(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2022152206
(43)【公開日】2022-10-12
(54)【発明の名称】車両制御装置、車両制御方法、およびプログラム
(51)【国際特許分類】
B60W 30/12 20200101AFI20221004BHJP
B60W 40/02 20060101ALI20221004BHJP
【FI】
B60W30/12
B60W40/02
【審査請求】有
【請求項の数】7
【出願形態】OL
(21)【出願番号】P 2021054893
(22)【出願日】2021-03-29
(71)【出願人】
【識別番号】000005326
【氏名又は名称】本田技研工業株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100165179
【弁理士】
【氏名又は名称】田▲崎▼ 聡
(74)【代理人】
【識別番号】100126664
【弁理士】
【氏名又は名称】鈴木 慎吾
(74)【代理人】
【識別番号】100154852
【弁理士】
【氏名又は名称】酒井 太一
(74)【代理人】
【識別番号】100194087
【弁理士】
【氏名又は名称】渡辺 伸一
(72)【発明者】
【氏名】和田 康一郎
(72)【発明者】
【氏名】田村 祥
【テーマコード(参考)】
3D241
【Fターム(参考)】
3D241BA13
3D241BA15
3D241CE01
3D241CE02
3D241CE04
3D241CE05
3D241DB02Z
3D241DB05Z
3D241DB12Z
3D241DC01Z
3D241DC37A
(57)【要約】
【課題】自車両が走行する車線に周辺車両が進入した際の道路区画線の認識精度を改善すること。
【解決手段】道路区画線及び周辺車両を含む、車両の周辺状況を認識する認識部と、少なくとも前記道路区画線に基づいて、前記車両の運転者の操作に依らずに前記車両の操舵および加減速を制御する運転制御部と、前記道路区画線と、前記車両の前方に存在する前記周辺車両の位置に基づいて、前記道路区画線の少なくとも一部が遮蔽されるオクルージョンが発生しているか否かを判定する判定部と、を備える、車両制御装置。
【選択図】
図1
【特許請求の範囲】
【請求項1】
道路区画線及び周辺車両を含む、車両の周辺状況を認識する認識部と、
少なくとも前記道路区画線に基づいて、前記車両の運転者の操作に依らずに前記車両の操舵および加減速を制御する運転制御部と、
前記道路区画線と、前記車両の前方に存在する前記周辺車両の位置に基づいて、前記道路区画線の少なくとも一部が遮蔽されるオクルージョンが発生しているか否かを判定する判定部と、を備える、
車両制御装置。
【請求項2】
前記運転制御部は、前記判定部によって前記オクルージョンが発生していると判定された場合、前記認識部が過去に認識した前記道路区画線に基づいて、前記車両の操舵および加減速を制御する、
請求項1に記載の車両制御装置。
【請求項3】
前記判定部は、前記周辺車両と前記道路区画線との間の距離が第1閾値以内であるか否かを判定し、
前記判定部は、前記距離が前記第1閾値以内であるか否かに基づいて、前記オクルージョンが発生しているか否かを判定する、
請求項1又は2に記載の車両制御装置。
【請求項4】
前記判定部は、仮想的に上空から見た想定平面において、前記周辺車両から前記道路区画線に対する垂線を定義し、前記垂線の長さを前記距離とする、
請求項3に記載の車両制御装置。
【請求項5】
前記判定部は、前記認識部が現在認識している前記道路区画線と、前記認識部が過去に認識した前記道路区画線との間の乖離を示す乖離度を算出し、
前記判定部は、前記距離が前記第1閾値以内であり、かつ前記乖離度が第2閾値以上であると判定した場合に、前記オクルージョンが発生していると判定する、
請求項3又は4に記載の車両制御装置。
【請求項6】
コンピュータが、
道路区画線及び周辺車両を含む、車両の周辺状況を認識し、
少なくとも前記道路区画線に基づいて、前記車両の運転者の操作に依らずに前記車両の操舵および加減速を制御し、
前記道路区画線と、前記車両の前方に存在する前記周辺車両の位置に基づいて、前記道路区画線の少なくとも一部が遮蔽されるオクルージョンが発生しているか否かを判定する、
車両制御方法。
【請求項7】
コンピュータに、
道路区画線及び周辺車両を含む、車両の周辺状況を認識させ、
少なくとも前記道路区画線に基づいて、前記車両の運転者の操作に依らずに前記車両の操舵および加減速を制御させ、
前記道路区画線と、前記車両の前方に存在する前記周辺車両の位置に基づいて、前記道路区画線の少なくとも一部が遮蔽されるオクルージョンが発生しているか否かを判定させる、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、車両制御装置、車両制御方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
