JP6627152B2 - 車両制御装置、車両制御方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、車両制御装置、車両制御方法、およびプログラムに関する。

近年、車両を自動的に制御することについて研究が進められている。この分野において、車両の周辺状況を正確に認識することが重要な課題となっている。車両の周辺状況には、種々のものが含まれるが、その一つとして、鉄道の線路と道路が交差する位置にある踏切が挙げられる。

踏切の存在を認識するための技術が開示されている。例えば、車両の現在位置を測定する位置測定部と、位置測定部によって測定された車両の現在位置が、アクセルペダルの急激な踏み込みに伴って物体と衝突する可能性が走行路よりも高い所定領域内にあるか否かを判別する領域判別部と、車両が所定速度以下で走行中または停止中に領域判別部によって車両が所定領域内にあると判別され、制御条件を満たし、かつ、アクセルペダルを踏み込む踏込量について単位時間当たり変化量が閾値を超える場合には、車両の走行を抑制するように制御を行う走行制御部とを有する装置の発明が開示されている（特許文献１参照）。この装置における所定領域には、踏み切りが含まれ、制御条件には、踏切の遮断機が降下したこと、踏切の色灯が点灯したこと、踏切の警鐘が鳴ったことが含まれている。

特開２０１５−９５９９号公報

しかしながら、従来の技術では、踏切内を車両がどのような経路で走行すればよいのかについて検討がなされていない。

本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、車両に踏切内を適切な経路で走行させることができる車両制御装置、車両制御方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。

（１）：車両の周辺の状況を認識する認識部（１４０、１４２）と、前記認識部の認識結果に基づいて、前記車両の進行方向に存在する踏切内の領域に仮想レーンを設定する設定部（１５４）と、前記車両の操舵または加減速のうち一方または双方を制御する運転制御部であって、前記認識部により認識された物体が前記仮想レーン上に存在しない場合に、前記車両に前記仮想レーン内を走行させて前記踏切を通過させる運転制御部（１５０、１６０）と、を備え、前記運転制御部は、前記踏切内の領域が一つの仮想レーンのみ設定可能な幅を有する場合、前記認識部により認識された対向車両を、前記仮想レーン上に存在する物体として扱う、車両制御装置である。

（２）：（１）において、前記運転制御部は、前記踏切を通過後の領域に車両一台分の空きがあることが前記認識部により認識された場合に、前記車両に前記仮想レーン内を走行させて前記踏切を通過させるものである。

（３）：（１）または（２）において、前記設定部は、前記踏切内の領域に進入した物体が前記認識部により認識された場合、変更可能な範囲内で前記仮想レーンを変更するものである。

（４）：認識部が、車両の周辺の状況を認識し、設定部が、前記認識部の認識結果に基づいて、前記車両の進行方向に存在する踏切内の領域に仮想レーンを設定し、運転制御部が、前記車両の操舵または加減速のうち一方または双方を制御し、前記認識部により認識された物体が前記仮想レーン上に存在しない場合に、前記車両に前記仮想レーン内を走行させて前記踏切を通過させ、前記運転制御部が、前記踏切内の領域が一つの仮想レーンのみ設定可能な幅を有する場合、前記認識部により認識された対向車両を、前記仮想レーン上に存在する物体として扱う、車両制御方法である。

（５）：コンピュータに、車両の周辺の状況を認識させる処理と、前記認識の結果に基づいて、前記車両の進行方向に存在する踏切内の領域に仮想レーンを設定させる処理と、前記車両の操舵または加減速のうち一方または双方を制御する処理と、前記認識させる処理において認識された物体が前記仮想レーン上に存在しない場合に、前記車両に前記仮想レーン内を走行させて前記踏切を通過させる処理と、前記踏切内の領域が一つの仮想レーンのみ設定可能な幅を有する場合、前記認識部により認識された対向車両を、前記仮想レーン上に存在する物体として扱う処理と、を実行させるためのプログラムである。

（１）〜（５）によれば、車両に踏切内を適切な経路で走行させることができる。

（２）によれば、前方の渋滞によって、踏切内で車両が停止してしまうのを防止することができる。

（３）によれば、車両のすれ違いを動的に支援することができる。

第１実施形態に係る車両制御装置を利用した車両システム１の構成図である。 第１制御部１２０および第２制御部１６０の機能構成図である。 推奨車線に基づいて目標軌道が生成される様子を示す図である。 踏切を撮像した画像の一例を示す図である。 色ベース判定部１３４による処理の内容の一例を示すフローチャート（その１）である。 色ベース判定部１３４による判定処理の一例について説明するための図である。 色ベース判定部１３４による処理の内容の一例を示すフローチャート（その２）である。 ファインダ１４を用いた特定色の認識手法の他の例を示す図である。 色ベース判定部１３４による処理の内容の一例を示すフローチャート（その３）である。 踏切を撮像した画像の他の一例を示す図である。 凹部判定部１３６により実行される処理の内容の一例を示すフローチャート（その１）である。 走査領域ＤＡと垂直エッジＶＥについて説明するための図である。 特定された線分ＥＬ−１〜ＥＬ−４を示す図である。 凹部判定部１３６により実行される処理の内容の一例を示すフローチャート（その２）である。 凹部判定部１３６により実行される処理の内容の一例を示すフローチャート（その３）である。 踏切内走行可能領域Ａ３について説明するための図（その１）である。 図１６に示す踏切において仮想レーンＶＬが設定される様子を示す図である。 再設定された仮想レーンＶＬ＊を示す図である。 再設定された仮想レーンＶＬ＊＊を示す図である。 踏切内走行可能領域Ａ３について説明するための図（その２）である。 図２０に示す踏切において仮想レーンＶＬが設定される様子を示す図である。 踏切通過制御部１５２および踏切通過前状況認識部１４０により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。 走路境界ＲＢ１およびＲＢ２を基準として踏切内走行可能領域Ａ３が設定される様子を示す図である。 前進確認について説明するための図である。 踏切通過制御部１５２および列車接近判定部１４６により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。 第２実施例に係る踏切自動発進支援装置３００の構成図である。 車両制御装置（自動運転制御装置１００または踏切自動発進支援装置３００）のハードウェア構成の一例を示す図である。

以下、図面を参照し、本発明の車両制御装置、車両制御方法、およびプログラムの実施形態について説明する。なお、以下の説明において、車両が走行する地域は左側通行の地域であるものとする。右側通行の地域に関しては、適宜、左右を入れ替えて処理を行えばよい。

＜第１実施形態＞
［全体構成］
図１は、第１実施形態に係る車両制御装置を利用した車両システム１の構成図である。車両システム１が搭載される車両は、例えば、二輪や三輪、四輪等の車両であり、その駆動源は、ディーゼルエンジンやガソリンエンジンなどの内燃機関、電動機、或いはこれらの組み合わせである。電動機を備える場合、電動機は、内燃機関に連結された発電機による発電電力、或いは二次電池や燃料電池の放電電力を使用して動作する。

車両システム１は、例えば、カメラ１０と、レーダ装置１２と、ファインダ１４と、物体認識装置１６と、通信装置２０と、ＨＭＩ（Human Machine Interface）３０と、車両センサ４０と、ナビゲーション装置５０と、ＭＰＵ（Map Positioning Unit）６０と、運転操作子８０と、自動運転制御装置１００と、走行駆動力出力装置２００と、ブレーキ装置２１０と、ステアリング装置２２０と、ヘッドライト装置２５０とを備える。これらの装置や機器は、ＣＡＮ（Controller Area Network）通信線等の多重通信線やシリアル通信線、無線通信網等によって互いに接続される。なお、図１に示す構成はあくまで一例であり、構成の一部が省略されてもよいし、更に別の構成が追加されてもよい。

カメラ１０は、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等の固体撮像素子を利用したデジタルカメラである。カメラ１０は、車両システム１が搭載される車両（以下、自車両Ｍと称する）の任意の箇所に一つまたは複数が取り付けられる。前方を撮像する場合、カメラ１０は、フロントウインドシールド上部やルームミラー裏面等に取り付けられる。カメラ１０は、例えば、周期的に繰り返し自車両Ｍの周辺を撮像する。カメラ１０は、ステレオカメラであってもよい。

レーダ装置１２は、自車両Ｍの周辺にミリ波などの電波を放射すると共に、物体によって反射された電波（反射波）を検出して少なくとも物体の位置（距離および方位）を検出する。レーダ装置１２は、自車両Ｍの任意の箇所に一つまたは複数が取り付けられる。レーダ装置１２は、ＦＭ−ＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave）方式によって物体の位置および速度を検出してもよい。

ファインダ１４は、ＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging）である。ファインダ１４は、自車両Ｍの周辺に光を照射し、散乱光を測定する。ファインダ１４は、発光から受光までの時間に基づいて、対象までの距離を検出する。照射される光は、例えば、パルス状のレーザー光である。ファインダ１４は、自車両Ｍの任意の箇所に一つまたは複数が取り付けられる。ファインダ１４は、物体検出装置の一例である。

