特開 2024-37589 車両の運転支援装置

(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】P2024037589

(43)【公開日】2024-03-19

(54)【発明の名称】車両の運転支援装置

(51)【国際特許分類】

   B60W 30/095 20120101AFI20240312BHJP

   G08G 1/16 20060101ALI20240312BHJP

   B60W 40/06 20120101ALI20240312BHJP

   G06T 7/00 20170101ALI20240312BHJP

   G06V 10/70 20220101ALI20240312BHJP

【ＦＩ】

B60W30/095

G08G1/16 C

B60W40/06

G06T7/00 650A

G06V10/70

【審査請求】未請求

【請求項の数】3

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022142522

(22)【出願日】2022-09-07

(71)【出願人】

【識別番号】000005348

【氏名又は名称】株式会社ＳＵＢＡＲＵ

(74)【代理人】

【識別番号】110002907

【氏名又は名称】弁理士法人イトーシン国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】原田 玲央

(72)【発明者】

【氏名】佐藤 聖也

(72)【発明者】

【氏名】倉持 拓明

(72)【発明者】

【氏名】間庭 宏貴

(72)【発明者】

【氏名】宗村 亘

(72)【発明者】

【氏名】向井 成樹

(72)【発明者】

【氏名】高橋 和志

【テーマコード（参考）】

3D241

5H181

5L096

【Ｆターム（参考）】

3D241BA31

3D241CC02

3D241CC08

3D241CC17

3D241CD09

3D241CE06

3D241DA13Z

3D241DA23Z

3D241DA39Z

3D241DB02Z

3D241DB05Z

3D241DB12Z

3D241DC33Z

5H181AA01

5H181BB04

5H181CC04

5H181CC12

5H181CC14

5H181LL01

5H181LL09

5L096BA04

5L096FA02

5L096FA66

5L096FA69

(57)【要約】

【課題】道路上に複数のリスク領域が存在する場合にも、各リスク領域に対して最適な回避経路を策定することができる車両の運転支援装置を提供する。
【解決手段】運転支援装置１は、走行＿ＥＣＵ１４において、複数の小物体を包含するリスク領域Ａｒを設定し、リスク領域Ａｒ内における小物体の分布状態に基づいてリスク領域ＡｒのリスクレベルＬを設定し、リスク領域Ａｒから受けるリスクを回避するための経路候補Ｒｉを複数パターン設定し、経路候補Ｒｉ毎に経路評価値Ｅｓｕｍを算出し、経路評価値Ｅｓｕｍが最適となる経路候補Ｒｉを自車走行経路（回避経路）として設定する。その際、走行＿ＥＣＵ１４は、経路候補Ｒｉに沿って移動する自車両Ｍの位置を設定距離ｘ毎に算出し、自車両Ｍがリスク領域Ａｒを通過する位置に存在する毎に、リスク領域ＡｒのリスクレベルＬに応じて経路評価値Ｅｓｕｍを減少させる。
【選択図】図１７

【特許請求の範囲】

【請求項1】

自車両の前方に存在する物体を認識する物体認識手段と、
前記物体の周囲に複数の小物体が存在するとき、前記複数の小物体を包含するリスク領域を設定するリスク領域設定手段と、
前記リスク領域内における前記小物体の分布状態に基づいて前記リスク領域のリスクレベルを設定するリスクレベル設定手段と、
前記リスク領域から受けるリスクを回避するための経路候補を複数パターン設定する経路候補設定手段と、
前記経路候補毎に経路評価値を算出する経路評価値算出手段と、
前記経路評価値が最適となる前記経路候補を自車走行経路として設定する自車走行経路設定手段と、を備え、
前記経路評価値算出手段は、前記経路候補に沿って移動する前記自車両の位置を設定距離毎に算出し、前記自車両が前記リスク領域を通過する位置に存在する毎に、前記リスク領域の前記リスクレベルに応じて前記経路評価値を減少させることを特徴とする車両の運転支援装置。

【請求項2】

前記経路評価値算出手段は、前記リスク領域が複数存在する場合には互いの前記リスク領域を結ぶ最短直線を設定し、前記自車両が前記最短直線を通過する位置に存在する毎に前記経路評価値を増加させることを特徴とする請求項１に記載の車両の運転支援装置。

【請求項3】

前記経路評価値算出手段は、前記経路候補について前記設定距離毎に傾きを算出し、前記設定距離毎の前記傾きの合算値が大きいほど前記経路評価値を減少させることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の車両の運転支援装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、自車前方のリスク領域をリアルタイムで認識してドライバの運転支援を行う車両の運転支援装置に関する。

【背景技術】

【0002】

近年、自動車等の車両においては、ドライバの運転操作の負担を軽減するとともに、安全性の向上を実現することを目的として、ドライバの運転操作を支援するための運転支援装置が実用化されている。この運転支援装置による運転支援制御は、基本的には、追従車間距離制御（ＡＣＣ：Adaptive Cruise Control）機能と車線中央維持（ＡＬＫＣ：Active Lane Keep Centering）制御機能等とを備えることによって実現される。

【0003】

このような運転支援制御を実現するためには、自車両の走行環境情報をリアルタイムで認識する必要がある。自車両の走行環境情報には、一般に、自車走行路上を走行する先行車情報の他、自車両と衝突する可能性がある停止車両等のような、自車両に対して所定のリスクを有する物体の情報（以下、「リスク情報」と称する）が含まれる。

【0004】

従って、運転支援制御をより安全に行うためには、走行環境情報に含まれるリスク情報をより詳細に認識することが望ましい。例えば、リスク情報については、自車両と衝突する可能性の高い物体のみならず、車輪のスリップやバースト等を誘発するような物体についても認識することが望ましい。これに対し、例えば、特許文献１には、赤外線サーモグラフィからの第１の検出情報が入力され、且つ、道路の路面が平坦性のある路面であることを検出するレーダ部又はソナー部からの第２の検出情報が入力されると共に、第１の検出情報に基づいて所定面積以上の凍結領域が検出され、且つ、凍結領域が第２の検出情報に基づいて検出された平坦性がある路面上に存在するときに、凍結路面領域についての情報を表示部に表示する車両用表示装置が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特開２０１９－６７０１８号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

ところで、例えば、路面上に複数のリスク情報が存在する場合において、安全且つ乗員に違和感の少ない運転支援制御を行うためには、自車両が各リスク領域から受ける影響を抑制しつつ、過剰な操舵介入の少ない自然な回避経路を策定する必要がある。

【0007】

しかしながら、各リスク領域が自車両に及ぼすリスクは一様でなく、しかも、道路上における各リスク領域の配置も様々である。従って、道路上に複数のリスク領域が存在する場合に、各リスク領域に対して最適な回避経路を一義的に策定することは困難となる。

【0008】

本発明は、道路上に複数のリスク領域が存在する場合にも、各リスク領域に対して最適な回避経路を策定することができる車両の運転支援装置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】

【0009】

本発明の一態様による車両の運転支援装置は、自車両の前方に存在する物体を認識する物体認識手段と、前記物体の周囲に複数の小物体が存在するとき、前記複数の小物体を包含するリスク領域を設定するリスク領域設定手段と、前記リスク領域内における前記小物体の分布状態に基づいて前記リスク領域のリスクレベルを設定するリスクレベル設定手段と、前記リスク領域から受けるリスクを回避するための経路候補を複数パターン設定する経路候補設定手段と、前記経路候補毎に経路評価値を算出する経路評価値算出手段と、前記経路評価値が最適となる前記経路候補を自車走行経路として設定する自車走行経路設定手段と、を備え、前記経路評価値算出手段は、前記経路候補に沿って移動する前記自車両の位置を設定距離毎に算出し、前記自車両が前記リスク領域を通過する位置に存在する毎に、前記リスク領域の前記リスクレベルに応じて前記経路評価値を減少させるものである。

【発明の効果】

【0010】

本発明の車両の運転支援装置によれば、道路上に複数のリスク領域が存在する場合にも、各リスク領域に対して最適な回避経路を策定することができる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】運転支援装置の概略構成図

【図2】ステレオカメラ及びレーダの監視領域を示す説明図

【図3】自車両の目標進行路に存在する障害物を示す説明図

【図4】積み荷が落下した際の物体の散乱状況の一例を示す説明図

【図5】散乱物によるエッジの度数分布と外接円との関係を例示する説明図

【図6】路上の散乱物によって形成されたリスク領域を例示する説明図

【図7】道路上に設定されたリスク領域の分布を例示する説明図

【図8】リスク領域内に設定される小領域を例示する説明図

【図9】リスク領域内の各小領域と高さ情報の乱雑さとの関係を例示する特性図

【図10】リスク領域内の各小領域と高さ情報の最大値との関係を例示する特性図

【図11】リスク領域内の各小領域と高さ情報の乱雑さとの関係の経時変化を例示する特性図

【図12】リスクレベルの設定条件を例示するマップ

【図13】経路候補に対する評価値の算出方法を示す説明図

【図14】リスク領域設定ルーチンを示すフローチャート

【図15】リスクレベル設定ルーチンを示すフローチャート（その１）

【図16】リスクレベル設定ルーチンを示すフローチャート（その２）

【図17】自車走行経路設定ルーチンを示すフローチャート

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下に図面を参照しながら、本発明の一態様の実施形態について詳細に説明する。なお、以下の説明に用いる図においては、各構成要素を図面上で認識可能な程度の大きさとするため、構成要素毎に縮尺を異ならせてあるものである。従って、本発明は、これらの図に記載された構成要素の数量、構成要素の形状、構成要素の大きさの比率、および各構成要素の相対的な位置関係のみに限定されるものではない。

【0013】

図１，２に示すように、運転支援装置１は、例えば、車両（自車両）Ｍの車室内の前部且つ上部の中央に固定されたカメラユニット１０を有する。

【0014】

このカメラユニット１０は、ステレオカメラ１１と、画像処理ユニット（ＩＰＵ）１２と、画像認識ユニット（画像認識＿ＥＣＵ）１３と、走行制御ユニット（走行＿ＥＣＵ）１４と、を有して構成されている。

【0015】

ステレオカメラ１１は、メインカメラ１１ａと、サブカメラ１１ｂと、を有する。メインカメラ１１ａ及びサブカメラ１１ｂは、例えば、ＣＭＯＳ等の撮像素子を有して構成されている。これら、メインカメラ１１ａ及びサブカメラ１１ｂは、車幅方向の中央を挟んで左右対称な位置に配置されている。

【0016】

メインカメラ１１ａ及びサブカメラ１１ｂは、車外前方の領域Ａｆ（図２参照）の走行環境を異なる視点からステレオ撮像する。これらメインカメラ１１ａ及びサブカメラ１１ｂの撮像周期は、互いに同期されている。

