特開 2022-161301 車両制御装置及び車両制御方法

(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】P2022161301

(43)【公開日】2022-10-21

(54)【発明の名称】車両制御装置及び車両制御方法

(51)【国際特許分類】

   G01C 21/34 20060101AFI20221014BHJP

   G08G 1/0969 20060101ALI20221014BHJP

   G09B 29/10 20060101ALI20221014BHJP

   G09B 29/00 20060101ALI20221014BHJP

【ＦＩ】

G01C21/34

G08G1/0969

G09B29/10 A

G09B29/00 Z

【審査請求】未請求

【請求項の数】12

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021066009

(22)【出願日】2021-04-08

(71)【出願人】

【識別番号】509186579

【氏名又は名称】日立Ａｓｔｅｍｏ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002572

【氏名又は名称】弁理士法人平木国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】今井 正人

(72)【発明者】

【氏名】大久保 智

【テーマコード（参考）】

2C032

2F129

5H181

【Ｆターム（参考）】

2C032HB22

2C032HC08

2F129AA03

2F129BB03

2F129BB49

2F129CC16

2F129DD01

2F129DD57

2F129EE02

2F129EE43

2F129EE52

2F129GG04

2F129GG05

2F129GG06

2F129GG17

2F129GG18

2F129HH02

2F129HH12

5H181AA01

5H181CC03

5H181CC04

5H181CC11

5H181CC12

5H181CC14

5H181FF04

5H181FF05

5H181FF22

5H181FF32

5H181FF40

5H181LL07

5H181LL08

5H181LL09

(57)【要約】

【課題】効率的に高精度地図を生成し、より早く自動運転が可能な状態にすることができる車両制御装置及び車両制御方法を提供する。
【解決手段】たとえば車両に搭載される車両制御装置であって、自車両の周辺環境を認識した認識情報を検出する周辺環境認識部１と、前記自車両の自車位置情報を推定する自車位置推定部２と、前記認識情報および前記自車位置情報に基づいて地図情報を生成する地図情報生成部３と、前記地図情報を記憶する地図情報記憶部５と、ユーザとの情報のやり取りを行うＨＭＩ制御部７と、を有し、前記地図情報の生成難易度を取得する地図情報生成難易度取得部４をさらに備え、前記ＨＭＩ制御部７は、前記生成難易度をユーザに報知する、および／または、前記生成難易度を加味して前記自車両の走行ルートを探索する。
【選択図】図９

【特許請求の範囲】

【請求項1】

自車両の周辺環境を認識した認識情報を検出する周辺環境認識部と、前記自車両の自車位置情報を推定する自車位置推定部と、前記認識情報および前記自車位置情報に基づいて地図情報を生成する地図情報生成部と、前記地図情報を記憶する地図情報記憶部と、ユーザとの情報のやり取りを行うＨＭＩ制御部と、を有する車両制御装置において、
前記地図情報の生成難易度を取得する地図情報生成難易度取得部をさらに備え、
前記ＨＭＩ制御部は、前記生成難易度をユーザに報知する、および／または、前記生成難易度を加味して前記自車両の走行ルートを探索することを特徴とする車両制御装置。

【請求項2】

前記生成難易度は、所定の道路単位で定義され、他車両の走行データおよび／または整備済み地図情報に基づいて決定されるものであり、
前記他車両の走行データは、前記他車両が何回の学習走行で自動運転が可能な状態になったか、または、前記他車両の学習走行における単位距離当たりの学習データ量、の少なくとも一方を含み、
前記整備済み地図情報は、道路標識、区画線、または、道路標示、の少なくとも一つ以上に関して、位置の情報を含む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】

前記生成難易度は、前記他車両の走行データおよび／または前記整備済み地図情報に基づいて複数のレベルで難易度を定義することを特徴とする請求項２に記載の車両制御装置。

【請求項4】

前記ＨＭＩ制御部は、前記走行ルートがあと何回の走行で自動運転が可能になるかを前記生成難易度に基づいて演算し、該演算結果をユーザに報知す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5】

前記ＨＭＩ制御部は、前記生成難易度および少なくとも目的地までの距離情報に基づいて前記目的地までの走行ルートを探索し、前記走行ルートを探索する際の前記生成難易度の優先度をユーザからの入力に基づいて変更でき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6】

前記地図情報生成難易度取得部は、データセンタとの通信、車車間通信、路車間通信、記憶媒体を用いたデータ授受のうち少なくとも一つを用いて前記生成難易度を取得す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7】

前記地図情報生成部は、前記所定の道路単位毎に地図情報の学習の度合いを示す学習進度を演算し、前記地図情報記憶部に該学習進度を記憶することを特徴とする請求項２に記載の車両制御装置。

【請求項8】

前記地図情報生成部は、前記所定の道路単位毎に地図情報を生成した回数を演算し、前記地図情報記憶部に該回数を記憶することを特徴とする請求項２に記載の車両制御装置。

【請求項9】

前記地図情報記憶部は、前記所定の道路単位毎に単位距離当たりの学習データ量を演算し、該学習データ量を記憶することを特徴とする請求項２に記載の車両制御装置。

【請求項10】

前記地図情報生成部は、
前記所定の道路単位毎に地図情報の学習の度合いを示す学習進度を演算し、前記地図情報記憶部に該学習進度を記憶し、
前記所定の道路単位毎に地図情報を生成した回数を演算し、前記地図情報記憶部に該回数を記憶し、
前記地図情報記憶部は、
前記所定の道路単位毎に単位距離当たりの学習データ量を演算し、該学習データ量を記憶し、
前記地図情報記憶部に記憶した前記学習進度および前記地図情報を生成した回数から前記学習進度が自動運転を許可するレベルに到達したときの前記地図情報を生成した回数を求め、該回数または前記地図情報記憶部に記憶した前記学習データ量に基づいて前記所定の道路単位毎に前記自車両の走行データに基づく生成難易度を演算することを特徴とする請求項２に記載の車両制御装置。

