JP5786941B2 - 車両用自律走行制御システム - Google Patents

Description

本発明は、自車両が走行すべき経路を決定して自律走行制御を行う車両用自律走行制御システムに関する。

関連する技術としては、例えば日本国特許公開公報特開平８−２８７３９５号に記載されたものが知られている（特許文献１）。この文献には、自車の進行方向の実際の道路状況をセンシングしながら自動走行の制御を行うに際して、現在位置の精度と走行制御の精度とを相関的に向上させて、自動走行の制御を高精度に行わせる技術が記載されている。

上記関連する走行誘導装置においては、障害物を回避する回避経路を決定して走行経路を決定する際に、障害物の検出精度が反映考慮されていなかった。このため、決定された走行経路が、走行中の自車両に適さず、走行誘導が困難になる機会が増えるといった不具合を招くおそれがあった。

本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、本発明によれば、自律走行制御が可能な機会を増やすとともに、走行環境に適した自律走行制御を行うことができる車両用自律走行制御システムを提供することができる。

本発明の技術的側面によれば、車両用自律走行制御システムは
自車両および前記自車両の周囲に存在する物体の位置を検出して、目的地への移動の際に走行すべき経路を決定し自律走行制御を行い、前記自車両と前記回避対象物体との距離ならびに前記回避対象物体の位置および移動量の算出精度の高低に基づいて前記回避対象物体を回避する際の走行戦略を決定し、前記回避対象物体の移動量の算出精度の高低は、前記自車両の移動量の算出精度に基づいて判断されることを特徴とする。

本発明の実施形態１に係る車両用自律走行制御システムの構成を示す図である。 本発明の実施形態１に係る走行制御における処理の手順を示すフローチャートである。 本発明の実施形態１に係る走行戦略を示す図である。 本発明の実施形態１に係る走行戦略４を実施する際の自車両周辺環境の一例を示す図である。 本発明の実施形態１に係る走行戦略３を実施する際の自車両周辺環境の一例を示す図である。 本発明の実施形態１に係る走行戦略２を実施する際の自車両周辺環境の一例を示す図である。 本発明の実施形態１に係る走行戦略１を実施する際の自車両周辺環境の一例を示す図である。 走行戦略３を実施するシステム構成を示す図である。 走行戦略１を実施するシステム構成を示す図である。 走行戦略を実施するハードウェアで構成されたシステム構成を示す図である。 走行戦略を実施するシステム構成を変更する際の回避経路の整合性を示す図である。 本発明の実施形態２に係る車両用自律走行制御システムの構成を示す図である。 本発明の実施形態２に係る走行制御における処理の手順を示すフローチャートである。 自車両の位置検出精度の推定手法を示す図である。 本発明の実施形態２に係る走行戦略を示す図である。 自車両位置の検出精度による目的地までの経路の相違を示す図である。

以下、図面を用いて本発明を実施するための実施形態を説明する。

（実施形態１）
図１は本発明の実施形態１に係る車両用自律走行制御システムの構成を示す図である。図１に示す実施形態１のシステムは、自車両が周囲に存在する回避対象物体（走行車両を含む）を検出するとともに、その相対位置と相対移動量を認識する。認識後、システムは、その認識レベルに応じた走行戦略を実行可能なシステムを選択し、回避対象物体に対する回避を行う。このような機能を実現するための構成として、システムは図１に示すように、車両情報取得部１１、回避対象物体検出部１２、周囲情報認識部１３、走行戦略決定部１４ならびに制御指令値決定部１５を備えている。走行戦略決定部１４は、システム動作レベル判断部１６ならびにシステム構成データベース１７を備えている。システム動作レベル判断部１６は、認識状態判断部１８を備え、システム構成データベース１７は、走行戦略記憶部１９を備えている。

システムは、プログラムに基づいて各種動作処理を制御するコンピュータに必要な、ＣＰＵ、記憶装置、入出力装置等の資源を備えた例えばマイクロコンピュータ等により実現される。システムは、上記車両情報や回避対象物体を検出するセンサ類からの信号を読み込み、読み込んだ各種信号ならびに予め内部に保有する制御ロジック（プログラム）に基づいて、走行戦略を決定して自律走行制御を行う。

システムは、上記構成において、自車両が周囲に存在する回避対象物体の相対位置と相対移動量を認識することで、自車両に対する走行上の危険度合いを理解し、実際の走行シーンに適した回避制御を行う場合に、以下のような走行制御を行う。システムには、車両情報を取得するプログラムと、自車両の周囲に存在する回避対象物体を検出するプログラムと、自車両の走路と回避対象物体の移動量を認識するプログラムが記憶実装されている。また、システムには、走行戦略を決定するプログラムと、車両の回避制御を行う制御指令値を決定するプログラムが記憶実装されている。このようなプログラムをコンピュータのＣＰＵを中心としたハードウェアで実行処理することで、上記各諸部の機能を実現している。すなわち、本システムで実施される自律走行制御は、コンピュータのソフトウェアとハードウェア資源とが協働して実現される。

車両情報取得部１１は、自車両における、少なくとも位置、速度、ステアリング舵角を取得する。回避対象物体検出部１２は、自車両の周囲に存在する物体から回避対象物体を検出し、検出した回避対象物体と自車両との距離ならびに角度を検出する。

周囲情報認識部１３は、自車両が走行可能な走路を認識する。周囲情報認識部１３は、車両情報取得部１１で取得された前記自車両の位置と、回避対象物体検出部１２で検出された回避対象物体と自車両との距離ならびに角度とに基づいて、自車両に対する回避対象物体の位置を算出する。周囲情報認識部１３は、算出された回避対象物体の位置と、車両情報取得部１１で取得された自車両の速度ならびステアリング舵角に基づいて、自車両のの移動量を算出する。周囲情報認識部１３は、算出された回避対象物体の位置と、算出された自車両の移動量とに基づいて、回避対象物体の移動量を算出する。

