JP7399312B2 - 車両制御装置 - Google Patents

Description

本開示は、車両制御装置に関する。

従来から自装置を搭載する車両である自車両を制御する車両制御装置に関する発明が知られている（下記特許文献１）。特許文献１に記載された車両制御装置は、障害物検出部と、回避可否判定部と、衝突範囲特定部と、最小被害部位特定部と、進行制御部と、を備える（特許文献１、要約、第０００６段落、請求項１等）。

前記障害物検出部は、自車両と衝突する可能性がある障害物を検出する。前記回避可否判定部は、前記障害物検出部によって障害物が検出された場合に、自車両の進行を制御することで前記障害物との衝突を回避できるか否かを判定する。前記衝突範囲特定部は、前記回避可否判定部によって前記障害物との衝突を回避できないと判定された場合に、前記障害物における自車両と衝突しうる範囲を特定する。

前記最小被害部位特定部は、前記衝突範囲特定部が特定した範囲のうち、自車両と衝突した場合に前記障害物に生じる被害が最も小さい部位を特定する。前記進行制御部は、前記回避可否判定部によって前記障害物との衝突を回避できないと判定された場合に、前記最小被害部位特定部が特定した部位に変形が及ぶように自車両の進行を制御する。

この従来の車両制御装置によれば、障害物との衝突を回避できないと判定した場合に、衝突によって障害物に生じる被害が最も小さくなる部位に変形が及ぶように自車両の進行を制御する。これにより、この従来の車両制御装置は、障害物との衝突を回避できない場合に、障害物に生じる被害を最小限に抑えることができる（同、第００１３段落等）。

さらに、この従来の車両制御装置は、障害物の種別毎に、当該障害物の部位と、当該障害物と自車両とが衝突した場合に生じる被害の大きさとの関係を示すリスク情報を記憶するリスク記憶部を備えている。また、前記障害物検出部は、前記障害物の種別を特定する。さらに、前記最小被害部位特定部は、前記障害物検出部が特定した種別に関連付けられたリスク情報を読み出し、前記衝突範囲特定部が特定した範囲のうち前記リスク情報が示す被害の大きさが最も小さい部位を特定する（同、第０００７段落、請求項２）。

このような構成により、障害物の種別を用いて衝突によって障害物に生じる被害が最も小さくなる部位を特定することができる。これにより、この従来の車両制御装置は、障害物毎に最適となる制御を行うことができる（同、第００１４段落）。なお、リスク情報とは、障害物の部位と、当該障害物と自車両とが衝突した場合に生じる被害の大きさであるリスク値との関係を示す情報である（同、第００２１段落、図２）。

特開２０１２－２３２６９３号公報

上記従来の車両制御装置において、上記障害物検出部は、レーザレーダやカメラなどによって障害物を検出し、検出した障害物の横幅や移動速度に基づいて、セダン、トラック、バスなど、当該障害物の種別を推定する（特許文献１、第００２０段落）。しかし、レーザレーダやカメラなどによって、障害物を正面や斜め前方から検出した場合、障害物の横幅や移動速度だけでは、障害物の種別を正確に推定できないおそれがある。

本開示は、従来の車両制御装置よりも障害物の種別とリスクを正確に推定することで、より確実に障害物と車両との衝突を回避し、または衝突被害を軽減することが可能な車両制御装置を提供する。

本開示の一態様は、車両に搭載される車両制御装置であって、前記車両に搭載された外界センサから出力された外界情報に基づいて前記車両の周囲の物体を検知して立体物情報を生成する立体物情報生成部と、前記外界情報に基づいて前記物体を含む対象領域を前後方向と高さ方向にそれぞれ分割した複数の分割領域の情報を生成するとともに前記複数の分割領域のそれぞれに対して前記車両が衝突したときの被害の大きさに応じた被害度を設定する被害度マップ生成部と、前記被害度に対応する衝突被害度を最小にするように前記車両の走行を制御する走行制御部と、を備えることを特徴とする車両制御装置である。

本開示の上記一態様によれば、従来の車両制御装置よりも障害物の種別とリスクを正確に推定することで、より確実に障害物と車両との衝突を回避し、または衝突被害を軽減することが可能な車両制御装置を提供することができる。

本開示に係る車両制御装置の実施形態１を示すブロック図。 図１の車両制御装置の処理の流れの一例を示すフロー図。 図２の視点変換処理の一例を示す概念図。 図２の特徴抽出処理の一例を説明する画像図。 図２の分割領域を生成する処理の説明図。 図２の被害度を設定する処理の詳細を示すフロー図。 図６の被害度を設定する処理の一例を説明する対象領域の斜視図。 図１のＡＤ地図生成部によって生成された自動運転地図の一例。 図１の自動運転判断部による自車両と対向車との衝突位置の算出結果の一例。 図１の自動運転判断部による衝突被害度の算出例。 図１の自動運転判断部による衝突被害度の算出例。 図１の自動運転判断部による衝突被害度の算出例。 図１の自動運転判断部による衝突被害度の算出例。 本開示に係る車両制御装置の実施形態２の動作を説明する平面図。 実施形態２に係る車両制御装置の自動運転判断部による算出結果の一例。

以下、図面を参照して本開示に係る車両制御装置の実施形態を説明する。

（実施形態１）
図１は、本開示に係る車両制御装置の実施形態１を示すブロック図である。本実施形態の車両制御装置１００は、たとえば、ガソリン車、ハイブリッド車、電気自動車などの車両Ｖに搭載され、車両Ｖの走行を制御する電子制御装置（ＥＣＵ）である。車両制御装置１００は、たとえば、車両Ｖを自律的に走行させる自動運転ＥＣＵであり、入出力インタフェース１１０と、メモリ１２０と、プロセッサ１３０と、不揮発性の補助記憶装置１４０とを備えている。

車両制御装置１００は、たとえば、立体物情報生成部１２１と、被害度マップ生成部１２２と、走行制御部１２３とを備えている。また、本実施形態において、車両制御装置１００は、たとえば、自車情報記憶部１２４と、ＡＤ地図生成部１２５とを、さらに備えている。また、図１に示す例において、被害度マップ生成部１２２は、変換部１２２ａと、特徴抽出部１２２ｂと、被害度設定部１２２ｃとを含む。

上記した車両制御装置１００の各部は、たとえば、プロセッサ１３０によって補助記憶装置１４０に記憶されたプログラムやテーブルをメモリ１２０にロードして実行することで実現される車両制御装置１００の機能ブロックである。

車両制御装置１００が搭載される車両Ｖ（以下、「自車両Ｖ」という。）は、たとえば、外界センサＶ１と、通信ユニットＶ２と、地図ユニットＶ３と、車両センサＶ４と、車両駆動部Ｖ５と、ディスプレイＶ６と、スピーカＶ７とを備えている。これらの自車両Ｖの各部と車両制御装置１００の入出力インタフェース１１０とは、たとえば、ＬＡＮ（Local Area Network）やＣＡＮ（Controller Area Network）を介して接続されている。

外界センサＶ１は、自車両Ｖの周囲の外界情報を取得する。外界センサＶ１は、たとえば、撮像装置Ｖ１１を含む。撮像装置Ｖ１１は、たとえば、単眼カメラまたはステレオカメラを含み、少なくとも自車両Ｖの前方の立体物の画像を外界情報として車両制御装置１００へ出力する。また、外界センサＶ１は、たとえば、レーダ装置Ｖ１２を含む。レーダ装置Ｖ１２は、たとえば、ミリ波レーダ装置またはレーザレーダ装置を含む。レーザレーダ装置は、少なくとも自車両Ｖの前方の立体物の情報を外界情報として車両制御装置１００へ出力する。ミリ波レーダ装置は、たとえば、少なくとも自車両Ｖの前方の立体物の距離、方向、およびミリ波の反射強度を、外界情報として車両制御装置１００へ出力する。

通信ユニットＶ２は、たとえば、自車両Ｖの外部との間で無線通信を行う無線通信機である。より具体的には、通信ユニットＶ２は、たとえば、自車両Ｖと他の車両との間の車車間通信、自車両Ｖと道路側の通信機器などのインフラストラクチャ設備との路車間通信、自車両Ｖと基地局との間の無線通信などを行う。通信ユニットＶ２は、自車両Ｖの外部から受信した情報を、車両制御装置１００へ出力するとともに、車両制御装置１００から入力された情報を、自車両Ｖの外部へ送信する。

通信ユニットＶ２は、たとえば、他の車両の通信ユニットＶ２から他の車両の位置、速度、車両制御情報を受信して、車両制御装置１００へ出力する。また、通信ユニットＶ２は、たとえば、インフラストラクチャ設備から、交通信号機の情報、交通規制の情報、道路の情報などを受信して、車両制御装置１００へ出力する。また、通信ユニットＶ２は、たとえば、車両制御装置１００から出力された自車両Ｖの位置、速度、車両制御情報を、外部の他の車両やインフラストラクチャ設備へ送信する。

