JP2004508627A - 経路予測システムおよび方法 - Google Patents
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Abstract
高速道路の車線上で移動している自車両の予測経路において物体を検出する方法を開示する。この方法は、自車両前方の視野内にある物体について距離、角度および速度データを与える前方監視センサ、好ましくは、レーダ・システムと、自車両の速度およびヨー・レート・データを与える測定システムと、前方監視センサおよび測定システムに応答する処理システムとを含むシステムにおいて用いる。この方法は、順不同に、（ａ）車両の速度およびヨー・レートに基づいて、車両の推定経路を算出するステップと、（ｂ）物体の各々に対して推定経路を算出するステップと、（ｃ）車両の予測経路から各物体の横方向距離を判定するステップと、（ｄ）各物体を、車両の高速道路の車線内または車線外として分類するステップとを含む。この方法は、自車両による車線変更を検出し、予測経路からのターゲットの逸脱に応答して代替経路推測を生成するプロセスを含む。
Description
【０００１】
発明の分野
本発明は、一般的には、自動車運転者補助に関し、更に特定すれば、適応的クルーズ（巡航）制御と共に用いる経路予測システム、および自動車用衝突回避システムに関し、経路予測システムは当該システムを搭載する車両と同じ高速道路車線においてターゲットを追跡する。
【０００２】
発明の背景
自動車機構の技術改善に関して、運転者の利便性を高める機構を設けようとする機会が常にある。自動車の利便性を高めることができる領域の１つに、車両の巡航制御システムがある。巡航制御システムは、運転手に所定の走行速度を設定させ、車両をこの所定速度に維持するように制御する。以後、運転者の車両のことを「自車両」と呼ぶ場合もある。
【０００３】
巡航制御システムを採用した場合、自車両が高速道路内で、当該運転者の車線における別の車両のような障害物に接近する際、運転者の注意および介入によって、自車両のブレーキを作動させて巡航制御システムを無効にし、こうして衝突を回避することが必要となる。
【０００４】
巡航制御システムの利便性を高めるために、「インテリジェント」巡航制御システムが提案されている。通例では、インテリジェント巡航制御システムは、車両の経路内にある障害物を検出する検出器と、障害物の検出に応答して車両のブレーキを作動させ、巡航制御システムを無効にする制御部とを含む。インテリジェント巡航制御システムには、衝突を回避するための運転者に対する依存性を低下させることができるという利点がある。
【０００５】
自動車の利便性を高めることができる別の領域は、衝突回避システムである。インテリジェント巡航制御システムと同様、衝突回避システムは、一般に、自車両の経路内にある障害物を検出する検出器と、障害物検出に応答して車両のブレーキを作動させ、衝突を回避する制御部とを含む。
【０００６】
インテリジェント巡航制御および衝突回避双方の用途において、車両の経路内にある障害物を精度高くまた信頼性高く検出可能な検出器を設ける必要がある。このような検出器は、自動車および障害物の相対的な位置に対しては比較的不感応でなければならない。しかしながら、巡航制御システムおよび衝突回避システムに伴う問題の１つに、障害物または自車両がコーナを曲がると、自車両の前にある障害物の検出を停止してしまう可能性があることがあげられる。また、これらのシステムは、降雨、霧または靄、高湿、および極端な温度というようなある種の環境条件の下では、その有効性が低下する虞れもある。
【０００７】
したがって、車両および障害物のいずれかまたは双方が直線経路または曲線経路のいずれを走行していても、車両の前方経路内にある障害物の存在を検出可能なシステムを設けることができれば、望ましいであろう。
発明の概要
前述の要望に鑑み、本発明によれば、自動車の利便性向上の必要性が、障害物検出の有用性および希求性と１つにまとまり、簡素で、精度高く、コスト効率的で、動作しなければならない環境およびその他の動作条件の下でも高い信頼性が得られる経路予測システムおよび方法を提供するという課題に至った。したがって、ある自動車両の前方および同じ高速道路車線における障害物の存在を信頼性高く指示するシステムおよび方法に対する要望を満たすことができれば、望ましいであろう。
【０００８】
本発明の原理によれば、高速道路の車線上で移動する自車両の予測経路内にある物体を検出するシステムが開示される。この検出システムは、車両前方の視野内にある物体の距離、角度および速度データを与える前方監視センサを含む。また、検出システムは、自車両の速度およびヨー・レートを与える測定システムを含む。更に、検出システムは、前方監視センサおよび測定システムに応答して、車両の速度およびヨー・レートに基づいて、当該車両の推定経路を算出し、物体の各々に対して推定経路を算出し、車両の予測経路からの各物体の横方向距離を判定し、各物体を、車両の高速道路車線内または車線外として分類する処理システムを含む。
【０００９】
本発明の好適な実施形態では、前方監視センサは、レーダ・システムを備え、ヨー・レート測定システムはジャイロコンパスまたはその他の角度レート・センサを備えている。
【００１０】
更に、本発明の原理によれば、高速道路の車線上で移動する自車両の予測経路内にある物体を検出する方法が開示される。この方法は、車両前方の視野内にある物体の距離、角度および速度データを与える前方監視センサと、車両の速度およびヨー・レートを与える測定システムと、前方監視センサおよび測定システムに応答する処理システムとを含むシステムにおいて用いる。この方法は、（ａ）車両の速度およびヨー・レートに基づいて、当該車両の推定経路を算出するステップと、（ｂ）物体の各々に対して推定経路を算出するステップと、（ｃ）車両の予測経路から各物体の横方向距離を判定するステップと、（ｄ）各物体を、車両の高速道路の車線内または車線外として分類するステップとを含む。
【００１１】
更にまた、本発明の原理によれば、高速道路の車線上で移動する自車両の予測経路内にある物体を検出する更に別の方法をここに開示する。この方法は、自車両前方の視野内にある物体の距離、角度および速度データを与える前方監視センサと、自車両の速度およびヨー・レートを与える測定システムと、前方監視センサおよび測定システムに応答する処理システムとを含むシステムにおいて用いる。この方法は、（ａ）前方監視レーダ・システムおよび測定システムからデータ入力を収集し、これらから加速度および側方（横方向）速度ターゲット・データを導出するステップと、（ｂ）速度およびヨー・レート・データから、自車両経路推定値を算出するステップと、（ｃ）自車両経路推定値によって、ターゲット位置ヒストリー（履歴）を広める（拡張する）ステップと、（ｄ）長手（縦）方向および横方向ターゲット位置状態ベクトルによって、ターゲット位置を前方に拡張するステップと、（ｅ）自車両およびターゲット位置ベクトルに対して多項式曲線あてはめ（曲線近似）を算出するステップと、（ｆ）自車両およびターゲット経路を相関付け、ターゲット経路を加重平均として融合することによって、予測経路を生成するステップと、（ｇ）ターゲット・クロスレンジ（交差距離）位置を予測経路と比較し、ターゲットを、自車両の高速道路の車線に対して、車線内または車線外として分類するステップと、（ｈ）前方監視レーダ・システムから更新データを受信するステップと、（ｉ）連続的にステップ（ａ）ないし（ｈ）を繰り返すステップとを含む。
【００１２】
この直前の方法は、自車両による高速道路の車線変更を検査するプロセスを含む。このプロセスは、自車両による高速道路の車線変更を確認することを含み、その際に、積分したヨー・レートを各ターゲット・ヘッディング（進行方向）係数と比較し、これが等しくかつ逆向きであるか否か調べ、ターゲットの大多数が自車両と逆の方向に移動していることを確認し、逆方向の運動が、前方監視レーダ・システムからのデータ更新において２回連続して発生したことに注目する。
発明の詳細な説明
本発明の前述の特徴、および本発明自体は、以下の図面と関連する説明から一層深く理解することができよう。種々の図における同様の参照番号および指示は、同一または実質的に同一のエレメントを示す。
【００１３】
この説明を通じて好適な実施形態および例を示すが、これらは本発明の限定としてではなく、例示として見なすものとする。
最初に図１を参照すると、ここに示す輸送手段（車両）１０は、車両が高速道路の車線に沿って移動する際に、車両の予測経路内において物体を検出するシステム１２を含む。以後、車両１０のことを「自車両」と呼ぶこともある。検出システム１２は、前方監視センサ１４を含み、車両１０の前方にある前方監視センサ１４の視野内にある物体の距離、速度および角度データを与える。
【００１４】
また、検出システム１２は、車両１０の速度を測定する速度測定システム１６も含む。更に、検出システム１２は、車両１０のヨー・レートを測定するヨー・レート測定システム１８も含む。更にまた、検出システム１２は、異なる形態のデータ信号を図１に示す種々のサブシステム間で通信するディジタル・インターフェース・ユニット２２も含む。最後に、前方監視センサ１４、速度測定システム１６およびヨー・レート測定システム１８のデータ出力に応答して、適応的巡航（クルーズ）制御システム２４および衝突回避システム２６に信号を発生する、信号処理システム２０を含む。これらの信号は、車両１０が高速道路の車線に沿って移動する際に、車両１０の予測経路内で検出したターゲットを示す。
【００１５】
レーダは、自動車用前方監視センサを実施するのに適した技術である。この目的に特に適したレーダの一種に、周波数変調連続波（ＦＭＣＷ：ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｍｏｄｕｌａｔｅｄ ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ ｗａｖｅ）レーダがある。典型的なＦＭＣＷレーダでは、送信ＣＷ信号の周波数は、第１所定周波数から第２所定周波数まで線形に増加し、次いで逆方向に周波数掃引を繰り返す。ＦＭＣＷレーダには、感度が高く、送信電力が比較的低く、距離分解能が高いという利点がある。
【００１６】
次に図２を参照すると、本発明の好適な実施形態は、１９９９年７月２７日に発行された、Ａｕｔｏｍｏｔｉｖｅ Ｆｏｒｗａｒｄ Ｌｏｏｋｉｎｇ Ｓｅｎｓｏｒ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ（自動車用前方監視センサ・アーキテクチャ）と題する米国特許第５，９２９，８０２号に記載されている形式にすることができ、この特許の内容は、この言及により、その全体が本願にも援用されることとする。前方監視センサ１４は、アンテナ部（アセンブリ）１４１、４１４、送信機４２２および受信機４２４双方を有するマイクロ波部（アセンブリ）４２０、ならびに制御回路４３４を含む電子装置アセンブリ４２８から成る。前方監視センサ１４は、レーダ技術を利用し、車両上に搭載して、前方監視センサ１４の視野内にある１つ以上の物体即ちターゲットを検出するのに適している。この用途では、ターゲットは、その他の車、木々、標識、歩行者等を含む。
【００１７】
速度測定システム１６およびヨー・レート測定システム１８からの制御信号、ならびに前方監視センサ１４が受信した反射ＲＦ信号に応答して、センサ１４は、その視野内にある各ターゲットを特徴付ける１つ以上の出力信号を発生する。これらの出力信号は、センサ１４の視野内にある各ターゲットの距離、各ターゲットに伴う距離レート、即ち、速度、および車両１０に対する各ターゲットに伴う方位、即ち、角度に関係する。
【００１８】
アンテナ・アセンブリ４１４は、２つのアンテナ、ＲＦ信号を受信する受信アンテナ４１６およびＲＦ信号を送信する送信アンテナ４１８を含む。前方監視センサ１４は、バイスタティック・レーダ・センサとして特徴付けることもできる。何故なら、これは別個の送信アンテナおよび受信アンテナを含むからである。アンテナ４１６、４１８はマルチローブ式（ｍｕｌｔｉ−ｌｏｂｅｄ）であり、同じ方向に照準を合わせるように、並列に制御される。それぞれのアンテナ４１６、４１８の角度を選択するには、多重位置送信および受信アンテナ・スイッチを含む様々の相応しい回路がある。
【００１９】
受信アンテナ４１６からの出力信号は、マイクロ波受信機４２４に結合され、ここで１つ以上の局部発振信号の周波数は、送信信号周波数から固定量だけオフセットされる（ずれが生じる）。受信機４２４の出力信号４２４は、ターゲット周波数に対して、それよりも高いかあるいは低いオフセット周波数を有する。
【００２０】
受信機４２４は、アナログ−ディジタル（Ａ／Ｄ）変換器を含み、受信機からの最高周波数よりも少なくとも２倍のレートで、受信ＲＦ信号を増幅した信号をサンプリングする。これらの信号サンプルは、ＦＦＴによって処理され、種々の周波数範囲内における信号の内容を判断する。ＦＦＴ出力は、ディジタル信号プロセッサ２０へのデータとして適している。ディジタル信号プロセッサ２０が受信ＲＦ信号を処理し、ターゲットの距離、距離レートおよび方位を示す前述の出力信号を車両１０に供給する方法は、２０００年６月４日に発行された、「Ｒａｄａｒ Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓａｍｅ」（レーダ・システムおよびその動作方法）と題する米国特許第６，０１１，５０７号に記載されている。その内容は、この言及により、その全体が本願にも援用されることとする。
【００２１】
一実施形態では、前方監視センサ１４は、７つのアンテナ・ビームを有するアンテナ・アセンブリを含む。多数のアンテナ・ビームを使用することによって、前方監視センサ１４から約１２０メートルないし１５０メートルの範囲の距離にある多数の物体を精度高く解明することが可能となる。
【００２２】
再度図１を参照すると、速度測定システム１６は、通例では、自車両１０の速度を示す信号をディジタル・インターフェース・ユニット２２に供給する速度計から成る。好ましくは、ヨー・レート測定システム１８は、ジャイロコンパスまたは同様の角度レート・センサから成り、自車両１０のヨー・レートを示す信号をディジタル・インターフェース・ユニット２２に供給する。ディジタル・インターフェース・ユニット２２は、前方監視センサ１４、速度測定システム１６、ヨー・レート測定システム１８、ディジタル信号プロセッサ２０、適応的巡航制御システム２４、および衝突回避システム２６間で、データおよび制御信号を結合する。
【００２３】