物体認識装置１６は、カメラ１０、レーダ装置１２、およびファインダ１４のうち一部または全部による検出結果に対してセンサフュージョン処理を行って、物体の位置、種類、速度などを認識する。物体認識装置１６は、認識結果を自動運転制御装置１００に出力する。また、物体認識装置１６は、必要に応じて、カメラ１０、レーダ装置１２、およびファインダ１４の検出結果をそのまま自動運転制御装置１００に出力してよい。

通信装置２０は、例えば、セルラー網やＷｉ−Ｆｉ網、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communication）などを利用して、自車両Ｍの周辺に存在する他車両と通信し、或いは無線基地局を介して各種サーバ装置と通信する。

ＨＭＩ３０は、自車両Ｍの乗員に対して各種情報を提示すると共に、乗員による入力操作を受け付ける。ＨＭＩ３０は、各種表示装置、スピーカ、ブザー、タッチパネル、スイッチ、キーなどを含む。

車両センサ４０は、自車両Ｍの速度を検出する車速センサ、加速度を検出する加速度センサ、鉛直軸回りの角速度を検出するヨーレートセンサ、自車両Ｍの向きを検出する方位センサ、自車両Ｍの周囲の照度を検出する照度センサ等を含む。

ナビゲーション装置５０は、例えば、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機５１と、ナビＨＭＩ５２と、経路決定部５３とを備え、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリなどの記憶装置に第１地図情報５４を保持している。ＧＮＳＳ受信機５１は、ＧＮＳＳ衛星から受信した信号に基づいて、自車両Ｍの位置を特定する。自車両Ｍの位置は、車両センサ４０の出力を利用したＩＮＳ（Inertial Navigation System）によって特定または補完されてもよい。ナビＨＭＩ５２は、表示装置、スピーカ、タッチパネル、キーなどを含む。ナビＨＭＩ５２は、前述したＨＭＩ３０と一部または全部が共通化されてもよい。経路決定部５３は、例えば、ＧＮＳＳ受信機５１により特定された自車両Ｍの位置（或いは入力された任意の位置）から、ナビＨＭＩ５２を用いて乗員により入力された目的地までの経路（以下、地図上経路）を、第１地図情報５４を参照して決定する。第１地図情報５４は、例えば、道路を示すリンクと、リンクによって接続されたノードとによって道路形状が表現された情報である。第１地図情報５４は、道路の曲率やＰＯＩ（Point Of Interest）情報などを含んでもよい。経路決定部５３により決定された地図上経路は、ＭＰＵ６０に出力される。また、ナビゲーション装置５０は、経路決定部５３により決定された地図上経路に基づいて、ナビＨＭＩ５２を用いた経路案内を行ってもよい。なお、ナビゲーション装置５０は、例えば、乗員の保有するスマートフォンやタブレット端末等の端末装置の機能によって実現されてもよい。また、ナビゲーション装置５０は、通信装置２０を介してナビゲーションサーバに現在位置と目的地を送信し、ナビゲーションサーバから返信された地図上経路を取得してもよい。

ＭＰＵ６０は、例えば、推奨車線決定部６１として機能し、ＨＤＤやフラッシュメモリなどの記憶装置に第２地図情報６２を保持している。推奨車線決定部６１は、ナビゲーション装置５０から提供された経路を複数のブロックに分割し（例えば、車両進行方向に関して１００［ｍ］毎に分割し）、第２地図情報６２を参照してブロックごとに推奨車線を決定する。推奨車線決定部６１は、左から何番目の車線を走行するといった決定を行う。推奨車線決定部６１は、経路において分岐箇所や合流箇所などが存在する場合、自車両Ｍが、分岐先に進行するための合理的な経路を走行できるように、推奨車線を決定する。

第２地図情報６２は、第１地図情報５４よりも高精度な地図情報である。第２地図情報６２は、例えば、車線の中央の情報あるいは車線の境界の情報等を含んでいる。また、第２地図情報６２には、道路情報、交通規制情報、住所情報（住所・郵便番号）、施設情報、電話番号情報などが含まれてよい。第２地図情報６２は、通信装置２０を用いて他装置にアクセスすることにより、随時、アップデートされてよい。

運転操作子８０は、例えば、アクセルペダル、ブレーキペダル、シフトレバー、ステアリングホイール、異形ステア、ジョイスティックその他の操作子を含む。運転操作子８０には、操作量あるいは操作の有無を検出するセンサが取り付けられており、その検出結果は、自動運転制御装置１００、もしくは、走行駆動力出力装置２００、ブレーキ装置２１０、およびステアリング装置２２０のうち一部または全部に出力される。

自動運転制御装置１００は、例えば、第１制御部１２０と、第２制御部１６０とを備える。第１制御部１２０と第２制御部１６０は、それぞれ、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのハードウェアプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。また、これらの構成要素のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などのハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。

図２は、第１制御部１２０および第２制御部１６０の機能構成図である。第１制御部１２０は、例えば、認識部１３０と、行動計画生成部１５０とを備える。第１制御部１２０は、例えば、ＡＩ（Artificial Intelligence；人工知能）による機能と、予め与えられたモデルによる機能とを並行して実現する。例えば、「交差点を認識する」機能は、ディープラーニング等による交差点の認識と、予め与えられた条件（パターンマッチング可能な信号、道路標示などがある）に基づく認識とが並行して実行され、双方に対してスコア付けして総合的に評価することで実現される。これによって、自動運転の信頼性が担保される。

認識部１３０は、踏切認識部１３２と、踏切通過前状況認識部１４０とを備える。また、行動計画生成部１５０は、踏切通過制御部１５２を備える。これらの機能に関しては後述し、先に認識部１３０および行動計画生成部１５０の基本的な機能について説明する。

認識部１３０は、カメラ１０、レーダ装置１２、およびファインダ１４から物体認識装置１６を介して入力される情報に基づいて、自車両Ｍの周辺にある物体の位置、および速度、加速度等の状態を認識する。物体の位置は、例えば、自車両Ｍの代表点（重心や駆動軸中心など）を原点とした絶対座標上の位置として認識され、制御に使用される。物体の位置は、その物体の重心やコーナー等の代表点で表されてもよいし、表現された領域で表されてもよい。物体の「状態」とは、物体の加速度やジャーク、あるいは「行動状態」（例えば車線変更をしている、またはしようとしているか否か）を含んでもよい。また、認識部１３０は、カメラ１０の撮像画像に基づいて、自車両Ｍがこれから通過するカーブの形状を認識する。認識部１３０は、カーブの形状をカメラ１０の撮像画像から実平面に変換し、例えば、二次元の点列情報、或いはこれと同等なモデルを用いて表現した情報を、カーブの形状を示す情報として行動計画生成部１５０に出力する。

また、認識部１３０は、例えば、自車両Ｍが走行している車線（走行車線）を認識する。例えば、認識部１３０は、第２地図情報６２から得られる道路区画線のパターン（例えば実線と破線の配列）と、カメラ１０によって撮像された画像から認識される自車両Ｍの周辺の道路区画線のパターンとを比較することで、走行車線を認識する。なお、認識部１３０は、道路区画線に限らず、道路区画線や路肩、縁石、中央分離帯、ガードレールなどを含む走路境界（道路境界）を認識することで、走行車線を認識してもよい。この認識において、ナビゲーション装置５０から取得される自車両Ｍの位置やＩＮＳによる処理結果が加味されてもよい。また、認識部１３０は、一時停止線、障害物、赤信号、料金所、その他の道路事象を認識する。

認識部１３０は、走行車線を認識する際に、走行車線に対する自車両Ｍの位置や姿勢を認識する。認識部１３０は、例えば、自車両Ｍの基準点の車線中央からの乖離、および自車両Ｍの進行方向の車線中央を連ねた線に対してなす角度を、走行車線に対する自車両Ｍの相対位置および姿勢として認識してもよい。また、これに代えて、認識部１３０は、走行車線のいずれかの側端部（道路区画線または道路境界）に対する自車両Ｍの基準点の位置などを、走行車線に対する自車両Ｍの相対位置として認識してもよい。

また、認識部１３０は、上記の認識処理において、認識精度を導出し、認識精度情報として行動計画生成部１５０に出力してもよい。例えば、認識部１３０は、一定期間において、道路区画線を認識できた頻度に基づいて、認識精度情報を生成する。

行動計画生成部１５０は、原則的には推奨車線決定部６１により決定された推奨車線を走行し、更に、自車両Ｍの周辺状況に対応できるように、自動運転において順次実行されるイベントを決定する。イベントには、例えば、一定速度で同じ走行車線を走行する定速走行イベント、前走車両に追従する追従走行イベント、前走車両を追い越す追い越しイベント、障害物との接近を回避するための制動および／または操舵を行う回避イベント、カーブを走行するカーブ走行イベント、交差点や横断歩道、踏切などの所定のポイントを通過する通過イベント、車線変更イベント、合流イベント、分岐イベント、自動停止イベント、自動運転を終了して手動運転に切り替えるためのテイクオーバイベントなどがある。