自車両が走行する車線について仮想道路区画線を生成する技術が知られている。例えば、特許文献1には、道路区画線をロストした際に、先行車両の位置に基づいて、仮想道路区画線を生成する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【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、特許文献1に記載の技術は、自車両が走行する車線に周辺車両が進入し、当該車線の道路区画線がロストした場合を考慮していない。その結果、自車両が走行する車線に周辺車両が進入した際の道路区画線の認識精度が低い場合があった。
【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、自車両が走行する車線に周辺車両が進入した際の道路区画線の認識精度を改善することができる、車両制御装置、車両制御方法、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】
この発明に係る車両制御装置、車両制御方法、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車両制御装置は、道路区画線及び周辺車両を含む、車両の周辺状況を認識する認識部と、少なくとも前記道路区画線に基づいて、前記車両の運転者の操作に依らずに前記車両の操舵および加減速を制御する運転制御部と、前記道路区画線と、前記車両の前方に存在する前記周辺車両の位置に基づいて、前記道路区画線の少なくとも一部が遮蔽されるオクルージョンが発生しているか否かを判定する判定部と、を備えるものである。
【0007】
(2):上記(1)の態様において、前記運転制御部は、前記判定部によって前記オクルージョンが発生していると判定された場合、前記認識部が過去に認識した前記道路区画線に基づいて、前記車両の操舵および加減速を制御するものである。
【0008】
(3):上記(1)又は(2)の態様において、前記判定部は、前記周辺車両と前記道路区画線との間の距離が第1閾値以内であるか否かを判定し、前記判定部は、前記距離が前記第1閾値以内であるか否かに基づいて、前記オクルージョンが発生しているか否かを判定するものである。
【0009】
(4):上記(3)の態様において、前記判定部は、仮想的に上空から見た想定平面において、前記周辺車両から前記道路区画線に対する垂線を定義し、前記垂線の長さを前記距離とするものである。
【0010】
(5):上記(3)又は(4)の態様において、前記判定部は、前記認識部が現在認識している前記道路区画線と、前記認識部が過去に認識した前記道路区画線との間の乖離を示す乖離度を算出し、前記判定部は、前記距離が前記第1閾値以内であり、かつ前記乖離度が第2閾値以上であると判定した場合に、前記オクルージョンが発生していると判定するものである。
【0011】
(6):この発明の別の態様に係る車両制御方法は、コンピュータが、道路区画線及び周辺車両を含む、車両の周辺状況を認識し、少なくとも前記道路区画線に基づいて、前記車両の運転者の操作に依らずに前記車両の操舵および加減速を制御し、前記道路区画線と、前記車両の前方に存在する前記周辺車両の位置に基づいて、前記道路区画線の少なくとも一部が遮蔽されるオクルージョンが発生しているか否かを判定するものである。
【0012】
(7):この発明の別の態様に係るプログラムは、コンピュータに、道路区画線及び周辺車両を含む、車両の周辺状況を認識させ、少なくとも前記道路区画線に基づいて、前記車両の運転者の操作に依らずに前記車両の操舵および加減速を制御させ、前記道路区画線と、前記車両の前方に存在する前記周辺車両の位置に基づいて、前記道路区画線の少なくとも一部が遮蔽されるオクルージョンが発生しているか否かを判定させるものである。
【発明の効果】
【0013】
(1)~(7)によれば、自車両が走行する車線に周辺車両が進入した際の道路区画線の認識精度を改善することができる。
【図面の簡単な説明】
【0014】
【
図1】本実施形態に係る車両制御装置を利用した車両システム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】車両制御装置の処理が実行される場面の一例を示す図である。
【
図4】判定部132が道路区画線LMの乖離度を算出する場面の一例を示す図である。
【
図5】認識部130が過去に認識した道路区画線LMを用いる場面の一例を示す図である。
【
図6】車両制御装置によって実行される処理の流れの一例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】
【0015】
以下、図面を参照し、本発明の車両制御装置、車両制御方法、およびプログラムの実施形態について説明する。
【0016】
[全体構成]
図1は、本実施形態に係る車両制御装置を利用した車両システム1の構成図である。車両システム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。
