特開 2024-64195 移動体制御方法及び移動体制御システム

(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】P2024064195

(43)【公開日】2024-05-14

(54)【発明の名称】移動体制御方法及び移動体制御システム

(51)【国際特許分類】

   B60W 30/10 20060101AFI20240507BHJP

   G05D 1/43 20240101ALI20240507BHJP

   G08G 1/16 20060101ALI20240507BHJP

   B60W 30/09 20120101ALI20240507BHJP

【ＦＩ】

B60W30/10

G05D1/02 H

G08G1/16 C

B60W30/09

【審査請求】未請求

【請求項の数】5

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022172608

(22)【出願日】2022-10-27

(71)【出願人】

【識別番号】000003207

【氏名又は名称】トヨタ自動車株式会社

(71)【出願人】

【識別番号】504132881

【氏名又は名称】国立大学法人東京農工大学

(74)【代理人】

【識別番号】110003199

【氏名又は名称】弁理士法人高田・高橋国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】岩井 秀成

(72)【発明者】

【氏名】井上 慎太郎

(72)【発明者】

【氏名】ラクシンチャラーンサク ポンサトーン

【テーマコード（参考）】

3D241

5H181

5H301

【Ｆターム（参考）】

3D241BA11

3D241BA33

3D241BC01

3D241BC02

3D241CC01

3D241CC08

3D241CC17

3D241CD09

3D241CD11

3D241CE06

3D241DA52Z

3D241DB02Z

3D241DB05Z

3D241DB12Z

3D241DC25Z

5H181AA01

5H181CC03

5H181CC04

5H181CC14

5H181LL01

5H181LL02

5H181LL09

5H301AA01

5H301BB14

5H301CC03

5H301CC06

5H301CC10

5H301GG08

5H301GG09

5H301GG16

(57)【要約】

【課題】目標経路に追従するように移動体を制御する際に、安全を確保しつつ、移動体がスタックすることを抑制する。
【解決手段】移動体制御システムは、移動体に搭載された認識センサによる認識結果に基づいて、移動体の周囲のリスクを回避しつつ目的地へ向かう目標経路を算出する。第１領域が認識センサから視認できない不可視領域であるが、第１領域を回避することができない場合、移動体制御システムは、第１領域に向かう目標経路を暫定目標経路として生成する。そして、移動体制御システムは、第１領域に進入する前に減速しつつ暫定目標経路に追従するように移動体を制御する。
【選択図】図４

【特許請求の範囲】

【請求項1】

移動体を制御する移動体制御方法であって、
前記移動体に搭載された認識センサによる認識結果に基づいて、前記移動体の周囲のリスクを回避しつつ目的地へ向かう目標経路を算出することと、
第１領域が前記認識センサから視認できない不可視領域であるが、前記第１領域を回避することができない場合、前記第１領域に向かう前記目標経路を暫定目標経路として生成することと、
前記第１領域に進入する前に減速しつつ前記暫定目標経路に追従するように前記移動体を制御することと
を含む
移動体制御方法。

【請求項2】

請求項１に記載の移動体制御方法であって、
前記移動体が前記第１領域に進入する前に、前記第１領域が前記認識センサから視認できる可視領域となるか否かを判定することと、
前記移動体が前記第１領域に進入する前に前記第１領域が前記可視領域となった場合、前記認識センサによる前記認識結果に基づいて、前記移動体が前記第１領域を走行可能か否かを判定することと、
前記移動体が前記第１領域を走行可能である場合、前記第１領域に進入する前記目標経路を算出することと
を更に含む
移動体制御方法。

【請求項3】

請求項１に記載の移動体制御方法であって、
前記移動体が前記第１領域に進入する前に、前記第１領域が前記認識センサから視認できる可視領域となるか否かを判定することと、
前記移動体が前記第１領域に進入する前に前記第１領域が前記可視領域となった場合、前記認識センサによる前記認識結果に基づいて、前記移動体が前記第１領域を走行可能か否かを判定することと、
前記移動体が前記第１領域を走行することができない場合、前記移動体が前記第１領域に進入する前に前記移動体を停止させることと
を更に含む
移動体制御方法。

