JP2009157499A - 運転支援装置及び運転支援システム - Google Patents

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Abstract

【課題】周囲の他車両の車両認識状態を推定し、推定した車両認識状態に基づいて運転支援を適切に行える運転支援装置及び運転支援システムを提供する。
【解決手段】自車両５の周囲に存在する他車両の情報に基づいて自車両５の運転を支援する運転支援装置であって、他車両からみて自車両５が存在しないと仮定して他車両の第１走行軌跡を予測し（Ｓ１０）、自車両５が存在すると仮定して他車両の第２走行軌跡を予測し（Ｓ１２）、第１走行軌跡、第２走行軌跡と実際の走行軌跡とを比較し（Ｓ１６）、比較結果に基づいて他車両が自車両５の存在を認識しているか否かを推定することで（Ｓ２４）、他車両が手動運転や通信を行えない車両等である場合であっても、他車両が自車両５を認識しているか否かを推定し、自車両５の運転支援を適切に行うことが可能となる。
【選択図】図２

Description

本発明は、運転支援装置及び運転支援システムに関するものである。
従来、車両の運転を支援する装置として、自動走行する他車両の行動を報知するものが知られている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１の装置は、自動走行する他車両の走行計画を車車間通信で受信し、他車両が次に取る行動を運転者に報知する装置である。
特開平１０−１０５８８５号公報
しかしながら、従来の運転支援装置にあっては、他車両が自動走行し通信する車両であることが前提であるので、他車両が、例えば、手動走行の車両である場合や、自動走行であっても通信を行うことができない等の車両である場合には、他車両の行動計画を取得することができない。このため、他車両が自車両を認識しているのか、あるいは他車両同士が互いに認識しているのかが不明となり、例えば安全性を向上させる運転支援を適切に行うことが困難となる。
そこで、本発明はこのような技術課題を解決するためになされたものであって、周囲の他車両の車両認識状態を推定し、推定した車両認識状態に基づいて運転支援を適切に行える運転支援装置及び運転支援システムを提供することを目的とする。
すなわち本発明に係る運転支援装置は、自車両の周囲に存在する他車両の情報に基づいて自車両の運転支援する運転支援装置であって、自車両が存在しないと仮定して他車両の第１走行軌跡を予測する第１走行予測部と、又は／及び、自車両が存在すると仮定して他車両の第２走行軌跡を予測する第２走行予測部と、第１走行軌跡と他車両の実際の走行軌跡とを比較する、又は／及び、第２走行軌跡と他車両の実際の走行軌跡とを比較する比較判定部と、比較判定部の比較結果に基づいて他車両が自車両の存在を認識しているか否かを推定する認識推定部とを備えて構成される。
この発明によれば、自車両の周囲に存在する他車両からみて、自車両が存在しないと仮定して他車両の第１走行軌跡を予測し、又は／及び、自車両が存在すると仮定して他車両の第２走行軌跡を予測し、第１走行軌跡と実際の走行軌跡とを比較し、又は／及び、第２走行軌跡と実際の走行軌跡とを比較し、比較結果に基づいて他車両が自車両の存在を認識しているか否かを推定する。よって、他車両が手動運転や通信を行えない車両等である場合であっても、他車両が自車両を認識しているか否かを推定できるので、推定結果を用いて車両の運転支援を適切に行うことが可能となる。
ここで、運転支援装置において、認識判定部によって他車両が自車両の存在を認識していないと推定した場合には、自車両の存在を認識していないと推定された他車両と自車両との距離を大きくして走行するように自車両の走行計画を生成する第１走行計画部を備えることが好適である。
自車両の存在を認識していない他車両は、自車両の存在を認識している他車両に比べて、自車両にとって安全が低い走行をする可能性が高いといえる。このため、生成した走行計画により自車両の存在を認識していない他車両と自車両との距離を大きくするように走行支援することにより、衝突等の危険を回避し、より安全な運転支援を行うことができる。
また、運転支援装置は、第１走行予測部と第２走行予測部とを備える場合において、第１走行軌跡と第２走行軌跡とを比較して大きな差異が無い場合には、差異が大きくなるように自車両の走行計画を生成する第２走行計画部とを備えることが好適である。
このように構成することで、自車両の存在の有無に関わらず他車両の予測走行軌跡に大きな差異が無く、自車両の存在を認識しているか否かを推定することができない状況であっても、例えば自車両の操舵や加減速等によって他車両の行動が変化することが期待できる場合には、生成した走行計画により自車両の操舵や加減速等をあえて実行し、自車両の存在を認識しているか否かの判断ができる状況を意図的に作り出すことができる。このため、他車両が自車両の存在を認識しているか否かを積極的に確認し、車両の運転支援を一層適切に行うことが可能となる。
