JP7268740B2 - 車両制御装置、及び車両制御方法 - Google Patents
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Description
車両と車両の周辺に存在する少なくとも1つの移動体とを含んでいる予測対象移動体の行動を予測する行動予測部と、
行動予測部が予測した行動をもとに、車両が候補経路を走行した場合に想定される潜在的な事故に対する責任を判断する責任判断部と、を備え、
行動予測部は、車両又は車両の周辺に存在する周辺車両の少なくとも一方について、走行制御に沿った挙動を逸脱する挙動である逸脱挙動を予測した場合、逸脱挙動があった場合の予測対象移動体の行動を予測する。
プロセッサが、
車両と車両の周辺に存在する少なくとも1つの移動体とを含んでいる予測対象移動体の行動を予測し、
車両又は車両の周辺に存在する周辺車両が走行制御に沿った挙動を逸脱する挙動である逸脱挙動を予測した場合、逸脱挙動があった場合の予測対象移動体の行動を予測し、
予測した行動をもとに、車両を走行させる経路の候補となる候補経路を車両が走行した場合に想定される潜在的な事故に対する責任を判断する。
<車両用システム1の概略構成>
以下、本開示の実施形態1について図面を用いて説明する。図1に示す車両用システム1は、自動運転が可能な車両(以下、自動運転車両)で用いられる。実施形態1では、複数の自動運転車両で車両用システム1が用いられる場合を例に挙げて説明を行う。図1では、A~Dの4台の自動運転車両のそれぞれで車両用システム1が用いられる場合を例に挙げて説明を行うが、車両用システム1を用いる車両は4台以外であってもよい。
続いて、図2を用いて、自動運転装置2の概略構成を説明する。図2に示すように、自動運転装置2は、通信関連部21、走行環境認識部22、及び自動運転部23を機能ブロックとして備えている。なお、自動運転装置2が実行する機能の一部又は全部を、一つ或いは複数のIC等によりハードウェア的に構成してもよい。また、自動運転装置2が備える機能ブロックの一部又は全部は、プロセッサによるソフトウェアの実行とハードウェア部材の組み合わせによって実現されてもよい。
ここで、図7のフローチャートを用いて、自動運転装置2での自動運転に関連する処理(以下、自動運転関連処理)の流れの一例について説明を行う。コンピュータによって自動運転関連処理に含まれるステップが実行されることが、自動運転方法が実行されることに相当する。図7のフローチャートは、自車の内燃機関又はモータジェネレータを始動させるためのスイッチ(以下、パワースイッチ)がオンになって自動運転が開始される場合に開始する構成とすればよい。他にも、自車の手動運転と自動運転とを切り替えることができる構成の場合には、自動運転を行う設定となっている状態でパワースイッチがオンされる場合に開始する構成とすればよい。他にも、手動運転中に自動運転を行う設定がオンに切り替えられて自動運転に切り替わる場合に開始する構成としてもよい。
実施形態1の構成によれば、自車と周辺車両との近接を避けるための回避行動を自動で行わせる条件及び経路の安全性の評価に用いる安全距離を、自車又は周辺車両の走行制御に沿った挙動を逸脱する逸脱挙動の発生を予測した場合に、逸脱挙動の発生を予測していない場合に比べて増加させる。よって、逸脱挙動の発生を予測した場合に、逸脱挙動の発生を予測していない場合よりも安全距離を多めにすることで、自車又は自車の周辺車両が走行制御に沿った挙動を逸脱する挙動を示す場合であっても、回避行動をより余裕をもって行うことが可能になる。その結果、車両の自動運転時において、自車と周辺車両との間の距離が近接し過ぎるのをより防ぎやすくすることが可能になる。
実施形態1では、予測部252で対象車の逸脱挙動の発生を予測していない場合には、安全距離にマージンを持たせない構成を示したが、必ずしもこれに限らない。例えば、予測部252で対象車の逸脱挙動の発生を予測していない場合であっても、基準設定部251で設定したデフォルトの安全距離にマージンをもたせる構成(以下、実施形態2)としてもよい。実施形態2の構成を採用する場合であっても、予測部252で対象車の逸脱挙動の発生を予測した場合には、予測部252で対象車の逸脱挙動の発生を予測していない場合に比べて、デフォルトの安全距離にマージンをもたせたる量を多くすることで安全距離を増加させるものとする。