信号処理システム２０は、好ましくは、プログラマブル・ディジタル信号プロセッサであり、前方監視センサ１４およびディジタル・インターフェース・ユニット２２から受け取った信号に応答し、以下の節で詳細に説明するプロセスを実行する。これらのプロセスの結果、データがディジタル・インターフェース・ユニット２２を通じて結合され、例えば、適応的巡航制御システム２４および衝突回避システム２６に適用される。これらのデータは、自車両１０の予測経路内にある１つ以上の物体に関係する。
【００２４】
次に図３を参照すると、ここに示す概略フロー図は、図１の信号処理システム２０が自車両１０の予測経路内においてターゲット検出を実施する際に用いる技法を示す。このフロー図は、無限ループから成り、前方監視センサ１４として用いるレーダ・システムを更新する毎に１回実行する。本発明に意図した使用法では、このような更新は、５０ないし１００ミリ秒毎に１回行われる、即ち、図３のループを毎秒１０ないし２０サイクル実行すると推定される。
【００２５】
プロセス・ステップ３０において、信号処理システム２０はデータ入力を収集する。前方監視センサ１４から、自車両１０に対する距離、角度、速度および加速度に関係するデータを、追跡対象の各ターゲット毎に受け取る。この情報から、システム２０はデータを距離、角度、速度よび加速度に変換する。角度および距離を用いて横方向速度を計算する。このプロセス・ステップにおいて、システム２０は、それぞれ、速度測定システム１６およびヨー・レート測定システム１８からの車両１０の速度およびヨー・レートも入力する。
【００２６】
図３のプロセスは、プロセス・ステップ３２に進み、ここで自車両の速度およびヨー・レートに基づいて、自車両１０の経路を推定する。自車両の経路推定は、２状態カルマン・フィルタの適用によって算出され、曲率パラメータを追跡し、自位置ベクトルを射程（レンジ：距離範囲）内で前方に拡張（拡大）する。このプロセスの詳細については、後に図４に関してより詳細に説明する。
【００２７】
図３のプロセスは、プロセス・ステップ３４に進み、ここで、ターゲット毎に、自車両速度およびヨー・レートに基づいて位置履歴を拡張し、ターゲット位置を長手（縦）方向および横方向位置状態ベクトルによって前方に拡張する。このプロセスの詳細については、後に図５に関してより詳細に説明する。
【００２８】
図３の処理は、プロセス・ステップ３６に進み、ここで、自車両曲率レート・データに曲線あてはめ（ｃｕｒｖｅ ｆｉｔ）を適用し、ターゲット毎に、ターゲット履歴データならびに長手方向および横方向の位置および速度推定値から前方に拡張したデータを用いて、曲線を生成する。このプロセスの詳細については、後に図６に関してより詳細に説明する。
【００２９】
図３のプロセスは、プロセス・ステップ３８に進み、ここで、自経路およびターゲット経路を相関付け、重み付けターゲット経路を融合することにより、予測経路を生成する。このプロセスの詳細については、後に図７に関してより詳細に説明する。
【００３０】
図３のプロセスは、プロセス・ステップ４０に進み、ここで、ターゲット交差距離（ｃｒｏｓｓ ｒａｎｇｅ）を自車両１０の予測経路と比較し、ターゲットを自車線内または自車線外として分類する。このプロセスの詳細については、後に図１４に関してより詳細に説明する。
【００３１】
プロセス・ステップ４０の完了後、前方監視センサ１４として用いたレーダ・システムの更新を行い、信号処理システムは、更新したターゲット・データを用いて、プロセス・ステップ３０に進む。
【００３２】
次に図４を参照すると、図３のステップ３２のプロセスの詳細なフロー図が示されている。このステップでは、自車両１０の速度およびヨー・レートに基づいて、自車両１０の経路を推定する。自車両経路推定は、二状態カルマン・フィルタの適用によって算出し、曲率パラメータを追跡し、自位置ベクトルを射程内で前方に拡張する。曲率状態ベクトルは、曲率レート（゜／メートル）および曲率レート変化（゜／メートル２）から成る。カルマン・フィルタは、更新毎に、測定の分散に応じた重み付けによって、曲率レートの平均を取る。これによって、ノイズの極値、例えば、高速道路の隆起によって生じたヨー・レートのスパイクを除去する。曲率レートの測定値を生成するには、ヨー・レートを車速で除算する。曲率状態ベクトルのフィルタ処理を行った後、状態遷移マトリクスによって前方に拡張し、円弧に沿って固定長の刻み（ステップ）で自車両の中心から前方に拡張する。本例では、刻みの長さは１０メートルである。
【００３３】
ステップ３２のプロセスは、判断ステップ５０にて開始し、ここで、現更新が最初の更新か否か問い合わせる。そうである場合、制御はステップ５２に移り、カルマン・フィルタを初期化し、制御はステップ７０に移る。最初の更新ではない場合、制御はステップ５４に移り、自車両が走行した距離を推定する。最後の推定からの経過時間を計算し、この経過時間を自車両の速度と共に用いて、走行距離を計算する。続くステップ、ステップ５６では、走行距離を用いて、状態遷移マトリクスおよび状態共分散ドリフト・マトリクスを規定する。ステップ５８において、状態遷移マトリクスおよび状態共分散ドリフト・マトリクスを用いて、状態ベクトルおよび状態ベクトル共分散を予測する。次に、状態ベクトルを用いて測定値を予測する。ステップ６０において、ヨー・レート、速度および分散を用いて、曲率レート測定値および測定分散を計算する。
【００３４】
判断ステップ６２において、測定予測ウインドウ（領域幅）を決定しなければならない。このウインドウは、測定値を受け入れる両側境界を規定する。この例では、測定値は状態ベクトルにおける最初の要素と同じ量とし、閾値境界は、当該状態要素変動と測定ノイズ推定値の和の平方根の３倍とする。測定と予測測定値との差を閾値と比較することにより、測定値の更新を行うか否かの判定を行う。
【００３５】
更新を実行する場合、制御はプロセス・ステップ６８に移り、カルマン利得を計算し、状態ベクトルおよび共分散を更新する。更新を実行しない場合、制御は判断ステップ６４に移り、最後の有効な更新からの経過時間を検査する。ある最大時間を超過していた場合、プロセス・ステップ５２においてカルマン・フィルタを初期化し直し、制御はプロセス・ステップ７０に移る。最大時間を超過していない場合、制御はプロセス・ステップ６６に移り、ここで状態ベクトルおよび共分散を予測値として採用する。次いで、制御はプロセス・ステップ７０に移り、現曲率レートおよび曲率レート変化を、曲線経路に沿って固定の刻みサイズで拡張する。
【００３６】
プロセス・ステップ７２において、デカルト座標系を用いて、拡張位置毎のｘ座標およびｙ座標を判定する。ここで、ｘは自車両１０の右側が正であり、ｙは自車両１０の前方の直線である。プロセス・ステップ７２の終了時に、制御は図３のプロセス・ステップ３４に移る。
【００３７】
次に、図５を参照すると、図３のステップ３４のプロセスの詳細なフロー図が示されており、ターゲット毎に、自車両の速度およびヨー・レートに基づいて位置履歴を拡張し、ターゲット位置を長手方向および横方向位置状態ベクトルによって前方に拡張する。
【００３８】
最初のプロセス・ステップ８０において、ヨー・レート、速度および最後の更新以来の経過時間から、自車両１０の長手方向および横方向ヘッディング・ベクトルを算出する。プロセス・ステップ８２において、最初のターゲットに対し、自車両１０の更新したヘッディング・ベクトルに応じてターゲット位置履歴点を拡張し、回転させる。ステップ８４において、ターゲット位置履歴の内、自車両の後ろ側となった点、即ち、ｘ座標が負の点を全て履歴から削除する。
【００３９】
判断ステップ８６において、ターゲットが直線道路上にあり、車線変更を実行せず、許容可能な距離（レンジ）以内にあるか否か、プロセスは問い合わせを行う。これらの条件の内いずれかが偽である場合、制御は判断ステップ９０に移る。これらの条件全てが真である場合、制御はプロセス・ステップ８８に移り、ここで、長手（縦）方向および横方向ターゲット位置状態ベクトルおよび状態遷移マトリクスによって、ターゲット位置を前方に拡張する。次に、制御は判断ステップ９０に移り、全てのターゲットに対してステップ８２ないし８８の拡張更新を行ったか否か問い合わせを行う。行っていない場合、制御はステップ８２に戻り、次のターゲットを処理する。全てのターゲットをそのように拡張し終えた場合、制御は判断ステップ９０から図３のプロセス・ステップ３６に移行する。
【００４０】
次に、図６を参照すると、図３のステップ３６のプロセスの詳細なフロー図が示されている。このプロセスでは、曲線あてはめを自車両曲率レート・データに適用し、ターゲット毎に、ターゲット履歴データ、ならびに長手方向および横方向の位置および速度推定値から前方に拡張したデータを用いて、曲線を生成する。曲線は、双方とも次の形態の二次多項式である。
【００４１】
【数３】
ｘ＝ｃ０＋ｃ１・ｙ＋ｃ２・ｙ２
ここで、ｘは横方向、ｙは長手方向であり、ｃ０、ｃ１およびｃ２は、０次、一次、および二次多項式係数であり、それぞれ、クロスレンジ（交差距離）次元（ｃｒｏｓｓ ｒａｎｇｅ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）において曲線の形状を指定する。
【００４２】
最初のステップは、プロセス・ステップ１００であり、固定の長手方向ベクトルを生成する。次いで、プロセス・ステップ１０２において、二次多項式曲線あてはめを次車両予測位置ベクトルに適用する。交差距離多項式係数（ｃ０、ｃ１およびｃ２）を生成し、固定長手方向ベクトルに対して評価する。
【００４３】
判断ステップ１０４において、十分な数のターゲット位置点を読み取ったか否か問い合わせを行う。本例では、毎秒１０ないし２０回のレーダ更新という前述のレーダ走査レートで、２秒周期で１０ないし２０のターゲット位置点が得られる。これは、満足のいく曲線当てはめには十分と思われる。未だ十分な数のターゲット位置点を読み取っていない場合、制御は判断ステップ１０８に移る。十分な数を読み取った場合、制御はプロセス・ステップ１０６に移り、ターゲット位置履歴／予測ベクトルに二次多項式曲線あてはめを適用する。交差距離多項式係数（ｃ０、ｃ１およびｃ２）を生成し、固定長手方向ベクトルに対して評価する。
【００４４】
次に、制御は判断ステップ１０８に移り、全てのターゲットを検査し終えたか否か問い合わせを行う。未だであれば、制御は判断ステップ１０４に戻り、次のターゲットを処理する。全てのターゲットを検査し終えた場合、制御は判断ステップ１０８から図３のプロセス・ステップ３８に移る。
【００４５】
次に図７を参照すると、図３のステップ３８のプロセスの詳細なフロー図が示されている。プロセス・ステップ３８では、自経路およびターゲット経路の相関付けを行うことにより、予測経路を生成する。
【００４６】
最初のステップは、判断ステップ１１０であり、代替経路推測が存在するか否か問い合わせを行う。代替経路推測については、図１０に関する本文において説明する。代替経路推測が存在する場合、プロセス・ステップ１１２において、直前の更新から判断距離を更新する。プロセス・ステップ１１２の詳細については、図８に関する後の論述において、詳細に説明する。ステップ１１２に続いて、制御はプロセス・ステップ１１４に移る。代替推測が存在しない場合、プロセス・ステップ１１４では、検査（分析）を行い、自車両が車線変更を実行中か否か判定を行う。プロセス・ステップ１１４の詳細については、図９に関する後の論述において、更に完全に説明する。
【００４７】
次に、制御はプロセス・ステップ１１６に移り、自経路およびターゲット経路の相関付けを行う。プロセス・ステップ１１６の詳細については、図１０ａないし図１０ｃに関する後の論述において、更に完全に説明する。ステップ１１６に続いて、プロセス・ステップ１１８において、自車両１０からターゲットの距離に基づいて、デフォルトの融合重み（ｆｕｓｉｏｎ ｗｅｉｇｈｔ）を生成する。プロセス・ステップ１１８の詳細については、図１１に関する後の論述において、詳細に説明する。
【００４８】
ステップ１１８に続いて、判断ステップ１２０において、自車両１０の車線変更が検出されたか否か問い合わせを行う。検出されていない場合、プロセス・ステップ１２２において、経路判断ツリーを実行する。経路判断ツリーについては、図１２ａないし図１２ｃに関する後の論述において、十分説明する。次に、制御はステップ１２４に移り、ターゲット経路を融合し、予測経路データを生成する。判断ステップ１２０において、車線変更が検出されたと判断した場合、制御はステップ１２４に移り、ターゲット経路を融合し予測経路データを生成する。プロセス・ステップ１２４の詳細については、図１３に関する後の論述において、十分説明する。プロセス・ステップ１２４の終了時に、制御は図３のプロセス・ステップ４０に移る。
【００４９】
次に図８を参照すると、図７のステップ１１２のプロセスの詳細なフロー図が示されている。最初のステップは、判断ステップ１３０であり、ここで一般代替推測が存在するか否か問い合わせを行う。存在する場合、制御は判断ステップ１３２に移り、ターゲットがこの推測を承認（是認）するか否か問い合わせを行う。承認する場合、プロセス・ステップ１３４において、ターゲットの道路速度および加速度によって判断距離を更新し、制御は判断ステップ１３８に移る。判断ステップ１３２からの結果、ターゲットはその推測を承認しない場合、制御はプロセス・ステップ１３６に移り、自車両１０の道路速度および加速度によって判断距離を更新し、制御は判断ステップ１３８に移る。判断ステップ１３０からの結果、一般代替推測は存在しない場合、制御は判断ステップ１３８に移る。
【００５０】
判断ステップ１３８では、主代替推測が存在するか否か問い合わせを行う。車線内において自車両に対して最も接近したターゲットを主ターゲットとして規定する。主代替推測が存在する場合、制御は判断ステップ１４０に移り、この推測を承認（是認）するターゲットがあるか否か問い合わせを行う。ある場合、プロセス・ステップ１４２において、このターゲットの道路速度および加速度によって判断距離を更新し、制御は図７のプロセス・ステップ１１４に移る。判断ステップ１４０からの結果、推測を承認するターゲットがない場合、制御はプロセス・ステップ１４４に移り、自車両１０の道路速度および加速度によって判断距離を更新し、制御は図７のプロセス・ステップ１１４に移る。判断ステップ１３８の結果、主代替推測が存在しない場合、制御は図７のプロセス・ステップ１１４に移る。
【００５１】
次に図９を参照すると、図７のステップ１１４のプロセスの詳細なフロー図が示されている。これは、自車両１０による車線変更を検査するルーチンである。車線変更の第１の指標は、ゼロ以外のヘッディング（進行方向）角度である。ヘッディングがゼロでない場合、予測経路からの逸脱、即ち、等価的に、予測曲率レートを示す。このルーチンは、ヘッディング角度の変化によって、ターゲットを回転し相関付けなければならない。自車両１０が車線変更を行うとき、全てのターゲットはヘッディングの変更によって回転する。ターゲットが逆回転した場合、回転位置をその以前の位置に相関付けなければならない。これを実施するには、ターゲット経路の一次多項式係数ｃ１を積分したヨー・レート、即ち、自車両のヘッディングに、道路形状には関係なく、比較する。