【請求項4】

請求項１乃至３のいずれか一項に記載の移動体制御方法であって、
前記移動体が前記第１領域に進入する前に、前記第１領域が前記認識センサから視認できる可視領域となるか否かを判定することと、
前記移動体が前記第１領域に進入する前に前記第１領域が前記可視領域とならない場合、前記移動体が前記第１領域に進入する前に前記移動体を停止させることと
を更に含む
移動体制御方法。

【請求項5】

移動体を制御する移動体制御システムであって、
１又は複数のプロセッサを備え、
前記１又は複数のプロセッサは、
前記移動体に搭載された認識センサによる認識結果に基づいて、前記移動体の周囲のリスクを回避しつつ目的地へ向かう目標経路を算出し、
第１領域が前記認識センサから視認できない不可視領域であるが、前記第１領域を回避することができない場合、前記第１領域に向かう前記目標経路を暫定目標経路として生成し、
前記第１領域に進入する前に減速しつつ前記暫定目標経路に追従するように前記移動体を制御する
ように構成された
移動体制御システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、目標経路に追従するように移動体を制御する技術に関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１は、プラント内の既設設備の異常時に、支援設備を待機位置から所定位置に移動させるための経路を生成する経路計画システムを開示している。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】国際公開第２０１６／１５８８００号

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

目標経路に追従するように移動体を制御することを考える。移動体に搭載された認識センサにより移動体の周囲の障害物等のリスクが認識され、認識されたリスクを回避するように目標経路が算出される。このとき、障害物等の向こう側の領域は、認識センサから見えない不可視領域（死角）となる。そのような不可視領域も障害物等と同等のリスクとみなされる場合、不可視領域に進入するような目標経路は生成されなくなる。但し、その場合、状況によっては目標経路が一切生成されなくなり、移動体がスタックしてしまう。

【0005】

本開示の１つの目的は、目標経路に追従するように移動体を制御する際に、安全を確保しつつ、移動体がスタックすることを抑制することができる技術を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本開示の第１の観点は、移動体を制御する移動体制御方法に関連する。
移動体制御方法は、
移動体に搭載された認識センサによる認識結果に基づいて、移動体の周囲のリスクを回避しつつ目的地へ向かう目標経路を算出することと、
第１領域が認識センサから視認できない不可視領域であるが、第１領域を回避することができない場合、第１領域に向かう目標経路を暫定目標経路として生成することと、
第１領域に進入する前に減速しつつ暫定目標経路に追従するように移動体を制御することと
を含む。

【0007】

本開示の第２の観点は、移動体を制御する移動体制御システムに関連する。
移動体制御システムは、１又は複数のプロセッサを備える。
１又は複数のプロセッサは、
移動体に搭載された認識センサによる認識結果に基づいて、移動体の周囲のリスクを回避しつつ目的地へ向かう目標経路を算出し、
第１領域が認識センサから視認できない不可視領域であるが、第１領域を回避することができない場合、第１領域に向かう目標経路を暫定目標経路として生成し、
第１領域に進入する前に減速しつつ暫定目標経路に追従するように移動体を制御する
ように構成される。

【発明の効果】

【0008】

本開示によれば、第１領域が不可視領域であり、且つ、第１領域を回避することができない場合、第１領域に向かう暫定目標経路が生成される。移動体は、減速しつつ暫定目標経路に追従するように制御される。すなわち、移動体は、ゆっくりと第１領域に近づくように制御される。よって、移動体が第１領域に接近した後、第１領域の中に高いリスクが実際に存在することが検知されたとしても、移動体を迅速に停止させることが可能となる。言い換えれば、移動体の安全を確保しつつ、第１領域に進入することができるか否かを探ることが可能となる。移動体が第１領域に接近した後、移動体が第１領域を走行可能であることが判明する場合もある。その場合は、移動体は第１領域を通過して目的地に向かうことができる。このように、本開示によれば、移動体の安全を確保しつつ、移動体がスタックすることを抑制することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】車両制御の概要を説明するための概念図である。

