(57)【要約】【課題】見通しの悪い道路等においても、急減速を行うことなく先行車に対する減速制御を行うことができる車両の走行制御装置を提供する。【解決手段】車両制御演算部２２ｂは、渋滞情報取得部２２ａに設定されたクラウド推定誤差Ｚ_errと視程距離Ｚ_visの和が、渋滞情報取得部２２ａによって認識した渋滞最後尾車両Ｐｅまでの距離であるクラウド車間距離Ｚ_cloudよりも大きいとき、減速制御を予備減速度ａ_cloudによる減速制御から基本減速度ａ_accによる減速に引き継ぐまでに必要な減速必要距離Ｚ_reqを算出し、予備減速距離Ｚ_predecよりも手前から、減速必要距離Ｚ_reqに基づくタイミングにて予備減速度ａ_cloudによる減速制御を行う。【選択図】図２
2020166392.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両に搭載した自律センサを用いて自車走行路前方の走行環境を認識する第１の走行環境認識手段と、
外部通信により車外から受信した情報に基づいて前記自車走行路前方の走行環境を認識する第２の走行環境認識手段と、
前記第１の走行環境認識手段で認識した前記走行環境に基づいて前記自律センサによる視程距離を算出する視程距離算出手段と、
前記第１の走行環境認識手段によって渋滞最後尾車両が認識されているとき、第１の減速度で前記渋滞最後尾車両の手前で停車するための第１の制御目標距離を算出し、前記第１の制御目標距離に基づく第１の減速制御を行う第１の減速制御手段と、
前記第２の走行環境認識手段のみによって前記渋滞最後尾車両が認識されているとき、前記第１の減速度よりも小さい減速度である第２の減速度で前記渋滞最後尾車両の手前で停車するための第２の制御目標距離を算出し、前記第２の制御目標距離に基づく第２の減速制御を行う第２の減速制御手段と、
前記第２の走行環境認識手段に設定された距離の推定誤差と前記視程距離の和が、前記第２の走行環境認識手段で認識した前記渋滞最後尾車両までの距離よりも大きいとき、減速制御を前記第２の減速制御から前記第１の減速制御に引き継ぐまでに必要な減速必要距離を算出し、前記第２の制御目標距離よりも手前から前記減速必要距離を加味したタイミングにて前記第２の減速制御を開始する開始タイミング変更手段と、
を備えたことを特徴とする車両の走行制御装置。
【請求項２】
前記開始タイミング変更手段は、前記視程距離と前記推定誤差と前記減速必要距離の和が、前記第２の走行環境認識手段によって認識した前記渋滞最後尾車両までの距離よりも大きいとき、前記第２の減速制御を開始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。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、先行車等の前方障害物に対して衝突回避のための減速制御を行う車両の走行制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
最近の車両においては、運転者の負担を軽減し、快適且つ安全に運転できるようにするための運転支援の技術が種々提案され、一部は既に実用化されている。
【０００３】
この種の運転支援は、追従車間距離制御（ＡＣＣ：Adaptive Cruise Control）機能と車線維持制御（Lane Keeping）機能とを備えることで、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。更に、ロケータ機能を備えることで、自車両を目的地まで自動走行させることもできる。
【０００４】
ＡＣＣ制御では、例えば車両に搭載されている車載カメラや各種レーダセンサ、或いはそれらの組み合わせからなる前方認識装置により、先行車との距離を認識し、先行車に追従して走行させるものである。そして、このＡＣＣ制御では、先行車が停車した場合は所定車間距離を開けて自車両を停車させ、先行車の発進に従って自車両を発進させる全車速追従制御が行われる。
【０００５】
ところで、自車両が先行車に追従して自動停車するに際しては、先行車と自車両との相対車速、及び車間距離に基づき、自車両が先行車に対して所定車間距離を開けて停車するように減速制御を行う。例えば、高速道路走行等において、自車両前方に事故渋滞や工事渋滞等、車両の流れをいきなり滞らせるような渋滞が発生している状態であっても、前方認識装置により、渋滞車列の最後尾車両が遠方から認識されていれば、減速制御では、急減速させることなく、自車両を最後尾車両に対し、所定車間距離を開けた状態で停車、或いは低速追従させることができる。
【０００６】
