JP6939378B2 - 車両制御装置 - Google Patents

Description

本開示は、車両制御装置に関する。

非特許文献１には、動的物体を検出する背景差分法が開示されている。この方法では、動的物体が存在していないときのセンサの計測結果が、静的物体情報としてデータベースに記憶される。そして、静的物体情報と各時刻のセンサによる計測結果とが比較される。両者の差分（両者が一致しない部分）は動的物体として検出される。

Japan SPOTLIGHT 2017 Jul/Aug pp.28 - pp.33 "FutureAdvanced Driving Support System with Automated Driving Technology"

ところで、車両を適切に運転するためには、車両周囲の物体の位置や形状を追跡し、把握する必要がある。しかしながら、車両周囲の全ての物体を追跡の対象とすることは現実的ではない。装置の計算資源は有限であり、要求される計算時間内に演算を完了する必要があるためである。このため、静的物体情報は動的物体情報と比べて変化が小さいという前提のもとに、背景差分法を用いて動的物体を特定し、追跡対象を動的物体に絞ることが考えられる。

しかしながら、静的物体情報を常に高精度で保つことは困難である。一部の静的物体情報は、時間の経過とともに大きく変化するためである。例えば、草、木、工事の物標、路上のゴミなどは、時間単位で形状や位置が変化してしまう。静的物体情報が正確でない場合には、背景差分法を用いても適切に追跡対象の数を絞ることができないので、計算負荷は軽減されない。このため、背景差分法を用いる場合、比較対象として適切な静的物体情報、つまり、信頼度の高い静的物体情報を選択することが必要になる。一方、要求される信頼度を高く設定すると、選択可能な静的物体情報が少なくなるおそれがある。この場合、背景差分法を用いた追跡対象の絞り込みの効果が減少するため、結果として計算負荷は十分に軽減されないおそれがある。本技術分野では、静的物体情報の信頼度と計算負荷とのバランスを考慮して物体追跡の対象を選択することができる車両制御装置が望まれている。

本開示の一側面は、車両の走行制御を行う車両制御装置である。車両制御装置は、車両の周辺の物体を検出する検出部と、予め取得された静的物体情報と静的物体情報の信頼度とを関連付けて記憶する保持部と、車両制御装置の計算負荷情報を取得する取得部と、取得部により取得された計算負荷情報に基づいて、計算負荷の増加に対して信頼度閾値を小さく決定する決定部と、保持部に記憶された静的物体情報の中から、決定部により決定された信頼度閾値以上の信頼度と関連付けられた静的物体情報を選択する選択部と、検出部の検出結果と選択部により選択された静的物体情報とを比較することによって、追跡対象を決定する対象決定部と、対象決定部で決定された追跡対象を追跡する追跡部と、追跡部の追跡結果に基づいて走行制御を行う制御部と、を備える。

この車両制御装置では、選択部により、信頼度閾値以上の信頼度と関連付けられた静的物体情報が選択される。そして、決定部により、信頼度閾値は、計算負荷の増加に対して小さく決定される。つまり、この車両制御装置は、計算負荷が大きい場合には、比較対象として選択される静的物体情報の信頼度の基準を下げることにより、選択される静的物体情報の数を多くすることができる。これにより、車両制御装置は、信頼度閾値以上の信頼度を担保した状態で、計算負荷の増加に対して物体追跡の対象を少なくすることができる。また、この車両制御装置は、計算負荷が小さい場合には、比較対象として選択される静的物体情報の信頼度の基準を上げることにより、選択される静的物体情報の数を少なくすることができる。これにより、車両制御装置は、信頼度閾値以上の信頼度を担保した状態で、計算負荷の減少に対して物体追跡の対象を多くすることができる。このように、この車両制御装置は、静的物体情報の信頼度と計算負荷とのバランスを考慮して物体追跡の対象を選択することができる。

一実施形態においては、車両制御装置は、保持部に記憶された静的物体情報に基づいて、検出部により検出された物体が静的物体であるか否かを判定する判定部と、判定部により静的物体であると判定された物体の検出結果の信頼度を算出する算出部と、選択された物体の検出結果の合計容量が所定の通信量以下となるように、物体の検出結果を所定の優先順で選択する対象選択部と、対象選択部により選択された物体の検出結果を、車両と通信可能なサーバへ送信する通信部と、を備え、対象選択部は、算出部により算出された信頼度が低い物体の検出結果ほど優先順を高くしてもよい。この場合、車両制御装置は、限られた通信容量において、信頼度が低い物体の検出結果を優先的にサーバへ送信することができる。

一実施形態において、決定部は、静的物体情報ごとに信頼度閾値を決定し、車両と静的物体との距離の増加に対して信頼度閾値を小さく決定してもよい。この場合、車両制御装置は、車両との接触可能性が小さい遠方の静的物体については、優先的に比較対象の静的物体情報として選択することができる。

本開示の形態によれば、静的物体情報の信頼度と計算負荷とのバランスを考慮して物体追跡の対象を選択することができる。

第１実施形態に係る車両制御装置を備える車両の構成の一例を示すブロック図である。 信頼度閾値と計算負荷との関係を示すグラフの一例である。 車両制御処理の一例を示すフローチャートである。 車両の周辺で検出される物体の一例を説明する図である。 図４に対応した静的物体情報の一例を説明する図である。 図４及び図５に基づいて決定された追跡対象の一例を説明する図である。 係数と車両からの距離との関係を示すグラフの一例である。 静的物体情報の一例を説明する図である。 図４及び図７に基づいて決定された追跡対象の一例を説明する図である。 第３実施形態に係る車両制御装置を備える車両の構成の一例を示すブロック図である。 データ送信処理の一例を示すフローチャートである。

