JP7431697B2 - 車両の走行制御装置及び車両の走行制御システム - Google Patents

Description

本発明は、障害物との衝突を緊急ブレーキ制御によって回避する機能を備えた車両の走行制御装置及び車両の素行制御システムに関する。

近年、自動車等の車両においては、ドライバの運転操作の負担を軽減するとともに、安全性の向上を実現することを目的として、ドライバの運転操作を支援するための走行制御装置が実用化されている。この種の走行制御装置では、ドライバによる主体的な運転操作を前提として操舵支援制御や加減速制御を行う走行制御モードや、ドライバの運転操作を必要とすることなく車両を走行させるための走行制御モード（所謂、自動運転モード）についての各種技術が開発されている（例えば、特許文献１参照）。

走行制御装置による走行制御は、基本的には、追従車間距離制御（ＡＣＣ：Adaptive Cruise Control）機能と車線中央維持（ＡＬＫＣ：Active Lane Keep Centering）制御機能等とを備えることによって実現される。そして、このような走行制御により、先行車との車間を維持しつつ走行車線に沿って車両を自動走行させることができる。

さらに、走行制御装置は、カメラやレーザ・レーダ等の自律センサを用いた走行環境認識装置によって自車両の前方に車両や歩行者等の障害物を認識したとき、当該障害物に対する緊急ブレーキ（ＡＥＢ（Autonomous Emergency Braking）：衝突被害軽減ブレーキ）制御を行い、自車両を障害物の手前で緊急停止させる技術が実用化されている。

特開２０１９－１７２１１３号公報

しかしながら、ＡＥＢ制御は、誤作動を防止するため、障害物の移動速度や移動方向等の各種情報を走行環境認識装置によって十分に認識した上で作動させることが一般的である。従って、例えば、街路樹や対向車の陰から突然飛び出してきた歩行者等の立体物のように、事前に挙動を追跡しておくことが困難な立体物については、当該立体物を障害物として認識するための時間が不十分な場合があり、このような障害物に対するＡＥＢ制御を的確に作動させることが困難となる虞がある。

その一方で、例えば、自車両の前方を示す画像上の領域に何らかの変化が生じた際に、当該変化が障害物となりうる立体物によるものか否かを十分に検証することなく一律にＡＥＢ制御を作動させると、不要なＡＥＢ制御が行われる虞がある。

本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、不要な緊急ブレーキ制御の作動を抑制しつつ、障害物の急な飛び出しに対しても的確に緊急ブレーキ制御を作動させることができる車両の走行制御装置及び車両の走行制御システムを提供することを目的とする。

本発明の一態様による車両の走行制御装置は、自車両周辺の実空間をセンシングする自律センサにより取得した情報に基づいて自車両周辺の道路情報及び交通情報を含む第１の走行環境情報を認識すると共に、認識した前記第１の走行環境情報に基づいて自車両と衝突する可能性が高い障害物を認識する第１の走行環境認識手段と、自車両の車外との通信により取得した自車両周辺の前記道路情報及び前記交通情報を含む第２の走行環境情報を認識する第２の走行環境認識手段と、前記第２の走行環境情報に基づき、自車両が緊急ブレーキ制御を実行する必要に迫られる道路上のリスクを算出するリスク算出手段と、前記第１の走行環境認識手段において認識された前記障害物との衝突を回避するための前記緊急ブレーキ制御を行う走行制御手段と、を備え、前記第１の走行環境認識手段は、前記リスクが設定値以上である領域を自車両が走行中であり、且つ、自車走行車線を含む道路の交通量が疎らな状態にあるとき或いは自車走行車線を含む道路に渋滞が発生しているとき、前記自車走行車線に進入する立体物を前記障害物として認識する感度を前記自車走行車線上に存在する前記立体物を前記障害物として認識する感度よりも高くするものである。

本発明の一態様による車両の走行制御システムは、自車両周辺の実空間をセンシングする自律センサにより取得した情報に基づいて自車両周辺の道路情報及び交通情報を含む第１の走行環境情報を認識すると共に、認識した前記第１の走行環境情報に基づいて自車両と衝突する可能性が高い障害物を認識する第１の走行環境認識手段と、前記障害物との衝突を回避するための緊急ブレーキ制御を行う走行制御手段と、を備えた車両の走行制御装置と、複数の前記車両の走行制御装置と通信可能に構成され、前記車両の走行制御装置から収集した情報を含む第２の走行環境情報に基づき、前記緊急ブレーキ制御を実行する必要に迫られるリスクを道路上の小領域毎に分類したリスクマップを生成するリスクマップ生成手段を備えた管制装置と、を備えた車両の走行制御システムであって、前記第１の走行環境認識手段は、前記リスクが設定値以上である領域を自車両が走行中であり、且つ、自車走行車線を含む道路の交通量が疎らな状態にあるとき或いは自車走行車線を含む道路に渋滞が発生しているとき、前記自車走行車線に進入する立体物を前記障害物として認識する感度を前記自車走行車線上に存在する前記立体物を前記障害物として認識する感度よりも高くするものである。

本発明によれば、不要な緊急ブレーキ制御の作動を抑制しつつ、障害物の急な飛び出しに対しても的確に緊急ブレーキ制御を作動させることができる。

走行制御システムの全体構成図 路車間通信及び車車間通信を示す説明図 リスクマップ生成ルーチンを示すフローチャート 障害物認識ルーチンを示すフローチャート 障害物との衝突回避制御ルーチンを示すフローチャート リスク計算における係数設定用のマップの一例を示す説明図 リスクマップの一例を示す説明図 リスクマップの一部を詳細表示する説明図 歩行者の飛び出し事例を示す説明図 歩行者の飛び出し事例を示す説明図

以下、図面を参照して本発明の形態を説明する。図面は本発明の一実施形態に係り、図１は走行制御システムの全体構成図である。図１，２に示すように、本実施形態における走行制御システム１は、複数の車両にそれぞれ搭載された走行制御装置１０と、複数の走行制御装置１０が無線通信を介して接続されるネットワーク環境ＮＷに設けられる複数の管制装置１００と、を有して構成されている。管制装置１００は、例えば、クラウドコンピューティングやエッジコンピューティングによるネットワーク環境、或いは道路付帯設備網によるネットワーク環境のサーバ装置として設けられている。

