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公開番号2025169033
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-11-12
出願番号2024073985
出願日2024-04-30
発明の名称車両制御装置、車両制御方法及びプログラム
出願人トヨタ自動車株式会社
代理人個人,個人,個人,個人,個人,個人
主分類B60W 50/00 20060101AFI20251105BHJP(車両一般)
要約【課題】周辺状況センサの限界検知距離が短い時に自車両の制御が不適切に実行されるおそれを抑制する。
【解決手段】車両制御装置14は、自車両1に搭載された周辺状況センサ11によって検知可能な周辺状況センサ11からの距離の最大値である限界検知距離を推論する推論部3Bを備え、推論部3Bは、学習用車両L1に搭載された学習用周辺状況センサL11のセンサデータと、学習用周辺状況センサL11のセンサデータが得られた時における学習用周辺状況センサL11の限界検知距離を示すラベルとのデータセットである教師データを用いた学習を行うことによって得られた機械学習モデルを用いることにより、周辺状況センサ11のセンサデータに基づいて、周辺状況センサ11の限界検知距離を推論する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
自車両に搭載された周辺状況センサによって検知可能な前記周辺状況センサからの距離の最大値である限界検知距離を推論する推論部を備え、
前記推論部は、学習用車両に搭載された学習用周辺状況センサのセンサデータと、前記学習用周辺状況センサのセンサデータが得られた時における前記学習用周辺状況センサの限界検知距離を示すラベルとのデータセットである教師データを用いた学習を行うことによって得られた機械学習モデルを用いることにより、前記周辺状況センサのセンサデータに基づいて、前記周辺状況センサの限界検知距離を推論する、車両制御装置。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
前記学習用周辺状況センサの限界検知距離として、前記学習用周辺状況センサのセンサデータに基づいて前記学習用車両の先行車を検知可能な状態と、前記学習用周辺状況センサのセンサデータに基づいて前記先行車を検知不可能な状態とが切り替わる時に前記学習用車両に搭載されたレーダーによって検知された前記学習用車両と前記先行車との車間距離が用いられる、請求項１に記載の車両制御装置。
【請求項３】
前記自車両の運転支援の実行中における前記自車両の上限速度を設定する上限速度設定部を備え、
前記上限速度設定部は、前記推論部によって推論された前記周辺状況センサの限界検知距離が閾値以下の場合に、前記自車両の先行車と前記自車両との車間距離が前記推論部によって推論された限界検知距離に概略等しいと想定し、前記先行車に追従走行可能な速度を前記上限速度として設定する、請求項１に記載の車両制御装置。
【請求項４】
車両制御装置が、自車両に搭載された周辺状況センサによって検知可能な前記周辺状況センサからの距離の最大値である限界検知距離を推論する推論ステップを備え、
前記推論ステップでは、学習用車両に搭載された学習用周辺状況センサのセンサデータと、前記学習用周辺状況センサのセンサデータが得られた時における前記学習用周辺状況センサの限界検知距離を示すラベルとのデータセットである教師データを用いた学習を行うことによって得られた機械学習モデルを用いることにより、前記周辺状況センサのセンサデータに基づいて、前記周辺状況センサの限界検知距離が推論される、車両制御方法。
【請求項５】
プロセッサに、自車両に搭載された周辺状況センサによって検知可能な前記周辺状況センサからの距離の最大値である限界検知距離を推論する推論ステップを実行させるためのプログラムであって、
前記推論ステップでは、学習用車両に搭載された学習用周辺状況センサのセンサデータと、前記学習用周辺状況センサのセンサデータが得られた時における前記学習用周辺状況センサの限界検知距離を示すラベルとのデータセットである教師データを用いた学習を行うことによって得られた機械学習モデルを用いることにより、前記周辺状況センサのセンサデータに基づいて、前記周辺状況センサの限界検知距離が推論される、プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、車両制御装置、車両制御方法及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,900 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、降雨量の大きさを検知する降雨量検知手段を備えた車間距離警報装置により、降雨量の大きさに応じて車間距離警報やＡＣＣの設定を変更し、ドライバへの報知を行う技術について記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２００４－２３０９１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載された技術では、降雨量が所定量を超えた場合に、自車両速度を小さくする制御が行われるとともに警報を発すべき前方の物体までの距離が小さく設定されるものの、例えば濃霧による悪天候時、降雪（乾雪の降雪）による悪天候時等（具体的には、車載センサが前方の物体を検知できない時）に自車両の制御を適切に行うことができない。
【０００５】
上述した点に鑑み、本開示は、自車両に搭載された周辺状況センサの限界検知距離が短い時（具体的には、周辺状況センサが自車両の先行車を検知できない時）に自車両の制御が不適切に実行されるおそれを抑制することができる車両制御装置、車両制御方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
（１）本開示の一態様は、自車両に搭載された周辺状況センサによって検知可能な前記周辺状況センサからの距離の最大値である限界検知距離を推論する推論部を備え、前記推論部は、学習用車両に搭載された学習用周辺状況センサのセンサデータと、前記学習用周辺状況センサのセンサデータが得られた時における前記学習用周辺状況センサの限界検知距離を示すラベルとのデータセットである教師データを用いた学習を行うことによって得られた機械学習モデルを用いることにより、前記周辺状況センサのセンサデータに基づいて、前記周辺状況センサの限界検知距離を推論する、車両制御装置である。
【０００７】
（２）（１）の車両制御装置では、前記学習用周辺状況センサの限界検知距離として、前記学習用周辺状況センサのセンサデータに基づいて前記学習用車両の先行車を検知可能な状態と、前記学習用周辺状況センサのセンサデータに基づいて前記先行車を検知不可能な状態とが切り替わる時に前記学習用車両に搭載されたレーダーによって検知された前記学習用車両と前記先行車との車間距離が用いられてもよい。
【０００８】
（３）（１）又は（２）の車両制御装置は、前記自車両の運転支援の実行中における前記自車両の上限速度を設定する上限速度設定部を備え、前記上限速度設定部は、前記推論部によって推論された前記周辺状況センサの限界検知距離が閾値以下の場合に、前記自車両の先行車と前記自車両との車間距離が前記推論部によって推論された限界検知距離に概略等しいと想定し、前記先行車に追従走行可能な速度を前記上限速度として設定してもよい。
【０００９】
（４）本開示の一態様は、車両制御装置が、自車両に搭載された周辺状況センサによって検知可能な前記周辺状況センサからの距離の最大値である限界検知距離を推論する推論ステップを備え、前記推論ステップでは、学習用車両に搭載された学習用周辺状況センサのセンサデータと、前記学習用周辺状況センサのセンサデータが得られた時における前記学習用周辺状況センサの限界検知距離を示すラベルとのデータセットである教師データを用いた学習を行うことによって得られた機械学習モデルを用いることにより、前記周辺状況センサのセンサデータに基づいて、前記周辺状況センサの限界検知距離が推論される、車両制御方法である。
【００１０】
（５）本開示の一態様は、プロセッサに、自車両に搭載された周辺状況センサによって検知可能な前記周辺状況センサからの距離の最大値である限界検知距離を推論する推論ステップを実行させるためのプログラムであって、前記推論ステップでは、学習用車両に搭載された学習用周辺状況センサのセンサデータと、前記学習用周辺状況センサのセンサデータが得られた時における前記学習用周辺状況センサの限界検知距離を示すラベルとのデータセットである教師データを用いた学習を行うことによって得られた機械学習モデルを用いることにより、前記周辺状況センサのセンサデータに基づいて、前記周辺状況センサの限界検知距離が推論される、プログラムである。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

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