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JP2019048511A - 車両制御装置 - Google Patents

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Abstract

【課題】追跡対象の移動体における動きの推定の異常の有無を精度良く判定する。
【解決手段】自車両Ｖの走行を制御する車両制御装置１００であって、自車両Ｖの周囲の移動体の動きを推定する障害物検出部１２ａと、移動体の種類を判定する種類判定部１２ｂと、移動体の種類ごとに予め定められた動きモデルを複数記憶するモデル記憶部１４と、種類判定部１２ｂで判定された移動体の種類に対応する動きモデルを選択するモデル選択部１５と、推定された移動体の動きと、選択された動きモデルが示す動きとを所定時間比較して、移動体の動きの推定の異常の有無を判定する異常判定部１６と、異常判定部１６の判定結果に応じて自車両Ｖの走行を制御する走行制御部１８と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、車両の走行を制御する車両制御装置に関する。
自車両の周囲の車両の検出結果に基づいて、自車両の走行を制御する車両制御装置がある。例えば、特許文献１には、レーザセンサ等のセンサを用いて自車両の周囲の車両等の移動体を検出し、検出した移動体の動きを追跡する装置が記載されている。
特開２０１１−１４５２０４号公報
特許文献１に記載された装置では、例えば、追跡対象の移動体が一時的に検出できなくなった後、再度検出された等の場合に、移動体の動きの推定精度が低下することがある。移動体の動きの推定精度が低くなった場合、車両制御装置は、追跡対象の移動体の動きに基づいて自車両の走行を制御する際に、自車両の走行を適切に制御することができない。このため、車両制御装置は、追跡対象の移動体における動きの推定の異常の有無を精度良く判定することが求められている。
本発明の一側面は、自車両の走行を制御する車両制御装置であって、自車両の周囲の移動体を検出する検出部と、検出部の検出結果に基づいて移動体を追跡し、移動体の動きを推定する追跡部と、移動体の種類を判定する種類判定部と、移動体の種類ごとに予め定められ、移動体の動きを示す動きモデルを複数記憶するモデル記憶部と、モデル記憶部に記憶された複数の動きモデルのうち、種類判定部で判定された移動体の種類に対応する動きモデルを選択するモデル選択部と、追跡部で推定された移動体の動きと、モデル選択部で選択された動きモデルが示す動きとを所定時間比較して、移動体の動きの推定の異常の有無を判定する異常判定部と、自車両の走行を制御する制御部と、を備え、制御部は、異常判定部によって異常が有りと判定された場合、異常が無いと判定された場合とは異なる制御態様で自車両の走行を制御する。
この車両制御装置の異常判定部は、追跡部で推定された移動体の動きと、モデル選択部で選択された動きモデルが示す動きとを所定時間比較して、移動体の動きの推定の異常の有無を判定する。異常の有無の判定に用いられる動きモデルは、移動体の種類に対応するモデルであり、移動体の動きを適切に表している。このように、移動体の種類に対応する動きモデルを用いることで、車両制御装置は、追跡対象の移動体の動きの推定の異常の有無を精度良く判定できる。
車両制御装置は、移動体の地図上の位置を取得する移動体位置取得部を更に備え、動きモデルは、地図上の各位置に対してそれぞれ予め定められており、モデル選択部は、移動体位置取得部で取得された移動体の位置に対応する動きモデルを選択してもよい。例えば、移動体の地図上の位置が、一般道路上であるか又は高速道路上であるか等に応じて、移動体の移動（例えば、最高速度等）に制約が加わることがある。すなわち、地図上の位置ごとに移動体の動きモデルが異なる。そこで、モデル選択部は、移動体の位置に対応する動きモデルを選択することにより、地図上の各位置に応じた適切な動きモデルを選択できる。これにより、車両制御装置は、追跡対象の移動体における動きの推定の異常の有無を精度良く判定できる。
車両制御装置は、自車両の走行状態を認識する走行状態認識部を更に備え、動きモデルは、移動体の走行状態ごとに予め定められており、モデル選択部は、走行状態認識部で認識された自車両の走行状態に対応する動きモデルを選択してもよい。例えば、複数の車両が走行している場合、複数の車両同士が同じような速度で走行している等、複数の車両同士で同じような動きをすることがある。すなわち、自車両の動きと同じような動きを他車両（移動体）がしていると考えることができる。このため、モデル選択部は、移動体の動きモデルとして自車両の走行状態に対応する動きモデルを選択することで、移動体の動きに応じた適切な動きモデルを選択できる。これにより、車両制御装置は、追跡対象の移動体における動きの推定の異常の有無を精度良く判定できる。
動きモデルは、移動体が存在する道路の延在方向のパラメータである縦方向パラメータと、移動体が存在する道路の幅方向のパラメータである横方向パラメータと、を含み、縦方向パラメータは、道路の延在方向における移動体の速度、道路の延在方向における移動体の加速度、及び、道路の延在方向における移動体の位置の少なくともいずれかを含み、横方向パラメータは、道路の幅方向における移動体の速度、道路の幅方向における移動体の加速度、道路の幅方向における移動体の位置、移動体の向きの少なくともいずれかを含んでいてもよい。このように、動きモデルが縦方向パラメータと横方向パラメータとを含んでいることにより、動きモデルによって追跡対象の移動体の動きを適切に表すことができる。
車両制御装置は、検出部の検出結果に基づいて、動きの推定に異常が有りと判定された移動体と自車両との位置関係を認識する位置関係認識部を更に備え、制御部は、位置関係認識部によって認識された位置関係に応じて、異常判定部によって異常が有りと判定された場合に行う自車両の走行の制御の制御態様を決定してもよい。この場合、車両制御装置は、動きの推定に異常が有りと判定された追跡対象物と自車両との位置関係に応じて、自車両の走行の制御態様を決定できる。
車両制御装置は、自車両の運転者に対して報知する報知部を更に備え、動きの推定に異常が有りと判定された移動体が自車両の前方に位置すると位置関係認識部で認識された場合、制御部は自車両を減速させ、報知部は自車両の運転者に報知してもよい。これにより、動きの推定に異常が有りと判定された前方の移動体と、自車両との距離が狭くなることを抑制できる。また、運転者に報知されることにより、前方の移動体における動きの推定の異常の発生を運転者が認識でき、運転者自身が自車両の運転操作を行う等の対応をとることができる。
動きの推定に異常が有りと判定された移動体が自車両と並走する位置に存在すると位置関係認識部で認識された場合、制御部は、車線変更を禁止した状態で自車両を自動で走行させてもよい。この場合、自車両が車線変更することによって動きの推定に異常が有りと判定された移動体に対して自車両が近づくことが抑制される。
動きの推定に異常が有りと判定された移動体が自車両の後方に位置すると位置関係認識部で認識された場合、制御部は、検出部によって自車両の前方に他の移動体が検出されているときには、前方の他の移動体と自車両との距離が所定距離以下とならないように、且つ、自車両が走行する道路に設定された制限速度を自車両の速度が超えないように、自車両を加速させ、検出部によって自車両の前方に他の移動体が検出されていないときには、自車両が走行する道路に設定された制限速度を自車両の速度が超えないように、自車両を加速させてもよい。これにより、動きの推定に異常が有りと判定された後方の移動体と、自車両との距離が狭くなることを抑制できる。また、自車両の前方に他の移動体が検出されている場合、前方の他の移動体に対して自車両が近づき過ぎることが抑制される。更に、自車両の速度が制限速度を超えることが抑制される。
本発明の一側面によれば、追跡対象の移動体における動きの推定の異常の有無を精度良く判定することができる。
実施形態に係る車両制御装置の概略構成を示す図である。 正常モードとフェールモードとの切替判定処理の流れを示すフローチャートである。
以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら説明する。なお、図面の説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
