JP2019156180A - 車両制御装置、車両制御方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】周辺状況による交通参加者の挙動が制限されることを加味して、より好適な運転制御を実現す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。【解決手段】車両制御装置（１００）において、車両の周辺状況を認識する認識部（１３０）と、前記認識部により認識された周辺状況に基づいて前記車両の少なくとも操舵を自動的に制御する運転制御部（１４０、１６０）と、を備え、前記運転制御部は、前記認識部により前記車両の進行方向に追い越し対象の交通参加者と所定構造物とが認識され、且つ、前記車両が前記交通参加者から見て道路幅方向で前記所定構造物と反対側を走行して前記交通参加者を追い越す場合、前記車両と前記交通参加者との間隔を、前記認識部により前記車両の進行方向に追い越し対象の交通参加者が認識され、且つ前記所定構造物が認識されなかった場合に比して大きくする。【選択図】図２

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。

従来、自車両の予想軌跡に沿って設定された所定の車幅ゾーンと、歩行者最大移動速度と自車両の速度とに基づいて設定された歩行者侵入可能ゾーンとのうち、自車両から所定距離以内のエリアを衝突危険ゾーンとして設定し、歩行者の位置が衝突危険ゾーン内に存在するか否かに応じて衝突危険性の大きさを判定し、判定結果を乗員に通知する運転支援装置に関する技術が知られている（例えば、特許文献１）。

特開２００４−２６８８２９号公報

しかしながら、従来の技術では、歩行者の周辺状況によって歩行者の挙動が制限されることについては考慮されていなかった。また、仮に、車両が自動運転車両である場合には、走行する道路の周辺状況を認識して、車両の速度制御や操舵制御が自動的に実行されるが、歩行者の挙動が制限されることが想定される周辺状況に基づく運転制御は、実現されていなかった。

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、周辺状況による交通参加者の挙動が制限されることを加味して、より好適な運転制御を実現す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）：車両の周辺状況を認識する認識部と、前記認識部により認識された周辺状況に基づいて前記車両の少なくとも操舵を自動的に制御する運転制御部と、を備え、前記運転制御部は、前記認識部により前記車両の進行方向に追い越し対象の交通参加者と所定構造物とが認識され、且つ、前記車両が前記交通参加者から見て道路幅方向で前記所定構造物と反対側を走行して前記交通参加者を追い越す場合、前記車両と前記交通参加者との間隔を、前記認識部により前記車両の進行方向に追い越し対象の交通参加者が認識され、且つ前記所定構造物が認識されなかった場合に比して大きくする、車両制御装置である。

（２）：（１）において、前記認識部は、前記交通参加者と前記所定構造物との道路幅方向の距離を認識し、前記運転制御部は、前記距離が所定距離以内である場合に、前記交通参加者の追い越し制御を抑制するものである。

（３）：（２）において、前記認識部は、前記交通参加者が前記車両を認識したか否かを判定する認識判定部を更に備え、前記運転制御部は、前記認識判定部により前記交通参加者が前記車両の存在を認識したと判定された場合に、前記交通参加者を追い越す制御を実行するものである。

（４）：（１）または（２）において、前記認識部は、前記交通参加者が前記車両を認識したか否かを判定する車両認識判定部を更に備え、前記運転制御部は、前記認識部により前記車両の進行方向に前記交通参加者と前記所定構造物が認識され、前記車両認識判定部により前記交通参加者が前記車両の存在を認識していないと判定され、且つ、前記車両が前記反対側を走行して前記交通参加者を追い越す場合、前記車両と前記交通参加者との間を第２最小間隔以上空けて前記車両を走行させ、
前記車両認識判定部により前記交通参加者が前記車両の存在を認識したと判定された場合、前記車両と前記交通参加者との間を前記第２最小間隔よりも短い第３最小間隔以上空けて前記車両を走行させ、それ以外の場合、前記車両と前記交通参加者との間を前記第３最小間隔より短い第１最小間隔以上空けて前記車両を走行させるものである。

（５）：（１）〜（４）のうち何れか一つにおいて、前記所定構造物は、道路に沿って延在する長さが所定距離未満の構造物である。

（６）：（１）〜（５）のうち何れか一つにおいて、前記認識部は、前記所定構造物の種類を認識し、車外に情報を報知する車外報知部と、前記認識部により認識された前記所定構造物の種類に基づいて、前記所定構造物に前記交通参加者が接近することの弊害を評価した弊害レベルを導出し、導出した弊害レベルに関する情報を前記車外報知部に出力させる車外報知制御部と、を更に備えるものである。

（７）：車両制御装置が、車両の周辺状況を認識し、認識された前記周辺状況に基づいて前記車両の少なくとも操舵を自動的に制御し、前記車両の進行方向に追い越し対象の交通参加者と所定構造物とが認識され、且つ、前記車両が前記交通参加者から見て道路幅方向で前記所定構造物と反対側を走行して前記交通参加者を追い越す場合、前記車両と前記交通参加者との間隔を、前記車両の進行方向に追い越し対象の交通参加者が認識され、且つ前記所定構造物が認識されなかった場合に比して大きくする、車両制御方法である。

（８）：車両制御装置に、車両の周辺状況を認識させ、認識された前記周辺状況に基づいて前記車両の少なくとも操舵を自動的に制御させ、前記車両の進行方向に追い越し対象の交通参加者と所定構造物とが認識され、且つ、前記車両が前記交通参加者から見て道路幅方向で前記所定構造物と反対側を走行して前記交通参加者を追い越す場合、前記車両と前記交通参加者との間隔を、前記車両の進行方向に追い越し対象の交通参加者が認識され、且つ前記所定構造物が認識されなかった場合に比して大きくさせる、プログラムである。

