JP7005973B2 - 運転支援車両のルート探索方法及びルート探索装置 - Google Patents

Description

本開示は、自車の周辺情報を取得する複数の車載センサを搭載している運転支援車両のルート探索方法及びルート探索装置に関する。

従来、コスト計算値を、ノード上に保管し、ラベルとして記録しておく。そして、予め地図に記録されているルート情報に対してルートコスト値を計算する。そして、ルートコスト値を基礎とし、通過方法に規制があるときのルート探索を実現する経路探索装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開２００３－１９４５６０号公報

しかしながら、従来装置にあっては、ルートコスト計算に、交通ルールに基づくルート制限を加えたルート探索手法である。つまり、交通ルールに基づくルート制限を加えたルート探索手法は多く提案されているものの、車両状態に応じたルート探索方法は考慮されていなかった。このため、車両状態が異なる車両であっても現在位置と目的地が同じであれば同じルートが探索されることで、車載センサの取り付け種別差や認識精度差によるセンサ性能の違いが、そのまま運転支援によるルート走行中の走行安全性能の差として出てしまう。

本開示は、上記問題に着目してなされたもので、運転支援による走行ルートの走行中、車載センサのセンサ性能の違いにかかわらず、走行安全性能を確保する運転支援車両のルート探索方法及びルート探索装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本開示は、自車の周辺情報を取得する複数の車載センサと、現在位置から目的地までの走行ルートを生成するコントローラと、を搭載している。
この運転支援車両のルート探索方法において、複数の車載センサのそれぞれの取り付け種別情報と、センサ選定により決まる初期の認識精度情報と、を記録しておく。
複数の車載センサからのキャリブレーションデータ履歴を保管する。
複数の車載センサからの実キャリブレーションデータ情報と、保管されているキャリブレーションデータ履歴情報とを比較し、リアルタイムでの認識精度情報を取得する。
取り付け種別情報に初期の認識精度情報とリアルタイムでの認識精度情報を加え、複数の車載センサからのセンサ信号によるセンサ監視領域に苦手領域、もしくは、得意領域があるかどうかを判定する。
センサ監視領域として苦手領域と判定された領域を抑制し、得意領域と判定された領域を積極利用するルート探索を行って走行ルートを生成する。

上記のように、複数の車載センサの取り付け種別または認識精度による車両状態を考慮したルート探索を行うことで、運転支援による走行ルートの走行中、車載センサのセンサ性能の違いにかかわらず、走行安全性能を確保することができる。加えて、センサ監視領域の苦手領域と得意領域の判定に、実キャリブレーションデータ情報とキャリブレーションデータ履歴情報との比較を加えていることで、リアルタイムでのセンサ精度が低くなる環境を避けたルート探索により、運転支援走行に際し、車載センサによる監視精度が確保される走行ルートを生成することができる。

実施例１のルート探索方法及びルート探索装置が適用された自動運転制御システムを示す全体システム図である。 実施例１のＡＤＡＳ制御ユニット、ナビゲーション制御ユニット及び自動運転制御ユニットにて実行される自動運転制御処理の流れを示すフローチャートである。 比較例のルート探索によりＵターンを含んで生成された走行ルートを示す走行ルート生成作用説明図である。 実施例１のルート探索によりＵターンを抑制して生成された走行ルートを示す走行ルート生成作用説明図である。 実施例１の右左折非対象カメラを搭載した自動運転車両で右左折を積極利用するルート探索にしたがって交差点を右折するときの状況を示す作用説明図である。

以下、本開示による運転支援車両のルート探索方法及びルート探索装置を実現する最良の実施形態を、図面に示す実施例１に基づいて説明する。

まず、構成を説明する。
実施例１におけるルート探索方法及びルート探索装置は、ナビゲーション制御ユニットにて生成される走行ルート情報を用い、自動運転モードの選択により操舵/駆動/制動が自動制御される自動運転車両（運転支援車両の一例）に適用したものである。以下、実施例１の構成を、「全体システム構成」、「ナビゲーション制御ユニットの詳細構成」、「自動運転制御処理構成」に分けて説明する。

［全体システム構成］
図１は、実施例１のルート探索方法及びルート探索装置が適用された自動運転制御システムを示す。以下、図１に基づいて全体システム構成を説明する。

自動運転制御システムは、図１に示すように、車載センサ１と、ＡＤＡＳ制御ユニット２と、ナビゲーション制御ユニット３と、自動運転制御ユニット４と、アクチュエータ５と、を備えている。なお、ＡＤＡＳ制御ユニット２、ナビゲーション制御ユニット３、自動運転制御ユニット４は、ＣＰＵなどの演算処理装置を備え、演算処理を実行するコンピュータである。

車載センサ１は、自動運転車両に搭載され、自車の周辺情報を取得するセンサである。前方認識カメラ１１と、後方認識カメラ１２と、右側方認識カメラ１３と、左側方認識カメラ１４と、ライダー１５と、レーダー１６と、を有する。なお、自車の周辺情報以外の自動運転制御に必要な情報を取得するセンサとして、図外の車輪速センサやヨーレートセンサなどを有する。

