JP2018167699A - 車両制御システム、車両制御方法、および車両制御プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】安全性のさらなる向上を図ることができる車両制御システム、車両制御方法、および車両制御プログラムを提供することを目的の一つとする。【解決手段】車両制御システムは、車両周辺の空間に存在し路面から離れた障害物を検出する検出部と、前記検出部により検出された障害物の大きさまたは種別の少なくとも一方を推定し、前記障害物の大きさまたは種別の少なくとも一方の推定結果に基づき前記障害物の挙動を予測し、前記障害物の挙動の予測結果に基づき車両の危険回避行動計画を生成する行動計画生成部と、を備える。【選択図】図４

Description

本発明は、車両制御システム、車両制御方法、および車両制御プログラムに関する。

近年、目的地までの経路に沿って車両が走行するように、車両の加減速と操舵とのうち、少なくとも一方を自動的に制御する技術（以下、「自動運転」という）について研究が進められている。また、前方を走行する先行車両から落下した落下物を検出する車両用落下物検出装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１０−１０８３７１号公報

ところで、車両は、安全性のさらなる向上が期待されている。

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、安全性のさらなる向上を図ることができる車両制御システム、車両制御方法、および車両制御プログラムを提供することを目的の一つとする。

請求項１記載の発明は、車両周辺の空間に存在し路面から離れた障害物を検出する検出部（１２１Ａ）と、前記検出部により検出された障害物の大きさまたは種別の少なくとも一方を推定し、前記障害物の大きさまたは種別の少なくとも一方の推定結果に基づき前記障害物の挙動を予測し、前記障害物の挙動の予測結果に基づき車両（Ｍ）の危険回避行動計画を生成する行動計画生成部（１２３）と、を備える車両制御システムである。

請求項２記載の発明は、請求項１に記載の車両制御システムであって、前記危険回避行動計画は、前記車両の加速、減速、操舵、前記車両の乗員に対する警告、または前記車両のシートベルト（９２）のプリテンショナー（９３）の作動の少なくとも１つに関する制御指示を含む。

請求項３記載の発明は、請求項１または請求項２に記載の車両制御システムであって、前記行動計画生成部は、前記障害物の挙動の予測結果と、前記車両の将来挙動に関する情報とに基づき前記障害物の回避の必要性を判定し、前記障害物の回避が必要と判定された場合に、前記危険回避行動計画を生成する。

請求項４記載の発明は、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の車両制御システムであって、前記行動計画生成部は、前記障害物の大きさまたは種別の少なくとも一方の推定結果に基づき前記障害物の回避の必要性を判定し、前記障害物の回避が必要と判定された場合に、前記危険回避行動計画を生成する。

請求項５記載の発明は、請求項４に記載の車両制御システムであって、前記行動計画生成部は、前記障害物の種別が予め設定された種別であると推定された場合に、前記障害物の回避は必要ないと判定する。

請求項６記載の発明は、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の車両制御システムであって、前記行動計画生成部は、前記障害物の挙動の予測結果に基づき前記障害物と前記車両との接触が回避できないと判定された場合に、前記車両のなかで予め設定された部位に前記障害物が接触することを回避する危険回避行動計画を生成する。

請求項７記載の発明は、請求項６に記載の車両制御システムであって、前記車両は、第１部分（Ａ１）と、前記障害物が接触した場合の影響度が前記第１部分に比べて小さい第２部分（Ａ２）とを含み、前記行動計画生成部は、前記障害物の挙動の予測結果に基づき前記障害物が前記第１部分に接触すると判定された場合に、前記障害物を前記第１部分に代えて前記第２部分に接触させる危険回避行動計画を生成する。

請求項８記載の発明は、請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の車両制御システムであって、前記検出部は、落下状態にある障害物を検出可能であり、前記行動計画生成部は、前記障害物の大きさまたは種別の少なくとも一方の推定結果に基づき前記障害物の落下挙動を予測し、前記障害物の落下挙動の予測結果に基づき前記車両の危険回避行動計画を生成する。

請求項９記載の発明は、車両周辺の空間に存在し路面から離れた障害物を検出する検出部と、前記検出部により検出された障害物の種別を推定し、前記障害物の種別の推定結果に基づき、前記障害物の回避の必要性を判定する行動計画生成部と、を備える車両制御システムである。

請求項１０記載の発明は、車載コンピュータ（１００）が、車両周辺の空間に存在し路面から離れた障害物を検出し、前記障害物の大きさまたは種別の少なくとも一方を推定し、前記障害物の大きさまたは種別の少なくとも一方の推定結果に基づき前記障害物の挙動を予測し、前記障害物の挙動の予測結果に基づき車両の危険回避行動計画を生成する、車両制御方法である。

請求項１１記載の発明は、車載コンピュータ（１００）に、車両周辺の空間に存在し路面から離れた障害物を検出させ、前記障害物の大きさまたは種別の少なくとも一方を推定させ、前記障害物の大きさまたは種別の少なくとも一方の推定結果に基づき前記障害物の挙動を予測させ、前記障害物の挙動の予測結果に基づき車両の危険回避行動計画を生成させる、車両制御プログラムである。

