(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
環境地図情報を記憶している環境地図記憶装置と、道路属性情報を記憶している道路属性記憶装置と、電子制御ユニットと、を備えた、移動体の自動運転制御システムであって、
前記環境地図情報は、
空間内の複数の位置をそれぞれ表す位置情報と、
前記複数の位置のそれぞれの状態量代表値であって、それぞれ対応する前記位置情報と関連付けられた前記状態量代表値と、
前記複数の位置のそれぞれの状態量変化性であって、それぞれ対応する前記位置情報と関連付けられた前記状態量変化性と、
を有しており、前記状態量変化性は、対応する位置の状態量の時間に対する変化のしやすさを表しており、
前記道路属性情報は、
複数の道路の位置をそれぞれ表す位置情報と、
前記複数の道路のそれぞれの道路属性であって、それぞれ対応する前記位置情報と関連付けられた前記道路属性と、
を有しており、
前記電子制御ユニットは、
前記道路属性情報に基づいて道路の状態量期待値及び変化性期待値をそれぞれ算出するように構成されている期待値算出部と、
道路の前記状態量代表値及び前記状態量変化性と、当該道路の前記状態量期待値及び変化性期待値とに基づいて、前記移動体が移動するのに不適な移動不適領域を決定するように構成されている移動不適領域決定部であって、前記道路の状態量代表値と、当該道路の状態量期待値との差である状態量偏差の絶対値があらかじめ定められた設定状態量偏差よりも大きいとき、又は、前記道路の状態量変化性と、当該道路の変化性期待値との差である変化性偏差の絶対値があらかじめ定められた設定変化性偏差よりも大きいときに、当該道路を移動不適領域に決定するように構成されている移動不適領域決定部と、
前記移動不適領域に基づいて前記移動体の進路を生成するように構成されている進路生成部と、
を備える、移動体の自動運転制御システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は移動体の自動運転制御システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
部屋内を移動する移動ロボットであって、家具のような部屋内の障害物の位置及び大きさの情報を有する地図情報を有し、家具を避けつつ現在地から目標に到る移動経路を地図情報を用いて決定し、移動経路に沿って移動する、移動ロボットが公知である（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２００３−３４５４３８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
部屋内の障害物が例えばベッドのようにほとんど位置が変わらない静的障害物である場合には、地図情報が障害物の位置及び大きさの情報を有していれば、移動ロボットは障害物を避けて移動できるかもしれない。しかしながら、障害物が例えばイスやゴミ箱のように位置が比較的頻繁に変わる静的障害物の場合には、或る時刻において或る位置に静的障害物が存在していたとしても、別の時刻においては静的障害物は当該或る位置に存在している可能性は低く、当該或る位置とは別の位置に存在している可能性が高い。障害物が例えば人間やペットのような動的障害物の場合は、その位置が変わっている可能性は更に高い。
【０００５】
特許文献１の地図は、地図情報が作成された時刻における障害物の位置及び大きさの情報を有しているに過ぎない。したがって、特許文献１では、時間によって変化する障害物の位置、すなわち部屋内の状況を正確に把握することができないおそれがある。言い換えると、地図情報の有する情報が障害物の位置及び大きさの情報だけであると、移動ロボットが移動する空間の状況を正確に把握するのは困難である。
【０００６】
空間のうち移動体が移動するのに不適な領域を移動不適領域と称すると、本発明の目的は、移動不適領域をより正確に決定し、移動体の進路をより正確に生成することができる、移動体の自動運転制御システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明によれば、環境地図情報を記憶している環境地図記憶装置と、道路属性情報を記憶している道路属性記憶装置と、電子制御ユニットと、を備えた、移動体の自動運転制御システムであって、前記環境地図情報は、空間内の複数の位置をそれぞれ表す位置情報と、前記複数の位置のそれぞれの状態量代表値であって、それぞれ対応する前記位置情報と関連付けられた前記状態量代表値と、前記複数の位置のそれぞれの状態量変化性であって、それぞれ対応する前記位置情報と関連付けられた前記状態量変化性と、を有しており、前記状態量変化性は、対応する位置の状態量の時間に対する変化のしやすさを表しており、前記道路属性情報は、複数の道路の位置をそれぞれ表す位置情報と、前記複数の道路のそれぞれの道路属性であって、それぞれ対応する前記位置情報と関連付けられた前記道路属性と、を有しており、前記電子制御ユニットは、前記道路属性情報に基づいて道路の状態量期待値及び変化性期待値をそれぞれ算出するように構成されている期待値算出部と、道路の前記状態量代表値及び前記状態量変化性と、当該道路の前記状態量期待値及び変化性期待値とに基づいて、前記移動体が移動するのに不適な移動不適領域を決定するように構成されている移動不適領域決定部と、前記移動不適領域に基づいて前記移動体の進路を生成するように構成されている進路生成部と、を備える、移動体の自動運転制御システムが提供される。
【発明の効果】
【０００８】
移動不適領域をより正確に決定し、移動体の進路をより正確に生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明による実施例の移動体の自動運転制御システムのブロック図である。
