JP2007233765A - 移動体安全性評価方法および移動体安全性評価装置 - Google Patents

Abstract

【課題】特定の移動体がどの程度の危険度を許容して移動しているかを認識可能にすることで、現実として起こり得る状況下においても安全性の確保を図れるようにする。
【解決手段】特定他車Ｏ_１，自車Ｏ_２の各々の取り得る進路を軌跡集合｛（Ｐ_１（ｎ_１）｝，｛（Ｐ_２（ｎ_２）｝として予測して記憶させ、これらの進路ごとの干渉度を算出して記憶させておく一方、特定他車Ｏ１の所定時間Δｔごとの実際に移動位置を累積的に記憶することで実際の移動進路Ｐ_１（Ｒ）を時空間環境上で遡って再現し、この実際の移動進路Ｐ_１（Ｒ）に最も類似する進路Ｐ_１（ｍ）を軌跡集合｛（Ｐ_１（ｎ_１）｝中から探索し、類似する進路Ｐ_１（ｍ）について算出されている干渉度を特定他車Ｏ_１の安全性評価値として抽出し、自車Ｏ_２に対する特定他車Ｏ_１の危険度を認識できるようにした。
【選択図】 図１０

Description

本発明は、自動車等の複数の移動体の位置および内部状態に基づいて各移動体の進路を予測し、この予測結果を用いて移動体の進路間の干渉度を算出することで、特定他車等の特定の移動体の安全性を評価する移動体安全性評価方法および移動体安全性評価装置に関するものである。

近年、四輪自動車等の移動体の自動運転を実現するために、さまざまな試みがなされてきている。移動体の自動運転を実現するためには、周囲に存在する車両（自動車、自動二輪車、自転車等）、歩行者などの移動体の正確な検知と、この検知結果に基づいた走行中の危険の回避とが重要である。このうち、周囲の移動体を精度よく検知するための技術として、各種センサや各種レーダを用いた物体検知技術が知られている。

これに対して、走行中の危険を回避するための技術として、複数の移動体と自車とからなるシステムにおいて、自車の位置および速度に関する情報と、自車以外の複数の移動体の位置および速度に関する情報とを用いることにより、自車を含む各移動体の進路を生成し、システムを構成する移動体のうちいずれか二つの移動体が衝突する可能性を予測する技術が知られている（例えば、非特許文献１を参照）。この技術では、システムを構成する全ての移動体が取り得る進路を、確率概念を用いた同じ枠組みの操作系列によって予測して出力する。その後、得られた予測結果に基づいて、自車を含むシステム全体にとって最も安全な状況を実現する進路を求めて出力する。

A. Broadhurst, S. Baker, and T. Kanade, "Monte Carlo Road Safety Reasoning", IEEE Intelligent Vehicle Symposium (IV2005), IEEE,（２００５年６月）

しかしながら、上記非特許文献１に開示されている技術では、システムを構成する全ての移動体が安全となるような進路を予測することを主眼としているため、そのような予測によって得られた進路が、所定の移動体（例えば自車）にとっての安全性を十分に確保するものであるか否かは定かではなかった。

この点についてより具体的に説明する。現実の道路状況においては、他車の運転者または歩行者が道路状況の認知ミスを起こし、本人が意識しないうちに自車を含む周囲の移動体にとって好ましくない挙動を示す可能性がある。これに対して、上述した非特許文献１では、全ての移動体は安全性を優先した挙動を示すということが暗黙裡に仮定されているため、ある特定の移動体（例えば特定他車）が周囲の所定の移動体（例えば自車）にとって好ましくない挙動を示す場合のように、現実として起こり得る状況下においても十分な安全性を確保することができるか否かは不明であった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、特定の移動体がどの程度の危険度を許容して移動しているかを認識可能にすることで、現実として起こり得る状況下においても安全性の確保を図ることができる移動体安全性評価方法および移動体安全性評価装置を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、請求項１にかかる発明の移動体安全性評価方法は、複数の移動体の位置と各移動体の速度を含む内部状態とを少なくとも記憶する記憶手段を用いて、前記複数の移動体中に含まれる特定の移動体の移動進路の該特定の移動体以外の所定の移動体に対する安全性を評価する移動体安全性評価方法であって、前記複数の移動体の位置および内部状態を前記記憶手段から読み出し、読み出した前記移動体の位置および内部状態に基づいて、前記複数の移動体の各々が時間の経過とともに取り得る位置の変化を時間および空間から構成される時空間上での軌跡として各々生成する軌跡生成ステップと、前記軌跡生成ステップで生成した軌跡を用いることによって前記複数の移動体の進路の確率的な予測を行い前記記憶手段に格納しておく予測ステップと、前記予測ステップで予測されて前記記憶手段に格納された結果に基づいて、前記特定の移動体が取り得る進路ごとに前記所定の移動体が取り得る進路との干渉の程度を定量的に示す干渉度を算出して前記記憶手段に格納しておく干渉度算出ステップと、前記特定の移動体の実際の移動位置を所定の時間間隔で累積的に記憶して該特定の移動体の実際の移動進路を時空間上で遡って認識する実移動進路認識ステップと、前記特定の移動体が取り得る進路中で、認識された前記実際の移動進路に最も類似する進路を探索し、探索された該類似する進路について算出されて前記記憶手段に格納されている干渉度を前記特定の移動体の安全性評価値として抽出する類似進路探索ステップと、を有することを特徴とする。

請求項２にかかる発明の移動体安全性評価方法は、複数の移動体の位置と各移動体の速度を含む内部状態とを少なくとも記憶する記憶手段を用いて、前記複数の移動体中に含まれる特定の移動体の移動進路の該特定の移動体以外の所定の移動体に対する安全性を評価する移動体安全性評価方法であって、前記所定の移動体の位置および内部状態を前記記憶手段から読み出し、読み出した前記所定の移動体の位置および内部状態に基づいて、該所定の移動体が時間の経過とともに取り得る位置の変化を時間および空間から構成される時空間上での軌跡として生成する軌跡生成ステップと、前記軌跡生成ステップで生成した軌跡を用いることによって前記所定の移動体の進路の確率的な予測を行い前記記憶手段に格納しておく予測ステップと、前記特定の移動体の実際の移動位置を所定の時間間隔で累積的に記憶して該特定の移動体の実際の移動進路を時空間上で遡って認識する実移動進路認識ステップと、前記予測ステップで予測されて前記記憶手段に格納された結果に基づいて、認識された前記特定の移動体の実際の移動進路の前記所定の移動体が取り得る進路に対する干渉の程度を定量的に示す干渉度を前記特定の移動体の安全性評価値として算出する干渉度算出ステップと、を有することを特徴とする。

請求項３にかかる発明の移動体安全性評価方法は、上記発明において、前記軌跡生成ステップは、前記物体に対する操作を複数の操作から選択する操作選択ステップと、前記操作選択ステップで選択した操作を所定時間動作させる物体操作ステップと、前記物体操作ステップで前記選択した操作を動作させた後の前記物体の位置および内部状態が当該物体の制御に関する制御条件および当該物体の移動可能領域に関する移動条件を満たしているか否かを判定する判定ステップと、を含み、前記操作選択ステップから前記判定ステップに至る一連の処理を、軌跡を生成する軌跡生成時間に達するまで繰り返し行うことを特徴とする。

請求項４にかかる発明の移動体安全性評価方法は、上記発明において、前記操作選択ステップは、前記複数の操作の各々に付与された操作選択確率にしたがって操作を選択し、前記判定ステップで判定した結果、前記物体の位置および内部状態が前記制御条件および前記移動条件を満たしている場合には、時間を進めて前記操作選択ステップに戻ることを特徴とする。

請求項５にかかる発明の移動体安全性評価方法は、上記発明において、前記操作選択確率は、乱数を用いて定義されることを特徴とする。

請求項６にかかる発明の移動体安全性評価方法は、上記発明において、前記軌跡生成ステップで生成すべき軌跡の数が予め定められていることを特徴とする。

請求項７にかかる発明の移動体安全性評価方法は、上記発明において、前記所定の移動体は、自車であり、前記特定の移動体は、前記自車の周囲に存在して対象となる特定他車であることを特徴とする。

