CN115176296B - 行驶辅助装置、行驶辅助方法以及行驶辅助程序 - Google Patents

行驶辅助装置、行驶辅助方法以及行驶辅助程序 Download PDF

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Abstract

本发明的行驶辅助装置(100)辅助本车辆的行驶。行驶辅助装置具备内区域预测部(130)，对存在于本车辆的周边的内区域中的移动体，预测对本车交互，对本车交互是指与本车辆的状态相应的移动体的运行状况。行驶辅助装置具备外区域预测部(110)，对存在于作为比内区域靠近外侧的区域的外区域的移动体，预测对环境交互，对环境交互是指与移动体的周边环境相应的移动体的运行状况。行驶辅助装置具备：行动计划部(140)，基于对环境交互，计划本车辆所预定的将来行动；轨道计划部(150)，基于对本车交互，计划根据将来行动的本车辆的将来轨道。

Description

行驶辅助装置、行驶辅助方法以及行驶辅助程序
相关申请的交叉引用
本申请以在2020年2月21日在日本申请的专利申请第2020-28410号为基础，通过参照整体上引用基础的申请的内容。
技术领域
本说明书中的公开涉及辅助本车辆的行驶的技术。
背景技术
在专利文献1中公开了预测其它车辆的动作的装置。该装置根据驾驶环境推定其它车辆的驾驶特性，基于该驾驶特性预测其它车辆的动作。
专利文献1：日本特开2019-151309号公报。
包含其它车辆的移动体的运行状况根据状况也可能从本车辆受到影响。在专利文献1中没有记载关于其它车辆的运行状况预测，考虑本车辆的影响。因此，专利文献1的装置有可能无法利用与状况相应的移动体的运行状况预测以及预测结果。
发明内容
所公开的目的在于提供能够进行与状况相应的移动体的运行状况预测以及预测结果的利用的行驶辅助装置、行驶辅助方法以及行驶辅助程序。
为了实现各个目的，本说明书所公开的多个方式采用相互不同的技术方案。另外，技术方案及该项所记载的括号内的附图标记是表示与作为一个方式后述的实施方式所记载的具体单元的对应关系的一个例子，并不限定技术范围。
所公开的行驶辅助装置之一是辅助本车辆的行驶的行驶辅助装置，具备：
内区域预测部，关于存在于本车辆的周边的内区域中的移动体，预测对本车交互，所述对本车交互是指与本车辆的状态相应的移动体的运行状况；
外区域预测部，关于存在于作为比内区域靠近外侧的区域的外区域中的移动体，预测对环境交互，所述对环境交互是指与移动体的周边环境相应的移动体的运行状况；
外区域计划部，基于对环境交互，计划本车辆所预定的将来行动；以及
内区域计划部，基于对本车交互，计划根据将来行动的本车辆的将来轨道。
所公开的行驶辅助方法之一是由处理器执行以辅助本车辆的行驶的行驶辅助方法，包括：
内区域预测过程，关于存在于本车辆的周边的内区域中的移动体，预测对本车交互，所述对本车交互是指与本车辆的状态相应的移动体的运行状况；
外区域预测过程，关于存在于作为比内区域靠近外侧的区域的外区域中的移动体，预测对环境交互，所述对环境交互是指与移动体的周边环境相应的移动体的运行状况；
外区域计划过程，基于对环境交互，计划本车辆所预定的将来行动；以及
内区域计划过程，基于对本车交互，计划根据将来行动的本车辆的将来轨道。
所公开的行驶辅助程序之一是包含为了辅助本车辆的行驶而使处理器执行的命令的行驶辅助程序，
命令包括：
内区域预测过程，关于存在于本车辆的周边的内区域中的移动体，预测对本车交互，所述对本车交互是指与本车辆的状态相应的移动体的运行状况；
外区域预测过程，关于存在于作为比内区域靠近外侧的区域的外区域中的移动体，预测对环境交互，所述对环境交互是指与移动体的周边环境相应的移动体的运行状况；
外区域计划过程，基于对环境交互，计划本车辆所预定的将来行动；以及
内区域计划过程，基于对本车交互，计划根据将来行动的本车辆的将来轨道。
根据这些公开，关于存在于本车辆的周边的内区域中的移动体，预测对本车交互，所述对本车交互是指与本车辆的状态相应的移动体的运行状况。而且，对存在于作为比内区域靠近外侧的区域的外区域的移动体，预测对环境交互，所述对环境交互是指与移动体的周边环境相应的移动体的运行状况。而且，基于对环境交互来计划本车辆的将来行动，基于对本车交互计划本车辆的将来轨道。因此，在离本车辆比较近且本车辆的影响更容易变大的移动体和离本车辆比较远且本车辆的影响更容易变小的移动体中，能够实施与各自的状况相应的运行状况预测以及预测结果的利用。根据以上，能够提供能够进行与状况相应的移动体的运行状况预测的行驶辅助装置、行驶辅助方法以及行驶辅助程序。
附图说明
图1是表示包含行驶辅助ECU的系统的图。
图2是表示行驶辅助ECU具有的功能的一个例子的框图。
图3是表示行驶辅助ECU执行的行驶辅助方法的一个例子的流程图。
图4是用于说明对本车交互的预测的一个例子的图。
图5是用于说明对本车交互的预测的一个例子的图。
图6是用于说明对本车交互的预测的一个例子的图。
