(57)【要約】【課題】予期せぬタイミングでの運転支援制御の中断を抑制することで、ドライバの負担を軽減することができる運転支援装置、及び運転支援方法を提供することを目的とする。【解決手段】ＥＣＵ２０は、地図上での目標地点までの複数の経路における、ランドマークの形状又は分布を抽出する抽出部２４と、抽出したランドマークの形状又は分布に基づいて、各経路において、所定間隔で位置するサンプル点での自車位置の推定精度を算出する精度算出部２５と、算出されたサンプル点での推定精度に基づいて、各経路における運転支援制御の稼働率を算出する稼働率算出部２６と、算出された稼働率を提示した上で、複数の経路の内いずれかをドライバに選択させる経路選択部２７と、を備える。【選択図】      図１
2018040693.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路に沿って設けられるランドマークの地図上の位置に基づいて自車位置を特定し、特定された前記自車位置に基づいて自車両に対する運転支援制御を行う運転支援装置（２０）であって、
前記地図上での目標地点までの複数の経路における、前記ランドマークの形状又は分布を抽出する抽出部と、
抽出した前記ランドマークの形状又は分布に基づいて、前記各経路において、所定間隔で位置するサンプル点での前記自車位置の推定精度を算出する精度算出部と、
算出された前記サンプル点での前記推定精度に基づいて、前記各経路における前記運転支援制御の稼働率を算出する稼働率算出部と、
算出された前記稼働率をドライバに提示した上で、複数の前記経路の内のいずれかを前記ドライバに選択させる経路選択部と、を備える運転支援装置。
【請求項２】
前記抽出部は、前記道路に沿って点在する前記ランドマークの分布を抽出し、
前記精度算出部は、抽出された前記ランドマークの分布に基づいて、前記各サンプル点の周囲における道路に沿った方向での前記ランドマークの出現頻度を算出し、算出した前記出現頻度に基づいて、前記推定精度を算出する、請求項１に記載の運転支援装置。
【請求項３】
前記抽出部は、前記道路に沿って連続的に設けられ、道路の形状変化を示す前記ランドマークの形状変化部を抽出し、
前記精度算出部は、前記サンプル点の周囲に前記形状変化部が存在しているか否かに基づいて、前記推定精度を算出する、請求項１又は請求項２に記載の運転支援装置。
【請求項４】
前記地図には、前記ランドマークに対する測量精度が所定以下であることを示す低精度情報が登録されており、
前記精度算出部は、抽出された前記ランドマークの形状又は分布に加えて、前記低精度情報に基づいて、前記サンプル点の前記推定精度を算出する、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の運転支援装置。
【請求項５】
前記自車位置は、測位センサ（３０）による測位結果に基づいて取得された前記地図上の前記自車位置を、前記地図上の前記ランドマークの位置と認識部で認識した前記ランドマークの位置とを位置合わせした結果に基づいて補正することで特定され、
前記自車両の道路走行中に、所定区間毎に前記地図上の位置と当該位置を補正することで特定された前記自車位置との誤差を地図上の位置に対応づけて記録する誤差記録部を備え、
前記精度算出部は、前記ランドマークの形状又は分布に加えて、前記誤差記録部により記録された前記誤差に基づいて、前記推定精度を算出する、請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の運転支援装置。
【請求項６】
前記運転支援制御は、前記自車両を自動で走行させる自動運転制御であり、
前記経路上の単位区間における前記推定精度が低いサンプル点の数に基づいて、前記自車両の手動運転を必要とする可能性が高い手動運転区間であるか否かを判定する運転区間判定部を備え、
前記経路選択部は、前記稼働率に加えて、前記各経路における前記手動運転区間を提示して、前記各経路を前記ドライバに選択させる、請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の運転支援装置。
【請求項７】
前記運転支援制御では、認識部により車線を区画する区画線を認識し、検出した前記区画線に基づいて、前記車線上での前記自車両の位置を制御し、
前記自車両が実際に経路を走行する際に、単位区間毎に前記認識部による前記区画線の認識精度を記録する認識精度記録部を備え、
前記経路上の前記単位区間における前記認識精度が低いサンプル点の数に基づいて、前記ドライバに対して手動運転を推奨する推奨区間を判定する推奨区間判定部を備え、
前記経路選択部は、前記稼働率に加えて、前記各経路における前記推奨区間を提示して、前記各経路を前記ドライバに選択させる、請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の運転支援装置。
【請求項８】
道路に沿って設けられるランドマークの地図上の位置に基づいて自車位置を特定し、特定された前記自車位置に基づいて自車両に対する運転支援制御を行う運転支援方法であって、
前記地図上での目標地点までの複数の経路における、前記ランドマークの形状又は分布を抽出する抽出工程と、
抽出した前記ランドマークの形状又は分布に基づいて、前記各経路において、所定間隔で位置するサンプル点での前記自車位置の推定精度を算出する精度算出工程と、
算出された前記サンプル点での前記推定精度に基づいて、前記各経路における前記運転支援制御の稼働率を算出する稼働率算出工程と、
算出された前記稼働率をドライバに提示した上で、複数の前記経路の内のいずれかを前記ドライバに選択させる経路選択工程と、を備える運転支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
