JP7834124B2 - 車両制御装置、車両制御方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、車両制御装置、車両制御方法、およびプログラムに関する。

近年、交通参加者の中でも脆弱な立場にある人々にも配慮した持続可能な輸送システムへのアクセスを提供する取り組みが活発化している。この実現に向けて自動運転技術に関する研究開発を通して交通の安全性や利便性をより一層改善する研究開発に注力している。これに関連して、従来では、カメラ画像に示される道路区画線と地図情報に示される道路区画線との間に乖離が存在すると判定された場合に、周辺に存在する他車両の走行軌跡とカメラ画像に示される道路区画線との間の平行度に基づいて車両の運転モードを制御する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０２３－１４８４０５号公報

ところで、従来の自動運転技術において、カメラ画像に示される道路区画線と地図情報に示される道路区画線とが乖離する場合に、道路区画線の延伸方向が変化する場合や他車両の位置を考慮した運転制御については未だ検討の余地があった。

本願は上記課題の解決のため、車両の周辺の道路区画線と他車両の状況に応じて、より適切な運転制御を実行することができる車両制御装置、車両制御方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。そして、延いては持続可能な輸送システムの発展に寄与するものである。

この発明に係る車両制御装置、車両制御方法、およびプログラムは、以下の構成を採用した。
（１）：この発明の一態様に係る車両制御装置は、自車両の周辺状況を検知した検知デバイスの出力に基づいて、前記自車両の走行車線を区画する第１区画線と、前記自車両が走行する車線に隣接する隣接車線を走行する隣接車両とを含む周辺状況を認識する第１認識部と、前記自車両の位置情報に基づいて、地図情報から前記自車両の周辺の車線を区画する第２区画線を認識する第２認識部と、前記第１認識部と前記第２認識部との認識結果に基づいて、前記自車両の操舵または速度のうち少なくとも操舵を制御する運転制御を実行する運転制御部と、前記隣接車両の走行軌跡を推定する走行軌道推定部と、を備え、前記運転制御部は、前記第１区画線と前記第２区画線とが乖離する場合に、前記第１区画線と前記第２区画線とのうち何れか一方に基づいて前記運転制御を実行し、前記走行軌道推定部は、前記第１区画線と前記第２区画線とが乖離する場合に、前記第１区画線と前記第２区画線とのうち何れか他方が延伸する方向と、前記隣接車両の車体の長手方向との間の方向に前記隣接車両が移動する方向と推定し、推定した移動方向に沿って前記隣接車両が移動した場合において、前記第１区画線と前記第２区画線とのうち何れか一方を前記隣接車両が逸脱する時間を算出し、前記運転制御部は、前記時間が閾値以上である場合に前記運転制御を継続する、運転制御装置である。

（２）：この発明の他の一態様に係る車両制御装置は、自車両の周辺状況を検知した検知デバイスの出力に基づいて、前記自車両の走行車線を区画する第１区画線と、前記自車両が走行する車線に隣接する隣接車線を走行する隣接車両とを含む周辺状況を認識する第１認識部と、前記自車両の位置情報に基づいて、地図情報から前記自車両の周辺の車線を区画する第２区画線を認識する第２認識部と、前記第１認識部と前記第２認識部との認識結果に基づいて、前記自車両の操舵または速度のうち少なくとも操舵を制御する運転制御を実行する運転制御部と、前記隣接車両の走行軌跡を推定する走行軌道推定部と、を備え、前記運転制御部は、前記第１区画線と前記第２区画線とが乖離する場合に、前記第１区画線と前記第２区画線とのうち何れか一方に基づいて前記運転制御を実行し、前記走行軌道推定部は、前記第１区画線と前記第２区画線とが乖離する場合に、前記第１区画線と前記第２区画線とのうち何れか他方が延伸する方向と、前記隣接車両の車体の長手方向との間の方向に前記隣接車両が移動すると推定し、推定した移動方向に沿って前記隣接車両が移動した場合において、前記運転制御によって走行する自車両と、前記隣接車両とが干渉するまでの時間を算出し、前記運転制御部は、前記時間が閾値以上である場合に前記運転制御を継続する、運転制御装置である。

（３）：上記（１）または（２）の態様において、前記自車両が走行する車線上に障害物が存在する場合に、前記第１区画線と前記第２区画線とのうち何れか一方が誤認識であると判定する判定部を、更に備えるものである。

（４）：上記（１）または（２）の態様において、前記時間が第１閾値未満であると第１所定回数以上判定された場合に、前記第１区画線と前記第２区画線とのうち何れか一方が誤認識であると判定し、前記時間が前記第１閾値よりも大きい第２閾値未満である回数が、前記第１所定回数よりも大きい第２所定回数以上である場合に、前記第１区画線と前記第２区画線とのうち何れか他方が誤認識であると判定する判定部を、更に備えるものである。

（５）：上記（１）または（２）の態様において、前記走行軌道推定部は、前記第１区画線と前記第２区画線とのうち何れか他方が延伸する方向と、前記隣接車両の車体の長手方向の中央位置を、前記隣接車両が走行する方向と推定するものである。

（６）：上記（１）または（２）の態様において、前記走行軌道推定部は、前記第１区画線と前記第２区画線とのうち何れか他方が延伸する方向と、前記隣接車両の車体の長手方向との間の方向に前記隣接車両が走行すると推定する場合に、前記第１区画線と前記第２区画線とのずれ量に応じて、前記間の方向を調整するものである。

（７）：上記（１）または（２）の態様において、前記第１区画線と前記第２区画線とが乖離するか否かを判定する場合に、前記第１区画線の曲率変化量、および、前記第１区画線と前記第２区画線とがなす角度のうち、少なくとも一方に基づいて前記第１区画線が誤認識であるか否かを判定し、前記曲率変化量の変化方向と前記角度の変化方向とが同一であり、且つ前記曲率変化量および前記角度が前記自車両からの距離に応じて増加している場合に、前記誤認識の判定を行う判定部を、更に備えるものである。

（８）：この発明の一態様に係る車両制御方法は、コンピュータが、自車両の周辺状況を検知した検知デバイスの出力に基づいて、前記自車両の走行車線を区画する第１区画線と、前記自車両が走行する車線に隣接する隣接車線を走行する隣接車両とを含む周辺状況を認識し、前記自車両の位置情報に基づいて、地図情報から前記自車両の周辺の車線を区画する第２区画線を認識し、認識した結果に基づいて、前記自車両の操舵または速度のうち少なくとも操舵を制御する運転制御を実行し、前記隣接車両の走行軌跡を推定し、前記第１区画線と前記第２区画線とが乖離する場合に、前記第１区画線と前記第２区画線とのうち何れか一方に基づいて前記運転制御を実行し、前記第１区画線と前記第２区画線とが乖離する場合に、前記第１区画線と前記第２区画線とのうち何れか他方が延伸する方向と、前記隣接車両の車体の長手方向との間の方向に前記隣接車両が移動する方向と推定し、
推定した移動方向に沿って前記隣接車両が移動した場合において、前記第１区画線と前記第２区画線とのうち何れか一方を前記隣接車両が逸脱する時間を算出し、前記時間が閾値以上である場合に前記運転制御を継続する、車両制御方法である。

（９）：この発明の他の一態様に係る車両制御方法は、コンピュータが、自車両の周辺状況を検知した検知デバイスの出力に基づいて、前記自車両の走行車線を区画する第１区画線と、前記自車両が走行する車線に隣接する隣接車線を走行する隣接車両とを含む周辺状況を認識し、前記自車両の位置情報に基づいて、地図情報から前記自車両の周辺の車線を区画する第２区画線を認識し、認識した結果に基づいて、前記自車両の操舵または速度のうち少なくとも操舵を制御する運転制御を実行し、前記隣接車両の走行軌跡を推定し、前記第１区画線と前記第２区画線とが乖離する場合に、前記第１区画線と前記第２区画線とのうち何れか一方に基づいて前記運転制御を実行し、前記第１区画線と前記第２区画線とが乖離する場合に、前記第１区画線と前記第２区画線とのうち何れか他方が延伸する方向と、前記隣接車両の車体の長手方向との間の方向に前記隣接車両が移動する方向と推定し、推定した移動方向に沿って前記隣接車両が移動した場合において、前記運転制御によって走行する自車両と、前記隣接車両とが干渉するまでの時間を算出し、前記時間が閾値以上である場合に前記運転制御を継続する、車両制御方法である。

（１０）：この発明の一態様に係るプログラムは、コンピュータに、自車両の周辺状況を検知した検知デバイスの出力に基づいて、前記自車両の走行車線を区画する第１区画線と、前記自車両が走行する車線に隣接する隣接車線を走行する隣接車両とを含む周辺状況を認識させ、前記自車両の位置情報に基づいて、地図情報から前記自車両の周辺の車線を区画する第２区画線を認識させ、認識された結果に基づいて、前記自車両の操舵または速度のうち少なくとも操舵を制御する運転制御を実行させ、前記隣接車両の走行軌跡を推定させ、前記第１区画線と前記第２区画線とが乖離する場合に、前記第１区画線と前記第２区画線とのうち何れか一方に基づいて前記運転制御を実行させ、前記第１区画線と前記第２区画線とが乖離する場合に、前記第１区画線と前記第２区画線とのうち何れか他方が延伸する方向と、前記隣接車両の車体の長手方向との間の方向に前記隣接車両が移動する方向と推定させ、推定された移動方向に沿って前記隣接車両が移動した場合において、前記第１区画線と前記第２区画線とのうち何れか一方を前記隣接車両が逸脱する時間を算出させ、前記時間が閾値以上である場合に前記運転制御を継続させる、プログラムである。

（１１）：この発明の他の一態様に係るプログラムは、コンピュータに、自車両の周辺状況を検知した検知デバイスの出力に基づいて、前記自車両の走行車線を区画する第１区画線と、前記自車両が走行する車線に隣接する隣接車線を走行する隣接車両とを含む周辺状況を認識させ、前記自車両の位置情報に基づいて、地図情報から前記自車両の周辺の車線を区画する第２区画線を認識させ、認識された結果に基づいて、前記自車両の操舵または速度のうち少なくとも操舵を制御する運転制御を実行させ、前記隣接車両の走行軌跡を推定させ、前記第１区画線と前記第２区画線とが乖離する場合に、前記第１区画線と前記第２区画線とのうち何れか一方に基づいて前記運転制御を実行させ、前記第１区画線と前記第２区画線とが乖離する場合に、前記第１区画線と前記第２区画線とのうち何れか他方が延伸する方向と、前記隣接車両の車体の長手方向との間の方向に前記隣接車両が移動する方向と推定させ、推定された移動方向に沿って前記隣接車両が移動した場合において、前記運転制御によって走行する自車両と、前記隣接車両とが干渉するまでの時間を算出し、前記時間が閾値以上である場合に前記運転制御を継続させる、プログラムである。

