(57)【要約】【課題】自車両の周辺に存在する認識対象の情報をより好適に集約管理することができる認識処理装置、車両制御装置、認識処理方法、およびプログラムを提供すること。【解決手段】認識処理装置において、自動運転車両の周辺状況を認識し、認識された認識対象を、前記車両との相対速度によらず認識され続ける第１認識対象か、前記第１認識対象に該当しない前記認識対象である第２認識対象かに分類し、付随する情報を処理する周辺状況認識部（１３２）と、前記第１認識対象を前記データテーブルの列または行である第１軸、前記第２認識対象を前記第１軸とは異なる第２軸として１つのデータテーブルで管理するデータテーブル管理部（１３８）とを備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両周辺の状況を認識する周辺状況認識部と、
前記周辺状況認識部により認識された認識対象を、前記車両との相対速度によらず認識され続ける第１認識対象か、前記第１認識対象に該当しない前記認識対象である第２認識対象かに分類し、前記第１認識対象および前記第２認識対象に付随する情報をそれぞれ処理する認識処理部と、
を備える認識処理装置。
【請求項２】
前記第１認識対象は、前記車両周辺の道路環境を含み、
前記第２認識対象は、交通参加者または立体物標を含む、
請求項１に記載の認識処理装置。
【請求項３】
前記第２認識対象に付随する情報を、前記第１認識対象をデータテーブルの列または行のうち一方である第１軸、前記第２認識対象を前記データテーブルの列または行の他方である第２軸として、前記第２認識対象を前記第１認識対象に当てはめた前記データテーブルで管理するデータテーブル管理部を更に備える、
請求項１または２に記載の認識処理装置。
【請求項４】
前記データテーブル管理部は、
新たに前記認識処理部により前記第２認識対象の情報が認識された場合において、
前記新たに認識された前記第２認識対象と同種の前記第２認識対象の情報を管理する行または列が存在しない場合、前記データテーブルの前記第２認識対象の情報を管理する項目を更新し、
前記新たに認識された前記第２認識対象と同種の前記第２認識対象の情報を管理する他の行または列が既に存在する場合、前記データテーブルの行または列を新たに挿入して前記第２認識対象の情報を管理する、
請求項３に記載の認識処理装置。
【請求項５】
前記第１軸は、前記データテーブルの列であり、
前記データテーブル管理部は、前記第１認識対象に関連する情報をレコードとして管理する、
請求項３または４記載の認識処理装置。
【請求項６】
請求項１から５のうちいずれか１項に記載の認識処理装置と、
前記認識処理装置により認識された周辺状況に基づいて、前記車両の操舵または加減速のうち一方または双方を制御する運転制御を実行する運転制御部と、
を備える車両制御装置。
【請求項７】
コンピュータが、
車両周辺の状況を認識し、
認識された認識対象を、前記車両との相対速度によらず認識され続ける第１認識対象か、前記第１認識対象に該当しない前記認識対象である第２認識対象かに分類し、前記第１認識対象および前記第２認識対象に付随する情報をそれぞれ処理する、
認識処理方法。
【請求項８】
コンピュータに、
車両周辺の状況を認識させ、
認識された認識対象を、前記車両との相対速度によらず認識され続ける第１認識対象か、前記第１認識対象に該当しない前記認識対象である第２認識対象かに分類し、前記第１認識対象および前記第２認識対象に付随する情報をそれぞれ処理させる、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、認識処理装置、車両制御装置、認識処理方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両の周囲における物標とレーンとの位置関係を認識する技術が開示されている（例えば、特許文献１）。特許文献１に記載の技術では、カメラ等による検出結果に基づいて車両の周囲の物標を取得し、地図データの有するレーン情報および車両の姿勢や位置等に基づいて車両の周囲のレーン配置情報を取得した上で、物標と車両のレーン位置から車両の走行位置を調整する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１８−５５４１４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、従来の技術では、認識する物標のデータの管理方法については詳細に検討されていなかった。そのため、例えば、検出結果が撮像データである場合、撮像データの大部分を周期的に認識して更新する必要があるなど、処理負荷が大きくなる可能性があった。
【０００５】
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、自車両の周辺に存在する認識対象の情報を、より好適に集約管理することができる車両制御装置、認識処理方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明に係る認識処理装置、車両制御装置、認識処理方法、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認識処理装置は、車両周辺の状況を認識する周辺状況認識部と、前記周辺状況認識部により認識された認識対象を、前記車両との相対速度によらず認識され続ける第１認識対象か、前記第１認識対象に該当しない前記認識対象である第２認識対象かに分類し、前記第１認識対象および前記第２認識対象に付随する情報をそれぞれ処理する認識処理部とを備えるものである。
