３０に格納し、後段の処理部に受け渡す。
走行制御モード判断部１４は、情報取得部１１から取得した走行環境データ群３３や、センサ検出可能領域決定部１３から取得したセンサ検出可能領域データ群３５、システムパラメータデータ群３８に格納された車両システム１や走行制御装置３のシステム状態（故障状態、乗員の指示モード等）や走行環境に求められる検出性能要件に基づき、車両２の走行制御モードを判断する。そして、その判断結果をシステムパラメータデータ群３８の一部として記憶部３０に格納し、走行制御情報生成部１５に出力する。なお、システムパラメータデータ群３８に関する情報は、走行制御装置３の外部装置や各処理部により生成され得るものであるが、図６上では省略している。
走行制御情報生成部１５は、センサ検出情報統合部１２から取得した統合検出情報データ群３４や、センサ検出可能領域決定部１３から取得したセンサ検出可能領域データ群３５、情報取得部１１から取得した車両情報データ群３２と走行環境データ群３３、走行制御モード判断部１４から取得したシステムパラメータデータ群３８に含まれる車両２の走行制御モードの判断結果等に基づき、車両２の走行制御モードを決定して走行制御の軌道を計画し、同軌道を追従する制御指令値等を生成する。そして、これらの情報を含む走行制御情報データ群３６を生成し、記憶部３０に格納するとともに、情報出力部１７に出力する。
ＨＭＩ情報生成部１６は、センサ検出情報統合部１２から取得した統合検出情報データ群３４や、センサ検出可能領域決定部１３から取得したセンサ検出可能領域データ群３５、走行制御モード判断部１４から取得したシステムパラメータデータ群３８に含まれる車両２の走行制御モードの判断結果等に基づき、統合検出情報やセンサ検出可能領域、走行制御モードの状態や状態変化を乗員に通知するためのＨＭＩ情報データ群３７を生成し、記憶部３０に格納するとともに、情報出力部１７に出力する。
情報出力部１７は、走行制御情報生成部１５から取得した走行制御情報データ群３６とＨＭＩ情報生成部１６から取得したＨＭＩ情報データ群２７に基づき、車両２の走行制御情報を出力する。例えば、制御指令値を含む走行制御情報をアクチュエータ群７に出力したり、現在の走行制御モードを含む走行制御情報を他装置へ出力したりする。
（センサ検出情報統合処理）
センサ検出情報統合部１２は、情報取得部１１から取得したセンサ検出情報データ群３１と車両情報データ群３２に基づき、複数の外界センサの検出情報を統合した統合検出情報データ群３４を生成し、記憶部３０に格納する。
センサ検出情報統合処理は、検出情報のセンサフュージョン処理に相当する。センサ検出情報統合部１２は、まず、センサ検出情報データ群３１に含まれる個別の外界センサの検出情報を比較して同一の環境要素に対する検出情報を同定する。そして、同定されたセンサ検出情報を統合し、統合検出情報データ群３４を生成する。
例えば、図３の外界センサ４－１の検出ＩＤ３０２－１が「１」のエントリと、外界センサ４－２の検出ＩＤ３０２－２が「１」のエントリは、検出位置が近く、検出種別も「車両」と同じである。そのため、センサ検出情報統合部１２は、それら２つのエントリは同一の環境要素を検出しているものと判断し、２つのエントリの情報を統合して、統合検出情報を生成する。生成された統合検出情報は、図４において統合検出ＩＤ４０２が「１」のエントリに該当する。センサ検出情報統合部１２は、統合検出情報を生成する際に、それがどのセンサのどの検出ＩＤの情報を統合したのかを示すセンサソース４０６を記録しておく。例えば、図４の統合検出ＩＤ４０２が「１」のエントリにおけるセンサソース４０６「（４－１，１）（４－２，１）」は、そのエントリの情報が、図３の外界センサ４－１における検出ＩＤが「１」の情報と、外界センサ４－２における検出ＩＤが「１」の情報を統合したものであることを示している。
（センサ検出可能領域決定処理）
図７は、図６のセンサ検出可能領域決定部１３の第１の実施の形態における処理を説明するフローチャートである。第１の実施の形態では、統合検出情報の時系列データを比較することで各センサグループの検出能力の限界点（性能限界点）を抽出し、抽出した検出能力の限界点の情報に基づき各センサグループのセンサ検出可能領域を決定する手法である。センサ検出可能領域決定部１３は、Ｓ７０１～Ｓ７１３の処理を実行し、各センサグループのセンサ検出可能領域データを生成し、センサ検出可能領域データ群３５として記憶部３０に格納する。
まず、Ｓ７０１とＳ７０２において、記憶部３０に格納された統合検出情報データ群３４から、所定時点に生成された統合検出情報ＯｂＬｉｓｔ（ｔ）と、その１つ前の処理サイクルで生成された統合検出情報ＯｂＬｉｓｔ（ｔ－１）を取得する。所定時点に生成された統合検出情報とは、好ましくは、本処理が実行された時点での最新の統合検出情報である。なお、センサ検出情報データ群３１及び統合検出情報データ群３４には、情報取得部１１が取得した外界センサ群４の最新の検出情報やセンサ検出情報統合部１２が生成した最新の統合検出情報に加え、前回の処理で扱った検出情報や統合検出情報に関連するデータも含まれているものとする。
続いて、ＯｂＬｉｓｔ（ｔ）に含まれる各エントリに対して、Ｓ７０３～Ｓ７１１の処理を実行する。Ｓ７０３～Ｓ７１１の処理では、統合検出情報の時系列データにおいて、同一の環境要素に対するセンサグループの検出状態が変化する位置を探すことにより、当該センサグループの性能限界点を抽出する。センサグループの検出状態とは、例えば、対象の環境要素に対して当該センサグループが検出できているか、検出できていないかを表す。その場合、時系列データにおいて検出状態が変化するというのは、検出できている状態から検出できていない状態になったか、または、検出できていない状態から検出できている状態になったか、のいずれかである。いずれの場合も、検出状態が変化した前後で、当該センサグループの性能限界点をまたいだ可能性が高いことを意味している。