前方認識カメラ１１、後方認識カメラ１２、右側方認識カメラ１３、左側方認識カメラ１４を組み合わせて周囲認識カメラが構成され、かつ、右側方認識カメラ１３と左側方認識カメラ１４が、右左対称の取り付け種別によるカメラ搭載でなく、右左非対称カメラ搭載としている。この周囲認識カメラでは、自車走行路上物体・自車走行路外物体（道路構造物、先行車、後続車、対向車、周囲車両、歩行者、自転車、二輪車）・自車走行路（道路白線、道路境界、停止線、横断歩道）・道路標識（制限速度）などが検知される。

前方認識カメラ１１は、フロントウィンドウの中央上部位置などに設置され、カメラ光軸を自車前方に向けて配置され、自車前方から見渡せる自車前方領域の画像情報を取得する。この前方認識カメラ１１では、主に自車前方に存在する先行車や走行路を検知する。

後方認識カメラ１２は、リヤウィンドウの中央上部位置などに設置され、カメラ光軸を自車後方に向けて配置され、自車後方から見渡せる自車後方領域の画像情報を取得する。この後方認識カメラ１２では、主に自車後方に存在する後続車や走行路を検知する。

右側方認識カメラ１３は、右サイドミラーに内蔵して設置され、カメラ光軸を、プランビューにて自車の右斜め前方であって、サイドビューにて自車の斜め下方に向けて配置され、自車からの距離が近い右前方領域の画像情報を取得する。この右側方認識カメラ１３では、主に自車の右前方の近い位置に存在する歩行者や自転車を検知する。

左側方認識カメラ１４は、左サイドミラーに内蔵して設置され、カメラ光軸を自車左方に向けて配置され、自車左側方から見渡せる自車左側方領域の画像情報を取得する。この左側方認識カメラ１４では、主に自車の左側に存在する合流車両を検知する。

ライダー１５とレーダー１６は、自車の前端位置に、出力波の照射軸を車両前方に向けて配置され、反射波を受けることにより自車前方の物体の存在を検知すると共に、自車前方の物体までの距離を検知する。ライダー１５とレーダー１６という２種類の測距センサを組み合わせてライダー/レーダーが構成され、例えば、レーザーレーダー、ミリ波レーダー、超音波レーダー、レーザーレンジファインダーなどを用いることができる。このライダー１５とレーダー１６では、自車走行路上物体・自車走行路外物体（道路構造物、先行車、後続車、対向車、周囲車両、歩行者、自転車、二輪車）などの位置と物体までの距離を検知する。なお、視野角が不足すれば、適宜追加して車両に搭載してもよい。

ここで、ライダー１５とレーダー１６の基本的な相違は、ライダー１５は、レーダー１６よりも遥かに短い波長の電磁波（例えば、紫外線、可視光線、近赤外線など）であり、検知できる物体サイズは、波長を下回ることができない。また、レーダー波（マイクロ波またはラジオ帯域）は、金属物体によって効率よく反射されるが、非金属物体や微小物体には反射を起こしにくい。従って、ライダー１５は、レーダー１６で見つからない物体を検知することに有用である。

周囲認識カメラ１１，１２，１３，１４と、ライダー１５とレーダー１６による測距センサとは、同様に自車の周辺情報を取得する車載センサであるが、自車の周辺の明るさによる認識精度に対する影響が相違する。例えば、周囲認識カメラ１１，１２，１３，１４は、太陽が落ちて暗くなると認識精度が急激に低下するのに対し、ライダー１５とレーダー１６は、昼夜に関係なく認識精度が確保される。

ＡＤＡＳ制御ユニット２は、各認識カメラ１１，１２，１３，１４からの画像データとライダー/レーダー１５，１６から物体データとを入力する。このＡＤＡＳ制御ユニット２は、画像データと物体データのキャリブレーションデータを生成するキャリブレーション処理部２１と、キャリブレーションデータに基づいて物体認識処理を行う物体認識処理部２２と、を有する。なお、「ＡＤＡＳ」は、「Advanced Driver Assistance System：先進運転支援システム」の略称である。

キャリブレーション処理部２１は、各認識カメラ１１，１２，１３，１４からの画像データのパラメータと、ライダー/レーダー１５，１６から物体データのパラメータとを推定し、パラメータを使用して画像データや物体データのキャリブレーションデータを生成して出力する。例えば、各認識カメラ１１，１２，１３，１４からの画像データの場合、パラメータを使用して光軸やレンズ歪みの修正などを行う。

物体認識処理部２２は、キャリブレーション処理部２１からのキャリブレーションデータを入力し、キャリブレーションデータに基づいて物体認識処理を行い、認識結果データを出力する。この物体認識処理部２２では、例えば、画像データと物体データとを比較処理し、画像データによる物体候補の位置に物体データにより物体が存在することが確認されると、物体の存在を認識すると共に物体が何であるかを認識する。

ナビゲーション制御ユニット３は、キャリブレーション処理部２１からのキャリブレーションデータと、GNSSアンテナ３１からの自車位置情報を入力する。そして、道路情報を含む地図データと衛星通信を利用したGPS（全地球測位システム）を組み合わせ、ルート探索により現在位置から目的地までの走行ルートを生成し、生成した走行ルートを出力すると共に地図上に表示する。

ここで、「GNSS」は「Global Navigation Satellite System：全地球航法衛星システム」の略称であり、「GPS」は「Global Positioning System」の略称である。なお、ナビゲーション制御ユニット３の詳細構成については後述する。

