JP2018062244A - 車両制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】自動運転又は運転支援において、より走行効率及び快適性に優れた理想走行経路を算出する。【解決手段】車両制御装置１０は、自車１１に搭載され、自動運転又は運転支援を実施可能に構成される。この車両制御装置１０は、自車１１が走行する走行路における左右境界線ＬＢ、ＲＢを算出する左右境界線生成部１００を備える。また車両制御装置１０は、左右境界線ＬＢ、ＲＢの範囲で自車１１が通行する拘束点Ｘを設定し、さらに拘束点Ｘを制約条件として曲率、走行距離、中心線との差分が最小となる理想走行経路ＩＤＲを算出する理想走行経路生成部１１０を有する。【選択図】図１

Description

本発明は、車両の自動運転又は運転支援を行う車両制御装置に関する。

車両（自車）の自動運転や運転支援を行う車両制御装置では、カメラ等の周辺認識センサ（外界センサ）により自車の周辺環境を検出し、その検出情報に基づき自車が走行する走行路を認識している（特許文献１参照）。そして、特許文献１に開示の車両制御装置は、認識した走行路の中心線を算出して、自車がこの中心線に沿って走行するように制御している。

特開２０１６−１１２９１１号公報

しかしながら、外界センサの検出情報に基づいて算出した中心線に沿うように、車両の走行を制御するだけでは、走行効率がよいとは言えない。例えば、走行路の左右の境界線を検出する際のノイズにより、認識する走行路形状が簡単に変化してしまい、時系列的な連続性が担保されず、自車を不必要に蛇行させる等の可能性がある。また、カーブでは、中心線に沿って走行するよりもアウトインアウトで（つまり、曲率が小さくなるように）走行するほうが、車速が低下し難く、またステアリングの無駄な動きが少なくなって、快適な走行となる。

本発明は、上記の実情を鑑みてなされたものであって、自動運転又は運転支援において、より走行効率及び快適性に優れた理想走行経路を算出することで、自車を良好に走行させることが可能な車両制御装置を提供することを目的とする。

前記の目的を達成するために、本発明は、自車に搭載され、自動運転又は運転支援を実施可能に構成された車両制御装置であって、前記自車が走行する走行路における左右の走行可能範囲を示す情報を算出又は取得する情報取得部と、前記左右の走行可能範囲で前記自車が通行する通行点を設定し、さらに前記通行点を並べた状態の曲率、走行距離、前記左右の走行可能範囲の中心線との差分が最小となる理想走行経路を算出する走行経路算出部と、を有することを特徴とする。

上記によれば、車両制御装置は、走行経路算出部により、自動運転又は運転支援において、より走行効率及び快適性に優れた理想走行経路を提供することができる。すなわち、理想走行経路は、曲率、走行距離、中心線との差分を最小化する経路として算出され、例えばカーブ等では曲率を小さくして、車速が低下やステアリングの無駄な動きが抑えられる経路を示している。そのため、車両制御装置は、この理想走行経路に可及的に沿うように走行時の速度及び舵角を調整することで、自車を良好に走行させることができる。

この場合、車両制御装置は、前記走行経路算出部が算出した過去の理想走行経路を記憶する理想走行経路記憶部を有し、前記走行経路算出部は、前記過去の理想走行経路に基づき前記通行点を設定することが好ましい。

過去の理想走行経路に基づき設定された通行点は、自車の過去の走行目標を反映している。そのため、新しい理想走行経路を生成する際の自車の制約条件（拘束点）とすることができ、制約条件を考慮した関数により理想走行経路を精度よく算出することができる。

上記構成に加えて、前記左右の走行可能範囲及び前記理想走行経路は、複数の座標点を並べた点列の情報を含み、前記走行経路算出部は、前記過去の理想走行経路の複数の座標点を所定の補間法により補間して補間線を算出し、この補間線と前記左右の走行可能範囲で対になる座標点同士を繋ぐ線分との交点を前記通行点として算出する通行点算出部を有するとよい。

通行点算出部は、過去の理想走行経路の点列を補間して補間線を生成することで、通行点の設定を簡単且つ迅速に行うことができる。

また、前記走行経路算出部は、前記曲率、前記走行距離又は前記差分の目的関数と、前記通行点を含む制約条件とを用いた凸２次計画問題を解くことにより前記理想走行経路を算出するとよい。

車両制御装置は、上記の目的関数と制約条件とを用いた凸２次計画問題を解くことで、曲率、走行距離、差分を最小化した理想走行経路を容易に得ることができる。

さらに、前記情報取得部は、前記走行路の中心線に関わる情報に基づき前記左右の走行可能範囲を示す情報を算出することが好ましい。

車両制御装置は、走行路の中心線に関わる情報に基づき左右の走行可能範囲を示す情報を算出することで、外界センサ等の検出情報が不充分であっても、中心線に関わる情報に基づき左右の走行可能範囲を示す情報を高い精度で得ることができる。従って、理想走行経路も精度よく算出される。

ここで、車両制御装置は、前記自車の外界の情報を検出する外界センサと、前記外界センサの検出情報に基づき、前記走行路の左右の境界を規定する走行路規定対象物を認識する外界認識部と、前記外界認識部により認識された前記走行路規定対象物に基づき前記走行路の仮中心線を生成する仮中心線生成部と、前記仮中心線生成部により生成された前記仮中心線をフィルタリングすることにより前記中心線を算出するフィルタリング部とを備えることが好ましい。

車両制御装置は、仮中心線生成部により生成した仮中心線を、フィルタリング部がフィルタリングすることで、生成する中心線を一層最適なものとすることができる。

また、前記仮中心線は、複数の座標点を並べた点列の情報を含み、前記フィルタリング部は、前記仮中心線の前記複数の座標点を含む入力データを設定する入力データ設定部と、最小二乗法を用いて前記入力データから前記中心線を算出する中心線算出部と、を有するとよい。

中心線算出部は、入力データ設定部が設定した入力データに対し、最小二乗法を行って中心線を算出することで、誤差の少ない中心線を算出することができる。

さらに、車両制御装置は、前記仮中心線を記憶する仮中心線記憶部を有し、前記入力データ設定部は、最新の仮中心線と、前記仮中心線記憶部に記憶された過去の複数の仮中心線とを用いて前記入力データを設定するとよい。

車両制御装置は、最新の仮中心線と過去の複数の仮中心線とを用いて入力データを設定することで、過去の情報を加味した中心線を得ることができ、算出する中心線が過去の中心線から大きくぶれる等の不都合を防止することができる。

またさらに、前記入力データ設定部は、前記最新の仮中心線、及び前記過去の複数の仮中心線にそれぞれ重みを付与して前記入力データに設定するとよい。

車両制御装置は、最新の仮中心線と過去の複数の仮中心線を重み付けすることで、中心線算出部により加重最小二乗法を行うことができ、一層精度がよい中心線を算出することができる。

さらにまた、車両制御装置は、前記中心線算出部が算出した前記中心線を記憶する中心線記憶部を有し、前記フィルタリング部は、前記最小二乗法の制約条件として、前記自車の現在位置と、前記中心線記憶部に記憶された過去の中心線に基づき前記自車の姿勢と、を設定し、前記中心線算出部に提供する位置姿勢設定部を備えるとよい。

中心線算出部は、自車の現在位置と姿勢を制約条件として最小二乗法を行うことができる。よって、自車の現在位置から大きくずれる、又は自車の姿勢が急に変化して辿れない等の中心線の算出を防ぐことができる。