さらに、運転支援装置において、認識判定部によって自車両の存在を認識していると推定された他車両の周囲を優先的に走行するように自車両の走行計画を生成する第３走行計画部を備えることが好適である。
自車両の存在を認識している他車両は、自車両の存在を認識していない他車両に比べて、自車両にとって安全性の低い走行をする可能性が低いといえる。このため、生成した走行計画で自車両の存在を認識している他車両の周囲を走行することで、より安全な運転支援を行うことができる。
また、本発明に係る運転支援装置は、第１の他車両からみて第２の他車両が存在しないと仮定して、第１の他車両の第３走行軌跡を予測する第３走行予測部と、又は／及び、第１の他車両からみて第２の他車両が存在すると仮定して、第１の他車両の第４走行軌跡を予測する第４走行予測部と、自車両の走行計画を生成する第４走行計画部と、を備え、比較判定部は、第３走行軌跡と第１の他車両の実際の走行軌跡とを比較し、又は／及び、第４走行軌跡と第１の他車両の実際の走行軌跡とを比較し、認識推定部は、比較判定部の比較結果に基づいて、第１の他車両と第２の他車両とが互いに存在を認識しているか否かを推定する認識推定部と、第４走行計画部は、第１の他車両と第２の他車両とが互いに存在を認識していると推定した場合には、第１の他車両及び第２の他車両の周囲を優先的に走行するように自車両の走行計画を生成することが好適である。
このように構成することで、生成した走行計画により互いに存在を認識していない他車両よりも、互いに存在を認識している他車両の周囲を走行することができるので、例えば他車両同士の接触等に巻き込まれる等の危険を回避し、一層安全な運転支援を行うことが可能となる。
また、本発明に係る運転支援システムは、任意の車両の周囲に存在する他車両の情報に基づいて任意の車両の運転支援する運転支援システムであって、任意の車両が存在しないと仮定して他車両の第１走行軌跡を予測する第１走行予測部と、又は／及び、任意の車両が存在すると仮定して他車両の第２走行軌跡を予測する第２走行予測手段と、第１走行軌跡と他車両の実際の走行軌跡とを比較する、又は／及び、第２走行軌跡と他車両の実際の走行軌跡とを比較する比較判定手段と、比較判定部の比較結果に基づいて他車両が任意の車両の存在を認識しているか否かを推定する認識推定手段と、認識推定部の推定結果に基づいて他車両の行動を予測する行動予測手段とを備えて構成される。
ここで、運転支援システムは、認識判定手段によって他車両が自車両の存在を認識していないと推定した場合には、自車両の存在を認識していないと推定された他車両と自車両との距離を大きくして走行するように自車両の走行計画を生成する第１走行計画手段を備えることが好適である。
また、運転支援システムは、第１走行予測手段と第２走行予測手段とを備える場合において、第１走行軌跡と第２走行軌跡とを比較して大きな差異が無い場合には、差が大きくなるように自車両の走行計画を生成する第２走行計画手段とを備えることが好適である。
さらに、運転支援システムは、認識判定手段によって自車両の存在を認識していると推定された他車両の周囲を優先的に走行するように自車両の走行計画を生成する第３走行計画手段を備えることが好適である。
また、本発明に係る運転支援システムは、第１の他車両からみて第２の他車両が存在しないと仮定して、第１の他車両の第３走行軌跡を予測する第３走行予測手段と、又は／及び、第１の他車両からみて第２の他車両が存在すると仮定して、第１の他車両の第４走行軌跡を予測する第４走行予測手段と、自車両の走行計画を生成する第４走行計画手段と、
を備え、比較判定手段は、第３走行軌跡と第１の他車両の実際の走行軌跡とを比較し、又は／及び、第４走行軌跡と第１の他車両の実際の走行軌跡とを比較し、認識推定手段は、比較判定手段の比較結果に基づいて、第１の他車両と第２の他車両とが互いに存在を認識しているか否かを推定する認識推定手段と、第４走行計画手段は、第１の他車両と第２の他車両とが互いに存在を認識していると推定した場合には、第１の他車両及び第２の他車両の周囲を優先的に走行するように自車両の走行計画を生成することが好適である。
各運転支援システムでは、任意の車両間の関係でも上記の各運転支援装置と同様の作用効果を奏する。
本発明によれば、周囲の他車両の車両認識状態を推定し、推定した車両認識状態に基づいて運転支援を適切に行える。
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、各図において同一又は相当部分には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
（第１実施形態）
第１実施形態に係る運転支援装置は、車両の運転を支援する装置であって、例えば、自動運転機能を備えた車両や、追従運転や車線維持運転などの運転者支援システムを搭載した車両に好適に採用されるものである。
