JP2009003650A - 車両走行推定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 自車両と衝突可能性がある対象車両の走行軌跡を精度よく推定することができる車両走行軌跡推定装置を提供する。
【解決手段】 車両軌跡推定ＥＣＵ１は、第一軌跡予測部１４において交通ルールを遵守する拘束条件の下で第一対象車両走行軌跡を求める。また、第二軌跡予測部１５において交通ルールを遵守しないという条件の下で第二対象車両走行軌跡を求める。運転者特性算出部１０は、車線方向と車軸方向とのずれである軸線ずれを取得する。この軸線ずれが小さい場合に、第一対象車両走行軌跡を利用軌跡として維持し、軸線ずれが大きい場合に、利用軌跡を第二対象車両走行軌跡に切り替える。
【選択図】 図１

Description

本発明は、対象車両の走行軌跡を推定する車両走行軌跡推定装置に関するものである。

従来、自車両の周囲における障害物を検出し、この障害物と自車両との衝突可能性を判断し、この衝突可能性が高いときに衝突防止を図る衝突防止装置が知られている（たとえば、特許文献１）。この衝突防止装置は、自車両の周囲における障害物の軌跡を予測し、自車両と障害物との衝突可能性があるときに、ドライバに衝突の危険を知らせたり、自動的に自車両を減速制御することにより、衝突を回避したりするものである。
特開平７−１０４０６２号公報

ところで、上記特許文献１に開示された衝突防止装置では、自車両の周囲に位置し、自車両と衝突可能性がある障害物、たとえば対向車といった対象車両の走行軌跡を障害物の位置、進行方向、速度等に基づいて画一的に予測している。このため、たとえば障害物の状態や障害物の周囲における状況が異なる場合でも、障害物の位置、進行方向、速度等の条件が同一であれば同一の軌跡を予測することになる。

ところが、実際の障害物の周囲の状況や障害物自体の挙動は画一的なものではない。したがって、上記特許文献１に開示された衝突防止装置では、障害物（対象車両）の走行軌跡を求める精度が高くないという問題があった。

そこで、本発明の課題は、自車両と衝突可能性がある対象車両の走行軌跡を精度よく推定することができる車両走行軌跡推定装置を提供することにある。

上記課題を解決した本発明に係る車両走行軌跡推定装置は、自車両と衝突の可能性がある対象車両の走行軌跡を互いに異なる態様で推定する複数の対象車両走行軌跡推定手段と、対象車両の特性を取得する特性検出手段と、を備え、対象車両の特性に基づいて対象車両走行軌跡推定手段を切り替えて、対象車両の走行軌跡を推定することを特徴とする。

本発明に係る車両走行軌跡推定装置は、自車両と衝突の可能性がある対象車両の走行軌跡を互いに異なる態様で推定する対象車両走行軌跡推定手段を複数えており、対象車両の特性に基づいて対象車両走行軌跡推定手段を切り替えて、対象車両の走行軌跡を推定している。このように、対象車両の特性によって、対象車両の走行傾向、たとえば安全な走行を行う可能性が高いか否かを判断することができる。このため、自車両と衝突可能性がある対象車両の走行軌跡を精度よく推定することができる。

ここで、特性検出手段は、対象車両を運転する運転者特性を取得する運転者特性取得手段を備えており、運転者特性に基づいて対象車両走行軌跡推定手段を切り替えて、対象車両の走行軌跡を推定する態様とすることができる。

このように、運転者特性に基づいて対象車両走行軌跡推定手段を切り替えることにより、対象車両の運転者の特性、たとえば荒い運転を行うか穏やかな運転を行うかなどを判断することができる。このため、自車両と衝突可能性がある対象車両の走行軌跡を精度よく推定することができる。

また、運転者特性検出手段は、対象車両の車軸の方向を取得する車軸方向取得手段と、対象車両が走行する車線の方向を取得する車線方向取得手段と、対象車両の車軸の方向と対象車両が走行する車線の方向とのずれの大きさを取得する軸線ずれ取得手段と、を備えており、車軸の方向と車線の方向とのずれの大きさに基づいて、対象車両走行軌跡推定手段を切り替えて、対象車両の走行軌跡を推定することを特徴とする。

このように、対象車両の車軸の方向と対象車両が走行する車線の方向とのずれによって、対象車両の走行傾向、たとえば自車線をそのまま走行しようとしているか否かを判断することができる。このため、自車両と衝突可能性がある対象車両の走行軌跡を精度よく推定することができる。

また、運転者特性検出手段は、対象車両における運転者の他車両に対する反応に関する反応パラメータを取得するパラメータ取得手段を備えており、対象車両における他車両に対する反応に関する反応パラメータに基づいて、対象車両走行軌跡推定手段を切り替えて、対象車両の走行軌跡を推定する態様とすることができる。

このように、対象車両における他車両に対する反応に関する反応パラメータに基づいて、対象車両走行軌跡推定手段を切り替えることにより、対象車両における周囲の交通環境に対する反応を対象車両の走行軌跡の推定に反映させることができる。このため、自車両と衝突可能性がある対象車両の走行軌跡を精度よく推定することができる。

さらに、反応パラメータは、対象車両における衝突に対するリスクの許容の度合いを表すパラメータである態様とすることができる。

このように、反応パラメータは、対象車両における衝突に対するリスクの許容の度合いを表すパラメータであることにより、たとえば左後方車両からのリスクに対する感度が低い車両については左後方に車両があっても車線変更をし易いと推定することができる。したがって、自車両と衝突可能性がある対象車両の走行軌跡をさらに精度よく推定することができる。

また、反応パラメータは対象車両のリスクに対する敏感度合いを表すパラメータである態様とすることができる。

このように、反応パラメータは対象車両のリスクに対する敏感度合いを表すパラメータであることにより、たとえば運転者の集中力が落ちている場合にはリスクに対する反応が悪くなると推定することができる。したがって、自車両と衝突可能性がある対象車両の走行軌跡をさらに精度よく推定することができる。

さらに、リスクに対する敏感度合いを表すパラメータは、対象車両の運転者の覚醒度である態様とすることができる。

このように、リスクに対する敏感度合いを表すパラメータは、対象車両の運転者の覚醒度であることにより、運転者の眠気を走行軌跡の推定に反映させることができる。したがって、自車両と衝突可能性がある対象車両の走行軌跡をさらに精度よく推定することができる。