請求項１，１０，１１記載の発明によれば、障害物の大きさまたは種別の少なくとも一方の推定結果に基づき障害物の挙動が予測され、障害物の挙動の予測結果に基づき車両の危険回避行動計画が生成されるため、障害物と車両とが接触する可能性をより確実に低減することができる。これにより、安全性のさらなる向上を図ることができる。

請求項２記載の発明によれば、車両の加速、減速、操舵、車両の乗員に対する警告、または車両のシートベルトのプリテンショナーの作動の少なくとも１つに関する制御指示が実行されるため、障害物を避けたり、乗員に気付きを与えたり、または、シートベルトによる乗員の保護をより確実に図ったりすることができる。これにより、安全性のさらなる向上を図ることができる。

請求項３記載の発明によれば、障害物の挙動の予測結果と、車両の将来挙動に関する情報とに基づき障害物の回避の必要性が判定されるため、回避の必要性をより高い精度で判定することができる。これにより、不要な危険回避行動を抑制することができ、安全性のさらなる向上を図ることができる。

請求項４，５記載の発明によれば、障害物の大きさまたは種別の少なくとも一方の推定結果に基づき、障害物の回避の必要性が判定される。これにより、例えば障害物が小さい場合や障害物が柔らかい場合に、不要な危険回避行動を抑制することができ、安全性のさらなる向上を図ることができる。

請求項６，７記載の発明によれば、車両のなかで予め設定された部位に障害物が接触することを回避する危険回避行動計画が生成されるため、障害物と接触した場合に車両が受ける接触被害を小さくすることができる。これにより、安全性のさらなる向上を図ることができる。

請求項８記載の発明によれば、障害物の落下挙動が予測され、障害物の落下挙動の予測結果に基づき車両の危険回避行動計画が生成されるため、落下物が車両に接触する可能性をより確実に低減することができる。これにより、安全性のさらなる向上を図ることができる。

実施形態における車両システム１の構成図である。 自車位置認識部１２２により走行車線Ｌ１に対する自車両Ｍの相対位置および姿勢が認識される様子を示す図である。 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。 障害物遭遇時に関する車両システム１の機能を示す構成図である。 障害物である落下物Ｏの一例を示す図である。 部位設定部１２３Ｄによる部位設定の一例を示す平面図である。 部位設定部１２３Ｄによる部位設定の別の例を示す平面図である。 車両システム１の処理流れの一例を示すフローチャートである。

以下、図面を参照し、本発明の車両制御システム、車両制御方法、および車両制御プログラムの実施形態について説明する。なお、本願でいう「ＸＸに基づく」とは、少なくともＸＸに基づくことを意味し、ＸＸに加えて別の要素に基づく場合も含む。また「ＸＸに基づく」とは、ＸＸを直接に用いる場合に限定されず、ＸＸに対して演算や加工が行われたものに基づく場合も含む。「ＸＸ」は、任意の要素（例えば、任意の指標や物理量、その他の情報）である。

図１は、実施形態における車両システム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等の内燃機関、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（Micro-Processing Unit）６０と、車室内カメラ７０と、運転操作子８０と、乗員保持装置９０と、自動運転制御ユニット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。「車両制御システム」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（Micro-Processing Unit）６０と、車室内カメラ７０と、乗員保持装置９０と、自動運転制御ユニット１００と、を含む。

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、車両制御システムが搭載される車両（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。本実施形態では、カメラ１０は、自車両Ｍのルーフの上面等に設けられて、自車両Ｍの上方を撮影するカメラ１１（図６参照）を含んでもよい。

レーダ装置１２は、自車両Ｍの周辺にミリ波等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、照射光に対する散乱光を測定し、対象までの距離を検出するＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging、或いはLaser Imaging Detection and Ranging）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。

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、速度等を認識する。物体認識装置１６は、認識結果を自動運転制御ユニット１００に出力する。

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）等を利用して、自車両Ｍの周辺に存在する他車両（周辺車両の一例）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、キー等を含む。本実施形態のＨＭＩ３０は、通知部３１を有する。通知部３１は、例えば、自車両Ｍの周辺に存在する障害物が自車両Ｍと接触する可能性がある場合に、その旨を自車両Ｍの乗員に通知する警告通知部である。通知部３１は、例えば、スピーカ、ブザー、または表示装置の少なくとも１つによって構成されている。ただし、通知部３１の構成は、上記例に限定されない。

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等を含む。車両センサ４０は、検出した情報（速度、加速度、角速度、方位等）を自動運転制御ユニット１００に出力する。

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等の記憶装置に第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、キー等を含む。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、ナビＨＭＩ５２を用いて、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、乗員により入力された目的地までの経路を、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）情報等を含んでもよい。経路決定部５３により決定された経路は、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、ユーザ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等の記憶装置に第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等が存在する場合、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、電話番号情報等が含まれてよい。道路情報には、高速道路、有料道路、国道、都道府県道といった道路の種別を表す情報や、道路の車線数、各車線の幅員、道路の勾配、道路の位置（経度、緯度、高さを含む３次元座標）、車線のカーブの曲率、車線の合流および分岐箇所の位置、道路に設けられた標識等の情報が含まれる。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。