Ｓ７０３では、ＯｂＬｉｓｔ（ｔ）に未処理のエントリが存在しないかを確認する。もしも未処理のエントリが存在しない場合は（Ｓ７０３でＮ）、Ｓ７１２に進む。未処理のエントリが存在する場合は（Ｓ７０３でＹ）、Ｓ７０４に進み、該当エントリＯｂを一つ取り出す。
そして、Ｓ７０５において、Ｏｂの統合検出ＩＤ４０２と同一の統合検出ＩＤ４０２を持つエントリＯｂ’がＯｂＬｉｓｔ（ｔ－１）に存在しないかを確認する。もしも該当エントリＯｂ’が存在しない場合は（Ｓ７０５でＮ）、Ｓ７０３に戻る。もしも該当エントリＯｂ’が存在する場合は（Ｓ７０５でＹ）、Ｓ７０６に進む。
Ｓ７０６では、ＯｂとＯｂ’のセンサソース４０６を比較して、どちらか片方のエントリにしか存在しないセンサグループＳが存在するかを確認する。該当するセンサグループＳが存在しない場合は（Ｓ７０６でＮ）、Ｓ７０３に戻る。もしも該当するセンサグループＳが存在する場合は（Ｓ７０６でＹ）、Ｓ７０７に進む。ＯｂとＯｂ’のセンサソース４０６において片方のエントリしか存在しないセンサグループでは、Ｏｂ’からＯｂの時間経過において、検出できていた環境要素を検出できなくなった、あるいは、検出できていなかった環境要素を検出できるようになった、ということを示している。すなわち、そのセンサグループの性能限界の境界部分が現れている可能性がある。
ここで留意すべきは、ＯｂとＯｂ’は、性能限界の境界部分が現れているセンサグループに加えて、別のセンサグループで検出されているという点である。もしも性能限界の境界部分が現れているセンサグループのみにより検出されている環境要素の場合は、当該センサグループで検出できなくなると、センサ検出情報が存在しないため統合検出情報には含まれなくなる。すなわち、所定のセンサグループの検出状態の変化を、他のセンサグループの検出結果に基づいてチェックしていることを意味する。
所定のセンサグループの検出状態の変化を、センサ検出情報データ群３１に含まれる当該センサグループのセンサ検出情報の時系列データから判断することも可能である。その場合は、センサ検出情報の時系列データにおいて同一の環境要素に対するエントリの有無が変化する位置を抽出する。ただし、センサグループ単体の検出状態の変化で抽出した場合、環境要素を誤検知している場合や、他の障害物により遮蔽されて検出できない場合なども多く含まれる可能性が出てくるため、性能限界の推定誤差が大きくなる。それに対し、他のセンサグループで検出している環境要素に対する検出状態の変化で抽出した場合は、誤検知や他の障害物により遮蔽されたもの等が紛れ込む可能性は低くなるため、性能限界の推定誤差が小さくなる効果がある。
Ｓ７０７では、センサグループＳがＯｂとＯｂ’のいずれかで当該環境要素を検出できなかった要因（未検出要因）を推定する。未検出要因としては、例えば、検出距離に関する性能限界の超過（距離限界）、検出角度に関する性能限界の超過（視野角限界）、他の障害物による遮蔽（オクルージョン）等が考えられる。他のセンサグループで検出している環境要素を対象とすることで、オクルージョンの可能性は低くなる。しかし、例えば、ミリ波レーダの場合は、前方車両で遮蔽されていたとしても、前方車両下の隙間を通じてその先の車両を検出できる場合がある。一方、カメラの場合は、前方車両が遮蔽していると、その先の車両を検出することはできない。そのため、ミリ波レーダでは検出できていたとしても、カメラでは前方車両に遮られてさらにその前の車両を検出することはできない、という状況が発生し得る。そのようなケースを取り除くために、オクルージョン含めて未検出要因を推定する。
未検出要因がオクルージョンであるかどうかは、例えば、センサグループＳが未検出だった統合検出情報エントリ（ＯｂもしくはＯｂ’）における統合検出位置４０３と、同じタイミングの統合検出情報（ＯｂＬｉｓｔ（ｔ）もしくはＯｂＬｉｓｔ（ｔ－１））に含まれる他の統合検出情報エントリの統合検出位置４０３と、の位置関係から判断する。各統合検出位置４０３を、センサグループＳから見た極座標系に変換すると、センサグループＳにおける検出距離ｒと検出角度θがそれぞれ求まる。未検出だった統合検出情報エントリの検出距離、検出角度をそれぞれｒ０、θ０としたとき、θ０－Δθ≦θ＜θ０＋Δθかつｒ０＞ｒとなるような他の統合検出情報エントリが存在する場合、センサグループＳから見て未検出の環境要素よりも手前に別の環境要素が存在していることを意味する。そして、手前に存在している環境要素の特徴（大きさや高さ等）により、未検出の環境要素を遮蔽している可能性が高いと判断できる場合は、未検出要因をオクルージョンと判断する。
未検出要因が視野角限界であるかどうかは、例えば、センサグループＳが未検出だった統合検出情報エントリにおける統合検出位置４０３が、センサグループＳにおける視野角の境界付近の範囲にあり、かつ、オクルージョンが未検出要因ではない場合に判断する。
未検出要因が距離限界であるかどうかは、例えば、未検出要因がオクルージョンでも視野角限界でもない場合に判断する。
Ｓ７０７による未検出要因の判断結果が距離限界だった場合は（Ｓ７０８でＹ）、センサグループＳに関する距離限界の観測値として、ＯｂとＯｂ’で値が小さい方の検出距離をその検出時刻と共に距離限界観測値群ＤＬｉｓｔ（Ｓ）に追加する（Ｓ７０９）。ここでは一例として、値が小さい方の検出距離を距離限界の観測値としたが、ＯｂとＯｂ’の検出距離の平均値でもよいし、大きい方の検出距離でもよい。