行動計画生成部１５０は、起動したイベントに応じて、自車両Ｍが将来走行する目標軌道を生成する。各機能部の詳細については後述する。目標軌道は、例えば、速度要素を含んでいる。例えば、目標軌道は、自車両Ｍの到達すべき地点（軌道点）を順に並べたものとして表現される。軌道点は、道なり距離で所定の走行距離（例えば数［ｍ］程度）ごとの自車両Ｍの到達すべき地点であり、それとは別に、所定のサンプリング時間（例えば０コンマ数［ｓｅｃ］程度）ごとの目標速度および目標加速度が、目標軌道の一部として生成される。また、軌道点は、所定のサンプリング時間ごとの、そのサンプリング時刻における自車両Ｍの到達すべき位置であってもよい。この場合、目標速度や目標加速度の情報は軌道点の間隔で表現される。

図３は、推奨車線に基づいて目標軌道が生成される様子を示す図である。図示するように、推奨車線は、目的地までの経路に沿って走行するのに都合が良いように設定される。行動計画生成部１５０は、推奨車線の切り替わり地点の所定距離（イベントの種類に応じて決定されてよい）手前に差し掛かると、通過イベント、車線変更イベント、分岐イベント、合流イベントなどを起動する。各イベントの実行中に、障害物を回避する必要が生じた場合には、図示するように回避軌道が生成される。

第２制御部１６０は、行動計画生成部１５０によって生成された目標軌道を、予定の時刻通りに自車両Ｍが通過するように、走行駆動力出力装置２００、ブレーキ装置２１０、およびステアリング装置２２０を制御する。

図２に戻り、第２制御部１６０は、例えば、取得部１６２と、速度制御部１６４と、操舵制御部１６６とを備える。取得部１６２は、行動計画生成部１５０により生成された目標軌道（軌道点）の情報を取得し、メモリ（不図示）に記憶させる。速度制御部１６４は、メモリに記憶された目標軌道に付随する速度要素に基づいて、走行駆動力出力装置２００またはブレーキ装置２１０を制御する。操舵制御部１６６は、メモリに記憶された目標軌道の曲がり具合に応じて、ステアリング装置２２０を制御する。速度制御部１６４および操舵制御部１６６の処理は、例えば、フィードフォワード制御とフィードバック制御との組み合わせにより実現される。一例として、操舵制御部１６６は、自車両Ｍの前方の道路の曲率に応じたフィードフォワード制御と、目標軌道からの乖離に基づくフィードバック制御とを組み合わせて実行する。

走行駆動力出力装置２００は、車両が走行するための走行駆動力（トルク）を駆動輪に出力する。走行駆動力出力装置２００は、例えば、内燃機関、電動機、および変速機などの組み合わせと、これらを制御するＥＣＵとを備える。ＥＣＵは、第２制御部１６０から入力される情報、或いは運転操作子８０から入力される情報に従って、上記の構成を制御する。

ブレーキ装置２１０は、例えば、ブレーキキャリパーと、ブレーキキャリパーに油圧を伝達するシリンダと、シリンダに油圧を発生させる電動モータと、ブレーキＥＣＵとを備える。ブレーキＥＣＵは、第２制御部１６０から入力される情報、或いは運転操作子８０から入力される情報に従って電動モータを制御し、制動操作に応じたブレーキトルクが各車輪に出力されるようにする。ブレーキ装置２１０は、運転操作子８０に含まれるブレーキペダルの操作によって発生させた油圧を、マスターシリンダを介してシリンダに伝達する機構をバックアップとして備えてよい。なお、ブレーキ装置２１０は、上記説明した構成に限らず、第２制御部１６０から入力される情報に従ってアクチュエータを制御して、マスターシリンダの油圧をシリンダに伝達する電子制御式油圧ブレーキ装置であってもよい。

ステアリング装置２２０は、例えば、ステアリングＥＣＵと、電動モータとを備える。電動モータは、例えば、ラックアンドピニオン機構に力を作用させて転舵輪の向きを変更する。ステアリングＥＣＵは、第２制御部１６０から入力される情報、或いは運転操作子８０から入力される情報に従って、電動モータを駆動し、転舵輪の向きを変更させる。

ヘッドライト装置２５０は、自車両Ｍの前方を照射する装置であり、例えば、ステアリング舵角に応じて左右に照射方向を自動的に変更可能なＡＦＳ（Adaptive Front Lighting System；配光可変型前照灯システム）である。また、ヘッドライト装置２５０は、外部からの指示に応じてハイビーム照射とロービーム照射とを切り替える。ロービーム照射とは、一定の俯角で自車両Ｍの前方を照射することであり、ハイビーム照射とは、ロービーム照射よりも上向きの光軸角度で、自車両Ｍの前方のより遠方側までを照射することである。

以下、車両システム１による踏切通過場面における処理の内容について説明する。図２に示したように、認識部１３０の踏切認識部１３２は、色ベース判定部１３４と、凹部判定部１３６とを備える。

［踏切認識］
踏切認識部１３２は、例えば、自車両Ｍの進行先の所定距離（例えば２［ｋｍ］程度）以内に踏切が存在する旨の情報がＭＰＵ６０から得られた場合に、踏切の存在が認識できたものとして、動作を開始する。この時点では、車両制御装置は、踏切が存在する確信度には疑いの余地があるものと判断する。そして、以下に説明する処理によって、踏切の存在についての確信度が高められ、踏切通過制御の起動の有無、および／またはその処理内容が決定される。確信度とは、踏切認識部１３２が管理する内部パラメータであり、自動運転制御装置１００のメモリに格納される値またはフラグである。なお、踏切認識部１３２は、地図による踏切の存在を示す情報に拘わらず常時動作し、自発的に踏切の存在を認識してもよい。

（特定色による踏切認識）
以下、色ベース判定部１３４の機能について説明する。色ベース判定部１３４は、カメラ１０により撮像された画像に含まれる、踏み切りの存在を示す特定色の要素に基づいて、自車両の進行先に踏切が存在する確信度を高める。ここで、特定色とは、踏切の存在する国によって異なるものであるが、例えば、黄色と黒、赤と白のように、二つの色の組み合わせからなる。以下、この二つの色をそれぞれ、第１色、第２色と称する。

図４は、踏切を撮像した画像の一例を示す図である。踏切には、例えば、列車の通過前から通過完了までの間、線路の横断を制止するための遮断器３００、音と点灯で列車の接近および通過を通知するための踏切警報機３１０、および踏切の入口における道路幅を制限するための防護壁３２０などが設置される。踏切警報機３１０には、警報音発生器３１２、踏切警標３１４、警報灯３１６、方向指示器３１８などが設けられる。これらのうち、踏切警標３１４や防護壁３２０には、第１色と第２色とが比較的広い範囲に亘って、周期的かつ交互に配置された塗装がなされている。

図５は、色ベース判定部１３４による処理の内容の一例を示すフローチャート（その１）である。まず、色ベース判定部１３４は、判定時点が夜間であるか否かを判定する（ステップＳ１００）。例えば、色ベース判定部１３４は、車両センサ４０に含まれる照度センサにより検出される照度が閾値Ｔｈ１未満である場合に、夜間であると判定する。これに代えて、色ベース判定部１３４は、内部に保持している時計により計時される時刻に基づいて、夜間であるか否かを判定してもよい。後者の場合、季節を考慮して判定基準を変更してもよい。夜間であると判定した場合、色ベース判定部１３４は、ヘッドライト装置２５０に指示して、一定時間、ハイビーム照射を行わせる（ステップＳ１０２）。これによって、画像認識の成功率を高めることができる。

次に、色ベース判定部１３４は、カメラ１０により撮像された画像において、第１色に該当する第１領域と、第２色に該当する第２領域とを抽出する（ステップＳ１１０）。カメラ１０の撮像画像からは、画素（または画素グループ、以下同様）ごとにＲＧＢ成分のそれぞれの強さを示す指標値が得られるため、色ベース判定部１３４は、第１色と第２色のそれぞれに対応した基準値（上限と下限を含んでよい）の範囲内である場合に、第１色または第２色に該当する画素であると判定する。そして、色ベース判定部１３４は、第１色または第２色のそれぞれに該当する画素がひとまとまりになっている領域を、第１色領域または第２領域として抽出する。ここで、光の加減などにより、領域内に第１色または第２色でない画素が混入する場合も想定されるが、色ベース判定部１３４は、これについて特異値として除去する処理などを行ってよい。

