CN110199336A - 车辆行为预测方法及车辆行为预测装置 - Google Patents

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Abstract

车辆行为预测装置(1)具备：物体检测部(10)，其检测本车辆周围的其他车辆的位置；控制器(40)，其获取所述其他车辆的位置周围的至少包括车道的道路结构。控制器(40)获取道路结构的交通规则，并基于所获取的交通规则预测其他车辆行驶的路径。

Description

车辆行为预测方法及车辆行为预测装置
技术领域
本发明涉及一种车辆行为预测方法及车辆行为预测装置。
背景技术
目前，已知有检测其他车辆的信息来辅助驾驶员的驾驶辅助装置(专利文献1)。专利文献1的驾驶辅助装置基于检测出的其他车辆的行驶履历预测其他车辆的行驶车道，从而判定本车辆与其他车辆的碰撞可能性。
专利文献
专利文献1：(日本)特开2013-134567号公报
但是，专利文献1的驾驶辅助装置没有考虑其他车辆的车速低的情况。有时难以从车速低的其他车辆获取姿势或行驶履历等信息，从而无法预测其他车辆行驶的车道。
发明内容
本发明是鉴于上述问题而完成的，其目的在于提供一种即使在难以检测车速低的其他车辆的姿势或行驶履历的情况下也能够提高其他车辆行驶路径的预测精度的车辆行为预测方法及车辆行为预测装置。
本发明的一方式的车辆行为预测方法，检测本车辆周围的其他车辆的位置，获取其他车辆的位置周围的至少包含车道的道路结构，获取道路结构的交通规则，并基于交通规则预测其他车辆行驶的路径。
即使在难以检测其他车辆的姿势或行驶履历的情况下，也能够提高其他车辆行驶路径的预测精度。
附图说明
图1是本发明的第一实施方式的车辆行为预测装置的结构图。
图2是说明本发明的第一实施方式的车辆行为预测装置的动作例的图。
图3是说明本发明的第一实施方式的车辆行为预测装置的动作例的流程图。
图4是本发明的第二实施方式的车辆行为预测装置的结构图。
图5是说明本发明的第二实施方式的交叉路口区域的图。
图6是说明本发明的第二实施方式的车辆行为预测装置的动作例的图。
图7是说明本发明的第二实施方式的车辆行为预测装置的其他动作例的图。
图8是说明本发明的第二实施方式的车辆行为预测装置的其他动作例的图。
图9是说明本发明的第二实施方式的车辆行为预测装置的其他动作例的图。
图10是表示本发明的第二实施方式的缩小限定结果的表。
图11是表示本发明的第二实施方式的缩小限定结果的表。
图12是说明本发明的第二实施方式的车辆行为预测装置的其他动作例的图。
图13是说明本发明的第二实施方式的车辆行为预测装置的其他动作例的图。
图14是说明本发明的第二实施方式的车辆行为预测装置的动作例的流程图。
图15是说明本发明的第二实施方式的车辆行为预测装置的动作例的流程图。
图16是说明本发明的第二实施方式的车辆行为预测装置的动作例的流程图。
图17是说明本发明的其他实施方式的车辆行为预测装置的动作例的图。
具体实施方式
以下，参照附图对本发明的实施方式进行说明。在附图的记载中，对同一部分标注同一符号并省略说明。
(第一实施方式)
参照图1对第一实施方式的车辆行为预测装置1进行说明。如图1所示，车辆行为预测装置1具备：物体检测部10、GPS接收机20、地图数据库30、控制器40。
物体检测部10是检测本车辆周围存在的物体(行人、自行车、两轮车、其他车辆等)的传感器，设置在本车辆上。由此，获取本车辆周围存在的物体的速度、位置等物体的信息。在第一实施方式中，物体检测部10作为激光测距仪进行说明。激光测距仪是在某一角度范围内扫描激光并接收此时的反射光，并通过检测激光发射时刻与反射光的接收时刻的时间差从而检测本车辆与物体之间的距离以及角度的传感器。另外，激光测距仪还能够检测物体相对于本车辆的相对位置以及相对距离。物体检测部10将检测出的信息输出到控制器40。另外，物体检测部10不限于激光测距仪，也可以使用毫米波雷达或超声波传感器等。
GPS接收机20通过接收来自人造卫星的电波来检测本车辆的当前位置。GPS接收机20将检测到的本车辆的当前位置输出到控制器40。
地图数据库30中存储有道路信息以及设施信息等路径引导所需的各种数据。另外，道路信息包含与道路结构相关的数据。所谓与道路结构相关的数据是指与交叉路口、道路的车道数、道路宽度信息、左转专用车道或右转专用车道、信号灯、人行横道、过街天桥等相关的数据。