【図２】外部センサを説明する概略図である。
【図３】本発明による実施例の自動運転制御部のブロック図である。
【図４】進路を説明する線図である。
【図５】本発明による実施例の環境地図情報を示す概略図である。
【図６Ａ】状態量の時間に対する変化の一例を示す図である。
【図６Ｂ】状態量の時間に対する変化の別の例を示す図である。
【図６Ｃ】状態量の時間に対する変化の更に別の例を示す図である。
【図７】位置情報及び状態量の検出方法を説明する概略図である。
【図８Ａ】状態量変化性の算出例を説明するタイムチャートである。
【図８Ｂ】状態量変化性の算出例を説明するタイムチャートである。
【図９】本発明による実施例の道路属性情報を示す概略図である。
【図１０】道路の一例を示す概略図である。
【図１１】状態量期待値及び変化性期待値を説明する、図１０と同様の概略図である。
【図１２】道路の別の例を示す概略図である。
【図１３】道路の状態量代表値及び状態量変化性を説明するための概略図である。
【図１４】本発明による実施例の移動不適領域の決定方法を説明するための、図１０と同様の概略図である。
【図１５】本発明による実施例の移動不適領域の決定方法を説明するための、図１０と同様の概略図である。
【図１６】本発明による実施例の移動不適領域の決定方法を説明するための、図１２と同様の概略図である。
【図１７】進路Ｐの一例を説明するための、図１０と同様の概略図である。
【図１８】進路Ｐの別の例を説明するための、図１０と同様の概略図である。
【図１９】進路Ｐの更に別の例を説明するための、図１０と同様の概略図である。
【図２０】進路Ｐの更に別の例を説明するための、図１２と同様の概略図である。
【図２１】本発明による実施例の自動運転制御ルーチンを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
図１は本発明による実施例の移動体の自動運転制御システムのブロック図を示している。移動体は車両や移動ロボットなどを含む。以下では、移動体が車両である場合を例にとって説明する。図１を参照すると、車両の自動運転制御システムは外部センサ１、ＧＰＳ受信部２、内部センサ３、地図データベース４、記憶装置５、環境地図記憶装置６ａ、道路属性記憶装置６ｂ、ナビゲーションシステム７、ＨＭＩ（Ｈｕｍａｎ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）８、種々のアクチュエータ９、及び電子制御ユニット（ＥＣＵ，Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｕｎｉｔ）１０を備える。
【００１１】
外部センサ１は自車両の外部又は周囲の情報を検出するための検出機器である。外部センサ１はライダー（ＬＩＤＡＲ：Ｌａｓｅｒ  Ｉｍａｇｉｎｇ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｒａｎｇｉｎｇ）、レーダー（Ｒａｄａｒ）、及びカメラのうち少なくとも１つを備える。本発明による実施例では図２に示されるように、外部センサ１は、少なくとも１つのライダーＳＯ１、少なくとも１つのレーダーＳＯ２、及び少なくとも１つのカメラＳＯ３を備える。
【００１２】
ライダーＳＯ１はレーザー光を利用して自車両Ｖの外部の物体を検出する装置である。本発明による実施例では、物体は、移動不能な物体である静的物体（例えば、建物、道路など）、移動可能な物体である動的物体（例えば、他車両、歩行者など）、基本的には移動不能であるが容易に移動可能な物体である準静的物体（例えば、立て看板、ゴミ箱、樹木の枝など）を含む。図２に示される例では、４つのライダーＳＯ１が車両Ｖの四隅においてバンパーにそれぞれ取り付けられる。ライダーＳＯ１は、自車両Ｖの全周囲に向けてレーザー光を順次照射し、その反射光から物体に関する情報を計測する。この物体情報はライダーＳＯ１から物体までの距離及び向き、すなわちライダーＳＯ１に対する物体の相対位置を含む。ライダーＳＯ１により検出された物体情報は電子制御ユニット１０へ送信される。一方、レーダーＳＯ２は、電波を利用して自車両Ｖの外部の物体を検出する装置である。図２に示される例では、４つのレーダーＳＯ２が車両Ｖの四隅においてバンパーにそれぞれ取り付けられる。レーダーＳＯ２は、レーダーＳＯ２から自車両Ｖの周囲に電波を発射し、その反射波から自車両Ｖの周囲の物体に関する情報を計測する。レーダーＳＯ２により検出された物体情報は電子制御ユニット１０へ送信される。カメラＳＯ３は図２に示される例では、車両Ｖのフロントガラスの内側に設けられた単一のステレオカメラを備える。ステレオカメラＳＯ３は自車両Ｖの前方をカラー又はモノクロ撮影し、ステレオカメラＳＯ３によるカラー又はモノクロ撮影情報は電子制御ユニット１０へ送信される。
【００１３】
再び図１を参照すると、ＧＰＳ受信部２は、３個以上のＧＰＳ衛星からの信号を受信し、それにより自車両又は外部センサ１の絶対位置（例えば自車両Ｖの緯度、経度及び高度）を表す情報を検出する。ＧＰＳ受信部２により検出された自車両の絶対位置情報は電子制御ユニット１０へ送信される。
【００１４】
内部センサ３は、自車両Ｖの走行状態を検出するための検出機器である。自車両Ｖの走行状態は、自車両の速度、加速度、及び姿勢のうち少なくとも１つにより表される。内部センサ３は、車速センサ及びＩＭＵ（Ｉｎｅｒｔｉａｌ  Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  Ｕｎｉｔ）の一方又は両方を備える。本発明による実施例では内部センサ３は車速センサ及びＩＭＵを備える。車速センサは、自車両Ｖの速度を検出する。ＩＭＵは例えば３軸のジャイロ及び３方向の加速度センサを備え、自車両Ｖの３次元の角速度及び加速度を検出し、それらに基づいて自車両Ｖの加速度及び姿勢を検出する。内部センサ３により検出された自車両Ｖの走行状態情報は電子制御ユニット１０へ送信される。