また、特性検出手段は、対象車両の車両特性を検出する車両特性取得手段を備えており、対象車両の車両特性に基づいて対象車両走行軌跡推定手段を切り替えて、対象車両の走行軌跡を推定する態様とすることもできる。

このように、対象車両の車両特性に基づいて走行軌跡を推定することにより、対象車両の種類に応じた走行軌跡を推定することができる。したがって、自車両と衝突可能性がある対象車両の走行軌跡を精度よく推定することができる。なお、本発明における車両特性としては、たとえば車両の諸元（外寸、最小回転半径等）、運動性能（最高速度、最大化速度、最大減速度、操舵追従性等）を挙げることができる。

本発明に係る車両走行推定装置によれば、自車両と衝突可能性がある対象車両の走行軌跡を精度よく推定することができる。

以下、添付図面を参照して本発明の実施形態について説明する。なお、図面の説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。また、図示の便宜上、図面の寸法比率は説明のものと必ずしも一致しない。

図１は、本発明の第一の実施形態に係る車両走行軌跡推定装置の構成を示すブロック構成図である。図１に示すように、車両走行軌跡推定装置は、車両軌跡推定ＥＣＵ１および車外センサ２を備えている。車両軌跡推定ＥＣＵ１は、電子制御する自動車デバイスのコンピュータであり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、および入出力インターフェイスなどを備えて構成されている。また、車両軌跡推定ＥＣＵ１は、運転者特性取得部１０、他車両切出部１１、対象車両特定部１２、地図データベース１３、第一軌跡予測部１４、第二軌跡予測部１５、および利用軌跡切替部１６を備えている。また、運転者特性取得部１０は、車線方向取得部１７、車軸方向取得部１８、および軸線ずれ算出部１９を備えている。

車外センサ２は、ミリ波レーダセンサ、レーザレーダセンサ、画像センサなどを備えて構成されており、自車両の周囲にある車外の他車両や通行人等を検出する。車外センサ２は、検出した車外の他車両等に関する周囲情報を車両軌跡推定ＥＣＵ１に送信する。

車両軌跡推定ＥＣＵ１における他車両切出部１１は、車外センサ２から送信された周囲情報の中から、自車両の周囲における他車両を切り出す。他車両切出部１１は、たとえば車外センサ２がミリ波レーダセンサやレーザレーダセンサである場合には、他車両から反射される反射波の波長等に基づいて他車両を切り出す。また、車外センサ２が画像センサである場合には、撮像された画像中から障害物として、たとえば他車両をパターンマッチングなどの手法によって切り出す。

さらに、他車両切出部１１では、切り出した他車両の車速および位置を算出する。他車両切出部１１は、切り出した他車両および他車両の車速および位置に関する他車両情報を対象車両特定部１２に出力する。また、他車両切出部１１は、複数の他車両を切り出した際には、複数の他車両のすべてに関する他車両情報を対象車両特定部１２に出力する。

対象車両特定部１２では、他車両切出部１１から出力された対象車両情報に基づいて、自車両と衝突の可能性があり、動き予測の対象となる対象車両を他車両の中から特定する。対象車両特定部１２は、特定した対象車両および対象車両の車速および位置に関する対象車両情報を車線方向取得部１７、車軸方向取得部１８、第一軌跡予測部１４、および第二軌跡予測部１５に出力する。

地図データベース１３は、自車両が走行する道路の地図情報が記憶されている。また、地図データベース１３における地図情報には、地図における位置に対応する交通ルール情報が追加されている。地図データベース１３は、車線方向取得部１７、第一軌跡予測部１４、および第二軌跡予測部１５の要求に応じて、交通ルール情報を含む地図情報をそれぞれ第一軌跡予測部１４、第二軌跡予測部１５、および車線方向取得部１７に出力する。

第一軌跡予測部１４は、交通ルールを遵守するという拘束条件の下での対象車両の軌跡を予測する第一予測モデルを記憶している。第一軌跡予測部１４は、対象車両特定部１２から出力された対象車両情報に基づく対象車両の車速および位置と、地図データベース１３から読み出した地図情報と、を第一予測モデルに当てはめることにより、対象車両の第一対象車両走行軌跡として求める。第一軌跡予測部１４は、求めた第一対象車両走行軌跡に関する第一予測軌跡情報を利用軌跡切替部１６に出力する。

第二軌跡予測部１５は、交通ルールを遵守しないという条件の下での対象車両の軌跡を予測する第二予測モデルを記憶している。第二軌跡予測部１５は、対象車両特定部１２から出力された対象車両情報に基づく対象車両の車速および位置と、地図データベース１３から読み出した地図情報と、を第二予測モデルに当てはめることにより、対象車両の予測軌跡を第二対象車両走行軌跡として求める。第二軌跡予測部１５は、求めた第二対象車両走行軌跡に関する第二対象車両走行軌跡情報を利用軌跡切替部１６に出力する。

運転者特性取得部１０における車線方向取得部１７は、対象車両特定部１２から対象車両情報が出力された際に、地図データベースから地図情報を読み出す。車線方向取得部１７は、対象車両情報に含まれる対象車両の位置を地図情報に参照し、対象車両が位置する道路の車線の方向である車線方向を取得する。車線方向取得部１７は、取得した車線方向に関する車線方向情報を軸線ずれ算出部１９に出力する。

車軸方向取得部１８は、対象車両特定部１２から出力される対象車両情報に基づく対象車両の車速と位置との経時変化から、対象車両の車軸方向を取得する。車線方向取得部１７は、取得した対象車両の車軸方向に関する車軸方向情報を軸線ずれ算出部１９に出力する。

軸線ずれ算出部１９は、車線方向取得部１７から出力された車線方向情報に基づく対象車両が位置する道路の車線方向、および車軸方向取得部１８から出力された車軸方向情報に基づく対象車両の車軸方向を比較して、道路の車線方向と対象車両の車軸方向とのずれ（以下「軸線ずれ」という）の量である軸線ずれ量を算出する。

