特開 2024-172064 走行経路設計装置及びそれを用いた車両走行制御装置

(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】P2024172064

(43)【公開日】2024-12-12

(54)【発明の名称】走行経路設計装置及びそれを用いた車両走行制御装置

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/16 20060101AFI20241205BHJP

   G08G 1/0968 20060101ALI20241205BHJP

   G01C 21/34 20060101ALI20241205BHJP

   B60W 30/10 20060101ALI20241205BHJP

【ＦＩ】

G08G1/16 C

G08G1/0968

G01C21/34

B60W30/10

【審査請求】未請求

【請求項の数】11

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023089540

(22)【出願日】2023-05-31

(71)【出願人】

【識別番号】598088871

【氏名又は名称】株式会社ＮＴＴデータオートモビリジェンス研究所

(74)【代理人】

【識別番号】100097205

【弁理士】

【氏名又は名称】樋口 正樹

(72)【発明者】

【氏名】渡辺 政彦

(72)【発明者】

【氏名】泉名 克郎

(72)【発明者】

【氏名】謝 薇▲ふぇん▼

(72)【発明者】

【氏名】宇井 健一

(72)【発明者】

【氏名】小西 浩之

【テーマコード（参考）】

2F129

3D241

5H181

【Ｆターム（参考）】

2F129AA03

2F129BB03

2F129CC16

2F129DD53

2F129DD62

2F129EE52

2F129GG04

2F129GG05

2F129GG06

2F129GG17

2F129GG18

3D241BA11

3D241BA42

3D241CD03

5H181AA01

5H181BB04

5H181BB20

5H181CC04

5H181CC12

5H181CC14

5H181FF04

5H181FF05

5H181FF14

5H181FF22

5H181LL01

5H181LL04

5H181LL09

(57)【要約】

【課題】車両の走行経路をより効率的に決めることのできる走行経路設計装置を提供することである。
【解決手段】対象車両１００の道路における走行経路を設計する走行経路設計装置であって、目的地に続く道路に設定された複数の経路のそれぞれにおける対象車両の行動のコストを表すコストマップ情報を取得するコストマップ取得部（１２、１３）（１４、１５）（１６、１７）と、前記コストマップ情報にて表されるコストに基づいて前記道路における前記対象車両が走行すべき経路を決定する経路決定部１８と、を有する構成となる。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

対象車両の道路における走行経路を設計する走行経路設計装置であって、
目的地に続く道路に設定された複数の経路のそれぞれにおける対象車両の行動のコストを表すコストマップ情報を取得するコストマップ取得部と、
前記コストマップ情報にて表されるコストに基づいて前記道路における前記対象車両が走行すべき経路を決定する経路決定部と、を有する走行経路設計装置。

【請求項2】

前記コストマップ情報は、前記道路に設定された複数の経路のそれぞれにある間隔をもって配列されるウェイポイントのそれぞれに対して定められたコストを表す、請求項１記載の走行経路設計装置。

【請求項3】

前記コストマップ情報は、
前記道路に設定された複数の経路のそれぞれの前記対象車両の目的地までの走行に対して予め定めた基礎コストを表すベースコストマップ情報を含む、請求項１記載の走行経路設計装置。

【請求項4】

前記コストマップ情報は、
前記道路に設定された複数の経路のそれぞれにおける当該対象車両の対向移動体の移動を塞ぐ行動のコストを表す譲り合いコストマップ情報、及び前記道路に設定された複数の経路のそれぞれにおける道路交通規則に基づいた当該対象車両の行動のコストを表す道路交通規則コストマップ情報の少なくともいずれかを含む、請求項３記載の走行経路設計装置。

【請求項5】

前記コストマップ取得部は、
前記対象車両の前方所定範囲における物体の状況を表す前方物体情報を取得する前方物体状況取得部と、
前記前方物体状況取得部にて取得された前方物体情報にて表される当該対象車両前方の物体の状況に基づいて、前記道路に設定された複数の経路のそれぞれにおける前記対象車両の行動のコストを表す障害物コストマップ情報を前記コストマップ情報として生成する障害物コストマップ生成部と、を有する請求項３記載の走行経路設計装置。

【請求項6】

前記障害物コストマップ生成部は、
前記前方物体状況取得部にて取得される前記前方物体情報にて表される状況の物体の前記道路の複数の経路のそれぞれを走行する車両との衝突の有無を予測する衝突予測部を有し、
前記衝突予測部での予測結果に基づいて前記障害物コストマップ情報を生成する、請求項５記載の走行経路設計装置。

【請求項7】

前記衝突予測部は、
前記前方物体状況取得部にて取得される前記前方物体情報にて表される状況の移動体と前記道路の複数の経路のそれぞれを走行する車両とが衝突するか否かをシミュレートするシミュレーション実行部を含み、
前記障害物コストマップ生成部は、前記シミュレーション実行部でのシミュレーションの結果に基づいて前記障害物コストマップ情報を生成する、請求項６記載の走行経路設計装置。

【請求項8】

前記コストマップ取得部は、
前記対象車両の前方所定範囲における道路の状況を表す前方道路情報を取得する前方道路状況取得部と、
前記対象車両の前方所定範囲における物体の状況を表す前方物体情報を取得する前方物体状況取得部と、
前記前方道路状況情報にて表される状況の道路における前記前方物体情報にて表される物体の状況のもとでの適正な車両の走行態様を決めるための機械学習処理の過程において経験的に得られている車両の行動としての走行態様に基づいて、前記前方道路情報にて表される状況の道路に設定された複数の経路のそれぞれにおける前記対象車両の行動のコストを表す行動コストマップ情報を前記コストマップ情報として生成する行動コストマップ生成部と、を有する請求項１記載の走行経路設計装置。

【請求項9】

前記コストマップ情報は、
前記道路に設定された複数の経路のそれぞれの前記対象車両の目的地までの走行に対して予め定めた基礎コストを表すベースコストマップ情報を含むとともに、前記道路に設定された複数の経路のそれぞれにおける当該対象車両の対向移動体の移動を塞ぐ行動のコストを表す譲り合いコストマップ情報、及び前記道路に設定された複数の経路のそれぞれにおける道路交通規則に基づいた当該対象車両の行動のコストを表す道路交通規則コストマップ情報の少なくともいずれかを含み、
更に、前記コストマップ取得部は、
前記対象車両の前方所定範囲における物体の状況を表す前方物体情報を取得する前方物体状況取得部と、
前記前方物体状況取得部にて取得された前方物体情報にて表される当該対象車両前方の物体の状況に基づいて、前記道路に設定された複数の経路のそれぞれにおける前記対象車両の行動のコストを表す障害物コストマップ情報を前記コストマップ情報として生成する障害物コストマップ生成部と、を有する請求項１記載の走行経路設計装置。

【請求項10】

前記コストマップ取得部は、更に、
前記対象車両の前方所定範囲における道路の状況を表す前方道路情報を取得する前方道路状況取得部と、
前記前方道路情報にて表される状況の道路における前記前方物体情報にて表される物体の状況のもとでの適正な車両の走行態様を決めるための機械学習処理の過程において経験的に得られている車両の行動としての走行態様に基づいて、前記前方道路情報にて表される状況の道路に設定された複数の経路のそれぞれにおける前記対象車両の行動のコストを表す行動コストマップ情報を前記コストマップ情報として生成する行動コストマップ生成部と、を有する請求項９記載の走行経路設計装置。

【請求項11】

対象車両の走行を制御する車両走行制御装置であって、
請求項１乃至１０のいずれかに記載の走行経路設計装置と、
前記道路の前記走行経路設計装置にて得られた経路を走行するように前記対象車両の運転制御を行う運転制御部と、を有する車両走行制御装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、対象車両の道路における走行経路を設計する走行経路設計装置、及びその走行経路設計装置を用いて対象車両の走行を制御する車両走行制御装置に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、車両の走行制御装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。この走行制御装置では、センサによって検出される車両の前方の障害物等の状況に応じて当該車両が走行すべき道路上の経路（例えば、車線）が決められる。例えば、センサによって車両の前方に障害物（固定物、速度の遅い他移動体等）が検出されると、当該車両が現在走行している車線に隣接する車線が当該車両の走行すべき経路として決められる。そして、そのように決められた道路上の経路を走行するように、当該車両の運転制御（アクセル制御、操舵制御、制動制御）が行われる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１９－１６８９６５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

ところで、実際の道路上の車両が走行すべき経路を決めるためには、前述した前方の障害物の状況を含む多くの要素についての検討が必要である。前述した前方障害物の他、例えば、道路交通規則（例えば、道路交通法）に基づいた要素（信号機の状態、交差点、緊急車両の通過等）、交通マナー（譲り合い等）等々を考慮しつつ当該車両が走行すべき経路を決定しなければならない。このような多くの要素について直列的に順次検討して最終的に１つの経路を決定することは、処理の負荷が非常に大きなものになってしまう。

【0005】

本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、車両の走行経路をより効率的に決めることのできる走行経路設計装置を提供するものである。

【0006】

また、本発明は、そのような走行経路設計装置によって決められる経路を走行するように車両を制御する車両走行制御装置を提供するものである。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本発明に係る走行経路設計装置は、対象車両の道路における走行経路を設計する走行経路設計装置であって、目的地に続く道路に設定された複数の経路のそれぞれにおける対象車両の行動のコストを表すコストマップ情報を取得するコストマップ取得部と、
前記コストマップ情報にて表されるコストに基づいて前記道路における前記対象車両が走行すべき経路を決定する経路決定部と、を有する構成となる。

【0008】

このような構成により、目的地に続く道路に設定された複数の経路のそれぞれにおける対象車両の行動のコストを表すコストマップ情報が取得されると、そのコストマップ情報にて表されるコストに基づいて前記道路における対象車両が走行すべき経路が決定される。

【0009】

前記「コスト」は、車両の行動に適さない程度を表す情報を含み、数値、ランク、順位等の情報で表すことができる。そして、前記道路に設定された複数の経路のうち、対象車両の行動に適さない程度（コスト）がより低い経路を、すなわち対象車両の行動に適する程度がより高い経路を、前記対象車両が走行すべき経路として決定することができる。また、前記「行動」は、走行、停止、右折、左折、Ｕターン、追い越し、車線変更、加速、減速等を含み得る。