地図上で特定された自車位置に基づいて、自車両に対する運転支援を行う運転支援装置、及び運転支援方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両に対して自動運転制御や車線逸脱防止制御といった運転支援制御を行う装置が知られている。また、運転支援制御では、地図上で特定された自車位置を用いて自車両が走行する自車両の情報や周囲の地物の情報を取得し、取得した情報を運転支援制御に利用している。
【０００３】
特許文献１には、自動運転制御を中断する必要がある中断対象事象が発生した場合に、現在実施している自動運転制御を中断し、車両を手動運転に切り替える装置が開示されている。例えば、車線の変化等を示す道路特徴や気象の変化を示す気象情報を取得した場合に、これらの情報により、自動運転制御を中断するための中断対象事象の発生を判定している。そして、この装置では、中断対象事象が発生した場合でも、ドライバの状態に応じて自動運転制御を継続することが必要であると判定した場合は、自動運転制御の中断をキャンセルし、中断時期を後の時刻に再設定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−１４１５６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、運転支援制御の実施中に、ドライバの予期せぬタイミングで、運転支援制御が中断すると、ドライバの負担を増加させる場合がある。例えば、特許文献１に記載した装置のように、運転支援制御を中断する時期を後の時刻に再設定することで、ドライバはその後の中断時期に備えておく必要がある。また、ドライバの予期せぬタイミングで運転支援制御の中断時期が訪れると、ドライバが即座に対応するのが困難なこともあり、ドライバの負担を増加させるおそれがある。特に、運転支援制御の中断が頻繁に生じる経路を車両が走行する場合、中断が生じる頻度が高くなり、ドライバの負担を増加させる場合がある。
【０００６】
本発明は上記課題に鑑みたものであり、予期せぬタイミングでの運転支援制御の中断を抑制することで、ドライバの負担を軽減することができる運転支援装置、及び運転支援方法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】
【０００７】
上記課題を解決するために本発明では、道路に沿って設けられるランドマークの地図上の位置に基づいて自車位置を特定し、特定された前記自車位置に基づいて自車両に対する運転支援制御を行う運転支援装置であって、前記地図上での目標地点までの複数の経路における、前記ランドマークの形状又は分布を抽出する抽出部と、抽出した前記ランドマークの形状又は分布に基づいて、前記各経路において、所定間隔で位置するサンプル点での前記自車位置の推定精度を算出する精度算出部と、算出された前記サンプル点での前記推定精度に基づいて、前記各経路における前記運転支援制御の稼働率を算出する稼働率算出部と、算出された前記稼働率をドライバに提示した上で、複数の前記経路の内のいずれかを前記ドライバに選択させる経路選択部と、を備える。
【０００８】
地図上でのランドマークに基づいて自車位置を特定する場合、地図上のランドマークの形状や分布から経路毎に自車位置の精度を推定することができる。この点、上記構成では、地図上での目標地点までの複数の経路における、ランドマークの形状又は分布を抽出し、抽出したランドマークの形状又は分布に基づいて、各経路において、所定間隔で位置するサンプル点での自車位置の推定精度を算出する。そして、サンプル点の推定精度に基づいて、各経路における運転支援制御の稼働率を算出し、算出された稼働率を提示した上で、複数の各経路の内いずれかをドライバに選択させることとした。この場合、ドライバは、経路毎の運転支援制御の稼働率を参照して運転支援が中断する頻度が低い経路を選択することができ、走行中に予期せぬタイミングで運転支援制御の中断が生じることを抑制することができる。その結果、ドライバの負担を軽減することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】車両制御装置の構成図。
【図２】地図を説明する図。
【図３】自車位置の特定を説明する図。
【図４】抽出されるランドマークを説明する図。
【図５】稼働率の算出方法を説明する図。
【図６】自車両の経路選択を説明するフローチャート。
【図７】図６のステップＳ１６で実施される処理を説明するフローチャート。
【図８】ランドマークの抽出を説明する図。
【図９】選択画面を説明する図。
【図１０】第２実施形態において、経路毎の誤差を算出する手法を説明するフローチャート。
【図１１】自車位置の誤差を説明する図。
【図１２】第３実施形態において、経路毎の区画線の認識精度を算出する手法を説明するフローチャート。
【図１３】推奨運転区間を説明する図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本発明にかかる運転支援装置、及び運転支援方法の実施形態を図面と共に説明する。なお、以下の実施形態相互において、互いに同一もしくは均等である部分には、図中、同一符号を付しており、同一符号の部分についてはその説明を援用する。
【００１１】
（第１実施形態）
本実施形態に係る運転支援装置は車両を制御する車両制御装置の一部として構成されている。また、車両制御装置は、運転支援装置により算出された自車位置を用いて、自車両の走行支援を行う。まず、図１を参照して車両制御装置１００の構成について説明する。車両制御装置１００は、各種センサ３０、運転支援装置として機能するＥＣＵ２０、表示装置５０を備えている。
【００１２】
各種センサ３０は、ＧＰＳ受信機３１、計測センサ３２、車速センサ３３、ヨーレートセンサ３４、を備えている。
【００１３】
ＧＰＳ受信機３１は、周知の衛星測位システム（ＧＮＳＳ）の一部として機能することで、衛星から送信される電波をＧＰＳ情報として受信する。ＧＰＳ情報には、衛星の位置や電波が送信された時刻が含まれている。ＧＰＳ受信機３１は、ＧＰＳ情報を受信した受信時刻とＧＰＳ情報に含まれる発信時刻との差に基づいて、衛星から自車両ＣＳまでの距離を算出する。そして、算出した距離と衛星の位置とをＥＣＵ２０に出力する。
