CN113661107A - 行为预测方法、行为预测装置以及车辆控制装置 - Google Patents

行为预测方法、行为预测装置以及车辆控制装置 Download PDF

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Abstract

行为预测装置根据车辆的周围的物体的信息来确定影响车辆的行为的第一物体。行为预测装置进行通过存在于第一物体周围的多个物体的信息来提取影响第一物体的行为的第二物体并对第二物体预测行为的预测处理。行为预测装置进行将提取出的第二物体作为新的第一物体来提取影响新的第一物体的行为的新的第二物体并对新的第二物体预测行为的预测处理。行为预测装置将该预测处理反复进行规定的次数。行为预测装置基于进行预测处理所得出的第二物体各自的行为,来预测最初的预测处理中的第一物体的行为。

Description

行为预测方法、行为预测装置以及车辆控制装置
技术领域
本发明涉及一种行为预测方法、行为预测装置以及车辆控制装置。
背景技术
以往,已知一种预测车辆的周围的物体的行为,基于预测出的物体的行为来控制车辆的技术。例如,在专利文献1中,公开了基于在本车辆的前方行驶的先行车辆的行驶状态来控制本车辆的行驶的行驶控制装置。行驶控制装置基于在本车辆的前方行驶的先行车辆的驾驶操作信息来判定先行车辆的驾驶特性,基于判定出的驾驶特性来预测先行车辆的行驶状态。然后,行驶控制装置基于预测出的先行车辆的行驶状态来控制本车辆的行驶。
现有技术文献
专利文献
专利文献1:日本特开2008-87545号公报
发明内容
发明要解决的问题
然而,根据专利文献1中记载的技术,根据先行车辆的驾驶特性来预测先行车辆的行为,因此存在只能预测短期状况的问题。
本发明是鉴于该问题而完成的,其目的在于,提供一种能够预测车辆的周围的长期状况的行为预测方法、行为预测装置以及车辆控制装置。
用于解决问题的方案
本发明的一个方式所涉及的行为预测方法从车辆的周围的物体中确定影响车辆的行为的第一物体。另外,行为预测方法进行在存在于第一物体周围的多个物体中提取影响第一物体的行为的第二物体并对第二物体预测行为的预测处理。行为预测方法进行将提取出的第二物体作为新的第一物体来提取影响该新的第一物体的行为的新的第二物体并对该新的第二物体预测行为的预测处理。行为预测方法将预测处理反复进行规定次数。然后,行为预测方法基于进行预测处理所得出第二物体各自的行为来预测第一物体的行为。
发明的效果
根据本发明,能够预测车辆的周围的长期状况。
附图说明
图1是示出本实施方式所涉及的行为预测装置的结构的框图。
图2是示出本实施方式所涉及的行为预测的处理过程的流程图。
图3是示出设定提取次数的处理过程的流程图。
图4是示出设定第一区域的处理过程的流程图。
图5A是示出在直线道路上设定在本车辆的周围的第一区域的左右方向上的范围的一例的说明图。
图5B是示出在高速道路上设定在本车辆的周围的第一区域的左右方向上的范围的一例的说明图。
图5C是示出在高速道路上设定在本车辆的周围的第一区域的左右方向上的范围的一例的说明图。
图6是示出在高速道路上设定在本车辆的周围的第一区域的前后方向上的范围的一例的说明图。
图7A是示出在没有信号灯的交叉路口设定在本车辆的周围的第一区域的范围的一例的说明图。
图7B是示出在没有信号灯的交叉路口设定在本车辆的周围的第一区域的范围的一例的说明图。
图8A是示出在一般道路的直行道路上设定在本车辆的周围的第一区域的范围的一例的说明图。
图8B是示出在一般道路的直行道路上设定在本车辆的周围的第一区域的范围的一例的说明图。
图8C是示出在一般道路的直行道路上设定在本车辆的周围的第一区域的范围的一例的说明图。
图8D是示出在一般道路的直行道路上设定在本车辆的周围的第一区域的范围的一例的说明图。
图9是示出交叉路口中的第一物体的提取概念的说明图。
图10A是示出直行道路上的第一物体的提取概念的说明图。
图10B是示出直行道路上的第一物体的提取概念的说明图。
图11是示出直行道路上的第一物体的提取概念的说明图。
图12A是示出直行道路上的第二物体的提取概念的说明图。
图12B是示出直行道路上的第二物体的提取概念的说明图。
图12C是示出直行道路上的第二物体的提取概念的说明图。
图13A是示出直行道路上的第二物体的提取概念的说明图。
图13B是示出直行道路上的第二物体的提取概念的说明图。
图13C是示出直行道路上的第二物体的提取概念的说明图。
图14A是示出被进行行为预测的物体的说明图。
图14B是示出被进行行为预测的物体的说明图。
图15A是示出从提取中排除物体的例子的说明图。
图15B是示出从提取中排除物体的例子的说明图。
图15C是示出从提取中排除物体的例子的说明图。
具体实施方式
下面,参照附图对本发明的实施方式进行说明。在附图的记载中对相同部分标注相同附图标记并省略说明。
参照图1,说明本实施方式所涉及的行为预测装置的结构。行为预测装置具有物体检测装置1、本车位置估计装置4、地图获取装置5、交通规则获取装置6以及微型计算机50。
行为预测装置也可以应用于具有自动驾驶功能的车辆,还可以应用于不具有自动驾驶功能的车辆。另外,行为预测装置也可以应用于能够切换自动驾驶和手动驾驶的车辆。下面,将应用行为预测装置的车辆称为本车辆。
自动驾驶是指例如制动器、加速器、转向装置等致动器中的至少一个致动器无乘员的操作而被控制的状态。因此,也可以是其它致动器通过乘员的操作来动作。另外,自动驾驶只要是加减速控制、横向位置控制等任一种控制被执行的状态即可。另外,本实施方式的手动驾驶是指例如乘员操作制动器、加速器、转向装置的状态。
物体检测装置1具备搭载在本车辆中的激光雷达、毫米波雷达、摄像机等多个物体检测传感器。物体检测装置1使用多个物体检测传感器来检测本车辆的周围的物体。物体检测装置1检测包括其它车辆、摩托车、自行车、行人的移动物体以及包括停车车辆、建物的静止物体。例如,物体检测装置1检测移动物体和静止物体相对于本车辆的位置、姿势(偏航角)、大小、速度、加速度、减速度、偏航率。