【請求項11】

前記地図情報の生成難易度を出力する地図情報生成難易度出力部をさらに備え、
前記地図情報生成難易度出力部は、前記学習進度が自動運転を許可するレベルに到達したときの前記地図情報を生成した回数、前記地図情報記憶部に記憶した前記学習データ量、前記自車両の走行データに基づく生成難易度のうち少なくとも一つを、データセンタとの通信、車車間通信、路車間通信、記憶媒体を用いたデータ授受のうち少なくとも一つを用いて出力することを特徴とする請求項１０に記載の車両制御装置。

【請求項12】

車両に搭載される車両制御装置が実行する車両制御方法であって、
自車両の周辺環境を認識した認識情報を検出する周辺環境認識手順と、前記自車両の自車位置情報を推定する自車位置推定手順と、前記認識情報および前記自車位置情報に基づいて地図情報を生成する地図情報生成手順と、前記地図情報を記憶する地図情報記憶手順と、ユーザとの情報のやり取りを行うＨＭＩ制御手順と、を有し、
前記地図情報の生成難易度を取得する地図情報生成難易度取得手順をさらに備え、
前記ＨＭＩ制御手順は、前記生成難易度をユーザに報知する、および／または、前記生成難易度を加味して前記自車両の走行ルートを探索することを特徴とする車両制御方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、自車両の周辺環境から地図情報を生成する車両制御装置及び車両制御方法に関する。

【背景技術】

【0002】

車載カメラやレーダなどの外界認識センサを用いて自車両周辺の物体（車両、歩行者、構造物など）や道路標示や道路標識（区画線などの路面ペイント、止まれなどの標識など）を認識するための技術が種々提案されている。さらに、これらの技術を用いて自車両を制御し、運転者の運転操作をアシストして目的地まで走行させる自動運転技術が開発されている。

【0003】

このような自動運転には外界認識技術に加え、高精度地図も必要である。高精度地図は、従来のナビゲーション装置の地図より詳細かつ正確な情報を含んでおり、例えば、車線境界線の種別や位置、道路標示や標識の種別や位置、信号の位置などを含む。ただし、高精度地図は、高速道路や大都市圏等の通行量や人口が多い道路や地域を優先して作成されている。そのため、人口の少ない地域や個人宅周辺の路地等において、自動運転のニーズを満たすことが難しい。

【0004】

このような高精度地図の課題を解決する技術として、以下の先行技術がある。特許文献１（特開２０１９－１９７４５３号公報）には、センサを搭載した車両が走行した経路を示す経路情報と、前記経路を走行時に前記センサが収集したセンサ情報と、を識別情報に関連付けて収集する収集部と、前記収集部が収集した前記経路情報及び前記センサ情報に基づいて、前記経路情報が示す経路を自律走行機能を有する車両が自律走行するための地図情報として生成する生成部と、前記生成部が生成した前記地図情報を前記識別情報により特定された対象に提供する提供部と、を備え、前記地図情報は、前記識別情報により特定された対象に関する情報が含まれている、ことを特徴とする情報処理装置が記載されている（請求項１参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特開２０１９－１９７４５３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

特許文献１に開示されている技術は、高精度地図がない場所を走行し、その時の経路情報やセンサ情報を収集して、これらの情報から高精度地図を生成するものであり、運転者が自動運転を実施したいと思う道路を走行し、高精度地図を生成して自動運転を可能とすることができる。また、このような技術は、一度の走行では高精度地図に必要な全ての情報の収集は困難であり、同じ道路について複数回の走行が必要である。そのため、走行している道路が特徴の少ない環境（例えば、白線が引いていない、白線がかすれて見えない、標識や標示が少ない、縁石やガードレールなどがない、など）の場合、センサ情報が少ないために自動運転が許可されるのに必要な情報が収集できずに、自動運転ができるようになるためにかなりの走行回数を要したり、何度走行しても自動運転ができない可能性もある。

【0007】

本発明は、前述した事情を鑑みてなされたもので、高精度地図がない場所で自動運転を早期に可能とするために、効率の良い方法で高精度地図を生成することができる車両制御装置及び車両制御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】

【0008】

本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、たとえば車両に搭載される車両制御装置であって、自車両の周辺環境を認識した認識情報を検出する周辺環境認識部と、前記自車両の自車位置情報を推定する自車位置推定部と、前記認識情報および前記自車位置情報に基づいて地図情報を生成する地図情報生成部と、前記地図情報を記憶する地図情報記憶部と、ユーザとの情報のやり取りを行うＨＭＩ制御部と、を有し、前記地図情報の生成難易度を取得する地図情報生成難易度取得部をさらに備え、前記ＨＭＩ制御部は、前記生成難易度をユーザに報知する、および／または、前記生成難易度を加味して前記自車両の走行ルートを探索することを特徴とする。

【発明の効果】

【0009】

本発明の一態様によれば、ユーザ（運転者ないし乗員）が学習しやすい（地図情報の生成難易度が低い）道路を選択して走行することができるため、効率的に高精度地図を生成し、より早く自動運転が可能な状態にすることができる。

【0010】

前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明によって明らかにされる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】本発明の第１の実施例における車両制御装置の概略構成図である。