【0017】

ＩＰＵ１２は、ステレオカメラ１１によって撮像した走行環境画像を所定に画像処理する。これにより、ＩＰＵ１２は、画像上に表された立体物や路面上の区画線等の各種対象のエッジを検出する。そして、ＩＰＵ１２は、左右の画像上において対応するエッジの位置ズレ量から距離情報を求める。これにより、ＩＰＵ１２は、距離情報を含む画像情報（距離画像情報）を生成する。

【0018】

画像認識＿ＥＣＵ１３は、ＩＰＵ１２から受信した距離画像情報などに基づき、自車両Ｍが走行する車線（自車進行路）の左右を区画する区画線の道路曲率〔１／ｍ〕、及び左右区画線間の幅（車線幅）を求める。また、画像認識＿ＥＣＵ１３は、自車両Ｍが走行する車線に隣接する車線等の左右を区画する区画線の道路曲率及び左右区画線間の幅についても求める。これらの道路曲率及び車線幅の求め方は種々知られている。例えば、画像認識＿ＥＣＵ１３は、距離画像上の各画素に対して輝度に基づく二値化処理を行う。これにより、画像認識＿ＥＣＵ１３は、道路上の区画線候補点を抽出する。また、画像認識＿ＥＣＵ１３は、抽出した区画線候補点の点列に対し、最小二乗法等を用いた曲線近似を行う。これにより、画像認識＿ＥＣＵ１３は、左右区画線の曲率を所定区間毎に求める。さらに、画像認識＿ＥＣＵ１３は、左右両区画線の曲率の差分から車線幅を算出する。

【0019】

また、画像認識＿ＥＣＵ１３は、距離画像情報に対して所定のパターンマッチングなどを行う。これにより、画像認識＿ＥＣＵ１３は、道路に沿って延在するガードレール、縁石、中央分離帯、及び、周辺車両等の立体物を含む各種物体の認識を行う。ここで、画像認識＿ＥＣＵ１３における立体物の認識では、例えば、物体の種別、物体までの距離、物体の速度、物体と自車両Ｍとの相対速度などの認識が行われる。

【0020】

これらの物体には、自車両Ｍとの衝突回避制御の対象外となる小物体（例えば、自車両Ｍの最低地上高未満の小物体）も含まれる。但し、メインカメラ１１ａ及びサブカメラ１１ｂの解像度や画像認識＿ＥＣＵ１３の処理能力等の要因に基づき、画像認識＿ＥＣＵ１３において認識される小物体は所定に制限される。具体的には、本実施形態の画像認識＿ＥＣＵ１３では、所定の大きさ未満の小物体（微小物体）の認識が制限される。ここで、道路上において認識される小物体としては、例えば、トラック等から落下した積み荷の散乱物等が想定される。

【0021】

これら画像認識＿ＥＣＵ１３において認識された物体等の各種情報は、走行環境情報として走行＿ＥＣＵ１４に出力される。

【0022】

このように、本実施形態において、画像認識＿ＥＣＵ１３は、ステレオカメラ１１及びＩＰＵ１２とともに、物体認識手段としての一具体例に相当する。

【0023】

走行＿ＥＣＵ１４は、運転支援装置１を統括制御するための制御ユニットである。

【0024】

この走行＿ＥＣＵ１４には、各種の制御ユニットとして、コックピット制御ユニット（ＣＰ＿ＥＣＵ）２１と、エンジン制御ユニット（Ｅ／Ｇ＿ＥＣＵ）２２と、トランスミッション制御ユニット（Ｔ／Ｍ＿ＥＣＵ）２３と、ブレーキ制御ユニット（ＢＫ＿ＥＣＵ）２４と、パワーステアリング制御ユニット（ＰＳ＿ＥＣＵ）２５と、がＣＡＮ（Controller Area Network）等の車内通信回線を介して接続されている。

【0025】

さらに、走行＿ＥＣＵ１４には、各種のセンサ類として、ロケータユニット３６と、左前側方センサ３７ｌｆと、右前側方センサ３７ｒｆと、左後側方センサ３７ｌｒと、右後側方センサ３７ｒｒと、が接続されている。

【0026】

ＣＰ＿ＥＣＵ２１には、運転席の周辺に配設されたヒューマン・マシーン・インターフェース（ＨＭＩ）３１が接続されている。ＨＭＩ３１には、例えば、各種の運転支援制御の設定及び実行等を行うための操作スイッチ、運転支援モードの切り換えを行うためのモード切換スイッチ、ドライバの保舵状態を検出するステアリングタッチセンサ、ターンシグナルスイッチ、ドライバの顔認証や視線検出等を行うドライバモニタリングシステム（ＤＭＳ）、タッチパネル式のディスプレイ、コンビネーションメータ、及び、スピーカ等が含まれる。

【0027】

ＣＰ＿ＥＣＵ２１は、走行＿ＥＣＵ１４からの制御信号を受信すると、先行車等に対する各種警報、運転支援制御の実施状況、及び、自車両Ｍの走行環境等に関する各種情報を、ＨＭＩ３１を通じた表示や音声等により、ドライバに適宜報知する。

【0028】

また、ＣＰ＿ＥＣＵ２５は、ＨＭＩ３１を通じてドライバにより入力された各種運転支援制御に対するオンまたはオフ操作状態、自車両Ｍに対する設定車速（セット車速）Ｖｓ、ターンシグナルスイッチの操作状態等の各種入力情報を、走行＿ＥＣＵ１４に出力する。

【0029】

Ｅ／Ｇ＿ＥＣＵ２２の出力側には、電子制御スロットルのスロットルアクチュエータ３２等が接続されている。また、Ｅ／Ｇ＿ＥＣＵ２２の入力側には、図示しないアクセルセンサ等の各種センサ類が接続されている。

【0030】

Ｅ／Ｇ＿ＥＣＵ２２は、走行＿ＥＣＵ１４からの制御信号或いは各種センサ類からの検出信号等に基づき、スロットルアクチュエータ３２に対する駆動制御を行う。これにより、Ｅ／Ｇ＿ＥＣＵ２２は、エンジンの吸入空気量を調整し、所望のエンジン出力を発生させる。また、Ｅ／Ｇ＿ＥＣＵ２２は、各種センサ類において検出されたアクセル開度等の信号を、走行＿ＥＣＵ１４に出力する。

【0031】

Ｔ／Ｍ＿ＥＣＵ２３の出力側には、油圧制御回路３３が接続されている。また、Ｔ／Ｍ＿ＥＣＵ２３の入力側には、図示しないシフトポジションセンサ等の各種センサ類が接続されている。Ｔ／Ｍ＿ＥＣＵ２３は、Ｅ／Ｇ＿ＥＣＵ２２において推定されたエンジントルク信号や各種センサ類からの検出信号等に基づき、油圧制御回路３３に対する油圧制御を行う。これにより、Ｔ／Ｍ＿ＥＣＵ２３は、自動変速機に設けられている摩擦係合要素やプーリ等を動作させ、エンジン出力を所望の変速比にて変速する。また、Ｔ／Ｍ＿ＥＣＵ２３は、各種センサ類において検出されたシフトポジション等の信号を、走行＿ＥＣＵ１４に出力する。

【0032】

ＢＫ＿ＥＣＵ２４の出力側には、ブレーキアクチュエータ３４が接続されている。ブレーキアクチュエータ３４は、各車輪に設けられているブレーキホイールシリンダに出力するブレーキ液圧を各々調整する。また、ＢＫ＿ＥＣＵ２４の入力側には、図示しないブレーキペダルセンサ、ヨーレートセンサ、前後加速度センサ、及び、車速センサ等の各種センサ類が接続されている。

【0033】

ＢＫ＿ＥＣＵ２４は、走行＿ＥＣＵ１４からの制御信号或いは各種センサ類からの検出信号に基づき、ブレーキアクチュエータ３４に対する駆動制御を行う。これにより、ＢＫ＿ＥＣＵ２４は、自車両Ｍに対する強制的な制動制御やヨーレート制御等を行うためのブレーキ力を各車輪に適宜発生させる。また、ＢＫ＿ＥＣＵ２４は、各種センサにおいて検出されたブレーキ操作状態、ヨーレート、前後加速度、及び、車速（自車速）Ｖ等の信号を、走行＿ＥＣＵ１４に出力する。

【0034】

ＰＳ＿ＥＣＵ２５の出力側には、電動パワステモータ３５が接続されている。電動パワステモータ３５は、モータの回転力による操舵トルクをステアリング機構に付与する。また、ＰＳ＿ＥＣＵ２５の入力側には、操舵トルクセンサや舵角センサ等の各種センサ類が接続されている。

【0035】

ＰＳ＿ＥＣＵ２５は、走行＿ＥＣＵ１４からの制御信号或いは各種センサ類からの検出信号に基づき、電動パワステモータ３５に対する駆動制御を行う。これにより、ＰＳ＿ＥＣＵ２５は、ステアリング機構に対する操舵トルクを発生させる。また、ＰＳ＿ＥＣＵ２５は、各種センサにおいて検出された操舵トルク、及び、舵角等の信号を、走行＿ＥＣＵ１４に出力する。

【0036】

ロケータユニット３６は、ＧＮＳＳセンサ３６ａと、高精度道路地図データベース（道路地図ＤＢ）３６ｂと、受信器３６ｃと、を有して構成されている。

【0037】

ＧＮＳＳセンサ３６ａは、複数の測位衛星から発信される測位信号を受信することにより、自車両Ｍの位置（緯度、経度、高度等）を測位する。

【0038】

道路地図ＤＢ３６ｂは、ＨＤＤなどの大容量記憶媒体である。この道路地図ＤＢ３６ｂには、高精度な道路地図情報（ダイナミックマップ）が記憶されている。道路地図情報には、例えば、自動運転を行う際に必要とする車線データとして、車線幅データ、車線中央位置座標データ、車線の進行方位角データ、制限速度データなどが含まれる。車線データは、道路地図上の各車線に、数メートル間隔で格納されている。道路地図ＤＢ３６ｂは、例えば、走行＿ＥＣＵ１４からの要求信号に基づき、ＧＮＳＳセンサ３６ａにおいて測位された自車位置を基準とする設定範囲の道路地図情報を、走行環境情報として走行＿ＥＣＵ１４に出力する。

【0039】

受信器３６ｃは、例えば、路車間通信により、道路交通情報通信システム（ＶＩＣＳ（登録商標）：Vehicle Information Communication System）等から送信される各種の交通情報を受信する。受信器３６ｃが受信する交通情報には、例えば、渋滞情報、事故や天候等による道路の規制情報等が含まれている。