管制装置１００は、各車両の走行制御装置１０から送信される道路地図情報を逐次統合して更新し、更新した道路地図情報を各車両に送信する。このため、管制装置１００は、道路地図情報統合＿ＥＣＵ１０１と、送受信機１０２と、を有して構成されている。

道路地図境情報統合＿ＥＣＵ１０１は、送受信機１０２を通じて複数の車両から収集した道路地図情報を統合して、道路上の車両を取り巻く道路地図情報を逐次更新する。道路地図情報は、例えば、ダイナミックマップからなり、主として道路情報を構成する静的情報及び準静的情報と、主として交通情報を構成する準動的情報及び動的情報と、の４層の情報を有する。

静的情報は、例えば、道路や道路上の構造物、車線情報、路面情報、恒久的な規制情報等、１ヶ月以内の更新頻度が求められる情報によって構成されている。

準静的情報は、例えば、道路工事やイベント等による交通規制情報、広域気象情報、渋滞予測等、１時間以内での更新頻度が求められる情報によって構成されている。

準動的情報は、例えば、観測時点における実際の渋滞状況や走行規制、落下物や障害物等、一時的な走行障害状況、実際の事故状態、狭域気象情報など、１分以内での更新頻度が求められる情報によって構成されている。ここで、本実施形態において、一時的な走行障害状況に関する情報には、例えば、道路上の各地点における緊急ブレーキ（ＡＥＢ（Autonomous Emergency Braking）：衝突被害軽減ブレーキ）制御の作動状況が過去１週間分含まれている。この緊急ブレーキ制御の作動状況には、例えば、制御対象となった障害物の種類（対人、対二輪車、対物（二輪車以外の車両）等）に関する情報、作動距離（作動地点から障害物までの制動距離）等の情報が含まれている。

動的情報は、例えば、移動体の間で送信・交換される情報や現在示されている信号の情報、交差点内の歩行者・二輪車情報、交差点を直進する車両情報等、１秒単位での更新頻度が求められる情報によって構成されている。

このような道路地図情報は、各車両から次の情報を受信するまでの周期で維持・更新され、更新された道路地図情報は送受信機１０２を通じて各車両に適宜送信される。

走行制御装置１０は、車外の走行環境を認識するためのユニットとして、走行環境認識ユニット１１及びロケータユニット１２を有する。また、走行制御装置１０は、走行制御ユニット（以下、「走行＿ＥＣＵ」と称す）２２と、エンジン制御ユニット（以下、「Ｅ／Ｇ＿ＥＣＵ」と称す）２３と、パワーステアリング制御ユニット（以下、「ＰＳ＿ＥＣＵ」と称す）２４と、ブレーキ制御ユニット（以下、「ＢＫ＿ＥＣＵ」と称す）２５と、を備える。これら各制御ユニット２２～２５は、走行環境認識ユニット１１及びロケータユニット１２と共に、ＣＡＮ（Controller Area Network）等の車内通信回線を介して接続されている。

走行環境認識ユニット１１は、例えば、車室内前部の上部中央に固定されている。この走行環境認識ユニット１１は、メインカメラ１１ａおよびサブカメラ１１ｂからなる車載カメラ（ステレオカメラ）と、画像処理ユニット（ＩＰＵ）１１ｃと、第１の走行環境認識部１１ｄと、を有している。

メインカメラ１１ａ及びサブカメラ１１ｂは、自車両Ｍの周辺の実空間をセンシングする自律センサであり、例えば、車幅方向中央を挟んで左右対称な位置に配置され、自車両Ｍの前方を異なる視点からステレオ撮像する。

ＩＰＵ１１ｃは、両カメラ１１ａ，１１ｂで撮像した自車両Ｍの前方の前方走行環境画像情報を所定に画像処理し、対応する対象の位置のズレ量から求めた距離情報を含む前方走行環境画像情報（距離画像情報）を生成する。

第１の走行環境認識部１１ｄは、ＩＰＵ１１ｃから受信した距離画像情報などに基づき、自車両Ｍの周辺の道路を区画する車線区画線を求める。

また、第１の走行環境認識部１１ｄは、自車両が走行する走行路（自車走行レーン）の左右を区画する区画線の道路曲率[１/ｍ]、および左右区画線間の幅（車幅）を求める。この道路曲率、および車幅の求め方は種々知られているが、例えば、第１の走行環境認識部１１ｄは、道路曲率を前方走行環境画像情報に基づき輝度差による二値化処理にて、左右の区画線を認識し、最小二乗法による曲線近似式などにて左右区画線の曲率を所定区間毎に求める。

また、第１の走行環境認識部１１ｄは、距離画像情報に対して所定のパターンマッチングなどを行い、道路に沿って存在するガードレール、縁石、および、自車両Ｍの周辺の道路上に存在する歩行者、二輪車、二輪車以外の車両等の立体物の認識を行う。ここで、第１の走行環境認識部１１ｄにおける立体物の認識では、例えば、立体物の種別、立体物までの距離、立体物の速度、立体物と自車両Ｍとの相対速度などの認識が行われる。

このように、本実施形態において、第１の走行環境認識部１１ｄは、自車走行路を含む自車両Ｍの周辺の道路情報と、道路上に存在する走行車両や停止車両等の交通情報と、を含む第１の走行環境情報を認識する。すなわち、第１の走行環境認識部１１ｄは、自律センサにより取得した情報に基づいて自車両周辺の道路情報及び交通情報を含む第１の走行環境情報を認識する第１の走行環境認識手段としての機能を実現する。

さらに、第１の走行環境認識部１１ｄは、認識した第１の走行環境情報に基づいて、自車両Ｍと衝突する可能性のある障害物の認識を行う。この障害物認識に際し、第１の走行環境認識部１１ｄは、後述するリスクマップ、及び、自車両Ｍの周辺の交通情報を参照する。ここで、リスクマップとは、例えば、道路上を複数の領域（小領域）に分割し、分割した小領域毎に、歩行者等の障害物の急な飛び出しに対して緊急ブレーキ制御を実行する必要に迫られる可能性（リスク）をマップ化したものである。

そして、第１の走行環境認識部１１ｄは、自車両Ｍが存在する小領域のリスクが設定値以上であり、且つ、自車走行車線を含む道路の交通量が疎らな状態にあるとき或いは自車走行車線を含む道路に渋滞が発生している場合には、自車走行車線に進入する立体物を障害物として認識する感度を自車走行車線上に存在する離対物を障害物として認識する感度よりも高く設定した上で、障害物認識を行う。

