JP6651486B2 - 車両制御装置、車両制御方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、車両制御装置、車両制御方法、およびプログラムに関する。

従来、自車両の進行方向の画像から死角の有無を判定し、死角があると判定された場合に、死角地点に基づく自車両の将来の目標位置および目標姿勢を設定する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１３−１８６７２２号公報

しかしながら、上記特許文献１に記載の技術では、自車両の走行環境に応じた周辺車両の自車両に対する影響度の変動について考慮されておらず、適切な走行軌道が生成できない場合があった。

本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、走行環境に応じて、より適切な走行軌道を生成することができる車両制御装置、車両制御方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。

（１）：自車両（Ｍ）の周辺車両を認識する認識部（１２１）と、道路領域を分割した複数の分割領域に対して、前記認識部により認識された周辺車両に基づく物標ポテンシャルを設定するポテンシャル設定部（１３４）であって、前記自車両または前記周辺車両が所定の走行環境を走行しているか否かに応じて前記物標ポテンシャルを異ならせるポテンシャル設定部と、を備える車両制御装置（１００）である。

（２）：（１）において、前記所定の走行環境とは、カーブ路であり、前記ポテンシャル設定部は、前記自車両または前記周辺車両がカーブ路を走行している場合に、前記自車両または前記周辺車両が前記カーブ路を走行していない場合とは前記物標ポテンシャルを異ならせるものである。

（３）：（２）において、前記ポテンシャル設定部は、前記カーブ路の曲率に基づいて前記物標ポテンシャルを異ならせる程度を変更するものである。

（４）：（３）において、前記所定の走行環境とは、所定曲率以上のカーブ路であり、前記ポテンシャル設定部は、前記自車両または前記周辺車両が所定曲率以上のカーブ路を走行している場合と、前記自車両または前記周辺車両が所定曲率以上のカーブ路を走行していない場合とで、前記物標ポテンシャルを異ならせるものである。

（５）：（１）〜（４）のうち何れか一つにおいて、前記ポテンシャル設定部は、前記周辺車両の位置および挙動に基づいて、前記物標ポテンシャルの変化度合を異ならせるものである。

（６）：（１）〜（５）のうち何れか一つにおいて、前記認識部は、前記自車両の位置と前記周辺車両の位置との間の道路区画線を認識し、前記ポテンシャル設定部は、前記認識部により前記道路区画線が認識された場合と、前記道路区画線が認識されなかった場合とで、前記物標ポテンシャルを異ならせるものである。

（７）：（１）〜（６）のうち何れか一つにおいて、前記ポテンシャル設定部は、前記周辺車両の走行環境に基づいて、前記周辺車両の挙動が変化する可能性が高いと予測される場合と、予測されなかった場合とで、前記物標ポテンシャルを異ならせるものである。

（８）：（１）〜（７）のうち何れか一つにおいて、前記道路領域を分割した複数の分割領域に対して、前記道路領域に基づく誘導ポテンシャルを設定する誘導ポテンシャル設定部（１３２）と、前記複数の分割領域のうち着目する着目分割領域に設定された前記物標ポテンシャルおよび前記誘導ポテンシャルと、前記着目分割領域の周辺から選択される周辺分割領域に対して生成された予見情報とに基づいて、前記着目分割領域のポテンシャルを評価した指標値を導出する評価部（１３６）と、前記評価部により導出された指標値に基づいて、前記複数の分割領域から前記自車両の進行方向に沿った一以上の分割領域を選択する選択部（１３７）と、前記選択部により選択された前記自車両の進行方向に沿った一以上の分割領域に基づいて、前記自車両の将来の走行軌道を生成する軌道生成部（１３８）と、を更に備えるものである。

（９）：コンピュータが、自車両の周辺車両を認識し、道路領域を分割した複数の分割領域に対して、認識された前記周辺車両に基づく物標ポテンシャルを設定し、前記自車両または前記周辺車両が所定の走行環境を走行しているか否かに応じて前記物標ポテンシャルを異ならせる、車両制御方法である。

（１０）：コンピュータに、自車両の周辺車両を認識させ、道路領域を分割した複数の分割領域に対して、認識された前記周辺車両に基づく物標ポテンシャルを設定させ、前記自車両または前記周辺車両が所定の走行環境を走行しているか否かに応じて前記物標ポテンシャルを異ならせる、プログラムである。

（１）〜（１０）によれば、走行環境に応じて、より適切な走行軌道を生成することができる。

自動運転制御ユニット１００を含む車両システム１の構成図である。 自車位置認識部１２２により走行車線Ｌ１に対する自車両Ｍの相対位置および姿勢が認識される様子を示す図である。 推奨車線に基づいて目標軌道が生成される様子を示す図である。 行動計画生成部１２３の機能構成図である。 路面領域に設定されたグリッドＧの一例を示す図である。 誘導ポテンシャルＰｉの一例を示す図である。 物標ポテンシャルＰｏの設定手法について説明するための図である。 他車両ｍ１に設定された物標ポテンシャル領域ＰｏＡを他車両ｍ１の後ろから見た様子を示す図である。 他車両ｍ２に設定された物標ポテンシャル領域ＰｏＡを横から見た様子を示す図である。 図７の場面において、設定される物標ポテンシャル領域ＰｏＡを三次元で模式的に示した図である。 カーブ路を走行する自車両Ｍと他車両ｍ３との関係について説明するための図である。 他車両ｍ３に設定されたカーブ路における物標ポテンシャル領域ＰｏＡｃを他車両ｍ３の正面から見た様子を示す図である。 他車両ｍ３が車線Ｌ３を道路区画線ＣＬに走行している場合の物標ポテンシャル領域ＰｏＡｄの設定について説明するための図である。 他車両ｍ３の進行方向に障害物Ｏｂが検出された場合の物標ポテンシャル領域ＰｏＡｅの設定について説明するための図である。 走行車線と対向車線との間の道路区画線が認識できない場合の物標ポテンシャル領域ＰｏＡｆの設定について説明するための図である。 指標値の導出について説明するための図である。 周辺グリッドの他の一例を示す図である。 選択部１３７により選択された選択グリッドＳＧと、選択グリッドＳＧに基づいて生成される目標軌道ＴＬについて説明するための図である。 実施形態の行動計画生成部１２３により実行される処理の一例を示すフローチャートである。 実施形態の自動運転制御ユニット１００のハードウェア構成の一例を示す図である。

以下、図面を参照し、本発明の車両制御装置、車両制御方法、およびプログラムの実施形態について説明する。以下の実施形態では、車両制御装置が自動運転車両に適用されたものとする。自動運転とは、例えば、自車両Ｍの速度または操舵の少なくとも一方を自動的に制御して自車両を走行させることをいう。