本车位置估计装置4利用GPS(全球定位系统)、测程法等位置估计技术,来测量本车辆的绝对位置。本车位置估计装置4使用位置检测传感器,来测量本车辆的绝对位置、即本车辆相对于规定的基准点的位置、车速、加速度、转向角、姿势。本车位置估计装置4包括GPS接收器、惯性导航装置、设置于制动踏板、加速踏板的传感器、车轮速度传感器、偏航率传感器等用于获取车辆的行为的传感器、激光雷达、摄像机等。
地图获取装置5获取表示本车辆行驶的道路的构造的地图信息。地图获取装置5所获取的地图信息包括道路环境、车道的绝对位置、车道的连接关系、相对位置关系等道路构造、交通规则、道路标识等。另外,地图获取装置5所获取的地图信息还包括停车场、加油站等施设信息。地图获取装置5也可以拥有用于存储地图信息的地图数据库,还可以通过云计算从外部的地图数据服务器获取地图信息。另外,地图获取装置5也可以使用车对车通信、路车间通信来获取地图信息。
交通规则获取装置6基于本车辆行驶的道路环境、道路标识等,来获取本车辆所应用的交通规则。交通规则获取装置6具备通信装置、摄像机等,使用车对车通信或路车间通信或者使用从摄像机等得到的信息,获取道路环境、道路标识等。交通规则获取装置6基于获取到的道路环境、道路标识等,来获取本车辆所应用的交通规则。此外,在地图获取装置5能够获取交通规则作为地图信息之一的情况下,交通规则获取装置6也可以被地图获取装置5代替。
微型计算机50基于物体检测装置1的检测结果、利用本车位置估计装置4的估计结果、地图获取装置5的获取结果以及交通规则获取装置6的获取结果,来预测存在于本车辆的周围的物体(典型地,移动物体)的行为。另外,微型计算机50基于预测出的物体的行为,来控制本车辆的行驶状态。
本实施方式所涉及的行为预测预测影响本车辆的行为的物体(下面称为“第一物体”)的行为。另外,本实施方式所涉及的行为预测预测影响第一物体的行为的第二物体的行为,基于该第二物体的行为来预测第一物体的行为。
微型计算机50是具备CPU(中央处理装置)、存储器以及输入输出部的通用微型计算机。在微型计算机中,安装有用于作为行为预测装置发挥功能的计算机程序(行为预测程序)。通过执行计算机程序,微型计算机作为行为预测装置所具备的多个信息处理电路发挥功能。此外,在本实施方式中,示出由软件实现行为预测装置所具备的多个信息处理电路的例子。然而,也能够准备用于执行下面所示的各信息处理的专用硬件,来构成各个信息处理电路。另外,也可以由单独的硬件构成多个信息处理电路。
微型计算机50具备检测整合部2、物体追踪部3、地图内位置估计部7、行为预测部10以及车辆控制部20来作为多个信息处理电路。
检测整合部2对从物体检测装置1所具备的多个物体检测传感器中的各物体检测传感器得到的多个检测结果进行整合,来对各物体输出一个检测结果。具体地说,根据从物体检测传感器中的各物体检测传感器得到的物体的行为,在考虑了各物体检测传感器的误差特性等的基础上,计算误差最小的合理的物体的行为。具体地说,通过使用已知的传感器融合技术,来综合评价由多个物体检测传感器获取到的检测结果,得到更准确的检测结果。
物体追踪部3追踪由检测整合部2检测到的物体。具体地说,物体追踪部3根据在不同时刻输出的物体的行为,进行不同时刻间的物体的同一性的验证(对应),并且,基于该对应来追踪物体。
地图内位置估计部7根据由本车位置估计装置4获得的本车辆的绝对位置以及由地图获取装置5获取到的地图信息,估计本车辆在地图上的位置、朝向。地图内位置估计部7估计本车辆位于哪个行驶车道。
行为预测部10预测本车辆的周围的物体的行为。行为预测部10具有行进道路候选获取部11、行进道路获取部12、行驶环境获取部13、物体提取部14以及预测部15。
行进道路候选获取部11基于地图信息、本车辆的周围的物体的检测结果、本车辆的位置信息、交通规则,来计算物体的行进道路候选。物体的行进道路候选是指该物体能够选择的行进道路的候选。
行进道路获取部12获取本车辆的行进道路。例如,行进道路获取部12获取在导航装置(未图示)中划定出的路径信息,根据该路径信息获取本车辆的行进道路。此外,行进道路获取部12也可以基于目的地信息和地图信息,来计算本车辆的行进道路。
行驶环境获取部13基于本车辆的位置信息、地图信息等,来获取本车辆当前行驶的道路的道路环境。道路环境是指高速道路、交叉路口、合流区间之类的道路种类以及在道路上发生的拥堵状况。
物体提取部14基于物体的行进道路候选、本车辆的行进道路以及行驶状态、本车辆的道路环境、交通规则等,来从本车辆的周围的物体中提取成为行为预测的对象的物体。具体地说,物体提取部14从本车辆的周围的物体中确定(提取)影响本车辆的行为的第一物体(最初的第一物体)。另外,物体提取部14进行从存在于第一物体周围的多个物体中提取影响第一物体的行为的第二物体的处理(预测处理)。并且,物体提取部14进行将提取出的第二物体作为新的第一物体来提取影响该新的第一物体的行为的第二物体(新的第二物体)的处理(预测处理)。以此方式,物体提取部14反复进行对作为预测行为的对象物体的第二物体的提取,直到预先决定的规定的提取次数。
预测部15针对每次提取预测行为的对象物体,进行预测由物体提取部14提取出的第二物体的行为的处理(预测处理),由此反复进行预先决定的规定的提取次数。另外,预测部15基于进行预测处理所得出的n(n:与提取次数对应的自然数)个第二物体的行为,来预测最初确定的第一物体(最初的第一物体)的行为。
车辆控制部20基于在行为预测部10中预测的第一物体的行为,来进行本车辆的车辆控制。车辆控制部20控制本车辆的各种致动器(转向装置致动器、加速踏板致动器、制动器致动器等),来执行自动驾驶控制或驾驶辅助控制(例如减速控制)。
此外,在本实施方式中,微型计算机50构成为具备车辆控制部20的功能,行为预测装置能够成为作为车辆控制装置的应用。但是,行为预测装置也可以不具备车辆控制部20的功能,仅具备预测本车辆的周围的物体的行为的功能。
接着,参照图2说明本实施方式所涉及的行为预测的处理过程。该处理过程将点火开关(IGN)的开启作为触发而被调出,由微型计算机50执行。此外,在本车辆是电动汽车的情况下,代替点火开关而将动力开关的开启作为触发即可。
首先,在步骤S10中,检测整合部2从物体检测装置1获取物体信息、即本车辆的周围的物体信息。当获取到物体信息时,检测整合部2基于物体信息来计算物体的行为。另外,物体追踪部3追踪由检测整合部2检测到的物体。