請求項８にかかる発明の移動体安全性評価装置は、前記複数の移動体中に含まれる特定の移動体の移動進路の該特定の移動体以外の所定の移動体に対する安全性を評価する移動体安全性評価装置であって、複数の移動体の位置と各移動体の速度を含む内部状態とを少なくとも記憶する記憶手段と、前記複数の移動体の位置および内部状態を前記記憶手段から読み出し、読み出した前記移動体の位置および内部状態に基づいて、前記複数の移動体の各々が時間の経過とともに取り得る位置の変化を時間および空間から構成される時空間上での軌跡として各々生成する軌跡生成手段と、前記軌跡生成手段で生成した軌跡を用いることによって前記複数の移動体の進路の確率的な予測を行い前記記憶手段に格納しておく予測手段と、前記予測手段で予測されて前記記憶手段に格納された結果に基づいて、前記特定の移動体が取り得る進路ごとに前記所定の移動体が取り得る進路との干渉の程度を定量的に示す干渉度を算出して前記記憶手段に格納しておく干渉度算出手段と、前記特定の移動体の実際の移動位置を所定の時間間隔で累積的に記憶して該特定の移動体の実際の移動進路を時空間上で遡って認識する実移動進路認識手段と、前記特定の移動体が取り得る進路中で、認識された前記実際の移動進路に最も類似する進路を探索し、探索された該類似する進路について算出されて前記記憶手段に格納されている干渉度を前記特定の移動体の安全性評価値として抽出する類似進路探索手段と、を備えたことを特徴とする。

請求項９にかかる発明の移動体安全性評価装置は、前記複数の移動体中に含まれる特定の移動体の移動進路の該特定の移動体以外の所定の移動体に対する安全性を評価する移動体安全性評価装置であって、複数の移動体の位置と各移動体の速度を含む内部状態とを少なくとも記憶する記憶手段と、前記所定の移動体の位置および内部状態を前記記憶手段から読み出し、読み出した前記所定の移動体の位置および内部状態に基づいて、該所定の移動体が時間の経過とともに取り得る位置の変化を時間および空間から構成される時空間上での軌跡として生成する軌跡生成手段と、前記軌跡生成手段で生成した軌跡を用いることによって前記所定の移動体の進路の確率的な予測を行い前記記憶手段に格納しておく予測手段と、前記特定の移動体の実際の移動位置を所定の時間間隔で累積的に記憶して該特定の移動体の実際の移動進路を時空間上で遡って認識する実移動進路認識手段と、前記予測手段で予測されて前記記憶手段に格納された結果に基づいて、認識された前記特定の移動体の実際の移動進路の前記所定の移動体が取り得る進路に対する干渉の程度を定量的に示す干渉度を前記特定の移動体の安全性評価値として算出する干渉度算出手段と、を有することを特徴とする。

請求項１０にかかる発明の移動体安全性評価装置は、上記発明において、前記軌跡生成手段は、前記物体に対する操作を複数の操作から選択する操作選択手段と、前記操作選択手段で選択した操作を所定時間動作させる物体操作手段と、前記物体操作手段で前記選択した操作を動作させた後の前記物体の位置および内部状態が当該物体の制御に関する制御条件および当該物体の移動可能領域に関する移動条件を満たしているか否かを判定する判定手段と、を含み、前記操作選択手段による操作選択処理から前記判定手段による判定処理に至る一連の処理を、軌跡を生成する軌跡生成時間に達するまで繰り返し行うことを特徴とする。

請求項１１にかかる発明の移動体安全性評価装置は、上記発明において、前記操作選択手段は、前記複数の操作の各々に付与された操作選択確率にしたがって操作を選択し、前記判定手段で判定した結果、前記物体の位置および内部状態が前記制御条件および前記移動条件を満たしている場合には、時間を進めて前記操作選択手段による操作選択処理に戻ることを特徴とする。

請求項１２にかかる発明の移動体安全性評価装置は、上記発明において、前記操作選択確率は、乱数を用いて定義されることを特徴とする。

請求項１３にかかる発明の移動体安全性評価装置は、上記発明において、前記軌跡生成手段で生成すべき軌跡の数が予め定められていることを特徴とする。

請求項１４にかかる発明の移動体安全性評価装置は、上記発明において、前記所定の移動体は、当該評価装置が搭載される自車であり、前記特定の移動体は、前記自車の周囲に存在して対象となる特定他車であることを特徴とする。

本発明にかかる移動体安全性評価方法および移動体安全性評価装置によれば、複数の移動体の位置および内部状態を記憶手段から読み出し、読み出した移動体の位置および内部状態に基づいて、複数の移動体の各々が時間の経過とともに取り得る位置の変化を時間および空間から構成される時空間上での軌跡として各々生成し、生成した軌跡を用いることによって複数の移動体の進路の確率的な予測を行い記憶手段に格納しておき、予測されて記憶手段に格納された結果に基づいて、特定の移動体が取り得る進路ごとに所定の移動体が取り得る進路との干渉の程度を定量的に示す干渉度を算出して記憶手段に格納しておき、特定の移動体の実際の移動位置を所定の時間間隔で累積的に記憶して該特定の移動体の実際の移動進路を時空間上で遡って認識し、特定の移動体が取り得る進路中で、認識された実際の移動進路に最も類似する進路を探索し、探索された該類似する進路について算出されて記憶手段に格納されている干渉度を特定の移動体の安全性評価値として抽出するようにしたので、特定の移動体、所定の移動体の双方が取り得ると予測される移動進路の環境下で、特定の移動体が実際にどのような危険度の移動進路を取ったかを照合・評価することで、当該特定の移動体がどの程度の危険度を許容して移動したかを認識でき、よって、このような特定の移動体の挙動を認識することで現実として起こり得る状況下においても安全性の確保を図ることができるという効果を奏する。

また、別の本発明にかかる移動体安全性評価方法および移動体安全性評価装置によれば、所定の移動体の位置および内部状態を記憶手段から読み出し、読み出した所定の移動体の位置および内部状態に基づいて、該所定の移動体が時間の経過とともに取り得る位置の変化を時間および空間から構成される時空間上での軌跡として生成し、生成した軌跡を用いることによって所定の移動体の進路の確率的な予測を行い記憶手段に格納しておき、特定の移動体の実際の移動位置を所定の時間間隔で累積的に記憶して該特定の移動体の実際の移動進路を時空間上で遡って認識し、予測されて記憶手段に格納された結果に基づいて、認識された特定の移動体の実際の移動進路の所定の移動体が取り得る進路に対する干渉の程度を定量的に示す干渉度を特定の移動体の安全性評価値として算出するようにしたので、所定の移動体が取り得ると予測される移動進路の環境下で、特定の移動体が実際にどのような危険度の移動進路を取ったかを評価することで、当該特定の移動体がどの程度の危険度を許容して移動したかを認識でき、よって、このような特定の移動体の挙動を認識することで現実として起こり得る状況下においても安全性の確保を図ることができるという効果を奏する。

以下に、本発明に係る移動体安全性評価方法および移動体安全性評価装置の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、本発明は、実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変更実施の形態が可能である。

（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係る移動体安全性評価装置の機能構成を示す概略ブロック図である。この移動体安全性評価装置１は、四輪自動車等の移動体（自車）に搭載され、自車の周囲の所定範囲に存在する他車等の移動体を検知し、これら移動体中の特定他車（特定の移動体）および自車（所定の移動体）の進路を予測し、この予測結果に基づいて特定他車が取り得る進路と自車の取り得る進路との干渉の程度を定量的に評価する一方、特定他車の実際の移動進路を遡って認識し、該実際の移動進路に相当する類似進路から特定他車が実際にどのような危険度の移動進路を取ったかを評価する装置である。

移動体安全性評価装置１は、各種情報が外部から入力される入力部２と、所定の範囲に存在する移動体の位置や内部状態を検知するセンサ部３および所定の範囲に存在する移動体の位置や内部状態の情報を取得する車外環境センサ４と、センサ部３が検知し、または車外環境センサ４が取得した結果に基づいて、移動体が時間の経過とともに取り得る位置の変化を時間および空間から構成される時空間上での軌跡として生成する軌跡生成部５と、軌跡生成部５で生成した軌跡を用いて移動体の進路の確率的な予測を行う予測部６と、予測部６で予測した結果を格納しておく過去自他時空間環境記憶部７と、過去自他時空間環境記憶部７に格納された予測結果に基づいて特定他車と自車との干渉の程度を定量的に示す干渉度を算出する特定他車進路干渉度算出部８と、特定他車進路干渉度算出部８により算出された干渉度を格納しておく進路別干渉度記憶部９と、車外環境センサ４で取得された情報に基づいて複数の移動体中から特定他車を抽出する特定他車分離部１０と、車外環境センサ４で取得され特定他車分離部１０で分離された特定他車の実際の位置を所定の時間間隔で累積的に記憶することで特定他車が通った実際の移動進路を時空間上で遡って認識するための実移動進路記憶部１１と、過去自他時空間環境記憶部７に記憶されている特定他車が取り得る進路中で実移動進路記憶部１１に記憶された特定他車の実際の移動進路に最も類似する進路を探索し、該類似する進路について算出されて進路別干渉度記憶部９に格納されている干渉度を特定他車の安全性評価値として抽出して出力端子１２側に出力させる類似他車進路探索部１３と、センサ部３で検知した移動体の位置や内部状態を含む各種情報を記憶する記憶部１４とを備える。