［全体構成］
図１は、自動運転制御ユニット１００を含む車両システム１の構成図である。車両システム１が搭載される車両は、例えば、二輪や三輪、四輪等の車両であり、その駆動源は、ディーゼルエンジンやガソリンエンジン等の内燃機関、電動機、或いはこれらの組み合わせである。電動機は、内燃機関に連結された発電機による発電電力、或いは二次電池や燃料電池の放電電力を使用して動作する。

車両システム１は、例えば、カメラ１０と、レーダ装置１２と、ファインダ１４と、物体認識装置１６と、通信装置２０と、ＨＭＩ（Human Machine Interface）３０と、ＥＴＣ（Electronic Toll Collection system）車載器４０と、ナビゲーション装置５０と、ＭＰＵ（Micro-Processing Unit）６０と、車両センサ７０と、運転操作子８０と、自動運転制御ユニット１００と、走行駆動力出力装置２００と、ブレーキ装置２１０と、ステアリング装置２２０とを備える。これらの装置や機器は、ＣＡＮ（Controller Area Network）通信線等の多重通信線やシリアル通信線、無線通信網等によって互いに接続される。なお、図１に示す構成はあくまで一例であり、構成の一部が省略されてもよいし、更に別の構成が追加されてもよい。また、自動運転制御ユニット１００は、「車両制御装置」の一例である。

カメラ１０は、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等の固体撮像素子を利用したデジタルカメラである。カメラ１０は、車両システム１が搭載される車両（以下、自車両Ｍと称する）の任意の箇所に一つまたは複数が取り付けられる。前方を撮像する場合、カメラ１０は、フロントウインドシールド上部やルームミラー裏面等に取り付けられる。カメラ１０は、例えば、周期的に繰り返し自車両Ｍの周辺を撮像する。カメラ１０は、ステレオカメラであってもよい。

レーダ装置１２は、自車両Ｍの周辺にミリ波等の電波を放射すると共に、物体によって反射された電波（反射波）を検出して少なくとも物体の位置（距離および方位）を検出する。レーダ装置１２は、自車両Ｍの任意の箇所に一つまたは複数が取り付けられる。レーダ装置１２は、ＦＭ−ＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave）方式によって物体の位置および速度を検出してもよい。

ファインダ１４は、照射光に対する散乱光を測定し、対象までの距離を検出するＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging、或いはLaser Imaging Detection and Ranging）である。ファインダ１４は、自車両Ｍの任意の箇所に一つまたは複数が取り付けられる。

物体認識装置１６は、カメラ１０、レーダ装置１２、およびファインダ１４のうち一部または全部による検出結果に対してセンサフュージョン処理を行って、物体の位置、種類、速度等を認識する。物体認識装置１６は、認識結果を自動運転制御ユニット１００に出力する。

通信装置２０は、例えば、セルラー網やＷｉ−Ｆｉ網、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communication）等を利用して、自車両Ｍの周辺に存在する他車両（周辺車両）と通信し、或いは無線基地局を介して各種サーバ装置と通信する。

ＨＭＩ３０は、自車両Ｍの乗員に対して各種情報を提示すると共に、乗員による入力操作を受け付ける。ＨＭＩ３０は、例えば、不図示のタッチパネルやスイッチ等を備える。タッチパネルは、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）や有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等の表示装置とタッチパッドとを組み合わせた構成であってよい。

ナビゲーション装置５０は、例えば、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機５１と、ナビＨＭＩ５２と、経路決定部５３とを備え、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリ等の記憶装置に第１地図情報５４を保持している。ＧＮＳＳ受信機は、ＧＮＳＳ衛星から受信した信号に基づいて、自車両Ｍの位置を特定する。自車両Ｍの位置は、車両センサ７０の出力を利用したＩＮＳ（Inertial Navigation System）によって特定または補完されてもよい。ナビＨＭＩ５２は、表示装置、スピーカ、タッチパネル、キー等を含む。ナビＨＭＩ５２は、前述したＨＭＩ３０と一部または全部が共通化されてもよい。経路決定部５３は、例えば、ＧＮＳＳ受信機５１により特定された自車両Ｍの位置（或いは入力された任意の位置）から、ナビＨＭＩ５２を用いて乗員により入力された目的地までの経路を、第１地図情報５４を参照して決定する。第１地図情報５４は、例えば、道路を示すリンクと、リンクによって接続されたノードとによって道路形状が表現された情報である。第１地図情報５４は、道路の曲率やＰＯＩ（Point Of Interest）情報等を含んでもよい。経路決定部５３により決定された経路は、ＭＰＵ６０に出力される。また、ナビゲーション装置５０は、経路決定部５３により決定された経路に基づいて、ナビＨＭＩ５２を用いた経路案内を行ってもよい。なお、ナビゲーション装置５０は、例えば、ユーザの保有するスマートフォンやタブレット端末等の端末装置の機能によって実現されてもよい。また、ナビゲーション装置５０は、通信装置２０を介してナビゲーションサーバに現在位置と目的地を送信し、ナビゲーションサーバから返信された経路を取得してもよい。

ＭＰＵ６０は、例えば、推奨車線決定部６１として機能し、ＨＤＤやフラッシュメモリ等の記憶装置に第２地図情報６２を保持している。推奨車線決定部６１は、ナビゲーション装置５０から提供された経路を複数のブロックに分割し（例えば、車両進行方向に関して１００［ｍ］毎に分割し）、第２地図情報６２を参照してブロックごとに目標車線を決定する。推奨車線決定部６１は、左から何番目の車線を走行するといった決定を行う。推奨車線決定部６１は、経路において分岐箇所や合流箇所等が存在する場合、自車両Ｍが、分岐先に進行するための合理的な経路を走行できるように、推奨車線を決定する。

第２地図情報６２は、第１地図情報５４よりも高精度な地図情報である。第２地図情報６２は、例えば、車線の中央の情報あるいは車線の境界の情報等を含んでいる。また、第２地図情報６２には、道路情報、交通規制情報、住所情報（住所・郵便番号）、施設情報、電話番号情報等が含まれてよい。道路情報には、高速道路、有料道路、国道、都道府県道といった道路の種別を表す情報や、道路の車線数、各車線の幅員、道路の勾配、道路の位置（経度、緯度、高さを含む３次元座標）、車線のカーブの曲率、車線の合流および分岐ポイントの位置、道路に設けられた標識等の情報が含まれる。第２地図情報６２は、通信装置２０を用いて他装置にアクセスすることにより、随時、アップデートされてよい。

車両センサ７０は、自車両Ｍの速度を検出する車速センサ、加速度を検出する加速度センサ、鉛直軸回りの角速度を検出するヨーレートセンサ、自車両Ｍの向きを検出する方位センサ等を含む。また、車両センサ７０は、外気温度を検知する外気温センサが含まれてもよい。