（１）〜（８）によれば、周辺状況による交通参加者の挙動が制限されることを加味して、より好適な運転制御を実現することができる。

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、第２制御部１６０、および車外報知制御部１８０の機能構成図である。 構造物認識部１３２の処理の一例を説明するための図である。 特定挙動認識部１３４の処理の一例を説明するための図である。 追い越し運転制御部１４２の処理の一例を説明するための図である。 自車両Ｍと歩行者Ｐとの最小間隔を第１最小間隔Ｗ１よりも大きくすることについて説明するための図である。 弊害レベル情報１９２の内容の一例を示す図である。 報知情報１９４の内容の一例を示す図である。 実施形態の自動運転制御装置１００により実行される処理の流れを示すフローチャートである。 実施形態の自動運転制御装置１００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。以下では、左側通行の法規が適用される場合について説明するが、右側通行の法規が適用される場合、左右を逆に読み替えればよい。

［全体構成］
図１は、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（Map Positioning Unit）６０と、運転操作子８０と、車外報知部８２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。また、自動運転制御装置１００は、「車両制御装置」の一例である。

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）の任意の箇所に取り付けられる。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装置１００に出力する。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。車両システム１から物体認識装置１６が省略されてもよい。

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）等を利用して、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、キー等を含む。

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とを備える。ナビゲーション装置５０は、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、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）情報等を含んでもよい。地図上経路は、ＭＰＵ６０に出力される。ナビゲーション装置５０は、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。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。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地図上経路と同等の経路を取得してもよい。

ＭＰＵ６０は、例えば、推奨車線決定部６１を含み、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から提供された地図上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、地図上経路に分岐箇所が存在する場合、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。第２地図情報６２は、通信装置２０が他装置と通信することにより、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。

車外報知部８２は、例えば、スピーカを備える。車外報知部８２は、車外報知制御部１８０からの報知開始指示に基づいて、スピーカから車外に所定の音声を出力する。

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、車外報知制御部１８０と、記憶部１９０とを備える。これらの構成要素は、それぞれ、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等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）等のハードウェア（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。プログラムは、予め自動運転制御装置１００のＨＤＤやフラッシュメモリ等の記憶装置に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ−ＲＯＭ等の着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることで自動運転制御装置１００のＨＤＤやフラッシュメモリにインストールされてもよい。また、行動計画生成部１４０と、第２制御部１６０とを合わせたものが「運転制御部」の一例である。運転制御部は、認識部１３０により認識された周辺状況に基づいて自車両Ｍの速度または操舵のうち少なくとも操舵を自動的に制御する。

図２は、第１制御部１２０、第２制御部１６０、および車外報知制御部１８０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１４０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、道路標示等がある）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てよい。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、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を介して入力された情報に基づいて、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。物体には、例えば、交通参加者、他車両等の移動体や工事箇所等の障害物が含まれる。交通参加者とは、例えば、自車両Ｍが走行する道路に存在し、且つ自車両Ｍの走行速度よりも低速で移動することが予測される移動体である。交通参加者には、例えば、歩行者、自転車、車椅子が含まれる。以下では、交通参加者のうち、歩行者について説明するものとする。物体の位置は、例えば、自車両Ｍの代表点（重心や駆動軸中心等）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。物体が他車両である場合、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、物体が、歩行者である場合、物体の「状態」とは、物体が移動する向き、あるいは「行動状態」（例えば、道路を横断している、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、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、ガードレール等を含む走路境界（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、自車両Ｍが走行する道路の幅を認識する。この場合、認識部１３０は、カメラ１０によって撮像された画像から道路幅を認識してもよく、第２地図情報６２から得られる道路区画線から道路幅を認識してもよい。また、認識部１３０は、カメラ１０によって撮像された画像に基づいて、障害物の幅（例えば、他車両の車幅）や高さ、形状等を認識してもよい。また、認識部１３０は、一時停止線、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の代表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。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の代表点の位置等を、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。また、認識部１３０は、第１地図情報５４または第２地図情報６２に基づいて、道路上の構造物（例えば、電柱、中央分離帯等）を認識してもよい。認識部１３０の構造物認識部１３２、特定挙動認識部１３４、および車両認識判定部１３６の機能については、後述する。

行動計画生成部１４０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、自車両Ｍが自動的に（運転者の操作に依らずに）将来走行する目標軌道を生成する。目標軌道は、自車両Ｍの代表点が通過する目標となる軌道である。また、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。

行動計画生成部１４０は、目標軌道を生成するにあたり、自動運転のイベントを設定してよい。自動運転のイベントには、定速走行イベント、低速追従走行イベント、車線変更イベント、分岐イベント、合流イベント、テイクオーバーイベント等がある。行動計画生成部１４０は、起動させたイベントに応じた目標軌道を生成する。行動計画生成部１４０の追い越し運転制御部１４２および弊害レベル導出部１４４の機能については、後述する。

第２制御部１６０は、行動計画生成部１４０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。

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１４０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。

車外報知制御部１８０は、追い越し運転制御部１４２により歩行者を追い越すための運転制御が実行される場合に、歩行者の追い越しを行う旨の情報を、車外報知部８２により車外に報知させる。また、車外報知制御部１８０は、車外報知部８２から出力される音声の種類や音量、報知時間等を制御してもよい。車外報知制御部１８０の機能の詳細については、後述する。