以下、図面を参照して、本実施形態について説明する。なお、以下の説明において、同一又は相当要素には同一符号を付し、重複する説明は繰り返さない。

［第１実施形態］
（車両制御装置の構成）
図１は、第１実施形態に係る車両制御装置１を備えた車両２の構成の一例を示すブロック図である。図１に示されるように、乗用車などの車両２には、車両制御装置１が搭載されている。

車両制御装置１は、車両２の制御を行う。車両制御とは、車両２の走行や運転に関する処理全般である。車両制御は、一例として、運転支援又は自動運転を含む。自動運転とは、予め設定された目的地に向かって自動で車両２を走行させる制御である。

車両２は、外部センサ３、ＧＰＳ受信部４、内部センサ５、地図データベース６、静的物体情報データベース７、ナビゲーションシステム８、アクチュエータ９、及び、ＥＣＵ１０（ECU：Electronic Control Unit）を有する。

外部センサ３は、車両２の周辺の状況を検出する検出機器である。外部センサ３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。カメラは、車両２の外部状況を撮像する撮像機器である。カメラは、車両２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２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２の周辺の物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２の周辺に送信し、物体で反射された電波又は光を受信することで物体を検出する。レーダセンサは、検出した物体情報をＥＣＵ１０へ送信する。物体には、ガードレール、建物などの固定物体の他、歩行者、自転車、他車両などの移動物体が含まれる。

ＧＰＳ受信部４は、車両２に搭載され、車両２の位置を測定する位置測定部として機能する。ＧＰＳ受信部４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２の位置（例えば車両２の緯度及び経度）を測定する。ＧＰＳ受信部４は、測定した車両２の位置の情報をＥＣＵ１０及び２０へ送信する。

内部センサ５は、車両２の走行状態を検出する検出機器である。内部センサ５は、車速センサ、加速度センサ、及びヨーレートセンサのうち少なくとも一つを含む。車速センサは、車両２の速度を検出する検出器である。車速センサとしては、車両２の車輪又は車輪と一体に回転するドライブシャフトなどに対して設けられ、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、検出した車速情報をＥＣＵ１０に送信する。加速度センサは、車両２の加速度を検出する検出器である。加速度センサは、車両２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２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、車両２の加速度情報をＥＣＵ１０に送信する。ヨーレートセンサは、車両２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２のヨーレート情報をＥＣＵ１０へ送信する。

地図データベース６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６は、車両２に搭載されたＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの大容量記憶装置内に形成されている。地図情報には、例えば、道路の位置情報、道路形状の情報、交差点及び分岐点の位置情報、道路の制限速度が含まれる。道路形状の情報には、例えばカーブ、直線部の種別、カーブの曲率、路面の傾斜（上り坂、下り坂）などが含まれる。なお、地図データベース６は、車両２と通信可能なサーバに記憶されていてもよい。

静的物体情報データベース７は、予め取得された静的物体情報を記憶するデータベースである。静的物体情報データベース７は、車両２に搭載されたＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの大容量記憶装置内に形成されている。静的物体情報とは、静的物体に関する情報である。静的物体とは、動力又は移動機構を有しない物体である。静的物体の一例としては、建物、草木、道路標識、信号機、電柱、道路上のごみ箱、工事設備などが挙げられる。静的物体情報は、静的物体の位置座標を少なくとも含む。つまり、静的物体情報データベース７は、静的物体識別子と位置とを関連付けて記憶している。静的物体情報は、静的物体の大きさ、形状、種類、季節、天気、湿度、気温、取得日などが含まれてもよい。

静的物体情報には、情報の信頼度が関連付けられている。情報の信頼度は、情報の確からしさを示す度合いである。つまり、静的物体情報データベース７は、予め取得された静的物体情報と静的物体情報の信頼度とを関連付けて記憶している。一例として、静的物体情報データベース７は、静的物体情報と信頼度とを静的物体識別子によって関連付けて記憶している。なお、静的物体情報データベース７は、車両２と通信可能なサーバに記憶されていてもよい。

静的物体情報の信頼度は、例えば、外部センサ３の検出状態を考慮して算出される。一例として、信頼度は、外部センサ３の検出精度が低いときには、外部センサ３の検出精度が高いときに比べて、低く算出される。あるいは、信頼度は、外部センサ３の単位時間当たりの検出回数が少ないときには、検出回数が多いときに比べて、低く算出されてもよい。あるいは、信頼度は、外部センサ３による車両２の位置推定精度が低いときには、車両２の位置推定精度が高いときに比べて、低く算出されてもよい。

静的物体情報の信頼度は、形状、種類、場所、季節、天気、湿度、気温など、静的物体情報に含まれる情報を用いて、補正されてもよい。例えば、静的物体の形状が外部センサ３によって検出しにくい形状であれば、算出された信頼度は、低く補正される。例えば、静的物体を検出したときの天候が雨天の場合、算出された信頼度は、低く補正される。信頼度は、静的物体情報に含まれる情報の重み付線形和として算出されてもよい。