另外，在地图数据库30中存储有道路结构的交通规则。交通规则例如是法律规定的规则，车辆必须遵循面向行驶车道的信号灯等规则。此外，在交通规则中也包含在信号灯为红色的情况下车辆不能越过停止位置而行进等规则。进而，在交通规则中还包含基于暂时停止、限制速度、单向通行、禁止进入、禁止左右转弯等标识的规则等。另外，道路信息、交通规则、标识并不限定于从地图数据库30获取的信息，也可以通过本车辆M1所具备的传感器获取，或者，还可以利用车车间通信、路车间通信来获取。
地图数据库30根据控制器40的要求向控制器40输出道路信息以及交通规则。另外，地图数据库30并非必须要存储在本车辆中，也可以存储在服务器上。在地图数据库30存储在服务器上的情况下，控制器40能够通过通信随时获取地图信息。
控制器40是对从物体检测部10、GPS接收机20以及地图数据库30获取的数据进行处理的电路，例如由IC、LSI等构成。控制器40在功能上捕捉到该信息的情况下，可分类为信息获取部41以及路径预测部42。
信息获取部41从物体检测部10、GPS接收机20以及地图数据库30获取数据。信息获取部41将所获取的数据输出到路径预测部42。
路径预测部42基于从信息获取部41获取的数据预测其他车辆行驶的路径。关于路径预测部42的详细情况将在后面叙述。另外，在所预测的其他车辆的路径中包含其他车辆今后行驶的方向、区域、车道等，只要是其他车辆今后行驶的目的地，就没有特别限定。
接着，参照图2，对车辆行为预测装置1的动作例进行说明。在第一实施方式中，如图2所示，作为行驶场景以交叉路口为例进行说明。
如图2所示，在物体检测部10检测到本车辆M1周围存在的其他车辆M2的情况下，物体检测部10将其他车辆M2的位置信息输出到控制器40。另外，其他车辆不限于汽车等，也可以是在道路上行驶的自行车、摩托车等。
路径预测部42在获取了其他车辆M2的位置信息的情况下，判断其他车辆M2的车速是否在规定值以下。关于其他车辆M2的车速是否在规定值以下(例如10km/h)，路径预测部42也能够根据其他车辆M2相对于本车辆M1的相对速度以及相对位置进行判断。在判断为其他车辆M2的车速在规定值以下的情况下，路径预测部42根据从GPS接收机20获取的本车辆M1的当前位置及其他车辆M2相对于本车辆的相对位置，参照地图数据库30获取其他车辆M2的位置周围的道路结构。如图2所示，路径预测部42获取其他车辆M2的位置周围的道路结构是单侧2车道的交叉路口。另外，车速越低，移动量越小，越难以计算出移动方向，因此难以获取其他车辆的姿势。由此看来，代替判断其他车辆M2的车速是否在规定值以下，也可以通过判断其他车辆M2是否停止来进行判断。由此，即使在其他车辆M2停止而难以获取其他车辆的姿势的情况下，也能够预测其他车辆M2的姿势。
接着，路径预测部42参照地图数据库30获取所获取的道路结构的交通规则。即，路径预测部42获取图2所示的交叉路口的交通规则。在此，存在其他车辆M2的车道设为左转专用车道。该情况下，根据交通规则，其他车辆M2左转弯以外被禁止。因此，路径预测部42能够判断为其他车辆M2行驶的路径如图2的箭头所示是左转路径R1。这样，路径预测部42通过基于交通规则预测其他车辆M2行驶的路径，能够提高其他车辆M2行驶的路径的预测精度。另外，路径预测部42能够根据从地图数据库30获取的道路结构来判断存在其他车辆M2的车道是左转专用车道。
接着，参照图3所示的流程图对车辆行为预测装置1的一动作例进行说明。该流程图在点火开关接通时开始。
在步骤S101中，物体检测部10检测本车辆M1周围的其他车辆。
在步骤S102中，路径预测部42判断在步骤S101中检测出的其他车辆M2的车速是否在规定值以下。在其他车辆M2的车速为规定值以下的情况下(步骤S102中为“是”)，处理进入步骤S103。另一方面，在其他车辆M2的车速不是规定值以下的情况下，处理返回步骤S101。
在步骤S103中，GPS接收机20为了获取本车辆M1的当前位置的道路结构而检测本车辆M1的当前位置。然后，检测其他车辆M2相对于本车辆M1的相对位置。
在步骤S104中，路径预测部42参照其他车辆M2相对于本车辆M1的相对位置及地图数据库30获取其他车辆M2的位置周围的道路结构。道路结构例如是交叉路口。道路结构中包括车道的数量、是否存在左转专用车道或右转专用车道等至少与车道有关的信息。
在步骤S105中，路径预测部42获取道路结构的交通规则。获取交通规则的理由是因为有时能够根据交通规则预测其他车辆M2行驶的路径。