【0040】

左前側方センサ３７ｌｆ及び右前側方センサ３７ｒｆは、例えば、ミリ波レーダによって構成されている。これら左前側方センサ３７ｌｆ及び右前側方センサ３７ｒｆは、例えば、フロントバンパの左右側部にそれぞれ配設されている。左前側方センサ３７ｌｆ及び右前側方センサ３７ｒｆは、ステレオカメラ１１の画像では認識することが困難な自車両Ｍの左右斜め前方及び側方の領域Ａｌｆ、Ａｒｆ（図２参照）に存在する立体物を走行環境情報として検出する。

【0041】

左後側方センサ３７ｌｒ及び右後側方センサ３７ｒｒは、例えば、ミリ波レーダによって構成されている。これら左後側方センサ３７ｌｒ及び右後側方センサ３７ｒｒは、例えば、リアバンパの左右側部にそれぞれ配設されている。左後側方センサ３７ｌｒ及び右後側方センサ３７ｒｒは、左前側方センサ３７ｌｆ及び右前側方センサ３７ｒｆでは認識することが困難な自車両Ｍの左右斜め側方及び後方の領域Ａｌｒ、Ａｒｒ（図２参照）に存在する立体物を走行環境情報として検出する。

【0042】

ここで、各レーダがミリ波レーダにより構成されている場合、ミリ波レーダは、出力した電波に対し、物体からの反射波を解析することにより、主として併走車及び後続車等の立体物を検出する。具体的には、各レーダは、立体物に関する情報として、立体物の横幅、立体物の代表点の位置（自車両Ｍとの相対位置）、及び、速度等を検出する。

【0043】

なお、画像認識＿ＥＣＵ１３、ロケータユニット３６、左前側方センサ３７ｌｆ、右前側方センサ３７ｒｆ、左後側方センサ３７ｌｆ、及び、右後側方センサ３７ｒｒにおいてそれぞれ認識された走行環境情報に含まれる車外の各対象の座標は、何れも、走行＿ＥＣＵ１４において、例えば、自車両Ｍの中心を原点とする三次元座標系（図２参照）の座標に変換される。

【0044】

走行＿ＥＣＵ１４には、運転モードとして、手動運転モードと、第１の走行制御モード及び第２の走行制御モードと、退避モードと、が設定されている。これらの各運転モードは、例えば、ＨＭＩ３１に設けられているモード切換スイッチに対する操作状況等に基づき、走行＿ＥＣＵ１４において選択的に切換可能となっている。

【0045】

ここで、手動運転モードは、ドライバによる保舵を必要とする運転モードである。すなわち、手動運転モードは、例えば、ドライバによるステアリング操作、アクセル操作およびブレーキ操作などの運転操作に従って、自車両Ｍを走行させる運転モードである。

【0046】

第１の走行制御モードも同様に、ドライバによる保舵を必要とする運転モードである。すなわち、第１の走行制御モードは、ドライバによる運転操作を反映しつつ、自車両Ｍを走行させる、いわば半自動運転モードである。この第１の走行制御モードは、例えば、走行＿ＥＣＵ１４が、Ｅ／Ｇ＿ＥＣＵ２２、ＢＫ＿ＥＣＵ２４、及び、ＰＳ＿ＥＣＵ２５に対して各種制御信号を出力することにより実現される。第１の走行制御モードでは、主として、追従車間距離制御（ＡＣＣ：Adaptive Cruise Control）、車線中央維持制御（ＡＬＫＣ：Active Lane Keep Centering）、及び、車線逸脱抑制制御（ＡＬＫＢ：Active Lane Keep Bouncing）等が適宜組み合わせて行われる。これにより、自車両Ｍは、目標走行経路Ｒｍに沿って走行することが可能となっている。

【0047】

ここで、追従車間距離制御は、基本的には、画像認識＿ＥＣＵ１３等から入力される走行環境情報に基づいて行われる。

【0048】

具体的に説明すると、走行＿ＥＣＵ１４は、例えば、画像認識＿ＥＣＵ１３等において自車両Ｍの前方に先行車が認識されている場合には、追従車間距離制御の一環として追従走行制御を行う。この追従走行制御において、走行＿ＥＣＵ１４は、先行車の車速Ｖｌ等に基づいて、目標車間距離Ｌｔ及び目標車速Ｖｔを設定する。そして、走行＿ＥＣＵ１４は、目標車間距離Ｌｔ及び目標車速Ｖｔに基づいて、自車両Ｍに対する加減速制御を行う。これにより、走行＿ＥＣＵ１４は、基本的には、車間距離Ｌを目標車間距離Ｌｔに維持しつつ、車速Ｖを目標車速Ｖｔに維持した状態にて、自車両Ｍを先行車に追従して走行させる。

【0049】

一方、走行＿ＥＣＵ１４は、例えば、画像認識＿ＥＣＵ１４等において自車両Ｍの前方に先行車が認識されていない場合には、追従車間距離制御の一環として定速走行制御を行う。この定速走行制御において、走行＿ＥＣＵ１４は、ドライバにより入力された設定車速Ｖｓを目標車速Ｖｔとして設定する。そして、走行＿ＥＣＵ１４は、目標車速Ｖｔに基づいて、自車両Ｍに対する加減速制御を行う。これにより、走行＿ＥＣＵ１４は、自車両Ｍの車速Ｖを設定車速Ｖｓに維持する。

【0050】

また、車線中央維持制御および車線逸脱抑制制御は、基本的には、画像認識＿ＥＣＵ１３及びはロケータユニット３６のうちの少なくとも何れか一方から入力される走行環境情報に基づいて行われる。すなわち、走行＿ＥＣＵ１４は、例えば、走行環境情報に含まれる車線区画線情報等に基づき、自車走行車線の中央に、左右の車線区画線に沿った目標進行路Ｒｍを設定する。そして、走行＿ＥＣＵ１４は、目標進行路Ｒｍに基づき、操舵に対するフィードフォワード制御及びフィードバック制御等を行うことにより、自車両Ｍを車線中央に維持する。また、走行＿ＥＣＵ１４は、横風や道路のカント等の影響により、自車両Ｍが自車走行車線を逸脱する可能性が高いと判断したとき、強制的な操舵制御により車線逸脱を抑制する。

【0051】

第２の走行制御モードとは、ドライバによる保舵、アクセル操作およびブレーキ操作を必要とすることなく、自車両Ｍを走行させる運転モードである。すなわち、第２の走行制御モードは、ドライバによる運転操作を必要とすることなく、自車両Ｍを自律走行させる、いわば自動運転モードである。この第２の走行制御モードは、例えば、走行＿ＥＣＵ１４が、Ｅ／Ｇ＿ＥＣＵ２２、ＢＫ＿ＥＣＵ２４、及び、ＰＳ＿ＥＣＵ２５に対して各種制御信号を出力することにより実現される。第２の走行制御モードでは、主として、先行車追従制御と、車線中央維持制御および車線逸脱抑制制御等が適宜組み合わせて行われる。これにより、自車両Ｍは、目標ルート（ルート地図情報）に従って走行することが可能となっている。

【0052】

退避モードは、自車両Ｍを路側帯などに自動的に停止させるためのモードである。この退避モードは、例えば、第２の走行制御モードによる走行中に、当該モードによる走行が継続不能となり、且つ、ドライバに運転操作を引き継ぐことができなかった場合（すなわち、手動運転モード、または、第１の走行制御モードに遷移できなかった場合）に実行される。

【0053】

また、走行＿ＥＣＵ１４は、上述の各運転モードにおいて、自車両Ｍと衝突する可能性の高い車両等の障害物に対し、適宜、緊急回避制御を行う。この緊急回避制御には、例えば、緊急ブレーキ制御（ＡＥＢ：Autonomous Emergency Braking）と、緊急操舵制御と、が含まれる。

【0054】

緊急ブレーキ制御は、基本的には、自車両Ｍの目標進行路Ｒｍ上の前方に存在する停止車両等の障害物との衝突を、制動によって回避するための制御である。緊急ブレーキ制御に際し、走行＿ＥＣＵ１４は、例えば、図３に示すように、自車両Ｍの前方に、目標進行領域Ａｍを設定する。この目標進行領域Ａｍは、目標進行路Ｒｍを中心とする所定幅（例えば、自車両Ｍの車幅以上）を有する。また、走行＿ＥＣＵ１４は、走行環境情報に基づき、目標進行領域Ａｍ上に存在する先行車や停止車両等の障害物を検出する。さらに、走行＿ＥＣＵ１４は、障害物に対する衝突予測時間ＴＴＣを算出する。この衝突予測時間ＴＴＣは、自車両Ｍと障害物との相対速度及び相対距離に基づいて算出される。

【0055】

そして、走行＿ＥＣＵ１４は、衝突予測時間ＴＴＣが予め設定された第１の閾値Ｔｔｈ１よりも小さくなったとき、一次ブレーキ制御を実行する。一次ブレーキ制御が開始されると、走行＿ＥＣＵ１４は、予め設定された第１の目標減速度ａ１（例えば、０．４Ｇ）を用いて自車両Ｍを減速させる。

【0056】

さらに、走行＿ＥＣＵ１４は、衝突予測時間ＴＴＣが予め設定された第２の閾値Ｔｔｈ２（但し、Ｔｔｈ２＜Ｔｔｈ１）よりも小さくなったとき、二次ブレーキ制御を実行する。二次ブレーキ制御が開始されると、走行＿ＥＣＵ１４は、予め設定された第２の目標減速度ａ２（例えば、１Ｇ）を用いて、障害物との相対速度が「０」となるまで自車両Ｍを減速させる。

【0057】

緊急操舵制御は、自車両Ｍの目標進行路上の前方に存在する障害物との衝突を、操舵によって回避するための制御である。走行＿ＥＣＵ１４は、例えば、二次ブレーキ制御によって障害物との衝突を回避できないと判断されたとき、緊急ブレーキ制御に代えて或いは緊急ブレーキ制御と併用して緊急操舵制御を実行する。

【0058】

具体的には、走行＿ＥＣＵ１４は、衝突予測時間ＴＴＣが予め設定された第３の閾値Ｔｔｈ３（但し、Ｔｔｈ３＜Ｔｔｈ２）よりも小さくなったとき、緊急操舵制御を実行する（例えば、図３中の自車両Ｍ'参照）。

【0059】

この緊急操舵制御に際し、走行＿ＥＣＵ１４は、障害物の側方に目標横位置を設定する。また、走行＿ＥＣＵ１４は、自車両Ｍを目標横位置に到達させるまでの新たな目標進行路Ｒａｖｏを設定する。この新たな目標進行路Ｒａｖｏは、例えば、自車両Ｍを障害物の側方に回避させるための切り増し区間と、自車両Ｍの姿勢を自車走行路に沿う方向に回復させるための切り戻し区間と、に分割して設定される。そして、走行＿ＥＣＵ１４は、新たな目標進行路Ｒａｖｏに沿った操舵制御を実行する。