次に、色ベース判定部１３４は、第１領域の面積が、画像全体の面積に対して閾値Ｔｈ２以上であるか否かを判定する（ステップＳ１１２）。ここで、第１領域の面積とは、複数の第１領域が存在する場合、例えば、それらの面積の合計である。第１領域の面積が、画像全体の面積に対して閾値Ｔｈ２以上である場合、色ベース判定部１３４は、第２領域の面積が、画像全体の面積に対して閾値Ｔｈ３以上であるか否かを判定する（ステップＳ１１４）。ここで、第２領域の面積とは、複数の第２領域が存在する場合、例えば、それらの面積の合計である。閾値Ｔｈ２と閾値Ｔｈ３は同じ値であってもよいし、異なる値であってもよい。例えば、黒は、画像において踏切以外の部分でも現れる確率が高いのに対し、黄色は踏切以外の部分で現れる確率が低いからである。従って、黒に対する閾値を黄色に対する閾値よりも高くしてよい。ステップＳ１１２とステップＳ１１４のいずれかにおいて否定的な判定結果を得た場合、色ベース判定部１３４は、特定色に基づいて確信度を高めることを行わない。この場合、踏切認識部１３２は、更なる確認処理を経なければ、踏切は存在しないと判断してもよい。

ステップＳ１１２とステップＳ１１４の双方において肯定的な判定結果を得た場合、色ベース判定部１３４は、第１領域と第２領域とが周期的かつ交互に配置されているか否かを判定する（ステップＳ１１６）。図６は、色ベース判定部１３４による判定処理の一例について説明するための図である。図示するように、色ベース判定部１３４は、例えば、第１領域Ａ１および第２領域Ａ２を包含する窓領域ＷＤを設定し、窓領域内で傾きの異なる走査線ＤＬを複数設定し、いずれかの走査線ＤＬ上で、第１領域Ａ１と第２領域Ａ２との境界点ＢＰが略等間隔で現れるか否かを判定する。略等間隔で現れるとは、互いに隣接する境界点ＢＰの間の間隔が、全て一定の範囲内に収まっていることをいう。この一定の範囲は、画像面と実空間の関係で生じる揺らぎなどを考慮した幅を有してよい。いずれかの走査線ＤＬ上で、第１領域Ａ１と第２領域Ａ２との境界点ＢＰが略等間隔で現れる場合、色ベース判定部１３４は、第１領域と第２領域とが周期的かつ交互に配置されていると判定する。なお、これに限らず、色ベース判定部１３４は、パターンマッチングなどの手法を用いてステップＳ１１６の判定を行ってもよい。

ここで、前述したように、特定色である第１色と第２色は、比較的広い範囲に亘って存在するものである。このため、図６に例示したような手法を用いた場合、走査線ＤＬ上で十分な数の第１領域と第２領域の境界点ＢＰを比較的容易に検出することができる。これに対し、仮に遮断器３００の遮断棒部分を画像から認識しようとした場合、対象が細長い物体であるため、精緻な認識処理が必要となる。また、誤認識の確率も高くなってしまう。また、警報灯３１６に関しては信号機と誤認する可能性もあるし、そもそも点灯していなければ黒色一色であるため判別が困難である。このように、画像に含まれる、踏切に特有の特定色に基づいて踏切の認識を行うことで、処理負荷を増大させることなく、高精度に踏切の存在を認識することができる。

図５に戻り、第１領域と第２領域とが周期的かつ交互に配置されていると判定した場合、色ベース判定部１３４は、踏切の存在についての確信度を高める（地図のみに基づいて判断した場合よりも、確信度が高くなったと判断する；以下同様）（ステップＳ１１８）。この場合、踏切認識部１３２は、行動計画生成部１５０などに、踏切の存在が十分に確からしい旨を通知する。この結果、行動計画生成部１５０による踏切通過制御が開始される。一方、第１領域と第２領域とが周期的かつ交互に配置されていないと判定した場合、色ベース判定部１３４は、特定色に基づいて踏切の確信度を高めることを行わない。

色ベース判定部１３４は、図５に示すフローチャートの処理に代えて、図７に示すフローチャートの処理を行ってもよい。図７は、色ベース判定部１３４による処理の内容の一例を示すフローチャート（その２）である。

まず、色ベース判定部１３４は、自車両Ｍの周辺の照度が閾値Ｔｈ４未満であるか否かを判定する（ステップＳ１０４）。色ベース判定部１３４は、例えば、車両センサ４０に含まれる照度センサの検出結果に基づいて、自車両Ｍの周辺の照度が閾値Ｔｈ４未満であるか否かを判定する。自車両Ｍの周辺の照度が閾値Ｔｈ４以上である場合、色ベース判定部１３４は、ステップＳ１１０〜Ｓ１１８の処理を行う。ステップＳ１１０〜Ｓ１１８の処理については図５のフローチャートに示す処理と同様であるため、説明を省略する。

自車両Ｍの周辺の照度が閾値Ｔｈ４未満である場合、色ベース判定部１３４は、ファインダ１４に指示して自車両Ｍの前方に向けて光を照射させる（ステップＳ１２０）。次に、色ベース判定部１３４は、ファインダ１４により受光された光の受光強度に基づいて、自車両Ｍの前方風景における特定色を有する部分の位置を特定する（ステップＳ１２２）。そして、色ベース判定部１３４は、特定した位置に基づいて、第１色の部分と第２色の部分とが周期的かつ交互に配置されているか否かを判定する（ステップＳ１２４）。

ファインダ１４の検出結果には方位角や仰角以外に距離の成分が含まれるため、ステップＳ１２４において、色ベース判定部１３４は、第１色の部分と第２色の部分とが、「等距離で」周期的かつ交互に配置されているか否かを判定してもよい。こうすれば、異なる奥行位置にある物体を踏切の一部と誤認識する確率を低下させることができる。また、ステップＳ１２４の処理は、より緩やかな条件による判定処理、例えば、「第１色の部分と第２色の部分とが、等距離且つ方位角または仰角に関して一定範囲内に存在し、一定範囲内における占有率が閾値Ｔｈ５以上であるか否か」を判定するものであってもよい。図８は、ファインダ１４を用いた特定色の認識手法の他の例を示す図である。図示するように、色ベース判定部１３４は、一定の角度範囲および一定の距離範囲をもつ部分空間を定義して走査し、特定色の占有率の高い空間が存在する場合に、踏切が存在する確信度を高めてもよい。

ステップＳ１２４において否定的な判定結果を得た場合、色ベース判定部１３４は、特定色に基づいて踏切の確信度を高めることを行わない。一方、ステップＳ１２４において肯定的な判定結果を得た場合、色ベース判定部１３４は、踏切の存在についての確信度を高める（ステップＳ１１８）。

図７のフローチャートに示す処理によれば、自車両Ｍの周辺の照度が不十分なために画像認識の精度が低下する場合であっても、踏切の存在を精度よく認識することができる。

色ベース判定部１３４は、図５のフローチャートに示す処理と、図７のフローチャートに示す処理とを組み合わせた処理を行ってもよい。図９は、色ベース判定部１３４による処理の内容の一例を示すフローチャート（その３）である。図示するように、色ベース判定部１３４は、ステップＳ１１２〜Ｓ１１６のいずれかにおいて否定的な判定結果を得た場合、ステップＳ１２０〜Ｓ１２４の処理を行い、ステップＳ１２４において肯定的な判定結果を得た場合、踏切の存在についての確信度を高める（ステップＳ１１８）。

図５のフローチャートにおけるステップＳ１００において、「その時点が夜間であるか否か」を判定するのに代えて、「自車両Ｍの周辺の照度が閾値Ｔｈ４未満であるか否か」を判定してもよい。また、図７のフローチャートにおけるＳ１０４において、「自車両Ｍの周辺の照度が閾値Ｔｈ４未満であるか否か」を判定するのに代えて、「その時点が夜間であるか否か」を判定してもよい。

以上説明したように、車両制御装置が備える色ベース判定部１３４の機能によって、踏切を認識する際の確信度を高めることができる。なお、特定色の種類は国によって異なる場合があるため、色ベース判定部１３４は、自車両Ｍが存在する国ごとに、認識対象の特定色を切り替える機能を有してもよい。

（路面の凹部による踏切認識）
以下、凹部判定部１３６の機能について説明する。凹部判定部１３６は、カメラ１０やファインダ１４などの検知デバイスを用いて、自車両Ｍの進行方向に対して交差する方向に延在する凹部が存在するか否かを判定する。

踏切内では、路面が少なくとも線路と同じ高さになるように設計されている。図１０は、踏切を撮像した画像の他の一例を示す図である。図示するように、踏切内では、フランジウェーを確保するためのガードレールＧＲが、線路Ｒの内側に、線路Ｒと平行に敷設される。そして、線路ＲとガードレールＧＲとの間に凹部Ｃが形成される。この結果、凹部Ｃは、自車両Ｍの進行方向に交差する方向に延在することになる。凹部判定部１３６は、カメラ１０の撮像画像を解析し、自車両Ｍの進行方向に交差する方向に延在する凹部Ｃが存在すると判定した場合、踏切の存在についての確信度を高める。

図１１は、凹部判定部１３６により実行される処理の内容の一例を示すフローチャート（その１）である。まず、凹部判定部１３６は、カメラ１０により撮像された画像において、走査領域を設定する（ステップＳ２１０）。次に、凹部判定部１３６は、走査領域内で垂直エッジを抽出する（ステップＳ２１２）。