最初に、本実施形態に係る運転支援装置（運転支援部）の構成を説明する。図１は本発明の実施形態に係る運転支援装置を備えた車両の構成を示すブロック図である。
図１に示す車両５は、自動運転機能あるいは運転者支援システムを備えた車両であって、ＧＰＳ受信機３０、センサ３１、操作部３２、ナビゲーションシステム３３、ＥＣＵ２、操舵アクチュエータ４０、スロットルアクチュエータ４１及びブレーキアクチュエータ４２を備えている。ここで、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）とは、電子制御する自動車デバイスのコンピュータであり、ＣＰＵ（CentralProcessing 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。
ＧＰＳ受信機３０は、例えば、運転者の位置情報を受信する機能を有している。ここで、ＧＰＳ（Global Positioning System）とは、衛星を用いた計測システムのことであり、自車両の現在位置の把握に好適に用いられるものである。また、ＧＰＳ受信機３０は、位置情報をＥＣＵ２へ出力する機能を有している。
センサ３１は、車両５の周囲の他車両に関する情報や走行環境に関する情報、車両５の走行状態に関する情報を取得する機能を有している。センサ３１としては、例えば、車両５が走行する道路のレーンを認識するためのレーン認識センサや画像センサ、車両５の周辺障害物を検知すると共に距離情報を取得する電磁波センサやミリ波センサ、車両５のヨーレートを計測するヨーレートセンサ、車両５のハンドル舵角及びタイヤ角を検知する舵角センサ、車両５の加速度を検出する加速度センサ、車両５の車輪速を計測する車輪速センサ等が用いられる。また、センサ３１は、取得した情報をＥＣＵ２へ出力する機能を有している。
操作部３２は、運転者の車両操作情報を入力する機能を有している。操作部３２としては、例えば、ハンドルやアクセルペダル、ブレーキペダル等が用いられる。また、操作部３２は、入力した情報をＥＣＵ２へ出力する機能を有している。
ナビゲーションシステム３３は、主に目的地までの経路案内等を行う機能を有している。また、ナビゲーションシステム３３は、例えば地図データベースから現在走行中の道路の形状情報を読み出し、その道路形状情報をナビ信号としてＥＣＵ２へ出力する機能を有している。車両５は、ナビゲーションシステムの代わりとして、道路形状情報を格納したデータベースを備え、そのデータベースに格納された道路形状情報をＥＣＵ２へ出力する機能を有する構成としてもよい。また、通信を介して道路形状情報を参照し、参照した道路形状情報をＥＣＵ２へ出力する機能を有する構成としてもよい。
ＥＣＵ２は、第１走行予測部（第１走行予測手段）１０、第２走行予測部（第２走行予測手段）１１、比較判定部（比較判定手段）１２、認識推定部（認識推定手段）１３、第１走行計画部（第１走行計画手段）１４、車両運動制御部２７、操舵制御部２８及び加減速制御部２９を備えている。
第１走行予測部１０は、センサ３１が検知した車両５の周囲に存在する他車両について、走行軌跡を予測する機能を有している。特に、第１走行予測部１０は、他車両からみて自車両である車両５が存在しないと仮定して他車両の走行軌跡（第１走行軌跡）を予測する機能を有している。ここで、予測する走行軌跡は、例えば、すくなくとも位置情報を含んでおり、位置情報の他に、速度パターン、加速度パターン、ヨー角、ヨーレートなどの車両の走行に必要なパラメータを含んでもよい。また、第１走行予測部１０は、予測した第１走行軌跡を比較判定部１２へ出力する機能を有している。
第２走行予測部１１は、センサ３１が検知した車両５の周囲に存在する他車両について、走行軌跡を予測する機能を有している。特に、第２走行予測部１１は、他車両からみて自車両である車両５が存在すると仮定して他車両の走行軌跡（第２走行軌跡）を予測する機能を有している。予測する走行軌跡は、第１走行予測部１０と同様の情報を含んでいる。また、第２走行予測部１１は、予測した第２走行軌跡を比較判定部１２へ出力する機能を有している。
比較判定部１２は、センサ３１が出力した他車両に関する情報から実際の走行軌跡（実走行軌跡）を取得すると共に、第１走行予測部１０が出力した第１走行軌跡、及び第２走行予測部１１が出力した第２走行軌跡と、実走行軌跡とをそれぞれ比較する機能を有している。具体的には、比較判定部１２は、実走行軌跡の各点と第１走行軌跡の各点との間の距離、及び実走行軌跡の各点と第２走行軌跡の各点との間の距離を演算し、演算した距離の大きさに基づいて比較する機能を有している。そして、比較判定部１２は、演算した比較結果を認識推定部１３へ出力する機能を有している。
認識推定部１３は、比較判定部１２が出力した判定結果に基づいて、他車両が自車両を認識しているか否かを推定する機能を有している。また、認識推定部１３は、推定結果を第１走行計画部１４へ出力する機能を有している。