運転操作子８０は、例えば、アクセルペダル、ブレーキペダル、シフトレバー、ステアリングホイールその他の操作子を含む。運転操作子８０には、操作量あるいは操作の有無を検出するセンサが取り付けられており、その検出結果は、自動運転制御ユニット１００、もしくは、走行駆動力出力装置２００、ブレーキ装置２１０、およびステアリング装置２２０のうち一方または双方に出力される。

自動運転制御ユニット１００は、例えば、第１制御部１２０と、第２制御部１４０と、記憶部１６０とを備える。第１制御部１２０、および第２制御部１４０は、それぞれ、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することで実現される。また、各機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等のハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。また、外界認識部１２１および自車位置認識部１２２を組み合わせたものが、「認識部」の一例である。

第１制御部１２０は、例えば、外界認識部１２１と、自車位置認識部１２２と、行動計画生成部１２３とを備える。

外界認識部１２１は、カメラ１０、レーダ装置１２、およびファインダ１４から物体認識装置１６を介して入力される情報に基づいて、周辺車両の位置、および速度、加速度等の状態を認識する。周辺車両の位置は、その周辺車両の重心やコーナー等の代表点で表されてもよいし、周辺車両の輪郭で表現された領域で表されてもよい。周辺車両の「状態」とは、周辺車両の加速度やジャーク、あるいは「行動状態」（例えば車線変更をしている、またはしようとしているか否か）を含んでもよい。また、外界認識部１２１は、周辺車両に加えて、ガードレールや電柱、駐車車両、歩行者その他の物体の位置を認識してもよい。

自車位置認識部１２２は、例えば、自車両Ｍが走行している車線（走行車線）、並びに走行車線に対する自車両Ｍの相対位置および姿勢を認識する。自車位置認識部１２２は、例えば、第２地図情報６２から得られる道路区画線のパターン（例えば実線と破線の配列）と、カメラ１０によって撮像された画像から認識される自車両Ｍの周辺の道路区画線のパターンとを比較することで、走行車線を認識する。この認識において、ナビゲーション装置５０から取得される自車両Ｍの位置やＩＮＳによる処理結果が加味されてもよい。

そして、自車位置認識部１２２は、例えば、走行車線に対する自車両Ｍの位置や姿勢を認識する。図２は、自車位置認識部１２２により走行車線Ｌ１に対する自車両Ｍの相対位置および姿勢が認識される様子を示す図である。自車位置認識部１２２は、例えば、自車両Ｍの基準点（例えば重心）の走行車線中央ＣＰからの乖離ＯＳ、および自車両Ｍの進行方向の走行車線中央ＣＰを連ねた線に対してなす角度θを、走行車線Ｌ１に対する自車両Ｍの相対位置および姿勢として認識する。なお、これに代えて、自車位置認識部１２２は、自車線Ｌ１のいずれかの側端部に対する自車両Ｍの基準点の位置等を、走行車線に対する自車両Ｍの相対位置として認識してもよい。自車位置認識部１２２により認識される自車両Ｍの相対位置は、推奨車線決定部６１および行動計画生成部１２３に提供される。

行動計画生成部１２３は、推奨車線決定部６１により決定された推奨車線を走行するように、且つ、自車両Ｍの周辺状況に対応できるように、自動運転において順次実行されるイベントを決定する。イベントには、例えば、一定速度で同じ走行車線を走行する定速走行イベント、前走車両に追従する追従走行イベント、車線変更イベント、合流イベント、分岐イベント、緊急停止イベント、自動運転を終了して手動運転に切り替えるためのハンドオーバイベント等がある。また、これらのイベントの実行中に、自車両Ｍの周辺状況（周辺車両や歩行者の存在、道路工事による車線狭窄等）に基づいて、回避のための行動が計画される場合もある。

行動計画生成部１２３は、自車両Ｍが将来走行する目標軌道を生成する。目標軌道は、例えば、速度要素を含んでいる。例えば、目標軌道は、所定のサンプリング時間（例えば０コンマ数［ｓｅｃ］程度）ごとに将来の基準時刻を複数設定し、それらの基準時刻に到達すべき目標地点（軌道点）の集合として生成される。このため、軌道点同士の間隔が広い場合、その軌道点の間の区間を高速に走行することを示している。

図３は、推奨車線に基づいて目標軌道が生成される様子を示す図である。図示するように、推奨車線は、目的地までの経路に沿って走行するのに都合が良いように設定される。行動計画生成部１２３は、推奨車線の切り替わり地点の所定距離手前（イベントの種類に応じて決定されてよい）に差し掛かると、車線変更イベント、分岐イベント、合流イベント等を起動する。各イベントの実行中に、障害物を回避する必要が生じた場合には、図示するように回避軌道が生成される。

行動計画生成部１２３は、例えば、目標軌道の候補を複数生成し、効率性の観点に基づいて、その時点での最適な目標軌道を選択する。

イベントは、例えば、自車両Ｍの車外の状況に基づいて、発生するイベントである。自車両Ｍの車外の状況に基づいて発生するイベントとは、例えば、外界認識部１２１の認識結果に基づいて行動計画生成部１２３により決定されるイベントや、後述するリクエスト信号を受信するイベントである。アクションとは、例えば、自車両Ｍの操舵を制御すること、または加減速を制御することによって、予め期待される所定の挙動を自車両Ｍに発生させることである。より具体的には、リクエスト信号を受信した際のアクションとは、例えば自車両Ｍの前方に他車両を割り込ませることである。

また、行動計画生成部１２３は、外界認識部１２１により認識された他車両の位置と、自車位置認識部１２２により認識された自車両Ｍの位置と、自車両Ｍまたは他車両の走行環境等に基づいて、自車両Ｍの将来の走行軌道を生成する。行動計画生成部１２３の機能の詳細については後述する。

第２制御部１４０は、走行制御部１４１を備える。走行制御部１４１は、行動計画生成部１２３によって生成された目標軌道を、予定の時刻通りに自車両Ｍが通過するように、走行駆動力出力装置２００、ブレーキ装置２１０、およびステアリング装置２２０を制御する。

記憶部１６０は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable and Programmable Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の不揮発性の記憶装置と、ＲＡＭ（Random Access Memory）、レジスタ等の揮発性の記憶装置によって実現される。記憶部１６０には、実施形態における車両制御を実行するための各種情報および実行結果等が記憶される。

走行駆動力出力装置２００は、車両が走行するための走行駆動力（トルク）を駆動輪に出力する。走行駆動力出力装置２００は、例えば、内燃機関、電動機、および変速機等の組み合わせと、これらを制御するＥＣＵとを備える。ＥＣＵは、走行制御部１４１から入力される情報、或いは運転操作子８０から入力される情報に従って、上記の構成を制御する。