実施形態1では、予測部252で対象車の逸脱挙動の発生を予測した場合にデフォルトの安全距離に足すマージンの量を、自車のおかれた状況についての種々の要因に応じて変化させる構成を示したが、必ずしもこれに限らない。例えば、予測部252で対象車の逸脱挙動の発生を予測した場合にデフォルトの安全距離に足すマージンの量を、自車のおかれた状況についての種々の要因にかかわらず一律に固定された値としてもよい。
実施形態1では、デフォルトの安全距離を数学的公式モデルによって算出する構成を示したが、必ずしもこれに限らない。例えば、デフォルトの安全距離を数学的公式モデル以外で算出する構成としてもよい。例えばTTC(Time To Collision)等の他の指標によって安全距離を算出する構成としてもよい。
実施形態1では、自動運転装置2と車両制御ECU6とが別体である構成を示したが、必ずしもこれに限らない。例えば、自動運転装置2が車両制御ECU6の機能も担う構成としてもよい。また、自動運転装置2がロケータ3の機能も担う構成としてもよい。
実施形態1では、自車の周辺車両も車両用システム1を用いる自動運転車両である場合を例に挙げて説明を行ったが、必ずしもこれに限らない。例えば、自車の周辺車両は、車両用システム1を用いない自動運転車両であってもよいし、手動運転によって走行する車両であってもよい。
次に実施形態7を説明する。図8に実施形態7の車両用システム701の構成図を示す。実施形態7の車両用システム701は、実施形態1の車両用システム1と異なる構成として、自動運転装置702、挙動検出センサ705、ルールDB記憶部706を備える。
次に、行動予測部727が備えるサブ機能を説明する。図9に示すように、行動予測部727は、逸脱予測部7271、ブレーキ能力推定部7272、近接推定部7273を備える。
次に、ブレーキ能力を推定するまでの処理順序を、図12を用いて説明する。ブレーキ能力は、自車が走行中、逐次、推定する。S31では、挙動認識部7221が、前方車両との間の車間距離と、前方車両の速度を決定する。前方車両との車間距離は、たとえば、Lidarあるいはカメラの検出値から検出することができる。前方車両の速度は、前方車両の位置の時間変化から決定する。また、上記車間距離の変化から、自車に対する前方車両の相対速度を決定し、この相対速度と、次に説明する自車の速度とから、前方車両の速度を決定してもよい。
実施形態7の車両用システム701は、自車が候補経路を走行した場合に想定される潜在的な事故に対する責任を判断する責任判断部729を備えている。したがって、自車が候補経路を走行して事故が生じてしまった場合に、その事故の責任が自車に生じるかどうかを事前に判断できる。なお、自動運転装置702が事故の責任を追うことが定められているレベルの自動運転制御により候補経路を自車に走行させるのであれば、自動運転装置702に事故の責任が生じるかどうかを事前に判断できることになる。
次に実施形態8を説明する。図15に実施形態8の車両用システム801の構成図を示す。実施形態8の車両用システム801は、自動運転装置802の構成のうち自動運転部823の構成が、実施形態7の自動運転部723と相違する。
この実施形態8では、責任判断部829は候補経路を取得する一方、行動予測部827は候補経路を取得せずに予測対象移動体の行動を予測する。このようにしても、実施形態7の責任判断部729と同様、自車が候補経路を走行した場合に想定される潜在的な事故に対する自車の責任を判断できる。
次に、実施形態9を説明する。実施形態9では、図16に示すように、ブレーキ能力推定部7272は、特性更新部7277、自車ブレーキ能力推定部7275、他車ブレーキ能力推定部7276を備える。
自車のブレーキ能力は、自車のブレーキ影響因子の特性により変化する。また、自車のブレーキ影響因子には、タイヤの摩耗状態、車重、ブレーキパッドの摩耗状態など、時間変化があるものがある。そこで、実施形態9では、特性更新部7277が、自車のタイヤの摩耗状態、車重、ブレーキパッドの摩耗状態を逐次更新する。そして、自車ブレーキ能力推定部7275は、自車のタイヤの摩耗状態、車重、ブレーキパッドの摩耗状態をもとに、自車のブレーキ能力を逐次推定する。よって、精度よく、自車のブレーキ能力を推定することができる。
次に、実施形態10を説明する。実施形態10では、図19に示すように、ブレーキ能力推定部7272は、これまでに説明した路面状態決定部7274、特性更新部7277を備える。実施形態10では自車ブレーキ能力推定部7275、他車ブレーキ能力推定部7276は、路面状態決定部7274、特性更新部7277の演算結果を使ってブレーキ能力を推定する。