本発明によれば、車両制御装置は、自動運転又は運転支援において、より走行効率及び快適性に優れた理想走行経路を算出することで、自車を良好に走行させることができる。

本発明の一実施形態に係る車両制御装置が生成する中心線、左右境界線、理想走行経路を示す平面図である。 図１の車両制御装置の概略構成ブロック図である。 図２の局所環境マップ生成部の構成を示すブロック図である。 仮中心線生成部の仮中心線を算出する処理を説明するための説明図である。 図３の中心線フィルタリング部の構成を示すブロック図である。 図６Ａは、入力データ設定部の入力データを設定する処理を説明するための第１説明図であり、図６Ｂは、入力データ設定部の入力データを設定する処理を説明するための第２説明図である。 図７Ａは、時間方向参照マップを例示するグラフであり、図７Ｂは、信頼度参照マップを例示するグラフである。 図８Ａは、自車の現在位置と中心線が乖離した状態を例示する平面図であり、図８Ｂは、自車の姿勢と中心線がずれた状態を例示する平面図であり、図８Ｃは、自車の現在位置及び姿勢と中心が合った状態を例示する平面図である。 位置姿勢設定部の自車の現在位置と姿勢を設定する処理を説明するための説明図である。 左右境界線生成部の左右境界線を算出する処理を説明するための説明図である。 図３の理想走行経路生成部の構成を示すブロック図である。 経路範囲設定部の前回の理想走行経路から範囲設定を行う処理を説明するための平面図である。 拘束点算出部の拘束点を設定する処理を説明する平面図である。 経路最適化部の理想走行経路を算出する処理を説明する平面図である。 局所環境マップ生成部の中心線、左右境界線及び理想走行経路を説明するための処理フローを示すフローチャートである。 図１５のフィルタリング処理サブルーチンの処理フローを示すフローチャートである。 図１５の理想走行経路サブルーチンの処理フローを示すフローチャートである。

以下、本発明に係る車両制御装置について好適な実施形態を挙げ、添付の図面を参照して詳細に説明する。

本発明の一実施形態に係る車両制御装置１０は、図１に示すように、車両１１（以下、自車１１ともいう）に搭載され、自車１１の自動運転を制御する。自動運転では、自車１１の車速を調整する速度制御（加速、減速、速度維持等）と、自車１１の進行方向を調整する舵角制御とを一体的に行う。またこの際、車両制御装置１０は、走行路を含む自車１１の周辺環境を認識して、走行路上で適切な経路を走行させる。

特に、この車両制御装置１０は、走行路の状態（形状等）に基づき、自車１１の走行時の快適性や走行効率を考慮した理想走行経路ＩＤＲを算出するように構成されている。これにより、車両制御装置１０は、算出した理想走行経路ＩＤＲに可及的に沿うような軌道（自車１１の速度と舵角を指示する情報）を生成し、自車１１を良好に走行させることができる。以下、この車両制御装置１０について具体的に説明していく。

［自車１１の全体構成について］
図２に示すように、車両制御装置１０は、自車１１の走行時に処理を行うシステムの主要部である車両制御システム１２（電子制御ユニット）を備え、さらに通信線を介して車両制御システム１２に接続される入力装置及び出力装置を備える。入力装置には、外界センサ１４、ナビゲーション装置１６、車両センサ１８、通信装置２０、自動運転スイッチ２２（自動運転ＳＷ）及び操作検出センサ２６等が含まれる。出力装置には、駆動力装置２８、操舵装置３０及び制動装置３２等が含まれる。

外界センサ１４は、自車１１の外側の状況を認識するセンサ機器群であり、本実施形態では１以上のカメラ３３と、１以上のレーダ３４とで構成されている。カメラ３３及びレーダ３４は、それぞれの特性に応じて外界を検出し、この検出情報を車両制御システム１２に出力する。なお、外界センサ１４は、１種類の機器で構成されてもよく、他の機器が適用されてもよい。他の機器としては、例えば、赤外線センサ、超音波センサ、ＬＩＤＡＲ（光検出機器）があげられる。

ナビゲーション装置１６は、衛星測位装置等を用いて自車１１の現在位置を検出・特定し、また現在位置からユーザが指定した目的地までの経路を算出する。ナビゲーション装置１６の情報（地図情報、現在位置、算出した経路等）は、必要に応じて車両制御システム１２に提供され、記憶装置４０の地図情報記憶部４２や経路情報記憶部４４に記憶される。

車両センサ１８は、自車１１の走行時等において、自車１１の状態を検出して、車両制御システム１２にその検出結果を出力するセンサ機器群（車両状態検出部）である。このセンサ機器群としては、自車１１の車速を検出する車速センサ、加速度を検出する加速度センサ、自車１１の垂直軸周りの角速度を検出するヨーレートセンサ、自車１１の向きを検出する方位センサ、自車１１の勾配を検出する勾配センサ等があげられる。車両センサ１８（又は車両制御部７４）が検出した検出情報は、自車状態情報Ｉｖｈとして記憶装置４０の自車状態情報記憶部４６に記憶される。

通信装置２０は、自車１１の外部に存在する外部通信機器（路側機、他車及びサーバ等）と通信するために設けられる。例えば、通信装置２０は、路側機から信号機に係わる情報（位置や灯火色）、他車から他車に係わるプローブ情報、サーバから更新地図情報又は他の情報を受信し、また自車１１のプローブ情報等を外部に送信する。

自動運転スイッチ２２は、手動運転モードと自動運転モードをドライバが切り替えるためのスイッチである。手動運転モードでは、自車１１の操作デバイス２４をドライバが操作して、出力装置（駆動力装置２８、操舵装置３０、制動装置３２）を動作させて、自車１１を走行等させる。

操作デバイス２４としては、アクセルペダル、ステアリングホイール（ハンドル）、ブレーキペダル、シフトレバー、及び方向指示レバー等があげられる。また、操作デバイス２４の各構成には、ドライバによる操作の有無や操作量、操作位置を検出する操作検出センサ２６が取り付けられている。操作検出センサ２６は、検出結果としてアクセル踏込（開度）量、ハンドル操作（操舵）量、ブレーキ踏込量、シフト位置、右左折方向等を車両制御システム１２に出力する。

自動運転モードでは、操作デバイス２４をドライバが操作しない状態で、車両制御装置１０の制御下に自車１１を走行等させる。車両制御システム１２は、自動運転モードの実施時に、自車１１の周辺環境に基づき行動計画（後述する長期軌道、中期軌道、短期軌道）を生成し、この行動計画に沿って出力装置（駆動力装置２８、操舵装置３０、制動装置３２）を適宜制御する。

駆動力装置２８は、図示しない駆動力ＥＣＵと、エンジンや駆動モータ等の駆動源とを含む。この駆動力装置２８は、車両制御システム１２から入力される車両制御値Ｃｖｈに従って走行駆動力（トルク）を生成し、トランスミッションを介して或いは直接に、走行駆動力を車輪に伝達する。

操舵装置３０は、図示しないＥＰＳ（電動パワーステアリング）ＥＣＵと、ＥＰＳ装置とを含む。この操舵装置３０は、車両制御システム１２から入力される車両制御値Ｃｖｈに従って、車輪（操舵輪）の向きを変更する。

制動装置３２は、例えば、油圧式ブレーキを併用する電動サーボブレーキであって、図示しないブレーキＥＣＵと、ブレーキアクチュエータとを含む。この制動装置３２は、車両制御システム１２から入力される車両制御値Ｃｖｈに従って、車輪を制動する。

［車両制御システム１２の構成］
車両制御システム１２は、ハードウエアとして図示しないプロセッサ及び入出力インターフェースと、記憶装置４０とを備える電子制御ユニット（ＥＣＵ）として構成され、その内部に複数の機能実現部を構築している。具体的には、外界認識部５２、認識結果受信部５３、局所環境マップ生成部５４、統括制御部７０（タスク同期モジュール）、長期軌道生成部７１、中期軌道生成部７２及び短期軌道生成部７３、車両制御部７４を備える。なお本実施形態において、機能実現部は、記憶装置４０に記憶されているプログラムをプロセッサが実行することにより構成されるソフトウエア機能部であるが、集積回路等からなるハードウエア機能部により実現されてもよい。