入力部２は、移動体の進路を予測する際の各種設定情報等の入力を行う機能を有し、リモコン、キーボード（画面上での入力操作が可能なタッチパネル形式を含む）、ポインティングデバイス（マウス、トラックパッド等）などを用いて実現される。また、入力部２として、音声による情報の入力が可能なマイクロフォンを設けてもよい。

センサ部３は、ミリ波レーダ、レーザレーダ、画像センサ等を用いることによって実現される。また、センサ部３は、速度センサ、加速度センサ、舵角センサ、角速度センサ等の各種センサを備えており、自車の移動状況を検知することもできる。車外環境センサ４は、自車搭載のセンサ類では取得できない情報を取得するためのものであって、例えば高速道路を管理する管理者側が備える路車間通信システムにおける光ビーコン、電波ビーコン等から提供される情報を取得するＶＩＣＳ対応のカーナビ等の車載機等を用いることによって実現される。なお、センサ部３が検知し、または車外環境センサ４が取得する移動体の内部状態は、移動体の予測に有意義なものであり、好ましくは物体の速度、加速度、角速度、加速度等の物理量である。例えば自車等の移動体の速度や角速度等の物理量の値が０の場合（物体が停止している状態）も含まれることは当然である。

軌跡生成部５は、移動体に対する操作を複数の操作から選択する操作選択部５１と、操作選択部５１で選択した操作を所定の時間行う移動体操作部５２と、移動体操作部５２で操作した後の移動体の位置および内部状態が所定の条件を満たしているか否かを判定する判定部５３とを有する。

記憶部１４は、センサ部３での検知結果に加えて、軌跡生成部５で生成された軌跡、軌跡生成部５の操作選択部５１で選択する操作などを記憶し、過去自他時空間環境記憶部７、進路別干渉度記憶部９および実移動進路記憶部１１とともに、一つのメモリで構成されている。この記憶部１４等のメモリは、所定のＯＳ（Operation System）を起動するプログラムや本実施の形態１に係る移動体安全性評価プログラム等が予め記憶されたＲＯＭ（Read Only Memory）、および各処理の演算パラメータやデータ等を記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）を用いて実現される。また、記憶部１４等のメモリは、移動体安全性評価装置１に対してコンピュータ読み取り可能な記録媒体を搭載可能なインタフェースを設け、このインタフェースに対応する記録媒体を搭載することによって実現することもできる。

以上の機能構成を有する移動体安全性評価装置１中の軌跡生成部５、予測部６、特定他車進路干渉評価部８、特定他車分離部１０、類似他車進路探索部１３および記憶部７，９，１１，１４は、演算および制御機能を有するＣＰＵ（Central Processing Unit）を備えたプロセッサ（コンピュータ）１５により実現されている。すなわち、移動体安全性評価装置１が備えるＣＰＵは、記憶部１４等のメモリが記憶、格納する情報および上述した物体進路予測プログラム、移動体安全性評価プログラムを含む各種プログラムを記憶部１４等のメモリから読み出すことによって本実施の形態１に係る移動体安全性評価方法に関する演算処理を実行する。

次に、本発明の実施の形態１に係る移動体安全性評価方法について説明する。図２は、本実施の形態１に係る移動体安全性評価方法の処理の概要を示すフローチャートである。以下の説明においては、予測対象の移動体は全て２次元平面上を移動するものと仮定して説明を行うが、本実施の形態１に係る移動体安全性評価方法は、３次元空間を移動する移動体や、任意の自由度を持つアクチュエータ（ロボットアーム等）の制御に対しても適用可能である。

まず、センサ部３や車外環境センサ４において、所定の範囲にある移動体の自車（所定の移動体）に対する位置および内部状態を検知し、検知した情報を記憶部１４に格納する（ステップＳ１）。以後、移動体の位置は移動体の中心の値であるとし、移動体の内部状態は速度（速さｖ、向きθ）によって特定されるものとする。なお、このステップＳ１において、自車の内部状態も検知し、記憶部１４に格納することは勿論である。

次に、センサ部３や車外環境センサ４によって入力された検知結果を用いることにより、軌跡生成部５が移動体ごとに軌跡を生成する（ステップＳ２）。図３は、軌跡生成部５における軌跡生成処理の詳細を示すフローチャートである。同図においては、センサ部３や車外環境センサ４で検知した移動体の総数（自車を含む）をＫとし、一つの移動体Ｏ_k（１≦ｋ≦Ｋ、ｋは自然数）に対して軌跡を生成する演算をＮ_k回行うものとする（この意味で、ｋおよびＮ_kはともに自然数）。また、軌跡を生成する時間（軌跡生成時間）をＴ（＞０）とする。

最初に、移動体を識別するカウンタｋの値を１とするとともに、同じ移動体に対する軌跡生成回数を示すカウンタｎの値を１とする初期化を行う（ステップＳ２０１）。なお、以下の説明は、自車／特定他車を問わず一般の移動体Ｏ_kに対する処理として説明する。

次に、軌跡生成部５では、センサ部３や車外環境センサ４で検知した結果を記憶部１４から読み出し、この読み出した検知結果を初期状態とする（ステップＳ２０２）。具体的には、時間ｔを０とし、初期位置（ｘ_k（０）、ｙ_k（０））および初期内部状態（ｖ_k（０）、θ_k（０））を、それぞれセンサ部３や車外環境センサ４からの入力情報（ｘ_k0、ｙ_k0）および（ｖ_k0、θ_k0）とする。

続いて、操作選択部５１が、その後の時間Δｔの間に行う操作ｕ_k（ｔ）を、選択可能な複数の操作の中から、各操作に予め付与された操作選択確率にしたがって一つの操作を選択する（ステップＳ２０３）。操作ｕ_kcを選択する操作選択確率ｐ（ｕ_kc）は、例えばｕ_k（ｔ）として選択可能な操作の集合｛ｕ_kc｝の要素と所定の乱数とを対応付けることによって定義される。この意味で、操作ｕ_kcごとに異なる操作選択確率ｐ（ｕ_kc）を付与してもよいし、操作集合｛ｕ_kc｝の全要素に対して等しい確率を付与してもよい。後者の場合には、ｐ（ｕ_kc）＝１／（選択可能な全操作数）となる。なお、操作選択確率ｐ（ｕ_kc）を、自車の位置および内部状態、ならびに周囲の道路環境に依存する関数として定義することも可能である。

一般に、操作ｕ_kcは複数の要素から構成され、移動体Ｏ_kの種類によって選択可能な操作の内容が異なる。例えば、移動体Ｏ_kが四輪自動車の場合、その四輪自動車の加速度や角速度はステアリングの切り具合やアクセルの踏み具合等によって決まる。このことに鑑みて、四輪自動車である移動体Ｏ_kに対して施される操作ｕ_kcは、加速度や角速度を含む要素によって決定される。これに対して、移動体Ｏ_kが人である場合には、速度によって操作ｕ_kcを指定することができる。

より具体的な操作ｕ_kcの設定例を挙げる。移動体Ｏ_kが自動車の場合には、加速度を−１０〜＋３０ｋｍ／ｈ／ｓｅｃ、操舵角を−７〜＋７ｄｅｇ／ｓｅｃの範囲で取り（いずれも符号で向きを指定）、移動体Ｏ_kが人の場合には、速さを０〜３６ｋｍ／ｈ、向きを０〜３６０ｄｅｇの範囲で取る。なお、ここで記載した量は全て連続量である。このような場合には、適当な離散化を施すことによって各操作の要素数を有限とし、操作の集合｛ｕ_kc｝を構成すればよい。

この後、移動体操作部５２が、ステップＳ２０３で選択した操作ｕ_kcを時間Δｔの間動作させる（ステップＳ２０４）。この時間Δｔは、例えば０．１〜０．５（ｓ）程度の値とすればよい。なお、Δｔの値は固定でもよいし、周囲の状況の緊急度等に依存した可変の値でもよい。以下では、Δｔが固定の値の場合の例を示す。このとき、軌跡生成時間Ｔは、Δｔの整数倍となる。

続いて、判定部５３では、ステップＳ２０４で操作ｕ_kcを動作させた後の移動体Ｏ_kの内部状態が所定の制御条件を満たしているか否かを判定する（ステップＳ２０５）とともに、操作ｕ_kcを動作させた後の移動体Ｏ_kの位置が移動可能領域内にあるか否かを判定する（ステップＳ２０６）。このうち、ステップＳ２０５で判定する制御条件は、移動体Ｏ_kの種類に応じて定められ、例えば移動体Ｏ_kが四輪自動車である場合には、ステップＳ２０４の動作後の速度の範囲や、ステップＳ２０４の動作後の加速度の最高車両Ｇ等によって定められる。他方、ステップＳ２０６で判定する移動可能領域とは、道路（車道、歩道を含む）等の領域を指す。以後、移動体が移動可能領域に位置する場合を、「移動条件を満たす」と表現する。