ブレーキ装置２１０は、例えば、ブレーキキャリパーと、ブレーキキャリパーに油圧を伝達するシリンダと、シリンダに油圧を発生させる電動モータと、ブレーキＥＣＵとを備える。ブレーキＥＣＵは、走行制御部１４１から入力される情報、或いは運転操作子８０から入力される情報に従って電動モータを制御し、制動操作に応じたブレーキトルクが各車輪に出力されるようにする。ブレーキ装置２１０は、運転操作子８０に含まれるブレーキペダルの操作によって発生させた油圧を、マスターシリンダを介してシリンダに伝達する機構をバックアップとして備えてよい。なお、ブレーキ装置２１０は、上記説明した構成に限らず、走行制御部１４１から入力される情報に従ってアクチュエータを制御して、マスターシリンダの油圧をシリンダに伝達する電子制御式油圧ブレーキ装置であってもよい。

ステアリング装置２２０は、例えば、ステアリングＥＣＵと、電動モータとを備える。電動モータは、例えば、ラックアンドピニオン機構に力を作用させて転舵輪の向きを変更する。ステアリングＥＣＵは、走行制御部１４１から入力される情報、或いは運転操作子８０から入力される情報に従って、電動モータを駆動し、転舵輪の向きを変更させる。

［行動計画生成部の詳細］
次に、行動計画生成部１２３の機能の詳細について説明する。図４は、行動計画生成部１２３の機能構成図である。行動計画生成部１２３は、例えば、速度生成部１３０と、グリッド処理部１３１と、誘導ポテンシャル設定部１３２と、物標ポテンシャル設定部１３４と、評価部１３６と、選択部１３７と、軌道生成部１３８とを備える。物標ポテンシャル設定部１３４は、「ポテンシャル設定部」の一例である。

速度生成部１３０は、例えば、外界認識部１２１の認識結果に基づいて、自車両Ｍの現在または将来の速度（目標速度）を生成する。速度は、法定速度を超えないように、任意に設定される。

グリッド処理部１３１は、自車両Ｍの前方の路面領域に対し、道路の長手方向に沿った方向（進行方向）、道路の幅方向に沿った方向（横方向）を軸とした座標系（ｉ，ｊ）を想定し、路面領域を二方向に一定幅で区切って得られるグリッドＧを仮想的に設定する。

図５は、路面領域に設定されたグリッドＧの一例を示す図である。図５の例では、片側二車線の道路を示している。また、図５の例では、説明を簡易化するために直線路で表している。グリッドＧの区切り幅は、進行方向と横方向とで等しくなるように設定してもよいし、異なるように設定してもよい。また、グリッドＧは、格子状に設定される必要はなく、ハニカム状等、他の態様で設定されてもよい。また、グリッドＧは、四角に限らず、丸や他の多角形であってもよい。また、図５では説明を簡易化するために直線路で表しているが、カーブ路に関しても、何らかの変換処理を介することで同様の処理を行うことができる。

また、グリッド処理部１３１は、評価部１３６の評価対象である有効領域を設定する。ここでは、有効領域を一つの車線内に限定して設定するものとする。有効領域は、例えば、図示のように走行車線Ｌ１において、道路区画線ＣＬ付近の領域ＡＲ１、および左側の道路区画線ＬＬ付近の領域ＡＲ２を除いた有効領域ＥＦ内に設定される。有効領域ＥＦは、例えば、自車両Ｍの代表点（例えば重心）が有効領域ＥＦ内に収まっていれば、道路区画線ＣＬまたはＬＬに対して自車両Ｍの一部でも重なることが無いように設定される領域である。

誘導ポテンシャル設定部１３２は、道路領域に基づいて、誘導ポテンシャルＰｉを設定する。誘導ポテンシャルＰｉとは、例えば、道路を区画する存在（道路区画線、ガードレール、中央分離帯、路肩線等）に基づいて、道路の領域に対して設定された指標値である。

図６は、誘導ポテンシャルＰｉの一例を示す図である。縦軸は、誘導ポテンシャルＰｉを示し、横位置は車線における位置を示している。誘導ポテンシャルＰｉは、値の低い方に自車両Ｍが誘導される性質をもった指標値である。誘導ポテンシャルＰｉの値は、例えば、図６の実線で示すように走行車線中央ＣＰから遠くなるほど高くなるように設定される。

また、誘導ポテンシャル設定部１３２は、走行する道路がカーブ路である場合に、誘導ポテンシャルＰｉを、対向車線から離れる方向（道路区画線ＬＬ側）に所定距離だけオフセットさせてもよい。この場合、誘導ポテンシャルＰｉの値は、例えば、図６の点線で示すように走行車線中央ＣＰから所定距離だけオフセットさせた位置ＣＰ’で最も低く、そこから遠くなるほど高くなるように設定される。特に、対向車線を走行する対向車両は、相対速度が速いため、走行する道路がカーブ路である場合に、物体認識装置１６により対向車両が認識されるよりも前に、対向車線よりも離れた方向に誘導ポテンシャルＰｉをオフセットする。これにより、カーブ路を走行する場合に、自車両Ｍの走行位置を対向車線から離れる方向にずらすことができ、対向車線を走行する対向車両との接触を回避しやすくすることができる。

物標ポテンシャル設定部１３４は、将来の自車両Ｍの周辺状況に基づいて、物標ポテンシャルＰｏを設定する。物標ポテンシャルＰｏは、例えば、外界認識部１２１により認識された周辺物体のそれぞれに対して設定される指標値である。物標ポテンシャルは、値の低い方に自車両Ｍが誘導される性質をもった指標値である。物標ポテンシャルは、例えば、物体（例えば、他車両）から遠くなるほど低くなるように設定される。

図７は、物標ポテンシャルＰｏの設定手法について説明するための図である。図示する例は、時刻ｔ０において、物標ポテンシャル設定部１３４が物標ポテンシャルＰｏを設定する場面を示している。例えば、時刻ｔ０において、自車両Ｍの走行車線Ｌ１には、自車両Ｍの前方において他車両ｍ１が走行し、隣接車線Ｌ２には、自車両Ｍと進行方向に関して重なる位置に他車両ｍ２が走行している。

物標ポテンシャル設定部１３４は、速度生成部１３０により生成された速度に基づいて、時刻ｔ０〜ｔ４の自車両Ｍの位置を予測する。図７の例では、自車両Ｍは、時刻ｔ０において位置０（ゼロ）に位置し、時刻ｔ１において位置ｘ１に進行すると予想され、時刻ｔ２において位置ｘ２に進行すると予想され、時刻ｔ３において位置ｘ３に進行すると予想され、時刻ｔ４において位置ｘ４に進行すると予測される。また、物標ポテンシャル設定部１３４は、時刻ｔ０および、それ以前の他車両ｍ１、ｍ２の挙動に基づいて、時刻ｔ１〜ｔ４の他車両ｍ１、ｍ２の位置を予測する。図７の時刻ｔ１〜ｔ４における各車両の位置が、自車両Ｍ、他車両ｍ１、および他車両ｍ２の位置の予測結果である。