走行戦略決定部１４は、自車両と回避対象物体との距離と、距離しきい値との比較結果、ならびに回避対象物体の位置の直接取得の有無に基づいて、回避対象物体の位置の算出精度を判断する。上記距離しきい値は、回避対象物体の位置の算出精度の高低を判断する際の判断値として予め設定される。走行戦略決定部１４は、回避対象物体の位置ならびに自車両の移動量の算出精度に基づいて、回避対象物体の移動量の算出精度を判断する。走行戦略決定部１４は、回避対象物体の位置ならびに移動量の算出精度に基づいて、回避対象物体を回避する際の走行制御を示す走行戦略を決定する。

走行戦略決定部１４は、システム動作レベル判断部１６とシステム構成データベース１７を備えている。システム動作レベル判断部１６は、回避対象物体の位置の算出精度ならびに移動量の算出精度に基づいて、自律走行制御を実施するシステム構成を判断して決定する。

システム動作レベル判断部１６は、回避対象物体の認識状態を判断する認識状態判断部１８を備えている。認識状態判断部１８は、回避対象物体の位置が直接取得された場合、ならびに回避対象物体と自車両とが、前述した距離しきい値以下の距離で検出された場合は、回避対象物体の位置は高い精度で算出されたものと判断する。認識状態判断部１８は、回避対象物体の位置が直接取得されず、かつ回避対象物体と自車両とが、距離しきい値以上の距離で検出された場合には、回避対象物体の位置は低い精度で算出されたものと判断する。

認識状態判断部１８は、回避対象物体の位置ならびに自車両の移動量が高い精度で算出されたものと判断された場合には、回避対象物体の移動量は高い精度で算出されたものと判断する。認識状態判断部１８は、回避対象物体の位置ならびに自車両の移動量の算出精度の少なくとも一方の精度が低い精度であると判断された場合には、回避対象物体の移動量は低い精度で算出されたものと判断する。認識状態判断部１８は、自車両が滑りやすい路面を走行していない場合は、自車両の移動量は高い精度で検出されたものと判断し、自車両が滑りやすい路面を走行している場合には、自車両の移動量は低い精度で検出されたものと判断する。

システム構成データベース１７は、少なくとも回避対象物体の位置ならびに移動量の算出精度に応じた走行戦略を記憶実装した走行戦略記憶部１９を備えている。

走行戦略記憶部１９は、少なくとも回避対象物体の位置ならびに移動量の算出精度に応じた走行戦略を記憶実装する。走行戦略記憶部１９は、回避対象物体の移動量の認識状態に基づいて、規定の衝突時間（ＴＴＣ）と車間時間（ＴＨＷ）となるタイミングで回避対象物体を回避する走行戦略を記憶実装する。

制御指令値決定部１５は、走行戦略決定部１４で決定された走行戦略に応じた自律走行制御が自車両で実施されるように自車両を制御する制御指令値を決定して出力する。制御指令値決定部１５は、走行戦略決定部１４で決定された走行戦略が変更される際に、変更後の候補となる複数の走行戦略にそれぞれ対応した制御指令値の内、変更前に実施されていた走行戦略に対応した制御指令値に含まれる自車両の移動ベクトルと同様の移動ベクトルを含む制御指令値がある場合には、変更後の制御指令値は、変更前と同様の自車両の移動ベクトルを含む制御指令値を選択する。

次に、図２のフローチャートを参照して、この実施形態１に係る自律走行制御の手順を説明する。図２において、ステップＳ１０１〜ステップＳ１０２に示す処理は、自車両の車両情報の取得と、自車両の周囲に存在する物体を検出する動作に対応する。ステップＳ１０３〜ステップＳ１０４に示す処理は、自車両の周囲情報を認識する動作に対応する。ステップＳ１０５〜ステップＳ１０８に示す処理は、自車両の周囲情報の認識レベルを判断して、実施する走行戦略を選択して決定し、その走行戦略を実現可能なシステムを構成する動作に対応する。ステップＳ１０９に示す処理は、構成されたシステムによって算出された制御指令値に基づいて、最終的に自車両を制御するために用いる制御指令値を決定する動作に対応する。

ここでは、具体的な例として、回避対象物体の認識レベルに基づいた回避制御を取り上げ、その回避制御を実現するために、システムを構成する動作を説明する。図２において、まず自車両における車両情報を取得する（ステップＳ１０１）。取得する自車両の情報としては、自車両の位置、速度、ステアリング舵角とする。自車両の位置は、自車両に設けられたＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）およびジャイロセンサで取得する。自車両の速度は、自車両に設けられた車速センサで取得する。自車両のステアリング舵角は、自車両に設けられたステアリングエンコーダから取得する。

次に、自車両の周囲に存在する物体を検出する（ステップＳ１０２）。物体の検出を行うには、既知のレーダを用いた測距や、車載のカメラで撮像された車両周辺の画像における解析処理が有効である。これらは、双方とも、周囲に存在する物体をスキャンして検出するメカニズムになっている。また、自車両ならびに他車両に高速、低遅延の無線通信機器が搭載されている場合には、相互通信によりお互いの位置を概ね高い精度で認識することが可能である。このため、周囲に存在する物体の検出が可能であるとともに、比較的遠距離の物体も検出することができる。なお、ここで得られる情報としては、少なくとも、物体までの距離情報と角度情報である。また、例えばカメラによって検出する場合には、カメラによって撮像された画像上から、物体における特徴点や濃淡情報、テクスチャ情報等が得られるため、後述する回避対象物体の認識に有効活用することが可能である。

次に、自車両周囲に存在する回避対象物体の認識を行う（ステップＳ１０３）。例えば、以下のような例が考えられる。スキャン型のレーダを用いた場合には、自車両の周囲に存在する回避対象物体の相対距離情報と相対角度情報を得ることができる。これらの情報を用いることで、自車両に対する回避対象物体の相対座標（相対位置）を算出する。さらに、自車両の速度とステアリング舵角から自車両の移動量を算出する。回避対象物体の相対座標から自車両の移動量を差し引くことで、回避対象物体の相対移動量を算出して、回避対象物体の相対移動量を認識する。