上述した判定部５３における判定の結果、一つでも満足しない条件がある場合（ステップＳ２０５でＮｏまたはステップＳ２０６でＮｏ）には、ステップＳ２０２に戻る。これに対して、判定部５３における判定の結果、ステップＳ２０４における操作ｕ_kc終了後の移動体Ｏ_kの位置および内部状態が全ての条件を満足している場合（ステップＳ２０５でＹｅｓおよびステップＳ２０６でＹｅｓ）には、時間をΔｔだけ進め（ｔ←ｔ＋Δｔ）、ステップＳ２０４の動作後の位置を（ｘ_k（ｔ）、ｙ_k（ｔ））、内部状態を（ｖ_k（ｔ）、θ_k（ｔ））とする（ステップＳ２０７）。

以上説明したステップＳ２０２〜Ｓ２０７の処理は、軌跡生成時間Ｔに達するまで繰り返し行われる。すなわち、ステップＳ２０７で新たに定義された時間ｔがＴに達していない場合（ステップＳ２０８でＮｏ）、ステップＳ２０３に戻って処理を繰り返す。他方、ステップＳ２０７で新たに定義された時間ｔがＴに達した場合（ステップＳ２０８でＹｅｓ）、移動体Ｏ_kに対する軌跡を出力し、記憶部１４に格納する（ステップＳ２０９）。

図４は、移動体Ｏ_kに対して時間ｔ＝０、Δｔ、２Δｔ、・・・、ＴでステップＳ２０３からステップＳ２０７に至る一連の処理を繰り返すことによって生成された移動体Ｏ_kの軌跡を模式的に示す図である。同図に示す軌跡Ｐ_k（ｍ）（１≦ｍ≦Ｎ_k、ｍは自然数）は、空間２次元（ｘ、ｙ）、時間１次元（ｔ）の３次元時空間（ｘ，ｙ，ｔ）を通過する。この軌跡Ｐ_k（ｍ）をｘ−ｙ平面上に射影すれば、２次元空間（ｘ，ｙ）における移動体Ｏ_kの予測進路を得ることができる。

ステップＳ２０９の後、カウンタｎの値がＮ_kに達していなければ（ステップＳ２１０でＮｏ）、カウンタｎの値を１増やし（ステップＳ２１１）、ステップＳ２０３に戻って上述したステップＳ２０３〜Ｓ２０８の処理を軌跡生成時間Ｔに達するまで繰り返し行う。

ステップＳ２１０でカウンタｎがＮ_kに達した場合（ステップＳ２１０でＹｅｓ）、移動体Ｏ_kに対する全ての軌跡の生成が完了する。図５は、一つの移動体Ｏ_kに対して生成されたＮ_k個の軌跡Ｐ_k（１）、Ｐ_k（２）、・・・、Ｐ_k（Ｎ_k）からなる軌跡集合｛Ｐ_k（ｎ_k）｝を３次元時空間上で模式的に示す説明図である。軌跡集合｛Ｐ_k（ｎ_k）｝の要素をなす各軌跡の始点すなわち初期位置（ｘ_k0，ｙ_k0，０）は同じである（ステップＳ２０２を参照）。なお、図５はあくまでも模式図であり、Ｎ_kの値としては、例えば数千〜数万程度の値をとることが可能である。

ステップＳ２１０でカウンタｎがＮ_kに達した場合、移動体識別用のカウンタｋが移動体の総数Ｋに達していなければ（ステップＳ２１２でＮｏ）、そのカウンタｋの値を１増やすとともに軌跡生成回数のカウンタｎの値を１に初期化し（ステップＳ２１３）、ステップＳ２０２に戻って処理を繰り返す。これに対して移動体のカウンタｋがＫに達した場合（ステップＳ２１２でＹｅｓ）、全ての移動体に対する軌跡生成が完了したことになるので、ステップＳ２の軌跡生成処理を終了し、続くステップＳ３に進む。

このようにして、センサ部３や車外環境センサ４で検知した全ての移動体に対して所定の回数の軌跡生成処理を行うことにより、３次元時空間の所定の範囲内に存在する複数の移動体が取り得る軌跡の集合からなる時空間環境が形成される。図６は、時空間環境の構成例を模式的に示す説明図である。同図に示す時空間環境Ｅｎｖ（Ｐ₁，Ｐ₂）は、移動体Ｏ₁の軌跡集合｛Ｐ₁（ｎ₁）｝（図６では実線で表示）および移動体Ｏ₂の軌跡集合｛Ｐ₂（ｎ₂）｝（図６では破線で表示）からなる。より具体的には、時空間環境Ｅｎｖ（Ｐ₁，Ｐ₂）は、二つの移動体Ｏ₁およびＯ₂が、高速道路のような平坦かつ直線状の道路Ｒを＋ｙ軸方向に向かって移動している場合の時空間環境を示すものである。本実施の形態１においては、移動体同士の相関は考慮せずに移動体ごとに独立に軌跡生成を行っているため、異なる移動体の軌跡同士が時空間上で交差することもある。

図６において、時空間の各領域における軌跡集合｛Ｐ_k（ｎ_k）｝（ｋ＝１，２）の単位体積当たりの密度は、その時空間の各領域における移動体Ｏ_kの存在確率の密度（以後、「時空間確率密度」と称する）を与えている。したがって、ステップＳ２における軌跡生成処理によって構成された時空間環境Ｅｎｖ（Ｐ₁，Ｐ₂）を用いることにより、移動体Ｏ_kが３次元時空間上の所定の領域を通過する確率を求めることが可能となる。なお、上述した時空間確率密度は、あくまでも時空間上における確率概念であるため、一つの移動体に対して時空間上でその値の総和を取ったときに１になるとは限らない。

ところで、軌跡生成時間Ｔの具体的な値は、予め固定値を設定する場合には、その値Ｔを超えたところまで軌跡を生成すると時空間上の確率密度分布が一様になってしまい、計算しても意味がないような値とするのが好ましい。例えば、移動体が四輪自動車であって、その四輪自動車が通常の走行を行っている場合には、たかだかＴ＝５（ｓ）程度とすればよい。この場合、ステップＳ２０４における操作時間Δｔを０．１〜０．５（ｓ）程度とすると、１本の軌跡Ｐ_k（ｍ）を生成するために、ステップＳ２０３からステップＳ２０７に至る一連の処理を１０〜５０回繰り返すことになる。

その他、高速道路、一般道、２車線道路など道路ごとに異なる軌跡生成時間Ｔを設定し、位置データを用いて現在走行中の道路の種類を地図データから読み取る方法、画像認識などを応用した道路認識装置によって道路の種類を読み取る方法などによって、切り替えを行うことは好ましい。

また、軌跡生成時間Ｔまで算出した軌跡を用いて、時空間上の確率密度分布を統計的に評価し、分布が一定となっている場合には軌跡生成時間Ｔを減じ、そうでない場合には軌跡生成時間Ｔを増やす適応制御を行うことは好ましい。

さらには、自車の取り得る進路（複数）を予め用意しておき、自車の進路と各物体の進路との交差の確率が一定となる軌跡生成時間Ｔまで予測を行うようにすることも可能である。この場合、予測時間をΔｔだけ増やした時の自車の取り得る進路ごとのリスクの増分が一定となることをもって打ち切り条件としてもよい。この構成をとるとき、安全を確保するためには今現在どこに進路を取るべきかの判断材料を得るために、自車の取り得る進路の未来側の端点は空間的に広く分布するように設定されていることはいうまでもない。

以上説明した移動体ごとの軌跡生成処理の後、予測部６では、各移動体が取り得る進路の確率的な予測を行う（ステップＳ３）。以下では、予測部６における具体的な予測演算処理として、移動体Ｏ_kに対して生成された軌跡集合｛Ｐ_k（ｎ_k）｝の中で特定の軌跡Ｐ_k（ｍ）が選ばれる確率を求める場合について説明するが、この予測演算が一例に過ぎないことは勿論である。

移動体Ｏ_kの軌跡がＮ_k本生成されたとき、そのうちの１本の軌跡Ｐ_k（ｍ）が実際の軌跡となる確率ｐ（Ｐ_k（ｍ））は、次のように算出される。まず、移動体Ｏ_kの軌跡Ｐ_k（ｍ）を実現するための操作列｛ｕ_km（ｔ）｝が｛ｕ_km（０），ｕ_km（Δｔ），ｕ_km（２Δｔ），・・・，ｕ_km（Ｔ）｝であったとすると、時間ｔにおいて操作ｕ_km（ｔ）が選択される確率はｐ（ｕ_km（ｔ））であったので、ｔ＝０〜Ｔで操作列｛ｕ_km（ｔ）｝が実行される確率は、