在步骤S11中,地图内位置估计部7从本车位置估计装置4获取本车辆的位置信息。
在步骤S12中,地图内位置估计部7获取地图信息。地图内位置估计部7计算本车辆在地图上的位置信息、即在哪个行驶车道上行驶以及本车辆在行驶车道上的朝向。另外,行进道路候选获取部11基于本车辆的位置信息和本车辆的周围的物体信息,来计算物体在地图上的位置信息、即物体在地图上的位置(行驶车道、人行道等)以及朝向等。行进道路候选获取部11获取在以物体为中心的一定范围内包括的车道信息以及交通规则。另外,行进道路候选获取部11能够基于这些信息,来计算物体的行进道路候选。
在步骤S13中,行进道路获取部12获取本车辆在地图上的行进道路。行进道路获取部12能够根据在导航装置等中事先设定的路径信息,来获取本车辆的行进道路。或者,行进道路获取部12也可以基于目的地信息来计算路径信息,获取行进道路。
在步骤S14中,行进道路获取部12获取本车辆的行驶状态。关于行驶状态,至少获取车速、转向角。
在步骤S15中,物体提取部14基于道路环境来设定提取次数。该提取次数是对第二物体反复进行预测处理的次数。参照图3说明设定提取次数的处理的详细内容。
在步骤S30中,行驶环境获取部13基于本车辆的位置信息、地图信息,来获取本车辆行驶的道路的道路种类。
在步骤S31中,行驶环境获取部13判断本车辆是否位于高速道路。在本车辆位于高速道路的情况下,在步骤S31中判定为肯定,进行到步骤S33。另一方面,在本车辆位于高速道路以外的一般道路的情况下,在步骤S31中判定为否定,进行到步骤S32。
在步骤S32中,行驶环境获取部13判断在本车辆前方是否有交叉路口。行驶环境获取部13例如基于本车辆到达交叉路口中心为止的时间或本车辆与交叉路口中心的距离,来判断有无交叉路口。在本车辆前方有交叉路口的情况下,在步骤S32中判定为肯定,进行到步骤S35。另一方面,在本车辆前方无交叉路口的情况下,在步骤S32中判定为否定,进行到步骤S33。
在步骤S33中,行驶环境获取部13获取在本车辆前方有无合流车道。在本车辆在合流区间的干线道路上行驶的情况下,行驶环境获取部13获取在本车辆前方的规定范围内存在合流车道合流的地点的这个信息。另外,在本车辆在合流区间的合流道路上行驶的情况下,行驶环境获取部13获取在本车辆前方的规定范围内存在向干线道路合流的地点的这个信息。
在步骤S34中,行驶环境获取部13获取本车辆的周围的拥堵状况。
在步骤S35中,行驶环境获取部13设定提取次数。根据道路环境不同,物体交错的复杂程度不同。通常,在一般道路上,除了汽车、两轮车以外,还有行人、自行车等多种物体交错。因此,一般道路与限制能够通行的物体的种类的高速道路相比,物体交错的复杂程度高。另外,即使是一般道路,在交叉路口除了与本车辆在同一方向上行驶的其它车辆以及在路肩行走的行人以外,还有对向车辆、右左转时的人行横道上的行人等多种物体交错。因此,交叉路口与直行道路(除了交叉路口之外的一般道路)相比物体交错的复杂程度高。即,物体交错的复杂程度是指在道路环境中设想的物体之间的行进道路候选的相交程度(相交数量的多少)。
物体交错的复杂程度越高,增加预测处理的提取次数,由此能够考虑更多物体之间的相互影响,因此能够长期地预测本车辆的周围的状况。因此,行驶环境获取部13基于在本车辆行驶的道路环境中物体交错的复杂程度,来设定提取次数。具体地说,行驶环境获取部13按交叉路口、一般道路、高速道路的顺序设定为提取次数变少。例如,进行如下设定:交叉路口为五次,直行道路为三次,高速道路为两次。另外,即使是同一行驶环境,在拥堵的情况下,与不拥堵的情况相比,物体交错的复杂程度变低。因此,例如使拥堵时的提取次数低于不拥堵时的提取次数。
行驶环境获取部13保持规定了道路环境、提取次数及拥堵状况的关系的数据。行驶环境获取部13基于道路环境和拥堵状况,来设定提取次数。
在步骤S16中,物体提取部14基于本车辆的位置信息、地图信息,来设定第一区域。第一区域是用于提取影响本车辆的行为的第一物体的区域,被设定在本车辆的周围。参照图4说明设定第一区域的处理过程。
在步骤S40中,行驶环境获取部13获取本车辆行驶的道路的车道数量。
在步骤S41中,行驶环境获取部13获取本车辆行驶的道路的道路种类。
在步骤S42中,行驶环境获取部13判断本车辆是否位于高速道路。在本车辆位于高速道路的情况下,在步骤S42中判定为肯定,进行到步骤S43。另一方面,在本车辆位于高速道路以外的一般道路的情况下,在步骤S42中判定为否定,进行到步骤S44。
在步骤S43中,行驶环境获取部13获取有无中央分离带。
在步骤S44中,行驶环境获取部13判断在本车辆前方是否有交叉路口。在本车辆前方有交叉路口的情况下,在步骤S44中判定为肯定,进行到步骤S45。在本车辆前方无交叉路口的情况下,在步骤S44中判定为否定,进行到步骤S47。
在步骤S45中,行驶环境获取部13获取交叉路口种类。交叉路口的种类例如是有信号灯的交叉路口、无信号灯的交叉路口、环形交叉路、4路停车(4WAY STOP)、有临时停止线的交叉路口等。
在步骤S46中,行驶环境获取部13基于交叉路口种类、本车辆的位置信息,来获取在交叉路口的交通规则上的优先级。例如,在有信号灯的交叉路口,在本车辆的信号为绿的情况下,物体提取部14判定为本车辆的道路的优先级高于交叉道路的优先级。另外,在有临时停止线的交叉路口,在本车辆之前有停止线的情况下,物体提取部14判定为本车辆的道路的优先级低于交叉道路的优先级。相反,在本车辆之前无停止线的情况下,物体提取部14判定为本车辆的道路的优先级高于交叉道路的优先级。另外,在交叉路口的本车辆的行进道路为右转的情况下,物体提取部14判定为本车辆的车道的优先级低于直行的对向车道优先级。
在步骤S47中,行驶环境获取部13获取本车辆前方有无人行横道。
在步骤S48中,行驶环境获取部13获取本车辆前方有无岔道。
在步骤S49中,行驶环境获取部13获取本车辆的道路与人行道的分离方式。分离方式例如是树丛、围栏、护栏、未被分离之类的各种方式。
在步骤S50中,物体提取部14基于本车辆的行驶状态、在步骤S40至S49获取到的道路环境,来设定第一区域。下面,参照图5A至图8D对第一区域的设定方法进行说明。
