JP7276306B2 - 自動運転進路生成装置及び自動運転装置 - Google Patents

Description

本発明は、自動運転進路生成装置及び自動運転装置に関する。

従来、自動運転の進路の生成に関する技術文献として、特開２００８－１５８９６９号公報が知られている。この公報には、他車両がとり得る予測経路のうち、自車両の経路と干渉する経路を求めることにより、自車両と他車両との衝突確率を計算する装置が記載されている。

特開２００８－１５８９６９号公報

ところで、移動体の地図上の位置と地図情報とに基づいて移動体の複数の予測経路を算出する場合、移動体の速度などの挙動によっては、実際には移動体が予測経路通りに移動できず、予測経路の実現可能性が低いことがある。自車両（車両）の進路の生成において移動体の予測経路を用いる場合に、このような実現可能性の低い予測経路が及ぼす影響は小さいと考えることができる。そのため、予測経路の実現可能性に応じて車両の自動運転の進路を生成することが望ましい。

本技術分野では、車両の周囲に位置する移動体の予測経路の実現可能性に応じて適切に自動運転の進路を生成することができる自動運転進路生成装置及び自動運転装置を提供することが望まれている。

本発明の一態様は、車両の自動運転の進路を生成する自動運転進路生成装置であって、車両の周囲に位置する移動体を認識する移動体認識部と、車両の地図上の位置と移動体の地図上の位置と地図情報とに基づいて、車両の自動運転の自車経路と移動体の複数の予測経路とを算出する経路算出部と、複数の予測経路と移動体の車速とに基づいて、予測経路に沿って移動する移動体に生じる予測加速度を予測経路ごとに算出する予測加速度算出部と、予測加速度と加速度閾値との比較結果に基づいて、複数の予測経路のうち進路の生成に用いる予測経路である対象経路を特定する対象経路特定部と、自車経路と対象経路とに基づいて、進路を生成する進路生成部と、を備える。

本発明の一態様に係る自動運転進路生成装置によれば、複数の予測経路と移動体の車速とに基づいて、移動体の予測加速度を予測経路ごとに算出する。予測加速度と加速度閾値との比較結果に基づいて、予測経路のうち進路の生成に用いる予測経路である対象経路を特定する。自車経路と対象経路とに基づいて、進路を生成する。このように、予測加速度と加速度閾値との比較結果に基づいて特定した対象経路を用いることで、移動体の予測経路の実現可能性を考慮した進路の生成が可能となる。よって、移動体の予測経路の実現可能性を考慮しない場合と比べて、適切に自動運転の進路を生成することができる。

本発明の一態様の自動運転進路生成装置において、予測加速度算出部は、予測経路の曲率半径と移動体の車速とに基づいて、予測経路に沿って移動する移動体に生じる予測横加速度を予測経路ごとに算出し、対象経路特定部は、複数の予測経路のうち、予測横加速度の大きさの最大値が横加速度閾値よりも小さい予測経路を対象経路として特定してもよい。この場合、移動体に生じる予測横加速度の大きさの最大値が横加速度閾値以上となるような予測経路の実現可能性が低いと考えられることを利用して、より適切に自動運転の進路を生成することができる。

本発明の一態様の自動運転進路生成装置において、予測加速度算出部は、予測経路上に位置する移動体の一時停止位置又は減速位置と移動体の車速とに基づいて、予測経路に沿って移動する移動体に生じる予測縦加速度を予測経路ごとに算出し、対象経路特定部は、複数の予測経路のうち、予測縦加速度の大きさの最大値が縦加速度閾値よりも小さい予測経路を対象経路として特定してもよい。この場合、移動体に生じる予測縦加速度の大きさの最大値が縦加速度閾値以上となるような予測経路の実現可能性が低いと考えられることを利用して、より適切に自動運転の進路を生成することができる。

本発明の一態様の自動運転進路生成装置において、地図情報は、複数の車両について交通法規上の優先順位を定める優先順位情報を含み、対象経路特定部は、複数の予測経路のうち、移動体の優先順位が車両の優先順位以上となる予測経路を対象経路として更に特定してもよい。この場合、移動体の優先順位が車両の優先順位未満となるような予測経路の実現可能性が低いと考えられることを利用して、より適切に自動運転の進路を生成することができる。

本発明の一態様の自動運転進路生成装置において、移動体認識部は、移動体による方向指示表示を認識し、対象経路特定部は、複数の予測経路のうち、方向指示表示により特定される方向に延びる予測経路を対象経路として更に特定してもよい。この場合、方向指示表示により特定されていない方向に延びる予測経路の実現可能性が低いと考えられることを利用して、より適切に自動運転の進路を生成することができる。

本発明の一態様の自動運転進路生成装置において、移動体認識部は、移動体の進行方向に交差する方向に沿う横位置の片寄りを認識し、対象経路特定部は、複数の予測経路のうち、横位置の片寄りに対応する方向に延びる予測経路を対象経路として更に特定してもよい。この場合、横位置の片寄りに対応していない方向に延びる予測経路の実現可能性が低いと考えられることを利用して、より適切に自動運転の進路を生成することができる。

本発明の他の態様は、生成した進路に従って車両を自動運転させる自動運転装置であって、車両の周囲に位置する移動体を認識する移動体認識部と、車両の地図上の位置と移動体の地図上の位置と地図情報とに基づいて、車両の自動運転の自車経路と移動体の複数の予測経路とを算出する経路算出部と、複数の予測経路と移動体の車速とに基づいて、予測経路に沿って移動する移動体に生じる予測加速度を予測経路ごとに算出する予測加速度算出部と、予測加速度と加速度閾値との比較結果に基づいて、複数の予測経路のうち進路の生成に用いる予測経路である対象経路を特定する対象経路特定部と、自車経路と対象経路とに基づいて、進路を生成する進路生成部と、進路に従って車両を自動運転させる走行制御部と、を備え、進路生成部は、自車経路と対象経路とが干渉する場合に、自車経路と対象経路との干渉位置を算出し、車両の車速と自車経路と干渉位置とに基づいて、干渉位置の手前で車両を停止させるような進路である干渉回避進路を生成し、走行制御部は、干渉回避進路に従って車両を減速させる。

本発明の他の態様に係る自動運転装置によれば、複数の予測経路と移動体の車速とに基づいて、移動体の予測加速度を予測経路ごとに算出する。予測加速度と加速度閾値との比較結果に基づいて、予測経路のうち進路の生成に用いる予測経路である対象経路を特定する。自車経路と対象経路とに基づいて、進路を生成する。このように、予測加速度と加速度閾値との比較結果に基づいて特定した対象経路を用いることで、移動体の予測経路の実現可能性を考慮した進路の生成が可能となる。よって、移動体の予測経路の実現可能性を考慮しない場合と比べて、適切に自動運転の進路を生成することができる。また、本発明の他の態様に係る自動運転装置によれば、自車経路と対象経路とが干渉する場合に干渉回避進路を生成し、干渉回避進路に従って車両を減速させる。そのため、干渉位置の手前で車両が停止させられる。このように、移動体の予測経路の実現可能性を考慮した上で車両を減速させるため、移動体の予測経路の実現可能性を考慮しない場合と比べて、適切に車両を減速させることができる。

本発明のいくつかの態様によれば、車両の周囲に位置する移動体の予測経路の実現可能性に応じて適切に自動運転の進路を生成することができる。

第１実施形態の自動運転進路生成装置を備える自動運転装置を例示するブロック図である。 図２（ａ）は、十字路における対向車の予測経路を例示する模式的な平面図である。図２（ｂ）は、図２（ａ）の対向車よりも高速で走行する対向車の十字路における予測経路を例示する模式的な平面図である。 図１のＥＣＵの自動運転処理の一例を示すフローチャートである。 図３のＳ０５及びＳ０６の処理の一例を示すフローチャートである。 図３のＳ０８及びＳ０９の処理の一例を示すフローチャートである。 第２実施形態の自動運転進路生成装置を備える自動運転装置を例示するブロック図である。 図７（ａ）は、Ｙ字路における合流車の予測経路を例示する模式的な平面図である。図７（ｂ）は、図７（ａ）の合流車よりも低速で走行する合流車のＹ字路における予測経路を例示する模式的な平面図である。 図６のＥＣＵの自動運転処理の一例を示すフローチャートである。 図８のＳ３５及びＳ３６の処理の一例を示すフローチャートである。 追加の対象経路特定処理の一例を示すフローチャートである。 追加の対象経路特定処理の他の例を示すフローチャートである。 追加の対象経路特定処理の他の例を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。

［第１実施形態］
図１に示される第１実施形態の自動運転進路生成装置２０は、車両に搭載され、車両の自動運転の進路を生成する装置である。自動運転進路生成装置２０は、生成した進路に従って車両を自動運転させる自動運転装置１００の一部を構成している。車両の自動運転の進路［trajectory］には、車両の走行する経路［path］と車両の速度とが含まれる。ここでは、自動運転の進路として、車両（自車両）が走行する道路において車両以外の移動体が車両の周囲に位置している状況で、数秒～数分間に車両が走行する進路を想定している。移動体は、車両の周囲に位置する動的障害物を意味する。移動体としては、例えば、他車両、自転車、歩行者等が例示される。ここでの移動体は、一例として、他車両である。他車両は、乗用車、トラック、バス、バイク、自転車等、種々の車両を含むことができる。