Ｓ７０７による未検出要因の判断結果が距離限界ではなかった場合は（Ｓ７０８でＮ）、Ｓ７１０に進み、未検出要因の判断結果が視野角限界であるかどうかを確認する。未検出要因の判断結果が視野角限界だった場合は（Ｓ７１０でＹ）、センサグループＳに関する視野角限界の観測値として、ＯｂとＯｂ’で絶対値が小さい方の検出角度をその検出時刻と共に視野角限界観測値ＡＬｉｓｔ（Ｓ）に追加する（Ｓ７１１）。ここでは一例として、絶対値が小さい方の検出角度を視野角限界の観測値としたが、ＯｂとＯｂ’の検出角度の平均値でもよいし、絶対値が大きい方の検出角度でもよい。
なお、距離限界観測値群ＤＬｉｓｔ（Ｓ）と視野角限界観測値群ＡＬｉｓｔ（Ｓ）は、過去に追加した情報も保持している。つまり、ＤＬｉｓｔ（Ｓ）とＡＬｉｓｔ（Ｓ）には、センサグループＳの距離限界および視野角限界に関する観測値の時系列データが格納されている状態である。実際には、所定の時間以上経過したエントリを削除したり、リングバッファで管理して格納エントリ数が所定値以上にならないように制御したりすることで、使用するメモリ量を抑えることが望ましい。
Ｓ７０７による未検出要因の判断結果が視野角限界でなかった場合は（Ｓ７１０でＮ）、Ｓ７０３に戻る。
ＯｂＬｉｓｔ（ｔ）のすべてのエントリに対して、Ｓ７０３～Ｓ７１１の処理が完了すると、Ｓ７１２に進む。Ｓ７１２では、各センサグループについて、距離限界観測値群ＤＬｉｓｔ（Ｓ）と視野角限界観測値群ＡＬｉｓｔ（Ｓ）に基づき、現時点のセンサ検出可能領域を算出する。そして、算出した各センサグループの検出可能領域を記憶部３０のセンサ検出可能領域データ群３５として格納し（Ｓ７１３）、処理を終了する。
図８は、Ｓ７１２において、ＤＬｉｓｔ（Ｓ）に基づきセンサ検出可能距離を算出する方法の一例を示した図である。図８のグラフ８００は、所定のセンサグループＳのＤＬｉｓｔ（Ｓ）に含まれる距離限界観測値群を、横軸を検出時刻として縦軸に距離限界観測値をプロットしたものの一例である。この例では、時間経過に伴い、センサグループＳの検出距離の傾向が変化しており、時刻ｔ２付近の検出距離の分布は、時刻ｔ１付近の検出距離の分布よりも低下していることがわかる。これは、悪天候などの外部環境要因に拠って当該センサグループＳの性能低下が発生していることを意味している。例えば、カメラ系のセンサは、豪雨や濃霧のような悪天候下では、遠方に行くほど視界不良となり、複数画像の基づき距離を算出するための視差情報や、認識処理での対象物の輪郭にノイズが載るため、通常時と比較して検出距離は低下傾向になる。また、ＬｉＤＡＲにおいても、雨滴や水蒸気等の影響により反射波の減衰率が高まり、同様の結果を示す。
センサグループＳの検出可能距離は、例えば、算出時点から過去Ｔ秒間における距離限界観測値の平均値や最大値、最小値などの統計値で求められる。例えば、グラフ８００の時刻ｔ１および時刻ｔ２では、それぞれ観測値群８０１および観測値群８０２が検出可能距離の算出に用いられる。グラフ８００では、それらの観測値群の平均値を検出可能距離としており、それぞれＤ１とＤ２が該当している。図８のグラフ８１０は、算出された検出可能距離を縦軸に、算出時刻を横軸として表現したものである。
なお、ここでは距離限界観測値群ＤＬｉｓｔ（Ｓ）に基づく検出可能距離の算出方式を対象として説明したが、視野角限界観測値群ＡＬｉｓｔ（Ｓ）に基づく検出可能角度についても同様に算出可能である。
（走行制御モード判断処理）
図９、図１０を用いて走行制御モード判断部１４の処理を説明する。走行制御モード判断部１４は、走行環境データ群３３やセンサ検出可能領域データ群３５、車両システム１や走行制御装置３のシステム状態（故障状態、乗員の指示モード等）等を含むシステムパラメータデータ群３８に基づき、車両システム１の走行制御モードを判断する。車両システム１の故障状態や乗員からの自動運転指示に従い、車両システム１を適切なシステム状態に移行させることに加え、走行環境のセンサに対する検出性能要求と、センサ検出可能領域に示される実際のセンサの限界性能に基づき、走行制御モードを判断する。
図９は、走行環境のセンサに対する検出性能要求を示す情報である走行環境検出性能要求情報の例である。なお、走行環境検出性能要求情報は、車両システム１の振舞いを決定するシステムパラメータの一種であり、システムパラメータデータ群３８に格納されている想定である。
走行環境種別条件９０１は、当該エントリが対象とする道路種別の条件を表し、高速道、専用道（高速道除く）、一般道などが指定される。
走行環境条件詳細９０２は、当該エントリが対象とする走行環境に関する詳細条件を表し、例えば、具体的な道路名、道路属性（車線数、最大曲率、道路工事有無等）等を用いて表現される。図９では、具体的な道路名を詳細条件とする一例として「高速道Ａ」が示されている。なお、「＊」はワイルドカードであり、任意の条件が適用されることを意味する。
性能要件９０３は、走行環境種別条件９０１と走行環境詳細条件９０２の組合せで表現される走行環境条件において、外界センサ群４に要求される検出性能を示す。例えば、図９では、車両２に対する検出方向（前方、後方、側方）と検出距離の組合せで表現されている。なお、前方、後方、側方の各検出方向に対して要求される具体的な領域の形状については、検出距離に応じて適切に定義されているものとする。
図１０は、走行制御モード判断処理を説明するフローチャートである。走行制御モード判断部１４は、Ｓ１００１～Ｓ１００７の処理を実行し、車両システム１の走行制御モードを判断し、必要に応じて走行制御モードの変更処理及び通知を行う。
走行制御モード判断部１４は、Ｓ１００１において、走行環境データ群１３から走行経路上の走行環境データを取得する。そしてＳ１００２において、当該走行環境データに含まれる道路情報を参照し、図９に示した走行環境性能要件情報から該当する性能要件を特定する。例えば、高速道Ａではない高速道を走行中の場合は、「前方１２０ｍ以上かつ後方６０ｍ以上」が該当する。
