特開 2023-161326 運転支援装置

(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】P2023161326

(43)【公開日】2023-11-07

(54)【発明の名称】運転支援装置

(51)【国際特許分類】

   B60W 40/06 20120101AFI20231030BHJP

   G08G 1/16 20060101ALI20231030BHJP

   B60W 30/10 20060101ALI20231030BHJP

   B60W 60/00 20200101ALI20231030BHJP

   G06V 20/56 20220101ALI20231030BHJP

   G06T 7/00 20170101ALI20231030BHJP

【ＦＩ】

B60W40/06

G08G1/16 C

B60W30/10

B60W60/00

G06V20/56

G06T7/00 650A

【審査請求】未請求

【請求項の数】9

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022071647

(22)【出願日】2022-04-25

(71)【出願人】

【識別番号】000004695

【氏名又は名称】株式会社ＳＯＫＥＮ

(71)【出願人】

【識別番号】000004260

【氏名又は名称】株式会社デンソー

(74)【代理人】

【識別番号】110000028

【氏名又は名称】弁理士法人明成国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】岡田 昌也

(72)【発明者】

【氏名】植松 巧

【テーマコード（参考）】

3D241

5H181

5L096

【Ｆターム（参考）】

3D241BA11

3D241BA49

3D241CD12

3D241CE04

3D241CE05

3D241DA13Z

3D241DA39Z

3D241DB01Z

3D241DB02Z

3D241DB12Z

3D241DC35Z

3D241DC39Z

3D241DC42Z

5H181AA01

5H181CC04

5H181CC24

5H181LL04

5H181LL09

5L096BA04

5L096FA02

(57)【要約】

【課題】退避領域を精度良く検出できる技術を提供する。
【解決手段】カメラ１２２を有する車両１０に搭載される運転支援装置１１０は、低自由度モデルと高自由度モデルとを使用して、カメラが撮像した周辺画像に基づいて、道路端と、道路端に最も近い区画線と、を認識し、道路端を示す道路端情報と区画線を示す区画線情報とを生成する認識部１１１と、道路端情報と区画線情報とを用いて、道路端と区画線との間に存在する、車両が退避可能な退避領域を検出する検出部１１２と、退避領域に車両が退避する場合に、車両の制御を行う制御部１１３と、を備える。道路端情報は、低自由度モデルを用いて認識された低自由度道路端情報と、高自由度モデルを用いて認識された高自由度道路端情報と、を含む。検出部は、第１条件を満たす場合には、高自由度道路端情報を用い、第１条件を満たさず、かつ、第２条件を満たす場合には、低自由度道路端情報を用いる。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

カメラ（１２２）を有する車両（１０）に搭載される運転支援装置（１１０）であって、
形状表現の自由度が低いモデルである低自由度モデルと前記低自由度モデルよりも形状表現の自由度が高いモデルである高自由度モデルとを使用して、前記カメラが前記車両の周辺を撮像した画像である周辺画像に基づいて、前記車両が走行している道路の端であって前記道路の前記車両に最も近い前記端を示す道路端と、前記道路端に最も近い区画線と、を認識し、前記道路端を示す道路端情報と前記区画線を示す区画線情報とを含む周辺情報を生成する認識部（１１１）と、
前記道路端情報と前記区画線情報とを用いて、前記道路端と前記区画線との間に存在する領域であって、前記車両が退避可能な退避領域を検出する検出部（１１２）と、
前記退避領域に前記車両が退避する場合に、検出された前記退避領域に応じて前記車両の予め定められた制御を行う制御部（１１３）と、を備え、
前記退避領域は、前記道路の延伸方向の長さが前記車両の車長以上であり、前記延伸方向に垂直な方向の長さである横幅が前記車両の車幅以上である領域であり、
前記道路端情報は、前記低自由度モデルを用いて認識された前記道路端を表す低自由度道路端情報と、前記高自由度モデルを用いて認識された前記道路端を表す高自由度道路端情報と、を含み、
前記検出部は、
前記低自由度道路端情報の精度が低下したことまたは前記低自由度道路端情報の精度が低下する可能性が高いことを示す第１条件を前記周辺情報が満たす場合には、前記道路端情報として前記高自由度道路端情報を用い、
前記第１条件を満たさず、かつ、前記高自由度道路端情報の精度に関する第２条件を前記周辺情報が満たす場合には、前記道路端情報として前記低自由度道路端情報を用いる、運転支援装置。

【請求項2】

請求項１に記載の運転支援装置であって、
前記車両は、前記車両の速度とヨーレートとを含む自車状況を検出する自車状況センサ（１２４）を有し、
前記検出部は、前記自車状況と前記区画線情報を用いて、過去に検出した前記退避領域を更新し、
前記制御部は、更新された前記退避領域に応じて前記制御を行う、運転支援装置。

【請求項3】

請求項１または請求項２に記載の運転支援装置であって、
前記認識部は、前記周辺画像において検出された前記道路端を示す点である検出点から、前記低自由度モデルおよび前記高自由度モデルを用いて前記道路端の形状を表す点列を認識することができ、
前記低自由度道路端情報が示す前記道路端の形状の精度が低下したことを示す前記第１条件は、前記低自由度モデルを用いて認識した前記点列と前記点列に対応する前記検出点との距離が予め定められた閾値距離以上であることを含む、運転支援装置。

