(57)【要約】【課題】物体検知と運転制御とを好適に連動させ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。【解決手段】車両の周辺環境を認識する認識部と、認識部の認識結果に基づいて、車両の速度制御および操舵制御による運転制御を行う運転制御部と、を備え、認識部は、車両の進行方向の空間を撮像する撮像部から取得した画像に基づいて車両の進路上に存在する物体を認識する物体認識部と、物体認識部が認識した物体が、車両が現在走行している車線における走行に支障をきたす特定障害物であるか否かを判定する障害物判定部と、を備え、運転制御部は、車両に車線変更を行わせる場合において、物体認識部が物体を認識した場合、障害物判定部が判定を行う前、または判定を開始するのと同時に、車線変更の実行可否判断を開始する、車両制御装置。【選択図】図１
2020158048.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の周辺環境を認識する認識部と、
前記認識部の認識結果に基づいて、前記車両の速度制御および操舵制御による運転制御を行う運転制御部と、を備え、
前記認識部は、前記車両の進行方向の空間を撮像する撮像部から取得した画像に基づいて前記車両の進路上に存在する物体を認識する物体認識部と、
前記物体認識部が認識した前記物体が、前記車両が現在走行している車線における走行に支障をきたす特定障害物であるか否かを判定する障害物判定部と、を備え、
前記運転制御部は、前記車両に車線変更を行わせる場合において、前記物体認識部が前記物体を認識した場合、前記障害物判定部が前記判定を行う前、または前記判定を開始するのと同時に、前記車線変更の実行可否判断を開始する、
車両制御装置。
【請求項２】
前記運転制御部は、前記車線変更の実行可否判断の結果、車線変更を実行すると判断した場合、前記障害物判定部による前記判定を中止させる、
請求項１に記載の車両制御装置。
【請求項３】
前記運転制御部は、前記障害物判定部による前記判定が開始された際に、第１の制動量での前記車両の制動を開始する、
請求項１または請求項２に記載の車両制御装置。
【請求項４】
前記運転制御部は、前記車線変更の実行可否判断の結果、車線変更を実行不可と判断した場合、第２の制動量での前記車両の制動を開始する、
請求項１または請求項２に記載の車両制御装置。
【請求項５】
前記障害物判定部は、前記物体が前記特定障害物であると判定した場合、前記特定障害物が前記車両の走行に支障をきたす支障度合いを導出し、
前記運転制御部は、前記支障度合いが所定度合い以上である場合に、より制動力が大きい第３の制動量で前記車両を制動する、
請求項３または請求項４に記載の車両制御装置。
【請求項６】
前記運転制御部は、前記支障度合いが前記所定度合い未満である場合に、前記車両の車幅方向に関する中央部が前記特定障害物の上方を通過するように、前記車両を走行させる、
請求項５に記載の車両制御装置。
【請求項７】
前記運転制御部は、前記支障度合いが前記所定度合い未満であり、さらに所定の第２度合い以下である場合に、前記車両の車幅方向に関するいずれかの位置が前記特定障害物の上方を通過するように、前記車両の走行を許可する、
請求項６に記載の車両制御装置。
【請求項８】
前記運転制御部は、前記障害物判定部により前記物体が前記車両の進行方向の前方に存在する走行不可要因を予見する物体であると判定された場合、前記車線変更の実行可否判断を再度、開始する、
請求項６または請求項７に記載の車両制御装置。
【請求項９】
車両制御装置のコンピュータが、
車両の周辺環境を認識し、
認識結果に基づいて、前記車両の速度制御および操舵制御による運転制御を行い、
前記車両の進行方向の空間を撮像する撮像部から取得した画像に基づいて前記車両の進路上に存在する物体を認識し、
認識した前記物体が、前記車両が現在走行している車線における走行に支障をきたす特定障害物であるか否かを判定し、
前記車両に車線変更を行わせる場合において、前記物体を認識した場合、前記判定を行う前、または前記判定を開始するのと同時に、前記車線変更の実行可否判断を開始する、
車両制御方法。
【請求項１０】
車両制御装置のコンピュータに、
車両の周辺環境を認識させ、
認識結果に基づいて、前記車両の速度制御および操舵制御による運転制御を行わせ、
前記車両の進行方向の空間を撮像する撮像部から取得した画像に基づいて前記車両の進路上に存在する物体を認識させ、
認識した前記物体が、前記車両が現在走行している車線における走行に支障をきたす特定障害物であるか否かを判定させ、
前記車両に車線変更を行わせる場合において、前記物体を認識した場合、前記判定を行う前、または前記判定を開始するのと同時に、前記車線変更の実行可否判断を開始させることを行わせる、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
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。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両の進行方向に存在する物体をレーダ装置で検知し、その物体をそのまま跨いで走行しても特に支障のない物体であるか、接触を回避する必要がある物体であるかを識別する技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００１−１９１８７６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に開示され技術では、物体の情報を安全装置の作動のために用いているのみであり、車両の運転制御との関係で処理を好適に行うことについて十分に検討されていない。
【０００５】
本発明は、上記の課題認識に基づいてなされたものであり、物体検知と運転制御とを好適に連動させ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としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