【図2】車両制御システムの構成例を示すブロック図である。

【図3】目標経路算出処理の一例を説明するための概念図である。

【図4】不可視領域に対する自動運転制御を説明するための概念図である。

【図5】第１領域に対する自動運転制御を説明するための概念図である。

【図6】第１領域に対する処理を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0010】

添付図面を参照して、本開示の実施の形態を説明する。

【0011】

１．目標経路とリスク回避
自律的に移動可能な移動体について考える。移動体としては、車両、ロボット、飛翔体、等が例示される。車両としては、自動運転車両、月面探索車（月面ローバー）、等が例示される。ロボットとしては、物流ロボット、等が例示される。飛翔体としては、飛行機、ドローン、等が例示される。

【0012】

一例として、以下の説明においては、移動体が車両である場合について考える。一般化する場合には、以下の説明における「車両」を「移動体」で読み替え、「車両の走行」を「移動体の移動」で読み替えるものとする。

【0013】

図１は、車両１の制御の概要を説明するための概念図である。車両１は、出発地から目的地まで自律的に走行する。より詳細には、目的地に到達するための目標経路ＰＴがリアルタイムに算出され、その目標経路ＰＴに追従するように車両１は制御される。

【0014】

車両１の周囲には、車両１の走行を妨げるリスクが存在する可能性がある。典型的には、障害物が、車両１の走行を妨げるリスクとなる。そのようなリスクは、車両１に搭載された認識センサによって認識される。そして、認識センサによって認識されたリスクを回避するように目標経路ＰＴが算出される。

【0015】

車両１が未知の環境を走行する場合もある。例えば、車両１が広大な不整地（uneven surface, uneven terrain）を走行する場合もある。不整地をオフロードと呼ぶこともできる。未舗装の不整地には、白線は存在しない。その代わり、不整地には、岩石、樹木、急坂、崖、丘陵、谷、穴、陥没、クレーター等、車両１の走行を妨げるリスクが存在する可能性がある。また、光源と地形により形成される影も、認識センサによる認識精度を低下させるため、車両１の走行を妨げるリスクとなる。尚、移動体が飛翔体である場合は、洞窟等が不整地に相当する。

【0016】

リスク値Ｕ_ｒｉｓｋは、車両走行に関するリスクの大きさである。リスクポテンシャルは、リスク値Ｕ_ｒｉｓｋを位置の関数として表す。言い換えれば、リスクポテンシャルは、リスク値Ｕ_ｒｉｓｋの分布を示す。例えば、障害物ＯＢＳに関するリスクポテンシャルでは、リスク値Ｕ_ｒｉｓｋは、障害物ＯＢＳの位置で最大となり、障害物ＯＢＳから離れるにつれて小さくなる。例えば、リスクポテンシャルは、ガウス分布（正規分布）で表される。分布の分散は、障害物ＯＢＳの種類毎に異なっていてもよい。分布の分散は、車両１の速度に応じて変動してもよい。例えば、速度が高くなるほど、分布の分散は大きくなってもよい。車両１の周囲の所定範囲が格子状に区切られ、各グリッド上でリスク値Ｕ_ｒｉｓｋが与えられてもよい。その場合、リスクポテンシャルをリスクグリッドと呼ぶこともできる。

【0017】

車両１は、認識センサを用いて車両１の周囲のリスクを認識し、その認識結果に基づいて車両１の周囲のリスクポテンシャルをリアルタイムに算出する。更に、車両１は、リスクポテンシャルに基づいて、リスクを回避しつつ目的地へ向かう目標経路ＰＴをリアルタイムに算出する。そして、車両１は、目標経路ＰＴに追従するように自律的に走行する。