図１に示されるように、本実施形態の車両制御装置１００は、自車両Ｖの走行の制御として、自車両Ｖを自動で走行させる自動運転制御を実行する。自動運転制御が実行されることにより、自車両Ｖは自動運転状態となる。自動運転状態とは、運転者が運転操作を行う必要なく、自車両Ｖの速度制御及び操舵制御を含む運転制御が車両制御装置１００によって実行されている運転状態である。
車両制御装置１００は、自車両の自動運転等を制御するためのＥＣＵ［Electronic Control Unit］１０を備えている。ＥＣＵ１０は、ＣＰＵ[Central Processing Unit]、ＲＯＭ[Read Only Memory]、ＲＡＭ[Random Access Memory]等を有する電子制御ユニットである。ＥＣＵ１０では、ＲＯＭに記憶されているプログラムをＲＡＭにロードし、ＣＰＵで実行することで、各種の制御を実行する。ＥＣＵ１０は、複数の電子制御ユニットから構成されていてもよい。また、以下に説明するＥＣＵ１０の機能の一部は、自車両Ｖと通信可能な情報処理センター等の施設のコンピュータにおいて実行される態様であってもよい。
ＥＣＵ１０には、外部センサ（検出部）１、ＧＰＳ受信部２、内部センサ３、地図データベース４、ナビゲーションシステム５、アクチュエータ６、及びＨＭＩ［Human Machine Interface］７が接続されている。
外部センサ１は、自車両Ｖの周囲の状況（移動体）を検出する検出機器である。外部センサ１は、カメラ、レーダセンサのうち少なくとも一つを含む。
カメラは、自車両Ｖの周囲の外部状況を撮像する撮像機器である。カメラは、自車両Ｖの周囲を撮像可能に設けられている。カメラは、自車両Ｖの外部状況に関する撮像情報をＥＣＵ１０へ送信する。カメラは、単眼カメラであってもよく、ステレオカメラであってもよい。ステレオカメラは、両眼視差を再現するように配置された二つの撮像部を有している。ステレオカメラの撮像情報には、奥行き方向の情報も含まれている。
レーダセンサは、電波（例えばミリ波）又は光を利用して自車両Ｖの周囲の障害物を検出する検出機器である。レーダセンサには、例えば、ミリ波レーダ又はライダー［LIDAR：Light Detection and Ranging］が含まれる。レーダセンサは、電波又は光を自車両Ｖの周囲に送信し、障害物で反射された電波又は光を受信することで障害物を検出する。レーダセンサは、検出した障害物情報をＥＣＵ１０へ送信する。障害物には、ガードレール、建物等の固定障害物の他、歩行者、及び車両等の移動障害物が含まれる。
ＧＰＳ受信部２は、３個以上のＧＰＳ衛星から信号を受信することにより、自車両Ｖの位置（例えば自車両Ｖの緯度及び経度）を測定する。ＧＰＳ受信部２は、測定した自車両Ｖの位置情報をＥＣＵ１０へ送信する。
内部センサ３は、自車両Ｖの走行状態を検出する検出機器である。内部センサ３は、車速センサ、加速度センサ、及びヨーレートセンサを含む。車速センサは、自車両Ｖの速度を検出する検出器である。車速センサとしては、自車両Ｖの車輪又は車輪と一体に回転するドライブシャフト等に対して設けられ、車輪の回転速度を検出する車輪速センサが用いられる。車速センサは、検出した車速情報をＥＣＵ１０に送信する。
加速度センサは、自車両Ｖの加速度を検出する検出器である。加速度センサは、自車両Ｖの前後方向の加速度を検出する前後加速度センサと、自車両Ｖの横加速度を検出する横加速度センサとを含んでいる。加速度センサは、自車両Ｖの加速度情報をＥＣＵ１０に送信する。ヨーレートセンサは、自車両Ｖの重心の鉛直軸周りのヨーレート（回転角速度）を検出する検出器である。ヨーレートセンサとしては、例えばジャイロセンサを用いることができる。ヨーレートセンサは、検出した自車両Ｖのヨーレート情報をＥＣＵ１０へ送信する。
地図データベース４は、地図情報を記憶するデータベースである。地図データベース４は、自車両Ｖに搭載されたＨＤＤ［Hard Disk Drive］内に形成されている。地図情報には、道路の位置情報、道路形状の情報、道路の種別情報（一般道路、及び高速道路の種別等）、合流地点及び交差点の位置情報、道路に設定された制限速度、及び、建物の位置情報等が含まれる。なお、地図データベース４は、自車両Ｖと通信可能な情報処理センター等の施設のコンピュータに記憶されていてもよい。
ナビゲーションシステム５は、予め設定された目的地まで自車両Ｖの運転者の案内を行うシステムである。ナビゲーションシステム５は、ＧＰＳ受信部２で測定された自車両Ｖの位置と地図データベース４の地図情報とに基づいて、自車両Ｖの現在の位置から目的地までの経路を生成する。ナビゲーションシステム５は、後述するＨＭＩ７の画像表示及び音声出力により運転者に対して当該経路の案内を行う。ナビゲーションシステム５は、自車両Ｖの目的地及び車両の経路に関する情報をＥＣＵ１０に送信する。なお、車両制御装置１００は必ずしもナビゲーションシステム５を備える必要はない。自車両Ｖの経路の生成は、ＥＣＵ１０によって行なわれてもよい。目的地は、乗員により設定されてもよく、ナビゲーションシステム５等により周知の手法で自動的に設定されてもよい。
アクチュエータ６は、自車両Ｖの走行制御を実行する装置である。アクチュエータ６は、エンジンアクチュエータ、ブレーキアクチュエータ、及び操舵アクチュエータを少なくとも含む。エンジンアクチュエータは、ＥＣＵ１０からの制御信号に応じてエンジンに対する空気の供給量を変更（例えばスロットル開度を変更）することで、自車両Ｖの駆動力を制御する。なお、エンジンアクチュエータは、自車両Ｖがハイブリッド車又は電気自動車である場合には、動力源としてのモータの駆動力を制御する。
ブレーキアクチュエータは、ＥＣＵ１０からの制御信号に応じてブレーキシステムを制御し、自車両Ｖの車輪へ付与する制動力を制御する。ブレーキシステムとしては、例えば、液圧ブレーキシステムを用いることができる。なお、ブレーキアクチュエータは、自車両Ｖが回生ブレーキシステムを備えている場合、液圧ブレーキシステム及び回生ブレーキシステムの両方を制御してもよい。操舵アクチュエータは、電動パワーステアリングシステムのうち操舵トルクを制御するアシストモータの駆動を、ＥＣＵ１０からの制御信号に応じて制御する。これにより、操舵アクチュエータは、自車両Ｖの操舵トルクを制御する。
ＨＭＩ（報知部）７は、自車両Ｖの乗員と車両制御装置１００との間で情報の出力及び入力をするためのインターフェイスである。ＨＭＩ７は、例えば、ディスプレイやスピーカ等を備えている。ＨＭＩ７は、ＥＣＵ１０からの制御信号に応じて、ディスプレイの画像出力及びスピーカからの音声出力を行う。ディスプレイは、ヘッドアップディスプレイであってもよい。ＨＭＩ７は、例えば、乗員からの入力を受け付けるための入力機器（ボタン、タッチパネル、音声入力器等）を備えている。
また、ＨＭＩ７は、自車両Ｖの運転者に対して報知する報知部としても機能する。この場合、ＨＭＩ７は、ディスプレイに報知用の画像を表示したり、スピーカから報知用の音声等を出力したりすることによって運転者に対して報知する。ＨＭＩ７が報知するタイミングについて、詳しくは後述する。
ＥＣＵ１０は、機能的には、車両位置認識部１１、外部状況認識部１２、走行状態認識部１３、モデル記憶部１４、モデル選択部１５、異常判定部１６、走行計画生成部（制御部）１７、及び走行制御部（制御部）１８を備えている。
車両位置認識部１１は、ＧＰＳ受信部２の位置情報及び地図データベース４の地図情報に基づいて、自車両Ｖの地図上の位置を認識する。車両位置認識部１１は、地図データベース４の地図情報に含まれた電柱等の固定障害物の位置情報及び外部センサ１の検出結果を利用して、既存のＳＬＡＭ技術により自車両Ｖの位置を認識してもよい。
外部状況認識部１２は、外部センサ１の検出結果に基づいて、自車両Ｖの周囲の外部状況を認識する。外部状況認識部１２は、カメラの撮像画像及び／又はレーダセンサの障害物情報に基づいて、周知の手法により、自車両Ｖの周囲の障害物の位置を含む自車両Ｖの外部状況を認識する。
具体的には、外部状況認識部１２は、障害物検出部（追跡部）１２ａ、種類判定部１２ｂ、移動体位置取得部１２ｃ、及び位置関係認識部１２ｄを備えている。