【０００７】
（２）：上記（１）の様態において、前記第１認識対象は、前記車両周辺の道路環境を含み、前記第２認識対象は、交通参加者または立体物標を含むものである。
【０００８】
（３）：上記（１）または（２）の様態において、前記第２認識対象に付随する情報を、前記第１認識対象をデータテーブルの列または行のうち一方である第１軸、前記第２認識対象を前記データテーブルの列または行の他方である第２軸として、前記第２認識対象を前記第１認識対象に当てはめた前記データテーブルで管理するデータテーブル管理部を更に備えるものである。
【０００９】
（４）：上記（３）の様態において、前記データテーブル管理部は、新たに前記認識処理部により前記第２認識対象の情報が認識された場合において、前記新たに認識された前記第２認識対象と同種の前記第２認識対象の情報を管理する行または列が存在しない場合、前記データテーブルの前記第２認識対象の情報を管理する項目を更新し、前記新たに認識された前記第２認識対象と同種の前記第２認識対象の情報を管理する他の行または列が既に存在する場合、前記データテーブルの行または列を新たに挿入して前記第２認識対象の情報を管理するものである。
【００１０】
（５）：上記（３）または（４）の様態において、前記第１軸は、前記データテーブルの列であり、前記データテーブル管理部は、前記第１認識対象に関連する情報をレコードとして管理するものである。
【００１１】
（６）：この発明の一態様に係る車両制御装置は、上記（１）から（５）のうちいずれか１項に記載の認識処理装置と、前記認識処理装置により認識された周辺状況に基づいて、前記車両の操舵または加減速のうち一方または双方を制御する運転制御を実行する運転制御部とを備えるものである。
【００１２】
（７）：この発明の一態様に係る認識処理方法は、コンピュータが、車両周辺の状況を認識し、認識された認識対象を、前記車両との相対速度によらず認識され続ける第１認識対象か、前記第１認識対象に該当しない前記認識対象である第２認識対象かに分類し、前記第１認識対象および前記第２認識対象に付随する情報をそれぞれ処理する、認識処理方法である。
【００１３】
（８）：この発明の一態様に係るプログラムは、コンピュータに、車両周辺の状況を認識させ、認識された認識対象を、前記車両との相対速度によらず認識され続ける第１認識対象か、前記第１認識対象に該当しない前記認識対象である第２認識対象かに分類し、前記第１認識対象および前記第２認識対象に付随する情報をそれぞれ処理させる、プログラムである。
【発明の効果】
【００１４】
（１）〜（８）によれば、第１認識対象の自車の走行に伴って自車に対する相対的な変化が少ない情報と、第２認識対象の自車の走行に伴って前後方向に動き、自車に対する相対的な変化が起き易い情報とを分けて管理することができるため、自車両の周辺に存在する認識対象の情報を、より好適に集約管理することができる。また、処理負荷を軽減することができる。
【００１５】
また、（３）〜（５）によれば、認識する物標が多数である場合にも、データテーブルの更新によって認識された第１認識対象および第２認識対象の認識結果の関係を管理することで、処理負荷を削減することができる。また、データテーブルの更新によって認識された第１認識対象および第２認識対象の認識結果の関係を管理するという構成であることから、汎用性があり、ソフトウェア開発の負担を減らすことができる。
【００１６】
また、（５）によれば、認識対象の増減に応じてデータテーブルのレコードを挿入・削除して管理することから処理負荷をより軽減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】周辺状況認識部１３２の処理について説明するための図である。
【図４】車両制御装置１を搭載した車両Ｍと周辺の認識対象との位置関係を示す図である。
【図５】データテーブルＴの一例を示す図である。
【図６】データテーブルＴの行の一例を示す図である。
【図７】周辺状況認識部１３２の処理について説明するための他の図である。
【図８】データテーブルＴの一例を示す図である。
【図９】データテーブルＴが更新される様子を示す図である。
【図１０】データテーブルＴがさらに更新される様子を示す図である。
【図１１】データテーブルＴのレコードが削除される例を示す図である。
【図１２】データテーブル管理部１３８が道路環境の認識結果をデータテーブルＴに格納する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１３】データテーブル管理部１３８が交通参加者の認識結果をデータテーブルＴに格納する処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１４】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、本発明の認識処理装置、車両制御装置、認識処理方法、およびプログラムの実施形態について説明する。
【００１９】
［全体構成］