しかし、例えば、高速道路走行において、自車両の前方がカーブ路等の場合、前方認識装置にて遠方から渋滞車列の最後尾を認識することができず、比較的近距離で渋滞車列の最後尾を認識した場合、減速制御では、自車両を急減速させて車間距離を確保することになる。
【０００７】
渋滞車列の最後尾車両が遠方より認識することができない場合であっても、自車両を事前に減速させて、急減速を回避させる技術として、例えば、特許文献１（特開２００１−２１６５９９号公報）では、測位衛星からの測位信号等に基づいて取得した自車両の現在位置と、道路交通情報配信サービスから取得した自車両の進行方向の渋滞情報に含まれている渋滞車列の最後尾車両（先行車）の位置情報とに基づいて、最後尾までの距離を算出し、この距離が予め設定した一定距離以内の場合、運転者に減速を促す警告を発する技術が開示されている。
【０００８】
更に、同文献には、最後尾までの距離が一定距離以内で、且つ車速が一定値以上の場合は、上述した警告に加え、変速比のダウンシフトとブレーキ動作との双方或いは一方の制御により車間距離が一定以上となるように強制的に減速させるようにした技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００１−２１６５９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、道路交通情報配信サービス等から得られる情報（クラウド情報）は、所定時間毎（例えば、５秒毎）に更新されるものであるため、実際の最後尾車両の位置情報には、所定の誤差があることが想定される。
【００１１】
従って、見通しの悪いカーブ（所謂ブラインドカーブ）等において、道路交通情報配信サービス等の情報にのみ基づいて減速を行った場合、前方認識装置によって最後尾車両を認識したときには当該最後尾車両に接近しすぎてしまい、急減速を余儀なくされる等の虞がある。
【００１２】
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、見通しの悪い道路等においても、急減速を行うことなく先行車に対する減速制御を行うことができる車両の走行制御装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明の一態様による車両の走行制御装置は、自車両に搭載した自律センサを用いて自車走行路前方の走行環境を認識する第１の走行環境認識手段と、外部通信により車外から受信した情報に基づいて前記自車走行路前方の走行環境を認識する第２の走行環境認識手段と、前記第１の走行環境認識手段で認識した前記走行環境に基づいて前記自律センサによる視程距離を算出する視程距離算出手段と、前記第１の走行環境認識手段によって渋滞最後尾車両が認識されているとき、第１の減速度で前記渋滞最後尾車両の手前で停車するための第１の制御目標距離を算出し、前記第１の制御目標距離に基づく第１の減速制御を行う第１の減速制御手段と、前記第２の走行環境認識手段のみによって前記渋滞最後尾車両が認識されているとき、前記第１の減速度よりも小さい減速度である第２の減速度で前記渋滞最後尾車両の手前で停車するための第２の制御目標距離を算出し、前記第２の制御目標距離に基づく第２の減速制御を行う第２の減速制御手段と、前記第２の走行環境認識手段に設定された距離の推定誤差と前記視程距離の和が、前記第２の走行環境認識手段で認識した前記渋滞最後尾車両までの距離よりも大きいとき、減速制御を前記第２の減速制御から前記第１の減速制御に引き継ぐまでに必要な減速必要距離を算出し、前記第２の制御目標距離よりも手前から前記減速必要距離を加味したタイミングにて前記第２の減速制御を開始する開始タイミング変更手段と、を備えたことをものである。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の車両の走行制御装置によれば、見通しの悪い道路においても、急減速を行うことなく先行車に対する減速制御を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】自動運転システムの概略構成図
【図２】渋滞前減速制御ルーチンを示すフローチャート
【図３】見通しの悪いカーブの具体例を示す説明図
【図４】見通しの悪いカーブにおいて自律センサによる認識が困難な領域を例示する説明図
【図５】減速制御時における各パラメータを示す説明図
【図６】（ａ）は自律センサによる検知範囲が十分な場合の減速制御を示す説明図であって（ｂ）は自律センサによる検知範囲が不十分な場合の減速制御を示す説明図
【図７】カーブ走行時に道路側壁によって視界が遮られた場合の自律センサによる視程距離を示す説明図
【図８】カーブ走行時に隣車線を走行する車両によって視界が遮られた場合の自律センサによる視程距離を示す説明図