記憶部１９０は、ＨＤＤやフラッシュメモリ、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等により実現される。記憶部１９０には、例えば、弊害レベル情報１９２、報知情報１９４およびその他の情報が格納される。弊害レベル情報１９２および報知情報１９４の詳細については、後述する。

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、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。

［構造物認識部の機能］
構造物認識部１３２は、自車両Ｍが走行する道路上に存在する所定構造物を認識する。所定構造物とは、歩行者がその道路構造物上を通過することができない、または通過することが困難な交通阻害要因となる物体である。例えば、所定構造物は、道路端に設けられた側溝や、側溝の上に載置された蓋、路面との高低差が所定値以上の段差である。所定構造物には、歩行者が通過することが困難な水溜まり等が含まれてもよい。

図３は、構造物認識部１３２の処理の一例を説明するための図である。図３の例では、自車両Ｍが道路Ｒ１上を走行しているものとする。構造物認識部１３２は、例えば、カメラ１０によって撮像された画像を解析し、解析された画像の輝度情報に基づいて、道路Ｒ１の左側の道路端（道路区画線ＬＬ）付近に設けられた側溝ＧＬを認識する。また、構造物認識部１３２は、側溝ＧＬに加えて、または代えて、道路Ｒ１の右側の道路端（道路区画線ＬＲ）付近に設けられた側溝ＧＲを認識してもよい。道路端付近とは、例えば、道路端から所定の距離以内であることを意味する。側溝ＧＬおよびＧＲは、例えば、道路Ｒ１の路面上の雨水等を排水するための溝であり、道路区画線ＬＬまたはＬＲに沿って延伸するように地中に埋め込まれた凹部形状の物体である。

また、構造物認識部１３２は、例えば、側溝ＧＬおよびＧＲのそれぞれの幅ＧＬＷ、ＧＲＷを認識し、幅ＧＬＷ、ＧＲＷが所定幅以上である場合に、溝として認識し、所定幅以下である場合に、溝として認識しないようにしてもよい。所定幅とは、例えば、歩行者の片足が入り込める程度の幅である。

また、構造物認識部１３２は、例えば、所定の深さ以上の空間を溝として認識し、所定の深さ未満の空間を、溝として認識しないようにしてもよい。なお、溝に水が溜まっている場合、構造物認識部１３２は、溝の深さを認識することができない。そのため、構造物認識部１３２は、カメラ１０によって撮像された画像の解析により、水面であると認識される領域が、道路区画線ＬＬまたはＬＲに沿って延伸している場合には、その領域が所定の深さ以上の領域と認識されない場合であっても、溝として認識する。

また、構造物認識部１３２は、側溝ＧＬおよびＧＲの上に載置された蓋ＧＣを認識してもよい。この場合、構造物認識部１３２は、カメラ１０により撮像された画像を解析して輝度を取得し、取得した輝度の差に基づいて、側溝ＧＬと蓋ＧＣとを区別して認識する。また、構造物認識部１３２は、ファインダ１４により得られる対象までの距離を検出し、検出した距離の差に基づいて、側溝ＧＬや蓋ＧＣの立体的形状を認識することで、側溝ＧＬと蓋ＧＣとを区別して認識してもよい。蓋ＧＣは、例えば、歩行者Ｐが蓋ＧＣの上を通過した場合の荷重にも耐えうると推定される物体である。蓋ＧＣは、例えば、鉄板や木板、コンクリート等により形成された板状体や、鋼材が格子状に組まれて蓋状に形成されたグレーチングである。グレーチングは、側溝に載置された状態で側溝への排水機能を備える。

また、構造物認識部１３２は、認識された側溝ＧＬおよびＧＲが道路Ｒ１に沿って所定連続する側溝ＧＬの距離ＧＬＤや側溝ＧＲの距離ＧＲＤ（図３の例ではＧＲＤ１、ＧＲＤ２）を認識してもよい。また、構造物認識部１３２は、認識された蓋ＧＣが道路Ｒ１に沿って連続する蓋ＧＣの距離ＧＣＤ（図３の例ではＧＣＤ１、ＧＣＤ２）を認識してもよい。「蓋ＧＣが道路Ｒ１に沿って連続する」とは、隙間なく連続していること、あるいは、蓋と蓋との隙間があっても、歩行者の足や自車両Ｍの車輪が入り込まない程度の小さい隙間であることを意味する。また、構造物認識部１３２は、蓋ＧＣの高さを認識してもよい。

なお、側溝等の路側物が、ある交差点から次の交差点までの長距離の区間で絶え間なく存在する場合に、歩行者は、すでに側溝を認識できているはずであり、自車両Ｍの追い越し時に側溝に落ちてケガや事故を起こすことは考えにくい。そのため、構造物認識部１３２は、上述した距離ＧＬＤ、ＧＲＤ、またはＧＣＤのうち、道路に沿って延在する長さが所定距離未満の構造物を所定構造物として認識してもよい。つまり、構造物認識部１３２は、所定距離以上連続して側溝ＧＬ、ＧＲ、または蓋ＧＣが存在する場合に、その構造物を所定構造物として認識しなくてもよい。

また、構造物認識部１３２は、所定構造物が認識された場合に、所定構造物と自車両Ｍとの距離を認識してもよい。また、構造物認識部１３２は、認識部１３０により自車両Ｍの進行方向に歩行者が認識された場合に、歩行者と所定構造物との距離を認識してもよい。