地図ユニットＶ３は、たとえば、全球測位衛星システム（ＧＮＳＳ）の測位衛星から電波を受信するアンテナと、受信した電波に基づいて自車両Ｖの位置情報を算出するロケータとを含む。また、地図ユニットＶ３は、記憶装置と、その記憶装置に記憶された地図データベースとを含む。地図ユニットＶ３は、ロケータによって算出した自車両Ｖの位置情報と、地図データベースから取得した自車両Ｖの周辺の道路情報を含む地図情報を、車両制御装置１００へ出力する。地図情報は、たとえば、自車両Ｖの自動運転に必要な道路、標識、地物などの詳細な情報を含んでいる。

車両センサＶ４は、たとえば、エンジンセンサ、操舵角センサ、ステアリングトルクセンサ、ブレーキセンサ、アクセルセンサ、速度センサ、加速度センサなど、自車両Ｖの各種の情報を取得する各種のセンサを含む。車両センサＶ４は、たとえば、取得した自車両Ｖの各種の情報を、地図ユニットＶ３と車両制御装置１００へ出力する。

車両駆動部Ｖ５は、たとえば、車両制御装置１００から入力される制御信号に基づいて、スロットル、ブレーキ、ステアリング、変速機など、自車両Ｖの各部を自動的に操作する複数のアクチュエータを含む。車両駆動部Ｖ５は、たとえば、車両制御装置１００から入力される制御信号に基づいて自車両Ｖの各部を自動的に操作することで、自車両Ｖの自動運転や運転支援を可能にする。

ディスプレイＶ６は、たとえば、液晶表示装置または有機ＥＬ表示装置などを含む。ディスプレイＶ６は、たとえば、車両制御装置１００から入力される画像信号に基づいて、車両センサＶ４によって取得された自車両Ｖの各種の情報、それらの情報に基づく自車両Ｖの運転状態、および、通信ユニットＶ２を介して受信した通信内容、案内または警告などを表示する。ディスプレイＶ６は、たとえば、タッチパネルを含み、自車両Ｖのドライバーが情報を入力する入力装置としても機能する。

スピーカＶ７は、たとえば、車両制御装置１００から入力される制御信号に基づいて、音声案内、注意または警報音などを発する。また、スピーカＶ７は、たとえば、ドライバーの音声を入力して車両制御装置１００へ音声信号を出力するマイクとしての機能を有していてもよい。また、スピーカＶ７とマイクは、それぞれ別に設けられてもよい。

以下、図２から図１３を参照して、図１に示す車両制御装置１００を詳細に説明する。図２は、図１の車両制御装置１００の処理の流れの一例を示すフロー図である。

車両制御装置１００は、たとえば、自車両Ｖの自動運転または運転支援が開始されると、図２に示す処理を開始して、外界情報を取得する処理Ｐ１を実行する。この処理Ｐ１において、車両制御装置１００は、入出力インタフェース１１０を介して、外界センサＶ１から外界情報を取得する。より具体的には、車両制御装置１００は、たとえば、撮像装置Ｖ１１から、外界情報として、自車両Ｖの前方の画像を取得する。

また、車両制御装置１００は、外界情報を取得する処理Ｐ１において、たとえば、レーダ装置Ｖ１２から、外界情報として、自車両Ｖの前方の物体の距離、方向、および反射波の強度を取得する。また、この処理Ｐ１において、車両制御装置１００は、たとえば、通信ユニットＶ２を介して、自車両Ｖの外部の他の車両や、道路側のインフラストラクチャ設備から、自車両Ｖの周囲の物体の情報を取得してもよい。

次に、車両制御装置１００は、物体を検知したか否かを判定する処理Ｐ２を実行する。この処理Ｐ２において、車両制御装置１００は、たとえば、立体物情報生成部１２１により、自車両Ｖに搭載された外界センサＶ１から出力され、入出力インタフェース１１０を介して入力された外界情報を処理して、自車両Ｖの前方または周囲の物体を検知したか否かを判定する。

また、前述の処理Ｐ１において、車両制御装置１００が通信ユニットＶ２を介して外部から自車両Ｖの周囲の物体の情報を取得した場合には、この処理Ｐ２において、外部から取得した物体の情報を用いてもよい。この場合、立体物情報生成部１２１は、外部から取得した物体の情報と、外界センサＶ１から取得した外界情報とを処理して、自車両Ｖの前方または周囲の物体を検知したか否かを判定する。

処理Ｐ２において、立体物情報生成部１２１は、物体が検知されていない（ＮＯ）と判定すると、外界情報を取得する処理Ｐ１へ戻り、物体が検知された（ＹＥＳ）と判定すると、次の立体物情報を生成する処理Ｐ３を実行する。

立体物情報を生成する処理Ｐ３において、車両制御装置１００は、たとえば、立体物情報生成部１２１により、前述の処理Ｐ１で外界センサＶ１から取得した外界情報と、自車両Ｖの外部から取得した物体の情報の少なくとも一方を処理して立体物情報を生成する。ここで、立体物情報は、前の処理Ｐ２で検知された物体ごとに生成され、たとえば、物体の大きさ、形状、位置、速度、加速度、姿勢（向き）、画像、ミリ波レーダの反射強度など、各々の物体に固有の情報を含んでいる。

次に、車両制御装置１００は、たとえば、視点変換処理Ｐ４を実行する。この処理Ｐ４において、車両制御装置１００は、たとえば、変換部１２２ａにより、立体物情報の視点変換を行う。より具体的には、変換部１２２ａは、たとえば、外界センサＶ１によって物体の前後方向に交差する斜め方向から取得された外界情報に基づく立体物情報に含まれる物体の前面の情報を、その前面に正対する正対前面情報に変換する。また、変換部１２２ａは、たとえば、その立体物情報に含まれる物体の側面の情報を、その側面に正対する正対側面情報に変換する。

図３は、図２に示す視点変換処理Ｐ４の一例を示す概念図である。図３に示す例において、立体物情報ＳＭは、外界センサＶ１である撮像装置Ｖ１１によって、物体である車両の前後方向に交差する斜め方向から取得された外界情報としての画像情報に基づいて生成されている。なお、立体物情報ＳＭは、たとえば、物体の前後方向に平行なＸ軸と、物体の幅方向に平行なＹ軸と、物体の高さ方向に平行なＺ軸とからなる３次元直交座標系を用い、原点座標Ｏを基準として表すことができる。

視点変換処理Ｐ４において、変換部１２２ａは、たとえば、立体物情報ＳＭに含まれる物体の前面の画像情報Ｇ１を、その前面に正対する正対前面情報としての前面の正対画像情報ＲＧ１に変換する。また、変換部１２２ａは、たとえば、立体物情報ＳＭに含まれる物体の側面の画像情報Ｇ２を、その側面に正対する正対側面情報としての側面の正対画像情報ＲＧ２に変換する。この視点変換処理Ｐ４は、たとえば、画像情報Ｇ１，Ｇ２を各面の正面から見た仮想的な視点に基づく画像処理である。次に、車両制御装置１００は、たとえば、図２に示す特徴抽出処理Ｐ５を実行する。

図４は、図２に示す特徴抽出処理Ｐ５の一例を説明する画像図である。この特徴抽出処理Ｐ５において、車両制御装置１００は、たとえば、前の処理Ｐ４で変換部１２２ａによって生成された物体の正対画像情報ＲＧ１，ＲＧ２から、図１に示す特徴抽出部１２２ｂによって、物体の特徴的な部分である特徴部分を抽出する。より具体的には、検知された物体が車両である場合、特徴抽出部１２２ｂは、たとえば、物体の側面の正対画像情報ＲＧ２から車輪を特徴部分として抽出する。

より詳細には、特徴抽出部１２２ｂは、たとえば、物体の側面の正対画像情報ＲＧ２に対して画像認識処理を行って、タイヤやホイールの形状、色彩、明度、直径などから車輪を認識する。さらに、特徴抽出部１２２ｂは、たとえば、認識した車輪の位置に基づいて、車両である物体の中央部を規定する。より詳細には、特徴抽出部１２２ｂは、たとえば、車両の側面の正対画像情報ＲＧ２から車両の前輪と後輪を認識し、車両の前後方向（Ｘ軸方向）において、前輪の後端の位置ＸＦと後輪の前端の位置ＸＲとの間に位置する車両の部分を、車両の中央部に規定する。

また、検知された物体が車両である場合、特徴抽出部１２２ｂは、たとえば、物体の正面の正対画像情報ＲＧ１からボンネットを特徴部分として抽出する。より詳細には、特徴抽出部１２２ｂは、たとえば、物体の前面の正対画像情報ＲＧ１に対して画像認識処理を行って、車体と背景の境界線を認識し、ボンネットの傾斜ラインＬ１を認識する。さらに、特徴抽出部１２２ｂは、たとえば、認識したボンネットの傾斜ラインＬ１と、物体の前面の正対画像情報ＲＧ１における幅方向（Ｙ軸方向）の両端との交点Ｐ１，Ｐ２を特定する。