続いてＳ１００３において、走行制御モード判断部１４は、センサ検出可能領域データ群３５を参照し、現在の走行制御モードに応じた検出可能領域を特定する。走行制御モードは、例えば、自動運転レベルで規定される。ＳＡＥのＪ３０１６の規格によれば、自動運転レベル２以下の場合は運転者が責任を持ち、自動運転レベル３以上の場合はシステムが責任を持つことになる。そのため、自動運転レベル３以上の走行制御モードで動作する場合は、故障やセンサ／アクチュエータの誤動作に対応するため、原則として冗長化されたシステム構成を組むことになる。そのため、冗長性を以て性能要件を満たす必要があるため、センサ検出可能領域データ群３５を参照して、複数のセンサで検出可能な領域を特定する。一方、自動運転レベル２以下であれば、冗長性は不要であるため、センサ検出可能領域データ群３５を参照して、単体のセンサで検出可能な領域を特定する。
次にＳ１００４で、走行制御モード判断部１４は、Ｓ１００２で取得した性能要件とＳ１００３で特定した検出可能領域を比較して、性能要件が満たされているかを判断する。図９の例では、車両２に対する検出方向に対する検出可能距離で表現されているが、検出方向が適切に定義されている想定であり、「領域」の情報に変換可能である。そのため、検出可能領域と比較可能である。なお、検出可能領域の方を、走行環境検出性能要求情報の表現に適合して、検出方向毎の検出可能距離という形式で表現するようにしてもよい。
比較の結果、性能要件で示される領域が周辺検出可能領域の範囲に収まっている場合、性能要件を満たしていることを意味するので、走行制御モードを変更せずに終了する（Ｓ１００４でＮｏ）。一方、収まらない場合は、性能要件を満たしておらず、Ｓ１００５に進む（Ｓ１００４でＹｅｓ）。
Ｓ１０００５では、走行制御モード判断部１４は、走行環境性能要件を満たす走行制御モードを特定する。ここでは、手動運転モード、自動運転レベル２モード、自動運転レベル３モードの３つの走行制御モードが存在すると仮定し、現在は自動運転レベル３モードが選択されているものとする。Ｓ９０４で自動運転レベル３モードの性能要件を満たしていないことが判明すると、次に自動運転レベル２モードの性能要件を満たしているかどうかを判断する。もしも、満たしている場合は、自動運転レベル２モードが選択される。それでも性能要件を満たすことができない場合は、手動運転モードが選択される。なお、ここでは説明のため、自動運転レベルを例に説明したが、自動運転機能のレベルを定義してモードを細分化してもよい。例えば、自動運転レベル２モードでも、自動で車線変更を判断するモードと、手動で指示しないと車線変更できないモード、車線追従しか許さないモード等に分割することも可能である。例えば、車線追従のみの場合は、側方の性能要件は不要となるので、走行環境とは別に走行制御モード毎に検出性能要件を規定して、走行環境と走行制御モードの両方の検出性能要件が満たしているかどうかに基づいて、適切な走行制御モードを判断することも可能である。その場合は、走行環境の検出性能要件では、その道路環境で走行制御を有効にする最小限の条件を記載し、走行制御モード側の検出性能要件でより厳しい条件を規定するような形態になる。
Ｓ１００５で走行制御モードが選択されると、Ｓ１００６において走行制御モードの変更処理を行う。車両システム１全体として整合性を担保するための装置間の調停や、必要に応じて運転者に制御を移すための運転車とのインタラクション等を通じて、最終的な走行制御モードが決定される。そしてＳ１００７において、決定された走行制御モードを関係する機能や周辺装置に通知して、本処理を終了する。
（走行制御情報生成処理）
走行制御情報生成部１５は、車両２が走行環境データ群３３の走行経路に示される目的地に向かって安全で快適に走行できるように、車両２に対する走行制御を計画する。走行環境データ群３３や統合検出情報データ群３４が表す交通ルールに沿って、外界センサ群４で検出された障害物を回避しながら、安全で快適な車両２の走行軌道を生成し、その走行軌道を追従するための制御指令値を生成するのが基本的な処理の流れである。本発明においては、さらにセンサ検出可能領域データ群３５を活用して、走行の安全性及び快適性を向上させる。
外界センサ群４の性能限界は、外部環境に応じて変化する。悪天候時は、外界センサの検出可能距離が短くなるので、周辺検出可能領域も狭くなる。周辺検出可能領域を超えた位置では、検出情報がなかったとしても、外界センサ群４で障害物を検出できていないだけの可能性がある。悪天候などにより外界センサの検出性能が劣化していることを意識しないで、通常時と同様に走行軌道を生成してしまうと、障害物に追突したり、急減速による乗り心地悪化につながったりする危険性がある。
そこで、走行制御情報生成部１５では、例えば、車両２が周辺検出可能領域の範囲で安全に停止できるような速度で走行する軌道を生成するようにする。車両２において許容できる減速度をα、車両２の現在の速度をｖとすると、車両２が減速を開始してから停止するまでの距離はｖ２／２αである。走行経路において車両２の現在位置から潜在危険度が高い領域と交わる箇所までの距離をＬとすると、少なくともＬ＞ｖ２／２αを満たすように車両２の速度を制御する必要がある。ただし、これでは当該条件を満たさなくなった時点で急減速がかかってしまうため、実際には当該条件を満たさなくなる前に、緩やかに減速しておくことが望ましい。例えば、車両２が当該条件を満たさなくなる地点に到達するまでの時間ＴＴＢ（Ｔｉｍｅ Ｔｏ Ｂｒａｋｉｎｇ）を指標として導入し、これに基づいて車両２の速度を調整する方式が挙げられる。なお、ＴＴＢは（Ｌ－ｖ２／２α）／ｖで算出可能である。急減速を回避するために、例えば、ＴＴＢが所定値以下になった場合に緩やかに減速（＜α）をかけるようにしてもよいし、ＴＴＢが所定値以上となるように速度を制御してもよい。