障害物検出部１２ａは、外部センサ１の検出結果に基づいて、自車両Ｖの周囲の障害物（障害物の位置）を検出する。また、障害物検出部１２ａは、外部センサ１の検出結果に基づいて、自車両Ｖの周囲の障害物のうち移動体を追跡し、移動体の動きを推定する。障害物検出部１２ａが追跡対象とする移動体とは、例えば、人、及び車両（自転車、普通自動車、大型自動車等）などである。障害物検出部１２ａは、カメラの撮像画像及び／又はレーダセンサの障害物情報に基づいて、周知の手法により、移動体を追跡し、その動きを推定する。また、障害物検出部１２ａは、現在から過去の所定期間内における物体の動きを保持（記憶）している。
一例として、障害物検出部１２ａがＬＩＤＡＲの検出結果を用いて移動体の動きを推定する場合を説明する。障害物検出部１２ａは、時間的に異なるタイミングで検出された移動体の検出結果に対して、点群のパターンマッチングを行うことにより、移動体の移動量を算出する。障害物検出部１２ａは、算出した移動量をカルマンフィルタに入力することにより、移動体の移動位置、及び速度を推定することができる。ＬＩＤＡＲで検出された移動体の点群の特徴から抽出されるパターンが安定している場合、障害物検出部１２ａは、パターンマッチングによって移動体の移動を適切に追跡できる。これにより、障害物検出部１２ａで推定される移動体の動き（加速度、ヨーレート等）も安定した動きとなる。一方、ＬＩＤＡＲで検出された移動体の点群の特徴から抽出されるパターンが安定しない場合、パターンマッチングによって移動体を適切に追跡することができない。このため、障害物検出部１２ａで推定される移動体の動き（加速度、ヨーレート等）が安定しない。また、点群のパターンマッチングよって今まで追跡していた移動体が一時的に未検出となり、再度検出されたときに今までとは異なる移動体を誤って同じ移動体として追跡してしまった場合も、障害物検出部１２ａによって推定される移動体の動きが安定しない。
なお、障害物検出部１２ａは、外部センサ１において移動体が複数検出されている場合、１又は複数の移動体を追跡対象の移動体とし、追跡対象とした移動体の動きを推定する。
種類判定部１２ｂは、外部センサ１の検出結果に基づいて、障害物検出部１２ａで動きが推定される移動体の種類を判定する。種類判定部１２ｂは、カメラの撮像画像及び／又はレーダセンサの障害物情報に基づいて、例えば検出された物体の形状パターンと、移動体の種類ごとに予め定められた基準パターンとを比較する等の周知の手法により、移動体の種類を判定することができる。種類判定部１２ｂは、移動体の種類として、例えば、人、自転車、小型自動車、及び大型自動車等の種類を判定する。
移動体位置取得部１２ｃは、障害物検出部１２ａで動きが推定される移動体の地図上の位置を取得する。例えば、移動体位置取得部１２ｃは、車両位置認識部１１で認識された自車両Ｖの地図上の位置と、外部センサ１の検出結果に基づいて得られる自車両Ｖに対する移動体の位置とに基づいて、移動体の地図上の位置を取得してもよい。
位置関係認識部１２ｄは、外部センサ１の検出結果に基づいて、異常判定部１６において動きの推定に異常が有りと判定された移動体と、自車両Ｖとの位置関係を認識する。例えば、位置関係認識部１２ｄは、動きの推定に異常が有りと判定された移動体が、自車両Ｖの前方に位置する移動体（先行車両）であるか否かを認識する。位置関係認識部１２ｄは、動きの推定に異常が有りと判定された移動体が、自車両Ｖと並走する位置に存在する移動体（並走車両）であるか否かを認識する。自車両Ｖと並走する位置に存在する移動体（並走車両）とは、自車両Ｖの走行車線に隣接する隣接車線を移動する移動体である。また、移動体が自車両Ｖと並走することとは、自車両Ｖの走行車線の延在方向において、移動体と自車両Ｖとの距離が所定距離以下の状態であることをいう。位置関係認識部１２ｄは、動きの推定に異常が有りと判定された移動体が、自車両Ｖの後方に位置する移動体（後続車両）であるか否かを認識する。
走行状態認識部１３は、内部センサ３の検出結果に基づいて、自車両Ｖの車速及び向きを含む自車両Ｖの走行状態を認識する。具体的には、走行状態認識部１３は、車速センサの車速情報に基づいて、自車両Ｖの車速を認識する。走行状態認識部１３は、ヨーレートセンサのヨーレート情報に基づいて、自車両Ｖの向きを認識する。
モデル記憶部１４は、移動体の種類ごとに予め定められた複数の動きモデルを記憶する。この動きモデルとは、移動体の動きを表すモデルである。ここで、移動体の種類に応じて、移動体の動きの特性が異なる。例えば、人は横方向に移動できるが、自動車は横方向には移動できない。例えば、小型自動車は、大型自動車よりも小さい半径で回転できる。このように、移動体の種類、すなわち移動体の動きの特性に応じた動きモデルが、移動体の種類ごとに複数記憶されている。
動きモデルとしては、移動体の動きを示す周知のモデルを用いることができる。動きモデルは、車両の動きを示す周知の車両モデルであってもよく、オペレータ等によって動きの制約（上限値等）が設定されたモデルであってもよい。
動きモデルには、移動体が存在する道路の延在方向のパラメータである縦方向パラメータと、移動体が存在する道路の幅方向のパラメータである横方向パラメータと、が含まれていてもよい。ここでの縦方向パラメータには、道路の延在方向における移動体の速度、道路の延在方向における移動体の加速度、及び、道路の延在方向における移動体の位置の少なくともいずれかが含まれていてもよい。また、横方向パラメータには、道路の幅方向における移動体の速度、道路の幅方向における移動体の加速度、道路の幅方向における移動体の位置、移動体の向きの少なくともいずれかが含まれていてもよい。
動きモデルの具体例として、例えば、論文「Model Based Vehicle Tracking for Autonomous Driving in Urban Environments」（Anna Petrovskaya and Sebastian Thrun著）に記載されたモデルが用いられてもよい。
動きモデルの他の具体例として、例えば、動きモデル１を［ｘ，ｙ，ｖｘ，ｖｙ］とし、動きモデル２を［ｘ，ｙ，θ，ｖ］とする。但し、ｘ及びｙは、路面上に設定されたｘｙ座標系における位置である。ｖｘ及びｖｙは、それぞれ、ｘｙ座標系における移動体のｘ軸方向における速度及びｙ軸方向における速度である。θは、移動体の向き（進行方向）である。ｖは、移動体の速度である。
この場合、動きモデル１は、質点モデルであり、移動体が真横（移動体が向く方向に対して直交する方向）に移動可能なモデルである。このため、動きモデル１は、人（歩行者）の動きモデルとして用いることができる。動きモデル２は、一般的な車両モデルであり、速度ｖがゼロの場合には曲がることができないモデルである。このため、動きモデル２は、自動車や自転車等の車両に用いることができる。
動きモデルの更に他の具体例として、速度又は加速度等のみが用いられてもよい。例えば、人の移動速度と、車両の移動速度とでは差異がある。このため、移動体の種類に応じた速度又は加速度等が、動きモデルとして用いられてもよい。
また、動きモデルは、移動体の種類に加え、地図上の各位置に対してそれぞれ予め定められている。ここで、移動体の位置に応じて、動きの特性が異なる。例えば、自動車が走行している場所に応じて交通ルール（制限速度等）が異なるため、自動車が走行している場所に応じて動きの特性（最高速度等）が異なる。また、例えば、自動車が直線道路を走行している場合と、交差点を走行している場合とでは、自動車に生じる加速度が異なる。このように、移動体が存在する位置に応じて移動体の動きの特性が異なるため、動きモデルとして、地図上の各位置に応じて異なるモデルが予め設定されている。
具体的には、例えば、自動車が直線道路を走行している場合における動きモデルの縦方向（道路の延在方向）の加速度は、「−０．３Ｇ＜加速度＜０．３Ｇ」の値が設定されていてもよい。一方、自動車が交差点を走行している場合における動きモデルの縦方向の加速度は、「−０．７Ｇ＜加速度＜０．３Ｇ」の値が設定されていてもよい。すなわち、自動車が交差点を走行している場合における動きモデルは、強くブレーキが踏まれたことによる急減速が想定されたモデルであってもよい。
なお、動きモデルが地図上の各位置に対してそれぞれ予め定められている場合、過去の車両等の走行状態に基づいて動きモデルが生成されていてもよい。例えば、走行状態を検出するプローブカー（走行状態を収集する自動車）又は自車両Ｖ等が過去に各地点を走行したときの走行状態に基づいて、各地点における自動車の動きモデルが定められていてもよい。