【0060】

なお、走行＿ＥＣＵ１４は、自車両Ｍに対する障害物の車幅方向のラップ率に応じて、第１～第３の閾値Ｔｔｈ１～Ｔｔｈ３を、それぞれ可変に設定することも可能である。このラップ率Ｒｒは、例えば、目標進行領域Ａｍに対する障害物の侵入量に基づいて算出される。そして、走行＿ＥＣＵ１４は、例えば、予め設定されたマップ等を用いて、ラップ率Ｒｒが高くなるほど、第１～第３の閾値Ｔｔｈ１～Ｔｔｈ３が大きくなるように設定する。

【0061】

さらに、走行＿ＥＣＵ１４は、例えば、緊急回避制御における拡張制御として、自車両Ｍの安定的な走行を阻害するリスクがある物体（リスク物体）に対する回避制御を行う。ここで、本実施形態のリスク物体には、例えば、トラックから道路上に落下した積み荷等の散乱物が該当する。このような散乱物は、例えば、自車両Ｍの最低地上高よりも低い高さの物体である場合、基本的には自車両Ｍとの衝突回避制御の制御対象から除外される。その一方で、散乱物が道路上に大量に存在する場合、当該散乱物は、自車両Ｍの安定的な走行を阻害するリスクを有する場合がある。例えば、道路上に大量に存在する散乱物は、自車両Ｍの車輪のスリップやバースト等を誘発するリスクを有する場合がある。そこで、走行＿ＥＣＵ１４は、散乱物等のリスク物体に対する回避制御を行う。

【0062】

リスク物体に対する回避制御に際し、走行＿ＥＣＵ１４は、画像認識＿ＥＣＵ１３において認識された各種物体の中から、自車両Ｍの前方に存在する所定の大きさ以上の物体（所定の高さ以上の物体）を抽出する。なお、本実施形態において、この物体の抽出対象からは、例えば、パターンマッチング等によって認識された車両等の物体は除外される。また、走行＿ＥＣＵ１４は、抽出した物体の周囲において、輝度値が分散する路面上の領域を抽出する。そして、走行＿ＥＣＵ１４は、抽出した輝度値の分散領域を内包する領域を、散乱物等の小物体が分布するリスク領域Ａｒとして設定する。

【0063】

具体的に説明すると、例えば、図４に示すように、散乱物の多くは、トラック等に積載された積み荷が道路上に落下することによって発生する。このような積み荷の多くは、段ボール箱等の梱包容器に梱包された状態で落下し、落下の衝撃によって道路上に散乱する。このような積み荷の散乱の起点となる梱包容器等は、通常、所定以上の大きさ（高さ）を有する。このため、梱包容器等は、画像認識＿ＥＣＵ１３においても物体として十分に認識され得る。そこで、走行＿ＥＣＵ１４は、例えば、走行環境情報として認識された物体の中から、自車両Ｍの前方に存在する設定高さ以上の物体を中心物体として抽出する。

【0064】

その一方で、散乱物等の中には、画像認識＿ＥＣＵ１３において物体認識される大きさ未満の小物体も多く存在する。ここで、小物体の輝度値は、通常、路面の輝度値と相違する。従って、中心物体の周囲に小物体が散乱している場合、当該小物体が散乱している路面上の領域では、輝度値の分散（バラツキ）が生じる。このような輝度値の分散は、路面上に小物体が存在すれば発生する。すなわち、輝度値の分散は、路面上に存在する小物体が画像認識＿ＥＣＵ１３によって物体認識可能な大きさであるか否かにかかわらず発生する。そこで、走行＿ＥＣＵ１４は、抽出した各中心物体の周囲において輝度値が所定に分散する路面上の領域を、分散領域として抽出する。

【0065】

ところで、例えば、ＩＰＵ１２において生成された距離画像には、通常、路面と小物体との間で輝度値が変化する箇所にエッジ点が存在する。そこで、走行＿ＥＣＵ１４は、例えば、中心物体の周囲に存在するエッジ点の分布に基づいて、分散領域を抽出することが可能である。この分散領域の抽出に際し、走行＿ＥＣＵ１４は、例えば、中心物体から延在する複数の輝度評価ラインを設定する。これらの輝度評価ラインは、例えば、図５中に一点鎖線で示すように、中心物体を中心として、路面に沿った放射方向（設定角度毎の各放射方向）に設定される。また、走行＿ＥＣＵ１４は、各輝度評価ラインに沿った所定間隔毎に、エッジ点の数（度数）をカウントする。さらに、走行＿ＥＣＵ１４は、輝度評価ライン毎にエッジ点の度数分布を評価する。これにより、走行＿ＥＣＵ１４は、路面上における輝度値の分散領域を抽出する。例えば、走行＿ＥＣＵ１４は、中心物体から、設定度数以上のエッジ点が存在する終端位置までの距離を輝度評価ライン（放射方向）毎に抽出する。そして、走行＿ＥＣＵ１４は、輝度評価ライン毎に抽出した各距離内の領域を輝度値の分散領域として設定する。

【0066】

さらに、走行＿ＥＣＵ１４は、分散領域を内包する領域を、小物体が分布するリスク領域Ａｒとして設定する。このリスク領域Ａｒは、可能な限り小さい領域であることが望ましい。そこで、リスク領域Ａｒは、例えば、分布領域に外接する楕円を輪郭として設定されることが望ましい。この場合において、走行＿ＥＣＵ１４は、各放射方向のうち、中心物体から終端位置までの距離が最も長い方向に外接楕円の長軸を設定することが望ましい。

【0067】

なお、走行＿ＥＣＵ１４は、リスク領域Ａｒの設定に際し、経路探索領域を併せて設定する（例えば、図６参照）。この経路探索領域は、自車両Ｍがリスク領域Ａｒを回避しながら走行するために最適な経路を探索するための領域である。このため、経路探索領域は、リスク領域Ａｒよりも手前の所定区間に設定される。なお、経路探索領域において探索された最適な経路は、自車走行経路として設定される。

【0068】

また、走行＿ＥＣＵ１４は、設定した各リスク領域Ａｒに対し、それぞれリスクレベルＬを設定する。このリスクレベルＬの設定は、主として、リスク領域Ａｒ内における小物体の分布状態に基づいて行われる。より具体的には、リスクレベルＬの設定は、リスク領域Ａｒ内における高さ情報の分布に基づいて行われる。

【0069】

ここで、走行＿ＥＣＵ１４は、リスク領域Ａｒを複数の小領域に分割し、分割した小領域毎にリスクレベルＬを設定することが望ましい。この場合において、走行＿ＥＣＵ１４は、例えば、図８に示すように、リスク領域Ａｒの外殻となる外接楕円に相似する多重の楕円によって各小領域を区画する。なお、小領域を区画する各楕円は、中心物体の位置を基準として設定されていることが望ましい。

【0070】

リスクレベルＬの設定に際し、走行＿ＥＣＵ１４は、路面の高さを基準として、リスク領域Ａｒ内における高さ情報の乱雑さＥを算出する。また、走行＿ＥＣＵ１４は、リスク領域Ａｒ内における高さ情報の最大値Ｈを抽出する。さらに、走行＿ＥＣＵ１４は、リスク領域Ａｒ内における高さ情報の変化量Ｉを算出する。そして、走行＿ＥＣＵ１４は、これら高さ情報の乱雑さＥ、高さ情報の最大値Ｈ、及び、高さ情報の変化量Ｉに基づき、リスク領域Ａｒ内における散乱物の評価値Ｘを算出する。なお、散乱物の評価値Ｘの算出に際し、上述の高さ情報の乱雑さＥ、高さ情報の最大値Ｈ、及び、高さ情報の変化量Ｉの何れかを適宜省略することが可能である。さらに、散乱物の評価値Ｘの算出に際し、他の評価値を追加することも可能である。

【0071】

ここで、本実施形態にける散乱物の評価値Ｘは、例えば、リスク領域Ａｒ内の散乱物が自車両Ｍに及ぼすリスクの高さを示す評価値である。このため、走行＿ＥＣＵ１４は、散乱物の評価値Ｘに基づいて、リスク領域Ａｒの自車両Ｍに対するリスクレベルＬを設定することが可能となる。なお、リスク領域Ａｒを複数の小領域Ａｓ（Ａｓ１，Ａｓ２，・・・）に分割した場合、走行＿ＥＣＵ１４は、小領域Ａｓ毎にリスクレベルＬを設定する。

【0072】

具体的に説明すると、高さ情報の乱雑さＥの算出において、走行＿ＥＣＵ１４は、例えば、ＩＰＵにおいて生成された距離画像から、小領域Ａｓ内に設定されたサンプリング点ｉ毎の高さ情報ｈｉを抽出する。

【0073】

ここで、サンプリング点ｉとしては、例えば、小領域Ａｓ内における全ての画素、或いは、小領域Ａｓ内に設定された所定の探索ライン上の画素を設定することが可能である。また、各高さ情報ｈｉとしては、例えば、ステレオカメラ１１と各サンプリング点ｉとの高さ方向の差（相対高さ）が用いられる。

【0074】

そして、走行＿ＥＣＵ１４は、例えば、以下の（１）式を用いて、小領域Ａｓ内における高さ情報の乱雑さＥを算出する。

【数1】

【0075】

ここで、（１）式において、ｎは小領域Ａｓ内において抽出したデータ総数である。また、ｈ０は、ステレオカメラ１１の路面からの高さ（取り付け高さ）である。これにより、例えば、図９に示すように、リスク領域Ａｒ内の各小領域Ａｓにおいて、路面に対する高さ情報の乱雑さＥが算出される。

【0076】

また、高さ情報の最大値Ｈの抽出において、走行＿ＥＣＵ１４は、小領域Ａｓ内に設定されたサンプリング点ｉ毎の高さ情報ｈｉを抽出する。そして、走行＿ＥＣＵ１４は、抽出した高さ情報ｈｉのうちの最大値を、高さ情報の最大値Ｈとして抽出する。これにより、例えば、図１０に示すように、リスク領域Ａｒ内の各小領域Ａｓにおいて、高さ情報の最大値Ｈが抽出される。

【0077】

また、高さ情報の変化量Ｉの算出に際し、走行＿ＥＣＵ１４は、設定時間前（例えば、数十フレーム前）に算出された小領域Ａｓの高さ情報の乱雑さＥを読み出す。そして、走行＿ＥＣＵ１４は、設定時間前に算出された小領域Ａｓの高さ情報の乱雑さＥと、今回算出された小領域Ａｓの高さ情報の乱雑さＥとの差を、高さ情報の変化量Ｉとして算出する（例えば、図１１参照）。

