(57)【要約】  車両の自動運転の制御を行う車両制御装置は、車両の周囲の状況に関する情報を取得し、複数の位置についての、将来の時点で周囲に存在する物体が存在する確率に関する第１の値と、所定のドライバーの走行データに基づく第２の値とを、車両の周囲の状況に関する情報に基づいて取得し、ここで、第２の値は車両が走行する領域のうちの一部について定義されたモデルを用いて特定され、ここで、モデルが定義されていない領域を車両が走行する場合には、車両が走行している位置を挟む２つの領域で定義されている２つのモデルを用いてそれぞれ取得される２つの値を組み合わせることにより第２の値が特定され、第１の値と第２の値との組み合わせに基づいて、複数の将来の時点における車両を存在させる位置を複数の位置から選択して、車両を移動させる軌道を決定する。
2018220853.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の自動運転の制御を行う車両制御装置であって、
前記車両の周囲の状況に関する情報を取得し、
複数の位置についての、将来の時点で前記周囲に存在する物体が存在する確率に関する第１の値と、所定のドライバーの走行データに基づく第２の値とを、前記情報に基づいて取得し、ここで、前記第２の値は車両が走行する領域のうちの一部について定義されたモデルを用いて特定され、ここで、モデルが定義されていない領域を前記車両が走行する場合には、当該車両が走行している位置を挟む２つの領域で定義されている２つのモデルを用いてそれぞれ取得される２つの値を組み合わせることにより前記第２の値が特定され、
前記第１の値と前記第２の値との組み合わせに基づいて、複数の将来の時点における前記車両を存在させる位置を前記複数の位置から選択して、前記車両を移動させる軌道を決定する、
ように構成されることを特徴とする車両制御装置。
【請求項２】
前記第２の値は、モデルが定義されていない領域を前記車両が走行する場合、前記車両と前記２つの領域のそれぞれとの距離に応じて、前記車両との距離が近い方の領域に対応するモデルを用いて取得される値の影響が、前記車両との距離が遠い方の領域に対応するモデルを用いて取得される値より大きくなるような値として特定される、
ことを特徴とする請求項１に記載の車両制御装置。
【請求項３】
前記第１の値は、前記周囲に存在する物体が存在する位置に応じて定まるモデルを用いて特定される、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の車両制御装置。
【請求項４】
前記周囲に存在する物体の属性および位置に応じて、前記第１の値を特定する際に用いられるモデルが決定される、
ことを特徴とする請求項３に記載の車両制御装置。
【請求項５】
前記第１の値の特定に用いられるモデルと、前記第２の値の特定に用いられるモデルとは、別個に設定される、
ことを特徴とする請求項３又は４に記載の車両制御装置。
【請求項６】
前記第１の値は、前記車両によらず特定され、
前記第２の値は、前記周囲に存在する物体によらず特定される、
ことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の車両制御装置。
【請求項７】
請求項１から６のいずれか１項に記載の車両制御装置を有する車両。
【請求項８】
車両の自動運転の制御を行うために車両制御装置によって実行される方法であって、
前記車両の周囲の状況に関する情報を取得することと、
複数の位置についての、将来の時点で前記周囲に存在する物体が存在する確率に関する第１の値と、所定のドライバーの走行データに基づく第２の値とを、前記情報に基づいて取得することであって、ここで、前記第２の値は車両が走行する領域のうちの一部について定義されたモデルを用いて特定され、ここで、モデルが定義されていない領域を前記車両が走行する場合には、当該車両が走行している位置を挟む２つの領域で定義されている２つのモデルを用いてそれぞれ取得される２つの値を組み合わせることにより前記第２の値が特定されることと、
前記第１の値と前記第２の値との組み合わせに基づいて、複数の将来の時点における前記車両を存在させる位置を前記複数の位置から選択して、前記車両を移動させる軌道を決定することと、
を含むことを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動運転車の制御のための車両制御装置及び方法に関するものであり、具体的には、車両の制御技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両の自動運転は、車両の周囲の環境を認知し、その認知結果に基づいて車両の進む軌道を決定し、その起動へ車両を実際に進行させる操舵制御によって実現される。ここで、軌道の決定時には、路上又はその周辺の移動物体および静止物体の位置を特定すると共に、移動物体の将来の１つ以上の時点における予想位置を推定し、それらの特定及び推定の結果に応じて、車両が将来の各時点で存在すべき位置を決定する。例えば、各時点において、物体が存在しない領域に車両が存在するように、車両の存在すべき位置が決定される。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
上述のような軌道の決定では、例えば多数の移動物体が存在する場合に、ある時点における物体の予想位置が広範に分布し、結果としてその時点で車両が存在できる位置がなくなってしまい、軌道を確立することができなくなってしまいうる。【０００４】
本発明は、少なくともこの課題を解決するものであり、自動運転車両において状況に応じて適切な軌道を決定可能とすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一態様に係る車両制御装置は、車両の自動運転の制御を行う車両制御装置であって、前記車両の周囲の状況に関する情報を取得し、複数の位置についての、将来の時点で前記周囲に存在する物体が存在する確率に関する第１の値と、所定のドライバーの走行データに基づく第２の値とを、前記情報に基づいて取得し、ここで、前記第２の値は車両が走行する領域のうちの一部について定義されたモデルを用いて特定され、ここで、モデルが定義されていない領域を前記車両が走行する場合には、当該車両が走行している位置を挟む２つの領域で定義されている２つのモデルを用いてそれぞれ取得される２つの値を組み合わせることにより前記第２の値が特定され、前記第１の値と前記第２の値との組み合わせに基づいて、複数の将来の時点における前記車両を存在させる位置を前記複数の位置から選択して、前記車両を移動させる軌道を決定する、ように構成されることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、自動運転車両において状況に応じて適切な軌道を決定することができる。【０００７】
本発明のその他の特徴及び利点は、添付図面を参照とした以下の説明により明らかになるであろう。なお、添付図面においては、同じ若しくは同様の構成には、同じ参照番号を付す。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
添付図面は明細書に含まれ、その一部を構成し、本発明の実施の形態を示し、その記述と共に本発明の原理を説明するために用いられる。
【図１】車両制御装置のブロック図。
【図２】移動物体が存在することが想定される範囲の例を示す図。
【図３】所定のドライバーの走行データに基づく値を計算する位置の例を示す図。
【図４】物体に関する値と所定のドライバーの走行データに基づく値との分布と、決定される車両の位置との関係の例を示す図。