【0017】
車両システム1は、例えば、カメラ10と、レーダ装置12と、LIDAR(Light Detection and Ranging)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。
【0018】
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、車両システム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。
【0019】
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。
【0020】
LIDAR14は、自車両Mの周辺に光(或いは光に近い波長の電磁波)を照射し、散乱光を測定する。LIDAR14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。LIDAR14は、自車両Mの任意の箇所に取り付けられる。
【0021】
物体認識装置16は、カメラ10、レーダ装置12、およびLIDAR14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LIDAR14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。車両システム1から物体認識装置16が省略されてもよい。
【0022】
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。
【0023】
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。
【0024】
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。
【0025】
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。
【0026】
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。
【0027】
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。
【0028】
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、異形ステアリングホイール、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。
【0029】
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(非一過性の記憶媒体を備える記憶装置)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(非一過性の記憶媒体)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。物体認識装置16と自動運転制御装置100とを合わせたものが「車両制御装置」の一例であり、行動計画生成部140と第2制御部160を合わせたものが「運転制御部」の一例である。
【0030】
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。
【0031】
認識部130は、カメラ10、レーダ装置12、およびLIDAR14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、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。
【0032】
また、認識部130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、認識部130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、認識部130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、認識部130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。
【0033】
認識部130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。認識部130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、認識部130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。本実施形態において、認識部130は、さらに、判定部132を含むが、これらの機能の詳細は後述する。
【0034】
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。