图7是用于说明对环境交互的预测的一个例子的图。
图8是用于说明对环境交互的预测的一个例子的图。
图9是用于说明基于死角移动体信息的移动体的运行状况预测的一个例子的图。
图10是用于说明基于死角移动体信息的移动体的运行状况预测的一个例子的图。
图11是用于说明基于死角移动体信息的移动体的运行状况预测的一个例子的图。
图12是用于说明基于死角移动体信息的移动体的运行状况预测的一个例子的图。
图13是用于说明关于未检测出的移动体的存在预测的一个例子的图。
具体实施方式
(第一实施方式)
参照图1～图13对第一实施方式的行驶辅助装置进行说明。第一实施方式的行驶辅助装置由搭载于本车辆A的电子控制装置即行驶辅助ECU100提供。本车辆A具有自动驾驶功能以及高度驾驶辅助功能的至少一方。行驶辅助ECU100预测本车辆A的周边的移动体的运行状况，基于预测结果辅助本车辆A的行驶。行驶辅助ECU100经由通信总线等与定位器10、周边监视ECU20、车速传感器30、车载通信器40以及车辆控制ECU50连接。
定位器10通过组合多个获取信息的复合定位，生成本车位置信息等。定位器10具备GNSS(Global Navigation Satellite System：全球导航卫星系统)接收机11、惯性传感器12、地图数据库(以下，地图DB)13以及定位器ECU14。GNSS接收机11接收来自多个定位卫星的定位信号。惯性传感器12是检测作用于本车辆A的惯性力的传感器。惯性传感器12例如具备3轴陀螺传感器以及3轴加速度传感器，检测作用于本车辆A的角速度以及加速度。
地图DB13是非易失性存储器，储存链路数据、节点数据、地形、结构物等地图信息。地图信息例如是由地形及结构物的特征点的点云构成的三维地图。此外，三维地图也可以是通过REM(Road Experience Management：道路体验管理)根据拍摄图像而生成的地图。另外，在地图信息中也可以包含道路标志信息、交通管制信息、道路工程信息以及气象信息等。储存于地图DB13的地图信息基于由车载通信器40接收的最新的信息，定期或随时更新。
定位器ECU14是包含具备处理器、存储器、输入输出接口以及连接这些的总线等的微型计算机作为主体的结构。定位器ECU14通过组合由GNSS接收机11接收的定位信号、地图DB13的地图数据以及惯性传感器12的测量结果，依次定位本车辆A的位置(以下，本车位置)。本车位置例如可以是由纬度经度的坐标表示的结构。此外，也可以构成为，在本车位置的定位中使用根据从搭载于本车辆A的车速传感器30依次输出的信号求出的行驶距离。作为地图数据，在使用由道路形状及结构物的特征点的点云构成的三维地图的情况下，也可以构成为，定位器ECU14不使用GNSS接收机11，而使用该三维地图和在周边监视传感器25中的检测结果，来确定本车位置。定位器ECU14将本车位置信息、本车辆A的加速度信息、本车辆A周边的地图信息等依次提供给行驶辅助ECU100。
周边监视ECU20将具备处理器、存储器、输入输出接口以及连接这些的总线的微型计算机作为主体而构成，通过执行储存于存储器的控制程序来执行各种处理。周边监视ECU20从搭载于本车辆A的周边监视传感器25获取检测结果，基于该检测结果识别本车辆A的行驶环境。
周边监视传感器25是监视本车辆A的周边环境的自主传感器，包括检测地物的特征点的点云的LiDAR(Light Detection and Ranging/Laser Imaging Detection andRanging：激光雷达)、以及拍摄包含本车辆A的前方的规定范围的周边监视摄像头等。另外，周边监视传感器25也可以包括毫米波雷达以及声呐等。周边监视传感器25是“车载传感器”的一个例子。
周边监视ECU20例如对从LiDAR获取的点云图像、从周边监视摄像头获取的拍摄图像等进行分析处理，从而识别本车辆A的行进路径上的障碍物、存在于本车辆A的周边的移动体的有无及其位置、行进方向等。在这里，存在于本车辆A的周边的移动体包括汽车及非机动车等其它车辆、行人等。周边监视ECU20将与上述的障碍物相关的信息、与移动体相关的信息(移动体信息)等依次提供给行驶辅助ECU100。
车载通信器40是搭载于本车辆A的通信模块。车载通信器40至少具有遵循LTE(Long Term Evolution：长期演进)以及5G等通信标准的V2N(Vehicle to cellularNetwork：车辆到蜂窝网络)通信的功能，在与本车辆A的周围的基站之间收发电波。车载通信器40还可以具有路车间(Vehicle to roadside Infrastructure)通信以及车车间(Vehicle to Vehicle)通信等功能。车载通信器40从交通信息中心或路侧机等外部设施获取拥堵信息、事故信息、伴随道路工程等的交通管制信息等交通信息、以及与信号灯、路侧摄像头等道路设备相关的基础信息等。车载通信器40能够通过V2N通信，进行云和车载系统的协作(Cloud to Car：云到车)。通过车载通信器40的搭载，本车辆A成为可与互联网连接的连接车辆。