【図５】決定される軌道の例を示す図。
【図６】処理の流れの例を示すフローチャート。
【図７】車両の位置とシーンとの関係及び第２の分布を算出する際の処理の概要を説明する図。
【図８】第１の分布とモデルとの関係を説明する図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態について説明する。
【００１０】
（車両制御装置の構成）
図１に、車両１を制御するための、本実施形態に係る車両制御装置のブロック図を示す。図１において、車両１はその概略が平面図と側面図とで示されている。車両１は一例としてセダンタイプの四輪の乗用車である。
【００１１】
図１の制御装置は、制御ユニット２を含む。制御ユニット２は車内ネットワークにより通信可能に接続された複数のＥＣＵ２０〜２９を含む。各ＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｕｎｉｔ）は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）に代表されるプロセッサ、半導体メモリ等の記憶デバイス、外部デバイスとのインタフェース等を含む。記憶デバイスにはプロセッサが実行するプログラムやプロセッサが処理に使用するデータ等が格納される。各ＥＣＵはプロセッサ、記憶デバイスおよびインタフェース等を複数備えていてもよい。
【００１２】
以下、各ＥＣＵ２０〜２９が担当する機能等について説明する。なお、ＥＣＵの数や、担当する機能については、車両１の適宜設計可能であり、本実施形態よりも細分化したり、あるいは、統合することが可能である。
【００１３】
ＥＣＵ２０は、車両１の自動運転に関わる制御を実行する。自動運転においては、車両１の操舵と、加減速の少なくともいずれか一方を自動制御する。
【００１４】
ＥＣＵ２１は、電動パワーステアリング装置３を制御する。電動パワーステアリング装置３は、ステアリングホイール３１に対する運転者の運転操作（操舵操作）に応じて前輪を操舵する機構を含む。また、電動パワーステアリング装置３は操舵操作をアシストしたり、あるいは、前輪を自動操舵するための駆動力を発揮するモータや、操舵角を検知するセンサ等を含む。車両１の運転状態が自動運転の場合、ＥＣＵ２１は、ＥＣＵ２０からの指示に対応して電動パワーステアリング装置３を自動制御し、車両１の進行方向を制御する。
【００１５】
ＥＣＵ２２および２３は、車両の周囲状況を検知する検知ユニット４１〜４３の制御および検知結果の情報処理を行う。検知ユニット４１は、車両１の前方を撮影するカメラであり（以下、カメラ４１と表記する場合がある。）、本実施形態の場合、車両１のルーフ前部に２つ設けられている。カメラ４１が撮影した画像の解析により、物標の輪郭抽出や、道路上の車線の区画線（白線等）を抽出可能である。
【００１６】
検知ユニット４２は、ライダ（レーザレーダ）であり（以下、ライダ４２と表記する場合がある）、車両１の周囲の物標を検知したり、物標との距離を測距する。本実施形態の場合、ライダ４２は５つ設けられており、車両１の前部の各隅部に１つずつ、後部中央に１つ、後部各側方に１つずつ設けられている。検知ユニット４３は、ミリ波レーダであり（以下、レーダ４３と表記する場合がある）、車両１の周囲の物標を検知したり、物標との距離を測距する。本実施形態の場合、レーダ４３は５つ設けられており、車両１の前部中央に１つ、前部各隅部に１つずつ、後部各隅部に一つずつ設けられている。
【００１７】
ＥＣＵ２２は、一方のカメラ４１と、各ライダ４２の制御および検知結果の情報処理を行う。ＥＣＵ２３は、他方のカメラ４２と、各レーダ４３の制御および検知結果の情報処理を行う。車両の周囲状況を検知する装置を二組備えたことで、検知結果の信頼性を向上でき、また、カメラ、ライダ、レーダといった種類の異なる検知ユニットを備えたことで、車両の周辺環境の解析を多面的に行うことができる。
【００１８】
ＥＣＵ２４は、ジャイロセンサ５、ＧＰＳセンサ２４ｂ、通信装置２４ｃの制御および検知結果あるいは通信結果の情報処理を行う。ジャイロセンサ５は車両１の回転運動を検知する。ジャイロセンサ５の検知結果や、車輪速等により車両１の進路を判定することができる。ＧＰＳセンサ２４ｂは、車両１の現在位置を検知する。通信装置２４ｃは、地図情報や交通情報を提供するサーバと無線通信を行い、これらの情報を取得する。ＥＣＵ２４は、記憶デバイスに構築された地図情報のデータベース２４ａにアクセス可能であり、ＥＣＵ２４は現在地から目的地へのルート探索等を行う。
【００１９】
ＥＣＵ２５は、車車間通信用の通信装置２５ａを備える。通信装置２５ａは、周辺の他車両と無線通信を行い、車両間での情報交換を行う。
【００２０】
ＥＣＵ２６は、パワープラント６を制御する。パワープラント６は車両１の駆動輪を回転させる駆動力を出力する機構であり、例えば、エンジンと変速機とを含む。ＥＣＵ２６は、例えば、アクセルペダル７Ａに設けた操作検知センサ７ａにより検知した運転者の運転操作（アクセル操作あるいは加速操作）に対応してエンジンの出力を制御したり、車速センサ７ｃが検知した車速等の情報に基づいて変速機の変速段を切り替える。車両１の運転状態が自動運転の場合、ＥＣＵ２６は、ＥＣＵ２０からの指示に対応してパワープラント６を自動制御し、車両１の加減速を制御する。
【００２１】
ＥＣＵ２７は、方向指示器８を含む灯火器（ヘッドライト、テールライト等）を制御する。図１の例の場合、方向指示器８は車両１の前部、ドアミラーおよび後部に設けられている。
【００２２】
ＥＣＵ２８は、入出力装置９の制御を行う。入出力装置９は運転者に対する情報の出力と、運転者からの情報の入力の受け付けを行う。音声出力装置９１は運転者に対して音声により情報を報知する。表示装置９２は運転者に対して画像の表示により情報を報知する。表示装置９２は例えば運転席表面に配置され、インストルメントパネル等を構成する。なお、ここでは、音声と表示を例示したが振動や光により情報を報知してもよい。また、音声、表示、振動または光のうちの複数を組み合わせて情報を報知してもよい。更に、報知すべき情報のレベル（例えば緊急度）に応じて、組み合わせを異ならせたり、報知態様を異ならせてもよい。
【００２３】
入力装置９３は運転者が操作可能な位置に配置され、車両１に対する指示を行うスイッチ群であるが、音声入力装置も含まれてもよい。
【００２４】
ＥＣＵ２９は、ブレーキ装置１０やパーキングブレーキ（不図示）を制御する。ブレーキ装置１０は例えばディスクブレーキ装置であり、車両１の各車輪に設けられ、車輪の回転に抵抗を加えることで車両１を減速あるいは停止させる。ＥＣＵ２９は、例えば、ブレーキペダル７Ｂに設けた操作検知センサ７ｂにより検知した運転者の運転操作（ブレーキ操作）に対応してブレーキ装置１０の作動を制御する。車両１の運転状態が自動運転の場合、ＥＣＵ２９は、ＥＣＵ２０からの指示に対応してブレーキ装置１０を自動制御し、車両１の減速および停止を制御する。ブレーキ装置１０やパーキングブレーキは車両１の停止状態を維持するために作動することもできる。また、パワープラント６の変速機がパーキングロック機構を備える場合、これを車両１の停止状態を維持するために作動することもできる。
【００２５】
（処理の概要）