参照图5A至图6,说明在本车辆在高速道路上行驶的情况下的第一区域R1的设定方法。在该图中,示出行驶车道L11、对向车道L21、本车辆Va。此外,在车道为多个的情况下,行驶车道是指行驶车道L11、L12等,对向车道是指对向车道L21、L22等。另外,设为本车辆Va在最靠路肩侧的行驶车道L11上行驶。
首先,说明与第一区域R1有关的左右方向上的范围。基本上,物体提取部14以本车辆Va行驶的行驶车道为基准,将包括本车辆Va的行驶车道、从该行驶车道观察与对向车道侧相邻的第二车道、从第二车道观察与对向车道侧相邻的第三车道的范围设定为第一区域R1。例如,在单侧三车道的道路的情况下,如图5A所示那样,三个行驶车道L11、L12、L13成为第一区域R1。
在此,如图5B所示那样,在距本车辆Va最远的第三车道包括对向车道的情况下,第一区域R1设定为到离本车辆Va最近的对向车道L22为止的范围。另外,如图5C所示那样,在有中央分离带L30情况下,第一区域R1设定为不包括对向车道的范围。
接着,说明与第一区域R1有关的前后方向上的范围。物体提取部14将从本车辆Va到前方TTC(Time-To-Collision:碰撞时间)为规定时间以内的距离设定为第一区域R1。例如,在将TTC设为5秒且本车辆Va以80km/h行驶的情况下,第一区域R1为从本车辆Va到前方约100m为止的距离。另外,比本车辆Va位于后方的范围根据本车辆Va的行进道路来被设定。例如,在作为本车辆Va的行进道路预定变更车道的情况下,需要考虑将在本车辆Va车道变更后的车道上行驶的其它车辆以及进入该车道变更后的车道的其它车辆作为第一物体。因此,如图6所示那样,物体提取部14将从本车辆Va到后方TTC为规定时间(例如3秒)以内的距离设定为第一区域R1。
参照图7A至图7B,说明在本车辆进入无信号灯的交叉路口的情况下的第一区域R1的设定方法。在该图中,示出包括本车辆Va的行驶车道和对向车道的道路Sa、与该道路Sa交叉的交叉道路Sb以及本车辆Va。
首先,说明与第一区域R1有关的前后方向上的范围。物体提取部14将从本车辆Va到前方规定的基准距离设定为第一区域R1。在此,基准距离是在假定为存在与本车辆Va相同的速度的对向车辆的基础上,本车辆Va到达交叉路口中心为止的时间与对向车到达交叉路口中心为止的时间之差为一定时间以内的距离。例如,在从本车辆Va到交叉路口中心的距离为30m、速度为10m/s且时间差为3秒的情况下,从交叉路口中心到对向车辆的距离为60m。因而,物体提取部14将从本车辆Va到前方90m的距离设定为第一区域R1。
接着,说明与第一区域R1有关的左右方向上的范围。物体提取部14基于本车辆Va的交叉路口的优先级以及本车辆Va的行进道路,来设定第一区域R1。如图7A所示那样,在本车辆Va的道路优先级较高的情况下,物体提取部14将对与本车辆Va的右转行进道路交叉的人行横道考虑了规定的余裕宽度的范围设定为第一区域R1。如图7B所示那样,在本车辆Va的道路优先级低的情况下,物体提取部14以与前后方向上的范围设定同样的考虑方法来设定第一区域R1。
参照图8A至图8D,说明在本车辆Va在一般道路的直行道路上行驶的情况下的第一区域R1的设定方法。首先,说明与第一区域R1有关的前后方向上的范围。物体提取部14将从本车辆Va到前方TTC为规定时间以内的距离设定为第一区域R1。例如,TTC为3秒。
接着,说明与第一区域R1有关的左右方向上的范围。左右方向的大小除了前述的车道数量之外还根据有无人行横道、有无岔道、与人行道的分离方式来设定。例如,如图8A所示那样,物体提取部14以包括上述三个车道以及人行道L40的方式设定第一区域R1。另一方面,在与第一区域R1有关的前后方向上的范围包括人行横道、岔道L50的情况下,物体提取部14以包括它们的方式扩大左右方向上的范围。如图8B所示那样,在前后方向上的范围包括人行横道的情况下,物体提取部14扩大在与人行横道对应的区域中左右方向的宽度。扩大的宽度是对人行横道考虑了规定的余裕宽度(例如2m)的宽度。另外,如图8C所示那样,在前后方向上的范围内存在与岔道L50的连接位置的情况下,物体提取部14扩大在与岔道L50对应的区域中左右方向上的宽度。扩大的幅D1例如为40m。此外,如图8D所示那样,在人行道L40与道路分离的情况下,物体提取部14排除人行道L40来设定第一区域R1。
以上,列举各种道路环境来说明了第一区域R1。此外,有时通过这些方法设定的第一区域R1为比物体检测装置1的检测范围大的范围。在该情况下,优选的是,物体提取部14以物体检测装置1的检测范围为上限来设定第一区域R1。
在步骤S17中,物体提取部14提取位于设定的第一区域R1的物体中的影响本车辆Va的行为的第一物体。具体地说,行进道路获取部12获取本车辆的行进道路。同样地,行进道路候选获取部11基于地图信息、物体的位置信息、交通规则,来计算位于第一区域R1的物体的行进道路候选。物体提取部14通过本车辆Va的行进道路与位于第一区域R1的物体的行进道路候选是否相交,来判断是否影响本车辆Va的行为。
图9示出本车辆Va进入交叉路口的行驶场景。在交叉路口的周围,存在在对向车道上行驶的两辆其它车辆Vb1、Vb2以及行人Pe1。在第一区域R1中,存在对向车道上的最前面的其它车辆Vb1。本车辆Va的行进道路为交叉路口的右转。在该情况下,其它车辆Vb1在直行的情况下与本车辆Va的行进道路相交,因此物体提取部14将其它车辆Vb1提取为第一物体。另一方面,位于左转侧的人行横道的行人与本车辆Va的行进道路不相交,另外,行人Pe1不在第一区域R1内,因此物体提取部14不将行人Pe1提取为第一物体。
图10A和图10B示出本车辆在高速道路上行驶的行驶场景。在该图中,示出行驶车道L11~L14、对向车道L21~L23、中央分离带L30以及本车辆Va。在此,本车辆Va在最靠近路肩侧的行驶车道L11上行驶,在本车辆Va的周围存在六辆其它车辆Vb1~Vb6。另外,在图10A和图10B中,用箭头表示本车辆Va的行进道路以及其它车辆Vb1~Vb6的行进道路候选(此外,图10B的其它车辆Vb1~Vb6的行进道路候选与图10A的行进道路候选相同,因此仅描绘直行的行进道路候选)。