走行制御情報生成部１５は、走行制御モード判断部１４が決定した車両システム１の走行制御モードと、上記走行制御の計画において決定された制御指令値とに基づき、車両２に対する走行制御情報を生成する。これにより、外界センサ群４の各センサの検出情報と、センサ検出可能領域決定部１３が決定したセンサ検出可能領域とに基づいて、走行制御情報を生成することができる。したがって、センサの検出性能を十分に考慮した走行制御を行うことが可能となる。
（ＨＭＩ情報生成処理）
ＨＭＩ情報生成部１６は、車両２の走行制御に関する情報をＨＭＩ装置群８を介して通知・提示し、車両２の乗員の走行制御に対する不安や違和感を低減するための情報を生成する。
ＨＭＩ情報生成部１６は、走行制御モード判断部１４が判断した走行制御モードの状態やその変化を、音声や画面等により乗員に通知するための情報を生成する。特に、走行制御モードが変化した場合は、その理由とともに乗員に提示することが望ましい。例えば、悪天候などに拠りセンサの検出能力が低下したことで自動運転レベルを下げる必要がある場合は、「センサの検出能力が低下したため、手動運転に切り替えてください」という音声通知や、画面上に同様のメッセージを提示する。ＨＭＩ情報生成部１６は、それらのＨＭＩ制御に必要な情報（走行制御モードの変化情報とその理由）を、予め定められた所定のフォーマットに従って生成する。
また、ＨＭＩ情報生成部１６は、センサ検出可能領域決定部１３が生成したセンサ検出可能領域や、センサ検出情報統合部１２が生成した統合検出情報に基づき、車両システム１の周辺の検出状況を乗員に提示するための情報を生成する。例えば、図２に示したように現在のセンサ検出可能領域を、統合検出情報と共に画面上に表示することにより、乗員は、車両システム１がどの範囲までをセンサで検出可能で、何を実際に検出できているかを理解することができる。それにより、例えば、上述したように悪天候時にセンサの検出能力が低下して減速走行する際に、乗員はその理由を理解できるようになるので、乗員の走行制御に対する違和感を軽減することが可能である。
上記実施形態に拠れば、外部環境に応じて変化するセンサの性能限界を定量化することが可能となるため、その性能限界に応じた柔軟な走行制御モードの設定が可能である。例えば、走行環境における走行制御モードの性能要件を、その時点の性能限界と定量比較することにより、車両システム１が機能を担保できる走行制御モードを適切に選択することができる。センサの性能限界が定量化されていない場合、性能要件を満足しているかどうかを適切に判定できないため、より安全側に走行制御モードを判断せざるを得ない。それにより、本来であれば自動運転を継続できるような場合でも、自動運転を停止させることになり、自動運転機能としての可用性が低下する。それに対し、本発明では安全性を担保しつつ、最大限に機能を継続することが可能であり、可用性が向上する効果がある。
また、上記実施形態に拠れば、外部環境に応じて変化するセンサの性能限界を定量化することが可能となるため、その性能限界に応じた安全な走行制御計画が可能となる。外界センサ群４で障害物を高信頼に検出可能な領域の範囲内で安全に停止できるような速度で走行するように制御することで、悪天候などの視界不良時において安全な速度で走行することが可能となる。センサの性能限界が定量化されていない場合、安全な走行速度を適切に判断することができないため、より安全側に速度を落として走行せざるを得ない。それにより、過度に減速した走行となり、乗員に与える乗り心地が悪化するという問題がある。それに対し、本発明では、安全性を担保しつつ、適切な減速に抑えて走行を継続可能であるため、乗り心地が改善されるという効果がある。
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。
実施例１に開示した走行制御装置３は、車両２に搭載される電子制御装置であって、前記車両に搭載される第一の外界センサの検出情報と第二の外界センサの検出情報を取得するセンサ検出情報取得部としての情報取得部１１と、前記第一の外界センサの検出情報に示された環境要素と前記第二の外界センサの検出情報に示された環境要素との対応関係を特定するセンサ検出情報統合部１２と、前記第二の外界センサで検出されている環境要素に対する前記第一の外界センサの検出状態に基づき、前記第一の外界センサにおける相対位置と検出能力の関係性を決定し、当該関係性に基づき前記第一の外界センサの検出可能領域を決定するセンサ検出可能領域決定部１３と、を備える。
このため、外部環境の変化による第一の外界センサの性能低下を検出し、実際の検出可能領域の変動に追従し、柔軟かつ安全な走行制御の継続に寄与することができる。
一例として、前記第二の外界センサは、前記車両に搭載され、前記センサ検出情報統合部は、前記第一の外界センサと前記第二の外界センサの双方で検出されて前記対応関係が特定された環境要素を示す統合検出情報を生成し、前記センサ検出可能領域決定部は、前記統合検出情報に示された環境要素に対する前記第一の外界センサの検出状態の変化に基づき、前記第一の外界センサの検出可能領域を決定する。
かかる構成では、センサフュージョンの出力を利用し、第一の外界センサの性能を評価することができる。
なお、実施例１では、第一の外界センサとは異なる車載のセンサを第二の外界センサとして用いる場合を例示したが、第二の外界センサは、路上に設置されたインフラセンサでもよい。また、他の車両から環境要素の情報を取得することで、他の車両を第二の外界センサとして用いてもよい。
また、実施例１において、前記センサ検出可能領域決定部は、前記統合検出情報の時系列データにおいて、前記第二の外界センサで検出されている環境要素に対する前記第一の外界センサの検出状態が変化した検出位置に基づき、前記第一の外界センサにおける相対位置と検出能力の関係性を決定する。