一方、カメラを活用する場合には、画像の特徴点の移動（オプティック・フロー）の大きさを算出し、自車両の移動量を考慮することで、回避対象物体の相対移動量を算出して、回避対象物体の相対移動量を認識する。さらに、画像情報や濃淡情報を活用することによって、回避対象物体の形状を検出し、その回避対象物体の種別（車両、人、ガードレール等の道路施設）を判断する。

次に、自車両が走行可能な走路を認識する（ステップＳ１０４）。最低限必要となる走路の情報は車線情報であり、カメラを活用した車線の認識が可能である。例えば、車線を認識できた場合には、走路を認識できたものとし、車線が認識できなかった場合には、走路を認識できなかったものとする。また、車載のカーナビゲーションシステムで得られた情報における自車両位置のマッピング機能を活用することができる。例えば、道路上に自車両がマッピングされている場合には、走路を認識できたものとし、道路上に自車両がマッピングされていない場合には、走路を認識できなかったものとする。

次に、自車両の周囲情報の認識レベルを判断する（ステップＳ１０５）。周囲情報とは、回避対象物体の情報と、走路の情報を意味する。特に、回避対象物体の認識レベルは、以下のように考えられる。回避対象物体は、自車両から見て近距離に存在する場合や、遠距離に存在する場合がある。ここで、近距離と遠距離との定義は、例えばシステムの設計事項として予め設定しておくことができる。例えば回避対象物体を検出するレーダの分解能として、３０〜６０［ｍ］レンジと１００〜２００［ｍ］レンジがある場合に、近距離と遠距離とを区別するしきい値（距離しきい値）としては、例えば６０ｍ〜１００ｍ程度の範囲内の値に設定することができる。

近距離に物体が存在する場合には、検出される物体の大きさは大きく、かつ正確な（精度が高い）測距結果が得られる。逆に、遠距離に物体が存在する場合には、検出される物体の大きさは小さく、かつ大きな誤差を含んだ（精度が低い）測距結果が得られることが多い。そのため、物体の移動量についても、近距離に物体が存在する場合には、正確に算出することができる一方、遠距離に物体が存在する場合には、近距離と同等の精度で正確に算出することができない場合が多い。

ただし、無線通信が活用できる場合には、各車両の情報を直接取得することができるため、遠距離に存在する物体についても、相対位置や相対移動量を正確に取得することができる。また、自車両の移動量についても、周辺環境に応じて精度が異なる。例えば、滑りやすい路面では、実際の車速が車速センサで得られた情報と異なる場合がある。この場合には、車両に搭載されたスリップセンサでスリップ状態を検出する方法や、ＧＰＳを用いて得られた車速と比較する方法を活用することによって、車速の検出精度を推定する。ステアリング舵角についても、同様の状況が発生しうるため、車速の場合と同様にしてステアリング舵角の検出精度を推定する。

次に、周囲情報の認識レベル（認識状態）を判断することができ、走行戦略を決定できるか否かを判定する（ステップＳ１０６）。判定の結果、周囲情報の認識レベルを判断することができ、走行戦略を決定できる場合には、周囲情報の認識レベルに基づいて、走行戦略を決定する（ステップＳ１０７）。一方、周囲情報の認識レベルを判断することができないか、もしくは走行戦略を決定できない場合には、本システムによるこれ以上の自律走行制御を行うことは困難であると判断する。この場合には、ドライバ自身による運転操作を行ってもらう旨の情報提示を行う（ステップＳ１１２）。

次に、周囲情報の認識レベルに基づいて、走行戦略を決定する手法を説明する。システム構成データベース１７には、必要となる認識レベルに対応して、図３に示すような走行戦略１〜４、ならびにこれらの走行戦略１〜４を実現可能なシステム構成が予め記憶実装されている。システム構成には、走行戦略を実現するために必要な知覚、認識、制御の各機能ブロックについての各詳細機能と、その接続関係が設定されている。

ここでは、説明を簡単にして理解を容易にするために、ミリ波レーダなど実用化されている車載用のレーダを用いた場合における回避対象物体の認識について説明する。走行戦略１〜４は、回避対象物体の認識レベル（相対位置の検出精度、相対移動量の算出精度）に応じて定義されている。走行戦略１〜４は、回避対象物体の移動量の認識状態に基づいて、それぞれの走行戦略１〜４に応じて予め設定された規定の衝突時間（ＴＴＣ）と車間時間（ＴＨＷ）となるタイミングで回避対象物体を回避する。詳細については、以下の通りである。

ここで、回避対象物体の認識レベル（相対位置の算出精度、相対移動量の算出精度）の高低は、例えば以下のようにして判断することができる。回避対象物体の位置の算出精度では、先ず自車両と回避対象物体との間で通信により回避対象物体の位置が直接取得されているか否かを判断する。直接取得されている場合には、回避対象物体の位置は、高い精度で算出されているものと判断する。

一方、直接取得されていない場合には、回避対象物体の算出精度の高低を判断する際の判断値として予め設定された距離しきい値と、自車両と回避対象物体との距離とを比較する。比較結果において、自車両と回避対象物体との距離が距離しきい値以下である場合は、回避対象物体の位置は、高い精度で算出されているものと判断する。一方、比較結果において、自車両と回避対象物体との距離が距離しきい値以上である場合には、回避対象物体の位置は、低い精度で算出されているものと判断する。上記距離しきい値は、自車両と回避対象物体との距離における近距離と遠距離とを区別する値として設定され、例えば６０ｍ〜１００ｍ程度の範囲内の値として設定される。

回避対象物体の移動量の算出精度については、先ず回避対象物体の位置ならびに自車両の移動量が高い精度で算出されたものと判断された場合には、回避対象物体の移動量は高い精度で算出されたものと判断する。一方、回避対象物体の位置ならびに自車両の移動量の算出精度のいずれか一方または双方の精度が低い精度であると判断された場合には、回避対象物体の移動量は低い精度で算出されたものと判断する。