上記（１）～（１１）の態様によれば、車両の周辺の道路区画線と他車両の状況に応じて、より適切な運転制御を実行することができる。

実施形態に係る車両制御装置を含む車両システム１の構成図である。 第１制御部１２０および第２制御部１６０の機能構成図である。 第１の場面における自車両Ｍの運転制御について説明するための図である。 車線がカーブ路である場合の曲率変化量に基づく乖離判定について説明するための図である。 第２の場面における自車両Ｍの運転制御について説明するための図である。 第１の実施例における運転制御処理の流れの一例を示すフローチャートである。 第２の実施例における運転制御処理の流れの一例を示すフローチャートである。

以下、図面を参照し、本発明の車両制御装置、車両制御方法、およびプログラムの実施形態について説明する。以下では、一例として、車両制御装置が自動運転車両に適用された実施形態について説明する。自動運転とは、例えば自動的に車両の操舵または速度のうち、一方または双方を制御して運転制御を実行することである。上述した運転制御には、例えば、ＡＣＣ（Adaptive Cruise Control System）やＴＪＰ（Traffic Jam Pilot）、ＬＫＡＳ（Lane Keeping Assistance System）、ＡＬＣ（Automated Lane Change）、ＣＭＢＳ（Collision Mitigation Brake System）等の運転制御が含まれてもよい。また、自動運転車両は、車両の利用者（例えば、乗員）の手動操作による運転制御（いわゆる手動運転）が実行されてもよい。また、以下では、左側通行の法規が適用される場合について説明するが、右側通行の法規が適用される場合、左右を逆に読み替えればよい。

［全体構成］
図１は、実施形態に係る車両制御装置を含む車両システム１の構成図である。車両システム１が搭載される車両（以下、自車両Ｍと称する）は、例えば、二輪や三輪、四輪等の車両であり、その駆動源は、ディーゼルエンジンやガソリンエンジン等の内燃機関、電動機、或いはこれらの組み合わせである。電動機は、内燃機関に連結された発電機による発電電力、或いは二次電池や燃料電池等のバッテリ（蓄電池）の放電電力を使用して動作する。

車両システム１は、例えば、カメラ１０と、レーダ装置１２と、ＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging）１４と、物体認識装置１６と、通信装置２０と、ＨＭＩ（Human Machine Interface）３０と、車両センサ４０と、ナビゲーション装置５０と、ＭＰＵ（Map Positioning Unit）６０と、運転操作子８０と、自動運転制御装置１００と、走行駆動力出力装置２００と、ブレーキ装置２１０と、ステアリング装置２２０とを備える。これらの装置や機器は、ＣＡＮ（Controller Area Network）通信線等の多重通信線やシリアル通信線、無線通信網等によって互いに接続される。なお、図１に示す構成はあくまで一例であり、構成の一部が省略されてもよいし、更に別の構成が追加されてもよい。カメラ１０と、レーダ装置１２と、ＬＩＤＡＲ１４と、物体認識装置１６とを組み合わせたものが「検知デバイスＤＤ」の一例である。ＨＭＩ３０は、「出力装置」の一例である。自動運転制御装置１００は、「車両制御装置」の一例である。

カメラ１０は、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等の固体撮像素子を利用したデジタルカメラである。カメラ１０は、車両システム１が搭載される自車両Ｍの任意の箇所に取り付けられる。前方を撮像する場合、カメラ１０は、フロントウインドシールド上部やルームミラー裏面、車体の前頭部等に取り付けられる。後方を撮像する場合、カメラ１０は、リアウインドシールド上部やバックドア等に取り付けられる。側方を撮像する場合、カメラ１０は、ドアミラー等に取り付けられる。カメラ１０は、例えば、周期的に繰り返し自車両Ｍの周辺を撮像する。カメラ１０は、ステレオカメラであってもよい。

レーダ装置１２は、自車両Ｍの周辺にミリ波等の電波を放射すると共に、周辺の物体によって反射された電波（反射波）を検出して少なくとも物体の位置（距離および方位）を検出する。レーダ装置１２は、自車両Ｍの任意の箇所に取り付けられる。レーダ装置１２は、ＦＭ－ＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave）方式によって物体の位置および速度を検出してもよい。

ＬＩＤＡＲ１４は、自車両Ｍの周辺に光を照射し、散乱光を測定する。ＬＩＤＡＲ１４は、発光から受光までの時間に基づいて、対象までの距離を検出する。照射される光は、例えば、パルス状のレーザー光である。ＬＩＤＡＲ１４は、自車両Ｍの任意の箇所に取り付けられる。

物体認識装置１６は、カメラ１０、レーダ装置１２、およびＬＩＤＡＲ１４のうち一部または全部による検出結果に対してセンサフュージョン処理を行って、物体の位置、種類、速度等を認識する。物体認識装置１６は、認識結果を自動運転制御装置１００に出力する。また、物体認識装置１６は、カメラ１０、レーダ装置１２、およびＬＩＤＡＲ１４の検出結果をそのまま自動運転制御装置１００に出力してよい。その場合、車両システム１（検知デバイスＤＤ）の構成から物体認識装置１６が省略されてもよい。

通信装置２０は、例えば、セルラー網やＷｉ－Ｆｉ網、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communication）、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、インターネット等のネットワークを利用して、例えば、自車両Ｍの周辺に存在する他車両、自車両Ｍを利用する利用者の端末装置、或いは各種サーバ装置と通信する。

ＨＭＩ３０は、自車両Ｍの乗員に対して各種情報を出力すると共に、乗員による入力操作を受け付ける。ＨＭＩ３０には、例えば、各種表示装置、スピーカ、ブザー、タッチパネル、スイッチ、キー、マイク等が含まれる。

車両センサ４０は、自車両Ｍの速度を検出する車速センサ、加速度を検出する加速度センサ、ヨーレート（例えば、自車両Ｍの重心点を通る鉛直軸回りの回転角速度）を検出するヨーレートセンサ、自車両Ｍの向きを検出する方位センサ等を含む。また、車両センサ４０は、車両の位置を検出する位置センサが設けられていてもよい。位置センサは、「位置計測部」の一例である。位置センサは、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）装置から位置情報（経度・緯度情報）を取得するセンサである。また、位置センサは、ナビゲーション装置５０のＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機５１を用いて位置情報を取得するセンサであってもよい。車両センサ４０は、位置センサにおける所定時間における位置情報の差分（すなわち距離）から自車両Ｍの速度を導出してもよい。車両センサ４０により検出した結果は、自動運転制御装置１００に出力される。

ナビゲーション装置５０は、例えば、ＧＮＳＳ受信機５１と、ナビＨＭＩ５２と、経路決定部５３とを備える。ナビゲーション装置５０は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリ等の記憶装置に第１地図情報５４を保持している。ＧＮＳＳ受信機５１は、ＧＮＳＳ衛星から受信した信号に基づいて、自車両Ｍの位置を特定する。自車両Ｍの位置は、車両センサ４０の出力を利用したＩＮＳ（Inertial Navigation System）によって特定または補完されてもよい。ナビＨＭＩ５２は、表示装置、スピーカ、タッチパネル、キー等を含む。ＧＮＳＳ受信機５１は、車両センサ４０に設けられてもよい。ナビＨＭＩ５２は、前述したＨＭＩ３０と一部または全部が共通化されてもよい。経路決定部５３は、例えば、ＧＮＳＳ受信機５１により特定された自車両Ｍの位置（或いは入力された任意の位置）から、ナビＨＭＩ５２を用いて乗員により入力された目的地までの経路（以下、地図上経路）を、第１地図情報５４を参照して決定する。第１地図情報５４は、例えば、道路を示すリンクと、リンクによって接続されたノードとによって道路形状が表現された情報である。第１地図情報５４は、ＰＯＩ（Point Of Interest）情報等を含んでもよい。地図上経路は、ＭＰＵ６０に出力される。ナビゲーション装置５０は、地図上経路に基づいて、ナビＨＭＩ５２を用いた経路案内を行ってもよい。ナビゲーション装置５０は、通信装置２０を介してナビゲーションサーバに現在位置と目的地を送信し、ナビゲーションサーバから地図上経路と同等の経路を取得してもよい。ナビゲーション装置５０は、決定した地図上経路を、ＭＰＵ６０に出力する。

ＭＰＵ６０は、例えば、推奨車線決定部６１を含み、ＨＤＤやフラッシュメモリ等の記憶装置に第２地図情報６２を保持している。推奨車線決定部６１は、ナビゲーション装置５０から提供された地図上経路を複数のブロックに分割し（例えば、車両進行方向に関して１００［ｍ］毎に分割し）、第２地図情報６２を参照してブロックごとに推奨車線を決定する。推奨車線決定部６１は、左から何番目の車線を走行するといった決定を行う。推奨車線決定部６１は、地図上経路に分岐箇所が存在する場合、自車両Ｍが、分岐先に進行するための合理的な経路を走行できるように、推奨車線を決定する。

第２地図情報６２は、第１地図情報５４よりも高精度な地図情報である。第２地図情報６２は、例えば、車線数、道路区画線（以下、区画線と称する）の種類や形状、車線の中央の情報あるいは道路境界の情報等を含んでいる。第２地図情報６２には、道路境界が、車両が通過（横断、接触も含む）不可能な構造物を含む境界か否かの情報を含んでいてもよい。構造物とは、例えば、ガードレール、縁石、中央分離帯、フェンス等である。通過不可能とは、通常起こり得ないような車両の振動を許容するのであれば通過できる程度の低い段差が存在することを含んでもよい。また、第２地図情報６２には、道路形状情報、交通規制情報、住所情報（住所・郵便番号）、施設情報、駐車場情報、電話番号情報等が含まれてよい。道路形状情報とは、例えば、道路の曲率（曲率半径に言い換えてもよい。以下も同様）、幅員、勾配等である。第２地図情報６２は、通信装置２０が外部装置と通信することにより、随時、アップデート（更新）されてよい。第１地図情報５４および第２地図情報６２は、地図情報として一体に設けられていてもよい。また、地図情報は、記憶部１９０に記憶されていてもよい。