なお、走行環境認識ユニット１１における走行環境検出用の自律センサとしては、ステレオカメラに限定されるものではなく、単眼カメラ等を採用することも可能である。また、走行環境検出用の自律センサとしては、ステレオカメラ等に代えて、或いは、ステレオカメラ等と併用して、ミリ波レーダやレーザ・レーダ等のレーダ装置等を採用することも可能である。さらに、各種自律センサによる走行環境の検出範囲は、自車両Ｍの側方及び後方まで拡張することも可能である。

ロケータユニット１２は、道路地図上の自車位置を推定するものであり、自車位置を推定するロケータ演算部１３を有している。このロケータ演算部１３の入力側には、自車両Ｍの前後加速度を検出する前後加速度センサ１４、前後左右各車輪の回転速度を検出する車輪速センサ１５、自車両の角速度または角加速度を検出するジャイロセンサ１６、複数の測位衛星から発信される測位信号を受信するＧＮＳＳ受信機１７など、自車両Ｍの位置（自車位置）を推定するに際して必要とするセンサ類が接続されている。また、ロケータ演算部１３には、管制装置１００との間で情報の送受信（路車間通信：図２中の一点鎖線参照）を行うとともに、他車両との間で情報の送受信（車車間通信：図２中の二点鎖線参照）を行うための送受信機１８が接続されている。

また、ロケータ演算部１３には、高精度道路地図データベース１９が接続されている。高精度道路地図データベース１９は、ＨＤＤなどの大容量記憶媒体であり、高精度な道路地図情報（ダイナミックマップ）が記憶されている。この高精度道路地図情報は、自車両の走行制御を行う際に必要とする情報として、例えば、上述の道路地図情報統合＿ＥＣＵ１０１において逐次更新される道路地図情報と同様の情報を有する。すなわち、高精度道路地図情報は、主として道路情報を構成する静的情報及び準静的情報と、主として交通情報を構成する準動的情報及び動的情報と、からなる４層の情報を有する。

ロケータ演算部１３は、地図情報取得部１３ａと、自車位置推定部１３ｂと、第２の走行環境認識部１３ｃと、を備えている。

地図情報取得部１３ａは、例えばドライバが自動運転に際してセットした目的地に基づき、現在地から目的地までのルート地図情報を高精度道路地図データベース１９に格納されている地図情報から取得する。

また、地図情報取得部１３ａは、取得したルート地図情報（ルート地図上の車線データ）を自車位置推定部１３ｂへ送信する。自車位置推定部１３ｂは、ＧＮＳＳ受信機１７で受信した測位信号に基づき自車両Ｍの位置座標を取得する。また、自車位置推定部１３ｂは、取得した位置座標をルート地図情報上にマップマッチングして、道路地図上の自車位置を推定すると共に自車走行路（走行車線）を区画する左右の車線区画線を認識し、道路地図データに記憶されている走行車線中央の道路曲率を取得する。

また、自車位置推定部１３ｂは、トンネル内走行などのようにＧＮＳＳ受信機１７の感度低下により測位衛星からの有効な測位信号を受信することができない環境において、車輪速センサ１５で検出した車輪速に基づき求めた車速、ジャイロセンサ１６で検出した角速度、及び前後加速度センサ１４で検出した前後加速度に基づいて自車位置を推定する自律航法に切換えて、道路地図上の自車位置を推定する。

さらに、自車位置推定部１３ｂは、上述のようにＧＮＳＳ受信機１７で受信した測位信号或いはジャイロセンサ１６等で検出した情報等に基づいて道路地図上の自車位置を推定すると、推定した道路地図上の自車位置に基づき、自車両Ｍが走行中の走行路の道路種別等を判定する。

第２の走行環境認識部１３ｃは、送受信機１８を通じた外部通信（路車間通信、及び、車車間通信）により取得した道路地図情報を用い、高精度道路地図データベース１９に格納された道路地図情報を最新の状態に更新する。この情報更新は、静的情報のみならず、準静的情報、準動的情報、及び、動的情報についても行われる。これにより、道路地図情報は、車外との通信により取得した道路情報及び交通情報を含んで構成され、道路上を走行する車両等の移動体の情報が略リアルタイムで更新される。

また、第２の走行環境認識部１３ｃは、走行環境認識ユニット１１により認識した走行環境情報に基づいて道路地図情報の検証を行い、高精度道路地図データベース１９に格納された道路地図情報を最新の状態に更新する。この情報更新は、静的情報のみならず、準静的情報、準動的情報、及び、動的情報についても行われる。これにより、走行環境認識ユニット１１により認識した道路上を走行する車両等の移動体の情報については、リアルタイムで更新される。

そして、このように更新された道路地図情報は、送受信機１８を通じた路車間通信及び車車間通信により、管制装置１００及び自車両Ｍの周辺車両等に対して送信される。

また、第２の走行環境認識部１３ｃは、更新された道路地図情報のうち、自車位置推定部１３ｂにおいて推定した自車位置を中心とする設定範囲の道路地図情報を、第２の走行環境情報として認識する。ここで、第２の走行環境認識部１３ｃにより認識される第２の走行環境情報の範囲は、第１の走行環境認識部１１ｄにより認識される第１の走行環境情報よりも広域であり、例えば、自車位置を中心とする半径１ｋｍの範囲の道路地図情報が第２の走行環境情報として認識される。

さらに、第２の走行環境認識部１３ｃは、第２の走行環境情報に付随する情報として、リスクマップを生成する。すなわち、第２の走行環境認識部１３ｃは、歩行者等の障害物の急な飛び出しに対して緊急ブレーキ制御を実行する必要に迫られるリスクを、道路上の小領域毎に、予め設定された計算方法により数値化し、多段階に分類したリスクマップを生成する。

このように、本実施形態において、第２の走行環境認識部１３ｃは、自車両Ｍの車外との通信により取得した自車両Ｍの周辺の道路情報及び交通情報を含む第２の走行環境情報を認識する第２の走行環境認識手段、リスク算出手段、及び、リスクマップ生成手段としての機能を実現する。