本実施形態では、ＥＣＵ２０が車両１の自動運転に関わる制御を実行する。ＥＣＵ２０は、運転者により目的地と自動運転が指示されると、ＥＣＵ２４により探索された案内ルートにしたがって、目的地へ向けて車両１の走行を自動制御する。自動制御の際、ＥＣＵ２０は、ＥＣＵ２２および２３から車両１の周囲状況に関する情報を取得し、取得した情報に基づいて、短期間（例えば５秒間）で車両１が走行すべき軌道を特定する。この軌道の特定は、所定時間（例えば０．１秒）刻みで車両１の位置を決定することによって行われる。例えば、０．１秒刻みで５秒間分の軌道を特定する場合、０．１秒後から５．０秒後までの５０個の時点における車両１の位置がそれぞれ決定され、この５０個の点が結ばれる軌道が車両１の進むべき軌道として決定される。なお、ここでの「短期間」は、車両１が走行する全行程と比較して大幅に短い期間であり、例えば、検知ユニットが周囲の環境を検知できる範囲や、車両１の制動に必要な時間等に基づいて定められる。また、「所定時間」は、周囲の環境の変化に車両１が適応することができるような短さに設定される。ＥＣＵ２０は、このようにして特定した軌道に従って、ＥＣＵ２１、ＥＣＵ２６および２９に指示して、車両１の操舵、駆動、制動を制御する。
【００２６】
ここで、ＥＣＵ２０が実行する、車両１の短期間の軌道の特定について説明する。図２は、ある瞬間における、車両１が走行中の路上及びその周囲の状態と、将来の状態を予測するために用いる将来に物体が存在することが予想される範囲を示す図である。車両１は、線２０１及び２０２（例えば車道外側線、路側帯、ガードレール、縁石等に対応する線）によって示される車両が走行可能な範囲のうち、中央線２０３で区切られた左側の車線を（図２では下側から上側へ）走行している。車両１の進行方向には、歩行者２０４と他車両２０５が存在する。なお、図２では、簡単のため、１台の他車両と１人の歩行者のみを示しているが、例えば自転車や二輪車等の他の交通参加者や障害物等の非交通参加者が、路上又はその周囲に存在しうる。また、２台以上の他車両や２人以上の歩行者が存在することも想定されうる。
【００２７】
図２において、歩行者２０４が将来存在すると想定される範囲を、歩行者２０４を囲む一点鎖線２１１、点線２１２、及び二点鎖線２１３によって表している。ここで、点線２１２の範囲は、一点鎖線２１１の範囲よりも後の時点において歩行者２０４が存在すると想定される範囲であり、同様に、二点鎖線２１３の範囲は、点線２１２の範囲よりも後の時点において歩行者２０４が存在すると想定される範囲である。なお、各領域における歩行者２０４の存在確率は、例えば、円の中心を中心とする二次元正規分布に従いうる。なお、例えば区分線２０２の付近にガードレールが存在する場合など、歩行者が車道側に移動することが困難である状況では、歩行者が将来存在すると想定される範囲は正円形状とはならない。例えば図２の範囲が線２０２で切り取られた左側の部分のみ又はそれに近い形状が、歩行者２０４が将来存在すると想定される範囲となりうる。また、歩行者２０４の顔の向きに応じて、その顔の方向に歩行者２０４が進むことが想定されるため、歩行者２０４が将来存在すると想定される範囲が顔の向いている方向に大きく広がる楕円形状となりうる。なお、歩行者２０４の将来の存在範囲の推定方法はこれらの方法に限られず、その他の任意の方式によって存在範囲及び存在確率が推定されうる。また、いずれの場合も、範囲が特定されるのみならず、範囲内の各地点に歩行者２０４が存在する確率に対応する得点が付され、得点が高いほど、その位置に歩行者２０４が存在する確率が高いことを示す第１の分布が取得される。なお、範囲については明示的に取得されなくてもよく、第１の分布が取得されるのみであってもよい。
【００２８】
同様に、他車両２０５についても、将来存在すると想定される範囲（一点鎖線２１４、点線２１５、及び二点鎖線２１６で示される範囲）についての第１の分布が取得される。ここで、点線２１５の範囲は、一点鎖線２１４の範囲よりも後の時点において他車両２０５が存在すると想定される範囲であり、同様に、二点鎖線２１６の範囲は、点線２１５の範囲よりも後の時点において他車両２０５が存在すると想定される範囲である。このように、ＥＣＵ２０は、ＥＣＵ２２および２３から車両１の周囲状況に関する情報を取得すると、この情報に基づいて、例えば所定の処理を実行することによって、移動物体のそれぞれについての将来の存在位置の確率に対応する第１の分布を取得する。
【００２９】
静止物体については、その物体が動くことはないため時刻による変動はないが、その物体が消失することもないと想定されるため、その物体が存在する位置が各時点において同一の第１の分布が特定される。例えば、線２０２に沿ってガードレールや縁石が配置されている場合、物体が存在する範囲が線２０２の上に沿う形式となる第１の分布が、そのガードレールや縁石のための第１の分布として特定される。ＥＣＵ２０は、各物体についての第１の分布を位置ごとに合算した値を、トータルの第１の分布として取得する。
【００３０】
ＥＣＵ２０は、一例において、各時点において物体が存在しない領域を特定し、車両１をその位置に進めるように軌道を決定する。これによれば、車両１が物体に干渉しないように軌道を選択することが可能となる。なお、例えばガードレールや縁石等の静止物体については、その実際の位置から車道側に一定距離だけ離れた範囲までを含むように、第１の分布に関する範囲が決定されてもよい。これによれば、車両１が静止物体に必要以上に近接して、車両１に乗車している人物が圧迫感を感じることを防ぐことが可能となる。一方、このように、物体が存在しない領域に基づいて車両１の軌道を決定する手法では、例えば歩行者が多数存在する環境において、一定期間後に物体が存在しない領域がない、又は車両１を配置するのに十分でない状況となりうる。この場合、ＥＣＵ２０は、一定期間後までの軌道を決定することができず、結果として、車両１が停止し、場合によっては自動運転ができない状態となってしまいうる。
【００３１】
これに対し、本実施形態では、ＥＣＵ２０は、様々な状況において例えば所定のドライバーによる走行と、その際に検知された車両１の周囲状況との組み合わせのデータをさらに考慮して、車両１の軌道を決定する。所定のドライバーは、例えば、無事故ドライバー、タクシードライバー、認定を受けた運転熟練者等でありうる。例えば、ＥＣＵ２０は、同様の状況において所定のドライバーがどのような走行を行ったかに関する又は所定のドライバーであれば車両１をどの位置に移動させるかを示す、第２の分布を取得する。この第２の分布は、車両１が置かれた状況で所定のドライバーが車両１を移動させる確率が高い位置ほど高い値を有し、所定のドライバーが車両１を移動させる確率が低い位置ほど低い値を有する分布である。なお、ここでの「所定のドライバー」は、例えばプロのドライバーや優良運転者等でありうる。また、多数の車両から走行データを収集し、その中から、急発進、急制動、急ハンドルが行われない、又は、走行速度が安定している等の所定の基準を満たした走行データを抽出して、所定のドライバーの走行データとして取り扱ってもよい。
【００３２】
第２の分布は、車両１の周囲の一定の範囲に含まれる複数の地点について値が特定されることによって取得される。例えば、図３のように、車両１の周囲の一定範囲について、一定間隔で直進方向及びそれに垂直な方向の直線を引き、それらの直線の交点ごとに、上述の値が特定される。例えば、ＥＣＵ２２及び２３から取得された車両１の周囲状況に関する情報を示す図３のような画像の各画素に対応する地点（すなわち、図３の格子の交点が各画素に対応する）について、値が特定される。なお、図３は一例に過ぎず、例えば車両１を中心とした複数の円弧と、車両１から放射状に引かれる直線との交点ごとに、上述の値が算出されてもよい。
【００３３】