他車両ｍ１に関する物標ポテンシャルＰｏについて説明する。例えば、自車両Ｍは、時刻ｔ４において、他車両ｍ１に追いつくと予測される。したがって、物標ポテンシャル設定部１３４は、自車両Ｍが他車両ｍ１に追いつく時刻（或いはそれよりも若干前の時刻）における他車両ｍ１の占める領域ＰｏＡを中心とし、周辺領域ＰｏＡ２を含めた領域を物標ポテンシャル領域ＰｏＡとして設定する。物標ポテンシャル領域ＰｏＡとは、物標ポテンシャルＰｏの分布を表す領域である。

図８は、他車両ｍ１に設定された物標ポテンシャル領域ＰｏＡを他車両ｍ１の後ろから見た様子を示す図である。図８の物標ポテンシャル領域ＰｏＡの各座標における高さは、物標ポテンシャルＰоの大きさを示している。例えば、物標ポテンシャルＰｏは、他車両ｍ１の位置に対応する領域ＰоＡ１が最も大きく、この領域ＰоＡ１から離れるほど徐々に低くなるように設定される。この場合、物標ポテンシャル設定部１３４は、所定の関数等を用いて領域ＰоＡ１からの距離に基づく物標ポテンシャルＰｏの大きさを設定する。また、物標ポテンシャル設定部１３４は、領域ＰоＡ１からの距離に応じて段階的に物標ポテンシャルＰｏの大きさを設定してもよい。

他車両ｍ２に対する物標ポテンシャルＰｏについて説明する。自車両Ｍが、時刻ｔ０〜時刻ｔ２の各時点において、他車両ｍ２と進行方向に関して少なくとも一部が重なると予測される。物標ポテンシャル設定部１３４は、自車両Ｍと他車両ｍ２の横位置が重なっている時間帯（或いはそれよりも若干長目に設定した時間帯）における他車両ｍ２の位置履歴の占める領域を中心として物標ポテンシャルＰｏを設定する。

図９は、他車両ｍ２に設定された物標ポテンシャル領域ＰｏＡを横から見た様子を示す図である。図９の物標ポテンシャル領域ＰｏＡの各座標における高さは、物標ポテンシャルＰｏの大きさを示している。例えば、物標ポテンシャルＰｏは、他車両ｍ２の時刻ｔ０〜時刻ｔ２の各位置に対応する領域ＰｏＡ１が最も大きく、この領域ＰоＡ１から離れるほど徐々に低くなるように設定される。図１０は、図７の場面において、設定される物標ポテンシャル領域ＰｏＡを三次元で模式的に示した図である。図中の高さ方向は、物標ポテンシャルＰｏの大きさを示している。

また、物標ポテンシャル設定部１３４は、自車両Ｍが所定の走行環境を走行しているか否かに基づいて、上述した直線路において設定された物標ポテンシャル領域ＰｏＡを異ならせてもよい。所定の走行環境とは、例えば、自車両Ｍまたは他車両が走行する車線の形状、他車両の走行状態、車線上の障害物の有無、道路区画線の認識の有無等である。車線の形状とは、例えば、カーブ路、Ｓ字路、進行方向または進行方向に対する横方向の傾斜、または道幅の変化である。他車両の走行状態とは、例えば、他車両が道路区画線側に寄って走行している状態である。

図１１は、カーブ路を走行する自車両Ｍと他車両ｍ３との関係について説明するための図である。なお、図１１〜図１４の例では、走行車線Ｌ１は一車線であるものとし、車線Ｌ３は、対向車線であるものとする。物標ポテンシャル設定部１３４は、自車両Ｍまたは他車両ｍ３の走行路がカーブ路である場合に、上述した直線路で設定した物標ポテンシャル領域ＰｏＡを、カーブ路の曲率半径Ｒに基づいて異ならせた物標ポテンシャル領域ＰｏＡｃを設定する。なお、図１１の例において、物標ポテンシャル領域ＰｏＡｃが他車両ｍ３の前方付近に延在しているのは、上述したように、自車両Ｍの進行方向と他車両ｍ３の進行方向との関係において、他車両ｍ３の前方で接触する可能性が高いからである。曲率半径Ｒは、例えば、車線間の道路区画線を基準に設定されていてもよく、車線の中央を基準に設定されていてもよい。

図１２は、他車両ｍ３に設定されたカーブ路における物標ポテンシャル領域ＰｏＡｃを他車両ｍ３の正面から見た様子を示す図である。図１２の物標ポテンシャル領域ＰｏＡｃの各座標における高さは、物標ポテンシャルＰоの大きさを示している。物標ポテンシャル設定部１３４は、他車両ｍ１の位置に対応する領域ＰоＡ１が最も大きく、この領域ＰоＡ１から離れるほど徐々に低くなるように物標ポテンシャルＰоを設定する。ここで、他車両ｍ３のステアリングホイールの操舵角θは、車線Ｌ３の曲率半径Ｒに応じて自車両Ｍ側に変化することが予測される。したがって、物標ポテンシャル設定部１３４は、領域ＰоＡ１を基準として車線Ｌ１側に近づく方向に対する物標ポテンシャルＰｏの大きさを、自車両Ｍから離れる方向の物標ポテンシャルＰоに比べて大きくなるように調整する。つまり、図１２に示す他車両ｍ３を基準とした車線Ｌ１側の物標ポテンシャル領域ＰｏＡ２ｂは、直線路を走行しているときに設定された車線Ｌ１と反対側の物標ポテンシャル領域ＰｏＡ２ａよりも大きくなる。

物標ポテンシャル設定部１３４は、所定の関数等を用いて曲率半径Ｒに対する物標ポテンシャル領域ＰｏＡｃを調整してもよく、領域ＰоＡ１からの距離に基づいて段階的に大きくなるように調整してもよい。また、物標ポテンシャル設定部１３４は、曲率半径Ｒが小さくなるほど（曲率が大きくなるほど、急カーブになるほど）、物標ポテンシャル領域ＰｏＡｃの変化度合を大きくしてもよい。

また、物標ポテンシャル設定部１３４は、カーブ路の曲率に基づいて物標ポテンシャルＰｏを異ならせる程度を変更してもよい。この場合、物標ポテンシャル設定部１３４は、自車両Ｍまたは他車両ｍ３が所定曲率以上（言い換えると、曲率半径Ｒが所定値以下）のカーブ路を走行している場合の物標ポテンシャル領域ＰｏＡｃを、自車両または他車両ｍ３が所定曲率以上のカーブ路を走行していない場合の物標ポテンシャル領域ＰｏＡよりも大きくなるように設定する。

