JP7295012B2 - 車両制御システム、および、車両制御方法 - Google Patents

Description

本発明は、車両の自動運転時や運転支援制御時に、外界センサの可視率に応じて車両の走行位置を変更する、車両制御システム、および、車両制御方法に関する。

自動運転システムの高安全化技術として、例えば、特許文献１に記載された車両の運転支援制御装置がある。特許文献１の請求項１には、「車両の進行方向に於ける車両から見た死角領域を検出する死角領域検出手段と、運転者の運転操作を検出する運転操作検出手段と、前記死角領域検出手段による死角領域の検出に基づいて車両の自動的な減速制御を実行する自動減速制御手段とを含み、前記自動減速制御手段は前記死角領域検出手段による死角領域の検出後の運転者の運転操作を参照して自動的な減速制御を開始する車両の運転支援制御装置」が開示されている。

同文献の〔発明の効果〕欄によれば、車両の走行中に死角領域を検出したときには、その死角領域から歩行者等が飛び出すかもしれないという潜在リスクを予測して車両の自動的な減速を実行することができ、減速制御に際して運転者の運転操作に関係なく自動減速制御を開始するのではなく、運転者の制動操作又は操舵操作を待つか、或いは、所定の時間が経過したときのいずれかの時点で自動的な減速制御を開始することで、運転者の運転意図が反映された自動減速制御を実行できるとしている。

特開２０１７－２０６０３９号公報

特許文献１では、駐車車両等により生じる死角領域から歩行者が飛び出すかもしれないという潜在リスクを予測したときに、車両の操舵制御を変更することなく、自動的な減速を実行しているため、死角領域のオブジェクトの種類（人、自転車、バイク、他車両等）を検知できない以上、そのオブジェクトに対する適切な車両制御を実行できない可能性がある。

例えば、死角領域のオブジェクトの種類が想定と違った場合に、そのオブジェクトの飛び出し等の挙動に対して適切な回避制御を行うことができないことが考えられる。また、想定よりオブジェクトの実際の移動速度が速かった場合に、そのオブジェクトの衝突回避制御が間に合わない可能性がある。さらに、死角領域にオブジェクトが存在しない場合でも、特許文献１によれば死角領域を検出する毎に自車両が減速するので、走行快適性が悪化してしまうという問題もある。

そこで、本発明の目的は、外界センサでセンシングできない範囲が存在する場合、なるべくセンシングしやすい軌道を計画し、より安全に走行することができる車両制御システムを提供することにある。

上記目的を達成するために本発明の車両制御システムは、外界センサからの認識情報に基づき、車両の目標軌道を計画するものであって、前記認識情報に基づき、前記車両の周囲のオブジェクトを認識する認識部と、該認識部が前記オブジェクトを認識した場合、前記外界センサの実検知範囲が広くなるような前記目標軌道を計画する軌道計画部と、を具備するものとした。

本発明の車両制御システムによれば、外界センサの可視率が小さい場合、可視率がより良くなる走行軌道を計画することで、減速せずに安全性の高い走行支援を行うことができる。

実施例１に係る車載制御システムのシステム構成図 実施例１に係る認知判断装置の機能ブロック図 走行中に外界センサで撮像した画像の一例を示す図 外界センサの検知可能範囲と実検知可能範囲を示す図 実施例１に係る処理のフローチャート 可視率が閾値以上の場合の軌道計画の結果を示す図 可視率が閾値未満の場合の軌道計画の結果を示す図 実施例２に係る処理のフローチャート 死角領域の衝突危険度予測の一例を示す図 外界センサの検知範囲の重みの一例を示す図 複数の死角領域が存在する場合の軌道計画可能な目標点の候補を示す図 走行環境に壁が存在する場合を示す図 走行環境に壁が存在する場合の外界センサの検知範囲の重みの一例を示す図 実施例３に係る処理のフローチャート 天気によって外界センサの検出範囲が変わる一例を示す図 実施例４に係る処理のフローチャート 可視率が閾値以上の目標地点が存在する場合の動作を示す図 可視率が閾値以上の目標地点が存在しない場合の動作を示す図 実施例５に係る処理のフローチャート 安全領域の概念図 自車両の速度に応じて変化する安全領域の概念図 安全領域と外界センサの検知範囲の重みの関係の一例を示す図

本発明の実施例の説明に先立ち、本発明の概要を説明する。以下では、周辺環境を認識し、その認識情報に基づき自動走行する移動体を想定する。なお、移動体の一例は車両（以下、「自車両Ｖ_０」と称する。）であるが、本発明の適用対象は車両に限定するものではない。

本発明では、自車両Ｖ_０に搭載された外界センサの認識情報から、自車両Ｖ_０の周囲のオブジェクト（他車両、バイク、人、その他の物体）を認識し、オブジェクトの認識結果に基づいて自車両Ｖ_０の走行軌道を計画し、走行軌道に沿うように車両を制御する車両制御システムにおいて、オブジェクトの認識結果に基づきセンサの検知可能範囲に対する実際の検知範囲との比率を示す可視率を予測し、予測した可視率が予め設定された閾値以上の場合、自車両Ｖ_０は計画された走行軌道に沿って自動走行する。一方、予測した可視率が閾値以下の場合、可視率が閾値以上になるように、走行軌道の再計画を行い、自車両Ｖ_０は再計画された走行軌道に沿って自動走行するようにする。

このような車両制御システムを適用することで、オブジェクトに起因して外界センサの不可視範囲（死角領域）が存在する場合に、より視界が良くなる走行軌道を計画し、その走行軌道上を自動走行するように車両を制御し、走行安全性と快適性を両立することができる。すなわち、オブジェクトの存在により生まれた死角領域をセンシングできるようにすることで、物陰に隠れているオブジェクト（潜在リスク）を検知することができ、そのオブジェクトとの衝突を回避するように車両を適切に制御することができるので、走行時の安全性をより向上させることができる。また、オブジェクトを早期に検知できれば、オブジェクトの飛び出しのような危険行為に対してより早く回避制御を開始することができ、急な加減速を抑制することができるので、車両の走行の快適性を向上させることができる。

以下、図面を参照しながら、本発明の好適な実施例について説明する。なお、以下の実施例に示す擬態的な数値等は、発明の理解を容易するための例示に過ぎず、特に断る場合を除き、それに限定されるものではない。