このように、動きモデルは、移動体の種類ごと、及び地図上の位置ごとに予め定められている。
なお、動きモデルは、地図上の位置に代えて、移動体の走行状態（移動状態）ごとに予め定められていてもよい。例えば、移動体の走行状態として、移動体の移動の速度ごとに動きモデルが定められていてもよい。例えば、移動体が自動車である場合、制限速度内において、自動車の速度ごとに動きモデルが定められていてもよい。この場合、動きモデルは、移動体の種類ごと、及び移動体の走行状態ごとに予め定められていてもよい。
モデル選択部１５は、モデル記憶部１４に記憶された複数の動きモデルのうち、種類判定部１２ｂで判定された物体の種類に対応する動きモデルを選択する。例えば、種類判定部１２ｂにおいて物体が人であると判定されている場合、モデル選択部１５は、人に対応する動きモデルを選択する。
また、モデル選択部１５は、移動体の種類に加え、移動体位置取得部１２ｃで取得された移動体の位置に対応する動きモデルを選択する。例えば、種類判定部１２ｂにおいて移動体が小型自動車と判定され、移動体位置取得部１２ｃにおいて地図上のある地点を当該移動体が走行しているとする。この場合、モデル選択部１５は、小型自動車に対応し、且つ、地図上のある地点に対して定められた動きモデルを選択する。
なお、動きモデルが、移動体の種類ごと、及び移動体の走行状態ごとに予め定められている場合、モデル選択部１５は、移動体の種類に加え、走行状態認識部１３で認識された自車両Ｖの走行状態に対応する動きモデルを選択してもよい。ここで、例えば、複数の車両が走行している場合、複数の車両同士が同じような速度で走行している等、複数の車両同士で同じような動きをすることがある。すなわち、自車両Ｖの動きと同じような動きを他の自動車がしていると考えることができる。例えば、自車両Ｖが時速６０キロメートルで走行している場合、自車両Ｖの周囲の他の自動車も時速６０キロメートルで走行していると考えることができる。このため、自車両Ｖが時速６０キロメートルで走行している場合、モデル選択部１５は、時速６０キロメートルで走行する動きモデルを選択する。なお、モデル選択部１５は、自車両Ｖの走行状態に完全に一致する走行状態の動きモデルを選択することに限定されず、自車両Ｖの走行状態との差が所定値以内の走行状態の動きモデルを選択してもよい。
異常判定部１６は、障害物検出部１２ａで推定された移動体の動きと、モデル選択部１５で選択された動きモデルが示す動きとを所定時間比較して、移動体の動きの推定の異常の有無を判定する。例えば、障害物検出部１２ａにおいて移動体の追跡が適切に行われている場合、障害物検出部１２ａで推定された移動体の動きと、モデル選択部１５で選択された動きモデルが示す動きとはほぼ同じとなる。一方、障害物検出部１２ａにおいて移動体の追跡が適切に行われていない場合、障害物検出部１２ａで推定された移動体の動きは、モデル選択部１５で選択された動きモデルが示す動きと大きく異なる。このため、異常判定部１６は、推定された移動体の動きが、動きモデルが示す動きに対して所定値以上異なっている場合に移動体の動きの推定に異常が有りと判定し、所定値以上異なっていない場合に移動体の動きの推定に異常が無いと判定する。
ここでは、異常判定部１６は、障害物検出部１２ａで推定された移動体の動きと、モデル選択部１５で選択された動きモデルが示す動きとを、所定時間分比較する。異常判定部１６は、所定時間の間、推定された移動体の動きと動きモデルが示す動きとを比較しているときに、２つの動きが所定値以上異なった場合、移動体の動きの推定に異常が有りと判定する。
例えば、異常判定部１６は、選択された動きモデルに基づいて、移動体の動きの制約を設定する。そして、異常判定部１６は、推定された移動体の動きが、設定された動きの制約内であるか否かに基づいて異常の有無を判定してもよい。この場合、推定された移動体の動きが、設定された動きの制約外となった場合、異常判定部１６は、移動体の動きの推定に異常が有りと判定する。
具体的には、異常判定部１６は、一例として、次の（１）〜（７）のいずれかの制約が成立しなくなった場合に、移動体の動きの推定に異常が有りと判定する。なお、（１）〜（７）の制約の左辺は、障害物検出部１２ａで推定された移動体の動きに基づいて得られる値である。（１）〜（７）の制約の右辺は、モデル選択部１５で選択された動きモデルが示す移動体の動きに基づいて得られる値である。（１）〜（７）の制約における「縦」とは、移動体が存在する道路の延在方向であり、「横」とは、移動体が存在する道路の幅方向である。異常判定部１６は、所定時間の間、推定された移動体の動き（左辺）が（１）〜（７）の制約（右辺）を満たすか否かを判定する。
（１）｜推定された移動体の縦移動距離｜＜｜動きモデルの最大縦移動距離｜
（２）｜推定された移動体の横移動距離｜＜｜動きモデルの最大横移動距離｜
（３）｜推定された移動体の縦移動速度｜＜｜動きモデルの最大縦移動速度｜
（４）｜推定された移動体の横移動速度｜＜｜動きモデルの最大横移動速度｜
（５）｜推定された移動体の縦加速度｜＜｜動きモデルの最大縦加速度｜
（６）｜推定された移動体の横加速度｜＜｜動きモデルの最大横加速度｜
（７）｜推定された移動体のヨーレート｜＜｜動きモデルのヨーレート｜
ここで、異常判定部１６は推定された移動体の動きと選択された動きモデルが示す動きとを所定時間比較するが、この所定時間は、予め定められた一定時間ではなく変更されてもよい。例えば、異常判定部１６は、自車両Ｖの走行状態に基づいて所定時間を変更してもよい。例えば、異常判定部１６は、自車両Ｖの速度に基づいて所定時間を変更してもよい。この場合、異常判定部１６は、自車両Ｖの速度が遅いほど、所定時間を長くしてもよい。また、異常判定部１６は、自車両Ｖと動きの推定対象の移動体との相対速度に基づいて所定時間を変更してもよい。この場合、相対速度（相対速度＝移動体の速度−自車両Ｖの速度）がプラス側に大きくなるほど車間距離が広くなるため、異常判定部１６は、相対速度がプラス側に大きくなるほど所定時間を長くしてもよい。反対に、相対速度がマイナス側に大きくなるほど車間距離が狭くなるため、異常判定部１６は、相対速度がマイナス側に大きくなるほど所定時間を短くしてもよい。
走行計画生成部１７は、ナビゲーションシステム５により設定された目標ルート、地図データベース４の地図情報、外部状況認識部１２により認識された自車両Ｖの周囲の外部状況（障害物検出部１２ａで推定された移動体の動きを含む）、及び走行状態認識部１３により認識された自車両Ｖの走行状態に基づいて、自車両Ｖの走行計画を生成する。走行計画生成部１７は、運転者が自動運転制御の開始操作を行った場合に、走行計画の生成を開始する。この走行計画は、自車両Ｖの現在の位置から予め設定された目的地に自車両Ｖが至るまでの走行計画となる。
走行計画には、自車両Ｖの目標ルート上の位置に応じた自車両Ｖの制御目標値が含まれている。目標ルート上の位置とは、地図上で目標ルートの延在方向における位置である。目標ルート上の位置は、目標ルートの延在方向において所定間隔（例えば１ｍ）毎に設定された設定縦位置を意味する。制御目標値とは、走行計画において自車両Ｖの制御目標となる値である。制御目標値には、目標車速と目標軌跡とが含まれる。目標車速は、通常用走行計画において自車両Ｖの車速の制御目標となる値である。目標軌跡は、自車両Ｖの走行する軌跡の制御目標となる値である。目標軌跡から自車両Ｖの操舵角の制御目標である目標操舵角が演算される。
目標車速は、自動運転制御により自車両Ｖが走行する経路上の位置に応じて設定されている。自動運転制御により自車両Ｖが走行する経路とは、予め設定された目的地と現在の車両の地図上の位置とを結ぶ自動運転制御の目標ルートである。経路上の位置とは、地図上で経路の延在方向における位置である。具体的に、経路上の位置は、経路の延在方向において所定間隔（例えば１ｍ）毎に設定された設定縦位置とすることができる。設定縦位置の設定方法は前述の方法に限られない。通常用走行計画では、設定縦位置毎に目標車速が設定されている。
なお、目標車速に代えて、目標加速度又は目標ジャークを用いてもよい。また、目標軌跡に加えて、目標操舵角、目標操舵角速度、目標操舵トルク又は目標横位置（車両の目標となる道路の幅方向における位置）を設定縦位置毎に設定してもよい。なお、制御目標値には、車両制御に関する周知のパラメータを加えてもよい。