【請求項4】

請求項１または請求項２に記載の運転支援装置であって、
前記第１条件は、前記周辺画像において非常駐車帯を示す標識が検出されたことを示す情報を前記周辺情報が含むことである、運転支援装置。

【請求項5】

請求項２に記載の運転支援装置であって、
前記検出部は、更に、前記道路端情報を用いて過去に検出した前記退避領域を更新する、運転支援装置。

【請求項6】

請求項２または請求項５に記載の運転支援装置であって、
前記退避領域は、矩形形状であり、
前記検出部は、前記更新において過去に検出した前記退避領域の前記横幅を変更する場合において、前記更新を行う前の過去に検出した前記退避領域から前記横幅が広がる場合、前記更新を行う前の過去に検出した前記退避領域から前記横幅が狭まる場合よりも、前記更新における前記退避領域の変形の程度を小さくする、運転支援装置。

【請求項7】

請求項２または請求項５に記載の運転支援装置であって、
前記検出部は、前記道路端情報として前記高自由度道路端情報を用いている場合、前記道路端情報として前記低自由度道路端情報を用いている場合よりも、前記更新における前記退避領域の変形の程度を小さくする、運転支援装置。

【請求項8】

請求項１または請求項２に記載の運転支援装置であって、
前記検出部は、前記退避領域の前記道路端側の周縁と前記道路端との距離が予め定められた余剰距離以上となるように前記退避領域を設定し、
前記余剰距離は、前記道路端情報として前記高自由度道路端情報を用いる場合、前記道路端情報として前記低自由度道路端情報を用いる場合よりも、大きい、運転支援装置。

【請求項9】

請求項１または請求項２に記載の運転支援装置であって、
前記退避領域は、矩形形状であり、
前記検出部は、前記道路端と前記区画線との距離が前記車幅よりも広い領域であって、前記延伸方向の長さが前記車長よりも長い領域である対象領域から前記退避領域を検出する場合において、前記対象領域のうち前記延伸方向の長さが前記車長以上であり、前記横幅が最も大きい領域を前記退避領域として検出する、運転支援装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、運転支援装置に関する。

【背景技術】

【0002】

運転支援装置として、車両を路肩に退避させる技術が知られている。特許文献１には、カメラやレーダが認識した道路の形状を含む道路情報を用いて退避するための退避領域を検出する技術が記載されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２１－１１５９６７号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

カメラやレーダが認識した道路情報を用いて非常駐車帯などの複雑な形状の道路を認識するために、形状表現の自由度が高いモデルを用いて道路形状を認識する場合がある。この場合、単純な形状の道路の認識において誤検知が増大するおそれがある、という課題を発明者らは見出した。

【課題を解決するための手段】

【0005】

本開示は、上述の課題を解決するためになされたものであり、以下の形態として実現することが可能である。

【0006】

本開示の一形態によれば、カメラ（１２２）を有する車両（１０）に搭載される運転支援装置（１１０）が提供される。この車両提供装置は、形状表現の自由度が低いモデルである低自由度モデルと前記低自由度モデルよりも形状表現の自由度が高いモデルである高自由度モデルとを使用して、前記カメラが前記車両の周辺を撮像した画像である周辺画像に基づいて、前記車両が走行している道路の端であって前記道路の前記車両に最も近い前記端を示す道路端と、前記道路端に最も近い区画線と、を認識し、前記道路端を示す道路端情報と前記区画線を示す区画線情報とを含む周辺情報を生成する認識部（１１１）と、前記道路端情報と前記区画線情報とを用いて、前記道路端と前記区画線との間に存在する領域であって、前記車両が退避可能な退避領域を検出する検出部（１１２）と、前記退避領域に前記車両が退避する場合に、検出された前記退避領域に応じて前記車両の予め定められた制御を行う制御部（１１３）と、を備え、前記退避領域は、前記道路の延伸方向の長さが前記車両の車長以上であり、前記延伸方向に垂直な方向の長さである横幅が前記車両の車幅以上である領域であり、前記道路端情報は、前記低自由度モデルを用いて認識された前記道路端を表す低自由度道路端情報と、前記高自由度モデルを用いて認識された前記道路端を表す高自由度道路端情報と、を含み、前記検出部は、前記低自由度道路端情報の精度が低下したことまたは前記低自由度道路端情報の精度が低下する可能性が高いことを示す第１条件を前記周辺情報が満たす場合には、前記道路端情報として前記高自由度道路端情報を用い、前記第１条件を満たさず、かつ、前記高自由度道路端情報の精度に関する第２条件を前記周辺情報が満たす場合には、前記道路端情報として前記低自由度道路端情報を用いる。

【0007】

道路端の形状が複雑である場合、低自由度モデルを用いるよりも高自由度モデルを用いた方が道路端の形状を精度高く認識できる。しかし、道路端の形状が単純な直線形状である場合、高自由度モデルを用いるよりも低自由度モデルを用いた方が道路端の形状を精度高く認識できる。この形態の運転支援装置によれば、低自由度モデルと高自由度モデルとを使い分けることができるため、退避領域を精度良く検出することができる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】自動運転システムの構成を示す概要図である。