まず、本発明の実施例１の車両制御システムについて、図１から図５Ｂを参照しつつ説明する。なお、本実施例の各種の構成要素は必ずしも個々に独立した存在である必要はなく、一の構成要素が複数の部材から成ること、複数の構成要素が一の部材から成ること、或る構成要素が別の構成要素の一部であること、或る構成要素の一部と他の構成要素の一部とが重複すること、などを許容する。

図１は、実施例１に係る車載制御システムのシステム構成図である。ここに示すように、車載制御システム１は、自車両Ｖ_０の外界の情報を取得する外界センサ２と、自車両Ｖ_０の内部状態を検出する内界センサ３と、自車両Ｖ_０の現在位置を検出するとともに目的地までの目標ルートを算出するナビゲーションシステム４と、ドライバや乗員と自車両Ｖ_０の間で情報をやり取りする際のインタフェースとなるＨＭＩ装置５（ＨＭＩ：Human Machine Interface）と、外界センサ２と内界センサ３の情報に基づき走行制御時の自車両Ｖ_０の目標軌道を算出する、本発明の主要部である認知判断装置６と、認知判断装置６が算出した目標軌道に基づき各種指令値を演算する車両運動制御装置７と、指令値に基づき自車両Ｖ_０の操舵制御機構を制御する操舵制御装置８と、指令値に基づき車両速度制御機構を制御し自車両Ｖ_０の速度を調整するアクセル制御装置９と、指令値に基づきブレーキ制御機構を制御し各車輪のブレーキ力を制御するブレーキ制御装置１０と、を備えている。

外界センサ２は、自車両Ｖ_０の外界の情報（認識情報とも称する）を取得する機器であり、例えば、赤外線等の光波を検出する光波センサ、ミリ波等の電磁波を検出する電磁波センサ、外界を撮像するカメラ等の画像センサのうち、一つまたは複数を備える。本実施例の自車両Ｖ_０では、外界センサ２として、前方にステレオカメラとミリ波レーダを備え、左右にレーザレーダを備え、後方にミリ波レーダを備えているものとする。なお、本実施例では、センサ構成の一例として上記のセンサの組み合わせを示しているが、それに限定するものではなく、例えば、超音波センサ、単眼カメラ、ＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging）などとの組み合わせでも良い。また、上述のセンサ種類やセンシング領域は一例として示したものに過ぎず、それに限定されるものではない。

内界センサ３は、自車両Ｖ_０の内部状態を取得するための機器である。自車両Ｖ_０の内部状態は、自車両Ｖ_０の速度、加速度、姿勢、舵角、操舵トルク、ペダルの踏み込み量と踏み込み速度等であり、これらのうち、少なくとも１つを取得する。内界センサ３は、例えば、車速センサ、ＩＭＵ（Inertial Measurement Unit）、舵角センサ、操舵トルクセンサ、ペダルセンサである。なお、本実施例では、センサ構成として上記のセンサの組み合わせを例示したが、それに限定されるものではない。

なお、車速センサは、車両の車輪の回転速度をパルス信号として検出することにより、車両の進行方向への速度を測定するための機器ある。ＩＭＵは自車両Ｖ_０の加速度および姿勢を検出するための機器である。ＩＭＵとしては、例えば、３軸の角速度センサ（ジャイロセンサ）および３軸の加速度センサを備え、３次元の角速度および加速度信号を計測することにより、自車両Ｖ_０の加速度および姿勢を検出する構成が考えられる。舵角センサは、自車両Ｖ_０の舵角を検出するための機器であり、操舵制御装置８の内部に内蔵されていても良い。操舵トルクセンサは、例えば、車両のステアリングシャフトに対して設けられ、車両のドライバがステアリングホイールに与える操舵トルクを検出する装置である。

ナビゲーションシステム４は、後述するＨＭＩ装置５を介してドライバ等によって設定された目的地まで自車両Ｖ_０を案内する装置である。このナビゲーションシステム４は、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）と地図データベースを備えており、ＧＮＳＳからの自車両Ｖ_０の絶対位置情報（例えば自車両Ｖ_０の緯度および経度）と、外界センサ２のステレオカメラからのランドマークの情報と、内界センサ３の加速度センサ、角速度センサ、車速センサの情報と、地図データベースの情報に基づき地図上における自車両Ｖ_０の位置（自己位置）を推定し、自車両周辺の地図情報を、ＨＭＩ装置５を介して出力する。また、ナビゲーションシステム４は、推定された自車両Ｖ_０の位置情報および地図データベースの地図情報に基づいて、設定された目的地に至るまでの目標ルートを算出する。自車両Ｖ_０の位置情報および地図情報は、認知判断装置６へ送信される。

ＨＭＩ装置５は、ドライバ等と車載制御システム１の間で情報の入出力を行うための装置である。ＨＭＩ装置５から入力された情報はナビゲーションシステム４や認知判断装置６へ送信される。ドライバ等からの情報入力には、タッチパネル、操作ボタン、音声入力等を利用することができる。タッチパネルは、例えば目的地や経路の設定、地図の拡大および縮小、運転モード（自動運転または手動運転）の設定等を行うために用いることができる。操作ボタンは、例えば音量調整や自動運転から手動運転への切り替え等を行うために用いることができる。また、ドライバ等への情報伝達には、ディスプレイ装置やスピーカー装置を用いる。ディスプレイ装置は、目標ルートの表示、目的地までの案内表示（次の交差点を左折するなど）、運転モードの表示、自車両Ｖ_０の走行状態のモニタリング等を行うのに用いられる。スピーカー装置は、ディスプレイ装置の表示と連動して、目的地までの案内、自車両Ｖ_０の走行または周辺環境に関する警報および注意喚起、運転操作の指示等を発信するのに用いられる。なお、本実施例では、ＨＭＩ装置５の一例として上記の装置の組み合わせを示しているが、それに限定するものではなく、例えば情報入力のＨＭＩ装置として、音声認識装置を備えてもよい。また、情報出力のＨＭＩ装置５として、ランプ、ドライバに振動を与える振動器、ドライバ用座席の角度又は位置を変更するドライバ座席調整器等を備えてもよい。

認知判断装置６は、具体的には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリ、および、入出力インタフェース等を有するコンピュータである。ＲＯＭには、後述する認識部６１、運転行動計画部６２、軌道計画部６３を実現するためのプログラムが記憶されており、ＲＡＭに読み込まれたこれらのプログラムをＣＰＵが実行することで、外界センサ２の出力に基づいて、自車両Ｖ_０の周辺環境を認識し、その認識結果に基づき、自車両Ｖ_０が安全にオブジェクトを回避できる目標軌道を生成し、その目標軌道を車両運動制御装置７へ送信することができる。ただし、上記した認知判断装置６の機能は一例に過ぎず、それに限定されるものではない。なお、認知判断装置６は、複数のコンピュータから構成されていても良い。