また、軸線ずれ算出部１９は、軸線ずれに関して、対象車両が交通ルールを遵守する可能性に応じた軸線ずれしきい値を記憶している。算出した軸線ずれ量が軸線ずれしきい値を超える場合には、第一対象車両走行軌跡に切り替える第二予測切替信号を利用軌跡切替部１６に出力する。一方、算出した軸線ずれ量が軸線ずれしきい値以下の場合には、切替信号を出力しない。

利用軌跡切替部１６は、第一軌跡予測部１４から出力される第一対象車両走行軌跡情報に基づく第一対象車両走行軌跡予測と、第二軌跡予測部１５から出力される第二対象車両走行軌跡情報に基づく第二対象車両走行軌跡とを、軸線ずれ算出部１９から出力される切替信号に応じて切り替える。軸線ずれ算出部１９から切替信号が出力されない場合には、第一対象車両走行軌跡を対象車両の推定軌跡として採用する。また、軸線ずれ算出部１９から切替信号が出力された場合には、第二対象車両走行軌跡を対象車両の推定軌跡として採用する。

次に、本実施形態に係る車両軌跡推定ＥＣＵにおける処理の手順について説明する。図２は、本実施形態に係る車両軌跡推定ＥＣＵにおける処理の手順を示すフローチャートである。

図２に示すように、車両軌跡推定ＥＣＵ１では、まず他車両切出部１１において、車外センサ２から送信された周辺情報から他車両を切り出す（Ｓ１）。次に、対象車両特定部１２において、自車両と衝突の可能性があり、動き予測の対象となる対象車両を他車両の中から特定する（Ｓ２）。ここでは、たとえば周辺情報の中から切り出された他車両が１台のみである場合には、その他車両を対象車両とすることができる。また、周辺情報の中から切り出された他車両のうち、たとえばもっとも自車両の近くに存在する他車両を対象車両としたり、もっとも車速が速い他車両を対象車両としたりすることができる。また、他車両の位置と車速とを総合的に判断して対象車両を特定することもできる。

対象車両を特定したら、第一軌跡予測部１４において第一予測モデルを用いて第一対象車両走行軌跡を算出する（Ｓ３）。第一予測モデルにおいては、第一対象車両走行軌跡として、対象車両が移動可能となる第一可能進路を求める。第一可能進路の算出は、以下のようにして行われる。対象車両が移動可能となる第一可能進路としては、ある到達点を規定して、この到達点までの第一可能進路を算出するのではなく、対象車両が移動する所定の移動時間が経過するまでの進路を求める。一般的に、自車両が走行する道路では、事前に安全が保障される場所はないため、自車両と対象車両との衝突可能性を判断するためには、自車両と対象車両との到達点を求めても、衝突を確実に回避することができるとはいえない。

たとえば、図３に示すように、３車線の道路Ｒにおいて、第１車線ｒ１を自車両Ｍが走行し、第２車線ｒ２を第１対象車両Ｈ１が走行し、第３車線を第２対象車両Ｈ２が走行しているとする。このとき、自車両Ｍが第２，第３車線ｒ２、ｒ３をそれぞれ走行する対象車両Ｈ１，Ｈ２との衝突を避けるためには、自車両Ｍが位置Ｑ１，Ｑ２，Ｑ３にそれぞれ到達するように走行することが好適と考えられる。ところが、第２対象車両Ｈ２が進路を第２車線ｒ２に変更するように進路Ｂ３をとった場合には、第１対象車両Ｈ１が第２対象車両Ｈ２との衝突を避けるために進路Ｂ２をとり、第１車線ｒ１に進入してくることが考えられる。この場合には、自車両Ｍが位置Ｑ１，Ｑ２，Ｑ３にそれぞれ到達するように走行すると、第１対象車両Ｈ１と衝突する危険性が生じるものである。

そこで、自車両および対象車両について到達する位置を予め定めるのではなく、その都度自車両および対象車両の進路を予測するようにしている。その都度自車両および対象車両の進路を予測することにより、たとえば図４に示すような進路Ｂ１を自車両の進路とすることができるので、自車両Ｍが走行する際の危険を的確に回避して安全性を確保することができる。

なお、対象車両が移動する所定の移動時間が経過するまでを規定することに代えて、対象車両が走行する走行距離が所定の距離に到達するまで対象車両の第一可能進路を求める態様とすることもできる。この場合、対象車両の速度（または自車両の速度）に応じて所定距離を適宜変更させることができる。

対象車両の第一可能進路は、対象車両ごとに、次のようにして算出される。対象車両を識別するカウンタｋの値を１とするとともに、同じ対象車両に対する第一可能進路生成回数を示すカウンタｎの値を１とする初期化処理を行う。続いて、車外センサ２から送信され対象車両関連情報から抽出された対象車両情報に基づく対象車両の位置および移動状態(速度および移動方向) を初期状態とする。

続いて、その後の一定時間Δｔの間において想定される対象車両の挙動として、選択可能な複数の挙動の中から、各挙動に予め付与された第一挙動選択確率にしたがって一つの挙動を選択する。第一挙動選択確率としては、対象車両の運転者が交通ルールを遵守するという前提の下で対象車両を操作する場合に示す挙動選択確率が設定されている。

このような挙動選択確率に基づく一定時間Δｔの間において想定される対象車両の挙動の選択を繰り返して行い、対象車両が移動する所定の移動時間となる時間までの対象車両の挙動を選択する。こうして選択された対象車両の挙動によって、対象車両の第一可能進路を第一対象車両走行軌跡として算出する。

第一対象車両走行軌跡を算出したら、第二対象車両走行軌跡を算出する（Ｓ４）。第二対象車両走行軌跡は、上記第一対象車両走行軌跡を算出する手順と同様の手順によって算出されるが、第二予測モデルを用いる点で異なっている。第二予測モデルでは、第一予測モデルと比較して挙動選択確率が異なる確率とされている。第一予測モデルでは対象車両の運転者が交通ルールを遵守することを前提とした第一挙動選択確率が用いていたが、第二予測モデルでは対象車両の運転者が交通ルールを遵守しない可能性があることを前提とした第二挙動選択確率を用いる。こうして、第二対象車両走行軌跡を算出する。

ここで、挙動選択確率について、１つの挙動を選択する際の挙動選択確率は、たとえば選択可能な挙動の集合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、挙動ごとに異なる挙動選択確率を付与してもよいし、挙動の集合の全要素に対して等しい確率を付与してもよい。また、挙動選択確率を対象車両の位置や走行状態、周囲の道路環境に依存させる態様とすることもできる。

