JP2008222164A - 進路予測装置及び衝突予測装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ＲＡＮＳＡＣ法による他車両の進路予測精度を向上させることを目的とする。
【解決手段】位置検出センサ２で他車両の位置情報及び検出時刻を検出すると、進路予測部６は、位置検出センサ２で検出した各検出点の検出時刻に基づいて、検出時刻の古い検出点よりも検出時刻の新しい検出点の方が大きくなるように、各検出点に対応付けて係数を設定する。そして、進路予測部６は、任意の２つの検出点を通る直線を算出し、この直線から所定距離の範囲内に存在する検出点を抽出し、この抽出した各検出点に対応して設定された各係数を合計して、その合計値が最も大きな直線をＲＡＮＳＡＣ法で求める近似直線とし、この近似直線を他車両の予測進路Ａとする。
【選択図】図１

Description

本発明は、ＲＡＮＳＡＣ法により他車両の進路を予測する進路予測装置及び衝突予測装置に関する。

従来、他車両との衝突を回避又は軽減させるために、他車両との衝突予測を行い、自車両の制御を行っている。そして、ＲＡＮＳＡＣ法や最小自乗法などの近似手法を用いて他車両の進路予測を行う進路予測装置及び衝突予測装置が知られている。

この他車両の進路予測装置及び衝突予測装置は、自車両に搭載されたレーダによって定期的に他車両の位置情報を検出しており、この検出した複数の位置情報を用いてＲＡＮＳＡＣ法や最小自乗法などにより直線（又は曲線）を近似し、この近似した直線を他車両の進路として予測するものである（特許文献１参照）。
特開２００４−３５２１７６号公報

しかし、従来の進路予測装置及び衝突予測装置は、レーダによって検出した複数の位置情報を同等に扱っていたため、信頼度の低い検出点の影響によって予測精度が低下するという問題があった。

そこで、本発明の目的は、他車両の進路予測精度を向上させることができる進路予測装置及び衝突予測装置を提供することである。

本発明に係る進路予測装置は、他車両の位置情報を検出する位置検出手段と、ＲＡＮＳＡＣ法を用いて位置情報の検出時刻の異なる複数の検出点に基づいて各検出点の近似線を求め、この近似線により他車両の進路を予測する進路予測手段と、を備える進路予測装置であって、進路予測手段は、複数の検出点の信頼度を判断して、信頼度が高いと判断する検出点よりも信頼度が低いと判断する検出点の方が小さい係数を検出点に対応して設定し、係数の合計値が最大となるような近似線を求めることを特徴とする。

この進路予測装置によれば、ＲＡＮＳＡＣ法により近似線を求める際、ＲＡＮＳＡＣ法で参照する検出点に対して、信頼度の高低に基づいて重み付けを行うことで、より信頼性の高い近似線を求めることができる。このように、参照する検出点を多くする場合であっても、信頼性の低い検出点の影響によって、求める近似線の信頼性が低下するのを抑制することができ、ＲＡＮＳＡＣ法により行う他車両の進路予測の精度を向上させることが可能となる。

この場合、進路予測手段は、検出時刻の古い検出点が検出時刻の新しい検出点に比べて信頼度が低いと判断することが好ましい。時間が遡るほど、他車両の予測進路は現在の進路と異なっている可能性が高くなる。そのため、ＲＡＮＳＡＣ法で参照する検出点に対して、検出時刻に基づいて重み付けを行うことで、過去に検出した検出点の影響によって、求める近似線の信頼性が低下するのを抑制することができ、ＲＡＮＳＡＣ法により行う他車両の進路予測の精度を確実に向上させることが可能となる。

また、位置検出手段は、レーダを用いて他車両の位置情報を検出し、進路予測手段は、レーダの受信強度が低いときに検出した検出点がレーダの受信強度が高いときに検出した検出点に比べて信頼度が低いと判断することが好ましい。障害物や電波障害などの影響によってレーダの受信強度が低くなると、位置検出手段で検出する検出点の位置情報に誤差が生じやすくなる。そのため、ＲＡＮＳＡＣ法で参照する検出点に対して、その検出点を検出したときの受信強度の強弱に基づいて重み付けを行うことで、障害物のある場所や電波状態が良くない場所で検出した検出点の影響によって、求める近似線の信頼性が低下するのを抑制することができ、ＲＡＮＳＡＣ法により行う他車両の進路予測の精度を確実に向上させることが可能となる。