【図2】本発明の第１の実施例における車両制御装置の概略構成図である。

【図3】本発明の第１の実施例において運転モードを切り替える処理のフローチャートである。

【図4】本発明の第１の実施例における地図学習処理のフローチャートである。

【図5】本発明の第１の実施例における地図情報生成処理のフローチャートである。

【図6】本発明の第１の実施例におけるルート探索処理のフローチャートである。

【図7】本発明の第１の実施例における運転支援処理のフローチャートである。

【図8】地図情報とルートの定義を説明するための図である。

【図9】地図情報生成難易度を説明するための図である。

【図10】表示装置によるユーザへの情報報知の一例を示す図である。

【図11】表示装置によるユーザへの情報報知の一例を示す図である。

【図12】表示装置によるユーザへの情報報知の一例を示す図である。

【図13】本発明の第２の実施例における車両制御装置の概略構成図である。

【図14】本発明の第３の実施例における車両制御装置の概略構成図である。

【図15】本発明の第４の実施例における車両制御装置の概略構成図である。

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下、本発明の実施例について図面を用いて説明する。なお、実施例を説明するための全図において、同一の機能を有する部分には同一の符号を付し、その繰り返し説明は省略する場合がある。

【0013】

（第１の実施例）
図１及び図２は、本発明の第１の実施例による車両制御装置の概略構成図である。図１及び図２に例示される車両制御装置１００ａは、たとえば車両（自車両）に搭載され、自車両を制御するコンピュータであり、不図示の記憶媒体に記憶されたプログラムを実行することによって、周辺環境認識部１、自車位置推定部２、地図情報生成部３、地図情報生成難易度取得部４、地図情報記憶部５、ユーザ設定入力部６、ＨＭＩ制御部７、走行軌道生成部８、車両制御部９、及び地図情報生成難易度出力部１０として機能する。なお、図１と図２に構成を分けて記載しているのは、図３のフローチャートで説明する２つの運転モード（地図学習中、運転支援中）で異なる動作をするためである。図１は、地図学習中の運転モードで動作する機能構成、図２は、運転支援中の運転モードで動作する機能構成を記載している。

【0014】

車両制御装置１００ａは、自車両の操舵装置１１１、駆動装置１１２、制動装置１１３、及び変速装置１１４と、自車両に設けられた外環境認識装置１０１、絶対位置計測装置１０２、音発生装置１１５、表示装置１１６とに接続されている。また、車両制御装置１００ａは、自車両のＣＡＮ（不図示）や専用線などの伝送路に接続されており、これらの伝送路を経由して自車両の車速、舵角、シフト位置などの車両情報及びスイッチ入力、及びタッチパネル入力などのユーザ操作情報が入力される。

【0015】

外環境認識装置１０１は、自車両の周囲環境に関する情報を取得する装置であって、例えば、自車両の前方、後方、右側方、左側方の周囲環境をそれぞれ撮影する４個の車載カメラである。車載カメラにより得られた画像は、アナログデータのまま、又はＡ／Ｄ変換して、専用線などの伝送路を経由して車両制御装置１００ａに出力される。また、他の車載カメラとしてステレオカメラを用いることができ、車載カメラ以外にもミリ波やレーザー光を用いて物体との距離を計測するレーダ、超音波を用いて物体との距離を計測するソナー等を用いることができる。車載カメラなどのこれらの装置は、検出した物体との距離とその方角（方向）等の情報を専用線などの伝送路を経由して車両制御装置１００ａに出力する。

【0016】

絶対位置計測装置１０２は、自車両の地図上の絶対位置情報を取得する装置であって、例えば、ＧＰＳ、ＧＬＯＮＡＳＳなどのＧＮＳＳ（衛星測位システム）である。ＧＮＳＳにより得られた位置情報は、ＣＡＮや専用線などの伝送路を経由して車両制御装置１００ａに出力される。また、ＧＮＳＳ以外にも路車間通信などを利用して自車両の位置情報を取得してもよい。

【0017】

操舵装置１１１は、外部からの駆動指令により電動や油圧のアクチュエータなどによって舵角を制御できる電動パワーステアリング、油圧パワーステアリング等で構成される。

【0018】

駆動装置１１２は、外部からの駆動指令により電動のスロットルなどでエンジントルクを制御できるエンジンシステムや、外部からの駆動指令によりモータなどの駆動力を制御できる電動パワートレインシステム等で構成される。

【0019】

制動装置１１３は、外部からの制動指令により電動や油圧のアクチュエータなどで制動力を制御できる電動ブレーキや油圧ブレーキ等で構成される。

【0020】

変速装置１１４は、外部からの変速指令により電動や油圧のアクチュエータなどで前進や後退を切り替え可能なトランスミッション等で構成される。

【0021】

音発生装置１１５は、スピーカー等で構成され、運転者に対する警報や音声ガイダンス等を出力する情報報知部として機能する。

【0022】

表示装置１１６は、ナビゲーション装置等のディスプレイ、メーターパネル、警告灯等で構成される。表示装置１１６は、車両制御装置１００ａの操作画面や、自車両が障害物に衝突する危険があることなどを運転者に視覚的に伝える警告画面等の情報を報知する情報報知部として機能する。

【0023】

＜車両制御装置１００ａの機能説明＞
周辺環境認識部１は、外環境認識装置１０１から入力された自車両の周囲を撮像した画像データや測距情報を用いて、自車両周辺の静止立体物、移動体、車線境界線（区画線）等の路面ペイント、標識等の物体の形状や位置を検出し、さらに、路面の凹凸等を検出して自車両が走行可能な路面であるか否かを判定する判定機能を有する。静止立体物とは、例えば、ガードレール、壁、ポール、パイロン、縁石、車止めなどの構造物や、駐車車両である。また、移動体とは、例えば、歩行者、自転車、バイク、車両などである。以降、静止立体物と移動体の二つをまとめて障害物と称する。物体の形状や位置は、パターンマッチングによって検出するとよいが、他の技術を用いて検出してもよい。