また、走行計画生成部１７は、異常判定部１６によって異常が有りと判定された場合、異常が無いと判定された場合とは異なる制御態様の走行計画を生成する。異常判定部１６によって異常が有りと判定された場合、自車両Ｖの走行の制御モードはフェールモードへ移行する。このため、走行計画生成部１７は、異常判定部１６によって異常が有りと判定された場合、フェールモード用の走行計画を生成する。異常判定部１６によって異常が無いと判定された場合、上述したような正常モード用の走行計画を生成する。以下、フェールモード用の走行計画について説明する。
異常判定部１６によって異常が有りと判定された場合、障害物検出部１２ａによって移動体が適切に追跡できていないと考えられる。このため、例えば、走行計画生成部１７は、異常判定部１６によって動きの推定に異常が有りと判定された移動体に対して、自車両Ｖが所定距離以上近づかない又は異常が有りと判定された移動体から自車両Ｖが離れるための走行計画を生成する。
具体的には、走行計画生成部１７は、位置関係認識部１２ｄによって認識された位置関係に応じて、異常判定部１６によって異常が有りと判定された場合に生成する走行計画を決定することができる。
例えば、動きの推定に異常が有りと判定された移動体が自車両Ｖの前方に位置すると位置関係認識部１２ｄで認識された場合、走行計画生成部１７は、自車両Ｖを減速させる走行計画を生成することができる。なお、動きの推定に異常が有りと判定された移動体が自車両Ｖの前方に位置すると位置関係認識部１２ｄで認識された場合、ＨＭＩ７は、自車両Ｖの運転者に対して、運転者自身でアクセル及びブレーキの操作を行うように報知ことができる。
例えば、動きの推定に異常が有りと判定された移動体が自車両Ｖと並走する位置に存在すると位置関係認識部１２ｄで認識された場合、走行計画生成部１７は、車線変更を禁止した状態で自車両を自動で走行させる走行計画を生成することができる。また、動きの推定に異常が有りと判定された移動体が自車両Ｖと並走する位置に存在すると位置関係認識部１２ｄで認識された場合、ＨＭＩ７は、自車両Ｖの運転者に対して、必要に応じて運転者自身で車線変更の操作を行うように報知することができる。なお、異常判定部１６によって動きの推定に異常が無いと判定されている場合、走行計画生成部１７は、正常モード用の走行計画として、自車両Ｖの車線変更を許容した走行計画を生成する。
例えば、動きの推定に異常が有りと判定された移動体が自車両Ｖの後方に位置すると位置関係認識部１２ｄで認識されたとする。この場合、走行計画生成部１７は、外部センサ１によって自車両Ｖの前方に他の移動体が検出されているときには、前方の他の移動体と自車両Ｖとの距離が所定距離以下とならないように、且つ、自車両Ｖが走行する道路に設定された制限速度を自車両Ｖの速度が超えないように、自車両Ｖを加速させる走行計画を生成することができる。一方、外部センサ１によって自車両Ｖの前方に他の移動体が検出されていないときには、自車両Ｖが走行する道路に設定された制限速度を自車両Ｖの速度が超えないように、自車両Ｖを加速させる走行計画を生成することができる。なお、走行計画生成部１７は、自車両Ｖの前方に他の移動体が検出されているか否かを、障害物検出部１２ａによる検出結果に基づいて判定することができる。走行計画生成部１７は、道路に設定された制限速度として、地図データベース４に記憶された制限速度を用いることができる。
走行制御部１８は、車両位置認識部１１が認識した自車両Ｖの地図上の位置と走行計画生成部１７で生成された走行計画とに基づいて、自車両Ｖの速度制御及び操舵制御を含む自動運転制御を実行する。走行制御部１８は、アクチュエータ６に制御信号を送信することにより、自動運転制御を実行する。走行制御部１８が自動運転制御を実行することで、自車両Ｖの運転状態が自動運転状態となる。
走行制御部１８は、異常判定部１６によって異常が無いと判定された場合、走行計画生成部１７によって生成された正常モード用の走行計画に基づいて自車両Ｖの走行を制御する。走行制御部１８は、異常判定部１６によって異常が有りと判定された場合、走行計画生成部１７によって生成されたフェールモード用の走行計画に基づいて自車両Ｖの走行を制御する。
このように、走行計画生成部１７及び走行制御部１８は、異常が有る場合と無い場合とで異なる制御態様で自車両Ｖの走行を制御する制御部として機能する。
次に、車両制御装置１００で行われる正常モードとフェールモードとの切替判定処理について説明する。図２に示される処理は、運転者が自動運転制御の開始操作を行った場合に開始される。また、図２に示される処理は、自車両Ｖの自動運転制御が実行されている間、所定の判定時間間隔で繰り返し実行される。
なお、図２に示される処理が開始時には、予め正常モードが選択されている。車両制御装置１００は、正常モードが選択されている間（正常モードの状態からフェールモードが選択されるまでの間）、自車両Ｖの走行を正常モードで制御する。すなわち、走行計画生成部１７は正常モード用の走行計画を生成し、生成された走行計画に基づいて走行制御部１８が自車両Ｖの走行を制御する等の処理を行う。一方、車両制御装置１００は、フェールモードが選択されている間（フェールモードの状態から正常モードが選択されるまでの間）、自車両Ｖの走行をフェールモードで制御する。すなわち、走行計画生成部１７はフェールモード用の走行計画を生成し、生成された走行計画に基づいて走行制御部１８が自車両Ｖの走行を制御する等の処理を行う。
図２に示されるように、障害物検出部１２ａは、外部センサ１の検出結果に基づいて移動体の動きを推定する（Ｓ１０１）。モデル選択部１５は、種類判定部１２ｂで判定された物体の種類等に対応する動きモデルを選択する（Ｓ１０２）。
異常判定部１６は、障害物検出部１２ａで推定された移動体の動きと、モデル選択部１５で選択された動きモデルが示す動きとを所定時間比較して、移動体の動きの推定の異常の有無を判定する（Ｓ１０３）。動きの推定に異常が無いと判定された場合（Ｓ１０３：ＮＯ）、車両制御装置１００は、自車両Ｖの走行の制御モードとして通常モードを選択する（Ｓ１０４）。なお、図２に示される処理を繰り返し行ったときに、前回の処理においてＳ１０４で正常モードが選択されている場合、車両制御装置１００は、今回のＳ１０４の処理において正常モードが選択された状態を維持する。一方、前回の処理においてＳ１０５でフェールモードが選択されている場合、車両制御装置１００は、今回のＳ１０４の処理において制御モードをフェールモードから正常モードへ切り替える。なお、制御モードがフェールモードから正常モードへ切り替わった際に、ＨＭＩ７は、自車両Ｖの運転者に対して正常モードに切り替わった旨を報知してもよい。
動きの推定に異常が有りと判定された場合（Ｓ１０３：ＹＥＳ）、車両制御装置１００は、自車両Ｖの走行の制御モードとしてフェールモードを選択する（Ｓ１０５）。なお、図２に示される処理を繰り返し行ったときに、前回の処理においてＳ１０５でフェールモードが選択されている場合、車両制御装置１００は、今回のＳ１０５の処理においてフェールモードが選択された状態を維持する。一方、前回の処理においてＳ１０４で正常モードが選択されている場合、車両制御装置１００は、今回のＳ１０５の処理において制御モードを正常モードからフェールモードへ切り替える。
本実施形態は以上のように構成され、この車両制御装置１００の異常判定部１６は、障害物検出部１２ａで推定された移動体の動きと、モデル選択部１５で選択された動きモデルが示す動きとを所定時間比較して、移動体の動きの推定の異常の有無を判定する。異常の有無の判定に用いられる動きモデルは、移動体の種類に対応するモデルであり、移動体の動きを適切に表している。このように、移動体の種類に対応する動きモデルを用いることで、車両制御装置１００は、追跡対象の移動体の動きの推定の異常の有無を精度良く判定できる。走行計画生成部１７及び走行制御部１８は、移動体の動きの推定に異常が有りと判定された場合、異常が無いと判定された場合とは異なる制御態様で自車両Ｖの走行を制御する。これにより、車両制御装置１００は、移動体の動きの推定の異常の有無に応じて自車両Ｖの走行を制御できる。
モデル選択部１５は、移動体位置取得部１２ｃで取得された移動体の位置に対応する動きモデルを選択する。例えば、移動体の地図上の位置が、一般道路上であるか又は高速道路上であるか等に応じて、移動体の移動（例えば、最高速度等）に制約が加わることがある。すなわち、地図上の位置ごとに移動体の動きモデルが異なる。そこで、モデル選択部１５は、移動体の位置に対応する動きモデルを選択することにより、地図上の各位置に応じた適切な動きモデルを選択できる。これにより、車両制御装置１００は、追跡対象の移動体における動きの推定の異常の有無を精度良く判定できる。