と求められる。したがって、移動体Ｏ_kにＮ_k本の軌跡集合｛Ｐ_k（ｎ_k）｝が与えられたとき、移動体Ｏ_kが取り得る一つの軌跡Ｐ_k（ｍ）が選ばれる確率ｐ（Ｐ_k（ｍ））は、

となる。

ここで、全ての操作ｕ_km（ｔ）が等確率ｐ₀（ただし、０＜ｐ₀＜１）で選択される場合、式（１）は、

となる。したがって、移動体Ｏ_kが取り得るＮ_k本の軌跡に含まれる軌跡Ｐ_k（ｍ）の確率の総和は、ｔ＝０からｔ＝Ｔまでの離散ステップ数をｓとすると、Ｎ_kｐ₀ ^sとなり、そのうちの１本の軌跡Ｐ_k（ｍ）が選ばれる確率ｐ（Ｐ_k（ｍ））は、式（３）を式（２）に代入することによって、

となる。すなわち、確率ｐ（Ｐ_k（ｍ））は軌跡Ｐ_k（ｍ）に依存しない。

なお、式（４）において、全ての移動体に対して生成する軌跡の数が同じ（Ｎ本）であるとすると、Ｎ₁＝Ｎ₂＝・・・＝Ｎ_K＝Ｎ（定数）なので、ｐ（Ｐ_k（ｍ））＝１／Ｎとなり、移動体Ｏ_kによらず一定となる。この場合には、確率ｐ（Ｐ_k（ｍ））の値を１に規格化することによって予測部６における予測演算を簡素化し、より迅速に所定の予測演算を実行することが可能となる。

予測部６では、移動体Ｏ_k（ｋ＝１，２，・・・，Ｋ）ごとに算出した確率ｐ（Ｐ_k（ｍ））に基づいて、３次元時空間の各領域における単位体積当たりの移動体Ｏ_kの存在確率を求め、該予測結果を軌跡生成部５で生成された移動体Ｏ_k（ｋ＝１，２，・・・，Ｋ）ごとの軌跡情報（取り得る進路情報）とともに過去自他時空間環境記憶部７に格納する。この存在確率は、軌跡集合｛Ｐ_k（ｎ_k）｝の３次元時空間上の時空間確率密度に対応しており、通過している軌跡の密度が高い領域は、存在確率が概ね大きい。

続くステップＳ４では、特定他車進路干渉度算出部８で特定他車と該特定他車以外の所定の車両、ここでは自車との間の干渉度を算出する（ステップＳ４）。図７は、干渉度算出処理の概要を示すフローチャートである。以後の説明においては、移動体Ｏ₁を特定他車（特定の移動体）とする。また、説明の便宜上、その他の移動体Ｏ_k（ｋ＝２，３，・・・，Ｋ）も全て四輪自動車であるとし、所定車両Ｏ_kと称し、特にＯ_２を自車とする。ここで、特定他車Ｏ_１は、車外環境センサ４が取得した移動体情報中から特定他車分離部１０により特定された車両が該当する。例えば、自車Ｏ_２に最も近い位置に存在する移動体が特定他車Ｏ_１として分離選択される。図７に示す干渉度算出処理は、４つのループ処理から構成されており、ステップＳ３で求めた特定他車Ｏ₁の軌跡集合｛Ｐ₁（ｎ₁）｝の全要素に対して、所定車両Ｏ_kの全ての軌跡集合｛Ｐ_k（ｎ_k）｝との間の干渉度を個別に算出する。

まず、特定他車Ｏ₁の全ての軌跡に対する繰り返し処理（Ｌｏｏｐ１）を開始する（ステップＳ４０１）。この際には、軌跡集合｛Ｐ₁（ｎ₁）｝の一つの軌跡を選択し、その選択した軌跡に対して後に続く処理を実行する。

次に、所定車両Ｏ_kに対する繰り返し処理（Ｌｏｏｐ２）を開始する（ステップＳ４０２）。このＬｏｏｐ２では、車両識別用のカウンタｋ＝２と初期化して、１回ごとの繰り返し処理が終了するたびにｋの値を増やしていく。

Ｌｏｏｐ２の中では、所定車両Ｏ_kに対し、ステップＳ３で生成した軌跡集合｛Ｐ_k（ｎ_k）｝の全要素に対する繰り返し処理（Ｌｏｏｐ３）が行われる（ステップＳ４０３）。この繰り返し処理においては、Ｌｏｏｐ１の繰り返しすなわち特定他車Ｏ₁に対して生成された軌跡を識別するカウンタｎ₁と車両識別用のカウンタｋとによって定められる干渉度をｒ₁（ｎ₁，ｋ）とし、このｒ₁（ｎ₁，ｋ）の値を０とおく（ステップＳ４０４）。

続いて、特定他車Ｏ₁の軌跡Ｐ₁（ｎ₁）と所定車両Ｏ_kの軌跡Ｐ_k（ｎ_k）との干渉を評価するための繰り返し処理（Ｌｏｏｐ４）を開始する（ステップＳ４０５）。このＬｏｏｐ４では、二つの軌跡Ｐ₁（ｎ₁）と軌跡Ｐ_k（ｎ_k）との同時間における距離を、時間ｔ＝０，Δｔ，・・・、Ｔにおいて順次求める。各軌跡の２次元空間上の位置は、各車両の中心として定義されているため、二つの軌跡の空間的な距離が所定値（例えば車両の標準的な幅や長さ）よりも小さくなった場合、特定他車Ｏ₁と所定車両Ｏ_kは衝突したとみなすことができる。この意味で、二つの車両の座標値が一致しなくても二つの移動体が衝突したと判定される場合がある。以後、二つの車両が衝突したとみなし得る距離の最大値（互いに干渉しあう空間的な距離）のことを干渉距離と呼ぶ。

図８は、特定他車Ｏ₁の軌跡Ｐ₁（ｎ₁）と所定車両Ｏ_kの軌跡Ｐ_k（ｎ_k）との時空間上での関係を模式的に示す図である。同図に示す場合、軌跡Ｐ₁（ｎ₁）と軌跡Ｐ_k（ｎ_k）とは、２点Ｃ₁およびＣ₂で交差している。したがって、この２点Ｃ₁およびＣ₂の近傍には、二つの軌跡間の同時間における距離が干渉距離よりも小さい領域Ａ₁およびＡ₂が存在する。すなわち、二つの軌跡Ｐ₁（ｎ₁）および軌跡Ｐ_k（ｎ_k）が領域Ａ₁およびＡ₂内にそれぞれ含まれる時間では、特定他車Ｏ₁と所定車両Ｏ_kとが衝突したという判定がなされる。換言すれば、時間ｔ＝０，Δｔ，・・・、Ｔのうちで、領域Ａ₁およびＡ₂内を通過する数が自車Ｏ₁と他車Ｏ_kとの衝突回数である。

図８からも明らかなように、本実施の形態１において形成される時空間環境は、二つの軌跡が一度衝突してもその後の軌跡が生成される。これは、移動体ごとの軌跡を独立に生成しているからである。

特定他車Ｏ₁と所定車両Ｏ_kの距離を求めた結果、上述した意味において特定他車Ｏ₁と所定車両Ｏ_kが衝突したと判定された場合（ステップＳ４０６でＹｅｓ）には、干渉度ｒ₁（ｎ₁，ｋ）の値を、

とする（ステップＳ４０７）。ここで、第２項目ｃ_1k・ｐ（Ｐ_k（ｎ_k））・Ｆ（ｔ）について説明する。係数ｃ_1kは正の定数であり、例えばｃ_1k＝１とおくことができる。また、ｐ（Ｐ_k（ｎ_k））は式（２）で定義される量であり、所定車両Ｏ_kで１本の軌跡Ｐ_k（ｎ_k）が選ばれる確率である。最後のＦ（ｔ）は、１回の衝突における移動体間の干渉の時間依存性を与える量である。したがって、移動体間の干渉に時間依存性を持たせない場合には、Ｆ（ｔ）の値を一定とすればよい。これに対して、移動体間の干渉に時間依存性を持たせる場合には、例えば図９に示すように、時間が経過するとともに値が徐々に小さくなっていくような関数としてＦ（ｔ）を定義してもよい。図９に示すＦ（ｔ）は、より直近の衝突を重要視する場合に適用される。