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、車両の周辺環境を認識する認識部と、前記認識部の認識結果に基づいて、前記車両の速度制御および操舵制御による運転制御を行う運転制御部と、を備え、前記認識部は、前記車両の進行方向の空間を撮像する撮像部から取得した画像に基づいて前記車両の進路上に存在する物体を認識する物体認識部と、前記物体認識部が認識した前記物体が、前記車両が現在走行している車線における走行に支障をきたす特定障害物であるか否かを判定する障害物判定部と、を備え、前記運転制御部は、前記車両に車線変更を行わせる場合において、前記物体認識部が前記物体を認識した場合、前記障害物判定部が前記判定を行う前、または前記判定を開始するのと同時に、前記車線変更の実行可否判断を開始する、車両制御装置である。
【０００７】
（２）：上記（１）の態様において、前記運転制御部は、前記車線変更の実行可否判断の結果、車線変更を実行すると判断した場合、前記障害物判定部による前記判定を中止させるものである。
【０００８】
（３）：上記（１）または（２）の態様において、前記運転制御部は、前記障害物判定部による前記判定が開始された際に、第１の制動量での前記車両の制動を開始するものである。
【０００９】
（４）：上記（１）または（２）の態様において、前記運転制御部は、前記車線変更の実行可否判断の結果、車線変更を実行不可と判断した場合、第２の制動量での前記車両の制動を開始するものである。
【００１０】
（５）：上記（３）または（４）の態様において、前記障害物判定部は、前記物体が前記特定障害物であると判定した場合、前記特定障害物が前記車両の走行に支障をきたす支障度合いを導出し、前記運転制御部は、前記支障度合いが所定度合い以上である場合に、より制動力が大きい第３の制動量で前記車両を制動するものである。
【００１１】
（６）：上記（５）の態様において、前記運転制御部は、前記支障度合いが前記所定度合い未満である場合に、前記車両の車幅方向に関する中央部が前記特定障害物の上方を通過するように、前記車両を走行させるものである。
【００１２】
（７）：上記（６）の態様において、前記運転制御部は、前記支障度合いが前記所定度合い未満であり、さらに所定の第２度合い以下である場合に、前記車両の車幅方向に関するいずれかの位置が前記特定障害物の上方を通過するように、前記車両の走行を許可するものである。
【００１３】
（８）：上記（６）または（７）の態様において、前記運転制御部は、前記障害物判定部により前記物体が前記車両の進行方向の前方に存在する走行不可要因を予見する物体であると判定された場合、前記車線変更の実行可否判断を再度、開始するものである。
【００１４】
（９）：また、本発明の一態様に係る車両制御方法は、車両制御装置のコンピュータが、車両の周辺環境を認識し、認識結果に基づいて、前記車両の速度制御および操舵制御による運転制御を行い、前記車両の進行方向の空間を撮像する撮像部から取得した画像に基づいて前記車両の進路上に存在する物体を認識し、認識した前記物体が、前記車両が現在走行している車線における走行に支障をきたす特定障害物であるか否かを判定し、前記車両に車線変更を行わせる場合において、前記物体を認識した場合、前記判定を行う前、または前記判定を開始するのと同時に、前記車線変更の実行可否判断を開始する、車両制御方法である。
【００１５】
（１０）：また、本発明の一態様に係るプログラムは、車両制御装置のコンピュータに、車両の周辺環境を認識させ、認識結果に基づいて、前記車両の速度制御および操舵制御による運転制御を行わせ、前記車両の進行方向の空間を撮像する撮像部から取得した画像に基づいて前記車両の進路上に存在する物体を認識させ、認識した前記物体が、前記車両が現在走行している車線における走行に支障をきたす特定障害物であるか否かを判定させ、前記車両に車線変更を行わせる場合において、前記物体を認識した場合、前記判定を行う前、または前記判定を開始するのと同時に、前記車線変更の実行可否判断を開始させることを行わせる、プログラムである。
【発明の効果】
【００１６】
上述した（１）〜（１０）の態様によれば、物体検知と運転制御とを好適に連動させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】実施形態に係る車両制御装置を利用した車両システム１の構成図である。
【図２】第１制御部１２０および第２制御部１６０の機能構成図である。
【図３】実施形態に係る物体認識部１３２、障害物判定部１３４、行動計画生成部１４０、および車線変更判断部１４２により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図４】実施形態に係る自車両Ｍが遭遇する可能性がある場面の一例を示す図である。
【図５】実施形態に係る物体認識部１３２における物体の認識処理に用いる画像の一例を示す図である。
【図６】実施形態に係る物体認識部１３２が物体を認識した低画質画像ＩＭＬの一例を示す図である。
【図７】実施形態に係る障害物判定部１３４における物体の詳細分析処理に用いる画像の一例を示す図である。
【図８】実施形態の自動運転制御装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
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。なお、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には、左右を逆に読み替えればよい。
【００１９】
［全体構成］
図１は、実施形態に係る車両制御装置を利用した車両システム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などの内燃機関、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の放電電力を使用して動作する。
【００２０】
車両システム１は、例えば、カメラ１０と、レーダ装置１２と、ファインダ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（automated driving control device）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。
【００２１】