【0035】
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。
【0036】
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。
【0037】
図2に戻り、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。
【0038】
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(Electronic Control Unit)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。
【0039】
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。
【0040】
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。
【0041】
[動作]
次に、
図3を参照して、本実施形態に係る車両制御装置の処理について説明する。
図3は、車両制御装置の処理が実行される場面の一例を示す図である。
図3において、自車両Mは車線L1を走行しており、自車両Mの前方には、他車両M1と他車両M2とが走行している。自車両Mの認識部130は、道路区画線(左側の道路区画線LLM及び右側の道路区画線RLM)及び周辺車両(他車両M1及び他車両M2)を含む、自車両Mの周辺状況を認識し、行動計画生成部140は、(少なくとも道路区画線を含む)認識された周辺状況に基づいて、自車両Mの目標軌道を生成する。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に沿って自車両Mが走行するように、自車両Mの運転者の操作に依らずに自車両Mの操舵および加減速を制御する。なお、以下の説明において、左側の道路区画線LLM及び右側の道路区画線RLMを道路区画線LMと総称する場合がある。
【0042】
上述した通り、自車両Mは、自動運転によって走行するに当たって、少なくとも走行車線L1の道路区画線LMを参照するが、他車両M1又は他車両M2が道路区画線LMを跨ぐように走行することによって、当該道路区画線LMの少なくとも一部が遮蔽される現象であるオクルージョンが発生する場合がある。オクルージョンが発生すると、認識部130が認識する道路区画線LMに関する情報が不足し、自車両Mの走行に支障をきたすことがあり得る。本発明は、このような事象に対応するためのものである。
【0043】
判定部132は、認識部130が認識した道路区画線LMと、自車両Mの前方に存在する周辺車両(他車両M1及び他車両M2)の位置に基づいて、オクルージョンが発生しているか否かを判定する。より具体的には、判定部132は、周辺車両(他車両M1及び他車両M2)と道路区画線LMとの間の距離(以下、参照距離と称する場合がある)が第1閾値th1以内であるか否かを判定し、参照距離が第1閾値th1以内であるか否かに基づいて、オクルージョンが発生しているか否かを判定する。この場合の第1閾値th1は、周辺車両が道路区画線LMの少なくとも一部を遮蔽する可能性があると想定される程度に短い距離である。
【0044】
このとき、判定部132は、認識部130が認識した周辺状況を、仮想的に上空から見た想定平面における座標点に変換し、当該想定平面において、周辺車両(他車両M1及び他車両M2)から道路区画線LMに対する垂線を定義し、当該垂線の長さを参照距離とする。例えば、
図3において、判定部132は、他車両M1の代表点O1(重心や駆動軸中心など)から道路区画線LLMに対する垂線を定義し、当該垂線と道路区画線LLMとの間の交点をP1とする。次に、判定部132は、代表点O1と交点P1との間の参照距離を算出し、算出した参照距離が第1閾値th1以内であるか否かを判定する。同様に、判定部132は、代表点O1から道路区画線RLMに対する垂線を定義し、当該垂線と道路区画線RLMとの間の交点をP2とする。次に、判定部132は、代表点O1と交点P2との間の参照距離を算出し、算出した参照距離が第1閾値th1以内であるか否かを判定する。判定部132は、算出した2つの参照距離のうちの少なくとも一方が第1閾値th1以内であると判定された場合、他車区画線接近フラグflag1をオンに設定する。他車区画線接近フラグflag1がオンに設定された場合、第1閾値th1は、一定期間、より小さい値に更新されてもよい。これにより、他車両が、道路区画線LMから第1閾値th1に相当する距離に近い位置で走行している場合に発生するハンチングを防ぐことができる。
【0045】