図１２は、走査領域ＤＡと垂直エッジＶＥについて説明するための図である。走査領域ＤＡは、例えば、自車両Ｍの左右端から幅方向にある程度の余裕を持たせて幅を設定し、自車両Ｍから進行方向側に所定距離までを奥行き方向とした絶対平面上の領域を、画像平面に変換した領域である。走査領域ＤＡは、画像平面上では、略台形の形状を有する。また、垂直エッジＶＥとは、例えば、画像における縦方向に関して、隣接する画素との輝度差が閾値Ｔｈ６以上の画素である。これに限らず垂直エッジＶＥは、同等の性質を持つ限り、他の規則に従って抽出されてもよい。通常、凹部Ｃを撮像した画素の輝度値は周囲に比して有意に低いため、凹部Ｃと路面の境界線では、垂直エッジＶＥが表れる確率が高い。

図１１に戻り、凹部判定部１３６は、略水平方向に並ぶ垂直エッジＶＥを選択し、それらを連ねた線分を特定する（ステップＳ２１４）。略水平方向とは、例えば、画像の水平方向を中心としてプラスマイナス２０度程度以内であることをいう。凹部判定部１３６は、例えば、走査領域ＤＡ内で傾きを変えながら走査線（不図示）を設定し、所定数以上の垂直エッジＶＥが重なる走査線を特定する。そして、特定した走査線の両端の垂直エッジＶＥを線分の両端とし、線分を特定する。また、これに代えて、最小二乗法やハフ変換などの手法が線分の特定に利用されてもよい。図１３は、特定された線分ＥＬ−１〜ＥＬ−４を示す図である。図中の「Ｄ１」については後述する。

図１１に戻り、凹部判定部１３６は、ステップＳ２０４で特定された線分のうち、それぞれ所定長さ以上で、平行して延在し且つ幅が第１所定幅を中心とした一定の範囲内に収まる一組の線分を抽出し、それらの線分で区画される領域を凹部Ｃと認識する（ステップＳ２１６）。図１３において、ＥＬ−１とＥＬ−２、ＥＬ−３とＥＬ−４のそれぞれが、一組の線分に相当する。

なお、ステップＳ２１２〜Ｓ２１６の処理は、あくまで一例であり、凹部Ｃが画像において暗く映ることを利用し、より簡易的に「輝度が基準値以下である画素を集めた領域を凹部Ｃとして抽出する」処理を行ってもよい。また、ステップＳ２１２〜Ｓ２１６の処理に加えて、「一組の線分で区画される領域の輝度平均が基準値以下である」ことを凹部Ｃと認識するための条件としてもよい。

次に、凹部判定部１３６は、平行して延在する二つ以上の凹部Ｃが存在するか否かを判定する（ステップＳ２３０）。ステップＳ２３０において否定的な判定結果を得た場合、凹部判定部１３６は、凹部Ｃの存在に基づいて踏切の存在についての確信度を高めることを行わない。

ステップＳ２３０において肯定的な判定を得た場合、凹部判定部１３６は、平行して延在する二つ以上の凹部Ｃのうち、任意の二つを選択し、二つの凹部Ｃの間隔が第２所定幅を中心とした一定の範囲内に収まるか否かを判定する（ステップＳ２３２）。図１３におけるＤ１は、二つの凹部Ｃの間隔を示している。ステップＳ２３２において否定的な判定結果を得た場合、凹部判定部１３６は、凹部Ｃの存在に基づいて踏切の存在についての確信度を高めることを行わない。

ステップＳ２３２において肯定的な判定結果を得た場合、凹部判定部１３６は、踏切の存在についての確信度を高める（ステップＳ２３４）。

図１１のフローチャートの処理において、ステップＳ２１６の所定長さおよび第１所定幅、並びにステップＳ２３２の第２所定幅は、自車両Ｍとの距離すなわち画像における縦方向の位置に応じて変更されてよい。画像における縦方向の位置が下側にある程、所定長さ、第１所定幅、並びに第２所定幅は大きく設定され、画像における縦方向の位置が上側にある程、所定長さ、第１所定幅、並びに第２所定幅は大きく設定されてよい。

また、図１１のフローチャートに示す処理は、あくまで一例であり、ステップＳ２３４に進むための判定条件を緩和してもよいし、より詳細に判定を行ってもよい。例えば、凹部判定部１３６は、線分の長さによって線分に対してスコアを付与し、スコアの低い線分しか存在しない場合には、踏切の存在についての確信度を高めることを行わないようにしてもよい。

また、上記の説明は、線路ＲとガードレールＧＲの間に凹部Ｃが形成される場合に対応したものであるが、線路Ｒの両側に凹部Ｃがある構造の踏切については、一つの線路Ｒに対して二つの凹部Ｃが認識される場合がある。これについては、線路幅に応じた幅で平行に延在する二つの凹部Ｃを、一まとまりの凹部Ｃと認識し、ステップＳ２３０以降の処理を行えばよい。

また、凹部判定部１３６は、更に、ファインダ１４による検出結果に基づいて、踏切の存在についての確信度を高めるようにしてもよい。線路Ｒの光の反射率は周囲の物体に比して高いため、ファインダ１４の検出結果を参照することで、線路Ｒ（またはガードレールＧＲ、以下同様）の存在の有無および位置を導出することが可能である。この場合、凹部判定部１３６は、例えば、ファインダ１４による検出結果を参照し、図１１のフローチャートにおける凹部Ｃに対応する位置に線路Ｒの存在が認識された場合、その一組の線分が十分に確からしいと判断し、線路Ｒの存在が認識されない場合、その一組の線分を破棄してもよい。また、夜間などのように画像認識の精度が低下する場合には、専らファインダ１４による検出結果に基づいて、踏切の存在についての確信度を高めるようにしてもよい。

図１４は、凹部判定部１３６により実行される処理の内容の一例を示すフローチャート（その２）である。ステップＳ２１０〜Ｓ２１６までの処理は、図１１のフローチャートにおける処理と同様であるため、説明を省略する。

凹部Ｃを認識した後、凹部判定部１３６は、ファインダ１４による検出結果を参照し、線路Ｒの位置を認識する（ステップＳ２１８）。そして、凹部判定部１３６は、ステップＳ２１６で認識した線路Ｒの位置に対応しない凹部Ｃを破棄する（ステップＳ２２０）。「線路Ｒの位置に対応する」とは、線路Ｒの絶対位置を画像平面に射影した位置の付近に存在することをいう。以下、凹部判定部１３６は、ステップＳ２３０以降の処理を実行する。これについては、図１１のフローチャートにおける処理と同様であるため、説明を省略する。

図１５は、凹部判定部１３６により実行される処理の内容の一例を示すフローチャート（その３）である。まず、凹部判定部１３６は、判定時点が夜間であるか否かを判定する（ステップＳ２００）。例えば、凹部判定部１３６は、車両センサ４０に含まれる照度センサにより検出される照度が閾値Ｔｈ１未満である場合に、夜間であると判定する。これに代えて、凹部判定部１３６は、内部に保持している時計により計時される時刻に基づいて、夜間であるか否かを判定してもよい。後者の場合、季節を考慮して判定基準を変更してもよい。夜間でないと判定した場合、凹部判定部１３６は、ステップＳ２１０以降の処理を実行する。これについては、図１１のフローチャートの処理と同様であるため、説明を省略する。

夜間であると判定した場合、凹部判定部１３６は、ファインダ１４による検出結果を参照し、線路Ｒの位置を認識する（ステップＳ２０２）。そして、凹部判定部１３６は、線路Ｒが少なくとも二本認識されたか否かを判定する（ステップＳ２０４）。線路Ｒが少なくとも二本認識された場合、凹部判定部１３６は、踏切の存在について確信度を高める（ステップＳ２２４）。一方、線路Ｒが少なくとも二本認識されなかった場合、凹部判定部１３６は、踏切の存在について確信度を高めることを行わない。なお、線路ＲとガードレールＧＲが別々のものとして認識される場合、ステップ２０４の処理は、「線路ＲまたはガードレールＧＲが少なくとも四本認識されたか否かを判定する」ものとしてもよいし、線路ＲとガードレールＧＲは近い位置にあるため、それらを仮想的に一つの線路Ｒとして認識してもよい。

［踏切認識まとめ］
踏切認識部１３２は、例えば、色ベース判定部１３４による処理結果と、凹部判定部１３６による処理結果とを統合して、踏切の存在について判断する。踏切認識部１３２は、例えば、色ベース判定部１３４と凹部判定部１３６とのうちいずれかにより確信度が高められた場合に、行動計画生成部１５０に踏切通過制御を開始させる。また、踏切認識部１３２は、例えば、色ベース判定部１３４と凹部判定部１３６との双方により確信度が高められた場合に、行動計画生成部１５０に踏切通過制御を開始させてもよい。なお、踏切認識部１３２は、色ベース判定部１３４と凹部判定部１３６とのうちいずれか一方を省略した構成であってもよい。また、踏切認識部１３２における画像処理機能は、物体認識装置１６により実現されてもよい。