【００１４】
計測センサ３２は、自車前方の物体における自車両を基準とする相対位置を計測する。計測センサ３２は、ステレオカメラ等の画像センサや、レーザレーダ等を用いることができる。計測センサ３２がステレオカメラ装置の場合、自車前方を撮像したステレオ画像により、三次元距離が付与された距離画像を生成し、この距離画像内に含まれる路側物の特徴点を計測点として逐次計算する。また、計測センサ３２として単眼カメラを用いるものであってもよい。
【００１５】
車速センサ３３は、自車両の車輪に動力を伝達する回転軸に設けられており、その回転軸の回転数に基づいて自車両の速度を検出する。ヨーレートセンサ３４は、自車両に実際に発生したヨーレート、すなわち車両の重心点回りの角速度を検出する。
【００１６】
ＥＣＵ２０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭを備えたコンピュータとして構成されている。そして、ＣＰＵが、メモリに記憶されているプログラムを実行することにより、図１に示す各部として機能することができる。また、ＥＣＵ２０は外部メモリ４５と接続されており、この外部メモリ４５に記録された地図を参照することで、自車両が走行する道路の位置や形状を取得することができる。
【００１７】
地図には、道路上の車線を示すリンクと車線の連結点を示すノードとを記録している。このノードには地図上での絶対座標が記録されており、ノードの位置を参照することにより、地図上でこのノードに対応する位置を検出することができる。また、ノードとリンクとの接続関係を用いることで、ＥＣＵ２０は、ある地点から目的地点までの経路を算出することができる。図２（ａ）に示すように、特定のスタート地点を示すノードから、目標地点を示すノードまでを結ぶ複数のノードＮとリンクＬとの組み合わせにより、両地点を結ぶ複数の経路を算出することが可能となる。
【００１８】
また、地図には、地図上に存在する所定のランドマークの形状や属性情報が、その位置に関連づけて登録されている。ランドマークは、地図上に属性情報や形状が登録された地物であり、例えば、道路上の路肩に存在する路側物や、道路の境界を区画する区画線、道路標識、信号機、路面標示である。属性情報は、ランドマークの名称や関連情報等を示す情報である。ＥＣＵ２０は、この属性情報により地図上のランドマークを検索し、検索されたランドマークの位置や形状情報を取得することが可能となる。
【００１９】
図２（ｂ）では、地図上に登録された縁石Ｆ１、区画線Ｆ２、道路標識Ｆ３の各ランドマークを示している。そして、図２（ｃ）は、図２（ｂ）に示す区画線Ｆ２に関連づけて登録されている形状情報を示している。形状情報は、ランドマークの代表点の座標と、各代表点を繋ぐ近似曲線とを備える周知のベクターデータにより形成されている。
【００２０】
さらに、地図には、ランドマークに対する測量精度が所定以下であることを示す低精度フラグ（低精度情報）が登録されている。この低精度フラグは、地図作成時におけるランドマークの測量精度が低いことを示す情報である。例えば、低精度フラグは、各ランドマークの位置に関連づけて登録されており、属性情報により検索することが可能となる。
【００２１】
表示装置５０は、例えば、自車両のインストロメンツパネル等、ドライバの視認性が可能な車室内に設けられており、現在の自車位置の周囲の地図を表示する。表示装置５０は、例えば、液晶パネルで構成されて画像を表示する表示部と、ユーザインタフェースとして機能する操作部とを備えている。ドライバが操作部を操作することで、表示装置５０を介してＥＣＵ２０に操作結果を入力することができる。なお、操作部は、表示部とは別に構成された操作キーの他、画面上のアイコンにより操作を受け付けるタッチパネルであってもよい。
【００２２】
図１に戻り、認識部２１は、自車両に搭載された計測センサ３２による計測結果に基づいて、自車前方のランドマークを認識する。図３（ａ）では、計測センサ３２により計測された車両前方のランドマークの計測点ＭＰの位置を示している。認識部２１は、スキャンラインデータに含まれる計測点を抽出し、この計測点群をグループ化することで、ランドマーク毎の計測点の束であるセグメントを生成する。セグメントは、計測点間の距離やその位置に応じて計測点群をグループ化することで生成される。
【００２３】
自車位置特定部２２は、ランドマークの位置に基づいて、地図上における自車位置を特定する。例えば、ＧＰＳ受信機３１、車速センサ３３、及びヨーレートセンサ３４による測位結果に基づいて取得された地図上の自車両の位置を、地図上のランドマークの位置と認識部２１で認識したランドマークの位置とを位置合わせした結果に基づいて補正することで自車位置を特定する。そのため、ＧＰＳ受信機３１、車速センサ３３、ヨーレートセンサ３４は測位センサとして機能する。
【００２４】
図３（ｂ）では、認識部２１により認識されたランドマークの相対位置を示す計測点ＭＰを、地図上で形状情報により示されるランドマークの位置ＲＰに位置合わせすることで、自車位置を特定している。具体的には、自車位置を基準とする相対座標上の位置である各計測点ＭＰを、地図上で推定されている自車両の地図上の位置ＣＰ１に基づいて絶対座標上の位置に変換する。そして、変換された計測点ＭＰを、ランドマークの位置ＲＰに位置合わせすることで、両位置のずれ量を算出する。例えば、変換後の計測点ＭＰの位置と地図上での位置ＲＰとの関係をずれ量を要素とする行列式を用いて両者を位置合わせするとともに、この行列式の各要素を解くことでずれ量を算出することができる。そして、算出されたずれ量により、地図上の位置ＣＰ１を補正することで、補正後の自車位置ＣＰ２により地図上の自車位置を特定する。
【００２５】