図１は、実施形態に係る車両制御装置１の構成図である。車両制御装置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】
車両制御装置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、車両制御装置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。
【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。車両制御装置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。
【００３４】
認識部１３０は、例えば、周辺状況認識部１３２と、道路環境認識部１３４と、交通参加者認識部１３６と、データテーブル管理部１３８とを備える。周辺状況認識部１３２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、周辺状況認識部１３２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、周辺状況認識部１３２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、周辺状況認識部１３２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、周辺状況認識部１３２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】
周辺状況認識部１３２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。周辺状況認識部１３２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、周辺状況認識部１３２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】
周辺状況認識部１３２は、走行車線・走路境界、路側帯、歩道等（以下、道路環境と称する）と、自車両Ｍの周辺の交通参加者（他車両、自転車、歩行者等）に代表される物体とをそれぞれ区別して認識する。周辺状況認識部１３２は、例えば、認識された対象物の自車両Ｍの進行方向と同一方向の相対速度に基づいて、物体であるか道路環境であるかを区別してもよい。周辺状況認識部１３２は、例えば、認識された対象物の相対速度が自車両Ｍと異なる場合や、変化する場合に物体であると区別し、認識された対象物の相対速度が自車両Ｍとほぼ同じ場合に道路環境であると区別してもよい。なお、周辺状況認識部１３２は、一時停止線、横断歩道、道路標示、障害物、赤信号、料金所、その他の道路事象は、道路環境ではなく物体として認識する。
【００３８】
図３は、周辺状況認識部１３２の処理について説明するための図である。図３の例では、自車両Ｍは車線Ｒ１を走行中であり、走行方向左側に歩道ＷＷと路側帯ＳＲが位置し、走行方向右側に中央分離帯ＭＳと他の車線Ｒ０とが位置する。周辺状況認識部１３２は、例えば、図３の例において、歩道ＷＷ、路側帯ＳＲ、中央分離帯ＭＳ、自車両Ｍが走行する車線Ｒ１の区画線ＬＬ１およびＬＲ１、車線Ｒ１に隣接する車線Ｒ０の区画線であるＬＬ０（ＬＲ１と同一の区画線であってもよい）およびＬＲ０を認識し、道路環境として認識した認識結果を道路環境認識部１３４に出力し、交通参加者として認識した認識結果を交通参加者認識部１３６に出力する。道路環境認識部１３４と、交通参加者認識部１３６と、データテーブル管理部１３８については後述する。
【００３９】
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（運転者の操作に依らずに）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。
【００４０】
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。
【００４１】
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。
【００４２】
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。
【００４３】
図１に戻り、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。
【００４４】
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。
【００４５】
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。
【００４６】
上記説明した構成のうち、道路環境認識部１３４および交通参加者認識部１３６は認識処理部の一例であり、周辺状況認識部１３２と道路環境認識部１３４と交通参加者認識部１３６とデータテーブル管理部１３８を合わせたものが認識処理装置の一例であり、認識処理装置に更に行動計画生成部１４０と第２制御部１６０とを加えたものが車両制御装置の一例である。
【００４７】
［第１制御部の構成］