［踏切通過制御］
以下、行動計画生成部１５０の踏切通過制御部１５２により実行される踏切通過制御について説明する。踏切通過制御部１５２は、認識部１３０の踏切通過前状況認識部１４０と協調して処理を行う。図２に示したように、踏切通過前状況認識部１４０は、例えば、踏切内走行可能領域認識部１４２と、物体判定部１４４と、列車接近判定部１４６とを備える。また、踏切通過制御部１５２は、仮想レーン設定部１５４を備える。

（仮想レーン設定）
踏切通過制御部１５２は、踏切通過制御を開始すると、踏切通過前状況認識部１４０に動作の開始を指示する。これに応じて、踏切通過前状況認識部１４０の踏切内走行可能領域認識部１４２は、例えば、カメラ１０、ファインダ１４、物体認識装置１６のうち一部または全部の出力に基づいて、踏切内において自車両Ｍが走行可能な領域を認識する。

図１６は、踏切内走行可能領域Ａ３について説明するための図（その１）である。本図は踏切を上空から見た平面視を示す図である。踏切内走行可能領域認識部１４２は、例えば、カメラ１０により撮像された画像を、図１６に示すような絶対平面上のデータに変換して処理を行う。この踏切では、白線や黄線などで描画された区画線ＷＬ１およびＷＬ２、区画線ＷＬ３およびＷＬ４でそれぞれ歩行者用道路が規定され、区画線ＷＬ２および区画線ＷＬ３で車両用道路が規定されている。このような形態の踏切であれば、踏切内走行可能領域認識部１４２は、例えば、区画線ＷＬ２およびＷＬ３と、遮断機３００の遮断棒が降りた際の遮断棒の位置を路面に射影した仮想線ＮＥおよびＦＥ（ここでは路面材が切り替わる場合が多いため、路面材の切り替わりを認識してもよい）とで区画された領域を、踏切内走行可能領域Ａ３として認識する。また、踏切内走行可能領域認識部１４２は、歩行者用道路として規定された領域を、予備領域として認識してもよい。

踏切通過制御部１５２の仮想レーン設定部１５４は、踏切内走行可能領域Ａ３内で、自車両Ｍが走行する仮想レーンＶＬを設定する。図１７は、図１６に示す踏切において仮想レーンＶＬが設定される様子を示す図である。図示するように、仮想レーン設定部１５４は、例えば、区画線ＷＬ２の右端を左端とし、自車両Ｍの車幅に余裕長さを加えた幅Ｗ_ＶＬを有する領域を、仮想レーンＶＬとして設定する。

仮想レーンＶＬが設定されると、踏切通過制御部１５２は、物体判定部１４４に指示して仮想レーンＶＬ上に物体が存在するか否かを判定させる。物体判定部１４４は、カメラ１０、ファインダ１４、物体認識装置１６のうち一部または全部の出力に基づいて、仮想レーンＶＬ上に物体が存在するか否かを判定する。

このとき、物体判定部１４４は、踏切内走行可能領域Ａ３の幅と仮想レーンＶＬの幅とを比較し、踏切内走行可能領域Ａ３に一つの仮想レーンＶＬのみ設定可能である場合（踏切内走行可能領域Ａ３の幅が仮想レーンＶＬの幅の２倍未満である場合）、踏切内走行可能領域Ａ３に存在する全ての物体を、仮想レーンＶＬ上に存在する物体であるとみなしてよい。物体判定部１４４は、この際に、自車両Ｍと同じ方向に走行する車両を除外してもよい。

仮想レーン設定部１５４は、物体判定部１４４により仮想レーンＶＬ上に物体が存在すると判定された場合において、物体を回避可能な仮想レーンＶＬを再設定可能であれば、仮想レーンＶＬを再設定してもよい。図１８は、再設定された仮想レーンＶＬ＊を示す図である。仮想レーン設定部１５４は、例えば、前述した予備領域（図では区画線ＷＬ１とＷＬ２とで挟まれた領域）に歩行者その他の物体が存在しないことを確認した上で、予備領域を利用して仮想レーンＶＬ＊を設定してもよい。

仮想レーン設定部１５４は、区画線ＷＬ１よりも左側（或いは区画線ＷＬ４よりも右側）に、走行可能な領域がある場合、区画線ＷＬ１からはみ出した領域までを含めて仮想レーンＶＬを再設定してもよい。図１９は、再設定された仮想レーンＶＬ＊＊を示す図である。図中、ＲＢは走路境界であり、少なくとも線路Ｒと同じ高さになるように形成された構造物の端部である。このように、仮想レーン設定部１５４は、走路境界ＲＢまで走行可能であるものとして、仮想レーンＶＬ＊＊に再設定してもよい。走路境界ＲＢは、カメラ１０の画像において水平エッジを抽出し、水平エッジを連ねた直線または曲線を導出することで、認識することができる。水平エッジとは、例えば、画像における横方向に関して、隣接する画素との輝度差が閾値Ｔｈ７以上の画素である。なお、この手法は、踏切内に区画線が全く描画されていない場合にも適用することができる。

図２０は、踏切内走行可能領域Ａ３について説明するための図（その２）である。本図に示す踏切は、路面に歩行者用道路が示されておらず、一対の区画線ＷＬ５およびＷＬ６のみが描画された踏切である。この場合、踏切内走行可能領域認識部１４２は、例えば、区画線ＷＬ５およびＷＬ６と、前述した仮想線ＮＥおよびＦＥとで区画された領域を、踏切内走行可能領域Ａ３として認識する。

図２１は、図２０に示す踏切において仮想レーンＶＬが設定される様子を示す図である。図示するように、仮想レーン設定部１５４は、例えば、区画線ＷＬ５の右端から所定幅Ｗ_ＯＳ離れた位置を左端とし、自車両Ｍの車幅に余裕長さを加えた幅Ｗ_ＶＬを有する領域を、仮想レーンＶＬとして設定する。所定幅Ｗ_ＯＳは、例えば、歩行者が一人通行可能な程度の幅である。なお、仮想レーン設定部１５４は、踏切内走行可能領域Ａ３の幅が大きくなる程、所定幅Ｗ_ＯＳを大きくしてもよい。

図２０で示すような踏切において、仮想レーン設定部１５４は、物体判定部１４４により仮想レーンＶＬ上に物体が存在すると判定された場合において、物体を回避可能な仮想レーンＶＬを再設定可能であれば、踏切内走行可能領域Ａ３の中で仮想レーンＶＬを再設定する。また、仮想レーン設定部１５４は、区画線ＷＬ５よりも左側（或いは区画線ＷＬ６よりも右側）に、走行可能な領域がある場合、区画線ＷＬ５からはみ出した領域までを含めて仮想レーンＶＬを再設定してもよい。

図２２は、踏切通過制御部１５２および踏切通過前状況認識部１４０により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。まず、踏切通過前状況認識部１４０の踏切内走行可能領域認識部１４２が、カメラ１０の画像を解析し、踏切内に区画線があるか否かを判定する（ステップＳ３００）。踏切内に区画線があると判定した場合、踏切内走行可能領域認識部１４２は、歩行者用道路が区画線によって示されているか否かを判定する（ステップＳ３０２）。

歩行者用道路が区画線によって示されている場合、踏切内走行可能領域認識部１４２は、内側の区画線（例えば、図１６における区画線ＷＬ２）を基準として踏切内走行可能領域Ａ３を設定する（ステップＳ３０４）。この場合、仮想レーン設定部１５４は、踏切内走行可能領域Ａ３の左端を基準として仮想レーンＶＬを設定する（ステップＳ３０６）。

歩行者用道路が区画線によって示されていない場合、踏切内走行可能領域認識部１４２は、両側の区画線（例えば、図２０における区画線ＷＬ５およびＷＬ６）を基準として踏切内走行可能領域Ａ３を設定する（ステップＳ３０８）。この場合、仮想レーン設定部１５４は、踏切内走行可能領域Ａ３の左端から所定幅Ｗ_ＯＳオフセットさせて仮想レーンＶＬを設定する（ステップＳ３１０）。

踏切内に区画線が無い場合、踏切内走行可能領域認識部１４２は、走路境界（例えば、図１９における走路境界ＲＢおよび反対側の走路境界を基準として踏切内走行可能領域Ａ３を設定する（ステップＳ３１２）。図２３は、走路境界ＲＢ１およびＲＢ２を基準として踏切内走行可能領域Ａ３が設定される様子を示す図である。走路境界ＲＢ１およびＲＢ２は、それぞれ、カメラ１０の画像において水平エッジを抽出し、水平エッジを連ねた直線または曲線を導出することで、認識することができる。この場合、仮想レーン設定部１５４は、踏切内走行可能領域Ａ３の左端から所定幅Ｗ_ＯＳオフセットさせて仮想レーンＶＬを設定する（ステップＳ３１０）。