在步骤S106中，路径预测部42基于其他车辆M2的位置处的交通规则，预测其他车辆M2行驶的路径。在存在其他车辆M2的车道是左转专用车道或右转专用车道的情况下，由于根据交通规则可唯一地决定其他车辆M2行驶的路径，因此，路径预测部42能够预测其他车辆M2行驶的路径。
在步骤S107中，控制器40判断点火开关是否断开。在点火开关断开的情况下(步骤S107中为“是”)，结束一系列的处理。在点火开关未断开的情况下(步骤S107中为“否”)，处理返回步骤S101。另外，在通过检测其他车辆M2的车辆轨迹而检测出车辆轨迹的情况下，也可以根据车辆轨迹预测其他车辆M2的行驶路径。此外，通过组合基于交通规则的预测和基于车辆轨迹的预测来预测其他车辆的行驶路径，能够提高预测精度。
如上所述，根据第一实施方式的车辆行为预测装置1，能够获得以下的作用效果。
车辆行为预测装置1在检测到本车辆M1的周围的其他车辆M2的情况下，获取其他车辆M2的位置以及本车辆M1的位置。车辆行为预测装置1参照其他车辆M2的位置和地图数据库30，获取其他车辆M2的位置周围的至少包含车道的道路结构，并获取所获取的道路结构的交通规则。而且，车辆行为预测装置1基于交通规则预测其他车辆M2行驶的路径。由此，车辆行为预测装置1即使在难以检测出其他车辆M2的姿势或行驶履历的情况下，也能够提高其他车辆M2行驶的路径的预测精度。
车辆行为预测装置1在检测到本车辆M1的周围的其他车辆M2的情况下，通过物体检测部10检测出其他车辆M2的车速。另外，车辆行为预测装置1在其他车辆M2的车速为规定值以下的情况下，预测其他车辆M2行驶的路径。由此，车辆行为预测装置1即使在难以检测出其他车辆M2的姿势或行驶履历的情况下，在其他车辆M2的车速为规定值以下的情况下，也能够进一步提高其他车辆M2行驶的路径的预测精度。
车辆行为预测装置1检测出其他车辆M2的行驶轨迹，并基于行驶轨迹及交通规则预测其他车辆M2行驶的路径。由此，除了基于交通规则的预测之外，还可以组合基于行驶轨迹的预测来预测其他车辆M2行驶的路径，因此能够进一步提高其他车辆M2行驶路径的预测精度。
(第二实施方式)
接着，参照图4对第二实施方式的车辆行为预测装置2进行说明。如图4所示，第二实施方式与第一实施方式的不同之处在于车辆行为预测装置2具备通信机50。对于与第一实施方式重复的结构，引用符号并省略其说明，以下以不同点为中心进行说明。
通信机50是与设置在道路侧的路侧通信装置之间进行无线通信的装置。路侧通信装置是对在所设置的通信区域行驶的车辆发送基础设施信息的装置。基础设施信息中例如包含与信号灯的点亮状态相关的信号灯信息。通信机50将从路侧通信装置获取的信号灯信息输出到信息获取部41。另外，信号灯信息也可以使用车辆所具备的传感器、车车间通信、路车间通信来获取。
接着，参照图5～图9对车辆行为预测装置2的动作例进行说明。在第二实施方式中也与第一实施方式同样，作为行驶场景以交叉路口为例进行说明。在第二实施方式中，如图5所示，路径预测部42判断其他车辆M2的位置是交叉路口的内侧还是外侧。交叉路口的内侧是指如图5所示与交叉的车道相交的区域T1。另一方面，交叉路口的外侧是指如图5所示除了区域T1以外的交叉路口周边的区域T2。另外，交叉路口的内侧及外侧的定义并不限定于此，例如，交叉路口的内侧也可以是越过停止线或人行横道的交叉路口内的范围。另外，在图5以后的附图中省略了区域T1以及区域T2的图示。
接着，参照图6，对其他车辆M2在交叉路口的内侧(图5所示的区域T1)以规定值以下的车速行驶的情况进行说明。如图6所示，在物体检测部10检测出存在于交叉路口内侧的其他车辆M2的情况下，路径预测部42基于其他车辆M2的位置和道路结构提取其他车辆M2行驶的多个路径候补。此时，路径预测部42提取距其他车辆M2一定距离内、例如1m以内的路径作为候补路径。在图6所示的道路结构上，作为候补路径提取3个路径。即，路径预测部42提取包括在与本车辆M1的行进方向交叉的方向上直行的直行路径R2、在与本车辆M1的行进方向相同的方向上直行的直行路径R3、以及向与本车辆M1的行进方向交叉的方向左转的左转路径R4的3个候补路径。