第二対象車両走行軌跡を算出したら、車軸方向取得部１８において、対象車両の車軸方向を取得する（Ｓ５）。対象車両の車軸方向は、対象車両特定部１２から出力される車速と位置との経時変化に基づいて取得する。続いて、車線方向取得部１７において、対象車両が走行する道路の車線方向を取得する（Ｓ６）。車線方向取得部１７では、対象車両が走行する位置を地図データベース１３から読み出した地図に参照して、対象車両が走行する道路の車線方向を取得する。

それから、軸線ずれ算出部１９において、車軸方向と車線方向とのずれ量を算出する（Ｓ７）。一般に、交通ルールを遵守する傾向がある運転者は、車軸方向と車線方向とが一致している傾向が高い。したがって、車軸方向と車線方向とのずれ量が小さい場合には、対象車両を運転する運転者が交通ルールを遵守する可能性が高く、逆に車軸方向と車線方向とのずれ量が大きい場合には、対象車両を運転する運転者が交通ルールを遵守しない可能性が高いと考えられる。

そこで、算出した車軸方向と車線方向とのずれ量が軸線ずれしきい値を超えるか否かを判断する（Ｓ８）。その結果、算出した車軸方向と車線方向とのずれ量が所定のしきい値以下であると判断した場合には、切替信号を利用軌跡切替部１６に出力しない。このため、利用軌跡切替部１６では、推定される対象車両走行軌跡として第一対象車両走行軌跡を維持する（Ｓ９）。一方、算出した車軸方向と車線方向とのずれ量が所定のしきい値を超えると判断した場合には、切替信号を利用軌跡切替部１６に出力する。このため、利用軌跡切替部１６では、推定される対象車両走行軌跡を第二対象車両走行軌跡に切り替える（Ｓ１０）。こうして対象車両の走行軌跡を予測する。

たとえば、図５（ａ）に示すように、自車線ＲＭを走行する自車両Ｍに対して、対向車線ＲＨを走行する対象車両Ｈ１が車線ＣＬのほぼ平行に走行している際には、対象車両Ｈの運転者が交通ルールを遵守する可能性が高い第一対象車両走行軌跡が対象車両走行軌跡として推定される。この第一対象車両走行軌跡は、比較的狭い範囲内に推定される。また、図５（ｂ）に示すように、自車線ＲＭを走行する自車両Ｍに対して対向車線ＲＨを走行する対象車両Ｈ１が車線ＣＬに対して所定の角度以上傾いた方向に走行している際には、対象車両Ｈ１の運転者が交通ルールを遵守しない可能性が高い第二対象車両走行軌跡が対象車両走行軌跡として推定される。この第二対象車両走行軌跡は、比較的広い範囲内に推定される。

ここで、対象車両の走行軌跡を画一的に判断した場合、対象車両との衝突可能性が高くなるように衝突判断を行うと、衝突すると判定される可能性が高くなってしまい、不要な警報等を多く発することになってしまう。その一方で、対象車両との衝突可能性が低くなるように衝突判断を行うと、実効的な衝突判断が困難となってしまう。

この点、本実施形態に係る車両走行軌跡推定装置では、対象車両の運転者の特性を判断し、交通ルールを遵守する可能性が高いか否かを参照している。このため、自車両と衝突可能性がある対象車両の走行軌跡を精度よく推定することができる。また、対象車両の走行軌跡を精度よく推定できることから、確実な衝突判断を行うことができる。したがって、不要な警報等を少なくしながら、実効的な衝突判断を行うことができる。

次に、本発明の第二の実施形態について説明する。本実施形態は、上記第一の実施形態と比較して運転者特性取得部の構成が主に異なる。図６は、本実施形態に係る車両走行軌跡推定装置の構成を示すブロック構成図である。

図６に示すように、本実施形態に係る車両軌跡推定装置における車両軌跡推定ＥＣＵ４は、運転者特性取得部２０、他車両切出部１１、対象車両特定部１２、地図データベース１３、第一軌跡予測部１４、第二軌跡予測部１５、および利用軌跡切替部１６を備えている。さらに、車両軌跡推定ＥＣＵ４は、切出車両記憶部２１、車両読出部２２を備えている。また、運転者特性取得部２０は、第三軌跡予測部２３、第四軌跡予測部２４、交通環境予測部２５、および許容リスク評価部２６を備えている。

他車両切出部１１は、切り出した他車両および他車両の車速および位置に関する他車両情報を対象車両特定部１２および切出車両記憶部２１に出力する。切出車両記憶部２１は、他車両切出部１１によって切り出された車両の車速および位置に関する他車両情報を他車両と関連付けて記憶する。ここでの他車両とは、対象車両に対して他車両となる車両を意味するものであり、自車両も含まれる。この場合、自車両の車速や位置を検出する自車両センサを別途設け、自車両センサは、取得した自車両情報を切出車両記憶部２１に出力する。

車両読出部２２は、切出車両記憶部２１に記憶された他車両情報を読み出し、他車両の車速および位置を認識する。ここでの他車両としては、特定車両を含む複数、さらにはすべての他車両の車速および位置を認識する。車両読出部２２は、認識した他車両の車速および位置に関する他車両情報を運転者特性取得部２０における第三軌跡予測部２３に出力する。

運転者特性取得部２０における第三軌跡予測部２３は、第一予測モデルを記憶しており、車両読出部２２から読み出した他車両情報に基づく他車両の車速および位置に基づいて、各他車両の走行軌跡を第三軌跡として予測する。第三軌跡（他車両の走行軌跡）を予測するにあたり、第一軌跡予測部１４で用いられた第一予測モデルが用いられる。第三軌跡予測部２３は、予測した他車両の走行軌跡に基づく他車両軌跡情報を交通環境予測部２５に出力する。

第四軌跡予測部２４は、第一予測モデルを記憶しており、対象車両特定部１２から出力された対象車両情報に基づく対象車両の車速および位置と、地図データベース１３から読み出した地図情報と、を第一予測モデルに当てはめることにより、対象車両の第四走行軌跡を予測する。第四軌跡予測部２４は、予測した第四軌跡に基づく第四軌跡情報を許容リスク評価部２６に出力する。