このように、他車両ｍ３の走行車線Ｌ３の曲率半径Ｒに基づいて、物標ポテンシャル領域を調整することで、他車両が道路区画線ＣＬをはみ出す可能性が高いと予測される場合に、物標ポテンシャル領域ＰｏＡが調整されるため、より適切な走行軌道を生成し、生成した走行軌道を走行することができる。

図１３は、他車両ｍ３が車線Ｌ３を道路区画線ＣＬに走行している場合の物標ポテンシャル領域ＰｏＡｄの設定について説明するための図である。例えば、物標ポテンシャル設定部１３４は、自車両Ｍの走行車線Ｌ１と、他車両ｍ３の走行車線Ｌ３とを区画する道路区画線ＣＬに寄って走行している場合に、物標ポテンシャル領域ＰｏＡｃの全体を更に大きくした物標ポテンシャル領域ＰｏＡｄを設定する。この場合、物標ポテンシャル設定部１３４は、自車両Ｍの車線Ｌ３の中心ＣＰからの乖離ＯＳの大きさに応じて、物標ポテンシャル領域ＰｏＡｃに対する物標ポテンシャル領域ＰｏＡｄの変化度合が大きくなるように調整してもよい。

図１４は、他車両ｍ３の進行方向に障害物Ｏｂが検出された場合の物標ポテンシャル領域ＰｏＡｅの設定について説明するための図である。障害物Ｏｂとは、例えば、カラーコーン（登録商標）や電柱、ガードレール、路上駐車車両、歩行者、その他の物体等である。

例えば、他車両ｍ３の進行方向に障害物Ｏｂが存在する場合、他車両ｍ３は、障害物Ｏｂを避けるために、車線Ｌ１側に進入してくる可能性が高い。そのため、物標ポテンシャル設定部１３４は、外界認識部１２１により他車両ｍ３の進行方向に障害物Ｏｂが認識された場合に、他車両ｍ３の挙動が変化する可能性が高いと予測し、挙動が変化する可能性が高いと予測されなった場合の物標ポテンシャル領域ＰｏＡｃと異なる物標ポテンシャル領域ＰｏＡｅを設定する。この場合、物標ポテンシャル設定部１３４は、自車両Ｍまたは他車両ｍ３の速度や位置、或いは障害物Ｏｂの位置、大きさに基づいて物標ポテンシャル領域ＰｏＡｅの形状を変形させてよい。これにより、他車両ｍ３の位置および挙動に応じて物標ポテンシャル領域ＰｏＡｅを設定することができる。

図１５は、走行車線と対向車線との間の道路区画線が認識できない場合の物標ポテンシャル領域ＰｏＡｆの設定について説明するための図である。走行車線と対向車線との間の道路区画線が認識できない場合とは、例えば、カメラ１０により撮像された画像から道路区画線が認識できない場合である。また、画像から道路区画線が認識できない例としては、通常あるはずの道路区画線が消えていたり、かすれている場合、または、路地等の狭い道路であるため、そもそも道路区画線がない場合である。図１５の例では、そもそも道路区画線がない車線Ｌ４を示している。

例えば、車線Ｌ４に対して自車両Ｍと他車両ｍ３とが対向して走行する場合、他車両ｍ３が自車両Ｍ側に走行していることが予測される。したがって、物標ポテンシャル設定部１３４は、走行車線と対向車線との間の道路区画線が認識できない場合に、物標ポテンシャル領域ＰｏＡｃと比べて広めの物標ポテンシャル領域ＰｏＡｆを設定する。広めの物標ポテンシャル領域とは、例えば、物標ポテンシャル領域ＰｏＡｃを基準として、所定比率だけ大きくした領域でもよく、他車両ｍ３の進行方向または進行方向に対して横方向に延在させた領域でもよい。これにより、走行車線の状態に応じて適切な物標ポテンシャル領域ＰｏＡを設定することができる。

また、物標ポテンシャル設定部１３４は、走行車線の路面状態が悪路である場合やスリップ路である場合等に物標ポテンシャル領域ＰｏＡを変更してもよい。路面状態については、例えば、通信装置２０を介して外部装置から取得した天候情報や車両センサ７０に含まれる外気温度等から取得してもよい。例えば、物標ポテンシャル設定部１３４は、天候が雨または雪であり、外気温度が所定温度以下である場合に、路面が凍結してスリップしやすいことが予測されるため、物標ポテンシャル領域ＰｏＡを広くする。

評価部１３６は、複数のグリッド（分割領域）のうち、着目する着目グリッド（着目分割領域）に設定された誘導ポテンシャルＰｉおよび物標ポテンシャルＰｏと、着目グリッドの周辺から選択される周辺グリッド（周辺分割領域）に対して生成された予見情報とに基づいて、着目グリッドのポテンシャルを評価した指標値を導出する。予見情報は、例えば、自車両Ｍの現在の状況から予測される将来の自車両Ｍおよび自車両Ｍの周辺の状況に基づいて生成される情報であり、周辺グリッドに対して設定された誘導ポテンシャルＰｉおよび物標ポテンシャルＰｏに基づいて設定される。周辺グリッド（予見情報の対象となるグリッド）とは、例えば着目グリッドの進行方向、または自車両Ｍの幅方向のうち、一方または双方に沿って延在する所定数のグリッドである。例えば、周辺グリッドは、自車両Ｍの進行方向に沿って着目グリッドよりも自車両Ｍの進行方向の先側に延在するグリッドを含む。また、周辺グリッドは、例えば自車両Ｍの走行状態に基づいて決定されてもよい。例えば、周辺グリッドは、自車両Ｍの走行速度に所定時間（例えば数秒）を乗算した距離に相当するグリッドである。

次に、評価部１３６は、有効領域ＥＦの各グリッドＧに対して指標値を導出する。図１６は、指標値の導出について説明するための図である。例えば、グリッドＧ１について着目する。評価部１３６は、例えば、グリッドＧ１に対して設定された誘導ポテンシャルＰｉと物標ポテンシャルＰｏとに基づいて、統合ポテンシャルを導出する。統合ポテンシャルは、誘導ポテンシャルＰｉと物標ポテンシャルＰｏとを加算、加重和、乗算等した指標であってもよいし、所定の関数等に誘導ポテンシャルＰｉおよび物標ポテンシャルＰｏを入力して導出された指標値であってもよい。

次に、評価部１３６は、グリッドＧ１の統合ポテンシャルと、予見情報とに基づいて、グリッドＧ１の統合指標値を導出する。図１６の例において、予見情報は、例えば、グリッドＧ２〜Ｇｎのそれぞれに対して設定された誘導ポテンシャルＰｉと物標ポテンシャルＰｏとを統合した情報である。統合した情報とは、例えば、グリッドＧ２〜Ｇｎのそれぞれに対してグリッドＧ１と同様に導出される統合ポテンシャルである。以下、これを予見指標値と称する。