図２２に戻り、仮想レーンＶＬが設定されると、物体判定部１４４が、仮想レーンＶＬ上に物体があるか否かを判定する（ステップＳ３２０）。仮想レーンＶＬ上に物体があると判定された場合、仮想レーン設定部１５４が、物体を回避可能な仮想レーンを再設定可能か否かを判定する（ステップＳ３２２）。再設定可能であると判定した場合、仮想レーン設定部１５４は、ステップＳ３００およびＳ３０２で種類を判定した区画線の態様に応じて、仮想レーンＶＬを再設定する（ステップＳ３２４；図１８、１９）。ステップＳ３２２で否定的な判定を得た後、およびステップＳ３２４で仮想レーンＶＬを再設定した後、ステップＳ３２０に処理が戻される。

仮想レーンＶＬ上に物体が無いと判定した場合、踏切通過制御部１５２は、カメラ１０、レーダ装置１２、ファインダ１４、物体認識装置１６などの出力を参照し、踏切の向こう側（踏切を通過した直後）に車両一台分の空き領域があるか否かを判定する（ステップＳ３２６）。踏切の向こう側に車両一台分の空き領域が無い場合はステップＳ３２０に処理が戻される。踏切の向こう側に車両一台分の空き領域がある場合、踏切通過制御部１５２は、発進してよい旨の決定をする（ステップＳ３３０）。なお、ステップＳ３３０の処理を行った後、踏切通過制御部１５２は、後述するように前進確認の段階に移行してよい。

（前進確認）
踏切通過制御部１５２は、仮想レーンＶＬに関する判定を完了すると、前進して列車の接近を確認するための制御（以下、前進確認と称する）を行う。図２４は、前進確認について説明するための図である。

踏切通過制御部１５２は、例えば、踏切認識部１３２が認識処理を行っている間、自車両Ｍを初期停止位置に停止させる。初期停止位置は、自車両Ｍの前端が仮想線ＮＥよりも手前側であり、且つ踏切認識部１３２の認識処理に支障が無い程度に仮想線ＮＥに近づいた任意の位置である。

踏切通過制御部１５２は、初期停止位置で自車両Ｍが停止した後、確認限界位置（所定位置の一例）を限度として自車両Ｍを前進させる。この際の自車両Ｍの速度は、例えば１０〜２０［ｋｍ／ｈ］程度の低速に維持される。確認限界位置とは、仮に列車が通過しても自車両Ｍに接触しない位置である。踏切通過制御部１５２は、例えば、自車両Ｍの前端部と、自車両Ｍから見て最も手前側にある線路Ｒとの距離が所定距離Ｄ２に至ったときに、確認限界位置に到達したと判定する。踏切通過制御部１５２は、例えば、凹部判定部１３６の処理過程で得られる情報を援用して、線路Ｒの位置を認識する。

また、踏切通過制御部１５２は、自車両Ｍを前進させるのに前後して、列車接近判定部１４６に列車の接近の有無について判定を依頼する。列車接近判定部１４６は、自車両Ｍが前進している間、或いは前進した後に確認限界位置で停止した後、カメラ１０、レーダ装置１２、ファインダ１４などの検知デバイスの検出結果を参照し、列車が所定程度以上接近しているか否かを判定する。「所定程度以上接近している」とは、例えば、自車両Ｍと列車の距離を列車の速度で除算した指標値（すなわち列車が到達するまでの時間）が閾値Ｔｈ８以下であることである。

列車接近判定部１４６により、列車が所定程度以上接近していないと判定された場合、踏切通過制御部１５２は、自車両Ｍに踏切を通過させる。一方、列車接近判定部１４６により、列車が所定程度以上接近していると判定された場合、踏切通過制御部１５２は、自車両Ｍを停止させ（既に停止している場合は停止状態を維持させ）、或いは後退させる。

図２５は、踏切通過制御部１５２および列車接近判定部１４６により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。まず、踏切通過制御部１５２は、自車両Ｍに前進を開始させ（ステップＳ４００）、列車接近判定部１４６に判定を依頼する（ステップＳ４０２）。

次に、踏切通過制御部１５２は、自車両Ｍが確認限界位置に到達したか否かを判定する（ステップＳ４０４）。自車両Ｍが確認限界位置に到達したと判定した場合、踏切通過制御部１５２は、自車両Ｍを停止させる（ステップＳ４０６）。

次に、踏切通過制御部１５２は、列車接近判定部１４６による判定結果が得られたか否かを判定する（ステップＳ４０８）。列車接近判定部１４６による判定結果が得られていない場合、ステップＳ４０４に処理が戻される。

列車接近判定部１４６による判定結果が得られた場合、踏切通過制御部１５２は、判定結果が、列車が所定程度以上接近していることを示すものであるか否かを判定する（ステップＳ４１０）。ステップＳ４１０において肯定的な判定を得た場合、踏切通過制御部１５２は、自車両Ｍを停止させ、または後退させる（ステップＳ４１２）。そして、ステップＳ４１０に処理が戻される。

ステップＳ４１０において否定的な判定を得た場合、踏切通過制御部１５２は、自車両Ｍが停止中であるか否かを判定する（ステップＳ４１４）。自車両Ｍが停止中である場合、踏切通過制御部１５２は、自車両Ｍを発進させて踏切を通過させる（ステップＳ４１６）。一方、自車両Ｍが停止中でない場合、踏切通過制御部１５２は、自車両Ｍの前進を継続させて踏切を通過させる（ステップＳ４１８）。ステップＳ４１６とＳ４１８のいずれの場合も、踏切通過制御部１５２は、仮想レーン設定部１５４により設定された（再設定も含む）仮想レーンＶＬ上を走行するように、自車両Ｍの目標軌道を生成する。

係る処理によって、自車両Ｍが確認限界位置まで到達するまでに、列車が所定程度以上接近していない旨の判定結果が得られた場合、自車両Ｍは、確認限界位置で停止することなく、前進を継続して踏切を速やかに通過することができる。一方、自車両Ｍが確認限界位置まで到達するまでに判定結果が得られない場合、自車両Ｍは、確認限界位置で停止して列車の接近を適切に認識することができる。なお、これに代えて、自車両Ｍは、確認限界位置まで前進して必ず停止するものとしてもよい。この場合、確認限界位置で停止した状態で、列車の接近について判定を行うようにしてもよい。

以上説明した第１実施形態の車両制御装置によれば、カメラ１０により撮像された画像に含まれる、踏み切りの存在を示す特定色の要素に基づいて踏切の存在について判定を行うことで、自車両Ｍの進行先に踏切が存在する確信度を高めることができる。

また、第１実施形態の車両制御装置によれば、自車両の進行方向において、進行方向に対して交差する方向に延在する凹部の存在を検知するための検知デバイス（カメラ１０、ファインダ１４）と、検知デバイスの出力に基づいて、進行方向に対して交差する方向に延在する凹部が存在するか否かを判定し、凹部が存在すると判定した場合、自車両Ｍの進行方向における踏切の存在を認識することで、自車両Ｍの進行先に踏切が存在する確信度を高めることができる。

また、第１実施形態の車両制御装置によれば、認識部１３０の認識結果に基づいて、自車両Ｍの進行方向に存在する踏切内の領域に仮想レーンＶＬを設定する仮想レーン設定部１５４を備え、自車両Ｍに仮想レーンＶＬ内を走行させて踏切を通過させることにより、
自車両Ｍに踏切内を適切な経路で走行させることができる。

また、第１実施形態の車両制御装置によれば、自車両Ｍが踏切の手前で停止した後、自車両を前進させ、停止位置から前進した状態で、物体検出部（カメラ１０、レーダ装置１２、ファインダ１４）の検出結果を参照して列車が所定程度以上接近しているか否かを判定し、列車が所定程度以上接近していないと判定された場合に、自車両Ｍに前記踏切を通過させることにより、より安全に、自車両Ｍに踏切を通過させることができる。

上記実施形態において、踏切通過制御部１５２は、踏切認識部１３２によって踏切の存在についての確信度が高められた場合に処理を開始するものとしたが、位置情報と第２地図情報６２との比較によって自車両Ｍの進行方向に踏切が存在することが認識された場合に処理を開始してもよい。

＜第２実施形態＞
以下、第２実施形態について説明する。第２実施形態の車両制御装置は、例えば、自車両の乗員が手動で行った操作に応じて、踏切における自動発進を支援する装置である。図２６は、第２実施例に係る踏切自動発進支援装置４００の構成図である。図中、第１実施形態と共通の周辺要素については同じ符号を付している。

踏切自動発進支援装置４００は、例えば、踏切通過前状況認識部４４０と、踏切通過制御部４５２とを備える。踏切通過前状況認識部４４０は、踏切内走行可能領域認識部４４２と、物体判定部４４４と、列車接近判定部４４６とを備える。また、踏切通過制御部４５２は、仮想レーン設定部４５４を備える。これらの構成要素は、踏切通過前状況認識部１４０、踏切内走行可能領域認識部１４２、物体判定部１４４、列車接近判定部１４６、踏切通過制御部１５２、および仮想レーン設定部１５４と、それぞれ同様の機能を有する。