運転操作子８０は、例えば、ステアリングホイールと、アクセルペダルと、ブレーキペダルとを備える。また、運転操作子８０は、シフトレバー、異形ステア、ジョイスティックその他の操作子を含んでもよい。運転操作子８０の各操作子には、例えば、乗員による操作子の操作量あるいは操作の有無を検出する操作検出部が取り付けられている。操作検出部は、例えば、ステアリングホイールの操舵角や操舵トルク、アクセルペダルやブレーキペダルの踏込量等を検出する。そして、操作検出部は、検出結果を自動運転制御装置１００、もしくは、走行駆動力出力装置２００、ブレーキ装置２１０、およびステアリング装置２２０のうち一方または双方に出力する。

自動運転制御装置１００は、自車両Ｍに対して自動運転に属する各種運転制御を実行する。自動運転制御装置１００は、例えば、第１制御部１２０と、第２制御部１６０と、ＨＭＩ制御部１８０と、記憶部１９０とを備える。第１制御部１２０と、第２制御部１６０と、ＨＭＩ制御部１８０とは、それぞれ、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のハードウェアプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。また、これらの構成要素のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＳＯＣ（System On Chip）等のハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。上述のプログラムは、予め自動運転制御装置１００のＨＤＤやフラッシュメモリ等の記憶装置（非一過性の記憶媒体を備える記憶装置）に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭ、メモリカード等の着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体（非一過性の記憶媒体）がドライブ装置やカードスロット等に装着されることで自動運転制御装置１００の記憶装置にインストールされてもよい。

記憶部１９０は、上記の各種記憶装置、或いはＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、またはＲＡＭ（Random Access Memory）等により実現されてもよい。記憶部１９０には、例えば、実施形態における各種情報、プログラム等が格納される。また、記憶部１９０には、地図情報（例えば、第１地図情報５４および第２地図情報６２）が格納されていてもよい。

図２は、第１制御部１２０および第２制御部１６０の機能構成図である。第１制御部１２０は、例えば、認識部１３０と、行動計画生成部１４０とを備える。第１制御部１２０は、例えば、ＡＩ（Artificial Intelligence；人工知能）による機能と、予め与えられたモデルによる機能とを並行して実現する。例えば、「交差点を認識する」機能は、ディープラーニング等による交差点の認識と、予め与えられた条件（パターンマッチング可能な信号、道路標示等がある）に基づく認識とが並行して実行され、双方に対してスコア付けして総合的に評価することで実現されてよい。これによって、自動運転の信頼性が担保される。また、第１制御部１２０は、例えば、ＭＰＵ６０やＨＭＩ制御部１８０等からの指示に基づいて自車両Ｍの自動運転に関する制御を実行する。

認識部１３０は、検知デバイスＤＤの認識結果（カメラ１０、レーダ装置１２、およびＬＩＤＡＲ１４から物体認識装置１６を介して入力された情報）に基づいて、自車両Ｍの周辺状況を認識する。例えば、認識部１３０は、自車両Ｍの周辺（所定距離以内）に存在する物体の位置、速度、加速度等の状態を認識する。物体には、例えば、他車両（周辺車両）や道路を通行する交通参加者（歩行者、自転車等）や、道路構造物、その他の周辺に存在する障害物等の物体等が含まれる。道路構造物には、例えば、道路標識や交通信号機、踏切、縁石、中央分離帯、ガードレール、フェンス等が含まれる。物体の位置は、例えば、自車両Ｍの代表点（重心や駆動軸中心等）を原点とした絶対座標上の位置として認識され、制御に使用される。物体の位置は、その物体の重心やコーナー等の代表点で表されてもよいし、表現された領域で表されてもよい。物体の「状態」とは、例えば、物体が他車両等の移動体である場合に、移動体の加速度やジャーク、あるいは「行動状態」（例えば、他車両が車線変更をしている、またはしようとしているか否か）を含んでもよい。

また、認識部１３０は、例えば、第１認識部１３２と、第２認識部１３４とを備える。これらの機能の詳細については、後述する。

行動計画生成部１４０は、認識部１３０の認識結果等に基づいて自動運転により自車両Ｍを走行させる行動計画を生成する。例えば、行動計画生成部１４０は、原則的には推奨車線決定部６１により決定された推奨車線を走行し、更に認識部１３０による認識結果や地図情報から取得された自車両Ｍの現在位置に基づく周辺の道路形状等に基づいて、自車両Ｍの周辺状況に対応できるように、自車両Ｍが自動的に（運転者の操作に依らずに）将来走行する目標軌道を生成する。目標軌道は、例えば、速度要素を含んでいる。例えば、目標軌道は、自車両Ｍの到達すべき地点（軌道点）を順に並べたものとして表現される。軌道点は、道なり距離で所定の走行距離（例えば数［ｍ］程度）ごとの自車両Ｍの到達すべき地点であり、それとは別に、所定のサンプリング時間（例えば０コンマ数［ｓｅｃ］程度）ごとの目標速度および目標加速度が、目標軌道の一部として生成される。また、軌道点は、所定のサンプリング時間ごとの、そのサンプリング時刻における自車両Ｍの到達すべき位置であってもよい。この場合、目標速度や目標加速度の情報は軌道点の間隔で表現される。

行動計画生成部１４０は、目標軌道を生成するにあたり、自動運転のイベントを設定してよい。イベントには、例えば、自車両Ｍを一定の速度で同じ車線を走行させる定速走行イベント、自車両Ｍの前方の所定距離以内（例えば１００［ｍ］以内）に存在し、自車両Ｍに最も近い他車両に自車両Ｍを追従させる追従走行イベント、自車両Ｍを自車線から隣接車線へと車線変更させる車線変更イベント、道路の分岐地点で自車両Ｍを目的地側の車線に分岐させる分岐イベント、合流地点で自車両Ｍを本線に合流させる合流イベント、自動運転を終了して手動運転に切り替えるためのテイクオーバーイベント等が含まれる。また、イベントには、例えば、自車両Ｍを一旦隣接車線に車線変更させて先行車両を隣接車線において追い越してから再び元の車線へと車線変更させる追い越しイベント、自車両Ｍの前方に存在する障害物を回避するために自車両Ｍに制動および操舵の少なくとも一方を行わせる回避イベント等が含まれてよい。

また、行動計画生成部１４０は、例えば、自車両Ｍの走行時に認識された自車両Ｍの周辺状況に応じて、現在の区間に対して既に決定したイベントを他のイベントに変更したり、現在の区間に対して新たなイベントを設定したりしてよい。また、行動計画生成部１４０は、ＨＭＩ３０への乗員の操作に応じて、現在の区間に対して既に設定したイベントを他のイベントに変更したり、現在の区間に対して新たなイベントを設定したりしてよい。行動計画生成部１４０は、設定したイベントに応じた目標軌道を生成する。

また、行動計画生成部１４０は、例えば、判定部１４２と、実行制御部１４４とを備える。これらの機能の詳細については、後述する。

第２制御部１６０は、行動計画生成部１４０によって生成された目標軌道を、予定の時刻通りに自車両Ｍが通過するように、走行駆動力出力装置２００、ブレーキ装置２１０、およびステアリング装置２２０を制御する。

第２制御部１６０は、例えば、目標軌道取得部１６２と、速度制御部１６４と、操舵制御部１６６とを備える。目標軌道取得部１６２は、行動計画生成部１４０により生成された目標軌道（軌道点）の情報を取得し、メモリ（不図示）に記憶させる。速度制御部１６４は、メモリに記憶された目標軌道に付随する速度要素に基づいて、走行駆動力出力装置２００またはブレーキ装置２１０を制御する。操舵制御部１６６は、メモリに記憶された目標軌道の曲がり具合に応じて、ステアリング装置２２０を制御する。速度制御部１６４および操舵制御部１６６の処理は、例えば、フィードフォワード制御とフィードバック制御との組み合わせにより実現される。一例として、操舵制御部１６６は、自車両Ｍの前方の道路の曲率に応じたフィードフォワード制御と、目標軌道からの乖離に基づくフィードバック制御とを組み合わせて実行する。

図１に戻り、ＨＭＩ制御部１８０は、ＨＭＩ３０により、乗員に所定の情報を通知する。所定の情報には、例えば、自車両Ｍの状態に関する情報や運転制御に関する情報等の自車両Ｍの走行に関連のある情報が含まれる。自車両Ｍの状態に関する情報には、例えば、自車両Ｍの速度、エンジン回転数、シフト位置等が含まれる。また、運転制御に関する情報には、例えば、自動運転による運転制御の実行の有無や、自動運転を開始するか否かを問い合わせる情報、自動運転による運転制御状況に関する情報、自動化レベルに関する情報、自動運転から手動運転に切り替わる場合に乗員に運転を促す情報等が含まれる。また、所定の情報には、テレビ番組、ＤＶＤ等の記憶媒体に記憶されたコンテンツ（例えば、映画）等の自車両Ｍの走行に関連しない情報が含まれてもよい。また、所定の情報には、例えば、自動運転における現在位置や目的地、自車両Ｍの燃料の残量に関する情報が含まれてよい。ＨＭＩ制御部１８０は、ＨＭＩ３０により受け付けられた情報を通信装置２０、ナビゲーション装置５０、第１制御部１２０等に出力してもよい。

また、ＨＭＩ制御部１８０は、乗員への問い合わせ情報や、第１制御部１２０、第２制御部１６０による処理結果等をＨＭＩ３０に出力させてもよい。また、ＨＭＩ制御部１８０は、ＨＭＩ３０に出力させる各種情報を、通信装置２０を介して自車両Ｍの利用者が利用する端末装置に送信してもよい。

走行駆動力出力装置２００は、車両が走行するための走行駆動力（トルク）を駆動輪に出力する。走行駆動力出力装置２００は、例えば、内燃機関、電動機、および変速機等の組み合わせと、これらを制御するＥＣＵ（Electronic Control Unit）とを備える。ＥＣＵは、第２制御部１６０から入力される情報、或いは運転操作子８０のアクセルペダルから入力される情報に従って、上記の構成を制御する。