さらに、特徴抽出部１２２ｂは、たとえば、特定した交点Ｐ１，Ｐ２のうち、高さ方向（Ｚ軸方向）における低い位置にある交点Ｐ１を選択し、選択した交点Ｐ１のＺ座標を車両である物体を上部と下部に分割する座標ＺＣとして設定する。図４に示す例では、高さ方向（Ｚ軸方向）において、座標Ｚ０と座標ＺＣとの間が車両の下部であり、座標ＺＣと車両の上端のＺ軸座標である座標ＺＥとの間が車両の上部である。

さらに、特徴抽出部１２２ｂは、たとえば、物体の側面と前面の正対画像情報ＲＧ１，ＲＧ２から物体が存在しない領域を認識してスペースＳとして規定する。図４に示す例において、物体の側面の正対画像情報ＲＧ２には、車両の前後方向（Ｘ軸方向）における後端の座標Ｘ０と車両の中央部の後端の座標ＸＲとの間で、かつ、車両の高さ方向（Ｚ軸方向）における上部の下端の座標ＺＣと上端の座標ＺＥとの間に、スペースＳが規定されている。

また、図４に示す例において、物体の前面の正対画像情報ＲＧ１には、車両の幅方向（Ｙ軸方向）における一端の座標Ｙ０と他端の座標ＹＥとの間で、かつ、車両の高さ方向（Ｚ軸方向）における上端の座標ＺＥと車両の上部の下端の座標ＺＣとの間に、スペースＳが規定されている。次に、車両制御装置１００は、たとえば、図２に示すように、検知した物体が人であるか否かの判定処理Ｐ６を実行する。

この判定処理Ｐ６において、特徴抽出部１２２ｂは、たとえば、外界センサＶ１に含まれる撮像装置Ｖ１１の画像を用いて画像認識処理を行って、検知した物体が、歩行者、自転車、自動二輪車のいずれかに該当するか否かを判定する。なお、この判定処理Ｐ６において、特徴抽出部１２２ｂは、たとえば、外界センサＶ１に含まれるレーダ装置Ｖ１２の検知結果を用い、物体の大きさ、速度、動作、ミリ波レーダの反射強度などに基づいて、検知した物体が歩行者等に該当するか否かを判定してもよい。

判定処理Ｐ６において、特徴抽出部１２２ｂにより、たとえば、検知した物体が、歩行者、自転車、自動二輪車のいずれにも該当しない、すなわち人に該当しない（ＮＯ）、と判定されると、車両制御装置１００は、分割領域を生成する処理Ｐ７を実行する。一方、判定処理Ｐ６において、特徴抽出部１２２ｂにより、たとえば、検知した物体が、歩行者、自転車、自動二輪車のいずれかに該当する、すなわち人に該当する（ＹＥＳ）、と判定されると、車両制御装置１００は、後述する被害度を設定する処理Ｐ８を実行する。

図５は、図２に示す分割領域ＳＲを生成する処理Ｐ７の説明図である。分割領域ＳＲを生成する処理Ｐ７において、車両制御装置１００は、たとえば、特徴抽出部１２２ｂにより、外界情報に基づいて物体を含む対象領域ＯＲを前後方向（Ｘ軸方向）と高さ方向（Ｚ軸方向）にそれぞれ分割した複数の分割領域ＳＲの情報を生成する。この処理Ｐ７において、特徴抽出部１２２ｂは、たとえば、物体を含む対象領域ＯＲを、さらに幅方向（Ｙ軸方向）においても分割して、複数の分割領域ＳＲを生成する。

分割領域ＳＲを生成する処理Ｐ７において、特徴抽出部１２２ｂは、たとえば、図４に示す前述の特徴抽出処理Ｐ５において規定した車両の前後方向（Ｘ軸方向）における前輪の後端の位置ＸＦと後輪の前端の位置ＸＲにおいて、対象領域ＯＲを分割する。また、この処理Ｐ７において、特徴抽出部１２２ｂは、たとえば、図４に示す前述の特徴抽出処理Ｐ５において規定した車両の高さ方向（Ｚ軸方向）における上部と下部に分割する座標ＺＣにおいて、対象領域ＯＲを分割する。

さらに、この処理Ｐ７において、特徴抽出部１２２ｂは、たとえば、図４に示す車両の幅方向（Ｙ軸方向）における一端の座標Ｙ０から他端の座標ＹＥまでの距離の２５％の位置の座標ＹＲと７５％の位置の座標ＹＬにおいて、対象領域ＯＲを分割する。このような対象領域ＯＲの分割位置は、たとえば、最新の衝突安全性試験に基づいて設定することができ、衝突安全性試験の改定に合わせて変更することが望ましい。

以上により、たとえば、物体を含む直方体の対象領域ＯＲは、物体の前後方向に３分割され、物体の幅方向に３分割され、物体の高さ方向に２分割されて、合計１８個の分割領域ＳＲに分割される。なお、物体の各方向における対象領域ＯＲの分割数は一例であり、それぞれ２以上に分割されていればよい。また、物体の幅方向においては、対象領域ＯＲを分割しなくてもよい。

図５に示す例において、物体を含む対象領域ＯＲは、前述のように、複数の分割領域ＳＲに分割され、たとえば、前後方向:幅方向:高さ方向の各方向に対して、後部:右側:下部、中央部:右側:下部、前部:右側:下部の各領域ＳＲ１１１、ＳＲ２１１、ＳＲ３１１を含む。また、複数の分割領域ＳＲは、たとえば、後部:中央部:下部、中央部:中央部:下部、前部:中央部:下部、後部:左側:下部、中央部:左側:下部、前部:左側:下部の各分割領域ＳＲ１２１、ＳＲ２２１、ＳＲ３２１、ＳＲ１３１、ＳＲ２３１、ＳＲ３３１を含む。

さらに、複数の分割領域ＳＲは、たとえば、前後方向:幅方向:高さ方向の各方向に対して、後部:右側:上部、中央部:右側:上部、前部:右側:上部の各領域ＳＲ１１２、ＳＲ２１２、ＳＲ３１２を含む。また、複数の分割領域ＳＲは、たとえば、後部:中央部:上部、中央部:中央部:上部、前部:中央部:上部、後部:左側:上部、中央部:左側:上部、前部:左側:上部の各分割領域ＳＲ１２２、ＳＲ２２２、ＳＲ３２２、ＳＲ１３２、ＳＲ２３２、ＳＲ３３２を含む。分割領域ＳＲを生成する処理Ｐ７の終了後、車両制御装置１００は、たとえば、被害度を設定する処理Ｐ８を実行する。

図６は、図２の被害度を設定する処理Ｐ８の詳細を示すフロー図である。車両制御装置１００は、たとえば、図６に示す処理Ｐ８を開始すると、まず、被害度設定部１２２ｃにより、物体を含む対象領域ＯＲが複数の分割領域ＳＲを有するか否かを判定する処理Ｐ８０１を実行する。この処理Ｐ８０１において、対象領域ＯＲが分割領域ＳＲを有しない（ＮＯ）と判定されると、車両制御装置１００は、たとえば、被害度設定部１２２ｃによって、対象領域ＯＲを人（歩行者、自転車、二輪車など）に設定する処理Ｐ８０２を実行し、その後、後述する被害度を設定する処理Ｐ８１４を実行する。

一方、上記の処理Ｐ８０１において、たとえば、対象領域ＯＲが分割領域ＳＲを有する（ＹＥＳ）と判定されると、車両制御装置１００は、対象領域ＯＲの前部の上部にスペースＳを有するか否かを判定する処理Ｐ８０３を実行する。この処理Ｐ８０３において、車両制御装置１００は、たとえば、被害度設定部１２２ｃにより、対象領域ＯＲの複数の分割領域ＳＲのうち、前部:右側:上部、前部:中央部:上部、前部:左側:上部の各分割領域ＳＲ３１２、ＳＲ３２２、ＳＲ３３２のいずれかにスペースＳを有するか否かを判定する。

この処理Ｐ８０３において、たとえば、分割領域ＳＲ３１２、ＳＲ３２２、ＳＲ３３２のいずれかに所定のスペースＳを有する（ＹＥＳ）と判定されると、車両制御装置１００は、前部の上部の分割領域ＳＲをスペースＳに設定する処理Ｐ８０４を実行する。この処理Ｐ８０４において、車両制御装置１００は、たとえば、被害度設定部１２２ｃにより、対象領域ＯＲの複数の分割領域ＳＲのうち、前部:右側:上部、前部:中央部:上部、前部:左側:上部の各分割領域ＳＲ３１２、ＳＲ３２２、ＳＲ３３２をスペースＳに設定する。

次に、車両制御装置１００は、たとえば、前部の下部の分割領域ＳＲをフロント部に設定する処理Ｐ８０５を実行する。この処理Ｐ８０５において、車両制御装置１００は、たとえば、被害度設定部１２２ｃにより、対象領域ＯＲの複数の分割領域ＳＲのうち、前部:右側:下部、前部:中央部:下部、前部:左側:下部の各分割領域ＳＲ３１１、ＳＲ３２１、ＳＲ３３１を車両のフロント部に設定する。