【００１５】
地図データベース４は、地図情報に関するデータベースである。この地図データベース４は例えば車両に搭載されたＨＤＤ（Ｈａｒｄ  ｄｉｓｋ  ｄｒｉｖｅ）内に記憶されている。地図情報には、例えば道路の位置情報、道路形状の情報（例えば、カーブと直線部の種別、カーブの曲率、交差点、合流点及び分岐点の位置など）などが含まれる。
【００１６】
記憶装置５には、ライダーＳＯ１により検出された物体の三次元画像及びライダーＳＯ１の検出結果に基づき作成された自動運転専用の道路地図が記憶されている。これら物体の三次元画像及び道路地図は常時又は定期的に更新される。
【００１７】
環境地図記憶装置６ａには環境地図情報（後述する）が記憶されている。道路属性記憶装置６ｂには道路属性（後述する）が記憶されている。
【００１８】
ナビゲーションシステム７は、ＨＭＩ８を介し自車両Ｖのドライバによって設定された目的地まで自車両Ｖを案内する装置である。このナビゲーションシステム７は、ＧＰＳ受信部２により検出された自車両Ｖの現在の位置情報と地図データベース４の地図情報とに基づいて、目的地に至るまでの目標ルートを演算する。この自車両Ｖの目標ルートの情報は電子制御ユニット１０へ送信される。
【００１９】
ＨＭＩ８は、自車両Ｖの乗員と車両の自動運転制御システムとの間で情報の出力及び入力を行うためのインターフェイスである。本発明による実施例ではＨＭＩ８は、文字又は画像情報を表示するディスプレイ、音を発生するスピーカ、及び乗員が入力操作を行うための操作ボタン、タッチパネル、又は音声認識装置（マイク）を備える。
【００２０】
アクチュエータ９は、電子制御ユニット１０からの制御信号に応じて自車両Ｖの走行操作を制御するための装置である。車両Ｖの走行操作には車両Ｖの駆動、制動及び操舵が含まれる。アクチュエータ９は、駆動アクチュエータ、制動アクチュエータ、及び操舵アクチュエータのうちの少なくとも１つを備える。駆動アクチュエータは、車両Ｖの駆動力を提供するエンジン又は電気モータの出力を制御し、それにより車両Ｖの駆動操作を制御する。制動アクチュエータは、車両Ｖの制動装置を操作し、それにより車両Ｖの制動操作を制御する。操舵アクチュエータは、車両Ｖの操舵装置を操作し、それにより車両Ｖの操舵操作を制御する。
【００２１】
自動運転が可能な状態において、ＨＭＩ８において乗員により自動運転を開始すべき入力操作がなされると、電子制御ユニット１０に信号が送られて自動運転が開始される。すなわち、車両Ｖの走行操作である駆動、制動及び操舵がアクチュエータ９により制御される。一方、ＨＭＩ８において乗員により自動運転を停止すべき入力操作がなされると、電子制御ユニット１０に信号が送られて自動運転が停止され、車両Ｖの走行操作の少なくとも１つがドライバにより行われるマニュアル運転が開始される。言い換えると、自動運転からマニュアル運転に切り換えられる。なお、自動運転時にドライバにより車両Ｖの走行操作が行なわれたとき、すなわちドライバがステアリングをあらかじめ定められたしきい量以上操作したとき、アクセルペダルをあらかじめ定められたしきい量以上踏み込んだとき、又は、ブレーキペダルをあらかじめ定められたしきい量以上踏み込んだときにも、自動運転からマニュアル運転に切り換えられる。更に、自動運転中に自動運転が困難と判断されたときには、ＨＭＩ７を介してドライバに対しマニュアル運転が要求される。
【００２２】
電子制御ユニット１０は、双方向性バスによって相互に接続されたＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）などを備えたコンピュータである。図１に示されるように、本発明による実施例の電子制御ユニット１０は、ＲＯＭ及びＲＡＭを有する記憶部１１、自動運転制御部１２、移動不適領域決定部１３、及び期待値算出部１４を備える。
【００２３】
自動運転制御部１２は、車両Ｖの自動運転を制御するように構成されている。一方、移動不適領域決定部１３は、車両Ｖが移動するのに不適な移動不適領域を決定するように構成されている。期待値算出部１４は、道路属性情報に基づいて道路の状態量期待値及び変化性期待値をそれぞれ算出するように構成されている。
【００２４】
本発明による実施例では、自動運転制御部１２は図３に示されるように、周辺認識部１２ａ、自己位置決定部１２ｂ、進路生成部１２ｃ、及び移動制御部１２ｄを備える。
【００２５】
周辺認識部１２ａは、外部センサ１を用いて、自車両Ｖの周辺の状況を認識するように構成されている。すなわち、周辺認識部１２ａは、外部センサ１の検出結果（例えば、ライダーＳＯ１による物体の三次元画像情報、レーダーＳＯ２による物体情報、カメラＳＯ３による撮影情報など）に基づいて、自車両Ｖの周辺状況を認識する。この外部状況には、例えば、自車両Ｖに対する走行車線の白線の位置、車両Ｖに対する車線中心の位置、道路幅、道路の形状（例えば、走行車線の曲率、路面の勾配変化など）、車両Ｖの周辺の物体の状況（例えば、静的物体と動的物体を区別する情報、車両Ｖに対する物体の位置、車両Ｖに対する物体の移動方向、車両Ｖに対する物体の相対速度など）が含まれる。
【００２６】
自己位置決定部１２ｂは、自車両Ｖの絶対位置を決定するように構成されている。すなわち、自己位置決定部１２ｂは、ＧＰＳ受信部２からの自車両Ｖのおおまかな位置と、周辺認識部１２ａにより認識された自車両Ｖの周辺状況と、記憶装置５内に記憶されている物体に関する情報及び自動運転専用の道路地図とに基づいて、自車両Ｖの正確な絶対位置を算出する。
【００２７】