車室内カメラ７０は、ＣＣＤやＣＭＯＳ等の固体撮像素子を利用したデジタルカメラである。車室内カメラ７０は、バックミラーやステアリングボス部、インストルメントパネル、またはその他の車室の内面等に取り付けられ、乗員の顔等の画像または映像を撮影可能である。例えば、車室内カメラ７０は、運転者に限らず、助手席に座る乗員や、後部席に座る乗員の画像または映像を撮影可能である。

運転操作子８０は、例えば、アクセルペダルや、ブレーキペダル、シフトレバー、ステアリングホイール等を含む。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、自動運転制御ユニット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のうち一方または双方に出力される。

乗員保持装置９０は、例えば、シート（不図示）と、座席センサ９１と、シートベルト９２と、プリテンショナー９３とを有する。座席センサ９１は、運転席、助手席、および後部座席の各シートに設けられて、乗員の着座を検知する。すなわち、座席センサ９１は、各座席における乗員の有無を検知する。プリテンショナー９３は、例えば自車両Ｍに衝突が生じる場合に、シートベルト９２を引き込み、シートベルト９２の帯（ウェビング）のたるみをとり除くことでより高いレベルで乗員を保護する装置である。

自動運転制御ユニット（自動運転制御部）１００は、例えば、第１制御部１２０と、第２制御部１４０と、ＨＭＩ制御部１６０と、プリテンショナー制御部１８０とを有する。第１制御部１２０、第２制御部１４０、ＨＭＩ制御部１６０、およびプリテンショナー制御部１８０の各々の全部または一部は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することで実現される。また、以下に説明する第１制御部１２０、第２制御部１４０、ＨＭＩ制御部１６０、およびプリテンショナー制御部１８０の各々の全部または一部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等のハードウェア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。なお、ＨＭＩ制御部１６０およびプリテンショナー制御部１８０については、詳しく後述する。

第１制御部１２０は、例えば、外界認識部１２１と、自車位置認識部１２２と、行動計画生成部１２３とを備える。

外界認識部１２１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、周辺車両の位置、および速度、加速度等の状態を認識する。周辺車両の位置は、その周辺車両の重心やコーナー等の代表点で表されてもよいし、周辺車両の輪郭で表現された領域で表されてもよい。周辺車両の「状態」とは、周辺車両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、外界認識部１２１は、周辺車両に加えて、ガードレールや電柱、駐車車両、歩行者その他の物体の位置を認識してもよい。

自車位置認識部１２２は、例えば、自車両Ｍが走行している車線（走行車線）、並びに走行車線に対する自車両Ｍの相対位置および姿勢を認識する。自車位置認識部１２２は、例えば、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。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。

そして、自車位置認識部１２２は、例えば、走行車線に対する自車両Ｍの位置や姿勢を認識する。図２は、自車位置認識部１２２により走行車線Ｌ１に対する自車両Ｍの相対位置および姿勢が認識される様子を示す図である。自車位置認識部１２２は、例えば、自車両Ｍの基準点（例えば重心）の走行車線中央ＣＬからの乖離ＯＳ、および自車両Ｍの進行方向の走行車線中央ＣＬを連ねた線に対してなす角度θを、走行車線Ｌ１に対する自車両Ｍの相対位置および姿勢として認識する。なお、これに代えて、自車位置認識部１２２は、自車線Ｌ１のいずれかの側端部に対する自車両Ｍの基準点の位置等を、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。自車位置認識部１２２により認識される自車両Ｍの相対位置は、推奨車線決定部６１および行動計画生成部１２３に提供される。

行動計画生成部１２３は、推奨車線決定部６１により決定されて推奨車線を走行するように、且つ、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、車線変更イベント、合流イベント、分岐イベント、緊急停止イベント、自動運転を終了して手動運転に切り替えるためのハンドオーバイベント等がある。また、これらのイベントの実行中に、自車両Ｍの周辺状況（周辺車両や歩行者の存在、道路工事による車線狭窄等）に基づいて、回避のための行動が計画される場合もある。

行動計画生成部１２３は、自車両Ｍが将来走行する目標軌道を生成する。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、所定の走行距離ごとの自車両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１２３は、推奨車線の切り替わり地点の所定距離手前（イベントの種類に応じて決定されてよい）に差し掛かると、車線変更イベント、分岐イベント、合流イベント等を起動する。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。

行動計画生成部１２３は、例えば、目標軌道の候補を複数生成し、安全性と効率性の観点に基づいて、その時点での最適な目標軌道を選択する。

再び図１に戻って説明すると、第２制御部１４０は、走行制御部１４１を備える。走行制御部１４１は、行動計画生成部１２３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、ステアリング装置２２０を制御する。

以上の構成により、自動運転制御ユニット１００は、自車両Ｍの速度制御または操舵制御の少なくとも一方を自動的に行う自動運転を実現する。例えば、自動運転制御ユニット１００は、自車両Ｍの速度制御および操舵制御の全てを自動的に行う自動運転モードを実現する。