また、第２の分布は、短期間（例えば５秒間）分について、所定時間（例えば０．１秒）刻みで取得される。すなわち、例えば図３の格子の各交点についての値の二次元分布が、０．１秒ごとに５秒間分の５０個作成される。このとき、例えば、車両１の真横に対応する領域には、少なくとも直後の時点（例えば０．１秒後）に移動することはできず、所定のドライバーによってもそのような走行は行われえないため、その領域における地点での上述の値は必ず０となる。一方、一定期間後（例えば５秒後）には、所定のドライバーが後進操作を行ったこと等によって、現時点の車両１の位置の真横の領域に存在した場合があった可能性がある。このため、一定期間後での真横の地点における上述の値は０ではない値でありうる。また、図３では、車両１の直進方向において、左側に歩行者が、右側には他車両が存在する。このため、例えば所定のドライバーが平均的に人物から距離を置き、中央線に寄せて運転していた場合には、右前方向における地点での上述の値が高くなる。一方、歩行者や他車両との距離が離れている場合は、そのまま直進する方向の地点での上述の値が高くなる。このようにして、複数の時点及び複数の地点において、運転熟練者による運転に基づく第２の分布が特定される。
【００３４】
第２の分布は、一例として、非常に多数の状況において、所定のドライバーによって実現された走行データを多数取得して、車両１が現に置かれている状況において所定のドライバーが実際にとった行動の分布として表現される。すなわち、車両１が現に置かれている状況と全く又はほぼ同一の状況において所定のドライバーが行った走行において、その後の各時点において各位置に車両が存在した頻度や確率が、第２の分布として取得されうる。これによれば、多数の所定のドライバーが実際に通った軌道ほど高い値を有するような第２の分布が取得される。この第２の分布は、例えば移動物体が少ない状況で道なりに運転する場合等に特に有用でありうる。
【００３５】
また、第２の分布は、所定のドライバーが実際に車両を運転した際の車両の走行軌道のデータと、その際に検知された車両の周囲状況のデータとの組み合わせを教師データとして機械学習を実行した結果を用いて取得されうる。すなわち、ＥＣＵ２０は、事前に所定のドライバーによる多数の教師データを用いて機械学習を行った結果に基づいて、ＥＣＵ２２及び２３から取得した車両１の周囲状況に関する情報を入力として、各地点における上述の値を算出して、第２の分布を取得する。なお、機械学習のアルゴリズムは汎用のものを用いることができ、ここでは特に限定されない。
【００３６】
ＥＣＵ２０は、第２の分布を取得すると、各時点において、各地点での第１の分布の値から第２の分布の値を減算し、その結果の値が最小または所定の閾値以下となる地点を特定する。図４は、例えば、ある時点における、図３のＡ〜Ａ’及びＢ〜Ｂ’までの位置における第１の分布と第２の分布とを示す図である。図４では、第１の分布をＡ〜Ａ’及びＢ〜Ｂ’の軸の上側に、第２の分布をＡ〜Ａ’及びＢ〜Ｂ’の軸の下側に、それぞれ示している。すなわち、第１の分布と、正負を逆転させた第２の分布とが図４に示されている。第１の分布のうち、曲線４０１及び４１１は歩行者２０４に関する第１の分布であり、曲線４０２及び４１２は他車両２０５に関する第１の分布である。また、矩形状の曲線４０４及び４１４は、不図示の縁石等の、静止物体に関する第１の分布である。静止物体については、物体が動かずにその位置にとどまることが確実であるため、その位置において高く、その他の位置においてはゼロ又は十分に小さい値を有するような、矩形状又はほぼ矩形状の第１の分布が形成される。このように、静止物体と移動物体とでは、第１の分布の裾の形状が異なりうる。曲線４０３及び４１３は、例えば、機械学習が完了した結果得られる関数に、ＥＣＵ２２及び２３から取得した車両１の周囲状況に関する情報を引数として入力した結果得られる、第２の分布を示している。ＥＣＵ２０は、Ａ〜Ａ’の軸の各位置において、曲線４０１〜４０４の各値を加算し、Ｂ〜Ｂ’の軸の各位置において、曲線４１１〜４１４の各値を加算する。また、ＥＣＵ２０は、Ａ〜Ａ’及びＢ〜Ｂ’の軸以外の各位置においても、同様の値を計算しうる。ＥＣＵ２０は、このようにして、各地点において、第１の分布の値から第２の分布の値を減じた値を算出し、その結果が最小となる位置（場合によっては閾値以下となる位置）を選択する。図４の例では、ＥＣＵ２０は、一例として地点Ｃを選択する。
【００３７】
ＥＣＵ２０は、複数の時点において、同様の計算を実行し、各時点において選択された地点を時系列で接続するような軌道を決定する。この例を図５に示す。図５において、車両１の進行方向にプロットされた点５０１は、複数の時点のそれぞれについて、上述のように第１の分布と第２の分布とに基づいて決定された、車両１が配置されるべき位置を示す。これらの点５０１の中に、例えば図４のようにして決定された地点Ｃが含まれる。なお、図５の点５０１は、時系列で、より先の将来の位置ほど、上方にプロットされているものとする。ＥＣＵ２０は、これらの点５０１を特定することにより、それらの点５０１を接続する線５０２として、車両１が走行すべき軌道を決定する。
【００３８】
上述の処理について、処理の流れの概要をまとめる。図６は、上述の処理の流れの例を示すフローチャートである。本処理が開始されると、まず、ＥＣＵ２０が、ＥＣＵ２２及び２３から周囲状況に関する情報を取得する（Ｓ６０１）。ＥＣＵ２０は、この時点において、例えば、車両１とその周囲の状況を上から見たような画像であって、車両１の周囲の物体がマッピングされたような画像を取得する。そして、ＥＣＵ２０は、取得した情報に基づいて、周囲の物体が将来の時点において存在する確率に対応する第１の分布を、複数の地点について（例えば上述の各画像における画素ごとに）取得する（Ｓ６０２）。また、ＥＣＵ２０は、例えば取得した情報を、所定のドライバーによる走行データとそのデータが取得された時点の車両の周囲の状況とに基づいて機械学習によって得られた関数に入力することにより、第２の分布を取得する（Ｓ６０３）。第２の分布は、所定のドライバーであれば、Ｓ６０１で取得された情報が示す周囲状況に際した場合に車両を移動させる確率が高い位置ほど高い値を取るような分布でありうる。ただし、機械学習の結果は、関数に対して周囲の状況を示す情報を入力することによって得られる値であって、必ずしも確率値として算出されるわけではないことに留意されたい。なお、Ｓ６０２とＳ６０３とは、並行して行われてもよいし、行われる順序は逆であってもよい。その後、ＥＣＵ２０は、複数の時点のそれぞれに関して取得された第１の分布及び第２の分布に基づいて、その複数の時点のそれぞれにおいて車両１が移動すべき位置を選択する（Ｓ６０４）。そして、ＥＣＵ２０は、複数の時点のそれぞれにおいて選択した車両１が移動すべき位置を、時系列で接続することにより、車両１が進むべき軌道を決定する（Ｓ６０５）。ＥＣＵ２０は、これらの一連の処理を繰り返し実行し、逐次的に軌道を更新しながら車両１を走行させる。
【００３９】
これによれば、物体が存在することが想定される位置のみならず、所定のドライバーによる走行データの蓄積を考慮して軌道が決定されるため、一定期間後までの軌道を決定することができる確率が高まる。また、これによれば、市街地など、移動物体が多い環境においても、自動運転を継続できなくなる確率を低減することができる。さらに、所定のドライバーが実際にとった行動に基づいて軌道が決定されるため、車両１が、周囲の環境に照らして、所定のドライバーであれば取ったであろう行動又はそれに近い行動をとるようになる。この結果、歩行者や他車両等の交通参加者の動きに応じた自然な走行が行われることとなる。
【００４０】