本発明に係る衝突予測装置は、上記の進路予測装置と、自車両の走行状態を検出する走行状態検出手段と、進路予測装置で予測した他車両の進路と自車両の走行状態とに基づいて、自車両に対する他車両の衝突を予測する衝突予測手段と、を備えることを特徴とする

この衝突予測装置によれば、進路予測装置においてＲＡＮＳＡＣ法により近似線を求める際、ＲＡＮＳＡＣ法で参照する検出点に対して、信頼度の高低に基づいて重み付けを行うことで、より信頼性の高い近似線を求めることができる。このように、進路予測装置において、参照する検出点を多くする場合であっても、信頼性の低い検出点の影響によって、求める近似線の信頼性が低下するのを抑制することができ、ＲＡＮＳＡＣ法により行う他車両の進路予測の精度を向上させることが可能となり、自車両に対する他車両の衝突部位の予測精度を向上させることが可能となる。

本発明によれば、他車両の進路予測精度を向上させることができ、自車両に対する他車両の衝突回避制御又は衝突緩和制御をより高精度に行うことが可能となる。

以下、図面を参照して、本発明に係る進路予測装置及び衝突予測装置の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、全図中、同一又は相当部分には同一符号を付すこととする。

図１は、本発明に係る第１の実施形態の進路予測部及び衝突予測部を備えた予測装置の構成を示した図、図２は、自車両と他車両との関係を示す図である。本実施形態の予測装置は、他車両の進路を予測すると共に、自車両に対する他車両の衝突を予測するものである。そのため、図１及び図２に示すように、予測装置１は、位置検出センサ２と、操舵角センサ３と、車速センサ４と、ＥＣＵ５とを備えており、ＥＣＵ５には、進路予測部６と、衝突予測部７とを備えている。

位置検出センサ２は、図２に示すように、自車両１０の前側両端部に取り付けられたレーダにより構成される。この位置検出センサ２は、レーダにより定期的に送信する電波が他車両１１に衝突して跳ね返ってくる時間及び方向を計測することで、自車両１０に対する他車両１１の位置情報及び自車両１０に対する他車両１１の相対速度を検出する。そして、位置検出センサ２は、時計機能（不図示）を備えており、検出点の位置情報を検出する際、その検出時刻も併せて検出している。

また、位置検出センサ２は、レーダの精度及び指向性に鑑みて、他車両１１の位置情報を検出できる検出エリア２ａが設定されている。そして、位置検出センサ２は、検出エリア２ａに進入した他車両１１を検知すると、他車両１１の位置情報及び相対速度を検出し、検出点の位置情報と相対速度とを検出時刻に対応付けてＥＣＵ５に送出する。なお、同図において、ｔ１〜ｔ５は検出点を示しており、Ｂは自車両１０の予測進路を示しており、Ａは後述する処理により予測される他車両１１の予測進路を示している。

図１に戻り、操舵角センサ３は、ステアリングシャフト（不図示）に取り付けられており、ステアリング（不図示）の操舵角を検出するものである。車速センサ４は、自車両の各車輪（不図示）に取り付けられており、各車輪において検出される各車輪速に基づいて、自車両の車速を検出するものである。

ＥＣＵ５には、位置検出センサ２、操舵角センサ３、及び車速センサ４等の各種センサが接続されており、進路予測部６と、衝突予測部７とを備えている。

進路予測部６は、位置検出センサ２で検出した複数の検出点の位置情報及び時刻情報を参照して、ＲＡＮＳＡＣ法により近似直線を求め、他車両の進路を予測するものである。

ここで、進路予測部６の具体例を説明する前に、進路予測部６がＲＡＮＳＡＣ法により近似直線を求めるアルゴリズムついて説明する。

まず、進路予測部６は、ＥＣＵ５の処理負荷を軽減して処理時間を短縮するために、位置検出センサ２で検出したＮ個の検出点のうち、ＲＡＮＳＡＣ法で参照するＭ個の検出点を抽出する。この場合、Ｎ個の検出点で形成される形状をできるだけ損なわないように、抽出する検出点が等間隔になるようにＭ個の検出点を抽出するのが望ましい。そして、処理の簡単化のため、自車両の速度が一定であると仮定し、次の数１で算出されるＭ個の検出点を抽出する。なお、数１においてｉは、抽出されるＭ個の検出点のうちｉ番目の検出点であることを意味する。