走行環境認識ユニット１１の第１の走行環境認識部１１ｄで認識した第１の走行環境情報、及び、ロケータユニット１２の第２の走行環境認識部１３ｃで認識した第２の走行環境情報（リスクマップを含む）などは、走行＿ＥＣＵ２２により読込まれる。また、走行＿ＥＣＵ２２の入力側には、ドライバが自動運転（走行制御制御）のオン／オフ切換等を行うモード切換スイッチ、ドライバによる運転操作量としての操舵トルクを検出する操舵トルクセンサ、ドライバによる運転操作量としてのブレーキペダルの踏込量を検出するブレーキセンサ、ドライバによる運転操作量としてのアクセルペダルの踏込量を検出するアクセルセンサ、及び、自車両Ｍに作用するヨーレートを検出するヨーレートセンサ等の各種スイッチ・センサ類が接続されている。

走行＿ＥＣＵ２２には、運転モードとして、手動運転モードと、走行制御制御のためのモードである第１の走行制御モード及び第２の走行制御モードと、退避モードと、が設定されている。これらの各運転モードは、モード切換スイッチに対する操作状況等に基づき、走行＿ＥＣＵ２２において選択的に切換可能となっている。

ここで、手動運転モードとは、ドライバによる保舵を必要とする運転モードであり、例えば、ドライバによるステアリング操作、アクセル操作およびブレーキ操作などの運転操作に従って、自車両を走行させる運転モードである。

また、第１の走行制御モードも同様に、ドライバによる保舵を必要とする運転モードである。すなわち、第１の走行制御モードは、ドライバによる運転操作を反映しつつ、例えば、Ｅ／Ｇ＿ＥＣＵ２３、ＰＳ＿ＥＣＵ２４、ＢＫ＿ＥＣＵ２５などの制御を通じて、主として、先行車追従制御（ＡＣＣ：Adaptive Cruise Control）と、車線中央維持（ＡＬＫＣ：Active Lane Keep Centering）制御および車線逸脱抑制（Active Lane Keep Bouncing）制御と、を適宜組み合わせて行うことにより、目標走行経路に沿って自車両Ｍを走行させる、いわば半自動運転モードである。

また、第２の走行制御モードとは、ドライバによる保舵、アクセル操作およびブレーキ操作を必要とすることなく、例えば、Ｅ／Ｇ＿ＥＣＵ２３、ＰＳ＿ＥＣＵ２４、ＢＫ＿ＥＣＵ２５などの制御を通じて、主として、先行車追従制御と、車線中央維持制御および車線逸脱抑制制御とを適宜組み合わせて行うことにより、目標ルート（ルート地図情報）に従って自車両Ｍを走行させる自動運転モードである。

退避モードは、例えば、第２の走行制御モードによる走行中に、当該モードによる走行が継続不能となり、且つ、ドライバに運転操作を引き継ぐことができなかった場合（すなわち、手動運転モード、または、第１の走行制御モードに遷移できなかった場合）に、自車両を路側帯などに自動的に停止させるためのモードである。

さらに、走行＿ＥＣＵ２２は、上述の各運転モードにおいて、自車両Ｍと衝突する可能性の高い歩行者等の障害物に対し、適宜、衝突回避制御を行う。この衝突回避制御は、障害物に対する緊急ブレーキを伴う制御である。すなわち、走行＿ＥＣＵ２２は、例えば、自車両Ｍの前方に障害物が存在するとき、自車両Ｍの直近の障害物に対する衝突予測時間ＴＴＣ（：Time To Collision）を算出する。そして、走行＿ＥＣＵ２２は、算出した衝突予測時間ＴＴＣが設定閾値ＴＴＣｔｈ未満となったとき、当該障害物に対する緊急ブレーキを作動させる。ここで、衝突予測時間ＴＴＣとは、自車両Ｍと障害物との相対距離を、自車両Ｍと障害物との相対速度で除算した値である。

この衝突回避制御に際し、走行＿ＥＣＵ２２は、リスクマップ、及び、自車両Ｍの周辺の交通情報を参照する。すなわち、走行＿ＥＣＵ２２は、自車両Ｍが存在するリスクマップ上の領域（小領域）のリスクを参照する。また、走行＿ＥＣＵ２２は、自車両Ｍの周辺の交通情報を参照する。

そして、走行＿ＥＣＵ２２は、自車両Ｍが存在する小領域のリスクが設定値以上であり、且つ、自車走行車線を含む道路の交通量が疎らな状態にあるとき或いは自車走行車線を含む道路に渋滞が発生している場合には、緊急ブレーキ制御による障害物との衝突回避を確実なものとするため、歩行者等の急な飛び出しに備えて自車速を設定車速以下に抑制することも可能である。

このように、本実施形態において、走行＿ＥＣＵ２２は、走行制御手段としての機能を実現する。

Ｅ／Ｇ＿ＥＣＵ２３の出力側には、スロットルアクチュエータ２７が接続されている。このスロットルアクチュエータ２７は、エンジンのスロットルボディに設けられている電子制御スロットルのスロットル弁を開閉動作させるものであり、Ｅ／Ｇ＿ＥＣＵ２３からの駆動信号によりスロットル弁を開閉動作させて吸入空気流量を調整することで、所望のエンジン出力を発生させる。

ＰＳ＿ＥＣＵ２４の出力側には、電動パワステモータ２８が接続されている。この電動パワステモータ２８は、ステアリング機構にモータの回転力で操舵トルクを付与するものであり、自動運転では、ＰＳ＿ＥＣＵ２４からの駆動信号により電動パワステモータ２８を制御動作させることで、現在の走行車線の走行を維持させる車線中央維持制御、および自車両を隣接車線へ移動させる車線変更制御（追越制御などのための車線変更制御）が実行される。

ＢＫ＿ＥＣＵ２５の出力側には、ブレーキアクチュエータ２９が接続されている。このブレーキアクチュエータ２９は、各車輪に設けられているブレーキホイールシリンダに対して供給するブレーキ油圧を調整するもので、ＢＫ＿ＥＣＵ２５からの駆動信号によりブレーキアクチュエータ２９が駆動されると、ブレーキホイールシリンダにより各車輪に対してブレーキ力が発生し、強制的に減速される。

次に、上述の第２の走行環境認識部１３ｃにおいて行われるリスクマップの生成について、図３に示すリスクマップ生成ルーチンのフローチャートに従って説明する。このルーチンは、第２の走行環境認識部１３ｃにおいて、設定時間毎に繰り返し実行されるものである。ルーチンがスタートすると、第２の走行環境認識部１３ｃは、ステップＳ１０１において、道路地図情報からリスクマップの生成領域を抽出する。すなわち、第２の走行環境認識部１３ｃは、例えば、自車位置を中心とする半径１Ｋｍの範囲の道路地図情報をリスクマップ生成領域として抽出する。