接着，路径预测部42利用交通规则以及交通状况对所提取出的3个候补路径缩小限定范围。首先，路径预测部42判断候补路径上的交通量是否在规定量以上。例如，如图6所示在直行路径R3上存在行驶的其他车辆M3、M4，且直行路径R3上的交通量为规定量以上的情况下，其他车辆M2行驶的路径为直行路径R3的可能性低。其原因在于，在直行路径R3上行驶时，在道路上车速变低的可能性低，并且阻碍交通的流动。因此，路径预测部42将直行路径R3从候补中排除。另外。交通量为规定量以上是指在某个地点在30秒钟内有5台以上的车辆通过的情况。另外，在本实施方式中，排除了候补而对行驶的路径进行了预测，但并不局限于此，也可以分别计算出行驶各个候补路径的似然度(可能性)，并通过调整似然度来预测其他车辆M2行驶的路径。在利用似然度预测其他车辆M2行驶路径的情况下，例如，如图6所示在直行路径R3上存在行驶的其他车辆M3、M4且直行路径R3上的交通量为规定量以上的情况下，由于其他车辆M2行驶的路径为直行路径R3的可能性低，因此，路径预测部42降低在直行路径R3行驶的似然度。或者，路径预测部42提高在其他候补路径上行驶的似然度。由此，也可以预测其他车辆M2行驶的路径。
接着，路径预测部42利用从通信机50获取的信号灯信息来缩小限定候补路径。如图6所示，在设置在本车辆M1的行进方向上的信号灯80为绿色，且设置在与本车辆M1的行进方向交叉的方向上的信号灯81为红色的情况下，其他车辆M2行驶的路径为直行路径R2的可能性较低。在其他车辆M2在直行路径R2前进的情况下，由于信号灯81为红色，因此其他车辆M2在交叉路口的中央附近停止的情况在交通规则上可能性较低。在由于信号灯81使其他车辆M2的车速变低的情况下，处于停止线的跟前的可能性较高。因此，路径预测部42将直行路径R2从候补中排除。如上所述，由于3个候补路径中排除了2个，因此，路径预测部42预测剩余的1个候补路径即左转路径R4是其他车辆M2行驶的路径。
另外，路径预测部42在无法获取信号灯信息的情况下，也可以使用与人行横道相关的行人信息来缩小限定候补路径。与人行横道相关的行人信息是指穿越人行横道的行人的信息以及在人行横道前方停止的行人的信息。如图7所示，在行人穿越直行路径R2上的人行横道90、且行人在本车辆M1的行进方向上的人行横道91的跟前停止的情况下，路径预测部42根据行人的动作推定设置在本车辆M1的行进方向上的信号灯80为绿色，设置在与本车辆M1的行进方向交叉的方向上的信号灯81为红色。这样，路径预测部42通过利用行人信息，即使在无法获取信号灯信息的情况下，也能够推定信号灯信息。而且，路径预测部42通过利用推定出的信号灯信息，能够将直行路径R2从候补路径中排除。另外，路径预测部42即使在获取了信号灯信息的情况下，也可以利用行人信息。即，路径预测部42也可以同时利用信号灯信息和行人信息来缩小限定候补路径。
接着，参照图8对其他车辆M2在交叉路口的外侧(图5所示的区域T2)车速为规定值以下的情况进行说明。如图8所示，在物体检测部10检测出存在于交叉路口外侧的其他车辆M2的情况下，路径预测部42参照其他车辆M2相对于本车辆M1的相对位置以及地图数据库30获取其他车辆M2的位置周围的道路结构。如图8所示，路径预测部42获取其他车辆M2的位置处的道路结构是单侧1车道的交叉路口。接着，路径预测部42基于其他车辆M2的位置以及道路结构提取其他车辆M2行驶的多个路径候补。在图8所示的道路结构上，作为候补路径提取出3个路径。即，路径预测部42提取出包括向与本车辆M1的行进方向交叉的方向右转的右转路径R5、向与本车辆M1的行进方向相反的方向直行的直行路径R6、以及向与本车辆M1的行进方向交叉的方向左转的左转路径R7的3个候补路径。
接着，路径预测部42利用交通规则以及交通状况对所提取出的3个候补路径缩小限定范围。具体而言，首先路径预测部42利用从物体检测部10获取的本车辆M1的周围的交通状况以及信号灯信息来缩小限定候补路径。从物体检测部10获取的本车辆M1的周围的交通状况是指例如交通拥堵状况以及人行横道上有无行人。如图8所示，在设置在本车辆M1的行进方向上的信号灯80为绿色，且在本车辆M1的周围不存在其他车辆而没有发生拥堵的情况下，路径预测部42将直行路径R6从候补中排除。其理由是，在图8所示的交通状况下如果其他车辆M2想要进入直行路径R6则能够进入。尽管如此，在交叉路口的外侧降低车速意味着想要前进的路径为右转路径R5或左转路径R7的可能性较高。
