JP7435513B2 - 車両制御装置及び車両制御方法 - Google Patents

Description

本発明は、車両制御装置及び車両制御方法に関する。

車両を自動運転し、あるいは、車両のドライバの運転を支援する技術が研究されている。このような技術では、車両が走行する予定の経路が設定され、その経路に沿って車両が走行するように車両の走行が制御される。しかし、場合によっては、車両と衝突する危険性が有る障害物が存在することがある。そこで、そのような障害物と車両とが衝突しないように車両を制御するための技術が提案されている（例えば、特許文献１を参照）。

例えば、特許文献１に記載された技術では、運転支援装置は、車両の走行予定経路に存在する障害に関する情報と、車両の走行車線における隣接車線への車線変更の可否を表す可否情報、及び車両の走行車線の幅員情報の少なくとも一方を含む車線ネットワーク情報とに基づいて導出された障害の回避支援の処理に従って車両の運転支援を実行する。

特開２０１９－９１３２５号公報

車両の走行予定経路上に障害物が存在するか否かが判定され、その判定結果に基づいて車両が制御される場合、車両を適切に制御するためには、車両の走行予定経路が適切に設定されている必要がある。車両の走行予定経路が適切に設定されていない場合、車両と障害物とが衝突する危険性が低いにもかかわらず、障害物を回避するための挙動を行うように車両が制御され、その結果として、車両の乗員に不安感あるいは不快感を生じさせるおそれがある。

そこで、本発明は、必要の無い衝突回避挙動が行われることを抑制できる車両制御装置を提供することを目的とする。

一つの実施形態によれば、車両制御装置が提供される。この車両制御装置は、地図情報を記憶する記憶部と、地図情報と、車両に搭載された撮像部により生成された、車両の周囲を表す画像、あるいは、車両の位置を測定する位置測定部により測定された位置とを照合することで、車両が走行中の車線を検出する車線検出部と、検出された車線に沿って車両が走行する予定の経路を設定する経路設定部と、画像から車線を区画する車線区画線を検出するとともに、車両の周囲に存在する障害物を検出する検出部と、その予定の経路のうち、検出された車線区画線と一致する有効区間を特定する有効区間特定部と、障害物の位置が有効区間内に含まれ、かつ、障害物がその予定の経路上に位置する場合に、障害物と車両との衝突を避けるように車両の挙動を制御する制御部とを有する。

この車両制御装置において、有効区間特定部は、車両の現在位置から車両が走行する予定の経路の曲率と検出された車線区画線の曲率との差が所定以上となる曲がり位置までの第１の区間を有効区間として特定することが好ましい。

あるいは、この車両制御装置において、有効区間特定部は、車両の現在位置から車両が走行する予定の経路と検出された車線区画線とが交差する交差位置までの第２の区間を有効区間として特定することが好ましい。

あるいはまた、この車両制御装置において、有効区間特定部は、車両の現在位置から車両が走行する予定の経路の曲率と検出された車線区画線の曲率との差が所定以上となる曲がり位置までの第１の区間と、車両の現在位置からその予定の経路と検出された車線区画線とが交差する交差位置までの第２の区間のうちの短い方を有効区間として特定することが好ましい。

この場合において、有効区間特定部は、曲がり位置及び交差位置の何れも検出できない場合、車両の現在位置から車線区画線が検出された最も遠い位置までの第３の区間を有効区間として特定することが好ましい。

さらに、制御部は、障害物の位置が有効区間外であっても、車両の現在位置から障害物までの距離が所定の距離閾値以下であり、かつ、障害物が、車両が走行する予定の経路上に位置する場合に、障害物と車両との衝突を避けるように車両の挙動を制御することが好ましい。

本発明の他の形態によれば、車両制御方法が提供される。この車両制御方法は、地図情報と、車両に搭載された撮像部により生成された、車両の周囲を表す画像、あるいは、車両の位置を測定する位置測定部により測定された位置とを照合することで、車両が走行中の車線を検出し、検出された車線に沿って車両が走行する予定の経路を設定し、画像から車線を区画する車線区画線を検出するとともに、車両の周囲に存在する障害物を検出し、その予定の経路のうち、検出された車線区画線と一致する有効区間を特定し、障害物の位置が有効区間内に含まれ、かつ、障害物がその予定の経路上に位置する場合に、障害物と車両との衝突を避けるように車両の挙動を制御する、ことを含む。

本発明に係る走行車両制御装置は、必要の無い衝突回避挙動が行われることを抑制することができるという効果を奏する。

車両制御装置が実装される車両制御システムの概略構成図である。 車両制御装置の一つの実施形態である電子制御装置のハードウェア構成図である。 車両制御処理に関する、電子制御装置のプロセッサの機能ブロック図である。 （ａ）～（ｄ）は、それぞれ、有効区間の一例を示す図である。 車両制御処理の動作フローチャートである。