自動運転とは、例えば、車両の走行する道路に沿って自動で車両を走行させる運転状態である。自動運転には、例えば、運転者が運転操作をすることなく、予め設定された目的地に向かって自動で車両を走行させる運転状態が含まれる。自動運転には、ＳＡＥ［Society of Automotive Engineers］Ｊ３０１６における自動運転レベル２～自動運転レベル４が含まれる。

以下、第１実施形態の自動運転進路生成装置２０及び自動運転装置１００の構成について図面を参照して説明する。図１に示されるように、自動運転進路生成装置２０は、システムを統括的に管理するＥＣＵ[Electronic Control Unit]１０を備えている。ＥＣＵ１０は、ＣＰＵ[Central Processing Unit]、ＲＯＭ[Read Only Memory]、ＲＡＭ[Random Access Memory]、ＣＡＮ［Controller Area Network］通信回路等を有する電子制御ユニットである。ＥＣＵ１０では、例えば、ＲＯＭに記憶されているプログラムをＲＡＭにロードし、ＲＡＭにロードされたプログラムをＣＰＵで実行することにより各種の機能を実現する。ＥＣＵ１０は、複数の電子ユニットから構成されていてもよい。

ＥＣＵ１０は、ＧＰＳ受信部１、外部センサ２、内部センサ３、及び地図データベース４と接続されている。

ＧＰＳ受信部１は、３個以上のＧＰＳ衛星から信号を受信することにより、車両の位置（例えば車両の緯度及び経度）を測定する。ＧＰＳ受信部１は、測定した車両の位置情報をＥＣＵ１０へ送信する。

外部センサ２は、車両の周辺の状況を検出する検出機器である。外部センサ２は、カメラ及びレーダセンサのうち少なくとも一つを含む。外部センサ２は、車両の走行する車外環境の諸性質（車両の位置、移動体との相対距離、移動体との相対速度、移動体の向き、車線の形状、信号機の点灯状態など）を再構築できるように構成されていてもよい。

カメラは、車両の外部状況を撮像する撮像機器である。カメラは、車両のフロントガラスの裏側に設けられている。カメラは、車両の外部状況に関する撮像情報をＥＣＵ１０へ送信する。カメラは、単眼カメラであってもよく、ステレオカメラであってもよい。ステレオカメラは、両眼視差を再現するように配置された二つの撮像部を有している。ステレオカメラの撮像情報には、奥行き方向の情報も含まれている。

レーダセンサは、電波（例えばミリ波）又は光を利用して車両の周辺の移動体を検出する検出機器である。レーダセンサには、例えば、ミリ波レーダ又はライダー［LiDAR：Light Detection And Ranging］が含まれる。レーダセンサは、電波又は光を車両の周辺に送信し、移動体で反射された電波又は光を受信することで移動体及び静止物を検出する。レーダセンサは、検出した移動体情報をＥＣＵ１０へ送信する。静止物には、電柱、建物、信号機などが含まれる。静止物には、白線が含まれてもよい。

内部センサ３は、車両の走行状態を検出する検出機器である。内部センサ３は、車速センサ、加速度センサ、及びヨーレートセンサを含む。車速センサは、車両の速度を検出する検出器である。車速センサとしては、例えば、車両の車輪又は車輪と一体に回転するドライブシャフト等に対して設けられ、車輪の回転速度を検出する車輪速センサが用いられる。車速センサは、検出した車速情報（車輪速情報）をＥＣＵ１０に送信する。

加速度センサは、車両の加速度を検出する検出器である。加速度センサは、例えば、車両の前後方向の加速度を検出する前後加速度センサと、車両の横加速度を検出する横加速度センサとを含んでいる。加速度センサは、例えば、車両の加速度情報をＥＣＵ１０に送信する。ヨーレートセンサは、車両の重心の鉛直軸周りのヨーレート（回転角速度）を検出する検出器である。ヨーレートセンサとしては、例えばジャイロセンサを用いることができる。ヨーレートセンサは、検出した車両のヨーレート情報をＥＣＵ１０へ送信する。

地図データベース４は、地図情報を記憶するデータベースである。地図データベース４は、例えば、車両に搭載されたＨＤＤ［Hard Disk Drive］等の記憶媒体内に形成されている。地図情報には、道路の位置情報、道路形状の情報（例えばカーブ、直線部の種別、カーブの曲率半径、交差点の形状、車線の幅等）、交差点及び分岐点の位置情報、及び構造物の位置情報等が含まれる。道路形状の情報としては、例えば車線の中心に並ぶ点（例えばノード）を結ぶ直線又は曲線の形状とすることができる。構造物には、道路に沿って設けられた店舗等の施設が含まれる。地図情報には、地図上の車線の位置に対応する制限速度（例えば法定最高速度）などの設定情報が含まれる。制限速度は法定最高速度以下の任意の速度であってもよい。地図情報には、地図上の車線の位置に関連付けて各種の交通規則情報（車線変更可能な区間、車線変更不能な区間の情報など）が含まれていてもよい。なお、地図データベース４は、車両と通信可能な管理センター等の施設のコンピュータに形成されていてもよい。

アクチュエータ５は、車両の自動運転制御に用いられる機器である。アクチュエータ５は、駆動アクチュエータ、ブレーキアクチュエータ、及び操舵アクチュエータを少なくとも含む。駆動アクチュエータは、ＥＣＵ１０からの制御信号に応じてエンジンに対する空気の供給量（スロットル開度）を制御し、車両の駆動力を制御する。なお、車両がハイブリッド車である場合には、エンジンに対する空気の供給量の他に、動力源としてのモータにＥＣＵ１０からの制御信号が入力されて当該駆動力が制御される。車両が電気自動車である場合には、動力源としてのモータにＥＣＵ１０からの制御信号が入力されて当該駆動力が制御される。これらの場合における動力源としてのモータは、アクチュエータ５を構成する。

ブレーキアクチュエータは、ＥＣＵ１０からの制御信号に応じてブレーキシステムを制御し、車両の車輪へ付与する制動力を制御する。ブレーキシステムとしては、例えば、液圧ブレーキシステムを用いることができる。操舵アクチュエータは、電動パワーステアリングシステムのうち操舵トルクを制御するアシストモータの駆動をＥＣＵ１０からの制御信号に応じて制御する。これにより、操舵アクチュエータは、ＥＣＵ１０の操舵トルクを制御する。

次に、ＥＣＵ１０の機能的構成について説明する。ＥＣＵ１０は、車両位置認識部１１、車外環境認識部（移動体認識部）１２、走行状態認識部１３、経路算出部１４、予測加速度算出部１５、対象経路特定部１６、進路生成部１７、及び、走行制御部１８を有している。自動運転進路生成装置２０は、車外環境認識部１２、経路算出部１４、予測加速度算出部１５、対象経路特定部１６、及び、進路生成部１７を少なくとも有している。

車両位置認識部１１は、ＧＰＳ受信部１の位置情報及び地図データベース４の地図情報に基づいて、車両の地図上の位置を認識する。また、車両位置認識部１１は、地図データベース４の地図情報に含まれた電柱等の固定移動体の位置情報及び外部センサ２の検出結果を利用して、ＳＬＡＭ［Simultaneous Localization And Mapping］技術により車両の位置を認識する。車両位置認識部１１は、その他、周知の手法により車両の地図上の位置を認識してもよい。

車外環境認識部１２は、外部センサ２の検出結果に基づいて、車両の車外環境を認識する。車外環境認識部１２は、カメラの撮像情報、レーダセンサの移動体情報に基づいて、周知の手法により車両の車外環境を認識する。

車外環境認識部１２は、外部センサ２の検出結果に基づいて、車両の周囲に位置する移動体を認識する。車外環境には、車両に対する移動体の位置、車両に対する移動体の相対速度、車両に対する移動体の移動方向等が含まれる。車外環境認識部１２は、車両の車速と移動体の相対速度とに基づいて、移動体の車速を認識する。車外環境認識部１２は、車両に対する移動体の位置と地図情報とに基づいて、移動体の地図上の位置を認識する。車外環境認識部１２は、移動体を表わす移動体信号について移動体ごとに移動体識別番号などを割り振ってもよい。

走行状態認識部１３は、内部センサ３の検出結果に基づいて、走行中の車両の状態を認識する。走行状態には、車両の車速、車両の加速度、車両のヨーレートが含まれる。具体的に、走行状態認識部１３は、車速センサの車速情報に基づいて、車両の車速を認識する。走行状態認識部１３は、加速度センサの加速度情報に基づいて、車両の加速度（前後加速度及び横加速度）を認識する。走行状態認識部１３は、ヨーレートセンサのヨーレート情報に基づいて、車両のヨーレートを認識する。

経路算出部１４は、車両の地図上の位置と移動体の地図上の位置と地図情報とに基づいて、車両の自動運転の自車経路と移動体の複数の予測経路とを算出する。車両の自動運転の自車経路は、車両の目標ルートに沿って車両を自動運転させるための車両の経路である。移動体の予測経路は、移動体の現在位置から移動体が進む可能性がある経路である。予測経路は、例えば数秒～数分間に移動体が進む範囲の経路であってもよい。経路算出部１４は、予め設定された設定時間後（例えば１秒後、３秒後等）の自車経路及び予測経路を算出してもよい。