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が搭載される車両（以下、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。カメラ１０は、「撮像部」の一例である。
【００２２】
レーダ装置１２は、自車両Ｍの周辺にミリ波などの電波を放射すると共に、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。
【００２３】
ファインダ１４は、ＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging）である。ファインダ１４は、自車両Ｍの周辺に光を照射し、散乱光を測定する。ファインダ１４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。ファインダ１４は、自車両Ｍの任意の箇所に取り付けられる。
【００２４】
物体認識装置１６は、カメラ１０、レーダ装置１２、およびファインダ１４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、速度などを認識する。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。物体認識装置１６は、カメラ１０、レーダ装置１２、およびファインダ１４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。車両システム１から物体認識装置１６が省略されてもよい。
【００２５】
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）などを利用して、自車両Ｍの周辺に存在する他車両と通信し、或いは無線基地局を介して各種サーバ装置と通信する。
【００２６】
ＨＭＩ３０は、自車両Ｍの乗員に対して各種情報を提示すると共に、乗員による入力操作を受け付ける。ＨＭＩ３０は、各種表示装置、スピーカ、ブザー、タッチパネル、スイッチ、キーなどを含む。
【００２７】
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、鉛直軸回りの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。
【００２８】
ナビゲーション装置５０は、例えば、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）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などの記憶装置に第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、キーなどを含む。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、道路の曲率やＰＯＩ（Point Of Interest）情報などを含んでもよい。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、例えば、乗員の保有するスマートフォンやタブレット端末等の端末装置の機能によって実現されてもよい。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。
【００２９】
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などの記憶装置に第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。
【００３０】
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、車線の中央の情報あるいは車線の境界の情報等を含んでいる。また、第２地図情報６２には、道路情報、交通規制情報、住所情報（住所・郵便番号）、施設情報、電話番号情報などが含まれてよい。第２地図情報６２は、通信装置２０が他装置と通信することにより、随時、アップデートされてよい。
【００３１】
運転操作子８０は、例えば、アクセルペダル、ブレーキペダル、シフトレバー、ステアリングホイール、異形ステア、ジョイスティックその他の操作子を含む。運転操作子８０には、操作量あるいは操作の有無を検出するセンサが取り付けられており、その検出結果は、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のうち一部または全部に出力される。
【００３２】
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とを備える。第１制御部１２０と第２制御部１６０は、それぞれ、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）など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）などのハードウェア（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。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などの記憶装置（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など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）がドライブ装置に装着されることで自動運転制御装置１００のＨＤＤやフラッシュメモリにインストールされてもよい。
【００３３】
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、道路標示などがある）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。行動計画生成部１４０と第２制御部１６０とを合わせたものが「運転制御部」の一例である。
【００３４】