以下、図を参照しつつ、車両制御装置及び車両制御装置において実施される車両制御方法について説明する。この車両制御装置は、車両が走行中の車線（以下、自車線と呼ぶ）を検出し、検出した自車線に沿って、現在位置から所定距離先までの区間において車両が走行する予定の経路である走行予定経路を設定する。また、この車両制御装置は、車両に搭載されたカメラにより生成された、車両の周辺領域を表す画像から、自車線と自車線に隣接する車線（以下、隣接車線と呼ぶ）とを区画する車線区画線を検出する。さらに、この車両制御装置は、検出した車線区画線に基づいて、走行予定経路全体のうち、検出した車線区画線と一致する区間を、障害物との衝突判定において有効な走行予定経路の区間である有効区間として特定する。そしてこの車両制御装置は、車両に搭載されたセンサにより検知された障害物が走行予定経路上に位置し、かつ、有効区間に含まれていると、障害物と車両との衝突を避けるように車両の挙動を制御する。これにより、この車両制御装置は、隣接車線を自車線と誤認識して、隣接車線に沿って走行予定経路を誤って設定した場合でも、無用な車両の挙動の制御が行われることを防止する。

図１は、車両制御装置が実装される車両制御システムの概略構成図である。また図２は、車両制御装置の一つの実施形態である電子制御装置のハードウェア構成図である。本実施形態では、車両１０に搭載され、かつ、車両１０を制御する車両制御システム１は、GPS受信機２と、カメラ３と、ストレージ装置４と、車両制御装置の一例である電子制御装置（ＥＣＵ）５とを有する。GPS受信機２、カメラ３及びストレージ装置４とＥＣＵ５とは、コントローラエリアネットワークといった規格に準拠した車内ネットワークを介して通信可能に接続される。なお、車両制御システム１は、LiDARあるいはレーダといった、車両１０から車両１０の周囲に存在する物体までの距離を測定する距離センサ（図示せず）をさらに有していてもよい。さらに、車両制御システム１は、目的地までの走行予定ルートを探索するためのナビゲーション装置（図示せず）を有していてもよい。さらにまた、車両制御システム１は、他の機器と無線通信するための無線通信器（図示せず）を有していてもよい。

GPS受信機２は、位置測定部の一例であり、所定の周期ごとにGPS衛星からのGPS信号を受信し、受信したGPS信号に基づいて車両１０の自己位置を測位する。そしてGPS受信機２は、所定の周期ごとに、GPS信号に基づく車両１０の自己位置の測位結果を表す測位情報を、車内ネットワークを介してＥＣＵ５へ出力する。なお、車両１０はGPS受信機２以外の衛星測位システムに準拠した受信機を有していてもよい。この場合、その受信機が車両１０の自己位置を測位すればよい。

カメラ３は、撮像部の一例であり、CCDあるいはC-MOSなど、可視光に感度を有する光電変換素子のアレイで構成された２次元検出器と、その２次元検出器上に撮影対象となる領域の像を結像する結像光学系を有する。そしてカメラ３は、例えば、車両１０の前方を向くように、例えば、車両１０の車室内に取り付けられる。そしてカメラ３は、所定の撮影周期（例えば1/30秒～1/10秒）ごとに車両１０の前方領域を撮影し、その前方領域が写った画像を生成する。カメラ３により得られた画像は、カラー画像であってもよく、あるいは、グレー画像であってもよい。なお、車両１０には、撮影方向または焦点距離が異なる複数のカメラが設けられてもよい。

カメラ３は、画像を生成する度に、その生成した画像を、車内ネットワークを介してＥＣＵ５へ出力する。

ストレージ装置４は、記憶部の一例であり、例えば、ハードディスク装置、不揮発性の半導体メモリ、または光記録媒体及びそのアクセス装置の少なくとも何れかを有する。そしてストレージ装置４は、地図情報の一例である高精度地図を記憶する。高精度地図には、例えば、その高精度地図に表される所定の領域に含まれる道路の各地点における車線区画線の有無及び位置を表す情報が含まれる。また、高精度地図には、停止線といった車線区画線以外の道路標示を表す情報、及び、道路標識を表す情報などが含まれてもよい。