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、および変速機等の組み合わせと、これらを制御するＥＣＵとを備える。ＥＣＵは、走行制御部１４１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、走行制御部１４１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、走行制御部１４１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、走行制御部１４１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。

次に、障害物遭遇時に関する車両システム１の機能について詳しく説明する。
本実施形態の車両システム１は、自車両Ｍの周辺空間に衝突のおそれがある路面から離れた障害物が検出された場合に、自車両Ｍの乗員の安全性をより高めるものである。

図４は、障害物遭遇時に関する車両システム１の機能を示す構成図である。図示するように、外界認識部１２１は、障害物検出部１２１Ａを有する。

障害物検出部（検出部）１２１Ａは、車両周辺の空間に存在し路面から離れた障害物を検出する。例えば、障害物検出部１２１Ａは、車両周辺の空間に存在し自車両Ｍと衝突のおそれがある障害物を検出する。本願でいう「障害物」とは、自車両Ｍの正常な走行を妨げるものを広く意味し、人工物でもよく、自然物でもよい。「車両周辺の空間に存在し」とは、自車両Ｍの前方空間に存在する場合に限らず、自車両Ｍの側方空間や後方空間、上方空間に存在する場合等も含む。「路面から離れた障害物」とは、例えば、落下状態にある障害物（落下物）や、空間に浮遊している障害物、上昇中の障害物（例えば路面で跳ねて上昇中の障害物）等を含む。また、落下物は、上方からの落下物に限らず、斜め横方向からの落下物等も含む。

図５は、障害物である落下物Ｏの一例を示す図である。落下物Ｏは、例えば、トンネルやブリッジのような上部構造物に設置された設置物（標識や看板等）が落下した場合、その落下中の設置物である。また、障害物の別の例としては、前方を走行中の車両から落下中の物体や落下して路面で跳ねた物体（例えば空き缶等）、道路の側壁から落下中の物体や落下して路面で跳ねた物体、風により舞い上がった物体（ビニール袋や雑誌等）、或いは車両周辺の空間を飛行中の物体（ドローンや鳥等）である。ただし、障害物は、上記例に限定されない。

再び図４に戻り説明すると、障害物検出部１２１Ａは、例えば、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の周辺の空間に存在する障害物を検出する。例えば、障害物検出部１２１Ａは、落下状態にある障害物を検出可能である。また、障害物検出部１２１Ａの検出結果は、障害物の挙動に関する情報（例えば障害物の速度ベクトルに関する情報）等を含んでもよい。障害物検出部１２１Ａは、障害物検出部１２１Ａの検出結果を、行動計画生成部１２３に出力する。

行動計画生成部１２３は、障害物検出部１２１Ａの検出結果に基づき、自車両Ｍの乗員の安全性をより高めるための危険回避行動計画を生成する。本実施形態の行動計画生成部１２３は、障害物検出部１２１Ａにより検出された障害物の大きさまたは種別の少なくとも一方を推定し、障害物の大きさまたは種別の少なくとも一方の推定結果に基づき障害物の挙動を予測し、障害物の挙動の予測結果に基づき車両の危険回避行動計画を生成する。なお、「危険回避行動計画」は、自車両Ｍに関する少なくとも１つの制御指示を含めばよい。

本実施形態では、行動計画生成部１２３は、例えば、障害物推定部１２３Ａと、障害物挙動予測部１２３Ｂと、回避必要性判定部１２３Ｃと、部位設定部１２３Ｄと、危険回避行動計画生成部１２３Ｅと、軌道生成部１２３Ｆとを有する。

障害物推定部１２３Ａは、障害物検出部１２１Ａの検出結果に基づき、障害物の大きさまたは種別の少なくとも一方を推定する。障害物推定部１２３Ａは、例えば、障害物の大きさおよび種別を推定する。例えば、障害物推定部１２３Ａは、カメラ１０等を通じて取得された障害物の大きさに関する情報と、レーダ装置１２やファインダ１４等を通じて取得された自車両Ｍと障害物との間の距離に関する情報とに基づき、障害物の実際の大きさを推定する。例えば、障害物推定部１２３Ａは、障害物の大きさを、障害物の投影面積等に基づいて数値化して認識する。

また、車両システム１の記憶装置（ＨＤＤやフラッシュメモリ等）には、各種判定の基準として用いられる判定基準情報１２３Ｇが格納されている。判定基準情報１２３Ｇでは、道路に存在し得る種々の障害物の典型的な大きさや、形状、色等と、その障害物の種別とが対応付けられて管理されている。障害物推定部１２３Ａは、カメラ１０等を通じて取得された障害物の大きさや、形状、色等の少なくとも１つに関する情報と、判定基準情報１２３Ｇに含まれる情報とを比較することで、障害物の種別を推定する。例えば、障害物推定部１２３Ａは、障害物の種別を、ビニール袋や看板等、予め登録された複数種別のなかから最も近い種別を選択することとで推定する。また、障害物推定部１２３Ａは、推定された障害物の種別に基づき、障害物の硬さ等を推定してもよい。障害物推定部１２３Ａは、障害物に関する推定結果を、障害物挙動予測部１２３Ｂおよび回避必要性判定部１２３Ｃに出力する。