【図2】退避処理の一例を示すフローチャートである。

【図3】周辺情報の一例を示す説明図である。

【図4】道路端情報決定処理の一例を示すフローチャートである。

【図5】退避領域の一例を示す説明図である。

【図6】第２実施形態における自動運転システムの構成を示す概要図である。

【図7】第２実施形態における退避処理の一例を示すフローチャートである。

【図8】退避領域の他の例を示す説明図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

Ａ．第１実施形態：
図１に示すように、車両１０は、自動運転制御システム１００を備える。本実施形態において、自動運転制御システム１００は、車両１０の自動運転を実行する。本実施形態において、自動運転制御システム１００は、運転支援装置１１０と、カメラ１２２と、自動運転制御部２１０と、駆動力制御ＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）２２０と、制動力制御ＥＣＵ２３０と、操舵制御ＥＣＵ２４０と、を備える。運転支援装置１１０と、駆動力制御ＥＣＵ２２０と、制動力制御ＥＣＵ２３０と、操舵制御ＥＣＵ２４０とは、車載ネットワーク２５０を介して接続される。なお、車両１０は、自動運転に限らず、運転手によって手動で行われる手動運転によって運転されてもよい。

【0010】

カメラ１２２は、車両１０の周辺を撮像して画像を取得する。カメラ１２２が撮像した画像は、運転支援装置１１０に出力される。

【0011】

運転支援装置１１０は、車両１０を退避領域に退避させる装置である。運転支援装置１１０は、認識部１１１と検出部１１２と制御部１１３を備える。運転支援装置１１０は、中央処理装置（ＣＰＵ）や、ＲＡＭ、ＲＯＭにより構成されたマイクロコンピュータ等からなり、予めインストールされたプログラムをマイクロコンピュータが実行することによって、これらの各部の機能を実現する。ただし、これらの各部の機能の一部又は全部をハードウエア回路で実現してもよい。

【0012】

認識部１１１は、カメラ１２２が車両１０の周辺を撮像した周辺画像に基づいて、周辺情報を生成する。周辺情報は、車両１０が走行している道路の端を示す道路端と、道路端側における区画線と、を含む情報である。本実施形態において、道路端は、車両１０に最も近い端であり、車両１０が走行している車線に対する対向車線と反対側の端である。道路端は、例えば、車道と歩道との境界線や、路側物によって示される。

【0013】

認識部１１１は、形状表現の自由度が低いモデルである低自由度モデルと低自由度モデルよりも形状表現の自由度が高いモデルである高自由度モデルとを使用して、道路端の形状を認識する。形状表現の自由度が高い程、高次元の多項式で形状が表される。低自由度モデルは、例えば、２次曲線や３次曲線で道路端の形状を認識する。高自由度モデルは、例えば、４次曲線や占有グリッドマッピング（Ｏｃｃｕｐａｎｃｙ Ｇｒｉｄ Ｍａｐｐｉｎｇ（ＯＧＭ））で道路端の形状を認識する。

【0014】

本実施形態において、認識部１１１は、周辺画像において検出された道路端を示す点である検出点から、低自由度モデルや前記高自由度モデルを用いて道路端の形状を表す点列を認識する。

【0015】

認識部１１１が認識した道路端を示す情報を道路端情報といい、区画線を示す情報を区画線情報という。道路端情報は、低自由度モデルを用いて道路端を認識された低自由度道路端情報と、高自由度モデルを用いて認識された自由度道路端情報と、を含む。

【0016】

検出部１１２は、認識部１１１が認識した道路端情報と区画線情報とを用いて、退避領域を検出する。退避領域は、道路端と区画線との間に存在する領域であって、車両１０が退避可能な領域である。また、退避領域は、道路の延伸方向の長さである縦幅が車両１０の車長以上であり、延伸方向に垂直な方向の長さである横幅が車両１０の車幅以上である領域である。ここで、横幅は、道路の延伸方向と重力方向の両方に対して直交する方向の長さともいえる。

【0017】

また、検出部１１２は、周辺情報が予め定められた第１条件を満たす場合には、道路端情報として高自由度道路端情報を用い、周辺情報が第１条件を満たさず、かつ、第２条件を満たす場合には、道路端情報として低自由度道路端情報を用いる。第１条件は、低自由度道路端情報の精度に関する情報である。第１条件として、例えば、以下のような条件のいずれか１つ以上を採用することが可能である。

【0018】

＜条件１＞
低自由度道路端情報の精度が低下したこと。
＜条件２＞
低自由度道路端情報の精度が低下する可能性が高いこと。

【0019】

上記条件１は、例えば、低自由度モデルを用いて認識した点列と点列に対応する検出点との距離が予め定められた閾値距離以上である場合に、成立していると判断される。点列と検出点との距離とは、例えば、車両１０が走行している道路の延伸方向に垂直な方向における、点列のうちのある１つの点とそれに対応する検出点との距離でもよく、点列のうちの複数の点とそれらに対応する検出点との距離の平均値でもよい。

【0020】

上記条件２は、例えば、周辺画像において非常駐車帯を示す標識が検出された場合に、成立していると判断される。非常駐車帯は、例えば、故障車・緊急車両・道路管理車両等が、停車することを目的に自動車専用道路の路肩に設置されている領域である。