【0024】

また、周辺環境認識部１は、検出した物体の形状や位置に関する情報と自車両が走行可能な路面であるか否かの判定結果に基づいて、例えば一般道を走行する場合であれば、走行可能な車線位置や交差点の旋回可能スペース等を検出する。また、駐車場の場合であれば、自車両を駐車させることができる空間である駐車可能空間や、駐車可能空間に駐車するために転回などが可能な空間である走行可能空間等を検出する。なお、この走行可能空間は、通路幅、自車両前方の障害物までの距離、駐車可能空間に隣接する障害物（駐車車両）の位置などを用いて定義する。このようにして、周辺環境認識部１は、自車両の周辺環境を認識した認識情報を検出する。

【0025】

自車位置推定部２は、絶対位置計測装置１０２で検出した絶対位置の情報や推測航法などを用いて地図上の自車位置（情報）を推定する。推測航法とは、例えば自車両の各車輪の回転数や、車速や舵角、ヨーレートなどの情報を用いて自車位置を推定する手法であり、公知の技術として知られている。また、ここで地図上の自車位置を推定する手法は、利用可能な地図により異なる。従来のナビゲーション装置の地図のように高精度地図ではない場合は、例えば公知技術であるマップマッチング手法を用いて自車位置を推定する。高精度地図の場合は、周辺環境認識部１により検出した車線境界線などの路面ペイントや標識、その他高精度地図上に記憶している障害物やランドマークの情報に基づいて自車両の高精度地図上での自車位置を推定する。

【0026】

地図情報生成部３は、検出した周囲環境と自車位置の情報から高精度地図を生成する。具体的には、周辺環境認識部１により検出した車線境界線などの路面ペイントや標識、障害物やランドマークなどの情報を自車位置推定部２で推定した自車位置に基づいて高精度地図上に学習していく。学習の手段としては、例えば複数回同じ場所で検出された情報ほど信頼度が高い情報として高精度地図に登録する方法がある。また、生成する地図情報は、所定の区間毎（道路単位毎）に学習の状況を把握するための（換言すれば、学習の度合いを示す）学習進度の情報を算出し、地図情報に付加情報として記憶する。さらに、所定の区間毎（道路単位毎）に学習走行の回数（換言すれば、地図情報を生成した回数）と所定距離当たりの学習データ量を算出して、それぞれを地図情報に付加情報として記憶する。ここで、所定の区間（道路単位）とは、例えば道路の交差点間の区間、所定距離（例えば１００ｍ）の区間、従来のナビゲーション装置の地図における識別情報が付与されている区間などである。また、学習進度は、所定の区間を走行する毎に増加させ、所定の期間（例えば１週間）走行していない区間は減少させることで、地図情報の鮮度を保った運用が可能となる。

【0027】

地図情報生成難易度取得部４は、地図情報の所定の区間毎に定義された地図情報生成難易度の情報を取得するもので、取得方法として、データセンタとの通信、車車間通信、路車間通信、記憶媒体を用いたデータ授受などがある。地図情報生成難易度は、地図情報の学習のしやすさを複数のレベルなどを用いて定義するもので、例えばレベルを１～５の５段階で表現する場合は、レベル１が最も学習しやすい道路、レベル５が最も学習しにくい道路と定義できる。

【0028】

地図情報生成難易度は、他車両の走行データ又は整備済みの地図情報に基づいて算出が可能である。他車両の走行データに基づく場合は、他車両が何回の学習走行で自動運転が可能な状態になったか、もしくは、他車両の学習走行時における単位距離当たりの学習データ量を用いて決定する。前者に基づく場合、例えば、２回以内の学習走行で自動運転が可能な状態になった道路はレベル１（最も学習しやすい道路）とし、５回以下の学習走行で自動運転が可能な状態にならなかった道路はレベル５（最も学習しにくい道路）とし、３回、４回、５回の学習走行で自動運転が可能な状態になった道路はそれぞれレベル２～４とする方法がある。後者に基づく場合、例えば、単位距離（例えば１０ｍ）当たりの学習データ量が１００キロバイト以上の道路はレベル１（最も学習しやすい道路）とし、同様に１０キロバイト未満の道路はレベル５（最も学習しにくい道路）とし、８０キロバイト以上１００キロバイト未満、５０キロバイト以上８０キロバイト未満、１０キロバイト以上５０キロバイト未満の道路はそれぞれレベル２～４とする方法がある。また、整備済みの地図情報に基づく場合は、例えば、整備済みの地図情報に、車線境界線（区画線）、道路標識、道路標示、信号機などの詳細な位置情報が含まれる場合、前述した単位距離当たりの学習データ量に換算することが可能である。ただし、実際には車両のセンサですべての情報を収集できることはないため、すべて収集できた場合の学習データ量に対してある程度減算した値（例えば、すべて収集できた場合の学習データ量に対して０．８をかける、など）を採用する。

【0029】

なお、地図情報生成難易度は、他車両の走行データ又は整備済みの地図情報に基づいて算出されるため、複数の車両のデータを吸い上げることが可能なデータセンタなどにおいて、統計的な処理を施して算出することが望ましい。また、整備済みの地図情報に関しても、データセンタなどで管理する高精度地図情報を用いることが望ましい。