障害物挙動予測部１２３Ｂは、障害物推定部１２３Ａにより推定された障害物の大きさまたは種別の少なくとも一方の推定結果に基づき、障害物の挙動を予測する。例えば、障害物挙動予測部１２３Ｂは、障害物の大きさと、障害物の種別と、障害物検出部１２１Ａの検出結果に含まれる障害物の挙動に関する情報（例えば障害物の速度ベクトルに関する情報）とに基づき、将来時刻における障害物の挙動（例えば将来時刻における障害物の位置や速度、加速度等）を予測する。例えば、障害物挙動予測部１２３Ｂは、障害物の大きさと、障害物の種別とに基づき障害物の重量を推定し、慣性系モデル（重力による自由落下モデル）に基づいて障害物の挙動（例えば落下挙動）を予測する。ここで、障害物推定部１２３Ａにより推定された障害物の種別が予め設定された種別に該当する場合、その種別毎に特有の事項を考慮して障害物の挙動が予測されてもよい。例えば、障害物挙動予測部１２３Ｂは、障害物がビニール袋のように空気抵抗の影響を受けやすい種別の場合、障害物の大きさおよび空気抵抗の影響を加味して障害物の挙動を予測してもよい。また、障害物挙動予測部１２３Ｂは、障害物がドローンや鳥の場合、自由落下モデルとは異なるモデルに基づき、障害物の挙動を予測してもよい。障害物挙動予測部１２３Ｂは、障害物の挙動に関する予測結果を、回避必要性判定部１２３Ｃに出力する。

回避必要性判定部１２３Ｃは、例えば、障害物推定部１２３Ａにより推定された障害物の大きさまたは種別の一方に基づき、障害物の回避の必要性を判定する。本実施形態では、回避必要性判定部１２３Ｃは、障害物推定部１２３Ａにより推定された障害物の大きさおよび種別の両方に基づき、障害物の回避の必要性を判定する。例えば、回避必要性判定部１２３Ｃは、障害物の大きさが予め設定された基準（閾値）以下であり、且つ、障害物の種別が予め設定された種別である場合に、前記障害物の回避は必要ないと判定する。例えば、回避必要性判定部１２３Ｃは、障害物が比較的小さく、且つ、障害物が比較的柔らかい種別の場合に、障害物の回避は必要ないと判定する。具体的な一例では、回避必要性判定部１２３Ｃは、障害物が比較的小さなビニール袋やそれに相当する物体等である場合に、障害物の回避は必要ないと判定する。なお、回避必要性判定部１２３Ｃは、障害物が比較的柔らかい種別の場合であっても、障害物が比較的大きい場合（例えば、障害物が比較的大きなビニール袋の場合）、障害物の回避は必要と判定してよい。なお上記に代えて、回避必要性判定部１２３Ｃは、障害物の大きさまたは種別のいずれか一方に基づき、障害物の回避の必要性を判定してもよい。例えば、回避必要性判定部１２３Ｃは、障害物の大きさが予め設定される基準以下である場合、または、障害物の種別が予め設定された種別である場合に、障害物の回避は必要ないと判定してもよい。

また、回避必要性判定部１２３Ｃは、障害物挙動予測部１２３Ｂにより予測された障害物の挙動にも基づき、障害物の回避の必要性を判定する。例えば、回避必要性判定部１２３Ｃは、障害物挙動予測部１２３Ｂにより予測された障害物の挙動に基づき、障害物と自車両Ｍとが接触する可能性を判定する。本実施形態では、回避必要性判定部１２３Ｃは、障害物挙動予測部１２３Ｂにより予測された障害物の挙動と、自動運転制御ユニット１００により自車両Ｍにおいて実行中の自動運転の行動計画（例えば自車両Ｍの位置や速度、加速度等）とに基づき、障害物と自車両Ｍとが接触する可能性を判定する。そして、回避必要性判定部１２３Ｃは、障害物と自車両Ｍとが接触する可能性が閾値未満と判定される場合に、障害物の大きさや種別等に関わらず、障害物の回避は必要ないと判定する。一方で、回避必要性判定部１２３Ｃは、例えば、障害物と自車両Ｍとが接触する可能性が閾値以上であり、且つ、回避が必要ないと判定されるための障害物の大きさや種別に関する上記条件が満たされない場合に、障害物の回避は必要と判定する。なお、回避必要性判定部１２３Ｃは、上記に代えて、障害物挙動予測部１２３Ｂにより予測された障害物の挙動と、車両センサ４０により検出された情報（自車両Ｍの速度や加速度、角加速度、方位等）とに基づき、障害物と自車両Ｍとが接触する可能性を判定してもよい。「自動運転の行動計画」および「車両センサ４０により検出された情報」の各々は、「自車両Ｍの将来挙動に関する情報」の一例である。