ステップＳ４０７の後、時間ｔがＴに達していない場合には、Ｌｏｏｐ４を繰り返す（ステップＳ４０８でＮｏ）。この場合には、ｔの値をΔｔ増加させ（ステップＳ４０９）、ステップＳ４０５に戻ってＬｏｏｐ４を繰り返す。他方、ステップＳ４０７の後、時間ｔがＴに達している場合には、Ｌｏｏｐ４を終了する（ステップＳ４０８でＹｅｓ）。なお、ある時間ｔで特定他車Ｏ₁と所定車両Ｏ_kが衝突しない場合には、Ｌｏｏｐ４を繰り返すか否かの判断処理（ステップＳ４０８）に直接進む。

以上説明したＬｏｏｐ４の繰り返し処理により、干渉度ｒ₁（ｎ₁，ｋ）の値は、衝突回数が多いほど大きい値となる。このＬｏｏｐ４が終了した後、ステップＳ４１０ではＬｏｏｐ３を繰り返すか否かの判断処理を行う。すなわち、所定車両Ｏ_kに対して生成した軌跡のうち特定他車Ｏ₁の一つの軌跡Ｐ₁（ｎ₁）との干渉評価が行われていないものがあれば（ステップＳ４１０でＮｏ）、ｎ_kをｎ_k＋１とし（ステップＳ４１１）、ステップＳ４０３に戻ってＬｏｏｐ３を繰り返す。

これに対して、所定車両Ｏ_kに対して生成した軌跡のうち特定他車Ｏ₁の一つの軌跡Ｐ₁（ｎ₁）との干渉評価が全て行われた場合（ステップＳ４１０でＹｅｓ）には、特定他車Ｏ₁の軌跡Ｐ₁（ｎ₁）と所定車両Ｏ_kの全軌跡との間の干渉を評価する最終的な干渉度ｒ₁（ｎ₁，ｋ）を付与し（ステップＳ４１２）、この付与した値を出力して進路別干渉度記憶部９に格納する（ステップＳ４１３）。

ステップＳ４１３で出力された最終的な干渉度ｒ₁（ｎ₁，ｋ）の値は、所定車両Ｏ_kの全軌跡中、１本の軌跡Ｐ_k（ｎ_k）が選ばれる確率ｐ（Ｐ_k（ｎ_k））に依存している。このため、式（５）において、係数ｃ_1kをｋによらずに一定（例えばｃ_1k＝１）とし、Ｆ（ｔ）を定数（例えば１）とおき、特定他車Ｏ₁の軌跡Ｐ₁（ｎ₁）と他車Ｏ_kの軌跡Ｐ_k（ｎ_k）との衝突回数をＭ_1k（ｎ₁，ｎ_k）とすると、干渉度ｒ₁（ｎ₁，ｋ）の値は、軌跡Ｐ_k（ｎ_k）ごとの確率ｐ（Ｐ_k（ｎ_k））をＭ_1k（ｎ₁，ｎ_k）倍した値を全ての軌跡集合｛Ｐ_k（ｎ_k）｝の要素について和をとったものになる。この和は、特定他車Ｏ₁の一つの軌跡Ｐ₁（ｎ₁）と所定車両Ｏ_kが取り得る軌跡と衝突する衝突確率に他ならない。したがって、干渉度ｒ₁（ｎ₁，ｋ）として最終的に得られる値は、特定他車Ｏ₁の一つの軌跡Ｐ₁（ｎ₁）と所定車両Ｏ_kとの衝突確率に比例して増加する。

ステップＳ４１３に続いて、Ｌｏｏｐ２を繰り返すか否かの判断処理を行う。特定他車Ｏ₁との干渉評価を行うべき所定車両Ｏ_kが残っている場合（ステップＳ４１４でＮｏ）には、ｋの値を１増加させ（ステップＳ４１５）、ステップＳ４０２に戻ってＬｏｏｐ２を繰り返す。他方、特定他車Ｏ₁との干渉評価を行うべき所定車両Ｏ_kが残っていない場合（ステップＳ４１４でＹｅｓ）には、続くステップＳ４１６に進む。

ステップＳ４１６では、Ｌｏｏｐ１を繰り返すか否かの判断処理を行う。具体的には、特定他車Ｏ₁の軌跡集合｛Ｐ₁（ｎ₁）｝のうちで干渉評価を行うべき軌跡が残っている場合（ステップＳ４１６でＮｏ）には、ｎ₁の値を１増加させ（ステップＳ４１７）、ステップＳ４０１に戻ってＬｏｏｐ１を繰り返す。他方、特定他車Ｏ₁の軌跡集合｛Ｐ₁（ｎ₁）｝のうちで干渉評価を行うべき軌跡が残っていない場合（ステップＳ４１６でＹｅｓ）には、Ｌｏｏｐ１を終了して干渉度算出処理（ステップＳ４）が終了する。

なお、特定他車進路干渉度算出部８は、特定他車Ｏ_１の全ての所定車両Ｏ_kに対する干渉度ｒ₁（ｎ₁，ｋ）を算出するものとしたが、少なくとも特定他車Ｏ_１の自車Ｏ_２に対する干渉度ｒ₁（ｎ₁，２）を算出するものであればよい。

一方、ステップＳ２〜Ｓ４の処理と並行して、特定他車分離部１０は、操作時間Δｔの間隔で車外環境センサ４から順次得られる特定他車Ｏ_１の実際の移動位置を実移動進路記憶部１１に累積的に記憶させることで、特定他車Ｏ_１が軌跡生成時間Ｔの間に実際に取った移動進路を時空間的に軌跡生成時間Ｔ分遡って３次元時空間上に再現することで認識する（ステップＳ５）。

そして、類似他車進路探索部１３は、特定他車Ｏ_１の認識された実際の移動進路に最も類似する進路を、該特定他車Ｏ_１が取り得る進路として軌跡が生成され予測されて過去自他時空間環境記憶部７に格納されている軌跡集合｛Ｐ₁（ｎ₁）｝中から探索し、探索された類似する軌跡（進路）Ｐ_１（ｍ）について特定他車進路干渉度算出部８で算出され進路別干渉度記憶部９に格納されている自車Ｏ_２に対する干渉度ｒ₁（ｎ₁，２）を抽出して出力端子１２に出力させる（ステップＳ６）。ここで、類似する軌跡の探索は、例えば時間ｔ＝０，Δｔ，２Δｔ，…，Ｔごとに移動位置の二乗誤差を計算し、二乗誤差の和が最も小さい軌跡を選択すればよい。

図１０は、例えば特定他車Ｏ_１の実際の移動進路Ｐ_１（Ｒ）が軌跡生成時間Ｔ分遡って３次元時空間上に再現された様子を模式的に示す図である。すなわち、操作時間ｔ＝０、Δｔ、２Δｔ、・・・、Ｔごとの特定他車Ｏ_１の実際の移動位置を累積させることにより実際の移動進路Ｐ_１（Ｒ）が形成される。そして、この実際の移動進路Ｐ_１（Ｒ）に対して、軌跡集合｛Ｐ₁（ｎ₁）｝の軌跡（進路）Ｐ_１（ｍ）が最も類似しているため、軌跡Ｐ_１（ｍ）が最も類似する進路として探索され、軌跡Ｐ_１（ｍ）について予め算出されている自車Ｏ_２に対する干渉度ｒ₁（ｎ₁，２）を進路別干渉度記憶部９から抽出し、特定他車Ｏ_１の自車Ｏ_２に対する安全性評価値として出力する。

すなわち、指定された特定他車Ｏ_１の実際に取った過去５秒間の移動進路が、５秒前に予測した特定他車Ｏ_１と自車Ｏ_２との各々が取り得る進路からなる過去自他時空間環境においてどの程度安全（もしくは危険）であるかを衝突確率などで評価するものである。

以上説明した本発明の実施の形態１によれば、複数の移動体の位置および内部状態を記憶手段から読み出し、読み出した移動体の位置および内部状態に基づいて、複数の移動体の各々が時間の経過とともに取り得る位置の変化を時間および空間から構成される時空間上での軌跡として各々生成し、生成した軌跡を用いることによって複数の移動体の進路の確率的な予測を行い記憶手段に格納しておき、予測されて記憶手段に格納された結果に基づいて、特定の移動体が取り得る進路ごとに所定の移動体が取り得る進路との干渉の程度を定量的に示す干渉度を算出して記憶手段に格納しておき、特定の移動体の実際の移動位置を所定の時間間隔で累積的に記憶して該特定の移動体の実際の移動進路を時空間上で遡って認識し、特定の移動体が取り得る進路中で、認識された実際の移動進路に最も類似する進路を探索し、探索された該類似する進路について算出されて記憶手段に格納されている干渉度を特定の移動体の安全性評価値として抽出するようにしたので、特定の移動体、所定の移動体の双方が取り得ると予測される移動進路の環境下で、特定の移動体が実際にどのような危険度の移動進路を取ったかを時空間的に遡って照合・評価することで、当該特定の移動体がどの程度の危険度を許容して移動したかを認識でき、よって、このような特定の移動体の挙動を認識することで、自車（所定の移動体）に関して自動運転化を図る上で、現実として起こり得る状況下においても安全性の確保を図ることが可能となる。