自動運転制御ユニット４は、ＡＤＡＳ制御ユニット２の物体認識処理部２２からの認識結果データと、ナビゲーション制御ユニット３からの走行ルート情報とを入力する。そして、入力情報に基づいて目標車速や目標加速度や目標減速度を生成する。さらに、生成された目標加速度により駆動制御指令値を演算し、演算結果を駆動アクチュエータ５１へ出力する。生成された目標減速度により制動制御指令値を演算し、演算結果を制動アクチュエータ５２へ出力する。入力された走行ルート情報（目標走行経路情報）により舵角制御指令値を演算し、演算結果を舵角アクチュエータ５３へ出力する。

アクチュエータ５は、駆動アクチュエータ５１と、制動アクチュエータ５２と、舵角アクチュエータ５３と、を有する。

駆動アクチュエータ５１は、自動運転制御ユニット４から駆動制御指令値を入力し、駆動源駆動力を制御するアクチュエータである。つまり、エンジン車の場合は、エンジンアクチュエータを用いる。ハイブリッド車の場合は、エンジンアクチュエータとモータアクチュエータを用いる。電気自動車の場合、モータアクチュエータを用いる。

制動アクチュエータ５２は、自動運転制御ユニット４から制動制御指令値を入力し、ブレーキ制動力を制御するアクチュエータである。なお、制動アクチュエータ５２としては、油圧ブースタや電動ブースタなどを用いる。

舵角アクチュエータ５３は、自動運転制御ユニット４から舵角制御指令値を入力し、操舵輪の転舵角を制御するアクチュエータである。なお、舵角アクチュエータ５３としては、舵角制御モータなどを用いる。

［ナビゲーション制御ユニットの詳細構成］
まず、自動運転用ナビゲーション機能（「ＡＤナビ機能」という。）としては、下記の(a),(b),(c)のＡＤナビ機能を備えている。

(a)目的地の設定をする
目的地の候補を通知する。目的地の座標を取得する。目的地の座標を更新する。ウェイポイントを設定する。

(b)最適な経路を演算する
地図上の自車位置を取得する。経路の候補を探索する。最適経路計画の特定をする（コスト計算）。経路計画を配信する。ＤＭ側からリルート・経路要求を受信する。経路計画の更新をする。ナビの状態をＤＭ側に通知する（経路不明などのとき）。

(c)経路の案内をする
自動運転区間とマニュアル運転区間を画面表示する。システム移行の通知をする。目的地/ウェイポイントの選択をする。到達点の通知をする。その他。

以下、上記(b)の最適な経路を演算する際、自動運転用走行ルートを、ルートコスト計算に、Ｕターン・右左折抑制によるルート検索を併用して生成するナビゲーション制御ユニット３の詳細構成を、図１に基づいて説明する。

ナビゲーション制御ユニット３は、図１に示すように、GNSSアンテナ３１と、位置情報処理部３２と、目的地設定部３３と、地図データ記憶部３４と、ルート探索データ記憶部３５と、データ比較処理部３６と、ルート探索処理部３７と、表示部３８と、を備えている。

位置情報処理部３２は、GNSSアンテナ３１から入力される衛星通信情報に基づいて、自車の停車位置や自車の走行位置の緯度・経度の検出処理を行う。位置情報処理部３２からの自車位置情報は、ルート探索処理部３７へ出力される。

目的地設定部３３は、ドライバーによる表示部３８の表示画面へのタッチパネル操作などにより、自車の目的地の入力設定を行う。目的地設定部３３からの目的地情報は、ルート探索処理部３７へ出力される。

地図データ記憶部３４は、緯度経度と地図情報が対応づけられた、いわゆる電子地図データの記憶部である。地図データには、各地点に対応づけられた道路情報を有し、道路情報は、ノードと、ノード間を接続するリンクにより定義される。道路情報は、道路の位置／領域により道路を特定する情報と、道路ごとの道路種別、道路ごとの道路幅、道路の形状情報とを含む。道路情報は、各道路リンクの識別情報ごとに、交差点の位置、交差点の進入方向、交差点の種別その他の交差点に関する情報を対応づけて記憶する。また、道路情報は、各道路リンクの識別情報ごとに、道路種別、道路幅、道路形状、直進の可否、進行の優先関係、追い越しの可否（隣接レーンへの進入の可否）、制限速度、その他の道路に関する情報を対応づけて記憶する。

ルート探索データ記憶部３５には、複数の車載センサ１１，１２，１３，１４，１５，１６のそれぞれの取り付け種別情報と、センサ選定により決まる初期の認識精度情報とが記録されている。加えて、複数の車載センサ１１，１２，１３，１４，１５，１６からのキャリブレーションデータ履歴として、周囲明るさなどにより変動するリアルタイムの認識精度情報が記録される。例えば、各認識カメラ１１，１２，１３，１４の場合、太陽光に弱く、かつ、暗過ぎると認識できないため、センサの有効時間（日の出時刻から日の入り時刻まで）や苦手な太陽光の方向（南の方向）などが記録される。