経路算出部１４は、例えば、ＧＰＳ受信部１、外部センサ２、内部センサ３、及び地図データベース４からの情報と目標ルートとに基づいて、車両のリスクポテンシャル場を演算する。経路算出部１４は、リスクポテンシャル場について公知の手法により谷探索を行うことで、自車経路を算出してもよい。

経路算出部１４は、例えば、車両の車速、車両の位置、車両が走行する道路の道路幅、及び、１又は複数の物標の位置に基づいて、公知の手法により車両のリスクポテンシャル場を演算する。物標は、車両の前方に検出された固定障害物及び移動障害物を含む。固定障害物は、例えば、路面ペイント（白線や黄線などのレーン境界線を含む）、及び、構造物（縁石、ポール、電柱、建物、標識、木など）である。移動障害物は、例えば、歩行者、自転車、ベビーカー及び他車両などである。

経路算出部１４は、例えば、地図情報と車外環境とに基づいて、移動体の予測経路を算出する。移動体の予測経路は、移動体の周囲の道路環境に応じた複数の経路を含み得る。経路算出部１４は、例えば、移動体が走行する道路の前方の交差点形状、移動体の周囲に位置する店舗等の施設の駐車場などを行き先として、移動体が現在位置から進む可能性がある１又は複数の経路を、予測経路として算出する。

図２（ａ）は、十字路における対向車の予測経路を例示する模式的な平面図である。図２（ｂ）は、図２（ａ）の対向車よりも高速で走行する対向車の十字路における予測経路を例示する模式的な平面図である。図２（ａ）では、移動体の一例として、自車両Ｖ１に対する対向車である他車両Ｖ２が示されている。図２（ｂ）では、図２（ａ）の対向車よりも高速で走行する対向車として、他車両Ｖ３が示されている。

図２（ａ）及び図２（ｂ）に示されるように、自車両Ｖ１、他車両Ｖ２及び他車両Ｖ３は、十字路ＲＸに差し掛かっている。図２（ａ）及び図２（ｂ）の例では、経路算出部１４は、自車両Ｖ１の地図上の位置と地図情報とに基づいて、自車両Ｖ１の自動運転の自車経路として自車経路Ｐ１ａを算出する。自車経路Ｐ１ａは、道路Ｒ１から道路Ｒ３への自車両Ｖ１の直進経路である。

図２（ａ）の例では、経路算出部１４は、他車両Ｖ２の予測経路として、予測経路Ｐ２ａ、予測経路Ｐ２ｂ、及び予測経路Ｐ２ｃを算出する。予測経路Ｐ２ａは、道路Ｒ３から道路Ｒ１への他車両Ｖ２の直進経路である。予測経路Ｐ２ｂは、道路Ｒ３から道路Ｒ４への他車両Ｖ２の左折経路である。予測経路Ｐ２ｃは、道路Ｒ３から道路Ｒ２への他車両Ｖ２の右折経路である。

図２（ｂ）の例では、経路算出部１４は、他車両Ｖ３の予測経路として、予測経路Ｐ３ａ、予測経路Ｐ３ｂ、及び予測経路Ｐ３ｃを算出する。予測経路Ｐ３ａは、道路Ｒ３から道路Ｒ１への他車両Ｖ３の直進経路である。予測経路Ｐ３ｂは、道路Ｒ３から道路Ｒ４への他車両Ｖ３の左折経路である。予測経路Ｐ３ｃは、道路Ｒ３から道路Ｒ２への他車両Ｖ３の右折経路である。

ここで、移動体の予測経路は、移動体の車速等の挙動によって物理的に実現可能性の低い経路、及び、移動体が遵守すべき交通法規に従うと進むことができない経路を含む。これらの経路は、後述するように対象経路として特定されないことで、車両の進路の生成のために用いられない。図２（ａ）及び図２（ｂ）の例では、他車両Ｖ３は他車両Ｖ２よりも高速で走行している。他車両Ｖ２の車速は、予測経路Ｐ２ｂ，Ｐ２ｃに沿って走行することが可能な車速である。しかし、他車両Ｖ３の車速は、予測経路Ｐ３ｂ，Ｐ３ｃに沿って走行することが現実的には難しい程度に速い。よって、予測経路Ｐ３ｂ，Ｐ３ｃは、実現可能性が低い経路である。

予測加速度算出部１５は、複数の予測経路と移動体の車速とに基づいて、予測経路に沿って移動する移動体に生じる予測加速度を予測経路ごとに算出する。予測加速度は、移動体が予測経路に沿って移動する際に移動体に生じると予測される加速度である。予測加速度は、移動体の車速に応じて変化する。

予測加速度算出部１５は、移動体の種類（例えば乗用車、トラック、バス、バイク、自転車、歩行者など）を認識して、移動体の種類に応じて予め準備された運動モデルから予測加速度を算出してもよい。予測加速度算出部１５は、車両及び歩行者の挙動予測に関する周知の様々な技術を採用して移動体の予測加速度を算出してもよい。予測加速度算出部１５は、予測対象とする移動体を道路上の移動体に限ってもよい。この場合、予測加速度算出部１５は、移動体を車両と仮定して挙動予測の演算を行ってもよい。

予測加速度には、予測横加速度と予測縦加速度とが含まれ得る。予測横加速度とは、屈曲する予測経路に沿って移動体が移動する際に移動体に生じると予測される横方向の加速度である。横方向とは、移動体の車幅方向を意味する。

ここでの予測加速度算出部１５は、予測加速度として予測横加速度を算出する。予測加速度算出部１５は、予測経路の曲率半径と移動体の車速とに基づいて、予測経路に沿って移動する移動体に生じる予測横加速度を予測経路ごとに算出する。図２（ａ）の例では、予測加速度算出部１５は、予測経路Ｐ２ｂ，Ｐ２ｃの屈曲区間において予測経路の曲率半径と他車両Ｖ２の車速とに応じて他車両Ｖ２に生じる遠心力を予測横加速度として算出する。図２（ｂ）の例では、予測加速度算出部１５は、予測経路Ｐ３ｂ，Ｐ３ｃの屈曲区間において予測経路の曲率半径と他車両Ｖ３の車速とに応じて他車両Ｖ３に生じる遠心力を予測横加速度として算出する。

対象経路特定部１６は、予測加速度と加速度閾値との比較結果に基づいて、対象経路を特定する。対象経路は、複数の予測経路のうち進路の生成に用いる予測経路である。ここでの対象経路特定部１６は、複数の予測経路のうち、予測横加速度の大きさの最大値が横加速度閾値よりも小さい予測経路を対象経路として特定する。

横加速度閾値は、移動体の予測経路が物理的に実現可能性の低い経路であるか否かを判定するための予測横加速度の閾値である。横加速度閾値は、予め設定されたパラメータ又はマップ等であってもよい。横加速度閾値は、予測経路の曲率半径に応じて設定されてもよい。例えば、横加速度閾値は、予測経路の曲率半径が小さいほど、閾値が大きくなるように設定することができる。また、横加速度閾値は、移動体の種類に応じて設定されてもよい。

具体的には、対象経路特定部１６は、予測横加速度の大きさの最大値が横加速度閾値未満であるか否かを判定してもよい。対象経路特定部１６は、予測横加速度の大きさの最大値が横加速度閾値未満であると判定した場合、当該予測経路を対象経路として特定する。対象経路特定部１６は、予測横加速度の大きさの最大値が横加速度閾値以上であると判定した場合、当該予測経路を対象経路として特定しない。なお、「対象経路として特定しない」とは、例えばリスクポテンシャル場に応じた確率値を用いて複数の経路を評価する場合に、確率値が十分に小さいことにより実質的に特定されないことを含む。

図２（ａ）の例では、対象経路特定部１６は、予測経路Ｐ２ａ，Ｐ２ｂ，Ｐ２ｃについての予測横加速度の大きさの最大値が横加速度閾値未満であると判定する。対象経路特定部１６は、予測経路Ｐ２ａ，Ｐ２ｂ，Ｐ２ｃを対象経路として特定する。

図２（ｂ）の例では、対象経路特定部１６は、予測経路Ｐ３ａについての予測横加速度の大きさの最大値が横加速度閾値未満であると判定すると共に、予測経路Ｐ３ｂ，Ｐ３ｃについての予測横加速度の大きさの最大値が横加速度閾値以上であると判定する。対象経路特定部１６は、予測経路Ｐ３ａを対象経路として特定する。一方、対象経路特定部１６は、予測経路Ｐ３ｂ，Ｐ３ｃを対象経路として特定しない。

進路生成部１７は、自車経路と対象経路とに基づいて、進路を生成する。進路生成部１７は、例えば、車両と移動体とが互いに衝突しないように進路を生成する。

一例として、進路生成部１７は、自車経路と対象経路とが干渉するか否かを判定する。進路生成部１７は、自車経路と対象経路とが干渉すると判定した場合、干渉回避の第１進路（干渉回避進路）を生成する。第１進路は、車両と移動体とを互いに衝突させないような進路である。第１進路は、例えば、干渉位置の手前で車両を停止させるような進路とすることができる。進路生成部１７は、自車経路と対象経路とが干渉する場合に、自車経路と対象経路との干渉位置を算出する。進路生成部１７は、車両の車速と自車経路と干渉位置とに基づいて、第１進路を生成する。進路生成部１７は、例えば、自車経路に沿って走行する車両を減速させて干渉位置までに停止するような速度計画で第１進路の生成を行う。