さらに、ストレージ装置４は、高精度地図の更新処理、及び、ＥＣＵ５からの高精度地図の読出し要求に関する処理などを実行するためのプロセッサを有していてもよい。そしてストレージ装置４は、例えば、車両１０が所定距離だけ移動する度に、無線通信器（図示せず）を介して地図サーバへ、高精度地図の取得要求を車両１０の現在位置とともに送信し、地図サーバから無線通信器を介して車両１０の現在位置の周囲の所定の領域についての高精度地図を受信してもよい。また、ストレージ装置４は、ＥＣＵ５からの高精度地図の読出し要求を受信すると、記憶している高精度地図から、車両１０の現在位置を含み、上記の所定の領域よりも相対的に狭い範囲を表す高精度地図を切り出して、車内ネットワークを介してＥＣＵ５へ出力する。

ＥＣＵ５は、車両１０を自動運転するよう、車両１０の走行を制御する。

図２に示されるように、ＥＣＵ５は、通信インターフェース２１と、メモリ２２と、プロセッサ２３とを有する。通信インターフェース２１、メモリ２２及びプロセッサ２３は、それぞれ、別個の回路として構成されてもよく、あるいは、一つの集積回路として一体的に構成されてもよい。

通信インターフェース２１は、ＥＣＵ５を車内ネットワークに接続するためのインターフェース回路を有する。そして通信インターフェース２１は、GPS受信機２から測位情報を受信する度に、その測位情報をプロセッサ２３へわたす。また、通信インターフェース２１は、カメラ３から画像を受信する度に、受信した画像をプロセッサ２３へわたす。さらにまた、通信インターフェース２１は、ストレージ装置４から読み込んだ高精度地図をプロセッサ２３へわたす。

メモリ２２は、記憶部の他の一例であり、例えば、揮発性の半導体メモリ及び不揮発性の半導体メモリを有する。そしてメモリ２２は、ＥＣＵ５のプロセッサ２３により実行される車両制御処理において使用される各種のデータを記憶する。例えば、メモリ２２は、車両１０の周囲の画像、自己位置の測位結果、高精度地図、カメラ３の焦点距離、画角、撮影方向及び取り付け位置などを表す内部パラメータ、及び、車線区画線などの検出に利用される識別器を特定するためのパラメータセットなどを記憶する。さらに、メモリ２２は、車両制御処理の途中で生成される各種のデータを一時的に記憶する。

プロセッサ２３は、１個または複数個のＣＰＵ(Central Processing Unit)及びその周辺回路を有する。プロセッサ２３は、論理演算ユニット、数値演算ユニットあるいはグラフィック処理ユニットといった他の演算回路をさらに有していてもよい。そしてプロセッサ２３は、所定の周期ごとに、車両１０に対する車両制御処理を実行する。

図３は、車両制御処理に関する、プロセッサ２３の機能ブロック図である。プロセッサ２３は、車線検出部３１と、経路設定部３２と、検出部３３と、有効区間特定部３４と、判定部３５と、車両制御部３６とを有する。プロセッサ２３が有するこれらの各部は、例えば、プロセッサ２３上で動作するコンピュータプログラムにより実現される機能モジュールである。あるいは、プロセッサ２３が有するこれらの各部は、プロセッサ２３に設けられる、専用の演算回路であってもよい。

車線検出部３１は、車両１０が走行中の車線（以下、自車線と呼ぶことがある）を検出する。例えば、車線検出部３１は、GPS受信機２により測位された車両１０の現在位置と高精度地図とを参照して、車両１０が走行中の道路を特定し、特定した道路において、車両１０が走行可能な車線を、自車線として検出する。例えば、車両１０の現在位置における道路が片側１車線の道路であり、かつ、左側通行の道路であれば、車線検出部３１は、車両１０の進行方向に向かって左側の車線を自車線として検出する。

あるいは、車線検出部３１は、カメラ３により得られた画像と高精度地図とを照合することで、自車線を検出してもよい。この場合、車線検出部３１は、例えば、画像を識別器に入力することで、画像に表された道路上または道路周辺の地物を検出する。そのような識別器として、車線検出部３１は、例えば、Single Shot MultiBox Detector(SSD)、または、Faster R-CNNといった、コンボリューショナルニューラルネットワーク型(CNN)のアーキテクチャを持つディープニューラルネットワーク(DNN)を用いることができる。このような識別器は、画像から検知対象となる地物を検出するように予め学習される。そして車線検出部３１は、車両１０の位置及び姿勢を仮定して、画像から検出された地物をカメラ３の内部パラメータを参照して高精度地図上に投影するか、あるいは、高精度地図上の車両１０の周囲の道路上または道路周辺の地物を画像上に投影する。車線検出部３１は、画像から検出された地物と高精度地図上に表された地物とが最も一致するときの車両１０の位置及び姿勢を、車両１０の現在位置及び姿勢として推定する。そして車線検出部３１は、高精度地図に表された個々の車線のうち、推定した車両１０の現在位置を含む車線を、自車線として検出すればよい。