モデル選択部１５は、自車両Ｖの走行状態に対応する動きモデルを選択することができる。例えば、複数の車両が走行している場合、複数の車両同士が同じような速度で走行している等、複数の車両同士で同じような動きをすることがある。すなわち、自車両Ｖの動きと同じような動きを他車両（移動体）がしていると考えることができる。このため、モデル選択部１５は、移動体の動きモデルとして自車両Ｖの走行状態に対応する動きモデルを選択することで、移動体の動きに応じた動きモデルを選択できる。これにより、車両制御装置１００は、追跡対象の移動体における動きの推定の異常の有無を精度良く判定できる。
動きモデルは、移動体の縦方向の速度等を含む縦方向パラメータと、移動体の横方向の速度等を含む横方向パラメータと、を含んでいてもよい。このように、動きモデルが縦方向パラメータと横方向パラメータとを含んでいる場合、動きモデルによって追跡対象の移動体の動きを適切に表すことができる。
走行計画生成部１７は、位置関係認識部１２ｄによって認識された位置関係に応じて、異常判定部１６によって異常が有りと判定された場合に生成する走行計画を決定する。この場合、走行計画生成部１７は、動きの推定に異常が有りと判定された追跡対象物と自車両Ｖとの位置関係に応じて、自車両Ｖの走行の制御態様を決定できる。
動きの推定に異常が有りと判定された移動体が自車両の前方に位置する場合、走行計画生成部１７は自車両Ｖを減速させる走行計画を生成し、走行制御部１８は生成された走行計画に基づいて自車両Ｖを減速させる。また、ＨＭＩ７は、自車両Ｖの運転者に対して、運転者自身でアクセル及びブレーキの操作を行うように報知する。これにより、動きの推定に異常が有りと判定された自車両Ｖの前方の移動体と、自車両Ｖとの距離が狭くなることを抑制できる。また、運転者に報知されることにより、前方の移動体の動きの推定の異常の発生を運転者が認識でき、運転者自身が自車両Ｖの運転操作を行う等の対応をとることができる。
動きの推定に異常が有りと判定された移動体が自車両と並走する位置に存在する場合、走行計画生成部１７は車線変更を禁止した状態で自車両Ｖを自動で走行させる走行計画を生成し、走行制御部１８は生成された走行計画に基づいて車線変更を禁止した状態で自車両Ｖを自動で走行させる。この場合、自車両Ｖが車線変更することによって動きの推定に異常が有りと判定された移動体に対して自車両Ｖが近づくことが抑制される。
動きの推定に異常が有りと判定された移動体が自車両Ｖの後方に位置する場合、走行計画生成部１７は、前方の移動体及び制限速度を考慮して、自車両Ｖを加速させる。これにより、動きの推定に異常が有りと判定された後方の移動体と、自車両Ｖとの距離が狭くなることを抑制できる。また、自車両Ｖの前方に他の移動体が検出されている場合、前方の他の移動体に対して自車両Ｖが近づき過ぎることが抑制される。更に、自車両Ｖの速度が制限速度を超えることが抑制される。
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。例えば、車両制御装置１００は、自車両Ｖを自動で走行させたが、自車両Ｖの走行を制御するものであれば、自動で走行させること以外の制御を行ってもよい。例えば、車両制御装置１００は、前方の車両に追従して走行するように自車両Ｖの速度を制御する装置であってもよい。この場合、前方の車両等の動きの推定に異常が有りと判定された場合、車両制御装置１００は、自車両Ｖを減速させる等、異常が無いと判定されているときとは異なる制御態様で自車両Ｖの走行を制御する。
障害物検出部１２ａは、移動体を追跡する際に、異常の有無の判定で用いたような動きモデルを用いて追跡を行ってもよい。
位置関係認識部１２ｄは、移動体の種類を判定する際に、移動体位置取得部１２ｃで認識された移動体の地図上の位置を用いてもよい。例えば、高速道路上には人が歩いていないと考えられる。このため、例えば、移動体が高速道路上を走行している場合、位置関係認識部１２ｄは、移動体は人以外であるとして、移動体の種類を判定してもよい。このように、位置関係認識部１２ｄは、移動体の位置に応じて、移動体の種類を判定することができる。
動きモデルは、地図上の各位置に対してそれぞれ定められているとしたが、地図上の各位置に対してそれぞれ定められてなくてもよい。動きモデルは、移動体の種類ごとに予め定められていればよい。この場合、モデル選択部１５は、種類判定部１２ｂで判定された移動体の種類のみに基づいて、動きモデルを選択すればよい。
走行計画生成部１７は、位置関係認識部１２ｄによって認識された位置関係に応じて、異常判定部１６によって異常が有りと判定された場合に生成する走行計画を決定しなくてもよい。すなわち、走行計画生成部１７は、位置関係認識部１２ｄによって認識された移動体と自車両Ｖとの位置関係を用いずに走行計画を生成してもよい。
１…外部センサ（検出部）、７…ＨＭＩ（報知部）、１２ａ…障害物検出部（追跡部）、１２ｂ…種類判定部、１２ｃ…移動体位置取得部、１２ｄ…位置関係認識部、１３…走行状態認識部、１４…モデル記憶部、１５…モデル選択部、１６…異常判定部、１７…走行計画生成部（制御部）、１８…走行制御部（制御部）、１００…車両制御装置、Ｖ…自車両。

Claims (8)

  1. 自車両の走行を制御する車両制御装置であって、
    前記自車両の周囲の移動体を検出する検出部と、
    前記検出部の検出結果に基づいて前記移動体を追跡し、前記移動体の動きを推定する追跡部と、
    前記移動体の種類を判定する種類判定部と、
    前記移動体の種類ごとに予め定められ、前記移動体の動きを示す動きモデルを複数記憶するモデル記憶部と、
    前記モデル記憶部に記憶された複数の前記動きモデルのうち、前記種類判定部で判定された前記移動体の種類に対応する前記動きモデルを選択するモデル選択部と、
    前記追跡部で推定された前記移動体の動きと、前記モデル選択部で選択された前記動きモデルが示す動きとを所定時間比較して、前記移動体の動きの推定の異常の有無を判定する異常判定部と、
    前記自車両の走行を制御する制御部と、
    を備え、
    前記制御部は、前記異常判定部によって異常が有りと判定された場合、前記異常が無いと判定された場合とは異なる制御態様で前記自車両の走行を制御する、車両制御装置。
  2. 前記移動体の地図上の位置を取得する移動体位置取得部を更に備え、
    前記動きモデルは、前記地図上の各位置に対してそれぞれ予め定められており、
    前記モデル選択部は、前記移動体位置取得部で取得された前記移動体の位置に対応する前記動きモデルを選択する、請求項１に記載の車両制御装置。
  3. 前記自車両の走行状態を認識する走行状態認識部を更に備え、
    前記動きモデルは、前記移動体の走行状態ごとに予め定められており、
    前記モデル選択部は、前記走行状態認識部で認識された前記自車両の走行状態に対応する前記動きモデルを選択する、請求項１に記載の車両制御装置。
  4. 前記動きモデルは、
    前記移動体が存在する道路の延在方向のパラメータである縦方向パラメータと、
    前記移動体が存在する道路の幅方向のパラメータである横方向パラメータと、
    を含み、
    前記縦方向パラメータは、前記道路の延在方向における前記移動体の速度、前記道路の延在方向における前記移動体の加速度、及び、前記道路の延在方向における前記移動体の位置の少なくともいずれかを含み、
    前記横方向パラメータは、前記道路の幅方向における前記移動体の速度、前記道路の幅方向における前記移動体の加速度、前記道路の幅方向における前記移動体の位置、前記移動体の向きの少なくともいずれかを含む、請求項１〜３のいずれか一項に記載の車両制御装置。
  5. 前記検出部の検出結果に基づいて、動きの推定に異常が有りと判定された前記移動体と前記自車両との位置関係を認識する位置関係認識部を更に備え、
    前記制御部は、前記位置関係認識部によって認識された前記位置関係に応じて、前記異常判定部によって異常が有りと判定された場合に行う前記自車両の走行の制御の制御態様を決定する、請求項１〜４のいずれか一項に記載の車両制御装置。