接着，路径预测部42确定其他车辆M2行驶的路径是右转路径R5还是左转路径R7。在此，在其他车辆M2行驶的路径为左转路径R7的情况下，如图8所示由于在本车辆M1的周围没有发生拥堵，因此其他车辆M2向交叉路口的内侧前进，在容易左转的位置降低车速的可能性较高。尽管如此，在交叉路口的外侧降低车速是因为想要前进的路径是右转路径R5的可能性较高。因此，路径预测部42从候补路径中排除左转路径R7，并预测剩下的一个候补即右转路径R5是其他车辆M2行驶的路径。
另一方面，如图9所示，在左转弯路径R7中有其他车辆M3、M4停止(或者低速行驶)，且在其他车辆M3的后方没有空余的空间的情况下，路径预测部42判断为在左转弯路径R7上发生了拥堵。这样，在左转弯路径R7发生拥堵的情况下，在其他车辆M2想要前进的路径是左转弯路径R7的情况下，通常其他车辆M2在交叉路口的外侧停止。这是由于在该状况下，若其他车辆M2向交叉路口内侧行进，在交通拥堵未解除而信号发生了变化的情况下，会妨碍交叉车道的交通。即，在图9所示的交通状况中，有时路径预测部42即使利用其他车辆的位置信息，也无法预测其他车辆M2行驶的路径是右转路径R5或是左转路径R7中的哪一个。
于是，路径预测部42还利用与人行横道相关的行人信息来缩小限定候补路径。如图9所示，在与右转路径R5交叉的人行横道90上没有行人的情况下，路径预测部42从候补路径中排除右转路径R5，预测为左转路径R7是其他车辆M2行驶的路径。其理由是，由于在右转弯路径R5上没有发生拥堵并且在与右转弯路径R5交叉的人行横道90上也没有行人，因此其他车辆M2如果想进入右转弯路径R5则能够进入。尽管如此，在交叉路口的外侧降低车速意味着想要前进的路径是左转路径R7。图10和图11表示上述利用拥堵状况以及行人信息缩小限定候补路径的结果。图10所示的缩小限定结果是在直行路径R6中没有发生拥堵的情况下，利用右转路径R5以及左转路径R7有无拥堵来缩小限定候补路径的结果。图11所示的缩小限定结果是在图10中的右转弯路径R5中没有发生拥堵、左转弯路径R7中发生拥堵的情况下(图10所示的最下面的情况)，是利用行人信息缩小限定候补路径的结果。另外，在图10及图11所示的示例中，路径预测部42在判断拥堵状况之后利用行人信息缩小限定候补路径，但并不限于此。路径预测部42也可以在利用了行人信息之后判断拥堵状况而缩小限定候补路径。
如图10及图11所示，即使利用拥堵状况以及行人信息也存在无法预测其他车辆M2行驶的路径是右转路径R5或是左转路径R7中的哪一个的情况。在该情况下，如图12所示，路径预测部42利用其他车辆M2相对于车道的中心线CL的位置来缩小限定候补路径。
具体而言，如图12所示，路径预测部42计算从其他车辆M2所在的车道的中心线CL到其他车辆M2的中心位置的距离D。其他车辆M2的中心位置是指车辆宽度的中心位置。路径预测部42利用物体检测部10所获取的其他车辆M2的车宽计算距离D。然后，路径预测部42利用计算出的距离D来缩小限定候选路径。根据交通规则，驾驶员在右转或左转时需要使车辆靠近车道的右侧或左侧。另外，一般驾驶员在直行的情况下，在车道的中心线上行驶。因此，在距离D为规定值(例如0.3m)以下的情况下，路径预测部42预测为其他车辆M2行驶的路径是直行路径R6。另外，路径预测部42在因交通状况等而将直行路径R6从候补路径中排除的情况下，中止预测。
如图12所示，在距离D比规定值大、且距离D从本车辆M1观察在左侧较大的情况下，即在将中心线CL设为Y坐标时距离D＜0的情况下，路径预测部42预测其他车辆M2行驶的路径为右转路径R5。另外，在距离D大于规定值且距离D从本车辆M1观察在右侧较大的情况下，即若将中心线CL设为Y坐标时距离D＞0的情况下，路径预测部42预测其他车辆M2行驶的路径为左转路径R7。这样，即使在利用拥堵状况以及行人信息也无法预测其他车辆M2行驶的路径的情况下，路径预测部42也能够通过利用距离D来预测其他车辆M2行驶的路径。
另外，如图13所示，由于被其他车辆遮挡等原因有时物体检测部10无法正确地检测出其他车辆M2的车宽W。在检测出的车宽W小于规定值(例如车型的80％)的情况下，路径预测部42不进行利用距离D的候补路径的缩小限定。这是因为，在检测出的车宽W小于规定值的情况下，无法判断检测出的是车宽整体的哪个部分，存在无法正确地计算出其他车辆M2相对于中心线CL的位置的情况。
接着，参照图14～图16所示的流程图对第二实施方式的车辆行为预测装置2的一动作例进行说明。另外，步骤S201～步骤S205、步骤S215的动作分别与图3的步骤S101～步骤S105、步骤S107的动作相同，因此省略详细的说明。