回避必要性判定部１２３Ｃは、回避必要性判定部１２３Ｃにより障害物の回避が必要と判定された場合、障害物の回避が必要であることを示す信号を、危険回避行動計画生成部１２３Ｅに出力する。また、回避必要性判定部１２３Ｃは、障害物挙動予測部１２３Ｂにより予測された障害物の挙動と、自車両Ｍの将来挙動に関する情報とに基づき自車両Ｍのどの部分に障害物が衝突するかを導出する。そして、回避必要性判定部１２３Ｃは、回避必要性判定部１２３Ｃにより導出された自車両Ｍのどの部分に障害物が衝突するかを示す情報を、危険回避行動計画生成部１２３Ｅに出力する。

ここで、危険回避行動計画生成部１２３Ｅを説明する前に、部位設定部１２３Ｄについて説明する。図６は、部位設定部１２３Ｄによる自車両Ｍに対する部位設定の一例を示す平面図である。部位設定部１２３Ｄは、自車両Ｍに対して、少なくとも、第１部分（第１領域）Ａ１と、第２部分（第２領域）Ａ２とを設定する。図６は、自車両Ｍの各部の強度（剛性）に基づいて第１部分Ａ１と第２部分Ａ２とが設定された例を示す。第１部分Ａ１は、「車両のなかで予め設定される部位」の一例である。第２部分Ａ２は、障害物が接触した場合の影響度（例えば、同速度および同角度で障害物が接触した場合の車両の変形度）が第１部分Ａ１よりも小さい部分である。本実施形態では、第１部分Ａ１の一例として、自車両Ｍのルーフ部分が設定される。また、第２部分Ａ２の一例として、自車両Ｍのボンネット部分が設定される。

一方で、図７は、部位設定部１２３Ｄによる自車両Ｍに対する部位設定の別の例を示す平面図である。図７は、自車両Ｍの乗員の乗車状態に基づいて第１部分Ａ１と第２部分Ａ２とが設定された例を示す。図７に示す例では、助手席に乗員がいない場合を示す。例えば、部位設定部１２３Ｄは、車室内カメラ７０または座席センサ９１の少なくとも一方から受け取る情報に基づき、助手席に乗員がいないことを判定する。そして、部位設定部１２３Ｄは、助手席に乗員がいない場合、車両前部のなかで運転席に近い部位を第１部分Ａ１として設定し、車両前部のなかで助手席に近い部位を第２部分Ａ２として設定する。なおこれに代えて、後部席に乗員がいない場合には、車両のなかで運転席に対応する部位を第１部分Ａ１として設定し、車両のなかで後部席に対応する部位を第２部分Ａ２として設定してもよい。部位設定部１２３Ｄは、第１部分Ａ１および第２部分Ａ２の設定結果を、危険回避行動計画生成部１２３Ｅに出力する。

図４に戻り説明すると、危険回避行動計画生成部１２３Ｅは、回避必要性判定部１２３Ｃにより障害物の回避が必要と判定された場合に、自車両Ｍの危険回避行動計画を生成する。危険回避行動計画生成部１２３Ｅは、例えば、障害物挙動予測部１２３Ｂにより予測された障害物の挙動と、車両センサ４０により検出された情報（自車両Ｍの速度、加速度、角速度、方位等）とに基づき、障害物を回避する（または障害物との接触が回避できない場合は接触被害を低減する）ための危険回避行動計画を生成する。この危険回避行動計画は、自車両Ｍの加速、減速、操舵、自車両Ｍの乗員に対する警告、またはシートベルト９２のプリテンショナー９３の作動の少なくとも１つに関する制御指示を含む。本実施形態では、危険回避行動計画生成部１２３Ｅは、障害物を回避するための自車両Ｍの加速、減速、または操舵の少なくとも１つを含む制御指示を生成し、その制御指示を軌道生成部１２３Ｆに出力する。また、危険回避行動計画生成部１２３Ｅは、乗員に警告を通知するための制御指示を生成し、その制御指示をＨＭＩ制御部１６０に出力する。さらに、危険回避行動計画生成部１２３Ｅは、プリテンショナー９３を作動させるための制御指示を生成し、その制御指示をプリテンショナー制御部１８０に出力する。

また、危険回避行動計画生成部１２３Ｅは、障害物の回避が必要と判定された場合に、障害物挙動予測部１２３Ｂにより予測された障害物の挙動と、車両センサ４０により検出された情報（自車両Ｍの速度、加速度、角速度、方位等）とに基づき、自車両Ｍの加速、減速、または操舵の少なくとも１つの制御によって障害物を回避することができないか否かを判定する。そして、危険回避行動計画生成部１２３Ｅは、障害物を回避できないと判定された場合、障害物挙動予測部１２３Ｂにより予測された障害物の挙動と、車両センサ４０により検出された情報（自車両Ｍの速度、加速度、角速度、方位等）とに基づき、接触被害を低減するための危険回避行動計画を生成する。例えば、危険回避行動計画生成部１２３Ｅは、接触被害を低減するための危険回避行動計画として、自車両Ｍのなかで予め設定された部位（例えば脆弱部）に障害物が接触することを回避する危険回避行動計画を生成する。本実施形態では、危険回避行動計画生成部１２３Ｅは、障害物が回避できないと判定され、且つ、障害物が自車両Ｍの第１部分Ａ１に衝突すると判定された場合、障害物を自車両Ｍの第１部分Ａ１に代えて第２部分Ａ２に接触させる危険回避行動計画を生成し、その危険回避行動計画を軌道生成部１２３Ｆに出力する。この危険回避行動計画は、自車両Ｍの加速、減速、または操舵の少なくとも１つの制御指示を含む。具体的な一例としては、危険回避行動計画生成部１２３Ｅは、自車両Ｍのルーフ部分に障害物（例えば落下物）が接触すると判定された場合、急ブレーキをかける等で、障害物をボンネット部分に接触させるための危険回避行動計画を生成する。