Ｍ個の検出点を抽出すると、進路予測部６は、位置検出センサ２で検出した各検出点の検出時刻に基づいて、各検出点に対応して係数を設定する。この係数は、検出時刻の古い検出点よりも検出時刻の新しい検出点の方が大きくなるように（検出時刻の新しい検出点よりも検出時刻の古い検出点の方が小さくなるように）設定され、各検出点の係数は、Ｋ（ｉ）：ｉ番目の検出点に対応する係数、Ｔ：参照する全ての検出点を検出する時間、ΔＴ：検出点を検出する時間間隔、とした場合に、Ｋ（ｉ）＝ｉ×ΔＴ／Ｔにより算出される。

参照する全ての検出点に対応する係数を設定すると、進路予測部６は、各検出点からランダムに２つの検出点を選択し、この２つの検出点を通る直線（ａｘ＋ｂｙ＋ｃ＝０）を算出する。（ｘ_１，ｙ_１）と（ｘ_２，ｙ_２）を通る直線（ａｘ＋ｂｙ＋ｃ＝０）を考えると、この各係数ａ，ｂ，ｃは、例えば数２により算出される。

２つの検出点を通る直線を算出すると、進路予測部６は、数２により算出した直線から、参照する各検出点までの距離を算出する。直線（ａｘ＋ｂｙ＋ｃ＝０）から各検出点（ｘ_ｉ，ｙ_ｉ）までの距離ｄｉｓｔ_ｉは、例えば下記の数３により算出される。

各検出点までの距離を算出すると、進路予測部６は、この直線から所定距離ΔＬの範囲内に存在する検出点を抽出し、この検出点に対応して設定された係数を合計する。

同様に、進路予測部６は、所定回数、参照する検出点からランダムに２つの検出点を選択し、この２つの検出点を通る直線から所定距離の範囲内に存在する検出点に対応して設定された係数を合計する。そして、進路予測部６は、係数を合計した直線の中から合計値が最も大きな直線を選択し、この直線を近似直線とする。

このようなアルゴリズムにより進路予測部６が近似直線を求める具体例について、図３〜８を参照しながら説明する。図３〜６は、各検出点と任意の２つの検出点により算出される直線との関係を示した図、図７は、各検出点に対応して設定される係数を示した図、図８は、各直線に対応して係数が合計された合計値を示した図である。本実施形態では、図３に示すように、位置検出センサ２が、１秒（ΔＴ）間隔で５秒間に５つの検出点ｔ１〜ｔ５を検出した場合であって、この５つの検出点ｔ１〜ｔ５を参照してＲＡＮＳＡＣ法による近似直線を求め、他車両の進路を予測する場合について説明する。

進路予測部６は、図７に示すように、位置検出センサ２で検出した各検出点ｔ１〜ｔ５（図２及び図３参照）の位置情報及び検出時刻を記憶する。そして、進路予測部６は、この各検出点ｔ１〜ｔ５に対応付けて、検出時刻の古い検出点よりも検出時刻の新しい検出点の方が大きくなるように、検出点ｔ１には０．２を、検出点ｔ２には０．４を、検出点ｔ３には０．６を、検出点ｔ４には０．８を、検出点ｔ５には１．０を、係数として設定する。

その後、進路予測部６は、図３に示すように、任意の２つの検出点として、検出点ｔ３及び検出点ｔ５を選択し、この検出点ｔ３及び検出点ｔ５の位置情報から、検出点ｔ３及び検出点ｔ５を通る直線αを算出する。そして、進路予測部６は、参照する検出点ｔ１〜ｔ５の中から、直線αから所定距離（ΔＬ）の範囲内に存在する検出点ｔ３，ｔ４，ｔ５を抽出する。そして、進路予測部６は、図８に示すように、この抽出した検出点ｔ３，ｔ４，ｔ５に対応して設定された係数０．６，０．８，１．０（図７参照）を合計して、その合計値である２．４を記憶する。