【0078】

そして、走行＿ＥＣＵ１４は、例えば、以下の（２）式を用いて、散乱物の評価値Ｘを算出する。

【数2】

【0079】

ここで、（２）式において、ａ，ｂ，ｃは、予め設定された定数（ゲイン）を示す。（２）式から明らかなように、散乱物の評価値Ｘ（リスク評価値）は、高さ情報の乱雑さＥが大きいほど、大きな値となる。散乱物の高さ情報の乱雑さＥが大きいほど、散乱物が自車両Ｍに及ぼす影響が大きくなるためである。また、散乱物の評価値Ｘは、高さ情報の最大値Ｈが大きいほど、大きな値となる。高さ情報の最大値Ｈが大きいほど、散乱物が自車両Ｍに及ぼす影響が大きくなるためである。また、散乱物の評価値Ｘは、高さ情報に変化量Ｉが大きいほど、小さな値となる。高さ情報の変化量Ｉが大きい場合、散乱物は、風等による移動が容易な軽量の物体（例えば、樹脂や紙などからなる物体）であることが想定される。そして、このような散乱物は、自車両Ｍに及ぼす影響が小さくなるためである。

【0080】

ここで、リスク領域Ａｒの小領域Ａｓ毎に算出された散乱物の評価値Ｘは、各小領域Ａｓにおける評価値Ｘの相対関係に基づいて、適宜補正されることが望ましい。例えば、リスク領域Ａｒ内における各小領域Ａｓのうち、内周側に位置する小領域Ａｓの評価値Ｘよりも外周側に位置する小領域Ａｓの評価値Ｘが大きい場合、内周側に位置する小領域Ａｓの評価値Ｘが、外周側に位置する小領域Ａｓの評価値Ｘ以上の値となるように補正することが望ましい。

【0081】

さらに、走行＿ＥＣＵ１４は、算出した各小領域Ａｓの散乱物の評価値Ｘに基づいて、各小領域ＡｓのリスクレベルＬを設定する。このリスクレベルＬの設定は、例えば、図１２に示すように、主として、評価値Ｘと予め設定された閾値Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３（但し、Ｓ１＜Ｓ２＜Ｓ３）との比較に基づいて行われる。

【0082】

その際、走行＿ＥＣＵ１４は、各閾値Ｓ１～Ｓ３を、外部要因に応じて補正する。例えば、走行＿ＥＣＵ１４は、自車両Ｍの走行速度（自車速Ｖ）に基づいて補正する。すなわち、同じ散乱物であっても、自車両Ｍが散乱物から受ける衝撃は、自車速Ｖが大きくなるほど大きくなる。そこで、走行＿ＥＣＵ１４は、例えば、自車速Ｖの速度域（例えば、高速域（８０ｋｍ／ｈ以上）、中速域（５０ｋｍ／ｈ以上～８０ｋｍ／ｈ未満）、或いは、低速域（５０ｋｍ／ｈ未満）に応じて、各閾値Ｓ１～Ｓ３を補正する。具体的には、走行＿ＥＣＵ１４は、自車速Ｖが高速になるほど、各閾値Ｓ１～Ｓ３を小さな値に補正することが可能である。また、走行＿ＥＣＵ１４は、リスク領域Ａｒ内に存在する各物体の認識精度に応じて各閾値Ｓ１～Ｓ３を補正することが可能である。この場合、走行＿ＥＣＵ１４は、リスク領域Ａｒ内に存在する各物体の認識精度が低いほど、各閾値Ｓ１～Ｓ３を小さな値に補正することが可能である。

【0083】

このように補正された各閾値Ｓ１～Ｓ３を用いて、走行＿ＥＣＵ１４は、各小領域Ａｓの評価値Ｘに基づくリスクレベルＬを設定する。例えば、図１２に示すように、走行＿ＥＣＵ１４は、評価値Ｘと各閾値Ｓ１～Ｓ３との関係に基づいて、リスクレベルＬ＝２～５を設定する。

【0084】

ここで、自車両Ｍの前方にリスク領域Ａｒを設定した場合であっても、リスク領域Ａｒが自車両Ｍの進行領域に存在しない場合、当該リスク領域Ａｒに対する緊急回避制御を行う必要はない。そこで、走行＿ＥＣＵ１４は、設定したリスク領域Ａｒの何れもが自車両Ｍの進行領域に存在しない場合には、適宜、評価値Ｘの値に係わらず、リスクレベルＬを「１」に設定する。

【0085】

走行＿ＥＣＵ１４は、リスク領域Ａｒが設定されている場合であって、且つ、リスクレベルＬが高い場合（例えば、リスクレベルＬが３以上の場合）に、リスク領域Ａｒに対する回避制御を行う。

【0086】

この回避制御に際し、走行＿ＥＣＵ１４は、リスク領域Ａｒを回避しながら自車両Ｍを走行させるための回避経路である自車走行経路を設定する。この自車走行経路の設定は、自車両Ｍが経路探索領域内を走行している間に行われる。

【0087】

具体的に説明すると、走行＿ＥＣＵ１４は、自車両Ｍがリスク領域Ａｒから受けるリスクを回避するための経路候補Ｒｉを複数パターン設定する。そして、走行＿ＥＣＵ１４は、経路候補Ｒｉ毎に、経路評価値Ｅｓｕｍを算出する。

【0088】

この経路評価値Ｅｓｕｍは、例えば、道路上におけるリスク領域Ａｒの配置に基づく第１の評価値Ｓｓｕｍと、リスク領域Ａｒと自車両Ｍとの相対位置に基づく第２の評価値Ｒｓｕｍと、経路候補Ｒｉの形状に基づく第３の評価値Ｄｓｕｍと、を用いて算出される。なお、経路評価値Ｅｓｕｍの算出に際し、上述の第１～第３の評価値の何れかを適宜省略することも可能である。さらに、経路評価値Ｅｓｕｍの算出に際し、他の評価値を追加することも可能である。

【0089】

第１の評価値Ｓｓｕｍは、例えば、自車両Ｍの前方に、複数のリスク領域Ａｒが存在する場合に算出される。この第１の評価値Ｓｓｕｍの算出に際し、走行＿ＥＣＵ１４は、各リスク領域Ａｒを結ぶ所定の最短直線を結合線Ｓとして設定する（図１３参照）。そして、走行＿ＥＣＵ１４は、結合線Ｓの合計線長を第１の評価値Ｓｓｕｍとして算出する。但し、第１の評価値Ｓｓｕｍの算出に際し、自車両Ｍの走行経路に関係のない位置に存在する最短直線の線長は除外される。

【0090】

第２の評価値は、経路候補Ｒｉに沿って自車両Ｍを走行させたと仮定した場合に、推定される自車両Ｍとリスク領域Ａｒとの相対関係に基づいて算出される。この第２の評価値Ｒｓｕｍの算出に際し、走行＿ＥＣＵ１４は、自車両Ｍの前方の設定距離（分解能ｘ）毎の位置に、評価地点ｘｉ（ｘ１，ｘ２，・・・ｘｎ）を設定する（図１３参照）。

【0091】

また、走行＿ＥＣＵ１４は、経路候補Ｒｉに沿って自車両Ｍを走行させたと仮定した場合における、自車両Ｍとリスク領域Ａｒとの相対関係を推定する。この自車両Ｍとリスク領域Ａｒとの相対関係は、自車両Ｍが評価地点ｘｉに到達する毎に推定される。さらに、走行＿ＥＣＵ１４は、各評価地点ｘｉにおける自車両Ｍとリスク領域Ａｒとの相対関係に基づいて、報酬Ｒｉを算出する。そして、走行＿ＥＣＵ１４１４は、各評価地点ｘｉにおいて得られる報酬Ｒｉを合算することにより、経路候補Ｒｉに対する第２の評価値Ｒｓｕｍを算出する。

【0092】

ここで、各報酬Ｒｉは、自車両Ｍが各評価地点ｘｉに到達する毎の各車輪（左前輪、右前輪、左後輪、及び、右後輪）の位置と、各リスク領域Ａｒ及び各結合線Ｓ（最短直線）と、の関係に基づいて算出される。例えば、自車両Ｍが評価地点ｘｉに到達したタイミングにおいて、何れかの車輪がリスク領域Ａｒを通過する位置に存在する場合、走行＿ＥＣＵ１４は、当該リスク領域Ａｒ内のリスクレベルＬに応じたマイナスの報酬を当該車輪に付与する。また、例えば、自車両Ｍが評価地点ｘｉに到達したタイミングにおいて、何れかの車輪が結合線Ｓを通過する位置に存在する場合、走行＿ＥＣＵ１４は、予め設定されたプラスの報酬を当該車輪に付与する。そして、走行＿ＥＣＵ１４は、各車輪の状態に応じて付与した報酬を合算することにより、評価地点ｘｉ毎の報酬Ｒｉを算出する。さらに、走行＿ＥＣＵ１４は、各評価地点ｘｉの報酬Ｒｉを合算することにより、第２の評価値Ｒｓｕｍを算出する。

【0093】

第３の評価値Ｄｓｕｍは、例えば、各評価地点ｘｉにおける経路候補Ｒｉの傾き（傾きの絶対値）を合算することにより算出される。ここで、経路候補Ｒｉの傾きとは、例えば、自車両Ｍの進行方向に対する傾きである。従って、傾きが大きい評価地点ｘｉにおいて、自車両Ｍは、経路候補Ｒｉに沿って走行するために大きな操舵を必要とすることとなる。

【0094】

そして、走行＿ＥＣＵ１４は、第１の評価値Ｓｓｕｍ、第２の評価値Ｒｓｕｍ、及び、第３の評価値Ｄｓｕｍに基づいて、経路候補Ｒｉの経路評価値Ｅｓｕｍを算出する。この経路評価値Ｅｓｕｍは、例えば、以下の（３）式によって算出される。

【数3】

【0095】

ここで、（３）式において、ａ，ｂ，ｃは、予め設定された定数（ゲイン）を示す。

【0096】

このような経路評価値Ｅｓｕｍの算出は、設定された経路候補Ｒｉ毎に行われる。さらに、自車両Ｍが経路探索領域内を走行中である場合において、走行＿ＥＣＵ１４は、適宜、リスク領域Ａｒの大きさを補正して、同様の処理（経路評価値Ｅｓｕｍの算出処理）を繰り返し行う。