【0021】

また、上記の条件１、２やその他の条件を適宜組み合わせて第１条件とすることもできる。本実施形態では、検出部１１２は、上述した条件１および条件２を採用し、これらの条件１または条件２のいずれかが成立したときに第１条件が成立したものと判定される。

【0022】

第２条件は、第１条件と異なる条件である。第２条件は、高自由度道路端情報の精度に関する情報である。第２条件は、高自由度道路端情報の精度が低自由度道路端情報の精度よりも低い可能性がある場合、例えば、低自由度道路端情報が示す道路端の形状が直線である場合に、成立したと判定される。なお、第２条件は、自動運転制御システム１００の稼働中に常に満たされる条件でもよい。すなわち、検出部１１２は、周辺条件が第１条件を満たさない場合、常に道路端情報として低自由度道路端情報を用いてもよい。

【0023】

制御部１１３は、退避領域に車両１０が退避する場合に、検出部１１２が検出した退避領域に応じて予め定められた車両１０の制御を行う。退避領域に車両１０が避難する場合は、例えば、車両１０の運転手が失神した場合や、車両１０のセンサが故障した場合、運転手が退避を要求した場合である。車両１０のセンサが故障した場合とは、例えば、レーンキープ等の自動運転時において、自動運転に用いる一部のセンサの異常を検出し、自動運転の継続が困難になった場合である。本実施形態において、制御部１１３は、予め定められた制御として、車両１０を退避領域に退避させる。なお、予め定められた制御とは、常に同一の制御であることではなく、退避領域の位置に応じて定められる制御を意味する。

【0024】

自動運転制御部２１０は、中央処理装置（ＣＰＵ）や、ＲＡＭ、ＲＯＭにより構成されたマイクロコンピュータ等からなり、予めインストールされたプログラムをマイクロコンピュータが実行することによって、自動運転機能を実現する。自動運転制御部２１０は、駆動力制御ＥＣＵ２２０および制動力制御ＥＣＵ２３０、操舵制御ＥＣＵ２４０を制御することで、自動運転機能を実現する。自動運転制御部２１０は、例えば、駆動力制御ＥＣＵ２２０および制動力制御ＥＣＵ２３０を制御し、操舵制御ＥＣＵ２４０を用いて自動的に車線変更を行う。

【0025】

駆動力制御ＥＣＵ２２０は、エンジンなど車両１０の駆動力を発生するアクチュエータを制御する電子制御装置である。運転手が手動で運転を行う場合、駆動力制御ＥＣＵ２２０は、アクセルペダルの操作量に応じてエンジンや電気モータである動力源を制御する。一方、自動運転を行う場合、駆動力制御ＥＣＵ２２０は、制御部１１３で演算された要求駆動力に応じて動力源を制御する。

【0026】

制動力制御ＥＣＵ２３０は、車両１０の制動力を発生するブレーキアクチュエータを制御する電子制御装置である。運転手が手動で運転を行う場合、制動力制御ＥＣＵ２３０は、ブレーキペダルの操作量に応じてブレーキアクチュエータを制御する。一方、自動運転を行う場合、制動力制御ＥＣＵ２３０は、制御部１１３で演算された要求制動力に応じてブレーキアクチュエータを制御する。

【0027】

操舵制御ＥＣＵ２４０は、車両１０の操舵トルクを発生するモータを制御する電子制御装置である。運転手が手動で運転を行う場合、操舵制御ＥＣＵ２４０は、ステアリングハンドルの操作に応じてモータを制御して、ステアリング操作に対するアシストトルクを発生させる。これにより、運転手が少量の力でステアリングを操作でき、車両１０の操舵を実現する。一方、自動運転を行う場合、操舵制御ＥＣＵ２４０は、制御部１１３で演算された要求操舵角に応じてモータを制御することで操舵を行う。

【0028】

図２に示す退避処理は、運転支援装置１１０が車両１０を退避領域に退避させる処理である。この処理は、本実施形態において、車両１０を退避させる必要がある場合に行われる処理である。

【0029】

ステップＳ１００において、認識部１１１は、道路端と区画線とを認識する。より具体的には、道路端情報と区画線情報とを含む周辺情報を生成する。

【0030】

図３に示すように、車両１０は、車線Ｌｎ１を走行している。認識部１１１は、車両１０に最も近い道路の端である道路端ＬｎＥと、道路端ＬｎＥに最も近い区画線である区画線ＬｎＬとを認識する。より具体的には、認識部１１１は、低自由度道路端情報が示す道路端ＬｎＥの形状（以下、「低自由度道路端情報ＥＬｌ」ともいう）と、高自由度道路端情報が示す道路端ＬｎＥの形状（以下、「高自由度道路端情報ＥＬｈ」ともいう）と、区画線情報が示す区画線ＬｎＬの形状（以下、「区画線情報ＬＬ」ともいう）と、を認識する。

【0031】

ステップＳ１１０（図２参照）において、検出部１１２は、ステップＳ１００で認識部１１１が生成した周辺情報を用いて退避領域を検出する。

【0032】

図４に示す道路端情報決定処理は、検出部１１２が、ステップＳ１１０（図２参照）において退避領域を検出する際に用いる道路端情報を決定する処理である。まず、検出部１１２は、ステップＳ２００において、周辺情報が第１条件を満たすか否かを判定する。周辺情報が第１条件を満たす場合、検出部１１２は、ステップＳ２１０の処理に進み、道路端情報として高自由度道路端情報を用いることを決定する。一方、周辺情報が第１条件を満たさない場合、検出部１１２は、ステップＳ２０５の処理に進む。