ブレーキ装置２１０は、例えば、ブレーキキャリパーと、ブレーキキャリパーに油圧を伝達するシリンダと、シリンダに油圧を発生させる電動モータと、ブレーキＥＣＵとを備える。ブレーキＥＣＵは、第２制御部１６０から入力される情報、或いは運転操作子８０のブレーキペダルから入力される情報に従って電動モータを制御し、制動操作に応じたブレーキトルクが各車輪に出力されるようにする。ブレーキ装置２１０は、ブレーキペダルの操作によって発生させた油圧を、マスターシリンダを介してシリンダに伝達する機構をバックアップとして備えてよい。なお、ブレーキ装置２１０は、上記説明した構成に限らず、第２制御部１６０から入力される情報に従ってアクチュエータを制御して、マスターシリンダの油圧をシリンダに伝達する電子制御式油圧ブレーキ装置であってもよい。

ステアリング装置２２０は、例えば、ステアリングＥＣＵと、電動モータとを備える。電動モータは、例えば、ラックアンドピニオン機構に力を作用させて転舵輪の向きを変更する。ステアリングＥＣＵは、第２制御部１６０から入力される情報、或いは運転操作子８０のステアリングホイールから入力される情報に従って、電動モータを駆動し、転舵輪の向きを変更させる。

［認識部および行動計画生成部］
次に、認識部１３０（第１認識部１３２、第２認識部１３４）、および行動計画生成部１４０（判定部１４２、実行制御部１４４）の機能の詳細について説明する。なお、以下では、主に実施形態における自車両Ｍの運転制御（走行制御）の内容を幾つかの場面に分けて説明する。

［第１の場面］
図３は、第１の場面における自車両Ｍの運転制御について説明するための図である。図３の例では、検知デバイスＤＤにより認識された区画線ＣＬ１～ＣＬ３と、自車両Ｍの位置情報に基づいて地図情報（例えば、第２地図情報６２）から得られる区画線ＭＬ１～ＭＬ３とが示されている。地図情報において、車線Ｌ１は区画線ＭＬ１とＭＬ２とで区画され、車線Ｌ２は区画線ＭＬ２とＭＬ３とで区画される。車線Ｌ１およびＬ２は、同一方向（図中Ｘ軸方向）に進行可能な車線である。図３の例において、区画線ＣＬ１～ＣＬ３は「第１区画線」の一例であり、区画線ＭＬ１～ＭＬ３は「第２区画線」の一例である。また、図３において、自車両Ｍは、速度ＶＭで車線Ｌ１上を走行し、他車両ｍ１は、車線Ｌ１の隣接車線である車線Ｌ２を速度Ｖｍ１で走行しているものとする。また、他車両ｍ１は、自車両Ｍの隣接車両（並走車両）である。隣接車両とは、例えば、自車両が走行する車線に隣接する隣接車線を走行する車両である。更に加えて、隣接車両は、自車両Ｍから所定距離以内に存在する車両であってもよい。また、図３の例において、自車両Ｍは、周辺状況や乗員からの指示等に基づいて所定の運転制御（例えばＬＫＡＳ）等が実行されているものとする。

第１認識部１３２は、自車両Ｍの周辺状況（外界）を検知した検知デバイスＤＤの出力に基づいて、自車両Ｍの周辺状況を認識する。例えば、第１認識部１３２は、カメラ１０により撮像された画像（以下、カメラ画像）に基づいて、自車両Ｍの走行車線（車線Ｌ１）を区画する左右の区画線ＣＬ１、ＣＬ２を認識する。また、第１認識部１３２は、走行車線に隣接する隣接車線（車線Ｌ２）を区画線する区画線ＣＬ３を認識してもよい。以下、区画線ＣＬ１～ＣＬ３を「カメラ区画線ＣＬ１～ＣＬ３」と称する場合がある。例えば、第１認識部１３２は、カメラ画像を解析し、画像において隣接画素との輝度差が大きいエッジ点を抽出し、エッジ点を連ねて画像平面におけるカメラ区画線ＣＬ１～ＣＬ３を認識する。また、第１認識部１３２は、自車両Ｍの代表点の位置を基準とした、カメラ区画線ＣＬ１～ＣＬ３の位置を車両座標系（例えば、図３のＸＹ平面座標）に変換する。また、第１認識部１３２は、例えば、カメラ区画線ＣＬ１～ＣＬ３の曲率を認識してもよい。また、第１認識部１３２は、カメラ区画線ＣＬ１～ＣＬ３の曲率変化量を認識してもよい。曲率変化量とは、例えば、カメラ１０によって認識されるカメラ区画線ＣＬ１～ＣＬ３の自車両Ｍから見て前方ｘ［ｍ］における曲率の時間変化率である。また、第１認識部１３２は、カメラ区画線ＣＬ１～ＣＬ３のそれぞれの曲率または曲率変化量を平均して、カメラ区画線ＣＬ１～ＣＬ３により区画される車線の曲率または曲率変化量を認識してもよい。カメラ区画線ＣＬ１～ＣＬ３は、カメラ１０以外の検知デバイス（例えば、レーダ装置１２、ＬＩＤＡＲ１４）の出力に基づいて認識または補正されてよい。

また、第１認識部１３２は、自車両Ｍの周辺に存在する他車両を認識する。図３の例において、第１認識部１３２は、隣接車線で自車両Ｍに並走する他車両ｍ１を認識する。また、第１認識部１３２は、他車両ｍ１の位置（自車両Ｍとの相対位置）、速度（自車両Ｍとの相対速度）を認識したり、他車両ｍ１の走行車線、車体の向き、進行方向等を認識する。また、第１認識部１３２は、他車両ｍ１のそれぞれの走行車線上の走行位置を認識する。また、第１認識部１３２は、他車両ｍ１の走行位置情報を認識してもよい。走行位置情報とは、例えば、所定時間における他車両ｍ１のそれぞれの代表点の走行時の位置を基準にした走行軌跡である。

第２認識部１３４は、例えば、車両センサ４０やＧＮＳＳ受信機５１により検出された自車両Ｍの位置に基づいて地図情報から自車両Ｍの周辺の車線の区画線を認識する。例えば、第２認識部１３４は、自車両Ｍの位置情報に基づいて地図情報を参照し、自車両Ｍの進行方向または自車両Ｍが進行可能な方向に存在する区画線ＭＬ１～ＭＬ３を認識する。以下、区画線ＭＬ１～ＭＬ３を「地図区画線ＭＬ１～ＭＬ３」と称する場合がある。

また、第２認識部１３４は、認識した地図区画線ＭＬ１～ＭＬ３のうち、自車両Ｍの走行車線を区画する区画線として地図区画線ＭＬ１、ＭＬ２を認識してもよい。また、第２認識部１３４は、第２地図情報６２から地図区画線ＭＬ１～ＭＬ３のそれぞれの曲率または曲率変化量を認識する。また、第２認識部１３４は、地図区画線ＭＬ１～ＭＬ３のそれぞれの曲率または曲率変化量を平均して、地図区画線により区画される車線の曲率または曲率変化量を認識してもよい。

判定部１４２は、第１認識部１３２で認識されたカメラ区画線ＣＬ１～ＣＬ３と、第２認識部１３４で認識された地図区画線ＭＬ１～ＭＬ３とが乖離するか否かを判定する。例えば、判定部１４２は、自車両Ｍから見て左側の最も近い位置に存在する区画線ＣＬ１とＭＬ１との乖離度合、自車両Ｍから見て右側の最も近い位置に存在する区画線ＣＬ２とＭＬ２との乖離度合、および隣接車線側の区画線ＣＬ３とＭＬ３との乖離度合を導出する。そして、判定部１４２は、導出した乖離度合が閾値以上である場合に、カメラ区画線と地図区画線とが乖離すると判定し、閾値未満である場合に乖離していないと判定する。乖離するか否かの判定は、所定のタイミングまたは周期で繰り返し実行させる。

例えば、判定部１４２は、車両座標系の平面（ＸＹ平面）において、自車両Ｍの代表点の位置を基準に、カメラ区画線ＣＬ１、ＣＬ２、ＣＬ３を重畳させると共に、地図区画線ＭＬ１、ＭＬ２、ＭＬ３を重畳させる。そして、判定部１４２は、比較対象の区画線（区画線ＣＬ１とＭＬ１、区画線ＣＬ２とＭＬ２、区画線ＣＬ３とＭＬ３）を判定する場合に、それぞれの区画線の乖離度合が閾値以上の場合に区画線が乖離すると判定し、閾値未満の場合に乖離しないと判定する。乖離度合とは、例えば、横位置（例えば、図中Ｙ軸方向）のずれ量の度合である。なお、図３の例では、区画線ＣＬ１とＭＬ１の横位置のずれ量Ｄ１と、区画線ＣＬ２とＭＬ２の横位置のずれ量Ｄ２と、区画線ＣＬ３とＭＬ３の横位置のずれ量Ｄ３との平均値を用いて乖離判定を行ってもよく、ずれ量Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３の最大値または最小値を用いて乖離判定を行ってもよい。

また、乖離度合とは、例えば、上述した横位置のずれ量に代えて（または加えて）、比較対象の２つの区画線によって成す角度の度合（大きさ）であってもよい。図３の例では、区画線ＣＬ１とＭＬ１とによって成す角度θ１と、区画線ＣＬ２とＭＬ２とによって成す角度θ２と、区画線ＣＬ３とＭＬ３とによって成す角度θ３との平均値を用いてもよく、角度θ１、θ２、θ３の最大値または最小値を用いてもよい。

また、乖離度合は、上述した横位置のずれ量や区画線によって成す角度に代えて（または加えて）、区画線の曲率変化量の差の度合（大きさ）でもよい。曲率変化量は、主に車線がカーブ路である場合に用いられる。図４は、車線がカーブ路である場合の曲率変化量に基づく乖離判定について説明するための図である。図４の例では、図３の例と比較して、車線Ｌ１、Ｌ２がカーブ路であり、カメラ区画線と地図区画線とがそれぞれ所定の曲率を有する点で相違する。

図４の例において、第１認識部１３２は、検知デバイスＤＤの出力に基づいてカメラ区画線ＣＬ１～ＣＬ３のそれぞれの曲率変化量を認識する。第２認識部１３４は、地図情報に基づいて地図区画線ＭＬ１～ＭＬ３のそれぞれの曲率変化量を認識する。そして、判定部１４２は、区画線ＣＬ１とＭＬ１との曲率変化量の差と、区画線ＣＬ２とＭＬ２との曲率変化量の差と、区画線ＣＬ３とＭＬ３との差の平均値を用いてもよく、差の最大値または最小値を用いてもよい。また、判定部１４２は、区画線ＣＬ１～ＣＬ３の曲率変化量の平均値と、区画線ＭＬ１～ＭＬ３の曲率変化量の平均値との差を用いてもよい。また、カメラ画像から認識される車線（車線Ｌ１、Ｌ２）の曲率変化量と地図情報から認識される車線の曲率変化量との差を用いてもよい。