認識部１３０は、カメラ１０、レーダ装置１２、およびファインダ１４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の周辺にある物体の位置、および速度、加速度等の状態を認識する。物体の位置は、例えば、自車両Ｍの代表点（重心や駆動軸中心など）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、物体の加速度やジャーク、あるいは「行動状態」（例えば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。
【００３５】
また、認識部１３０は、例えば、自車両Ｍが走行している車線（走行車線）を認識する。例えば、認識部１３０は、第２地図情報６２から得られる道路区画線のパターン（例えば実線と破線の配列）と、カメラ１０によって撮像された画像から認識される自車両Ｍの周辺の道路区画線のパターンとを比較することで、走行車線を認識する。なお、認識部１３０は、道路区画線に限らず、道路区画線や路肩、縁石、中央分離帯、ガードレールなどを含む走路境界（道路境界）を認識することで、走行車線を認識してもよい。この認識において、ナビゲーション装置５０から取得される自車両Ｍの位置やＩＮＳによる処理結果が加味されてもよい。また、認識部１３０は、一時停止線、障害物、赤信号、料金所、その他の道路事象を認識する。
【００３６】
認識部１３０は、走行車線を認識する際に、走行車線に対する自車両Ｍの位置や姿勢を認識する。認識部１３０は、例えば、自車両Ｍの基準点の車線中央からの乖離、および自車両Ｍの進行方向の車線中央を連ねた線に対してなす角度を、走行車線に対する自車両Ｍの相対位置および姿勢として認識してもよい。これに代えて、認識部１３０は、走行車線のいずれかの側端部（道路区画線または道路境界）に対する自車両Ｍの基準点の位置などを、走行車線に対する自車両Ｍの相対位置として認識してもよい。
【００３７】
認識部１３０は、例えば、物体認識部１３２と、障害物判定部１３４とを備える。
【００３８】
物体認識部１３２は、カメラ１０によって自車両Ｍの進行方向の空間が周期的に撮像された画像（以下、画像ＩＭ）を順次取得し、取得した時系列の複数の画像ＩＭのそれぞれに映っている、自車両Ｍの進路上に存在する物体を検知して認識する。このとき、物体認識部１３２は、取得したそれぞれの画像ＩＭを低解像度の画像に変換し、画質を低下させた状態の画像（以下、低画質画像ＩＭＬ）を用いて物体を認識する処理を行う。これによって物体認識部１３２は、自車両Ｍの進路上に存在する物体の認識処理における処理負荷を軽減する。物体認識部１３２は、画像ＩＭを低画質画像ＩＭＬに変換する際の変換方法として、例えば、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）などのアルゴリズムを用いてもよいし、フィルタ処理などを行ってもよい。物体認識部１３２は、時系列で取得したそれぞれの画像ＩＭに応じた低画質画像ＩＭＬに含まれる物体の動きを補正、つまり、ブレを補正して、自車両Ｍの進路上に存在する物体を認識するようにしてもよい。
【００３９】
なお、物体認識部１３２は、自車両Ｍが現在走行している車線と同じ車線で前方を走行している他の車両や、道路に元々設置されているマンホールなどの設備、小石などの自車両Ｍの走行に支障をきたす可能性がない物体は、認識する対象とはしない。つまり、物体認識部１３２は、通常では道路に存在せず、自車両Ｍの走行に支障をきたす可能性がある物体（例えば、布や、ビニール袋、段ボール箱などの落下物など）を対象として認識する。物体認識部１３２は、例えば、オプティカルフロー（Optical Flow）などのアルゴリズムを用いて、自車両Ｍの走行に支障をきたす可能性がある物体を検知してもよい。
【００４０】
物体認識部１３２は、自車両Ｍの進路上に存在し、走行に支障をきたす可能性がある物体を認識すると、物体を認識したことを表す情報や、認識した物体が存在する低画質画像ＩＭＬ内の領域（以下、物体認識領域Ａ）の位置などの情報を、障害物判定部１３４に出力する。また、物体認識部１３２は、物体を認識したことを表す情報を、行動計画生成部１４０にも出力する。
【００４１】
障害物判定部１３４は、物体認識部１３２から物体を認識したことを表す情報が入力されると、カメラ１０によって撮像された画像ＩＭ、つまり、画質を低下させていない元画像（以下、高画質画像ＩＭＨ）を取得し、取得した高画質画像ＩＭＨを用いて、物体認識部１３２が認識した物体が自車両Ｍの走行に支障をきたす障害物（以下、特定障害物）であるか否かを判定する。このとき、障害物判定部１３４は、物体認識部１３２から出力された物体認識領域Ａの位置の情報に基づいて、高画質画像ＩＭＨ内に認識された物体が撮像されている領域のみを抜き出して、領域内で物体の種別を詳細に分析する詳細分析処理を行う。例えば、障害物判定部１３４は、物体の詳細分析処理において、物体認識部１３２が認識した物体の材質や質感など、物体が持っている特性を分析する。そして、障害物判定部１３４は、物体認識部１３２が認識した物体の大きさや形状のみではなく、物体の特性を分析した結果に基づいて推定される硬さや重さなどのも含めて、自車両Ｍが回避して走行する必要がある特定障害物であるか否かを総合的に判定する。障害物判定部１３４は、物体の材質が、例えば、布やビニールなどのようなものであり、物体の質感から、例えば、単純に膨らんでいる状態であると分析した場合、物体認識部１３２が認識した物体は軽い物体であると判定する。また、障害物判定部１３４は、物体の材質が、例えば、レンガや陶器などの焼き物のようなものであると分析された場合、物体認識部１３２が認識した物体は堅い物体や重い物体であると判定する。
【００４２】
また、障害物判定部１３４は、物体認識部１３２が認識した物体が特定障害物であると判定した場合、この特定障害物が自車両Ｍの走行に支障をきたす度合い（以下、支障度合い）を導出する。障害物判定部１３４は、例えば、特定障害物が存在する位置を自車両Ｍが走行する際に受ける影響の割合を、支障度合いとして導出する。
【００４３】