他車両M1は、自車両Mと同様に、車線L1を走行している他車両であるが、判定部132は、車線L1の外を走行している他車両、すなわち、他車両M2についても同様の処理を実行する。具体的には、判定部132は、他車両M2の代表点O2から道路区画線LLMに対する垂線を定義し、当該垂線と道路区画線LLMとの間の交点をP3とする。次に、判定部132は、代表点O2と交点P3との間の参照距離を算出し、算出した参照距離が第1閾値th1以内であるか否かを判定する。同様に、判定部132は、代表点O2から道路区画線RLMに対する垂線を定義し、当該垂線と道路区画線RLMとの間の交点をP4とする。次に、判定部132は、代表点O2と交点P4との間の参照距離を算出し、算出した参照距離が第1閾値th1以内であるか否かを判定する。判定部132は、算出した2つの参照距離の少なくとも一方が第1閾値th1以内であると判定された場合、他車区画線接近フラグflag1をオンに設定する。なお、認識部130が、他車両が車線L1の外を走行していると判定した場合、判定部132は、当該他車両に近い道路区画線LMについてのみ、上記の処理を実行してもよい。
【0046】
判定部132は、さらに、認識部130が現在認識している道路区画線LMと、認識部130が過去に認識した道路区画線LMとの間の乖離を示す乖離度を算出し、当該乖離度が第2閾値th2以上であるか否かを判定する。ここで、「現在」とは、認識部130が周辺状況を認識する制御サイクル(例えば、数ミリ秒)のうち、「現在の制御サイクル」を意味し、「過去」とは、「前回の制御サイクル」を意味する。さらに、乖離度とは、現在の制御サイクルにおいて認識された道路区画線と、前回の制御サイクルにおいて認識された道路区画線の非一致度を意味し、より具体的には、例えば、二つの道路区画線の全体の面積に対する、当該道路区画線が一致しない面積の割合(自車両Mが移動した距離も考慮される)を意味する。判定部132は、乖離度が第2閾値th2以上であると判定した場合、区画線形状異常フラグflag2をオンに設定する。区画線形状異常フラグflag2がオンに設定された場合、第2閾値th2は、一定期間、より小さい値に更新されてもよい。これにより、現在認識している道路区画線LMと過去に認識した道路区画線LMとの間の乖離度が閾値付近にある場合に発生するハンチングを防ぐことができる。
【0047】
図4は、判定部132が道路区画線LMの乖離度を算出する場面の一例を示す図である。
図4において、LLM
N-1は、N-1回目(Nは2以上の任意の整数)の制御サイクルにおいて認識部130が認識した左側の道路区画線を示し、RLM
N-1は、N-1回目の制御サイクルにおいて認識部130が認識した右側の道路区画線を示し、LLM
Nは、N回目の制御サイクルにおいて認識部130が認識した左側の道路区画線を示し、RLM
Nは、N回目の制御サイクルにおいて認識部130が認識した右側の道路区画線を示す。
図4の右部に示す通り、N回目の制御サイクルにおいて、他車両M1が道路区画線LLM
N上を走行しているため、認識部130が認識した道路区画線LLM
Nの一部が遮蔽されている。
【0048】
判定部132は、N回目の制御サイクルにおいて、道路区画線LLM
N-1と道路区画線LLM
Nとの間の乖離度と、道路区画線RLM
N-1と道路区画線RLM
Nとの間の乖離度をそれぞれ算出し、これらの乖離度が第2閾値th2以上であるか否かを判定する。
図4の場合、判定部132は、道路区画線LLM
N-1と道路区画線LLM
Nとの間の乖離度が第2閾値th2以上であると判定し、区画線形状異常フラグflag2をオンに設定する。
【0049】
判定部132は、参照距離が第1閾値th1以内であり、かつ乖離度が第2閾値th2以上であると判定した場合に、オクルージョンが発生していると判定する。オクルージョンの発生を判定するに当たって、参照距離と乖離度の両方を用いる理由は、参照距離のみを用いる場合、認識した道路区画線LMに実際にオクルージョンが発生したと確定することはできず、また、乖離度のみを用いる場合、道路区画線LMの一部を取得できなかった原因が他車両によるオクルージョンにあると確定することができないためである(例えば、カメラ10の不具合が原因で道路区画線LMの一部を取得できなかったこともあり得る)。参照距離と乖離度の両方を用いることにより、オクルージョンの発生をより確実に判定することができる。
【0050】
行動計画生成部140は、判定部132によってオクルージョンが発生していると判定された場合、認識部130が過去に認識した道路区画線LMに基づいて、目標軌道を生成し、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に沿って自車両Mが走行するように自車両Mの操舵および加減速を制御する。
図5は、認識部130が過去に認識した道路区画線LMを用いる場面の一例を示す図である。
図5の中央部に示す通り、
図4の場合と同様に、N回目の制御サイクルにおいて、他車両M1が道路区画線LLM
N上を走行しているため、認識部130が認識した道路区画線LLM
Nの一部が遮蔽されている。
【0051】
図5の中央部の場合、判定部132は、参照距離が第1閾値th1以内であり、かつ乖離度が第2閾値th2以上であると判定し、それにより、オクルージョンが発生していると判定する。次に、行動計画生成部140は、