なお、判定部１４２は、例えば、カメラ区画線と地図区画線とが乖離するか否かを判定する場合に、認識部１３０により検知されたカメラ区画線の曲率変化量、およびカメラ区画線と地図区画線とによりなす角度のうち、一方または双方に基づいてカメラ区画線が誤認識であるか否かを判定してもよい。この場合、判定部１４２は、例えば、曲率変化量の変化方向と角度の変化方向とが同一であり、且つ、曲率変化量および角度が自車両Ｍからの距離に応じて増加している場合に、カメラ区画線の誤認識判定を行う。実施形態では、例えば、曲率変化量が第１所定値以上であり、角度が第２所定値以上であっても、少なくとも一方が減少傾向にある場合は、カーブ路等の影響による誤認識が収束している可能性があるため、判定部１４２は、カメラ区画線が誤認識と判定しないようにする。一方、曲率変化量と角度との両方が同一方向に増加して所定値以上となる場合に、判定部１４２は、カメラ区画線が誤認識と判定する。これにより、曲率変化量と角度の両方が増加している場合に誤認識と判断されるため、減少して収束傾向である場合を除外することができ、カーブ路等の車線変化区間を走行する際のカメラ区画線の誤認識を、より精度良く判定することができる。

実行制御部１４４は、判定部１４２による判定結果に基づいて、自車両Ｍに対する運転制御を決定し、決定した運転制御を実行する。「運転制御を決定する」には、例えば、運転制御の内容（種類）を決定することや、運転制御を実行するか否か（抑制するか）を決定することが含まれてよい。「運転制御を実行する」には、例えば、運転制御の内容を切り替えて実行することに加え、すでに実行中の運転制御を継続することが含まれてよい。運転制御を抑制するとは、運転制御を実行しないことだけでなく、運転制御の自動化レベルを下げること、運転制御を終了することが含まれてもよい。また、実行制御部１４４により実行される運転制御には、ＡＣＣやＴＪＰ、ＬＫＡＳ、ＡＬＣ、ＣＭＢＳ等が含まれてもよく、その他、周辺車両との接触を回避するための各種運転制御が含まれてよい。実行制御部１４４は、運転制御を実行するための目標軌道を生成し、生成した目標軌道を第２制御部１６０に出力する。

ここで、第１の場面において、実行制御部１４４により実行される運転制御には、少なくとも第１運転制御と、第２運転制御とが含まれる。第１運転制御は、例えば、第１認識部１３２または第２認識部１３４で認識された区画線（例えば、カメラ区画線と地図区画線と合致している部分（乖離していない部分）の区画線）に基づいて、自車両Ｍの操舵または速度のうち、少なくとも操舵制御を実行する運転制御である。例えば、第１運転制御は、自車両Ｍの代表点が区画線によって区画される車線の中央を通過するように自車両Ｍを走行させる運転制御である。第２運転制御は、例えば、第１認識部１３２により認識されたカメラ区画線と他車両の走行位置情報とに基づいて、自車両Ｍの操舵または速度のうち、少なくとも操舵制御を実行する運転制御である。第２運転制御は、例えば、他車両ｍ１の走行軌跡に沿った軌道上を自車両Ｍの代表点が走行するように自車両Ｍを走行させる運転制御である。

更に、運転制御には、地図区画線よりもカメラ区画線を優先して、自車両Ｍの操舵または速度のうち、少なくとも操舵制御を実行する第３運転制御や、カメラ区画線よりも地図区画線を優先して、自車両Ｍの操舵または速度のうち、少なくとも操舵制御を実行する第４運転制御が含まれてもよい。地図区画線よりもカメラ区画線を優先するとは、例えば、基本的にはカメラ区画線に基づく処理を行うが、例えばカメラ区画線の認識精度が閾値より低くなったり、認識できなくなった場合に一時的に地図区画線に基づく処理に切り替えることである。また、カメラ区画線よりも地図区画線を優先するとは、基本的には地図区画線に基づく処理を行うが、例えば地図区画線が特定できなかったり、一時的にカメラ区画線に基づく処理に切り替えることである。第３運転制御や第４運転制御は、例えば、カメラ区画線および地図区画線が合致していない場合（乖離している場合）の運転制御である。

また、運転制御には、自動化レベル（自動化の度合の一例）が異なる複数の運転制御が含まれてもよい。自動化レベルは、例えば、第１レベルと、第１レベルよりも運転制御の自動化の度合が低い第２レベルと、第２レベルよりも運転制御の自動化の度合が低い第３レベルとが含まれる。また、自動化レベルには、第３レベルよりも運転制御の自動化の度合が低い第４レベル（第４制御度合の一例）が含まれてもよい。ここで、自動化レベルとは、標準化された情報や法規等で定められたレベルであってもよく、それとは無関係に設定される指標値であってもよい。したがって、自動化レベルの種類や内容、数については、以下の例に限定されない。運転制御の自動化の度合が低いとは、例えば、運転制御における自動化率が小さく、運転者に課されるタスクが大きい（重度である）ことである。また、運転制御の自動化が低いとは、自動運転制御装置１００が自車両Ｍの操舵または加減速を制御する度合が低い（運転者が操舵または加減速の操作に介入する必要度合が高い）ことである。運転者に課されるタスクとは、例えば、自車両Ｍの周辺監視や、運転操作子の操作等である。運転操作子の操作には、例えば、運転者がステアリングホイールを把持している状態（以下、ハンズオン状態）であることが含まれる。運転者に課されるタスクは、例えば、自車両Ｍの自動運転の維持に必要な乗員へのタスク（ドライバータスク）である。したがって、課されたタスクを乗員が実行できない場合は、自動化レベルが下がることになる。例えば、第１レベルの運転制御には、例えば、ＡＣＣ、ＡＬＣ、ＬＫＡＳ、ＴＪＰ等の運転制御が含まれてよい。また、第２または第３レベルの運転制御には、例えば、ＡＣＣ、ＡＬＣ、ＬＫＡＳ等の運転制御が含まれてよい。第４レベルの運転制御には、手動運転が含まれてよい。また、第４レベルの運転制御には、例えば、ＡＣＣ等の運転制御が実行されてよい。第１～第４レベルのうち、第１レベルは運転制御の自動化の度合が最も高いものであり、第４レベルは運転制御の自動化の度合が最も低いものである。

また、第１レベルにおいては、乗員に課されるタスクはない（運転者に課されるタスクが最も軽度）。また、第２レベルにおいて乗員に課されるタスクは、例えば、自車両Ｍの周辺（特に前方）監視である。また、第３レベルにおいて乗員に課されるタスクは、例えば、自車両Ｍの周辺監視に加えてハンズオン状態であることが含まれる。また、第４レベルにおいて乗員（例えば、運転者）に課されるタスクは、例えば、自車両Ｍの周辺監視およびハンズオン状態であることに加えて、運転操作子８０による自車両Ｍの操舵および速度を制御するための操作である。つまり、第４レベルの場合は、すぐに乗員に運転交代ができる状態であり、運転者に課されるタスクが最も重度である。各自動化レベルにおける運転制御の内容や乗員に課されるタスクについては、上述した例に限定されない。自動運転制御装置１００は、自車両Ｍの周辺状況や乗員が実行中のタスクに基づいて、第１～第４レベルのうち何れかのレベルの運転制御が実行される。

例えば、実行制御部１４４は、判定部１４２によりカメラ区画線と地図区画線とが乖離していない判定された場合に第１運転制御を実行し、カメラ区画線と地図区画線とが乖離していると判定した場合に第２運転制御を実行する。また、実行制御部１４４は、自車両Ｍに対する運転制御を終了して乗員の手動運転に切り替える等の制御を行う。

実行制御部１４４は、例えば、走行軌道推定部１４４Ａと、走行制御部１４４Ｂとを備える。走行制御部１４４Ｂと、第２制御部１６０とは、「運転制御部」の一例である。走行軌道推定部１４４Ａは、隣接車両である他車両ｍ１の将来の走行軌道を推定する。例えば、走行軌道推定部１４４Ａは、カメラ区画線と地図区画線とが乖離していると判定された場合に、カメラ区画線と地図区画線とのうち何れか他方（図３の例では、地図区画線）が延伸する方向と、他車両ｍ１の車体の長手方向（他車両ｍ１の進行方向または走行軌跡の延伸方向と言い換えてもよい）との間の方向に他車両ｍ１が移動すると推定する。具体的には、図３の例において、走行軌道推定部１４４Ａは、地図区画線ＭＬ１～ＭＬ３が延伸する方向Ａ１と、他車両ｍ１の車体の長手方向Ａ２との間の方向Ａ３を他車両ｍ１が移動する方向として将来の走行軌道を推定する。

例えば、走行軌道推定部１４４Ａは、方向Ａ３を、方向Ａ１と方向Ａ２の中央位置（中間位置）に設定する。中央位置にすることで、直ちにカメラ区画線または地図区画線が誤りであると確定することなく現在の運転制御を継続させることができる。また、実際に一方が誤りである場合に、その判断を引き延ばし過ぎることが無い。

また、走行軌道推定部１４４Ａは、道路区画線と地図区画線のずれ量（乖離度合）に基づいて、方向Ａ３を設定してもよい。例えば、横位置のずれ量、カメラ区画線と地図区画線によって成す角度、およびその２つの区画線の曲率変化量の差に応じて、方向Ａ１側または方向Ａ２側に所定角度だけ寄せた方向Ａ３を他車両ｍ１が走行する方向であると推定する。このように、ずれ量に応じて間の方向位置を中央位置以外に調整するため、周辺状況に応じて制御の継続することと、区画線が誤認識であると確定することとのバランスを取ることができる。

また、走行軌道推定部１４４Ａは、推定した移動方向Ａ３に沿って他車両ｍ１が移動した場合において、カメラ区画線と地図区画線とのうち何れか一方（例えば、カメラ区画線ＣＬ２）を他車両ｍ１が逸脱する時間（ＴＴＬＣ；time to line crossing）を算出する。他車両ｍ１が区画線を逸脱するとは、他車両ｍ１の基準位置（例えば、中心、重心、端部）が区画線を越える（通過する）ことでもよく、他車両ｍ１全体（車体全部）が区画線を越えることでもよい。車線逸脱時間ＴＴＬＣは、例えば、区画線ＣＬ２までの距離を他車両ｍ１の速度Ｖｍ１で除算することにより算出される。