交通環境予測部２５は、第三軌跡予測部２３から出力された他車両軌跡情報に基づいて、対象車両を含む複数の他車両によって形成される交通環境を予測する。ここでの交通環境は、他車両の数、各他車両の車速および相対的位置関係によって形成される。たとえば、他車両の数が多い場合、他車両の車速が速い場合、相対的位置関係が近い場合には、後述する許容リスク評価部２５において第４軌跡予測部２４から出力される第４軌跡すべてに対して所定の方法により高いリスクが計算される。交通環境予測部２５は、予測した交通環境に基づく交通環境情報を許容リスク評価部２６に出力する。

許容リスク評価部２６は、第四軌跡予測部２４から出力される第四軌跡情報に基づく対象車両の第四軌跡および交通環境予測部２５から出力される交通環境情報に基づく交通環境に基づいて、所定の方法により第４軌跡のリスクが算出される。リスク算出方法は任意であるが、第３軌跡と第４軌跡から対象車両との間の衝突確率、Time to collision等の事故発生の可能性を定量化したものであることが好ましい。上記のリスクは、対象車両が各算出時点で許容しているリスク（許容リスク）である。許容リスクの評価としては、たとえば交通環境が悪い状況で車速が速い場合や、他車両との相対的位置関係が近い場合に許容リスクが大きいと判断する。この許容リスクが、対象車両における運転者の他車両の対する反応となる。なお、許容リスクは、一定時間の平均値等統計処理を施したものとすることが好ましい。

許容リスク評価部２６は、評価した許容リスクが所定の許容リスクしきい値を超えるか否かを判断する。許容リスクが所定の許容リスクしきい値を超える場合には、第一対象車両走行軌跡に切り替える第二予測切替信号を利用軌跡切替部１６に出力する。一方、許容リスクが許容リスクしきい値以下の場合には、切替信号を出力しない。

次に、本実施形態に係る車両軌跡推定ＥＣＵにおける処理の手順について説明する。図７は、本実施形態に係る車両軌跡推定ＥＣＵにおける処理の手順を示すフローチャートである。

図７に示すように、本実施形態に係る車両軌跡推定ＥＣＵ４では、上記第一の実施形態と同様、まず他車両切出部１１において、車外センサ２から送信された周辺情報から他車両を切り出す（Ｓ１１）。次に、切り出した切出車両である他車両の車速および位置に関する他車両情報を切出車両記憶部２１に記憶する（Ｓ１２）。続いて、対象車両特定部１２において、自車両と衝突の可能性があり、動き予測の対象となる対象車両を他車両の中から特定する（Ｓ１３）。対象車両の特定手順は、上記第一の実施形態と同様である。

それから、第一軌跡予測部１４において第一対象車両走行軌跡を算出し（Ｓ１４）、続いて第二軌跡予測部１５において第二対象車両走行軌跡を算出する（Ｓ１５）。第一対象車両走行軌跡および第二対象車両走行軌跡の算出手順は、上記第一の実施形態と同様である。

その後、車両読出部２２において、切出車両記憶部２１に記憶されている切出車両を読み出す（Ｓ１６）。それから、第三軌跡予測部２３において、第三軌跡として、他車両の走行軌跡を算出して予測する（Ｓ１７）。第三軌跡の算出手順は、第一対象車両走行軌跡の算出手順と同様である。続いて、交通環境予測部２５において、交通環境を予測する（Ｓ１８）。交通環境の予測は、第三軌跡として求められた複数の他車両の車速や相対的位置関係に基づいて行う。

さらに、第四軌跡予測部２４において、第四軌跡として、第四対象車両走行軌跡を予測する（Ｓ１９）。第四対象車両走行軌跡は、第一対象車両走行軌跡と同様の手順によって算出する。それから、許容リスク評価部２６において、対象車両が許容するリスクである対象車両許容リスクを評価する（Ｓ２０）。許容リスクの評価によって、対象車両における運転者の他車両に対する反応が表される。

続いて、許容リスク評価部２６において、算出した許容リスクを特定車両における運転者の他車両に対する反応パラメータとして捉え、算出した許容リスクが許容リスクしきい値を超えているか否かを判断する（Ｓ２１）。その結果、許容リスク以下であると判断した場合には、切替信号を利用軌跡切替部１６に出力しない。このため、利用軌跡切替部１６では、推定される対象車両走行軌跡として第一対象車両走行軌跡を維持する（Ｓ２２）。一方、算出した許容リスクが許容リスクしきい値を超えると判断した場合には、切替信号を利用軌跡切替部１６に出力する。このため、利用軌跡切替部１６では、推定される対象車両走行軌跡を第二対象車両走行軌跡に切り替える（Ｓ２３）。こうして対象車両の走行軌跡を予測する。

このように、本実施形態に係る車両走行軌跡推定装置では、対象車両における他車両に対する反応パラメータとしての許容リスクに基づいて、第一対象車両走行軌跡と第二対象車両走行軌跡とを切り替えている。このため、対象車両における周囲の交通環境に対する反応を対象車両の走行軌跡の推定に反映させることができるので、自車両と衝突可能性がある対象車両の走行軌跡を精度よく推定することができる。また、対象車両における衝突に対するリスクの許容の度合いを表すパラメータを反応パラメータとしていることにより、たとえば左後方車両からのリスクに対する感度が低い車両については左後方に車両があっても車線変更をし易いと推定することができる。したがって、自車両と衝突可能性がある対象車両の走行軌跡をさらに精度よく推定することができる。

続いて、本発明の第三の実施形態について説明する。本実施形態は、上記第一の実施形態と比較して運転者特性取得部の構成が主に異なる。図８は、本実施形態に係る車両走行軌跡推定装置の構成を示すブロック構成図、図９は運転者特性取得部のブロック構成図である。

図８に示すように、本実施形態に係る車両軌跡推定装置における車両軌跡推定ＥＣＵ５は、運転者特性取得部３０、他車両切出部１１、対象車両特定部１２、地図データベース１３、第一軌跡予測部１４、第二軌跡予測部１５、および利用軌跡切替部１６を備えている。さらに、車両軌跡推定ＥＣＵ５は、切出車両記憶部３１、車両読出部３２を備えている。また、運転者特性取得部３０は、車両行動記憶部３３、第三軌跡予測部３４、予測結果記憶部３５、予測変化算出部３６、およびリスク変化応答評価部３７を備えている。