ステップＳ１０２に進むと、第２の走行環境認識部１３ｃは、ステップＳ１０１で抽出したリスクマップ生成領域内に含まれる道路を予め設定された距離毎に分割する複数の領域（小領域）を設定する。

続くステップＳ１０３において、第２の走行環境認識部１３ｃは、後述するリスクレベルの設定が全ての小領域に対して行われたか否かを調べる。

そして、リスクレベルの設定が行われていない小領域が存在すると判定した場合、第２の走行環境認識部１３ｃは、ステップＳ１０４に進み、現在設定されている小領域の中から、リスクレベルが未設定の小領域を選択する。

ステップＳ１０４からステップＳ１０５に進むと、第２の走行環境認識部１３ｃは、現在選択されている小領域について、緊急ブレーキ制御を実行する必要に迫られるリスクを算出する。

このリスクの算出は、例えば、図６に示すマップを参照して行われる。すなわち、第２の走行環境認識部１３ｃは、道路地図情報の道路情報に基づき、現在選択されている小領域が、幹線道路、一般道、或いは、繁華街に存在する道路のうちの何れに該当するかの分類を行う。すなわち、一般に、歩行者等が飛び出すリスクは、道路種別によって異なる。例えば、一般道は、一般に、幹線道路に比べ、道幅が狭く車線数も少ないため、歩行者等が道路を横断することが容易であり、歩行者等が小領域内に飛び出すリスクが高くなる。また、繁華街に存在する道路は、一般に、人通りが多く、道幅も一般道に比べて狭いため、歩行者等が道路を横断することがさらに容易となり、歩行者等が小領域内に飛び出すリスクがさらに高くなる。そこで、第２の走行環境認識部１３ｃは、リスクの算出に際し、小領域が存在する道路の種別を分類する。なお、道路種別については、さらに細分化することも可能である。

また、第２の走行環境認識部１３ｃは、道路種別についての分類を行った後、予め設定されたパラメータに対する係数を設定する。このパラメータとしては、例えば、図６に示すように、小領域内における緊急ブレーキの作動履歴、横断歩道や交差点の有無、イベント・工事等の有無、歩行者・二輪車等の交通量、及び、時間帯等が設定されている。

すなわち、第２の走行環境認識部１３ｃは、例えば、小領域内における過去１週間以内の緊急ブレーキ制御の作動状態に応じた係数を設定する。具体的には、第２の走行環境認識部１３ｃは、小領域内において、対人・対二輪車（自転車、自動二輪車等）に対する緊急ブレーキ制御が行われているとき、緊急ブレーキ制御の作動状態に応じた係数として、「ｋ１（ｍ／ｘ）」を設定する。ここで、ｋ１は予め設定された定数、ｍは緊急ブレーキ制御の作動回数、ｘは緊急ブレーキ制御による作動距離の平均値である。また、対物（四輪車等の車両）に対する緊急ブレーキ制御が行われているとき、及び、緊急ブレーキ制御が行われていないとき、緊急ブレーキ制御の作動状態に応じた係数として、「１」を設定する。

また、第２の走行環境認識部１３ｃは、小領域の周辺における横断歩道・交差点の有無に応じた係数として、道路種別毎に設定された「１」または「２」を設定する。

また、第２の走行環境認識部１３ｃは、小領域の周辺においてイベント・工事等があるとき、イベント・工事等の有無に応じた係数として、予め設定された定数「ｋ２」を設定する。一方、第２の走行環境認識部１３ｃは、小領域の周辺においてイベント・工事等がないとき、イベント・工事等の有無に応じた係数として、「１」を設定する。

また、第２の走行環境認識部１３ｃは、小領域の周辺における歩行者・二輪車の交通量に応じた係数として、「ｎ」を設定する。この係数「ｎ」は、歩行者・二輪車の交通量について予め設定された基準値に対し、現在の交通量がどの程度の倍率であるかを示す値である。

また、第２の走行環境認識部１３ｃは、現在の時間帯（昼間であるか夜間であるか）に対する係数として、道路種別毎に設定された「１」または「２」を設定する。

このように各パラメータに対する係数を設定すると、第２の走行環境認識部１３ｃは、例えば、予め設定されたリスクの基準値に各係数を乗算することにより、小領域のリスクを算出する。

ステップＳ１０５からステップＳ１０６に進むと、第２の走行環境認識部１３ｃは、現在選択されている小領域のリスクに応じてリスクレベルを設定した後、ステップＳ１０３に戻る。すなわち、本実施形態において、第２の走行環境認識部１３ｃは、ステップＳ１０５で算出したリスクに応じて、小領域のリスクレベルをリスクレベル１からリスクレベル４の何れかに分類する。

そして、ステップＳ１０３において、全ての小領域についてリスクレベルの設定が行われたと判定した場合、第２の走行環境認識部１３ｃは、ルーチンを抜ける。

これにより、例えば、図７，８に示すように、ステップＳ１０１において抽出したリスクマップ生成領域について、道路上の各小領域を多段階のリスクレベルに分類したリスクマップが生成される。なお、図７，８では、抽出したリスクマップ生成領域内に含まれる全ての道路について、小領域毎にリスクレベルを分類した一例について説明したが、例えば、自車両Ｍの進行方向の前方に存在する道路についてのみ、小領域を設定してリスクレベルの分類を行うことも可能である。

次に、第１の走行環境情報に基づく障害物の認識制御について、図４に示す障害物認識制御ルーチンに従って説明する。このルーチンは、第１の走行環境認識部１１ｄにおいて、設定時間毎に繰り返し実行されるものである。ルーチンがスタートすると、第１の走行環境認識部１１ｄは、ステップＳ２０１において、リスクマップを参照し、自車両Ｍが現在走行中の小領域のリスクレベルを読み込む。

続くステップＳ２０２において、第１の走行環境認識部１１ｄは、自車両Ｍが現在走行中の小領域のリスクレベルが閾値以上（例えば、リスクレベル３以上）であるか否かを調べる。