［特定挙動認識部の機能］
特定挙動認識部１３４は、認識部１３０により認識された歩行者の特定挙動を認識する。特定挙動とは、例えば、歩行者の視線方向を推定するための頭部または目の挙動、または所定のジェスチャである。図４は、特定挙動認識部１３４の処理の一例を説明するための図である。図４の例では、図３と同様の周辺状況において、自車両Ｍの進行方向に歩行者Ｐが存在する場面を示している。

この場合、特定挙動認識部１３４は、例えば、カメラ１０によって撮像された画像を解析し、解析された画像の輝度情報および形状情報に基づいて、歩行者Ｐの顔の位置および向きを認識する。また、特定挙動認識部１３４は、画像から解析された顔の特徴情報から目の領域を特定し、特定した目の領域における虹彩または瞳孔の位置から、歩行者Ｐの視線方向を認識する。

また、特定挙動認識部１３４は、例えば、カメラ１０によって撮像された画像から、歩行者Ｐの所定のジェスチャを認識する。所定のジェスチャとは、例えば、歩行者Ｐが自車両Ｍに自分を追い越させるための身振りや手振りである。具体的には、特定挙動認識部１３４は、例えば、歩行者Ｐが自ら道路端側に寄る行動を特定挙動として認識する。また、特定挙動認識部１３４は、歩行者Ｐが道路Ｒ１の中央側を向いた状態で立ち止まる身振りや、自車両Ｍの進行方向を手または指で指示する手振りを特定挙動として認識する。

［車両認識判定部の機能］
車両認識判定部１３６は、特定挙動認識部１３４により認識された特定挙動に基づいて、歩行者Ｐが自車両Ｍを認識した状態であるか否かを判定する。例えば、車両認識判定部１３６は、特定挙動認識部１３４により認識された歩行者Ｐの顔の向きが、顔の位置と自車両の基準点Ｇとを結ぶ線を中心とした第１角度θ１の範囲内であるか否かを判定する。車両認識判定部１３６は、顔の向きが第１角度θ１の範囲内に含まれていると判定した場合には、歩行者Ｐが自車両Ｍを認識した状態であると判定する。一方、車両認識判定部１３６は、第１角度θ１の範囲内に含まれていないと判定した場合には、歩行者Ｐが自車両Ｍを認識していない状態であると判定する。

また、車両認識判定部１３６は、特定挙動認識部１３４により認識された視線方向が第２角度θ２（不図示）の範囲内であるか否かを判定してもよい。第２角度θ２は、第１角度θ１と同一角度でもよく、異なる角度でもよい。第２角度θ２は、顔の位置と自車両の基準点Ｇとを結ぶ線を中心として設定される。車両認識判定部１３６は、歩行者Ｐの視線方向が第２角度θ２の範囲内に含まれていると判定した場合には、歩行者Ｐが自車両Ｍを認識した状態であると判定し、第２角度θ２の範囲内に含まれていないと判定した場合には、歩行者Ｐが自車両Ｍを認識していない状態であると判定する。

また、車両認識判定部１３６は、特定挙動認識部１３４により認識された所定のジェスチャに基づいて、歩行者Ｐが自車両Ｍを認識したか否かを判定してもよい。具体的には、車両認識判定部１３６は、特定挙動認識部１３４により所定のジェスチャを認識した場合には、歩行者Ｐが自車両Ｍを認識した状態であると判定し、所定のジェスチャを認識していない場合には、歩行者Ｐが自車両Ｍを認識していない状態であると判定する。

［追い越し運転制御部の機能］
追い越し運転制御部１４２は、認識部１３０により自車両Ｍの進行方向に存在する歩行者Ｐが認識された場合に、歩行者Ｐが追い越し対象者であるか否かの判定を行い、追い越し対象者であると判定された場合に、自車両Ｍが歩行者Ｐを追い越すための目標軌道を生成する。図５は、追い越し運転制御部１４２の処理の一例を説明するための図である。

追い越し運転制御部１４２は、認識部１３０により自車両Ｍの進行方向に存在する歩行者Ｐが認識された場合に、歩行者Ｐの歩行速度Ｖｐに対する自車両Ｍの走行速度ＶＭの相対速度Ｖｒ（＝ＶＭ−Ｖｐ）が所定速度Ｖｔｈ以上であるか否かを判定する。相対速度Ｖｒが所定速度Ｖｔｈ以上である場合に、追い越し運転制御部１４２は、歩行者Ｐを追い越し対象者として判定する。一方、相対速度Ｖｒが所定速度Ｖｔｈ未満である場合、追い越し運転制御部１４２は、歩行者Ｐを追い越し対象者として認識せずに、歩行者Ｐに追従する目標軌道を生成する。具体的には、追い越し運転制御部１４２は、自車両Ｍの速度ＶＭを、歩行者Ｐの速度Ｖｐの±５［ｋｍ／ｈ］の速度に制御し、歩行者Ｐと自車両Ｍとの距離が所定距離を維持するように自車両Ｍを走行させる。