制御部２３は、地図上で特定された自車位置に基づいて、自車両に対する運転支援制御を行う。この実施形態では、制御部２３は、自動運転制御部１１、レーンキープアシスト制御部（ＬＫＡＳ制御部）１２、車線変更支援制御部１３の各機能を備えている。各機能は、ドライバが運転席に配置されている操作ボタンを操作することで選択することができる。また、制御部２３は、地図上で特定された自車位置と、認識部２１による区画線の認識結果とに基づいて、自車両に対する運転支援制御を行う。
【００２６】
具体的には、自動運転制御部１１は、特定された自車位置と、認識した区画線とに基づいて、現在の自車線の位置を認識し、不図示の操舵装置やエンジンを制御することで、自車両をこの自車線に沿って走行させる。ＬＫＡＳ制御部１２は、地図上の自車位置、車速及びヨーレートにより自車両の将来の位置を予測し、予測した将来の位置と区画線の認識結果とを用いて、自車両が区画線で規定された自車線から逸脱するおそれがあるか否かを判断する。そして、自車両が自車線を逸脱するおそれがあると判断した場合、表示装置５０により警告を行う。車線変更支援制御部１３は、ドライバが方向指示器を操作した場合に、操舵装置を制御して、区画線で規定される隣接レーンに車線変更する。
【００２７】
上述した制御部２３による運転支援制御において、地図上の自車位置精度が低い区間では、現在実施中の運転支援制御が中断されるおそれがある。経路上のある区間において、ドライバの予期せぬタイミングで運転支援制御の中断時期が訪れると、ドライバが即座に対応するのが困難な場合があり、ドライバの負担を増加させるおそれがある。特に、運転支援制御の中断が頻繁に生じる経路を自車両が走行する場合、中断が生じる頻度が高くなり、ドライバの負担を増加させるおそれがある。そのため、ＥＣＵ２０は、経路毎に自車位置の精度が低下する位置を推定し、推定結果に応じてドライバに運転支援制御の稼働率を提示する構成としている。
【００２８】
図１に戻り、抽出部２４は、地図上での目標地点までの複数の経路における、ランドマークの形状又は分布を抽出する。例えば、道路に沿って連続的に設けられ、この道路の形状変化を示すランドマークの形状変化部を抽出する。道路の形状変化とは、車線の分岐や合流、及び路肩に形成された退避路の出現により生じる形状変化を意味している。例えば、抽出部２４は、地図上に登録された区画線、縁石、道路壁、道路鋲の形状情報から、ランドマークの形状を抽出する。これ以外にも、地図上のノードやリンクからをその形状を推定するものであってもよい。また、抽出部２４は、道路に沿って点在するランドマークの分布を抽出する。例えば、抽出部２４は、道路上の標識、信号等の分布を抽出する。
【００２９】
精度算出部２５は、抽出部２４で抽出したランドマークの形状又は分布に基づいて、各経路において、所定間隔で位置するサンプル点での自車位置の推定精度を算出する。推定精度は、サンプル点の周囲において自車位置特定部２２により特定される自車位置の精度を推定した値である。この推定精度が高い程、サンプル点の周囲で特定される自車位置の精度が高くなる可能性を示している。サンプル点は、経路内において推定精度を算出する位置であり、その間隔は、地図上において、例えば、１０メートル以上、１００メートル以内の範囲で設定される。
【００３０】
図４（ａ）に示すように、サンプル点Ｓの周囲に退避路の出現を示す区画線の形状変化部ＳＣが存在する場合、精度算出部２５は推定精度を高い値に算出する。一方で、サンプル点Ｓの周囲に形状変化部ＳＣが存在しない場合、推定精度を低い値に算出する。形状変化部は、道路の境界線を示す路面標示の内、車線に沿った方向に対して所定角度で傾く部位を有しており、この部位を用いることで、自車位置を精度良く特定することができるためである。
【００３１】
図４（ｂ）に示すように、精度算出部２５は、サンプル点Ｓの周囲において、道路に沿った方向で複数の標識等が存在している場合、推定精度を高い値に算出する。一方で、サンプル点Ｓの周囲において、道路に沿った方向に複数の標識等が存在していない場合、推定精度を低い値に算出する。道路に沿った方向に点在する標識、信号等の出現頻度が高い場合、このランドマークを用いて自車両の位置を特定する回数を増やすことができるためである。
【００３２】
稼働率算出部２６は、算出されたサンプル点での推定精度に基づいて、各経路における運転支援制御の稼働率を算出する。稼働率は、自車両が各経路を走行する際に、この経路上で運転支援制御が実施される頻度の予測値を示す。例えば、推定精度は０パーセントから１００パーセントの値であり、経路上の総サンプル点の内、推定精度が閾値Ｔｈ１以上となるサンプル点の数に基づいて算出される。図５（ａ）に示す経路では、現在地点から目標地点までの間に７つのサンプル点Ｓ１〜７が配置されている。この経路において全てのサンプル点Ｓ１〜Ｓ７の推定精度が閾値Ｔｈ１以上であれば、稼働率は１００パーセントとなる。一方で全てのサンプル点Ｓ１〜７の推定精度が閾値Ｔｈ１未満であれば、稼働率は０パーセントとなる。
【００３３】
なお、閾値Ｔｈ１は、運転支援制御を中断することなく実施することができる自車位置の精度に応じて定められる値である。また、各運転支援制御が中断される自車位置の精度が異なる場合、運転支援制御毎に閾値Ｔｈ１を変更するものであってもよい。
【００３４】
経路選択部２７は、算出された稼働率を提示した上で、複数の経路の内のいずれかをドライバに選択させる。図５（ｂ）では、経路選択部２７により表示装置５０に表示される選択画面を示している。この選択画面には、現在地点から目標地点までを結ぶ３つの経路１〜３の提示を切り替えるアイコンＡ１〜Ａ３を備えている。また、選択画面の図中左上には、各アイコンにより切り替えられた経路に関連づけて、この経路における運転支援制御の稼働率が提示されている。
【００３５】
次に、ＥＣＵ２０により実施される経路選択を、図６を用いて説明する。なお図６に示すフローチャートは、ＥＣＵ２０により所定周期で実施される。
【００３６】