【0033】

検出部１１２は、ステップＳ２０５において、周辺情報が第２条件を満たすか否かを判定する。周辺情報が第２条件を満たす場合、検出部１１２は、ステップＳ２１５の処理に進み、道路端情報として低自由度道路端情報を用いることを決定する。一方、周辺情報が第２条件を満たさない場合、検出部１１２は、ステップＳ２１０の処理に進む。

【0034】

本実施形態において、周辺画像において非常駐車帯を示す標識Ｓ１が検出されたため、すなわち、周辺情報が第１条件を満たすため、検出部１１２は、道路端情報として高自由度道路端情報を用いる。

【0035】

図５に示すように、検出部１１２は、区画線情報ＬＬと高自由度道路端情報ＥＬｈを用いて退避領域Ａ１を検出する。本実施形態において、検出部１１２は、退避領域Ａ１の道路端ＬｎＥ側の周縁と高自由度道路端情報ＥＬｈとの距離Ｌｍが予め定められた余剰距離以上となるように退避領域Ａ１を検出する。距離Ｌｍは、例えば、車線Ｌｎ１の延伸方向に垂直な方向における、退避領域Ａ１の道路端ＬｎＥ側の周縁と、高自由度道路端情報ＥＬｈとの距離のうち最も小さい距離である。距離Ｌｍは、これに限らず、車線Ｌｎ１の延伸方向に垂直な方向における、退避領域Ａ１の道路端ＬｎＥ側の周縁と、高自由度道路端情報ＥＬｈとの距離の平均値でもよい。また、検出部１１２は、退避領域Ａ１の区画線ＬｎＬ側の周縁と区画線情報ＬＬとが重なるように退避領域Ａ１を検出する。すなわち、退避領域Ａ１の区画線ＬｎＬ側の周縁と区画線情報ＬＬとの距離が０ｍとなるように退避領域Ａ１を検出する。

【0036】

本実施形態において、検出部１１２は、道路端ＬｎＥと区画線ＬｎＬとの距離Ｌｗが車幅よりも広い領域であって、道路の延伸方向の長さＬｈが車長よりも長い領域である対象領域ＴＡ１から退避領域Ａ１を検出する。図示の便宜上、対象領域ＴＡ１を拡張して記載しているが、実際は、対象領域ＴＡ１における延伸方向の周縁と、対象領域ＴＡ１における延伸方向に垂直な方向の周縁であって車両１０に近い周縁は、退避領域Ａ１の周縁と重なっている。検出部１１２は、対象領域ＴＡ１のうち、車両１０に最も近い、延伸方向の長さが距離ｈ１であり、延伸方向に垂直な方向の長さである横幅が距離ｗ１である領域を退避領域Ａ１として検出する。距離ｈ１は車長より大きい値であり、距離ｗ１は車幅より大きい値である。

【0037】

ステップＳ１２０（図２参照）において、制御部１１３は、ステップＳ１１０で検出した退避領域Ａ１に応じて、車両１０の予め定められた制御を行う。

【0038】

道路端ＬｎＥの形状が複雑である場合、低自由度モデルを用いるよりも高自由度モデルを用いた方が道路端ＬｎＥの形状を精度高く認識できる。しかし、道路端ＬｎＥの形状が単純な直線形状である場合、高自由度モデルを用いるよりも低自由度モデルを用いた方が道路端ＬｎＥの形状を精度高く認識できる。以上で説明した本実施形態の運転支援装置１１０によれば、検出部１１２は、周辺情報が第１条件や第２条件を満たすか否かに応じて低自由度モデルと高自由度モデルとを使い分けることができるため、退避領域Ａ１を精度良く検出することができる。また、検出部１１２は、カメラ１２２が撮像した周辺画像に基づいて生成された周辺情報のみを用いて退避領域Ａ１を検出している。そのため、自動運転制御システム１００は、カメラ１２２以外の他のセンサを用いることなく、退避領域Ａ１を検出できる。

【0039】

また、低自由度道路端情報が示す道路端ＬｎＥの形状の精度が低下したことを示す第１条件は、低自由度モデルを用いて認識された点列と点列に対応する検出点との距離が予め定められた閾値距離以上であることを含んでいる。そのため、低自由度モデルでは形状を精度高く表現できない道路端ＬｎＥであっても、退避領域Ａ１を精度良く検出することができる。

【0040】

また、第１条件は、道路の形状を表す点列を設定する周辺画像において非常駐車帯を示す標識Ｓ１が検出されたことを示す情報を周辺情報が含んでいる。そのため、非常駐車帯等の低自由度モデルでは形状を表現できない道路端ＬｎＥであっても、退避領域Ａ１を精度良く検出することができる。

【0041】

Ｂ．第２実施形態：
図６に示す第２実施形態の自動運転制御システム１００Ｂは、自車状況センサ１２４を備えている点が、第１実施形態と異なり、他の構成は同一である。図７に示す第２実施形態の退避処理は、退避が完了したか否かに応じて過去に検出した退避領域Ａ１を更新する点が図２に示した第１実施形態の退避処理と異なる。本実施形態において、過去に検出した退避領域は、直前に検出した退避領域のことである。