外界認識部５２は、外界センサ１４、ナビゲーション装置１６及び通信装置２０等から入力される各検出情報を用いて、自車１１の外側に存在する対象物を抽出した結果の情報（以下、外界認識結果Ｉｐという）を生成する。外界認識結果Ｉｐを生成する際には、レーダ３４等の検出結果、車両センサ１８や車両制御部７４から送信される自車状態情報Ｉｖｈ等を参照して、自車１１に対する対象物の相対的な位置関係（自車１１に対する対象物の向きや距離）も認識する。この際、外界認識部５２は、自車１１を基準とする２次元平面（自車座標系）上に、抽出した対象物を配置して相対的な位置関係を認識するとよい。

例えば、外界認識部５２は、カメラ３３の画像情報に基づき、自車１１が走行する道路のレーンマーク（白線、黄色線、マーカ等）、ガードレール、縁石、停止線、信号機（信号停止線）、標識、障害物、交通参加者等の対象物を抽出する。ここで、レーンマーク、ガードレール、縁石等の走行路の走行可能範囲を規定するものは、短時間に変化が生じない静的な情報と言い得る。以下、これらをまとめて走行路規定対象物２００（図１参照）ともいう。その一方で、障害物、交通参加者は、短時間に変化が生じる動的な情報と言い得る。

図３に示すように、外界認識部５２の内部には、走行路規定対象物２００の認識に基づき左右の走行可能範囲を示す認識情報として、左認識線ｙ_l及び右認識線ｙ_r（図４参照）を生成する左右認識線生成部５２ａが設けられている。左右認識線ｙ_l、ｙ_rは、自車座標系において、複数の座標点ＣＰを並べた点列として構成される。左右認識線生成部５２ａは、検出情報を処理して自車１１が走行する走行路の左右の走行路規定対象物２００を抽出すると、この走行路規定対象物２００を多項式近似して左右認識線ｙ_l、ｙ_rを生成する。

例えば図４に示すように、自車座標系の多項式近似では、自車１１の左認識線及び右認識線を以下の式（１）、（２）で表現することができる。
左認識線：ｙ_l＝ａ_lｘ²＋ｂ_lｘ＋ｃ_l …（１）
右認識線：ｙ_r＝ａ_rｘ²＋ｂ_rｘ＋ｃ_r …（２）

式（１）、（２）のような多項式近似により、走行路上の実際のレーンマーク、ガードレール、縁石等が失われていても、それを補う線として算出することができる。なお、上記式（１）、（２）では、左右認識線ｙ_l、ｙ_rを２次関数で近似しているが、他の次数で多項式近似を実施してよい。また、左右認識線ｙ_l、ｙ_rは、局所環境マップ生成部５４で生成されてもよい。

図２に戻り、認識結果受信部５３は、外界認識部５２が認識した外界認識結果Ｉｐ（左右認識線ｙ_l、ｙ_rを含む）を定期的に受信して古い情報の更新を行う。そして認識結果受信部５３は、統括制御部７０から演算指令Ａａを受け付けたタイミングで、外界認識結果Ｉｐを外界認識情報Ｉｐｒとして統括制御部７０に送信する。この外界認識情報Ｉｐｒは、外界認識結果Ｉｐで抽出された各対象物を個別の又は統合した情報として、記憶装置４０の外界認識情報記憶部４５に記憶される。

局所環境マップ生成部５４は、外界認識情報Ｉｐｒと自車状態情報Ｉｖｈに基づき、自車１１が走行する経路を算出して局所環境マップ情報Ｉｅｍを生成する。局所環境マップ生成部５４は、演算指令Ａｂ、外界認識情報Ｉｐｒ及び自車状態情報Ｉｖｈを統括制御部７０から適宜のタイミングで受信して、局所環境マップ情報Ｉｅｍを得るための演算を行う。局所環境マップ情報Ｉｅｍは、記憶装置４０の局所環境マップ情報記憶部４７に記憶される。この局所環境マップ生成部５４の具体的な構成については、後に詳述する。

統括制御部７０は、認識結果受信部５３、局所環境マップ生成部５４、長期軌道生成部７１、中期軌道生成部７２及び短期軌道生成部７３のタスク（処理動作）の同期を図ると共に、演算に必要な情報を各機能実現部に提供する。統括制御部７０は、基準演算周期を内部でカウントし、この基準演算周期に基づくタイミングに応じて各機能実現部に演算指令を出力して処理を実施させ、その処理結果を受信する。

一方、長期軌道生成部７１、中期軌道生成部７２及び短期軌道生成部７３は、統括制御部７０の指令下に、自車１１の速度制御に必要な車速と、自車１１の操舵制御に必要な経路とを含む軌道をそれぞれ生成する。長期軌道生成部７１は、自車１１の走行においてある程度長い期間（例えば、１０秒）の軌道である長期軌道Ｌｔを生成する。中期軌道生成部７２は、長期軌道Ｌｔよりも短い期間（例えば、５秒）の軌道である中期軌道Ｍｔを生成する。短期軌道生成部７３は、中期軌道Ｍｔよりも短い期間（例えば、１秒）の軌道である短期軌道Ｓｔを生成する。

より詳細には、長期軌道生成部７１は、統括制御部７０から出力される演算指令Ａｃ、局所環境マップ情報Ｉｅｍ及び自車状態情報Ｉｖｈ等に基づき長期軌道Ｌｔを生成する。長期軌道Ｌｔは、主に局所環境マップ情報Ｉｅｍの左右の境界線情報、中心線情報、理想走行経路情報に基づき、乗り心地を考慮した（急ハンドル、急加減速等を行わない）長期的な走行目標を示す点列である。この長期軌道Ｌｔは、時間的距離が中期軌道Ｍｔよりも相対的に長い座標点を複数並べた情報として算出される。

例えば、長期軌道生成部７１は、１０秒の期間において時間又は速度の情報を含む座標点を、数百ｍｓ程度（基準演算周期の９倍）の間隔で並べた長期軌道Ｌｔを生成し、生成した長期軌道Ｌｔを統括制御部７０に出力する。この長期軌道Ｌｔは記憶装置４０の軌道情報記憶部４８に記憶される。

中期軌道生成部７２は、統括制御部７０から出力される演算指令Ａｄ、局所環境マップ情報Ｉｅｍ、自車状態情報Ｉｖｈ及び長期軌道Ｌｔに基づき、中期軌道Ｍｔを生成する。中期軌道Ｍｔは、数秒先の自車１１周辺の状況に対応可能な走行目標を示すため、局所環境マップ情報Ｉｅｍに含まれる動的な情報を加味した点列として算出される。例えば、外界認識部５２が自車１１の進行方向前方に駐車車両（動的な情報）を発見した場合には、中期軌道生成部７２が生成する中期軌道Ｍｔ、及び短期軌道生成部７３が生成する短期軌道Ｓｔに基づき、自車１１が駐車車両に接触するのを回避する。

例えば、中期軌道生成部７２は、５秒の期間において時間又は速度の情報を含む座標点を、百数十ｍｓ程度（基準演算周期の３倍）の間隔で並べて中期軌道Ｍｔを生成し、生成した中期軌道Ｍｔを統括制御部７０に出力する。この中期軌道Ｍｔは記憶装置４０の軌道情報記憶部４８に記憶される。

短期軌道生成部７３は、統括制御部７０から出力される演算指令Ａｅ、局所環境マップ情報Ｉｅｍ、自車状態情報Ｉｖｈ、長期軌道Ｌｔ及び中期軌道Ｍｔに基づき短期軌道Ｓｔを生成する。短期軌道Ｓｔは、最も短い時間的距離の点列を算出することから、自車１１の車両ダイナミクスに対応している。そのため、短期軌道Ｓｔを構成する個々の座標点には、レーンマークの中心線ＣＬ（図１参照）に概ね沿った縦方向の位置ｘ、横方向の位置ｙ、姿勢角θｚ、速度ｖｓ、加速度ｖａ、操舵角δｓｔ等が含まれる。