実施形態10では、自車のタイヤと路面との間の摩擦係数μを決定する。なお、摩擦係数μは路面状態の一例である。この摩擦係数μをもとに自車のブレーキ能力を推定している。自車のブレーキ能力は、自車のタイヤと路面との間の摩擦係数μにより変化する。したがって、自車のタイヤと路面との摩擦係数μを考慮しない場合に比較して、精度よく自車のブレーキ能力を推定することができる。
図22に、実施形態11においてブレーキ能力推定部7272が実行する処理を示す。S81~S83は路面状態決定部7274が実行する処理である。S84、S85は、自車ブレーキ能力推定部7275及び他車ブレーキ能力推定部7276が実行する。
(式1) μe=N(μe0、σe 2)
実施形態12では、路面状態決定部7274は、図23に示す処理により路面形状を算出する。S91では、サスペンションの振動信号を取得する。サスペンションの振動信号は、サスペンションに取りつけた振動センサにより検出することができる。S92では、S91で取得した信号に対して独立成分解析などの手法を適用して、路面の凹凸に由来する信号を抽出する。そして、路面の凹凸に由来する信号から、路面の凹凸形状を決定する。
実施形態13では、路面状態決定部7274は、図24に示す処理により路面摩擦係数μeを算出する。S101では、サスペンションの振動信号を取得する。この処理は、S91と同じである。S102では、S101で取得した信号に対して独立成分解析などの手法を適用して、路面の凹凸に由来する信号を抽出する。さらに、その路面の凹凸に由来する信号から、路面の凹凸形状を決定する。この路面の凹凸形状をもとに、S83と同様にして、路面摩擦係数μeを算出する。
実施形態14では、特性更新部7277は、図25に示す処理を逐次実行してタイヤ状態を逐次更新する。タイヤ状態は、タイヤに関する状態であって、ブレーキ能力に影響するものである。したがってタイヤ状態はブレーキ影響因子の一例である。タイヤ状態として具体的には、実施形態14ではタイヤ摩擦係数μWを算出する。
(式2) μW=N(μW0、σW 2)
(式3) μ=μe(μe+μW)
図27に、実施形態15において、図25に代えて特性更新部7277が実行する処理を示す。S131では、自車のタイヤ温度を取得する。タイヤ温度は、たとえば、タイヤを撮影できる位置に設置したサーモカメラにより検出する。S132では、タイヤ温度に基づいて、タイヤ状態の一例であるタイヤ摩擦係数μWを算出する。タイヤ温度が変化すれば、タイヤ摩擦係数μWが変化する。そこで、タイヤ温度とタイヤ摩擦係数μWとの関係を予め定めておき、その関係とS131で取得したタイヤ温度とに基づいて、タイヤ摩擦係数μWを算出する。S132で決定するタイヤ摩擦係数μWも分布をもったものである。なお、タイヤ摩擦係数μWを算出する際に用いたタイヤ温度もタイヤ状態の一例である。
図28に、実施形態16において路面状態決定部7274、自車ブレーキ能力推定部7275、他車ブレーキ能力推定部7276が実行する処理を示す。S141は、路面状態決定部7274が実行する処理である。S141では、周辺車両から車車間通信により、傾斜角、路面摩擦係数μeを取得する。なお、実施形態16では、自車は、周辺車両と無線通信する無線機を備える。
図29に実施形態17において図13に代えて実行する処理を示す。実施形態17はこれまでに説明した実施形態を組み合わせたものである。S151では、路面状態を取得する。路面状態は、これまでの実施形態で説明してきた種々の具体的状態を採用することができる。路面状態は具体的には、路面傾斜、路面形状、路面濡れ度、路面摩擦係数μeなどである。S151で取得する路面状態は、これまでに説明した具体的な路面状態のうちの1つ以上である。
図30に実施形態18で自車ブレーキ能力推定部7275が実行する処理を示す。S161では路面状態を取得する。路面状態は、フルブレーキで減速したときに自車がスリップするかどうかを推定するための情報である。たとえば、路面状態は、前述した路面形状、路面傾斜及び路面濡れ度である。また、路面状態は路面摩擦係数μeでもよい。
図31に、実施形態19において他車ブレーキ能力推定部7276が実行する処理を示す。S171では、前方車両と車車間通信可能かどうかを判断する。この判断は、前方車両から送信された信号を受信できたかどうかにより行う。S171の判断結果がYESであればS172に進む。