【0010】

また、多くの要素（例えば、経路探索により決められた目的地までの経路、障害物の状況、道路交通規則、交通マナー等々）それぞれについて対象車両の行動のコストをコストマップ情報として表すことができる。この場合、多くの要素についてのコストマップ情報を用いて車両が走行すべき経路を決めることができる。

【0011】

本発明に係る走行経路設計装置において、前記コストマップ情報は、前記道路に設定された複数の経路のそれぞれにある間隔をもって配列されるウェイポイントのそれぞれに対して定められたコストを表す、構成とすることができる。

【0012】

このような構成により、道路上に二次元的（道路に設定された各経路が延びる方向、複数の経路が配列される方向）に配列された多くのウェイポイントのそれぞれに対して定められたコストに基づいてそれらウェイポイントをつないでなる経路を対象車両が走行すべき経路として決定することができる。

【0013】

本発明に係る走行経路設計装置において、前記コストマップ情報は、前記道路に設定された複数の経路のそれぞれの前記対象車両の目的地までの走行に対して予め定めた基礎コストを表すベースコストマップ情報を含む、構成とすることができる。

【0014】

このような構成により、対象車両の目的地までの走行に対して予め定めた基礎コストを表すベースコストマップ情報に基づいて、目的地まで続く道路に設定された複数の経路のいずれかを対象車両が走行すべき経路として決定することができる。

【0015】

本発明に係る走行経路設計装置において、前記コストマップ情報は、前記道路に設定された複数の経路のそれぞれにおける当該対象車両の対向移動体の移動を塞ぐ行動のコストを表す譲り合いコストマップ情報、及び前記道路に設定された複数の経路のそれぞれにおける道路交通規則に基づいた当該対象車両の行動のコストを表す道路交通規則コストマップ情報の少なくともいずれかを含む、構成とすることができる。

【0016】

このような構成により、対象車両の目的地までの走行に対して予め定めた基礎コストを表すベースコストマップ情報と、当該対象車両の対向移動体の移動を塞ぐ行動のコストを表す譲り合いコストマップ情報及び道路交通規則に基づいた当該対象車両の行動のコストを表す道路交通規則コストマップ情報の少なくともいずれか一方とを含むコストマップ情報に基づいて、対象車両が走行すべき経路を決めることができる。

【0017】

前記譲り合いコストマップ情報は、対向移動体（例えば、対向車両）の移動を対象車両が塞ぐことなく譲るべき程度の高い経路ほど高いコストを、当該対象車両が対向移動体の移動のために譲るべき程度の低い経路ほど低いコストを表すことができる。

【0018】

前記道路交通規則は、日本国の道路交通法、各地域で定められた車両走行のために遵守すべき規則等、車両が道路を走行する際に遵守すべき定めを含み得る。

【0019】

本発明に係る走行経路設計装置において、前記コストマップ取得部は、前記対象車両の前方所定範囲における物体の状況を表す前方物体情報を取得する前方物体状況取得部と、前記前方物体状況取得部にて取得された前方物体情報にて表される当該対象車両前方の物体の状況に基づいて、前記道路に設定された複数の経路のそれぞれにおける前記対象車両の行動のコストを表す障害物コストマップ情報を前記コストマップ情報として生成する障害物コストマップ生成部と、を有する構成とすることができる。

【0020】

このような構成により、前方物体状況取得部により対象車両の前方所定範囲における物体の状況を表す前方物体情報が取得される。そして、その前方物体情報にて表される当該対象車両の前方所定範囲における物体の状況に基づいて、道路に設定された複数の経路のそれぞれにおける前記対象車両の行動のコストを表す障害物コストマップ情報が生成される。このようにして取得された障害物コストマップ情報、及び及び前記対象車両の目的地までの走行に対して予め定めた基礎コストを表すベースコストマップ情報を含むコストマップ情報に基づいて、対象車両が走行すべき経路を決めることができる。

【0021】

本発明に係る走行経路設計装置において、前記障害物コストマップ生成部は、前記前方物体状況取得部にて取得される前記前方物体情報にて表される状況の物体の前記道路の複数の経路のそれぞれを走行する車両との衝突の有無を予測する衝突予測部を有し、前記衝突予測部での予測結果に基づいて前記障害物コストマップ情報を生成する、構成とすることができる。

【0022】

このような構成により、前方物体状況取得部にて取得された前方物体情報にて表される当該対象車両の前方所定範囲における物体の状況下において、道路の複数の経路のそれぞれを走行する車両と前記物体との衝突の有無が予測される。そして、その予測結果に基づいて、前記道路の複数の経路のそれぞれにおける当該対象車両の行動のコストを表す障害物コストマップ情報が生成される。これにより、衝突するとの予測結果が得られた経路に対して比較的高いコストを、衝突しないとの予測結果が得られた経路に対して比較的低いコストを表すような障害物コストマップ情報が取得され得る。

【0023】

本発明に係る走行経路設計装置において、前記衝突予測部は、前記前方物体状況取得部にて取得される前記前方物体情報にて表される状況の移動体と前記道路の複数の経路のそれぞれを走行する車両とが衝突するか否かをシミュレートするシミュレーション実行部を含み、前記障害物コストマップ生成部は、前記シミュレーション実行部でのシミュレーションの結果に基づいて前記障害物コストマップ情報を生成する、構成とすることができる。

【0024】

このような構成により、前方物体状況取得部にて取得された前方物体情報にて表される状況の移動体と道路の複数の経路のそれぞれを走行する車両とが衝突するか否かがシミュレートされ、そのシミュレーションの結果に基づいて、前記道路の複数の複数の経路のそれぞれにおける当該対象車両の行動のコストを表す障害物コストマップ情報が生成される。これにより、移動する移動体と衝突するとのシミュレーション結果が得られた経路に対して比較的高いコストを、移動する移動体と衝突しないとのシミュレーション結果が得られた経路に対して比較的低いコストを表すような障害物コストマップ情報が取得され得る。

【0025】

本発明に係る走行経路設計装置において、前記コストマップ取得部は、前記対象車両の前方所定範囲における道路の状況を表す前方道路情報を取得する前方道路状況取得部と、前記対象車両の前方所定範囲における物体の状況を表す前方物体情報を取得する前方物体状況取得部と、前記前方道路状況情報にて表される状況の道路における前記前方物体情報にて表される物体の状況のもとでの適正な車両の走行態様を決めるための機械学習処理の過程において経験的に得られている車両の行動としての走行態様に基づいて、前記前方道路情報にて表される状況の道路に設定された複数の経路のそれぞれにおける前記対象車両の行動のコストを表す行動コストマップ情報を前記コストマップ情報として生成する行動コストマップ生成部と、を有する構成とすることができる。

【0026】

このような構成により、対象車両の前方所定範囲における道路の状況を表す前方道路情報が取得され、前記前方所定範囲における物体の状況を表す前方物体情報が取得される。そして、前方道路情報にて表される状況の道路における前記前方物体情報にて表される物体の状況のもとでの適正な車両の走行態様を決めるための機械学習処理の過程において経験的に得られている車両の行動としての走行態様に基づいて、前記前方道路情報にて表される状況の道路に設定された複数の経路のそれぞれにおける前記対象車両の走行に対するコストを表す行動コストマップ情報が生成される。

【0027】

そして、種々の要素を個別的に考慮することなく、適正な車両の走行態様を決めるための機械学習処理の過程において経験的に得られている車両の行動としての走行態様に基づいて生成された行動コストマップ情報を用いて対象車両が走行すべき経路が決められるので、より効率的にその経路を決めることができる。

【0028】

前記機械学習処理は、コンピュータ（機械）によってあるアルゴリズムに従って大量のデータを解析してその大量のデータの背景にあるルールを獲得する処理であって、教師あり学習、教師なし学習、強化学習のいずれであってもよい。例えば、試行錯誤を繰り返す強化学習処理において得られる失敗例や成功例を機械学習処理の過程において経験的に得られている車両の行動としての走行態様とすることができる。

【0029】

本発明に係る走行経路設計装置において、前記コストマップ情報は、前記道路に設定された複数の経路のそれぞれの前記対象車両の目的地までの走行に対して予め定めた基礎コストを表すベースコストマップ情報を含むとともに、前記道路に設定された複数の経路のそれぞれにおける当該対象車両の対向移動体の移動を塞ぐ行動のコストを表す譲り合いコストマップ情報、及び前記道路に設定された複数の経路のそれぞれにおける道路交通規則に基づいた当該対象車両の行動のコストを表す道路交通規則コストマップ情報の少なくともいずれかを含み、更に、前記コストマップ取得部は、前記対象車両の前方所定範囲における物体の状況を表す前方物体情報を取得する前方物体状況取得部と、前記前方物体状況取得部にて取得された前方物体情報にて表される当該対象車両前方の物体の状況に基づいて、前記道路に設定された複数の経路のそれぞれにおける前記対象車両の行動のコストを表す障害物コストマップ情報を前記コストマップ情報として生成する障害物コストマップ生成部と、を有する構成とすることができる。

【0030】

このような構成により、対象車両の目的地までの走行に対して予め定めた基礎コストを表すベースコストマップ情報とともに、当該対象車両の対向移動体の移動を塞ぐ行動のコストを表す譲り合いコストマップ情報及び道路交通規則に基づいた当該対象車両の行動のコストを表す道路交通規則コストマップ情報の少なくともいずれか一方、及び対象車両の前方所定範囲における物体の状況を表す前方物体情報に基づいた前記対象車両の行動のコストを表す障害物コストマップ情報に基づいて、当該対象車両が走行すべき経路を決めることができる。

【0031】

本発明に係る走行経路設計装置において、前記コストマップ取得部は、更に、前記対象車両の前方所定範囲における道路の状況を表す前方道路情報を取得する前方道路状況取得部と、前記前方道路情報にて表される状況の道路における前記前方物体情報にて表される物体の状況のもとでの適正な車両の走行態様を決めるための機械学習処理の過程において経験的に得られている車両の行動としての走行態様に基づいて、前記前方道路情報にて表される状況の道路に設定された複数の経路のそれぞれにおける前記対象車両の行動のコストを表す行動コストマップ情報を前記コストマップ情報として生成する行動コストマップ生成部と、を有する構成とすることができる。