次に、車両制御装置１００は、たとえば、対象領域ＯＲの後部の上部にスペースＳを有するか否かを判定する処理Ｐ８０６を実行する。この処理Ｐ８０６において、車両制御装置１００は、たとえば、被害度設定部１２２ｃにより、対象領域ＯＲの複数の分割領域ＳＲのうち、後部:右側:上部、後部:中央部:上部、後部:左側:上部の各分割領域ＳＲ１１２、ＳＲ１２２、ＳＲ１３２のいずれかにスペースＳを有するか否かを判定する。

この処理Ｐ８０６において、たとえば、分割領域ＳＲ１１２、ＳＲ１２２、ＳＲ１３２のいずれかに所定のスペースＳを有しない（ＮＯ）と判定されると、車両制御装置１００は、後述する残りの分割領域ＳＲをキャビンに設定する処理Ｐ８０９を実行する。

一方、上記の処理Ｐ８０６において、たとえば、分割領域ＳＲ１１２、ＳＲ１２２、ＳＲ１３２のいずれかに所定のスペースＳを有する（ＹＥＳ）と判定されると、車両制御装置１００は、後部の上部の分割領域ＳＲをスペースＳに設定する処理Ｐ８０７を実行する。この処理Ｐ８０７において、車両制御装置１００は、たとえば、被害度設定部１２２ｃにより、対象領域ＯＲの複数の分割領域ＳＲのうち、後部:右側:上部、後部:中央部:上部、後部:左側:上部の各分割領域ＳＲ１１２、ＳＲ１２２、ＳＲ１３２をスペースＳに設定する。

次に、車両制御装置１００は、たとえば、後部の下部の分割領域ＳＲをリア部に設定する処理Ｐ８０８を実行する。この処理Ｐ８０８において、車両制御装置１００は、たとえば、被害度設定部１２２ｃにより、対象領域ＯＲの複数の分割領域ＳＲのうち、後部:右側:下部、後部:中央部:下部、後部:左側:下部の各分割領域ＳＲ１１１、ＳＲ１２１、ＳＲ１３１を車両のリア部に設定する。

次に、車両制御装置１００は、たとえば、残りの分割領域ＳＲをキャビンに設定する処理Ｐ８０９を実行する。より詳細には、たとえば、前述の処理Ｐ８０６において、対象領域ＯＲの後部の上部にスペースＳを有する（ＹＥＳ）と判定された場合、この処理Ｐ８０９において、車両制御装置１００は、次の各分割領域ＳＲをキャビンに設定する。車両制御装置１００は、たとえば、被害度設定部１２２ｃにより、中央部:右側:上部、中央部:中央部:上部、中央部:左側:上部、中央部:右側:下部、中央部:中央部:下部、中央部:左側:下部、の各分割領域ＳＲ２１２、ＳＲ２２２、ＳＲ２３２、ＳＲ２１１、ＳＲ２２１、ＳＲ２３１をキャビンに設定する。その後、車両制御装置１００は、後述する被害度を設定する処理Ｐ８１４を実行する。

一方、たとえば、前述の処理Ｐ８０６において、対象領域ＯＲの後部の上部にスペースＳを有しない（ＮＯ）と判定された場合、この処理Ｐ８０９において、車両制御装置１００は、上記の各分割領域ＳＲに加えて、次の各分割領域ＳＲをキャビンに設定する。車両制御装置１００は、たとえば、被害度設定部１２２ｃにより、後部:右側:上部、後部:中央部:上部、後部:左側:上部、後部:右側:下部、後部:中央部:下部、後部:左側:下部、の各分割領域ＳＲ１１２、ＳＲ１２２、ＳＲ１３２、ＳＲ１１１、ＳＲ１２１、ＳＲ１３１をキャビンに設定する。その後、車両制御装置１００は、後述する被害度を設定する処理Ｐ８１４を実行する。

また、前述の処理Ｐ８０３において、たとえば、分割領域ＳＲ３１２、ＳＲ３２２、ＳＲ３３２のいずれにも所定のスペースＳを有しない（ＮＯ）と判定されると、車両制御装置１００は、前部の分割領域ＳＲをキャビンに設定する処理Ｐ８１０を実行する。より詳細には、この処理Ｐ８１０において、車両制御装置１００は、たとえば、被害度設定部１２２ｃにより、対象領域ＯＲの複数の分割領域ＳＲのうち、前部:右側:下部、前部:中央部:下部、前部:左側:下部、前部:右側:上部、前部:中央部:上部、前部:左側:上部の各分割領域ＳＲ３１１、ＳＲ３２１、ＳＲ３３１、ＳＲ３１２、ＳＲ３２２、ＳＲ３３２をキャビンに設定する。

その後、車両制御装置１００は、たとえば、外界センサＶ１に含まれるレーダ装置Ｖ１２であるミリ波レーダ装置による物体の検知結果に基づいて、物体から所定のしきい値を超える有効な強度の反射波が得られたか否かを判定する処理Ｐ８１１を実行する。この処理Ｐ８１１において、車両制御装置１００は、たとえば、被害度設定部１２２ｃにより、有効な強度の反射波が得られていない（ＮＯ）と判定されると、前述の処理Ｐ８０９を実行する。

一方、上記の処理Ｐ８１１において、車両制御装置１００は、たとえば、被害度設定部１２２ｃにより、有効な強度の反射波が得られた（ＹＥＳ）と判定されると、対象領域ＯＲにウィンドシールドを含む分割領域ＳＲを有するか否かを判定する処理Ｐ８１２を実行する。この処理Ｐ８１２において、車両制御装置１００は、たとえば、被害度設定部１２２ｃにより、ミリ波レーダ装置よる物体の検知結果を用い、金属よりも反射強度が小さい所定の範囲の反射強度の反射波が得られた分割領域ＳＲを、ウィンドシールドを含む分割領域ＳＲとして認識する。

上記の処理Ｐ８１２において、たとえば、中央部:右側:上部および後部:右側:上部、または、中央部:左側:上部および後部:左側:上部の分割領域ＳＲがウィンドシールドを含む（ＹＥＳ）と判定されると、車両制御装置１００は前述の処理Ｐ８０９を実行する。一方、上記の処理Ｐ８１２において、中央部:右側:上部および後部:右側:上部、ならびに、中央部:左側:上部および後部:左側:上部の分割領域ＳＲがウィンドシールドを含まない（ＮＯ）と判定されると、車両制御装置１００は前後方向の中央部および後部の分割領域ＳＲを荷室または荷台に設定する処理Ｐ８１３を実行する。

この処理Ｐ８１３において、車両制御装置１００は、たとえば、被害度設定部１２２ｃにより、複数の分割領域ＳＲのうち、中央部:右側:上部、中央部:中央部:上部、中央部:左側:上部、後部:右側:上部、後部:中央部:上部、後部:左側:上部の各分割領域ＳＲ２１２、ＳＲ２２２、ＳＲ２３２、ＳＲ１１２、ＳＲ１２２、ＳＲ１３２を荷室または荷台に設定する。さらに、車両制御装置１００は、たとえば、被害度設定部１２２ｃにより、複数の分割領域ＳＲのうち、中央部:右側:下部、中央部:中央部:下部、中央部:左側:下部、後部:右側:下部、後部:中央部:下部、後部:左側:下部の各分割領域ＳＲ２１１、ＳＲ２２１、ＳＲ２３１、ＳＲ１１１、ＳＲ１２１、ＳＲ１３１を荷室または荷台に設定する。その後、車両制御装置１００は、被害度を設定する処理Ｐ８１４を実行する。

図７は、図６の被害度を設定する処理Ｐ８１４の一例を説明する対象領域ＯＲの斜視図である。また、以下の表１に、被害度を設定する処理Ｐ８１４に使用されるテーブルの一例を示す。車両は、衝突時の運動エネルギーの大部分を、車体の一部の変形によって吸収する。一般に、車体は、前後方向よりも幅方向において、衝撃に弱く変形が大きくなる。そのため、表１では、クラッシャブルゾーンである車両のフロント部およびリア部よりも、キャビンにおいて被害度が大きくなるように設定されている。

また、一般に、車両の前後方向の衝突では、車両の前面の全体が衝突するフルフラップ衝突よりも、車両の前面の一部が衝突するオフセット衝突の方が、車体の変形が大きくなる。そのため、表１において、フロント部およびリア部は、幅方向における中央部よりも左右両側において、被害度が大きくなるように設定されている。また、表１では、人に対する被害を防止するために、人を含む対象領域ＯＲの被害度が、たとえば車両の被害度の２倍以上で、最大となるように設定されている。