追い越し運転制御部１４２は、歩行者Ｐを追い越し対象者として判定した場合に、構造物認識部１３２により側溝ＧＬ、ＧＲが認識されたか否かを判定する。側溝ＧＬ、ＧＲがない場合、追い越し運転制御部１４２は、認識部１３０により認識された歩行者Ｐの輪郭情報に基づいて、歩行者Ｐと接触する可能性があると推定される接触推定領域Ｐａを設定する。また、追い越し運転制御部１４２は、自車両Ｍの中心（例えば、車両全長全幅に対する前後左右方向の中心Ｇ）が通過する目標軌道Ｋ１を仮に設定し、仮に設定した目標軌道Ｋ１を横方向（道路幅方向；図中Ｙ方向）に、自車両Ｍの左端部までの距離Ｄ１だけオフセットしたオフセット軌道ＫＬ１を生成する。そして、追い越し運転制御部１４２は、歩行者Ｐを右側から追い越す場合に、オフセット軌道ＫＬ１と接触推定領域Ｐａとの間隔が第１最小間隔Ｗ１以上となるように目標軌道Ｋ１を生成する。

また、追い越し運転制御部１４２は、構造物認識部１３２により自車両Ｍが歩行者Ｐを追い越す方向と反対方向に溝ＧＬが存在する場合には、自車両Ｍの歩行者Ｐとの最小間隔を第１最小間隔Ｗ１よりも大きくする。図６は、自車両Ｍと歩行者Ｐとの最小間隔を第１最小間隔Ｗ１よりも大きくすることについて説明するための図である。なお、図６は、図５に示す歩行者Ｐを中心に抜粋したものである。追い越し運転制御部１４２は認識部１３０により歩行者Ｐが追い越し対象者として認識され、構造物認識部１３２により自車両Ｍの進行方向に溝ＧＬが認識され、且つ、自車両Ｍが交通側から見て道路幅方向で所定構造物と反対側を走行して歩行者を追い越す制御を行う場合に、オフセット軌道ＫＬ１と、接触推定領域Ｐａとの最小間隔を、第１最小間隔Ｗ１よりも大きい第２最小間隔Ｗ２に設定し、設定した第２最小間隔Ｗ２にオフセット軌道ＫＬ２を位置付けた目標軌道を生成する。第１最小間隔Ｗ１から第２最小間隔Ｗ２への距離の増加量は、固定値でもよく、自車両Ｍの車幅ＷＭや道路Ｒ１の道路幅ＷＲ１に基づいて設定してもよい。このように、追い越し運転制御部１４２は、歩行者Ｐを追い越す運転制御を行う場合に、側溝がない場合よりも歩行者Ｐとの間隔を大きくする目標軌道を生成することで、歩行者Ｐが自車両Ｍの存在に慌てて、誤って側溝ＧＬに進入することを抑制することができる。

更に、追い越し運転制御部１４２は、車両認識判定部１３６により歩行者Ｐが、自車両Ｍの存在を認識していると判定された場合には、自車両Ｍと歩行者Ｐとの最小間隔を、第３最小間隔Ｗ３に設定する。具体的には、追い越し運転制御部１４２は、図６に示すように、第１最小間隔Ｗ１以上で、且つ第２最小間隔Ｗ２未満となる第３最小間隔Ｗ３を設定し、設定した距離以上の位置をオフセット軌道ＫＬ３が通過するように目標軌道を生成する。このように、歩行者Ｐが自車両Ｍを認識している場合には、追い越し時の自車両Ｍの存在に驚くことがないため、自車両Ｍを認識していない場合よりも最小間隔を近づけて走行させることができる。したがって、狭路等での円滑な通行が可能となる。

なお、追い越し運転制御部１４２は、構造物認識部１３２により道路Ｒ１の右側に溝ＧＲが認識されている場合には、図５に示すように、仮に設定した目標軌道Ｋ１を横方向に、自車両Ｍの右側の車輪までの距離Ｄ２だけオフセットしたオフセット軌道ＫＲ１を生成し、オフセット軌道ＫＲ１が溝ＧＲに重ならないように目標軌道Ｋ１を生成する。これにより、自車両Ｍが歩行者を追い越す場合に、自車両Ｍの車輪が溝ＧＲに嵌ることを抑制することができる。

追い越し運転制御部１４２は、歩行者Ｐを追い越す幅がなく、歩行者Ｐを追い越す目標軌道Ｋ１が生成できない場合には、歩行者Ｐを追従する目標軌道を生成する。また、追い越し運転制御部１４２は、歩行者Ｐを追い越す幅がある場合であっても、認識部１３０により認識された歩行者Ｐと側溝ＧＬとの距離が所定距離以内である場合には、歩行者Ｐを追い越す制御を抑制してもよい。例えば、図６に示すように、追い越し運転制御部１４２は、構造物認識部１３２により認識された接触推定領域Ｐａと側溝ＧＬとの距離Ｄａが、所定距離Ｄｔｈ以下であるか否かを判定する。距離Ｄａが所定距離Ｄｔｈ以下である場合、追い越し運転制御部１４２は、歩行者Ｐを追い越すための目標軌道を生成しない。これにより、無理な追い越し運転を抑制することができる。なお、この場合、追い越し運転制御部１４２は、例えば、歩行者Ｐに追従する目標軌道を生成する。

追い越し運転制御部１４２は、歩行者Ｐを追い越す制御を抑制している状態（言い換えると、歩行者Ｐに追従している状態）において、歩行者Ｐが自車両Ｍの存在を認識したと判定された場合に、歩行者Ｐを追い越す目標軌道を生成してもよい。これにより、歩行者Ｐが自車両Ｍの存在を認識した場合は，突然自車両Ｍが現れて驚くことがないため、追い越し運転を行うことで、狭路等での円滑な通行が可能となる。