【0032】

このような構成により、前述した少なくとも３種のコストマップ情報の他、前方道路情報にて表される状況の道路における前方物体情報にて表される物体の状況のもとでの適正な車両の走行態様を決めるための機械学習処理の過程において経験的に得られている車両の行動としての走行態様に基づいて生成される、前記前方道路情報にて表される状況の道路において設定された複数の経路のそれぞれの前記対象車両の行動のコストを表す行動コストマップ情報に基づいて、対象車両が走行すべき経路を決めることができる。

【0033】

本発明に係る車両走行制御装置は、対象車両の走行を制御する車両走行制御装置であって、前述したいずれかの走行経路設計装置と、前記道路の前記走行経路設計装置にて得られた経路を走行するように前記対象車両の運転制御を行う運転制御部と、を有する構成となる。

【0034】

このような構成により、コストマップ情報にて表される目的地に続く道路に設定された複数の経路のそれぞれのコストに基づいて対象車両が走行すべき経路が決定される。そして、その決定された経路を目的地に向けて走行するように前記対象車両の運転制御が行われる。

【発明の効果】

【0035】

本発明に係る走行経路設計装置によれば、実際の道路上の車両が走行すべき経路を決めるために考慮すべき要素が多数あったとしても、目的地に続く道路に設定された複数の経路のそれぞれにおける対象車両の行動のコストを表すコストマップ情報という統一的な情報に基づいてその道路における対象車両が走行すべき経路が決定されるので、当該対象車両の走行経路をより効率的に決めることができる。

【0036】

本発明に係る車両走行制御装置によれば、上記のように効率的に決めることのできた経路を対象車両が目的地に向けて走行するように当該対象車両を制御することができる。

【図面の簡単な説明】

【0037】

【図1】図１は、本発明の実施の形態に係る車両走行制御装置を示すブロック図である。

【図2】図２は、図１に示す車両走行制御装置に含まれる本発明の実施の形態に係る走行経路設計装置を示すブロック図である。

【図3】図３は、道路に設定される複数の経路（Ｒ-2～Ｒ+4）の一例と、その複数の経路のそれぞれに配置されたウェイポイントの一例とを示す図である。

【図4】図４は、対象車両が走行する道路に展開されたベースコストマップ情報の一例を模式的に示す図である。

【図5】図５は、対象車両が走行する道路に展開された譲り合いコストマップ情報の一例を模式的に示す図である。

【図6】図６は、対象車両が走行する道路に展開された道交法コストマップ情報（道路交通規則コストマップ情報）の一例を模式的に示す図である。

【図7】図７は、対象車両が走行する道路に展開された静止障害物に基づく障害物コストマップ情報の一例を模式的に示す図である。

【図8】図８は、ベースコストマップ情報、譲り合いコストマップ情報、道交法コストマップ情報及び障害物コストマップ情報の４層で構成された多層コストマップ情報の構造を模式的に示す図である。

【図9】図９は、図４に示すベースコストマップ情報、図５に示す譲り合いコストマップ情報、図６に示す道交法コストマップ情報、及び図７に示す障害物コストマップ情報にて構成される多層（４層）コストマップ情報を模式的に示す図である。

【図10】図１０は、図９に示す多層コストマップ情報を用いて決定される対象車両が走行すべき経路の一例を模式的に示す図である。

【図11】図１１は、対象車両が走行する道路に展開された静止障害物及び移動障害物（対向車両）に基づく障害物コストマップ情報の一例（その１）を模式的に示す図である。

【図12】図１２は、対象車両が走行する道路に展開された静止障害物及び移動障害物（対向車両）に基づく障害物コストマップ情報の一例（その２）を模式的に示す図である。

【図13】図１３は、対象車両が走行する道路に展開された静止障害物及び移動障害物（対向車両）に基づく障害物コストマップ情報の一例（その３）を模式的に示す図である。

【図14】図１４は、図４に示すベースコストマップ情報、図５に示す譲り合いコストマップ情報、図６に示す道交法コストマップ情報、及び図１１に示す障害物コストマップ情報にて構成される多層（４層）コストマップ情報を用いて決定される対象車両が位置すべきウェイポイントの一例を示す図である。

【図15】図１５は、図４に示すベースコストマップ情報、図５に示す譲り合いコストマップ情報、図６に示す道交法コストマップ情報、及び図１２に示す障害物コストマップ情報にて構成される多層（４層）コストマップ情報を用いて決定される対象車両が位置すべきウェイポイントの一例を示す図である。

【図16】図１６は、図４に示すベースコストマップ情報、図５に示す譲り合いコストマップ情報、図６に示す道交法コストマップ情報、及び図１３に示す障害物コストマップ情報にて構成される多層（４層）コストマップ情報を用いて決定される対象車両が位置すべきウェイポイントの一例を示す図である。

【図17】図１７は、対象車両が走行する道路の状況及びその道路に存在する移動体の状況の他の一例を示す図である。

【図18】図１８は、対象車両が走行する道路とその道路に交差する道路に展開されたベースコストマップ情報の一例を模式的に示す図である。

【図19】図１９は、対象車両が走行する道路とその道路に交差する道路に展開された譲り合いコストマップ情報の一例を模式的に示す図である。

【図20】図２０は、対象車両が走行する道路とその道路に交差する道路に展開された道交法コストマップ情報（道路交通規則コストマップ情報）の一例を模式的に示す図である。

【図21】図２１は、対象車両が走行する道路とその道路に交差する道路に展開された移動障害物（他車）に基づいた障害物コストマップ情報の一例を模式的に示す図である。

【図22】図２２は、図１８に示すベースコストマップ情報、図１９に示す譲り合いコストマップ情報、図２０に示す道交法コストマップ情報、及び図２１に示す障害物コストマップ情報にて構成される多層（４層）コストマップ情報を模式的に示す図である。

【図23】図２３は、強化学習のシステムの原理を示す図である。

【図24A】図２４Ａは、車両が走行する道路に交差する道路を他車両がその交差点に向かって走行する状況での前記車両の走行態様を決めるための強化学習（機械学習）の過程において経験的に得られた前記車両の走行態様の一例（その１：交差点手前で停止する）を示す図である。

【図24B】図２４Ｂは、車両が走行する道路に交差する道路を他車両がその交差点に向かって走行する状況での前記車両の走行態様を決めるための強化学習の過程において経験的に得られた前記車両の走行態様の一例（その２：交差点内で停止する）を示す図である。

【図24C】図２４Ｃは、車両が走行する道路に交差する道路を他車両がその交差点に向かって走行する状況での前記車両の走行態様を決めるための強化学習の過程において経験的に得られた前記車両の走行態様の一例（その３：交差点から交差する道路に進む）を示す図である。

【図24D】図２４Ｄは、車両が走行する道路に交差する道路を他車両がその交差点に向かって走行する状況での前記車両の走行態様を決めるための強化学習の過程において経験的に得られた前記車両の走行態様の一例（その４：交差点を通過して交差点に進入する他車両を退避する）を示す図である。

【図25】図２５は、対象車両が走行する道路とその道路に交差して他車両が走行する道路に展開された当該対象車両についての行動コストマップ情報の一例を模式的に示す図である。

【図26】図２６は、図２５に示す行動コストマップ情報を用いて決定される対象車両が走行すべき経路の一例を模式的に示す図である。

【図27】図２７は、対象車両が図２６のように決定された経路を進んだ（退避した）後に、他車両が交差点を通過する状況を模式的に示す図である。

【図28】図２８は、図２７に示すように他車両が交差点を通過した後に、図２５に示す行動コストマップ情報を用いて決定される対象車両が走行すべき経路の一例を模式的に示す図である。

【図29】図２９は、対向車両が図２８に示すように決定された経路を進んだ後に、図１８に示すベースコストマップ情報、図１９に示す譲り合いコストマップ情報、及び図２０に示す道交法コストマップ情報にて構成される多層コストマップ情報を用いて決定される対象車両が走行すべき経路の一例を模式的に示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0038】

以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。

【0039】

本発明の実施の一形態に係る車両走行制御装置は図１に示すように構成される。

【0040】

図１において、車両走行制御装置５０は車両に搭載されており、その車両（以下、対象車両という）の道路における走行経路を設計する走行経路設計装置１０と、走行経路設計装置１０にて得られた経路を走行するように対象車両の運転制御を行う運転制御部３０とを有している。走行経路設計装置１０及び運転制御部３０のそれぞれは、全体として、種々のハードウェア及びソフトウェアを含むコンピュータシステムによって構成される。

【0041】

対象車両は、外部装置あるいは車載ナビゲーション装置（図示略）から提供される地図情報を格納する地図情報格納部２１、当該対象車両の位置に応じた検出信号を出力するＧＰＳユニット２２、対象車両の状態（車速、加速度等）に応じた検出信号を出力する車両センサ２３、対象車両の所定周辺領域を撮影して周辺画像情報を生成するカメラ装置２４、対象車両の周辺障害物に応じた信号を出力するレーダ装置２５、及び当該対象車両に対する種々の環境物を検出するセンサ群２６を備えている。そして、走行経路設計装置１０は、これら地図情報格納部２１、ＧＰＳユニット２２、車両センサ２２、カメラ装置２４、レーダ装置２５及びセンサ群２６からの信号や情報を取り込むことができる。また、これらの信号及び情報は運転制御部３０にも提供され得る。走行経路設計装置１０には、対象車両が走行すべき目的地までの道路を特定する目的地ルート情報が、例えば、ナビゲーション装置（図示略）等から提供される。

【0042】

対象車両が走行すべき目的地に続く道路Ｗに対して、例えば、図３に示すように、当該道路Ｗの幅方向に所定間隔をもって配列される複数の経路Ｒ-2、Ｒ-1、Ｒ0、Ｒ+1、Ｒ+2、Ｒ+3、Ｒ+4（この場合、７つの経路）が設定される。複数の車線（車両通行帯）が規定されている道路Ｗでは、各車線を１つの経路として設定することができる。また、経路設計の要求される精度等に基づいて隣接する経路の間隔を決めることができる。車線が設定されていない道路では、隣接する径路の間隔は、例えば、１０センチメートル程度に決めることができる。走行経路設計装置１０は、道路Ｗに設定された複数の経路Ｒ-2～Ｒ+4から、各時点での状況に応じて対象車両が実際に走行すべき経路を決定する。