ステップＳ１１では、自車両の現在地点から目標地点までの経路を算出する。ＥＣＵ２０は、ドライバが表示装置５０を操作することで設定した目標地点と、現在地点とのを繋ぐノードとリンクとの組み合わせに応じて、複数の経路を算出する。
【００３７】
ステップＳ１２では、運転支援制御の実施が選択されているか否かを判定する。ドライバにより運転支援制御の実施が選択されていない場合（ステップＳ１２：ＮＯ）、ステップＳ１３では、ステップＳ１１で算出された各経路をドライバに選択させるための画面（通常選択画面）を表示装置５０に表示させる。この通常選択画面では、ステップＳ１１で算出された各経路の提示を行うが、運転支援制御の稼働率をドライバに提示しない。
【００３８】
ドライバが、通常選択画面を操作することでいずれかの経路を選択した場合（ステップＳ１４：ＹＥＳ）、ステップＳ２２では選択された経路を、自車両が走行する経路として設定する。この場合、運転支援制御の実施は選択されていないため、表示装置５０は、自車両の走行に従って、目的地点までの経路を案内する。
【００３９】
一方、運転支援制御の実施が選択されている場合（ステップＳ１２：ＹＥＳ）、ステップＳ１５では、地図上での目標地点までの複数の経路における、ランドマークの形状又は分布を抽出する。ＥＣＵ２０は、ステップＳ１１で算出された各経路における、区画線の位置や、標識の分布を地図から取得する。ステップＳ１５が抽出工程として機能する。
【００４０】
ステップＳ１６では、抽出したランドマークの形状又は分布に基づいて、経路上のサンプル点での自車位置の推定精度を算出する。例えば、ステップＳ１６で推定精度が算出されるサンプル点は、ステップＳ１１で算出された経路上の全てのサンプル点である。ステップＳ１６が精度算出工程として機能する。
【００４１】
図７は、ステップＳ１６で実施される詳細な処理を説明するフローチャートである。まず、ステップＳ３１では、ステップＳ１５で抽出された地図上でのランドマークの分布から、サンプル点の周囲における道路に沿った方向でのランドマークの出現頻度を算出する。ＥＣＵ２０は、サンプル点を基準として道路に沿った方向に所定距離だけ延びた探索範囲を設定し、この探索範囲内に分布する標識や信号の数により出現頻度を算出する。
【００４２】
ステップＳ３２では、ステップＳ１５で抽出されたランドマークの形状から、サンプル点の周囲に道路の形状変化を示す形状変化部が位置しているか否かを判定する。例えば、ＥＣＵ２０は、ステップＳ３１で設定した探索範囲内において、区画線における形状変化部が存在しているか否かを判定する。
【００４３】
ステップＳ３３では、地図上において経路上のサンプル点の周囲に低精度フラグが登録されたランドマークが存在するか否かを判定する。例えば、ＥＣＵ２０は、ステップＳ３１，Ｓ３２の処理に用いたランドマークに低精度フラグが登録されているか否かを判定する。図８では、地図上において、探索範囲ＳＡ内の区画線Ｆ１１に低精度フラグＮＦが登録されており、ＥＣＵ２０はサンプル点の周囲に測量精度の低いランドマークが存在していることを判定する。
【００４４】
現在選択されている運転支援制御が自動運転制御である場合（ステップＳ３４：ＹＥＳ）、ステップＳ３５では、自動運転制御に対応する推定精度を算出する。自動運転制御では、道路に沿った方向と、道幅方向とのいずれにおいても地図上の自車位置の精度が高いことが望ましい。そのため、サンプル点の周囲に形状変化部が位置していない場合は、形状変化部が位置している場合と比べて、推定精度を低い値に算出する。例えば、下記式（１）により、推定精度ＥＶ１を算出する。
【００４５】
ＥＶ１＝Ｋ１・α  …  （１）
ここで、Ｋ１は、自動運転制御の場合の変数であり、サンプル点の周囲に形状変化部が検出されない場合に、その値が低くなるよう設定されている。また、係数αは、ランドマークに低精度フラグが登録されている場合に付与され、例えば、０以上、１未満の値である。上記式（１）により、ランドマークにおいて低精度フラグが登録されている場合に、低精度フラグが登録されていない場合と比べて、推定精度が低く算出される。
【００４６】
運転支援制御が自動運転制御ではなく（ステップＳ３４：ＮＯ）、車線変更制御である場合（ステップＳ３６：ＹＥＳ）、ステップＳ３７では、車線変更制御に対応する推定精度を算出する。車線変更制御では、地図上において道路に沿った方向での精度が高いことが望ましい。そのため、車線変更制御を選択している場合は、サンプル点の周囲に形状変化部が位置している場合、又はランドマークの出現頻度が高い程、推定精度を高く算出する。例えば、ＥＣＵ２０は、下記式（２）により、推定精度ＥＶ２を算出する。
【００４７】
ＥＶ２＝Ｋ２・β  …  （２）
ここで、変数Ｋ２は、サンプル点の周囲に形状変化部が存在していない場合、又はランドマークの出現頻度が低い場合に、その値が低い値となる。係数βは、推定精度の算出に用いたランドマークに低精度フラグが登録されている場合に付与される係数であり、例えば、０以上、１未満の値である。
【００４８】
運転支援制御が車線変更制御ではない場合（ステップＳ３６：ＮＯ）、ステップＳ３８では、ＬＫＡＳ制御に応じた推定精度を算出する。ＬＫＡＳ制御では、道幅方向での自車位置の精度が高いことが望ましい。そのため、サンプル点の周囲にランドマークが位置していない場合に推定精度を低く算出する。例えば、ＥＣＵ２０は、下記式（３）により推定精度ＥＶ３を算出する。
【００４９】
ＥＶ３＝Ｋ３・γ  …  （３）
ここで、変数Ｋ３は、サンプル点の周囲に形状変化部が位置していない場合に、その値が低い値となる。係数γは、推定精度の算出に用いた区画線に低精度フラグが登録されている場合に付与される係数であり、例えば、０以上、１未満の値である。
【００５０】
上述した各運転支援制御に対応する変数Ｋ１〜Ｋ３は、例えば、不図示のマップによりその値が定められている。そのため、ＥＣＵ２０は、ステップＳ３１又はＳ３２により取得したランドマークの形状や出現頻度を入力値として、推定精度を算出することが可能となる。