【００５２】
最初のステップは、プロセス・ステップ１５０であり、ここで、フィルタ処理されていない自車両１０のヨー・レート測定値を、直前の更新経路ヘッディング係数に自車両１０の速度の２倍を乗算した値と比較する。次に、判断ステップ１５２において、この値が所定の閾値を超過するか否か問い合わせを行う。答えが否定の場合、制御はプロセス・ステップ１５４に移り、自車両１０が車線を変更していないことを知らせる。
【００５３】
ステップ１５０において比較した値が、判断ステップ１５２において閾値を超過する場合、制御はプロセス・ステップ１５６に移り、自車両１０の積分したヨー・レートを各ターゲット・ヘッディング係数と比較し、これが等しくて反対方向（逆向き）であるか否か判定を行う。判断ステップ１５８において、ターゲットの大多数が自車両１０と反対の方向に移動していない場合、自車両１０は車線を変更しておらず、制御はステップ１５４に移る。判断ステップ１５８における答えが肯定の場合、制御は判断ステップ１６０に移り、連続的なレーダ更新においてこのような逆向き運動が２回連続して検出されたか否か問い合わせを行う。この例では、自車両１０による車線変更を承認するには、大多数のターゲットが自車両１０とは逆方向に移動していることを、２回連続して検出する必要がある。判断ステップ１６０における答えが否定である場合、承認条件を未だ満たしておらず、制御はプロセス・ステップ１５４に移る。判断ステップ１６０における答えが肯定である場合、承認条件が満たされ、制御はプロセス・ステップ１６２に移り、自車両１０が車線変更を実行中であることを知らせる。ステップ１５４またはステップ１６２のいずれかに続いて、制御は図７のプロセス・ステップ１１６に移る。
【００５４】
次に図１０ａないし図１０ｃを参照すると、これらは、実際には１つのフロー図を３枚の図に分解して読みやすくしたのであり、これを纏めて図１０と呼ぶことにする。ここには、図７のステップ１１６のプロセスの詳細なフロー図が示されている。このルーチンは、ターゲット経路を自車両経路に相関付ける。その際、ターゲットに対する経路一致クロスレンジ（交差距離）と自車両１０のヨー・レートとの間の差の分散を検査する。射程（距離範囲）内で最も遠いターゲットのことを「パック・リーダ」と呼ぶ。このパック・リーダから開始して、このターゲットが自車両経路から逸脱している場合、システムは同時検出（同一位置：ｃｏ−ｌｏｃａｔｅｄ）ターゲットを探す。本例では、同時検出ターゲットとは、２．５メートル以内にある移動ターゲットと定義する（典型的な高速道路の速度である毎秒２５メートル、および毎秒１０回のレーダ更新レートに基づく）。同時検出ターゲットも自車両経路から逸脱しており、ターゲット経路に相関がある場合、プログラムは道路逸脱と想定する。これによって、経路融合における重みを増加させ、逸脱に合わせるようにする。隣接するターゲットがない場合、道路の曲率変化があると想定し、代替経路推測を設定する。実際の経路はターゲットに追従する。代替経路はターゲットを無視する。射程内で次に近いターゲットは、経路変更を検証または無効にする。ターゲット速度およびターゲット距離微分差（ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）によって計算するときに、次のターゲットが先頭のターゲットに追従せず、代わりに代替経路に追従する場合、プログラムはこの代替経路を選択し、先頭のターゲットは車線変更を行っているか、あるいは高速道路から出ようとしていると想定する。
【００５５】
最初のステップは、プロセス・ステップ１７０であり、自車両予測経路交差距離（クロスレンジ）曲線あてはめを、ターゲット経路交差距離曲線あてはめから０次多項式係数ｃ０を減じた値から減算することによって形成されるベクトルの分散を計算する。次に、判断ステップ１７２では、ステップ１７０からの分散が、ターゲット距離に基づく閾値よりも大きいか否か問い合わせを行う。大きい場合、判断ステップ１７４において、連続するレーダ更新において、２回連続して経路変更が検出されたか否か問い合わせを行う。検出された場合、プロセス・ステップ１７８において、ターゲットが経路変更を行ったことのマークを付け、制御は判断ステップ１８０に移る。検出されない場合、プロセス・ステップ１７６において、ターゲットが経路変更を行っていないことのマークを付け、制御は判断ステップ１８０に移る。判断ステップ１７２からの結果、ステップ１７０からの分散が、ターゲット距離に基づく閾値以下である場合、プロセス・ステップ１７６において、ターゲット経路に経路変更がなかったことのマークを付け、制御は判断ステップ１８０に移る。
【００５６】
判断ステップ１８０では、ターゲットの後ろに別の車両があるか否か問い合わせを行う。ない場合、制御は判断ステップ１９２に移る。後続車両がある場合、プロセス・ステップ１８２において、ターゲットおよび後続ターゲットの経路交差距離曲線あてはめからそれらの０次多項式係数ｃ０を減算することによって形成されたベクトルの分散を計算する。次に、判断ステップ１８４において、ステップ１８２からの分散が距離に基づく閾値よりも大きいか否か問い合わせを行う。大きい場合、判断ステップ１８６において、連続するレーダ更新において、このような検出が２回あったか否か問い合わせを行う。あった場合、プロセス・ステップ１９０において、ターゲットが先頭―後続経路変更（ｌｅａｄ−ｌａｇ ｐａｔｈ ｃｈａｎｇｅ）を行ったことのマークを付け、制御は判断ステップ１９２に移る。なかった場合、プロセス・ステップ１８８において、ターゲットが先頭―後続経路変更を行っていないことのマークを付け、制御は判断ステップ１９２に移る。判断ステップ１８４からの結果、ステップ１８２からの分散が距離に基づく閾値以下である場合、プロセス・ステップ１８８において、ターゲットが先頭―後続経路変更を行っていないことのマークを付け、制御は判断ステップ１９２に移る。
【００５７】
判断ステップ１９２では、ターゲットに対して別の同時検出車両があるか否か問い合わせを行う。ない場合、制御は判断ステップ２０４に移る。同時検出車両がある場合、プロセス・ステップ１９４において、ターゲットおよび特定ターゲット経路交差距離曲線あてはめからそれぞれの０次多項式係数ｃ０を減算することによって形成されたベクトルの分散を計算する。次に、判断ステップ１９６では、ステップ１９４からの分散が距離に基づく閾値よりも大きいか否か問い合わせを行う。大きい場合、判断ステップ１９８では、連続するレーダ更新において、このような検出が２回あったか否か問い合わせを行う。あった場合、ステップ２０２において、ターゲットが局部経路変更を行ったことのマークを付け、制御は判断ステップ２０４に移る。大きくない場合、プロセス・ステップ２００において、ターゲットが局部経路変更をしなかったことのマークを付け、制御は判断ステップ２０４に移る。判断ステップ１９６からの結果、ステップ１９４からの分散が距離に基づく閾値以下である場合、プロセス・ステップ２００は、ターゲットが局部経路変更をしなかったことのマークを付け、制御は判断ステップ２０４に移る。
【００５８】
判断ステップ２０４では、ターゲットが代替推測を是認するか否かについて問い合わせを行う。是認しない場合、制御は判断ステップ２２４に移る。ターゲットが代替推測を是認する場合、プロセス・ステップ２０６において、ターゲットおよび代替推測ターゲット経路交差距離曲線あてはめからそれぞれの０次多項式係数ｃ０を減算して形成されたベクトルの分散を計算する。
【００５９】
次に、判断ステップ２０８では、ステップ２０６からの分散が、距離に基づく閾値よりも大きいか否か問い合わせを行う。大きい場合、判断ステップ２１０において、連続するレーダ更新においてこのような検出が２回あったか否か問い合わせを行う。あった場合、判断ステップ２１８において、是認した推測が主推測であるか否か問い合わせを行う。そうである場合、プロセス・ステップ２２０において、ターゲットの主代替経路変更を検出したことのマークを付ける。次いで、制御は判断ステップ２２４に移る。
【００６０】
判断ステップ２１８において、是認した推測が主推測ではないことがわかった場合、プロセス・ステップ２２２において、ターゲットの一般代替経路変更が検出されたことのマークを付ける。次いで、制御は判断ステップ２２４に移る。判断ステップ２１０において、２回連続して経路変更が検出されなかったことがわかった場合、制御は判断ステップ２１２に移る。
【００６１】
判断ステップ２０８において、ステップ２０６からの分散が距離に基づく閾値以下であることがわかった場合、制御は判断ステップ２１２に移る。判断ステップ２１２では、是認した推測が主推測か否か問い合わせを行う。そうである場合、プロセス・ステップ２１４において、ターゲットの主代替経路変更が検出されなかったことのマークを付ける。次に、制御は判断ステップ２２４に移る。判断ステップ２１２において、是認した推測が主推測でないことがわかっった場合、プロセス・ステップ２１６は、ターゲットの一般代替経路変更が検出されなかったことのマークを付ける。次いで、制御は判断ステップ２２４に移る。
【００６２】
判断ステップ２２４では、検査すべきターゲットが未だ残っているか否か問い合わせを行う。残っている場合、制御はこのルーチンの先頭のステップ１７０に戻る。ターゲットがもはや残っていない場合、制御は図７のステップ１１８に戻る。
【００６３】
次に図１１を参照すると、図７のステップ１１８のプロセスの詳細なフロー図が示されている。このステップでは、自車両１０からターゲットの距離に基づいて、デフォルトとして融合重みを生成する。重みは、図１２ａないし図１２ｃに関して説明する後続の処理において調節する。この例では、デフォルトの重みには、自車両１０とターゲットの現在位置との間の距離に対して、１の値、およびターゲットを越えてレーダ・システム１４の距離範囲終端まで単調に減少する値を割り当てる。したがって、重みを融合した場合、最も遠いターゲットが最も大きな影響を及ぼすことがわかるであろう。
【００６４】
最初のステップは、判断ステップ２３０であり、主代替推測が受け入れられたか否か問い合わせを行う。受け入れられた場合、ステップ２３２において、一般代替推測をクリアし、制御はプロセス・ステップ２３４に移る。主代替推測が受け入れられなかった場合、制御は直接ステップ２３４に移る。
【００６５】
プロセス・ステップ２３４において、前述の距離に基づくデフォルトの重みを適用する。これに続いて、判断ステップ２３６において、受け入れられたかまたは拒絶された代替経路推測があったかについて問い合わせを行う。なかった場合、制御は図７の判断ステップ１２０に戻る。受け入れられたかまたは拒絶された代替経路推測があった場合、ステップ２３８において、融合重みを調節する。推測のために拒絶されたターゲットがあった場合、その重みを０に設定する。ステップ２３８に続いて、制御は図７の判断ステップ１２０に戻る。
【００６６】
次に図１２ａないし図１２ｃを参照すると、これらは、実際には、１つのフロー図を３枚の図に分解して読みやすくしたものであり、これを纏めて図１２と呼ぶことにする。ここには、図７のステップ１２２のプロセスの詳細なフロー図が示されている。このルーチンは、経路予測に対する判断ツリーである。相関分析の出力が、融合重みを制御する一連の判断を通過する。同様に、代替推測を設定し、維持し、解明する。
【００６７】
このルーチンは、プロセス・ステップ２４０から開始し、ここで、射程内で最も遠いターゲットを特定する。このターゲットをパック・リーダとも呼ぶ。次に、判断ステップ２４２では、パック・リーダの経路が変化しているか否か問い合わせを行う。変化していない場合、制御はプロセス・ステップ２５０に移る。変化している場合、判断ステップ２４４において、同時検出ターゲットが存在するか否か問い合わせを行う。存在しない場合、プロセス・ステップ２５２において、パック・リーダに追従しない代替推測を設定し、制御はプロセス・ステップ２５０に移る。
【００６８】
判断ステップ２４４において、同時検出ターゲットが存在すると判定した場合、制御は判断ステップ２４６に移る。判断ステップ２４６では、同時検出ターゲットの経路が変化しているか否か問い合わせを行う。変化していない場合、プロセス・ステップ２５４において、同時検出ターゲットに追従し、パック・リーダに追従する代替推測を設定し、制御は継続ステップ２５８に移る。判断ステップ２４６において、同時検出ターゲットの経路が変化していると判定した場合、制御は判断ステップ２４８に移り、同時検出ターゲット経路の変化が、パック・リーダの経路変更と相関付けられているか否か問い合わせを行う。相関付けられている場合、制御はプロセス・ステップ２５０に移る。判断ステップ２４８において、２つの経路が相関付けられていないと判定した場合、プロセス・ステップ２５６では、同時検出ターゲットに追従する代替推測を設定し、制御はプロセス・ステップ２５０に移る。
【００６９】
プロセス・ステップ２５０は、引き続きパック・リーダに追従するようにルーチンに命令し、制御は次のステップ、即ち、継続ステップ２５８から判断ステップ２６０に移る。
【００７０】
判断ステップ２６０では、射程内に別のターゲットが未だあるか否か問い合わせを行う。ない場合、判断ステップ２６２では、自車両１０が代替推測を是認するか否か問い合わせを行う。是認しない場合、制御は継続ステップ２９０に移る。自車両１０が代替推測を是認する場合、判断ステップ２８０において、判断距離に達したか否か問い合わせを行う。達した場合、判断ステップ２８４において、自車両１０が代替ターゲット経路に相関付けられているか否か問い合わせを行う。相関付けられていない場合、プロセス・ステップ２８８において、判断カウントを減少させ、制御は継続ステップ２９０に移る。判断ステップ２８４において、自車両１０が代替ターゲット経路に相関付けられていると判定した場合、プロセス・ステップ２８６は判断カウントを増加させ、制御は継続ステップ２９０に移る。
【００７１】
判断ステップ２８０において、判断距離に未だ達していないと判定した場合、判断ステップ２８２において、自車両１０が代替ターゲット経路に相関付けられているか否か問い合わせを行う。相関付けられていない場合、制御は継続ステップ２９０に移る。判断ステップ２８２において、自車両１０が代替ターゲット経路に相関付けられていると判定した場合、プロセス・ステップ２８６において、判断カウントを増加させ、制御は継続ステップ２９０に移る。
【００７２】
