JP2019111882A - 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】対向車両とすれ違う場合に、対向車両に配慮した車両制御を行う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】車両制御装置は、自車両の周辺に存在する一以上の他車両を認識する第１認識部と、前記自車両が走行する道路が中央線の無い道路であることを認識する第２認識部と、前記第１認識部により認識された前記一以上の他車両のうち、前記自車両に対向する対向車両の運転者の状態を推定する推定部と、前記第１認識部により認識された前記対向車両が、手動運転が行われている車両であるか否かを判定する判定部と、前記対向車両が、手動運転が行われている車両であり、且つ前記自車両が走行する道路が中央線の無い道路である場合、前記対向車両の運転者の状態に基づいて、前記自車両を所定速度以下まで減速させる制御部とを備える。【選択図】図１

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、自動運転について研究が進められている。これに関連し、対向車両などの他車両と自車両とが衝突する可能性がある場合に、自車両が他車両と衝突しないように走行支援制御を実行する技術が知られている（例えば特許文献１参照）。

特開２００６−２５６４９３号公報

しかしながら、従来の技術では、自動運転によって自車両を走行させているときに対向車両と遭遇した場合、そのまま対向車両とすれ違いながら進行する場合があった。この結果、対向車両の乗員に恐怖感や不快感を与えるおそれがあり、対向車両に十分な配慮ができていない場合があった。

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、対向車両とすれ違う場合に、対向車両に配慮した車両制御を行う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）：車両制御装置は、自車両の周辺に存在する一以上の他車両を認識する第１認識部と、前記自車両が走行する道路が中央線の無い道路であることを認識する第２認識部と、前記第１認識部により認識された前記一以上の他車両のうち、前記自車両に対向する対向車両の運転者の状態を推定する推定部と、前記第１認識部により認識された前記対向車両が、手動運転が行われている車両であるか否かを判定する判定部と、前記判定部により、前記対向車両が、手動運転が行われている車両であると判定され、且つ前記第２認識部により、前記自車両が走行する道路が中央線の無い道路であることが認識された場合、前記推定部により推定された前記対向車両の運転者の状態に基づいて、前記自車両を所定速度以下まで減速させる制御部と、を備える。

（２）：（１）に記載の車両制御装置は、前記他車両と通信する通信部を更に備え、前記通信部が、前記中央線の無い道路において前記自車両と前記対向車両とがすれ違う場合、前記対向車両と通信し、前記判定部が、少なくとも前記通信部と対向車両との通信の結果に基づいて、前記第１認識部により認識された前記対向車両が、手動運転が行われている車両であるか否かを判定するものである。

（３）：（１）または（２）に記載の車両制御装置は、前記制御部が、少なくとも前記自車両および前記対向車両の各車幅の合計よりも道路の幅が大きい地点で、前記自車両を所定速度以下まで減速させた状態を維持するものである。

（４）：（１）から（３）のうちいずれか１つに記載の車両制御装置は、前記第１認識部が、更に、前記対向車両の速度を認識し、前記制御部が、前記判定部により、前記対向車両が、手動運転が行われている車両であると判定され、且つ前記第１認識部により認識された前記対向車両の速度が所定速度以下である場合、前記自車両を所定速度以下まで減速させないものである。

（５）：第１認識部が、自車両の周辺に存在する一以上の他車両を認識し、第２認識部が、前記自車両が走行する道路が中央線の無い道路であることを認識し、推定部が、前記第１認識部により認識された前記一以上の他車両のうち、前記自車両に対向する対向車両の運転者の状態を推定し、判定部が、前記第１認識部により認識された前記対向車両が、手動運転が行われている車両であるか否かを判定し、制御部が、前記判定部により、前記対向車両が、手動運転が行われている車両であると判定され、且つ前記第２認識部により、前記自車両が走行する道路が中央線の無い道路であることが認識された場合、前記推定部により推定された前記対向車両の運転者の状態に基づいて、前記自車両を所定速度以下まで減速させる車両制御方法。