路面摩擦係数μeは、タイヤ状態を考慮せずに決定できる値である。そこで、予め地図情報として路面摩擦係数μeを格納しておき、自車の現在位置をもとに、地図情報から、自車が走行中の道路の路面摩擦係数μeを取得してもよい。
実施形態16では、傾斜角、路面摩擦係数μeを周辺車両から車車間通信により受信していた。しかし、傾斜角、路面摩擦係数μeを、路側機から受信してもよい。また、自車と周辺車両との通信が、基地局を介した通信であってもよい。
実施形態19では、自車は、前方車両のブレーキ能力を車車間通信により受信していた。しかし、自車は、前方車両のブレーキ能力を、基地局を介した通信により受信してもよい。
実施形態7では、路面状態として、路面形状、路面傾斜、路面濡れ度をもとにブレーキ能力を推定していた。しかし、路面形状、路面傾斜、路面濡れ度のうちのいずれか2つ、あるいは、いずれか1つのみを用いてブレーキ能力を推定してもよい。
Claims (19)
- 車両を走行させる1以上の候補経路を算出する走行計画部(24)を備える前記車両に搭載される車両制御装置であって、
前記車両と前記車両の周辺に存在する少なくとも1つの移動体とを含んでいる予測対象移動体の行動を予測する行動予測部(727、827)と、
前記行動予測部が予測した行動をもとに、前記車両が候補経路を走行した場合に想定される潜在的な事故に対する責任を判断する責任判断部(729、829)と、を備え、
前記行動予測部は、前記車両又は前記車両の周辺に存在する周辺車両の少なくとも一方について、走行制御に沿った挙動を逸脱する挙動である逸脱挙動を予測した場合、前記逸脱挙動があった場合の前記予測対象移動体の行動を予測する、車両制御装置。 - 請求項1に記載の車両制御装置であって、
前記行動予測部は、前記走行計画部が算出した前記候補経路を取得し、前記車両に備えられている走行制御装置が、前記候補経路を走行させる制御を行った場合の前記予測対象移動体の行動を予測する、車両制御装置。 - 請求項1に記載の車両制御装置であって、
前記行動予測部は、前記候補経路を取得せずに前記予測対象移動体の行動を予測し、
前記責任判断部は、前記走行計画部から前記候補経路を取得するとともに、前記行動予測部が予測した前記予測対象移動体の行動を取得し、取得した前記候補経路と前記予測対象移動体の行動とをもとに、前記責任を判断する、車両制御装置。 - 請求項1~3のいずれか1項に記載の車両制御装置であって、
前記走行計画部が前記候補経路を1つ出力するものである場合、前記責任判断部は、前記走行計画部が算出した1つの前記候補経路を前記車両が走行した場合に前記車両に生じる責任の有無を判断し、責任が無いと判断した場合には、前記候補経路を車両制御において採用する経路に決定する一方、責任があると判断した場合には、前記走行計画部に前記候補経路の再計算を指示する、車両制御装置。 - 請求項1~3のいずれか1項に記載の車両制御装置であって、
前記走行計画部が複数の前記候補経路を出力するものである場合、前記責任判断部は、前記走行計画部が算出した複数の前記候補経路を前記車両が走行した場合に前記車両に生じる責任の有無を前記候補経路別に判断し、責任が無いと判断した前記候補経路が複数ある場合、事前に設定した基準に基づいて定まる1つの候補経路を車両制御において採用する経路に決定する、車両制御装置。 - 請求項1~5のいずれか1項に記載の車両制御装置であって、
前記行動予測部は、前記車両の挙動に関する機構の故障を検出することで、前記車両の前記逸脱挙動の発生を予測する、車両制御装置。 - 請求項6に記載の車両制御装置であって、
無線通信を介して情報を前記周辺車両へ送信させる送信指示部(211)を備え、
前記送信指示部は、前記行動予測部において前記車両の挙動に関する機構の故障を検出する場合に、前記車両の挙動に関する機構の故障を示す情報を、無線通信を介して前記周辺車両へ送信させる、車両制御装置。 - 請求項1~7のいずれか1項に記載の車両制御装置であって、
前記周辺車両から無線通信を介して送信されてくる情報を取得する受信情報取得部(212)を備え、
前記行動予測部は、前記受信情報取得部で前記周辺車両の挙動に関する機構の故障を示す情報を取得した場合に、その周辺車両の前記逸脱挙動の発生を予測する、車両制御装置。 - 請求項1~6のいずれか1項に記載の車両制御装置であって、
前記周辺車両から無線通信を介して送信されてくる情報を取得する受信情報取得部(212)を備え、
前記受信情報取得部は、前記周辺車両での走行制御についての情報を取得するものであり、