【0043】

運転制御部３０は、前述した地図情報格納部２１、ＧＰＳユニット２２、車両センサ２２、カメラ装置２４、レーダ装置２５及びセンサ群２６からの信号や情報を取り込みながら、目的地に向かう道路Ｗにおいて走行経路設計装置１０によって決定された経路を走行するように、対象車両の運転制御を行う。この運転制御は、対象車両に搭載された操舵機構３１、アクセル機構３２及び制動機構３３を制御することにより行われる。

【0044】

走行経路設計装置１０は、図２に示すように構成される。

【0045】

図２において、走行経路設計装置１０は、情報収集部１１、コスト演算モジュール１２、コストマップジェネレータ１３、障害物衝突シミュレータ１４、障害物コストマップジェネレータ１５、機械学習経験モジュール１６、行動コストマップジェネレータ１７、及び経路設計モジュール１８を有する。走行経路設計装置１０を構成するこれら情報収集部１１、コスト演算モジュール１２、コストマップジェネレータ１３、障害物衝突シミュレータ１４、障害物コストマップジェネレータ１５、機械学習経験モジュール１６、行動コストマップジェネレータ１７、及び経路設計モジュール１８は、前述したように、全体として、種々のハードウェア及びソフトウェアを含むコンピュータシステムによって構成される。

【0046】

情報収集部１１は、対象車両が走行すべき目的地までの道路を特定する目的地ルート情報を取り込むとともに、地図情報格納部２１、ＧＰＳユニット２２、車両センサ２２、カメラ装置２４、レーダ装置２５及びセンサ群２６からの信号や情報を収集する。コスト演算モジュール１２は、車両走行ルール（例えば、キープレフトのルール、譲り合いルール、道路交通規則（例えば、道交法）に規定されたルール、悪路での走行ルール等）を規定したルールベースを備えている。コスト演算モジュール１２は、所定周期にて、情報収集部１１にて収集される各種情報（地図情報、目的地ルート情報、走行位置情報等）を取り込む。コスト演算モジュール１２は、前記ルールベースとともに、取り込んだ各種情報に基づいて、対象車両の現在位置から目的地に続く道路Ｗに設定された複数の経路（Ｒ-2～Ｒ+4：図３参照）のそれぞれにおける当該対象車両の前方所定範囲での行動（走行、停止、右折、左折、Ｕターン、追い越し、車線変更、加速、減速等）のコストを演算する。コストは、車両の行動に適さない程度を表す情報を含み、数値、ランク、順位等の情報で表すことができる。

【0047】

道路Ｗの複数の経路（Ｒ-2～Ｒ+4）のそれぞれには、図３に示すように、ある間隔をもって配列されるウェイポイントＷＰ（図３における黒丸点）が設定されている。各経路におけるウェイポイントＷＰの間隔は、経路設計において要求される精度に基づいて決めることができ、例えば、１メートル程度に設定することができる。コストマップジェネレータ１３は、コスト演算モジュール１２にて得られた目的地に続く道路Ｗに設定された複数の経路（Ｒ-2～Ｒ+4）におけるコストに基づいて、当該各経路（Ｒ-2～Ｒ+4）上の各ウェイポイントＷＰのそれぞれにコストが対応づけられた形式のコストマップ情報を生成する。コスト演算モジュール１２及びコストマップジェネレータ１３は一体となってコストマップ情報を取得するためのコストマップ取得部を構成する。

【0048】

コスト演算モジュール１２及びコストマップジェネレータ１３によって生成されるコストマップ情報は、例えば、ベースコストマップ情報、譲り合いコストマップ情報、及び道交法コストマップ情報（道路交通規則コストマップ情報）を含み得る。ベースコストマップ情報は、目的地に続く道路Ｗに設定された複数の経路（Ｒ-2～Ｒ+4）のそれぞれの対象車両の目的地に向かう走行（行動）に対して予め定めた基礎コストを表す。譲り合いコストマップ情報は、道路Ｗに設定された複数の経路（Ｒ-2～Ｒ+4）のそれぞれにおける対象車両の対向移動体（例えば、対向車両）の移動を塞ぐ行動のコストを表す。道交法コストマップ情報は、道路Ｗに設定された複数の経路（Ｒ-2～Ｒ+4）のそれぞれにおける道路交通法（道路交通規則）に基づいた対象車両の行動のコストを表す。例えば、目的地に続くセンターラインの無い比較的狭い道路Ｗに対して、例えば、図４に模式的に示すようなベースコストマップ情報ＣＭＰbaseが生成され得、例えば、図５に模式的に示すような譲り合いコストマップ情報ＣＭＰcomが生成され得、また、例えば、図６に模式的に示すような道交法コストマップ情報ＣＭＰlowが生成され得る。

【0049】

図４に示すベースコストマップ情報ＣＭＰbaseは、センターラインの無い道路Ｗにおいて、歩行者の通りを確保しつつ対象車両１００のキープレフトの走行を促すように、目的地に向かって左側の所定幅となる左ベースコスト領域Ｐbase1（斜線領域）のコスト（各ウェイポイントＷＰでのコスト）と、目的地に向かって右側の前記左ベースコスト領域Ｐbase1より広い所定幅となる右ベースコスト領域Ｐbase2（斜線領域）のコスト（各ウェイポイントＷＰでのコスト）とが、比較的高く（対象車両１００の走行に適さない程度が比較的高く）なるように決められる。図５に示す譲り合いコストマップ情報ＣＭＰcomは、センターラインの無い道路Ｗにおいて、目的地に向かって右側の領域を塞いで対向移動体の移動（例えば、対向車両の走行）を遮らないような対象車両１００の走行を促すために、目的地に向かって右側の所定幅となる譲り合いコスト領域Ｐcom（斜線領域）のコスト（各ウェイポイントＷＰでのコスト）が比較的高く（対象車両１００が塞いでしまうような走行に適さない程度が高く）なるように決められている。図６に示す道交法コストマップ情報ＣＭＰlowは、センターラインの無い道路Ｗにおいて、対象車両１００の走行に対して特に道交法に基づいた制限が無いとして、道路Ｗ全体が比較的低いコストとなるように決められている。

【0050】

図２に戻って、障害物衝突シミュレータ１４は、対象車両１００の走行中に情報収集部１１によって収集される、地図情報、ＧＰＳユニット２２、車両センサ２３、カメラ装置２４、レーダ装置２５及びセンサ群２６からの信号及び情報に基づいて、その対象車両１００の前方所定範囲における物体の状況を表す前方物体情報を生成する（前方物体状況取得部の機能）。そして、障害物衝突シミュレータ１４は、前記前方物体情報にて表される状況の物体が存在する道路Ｗに設定された複数の経路（Ｒ-2～Ｒ+4）のそれぞれを走行する車両が前記物体に衝突するか否かをシミュレートして、その車両が前記物体に衝突するか否かを予測する（衝突予測部（障害物コストマップ生成部）の機能）。障害物コストマップジェネレータ１５（障害物コストマップ生成部）は、障害物衝突シミュレータ１４により得られた予測結果（シミュレート結果）に基づいて、前記道路Ｗに設定された複数の経路（Ｒ-2～Ｒ+4）のそれぞれにおける対象車両１００の走行のコスト（対象車両１００の走行に適さない程度）を計算して、障害物コストマップ情報ＣＭＰobsを生成する。障害物コストマップ情報ＣＭＰobsは、前述したコストマップ情報（ベースコストマップ情報ＣＭＰbase、譲り合いコストマップ情報ＣＭＰcom、道交法コストマップ情報ＣＭＰlow）と同様に、各経路（Ｒ-2～Ｒ+4）上の各ウェイポイントＷＰ（図３参照）のそれぞれにコストが対応づけられた形式を有する。

【0051】

障害物衝突シミュレータ１４及び障害物コストマップジェネレータ１５は、一体となってコストマップ情報を取得するためのコストマップ取得部を構成し、例えば、目的地に続くセンターラインの無い比較的狭い道路Ｗに対して、例えば、図７に模式的に示すような障害物コストマップ情報ＣＭＰobsを生成し得る。

【0052】

図７において、対象車両１００の前方左側（目的地に向かって左側）に静止した状態の物体２００（障害物）が存在している。このような物体２００が存在する道路Ｗに設定された複数の経路（Ｒ-2～Ｒ+4）のそれぞれを走行する車両が物体２００に衝突するか否かが障害物衝突シミュレータ１４によってシミュレートされる。そして、例えば、道路Ｗの経路Ｒ-2～Ｒ+1のそれぞれを走行する車両は物体２００に衝突する一方、道路Ｗの前記経路Ｒ-2～Ｒ+1より右側の経路Ｒ+2～Ｒ+4のそれぞれを走行する車両は物体２００に衝突しないという予測結果を得ることができる。そして、対象車両１００が物体２００に衝突しないように、前記予測結果に基づいて、図７に示すように、経路Ｒ-2～Ｒ+1が通り物体２００を囲む所定広さの障害物コスト領域Ｐobs（黒塗り）のコスト（各ウェイポイントＷＰでのコスト）が特別高くなるような障害物コストマップ情報ＣＭＰobsが障害物コストマップジェネレータ１５によって生成される。

【0053】

障害物衝突シミュレータ１４は、情報収集部１１にて収集される各種情報を所定周期（例えば、１００ミリ秒）にて取り込んでおり、その取り込んだ情報に基づいて対象車両１００の前方所定範囲における物体の状況を表す前方物体情報を更新する。前方物体情報が得られる毎に、障害物衝突シミュレータ１４は、道路Ｗにおける複数の経路（Ｒ-2～Ｒ+4）のそれぞれを走行する車両が前記物体（前方物体情報）に衝突するか否かをシミュレートし、その車両が前記物体に衝突するか否かを予測する。そして、予測結果が得られる毎に、障害物コストマップジェネレータ１５は、その予測結果に基づいて障害物コストマップ情報ＣＭＰobsを更新する。