ナビゲーションシステム８は、車両２に搭載され、車両２が走行する目標ルートを設定する。ナビゲーションシステム８は、予め設定された目的地、ＧＰＳ受信部４によって測定された車両２の位置、及び地図データベース６の地図情報に基づいて、車両２の位置から目的地に至るまでの目標ルートを演算する。予め設定された目的地は、車両２の乗員がナビゲーションシステム８に設けられた入力ボタン（又はタッチパネル）を操作することにより設定される。目標ルートは、道路を構成する車線を区別して設定され。ナビゲーションシステム８は、周知の手法により目標ルートを設定することができる。ナビゲーションシステム８は、ディスプレイの表示及びスピーカの音声出力により運転者に対して目標ルートの報知を行う。ナビゲーションシステム８は、車両２の目標ルートの情報をＥＣＵ１０へ出力してもよい。

アクチュエータ９は、車両２の走行制御を実行する装置である。アクチュエータ９は、スロットルアクチュエータ、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。スロットルアクチュエータは、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２の駆動力を制御する。なお、車両２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２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９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２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、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、車両２の操舵トルクを制御する。

ＥＣＵ１０は、車両制御を統括する演算装置である。ＥＣＵ１０は、一例として、車両２の周辺の物体の追跡（トラッキング）及び追跡に基づく走行制御を行う。ＥＣＵ１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＣＡＮ（Controller Area Network）通信回路などを有する電子制御ユニットである。ＥＣＵ１０では、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、後述する各機能を実現する。ＥＣＵ１０は、任意の数の電子制御ユニットから構成されていてもよい。ＥＣＵ１０には、上述した外部センサ３、ＧＰＳ受信部４、内部センサ５、地図データベース６、静的物体情報データベース７、ナビゲーションシステム８及びアクチュエータ９が接続されている。

ＥＣＵ１０は、機能的には、物体検出部１１（検出部の一例）、保持部１２、取得部１３、決定部１４、選択部１５、対象決定部１６、追跡部１７、及び、走行制御部１８（制御部の一例）を有している。なお、ＥＣＵ１０の機能の一部は、車両２と通信可能なサーバで実行されてもよい。

物体検出部１１は、外部センサ３の検出結果に基づいて、車両２の周辺の物体を検出する。物体検出部１１は、例えば、カメラの撮像画像及び／又はレーダセンサの物体情報に基づいて、周知の手法により、車両２の周囲の物体の位置を含む車両２の周辺物体を検出する。

保持部１２は、予め取得された静的物体情報と静的物体情報の信頼度とを関連付けて記憶する。一例として、保持部１２は、静的物体情報データベース７から静的物体識別子と関連付けられた静的物体情報及び信頼度を取得し、保持する。保持部１２は、静的物体情報データベース７に格納されている静的物体情報及び信頼度のうち、ＧＰＳ受信部４で受信した車両２の位置の周辺に存在する静的物体に関する静的物体情報及び信頼度を保持してもよい。

取得部１３は、車両制御装置１の計算負荷情報を取得する。計算負荷情報とは、計算負荷を示す情報であり、処理量を示す情報である。計算負荷情報の一例は、ハードウェア資源又はソフトウェア資源の利用率又は占有率である。計算負荷は、利用率又は占有率が大きいほど大きくなる。取得部１３は、一例として、ＥＣＵ１０のＣＰＵのプロセッサ時間、ＥＣＵ１０のメモリ使用量などを計算負荷情報として取得する。取得部１３は、プロセッサ時間、メモリ使用量などの情報に係数を掛けて加算した重み付線形和を、計算負荷情報として算出してもよい。なお、取得部１３は、ＣＰＵ温度などの計算負荷を推定できる情報を、計算負荷情報として取得してもよい。取得部１３は、計算負荷情報の推移に基づいて所定時間経過後の計算負荷情報を予測してもよい。

決定部１４は、信頼度閾値を決定する。信頼度閾値とは、静的物体情報の信頼度を判定するための閾値である。信頼度閾値は、外部センサ３の検出結果との比較対象となる静的物体情報であるか否かを判定するための閾値である。信頼度閾値は、外部センサ３の検出結果との比較対象となる静的物体情報が有する信頼度の下限値となる。つまり、信頼度閾値以上の信頼度と関連付けられている静的物体情報は、外部センサ３の検出結果との比較対象となる。

決定部１４は、取得部１３により取得された計算負荷情報に基づいて、計算負荷の増加に対して信頼度閾値を小さく決定する。計算負荷の増加に対して小さく決定された信頼度閾値とは、例えば、計算負荷の増加に応じて信頼度閾値が単調減少する場合や、計算負荷の増加に応じて信頼度閾値が指数関数的に減少する場合や、計算負荷の増加に応じて信頼度閾値が段階的に減少する場合を含む。つまり、全体の傾向として計算負荷が大きいほど信頼度閾値は小さくなればよい。