また、評価部１３６は、予見指標値を導出する際に、着目グリッドＧ１から遠くなるほど小さくなる重みを乗算してもよい。例えば、統合指標値は、下記の式（１）に基づいて導出される。

ここで、「Ｑ」は着目グリッドＧの統合指標値、「ｉ」は着目グリッドの進行方向の座標、「ｊ」は着目グリッドの幅方向の座標、「α」は予見情報の対象となる進行方向の範囲、「β」は予見情報の対象となる幅方向の範囲をそれぞれ示している。式（１）では、予見情報の対象となる幅方向の範囲が任意に設定可能であることを示しているが、図１６の例では、βは１グリッド分の値を持つように設定されている。

また、この場合、周辺グリッドに関して、自車両Ｍの進行方向（ｉ方向）に沿って選択されるグリッドが自車両Ｍの幅方向（ｊ方向）に沿って選択されるグリッドよりも多くてもよい。

なお、誘導ポテンシャルＰｉや、物標ポテンシャルＰｏ、統合ポテンシャル等は、有効領域ＥＦ外のグリッドＧに対しても求められてもよい。これにより、有効領域ＥＦの進行方向側の端部のグリッドＧに対しても指標値を精度よく導出することができる。また、有効領域ＥＦの進行方向側の端部のグリッドＧに対して指標値を導出する際、予め設定した値を用いて、端部のグリッドＧの指標値を導出してもよい。

また、周辺グリッドは、下記に示すように、矩形や円、楕円でない形状の範囲を対象としてもよいし、正方形や、長方形に限らず、多角形の範囲を対象としてもよい。図１７は、周辺グリッドの他の一例を示す図である。周辺グリッドは、例えば、着目するグリッドＧに対して進行方向から「ｎ（任意の自然数）」個、および幅方向に「ｋ（任意の自然数）」個のグリッドＧを含む範囲ＰＲ１であってもよい。例えば、グリッドＧ１に着目した場合、周辺グリッドは、着目グリッドＧ１に対して進行方向から「ｎ（任意の自然数）」個のグリッドＧ２〜Ｇｎ、およびグリッドＧ１の幅方向に隣接するグリッドＧを含み、更に隣接するグリッドＧに対して進行方向に延在する２個のグリッドＧを含む範囲ＰＲ１であってもよい。

図４に戻り、選択部１３７は、有効領域ＥＦ内において、評価部１３６により導出された統合指標値に基づいて、複数のグリッドから自車両Ｍの進行方向に沿った一以上のグリッドを選択する。

軌道生成部１３８は、選択部１３７により選択された自車両Ｍの進行方向に沿った一以上のグリッドに基づいて自車両Ｍの将来の目標軌道を生成する。

図１８は、選択部１３７により選択された選択グリッドＳＧと、選択グリッドＳＧに基づいて生成される目標軌道ＴＬについて説明するための図である。選択部１３７は、自車両Ｍの進行方向に対して横方向に延在する複数のグリッドＧにおいて、例えば、それぞれのグリッドＧに対して導出された統合指標値のうち、最も統合指標値が低いグリッドＧを選択グリッドＳＧとして選択する。

軌道生成部１３８は、選択部１３７により選択された選択グリッドＳＧになるべく接近すると共に、スプライン関数（またはエルミート関数）等で表される滑らかな曲線を生成し、その曲線上に目標軌道ＴＬを生成する。

［フローチャート］
図１９は、実施形態の行動計画生成部１２３により実行される処理の一例を示すフローチャートである。本フローチャートの処理は、例えば、所定の周期或いは所定のタイミングで繰り返し実行されてよい。まず、速度生成部１３０は、外界認識部１２１の認識結果に基づいて、自車両Ｍの現在または将来の速度（目標速度）を生成する（ステップＳ１００）。次に、グリッド処理部１３１は、自車両Ｍの走行車線の縦方向および横方向の走査対象のグリッドＧを設定する（ステップＳ１０２）。

次に、誘導ポテンシャル設定部１３２は、誘導ポテンシャルＰｉを設定する（ステップＳ１０４）。次に、物標ポテンシャル設定部１３４は、外界認識部１２１により認識された物体（例えば、他車両や障害物）に基づいて物標ポテンシャルＰｏを設定する（ステップＳ１０６）。次に、物標ポテンシャル設定部１３４は、他車両または自車両Ｍが所定の走行環境（例えば、カーブ路）を走行しているか否かを判定する（ステップＳ１０８）。他車両または自車両Ｍが所定の走行環境を走行している場合、物標ポテンシャル設定部１３４は、走行環境に基づいて物標ポテンシャルＰｏを調整する（ステップＳ１１０）。つまり、物標ポテンシャル設定部１３４は、所定の走行環境を走行している場合と、走行していない場合とで、物標ポテンシャルＰｏを異ならせる。

次に、評価部１３６は、誘導ポテンシャルＰｉと、物標ポテンシャルＰｏと、予見情報とに基づいて、着目したグリッドの統合指標値を導出する（ステップＳ１１２）。次に、選択部１３７は、縦方向のグリッドごとに、横方向の複数のグリッドのうち、統合指標値が最も小さい統合指標値を選択する（ステップＳ１１４）。次に、軌道生成部１３８は、選択された統合指標値に基づいて、自車両Ｍの将来の走行軌道を生成する（ステップＳ１１６）。これにより、本フローチャートの１ルーチンの処理は終了する。

上述した実施形態によれば、走行環境に応じて、より適切な走行軌道を生成することができる。例えば、実施形態によれば、直線路を走行する場合に比べて、カーブ路等を走行する他車両の自車両に対する影響度を高く設定することができるため、他車両との接触可能性の低い走行軌道を生成することができる。

なお、上述した実施形態では、車両制御装置が自動運転車両に適用された例を説明したが、例えば統合ポテンシャルや統合指標値の大きさに基づいて、乗員に他車両との接触可能性を通知したり、接触回避を行う運転支援装置が搭載された車両に適用してもよい。

［ハードウェア構成］
上述した実施形態の自動運転制御ユニット１００は、例えば、図２０に示すようなハードウェアの構成により実現される。図２０は、実施形態の自動運転制御ユニット１００のハードウェア構成の一例を示す図である。

自動運転制御ユニット１００は、通信コントローラ１００−１、ＣＰＵ１００−２、ＲＡＭ１００−３、ＲＯＭ１００−４、フラッシュメモリやＨＤＤ等の二次記憶装置１００−５、およびドライブ装置１００−６が、内部バスあるいは専用通信線によって相互に接続された構成となっている。ドライブ装置１００−６には、光ディスク等の可搬型記憶媒体が装着される。二次記憶装置１００−５に格納されたプログラム１００−５ａがＤＭＡコントローラ（不図示）等によってＲＡＭ１００−３に展開され、ＣＰＵ１００−２によって実行されることで、第１制御部１２０、および第２制御部１４０が実現される。また、ＣＰＵ１００−２が参照するプログラムは、ドライブ装置１００−６に装着された可搬型記憶媒体に格納されていてもよいし、ネットワークＮＷを介して他の装置からダウンロードされてもよい。