【0054】

なお、機械学習経験モジュール１６及び行動コストマップジェネレータ１７については後述する。

【0055】

前述したように生成される、ベースコストマップ情報ＣＭＰbase、譲り合いコストマップ情報ＣＭＰcom、道交法コストマップ情報ＣＭＰlow、及び障害物コストマップ情報ＣＭＰobsは、形式的には図８に示すような構造の多層コストマップ情報ＣＭＰmltとして構成される。対象車両１００の安全走行の観点から、経路設計における考慮の優先度は、ベースコストマップ情報ＣＭＰbase、譲り合いコストマップ情報ＣＭＰcom、道交法コストマップ情報ＣＭＰlow、及び障害物コストマップ情報ＣＭＰobsの順で高くなり、障害物コストマップ情報ＣＭＰobsの優先度が最も高い。

【0056】

また、図４に示すベースコストマップ情報ＣＭＰbase、図５に示す譲り合いコストマップ情報ＣＭＰcom、図６に示す道交法コストマップ情報ＣＭＰlow、及び図７に示す障害物コストマップ情報ＣＭＰobsで構成される多層コストマップ情報ＣＭＰmltは、図９に模式的に示される。この多層コストマップ情報ＣＭＰmltは、道路Ｗの左ベースコスト領域Ｐbase1及び右ベースコスト領域Ｐbase2と譲り合いコスト領域Ｐcomとの重なり領域base2/comそれぞれにおける各経路（Ｒ-2～Ｒ+4：その経路上のウェイポイントＷＰ）において比較的高いコストを表す。また、この多層コストマップ情報ＣＭＰmltは、静止した物体２００の周囲に設定される障害物コスト領域Ｐobsにおける各経路（Ｒ-2～Ｒ+4：その経路上のウェイポイントＷＰ）において非常に高いコストを表す。

【0057】

図２に戻って、経路設計モジュール１８（経路決定部）は、前述した多層コストマップ情報ＣＭＰmlt（図８、図９参照）にて表される対象車両１００の走行のコストに基づいて、道路Ｗにおけるより低いコストのウェイポイントＷＰをつないだ経路を対象車両１００が走行すべき経路として決定する。経路設計モジュール１８は、例えば、図１０に示すように対象車両１００が走行すべき経路Ｒdrを決定することができる。

【0058】

図１０において、対象車両１００（ｎ）が位置する経路Ｒ0上のウェイポイントＷＰnから、コストの非常に高い障害物コスト領域Ｐobsを避けるように、より低いコストのウェイポイントＷＰn+1（経路Ｒ+1上）、ＷＰn+2（経路Ｒ+2上）、ＷＰn+3（経路Ｒ+3上）、ＷＰn+4（経路Ｒ+3上）、ＷＰn+5（経路Ｒ+3上）、ＷＰn+6（経路Ｒ+3上）、ＷＰn+7（経路Ｒ+3上）、ＷＰn+8（経路Ｒ+3上）、ＷＰn+9（経路Ｒ+3上）、ＷＰn+10（経路Ｒ+2上）、ＷＰn+11（経路Ｒ+1上）、及びＷＰn+12（経路Ｒ0上）をつなぐ経路Ｒdrが、ウェイポイントＷＰnに位置する当該対象車両１００（ｎ）が走行すべき経路として決定される。以後、所定周期にて、同様に、その時点で得られる多層コストマップ情報ＣＭＰmltに基づいて、より低いコストのウェイポイントＷＰをつなぐ経路が対象車両１００の走行すべき経路Ｒrdとして決定される。

【0059】

一体となってコストマップ取得部を構成する障害物衝突シミュレータ１４及び障害物コストマップジェネレータ１５は、静止した状態の障害物（物体２００）だけでなく、移動する障害物（対向車両等）が存在する道路Ｗの各経路のそれぞれにおける対象車両１００の走行のコストを表す障害物コストマップ情報ＣＭＰobsを生成することができる。

【0060】

障害物衝突シミュレータ１４は、前述したように情報収集部１１によって収集される信号や情報に基づいて、対象車両１００の前方所定範囲における物体の状況を表す前方物体情報を生成する。この前方物体情報は、例えば、前方所定範囲において対向車両等の移動体が移動する状況を表し得る。障害物衝突シミュレータ１４は、前記前方物体情報にて表される状況の対向車両と道路Ｗの複数の経路（Ｒ-2～Ｒ+4）のそれぞれを走行する車両とが衝突するか否かをシミュレートし（シミュレーション実行部の機能）、その車両が移動する前記対向車両に衝突するか否かを予測する。障害物コストマップジェネレータ１５は、障害物衝突シミュレータ１４にて得られた予測結果（シミュレーション結果）に基づいて前記道路Ｗに設定された複数の経路（Ｒ-2～Ｒ+4）のそれぞれ（その経路上の各ウェイポイントＷＰ）における対象車両１００の走行のコストを計算して、障害物コストマップ情報ＣＭＰobsを生成する。

【0061】

障害物衝突シミュレータ１４及び障害物コストマップジェネレータ１５は、例えば、目的地に続くセンターラインの無い比較的狭い道路Ｗに対して、例えば、移動する対向車両３００（３００（１）、３００（２）、３００（３））の位置に応じて、図１１、図１２、図１３のように変化する障害物コストマップ情報ＣＭＰobsを生成し得る。

【0062】

図１１において、対象車両１００の前方左側に静止した状態の物体２００（障害物）が存在するとともに、対象車両１００の前方から対向車両３００が走行してくる。このような物体２００及び対向車両３００の存在する道路Ｗに設定された複数の経路（Ｒ-2～Ｒ+4）のそれぞれを走行する車両が物体２００及び対向車両３００のそれぞれに衝突するか否かが障害物衝突シミュレータ１４によってシミュレートされる。そして、例えば、道路Ｗの目的地に向かって比較的左側の経路Ｒ-2～Ｒ+1のそれぞれを走行する車両は物体２００に衝突し、道路Ｗの目的地に向かって比較的右側の経路Ｒ+1～Ｒ+4のそれぞれを走行する車両は走行する対向車両３００に衝突するという予測結果（シミュレーション結果）を得ることができる。そして、対象車両１００が静止した物体２００及び走行する対向車両３００に衝突しないように、前記予測結果（シミュレーション結果）に基づいて、図１１に示すように、経路Ｒ-2～Ｒ+1が通り物体２００を囲む所定広さの静止障害物コスト領域Ｐobs1（黒塗り）のコスト（各ウェイポイントＷＰでのコスト）が特別高くなるとともに、経路Ｒ+1～Ｒ+4が通り対向車両３００（１）の予測移動領域となる移動障害物コスト領域Ｐobs2(1)（黒塗り）のコスト（各ウェイポイントＷＰでのコスト）が特別高くなるような障害物コストマップ情報ＣＭＰobsが障害物コストマップジェネレータ１５によって生成される。

【0063】

以後、対向車両３００の移動とともに、対象車両１００の前方所定範囲の物体の状況を表す前方物体情報が変化し、その変化する物体状態情報に応じて生成される障害物コストマップ情報ＣＭＰobsが変化する。障害物コストマップ情報ＣＭＰobsは、対向車両３００の移動にともなって、例えば、図１２及び図１３に示すように、その対向車両３００（２）、３００（３）の位置に応じてコストの非常に高い移動障害物コスト領域Ｐobs2(2)、Pobs(3)が対象車両１００に近づくように順次変化する。

【0064】

図４に示すベースコストマップ情報ＣＭＰbase、図５に示す譲り合いコストマップ情報ＣＭＰcom、図６に示す道交法コストマップ情報ＣＭＰlow、及び図１１、図１２、図１３に示すように変化する障害物コストマップ情報ＣＭＰobsで構成される多層コストマップ情報ＣＭＰmltは、図１４、図１５、図１６に模式的に示すように変化する。図１４、図１５、図１６において、多層コストマップ情報ＣＭＰmltは、静止した物体２００の周囲に設定された静止障害物コスト領域Ｐobs1における各経路、及び対向車両３００の移動（図１４における３００（１）、図１５における３００（２）、図１６における３００（３）参照）とともに変化する移動障害物コスト領域Ｐobs2（図１４におけるＰobs2(1)、図１５におけるＰobs(2)、図１６におけるＰobs(3)参照）における各経路（各経路上のウエイポイントＷＰ）において非常に高いコストを表す。

【0065】

なお、経路設計において、障害物コストマップ情報ＣＭＰobs（静止障害物コスト領域Ｐobs1、移動障害物コスト領域Ｐobs2）が、ベースコストマップ情報ＣＭＰbase、譲り合いコストマップ情報ＣＭＰcom、及び道交法コストマップ情報ＣＭＰlowより高い優先度を有している。このため、多層コストマップ情報ＣＭＰmltを示す図１４、図１５及び図１６において、コストの特別に高い静止障害物コスト領域Ｐobs1及び移動障害物コスト領域Ｐobs2が、それより低いコストの左ベースコスト領域Ｐbase1及び右ベースコスト領域Ｐbase2と譲り合いコスト領域Ｐcomとの重なり領域base2/comより優先的に表されている。

【0066】

走行経路設計装置１０における経路設計モジュール１８は、図１４、図１５及び図１６のように変化する多層コストマップ情報ＣＭＰmltにて表される対象車両１００の走行のコストに基づいて、道路Ｗにおけるより低いコストのウェイポイントＷＰをつないだ経路を対象車両１００が走行すべき経路Ｒdrとして決定する。

【0067】

図１４に示すウェイポイントＷＰnに位置する対象車両１００（ｎ）が走行すべき経路として、図１４とともに図１５及び図１６に示すように、それぞれコストの非常に高い静止した物体２００を囲む静止障害物コスト領域Ｐobs1と走行する対向車両３００（３００（１）、３００（２）、３００（３））を囲む移動障害物コスト領域Ｐobs(1)、Ｐobs(2)、Ｐobs(3)とを避けるように、より低いコストのウェイポイントＷＰn+1（経路Ｒ0上）、ＷＰn+2（経路Ｒ0上）、ＷＰn+3（経路Ｒ-1上）及びＷＰn+4（経路Ｒ-1）をつなぐ経路Ｒdrが決定される。対象車両１００（ｎ＋４）が位置するウェイポイントＷＰn+4の脇を対向車両３００が通過するまで、対象車両１００（ｎ）が走行すべき経路として前記経路Ｒdrが維持される。

【0068】

そして、対向車両３００がウェイポイントＷＰn+4の脇を通過した後、そのウェイポイントＷＰn+4に位置する対象車両１００（ｎ＋４）の前方所定範囲には対向車両３００が存在することなく静止した物体２００しか存在しない。このような状況において、その対象車両１００（ｎ＋４）が走行すべき経路として、例えば、前述した図１０に示すような障害物コスト領域Ｐobs（図１６における静止障害物コスト領域Ｐobs1）を避けるように延びる新たな経路Ｒdrを決定することができる。