図２に戻り、道路環境認識部１３４は周辺状況認識部１３２により出力された認識結果を予め設定された道路環境の種別のうち該当する種別に当てはめ、当てはめた識別結果をデータテーブル管理部１３８に出力する。交通参加者認識部１３６は、周辺状況認識部１３２により出力された認識結果を予め設定された物体の種別のうち該当する種別に当てはめ、当てはめた識別結果をデータテーブル管理部１３８に出力する。また、交通参加者認識部１３６は、信号、交通標識などの立体物標を識別して該当する種別に当てはめ、当てはめた識別結果をデータテーブル管理部１３８に出力する。道路環境認識部１３４または交通参加者認識部１３６により出力される識別結果には、認識対象の状態の認識結果が含まれていてもよい。例えば、交通参加者認識部１３６は、周辺状況認識部１３２によって認識された他車両ＯＶ１を「他車両」であると識別し、識別結果「他車両」と、他車両ＯＶ１に関する他の認識結果（例えば、他車両ＯＶ１の相対速度や位置等）とをデータテーブル管理部１３８に出力する。
【００４８】
データテーブル管理部１３８は、道路環境認識部１３４または交通参加者認識部１３６から出力された識別結果に基づいて、データテーブルＴに格納することで、各識別結果およびその識別結果に対応付けられた認識結果を管理する。データテーブルＴは、目標軌道を生成する元となる情報である、周辺状況認識部１３２の認識した物体や道路環境の認識結果を一元管理する表である。データテーブルＴは実表（テーブル）であってもよいし、複数の実表を参照する仮想表（ビュー）であってもよい。データテーブルＴは、例えば、自車両Ｍの周辺にある物体の認識結果を縦軸方向に保持し、道路環境の認識結果を横軸方向に保持するよう設定される。行動計画生成部１４０は、データテーブルＴに格納された認識結果に基づいて、目標軌道を生成し、第２制御部１６０に出力する。
【００４９】
データテーブル管理部１３８は、道路環境認識部１３４により出力された道路環境の認識結果、または交通参加者認識部１３６により出力された認識した物体の認識結果をデータテーブルＴに反映させる。なお、データテーブル管理部１３８は、認識結果をデータテーブルＴに出力する頻度を調整してもよい。データテーブル管理部１３８は、例えば、交通参加者認識部１３６が交通参加者（例えば、他車両）を認識した場合、周辺状況認識部１３２が最新の交通参加者の状況を認識する度に、その認識結果をデータテーブルＴに反映することで、行動計画生成部１４０に最新の認識結果を出力することができ、行動計画生成部１４０がより確度の高い目標軌道を生成できる。一方、交通参加者認識部１３６が交通標識等の物体を認識した場合、周辺状況認識部１３２が最新の物体の状況を認識する度に、その認識結果をデータテーブルＴに反映させたとしても、行動計画生成部１４０が生成する目標軌道の精度が向上する可能性は低い。したがって、交通参加者認識部１３６は、交通標識等の物体と比較して、交通参加者をより優先して認識して、その認識結果をデータテーブル管理部１３８に出力することが望ましい。
【００５０】
［データテーブル］
図３に戻り、データテーブル管理部１３８により生成されるデータテーブルＴについて説明する。図３の例では、自車両Ｍは車線Ｒ１を走行中であり、走行方向左側に歩道ＷＷと路側帯ＳＲが位置し、走行方向右側に中央分離帯ＭＳと他の車線Ｒ０とが位置する。道路環境認識部１３４は、例えば、図３の例において、歩道ＷＷ、路側帯ＳＲ、中央分離帯ＭＳ、自車線Ｒ１の区画線ＬＬ１およびＬＲ１、車線Ｒ０の区画線であるＬＬ０（ＬＲ１と同一の区画線であってもよい）およびＬＲ０の認識結果を周辺状況認識部１３２によって出力され、その認識結果を識別して、識別結果をデータテーブル管理部１３８に出力する。また、交通参加者認識部１３６は、例えば、図３の例において、他車両ＯＶ１およびＯＶ２、自転車Ｂ、交通標識ＴＳ、信号機ＳＳ、停止線ＳＬの認識結果を周辺状況認識部１３２によって出力され、その認識結果を識別して、識別結果をデータテーブル管理部１３８に出力する。なお、以下では、認識結果の一例として自車両Ｍの中心点ＣＰと物体または道路環境との距離をＤＩと称し、例えば、自車両Ｍと他車両ＯＶ１の距離をＤＩ（ＯＶ１）と示す。また、以下では他車両ＯＶ１および他車両ＯＶ２を特に区別しない場合に「他車両ＯＶ」と称する場合がある。
【００５１】
図４は、図３における自車両Ｍと周辺の認識対象との位置関係の例を示す図である。道路環境認識部１３４および交通参加者認識部１３６は、センシング結果から距離ＤＩを導出してもよいし、所定の演算を行うことでセンシング結果から距離ＤＩを導出してもよい。
【００５２】
周辺状況認識部１３２は、例えば、夜間や悪天候など、周辺状況認識部１３２の認識精度が基準より低いと想定される場合、予め設定された値を基準として所定の演算を行うことで、対象物と自車両Ｍとの距離を推定する。予め設定された値とは、例えば、一般的な車線幅Ｗｒ（例えば、３．５［ｍ］）や自車両Ｍの車幅Ｗｍである。
【００５３】
以下、周辺状況認識部１３２が行う所定の演算について、具体例を挙げて説明する。図４に示す例において、周辺状況認識部１３２は、自車両Ｍと中央分離帯ＭＳとの距離である距離ＤＩ（ＭＳ）を、車線幅Ｗｒを用いて推定する。周辺状況認識部１３２は、中心点ＣＰから車線ＬＲ１の距離が車線幅Ｗｒの半分程度であり、さらに車線Ｒ０の車線幅Ｗｒであると推定する。周辺状況認識部１３２は、距離ＤＩ（ＭＳ）が車線幅Ｗｒの１．５倍の距離である、５．２５［ｍ］であると推定する。同様に、図４に示す例において、周辺状況認識部１３２は、自車両Ｍと路側帯ＳＲとの距離である距離ＤＩ（ＳＲ）を、車線幅Ｗｒの０．５倍である、１．７２５［ｍ］であると推定する。