より具体的には、図６の処理Ｐ８０１、処理Ｐ８０２を経て、対象領域ＯＲの物体が人に設定された場合、前述の処理Ｐ８１４において、車両制御装置１００は、次のように被害度を設定する。車両制御装置１００は、たとえば、被害度設定部１２２ｃにより、表１に従って、人を含む対象領域ＯＲの被害度を「１０」に設定する。これにより、図７の左上に示すように、人を含む対象領域ＯＲの全体の被害度が「１０」に設定される。

また、図６の処理Ｐ８０１～Ｐ８０６、Ｐ８０７～Ｐ８０９を経て、対象領域ＯＲの物体がセダン型の車両に設定された場合、前述の処理Ｐ８１４において、車両制御装置１００は、次のように被害度を設定する。車両制御装置１００は、たとえば、被害度設定部１２２ｃにより、表１に従って、図７の上部中央部に示すセダン型の車両を含む対象領域ＯＲの各分割領域ＳＲに対して被害度を設定する。より具体的には、被害度設定部１２２ｃは、たとえば、スペースＳに設定された後部の上部の分割領域ＳＲ１１２、ＳＲ１２２、ＳＲ１３２と、前部の上部の分割領域ＳＲ３１２、ＳＲ３２２、ＳＲ３３２の被害度を、すべて「１」に設定する。

また、被害度設定部１２２ｃは、たとえば、セダン型の車両を含む対象領域ＯＲにおいて、フロント部に設定された前部:右側:下部、前部:中央部:下部、前部:左側:下部の分割領域ＳＲ３１１、ＳＲ３２１、ＳＲ３３１の被害度をそれぞれ「３」、「２」、「３」に設定する。同様に、被害度設定部１２２ｃは、たとえば、セダン型の車両を含む対象領域ＯＲにおいて、キャビンに設定された中央部:右側:上部、中央部:中央部:上部、中央部:左側:上部の分割領域ＳＲ２１２、ＳＲ２２２、ＳＲ２３２の被害度を、それぞれ「５」に設定する。

同様に、被害度設定部１２２ｃは、たとえば、セダン型の車両を含む対象領域ＯＲにおいて、キャビンに設定された中央部:右側:下部、中央部:中央部:下部、中央部:左側:下部の分割領域ＳＲ２１１、ＳＲ２２１、ＳＲ２３１の被害度を、それぞれ「４」に設定する。同様に、被害度設定部１２２ｃは、たとえば、セダン型の車両を含む対象領域ＯＲにおいて、リア部に設定された後部:右側:下部、後部:中央部:下部、後部:左側:下部の分割領域ＳＲ１１１、ＳＲ１２１、ＳＲ１３１の被害度を、それぞれ「３」、「２」、「３」に設定する。

また、図６の処理Ｐ８０１、Ｐ８０３～Ｐ８０６、Ｐ８０９を経て対象領域ＯＲの物体がミニバン型の車両に設定された場合、対象領域ＯＲの後部:右側:上部、後部:中央部:上部、後部:左側:上部の各分割領域ＳＲ１１２、ＳＲ１２２、ＳＲ１３２は、キャビンに設定されている。そのため、処理Ｐ８１４において、車両制御装置１００は、たとえば、被害度設定部１２２ｃにより、図７の右上に示すミニバン型の車両を含む対象領域ＯＲの後部の上部の各分割領域ＳＲ１１２、ＳＲ１２２、ＳＲ１３２の被害度を、表１に従って、それぞれ「５」に設定する。

また、図６の処理Ｐ８０１、Ｐ８０３、Ｐ８１０～Ｐ８１２、Ｐ８０９を経て、対象領域ＯＲの物体が、図７の左下に示すバスに設定された場合、前述の処理Ｐ８１４において、車両制御装置１００は、次のように被害度を設定する。車両制御装置１００は、たとえば、被害度設定部１２２ｃにより、表１に従って、キャビンに設定された対象領域ＯＲの上部のすべての分割領域ＳＲの被害度を「５」に設定し、キャビンに設定された対象領域ＯＲの下部のすべての分割領域ＳＲの被害度を「４」に設定する。

また、図６の処理Ｐ８０１、Ｐ８０３、Ｐ８１０～Ｐ８１３を経て、対象領域ＯＲの物体が、図７の右下に示すトラックに設定された場合、前述の処理Ｐ８１４において、車両制御装置１００は、次のように被害度を設定する。車両制御装置１００は、たとえば、被害度設定部１２２ｃにより、表１に従って、キャビンに設定された対象領域ＯＲの前部の上部のすべての分割領域ＳＲの被害度を「５」に設定する。

さらに、被害度設定部１２２ｃは、たとえば、荷台に設定された対象領域ＯＲの中央部の上部および後部の上部の分割領域ＳＲ２１２、ＳＲ２２２、ＳＲ２３２、ＳＲ１１２、ＳＲ１２２、ＳＲ１３２の被害度を、表１に従って、それぞれ「２」に設定する。同様に、被害度設定部１２２ｃは、荷台に設定された対象領域ＯＲの中央部の下部および後部の下部の分割領域ＳＲ２１１、ＳＲ２２１、ＳＲ２３１、ＳＲ１１１、ＳＲ１２１、ＳＲ１３１の被害度を、表１に従って、それぞれ「４」に設定する。

図１に示す自車情報記憶部１２４には、たとえば、図５に示す対象領域ＯＲと同様に、自車両Ｖを含む自車領域ＶＯＲを分割した複数の自車分割領域ＶＳＲの情報と、その複数の自車分割領域ＶＳＲのそれぞれに対して設定された物体が衝突したときの被害の大きさに応じた自車被害度とが記録される。

図１に示すＡＤ地図生成部１２５は、たとえば、地図ユニットＶ３の出力である自車両Ｖの位置情報および自車両Ｖの周辺の道路情報を含む地図情報と、被害度マップ生成部１２２から出力された物体の立体物情報を融合させて自車両Ｖの自動運転地図を生成する。また、ＡＤ地図生成部１２５は、たとえば、自車情報記憶部１２４、被害度マップ生成部１２２、地図ユニットＶ３、車両センサＶ４などから入力された情報に基づいて、自車両Ｖの走行予定経路を生成して走行制御部１２３へ出力する。

走行制御部１２３は、たとえば、自動運転判断部１２３ａと車両制御部１２３ｂとを含む。自動運転判断部１２３ａは、たとえば、ＡＤ地図生成部１２５から入力された自動運転地図および走行予定経路と、車両センサＶ４から入力された自車両Ｖの各種のセンサ情報とに基づいて、自車両Ｖの自動運転に必要な車両駆動部Ｖ５に対する制御量を算出する。車両制御部１２３ｂは、自動運転判断部１２３ａによって算出された車両駆動部Ｖ５に対する制御量に基づいて、車両駆動部Ｖ５、ディスプレイＶ６、スピーカＶ７等を制御して、自車両Ｖの自動運転または運転支援を行う。

以下、本実施形態の車両制御装置１００の動作を説明する。本実施形態の車両制御装置１００は、前述のように、自車両Ｖに搭載され、たとえば、外界センサＶ１、通信ユニットＶ２、地図ユニットＶ３、車両センサＶ４、車両駆動部Ｖ５、ディスプレイＶ６、およびスピーカＶ７に接続されている。車両制御装置１００は、たとえば、走行制御部１２３によって車両駆動部Ｖ５を制御して、自車両Ｖの自動運転または運転支援を行う。

図８は、ＡＤ地図生成部１２５によって生成された自動運転地図の一例である。この例において、自車両Ｖが片側一車線の道路を前方の交差点へ向けて走行し、対向車ＯＶがその道路の反対車線を反対方向から同じ交差点へ向けて走行している。また、対向車ＯＶは、交差点を右折しようとしている。自車両Ｖに搭載された車両制御装置１００は、たとえば、地図ユニットＶ３から出力された自車両Ｖの周辺の地図情報に基づいて、図８に示すような自動運転地図を生成する。

また、車両制御装置１００は、たとえば、ＡＤ地図生成部１２５により、自車情報記憶部１２４から、自車両Ｖの立体物情報、自車領域ＶＯＲ、複数の自車分割領域ＶＳＲ、および各々の自車分割領域ＶＳＲに設定された被害度を読み込んで、自動運転地図に反映させる。また、車両制御装置１００は、たとえば、外界センサＶ１によって検出された対向車ＯＶの情報に基づいて、立体物情報生成部１２１によって立体物情報を生成する。さらに、車両制御装置１００は、生成した立体物情報に基づいて、たとえば、被害度マップ生成部１２２により、図３から図７および表１に示すように、対向車ＯＶに対象領域ＯＲと複数の分割領域ＳＲを設定して、各々の分割領域ＳＲに被害度を設定する。

車両制御装置１００は、たとえば、外界センサＶ１から入力された対向車ＯＶの情報や、車両センサＶ４から入力されたセンサ情報に基づいて、自動運転判断部１２３ａにより、図８に示すように、対向車ＯＶと自車両Ｖの走行経路を推定する。また、自動運転判断部１２３ａは、たとえば、推定した走行経路に基づいて、自車両Ｖと対向車ＯＶとの衝突の可能性を判定し、衝突の可能性がある場合には、車両駆動部Ｖ５の制御によって自車両Ｖと対向車ＯＶとの衝突が回避可能であるか否かを判定する。