第１走行計画部１４は、認識推定部１３が出力した推定結果に基づいて、車両５の走行計画を生成する機能を有している。例えば、第１走行計画部１４は、推定結果に基づいて、自車両である車両５を認識している他車両と、自車両である車両５を認識していない他車両とを区別した走行計画を生成する機能を有している。具体的には、ＧＰＳ受信機３０及びナビゲーションシステム３３が出力した位置情報や道路情報を考慮しながら、他車両との関係において、例えばより安全な走行となるように自車両の走行計画を生成する機能を有している。そして、第１走行計画部１４は、生成した走行計画を車両運動制御部２７へ出力する機能を有している。
車両運動制御部２７は、第１走行計画部１４が出力した走行計画、センサ３１が取得した周囲の走行環境や車両５の走行状態、及び、操作部３２が出力した操作情報等に基づいて、操舵制御情報や加減速制御情報を算出する機能を有している。そして、車両運動制御部２７は、算出した操舵制御情報を操舵制御部２８へ、算出した加減速制御情報を加減速制御部２９へ出力する機能を有している。
操舵制御部２８は、車両運動制御部２７が出力した操舵制御情報に基づいて操舵アクチュエータ４０を制御するための信号を生成し、生成した制御信号を操舵アクチュエータ４０へ出力する機能を有している。なお、操舵アクチュエータ４０は、車両の走行を制御する機械的な構成要素であり、例えば、操舵角制御モータ等である。
加減速制御部２９は、車両運動制御部２７が出力した加減速制御情報に基づいてスロットルアクチュエータ４１及びブレーキアクチュエータ４２を制御するための信号を生成し、生成した制御信号をスロットルアクチュエータ４１及びブレーキアクチュエータ４２へ出力する機能を有している。スロットルアクチュエータ４１は、車両の走行を制御する機械的な構成要素であり、例えば電子スロットル等である。また、ブレーキアクチュエータ４２は、例えば油圧式ブレーキの場合には、各車輪のブレーキ油圧の調整を行うバルブ等である。
上述した第１走行予測部１０、第２走行予測部１１、比較判定部１２、認識推定部１３及び第１走行計画部１４によって、運転支援部１が構成されている。なお、第１走行予測部１０及び第２走行予測部１１は、各車両に要求される性能等に応じて、何れか一方を備える場合でもよい。このように何れか一方を備えて走行軌跡を１つだけ予測する場合には、比較判定部１２は、実走行軌跡の各点と予測した走行軌跡の各点との間の距離に基づいて、予測した走行軌跡にどの程度近いのかを判定する機能を有すればよい。
次に、第１実施形態に係る運転支援部１の動作について説明する。図２は、第１実施形態に係る運転支援部１の動作を示すフローチャートである。また、図３は第１実施形態に係る運転支援部１の動作を説明するための概要図である。図３は、自車両５がレーン３からレーン２へレーンチェンジしようとしており、方向指示器を点滅させた場面であるとする。なお、以下では、他車両は手動運転されているものとし、自車両は通信を介して他車両の走行計画を取得することができないものとして説明する。
図２に示す制御処理は、例えばイグニッションオンされてから所定のタイミングで繰り返し実行される。
図２に示す制御処理が開始されると、運転支援部１は、走行軌跡予測処理から開始する（Ｓ１０）。Ｓ１０の処理は、第２走行予測部１１が実行し、他車両からみて自車両５が存在すると仮定して、他車両の走行計画を予測し第２走行軌跡を生成する処理である。第２走行予測部１１は、例えば図３に示すように、センサ３１が出力した情報に基づいて自車両５の周囲に存在する他車両Ａ１,Ａ２を認識する。そして、自車両５が存在すると仮定した場合に、他車両Ａ１,Ａ２がどのような行動をするのかを予測する。以下では車両Ａ１を例に説明する。まず、第２走行予測部１１は、一定時刻（例えば１０秒）過去における、速度、加速度、走行レーン等の車両Ａ１の走行状態と、前方に車両Ａ２が存在し右前方に自車両５が存在すること、道路形状が直線であること等の車両Ａ１の周辺条件とを、自車両５がセンサ３１やナビゲーションシステム３３によって検知・取得する。そして、これらの走行状態及び周辺条件で特定される車両Ａ１の状況を把握する。第２走行予測部１１は、例えば、ある状況においてどのような事象が発生し得るかを発生頻度と併せて予め学習しておき、車両Ａ１が置かれている状況と学習したその状況の発生頻度とを利用することで車両Ａ１の行動を予測する。なお、以下では、説明理解の容易性を考慮して、車両Ａ１の先頭車両である車両Ａ２は、速度が車両Ａ１に比べて遅く、車両Ａ１はレーン１からレーン２へレーンチェンジして車両Ａ２を追い越すという行動予測がされたものとして説明する。