在步骤S206中，路径预测部42判断其他车辆M2是位于交叉路口的内侧还是位于交叉路口的外侧。这是因为在交叉路口的内侧和外侧提取的候补路径有时会不同。在其他车辆M2位于交叉路口的内侧的情况下(步骤S206中为“是”)，处理进入步骤S207。另一方面，在其他车辆M2位于交叉路口的外侧的情况下(步骤S206中为“否”)，处理进入步骤S220。
在步骤S207中，路径预测部42基于其他车辆M2的位置以及道路结构提取其他车辆M2行驶的多个候补路径。基于道路结构提取是指在道路结构上从其他车辆M2的位置提取能够行驶的路径。
在步骤S208中，路径预测部42利用本车辆M1周围存在的其他车辆M3、M4的信息判断候补路径上的交通量是否在规定量以上。其他车辆M3、M4的信息是指位置、速度、加速度、行进方向等。通常难以考虑在交通量在规定量以上的道路上停留的情况，且阻碍交通流因而从交通规则上来说不优选。因此，通过利用候补路径上的交通量以及交通规则，路径预测部42能够缩小限定候补路径。在候补路径上的交通量为规定量以上的情况下(步骤S208中为“是”)，处理进入步骤S209。另一方面，在交通量小于规定量的情况下(步骤S208中为“否”)，处理进入步骤S210。
在步骤S209中，路径预测部42利用候补路径上的交通量以及交通规则来缩小限定候补路径。如图6所示，在直行路径R3上的交通量为规定量以上的情况下，路径预测部42将直行路径R3从候补中排除。
在步骤S210中，路径预测部42判断候选路径是否为两个以上。在候补路径为1个的情况下(步骤S210中为“否”)，路径预测部42预测剩余的1个候补路径是其他车辆M2行驶的路径，处理进入步骤S215。另一方面，在候选路径为两个以上的情况下(步骤S210中为“是”)，则处理进入步骤S211。
在步骤S211中，路径预测部42为了缩小限定候补路径而获取本车辆M1周围的信号灯信息。在路径预测部42获取了信号灯信息的情况下(步骤S211中为“是”)，处理进入步骤S214。另一方面，在路径预测部42未获取信号灯信息的情况下(步骤S211中为“否”)，处理进入步骤S212。
在步骤S212中，路径预测部42获取与人行横道相关的行人信息。这是由于即使在无法获取信号灯信息的情况下，通过利用行人信息路径预测部42也能够推定信号灯信息。
在步骤S213中，路径预测部42利用所获取的行人信息来推定信号灯信息。如图7所示，在行人穿越直行路径R2上的人行横道90、且行人在本车辆M1的行进方向上的人行横道91的跟前停止的情况下，路径预测部42根据行人的动作推定设置在本车辆M1的行进方向上的信号灯80为绿色，设置在与本车辆M1的行进方向交叉的方向上的信号灯81为红色。
在步骤S214中，路径预测部42利用在步骤S211中获取的信号灯信息或在步骤S213中推定的信号灯信息来缩小限定候选路径。另外，路径预测部42也可以同时利用在步骤S211中获取的信号灯信息和在步骤S213中推定的信号灯信息来缩小限定候补路径。
接着，在图15所示的步骤S220中，路径预测部42基于其他车辆M2的位置以及道路结构提取其他车辆M2行驶的多个候补路径。
在步骤S221中，物体检测部10检测由路径预测部42提取的候选路径的前方。候补路径的前方是指候补路径的目的地。物体检测部10在可检测的范围内检测候选路径的前方，但会受到本车辆M1周围的其他车辆或建筑物等的影响。即，其他车辆或建筑物越多，物体检测部10越难以检测候选路径的前方，其他车辆或建筑物越少，越容易检测候选路径的前方。在物体检测部10容易检测候选路径的前方的情况下(步骤S221中为“是”)，处理进入步骤S222。另一方面，在物体检测部10难以检测候选路径的前方的情况下(步骤S221中为“否”)，处理进入步骤S225。
在步骤S222中，路径预测部42基于由物体检测部10检测出的候补路径的前方的信息，获取候补路径的前方的拥堵状况。这是因为存在能够基于拥堵状况来缩小限定候补路径的情况。
在步骤S223中，路径预测部42参照地图数据库30检测在本车辆M1的周围是否存在过街天桥。检测是否存在过街天桥的理由是能够简单地判断在本车辆M1的周围是否能够利用与人行横道有关的行人信息。即，如果在本车辆M1的周围有过街天桥，则路径预测部42能够简单地判断出在交叉路口没有人行横道。由于在没有人行横道的交叉路口上，行人信息对候选路径的缩小限定没有贡献，因此路，径预测部42不需要获取行人信息。在路径预测部42不获取行人信息的情况下，由于处理的信息减少因此节省了资源。在本车辆M1的周围有过街天桥的情况下(步骤S223中为“是”)，处理进入步骤S228。另一方面，在本车辆M1的周围没有过街天桥的情况下(步骤S223中为“否”)，处理进入步骤S224。