【0018】

２．車両制御システムの例
図２は、車両１を制御する車両制御システム１０の構成例を示すブロック図である。典型的には、車両制御システム１０は、車両１に搭載される。車両制御システム１０は、センサ群２０、走行装置３０、及び制御装置１００を含んでいる。

【0019】

センサ群２０は、車両１に搭載されている。センサ群２０は、車両１の周囲の状況を認識する認識センサ２１を含んでいる。認識センサ２１としては、カメラ、ＬＩＤＡＲ（Laser Imaging Detection and Ranging）、レーダ、等が例示される。また、センサ群２０は、車両１の状態を検出する車両状態センサ２２を含んでいる。車両状態センサ２２は、速度センサ、加速度センサ、ヨーレートセンサ、舵角センサ、等を含んでいる。

【0020】

走行装置３０は、車両１を走行させる。より詳細には、走行装置３０は、操舵装置、駆動装置、及び制動装置を含んでいる。操舵装置は、車両１の車輪を転舵する。駆動装置としては、エンジン、電動機、インホイールモータ、等が例示される。制動装置は、制動力を発生させる。走行装置３０は、キャタピラにより車両１を走行させてもよい。

【0021】

制御装置１００は、車両１を制御するコンピュータである。制御装置１００は、１又は複数のプロセッサ１１０（以下、単にプロセッサ１１０と呼ぶ）と１又は複数の記憶装置１２０（以下、単に記憶装置１２０と呼ぶ）を含んでいる。プロセッサ１１０は、各種処理を実行する。記憶装置１２０は、プロセッサ１１０による処理に必要な各種情報を格納する。

【0022】

車両制御プログラム１３０は、プロセッサ１１０によって実行されるコンピュータプログラムである。プロセッサ１１０が車両制御プログラム１３０を実行することにより、制御装置１００の機能が実現される。車両制御プログラム１３０は、記憶装置１２０に格納される。あるいは、車両制御プログラム１３０は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。

【0023】

制御装置１００は、センサ群２０を用いて、車両１の運転環境を示す運転環境情報２００を取得する。運転環境情報２００は、記憶装置１２０に格納される。運転環境情報２００は、周辺状況情報、車両状態情報、地図情報、等を含んでいる。

【0024】

周辺状況情報は、認識センサ２１による認識結果を示す情報であり、車両１の周囲の状況を示す。例えば、周辺状況情報は、カメラによって撮像される画像情報を含む。他の例として、周辺状況情報は、ＬＩＤＡＲによって得られる点群情報を含む。周辺状況情報は、更に、車両１の周囲の物体に関する物体情報を含んでいる。物体は、車両１の走行を妨げる障害物を含む。物体情報は、車両１に対する物体の相対位置及び相対速度を示す。例えば、カメラによって得られた画像情報を解析することによって、物体を識別し、その物体の相対位置を算出することができる。また、ＬＩＤＡＲによって得られた点群情報に基づいて、物体を識別し、その物体の相対位置と相対速度を取得することもできる。

【0025】

車両状態情報は、車両１の状態を示す情報であり、車両状態センサ２２から得られる。車両１の状態としては、速度、加速度、ヨーレート、舵角、等が挙げられる。

【0026】

地図情報は、車両１が走行するエリアの地図である。車両１が走行するエリアは、少なくとも車両１の出発地と目的地を含んでいる。地図情報は、３次元地形情報を含んでいてもよい。車両１が広大な不整地を走行する場合、地図情報はその不整地の地図を含む。地図情報は、既知のリスクの大まかな位置を示していてもよい。

【0027】

制御装置１００は、車両１の走行を制御する車両走行制御を実行する。車両走行制御は、操舵制御、加速制御、及び減速制御を含む。制御装置１００は、走行装置３０を制御することによって車両走行制御を実行する。