【図９】カーブ走行時に隣車線を走行する車両によって視界が遮られた場合の自律センサによる白線認識に基づく視程距離を示す説明図
【図１０】直進走行時に雨、霧、降雪、或いはトンネル入口等により視界が遮られた場合の視程距離を示す説明図
【図１１】直進走行時に逆光により視界が遮られた場合の視程距離を示す説明図
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面に基づいて本発明の一実施形態を説明する。図１に示す自動運転システム１は、自車両１００（図４〜図１１参照）に搭載されている。この自動運転システム１は、自車位置を検出する手段としてロケータユニット１１と第１の走行環境情報取得手段としてのカメラユニット２１とが搭載されている。
【００１７】
ロケータユニット１１は道路地図上の自車両１００の位置（自車位置）を推定すると共に、この自車位置の前方の道路地図データを取得する。一方、カメラユニット２１は自車両１００の前方の走行環境情報を取得して、走行車線の左右を区画する区画線、道路形状、先行車の有無等を認識すると共に、区画線中央の道路曲率、先行車との車間距離及び相対速度等を求める。
【００１８】
ロケータユニット１１は、ロケータ演算部１２と記憶手段としての高精度道路地図データベース１８とを有している。このロケータ演算部１２、後述する前方走行環境認識部２１ｄ、及び自動運転制御部２２は、ＣＰＵ，ＲＡＭ，ＲＯＭ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ベースマップ等の固定データ等が予め記憶されている。
【００１９】
このロケータ演算部１２の入力側に、自車両１００に作用する前後加速度を検出する加速度センサ１３、前後左右各車輪の回転速度から車速を検出する車速検出手段としての車輪速センサ１４、自車両１００の角速度或いは角加速度を検出するジャイロセンサ１５、複数の測位衛星から発信される測位信号を受信するＧＮＳＳ(Global Navigation Satelite System)受信機１６等、自車両１００の現在位置（自車位置）を推定するに際し、必要とするパラメータを検出するセンサ類が接続されている。更に、ロケータ演算部１２に対して道路地図上の目的地情報（住所、電話番号、モニタに表示された登録一覧からの選択等）を入力する目的地情報入力装置１７が接続されている。
【００２０】
又、ロケータ演算部１２は、道路地図情報取得部１２ａ、目標ルート作成演算部１２ｂを備えている。道路地図情報取得部１２ａはＧＮＳＳ受信機１６で受信した測位信号に基づき自車両１００の位置座標（緯度、経度）を取得し、この位置座標と目的地情報入力装置１７を介して入力された目的地の位置座標（緯度、経度）を、高精度道路地図データベース１８に記憶されている道路地図上にマップマッチングして、両位置を特定し、現在の自車位置から目的地までの道路地図情報を目標ルート作成演算部１２ｂに送信する。
【００２１】
尚、道路地図情報取得部１２ａは、トンネル内走行等のようにＧＮＳＳ受信機１６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では、車輪速センサ１４で検出した車輪速に基づき求めた車速、ジャイロセンサ１５で検出した角速度、加速度センサ１３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替えて、道路地図上の自車位置を推定する。
【００２２】
ところで、上述した高精度道路地図データベース１８はＨＤＤ等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、自動運転を行う際に必要とする車線データ（車線幅データ、車線中央位置座標データ、車線の進行方位角データ、制限速度等）を保有しており、この車線データは、道路地図上の各車線に数メートル間隔で格納されている。
【００２３】
目標ルート作成演算部１２ｂは、道路地図情報取得部１２ａでマップマッチングした現在位置と目的地とを結ぶ目標ルートを道路地図上に作成すると共に、自車両１００前方の目標ルート上に、自車両１００を走行車線（３車線であれば、左側車線、中央車線、右側車線の何れかの左右区画線の中央）に沿って自動走行させるための目標進行路を設定する。この目標進行路情報は自動運転制御部２２で読込まれる。
【００２４】
一方、カメラユニット２１は、自車両１００の車室内前部の上部中央に固定されており、車幅方向中央を挟んで左右対称な位置に配設されている自律センサとしてのメインカメラ２１ａ及びサブカメラ２１ｂ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）２１ｃ、及び前方走行環境認識部２１ｄとを有している。このカメラユニット２１は、両カメラ２１ａ，２１ｂで撮像した自車両１００前方の走行環境画像情報をＩＰＵ２１ｃにて所定に画像処理する。