【００５１】
ステップＳ１１で算出された各経路において、全てのサンプル点で推定精度を算出していなければ（ステップＳ３９：ＹＥＳ）、ステップＳ３１に戻り、経路上の残りのサンプル点に対してステップＳ３１〜Ｓ３８の各処理を実施する。一方、ステップＳ１１で算出された各経路において、全てのサンプル点で推定精度を算出していれば（ステップＳ３９：ＹＥＳ）、図７に示す処理を終了して、図６のステップＳ１７に進む。
【００５２】
ステップＳ１７では、ステップＳ１６で算出した各サンプル点での推定精度に基づいて、各経路における運転支援制御の稼働率を算出する。ＥＣＵ２０は、経路上の推定精度が閾値Ｔｈ１以上となるサンプル点の数に応じて稼働率を算出する。ステップＳ１７が稼働率算出工程として機能する。
【００５３】
自動運転制御が選択されていない場合（ステップＳ１８：ＮＯ）、ステップＳ２０に進む。一方、自動運転制御が選択されている場合（ステップＳ１８：ＹＥＳ）、ステップＳ１９では、経路上の単位区間における推定精度が低いサンプル点の数に基づいて、この単位区間が自車両の手動運転を必要とする可能性が高い手動運転区間であるか否かを判定する。自動運転制御では、制御が中断することでドライバは手動運転を行う必要があるため、中断によりドライバが手動運転を実施する可能性が高いと予測される区間を手動運転区間として判定することとしている。
【００５４】
ＥＣＵ２０は、例えば、単位区間において推定精度が閾値Ｔｈ１以下となるサンプル点の数が所定数を超える場合、この区間を手動運転区間として設定する。単位区間は複数のサンプル点を含む区間として設定されている。例えば、単位区間において、推定精度が閾値Ｔｈ１以下となるサンプル点の数が４０パーセント以上である場合に、この単位区間を手動運転区間として判定する。ステップＳ１８が手動運転区間判定部として機能する。
【００５５】
ステップＳ２０では、ステップＳ１７で算出された稼働率を提示した上で、複数の経路の内いずれかをドライバに選択させるための画面（制御時選択画面）を表示装置５０に表示させる。また、自動運転制御が選択されている場合、制御時選択画面には、稼働率に加えてステップＳ１９で判定した手動運転区間を各経路に関連づけて提示する。ステップＳ２０が経路選択工程として機能する。
【００５６】
図９は、制御時選択画面を説明する図である。図９（ａ），（ｂ）に示す制御時選択画面には、ステップＳ１１で算出された３つの経路の内の候補１，２をそれぞれ表示している。図９（ａ）は、ドライバのアイコンＡ１の操作により、現在地点から目標地点までを繋ぐ候補１の経路を選択画面上に提示した場合を示している。図中左上には自動運転制御の稼働率として９０パーセントを提示している。そのため、ドライバは、候補１の経路では自動運転制御（運転支援制御）の中断が生じ難いことを視覚的に判断することができる。
【００５７】
一方、図９（ｂ）では、ドライバのアイコンＡ２の操作により、候補２の経路を選択画面上に提示した場合を示している。図中左上には自動運転制御の稼働率として６０パーセントを提示している。また、稼働率に加えて、ステップＳ１８で判定された手動運転区間ＭＤを提示している。そのため、ドライバは、候補２の経路では運転支援制御の中断が生じる可能性があること、及び手動運転を行う必要がある区間が存在していることを視覚的に判断することができる。
【００５８】
ドライバが表示されたいずれかの経路を選択した場合（ステップＳ２１：ＹＥＳ）、ステップＳ２２では、選択された経路を自車両が走行する経路として設定する。例えば、ドライバが自動運転制御の実施を選択している場合、ＥＣＵ２０は設定された経路に従って、自動運転制御を実施する。
【００５９】
以上説明したようにこの第１実施形態では、ＥＣＵ２０は、地図上での目標地点までの複数の経路における、ランドマークの形状又は分布を抽出し、抽出したランドマークの形状又は分布に基づいて、各経路において、所定間隔で位置するサンプル点での自車位置の推定精度を算出する。そして、サンプル点の推定精度に基づいて、各経路における運転支援制御の稼働率を算出し、算出された稼働率をドライバに提示した上で、複数の各経路の内いずれかをドライバに選択させることとした。この場合、ドライバは、経路毎の運転支援制御の稼働率を参照して運転支援が中断する頻度が低い経路を選択することができ、走行中に予期せぬタイミングで運転支援制御の中断が生じることを抑制することができる。その結果、ドライバの負担を軽減することができる。
【００６０】
ＥＣＵ２０は、道路に沿って点在するランドマークの分布を抽出し、抽出したランドマークの分布に基づいて、各サンプル点の周囲における道路に沿った方向でのランドマークの出現頻度を算出し、算出した出現頻度に基づいて推定精度を算出する。道路に沿った方向で点在するランドマークの出現頻度が高い場合、このランドマークを用いて道路に沿った方向での自車両の位置を特定する回数を増やすことができる。この点、上記構成では、抽出されたランドマークの分布に基づいて各サンプル点の周囲における道路に沿った方向でのランドマークの出現頻度を算出し、算出した出現頻度が高いサンプル点程、推定精度を高く算出することとした。この場合、道路に沿った方向での自車位置精度に関連した推定精度に基づいて各経路における稼働率を算出することができるため、ドライバは、道路に沿った方向での自車位置の精度が高い経路を選択することが可能となる。
【００６１】
ＥＣＵ２０は、道路に沿って連続的に設けられ、道路上の区画線の形状変化を示すランドマークの形状変化部を抽出し、サンプル点の周囲での形状変化部の検出結果に基づいて、推定精度を算出する。道路上に連続して存在するランドマークの形状変化部は、他の部位と比べてその形状が大きく異なっているため、自車位置における道路に沿った方向と道幅方向とのそれぞれの位置を特定するために用いることができる。この点、上記構成では、ランドマークの形状として、道路上の区画線の形状変化を示す形状変化部を抽出し、サンプル点の周囲での形状変化部の検出結果に基づいて、推定精度を算出することとした。この場合、自車位置を高い精度で特定できる形状変化部を用いて推定精度を算出することができるため、推定精度を適正に算出することができる。