【0028】

また、制御装置１００は、運転環境情報２００に基づいて自動運転制御を行う。より詳細には、制御装置１００は、運転環境情報２００に基づいて、車両１の走行プランを生成し、車両１が走行プランに従って走行するために必要な目標経路ＰＴを算出する。そして、制御装置１００は、車両１が目標経路ＰＴに追従するように車両走行制御を行う。

【0029】

目標経路ＰＴを算出する処理を、以下、「目標経路算出処理」と呼ぶ。目標経路算出処理において、制御装置１００は、認識センサ２１による認識結果、すなわち周辺状況情報（物体情報）に基づいて、車両１の周囲のリスクポテンシャルをリアルタイムに算出する（図１参照）。車両１の周囲に複数のリスクが存在する場合、それぞれのリスクに関するリスクポテンシャルが加算される。そして、制御装置１００は、リスクポテンシャルに基づいて、リスクを回避しつつ目的地へ向かう目標経路ＰＴをリアルタイムに算出する。

【0030】

図３は、目標経路算出処理の一例を説明するための概念図である。本例では、目標経路ＰＴは、「グローバル経路ＰＧ」、「準グローバル経路ＰＳ」、及び「ローカル経路ＰＬ」の三種類を含んでいる。

【0031】

グローバル経路ＰＧは、目的地への大まかな目標経路ＰＴであり、予め決定される。

【0032】

準グローバル経路ＰＳは、車両１の周囲のリスクを回避しつつ目的地へ向かう目標経路ＰＴである。つまり、準グローバル経路ＰＳは、所定のグローバル経路ＰＧになるべく沿いつつも、リスクを回避することができる目標経路ＰＴである。制御装置１００は、グローバル経路ＰＧと認識センサ２１による認識結果に基づいて、準グローバル経路ＰＳを算出することができる。図３に示されるように、例えば、準グローバル経路ＰＳは、一定間隔で並ぶ複数の経路候補点（経由点）Ｃの集合で表される。つまり、準グローバル経路ＰＳは、一定間隔で並ぶ複数の経路候補点Ｃをつなぎ合わせたものである。

【0033】

ローカル経路ＰＬは、準グローバル経路ＰＳよりも粒度の高い目標経路ＰＴである。制御装置１００は、準グローバル経路ＰＳに基づいて、より粒度の高いローカル経路ＰＬを算出する。より詳細には、ローカル経路ＰＬは、準グローバル経路ＰＳになるべく沿いつつも、車両１の走行安定性が確保されるように算出される。例えば、ローカル経路ＰＬは、準グローバル経路ＰＳよりも滑らかになるように算出される。滑らかなローカル経路ＰＬを用いることにより、車両１の急操舵や横転を防止することができる。例えば、制御装置１００は、準グローバル経路ＰＳと車両１の目標ヨーレートを考慮して、準グローバル経路ＰＳになるべく沿いつつ車両１の走行安定性を確保することができるローカル経路ＰＬを算出する。

【0034】

準グローバル経路ＰＳは、比較的長期的な走行計画に基づくロングレンジの目標経路ＰＴであると言える。一方、ローカル経路ＰＬは、比較的短期的な走行計画に基づくショートレンジの目標経路ＰＴであると言える。ローカル経路ＰＬは、準グローバル経路ＰＳよりも短いが、準グローバル経路ＰＳよりも粒度が高い。

【0035】

このように、制御装置１００は、所定のグローバル経路ＰＧを基準として、準グローバル経路ＰＳ及びローカル経路ＰＬを段階的に算出する。そして、制御装置１００は、ローカル経路ＰＬに追従するように車両走行制御を行う。

【0036】

尚、ＧＮＳＳを利用できない環境では、初期位置（出発地）に対する車両１の位置は、例えばデッドレコニングを通して把握される。具体的には、車両１の速度、舵角、等は車両状態情報から得られる。車両１が走行する路面の勾配は、加速度センサにより検出される加速度から算出可能である。速度、舵角、勾配、等に基づいて、車両１の移動距離や移動方向を算出することができる。移動距離や移動方向を一定周期毎に繰り返し算出することにより、車両１の位置が更新される。