车辆控制ECU50是进行本车辆A的加减速控制以及转向操纵控制的电子控制装置。作为车辆控制ECU50，有进行转向操纵控制的转向操纵ECU、进行加减速控制的动力单元控制ECU以及制动器ECU等。车辆控制ECU50获取从搭载于本车辆A的舵角传感器、车速传感器等各传感器输出的检测信号，向电子控制节气门、制动致动器、EPS(Electric PowerSteering：电动转向)马达等各行驶控制设备输出控制信号。车辆控制ECU50通过从行驶辅助ECU100获取后述的轨道计划，控制各行驶控制设备，以实现与各计划相应的自动驾驶或者高度驾驶辅助。
行驶辅助ECU100基于来自上述的各构成要素的信息，预测存在于本车辆A的周边的移动体的运行状况。此外，行驶辅助ECU100基于预测的运行状况，生成本车辆A的将来行动以及将来轨道。行驶辅助ECU100是包含具备存储器101、处理器102、输入输出接口以及连接这些的总线等的计算机作为主体的结构。处理器102是用于运算处理的硬件。处理器102例如包含CPU(Central Processing Unit：中央处理器)、GPU(Graphics Processing Unit：图形处理器)以及RISC(Reduced Instruction Set Computer：精简指令集计算机)-CPU等中的至少一种作为核心。
存储器101是非暂时性储存或存储由计算机可读取的程序及数据等的、例如半导体存储器、磁介质以及光学介质等中的至少一种非过渡性实体存储介质(non-transitorytangible storage medium)。存储器101储存后述的行驶辅助程序等、由处理器102执行的各种程序。
处理器102执行储存于存储器101的行驶辅助程序所包含的多个命令。由此，行驶辅助ECU100构建多个功能部，该功能部用于预测存在于本车辆的周围的移动体的运行状况，并基于预测的运行状况来辅助本车辆的行驶。这样，在行驶辅助ECU100中，储存于存储器101的程序使处理器102执行多个命令，从而构建多个功能部。具体而言，在行驶辅助ECU100中，如图2所示，构建外区域预测部110、死角区域预测部120、内区域预测部130、行动计划部140以及轨道计划部150等功能部。外区域预测部110关于作为存在于比后述的内区域靠近外侧的区域的外区域的移动体，预测对环境交互，对环境交互是指与移动体的周边环境相应的移动体的运行状。外区域预测部110为了预测对环境交互，经由车载通信器40、定位器ECU14、周边监视ECU20等车载设备获取与移动体的周边环境相关的周边环境信息。在周边环境信息中，例如包含基础信息、交通信息、地图信息、成为预测对象的移动体的周边的其它移动体信息等。外区域预测部110将与成为预测对象的移动体相关的移动体信息和周边环境信息组合，用于对环境交互的预测。
在对环境交互中，例如包含与信号灯的点亮状态相应的移动体的行进或者停止等。并且，在对环境交互中，包含与拥堵、工程、事故的产生等相应的其它车辆的停止、减速、车道变更等。此外，在对环境交互中，包含与成为预测对象的移动体的周边的其它移动体的运行状况相应的预测对象的移动体的速度变更、停止、行进路线变更等。外区域预测部110将对环境交互的预测结果依次提供给行动计划部140。
死角区域预测部120基于与存在于本车辆A的死角区域中的移动体相关的死角移动体信息，预测该移动体的运行状况。在这里，所谓的死角区域，是搭载于本车辆A的周边监视传感器25的检测范围外的区域、或者检测精度变差的区域。死角区域基于地图信息以及本车位置信息等来辨别。
死角区域预测部120例如获取基于路侧摄像头的拍摄数据的死角移动体信息。在死角移动体信息中至少包含与移动体的移动方向相关的信息。另外，在死角移动体信息中，也可以包含移动体的位置、速度、加速度等信息。此外，死角区域预测部120也可以获取基于路上摄像头以外的路侧传感器的检测数据的死角移动体信息。或者，死角区域预测部120也可以通过车车间通信从死角区域的其它车辆或者其周围的其它车辆获取死角移动体信息。
基于死角移动体信息，死角区域预测部120预测移动体相对于本车辆A的接近有无。此外，死角区域预测部120也可以预测移动体的将来行动以及将来轨道等、更详细的运行状况。死角区域预测部120将预测结果依次提供给行动计划部140。
此外，死角区域预测部120针对未检测出的移动体，预测存在。例如，死角区域预测部120在没有死角移动体信息、且有难以辨别是否存在移动体的死角区域的情况下，预测存在未检测出的移动体。死角区域预测部120将存在可能性的判定结果依次提供给行动计划部140。死角区域预测部120是“可能性判定部”的一个例子。