首先,设想本车辆Va的行进道路为直行的情况。如图10A所示那样,物体提取部14在本车辆Va的周围设定第一区域R1。物体提取部14将存在于第一区域R1的其它车辆Vb2、Vb4、Vb5中的其它车辆Vb4提取为第一物体。原因是,因为在行驶车道L12上行驶的其它车辆Vb4具备相对于本车辆Va直行的行驶车道L11要进行车道变更的行进道路候选。
接着,设想本车辆Va的行进道路从行驶车道L11向行驶车道L12进行车道变更的情况。如图10B所示那样,物体提取部14在本车辆Va的周围设定第一区域R1。物体提取部14将存在于第一区域R1的其它车辆Vb1、Vb2、Vb4、Vb5中的其它车辆Vb1、Vb2、Vb4提取为第一物体。原因是,因为其它车辆Vb1、Vb4存在于本车辆Va进行车道变更的行驶车道L12上本车辆Va的前方和后方。另外,因为在行驶车道L13上行驶的其它车辆Vb2具备相对于本车辆Va进行车道变更的行驶车道L12要进行车道变更的行进道路候选。
另外,物体提取部14也可以不仅考虑行进道路候选,还考虑周围的物体使本车辆Va的行为变化这一点来提取第一物体。例如,如图11所示那样,当其它车辆Vb4向行驶车道L11进行车道变更时,其它车辆Vb4位于本车辆Va的前方。物体提取部14预测其它车辆Vb4向行驶车道L11进行了车道变更的情况下的进入位置,判断本车辆Va与其它车辆Vb4的进入位置的相对距离D2是否为规定值以上。规定值例如是TTC为3秒的距离。在相对距离D2为规定值以上的情况下,是不需要使本车辆Va相对于其它车辆Vb4减速的状况。因而,物体提取部14判断为其它车辆Vb4不影响本车辆Va的行为,不将其它车辆Vb4提取为第一物体。
在步骤S18中,物体提取部14设定第二区域R2。第二区域R2是用于提取影响提取出的第一物体的行为的第二物体的区域。第二区域R2按每个提取出的第一物体,被设定在第一物体的周围。此外,第二区域R2的设定方法也可以与第一区域R1的设定方法同样,还可以以预先决定的范围设定在第一物体的周围。
在步骤S19中,物体提取部14判断在设定的第二区域R2中是否有物体。在第二区域R2中有物体的情况下,在步骤S19中判定为肯定,进行到步骤S20。另一方面,在第二区域R2中没有物体情况下,在步骤S19中判定为否定,进行到步骤S24。
然后,在步骤S20至S22的处理中,物体提取部14和预测部15进行在存在于第二区域R2内的多个物体中提取第二物体并对该第二物体预测行为的预测处理(最初的预测处理)。在提取第二物体并预测了行为后,物体提取部14将上次被预测了行为的第二物体作为新的第一物体,设定针对该新的第一物体的第二区域R2,并且预测存在于第二区域R2内的第二物体(新的第二物体)的行为(新的预测处理)。通过该物体提取部14和预测部15提取第二物体来预测行为的预测处理反复进行规定次数(提取次数)。下面,详细地进行说明。
在步骤S20中,物体提取部14提取第二物体。物体提取部14不是将第一物体的全部行进道路候选作为对象来判断第二物体,而是限定于影响本车辆Va的行为的行进道路候选来提取第二物体。
在步骤S21中,物体提取部14预测第二物体的行为。
在步骤S22中,物体提取部14判断提取第二物体来预测的预测处理的次数是否达到了提取次数。在预测处理的次数达到了提取次数的情况下,在步骤S22判定为肯定,进行到步骤S23。另一方面,在预测处理的次数未达到提取次数的情况下,在步骤S22判定为否定,返回到步骤S20。然后,在步骤S20中,物体提取部14将在最初的预测处理(上次的步骤S21)中被预测了行为的第二物体作为新的第一物体,以与步骤S18同样的方法设定针对新的第一物体的第二区域R2。然后,物体提取部14提取存在于设定的第二区域R2内的新的第二物体(即,影响作为新的第一物体的物体的行为的物体)。预测部15预测在物体提取部14中提取出的新的第二物体的行为。以此方式,反复进行第二区域R2的设定以及第二物体的行为预测的处理。
图12A至图12C与图10A和图10B同样,示出本车辆Va在高速道路上行驶的行驶场景。如图12A所示那样,物体提取部14在第一区域R1中将其它车辆Vb4提取为第一物体。
如图12B所示那样,物体提取部14在第一物体(其它车辆Vb4)的周围设定第二区域R2。在该例子中,第二区域R2以使其它车辆Vb4位于下侧中央的方式在前后方向和左右方向上以规定的范围来设定。在图12B中,作为其它车辆Vb4的行进道路候选,存在从行驶车道L12向行驶车道L11进行车道变更的行进道路候选(实线)。物体提取部14从第二区域R2内的物体中提取出具备其它车辆Vb4有可能采用为行进道路的行进道路候选的其它车辆作为第二物体。在图12B所示的例子中,其它车辆Vb5具备从行驶车道L13向行驶车道L12进行车道变更的行进道路候选。由于其它车辆Vb5向行驶车道L12进行了车道变更的影响,其它车辆Vb4有可能向行驶车道L11进行车道变更。因而,物体提取部14将其它车辆Vb5提取为第二物体。
另外,如图12C所示那样,物体提取部14还将第二物体(其它车辆Vb5)作为新的第一物体来在其周围进一步设定第二区域R2。在该例子中,第二区域R2以使其它车辆Vb5位于中心的方式在前后方向和左右方向上以规定的范围来设定。接着,物体提取部14确定作为新的第一物体的其它车辆Vb5有可能采用为行进道路的行进道路候选。在图12C中,存在从行驶车道L13向行驶车道L12进行车道变更的行进道路候选(实线)。物体提取部14从第二区域R2内的物体中提取出具备其它车辆Vb5有可能采用为行进道路的行进道路候选的其它车辆、即影响其它车辆Vb5的行为的其它车辆作为新的第二物体。在图12C所示的例子中,其它车辆Vb6具备从行驶车道L14向行驶车道L13进行车道变更的行进道路候选。另一方面,其它车辆Vb4具备在行驶车道L12上直行的行进道路候选。由于其它车辆Vb6向行驶车道L13进行了车道变更的影响,其它车辆Vb5有可能向行驶车道L12进行车道变更。另外,由于与其它车辆Vb4之间的车间距离的影响,其它车辆Vb5有可能向行驶车道L12进行车道变更。因而,物体提取部14还将其它车辆Vb4、Vb6提取为第二物体。