【0037】

３．不可視領域に対する自動運転制御
図４は、不可視領域ＩＮＶに対する自動運転制御を説明するための概念図である。上述の通り、制御装置１００は、認識センサ２１による認識結果に基づいて障害物ＯＢＳ等のリスクを認識し、リスクを回避するように目標経路ＰＴを算出する。このとき、障害物ＯＢＳ等の向こう側の領域は、認識センサ２１から見えない不可視領域ＩＮＶ（死角）となる。不可視領域ＩＮＶをオクルージョン領域と言うこともできる。不可視領域に関しては、点群情報等の周辺状況情報を取得することができない。よって、不可視領域ＩＮＶのリスクポテンシャルを算出することができない。

【0038】

リスクポテンシャルが不明である不可視領域ＩＮＶを障害物ＯＢＳ等と同等のリスクとみなすことが考えられる。つまり、不可視領域ＩＮＶには障害物ＯＢＳが存在すると仮定することが考えられる。その場合、不可視領域ＩＮＶに進入するような目標経路ＰＴは生成されなくなる。不可視領域ＩＮＶを回避することができる目標経路ＰＴが生成可能であれば、そのような目標経路ＰＴを用いることが好ましい。

【0039】

但し、状況によっては、不可視領域ＩＮＶを回避することができる目標経路ＰＴが見つからないこともある。例えば、図４に示されるように、車両１が進行可能な方向の全てに障害物ＯＢＳが存在する場合、不可視領域ＩＮＶを回避することができる目標経路ＰＴは見つからない。仮に不可視領域ＩＮＶに進入するような目標経路ＰＴの生成が完全に禁止されると、目標経路ＰＴが一切生成されなくなり、車両１がスタックしてしまう。

【0040】

そこで、本実施の形態によれば、車両１がスタックすることを抑制するために、つまり、車両１のスタック確率を低減するために、次のように自動運転制御が行われる。

【0041】

目的地に到達するために不可視領域ＩＮＶを通過する以外の選択肢が無い場合、制御装置１００は、不可視領域ＩＮＶのリスクを比較的高く設定しつつ、不可視領域ＩＮＶに進入するような目標経路ＰＴの生成を許可する（禁止しない）。図４の下段に示されるように、制御装置１００は、不可視領域ＩＮＶに向かい不可視領域ＩＮＶに進入するような目標経路ＰＴを「暫定目標経路ＰＴ’」として生成する。制御装置１００は、暫定目標経路ＰＴ’に追従するように車両１を制御する。但し、不可視領域ＩＮＶには潜在的なリスクが存在する可能性がある。そこで、制御装置１００は、車両１が不可視領域ＩＮＶに進入する前に車両１を減速させる。すなわち、制御装置１００は、不可視領域ＩＮＶにゆっくり近づくように車両１を制御する。

【0042】

車両１が不可視領域ＩＮＶに近づくと、その不可視領域ＩＮＶの中の詳細が認識センサ２１によって認識可能となる場合もある。混乱を避けるため、車両１がある位置に存在するときの不可視領域ＩＮＶを、便宜上、「第１領域Ｒ１」と呼ぶ。第１領域Ｒ１は、車両１が進行可能な方向のいずれかに存在している。車両１が第１領域Ｒ１に接近した後、第１領域Ｒ１が不可視領域ＩＮＶでなくなる場合もある。

【0043】

図５は、第１領域Ｒ１に対する自動運転制御を説明するための概念図である。第１領域Ｒ１は回避可能であるか否か、第１領域Ｒ１が走行可能な領域であるか否か、等の観点から、様々なパターンが考えられる。図５には、それら様々なパターンの場合の車速の推移も示されている。