【0069】

車両走行制御装置５０（図１参照）における運転制御部３０は、地図情報及び、ＧＰＳユニット２２、車両センサ２３、カメラ装置２４、レーダ装置２５及びセンサ群２６からの各種情報に基づいて、上述したように走行経路設計装置１０により決定された目的地に続く道路Ｗにおける経路Ｒdrを走行するように、対象車両１００の操舵機構３１、アクセル機構３２、及び制動機構３３を制御（対象車両１００の運転制御）する。その結果、例えば、目的地に続く道路Ｗにおいて、図１０に示すような経路Ｒdrが決められると、ウェイポイントＷＰnの対象車両１００は、前方所定範囲に存在する物体２００を避けるように、当該道路Ｗを前記経路Ｒdrに沿って走行する。また、例えば、目的地に続くＷにおいて、図１４、図１５及び図１６に示すように経路Ｒdrが決められると、ウェイポイントＷＰnの対象車両１００は、当該道路Ｗを前記経路Ｒdrに沿って、物体２００より手前のウェイポイントＷＰn+4まで走行する。そして、その時点で、経路Ｒdrが維持されるので、対象車両１００は、その経路Ｒdrの終端点であるウェイポイントＷＰn+4で停止した状態となる。その後、対向車両３００がウェイポイントＷＰn+4の脇を通過して、物体２００（静止障害物コスト領域Ｐobs1）を避ける新たな経路（例えば、図１０参照）が決定されると、対象車両１００がその新たに決定された経路に沿って走行するように当該対象車両００の運転制御（操舵制御、アクセル制御、制動制御）が行われる。

【0070】

上述したような車両走行制御装置５０における走行経路設計装置１０によれば、実際の道路Ｗ上の対象車両１００が走行すべき経路を決めるために考慮すべき要素が多数（目的地までのルート、キープレフトのルール、譲り合いのルール、道路交通規則に規定されたルール、前方障害物の状況等）あったとしても、目的地に続く道路Ｗに設定された複数の経路（Ｒ-2～Ｒ+4）のそれぞれにおける対象車両１００の行動（走行等）のコストを表すコストマップ情報ＣＭＰという統一的な情報に基づいてその道路における対象車両の走行すべき経路が決定されるので、当該対象車両１００の走行経路をより効率的に決めることができる。

【0071】

また、そのような走行経路設計装置１０を用いた車両走行制御装置５０によれば、上記のように効率的に決めることのできた経路Ｒdrを対象車両１００が目的地に向けて走行するように当該対象車両１００を制御することができる。

【0072】

ところで、例えば、図１７に示すような道路及び車両の状況を想定することができる。

【0073】

図１７において、道路ＷＡに道路ＷＢが交差点ＩＮＴにおいて斜めに交差している。道路ＷＡ及び道路ＷＢのそれぞれは、車両（四輪自動車）がすれ違うことができる程度の幅を有していない。対象車両１００が走行すべき目的地までの道路は、道路ＷＡから交差点ＩＮＴを右折して道路ＷＢに入り、その道路ＷＢを通って前記目的地まで続く。対象車両１００が道路ＷＡを交差点ＩＮＴに向かって走行するとともに、道路ＷＢを車両３００が交差点ＩＮＴに向かって走行する状況である。なお、道路ＷＡ及び道路ＷＡのそれぞれには、前述した例と同様に、複数の経路Ｒ-2～Ｒ+4が設定されており、各経路には、ある間隔をもって配列されるウェイポイントＷＰが設定されている（図３参照）。

【0074】

走行経路設計装置１０では、上記のような状況において、一体となってコストマップ取得部を構成するコスト演算モジュール１２及びコストマップジェネレータ１３は、図１８に模式的に示すようなベースコストマップ情報ＣＭＰbase、図１９に模式的に示すような譲り合いコストマップ情報ＣＭＰcom、及び図２０に示すような道交法コストマップ情報ＣＭＰlowを生成する。

【0075】

図１８に示すベースコストマップ情報ＣＭＰbaseは、センターラインの無い道路ＷＡにおいて、交差点ＩＮＴまでは、歩行者の通りを確保しつつ対象車両１００のキープレフトの走行を促すように、交差点ＩＮＴに向かって左側の所定幅となる左ベースコスト領域ＰＡbase1のコスト（各ウェイポイントＷＰのコスト）と、交差点ＩＮＴに向かって右側の前記左ベース領域ＰＡbase1より広い所定幅となる右ベースコスト領域ＰＡbase2のコスト（各ウエイポイントＷＰのコスト）と、目的地に向かう道路ではない道路ＷＡの交差点ＩＮＴを越えた目的地方向外ベースコスト領域ＰＡbase3のコストと、が比較的高くなるように決められる。また、前記ベースコストマップ情報ＣＭＰbaseは、センターラインの無い道路ＷＢにおいて、歩行者の通りを確保しつつ対象車両１００のキープレフトの走行を促すように、交差点ＩＮＴから目的地に向かって左側の所定幅となる左ベースコスト領域ＰＢbase1のコスト（各ウェイポイントＷＰのコスト）と、目的地に向かって右側の前記左ベース領域ＰＢbase1より広い所定幅となる右ベースコスト領域ＰＢbase2のコスト（各ウェイポイントＷＰのコスト）と、が比較的高くなるように決められる。

【0076】

図１９に示す譲り合いコストマップ情報ＣＭＰcomは、センターラインの無い道路ＷＡにおいて、右側の領域を塞いで対向移動体の移動（例えば、自転車、オートバイ等の二輪車）を遮らないような対象車両１００の走行を促すために、右側の所定幅となる譲り合いコスト領域ＰＡcomのコスト（各ウェイポイントＷＰでのコスト）が比較的高くなるように決められている。また、前記譲り合いコストマップ情報ＣＭＰcomは、道路ＷＢにおいて、交差点ＩＮＴから離れる方向に向かって右側の所定幅となる譲り合いコスト領域ＰＢcomのコスト（各ウェイポイントＷＰのコスト）が比較的高くなるように決められる。

【0077】

図２０に示す道交法コストマップ情報ＣＭＰlowは、交差点ＩＮＴ内での停止が道交法違反となることから、交差点ＩＮＴにおける交差点道交法コスト領域Ｐint/lowでの停車のコストが非常に高くなるように決められる。また、交差点ＩＮＴを除くセンターラインの無い道路ＷＡ及び道路ＷＢのそれぞれにおいて、対象車両１００の走行に対して特に道交法に基づいた規制が無いとして、交差点ＩＮＴを除く道路ＷＡ及び道路ＷＢが比較的低いコストとなるように前記道交法コストマップ情報ＣＭＰlowは決められる。

【0078】

また、走行経路設計装置１０では、図１７に示すような道路及び車両の状況において、一体となってコストマップ取得部を構成する障害物衝突シミュレータ１４及び障害物コストマップジェネレータ１５は、例えば、図１７に示す状況の道路ＷＡ及び道路ＷＢに対して、例えば、移動する対向車両３００（３００（１）、３００（２）、３００（３））の位置に応じて、図２１のように変化する障害物コストマップ情報ＣＭＰobsを生成し得る。

【0079】

図２１において、例えば、道路ＷＢを交差点ＩＮＴに向かい、左折しながら交差点ＩＮＴを通過し、道路ＷＡに進入して道路ＷＡを対象車両１００に向かう方向に進む車両３００（３００（１）、３００（２）、３００（３））が存在する状況において、道路ＷＡ及び道路ＷＢのそれぞれに設定される複数の経路Ｒ-2～Ｒ+4のそれぞれを目的地に向かって（ＷＡ→ＩＮＴ→ＷＢ）走行する車両が前記車両３００に衝突するか否かがシミュレートされる。そのシミュレーションから、どの経路を走行する車両も、前記車両３００に衝突するという予測結果（シミュレーション結果）が得られる。そのような予測結果に基づいて、道路ＷＢを交差点ＩＮＴに向かう状態の車両３００（１）を囲む第１移動障害物コスト領域Ｐobs(1)のコスト、この第１移動障害物コスト領域Ｐobs(1)に続き、左折しながら交差点ＩＮＴを通過する状態の車両３００（２）を囲む第２移動障害物コスト領域Ｐobs(2)のコスト、及びその第２移動障害物コスト領域Ｐobs(2)に続き、道路ＷＡに進入して道路ＷＡを対象車両１００に向かう方向に進む３００（３）を囲む第３移動障害物コスト領域Ｐobs(3)のコストが特別高くなるような障害物コストマップ情報ＣＭＰobsが生成され得る。

【0080】

図１８に示すベースコストマップ情報ＣＭＰbase、図１９に示す譲り合いコストマップ情報ＣＭＰcom、図２０に示す道交法コストマップ情報ＣＭＰlow、及び図２１に示す障害物コストマップ情報ＣＭＰobsで構成される多層コストマップ情報ＣＭＰmltは、図２２に模式的に示すように構成される。図２２において、多層コストマップ情報ＣＭＰmltは、車両３００（３００（１）、３００（２）、３００（３））の移動とともに変化する第１移動障害物コスト領域Ｐobs(1)、第２移動障害物コスト領域Ｐobs(２)、及び第３移動障害物コスト領域Ｐobs(3)における各経路（各経路上のウェイポイントＷＰ）において非常に高いコストを表す。

【0081】

なお、経路設計において、障害物コストマップ情報ＣＭＰobsが、ベースコストマップ情報ＣＭＰbase、譲り合いコストマップ情報ＣＭＰcom、及び道交法コストマップ情報ＣＭＰlowより高い優先度を有している。このため、前述した例（図１４、図１５、図１６参照）と同様に、多層コストマップＣＭＰmltを示す図２２において、コストの特別に高い第１移動障害物コスト領域Ｐobs(1)、第２移動障害物コスト領域Ｐobs(２が)及び第３移動障害物コスト領域Ｐobs(3)は、より低いコストの他の領域より優先的に表示されている。