そして、ステップＳ２０２において、小領域のリスクレベルが閾値未満であると判定した場合、第１の走行環境認識部１１ｄは、ステップＳ２０７に進む。

一方、ステップＳ２０２において、小領域のリスクレベルが閾値以上であると判定した場合、第１の走行環境認識部１１ｄは、ステップＳ２０３に進み、自車両Ｍの周辺の設定範囲内において、自車走行車線を含む道路上の交通量が疎らな状態にあるか否かを調べる。ここで、自車走行車線を含む道路とは、自車走行路のみならず、自車走行路に併設された各車線を含む概念であり、自車両Ｍの進行方向に順方向の車線のみならず対向車線を含む概念である。また、交通量が疎らな状態とは、例えば、車両と車両の間隔が所定間隔以上離れている状態にあることをいう。また、自車走行路を含む道路上の交通量が疎らな状態とは、例えば、自車走行路を含む道路上の各車線のうちの少なくとも何れか１つの交通量が疎らな状態にあることをいう。この道路上の交通量が疎らな状態にあるか否かの判定は、自車走行路を含む道路上の全ての車線を認識可能である場合（例えば、図９参照）には、基本的には、自律センサによって認識した第１の走行環境情報に基づいて行うことが可能である。但し、中央分離帯の街路樹等によって自律センサでは全ての車線を認識できない場合（例えば、図１０参照）には、車外との通信に基づいて認識される第２の走行環境情報を一部代用することも可能である。

そして、ステップＳ２０３において、自車走行車線を含む道路上の交通量が疎らな状態にあると判定した場合、第１の走行環境認識部１１ｄは、歩行者等がタイミングを見計らって道路を横断する可能性があると判定して、ステップＳ２０５に進む。

一方、ステップＳ２０３において、自車走行車線を含む道路上の交通量が疎らな状態にないと判定した場合、第１の走行環境認識部１１ｄは、ステップＳ２０４に進み、自車両Ｍの周辺の設定範囲内において、自車走行車線を含む道路上に渋滞が発生しているか否かを調べる。ここで、渋滞が発生している状態とは、例えば、複数の車両が設定間隔以下で車列をなしており、且つ、これらの車両が停止または設定者測位かの極低速で走行している状態をいう。また、自車走行路を含む道路上に渋滞が発生している状態とは、例えば、自車走行路を含む道路上の各車線のうちの少なくとも何れか１つで渋滞が発生していることをいう。この道路上に渋滞が発生しているか否かの判定は、自車走行路を含む道路上の全ての車線を認識可能である場合（例えば、図９参照）には、基本的には、自律センサによって認識した第１の走行環境情報に基づいて行うことが可能である。但し、街路樹等によって自律センサでは全ての車線を認識できない場合（例えば、図１０参照）には、車外との通信に基づいて認識される第２の走行環境情報を一部代用することも可能である。

そして、ステップＳ２０４において、自車走行車線を含む道路上に渋滞が発生していないと判定した場合、第１の走行環境認識部１１ｄは、ステップＳ２０７に進む。

一方、ステップＳ２０４において、自車走行車線を含む道路上に渋滞が発生していると判定した場合、第１の走行環境認識部１１ｄは、歩行者等が車両と車両の間をすり抜けて道路を横断する可能性があると判定して、ステップＳ２０５に進む。

ステップＳ２０３或いはステップＳ２０４からステップＳ２０５に進むと、第１の走行環境認識部１１ｄは、自車走行路の両側の領域を歩行者等の立体物を注視するための注視領域として設定する。この場合において、例えば、図９に示すように、自車走行路上の路側寄りに駐車車両等が存在する場合、第１の走行環境認識部１１ｄは、当該駐車車両等を含む領域を注視領域として設定する。

続くステップＳ２０６において、第１の走行環境認識部１１ｄは、注視領域から自車走行路に進入する立体物を障害物として認識する感度を、もともと自車走行車線上に存在する立体物を障害物として認識する感度よりも相対的に高くなるように変更する。

すなわち、立体物を認識してから当該立体物の移動速度や移動方向等を算出するまでには、所定フレームの間の変化を追跡する必要がある。このため、当該立体物を緊急ブレーキ制御の対象となる障害物として認識するためには所定の時間を要する。特に、例えば、図９，１０に示すように、障害物となりうる歩行者等が停車車両や街路樹等の陰に隠れている場合には、事前に歩行者等の立体物を認識しておくことが困難であるため、当該歩行者等の立体物を障害物として認識するためには所定の時間を要する。その一方で、リスクレベルの高い小領域では、歩行者等の急な飛び出し等にも直ちに対応する必要があるため、注視領域に存在する立体物については可能な限り早期に障害物として認識できるようにすることが望ましい。そこで、第１の走行環境認識部１１ｄは、注視領域における障害物の認識感度を高めるべく、注視領域において今まで存在しなかった立体物が突然認識された場合、或いは、注視領域において認識されていた立体物の自車走行車線方向への急激な変化による画像の乱れ（例えば、立体物の輪郭を構成するエッジの乱れ）が生じた場合等については、これらの立体物の移動速度等を算出することなく、直ちに障害物として認識できるようにする。

ステップＳ２０２、ステップＳ２０４、或いは、ステップＳ２０６からステップＳ２０７に進むと、第１の走行環境認識部１１ｄは、緊急ブレーキ制御の対象となりうる障害物候補の抽出を行う。すなわち、第１の走行環境認識部１１ｄは、自車走行路上の前方に存在する各立体物の移動速度及び移動方向を参照し、各立体物の中から自車両Ｍと衝突する可能性のある立体物を障害物候補として抽出する。また、第１の走行環境認識部１１ｄは、注視領域において停車車両や街路樹等の物陰から突然出現した（認識された）立体物、及び、注視領域において既に認識されている立体物のうち動きに急激な変化が生じた立体物を障害物候補として抽出する。

続くステップＳ２０８において、第１の走行環境認識部１１ｄは、ステップＳ２０７において障害物候補が抽出されているか否かを調べる。

そして、ステップＳ２０８において、障害物候補が抽出されていないと判定した場合、第１の走行環境認識部１１ｄは、そのままルーチンを抜ける。

一方、ステップＳ２０８において、障害物候補が抽出されていると判定した場合、第１の走行環境認識部１１ｄは、ステップＳ２０９に進み、抽出されている立体物候補のうち、自車両Ｍに直近の障害物候補を障害物として認識した後、ルーチンを抜ける。