【0044】

時刻ｔａにおいて、制御装置１００は、不可視領域ＩＮＶである第１領域Ｒ１を回避する目標経路ＰＴを生成することができるか否かを判定する。第１領域Ｒ１を回避する目標経路ＰＴを生成することができる場合、制御装置１００は、そのような目標経路ＰＴを生成し、自動運転制御を継続する。

【0045】

一方、不可視領域ＩＮＶである第１領域Ｒ１を回避する目標経路ＰＴを生成することができない場合、制御装置１００は、第１領域Ｒ１に向かう目標経路ＰＴを暫定目標経路ＰＴ’として生成する。そして、制御装置１００は、第１領域Ｒ１に進入する前に減速しつつ暫定目標経路ＰＴ’に追従するように車両１を制御する。車両１は、減速しながら第１領域Ｒ１にゆっくり近づく。

【0046】

車両１が第１領域Ｒ１に進入する前に、制御装置１００は、第１領域Ｒ１が認識センサ２１から視認できる「可視領域」となるか否かを判定する。例えば、時刻ｔｂにおいて、第１領域Ｒ１が可視領域となる。制御装置１００は、認識センサ２１による認識結果に基づいて、車両１が第１領域Ｒ１を走行可能か否かを判定する。言い換えれば、制御装置１００は、車両１が第１領域Ｒ１に安全に進入可能か否かを判定する。車両１が第１領域Ｒ１を走行可能である場合、制御装置１００は、第１領域Ｒ１に進入する目標経路ＰＴを算出し、その目標経路ＰＴに追従するように車両１を制御する。一方、車両１が第１領域Ｒ１を走行することができない場合、制御装置１００は、車両１が第１領域Ｒ１に進入する前に車両１を停止させる。

【0047】

尚、車両１が第１領域Ｒ１に接近しても、第１領域Ｒ１の中を観測することができない場合も考えられる。つまり、車両１が第１領域Ｒ１に進入する前に、第１領域Ｒ１が認識センサ２１から視認できる可視領域とならない場合も考えられる。その場合、制御装置１００は、車両１が第１領域Ｒ１に進入する前に車両１を停止させる。

【0048】

図６は、第１領域Ｒ１に対する自動運転制御を示すフローチャートである。

【0049】

ステップＳ１１０において、制御装置１００は、不可視領域ＩＮＶである第１領域Ｒ１を回避する目標経路ＰＴを生成することができるか否かを判定する。第１領域Ｒ１を回避する目標経路ＰＴが生成可能である場合（ステップＳ１１０；Ｙｅｓ）、処理は、ステップＳ１２０に進む。一方、第１領域Ｒ１を回避する目標経路ＰＴが生成不可能である場合（ステップＳ１１０；Ｎｏ）、処理は、ステップＳ１３０に進む。

【0050】

ステップＳ１２０において、制御装置１００は、第１領域Ｒ１を回避する目標経路ＰＴを生成し、自動運転制御を継続する。

【0051】

ステップＳ１３０において、制御装置１００は、不可視領域ＩＮＶである第１領域Ｒ１に向かう目標経路ＰＴを暫定目標経路ＰＴ’として生成する。このとき、不可視領域ＩＮＶ内のリスクポテンシャルは仮定される。例えば、不可視領域ＩＮＶ内のリスクポテンシャルは、比較的高く設定される。他の例として、不可視領域ＩＮＶの手前のリスクポテンシャルが不可視領域ＩＮＶ内のリスクポテンシャルとして用いられてもよい。