車両運動制御装置７は、自車両Ｖ_０が目標軌道を追従するような、操舵制御機構の指令値、エンジン制御機構の指令値、および、ブレーキ制御機構の指令値を演算し、各指令値を操舵制御装置８、アクセル制御装置９、ブレーキ制御装置１０へ送信する。操舵制御装置８、アクセル制御装置９、ブレーキ制御装置１０は、受信した指令値に基づき各制御機構を制御する。なお、認知判断装置６と同様に車両運動制御装置７もコンピュータで実現されており、両者を一つのコンピュータで実現しても良く、個々に独立したコンピュータを利用しても良い。

操舵制御装置８は、例えば、車両のＥＰＳ（Electric Power Steering：電動パワーステアリングシステム）を制御する電子ユニットである。操舵制御装置８は、電動パワーステアリングシステムのうち、車両の操舵トルクをコントロールするアシストモータを駆動させることにより、車両の操舵角を制御する。操舵制御装置８は、認知判断装置６からの制御信号に応じて操舵角を制御する。

アクセル制御装置９は、車両の加速を制御する電子制御ユニットである。アクセル制御装置９は、例えば、エンジンに対する燃料の供給量及び空気の供給量をコントロールすることで車両の速度を制御する。なお、アクセル制御装置９は、車両がハイブリッド車又は電気自動車である場合には、動力源として駆動するモータの制御を行うモータ制御部として機能する。アクセル制御装置９は、車両運動制御装置７からの制御信号に応じて車両の速度を制御する。

ブレーキ制御装置１０は、車両のブレーキ制御機構を制御する電子制御ユニットである。ブレーキ制御機構としては、例えば、液圧ブレーキ制御機構を用いることができる。ブレーキ制御装置１０は、液圧ブレーキ制御機構に付与する液圧を調整することで、車両の車輪へ付与する制動力をコントロールする。ブレーキ制御装置１０は、認知判断装置６からの制御信号に応じて車輪への制動力を制御する。なお、ブレーキ制御装置１０は、車両が回生ブレーキ制御機構を備えている場合、液圧ブレーキ制御機構及び回生ブレーキ制御機構の両方を制御してもよい。

以上で概説した車載制御システム１は、外界センサ２の出力に基づいて認識した自車両Ｖ_０の周囲環境に応じて、アクセル制御装置９、ブレーキ制御装置１０を制御することで車両の速度を適切に制御するとともに、操舵制御装置８を制御することで、自動車線維持制御、自動車線変更制御、自動合流制御、自動分岐制御、運転レベルの切り替えなどを実現することができる。

＜認知判断装置６＞
次に、図２の機能ブロック図を参照して、本発明の主要部である、認知判断装置６の詳細な構成について説明する。図２は本実施例に係る認知判断装置６の機能ブロック図である。ここに示すように、認知判断装置６は、認識部６１、運転行動計画部６２、軌道計画部６３から構成されている。

認識部６１は、外界センサ２の出力に基づき、標識、白線、道路端、オブジェクト、天気を認識し、これらの認識結果を運転行動計画部６２と軌道計画部６３に出力する。ここで、オブジェクトの認識結果には、オブジェクトの位置、速度、種類、大きさ等の情報を含む。オブジェクトを認識するためには、まず、外界センサ２から得られた情報に基づいて、自車両周辺のオブジェクトを検出する。オブジェクトを検出するには、例えばミリ波レーダを照射し、オブジェクトに反射されて帰ってくる電波を検出することにより、オブジェクトまでの距離と方向が検出される。別の手法では、距離センサにより検出された物標点の形状があらかじめ記憶されているテンプレートの形状と一致するか否かに基づいて、オブジェクトが検出される。何れかの手法により、オブジェクトを検出することで、オブジェクトの大きさ、形状、自車両Ｖ_０からの位置、絶対および相対速度の情報が得られる。なお、上記のオブジェクト検出手法は一例を示したものに過ぎず、それに限定されるものではない。オブジェクト検出の方法は他にも存在するので、発明を実施するにあたっては任意の手法を適宜選択すれば良い。

次に、オブジェクトが検出された後、外界センサ２の情報に基づいて、オブジェクトの種類を特定する。オブジェクトを特定するのに、例えばステレオカメラから取得された画像を、あらかじめ機械学習された識別器に与えることによってオブジェクトがデータベース上のどの種類に属しているかが特定される。なお、識別器としてニューラルネットワークやサポートベクターマシン等があり、任意の識別器を用いても良い。また、複数の識別器を組み合わせて使用するようにしても良い。さらに、詳細は割愛するが、画像を識別器に入力する前に、カメラから取得された画像に対し、フィルタリング等の前処理や特徴抽出の処理を施しても良い。なお、標識、白線、道路端の認識手法は、パターンマッチングやハフ変換によるエッジ抽出などの一般的な手法を用いる。

運転行動計画部６２は、内界センサ３の情報、ナビゲーションシステム４からの地図情報、認識部６１の標識、白線、道路端、オブジェクトの情報に基づき、自車両Ｖ_０の今後の運転行動（実行される機能）を計画し、軌道計画部６３に出力する。ここで、運転行動は、例えば自車線内走行制御、自動合流制御、自動車線変更制御、自動分岐制御、交差点右折、交差点左折、交差点直進などの自動運転の機能である。ただし、上記機能に限定されるものではなく、運転行動は走行車線などの情報で表現されても良い。

軌道計画部６３は、入力された運転行動、地図情報、白線、道路端、オブジェクトの情報と、予め記憶されている外界センサ２の検知可能範囲の情報と、実検知範囲の情報と、に基づき、目標軌道を計画する。ここで、外界センサ２の検知可能範囲は外界センサ２が検知可能な距離と、検知可能な角度に基づく範囲である。また、実検知範囲は、外界センサ２の検知可能範囲においてオブジェクトによって遮蔽されていない範囲であり、外界センサ２が実際にセンシングできる範囲である。実際の走行環境においては、自車両Ｖ_０の周辺にオブジェクトが多く存在するため、実検知範囲がセンサ検知可能範囲より小さくなる場合があり、このとき、外界センサ２がセンシングできない範囲からオブジェクト（人、自転車、バイク、他車両等）が飛び出してくる可能性がある。死角領域のオブジェクトとの衝突可能性を減らすために、軌道計画部６３は、実検知範囲がより広くなるような走行軌道を計画する。