切出車両記憶部３１および車両読出部３２は、上記第二の実施形態における切出車両記憶部２１および車両読出部２２と同様の構成を有している。図９に示す運転者特性取得部３０における車両行動記憶部３３は、対象車両特定部１２から出力される対象車両情報に基づく対象車両の車速と、地図データベース１３から読み出した地図情報に参照して得られる対象車両の位置とに関する対象車両記憶情報を記憶する。

第三軌跡予測部３４は、車両読出部３２から読み出した第一予測モデルを記憶しており、車両読出部２２から読み出した他車両情報に基づく他車両の車速および位置に基づいて、各他車両の走行軌跡を第三軌跡として予測する。第三軌跡予測部３４は、予測した他車両の走行軌跡を交通予測部３６に出力する。第四軌跡予測部３５は、上記第二の実施形態と同様の手順によって第四軌跡を予測し、予測した第四軌跡をリスク評価部３８に出力する。

交通環境予測部３６は、上記第２の実施形態と同様の処理によって交通環境予測を行い、交通環境情報を交通環境記憶部３７およびリスク評価部３８に出力する。交通環境記憶部３７は、交通環境予測部３６から出力された交通環境情報を記憶し、実現リスク評価部４０の要求に応じて、実現リスク評価部４０に記憶している交通環境情報を出力する。

リスク評価部３８は、交通環境予測部３６から出力された交通環境情報および第四軌跡予測部３５から出力された第四軌跡に基づいて、対象車両の現時点でのリスク（対象車両が取り得るリスク）を評価する。リスク評価部３８は、評価したリスクおよびリスクを評価した時刻に基づくリスク信号をリスク記憶部３９に出力する。リスク記憶部３９は、リスク評価部３８から出力されたリスク信号に基づくリスクおよび時刻を記憶する。ここで記憶するリスク信号としては、最も低いリスクとすることもできるし、リスク分布とすることもできる。以下、リスク記憶部３９に記憶されたリスクが、最も低いリスクである場合について説明する。

実現リスク評価部４０は、車両行動記憶部３３に記憶された車両行動情報における対象車両の実現した軌跡を予め定められた過去の時刻Ｔまで（たとえば、現在から過去１秒間）読み出すとともに、交通環境情報記憶部３７に記憶された交通環境情報における過去の時刻Ｔまでの交通環境を読み出す。これらの過去の時刻Ｔまでにおける対象車両の実現した軌跡および交通環境情報に基づいて、対象車両が実現した軌跡を選択した場合の実現リスクを算出する。実現リスク評価部４０は、算出した実現リスクに基づく実現リスク情報をリスク変化応答評価部４１に出力する。

リスク変化応答評価部４１は、実現リスク評価部４０から出力された実現リスク情報に基づく実現リスクに関する時刻（好ましくは時刻Ｔだけ過去からさらに数秒過去にさかのぼった時刻）と同時刻のリスク信号をリスク記憶部３９から読み出す。リスク変化応答評価部４１は、実現リスク評価部４０から出力された実現リスク信号とリスク記憶部３９から読み出したリスク信号とを比較して応答感度を求める。ここで、読み出されたリスク信号は、交通環境の変動に対して好ましく応答した場合のリスクを表している。一方、読み出された実現リスク信号は、対象車両の交通環境への応答を反映している。したがって、両者の乖離が時間とともに大きくなる場合には、応答感度が低く、対象車両が適切に交通環境の変動に応答していないと判定することができる。

この判定は、最も単純には、実現リスクとリスクの差分を線形近似した場合の傾きが所定の値を超えるか否かによって行うことができる。ただし、リスク自体が所定のしきい値よりも低い場合には、実現リスクとリスクとの間の乖離が大きい場合でも、応答感度が高く、交通環境変動に応答していると判定することもできる。この判定の本質は、交通環境の変動に運転者が適切に応答したか否かを判定することにあり、判定方法としては上記の方法に限定されるものではない。たとえば、リスク評価部３９の出力がリスクの分布である場合、その平均と分散とを用いて、実現リスクの偏差、もしくはその偏差の増大率によって判定を行うこともできる。さらには、その偏差とその偏差の増大率との双方を用いて２変量判定を行う態様とすることもできる。

ここで、対象車両を運転する運転者の応答感度が高く、運転者が一定の運転能力をもって運転をしている場合、対象車両の車速および位置は、他車両の予測変化量と同様にして変化する。たとえば、対象車両の車速が速くなっている場合や、対象車両に対して他車両が近い位置となる方向に変化する場合には、車速を小さくしたり、他車両から遠ざかるようにしたりする。

ところが、たとえば運転者が居眠りをするなど、運転者の応答感度が低く、運転者の覚醒度が低い場合には、他車両の予測変化量の大きさに対して、対象車両の対応度合いが低くなる。たとえば、対象車両の車速が早くなっている場合や、対象車両に対して他車両が近い位置となる方向に変化する場合であっても、対象車両の速度が速くなっていたり、他車両から近い位置にあったりする。したがって、対象車両の車速および位置と他車両の予測変化量とに基づいてリスク変化応答評価を行うことにより、対象車両の運転者の覚醒度を求めることができる。

リスク変化応答評価部３７は、算出したリスク変化応答感度がリスク変化応答感度しきい値を超える場合には、第一対象車両走行軌跡に切り替える第二予測切替信号を利用軌跡切替部１６に出力する。一方、リスク変化応答感度がリスク変化応答感度しきい値以下の場合には、切替信号を出力しない。

次に、本実施形態に係る車両軌跡推定ＥＣＵにおける処理の手順について説明する。図１０は、本実施形態に係る車両軌跡推定ＥＣＵにおける処理の手順を示すフローチャートである。