【0030】

地図情報記憶部５は、地図情報生成部３により生成された地図情報を記憶する。また、地図情報生成難易度取得部４により取得した地図情報生成難易度も地図情報記憶部５に記憶しても良い。また、記憶した情報から、所定の区間毎（道路単位毎）に所定距離当たりの学習データ量を算出して、それを地図情報に付加情報として記憶してもよい。ここでは、従来のナビゲーション装置の地図と地図情報生成部３により生成された地図情報を同じ場所に格納しても良く、別々に格納しても良い。地図情報記憶部５は、その記憶領域が地図情報で一杯になった後、最古に生成された地図情報の記憶領域に、新たに生成される地図情報を記憶する方式としてもよい。また、地図情報記憶部５は、生成された地図情報に基づいて（詳しくは、地図情報に付加情報として記憶した学習進度および学習走行の回数から）、所定の区間毎に自動運転を許可するレベルまで学習が進んでいるかを判定し、学習の進み具合が自動運転を許可するレベルに到達した際の所定の区間毎の学習走行の回数と（地図情報に付加情報として記憶した）所定距離当たりの学習データ量から、（所定の区間毎に自車両の走行データに基づく）地図情報生成難易度を算出する。

【0031】

ユーザ設定入力部６は、スイッチ入力やタッチパネル入力などでのユーザ操作情報を入力し、目的地の設定、ルート設定などを受け付ける。

【0032】

ＨＭＩ制御部７は、ユーザ（運転者ないし乗員）との情報のやり取りを行うもので、ユーザに報知するための情報を状況に応じて適宜生成し、音発生装置１１５および表示装置１１６に出力する。また、ユーザからルート探索指示があった場合には設定された目的地に対してルート探索条件に合ったルートを演算してユーザに報知する。ここでのルート探索の具体的な手法に関しては公知の手法を用いてもよいが、地図情報生成難易度の情報を用いて学習しやすい道路（地図情報生成難易度の低い道路）を優先的に選択する条件を加えるものとする。

【0033】

走行軌道生成部８は、現在の自車位置から目標位置に自車両を移動するための軌道を生成する。さらに、生成した軌道を走行する目標速度を地図情報の制限速度や軌道の曲率、信号機、一時停止位置、先行車の速度等の情報を用いて演算する。例えば、一般道を走行する場合には、ナビゲーション装置などを利用して目的地を設定し、目的地に向かって走行する際の自車両と障害物との位置関係や車線位置等の情報から軌道を生成する。また、駐車場の場合では、自車両と障害物との位置関係から自車両を駐車する目標駐車位置を駐車可能空間内に設定し、そこまでの軌道を生成する。

【0034】

車両制御部９は、走行軌道生成部８で生成した目標軌道に沿って自車両の走行を制御する。車両制御部９は、目標軌道に基づいて目標舵角と目標速度を演算する。なお、自車両と障害物との衝突が予測される場合には、自車両が障害物に衝突しないように目標舵角と目標速度を演算する。そして、車両制御部９は、その目標舵角を実現するための目標操舵トルクを操舵装置１１１へ出力する。また、車両制御部９は、目標速度を実現するための目標エンジントルクや目標ブレーキ圧を駆動装置１１２や制動装置１１３へ出力する。さらに、自車両の進行方向を変更する必要がある場合、変速指令を変速装置１１４に出力する。

【0035】

地図情報生成難易度出力部１０は、地図情報記憶部５により算出した地図情報生成難易度を出力する。出力方法として、データセンタとの通信、車車間通信、路車間通信、記憶媒体を用いたデータ授受などがあり、出力された情報は他車両の地図情報学習のために利用される。なお、出力する情報は、自車両の走行データに基づく地図情報生成難易度以外に、学習の進み具合が自動運転を許可するレベルに到達した際の所定の区間毎の学習走行の回数と地図情報記憶部５に記憶した所定距離当たりの学習データ量を含めても良い。

【0036】

＜車両制御装置１００ａの処理内容説明＞
次に、フローチャートを用いて車両制御装置１００ａの処理手順を説明する。

【0037】

図３から図７は、車両制御装置１００ａの処理手順の一例を示すフローチャートである。

【0038】

図３は、運転モードを切り替えるためのフローチャートである。

【0039】

図３の処理Ｓ３０１では、現在の運転モードに基づいて処理を変更する。運転モードが地図学習中の場合は処理Ｓ３０２の地図学習処理に進み、運転支援中の場合は処理Ｓ３０３の運転支援処理に進む。

【0040】

図４は、図３の処理Ｓ３０２の地図学習処理の詳細を示すフローチャートである。

【0041】

図４の処理Ｓ４０１では、車両制御装置１００ａは、外環境認識装置１０１から外界環境の認識結果を取得する。

【0042】

処理Ｓ４０２では、車両制御装置１００ａは、絶対位置計測装置１０２から絶対位置の計測結果を取得する。

【0043】

処理Ｓ４０３では、周辺環境認識部１は、処理Ｓ４０１で取得した外界環境認識結果に基づいて、自車両周辺の車線境界線などの路面ペイント、標識、障害物、ランドマークなど（認識情報）を検出する。

【0044】

処理Ｓ４０４では、自車位置推定部２は、処理Ｓ４０２で取得した絶対位置計測結果に基づいて、周辺環境認識部１の検出結果と地図情報記憶部５の地図情報及び車両情報（各車輪の回転数、車速や舵角、ヨーレートなど）を用いて自車位置（情報）を推定する。