自車両Ｖと対向車ＯＶとの衝突を回避可能であると判定されると、車両制御装置１００は、たとえば、車両制御部１２３ｂにより車両駆動部Ｖ５を制御する。これにより、自車両Ｖのスロットル、ブレーキ、ステアリング等が自動的に操作され、自車両Ｖと対向車ＯＶとの衝突が回避される。一方、車両制御装置１００は、自車両Ｖと対向車ＯＶとの衝突が回避不能であると判定されると、たとえば、自動運転判断部１２３ａにより、所定時間経過後の自車両Ｖと対向車ＯＶの位置を算出して、衝突位置ＣＰを算出する。

図９は、自動運転判断部１２３ａによる自車両Ｖと対向車ＯＶとの衝突位置ＣＰと衝突被害度の算出結果の一例である。図９に示す例において、自車両Ｖと対向車ＯＶはともに図７の上部中央部に示すセダン型の車両である。また、自車両Ｖと対向車ＯＶとは、自車両Ｖの中央部:右側:下部および中央部:右側:上部の自車分割領域ＶＳＲ２１１、ＶＳＲ２１２と、対向車ＯＶの前部：右側：下部および前部：右側：上部の分割領域ＳＲ３１１、３１２との間の衝突位置ＣＰでの衝突が予測されている。

この場合、衝突位置ＣＰを含む自車両Ｖの自車分割領域ＶＳＲ２１１、ＶＳＲ２１２は、それぞれ、キャビン上部右側と、キャビン下部右側であり、表１に示すように、自車被害度は、それぞれ「５」と「４」に設定されている。また、対向車ＯＶの衝突位置ＣＰを含む分割領域ＳＲ３１２、３１３は、それぞれ、スペースＳと、フロント部の右側であり、表１に示すように、被害度は、それぞれ「１」と「３」に設定されている。したがって、図９に示す自車両Ｖと対向車ＯＶの衝突被害度は、たとえば、自動運転判断部１２３ａによって、図９の表に示すように算出される。

自車両Ｖと対向車ＯＶの衝突被害度は、たとえば、自車両Ｖの自車分割領域ＶＳＲに設定された自車被害度と、対向車ＯＶの分割領域ＳＲに設定された被害度の積に応じた値として求めることができる。なお、図９の表に示す例では、係数が「３」に設定され、自車両Ｖと対向車ＯＶの分割領域ＳＲを上部と下部に分割して、それぞれ、自車両Ｖの自車被害度と対向車ＯＶの被害度と係数の積を衝突被害度として算出し、それらの合計を全体の衝突被害度としている。この係数は、自車両Ｖと衝突する物体の相対速度や重量に応じて設定される数値であり、「３」には限定されない。

ここで、車両制御装置１００は、たとえば、走行制御部１２３の自動運転判断部１２３ａにより、自車両Ｖの自車分割領域ＶＳＲおよび対向車ＯＶの分割領域ＳＲに設定された自車被害度および被害度に対応する衝突被害度を最小にするように自車両Ｖの走行を制御する。より具体的には、走行制御部１２３は、たとえば、自動運転判断部１２３ａにより、以下の表２に示すように、現在時刻から衝突予測時刻までの間に実現可能な舵角制御と加減速制御の組み合わせに対する衝突被害度をそれぞれ算出する。

表２に示す例において、走行制御部１２３は、たとえば、自動運転判断部１２３ａにより、舵角維持、右転舵、および左転舵の３種の舵角制御と、車速維持、加速、および減速の３種の加減速制御との組み合わせに対する衝突被害度をそれぞれ算出している。その結果、たとえば、舵角制御を舵角維持とし、加減速制御を減速とする車両制御を行った場合の衝突被害度が、最小の「７」となっている。

これは、上記の車両制御により、図９に示す衝突位置ＣＰが、たとえば、自車両Ｖのフロント部である前部:中央部:下部の自車分割領域ＶＳＲ３２１と、対向車ＯＶのフロント部である前部:左側:下部の分割領域ＳＲ３３１との間に変更されることに起因する。この場合、走行制御部１２３は、たとえば、車両制御部１２３ｂによって車両駆動部Ｖ５を制御して、衝突被害度が最小になる上記の車両制御を実行する。その結果、自車両Ｖのフロント部と、対向車ＯＶのフロント部を衝突させて双方のクラッシャブルゾーンに衝撃を吸収させることで、衝突被害を最小限にすることができる。

以上のように、本実施形態の車両制御装置１００は、車両Ｖに搭載される制御装置であって、立体物情報生成部１２１と、被害度マップ生成部１２２と、走行制御部１２３とを備えている。立体物情報生成部１２１は、車両Ｖに搭載された外界センサＶ１から出力された外界情報に基づいて、車両Ｖの周囲の物体を検知して立体物情報を生成する。被害度マップ生成部１２２は、生成された外界情報に基づいて、物体を含む対象領域ＯＲを前後方向と高さ方向にそれぞれ分割した複数の分割領域ＳＲの情報を生成するとともに、複数の分割領域ＳＲのそれぞれに対して、車両Ｖが衝突したときの被害の大きさ応じた被害度を設定する。そして、走行制御部１２３は、分割領域ＳＲに設定された被害度に対応する衝突被害度を最小にするように、車両Ｖの走行を制御する。

このような構成により、本実施形態の車両制御装置１００は、外界センサＶ１によって対向車ＯＶなどの障害物が検知された場合に、外界センサＶ１から出力された外界情報に基づいて、障害物の立体物情報を生成することができる。さらに、本実施形態の車両制御装置１００は、生成された立体物情報に基づいて、障害物を含む対象領域ＯＲを、その障害物の前後方向と高さ方向にそれぞれ分割した複数の分割領域ＳＲの情報を生成し、各々の分割領域ＳＲに対して被害度を設定することができる。これにより、障害物の前後方向と高さ方向に応じて、従来の車両制御装置よりも詳細にリスクを推定することができ、走行制御部１２３によって障害物との衝突を回避し、または衝突被害度を最小にするように車両Ｖの走行を制御することができる。

また、本実施形態の車両制御装置１００は、変換部１２２ａと特徴抽出部１２２ｂとをさらに備えている。変換部１２２ａは、外界センサＶ１によって物体の前後方向に交差する斜め方向から取得された外界情報に基づく立体物情報に含まれる物体の前面および側面の情報を、それらの前面および側面にそれぞれ正対する正対前面情報および正対側面情報に変換する。特徴抽出部１２２ｂは、正対側面情報から物体の特徴部分を抽出する。被害度マップ生成部１２２は、抽出された特徴部分に基づいて対象領域ＯＲを前後方向に複数の分割領域ＳＲに分割する。

この構成により、本実施形態の車両制御装置１００は、撮像装置Ｖ１１やレーダ装置Ｖ１２によって対向車ＯＶなどの物体の外界情報が斜め方向から取得された場合でも、物体の前面と側面にそれぞれ正対する正対前面情報と正対側面情報を得ることができる。さらに、本実施形態の車両制御装置１００は、得られた正対前面情報と正対側面情報に基づいて、より正確に物体の特徴部分を抽出することができる。これにより、物体の特徴に応じた複数の分割領域ＳＲをより正確に生成することができ、従来の車両制御装置よりも障害物の種別とリスクをより正確に推定することが可能になる。

また、本実施形態の車両制御装置１００において、外界センサＶ１は、撮像装置Ｖ１１を含み、外界情報は、撮像装置Ｖ１１によって撮影した物体の画像情報を含む。また、立体物情報に含まれる物体の前面および側面の情報は、斜め方向から撮影した物体の前面および側面の画像情報であり、上記正対前面情報と正対側面情報は、それぞれ、物体の前面の正対画像情報と物体の側面の正対画像情報である。

この構成により、本実施形態の車両制御装置１００は、撮像装置Ｖ１１によって対向車ＯＶなどの物体の画像が斜め方向から撮影された場合でも、物体の前面と側面にそれぞれ正対する正対画像情報ＲＧ１と正対画像情報ＲＧ２を得ることができる。さらに、本実施形態の車両制御装置１００は、得られた正対画像情報ＲＧ１と正対画像情報ＲＧ２に基づいて、より正確に物体の特徴部分を抽出することができる。これにより、物体の特徴に応じた複数の分割領域ＳＲをより正確に生成することができ、従来の車両制御装置よりも障害物の種別とリスクをより正確に推定することが可能になる。

また、本実施形態の車両制御装置１００は、自車情報記憶部１２４をさらに備えている。自車情報記憶部１２４は、車両Ｖを含む自車領域ＶＯＲを分割した複数の自車分割領域ＶＳＲの情報と、その複数の自車分割領域ＶＳＲのそれぞれに対して設定された物体が衝突したときの被害の大きさに応じた自車被害度と、が記録されている。また、走行制御部１２３は、被害度と自車被害度の積に応じた衝突被害度が最小になるように、車両Ｖの走行を制御する。