（６）：車載コンピュータに、自車両の周辺に存在する一以上の他車両を認識する処理と、前記自車両が走行する道路が中央線の無い道路であることを認識する処理と、認識した前記一以上の他車両のうち、前記自車両に対向する対向車両の運転者の状態を推定する処理と、認識した前記対向車両が、手動運転が行われている車両であるか否かを判定する処理と、前記対向車両を手動運転が行われている車両であると判定し、且つ前記自車両が走行する道路が中央線の無い道路であることを認識した場合、推定した前記対向車両の運転者の状態に基づいて、前記自車両を所定速度以下まで減速させる処理と、を実行させるプログラム。

（１）〜（６）によれば、対向車両とすれ違う場合に、対向車両に配慮した車両制御を行うことができる。

実施形態の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。 自車両Ｍが走行する道路が狭路であり、対向車両ＯＣＶが自車両Ｍの前方に存在する場面の一例を示す図である。 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。 本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一例を示すフローチャートである。 対向車両ＯＣＶの運転者の状態を推定する場面の一例を示す図である。 図６の場面において推定された運転者の感情の一例を示す図である。 対向車両ＯＣＶが自車両Ｍよりも先に停止した場面の一例を示す図である。 停車スペースに自車両Ｍを移動させる場面の一例を示す図である。 停車スペースに自車両Ｍを移動させる場面の他の例を示す図である。 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。以下の実施形態では、車両制御装置が自動運転（自律運転）可能な車両に適用されるものとして説明する。自動運転は、例えば、車両に搭乗した乗員の操作に依らずに、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て車両を走行させる態様である。自動運転には、ＡＣＣ（Adaptive Cruse Control）やＬＫＡＳ（Lane Keeping Assist）等の運転支援が含まれてもよい。

［全体構成］
図１は、実施形態の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（以下、自車両Ｍと称する）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、散乱光を計測する。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。

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。他車両ｍは、例えば、自車両Ｍと同様に、自動運転が行われる車両であってもよいし、手動運転が行われる車両であってもよく、特段の制約はない。手動運転とは、前述した自動運転とは異なり、運転操作子８０に対する乗員の操作に応じて自車両Ｍの加減速および操舵が制御されることをいう。以下、手動運転のみが行われる車両を「手動運転車両」と称し、手動運転または自動運転のいずれかが行われる車両を「自動運転可能な車両」と称して説明する。通信装置２０は、「通信部」の一例である。

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（ストレージ）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および第２制御部１６０の其々の構成要素は、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１４０とを備える。認識部１３０は、例えば、狭路認識部１３２と、他車両乗員状態推定部１３４と、手動運転車両判定部１３６とを備える。また、行動計画生成部１４０は、他車両協調制御部１４２と、停車位置探索部１４４とを備える。認識部１３０は、「第１認識部」の一例であり、行動計画生成部１４０と第２制御部１６０とを合わせたものは、特許請求の範囲における「制御部」の一例である。

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、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。物体には、他車両ｍや静止した障害物などが含まれる。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１４０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、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、一時停止線などの道路面に描かれた道路標示や、道路標識、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１４０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。

認識部１３０の狭路認識部１３２は、自車両Ｍが走行する道路が狭路であることを認識する。例えば、狭路認識部１３２は、第２地図情報６２に含まれる車線数や幅員などの情報を参照し、自車両Ｍが走行する道路が、中央線が無く、道路幅が所定幅未満であるか否かを判定し、中央線が無く、道路幅が所定幅未満である場合、自車両Ｍが走行する道路が狭路であると認識する。所定幅とは、２台の車両が並走できない程度の幅であり、例えば、自車両Ｍの車幅、大衆車の平均的な車幅、普通自動車や中型自動車、大型自動車の規格として予め決められた車幅の、１．０倍〜２．０倍程度の幅である。また、狭路認識部１３２は、カメラ１０によって撮像された画像を基に走行車線が認識された場合、その認識された走行車線の数や幅に基づいて、自車両Ｍが走行する道路が狭路であることを認識してもよい。狭路認識部１３２は、「第２認識部」の一例である。

認識部１３０の他車両乗員状態推定部１３４は、自車両Ｍが走行する道路が狭路であることが認識された場合、速度等の状態を認識した一以上の物体の中から他車両ｍを選択し、選択した他車両ｍに搭乗した乗員の状態を推定する。