【0097】

そして、走行＿ＥＣＵ１４は、最適な経路評価値Ｅｓｕｍが算出された経路候補Ｒｉを、自車走行経路として設定する。

【0098】

ここで、上述の（３）式に基づいて経路評価値Ｅｓｕｍが算出される本実施形態において、走行＿ＥＣＵ１４は、複数の経路評価値Ｅｓｕｍうちの最小値を、最適な経路評価値Ｅｓｕｍとして抽出する。第２の評価値Ｒｓｕｍが大きくなる場合とは、リスク領域Ａｒに対する自車両Ｍの干渉が小さくなる場合である。そして、（３）式からも明らかなように、経路評価値Ｅｓｕｍは、第２の評価値Ｒｓｕｍが大きくなるほど小さくなるためである。また、第３の評価値Ｄｓｕｍが小さくなる場合とは、経路候補Ｒｉが過剰な操舵を必要としない自然な経路である場合である。そして、（３）式からも明らかなように、経路評価値Ｅｓｕｍは、第３の評価値Ｄｓｕｍが大きくなるほど大きくなるためである。また、第２の評価値Ｄｓｕｍが小さくなる場合とは、リスク領域Ａｒの外殻が大きくなる場合である。この場合、リスク領域Ａｒは、可能な限り多くのリスク物体を包含することとなる。そして、（３）式からの明らかなように、経路評価値Ｅｓｕｍは、第１の評価値Ｓｓｕｍが大きくなるほど大きくなるためである。

【0099】

このようにリスク領域Ａｒに対する自車走行経路を設定した場合、走行＿ＥＣＵ１４は、例えば、割り込み制御として、設定した自車走行経路に従った走行制御を行う。

【0100】

このように、本実施形態において、走行＿ＥＣＵ１４は、分散値抽出手段、リスク領域設定手段、リスクレベル設定手段、経路候補設定手段、経路評価値算出手段、及び、自車走行経路設定手段の一具体例に相当する。

【0101】

次に、走行＿ＥＣＵ１４において行われるリスク領域Ａｒの設定について、図１４に示すリスク領域設定ルーチンのフローチャートに従って説明する。このルーチンは、走行＿ＥＣＵ１４において、設定時間毎に繰り返し実行されるものである。

【0102】

ルーチンがスタートすると、走行＿ＥＣＵ１４は、ステップＳ１０１において、自車両Ｍの前方の物体情報を読み込む。すなわち、走行＿ＥＷＣＵ１４は、例えば、画像認識＿ＥＣＵ１３において認識された走行環境情報のうち、自車両Ｍの前方に存在する物体情報を読み込む。

【0103】

続くステップＳ１０２において、走行＿ＥＣＵ１４は、物体情報に基づき、自車両Ｍの前方に所定高さ以上の物体が存在するか否かを調べる。

【0104】

そして、ステップＳ１０２において、所定高さ以上の物体が存在しないと判定した場合（ステップＳ１０２：ＮＯ）、走行＿ＥＣＵ１４は、そのままルーチンを抜ける。

【0105】

一方、ステップＳ１０２において、所定高さ以上の物体が存在すると判定した場合（ステップＳ１０２：ＹＥＳ）、走行＿ＥＣＵ１４は、ステップＳ１０３に進む。

【0106】

ステップＳ１０３において、走行＿ＥＣＵ１４は、自車両Ｍの前方に存在する所定高さ以上の物体を、中心物体として抽出する。

【0107】

続くステップＳ１０４において、走行＿ＥＣＵ１４は、経路探索領域を設定する。すなわち、走行＿ＥＣＵ１４は、例えば、各中心物体のうち、自車両Ｍに最も近い中心物体を選定する。そして、走行＿ＥＣＵ１４は、例えば、選定した中心物体から自車両Ｍ側に設定距離離れた位置に経路探索領域を設定する（図６，１３参照）。

【0108】

続くステップＳ１０５において、走行＿ＥＣＵ１４は、各中心物体の周囲における輝度値の分散領域を抽出する。すなわち、走行＿ＥＣＵ１４は、例えば、中心物体から放射方向に延在する複数の輝度値評価ラインを設定する。そして、走行＿ＥＣＵ１４は、例えば、輝度値評価ライン毎にエッジ点の分布を評価することにより、輝度値の分散領域を抽出する。

【0109】

続くステップＳ１０６において、走行＿ＥＣＵ１４は、抽出した各分散領域をそれぞれ内包する領域をリスク領域Ａｒとして設定した後、ルーチンを抜ける。

【0110】

次に、リスク領域Ａｒに対するリスクレベルの設定について、図１５，１６に示すリスクレベル設定ルーチンのフローチャートに従って説明する。このルーチンは、例えば、上述のリスク領域設定ルーチンが終了する毎に、走行＿ＥＣＵ１４において実行される。

【0111】

ルーチンがスタートすると、ステップＳ２０１において、走行＿ＥＣＵ１４は、上述のリスク領域設定ルーチンによってリスク領域Ａｒが設定されているか否かを調べる。

【0112】

そして、ステップＳ２０１において、リスク領域Ａｒが設定されていないと判定した場合（ステップＳ２０１：ＮＯ）、走行＿ＥＣＵ１４１４は、そのままルーチンを抜ける。

【0113】

一方、ステップＳ２０１において、リスク領域Ａｒが設定されていると判定した場合（ステップＳ２０１：ＹＥＳ）、走行＿ＥＣＵ１４は、ステップＳ２０２に進む。

【0114】

ステップＳ２０２において、走行＿ＥＵＣ１４は、自車走行領域及び回避領域を設定する。このステップＳ２０２において設定される自車走行領域は、例えば、自車両Ｍの前方にリスク領域Ａｒが存在しないと仮定した場合に設定される走行領域である。従って、例えば、図７に示すように、自車走行領域としては、自車両Ｍの目標走行経路Ｒｍが設定された道路上の車線（自車走行車線）が設定される。また、回避領域としては、例えば、自車走行車線に隣接する車線が設定される。

【0115】

続くステップＳ２０３において、走行＿ＥＣＵ１４は、現在設定されているリスク領域Ａｒの中から、何れか１つのリスク領域Ａｒを抽出する。

【0116】

続くステップＳ２０４において、走行＿ＥＣＵ１４は、抽出したリスク領域Ａｒが自車走行領域内に侵入しているか否かを調べる。

【0117】

そして、ステップＳ２０４において、抽出したリスク領域Ａｒの少なくとも一部が自車走行領域内に侵入していると判定した場合（ステップＳ２０４：ＹＥＳ）、走行＿ＥＣＵ１４は、ステップＳ２０５に進む。

【0118】

ステップＳ２０５において、走行＿ＥＣＵ１４は、抽出したリスク領域Ａｒが自車走行領域に属すると判定した後、ステップＳ２０９に進む。

【0119】

一方、ステップＳ２０４において、抽出したリスク領域Ａｒが自車走行領域内に侵入していないと判定した場合（ステップＳ２０４：ＮＯ）、走行＿ＥＣＵ１４は、ステップＳ２０６に進む。

【0120】

ステップＳ２０６において、走行＿ＥＣＵ１４は、抽出したリスク領域Ａｒが回避領域内に侵入しているか否かを調べる。

【0121】

そして、ステップＳ２０６において、抽出したリスク領域Ａｒの少なくとも一部が回避領域内に侵入していると判定した場合（ステップＳ２０６：ＹＥＳ）、走行＿ＥＣＵ１４は、ステップＳ２０７に進む。

【0122】

ステップＳ２０７において、走行＿ＥＣＵ１４は、抽出したリスク領域Ａｒが回避領域に属すると判定した後、ステップＳ２０９に進む。

【0123】

一方、ステップＳ２０６において、抽出したリスク領域Ａｒが回避領域内に侵入していないと判定した場合（ステップＳ２０６：ＮＯ）、走行＿ＥＣＵ１４は、ステップＳ２０８に進む。

【0124】

ステップＳ２０８において、走行＿ＥＣＵ１４は、抽出したリスク領域ＡｒのリスクレベルＬを「１」に設定した後、ステップＳ２０９に進む。すなわち、自車走行領域及び回避領域のどちらにも侵入していないリスク領域Ａｒは、自車両Ｍと干渉する可能性が低い。そこで、走行＿ＥＣＵ１４は、このようなリスク領域ＡｒのリスクレベルＬを「１」に設定する。

【0125】

ステップＳ２０５、ステップＳ２０７、或いは、ステップＳ２０８からステップＳ２０９に進むと、走行＿ＥＣＵ１４は、現在設定されている全てのリスク領域Ａｒを、ステップＳ２０３の抽出処理によって抽出したか否かを調べる。

【0126】

そして、ステップＳ２０９において、全てのリスク領域Ａｒが抽出されていないと判定した場合（ステップＳ２０９：ＮＯ）、走行＿ＥＣＵ１４は、ステップＳ２０３に戻る。

【0127】

一方、ステップＳ２０９において、全てのリスク領域Ａｒが抽出されたと判定した場合（ステップＳ２０９：ＹＥＳ）、走行＿ＥＣＵ１４は、ステップＳ２１０に進む。

【0128】

ステップＳ２１０において、走行＿ＥＣＵ１４は、自車走行領域に属するリスク領域Ａｒが存在するか否かを調べる。

【0129】

そして、ステップＳ２１０において、自車走行領域に属するリスク領域Ａｒが存在しないと判定した場合（ステップＳ２１０：ＮＯ）、走行＿ＥＣＵ１４は、ステップＳ２１１に進む。

【0130】

ステップＳ２１１において、走行＿ＥＣＵ１４は、現在の走行状態を継続する旨の判定を行った後、ルーチンを抜ける。すなわち、自車走行領域にリスク領域Ａｒが存在しない場合、自車両Ｍはリスク領域Ａｒの影響を受けることなく、自車走行領域を走行することが可能である。従って、走行＿ＥＣＵ１４は、現在の走行状態を継続する。

【0131】

一方、ステップＳ２１０において、自車走行領域に属するリスク領域Ａｒが存在すると判定した場合（ステップＳ２１０：ＹＥＳ）、走行＿ＥＣＵ１４は、ステップＳ２１２に進む。

【0132】

ステップＳ２１２において、走行＿ＥＣＵ１４は、リスクレベルＬが「１」に設定されたリスク領域Ａｒが存在する場合、当該リスク領域Ａｒを削除した後、ステップＳ２１３に進む。すなわち、走行＿ＥＣＵ１４は、リスクレベルＬが「１」に設定されたリスク領域Ａｒを、ステップＳ２１３以降の処理対象から排除する。

【0133】

ステップＳ２１３からステップＳ２２４において、走行＿ＥＣＵ１４は、削除されなかったリスク領域Ａｒ（上述のステップＳ２０８においてリスクレベルＬ＝１が設定されなかったリスク領域Ａｒ）について、リスクレベルＬの設定を行う。