車線検出部３１は、検出した自車線を表す情報及び車両１０の現在位置を表す情報を、経路設定部３２及び車両制御部３６へ通知する。

経路設定部３２は、車線検出部３１から検出した自車線を表す情報及び車両１０の現在位置を表す情報を受け取ると、その自車線に沿って車両１０の現在位置から所定距離先までの走行予定経路を設定する。例えば、経路設定部３２は、高精度地図を参照して、走行予定経路が自車線の中心を通るように走行予定経路を設定する。

経路設定部３２は、設定した走行予定経路を、有効区間特定部３４、判定部３５及び車両制御部３６へ通知する。

検出部３３は、カメラ３により得られた画像から、自車線についての車線区画線及び車両１０の周囲に存在する障害物を検出する。検出部３３は、例えば、画像を識別器に入力することで、画像に表された車線区画線、及び、停車中の車両または道路上の落下物といった、車両１０の走行において障害となる障害物を検出する。そのような識別器として、検出部３３は、例えば、SSDあるいはFaster R-CNNといった、車線検出部３１において説明した識別器と同様の識別器を用いることができる。あるいは、検出部３３は、そのような識別器として、Fully Convolutional Network(FCN)あるいはU-Netといった、画素ごとにその画素に表された物体の種別を識別するセマンティックセグメンテーション用のDNNを用いてもよい。このような識別器は、画像から検知対象となる車線区画線及び障害物を検出するように予め学習される。

さらに、車両１０に距離センサが搭載されている場合、検出部３３は、その距離センサにより得られた測距信号に基づいて障害物を検出してもよい。この場合も、検出部３３は、測距信号から障害物を検出するように予め学習された識別器に測距信号を入力することで障害物を検出すればよい。この場合、識別器により、測距信号中で障害物が存在する方位が特定されるので、検出部３３は、その特定された方位における測距信号の距離値を参照することで、検出された障害物までの距離を推定することができる。

検出部３３は、画像上での車線区画線の位置を表す情報を有効区間特定部３４へ通知するとともに、画像上での障害物の位置を表す情報、あるいは、距離センサにより検出された障害物までの距離及び方位を表す情報を判定部３５へ通知する。

有効区間特定部３４は、検出部３３により検出された、自車線と隣接車線間の車線区画線に基づいて、走行予定経路全体のうち、検出された車線区画線と一致する区間を有効区間として特定する。

図４（ａ）～図４（ｄ）は、それぞれ、有効区間の一例を示す図である。

図４（ａ）に示される例では、隣接車線が誤って自車線として検出されるなどにより、走行予定経路４０１が本来の自車線４００に対して途中から湾曲する経路となっており、車両１０から離れるにつれて、走行予定経路４０１の曲率と、自車線と隣接車線間の車線区画線４１１の曲率との差が大きくなる。この場合、有効区間特定部３４は、走行予定経路４０１のうち、車両１０の現在位置から、走行予定経路４０１の曲率と車線区画線４１１の曲率との差が所定の閾値以上となる位置（以下、説明の便宜上、曲がり位置と呼ぶ）Pまでの区間（第１の区間）を有効区間４２１として特定する。なお、走行予定経路４０１自体は、高精度地図を参照して、検出された自車線に沿って設定されることから、カメラ３などで認識可能な範囲を超えて遠くまで設定可能となっている。そのため、車両１０の現在位置から曲がり位置Pまでの区間が有効区間となる場合、有効区間特定部３４は、比較的長い有効区間を設定できるので、車両制御部３６は、比較的早期に車両１０と障害物との衝突を避けるよう、車両１０の挙動の制御を開始することが可能となる。

図４（ｂ）に示される例では、隣接車線が誤って自車線として検出されるなどにより、走行予定経路４０２が自車線４００の左側の車線区画線４１２と途中で交差している。この場合、有効区間特定部３４は、走行予定経路４０２のうち、車両１０の現在位置から、走行予定経路４０２と車線区画線４１２とが交差する位置（以下、説明の便宜上、交差位置と呼ぶ）Qまでの区間（第２の区間）を有効区間４２２として特定する。なお、車線区画線４１２の位置の認識誤差による、車両１０の制御への影響を軽減するために、有効区間特定部３４は、車線区画線４１４よりも所定のオフセット距離だけ自車線内側の位置（点線４１２ａで示される位置）と走行予定経路４０２とが交差する位置を交差位置Qとして検出してもよい。なお、車線区画線の曲率が大きくなるほど、あるいは、車両１０から離れた位置ほど、車線区画線の位置の誤差が大きくなり易い。そこで有効区間特定部３４は、所定のオフセット距離を、走行予定経路と交差する側の車線区画線の曲率が大きくなるほど、あるいは、車両１０から離れた位置ほど大きくなるように設定してもよい。あるいはまた、有効区間特定部３４は、高精度地図及び最新の測位情報に表される車両１０の現在位置を参照して車両１０が走行中の道路の規格を特定し、その規格に応じて所定のオフセット距離を設定してもよい。一般に、高規格道路ほど、曲率の大きなカーブが存在しなくなるので、有効区間特定部３４は、車両１０が走行中の道路の規格が高規格であるほど、所定のオフセット距離を短く設定してもよい。この場合、有効区間特定部３４は、画像からの車線区画線の検出結果に基づかずに、適切にオフセット距離を設定することができる。