図３は、自車両Ｍが走行する道路が狭路であり、対向車両ＯＣＶが自車両Ｍの前方に存在する場面の一例を示す図である。このような場合、例えば、他車両乗員状態推定部１３４は、自車線に存在する他車両ｍ（自車両Ｍの前後に存在する他車両ｍ）のうち、自車両Ｍの進行方向に対して反対の方向を進行方向とする対向車両ＯＣＶの運転者の表情や仕草、姿勢などから、その運転者の状態を推定する。

認識部１３０の手動運転車両判定部１３６は、対向車両ＯＣＶが手動運転によって走行しているか否かを判定する。例えば、手動運転車両判定部１３６は、対向車両ＯＣＶとの車車間通信の成立有無や、対向車両ＯＣＶに搭載された一以上のランプのうち、手動運転が実行中であることを示すランプの点灯有無、対向車両ＯＣＶを認識する際にレーダ装置１２やファインダ１４により検出された検出値に基づいて、対向車両ＯＣＶが手動運転によって走行しているか否かを判定する。

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１４０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。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４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１４０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。

行動計画生成部１４０の他車両協調制御部１４２は、他車両乗員状態推定部１３４によって推定された対向車両ＯＣＶの乗員の状態に基づいて、自車両Ｍと対向車両ＯＣＶとを互いに協調させるための協調制御を行う。協調制御については後述する。

行動計画生成部１４０の停車位置探索部１４４は、例えば、自車線の幅が所定幅未満である場合に、対向車両ＯＣＶが認識された状況下で、自車線の脇に退避して対向車両ＯＣＶが通過するまで停車し続けることができる位置または空間（以下、停車スペースと称する）を探索する。停車スペースは、例えば、少なくとも自車両Ｍおよび対向車両ＯＣＶの各車幅の合計よりも道路幅が大きい地点である。例えば、停車位置探索部１４４は、第２地図情報６２が示す地図上において、停車スペースを探索してもよいし、認識部１３０によって物体が認識された空間（カメラ１０、レーダ装置１２、およびファインダ１４の検出範囲）において、停車スペースを探索してもよい。

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。

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。

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。

［処理フロー］
図５は、本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一例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、狭路認識部１３２によって、対向車両ＯＣＶが存在し、且つ自車両Ｍが走行する道路に中央線が無く、その道路幅が所定幅未満であることが認識された場合に実行される。また、本フローチャートの処理は、例えば、所定の周期で繰り返し実行されてよい。

まず、手動運転車両判定部１３６は、対向車両ＯＣＶが手動運転によって走行しているか否かを判定する（ステップＳ１００）。例えば、手動運転車両判定部１３６は、自車両Ｍと対向車両ＯＣＶとの間で車車間通信が成立した場合、対向車両ＯＣＶに車両システム１やこれに相当するシステムが搭載されており、対向車両ＯＣＶが自動運転によって自律走行していると判定する。一方、手動運転車両判定部１３６は、自車両Ｍと対向車両ＯＣＶとの間で車車間通信が成立しない場合、対向車両ＯＣＶに車両システム１やこれに相当するシステムが搭載されておらず、対向車両ＯＣＶが手動運転によって走行していると判定する。

なお、対向車両ＯＣＶに車両システム１やこれに相当するシステムが搭載されており、対向車両ＯＣＶが自動運転可能な車両である場合であっても、自車両Ｍと対向車両ＯＣＶとの間で車車間通信が成立しない場合、手動運転車両判定部１３６は、対向車両ＯＣＶが手動運転によって走行していると判定してよい。例えば、対向車両ＯＣＶが自動運転可能な車両であっても対向車両ＯＣＶの乗員が手動運転を行う場合がある。このような場合、対向車両ＯＣＶの乗員が、後述する協調制御が自動的に行われるのを抑制するために、車車間通信の一部または全部の機能を停止するように設定しておくことが想定される。そのため、対向車両ＯＣＶの車両の種類（自動運転可能な車両または手動運転車両）に依らずに、自車両Ｍと対向車両ＯＣＶとの間で車車間通信が成立しない場合、手動運転車両判定部１３６は、対向車両ＯＣＶが手動運転によって走行していると判定してよい。