このため、第一の外界センサの検出能力の変化を正確に反映することができる。
また、実施例１において、前記センサ検出可能領域決定部は、さらに、前記第二の外界センサで検出されている環境要素に対する前記第一の外界センサの検出状態が変化した要因を推定し、前記推定した要因に基づいて、前記第一の外界センサにおける相対位置と検出能力の関係性を決定する。
具体的には、前記相対位置と検出能力の関係性は、検出可能距離と検出可能角度範囲の組み合わせで表現され、前記センサ検出可能領域決定部は、前記検出状態が変化した要因が、検出距離に起因するものか、または、検出角度に起因するものかを推定し、前記推定した要因が検出距離に起因するものに基づき、前記第一の外界センサにおける検出可能距離を決定し、前記推定した要因が検出角度に起因するものに基づき、前記第一の外界センサにおける検出可能角度範囲を決定する。
また、前記センサ検出可能領域決定部は、前記検出状態が変化した要因が、他障害物に拠るオクルージョンに起因するものかどうかを推定し、前記推定した要因が他障害物に拠るオクルージョンに起因するものは、前記第一の外界センサにおける相対位置と検出能力の関係性を決定するための情報として用いない。
このように、第一の外界センサの検出状態の変化の要因に基づき、検出距離及び検出角度を求めることで、第一の外界センサの検出能力を正確に評価することができる。
また、前記センサ検出可能領域決定部は、前記環境要素に関する前記第一の外界センサの検出位置情報と、前記環境要素に関する前記第二の外界センサの検出位置情報との比較により、前記第一の外界センサの検出信頼度を決定し、前記検出信頼度に基づき前記第一の外界センサの検出状態を決定することが可能である。
また、実施例１では、前記センサ検出可能領域決定部が決定した前記第一の外界センサの検出可能領域と、前記統合検出情報と、に基づいて、前記車両の制御情報を生成する車両制御情報生成部としての走行制御情報生成部１５をさらに備える。
このように、第一の外界センサについて、検出の範囲に加えて信頼度を評価し、安全な走行制御に寄与することができる。
―第２の実施の形態―
図１１～図１２を参照して、電子制御装置の第２の実施の形態を説明する。以下の説明では、第１の実施の形態と同じ構成要素には同じ符号を付して相違点を主に説明する。特に説明しない点については、第１の実施の形態と同じである。
第１の実施の形態では、センサ検出可能領域データ群３５を、図５に示したように、検出可能距離と検出可能角度範囲の組み合わせで表現していた。これは、センサ構成が単純で検出範囲も扇形形状で近似できる場合や、高速道や専用道のように検出可能領域を詳細に求めなくてもよい場合に、適した方法である。一方、一般道のような複雑な制御が必要となる場合は、道路平面上でどの相対位置がどれぐらい見えているかを理解する必要が出てくる。そこで第２の実施の形態では、センサ検出可能領域データ群３５を、格子状マップで表現する。
図１１は第２の実施の形態におけるセンサ検出可能領域データ群３５の一例を示したものである。
センサ検出可能領域１１００は、外界センサ４―２のセンサ検出可能領域を示している。外界センサ４－２の検出範囲を極座標系で格子状に分割したもので、各分割された領域（セル）それぞれに対して、外界センサ４－２の検出能力の度合（検出能力度）を評価する。極座標系における距離方向及び角度方向の格子幅については、求められる表現粒度に応じて適切に設定される。
表１１１０は、センサ検出可能領域１１００のデータ構造の一例を示したものである。極座標系で格子状に分割しているので、距離方向と角度方向の二次元配列で管理されている。配列の各要素がセンサ検出可能領域１１００の各セルに該当し、検出能力度が格納されている。ここでは、検出能力度を０～１００で表現しており、値が大きいほどその相対位置における当該センサの検出能力が高いことを意味している。
ここでは、図１１のデータ構造をセンサ検出可能領域データの一例として示したが、それに限定されない。例えば、検出能力度が所定閾値よりも高いセル領域を、センサ検出可能領域と定義してもよい。また、例えば、第１の実施の形態のように、検出可能距離と検出可能角度範囲の組み合わせで表現する形に変換してもよい。
（センサ検出可能領域決定処理）
図１２は、図６のセンサ検出可能領域決定部１３の第２の実施の形態における処理を説明するフローチャートである。第２の実施の形態では、各センサグループの検出範囲において、統合検出情報を当該センサグループが検出できているかどうかに基づいて、その検出位置における検出能力を評価する手法である。センサ検出可能領域決定部１３は、センサグループ毎にＳ１２０１～Ｓ１２１１の処理を実行することで、各センサグループのセンサ検出可能領域データを生成し、センサ検出可能領域データ群３５として記憶部３０に格納する。
まず、Ｓ１２０１において、記憶部３０に格納されたセンサ検出可能領域データ群３５から、前回算出した当該センサグループＳのセンサ検出可能領域情報ＳＡを取得する。
次に、Ｓ１２０２において、記憶部３０に格納された統合検出情報データ群３４から、統合検出情報の最新値ＯｂＬｉｓｔを取得する。
次に、Ｓ１２０３において、センサ検出可能領域情報ＳＡの各セルに格納されている検出能力度をΔａ減少する。長時間にわたって更新されないセルは、検出能力の判断ができない。そのため、時間経過に応じて検出能力度が低下するようにして、誤って検出能力を過度に評価することを防いでいる。
続いて、ＯｂＬｉｓｔに含まれる各エントリに対して、Ｓ１２０４～Ｓ１２１１の処理を実行する。Ｓ１２０４では、ＯｂＬｉｓｔに未処理のエントリが存在しないかを確認する。もしも未処理のエントリが存在しない場合は（Ｓ１２０４でＮ）、Ｓ１２１２に進む。未処理のエントリが存在する場合は（Ｓ１２０４でＹ）、Ｓ１２０５に進み、該当エントリＯｂを一つ取り出す。