進路生成部１２ｃは、車両Ｖの進路を生成するように構成されている。本発明による実施例では、進路は、時間ｔを表す情報と、当該時間ｔにおける車両の絶対位置（ｘ（ｔ），ｙ（ｔ））を表す情報と、当該時間ｔにおける車両の走行状態（例えば、速度ｖ（ｔ）及び進行方向θ（ｔ））を表す情報との組合せ（ｔ，ｘ（ｔ），ｙ（ｔ），ｖ（ｔ），θ（ｔ））を含む。ここで、ｘ（ｔ）は例えば緯度により表され、ｙ（ｔ）は例えば経度により表される。例えば、まず、現在時刻（ｔ＝０）における組合せ（０，ｘ（０），ｙ（０），ｖ（０），θ（０））を用いて、時間Δｔが経過した後の組合せ（Δｔ，ｘ（Δｔ），ｙ（Δｔ），ｖ（Δｔ），θ（Δｔ））が算出される。次いで、更に時間Δｔが経過した後の組合せ（２Δｔ，ｘ（２Δｔ），ｙ（２Δｔ），ｖ（２Δｔ），θ（２Δｔ））が算出される。次いで、更に時間ｎΔｔが経過した後の組合せ（ｎΔｔ，ｘ（ｎΔｔ），ｙ（ｎΔｔ），ｖ（ｎΔｔ），θ（ｎΔｔ））が算出される。これらの組合せの一例が図４に示されている。すなわち図４は、時間ｔ及び車両Ｖの絶対位置（ｘ（ｔ），ｙ（ｔ））により規定された三次元空間内に上述の組合せ（ｔ，ｘ（ｔ），ｙ（ｔ），ｖ（ｔ），θ（ｔ））の一例をプロットしたものである。図４に示されるように、複数の組合せ（ｔ，ｘ（ｔ），ｙ（ｔ），ｖ（ｔ），θ（ｔ））を順次結んで得られる曲線が進路Ｐとなる。
【００２８】
更に、本発明による実施例では、進路生成部１２ｃは、移動不適領域決定部１３により決定された移動不適領域に基づいて、進路Ｐを生成する。
【００２９】
移動制御部１２ｄは、車両Ｖの移動制御を行うように構成されている。具体的には、移動制御部１２ｄは、進路生成部１２ｃにより生成された進路Ｐに沿って移動するように車両Ｖを制御するように構成されている。すなわち、移動制御部１２ｄは、進路Ｐが有する組合せ（ｔ，ｘ（ｔ），ｙ（ｔ），ｖ（ｔ），θ（ｔ））が実現されるようにアクチュエータ９を制御して、車両Ｖの駆動、制動及び操舵を制御する。
【００３０】
次に、本発明による実施例の環境地図情報を説明する。図５は本発明による実施例の環境地図情報Ｍを概略的に示している。本発明による実施例の環境地図情報Ｍは図５に示されるように、空間内の複数の位置をそれぞれ表す位置情報と、それぞれ対応する位置情報と関連付けられた状態量代表値と、それぞれ対応する位置情報と関連付けられた状態量変化性と、を有する。なお、本発明による実施例では、上述の空間は三次元空間である。別の実施例（図示しない）では、空間は二次元空間である。
【００３１】
或る位置の状態量代表値及び状態量変化性は、当該或る位置の状態量に基づいて算出されるものである。本発明による実施例では、或る位置の状態量は、当該或る位置に物体が存在する確率により表される。この場合、状態量は例えば、ゼロから１までの連続値の形で算出される。別の実施例（図示しない）では、状態量は離散値の形で算出される。
【００３２】
或る位置の状態量代表値は、当該或る位置の状態を適切に表す数値である。本発明による実施例では、状態量代表値は、例えば、ゼロから１までの連続値の形で算出される。別の実施例（図示しない）では、状態量代表値は離散値の形で算出される。
【００３３】
一方、或る位置の状態量変化性は、当該或る位置の状態量の時間に対する変化のしやすさを表す数値である。本発明による実施例では、状態量変化性は、連続値の形で算出される。別の実施例（図示しない）では、状態量変化性は離散値の形で算出される。次に、図６Ａ、図６Ｂ、及び図６Ｃを参照して、状態量変化性を更に説明する。なお、図６Ａ、図６Ｂ、及び図６Ｃにおいて、検出された状態量がプロットされている。
【００３４】
状態量変化性は、例えば、時間に対する状態量の変化の頻度や変化の程度などによって表される。すなわち、図６Ｂに示される例の状態量は、図６Ａに示される例の状態量に比べて、変化の頻度が高く、時間に対し変化しやすい。したがって、図６Ｂに示される例の状態量変化性は、図６Ａに示される例の状態量変化性よりも高い。一方、図６Ｃに示される例の状態量は、図６Ａに示される例の状態量に比べて、変化の程度が大きく、時間に対し変化しやすい。したがって、図６Ｃに示される例の状態量変化性は、図６Ａに示される例の状態量変化性よりも高い。
【００３５】
次に、環境地図情報Ｍの作成例を説明する。この作成例では、空間内の位置を表す位置情報と位置の状態量とを検出する環境検出装置と、環境地図用の記憶装置と、環境地図作成用の電子制御ユニットと、を備え、環境地図作成用の電子制御ユニットは、空間内の複数の位置のそれぞれについて、前記位置を表す位置情報と、互いに異なる時刻における前記位置の状態量とを前記環境検出装置により検出するように構成されている環境検出部と、前記複数の位置のそれぞれについて、検出された前記状態量を用いて前記状態量代表値を算出する状態量算出部と、前記複数の位置のそれぞれについて、検出された前記状態量を用いて前記状態量変化性を算出するように構成されている変化性算出部と、前記状態量代表値及び前記状態量変化性をそれぞれ対応する前記位置情報と関連付けて環境地図用の記憶装置に記憶する記憶部と、を備えた環境地図作成システムを用いて、環境地図情報Ｍが作成される。環境地図作成システムは車両のような移動体に搭載される。環境検出装置は、例えば、環境地図作成システムの周囲の物体を検出する外部センサ（例えば、ライダー）と、内部センサと、環境地図作成システムの絶対位置を検出するＧＰＳ受信部と、を備える。
【００３６】