障害物判定部１３４は、特定障害物を判定した結果、つまり、物体認識部１３２が認識した物体が特定障害物であるか否かを表す情報と、導出した支障度合いとを、行動計画生成部１４０に出力する。なお、障害物判定部１３４は、特定障害物を判定した結果、特定障害物とまでは特定できていないが、この物体が走行不可要因を予見する物体である場合には、このことを表す情報を、特定障害物の判定結果または支障度合いに含めて行動計画生成部１４０に出力する。「走行不可要因」とは、例えば、前方に故障車が停止しているなど、自車両Ｍが走行を継続することが困難になる可能性が推察されるような要因のことをいう。また、「走行不可要因を予見する物体」とは、例えば、前方に故障車が停止していることを表す発煙筒や、以前に通過した他の車両に発生した荷崩れによって散乱している同じ複数の段ボール箱などの荷物の１つ目など、走行不可要因の存在を推察することができるような物体のことをいう。
【００４４】
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、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（Automatedly）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。
【００４５】
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。自動運転のイベントには、定速走行イベント、低速追従走行イベント、車線変更イベント、分岐イベント、合流イベント、テイクオーバーイベントなどがある。行動計画生成部１４０は、起動させたイベントに応じた目標軌道を生成する。
【００４６】
行動計画生成部１４０は、車線変更判断部１４２を備える。
【００４７】
車線変更判断部１４２は、物体認識部１３２から物体を認識したことを表す情報が入力されると、自車両Ｍが現在走行している車線を変更することができるか否かを判断する。なお、車線変更判断部１４２が車線の変更可否を判断する際には、隣接車線を走行している他の車両の有無など、認識部１３０により認識された自車両Ｍの周囲の環境を確認する。車線変更判断部１４２は、車線変更を実行することができると判断した場合、障害物判定部１３４による特定障害物の判定を中止させる。これは、車線変更によって物体認識部１３２が認識した物体を回避するため、その後の特定障害物であるか否かを判定は不要になるからである。
【００４８】
行動計画生成部１４０は、障害物判定部１３４による特定障害物の判定結果や、車線変更判断部１４２による車線変更の実行可否の判断結果に応じて、目標軌道を生成する。行動計画生成部１４０は、車線変更判断部１４２によって車線変更を実行することができると判断された場合、自車両Ｍが現在走行している車線を変更する目標軌道を生成する。また、行動計画生成部１４０は、車線変更判断部１４２によって車線変更を実行することができないと判断された場合、障害物判定部１３４から入力された特定障害物の判定結果および支障度合いに基づいて目標軌道を生成する。
【００４９】
なお、行動計画生成部１４０は、障害物判定部１３４が特定障害物を判定するために要する時間を確保するため、経路は変更しないが、自車両Ｍを減速して走行させるための目標軌道の速度要素を決定してもよい。例えば、行動計画生成部１４０は、障害物判定部１３４による特定障害物の判定が開始されたときに、第１の制動量で自車両Ｍを制動させて減速して走行させるための速度目標値を決定してもよい。また、例えば、行動計画生成部１４０は、車線変更判断部１４２によって車線変更を実行することができないと判断された場合に、第２の制動量で自車両Ｍを制動させて減速して走行させるための速度目標値を決定してもよい。なお、第１の制動量と第２の制動量とは、同じ制動量であってもよいし、異なる制動量であってもよい。
【００５０】
行動計画生成部１４０は、車線変更判断部１４２によって車線変更を実行することができないと判断された場合において、障害物判定部１３４が自車両Ｍの進行方向に特定障害物が存在すると判定した場合、障害物判定部１３４から入力された特定障害物による支障度合いに応じて、自車両Ｍが走行する目標軌道や速度目標値を決定する。より具体的には、行動計画生成部１４０は、障害物判定部１３４から入力された支障度合いが、自車両Ｍを停止させてでも回避ことが必要な所定度合い以上である場合には、第１の制動量や第２の制動量よりも制動力が大きい第３の制動量で自車両Ｍを制動させる目標軌道の速度要素を決定する。また、行動計画生成部１４０は、障害物判定部１３４から入力された支障度合いが、所定度合い未満である場合には、特定障害物の高さが自車両Ｍにおける最低地上高の高さよりも低いため跨いで走行することができるものとして、自車両Ｍの車幅方向に装着された２つの車輪の間にある少なくとも一部（例えば、中央部）の車体の領域が、特定障害物の上方を通過する目標軌道を生成する。つまり、行動計画生成部１４０は、特定障害物を両輪の間に跨いで走行する目標軌道を生成する。また、行動計画生成部１４０は、障害物判定部１３４から入力された支障度合いが、自車両Ｍが特定障害物を跨いで走行することができる度合い（所定度合い未満）であって、さらに、特定障害物が柔らかい、厚さが薄い、重さが軽いなど、自車両Ｍが特定障害物を踏んで走行することができる度合い（以下、第２度合い）以下である場合には、自車両Ｍの車幅方向のいずれかの位置が、特定障害物の上方を通過する目標軌道を生成する。言い換えれば、行動計画生成部１４０は、自車両Ｍの４つの車輪のうち車長方向の少なくとも一方または全ての車輪が、特定障害物の上方を通過する目標軌道を生成する。また、行動計画生成部１４０は、障害物判定部１３４から入力された支障度合いが、自車両Ｍが特定障害物を踏んで走行することができる度合い（第２度合い未満）であって、さらに、特定障害物を回避する必要がない度合い（以下、第３度合い）以下である場合には、現在の走行状態を維持する。つまり、行動計画生成部１４０は、特定障害物に応じた目標軌道を新たに生成しない。
【００５１】
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。
【００５２】
図２に戻り、第２制御部１６０は、例えば、取得部１６２と、速度制御部１６４と、操舵制御部１６６とを備える。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。
【００５３】
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、および変速機などの組み合わせと、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から入力される情報に従って、上記の構成を制御する。