［弊害レベル導出部の機能］
弊害レベル導出部１４４は、認識部１３０により認識された所定構造物の種類に基づいて、側溝に歩行者Ｐが接近することの弊害を評価した弊害レベルを導出し、導出した弊害レベルを車外報知制御部１８０に出力する。具体的には、弊害レベル導出部１４４は、例えば、構造物認識部１３２により認識された側溝と歩行者Ｐとの距離Ｄａ、側溝ＧＬの溝幅、溝の深さ、蓋ＧＣの有無等の弊害条件に基づいて、記憶部１９０に記憶された弊害レベル情報１９２の弊害条件とを照合し、弊害レベル情報１９２の弊害条件と合致した場合に、合致した弊害条件に対応する弊害レベルを取得する。「合致する」とは、完全一致だけでなく、部分一致を含む。

図７は、弊害レベル情報１９２の内容の一例を示す図である。弊害レベル情報１９２は、弊害条件に弊害レベルが対応付けられている。弊害条件とは、例えば、歩行者の位置から側溝までの距離Ｄａ［ｃｍ］、溝幅ＧＬＷ（ＧＲＷ）［ｃｍ］、溝の深さ［ｃｍ］、側溝の上に設けられた蓋ＧＣの有無等が含まれる。弊害レベルは、例えば、歩行者Ｐが側溝ＧＬに嵌る可能性が高くなるほど、或いは、側溝ＧＬに落ちた場合にケガや事故につながる可能性が高くなるほど、高い値が設定されている。したがって、弊害レベルの値は、例えば、歩行者と側溝までの距離が近くなるほど、溝幅が高いほど、または、溝の深さが深くなるほど、高くなる。また、側溝の上に蓋ＧＣが載置されていない認識された場合には、載置されていると認識された場合に比して、弊害レベルが高くなる。また、側溝の上に蓋ＧＣが載置されている場合には、蓋ＧＣの高さによる段差で歩行者が躓いたり、転んだりする可能性もあるため、ある程度の弊害レベルを有する。

［車外報知制御部の機能］
車外報知制御部１８０は、自車両Ｍが歩行者Ｐを追い越す場合に、歩行者Ｐに自車両Ｍを気付かせるために、車外報知部８２により歩行者に報知を行う。具体的には、車外報知制御部１８０は、弊害レベル導出部１４４により導出された弊害レベルと、記憶部１９０に記憶された報知情報１９４の弊害レベルとを照合し、合致する弊害レベル値に対応する報知内容を取得する。図８は、報知情報１９４の内容の一例を示す図である。報知情報１９４は、弊害レベルに、報知内容および報知開始距離［ｍ］が対応付けられている。報知内容は、歩行者Ｐが自車両Ｍの報知に驚いたことによる動作によって、歩行者Ｐが側溝ＧＬに落ちることがないように、弊害レベルの値が高いほど歩行者Ｐに優しい（歩行者Ｐが驚かない）報知内容（注意喚起）となる。報知開始距離は、例えば、車外報知部８２が報知を開始する自車両Ｍと歩行者Ｐとの距離である。また、報知開始距離は、弊害レベルが大きいほど、報知開始距離が遠くなる。

図８の例において、車外報知制御部１８０は、例えば、弊害レベルが「４」場合（すなわち弊害レベルが高い場合）に、自車両Ｍと歩行者との距離が１５［ｍ］まで到達したタイミングで、「車両が通ります」等の所定のメッセージを報知する。これにより、例えば、歩行者Ｐが側溝ＧＬに近い位置に存在する場合に、車外報知部８２による報知を遠い位置から行うとともに、報知内容を抑制するため、歩行者Ｐが驚くことなく、自車両Ｍの存在を気付かせることができる。一方、弊害レベルが「１」の場合（すなわち弊害レベルが低い場合）には、歩行者Ｐが側溝ＧＬから離れた位置に存在し、歩行者Ｐが側溝ＧＬに嵌る可能性が低いため、車外報知制御部１８０は、歩行者Ｐに自車両Ｍを気付かせることを優先して音声メッセージと強めのホーンによる報知を行う。強めのホーンとは、例えば、ホーンの音量を大きくする、或いは報知継続時間を長くする等である。

［処理フロー］
図９は、実施形態の自動運転制御装置１００により実行される処理の流れを示すフローチャートである。本フローチャートの処理は、例えば、所定の周期或いは所定のタイミングで繰り返し実行されてよい。また、本フローチャートの処理は、自車両Ｍが行動計画生成部１４０により生成された目標軌道に基づいて、自動運転が実行されているものとする。また、自車両Ｍは、自動運転中において、行動計画生成部１４０により生成された目標軌道に沿って走行するものとする。

図９の例において、認識部１３０は、自車両Ｍの周辺状況を認識する（ステップＳ１００）。次に、認識部１３０は、自車両Ｍの進行方向に歩行者が存在するか否かを判定する（ステップＳ１０２）。進行方向に歩行者が存在しないと判定された場合、行動計画生成部１４０は、周辺状況に基づいて目標軌道を生成する（ステップＳ１０４）。