また、本実施の形態１によれば、時空間上での衝突確率を用いて定義される干渉度を適用することにより、他の移動体との衝突の可能性を適確に判定することができる。

なお、干渉度ｒ₁（ｎ₁，ｋ）の値を増加させる際の式（５）の係数ｃ_1kは定数とは限らない。例えば、係数ｃ_1kを特定他車Ｏ₁と所定車両Ｏ_kとの衝突時点の相対速度の大きさとしてもよい。一般に、相対速度の大きさが大きければ、衝突の際の衝撃は大きくなる。したがって、係数ｃ_1kを車両間の衝突時点での相対速度の大きさとした場合には、干渉度ｒ₁（ｎ₁，ｋ）には車両間の衝突の衝撃度が加味されたことになる。

ところで、本実施の形態１は、上述したように４次元時空間（空間３次元、時間１次元）においても適用可能である。この場合には、高低差のある道路を走行中の自動車に適用できるのは勿論のこと、他にも飛行機やヘリコプターのように、空中を移動する移動体が同じく空中を移動する他の移動体の進路予測を行う場合にも適用可能である。

ここで、上記背景技術で引用した非特許文献１と本実施の形態１との差異について説明する。これら二つの技術は、ともに確率概念を用いた移動体の進路予測を行っているが、非特許文献１では、所定の範囲内にある移動体の進路を独立に予測しているわけではなく、相互の相関に基づいた確率計算を行っている。このため、複数の移動体のうちいずれか二つの移動体が衝突した場合、その二つの移動体の進路予測は衝突した時点で終了する。これは、３次元時空間上で考えると、二つの異なる移動体の軌跡は、交差した時点以後の探索が行われないことを意味している。

これに対して、本実施の形態１では、移動体の軌跡は移動体ごとに独立に生成されるため、３次元時空間上において異なる移動体の軌跡が交差しても、それらの軌跡は所定時間経過するまで生成される。このように、非特許文献１で生成される時空間環境と本実施の形態１で生成される時空間環境とは全く異質なものである。

また、本実施の形態１では、移動体の相関を考慮することなく、移動体ごとに独立な進路探索を行っているため、計算量も非特許文献１より少なくて済む。特に、本実施の形態１において、軌跡ごとの干渉度の算出回数は

であり、時空間環境を構成する移動体の総数によらず、軌跡の本数の２乗のオーダ程度の計算量で済む。これに対して、非特許文献１において干渉評価を行う場合には、特定の移動体（自車）とその他の移動体（他車）とを区別していないため、互いの干渉評価を行う際の計算量（本実施の形態１における干渉度の算出回数に相当）が

であり、軌跡の本数のＫ乗のオーダ程度の計算量が必要になる。この結果、時空間環境を構成する移動体の数が多いほど本実施の形態１の計算量との違いが顕著に大きくなっていく。

加えて、非特許文献１では、衝突という事象が予測できたとしても、それがいつの時点で起こるかまで把握することはできない。これは、非特許文献１が、時間の流れの中で移動体が衝突する確率を求めているのではなく、各時間における状態ごとに衝突の有無を探索することを主眼としているためである。換言すれば、非特許文献１では、時空間環境といったものを明示的に用いていない上、時空間確率密度という概念には到達していない。

このように、本実施の形態１と非特許文献１とは、ともに確率概念を用いた進路予測を行っているため、一見すると類似した技術であるかのような印象を与えかねないが、その技術的な思想の本質は全く異なっており、非特許文献１から本実施の形態１を想到することは、当業者といえども困難を極めるものである。

（実施の形態２）
本発明の実施の形態２は、指定された所定の移動体である自車Ｏ_２の位置および内部状態を記憶手段から読み出し、読み出した自車Ｏ_２の位置および内部状態に基づいて、自車Ｏ_２が時間の経過とともに取り得る位置の変化を時間および空間から構成される時空間上での軌跡として生成し、生成された軌跡を用いることによって自車Ｏ_２の進路の確率的な予測を行い記憶手段に格納しておき、また、特定の移動体である特定他車Ｏ_１の実際の移動位置を所定の時間間隔で累積的に記憶して特定他車Ｏ_１の実際の移動進路を時空間上で遡って認識する一方、予測処理で予測されて記憶手段に格納された結果に基づいて、認識された特定他車Ｏ_１の実際の移動進路の自車Ｏ_２が取り得る進路に対する干渉の程度を定量的に示す干渉度を特定他車Ｏ_１の安全性評価値として算出するようにしたものである。

このため、本実施の形態２の移動体安全性評価装置２０は、軌跡生成部５に代えて自車Ｏ_２のみ（所定車両Ｏ_kのみであってもよい）の時空間上での軌跡を生成する軌跡生成部２１を備え、予測部６に代えて自車Ｏ_２のみの進路の確率的な予測を行う予測部２２を備え、過去自他時空間環境記憶部７に代えて自車Ｏ_２のみの予測された時空間環境を記憶する過去自車時空間環境記憶部２３を備え、特定他車進路干渉度算出部８に代えて特定他車Ｏ_１が取った実際の移動進路Ｐ_１（Ｒ）の自車Ｏ_２の軌跡集合｛Ｐ_２（ｎ_２）｝に対する干渉度を算出して出力する特定他車干渉度算出部２４を備える。

図１２は、特定他車Ｏ_１に関しては予測進路を用いずに、実際の移動進路Ｐ_１（Ｒ）を用いる場合の自車との時空間環境の一例を模式的に示す図であり、図６に対応する図である。すなわち、３次元時空間環境における自車Ｏ_２の軌跡集合｛Ｐ_２（ｎ_２）｝は図６の場合と同様であるが、特定他車Ｏ_１に関しては、３次元時空間環境において実際の移動進路Ｐ_１（Ｒ）は１本のみの軌跡（進路）として再現され、特定他車進路干渉度算出部２４における自車Ｏ_２の軌跡集合｛Ｐ_２（ｎ_２）｝との干渉度算出に供される。

このように、特定他車Ｏ₁に関しは予測進路を用いずに、実際の移動進路Ｐ_１（Ｒ）を直接適用すれば、周囲の移動体が多い場合などにおいて状況を単純化してその行動を評価することが可能となり、軌跡生成部２１、予測部に２２および特定他車進路干渉度算出部２４における計算量を少なくすることができる。

なお、これらの実施の形態１，２では、移動体安全性評価装置１，２０を自車に搭載し、特定他車が自車に対して実際にどのようなリスク値の移動進路を取っているかを評価することで自車の自動運転化に役立てるようにしたが、このような適用例に限らない。例えば高速道路を管理する管理者側に移動体安全性評価装置を設置し、高速道路上を走行する任意の他車両同士に関して、一方を特定他車、他方を所定車両として特定他車が所定車両に対して実際にどのようなリスク値の移動進路を取っているかを評価・監視するようにしてもよい。この場合、図１等で説明した自車に関する取り扱いを、所定車両に置き換えるようにすればよい。

本発明の実施の形態１に係る移動体安全性評価装置の機能構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態１に係る移動体安全性評価方法の概要を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態１に係る移動体安全性評価方法における軌跡生成処理の概要を示すフローチャートである。 ３次元時空間に生成された軌跡を示す模式的に示す図である。 一つの移動体に対して３次元時空間に生成された軌跡集合を模式的に示す図である。 時空間環境の構成を模式的に示す説明図である。 本発明の実施の形態１に係る移動体安全性評価方法における干渉度算出処理の概要を示すフローチャートである。 特定他車の１本の軌跡と自車の１本の軌跡との時空間上での関係を模式的に示す図である。 移動体間の干渉の時間依存性を与える関数の例を示す図である。 特定他車の実際の移動進路が軌跡生成時間分遡って３次元時空間上に再現された様子を模式的に示す図である。 本発明の実施の形態２に係る移動体安全性評価装置の機能構成を示すブロック図である。 特定他車の実際の移動進路が軌跡生成時間分遡って３次元時空間上に再現された様子を模式的に示す図である。

符号の説明

５ 軌跡生成部
６ 予測部
７ 過去自他時空間環境記憶部
８ 特定他車進路干渉度算出部
９ 進路別干渉度記憶部
１０ 特定他車分離部
１１ 実移動進路記憶部
１３ 類似他車進路探索部
２１ 軌跡生成部
２２ 予測部
２３ 過去自車時空間環境記憶部
２４ 特定他車進路干渉度算出部