【００６２】
ＥＣＵ２０は、サンプル点の周囲に位置するランドマークに低精度フラグが登録されている場合に、抽出されたランドマークの形状又は分布に加えて、低精度フラグに基づいて、サンプル点の推定精度を算出する。地図上に記録された各ランドマークの測量精度が低い場合、このランドマークを用いて特定した自車位置の精度が低いと推定することができる。この点、上記構成では、サンプル点の周囲に位置するランドマークに低精度フラグが登録されている場合に、抽出されたランドマークの形状又は分布に加えて、この低精度フラグに基づいて、サンプル点の推定精度を算出することとした。この場合、地図上の各ランドマークの測量精度が低い場合であっても、この測量精度の低さを考慮して推定精度を算出することが可能となる。
【００６３】
ＥＣＵ２０は、自動運転制御が選択されている場合に、経路上の単位区間における推定精度が低いサンプル点の数に基づいて、各単位区間が自車両の手動運転を必要とする可能性が高い手動運転区間であるか否かを判定する。そして、稼働率に加えて、各経路における手動運転区間を提示して、各経路をドライバに選択させる。自動運転制御では、制御が中断することでドライバは手動運転を行う必要がある。この点、上記構成では、経路上の推定精度が低いサンプル点を多く含む区間を、自車両の手動運転を必要とする可能性が高い手動運転区間として判定し、稼働率に加えて、各経路における手動運転区間をドライバに提示することとした。この場合、手動運転を行う可能性が高い区間をドライバに提示することができるため、ドライバの選択を効果的に補助することができる。
【００６４】
（第２実施形態）
この第２実施形態では、自車両が実施に経路を走行して得た各区間での自車位置の誤差を用いて、推定精度を算出する。
【００６５】
図１０は第２実施形態において、経路上の各区間での誤差を算出する手法を説明するフローチャートである。図１０に示すフローチャートは、自車両が道路を走行中に実施される処理であり、自車両が単位区間を走行する毎に実施される。
【００６６】
まず、ステップＳ４１では、地図上の位置を取得する。この位置は、例えば、ＧＳＰ情報に基づいて取得される。ステップＳ４２では、ステップＳ４１で取得された地図上での位置を、地図上のランドマークの位置と、検出したランドマークの位置とを位置合わせした結果に基づいて補正することで、自車位置を特定する。
【００６７】
ステップＳ４３では、ステップＳ４１で取得した地図上の位置とステップＳ４２で特定された自車位置との地図上での誤差を算出する。この実施形態では、ＥＣＵ２０は、地図上の位置と特定された自車位置との差分を、誤差として算出する。
【００６８】
ステップＳ４４では、ステップＳ４３で算出した誤差を閾値Ｔｈ２と比較する。地図上の位置を補正して自車位置を特定する場合、両位置の誤差が大きい区間は、自車位置の誤差が生じ易い区間であると予測できるためである。地図上の位置をＧＰＳ情報に基づいて設定している場合、閾値Ｔｈ２はＧＰＳ情報の誤差に基づいて定められ、例えば、２メートル以上、１０メートル以下の値とすることができる。
【００６９】
ステップＳ４３で算出した誤差が閾値Ｔｈ２未満であれば（ステップＳ４４：ＮＯ）、図１０に示す処理を終了する。一方、算出した誤差が閾値Ｔｈ２以上であれば（ステップＳ４４：ＹＥＳ）、ステップＳ４５では、ステップＳ４３で算出した誤差を地図上の位置に対応づけて記録する。ステップＳ４３〜Ｓ４５が誤差算出部として機能する。
【００７０】
図１１は、ステップＳ４５で記録される誤差の一例を示す図である。図１１では、閾値Ｔｈ２以上となる誤差の地図上での位置（座標）と誤差の値とを関連づけて記録している。ステップＳ４５の処理が終了すると、図１０に示す処理を一旦終了する。
【００７１】
上記のように記録された誤差情報は、図６で示す自車両の経路選択に用いられる。即ち、図６のステップＳ１６において、ＥＣＵ２０は、誤差が履歴に記録されている区間に存在するサンプル点に対して、ランドマークの形状又は分布に加えて、図１０の処理により記録された誤差に基づいて、推定精度を算出する。ＥＣＵ２０は、サンプル点の周囲において、誤差が閾値Ｔｈ２以上となる区間が存在する場合、誤差が閾値Ｔｈ２未満となる区間と比べて、推定精度が低くなるよう値を算出する。
【００７２】
そして、図６のステップＳ１７では、算出された推定精度に応じて各走路における稼働率を算出する。
【００７３】
以上説明したようにこの第２実施形態では、ＥＣＵ２０は、自車両が実際に複数の経路の内いずれかの経路を走行する際に、所定区間毎に地図上の位置と当該位置を補正することで特定された自車位置との誤差を記録する。そして、サンプル点に対して、ランドマークの形状又は分布に加えて、誤差記録部により記録された誤差に基づいて、推定精度を算出する。地図上の位置を補正して自車位置を特定する場合、両位置の誤差が大きい区間は、誤差が生じ易い区間であると予測できる。この点、上記構成では、自車両が実際に経路を走行する際に、所定区間毎に地図上の位置と、特定した自車位置との誤差を記録する。そして、誤差記録部により記録された誤差が閾値以上となる区間に存在するサンプル点に対して、ランドマークの形状又は分布に加えて、この誤差に基づいて、推定精度を算出することとした。この場合、区間毎の誤差の生じ易さを考慮して推定精度を算出することができる。
【００７４】
（第３実施形態）
この第３実施形態では、自車両が実施に経路を走行して得た区画線の認識率により、ドライバに手動運転を推奨する推奨運転区間を提示する。推奨運転区間は、上述した手動運転区間と比べて運転支援制御が中断する可能性は低いが、自車位置の精度が低いために、運転支援制御が適正に実施されず、ドライバに手動運転を推奨する区間である。
【００７５】