＜実検知範囲の算出方法＞
次に、図３Ａ、図３Ｂを用いて、軌道計画部６３による実検知範囲の算出方法について説明する。まず、軌道計画部６３は、図３Ａに例示する、外界センサ２（ステレオカメラ）から取得した自車両前方の画像を、公知の画像処理手法により、図３Ｂに例示する俯瞰画像（この時点では、オブジェクトＯｂは存在せず）に変換する。次に、認識部６１より出力されたオブジェクトＯｂの位置情報に基づき俯瞰画像上におけるオブジェクトＯｂの位置を特定する。続いて、認識部６１より出力されたオブジェクトＯｂの種類の情報に基づきオブジェクトＯｂの奥行の長さを予測し、奥行の長さと、認識部６１より出力されたオブジェクトの幅に基づき俯瞰画像上のオブジェクトの領域を計算する（図３Ｂ）。次に、オブジェクトＯｂの位置、領域と、外界センサ２の検出可能範囲と、の幾何学的関係によりセンサの実検知範囲を算出する（図３Ｂ）。

図３Ｂに例示するように、自車線左側のオブジェクトＯｂが停止車両と認識された場合は、実線三角形で示す外界センサ２の検出可能範囲のうち、停止車両の影となる斜線部が外界センサ２の死角領域に相当する。換言すれば、実線三角形で示すセンサ検出範囲のうち、斜線部以外が実検知範囲に相当する。詳細は後述するが、軌道計画部６３は、外界センサ２の実検知範囲と検知可能範囲の比である可視率（＝実検知範囲／検知可能範囲）に基づき、自車両Ｖ_０の走行軌道を計画する。なお、上記の説明において実検知範囲を算出する際に用いるセンサ構成は一例として示したものに過ぎず、それに限定されるものではない。

続いて、図４のフローチャートを参照して、外界センサ２の実検知範囲に応じて走行軌道を計画する、軌道計画部６３の処理フローについて説明する。なお、以下に例示する状況では、車載制御システム１により、自動車線維持制御、自動車線変更制御、および航行制御を含む自動運転が行われているものとする。

まず、ステップＳ１では、軌道計画部６３は、外界センサ２からの入力情報と、認識部６１からの認識結果と、運転行動計画部６２からの運転行動情報を取得する。

次に、ステップＳ２では、軌道計画部６３は、取得した認識結果と運転行動情報に基づき、所定時間経過後の基準目標地点Ｐ１を決める。ここで、基準目標地点Ｐ１の決め方の一例を説明すると、例えば、運転行動計画部６２から取得した運転行動情報が「直進」である場合、認識部６１が生成した俯瞰画像中の車線前方の空きスペースにおける、例えば０．１秒後の自車両Ｖ_０の位置を算出し、これを基準目標地点Ｐ１とする（図５Ａ参照）。なお、この基準目標地点Ｐ１の算出方法は一例として示したものに過ぎず、それに限定されるものではない。

続いて、ステップＳ３では、軌道計画部６３は、外界センサ２からの入力情報と、認識部６１からの認識結果と、運転行動計画部６２からの運転行動情報に基づいて、基準目標地点Ｐ１での外界センサ２の実検知範囲、および、可視率（＝実検知範囲／検知可能範囲）を算出する。

次に、ステップＳ４では、軌道計画部６３は、ステップＳ３で算出した可視率が、予め設定された閾値（例えば、７０％）以上かを判断する。

可視率が閾値以上の場合（ステップＳ４のＹｅｓ）は、ステップＳ７に進み、自車両Ｖ_０の基準目標地点Ｐ１を目標地点に設定して目標軌道を選定する。そして、ステップＳ８に進み、基準目標地点Ｐ１に向かう目標軌道をＨＭＩ装置に出力する。その後、認知判断装置６の処理フローが終了し、自車両Ｖ_０は車両運動制御装置７の制御により、操舵制御を変更することなくそのまま基準目標地点Ｐ１に向かって走行する（図５Ａ）。なお、走行軌道を計画する際は、目標地点を通過する際の速度も計画する。

一方、可視率が閾値未満の場合（ステップＳ４のＮｏ）は、ステップＳ５に進み、所定時間後の可視率が閾値以上になるような代替目標地点Ｐ２を設定する。例えば、図５Ｂ左図に示すように、自車両Ｖ_０が自車線の左寄りを走行しており、所定時間後の基準目標地点Ｐ１での可視率が自車線左側のオブジェクトＯｂ（停止車両）によって閾値未満になると予測される場合は、図５Ｂ右図のように、自車両Ｖ_０がオブジェクトＯｂから横方向に遠ざかる方向に代替目標地点Ｐ２を設定する。具体的には、基準目標地点Ｐ１から規定のオフセット量だけ横方向にずらした地点を代替目標地点Ｐ２に設定する。なお、上記の説明では、閾値と可視率を比較しているが、可視率に代え実検知範囲をそのまま使用しても良い。ただし、その際は実検知範囲に対応した閾値を予め設定しておく必要がある。

図５Ｂ右図のように、可視率がより高くなる目標軌道を決めることで、オブジェクトＯｂ前方の死角領域をよりセンシングしやすくなる。それによって、オブジェクトＯｂの死角領域に他のオブジェクト（人など）が存在する場合であっても、他のオブジェクトをより早く検知することができ、他のオブジェクトとの衝突を回避する制御を早期に開始することができる。

続いて、ステップＳ６では、ループ終了条件が達成されたかどうかを判断し、ステップＳ３～Ｓ５の繰り返しを終了するか否かを決定する。ループ終了条件が達成されていない場合（ステップＳ６のＮｏ）は、ステップＳ３に戻り、ステップＳ５で設定された代替目標地点Ｐ２での可視率を再演算し、ステップＳ４では、可視率が閾値以上か否かを再判定する。そして、可視率が閾値以上となった場合は、ステップＳ７、Ｓ８に移行し、自車両Ｖ_０はその代替目標地点Ｐ２に向かって自動走行する。なお、代替目標地点Ｐ２でも可視率が閾値以下となる場合は、再度のステップＳ５にて、代替目標地点Ｐ２から更に横方向にずらした代替目標地点Ｐ３を設定する。