像这样,还关于直接影响第一物体(其它车辆Vb4)的行为的物体(其它车辆Vb5)进行第二物体的提取。此外,在本情况下,其它车辆Vb4是由于其它车辆Vb5而行为被影响的第一物体,并且还相当于影响其它车辆Vb5的行为的第二物体。
图13A至图13C示出本车辆Va在高速道路上行驶的场景。如图13A所示那样,物体提取部14在将其它车辆Vb1提取为第一物体的情况下,在第一物体(其它车辆Vb1)的周围设定第二区域R2。物体提取部14从作为第一物体的其它车辆Vb1的行进道路候选中确定影响本车辆Va的行为的第一影响行进道路候选。在图13A中,在行驶车道L12上直行的行进道路候选相当于第一影响行进道路候选。物体提取部14从第二区域R2中提取具备有可能对其它车辆Vb1的第一影响行进道路候选的行进道路产生影响的行进道路候选的其它车辆,作为第二物体。在图13A所示的例子中,其它车辆Vb2具备从行驶车道L11向行驶车道L12进行车道变更的行进道路候选。由于其它车辆Vb2向行驶车道L12进行了车道变更的影响,其它车辆Vb1有可能被迫减速。因而,物体提取部14将其它车辆Vb2提取为第二物体。
另外,如图13B所示那样,物体提取部14将作为影响其它车辆Vb1的行为的物体而被提取出的第二物体即其它车辆Vb2设为新的第一物体,在其周围进一步设定第二区域R2。物体提取部14从第二区域R2内的物体中,提取出作为影响该新的第一物体(其它车辆Vb2)的行为的物体的新的第二物体。物体提取部14基于作为新的第一物体的其它车辆Vb2的行进道路候选,来将其它车辆Vb1和Vb3提取为作为影响其它车辆Vb2的行为的物体的新的第二物体。在图13B中,作为设为新的第一物体的其它车辆Vb2的行进道路候选,存在从行驶车道L11向行驶车道L12进行车道变更的行进道路候选(实线)。物体提取部14从第二区域R2内的物体中提取出具备有可能影响其它车辆Vb2的行进道路的行进道路候选的其它车辆作为新的第二物体。在图13B所示的例子中,其它车辆Vb1、Vb3分别具备在行驶车道L11上直行的行进道路候选。由于其它车辆Vb1、Vb4之间的车间距离的影响,其它车辆Vb2有可能向行驶车道L12进行车道变更。因而,物体提取部14还将其它车辆Vb1、Vb3提取为第二物体(参照图13C)。
像这样,还对直接影响第一物体(其它车辆Vb1)的行为的物体(其它车辆Vb2)进行第二物体的提取。此外,在本情况下,其它车辆Vb2也相当于由于其它车辆Vb1、Vb3而行为被影响的第一物体,还相当于影响其它车辆Vb1的行为的第二物体。
在步骤S23中,预测部15基于与提取次数对应的n个第二物体的行为,来预测最初作为第一物体的物体的行为。即,预测部15基于分别在n次的行为预测中预测出的第二物体的行为,来预测最初作为第一物体的物体的行为。
在图14A中,示出在图12A至图12C的例子中提取出的第一物体和第二物体的提取结果。即,在图12A至图12C的例子中直接影响本车辆Va的行为的第一物体是其它车辆Vb4,间接影响本车辆Va的行为的第二物体是Vb5、Vb6。另外,在图14B中,示出在图13A至图13C的例子中提取出的第一物体和第二物体的提取结果。即,在图13A至图13C的例子中直接或者间接影响本车辆Va的行为的第一物体是其它车辆Vb1,间接影响本车辆Va的行为的第二物体是Vb2、Vb3。
在步骤S24中,车辆控制部20基于预测出的第一物体的行为,来进行本车辆的控制。
在步骤S25中,预测部15判断点火开关是否被关闭。在点火开关被关闭的情况下,在步骤S25中判定为肯定,结束(END)一系列的处理。另一方面,在点火开关(IGN)为开启的情况下,在步骤S25中判定为否定,返回到步骤S10。
像这样,本实施方式所涉及的行为预测方法和行为预测装置从本车辆Va周围的物体中确定影响本车辆Va的行为的第一物体。另外,本实施方式所涉及的行为预测方法和行为预测装置进行如下预测处理(最初的预测处理):在存在于第一物体周围的多个物体中提取出影响第一物体的行为的第二物体并对该第二物体预测行为。之后,进行如下预测处理(新的预测处理):将作为第二物体而被提取出的物体设为新的第一物体,在存在于新的第一物体周围的多个物体中提取出影响新的第一物体的行为的新的第二物体并对该新的第二物体预测行为。然后,将提取该第二物体来预测行为的预测处理反复进行规定的提取次数。由此,本实施方式所涉及的行为预测方法和行为预测装置基于进行预测处理所得出的n(n:与提取次数对应的自然数)个第二物体的行为,来预测最初作为第一物体的物体(最初的预测处理中的第一物体)的行为。
根据该方法,考虑了第一物体从其周围的物体所受到的影响,来预测第一物体的行为。由此,能够高精度地预测第一物体的行为,进而能够对本车辆Va周围的状况进行长期的预测。
另外,即使在本车辆Va周围的物体存在多个的情况下,进行预测处理的次数最多也被限制于提取次数。由此,与超出提取次数地进行预测处理的情况相比,能够实现运算负荷的降低,进而实现运算时间的缩短。由此,能够得到高预测精度,并且还能够实现运算负荷的降低以及运算时间的缩短。
另外,本实施方式的方法也可以基于被预测出的第一物体的行为来进行本车辆Va的控制。
根据该方法,能够考虑了本车辆Va周围的长期状况而进行本车辆Va的控制。由此,能够适当地进行本车辆Va的控制。
另外,在本实施方式的方法中,也可以是,基于本车辆Va的行驶状态或道路环境,来在本车辆Va周围设定第一区域R1,从该第一区域R1内的物体中确定第一物体。
根据该方法,通过限定在第一区域R1内来确定第一物体,能够在选定了物体的基础上确定第一物体。由此,能够得到高预测精度,并且还能够实现运算负荷的降低以及运算时间的缩短。另外,第一区域R1的范围根据本车辆Va的行驶状态、道路环境来设定,因此能够适当地覆盖影响本车辆Va的行为的物体所存在的范围。由此,能够得到高预测精度。
另外,本实施方式的方法也可以根据本车辆Va的速度来设定与第一区域R1有关的前后方向上的范围。
根据该方法,根据本车辆Va的速度,能够最优化与第一区域R1有关的前后方向上的范围。由此,能够适当地覆盖影响本车辆Va的行为的物体所存在的范围,因此能够得到高预测精度。
另外,在本实施方式的方法中,本车辆Va的道路环境是在本车辆Va的前方存在交叉路口的环境。在该情况下,本实施方式的方法也可以基于交叉路口的交通规则上的优先级来设定与第一区域R1有关的左右方向上的范围。