図１０に示すように、本実施形態に係る車両軌跡推定ＥＣＵ５では、まず他車両切出部１１において、車外センサ２から送信された周辺情報から他車両を切り出し（Ｓ４１）、切り出した他車両の車速および位置に関する他車両情報を切出車両記憶部３１に記憶する（Ｓ４２）。次に、対象車両特定部１２において、自車両と衝突の可能性があり、動き予測の対象となる対象車両を他車両の中から特定する（Ｓ４３）。それから、第一軌跡予測部１４において第一対象車両走行軌跡を算出し（Ｓ４４）、第二軌跡予測部１５において第二対象車両走行軌跡を算出する（Ｓ４５）。その後、車両読出部３２において、切出車両記憶部３１に記憶されている切出車両を読み出す（Ｓ４６）。続いて、第三軌跡予測部３４において、第三軌跡として、他車両の走行軌跡を算出して予測する（Ｓ４７）。ここまでは、上記第二の実施形態におけるステップＳ１１からステップＳ１６と同様の手順によって行われる。

続いて、第三軌跡予測部３４で予測した他車両の走行軌跡を、予測結果記憶部３５に記憶する（Ｓ４８）。予測結果記憶部３５には、第三軌跡予測部３４で予測された同一の他車両についての軌跡が複数記憶されている。それから、予測変化算出部３６において、第三軌跡予測部３４から出力された他車両の走行軌跡と、予測結果記憶部３５に記憶されている他車両の走行軌跡とに基づいて、他車両の予測変化量を算出する（Ｓ４９）。

その後、リスク変化応答評価部３７において、車両行動記憶部３３から読み出した対象車両記憶情報に基づく対象車両の車速および位置と、予測変化算出部３６から出力された予測変化量情報に基づく他車両の予測変化量とを比較してリスク変化応答評価を行い（Ｓ５０）、リスク変化応答感度を求める。続いて、リスク変化応答評価部３７では、算出したリスク変化応答感度が、記憶しているリスク変化応答感度しきい値を超えるか否かを判断する（Ｓ５１）。その結果、リスク変化応答感度がリスク変化応答感度しきい値以下であると判断した場合には、切替信号を利用軌跡切替部１６に出力しない。このため、利用軌跡切替部１６では、推定される対象車両走行軌跡として第一対象車両走行軌跡を維持する（Ｓ５２）。一方、リスク変化応答感度がリスク変化応答感度しきい値を超えると判断した場合には、切替信号を利用軌跡切替部１６に出力する。このため、利用軌跡切替部１６では、推定される対象車両走行軌跡を第二対象車両走行軌跡に切り替える（Ｓ５３）。こうして対象車両の走行軌跡を予測する。

このように、本実施形態に係る車両走行軌跡推定装置では、対象車両における他車両に対する反応パラメータとしてのリスク変化応答感度に基づいて、第一対象車両走行軌跡と第二対象車両走行軌跡とを切り替えている。このため、対象車両における運転者の覚醒度を対象車両の走行軌跡の推定に反映させることができるので、自車両と衝突可能性がある対象車両の走行軌跡を精度よく推定することができる。

次に、本発明の第四の実施形態について説明する。図１１は、本発明の第四の実施形態に係る車両軌跡推定装置の構成を示すブロック構成図である。

図１１に示すように、本実施形態に係る車両軌跡推定装置における車両軌跡推定ＥＣＵ６は、他車両切出部１１、対象車両特定部１２、地図データベース１３、第一軌跡予測部１４、第二軌跡予測部１５、および利用軌跡切替部１６、および車両特性取得部４０を備えている。ここで、他車両切出部１１、対象車両特定部１２、地図データベース１３、第一軌跡予測部１４、第二軌跡予測部１５、および利用軌跡切替部１６は、上記第一の実施形態と同様の構成を有している。

対象車両特定部１２は、上記第一の実施形態と同様の対象車両を特定する機能のほか、対象車両の車種を判別する車種判別機能を有している。対象車両特定部１２が車種の判別を行うにあたり、たとえば車外センサ２が画像センサからなり、他車両切出部１１から出力された他車両情報が他車両の画像に関するものであるとする。この場合、対象車両特定部１２は、車種ごとのテンプレートを記憶しており、このテンプレートに対象車両の画像を当てはめることによって対象車両の車種の判別を行う。対象車両特定部１２は、判別した対象車両の車種に関する車種情報を車両特性取得部４０に出力する。

車両特性取得部４０は、対象車両となりうる車両についての種々のデータベースを記憶している。たとえば、対象車両となりうる車両の車種、その車種に応じた諸元（外寸、最小回転半径等）、運動性能（最高速度、最高加速度、最大減速度、操舵追従性）がパラメータとして記憶されている。車両特性取得部４０は、対象車両特定部１２から出力された車種情報に基づいて、対象車両の車種に応じた諸元や運動性能を取得する。また、車両特性取得部４０は、車両の諸元や運動性能に対するしきい値として、諸元しきい値および運動性能しきい値を記憶している。車両特性取得部４０は、取得した対象車両の諸元および運動性能が、それぞれ記憶している諸元しきい値および運動性能しきい値を超えるか否かを判断する。その結果、諸元および運動性能の一方または両方がそれぞれのしきい値を超える場合に、切替信号を利用軌跡切替部１６に出力する。その他の点については、上記第一の実施形態と同様の構成を有している。

以上の構成を有する本実施形態に係る車両軌跡推定装置では、対象車両特定部１２において、他車両切出部１１から出力された他車両情報に基づいて特定された特定車両の車種を判別する。他車両の車種の判別には、上記のテンプレートを利用した手法が用いられる。対象車両特定部１２は、判別した対象車両の車種に関する車種情報を車両特性取得部４０に出力し、車両特性取得部４０では、対象車両特定部１２から出力された車種情報に基づいて対象車両の車種に応じた諸元および運動性能を取得する。また、取得した諸元および運動性能がそれぞれのしきい値を超えるか否かを判断し、少なくとも一方がしきい値を超える場合に、切替信号を利用軌跡切替部１６に出力する。

このように、本実施形態に係る車両軌跡推定装置では、対象車両の車種の性能（諸元や運動性能）をパラメータとして対象車両の軌跡を推定している。このため、車種に応じた運転者の特性に合わせて対象車両の走行軌跡を推定することができるので、自車両と衝突可能性がある対象車両の走行軌跡を精度よく推定することができる。

ここで、車両特性取得部４０では、車種に応じた諸元や運動性能にしきい値を設定しているが、単純に車種に応じて切替信号を出力するか否かを判断することもできる。この場合、たとえば車種情報として出力された車種が汎用車種モデルである場合には、切替信号を出力することなく、その他の特定の車種であった場合に切替信号を出力する態様とすることができる。なお、ここで設定する汎用車種モデルとしては、諸元としての寸法が比較的大きく、運動性能も比較的高い車種とすることがフェールセーフの観点より好適なものとなる。