第２走行予測部１１は、車両Ａ１がレーンチェンジすると行動予測した場合、車両Ａ１がレーンチェンジする走行軌跡を生成する。例えば、図３に示すように、自車両５の存在を意識して自車両５から距離を置いてレーンチェンジする第２走行軌跡Ｒ２が予測される走行軌跡として生成される。この走行軌跡は、車両Ａ１の速度、加速度、ヨーレート、道路形状や道路状況、車両５や他車両Ａ２との位置関係等を勘案して、一般的な最適化手法で生成することができる。第２走行予測部１１が、第２走行軌跡Ｒ２を生成すると、Ｓ１０の処理は終了し、走行軌跡予測処理へ移行する（Ｓ１２）。
Ｓ１２の処理は、第１走行予測部１０が実行し、他車両からみて自車両が存在しないと仮定して、他車両の走行計画を予測し第１走行軌跡を生成する処理である。第１走行予測部１０は、Ｓ１０の処理と同様に、センサ３１が出力した情報に基づいて自車両５の周囲に存在する他車両Ａ１,Ａ２を認識する。そして、自車両５が存在しないと仮定した場合に、他車両Ａ１,Ａ２がどのような行動をするのかを予測する。Ｓ１０の処理と同様に、車両Ａ１を例として説明する。第１走行予測部１０は、一定時刻（例えば１０秒）過去における、速度、加速度、走行レーン等の車両Ａ１の走行状態と、前方に車両Ａ２が存在すること等の車両Ａ１の周辺条件とを、自車両５がセンサ３１やナビゲーションシステム３３から取得する。そして、走行状態及び周辺条件で特定される車両Ａ１の状況を把握する。このとき、自車両５は車両Ａ１からみて存在していないものとして車両Ａ１の状況を把握する。そして、Ｓ１０の処理と同様に、ある状況においてどのような事象が発生し得るかを発生頻度と併せて予め学習しておき、車両Ａ１の状況と学習したその状況の発生頻度とを利用することで車両Ａ１の行動を予測する。
第１走行予測部１０は、車両Ａ１がレーンチェンジすると行動予測した場合、車両Ａ１がレーンチェンジする走行軌跡を生成する。例えば、図３に示すように、自車両５の存在を意識しないで最適なレーンチェンジとなるように走行軌跡が生成されるため、第２走行軌跡Ｒ２に比べて自車両５に接近するようにレーンチェンジする第１走行軌跡Ｒ１が予測される走行軌跡として生成される。この走行軌跡は、Ｓ１０の処理と同様に、車両Ａ１の速度、加速度、ヨーレート、道路状況、他車両との位置関係等を勘案して、一般的な最適化手法で生成することができる。第１走行予測部１０が、第１走行軌跡Ｒ１を生成すると、Ｓ１２の処理は終了し、実走行取得処理へ移行する（Ｓ１４）。
Ｓ１４の処理は、比較判定部１２が実行し、センサ３１により他車両が走行した実際の走行軌跡（実走行軌跡）を取得する処理である。第１走行予測部１０は、例えば図３に示す状況において、車両Ａ１、Ａ２の一定時間（例えば１０秒）の実際の走行軌跡を、車両５に備わるセンサ３１によって取得する。Ｓ１４の処理が終了すると、認識評価情報生成処理へ移行する（Ｓ１６）。
Ｓ１６の処理は、比較判定部１２が実行し、Ｓ１４の処理で取得した実走行軌跡とＳ１０の処理で予測した第２走行軌跡との間の距離、Ｓ１４の処理で取得した実走行軌跡とＳ１２の処理で予測した第１走行軌跡との間の距離とを算出し、演算した距離の大きさに基づいて、実走行軌跡が第１走行軌跡と第２走行軌跡のどちらにどの程度近いのかを演算する処理である。ここで、予測走行軌跡が実際の走行軌跡に類似するほど、予測するために設定した条件（自車両の存在の有無）が正しいということになる。よって、上述した実走行軌跡が第１走行軌跡と第２走行軌跡のどちらにどの程度近いのかを表す数値は、他車両Ａ１が自車両５を認識している程度を示すものとみなすことができ、この程度を認識度合いＣｉ（ｉ：整数）とする。例えば、図３に示すように、第１走行軌跡Ｒ１の所定の各点ｉから最も短い第２走行軌跡Ｒ２の点までの距離をＬｉ、実走行軌跡Ｒ０の所定の点ｉから最も短い第１走行軌跡Ｒ１の点までの距離をＮｉ、実走行軌跡Ｒ０の所定の点ｉから最も短い第２走行軌跡Ｒ２の点までの距離をＭｉとすると、認識度合いＣｉは、以下の（１）式で表すことができる。
Ｃｉ＝Ｎｉ／Ｌｉ …（１）
認識度合いＣｉは、実走行軌跡Ｒ０が第１走行軌跡Ｒ１と重なる場合には０、実走行軌跡Ｒ０が第２走行軌跡Ｒ２と重なる場合には１となる。ここで、実走行軌跡Ｒ０が第１走行軌跡Ｒ１より自車両５側になる場合（認識度合いＣｉが負の場合）には０、実走行軌跡Ｒ０が第２走行軌跡Ｒ２より自車両から遠くなる場合（認識度合いＣｉが１より大きい場合）には１とする。このように設定することで、認識度合いＣｉが０に近くなるほど、他車両が自車両を認識していないことを示し、認識度合いＣｉが１に近くなるほど、他車両が自車両を認識していることを示すことができる。そして、信頼性が高いデータを抽出すべく、距離Ｌｉが所定の距離（例えば１ｍ）以上の点に関する認識度合いＣｉを抽出して平均する。この平均値を自車両認識見込み平均Ｅとする。比較判定部１２が、比較結果として、自車両認識見込み平均Ｅを算出すると、Ｓ１６の処理は終了し、信頼性評価情報生成処理へ移行する（Ｓ１８）。