内区域预测部130关于存在于本车辆A的周边的内区域中的移动体，预测对本车交互，对本车交互是指与本车辆A的状态相应的移动体的运行状况。内区域是包含本车辆A的位置的区域，且是比外区域靠近内侧的区域。即，外区域成为从本车辆A观察比内区域的外缘更远的一侧。内区域预测部130为了预测对本车交互，经由定位器ECU14以及车速传感器30获取与本车辆A的状态相关的本车信息。在本车信息中，例如包含本车位置、速度、行进方向、姿势以及加速度等。另外，在本车信息中，也可以包含本车辆A的行动计划、轨道计划等。此外，内区域预测部130为了预测对本车交互，经由周边监视ECU20等获取与移动体的状态相关的移动体信息。在移动体信息中，例如包含移动体的位置、速度、行进方向、姿势以及加速度等。内区域预测部130将本车信息以及移动体信息组合，用于对本车交互的预测。
在对本车交互中，例如包含与狭窄道路上的与本车辆A的交错相应的其它车辆的让开驾驶、与本车辆A的车道变更相应的车道变更目的地的其它车辆的速度调整等。内区域预测部130将对本车交互的预测结果依次提供给轨道计划部150。
行动计划部140基于来自外区域预测部110的对环境交互以及来自死角区域预测部120的预测结果，生成本车辆A将来执行的将来行动。所谓的将来行动是在行进路径上通过行驶控制能够实现的本车辆A的动作的类型，规定后述的将来轨道的可取范围。在将来行动中，有直行、左转或右转、停止、车道变更、慢行等。例如，行动计划部140在其它车辆可能阻碍本车辆A的行进的情况下，计划停止、慢行之类的等待其它车辆的通过的将来行动。或者，行动计划部140基于有未检测出的其它车辆的存在可能性，计划慢行等为其它车辆的出现做准备的将来行动。行动计划部140是“外区域计划部”的一个例子。
轨道计划部150根据来自内区域预测部130的运行状况预测结果，生成本车辆A追寻的将来轨道。将来轨道是根据将来行动的行驶预定轨迹，规定与本车辆A的行进相应的本车辆A的行驶位置。此外，将来轨道也可以是规定各行驶位置的本车辆A的速度的轨道。轨道计划部150将所生成的轨道计划依次提供给车辆控制ECU50。轨道计划部150是“内区域计划部”的一个例子。
接下来，参照图2并根据图3，在以下对通过行驶辅助ECU100执行行驶辅助程序来实现的行驶辅助方法的流程进行说明。此外，在后述的流程中，“S”是指由程序所包含的多个命令执行的流程的多个步骤。
首先，在S10中，外区域预测部110获取周边环境信息。接下来，在S20中，外区域预测部110基于周边环境信息预测对环境交互。而且，在S30中，死角区域预测部120基于死角移动体信息，预测死角区域中的移动体的运行状况。此外，在没有死角移动体信息的情况下，可以省略S30。
进而，在S40中，死角区域预测部120针对未检测出的移动体预测存在可能性。然后，在S50中，行动计划部140基于S20、S30以及S40中的预测结果，计划本车辆A的将来行动。
接下来，在S60中，获取本车信息以及移动体信息。在接下来的S70中，基于本车信息以及移动体信息预测本车交互。然后，在S80中，轨道计划部150基于本车交互的预测结果以及行动计划，生成与将来轨道相关的轨道计划。所生成的轨道计划被输出到车辆控制ECU50，结束一系列的处理。行驶辅助ECU100在本车辆A的行驶中反复执行以上的一系列的处理，依次实施与存在于周边的移动体的运行状况相应的本车辆A的行驶辅助。
此外，上述的S20是“外区域预测过程”、S30是“死角区域预测过程”、S40是“可能性判定过程”、S50是“外区域计划过程”、S70是“内区域预测过程”、S80是“内区域计划过程”的一个例子。
接下来，参照图4～13对具体的行驶场景中的行驶辅助的例子进行说明。首先，对存在于内区域的移动体的运行状况预测和伴随此的轨道计划进行说明。
图4表示本车辆A的车道变更场景。在该场景中，作为移动体的其它车辆B1、B2在本车辆A的车道变更目的地的车道(变更目的地车道)上行驶。本车辆A在该其它车辆B1与其它车辆B2之间进行插入，进行车道变更。
在该场景中，内区域预测部130将其它车辆B2对于本车辆A的插入的反应预测为对本车交互。具体而言，内区域预测部130预测其它车辆B2对于本车辆A的插入的减速度。对于本车辆A的插入的减速度是在假定后续车对于本车辆A向前方的插入采取空出车间距离的让开行动的情况下，由该让开行动期待的减速度。
轨道计划部150基于由内区域预测部130预测的其它车辆B2的减速度，计划进行车道变更的本车辆A的将来轨道。具体而言，轨道计划部150生成包含本车辆A的车道变更开始时刻、开始位置、开始速度、车道变更完成为止的时间等的将来轨道。
图5、6表示本车辆A和作为逆向车的其它车辆B的交错场景。在该交错场景中，在本车辆A的当前车道上存在停车车辆C，在与当前车道邻接的逆向车道上，作为移动体的其它车辆B在内区域行驶。
在该场景中，轨道计划部150生成向右方避让停车车辆C并行进的避让轨道(参照图5的虚线箭头)。轨道计划部150将所生成的避让轨道提供给内区域预测部130。内区域预测部130预测其它车辆B返回到在避让轨道行驶的本车辆A的对本车交互。作为对本车交互，有让开驾驶以及直行驾驶。如图5所示，让开驾驶是其它车辆B靠近逆向车道的左侧(纸面右侧)，对本车辆A让出行驶空间的驾驶。如图6所示，直行驾驶是对本车辆A不让出行驶空间而直线地行驶的驾驶。