以下同様に、進路予測部６は、図４〜６に示すように、任意の２つの検出点として検出点ｔ２及び検出点ｔ４を選択する場合、検出点ｔ１及び検出点ｔ５を選択する場合、検出点ｔ４及び検出点ｔ５を選択する場合について、それぞれ直線β，γ，δを算出し、各直線β，γ，δから所定距離の範囲内に存在する検出点の係数を合計する。この場合、直線βに対応して算出される係数の合計値は２．２となり、直線γに対応して算出される係数の合計値は２．０となり、直線δに対応して算出される係数の合計値は２．０となる。そして、進路予測部６は、図８に示すように、これらの合計値を記憶する。

その後、進路予測部６は、各直線α，β，γ，δに対応付けられている係数の合計値を比較し、係数の合計値が最も大きな直線を選択する。この場合、各直線α，β，γ，δから所定距離の範囲内に存在する検出点の数は何れも４個であるが、各検出点に対応する係数が異なるため各直線α，β，γ，δに対応付けられている係数の合計値が異なり、直線αに対応付けられている係数の合計値（２．４）が最も大きくなる。そこで、進路予測部６は、係数の合計値が最も大きな直線αを選択する。

そして、進路予測部６は、直線αをＲＡＮＳＡＣ法により求める近似直線とし、この近似直線を他車両の予測進路Ａとする。

衝突予測部７は、図１及び図２に示すように、自車両の走行状態に基づいて予測する自車両の予測進路Ｂと、進路予測部６で予測した他車両の予測進路Ａとに基づいて、自車両に対する他車両の衝突を予測するものである。衝突予測部７は、操舵角センサ３で検出した操舵角と車速センサ４で検出した車速とに基づいて、自車両の走行状態（車速や進行方向など）を検知して、自車両の予測進路Ｂを予測し、所定時間後における自車両の位置及び向きを予測する。また、衝突予測部７は、進路予測部６で予測した他車両の予測進路Ａと、車速センサ４で検出した自車両の速度と位置検出センサ２で検出した自車両に対する他車両の相対速度とにより算出される他車両の速度とに基づいて、他車両の走行状態を検知し、所定時間後における他車両の位置及び向きを予測する。

そして、衝突予測部７は、所定時間後における自車両及び他車両の予測位置及び予測向きに基づいて、自車両と他車両との衝突の有無を予測する。自車両と他車両とが衝突すると予測した場合は、更に、自車両に対する他車両の衝突部位及び衝突角度を予測する。

次に、図９〜１１を参照しながら、本実施形態に係る進路予測部６及び衝突予測部７を備えた予測装置１の動作について説明する。

図９に示すように、予測装置１は、位置検出センサ２から定期的に電波を発信しており、位置検出センサ２で他車両などの接近物体を検出すると（ステップＳ１）、進路予測部６において他車両の進路予測を行い（ステップＳ２）、その後、衝突予測部７において自車両と他車両との衝突予測を行う（ステップＳ３）。

進路予測部６が行うステップＳ２の進路予測は、まず、位置検出センサ２で検出した検出点の位置情報及び時刻情報を取得する。そして、進路予測部６は、図１０に示すように、位置検出センサ２で検出した全ての検出点から、進路予測で参照する検出点を抽出する（ステップＳ１０）。

次に、進路予測部６は、各検出点の検出時刻に基づいて、検出時刻の古い検出点よりも検出時刻の新しい検出点の方が大きくなるように、各検出点に対応付けて係数を設定する（ステップＳ１１）。

次に、進路予測部６は、各検出点から任意の２つの検出点を選択し、この２つの検出点を通る直線を算出する（ステップＳ１２）。次に、進路予測部６は、ステップＳ１２で算出した直線から、所定距離の範囲内に存在する検出点を抽出し、この抽出された各検出点に対応付けて設定された係数を合計する（ステップＳ１３）。そして、進路予測部６は、ステップＳ１２で算出した直線に対応付けてこの係数の合計値を記憶する（ステップＳ１４）。

同様に、進路予測部６は、各検出点から他の任意の２つの検出点を選択し、ステップＳ１２〜ステップＳ１４を所定回数繰り返す（ステップＳ１５）。

ステップＳ１５において、所定回数繰り返したと判断した場合、進路予測部６は、係数の合計値が最も大きい直線を選択して近似直線とし、この近似直線を他車両の予測進路とする（ステップＳ１６）。