【００５４】
また、周辺状況認識部１３２は、距離ＤＩ（ＭＳ）および距離ＤＩ（ＳＲ）を所定の演算により導出した場合であっても、自車両Ｍと他車両ＯＶ２との距離ＤＩ（ＯＶ２）や自車両Ｍと停止線ＳＬとの距離ＤＩ（ＳＬ）はセンシング結果から導出してもよい。
【００５５】
図５は、図３に示す環境を周辺状況認識部１３２、道路環境認識部１３４、および交通参加者認識部１３６が認識した結果を示すデータテーブルＴの一例である。データテーブル管理部１３８は自車両Ｍの周辺の物体や道路環境の認識結果を図５に示すような１つのデータテーブルＴにまとめて管理する。データテーブル管理部１３８は、例えば、認識した物体についての認識結果をデータテーブルＴの列（カラム）の要素として保持させ、認識した道路環境についての認識結果をデータテーブルＴの行（レコード）の要素として保持させる。以下の説明では、データテーブルＴを構成する列名としてアルファベットを付与し、構成する行名として数字を付与して、列名を示すアルファベットと行名を示す数字とを組み合わせてセル（データテーブルＴを構成する最小要素であり、項目の一例である）の位置を説明する。例えば、データテーブルＴのＥ３セルは、Ｅ列（信号機）上の３行目（状況）には、「前方」の信号機が「青」であるという状況の情報が格納され、データテーブルＴのＡ４セルは、Ａ列（自車）上の４行目（歩道ＷＷ）には、自車両Ｍと歩道ＷＷとの距離を示す「ＤＩ（ＷＷ）」という情報が格納される。
【００５６】
図５のＡ列には自車両に関する認識結果が格納される。例えば、図５のＡ１セルには自車両Ｍに関する認識結果の生成時間であるサンプリング時刻が格納され、Ａ２セルには自車両Ｍの速度に関する情報が格納され、Ａ３セルには自車両Ｍの状態に関する情報が格納される。図５のＡ４〜Ａ８セルには、自車両Ｍの走行位置に関する情報や自車両Ｍ周辺の認識対象との距離等の認識結果がそれぞれ格納される。
【００５７】
以下、データテーブル管理部１３８がデータテーブルＴを生成し、データテーブルＴを構成するセルを更新する過程の一例について説明する。まず、データテーブル管理部１３８は、自車両Ｍの走行開始時、または自車両Ｍが走行を開始してから所定時間が経過したタイミングで、道路環境認識部１３４により出力された道路環境の認識結果からテーブルの列要素を抽出し、同時に交通参加者認識部１３６により出力された物体の認識結果からテーブルの行要素を抽出して、全てのセルが空の状態のデータテーブルＴを用意する。道路環境認識部１３４は、例えば、自車両Ｍの周辺に複数の走行車線を認識した場合、自車両Ｍの進行方向と同じ方向の走行車線のうち、中央分離帯ＭＳまたは対向車線と走行車線との境界を示す中央車線に近い車線から順に認識する。
【００５８】
次に、道路環境認識部１３４は、自車両Ｍの周辺の道路環境との距離ＤＩを導出して、認識結果をデータテーブル管理部１３８に出力する。データテーブル管理部１３８は道路環境認識部１３４により出力された認識結果を、自車両Ｍを示すＡ列のうち、対応する道路環境を示す列のセルに格納する。例えば、データテーブル管理部１３８は道路環境認識部１３４により出力された自車両Ｍと歩道ＷＷとの距離ＤＩ（ＷＷ）を、自車両Ｍを示すＡ列のうち、歩道ＷＷを示す４行目であるＡ４セルに格納する。
【００５９】
また、交通参加者認識部１３６は、自車両Ｍの周辺の認識対象の物体との距離ＤＩを導出して、認識結果をデータテーブル管理部１３８に出力する。データテーブル管理部１３８は交通参加者認識部１３６により出力された認識結果を、対応する物体および道路環境を示すセルに格納する。例えば、交通参加者認識部１３６は、他車両ＯＶ２を認識し、認識した結果をデータテーブル管理部１３８に出力する。次に、データテーブル管理部１３８は交通参加者認識部１３６により出力された他車両ＯＶ２の認識結果を、他車両を示すＢ列であって、車線Ｒ０を示す６行目であるＢ６セルに格納する。この際、交通参加者認識部１３６の認識結果と道路環境認識部１３４の認識結果とによって他車両ＯＶ２が走行する車線が車線Ｒ０であると導出されてもよいし、交通参加者認識部１３６が道路環境認識部１３４と同様に道路環境について認識してもよい。なお、図５に示す各セルには、サンプリング時刻、自車両Ｍの走行車線を示すフラグ、自車両Ｍの速度、周辺状況認識部１３２の認識した対象物の状態や距離ＤＩ以外の認識結果（例えば、対象物の相対速度、認識対象の車両が有人であるか無人であるか等）が格納されてもよい。
【００６０】
以下、データテーブル管理部１３８がデータテーブルＴの行を生成する過程を、具体例を用いて説明する。図６は、図５に示したデータテーブルＴのうち、図３における車線Ｒ１を示す７行目の行を抜粋した例である。
【００６１】
道路環境認識部１３４は、自車両Ｍの走行する車線が車線Ｒ１であることを認識して、認識結果をデータテーブル管理部１３８に出力する。次に、データテーブル管理部１３８は道路環境認識部１３４により出力された認識結果を、自車両を示すＡ列であり、且つ、車線Ｒ１を示す７行目であるＡ７セルに格納する。同様に、データテーブル管理部１３８は、道路環境認識部１３４により出力された自車両Ｍに関する認識結果を、Ａ列の各セルを更新する。Ａ７セルの「１」は、自車両Ｍが走行中であることを示すフラグである。
【００６２】