内区域预测部130基于其它车辆B的行进方向，预测对本车交互。具体而言，内区域预测部130在其它车辆B的偏航角相对于直行方向成为规定角度以上的情况下，预测为其它车辆B进行让开驾驶。而且，内区域预测部130基于其它车辆B的速度以及行进方向，推定进行让开驾驶的其它车辆B的行驶轨道。让开轨道例如成为向路肩侧凸出的弧状的形状。另一方面，内区域预测部130在预测为其它车辆B不进行让开驾驶而进行直行驾驶的情况下，推定从当前的其它车辆B的位置起与车道平行地延伸的行驶轨道。内区域预测部130将预测到的对本车交互提供给轨道计划部150。
轨道计划部150基于获取到的对本车交互确定实际行驶的避让轨道。例如，在预测为其它车辆B进行让开驾驶的情况下，轨道计划部150生成能够与其它车辆B以及停车车辆C的双方保持规定的距离间隔而行驶的避让轨道，并向车辆控制ECU50输出(参照图5)。另一方面，在预测为其它车辆B进行直行驾驶的情况下，轨道计划部150对避让轨道设定在停车车辆C的跟前的停止信息(参照图6)。由此，能够等待其它车辆B的通过之后在停车车辆C的侧方通过。
接下来，对存在于外区域的移动体的运行状况预测和伴随此的行动计划进行说明。图7表示在十字路口的本车辆A的右转场景。在该右转场景中，作为逆向车的其它车辆B在隔着十字路口的逆向车道行驶。在十字路口设置有信号灯S。
在该场景中，外区域预测部110获取包含其它车辆B的速度及位置的移动体信息。此外，外区域预测部110获取外区域中的信号灯S的点亮状态作为基础信息。信号灯S的点亮状态例如包含当前以及将来的灯色和各灯色的持续时间等。外区域预测部110通过以上的信息，预测其它车辆B对于信号灯S的状态的对环境交互。
具体而言，外区域预测部110预测其它车辆B在十字路口的跟前是否停止。例如，外区域预测部110在其它车辆B以当前的速度行驶并接近十字路口时，在预测为信号灯S是表示行进的灯色的情况下，预测为其它车辆B进入十字路口。另一方面，外区域预测部110在其它车辆B以当前的速度行驶并接近十字路口时，在预测为信号灯S是表示停止的灯色的情况下，预测为其它车辆B在十字路口跟前停止。
行动计划部140基于以上的对环境交互的预测结果，计划本车辆A的将来行动。具体而言，行动计划部140在预测其它车辆B向十字路口的进入的情况下，计划本车辆A在十字路口跟前的停止行动，在预测其它车辆B在十字路口跟前的停止的情况下，计划本车辆A的右转行动。
图8表示向拥堵车列的接近场景。在该场景中，作为移动体的前车B由于拥堵而低速行驶或者停止。
在该场景中，外区域预测部110获取拥堵信息作为周边环境信息。外区域预测部110基于与不同于前车B的其它车辆相关的信息即拥堵信息和前车B的位置信息，预测前车B对于拥堵状态的对环境交互。
具体而言，外区域预测部110预测前车B是否加入拥堵中。例如，外区域预测部110在能够判断为前车B的位置包含在基于拥堵信息的拥堵区间的情况下，预测为前车B加入拥堵中。行动计划部140基于对环境交互的预测结果，计划本车辆A的将来行动。具体而言，行动计划部140在预测为前车B加入拥堵中的情况下，计划本车辆A向没有产生拥堵的车道的车道变更行动。
接下来，对存在于死角区域中的其它车辆的运行状况预测和伴随此的行动计划进行说明。图9表示来自死角区域的其它车辆B的接近场景。该场景中的行驶地形为第二道路R2以及第三道路R3相对于第一道路R1相互不同地连接。作为移动体的其它车辆B在第二道路R2上行驶，本车辆A在第三道路R3上行驶。第二道路R2从第三道路R3来看成为死角区域。即，利用在第三道路R3上行驶的本车辆A的周边监视传感器25不能检测出在第二道路R2上行驶的其它车辆B。在道路侧面设置有能够拍摄第二道路R2的路侧摄像头RC。假设本车辆A预定在第三道路R3和第一道路R1的十字路口右转。
死角区域预测部120获取基于路侧摄像头RC的其它车辆B的检测信息。检测信息例如是由中心对路侧摄像头RC的拍摄数据进行分析后的分析结果，至少包含与其它车辆B的速度矢量相关的信息。死角区域预测部120通过速度矢量的方向，预测其它车辆B是否接近本车辆A。行动计划部140基于由死角区域预测部120进行的其它车辆B的接近预测，生成本车辆A的行动计划。具体而言，行动计划部140在预测为其它车辆B接近的情况下，计划在向第一道路R1的汇合地点跟前的其它车辆B通过的等待行动以及等待行动后的右转行动。另一方面，在预测为其它车辆B没有接近的情况下，不计划等待行动而计划右转行动。
图10表示在道路Ra上行驶的本车辆A和在与道路Ra大致呈直角连接的连接道路Rb上行驶的其它车辆B的相遇场景。在该场景中，假设连接道路Rb是本车辆A的死角区域。而且，将连接道路Rb作为拍摄范围的路侧摄像头RC设置在道路侧面。在道路Ra中的与连接道路Rb的连接部分附近设置有暂时停止线。
在该场景中，死角区域预测部120与接近场景同样地获取基于路侧摄像头RC的其它车辆B的检测信息，预测其它车辆B的接近运行状况。行动计划部140在预测到其它车辆B的接近的情况下，与预测到其它车辆B没有接近的情况相比，计划在跟前侧设定本车辆A的停止位置的停止行动和其它车辆B通过后的右转行动。此外，行动计划部140也可以在停止行动中，设定比不存在其它车辆B的情况更靠近路肩侧的停止位置。由此，能够进行确保了其它车辆B的行进路线的停止行动。