在步骤S224中，路径预测部42获取与人行横道相关的行人信息。这是由于通过利用行人信息有时可以缩小限定候补路径。
在步骤S225中，由于物体检测部10难以检测出候选路径的前方，因此路径预测部42从容易获取的信息中获取。因此，路径预测部42参照地图数据库30检测在本车辆M1的周围是否存在过街天桥。检测是否有过街天桥的理由如上所述。在本车辆M1的周围有过街天桥的情况下(步骤S225中为“是”)，处理进入步骤S228。另一方面，在本车辆M1的周围没有过街天桥的情况下(步骤S225中为“否”)，处理进入步骤S226。
在步骤S226中，路径预测部42获取与人行横道相关的行人信息。这是由于通过利用行人信息有时可以缩小限定候补路径。
在步骤S227中，物体检测部10在可检测的范围内检测候选路径的前方。路径预测部42基于由物体检测部10检测出的信息获取候补路径前方的拥堵状况。这是由于存在能够基于拥堵状况来缩小限定候补路径的情况。
在步骤S228中，路径预测部42利用候补路径的前方的拥堵状况、或与人行横道相关的行人信息来缩小限定候补路径。另外，路径预测部42也可以同时利用拥堵状况和行人信息来缩小限定候补路径，也可以仅利用拥堵状况或者仅利用行人信息来缩小限定候补路径。
接着，在图16所示的步骤S230中，路径预测部42判断候补路径是否为两个以上。在候补路径为1个的情况下(步骤S230中为“否”)，路径预测部42预测剩余的1个候补路径是其他车辆M2行驶的路径，处理进入步骤S215。另一方面，在候选路径为两个以上的情况下(步骤S230中为“是”)，则处理进入步骤S231。
在步骤S231中，物体检测部10为了计算从其他车辆M2所在的车道的中心线CL到其他车辆M2的中心位置的距离D而检测其他车辆M2的车宽W。在检测出的车宽W小于规定值的情况下，路径预测部42不进行利用距离D的候补路径的缩小限定。这是因为，在检测出的车宽W小于规定值的情况下，无法判断检测出的是车宽整体的哪个部分，存在无法正确地计算出其他车辆M2相对于中心线CL的位置的情况。在检测出的车宽W为规定值以上的情况下(步骤S231中为“是”)，处理进入步骤S232。另一方面，在检测出的车宽W小于规定值的情况下(步骤S231中为“否”)，处理进入步骤S215。
在步骤S232中，路径预测部42利用物体检测部10所检测出的其他车辆M2的车宽W，计算出从车道的中心线CL到其他车辆M2的中心位置的距离D。这是因为，即使在利用拥堵状况或行人信息也无法预测其他车辆M2行驶的路径的情况下，也存在通过利用距离D而路径预测部42能够预测其他车辆M2行驶的路径的情况。
在步骤S233中，路径预测部42判断所计算出的距离D是否为规定值以下。由此，路径预测部42能够缩小限定候补路径。在距离D为规定值以下的情况下(步骤S233中为“是”)，处理进入步骤S234。另一方面，在距离D大于规定值的情况下(步骤S233中为“否”)，处理进入步骤S235。
在步骤S234中，如图8所示，路径预测部42预测为其他车辆M2行驶的路径是直行路径R6。另外，路径预测部42在因交通状况等而将直行路径R6从候补路径中排除的情况下，中止预测。
在步骤S235中，路径预测部42判断距离D从本车辆M1观察是在左侧大还是在右侧大。即，路径预测部42以中心线CL为Y坐标判断距离D＜0还是距离D＞0。在距离D从本车辆M1观察在右侧较大的情况下，即在距离D＞0的情况下(步骤S235中为“是”)，处理进入步骤S236。另一方面，在距离D从本车辆M1观察在左侧较大的情况下，即距离D＜0的情况下(步骤S235中为“否”)，处理进入步骤S237。
在步骤S236中，路径预测部42预测为其他车辆M2行驶的路径是左转路径R7。在步骤S237中，路径预测部42预测为其他车辆M2行驶的路径是右转路径R5。
如以上说明的那样，根据第二实施方式的车辆行为预测装置2，能够获得以下的作用效果。
车辆行为预测装置2基于其他车辆M2的位置以及道路结构提取其他车辆M2行驶的多个路径候补。车辆行为预测装置2利用交通规则对所提取出的候补路径缩小限定范围。由此，车辆行为预测装置2即使在难以检测其他车辆M2的姿势或行驶履历的情况下，也能够提高其他车辆M2行驶的路径的预测精度。