【0045】

処理Ｓ４０５では、地図情報生成部３により高精度地図を生成する。この処理の詳細は図５のフローチャートで説明する。

【0046】

図５は、図４の処理Ｓ４０５の地図情報生成処理の詳細を示すフローチャートである。

【0047】

図５の処理Ｓ５０１では、自車位置の情報やユーザ操作によって設定された内容に基づいて、地図情報の生成開始と生成終了を判定する。

【0048】

処理Ｓ５０２では、処理Ｓ５０１の判定結果が地図情報生成タイミングか否かを判定し、地図情報生成タイミングであれば処理Ｓ５０３に進み、地図情報生成タイミングでなければ処理を終了する。

【0049】

処理Ｓ５０３では、検出された周囲環境と自車位置の情報から高精度地図を生成して、処理Ｓ５０４に進み、処理Ｓ５０４では、生成した地図情報を記憶し、処理を終了する。

【0050】

図４の処理Ｓ４０６では、地図情報生成難易度取得部４により地図情報生成難易度を取得する。

【0051】

処理Ｓ４０７では、ＨＭＩ制御部７によりルート探索処理を実行する。この処理の詳細は図６のフローチャートで説明する。

【0052】

図６は、図４の処理Ｓ４０７のルート探索処理の詳細を示すフローチャートである。

【0053】

図６の処理Ｓ６０１では、ルート探索済みでルートを表示中であるか否かを判定し、ルートを表示中であれば処理Ｓ６０２に進み、ルートを表示中でなければ処理Ｓ６０３に進む。

【0054】

処理Ｓ６０２では、自車両が表示されているルートに従って走行しているか否かを確認し、ルートに従っている場合は同じルートを表示し、ルートから外れた場合は再度ルート探索するリルート処理を実行し、処理を終了する。

【0055】

処理Ｓ６０３では、ユーザからのルート探索指示があったか否かを判定し、ルート探索指示があった場合には処理Ｓ６０４に進み、ルート探索指示がなかった場合には処理を終了する。

【0056】

処理Ｓ６０４では、目的地までのルートを探索し、処理を終了する。

【0057】

図４の処理Ｓ４０８では、ユーザへの報知内容の更新を行い、音発生装置１１５もしくは表示装置１１６を用いてユーザに報知する。例えば、処理Ｓ４０７でルート探索処理が実行された場合にユーザにルートを決定させるための表示を出したり、リルート処理が実行された場合にユーザにリルートした旨を通知する表示を出したりする。

【0058】

処理Ｓ４０９では、ユーザからのスイッチ操作などから運転支援の意思表示があるか否かを判定し、運転支援の意思表示があれば処理Ｓ４１０に進み、運転支援の意思表示がなければ処理を終了する。

【0059】

処理Ｓ４１０では、運転支援の内容を決定する。運転支援の内容としては、例えば自動運転レベル２（運転者が常に監視が必要な自動運転）、自動運転レベル３（一定条件下での自動運転で、緊急時は運転者が運転操作を担う）、自動運転レベル４（限定領域内での自動運転で、運転者の運転操作は不要）などがある。

【0060】

処理Ｓ４１１では、“運転支援中”に運転モードを変更する。

【0061】

処理Ｓ４１２では、処理Ｓ４１０で決定された運転支援内容を音発生装置１１５又は表示装置１１６を用いてユーザに報知し、処理を終了する。

【0062】

図７は、図３の処理Ｓ３０３の運転支援処理の詳細を示すフローチャートである。

【0063】

図７の処理Ｓ７０１から処理Ｓ７０４までは図４の処理Ｓ４０１から処理Ｓ４０４までと同じ処理であるため説明は省略する。

【0064】

処理Ｓ７０５では、走行軌道生成部８は、現在の自車位置から目標位置に自車両を移動するための軌道を生成する。

【0065】

処理Ｓ７０６では、車両制御部９は、処理Ｓ７０５で生成された目標軌道を走行するための目標舵角、目標速度、適正シフト位置を演算する。

【0066】

処理Ｓ７０７では、車両制御部９は、処理Ｓ７０６で演算された目標舵角、目標速度、及び適正シフト位置を操舵装置１１１、駆動装置１１２、制動装置１１３、及び変速装置１１４のそれぞれに出力するための制御パラメータを演算する。例えば、操舵装置１１１に出力する制御パラメータは、目標舵角を実現するための目標操舵トルクがあるが、操舵装置１１１の構成によっては直接目標舵角を出力してもよい。また、駆動装置１１２及び制動装置１１３に出力する制御パラメータは、目標速度を実現するための目標エンジントルクや目標ブレーキ圧等があるが、駆動装置１１２と制動装置１１３の構成によっては直接目標速度を出力してもよい。

【0067】

処理Ｓ７０８では、車両制御部９は、処理Ｓ７０７で演算された制御パラメータを車両制御信号として操舵装置１１１、駆動装置１１２、制動装置１１３、及び変速装置１１４のそれぞれに出力する。

【0068】

処理Ｓ７０９では、自車両が目標位置に到達したか否かを判定し、目標位置に到達したら処理Ｓ７１０に進み、目標位置に到達していないなら処理Ｓ７１１に進む。

【0069】

処理Ｓ７１０では、運転モードを“地図学習中”に変更する。

【0070】

処理Ｓ７１１では、処理Ｓ７０９で目標位置に到達した場合は運転支援を終了する案内を、目標位置に到達していない場合は運転支援中の案内を音発生装置１１５又は表示装置１１６を用いてユーザに報知し、処理を終了する。

【0071】

以上説明したフローを実行することで、ユーザが学習しやすい（地図情報生成難易度の低い）道路を選択して走行することができるため、効率的に高精度地図を生成し、より早く自動運転が可能な状態にすることができる。また、学習した高精度地図を利用した自動運転が実行可能となる。