なお、ＥＣＵ２０は、例えば０．１秒ごと等の短い周期で、ＥＣＵ２２及び２３から車両１の周囲状況に関する情報を繰り返し取得して、その取得した情報に基づいて、上述の軌道の決定を繰り返し実行することができる。これによれば、状況の変化に応じて軌道の調整を行うことが可能となる。
【００４１】
また、ＥＣＵ２０は、第２の分布に関する値の算出を、車両１が通行可能な範囲である路面に限定してもよい。すなわち、図３の格子の全交点について第２の分布を算出してもよいが、線２０２及び２０３の間の領域に含まれる交点についてのみ、第２の分布に関する値が算出されてもよい。なお、ＥＣＵ２０は、第２の分布に関する値の算出を、目標走行経路上のみに対して行いうる。例えば、交差点において、目標走行経路が直進である場合、右左折する場合にのみ車両１が通過する領域については、第２の分布に関する値を算出しなくてもよい。また、ＥＣＵ２０は、車両１のその時点での速度や進行方向に基づいて、第２の分布に関する値の算出を行う範囲をさらに限定してもよい。例えば、車両１の真横の領域や、速度と経過時間との関係で、進行方向であっても到達しえないほど遠い領域などについては、第２の分布に関する値が算出されなくてもよい。これらの値が算出されても、そこに軌道が設定される確率はゼロ又は著しく低いからである。これらによれば、第２の分布に関する計算の回数を大幅に抑制することができるため、処理の複雑性を低減することができる。
【００４２】
なお、静止物体の第１の分布は、例えば実際に物体がある位置を非車道側から見て超えた際に急峻にゼロになるのではなく、車道側の一定の範囲内で徐々にゼロに向けて減衰するような裾が存在する分布であってもよい。また、静止物体の第１の分布は、非車道側から見て実際に物体がある位置から車道側に一定距離だけ奥の範囲まで高い値を有し、その後急峻にゼロとなる矩形状の分布であってもよい。このように、実際に静止物体が存在する位置を超えた範囲において非ゼロの値を有するように第１の分布を設計することにより、車両１が静止物体に近づきすぎることを防ぐことができる。
【００４３】
第２の分布は、例えば、車両１が直線路に存在する場合と、交差点に進入する場合、合流や分岐に差し掛かる場合など、状況に応じたモデルを用いて特定されうる。すなわち、所定のドライバーは、車両を走行させる際に適切な注意を払うが、一般に、シーンごとに注意を払うべきポイントが異なる。このため、シーンごとにモデルを変更することにより、車両１を適切に走行させることを可能とする第２の分布が特定されうる。なお、例えば交差点モデルについても、交差点直進モデル、交差点右折モデル、交差点左折モデル等、複数のモデルが形成されうる。例えば、機械学習を用いて第２の分布を特定する場合、様々な状況での所定のドライバーによる走行データとその走行時の周囲の状況のデータに基づいて学習が行われるが、この学習を、モデルごとに行うようにする。ＥＣＵ２０は、例えば、車両１の現在位置と、ＥＣＵ２４によって探索された案内ルートとから、その時点で車両１が従うべきモデルを特定する。そして、ＥＣＵ２０は、そのモデルに対応して機械学習で得られた関数に、ＥＣＵ２２及び２３から取得された車両１の周囲状況に関する情報を入力して、そのモデルに対応した第２の分布を決定しうる。なお、シーンの分類をせずに全ての状況について１つのモデルとして機械学習を行うことも可能である。ただし、この場合、学習時間や解の算出（第２の分布の特定）が長期化しうる。このため、上述のように、複数のシーンを定義して、そのシーンごとのモデルを特定することによって、学習時間や第２の分布の特定に要する時間の短期化を図ることができる。
【００４４】
ここで、全ての位置に対してシーンが定義されていてもよいし、一部の領域に関してのみシーンが定義されていてもよい。
【００４５】
前者の場合、ＥＣＵ２０は、車両１の位置を特定して、その位置に一意に対応付けられたシーンを特定して、そのシーンに対応するモデルを用いて第２の分布を決定しうる。すなわち、ＥＣＵ２０は、例えば、特定されたシーンに関して機械学習によって得られた関数に、ＥＣＵ２２及び２３から取得された車両１の周囲状況に関する情報を入力して、第２の分布を決定する。これにより、ＥＣＵ２０は、車両１の位置に応じた第２の分布を取得することができる。
【００４６】
一方、後者の場合、ＥＣＵ２０は、シーンが定義されている領域については、そのシーンに関して機械学習によって得られた関数に、ＥＣＵ２２及び２３から取得された車両１の周囲状況に関する情報を入力して第２の分布を決定する。これに対して、ＥＣＵ２０は、シーンが定義されていない領域については、その領域を挟む、シーンが定義された２つの領域を特定する。そして、ＥＣＵ２０は、その特定された２つの領域にそれぞれ対応するシーンに関して機械学習によって得られた２つの関数に、ＥＣＵ２２及び２３から取得された車両１の周囲状況に関する情報を入力して、２つの分布を取得する。そして、ＥＣＵ２０は、取得した２つの分布を組み合わせて、第２の分布を決定する。このとき、例えば、車両１と、シーンが定義されている２つの領域のそれぞれとの距離に応じて、取得した２つの分布が組み合わされる。
【００４７】
ここで、２つの領域のシーンが、それぞれ、直進路と交差点として定義されているものとし、車両１が、直進路から交差点へと向かっている状態の例について、図７を用いて説明する。図７において、領域７０１はシーンとして交差点が定義された領域であり、領域７０２はシーンとして直進路が定義された領域である。そして、図７では、車両が位置７１１から、位置７１２及び位置７１３を経由して、位置７１４において交差点で右折するものとする。まず、ＥＣＵ２０は、車両が位置７１１に存在する場合、直進路のシーンが定義されている領域７０２に滞在しているため、直進路のモデルに対応する関数に、車両の周囲状況に関する情報を入力して、第２の分布を取得する。その後、車両が直進して位置７１２に到達すると、ＥＣＵ２０は、位置７１２においてシーンが定義されていないため、この位置７１２を挟む、シーンが定義されている２つの領域として、領域７０１及び領域７０２を特定する。そして、ＥＣＵ２０は、直進路のモデルに対応する関数に車両の周囲状況に関する情報を入力して１つ目の分布を取得すると共に、交差点のモデルに対応する関数に、車両の周囲状況に関する情報を入力して２つ目の分布を取得する。なお、交差点のモデルは、ＥＣＵ２４によって探索された目的地へのルートに応じて、交差点直進モデル、交差点右折モデル、交差点左折モデル等に分類され、ここでは交差点右折モデルが用いられるものとする。その後、ＥＣＵ２０は、１つ目の分布と２つ目の分布の値を重み付け加算して第２の分布を取得する。
【００４８】
例えば、ＥＣＵ２０は、車両と、領域７０１及び領域７０２のそれぞれとの間の距離を取得し、その距離に応じた重み付けを行う。例えば、位置７１２は、領域７０２に近く、領域７０１からは遠い。このため、直進路のモデルに基づいて取得された１つ目の分布の影響が強く、交差点モデルに基づいて取得された２つ目の分布の影響が弱くなるように、重み付けが行われる。一方、位置７１３は、領域７０１に近く、領域７０２からは遠い。このため、直進路のモデルに基づいて取得された１つ目の分布の影響が弱く、交差点モデルに基づいて取得された２つ目の分布の影響が強くなるように、重み付けが行われる。例えば、シーンが定義された１つ目の領域との間の距離がｘメートルであり、２つ目の領域との間の距離がｙメートルである場合に、１つ目の分布の各値にｙ／（ｘ＋ｙ）を乗じた値と、２つ目の分布の各値にｘ／（ｘ＋ｙ）を乗じた値とが加算される。例えば、領域７０１と領域７０２との距離が１００ｍで、車両が領域７０１まで２０ｍの地点に存在する場合、直進路モデルによる１つ目の分布に０．２を乗じ、交差点モデルによる２つ目の分布に０．８を乗じて加算することにより、第２の分布が特定される。また、領域７０１と領域７０２との距離が１００ｍで、車両が領域７０１まで９０ｍの地点に存在する場合、直進路モデルによる１つ目の分布に０．９を乗じ、交差点モデルによる２つ目の分布に０．１を乗じて加算することにより、第２の分布が特定される。これにより、簡単な構成により、例えば車両が直進路から交差点に接近することに応じて、直進路モデルによる分布が支配的な状態から徐々に交差点モデルによる分布が支配的になるようにすることができる。また、これにより、車両の進行において考慮されるべき要素が大きく異なる２つのシーンが切り替えられる場合に制御が不安定となることを防ぐことができる。