Ｓ１８の処理は、認識推定部１３が実行し、Ｓ１６の処理で算出した比較結果、すなわち、認識度合いＣｉ及び自車両認識見込み平均Ｅの信頼性を評価するために、第１走行軌跡Ｒ１の所定の各点ｉから最も短い第２走行軌跡Ｒ２の点までの距離Ｌｉを積算する処理である。この積算値を認識見込み信頼度Ｆとする。認識見込み信頼度Ｆの値は、大きいほど第１走行軌跡Ｒ１と第２走行軌跡Ｒ２との差が大きいことを示す。すなわち、認識見込み信頼度Ｆの値が大きいほど、実走行軌跡と第１走行軌跡Ｒ１との比較結果と、実走行軌跡と第２走行軌跡Ｒ２との比較結果とに明確な差を見出すことができるため、比較結果の信頼性が高い。Ｓ１８の処理が終了すると、全車両確認処理へ移行する（Ｓ２０）。
Ｓ２０の処理は、ＥＣＵ２が実行し、Ｓ１４からＳ１８の処理を、全ての他車両について実行したか否かを判定する処理である。Ｓ２０の処理において、全ての他車両について実行していないと判定した場合には、実走行軌跡取得処理へ移行し（Ｓ１４）、残りの他車両について処理を行う。一方、全ての他車両について実行したと判定した場合には、信頼性の確認処理へ移行する（Ｓ２２）。
Ｓ２２の処理は、認識推定部１３が実行し、Ｓ１８の処理で算出した認識見込み信頼度Ｆを用いて、認識度合いＣｉ及び自車両認識見込み平均Ｅの信頼性を評価する処理である。例えば、認識推定部１３は、認識見込み信頼度Ｆが所定値（例えば１０ｍ）以上であれば、算出した認識度合いＣｉには誤差があっても許容できる範囲であるとし、自車両認識見込み平均Ｅの値も信頼性が高いとする。他方、認識推定部１３は、認識見込み信頼度Ｆが所定値（例えば１０ｍ）より小さければ、算出した認識度合いＣｉには測定誤差等が大きく影響するとして、自車両認識見込み平均Ｅの値には信頼性が低いとする。Ｓ２２の処理において、自車両認識見込み平均Ｅの信頼性が低いと判定した場合には、図２に示す制御処理を終了する。そして、図２に示す制御処理を終了後、通常の走行計画を生成して運転支援を行う。一方、Ｓ２２の処理において、自車両認識見込み平均Ｅの信頼性が高いと判定した場合には、認識判定処理へ移行する（Ｓ２４）。
Ｓ２４の処理は、認識推定部１３が実行し、Ｓ１６の処理で算出した自車両認識見込み平均Ｅの値から車両Ａ１が自車両５を認識しているか否かを推定する処理である。例えば、自車両認識見込み平均Ｅが所定値（例えば０.２）以下の場合には、車両Ａ１の車両実走行軌跡が、自車両５が存在しないと仮定して導出した走行軌跡に近いと判定し、車両Ａ１は自車両５を認識していないと推定する。他方、自車両認識見込み平均Ｅが所定値（例えば０.２）より大きい場合には、車両Ａ１の車両実走行軌跡が、自車両５が存在すると仮定して導出した走行軌跡に近いと判定し、車両Ａ１は自車両５を認識していると推定する。Ｓ２４の処理において、車両Ａ１は自車両５を認識していると推定した場合には、図２に示す制御処理を終了する。そして、図２に示す制御処理を終了後、通常の走行計画を生成して運転支援を行う。一方、Ｓ２４の処理において、車両Ａ１は自車両５を認識していないと推定した場合には、走行計画生成処理へ移行する（Ｓ２６）。
Ｓ２６の処理は、第１走行計画部１４が実行し、自車両５の走行をより安全な走行とするための走行計画を生成する処理である。第１走行計画部１４は、例えば、車両Ａ１が自車両５を認識していない可能性が高いので、レーン３からレーン２へレーンチェンジした後、車両Ａ１との必要車間時間が長くなるように走行計画を生成する。例えば、必要車間時間を３秒とした走行計画を生成する。Ｓ２６の処理が終了すると、図２に示す制御処理が終了する。
以上のように、第１実施形態に係る運転支援部１によれば、自車両５の周囲に存在する他車両Ａ１,Ａ２からみて、自車両５が存在しないと仮定して他車両Ａ１,Ａ２の第１走行軌跡Ｒ１を予測し、及び、自車両５が存在すると仮定して他車両Ａ１,Ａ２の第２走行軌跡Ｒ２を予測し、第１走行軌跡Ｒ１と実走行軌跡Ｒ０とを比較し、及び、第２走行軌跡Ｒ２と実走行軌跡Ｒ０とを比較し、比較結果として生成した自車両認識見込み平均Ｅに基づいて他車両Ａ１,Ａ２が自車両５の存在を認識しているか否かを推定する。よって、他車両Ａ１,Ａ２が手動運転や通信を行えない車両等である場合であっても、他車両Ａ１,Ａ２が自車両５を認識しているか否かを推定できるので、推定結果を用いて適切な走行計画を生成できる。
また、第１実施形態に係る運転支援部１によれば、生成した走行計画により自車両５の存在を認識していない他車両Ａ１,Ａ２と自車両５との距離を大きくするように走行支援することにより、衝突等の危険を回避し、より安全な運転支援を行うことができる。
（第２実施形態）
第２実施形態に係る運転支援装置（運転支援部）６は、第１実施形態に係る運転支援部１とほぼ同様に構成されるものであって、運転支援部１と比べ、第２走行計画部（第２走行計画手段）を備える点で相違する。本実施形態に係る運転支援部６は、第１実施形態の運転支援部１において、他車両の情報の信頼性が低い場合には、より信頼性が高い情報を取得できるように走行計画を生成する機能を有している。また、本実施形態に係る運転支援部６が備わる車両の構成は、第１実施形態に係る運転支援部１が備わる車両５と同様である。なお、第２実施形態においては、第１実施形態と重複する部分は説明を省略し、相違点を中心に説明する。