【００２５】
前方走行環境認識部２１ｄは、ＩＰＵ２１ｃで画像処理された走行環境画像情報を読込み、この走行環境画像情報に基づき前方走行環境を認識する。認識する前方走行環境には、自車両１００が走行する進行路（自車進行路）の道路形状（左右を区画する区画線の中央の道路曲率[1/m]、及び左右区画線間の幅（車幅）)、自車進行路及び隣接する車線を走行する先行車が含まれている。更に、先行車を検出した場合は、この先行車との車間距離、及びこの車間距離の変化に基づいて求めた相対車速も前方走行環境に含まれる。この前方走行環境情報が自動運転制御部２２に送信される。
【００２６】
自動運転制御部２２は、渋滞情報取得部２２ａ、車両制御演算部２２ｂを備えており、入力側に、ロケータ演算部１２、前方走行環境認識部２１ｄ以外に、渋滞情報取得手段としての渋滞情報受信機３２が接続されている。この渋滞情報受信機３２は、ＶＩＣＳ（ Vehicle Information and Communication System：登録商標）センタに代表される道路交通情報配信センタから配信されるクラウド情報である走行環境情報としての道路交通情報を受信する。この道路交通情報の１つに渋滞情報がある。この渋滞情報は、所定時間（例えば、５[sec]）毎に更新されて配信される。すなわち、本実施形態において、渋滞情報取得部２２ａは、渋滞情報受信機３２とともに第２の走行環境認識手段としての機能を実現する。
【００２７】
又、この自動運転制御部２２の出力側に、警報手段としての警報装置３１、自車両１００を車線に沿って走行させる操舵制御部３３、強制ブレーキにより自車両１００を減速させるブレーキ制御部３４、自車両１００の車速を制御する加減速制御部３５が接続されている。
【００２８】
自動運転制御部２２の渋滞情報取得部２２ａは、渋滞情報受信機３２で受信した渋滞情報を取得する。ところで、渋滞は、一般に走行速度が２０〜４０[Km/h]以下であって、車列が１[Km]以上と定義されている。従って、所定時間経過後の渋滞車列は、渋滞停車が継続している場合を除けば進行方向に移動していることになる。この渋滞情報には、渋滞車列の距離、移動速度、及び先頭の車両と最後尾車両Ｐｅとの各位置座標等が含まれている。この渋滞情報は車両制御演算部２２ｂで読込まれる。
【００２９】
車両制御演算部２２ｂは、ＡＣＣ(Adaptive Cruise Control)機能を有している。従って、カメラユニット２１が目標進行路上に先行車を補足していない場合は、自車両１００をセット車速で走行させ、先行車が補足された場合は、所定車間距離を維持した状態で先行車に追従走行させる。このＡＣＣは自車両１００が渋滞車列の最後尾車両Ｐｅに接近する際に実行される渋滞前減速制御にも適用される。
【００３０】
この渋滞前減速制御において、車両制御演算部２２ｂは、基本的には、自律センサであるカメラユニット２１により取得した走行環境情報に基づいて最後尾車両Ｐｅが検出（捕捉）された場合には、第１の減速度として予め設定された減速度（ＡＣＣ制御において予め設定された基本減速度ａ_acc）を用いて最後尾車両Ｐｅの手前で自車両１００を停止させるために必要な第１の制御目標距離として追従停止距離Ｚ_accを算出し、最後尾車両Ｐｅまでのセンサ車間距離Ｚ_sensorが追従停止距離Ｚ_accを下回った場合には基本減速度ａ_accを用いた第１の減速制御（追従減速制御）を行う。
【００３１】
その一方で、走行環境によっては、最後尾車両Ｐｅに対して接近するまで、当該最後尾車両Ｐｅを検出できない場合がある。このようなケースとして、例えば、図３，４，７に示すように、自車走行路（自車走行レーン）の前方にカーブが存在し、且つ、当該カーブに沿って設けられた側壁により、カメラユニット２１の検出範囲が一部遮られる場合等が該当する。或いは、例えば、図８，９に示すように、自車走行路前方にカーブが存在し、且つ、自車走行路よりも旋回方向内側の隣接車線を走行する車両等の障害物により、カメラユニット２１の検出範囲が一部遮られる場合等が該当する。或いは、例えば、図１０に示すように、自車走行路前方が直進路等であっても、雨、霧、降雪、またはトンネル入口等により前方の視界が遮られる場合が該当する。或いは、例えば、図１１に示すように、自車走行路前方が直進路等であっても、逆光により前方の視界が遮られる場合が該当する。
【００３２】