【００４９】
なお、取得される２つの分布を確率分布として扱って、第２の分布を特定してもよい。例えば、ＥＣＵ２０は、直進路を走行中に直進路モデルを用いて１つ目の分布を特定し、領域７０１の範囲に、この分布において値が０でない位置が含まれるか否かを判定する。すなわち、直進路モデルで走行した場合に、一定期間（例えば５秒）の範囲内で、車両が交差点モデルが定義されている領域７０１に進入する可能性があるかが判定される。そして、ＥＣＵ２０は、１つ目の分布において非ゼロの値を有する位置が領域７０１の範囲に含まれることとなった場合、その位置に車両が存在するとした場合の交差点モデルを用いた２つ目の分布を取得する。そして、ＥＣＵ２０は、領域７０１の範囲に含まれている１つ目の分布の各位置における値を、その各位置に対して取得された２つ目の分布の値に乗じて、第２の分布を特定する。すなわち、車両が交差点モデルに対応する領域７０１に進入する確率として１つ目の分布が特定され、２つ目の分布は、領域７０１内の各地点に車両が存在することを条件とした場合の所定のドライバーが進行する軌道に関する、条件付確率として特定される。このように、車両の進行に合わせて第２の分布が特定されることにより、大きく離れた位置に存在する領域について特定された分布が車両の進行に影響を及ぼす確率を低減することができる。
【００５０】
なお、直進路モデルや交差点モデル等が対応する地理的な領域の広さは、車両の速度に応じて決定されうる。例えば交差点の中心に達することができる時間の長さによって、領域の広さが決定されうる。すなわち、直進路等における制限速度等に応じて、シーンが交差点として定義される領域の広さが変更されうる。これによれば、例えば、相対的に高速度で走行中の車両については、交差点から大きく離れた地点から交差点モデルが第２の分布に影響するようになり、交差点に高速度で進入してしまうことや、高速度で右左折が行われることを防ぐことが可能となる。同様に、直進路モデルが適用される範囲も、制限速度等の車両の速度に応じて決定されうる。例えば、直進路モデルが適用される範囲は、例えば、直進路モデルに応じて特定される第２の分布の非ゼロの領域が、交差点モデルに対応する領域に含まれないような範囲として決定されうる。すなわち、車両が高速度で進行中である場合、車両から遠く離れた位置まで第２の分布の非ゼロの領域が広がることとなるが、この領域が、交差点モデルに対応する領域と重ならないように、直進路モデルに対応する領域が決定されうる。
【００５１】
なお、第１の分布についても、シーンに応じたモデルを用いて特定されうる。例えば交差点の付近に存在する歩行者と、直進路において歩道等の領域を直進方向に歩いている歩行者とでは、移動する方向や速度の傾向が異なり、結果として、第１の分布もシーンごとに異ならしめた方がよい場合があるからである。また、歩行者が直進路から交差点の方向へ進行する場合など、複数のモデルによる分布の組み合わせによって、第１の分布が特定されうる。このようなシーンを考慮した場合の第１の分布の例を図８を用いて説明する。歩行者８０１は、直進路のエリアから交差点方向に進行しているものとする。なお、直進路においては、ガードレール等、歩行者８０１が車道に進入できないようになっているものとする。このとき、歩行者８０１は、短期的には、直進路モデルを用いて、交差点方向に向かう方向へ広がると共に車道方向へは進入しない分布８０２が、歩行者８０１についての第１の分布として特定される。その後、歩行者８０１が交差点に進入すると、車道に進入する領域を含んだ分布８０３が、歩行者８０１についての第１の分布として特定される。また、他車両の第１の分布は、直進路においては、例えば図２に示すように、進行方向に向かって広がりうる。一方で、他車両は、交差点では、左折、直進、右折など、様々な動作をしうる。この様子を示したのが図８の他車両８０４に関する分布８０５及び８０６である。他車両８０４は、交差点においては、まず、分布８０５に示すように、直進方向と左折方向に広がり、その後、分布８０６に示すように、直進方向と左折方向と右折方向とに広がりうる。このように、第１の分布についても、交通参加者の位置に応じたシーンに基づいて特定されうる。これにより、交通参加者の存在する位置に関する評価をより適切に行うことができるようになる。
【００５２】
さらに、例えば歩行者と車両等、属性が異なる交通参加者においては、移動速度が大きく異なるため、これらの交通参加者ごとに交差点に進入したと考えるべき領域の広さが異なる。すなわち、例えば所定時間後に交差点の中心部分に到達可能な領域を交差点に進入したと考えるべき領域とすると、車両は単位時間当たりに移動可能な範囲が大きいためこの領域が大きくなり、一方、歩行者に対応するこの領域は小さくなる。このように、第１の分布は、交通参加者ごとに、その時点でその交通参加者が存在する位置に応じた適切なモデルを使用して特定されうる。なお、例えば、歩行者には交差点左折モデル、交差点右折モデル、交差点直進モデルを定義せずに１つの交差点モデルを定義してもよいなど、交通参加者の属性ごとに、定義されるモデル自体が異なっていてもよい。これにより、交通参加者の属性に応じて、交通参加者が存在する位置に関する評価をより適切に行うことができるようになる。
【００５３】
なお、複数の交通参加者が存在する場合、例えばこれらの交通参加者ごとに算出された第１の分布を（均等に又は重み付けして）足し合わせることによって、又は、位置ごとにこれらの最大値をとることによって、取得される。
【００５４】
なお、第１の分布の特定のために用いられるモデルと、第２の分布の特定のために用いられるモデルは、別個に設定される。すなわち、例えば第１の分布は、図８の歩行者８０１が交差点に達していない間の分布８０１のように直進モデルによって特定され、第２の分布は交差点モデルによって特定されてもよい。このように、第１の分布は、第２の分布の特定と関係なく、すなわち、車両１の位置等によらずに特定される。また、第２の分布は、第１の分布の特定と関係なく、すなわち、交通参加者の位置等によらずに特定される。これにより、その交通参加者と車両のそれぞれについての分布を適切に特定することができる。
【００５５】
本実施形態では、モデルとして、直進路モデルや交差点モデルが用いられる場合について説明したが、これに限られない。例えば、車線変更モデル、分岐モデル、合流モデル、カーブモデル、高速道路・幹線道路モデル、市街地モデル等の様々なモデルが定義されうる。なお、カーブモデルは、例えば、曲率の範囲ごとに定められてもよい。すなわち、曲率の値の範囲ごとに別個のモデルが定義されてもよい。また、同じ形状の道路であっても、時間ごとのモデルや、天候、路面状況ごとのモデルが定義されてもよい。これによれば、周囲の環境を認識する精度等が状況に応じて変化しても、その状況に応じた分布の特定が可能となる。また、第１の分布は、交通参加者の数に応じたモデルが定義されてもよい。すなわち、混雑している道路における交通参加者の動きと、混雑していない道路における交通参加者とでは、交通参加者が移動可能な領域の自由度に差が生じるため、混雑度に応じたモデルが定義されうる。これによれば、状況に応じて、適切な第１の分布を取得することが可能となる。