判断ステップ２６０において、少なくとも１つ以上のターゲットが射程内にあると判定した場合、判断ステップ２６４において、次のターゲットが代替推測を是認したか否か問い合わせを行う。是認した場合、判断ステップ２６６において、判断距離に達したか否か問い合わせを行う。達した場合、判断ステップ２７０において、ターゲットの経路が変化しているか否か問い合わせを行う。変化していない場合、プロセス・ステップ２７４において、判断カウントを減少させ、制御は継続ステップ２７８に移る。判断ステップ２７０において、ターゲットの経路が変化していると判定した場合、判断ステップ２７２において、ターゲットが代替ターゲット経路に相関付けられているか否か問い合わせを行う。相関付けられている場合、プロセス・ステップ２７６において、判断カウントを増加させ、制御は継続ステップ２７８に移る。判断ステップ２７２において、ターゲットが代替ターゲット経路に相関付けられていないと判定した場合、制御は継続ステップ２７８に移る。
【００７３】
判断ステップ２６６において、判断距離に未だ達していないと判定した場合、判断ステップ２６８において、ターゲットの経路が変化しているか否か問い合わせを行う。変化していない場合、制御は継続ステップ２７８に移る。判断ステップ２８２において、ターゲットの経路が変化していると判定した場合、プロセス・ステップ２７６において、判断カウントを増加させ、制御は継続ステップ２７８に移る。
【００７４】
判断ステップ２６４において、次のターゲットが代替推測を是認しない場合、判断ステップ２９２において、ターゲットの経路が変化しているか否か問い合わせを行う。変化していない場合、制御は継続ステップ２９６に移る。判断ステップ２９２において、ターゲットの経路が変化していると判定した場合、判断ステップ２９４において、ターゲット経路の変化が先頭のターゲットの経路に相関付けられているか否か問い合わせを行う。相関付けられている場合、制御は継続ステップ２９６に移る。判断ステップ２９４において、ターゲットの経路が先頭のターゲットの経路に相関付けられていないと判定した場合、判断ステップ２９８では、同時検出ターゲットが存在するか否か問い合わせを行う。存在しない場合、判断ステップ３０２において、ターゲットが主ターゲットか否か、即ち、自車両１０に最も接近したターゲットか否か問い合わせを行う。そうである場合、プロセス・ステップ３１０において、主ターゲットに追従するように主代替推測を設定し、制御は継続ステップ２９６に移る。
【００７５】
判断ステップ３０２において、ターゲットが主ターゲットではないと判定した場合、判断ステップ３０４において、更に遠いターゲットに対して代替推測が存在するか否か問い合わせを行う。存在しない場合、プロセス・ステップ３０６において、ターゲットに追従する代替推測を設定し、制御は継続ステップ２９６に移る。判断ステップ３０４において、更に遠いターゲットに対して代替推測が存在すると判定した場合、プロセス・ステップ３０８は、既存の代替推測を用いて続行し、制御は継続ステップ２９６に移る。
【００７６】
判断ステップ２９８において、同時検出ターゲットが存在すると判定した場合、判断ステップ３００において、同時検出ターゲットの経路が変化しているか否か問い合わせを行う。同時検出ターゲットの経路が変化していない場合、制御は判断ステップ３０２に移る。判断ステップ３００において、同時検出ターゲットの経路が変化していると判定した場合、判断ステップ３１２において、同時検出ターゲットの経路変化が、ターゲットの経路変更に相関付けられているか否か問い合わせを行う。同時検出ターゲットの経路変更がターゲットの経路変更に相関付けられていない場合、判断ステップ３１４において、ターゲットまたは同時検出ターゲットのいずれかが主ターゲットであるか否か判定を行う。ターゲットまたは同時検出ターゲットのいずれかが主ターゲットであると判断した場合、プロセス・ステップ３１６において、主ターゲットでない方の融合重みを減少させ、制御はプロセス・ステップ２１０に移る。判断ステップ３１４において、ターゲットおよび同時検出ターゲットのいずれもが主ターゲットではないと判定した場合、プロセス・ステップ３３２において、両ターゲットの融合重みを減少させ、制御は継続ステップ２９６に移る。
【００７７】
判断ステップ３１２において、同時検出ターゲットの経路変更が、ターゲットの経路変更に相関付けられていない場合、判断ステップ３１８において、ターゲットまたは同時検出ターゲットのいずれかが主ターゲットか否か問い合わせを行う。ターゲットまたは同時検出ターゲットのいずれかが主ターゲットであると判断した場合、プロセス・ステップ３２０において、ターゲットおよび同時検出ターゲットに追従するように主代替推測を設定し、制御は継続ステップ２９６に移る。判断ステップ３１８において、ターゲットおよび同時検出ターゲットのいずれもが主ターゲットではないと判定した場合、判断ステップ３２４において、更に遠い距離のターゲットに対して代替推測が存在するか否か問い合わせを行う。代替推測が存在しない場合、プロセス・ステップ３２６において、ターゲットおよび同時検出ターゲットに追従する代替推測を設定し、制御は継続ステップ２９６に移る。判断ステップ３２４において、更に遠い距離のターゲットに対して代替推測が存在すると判定した場合、制御はプロセス・ステップ３０８に移り、既存の代替推測を用いて続行し、次いで制御は継続ステップ２９６に移る。
【００７８】
継続ステップ２９６から、制御は判断ステップ２６０に戻る。継続ステップ２７８および２９０から、制御は判断ステップ３２８に移る。判断ステップ３２８では、減少（デクリメント）カウント限度を超過したか否か問い合わせを行う。超過した場合、プロセス・ステップ３３０において代替推測を拒絶し、制御は継続ステップ３３８に移る。判断ステップ３２８において、減少カウント限度を超過していないと判定した場合、判断ステップ３３２において、増加（インクリメント）カウント限度に達したか否か問い合わせを行う。達した場合、プロセス・ステップ３３４において代替推測を受け入れ、制御は継続ステップ３３８に移る。判断ステップ３３２において、増加カウント限度に達していない場合、判断ステップ３３６において、最大時間経過判断範囲を超過したか否か問い合わせを行う。超過した場合、制御はプロセス・ステップ３３４に移り、超過していない場合、制御は継続ステップ３３８に移る。継続ステップ３３８から、制御は図７の判断ステップ１２４に戻る。
【００７９】
次に図１３を参照すると、図７のステップ１２４の処理の詳細なフロー図が示されており、ここでは、調節した重みを用いてターゲット経路を融合し、予測経路データを生成する。融合とは、多項式曲線あてはめデータから投影したターゲット経路の加重平均のことである。融合に先だって、交差距離成分をターゲット経路から除去する。ターゲットが１つのみで、推測検査の際に既に拒絶されている場合、自経路データを用いる。
【００８０】
最初のステップは、判断ステップ３４０であり、受け入れられた代替推測があるか否か問い合わせを行う。受け入れられた代替推測がある場合、制御はプロセス・ステップ３４６に移り、推測の解明に基づいて融合重みを調節する。次いで、制御はプロセス・ステップ３５２に移る。ステップ３５２では、ターゲット経路の加重平均を計算し、多項式の係数を抽出する。次いで、制御は図３のプロセス・ステップ４０に戻る。
【００８１】
判断ステップ３４０において、受け入れられた代替推測がないと判定した場合、処理は判断ステップ３４２に進み、拒絶された代替推測があるか否か問い合わせを行う。拒絶された代替推測がある場合、判断ステップ３４８において、ターゲットは１つのみか否か問い合わせを行う。ターゲットが１つのみの場合、ステップ３５０において、プロセスに自車両導出経路を用いるように命令し、制御は再びプロセス・ステップ３５２に移る。
【００８２】
判断ステップ３４８において、ターゲットが１つよりも多い場合、制御はプロセス・ステップ３４６に移り、次いでステップ３５２に移る。
判断ステップ３４２において、拒絶された代替推測がないと判定した場合、ステップ３４４において、デフォルトの距離に基づく融合重みを適用し、制御は再びプロセス・ステップ３５２に移る。
【００８３】
次に図１４を参照すると、図３のステップ４０のプロセスの詳細なフロー図が示されている。このステップでは、ターゲット交差距離位置を、自車両１０の予測経路と比較し、ターゲットを、自車両の高速道路車線の車線内または車線外に分類する。この例では、ターゲット位置を、予測経路の高速道路の車線幅の半分以内で比較し、車線内分類を判定する。自車両に最も接近している車線内ターゲットを主ターゲットとして選択する。車線内ターゲットがない場合、主ターゲットはない。
【００８４】
最初のプロセス・ステップ３６０において、所与のターゲットに対して、当該ターゲットの長手方向距離における自車両１０の予測経路の交差距離（クロスレンジ）境界を計算する。次に、判断ステップ３６２において、ターゲット交差距離が高速道路車線幅の境界内か否か問い合わせを行う。ターゲット交差距離が高速道路車線幅の境界内でない場合、プロセス・ステップ３６４において、このターゲットを、自車両１０の車線内にないと識別する。ターゲット交差距離が高速道路車線幅の境界内である場合、プロセス・ステップ３６６において、このターゲットを、自車両１０の車線内にあると識別する。
【００８５】
ステップ３６４および３６６の双方から、制御は判断ステップ３６８に移り、チェックすべきターゲットが未だあるか否か問い合わせを行う。そのように識別すべきターゲットが未だある場合、制御はステップ３６０に戻る。ターゲットがこれ以上ない場合、プロセス・ステップ３７０において、自車両１０から最も近い長手方向距離にある車線内ターゲットを主ターゲットとして選択する。
【００８６】
プロセス・ステップ３７０に続いて、制御は図３のルーチンに戻り、次のレーダ更新に続いて、プロセス・ステップ３０に再び入る。
以上、本発明の原理について、特にここに開示した構造および方法に関して例証したが、本発明の実施においては種々の発展も想起されることは認められよう。したがって、本発明の範囲は、ここに開示した特定の構造および方法に限定されることを意図するのではなく、特許請求の範囲を基準に決められるべきである。
【図面の簡単な説明】
【図１】
図１は、本発明による経路予測システムを有する車両を示す。
【図２】
図２は、図１の前方監視センサとして使用可能な、従来技術のレーダ・システムを示す。
【図３】
図３は、図１に信号処理システムが図１の車両の予測経路においてターゲット検出を実施する際に用いる技法を示す概略フロー図である。
【図４】
図４は、図３の概略フロー図の処理ステップを更に詳細に説明するフロー図である。
【図５】
図５は、図３の概略フロー図の処理ステップを更に詳細に説明するフロー図である。
【図６】
図７は、図３の概略フロー図の処理ステップを更に詳細に説明するフロー図である。
【図７】
図７は、図３の概略フロー図の処理ステップを更に詳細に説明するフロー図である。
【図８】
図８は、図７のフロー図の処理ステップを更に詳細に説明するフロー図である。
【図９】
図９は、図７のフロー図の処理ステップを更に詳細に説明するフロー図である。
【図１０】
図１０ａは、図７のフロー図の処理ステップを更に詳細に説明するフロー図である。
図１０ｂは、図７のフロー図の処理ステップを更に詳細に説明するフロー図である。
図１０ｃは、図７のフロー図の処理ステップを更に詳細に説明するフロー図である。
【図１１】
図１１は、図７のフロー図の処理ステップを更に詳細に説明するフロー図である。
【図１２】
図１２ａは、図７のフロー図の処理ステップを更に詳細に説明するフロー図である。
図１２ｂは、図７のフロー図の処理ステップを更に詳細に説明するフロー図である。
図１２ｃは、図７のフロー図の処理ステップを更に詳細に説明するフロー図である。
【図１３】
図１３は、図７のフロー図の処理ステップを更に詳細に説明するフロー図である。
【図１４】
図１４は、図３の概略フロー図の処理ステップを更に詳細に説明するフロー図である。
発明の分野
本発明は、一般的には、自動車運転者補助に関し、更に特定すれば、適応的クルーズ（巡航）制御と共に用いる経路予測システム、および自動車用衝突回避システムに関し、経路予測システムは当該システムを搭載する車両と同じ高速道路車線においてターゲットを追跡する。
【０００２】
発明の背景
自動車機構の技術改善に関して、運転者の利便性を高める機構を設けようとする機会が常にある。自動車の利便性を高めることができる領域の１つに、車両の巡航制御システムがある。巡航制御システムは、運転手に所定の走行速度を設定させ、車両をこの所定速度に維持するように制御する。以後、運転者の車両のことを「自車両」と呼ぶ場合もある。
【０００３】
巡航制御システムを採用した場合、自車両が高速道路内で、当該運転者の車線における別の車両のような障害物に接近する際、運転者の注意および介入によって、自車両のブレーキを作動させて巡航制御システムを無効にし、こうして衝突を回避することが必要となる。
【０００４】
巡航制御システムの利便性を高めるために、「インテリジェント」巡航制御システムが提案されている。通例では、インテリジェント巡航制御システムは、車両の経路内にある障害物を検出する検出器と、障害物の検出に応答して車両のブレーキを作動させ、巡航制御システムを無効にする制御部とを含む。インテリジェント巡航制御システムには、衝突を回避するための運転者に対する依存性を低下させることができるという利点がある。
【０００５】
自動車の利便性を高めることができる別の領域は、衝突回避システムである。インテリジェント巡航制御システムと同様、衝突回避システムは、一般に、自車両の経路内にある障害物を検出する検出器と、障害物検出に応答して車両のブレーキを作動させ、衝突を回避する制御部とを含む。
【０００６】
インテリジェント巡航制御および衝突回避双方の用途において、車両の経路内にある障害物を精度高くまた信頼性高く検出可能な検出器を設ける必要がある。このような検出器は、自動車および障害物の相対的な位置に対しては比較的不感応でなければならない。しかしながら、巡航制御システムおよび衝突回避システムに伴う問題の１つに、障害物または自車両がコーナを曲がると、自車両の前にある障害物の検出を停止してしまう可能性があることがあげられる。また、これらのシステムは、降雨、霧または靄、高湿、および極端な温度というようなある種の環境条件の下では、その有効性が低下する虞れもある。
【０００７】
したがって、車両および障害物のいずれかまたは双方が直線経路または曲線経路のいずれを走行していても、車両の前方経路内にある障害物の存在を検出可能なシステムを設けることができれば、望ましいであろう。
発明の概要