以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上記各実施形態に限定されるものではない。たとえば、上記第一の実施形態では、運転者特性として軸線ずれの大きさを用いていたが、特定車両の運転者の操作量傾向を用いることもできる。ここでの操作量としては、加速度、減速度、操舵角速度などを挙げることができる。操作量傾向を用いる場合、対象車両における特定の操作量の頻度に対して所定のしきい値を設定し、操作量の頻度が所定のしきい値を超えた場合に切替信号を出力する態様とすることもできる。たとえば、特定車両の運転者が急加速をする頻度が高く、「急加速しがち」であると判断される場合に切替信号を出力する態様とすることができる。また、その他の運転者特性としては、追い越しを行い易いか否か、車速が早くなる運転を行い易いか否かを含めたアクセルやブレーキの操作特性などを挙げることができる。

さらに、運転者特性としては現在状態傾向を用いることもできる。ここでの現在状態としては、絶対位置、道路に対する相対位置、車速、向き、タイヤ角などを挙げることができる。現在状態傾向を用いる場合、対象車両における特定の現在状態の頻度に対して所定のしきい値を設定し、現在状態の頻度が所定のしきい値を超えた場合に、切替信号を出力する態様とすることができる。さらに、上記第四の実施形態では、車両特性として対象車両の車種を判別していたが、車種まで限定することなく、たとえば「大型車」「小型車」といった区別を行う態様とすることもできる。

他方、上記各実施形態では、第一軌跡予測部１４および第二軌跡予測部１５において２つの走行軌跡を求めてこれらを切り替えるようにしているが３つ以上の走行軌跡を求め、運転者特性または車両特性に基づいてそれらの走行軌跡を切り替える態様とすることもできる。また、上記各実施形態では、第一予測モデルでは交通ルールを遵守するという条件を付与し、第二予測モデルでは交通ルールを遵守しないという条件を付与しているが、他の条件に基づく予測モデルを用いることもできる。

第一の実施形態に係る車両走行軌跡推定装置の構成を示すブロック構成図である。 第一の実施形態に係る車両軌跡推定ＥＣＵにおける処理の手順を示すフローチャートである。 自車両と他車両との走行状態を模式的に示す模式図である。 自車両がとりうる走行進路を模式的に示す模式図である。 （ａ）は交通ルールを遵守する可能性が高い対象車両の走行軌跡として推定される範囲を示す模式図、（ｂ）は交通ルールを遵守する可能性が低い対象車両の走行軌跡として推定される範囲を示す模式図である。 第二の実施形態に係る車両走行軌跡推定装置の構成を示すブロック構成図である。 第二の実施形態に係る車両軌跡推定ＥＣＵにおける処理の手順を示すフローチャートである。 第三の実施形態に係る車両走行軌跡推定装置の構成を示すブロック構成図である。 第三の実施形態に係る両走行軌跡推定装置における運転者特性取得部の構成を示すブロック構成図である。 第三の実施形態に係る車両軌跡推定ＥＣＵにおける処理の手順を示すフローチャートである。 第四の実施形態に係る車両走行軌跡推定装置の構成を示すブロック構成図である。

符号の説明

１，４，５，６…車両軌跡推定ＥＣＵ、２…車外センサ、１０，２０，３０…運転者特性取得部、１１…他車両切出部、１２…対象車両特定部、１３…地図データベース、１４…第一軌跡予測部、１５…第二軌跡予測部、１６…利用軌跡切替部、１７…車線方向取得部、１８…車軸方向取得部、１９…軸線ずれ算出部、Ｈ，Ｈ１，Ｈ２……対象車両、Ｍ…自車両。

Claims (8)

1. 自車両と衝突の可能性がある対象車両の走行軌跡を互いに異なる態様で推定する複数の対象車両走行軌跡推定手段と、
   前記対象車両の特性を取得する特性検出手段と、
   を備え、
   前記対象車両の特性に基づいて前記対象車両走行軌跡推定手段を切り替えて、前記対象車両の走行軌跡を推定することを特徴とする車両走行軌跡推定装置。
2. 前記特性検出手段は、前記対象車両を運転する運転者特性を取得する運転者特性取得手段を備えており、
   前記運転者特性に基づいて前記対象車両走行軌跡推定手段を切り替えて、前記対象車両の走行軌跡を推定する請求項１に記載の車両走行軌跡推定装置。
3. 前記運転者特性検出手段は、
   前記対象車両の車軸の方向を取得する車軸方向取得手段と、
   前記対象車両が走行する車線の方向を取得する車線方向取得手段と、
   前記対象車両の車軸の方向と前記対象車両が走行する車線の方向とのずれの大きさを取得する軸線ずれ取得手段と、
   を備えており、
   前記車軸の方向と前記車線の方向とのずれの大きさに基づいて、前記対象車両走行軌跡推定手段を切り替えて、前記対象車両の走行軌跡を推定する請求項２に記載の車両走行軌跡推定装置。
4. 前記運転者特性検出手段は、前記対象車両における運転者の他車両に対する反応に関する反応パラメータを取得するパラメータ取得手段を備えており、
   前記対象車両における他車両に対する反応に関する反応パラメータに基づいて、前記対象車両走行軌跡推定手段を切り替えて、前記対象車両の走行軌跡を推定する請求項２に記載の車両走行軌跡推定装置。
5. 前記反応パラメータは、前記対象車両における衝突に対するリスクの許容の度合いを表すパラメータである請求項４に記載の車両挙動推定装置。
6. 前記反応パラメータは、前記対象車両のリスクに対する敏感度合いを表すパラメータである請求項４または請求項５に記載の車両走行軌跡推定装置。
7. 前記リスクに対する敏感度合いを表すパラメータは、前記対象車両の運転者の覚醒度である請求項６に記載の車両走行軌跡推定装置。
8. 前記特性検出手段は、前記対象車両の車両特性を検出する車両特性取得手段を備えており、
   前記対象車両の車両特性に基づいて前記対象車両走行軌跡推定手段を切り替えて、前記対象車両の走行軌跡を推定する請求項１に記載の車両走行軌跡推定装置。

Images