图11表示本车辆A通过人行横道的人行横道通过场景。在该场景中，本车辆A预定通过人行横道并进入其前方的道路。在与人行横道连接的人行道的两侧并排设置有多个支柱。由于这些支柱，在人行道上行走的作为移动体的行人P位于本车辆A的死角区域。此外，本车辆A预定进入的车道也由于支柱而成为死角区域。在该区域设置有将人行道及车道的各个作为拍摄范围的两个路侧摄像头RC。假设本车辆A在人行横道的跟前暂时停止。另外，假设行人P远离人行横道到能够允许本车辆A的出发的程度。
在该场景中，死角区域预测部120获取基于路侧摄像头RC的行人P的检测信息。死角区域预测部120基于该检测信息预测行人P的状况。具体而言，死角区域预测部120预测行人P向人行横道的接近有无和在接近的情况下的向人行横道的到达时间。
行动计划部140基于以上的运行状况预测结果，生成与行人P的状况相应的行动计划。例如，在行人P没有接近人行横道的情况下，或者，在行人P接近人行横道且向人行横道的到达时间超过规定时间的情况下，行动计划部140计划限制行驶速度的慢行行动。另一方面，在行人P接近人行横道且向人行横道的到达时间低于规定时间的情况下，行动计划部140计划比上述的慢行行动进一步限制行驶速度的最慢行速度。
此外，行动计划部140对于人行横道通过后的车道进入的行动，与图9等同样，在基于路侧摄像头RC的检测信息预测到其它车辆的接近的情况下，计划暂时停止行动，在没有预测到其它车辆的接近的情况下，计划右转行动即可。
图12表示本车辆A右转通过人行横道的右转通过场景。在该场景中，假设本车辆A的行驶位置以外是与图11相同的状况。
在该场景中，死角区域预测部120基于来自路侧摄像头RC的信息，预测本车辆A的死角区域中的行人P的状况。行动计划部140在预测到行人P向人行横道的接近的情况下，计划暂时停止并等待行人P的通过的等待行动。在这里，等待行动不是右转中的行动，而是计划为右转开始前的行动。由此，行动计划部140避免在过度接近人行横道的状态下的暂时停止，减少本车辆A的存在给行人P带来的心理压迫感。
图13表示在十字路口直行通过的十字路口通过场景。在该场景中，交叉道路的一部分成为本车辆A的死角区域。与此前说明的场景不同，没有设置能够检测死角区域的移动体的路侧摄像头等。换言之，死角区域预测部120不能判断在死角区域是否存在移动体。假设本车辆A预定在十字路口直行行进。
在该场景中，死角区域预测部120基于本车位置信息以及地形信息，判定有无未检测出的移动体的存在可能性。具体而言，死角区域预测部120在本车辆A的死角区域处在周边的道路上，且不存在该死角区域中的死角移动体信息的情况下，判定为有可能存在未检测出的移动体。
行动计划部140在判定为有可能存在未检测出的移动体的情况下，在死角区域中假定虚拟的其它车辆(以下，虚拟其它车辆)的行驶，计划假定虚拟其它车辆向十字路口的行进的慢行行动。行动计划部140在慢行行动的计划中，设定与本车辆A的行驶速度的上限相关的速度条件。行动计划部140设定在其它车辆从死角区域实际出现的情况下能够停止而不会发生碰撞的速度条件。
以下对速度条件的设定方法进行说明。行动计划部140设定本车辆A的将来轨道和由虚拟其它车辆假定的假定轨道的交点CP。此外，假设将来轨道以及假定轨道是沿着各自行驶中的道路的形状(图13的情况是直线)。在这里，将从虚拟其它车辆的位置到交点CP的距离设为x。此外，距离x也可以是以交点CP为基准的距本车辆A的交叉车道的识别范围。而且，将在死角区域的边界线上离本车辆A最近的点即边界点BP与相对于边界点BP的将来轨道上的最接近点Pα之间的距离设为lα。另外，将从本车位置到最接近点Pα的距离设为l1，将从最接近点Pα到交点CP的距离设为l2。若将在当前的本车位置的本车辆A的速度设为vA、将到达虚拟其它车辆的交点CP的时间设为tc、将本车辆A所允许的最大减速度设为aA，则本车辆A在到达交点CP之前停止所需的条件由以下的算式(1)表示。
[式1]
若将虚拟其它车辆的假定速度设为vB，则基于算式(1)和由以下的算式(2)表示的关系，用算式(3)表示本车辆A的速度条件。
[式2]
[式3]
在这里，通过以本车位置、虚拟其它车辆位置以及交点CP为顶点的三角形和以本车位置、边界点BP以及最接近点Pα为顶点的三角形的相似比，用以下的算式(4)表示距离x。
[式4]
基于算式(3)以及(4)，速度条件由以下的算式(5)表示。
[式5]
行动计划部140伴随慢行行动的计划设定以上的速度条件。此外，虚拟其它车辆的假定速度vB可以基于假定虚拟其它车辆的行驶的车道的限制速度来设定。另外，本车辆A所允许的最大减速度aA可以是预先设定的数值(例如0.3G左右)。轨道计划部150基于速度条件，生成包含本车辆A的速度变化的轨道计划。
接下来，对第一实施方式带来的作用效果进行说明。