前記車両に設けられる周辺監視センサでの検出結果を用いて前記周辺車両の挙動を認識する挙動認識部(7221)を備え、
前記行動予測部は、前記受信情報取得部で取得する前記周辺車両での走行制御についての情報が示すその走行制御に沿った挙動と前記挙動認識部で認識した挙動との乖離が規定値以上の前記周辺車両が存在する場合に、その周辺車両の前記逸脱挙動の発生を予測する、車両制御装置。 - 請求項9に記載の車両制御装置であって、
無線通信を介して情報を前記周辺車両へ送信させる送信指示部(211)を備え、
前記送信指示部は、前記行動予測部で前記周辺車両の前記逸脱挙動の発生を予測する場合に、その周辺車両の前記逸脱挙動の発生が予測されることを示す情報を、無線通信を介して前記車両の周辺車両へ送信させる、車両制御装置。 - 請求項1~7のいずれか1項に記載の車両制御装置であって、
前記周辺車両から無線通信を介して送信されてくる情報を取得する受信情報取得部(212)を備え、
前記行動予測部は、前記受信情報取得部で取得した情報を送信した前記周辺車両以外の前記周辺車両である他車の前記逸脱挙動の発生が予測されることを示す情報を前記受信情報取得部で取得した場合に、その他車の前記逸脱挙動の発生を予測する、車両制御装置。 - 請求項1~11のいずれか1項に記載の車両制御装置であって、
前記車両が走行している道路の路面状態を逐次決定する路面状態決定部(7274)と、
前記路面状態決定部が決定した前記路面状態に基づいて、前記車両を停止させる能力であるブレーキ能力を逐次推定するブレーキ能力推定部(7272)と、を備え、
前記行動予測部は、前記ブレーキ能力推定部が推定した前記ブレーキ能力に基づいて、前記予測対象移動体の行動を予測する、車両制御装置。 - 請求項1~11のいずれか1項に記載の車両制御装置であって、
前記車両に搭載され、前記車両を停止させる能力であるブレーキ能力に影響を与える因子であるブレーキ影響因子のうち時間変化がある因子の特性を逐次更新する特性更新部(7277)と、
前記ブレーキ影響因子の特性に基づいて、前記車両を停止させる能力であるブレーキ能力を逐次推定するブレーキ能力推定部(7272)とを備え、
前記行動予測部は、前記ブレーキ能力推定部が推定した前記ブレーキ能力に基づいて、前記予測対象移動体の行動を予測する、車両制御装置。 - 請求項1~13のいずれか1項に記載の車両制御装置であって、
前記車両の周辺の障害物以外についての前記車両のおかれた環境に関する情報である環境情報を取得する環境情報取得部(724)と、
前記環境情報取得部が取得した前記環境情報に基づく潜在的な前記車両と前記障害物との近接が発生する可能性を推定する近接推定部(7273)とを備え、
前記行動予測部は、前記近接推定部が推定した可能性に基づいて前記予測対象移動体の行動を予測する、車両制御装置。 - 請求項1~14のいずれか1項に記載の車両制御装置であって、
前記走行計画部は、事前に設定された運転ポリシに対応するニューラルネットワークを含む経路算出アルゴリズムに基づいて前記候補経路を算出する、車両制御装置。 - 請求項1~15のいずれか1項に記載の車両制御装置であって、
前記車両は、前記車両を自動で速度制御及び操舵制御して、前記車両を経路に沿って走行させる自動運転機能部(26)を備えており、
前記責任判断部は、責任が生じないと判断した前記候補経路を、前記車両が走行する経路として前記自動運転機能部に指示する、車両制御装置。 - 請求項1~16のいずれか1項に記載の車両制御装置であって、
前記行動予測部が予測した前記予測対象移動体の行動を記憶する記憶媒体(730)を備える、車両制御装置。 - 請求項17に記載の車両制御装置であって、
前記記憶媒体は、前記行動予測部が予測した前記予測対象移動体の行動とともに、前記走行計画部が算出した前記候補経路を記憶する、車両制御装置。 - コンピュータにおいて構成されたプロセッサにより実行される車両制御方法であって、
前記プロセッサが、
車両と前記車両の周辺に存在する少なくとも1つの移動体とを含んでいる予測対象移動体の行動を予測し、
前記車両又は前記車両の周辺に存在する周辺車両が走行制御に沿った挙動を逸脱する挙動である逸脱挙動を予測した場合、前記逸脱挙動があった場合の前記予測対象移動体の行動を予測し、予測した行動をもとに、前記車両を走行させる経路の候補となる候補経路を前記車両が走行した場合に想定される潜在的な事故に対する責任を判断する、車両制御方法。
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