例えば、短期軌道生成部７３は、１秒の期間において上記の車両ダイナミクスの情報を含む座標点を、数ｍｓ程度（基準演算周期）の間隔で算出して短期軌道Ｓｔを生成する。この短期軌道Ｓｔは、車両制御部７４に直接送信されて車両制御部７４による自車１１の走行制御に用いられる。また、短期軌道生成部７３は、生成した短期軌道Ｓｔを統括制御部７０にも出力する。この短期軌道Ｓｔは記憶装置４０の軌道情報記憶部４８に記憶される。

一方、車両制御部７４は、入力された短期軌道Ｓｔに沿って自車１１が走行するように、車両ダイナミクスを含む座標点を車両制御値Ｃｖｈに変換して、駆動力装置２８、操舵装置３０及び制動装置３２に出力する。また、駆動力装置２８、操舵装置３０及び制動装置３２を駆動させる情報は、自車状態情報Ｉｖｈとして外界認識部５２に送信される。

［局所環境マップ生成部５４の具体的な構成］
そして、本実施形態に係る車両制御装置１０の局所環境マップ生成部５４は、自車１１の走行中に、外界認識部５２が認識した外界認識結果Ｉｐ（外界認識情報Ｉｐｒ）に基づき、中心線ＣＬ、左右境界線ＬＢ、ＲＢ、理想走行経路ＩＤＲ（図１参照）を算出する。さらに、局所環境マップ生成部５４は、算出した中心線ＣＬ、左右境界線ＬＢ、ＲＢ、理想走行経路ＩＤＲと、外界認識情報Ｉｐｒが有する停止位置等のイベント情報とを含んだ局所環境マップ情報Ｉｅｍを生成し、統括制御部７０に出力する。

中心線ＣＬ、左右境界線ＬＢ、ＲＢ及び理想走行経路ＩＤＲは、自車１１を基準とする自車座標系（２次元平面上）で、座標点ＣＰを所定間隔で並べた点列として生成される。これにより局所環境マップ情報Ｉｅｍを使用する長期軌道生成部７１、中期軌道生成部７２及び短期軌道生成部７３の処理の効率化が図られる。

局所環境マップ生成部５４の内部には、図３に示すように、仮中心線生成部８０、中心線フィルタリング部９０、左右境界線生成部１００及び理想走行経路生成部１１０（走行経路算出部）が設けられる。仮中心線生成部８０は、走行路の仮中心線ＰＣＬを算出し、中心線フィルタリング部９０は、この仮中心線ＰＣＬをフィルタリング処理して最適な中心線ＣＬを算出する。また、左右境界線生成部１００は、中心線ＣＬに基づき左右境界線（左境界線ＬＢ、右境界線ＲＢ）を算出する。理想走行経路生成部１１０は、左右境界線ＬＢ、ＲＢに基づき理想走行経路ＩＤＲを算出する。以下、具体的に各機能部の処理内容について説明していく。

仮中心線生成部８０は、外界認識情報Ｉｐｒを用いて、検出した走行路の仮想的な中心線（仮中心線ＰＣＬ）を生成する（図４参照）。外界認識情報Ｉｐｒには、上述したように式（１）、（２）で表される左右認識線ｙ_l、ｙ_rが含まれている。従って、仮中心線ＰＣＬは、自車座標系において式（１）、（２）の中間位置で表されるので、以下の式（３）となる。
仮中心線：ＰＣＬ＝ａ_cｘ²＋ｂ_cｘ＋ｃ_c …（３）
ここで、ａ_c＝０．５（ａ_l＋ａ_r）、ｂ_c＝０．５（ｂ_l＋ｂ_r）、ｃ_c＝０．５（ｃ_l＋ｃ_r）である。

また、仮中心線生成部８０は、仮中心線ＰＣＬから点列を抽出する場合、上記の式（３）のｘに整数（ｘ＝１、２、…、ｎ）を代入することで、離散的な座標点ＣＰ₁（ｘ₁、ｙ₁）、ＣＰ₂（ｘ₂、ｙ₂）、…、ＣＰ_n（ｘ_n、ｙ_n）で表すことができる。そして、仮中心線生成部８０は、仮中心線ＰＣＬ（座標点ＣＰ₁、ＣＰ₂、…、ＣＰ_nの点列）を算出すると、中心線フィルタリング部９０にこの仮中心線ＰＣＬを出力する。

中心線フィルタリング部９０は、図５に示すように中心線ＣＬを算出するため、入力データ設定部９１、位置姿勢設定部９２、出力中心線生成部９３（中心線算出部）を内部に備える。また、中心線フィルタリング部９０は、記憶装置４０のデータ領域からなり、仮中心線生成部８０から受信した仮中心線ＰＣＬを記憶する仮中心線記憶部９４、及び算出した中心線ＣＬを記憶する中心線記憶部９５を備える。仮中心線記憶部９４及び中心線記憶部９５は、過去の所定数の仮中心線ＰＣＬや中心線ＣＬを記憶し、新しい仮中心線ＰＣＬや中心線ＣＬを得ると古いものから消去して順次更新していく。

入力データ設定部９１は、出力中心線生成部９３の算出に使用する入力データを用意するための機能部である。後述するように出力中心線生成部９３は、最小二乗法によって中心線ＣＬを算出する構成であり、入力データ設定部９１は、この最小二乗法に使用される複数の座標点ＣＰを入力データとして設定する。

入力データの生成において、入力データ設定部９１は、仮中心線生成部８０が生成した新しい仮中心線ＰＣＬと、過去の複数（本実施形態では３つ）の仮中心線ＰＣＬとを用いる。過去の仮中心線ＰＣＬは、最新の仮中心線ＰＣＬから順に過去に向かって取得されたものである。以下、最新の仮中心線をＰＣＬ₀、１回前（最近）の仮中心線をＰＣＬ_-t、２回前の仮中心線をＰＣＬ_-2t、３回前の仮中心線をＰＣＬ_-3tと記載する（図６Ｂも参照）。

また、仮中心線ＰＣＬ₀、ＰＣＬ_-t、ＰＣＬ_-2t、ＰＣＬ_-3tについては、所定範囲の座標点ＣＰを利用することが好ましい。すなわち、仮中心線生成部８０が外界認識情報Ｉｐｒから算出する仮中心線ＰＣＬは、カメラ３３の取付位置や撮影能力等によって影響を受けている。例えば、カメラ３３が撮影した画像情報は、自車１１の近傍では、レーンマーク等の走行路規定対象物２００が画角外（死角）になっている、等の要因により走行路規定対象物２００が不明となり易い。逆に、自車１１から距離が遠い範囲も、走行路規定対象物２００が画角外になっている、撮影対象物が小さく写る等により検出精度が落ちる。そのため入力データ設定部９１は、図６Ａに示すように、仮中心線ＰＣＬ₀、ＰＣＬ_-t、ＰＣＬ_-2t、ＰＣＬ_-3tについて自車１１の近傍範囲と、自車１１から所定以上離れた遠距離範囲とを省く処理を行うことで、所定範囲を設定する。

入力データ設定部９１は、各仮中心線ＰＣＬ₀、ＰＣＬ_-t、ＰＣＬ_-2t、ＰＣＬ_-3tに対し所定範囲を定めると、図６Ｂに示すように、各仮中心線ＰＣＬ₀、ＰＣＬ_-t、ＰＣＬ_-2t、ＰＣＬ_-3tの所定範囲内に含まれる座標点ＣＰをそれぞれ抽出して入力データとする。そして入力データ設定部９１は、入力データ設定部９１の参照マップ記憶部９１ａに記憶されている時間方向参照マップ９６（図７Ａ参照）に基づき、仮中心線ＰＣＬ₀、ＰＣＬ_-t、ＰＣＬ_-2t、ＰＣＬ_-3tについて重み付けを行う。