また、自車両Ｍの進行方向に歩行者が存在すると判定された場合、追い越し運転制御部１４２は、進行方向に存在する歩行者が追い越し対象の歩行者であるか否かを判定する（ステップＳ１０６）。追い越し対象の歩行者である場合、追い越し運転制御部１４２は、構造物認識部１３２により自車両Ｍが走行中の道路に側溝が存在するか否かを判定する（ステップＳ１０８）。側溝が存在しないと判定された場合、追い越し運転制御部１４２は、自車両Ｍが歩行者を追い越す場合に、自車両Ｍと歩行者との最小間隔が第１最小間隔以上となる目標軌道を生成する（ステップＳ１１０）。

また、ステップＳ１０８の処理において、側溝があると判定された場合、追い越し運転制御部１４２は、歩行者から見て道路幅方向で側溝と反対側を走行するか否かを判定する（ステップＳ１１２）。歩行者から見て道路幅方向で側溝と反対側を走行すると判定された場合、追い越し運転制御部１４２は、車両認識判定部１３６により判定された認識結果に基づいて、歩行者が自車両Ｍの存在を認識しているか否かを判定する（ステップＳ１１４）。歩行者が自車両Ｍの存在を認識していないと判定された場合、追い越し運転制御部１４２は、自車両Ｍが歩行者を追い越す場合に、自車両Ｍと歩行者との最小間隔が、第１最小間隔よりも大きい第２最小間隔以上となる目標軌道を生成する（ステップＳ１１６）。また、歩行者が自車両Ｍの存在を認識していると判定された場合は、追い越し運転制御部１４２は、自車両Ｍが歩行者を追い越す場合に、自車両Ｍと歩行者との最小間隔が、第３最小間隔以上（例えば、第１最小間隔以上、且つ第２最小間隔未満）となる目標軌道を生成する（ステップＳ１１８）。

また、ステップＳ１０６の処理において、追い越し対象ではないと判定された場合、または、ステップＳ１１２の処理において、歩行者からみて道路幅方向で側溝の反対側を走行しないと判定された場合、追い越し運転制御部１４２は、自車両Ｍが歩行者を追従する目標軌道を生成する（ステップＳ１２０）。次に、第２制御部１６０は、ステップＳ１０４、Ｓ１１０、Ｓ１１６、Ｓ１１８、またはＳ１２０の処理により生成された目標軌道に沿って、自車両Ｍを走行させる（ステップＳ１２２）。これにより、本フローチャートの処理は、終了する。

上述した実施形態によれば、車両制御装置において、自車両の周辺状況を認識する認識部１３０と、認識部により認識された周辺状況に基づいて自車両Ｍの少なくとも操舵を自動的に制御する運転制御部（１４０、１６０）と、を備え、運転制御部（１４０、１６０）は、認識部１３０により自車両Ｍの進行方向に追い越し対象の交通参加者と所定構造物とが認識され、且つ、自車両Ｍが歩行者から見て道路幅方向で側溝と反対側を走行して歩行者を追い越す場合、自車両Ｍと歩行者との間隔を、車両の進行方向に追い越し対象の交通参加者が認識され、且つ側溝が認識されなかった場合に比して大きくすることにより、周辺状況による交通参加者の挙動が制限されることを加味して、より好適な運転制御を実現することができる。

具体的には、本実施形態では、自車両Ｍの進行方向に追い越し対象の交通参加者と所定構造物が認識され、交通参加者が自車両Ｍの存在を認識していないと判定され、且つ、自車両Ｍが交通参加者から見て道路幅方向で所定構造物と反対側を走行して交通参加者を追い越す場合、自車両と交通参加者との間を第２最小間隔以上空けて車両を走行させる。また、本実施形態では、交通参加者が自車両Ｍの存在を認識したと判定された場合、自車両Ｍと交通参加者との間を第２最小間隔よりも短い第３最小間隔以上空けて自車両Ｍを走行させる。また、それ以外の場合には、自車両と交通参加者との間を第３最小間隔より短い第１最小間隔以上空けて自車両を走行させる。これにより、交通参加者を追い越す場合に、周辺状況や交通参加者の挙動に応じて、より好適な運転制御を実現することができる。

また、本実施形態によれば、側溝を認識した場合には、交通参加者と自車両Ｍとの間隔を大きく取るように制御することで、自車両Ｍが交通参加者を追い越す場合に、交通参加者との接触可能性を低下させるとともに、交通参加者が自車両Ｍを避けるために誤って側溝に落ちることを抑制することができる（歩行者保護モード）。なお、上述した実施形態において、交通参加者が複数存在する場合には、全ての交通参加者に対して接触可能性を低下させるとともに、交通参加者が自車両Ｍを避けるために誤って側溝に落ちることを抑制するための運転制御が実行される。また、本実施形態によれば、交通参加者を追い越す場合に、自車両Ｍの車輪が側溝に落ちないような目標軌道を生成することで、狭路等での円滑な通行が可能となる（自車両保護モード）。また、本実施形態によれば、阻害レベルに基づいて、自車両Ｍから交通参加者に対する報知内容を変更することができる。したがって、阻害レベルが高い場合は、歩行者に優しく早めに報知するができ、交通参加者が側溝等の交通阻害要因によってケガや事故を起こすことを抑制することができる。

［ハードウェア構成］
図１０は、実施形態の自動運転制御装置１００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、自動運転制御装置１００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ＲＡＭ１００−３、ブートプログラム等を格納するＲＯＭ１００−４、フラッシュメモリやＨＤＤ等の記憶装置１００−５、ドライブ装置１００−６等が、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、自動運転制御装置１００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）等によって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、自動運転制御装置１００の第１制御部１２０、第２制御部１６０、車外報知制御部１８０、および記憶部１９０のうち一部または全部が実現される。