【0042】

自車状況センサ１２４（図６参照）は、車両センサとヨーレートセンサとを備える。自車状況センサ１２４は、車両１０の状況として、車両１０の速度やヨーレートを検出する。

【0043】

第２実施形態におけるステップＳ１２０（図７参照）の処理は、ステップＳ１２１、Ｓ１２２、Ｓ１２３の工程を含む。ステップＳ１２１において、制御部１１３は、退避制御を開始する。本実施形態において、制御部１１３は、車両１０を退避領域Ａ１に退避させるよう自動運転制御部２１０を制御する。

【0044】

ステップＳ１２２において、運転支援装置１１０は、車両１０の退避が完了したか否かを判定する。運転支援装置１１０は、例えば、車両１０が退避領域Ａ１に退避したと判断できる場合、車両１０の退避が完了したと判定する。車両１０の退避が完了した場合、退避処理を終了する。一方、車両１０の退避が完了していない場合、検出部１１２は、ステップＳ１２３において退避領域Ａ１を更新し、ステップＳ１２２の処理に戻る。つまり、運転支援装置１１０は、車両１０の退避が完了するまで、退避制御を継続して、ステップＳ１２２、Ｓ１２３の処理を繰り返す。

【0045】

本実施形態において、検出部１１２は、ステップＳ１２３において、自車状況センサ１２４が検出した自車状況と区画線情報とを用いて、退避領域Ａ１を更新する。より具体的には、検出部１１２は、退避領域Ａ１の車線Ｌｎ１側の周縁を、区画線情報ＬＬに重なるように固定して、退避領域Ａ１を更新する。すなわち、検出部１１２は、ステップＳ１１０で検出した退避領域Ａ１における横幅と縦幅とを固定して、車線Ｌｎ１の延伸方向に垂直な方向における退避領域Ａ１の位置を決定し、車線Ｌｎ１の延伸方向における退避領域Ａ１の位置を、自車状況センサ１２４は検出した自車状況を用いて更新する。区画線情報は、ステップＳ１００において認識された区画線情報でもよく、新たに認識部１１１が認識した区画線情報でもよい。

【0046】

区画線情報は、車両１０の速度やヨーレート等のエゴモーションである自車状況よりも誤差が小さく、安定している。以上で説明した第２実施形態の検出部１１２によれば、自車状況に加えて、安定性の高い区画線情報を用いて、退避領域Ａ１を更新する。そのため、自車状況のみを用いて更新する場合よりも、精度良く退避領域Ａ１を更新できる。

【0047】

Ｃ．第３実施形態：
第３実施形態は、検出部１１２が、更に道路端情報を用いて退避領域Ａ１を更新する点が第２実施形態と異なる。第３実施形態の自動運転制御システムの構成は、第１実施形態の自動運転制御システムの構成と同一であるため、自動運転制御システムの構成の説明は省略する。

【0048】

検出部１１２は、ステップＳ１２３において、自車状況センサ１２４が検出した自車状況と区画線情報に加えて道路端情報を用いて、退避領域Ａ１を更新する。より具体的には、検出部１１２は、ステップＳ１１０で検出した退避領域Ａ１における車線Ｌｎ１の横幅を更新する。道路端情報は、ステップＳ１００において認識された道路端情報でもよく、新たに認識部１１１が認識した道路端情報でもよい。

【0049】

以上で説明した第３実施形態の検出部１１２によれば、道路端情報を用いて退避領域Ａ１を更新する。道路端ＬｎＥの認識精度は、車両１０が近づくほど高くなる。そのため、より精度良く退避領域を更新できる。

【0050】

Ｄ．その他の実施形態：
（Ｄ１）上述した実施形態において、運転支援装置１１０は、車両１０が退避する必要がある場合に退避処理を行っている。これに限らず、例えば、運転支援装置１１０は、車両１０が退避する必要があるか否かにかかわらず、車両１０の走行中に退避領域Ａ１を検出してもよい。より具体的には、運転支援装置１１０は、ステップＳ１００、Ｓ１１０（図２参照）の処理を、例えば、５００ｍｓ毎に繰り返し実行してもよい。

【0051】

（Ｄ２）上述した実施形態において、認識部１１１は、カメラ１２２が撮像した周辺画像に基づいて周辺情報を認識している。これに加えて、認識部１１１は、更に、レーザーレーダ、ミリ波レーダ、Ｌｉｄａｒ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）、超音波センサ等を用いて取得した車両１０の周辺の物体までの距離に基づいて、周辺情報を認識してもよい。

【0052】

（Ｄ３）上述した実施形態において、認識部１１１は、周辺画像において検出された道路端ＬｎＥを示す点である検出点から、低自由度モデルや高自由度モデルを用いて道路端ＬｎＥの形状を表す点列を認識している。これに限らず、例えば、認識部１１１は、周辺画像において検出された道路端ＬｎＥを示す領域から、低自由度モデルや高自由度モデルを用いて道路端ＬｎＥの形状を認識しもよい。