前述の要望に鑑み、本発明によれば、自動車の利便性向上の必要性が、障害物検出の有用性および希求性と１つにまとまり、簡素で、精度高く、コスト効率的で、動作しなければならない環境およびその他の動作条件の下でも高い信頼性が得られる経路予測システムおよび方法を提供するという課題に至った。したがって、ある自動車両の前方および同じ高速道路車線における障害物の存在を信頼性高く指示するシステムおよび方法に対する要望を満たすことができれば、望ましいであろう。
【０００８】
本発明の原理によれば、高速道路の車線上で移動する自車両の予測経路内にある物体を検出するシステムが開示される。この検出システムは、車両前方の視野内にある物体の距離、角度および速度データを与える前方監視センサを含む。また、検出システムは、自車両の速度およびヨー・レートを与える測定システムを含む。更に、検出システムは、前方監視センサおよび測定システムに応答して、車両の速度およびヨー・レートに基づいて、当該車両の推定経路を算出し、物体の各々に対して推定経路を算出し、車両の予測経路からの各物体の横方向距離を判定し、各物体を、車両の高速道路車線内または車線外として分類する処理システムを含む。
【０００９】
本発明の好適な実施形態では、前方監視センサは、レーダ・システムを備え、ヨー・レート測定システムはジャイロコンパスまたはその他の角度レート・センサを備えている。
【００１０】
更に、本発明の原理によれば、高速道路の車線上で移動する自車両の予測経路内にある物体を検出する方法が開示される。この方法は、車両前方の視野内にある物体の距離、角度および速度データを与える前方監視センサと、車両の速度およびヨー・レートを与える測定システムと、前方監視センサおよび測定システムに応答する処理システムとを含むシステムにおいて用いる。この方法は、（ａ）車両の速度およびヨー・レートに基づいて、当該車両の推定経路を算出するステップと、（ｂ）物体の各々に対して推定経路を算出するステップと、（ｃ）車両の予測経路から各物体の横方向距離を判定するステップと、（ｄ）各物体を、車両の高速道路の車線内または車線外として分類するステップとを含む。
【００１１】
更にまた、本発明の原理によれば、高速道路の車線上で移動する自車両の予測経路内にある物体を検出する更に別の方法をここに開示する。この方法は、自車両前方の視野内にある物体の距離、角度および速度データを与える前方監視センサと、自車両の速度およびヨー・レートを与える測定システムと、前方監視センサおよび測定システムに応答する処理システムとを含むシステムにおいて用いる。この方法は、（ａ）前方監視レーダ・システムおよび測定システムからデータ入力を収集し、これらから加速度および側方（横方向）速度ターゲット・データを導出するステップと、（ｂ）速度およびヨー・レート・データから、自車両経路推定値を算出するステップと、（ｃ）自車両経路推定値によって、ターゲット位置ヒストリー（履歴）を広める（拡張する）ステップと、（ｄ）長手（縦）方向および横方向ターゲット位置状態ベクトルによって、ターゲット位置を前方に拡張するステップと、（ｅ）自車両およびターゲット位置ベクトルに対して多項式曲線あてはめ（曲線近似）を算出するステップと、（ｆ）自車両およびターゲット経路を相関付け、ターゲット経路を加重平均として融合することによって、予測経路を生成するステップと、（ｇ）ターゲット・クロスレンジ（交差距離）位置を予測経路と比較し、ターゲットを、自車両の高速道路の車線に対して、車線内または車線外として分類するステップと、（ｈ）前方監視レーダ・システムから更新データを受信するステップと、（ｉ）連続的にステップ（ａ）ないし（ｈ）を繰り返すステップとを含む。
【００１２】
この直前の方法は、自車両による高速道路の車線変更を検査するプロセスを含む。このプロセスは、自車両による高速道路の車線変更を確認することを含み、その際に、積分したヨー・レートを各ターゲット・ヘッディング（進行方向）係数と比較し、これが等しくかつ逆向きであるか否か調べ、ターゲットの大多数が自車両と逆の方向に移動していることを確認し、逆方向の運動が、前方監視レーダ・システムからのデータ更新において２回連続して発生したことに注目する。
発明の詳細な説明
本発明の前述の特徴、および本発明自体は、以下の図面と関連する説明から一層深く理解することができよう。種々の図における同様の参照番号および指示は、同一または実質的に同一のエレメントを示す。
【００１３】
この説明を通じて好適な実施形態および例を示すが、これらは本発明の限定としてではなく、例示として見なすものとする。
最初に図１を参照すると、ここに示す輸送手段（車両）１０は、車両が高速道路の車線に沿って移動する際に、車両の予測経路内において物体を検出するシステム１２を含む。以後、車両１０のことを「自車両」と呼ぶこともある。検出システム１２は、前方監視センサ１４を含み、車両１０の前方にある前方監視センサ１４の視野内にある物体の距離、速度および角度データを与える。
【００１４】
また、検出システム１２は、車両１０の速度を測定する速度測定システム１６も含む。更に、検出システム１２は、車両１０のヨー・レートを測定するヨー・レート測定システム１８も含む。更にまた、検出システム１２は、異なる形態のデータ信号を図１に示す種々のサブシステム間で通信するディジタル・インターフェース・ユニット２２も含む。最後に、前方監視センサ１４、速度測定システム１６およびヨー・レート測定システム１８のデータ出力に応答して、適応的巡航（クルーズ）制御システム２４および衝突回避システム２６に信号を発生する、信号処理システム２０を含む。これらの信号は、車両１０が高速道路の車線に沿って移動する際に、車両１０の予測経路内で検出したターゲットを示す。
【００１５】
レーダは、自動車用前方監視センサを実施するのに適した技術である。この目的に特に適したレーダの一種に、周波数変調連続波（ＦＭＣＷ：ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｍｏｄｕｌａｔｅｄ ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ ｗａｖｅ）レーダがある。典型的なＦＭＣＷレーダでは、送信ＣＷ信号の周波数は、第１所定周波数から第２所定周波数まで線形に増加し、次いで逆方向に周波数掃引を繰り返す。ＦＭＣＷレーダには、感度が高く、送信電力が比較的低く、距離分解能が高いという利点がある。
【００１６】
次に図２を参照すると、本発明の好適な実施形態は、１９９９年７月２７日に発行された、Ａｕｔｏｍｏｔｉｖｅ Ｆｏｒｗａｒｄ Ｌｏｏｋｉｎｇ Ｓｅｎｓｏｒ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ（自動車用前方監視センサ・アーキテクチャ）と題する米国特許第５，９２９，８０２号に記載されている形式にすることができ、この特許の内容は、この言及により、その全体が本願にも援用されることとする。前方監視センサ１４は、アンテナ部（アセンブリ）１４１、４１４、送信機４２２および受信機４２４双方を有するマイクロ波部（アセンブリ）４２０、ならびに制御回路４３４を含む電子装置アセンブリ４２８から成る。前方監視センサ１４は、レーダ技術を利用し、車両上に搭載して、前方監視センサ１４の視野内にある１つ以上の物体即ちターゲットを検出するのに適している。この用途では、ターゲットは、その他の車、木々、標識、歩行者等を含む。
【００１７】
速度測定システム１６およびヨー・レート測定システム１８からの制御信号、ならびに前方監視センサ１４が受信した反射ＲＦ信号に応答して、センサ１４は、その視野内にある各ターゲットを特徴付ける１つ以上の出力信号を発生する。これらの出力信号は、センサ１４の視野内にある各ターゲットの距離、各ターゲットに伴う距離レート、即ち、速度、および車両１０に対する各ターゲットに伴う方位、即ち、角度に関係する。
【００１８】
アンテナ・アセンブリ４１４は、２つのアンテナ、ＲＦ信号を受信する受信アンテナ４１６およびＲＦ信号を送信する送信アンテナ４１８を含む。前方監視センサ１４は、バイスタティック・レーダ・センサとして特徴付けることもできる。何故なら、これは別個の送信アンテナおよび受信アンテナを含むからである。アンテナ４１６、４１８はマルチローブ式（ｍｕｌｔｉ−ｌｏｂｅｄ）であり、同じ方向に照準を合わせるように、並列に制御される。それぞれのアンテナ４１６、４１８の角度を選択するには、多重位置送信および受信アンテナ・スイッチを含む様々の相応しい回路がある。
【００１９】
受信アンテナ４１６からの出力信号は、マイクロ波受信機４２４に結合され、ここで１つ以上の局部発振信号の周波数は、送信信号周波数から固定量だけオフセットされる（ずれが生じる）。受信機４２４の出力信号４２４は、ターゲット周波数に対して、それよりも高いかあるいは低いオフセット周波数を有する。
【００２０】
受信機４２４は、アナログ−ディジタル（Ａ／Ｄ）変換器を含み、受信機からの最高周波数よりも少なくとも２倍のレートで、受信ＲＦ信号を増幅した信号をサンプリングする。これらの信号サンプルは、ＦＦＴによって処理され、種々の周波数範囲内における信号の内容を判断する。ＦＦＴ出力は、ディジタル信号プロセッサ２０へのデータとして適している。ディジタル信号プロセッサ２０が受信ＲＦ信号を処理し、ターゲットの距離、距離レートおよび方位を示す前述の出力信号を車両１０に供給する方法は、２０００年６月４日に発行された、「Ｒａｄａｒ Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓａｍｅ」（レーダ・システムおよびその動作方法）と題する米国特許第６，０１１，５０７号に記載されている。その内容は、この言及により、その全体が本願にも援用されることとする。
【００２１】
一実施形態では、前方監視センサ１４は、７つのアンテナ・ビームを有するアンテナ・アセンブリを含む。多数のアンテナ・ビームを使用することによって、前方監視センサ１４から約１２０メートルないし１５０メートルの範囲の距離にある多数の物体を精度高く解明することが可能となる。
【００２２】
再度図１を参照すると、速度測定システム１６は、通例では、自車両１０の速度を示す信号をディジタル・インターフェース・ユニット２２に供給する速度計から成る。好ましくは、ヨー・レート測定システム１８は、ジャイロコンパスまたは同様の角度レート・センサから成り、自車両１０のヨー・レートを示す信号をディジタル・インターフェース・ユニット２２に供給する。ディジタル・インターフェース・ユニット２２は、前方監視センサ１４、速度測定システム１６、ヨー・レート測定システム１８、ディジタル信号プロセッサ２０、適応的巡航制御システム２４、および衝突回避システム２６間で、データおよび制御信号を結合する。
【００２３】
信号処理システム２０は、好ましくは、プログラマブル・ディジタル信号プロセッサであり、前方監視センサ１４およびディジタル・インターフェース・ユニット２２から受け取った信号に応答し、以下の節で詳細に説明するプロセスを実行する。これらのプロセスの結果、データがディジタル・インターフェース・ユニット２２を通じて結合され、例えば、適応的巡航制御システム２４および衝突回避システム２６に適用される。これらのデータは、自車両１０の予測経路内にある１つ以上の物体に関係する。
【００２４】
次に図３を参照すると、ここに示す概略フロー図は、図１の信号処理システム２０が自車両１０の予測経路内においてターゲット検出を実施する際に用いる技法を示す。このフロー図は、無限ループから成り、前方監視センサ１４として用いるレーダ・システムを更新する毎に１回実行する。本発明に意図した使用法では、このような更新は、５０ないし１００ミリ秒毎に１回行われる、即ち、図３のループを毎秒１０ないし２０サイクル実行すると推定される。
【００２５】
プロセス・ステップ３０において、信号処理システム２０はデータ入力を収集する。前方監視センサ１４から、自車両１０に対する距離、角度、速度および加速度に関係するデータを、追跡対象の各ターゲット毎に受け取る。この情報から、システム２０はデータを距離、角度、速度よび加速度に変換する。角度および距離を用いて横方向速度を計算する。このプロセス・ステップにおいて、システム２０は、それぞれ、速度測定システム１６およびヨー・レート測定システム１８からの車両１０の速度およびヨー・レートも入力する。
【００２６】
図３のプロセスは、プロセス・ステップ３２に進み、ここで自車両の速度およびヨー・レートに基づいて、自車両１０の経路を推定する。自車両の経路推定は、２状態カルマン・フィルタの適用によって算出され、曲率パラメータを追跡し、自位置ベクトルを射程（レンジ：距離範囲）内で前方に拡張（拡大）する。このプロセスの詳細については、後に図４に関してより詳細に説明する。
【００２７】
図３のプロセスは、プロセス・ステップ３４に進み、ここで、ターゲット毎に、自車両速度およびヨー・レートに基づいて位置履歴を拡張し、ターゲット位置を長手（縦）方向および横方向位置状態ベクトルによって前方に拡張する。このプロセスの詳細については、後に図５に関してより詳細に説明する。
【００２８】
図３の処理は、プロセス・ステップ３６に進み、ここで、自車両曲率レート・データに曲線あてはめ（ｃｕｒｖｅ ｆｉｔ）を適用し、ターゲット毎に、ターゲット履歴データならびに長手方向および横方向の位置および速度推定値から前方に拡張したデータを用いて、曲線を生成する。このプロセスの詳細については、後に図６に関してより詳細に説明する。
【００２９】
図３のプロセスは、プロセス・ステップ３８に進み、ここで、自経路およびターゲット経路を相関付け、重み付けターゲット経路を融合することにより、予測経路を生成する。このプロセスの詳細については、後に図７に関してより詳細に説明する。
【００３０】
図３のプロセスは、プロセス・ステップ４０に進み、ここで、ターゲット交差距離（ｃｒｏｓｓ ｒａｎｇｅ）を自車両１０の予測経路と比較し、ターゲットを自車線内または自車線外として分類する。このプロセスの詳細については、後に図１４に関してより詳細に説明する。
【００３１】
プロセス・ステップ４０の完了後、前方監視センサ１４として用いたレーダ・システムの更新を行い、信号処理システムは、更新したターゲット・データを用いて、プロセス・ステップ３０に進む。
【００３２】
次に図４を参照すると、図３のステップ３２のプロセスの詳細なフロー図が示されている。このステップでは、自車両１０の速度およびヨー・レートに基づいて、自車両１０の経路を推定する。自車両経路推定は、二状態カルマン・フィルタの適用によって算出し、曲率パラメータを追跡し、自位置ベクトルを射程内で前方に拡張する。曲率状態ベクトルは、曲率レート（゜／メートル）および曲率レート変化（゜／メートル２）から成る。カルマン・フィルタは、更新毎に、測定の分散に応じた重み付けによって、曲率レートの平均を取る。これによって、ノイズの極値、例えば、高速道路の隆起によって生じたヨー・レートのスパイクを除去する。曲率レートの測定値を生成するには、ヨー・レートを車速で除算する。曲率状態ベクトルのフィルタ処理を行った後、状態遷移マトリクスによって前方に拡張し、円弧に沿って固定長の刻み（ステップ）で自車両の中心から前方に拡張する。本例では、刻みの長さは１０メートルである。