  6. 前記自車両の運転者に対して報知する報知部を更に備え、
    動きの推定に異常が有りと判定された前記移動体が前記自車両の前方に位置すると前記位置関係認識部で認識された場合、前記制御部は前記自車両を減速させ、前記報知部は前記自車両の運転者に報知する、請求項５に記載の車両制御装置。
  7. 動きの推定に異常が有りと判定された前記移動体が前記自車両と並走する位置に存在すると前記位置関係認識部で認識された場合、前記制御部は、車線変更を禁止した状態で前記自車両を自動で走行させる、請求項５に記載の車両制御装置。
  8. 動きの推定に異常が有りと判定された前記移動体が前記自車両の後方に位置すると前記位置関係認識部で認識された場合、
    前記制御部は、
    前記検出部によって前記自車両の前方に他の前記移動体が検出されているときには、前方の前記他の移動体と前記自車両との距離が所定距離以下とならないように、且つ、前記自車両が走行する道路に設定された制限速度を前記自車両の速度が超えないように、前記自車両を加速させ、
    前記検出部によって前記自車両の前方に他の前記移動体が検出されていないときには、前記自車両が走行する道路に設定された制限速度を前記自車両の速度が超えないように、前記自車両を加速させる、請求項５に記載の車両制御装置。
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US (3) US10754347B2 (ja)
JP (1) JP6859907B2 (ja)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2020126008A (ja) * 2019-02-05 2020-08-20 古河電気工業株式会社 レーダ装置およびレーダ装置の制御方法
JPWO2021059346A1 (ja) * 2019-09-24 2021-04-01
JP2022520674A (ja) * 2019-04-10 2022-03-31 イケイシス インク 自律走行車両を用いた自動船積方法及び装置

Families Citing this family (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3213251A1 (en) * 2014-10-27 2017-09-06 FTS Computertechnik GmbH Computer vision monitoring for a computer vision system
GB2559169B (en) 2017-01-30 2021-02-17 Jaguar Land Rover Ltd Controlling movement of a vehicle
JP6859907B2 (ja) 2017-09-08 2021-04-14 トヨタ自動車株式会社 車両制御装置
US10762785B1 (en) 2018-01-09 2020-09-01 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Vehicle collision alert system and method
US11124185B2 (en) * 2018-11-13 2021-09-21 Zoox, Inc. Perception collision avoidance
US11104332B2 (en) 2018-12-12 2021-08-31 Zoox, Inc. Collision avoidance system with trajectory validation
JP2020095594A (ja) 2018-12-14 2020-06-18 トヨタ自動車株式会社 車両制御装置及び車両制御方法
KR20210134635A (ko) * 2019-03-29 2021-11-10 인텔 코포레이션 자율 주행 차량 시스템
JP7238684B2 (ja) * 2019-08-13 2023-03-14 トヨタ自動車株式会社 冠水検知装置、冠水検知システム、及び冠水検知プログラム
JP7215392B2 (ja) 2019-10-15 2023-01-31 トヨタ自動車株式会社 車両制御システム
EP3888988B1 (en) * 2020-03-30 2024-09-04 Aptiv Technologies AG Method and system for determining a usable distance in front of a vehicle
CN113808409B (zh) * 2020-06-17 2023-02-10 华为技术有限公司 一种道路安全监控的方法、系统和计算机设备
JP7235015B2 (ja) 2020-07-17 2023-03-08 トヨタ自動車株式会社 自動操舵システム
CN112255628B (zh) * 2020-10-09 2024-11-08 新石器慧通（北京）科技有限公司 障碍物轨迹预测方法、装置、设备和介质
JP7216695B2 (ja) * 2020-11-04 2023-02-01 本田技研工業株式会社 周囲車両監視装置及び周囲車両監視方法
BE1028777B1 (nl) * 2021-03-25 2022-06-01 Ivex Systeem en methode voor het detecteren van inconsistenties in de outputs van perceptiesystemen van autonome voertuigen
CN113815643A (zh) * 2021-09-06 2021-12-21 达魔重卡电动汽车制造(杭州)有限公司 一种无人驾驶汽车用实现高精度处理的车辆自动行驶系统
DE102021213571A1 (de) 2021-11-30 2023-06-01 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren und Assistenzsystem zum Unterstützen eines Fahrstreifenwechselmanövers und Kraftfahrzeug

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008077309A (ja) * 2006-09-20 2008-04-03 Denso Corp 車両制御装置
JP2015506310A (ja) * 2012-01-30 2015-03-02 グーグル・インク 認知の不確実性に基づく車両コントロール
JP2016038689A (ja) * 2014-08-07 2016-03-22 日立オートモティブシステムズ株式会社 行動計画装置

Family Cites Families (36)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3521292B2 (ja) 1995-02-15 2004-04-19 マツダ株式会社 自動車の走行制御装置
JP3995311B2 (ja) 1997-09-01 2007-10-24 富士通テン株式会社 車間距離制御システムにおけるターゲット認識方法
JP4114485B2 (ja) 2003-01-15 2008-07-09 日産自動車株式会社 車両走行状態検出装置及び車両走行制御装置
JP2006085285A (ja) 2004-09-14 2006-03-30 Matsushita Electric Ind Co Ltd 危険車両予測装置
GB2437137A (en) 2006-04-03 2007-10-17 Autoliv Development Ab Drivers aid that sensors the surrounding of the vehicle, and with a positioning system compares the detected objects to predict the driving conditions
US7579942B2 (en) * 2006-10-09 2009-08-25 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Extra-vehicular threat predictor