【0134】

このため、ステップＳ２１３において、走行＿ＥＣＵ１４は、削除されずに残存しているリスク領域Ａｒの中から何れか１つのリスク領域Ａｒを抽出する。

【0135】

続くステップＳ２１４において、走行＿ＥＣＵ１４は、抽出したリスク領域Ａｒにおける散乱物の評価値Ｘを算出する。すなわち、走行＿ＥＣＵ１４は、リスク領域Ａｒ内の各小領域Ａｓについて、例えば、高さ情報の乱雑さＥ、高さ情報の最大値Ｈ、及び、高さ情報の変化量Ｉを算出する。そして、走行＿ＥＣＵ１４は、算出した高さ情報の乱雑さＥ、高さ情報の最大値Ｈ、及び、高さ情報の変化量Ｉに基づいて、小領域Ａｓ毎の散乱物の評価値Ｘを算出する。

【0136】

続くステップＳＳ２１５において、走行＿ＥＣＵ１４は、算出した小領域Ａｓ毎の散乱物の評価値Ｘを検証する。すなわち、走行＿ＥＣＵ１４は、リスク領域Ａｒ内における各小領域Ａｓのうち、内周側に位置する小領域Ａｓよりも大きな評価値Ｘを有する小領域Ａｓが存在するか否かを検証する。そして、内周側の小領域Ａｓよりも大きな評価値Ｘを有する小領域Ａｓが存在する場合、内周側の小領域Ａｓの評価値Ｘを外周側の小領域Ａｓの評価値Ｘ以上の値に補正する。

【0137】

続くステップＳ２１６において、走行＿ＥＣＵ１４は、予め設定されている閾値Ｓｉ（Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３）の補正を行う。すなわち、走行＿ＥＣＵ１４は、例えば、自車速Ｖ、及び、リスク領域Ａｒ内の各物体の認識精度等に基づいて、閾値Ｓｉを補正する。

【0138】

続くステップＳ２１７からステップＳ２２３において、走行＿ＥＣＵ１４は、リスクレベルＬの設定を行う。なお、図１６において詳細は省略するが、リスク領域Ａｒに小領域Ａｓが設定されている場合、ステップＳ２１７からステップＳ２２３によるリスクレベルＬの設定処理は、小領域Ａｓの評価値Ｘ毎に繰り返し行われる。

【0139】

ステップＳ２１７において、走行＿ＥＣＵ１４は、小領域Ａｓの評価値Ｘが閾値Ｓ１以下であるか否かを調べる。

【0140】

そして、ステップＳ２１７において、評価値Ｘが閾値Ｓ１以下であると判定した場合（ステップＳ２１７：ＹＥＳ）、走行＿ＥＣＵ１４は、ステップＳ２１８に進む。

【0141】

ステップＳ２１８において、走行＿ＥＣＵ１４は、小領域ＡｓのリスクレベルＬを「２」に設定した後、ステップＳ２２４に進む。

【0142】

一方、ステップＳ２１７において、評価値Ｘが閾値Ｓ１よりも大きいと判定した場合（ステップＳ２１７：ＮＯ）、走行＿ＥＸＵ１４は、ステップＳ２１９に進む。

【0143】

ステップＳ２１９において、走行＿ＥＣＵ１４は、評価値Ｘが閾値Ｓ２以下であるか否かを調べる。

【0144】

そして、ステップＳ２１９において、評価値Ｘが閾値Ｓ２以下であると判定した場合（ステップＳ２１９：ＹＥＳ）、走行＿ＥＣＵ１４は、ステップＳ２２０に進む。

【0145】

ステップＳ２２０において、走行＿ＥＣＵ１４は、小領域ＡｓのリスクレベルＬを「３」に設定した後、ステップＳ２２４に進む。

【0146】

一方、ステップＳ２１９において、評価値Ｘが閾値Ｓ２よりも大きいと判定した場合（ステップＳ２１９：ＮＯ）、走行＿ＥＣＵ１４は、ステップＳ２２１に進む。

【0147】

ステップＳ２２１において、走行＿ＥＣＵ１４は、評価値Ｘが閾値Ｓ３以下であるか否かを調べる。

【0148】

そして、ステップＳ２２１において、評価値Ｘが閾値Ｓ３以下であると判定した場合（ステップＳ２２１：ＹＥＳ）、走行＿ＥＣＵ１４はステップＳ２２２に進む。

【0149】

ステップＳ２２２において、走行＿ＥＣＵ１４は、小領域ＡｓのリスクレベルＬを「４」に設定した後、ステップＳ２２４に進む。

【0150】

一方、ステップＳ２２１において、評価値Ｘが閾値Ｓ３よりも大きいと判定した場合（ステップＳ２２１：ＮＯ）、走行＿ＥＣＵ１４は、ステップＳ２２３に進む。

【0151】

ステップＳ２２３において、走行＿ＥＣＵ１４は、小領域ＡｓのリスクレベルＬを「５」に設定した後、ステップＳ２２４に進む。

【0152】

ステップＳ２１８、ステップＳ２２０、ステップＳ２２２、ステップＳ２２３からステップＳ２２４に進むと、走行＿ＥＣＵ１４は、ステップＳ２１３の抽出処理により残存している全てのリスク領域Ａｓを抽出したか否かを調べる。

【0153】

そして、ステップＳ２２４において、全てのリスク領域Ａｓを抽出していないと判定した場合（ステップＳ２２４：ＮＯ）、走行＿ＥＣＵ１４は、ステップＳ２１３に戻る。

【0154】

一方、ステップＳ２２４において、全てのリスク領域Ａｓを抽出したと判定した場合（ステップＳ２２４：ＹＥＳ）、走行＿ＥＣＵ１４は、ステップＳ２２５に進む。

【0155】

ステップＳ２２５において、走行＿ＥＣＵ１４は、各リスク領域Ａｒ（各小領域Ａｓ）において設定されたリスクレベルＬのうち、リスクレベルＬの最大値が「２」以下であるか否かを調べる。

【0156】

そして、ステップＳ２２５において、リスクレベルＬの最大値が「２」以下であると判定した場合（ステップＳ２２５：ＹＥＳ）、走行＿ＥＣＵ１４は、ステップＳ２２６に進む。

【0157】

そして、ステップＳ２２６において、走行＿ＥＣＵ１４は、ドライバに対する注意喚起を行いつつ現在の走行状態を継続する旨の判定を行った後、ルーチンを抜ける。

【0158】

一方、ステップＳ２２５において、リスクレベルＬの最大値が「２」よりも大きいと判定した場合（ステップＳ２２５：ＮＯ）、走行＿ＥＣＵ１４は、ステップＳ２２７に進む。

【0159】

そして、ステップｓ２２７において、走行＿ＥＣＵ１４は、リスク領域Ａｓに対する回避制御を行う旨の判定を行った後、ルーチンを抜ける。

【0160】

次に、リスク領域を回避するための自車走行経路の設定について、図１７に示す自車走行経路設定ルーチンのフローチャートに従って説明する。このルーチンは、例えば、上述のリスクレベル設定ルーチンにおいて、回避制御を行う旨の判定が行われた場合に限り、走行＿ＥＣＵ１４において実行される。また、このルーチンは、上述のリスク領域設定ルーチンにおいて設定された経路探索領域を自車両Ｍが走行している場合に限り、実行される。

【0161】

ルーチンがスタートすると、走行＿ＥＣＵ１４は、ステップＳ３０１において、自車両Ｍの経路候補Ｒｉを設定する。このステップＳ３０１において設定される経路候補Ｒｉは、現在設定されているリスク領域Ａｒに対して最初に設定される経路候補である。この場合、走行＿ＥＣＵ１４は、例えば、自車両Ｍの左右の車線区画線に沿った目標進行路Ｒｍを、そのまま、経路候補Ｒｉとして設定する。

【0162】

続くステップＳ３０２において、走行＿ＥＣＵ１４は、経路候補Ｒｉ上の結合線Ｓを設定する。この経路候補Ｒｉ上の結合線Ｓの設定に際し、走行＿ＥＣＵ１４は、例えば、各リスク領域Ａｒ間を結ぶ最短直線をそれぞれ設定する。そして、走行＿ＥＣＵ１４は、例えば、設定した最短直線のうち、経路候補Ｒｉと交差する最短直線を結合線Ｓとして設定する。

【0163】

続くステップＳ３０３において、走行＿ＥＣＵ１４は、第１の評価値Ｓｓｕｍを算出する。すなわち、走行＿ＥＣＵ１４は、ステップＳ３０２において設定した結合線Ｓの合計線長を、第１の評価値Ｓｓｕｍとして算出する。

【0164】

続くステップＳ３０４において、走行＿ＥＣＵ１４は、第２の評価値Ｒｓｕｍを算出する。すなわち、走行＿ＥＣＵ１４は、経路候補Ｒｉ上の評価地点ｘｉ毎に自車両Ｍの姿勢を推定し、自車両Ｍの各車輪と各リスク領域Ａｒ及び各結合線Ｓとの位置関係に基づいて第２の評価値Ｒｓｕｍを算出する。

【0165】

続くステップＳ３０５において、走行＿ＥＣＵ１４は、第３の評価値Ｄｓｕｍを算出する。すなわち、走行＿ＥＣＵ１４は、各評価地点ｘｉにおける経路候補Ｒｉの傾きに基づいて第３の評価値Ｄｓｕｍを算出する。

【0166】

続くステップＳ３０６において、走行＿ＥＣＵ１４は、経路評価値Ｅｓｕｍを算出する。すなわち、走行＿ＥＣＵ１４は、第１の評価値Ｓｓｕｍ、第２の評価値Ｒｓｕｍ、及び、第３の評価値Ｄｓｕｍに基づいて、経路評価値Ｅｓｕｍを算出する。

【0167】

そして、ステップＳ３０７において、走行＿ＥＣＵ１４は、現在設定されているリスク領域Ａｒに対し、経路評価値Ｅｓｕｍの算出が設定回数行われたか否かを調べる。すなわち、走行＿ＥＣＵ１４は、現在設定されているリスク領域Ａｒに対し、経路候補Ｒｉを設定回数変化させた状態にて、それぞれ経路評価値Ｅｓｕｍの算出を行ったか否かを調べる。

【0168】

そして、ステップＳ３０７において、経路評価値Ｅｓｕｍの算出が設定回数終了していないと判定した場合（ステップＳ３０７：ＮＯ）、走行＿ＥＣＵ１４は、ステップＳ３０８に進む。

【0169】

ステップＳ３０８において、走行＿ＥＣＵ１４は、現在設定されている経路候補Ｒｉに所定の補正を加えることにより、経路候補Ｒｉを再設定した後、ステップＳ３０４に戻る。

【0170】

一方、ステップＳ３０７において、経路評価値Ｅｓｕｍの算出が設定回数終了していると判定した場合（ステップＳ３０７：ＹＥＳ）、走行＿ＥＣＵ１４は、ステップＳ３０９に進む。