すなわち、踏切通過制御部４５２は、動作指示が入力されると、踏切通過前状況認識部４４０と協調して、第１実施形態の踏切通過制御部１５２と同様の処理を行う。踏切通過制御部４５２は、処理の結果に応じた前進指示、停止指示などを、走行駆動力出力装置２００、またはブレーキ装置２１０に出力する。

以上説明した第２実施形態によれば、第１実施形態と同様、自車両Ｍに踏切内を適切な経路で走行させることができ、より安全に、自車両Ｍに踏切を通過させることができる。

＜プロセッサのハードウェア構成＞
図２７は、車両制御装置（自動運転制御装置１００または踏切自動発進支援装置４００）のハードウェア構成の一例を示す図である。図示するように、車両制御装置は、通信コントローラ１００−１、ＣＰＵ１００−２、ワーキングメモリとして使用されるＲＡＭ（Random Access Memory）１００−３、ブートプログラムなどを格納するＲＯＭ（Read Only Memory）１００−４、フラッシュメモリやＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの記憶装置１００−５、ドライブ装置１００−６などが、内部バスあるいは専用通信線によって相互に接続された構成となっている。通信コントローラ１００−１は、車両制御装置以外の構成要素との通信を行う。記憶装置１００−５には、ＣＰＵ１００−２が実行するプログラム１００−５ａが格納されている。このプログラムは、ＤＭＡ（Direct Memory Access）コントローラ（不図示）などによってＲＡＭ１００−３に展開されて、ＣＰＵ１００−２によって実行される。これによって、認識部１３０、行動計画生成部１５０、踏切通過前状況認識部４４０、および踏切通過制御部４５２のうち一部または全部が実現される。

上記実施形態は、以下のように表現することができる。
車両の周辺を撮像する撮像部と、
前記車両の位置を特定する位置特定部と、
プログラムを記憶した記憶部と、
前記プログラムを実行するハードウェアプロセッサと、を備え、
前記ハードウェアプロセッサは、前記プログラムを実行することにより、
前記位置特定部により特定された位置と地図情報とに基づいて前記車両の進行先における踏切の存在を認識し、
前記撮像部により撮像された画像に含まれる、踏み切りの存在を示す特定色の要素に基づいて、前記車両の進行先に踏切が存在する確信度を高めるように構成されている、
車両制御装置。

また、上記実施形態は、以下のように表現することができる。
車両の進行方向において、前記進行方向に対して交差する方向に延在する凹部の存在を検知するための検知デバイスと、
プログラムを記憶した記憶部と、
前記プログラムを実行するハードウェアプロセッサと、を備え、
前記ハードウェアプロセッサは、前記プログラムを実行することにより、
前記検知デバイスの出力に基づいて、前記進行方向に対して交差する方向に延在する凹部が存在するか否かを判定し、
凹部が存在すると判定した場合、前記車両の進行方向における踏切の存在を認識するように構成されている、
車両制御装置。

また、上記実施形態は、以下のように表現することができる。
プログラムを記憶した記憶部と、
前記プログラムを実行するハードウェアプロセッサと、を備え、
前記ハードウェアプロセッサは、前記プログラムを実行することにより、
車両の周辺の状況を認識し、
認識結果に基づいて、前記車両の進行方向に存在する踏切内の領域に仮想レーンを設定し、
前記車両の操舵または加減速のうち一方または双方を制御し、認識された物体が前記仮想レーン上に存在しない場合に、前記車両に前記仮想レーン内を走行させて前記踏切を通過させ、
前記踏切内の領域が一つの仮想レーンのみ設定可能な幅を有する場合、認識された対向車両を、前記仮想レーン上に存在する物体として扱うように構成されている、
車両制御装置。

また、上記実施形態は、以下のように表現することができる。
車両の周辺に存在する物体を検出する物体検出部と、
プログラムを記憶した記憶部と、
前記プログラムを実行するハードウェアプロセッサと、を備え、
前記ハードウェアプロセッサは、前記プログラムを実行することにより、
前記車両が踏切の手前で停止した後、前記車両を前進させ、
前記車両が前記踏切の手前における停止位置から前進した状態で、前記物体検出部の検出結果を参照して列車が所定程度以上接近しているか否かを判定し、
列車が所定程度以上接近していないと判定された場合に、前記車両に前記踏切を通過させるように構成されている、
車両制御装置。

以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。

１０ カメラ
１２ レーダ装置
１４ ファインダ
１６ 物体認識装置
５０ ナビゲーション装置
６０ ＭＰＵ
８０ 運転操作子
１００ 自動運転制御装置
１２０ 第１制御部
１３０ 認識部
１３２ 踏切認識部
１３４ 色ベース判定部
１３６ 凹部判定部
１４０ 踏切通過前状況認識部
１４２ 踏切内走行可能領域認識部
１４４ 物体判定部
１４６ 列車接近判定部
１５０ 行動計画生成部
１５２ 踏切通過制御部
１５４ 仮想レーン設定部
１６０ 第２制御部
１６２ 取得部
１６４ 速度制御部
１６６ 操舵制御部
２００ 走行駆動力出力装置
２１０ ブレーキ装置
２２０ ステアリング装置

Claims (5)

1. 車両の周辺の状況を認識する認識部と、
   前記車両の進行方向に存在する踏切内に存在する道路区画線、および、遮断棒の位置を路面に射影した仮想線または路面材の切り替わり位置を認識した前記認識部の認識結果に基づいて境界が設定される前記踏切内の領域に、前記車両の車幅に余裕長さを加えた幅を有する仮想レーンを設定する設定部と、
   前記車両の操舵および加減速を制御する運転制御部であって、前記認識部により認識された物体が前記仮想レーン上に存在すると判定した場合に、前記車両に前記踏切を通過させず、前記認識部により認識された物体が前記仮想レーン上に存在しないと判定した場合に、前記車両に前記仮想レーン内を走行させて前記踏切を通過させる運転制御部と、
   を備え、
   前記運転制御部は、前記踏切内の領域が一つの仮想レーンのみ設定可能な幅を有する場合、前記認識部により認識された対向車両を、前記仮想レーン上に存在する物体として扱う、
   車両制御装置。
2. 前記運転制御部は、前記踏切を通過後の領域に車両一台分の空きがあることが前記認識部により認識され、且つ、前記認識部により認識された物体が前記仮想レーン上に存在しないと判定した場合に、前記車両に前記仮想レーン内を走行させて前記踏切を通過させる、
   請求項１記載の車両制御装置。
3. 前記設定部は、前記踏切内の領域に進入し前記仮想レーン上に存在する物体が前記認識部により認識された場合、前記車両が通行可能な範囲内で前記仮想レーンを変更する、
   請求項１または２記載の車両制御装置。
4. 認識部が、車両の周辺の状況を認識し、
   設定部が、前記認識部の認識結果に基づいて、前記車両の進行方向に存在する踏切内に存在する道路区画線、および、遮断棒の位置を路面に射影した仮想線または路面材の切り替わり位置を認識した前記認識部の認識結果に基づいて境界が設定される前記踏切内の領域に、前記車両の車幅に余裕長さを加えた幅を有する仮想レーンを設定し、
   運転制御部が、前記車両の操舵および加減速を制御し、前記認識部により認識された物体が前記仮想レーン上に存在すると判定した場合に、前記車両に前記踏切を通過させず、前記認識部により認識された物体が前記仮想レーン上に存在しないと判定した場合に、前記車両に前記仮想レーン内を走行させて前記踏切を通過させ、
   前記運転制御部が、前記踏切内の領域が一つの仮想レーンのみ設定可能な幅を有する場合、前記認識部により認識された対向車両を、前記仮想レーン上に存在する物体として扱う、
   車両制御方法。
5. コンピュータに、
   車両の周辺の状況を認識する処理と、
   前記車両の進行方向に存在する踏切内に存在する道路区画線、および、遮断棒の位置を路面に射影した仮想線または路面材の切り替わり位置を認識した前記認識する処理の認識結果に基づいて境界が設定される前記踏切内の領域に、前記車両の車幅に余裕長さを加えた幅を有する仮想レーンを設定する処理と、
   前記車両の操舵および加減速を制御する処理と、
   前記認識する処理において認識された物体が前記仮想レーン上に存在すると判定した場合に、前記車両に前記踏切を通過させず、前記認識された物体が前記仮想レーン上に存在しないと判定した場合に、前記車両に前記仮想レーン内を走行させて前記踏切を通過させる処理と、
   前記踏切内の領域が一つの仮想レーンのみ設定可能な幅を有する場合、前記認識された対向車両を、前記仮想レーン上に存在する物体として扱う処理と、
   を実行させるためのプログラム。

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