次に、自車両の移動量の算出精度の高低は、例えば以下のようにして判断することができる。スリップセンサなどで自車両が滑りやすい路面を走行しているものと判別された場合には、車速センサやステアリングエンコーダで取得された車速やステアリング舵角が実際の値と異なる場合が多々ある。したがって、このような場合には、車速とステアリン舵角とから算出する自車両の移動量は、低い精度で算出されたものと判断する。一方、自車両が滑りやすい路面を走行していないものと判別された場合には、車速センサやステアリングエンコーダで取得された車速やステアリング舵角が実際の値と概ね一致する。したがって、このような場合には、車速とステアリン舵角とから算出する自車両の移動量は、高い精度で算出されたものと判断する。

図４に示すように、自車両に対する回避対象物体が自車両の前方を走行する車両１と車両２とすると、回避対象物体の認識レベル（相対位置の検出精度、相対移動量の算出精度）が最高レベルの場合には、物体の存在する相対位置と相対移動量を反映考慮した走行戦略４を実行する。すなわち、全ての物体がそれぞれ検出された速度で移動するとしてこれを回避する走行制御を実行する。ここで、回避対象物体の認識レベルが最高レベルとは、近距離から遠距離において、回避対象物体の相対位置と相対移動量が高い精度で検出されている場合である。走行戦略４を実行することで、物体の相対位置と相対移動量に応じた適切な回避となるため、過小、過大な回避量となることを防ぎつつ、安全な走行を実現することができる。

図５に示すように、遠距離に存在する回避対象物体について、移動量が低い精度で算出されたものと判断された場合には、図３に示す走行戦略３を実行する。この走行戦略３は、近距離に存在する物体については、その相対位置と相対移動量を反映考慮した走行戦略である。一方、遠方に存在する物体については、その相対位置のみを反映考慮して静止物体として仮定して回避制御を行う。遠方の物体に対しては、自車両からの相対距離が長く、衝突するまでに時間がかかるため、静止物体として認識しておけば回避することが可能である。仮に、大きな相対速度で自車両に対して接近してきたとしても、所定の時間が経過して相対距離が縮まったときに、近距離に存在する物体として回避制御を行うことが可能となる。

図６に示すように、遠距離に存在する物体について、相対位置と相対移動量が低い精度で算出され、近距離に存在する物体について、相対位置と相対移動量が高い精度で算出された場合には、図３に示す走行戦略２を実行する。この走行戦略２は、近距離に存在する物体については、その相対位置と相対移動量を反映考慮した走行戦略である。この場合には、遠方に存在する物体の相対位置と相対移動量が高い精度で算出されていない。したがって、遠方に存在する物体の相対位置と相対移動量を反映考慮すると、自車両の移動範囲が制限される可能性が高いため、遠方に存在する物体については、回避行動を行わない。

図７に示すように、近距離に存在する物体について、相対位置のみが高い精度で算出された場合には、図３に示す走行戦略１を実行する。この走行戦略１は、近距離に存在する物体については、その相対位置を反映考慮した走行戦略であるが、その移動量が高い精度で算出されていないため、適切な回避量を決定することができない。そのため、この走行戦略１では、近距離に存在する物体については、予め規定した相対速度で接近する接近物体として回避する。ここで規定の相対速度とは、例えば自車両の速度の２倍とする。このように規定することで、仮に近距離に存在する物体が静止物体であった場合には、衝突時間を２倍にすることができ、同じ速度で物体が接近してきた場合にも、適切な衝突時間とすることができる。

図２に戻って、上述したように走行戦略が決定された後、決定された走行戦略を実現可能なシステム構成を決定する（ステップＳ１０８）。先に触れたように、システム構成データベース１７には、走行戦略を実現可能なシステム構成として、知覚、認識、制御の各機能ブロックの各詳細機能とその接続関係が記憶実装されている。例えば上述したように物体を検出する際にレーダのみを用いた場合には、図２に示すステップＳ１０７で説明した走行戦略１〜４を実現するシステム構成は、以下のような機能ブロックとその接続関係で構成される。なお、図８には、走行戦略３を実現するシステム構成例を示し、図９には、走行戦略１を実現するシステム構成例を示す。両図において、破線で示した部分は、システム構成全体としては備えられてはいるが、対応した走行戦略を実現するシステムを構成する上で利用しない機能ブロックと接続関係である。

図９に示す走行戦略１を実現するシステム構成において、知覚の機能ブロック３１は、レーダによる物体の検出機能を備え、認識の機能ブロック３２は、相対位置の認識機能を備えている。また、制御の機能ブロック３３は、近距離に対しては規定速度で接近する物体を仮定した経路生成ならびに回避制御の機能を備えている。

走行戦略２を実現するシステム構成において、知覚の機能ブロックは、レーダによる物体の検出機能を備え、認識の機能ブロックは、相対位置の認識機能と相対速度の認識機能を備えている。また、制御の機能ブロックは、近距離に対しては物体の移動量を反映考慮した経路生成ならびに回避制御の機能を備えている。

図８に示す走行戦略３を実現するシステム構成において、知覚の機能ブロック３１は、レーダによる物体の検出機能を備え、認識の機能ブロック３２は、相対位置の認識機能と相対速度の認識機能を備えている。また、制御の機能ブロック３３は、近距離では物体の移動量を考慮した経路生成ならびに回避制御の機能と、遠距離では静止物体として仮定した経路生成、回避制御の機能を備えている。

走行戦略４を実現するシステム構成において、知覚の機能ブロックは、レーダによる物体の検出機能を備え、認識の機能ブロックは、相対位置の認識機能と相対速度の認識機能を備えている。また、制御の機能ブロックは、近距離ならびに遠距離ともに、物体の移動量を考慮した経路生成ならびに回避制御の機能を備えている。

図２に戻って、上述したようにシステム構成が決定された後、走行戦略の変更にともなって、システムの再構成を行う（ステップＳ１０９）。各機能ブロックの機能がソフトウェアで実装されている場合には、用いる機能ブロックの選択と、各機能ブロック間の変数の受け渡し先の変更を行う。