進路生成部１７は、自車経路と対象経路とが干渉しないと判定した場合、第２進路を生成する。第２進路は、移動体に対する回避動作を伴わない車両の進路である。第２進路は、例えば、自車経路に沿って車両を走行させる進路とすることができる。

走行制御部１８は、進路生成部１７で生成した進路に従って車両を自動運転させる。走行制御部１８は、進路生成部１７で生成した進路に従って車両が走行するようにアクチュエータ５を制御する。例えば、走行制御部１８は、自車経路と対象経路とが干渉すると判定された場合、第１進路に従って車両の走行を制御し、干渉位置までに停止させる。走行制御部１８は、自車経路と対象経路とが干渉しないと判定された場合、第２進路に従って車両の走行を制御し、自車経路に沿って走行させる。

図２（ａ）の例では、対象経路として特定した予測経路Ｐ２ａ，Ｐ２ｂ，Ｐ２ｃのうち、予測経路Ｐ２ｃについては自車経路Ｐ１ａと干渉する。よって、ＥＣＵ１０は、自車経路と対象経路とが干渉すると判定する。進路生成部１７は、自車経路Ｐ１ａと予測経路Ｐ２ｃとが交差する位置の地図上の座標を干渉位置として取得する。進路生成部１７は、自車経路Ｐ１ａと予測経路Ｐ２ｃとの干渉位置、自車両Ｖ１の地図上の位置、及び自車両Ｖ１の車速に基づいて、干渉時刻を取得する。進路生成部１７は、自車経路Ｐ１ａに沿って走行する自車両Ｖ１を減速させて干渉位置までに停止するような速度計画で第１進路の生成を行う。走行制御部１８は、第１進路に従って自車両Ｖ１が干渉位置までに停止するように、アクチュエータ５を制御する。

図２（ｂ）の例では、対象経路として特定した予測経路Ｐ３ａは自車経路Ｐ１ａと干渉せず、予測経路Ｐ３ｂ，Ｐ３ｃは対象経路として特定されていない。よって、ＥＣＵ１０は、自車経路と対象経路とが干渉しないと判定する。進路生成部１７は、自車経路Ｐ１ａに沿う第２進路の生成を行う。走行制御部１８は、第２進路に従って自車両Ｖ１が自車経路Ｐ１ａに沿って走行するように、アクチュエータ５を制御する。

次に、自動運転進路生成装置２０及び自動運転装置１００のＥＣＵ１０の処理について図面を参照して説明する。

ＥＣＵ１０の処理について図３を参照して説明する。図３は、図１のＥＣＵ１０の自動運転処理の一例を示すフローチャートである。図３に示されるフローチャートは、例えば自動運転中に実行される。

図３に示されるように、自動運転進路生成装置２０及び自動運転装置１００のＥＣＵ１０は、Ｓ０１として、車両位置認識部１１により車両の地図上の位置の認識を行う。車両位置認識部１１は、ＧＰＳ受信部１の位置情報及び地図データベース４の地図情報に基づいて、車両の地図上の位置を認識する。

Ｓ０２において、ＥＣＵ１０は、走行状態認識部１３により車両の走行状態の認識を行う。走行状態認識部１３は、内部センサ３の検出結果に基づいて、走行中の車両の走行状態として少なくとも車両の車速を認識する。

Ｓ０３において、ＥＣＵ１０は、車外環境認識部１２により移動体の認識を行う。車外環境認識部１２は、外部センサ２の検出結果に基づいて、車両の車外環境を認識すると共に、移動体を認識する。車外環境認識部１２は、例えば、車両に対する移動体の位置、車両に対する移動体の相対速度、及び車両に対する移動体の移動方向を、車外環境として認識する。車外環境認識部１２は、車両の車速と移動体の相対速度とに基づいて、移動体の車速を認識する。車外環境認識部１２は、車両に対する移動体の位置と地図情報とに基づいて、移動体の地図上の位置を認識する。

Ｓ０４において、ＥＣＵ１０は、経路算出部１４により移動体の複数の予測経路の算出を行う。経路算出部１４は、移動体の地図上の位置と地図情報とに基づいて、移動体の複数の予測経路を算出する。図２（ａ）の例では、経路算出部１４は、複数の予測経路として予測経路Ｐ２ａ，Ｐ２ｂ，Ｐ２ｃを算出する。

Ｓ０５において、ＥＣＵ１０は、予測加速度算出部１５により予測経路ごとの予測加速度の算出を行う。予測加速度算出部１５は、複数の予測経路と移動体の車速とに基づいて、予測経路に沿って移動する移動体に生じる予測加速度を予測経路ごとに算出する。Ｓ０６において、ＥＣＵ１０は、対象経路特定部１６により対象経路の特定を行う。対象経路特定部１６は、予測加速度と加速度閾値との比較結果に基づいて、対象経路を特定する。Ｓ０５及びＳ０６では、ＥＣＵ１０は、具体的には図４に示される処理を行う。

図４は、図３のＳ０５及びＳ０６の処理の一例を示すフローチャートである。図４に示されるフローチャートは、例えば自動運転中において図１のＥＣＵの処理中に実行される。図４の処理は、複数の予測経路が存在する場合、予測経路ごとに繰り返し実行されてもよい。

図４に示されるように、ＥＣＵ１０は、上記Ｓ０５の処理としてＳ１１の処理を予測経路ごとに行う。Ｓ１１において、ＥＣＵ１０は、予測加速度算出部１５により、予測経路の曲率半径と移動体の車速とに基づいて予測横加速度を予測経路ごとに算出する。予測加速度算出部１５は、例えば、予測経路Ｐ２ｂ，Ｐ２ｃの屈曲区間において予測経路の曲率半径と移動体の車速とに応じて移動体に生じる遠心力を予測横加速度として算出する。

ＥＣＵ１０は、上記Ｓ０６の処理としてＳ１２～Ｓ１４の処理を予測経路ごとに行う。Ｓ１２において、ＥＣＵ１０は、対象経路特定部１６により、予測横加速度の大きさの最大値が横加速度閾値未満であるか否かを判定する。ＥＣＵ１０は、予測横加速度の大きさの最大値が横加速度閾値未満であると判定された場合（Ｓ１２：ＹＥＳ）、Ｓ１３の処理に移行する。ＥＣＵ１０は、予測横加速度の大きさの最大値が横加速度閾値以上であると判定された場合（Ｓ１２：ＮＯ）、Ｓ１４の処理に移行する。

Ｓ１３において、ＥＣＵ１０は、対象経路特定部１６により予測経路を対象経路として特定する。一方、Ｓ１４において、ＥＣＵ１０は、対象経路特定部１６により予測経路を対象経路として特定しない。

ＥＣＵ１０は、上記Ｓ１３又はＳ１４の処理の後、図４の処理を終了し、図３のＳ０７の処理に移行する。

Ｓ０７において、ＥＣＵ１０は、経路算出部１４により車両の自車経路の算出を行う。経路算出部１４は、車両の地図上の位置と地図情報とに基づいて、車両の自動運転の自車経路を算出する。図２（ａ）及び図２（ｂ）の例では、経路算出部１４は、自車経路として自車経路Ｐ１ａを算出する。

Ｓ０８において、ＥＣＵ１０は、進路生成部１７により車両の自動運転の進路の生成を行う。進路生成部１７は、自車経路と対象経路とに基づいて、進路を生成する。Ｓ０９において、ＥＣＵ１０は、走行制御部１８により車両の走行の制御を行う。走行制御部１８は、進路生成部１７で生成した進路に従って車両が走行するようにアクチュエータ５を制御する。Ｓ０８及びＳ０９では、ＥＣＵ１０は、具体的には図５に示される処理を行う。

図５は、図３のＳ０８及びＳ０９の処理の一例を示すフローチャートである。図５に示されるフローチャートは、例えば自動運転中において図１のＥＣＵの処理中に実行される。

図５に示されるように、Ｓ２１において、ＥＣＵ１０は、進路生成部１７により、自車経路と対象経路とが干渉するか否かを判定する。ＥＣＵ１０は、自車経路と対象経路とが干渉すると判定された場合（Ｓ２１：ＹＥＳ）、Ｓ２２の処理に移行する。ＥＣＵ１０は、自車経路と対象経路とが干渉しないと判定された場合（Ｓ２１：ＮＯ）、Ｓ２５の処理に移行する。Ｓ２１では、例えば複数の対象経路が特定されている場合、少なくとも１つの対象経路が自車経路と干渉するときに、ＥＣＵ１０は、自車経路と対象経路とが干渉すると判定してもよい。

Ｓ２２において、ＥＣＵ１０は、進路生成部１７により干渉位置及び干渉時刻の取得を行う。Ｓ２３において、ＥＣＵ１０は、進路生成部１７により車両の干渉回避の第１進路の生成を行う。Ｓ２４において、ＥＣＵ１０は、走行制御部１８により、第１進路に従って車両の走行を制御し、干渉位置までに停止させる。ＥＣＵ１０は、Ｓ２４の処理の後、図５の処理を終了し、図３の処理に移行すると共に図３の処理を終了する。