【００５６】
なお、第２の分布は所定のドライバーの走行データに基づいて特定されると説明したが、ここでの「所定のドライバー」は、複数のカテゴリに分けられてもよい。例えば、目的地への到達が早い傾向にある、燃費の良い走行をする傾向にある、スポーツドライビングを得意とする、市街地での運転を得意とする、などの所定のドライバーのカテゴリが設けられうる。そして、カテゴリごとに、異なる第２の分布が特定可能なように構成されてもよい。これは、例えば所定のドライバーごとに収集した走行データを分類して、例えばそれに基づいて機械学習を行って複数の関数を用意しておくことにより、実現されうる。そして、例えば車両１の乗員が、どのような運転を望むかを車両１の入出力装置９を介して入力し、ＥＣＵ２０は、その入力に応じて、所定のドライバーのカテゴリを選択し、その選択結果に対応する第２の分布を決定しうる。これにより、車両１の乗員の嗜好を考慮した自動運転を実現することができる。
【００５７】
なお、上述の説明では、「第１の分布」及び「第２の分布」という用語を用いているが、実体的には、各地点において特定される「第１の値」及び「第２の値」が、走行軌道を決定する際に用いられるため、「分布」は必ずしも特定されなくてもよい。
【００５８】
＜実施形態のまとめ＞
１．上記実施形態の車両制御装置は、
車両の自動運転の制御を行う車両制御装置であって、
前記車両の周囲の状況に関する情報を取得し、
複数の位置についての、将来の時点で前記周囲に存在する物体が存在する確率に関する第１の値と、所定のドライバーの走行データに基づく第２の値とを、前記情報に基づいて取得し、ここで、前記第２の値は車両が走行する領域のうちの一部について定義されたモデルを用いて特定され、ここで、モデルが定義されていない領域を前記車両が走行する場合には、当該車両が走行している位置を挟む２つの領域で定義されている２つのモデルを用いてそれぞれ取得される２つの値を組み合わせることにより前記第２の値が特定され、
前記第１の値と前記第２の値との組み合わせに基づいて、複数の将来の時点における前記車両を存在させる位置を前記複数の位置から選択して、前記車両を移動させる軌道を決定する、
ように構成されることを特徴とする。
【００５９】
この実施形態によれば、車両の位置に応じて適切なモデルを用いて軌道を決定することができる。また、複数のモデルを切り替えながら用いることにより、全ての状況を１つのモデルとして扱う場合と比して、学習時間や第２の値の算出のための時間の短縮をはかることができる。さらに、車両の進行において考慮されるべき要素が大きく異なる２つのシーンが切り替えられる場合に制御が不安定となることを防ぐことができる。また、車両が走行する全ての位置においてシーンやモデルを定義する必要がなくなる。
【００６０】
２．上記実施形態の車両制御装置は、
前記第２の値は、モデルが定義されていない領域を前記車両が走行する場合、前記車両と前記２つの領域のそれぞれとの距離に応じて、前記車両との距離が近い方の領域に対応するモデルを用いて取得される値の影響が、前記車両との距離が遠い方の領域に対応するモデルを用いて取得される値より大きくなるような値として特定される、
ことを特徴とする。
【００６１】
この実施形態によれば、異なるシーン間の移行時に、第２の値の傾向が急峻に変化することを防ぐことができ、車両の進行において考慮されるべき要素が大きく異なる２つのシーンが切り替えられる場合に制御が不安定となることを防ぐことができる。
【００６２】
３．上記実施形態の車両制御装置は、
前記第１の値は、前記周囲に存在する物体が存在する位置に応じて定まるモデルを用いて特定される、
ことを特徴とする。
【００６３】
この実施形態によれば、これにより、交通参加者の存在する位置に関する評価をより適切に行うことができるようになる。
【００６４】
４．上記実施形態の車両制御装置は、
前記周囲に存在する物体の属性および位置に応じて、前記第１の値を特定する際に用いられるモデルが決定される、
ことを特徴とする。
【００６５】
この実施形態によれば、交通参加者の属性に応じて、交通参加者が存在する位置に関する評価をより適切に行うことができるようになる。
【００６６】
５．上記実施形態の車両制御装置は、
前記第１の値の特定に用いられるモデルと、前記第２の値の特定に用いられるモデルとは、別個に設定される、
ことを特徴とする。
【００６７】
この実施形態によれば、交通参加者と車両のそれぞれについての第１の値及び第２の値を適切に特定することができる。
【００６８】
６．上記実施形態の車両制御装置は、
前記第１の値は、前記車両によらず特定され、
前記第２の値は、前記周囲に存在する物体によらず特定される、
ことを特徴とする。
【００６９】
この実施形態によれば、交通参加者と車両のそれぞれについての第１の値及び第２の値を、他方の値を特定する処理に影響されずに、適切に特定することができる。
【００７０】
７．上記実施形態の車両は、
上述の車両制御装置を有することを特徴とする。
【００７１】
これによれば、車両内部で上述の処理を迅速に実行することにより、リアルタイムに適正な制御を実行することが可能となる。
【００７２】
８．上記実施形態の方法は、
車両の自動運転の制御を行うために車両制御装置によって実行される方法であって、
前記車両の周囲の状況に関する情報を取得することと、
複数の位置についての、将来の時点で前記周囲に存在する物体が存在する確率に関する第１の値と、所定のドライバーの走行データに基づく第２の値とを、前記情報に基づいて取得することであって、ここで、前記第２の値は車両が走行する領域のうちの一部について定義されたモデルを用いて特定され、ここで、モデルが定義されていない領域を前記車両が走行する場合には、当該車両が走行している位置を挟む２つの領域で定義されている２つのモデルを用いてそれぞれ取得される２つの値を組み合わせることにより前記第２の値が特定されることと、
前記第１の値と前記第２の値との組み合わせに基づいて、複数の将来の時点における前記車両を存在させる位置を前記複数の位置から選択して、前記車両を移動させる軌道を決定することと、
を含むことを特徴とする。
【００７３】
この実施形態によれば、車両の位置に応じて適切なモデルを用いて軌道を決定することができる。また、複数のモデルを切り替えながら用いることにより、全ての状況を１つのモデルとして扱う場合と比して、学習時間や第２の値の算出のための時間の短縮をはかることができる。さらに、車両の進行において考慮されるべき要素が大きく異なる２つのシーンが切り替えられる場合に制御が不安定となることを防ぐことができる。また、車両が走行する全ての位置においてシーンやモデルを定義する必要がなくなる。
【００７４】
本発明は上記実施の形態に制限されるものではなく、本発明の精神及び範囲から離脱することなく、様々な変更及び変形が可能である。従って、本発明の範囲を公にするために、以下の請求項を添付する。
【図１】
2018220853.tif 000003
【図２】
2018220853.tif 000004
【図３】
2018220853.tif 000005
【図４】
2018220853.tif 000006
【図５】
2018220853.tif 000007
【図６】
2018220853.tif 000008
【図７】
2018220853.tif 000009
【図８】