例えば、走行戦略３では、レーダによって物体を検出し、その検出結果により物体の相対位置と相対移動量を認識する。物体の移動量の算出精度が高い近距離の物体については、物体の移動量を考慮した回避制御を行い、物体の移動量の算出精度が低い遠距離の物体については、静止物体として仮定した回避制御を行うことを可能にするシステムを構成する。その後、次の制御周期にて走行戦略が３から１に移行した場合には、レーダによって物体を検出することは変わらない。しかし、物体の相対位置と相対移動量を算出した結果、近距離の物体については、物体の相対位置のみが認識されたため、規定速度で接近する物体を仮定した回避制御を行うシステムにシステムを再構成する。

なお、ハードウェアの切り替えによって、各機能ブロックの接続関係を切り替えることも可能である。例えば図１０に示すように、知覚の機能ブロック３１、認識の機能ブロック３２、制御の機能ブロック３３を予めハードウェアで構成してそれらを接続しておく。これらを制御する機能ブロックをソフトウェアで実現し、ソフトウェアの切り替えを行うことによって、システムの再構成を行うことが可能である。

次に、自車両を自律走行制御する上で、システム構成の変更によって各走行戦略における制御指令値の不整合が生じる場合がある。このため、前回の制御指令値を考慮して、今回の制御指令値を決定する必要がある。そこで、先のステップＳ１０９でシステムの再構成を行った後、制御指令値として解があるか否かを判定する（ステップＳ１１０）。

判定方法としては、例えば前回の制御指令値における自車両の移動ベクトル（自車両の速度と方向を表す）と、今回の制御指令値における移動ベクトルの内、速度と方向の双方もしくは何れか一方を整合させる等の処理が考えられる。図１１には、走行戦略３から走行戦略１へ移行する際の制御指令値の変更例を示している。図１１（ａ）に示す前回の制御周期では走行戦略３が採用されて、自車両進行方向右側に回避経路が設定されている。このような状況において、図１１（ｂ）に示す今回の制御周期では、遠距離にある車両２の存在が反映考慮されず走行戦略１が採用される。このような場合に、変更後の走行戦略１では、自車両の進行方向左右に回避経路が２通り存在する。そこで、前回の回避経路が自車両進行方向右側に設定されていたため、これと整合性をとるために今回も右側の回避経路が選択される。

このようにして、回避経路が決定されて、制御指令値としての解が得られた場合には、自車両が決定された回避経路を自律走行できるように自車両の速度や舵角などの走行を制御する制御指令値を出力する（ステップＳ１１１）。一方、制御指令値としての解が得られない場合には、ドライバによる運転操作を行ってもらう旨の情報提示を行う（Ｓ１１２）。なお、複数の物体が存在する走行環境においては、上記の処理（走行戦略）の組み合わせを可能にするシステム構成を実現して、その走行シーンに適した走行制御を実現する。

以上説明したように、この実施形態１においては、自車両が周囲に存在する回避対象物体を検出するとともに、その相対位置と相対移動量を認識し、その認識レベルに基づいて、回避対象物体を回避する自律走行制御を行っている。これにより、回避制御を行うことが可能なシーンを拡大できることに加えて、そのシーンに適した回避制御を行うことが可能となる。

自車両の周囲に存在する物体についての知覚、認識を行い、回避対象物体の移動量の認識状態の有無とその精度を取り入れた自律走行制御を行うことで、知覚、認識の精度が不足することによって、自律走行制御が不可能になることを抑制することができる。

知覚、認識、制御の各機能ブロックから構成されるシステムの組み合わせを変更することで、知覚、認識の精度に応じて、システムの成立性が保証されたシステム構成を選択することができる。

回避対象物体の位置の精度と、移動量の精度に基づいた走行戦略が定義されているので、システムにおける過度の複雑化を防ぎ、かつ走行中の安全を保証することができる。

回避対象物体の移動量の認識状態に基づいて、規定の衝突時間と車間時間となるタイミングで回避するので、一定の安全余裕度をとった走行を保証することができる。

回避対象物体が自車両から近距離で検出され、移動量が低い精度で算出されたものと判断された場合には、回避対象物体を規定速度で接近する接近物体として認識して回避するので、実際よりも安全余裕度を大きくとった走行を保証することができる。

回避対象物体が自車両から遠方で検出され、移動量が低い精度で算出されたものと判断された場合には、回避対象物体を静止物体として認識して回避するので、衝突危険性の低い回避対象物体に対して、急回避を防ぐことができる。

各走行戦略を切り替える際に、切り替える前に出力していた制御指令値と同様の移動ベクトルを持つ制御指令値を出力することで、システム構成の変更に伴う自律走行制御の違和感を抑えることができる。

（実施形態２）
図１２は本発明の実施形態２に係る車両用自律走行制御システムの構成を示す図である。実施形態２において、先の実施形態１と異なる点は、走行戦略決定部１４に代えて新たな走行戦略決定部２０を備えたことにある。この走行戦略決定部２０は、実施形態１で採用したシステム動作レベル判断部１６に代えて新たなシステム動作レベル判断部２１を備えている。システム動作レベル判断部２１は、実施形態１と同様の認識状態判断部１８に加えて自車両位置精度判断部２２を備えて構成されている。これらの構成以外では、先の実施形態１と同様であるので、同様な部分の説明は省略する。

走行戦略決定部２０は、先の実施形態１で採用した走行戦略決定部１４が備えている機能に加えて、自車両位置精度判断部２２で判断された自車両の位置の検出精度に基づいて、所定の目的地までの走行制御を含めた走行戦略を決定する。

システム動作レベル判断部２１は、先の実施形態１と同様の認識状態判断部１８に加えて自車両位置精度判断部２２を備えている。システム動作レベル判断部２１は、システム動作レベル判断部１６が備えている機能に加えて、自車両位置精度判断部２２によりＧＰＳなどで検出された自車両の位置の検出精度を判断する。