また、手動運転車両判定部１３６は、対向車両ＯＣＶの所定のランプ（手動運転が実行中であることを示すランプ）が点灯している場合、対向車両ＯＣＶが手動運転によって走行していると判定し、所定のランプが点灯していない場合、対向車両ＯＣＶが自動運転によって走行していると判定してもよい。

また、手動運転車両判定部１３６は、レーダ装置１２により照射された電波の反射波が他の電波と干渉していたり、ファインダ１４により照射されたレーザー光の反射光が他のレーザー光と干渉していたりする場合、対向車両ＯＣＶが自動運転によって走行していると判定し、そうでなければ、対向車両ＯＣＶが手動運転によって走行していると判定してもよい。例えば、対向車両ＯＣＶが自動運転可能な車両である場合、その対向車両ＯＣＶには、自車両Ｍと同様に、レーダ装置やファインダが搭載され、走行中に周囲の状況をセンシングすることが想定される。このような場合、対向車両ＯＣＶに搭載されたレーダ装置から照射された電波やファインダから照射されたレーザー光と、自車両Ｍ側から照射した電波やレーザー光が互いに干渉する場合がある。従って、手動運転車両判定部１３６は、これらの電波やレーザー光の干渉の有無に応じて、対向車両ＯＣＶが手動運転によって走行しているのか、自動運転によって走行しているのかを判定してよい。

手動運転車両判定部１３６によって対向車両ＯＣＶが自動運転によって走行していると判定された場合、他車両協調制御部１４２は、協調制御を行う（ステップＳ１０２）。例えば、他車両協調制御部１４２は、通信装置２０に指令を出力し、通信装置２０を対向車両ＯＣＶと車車間通信させる。他車両協調制御部１４２は、対向車両ＯＣＶとの車車間通信が確立すると、自車両Ｍと対向車両ＯＣＶとのどちらを優先的に前進させるのかを決定し、その決定結果を対向車両ＯＣＶに送信する。この決定結果に従って各車両が自動運転を行うことで、例えば、自車両Ｍが前進し、対向車両ＯＣＶが後退するなどの互いに協調した動作が実現される。

一方、手動運転車両判定部１３６によって対向車両ＯＣＶが手動運転によって走行していると判定された場合、他車両乗員状態推定部１３４は、対向車両ＯＣＶの運転者の表情や仕草、姿勢等から運転者の状態を推定する（ステップＳ１０４）。

図６は、対向車両ＯＣＶの運転者の状態を推定する場面の一例を示す図である。例えば、他車両乗員状態推定部１３４は、画像に含まれる人の感情を人工知能（機械学習）によって分析するアプリケーション（以下、感情分析アプリケーションと称する）などを利用して、カメラ１０によって、対向車両ＯＣＶのウィンドウ越しに撮像された運転者の顔画像から、その運転者の感情を推定する。

図７は、図６の場面において推定された運転者の感情の一例を示す図である。例えば、他車両乗員状態推定部１３４は、感情分析アプリケーションによって、怒り、不愉快、恐怖、幸福、悲しみ、驚き、といった各種感情のパラメータごとに導出されたスコアを統計的に評価し、運転者の感情を推定する。図示の例では、不愉快や恐怖といったパラメータのスコアが高いため、他車両乗員状態推定部１３４は、図６に例示した対向車両ＯＣＶの運転者が運転に自信がないもの（運転に不慣れである）と推定する。

また、他車両乗員状態推定部１３４は、対向車両ＯＣＶの運転者の身体の動きから状態を推定してもよい。例えば、対向車両ＯＣＶの運転者の上体がふらついていたり、頭部を左右に振りながら落ち着かない様子であたりを見まわしていたりした場合、この運転者は運転に自信がないと推定してよい。

また、他車両乗員状態推定部１３４は、対向車両ＯＣＶに運転者の顔を撮像するドライバーモニタカメラが搭載されている場合、このドライバーモニタカメラにより撮像された画像に基に、感情分析アプリケーションを利用して、対向車両ＯＣＶの運転者の感情を推定してもよい。