最初に、本実施形態に係る運転支援部の構成について図４を用いて説明する。図４は、第２実施形態に係る運転支援部６を備える車両の構成概要を示すブロック図である。図４に示すように、本実施形態に係る運転支援部６には、ＥＣＵ２に第２走行計画部１５が備わっており、認識推定部１３が出力した認識結果に基づいて、自車両５の走行計画（走行軌跡）を生成する機能を有している。そして、第２走行計画部１５は、生成した走行計画が周囲の他車両の走行に影響するか否かを判定する機能を有している。さらに、生成した走行計画を車両運動制御部２７へ出力する機能を有している。
次に、第２実施形態に係る運転支援部６の動作について説明する。図５は、第２実施形態に係る運転支援部６の動作を示すフローチャートである。また、図６は第２実施形態に係る運転支援部６の動作を説明するための概要図である。図６では、二車線の道路において、自車両である自車両５がレーン２を走行し、左側を他車両Ａ２、左後方に他車両Ａ１が走行している場面を示している。なお、以下では、他車両は手動運転されているものとし、自車両は通信を介して他車両の走行計画を取得することができないものとして説明する。
図５に示す制御処理は、例えばイグニッションオンされてから所定のタイミングで繰り返し実行される。
図５に示す制御処理が開始されると、運転支援部６は、第１支援処理から開始する（Ｓ３０）。Ｓ３０の処理は、運転支援部６が実行し、図２に示す第１実施形態の運転支援部１の制御処理と同様の処理である。Ｓ３０の処理が終了すると、信頼性の確認処理へ移行する（Ｓ３２）。
Ｓ３２の処理は、認識推定部１３が実行し、図２に示すＳ１８の処理で生成した認識見込み信頼度Ｆを用いて、認識度合いＣｉ及び自車両認識見込み平均Ｅの信頼度を評価する処理である。例えば、認識推定部１３は、認識見込み信頼度Ｆが所定値（例えば１０ｍ）以上であれば、図２に示すＳ１６の処理で算出した認識度合いＣｉには誤差があっても許容できる範囲であるとし、認識度合いＣｉ及び自車両認識見込み平均Ｅの値も信頼性が高いとする。この場合には、Ｓ３０の処理において、他車両が認識しているか否かを信頼性のある情報を用いて既に判定しているため、積極的に他車両Ａ１の挙動を変化させるように自車両を走行制御する必要はなく、図５に示す制御処理を終了する。そして、図２のＳ２６の処理で生成した走行計画を用いて、或いは、図５に示す制御処理を終了後通常の走行計画を生成して運転支援を行う。一方、認識見込み信頼度Ｆが所定値（例えば１０ｍ）より小さい場合には、図２に示すＳ１６の処理で算出した認識度合いＣｉには許容できない誤差があるとし、自車両認識見込み平均Ｅの値は信頼性が低いとする。この場合には、暫定走行計画生成処理へ移行する（Ｓ３４）。
Ｓ３４の処理は、第２走行計画部１５が実行し、暫定的な走行計画を生成する処理である。この走行計画は、自車両５の存在の有無によって他車両の挙動が変化するように、自車両５を走行させることを目標として生成される。なお、生成した走行計画に基づいて走行したとしても、自車両５の存在の有無によって他車両の挙動が変化するか否かは不明であるので、第２走行計画部１５は、暫定的な走行計画を生成し、当該暫定走行計画に基づいた走行を行った場合を仮定して目標を達成できるか否かを後述する処理で検討する。生成する暫定的な走行計画としては、例えば自車両の走行の安全性が向上する走行計画を暫定的な走行計画とする。具体的には、第２走行計画部１５は、例えば図６に示すように、自車両５の左側を他車両Ａ２、左後方に他車両Ａ１が走行している場面において、他車両Ａ１についての認識見込み信頼度Ｆが低い場合には、他車両Ａ２がレーン１からレーン２へレーンチェンジできるように、減速によって前方車間を拡大する走行計画を自車両５の暫定的な走行計画とする。第２走行計画部１５が暫定的な走行計画を生成すると、Ｓ３４の処理は終了し、他車両の走行軌跡予測処理へ移行する（Ｓ３６）。
Ｓ３６の処理は、第２走行予測部１１が実行し、図２に示すＳ１０の処理と同様に、他車両からみて自車両５が存在すると仮定して、他車両の走行計画を予測し、第２走行軌跡を生成する処理である。特に、第２走行予測部１１は、Ｓ３４の処理で生成した暫定走行計画を実行すると仮定した場合において、他車両の走行計画を予測し第２走行軌跡を生成する。生成方法は第１実施形態と同様である。第２走行予測部１１が、第２走行軌跡Ｒ２を生成すると、Ｓ３６の処理が終了し、他車両の走行軌跡予測処理へ移行する（Ｓ３８）。
Ｓ３８の処理は、第１走行予測部１０が実行し、図２に示すＳ１２の処理と同様に、他車両からみて自車両５が存在しないと仮定して、他車両の走行計画を予測し第１走行軌跡を生成する処理である。第１走行予測部１０が、第１走行軌跡Ｒ１を生成すると、信頼性評価情報生成処理へ移行する（Ｓ４０）。