自車両位置精度判断部２２は、自車両の位置が、自車両の位置の検出精度の高低を判断する際の判断値として予め設定された第１のしきい値のオーダーで検出された場合には、自車両の位置は高い精度で検出されたものと判断する。自車両位置精度判断部２２は、自車両の位置が、自車両の位置の検出精度の高低を判断する際の判断値として予め設定された第２のしきい値のオーダーで検出された場合には、自車両の位置は低い精度で検出されたものと判断する。ここで、第１のしきい値のオーダーは、例えば検出値が数ｃｍ程度のオーダーに設定し、第２のしきい値のオーダーは、例えば検出値が数ｍ程度のオーダーに設定することができる。

次に、図１３に示すフローチャートを参照して、この実施形態２における自律走行制御の手順を説明する。なお、図１３のフローチャートに示す手順は、先の図２のフローチャートに示す手順にステップＳ２０１〜Ｓ２０３の処理を加えたものであり、図２と重複するステップＳ１０１〜Ｓ１１２の説明は省略する。ステップＳ２０１〜Ｓ２０２に示す処理は、自車両の位置の検出精度を推定し、その精度を判断する動作を行うものである。ステップＳ２０３に示す処理は、周囲情報の認識レベルと、自車両の位置の検出精度に基づいて、走行戦略を決定する動作を行うものである。ここでは、具体的な例として、自車両の位置の検出精度と、回避対象物体の認識レベルに基づいた回避と目的地への移動を組み合わせた制御を取り上げ、その制御を実現するために、システムを再構成する動作を説明する。

図２において、ステップＳ１０１で取得された車両情報の１つとして、自車両の位置を検出するが、その際に検出精度を推定する（ステップＳ２０１）。例えば、ＧＰＳで自車両の位置を検出する場合には、捕捉している衛星の数の情報を取得することができる。その情報から、現在検出している自車両の位置の精度を推定する。すなわち、捕捉している衛星の数が多いほど検出精度が高いものと推定する。一方、走行中にスリップが発生していない場合には、前回検出時の自車両の位置に自車両の移動量とステアリング舵角を加味した結果と、現在検出された自車両の位置を比較する。これにより、自車両の位置の検出精度を推定する。例えば図１４に示すように、前回の制御周期（同図（ａ））での自車両の位置に対して、今回の制御周期（同図（ｂ））の自車両の位置を検出する。この自車両の位置検出において、自車両の移動量とステアリング舵角を加味して得られた位置と、レーダなどで実際に検出された位置のずれが小さいほど検出精度が高いものと推定する。

自車両の位置検出の精度が推定されると、続いて実施形態１と同様にステップＳ１０２〜Ｓ１０５に示す処理を実行して、自車両周囲における走路、および回避対象物体の認識が行われ、周囲情報の認識レベルが判断される。

次に、自車両の位置の検出精度を判断する（ステップＳ２０２）。この判断は、先のステップＳ２０１で推定された検出精度に対して、例えば少なくとも以下に示す２つの検出レベルを設定する。自車両の位置の検出値が、例えば数ｍ程度のオーダーの精度である場合には、検出精度は低い精度の検出レベル（レベル１）とし、例えば数ｃｍ程度のオーダーの精度である場合には、検出精度は高い精度の検出レベル（レベル２）とする。また、低い精度の検出レベル（レベル１）をさらに細分化してもよい。例えば、自車両の位置が検出できず、車速センサとジャイロセンサ、カーナビゲーションシステムにおけるマップマッチングを用いた補完演算によって自車両の位置が推定されている場合には、検出精度はより低い精度であってレベル１よりも精度の低いレベル０とする。

次に、ステップＳ１０６に示す判定結果において、周囲情報の認識レベルを判断することができ、走行戦略を決定できる場合には、周囲情報の認識レベルと、自車両の位置の検出精度に基づいて、走行戦略を決定する（ステップＳ２０３）。

システム構成データベース１７には、必要となる認識レベルと自車両の位置の検出精度に対応して、図１５に示すような走行戦略１−１〜４−２、ならびにこれらの走行戦略１〜４を実現可能なシステム構成が予め記憶実装されている。この実施形態２におけるシステム構成データベース１７は、先の実施形態１に対して、自車両の位置の検出精度を反映考慮して構成されている。すなわち、図１５において、走行戦略１−１，２−１，３−１，４−１は先の図３に示す示す走行戦略１，２，３，４と同様であり、回避対象物体を回避する走行制御である。したがって、走行戦略１−１以外の走行戦略では目的地への移動と物体に対する回避を統合した走行制御を実行する。また、走行戦略１−２，２−２，３−３，４−４は、先の図３に示す示す走行戦略１，２，３，４に加えて、目的地までの移動経路の生成を含む走行戦略である。

自車両の位置の検出精度が高い場合には、自車両の位置の信頼性が高いため、例えば図１６（ａ）に示すように所定の目的地まで移動する際に、精度良く目的地までの経路を生成して移動することが可能となる。このときに、回避対象物体が存在する場合にも、回避対象物体を適切に回避しつつ、目的地へ移動するこが可能となる。したがって、自車両の位置の検出精度が高い場合には、回避対象物体を回避しつつ、目的地への移動を行う際に、これらの２つの走行制御を統合した走行戦略とする。

一方、自車両の位置の検出精度が低い場合には、自車両の位置の信頼性が低いため、例えば図１６（ｂ）に示すように所定の目的地まで移動する際に、移動すべき経路を生成しても、その通りに移動できる可能性が低い。すなわち、現時点における自車両の位置が正確でない場合には、目的地までの経路を生成しても、その経路は正確なものではなく、結果として誤った制御指令値を生成してしまう可能性があるためである。そのため、自車両の位置の検出精度が低い場合には、回避対象物体に対する回避制御のみを行う走行戦略とする。なお、走行中に自車両の位置の検出精度が低精度から高精度に移行した場合には、回避対象物体の回避と、目的地への移動の２つの制御を統合した走行戦略に変更する。

次に、実施形態１と同様にして決定した走行戦略を実現可能なシステム構成の決定、再構成を行った後、車両を制御する制御指令値を出力することで、決定した走行戦略を実現した自律走行制御を行う。一方、走行戦略が決定できない場合や、制御指令値として解が得られない場合には、ドライバによる運転操作を行ってもらう旨の情報提示を行う。