【0072】

なお、上記処理の中で地図情報生成難易度出力部１０による地図情報生成難易度出力処理を任意の位置に挿入しても良い。これにより、出力した地図情報生成難易度を他車両の地図情報生成時に有効活用することが可能となる。

【0073】

＜地図情報生成難易度の具体的な用途説明＞
次に、図８から図１２を用いて、地図情報生成難易度取得部４により取得される地図情報生成難易度の具体的な使用方法を説明する。

【0074】

図８は、Ｈ１からＨ４の左右方向の道路とＶ１からＶ５の上下方向の道路がそれぞれ交差している道路環境を想定している。また、この道路環境においては交差点間の道路を所定の区間としてそれぞれ識別子（ＩＤ）を付与しており、たとえばＨ１道路のＶ１道路とＶ２道路の間の区間をＩＤ：Ｈ１＿１－２、Ｖ１道路のＨ１道路とＨ２道路の間の区間をＩＤ：Ｖ１＿１－２と定義する。

【0075】

図８においては、自車両８００がルート（走行ルート）８０１に沿って地点Ｂから地点Ａまで走行している状況である。この状況下では、地図情報生成難易度を考慮していないことを前提としており、演算されたルート８０１は基本的には最短距離もしくは最短の到達時間が優先されている。

【0076】

図９は、図８と同じ道路環境において、地図情報生成難易度をそれぞれの道路区間に当てはめたものである。ここでの地図情報生成難易度はレベルを３段階（学習難易度低、学習難易度中、学習難易度高）で表現している。図８と同様に地点Ｂから地点Ａまでのルートは、最短距離もしくは最短の到達時間が優先されるとルート９０１のようになるが、ここに地図情報生成難易度の情報を用いて学習しやすい道路の優先度を考慮するとルート９０２のようになる。ルート９０２はルート９０１と比較して若干距離が長くなるが、地図情報生成難易度が相対的に低く、より早く自動運転が可能な状態になるルートである。このように、学習しやすい（地図情報生成難易度の低い）道路の優先度を考慮すると、より早く自動運転が可能な状態にすることができる。

【0077】

図１０から図１２は、ユーザに情報を報知する表示装置１１６の一例である。図１０では、画面１００１に自車両１０００と周辺の地図情報が表示されており、図９で説明した地図情報生成難易度の情報も表示している。また、地図情報生成難易度をユーザに分かりやすく伝達するための文言も合わせて表示している。このように、学習しやすい道路の情報をユーザに伝えることで、ユーザ自身の判断で道路を選択して走行することができるようになる。すなわち、ユーザが早く自動運転を可能な状態にしたいと考えるならば、学習しやすい道路を選択して走行すればよいことになる。

【0078】

図１１は、画面１１０１に自車両１１００と周辺の地図情報が表示されており、図９で説明した地図情報生成難易度の情報も表示している。さらに、図９で説明した地図情報生成難易度の情報を用いて学習しやすい道路の優先度を考慮したルート１１０２が探索されて表示されている。このように、学習しやすい道路の優先度を考慮したルートをユーザに表示し、ユーザがこのルートに沿って走行することで、より早く自動運転が可能な状態にすることができる。また、地図情報生成難易度には何回の走行で自動運転が可能な状態になるかの情報も含まれるため、ルートがあと何回の走行で自動運転が可能になるかを地図情報生成難易度に基づいて演算し、図１１のように何回の走行で自動運転が可能な状態になるかの文言を表示することもでき、これによりユーザの利便性が向上する。具体的には、目的のルート上の所定区間毎の道路における何回の走行で自動運転が可能な状態になるかの情報に基づいて、最も多い回数を表示する。

【0079】

図１２は、画面１２０１に自車両１２００と周辺の地図情報が表示されており、図９で説明した地図情報生成難易度の情報も表示している。さらに、図９で説明した地図情報生成難易度の情報を用いて学習しやすい道路の優先度を考慮したルート１２０３と、最短距離もしくは最短の到達時間が優先したルート１２０２が表示されている。これは、ユーザにどちらのルートを選択するかを提案している状況で、それぞれのルートに対して説明文を付加している。このように、ユーザに必要な情報を伝達するとともに、ユーザにルートを選択させることができるため、ユーザの嗜好を考慮したルートを提案することが可能になる。また、図１２の例では２本のルートを同時に表示してユーザに選択させる方式としているが、学習しやすい道路を優先的に表示するか、最短距離を優先的に表示するかを事前にユーザにより設定しておく方式もある。言い換えれば、ＨＭＩ制御部７は、地図情報生成難易度および少なくとも目的地までの距離情報に基づいて目的地までのルートを探索するが、ルートを探索する際の地図情報生成難易度の優先度（たとえば、学習しやすい道路を優先的に表示するか、最短距離を優先的に表示するか）をユーザからの入力に基づいて変更可能とする方式もある。これにより、ユーザの嗜好を考慮したルートを１本だけ提案することができるため、ユーザの手間も省け、操作性が向上する。

【0080】

（第２～第４の実施例）
次に、図１及び図２で説明した第１の実施例の車両制御装置の概略構成図においては、車両制御装置１００ａにすべての機能が構成されているが、例えば、図１３から図１５に示すように、機能を２つの装置に分けて構成しても良い。言い換えれば、車両制御装置１００ａの機能の一部を、他の装置（ここではナビゲーション装置）に分けて構成しても良い。