【0171】

ステップＳ３０９において、走行＿ＥＣＵ１４は、現在の自車両Ｍが経路探索領域内に存在するか否かを調べる。

【0172】

そして、ステップＳ３０９において、自車両Ｍが経路探索領域内に存在すると判定した場合（ステップＳ３０９：ＹＥＳ）、走行＿ＥＣＵ１４は、ステップＳ３１０に進む。

【0173】

ステップＳ３１０において、走行＿ＥＣＵ１４は、現在設定されているリスク領域Ａｒに所定の補正を加えることにより、リスク領域Ａｒを再設定した後、ステップＳ３０１に戻る。このリスク領域Ａｒの再設定において、走行＿ＥＣＵ１４は、例えば、リスク領域Ａｒの外殻形状を維持したまま、リスク領域Ａｒを縮小させることが可能である。

【0174】

一方、ステップＳ３０９において、自車両Ｍが経路探索領域を脱したと判定した場合（ステップＳ３０９：ＹＥＳ）、走行＿ＥＣＵ１４は、ステップＳ３１１に進む。

【0175】

ステップＳ３１１において、走行＿ＥＣＵ１４は、上述の複数パターンの経路候補Ｒｉに基づいて算出された経路評価値Ｅｓｕｍの中から、最適な経路評価値Ｅｓｕｍとして、最小の経路評価値Ｅｓｕｍを抽出する。

【0176】

続くステップｓ３１２において、走行＿ＥＣＵ１４は、最小の経路評価値Ｅｓｕｍに対応する経路候補Ｒｉを自車走行経路として確定した後、ルーチンを抜ける。

【0177】

なお、自車走行経路を設定した場合、走行＿ＥＣＵ１４は、自車両Ｍに対する運転支援制御の割り込み制御として、自車走行経路に沿った走行制御を行う。

【0178】

このような実施形態によれば、運転支援装置１は、画像認識＿ＥＣＵ１３において自車両Ｍの前方に存在する物体を認識し、走行＿ＥＣＵ１４において、自車両Ｍの前方に存在する物体の周囲において輝度値が分算する分散領域を抽出し、分散領域を内包する領域を小物体が分布するリスク領域Ａｒとして設定する。これにより、運転支援制御をより高いレベルで実現するための適切なリスク領域Ａｒを設定することができる。

【0179】

すなわち、走行＿ＥＣＵ１４は、小物体の散乱の起点となる物体（中心物体）を抽出し、中心物体の周囲において輝度値が分散する分散領域を抽出することにより、画像認識＿ＥＣＵ１３において認識されない微小物体の散乱する領域についても適切に抽出することができる。そして、走行＿ＥＣＵ１４は、輝度値の分散領域を内包する領域を小物体が分布する一括りのリスク領域Ａｒとして設定することにより、散乱物等に対して適切なリスク領域Ａｒを設定することができる。特に、散乱物等に対するリスク領域Ａｒは、各散乱物に対して個別に設定されるのではなく、一群の散乱物を一括りの領域として設定されるものである。このため、走行＿ＥＣＵ１４に過剰な演算負荷をかけることなく、適切なリスク領域Ａｒを設定することができる。

【0180】

この場合において、走行＿ＥＣＵ１４は、中心物体を中心とする路面に沿った放射方向毎に輝度値の変化を評価し、輝度値の変化する点が閾値以上分布する範囲を輝度値の分散領域として抽出する。これにより、簡単な演算処理により、輝度値の分散領域を精度良く抽出することができる。

【0181】

また、走行＿ＥＣＵ１４は、分散領域に外接する楕円を輪郭としてリスク領域Ａｒを設定する。これにより、過剰に広い範囲にリスク領域Ａｒを設定することを防止することができる。

【0182】

また、本実施形態の運転支援装置１は、画像認識＿ＥＣＵ１３において、自車両Ｍの前方に存在する物体を認識し、走行＿ＥＣＵ１４において、物体の周囲に複数の小物体が存在するとき、これら複数の小物体を包含するリスク領域Ａｒを設定し、リスク領域Ａｒ内における高さ情報の分布に基づいてリスク領域Ａｒの自車両Ｍに対するリスクレベルＬを設定する。これにより、道路上に存在する散乱物に対して適切な運転支援制御を実現することができる。

【0183】

すなわち、走行＿ＥＣＵ１４は、各散乱物が自車両Ｍに及ぼす影響を各散乱物の高さ情報に基づいて推定することにより、各リスク領域ＡｒにおけるリスクレベルＬを個別に評価することができる。

【0184】

この場合において、走行＿ＥＣＵ１４は、路面の高さを基準として、リスク領域Ａｒ内における高さ情報の乱雑さＥを算出し、高さ情報の乱雑さＥが大きいほどリスクレベルＬを高く設定する。これにより、各リスク領域Ａｒ内における散乱物等の状態に応じて適切なリスクレベルＬを設定することができる。

【0185】

また、走行＿ＥＣＵ１４は、リスク領域Ａｒ内における高さ情報の最大値Ｈを抽出し、高さ情報の最大値Ｈが大きいほどリスクレベルＬを高く設定する。これにより、各リスク領域Ａｒ内における散乱物等の状態に応じて適切なリスクレベルＬを設定することができる。

【0186】

また、走行＿ＥＣＵ１４は、リスク領域Ａｒ内における高さ情報の変化量Ｉを算出し、高さ情報の変化量Ｉが小さいほどリスクレベルＬを高く設定する。これにより、各散乱物の属性（素材や質量等）に応じた適切なリスクレベルＬを設定することができる。

【0187】

さらに、走行＿ＥＣＵ１４は、リスク領域Ａｒを複数の小領域Ａｓに分割し、分割した小領域Ａｓ毎にリスクレベルＬを設定する。これにより、物体の散乱状態等を反映させた適切なリスクレベルＬを設定することができる。

【0188】

さらに、本実施形態の運転支援装置１は、画像認識＿ＥＣＵ１３において、自車両Ｍの前方に存在する物体を認識し、走行＿ＥＣＵ１４において、物体の周囲に複数の小物体が存在するとき、これら複数の小物体を包含するリスク領域Ａｒを設定し、リスク領域Ａｒ内における小物体の分布状態に基づいてリスク領域ＡｒのリスクレベルＬを設定し、リスク領域Ａｒから受けるリスクを回避するための経路候補Ｒｉを複数パターン設定し、経路候補Ｒｉ毎に経路評価値Ｅｓｕｍを算出し、経路評価値Ｅｓｕｍが最適となる経路候補Ｒｉを自車走行経路（回避経路）として設定する。この経路評価値Ｅｓｕｍの算出に際し、走行＿ＥＣＵ１４は、経路候補Ｒｉに沿って移動する自車両Ｍの位置を設定距離ｘ毎に算出し、自車両Ｍがリスク領域Ａｒを通過する位置に存在する毎に、リスク領域ＡｒのリスクレベルＬに応じて経路評価値Ｅｓｕｍを減少させる。これにより、道路上に複数のリスク領域Ａｒが存在する場合にも、各リスク領域Ａｒに対して最適な回避経路を策定することができる。

【0189】

すなわち、自車両Ｍがリスク領域Ａｒを通過する位置に存在する毎に、リスク領域ＡｒのリスクレベルＬに応じて経路評価値Ｅｓｕｍを減少させることにより、各リスク領域ＡｒのリスクレベルＬを適切に反映させた回避経路を設定することができる。

【0190】

この場合において、走行＿ＥＣＵ１４は、リスク領域Ａｒが複数存在する場合には互いのリスク領域Ａｒを結ぶ最短直線を設定し、自車両Ｍが最短直線を通過する位置に存在する毎に経路評価値Ｅｓｕｍを増加させる。これにより、２つのリスク領域Ａｓ間において、これらのリスク領域Ａｒと自車両Ｍとの干渉を回避可能な経路候補Ｒｉについての評価値（経路評価値Ｅｓｕｍ）を高く算出することができる。

【0191】

また、走行＿ＥＣＵ１４は、経路候補Ｒｉについて設定距離ｘ毎に傾きを算出し、設定距離ｘ毎の傾きの合算値が大きいほど経路評価値Ｅｓｕｍを減少させる。これにより、操舵量が小さくなる経路候補Ｒｉよりも操舵量が大きくなる経路候補Ｒｉの経路評価値Ｅｓｕｍを相対的に低く算出することができ、乗員の乗り心地にも配慮した適切な自車走行経路（回避経路）を設定することができる。

【0192】

ここで、上述の実施形態において、画像認識＿ＥＣＵ１３、走行＿ＥＣＵ１４、ＣＰ＿ＥＣＵ２１、Ｅ／Ｇ＿ＥＣＵ２２、Ｔ／Ｍ＿ＥＣＵ２３、ＢＫ＿ＥＣＵ２４、及び、ＰＳ＿ＥＣＵ２５等は、ＣＰＵ，ＲＡＭ，ＲＯＭ、不揮発性記憶部等を備える周知のマイクロコンピュータ、及びその周辺機器で構成されており、ＲＯＭにはＣＰＵで実行するプログラムやデータテーブル等の固定データ等が予め記憶されている。なお、プロセッサの全部若しくは一部の機能は、論理回路あるいはアナログ回路で構成してもよく、また各種プログラムの処理を、ＦＰＧＡなどの電子回路により実現するようにしてもよい。

【0193】

以上の実施の形態に記載した発明は、それらの形態に限ることなく、その他、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々の変形を実施し得ることが可能である。さらに、上記各形態には、種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件における適宜な組合せにより種々の発明が抽出され得るものである。

【0194】

例えば、各形態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が削除されても、述べられている課題が解決でき、述べられている効果が得られる場合には、この構成要件が削除された構成が発明として抽出され得るものである。

【符号の説明】

【0195】

１ … 運転支援装置
１０ … カメラユニット
１１ … ステレオカメラ
１１ａ … メインカメラ
１１ｂ … サブカメラ
１２ … ＩＰＵ
１３ … 画像認識＿ＥＣＵ
１４ … 走行＿ＥＣＵ
２１ … ＣＰ＿ＥＣＵ
２２ … Ｅ／Ｇ＿ＥＣＵ
２３ … Ｔ／Ｍ＿ＥＣＵ
２４ … ＢＫ＿ＥＣＵ
２５ … ＰＳ＿ＥＣＵ
３１ … ＨＭＩ
３２ … スロットルアクチュエータ
３３ … 油圧制御回路
３４ … ブレーキアクチュエータ
３５ … 電動パワステモータ
３６ … ロケータユニット
３６ａ … ＧＮＳＳセンサ
３６ｂ … 道路地図ＤＢ
３７ｌｆ … 左前側方センサ
３７ｌｒ … 左後側方センサ
３７ｒｆ … 右前側方センサ
３７ｒｒ … 右後側方センサ

【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】