例えば図７Ａ中の時間方向参照マップ９６は、最新の仮中心線ＰＣＬ₀の重みを１とし、１回前の仮中心線ＰＣＬ_-tの重みを０．７５とし、２回前の仮中心線ＰＣＬ_-2tの重みを０．５とし、３回前の仮中心線ＰＣＬ_-3tの重みを０．２５としている。入力データ設定部９１は、この時間方向参照マップ９６を参照して、最新の仮中心線ＰＣＬ₀の各座標点ＣＰと、過去の３つの仮中心線ＰＣＬ_-t、ＰＣＬ_-2t、ＰＣＬ_-3tの各座標点ＣＰとに重みを適宜付与する。

なお、外界センサ１４は、検出した最新の検出情報が、自車１１の周辺環境（走行路規定対象物２００等）を精度よく検出しているとは限らない。例えば、自車１１の前方を走行している他車により視界が遮られる、走行路の凹凸等で路面が見え難くなる等の種々の要因により、最新の検出情報を利用するよりも、過去の検出情報を利用する方が情報の精度が高い場合がある。つまり仮中心線生成部８０は、検出情報の精度がよければ、精度が高い仮中心線ＰＣＬを算出し、検出情報の精度が悪ければ、精度が低い仮中心線ＰＣＬを算出することになる。

従って、外界認識部５２は、走行路規定対象物２００を抽出した際の検出精度に関わる情報として信頼度Ｒｅを、外界認識結果Ｉｐに含ませて各機能部の処理に利用させることが好ましい。これにより入力データ設定部９１は、信頼度Ｒｅに基づき、最新の仮中心線ＰＣＬ₀、過去の仮中心線ＰＣＬ_-t、ＰＣＬ_-2t、ＰＣＬ_-3tに対して重み付けする構成とすることができる。信頼度Ｒｅは、外界認識部５２が対象物を抽出する際に、最も低い０から最も高い１までの範囲で数値化した度合として設定されるとよい。

例えば、外界認識部５２は、外界センサ１４の検出情報に対し、種々の処理（複数カメラの画像情報の比較、画像情報における対象物の相対的な情報量、過去画像情報との比較、自車状態評価、抽出した対象物の鮮明度評価、輝度評価、明暗評価、画像補正量評価、故障劣化検出、通信状態検出等）を行う。これにより、外界認識部５２は、道路状態（自車１１から対象物までの距離、白線や停止線の状態の良否、他車や複数の通行人による視界の良否等）、外界状況（天候、太陽光の入射方向、周囲の明るさ等）、装置状態（カメラ３３のレンズの良否、通信状態の良否、カメラ３３の故障や劣化の有無等）を識別して、信頼度Ｒｅを設定する。

そして例えば、入力データ設定部９１は、図７Ｂに示すような信頼度参照マップ９７を参照して、最新の仮中心線ＰＣＬ₀や過去の仮中心線ＰＣＬ_-t、ＰＣＬ_-2t、ＰＣＬ_-3tに付与されている信頼度Ｒｅに基づき、各座標点ＣＰの重み付けを行う。なお、信頼度参照マップ９７は、図７Ｂ中において、信頼度Ｒｅと重みが線形に比例しているが、これに限定されないことは勿論である。

図５に戻り、中心線フィルタリング部９０の位置姿勢設定部９２は、最小二乗法に使用する制約条件を用意するための機能部である。これにより、出力中心線生成部９３において算出される中心線ＣＬから、自車１１が離れる又は無理な姿勢となることを防止する。位置姿勢設定部９２は、１回前に算出した中心線ＣＬ（以下、中心線ＣＬ_-tという）と、外界認識情報Ｉｐｒに含まれる自車１１の現在位置Ｐ０とに基づき、自車１１の現在位置Ｐ０及び姿勢を制約条件に設定する。

ここで上述したように、入力データ設定部９１では、仮中心線ＰＣＬの所定範囲（自車１１の近傍範囲を含まないもの）を用いて入力データを設定している。しかしながら、このまま自車１１の近傍範囲を考慮せずに中心線ＣＬの算出を行うと、例えば図８Ａに示すように、自車１１の現在位置Ｐ０及びその周辺に中心線ＣＬがないものを算出する可能性がある。

また、外界認識情報Ｉｐｒに基づき自車１１の現在位置Ｐ０だけを設定しても、例えば図８Ｂに示すように、現在位置Ｐ０から自車１１が走行可能な方向に向かう中心線ＣＬを算出しない可能性もある。すなわち、自車１１の現在位置Ｐ０と、自車１１の姿勢を設定することで、図８Ｃに示すように、自車１１のノーズ方向に向かうように中心線ＣＬを生成することが可能となる。

例えば、位置姿勢設定部９２は、図９に示すように前回の中心線ＣＬ_-tの複数の座標点ＣＰのうち、自車１１が進行した現在位置Ｐ０に最も近い座標点ＣＰである最近点ＮＰ（ｘ_near、ｆ（ｘ_near））を抽出する。この際、自車１１よりも先端側であることを最近点ＮＰの条件としてもよい。そして位置姿勢設定部９２は、最近点ＮＰで前回の中心線ＣＬ_-tを微分することで接線を算出し、この接線の傾きを自車１１の方向（姿勢）とする。すなわち、位置姿勢設定部９２は、制約条件として最近点ＮＰ（ｘ_near、ｆ（ｘ_near））と、姿勢（ｘ_near、ｆ’（ｘ_near））を簡単に設定することができる。

図５に戻り、中心線フィルタリング部９０の出力中心線生成部９３は、入力データ設定部９１から送信される入力データ（重み付けされた複数の座標点ＣＰ）と、位置姿勢設定部９２から送信される最近点ＮＰ及び姿勢とに基づき、正式な中心線ＣＬを算出する。そして、算出した中心線ＣＬを、左右境界線生成部１００に出力すると共に、中心線記憶部９５に保存する。

上述したように、出力中心線生成部９３は、重み付けされた複数の座標点ＣＰから最小二乗法を使用して３次多項式の中心線ＣＬを求める。この際、位置姿勢設定部９２が設定した最近点ＮＰ（ｘ_near、ｆ（ｘ_near））及び姿勢（ｘ_near、ｆ’（ｘ_near））を制約条件とする。具体的には、求めたい中心線ＣＬが３次多項式ｙ＝ａｘ³＋ｂｘ²＋ｃｘ＋ｄである場合、その接線の傾きはｙ＝３ａｘ²＋２ｂｘ＋ｃとなる。そのため制約条件は以下の式（４）、（５）となる。
ａｘ_near ³＋ｂｘ_near ²＋ｃｘ_near＋ｄ＝ｐ１ …（４）
３ａｘ_near ²＋２ｂｘ_near＋ｃ＝ｐ２ …（５）
ここで、ｆ（ｘ_near）＝ｐ１、ｆ’（ｘ_near）＝ｐ２である。

また、求めたい中心線ＣＬは、下記の数１の式（６）でも表されて、入力データの座標点ＣＰ（ｘ_i、ｙ_i）に対する二乗誤差Ｊは数１の式（７）となる。そして、二乗誤差Ｊが最小となるときｋ＝１〜４に対して数１の式（８）が成り立ち、これを変形すると数１の式（９）となる。

また、式（９）における制約条件は、上記の式（４）、（５）であることから、行列でまとめると、下記の数２の式（１０）のように表すことができる。なお、式（１０）中においてλ１、λ２はラグランジュの未定乗数である。

出力中心線生成部９３は、上記のように、自車１１の現在位置Ｐ０及び姿勢を制約条件とした最小二乗法により、図８Ｃに示すように自車１１を基準とした３次多項式の中心線ＣＬを算出する。さらに、出力中心線生成部９３は、算出した３次多項式において所定間隔毎に（距離基準で）座標点ＣＰをとっていくことにより、座標点ＣＰが並んだ点列を得ることができる。