これらの場合であって、渋滞情報取得部２２ａからのクラウド情報のみにより、カメラユニット２１よりも先に最後尾車両Ｐｅを検出（捕捉）した場合には、車両制御演算部２２ｂは、予め設定した第２の減速度（基本減速度ａ_accよりも小さい予備的な減速度である予備減速度ａ_cloud）を用いて最後尾車両Ｐｅの手前で自車両１００を停止させるために必要な第２の制御目標距離として予備減速距離Ｚ_predecを算出し、クラウド情報から捕捉した最後尾車両Ｐｅまでの道のり距離である車間距離（クラウド車間距離Ｚ_cloud）が予備減速距離Ｚ_predecを下回った場合には予備減速度ａ_cloudを用いた第２の減速制御（予備減速制御）を行う。
【００３３】
ところで、このようなクラウド情報に基づく予備減速は、基本減速度ａ_accを用いた減速制御に引き継ぐことを前提とするものであり、そもそもクラウド車間距離Ｚ_cloud自体が所定の誤差を有していることを前提とする。なお、このような誤差は、クラウド推定誤差Z_errとして、ＶＩＣＳ等の精度からある程度予測可能であり、固定値として扱うことができる。
【００３４】
従って、カメラユニット２１により走行環境情報を認識可能な距離である視程距離Ｚ_visが短い場合であって、且つ、クラウド車間距離Ｚ_cloudの誤差が大きい場合、仮にクラウド情報に基づく予備減速を行っていたとしても、当該予備減速が不十分な場合がある。そこで、車両制御演算部２２ｂは、カメラユニット２１による視程距離Ｚ_visを算出すると共に、算出した視程距離Ｚ_visとクラウド推定誤差Ｚ_errの和が予備減速距離Ｚ_predecよりも大きいとき、現在の自車速Ｖ_accにおいて、予備減速から追従減速に引き継ぐまでに必要な距離である減速必要距離Ｚ_reqを算出する。そして、視程距離Ｚ_visとクラウド推定誤差Ｚ_errと減速必要距離Ｚ_reqの和が、クラウド車間距離Ｚ_cloudよりも大きくなったとき、予備減速距離Ｚ_predecに到達していない場合であっても予備減速制御を開始する。
【００３５】
このように、本実施形態において、車両制御演算部２２ｂは、視程距離算出手段、第１の減速制御手段、第２の減速制御手段、及び開始タイミング変更手段としての各機能を実現する。
【００３６】
上述した車両制御演算部２２ｂでの渋滞前減速制御は、具体的には図２に示す渋滞前減速制御ルーチンのフローチャートに従って実行される。
【００３７】
このルーチンは設定時間毎に繰り返し実行されるものであり、ルーチンがスタートすると、車両制御演算部２２ｂは、先ず、ステップＳ１０１において、カメラユニット２１により認識した走行環境情報から、渋滞の最後尾車両を検出しているか否かを調べる。
【００３８】
そして、車両制御演算部２２ｂは、ステップＳ１０１において、最後尾車両を検出していないと判定した場合にはステップＳ１０２に進み、最後尾車両を検出したと判定した場合にはステップＳ１１２に進む。
【００３９】
ステップＳ１０１からステップＳ１０２に進むと、車両制御演算部２２ｂは、渋滞情報取得部２２ａから渋滞情報を読み込み、続くステップＳ１０３において、自車両１００の前方所定距離以内に渋滞が存在するか否かを調べる。
【００４０】
そして、車両制御演算部２２ｂは、ステップＳ１０３において、所定距離以内に渋滞が存在すると判定した場合にはステップＳ１０４に進み、所定距離以内に渋滞が存在しないと判定した場合にはそのままルーチンを抜ける。
【００４１】
ステップS１０３からステップS１０４に進むと、車両制御演算部２２ｂは、渋滞情報取得部２２ａから読み込んだ渋滞情報に基づく最後尾車両に対し、自車両１００が現在の車速から予め設定された予備減速度ａ_cloudのみを用いて予備的な減速を行ったときに、最後尾車両の手前で停止すのに必要な距離である予備減速距離Ｚ_predecを算出する。
【００４２】
この予備減速距離Ｚ_predecは、例えば、以下の（１）式に基づいて算出される。
【００４３】
Ｚ_predec＝Ｖ_acc２／（２・ａ_cloud）      …（１）
【００４４】
なお、（１）式において、Ｖ_accは、追従者間距離制御における自車速である。
【００４５】
ステップＳ１０４からステップＳ１０５に進むと、車両制御演算部２２ｂは、カメラユニット２１により認識した走行環境情報から、車載カメラによる視程距離Ｚ_visを算出する。
【００４６】
この視程距離Ｚ_visは、カメラユニット２１により認識した走行環境情報に応じて、種々のパターンにより算出される。例えば、自車走行路前方にカーブが存在し、且つ、当該カーブに沿って設けられた側壁により、カメラユニット２１の検出範囲が一部遮られる場合の視程距離Ｚ_visとしては、図７に示す関係に基づいて、自車走行路を１００％視認可能な地点までの視程距離Ｚ_vis(100%)と、自車走行路を５０％視認可能な地点までの視程距離Ｚ_vis(50%)と、自車走行路を視認不能な地点までの視程距離Ｚ_vis(0%)を、以下の（２）式〜（４）式を用いて算出することが可能である。