図４（ｃ）に示される例では、走行予定経路４０３は、検出部３３により検出された、自車線と隣接車線間の車線区画線４１３よりも遠くまで設定されている。また、交差位置P及び曲がり位置Qの何れも存在しない。そこで、有効区間特定部３４は、交差位置P及び曲がり位置Qの何れも検出されない場合、走行予定経路４０３のうち、車両１０の現在位置から検出された車線区画線４１３の最遠点Rまでの区間（第３の区間）を、有効区間４２３として特定する。すなわち、有効区間４２３の長さは、車両１０の現在位置から検出された車線区画線４１１の最遠点Rまでの区間の長さと等しくなる。なお、自車線の左側の車線区画線と自車線の右側の車線区画線とで、検出された最遠点が異なる場合、有効区間特定部３４は、車両１０の現在位置から遠くまで検出されている方の車線区画線に基づいて有効区間を特定すればよい。

図４（ｄ）に示される例では、自車線と隣接車線間の車線区画線が検出されていない。そのため、走行予定経路４０４についての有効区間は特定されない。すなわち、有効区間の長さは0となる。

なお、画像上の各画素の位置は、カメラ３からその画素に表された物体までの方位と１対１に対応している。そこで有効区間特定部３４は、画像上で車線区画線が表された個々の画素について、その画素の位置及びカメラ３の焦点距離及び設置位置といった内部パラメータを参照することで、車両１０の所定点（例えば、車両１０の前端の中心）を基準とする座標系で表される実空間における、その画素に表された車線区画線の実際の位置を推定できる。これにより、有効区間特定部３４は、画像から検出された車線区画線の実空間での位置を推定できるので、その推定された位置に基づいて、検出された車線区画線の最遠端の位置、あるいは、走行予定経路と車線区画線とが交差する位置を求めればよい。また、有効区間特定部３４は、走行予定経路の曲率と検出された車線区画線の曲率との差を算出するために、例えば、走行予定経路及び検出された車線区画線とをそれぞれ所定の長さのサブ区間ごとに分割する。そして有効区間特定部３４は、分割した個々のサブ区間ごとに、そのサブ区間の両端点における走行予定経路の位置とそのサブ区間の中点における走行予定経路の位置とから、そのサブ区間における走行予定経路の曲率を求めればよい。同様に、有効区間特定部３４は、分割した個々のサブ区間ごとに、そのサブ区間の両端点における車線区画線の位置とそのサブ区間の中点における車線区画線の位置とから、そのサブ区間における車線区画線の曲率を求めればよい。

有効区間特定部３４は、図４（ａ）に示される曲がり位置Pと、図４（ｂ）に示される交差位置Qの両方が求められる場合、それら位置のうち、車両１０からの距離が短い方の位置と車両１０の現在位置間の区間を、有効区間として設定すればよい。例えば、図４（ａ）を再度参照すると、走行予定経路４０１は、曲がり位置Pよりも車両１０から遠方にて車線区画線４１１と交差している。そのため、有効区間４２１は、上記のように、車両１０の現在位置から曲がり位置Pまでの区間として特定される。また、図４（ｂ）を再度参照すると、交差位置Qよりも車両１０から遠方にて、走行予定経路４０２の曲率と車線区画線４１２の曲率との差が閾値以上となっている。そのため、有効区間４２２は、上記のように、車両１０の現在位置から交差位置Qまでの区間として特定される。

有効区間特定部３４は、走行予定経路のうちの有効区間を表す情報を判定部３５へ通知する。

判定部３５は、検出部３３により検出された障害物が走行予定経路の有効区間内に位置するか否か、及び、走行予定経路と障害物とが重なるか否かを判定する。

判定部３５は、カメラ３により生成された画像から障害物が検出されている場合、画像上で障害物が表された個々の画素について、その画素の位置及びカメラ３の焦点距離及び設置位置といった内部パラメータを参照することで、車両１０の所定点を基準とする座標系で表される実空間における、その画素に表された障害物の実際の位置を推定する。また、距離センサにより生成された測距信号から障害物が検出されている場合には、車両１０の距離センサが設けられた位置から障害物への方位及び距離が分かるので、その方位及び距離に基づいて障害物の実際の位置が推定される。そして判定部３５は、推定した、障害物の実空間における位置と、有効区間とを比較することで、その障害物の位置が有効区間内に含まれるか否かを判定すればよい。