【0082】

ここで、走行経路設計装置１０における経路設計モジュール１８は、図２２に示すように変化する多層コストマップ情報ＣＭＰmltにて表される対象車両１００の行動のコストに基づいて、目的地に向かう道路上の経路を決定することができない。即ち、道路ＷＡ、交差点ＩＮＴ、及び道路ＷＢを通って目的地に向かう道路では、対象車両１００が車両３００に衝突しない経路を決定することができない。また、対象車両１００が交差点ＩＮＴの手前で停止していると、道路ＷＢから交差点ＩＮＴを左折して道路ＷＡに進入する対向車両３００がその対象車両１００に衝突してしまう。

【0083】

そこで、他の経路を決定するために、複数の経路のそれぞれを走行する車両の更に異なる走行態様をもって車両３００との衝突の有無をシミュレーションすることが考えられる。しかし、対象車両１００の走行に際してリアルタイムで経路を決定する際に、各経路を走行する車両の更に異なる走行態様を考慮するために多くのシミュレーションが必要となってしまう。一般に、様々な障害物が存在する環境（物体情報で表される）でその障害物の移動経路を予測して、その障害物が道路Ｗに設定された複数の経路それぞれを走行する車両と衝突するか否かの判断は、大量なシミュレーションが必要となり、データ処理の負担が膨大なものになり得る。このような点を考慮して、走行経路設計装置１０は、図２に示すように、機械学習経験モジュール１６及び行動コストマップジェネレータ１７を備えている。

【0084】

機械学習経験モジュール１６は、種々の状況の道路における種々の物体（障害物、車両等）の状況のもとでの適正な車両の走行態様を決めるための機械学習処理の過程において経験的に得られている車両の行動としての走行態様に係る情報を保持（例えば、記憶部に記憶）している。なお、このような情報を外部システムからネットワーク及び無線システムを介して取得することもできる。

【0085】

機械学習とは、コンピュータ（機械）によってあるアルゴリズムに従って大量のデータを解析してその大量のデータの背景にあるルールを獲得する処理である。その機械学習処理として、例えば、強化学習処理が知られている。この強化学習処理は、試行錯誤を通してある環境において「価値を最大化するような行動」を学習するものである。具体的には、図２３に示すように、エージェント（Agent）が、ある環境（Environment）での行動（Action）を方策（ポリシー）に基づいて決定する。その行動は環境に影響を与え、その行動に影響されて変化した環境からその行動が良かったのかが評価される。その評価結果としての報酬（Reward）がエージェントに与えられる。その報酬に基づいてエージェントにおける方策（ポリシー）が更新される。以後、方策に基づいたエージェントの行動の決定、その行動により影響される環境での当該行動の評価（報酬）、その評価結果に基づいた方策の更新が順次繰り返され、最終的に得られる報酬（評価）が最大となるように順次方策が更新されていく（学習される）。このような学習により得られたエージェント（方策）に基づいて、ある環境下での行動を決定するための装置を構築することができる。

【0086】

道路や物体（移動体、固定物、標識、信号機）を含む様々な環境のもとで車両の適正な行動としての走行態様を得るための強化学習処理において、様々な失敗例や成功例が得られる。例えば、図１７に示す環境のように、互いに交差するそれぞれ車両がすれ違うことができる程度の幅を有していない道路ＷＡと道路ＷＢにおいて、交差点ＩＮＴを右折して道路ＷＢに進もうとする対象車両１００が道路ＷＡを交差点ＩＮＴに向かって走行するとともに、他の車両３００が道路ＷＢを道路ＷＡの対象車両１００の方向に左折する意思（方向指示）をもって交差点ＩＮＴに向かって走行する状況（環境）のもとでの適正な対象車両１００の走行態様を決めるための強化学習処理では、例えば、図２４Ａ、図２４Ｂ及び図２４Ｃのそれぞれに示す失敗例や、図２４Ｄに示すような成功例が得られ得る。

【0087】

図２４Ａに示す例では、道路ＷＡを走行する対象車両１００が交差点ＩＮＴの手前で停止する。この場合、道路ＷＢを走行する他の車両３００が交差点ＩＮＴを左折して道路ＷＡに進むことができず、対象車両１００と他の車両３００とがお見合い状態になってしまう（失敗）。図２４Ｂに示す例では、道路ＷＡを走行する対象車両１００が交差点ＩＮＴ内で停止し、道路ＷＢから交差点ＩＮＴを左折して道路ＷＡに進もうとする他の車両３００に道を譲る。この場合、対象車両１００の交差点ＩＮＴ内での停止が道路交通法違反になってしまう（失敗）。図２４Ｃに示す例では、道路ＷＡを走行する対象車両１００が交差点ＩＮＴを右折して道路ＷＢに進もうとする。この場合、道路ＷＢが車両がすれ違うことができる程度の幅を有していないので、対象車両１００は、道路ＷＢから交差点ＩＮＴに向かう他の車両３００に衝突してしまう（失敗）。

【0088】

一方、図２４Ｄに示す例では、道路ＷＡを走行する対象車両１００が交差点ＩＮＴを通り越して停止（退避）する。この場合、道路ＷＢを走行する他の車両３００が交差点ＩＮＴを左折して道路ＷＡを進むことができる（成功）。更に、この場合、対象車両１００は交差点ＩＮＴの手間まで後進し（戻り）、その後、交差点ＩＮＴを右折して道路ＷＢを進むことができる（成功）。

【0089】

機械学習経験モジュール１６は、前述したように、種々の状況の道路における種々の物体の状況のもとでの適正な車両の走行態様を決めるための機械学習処理の過程において経験的に得られている車両の行動としての走行態様（成功例、失敗例）に係る情報を保持している。その走行態様に係る情報として、例えば、前記強化学習処理にて得られた、図２４Ａに示すような状況においける失敗例としての対象車両１００の交差点ＩＮＴ手前での停止行動（走行態様）の情報、図２４Ｂに示すような状況における失敗例としての対象車両１００の交差点ＩＮＴ内での停止行動（走行態様）の情報、図２４Ｃに示すような状況における失敗例としての対象車両１００の交差点ＩＮＴを右折して道路ＷＢを進む行動（走行態様）の情報、及び図２４Ｄに示すような状況における成功例としての対象車両１００の交差点ＩＮＴを越えての停止（退避）行動（走行態様）の情報を含み得る。

【0090】

機械学習経験モジュール１６は、情報収集部１１によって収集される、地図情報、ＧＰＳユニット２２、車両センサ２３、カメラ装置２４、レーダ装置２５及びセンサ群２６からの信号及び情報に基づいて、対象車両１００の前方所定範囲における道路の状況を表す前方道路情報を生成する（前方道路状況取得部の機能）とともに、その対象車両１００の前方所定範囲にける物体の状況を表す前方物体情報を生成する（前方物体状況取得部の機能）。例えば、図１７に示す道路及び物体（車両３００）の状況において、道路ＷＡを走行する対象車両１００から交差点ＩＮＴを通した道路ＷＢの見通しが良い場合、カメラ装置３００からの画像情報（前方物体情報）に基づいて、道路ＷＢを左折の方向指示を行いつつ交差点ＩＮＴに向かう車両３００を認識することができる。また、図１７に示す状況において、交差点ＩＮＴにカーブミラーが設置されている場合、カメラ装置２４からの車両３００が映るそのカーブミラーを含む画像情報（前方物体情報）に基づいて、道路ＷＢを左折の方向指示を行いつつ交差点ＩＮＴに向かう車両３００を認識することができる。

【0091】

図１７に示す状況では、例えば、前記前方道路状況は、「互いに交差（交差点ＩＮＴ）するそれぞれ車両がすれ違うことができる程度の幅を有していない道路ＷＡと道路ＷＢとが存在する」いう対象車両１００の前方所定範囲の道路の状況を表す。また、前記前方物体情報は、「車両３００が道路ＷＢを左折する方向指示を行いつつ交差点ＩＮＴに向かっている」という対象車両１００の前方所定範囲における物体（車両３００）の状況を表す。そして、機械学習経験モジュール１６は、前述したように保持している種々の状況の道路における種々の物体（障害物、車両等）の状況のもとでの適正な車両の走行態様を決めるための強化学習処理（機械学習処理）の過程において経験的に得られている車両の様々な走行態様に係る情報から、特に、前記前方道路状況にて表される状況の道路（図１７参照）における前記前方物体情報にて表される車両３００の状況（図１７参照）のもとでの車両（対象車両１００）の走行態様に係る情報を探索する。その結果、例えば、図２４Ａ～図２４Ｄに示すような失敗例に係る走行態様の情報や成功例に係る走行態様の情報を得ることができる。

【0092】

行動コストマップジェネレータ１７（図２参照：行動コストマップ生成部）は、機械学習経験モジュール１６にて得られた前記強化学習処理の過程において経験的に得られている車両の行動としての走行態様に基づいて、具体的には、図２４Ａ～図２４Ｄに示すような対象車両１００の行動としての走行態様に基づいて、道路ＷＡ及び道路ＷＢのそれぞれに設定された複数の経路のそれぞれにおける対象車両１００の行動のコストを表す行動コストマップ情報を生成する。図１７に示す道路及び物体の状況において生成される行動コストマップ情報ＣＭＰactは、例えば、図２５に模式的に示される。この行動コストマップ情報ＣＭＰactは、交差点ＩＮＴの領域と道路ＷＡにおける交差点ＩＮＴの対象車両１００の進行方向直前領域とを含む交差点行動領域Ｐact1における各経路（各経路上のウェイポイントＷＰ）において停止に係る高いコストを表すとともに、道路ＷＡにおける交差点ＩＮＴを越えての移動を規制する目的地方向外行動領域Ｐact2における各経路（各経路上のウェイポイントＷＰ）及び交差点ＩＮＴから続く道路ＷＢへの移動を規制する目的地方向行動領域Ｐact3における各経路（各経路上のウェイポイントＷＰ）のそれぞれにおいて非常に高いコストを表す。