図２は、信頼度閾値と計算負荷との関係を示すグラフの一例である。図２の縦軸は信頼度閾値であり、横軸は計算負荷である。決定部１４は、一例として、図２に示されるグラフを参照し、取得部１３により取得された計算負荷情報を用いて、信頼度閾値を決定する。決定部１４は、計算負荷がＬ１以下の場合には、信頼度閾値を第２値Ｒ２と決定する。第２値Ｒ２は、ここでは信頼度閾値の最大値である。決定部１４は、計算負荷がＬ１よりも大きくＬ２以下の場合には、信頼度閾値を第２値Ｒ２と第１値Ｒ１との間の値に設定する。第１値Ｒ１は、ここでは信頼度閾値の最小値である。計算負荷がＬ１よりも大きくＬ２以下の場合には、信頼度閾値は、計算負荷が大きくなるにつれて小さくなるように単調減少する。決定部１４は、計算負荷がＬ２以上の場合は、信頼度閾値を第１値Ｒ１と決定する。なお、図２の例では、計算負荷がＬ１以下の場合とＬ２以上の場合は、信頼度閾値を一定としているが、これに限られることはなく、全体の傾向として計算負荷が大きいほど信頼度閾値が小さくなればよい。また、決定部１４は、図２に示されるグラフを参照することなく、図２のグラフを再現可能な数式を用いて信頼度閾値を計算してもよい。

選択部１５は、保持部１２に記憶された静的物体情報の中から、決定部１４により決定された信頼度閾値以上の信頼度と関連付けられた静的物体情報を選択する。

対象決定部１６は、物体検出部１１の検出結果と選択部１５により選択された静的物体情報とを比較することによって、追跡対象を決定する。追跡対象とは、動きを取得する目標である。対象決定部１６は、一例として、三次元空間に展開された物体検出部１１の検出結果と、三次元空間に展開され、選択部１５により選択された静的物体情報との差分を算出する。対象決定部１６は、算出された差分から物体の輪郭を認識し、追跡対象とする。

追跡部１７は、対象決定部１６で決定された追跡対象を追跡する。追跡部１７は、一例として、時系列で取得された外部センサ３の検出結果に基づいて、追跡対象の動きを取得する。

走行制御部１８は、追跡部１７の追跡結果に基づいて走行制御を行う。走行制御部１８は、追跡部１７により追跡した追跡対象の動きに基づいて、走行制御を行う。一例として、走行制御部１８は、追跡対象の動きから予測される進路が車両２の進路と交差する場合には、アクチュエータ９を動作させて現在の走行状態を変更したり、アクチュエータ９を動作するように運転者に促したりする。

（車両制御装置の動作）
図３は、車両制御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、運転者により走行制御の開始を指示する運転操作を受け付けたタイミングで実行される。

図３に示されるように、車両制御装置１の物体検出部１１は、物体検出処理（Ｓ１０）として、外部センサ３の検出結果に基づいて車両２の周辺の物体を検出する。図４は、車両２の周辺で検出される物体の一例を説明する図である。図４では、車両２の周辺に、歩行者Ａ、他車両Ｂ、第１静的物体Ｃ１〜第６静的物体Ｃ６が存在する。

続いて、車両制御装置１の保持部１２は、静的物体情報の読込処理（Ｓ１２）として、静的物体情報データベース７から静的物体識別子と関連付けられた静的物体情報及び信頼度を読み込んで、保持する。

図５は、図４に対応した静的物体情報の一例を説明する図である。図５では、保持部１２に保持されている車両２の周辺の静的物体情報の位置と信頼度とを表している。色は、信頼度を表している。色が濃いほど信頼度が高く、色が薄いほど信頼度が低い。第１静的物体ＣＡ１及び第４静的物体ＣＡ４の信頼度が最も高く、これらの信頼度は第２値Ｒ２よりも大きいとする。その次に第２静的物体ＣＡ２及び第６静的物体ＣＡ６の信頼度が高く、これらの信頼度は第１閾値よりも大きく第２値Ｒ２未満であるとする。第３静的物体ＣＡ３、第５静的物体ＣＡ５及び第７静的物体ＣＡ７の信頼度が最も低く、これらの閾値は、第１値Ｒ１未満であるとする。

図５に示される静的物体情報のうち、第１静的物体ＣＡ１〜第６静的物体ＣＡ６は、図４に示される車両２の周辺に実際に存在する第１静的物体Ｃ１〜第６静的物体Ｃ６に対応する。図５において、保持部１２に保持されている静的物体情報の中には、車両２の周辺に実際に存在する静的物体としては図４に図示されていない、信頼度が低い第７静的物体ＣＡ７が含まれている。第７静的物体ＣＡ７の位置は、実際に検出された歩行者Ａの位置と重なっている。

続いて、車両制御装置１の取得部１３は、計算負荷の取得処理（Ｓ１４）として、ＥＣＵ１０のＣＰＵのプロセッサ時間及びメモリ使用量を取得する。そして、取得部１３は、重み付け線形和により、計算負荷情報を算出する。

続いて、車両制御装置１の決定部１４は、信頼度閾値の決定処理（Ｓ１６）として、取得処理（Ｓ１４）にて取得された計算負荷情報に基づいて、計算負荷の増加に対して信頼度閾値を小さく決定する。決定部１４は、例えば図２のグラフを参照する。一例として、取得処理（Ｓ１４）にて取得された計算負荷情報が計算負荷Ｌ２であるとする。この場合、決定部１４は、信頼度閾値を第１値Ｒ１に設定する。