図5の右部に示す通り、道路区画線LLM
N及び道路区画線RLM
Nに代えて、オクルージョンが発生していると判定されていない前回の制御サイクルの道路区画線LLM
N-1及び道路区画線RLM
N-1を用いて、目標軌道を生成する。前回の制御サイクルの道路区画線LLM
N―1を用いる場合、前回の制御サイクルから今回の制御サイクルまでの期間中に自車両Mが走行した距離の分だけ、認識できる道路区画線の距離は短くなるが、オクルージョンが発生していると判定された道路区画線LLM
Nを用いるよりは、より長い距離の道路区画線として自動運転に活用することができる。なお、上記の説明において、片側の道路区画線にオクルージョンが発生していると判定された場合、両側の道路区画線について、前回の制御サイクルの情報を用いているが、代替的に、オクルージョンが発生していると判定された道路区画線についてのみ前回の制御サイクルの情報を用いてもよい。
【0052】
[動作の流れ]
次に、
図6を参照して、車両制御装置によって実行される処理の流れを説明する。
図6は、車両制御装置によって実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。まず、認識部130は、自車両Mが走行する車線の道路区画線情報を取得する(ステップS100)。次に、認識部130は、自車両Mの周辺に存在する周辺車両に関する周辺車両情報を取得する(ステップS101)。
【0053】
次に、判定部132は、周辺車両情報によって示される周辺車両と、道路区画線情報によって示される道路区画線との間の参照距離が第1閾値th1以下であるか否かを判定する(ステップS102)。より具体的には、判定部132は、左側の道路区画線と右側の道路区画線のそれぞれについて参照距離を算出し、2つの参照距離のうちの少なくとも一方が第1閾値th1以下であるか否かを判定する。参照距離が第1閾値th1以下ではないと判定された場合、運転制御部は、ステップS100で取得された現在の道路区画線情報に基づいて、自車両Mの走行を制御する(ステップS103)。参照距離が第1閾値th1以下であると判定された場合、判定部132は、他車区画線接近フラグflag1をオンに設定する(ステップS104)。
【0054】
次に、判定部132は、現在の道路区画線情報によって示される道路区画線と過去の道路区画線情報によって示される道路区画線との間の乖離度が第2閾値th2以上であるか否かを判定する(ステップS105)。より具体的には、判定部132は、左側の道路区画線と右側の道路区画線のそれぞれについて乖離度を算出し、2つの乖離度のうちの少なくとも一方が第2閾値th2以上であるか否かを判定する。乖離度が第2閾値th2以上ではないと判定された場合、運転制御部は、ステップS100で取得された現在の道路区画線情報に基づいて、自車両Mの走行を制御する。一方、乖離度が第2閾値th2以上であると判定された場合、判定部132は、区画線形状異常フラグflag2をオンに設定する(ステップS106)。次に、運転制御部は、過去の道路区画線情報に基づいて、自車両Mの走行を制御する(ステップS107)。これにより、本フローチャートの処理が終了する。
【0055】
なお、上記のフローチャートにおいて、判定部132は、参照距離が第1閾値th1以下であると判定された側と、乖離度が第2閾値th2以上であると判定された側とが一致するか否かを判定し、双方の側が一致する場合にのみ、過去の道路区画線情報に基づいて、自車両Mの走行を制御してもよい。
【0056】
以上説明した本実施形態によれば、周辺車両と道路区画線との間の参照距離と、現在の道路区画線と過去の道路区画線との間の乖離度に基づいて、オクルージョンが発生したか否かを判定し、オクルージョンが発生したと判定された場合には、過去の道路区画線に関する情報に基づいて、自車両の制御を実行する。これにより、自車両が走行する車線に周辺車両が進入した際の道路区画線の認識精度を改善することができる。
【0057】
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が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、
道路区画線及び周辺車両を含む、車両の周辺状況を認識し、
少なくとも前記道路区画線に基づいて、前記車両の運転者の操作に依らずに前記車両の操舵および加減速を制御し、
前記道路区画線と、前記車両の前方に存在する前記周辺車両の位置に基づいて、前記道路区画線の少なくとも一部が遮蔽されるオクルージョンが発生しているか否かを判定する、
ように構成されている、車両制御装置。
【0058】
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】
【0059】
10 カメラ
12 レーダ装置
14 LIDAR
16 物体認識装置
100 自動運転制御装置
120 第1制御部
130 認識部
132 判定部
140 行動計画生成部
160 第2制御部