また、走行軌道推定部１４４Ａは、車線逸脱時間ＴＴＬＣを算出することに代えて（または加えて）、カメラ区画線と地図区画線とが乖離していると判定された場合に、方向Ａ３に沿って他車両ｍ１が移動した場合において、カメラ区画線と地図区画線とのうち何れか一方（例えば、カメラ区画線）に沿って走行する自車両と干渉（接触）するまでの余裕時間（ＴＴＣ；Time To Collision）を算出してもよい。干渉余裕時間ＴＴＣは、例えば、自車両Ｍと他車両ｍ１との相対距離を、自車両Ｍと他車両ｍ１との相対速度で除算することにより算出される。図３の例では、自車両Ｍがカメラ区画線ＣＬ１、ＣＬ２により区画された車線に沿って走行し、他車両ｍ１が方向Ａ３に走行する場合の干渉余裕時間ＴＴＣを算出する。

走行制御部１４４Ｂは、走行軌道推定部１４４Ａにより算出される車線逸脱時間ＴＴＬＣまたは干渉余裕時間ＴＴＣのうち少なくとも一方に基づいて、自車両Ｍの走行を制御する。例えば、走行制御部１４４Ｂは、車線逸脱時間ＴＴＬＣが閾値（ＴＴＬＣ用閾値）以上である場合に、カメラ区画線と地図区画線とのうち何れか一方に基づいた運転制御を継続するための目標軌道を生成する。また、走行制御部１４４Ｂは、干渉余裕時間ＴＴＣが閾値（ＴＴＣ用閾値）以上である場合に、カメラ区画線と地図区画線とのうち何れか一方に基づいた走行制御を継続するための目標軌道を生成してもよい。また、走行制御部１４４Ｂは、車線逸脱時間ＴＴＬＣと干渉余裕時間ＴＴＣとのうち少なくとも一方（特に干渉余裕時間ＴＴＣ）が、対応する閾値未満となった場合には、自車両Ｍの運転制御を抑制（終了またはレベルの切り替え）等の制御を実行する。

例えば、カメラ区画線と地図区画線とが乖離している場合には、少なくとも一方が間違っていると判定することになるが、この際に早期に間違っていることを確定してしまうと実は正しかったという場合に自車両Ｍの運転制御がすぐに切り替わるため挙動に影響を及ぼす可能性がある。したがって、第１の場面では、図３に示すように、他車両ｍ１が地図区画線に沿った方向Ａ１または他車両ｍ１の車体の長手方向Ａ２に沿って走行するとすぐに確定せずに、その中間の方向Ａ３に沿って走行すると推定することで、地図区画線ＭＬ２に沿った方向Ａ１に進行するよりも車線逸脱時間ＴＴＬＣを延ばすことができると共に干渉余裕時間ＴＴＣも延ばすことができる。したがって、現在の運転制御を継続させ易くすることができる。なお、走行制御部１４４Ｂは、その後、区画線が乖離するか否かの判定結果、または車線逸脱時間ＴＴＬＣや干渉余裕時間ＴＴＣと閾値との比較結果等に基づいて、運転制御を切り替えたり、運転制御を継続させる等の制御を実行する。

なお、上述した制御は、例えば、図４に示すようなカーブ路等の車線変化区間を走行する場合には、カメラ区画線と地図区画線とが乖離し易いため特に有効である。したがって、実行制御部１４４は、自車両Ｍの走行車線がカーブ路等の車線変化区間であると場合に、上述の制御を実行してもよい。車線変化区間には、カーブ路の他、例えば、車線数が増減する区間、道路工事等により一時的に車線の形状が変化する区間等が含まれる。

［第２の場面］
図５は、第２の場面における自車両Ｍの運転制御について説明するための図である。第２の場面は、上述した第１の場面と比較して自車両Ｍが走行する車線Ｌ１の前方（言い換えると自車両Ｍの走行予定軌道上）に障害物ＯＢ１が存在する点で相違する。障害物とは、車両が接触しないように回避して追い越す走行が必要な物体であり、例えば、駐車車両等の静止物体が含まれる。

自車両Ｍの前方に障害物ＯＢ１が存在する場合に、図５に示すように、行動計画生成部１４０は、障害物ＯＢ１との接触を回避する目標軌道Ｋ１を生成する。そして自車両Ｍは、目標軌道Ｋ１上を自車両Ｍの基準位置（例えば、中心や重心）が走行するように自車両Ｍを走行させる。この場合に、自車両Ｍの車体の向きは、地図区画線ＭＬ１、ＭＬ２の延伸方向に対して傾き、更に向きの変化によりカメラ区画線も変化するため、車線逸脱時間ＴＴＬＣや干渉余裕時間ＴＴＣの値が変化する。したがって、判定部１４２は、自車両Ｍの走行軌道上に障害物ＯＢ１が存在する場合に、車線逸脱時間ＴＴＬＣや干渉余裕時間ＴＴＣの値によらずに、カメラ区画線と地図区画線のいずれか一方（例えば、カメラ区画線）が誤認識であると判定する。これにより、障害物ＯＢ１が存在する場合は他車両ｍ１の動きに関係なく早期に区画線が誤認識であると判定することができ、判定結果に基づく運転制御を実行できる。

また、判定部１４２は、車線逸脱時間ＴＴＬＣまたは干渉余裕時間ＴＴＣがそれぞれに対応する閾値（第１閾値）未満であると、第１所定回数以上判定された場合に、カメラ区画線と地図区画線とのうち何れか一方（例えば、カメラ区画線）が誤認識であると判定してもよい。また、判定部１４２は、車線逸脱時間ＴＴＬＣまたは干渉余裕時間ＴＴＣが対応する第１閾値よりも大きい第２閾値未満である回数が第１所定回数よりも大きい第２所定回数以上判定された場合に、カメラ区画線と地図区画線とのうち何れか他方（例えば、地図区画線）が誤認識であると判定してもよい。車線逸脱時間ＴＴＬＣや干渉余裕時間ＴＴＣの大きさに応じて異なるサンプル数で誤認識であることを確定するため、車線逸脱時間ＴＴＬＣや干渉余裕時間ＴＴＣの大きさに応じて誤判定を抑制しながら、適切に判定することができる。

これにより、運転制御の頻繁な切り替えを抑制して、運転制御をより安定化させることができる。また、実行制御部１４４は、カメラ区画線と地図区画線とが乖離していると判定された状態で、所定時間が経過した場合に、運転制御の継続を終了してもよい。これにより、カメラ区画線と地図区画線とが乖離している状態での運転制御が長時間継続されることを抑制することができる。この場合、走行制御部１４４Ｂは、手動運転に切り替えてもよく、運転制御の自動化レベルを現在のレベルよりも下げる制御を実行してもよい。なお、実行制御部１４４は、上述した所定時間が経過することに代えて（または加えて）、自車両Ｍが所定距離以上走行することを条件としてもよい。

［処理フロー］
以下、実施形態の自動運転制御装置１００により実行される処理について説明する。以下では、自動運転制御装置１００により実行される処理のうち、主に区画線の認識状況等に基づく運転制御処理を中心として説明する。フロー開始時において、自車両Ｍは、所定の運転制御が実行中であるものとする。また、以下では、幾つかの実施例に分けて説明する。以下に示す処理は、所定タイミングまたは所定周期で繰り返し実行されてよく、自動運転制御装置１００による運転制御が実行中の間、繰り返し実行されてよい。

［第１の実施例］
図６は、第１の実施例における運転制御処理の流れの一例を示すフローチャートである。図６の例において、第１認識部１３２は、自車両Ｍの周辺状況を検知した検知デバイスＤＤの出力に基づいて、自車両Ｍの周辺に存在する区画線（カメラ区画線）を認識する（ステップＳ１００）。次に、第２認識部１３４は、自車両Ｍの位置情報に基づいて地図情報を参照し、地図情報から自車両Ｍの周辺に存在する区画線（地図区画線）を認識する（ステップＳ１１０）。次に、判定部１４２は、カメラ区画線と地図区画線とを比較し（ステップＳ１２０）、カメラ区画線と地図区画線とが乖離するか否かを判定する（ステップＳ１３０）。

カメラ区画線と地図区画線とが乖離すると判定した場合、判定部１４２は、第１認識部１３２により自車両Ｍに隣接する隣接車両（他車両）が検出されたか否かを判定する（ステップＳ１４０）。隣接車両が存在すると判定された場合、走行軌道推定部１４４Ａは、隣接車両の移動する向きと、向きに基づく隣接車両の将来の走行軌道を推定する（ステップＳ１５０）。次に、走行軌道推定部１４４Ａは、隣接車両の将来の走行軌道に基づいて隣接車両の車線逸脱時間ＴＴＬＣを算出する（ステップＳ１６０）。次に、走行制御部１４４Ｂは、車線逸脱時間ＴＴＬＣが閾値（ＴＴＬＣ用閾値）以上か否かを判定する（ステップＳ１７０）。ＴＴＬＣが閾値以上であると判定した場合、走行制御部１４４Ｂは、カメラ区画線と地図区画線とのうち何れか一方に基づいて実行中の運転制御を継続する（ステップＳ１８０）。ステップＳ１８０の処理において、実行中の運転制御が第１運転制御または第２運転制御の場合、走行制御部１４４Ｂは、第３運転制御や第４運転制御に切り替えて運転制御を継続させる。カメラ区画線と地図区画線とのうち何れか一方は、例えば、予め決められた一方でもよく、隣接車両の過去の走行軌跡の形状に近い方でもよく、周辺の道路形状からの変化度合い少ない方でもよい。

また、ステップＳ１７０の処理において、隣接車両の車線逸脱時間ＴＴＬＣが閾値以上ではないと判定した場合、または、ステップＳ１４０の処理において、隣接車両が存在しないと判定した場合、走行制御部１４４Ｂは、運転制御を抑制する（ステップＳ１９０）。「運転制御を抑制する」とは、例えば、運転制御を終了することや、現在の自動化レベルを下げることが含まれる。また、ステップＳ１３０の処理において、乖離していないと判定した場合、認識された区画線（カメラ区画線、地図区画線）に基づいて実行中の運転制御を実行（継続）する（ステップＳ２００）。これにより、本フローチャートの処理は終了する。