一方、Ｓ２５において、ＥＣＵ１０は、進路生成部１７により自車経路Ｐ１ａに沿う第２進路の生成を行う。Ｓ２６において、ＥＣＵ１０は、走行制御部１８により、第２進路に従って車両の走行を制御し、自車経路Ｐ１ａに沿って走行させる。ＥＣＵ１０は、Ｓ２６の処理の後、図５の処理を終了し、図３の処理に移行すると共に図３の処理を終了する。

以上説明したように、第１実施形態に係る自動運転進路生成装置２０によれば、複数の予測経路と移動体の車速とに基づいて、移動体の予測加速度を予測経路ごとに算出する。予測加速度と加速度閾値との比較結果に基づいて、予測経路のうち進路の生成に用いる予測経路である対象経路を特定する。自車経路と対象経路とに基づいて、進路を生成する。このように、予測加速度と加速度閾値との比較結果に基づいて特定した対象経路を用いることで、移動体の予測経路の実現可能性を考慮した進路の生成が可能となる。よって、移動体の予測経路の実現可能性を考慮しない場合と比べて、適切に自動運転の進路を生成することができる。

自動運転進路生成装置２０において、予測加速度算出部１５は、予測経路の曲率半径と移動体の車速とに基づいて、予測経路に沿って移動する移動体に生じる予測横加速度を予測経路ごとに算出する。対象経路特定部１６は、複数の予測経路のうち、予測横加速度の大きさの最大値が横加速度閾値よりも小さい予測経路を対象経路として特定する。これにより、移動体に生じる予測横加速度の大きさの最大値が横加速度閾値以上となるような予測経路の実現可能性が低いと考えられることを利用して、より適切に自動運転の進路を生成することができる。

第１実施形態に係る自動運転装置１００によれば、複数の予測経路と移動体の車速とに基づいて、移動体の予測加速度を予測経路ごとに算出する。予測加速度と加速度閾値との比較結果に基づいて、予測経路のうち進路の生成に用いる予測経路である対象経路を特定する。自車経路と対象経路とに基づいて、進路を生成する。このように、予測加速度と加速度閾値との比較結果に基づいて特定した対象経路を用いることで、移動体の予測経路の実現可能性を考慮した進路の生成が可能となる。よって、移動体の予測経路の実現可能性を考慮しない場合と比べて、適切に自動運転の進路を生成することができる。また、自動運転装置１００によれば、自車経路と対象経路とが干渉する場合に干渉回避の第１進路（干渉回避進路）を生成し、第１進路に従って車両を減速させる。そのため、干渉位置の手前で車両が停止させられる。このように、移動体の予測経路の実現可能性を考慮した上で車両を減速させるため、移動体の予測経路の実現可能性を考慮しない場合と比べて、適切に車両を減速させることができる。

なお、自車経路と干渉する予測経路上の移動体との衝突を回避するために車両において急減速が必要となるところ、移動体が実際には走行できないような予測経路を対象経路としない。これにより、このような自車経路と干渉する予測経路であって実現可能性に乏しい予測経路についての車両の進路は生成されないため、車両が不要な急減速をしなくても済むこととなる。よって、不要な急減速によって車両の走行効率が低下したり燃費が悪化したりすることを抑制することができる。

［第２実施形態］
次に、第２実施形態の自動運転進路生成装置２０Ａ及び自動運転装置１００Ａについて図面を参照して説明する。図６は、第２実施形態の自動運転進路生成装置を示すブロック図である。図６に示される自動運転進路生成装置２０Ａ及び自動運転装置１００Ａは、第１実施形態と比べて、予測加速度として予測横加速度に代えて予測縦加速度を用いる点、及び、交通法規上の優先順位を考慮して対象経路を特定する点が異なっている。なお、第１実施形態と同様又は相当する構成については同じ符号を付して説明を省略する。

図６に示されるように、第２実施形態の自動運転進路生成装置２０Ａ及び自動運転装置１００Ａは、地図データベース４に代えて地図データベース４Ａを備えており、予測加速度算出部１５Ａ及び対象経路特定部１６Ａを有するＥＣＵ１０Ａを備えている。

地図データベース４Ａは、基本的に地図データベース４と同様に構成されている。地図データベース４Ａは、地図情報として、道路上の複数の車両についての交通法規上の優先順位を定める優先順位情報を更に記憶している。交通法規上の優先順位は、交差点において互いに交差する道路上に位置する車両についての優先順位、一方の道路に他の道路が合流する場合のそれぞれの道路上に位置する車両についての優先順位、及び、隣接車線に位置する車両についての優先順位などを挙げることができる。

図７（ａ）は、Ｙ字路における合流車の予測経路を例示する模式的な平面図である。図７（ｂ）は、図７（ａ）の合流車よりも速く走行する合流車のＹ字路における予測経路を例示する模式的な平面図である。図７（ａ）では、移動体の一例として、自車両Ｖ１が走行する道路Ｒ５に合流しようとする合流車である他車両Ｖ４が示されている。図７（ｂ）では、図７（ａ）の合流車よりも低速で走行する合流車として、他車両Ｖ５が示されている。

経路算出部１４は、第１実施形態と同様に機能する。図７（ａ）及び図７（ｂ）に示されるように、自車両Ｖ１、他車両Ｖ４及び他車両Ｖ５は、Ｙ字路ＲＹに差し掛かっている。図７（ａ）及び図７（ｂ）の例では、経路算出部１４は、自車両Ｖ１の地図上の位置と地図情報とに基づいて、自車両Ｖ１の自動運転の自車経路として自車経路Ｐ１ｂを算出する。自車経路Ｐ１ｂは、道路Ｒ５から道路Ｒ６への自車両Ｖ１の直進経路である。

図７（ａ）の例では、経路算出部１４は、他車両Ｖ４の予測経路として、予測経路Ｐ４ａ及び予測経路Ｐ４ｂを算出する。予測経路Ｐ４ａは、道路Ｒ７に設けられた停止線（一時停止位置）ＳＬで一旦停止をしてから道路Ｒ６へ合流する他車両Ｖ４の合流経路である。予測経路Ｐ４ｂは、停止線ＳＬで一旦停止をしないで道路Ｒ６へ合流する他車両Ｖ４の合流経路である。図７（ｂ）の例では、経路算出部１４は、他車両Ｖ５の予測経路として、予測経路Ｐ５ａ及び予測経路Ｐ５ｂを算出する。予測経路Ｐ５ａは、道路Ｒ７に設けられた停止線ＳＬで一旦停止をしてから道路Ｒ６へ合流する他車両Ｖ５の合流経路である。予測経路Ｐ５ｂは、停止線ＳＬで一旦停止をしないで道路Ｒ６へ合流する他車両Ｖ５の合流経路である。

予測加速度算出部１５Ａは、予測加速度として予測縦加速度を算出する。予測縦加速度とは、予測経路に沿って移動体が加速又は減速する際に移動体に生じると予測される縦方向の加速度である。縦方向とは、移動体の進行方向を意味する。

予測加速度算出部１５Ａは、予測経路上に位置する移動体の一時停止位置又は減速位置と移動体の車速とに基づいて、予測経路に沿って移動する移動体に生じる予測縦加速度を予測経路ごとに算出する。一時停止位置とは、交通法規上又は交通社会通念上、移動体が一旦停止をすべきと考えられる位置である。一時停止位置としては、例えば、停止線の位置、踏切の手前の所定の位置、道路沿いの施設の出入口の位置などが挙げられる。減速位置とは、交通法規上又は交通社会通念上、移動体が車速を低減させるべきと考えられる位置である。減速位置としては、例えば、より低い車速に制限車速が変更される位置、直線路からカーブ路に進入する手前の所定位置などが挙げられる。

図７（ａ）の例では、予測加速度算出部１５Ａは、予測経路Ｐ４ａ上に位置する停止線ＳＬの位置と他車両Ｖ４の車速とに基づいて、予測経路Ｐ４ａに沿って走行しつつ停止線ＳＬで停止するように減速する際に他車両Ｖ４に生じる負の加速度の予測値を予測縦加速度として算出する。また、予測加速度算出部１５Ａは、予測経路Ｐ４ｂ上に位置する減速位置（例えば合流の際に徐行する位置）と他車両Ｖ４の車速とに基づいて、予測経路Ｐ４ｂに沿って走行しつつ徐行する際に他車両Ｖ４に生じる負の加速度の予測値を予測縦加速度として算出する。

図７（ｂ）の例では、予測加速度算出部１５Ａは、予測経路Ｐ５ａ上に位置する停止線ＳＬの位置と他車両Ｖ５の車速とに基づいて、予測経路Ｐ５ａに沿って走行しつつ停止線ＳＬで停止するように減速する際に他車両Ｖ５に生じる負の加速度の予測値を予測縦加速度として算出する。また、予測加速度算出部１５Ａは、予測経路Ｐ５ｂ上に位置する減速位置と他車両Ｖ５の車速とに基づいて、予測経路Ｐ５ｂに沿って走行しつつ徐行する際に他車両Ｖ５に生じる負の加速度の予測値を予測縦加速度として算出する。