軌道生成部１２３Ｆは、危険回避行動計画生成部１２３Ｅにより生成された危険回避行動計画に基づき、障害物を回避する（または障害物との接触が回避できない場合は接触被害を低減する）ための軌道生成を行う。すなわち、軌道生成部１２３Ｆは、加速、減速、または操舵の少なくとも１つを含む軌道生成を行う。また、軌道生成部１２３Ｆは、障害物を回避できないと判定された場合、自車両Ｍのなかで予め設定された部位（例えば脆弱部）に障害物が接触することを回避する軌道生成を行う。本実施形態では、軌道生成部１２３Ｆは、障害物が自車両Ｍの第１部分Ａ１に衝突すると判定された場合、障害物を第１部分Ａ１に代えて第２部分Ａ２に接触させるための自車両Ｍの加速、減速、または操舵の少なくとも１つを含む軌道生成を行う。軌道生成部３６０は、生成した軌道に関する情報を走行制御部１４１に出力する。

ＨＭＩ制御部１６０は、危険回避行動計画生成部１２３Ｅからの制御指示に基づき、ＨＭＩ３０の通知部３１を制御することで、乗員に対して警告を通知する。例えば、ＨＭＩ制御部１６０は、ＨＭＩ３０の通知部３１を制御することで、乗員に対して、音や映像により警告を通知する。

プリテンショナー制御部１８０は、危険回避行動計画生成部１２３Ｅからの制御指示に基づき、プリテンショナー９３を制御することで、シートベルト９２を引き込み、シートベルト９２の撓みを減らす。

次に、障害物遭遇時に関する車両システム１の処理流れの一例について説明する。
図８は、障害物遭遇時に関する車両システム１の処理流れの一例を示すフローチャートである。障害物検出部１２１Ａは、自車両Ｍの周辺空間に存在し路面から離れた障害物に自車両Ｍが遭遇する場合、その障害物を検出する（ステップＳ１１）。次に、障害物推定部１２３Ａは、障害物検出部１２１Ａにより検出された障害物の大きさまたは種別の少なくとも一方を推定する（ステップＳ１２）。次に、障害物挙動予測部１２３Ｂは、障害物推定部１２３Ａにより推定された障害物の大きさまたは種別の少なくとも一方に基づき、障害物の挙動を予測する（ステップＳ１３）。

次に、回避必要性判定部１２３Ｃは、障害物の回避が必要か否かを判定する（ステップＳ１４）。例えば、回避必要性判定部１２３Ｃは、障害物挙動予測部１２３Ｂにより予測された障害物の挙動等に基づき、障害物と自車両Ｍとの衝突の可能性が実質的に無いと判定された場合、回避が必要ないと判定する。また、回避必要性判定部１２３Ｃは、障害物と自車両Ｍとの衝突の可能性がある場合であっても、障害物推定部１２３Ａにより推定された障害物の大きさが予め設定された基準以下であったり、障害物推定部１２３Ａにより推定された障害物の種別が予め設定された種別である場合に、回避が必要ないと判定する。一方で、回避必要性判定部１２３Ｃは、例えば上述した状況以外の場合に、回避の必要性があると判定する。

次に、危険回避行動計画生成部１２３Ｅは、回避必要性判定部１２３Ｃにより障害物の回避が必要と判定された場合に、自車両Ｍの加速、減速、操舵、自車両Ｍの乗員に対する警告、またはプリテンショナー９３の作動の少なくとも１つに関する制御指示を含む危険回避行動計画を生成する（ステップＳ１５）。危険回避行動計画生成部１２３Ｅは、生成した危険回避行動計画に含まれる制御指示を、軌道生成部１２３Ｆ、ＨＭＩ制御部１６０、およびプリテンショナー制御部１８０に出力する。

軌道生成部１２３Ｆは、危険回避行動計画生成部１２３Ｅからの制御指示に基づき、自車両Ｍの加速、減速、または操舵の少なくとも１つを含む軌道生成を行う（ステップＳ１６）。軌道生成部１２３Ｆは、生成した軌道を走行制御部１４１に出力する。また、ＨＭＩ制御部１６０は、危険回避行動計画生成部１２３Ｅからの制御指示に基づき、ＨＭＩ３０の通知部３１を制御することで、乗員に対して警告を通知する（ステップＳ１７）。また、プリテンショナー制御部１８０は、危険回避行動計画生成部１２３Ｅからの制御指示に基づき、プリテンショナー９３を制御することで、シートベルト９２を引き込み、シートベルト９２の撓みを減らす（ステップＳ１８）。これにより、自動車Ｍの危険回避行動が実現される。なお、ステップＳ１６，Ｓ１７，Ｓ１８は、どの順番で行われてもよく、略同時に行われてもよい。