一方、ループ終了条件が達成された場合（ステップＳ６のＹｅｓ）は、すなわち、可視率が閾値以上になる代替目標地点を所定条件下で計画できなかった場合は、ステップＳ７に進み、これまで算出した代替目標地点の中から、可視率が最大となる目標地点に向かう軌道を目標軌道として選定する。その後、ステップＳ８に進み、目標軌道をＨＭＩ装置に出力し、一連の処理を終了する。なお、目標軌道の選定は、上記の方法に限定する必要はなく、例えば最後に算出した将来目標地点を選んでも良い。

なお、ステップＳ３～Ｓ６の繰り返しは、可視率が閾値以上の目標地点が見つかったか（ステップＳ４でＹｅｓ）、あるいは、一定ループ回数に達した場合等のループ終了条件を満たしたか（ステップＳ６でＹｅｓ）、のいずれかが達成された場合に終了する。ここで、ループ終了条件の他の例として、例えば運転行動計情報より自車線内に走行するようの要求に対し、前回算出した将来目標地点において、車両がすでに自車線の端にある場合はループを終了とすることとしても良い。

以上より、本実施例に示した車両制御システムを適用することで、センサの可視率が十分でない（視界が悪い場合）場合において、可視率が閾値以上になるように次の目標地点と速度を計画することで、走行の安全性と車両制御システムの走行快適性を両立することができる。すなわち、十分な可視率を確保できる軌道で走行することによって、オブジェクト周辺の死角領域からの飛び出ししてくるものと衝突するリスクを低減することができるので、システムの安全性を向上させることができる。また、見通しの良い軌道に車両を走行させることで、より運転者あるいは乗員に安心感を与えることができる。さらに、本発明によって視界がより確保できれば、死角領域に存在するオブジェクトを早期に検知することができ、より早く衝突回避制御を開始することができるので、急な加減速を必要以上に生じさせることなく、車両の走行快適性を向上させることができる。また、検知結果により死角領域にオブジェクトが存在しないことが分かれば、自車両Ｖ_０を減速することなくオブジェクトの横に通過することも可能なので、この場合においても車両の走行快適向上につながる。なお、上記の説明では、前方のセンシングを例として挙げたが、後方のセンシングの場合においても本発明を適応することができる（詳細を割愛する）。

また、上記の説明では、自車両に搭載した外界センサ２や認知判断装置６を利用する構成を例示したが、自車両が高速通信に対応した通信装置を備えている場合は、車載センサからの認識情報に代えて道路に設置されたインフラセンサからの認識情報を用いても良いし、クラウド上に設置されたサーバにて認知判断装置６での処理に相当する処理を実行しても良い。

次に、本発明の実施例２に係る車両制御システムについて、図６から図９Ｂを用いて説明する。なお、実施例１と同様の内容については、重複説明を省略する。

図６のフローチャートにおいて、実施例１の図４のフローチャートと異なるところは、ステップＳ１とステップＳ２の間に、衝突危険度を設定する処理（ステップＳ２２）と、外界センサ２の検知可能範囲の重みづけ処理（ステップＳ２１）を追加した点にある。

本実施例では、認識部６１から出力された認識結果と、運転行動計画部６２から出力された運転行動情報に基づいて、オブジェクトＯｂの死角領域から別のオブジェクトが飛び出し自車両Ｖ_０と衝突するリスクを予測する際の、衝突危険度を算出する（ステップＳ２１）。

例えば、衝突危険度の最大値を１００、最小値を０とし、その数値が高いほど衝突危険度が高いことを表すようにしても良い。上述のように衝突リスクの予測には、死角領域周辺のオブジェクトの相対位置、相対速度、オブジェクトの種類等に基づき衝突危険度を設定する。衝突危険度は、死角領域が自車両Ｖ_０からの距離が遠くなるほど低くなる。具体的な一例として、衝突危険度は図７のように設定する。この例では、自車両Ｖ_０は、片側１車線の道路の中央を走行しており、自車線の前方左側にオブジェクトＯｂ（人の集団）が存在し、対向車線では中心線付近を他車両Ｖ_１が走行している。この場面では、前方左側の人は同じ場所に留まっており、集団後方の死角領域から多くの人が飛び出してくる可能性が高いため、衝突危険度を最も高い１００に設定する。一方、対向車線の他車両Ｖ_１が移動しているため、微小時間後に他車両後方の死角領域がセンシング可能になるので、死角領域からの飛び出しの可能性が比較的低い３０に設定する。なお、上記の衝突危険度の算出方法は、一例に過ぎず、それに限定されるものではない。

次に、ステップＳ２２では、ステップＳ２１で算出した衝突危険度を踏まえ、外界センサ２の検知可能範囲に重みを付与する。詳細は後述するが、外界センサ２の検知可能範囲を複数の領域に分割し、認識結果と運転行動情報に基づき、各分割領域に重みを付与する。センシング領域の重要度が高ければ高いほど高い重みを付与する。この重み付きセンサ検知可能範囲は、ステップＳ３の処理において、実検知範囲を算出する際に用いられる。

次に図８Ａを用いて、外界センサ２の検知可能範囲に重みを付与する方法について説明する。図８Ａ左図において、例えば自車両Ｖ_０に最も近い分割領域に、他の領域より高い重み（例えば２０％）を付与する。これは、自車両Ｖ_０の進行方向に対して手前のオブジェクトを検出し、素早く衝突回避制御を実行しなければならないためである。分割領域が自車両Ｖ_０から離れていくほど、重みを小さく設定する。また死角領域の重みについては、ステップＳ２１で算出した衝突危険度に基づき設定する。先の例では、他車両Ｖ_１後方の死角領域の衝突危険度（３０）より、人の集団の後方に存在する死角領域の衝突危険度（１００）のほうが高いので、図８Ａ左図に例示するように、左遠方の分割領域に右遠方の分割領域より高い重み（前者は１０％、後者は５％）を設定する。なお、すべての分割領域の重みの合計値が１００％になるように、重みを付与する。上記の重み付与の方法は、一例に過ぎず、それに限定されるものではない。また、図中に示されている分割された領域の数も一例に過ぎず、それに限定されるものでない。

実施例１の車両制御システムでは、図８Ａ右図のように、複数の不可視範囲存在する場合には、図８Ｂのように自車両Ｖ_０の走行軌道を左右の何れかに変更できるが、走行軌道をどう変えてもより大きな死角領域が発生するため、仮に可視率が閾値以上となる軌道を計画できたとしても、自車両Ｖ_０が飛び出しによる衝突危険度の高いエリア付近を走行することになる。その結果、死角領域からオブジェクトが飛び出すと衝突回避が間に合わない場合があるので、走行安全性が損なわれてしまう可能性があった。