判定部３５は、障害物が走行予定経路の有効区間内に位置していると判定した場合、障害物の位置と走行予定経路とが重なるか否かを判定し、両者が重なる場合に、障害物が走行予定経路上に位置すると判定すればよい。なお、障害物が検出されていない場合には、判定部３５は、走行予定経路上に障害物は位置していないと判定すればよい。

なお、判定部３５は、障害物の位置と走行予定経路が重なるか否かを先に判定し、障害物の位置と走行予定経路が重なる場合に、障害物の位置が走行予定経路の有効区間内に含まれるか否かを判定するようにしてもよい。

また、判定部３５は、障害物の位置が走行予定経路の有効区間内に含まれない場合でも、車両１０から障害物の位置までの距離が所定の距離閾値以下となる場合には、障害物の位置と走行予定経路が重なるか否かを判定してもよい。なお、所定の距離閾値は、例えば、車両１０が障害物との衝突を回避するための挙動を行うことでその衝突を回避することが可能な最短距離またはその最短距離に所定の安全係数を乗じた距離（例えば、Time to Collision(TTC)1.4秒相当の距離）とすることができる。そのため、判定部３５は、所定の距離閾値を、車両１０の車速センサ（図示せず）により測定される車両１０の車速が速いほど、大きくなるように設定してもよい。

判定部３５は、障害物が走行予定経路の有効区間内に位置するか否か、及び、走行予定経路と障害物とが重なるか否かの判定結果を車両制御部３６へ通知する。さらに、判定部３５は、車両１０から障害物までの距離が所定の距離閾値以下となるか否かの判定結果を車両制御部３６へ通知してもよい。

車両制御部３６は、走行予定経路に沿って車両１０が走行するように車両１０を自動運転制御する。例えば、車両制御部３６は、車両１０の現在位置及び走行予定経路を参照して、車両１０が走行予定経路に沿って走行するための操舵角を求め、その操舵角に応じた制御信号を、車両１０の操舵輪を制御するアクチュエータ（図示せず）へ出力する。また、車両制御部３６は、車両１０の目標速度、及び、車速センサ（図示せず）により測定された車両１０の現在の車速に従って、車両１０の目標加速度を求め、その目標加速度となるようにアクセル開度またはブレーキ量を設定する。そして車両制御部３６は、設定されたアクセル開度に従って燃料噴射量を求め、その燃料噴射量に応じた制御信号を車両１０のエンジンの燃料噴射装置へ出力する。あるいは、車両制御部３６は、設定されたブレーキ量に応じた制御信号を車両１０のブレーキへ出力する。なお、車両制御部３６は、高精度地図を参照することで、車両１０が走行中の道路の法定速度を特定し、その法定速度に従って車両１０の目標速度を設定すればよい。あるいは、車両制御部３６は、車両１０の前方を走行する他の車両との車間距離を一定に保つように車両１０の目標速度を設定してもよい。

また、車両制御部３６は、判定部３５から、障害物が走行予定経路の有効区間内に位置し、かつ、走行予定経路と障害物とが重なるとの判定結果を受け取ると、車両１０と障害物との衝突を回避するよう車両１０の挙動を制御する。例えば、車両制御部３６は、車両１０が障害物と衝突する前に停止するようにブレーキ量を設定し、設定されたブレーキ量に応じた制御信号を車両１０のブレーキへ出力することで車両１０を減速させる。あるいは、車両制御部３６は、車両１０が障害物と衝突する前に車両１０の進路を変更するように操舵角を求め、その操舵角に応じた制御信号を、車両１０の操舵輪を制御するアクチュエータ（図示せず）へ出力してもよい。