上記実施形態は、以下のように表現することができる。
情報を記憶する記憶装置と、
プログラムを実行するハードウェアプロセッサと、を備え、
前記記憶装置には、前記ハードウェアプロセッサに、
自車両の周辺車両を認識する認識処理と、
道路領域を分割した複数の分割領域に対して、前記認識処理により認識された周辺車両に基づく物標ポテンシャルを設定するポテンシャル設定処理であって、前記自車両または前記周辺車両が所定の走行環境を走行しているか否かに応じて前記物標ポテンシャルを異ならせるポテンシャル設定処理と、
を実行させるための前記プログラムが格納される、
車両制御装置。

以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。

１‥車両システム、１０‥カメラ、１２‥レーダ装置、１４‥ファインダ、１６‥物体認識装置、２０…通信装置、３０…ＨＭＩ、５０…ナビゲーション装置、６０…ＭＰＵ、７０…車両センサ、８０…運転操作子、１００‥自動運転制御ユニット、１２０‥第１制御部、１２１‥外界認識部、１２２‥自車位置認識部、１２３‥行動計画生成部、１３０‥速度生成部、１３１‥グリッド処理部、１３２‥誘導ポテンシャル設定部、１３４‥物標ポテンシャル設定部、１３６‥評価部、１３７‥選択部、１３８‥軌道生成部、１４０…第２制御部、１４１…走行制御部、１６０…記憶部、２００…走行駆動力出力装置、２１０…ブレーキ装置、２２０…ステアリング装置、Ｍ…自車両

Claims (10)

1. 自車両の周辺車両を認識する認識部と、
   道路領域を分割した複数の分割領域に対して、前記道路領域に基づく誘導ポテンシャルと、前記認識部により認識された周辺車両に基づく物標ポテンシャル領域とを設定するポテンシャル設定部であって、前記自車両または前記周辺車両が所定の走行環境を走行しているか否かに応じて前記誘導ポテンシャルおよび前記物標ポテンシャル領域を異ならせるポテンシャル設定部と、を備え、
   前記ポテンシャル設定部は、
   前記所定の走行環境がカーブ路である場合に、前記認識部により対向車両が認識されるよりも前に、前記誘導ポテンシャルの位置を、前記カーブ路でない場合に比して対向車線よりも離れた方向にオフセットし、
   前記カーブ路の曲率に基づいて前記対向車両の前記自車両側の前記物標ポテンシャル領域を、前記カーブ路でない場合に比して大きくする、
   車両制御装置。
2. 前記ポテンシャル設定部は、前記自車両または前記周辺車両が前記カーブ路を走行している場合に、前記自車両または前記周辺車両が前記カーブ路を走行していない場合とは前記物標ポテンシャル領域を異ならせる、
   請求項１に記載の車両制御装置。
3. 前記ポテンシャル設定部は、前記カーブ路の曲率に基づいて前記物標ポテンシャル領域を異ならせる程度を変更する、
   請求項２に記載の車両制御装置。
4. 前記所定の走行環境とは、所定曲率以上のカーブ路であり、
   前記ポテンシャル設定部は、前記自車両または前記周辺車両が所定曲率以上のカーブ路を走行している場合と、前記自車両または前記周辺車両が所定曲率以上のカーブ路を走行していない場合とで、前記物標ポテンシャル領域を異ならせる、
   請求項３に記載の車両制御装置。
5. 前記ポテンシャル設定部は、前記周辺車両の位置および挙動に基づいて、前記物標ポテンシャル領域の変化度合を異ならせる、
   請求項１から４のうち何れか１項に記載の車両制御装置。
6. 前記認識部は、前記自車両の位置と前記周辺車両の位置との間の道路区画線を認識し、
   前記ポテンシャル設定部は、前記認識部により前記道路区画線が認識された場合と、前記道路区画線が認識されなかった場合とで、前記物標ポテンシャル領域を異ならせる、
   請求項１から５のうち何れか１項に記載の車両制御装置。
7. 前記ポテンシャル設定部は、前記周辺車両の走行環境に基づいて、前記周辺車両の挙動が変化する可能性が高いと予測される場合と、予測されなかった場合とで、前記物標ポテンシャル領域を異ならせる、
   請求項１から６のうち何れか１項に記載の車両制御装置。
8. 前記複数の分割領域のうち着目する着目分割領域に設定された前記物標ポテンシャル領域および前記誘導ポテンシャルと、前記着目分割領域の周辺から選択される周辺分割領域に対して生成された予見情報とに基づいて、前記着目分割領域のポテンシャルを評価した指標値を導出する評価部と、
   前記評価部により導出された指標値に基づいて、前記複数の分割領域から前記自車両の進行方向に沿った一以上の分割領域を選択する選択部と、
   前記選択部により選択された前記自車両の進行方向に沿った一以上の分割領域に基づいて、前記自車両の将来の走行軌道を生成する軌道生成部と、を更に備える、
   請求項１から７のうち何れか１項に記載の車両制御装置。
9. コンピュータが、
   自車両の周辺車両を認識し、
   道路領域を分割した複数の分割領域に対して、前記道路領域に基づく誘導ポテンシャルと、認識された前記周辺車両に基づく物標ポテンシャル領域とを設定し、
   前記自車両または前記周辺車両が所定の走行環境を走行しているか否かに応じて前記誘導ポテンシャルおよび前記物標ポテンシャル領域を異ならせ、
   前記所定の走行環境がカーブ路である場合に、対向車両が認識されるよりも前に、前記誘導ポテンシャルの位置を、前記カーブ路でない場合に比して対向車線よりも離れた方向にオフセットし、
   前記カーブ路の曲率に基づいて前記対向車両の前記自車両側の前記物標ポテンシャル領域を、前記カーブ路でない場合に比して大きくする、
   車両制御方法。
10. コンピュータに、
    自車両の周辺車両を認識させ、
    道路領域を分割した複数の分割領域に対して、前記道路領域に基づく誘導ポテンシャルと、認識された前記周辺車両に基づく物標ポテンシャル領域とを設定させ、
    前記自車両または前記周辺車両が所定の走行環境を走行しているか否かに応じて前記誘導ポテンシャルおよび前記物標ポテンシャル領域を異ならせ、
    前記所定の走行環境がカーブ路である場合に、対向車両が認識されるよりも前に、前記誘導ポテンシャルの位置を、前記カーブ路でない場合に比して対向車線よりも離れた方向にオフセットさせ、
    前記カーブ路の曲率に基づいて前記対向車両の前記自車両側の前記物標ポテンシャル領域を、前記カーブ路でない場合に比して大きくさせる、
    プログラム。

Images