対象経路特定部１６Ａは、複数の予測経路のうち、予測縦加速度の大きさの最大値が縦加速度閾値よりも小さい予測経路を対象経路として特定する。

縦加速度閾値は、移動体の予測経路が物理的に実現可能性の低い経路であるか否かを判定するための予測縦加速度の閾値である。縦加速度閾値は、予め設定されたパラメータ又はマップ等であってもよい。縦加速度閾値は、減速を要する道路の状況に応じて設定されてもよい。例えば、縦加速度閾値は、移動体が一時停止位置で停止すべき場合、移動体が減速位置で減速すべき場合と比べて閾値が大きくなるように設定することができる。また、縦加速度閾値は、移動体の種類に応じて設定されてもよい。

具体的には、対象経路特定部１６Ａは、予測縦加速度の大きさの最大値が縦加速度閾値未満であるか否かを判定してもよい。対象経路特定部１６Ａは、予測縦加速度の大きさの最大値が縦加速度閾値未満であると判定した場合、当該予測経路を対象経路として特定する。対象経路特定部１６Ａは、予測縦加速度の大きさの最大値が縦加速度閾値以上であると判定した場合、当該予測経路を対象経路として特定しない。なお、対象経路特定部１６Ａの上記判定において、予測縦加速度として正負の符号付きの値を用いると共に、縦加速度閾値も対応する正負の符号付きの閾値を用いてもよい。

ここで、図７（ａ）及び図７（ｂ）において、Ｙ字路ＲＹに接近する自車両Ｖ１と他車両Ｖ５との関係から、交通法規上、他車両Ｖ４，Ｖ５は停止線ＳＬでの一旦停止をすべきである。他車両Ｖ５は他車両Ｖ４よりも低速で走行している。他車両Ｖ５の車速は、停止線ＳＬでの一旦停止をすることが可能な車速である。しかし、他車両Ｖ４の車速は、停止線ＳＬでの一旦停止をすることが現実的には難しい程度に速い。この場合、図７（ａ）では、他車両Ｖ４はやむを得ず予測経路Ｐ４ｂの経路で走行することとなり、予測経路Ｐ４ａの実現可能性は、予測経路Ｐ４ｂの実現可能性と比べて低くなる。そこで、対象経路特定部１６Ａは、予測経路Ｐ４ｂについての予測縦加速度の大きさの最大値が縦加速度閾値未満であると判定すると共に、予測経路Ｐ４ａについての予測縦加速度の大きさの最大値が縦加速度閾値以上であると判定する。対象経路特定部１６Ａは、予測経路Ｐ４ｂを対象経路として特定する。一方、対象経路特定部１６Ａは、予測経路Ｐ４ａを対象経路として特定しない。

対象経路特定部１６Ａは、複数の予測経路のうち、移動体の優先順位が車両の優先順位以上となる対象経路を更に特定してもよい。具体的には、対象経路特定部１６Ａは、車両の地図上の位置、移動体の地図上の位置、及び地図情報に基づいて、車両と移動体との関係において車両の優先順位と移動体の優先順位とを優先順位情報として取得する。優先順位は、例えば、車両及び移動体が差し掛かっている交差点における交通法規上の優先順位に応じて車両及び移動体のすべてに対して１から順に割り当てられる数字とすることができる。

対象経路特定部１６Ａは、移動体の優先順位が車両の優先順位以上であるか否かを判定してもよい。対象経路特定部１６Ａは、移動体の優先順位が車両の優先順位以上であると判定した場合、当該予測経路を対象経路として特定する。対象経路特定部１６Ａは、移動体の優先順位が車両の優先順位未満であると判定した場合、当該予測経路を対象経路として特定しない。

図７（ｂ）では、他車両Ｖ５の車速は、停止線ＳＬでの一旦停止をすることが可能な車速である。よって、対象経路特定部１６Ａは、予測経路Ｐ５ａ，Ｐ５ｂについての予測縦加速度の大きさの最大値が縦加速度閾値未満であると判定する。対象経路特定部１６Ａは、予測経路Ｐ５ａ，Ｐ５ｂを対象経路として特定する。対象経路特定部１６Ａは、特定した対象経路（予測経路）の数が２以上である場合、複数の予測経路のうち、移動体の優先順位が車両の優先順位以上となる対象経路を更に特定する。対象経路特定部１６Ａは、特定した対象経路のうち、車両が走行する道路に進入する予測経路又は車両が差し掛かる交差点に進入する予測経路について、優先順位情報を用いた対象経路の特定をしてもよい。

図７（ｂ）の例では、自車両Ｖ１の優先順位は１であり、他車両Ｖ５の優先順位は２である。すなわち、他車両Ｖ５の優先順位は自車両Ｖ１の優先順位よりも低い。対象経路特定部１６Ａは、他車両Ｖ５の優先順位が自車両Ｖ１の優先順位よりも低いと判定する。対象経路特定部１６Ａは、自車両Ｖ１が差し掛かるＹ字路ＲＹに進入する予測経路である予測経路Ｐ５ｂを対象経路として特定しない。その結果、対象経路特定部１６Ａは、残っている予測経路Ｐ５ａを対象経路として特定する。

ちなみに、対象経路特定部１６Ａは、特定した対象経路（予測経路）の数が１つである場合、優先順位情報を用いた対象経路の特定を省略してもよい。図７（ａ）の例では、予測縦加速度を用いた対象経路の特定により予測経路が１つに絞り込まれたことから、優先順位情報を用いた対象経路の特定が省略される。

次に、自動運転進路生成装置２０Ａ及び自動運転装置１００ＡのＥＣＵ１０Ａの処理について図面を参照して説明する。

ＥＣＵ１０Ａの処理について図８を参照して説明する。図８は、図６のＥＣＵ１０Ａの自動運転処理の一例を示すフローチャートである。図８に示されるフローチャートは、例えば自動運転中に実行される。

図８に示されるように、ＥＣＵ１０Ａの自動運転処理は、図３のＥＣＵ１０の自動運転処理と基本的には同様である。ＥＣＵ１０Ａの自動運転処理は、Ｓ３５及びＳ３６において、図３のＥＣＵ１０の自動運転処理と異なっている。そのため、以下では、これらの処理について説明する。

自動運転進路生成装置２０Ａ及び自動運転装置１００ＡのＥＣＵ１０Ａは、Ｓ３５において、ＥＣＵ１０Ａは、予測加速度算出部１５Ａにより予測経路ごとの予測加速度の算出を行う。予測加速度算出部１５Ａは、複数の予測経路と移動体の車速とに基づいて、予測経路に沿って移動する移動体に生じる予測加速度を予測経路ごとに算出する。Ｓ３６において、ＥＣＵ１０Ａは、対象経路特定部１６Ａにより対象経路の特定を行う。対象経路特定部１６Ａは、予測加速度と加速度閾値との比較結果に基づいて、対象経路を特定する。Ｓ３５及びＳ３６では、ＥＣＵ１０Ａは、具体的には図９及び図１０に示される処理を行う。

図９は、図８のＳ３５及びＳ３６の処理の一例を示すフローチャートである。図９に示されるフローチャートは、例えば自動運転中において図８のＥＣＵの処理中に実行される。図８の処理は、複数の予測経路が存在する場合、予測経路ごとに繰り返し実行されてもよい。

図９に示されるように、ＥＣＵ１０Ａは、上記Ｓ３５の処理としてＳ４１の処理を予測経路ごとに行う。Ｓ４１において、ＥＣＵ１０Ａは、予測加速度算出部１５Ａにより、予測経路上に位置する移動体の一時停止位置又は減速位置と移動体の車速とに基づいて、予測縦加速度を予測経路ごとに算出する。予測加速度算出部１５Ａは、例えば、予測経路Ｐ４ａ，Ｐ５ａにおいて停止線ＳＬで一旦停止するための減速に伴って他車両Ｖ４，Ｖ５に生じる加速度を予測縦加速度として算出する。

ＥＣＵ１０Ａは、上記Ｓ３６の処理としてＳ４２～Ｓ４４の処理を予測経路ごとに行う。Ｓ４２において、ＥＣＵ１０Ａは、対象経路特定部１６Ａにより、予測縦加速度の大きさの最大値が縦加速度閾値未満であるか否かを判定する。ＥＣＵ１０Ａは、予測縦加速度の大きさの最大値が縦加速度閾値未満であると判定された場合（Ｓ４２：ＹＥＳ）、Ｓ４３の処理に移行する。ＥＣＵ１０Ａは、予測縦加速度の大きさの最大値が縦加速度閾値以上であると判定された場合（Ｓ４２：ＮＯ）、Ｓ４４の処理に移行する。

Ｓ４３において、ＥＣＵ１０Ａは、対象経路特定部１６Ａにより予測経路を対象経路として特定する。一方、Ｓ４４において、ＥＣＵ１０Ａは、対象経路特定部１６Ａにより予測経路を対象経路として特定しない。

ＥＣＵ１０Ａは、上記Ｓ４３又はＳ４４の処理の後、図９の処理を終了する。ＥＣＵ１０Ａは、特定した対象経路の数が２以上である場合、図１０のＳ５１の処理に移行する。ＥＣＵ１０Ａは、特定した対象経路の数が１である場合、図１０の処理は省略し、図８のＳ３７の処理に移行する。