次に、交通参加者認識部１３６は、車線Ｒ１上（路面付近だけではなく、車線Ｒ１上の空間を含む）に存在する物体として、他車両ＯＶ１、停止線ＳＬおよび信号機ＳＳを認識し、それぞれの認識結果をデータテーブル管理部１３８に出力する。データテーブル管理部１３８は、他車両ＯＶ１の認識結果を、他車両を示すＢ列であり、且つ車線Ｒ１を示す７行目であるＢ７セルに格納する。同様に、データテーブル管理部１３８は、停止線ＳＬの認識結果を、停止線を示すＤ列であり、且つ車線Ｒ１を示す７行目であるＤ７セルに格納し、信号機ＳＳの認識結果を、信号機を示すＥ列であり、且つ車線Ｒ１を示す７行目であるＥ７セルに格納する。
【００６３】
道路環境認識部１３４および交通参加者認識部１３６は、同様に、その他の周辺の認識対象についての認識結果をデータテーブルＴの対応付くセルに格納する。以上のように、データテーブル管理部１３８は、道路環境認識部１３４および交通参加者認識部１３６の認識結果をデータテーブルＴに格納する。上述のように、データテーブル管理部１３８は、一般的な行指向型のリレーショナルデータベース（Relational Database）と同様に、データテーブルＴをレコード単位で管理する。データテーブル管理部１３８は、レコード単位で管理することにより、識別結果および認証結果の増減に応じてデータテーブルＴのレコードを挿入・削除するだけでよいことから、従来技術と比較して処理負荷を軽減することができる。また、データテーブル管理部１３８は一般的な行指向型のリレーショナルデータベースを用いて管理することができることから、汎用性がありソフトウェア開発の負担を減らすことができる。
【００６４】
［データテーブルＴの更新］
以下、図７を用いてデータテーブル管理部１３８によるデータテーブルＴの更新される例について説明する。図７は、周辺状況認識部１３２の処理について説明するための他の図である。図７の示す状況は、図３の示す状況と比較して、交通標識ＴＳが認識対象ではなくなり、横断歩道ＣＷが新たな認識対象となる点が異なる。また、図７の示す状況は、図３の示す状況と比較して、他車両ＯＶ２が走行車線を変更し、自車両Ｍと同一の車線を走行する点が異なる。また、図７の示す状況は、図３の示す状況と比較して、道路環境として交差点Ｊが新たに認識対象となる点が異なる。以下、これらの相違点がデータテーブルＴにどのように格納されるかについて説明する。
【００６５】
図８は、図７に示す走行環境を周辺状況認識部１３２が認識した結果を示すデータテーブルＴの一例である。図８に示すデータテーブルＴは、図５に示す状態と比較して、Ｇ列（横断歩道）が追加される点が異なる。また、図８に示すデータテーブルＴは、図５に示す状態と比較して、Ｆ７セルに格納された認識結果が削除される点が異なる。
【００６６】
交通参加者認識部１３６は、周辺状況認識部１３２によって新たに認識された横断歩道ＣＲの認識結果をデータテーブル管理部１３８に出力する。データテーブル管理部１３８は、横断歩道ＣＲに該当する列がデータテーブルＴに存在しないと判定し、対応する列（Ｇ列）を挿入する。また、データテーブル管理部１３８は、自車両Ｍと横断歩道ＣＲとの距離ＤＩ（ＣＲ）の認識結果を、横断歩道を示すＧ列であり、且つ車線Ｒ１を示す７行目であるＧ７セルに格納する。
【００６７】
また、交通参加者認識部１３６は、交通標識ＴＳが認識対象ではなくなったことを、データテーブル管理部１３８に出力する。データテーブル管理部１３８は、交通標識ＴＳを示す列Ｆを削除してもよいし、削除しなくてもよい。データテーブル管理部１３８は、例えば、周辺状況認識部１３２が自車両Ｍは市街地を走行中であると認識している場合に、近い将来（例えば、数分以内に）他の交通標識ＴＳに遭遇する可能性が高いため、列Ｆを削除しないと選択する。また、データテーブル管理部１３８は、周辺状況認識部１３２による認識処理が開始された段階で用意される初期状態のデータテーブルＴとして、交通参加者認識部１３６が認識可能な物体を示す列が全て備わるように設定してもよいし、自車両Ｍが走行する地域等に応じて標準的な列構成を予め定義してもよい。
【００６８】
図９は、図８に示すデータテーブルが更新される様子を示す図である。図９に示すデータテーブルＴは、図８に示すデータテーブルＴと比較して、対向車線ＲＲ０およびＲＲ１に該当する行が２行挿入される点が異なる。
【００６９】
道路環境認識部１３４は、周辺状況認識部１３２によって新たに認識された対向車線ＲＲ０およびＲＲ１の認識結果をデータテーブル管理部１３８に出力する。データテーブル管理部１３８は、対向車線ＲＲ０およびＲＲ１に該当する行がデータテーブルＴに存在しないと判定し、対応する列（１０列および１１列）を挿入する。
【００７０】
図１０は、図９に示すデータテーブルがさらに更新される様子を示す図である。図１０に示すデータテーブルＴは、図９に示すデータテーブルＴと比較して、車線Ｒ１に該当する行が１行挿入される点が異なる。
【００７１】
交通参加者認識部１３６は、他車両ＯＶ２が車線変更したことを認識し、データテーブル管理部１３８に認識結果を出力する。データテーブル管理部１３８は、図５に示すデータテーブルＴにおいて他車両ＯＶ２に対応付けられたセルＢ６に格納された認識結果を、車線Ｒ１を示す７行目に移動させることができるか否かを判定する。図８に示すデータテーブルＴには、Ｂ７セルに他車両ＯＶ２と同種の交通参加者である、他車両ＯＶ１の認識結果が既に格納されており、他車両ＯＶ２の認識結果を格納することはできない。したがって、データテーブル管理部１３８は、車線Ｒ１を示す行を挿入し、その挿入した行（図１０の８行目）に他車両ＯＶ２についての認識結果を格納する。