データ比較処理部３６は、複数の車載センサ１１，１２，１３，１４，１５，１６からの実キャリブレーションデータ情報と、保管されているキャリブレーションデータ履歴情報とを比較し、リアルタイムでの認識精度情報を取得する。そして、取り付け種別情報に初期の認識精度情報とリアルタイム認識精度情報を加え、センサ監視領域として、苦手領域、もしくは、得意領域があるかどうかを判定する。判定結果に基づいてルート探索パラメータ情報が作成され、作成されたルート探索パラメータ情報は、ルート探索処理部３７へ出力される。ここで、「ルート探索パラメータ情報」とは、Ｕターン抑制、右折抑制、左折抑制、Ｕターン積極利用、右折積極利用、左折積極利用などのルート探索の際に用いる優先項目情報をいう。

ルート探索処理部３７は、位置情報処理部３２からの自車位置情報と、目的地設定部３３からの目的地情報と、地図データ記憶部３４からの地図データ情報と、データ比較処理部３６からのルート探索パラメータ情報とを入力する。そして、ルートコスト計算や最短距離検索によって走行ルート候補を作成し、走行ルート候補の中でＵターン箇所や右折箇所や左折箇所を選択する。選択されたそれぞれの箇所について、ルート探索パラメータ情報に基づいてセンサ監視領域として得意領域と苦手領域を判定し、苦手領域と判定された領域を抑制し、得意領域と判定された領域を積極利用するルート探索を行う。このとき、Ｕターンが含まれる場合、Ｕターンを抑制するように右折積極利用や左折積極利用を用いたルート探索を行う。右折や左折が含まれる場合、ルート探索パラメータ情報にしたがって、右折抑制、左折抑制、右折積極利用、左折積極利用の何れかを選択するルート探索を行う。最後に、走行ルート候補を、ルート探索パラメータ情報により決めた探索ルートにより補正して、現在位置から目的地までの走行ルートを生成する。

表示部３８は、地図データ記憶部３４からの地図データ情報と、ルート探索処理部３７からの走行ルート情報を入力する。そして、表示画面に、地図と道路と走行ルートと自車位置と目的地を表示する。つまり、表示部３８は、自動運転による走行中、自車が地図上で何処を移動しているかなどの自車位置視覚情報を提供する。

［自動運転制御処理構成］
図２は、実施例１のＡＤＡＳ制御ユニット２、ナビゲーション制御ユニット３及び自動運転制御ユニット４にて実行される自動運転制御処理の流れを示す。以下、自動運転制御処理構成をあらわす図２の各ステップについて説明する。

ステップＳ１では、自動運転開始条件が成立したか否かを判断する。YES（自動運転開始条件成立）の場合はステップＳ２へ進み、NO（自動運転開始条件不成立）の場合はステップＳ１の判断を繰り返す。
ここで、「自動運転開始条件」とは、イグニッションスイッチのオン条件、自動運転モードの選択条件、走行ルートの確定条件、などが共に成立したときをいう。

ステップＳ２では、ステップＳ１での自動運転開始条件成立であるとの判断に続き、ＡＤＡＳ制御ユニット２において、車載センサ１１，１２，１３，１４，１５，１６からの情報（画像データ、物体データ）を取得し、ステップＳ３へ進む。

ステップＳ３では、ステップＳ２での車載センサ１１，１２，１３，１４，１５，１６からの情報取得に続き、ナビゲーション制御ユニット３において、キャリブレーション処理部２１からの車載センサ１１，１２，１３，１４，１５，１６のキャリブレーション情報（キャリブレーションデータ）を取得し、ステップＳ４へ進む。

ステップＳ４では、ステップＳ３での車載センサ１１，１２，１３，１４，１５，１６のキャリブレーション情報取得に続き、センサ監視領域に苦手領域、もしくは、得意領域があるか否かを判断する。YES（苦手領域、もしくは、得意領域有り）の場合はステップＳ５へ進み、NO（苦手領域、もしくは、得意領域無し）の場合はステップＳ７へ進む。

ステップＳ５では、ステップＳ４での苦手領域、もしくは、得意領域有りとの判断に続き、得意・苦手領域データを通知し、ステップＳ６へ進む。

ステップＳ６では、ステップＳ５での得意・苦手領域データの通知に続き、ルート探索パラメータ情報を指定し、ステップＳ７へ進む。

ステップＳ７では、ステップＳ４での苦手領域、もしくは、得意領域無しとの判断、或いは、ステップＳ６でのルート探索パラメータ情報の指定に続き、車載の各認識カメラ１１，１２，１３，１４が利用できる時間帯（日の出後、日没前までの時間帯）か否かを判断する。YES（カメラ利用可能時間帯）の場合はステップＳ９へ進み、NO（カメラ利用不可能時間帯）の場合はステップＳ８へ進む。

ステップＳ８では、ステップＳ７でのカメラ利用不可能時間帯であるとの判断に続き、車載の各認識カメラ１１，１２，１３，１４からの情報は利用しないとし（精度の低い情報として扱う）、ステップＳ９へ進む。

ステップＳ９では、ステップＳ７でのカメラ利用可能時間帯であるとの判断、或いは、ステップＳ８でのカメラ情報は利用しない扱いとするに続き、現在位置から目的地までの走行ルートを計算し、ステップＳ１０へ進む。