2018220853.tif 000010
【手続補正書】
【提出日】平成30年9月11日(2018.9.11)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の自動運転の制御を行う車両制御装置であって、
前記車両の周囲の状況に関する情報を取得し、
複数の位置についての、将来の時点で前記周囲に存在する物体が存在する確率に関する第１の値と、所定のドライバーの走行データに基づく第２の値とを、前記情報に基づいて取得し、ここで、前記第２の値は車両が走行する領域のうちの一部について定義されたモデルを用いて特定され、ここで、モデルが定義されていない領域を前記車両が走行する場合には、当該車両が走行している位置を挟む２つの領域で定義されている２つのモデルを用いてそれぞれ取得される２つの値を組み合わせることにより前記第２の値が特定され、
前記第１の値と前記第２の値との組み合わせに基づいて、前記車両を移動させる軌道を決定する、
ように構成されることを特徴とする車両制御装置。
【請求項２】
前記第２の値は、モデルが定義されていない領域を前記車両が走行する場合、前記車両と前記２つの領域のそれぞれとの距離に応じて、前記車両との距離が近い方の領域に対応するモデルを用いて取得される値の影響が、前記車両との距離が遠い方の領域に対応するモデルを用いて取得される値より大きくなるような値として特定される、
ことを特徴とする請求項１に記載の車両制御装置。
【請求項３】
前記第１の値は、前記周囲に存在する物体が存在する位置に応じて定まるモデルを用いて特定される、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の車両制御装置。
【請求項４】
前記周囲に存在する物体の属性および位置に応じて、前記第１の値を特定する際に用いられるモデルが決定される、
ことを特徴とする請求項３に記載の車両制御装置。
【請求項５】
前記第１の値の特定に用いられるモデルと、前記第２の値の特定に用いられるモデルとは、別個に設定される、
ことを特徴とする請求項３又は４に記載の車両制御装置。
【請求項６】
前記第１の値は、前記車両によらず特定され、
前記第２の値は、前記周囲に存在する物体によらず特定される、
ことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の車両制御装置。
【請求項７】
請求項１から６のいずれか１項に記載の車両制御装置を有する車両。
【請求項８】
車両の自動運転の制御を行うために車両制御装置によって実行される方法であって、
前記車両の周囲の状況に関する情報を取得することと、
複数の位置についての、将来の時点で前記周囲に存在する物体が存在する確率に関する第１の値と、所定のドライバーの走行データに基づく第２の値とを、前記情報に基づいて取得することであって、ここで、前記第２の値は車両が走行する領域のうちの一部について定義されたモデルを用いて特定され、ここで、モデルが定義されていない領域を前記車両が走行する場合には、当該車両が走行している位置を挟む２つの領域で定義されている２つのモデルを用いてそれぞれ取得される２つの値を組み合わせることにより前記第２の値が特定されることと、
前記第１の値と前記第２の値との組み合わせに基づいて、前記車両を移動させる軌道を決定することと、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項９】
前記第１の値と前記第２の値との組み合わせに基づいて、複数の将来の時点における前記車両を存在させる位置を前記複数の位置から選択して、前記車両を移動させる軌道を決定する、ように構成されることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の車両制御装置。
【手続補正書】
【提出日】令和1年11月29日(2019.11.29)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の自動運転の制御を行う車両制御装置であって、
前記車両の周囲の状況に関する情報を取得し、
複数の位置についての、将来の時点で前記周囲に存在する物体が存在する確率に関する第１の値と、所定のドライバーの走行データに基づく第２の値とを、前記情報に基づいて取得し、ここで、前記第２の値は車両が走行する領域のうちの一部について定義されたモデルを用いて特定され、ここで、モデルが定義されていない領域を前記車両が走行する場合には、当該車両が走行している位置を挟む２つの領域で定義されている２つのモデルを用いてそれぞれ取得される２つの値を組み合わせることにより前記第２の値が特定され、
前記第１の値と前記第２の値との組み合わせに基づいて、前記車両を移動させる軌道を決定する、
ように構成されることを特徴とする車両制御装置。
【請求項２】
前記第２の値は、モデルが定義されていない領域を前記車両が走行する場合、前記車両と前記２つの領域のそれぞれとの距離に応じて、前記車両との距離が近い方の領域に対応するモデルを用いて取得される値の影響が、前記車両との距離が遠い方の領域に対応するモデルを用いて取得される値より大きくなるような値として特定される、
ことを特徴とする請求項１に記載の車両制御装置。
【請求項３】
前記第１の値は、前記周囲に存在する物体が存在する位置に応じて定まるモデルを用いて特定される、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の車両制御装置。
【請求項４】
前記周囲に存在する物体の属性および位置に応じて、前記第１の値を特定する際に用いられるモデルが決定される、
ことを特徴とする請求項３に記載の車両制御装置。
【請求項５】
前記第１の値の特定に用いられるモデルと、前記第２の値の特定に用いられるモデルとは、別個に設定される、
ことを特徴とする請求項３又は４に記載の車両制御装置。
【請求項６】
前記第１の値は、前記車両によらず特定され、
前記第２の値は、前記周囲に存在する物体によらず特定される、
ことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の車両制御装置。
【請求項７】
前記第１の値と前記第２の値との組み合わせに基づいて、複数の将来の時点における前記車両を存在させる位置を前記複数の位置から選択して、前記車両を移動させる軌道を決定する、ように構成されることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の車両制御装置。
【請求項８】
請求項１から７のいずれか１項に記載の車両制御装置を有する車両。
【請求項９】
車両の自動運転の制御を行うために車両制御装置によって実行される方法であって、
前記車両の周囲の状況に関する情報を取得することと、
複数の位置についての、将来の時点で前記周囲に存在する物体が存在する確率に関する第１の値と、所定のドライバーの走行データに基づく第２の値とを、前記情報に基づいて取得することであって、ここで、前記第２の値は車両が走行する領域のうちの一部について定義されたモデルを用いて特定され、ここで、モデルが定義されていない領域を前記車両が走行する場合には、当該車両が走行している位置を挟む２つの領域で定義されている２つのモデルを用いてそれぞれ取得される２つの値を組み合わせることにより前記第２の値が特定されることと、
前記第１の値と前記第２の値との組み合わせに基づいて、前記車両を移動させる軌道を決定することと、
を含むことを特徴とする方法。
【国際調査報告】
2018220853.tif 000011
2018220853.tif 000012