また、他車両乗員状態推定部１３４は、対向車両ＯＣＶの運転席にシートセンサ（感圧センサ）が設けられている場合、このセンサの検出値に基づいて対向車両ＯＣＶの運転者の感情を推定してもよい。例えば、シートセンサによって運転者の血圧等が検出されている場合に、自車両Ｍと対向車両ＯＣＶとが対面したときに、対向車両ＯＣＶの運転者の血圧が急上昇した場合、他車両乗員状態推定部１３４は、対向車両ＯＣＶの運転者が緊張しており、この運転者は運転に自信がないと推定してよい。

また、他車両乗員状態推定部１３４は、対向車両ＯＣＶに、初心運転者標識などの特定の標識が付けられている場合、対向車両ＯＣＶの運転者が運転に自信がないものと推定してよい。

次に、行動計画生成部１４０は、他車両乗員状態推定部１３４により推定された対向車両ＯＣＶの運転者の状態が所定の状態であるか否かを判定する（ステップＳ１０６）。所定の状態とは、例えば、運転に自信がないことが運転者の表情や仕草などに表れた状態である。上述した図６の例では、対向車両ＯＣＶの運転者が運転に自信がないものと推定されているため、行動計画生成部１４０は、対向車両ＯＣＶの運転者の状態が所定の状態であると判定する。

行動計画生成部１４０は、対向車両ＯＣＶの運転者の状態が所定の状態でないと判定した場合、対向車両ＯＣＶが道を譲ってくれるものと見做し、自車両Ｍに、車両２台分の幅がない地点を通過させるための目標軌道を生成する（ステップＳ１０８）。例えば、行動計画生成部１４０は、現在の車速を維持させる、或いは徐行する程度に減速させるような目標速度を速度要素として含む目標軌道を生成する。これを受けて、速度制御部１６４および操舵制御部１６６が目標軌道に従って自車両Ｍの加減速および操舵を制御することで、自車両Ｍが直進する。

一方、行動計画生成部１４０は、対向車両ＯＣＶの運転者の状態が所定の状態であると判定した場合、対向車両ＯＣＶが自車両Ｍよりも先に停止したか否かを判定する（ステップＳ１１０）。行動計画生成部１４０は、対向車両ＯＣＶが自車両Ｍよりも先に停止したと判定した場合、Ｓ１０８に処理を進める。

図８は、対向車両ＯＣＶが自車両Ｍよりも先に停止した場面の一例を示す図である。図示の例では、対向車両ＯＣＶが先に停車スペースで停止している。このような場合、行動計画生成部１４０は、自車両Ｍを直進させる目標軌道を生成してよい。これによって、自車両Ｍは、対向車両ＯＣＶの脇を通過する。

一方、対向車両ＯＣＶが自車両Ｍよりも先に停止していないと判定した場合、すなわち、自車両Ｍおよび対向車両ＯＣＶ共に走行中である場合、停車位置探索部１４４は、停車スペースを探索する（ステップＳ１１２）。

停車位置探索部１４４による探索の結果、停車スペースが存在していることが判明した場合、行動計画生成部１４０は、その停車スペースまで自車両Ｍを移動させ、そのスペースにおいて自車両Ｍを停止させ続ける目標軌道を生成する（ステップＳ１１４）。

図９は、停車スペースに自車両Ｍを移動させる場面の一例を示す図である。図示の例では、停車スペースが自車両Ｍの前方に存在しているため、行動計画生成部１４０は、自車両Ｍを前進させながら、道路側方の停車スペースに移動させる目標軌道を生成する。このとき、行動計画生成部１４０は、目標軌道の速度要素として含まれる目標速度を、所定速度以下の速度に決定してよい。所定速度とは、自車両Ｍが停止していると見做せる程度の速度であり、例えば、０［ｋｍ／ｈ］或いは数［ｋｍ／ｈ］程度の速度である。これによって、自車両Ｍを減速させながら停車スペースに移動させることができる。自車両Ｍが停車スペースに到達した場合、行動計画生成部１４０は、自車両Ｍの速度が所定速度以下に維持される目標速度を速度要素として含む目標軌道を生成する。これによって、自車両Ｍは、停車スペースで停止し続ける。