【0053】

（Ｄ４）上述した実施形態において、検出部１１２は、周辺情報を用いて、退避領域Ａ１を検出している。これに加えて、検出部１１２は、更に、予め記憶された区画線ＬｎＬの位置や形状、道路端ＬｎＥの位置や形状等の情報を含む地図情報を用いて、退避領域Ａ１を検出してもよい。検出部１１２は、例えば、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅm）などの汎地球航法衛星システム（Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ（ｓ）（ＧＮＳＳ））を用いて推定した車両１０の走行している位置を含む地図情報と周辺情報とを用いて、退避領域Ａ１を検出する。

【0054】

（Ｄ５）上述した実施形態において、制御部１１３は、予め定められた制御として、自動運転制御システム１００が有する通知装置を制御し、車両１０の搭乗者に検出部１１２が検出した退避領域Ａ１の位置を通知してもよい。

【0055】

（Ｄ６）上述した実施形態において、余剰距離は０ｍでもよい。すなわち、検出部１１２は、退避領域Ａ１の道路端ＬｎＥ側の周縁が道路端ＬｎＥと重なっていてもよい。また、余剰距離は、一定でなくてもよい。例えば、余剰距離は、道路端情報として高自由度道路端情報を用いる場合、道路端情報として低自由度道路端情報を用いる場合よりも、大きくてもよい。

【0056】

（Ｄ７）上述した実施形態において、検出部１１２は、退避領域Ａ１の区画線ＬｎＬ側の周縁と区画線情報ＬＬとの距離が０ｍとなるように退避領域Ａ１を検出している。これに限らず、退避領域Ａ１の区画線ＬｎＬ側の周縁と区画線情報ＬＬとの距離が予め定められた距離以上となるように退避領域Ａ１を検出してもよい。予め定められた距離は、任意に定めることができ、余剰距離と同じ長さでもよい。

【0057】

（Ｄ８）上述した実施形態において、退避領域Ａ１は、矩形形状である。これに限らず、退避領域Ａ１は任意の形状でもよい。

【0058】

（Ｄ９）上述した実施形態において、検出部１１２は、対象領域ＴＡ１のうち、車両１０に最も近い、延伸方向の長さが距離ｈ１であり、延伸方向に垂直な方向の長さである横幅が距離ｗ１である領域を退避領域Ａ１として検出している。これに限らず、例えば、図８に示すように、対象領域ＴＡ２のうち延伸方向の長さが車長以上であり、横幅が最も大きい、距離ｗ２である領域を退避領域Ａ２として検出してもよい。

【0059】

（Ｄ１０）上述した第２実施形態または第３実施形態において、検出部１１２は、ステップＳ１２３（図７参照）における退避領域Ａ１の更新において、退避領域Ａ１の横幅を変更する場合において、更新を行う前の退避領域Ａ１から横幅が広がる場合、更新を行う前の退避領域Ａ１から横幅が狭まる場合よりも、更新における退避領域Ａ１の変形の程度を小さくしてもよい。退避領域Ａ１の横幅を変更する場合とは、例えば、道路端ＬｎＥと区画線ＬｎＬとの間の距離Ｌｍが予め定められた閾値距離以上増減した場合である。変形の程度は、例えば、単位時間当たりに増減する横幅の長さである。より具体的には、更新を行う前の退避領域Ａ１から横幅が広がる場合は、単位時間当たりに０．１ｍ広げ、更新を行う前の退避領域Ａ１から横幅が狭まる場合には、単位時間当たりに０．３ｍ狭める。単位時間当たりに増減する横幅の長さは、固定でもよく、退避領域の大きさに応じて定められてもよい。また、更新を行う前の退避領域Ａ１から横幅が広がる場合は、単位時間当たりに道路端ＬｎＥと区画線ＬｎＬとの間の距離Ｌｍの変化量の３０％の距離広げ、更新を行う前の退避領域Ａ１から横幅が狭まる場合には、単位時間当たりに道路端ＬｎＥと区画線ＬｎＬとの間の距離Ｌｍの変化量の８０％の距離狭める。

【0060】

（Ｄ１１）上述した第３実施形態において、検出部１１２は、道路端情報として高自由度道路端情報を用いている場合、道路端情報として低自由度道路端情報を用いている場合よりも、更新における退避領域Ａ１の変形の程度を小さくする。

【0061】

Ｅ．他の形態：
本開示は、上述の実施形態に限られるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲において種々の構成で実現することができる。例えば発明の概要の欄に記載した各形態中の技術的特徴に対応する実施形態中の技術的特徴は、上述した課題を解決するために、あるいは上述の効果の一部又は全部を達成するために、適宜、差し替えや組み合わせを行うことが可能である。また、その技術的特徴が本明細書中に必須なものとして説明されていなければ、適宜削除することが可能である。

【0062】

本開示に記載の制御部及びその手法は、コンピュータプログラムにより具体化された一つ乃至は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサ及びメモリーを構成することによって提供された専用コンピュータにより、実現されてもよい。あるいは、本開示に記載の制御部及びその手法は、一つ以上の専用ハードウエア論理回路によってプロセッサを構成することによって提供された専用コンピュータにより、実現されてもよい。もしくは、本開示に記載の制限部及びその手法は、一つ乃至は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサ及びメモリーと一つ以上のハードウエア論理回路によって構成されたプロセッサとの組み合わせにより構成された一つ以上の専用コンピュータにより、実現されてもよい。また、コンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されるインストラクションとして、コンピュータ読み取り可能な非遷移有形記録媒体に記憶されていてもよい。