そして、Ｓ１２０６において、Ｏｂの統合検出位置を参照し、それがセンサグループＳ
の本来の検出範囲内に含まれているかどうかを確認する。もしもＯｂの統合検出位置が、センサグループＳの検出範囲外であれば（Ｓ１２０６でＮ）、Ｓ１２０４に戻る。検出範囲内であれば（Ｓ１２０６でＹ）、Ｓ１２０７に進む。
Ｓ１２０７において、ＯｂのセンサソースにセンサグループＳが含まれるかどうかを確認する。もしも含まれる場合は（Ｓ１２０７でＹ）、Ｓ１２０８に進み、Ｏｂの統合検出位置に相当するセンサ検出可能領域情報ＳＡのセルの検出能力度を増加（＋ａ１）させた後、Ｓ１２０４に戻る。
一方、含まれなかった場合（Ｓ１２０７でＮ）は、Ｓ１２０９に進む。
なお、ここでは、ＯｂのセンサソースにセンサグループＳが含まれていることに基づいて、該当セルの検出能力度を増加させたが、センサグループＳの検出状態のレベルに応じて、検出能力度の更新内容を変えてもいい。例えば、センサ検出情報に含まれる存在確率３０５は、センサの検出情報に関する信頼度に相当する情報である。存在確率３０５の値が低いほど、検出状態のレベルが悪かったことを意味しており、その位置における検出能力が高いとは言えない。また、統合検出情報の統合検出位置４０３と当該センサグループＳの検出位置３０３を比較したときに、当該センサグループＳの検出位置の誤差が大きい場合も、その位置における検出能力が高いとは言えない。そのため、より好ましくは、センサ検出情報の信頼度を示す情報（存在確率３０５）や認識精度に応じて、検出能力度の増加分（もしくは減少分）を定めるとよい。
Ｓ１２０９において、センサグループＳの検出範囲であったにもかかわらず、Ｏｂを検出できなかった要因を推定する。これは、図７に示した第１の実施の形態のセンサ検出可能領域処理のＳ７０７と同等の処理である。
そして、その要因がオクルージョンに起因するものであった場合は（Ｓ１２１０でＹ）、センサ検出可能領域情報ＳＡを更新せずに、Ｓ１２０４に戻る。一方、要因がオクルージョンではない場合は（Ｓ１２１０でＮ）、Ｓ１２１１に進み、Ｏｂの統合検出位置に相当するセンサ検出可能領域情報ＳＡのセルの検出能力度を減少（－ａ２）させる。
ＯｂＬｉｓｔのすべてのエントリに対して、Ｓ１２０４～Ｓ１２１１の処理が完了すると（Ｓ１２０４でＮ）、Ｓ１２１２に進み、ＳＡをセンサ検出可能領域データ群３５として記憶部３０に格納する。
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。
実施例２に開示の電子制御装置は、実施例１と同様に、外部環境の変化による第一の外界センサの性能低下を検出し、実際の検出可能領域の変動に追従し、柔軟かつ安全な走行制御の継続に寄与することができる。車載のセンサを第二の外界センサとして用い、センサフュージョンの出力を利用可能である点、インフラセンサや他の車両を第二の外界センサとして用いてもよい点も実施例１と同様である。
実施例２では、第一の外界センサの検出可能領域とは、所定領域を格子状に分割して各単位領域における前記第一の外界センサの検出能力度を表現した格子状マップであり、前記センサ検出可能領域決定部は、前記統合検出情報において、前記第二の外界センサで検出されている環境要素に対する前記第一の外界センサの検出状態に基づき、前記格子状マップの各単位領域の検出能力度を決定する。
前記格子状マップは、一例として、前記第一の外界センサの設置点を中心とした極座標系で格子状に分割したものである。
前記センサ検出可能領域決定部は、前記第一の外界センサの検出状態が未検出の場合、前記第一の外界センサの検出可能領域における前記統合検出情報の位置に該当する単位領域の検出能力度を減少させ、格子状マップを更新する。
このように格子状マップを用いることで、道路平面上でどの相対位置がどれぐらい見えているかを評価でき、一般道のような複雑な制御にも適用できる。
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、走行制御装置３において、各処理は、同一の処理部及び記憶部で実行される想定で記載しているが、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、走行制御装置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つ以上を組合わ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：走行制御装置、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、１０：処理部、１１：情報取得部、１２：センサ検出情報統合部、１３：センサ検出可能領域決定部、１４：走行制御モード判断部、１５：走行制御情報生成部、１６：ＨＭＩ情報生成部、１７：情報出力部、３０：記憶部、３１：センサ検出情報データ群、３２：車両情報データ群、３３：走行環境データ群、３４：統合検出情報データ群、３５：センサ検出可能領域データ群、３６：走行制御情報データ群、３７：ＨＭＩ情報データ群、３８：システムパラメータデータ群、４０：通信部

Claims (13)

  1. 車両に搭載される電子制御装置であって、
    前記車両に搭載される第一の外界センサの検出情報と第二の外界センサの検出情報を取得するセンサ検出情報取得部と、
    前記第一の外界センサの検出情報に示された環境要素と前記第二の外界センサの検出情報に示された環境要素との対応関係を特定するセンサ検出情報統合部と、
    前記第二の外界センサで検出されている環境要素に対する前記第一の外界センサの検出状態に基づき、前記第一の外界センサにおける相対位置と検出能力の関係性を決定し、当該関係性に基づき前記第一の外界センサの検出可能領域を決定するセンサ検出可能領域決定部と、