［第２の実施例］
図７は、第２の実施例における運転制御処理の流れの一例を示すフローチャートである。第２の実施例の処理は、図６に示す第１の実施例におけるステップＳ１００～Ｓ２００の処理を比較して、ステップＳ１６０、Ｓ１７０に代えて、ステップＳ１６２、Ｓ１７２の処理を有する点で相違する。したがって、以下では、主に、ステップＳ１６２、Ｓ１７２の処理を中心として説明する。

図７に示すステップＳ１５０の処理において、隣接車両の移動する向きと、向きに基づく走行軌道を推定した後、走行軌道推定部１４４Ａは、推定した走行軌道と、自車両Ｍの走行軌道とに戻づいて、干渉余裕時間ＴＴＣを算出する（ステップＳ１６２）。次に、走行制御部１４４Ｂは、算出した干渉余裕時間ＴＴＣが閾値（ＴＴＣ用閾値）以上であるか否かを判定する（ステップＳ１７２）。干渉余裕時間ＴＴＣが閾値以上であると判定した場合、ステップＳ１８０の処理を行う。また、ステップＳ１７２の処理において、干渉余裕時間ＴＴＣが閾値以上ではないと判定した場合、ステップＳ１９０の処理を行う。

［変形例］
上述した実施形態において、隣接車両が複数存在する場合には、自車両Ｍに最も近い隣接車両を用いて上述した隣接車両の走行軌道の推定や、推定した走行軌道に基づく車線逸脱時間ＴＴＬＣや干渉余裕時間ＴＴＣの算出、算出結果に基づく判定や運転制御を行ってもよい。なお、最も近い隣接車両が、警察車両や消防車両等の特定車両（緊急車両）等である場合に、通常車両（一般車両）と異なる挙動を行う可能性があるため、隣接車両の判定対象から除外してもよい。

また、実施形態では、車線逸脱時間ＴＴＬＣと干渉余裕時間ＴＴＣの両方を算出し、それぞれの算出結果を、それぞれに対応付けられた閾値と比較して、両方が閾値以上である場合に、カメラ区画線と地図区画線とのうち何れか一方に基づいて運転制御を継続させてもよい。これにより、より安全な運転制御を行うことができる。

また、実行制御部１４４は、道路形状や周辺車両等の周辺状況等に応じて、車線逸脱時間ＴＴＬＣと干渉余裕時間ＴＴＣとのうち何れかを選択して判定を行ってもよい。これにより、周辺状況により適切な走行制御を実現できる。

また、実施形態では、カメラ区画線と地図区画線とが乖離するか否かを判定することに代えて、カメラ区画線と地図区画線とが一致するか否かを判定してもよい。また、実施形態では、カメラ区画線と地図区画線とが乖離していると判定された場合に、カメラ区画線と地図区画線とのうち何れか一方をカメラ区画線とし、何れか他方を地図区画線として説明したが、カメラ区画線と地図区画線とは逆であってもよい。

上述した実施形態によれば、自動運転制御装置１００（車両制御装置の一例）において、自車両Ｍの周辺状況を検知した検知デバイスＤＤの出力に基づいて、自車両Ｍの走行車線を区画するカメラ区画線（第１区画線の一例）と、自車両Ｍが走行する車線に隣接する隣接車線を走行する隣接車両とを含む周辺状況を認識する第１認識部１３２と、自車両Ｍの位置情報に基づいて、地図情報から自車両Ｍの周辺の車線を区画する地図区画線（第２区画線）を認識する第２認識部１３４と、第１認識部１３２と第２認識部１３４との認識結果に基づいて、自車両Ｍの操舵または速度のうち少なくとも操舵を制御する運転制御を実行する運転制御部と、隣接車両の走行軌跡を推定する走行軌道推定部１４４Ａと、を備え、運転制御部は、第１認識部１３２により認識されたカメラ区画線と地図区画線とが乖離する場合に、カメラ区画線と地図区画線とのうち何れか一方に基づいて運転制御を実行し、走行軌道推定部１４４Ａは、カメラ区画線と地図区画線とが乖離する場合に、カメラ区画線と地図区画線とのうち何れか他方が延伸する方向と、隣接車両の車体の長手方向との間の方向に隣接車両が移動する方向と推定し、推定した移動方向に沿って隣接車両が移動した場合において、カメラ区画線と地図区画線とのうち何れか一方を隣接車両が逸脱する時間を算出し、運転制御部は、時間が閾値以上である場合に運転制御を継続することにより、車両の周辺の道路区画線と他車両の状況に応じて、より適切な運転制御を実行することができる。そして、延いては持続可能な輸送システムの発展に寄与することができる。

また、上述した実施形態によれば、自動運転制御装置１００（車両制御装置の一例）において、走行軌道推定部１４４Ａは、カメラ区画線と地図区画線とが乖離する場合に、カメラ区画線と地図区画線とのうち何れか他方が延伸する方向と、隣接車両の車体の長手方向との間の方向に隣接車両が移動する方向と推定し、推定した移動方向に沿って前記隣接車両が移動した場合において、前記運転制御によって走行する自車両と、前記隣接車両とが干渉するまでの時間を算出し、運転制御部は、時間が閾値以上である場合に運転制御を継続することにより、車両の周辺の道路区画線と他車両の状況に応じて、より適切な運転制御を実行することができる。そして、延いては持続可能な輸送システムの発展に寄与することができる。

また、実施形態によれば、カメラ区画線と地図区画線とが乖離する場合に、例えば、他車両と車線形状とに基づいて、自車両Ｍと隣接車両（例えば、隣接車線を走行する他車両）との将来の干渉予測を適切に行うことで、より適切な運転制御を行うことができる。また、実施形態によれば、カメラ区画線と地図区画線とが乖離する場合に、何れかの区画線が延伸する向きと、隣接車両の向きとから隣接車両の将来の走行軌道を推定し、推定した軌道に基づいて自車両Ｍが実行中の運転制御が継続できるような制御（他車両との干渉を回避する回避制御を含む）を実行することができる。

カメラ区画線と地図区画線とが乖離するため、自車両Ｍを何れかの区画線に沿って走行させる際に、車線逸脱時間ＴＴＬＣや干渉余裕時間ＴＴＣが閾値未満の場合には、自車両Ｍが運転制御を実行する際のベースとなる区画線が間違っていると判定されることになる。この場合、早期に間違っていることを確定してしまうと実は正しかったという場合に運転制御がすぐに切り替えられ、自車両Ｍの挙動に影響が出てしまう。したがって、実施形態では、区画線の延伸方向と隣接車両の車体の長手方向とに基づいて、車線逸脱時間ＴＴＬＣや干渉余裕時間ＴＴＣが大きくなるように隣接車両の向き（進行方向）を推定して、自車両Ｍが実行中の運転制御を継続させ易くすることで、運転制御がすぐに切り替えられることを抑制することができる。

また、実施形態によれば、カメラ区画線と地図区間線とが乖離しやすいカーブ路等の車線変化区間において、より適切な情報を用いて運転制御を実行（継続）させることができる。

上記説明した実施形態は、以下のように表現することができる。
コンピュータによって読み込み可能な命令（computer-readable instructions）を格納する記憶媒体（storage medium）と、
前記記憶媒体に接続されたプロセッサと、を備え、
前記プロセッサは、前記コンピュータによって読み込み可能な命令を実行することにより（the processor executing the computer-readable instructions to:）、
自車両の周辺状況を検知した検知デバイスの出力に基づいて、前記自車両の走行車線を区画する第１区画線と、前記自車両が走行する車線に隣接する隣接車線を走行する隣接車両とを含む周辺状況を認識し、
前記自車両の位置情報に基づいて、地図情報から前記自車両の周辺の車線を区画する第２区画線を認識し、
認識した結果に基づいて、前記自車両の操舵または速度のうち少なくとも操舵を制御する運転制御を実行し、
前記隣接車両の走行軌跡を推定し、
前記第１区画線と前記第２区画線とが乖離する場合に、前記第１区画線と前記第２区画線とのうち何れか一方に基づいて前記運転制御を実行し、
前記第１区画線と前記第２区画線とが乖離する場合に、前記第１区画線と前記第２区画線とのうち何れか他方が延伸する方向と、前記隣接車両の車体の長手方向との間の方向に前記隣接車両が移動する方向と推定し、
推定した移動方向に沿って前記隣接車両が移動した場合において、前記第１区画線と前記第２区画線とのうち何れか一方を前記隣接車両が逸脱する時間を算出し、
前記時間が閾値以上である場合に前記運転制御を継続する、
運転制御装置。

また、上記説明した実施形態は、以下のように表現することができる。
コンピュータによって読み込み可能な命令（computer-readable instructions）を格納する記憶媒体（storage medium）と、
前記記憶媒体に接続されたプロセッサと、を備え、
前記プロセッサは、前記コンピュータによって読み込み可能な命令を実行することにより（the processor executing the computer-readable instructions to:）、
コンピュータが、
自車両の周辺状況を検知した検知デバイスの出力に基づいて、前記自車両の走行車線を区画する第１区画線と、前記自車両が走行する車線に隣接する隣接車線を走行する隣接車両とを含む周辺状況を認識し、
前記自車両の位置情報に基づいて、地図情報から前記自車両の周辺の車線を区画する第２区画線を認識し、
認識した結果に基づいて、前記自車両の操舵または速度のうち少なくとも操舵を制御する運転制御を実行し、
前記隣接車両の走行軌跡を推定し、
前記第１区画線と前記第２区画線とが乖離する場合に、前記第１区画線と前記第２区画線とのうち何れか一方に基づいて前記運転制御を実行し、
前記第１区画線と前記第２区画線とが乖離する場合に、前記第１区画線と前記第２区画線とのうち何れか他方が延伸する方向と、前記隣接車両の車体の長手方向との間の方向に前記隣接車両が移動する方向と推定し、
推定した移動方向に沿って前記隣接車両が移動した場合において、前記運転制御によって走行する自車両と、前記隣接車両とが干渉するまでの時間を算出し、
前記時間が閾値以上である場合に前記運転制御を継続する、
運転制御装置。