根据第一实施方式，关于存在于本车辆A的周边的内区域中的移动体，预测对本车交互，对本车交互是指与本车辆A的状态相应的移动体的运行状况。而且，关于存在于作为比内区域靠近外侧的区域的外区域的移动体，预测对环境交互，对环境交互是指与移动体的周边环境相应的移动体的运行状况。而且，基于对环境交互计划本车辆A的将来行动，基于对本车交互计划本车辆A的将来轨道以及将来速度的至少一方。因此，在离本车辆A比较近且本车辆A的影响更容易变大的移动体和离本车辆A比较远且本车辆A的影响更容易变小的移动体中，能够实施与各自的状况相应的运行状况的预测以及预测结果的利用。根据以上，能够进行与状况相应的移动体的运行状况预测以及预测结果的利用。
另外，根据第一实施方式，基于与存在于本车辆A的死角区域中的移动体相关的死角移动体信息，预测移动体的运行状况，基于所预测的移动体的运行状况，计划将来行动。因此，能够进行考虑了存在于本车辆A的死角区域中的移动体的运行状况预测的将来行动。因此，能够更适当地实施与状况相应的行驶辅助。
此外，根据第一实施方式，在对未检测出的移动体判定有无存在可能性，在被判定为有存在可能性的情况下，计划假定了未检测出的移动体的运行状况的将来行动。因此，能够实现假定了未检测出的移动体的运行状况的本车辆A的行驶辅助。因此，即使在实际存在未检测出的移动体的情况下，也能够进行与其对应的行驶。
(其它实施方式)
本说明书中的公开并不限制于例示的实施方式。公开包含例示的实施方式和基于它们的由本领域技术人员进行的变形方式。例如，公开并不限定于在实施方式中示出的部件以及/或者要素的组合。公开能够通过多种组合来实施。公开可以具有实施方式中可追加的追加部分。公开包含省略了实施方式的部件以及/或者要素的内容。公开包含一个实施方式与另一个实施方式之间的部件以及/或者要素的置换、或者组合。所公开的技术范围并不限定于实施方式的记载。所公开的几个技术范围应被理解为由权利要求书的记载表示，进而包括与权利要求书的记载等同的意思以及在范围内的全部变更。
在上述的实施方式中，在外区域预测过程的执行后来执行内区域预测过程，但也可以在外区域预测过程的执行前来执行内区域预测过程，也可以并行执行这些过程。另外，在外区域计划过程以及内区域计划过程中，如果执行各自对应的预测过程，则可以先执行其中一个，另外，也可以并行执行。
在上述的实施方式中，外区域预测部110预测与信号灯的点亮状态、拥堵、工程、事故等的产生以及其它移动体的运行状况相应的对环境交互，但在这些对环境交互中也可以有不预测的内容。另外，也可以预测上述的对环境交互以外的对环境交互。
在上述的实施方式中，内区域预测部130在对本车交互中，例如预测了与狭窄道路中的与本车辆A的交错、以及本车辆A的车道变更相应的对本车交互，但在这些对本车交互中也可以有不预测的内容。另外，也可以预测上述的对本车交互以外的对本车交互。
行驶辅助ECU100也可以是专用的计算机，该专用的计算机包含数字电路以及模拟电路中的至少一方作为处理器而构成。在这里，特别是所谓的数字电路，例如是ASIC(Application Specific Integrated Circuit：专用集成电路)、FPGA(FieldProgrammable Gate Array：现场可编程逻辑门阵列)、SOC(System on a Chip：系统级芯片)、PGA(Programmable Gate Array：可编程门阵列)以及CPLD(Complex ProgrammableLogic Device：复杂可编程逻辑器件)等中的至少一种。另外，这样的数字电路也可以具备储存有程序的存储器。
行驶辅助ECU100可以通过一个计算机、或者由数据通信装置连接的一组计算机资源来提供。例如，上述的实施方式中的行驶辅助ECU100所提供的功能的一部分也可以通过其它的ECU来实现。
上述的实施方式中的说明是与左侧通行被法定的地域对应的说明，在右侧通行被法定的地域中，在各行驶场景中左右相反。

Claims (18)

1.一种行驶辅助装置，辅助本车辆的行驶，其中，
所述行驶辅助装置具备：
内区域预测部，关于存在于所述本车辆的周边的内区域中的移动体预测对本车交互，所述对本车交互是指与所述本车辆的状态相应的所述移动体的运行状况；
外区域预测部，关于存在于作为比所述内区域靠近外侧的区域的外区域中的所述移动体预测对环境交互，所述对环境交互是指与所述移动体的周边环境相应的所述移动体的运行状况；
外区域计划部，基于所述对环境交互，计划所述本车辆所预定的将来行动，所述将来行动是通过行驶控制能够实现的所述本车辆的动作的类型；以及
内区域计划部，基于所述对本车交互，计划根据所述将来行动的所述本车辆的将来轨道，所述将来轨道规定与本车辆的行进相应的所述本车辆的行驶位置。
2.根据权利要求1所述的行驶辅助装置，其中，
所述行驶辅助装置具备死角区域预测部，所述死角区域预测部基于与存在于死角区域中的所述移动体相关的死角移动体信息，预测所述移动体的运行状况，所述死角区域是搭载于所述本车辆的车载传感器的检测范围外的区域，