【0081】

（第２の実施例）
図１３は、本発明の第２の実施例による車両制御装置の概略構成図である。図１３は、図１で説明した機能を車両制御装置１００ｂとナビゲーション装置２００ｂに分けて構成しており、ナビゲーション装置２００ｂのナビ地図記憶部１１に地図情報生成難易度取得部４が接続する構成となっている。ナビ地図記憶部１１は、自動運転に必要な高精度地図ではなく、従来の経路案内を目的とする地図情報が格納されており、ここに地図情報生成難易度取得部４から地図情報生成難易度を入力し、従来の地図情報に付加する形で情報を格納する。

【0082】

（第３の実施例）
図１４は、本発明の第３の実施例による車両制御装置の概略構成図である。図１４は、図１３と同様に、図１で説明した機能を車両制御装置１００ｃとナビゲーション装置２００ｃに分けて構成しており、車両制御装置１００ｃの地図情報記憶部５に地図情報生成難易度取得部４が接続する構成となっている。第１の実施例と同様に、地図情報記憶部５に地図情報生成難易度取得部４から地図情報生成難易度を入力し、地図情報生成部３で生成した地図情報に付加する形で情報を格納する。

【0083】

（第４の実施例）
図１５は、本発明の第４の実施例による車両制御装置の概略構成図である。図１５は、図２で説明した機能を車両制御装置１００ｄとナビゲーション装置２００ｄに分けて構成している。ここで、地図情報生成難易度出力部１０は車両制御装置１００ｄに配置されているが、ナビゲーション装置２００ｄの方に配置してもよい。

【0084】

また、本実施例では道路を走行中の状況を想定して説明したが、例えば、集合住宅や商用施設等の大型の駐車場やそこに至るまでの私道等においても地図情報が整備されている場合には本発明を適用可能なことは明らかであり、目的地設定を任意の駐車スペースとすることで駐車まで自動で完了させることも可能である。なお、このような場所の地図情報を事前に車両制御装置内に格納していない場合は、地図情報生成難易度の情報と合わせて取得する方法としてもよい。また、個人宅の駐車場等においては地図情報が整備されていないことがほとんどのため、本発明のすべてを適用することは困難であるが、例えば、１回の学習走行で学習データ量が算出可能であるので、あと何回の走行で自動運転が可能な状態になるかを判断でき、その情報をユーザに通知する等、本発明の一部を適用することが可能である。

【0085】

（第１～第４の実施例の作用効果）
以上説明したように、本実施例の車両制御装置は、たとえば車両に搭載される車両制御装置であって、自車両の周辺環境を認識した認識情報を検出する周辺環境認識部１と、前記自車両の自車位置情報を推定する自車位置推定部２と、前記認識情報および前記自車位置情報に基づいて地図情報を生成する地図情報生成部３と、前記地図情報を記憶する地図情報記憶部５と、ユーザとの情報のやり取りを行うＨＭＩ制御部７と、を有し、前記地図情報の生成難易度を取得する地図情報生成難易度取得部４をさらに備え、前記ＨＭＩ制御部７は、前記生成難易度をユーザに報知する、および／または、前記生成難易度を加味して前記自車両の走行ルートを探索する。

【0086】

また、本実施例の車両制御方法は、車両に搭載される車両制御装置が実行する車両制御方法であって、自車両の周辺環境を認識した認識情報を検出する周辺環境認識手順と、前記自車両の自車位置情報を推定する自車位置推定手順と、前記認識情報および前記自車位置情報に基づいて地図情報を生成する地図情報生成手順と、前記地図情報を記憶する地図情報記憶手順と、ユーザとの情報のやり取りを行うＨＭＩ制御手順と、を有し、前記地図情報の生成難易度を取得する地図情報生成難易度取得手順をさらに備え、前記ＨＭＩ制御手順は、前記生成難易度をユーザに報知する、および／または、前記生成難易度を加味して前記自車両の走行ルートを探索する。

【0087】

すなわち、たとえば、他車両の走行データもしくは整備済みの地図情報に基づいて生成された学習しやすさの情報（地図情報生成難易度）を取得し、自車両が走行する際にこの情報を考慮してルート計算する、または、地図（ナビ）上にこの情報を表示して、ユーザ自身が参照しながら走行する。

【0088】

本実施例の車両制御装置によると、ユーザが学習しやすい（地図情報生成難易度の低い）道路を選択して走行することができるため、効率的に高精度地図を生成し、より早く自動運転が可能な状態にすることができる。また、学習した高精度地図を利用した自動運転が実行可能となる。

【0089】

なお、本実施例はいくつかのパターンを例にとって説明したが、ほかのパターンにおいても本発明は適用可能である。また、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において、種々の様態で実施することができる。

【0090】

また、本発明は前述した実施例に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。例えば、前述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに本発明は限定されない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えてもよい。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をしてもよい。

【0091】

また、前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現してもよく、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。

【0092】

各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に格納することができる。

【0093】

また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。

【符号の説明】

【0094】

１ 周辺環境認識部
２ 自車位置推定部
３ 地図情報生成部
４ 地図情報生成難易度取得部
５ 地図情報記憶部
６ ユーザ設定入力部
７ ＨＭＩ制御部
８ 走行軌道生成部
９ 車両制御部
１０ 地図情報生成難易度出力部
１１ ナビ地図記憶部
１００ａ、１００ｂ、１００ｃ、１００ｄ 車両制御装置
１０１ 外環境認識装置
１０２ 絶対位置計測装置
１１１ 操舵装置
１１２ 駆動装置
１１３ 制動装置
１１４ 変速装置
１１５ 音発生装置
１１６ 表示装置
２００ｂ、２００ｃ、２００ｄ ナビゲーション装置
８００ 自車両

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】