根据该方法,能够根据在交叉路口的优先级来最优化与第一区域R1有关的横向方向上的范围。由此,能够适当地覆盖影响本车辆Va的行为的物体所存在的范围,因此能够得到高预测精度。
另外,在本实施方式的方法中,也可以是,本车辆Va的道路Sa的优先级低于交叉道路Sb的优先级的情况下的与第一区域R1有关的左右方向上的范围比本车辆Va的道路Sa的优先级高于交叉道路Sb的优先级的情况下的所述范围宽。
在从非优先道路进入优先道路的情况下,需要使优先道路的交通优先。因此,在本车辆Va的优先级为低的情况下增大左右方向上的范围,由此能够适当地覆盖影响本车辆Va的行为的物体所存在的范围。由此,能够得到高预测精度。
此外,也可以是,本车辆Va的道路的优先级不明确的情况下的与第一区域R1有关的左右方向上的范围比本车辆Va的道路Sa的优先级高于交叉道路Sb的优先级的情况下的所述范围宽。
在本车辆Va的道路的优先级不明确的情况下,假定为交叉的道路的优先级高有助于安全。因此,在优先级不明确的情况下相对地增大左右方向上的范围,由此能够适当地覆盖影响本车辆Va的行为的物体所存在的范围。由此,能够得到高预测精度。
另外,在本实施方式的方法中,本车辆Va的道路环境为直行道路。在该情况下,也可以是,本实施方式的方法基于直行道路的路肩的构造或有无用于横穿所述直行道路的人行横道,来设定与第一区域R1有关的左右方向上的范围。
根据该方法,能够根据直行道路的构造来最优化与第一区域R1有关的横向方向上的范围。由此,能够适当地覆盖影响本车辆Va的行为的物体所存在的范围,因此,能够得到高预测精度。
另外,也可以是,本实施方式的方法基于本车辆Va行驶的道路的车道数量,来设定与第一区域R1有关的左右方向上的范围。
根据该方法,能够根据道路的车道数量来最优化与第一区域R1有关的横向方向上的范围。由此,能够适当地覆盖影响本车辆Va的行为的物体所存在的范围,因此,能够得到高预测精度。
另外,也可以是,本实施方式的方法基于在本车辆Va行驶的道路环境中物体交错的复杂程度来设定提取次数。
根据各个物体交错的复杂程度的不同,物体间的相互影响发生变化。因而,通过考虑该复杂程度,能够以适合于道路环境的次数进行预测处理。由此,能够在预测第一物体的行为时,适当地反映第二物体的影响。其结果,能够高精度地预测第一物体的行为,进而能够对本车辆Va周围的状况进行长期的预测。
另外,在本实施方式的方法中,也可以是,本车辆Va在高速道路上行驶的情况下的提取次数少于本车辆Va在一般道路上行驶的情况下的提取次数。
与一般道路相比,交叉的道路少的高速道路有交通的复杂程度低的倾向。因此,即使使对高速道路的提取次数比一般道路的提取次数低,也能够适当地反映第二物体的影响。其结果,能够高精度地预测第一物体的行为,进而能够对本车辆Va周围的状况进行长期的预测。
另外,在本实施方式的方法中,本车辆Va在交叉路口行驶的情况下的提取次数多于本车辆Va在直行道路上行驶的情况下的提取次数。
存在交叉路口的环境与不存在交叉路口的环境相比交通的复杂程度有高的倾向。因此,使存在交叉路口的环境的提取次数比不存在交叉路口的环境的提取次数多,由此能够适当地反映第二物体的影响。其结果,能够高精度地预测第一物体的行为,进而能够对本车辆Va周围的状况进行长期的预测。
另外,在本实施方式的方法中,也可以是,本车辆Va在非合流区间行驶的情况下的指定次数少于本车辆Va在合流区间行驶的情况下的指定次数。
存在合流区间的环境与不存在合流区间的环境相比有交通的复杂程度高的倾向。因此,使存在合流区间的环境的提取次数比不存在合流车道的环境的提取次数多,由此能够适当地反映第二物体的影响。其结果,能够高精度地预测第一物体的行为,进而能够对本车辆Va周围的状况进行长期的预测。
另外,在本实施方式的方法中,也可以是,未发生拥堵的情况下的指定次数少于发生了拥堵的情况下的指定次数。
发生拥堵的环境与未发生拥堵的环境相比交通的复杂程度有低的倾向。因此,即使使发生拥堵的情况的指定次数比未发生拥堵的情况的指定次数低,也能够适当地反映第二物体的影响。其结果,能够高精度地预测第一物体的行为,进而能够对本车辆Va周围的状况进行长期的预测。
此外,在本实施方式中,也可以是,物体提取部14将第二区域R2内的物体中的对第一物体的行为的影响相对低的物体从第二物体的提取中排除。
在图15A中,示出在本车辆Va的交叉路口的行驶场景。在交叉路口的周围,存在本车辆Va的相邻车道上的其它车辆Vb1~Vb4、本车辆Va的后方的其它车辆Vb5、在对向车道上行驶的对向车辆Vc1、行人Pe1。本车辆的Va的行进道路为在交叉路口右转。
在对向车辆Vc1直行的情况下,与本车辆Va的行进道路相交,因此物体提取部14将对向车辆Vc1提取为第一物体。另外,行人Pe1、其它车辆Vb1~Vb5相对于该对向车辆Vc1进行右转的行进道路候选交错。因此,在通常情况下,物体提取部14将行人Pe1、其它车辆Vb1~Vb5提取为第二物体。
然而,由于存在其它车辆Vb1,比其它车辆Vb1更后方的车辆不能在其它车辆Vb1的前方行驶。另外,即使其它车辆Vb2~Vb5中的任一个车辆进行车道变更,也由于存在本车辆Va,因此不能在本车辆Va的前方行驶。因而,其它车辆Vb2~Vb5与对向车辆Vc1交错的可能性低。即,行人Pe1、其它车辆Vb1~Vb5中的其它车辆Vb2~Vb5对第一物体(对向车辆Vc1)的行为的影响相对低。因此,如图15B所示那样,物体提取部14也可以将对第一物体的行为的影响相对低的其它车辆Vb2~Vb5从第二物体的提取中排除。
此外,在图15C所示的行驶场景中,其它车辆Vb1的后方的其它车辆Vb2~Vb4中的其它车辆Vb2、Vb3车间距离短,无法进行车道变更。另一方面,最末尾的其它车辆Vb4与其它车辆Vb3之间的车间距离宽,能够车道变更。在该情况下,其它车辆Vb4进行车道变更,由此有可能与对向车辆Vc1的行进道路候选交错。在该情况下,其它车辆Vb4对第一物体(对向车辆Vc1)的行为产生的影响相对高,因此物体提取部14提取为第二物体。
根据该方法,对第一物体的行为产生的影响高的第二物体被提取为处理候选,因此能够适当地反映第二物体的影响。其结果,能够高精度地预测第一物体的行为,进而能够对第一物体的行为进行长期的预测。