【００３３】
ステップ３２のプロセスは、判断ステップ５０にて開始し、ここで、現更新が最初の更新か否か問い合わせる。そうである場合、制御はステップ５２に移り、カルマン・フィルタを初期化し、制御はステップ７０に移る。最初の更新ではない場合、制御はステップ５４に移り、自車両が走行した距離を推定する。最後の推定からの経過時間を計算し、この経過時間を自車両の速度と共に用いて、走行距離を計算する。続くステップ、ステップ５６では、走行距離を用いて、状態遷移マトリクスおよび状態共分散ドリフト・マトリクスを規定する。ステップ５８において、状態遷移マトリクスおよび状態共分散ドリフト・マトリクスを用いて、状態ベクトルおよび状態ベクトル共分散を予測する。次に、状態ベクトルを用いて測定値を予測する。ステップ６０において、ヨー・レート、速度および分散を用いて、曲率レート測定値および測定分散を計算する。
【００３４】
判断ステップ６２において、測定予測ウインドウ（領域幅）を決定しなければならない。このウインドウは、測定値を受け入れる両側境界を規定する。この例では、測定値は状態ベクトルにおける最初の要素と同じ量とし、閾値境界は、当該状態要素変動と測定ノイズ推定値の和の平方根の３倍とする。測定と予測測定値との差を閾値と比較することにより、測定値の更新を行うか否かの判定を行う。
【００３５】
更新を実行する場合、制御はプロセス・ステップ６８に移り、カルマン利得を計算し、状態ベクトルおよび共分散を更新する。更新を実行しない場合、制御は判断ステップ６４に移り、最後の有効な更新からの経過時間を検査する。ある最大時間を超過していた場合、プロセス・ステップ５２においてカルマン・フィルタを初期化し直し、制御はプロセス・ステップ７０に移る。最大時間を超過していない場合、制御はプロセス・ステップ６６に移り、ここで状態ベクトルおよび共分散を予測値として採用する。次いで、制御はプロセス・ステップ７０に移り、現曲率レートおよび曲率レート変化を、曲線経路に沿って固定の刻みサイズで拡張する。
【００３６】
プロセス・ステップ７２において、デカルト座標系を用いて、拡張位置毎のｘ座標およびｙ座標を判定する。ここで、ｘは自車両１０の右側が正であり、ｙは自車両１０の前方の直線である。プロセス・ステップ７２の終了時に、制御は図３のプロセス・ステップ３４に移る。
【００３７】
次に、図５を参照すると、図３のステップ３４のプロセスの詳細なフロー図が示されており、ターゲット毎に、自車両の速度およびヨー・レートに基づいて位置履歴を拡張し、ターゲット位置を長手方向および横方向位置状態ベクトルによって前方に拡張する。
【００３８】
最初のプロセス・ステップ８０において、ヨー・レート、速度および最後の更新以来の経過時間から、自車両１０の長手方向および横方向ヘッディング・ベクトルを算出する。プロセス・ステップ８２において、最初のターゲットに対し、自車両１０の更新したヘッディング・ベクトルに応じてターゲット位置履歴点を拡張し、回転させる。ステップ８４において、ターゲット位置履歴の内、自車両の後ろ側となった点、即ち、ｘ座標が負の点を全て履歴から削除する。
【００３９】
判断ステップ８６において、ターゲットが直線道路上にあり、車線変更を実行せず、許容可能な距離（レンジ）以内にあるか否か、プロセスは問い合わせを行う。これらの条件の内いずれかが偽である場合、制御は判断ステップ９０に移る。これらの条件全てが真である場合、制御はプロセス・ステップ８８に移り、ここで、長手（縦）方向および横方向ターゲット位置状態ベクトルおよび状態遷移マトリクスによって、ターゲット位置を前方に拡張する。次に、制御は判断ステップ９０に移り、全てのターゲットに対してステップ８２ないし８８の拡張更新を行ったか否か問い合わせを行う。行っていない場合、制御はステップ８２に戻り、次のターゲットを処理する。全てのターゲットをそのように拡張し終えた場合、制御は判断ステップ９０から図３のプロセス・ステップ３６に移行する。
【００４０】
次に、図６を参照すると、図３のステップ３６のプロセスの詳細なフロー図が示されている。このプロセスでは、曲線あてはめを自車両曲率レート・データに適用し、ターゲット毎に、ターゲット履歴データ、ならびに長手方向および横方向の位置および速度推定値から前方に拡張したデータを用いて、曲線を生成する。曲線は、双方とも次の形態の二次多項式である。
【００４１】
【数３】
ｘ＝ｃ０＋ｃ１・ｙ＋ｃ２・ｙ２
ここで、ｘは横方向、ｙは長手方向であり、ｃ０、ｃ１およびｃ２は、０次、一次、および二次多項式係数であり、それぞれ、クロスレンジ（交差距離）次元（ｃｒｏｓｓ ｒａｎｇｅ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）において曲線の形状を指定する。
【００４２】
最初のステップは、プロセス・ステップ１００であり、固定の長手方向ベクトルを生成する。次いで、プロセス・ステップ１０２において、二次多項式曲線あてはめを次車両予測位置ベクトルに適用する。交差距離多項式係数（ｃ０、ｃ１およびｃ２）を生成し、固定長手方向ベクトルに対して評価する。
【００４３】
判断ステップ１０４において、十分な数のターゲット位置点を読み取ったか否か問い合わせを行う。本例では、毎秒１０ないし２０回のレーダ更新という前述のレーダ走査レートで、２秒周期で１０ないし２０のターゲット位置点が得られる。これは、満足のいく曲線当てはめには十分と思われる。未だ十分な数のターゲット位置点を読み取っていない場合、制御は判断ステップ１０８に移る。十分な数を読み取った場合、制御はプロセス・ステップ１０６に移り、ターゲット位置履歴／予測ベクトルに二次多項式曲線あてはめを適用する。交差距離多項式係数（ｃ０、ｃ１およびｃ２）を生成し、固定長手方向ベクトルに対して評価する。
【００４４】
次に、制御は判断ステップ１０８に移り、全てのターゲットを検査し終えたか否か問い合わせを行う。未だであれば、制御は判断ステップ１０４に戻り、次のターゲットを処理する。全てのターゲットを検査し終えた場合、制御は判断ステップ１０８から図３のプロセス・ステップ３８に移る。
【００４５】
次に図７を参照すると、図３のステップ３８のプロセスの詳細なフロー図が示されている。プロセス・ステップ３８では、自経路およびターゲット経路の相関付けを行うことにより、予測経路を生成する。
【００４６】
最初のステップは、判断ステップ１１０であり、代替経路推測が存在するか否か問い合わせを行う。代替経路推測については、図１０に関する本文において説明する。代替経路推測が存在する場合、プロセス・ステップ１１２において、直前の更新から判断距離を更新する。プロセス・ステップ１１２の詳細については、図８に関する後の論述において、詳細に説明する。ステップ１１２に続いて、制御はプロセス・ステップ１１４に移る。代替推測が存在しない場合、プロセス・ステップ１１４では、検査（分析）を行い、自車両が車線変更を実行中か否か判定を行う。プロセス・ステップ１１４の詳細については、図９に関する後の論述において、更に完全に説明する。
【００４７】
次に、制御はプロセス・ステップ１１６に移り、自経路およびターゲット経路の相関付けを行う。プロセス・ステップ１１６の詳細については、図１０ａないし図１０ｃに関する後の論述において、更に完全に説明する。ステップ１１６に続いて、プロセス・ステップ１１８において、自車両１０からターゲットの距離に基づいて、デフォルトの融合重み（ｆｕｓｉｏｎ ｗｅｉｇｈｔ）を生成する。プロセス・ステップ１１８の詳細については、図１１に関する後の論述において、詳細に説明する。
【００４８】
ステップ１１８に続いて、判断ステップ１２０において、自車両１０の車線変更が検出されたか否か問い合わせを行う。検出されていない場合、プロセス・ステップ１２２において、経路判断ツリーを実行する。経路判断ツリーについては、図１２ａないし図１２ｃに関する後の論述において、十分説明する。次に、制御はステップ１２４に移り、ターゲット経路を融合し、予測経路データを生成する。判断ステップ１２０において、車線変更が検出されたと判断した場合、制御はステップ１２４に移り、ターゲット経路を融合し予測経路データを生成する。プロセス・ステップ１２４の詳細については、図１３に関する後の論述において、十分説明する。プロセス・ステップ１２４の終了時に、制御は図３のプロセス・ステップ４０に移る。
【００４９】
次に図８を参照すると、図７のステップ１１２のプロセスの詳細なフロー図が示されている。最初のステップは、判断ステップ１３０であり、ここで一般代替推測が存在するか否か問い合わせを行う。存在する場合、制御は判断ステップ１３２に移り、ターゲットがこの推測を承認（是認）するか否か問い合わせを行う。承認する場合、プロセス・ステップ１３４において、ターゲットの道路速度および加速度によって判断距離を更新し、制御は判断ステップ１３８に移る。判断ステップ１３２からの結果、ターゲットはその推測を承認しない場合、制御はプロセス・ステップ１３６に移り、自車両１０の道路速度および加速度によって判断距離を更新し、制御は判断ステップ１３８に移る。判断ステップ１３０からの結果、一般代替推測は存在しない場合、制御は判断ステップ１３８に移る。
【００５０】
判断ステップ１３８では、主代替推測が存在するか否か問い合わせを行う。車線内において自車両に対して最も接近したターゲットを主ターゲットとして規定する。主代替推測が存在する場合、制御は判断ステップ１４０に移り、この推測を承認（是認）するターゲットがあるか否か問い合わせを行う。ある場合、プロセス・ステップ１４２において、このターゲットの道路速度および加速度によって判断距離を更新し、制御は図７のプロセス・ステップ１１４に移る。判断ステップ１４０からの結果、推測を承認するターゲットがない場合、制御はプロセス・ステップ１４４に移り、自車両１０の道路速度および加速度によって判断距離を更新し、制御は図７のプロセス・ステップ１１４に移る。判断ステップ１３８の結果、主代替推測が存在しない場合、制御は図７のプロセス・ステップ１１４に移る。
【００５１】
次に図９を参照すると、図７のステップ１１４のプロセスの詳細なフロー図が示されている。これは、自車両１０による車線変更を検査するルーチンである。車線変更の第１の指標は、ゼロ以外のヘッディング（進行方向）角度である。ヘッディングがゼロでない場合、予測経路からの逸脱、即ち、等価的に、予測曲率レートを示す。このルーチンは、ヘッディング角度の変化によって、ターゲットを回転し相関付けなければならない。自車両１０が車線変更を行うとき、全てのターゲットはヘッディングの変更によって回転する。ターゲットが逆回転した場合、回転位置をその以前の位置に相関付けなければならない。これを実施するには、ターゲット経路の一次多項式係数ｃ１を積分したヨー・レート、即ち、自車両のヘッディングに、道路形状には関係なく、比較する。
【００５２】
最初のステップは、プロセス・ステップ１５０であり、ここで、フィルタ処理されていない自車両１０のヨー・レート測定値を、直前の更新経路ヘッディング係数に自車両１０の速度の２倍を乗算した値と比較する。次に、判断ステップ１５２において、この値が所定の閾値を超過するか否か問い合わせを行う。答えが否定の場合、制御はプロセス・ステップ１５４に移り、自車両１０が車線を変更していないことを知らせる。
【００５３】
ステップ１５０において比較した値が、判断ステップ１５２において閾値を超過する場合、制御はプロセス・ステップ１５６に移り、自車両１０の積分したヨー・レートを各ターゲット・ヘッディング係数と比較し、これが等しくて反対方向（逆向き）であるか否か判定を行う。判断ステップ１５８において、ターゲットの大多数が自車両１０と反対の方向に移動していない場合、自車両１０は車線を変更しておらず、制御はステップ１５４に移る。判断ステップ１５８における答えが肯定の場合、制御は判断ステップ１６０に移り、連続的なレーダ更新においてこのような逆向き運動が２回連続して検出されたか否か問い合わせを行う。この例では、自車両１０による車線変更を承認するには、大多数のターゲットが自車両１０とは逆方向に移動していることを、２回連続して検出する必要がある。判断ステップ１６０における答えが否定である場合、承認条件を未だ満たしておらず、制御はプロセス・ステップ１５４に移る。判断ステップ１６０における答えが肯定である場合、承認条件が満たされ、制御はプロセス・ステップ１６２に移り、自車両１０が車線変更を実行中であることを知らせる。ステップ１５４またはステップ１６２のいずれかに続いて、制御は図７のプロセス・ステップ１１６に移る。
【００５４】
次に図１０ａないし図１０ｃを参照すると、これらは、実際には１つのフロー図を３枚の図に分解して読みやすくしたのであり、これを纏めて図１０と呼ぶことにする。ここには、図７のステップ１１６のプロセスの詳細なフロー図が示されている。このルーチンは、ターゲット経路を自車両経路に相関付ける。その際、ターゲットに対する経路一致クロスレンジ（交差距離）と自車両１０のヨー・レートとの間の差の分散を検査する。射程（距離範囲）内で最も遠いターゲットのことを「パック・リーダ」と呼ぶ。このパック・リーダから開始して、このターゲットが自車両経路から逸脱している場合、システムは同時検出（同一位置：ｃｏ−ｌｏｃａｔｅｄ）ターゲットを探す。本例では、同時検出ターゲットとは、２．５メートル以内にある移動ターゲットと定義する（典型的な高速道路の速度である毎秒２５メートル、および毎秒１０回のレーダ更新レートに基づく）。同時検出ターゲットも自車両経路から逸脱しており、ターゲット経路に相関がある場合、プログラムは道路逸脱と想定する。これによって、経路融合における重みを増加させ、逸脱に合わせるようにする。隣接するターゲットがない場合、道路の曲率変化があると想定し、代替経路推測を設定する。実際の経路はターゲットに追従する。代替経路はターゲットを無視する。射程内で次に近いターゲットは、経路変更を検証または無効にする。ターゲット速度およびターゲット距離微分差（ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）によって計算するときに、次のターゲットが先頭のターゲットに追従せず、代わりに代替経路に追従する場合、プログラムはこの代替経路を選択し、先頭のターゲットは車線変更を行っているか、あるいは高速道路から出ようとしていると想定する。
【００５５】