続いて、車両制御装置１の選択部１５は、静的物体情報の選択処理（Ｓ１８）として、保持部１２に記憶された静的物体情報の中から、決定処理（Ｓ１６）にて決定された信頼度閾値以上の信頼度と関連付けられた静的物体情報を選択する。決定処理（Ｓ１６）にて決定された信頼度閾値は第１値Ｒ１であるので、選択部１５は、第１値Ｒ１を基準として静的物体情報を選択する。選択部は、一例として、第１値Ｒ１以上の信頼度の静的物体情報が残存するように、保持部１２に記憶された静的物体情報の中から第１値Ｒ１未満の信頼度の静的物体情報を削除する。

図５の例では、第１静的物体ＣＡ１、第４静的物体ＣＡ４、第２静的物体ＣＡ２及び第６静的物体ＣＡ６は、第１値Ｒ１以上の信頼度を有している。また、第３静的物体ＣＡ３、第５静的物体ＣＡ５及び第７静的物体ＣＡ７は、第１値Ｒ１未満の信頼度を有している。このため、選択部１５は、第１静的物体ＣＡ１〜第６静的物体ＣＡ６の中から、第３静的物体ＣＡ３、第５静的物体ＣＡ５及び第７静的物体ＣＡ７を削除することで、第１静的物体ＣＡ１、第４静的物体ＣＡ４、第２静的物体ＣＡ２及び第６静的物体ＣＡ６を選択する。

続いて、車両制御装置１の対象決定部１６は、追跡対象の決定処理（Ｓ２０）として、物体検出処理（Ｓ１０）の結果と、選択処理（Ｓ１８）によって選択された静的物体情報とを比較することによって、追跡対象を決定する。対象決定部１６は、図４に示された歩行者Ａ、他車両Ｂ、第１静的物体ＣＡ１〜第６静的物体ＣＡ６と、図５に示された第１静的物体ＣＡ１、第４静的物体ＣＡ４、第２静的物体ＣＡ２及び第６静的物体ＣＡ６と、を比較して、両者の特徴が同一である場合、追跡対象から除外する。つまり、対象決定部１６は、特徴が一致しない検出結果を、追跡対象として決定する。図６は、図４及び図５に基づいて決定された追跡対象の一例を説明する図である。図６に示されるように、対象決定部１６は、第１静的物体ＣＡ１、第４静的物体ＣＡ４、第２静的物体ＣＡ２及び第６静的物体ＣＡ６を除外し、歩行者Ａ、他車両Ｂ、第３静的物体ＣＡ３及び第５静的物体ＣＡ５を追跡対象として決定する。

なお、計算負荷が計算負荷Ｌ２よりも小さい値（例えば計算負荷Ｌ１で）あった場合には、信頼度閾値は、第１値Ｒ１よりも大きな第２値Ｒ２となる。図５の例では、第１静的物体ＣＡ１及び第４静的物体ＣＡ４の信頼度が、第２値Ｒ２以上の信頼度を有している。また、第２静的物体ＣＡ２、第３静的物体ＣＡ３、第５静的物体ＣＡ５、第６静的物体ＣＡ６及び第７静的物体ＣＡ７は、第２値Ｒ２未満の信頼度を有している。このため、選択部１５は、第１静的物体ＣＡ１〜第６静的物体ＣＡ６の中から、第２静的物体ＣＡ２、第３静的物体ＣＡ３、第５静的物体ＣＡ５、第６静的物体ＣＡ６及び第７静的物体ＣＡ７を削除することで、第１静的物体ＣＡ１及び第４静的物体ＣＡ４を選択する。対象決定部１６は、第１静的物体ＣＡ１、第４静的物体ＣＡ４、第２静的物体ＣＡ２及び第６静的物体ＣＡ６を除外し、歩行者Ａ、他車両Ｂ、第３静的物体ＣＡ３及び第５静的物体ＣＡ５を追跡対象として決定する。対象決定部１６は、第１静的物体ＣＡ１及び第４静的物体ＣＡ４を除外し、歩行者Ａ、他車両Ｂ、第２静的物体ＣＡ２、第３静的物体ＣＡ３、第５静的物体ＣＡ５及び第６静的物体ＣＡ６を追跡対象として決定する。

計算負荷Ｌ１のときに決定された追跡対象と、計算負荷Ｌ２のときに決定された追跡対象と、を比較すると、計算負荷が大きい方が追跡対象の数が少なくなっている。このように、車両制御装置１は、計算負荷及び信頼度に応じて追跡対象を決定する。

続いて、車両制御装置１の追跡部１７は、追跡処理（Ｓ２２）として、決定処理（Ｓ２０）で決定された追跡対象を追跡する。続いて、車両制御装置１の走行制御部１８は、走行制御処理（Ｓ２４）として、車両２の走行を制御する。

走行制御処理（Ｓ２４）が終了すると、車両制御装置１は、運転者により走行制御の終了を指示する終了操作を受け付けたか否か、又は、他のシステムから走行制御の終了指示を受信したか否かを判断する。終了操作又は終了指示が確認されない場合、車両制御装置１は、図３のフローチャートを最初から開始する。