此外,在上述实施方式的方法中,将在第二区域R2内的物体中提取第二物体来预测行为的预测处理反复进行提取次数。然而,设为在将预测处理反复进行提取次数的方法中,除了将第二物体的提取以及其行为的预测作为一系列的处理来反复进行的方法之外,还包括仅将第二物体的提取反复进行提取次数,之后预测与提取出的n个第二物体相关的行为的方法。
另外,在上述实施方式中,示出对存在于本车辆Va的周围的第一物体预测行为的方法。然而,关于本实施方式所涉及的行为预测方法和行为预测装置,即使是以本车辆以外的车辆(其它车辆)为基准来对存在于该其它车辆的周围的第一物体预测行为,也能够适用。
如上所述,记载了本发明的实施方式,但不应当理解为构成本公开的一部分的论述和附图限定本发明。根据本公开,各种替代实施方式、实施例以及运用技术对于本领域技术人员而言将是明显的。
附图标记说明
1:物体检测装置;2:检测整合部;3:物体追踪部;4:本车位置估计装置;5:地图获取装置;6:交通规则获取装置;7:地图内位置估计部;10:行为预测部;11:行进道路候选获取部;12:行进道路获取部;13:行驶环境获取部;14:物体提取部;15:预测部;20:车辆控制部;50:微型计算机。

Claims (16)

1.一种行为预测方法,用于预测车辆的周围的物体的行为,在所述行为预测方法中:
检测所述车辆的周围的物体,
从检测到的所述物体中确定影响所述车辆的行为的第一物体,
进行在存在于所述第一物体的周围的多个物体中提取影响所述第一物体的行为的第二物体并对该第二物体预测行为的预测处理,
进行将提取出的所述第二物体作为新的第一物体来提取影响该新的第一物体的行为的新的第二物体并对该新的第二物体预测行为的预测处理,
将所述预测处理反复进行规定次数,
基于进行所述预测处理所得出的n个所述第二物体的行为,来预测最初的所述预测处理中的所述第一物体的行为,其中,n为与所述规定次数对应的自然数。
2.根据权利要求1所述的行为预测方法,其中,
基于所述车辆的行驶状态或所述车辆的道路环境,来在所述车辆周围设定第一区域,
从所述第一区域内的物体中确定所述第一物体。
3.根据权利要求2所述的行为预测方法,其中,
根据所述车辆的速度来设定与所述第一区域有关的前后方向上的范围。
4.根据权利要求2或3所述的行为预测方法,其中,
所述车辆的道路环境是在所述车辆的前方存在交叉路口的环境,
基于所述交叉路口的交通规则上的优先级来设定与所述第一区域有关的左右方向上的范围。
5.根据权利要求4所述的行为预测方法,其中,
所述车辆的道路的优先级低于交叉道路的优先级的情况下的与所述第一区域有关的左右方向上的范围比所述车辆的道路的优先级高于所述交叉道路的优先级的情况下的所述范围宽。
6.根据权利要求4所述的行为预测方法,其中,
所述车辆的道路的优先级不明确的情况下的与所述第一区域有关的左右方向上的范围比所述车辆的道路的优先级高于交叉道路的优先级的情况下的所述范围宽。
7.根据权利要求2或3所述的行为预测方法,其中,
所述车辆的道路环境是直行道路,
基于所述直行道路的路肩的构造或有无用于横穿所述直行道路的人行横道,来设定与所述第一区域有关的左右方向上的范围。
8.根据权利要求2或3所述的行为预测方法,其中,
基于所述车辆行驶的道路的车道数量来设定与所述第一区域有关的左右方向上的范围。
9.根据权利要求1至8中的任一项所述的行为预测方法,其中,
基于在所述车辆的道路环境中物体交错的复杂程度来设定所述规定次数。
10.根据权利要求9所述的行为预测方法,其中,
所述车辆在高速道路上行驶的情况下的所述规定次数少于所述车辆在一般道路上行驶的情况下的所述规定次数。
11.根据权利要求9所述的行为预测方法,其中,
所述车辆在交叉路口行驶的情况下的所述规定次数多于所述车辆在直行道路上行驶的情况下的所述规定次数。
12.根据权利要求9所述的行为预测方法,其中,
所述车辆在非合流区间行驶的情况下的所述规定次数少于所述车辆在合流区间行驶的情况下的所述规定次数。
13.根据权利要求9至12中的任一项所述的行为预测方法,其中,
未发生拥堵的情况下的所述规定次数少于发生了拥堵的情况下的所述规定次数。
14.根据权利要求1至13中的任一项所述的行为预测方法,其中,
在所述第一物体的周围设定用于提取所述第二物体的第二区域,
将所述第二区域内的物体中的对所述第一物体的行为的影响相对低的物体从所述第二物体的提取中排除。
15.一种行为预测装置,用于预测车辆的周围的物体的行为,所述行为预测装置具有:
传感器,其用于检测车辆的周围的物体;以及
控制部,其用于预测所述车辆的周围的物体的行为,
其中,所述控制部进行以下处理:
从检测到的所述物体中确定影响所述车辆的行为的第一物体,
进行在存在于所述第一物体的周围的多个物体中提取影响所述第一物体的行为的第二物体并对该第二物体预测行为的预测处理,
进行将提取出的所述第二物体作为新的第一物体来提取影响该新的第一物体的行为的新的第二物体并对该新的第二物体预测行为的预测处理,
将所述预测处理反复进行规定次数,
基于进行所述预测处理所得出的n个所述第二物体的行为,来预测最初的所述预测处理中的所述第一物体的行为,其中,n为与所述规定次数对应的自然数。
16.一种车辆控制装置,具有:
传感器,其用于检测本车辆的周围的物体;以及
控制部,其用于预测所检测到的所述物体的行为,并基于所述物体的行为来控制车辆,
所述控制部进行以下处理:
从检测到的所述物体中确定影响所述车辆的行为的第一物体,
进行在存在于所述第一物体的周围的多个物体中提取影响所述第一物体的行为的第二物体并对该第二物体预测行为的预测处理,
进行将提取出的所述第二物体作为新的第一物体来提取影响该新的第一物体的行为的新的第二物体并对该新的第二物体预测行为的预测处理,
将所述预测处理反复进行规定次数,
基于进行所述预测处理所得出的n个所述第二物体的行为,来预测最初的所述预测处理中的所述第一物体的行为,其中,n为与所述规定次数对应的自然数,
基于预测出的所述第一物体的行为来进行所述本车辆的控制。
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