図１０は、追加の対象経路特定処理の一例を示すフローチャートである。図１０に示されるフローチャートは、例えば自動運転中において図８のＥＣＵの処理中にＳ３６の処理への追加処理として実行される。図１０の処理は、複数の予測経路ごとに繰り返し実行されてもよい。

図１０に示されるように、ＥＣＵ１０Ａは、上記Ｓ３６の追加処理としてＳ５１～Ｓ５４の処理を予測経路ごとに行うことができる。Ｓ５１において、ＥＣＵ１０Ａは、対象経路特定部１６Ａにより優先順位情報の取得を行う。対象経路特定部１６Ａは、例えば、車両の地図上の位置、移動体の地図上の位置、及び地図情報に基づいて、車両と移動体との関係において車両の優先順位と移動体の優先順位とを優先順位情報として取得する。

Ｓ５２において、ＥＣＵ１０Ａは、対象経路特定部１６Ａにより、移動体の優先順位が車両の優先順位以上であるか否かを判定する。ＥＣＵ１０Ａは、移動体の優先順位が車両の優先順位以上であると判定された場合（Ｓ５２：ＹＥＳ）、Ｓ５３の処理に移行する。ＥＣＵ１０Ａは、移動体の優先順位が車両の優先順位よりも低いと判定された場合（Ｓ５２：ＮＯ）、Ｓ５４の処理に移行する。

Ｓ５３において、ＥＣＵ１０Ａは、対象経路特定部１６Ａにより予測経路を対象経路として特定する。一方、Ｓ５４において、ＥＣＵ１０Ａは、対象経路特定部１６Ａにより予測経路を対象経路として特定しない。ＥＣＵ１０Ａは、Ｓ５３又はＳ５４の処理の後、図１０の処理を終了し、図８のＳ３７の処理に移行する。

以上説明したように、第２実施形態に係る自動運転進路生成装置２０Ａによれば、予測加速度算出部１５Ａは、予測経路上に位置する移動体の一時停止位置又は減速位置と移動体の車速とに基づいて、予測経路に沿って移動する移動体に生じる予測縦加速度を予測経路ごとに算出する。対象経路特定部１６Ａは、複数の予測経路のうち、予測縦加速度の大きさの最大値が縦加速度閾値よりも小さい予測経路を対象経路として特定する。これにより、移動体に生じる予測縦加速度の大きさの最大値が縦加速度閾値以上となるような予測経路の実現可能性が低いと考えられることを利用して、より適切に自動運転の進路を生成することができる。

自動運転進路生成装置２０Ａにおいて、地図情報は、複数の車両について交通法規上の優先順位を定める優先順位情報を含む。対象経路特定部１６Ａは、複数の予測経路のうち、移動体の優先順位が車両の優先順位以上となる対象経路を更に特定する。これにより、移動体の優先順位が車両の優先順位未満となるような予測経路の実現可能性が低いと考えられることを利用して、より適切に自動運転の進路を生成することができる。

［変形例］
以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されるものではない。本発明は、上述した実施形態を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変更、改良を施した様々な形態で実施することができる。

例えば、対象経路特定部１６，１６Ａは、複数の予測経路のうち、方向指示表示により特定される方向に延びる対象経路を更に特定してもよい。この場合、車外環境認識部１２で認識される車外環境には、移動体による方向指示表示が含まれていてもよい。方向指示表示は、移動体が進行を予定する方向を周囲に示すための表示である。車外環境認識部１２は、移動体を含むカメラの撮像画像に基づいて、方向指示表示を認識してもよい。方向指示表示は、例えば他車両のウインカーの点滅表示である。その他、方向指示表示は、手信号表示であってもよい。

ＥＣＵ１０，１０Ａは、例えば、図４の処理、図９の処理、又は図１０の処理において特定した対象経路の数が２以上である場合、図１１のＳ６１の処理に移行してもよい。図１１は、追加の対象経路特定処理の他の例を示すフローチャートである。図１１の処理は、複数の予測経路ごとに繰り返し実行されてもよい。

図１１に示されるように、Ｓ６１において、ＥＣＵ１０，１０Ａは、車外環境認識部１２により方向指示情報の取得を行う。車外環境認識部１２は、例えば、移動体を含むカメラの撮像画像に基づいて、方向指示表示を取得する。

Ｓ６２において、ＥＣＵ１０，１０Ａは、対象経路特定部１６，１６Ａにより、方向指示表示により特定される方向に予測経路が延びるか否かを判定する。ＥＣＵ１０，１０Ａは、方向指示表示により特定される方向に予測経路が延びると判定された場合（Ｓ６２：ＹＥＳ）、Ｓ６３の処理に移行する。ＥＣＵ１０，１０Ａは、方向指示表示により特定される方向に予測経路が延びていないと判定された場合（Ｓ６２：ＮＯ）、Ｓ６４の処理に移行する。

Ｓ６３において、ＥＣＵ１０，１０Ａは、対象経路特定部１６，１６Ａにより予測経路を対象経路として特定する。一方、Ｓ６４において、ＥＣＵ１０，１０Ａは、対象経路特定部１６，１６Ａにより予測経路を対象経路として特定しない。ＥＣＵ１０，１０Ａは、Ｓ６３又はＳ６４の処理の後、図１１の処理を終了し、図３のＳ０７の処理又は図８のＳ３７の処理に移行する。

このように、移動体による方向指示表示を車外環境認識部１２が認識すると共に、複数の予測経路のうち方向指示表示により特定される方向に延びる予測経路を対象経路として対象経路特定部１６，１６Ａが更に特定する。これにより、方向指示表示により特定されていない方向に延びる予測経路の実現可能性が低いと考えられることを利用して、より適切に自動運転の進路を生成することができる。

また、例えば、対象経路特定部１６，１６Ａは、複数の予測経路のうち、横位置の片寄りに対応する方向に延びる対象経路を更に特定してもよい。この場合、車外環境認識部１２で認識される車外環境には、移動体の横位置の片寄りが含まれていてもよい。横位置とは、移動体の走行する道路の道路幅方向における移動体の位置である。移動体として例えば対向車線を走行する他車両を想定する場合、横位置は、他車両の走行する対向車線の車線幅方向における車両の位置であってもよい。車線幅方向とは、道路の車線を形成する白線に対して道路の路面上で直交する方向である。横位置の片寄りとは、移動体の走行する道路の道路幅方向全体に対する当該移動体の横位置の片寄りを意味する。車外環境認識部１２は、移動体の走行する道路の道路幅方向の一対の端部のうちどちらに当該移動体の横位置が近いかに基づいて、横位置の片寄りを認識してもよい。移動体として例えば対向車線を走行する他車両を想定する場合、対向車線における移動体の横位置が中央線に近いことにより、車両の走行する車線を跨ぐように、あるいは、車両の走行する車線に向かってはみ出してくるように、移動体が進行を予定する可能性があると予測することができる。

ＥＣＵ１０，１０Ａは、例えば、図４の処理、図９の処理、図１０の処理、又は図１１の処理において特定した対象経路の数が２以上である場合、図１２のＳ７１の処理に移行してもよい。図１２は、追加の対象経路特定処理の他の例を示すフローチャートである。図１２の処理は、複数の予測経路ごとに繰り返し実行されてもよい。

図１２に示されるように、Ｓ７１において、ＥＣＵ１０，１０Ａは、車外環境認識部１２により横位置の片寄りの認識を行う。車外環境認識部１２は、例えば、移動体を含むカメラの撮像画像に基づいて、横位置の片寄りを認識する。

Ｓ７２において、ＥＣＵ１０，１０Ａは、対象経路特定部１６，１６Ａにより、横位置の片寄りに対応する方向に予測経路が延びるか否かを判定する。ＥＣＵ１０，１０Ａは、横位置の片寄りに対応する方向に予測経路が延びると判定された場合（Ｓ７２：ＹＥＳ）、Ｓ７３の処理に移行する。ＥＣＵ１０，１０Ａは、横位置の片寄りに対応する方向に予測経路が延びていないと判定された場合（Ｓ７２：ＮＯ）、Ｓ７４の処理に移行する。

Ｓ７３において、ＥＣＵ１０，１０Ａは、対象経路特定部１６，１６Ａにより予測経路を対象経路として特定する。一方、Ｓ７４において、ＥＣＵ１０，１０Ａは、対象経路特定部１６，１６Ａにより予測経路を対象経路として特定しない。ＥＣＵ１０，１０Ａは、Ｓ７３又はＳ７４の処理の後、図１２の処理を終了し、図３のＳ０７の処理又は図８のＳ３７の処理に移行する。

このように、移動体の進行方向に交差する方向に沿う横位置の片寄りを車外環境認識部１２が認識し、複数の予測経路のうち横位置の片寄りに対応する方向に延びる対象経路を対象経路特定部１６，１６Ａが更に特定する。これにより、横位置の片寄りに対応していない方向に延びる予測経路の実現可能性が低いと考えられることを利用して、より適切に自動運転の進路を生成することができる。