【００７２】
データテーブル管理部１３８は、行を新たに挿入する場合、新しい行に認識結果を格納する列（図１０のＢ列［他車両］）以外の列のセル（図１０のＣ列［自転車］〜Ｇ列［横断歩道］）は空白のままでもよいし、それぞれのセルが対応する７行目のセルの論理アドレスを格納させてもよいし、それぞれのセルが対応する７行目のセルの値を複写して格納させてもよい。論理アドレスを格納させるとは、例えば、Ｄ８セルに、Ｄ７セルの論理アドレスを格納することである。
【００７３】
［データテーブルＴの列削除］
以下、図１１を用いてデータテーブル管理部１３８によるデータテーブルＴの削除される例について説明する。図１１は、図１０のデータテーブルＴの５行目から８行目を抜粋し、７６〜８行目が更新される様子を、順を追って示す図である。データテーブル管理部１３８は、図１１（ａ）に示すように、他車両ＯＶ１が車線Ｒ１から車線Ｒ０に車線変更した場合（不図示）、他車両ＯＶ１の認識結果をＢ７セルからＢ６セルに移動させる。
【００７４】
このとき、データテーブル管理部１３８は、データテーブルＴには車線Ｒ１に対応する行である８行目のレコードが存在するため、他車両ＯＶ１の認識結果を格納していた図１１（ｂ）のデータテーブルＴの７行目を削除してもよいと判定する。
【００７５】
データテーブル管理部１３８は、削除対象となる行に自車両Ｍの存在を示すフラグが存在する場合、図１１（ｃ）に示すように自車両Ｍの存在を示すフラグ（Ａ７セルの「１」）を同一の道路環境を示す他の列（Ａ８セル）に転記する。同様に、データテーブル管理部１３８は、削除対象となる行に自車両Ｍに関連する認識結果が格納されている場合（Ｄ７、Ｅ７、Ｇ７の各セル）、図１１（ｃ）に示すように８行目の同列セルにそれぞれ転記した後、７行目のレコードを削除する。
【００７６】
このように、１つのデータテーブルＴ上で複数の認識対象の認識結果を管理する場合、第１制御部１２０は、周辺状況認識部１３２が複数の認識対象を認識する度に、データテーブル管理部１３８に１つのデータテーブルＴ内の認識結果に対応付けられたセルの格納内容を更新させることによって、各認識デバイスの記憶領域に対応付けられた個別の認識結果がそれぞれ更新され、行動計画生成部１４０が行動計画を生成する前にそれぞれの認識結果を集約するといった事前処理にかかっていた処理時間や処理負荷を削減することができる。特に、自車両Ｍまたは他車両ＯＶの車線変更が頻繁に発生しないような走行環境において、認識結果に対応付けられたデータテーブルＴのセルを更新することによってそれぞれの認識結果を随時管理する場面において、認識結果の管理に伴う処理負荷の削減が見込まれる。
【００７７】
［処理フロー］
図１２および図１３は、周辺状況認識部１３２による処理結果がデータテーブル管理部１３８によってデータテーブルＴに格納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１２は道路環境認識部１３４による道路環境の認識結果を格納する過程を示すフローチャートである。図１２に示すフローチャートの処理は、例えば、所定の周期或いは所定のタイミングで繰り返し実行されてよい。
【００７８】
まず、道路環境認識部１３４は、自車両Ｍ周辺の道路環境を認識する（ステップＳ１００）。次に、道路環境認識部１３４は、認識した道路環境と自車両Ｍとの距離を導出し（ステップＳ１０２）、導出した距離を含む認識結果をデータテーブル管理部１３８に出力する（ステップＳ１０４）。データテーブル管理部１３８は、道路環境認識部１３４により出力された認識結果をセルに格納するために、データテーブルＴの道路環境を示す行の更新が必要か否かを判定する（ステップＳ１０６）。データテーブル管理部１３８は、行の更新が必要でないと判定した場合、ステップＳ１００に処理を戻す。データテーブル管理部１３８は、行の更新が必要であると判定した場合、道路環境認識部１３４により出力された認識結果が、データテーブルＴの行を挿入または更新を要するものか、または道路環境の認識結果が不要になり行の削除を要するかを判定する（ステップＳ１０８）。データテーブル管理部１３８は、削除を要すると判定した場合、対応付けられた行を削除する（ステップＳ１１０）。データテーブル管理部１３８は、挿入または更新を要すると判定した場合、対応付けられた行が存在するか否かを判定する（ステップＳ１１２）。データテーブル管理部１３８は、対応付けられた行が既に存在すると判定した場合、対応付けられたセルに道路環境の認識結果を格納する（ステップＳ１１４）。データテーブル管理部１３８は、対応付けられた行が存在しないと判定した場合、認識結果を示す道路環境と対応付けられた行を挿入し（ステップＳ１１６）、ステップＳ１１４に処理を進める。以上、本フローチャートの処理を終了する。
【００７９】
図１３は交通参加者認識部１３６による物体の認識結果を格納する過程を示すフローチャートである。図１３に示すフローチャートの処理は、例えば、図１２のフローチャートと同様に、所定の周期或いは所定のタイミングで繰り返し実行されてよい。
【００８０】