そこで、本実施例の車両制御システムでは、図８Ａ左図のように、優先的にセンシングする範囲を設定し、衝突危険度のより高い死角領域を優先的にセンシングし易くするように車両を移動させることによって、オブジェクトが飛び出すことがあっても、回避制御をより早く開始することができるので、走行安全性をより向上させることができる。なお、本実施例の車両制御システムでは、図８Ａ右図のような状況下では、左側の人の集団の後方をより検知しやすくなる、右側の代替目標地点Ｐ２に向かう、図８Ｂ右図に示す目標軌道を選定する。

なお、詳細は割愛するが、実施例２の他の有効な場面として、図９Ａのように車線の右方が壁Ｗであるの場合が考えられる。このような状況下では、外界センサ２の検知可能範囲の重みを例えば図９Ｂのように、オブジェクトの飛び出しの可能性がない右遠方を０％と設定することもできる。ここで、自車両周辺の壁Ｗは、認識部６１によって検出され、認識部６１の出力結果に基づきセンサ検知可能範囲の重みを決定する。実施例１では、図９Ａのような壁Ｗが存在する場合において、自車両周辺にセンシング不可領域がない場合でも、センサの検知可能範囲が壁Ｗと重なるために、可視率が１００％とならない可能性がある。ここで、例えば可視率の閾値が８０％に設定された場合、壁Ｗの存在によりセンサの検知可能範囲が閾値以下となったときは、センシング不可な領域が存在しないにも関わらず、不必要に可視率を８０％以上になるように自車両Ｖ_０を横に移動させようと軌道を計画してしまう問題があった。そこで、実施例２を適用することにより、周辺環境に応じて検知不要な領域を予め特定し、その領域の重みを０％にすることにより、適切に可視率を算出することができ、不要な軌道計画を防ぐことができ、その結果不必要に自車両Ｖ_０の横位置を変更することがなく、より快適な走行を実現することができる。なお、詳細は割愛するが、壁Ｗの存在の他にも、例えば天気（霧や雨など）情報に基づきセンサ検知可能範囲の重みを決定することもできる。

次に、本発明の実施例３に係る車両制御システムについて、図１０、図１１を用いて説明する。なお、実施例１と同様の内容については、重複説明を省略する。

図１０のフローチャートにおいて、実施例１の図４のフローチャートと異なるところは、ステップＳ３とステップＳ４の間に、ステップＳ４で用いる閾値を設定する処理（ステップＳ３１）を有することにある。

実施例３では、実検知範囲を算出した後に、認識部６１の出力情報に基づき、ステップＳ４に用いる閾値の値を設定する。すなわち、本実施例では、閾値は走行の周囲環境に応じて閾値を変更する。閾値を設定する方法の一例として、例えば天気情報に基づいて設定することができる。例えば、霧の発生時には、外界センサ２（カメラ）が視認可能な検知距離は、通常の検知距離より短くなる。例えば、図１１のように、実線で示す本来の検知可能範囲に対して、霧の発生時に検知可能範囲が破線で示すように５０％に短くなる場合は、ステップＳ４で用いる閾値の値を４５％に設定する。また、天気の種類、使用する外界センサ、あるいはそれらの組み合わせに応じて異なる閾値を設定する。上記した閾値の設定方法は、一例に過ぎず、それに限定されるものではない。

実施例１では、天気によって外界センサ２の検知可能範囲内が狭くなる場合、その天気条件下の最良の可視率でも既定の閾値（例えば８０％）以上にならない可能性がある。このとき、狭くなった検知可能範囲に、センサの不可視範囲が存在する場合、視界をより確保できる軌道が生成されないため、走行安全性が損なわれる。

これに対し、実施例３を適用することで、天気に基づいてセンサの検知可能範囲が変わった場合でも、自車両Ｖ_０の横位置をオフセットしてよりセンシングしやすい軌道を生成することができるので、走行安全性を向上することができる。

次に、本発明の実施例４の車両制御システムについて、図１２を用いて説明する。なお、実施例２と同様の内容については、重複説明を省略する。

図１２のフローチャートにおいて、実施例２と異なるところは、ステップＳ４またはステップＳ６でＹｅｓだった場合に、責任状態量を設定する処理（ステップＳ４１およびＳ４２）を有することにある。

実施例４では、可視率が閾値以上となる目標地点が存在する場合（ステップＳ４のＹｅｓ）、すなわち、図１３Ａに図示するように、車両制御システムによる運転を安全に継続できると予測できる場合は、軌道計画部６３は、システム責任の自動運転レベルをＨＭＩ装置５に出力し、システム責任の自動運転をそのまま継続し、システム責任の自動運転に対応した責任状態量を設定する（ステップＳ４１）。

一方、ステップＳ３からＳ６のループ処理を終えても可視率が閾値以上となる目標地点が見つからない場合（ステップＳ６のＹｅｓ）、すなわち、図１３Ｂに図示するように、車両制御システムによる運転を安全に継続することが困難と予測できる場合は、軌道計画部６３は、ドライバ責任の自動運転に対応した責任状態量を設定し、その責任状態量をＨＭＩ装置５に出力する。

この場合、軌道計画部６３は、ＨＭＩ装置５（ディスプレイ装置、スピーカー装置）を介してドライバに注意喚起し、ハンドルを把持するように要求する等の働き掛けを行い、ドライバ責任の自動運転に切り替える。図示しないが、上記のいずれの自動運転レベルであっても、ドライバが運転操作（ハンドル操作、ブレーキやアクセルを踏む等）を行った場合は、自動運転システムは自動運転を終了する。なお、上記の説明では、実施例２のフローチャートに責任状態量を設定する処理を加えたものを基に説明したが、本実施例は実施例１および実施例３に適用することも可能である（詳細は割愛する）。

以上説明した自動運転システムを適用した場合の動作例を図１３Ａ、図１３Ｂに示す。

図１３Ａは、可視率が閾値以上となる代替目標地点が存在する場合の車両制御システムの動作を示す図であり、図１３Ｂは、可視率が閾値以上となる代替目標地点が存在しない場合の車両制御システムの動作を示す図である。

図１３Ａに示すように、可視率が閾値以上の代替目標地点Ｐ２が存在する場合（ステップＳ４でＹｅｓ）、自車両Ｖ_０をその代替目標地点Ｐ２に向かって自動走行するよう、システム責任の自動運転を継続する。