このように、障害物が走行予定経路の有効区間内に位置することを、車両１０と障害物との衝突を回避するための車両１０の挙動制御の条件の一つとして設定することで、車両制御部３６は、車両１０と障害物とが衝突する危険性が低いにも関わらず、衝突回避のための車両１０の挙動制御を実行することを抑制できる。例えば、図４（ａ）を再度参照すると、検出された障害物４３０が走行予定経路４０１上に位置しているものの、障害物４３０の位置は有効区間４２１から外れている。そのため、衝突回避のための車両１０の挙動制御は実行されない。同様に、図４（ｂ）を再度参照すると、検出された障害物４３０が走行予定経路４０２上に位置しているものの、障害物４３０の位置は有効区間４２２から外れている。そのため、衝突回避のための車両１０の挙動制御は実行されない。なお、図４（ａ）または図４（ｂ）に示される場合において、車両１０が障害物に近付いていく間に、自車線が正しく認識されることで走行予定経路が本来の自車線に沿って設定し直されると、障害物は走行予定経路から外れる。そのため、最終的に衝突回避のための車両１０の挙動制御は実行されなくなる。また、図４（ｃ）に示される例でも、障害物４３０は有効区間４２３から外れた位置に存在するので、衝突回避のための車両１０の挙動制御は実行されない。ただし、この場合には、走行予定経路４０３は本来の自車線に沿って設定されており、かつ、障害物４３０は走行予定経路４０３上に位置している。そのため、車両１０が障害物４３０に近付くことで障害物４３０の位置が有効区間４２３に含まれるようになると、衝突回避のための車両１０の挙動制御が実行されることとなる。

さらに、車両制御部３６は、判定部３５から、車両１０から障害物までの距離が所定の距離閾値以下となり、かつ、走行予定経路と障害物とが重なるとの判定結果を受け取ったときも、車両１０と障害物との衝突を回避するよう車両１０の挙動を制御すればよい。

図５は、プロセッサ２３により実行される、車両制御処理の動作フローチャートである。プロセッサ２３は、所定の周期ごとに、以下の動作フローチャートに従って車両制御処理を実行すればよい。

プロセッサ２３の車線検出部３１は、車両１０が走行中の車線、すなわち、自車線を検出する（ステップＳ１０１）。プロセッサ２３の経路設定部３２は、特定された自車線に沿って車両１０の現在位置から所定距離先までの走行予定経路を設定する（ステップＳ１０２）。

プロセッサ２３の検出部３３は、カメラ３により得られた画像または距離センサによる測距信号から、自車線と隣接車線間の車線区画線及び車両１０の周囲に存在する障害物を検出する（ステップＳ１０３）。さらに、プロセッサ２３の有効区間特定部３４は、自車線と隣接車線間の車線区画線に基づいて、走行予定経路全体のうち、検出された車線区画線と一致する区間を有効区間として特定する（ステップＳ１０４）。

プロセッサ２３の判定部３５は、障害物が走行予定経路の有効区間内に位置するか否かを判定する（ステップＳ１０５）。障害物が有効区間内に存在しない場合（ステップＳ１０５－Ｎｏ）、判定部３５は、車両１０から障害物までの距離が所定の距離閾値以下か否か判定する（ステップＳ１０６）。

障害物が走行予定経路の有効区間内に位置する場合（ステップＳ１０５－Ｙｅｓ）、あるいは、車両１０から障害物までの距離が所定の距離閾値以下である場合（ステップＳ１０６－Ｙｅｓ）、車両制御部３６は、障害物が走行予定経路上に位置しているか否かを判定する（ステップＳ１０７）。

障害物が走行予定経路上に位置している場合（ステップＳ１０７－Ｙｅｓ）、プロセッサ２３の車両制御部３６は、車両１０と障害物との衝突を回避するように車両１０の挙動を制御する（ステップＳ１０８）。

一方、車両１０から障害物までの距離が所定の距離閾値よりも大きい場合（ステップＳ１０６－Ｎｏ）、あるいは、障害物が走行予定経路上に位置していない場合（ステップＳ１０７－Ｎｏ）、車両制御部３６は、車両１０が走行予定経路に沿って走行するように車両１０の挙動を制御する（ステップＳ１０９）。ステップＳ１０８またはステップＳ１０９の後、プロセッサ２３は、車両制御処理を終了する。

以上に説明してきたように、この車両制御装置は、自車線を検出し、検出した自車線に沿って走行予定経路を設定する。また、この車両制御装置は、車両に搭載されたカメラにより生成された、車両の周辺領域を表す画像から、自車線と隣接車線とを区画する車線区画線を検出する。さらに、この車両制御装置は、検出した車線区画線に基づいて、走行予定経路全体のうち、検出した車線区画線と一致する区間を、有効区間として特定する。そしてこの車両制御装置は、車両に搭載されたセンサにより検知された障害物が走行予定経路上に位置し、かつ、有効区間に含まれていると、障害物と車両との衝突を避けるように車両の挙動を制御する。これにより、この車両制御装置は、隣接車線を自車線と誤認識して、隣接車線に沿って走行予定経路を誤って設定したために、本来衝突する危険性が低い衝突物がその誤って設定した走行予定経路上に位置している場合でも、無用な車両の挙動の制御が行われることを防止することができる。