図３に戻り、局所環境マップ生成部５４は、中心線フィルタリング部９０が中心線ＣＬを生成すると、次に、左右境界線生成部１００がこの中心線ＣＬに基づき走行路の左右境界線ＬＢ、ＲＢを算出する。左右境界線ＬＢ、ＲＢは、走行路の左右の走行可能範囲を示す情報であり、その意味で左右境界線生成部１００は、左右の走行可能範囲を示す情報を得る情報取得部でもある。

左右境界線ＬＢ、ＲＢは、中心線ＣＬの点列に基づき比較的容易に得ることができる。すなわち図１０に示すように、左右境界線生成部１００は、中心線フィルタリング部９０から中心線ＣＬを受信すると、座標点ＣＰ毎に中心線ＣＬの法線を作っていく。法線は、座標点ＣＰ毎の接線に対し直交する方向に延びるため簡単に算出することができる。そして中心線ＣＬは、そもそも左右境界線ＬＢ、ＲＢの中間位置に存在することから、法線上で中心線ＣＬからの距離が車線幅Ｗの半分である各２点を、左右境界線ＬＢ、ＲＢの座標点ＣＰとする。車線幅Ｗは、外界認識情報Ｉｐｒに含まれる左右の走行路規定対象物２００の間隔として算出される。これにより、中心線ＣＬを中心位置に置いた一対の座標点ＣＰが順次求められ、この座標点ＣＰが並ぶ２列の点列を左右境界線ＬＢ、ＲＢとすることができる。

左右境界線ＬＢ、ＲＢを生成すると、局所環境マップ生成部５４は、理想走行経路生成部１１０による処理を行い、走行効率及び快適性に優れた理想走行経路ＩＤＲを算出する。この理想走行経路ＩＤＲを算出するため、理想走行経路生成部１１０は、図１１に示すように経路範囲設定部１１１、拘束点算出部１１２（通行点算出部）、経路最適化部１１３及び点列間隔補正部１１４を内部に備える。また、理想走行経路生成部１１０の内部には、算出した理想走行経路ＩＤＲを複数記憶するための理想走行経路記憶部１１５（記憶装置４０のデータ領域）を備える。理想走行経路記憶部１１５は、過去の所定数の理想走行経路ＩＤＲを記憶し、新しい理想走行経路ＩＤＲを得ると古いものから消去して順次更新していく。

経路範囲設定部１１１は、左右境界線生成部１００が算出した左右境界線ＬＢ、ＲＢを受信して、理想走行経路ＩＤＲの生成に用いるデータを設定する。データの設定において、経路範囲設定部１１１は、左右境界線ＬＢ、ＲＢと、外界認識情報Ｉｐｒに含まれる自車１１の現在位置Ｐ０と、理想走行経路記憶部１１５に記憶されている前回算出した理想走行経路（以下、理想走行経路ＩＤＲ_-tという）とを用いる。

具体的には図１２に示すように、経路範囲設定部１１１は、最新の左右境界線ＬＢ、ＲＢの内側に前回の理想走行経路ＩＤＲ_-tが存在しているか否かを判別する。そして、前回の理想走行経路ＩＤＲ_-tのうち自車１１の現在位置Ｐ０から前後一定距離内（以下、抽出領域ＥＡという）だけを抽出する。すなわち抽出領域ＥＡは、自車座標系において、自車１１を基点として走行方向前方の範囲ＥＡｆと走行方向後方の範囲ＥＡｂで予め規定された長さ（道のり）で設定される。例えば、走行方向前方の範囲ＥＡｆは、自車１１の前方１０ｍであり、走行方向後方の範囲ＥＡｂは、自車１１の後方１０ｍである。なお、前回の理想走行経路ＩＤＲ_-tが左右境界線ＬＢ、ＲＢから外れる場合には、外れた位置までを抽出領域ＥＡとする。

さらに、経路範囲設定部１１１は、理想走行経路ＩＤＲ_-tの抽出領域ＥＡの点列を距離基準で間引く処理を行う。後の拘束点算出部１１２におけるスプライン補間で、関数の振動を抑制するためである。距離基準で間引くとは、自車座標系において、前回の理想走行経路ＩＤＲ_-tの座標点ＣＰが、ある距離基準に複数存在する場合に、座標点ＣＰの数を減らす（例えば、１ｍ内にある複数の座標点ＣＰを、１つの座標点ＣＰに絞る）ことを言う。

拘束点算出部１１２は、経路範囲設定部１１１が設定した抽出領域ＥＡ内の理想走行経路ＩＤＲ_-tに基づき拘束点Ｘを算出する。この拘束点Ｘは、自車１１の過去の走行に基づいて、自車１１が通行する目標（通行点）を表していると言える。

拘束点算出部１１２は、図１３に示すように、抽出領域ＥＡ内の前回の理想走行経路ＩＤＲ_-t（間引かれた座標点ＣＰ）に対してスプライン補間を行い、補間線ＳＬを算出する。なお、補間法は、スプライン補間に限定されず、例えば、ラグランジュ補間等の種々の方法を適用してよい。

その後、拘束点算出部１１２は、距離軸で等間隔になるように、補間線ＳＬの点列を補正する。さらに、拘束点算出部１１２は、左右境界線ＬＢ、ＲＢを構成する左右一対の座標点ＣＰを繋いだ線分と、補間線ＳＬの交点を算出して、この交点を拘束点Ｘとする。そして、拘束点算出部１１２は、算出した拘束点Ｘを経路最適化部１１３に出力する。

理想走行経路生成部１１０の経路最適化部１１３は、拘束点算出部１１２から受信した拘束点Ｘを用いて理想走行経路ＩＤＲを算出する。詳細には、図１４に示すように、理想走行経路ＩＤＲを示す座標では、左境界線ＬＢの点列を（Ｌｘ、Ｌｙ）×Ｎ、右境界線ＲＢの点列を（Ｒｘ、Ｒｙ）×Ｎ、拘束点Ｘの点列を（ｘ、ｙ）×Ｎと表わすことができる。よって、拘束点Ｘの点列は、以下の式（１１）、（１２）のように定式化され得る。
ｘ_i＝Ｒｘ_i＋α_i（Ｌｘ_i−Ｒｘ_i） …（１１）
ｙ_i＝Ｒｙ_i＋α_i（Ｌｙ_i−Ｒｙ_i） …（１２）
ここで、０≦α_i≦１、ｉ∈［０、Ｎ−１］である。

なお、拘束点Ｘ（補間線ＳＬ）は、左右境界線ＬＢ、ＲＢを越えることも可能である。拘束点Ｘが左右境界線ＬＢ、ＲＢを越える場合、経路最適化部１１３は、許容するオフセットの割合（β）に応じて０−β_R≦α_i≦１＋β_Lの範囲とすればよい。

従って、経路最適化部１１３は、理想走行経路ＩＤＲを算出する際に、α_iを最適化変数として、目的関数及び制約条件を凸２次計画問題（非線形計画問題）として定式化する。ここで、凸２次計画問題は、以下の式（１３）で表され、さらに制約条件は、以下の式（１４）、（１５）で表される。
Ｊ＝１／２ｘ’Ｈｘ＋ｑ’ｘ …（１３）
Ａ_eqｘ＝ｂ_eq …（１４）
Ａ_inｘ≦ｂ_in …（１５）

この場合、式（１４）の等式制約条件は、拘束点Ｘを用いる。式（１５）の不等式制約条件は、自車１１の車体幅と、左右境界線ＬＢ、ＲＢから算出した車線幅Ｗとを考慮した最適化変数の上限値／下限値を用いる。そして、凸２次計画問題では、目的関数である以下の数３に記載の式（１６）〜式（１８）において、Ｊが最小化するパラメータｘを算出する。