所述外区域计划部基于由所述死角区域预测部预测的所述移动体的运行状况，计划所述将来行动。
3.根据权利要求1或2所述的行驶辅助装置，其中，
所述行驶辅助装置具备可能性判定部，所述可能性判定部判定是否预测到存在未检测出的所述移动体，
在被判定为预测到存在未检测出的所述移动体的情况下，所述外区域计划部计划假定了未检测出的所述移动体的运行状况的所述将来行动。
4.根据权利要求1或2所述的行驶辅助装置，其中，
所述外区域预测部预测与所述外区域中的信号灯的点亮状态相应的所述对环境交互。
5.根据权利要求1或2所述的行驶辅助装置，其中，
所述外区域预测部预测与所述外区域中的与所述移动体不同的其它移动体的状态相应的所述对环境交互。
6.根据权利要求1或2所述的行驶辅助装置，其中，
所述内区域预测部基于所述移动体的行进方向来预测所述对本车交互。
7.一种行驶辅助方法，由处理器执行以辅助本车辆的行驶，
所述行驶辅助方法包括：
内区域预测过程，关于存在于所述本车辆的周边的内区域中的移动体预测对本车交互，所述对本车交互是指与所述本车辆的状态相应的所述移动体的运行状况；
外区域预测过程，关于存在于作为比所述内区域靠近外侧的区域的外区域的所述移动体预测对环境交互，所述对环境交互是指与所述移动体的周边环境相应的所述移动体的运行状况；
外区域计划过程，基于所述对环境交互，计划所述本车辆所预定的将来行动，所述将来行动是通过行驶控制能够实现的所述本车辆的动作的类型；以及
内区域计划过程，基于所述对本车交互，计划根据所述将来行动的所述本车辆的将来轨道，所述将来轨道规定与本车辆的行进相应的所述本车辆的行驶位置。
8.根据权利要求7所述的行驶辅助方法，其中，
所述行驶辅助方法包括死角区域预测过程，在所述死角区域预测过程中基于与存在于死角区域中的所述移动体相关的死角移动体信息，预测所述移动体的运行状况，所述死角区域是搭载于所述本车辆的车载传感器的检测范围外的区域，
在所述外区域计划过程中，基于在所述死角区域预测过程中预测的所述移动体的运行状况，计划所述将来行动。
9.根据权利要求7或8所述的行驶辅助方法，其中，
所述行驶辅助方法包括可能性判定过程，在所述可能性判定过程中判定是否预测到存在未检测出的所述移动体，
在所述外区域计划过程中，在判定为预测到存在未检测出的所述移动体的情况下，计划假定了未检测出的所述移动体的运行状况的所述将来行动。
10.根据权利要求7或8所述的行驶辅助方法，其中，
在所述外区域预测过程中，预测与所述外区域中的信号灯的点亮状态相应的所述对环境交互。
11.根据权利要求7或8所述的行驶辅助方法，其中，
在所述外区域预测过程中，预测与所述外区域中的不同于所述移动体的其它移动体的状态相应的所述对环境交互。
12.根据权利要求7或8所述的行驶辅助方法，其中，
在所述内区域预测过程中，基于所述移动体的行进方向来预测所述对本车交互。
13.一种存储介质，其存储行驶辅助程序，该行驶辅助程序包含为了辅助本车辆的行驶而使处理器执行的命令，
所述命令包括：
内区域预测过程，关于存在于所述本车辆的周边的内区域中的移动体预测对本车交互，所述对本车交互是指与所述本车辆的状态相应的所述移动体的运行状况；
外区域预测过程，关于存在于作为比所述内区域靠近外侧的区域的外区域的所述移动体预测对环境交互，所述对环境交互是指与所述移动体的周边环境相应的所述移动体的运行状况；
外区域计划过程，基于所述对环境交互，计划所述本车辆所预定的将来行动，所述将来行动是通过行驶控制能够实现的所述本车辆的动作的类型；以及
内区域计划过程，基于所述对本车交互，计划根据所述将来行动的所述本车辆的将来轨道，所述将来轨道规定与本车辆的行进相应的所述本车辆的行驶位置。
14.根据权利要求13所述的存储介质，其中，
包括死角区域预测过程，基于与存在于死角区域的所述移动体相关的死角移动体信息，预测所述移动体的运行状况，所述死角区域是搭载于所述本车辆的车载传感器的检测范围外的区域，
在所述外区域计划过程中，基于在所述死角区域预测过程中预测出的所述移动体的运行状况，计划所述将来行动。
15.根据权利要求13或14所述的存储介质，其中，
包括可能性判定过程，在所述可能性判定过程中判定是否预测到存在未检测出的所述移动体，
在所述外区域计划过程中，在被判定为预测到存在未检测的所述移动体的情况下，计划假定了未检测出的所述移动体的运行状况的所述将来行动。
16.根据权利要求13或14所述的存储介质，其中，
在所述外区域预测过程中，预测与所述外区域中的信号灯的点亮状态相应的所述对环境交互。
17.根据权利要求13或14所述的存储介质，其中，
在所述外区域预测过程中，预测与所述外区域中的不同于所述移动体的其它移动体的状态相应的所述对环境交互。
18.根据权利要求13或14所述的存储介质，其中，
在所述内区域预测过程中，基于所述移动体的行进方向预测所述对本车交互。
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