一方、図１３Ｂに示すように、自車線上に大きなオブジェクトＯｂ（例えば、道路端に停車している大型のバス、トラック等や、倒木、落石など）がはみ出している場合のように、自車線上の何れの位置にも、可視率が閾値以上の代替目標地点が存在しない場合等には（ステップＳ６でＹｅｓ）、自車両Ｖ_０の認知判断装置６は、ステップＳ４２により、システム責任の自動運転からドライバ責任の自動運転に切り替えるよう自動運転レベルを変更するともに、ＨＭＩ装置５を介してドライバに注意喚起し、ハンドルを把持するように要求する等の働き掛けを行う。

以上より、本実施例に示した車両制御システムを適用することで、可視率が閾値以上の代替目標地点が存在しない場合には、自動運転レベルを、システム責任からドライバ責任に適切に変更し、走行の安全性を向上することができる。すなわち、安全走行のために十分な視界の確保できる目標軌道が算出できない場合において、ドライバ責任の自動運転に切り替えることで、ドライバに予めセンシング不可領域に潜むリスク予測ができない可能性を伝えることができ、システムの安全性を向上させることができる。

次に、本発明の実施例５の車両制御システムについて、図１４から図１６を用いて説明する。なお、実施例２と同様の内容については、重複説明を省略する。

図１４のフローチャートにおいて、実施例２の図６のフローチャートと異なるところは、ステップＳ２１とステップＳ２の間に、安全領域を算出する処理（ステップＳ５１）と、センサの検知可能範囲を安全領域に設定する処理（ステップＳ５２）を追加した点と、ステップＳ３とステップＳ５の間に、可視率が１００％であるか否かを判断する処理（ステップＳ５３）を追加した点にある。

本実施例では、認識部６１から出力された認識結果と、運転行動計画部６２から出力された運転行動情報に基づいて、オブジェクトＯｂの死角領域から別のオブジェクトが飛び出し自車両Ｖ_０と衝突するリスクを予測する際の、衝突危険度を算出する（ステップＳ２１）。

次に、ステップＳ５１では、ステップＳ２１で算出した衝突危険度と、自車両Ｖ_０の速度と、飛び出すオブジェクトの最大速度に基づき、飛び出してくるオブジェクトと衝突を回避するための安全領域を算出する。ここで、安全領域は、オブジェクトＯｂの死角領域から別のオブジェクトが飛び出してきても、自車両Ｖ_０が飛び出したオブジェクトと衝突すること地点の前に停止できる、あるいはオブジェクトと衝突せずに操舵で衝突回避できる、またはその両方を実施した場合に必要な車間距離のことである。

この安全領域は、図１５Ａに示すように、自車両Ｖ_０から進行方向に向かって伸びる縦方向の車間距離と、車両の進行方向と垂直に伸びる横方向の車間距離によって定義された領域である。また、安全領域は、自車両Ｖ_０の速度や飛び出しオブジェクトの最大速度によって変化する。例えば、図１５Ｂの左図のように、自車両Ｖ_０の速度が速い場合は、長くて太い安全領域となる。一方、図１５Ｂの右図のように、自車両Ｖ_０の速度が遅い場合は、短くて細い安全領域となる。なお、本実施例では、縦方向と横方向の車間距離を考慮した安全領域を使って説明するが、片方の方向の車間距離のみを考慮しても良い。上記算出した安全領域により、死角領域からオブジェクトが飛び出してきても自車両Ｖ_０と衝突しないためにどのくらい車間距離を保てば良いかがわかる。すなわち、自車両Ｖ_０がこの安全領域にオブジェクトが入ってこないように保てば、飛び出してくるオブジェクトがあっても、衝突を回避することができる。ただし、飛び出しのオブジェクトが安全領域に侵入してきた場合、自車両Ｖ_０はブレーキによって減速するか、操舵で衝突を回避するか、またはその両方を実施する必要がある。

続いて、ステップＳ５２では、ステップＳ５１で算出した安全領域に基づき、センサの検知可能範囲を安全領域に設定する。この安全領域に基づいたセンサ検知可能範囲は、ステップＳ３の可視率の算出の際に用いられる。また、本来のセンサ検知可能範囲を安全領域に設定する方法以外にも、例えば、図１６のように、安全領域に基づきセンサ検知可能範囲に対して重みづけすることもできる。なお、図１６に示すセンサ検知可能範囲の重みは一例に過ぎず、それに限定されるものではない。

ステップＳ５３では、ステップＳ３において算出した可視率に基づき、可視率が１００％であるか否かを判断する。可視率が１００％の場合（ステップＳ５３のＹｅｓ）は、ステップＳ７に進み、自車両Ｖ_０の基準目標地点Ｐ１を目標地点に設定して目標軌道を選定する。一方、可視率が１００％未満の場合（ステップＳ５３のＮｏ）は、ステップＳ５に進み、所定時間後の可視率が１００％になるような代替目標地点を設定する。なお、ループ終了時に、可視率が１００％になる代替目標地点が存在しない場合は、可視率が最も高い目標地点を選択する。このとき、自車両Ｖ_０の速度を、死角領域を安全に通過できる速度までを落とし、または必要があれば操舵に基づく衝突回避制御を実行する（図示しない）。

実施例１または実施例２では、本来のセンサ検知可能範囲の可視率と閾値を比較し、自車両Ｖ_０の軌道を変更する（横方向にオフセットする）か否かを判断しており、可視率が閾値以上の目標地点が算出できない場合は、飛び出しオブジェクトが存在する否かにかかわらず、安全を確保するために自車両Ｖ_０の速度を落とす必要があるため、減速の回数が頻繁になるゆえに乗り心地が損なわれる可能性がある。

これに対し、実施例５を適用することで、センサ検知可能範囲全体の可視率が閾値以上でなくても、安全領域内の可視率が１００％である限り、自車両Ｖ_０の速度を落とす必要はない。仮にオブジェクトが飛び出しても、衝突回避を行うための車間距離を予め確保しているので、自車両Ｖ_０が回避行動を実行すれば安全に衝突回避ができる。上記のように、飛び出しオブジェクトが存在する場合のみ自車両Ｖ_０が減速するので、実施例５を適用することによって減速の頻度を抑制することができ、安全性を確保しながら乗り心地を改善することができる。