また、衝突予測部７が行うステップＳ３の衝突予測は、図１１に示すように、まず、操舵角センサ３で検出する操舵角と車速センサ４で検出する車速とに基づいて、自車両の走行状態を検出する（ステップＳ２０）。そして、衝突予測部７は、進路予測部６で予測した他車両の予測進路と、車速センサ４で検出した自車両の速度と位置検出センサ２で検出した自車両に対する他車両の相対速度とにより算出される他車両の速度とに基づいて、他車両の走行状態を検出する（ステップＳ２１）。

次に、衝突予測部７は、ステップＳ２０で検出した自車両の走行状態とステップＳ２１で検出した他車両の走行状態とに基づいて、自車両と他車両との衝突予測を行う（ステップＳ２２）。そして、衝突予測部７は、自車両と他車両とが衝突するか否かを判定し（ステップＳ２３）、自車両と他車両とが衝突しないと判定した場合、衝突予測部７は、衝突予測を終了する。

一方、ステップＳ２３において、自車両と他車両とが衝突すると判定した場合、衝突予測部７は、更に、自車両に対する他車両の衝突部位を予測する（ステップＳ２４）。そして、自車両に対する他車両の衝突部位を予測すると、衝突予測部７は、衝突予測を終了する。

このように、第１の実施形態に係る進路予測部６及び衝突予測部７によれば、ＲＡＮＳＡＣ法により近似直線を求める際、ＲＡＮＳＡＣ法で参照する、過去に検出した複数の検出点に対して、検出時刻に基づいて重み付けを行うことで、過去に検出した検出点の影響によって、求める近似直線の信頼性が低下するのを抑制することができ、ＲＡＮＳＡＣ法により行う他車両の進路予測の精度を向上させることが可能となる。例えば、図３〜図６に示す二点鎖線Ｚのように、他車両が検出点ｔ１から右にカーブしながら検出点ｔ１から検出点ｔ５に向かい、そのまま直進していく場合を考えると、時間を遡るほどに他車両の進行方向が変わっていくが、本実施形態に係る進路予測部６によれば、検出時刻の古い検出点の重み付けを小さくしているため、過去に検出した検出点を多く含む直線β，γ，δよりも、より最近に検出した検出点を多く含む直線αを近似直線とすることができ、実際の他車両の進路に近づけることが可能となる。

また、衝突予測部７がこのような進路予測部６で予測した他車両の予測進路を参照することで、自車両に対する他車両の衝突部位の予測精度を向上させることが可能となり、自車両に対する他車両の衝突部位の予測に基づいて、他車両との衝突回避又は衝突緩和の制御を高精度に行うことができる。例えば、交差点の出会い頭に、自車両に対して斜め方向から向かってくる他車両がいる場合、自車両に対する他車両の衝突部位又は衝突角度などを高精度に予測できるため、この予測に基づいて、制動制御や操舵制御を行うと共に、衝突部位に応じてエアバックの作動制御等を行うことで、乗員の保護をより向上させることが可能となる。

次に、本発明に係る進路予測装置及び衝突予測装置の第２の実施形態について詳細に説明する。図１２は、第２の実施形態に係る進路予測装置及び衝突予測装置を備えた予測装置の構成を示した図である。

第２の実施形態に係る予測装置２１が第１の実施形態に係る予測装置１と異なる点は、位置検出センサ２２が、検出点を検出するときの電波の受信強度を検出する点と、進路予測部２３が、位置検出センサで検出した受信強度に基づいて係数を設定する点のみであり、その他の点は第１の実施形態に係る予測装置１と同じである。

位置検出センサ２２は、他車両から跳ね返ってきた電波の受信強度を検出する電波レベル検出機能（不図示）を備えており、検出点の位置情報を検出する際、電波の受信強度も併せて検出している。そして、位置検出センサ２２は、検出点の位置情報と相対速度とを電波の受信強度に対応付けてＥＣＵ５に送信する。

進路予測部２３は、各検出点に対応した係数を設定する際、位置検出センサ２２で検出した受信強度に基づいて、受信強度が低い検出点よりも受信強度が高い検出点の方が大きくなるように（受信強度が高い検出点よりも受信強度が低い検出点の方が小さくなるように）係数を設定する。そして、進路予測部２３は、第１の実施形態に係る進路予測部６と同様に、任意の２つの検出点を通る直線から所定距離内に存在する検出点を抽出し、この各検出点に対応付けられている係数の合計値が最も大きな直線をＲＡＮＳＡＣ法により求める近似直線として、この近似直線を他車両の予測進路Ａとする。