図７は、環境地図作成システムのライダーＬから照射されたレーザー光が物体ＯＢＪで反射した場合を示している。この場合、図７に黒丸で示されるように、位置ＰＸに反射点が形成される。ライダーＬは、反射光から、反射点の位置ＰＸの相対位置情報を計測する。この計測結果から、位置ＰＸに物体ＯＢＪが存在するということがわかり、したがって位置ＰＸの状態量、すなわち物体存在確率は１となる。また、ライダー１からの位置ＰＸの相対位置情報と、環境地図作成システムのＧＰＳ受信部からの環境地図作成システムの絶対位置情報とから、位置ＰＸの絶対位置情報がわかる。更に、図７に白丸で示される反射点でない位置ＰＹに物体が存在しないということがわかり、したがって位置ＰＹの状態量すなわち物体存在確率はゼロとなる。また、ライダーＬからの位置ＰＸの相対位置情報と、環境地図作成システムのＧＰＳ受信部からの環境地図作成システムの絶対位置情報とから、位置ＰＹの絶対位置情報がわかる。このようにして、位置ＰＸ，ＰＹの絶対位置情報及び状態量が算出される。
【００３７】
環境地図情報Ｍの作成例では、環境地図作成システムのライダーＬは物体情報を例えば数十ｍｓのインターバルで繰り返し検出する。言い換えると、環境地図作成システムのライダーＬは、互いに異なる複数の時刻における物体情報を検出する。したがって、互いに異なる複数の時刻における物体情報から、互いに異なる複数の時刻における状態量が算出される。あるいは、環境地図作成システムを搭載した移動体が一定の場所を複数回移動した場合にも、互いに異なる複数の時刻における物体情報が検出され、したがって互いに異なる複数の時刻における状態量が算出される。図８Ａ、図８Ｂ、及び図８Ｃには、互いに異なる複数の時刻における、或る位置の状態量の種々の例が示されている。
【００３８】
環境地図情報Ｍの作成例では、状態量の単位時間当たりの変化量が算出され、状態量の単位時間当たりの変化量に基づいて状態量変化性が算出される。すなわち、図８Ａに示される例では、同一の時間幅ｄｔにおける状態量の変化量（絶対値）ｄＳＱ１，ｄＳＱ２，…が算出される。この場合の時間幅ｄｔは、例えば、状態量の検出間隔に等しい。なお、図８Ａに示される例では、連続した時間幅ｄｔにおいて状態量の変化量ｄＳＱ１，ｄＳＱ２，…がそれぞれ算出されるけれども、別の例では、不連続の時間幅ｄｔにおいて状態量の変化量がそれぞれ算出される。あるいは、図８Ｂに示される例では、互いに異なる複数の時間幅ｄｔ１，ｄｔ２，…における状態量の変化量（絶対値）ｄＳＱ１，ｄＳＱ２，…がそれぞれ算出される。異なる時間幅は例えば、秒、分、日、年といったオーダーである。次いで、状態量の単位時間当たりの変化量ｄＳＱ１／ｄｔ１，ｄＳＱ２／ｄｔ２，…が順次算出される。なお、図８Ｂに示される例では、連続した時間幅ｄｔ１，ｄｔ２，…において状態量の変化量ｄＳＱ１，ｄＳＱ２，…がそれぞれ算出されるけれども、別の例では、不連続の時間幅において状態量の変化量がそれぞれ算出される。次いで、状態量の単位時間当たりの変化量ｄＳＱ１／ｄｔ１，ｄＳＱ２／ｄｔ２，…を単純平均又は加重平均することにより、状態量変化性が算出される。加重平均が用いられる場合、一例では、検出時期がより新しい状態量の単位時間当たりの変化量ｄＳＱ／ｄｔがより大きく重み付けされ、検出時期がより古い状態量の単位時間当たりの変化量ｄＳＱ／ｄｔがより小さく重み付けされる。別の例では、検出時期がより新しい状態量の単位時間当たりの変化量ｄＳＱ／ｄｔがより小さく重み付けされ、検出時期がより古い状態量の単位時間当たりの変化量ｄＳＱ／ｄｔがより大きく重み付けされる。このような状態量変化性の算出が複数の位置についてそれぞれ行われる。
【００３９】
環境地図情報Ｍの別の作成例（図示しない）では、時間の関数としての複数の状態量がフーリエ変換され、その結果から状態量変化性が算出される。具体的には、一例では、あらかじめ定められたスペクトル（周波数）の強度が状態量変化性として算出される。別の例では、種々のスペクトルの強度を単純平均又は加重平均することにより状態量変化性が算出される。
【００４０】
一方、環境地図情報Ｍの作成例では、状態量代表値は、互いに異なる複数の時刻において検出された当該或る位置の状態量に基づいて算出される。一例では、或る位置の状態量代表値は、互いに異なる複数の時刻における当該或る位置の状態量のうち、最新のものに設定される。このようにすると、或る位置の状態量代表値は、当該或る位置の最新の状態を表すことになる。別の例では、或る位置の状態量代表値は、互いに異なる複数の時刻における当該或る位置の状態量を単純平均又は加重平均することにより算出される。このようにすると、或る位置の状態量が一時的に変わったとしても、状態量代表値により、当該位置の状態を正確に表すことができる。
【００４１】
次いで、状態量代表値がそれぞれ対応する位置情報と関連付けられて環境地図用の記憶装置内に記憶される。また、状態量変化性がそれぞれ対応する位置情報と関連付けられて環境地図用の記憶装置内に記憶される。このようにして環境地図情報Ｍが作成される。
【００４２】
このように状態量代表値及び状態量変化性が位置情報と関連付けられているので、位置情報を指定すると、環境地図情報Ｍから、対応する位置の状態量代表値及び状態量変化性がわかる。なお、本発明による実施例では、環境地図情報Ｍは、三次元空間内の位置の位置情報、状態量代表値、及び状態量変化性を有するので、三次元地図である。また、本発明による実施例では、位置情報は絶対位置情報である。別の実施例（図示しない）では、位置情報はあらかじめ定められた特定の位置に対する相対位置情報である。
【００４３】
このようにして作成された環境地図情報Ｍから、次のことがわかる。すなわち、或る位置の、物体存在確率により表される状態量が大きく、状態量変化性が低い場合には、当該位置は、静的物体（例えば、建物、道路面など）、又は、静止している動的物体（例えば、他車両、歩行者など）もしくは準静的物体（例えば、立て看板、ゴミ箱、樹木の枝など）により占有されている。あるいは、当該位置が動的物体又は準静的物体により占有されている占有状態と、当該位置が動的物体又は準静的物体により占有されていない非占有状態とが比較的低い頻度で切り換わると共に、占有状態の時間が比較的長い。一方、或る位置の状態量が小さく状態量変化性が低い場合には、当該位置には、何も存在していない。そのような位置の具体例は、池の上方空間などである。或る位置の状態量が大きく状態量変化性が高い場合には、当該位置では占有状態と非占有状態とが比較的高い頻度で切り換わると共に、占有状態の時間が比較的長い。そのような位置の具体例は、交通量が比較的多い道路などである。或る位置の状態量が小さく状態量変化性が高い場合には、当該位置では占有状態と非占有状態とが比較的高い頻度で切り換わると共に、非占有状態の時間が比較的長い。そのような位置の具体例は、交通量が比較的少ない（ゼロではない）道路などである。