ここで、式（１６）は、拘束点Ｘの点列の曲率を最小化する目的関数であり、式（１７）は、拘束点Ｘの点列の距離を最小化する目的関数であり、式（１８）は、拘束点Ｘの点列と中心線との差分を最小化する目的関数である。式（１６）〜（１８）を式（１３）の形に変形すると、各式においてＨ、ｑが算出される（すなわち、曲率最小となるＨｃ、ｑｃ、距離最小となるＨｓ、ｑｓ、中心線との差分最小となるＨｔ、ｑｔが得られる）。

そして、経路最適化部１１３は、事前に決定した重みＷｃ、Ｗｓ、Ｗｔを用いて、３条件をまとめた目的関数を以下の式（１９）ように定義する。この式（１９）でＪ＿ａｌｌを最小化するパラメータｘが最終的な（つまり、曲率最小化、距離最小化、及び中心線の差分の最小化が図られた）理想走行経路ＩＤＲとなる。
Ｊ＿ａｌｌ＝１／２ｘ’Ｈ＿ａｌｌｘ＋ｑ＿ａｌｌ’ｘ …（１９）
ここで、Ｈ＿ａｌｌ＝Ｗｃ＊Ｈｃ＋Ｗｓ＊Ｈｓ＋Ｗｔ＊Ｈｔ
ｑ＿ａｌｌ＝Ｗｃ＊ｑｃ＋Ｗｓ＊ｑｓ＋Ｗｔ＊Ｈｔ
ｘ＝｛ａ０、ａ１、…、ａＮ−１｝である

なお、重みＷｃ、Ｗｓ、Ｗｔは、自車１１の状況に応じて局所環境マップ生成部５４が適宜変更してもよい。例えば、走行路の曲率が大きい場合や蛇行が生じている場合には、曲率最小化のＷｃを増やす等の処理を行うことで、より良好な経路が得られる。従って、局所環境マップ生成部５４は、長期軌道生成部７１、中期軌道生成部７２及び短期軌道生成部７３に対して、車速の低下を抑えると共にステアリングの無駄な動きが少ない理想走行経路ＩＤＲを提供することができる。

また、理想走行経路生成部１１０の点列間隔補正部１１４は、経路最適化部１１３により算出された理想走行経路ＩＤＲについて、各座標点ＣＰの間隔を調整して、最終的な理想走行経路ＩＤＲを生成する機能部である。各座標点ＣＰの間隔の調整は、拘束点算出部１１２の処理（過去の理想走行経路ＩＤＲ_-tに対してスプライン補間を行い距離軸で等間隔とする補正）と同じ手法を採ることができる。

局所環境マップ生成部５４は、上記の処理により、中心線ＣＬ、左右境界線ＬＢ、ＲＢ、理想走行経路ＩＤＲを精度よく生成することができる。そして、中心線ＣＬ、左右境界線ＬＢ、ＲＢ、理想走行経路ＩＤＲは、局所環境マップ情報Ｉｅｍに含まれて各機能部に提供されることで、以降の軌道生成等に利用される。

［局所環境マップ生成部５４の処理フロー］
本実施形態に係る車両制御装置１０は、基本的には以上のように構成されるものであり、以下その作用効果について、局所環境マップ生成部５４の処理フローと共に説明する。

車両制御装置１０は、自車１１の走行において、運転者の指示（自動運転スイッチ２２のＯＮ操作等）に基づき自動運転制御を実施する。自動運転制御中は、外界センサ１４、ナビゲーション装置１６、通信装置２０等により自車１１の周辺環境を検出して、外界認識部５２にて自車１１の周辺環境を認識する。そして、局所環境マップ生成部５４は、統括制御部７０により演算指令Ａｂと共に外界認識情報Ｉｐｒ及び自車状態情報Ｉｖｈが送信されると、中心線ＣＬ、左右境界線ＬＢ、ＲＢ、理想走行経路ＩＤＲの生成を開始する。

この際、まず仮中心線生成部８０が、外界認識情報Ｉｐｒに含まれる左右認識線ｙ_l、ｙ_rを用いて、多項式近似により仮中心線ＰＣＬを生成する（ステップＳ１０）。次に中心線フィルタリング部９０が、フィルタリング処理サブルーチンを実施し、仮中心線ＰＣＬを用いて中心線ＣＬを生成する（ステップＳ２０）。そして、左右境界線生成部１００が、生成された中心線ＣＬを用いて、左右境界線ＬＢ、ＲＢを生成する（ステップＳ３０）。最後に、理想走行経路生成部１１０が、理想走行経路サブルーチンを実施し、生成された左右境界線ＬＢ、ＲＢを用いて理想走行経路ＩＤＲを生成する（ステップＳ４０）。

図１６に示すように、フィルタリング処理サブルーチンでは、入力データ設定部９１により、入力データを設定すると共に、各入力データに含まれる座標点ＣＰの重み付けを行う（ステップＳ２１）。

さらに、位置姿勢設定部９２が、１回前に算出した中心線ＣＬと、自車１１の現在位置とに基づき、制約条件とする現在位置Ｐ０及び姿勢を設定する（ステップＳ２２）。なお、ステップＳ２１とステップＳ２２は処理順序が逆、又は並列に処理してもよい。

そして、出力中心線生成部９３は、ステップＳ２１で設定された入力データ（複数の座標点ＣＰ）と、ステップＳ２２で設定した制約条件に基づき、最小二乗法により新たな中心線ＣＬを算出する（ステップＳ２３）。この際、中心線ＣＬは、多項式近似で生成されると共に、この多項式近似に沿って複数の座標点ＣＰが抽出された点列としても生成される。

また中心線ＣＬを算出すると、中心線フィルタリング部９０は、左右境界線生成部１００に中心線ＣＬを出力すると共に、次の算出で使用できるように使用した仮中心線ＰＣＬを仮中心線記憶部９４に、中心線ＣＬを中心線記憶部９５に記憶する（ステップＳ２４）。以上により、フィルタリング処理サブルーチンが終了する。

また図１７に示すように、理想走行経路サブルーチンでは、経路範囲設定部１１１が左右境界線生成部１００により生成された左右境界線ＬＢ、ＲＢを基準に、前回算出した理想走行経路ＩＤＲ_-tから、最適化に用いるデータを決定する（ステップＳ４１）。この入力データは、自車１１の現在位置Ｐ０を基点に前後一定距離内の点列を抽出し、さらに距離基準で間引くことで設定される。

次に、拘束点算出部１１２が、ステップＳ４１で抽出した点列に基づき、拘束点を算出する（ステップＳ４２）。この際、拘束点算出部１１２は、点列をスプライン補間して一連の補間線ＳＬとし、さらに距離軸で等間隔になるように補正した後、左右境界線ＬＢ、ＲＢの間の線分と、補間線ＳＬとの交点を拘束点とする。

そして、経路最適化部１１３は、ステップＳ４２で算出した拘束点と、左右境界線ＬＢ、ＲＢとを用いて、凸２次計画問題により曲率、距離、中心線との差分が最小となる理想走行経路ＩＤＲを算出する（ステップＳ４３）。

その後、点列間隔補正部１１４が、ステップＳ４３により算出した理想走行経路ＩＤＲの点列間隔を補正して、最終的な理想走行経路ＩＤＲを生成する（ステップＳ４４）。

また理想走行経路ＩＤＲを算出すると、理想走行経路生成部１１０は、次の算出で使用できるように理想走行経路ＩＤＲを理想走行経路記憶部１１５に記憶する（ステップＳ４５）。これにより理想走行経路サブルーチンが終了する。

以上のように、本実施形態に係る車両制御装置１０は、理想走行経路生成部１１０により、自動運転において、より走行効率及び快適性に優れた理想走行経路ＩＤＲを算出することが可能となる。すなわち、理想走行経路ＩＤＲは、曲率、走行距離、中心線との差分を最小化する経路として算出されるので、例えばカーブ等では曲率を小さくして、車速が低下やステアリングの無駄な動きが抑えられる経路が得られる。そのため、車両制御装置１０は、この理想走行経路ＩＤＲに沿うように走行時の速度及び舵角を調整することで、自車１１を良好に走行させることができる。