【００５４】
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、運転操作子８０に含まれる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。
【００５５】
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。
【００５６】
［物体の認識、判定、および目標軌道の生成処理］
以下、物体認識部１３２と障害物判定部１３４とによって実現される、物体の認識および判定の処理と、車線変更判断部１４２と行動計画生成部１４０とによって実現される、自車両Ｍが将来走行する目標軌道の生成や速度目標値を決定する処理との協調関係について説明する。図３は、実施形態に係る物体認識部１３２、障害物判定部１３４、行動計画生成部１４０、および車線変更判断部１４２により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【００５７】
物体認識部１３２は、カメラ１０によって撮像された画像ＩＭを取得する（ステップＳ１００）。そして、物体認識部１３２は、取得した画像ＩＭを、低画質画像ＩＭＬに変換する（ステップＳ１１０）。その後、物体認識部１３２は、変換した低画質画像ＩＭＬに映っている自車両Ｍの進路上に存在する物体を検知して認識する。そして、物体認識部１３２は、自車両Ｍの進路上に存在する物体を認識したか否かを確認する（ステップＳ１２０）。ステップＳ１２０において、自車両Ｍの進路上に存在する物体を認識していない場合、物体認識部１３２は、処理をステップＳ１００に戻して、自車両Ｍの進路上に存在する物体の認識を所定の周期で繰り返す。
【００５８】
一方、ステップＳ１２０において、自車両Ｍの進路上に存在する物体を認識した場合、物体認識部１３２は、物体を認識したことを表す情報を、障害物判定部１３４および車線変更判断部１４２に出力する。また、物体認識部１３２は、認識した物体が存在する低画質画像ＩＭＬ内の物体認識領域Ａを表す情報を、障害物判定部１３４に出力する。これにより、障害物判定部１３４は、ステップＳ３００からの特定障害物を判定する特定障害物判定の処理を開始し、車線変更判断部１４２は、ステップＳ２００からの車線変更の実行可否を判断する車線変更実行可否判断の処理を開始する。そして、障害物判定部１３４と車線変更判断部１４２とは、連携してそれぞれの処理を並列に実行する。
【００５９】
まず、車線変更判断部１４２が実行する車線変更実行可否判断の処理について説明する。ステップＳ２００において車線変更実行可否判断の処理を開始すると、車線変更判断部１４２は、自車両Ｍの周囲の環境を確認して車線変更をすることが可能であるか否かを判断する（ステップＳ２１０）。ステップＳ２１０において、車線変更をすることが可能であると判断した場合、車線変更判断部１４２は、実行している特定障害物判定の処理を中止する指示を障害物判定部１３４に出力する（ステップＳ２３０）。つまり、車線変更判断部１４２は、障害物判定部１３４が実行している特定障害物を判定する処理と、行動計画生成部１４０による特定障害物に応じた目標軌道を生成する処理の中止を指示する。行動計画生成部１４０は、車線変更判断部１４２による車線変更の実行が可能であるという判断結果に応じて、物体認識部１３２が認識した物体を回避するために車線変更をする目標軌道を生成する（ステップＳ２４０）。
【００６０】
一方、ステップＳ２１０において、車線変更をすることが不可能であると判断した場合、車線変更判断部１４２は、現在実行している車線変更可否を判断する処理を終了する（ステップＳ２２０）。行動計画生成部１４０は、車線変更判断部１４２による車線変更の実行が不可能であるという判断に応じて、第２の制動量で自車両Ｍを制動させて減速させるための速度目標値を決定する（ステップＳ２２１）。
【００６１】
続いて、障害物判定部１３４が実行する特定障害物判定の処理について説明する。ステップＳ３００において特定障害物判定の処理を開始すると、障害物判定部１３４は、車線変更継続実行フラグをクリア（Ｆｌａｇ＝０）する。そして、行動計画生成部１４０は、第１の制動量で自車両Ｍを制動させて減速させるための速度目標値を決定する（ステップＳ３０１）。そして、障害物判定部１３４は、カメラ１０によって撮像された画像ＩＭ、つまり、高画質画像ＩＭＨを取得する（ステップＳ３０２）。その後、障害物判定部１３４は、物体認識部１３２から出力された物体認識領域Ａの位置の情報に基づいて、高画質画像ＩＭＨ内の物体認識領域Ａに対応する領域に存在する物体に対する詳細分析処理を行う。
【００６２】
そして、障害物判定部１３４は、特定障害物判定の処理を中止する指示があるか否か、つまり、車線変更判断部１４２によって車線変更をすることが可能であると判断されているか否かを確認する（ステップＳ３１０）。ステップＳ３１０において、特定障害物判定の処理を中止する指示があることを確認した場合、障害物判定部１３４は、処理をステップＳ３９０に進める。そして、障害物判定部１３４は、特定障害物を判定する処理を終了する（ステップＳ３９０）。そして、行動計画生成部１４０は、処理をステップＳ４００に進める。
【００６３】
一方、ステップＳ３１０において、特定障害物判定の処理を中止する指示がないことを確認した場合、障害物判定部１３４は、特定障害物の判定が完了したか否か、つまり、物体に対する詳細分析処理が完了したか否かを確認する（ステップＳ３２０）。ステップＳ３２０において、特定障害物の判定が完了していない場合、障害物判定部１３４は、処理をステップＳ３１０に戻して、特定障害物を判定する処理を継続する。
【００６４】
一方、ステップＳ３２０において、特定障害物の判定が完了した場合、障害物判定部１３４は、物体認識部１３２が認識した物体を特定障害物として判断したか否かを確認する（ステップＳ３３０）。ステップＳ３３０において、物体認識部１３２が認識した物体を特定障害物として判断しなかった場合、障害物判定部１３４は、処理をステップＳ３９０に進めて、特定障害物を判定する処理を終了する。そして、行動計画生成部１４０は、処理をステップＳ４００に進める。
【００６５】