JP4853525B2 (ja) 2009-02-09 2012-01-11 トヨタ自動車株式会社 移動領域予測装置
US20100208063A1 (en) * 2009-02-19 2010-08-19 Panasonic Corporation System and methods for improving accuracy and robustness of abnormal behavior detection
JP2011145204A (ja) 2010-01-15 2011-07-28 Ihi Corp レーザセンサ及びこれを用いた検出対象判定方法
US9082283B2 (en) * 2011-04-18 2015-07-14 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Driver condition assessment device
JP5733467B2 (ja) * 2012-03-02 2015-06-10 日産自動車株式会社 立体物検出装置
US8718861B1 (en) * 2012-04-11 2014-05-06 Google Inc. Determining when to drive autonomously
US9495874B1 (en) * 2012-04-13 2016-11-15 Google Inc. Automated system and method for modeling the behavior of vehicles and other agents
US9052393B2 (en) * 2013-01-18 2015-06-09 Caterpillar Inc. Object recognition system having radar and camera input
JP6054513B2 (ja) * 2013-03-15 2016-12-27 株式会社日立製作所 遠隔操作システム
KR20150071781A (ko) * 2013-12-18 2015-06-29 한국전자통신연구원 궤적변환 기반 이동궤적 모델링 장치 및 방법
JP5999127B2 (ja) * 2014-03-12 2016-09-28 トヨタ自動車株式会社 画像処理装置
US9437111B2 (en) 2014-05-30 2016-09-06 Ford Global Technologies, Llc Boundary detection system
JP6511283B2 (ja) * 2015-02-12 2019-05-15 日立オートモティブシステムズ株式会社 物体検知装置
US10620131B2 (en) * 2015-05-26 2020-04-14 Mitsubishi Electric Corporation Detection apparatus and detection method
JP6435994B2 (ja) * 2015-06-03 2018-12-12 株式会社デンソー 車載装置
JP6743816B2 (ja) * 2015-07-02 2020-08-19 ソニー株式会社 車両制御装置と車両制御方法およびプログラム
KR101832189B1 (ko) * 2015-07-29 2018-02-26 야마하하쓰도키 가부시키가이샤 이상화상 검출장치, 이상화상 검출장치를 구비한 화상 처리 시스템 및 화상 처리 시스템을 탑재한 차량
JP6568759B2 (ja) * 2015-09-30 2019-08-28 日立オートモティブシステムズ株式会社 車線変更システム
JP6657881B2 (ja) * 2015-12-04 2020-03-04 株式会社デンソー 車両制御装置
US10678337B2 (en) * 2016-01-04 2020-06-09 The Texas A&M University System Context aware movement recognition system
JP6519505B2 (ja) * 2016-03-15 2019-05-29 オムロン株式会社 物体検出装置、物体検出方法、及びプログラム
JP6642399B2 (ja) * 2016-12-07 2020-02-05 トヨタ自動車株式会社 車両走行制御装置
JP6794243B2 (ja) * 2016-12-19 2020-12-02 日立オートモティブシステムズ株式会社 物体検出装置
JP6627811B2 (ja) * 2017-03-14 2020-01-08 オムロン株式会社 集中度判定装置、集中度判定方法及び集中度判定のためのプログラム
JP6860433B2 (ja) * 2017-06-19 2021-04-14 株式会社東芝 処理装置、処理システム、方法及びプログラム
CN109101011A (zh) * 2017-06-20 2018-12-28 百度在线网络技术（北京）有限公司 无人驾驶车辆的传感器监控方法、装置、设备及存储介质
US10579063B2 (en) * 2017-07-21 2020-03-03 Uatc, Llc Machine learning for predicting locations of objects perceived by autonomous vehicles
WO2019033025A1 (en) * 2017-08-10 2019-02-14 Patroness, LLC SYSTEMS AND METHODS FOR IMPROVED AUTONOMOUS OPERATIONS OF A MOTORIZED MOBILE SYSTEM
JP6984232B2 (ja) * 2017-08-25 2021-12-17 トヨタ自動車株式会社 自動運転装置
JP6859907B2 (ja) * 2017-09-08 2021-04-14 トヨタ自動車株式会社 車両制御装置

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008077309A (ja) * 2006-09-20 2008-04-03 Denso Corp 車両制御装置
JP2015506310A (ja) * 2012-01-30 2015-03-02 グーグル・インク 認知の不確実性に基づく車両コントロール
JP2016038689A (ja) * 2014-08-07 2016-03-22 日立オートモティブシステムズ株式会社 行動計画装置

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2020126008A (ja) * 2019-02-05 2020-08-20 古河電気工業株式会社 レーダ装置およびレーダ装置の制御方法
JP7295648B2 (ja) 2019-02-05 2023-06-21 古河電気工業株式会社 レーダ装置およびレーダ装置の制御方法
JP2022520674A (ja) * 2019-04-10 2022-03-31 イケイシス インク 自律走行車両を用いた自動船積方法及び装置
JP7254312B2 (ja) 2019-04-10 2023-04-10 イケイシス インク 自律走行車両を用いた自動船積方法及び装置
JP7438502B2 (ja) 2019-04-10 2024-02-27 イケイシス インク 自律走行車両を用いた自動船積方法及び装置
JPWO2021059346A1 (ja) * 2019-09-24 2021-04-01
WO2021059346A1 (ja) * 2019-09-24 2021-04-01 日本電信電話株式会社 測位システム、機器、サーバ装置、測位方法及びプログラム
JP7416076B2 (ja) 2019-09-24 2024-01-17 日本電信電話株式会社 測位システム、機器、サーバ装置、測位方法及びプログラム
US12000936B2 (en) 2019-09-24 2024-06-04 Nippon Telegraph And Telephone Corporation Positioning system, equipment, server apparatus, positioning method and program

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