【００４４】
すなわち、本発明による実施例の環境地図情報Ｍには、或る位置における物体又は物体の存在の有無に関する情報だけでなく、当該位置がどのような状況にあるかの情報も含まれている。したがって、空間内の状況をより正確に表すことができる。
【００４５】
なお、本発明による実施例では、環境地図作成システムを搭載した移動体は、車両Ｖとは別の移動体である。別の実施例（図示しない）では、環境地図作成システムを搭載した移動体は、車両Ｖである。すなわち、車両Ｖにおいて環境地図情報Ｍが作成され、環境地図記憶装置６ａ内に記憶される。この場合、車両Ｖの外部センサ１、ＧＰＳ受信部２、内部センサ３は、環境地図作成システムの環境検出装置を構成する。
【００４６】
なお、本発明による実施例のように、環境地図情報Ｍが車両Ｖの外部において作成される場合、一例では、環境地図記憶装置６ａに環境地図情報Ｍが記憶され、次いでこの環境地図記憶装置６ａが車両Ｖに搭載される。別の例では、環境地図情報Ｍが環境地図作成システムから通信装置（図示しない）を介して、車両Ｖに搭載された環境地図記憶装置６ａに送られ、記憶される。
【００４７】
また、上述した本発明による実施例では、或る位置の状態量は当該或る位置に物体が存在する確率により表される。別の実施例（図示しない）では、或る位置の状態量は、或る位置に存在する物体の色又は輝度値により表される。この場合、例えば、信号機のランプのうちどのランプが点灯しているかを把握することができる。この別の実施例では、状態量が物体の色により表わされる場合には、物体の色は、外部センサ１のカメラＳＯ３としてのカラーカメラにより検出される。一方、状態量が物体の輝度値により表わされる場合には、物体の輝度値は、外部センサ１のライダーＳＯ１、レーダーＳＯ２、又は、カラーもしくはモノクロカメラＳＯ３により検出される。すなわち、ライダーＳＯ１から発射されたレーザー光が物体に反射したときに得られる反射光の強度は当該物体の輝度値を表している。同様に、レーダーＳＯ２の反射波強度は物体の輝度値を表している。したがって、反射光強度又は反射波強度を検出することにより、物体の輝度値が検出される。なお、状態量が物体の色により表される場合、状態量は、例えばＲＧＢモデルを用いて数値化される。
【００４８】
一方、上述した本発明による実施例では、１つの位置情報に１つの状態量変化性が関連付けられる。別の実施例（図示しない）では、１つの位置情報に複数の状態量変化性が関連付けられ、したがって環境地図情報Ｍは複数の状態量変化性を有する。この場合、一例では、図８Ｂに示されるような、互いに異なる複数の時間幅における状態量の変化量に基づいて、複数の状態量変化性がそれぞれ算出される。別の例では、状態量をフーリエ変換することにより得られる複数のスペクトルの強度に基づいて、複数の状態量変化性が算出される。
【００４９】
次に、本発明による実施例の道路属性情報を説明する。図９は本発明による実施例の道路属性情報Ｒを概略的に示している。本発明による実施例の道路属性情報Ｒは図９に示されるように、複数の道路の位置をそれぞれ表す位置情報と、それぞれ対応する位置情報と関連付けられた道路属性と、を有する。
【００５０】
或る位置の道路の道路属性は、当該或る位置の道路の区画線情報（例えば、白線、黄色線、破線、ゼブラゾーンなど）、路面標示（例えば、横断歩道、歩行帯など）、その他の属性情報（例えば、歩道、路側帯などの通行区分、駐車場などの土地利用情報など）を含む。
【００５１】
上述したように、期待値算出部１４は、道路属性情報に基づいて道路の状態量期待値及び変化性期待値をそれぞれ算出するように構成されている。或る位置の道路の状態量期待値は、当該或る位置の道路の道路属性から期待又は予測される状態量である。或る位置の道路の変化性期待値は、当該或る位置の道路の道路属性から期待又は予測される状態量変化性である。
【００５２】
図１０は、２車線を有する直線状の道路の一例を示している。図１０に示される例では、道路は、白線（実線）Ｌ１、破線Ｌ２、及び黄色線（実線）Ｌ３を有しており、白線Ｌ１及び破線Ｌ２により第１車線ＬＮ１が区画され、破線Ｌ２及び黄色線Ｌ３により第２車線ＬＮ２又は追い越し車線が区画されている。
【００５３】
図１０に示される道路では、車両は車線を維持しながら走行すると考えられる。すなわち、図１１に示されるように、第１車線ＬＮ１内を走行する車両Ｖ１は、白線Ｌ１及び破線Ｌ２から離間しつつ、第１車線ＬＮ１のほぼ中心を進行し、第２車線ＬＮ２内を走行する車両Ｖ２は、破線Ｌ２及び黄色線Ｌ３から離間しつつ、第２車線ＬＮ２のほぼ中心を進行する。
【００５４】
すなわち、白線Ｌ１周りの領域ＲＬ１（図１０）には、物体が存在せず、物体が存在しない状態が継続する傾向にある。したがって、白線Ｌ１周りの領域ＲＬ１の状態量期待値は小さく、変化性期待値は低い、ということになる。同様に、破線Ｌ２周りの領域ＲＬ２（図１０）の状態量期待値は小さく、変化性期待値は低い。また、黄色線Ｌ３周りの領域ＲＬ３（図１０）の状態量期待値は小さく、変化性期待値は低い。一方、図１０に示される例では、第１車線ＬＮ１及び第２車線ＬＮ２を、複数の車両が間隔をあけて走行する。したがって、第１車線ＬＮ１に対応する領域ＲＬＮ１の状態量期待値は大きく、変化性期待値は高い。また、第２車線ＬＮ２に対応する領域ＲＬＮ２の状態量期待値は大きく、変化性期待値は高い。