このように、第２の実施形態に係る進路予測部２３及び衝突予測部７によれば、ＲＡＮＳＡＣ法により近似直線を求める際、ＲＡＮＳＡＣ法で参照する、過去に検出した複数の検出点に対して、その検出点を検出したときの受信強度の強弱に基づいて重み付けを行うことで、障害物のある場所や電波状態が良くない場所で検出した検出点を参照する場合であっても、過去に検出した検出点の影響によって、求める近似直線の信頼性が低下するのを抑制することができ、ＲＡＮＳＡＣ法により行う他車両の進路予測の精度を向上させることが可能となる。

なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。例えば、上記実施形態では、進路予測部６，２３がＲＡＮＳＡＣ法により求めた近似直線を他車両の予測進路Ａとして説明したが、求めた近似直線と他車両の予測進路Ａとを必ずしも一致させる必要は無く、外的要因や内的要因などの影響を考慮して、求めた近似直線に補正を行った線を他車両の予測進路Ａとしても良い。

また、上記実施形態では、ＲＡＮＳＡＣ法により求める近似線の一例として近似直線を用いて説明したが、求める近似線は如何なる形状の近似線であっても良く、例えば、求める近似線を近似曲線としても良い。

また、上記実施形態では、検出点の検出時刻及び電波の受信強度に基づいて各検出点に対応する係数を設定するように説明したが、検出点の信頼性を認識できる情報であれば如何なる情報に基づいて各検出点に対応する係数を設定してもよく、例えば、自車両周囲の電波環境などに基づいて各検出点に対応する係数を設定しても良い。

また、上記実施形態では、ＲＡＮＳＡＣ法により近似直線を求めるように説明したが、例えば、最小自乗法により、上記実施形態と同様な係数を設定して近似直線を求めるようにしても良い。

本発明に係る第１の実施形態の進路予測部及び衝突予測部を備えた予測装置の構成を示した図である。 自車両と他車両との関係を示す図である。 各検出点と任意の２つの検出点により算出される直線との関係を示した図である。 各検出点と任意の２つの検出点により算出される直線との関係を示した図である。 各検出点と任意の２つの検出点により算出される直線との関係を示した図である。 各検出点と任意の２つの検出点により算出される直線との関係を示した図である。 各検出点に対応して設定される係数を示した図である。 各直線に対応して係数が合計された合計値を示した図である。 予測装置の動作を示すフローチャートである。 進路予測部の動作を示すフローチャートである。 衝突予測部の動作を示すフローチャートである。 本発明に係る第２の実施形態の進路予測部及び衝突予測部を備えた予測装置の構成を示した図である。

符号の説明

２…車速センサ（位置検出手段）、５…ＥＣＵ（進路予測装置、衝突予測装置）、６，２３…進路予測部（進路予測装置）、７…衝突予測部（衝突予測装置）、１０…自車両、１１…他車両。

Claims (4)

1. 他車両の位置情報を検出する位置検出手段と、ＲＡＮＳＡＣ法を用いて前記位置情報の検出時刻の異なる複数の検出点に基づいて前記各検出点の近似線を求め、この近似線により前記他車両の進路を予測する進路予測手段と、を備える進路予測装置であって、
   前記進路予測手段は、前記複数の検出点の信頼度を判断して、信頼度が高いと判断する前記検出点よりも信頼度が低いと判断する前記検出点の方が小さい係数を前記検出点に対応して設定し、前記係数の合計値が最大となるような前記近似線を求めることを特徴とする進路予測装置。
2. 前記進路予測手段は、検出時刻の古い前記検出点が検出時刻の新しい前記検出点に比べて信頼度が低いと判断することを特徴とする請求項１に記載の進路予測装置。
3. 前記位置検出手段は、レーダを用いて他車両の位置情報を検出し、
   前記進路予測手段は、前記レーダの受信強度が低いときに検出した前記検出点が前記レーダの受信強度が高いときに検出した前記検出点に比べて信頼度が低いと判断することを特徴とする請求項１に記載の進路予測装置。
4. 請求項１〜３の何れかに記載の進路予測装置と、
   自車両の走行状態を検出する走行状態検出手段と、
   前記進路予測装置で予測した前記他車両の進路と前記自車両の走行状態とに基づいて、自車両に対する他車両の衝突部位を予測する衝突予測手段と、を備えることを特徴とする衝突予測装置。
   

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