以上のような構成によれば、障害物の大きさまたは種別の少なくとも一方の推定結果に基づき障害物の挙動が予測され、障害物の挙動の予測結果に基づき車両の危険回避行動計画が生成されるため、障害物と自車両Ｍとが接触する可能性をより確実に低減することができる。これにより、安全性のさらなる向上を図ることができる。

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および置換を加えることができる。

例えば、障害物推定部１２３Ａは、障害物の大きさに代えて、障害物の形状を推定してもよい。そして、障害物挙動予測部１２３Ｂは、障害物推定部１２３Ａにより推定された障害物の形状に基づき障害物の挙動を予測してもよい。また、回避必要性判定部１２３Ｃは、障害物推定部１２３Ａにより推定された障害物の形状に基づき回避の必要性を判定してもよい。言い換えると、上記実施形態の説明における「障害物の大きさ」は、「障害物の形状」と読み替えられてもよい。

１…車両システム、１００…自動運転制御ユニット（自動運転制御部、車載コンピュータ）、１２１Ａ…障害物検出部、１２３…行動計画生成部、１２３Ａ…障害物推定部、１２３Ｂ…障害物挙動予測部、１２３Ｃ…回避必要性判定部、１２３Ｄ…部位設定部、１２３Ｅ…危険回避行動計画生成部、１２３Ｆ…軌道生成部、Ｍ…自車両（車両）、Ａ１…第１部分、Ａ２…第２部分。

Claims (11)

1. 車両周辺の空間に存在し路面から離れた障害物を検出する検出部と、
   前記検出部により検出された障害物の大きさまたは種別の少なくとも一方を推定し、前記障害物の大きさまたは種別の少なくとも一方の推定結果に基づき前記障害物の挙動を予測し、前記障害物の挙動の予測結果に基づき車両の危険回避行動計画を生成する行動計画生成部と、
   を備える車両制御システム。
2. 前記危険回避行動計画は、前記車両の加速、減速、操舵、前記車両の乗員に対する警告、または前記車両のシートベルトのプリテンショナーの作動の少なくとも１つに関する制御指示を含む、
   請求項１に記載の車両制御システム。
3. 前記行動計画生成部は、前記障害物の挙動の予測結果と、前記車両の将来挙動に関する情報とに基づき前記障害物の回避の必要性を判定し、前記障害物の回避が必要と判定された場合に、前記危険回避行動計画を生成する、
   請求項１または請求項２に記載の車両制御システム。
4. 前記行動計画生成部は、前記障害物の大きさまたは種別の少なくとも一方の推定結果に基づき前記障害物の回避の必要性を判定し、前記障害物の回避が必要と判定された場合に、前記危険回避行動計画を生成する、
   請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の車両制御システム。
5. 前記行動計画生成部は、前記障害物の種別が予め設定された種別であると推定された場合に、前記障害物の回避は必要ないと判定する、
   請求項４に記載の車両制御システム。
6. 前記行動計画生成部は、前記障害物の挙動の予測結果に基づき前記障害物と前記車両との接触が回避できないと判定された場合に、前記車両のなかで予め設定された部位に前記障害物が接触することを回避する危険回避行動計画を生成する、
   請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の車両制御システム。
7. 前記車両は、第１部分と、前記障害物が接触した場合の影響度が前記第１部分に比べて小さい第２部分とを含み、
   前記行動計画生成部は、前記障害物の挙動の予測結果に基づき前記障害物が前記第１部分に接触すると判定された場合に、前記障害物を前記第１部分に代えて前記第２部分に接触させる危険回避行動計画を生成する、
   請求項６に記載の車両制御システム。
8. 前記検出部は、落下状態にある障害物を検出可能であり、
   前記行動計画生成部は、前記障害物の大きさまたは種別の少なくとも一方の推定結果に基づき前記障害物の落下挙動を予測し、前記障害物の落下挙動の予測結果に基づき前記車両の危険回避行動計画を生成する、
   請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の車両制御システム。
9. 車両周辺の空間に存在し路面から離れた障害物を検出する検出部と、
   前記検出部により検出された障害物の種別を推定し、前記障害物の種別の推定結果に基づき、前記障害物の回避の必要性を判定する行動計画生成部と、
   を備える車両制御システム。
10. 車載コンピュータが、
    車両周辺の空間に存在し路面から離れた障害物を検出し、
    前記障害物の大きさまたは種別の少なくとも一方を推定し、前記障害物の大きさまたは種別の少なくとも一方の推定結果に基づき前記障害物の挙動を予測し、前記障害物の挙動の予測結果に基づき車両の危険回避行動計画を生成する、
    車両制御方法。
11. 車載コンピュータに、
    車両周辺の空間に存在し路面から離れた障害物を検出させ、
    前記障害物の大きさまたは種別の少なくとも一方を推定させ、前記障害物の大きさまたは種別の少なくとも一方の推定結果に基づき前記障害物の挙動を予測させ、前記障害物の挙動の予測結果に基づき車両の危険回避行動計画を生成させる、
    車両制御プログラム。

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