一方、ステップＳ３３０において、物体認識部１３２が認識した物体を特定障害物として判断した場合、障害物判定部１３４は、判断した特定障害物による支障度合いを導出する（ステップＳ３４０）。そして、障害物判定部１３４は、特定障害物を判定した結果と、導出した支障度合いとを、行動計画生成部１４０に出力する。
【００６６】
行動計画生成部１４０は、障害物判定部１３４から出力された特定障害物の判定結果または支障度合いに、特定障害物が走行不可要因を予見する物体であることを表す情報が含まれているか否かを確認する（ステップＳ３５０）。ステップＳ３５０において、特定障害物が走行不可要因を予見する物体であることを表す情報が含まれている場合、行動計画生成部１４０は、車線変更継続実行フラグを立てる（Ｆｌａｇ＝１）（ステップＳ３５１）。そして、行動計画生成部１４０は、処理をステップＳ３６０に進める。
【００６７】
一方、ステップＳ３５０において、特定障害物が走行不可要因を予見する物体であることを表す情報が含まれていない場合、行動計画生成部１４０は、障害物判定部１３４から出力された支障度合いが、所定度合い以上であるか否かを確認する（ステップＳ３６０）。ステップＳ３６０において、支障度合いが所定度合い以上である場合、行動計画生成部１４０は、第３の制動量で自車両Ｍを制動させるための速度目標値を決定する（ステップＳ３６１）。そして、行動計画生成部１４０は、処理をステップＳ４００に進める。
【００６８】
一方、ステップＳ３６０において、支障度合いが所定度合い未満である場合、行動計画生成部１４０は、支障度合いが第２度合い以下であるか否かを確認する（ステップＳ３７０）。ステップＳ３７０において、支障度合いが第２度合いを超える場合、行動計画生成部１４０は、特定障害物を自車両Ｍの両輪の間に跨いで走行する目標軌道を生成する（ステップＳ３７１）。そして、行動計画生成部１４０は、処理をステップＳ４００に進める。
【００６９】
一方、ステップＳ３７０において、支障度合いが第２度合い以下である場合、行動計画生成部１４０は、支障度合いが第３度合い以下であるか否かを確認する（ステップＳ３８０）。ステップＳ３８０において、支障度合いが第３度合いを超える場合、行動計画生成部１４０は、特定障害物の上方を自車両Ｍが通過する、つまり、特定障害物を少なくとも自車両Ｍのいずれかの車輪が踏んで走行する目標軌道の生成を許可する（ステップＳ３８１）。例えば、特定障害物が所定の長さ以上あるようなロープなどであれば、支障度合いが第３度合いを超える場合がある。この場合、自車両Ｍは、特定障害物を大きく回避するような行動をとる必要はなく、自車両Ｍの４つの車輪のうち車長方向の少なくとも一方または全ての車輪が特定障害物を踏んで走行することによって、不要にリスクを大きくしてしまうのを回避することができる。このため、行動計画生成部１４０は、自車両Ｍの車幅方向の２つの車輪のいずれか一方または両方が特定障害物を踏み越えて走行するような目標軌道を生成する。そして、行動計画生成部１４０は、処理をステップＳ４００に進める。
【００７０】
一方、ステップＳ３８０において、支障度合いが第２度合い以下である場合、行動計画生成部１４０は、特定障害物に応じた目標軌道を新たに生成せず、自車両Ｍにおける現在の走行状態を維持させる（ステップＳ３８２）。そして、行動計画生成部１４０は、処理をステップＳ４００に進める。
【００７１】
続いて、行動計画生成部１４０は、車線変更継続実行フラグのフラグチェックをする（ステップＳ４００）。ステップＳ４００において、車線変更継続実行フラグが立っていない場合（Ｆｌａｇ＝０）、行動計画生成部１４０は、現在の処理を終了する。
【００７２】
一方、ステップＳ４００において、車線変更継続実行フラグが立っている場合（Ｆｌａｇ＝１）、行動計画生成部１４０は、自車両Ｍが特定障害物を通過した後、車線変更判断部１４２に、新たな車線変更実行可否判断の処理の実行を要求する（ステップＳ４１０）。これにより、車線変更判断部１４２は、行動計画生成部１４０からの要求に応じて、車線変更の実行可否を判断する車線変更実行可否判断の処理を、新たに（再度）開始する。そして、行動計画生成部１４０は、現在の処理を終了する。
【００７３】
［物体の認識、判定、および目標軌道の生成処理を行う場面例］
以下の説明においては、図４〜図７を参照して、物体の認識する処理、物体を判定する処理、および目標軌道の生成や速度目標値を決定する処理を行う場面について説明する。図４は、実施形態に係る自車両Ｍが遭遇する可能性がある場面の一例を示す図である。図５は、実施形態に係る物体認識部１３２における物体の認識処理に用いる画像の一例を示す図である。図６は、実施形態に係る物体認識部１３２が物体を認識した低画質画像ＩＭＬの一例を示す図である。図７は、実施形態に係る障害物判定部１３４における物体の詳細分析処理に用いる画像の一例を示す図である。
【００７４】
図４は、片側３車線の一番右側を走行している自車両Ｍが、進路上に存在する特定障害物Ｏｂを認識する場合の一例である。この場面において、特定障害物Ｏｂを認識する前、物体認識部１３２は、カメラ１０から時系列で取得した画像ＩＭを低画質画像ＩＭＬに変換することによって処理負荷を軽減した状態で、物体を検知して認識する。図５には、物体認識部１３２がカメラ１０から時系列で画像ＩＭ−１、画像ＩＭ−２、画像ＩＭ−３を順次取得し、それぞれの画像ＩＭを低画質画像ＩＭＬ−１、低画質画像ＩＭＬ−２、低画質画像ＩＭＬ−３に変換した場合の一例を示している。物体認識部１３２は、自車両Ｍが走行している間、カメラ１０から画像ＩＭを所定の周期で取得し、取得したそれぞれの画像ＩＭに基づいて、進路上に存在する物体を検知して認識する処理を行っている。
【００７５】
その後、自車両Ｍが走行を継続し、特定障害物Ｏｂを物体として認識すると、物体認識部１３２は、物体を認識したことを表す情報を、障害物判定部１３４および車線変更判断部１４２に出力する。また、物体認識部１３２は、認識した物体が存在する低画質画像ＩＭＬ内の物体認識領域Ａを表す情報を、障害物判定部１３４に出力する。図６には、物体認識部１３２が認識した特定障害物Ｏｂと、特定障害物Ｏｂが存在する物体認識領域Ａの位置の一例を示している。
【００７６】