また、本実施例を実施例４と組み合わせることができ、安全領域の可視率が１００％の目標地点が存在する場合はシステム責任の自動運転を継続し、安全領域での可視率が１００％となることがない場合に、システム責任の自動運転からドライバ責任の自動運転に切り替えるよう自動運転レベルを変更するともに、ＨＭＩ装置５を介してドライバに注意喚起し、ハンドルを把持するように要求する等の働き掛けを行うこともできる。こうすることによって、安全走行のために十分な視界の確保できる目標軌道が算出できない場合において、ドライバ責任の自動運転に切り替えることで、ドライバに予めセンシング不可領域に潜むリスク予測ができない可能性を伝えることができ、システムの安全性と乗り心地の両方を改善することができる。

１…車載制御システム、２…外界センサ、３…内界センサ、４…ナビゲーションシステム、５…ＨＭＩ装置、６…認知判断装置、６１…認識部、６２…運転行動計画部、６３…軌道計画部、７…車両運動制御装置、８…操舵制御装置、９…アクセル制御装置、１０…ブレーキ制御装置、Ｐ１…基準目標地点、Ｐ２、Ｐ３…代替目標地点

Claims (10)

1. 外界センサからの認識情報に基づき、車両の目標軌道を計画する車両制御システムであって、
   前記認識情報に基づき、前記車両の周囲のオブジェクトを認識する認識部と、
   該認識部が前記オブジェクトを認識した場合、前記外界センサの実検知範囲が広くなるような前記目標軌道を計画する軌道計画部と、
   を具備する車両制御システムにおいて、
   前記軌道計画部は、
   前記認識情報に基づき前記車両の周囲の俯瞰画像を生成し、
   該俯瞰画像上における、前記外界センサの検知可能な距離と、前記外界センサの検知可能な角度に基づき、前記外界センサの検知可能範囲を算出し、
   該検知可能範囲における前記オブジェクトによって遮蔽されていない実検知範囲を算出することを特徴とする車両制御システム。
2. 外界センサからの認識情報に基づき、車両の目標軌道を計画する車両制御システムであって、
   前記認識情報に基づき、前記車両の周囲のオブジェクトを認識する認識部と、
   該認識部が前記オブジェクトを認識した場合、前記外界センサの実検知範囲が広くなるような前記目標軌道を計画する軌道計画部と、
   を具備する車両制御システムにおいて、さらに、
   所定時間後の前記外界センサの実検知範囲と検知可能範囲の比である可視率が閾値未満と予測される場合、操舵制御を変更しない場合に到達する基準目標地点よりも前記オブジェクトから横方向に遠ざかる代替目標地点を設定する運転行動計画部を備えており、
   前記軌道計画部は、前記運転行動計画部が設定した代替目標地点での前記可視率が前記閾値以上の場合、前記代替目標地点に向かう前記目標軌道を計画することを特徴とする車両制御システム。
3. 外界センサからの認識情報に基づき、車両の目標軌道を計画する車両制御システムであって、
   前記認識情報に基づき、前記車両の周囲のオブジェクトを認識する認識部と、
   該認識部が前記オブジェクトを認識した場合、前記外界センサの実検知範囲が広くなるような前記目標軌道を計画する軌道計画部と、
   を具備する車両制御システムにおいて、さらに、
   所定時間後の前記外界センサの実検知範囲が閾値未満と予測される場合、操舵制御を変更しない場合に到達する基準目標地点よりも前記オブジェクトから横方向に遠ざかる代替目標地点を設定する運転行動計画部を備えており、
   前記軌道計画部は、前記運転行動計画部が設定した代替目標地点での前記実検知範囲が前記閾値以上の場合、前記代替目標地点に向かう前記目標軌道を計画することを特徴とする車両制御システム。
4. 外界センサからの認識情報に基づき、車両の目標軌道を計画する車両制御システムであって、
   前記認識情報に基づき、前記車両の周囲のオブジェクトを認識する認識部と、
   該認識部が前記オブジェクトを認識した場合、前記外界センサの実検知範囲が広くなるような前記目標軌道を計画する軌道計画部と、
   を具備する車両制御システムにおいて、
   前記外界センサの検知可能範囲は、複数の分割領域に分割され、各分割領域に重みが付与されており、前記軌道計画部は各分割領域の重みを考慮して前記目標軌道を計画することを特徴とする車両制御システム。
5. 請求項２または請求項３に記載の車両制御システムにおいて、
   前記閾値は環境に応じて変更されることを特徴とする車両制御システム。
6. 請求項２または請求項３に記載の車両制御システムにおいて、
   前記軌道計画部は、
   前記閾値以上の前記目標軌道が存在する場合には、システム責任の自動運転を継続し、
   前記閾値以上の前記目標軌道が存在しない場合には、前記システム責任の自動運転からドライバ責任の自動運転に切り替えることを特徴とする車両制御システム。
7. 請求項６に記載の車両制御システムにおいて、さらに、
   前記軌道計画部からの情報が入力されるＨＭＩ装置を備えており、
   該ＨＭＩ装置は、前記閾値以上の目標軌道が存在しない場合には、ドライバ責任の自動運転に切り替わることをドライバに報知すること特徴とする車両制御システム。
8. 外界センサからの認識情報に基づき、車両の目標軌道を計画する車両制御システムであって、
   前記認識情報に基づき、前記車両の周囲のオブジェクトを認識する認識部と、
   該認識部が前記オブジェクトを認識した場合、前記外界センサの実検知範囲が広くなるような前記目標軌道を計画する軌道計画部と、
   を具備する車両制御システムにおいて、
   前記外界センサからの認識情報に基づき、死角領域から飛び出すオブジェクトを予測し、その予測結果と自車両の速度に基づき安全領域を算出し、
   前記安全領域の可視率が１００％になるような前記目標軌道を計画することを特徴とする車両制御システム。
9. 請求項８に記載の車両制御システムにおいて、さらに、
   前記軌道計画部は、
   前記可視率が１００％の前記目標軌道が存在する場合には、システム責任の自動運転を継続し、
   前記可視率が１００％の前記目標軌道が存在しない場合には、前記システム責任の自動運転からドライバ責任の自動運転に切り替えることを特徴とする車両制御システム。
10. 請求項９に記載の車両制御システムにおいて、さらに、
    前記軌道計画部からの情報が入力されるＨＭＩ装置を備えており、
    該ＨＭＩ装置は、前記可視率が１００％の目標軌道が存在しない場合には、ドライバ責任の自動運転に切り替わることをドライバに報知すること特徴とする車両制御システム。

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