【0052】

ステップＳ１４０において、制御装置１００は、第１領域Ｒ１に進入する前に減速しつつ暫定目標経路ＰＴ’に追従するように車両１を制御する。

【0053】

ステップＳ１５０において、制御装置１００は、車両１が第１領域Ｒ１に進入する前に、第１領域Ｒ１が認識センサ２１から視認できる可視領域となるか否かを判定する。車両１が第１領域Ｒ１に進入する前に、第１領域Ｒ１が可視領域となった場合（ステップＳ１５０；Ｙｅｓ）、処理は、ステップＳ１６０に進む。一方、車両１が第１領域Ｒ１に進入する前に、第１領域Ｒ１が可視領域とならない場合（ステップＳ１５０；Ｎｏ）、処理は、ステップＳ１８０に進む。

【0054】

ステップＳ１６０において、制御装置１００は、認識センサ２１による認識結果（すなわち周辺状況情報）に基づいて、車両１が第１領域Ｒ１を走行可能か否かを判定する。車両１が第１領域Ｒ１を走行可能である場合（ステップＳ１６０；Ｙｅｓ）、処理は、ステップＳ１７０に進む。一方、車両１が第１領域Ｒ１を走行することができない場合（ステップＳ１６０；Ｎｏ）、処理は、ステップＳ１８０に進む。

【0055】

ステップＳ１７０において、制御装置１００は、第１領域Ｒ１に進入する目標経路ＰＴを算出する。そして、制御装置１００は、その目標経路ＰＴに追従するように車両１を制御する。すなわち、制御装置１００は、自動運転制御を継続する。

【0056】

ステップＳ１８０において、制御装置１００は、車両１が第１領域Ｒ１に進入する前に車両１を停止させる。

【0057】

＜効果＞
以上に説明されたように、本実施の形態によれば、第１領域Ｒ１が不可視領域ＩＮＶであり、且つ、目的地に到達するために第１領域Ｒ１を回避することができない場合、第１領域Ｒ１に向かう暫定目標経路ＰＴ’が生成される。車両１は、減速しつつ暫定目標経路ＰＴ’に追従するように制御される。すなわち、車両１は、ゆっくりと第１領域Ｒ１に近づくように制御される。

【0058】

よって、車両１が第１領域Ｒ１に接近した後、第１領域Ｒ１の中に高いリスクが実際に存在することが検知されたとしても、車両１を迅速に停止させることが可能となる。言い換えれば、車両１の安全を確保しつつ、第１領域Ｒ１に進入することができるか否かを探ることが可能となる。車両１が第１領域Ｒ１に接近した後、車両１が第１領域Ｒ１を走行可能であることが判明する場合もある。その場合は、車両１は第１領域Ｒ１を通過して目的地に向かうことができる。このように、本実施の形態によれば、車両１の安全を確保しつつ、車両１がスタックすることを抑制することが可能となる。

【0059】

４．変形例
通常時、ローカル経路ＰＬ（図３参照）の探索範囲は、デフォルト範囲に設定される。第１領域Ｒ１（不可視領域ＩＮＶ）に向かう暫定目標経路ＰＴ’を生成する際、制御装置１００は、ローカル経路ＰＬの探索範囲をデフォルト範囲より狭くしてもよい。第１領域Ｒ１（不可視領域ＩＮＶ）に向かう暫定目標経路ＰＴ’が生成されるような状況は、車両１が高リスクに囲まれているような状況である（図４参照）。車両１が高リスクに囲まれている状況において、ローカル経路ＰＬの探索範囲を狭くすることによって、小回りが利く車両走行制御を実現することが可能となる。

【0060】

尚、通常時には、比較的遠方のリスクに対しても敏感に対応することができるように、ローカル経路ＰＬの探索範囲は必要以上に狭く設定されない。

【符号の説明】

【0061】

１…車両， １０…車両制御システム， ２０…センサ群， ２１…認識センサ， ２２…車両状態センサ， ３０…走行装置， １００…制御装置， １１０…プロセッサ， １２０…記憶装置， １３０…車両制御プログラム， ２００…運転環境情報， ＩＮＶ…不可視領域， ＰＴ…目標経路， ＰＧ…グローバル経路， ＰＳ…準グローバル経路， ＰＬ…ローカル経路

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】