これにより、障害物判定部１３４と車線変更判断部１４２とは並列に、それぞれの処理を実行する。車線変更判断部１４２は、物体認識部１３２から物体を認識したことを表す情報が入力されると、物体認識部１３２が認識した物体を回避するための車線変更の可否判断を開始する。そして、車線変更判断部１４２によって車線変更が可能であると判断された場合には、行動計画生成部１４０が車線変更を優先して行うことにより、特定障害物Ｏｂを回避する。図４には、車線変更によって特定障害物Ｏｂを回避する際に自車両Ｍが到達すべきそれぞれの軌道点Ｋを順に並べた目標軌道の一例を示している。
【００７７】
一方、障害物判定部１３４は、物体認識部１３２から物体を認識したことを表す情報が入力されると、高画質画像ＩＭＨを取得し、高画質画像ＩＭＨ内で物体認識部１３２が認識した物体が存在する物体認識領域Ａに対する領域に対する詳細分析処理と、この領域内の物体に対する特定障害物の判定とを開始する。図７には、高画質画像ＩＭＨに映っている特定障害物Ｏｂと、高画質画像ＩＭＨ内の物体認識領域Ａに対応する領域の一例を示している。障害物判定部１３４は、高画質画像ＩＭＨ内の物体認識領域Ａをトラッキングして、トラッキングした領域に対して詳細分析処理を行う。そして、車線変更判断部１４２によって車線変更が不可能であると判断された場合、行動計画生成部１４０は、障害物判定部１３４の判定結果に基づいて、自車両Ｍを、特定障害物Ｏｂが存在する位置を通過させる。
【００７８】
上記に述べたとおり、実施形態の自動運転制御装置１００によれば、物体認識部１３２が、カメラ１０から取得した時系列の複数の画像ＩＭを低画質画像ＩＭＬに変換することによって、少ない負荷で物体を認識する。そして、実施形態の自動運転制御装置１００によれば、物体認識部１３２が物体を認識した場合、車線変更判断部１４２による車線変更の可否判断と、障害物判定部１３４による物体の詳細分析および特定障害物であるか否かの判定を並列に行う。つまり、実施形態の自動運転制御装置１００では、自車両Ｍの進行方向に存在する物体の判定を二段階で行うとともに、物体を回避するための車線変更の可否を並列に行うことにより、物体検知と運転制御とを好適に連動させる。これにより、実施形態の自動運転制御装置１００では、行動計画生成部１４０が、自車両Ｍの走行経路上に存在する物体に応じたより適切な目標軌道（物体を回避、自車両Ｍを減速、物体の位置を通過する目標軌道）を生成して、自車両Ｍを走行させることができる。
【００７９】
［ハードウェア構成］
図８は、実施形態の自動運転制御装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。図示するように、自動運転制御装置１００は、通信コントローラ１００−１、ＣＰＵ１００−２、ワーキングメモリとして使用されるＲＡＭ（Random Access Memory）１００−３、ブートプログラムなどを格納するＲＯＭ（Read Only Memory）１００−４、フラッシュメモリやＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの記憶装置１００−５、ドライブ装置１００−６などが、内部バスあるいは専用通信線によって相互に接続された構成となっている。通信コントローラ１００−１は、自動運転制御装置１００以外の構成要素との通信を行う。記憶装置１００−５には、ＣＰＵ１００−２が実行するプログラム１００−５ａが格納されている。このプログラムは、ＤＭＡ（Direct Memory Access）コントローラ（不図示）などによってＲＡＭ１００−３に展開されて、ＣＰＵ１００−２によって実行される。これによって、第１制御部１２０および第２制御部１６０、より具体的には、物体認識部１３２、障害物判定部１３４、車線変更判断部１４２や、行動計画生成部１４０のうち一部または全部が実現される。
【００８０】
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。
プログラムを記憶した記憶装置と、
ハードウェアプロセッサと、を備え、
前記ハードウェアプロセッサが前記記憶装置に記憶されたプログラムを実行することにより、
車両の周辺環境を認識し、
認識結果に基づいて、前記車両の速度制御および操舵制御による運転制御を行い、
前記車両の進行方向の空間を撮像する撮像部から取得した画像に基づいて前記車両の進路上に存在する物体を認識し、
認識した前記物体が、前記車両が現在走行している車線における走行に支障をきたす特定障害物であるか否かを判定し、
前記車両に車線変更を行わせる場合において、前記物体を認識した場合、前記判定を行う前、または前記判定を開始するのと同時に、前記車線変更の実行可否判断を開始する、
ように構成されている、車両制御装置。
【００８１】
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ら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および置換を加えることができる。
【符号の説明】
【００８２】
１・・・車両システム
１０・・・カメラ
１２・・・レーダ装置
１４・・・ファインダ
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
５１・・・ＧＮＳＳ受信機
５２・・・ナビＨＭＩ
５３・・・経路決定部
５４・・・第１地図情報
６０・・・ＭＰＵ
６１・・・推奨車線決定部
６２・・・第２地図情報
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・・・物体認識部
１３４・・・障害物判定部
１４０・・・行動計画生成部
１４２・・・車線変更判断部
１６０・・・第２制御部
１６２・・・取得部
１６４・・・速度制御部
１６６・・・操舵制御部
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
Ｌ・・・後続車両
Ｎ・・・前走車両
Ｏｂ・・・特定障害物
Ｋ・・・軌道点
ＩＭ，ＩＭ−１，ＩＭ−２，ＩＭ−３・・・画像
ＩＭＬ，ＩＭＬ−１，ＩＭＬ−２，ＩＭＬ−３・・・低画質画像
ＩＭＨ・・・高画質画像
Ａ・・・物体認識領域
【図１】
2020158048.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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