ステップＳ１０では、ステップＳ９での走行ルートの計算に続き、自動運転を開始し、ステップＳ１１へ進む。

ステップＳ１１では、ステップＳ１０での自動運転開始、或いは、ステップＳ１４での自動運転終了条件不成立であるとの判断に続き、自車の進行方向が、太陽が出ている方向であるか否かを判断する。YES（自車の進行方向と太陽方向が一致）の場合はステップＳ１２へ進み、NO（自車の進行方向と太陽方向が不一致）の場合はステップＳ１３へ進む。 ステップＳ１２では、ステップＳ１１での自車の進行方向と太陽方向が一致であるとの判断に続き、車載の各認識カメラ１１，１２，１３，１４からの情報は利用しないとし（精度の低い情報として扱う）、ステップＳ１３へ進む。

ステップＳ１３では、ステップＳ１１での自車の進行方向と太陽方向が不一致であるとの判断、或いは、ステップＳ１２でのカメラ情報を精度の低い情報として扱う処理に続き、自動運転を継続し、ステップＳ１４へ進む。

ステップＳ１４では、ステップＳ１３での自動運転継続に続き、自動運転終了条件が成立したか否かを判断し、YES（自動運転終了条件成立）の場合はエンドへ進み、NO（自動運転終了条件不成立）の場合はステップＳ１１へ戻る。
ここで、「自動運転終了条件」とは、目的地への到着条件、自動運転の中断条件、マニュアル運転モードへの切替条件、などのうち、何れか一つの条件が成立したときとする。

次に、作用を説明する。
実施例１の作用を、「自動運転制御処理作用」、「ルート探索でのＵターン抑制作用」、「ルート探索での右折積極利用作用」に分けて説明する。

［自動運転制御処理作用］
以下、図２のフローチャートに基づいて自動運転制御処理作用を説明する。
自動運転の開始を予定しているとき、センサ監視領域に苦手領域、もしくは、得意領域がないとき、ステップＳ１→ステップＳ２→ステップＳ３→ステップＳ４→ステップＳ７へと進む。そして、車載の各認識カメラ１１，１２，１３，１４が利用できる時間帯であるときは、ステップＳ７からステップＳ９→ステップＳ１０へと進み、計算された走行ルートに沿って走行する自動運転が開始される。また、車載の各認識カメラ１１，１２，１３，１４が利用できない時間帯であるときは、ステップＳ７からステップＳ８→ステップＳ９→ステップＳ１０へと進み、計算された走行ルートに沿って走行する自動運転が開始される。

このように、センサ監視領域に苦手領域、もしくは、得意領域がなく、カメラ情報を利用できるときは、ステップＳ９にてＵターン抑制や右左折抑制することなく、カメラ情報を精度の高い情報として扱って走行ルートが計算（例えば、コスト計算）される。また、センサ監視領域に苦手領域、もしくは、得意領域がなく、カメラ情報を利用できないときは、ステップＳ９にてカメラ情報を精度の低い情報として扱って走行ルートが計算（例えば、コスト計算）される。

一方、自動運転の開始を予定しているとき、センサ監視領域に苦手領域、もしくは、得意領域があるとき、ステップＳ１→ステップＳ２→ステップＳ３→ステップＳ４→ステップＳ５→ステップＳ６→ステップＳ７へと進む。そして、車載の各認識カメラ１１，１２，１３，１４が利用できる時間帯であるときは、ステップＳ７からステップＳ９→ステップＳ１０へと進み、計算された走行ルートに沿って走行する自動運転が開始される。また、車載の各認識カメラ１１，１２，１３，１４が利用できない時間帯であるときは、ステップＳ７からステップＳ８→ステップＳ９→ステップＳ１０へと進み、計算された走行ルートに沿って走行する自動運転が開始される。

このように、センサ監視領域に苦手領域、もしくは、得意領域があり、カメラ情報を利用できるときは、ステップＳ９にてＵターン抑制や右左折抑制や右左折積極利用し、カメラ情報を精度の高い情報として扱うルート探索により走行ルートが計算される。また、センサ監視領域に苦手領域、もしくは、得意領域があり、カメラ情報を利用できないときは、ステップＳ９にてＵターン抑制や右左折抑制や右左折積極利用し、カメラ情報を精度の低い情報として扱うルート探索により走行ルートが計算される。

自動運転開始後、自車の進行方向が太陽方向と一致していないと、ステップＳ１０からステップＳ１１→ステップＳ１３→ステップＳ１４へと進む。そして、ステップＳ１４にて自動運転終了条件が不成立と判断されている間、ステップＳ１１→ステップＳ１３→ステップＳ１４へと進む流れが繰り返される。自動運転開始後、自車の進行方向が太陽方向と一致していると、ステップＳ１０からステップＳ１１→ステップＳ１２→ステップＳ１３→ステップＳ１４へと進む。そして、ステップＳ１４にて自動運転終了条件が不成立と判断されている間、ステップＳ１１→ステップＳ１２→ステップＳ１３→ステップＳ１４へと進む流れが繰り返される。

このように、自動運転開始後、自車の進行方向が太陽方向と一致していないと、カメラ情報を精度の高い情報として扱うセンサ監視により自動運転が継続される。しかし、自動運転開始後、自車の進行方向が太陽方向と一致すると、カメラ情報を精度の低い情報として扱うセンサ監視により自動運転が継続される。