図１０は、停車スペースに自車両Ｍを移動させる場面の他の例を示す図である。図示の例では、停車スペースが自車両Ｍの後方に存在しているため、行動計画生成部１４０は、自車両Ｍを後退させながら、道路側方の停車スペースに移動させる目標軌道を生成する。これによって、自車両Ｍを停車スペースに移動させ、対向車両ＯＣＶが通り過ぎるまでそのスペースで待機させることができる。このように、手動運転されている対向車両ＯＣＶの運転者が所定の状態である場合、自動運転可能な車両である自車両Ｍが優先的に対向車両ＯＣＶを避けようと行動するため、対向車両ＯＣＶの運転者の運転負荷を軽減することができ、より対向車両ＯＣＶに配慮することができる。

次に、行動計画生成部１４０は、自車両Ｍを停車スペースに移動させた後に、対向車両ＯＣＶが停車スペースの側方を通過したか否かを判定する（ステップＳ１１６）。行動計画生成部１４０は、対向車両ＯＣＶが停車スペースの側方を通過していないと判定した場合、自車両Ｍを停車スペースに停止させ続けるための目標軌道を生成する。

一方、行動計画生成部１４０は、対向車両ＯＣＶが停車スペースの側方を通過したと判定した場合、Ｓ１０８の処理として、自車両Ｍを停車スペースから車線に復帰させ、車両２台分の幅がない地点を通過させるための目標軌道を生成する。これによって本フローチャートの処理が終了する。

なお、上述したフローチャートの処理では、Ｓ１０４の処理は、手動運転車両判定部１３６によって対向車両ＯＣＶが手動運転によって走行していると判定された場合に行われるものとして説明したがこれに限られない。例えば、Ｓ１０４の処理は、本フローチャートの一連の処理とは別に、例えば、対向車両ＯＣＶされた場合に所定の周期で繰り返し行われてもよい。

また、Ｓ１１２の停車スペースの探索処理において停車スペースが存在しない場合、自動運転制御装置１００は、自車両Ｍの乗員に事前に通知した上で、自車両Ｍの運転態様（運転モード）を自動運転から手動運転に切り替えてもよい。

以上説明した実施形態によれば、自車両Ｍの周辺に存在する一以上の他車両ｍを認識し、自車両Ｍが走行する道路が狭路であることを認識し、認識した一以上の他車両ｍのうち、自車両Ｍに対向する対向車両ＯＣＶの運転者の状態を推定し、対向車両が、手動運転が行われている車両であるか否かを判定し、対向車両が、手動運転が行われている車両であると判定し、且つ自車両Ｍが走行する道路が狭路であることを認識した場合、推定した対向車両の運転者の状態に基づいて、自車両Ｍを所定速度以下まで減速させるため、対向車両ＯＣＶとすれ違う際に、対向車両ＯＣＶや自車両Ｍの乗員が恐怖や不快に感じるのを抑制することができる。この結果、対向車両ＯＣＶに配慮した車両制御を行うことができる。

［ハードウェア構成］
上述した実施形態の自動運転制御装置１００は、例えば、図１１に示すようなハードウェアの構成により実現される。図１１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。

自動運転制御装置１００は、通信コントローラ１００−１、ＣＰＵ１００−２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１００−３、ＲＯＭ（Read Only Memory）１００−４、フラッシュメモリやＨＤＤ等の二次記憶装置１００−５、およびドライブ装置１００−６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。ドライブ装置１００−６には、光ディスク等の可搬型記憶媒体が装着される。二次記憶装置１００−５に格納されたプログラム１００−５ａがＤＭＡコントローラ（不図示）等によってＲＡＭ１００−３に展開され、ＣＰＵ１００−２によって実行されることで、第１制御部１２０および第２制御部１６０が実現される。また、ＣＰＵ１００−２が参照するプログラムは、ドライブ装置１００−６に装着された可搬型記憶媒体に格納されていてもよいし、ネットワークを介して他の装置からダウンロードされてもよい。