この構成により、本実施形態の車両制御装置１００は、自車両Ｖの複数の自車分割領域ＶＳＲの各々に設定された自車被害度と、対象領域ＯＲの複数の分割領域ＳＲの各々に設定された被害度とに基づいて、より正確に衝突被害度を推定することが可能になる。したがって、その衝突被害度が最小になるように走行制御部１２３によって車両Ｖの走行を制御することで、自車両Ｖと物体との衝突によるリスクをより低減することが可能になる。

また、本実施形態の車両制御装置１００において、特徴抽出部１２２ｂは、正対側面情報から物体が存在しない領域を認識してスペースＳとして規定し、スペースＳと複数の分割領域ＳＲとに基づいて物体が存在する分割領域ＳＲを車両Ｖの一部として設定する。この構成により、図５に示すように、外界センサＶ１によって検知した車両の種別をより正確に識別して、図７および表１に示すように、車両の種別と部分に応じた被害度を、各々の分割領域ＳＲに設定することが可能になる。

また、本実施形態の車両制御装置１００において、外界センサＶ１は、たとえばレーダ装置Ｖ１２としてミリ波レーダ装置を含む。また、被害度マップ生成部１２２は、ミリ波レーダ装置から出力されたレーダの反射強度に基づいてウィンドシールドを含む分割領域ＳＲを認識し、複数の分割領域ＳＲのうちウィンドシールドを含む分割領域ＳＲに車両のキャビンに対応する被害度を設定する。この構成により、ミリ波レーダ装置から出力された外界情報に基づいて、対向車ＯＶなどの車両のキャビンを識別することが可能になる。

また、本実施形態の車両制御装置１００は、セダン型の自車両Ｖだけでなく、図７に示すような様々な種類の車両に搭載することが可能であり、様々な種類の車両の衝突被害度を、従来の車両制御装置よりも正確に推定することができる。また、図８および図９に示すような対向車ＯＶとの衝突だけでなく、自車両Ｖの追突時の衝突被害度なども正確に推定することが可能である。以下、図１０から図１３を参照して、自動運転判断部１２３ａによる衝突被害度の算出例を説明する。

図１０は、停車中のセダン型の先行車両ＬＶの後部の衝突位置ＣＰに、セダン型の自車両Ｖの前部が追突した場合を示す。この場合、たとえば、先行車両ＬＶの上部と自車両Ｖの上部と下部の衝突被害度は、それぞれ「３」と「１２」であり、全体の衝突被害度は「１５」である。図１１は、先行車両ＬＶである停車中のトラックの後部の衝突位置ＣＰに、セダン型の自車両Ｖの前部が追突した場合を示す。この場合、たとえば、先行車両ＬＶの下部と自車両Ｖの上部と下部の衝突被害度は、それぞれ「１２」と「２４」であり、全体の衝突被害度は「３６」である。

図１０に示すように、セダン型の車両がセダン型の車両に追突する場合よりも、図１１に示すように、セダン型の車両がトラックに追突する場合の方が、衝突被害度が大きくなっている。その理由は、駆動部品が露出しているトラックの荷台の下部に、トラックよりも全高が低いセダン型の車両が衝突するためである。

図１２は、先行車両ＬＶである停車中のトラックの後部の衝突位置ＣＰに、トラックである自車両Ｖの前部が追突した場合を示す。この場合、たとえば、先行車両ＬＶと自車両Ｖの上部と下部の衝突被害度は、それぞれ「３０」と「４８」であり、全体の衝突被害度は「７８」である。図１３は、停車中のセダン型の先行車両ＬＶの後部の衝突位置ＣＰに、トラックである自車両Ｖの前部が追突した場合を示す。この場合、たとえば、先行車両ＬＶの上部および下部と自車両Ｖの下部との衝突被害度は、それぞれ「１２」と「２４」であり、全体の衝突被害度は「３６」である。

図１３に示すように、セダン型の先行車両ＬＶにトラックである自車両Ｖが追突する場合よりも、図１２に示すように、先行車両ＬＶであるトラックの後部に、トラックである自車両Ｖが追突する場合の方が、衝突被害度が大きくなっている。その理由は、トラックのキャビンは、車体の前方に配置されており、ウィンドシールドは車体の前部の上部に位置するためである。より詳細には、トラックよりも全高が低いセダン型の先行車に後続のトラックが追突する場合は、後続のトラックのウィンドシールドまで衝突の影響が及びにくいため、衝突被害度が比較的に小さくなる。しかし、先行のトラックに後続のトラックが追突する場合は、後続のトラックのウィンドシールドまで衝突の影響が及ぶため、衝突被害度が比較的に大きくなる。

以上説明したように、本実施形態によれば、従来の車両制御装置よりも障害物の種別とリスクを正確に推定し、より確実に障害物と車両Ｖとの衝突を回避し、または衝突被害を軽減することが可能な車両制御装置１００を提供することができる。

（実施形態２）
次に、本開示に係る車両制御装置の実施形態２を説明する。本実施形態の車両制御装置１００は、被害度マップ生成部１２２が、自車両Ｖの外部から送信された物体の情報を、自車両Ｖに搭載された通信ユニットＶ２を介して取得する点で、実施形態１の車両制御装置１００と異なっている。本実施形態の車両制御装置１００のその他の点は、実施形態１の車両制御装置１００と同様であるので、同様の部分には同様の符号を付して説明を省略する。

図１４は、本実施形態の車両制御装置１００の動作を説明する平面図である。図１に示す車両制御装置１００が搭載された自車両Ｖは、片側一車線の道路を直進している。その道路に併設された駐車スペースに、２台の駐車車両ＰＶ１，ＰＶ２が縦列に駐車している。これらの駐車車両ＰＶ１，ＰＶ２は、図１に示す自車両Ｖと同様の構成を有し、車両制御装置１００が搭載されている。駐車車両ＰＶ１，ＰＶ２は、駐車中においても、外界センサＶ１によって駐車車両ＰＶ１，ＰＶ２の周囲の物体を検知している。

図１４に示す例において、自車両Ｖの進行方向における前側に駐車した先頭の駐車車両ＰＶ１に搭載された外界センサＶ１は、道路を横断しようとしている歩行者Ｐを検知している。この、歩行者Ｐは、先頭の駐車車両ＰＶ１の陰に隠れて、その後方に駐車した駐車車両ＰＶ２の外界センサＶ１と、自車両Ｖの外界センサＶ１の死角に位置している。

この場合、自車両Ｖの車両制御装置１００は、たとえば、前方の駐車車両ＰＶ１の通信ユニットＶ２から送信された歩行者Ｐの立体物情報、速度、移動方向などを含む情報を、自車両Ｖの通信ユニットＶ２を介して受信する。自車両Ｖの車両制御装置１００は、たとえば被害度マップ生成部１２２により、通信ユニットＶ２を介して受信した歩行者Ｐの立体物情報に基づいて、歩行者Ｐの対象領域ＯＲおよび被害度を設定する。また、自車両Ｖの車両制御装置１００は、たとえば、通信ユニットＶ２を介して受信した歩行者Ｐの速度や移動方向などの情報に基づいて、自動運転判断部１２３ａにより、歩行者Ｐの歩行経路を推定する。

また、車両制御装置１００は、たとえば、ＡＤ地図生成部１２５や車両センサＶ４から入力された情報に基づいて、自動運転判断部１２３ａにより、自車両Ｖの走行経路を推定する。また、自動運転判断部１２３ａは、たとえば、推定した走行経路に基づいて、自車両Ｖと歩行者Ｐとの衝突の可能性を判定し、衝突の可能性がある場合には、車両駆動部Ｖ５の制御によって自車両Ｖと対向車ＯＶとの衝突が回避可能であるか否かを判定する。

図１５は、自車両Ｖの車両制御装置１００の自動運転判断部１２３ａによる自車両Ｖと歩行者Ｐとの衝突位置ＣＰと衝突被害度の算出結果の一例である。車両制御装置１００は、たとえば、自動運転判断部１２３ａより、推定した歩行者Ｐの歩行経路および移動速度と、自車両Ｖの走行経路および移動速度とに基づいて衝突位置ＣＰを算出する。さらに、車両制御装置１００は、算出した衝突位置ＣＰに基づいて、たとえば、被害度マップ生成部１２２により、図１５の表に示すように、衝突被害度を算出する。

図１５に示す例において、自車両Ｖはセダン型の車両であり、前部:左側:下部と前部:左側:上部の自車分割領域ＶＳＲ３３１、ＶＳＲ３３２が、それぞれ、フロント部とスペースＳに設定され、被害度がそれぞれ「３」と「１」に設定されている。また、歩行者Ｐは、対象領域ＯＲの全体の被害度が、たとえば「１０」に設定されている。また、係数は、たとえば「３」に設定されている。そのため、自車両Ｖおよび歩行者Ｐの上部と下部の衝突被害度は、それぞれ「３０」、「９０」となり、全体で「１２０」となる。