また、拘束点算出部１１２が、前回の理想走行経路ＩＤＲ_-tに基づき拘束点Ｘを設定することで、自車１１の過去の走行目標が反映される。そのため、この拘束点Ｘを制約条件として用いることで、理想走行経路ＩＤＲを精度よく算出することができる。拘束点算出部１１２は、過去の理想走行経路ＩＤＲ_-tの点列をスプライン補間して補間線ＳＬを生成することで、拘束点Ｘの設定を簡単且つ迅速に行うことができる。そして、理想走行経路生成部１１０は、曲率、走行距離、差分の目的関数と、拘束点Ｘを含む制約条件とを用いた凸２次計画問題を解くことで、曲率、走行距離、差分を最小化した理想走行経路ＩＤＲを容易に得ることができる。

車両制御装置１０は、走行路の中心線ＣＬに基づき左右境界線ＬＢ、ＲＢを算出することで、外界センサ１４等の検出情報が不充分であっても、左右境界線ＬＢ、ＲＢを高い精度で得ることができる。従って、理想走行経路ＩＤＲも精度よく算出される。また、走行路の中心線ＣＬは、仮中心線生成部８０により生成した仮中心線ＰＣＬを、中心線フィルタリング部９０がフィルタリングすることで一層最適なものとなる。

そして、出力中心線生成部９３は、入力データ設定部９１が設定した入力データに対し、最小二乗法を行って中心線ＣＬを算出することで、誤差の少ない中心線ＣＬを算出することができる。また入力データ設定部９１が、最新の仮中心線ＰＣＬ₀と過去の複数の仮中心線ＰＣＬ_-t、ＰＣＬ_-2t、ＰＣＬ_-3tとを用いて入力データを設定することで、中心線ＣＬが過去のものから大きくぶれる等の不都合を防止することができる。さらに、車両制御装置１０は、最新の仮中心線ＰＣＬ₀と過去の複数の仮中心線ＰＣＬ_-t、ＰＣＬ_-2t、ＰＣＬ_-3tを重み付けすることで、出力中心線生成部９３により加重最小二乗法を行うことができ、一層精度がよい中心線ＣＬを算出することができる。またさらに、出力中心線生成部９３は、自車１１の現在位置Ｐ０と姿勢を制約条件として最小二乗法を行うことで、自車１１の現在位置Ｐ０から大きくずれる、自車１１の姿勢が急に変化して辿れない等の中心線ＣＬを算出することを防ぐことができる。

本発明は、上記の実施形態に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において、種々の改変が可能なことは言うまでもない。例えば、車両制御装置１０は、速度制御のみを行う又は操舵制御のみを行う運転支援、或いはドライバが手動運転を行い、車載装置であるモニタ、スピーカ等から目標車速や目標操舵位置を案内する運転支援等を行う場合にも適用することができる。一例として、運転支援では、算出した理想走行経路ＩＤＲを自車１１のモニタに表示することで、ドライバに適切な経路を案内することができる。

また、本実施形態では、理想走行経路生成部１１０は、左右境界線生成部１００が生成した左右境界線ＬＢ、ＲＢを用いて理想走行経路ＩＤＲを生成している。しかしながら、理想走行経路生成部１１０は、外界認識情報Ｉｐｒに含まれる走行路規定対象物２００、或いは多項式近似された関数から直接理想走行経路ＩＤＲを算出してもよい。すなわち、左右の走行可能範囲を示す情報は、左右境界線ＬＢ、ＲＢに限定されるものではない。

１０…車両制御装置 １１…自車
１２…車両制御システム １４…外界センサ
１６…ナビゲーション装置 １８…車両センサ
２０…通信装置 ４０…記憶装置
５２…外界認識部 ５４…局所環境マップ生成部
７０…統括制御部 ８０…仮中心線生成部
９０…中心線フィルタリング部 ９１…入力データ設定部
９２…位置姿勢設定部 ９３…出力中心線生成部
９４…仮中心線記憶部 ９５…中心線記憶部
１００…左右境界線生成部 １１０…理想走行経路生成部
１１１…経路範囲設定部 １１２…拘束点算出部
１１３…経路最適化部 １１５…理想走行経路記憶部

Claims (10)

1. 自車に搭載され、自動運転又は運転支援を実施可能に構成された車両制御装置であって、
   前記自車が走行する走行路における左右の走行可能範囲を示す情報を算出又は取得する情報取得部と、
   前記左右の走行可能範囲で前記自車が通行する通行点を設定し、さらに前記通行点を並べた状態の曲率、走行距離、前記左右の走行可能範囲の中心線との差分が最小となる理想走行経路を算出する走行経路算出部と、を有する
   ことを特徴とする車両制御装置。
2. 請求項１記載の車両制御装置において、
   前記走行経路算出部が算出した過去の理想走行経路を記憶する理想走行経路記憶部を有し、
   前記走行経路算出部は、前記過去の理想走行経路に基づき前記通行点を設定する
   ことを特徴とする車両制御装置。
3. 請求項２記載の車両制御装置において、
   前記左右の走行可能範囲及び前記理想走行経路は、複数の座標点を並べた点列の情報を含み、
   前記走行経路算出部は、前記過去の理想走行経路の複数の座標点を所定の補間法により補間して補間線を算出し、この補間線と前記左右の走行可能範囲で対になる座標点同士を繋ぐ線分との交点を前記通行点として算出する通行点算出部を有する
   ことを特徴とする車両制御装置。
4. 請求項１〜３のいずれか１項に記載の車両制御装置において、
   前記走行経路算出部は、前記曲率、前記走行距離又は前記差分の目的関数と、前記通行点を含む制約条件とを用いた凸２次計画問題を解くことにより前記理想走行経路を算出する
   ことを特徴とする車両制御装置。
5. 請求項１〜４のいずれか１項に記載の車両制御装置において、
   前記情報取得部は、前記走行路の中心線に関わる情報に基づき前記左右の走行可能範囲を示す情報を算出する
   ことを特徴とする車両制御装置。
6. 請求項５記載の車両制御装置において、
   前記自車の外界の情報を検出する外界センサと、
   前記外界センサの検出情報に基づき、前記走行路の左右の境界を規定する走行路規定対象物を認識する外界認識部と、
   前記外界認識部により認識された前記走行路規定対象物に基づき前記走行路の仮中心線を生成する仮中心線生成部と、
   前記仮中心線生成部により生成された前記仮中心線をフィルタリングすることにより前記中心線を算出するフィルタリング部とを備える
   ことを特徴とする車両制御装置。
7. 請求項６記載の車両制御装置において、
   前記仮中心線は、複数の座標点を並べた点列の情報を含み、
   前記フィルタリング部は、
   前記仮中心線の前記複数の座標点を含む入力データを設定する入力データ設定部と、
   最小二乗法を用いて前記入力データから前記中心線を算出する中心線算出部と、を有する
   ことを特徴とする車両制御装置。
8. 請求項７記載の車両制御装置において、
   前記仮中心線を記憶する仮中心線記憶部を有し、
   前記入力データ設定部は、最新の仮中心線と、前記仮中心線記憶部に記憶された過去の複数の仮中心線とを用いて前記入力データを設定する
   ことを特徴とする車両制御装置。
9. 請求項８記載の車両制御装置において、
   前記入力データ設定部は、前記最新の仮中心線、及び前記過去の複数の仮中心線にそれぞれ重みを付与して前記入力データに設定する
   ことを特徴とする車両制御装置。
10. 請求項７〜９のいずれか１項に記載の車両制御装置において、
    前記中心線算出部が算出した前記中心線を記憶する中心線記憶部を有し、
    前記フィルタリング部は、前記最小二乗法の制約条件として、前記自車の現在位置と、前記中心線記憶部に記憶された過去の中心線に基づき前記自車の姿勢と、を設定し、前記中心線算出部に提供する位置姿勢設定部を備える
    ことを特徴とする車両制御装置。

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