最初のステップは、プロセス・ステップ１７０であり、自車両予測経路交差距離（クロスレンジ）曲線あてはめを、ターゲット経路交差距離曲線あてはめから０次多項式係数ｃ０を減じた値から減算することによって形成されるベクトルの分散を計算する。次に、判断ステップ１７２では、ステップ１７０からの分散が、ターゲット距離に基づく閾値よりも大きいか否か問い合わせを行う。大きい場合、判断ステップ１７４において、連続するレーダ更新において、２回連続して経路変更が検出されたか否か問い合わせを行う。検出された場合、プロセス・ステップ１７８において、ターゲットが経路変更を行ったことのマークを付け、制御は判断ステップ１８０に移る。検出されない場合、プロセス・ステップ１７６において、ターゲットが経路変更を行っていないことのマークを付け、制御は判断ステップ１８０に移る。判断ステップ１７２からの結果、ステップ１７０からの分散が、ターゲット距離に基づく閾値以下である場合、プロセス・ステップ１７６において、ターゲット経路に経路変更がなかったことのマークを付け、制御は判断ステップ１８０に移る。
【００５６】
判断ステップ１８０では、ターゲットの後ろに別の車両があるか否か問い合わせを行う。ない場合、制御は判断ステップ１９２に移る。後続車両がある場合、プロセス・ステップ１８２において、ターゲットおよび後続ターゲットの経路交差距離曲線あてはめからそれらの０次多項式係数ｃ０を減算することによって形成されたベクトルの分散を計算する。次に、判断ステップ１８４において、ステップ１８２からの分散が距離に基づく閾値よりも大きいか否か問い合わせを行う。大きい場合、判断ステップ１８６において、連続するレーダ更新において、このような検出が２回あったか否か問い合わせを行う。あった場合、プロセス・ステップ１９０において、ターゲットが先頭―後続経路変更（ｌｅａｄ−ｌａｇ ｐａｔｈ ｃｈａｎｇｅ）を行ったことのマークを付け、制御は判断ステップ１９２に移る。なかった場合、プロセス・ステップ１８８において、ターゲットが先頭―後続経路変更を行っていないことのマークを付け、制御は判断ステップ１９２に移る。判断ステップ１８４からの結果、ステップ１８２からの分散が距離に基づく閾値以下である場合、プロセス・ステップ１８８において、ターゲットが先頭―後続経路変更を行っていないことのマークを付け、制御は判断ステップ１９２に移る。
【００５７】
判断ステップ１９２では、ターゲットに対して別の同時検出車両があるか否か問い合わせを行う。ない場合、制御は判断ステップ２０４に移る。同時検出車両がある場合、プロセス・ステップ１９４において、ターゲットおよび特定ターゲット経路交差距離曲線あてはめからそれぞれの０次多項式係数ｃ０を減算することによって形成されたベクトルの分散を計算する。次に、判断ステップ１９６では、ステップ１９４からの分散が距離に基づく閾値よりも大きいか否か問い合わせを行う。大きい場合、判断ステップ１９８では、連続するレーダ更新において、このような検出が２回あったか否か問い合わせを行う。あった場合、ステップ２０２において、ターゲットが局部経路変更を行ったことのマークを付け、制御は判断ステップ２０４に移る。大きくない場合、プロセス・ステップ２００において、ターゲットが局部経路変更をしなかったことのマークを付け、制御は判断ステップ２０４に移る。判断ステップ１９６からの結果、ステップ１９４からの分散が距離に基づく閾値以下である場合、プロセス・ステップ２００は、ターゲットが局部経路変更をしなかったことのマークを付け、制御は判断ステップ２０４に移る。
【００５８】
判断ステップ２０４では、ターゲットが代替推測を是認するか否かについて問い合わせを行う。是認しない場合、制御は判断ステップ２２４に移る。ターゲットが代替推測を是認する場合、プロセス・ステップ２０６において、ターゲットおよび代替推測ターゲット経路交差距離曲線あてはめからそれぞれの０次多項式係数ｃ０を減算して形成されたベクトルの分散を計算する。
【００５９】
次に、判断ステップ２０８では、ステップ２０６からの分散が、距離に基づく閾値よりも大きいか否か問い合わせを行う。大きい場合、判断ステップ２１０において、連続するレーダ更新においてこのような検出が２回あったか否か問い合わせを行う。あった場合、判断ステップ２１８において、是認した推測が主推測であるか否か問い合わせを行う。そうである場合、プロセス・ステップ２２０において、ターゲットの主代替経路変更を検出したことのマークを付ける。次いで、制御は判断ステップ２２４に移る。
【００６０】
判断ステップ２１８において、是認した推測が主推測ではないことがわかった場合、プロセス・ステップ２２２において、ターゲットの一般代替経路変更が検出されたことのマークを付ける。次いで、制御は判断ステップ２２４に移る。判断ステップ２１０において、２回連続して経路変更が検出されなかったことがわかった場合、制御は判断ステップ２１２に移る。
【００６１】
判断ステップ２０８において、ステップ２０６からの分散が距離に基づく閾値以下であることがわかった場合、制御は判断ステップ２１２に移る。判断ステップ２１２では、是認した推測が主推測か否か問い合わせを行う。そうである場合、プロセス・ステップ２１４において、ターゲットの主代替経路変更が検出されなかったことのマークを付ける。次に、制御は判断ステップ２２４に移る。判断ステップ２１２において、是認した推測が主推測でないことがわかっった場合、プロセス・ステップ２１６は、ターゲットの一般代替経路変更が検出されなかったことのマークを付ける。次いで、制御は判断ステップ２２４に移る。
【００６２】
判断ステップ２２４では、検査すべきターゲットが未だ残っているか否か問い合わせを行う。残っている場合、制御はこのルーチンの先頭のステップ１７０に戻る。ターゲットがもはや残っていない場合、制御は図７のステップ１１８に戻る。
【００６３】
次に図１１を参照すると、図７のステップ１１８のプロセスの詳細なフロー図が示されている。このステップでは、自車両１０からターゲットの距離に基づいて、デフォルトとして融合重みを生成する。重みは、図１２ａないし図１２ｃに関して説明する後続の処理において調節する。この例では、デフォルトの重みには、自車両１０とターゲットの現在位置との間の距離に対して、１の値、およびターゲットを越えてレーダ・システム１４の距離範囲終端まで単調に減少する値を割り当てる。したがって、重みを融合した場合、最も遠いターゲットが最も大きな影響を及ぼすことがわかるであろう。
【００６４】
最初のステップは、判断ステップ２３０であり、主代替推測が受け入れられたか否か問い合わせを行う。受け入れられた場合、ステップ２３２において、一般代替推測をクリアし、制御はプロセス・ステップ２３４に移る。主代替推測が受け入れられなかった場合、制御は直接ステップ２３４に移る。
【００６５】
プロセス・ステップ２３４において、前述の距離に基づくデフォルトの重みを適用する。これに続いて、判断ステップ２３６において、受け入れられたかまたは拒絶された代替経路推測があったかについて問い合わせを行う。なかった場合、制御は図７の判断ステップ１２０に戻る。受け入れられたかまたは拒絶された代替経路推測があった場合、ステップ２３８において、融合重みを調節する。推測のために拒絶されたターゲットがあった場合、その重みを０に設定する。ステップ２３８に続いて、制御は図７の判断ステップ１２０に戻る。
【００６６】
次に図１２ａないし図１２ｃを参照すると、これらは、実際には、１つのフロー図を３枚の図に分解して読みやすくしたものであり、これを纏めて図１２と呼ぶことにする。ここには、図７のステップ１２２のプロセスの詳細なフロー図が示されている。このルーチンは、経路予測に対する判断ツリーである。相関分析の出力が、融合重みを制御する一連の判断を通過する。同様に、代替推測を設定し、維持し、解明する。
【００６７】
このルーチンは、プロセス・ステップ２４０から開始し、ここで、射程内で最も遠いターゲットを特定する。このターゲットをパック・リーダとも呼ぶ。次に、判断ステップ２４２では、パック・リーダの経路が変化しているか否か問い合わせを行う。変化していない場合、制御はプロセス・ステップ２５０に移る。変化している場合、判断ステップ２４４において、同時検出ターゲットが存在するか否か問い合わせを行う。存在しない場合、プロセス・ステップ２５２において、パック・リーダに追従しない代替推測を設定し、制御はプロセス・ステップ２５０に移る。
【００６８】
判断ステップ２４４において、同時検出ターゲットが存在すると判定した場合、制御は判断ステップ２４６に移る。判断ステップ２４６では、同時検出ターゲットの経路が変化しているか否か問い合わせを行う。変化していない場合、プロセス・ステップ２５４において、同時検出ターゲットに追従し、パック・リーダに追従する代替推測を設定し、制御は継続ステップ２５８に移る。判断ステップ２４６において、同時検出ターゲットの経路が変化していると判定した場合、制御は判断ステップ２４８に移り、同時検出ターゲット経路の変化が、パック・リーダの経路変更と相関付けられているか否か問い合わせを行う。相関付けられている場合、制御はプロセス・ステップ２５０に移る。判断ステップ２４８において、２つの経路が相関付けられていないと判定した場合、プロセス・ステップ２５６では、同時検出ターゲットに追従する代替推測を設定し、制御はプロセス・ステップ２５０に移る。
【００６９】
プロセス・ステップ２５０は、引き続きパック・リーダに追従するようにルーチンに命令し、制御は次のステップ、即ち、継続ステップ２５８から判断ステップ２６０に移る。
【００７０】
判断ステップ２６０では、射程内に別のターゲットが未だあるか否か問い合わせを行う。ない場合、判断ステップ２６２では、自車両１０が代替推測を是認するか否か問い合わせを行う。是認しない場合、制御は継続ステップ２９０に移る。自車両１０が代替推測を是認する場合、判断ステップ２８０において、判断距離に達したか否か問い合わせを行う。達した場合、判断ステップ２８４において、自車両１０が代替ターゲット経路に相関付けられているか否か問い合わせを行う。相関付けられていない場合、プロセス・ステップ２８８において、判断カウントを減少させ、制御は継続ステップ２９０に移る。判断ステップ２８４において、自車両１０が代替ターゲット経路に相関付けられていると判定した場合、プロセス・ステップ２８６は判断カウントを増加させ、制御は継続ステップ２９０に移る。
【００７１】
判断ステップ２８０において、判断距離に未だ達していないと判定した場合、判断ステップ２８２において、自車両１０が代替ターゲット経路に相関付けられているか否か問い合わせを行う。相関付けられていない場合、制御は継続ステップ２９０に移る。判断ステップ２８２において、自車両１０が代替ターゲット経路に相関付けられていると判定した場合、プロセス・ステップ２８６において、判断カウントを増加させ、制御は継続ステップ２９０に移る。
【００７２】
判断ステップ２６０において、少なくとも１つ以上のターゲットが射程内にあると判定した場合、判断ステップ２６４において、次のターゲットが代替推測を是認したか否か問い合わせを行う。是認した場合、判断ステップ２６６において、判断距離に達したか否か問い合わせを行う。達した場合、判断ステップ２７０において、ターゲットの経路が変化しているか否か問い合わせを行う。変化していない場合、プロセス・ステップ２７４において、判断カウントを減少させ、制御は継続ステップ２７８に移る。判断ステップ２７０において、ターゲットの経路が変化していると判定した場合、判断ステップ２７２において、ターゲットが代替ターゲット経路に相関付けられているか否か問い合わせを行う。相関付けられている場合、プロセス・ステップ２７６において、判断カウントを増加させ、制御は継続ステップ２７８に移る。判断ステップ２７２において、ターゲットが代替ターゲット経路に相関付けられていないと判定した場合、制御は継続ステップ２７８に移る。
【００７３】
判断ステップ２６６において、判断距離に未だ達していないと判定した場合、判断ステップ２６８において、ターゲットの経路が変化しているか否か問い合わせを行う。変化していない場合、制御は継続ステップ２７８に移る。判断ステップ２８２において、ターゲットの経路が変化していると判定した場合、プロセス・ステップ２７６において、判断カウントを増加させ、制御は継続ステップ２７８に移る。
【００７４】
判断ステップ２６４において、次のターゲットが代替推測を是認しない場合、判断ステップ２９２において、ターゲットの経路が変化しているか否か問い合わせを行う。変化していない場合、制御は継続ステップ２９６に移る。判断ステップ２９２において、ターゲットの経路が変化していると判定した場合、判断ステップ２９４において、ターゲット経路の変化が先頭のターゲットの経路に相関付けられているか否か問い合わせを行う。相関付けられている場合、制御は継続ステップ２９６に移る。判断ステップ２９４において、ターゲットの経路が先頭のターゲットの経路に相関付けられていないと判定した場合、判断ステップ２９８では、同時検出ターゲットが存在するか否か問い合わせを行う。存在しない場合、判断ステップ３０２において、ターゲットが主ターゲットか否か、即ち、自車両１０に最も接近したターゲットか否か問い合わせを行う。そうである場合、プロセス・ステップ３１０において、主ターゲットに追従するように主代替推測を設定し、制御は継続ステップ２９６に移る。
【００７５】
判断ステップ３０２において、ターゲットが主ターゲットではないと判定した場合、判断ステップ３０４において、更に遠いターゲットに対して代替推測が存在するか否か問い合わせを行う。存在しない場合、プロセス・ステップ３０６において、ターゲットに追従する代替推測を設定し、制御は継続ステップ２９６に移る。判断ステップ３０４において、更に遠いターゲットに対して代替推測が存在すると判定した場合、プロセス・ステップ３０８は、既存の代替推測を用いて続行し、制御は継続ステップ２９６に移る。
【００７６】
判断ステップ２９８において、同時検出ターゲットが存在すると判定した場合、判断ステップ３００において、同時検出ターゲットの経路が変化しているか否か問い合わせを行う。同時検出ターゲットの経路が変化していない場合、制御は判断ステップ３０２に移る。判断ステップ３００において、同時検出ターゲットの経路が変化していると判定した場合、判断ステップ３１２において、同時検出ターゲットの経路変化が、ターゲットの経路変更に相関付けられているか否か問い合わせを行う。同時検出ターゲットの経路変更がターゲットの経路変更に相関付けられていない場合、判断ステップ３１４において、ターゲットまたは同時検出ターゲットのいずれかが主ターゲットであるか否か判定を行う。ターゲットまたは同時検出ターゲットのいずれかが主ターゲットであると判断した場合、プロセス・ステップ３１６において、主ターゲットでない方の融合重みを減少させ、制御はプロセス・ステップ２１０に移る。判断ステップ３１４において、ターゲットおよび同時検出ターゲットのいずれもが主ターゲットではないと判定した場合、プロセス・ステップ３３２において、両ターゲットの融合重みを減少させ、制御は継続ステップ２９６に移る。
【００７７】