（第１実施形態のまとめ）
本実施形態に係る車両制御装置１では、選択部１５により、信頼度閾値以上の信頼度と関連付けられた静的物体情報が選択される。そして、決定部１４により、信頼度閾値は、計算負荷の増加に対して小さく決定される。つまり、この車両制御装置１は、計算負荷が大きい場合には、比較対象として選択される静的物体情報の信頼度の基準を下げることにより、選択される静的物体情報の数を多くすることができる。これにより、車両制御装置は、信頼度閾値以上の信頼度を担保した状態で、計算負荷の増加に対して物体追跡の対象を少なくすることができる。また、この車両制御装置１は、計算負荷が小さい場合には、比較対象として選択される静的物体情報の信頼度の基準を上げることにより、選択される静的物体情報の数を少なくすることができる。これにより、車両制御装置１は、信頼度閾値以上の信頼度を担保した状態で、計算負荷の減少に対して物体追跡の対象を多くすることができる。このように、この車両制御装置１は、静的物体情報の信頼度と計算負荷とのバランスを考慮して物体追跡の対象を選択することができる。

また、車両制御装置１によれば、計算リソースが限られている中でも、信頼性の高い車両制御を行うことが可能となる。例えば、信頼度の低い静的物体情報は使用されにくくなるため、信頼度の低い静的物体情報に基づいて、本来追跡すべき物体が追跡されない状況を予防することができる。

［第２実施形態］
第２実施形態に係る車両制御装置の構成は、第１実施形態に係る車両制御装置１の構成と比較して、決定部１４に追加機能がある点が相違し、その他は同一である。以下では重複する説明は繰り返さない。

決定部１４は、静的物体情報ごとに信頼度閾値を決定する。決定部１４は、車両２と静的物体との距離の増加に対して信頼度閾値を小さく決定する。決定部１４は、一例として、第１実施形態で算出された信頼度閾値を、静的物体情報ごとに補正する。具体的には、決定部１４は、車両２と静的物体との距離に応じた補正係数（係数ｋ）を信頼度閾値に乗算することにより、静的物体情報ごと信頼度閾値を補正する。

図７は、係数ｋと、車両２からの距離との関係を示すグラフの一例である。図７では、車両２から静的物体情報の位置までの距離と、信頼度閾値に乗算する係数ｋとの関係の一例を表している。縦軸は係数ｋであり、横軸は静的物体情報の車両２からの距離である。図７に示されるように、静的物体情報の車両２からの距離が第１距離Ｘ１以内である場合は係数ｋ＝１であり、静的物体情報の車両２からの距離が第１距離Ｘ１を超える場合は、ｋ_ｍｉｎ≦ｋ＜１となる。静的物体情報の車両２からの距離が第２距離Ｘ２を超える場合は、ｋ＝ｋ_ｍｉｎとなる。なお、車両２から静的物体情報の位置までは、保持部１２で保持されている静的物体情報の位置情報と、ＧＰＳ受信部４で取得した車両２の位置情報とから求められる。また、ｋ_ｍｉｎの値は１未満であれば任意に決定されてよい。また、第１距離Ｘ１から第２距離Ｘ２までの間は、距離の増加に応じて係数ｋが単調減少する場合や、距離の増加に応じて係数ｋが指数関数的に減少する場合や、距離の増加に応じて係数ｋが段階的に減少する場合であってもよい。つまり、全体の傾向として距離が大きいほど係数ｋは小さくなればよい。

図８は、静的物体情報の一例を説明する図である。図８では、図５と同様に、保持部１２に保持されている車両２の周辺の静的物体情報の位置と信頼度とを表している。図８では、車両２から第１距離Ｘ１の範囲は、車両２を中心とする一点鎖線の円によって示されている。図８に示されるように、第１静的物体ＣＡ１、第２静的物体ＣＡ２、第４静的物体ＣＡ４、第５静的物体ＣＡ５、第６静的物体ＣＡ６は、車両２から第１距離Ｘ１よりも離れている。第３静的物体ＣＡ３及び第７静的物体ＣＡ７は、車両２から第１距離Ｘ１内に位置する。

第１実施形態で説明されたとおり、ＥＣＵ１０の計算負荷が計算負荷Ｌ２である場合には、信頼度閾値は、第１値Ｒ１となる。決定部１４は、第１値Ｒ１を静的物体ごとに補正する。最初に、決定部１４は、静的物体ごとに係数ｋを決定する。決定部１４は、図７を参照し、第１静的物体ＣＡ１、第２静的物体ＣＡ２、第４静的物体ＣＡ４、第５静的物体ＣＡ５、第６静的物体ＣＡ６の係数ｋを、ｋ_ｍｉｎ≦ｋ＜１の範囲から決定する。続いて、決定部１４は、第３静的物体ＣＡ３及び第７静的物体ＣＡ７の係数ｋを「１」に決定する。決定部１４は、決定した係数ｋを第１値Ｒ１に乗算して補正する。後段の選択部１５は、補正後の信頼度閾値を用いて静的物体情報を選択する。

図８の例では、第３静的物体ＣＡ３及び第７静的物体ＣＡ７については、係数ｋが「１」であるため、補正前後で信頼度閾値は変化しない。つまり、第１実施形態で説明した内容と同一結果となる。選択部１５は、第３静的物体ＣＡ３及び第７静的物体ＣＡ７の信頼度（第１値Ｒ１未満の信頼度）と、補正後の信頼度閾値（第１値Ｒ１×１）とを比較し、第３静的物体ＣＡ３及び第７静的物体ＣＡ７を、比較対象の静的物体としては選択しない。