変形例によれば、判定部３５は、障害物の位置が走行予定経路の有効区間内に含まれず、かつ、車両１０から障害物の位置までの距離が所定の距離閾値以下となる場合、直近の所定期間に得られた、車両１０のヨーレート、車両１０の加速度及び車速といった、車両１０の挙動を表す情報から算出される車両１０の軌跡に対して所定の予測処理を実行することで、現在から所定時間先までの車両１０の軌跡を予測してもよい。この場合、判定部３５は、ヨーレートセンサ（図示せず）、加速度センサ（図示せず）及び車速センサ（図示せず）といった、車両１０の挙動を測定するためのセンサから、車両１０の挙動を表す情報を取得すればよい。そして判定部３５は、予測した車両１０の軌跡と障害物の位置とが重なるか否かを判定してもよい。この場合、車両制御部３６は、予測した車両１０の軌跡と障害物の位置とが重なる場合、車両１０と障害物との衝突を回避するよう車両１０の挙動を制御してもよい。

また、上記の実施形態または変形例による、ＥＣＵ５のプロセッサ２３の機能を実現するコンピュータプログラムは、半導体メモリ、磁気記録媒体または光記録媒体といった、コンピュータ読取可能な可搬性の記録媒体に記録された形で提供されてもよい。

以上のように、当業者は、本発明の範囲内で、実施される形態に合わせて様々な変更を行うことができる。

１ 車両制御システム
１０ 車両
２ GPS受信機
３ カメラ
４ ストレージ装置
５ 電子制御装置(ＥＣＵ)
２１ 通信インターフェース
２２ メモリ
２３ プロセッサ
３１ 車線検出部
３２ 経路設定部
３３ 検出部
３４ 有効区間特定部
３５ 判定部
３６ 車両制御部

Claims (7)

1. 地図情報を記憶する記憶部と、
   車両に搭載された撮像部により生成された、前記車両の周囲を表す画像、あるいは、前記車両の位置を測定する位置測定部により測定された位置と前記地図情報とを照合することで前記車両が走行中の車線を検出する車線検出部と、
   前記地図情報に表される、検出された前記車線に沿って前記車両が走行する予定の経路を設定する経路設定部と、
   前記画像から前記車線を区画する車線区画線を検出するとともに、前記車両の周囲に存在する障害物を検出する検出部と、
   前記予定の経路のうち、前記検出された車線区画線と一致する有効区間を特定する有効区間特定部と、
   前記障害物の位置が前記有効区間内に含まれ、かつ、前記障害物が前記予定の経路上に位置する場合に、前記障害物と前記車両との衝突を避けるように前記車両の挙動を制御する制御部と、
   を有する車両制御装置。
2. 前記有効区間特定部は、前記車両の現在位置から前記予定の経路の曲率と前記検出された車線区画線の曲率との差が所定以上となる曲がり位置までの第１の区間を前記有効区間として特定する、請求項１に記載の車両制御装置。
3. 前記有効区間特定部は、前記車両の現在位置から前記予定の経路と前記検出された車線区画線とが交差する交差位置までの第２の区間を前記有効区間として特定する、請求項１に記載の車両制御装置。
4. 前記有効区間特定部は、前記車両の現在位置から前記予定の経路の曲率と前記検出された車線区画線の曲率との差が所定以上となる曲がり位置までの第１の区間と、前記車両の現在位置から前記予定の経路と前記検出された車線区画線とが交差する交差位置までの第２の区間の短い方を前記有効区間として特定する、請求項１に記載の車両制御装置。
5. 前記有効区間特定部は、前記曲がり位置及び前記交差位置の何れも検出できない場合、前記車両の現在位置から前記車線区画線が検出された最も遠い位置までの第３の区間を前記有効区間として特定する、請求項４に記載の車両制御装置。
6. 前記制御部は、前記障害物の位置が前記有効区間外であっても、前記車両の現在位置から前記障害物までの距離が所定の距離閾値以下であり、かつ、前記障害物が前記予定の経路上に位置する場合に、前記障害物と前記車両との衝突を避けるように前記車両の挙動を制御する、請求項１～３の何れか一項に記載の車両制御装置。
7. 地図情報と、車両に搭載された撮像部により生成された、前記車両の周囲を表す画像、あるいは、前記車両の位置を測定する位置測定部により測定された位置とを照合することで、前記車両が走行中の車線を検出し、
   前記地図情報に表される、検出された前記車線に沿って前記車両が走行する予定の経路を設定し、
   前記画像から前記車線を区画する車線区画線を検出するとともに、前記車両の周囲に存在する障害物を検出し、
   前記予定の経路のうち、前記検出された車線区画線と一致する有効区間を特定し、
   前記障害物の位置が前記有効区間内に含まれ、かつ、前記障害物が前記予定の経路上に位置する場合に、前記障害物と前記車両との衝突を避けるように前記車両の挙動を制御する、
   ことを含む車両制御方法。

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