なお、自動運転継続中、走行ルートに沿う自車の進行方向が変わると、太陽が出ている方向と一致したり、一致しなかったりし、その都度、カメラ情報を精度の低い情報として扱ったり、精度の高い情報として扱ったりする。このとき、自動運転の途中において、カメラ情報の認識精度の扱いが変わると、その先の走行ルートの一部を、カメラ情報の認識精度の高低に応じたルート探索を行うことで変更しても良い。

［ルート探索でのＵターン抑制作用］
図３は、比較例のルート探索によりＵターンを含んで生成された走行ルートを示す。図４は、実施例１のルート探索によりＵターンを抑制して生成された走行ルートを示す。以下、図３及び図４に基づいてルート探索でのＵターン抑制作用を説明する。

コスト計算や最短距離検索により、現在位置Ａから目的地Ｂまでの自車の走行ルートを生成するものを比較例とする。この比較例の場合、自車の走行ルートＣは、自車の現在位置Ａ（出発地）から図３の左方向へ発進した直後に左方向へ転回してＵターンする（図３のc1）。そして、Ｕターン後、図３の右方向へ直進し（図３のc2）、目的地Ｂに到達するルートが生成される。

しかし、下記に列挙する条件などに該当する場合、自動運転車両にとってはＵターンが難しい。
・Ｕターンしようとする道路の道幅が狭い。
・Ｕターンしようとする道路のレーン数が少ない。
・車載センサのＵターン方向をカバーするサポート角度が少ない。
・天気により車載センサの認識限界値が低下している。
・カメラ光軸が太陽光に一致している。
・運転時刻が日没時刻を含んでいる。

これに対し、実施例１の場合、右左折非対象の右側方認識カメラ１３と左側方認識カメラ１４を搭載していることで、右折や右方向のＵターンには強いが、左折や左方向のＵターンには弱い車載センサの取り付け種別となっている。

このため、データ比較処理部３６から出力されるルート探索パラメータ情報は、「左方向のＵターン抑制、左折抑制、右折積極利用」になる。このルート探索パラメータ情報に基づいて自車の走行ルートＤを生成すると、自車の現在位置Ａ（出発地）から図４の左方向へ発進した後、十字路を右折する（図４のd1）。そして、右折した後、図４の上方向に少し進んだ後、さらに右折する（図４のd2）。右折した後、図４の右方向に進んだ後、さらに右折する（図４のd3）。そして、図４の下方向に進んで道路を横断した後、左折して目的地Ｂに到達するルートが生成される。

このように、ルート探索パラメータ情報に基づいてルート探索を行うことで、Ｕターン抑制し、かつ、右折積極利用（図４のd1,d2,d3）による自車の走行ルートＤが生成される。なお、自車の走行ルートＤは、比較例の走行ルートＣに比べて走行距離が長くなる。しかし、自動運転による走行中、自車からのセンサ監視を得意とする得意領域が多く含まれる走行ルートＤになることで、走行安全性能が確保される。

なお、実施例１においても、データ比較処理部３６から出力されるルート探索パラメータ情報が、例えば、左方向のＵターン積極利用である場合には、図３に示すように、Ｕターンを含むルート探索を行っても良い。

［ルート探索での右折積極利用作用］
図５は、実施例１の右左折非対象カメラを搭載した自動運転車両で右左折を積極利用するルート探索にしたがって交差点を右折するときの状況を示す。以下、図５に基づいてルート探索での右折積極利用作用を説明する。

実施例１の場合、右左折非対象の右側方認識カメラ１３と左側方認識カメラ１４を搭載していることで、右折に強い車載センサの取り付け種別となっている。一方、北米などでは、右側通行で十字路に自車が停車しているとき、正面の信号が赤であっても左からの直進走行する車両が存在しないと、右折が許可される「Turn on red」という交通ルールがある。

よって、図５に示すように、十字路に自車が停車しているとき、正面の信号が赤であっても、左からの直進走行する車両が存在しないと、積極的に右折するルート探索を行う。これにより、自動運転により右折を開始する前に、左側方認識カメラ１４により左からの直進走行する車両が存在しないことが確認できる。そして、自動運転により右折を開始した後は、右側方認識カメラ１３により自車の近くを走行する自転車や歩道を歩く歩行者を監視できる。

このように、自車の右側方認識カメラ１３と左側方認識カメラ１４を、右左折非対象配置とする工夫が加わっている。このため、ルート探索において、積極的に右折するルート探索を行って右折走行ルートＥを採用することで、車載センサに加えられた工夫が生かされる。そして、自動運転による右折走行ルートＥの前後において、自車からのセンサ監視を得意とする得意領域が含まれるになることで、走行安全性能が確保される。

なお、右側方認識カメラと左側方認識カメラが、実施例１の場合とは逆の関係で右左折非対象配置とされている場合は、積極的に左折するルート探索を行う。

次に、効果を説明する。
実施例１における自動運転車両のルート探索方法及びルート探索装置にあっては、下記に列挙する効果が得られる。

(1) 自車の周辺情報を取得する複数の車載センサ１と、現在位置Ａから目的地Ｂまでの走行ルートを生成するコントローラ（ナビゲーション制御ユニット３）と、を搭載している。
この運転支援車両（自動運転車両）のルート探索方法において、複数の車載センサ１のそれぞれの取り付け種別または認識精度を記録しておく。
記録されている情報に基づいて、複数の車載センサ１からのセンサ信号によるセンサ監視領域に苦手領域、もしくは、得意領域があるかどうかを判定する。
センサ監視領域として苦手領域と判定された領域を抑制し、得意領域と判定された領域を積極利用するルート探索を行って走行ルートを生成する（図１）。
このため、運転支援（自動運転）による走行ルートの走行中、車載センサ１のセンサ性能の違いにかかわらず、走行安全性能を確保する運転支援車両（自動運転車両）のルート探索方法を提供することができる。