交通参加者認識部１３６は、自車両Ｍの周辺の交通参加者等の認識対象を認識する（ステップＳ２００）。次に、交通参加者認識部１３６は、認識した物体と自車両Ｍとの距離を導出し（ステップＳ２０２）、導出した距離を含む認識結果をデータテーブル管理部１３８に出力する（ステップＳ２０４）。データテーブル管理部１３８は、交通参加者認識部１３６により出力された認識結果をセルに格納するために、データテーブルＴの物体を示す列の更新が必要か否かを判定する（ステップＳ２０６）。データテーブル管理部１３８は、列の更新が必要でないと判定した場合、ステップＳ２００に処理を戻す。データテーブル管理部１３８は、列の更新が必要であると判定した場合、道路環境認識部１３４により出力された物体の認識結果が、データテーブルＴのセルを更新するか、または過去に認識した物体の認識結果が不要になりセルに格納された認識結果を削除するかを判定する（ステップＳ２０８）。データテーブル管理部１３８は、データテーブルＴのセルに格納された認識結果を削除すると判定した場合、後述するステップＳ２１６の処理に進む。データテーブル管理部１３８は、データテーブルＴのセルを更新すると判定した場合、道路環境認識部１３４により出力された物体の認識結果に対応する行のセルに認識結果が格納できるか否か、すなわち、他の認識結果が既にセルに格納されているか否かを判定する（ステップＳ２１０）。
【００８１】
ステップＳ２１０の処理において、他の認識結果がセルに格納されていないと判定された場合、対応づいた行に認識結果を格納する（ステップＳ２１２）。ステップＳ１２２の処理において、他の認識結果がセルに格納されていると判定された場合、対応づいた行を挿入し（ステップＳ２１４）、その行にステップＳ２１２の処理を行う。
【００８２】
ステップＳ２０８の処理において、データテーブルＴのセルを削除すると判定した場合、データテーブル管理部１３８は、該当する行に自車両Ｍの存在を示すフラグがあるか否かを判定する（ステップＳ２１６）。データテーブル管理部１３８は、該当する行に自車両Ｍの存在を示すフラグがあると判定した場合、該当するセルが存在する行を削除する（ステップＳ２１８）。データテーブル管理部１３８は、該当する行に自車両Ｍの存在を示すフラグがないと判定した場合、該当するセルに格納された認識結果を削除する（ステップＳ２２０）。以上、本フローチャートの処理を終了する。
【００８３】
上述したように本実施形態の車両制御装置１によれば、データテーブル管理部１３８は、交通参加者認識部１３６により認識された交通参加者等の物体の認識結果をデータテーブルＴの列として管理し、および道路環境認識部１３４により認識された道路環境の認識結果をデータテーブルＴの行として管理して、物体および道路環境を示すデータテーブルＴ上のセルに各々の認識結果をより好適に集約管理することで、各認識デバイスの個別の認識結果をそれぞれ行動計画生成部１４０に出力し、その認識結果を統合するといった処理にかかっていた処理時間や処理負荷を削減することができる。
【００８４】
［ハードウェア構成］
図１４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、周辺状況認識部１３２、道路環境認識部１３４、交通参加者認識部１３６、およびデータテーブル管理部１３８が実現される。
【００８５】
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は、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、
車両周辺の状況の認識対象を認識させ、
前記認識対象を前記車両との相対速度によらず認識され続ける第１認識対象と、前記第１認識対象に該当しない前記認識対象である第２認識対象とのいずれかに分類させ、前記第１認識対象および前記第２認識対象に付随する情報を処理させ、
前記第１認識対象を行または列の要素、前記第２認識対象を前記第１認識対象の要素とは異なる要素として、それぞれの情報を１つのデータテーブルで管理させ、
前記データテーブルに基づいて、前記車両の加減速および操舵の一部または全部を制御する
ように構成されている、車両制御装置。
【００８６】
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等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及び置換を加えることができる。
【符号の説明】
【００８７】
１…車両制御装置、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、６０…ＭＰＵ、８０…運転操作子、７０…車内カメラ、７２…車内設備、７２Ａ…通知部、７４…車内設備センサ、１００…自動運転制御装置、１２０…第１制御部、１３０…認識部、１３２…周辺状況認識部、１３４…道路環境認識部、１３６…交通参加者認識部、１３８…データテーブル管理部、１４０…行動計画生成部、１６０…第２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
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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