【００４７】
Ｚ_vis(100%)＝（Ｒ_lane２−（Ｒ_lane−ｄ_wall）２）１／２  …（２）
【００４８】
Z_vis(50%)＝Ｚ_vis(100%)・２  …（３）
【００４９】
Ｚ_vis(0%)＝（（Ｒ_lane＋ｄ_lane）２−Ｒ_wall２）１／２＋Ｚ_vis(100%)  …（４）
【００５０】
ここで、式中において、Ｒ_laneは道路半径、Ｒ_wallは壁面半径、ｄ_laneは道路幅の半値、ｄ_wallは道路中心から壁面までの距離である。
【００５１】
また、例えば、自車走行路前方にカーブが存在し、且つ、自車走行路よりも旋回方向内側の隣接車線を走行する車両等の障害物により、カメラユニット２１の検出範囲が一部遮られる場合の視程距離Ｚ_visとしては、図８に示す関係に基づいて、自車走行路を１００％視認可能な地点までの視程距離Ｚ_vis(100%)と、自車走行路を５０％視認可能な地点までの視程距離Ｚ_vis(50%)と、自車走行路を視認不能な地点までの視程距離Ｚ_vis(0%)を、以下の（５）式〜（７）式を用いて算出することが可能である。
【００５２】
Ｚ_vis(100%)＝（Ｒ_lane２−（Ｒ_lane−ｄ_obs）２）１／２  …（５）
【００５３】
Z_vis(50%)＝Ｚ_vis(100%)・２  …（６）
【００５４】
Ｚ_vis(0%)＝（（Ｒ_lane＋ｄ_lane）２−Ｒ_obs２）１／２＋Ｚ_vis(100%)  …（７）
【００５５】
ここで、式中において、Ｒ_obsはカーブ中心から障害物までの距離（例えば、障害物が車両である場合には車両の旋回半径）、ｄ_obsは道路中心から障害物までの距離である。
【００５６】
或いは、例えば、図９に示すように、自車走行路を区画する旋回方向内側の白線及び旋回方向外側の白線に基づいて自車走行路を１００％視認可能な地点までの視程距離Ｚ_vis(100%)と、自車走行路を５０％視認可能な地点までの視程距離Ｚ_vis(50%)と、自車走行路を視認不能な地点までの視程距離Ｚ_vis(0%)を、以下の（８）式〜（１０）式を用いて算出することが可能である。
【００５７】
Ｚ_vis(100%)＝Ｚ_linein  …（８）
【００５８】
Z_vis(50%)＝Ｚ_vis(100%)・２  …（９）
【００５９】
Ｚ_vis(0%)＝Ｚ_lineout  …（１０）
【００６０】
ここで、Ｚ_lineinは旋回方向内側の白線の視認可能な距離、Ｚ_lineoutは旋回方向外側の白線の視認可能な距離である。
【００６１】
なお、このようなカーブにおける視程距離Ｚ_visとしては、何れを用いても構わないが、以下の制御において、例えば、視程距離Ｚ_vis(50%)を好適に用いることが可能である。
【００６２】
また、例えば、図１０，１１に示すように、自車走行路前方が直進路等であっても、雨、霧、降雪、またはトンネル入口等により前方の視界が遮られる場合、或いは、自車走行路前方が直進路等であっても、逆光により前方の視界が遮られる場合の視程距離Ｚ_visとしては、白線の視認可能な距離Ｚ_lineを用いることが可能である。
【００６３】
ステップＳ１０５からステップＳ１０６に進むと、車両制御演算部２２ｂは、予め設定された基本減速度ａ_accを用いて自車両１００を減速させた際に、視程距離内において停止することが可能な最大車速である視程内停止可能車速V_visを算出する。
【００６４】
この視程内停止可能車速Ｖ_visは、例えば、以下の（１１）式に基づいて算出される。
【００６５】
Ｖ_vis＝（２・ａ_acc・Ｚ_vis）１／２  …（１１）
【００６６】
そして、ステップＳ１０６からステップＳ１０７に進むと、車両制御演算部２２ｂは、視程距離Ｚ_visとクラウド推定誤差Ｚ_errの和が、自車両１００から渋滞情報取得部２２ａで取得した渋滞最後尾車両Ｐｅまでのクラウド車間距離Ｚ_cloudよりも大きいか否かを調べる。
【００６７】
そして、車両制御演算部２２ｂは、ステップＳ１０７において、視程距離Ｚ_visとクラウド推定誤差Ｚ_errの和がクラウド車間距離Ｚ_cloudよりも大きいと判断した場合にはステップＳ１０８に進み、視程距離Ｚ_visとクラウド推定誤差Ｚ_errの和がクラウド車間距離Ｚ_cloud以下であると判断した場合にはステップＳ１１０に進む。
【００６８】
なお、視程距離Ｚ_visとクラウド推定誤差Ｚ_errの和がクラウド車間距離Ｚ_cloudよりも大きい場合とは、渋滞情報取得部２２ａで現在取得されている渋滞最後尾車両Ｐｅが次の瞬間にカメラユニット２１によって突然検出される可能性がある場合である。一方、視程距離Ｚ_visとクラウド推定誤差Ｚ_errの和がクラウド車間距離Ｚ_cloud以下である場合とは、渋滞情報取得部２２ａで現在取得されている渋滞最後尾車両Ｐｅが次の瞬間にカメラユニット２１によって突然検出される可能性が低い場合である。