【００５５】
一方、図１２は、右折車線を有する道路の一例を示している。図１２に示される道路では、右折車線ＬＮＲの入口にゼブラゾーンＺＺが設けられている。ゼブラゾーンＺＺ内への車両の進入は控えられると考えられる。したがって、ゼブラゾーンＺＺに対応する領域ＲＺの状態量期待値は小さく、変化性期待値は低い。
【００５６】
このような道路属性と、状態量期待値及び変化性期待値との関係は、例えば記憶部１１のＲＯＭ内に記憶されている。
【００５７】
さて、本発明による実施例では、移動不適領域決定部１３は、道路の状態量代表値及び状態量変化性と、当該道路の状態量期待値及び変化性期待値とに基づいて、移動不適領域を決定する。
【００５８】
道路の状態量代表値及び状態量変化性は例えば次のようにして算出される。すなわち、環境地図情報Ｍは、緯度ｘ及び経度ｙが互いに同一でありかつ道路面からの高さｚが互いに異なる複数の位置の状態量代表値及び状態量変化性を有している。図１３には、道路面から車両Ｖの高さに応じて定まる一定値Ｈまでの間において、緯度ｘ及び経度ｙが（ｘ１，ｙ１）でありかつ道路面からの高さｚが互いに異なる複数の位置Ｐ１，Ｐ２，…，Ｐｎが示されている。なお、一定値Ｈは、例えば、車両Ｖの高さに一定値を足し合わせたものである。この場合、道路における位置（ｘ１，ｙ１）の状態量代表値は例えば、位置Ｐ１，…Ｐｎの状態量代表値を単純平均又は加重平均することにより、算出される。同様に、道路における位置（ｘ１，ｙ１）の状態量変化性は例えば、位置Ｐ１，…Ｐｎの状態量変化性を単純平均又は加重平均することにより、算出される。
【００５９】
次いで、道路の状態量代表値と、当該道路の状態量期待値との差である状態量偏差が算出される。また、道路の状態量変化性と、当該道路の変化性期待値との差である変化性偏差が算出される。次いで、状態量偏差の絶対値があらかじめ定められた設定状態量偏差よりも大きいとき、又は、変化性偏差の絶対値があらかじめ定められた設定変化性偏差よりも大きいときに、当該道路が移動不適領域に決定される。言い換えると、状態量偏差の絶対値が設定状態量偏差よりも大きくかつ変化性偏差の絶対値が設定変化性偏差よりも小さい領域、状態量偏差の絶対値が設定状態量偏差よりも小さくかつ変化性偏差の絶対値が設定変化性偏差よりも大きい領域、及び、状態量偏差の絶対値が設定状態量偏差よりも大きくかつ変化性偏差の絶対値が設定変化性偏差よりも大きい領域が移動不適領域に決定される。逆に、状態量偏差の絶対値が設定状態量偏差よりも小さくかつ変化性偏差の絶対値が設定変化性偏差よりも小さい領域は、移動不適領域に決定されず、すなわち移動体又は車両が移動するのに適した移動適合領域に決定される。
【００６０】
状態量偏差の絶対値が大きい領域、又は、変化性偏差の絶対値が大きい領域では、環境の変化が生じていると考えられ、このような領域は車両Ｖの移動に適していないと考えられる。そこで、本発明による実施例では、状態量偏差の絶対値が大きい領域、又は、変化性偏差の絶対値が大きい領域を移動不適領域に決定している。言い換えると、状態量偏差の絶対値及び変化性偏差の絶対値の一方又は両方に基づいて、移動不適領域が決定される。このようにすると、移動不適領域をより正確に決定することができる。次に、図１４から図１６を参照して、本発明による実施例の移動不適領域の決定方法を更に説明する。
【００６１】
図１４は、図１０と同様の道路において、車線変更が頻繁に行われる場合を示している。この場合、第１車線ＬＮ１を走行する車両Ｖ１は破線Ｌ２を横切って第２車線ＬＮ２に移動し、第２車線ＬＮ２を走行する車両Ｖ２は破線Ｌ２を横切って第１車線ＬＮ１に移動する。その結果、破線Ｌ２に対応する領域ＲＬ２では、状態量代表値は大きく、状態量変化性は高い。一方、図１０を参照して上述したように、破線Ｌ２に対応する領域ＲＬ２の状態量期待値は小さく、変化性期待値は低い。その結果、破線Ｌ２に対応する領域ＲＬ２では、状態量偏差が設定状態量偏差よりも大きくなり、変化性偏差が設定変化性偏差よりも大きくなる。したがって、図１４に示される例では、破線Ｌ２に対応する領域ＲＬ２が移動不適領域に決定される。
【００６２】
図１５は、図１０と同様の道路において、白線Ｌ１上に車両ＶＰが駐車されている場合を示している。この場合、第１車線ＬＮ１内を走行する車両Ｖ１は、駐車車両ＶＰを避けて走行し、したがって破線Ｌ２上を走行する傾向にある。その結果、破線Ｌ２に対応する領域ＲＬ２では、状態量偏差が設定状態量偏差よりも大きくなり、変化性偏差が設定変化性偏差よりも大きくなる。また、白線Ｌ１に対応する領域ＲＬ１では、状態量代表値は大きい。一方、図１０を参照して上述したように、破線Ｌ２に対応する領域ＲＬ２では状態量期待値は小さい。その結果、白線Ｌ１に対応する領域ＲＬ１では、状態量偏差が設定状態量偏差よりも大きくなる。したがって、図１５に示される例では、白線Ｌ１に対応する領域ＲＬ１及び破線Ｌ２に対応する領域ＲＬ２が移動不適領域に決定される。
【００６３】
図１６は、図１２と同様の道路において、右折車線ＬＮＲに向かう車両ＶＺがゼブラゾーンＺＺを通過する場合を示している。その結果、ゼブラゾーンＺＺに対応する領域ＲＺでは、状態量偏差が設定状態量偏差よりも大きくなり、変化性偏差が設定変化性偏差よりも大きくなる。したがって、図１６に示される例では、ゼブラゾーンＺＺに対応する領域ＲＺが移動不適領域に決定される。
【００６４】
さて、上述したように、本発明による実施例では、進路生成部１２ｃは、移動不適領域決定部１３により決定された移動不適領域に基づいて、進路Ｐを生成する。次に、移動不適領域に基づく進路Ｐの種々の例を説明する。
【００６５】