以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。

１…車両システム、１０…カメラ、１２…レーダ装置、１４…ＬＩＤＡＲ、１６…物体認識装置、２０…通信装置、３０…ＨＭＩ、４０…車両センサ、５０…ナビゲーション装置、６０…ＭＰＵ、８０…運転操作子、１００…自動運転制御装置、１２０…第１制御部、１３０…認識部、１３２…第１認識部、１３４…第２認識部、１４０…行動計画生成部、１４２…判定部、１４４…実行制御部、１４４Ａ…走行軌道推定部、１４４Ｂ…走行制御部、１６０…第２制御部、１６２…目標軌道取得部、１６４…速度制御部、１６６…操舵制御部、１８０…ＨＭＩ制御部、１９０…記憶部、２００…走行駆動力出力装置、２１０…ブレーキ装置、２２０…ステアリング装置、Ｍ…自車両

Claims (11)

1. 自車両の周辺状況を検知した検知デバイスの出力に基づいて、前記自車両の走行車線を区画する第１区画線と、前記自車両が走行する車線に隣接する隣接車線を走行する隣接車両とを含む周辺状況を認識する第１認識部と、
   前記自車両の位置情報に基づいて、地図情報から前記自車両の周辺の車線を区画する第２区画線を認識する第２認識部と、
   前記第１認識部と前記第２認識部との認識結果に基づいて、前記自車両の操舵または速度のうち少なくとも操舵を制御する運転制御を実行する運転制御部と、
   前記隣接車両の走行軌跡を推定する走行軌道推定部と、を備え、
   前記運転制御部は、前記第１区画線と前記第２区画線とが乖離する場合に、前記第１区画線と前記第２区画線とのうち何れか一方に基づいて前記運転制御を実行し、
   前記走行軌道推定部は、
   前記第１区画線と前記第２区画線とが乖離する場合に、前記第１区画線と前記第２区画線とのうち何れか他方が延伸する方向と、前記隣接車両の車体の長手方向との間の方向に前記隣接車両が移動すると推定し、
   推定した移動方向に沿って前記隣接車両が移動した場合において、前記第１区画線と前記第２区画線とのうち何れか一方を前記隣接車両が逸脱する時間を算出し、
   前記運転制御部は、前記時間が閾値以上である場合に前記運転制御を継続し、前記時間が前記閾値未満である場合に前記運転制御を抑制する、
   車両制御装置。
2. 自車両の周辺状況を検知した検知デバイスの出力に基づいて、前記自車両の走行車線を区画する第１区画線と、前記自車両が走行する車線に隣接する隣接車線を走行する隣接車両とを含む周辺状況を認識する第１認識部と、
   前記自車両の位置情報に基づいて、地図情報から前記自車両の周辺の車線を区画する第２区画線を認識する第２認識部と、
   前記第１認識部と前記第２認識部との認識結果に基づいて、前記自車両の操舵または速度のうち少なくとも操舵を制御する運転制御を実行する運転制御部と、
   前記隣接車両の走行軌跡を推定する走行軌道推定部と、を備え、
   前記運転制御部は、前記第１区画線と前記第２区画線とが乖離する場合に、前記第１区画線と前記第２区画線とのうち何れか一方に基づいて前記運転制御を実行し、
   前記走行軌道推定部は、
   前記第１区画線と前記第２区画線とが乖離する場合に、前記第１区画線と前記第２区画線とのうち何れか他方が延伸する方向と、前記隣接車両の車体の長手方向との間の方向に前記隣接車両が移動すると推定し、
   推定した移動方向に沿って前記隣接車両が移動した場合において、前記運転制御によって走行する自車両と、前記隣接車両とが干渉するまでの時間を算出し、
   前記運転制御部は、前記時間が閾値以上である場合に前記運転制御を継続し、前記時間が前記閾値未満である場合に前記運転制御を抑制する、
   車両制御装置。
3. 前記自車両が走行する車線上に障害物が存在する場合に、前記第１区画線と前記第２区画線とのうち何れか一方が誤認識であると判定する判定部を、更に備える、
   請求項１または２に記載の車両制御装置。
4. 前記時間が第１閾値未満であると第１所定回数以上判定された場合に、前記第１区画線と前記第２区画線とのうち何れか一方が誤認識であると判定し、前記時間が前記第１閾値よりも大きい第２閾値未満である回数が、前記第１所定回数よりも大きい第２所定回数以上である場合に、前記第１区画線と前記第２区画線とのうち何れか他方が誤認識であると判定する判定部を、更に備える、
   請求項１または２に記載の車両制御装置。
5. 前記走行軌道推定部は、前記第１区画線と前記第２区画線とのうち何れか他方が延伸する方向と、前記隣接車両の車体の長手方向の中央位置を、前記隣接車両が走行する方向と推定する、
   請求項１または２に記載の車両制御装置。
6. 前記走行軌道推定部は、前記第１区画線と前記第２区画線とのうち何れか他方が延伸する方向と、前記隣接車両の車体の長手方向との間の方向に前記隣接車両が走行すると推定する場合に、前記第１区画線と前記第２区画線とのずれ量に応じて、前記間の方向を調整する、
   請求項１または２に記載の車両制御装置。
7. 前記第１区画線と前記第２区画線とが乖離するか否かを判定する場合に、前記第１区画線の曲率変化量、および、前記第１区画線と前記第２区画線とがなす角度のうち、少なくとも一方に基づいて前記第１区画線が誤認識であるか否かを判定し、前記曲率変化量の変化方向と前記角度の変化方向とが同一であり、且つ前記曲率変化量および前記角度が前記自車両からの距離に応じて増加している場合に、前記誤認識の判定を行う判定部を、更に備える、
   請求項１または２に記載の車両制御装置。
8. コンピュータが、
   自車両の周辺状況を検知した検知デバイスの出力に基づいて、前記自車両の走行車線を区画する第１区画線と、前記自車両が走行する車線に隣接する隣接車線を走行する隣接車両とを含む周辺状況を認識し、
   前記自車両の位置情報に基づいて、地図情報から前記自車両の周辺の車線を区画する第２区画線を認識し、
   認識した結果に基づいて、前記自車両の操舵または速度のうち少なくとも操舵を制御する運転制御を実行し、
   前記隣接車両の走行軌跡を推定し、
   前記第１区画線と前記第２区画線とが乖離する場合に、前記第１区画線と前記第２区画線とのうち何れか一方に基づいて前記運転制御を実行し、
   前記第１区画線と前記第２区画線とが乖離する場合に、前記第１区画線と前記第２区画線とのうち何れか他方が延伸する方向と、前記隣接車両の車体の長手方向との間の方向に前記隣接車両が移動すると推定し、
   推定した移動方向に沿って前記隣接車両が移動した場合において、前記第１区画線と前記第２区画線とのうち何れか一方を前記隣接車両が逸脱する時間を算出し、
   前記時間が閾値以上である場合に前記運転制御を継続し、前記時間が前記閾値未満である場合に前記運転制御を抑制する、
   車両制御方法。
9. コンピュータが、
   自車両の周辺状況を検知した検知デバイスの出力に基づいて、前記自車両の走行車線を区画する第１区画線と、前記自車両が走行する車線に隣接する隣接車線を走行する隣接車両とを含む周辺状況を認識し、
   前記自車両の位置情報に基づいて、地図情報から前記自車両の周辺の車線を区画する第２区画線を認識し、
   認識した結果に基づいて、前記自車両の操舵または速度のうち少なくとも操舵を制御する運転制御を実行し、
   前記隣接車両の走行軌跡を推定し、
   前記第１区画線と前記第２区画線とが乖離する場合に、前記第１区画線と前記第２区画線とのうち何れか一方に基づいて前記運転制御を実行し、
   前記第１区画線と前記第２区画線とが乖離する場合に、前記第１区画線と前記第２区画線とのうち何れか他方が延伸する方向と、前記隣接車両の車体の長手方向との間の方向に前記隣接車両が移動すると推定し、
   推定した移動方向に沿って前記隣接車両が移動した場合において、前記運転制御によって走行する自車両と、前記隣接車両とが干渉するまでの時間を算出し、
   前記時間が閾値以上である場合に前記運転制御を継続し、前記時間が前記閾値未満である場合に前記運転制御を抑制する、
   車両制御方法。
10. コンピュータに、
    自車両の周辺状況を検知した検知デバイスの出力に基づいて、前記自車両の走行車線を区画する第１区画線と、前記自車両が走行する車線に隣接する隣接車線を走行する隣接車両とを含む周辺状況を認識させ、
    前記自車両の位置情報に基づいて、地図情報から前記自車両の周辺の車線を区画する第２区画線を認識させ、
    認識された結果に基づいて、前記自車両の操舵または速度のうち少なくとも操舵を制御する運転制御を実行させ、
    前記隣接車両の走行軌跡を推定させ、
    前記第１区画線と前記第２区画線とが乖離する場合に、前記第１区画線と前記第２区画線とのうち何れか一方に基づいて前記運転制御を実行させ、
    前記第１区画線と前記第２区画線とが乖離する場合に、前記第１区画線と前記第２区画線とのうち何れか他方が延伸する方向と、前記隣接車両の車体の長手方向との間の方向に前記隣接車両が移動すると推定させ、
    推定された移動方向に沿って前記隣接車両が移動した場合において、前記第１区画線と前記第２区画線とのうち何れか一方を前記隣接車両が逸脱する時間を算出させ、
    前記時間が閾値以上である場合に前記運転制御を継続させ、前記時間が前記閾値未満である場合に前記運転制御を抑制させる、
    プログラム。
11. コンピュータに、
    自車両の周辺状況を検知した検知デバイスの出力に基づいて、前記自車両の走行車線を区画する第１区画線と、前記自車両が走行する車線に隣接する隣接車線を走行する隣接車両とを含む周辺状況を認識させ、
    前記自車両の位置情報に基づいて、地図情報から前記自車両の周辺の車線を区画する第２区画線を認識させ、
    認識された結果に基づいて、前記自車両の操舵または速度のうち少なくとも操舵を制御する運転制御を実行させ、
    前記隣接車両の走行軌跡を推定させ、
    前記第１区画線と前記第２区画線とが乖離する場合に、前記第１区画線と前記第２区画線とのうち何れか一方に基づいて前記運転制御を実行させ、
    前記第１区画線と前記第２区画線とが乖離する場合に、前記第１区画線と前記第２区画線とのうち何れか他方が延伸する方向と、前記隣接車両の車体の長手方向との間の方向に前記隣接車両が移動すると推定させ、
    推定された移動方向に沿って前記隣接車両が移動した場合において、前記運転制御によって走行する自車両と、前記隣接車両とが干渉するまでの時間を算出し、
    前記時間が閾値以上である場合に前記運転制御を継続させ、前記時間が前記閾値未満である場合に前記運転制御を抑制させる、
    プログラム。