また、例えば、対象経路特定部１６，１６Ａは、複数の予測経路のうち、信号機の点灯状態の認識結果に基づいて対象経路を更に特定してもよい。この場合、車外環境認識部１２で認識される車外環境には、信号機の点灯状態の認識結果が含まれていてもよい。車外環境認識部１２は、例えば、外部センサ２のカメラの画像に基づいて、車両の前方の信号機の点灯状態（通過可能な点灯状態であるか、通過禁止の点灯状態であるかなど）を認識してもよい。車外環境認識部１２は、通信部を介して取得可能なインフラ情報に基づいて、信号機の点灯状態を認識してもよい。対象経路特定部１６，１６Ａは、信号機の点灯状態が通過可能な点灯状態である方向に予測経路が延びるか否かを判定してもよい。対象経路特定部１６，１６Ａは、信号機の点灯状態が通過可能な点灯状態である方向に予測経路が延びると判定した場合、当該予測経路を対象経路として特定してもよい。一方、対象経路特定部１６，１６Ａは、信号機の点灯状態が通過禁止の点灯状態である方向に予測経路が延びると判定した場合、予測経路を対象経路として特定しなくてもよい。

このように、信号機の点灯状態を車外環境認識部１２が認識し、複数の予測経路のうち信号機の点灯状態が通過可能な点灯状態である方向に延びる予測経路を対象経路として対象経路特定部１６，１６Ａが更に特定する。これにより、信号機の点灯状態が通過禁止の点灯状態である方向に延びる予測経路の実現可能性が低いと考えられることを利用して、より適切に自動運転の進路を生成することができる。

また、例えば、対象経路特定部１６，１６Ａは、複数の予測経路のうち、車両が位置する道路が一方通行であるか否かに基づいて対象経路を更に特定してもよい。車両が位置する道路に移動体の予測経路が延びている場合、移動体が一方通行の逆走となり当該予測経路の実現可能性が低いと考えられる。そのため、対象経路特定部１６，１６Ａは、当該予測経路を対象経路として特定しなくてもよい。

このように、信号機の点灯状態を車外環境認識部１２が認識し、複数の予測経路のうち信号機の点灯状態が通過可能な点灯状態である方向に延びる予測経路を対象経路として対象経路特定部１６，１６Ａが更に特定する。これにより、信号機の点灯状態が通過禁止の点灯状態である方向に延びる予測経路の実現可能性が低いと考えられることを利用して、より適切に自動運転の進路を生成することができる。

上記実施形態では、第１進路は、干渉位置の手前で車両を停止させるような進路であったが、これに限定されない。例えば、進路生成部１７は、自車経路と対象経路とが干渉する場合に、車両の車速と自車経路と干渉位置とに基づいて、自車経路に沿って走行する車両を移動体から遠ざけるような操舵計画で第１進路の生成を行ってもよい。また、第１進路は、干渉位置の手前で車両を停止させる速度計画と、車両を移動体から遠ざけるような操舵計画とを兼ね備えてもよい。

上記実施形態では、対象経路として特定するか否かの条件として、予測横加速度と横加速度閾値との比較結果、又は、予測縦加速度と縦加速度閾値との比較結果を例示したが、これに限定されない。例えば、対象経路特定部は、予測横加速度と予測縦加速度とに基づき算出される合成予測加速度と、合成予測加速度に対する加速度閾値との比較結果に基づいて、対象経路として特定してもよい。

上記実施形態では、予測加速度として予測横加速度及び予測縦加速度を例示したが、これに限定されない。例えば、予測加速度として車両高さ方向の加速度の予測値を用いてもよい。

上記第２実施形態では、交通法規上の優先順位を用いて対象経路の特定を行ったが、省略されてもよい。上記第１実施形態と上記第２実施形態とは互いに組み合わせられてもよい。上記変形例を適宜組み合わせて対象経路の特定を行ってもよい。

上記第１実施形態では、予測横加速度の大きさの最大値と横加速度閾値とを比較したが、これに限定されない。例えば、対象経路特定部の判定において、予測横加速度として正負の符号付きの値を用いると共に、横加速度閾値も対応する正負の符号付きの閾値を用いてもよい。また、必ずしも最大値を用いなくてもよい。上記第２実施形態では、予測縦加速度の大きさの最大値と縦加速度閾値とを比較したが、これに限定されない。例えば、対象経路特定部の判定において、予測縦加速度として正負の符号付きの値を用いると共に、縦加速度閾値も対応する正負の符号付きの閾値を用いてもよい。また、必ずしも最大値を用いなくてもよい。要は、対象経路特定部は、予測加速度と加速度閾値との比較結果に基づいて、対象経路を特定すればよい。

上記実施形態では、自動運転進路生成装置を備える自動運転装置を例示したが、これに限定されない。少なくともアクチュエータ５及び走行制御部１８が省略されて自動運転進路生成装置のみの機能を有する形態としても、本発明は実施可能である。この場合、例えば、自動運転進路生成装置で生成した進路は、通信ネットワーク等を介して自動運転進路生成装置から自動運転車両に送信され、自動運転車両を自動運転させるために用いられてもよい。

１２…車外環境認識部（移動体認識部）、１４…経路算出部、１５，１５Ａ…予測加速度算出部、１６，１６Ａ…対象経路特定部、１７…進路生成部、１８…走行制御部、２０，２０Ａ…自動運転進路生成装置、１００，１００Ａ…自動運転装置、Ｖ１…自車両（車両）、Ｖ２～Ｖ５…他車両（移動体）。

Claims (7)

1. 車両の自動運転の進路を生成する自動運転進路生成装置であって、
   前記車両の周囲に位置する移動体を認識する移動体認識部と、
   前記車両の地図上の位置と前記移動体の地図上の位置と地図情報とに基づいて、前記車両の自動運転の自車経路と前記移動体の複数の予測経路とを算出する経路算出部と、
   複数の前記予測経路と前記移動体の車速とに基づいて、前記予測経路に沿って移動する前記移動体に生じる予測加速度を前記予測経路ごとに算出する予測加速度算出部と、
   前記予測加速度と加速度閾値との比較結果に基づいて、複数の前記予測経路のうち前記進路の生成に用いる前記予測経路である対象経路を特定する対象経路特定部と、
   前記自車経路と前記対象経路とに基づいて、前記進路を生成する進路生成部と、を備える、自動運転進路生成装置。
2. 前記予測加速度算出部は、前記予測経路の曲率半径と前記移動体の車速とに基づいて、前記予測経路に沿って移動する前記移動体に生じる予測横加速度を前記予測経路ごとに算出し、
   前記対象経路特定部は、複数の前記予測経路のうち、前記予測横加速度の大きさの最大値が横加速度閾値よりも小さい前記予測経路を前記対象経路として特定する、請求項１に記載の自動運転進路生成装置。
3. 前記予測加速度算出部は、前記予測経路上に位置する前記移動体の一時停止位置又は減速位置と前記移動体の車速とに基づいて、前記予測経路に沿って移動する前記移動体に生じる予測縦加速度を前記予測経路ごとに算出し、
   前記対象経路特定部は、複数の前記予測経路のうち、前記予測縦加速度の大きさの最大値が縦加速度閾値よりも小さい前記予測経路を前記対象経路として特定する、請求項１又は２に記載の自動運転進路生成装置。
4. 前記地図情報は、複数の車両について交通法規上の優先順位を定める優先順位情報を含み、
   前記対象経路特定部は、複数の前記予測経路のうち、前記移動体の前記優先順位が前記車両の前記優先順位以上となる前記予測経路を前記対象経路として更に特定する、請求項１～３の何れか一項に記載の自動運転進路生成装置。
5. 前記移動体認識部は、前記移動体による方向指示表示を認識し、
   前記対象経路特定部は、複数の前記予測経路のうち、前記方向指示表示により特定される方向に延びる前記予測経路を前記対象経路として更に特定する、請求項１～４の何れか一項に記載の自動運転進路生成装置。
6. 前記移動体認識部は、前記移動体の進行方向に交差する方向に沿う横位置の片寄りを認識し、
   前記対象経路特定部は、複数の前記予測経路のうち、前記横位置の片寄りに対応する方向に延びる前記予測経路を前記対象経路として更に特定する、請求項１～５の何れか一項に記載の自動運転進路生成装置。
7. 生成した進路に従って車両を自動運転させる自動運転装置であって、
   前記車両の周囲に位置する移動体を認識する移動体認識部と、
   前記車両の地図上の位置と前記移動体の地図上の位置と地図情報とに基づいて、前記車両の自動運転の自車経路と前記移動体の複数の予測経路とを算出する経路算出部と、
   複数の前記予測経路と前記移動体の車速とに基づいて、前記予測経路に沿って移動する前記移動体に生じる予測加速度を前記予測経路ごとに算出する予測加速度算出部と、
   前記予測加速度と加速度閾値との比較結果に基づいて、複数の前記予測経路のうち前記進路の生成に用いる前記予測経路である対象経路を特定する対象経路特定部と、
   前記自車経路と前記対象経路とに基づいて、前記進路を生成する進路生成部と、
   前記進路に従って前記車両を自動運転させる走行制御部と、を備え、
   前記進路生成部は、
   前記自車経路と前記対象経路とが干渉する場合に、前記自車経路と前記対象経路との干渉位置を算出し、
   前記車両の車速と前記自車経路と前記干渉位置とに基づいて、前記干渉位置の手前で前記車両を停止させるような前記進路である干渉回避進路を生成し、
   前記走行制御部は、前記干渉回避進路に従って前記車両を減速させる、自動運転装置。
   
   

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