(2) センサ監視領域として苦手領域であるかどうかを判定するとき、記録されている情報に加え、複数の車載センサ１からの実センサ情報（キャリブレーションデータ）を用いる（図２）。
このため、(1)の効果に加え、複数の車載センサ１が苦手とする環境にいるかどうかを判断することができる。ここで、「苦手とする環境」とは、例えば、各認識カメラ１１，１２，１３，１４の場合、太陽光がレンズに直接入ってくる南方向に開けているエリアや道路をいう。

(3) センサ監視領域の判定結果が得意領域であるとルート探索に採用し、センサ監視領域の判定結果が苦手領域であるとルート探索に採用しない（図２）。
このため、(1)又は(2)の効果に加え、車載センサ１のうち精度の低いセンサ情報を監視に用いるルート探索を行わないことで、精度の高いセンサ情報を監視に用いるルート探索を行うことができる。

(4) 複数の車載センサ１からのキャリブレーションデータ履歴を保管する。
複数の車載センサ１からの実キャリブレーションデータ情報と、保管されているキャリブレーションデータ履歴情報との比較を加え、センサ監視領域の苦手領域、もしくは、得意領域があるかどうかを判定する（図１）。
このため、(1)～(3)の効果に加え、リアルタイムでのセンサ精度が低くなる環境を避けたルート探索により、運転支援走行（自動運転走行）に際し、車載センサ１による監視精度が確保される走行ルートを生成することができる。

(5) 複数の車載センサ１からのセンサ情報のうち、特定の得意領域を持つ車載センサ１のとき、特定の得意領域を活用してルート探索をする（図１）。
このため、(1)～(4)の効果に加え、センサ精度が高い得意領域を活用したルート探索になることで、車載センサ１による監視精度が高い走行ルートを生成することができる。

(6) 特定の得意領域を持つ車載センサ１が、路肩監視に優れた車載センサ（右側方認識カメラ１３）であるとき、Ｕターンを抑制、或いは、Ｕターンを積極利用するルート探索をする（図４）。
このため、(5)の効果に加え、Ｕターンを抑制するルート探索により、車載センサ１による監視精度が低い走行ルートの生成を回避でき、Ｕターンを積極利用するルート探索により、Ｕターン抑制の走行ルートより経路長を短くすることができる。

(7) 特定の得意領域を持つ車載センサ１が、左右方向に優れた車載センサ（左側方認識カメラ１４）であるとき、右左折を抑制、或いは、右左折を積極利用するルート探索をする（図５）。
このため、(5)又は(6)の効果に加え、右左折を抑制するルート探索により、遠回りになることがあっても走行安全性能を確保することができ、右左折を積極利用するルート探索により、車載センサ１による監視精度が低い走行ルートの生成を回避できる。

(8) 自車の周辺情報を取得する複数の車載センサ１と、現在位置Ａから目的地Ｂまでの走行ルートを生成するコントローラ（ナビゲーション制御ユニット３）と、を搭載している。
この運転支援車両（自動運転車両）のルート探索装置において、コントローラ（ナビゲーション制御ユニット３）は、記憶部（ルート探索データ記憶部３５）と、領域判定部（データ比較処理部３６）と、ルート探索処理部３７と、を備える。
記憶部（ルート探索データ記憶部３５）は、複数の車載センサ１のそれぞれの取り付け種別または認識精度を記録しておく。
領域判定部（データ比較処理部３６）は、記録されている情報に基づいて、複数の車載センサ１からのセンサ信号によるセンサ監視領域の苦手領域、もしくは、得意領域があるかどうかを判定する。
ルート探索処理部３７は、センサ監視領域として苦手領域と判定された領域を抑制し、得意領域と判定された領域を積極利用するルート探索を行って走行ルートを生成する（図１）。
このため、運転支援（自動運転）による走行ルートの走行中、車載センサ１のセンサ性能の違いにかかわらず、走行安全性能を確保する運転支援車両（自動運転車両）のルート探索装置を提供することができる。

以上、本開示の運転支援車両のルート探索方法及びルート探索装置を実施例１に基づき説明してきた。しかし、具体的な構成については、この実施例１に限られるものではなく、特許請求の範囲の各請求項に係る発明の要旨を逸脱しない限り、設計の変更や追加等は許容される。

実施例１では、車載センサ１として、４台の周囲認識カメラ１１，１２，１３，１４とライダー/レーダー１５，１６による測距センサとを用いる例を示した。しかし、車載センサとしては、カメラ台数や測距センサ数は実施例１に限られるものではなく、必要に応じて増やすことも少なくすることもできる。また、カメラや測距センサの設置位置や設置角度も必要や工夫に応じて変更することもできる。

実施例１では、現在位置Ａから目的地Ｂまでの走行ルートを生成するコントローラとして、ナビゲーション制御ユニット３を用いる例を示した。しかし、現在位置から目的地までの走行ルートを生成するコントローラとしては、自動運転制御ユニットとする例としても良い。さらに、走行ルート生成機能を２つに分け、一部をナビゲーション制御ユニットで分担し、残りを自動運転制御ユニットで分担する例としても良い。