次に、上述の走行＿ＥＣＵ２２において行われる障害物との衝突回避制御について、図５に示す衝突回避制御ルーチンに従って説明する。このルーチンは、走行＿ＥＣＵ２２において設定時間毎に繰り返し実行されるものである。ルーチンがスタートすると、走行＿ＥＣＵ２２は、ステップＳ３０１において、リスクマップを参照し、自車両Ｍが現在走行中の小領域のリスクレベルを読み込む。

続くステップＳ３０２において、走行＿ＥＣＵ２２は、自車両Ｍが現在走行中の小領域のリスクレベルが閾値以上（例えば、リスクレベル３以上）であるか否かを調べる。

そして、ステップＳ３０２において、小領域のリスクレベルが閾値未満であると判定した場合、走行＿ＥＣＵ２２は、ステップＳ３０６に進む。

一方、ステップＳ３０２において、小領域のリスクレベルが閾値以上であると判定した場合、走行＿ＥＣＵ２２は、ステップＳ３０３に進み、自車両Ｍの周辺の設定範囲内において、自車走行車線を含む道路上の交通量が疎らな状態にあるか否かを調べる。

そして、ステップＳ３０３において、自車走行車線を含む道路上の交通量が疎らな状態にあると判定した場合、第１の走行環境認識部１１ｄは、歩行者等がタイミングを見計らって道路を横断する可能性があると判定して、ステップＳ３０５に進む。

一方、ステップＳ３０３において、自車走行車線を含む道路上の交通量が疎らな状態にないと判定した場合、走行＿ＥＣＵ２２は、ステップＳ３０４に進み、自車両Ｍの周辺の設定範囲内において、自車走行車線を含む道路上に渋滞が発生しているか否かを調べる。

そして、ステップＳ３０４において、自車走行車線を含む道路上に渋滞が発生していないと判定した場合、走行＿ＥＣＵ２２は、ステップＳ３０６に進む。

一方、ステップＳ３０４において、自車走行車線を含む道路上に渋滞が発生していると判定した場合、走行＿ＥＣＵ２２は、歩行者等が車両と車両の間をすり抜けて道路を横断する可能性があると判定して、ステップＳ３０５に進む。

ステップＳ３０３或いはステップＳ３０４からステップＳ３０５に進むと、走行＿ＥＣＵ２２は、自車両Ｍの目標車速を予め設定された車速以下に制限する。ここで、目標車速を制限するための設定車速は、歩行者等の急な飛び出しに備えて自車速を予め抑制するためのものであり、例えば、道路種別毎に異なる車速が設定されている。

ステップＳ３０２、ステップＳ３０４、或いは、ステップＳ３０５からステップＳ３０６に進むと、走行＿ＥＣＵ２２は、上述のステップＳ２０９において障害物が認識されているか否かを調べる。

そして、ステップＳ３０６において、障害物が認識されていないと判定した場合、走行＿ＥＣＵ２２は、そのままルーチンを抜ける。

一方、ステップＳ３０６において、障害物が認識されていると判定した場合、走行＿ＥＣＵ２２は、ステップＳ３０７に進み、障害物に対する衝突予測時間ＴＴＣが予め設定された閾値ＴＴＣｔｈ未満であるか否かを調べる。

そして、ステップＳ３０７において、衝突予測時間ＴＴＣが閾値ＴＴＣｔｈ以上であると判定した場合、走行＿ＥＣＵ２２は、そのままルーチンを抜ける。

一方、ステップＳ３０７において、衝突予測時間ＴＴＣが閾値ＴＴＣｔｈ未満であると判定した場合、走行＿ＥＣＵ２２は、ステップＳ３０８に進み、自車両Ｍの後方設定距離以内に後続車が存在するか否かを調べる。

そして、ステップＳ３０８において、後続車が存在しないと判定した場合、走行＿ＥＣＵ２２は、障害物に対する緊急ブレーキを実行した後、ルーチンを抜ける。

一方、ステップＳ３０８において、後続車が存在すると判定した場合、走行＿ＥＣＵ２２は、後続車の追突を回避するため、緊急ブレーキを実行することなくルーチンを抜ける。

このような実施形態によれば、走行環境認識ユニット１１において自律センサにより取得した情報に基づいて第１の走行環境情報を認識すると共に、認識した第１の走行環境情報に基づいて自車両と衝突する可能性が高い障害物を認識し、ロケータユニット１２おいて車外との通信により取得した情報を含む第２の走行環境情報を認識すると共に、第２の走行環境情報に基づき、緊急ブレーキ制御を実行する必要に迫られる道路上のリスクを算出し、走行＿ＥＣＵ２２において障害物との衝突を回避するための緊急ブレーキ制御を行う走行制御装置１０において、走行環境認識ユニット１１は、リスクが設定値以上である領域を自車両が走行中であり、且つ、自車走行車線を含む道路の交通量が疎らな状態にあるとき或いは自車走行車線を含む道路に渋滞が発生しているとき、自車走行車線に進入する立体物を障害物として認識する感度を自車走行車線上に存在する立体物を障害物として認識する感度よりも高くすることにより、不要な緊急ブレーキ制御の作動を抑制しつつ、障害物の急な飛び出しに対しても的確に緊急ブレーキ制御を作動させることができる。

すなわち、歩行者等の急な飛び出しにより緊急ブレーキを作動させるリスクが高い領域を自車両Ｍが走行している場合において、自車走行車線を含む道路の交通量が疎ら或いは自車走行車線を含む道路が渋滞しており、歩行者等が道路を横切る可能性が高いと判断される場合には、自車走行車線に進入する歩行者等の立体物を障害物として認識する感度が高く変更される。これにより、特定の状況に限り、路側や隣接車線から自車走行路内に飛び出すことが見込まれる歩行者等の立体物を緊急ブレーキ制御の対象となりうる障害物として早期に認識することができるので、不要な緊急ブレーキ制御の作動を抑制しつつ、障害物の急な飛び出しに対しても的確に緊急ブレーキ制御を作動させることができる。

この場合において、走行＿ＥＣＵ２２は、リスクが設定値以上である領域を自車両が走行中であり、且つ、自車走行車線を含む道路の交通量が疎らな状態にあるとき或いは自車走行車線を含む道路に渋滞が発生しているとき、自車速を設定車速以下に抑制することにより、歩行者等の急な飛び出しを予測して緊急ブレーキ制御に有効な車速まで自車速を抑制することができ、より効果的に緊急ブレーキ制御を作動させることができる。