次に、車両制御装置１００は、走行制御部１２３により、図１５に示す自車両Ｖおよび歩行者Ｐの被害度に対応する衝突被害度を最小にするように自車両Ｖの走行を制御する。より具体的には、走行制御部１２３は、たとえば、自動運転判断部１２３ａにより、以下の表３に示すように、現在時刻から衝突予測時刻までの間に実現可能な舵角制御と加減速制御の組み合わせに対する衝突被害度をそれぞれ算出する。

表３に示す例において、走行制御部１２３は、たとえば、自動運転判断部１２３ａにより、舵角維持、右転舵、および左転舵の３種の舵角制御と、車速維持、加速、および減速の３種の加減速制御との組み合わせに対する衝突被害度をそれぞれ算出している。その結果、たとえば、舵角制御を舵角維持とし、加減速制御を減速とする車両制御を行った場合の衝突被害度が、最小の「０」となり、衝突回避が可能となっている。この場合、走行制御部１２３は、たとえば、車両制御部１２３ｂによって車両駆動部Ｖ５を制御して、衝突被害度が最小になる上記の車両制御を実行する。その結果、自車両Ｖを歩行者Ｐの手前で減速させ、歩行者Ｐとの衝突を回避することができる。

以上、図面を用いて本開示に係る車両制御装置の実施形態を詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限定されるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲における設計変更等があっても、それらは本開示に含まれるものである。

たとえば、前述の実施形態では、前述の視点変換処理Ｐ４において、撮像装置Ｖ１１によって撮影した物体の画像情報に基づく立体物情報ＳＩに含まれる物体の前面と側面の画像情報Ｇ１，Ｇ２を、各面に正対する正対画像情報ＲＧ１，ＲＧ２に変換する例を説明した。しかし、前述の視点変換処理Ｐ４において、たとえば、外界センサＶ１としてレーザレーダを用い、レーザレーダから出力された物体の３次元情報を外界情報として用いてもよい。この場合、変換部１２２ａは、物体の前後方向に交差する斜め方向から取得された外界情報に基づく立体物情報に含まれるその物体の前面および側面の情報を、それらの前面および側面にそれぞれ正対する正対前面情報および正対側面情報に変換することができる。

また、前述の実施形態では、外界センサによって検知される物体として、車両や人を例に挙げて説明したが、外界センサによって検知される物体は、たとえば、塀、壁、建造物、信号機、電柱、ガードレール、中央分離帯などの静止物であってもよい。また、前述の実施形態１では、ミリ波レーダの反射強度に基づいてウィンドシールドを含む分割領域を識別したが、撮像装置の画像に基づいてウィンドシールドを含む分割領域を識別してもよい。

また、前述の実施形態では、車両制御装置の一部をメモリにロードしたプログラムを実行することで実現される機能ブロック（ソフトウェア）として説明したが、それらの一部または全部を、たとえば、集積回路などのハードウェアによって実現してもよい。また、図１に示す接続関係は、その一部が省略されている場合があり、すべての構成が相互に接続されていてもよい。

また、他の車両の車両制御装置によって検知された立体物情報を、自車両の車両制御装置が互いの通信ユニットを介した車車間通信で受信する場合には、対象領域、分割領域、被害度などを、自車両の車両制御装置によって設定してもよい。また、他車両の車両制御装置によって設定された対象領域、分割領域、被害度などを、自車両の車両制御装置によって使用してもよい。

１００ 車両制御装置
１２１ 立体物情報生成部
１２２ｂ 特徴抽出部
１２２ 被害度マップ生成部
１２３ 走行制御部
１２４ 自車情報記憶部
Ｇ１ 画像情報
Ｇ２ 画像情報
ＯＲ 対象領域
ＯＶ 対向車（物体）
Ｐ 歩行者（物体）
ＲＧ１ 正対画像情報（正対前面情報）
ＲＧ２ 正対画像情報（正対側面情報）
Ｓ スペース
ＳＲ 分割領域
Ｖ 自車両（車両）
Ｖ１ 外界センサ
Ｖ１１ 撮像装置
Ｖ１２ レーダ装置（ミリ波レーダ装置）
Ｖ２ 通信ユニット
ＶＳＲ 自車分割領域

Claims (6)

1. 車両に搭載される車両制御装置であって、
   前記車両に搭載された外界センサから出力された外界情報に基づいて前記車両の周囲の物体を検知して立体物情報を生成する立体物情報生成部と、
   前記外界情報に基づいて前記物体を含む対象領域を前後方向と高さ方向にそれぞれ分割した複数の分割領域の情報を生成するとともに前記複数の分割領域のそれぞれに対して前記車両が衝突したときの被害の大きさに応じた被害度を設定する被害度マップ生成部と、
   前記被害度に対応する衝突被害度を最小にするように前記車両の走行を制御する走行制御部と、
   前記外界センサによって前記物体の前後方向に交差する斜め方向から取得された前記外界情報に基づく前記立体物情報に含まれる前記物体の前面および側面の情報を該前面および該側面にそれぞれ正対する正対前面情報および正対側面情報に変換する変換部と、
   前記正対側面情報から前記物体の特徴部分を抽出する特徴抽出部と、を備え、
   前記被害度マップ生成部は、前記特徴部分に基づいて前記対象領域を前記前後方向に前記複数の分割領域に分割することを特徴とする車両制御装置。
2. 前記外界センサは、撮像装置を含み、
   前記外界情報は、前記撮像装置によって撮影した前記物体の画像情報を含み、
   前記前面および前記側面の情報は、前記斜め方向から撮影した前記物体の前記前面および前記側面の画像情報であり、
   前記正対前面情報と前記正対側面情報は、それぞれ、前記前面の正対画像情報と前記側面の正対画像情報であることを特徴とする請求項１に記載の車両制御装置。
3. 前記特徴抽出部は、前記正対側面情報から前記物体が存在しない領域を認識してスペースとして規定し、前記スペースと前記複数の分割領域とに基づいて前記物体が存在する前記分割領域を前記車両の一部として設定することを特徴とする請求項１に記載の車両制御装置。
4. 車両に搭載される車両制御装置であって、
   前記車両に搭載された外界センサから出力された外界情報に基づいて前記車両の周囲の物体を検知して立体物情報を生成する立体物情報生成部と、
   前記外界情報に基づいて前記物体を含む対象領域を前後方向と高さ方向にそれぞれ分割した複数の分割領域の情報を生成するとともに前記複数の分割領域のそれぞれに対して前記車両が衝突したときの被害の大きさに応じた被害度を設定する被害度マップ生成部と、
   前記被害度に対応する衝突被害度を最小にするように前記車両の走行を制御する走行制御部と、
   前記車両を含む自車領域を分割した複数の自車分割領域の情報と、該複数の自車分割領域のそれぞれに対して設定された前記物体が衝突したときの被害の大きさに応じた自車被害度と、が記録された自車情報記憶部をさらに備え、
   前記走行制御部は、前記被害度と前記自車被害度の積に応じた衝突被害度が最小になるように前記車両の走行を制御することを特徴とする車両制御装置。
5. 車両に搭載される車両制御装置であって、
   前記車両に搭載された外界センサから出力された外界情報に基づいて前記車両の周囲の物体を検知して立体物情報を生成する立体物情報生成部と、
   前記外界情報に基づいて前記物体を含む対象領域を前後方向と高さ方向にそれぞれ分割した複数の分割領域の情報を生成するとともに前記複数の分割領域のそれぞれに対して前記車両が衝突したときの被害の大きさに応じた被害度を設定する被害度マップ生成部と、
   前記被害度に対応する衝突被害度を最小にするように前記車両の走行を制御する走行制御部と、
   前記被害度マップ生成部は、前記車両の外部から送信された前記物体の前記対象領域と前記複数の分割領域と前記被害度とを、前記車両に搭載された通信ユニットを介して取得することを特徴とする車両制御装置。
6. 車両に搭載される車両制御装置であって、
   前記車両に搭載された外界センサから出力された外界情報に基づいて前記車両の周囲の物体を検知して立体物情報を生成する立体物情報生成部と、
   前記外界情報に基づいて前記物体を含む対象領域を前後方向と高さ方向にそれぞれ分割した複数の分割領域の情報を生成するとともに前記複数の分割領域のそれぞれに対して前記車両が衝突したときの被害の大きさに応じた被害度を設定する被害度マップ生成部と、
   前記被害度に対応する衝突被害度を最小にするように前記車両の走行を制御する走行制御部と、
   前記外界センサは、ミリ波レーダ装置を含み、
   前記被害度マップ生成部は、前記ミリ波レーダ装置から出力されたレーダの反射強度に基づいてウィンドシールドを含む分割領域を認識し、前記複数の分割領域のうち前記ウィンドシールドを含む分割領域に車両のキャビンに対応する前記被害度を設定することを特徴とする車両制御装置。

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