Claims (14)

1. 複数の移動体の位置と各移動体の速度を含む内部状態とを少なくとも記憶する記憶手段を用いて、前記複数の移動体中に含まれる特定の移動体の移動進路の該特定の移動体以外の所定の移動体に対する安全性を評価する移動体安全性評価方法であって、
   前記複数の移動体の位置および内部状態を前記記憶手段から読み出し、読み出した前記移動体の位置および内部状態に基づいて、前記複数の移動体の各々が時間の経過とともに取り得る位置の変化を時間および空間から構成される時空間上での軌跡として各々生成する軌跡生成ステップと、
   前記軌跡生成ステップで生成した軌跡を用いることによって前記複数の移動体の進路の確率的な予測を行い前記記憶手段に格納しておく予測ステップと、
   前記予測ステップで予測されて前記記憶手段に格納された結果に基づいて、前記特定の移動体が取り得る進路ごとに前記所定の移動体が取り得る進路との干渉の程度を定量的に示す干渉度を算出して前記記憶手段に格納しておく干渉度算出ステップと、
   前記特定の移動体の実際の移動位置を所定の時間間隔で累積的に記憶して該特定の移動体の実際の移動進路を時空間上で遡って認識する実移動進路認識ステップと、
   前記特定の移動体が取り得る進路中で、認識された前記実際の移動進路に最も類似する進路を探索し、探索された該類似する進路について算出されて前記記憶手段に格納されている干渉度を前記特定の移動体の安全性評価値として抽出する類似進路探索ステップと、
   を有することを特徴とする移動体安全性評価方法。
2. 複数の移動体の位置と各移動体の速度を含む内部状態とを少なくとも記憶する記憶手段を用いて、前記複数の移動体中に含まれる特定の移動体の移動進路の該特定の移動体以外の所定の移動体に対する安全性を評価する移動体安全性評価方法であって、
   前記所定の移動体の位置および内部状態を前記記憶手段から読み出し、読み出した前記所定の移動体の位置および内部状態に基づいて、該所定の移動体が時間の経過とともに取り得る位置の変化を時間および空間から構成される時空間上での軌跡として生成する軌跡生成ステップと、
   前記軌跡生成ステップで生成した軌跡を用いることによって前記所定の移動体の進路の確率的な予測を行い前記記憶手段に格納しておく予測ステップと、
   前記特定の移動体の実際の移動位置を所定の時間間隔で累積的に記憶して該特定の移動体の実際の移動進路を時空間上で遡って認識する実移動進路認識ステップと、
   前記予測ステップで予測されて前記記憶手段に格納された結果に基づいて、認識された前記特定の移動体の実際の移動進路の前記所定の移動体が取り得る進路に対する干渉の程度を定量的に示す干渉度を前記特定の移動体の安全性評価値として算出する干渉度算出ステップと、
   を有することを特徴とする移動体安全性評価方法。
3. 前記軌跡生成ステップは、
   前記物体に対する操作を複数の操作から選択する操作選択ステップと、
   前記操作選択ステップで選択した操作を所定時間動作させる物体操作ステップと、
   前記物体操作ステップで前記選択した操作を動作させた後の前記物体の位置および内部状態が当該物体の制御に関する制御条件および当該物体の移動可能領域に関する移動条件を満たしているか否かを判定する判定ステップと、
   を含み、
   前記操作選択ステップから前記判定ステップに至る一連の処理を、軌跡を生成する軌跡生成時間に達するまで繰り返し行うことを特徴とする請求項１または２に記載の移動体安全性評価方法。
4. 前記操作選択ステップは、前記複数の操作の各々に付与された操作選択確率にしたがって操作を選択し、
   前記判定ステップで判定した結果、前記物体の位置および内部状態が前記制御条件および前記移動条件を満たしている場合には、時間を進めて前記操作選択ステップに戻ることを特徴とする請求項３記載の移動体安全性評価方法。
5. 前記操作選択確率は、乱数を用いて定義されることを特徴とする請求項４記載の移動体安全性評価方法。
6. 前記軌跡生成ステップで生成すべき軌跡の数が予め定められていることを特徴とする請求項４または５に記載の移動体安全性評価方法。
7. 前記所定の移動体は、自車であり、
   前記特定の移動体は、前記自車の周囲に存在して対象となる特定他車であることを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の移動体安全性評価方法。
8. 前記複数の移動体中に含まれる特定の移動体の移動進路の該特定の移動体以外の所定の移動体に対する安全性を評価する移動体安全性評価装置であって、
   複数の移動体の位置と各移動体の速度を含む内部状態とを少なくとも記憶する記憶手段と、
   前記複数の移動体の位置および内部状態を前記記憶手段から読み出し、読み出した前記移動体の位置および内部状態に基づいて、前記複数の移動体の各々が時間の経過とともに取り得る位置の変化を時間および空間から構成される時空間上での軌跡として各々生成する軌跡生成手段と、
   前記軌跡生成手段で生成した軌跡を用いることによって前記複数の移動体の進路の確率的な予測を行い前記記憶手段に格納しておく予測手段と、
   前記予測手段で予測されて前記記憶手段に格納された結果に基づいて、前記特定の移動体が取り得る進路ごとに前記所定の移動体が取り得る進路との干渉の程度を定量的に示す干渉度を算出して前記記憶手段に格納しておく干渉度算出手段と、
   前記特定の移動体の実際の移動位置を所定の時間間隔で累積的に記憶して該特定の移動体の実際の移動進路を時空間上で遡って認識する実移動進路認識手段と、
   前記特定の移動体が取り得る進路中で、認識された前記実際の移動進路に最も類似する進路を探索し、探索された該類似する進路について算出されて前記記憶手段に格納されている干渉度を前記特定の移動体の安全性評価値として抽出する類似進路探索手段と、
   を備えたことを特徴とする移動体安全性評価装置。
9. 前記複数の移動体中に含まれる特定の移動体の移動進路の該特定の移動体以外の所定の移動体に対する安全性を評価する移動体安全性評価装置であって、
   複数の移動体の位置と各移動体の速度を含む内部状態とを少なくとも記憶する記憶手段と、
   前記所定の移動体の位置および内部状態を前記記憶手段から読み出し、読み出した前記所定の移動体の位置および内部状態に基づいて、該所定の移動体が時間の経過とともに取り得る位置の変化を時間および空間から構成される時空間上での軌跡として生成する軌跡生成手段と、
   前記軌跡生成手段で生成した軌跡を用いることによって前記所定の移動体の進路の確率的な予測を行い前記記憶手段に格納しておく予測手段と、
   前記特定の移動体の実際の移動位置を所定の時間間隔で累積的に記憶して該特定の移動体の実際の移動進路を時空間上で遡って認識する実移動進路認識手段と、
   前記予測手段で予測されて前記記憶手段に格納された結果に基づいて、認識された前記特定の移動体の実際の移動進路の前記所定の移動体が取り得る進路に対する干渉の程度を定量的に示す干渉度を前記特定の移動体の安全性評価値として算出する干渉度算出手段と、
   を有することを特徴とする移動体安全性評価装置。
10. 前記軌跡生成手段は、
    前記物体に対する操作を複数の操作から選択する操作選択手段と、
    前記操作選択手段で選択した操作を所定時間動作させる物体操作手段と、
    前記物体操作手段で前記選択した操作を動作させた後の前記物体の位置および内部状態が当該物体の制御に関する制御条件および当該物体の移動可能領域に関する移動条件を満たしているか否かを判定する判定手段と、
    を含み、
    前記操作選択手段による操作選択処理から前記判定手段による判定処理に至る一連の処理を、軌跡を生成する軌跡生成時間に達するまで繰り返し行うことを特徴とする請求項８または９に記載の移動体安全性評価装置。
11. 前記操作選択手段は、前記複数の操作の各々に付与された操作選択確率にしたがって操作を選択し、
    前記判定手段で判定した結果、前記物体の位置および内部状態が前記制御条件および前記移動条件を満たしている場合には、時間を進めて前記操作選択手段による操作選択処理に戻ることを特徴とする請求項１０に記載の移動体安全性評価装置。
12. 前記操作選択確率は、乱数を用いて定義されることを特徴とする請求項１１に記載の移動体安全性評価装置。
13. 前記軌跡生成手段で生成すべき軌跡の数が予め定められていることを特徴とする請求項１１または１２に記載の移動体安全性評価装置。
14. 前記所定の移動体は、当該評価装置が搭載される自車であり、
    前記特定の移動体は、前記自車の周囲に存在して対象となる特定他車であることを特徴とする請求項８〜１３のいずれか一つに記載の移動体安全性評価装置。

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