実施例１では、ルート探索データ記憶部３５として、複数の車載センサ１のそれぞれの取り付け種別と、複数の車載センサ１のそれぞれのセンサ性能による認識精度と、キャリブレーションデータによる認識精度の変化と、を記録しておく例を示した。しかし、ルート探索データ記憶部としては、複数の車載センサのそれぞれの取り付け種別と、複数の車載センサのそれぞれのセンサ性能による認識精度を記録しておく例であっても良い。

実施例１では、本開示のルート探索方法及びルート探索装置を自動運転モードの選択により操舵/駆動/制動が自動制御される自動運転車両に適用する例を示した。しかし、本開示のルート探索方法及びルート探索装置は、推奨する走行ルートを生成することでドライバーによる操舵運転/駆動運転/制動運転のうち、一部の運転を支援する運転支援車両であっても良い。要するに、走行ルートを生成することでドライバーの運転支援をする車両であれば適用することができる。

１ 車載センサ
１１ 前方認識カメラ
１２ 後方認識カメラ
１３ 右側方認識カメラ
１４ 左側方認識カメラ
１５ ライダー
１６ レーダー
２ ＡＤＡＳ制御ユニット
２１ キャリブレーション処理部
２２ 物体認識処理部
３ ナビゲーション制御ユニット（コントローラ）
３１ GNSSアンテナ
３２ 位置情報処理部
３３ 目的地設定部
３４ 地図データ記憶部
３５ ルート探索データ記憶部（記憶部）
３６ データ比較処理部（領域判定部）
３７ ルート探索処理部
３８ 表示部
４ 自動運転制御ユニット
５ アクチュエータ

Claims (6)

1. 自車の周辺情報を取得する複数の車載センサと、現在位置から目的地までの走行ルートを生成するコントローラと、を搭載している運転支援車両のルート探索方法において、
   前記複数の車載センサのそれぞれの取り付け種別情報と、センサ選定により決まる初期の認識精度情報と、を記録しておき、
   前記複数の車載センサからのキャリブレーションデータ履歴を保管し、
   前記複数の車載センサからの実キャリブレーションデータ情報と、前記保管されているキャリブレーションデータ履歴情報とを比較し、リアルタイムでの認識精度情報を取得し、
   前記取り付け種別情報に前記初期の認識精度情報と前記リアルタイムでの認識精度情報を加え、前記複数の車載センサからのセンサ信号によるセンサ監視領域に苦手領域、もしくは、得意領域があるかどうかを判定し、
   前記センサ監視領域として苦手領域と判定された領域を抑制し、得意領域と判定された領域を積極利用するルート探索を行って走行ルートを生成する
   ことを特徴とする運転支援車両のルート探索方法。
2. 請求項１に記載された運転支援車両のルート探索方法において、
   前記センサ監視領域の判定結果が得意領域であるとルート探索に採用し、前記センサ監視領域の判定結果が苦手領域であるとルート探索に採用しない
   ことを特徴とする運転支援車両のルート探索方法。
3. 請求項１又は２に記載された運転支援車両のルート探索方法において、
   前記複数の車載センサからのセンサ情報のうち、特定の得意領域を持つ車載センサのとき、特定の得意領域を活用してルート探索をする
   ことを特徴とする運転支援車両のルート探索方法。
4. 請求項３に記載された運転支援車両のルート探索方法において、
   前記特定の得意領域を持つ車載センサが、路肩監視に優れた車載センサであるとき、Ｕターンを抑制、或いは、Ｕターンを積極利用するルート探索をする
   ことを特徴とする運転支援車両のルート探索方法。
5. 請求項３又は４に記載された運転支援車両のルート探索方法において、
   前記特定の得意領域を持つ車載センサが、左右方向に優れた車載センサであるとき、右左折を抑制、或いは、右左折を積極利用するルート探索をする
   ことを特徴とする運転支援車両のルート探索方法。
6. 自車の周辺情報を取得する複数の車載センサと、現在位置から目的地までの走行ルートを生成するコントローラと、を搭載している運転支援車両のルート探索装置において、
   前記コントローラは、
   前記複数の車載センサのそれぞれの取り付け種別情報と、センサ選定により決まる初期の認識精度情報と、前記複数の車載センサからのキャリブレーションデータ履歴と、を記録しておく記憶部と、
   前記複数の車載センサからのセンサ信号によるセンサ監視領域の苦手領域、もしくは、得意領域があるかどうかを判定する領域判定部と、
   前記センサ監視領域として苦手領域と判定された領域を抑制し、得意領域と判定された領域を積極利用するルート探索を行って走行ルートを生成するルート探索処理部と、を備え、
   前記領域判定部は、前記複数の車載センサからの実キャリブレーションデータ情報と、前記保管されているキャリブレーションデータ履歴情報とを比較し、リアルタイムでの認識精度情報を取得し、前記取り付け種別情報に前記初期の認識精度情報と前記リアルタイムでの認識精度情報を加え、前記センサ監視領域の苦手領域、もしくは、得意領域があるかどうかを判定する
   ことを特徴とする運転支援車両のルート探索装置。
   

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