    を備え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であって、
    前記第二の外界センサは前記車両に搭載され、
    前記センサ検出情報統合部は、前記第一の外界センサと前記第二の外界センサの双方で検出されて前記対応関係が特定された環境要素を示す統合検出情報を生成し、
    前記センサ検出可能領域決定部は、前記統合検出情報に示された環境要素に対する前記第一の外界センサの検出状態の変化に基づき、前記第一の外界センサの検出可能領域を決定する
    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であって、
    前記センサ検出可能領域決定部は、前記統合検出情報の時系列データにおいて、前記第二の外界センサで検出されている環境要素に対する前記第一の外界センサの検出状態が変化した検出位置に基づき、前記第一の外界センサにおける相対位置と検出能力の関係性を決定する
    ことを特徴とする電子制御装置。
  4. 請求項３に記載の電子制御装置であって、
    前記センサ検出可能領域決定部は、さらに、前記第二の外界センサで検出されている環境要素に対する前記第一の外界センサの検出状態が変化した要因を推定し、
    前記推定した要因に基づいて、前記第一の外界センサにおける相対位置と検出能力の関係性を決定する
    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であって、
    前記相対位置と検出能力の関係性は、検出可能距離と検出可能角度範囲の組み合わせで表現され、
    前記センサ検出可能領域決定部は、前記検出状態が変化した要因が、検出距離に起因するものか、または、検出角度に起因するものかを推定し、
    前記推定した要因が検出距離に起因するものに基づき、前記第一の外界センサにおける検出可能距離を決定し、
    前記推定した要因が検出角度に起因するものに基づき、前記第一の外界センサにおける検出可能角度範囲を決定する
    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であって、
    前記センサ検出可能領域決定部は、前記検出状態が変化した要因が、他障害物に拠るオクルージョンに起因するものかどうかを推定し、
    前記推定した要因が他障害物に拠るオクルージョンに起因するものは、前記第一の外界センサにおける相対位置と検出能力の関係性を決定するための情報として用いない
    ことを特徴とする電子制御装置。
  7. 請求項１に記載の電子制御装置であって、
    前記センサ検出可能領域決定部は、
    前記環境要素に関する前記第一の外界センサの検出位置情報と、前記環境要素に関する前記第二の外界センサの検出位置情報との比較により、前記第一の外界センサの検出信頼度を決定し、前記検出信頼度に基づき前記第一の外界センサの検出状態を決定する
    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であって、
    前記センサ検出可能領域決定部が決定した前記第一の外界センサの検出可能領域と、前記統合検出情報と、に基づいて、前記車両の制御情報を生成する車両制御情報生成部をさらに備える
    ことを特徴とする電子制御装置。
  9. 請求項２に記載の電子制御装置であって、
    前記第一の外界センサの検出可能領域とは、所定領域を格子状に分割して各単位領域における前記第一の外界センサの検出能力度を表現した格子状マップであり、
    前記センサ検出可能領域決定部は、前記統合検出情報において、前記第二の外界センサで検出されている環境要素に対する前記第一の外界センサの検出状態に基づき、前記格子状マップの各単位領域の検出能力度を決定する
    ことを特徴とする電子制御装置。
  10. 請求項９に記載の電子制御装置であって、
    前記センサ検出可能領域決定部は、前記第一の外界センサの検出状態が未検出の場合、前記第一の外界センサの検出可能領域における前記統合検出情報の位置に該当する単位領域の検出能力度を減少させる、
    ことを特徴とする電子制御装置。
  11. 請求項９に記載の電子制御装置であって、
    前記格子状マップは、前記第一の外界センサの設置点を中心とした極座標系で格子状に分割したものである
    ことを特徴とする電子制御装置。
  12. 車両に搭載される電子制御装置であって、
    前記車両に搭載された検出範囲の異なる複数の外界センサからそれぞれ検出情報を取得するセンサ検出情報取得部と、
    前記複数の外界センサの検出範囲の重複領域における検出結果を比較し、少なくともいずれかの外界センサの有効な検出範囲を決定するセンサ検出可能領域決定部と、
    を備えることを特徴とする電子制御装置。
  13. 車両に搭載される電子制御装置による制御方法であって、
    前記車両に搭載される第一の外界センサの検出情報と第二の外界センサの検出情報を取得するセンサ検出情報取得ステップと、
    前記第一の外界センサの検出情報に示された環境要素と前記第二の外界センサの検出情報に示された環境要素との対応関係を特定するセンサ検出情報統合ステップと、
    前記第二の外界センサで検出されている環境要素に対する前記第一の外界センサの検出状態に基づき、前記第一の外界センサにおける相対位置と検出能力の関係性を決定し、当該関係性に基づき前記第一の外界センサの検出可能領域を決定するセンサ検出可能領域決定ステップと、
    を含むことを特徴とする制御方法。
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