以上説明したように、この実施形態２では、自車両の位置が高精度に検出された場合には、回避対象物体の回避を含む目的地への移動経路を生成し、自車両の位置が低精度に検出された場合には、回避対象物体の回避のみを行う。これにより、先の実施例１で得られる効果に加えて、回避対象物体に対する回避を確実に行いつつ、安全に目的地まで移動することが可能となる。

自車両の位置が精度良く検出されなかった場合には、一時的に回避対象物体に対する回避のみの走行制御に切り替えるので、自車両の位置精度があいまいな場合には、回避対象物体への回避を優先して行うことで、走行中の安全を保証することができる。

自車両の位置が精度良く検出されない状態から精度良く検出されるようになると、目的地への移動と、回避対象物体に対する回避を組み合わせた走行制御に切り替えるので、回避対象物体を回避しつつも、スムーズな走行軌跡で目的地への移動が可能となる。

本発明によれば、回避対象物体における位置と移動量の認識状態によって回避対象物体を回避する走行戦略が決定されるので、自律走行制御が可能な機会を増やすとともに、走行環境に適した自律走行制御を行うことができる。

（米国指定）
本国際特許出願は米国指定に関し、２０１１年８月２５日に出願された日本国特許出願第２０１１−１８３３６３号について米国特許法第１１９条（ａ）に基づく優先権の利益を援用し、当該開示内容を引用する。

Claims (15)