ところで、リスクマップの生成は、管制装置１００において生成することも可能である。すなわち、管制装置１００の道路地図情報統合＿ＥＣＵ１０１は、第２の走行環境認識部１３ｃと同様の処理により、道路地図情報に基づくリスクマップを生成することも可能である。この場合、道路地図情報統合＿ＥＣＵ１０１は、例えば、管制装置１００が管轄する全ての道路についてリスクマップを生成する。このように生成されたリスクマップは、道路地図情報とともに、送受信機１０２を通じて送受信可能である。これにより、走行制御装置１０は、送受信機１８を通じて、例えば、自車位置を中心とする設定範囲（例えば、半径１Ｋｍの範囲）のリスクマップを逐次受信することが可能となっている。

ここで、上述の実施形態において、走行環境認識ユニット１１、ロケータユニット１２、走行＿ＥＣＵ２２、Ｅ／Ｇ＿ＥＣＵ２３、ＰＳ＿ＥＣＵ２４、ＢＫ＿ＥＣＵ２５、及び、道路地図情報統合＿ＥＣＵ１０１は、ＣＰＵ，ＲＡＭ，ＲＯＭ、不揮発性記憶部等を備える周知のマイクロコンピュータ、及びその周辺機器で構成されており、ＲＯＭにはＣＰＵで実行するプログラムやデータテーブル等の固定データ等が予め記憶されている。なお、プロセッサの全部若しくは一部の機能は、論理回路あるいはアナログ回路で構成してもよく、また各種プログラムの処理を、ＦＰＧＡなどの電子回路により実現するようにしてもよい。

以上の実施の形態に記載した発明は、それらの形態に限ることなく、その他、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々の変形を実施し得ることが可能である。例えば、実施形態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が削除されても、述べられている課題が解決でき、述べられている効果が得られる場合には、この構成要件が削除された構成が発明として抽出され得るものである。

１ … 走行制御システム
１０ … 走行制御装置
１１ … 走行環境認識ユニット
１１ａ … メインカメラ
１１ｂ … サブカメラ
１１ｃ … ＩＰＵ
１１ｄ … 第１の走行環境認識部
１２ … ロケータユニット
１３ … ロケータ演算部
１３ａ … 地図情報取得部
１３ｂ … 自車位置推定部
１３ｃ … 第２の走行環境認識部
１４ … 前後加速度センサ
１５ … 車輪速センサ
１６ … ジャイロセンサ
１７ … ＧＮＳＳ受信機
１８ … 送受信機
１９ … 高精度道路地図データベース
２２ … 走行＿ＥＣＵ
２３ … Ｅ／Ｇ＿ＥＣＵ
２４ … ＰＳ＿ＥＣＵ
２５ … ＢＫ＿ＥＣＵ
２７ … スロットルアクチュエータ
２８ … 電動パワステモータ
２９ … ブレーキアクチュエータ
１００ … 管制装置
１０１ … 道路地図情報統合＿ＥＣＵ
１０２ … 送受信機
Ｍ … 自車両
ＮＷ … ネットワーク環境

Claims (4)

1. 自車両周辺の実空間をセンシングする自律センサにより取得した情報に基づいて自車両周辺の道路情報及び交通情報を含む第１の走行環境情報を認識すると共に、認識した前記第１の走行環境情報に基づいて自車両と衝突する可能性が高い障害物を認識する第１の走行環境認識手段と、
   自車両の車外との通信により取得した自車両周辺の前記道路情報及び前記交通情報を含む第２の走行環境情報を認識する第２の走行環境認識手段と、
   前記第２の走行環境情報に基づき、自車両が緊急ブレーキ制御を実行する必要に迫られる道路上のリスクを算出するリスク算出手段と、
   前記第１の走行環境認識手段において認識された前記障害物との衝突を回避するための前記緊急ブレーキ制御を行う走行制御手段と、を備え、
   前記第１の走行環境認識手段は、前記リスクが設定値以上である領域を自車両が走行中であり、且つ、自車走行車線を含む道路の交通量が疎らな状態にあるとき或いは自車走行車線を含む道路に渋滞が発生しているとき、前記自車走行車線に進入する立体物を前記障害物として認識する感度を前記自車走行車線上に存在する前記立体物を前記障害物として認識する感度よりも高くすることを特徴とする車両の走行制御装置。
2. 前記走行制御手段は、前記リスクが設定値以上である領域を自車両が走行中であり、且つ、自車走行車線を含む道路の交通量が疎らな状態にあるとき或いは自車走行車線を含む道路に渋滞が発生しているとき、自車速を設定車速以下に抑制することを特徴とする請求項１に記載の車両の走行制御装置。
3. 自車両周辺の実空間をセンシングする自律センサにより取得した情報に基づいて自車両周辺の道路情報及び交通情報を含む第１の走行環境情報を認識すると共に、認識した前記第１の走行環境情報に基づいて自車両と衝突する可能性が高い障害物を認識する第１の走行環境認識手段と、前記障害物との衝突を回避するための緊急ブレーキ制御を行う走行制御手段と、を備えた車両の走行制御装置と、
   複数の前記車両の走行制御装置と通信可能に構成され、前記車両の走行制御装置から収集した情報を含む第２の走行環境情報に基づき、前記緊急ブレーキ制御を実行する必要に迫られるリスクを道路上の小領域毎に分類したリスクマップを生成するリスクマップ生成手段を備えた管制装置と、を備えた車両の走行制御システムであって、
   前記第１の走行環境認識手段は、前記リスクが設定値以上である領域を自車両が走行中であり、且つ、自車走行車線を含む道路の交通量が疎らな状態にあるとき或いは自車走行車線を含む道路に渋滞が発生しているとき、前記自車走行車線に進入する立体物を前記障害物として認識する感度を前記自車走行車線上に存在する前記立体物を前記障害物として認識する感度よりも高くすることを特徴とする車両の走行制御システム。
4. 前記走行制御手段は、前記リスクが設定値以上である領域を自車両が走行中であり、且つ、自車走行車線を含む道路の交通量が疎らな状態にあるとき或いは自車走行車線を含む道路に渋滞が発生しているとき、自車速を設定車速以下に抑制することを特徴とする請求項３に記載の車両の走行制御システム。

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