第１静的物体ＣＡ１、第２静的物体ＣＡ２、第４静的物体ＣＡ４、第５静的物体ＣＡ５、及び、第６静的物体ＣＡ６については、係数がｋ_ｍｉｎ≦ｋ＜１である。このため、補正前後で信頼度閾値が第１値Ｒ１よりも低く設定される。

第１静的物体ＣＡ１、第２静的物体ＣＡ２、第４静的物体ＣＡ４、及び、第６静的物体ＣＡ６は、第１値Ｒ１以上の信頼度を有している。このため、第１実施形態で説明した内容と同一結果となる。選択部１５は、第１静的物体ＣＡ１、第２静的物体ＣＡ２、第４静的物体ＣＡ４、及び、第６静的物体ＣＡ６を、比較対象の静的物体として選択する。

第５静的物体ＣＡ５は、第１値Ｒ１未満の信頼度である。選択部１５は、第５静的物体ＣＡ５の信頼度（第１値Ｒ１未満の信頼度）と、補正後の信頼度閾値（第１値Ｒ１×ｋ）とを比較する。ここでは、第５静的物体ＣＡ５の信頼度は、補正後の信頼度閾値よりも大きいとする。この場合、選択部１５は、第５静的物体ＣＡ５を比較対象の静的物体として選択する。図９は、図４及び図７に基づいて決定された追跡対象の一例を説明する図である。図９と、第１実施形態の追跡対象（図６）とを比較すると、図６では第５静的物体ＣＡ５が追跡対象となっているのに対して、図９では第５静的物体ＣＡ５が追跡対象となっていない。

（第２実施形態のまとめ）
第２実施形態に係る車両制御装置は、車両２との接触可能性が小さい遠方の静的物体については、優先的に比較対象の静的物体情報として選択することができる。また、車両制御装置は、車両２から距離が遠い静的物体情報が使用されやすく閾値を設定することで、車両２から比較的距離が近い物体の追跡に対する計算リソースを確保しつつ、全体的な計算負荷を抑制することが可能となる。

［第３実施形態］
第３実施形態に係る車両制御装置１Ａの構成は、第１実施形態に係る車両制御装置１の構成と比較して、判定部１９、算出部２０、対象選択部２１、通信部２２、及び通信装置２３を備える点が相違し、その他は同一である。以下では重複する説明は繰り返さない。

（車両制御装置の構成）
図１０は、第３実施形態に係る車両制御装置１Ａを備える車両２の構成の一例を示すブロック図である。図１０に示されるように、車両２は、通信装置２３を備える。通信装置２３は、車両２の外部のサーバと通信可能な通信機器である。通信装置２３は、ＥＣＵ１０に接続されている。

ＥＣＵ１０は、第１実施形態で説明された機能に加えて、判定部１９、算出部２０、対象選択部２１及び通信部２２を備える。

判定部１９は、保持部１２に記憶された静的物体情報に基づいて、物体検出部１１により検出された物体が静的物体であるか否かを判定する。判定部１９は、静的物体情報と物体の検出結果とを比較し、一致する場合には、静的物体であると判定する。

算出部２０は、判定部１９により静的物体であると判定された物体の検出結果の信頼度を算出する。信頼度の算出方法は、第１実施形態で説明された内容と同一である。

対象選択部２１は、送信対象を選択する。対象選択部２１は、選択された物体の検出結果の合計容量が所定の通信量以下となるように、物体の検出結果を所定の優先順で選択する。対象選択部２１は、対象選択部は、算出部２０により算出された信頼度が低い物体の検出結果ほど優先順を高くする。一例として、対象選択部２１は、１０個の静的物体を検出したとする。１０個の静的物体の検出結果の合計容量が所定の通信量を超える場合には、送信対象を選別する必要がある。対象選択部２１は、１０個の静的物体のうち、信頼度が低い順に物体の検出結果を送信対象として選択する。

通信部２２は、対象選択部２１により選択された物体の検出結果を、車両２と通信可能なサーバへ送信する。一例として、通信部２２は、送信情報を生成し、通信装置２３を介してサーバへ送信する。なお、サーバは、複数の車両から集約された検出結果に基づいて、サーバが保持する静的物体情報を更新する。サーバは、必要に応じて静的物体情報を車両へ配信する。

車両制御装置１Ａのその他の構成は、車両制御装置１と同一である。

（車両制御装置の動作）
図１１は、データ送信処理の一例を示すフローチャートである。図１１に示されるフローチャートは、例えば、運転者によりアップロードを許可する操作を受け付けたタイミングで実行される。

図１１に示されるように、車両制御装置１Ａの物体検出部１１は、物体検出処理（Ｓ３０）として、外部センサ３の検出結果に基づいて車両２の周辺の物体を検出する。

続いて、車両制御装置１Ａの判定部１９は、判定処理（Ｓ３２）として、保持部１２に記憶された静的物体情報に基づいて、物体検出処理（Ｓ３０）にて検出された物体が静的物体であるか否かを判定する。

物体が静的物体である場合（Ｓ３２：ＹＥＳ）、車両制御装置１Ａの算出部２０は、算出処理（Ｓ３４）として、判定処理（Ｓ３２）にて静的物体であると判定された物体の検出結果の信頼度を算出する。