1. 自車両および前記自車両の周囲に存在する回避対象物体の位置を検出して、目的地への移動の際に走行すべき経路を決定し自律走行制御を行う車両用自律走行制御システムであって、
   前記自車両と前記回避対象物体との距離ならびに前記回避対象物体の位置および移動量の算出精度の高低に基づいて前記回避対象物体を回避する際の走行戦略を決定する走行戦略決定手段を有し、
   前記回避対象物体の移動量の算出精度の高低は、前記自車両の移動量の算出精度に基づいて判断され、前記走行戦略決定手段で決定された走行戦略に応じた自律走行制御を前記自車両で実施するように決定された制御指令値に基づいて前記自車両を制御することを特徴とする車両用自律走行制御システム。
2. 自車両および前記自車両の周囲に存在する回避対象物体の位置を検出して、目的地への移動の際に走行すべき経路を決定し自律走行制御を行う車両用自律走行制御システムであって、
   前記自車両と前記回避対象物体との距離ならびに前記回避対象物体の位置および移動量の算出精度の高低に基づいて前記回避対象物体を回避する際の走行戦略を決定する走行戦略決定手段を有し、
   前記走行戦略決定手段は、
   （ｉ）前記回避対象物体の位置が直接取得された場合、ならびに前記回避対象物体と前記自車両とが、距離しきい値以下の距離で検出された場合は、前記回避対象物体の位置は高い精度で算出されたものと判断し、
   （ｉｉ）前記回避対象物体の位置が直接取得されず、かつ前記回避対象物体と前記自車両とが、前記距離しきい値以上の距離で検出された場合には、前記回避対象物体の位置は低い精度で算出されたものと判断し、
   （ｉｉｉ）前記回避対象物体の位置ならびに前記自車両の移動量が高い精度で算出されたものと判断された場合には、前記回避対象物体の移動量は高い精度で算出されたものと判断し、
   （ｉｖ）前記回避対象物体の位置ならびに前記自車両の移動量の算出精度の少なくとも一方の精度が低い精度であると判断された場合には、前記回避対象物体の移動量は低い精度で算出されたものと判断し、
   前記走行戦略決定手段で決定された走行戦略に応じた自律走行制御を前記自車両で実施するように決定された制御指令値に基づいて前記自車両を制御することを特徴とする車両用自律走行制御システム。
3. 自車両および前記自車両の周囲に存在する回避対象物体の位置を検出して、目的地への移動の際に走行すべき経路を決定し自律走行制御を行う車両用自律走行制御システムであって、
   前記自車両と前記回避対象物体との距離ならびに前記回避対象物体の位置および移動量の算出精度の高低に基づいて前記回避対象物体を回避する際の走行戦略を決定する走行戦略決定手段を有し、
   前記回避対象物体の位置が高い精度で近距離と検出され、前記回避対象物体の移動量が低い精度で算出されたと判断された場合には、前記回避対象物体が所定の速度で接近する物体として回避する走行戦略を選択し、
   前記走行戦略決定手段で決定された走行戦略に応じた自律走行制御を前記自車両で実施するように決定された制御指令値に基づいて前記自車両を制御することを特徴とする車両用自律走行制御システム。
4. 前記回避対象物体の位置が高い精度で近距離と検出され、前記回避対象物体の移動量が高い精度で算出されたと判断された場合には、前記回避対象物体が検出された速度で移動する物体として回避する走行戦略を選択することを特徴とする請求項３に記載の車両用自律走行制御システム。
5. 自車両および前記自車両の周囲に存在する回避対象物体の位置を検出して、目的地への移動の際に走行すべき経路を決定し自律走行制御を行う車両用自律走行制御システムであって、
   前記自車両と前記回避対象物体との距離ならびに前記回避対象物体の位置および移動量の算出精度の高低に基づいて前記回避対象物体を回避する際の走行戦略を決定する走行戦略決定手段を有し、
   前記回避対象物体の位置が高い精度で遠距離と検出され、前記回避対象物体の移動量が低い精度で算出されたと判断された場合には、前記回避対象物体は静止物体として回避する走行戦略を選択し、
   前記走行戦略決定手段で決定された走行戦略に応じた自律走行制御を前記自車両で実施するように決定された制御指令値に基づいて前記自車両を制御することを特徴とする車両用自律走行制御システム。
6. 前記回避対象物体の位置が高い精度で遠距離と検出され、前記回避対象物体の移動量が高い精度で算出されたと判断された場合には、前記回避対象物体が検出された速度で移動する物体として回避する走行戦略を選択することを特徴とする請求項５に記載の車両用自律走行制御システム。
7. 前記走行戦略決定手段は、
   前記回避対象物体の位置の算出精度ならびに移動量の算出精度と、これらの精度に応じた走行戦略を実施するシステム構成を記憶実装したシステム構成データベースと、
   前記回避対象物体の位置の算出精度ならびに移動量の算出精度に基づいて、自律走行制御を実施するシステム構成を判断して決定するシステム動作レベル判断手段と
   を有することを特徴とする請求項３〜６のいずれか１項に記載の車両用自律走行制御システム。
8. 前記走行戦略決定手段は、
   （ｉ）前記回避対象物体の位置が直接取得された場合、ならびに前記回避対象物体と前記自車両とが、距離しきい値以下の距離で検出された場合は、前記回避対象物体の位置は高い精度で算出されたものと判断し、
   （ｉｉ）前記回避対象物体の位置が直接取得されず、かつ前記回避対象物体と前記自車両とが、前記距離しきい値以上の距離で検出された場合には、前記回避対象物体の位置は低い精度で算出されたものと判断し、
   （ｉｉｉ）前記回避対象物体の位置ならびに前記自車両の移動量が高い精度で算出されたものと判断された場合には、前記回避対象物体の移動量は高い精度で算出されたものと判断し、
   （ｉｖ）前記回避対象物体の位置ならびに前記自車両の移動量の算出精度の少なくとも一方の精度が低い精度であると判断された場合には、前記回避対象物体の移動量は低い精度で算出されたものと判断することを特徴とする請求項７に記載の車両用自律走行制御システム。
9. 前記走行戦略決定手段は、
   前記自車両が滑りやすい路面を走行していない場合は、前記自車両の移動量は高い精度で検出されたものと判断し、
   前記自車両が滑りやすい路面を走行している場合には、前記自車両の移動量は低い精度で検出されたものと判断することを特徴とする請求項７に記載の車両用自律走行制御システム。
10. 前記システム動作レベル判断手段は、前記自車両の位置の検出精度を判断する自車両位置精度判断手段を有し、前記自車両位置精度判断手段は、前記自車両の位置が、前記自車両の位置の検出精度の高低を判断する際の判断値として予め設定された第１のしきい値のオーダーで検出された場合には、前記自車両の位置は高い精度で検出されたものと判断し、前記自車両の位置が、前記自車両の位置の検出精度の高低を判断する際の判断値として予め設定された第２のしきい値のオーダーで検出された場合には、前記自車両の位置は低い精度で検出されたものと判断し、
    前記走行戦略決定手段は、前記自車両位置精度判断手段で判断された前記自車両の位置の検出精度に基づいて、所定の目的地までの走行制御を含めた走行戦略を決定することを特徴とする請求項８または９に記載の車両用自律走行制御システム。
11. 前記走行戦略決定手段は、前記回避対象物体の移動量の認識状態に基づいて、規定の衝突時間（ＴＴＣ）と車間時間（ＴＨＷ）となるタイミングで前記回避対象物体を回避することを特徴とする請求項８〜１０のいずれか１項に記載の車両用自律走行制御システム。
12. 前記自車両位置精度判断手段で前記自車両の位置の検出精度が低い精度であると判断された場合には、判断された期間所定の目的地までの走行制御を中断して、前記回避対象物体に対する回避のみの走行制御だけを実施することを特徴とする請求項１０に記載の車両用自律走行制御システム。
13. 前記自車両の位置の検出精度が低い精度であると判断されて、前記回避対象物体に対する回避のみの走行制御だけを実施しているときに、前記自車両の位置の検出精度が低い精度から高い精度であると判断されて検出精度が更新された場合には、中断していた目的地までの走行制御を再び実施することを特徴とする請求項１２に記載の車両用自律走行制御システム。
14. 前記走行戦略決定手段で決定された走行戦略が変更される際に、変更後の候補となる複数の走行戦略にそれぞれ対応した制御指令値の内、変更前に実施されていた走行戦略に対応した制御指令値に含まれる自車両の移動ベクトルと同様の移動ベクトルを含む制御指令値がある場合には、変更後の制御指令値は、変更前と同様の自車両の移動ベクトルを含む制御指令値を選択することを特徴とする請求項３〜１３のいずれか１項に記載の車両用自律走行制御システム。
15. 自車両および前記自車両の周囲に存在する物体の位置を検出して、目的地への移動の際に走行すべき経路を決定し自律走行制御を行う車両用自律走行制御システムであって、
    前記自車両における、少なくとも位置、速度、ステアリング舵角を取得する車両情報取得手段と、
    前記自車両の周囲に存在する物体から回避対象物体を検出し、検出した前記回避対象物体と前記自車両との距離ならびに角度を検出する回避対象物体検出手段と、
    前記自車両が走行可能な走路を認識するとともに、前記車両情報取得手段で取得された前記自車両の位置と、前記回避対象物体検出手段で検出された前記回避対象物体と前記自車両との距離ならびに角度とに基づいて、前記自車両に対する前記回避対象物体の位置を算出し、算出された前記回避対象物体の位置と、前記車両情報取得手段で取得された前記自車両の速度ならびステアリング舵角に基づいて算出された前記自車両の移動量とに基づいて、前記回避対象物体の移動量を算出する周囲情報認識手段と、
    前記自車両と前記回避対象物体との距離と、前記回避対象物体の位置の算出精度の高低を判断する際の判断値として予め設定された距離しきい値との比較結果、ならびに前記回避対象物体の位置の直接取得の有無に基づいて、前記回避対象物体の位置の算出精度を判断し、前記回避対象物体の位置ならびに前記自車両の移動量の算出精度に基づいて、前記回避対象物体の移動量の算出精度を判断し、前記回避対象物体の位置ならびに移動量の算出精度に基づいて、前記回避対象物体を回避する際の走行制御を示す走行戦略を決定する走行戦略決定手段と、
    前記走行戦略決定手段で決定された走行戦略に応じた自律走行制御が前記自車両で実施されるように前記自車両を制御する制御指令値を決定して出力する制御指令値決定手段と
    を有することを特徴とする車両用自律走行制御システム。

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