【００６９】
ステップＳ１０７からステップＳ１０８に進むと、車両制御演算部２２ｂは、予備減速距離Ｚ_predecがクラウド車間距離Ｚ_cloudよりも大きいか否かを調べる。
【００７０】
そして、車両制御演算部２２ｂは、ステップＳ１０８において、予備減速距離Ｚ_predecがクラウド車間距離Ｚ_cloudよりも大きいと判断した場合にはステップＳ１０９に進み、予備減速距離Ｚ_predecがクラウド車間距離Ｚ_cloud以下であると判断した場合にはそのままルーチンを抜ける。
【００７１】
また、ステップＳ１０７からステップＳ１１０に進むと、車両制御演算部２２ｂは、渋滞情報取得部２２ａで取得されている位置に渋滞最後尾車両Ｐｅが存在すると仮定した場合に、当該渋滞最後尾車両Ｐｅに対する減速を行うに際し、基本減速度ａ_accによる減速に引き継ぐ前に、予備減速度ａ_cloudを用いた減速に必要な距離である減速必要距離Ｚ_reqを算出する。換言すれば、ステップＳ１１０において、車両制御演算部２２ｂは、予備減速度ａ_cloudを用いた減速により、自車速Ｖ_accを視程内停止可能車速Ｖ_visまで減速させるために必要な距離として、減速必要距離Ｚ_reqを算出する。
【００７２】
この減速必要距離Ｚ_reqは、例えば、以下の（１２）式に基づいて算出される。
【００７３】
Ｚ_req＝（Ｖ_acc−（２・ａ_acc）１／２）２）／（２・ａ_cloud）  …（１２）
【００７４】
ステップＳ１１０からステップＳ１１１に進むと、車両制御演算部２２ｂは、視程距離Ｚ_visとクラウド推定誤差Ｚ_errと減速必要距離Ｚ_reqの和がクラウド車間距離Ｚ_cloudよりも大きいか否かを調べる。ここで、視程距離Ｚ_visとクラウド推定誤差Ｚ_errと減速必要距離Ｚ_reqの和とは、渋滞最後尾車両Ｐｅに対する予備減速度ａ_cloudによる予備的な減速を開始した後、カメラユニット２１により実際の渋滞最後尾車両Ｐｅを検出して通常の追従減速を開始した場合にも基本減速度ａ_accよりも大きい減速度を用いることなく自車両１００を渋滞最後尾車両Ｐｅの手前で停止させるために必要な最小距離である。
【００７５】
そして、車両制御演算部２２ｂは、ステップＳ１１１において、視程距離Ｚ_visとクラウド推定誤差Ｚ_errと減速必要距離Ｚ_reqの和がクラウド車間距離Ｚ_cloudよりも大きいと判断した場合にはステップＳ１０９に進み、視程距離Ｚ_visとクラウド推定誤差Ｚ_errと減速必要距離Ｚ_reqの和がクラウド車間距離Ｚ_cloud以下であると判断した場合にはそのままルーチンを抜ける。
【００７６】
ステップＳ１０８或いはステップＳ１１１からステップＳ１０９に進むと、車両制御演算部２２ｂは、予備減速度ａ_cloudによる減速を行った後、ルーチンを抜ける。
【００７７】
また、ステップＳ１０１からステップＳ１１２に進むと、車両制御演算部２２ｂは、カメラユニット２１により検出した実際の最後尾車両Ｐｅまでの車間距離であるセンサ車間距離Ｚ_sensorを算出する。
【００７８】
続くステップＳ１１３において、車両制御演算部２２ｂは、基本減速度ａ_accを用いた減速により、自車速Ｖ_accで走行中の自車両１００を渋滞最後尾車両Ｐｅの手前で停止させるために必要な距離として、追従停止距離Ｚ_accを算出する。
【００７９】
この追従停止距離Ｚ_accは、例えば、以下の（１３）式に基づいて算出される。
【００８０】
Ｚ_acc＝（Ｖ_acc２）／（２・ａ_acc）  …（１３）
【００８１】
続くステップＳ１１４に進むと、車両制御演算部２２ｂは、センサ車間距離Ｚ_sensorが追従停止距離Ｚ_accよりも大きいか否かを調べる。
【００８２】
そして、車両制御演算部２２ｂは、ステップＳ１１４において、センサ車間距離Ｚ_sensorが追従停止距離Ｚ_acc以下であると判断した場合には、そのままルーチンを抜ける。
【００８３】
一方、車両制御演算部２２ｂは、ステップＳ１１４において、センサ車間距離Ｚ_sensorが追従停止距離Ｚ_accよりも大きいと判断した場合には、ステップＳ１１５に進み、基本減速度ａ_accによる減速を行った後、ルーチンを抜ける。
【００８４】