另外，交通规则包含与信号灯、人行横道以及标识相关的规则中的至少一个。车辆行为预测装置2利用与信号灯的颜色相关的交通规则来缩小限定候补路径。另外，车辆行为预测装置2在无法获取信号灯信息的情况下，利用与人行横道相关的行人信息来推定信号灯信息而缩小限定候补路径。这样，通过利用与信号灯、人行横道以及标识相关的规则来缩小限定候补路径，车辆行为预测装置2即使在难以检测其他车辆M2的姿势或行驶履历的情况下，也能够提高其他车辆M2行驶的路径的预测精度。
另外，车辆行为预测装置2检测候补路径上的其他车辆M2以外的其他车辆M3、M4的位置，并判断候补路径的前方是否拥堵。而且，车辆行为预测装置2基于交通规则以及拥堵状况来缩小限定候补路径。由此，车辆行为预测装置2即使在无法检测出其他车辆M2的姿势或行驶履历的情况下，也能够提高其他车辆M2行驶的路径的预测精度。
如上所述记载了本发明的实施方式，但不应该理解为构成该公开的一部分的论述以及附图限定了本发明。根据本公开，对于本领域技术人员而言，各种替代实施方式、实施例以及运用技术将变得显而易见。
例如，在第二实施方式中，利用通信机50获取了信号灯信息，但获取信号灯信息的方法不限于此，例如也可以使用摄像机获取信号灯信息。
另外，在第二实施方式中，路径预测部42利用其他车辆M3、M4的位置信息来判断候补路径的前方是否拥堵。如图17所示，物体检测部10有时无法检测由建筑物92遮挡的区域S1的信息。如图17所示，即使其他车辆M3、M4存在于左转路径R7的前方，物体检测部10也无法检测出其他车辆M3、M4，路径预测部42也无法判断在左转路径R7的前方发生了拥堵。这样，在物体检测部10无法检测出候补路径的前方的情况下，路径预测部42为了避免错误的预测，而中止其他车辆M2行驶路径的预测。
另外，在第一实施方式及第二实施方式中，对右侧通行的道路进行了说明，但本发明也能够适用于左侧通行的道路。另外，本发明能够适用于具有自动驾驶功能的车辆。
另外，上述实施方式的各功能可以通过安装一个或多个处理电路来实现。处理电路包括含有电路的处理装置等的编程后的处理装置。另外，处理电路还包括以执行实施方式中记载的功能的方式被改编的专用集成电路(ASIC)或现有的电路部件的装置。
符号说明
1、2 车辆行为预测装置
10 物体检测部
20 GPS接收机
30 地图数据库
40 控制器
41 信息获取部
42 路径预测部
50 通信机

Claims (8)

1.一种车辆行为预测方法，该车辆具备检测本车辆周围的其他车辆的位置的传感器，该车辆行为预测方法预测所述其他车辆行驶的路径，其特征在于，
获取所述其他车辆的位置周围的至少包括车道的道路结构，
获取所述道路结构的交通规则，
基于所述交通规则来预测所述其他车辆行驶的路径。
2.如权利要求1所述的车辆行为预测方法，其特征在于，
所述交通规则中包含与信号灯、人行横道、标识相关的规则中的至少一个。
3.如权利要求1或2所述的车辆行为预测方法，其特征在于，
基于所述道路结构提取所述其他车辆行驶的多个候补路径，
基于所述交通规则从所述多个候补路径中预测所述其他车辆行驶的路径。
4.如权利要求3所述的车辆行为预测方法，其特征在于，
检测所述多个候补路径上的所述其他车辆以外的车辆的位置，
基于所述其他车辆以外的车辆的位置以及所述交通规则从所述多个候补路径中预测所述其他车辆行驶的路径。
5.如权利要求3或4所述的车辆行为预测方法，其特征在于，
在无法检测出所述多个候补路径的前方的情况下，中止所述其他车辆行驶的路径的预测。
6.如权利要求1～5中任一项所述的车辆行为预测方法，其特征在于，
检测所述其他车辆的车速，
在所述其他车辆的车速为规定值以下的情况下，预测所述其他车辆行驶的路径。
7.如权利要求1～6中任一项所述的车辆行为预测方法，其特征在于，
检测所述其他车辆的行驶轨迹，
基于所述行驶轨迹以及所述交通规则，预测所述其他车辆行驶的路径。
8.一种车辆行为预测装置，其特征在于，具备：
传感器，其检测本车辆周围的其他车辆的位置；
控制器，其获取所述其他车辆的位置周围的至少包括车道的道路结构，
所述控制器获取所述道路结构的交通规则，并基于所获取的所述交通规则预测所述其他车辆行驶的路径。
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