上記実施形態は、以下のように表現することができる。
プログラムを記憶するストレージと、
プロセッサと、を備え、
前記プロセッサは、前記プログラムを実行することにより、
自車両の周辺に存在する一以上の他車両を認識し、
前記自車両が走行する道路が中央線の無い道路であることを認識し、
認識した前記一以上の他車両のうち、前記自車両に対向する対向車両の運転者の状態を推定し、
認識した前記対向車両が、手動運転が行われている車両であるか否かを判定し、
前記対向車両が、手動運転が行われている車両であると判定し、且つ前記自車両が走行する道路が中央線の無い道路であることを認識した場合、推定した前記対向車両の運転者の状態に基づいて、前記自車両を所定速度以下まで減速させるように構成された、
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。例えば、上述した実施形態の車両システム１は、ＡＣＣやＬＫＡＳ等の運転支援を行うシステムに適用されてもよい。

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、１００…自動運転制御装置、１２０…第１制御部、１３０…認識部、１３２…狭路認識部、１３４…他車両乗員状態推定部、１３６…手動運転車両判定部、１４０…行動計画生成部、１４２…他車両協調制御部、１４４…停車位置探索部、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、Ｍ…自車両、ｍ…他車両

Claims (6)

1. 自車両の周辺に存在する一以上の他車両を認識する第１認識部と、
   前記自車両が走行する道路が中央線の無い道路であることを認識する第２認識部と、
   前記第１認識部により認識された前記一以上の他車両のうち、前記自車両に対向する対向車両の運転者の状態を推定する推定部と、
   前記第１認識部により認識された前記対向車両が、手動運転が行われている車両であるか否かを判定する判定部と、
   前記判定部により、前記対向車両が、手動運転が行われている車両であると判定され、且つ前記第２認識部により、前記自車両が走行する道路が中央線の無い道路であることが認識された場合、前記推定部により推定された前記対向車両の運転者の状態に基づいて、前記自車両を所定速度以下まで減速させる制御部と、
   を備える車両制御装置。
2. 前記他車両と通信する通信部を更に備え、
   前記通信部は、前記中央線の無い道路において前記自車両と前記対向車両とがすれ違う場合、前記対向車両と通信し、
   前記判定部は、少なくとも前記通信部と対向車両との通信の結果に基づいて、前記第１認識部により認識された前記対向車両が、手動運転が行われている車両であるか否かを判定する、
   請求項１に記載の車両制御装置。
3. 前記制御部は、少なくとも前記自車両および前記対向車両の各車幅の合計よりも道路の幅が大きい地点で、前記自車両を所定速度以下まで減速させた状態を維持する、
   請求項１または２に記載の車両制御装置。
4. 前記第１認識部は、更に、前記対向車両の速度を認識し、
   前記制御部は、前記判定部により、前記対向車両が、手動運転が行われている車両であると判定され、且つ前記第１認識部により認識された前記対向車両の速度が所定速度以下である場合、前記自車両を所定速度以下まで減速させない、
   請求項１から３のうちいずれか１項に記載の車両制御装置。
5. 第１認識部が、自車両の周辺に存在する一以上の他車両を認識し、
   第２認識部が、前記自車両が走行する道路が中央線の無い道路であることを認識し、
   推定部が、前記第１認識部により認識された前記一以上の他車両のうち、前記自車両に対向する対向車両の運転者の状態を推定し、
   判定部が、前記第１認識部により認識された前記対向車両が、手動運転が行われている車両であるか否かを判定し、
   制御部が、前記判定部により、前記対向車両が、手動運転が行われている車両であると判定され、且つ前記第２認識部により、前記自車両が走行する道路が中央線の無い道路であることが認識された場合、前記推定部により推定された前記対向車両の運転者の状態に基づいて、前記自車両を所定速度以下まで減速させる、
   車両制御方法。
6. 車載コンピュータに、
   自車両の周辺に存在する一以上の他車両を認識する処理と、
   前記自車両が走行する道路が中央線の無い道路であることを認識する処理と、
   認識した前記一以上の他車両のうち、前記自車両に対向する対向車両の運転者の状態を推定する処理と、
   認識した前記対向車両が、手動運転が行われている車両であるか否かを判定する処理と、
   前記対向車両を手動運転が行われている車両であると判定し、且つ前記自車両が走行する道路が中央線の無い道路であることを認識した場合、推定した前記対向車両の運転者の状態に基づいて、前記自車両を所定速度以下まで減速させる処理と、
   を実行させるプログラム。

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