【0063】

＜形態１＞カメラ（１２２）を有する車両（１０）に搭載される運転支援装置（１１０）は、形状表現の自由度が低いモデルである低自由度モデルと前記低自由度モデルよりも形状表現の自由度が高いモデルである高自由度モデルとを使用して、前記カメラが前記車両の周辺を撮像した画像である周辺画像に基づいて、前記車両が走行している道路の端であって前記道路の前記車両に最も近い前記端を示す道路端と、前記道路端に最も近い区画線と、を認識し、前記道路端を示す道路端情報と前記区画線を示す区画線情報とを含む周辺情報を生成する認識部（１１１）と、前記道路端情報と前記区画線情報とを用いて、前記道路端と前記区画線との間に存在する領域であって、前記車両が退避可能な退避領域を検出する検出部（１１２）と、前記退避領域に前記車両が退避する場合に、検出された前記退避領域に応じて前記車両の予め定められた制御を行う制御部（１１３）と、を備え、前記退避領域は、前記道路の延伸方向の長さが前記車両の車長以上であり、前記延伸方向に垂直な方向の長さが前記車両の車幅以上である領域であり、前記道路端情報は、前記低自由度モデルを用いて認識された前記道路端を表す低自由度道路端情報と、前記高自由度モデルを用いて認識された前記道路端を表す高自由度道路端情報と、を含み、前記検出部は、前記低自由度道路端情報の精度が低下したことまたは前記低自由度道路端情報の精度が低下したことを示す第１条件を前記周辺情報が満たす場合には、前記道路端情報として前記高自由度道路端情報を用い、前記第１条件を満たさず、かつ、前記高自由度道路端情報の精度に関する第２条件を前記周辺情報が満たす場合には、前記道路端情報として前記低自由度道路端情報を用いる。

【0064】

＜形態２＞上記形態１の形態の運転支援装置において、前記車両は、前記車両の速度とヨーレートとを含む自車状況を検出する自車状況センサ（１２４）を有し、前記検出部は、前記自車状況と前記区画線情報を用いて、過去に検出した前記退避領域を更新し、前記制御部は、更新された前記退避領域に応じて前記制御を行ってもよい。

【0065】

＜形態３＞上記形態１または２の形態の運転支援装置において、前記認識部は、前記周辺画像において検出された前記道路端を示す点である検出点から、前記低自由度モデルおよび前記高自由度モデルを用いて前記道路端の形状を表す点列を認識することができ、前記低自由度道路端情報が示す前記道路端の形状の精度が低下したことを示す前記第１条件は、前記低自由度モデルを用いて認識した前記点列と前記点列に対応する前記検出点との距離が予め定められた閾値距離以上であることを含んでもよい。

【0066】

＜形態４＞上記形態１から３のいずれか一の形態の運転支援装置において、前記第１条件は、前記周辺画像において非常駐車帯を示す標識が検出されたことを示す情報を前記周辺情報が含んでもよい。

【0067】

＜形態５＞上記形態２から４のいずれか一の形態の運転支援装置において、前記検出部は、更に、前記道路端情報を用いて過去に検出した前記退避領域を更新してもよい。

【0068】

＜形態６＞上記形態２から５のいずれか一の形態の運転支援装置において、前記退避領域は、矩形形状であり、前記検出部は、前記更新において過去に検出した前記退避領域の前記横幅を変更する場合において、前記更新を行う前の過去に検出した前記退避領域から前記横幅が広がる場合、前記更新を行う前の過去に検出した前記退避領域から前記横幅が狭まる場合よりも、前記更新における前記退避領域の変形の程度を小さくしてもよい。

【0069】

＜形態７＞上記形態５または６の形態の運転支援装置において、前記検出部は、前記道路端情報として前記高自由度道路端情報を用いている場合、前記道路端情報として前記低自由度道路端情報を用いている場合よりも、前記更新における前記退避領域の変形の程度を小さくしてもよい。

【0070】

＜形態８＞上記形態１から７のいずれか一の形態の運転支援装置において、前記検出部は、前記退避領域の前記道路端側の周縁と前記道路端との距離が予め定められた余剰距離以上となるように前記退避領域を設定し、前記余剰距離は、前記道路端情報として前記高自由度道路端情報を用いる場合、前記道路端情報として前記低自由度道路端情報を用いる場合よりも、大きくてもよい。

【0071】

＜形態９＞上記形態１から８のいずれか一の形態の運転支援装置において、前記退避領域は、矩形形状であり、前記検出部は、前記道路端と前記区画線との距離が前記車幅よりも広い領域であって、前記延伸方向の長さが前記車長よりも長い領域である対象領域から前記退避領域を検出する場合において、前記対象領域のうち前記延伸方向の長さが前記車長以上であり、前記横幅が最も大きい領域を前記退避領域として検出してもよい。

【符号の説明】

【0072】

１０…車両、１００、１００Ｂ…自動運転制御システム、１１０…運転支援装置、１１１…認識部、１１２…検出部、１１３…制御部、１２２…カメラ、１２４…自車状況センサ、２１０…自動運転制御部、２２０…駆動力制御ＥＣＵ、２３０…制動力制御ＥＣＵ、２４０…操舵制御ＥＣＵ、２５０…車載ネットワーク

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】