判断ステップ３１２において、同時検出ターゲットの経路変更が、ターゲットの経路変更に相関付けられていない場合、判断ステップ３１８において、ターゲットまたは同時検出ターゲットのいずれかが主ターゲットか否か問い合わせを行う。ターゲットまたは同時検出ターゲットのいずれかが主ターゲットであると判断した場合、プロセス・ステップ３２０において、ターゲットおよび同時検出ターゲットに追従するように主代替推測を設定し、制御は継続ステップ２９６に移る。判断ステップ３１８において、ターゲットおよび同時検出ターゲットのいずれもが主ターゲットではないと判定した場合、判断ステップ３２４において、更に遠い距離のターゲットに対して代替推測が存在するか否か問い合わせを行う。代替推測が存在しない場合、プロセス・ステップ３２６において、ターゲットおよび同時検出ターゲットに追従する代替推測を設定し、制御は継続ステップ２９６に移る。判断ステップ３２４において、更に遠い距離のターゲットに対して代替推測が存在すると判定した場合、制御はプロセス・ステップ３０８に移り、既存の代替推測を用いて続行し、次いで制御は継続ステップ２９６に移る。
【００７８】
継続ステップ２９６から、制御は判断ステップ２６０に戻る。継続ステップ２７８および２９０から、制御は判断ステップ３２８に移る。判断ステップ３２８では、減少（デクリメント）カウント限度を超過したか否か問い合わせを行う。超過した場合、プロセス・ステップ３３０において代替推測を拒絶し、制御は継続ステップ３３８に移る。判断ステップ３２８において、減少カウント限度を超過していないと判定した場合、判断ステップ３３２において、増加（インクリメント）カウント限度に達したか否か問い合わせを行う。達した場合、プロセス・ステップ３３４において代替推測を受け入れ、制御は継続ステップ３３８に移る。判断ステップ３３２において、増加カウント限度に達していない場合、判断ステップ３３６において、最大時間経過判断範囲を超過したか否か問い合わせを行う。超過した場合、制御はプロセス・ステップ３３４に移り、超過していない場合、制御は継続ステップ３３８に移る。継続ステップ３３８から、制御は図７の判断ステップ１２４に戻る。
【００７９】
次に図１３を参照すると、図７のステップ１２４の処理の詳細なフロー図が示されており、ここでは、調節した重みを用いてターゲット経路を融合し、予測経路データを生成する。融合とは、多項式曲線あてはめデータから投影したターゲット経路の加重平均のことである。融合に先だって、交差距離成分をターゲット経路から除去する。ターゲットが１つのみで、推測検査の際に既に拒絶されている場合、自経路データを用いる。
【００８０】
最初のステップは、判断ステップ３４０であり、受け入れられた代替推測があるか否か問い合わせを行う。受け入れられた代替推測がある場合、制御はプロセス・ステップ３４６に移り、推測の解明に基づいて融合重みを調節する。次いで、制御はプロセス・ステップ３５２に移る。ステップ３５２では、ターゲット経路の加重平均を計算し、多項式の係数を抽出する。次いで、制御は図３のプロセス・ステップ４０に戻る。
【００８１】
判断ステップ３４０において、受け入れられた代替推測がないと判定した場合、処理は判断ステップ３４２に進み、拒絶された代替推測があるか否か問い合わせを行う。拒絶された代替推測がある場合、判断ステップ３４８において、ターゲットは１つのみか否か問い合わせを行う。ターゲットが１つのみの場合、ステップ３５０において、プロセスに自車両導出経路を用いるように命令し、制御は再びプロセス・ステップ３５２に移る。
【００８２】
判断ステップ３４８において、ターゲットが１つよりも多い場合、制御はプロセス・ステップ３４６に移り、次いでステップ３５２に移る。
判断ステップ３４２において、拒絶された代替推測がないと判定した場合、ステップ３４４において、デフォルトの距離に基づく融合重みを適用し、制御は再びプロセス・ステップ３５２に移る。
【００８３】
次に図１４を参照すると、図３のステップ４０のプロセスの詳細なフロー図が示されている。このステップでは、ターゲット交差距離位置を、自車両１０の予測経路と比較し、ターゲットを、自車両の高速道路車線の車線内または車線外に分類する。この例では、ターゲット位置を、予測経路の高速道路の車線幅の半分以内で比較し、車線内分類を判定する。自車両に最も接近している車線内ターゲットを主ターゲットとして選択する。車線内ターゲットがない場合、主ターゲットはない。
【００８４】
最初のプロセス・ステップ３６０において、所与のターゲットに対して、当該ターゲットの長手方向距離における自車両１０の予測経路の交差距離（クロスレンジ）境界を計算する。次に、判断ステップ３６２において、ターゲット交差距離が高速道路車線幅の境界内か否か問い合わせを行う。ターゲット交差距離が高速道路車線幅の境界内でない場合、プロセス・ステップ３６４において、このターゲットを、自車両１０の車線内にないと識別する。ターゲット交差距離が高速道路車線幅の境界内である場合、プロセス・ステップ３６６において、このターゲットを、自車両１０の車線内にあると識別する。
【００８５】
ステップ３６４および３６６の双方から、制御は判断ステップ３６８に移り、チェックすべきターゲットが未だあるか否か問い合わせを行う。そのように識別すべきターゲットが未だある場合、制御はステップ３６０に戻る。ターゲットがこれ以上ない場合、プロセス・ステップ３７０において、自車両１０から最も近い長手方向距離にある車線内ターゲットを主ターゲットとして選択する。
【００８６】
プロセス・ステップ３７０に続いて、制御は図３のルーチンに戻り、次のレーダ更新に続いて、プロセス・ステップ３０に再び入る。
以上、本発明の原理について、特にここに開示した構造および方法に関して例証したが、本発明の実施においては種々の発展も想起されることは認められよう。したがって、本発明の範囲は、ここに開示した特定の構造および方法に限定されることを意図するのではなく、特許請求の範囲を基準に決められるべきである。
【図面の簡単な説明】
【図１】
図１は、本発明による経路予測システムを有する車両を示す。
【図２】
図２は、図１の前方監視センサとして使用可能な、従来技術のレーダ・システムを示す。
【図３】
図３は、図１に信号処理システムが図１の車両の予測経路においてターゲット検出を実施する際に用いる技法を示す概略フロー図である。
【図４】
図４は、図３の概略フロー図の処理ステップを更に詳細に説明するフロー図である。
【図５】
図５は、図３の概略フロー図の処理ステップを更に詳細に説明するフロー図である。
【図６】
図７は、図３の概略フロー図の処理ステップを更に詳細に説明するフロー図である。
【図７】
図７は、図３の概略フロー図の処理ステップを更に詳細に説明するフロー図である。
【図８】
図８は、図７のフロー図の処理ステップを更に詳細に説明するフロー図である。
【図９】
図９は、図７のフロー図の処理ステップを更に詳細に説明するフロー図である。
【図１０】
図１０ａは、図７のフロー図の処理ステップを更に詳細に説明するフロー図である。
図１０ｂは、図７のフロー図の処理ステップを更に詳細に説明するフロー図である。
図１０ｃは、図７のフロー図の処理ステップを更に詳細に説明するフロー図である。
【図１１】
図１１は、図７のフロー図の処理ステップを更に詳細に説明するフロー図である。
【図１２】
図１２ａは、図７のフロー図の処理ステップを更に詳細に説明するフロー図である。
図１２ｂは、図７のフロー図の処理ステップを更に詳細に説明するフロー図である。
図１２ｃは、図７のフロー図の処理ステップを更に詳細に説明するフロー図である。
【図１３】
図１３は、図７のフロー図の処理ステップを更に詳細に説明するフロー図である。
【図１４】
図１４は、図３の概略フロー図の処理ステップを更に詳細に説明するフロー図である。
Claims (20)
- 高速道路の車線上を移動する車両の予測経路において物体を検出するシステムであって、
前記車両前方の視野内にある物体の距離、角度および速度データを提供する前方監視センサと、
前記車両の速度およびヨー・レートを提供する測定システムと、
前記前方監視センサおよび前記測定システムに応答して、前記車両の速度およびヨー・レートに基づいて、当該車両の推定経路を算出し、前記物体の各々に対して推定経路を算出し、前記車両の予測経路からの各物体の横方向距離を判定し、各物体を、前記車両の高速道路車線内または車線外として分類する、処理システムと、
を備えた物体検出システム。 - 請求項１記載の物体検出システムにおいて、前記前方監視センサがレーダ・システムを備えている、物体検出システム。
- 請求項１記載の物体検出システムにおいて、前記ヨー・レート測定システムがジャイロコンパスを備えている、物体検出システム。
- 車両において用いるシステムにおいて、該システムが、前記車両前方の視野内にある物体の距離、角度および速度データを提供する前方監視センサと、前記車両の速度およびヨー・レートを提供する測定システムと、前記前方監視センサおよび前記測定システムに応答する処理システムとを含み、高速道路の車線上を移動しながら、前記車両の予測経路内において物体を検出する方法であって、
ａ．前記車両の速度およびヨー・レートに基づいて、当該車両の推定経路を算出するステップと、
ｂ．前記物体の各々に対して推定経路を算出するステップと、
ｃ．前記車両の予測経路から各物体の横方向距離を判定するステップと、
ｄ．各物体を、前記車両の高速道路の車線内または車線外として分類するステップと、
を含む方法。 - 請求項４記載の方法において、当該方法を、毎秒１０ないし２０回繰り返す、方法。
- 車両において用いるシステムにおいて、該システムが、前記車両前方の視野内にある物体の距離、角度および速度データを提供する前方監視レーダ・システムと、前記車両の速度およびヨー・レートを提供する測定システムと、前記前方監視レーダ・システムおよび前記測定システムに応答する処理システムとを含み、高速道路の車線上を移動しながら、前記車両の予測経路内において物体を検出する方法であって、
前記前方監視レーダ・システムおよび前記測定システムからデータ入力を収集し、これらから加速度および横方向速度ターゲット・データを導出するステップと、
前記速度およびヨー・レート・データから、自車両経路推定値を算出するステップと、
前記自車両経路推定値によって、ターゲット位置履歴を拡張するステップと、
縦方向および横方向ターゲット位置状態ベクトルによって、ターゲット位置を前方に拡張するステップと、
自車両およびターゲット位置ベクトルに対して多項式曲線あてはめを算出するステップと、
自車両およびターゲット経路を相関付け、次に前記ターゲット経路を加重平均として融合することによって、前記予測経路を生成するステップと、
ターゲット・クロスレンジ位置を前記予測経路と比較し、前記ターゲットを、前記自車両の高速道路の車線に対して、車線内または車線外として分類するステップと、
前記前方監視レーダ・システムから更新データを受信するステップと、
連続的にステップａないしｈを繰り返すステップと、
を含む方法。 - 請求項６記載の方法において、自車両経路推定値を算出するステップは、２状態カルマン・フィルタを適用して曲率パラメータを追跡し、自位置ベクトルを距離範囲内で前方に拡張することを含む、方法。
- 請求項６記載の方法において、ターゲット位置履歴を拡張するステップは、前記自車両の縦方向軸に対する前記ターゲットの以前の位置を算出し、履歴点のベクトルを満たし、縦方向値が０未満に低下した場合、履歴点を欠落させることを含む、方法。
- 請求項６記載の方法において、前記自車両ベクトルに対して多項式曲線あてはめを算出するステップは、二次多項式曲線あてはめをターゲット履歴データおよび自車両曲率レート・データに適用することを含む、方法。
- 請求項９記載の方法において、前記多項式曲線は、以下の形式を有し、
- 請求項６記載の方法において、前記自車両ベクトルに対して多項式曲線あてはめを算出するステップは、ターゲット位置ならびに縦方向および横方向次元の速度推定値から、データを前方に拡張することを含む、方法。
- 請求項１１記載の方法において、前記多項式曲線は、以下の形式を有し、
- 請求項６記載の方法において、前記予測経路を生成するステップは、前記自車両による高速道路の車線変化に対する検査を含む、方法。
- 請求項１３記載の方法において、前記予測経路を生成するステップは、フィルタ処理していない前記自車両のヨー・レート測定値を、前記自車両の速度の２倍と乗算した以前の更新経路ヘッディング係数と比較することを含む、方法。
- 請求項１４記載の方法において、前記自車両による高速道路の車線変更は、
積分したヨー・レートを各ターゲット・ヘッディング係数と比較し、これが等しく逆向きであるか否か調べ、
ターゲットの大多数が前記自車両と逆の方向に移動していることを確認し、
前記逆方向の運動が、前記前方監視レーダ・システムからの連続した２回のデータ更新において発生したことに注目する、
ことによって確認される方法。 - 請求項６記載の方法において、前記予測経路を生成するステップは、デフォルトのターゲット融合重みを算出することを含む、方法。
- 請求項１６記載の方法において、前記デフォルト・ターゲット融合重みには、前記自車両と前記ターゲットの現在位置との間の距離に対して１の値を割り当て、前記ターゲットを越えて前記前方監視レーダ・システムの距離範囲終端まで単調に減少する値を割り当てる、方法。
- 請求項６記載の方法において、ターゲット・クロスレンジ位置を前記予測経路と比較するステップは、前記予測経路の高速道路車線幅の半分以内で前記ターゲット位置を比較し、車線内分類を判定することを含む、方法。
- 請求項６記載の方法において、自車両およびターゲット経路を相関付け、次に前記ターゲット経路を加重平均として融合することによって、前記予測経路を生成するステップは、更に、距離範囲内で最も遠いターゲットが前記予測経路から逸脱したときに、代替経路推測を設定するプロセスを含み、前記代替経路推測が、前期予測経路に追従し続ける、方法。
- 請求項１２記載の方法において、自車両およびターゲット経路を相関付け、次に前記ターゲット経路を加重平均として融合することによって、前記予測経路を生成するステップが、更に、
受け入れられた代替経路推測の解明に応じて融合重みを調節するか、あるいは、
代替経路推測が拒絶され、１つのターゲットしかない場合、前記自車両導出経路を用いるか、あるいは、
ターゲットが１つよりも多い場合、拒絶された代替経路推測の解明に応じて融合重みを調節するか、あるいは、
代替経路推測がなかった場合、デフォルトの距離に基づいた融合重みを適用し、
前記ターゲット経路の加重平均を計算し、
前記多項式の係数を抽出する、
ことを含む方法。
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