図１７に示される例では、車両Ｖが移動不適領域ＵＳＲを避けて通るように進路Ｐが生成される。この場合、車両Ｖと移動不適領域ＵＳＲとの間の距離があらかじめ定められた設定距離よりも大きくなるように、進路Ｐが決定される。このようにすると、車両Ｖの自動運転がより安全かつより確実に行われる。なお、当然のことながら、進路Ｐは、周辺認識部１２ａにより認識された物体又は障害物を避けて通るように生成される。したがって、進路Ｐの第１の例では、移動不適領域ＵＳＲ及び障害物を避けて通るように進路Ｐが生成されるということになる。
【００６６】
別の実施例（図示しない）では、車両Ｖと移動不適領域ＵＳＲとの間の距離がしきい値よりも小さい場合には、車両Ｖと移動不適領域ＵＳＲとの間の距離がしきい値よりも大きい場合に比べて、車両Ｖの速度が低くなるように、進路Ｐが生成される。更に別の実施例（図示しない）では、車両Ｖと移動不適領域ＵＳＲとの間の距離がしきい値よりも小さい場合には、車両Ｖと移動不適領域ＵＳＲとの間の距離がしきい値よりも大きい場合に比べて、車間距離が大きくなるように、進路Ｐが生成される。更に別の実施例（図示しない）では、車両Ｖと移動不適領域ＵＳＲとの間の距離がしきい値よりも小さい場合には、車両Ｖと移動不適領域ＵＳＲとの間の距離がしきい値よりも大きい場合に比べて、車両加速度の絶対値が小さくなるように、進路Ｐが生成される。更に別の実施例（図示しない）では、車両Ｖと移動不適領域ＵＳＲとの間の距離がしきい値よりも小さい場合には、車両Ｖと移動不適領域ＵＳＲとの間の距離がしきい値よりも大きい場合に比べて、車両加加速度の絶対値が小さくなるように、進路Ｐが生成される。
【００６７】
図１８に示される例では、他車両Ｖｏが移動不適領域ＵＳＲ内にあるときには、他車両Ｖｏが移動不適領域ＵＳＲ外にあるときに比べて、自車両Ｖと他車両Ｖｏとの間の距離が大きくなるように、進路Ｐが生成される。このようにしているのは、他車両Ｖｏが移動不適領域ＵＳＲ内にあるときには、他車両Ｖｏが移動不適領域ＵＳＲ外にあるときに比べて、他車両Ｖｏの進路が変更される（例えば、車線変更など）おそれが高いからである。その結果、この例でも、車両Ｖのより安全でより確実な自動運転が確保される。
【００６８】
図１９に示される例では、移動不適領域ＵＳＲを避けて、車線変更が行われるように、進路Ｐが生成される。具体的には、例えば、移動不適領域ＵＳＲに到る前に、車線変更が行われる。
【００６９】
図２０に示される例では、車両Ｖが移動不適領域ＵＳＲ内を走行する場合には、車両Ｖが移動不適領域ＵＳＲ外を走行する場合に比べて、車両Ｖの速度が低下するように、進路Ｐが生成される。すなわち、車両Ｖが止むを得ず移動不適領域ＵＳＲ内を走行するときには、車両Ｖは低速走行される。
【００７０】
別の実施例（図示しない）では、車両Ｖが移動不適領域ＵＳＲ内を走行する場合には、車両Ｖが移動不適領域ＵＳＲ外を走行する場合に比べて、車間距離が大きくなるように、進路Ｐが生成される。更に別の実施例（図示しない）では、車両Ｖが移動不適領域ＵＳＲ内を走行する場合には、車両Ｖが移動不適領域ＵＳＲ外を走行する場合に比べて、車両加速度の絶対値が小さくなるように、進路Ｐが生成される。更に別の実施例（図示しない）では、車両Ｖが移動不適領域ＵＳＲ内を走行する場合には、車両Ｖが移動不適領域ＵＳＲ外を走行する場合に比べて、車両加加速度の絶対値が小さくなるように、進路Ｐが生成される。
【００７１】
図２１は、本発明による実施例の自動運転制御を実行するためのルーチンを示している。このルーチンは自動運転制御を行うべきときに繰り返し行われる。図２１を参照すると、ステップ１０１では環境地図情報Ｍが読み込まれる。続くステップ１０２では道路属性情報Ｒが読み込まれる。別の実施例（図示しない）では道路属性情報Ｒが読み込まれ、次いで環境地図情報Ｍが読み込まれる。続くステップ１０３では移動不適領域ＵＳＲが決定される。続くステップ１０４では進路Ｐが生成される。続くステップ１０５では車両Ｖの移動制御が実行される。
【符号の説明】
【００７２】
１    外部センサ
２    ＧＰＳ受信部
６ａ    環境地図記憶装置
６ｂ    道路属性記憶装置
１０    電子制御ユニット
１２    自動運転制御部
１２ｃ    進路生成部
１３    移動不適領域決定部
１４    期待値算出部
Ｍ    環境地図情報
Ｒ    道路属性情報
【図１】
0006728970.tif 000002
【図２】
0006728970.tif 000003
【図３】
0006728970.tif 000004
【図４】
0006728970.tif 000005
【図５】
0006728970.tif 000006
【図６Ａ】
0006728970.tif 000007
【図６Ｂ】
0006728970.tif 000008
【図６Ｃ】
0006728970.tif 000009
【図７】
0006728970.tif 000010
【図８Ａ】
0006728970.tif 000011
【図８Ｂ】
0006728970.tif 000012
【図９】
0006728970.tif 000013
【図１０】
0006728970.tif 000014
【図１１】
0006728970.tif 000015
【図１２】
0006728970.tif 000016
【図１３】
0006728970.tif 000017
【図１４】
0006728970.tif 000018
【図１５】
0006728970.tif 000019
【図１６】
0006728970.tif 000020
【図１７】
0006728970.tif 000021
【図１８】
0006728970.tif 000022
【図１９】
0006728970.tif 000023
【図２０】
0006728970.tif 000024
【図２１】
0006728970.tif 000025