上記説明した実施形態は、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装置と、
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、前記記憶装置に記憶されたプログラムを実行することにより、
車両の周辺状況を認識し、
認識された前記周辺状況に基づいて前記車両の少なくとも操舵を自動的に制御する運転制御部を実行し、
前記車両の進行方向に追い越し対象の交通参加者が認識され、前記車両の進行方向に所定構造物が認識され、且つ、前記車両が前記交通参加者から見て道路幅方向で前記所定構造物と反対側を走行して前記交通参加者を追い越す場合、前記車両と前記交通参加者との間隔を、前記車両の進行方向に追い越し対象の交通参加者が認識され、且つ前記所定構造物が認識されなかった場合に比して大きくする、
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。

１…車両システム、１０…カメラ、１２…レーダ装置、１４…ファインダ、１６…物体認識装置、２０…通信装置、３０…ＨＭＩ、４０…車両センサ、５０…ナビゲーション装置、６０…ＭＰＵ、８０…運転操作子、８２…車外報知部、１００…自動運転制御装置、１２０…第１制御部、１３０…認識部、１３２…構造物認識部、１３４…特定挙動認識部、１３６…車両認識判定部、１４０…行動計画生成部、１４２…追い越し運転制御部、１４４…弊害レベル導出部、１６０…第２制御部、１８０…車外報知制御部、１９０…記憶部、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、Ｍ…自車両

Claims (8)

1. 車両の周辺状況を認識する認識部と、
   前記認識部により認識された周辺状況に基づいて前記車両の少なくとも操舵を自動的に制御する運転制御部と、を備え、
   前記運転制御部は、前記認識部により前記車両の進行方向に追い越し対象の交通参加者と所定構造物とが認識され、且つ、前記車両が前記交通参加者から見て道路幅方向で前記所定構造物と反対側を走行して前記交通参加者を追い越す場合、前記車両と前記交通参加者との間隔を、前記認識部により前記車両の進行方向に追い越し対象の交通参加者が認識され、且つ前記所定構造物が認識されなかった場合に比して大きくする、
   車両制御装置。
2. 前記認識部は、前記交通参加者と前記所定構造物との道路幅方向の距離を認識し、
   前記運転制御部は、前記距離が所定距離以内である場合に、前記交通参加者の追い越し制御を抑制する、
   請求項１に記載の車両制御装置。
3. 前記認識部は、前記交通参加者が前記車両を認識したか否かを判定する車両認識判定部を更に備え、
   前記運転制御部は、前記車両認識判定部により前記交通参加者が前記車両の存在を認識したと判定された場合に、前記交通参加者を追い越す制御を実行する、
   請求項２に記載の車両制御装置。
4. 前記認識部は、前記交通参加者が前記車両を認識したか否かを判定する車両認識判定部を更に備え、
   前記運転制御部は、前記認識部により前記車両の進行方向に前記交通参加者と前記所定構造物が認識され、前記車両認識判定部により前記交通参加者が前記車両の存在を認識していないと判定され、且つ、前記車両が前記反対側を走行して前記交通参加者を追い越す場合、前記車両と前記交通参加者との間を第２最小間隔以上空けて前記車両を走行させ、
   前記車両認識判定部により前記交通参加者が前記車両の存在を認識したと判定された場合、前記車両と前記交通参加者との間を前記第２最小間隔よりも短い第３最小間隔以上空けて前記車両を走行させ、
   それ以外の場合、前記車両と前記交通参加者との間を前記第３最小間隔より短い第１最小間隔以上空けて前記車両を走行させる、
   請求項１または２に記載の車両制御装置。
5. 前記所定構造物は、道路に沿って延在する長さが所定距離未満の構造物である、
   請求項１から４のうち何れか１項に記載の車両制御装置。
6. 前記認識部は、前記所定構造物の種類を認識し、
   車外に情報を報知する車外報知部と、
   前記認識部により認識された前記所定構造物の種類に基づいて、前記所定構造物に前記交通参加者が接近することの弊害を評価した弊害レベルを導出し、導出した弊害レベルに関する情報を前記車外報知部に出力させる車外報知制御部と、を更に備える、
   請求項１から５のうち何れか１項に記載の車両制御装置。
7. 車両制御装置が、
   車両の周辺状況を認識し、
   認識された前記周辺状況に基づいて前記車両の少なくとも操舵を自動的に制御し、
   前記車両の進行方向に追い越し対象の交通参加者と所定構造物とが認識され、且つ、前記車両が前記交通参加者から見て道路幅方向で前記所定構造物と反対側を走行して前記交通参加者を追い越す場合、前記車両と前記交通参加者との間隔を、前記車両の進行方向に追い越し対象の交通参加者が認識され、且つ前記所定構造物が認識されなかった場合に比して大きくする、
   車両制御方法。
8. 車両制御装置に、
   車両の周辺状況を認識させ、
   認識された前記周辺状況に基づいて前記車両の少なくとも操舵を自動的に制御させ、
   前記車両の進行方向に追い越し対象の交通参加者と所定構造物とが認識され、且つ、前記車両が前記交通参加者から見て道路幅方向で前記所定構造物と反対側を走行して前記交通参加者を追い越す場合、前記車両と前記交通参加者との間隔を、前記車両の進行方向に追い越し対象の交通参加者が認識され、且つ前記所定構造物が認識されなかった場合に比して大きくさせる、
   プログラム。

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