【0093】

図２２に示す多層コストマップ情報ＣＭＰmlt（ベースコストマップ情報ＣＭＰbase、譲り合いコストマップ情報ＣＭＰcom、道交法コストマップ情報ＣＭＰlow、障害物コストマップＣＭＰobs）に基づいて図１７に示す状況における対象車両１００が走行すべき経路を決めることができなかった経路設計モジュール１８は、図２５に示す行動コストマップ情報ＣＭＰactに基づいて対象車両１００が走行すべき経路を決める。具体的には、図２６に示すように、ウェイポイントＷＰnに位置する対象車両１００（ｎ）の走行すべき経路が、停止コストの高い交差点行動領域Ｐact1内で停止することなく、また、コストの非常に高い道路ＷＡの目的地方向外行動領域Ｐact2や道路ＷＢの目的地方向行動領域Ｐact3に進入することなく、交差点ＩＮＴを越えるように、経路Ｒ0上のウェイポイントＷＰnから、それぞれ同じく経路Ｒ0上のウェイポイントＷＰn+1、ＷＰn+2、ＷＰn+3、ＷＰn+4、ＷＰn+5、ＷＰn+6、ＷＰn+7、ＷＰn+8、及び交差点ＩＮＴを越えたウェイポイントＷＰn+9をつないでなる経路Ｒdr1に決められる。

【0094】

車両走行制御装置５０（図１参照）における運転制御部３０は、前述したのと同様に、地図情報及び、ＧＰＳユニット２２、車両センサ２３、カメラ装置２４、レーダ装置２５及びセンサ群２６からの各種情報に基づいて、走行経路設計装置１０（経路設計モジュール１８）により得られた前記経路Ｒdr1を走行するように、対象車両１００の操舵機構３１、アクセル機構３２、及び制動機構３３を制御（対象車両１００の運転制御）する。その結果、道路ＷＡにおいて、図２６に示すようにウェイポイントＷＰnの対象車両１００（ｎ）は、道路ＷＡを前記経路Ｒdr1のウェイポイントＷＰn+1（対象車両１００（ｎ＋１））から順次ウェイポイントＷＰをたどるように、交差点ＩＮＴを越えたウェイポイントＷＰn+9（対象車両１００（ｎ＋９））まで走行する。以後、経路Ｒdr1が維持されている間、対象車両１００（１００（ｎ＋９））は、その経路Ｒdr1の終端点であるウェイポイントＷＰn+9で停止した状態を維持する。

【0095】

その後、カメラ装置２４及びレーダ装置２５からの情報に基づいて、図２７に示すように、車両３００が道路ＷＢから交差点ＩＮＴを通って道路ＷＡを進むことが認識されると、経路設計モジュール１８は、前記行動コストマップ情報ＣＭＰactに基づいて対象車両１００が走行すべき経路を決める。具体的には、図２８に示すように、ウェイポイントＷＰn+9に位置する対象車両１００（ｎ＋９）の走行すべき経路が、停止コストの高い交差点行動領域Ｐact1で停止することなく、また、コストの非常に高い道路ＷＢの目的地方向行動領域Ｐact3に進入することなく、交差点ＩＮＴを超えるように、経路Ｒ0上のウェイポイントＷＰn+9から、それぞれ同じく経路Ｒ0上のウェイポイントＷＰn+10、ＷＰn+11、ＷＰn+12、ＷＰn+13、ＷＰn+14、ＷＰn+15、ＷＰn+16、及び交差点ＩＮＴを超えたウェイポイントＷＰn+17をつないでなる経路Ｒdr2に決められる。

【0096】

すると、車両走行制御装置５０（図１参照）における運転制御部３０は、前述したのと同様に、地図情報及び、ＧＰＳユニット２２、車両センサ２３、カメラ装置２４、レーダ装置２５及びセンサ群２６からの各種情報に基づいて、決定された前記経路Ｒdr2を後進走行するように、対象車両１００の操舵機構３１、アクセル機構３２、及び制動機構３３を制御（対象車両１００の運転制御）する。その結果、道路ＷＡにおいて、図２８に示すように、ウェイポイントＷＰn+9の対象車両１００（ｎ＋９）は、道路ＷＡを前記経路Ｒdr2のウェイポイントＷＰ順次をたどるように、交差点ＩＮＴを越えたウェイポイントＷＰn+17（対象車両１００（ｎ＋１７））まで後進走行する。以後、経路Ｒdr2が維持されている間、対象車両１００（１００（ｎ＋１７））は、その経路Ｒdr2の終端点であるウェイポイントＷＰn+17で停止した状態を維持する。

【0097】

対象車両１００（１００（ｎ＋１７））がウェイポイントＷＰn+17に達した時点で、道路ＷＢを交差点ＩＮＴに向かって進んでいた車両３００（障害物）は既に存在しない。このような状況において、経路設計モジュール１８は、前記行動コストマップ情報ＣＭＰact（図２５参照）に代えて、図１８に示すように決められたベースコストマップ情報ＣＭＰbase、図１９に示すように決められた譲り合いコストマップ情報ＣＭＰcom、及び図２０に示すように決められた道交法コストマップ情報ＣＭＰlowにより構成される多層コストマップ情報ＣＭＰmltに基づいて、対象車両１００（１００（１７））の走行すべき経路Ｒdr3を決める。具体的には、図２９に示すように、走行経路Ｒdr3が決められる。

【0098】

図２９において、対象車両１００（ｎ＋１７）が位置する道路ＷＡにおける経路Ｒ0上のウェイポイントＷＰn+17から、より低いコストのウェイポイントＷＰを通るとともに、停止コストの高い交差点ＩＮＴの交差点道交法領域Ｐint/lowで終端とならないように、道路ＷＡにおける経路Ｒ0上のウェイポイントＷＰn+18及びＷＰn+19、交差点ＩＮＴ（道交法領域Ｐing/low）内のウェイポイントＷＰn+20及びＷＰn+21、更に道路ＷＢにおける経路Ｒ0上のウェイポイントＷＰn+22及びＷＰn+23をつなぐ経路Ｒdr3が、当該対象車両１００（ｎ＋１７）が走行すべき経路として決定される。

【0099】

そして、運転制御部３０は、前述したのと同様に、地図情報及び、ＧＰＳユニット２２、車両センサ２３、カメラ装置２４、レーダ装置２５及びセンサ群２６からの各種情報に基づいて、決定された前記経路Ｒdr3を走行するように、対象車両１００の操舵機構３１、アクセル機構３２、及び制動機構３３を制御（対象車両１００の運転制御）する。その結果、ウェイポイントＷＰn+17の対象車両１００（ｎ＋１７）は、前記経路Ｒdr3のウェイポイントＷＰをたどるようにして、道路ＷＡを進んで交差点で右折して道路ＷＢを通って目的地に向かうように走行する。

【0100】

以後、同様に、走行経路設計装置１０が、ある周期をもって、その時点で得られる多層コストマップ情報ＣＭＰmltまたは行動コストマップＣＭＰactに基づいて、より低いコストのウェイポイントＷＰをつなぐ経路を対象車両１００の走行すべき経路Ｒdrとして決定する。そして、運転制御部３０が、走行経路設計装置１０にて得られた経路Ｒdrを走行するように対象車両１００の運転制御（操舵機構３１、アクセル機構３２及び制動機構３４の制御）を行う。

【0101】

上述した走行経路設計装置１０によれば、複数の経路のそれぞれを走行する車両の更に異なる多くの走行態様（多くの要素）をもって車両３００との衝突の有無をシミュレーションすることなく、適正な車両の走行態様を決めるための強化学習処理（機械学習処理）の過程において経験的に得られている車両の行動としての走行態様（図２４Ａ～図２４Ｄ参照）に基づいて生成された行動コストマップ情報ＣＭＰactを用いて対象車両１００が走行すべき経路が決められるので、より効率的にその経路を決めることができる。

【0102】

なお、上述した道交法コストマップ情報ＣＭＰlowは、前述したものに限定されず、道交法（道路交通法）で定められる種々の規制に基づいたコストを表すことができる。例えば、一時停止の標識が設置された道路の停止線の手前における通過コストを高く（停止コストを低く）、信号機の設置場所においてその信号機が「赤」のときに通過コストをきわめて高く（停止コストを低く）、信号機が「青」の時に通過コストを低く、信号機が「黄」のときに通過コストを比較的高く、また、救急車両が後方から近づく状況では、緊急車両が走行する経路の走行コストを高く、等するように道交法コストマップ情報ＣＭＰlowを決めることができる。

【0103】

コストマップ情報は、前述したベースコストマップ情報ＣＭＰbase、譲り合いコストマップ情報ＣＭＰcom、道交法コストマップ情報ＣＭＰlow、障害物コストマップ情報ＣＭＰobsに限定されない。道交法以外の道路交通規則、譲り合い以外の走行マナー等、種々の基準に基づいて車両行動についてのコストを表すコストマップ情報を用いることができる。

【0104】

前述した実施の形態では、走行経路設計装置１０は、対象車両１００に搭載されていたが、これに限定されない。走行経路設計装置１０は、対象車両１００以外の場所、例えば、クラウド上に配置することも可能である。この場合、目的地ルート情報、地図情報をはじめ、対象車両１００に搭載されたＧＰＳユニット２２、車両センサ２３、カメラ装置２４、レーダ装置２５及びセンサ群２６からの信号及び情報は、無線通信及びネットワークを介して対象車両１００から走行経路設計装置１０に提供することができ、また、走行経路設計装置１０にて得られた経路の情報も、無線通信及びネットワークを介して対象車両１００の運転制御部３０に提供することができる。

【0105】

以上、本発明の実施の形態を説明したが、この実施の形態や各部の変形例は、一例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。上述したこれら新規な実施の形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。

【産業上の利用可能性】

【0106】

本発明に係る走行経路設計装置は、車両の走行経路をより効率的に決めることのできるという効果を有し、対象車両の道路における走行経路を設計する走行経路設計装置として有用である。

【符号の説明】

【0107】

１０ 走行経路設計装置
１１ 情報収集部
１２ コスト演算モジュール
１３ コストマップジェネレータ
１４ 障害物衝突シミュレータ
１５ 障害物コストマップジェネレータ
１６ 機械学習経験モジュール
１７ 行動コストマップジェネレータ
１８ 経路設計モジュール
２１ 地図情報格納部
２２ ＧＰＳユニット
２３ 車両センサ
２４ カメラ装置
２５ レーダ装置
２６ センサ群
３０ 運転制御部
３１ 操舵機構
３２ アクセル機構
３３ 制動機構

【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】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】

【図20】

【図21】

【図22】

【図23】

【図24A】

【図24B】

【図24C】

【図24D】

【図25】

【図26】

【図27】

【図28】

【図29】