このような実施形態によれば、車両制御演算部２２ｂは、カメラユニット２１で認識した走行環境に基づいてステレオカメラによる視程距離Ｚ_visを算出するとともに、自車走行路前方に渋滞最後尾車両Ｐｅが認識されているとき基本減速度ａ_accを用いて自車速Ｖ_accを減速させて渋滞最後尾車両Ｐｅの手前で停車させるための追従停止距離Ｚ_accを算出し、追従停止距離Ｚ_accに基づく減速制御を行うとともに、渋滞情報取得部２２ａのみによって渋滞最後尾車両Ｐｅが認識されているとき基本減速度ａ_accよりも小さい予備減速度ａ_cloudを用いて自車速Ｖ_accを減速させて渋滞最後尾車両Ｐｅの手前で停車させるための予備減速距離Ｚ_predecを算出し、基本減速度ａ_accによる減速に引き継ぐまでの間は予備減速距離Ｚ_predecに基づく減速制御を行う構成において、渋滞情報取得部２２ａに設定されたクラウド推定誤差Ｚ_errと視程距離Ｚ_visの和が、渋滞情報取得部２２ａによって認識した渋滞最後尾車両Ｐｅまでの距離であるクラウド車間距離Ｚ_cloudよりも大きいとき、減速制御を予備減速度ａ_cloudによる減速制御から基本減速度ａ_accによる減速に引き継ぐまでに必要な減速必要距離Ｚ_reqを算出し、予備減速距離Ｚ_predecよりも手前から、減速必要距離Ｚ_reqに基づくタイミングにて予備減速度ａ_cloudによる減速制御を行うことにより、見通しの悪い道路等においても、急減速を行うことなく先行車に対する減速制御を行うことができる。
【００８５】
すなわち、渋滞情報取得部２２ａによってのみ渋滞最後尾車両Ｐｅが認識されている場合において、例えば、図６（ａ）に示すように、クラウド推定誤差Ｚ_errと視程距離Ｚ_visの和がクラウド車間距離Ｚ_cloud以下であるときは視程距離Ｚ_visが十分な距離であり、予備減速距離Ｚ_predecに基づくタイミングで予備減速度ａ_cloudを用いた減速制御を開始することにより、不必要に早いタイミングで減速制御を開始することなく、カメラユニット２１によって渋滞最後尾車両Ｐｅを検出した際に、適切な車速で基本減速度ａ_accを用いた減速制御に引き継ぐことができる。
【００８６】
一方、例えば、図６（ｂ）に示すように、クラウド推定誤差Ｚ_errと視程距離Ｚ_visの和がクラウド車間距離Ｚ_cloudよりも大きいときは視程距離Ｚ_visが不十分な距離である可能性を考慮し、減速必要距離Ｚ_reqを加味したタイミング（すなわち、視程距離補正したタイミング）で予備減速度ａ_cloudを用いた減速制御を開始することにより、カメラユニット２１により渋滞最後尾車両Ｐｅを比較的近距離で検出した際にも、渋滞情報取得部２２ａによる認識誤差に起因して予備減速度ａ_cloudによる減速が不十分となることを回避することができ、この場合においても、適切な車速で基本減速度ａ_accを用いた減速制御に引き継ぐことができる。
【００８７】
なお、本発明は、以上説明した各実施形態に限定されることなく、種々の変形や変更が可能であり、それらも本発明の技術的範囲内である。例えば、上述の実施形態においては、自律センサとしてステレオカメラを用いた一例について説明したが、レーザーレーダ等の他のセンサを自律センサとして用いても良いことは勿論である。
【符号の説明】
【００８８】
１  …  自動運転システム
１１  …  ロケータユニット
１２  …  ロケータ演算部
１２ａ  …  道路地図情報取得部
１２ｂ  …  目標ルート作成演算部
１３  …  加速度センサ
１４  …  車輪速センサ
１５  …  ジャイロセンサ
１６  …  ＧＮＳＳ受信機
１７  …  目的地情報入力装置
１８  …  高精度道路地図データベース
２１  …  カメラユニット
２１ａ  …  メインカメラ
２１ｂ  …  サブカメラ
２１ｃ  …  画像処理ユニット（ＩＰＵ）
２１ｄ  …  前方走行環境認識部
２２  …  自動運転制御部
２２ａ  …  渋滞情報取得部
２２ｂ  …  車両制御演算部
３１  …  警報装置
３２  …  渋滞情報受信機
３３  …  操舵制御部
３４  …  ブレーキ制御部
３５  …  加減速制御部
１００  …  自車両
Ｖ_vis  …  視程内停止可能車速
Ｖ_acc  …  自車速
Ｚ_cloud  …  クラウド車間距離
Ｚ_vis  …  視程距離
Ｚ_err  …  クラウド推定誤差
Ｚ_predec  …  予備減速距離
Ｚ_req  …  減速必要距離
Ｚ_sensor  …  センサ車間距離
Ｚ_acc  …  追従停止距離
ａ_acc  …  基本減速度
ａ_cloud  …  予備減速度
【図１】
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【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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