図１２は、第３実施形態において、経路上の区間毎の区画線の認識精度を算出する手法を説明するフローチャートである。図１２に示すフローチャートは、自車両ＣＳが道路を走行中に実施される処理であり、例えば、自車両が所定距離を走行する毎に実施される。
【００７６】
ステップＳ５１では、単位区間毎に区画線の認識精度を算出する。例えば、ＥＣＵ２０は、計測センサ３２で検出された計測点の数を区画線と、この区画線を検出するために用いたテンプレートとの一致度に応じて、認識精度を算出する。一致度が高い場合は、認識精度を高い値とし、一致度が低い場合は認識精度を低い値とする。
【００７７】
ステップＳ５２では、ステップＳ５１で算出した認識精度が閾値Ｔｈ３以下であるか否かを判定する。閾値Ｔｈ３は、区画線を適正に認識できるか否かの判断により実験的に定められる値である。認識精度が閾値を超える場合（ステップＳ５２：ＮＯ）、図１２の処理を一旦終了する。
【００７８】
認識精度が閾値以下の場合（ステップＳ５２：ＹＥＳ）、ステップＳ５３では、ステップＳ５１で算出した認識精度を履歴に記録する。そのため、履歴には、認識精度が閾値以下となる単位区間の位置（座標）と、認識精度とが関連づけて記録されていく。ステップＳ５３が認識精度記録部として機能する。
【００７９】
上記のように記録された誤差情報は、図６で示す自車両の経路選択に用いられる。即ち、図６のステップＳ１６において、ＥＣＵ２０は、各経路上の単位区間における認識精度が低いサンプル点の数に基づいて、各単位区間がドライバに対して手動運転を推奨する推奨区間であるか否かを判定する。そして、ステップＳ１９において、稼働率に加えて、各経路における推奨運転区間を提示して、各経路をドライバに選択させる。そのため、この第３実施形態においてステップＳ１６が推奨区間判定部として機能する。なお、ステップＳ１６において、ＥＣＵ２０は、経路内において、手動運転区間と、推奨区間とを共に判定するものであってもよい。
【００８０】
図１３に示す選択画面では、目標地点までの複数の経路の内の一つの候補を示しており、図中左上には自動運転制御の稼働率として５０パーセントを提示している。また、稼働率に加えて、地図上においてドライバに手動運転を推奨する推奨運転区間ＲＤを提示している。そのため、ドライバは、この経路を選択した場合、経路上の推奨運転区間ＲＤにおいては、手動運転を実施したほうが良いことを視覚的に判断することができる。
【００８１】
以上説明したようにこの第３実施形態では、ＥＣＵ２０は、自車両が実際に経路を走行する際に、単位区間毎に区画線の認識精度を記録する。そして、経路上の単位区間における認識精度が低いサンプル点の数に基づいて、ドライバに対して手動運転を推奨する推奨区間を判定し、稼働率に加えて、各経路における推奨運転区間を提示して、各経路を前記ドライバに選択させる。区画線を認識し、この認識結果に基づいて車線上の自車両の位置を制御する場合、区画線の認識精度に応じて、車線上での位置精度が変化する。この点、上記構成では、自車両が実際に道路を走行する際に、単位区間毎に認識部による区画線の認識精度を記録する。また、経路上の認識精度が低いサンプル点の数に基づいて、ドライバに手動運転を推奨する推奨区間を判定する。そして、稼働率に加えて、各経路における推奨運転区間を提示して、各経路をドライバに選択させることとした。この場合、自車線上での位置が適正に制御されない区間をドライバに提示することができるため、ドライバの選択を効果的に補助することができる。
【００８２】
（その他の実施形態）
運転支援制御は、自動運転制御、ＬＫＡＳ制御、車線変更制御の他に、坂道等の特定の位置においてドライバの運転をアシストするよう自車両を制御するものであってもよい。この場合、ＥＣＵ２０は、運転支援制御が実施される位置に該当するサンプル点を抽出し、抽出したサンプル点での推定精度を算出する。
【００８３】
ＥＣＵ２０は、ドライバが制御時選択画面を操作して経路を選択した場合でも、ドライバにより選択された経路と異なる経路を運転支援制御における自車両の経路として設定するものであってもよい。
【００８４】
上述した第２及び第３実施形態において、ＥＣＵ２０は、実際に走行した経路上での誤差や区画線の認識率を履歴に記録する代わりに、地図上に登録するものであってもよい。この場合、誤差や認識率を地図上のランドマークの位置に関連づけて登録することとなる。また、車両制御装置１００が、不図示のサーバと通信可能な構成である場合、自車両が実際に走行した経路上での誤差や区画線の認識率をこのサーバに送信するものであってもよい。この場合、サーバは、送信された誤差や区画線の認識率を自機が備える地図上の位置に関連づけて登録する。そのため、サーバと通信する車両が多い程、サーバが備える地図に登録される誤差や区画線の情報量が多くなる。そして、ＥＣＵ２０は、サーバから送信された地図を用いて図６に示す処理を実施することで、ドライバに提供する稼働率や手動運転区間の情報の精度を高めることができる。
【符号の説明】
【００８５】
２０…ＥＣＵ、２１…認識部、２２…自車位置特定部、２３…制御部、２４…抽出部、２５…精度算出部、２６…稼働率算出部、２７…経路選択部。
【図１】
2018040693.tif 000003
【図２】
2018040693.tif 000004
【図３】
2018040693.tif 000005
【図４】
2018040693.tif 000006
【図５】
2018040693.tif 000007
【図６】
2018040693.tif 000008
【図７】
2018040693.tif 000009
【図８】
2018040693.tif 000010
【図９】
2018040693.tif 000011
【図１０】
2018040693.tif 000012
【図１１】
2018040693.tif 000013
【図１２】
2018040693.tif 000014
【図１３】
2018040693.tif 000015