続いて、車両制御装置１Ａの対象選択部２１は、ソート処理（Ｓ３６）として、算出処理（Ｓ３４）で算出された信頼度が低い順に、物体の検出結果をソートする。そして、対象選択部２１は、送信対象の合計容量が所定の通信量以下となるように、物体の検出結果を信頼度が低い順に選択する。

続いて、車両制御装置１Ａの通信部２２は、通信処理（Ｓ３８）として、対象選択部２１により選択された物体の検出結果を、車両２と通信可能なサーバへ送信する。

物体が静的物体でない場合（Ｓ３２：ＮＯ）又は通信処理（Ｓ３８）が終了した場合、車両制御装置１Ａは、運転者によりアップロードの許可の終了を指示する終了操作を受け付けたか否か、又は、他のシステムからアップロードの終了指示を受信したか否かを判断する。終了操作又は終了指示が確認されない場合、車両制御装置１Ａは、図１１のフローチャートを最初から開始する。

（第３実施形態のまとめ）
第３実施形態に係る車両制御装置１Ａは、限られた通信容量において、信頼度が低い物体の検出結果を優先的にサーバへ送信することができる。これにより、車両制御装置１Ａは、サーバ側で保持するデータのうち変化速度の速い静的物体情報を、いち早く更新させることが可能となる。

上述した実施形態は、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、選択部１５は、物体検出部１１で検出した物体の時系列変動に基づいて、時系列変動があった物体に関しては、対応する静的物体情報の信頼度が信頼度閾値以上であった場合でも、再検出が必要な物体として比較対象の静的物体情報から除外してもよい。また、物体検出部１１で検出した物体の時系列変動に基づいて、比較対象の静的物体情報から除外されやすいように信頼度閾値が補正されてもよい。

対象決定部１６は、追跡対象として決定されなかった物体についても、物体検出部１１で検出した物体の時系列変動に基づいて追跡対象として追加してもよい。

ＥＣＵ１０は、静的物体情報データベース７を更新する更新部を備えてもよい。更新部は、車両２の外部のサーバから情報を受信して更新してもよいし、算出部２０により算出された信頼度を静的物体情報データベース７に反映してもよい。

物体検出処理（Ｓ１０）、読込処理（Ｓ１２）及び計算負荷の取得処理（Ｓ１４）については、図３に示された順番で実行する必要はなく、順不同で実行可能である。

決定部１４は、信頼度閾値を危険度に基づいてさらに補正してもよい。危険度は、過去の履歴、静的物体の位置、大きさ、種類、車両２との相対距離を評価して設定することができる。例えば、それぞれの項目の評価値を重み付き線形和すればよい。決定部１４は、危険度の増加に対して信頼度閾値を大きく補正することで、危険度が大きい物体については、相応の信頼度を有さない限り、追跡対象にすることができる。

１…車両制御装置、２…車両、３…外部センサ、４…ＧＰＳ受信部、５…内部センサ、６…地図データベース、７…静的物体情報データベース、８…ナビゲーションシステム、９…アクチュエータ、１０…ＥＣＵ、１１…物体検出部、１２…保持部、１３…取得部、１４…決定部、１５…選択部、１６…対象決定部、１７…追跡部、１８…走行制御部、１９…判定部、２０…算出部、２１…対象選択部、２２…通信部。

Claims (3)

1. 車両の走行制御を行う車両制御装置であって、
   前記車両の周辺の物体を検出する検出部と、
   予め取得された静的物体情報と前記静的物体情報の信頼度とを関連付けて記憶する保持部と、
   前記車両制御装置の計算負荷情報を取得する取得部と、
   前記取得部により取得された前記計算負荷情報に基づいて、計算負荷の増加に対して信頼度閾値を小さく決定する決定部と、
   前記保持部に記憶された前記静的物体情報の中から、前記決定部により決定された前記信頼度閾値以上の信頼度と関連付けられた前記静的物体情報を選択する選択部と、
   前記検出部の検出結果と前記選択部により選択された前記静的物体情報とを比較することによって、追跡対象を決定する対象決定部と、
   前記対象決定部で決定された前記追跡対象を追跡する追跡部と、
   前記追跡部の追跡結果に基づいて走行制御を行う制御部と、
   を備える車両の車両制御装置。
2. 前記保持部に記憶された前記静的物体情報に基づいて、前記検出部により検出された前記物体が前記静的物体であるか否かを判定する判定部と、
   前記判定部により前記静的物体であると判定された前記物体の検出結果の信頼度を算出する算出部と、
   選択された前記物体の検出結果の合計容量が所定の通信量以下となるように、前記物体の検出結果を所定の優先順で選択する対象選択部と、
   前記対象選択部により選択された前記物体の検出結果を、前記車両と通信可能なサーバへ送信する通信部と、
   を備え、
   前記対象選択部は、前記算出部により算出された前記信頼度が低い前記物体の検出結果ほど前記優先順を高くする、
   請求項１に記載の車両制御装置。
3. 前記決定部は、
   前記静的物体情報ごとに前記信頼度閾値を決定し、
   前記車両と前記静的物体との距離の増加に対して前記信頼度閾値を小さく決定する、
   請求項１又は２に記載の車両制御装置。

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