Ｓ４０の処理は、認識推定部１３が実行し、図２に示すＳ１８の処理と同様に、自車両認識見込み平均Ｅの信頼性を評価するために、Ｓ３６の処理で生成した第１走行軌跡Ｒ１の所定の各点ｉから、Ｓ３８の処理で生成した第２走行軌跡Ｒ２の点までの最も短い距離Ｌｉを積算する処理である。Ｓ４０の処理が終了すると、信頼性の確認処理へ移行する（Ｓ４２）。
Ｓ４２の処理は、認識推定部１３が実行し、Ｓ４０の処理で算出した認識見込み信頼度Ｆを用いて、認識度合いＣｉ及び自車両認識見込み平均Ｅの信頼度を評価する処理である。評価方法は、Ｓ３２の処理と同様である。Ｓ４２の処理において、自車両認識見込み平均Ｅの信頼性が低いと判定した場合には、これ以上の予測処理は行わないものとし、図５に示す制御処理を終了する。そして、図５に示す制御処理を終了後通常の走行計画を生成して運転支援を行う。一方、Ｓ４２の処理において、自車両認識見込み平均Ｅの信頼性が高いと判定した場合には、走行計画採用処理へ移行する（Ｓ４４）。
Ｓ４４の処理は、第２走行計画部１５が実行し、走行計画を決定する処理である。Ｓ４２の処理において、Ｓ３４の処理で生成した暫定的な走行計画を自車両５が実行することにより、他車両の挙動が変化し、高い信頼性の情報を得られることが判明したため、第２走行計画部１５は、Ｓ３４の処理で生成した暫定的な走行計画を採用し、自車両５の走行計画とする。Ｓ４４の処理が終了すると、認識評価情報生成処理へ移行する（Ｓ４６）。
Ｓ４６の処理は、比較判定部１２が実行し、Ｓ４４の処理で決定した走行計画で自車両５が走行した際の他車両の走行軌跡をセンサ３１で取得し、図２に示すＳ１６の処理と同様に、取得した実走行軌跡とＳ３６の処理で予測した第２走行軌跡との間の距離、取得した実走行軌跡とＳ３８の処理で予測した第１走行軌跡との間の距離とを算出し、演算した距離の大きさに基づいて、実走行軌跡が第１走行軌跡と第２走行軌跡のどちらにどの程度近いのかを比較する処理である。比較判定部１２が、比較結果として、自車両認識見込み平均Ｅを算出すると、Ｓ４６の処理は終了し、認識判定処理へ移行する（Ｓ４８）。
Ｓ４８の処理は、認識推定部１３が実行し、図２に示すＳ２４の処理と同様に、Ｓ４６の処理で算出した自車両認識見込み平均Ｅの値から車両Ａ１が自車両５を認識しているか否かを推定する処理である。Ｓ４８の処理において、車両Ａ１は自車両５を認識していると推定した場合には、図５に示す制御処理を終了する。そして、図５に示す制御処理を終了後、通常の走行計画を生成して運転支援を行う。一方、Ｓ４８の処理において、車両Ａ１は自車両５を認識していないと推定した場合には、走行計画生成処理へ移行する（Ｓ５０）。
Ｓ５０の処理は、第２走行計画部１５が実行し、図２に示すＳ２６の処理と同様に、自車両５の走行をより安全な走行とするための走行計画を生成する処理である。第２走行計画部１５は、例えば、車両Ａ１が自車両５を認識していない可能性が高いので、レーン３からレーン２へレーンチェンジした後、車両Ａ１との必要車間時間が長くなるように走行計画を生成する。例えば、必要車間時間を３秒とした走行計画を生成する。Ｓ５０の処理が終了すると、図５に示す制御処理が終了する。
以上で、図５に示す制御処理は終了する。図５に示す制御処理を繰り返し実行することによって、他車両が自車両５を認識しているか否かを判定するための情報が低い信頼性であっても、今後の走行において安全性の高い走行計画を採用することによりと信頼性が高い情報を取得できることが判明した場合には、当該走行計画を採用し自車両５を制御することで積極的に情報収集できる。例えば、図６において、車両Ａ２は車両Ａ１に比べて速度が小さく、レーンチェンジしたいと考えているとする。このとき、自車両５の存在の有無に関わらず他車両Ａ１の走行軌跡に変更が無い場合には、自車両５は、あえて速度を落として他車両Ａ１がレーンチェンジする空間を空ける。その後、他車両Ａ１の実際の動作を取得して予測と比べることで、他車両Ａ１が自車両５を認識しているか否かを確認することができ、認識していない場合には、車間距離を大きくする等の走行計画を採用して走行の安全性を向上させることができる。
上述した通り、第２実施形態に係る運転支援装置６によれば、自車両５の存在の有無に関わらず他車両Ａ１の第１走行軌跡Ｒ１と第２走行軌跡Ｒ２とに大きな差異が無く、自車両５の存在を認識しているか否かを推定することができない状況であっても、例えば自車両５の操舵や加減速等によって他車両Ａ１の行動が変化することが期待できる場合には、生成した走行計画により自車両５の操舵や加減速等をあえて実行し、自車両５の存在を認識しているか否かの判断ができる状況を意図的に作り出すことができる。このため、他車両Ａ１が自車両５の存在を認識しているか否かを積極的に確認し、車両の運転支援を一層適切に行うことが可能となる。
（第３実施形態）
第３実施形態に係る運転支援装置（運転支援部）７は、第１実施形態に係る運転支援部１とほぼ同様に構成されるものであって、運転支援部１と比べ、第１走行計画部１４の代わりに第３走行計画部（第３走行計画手段）１６を備える点で相違する。本実施形態に係る運転支援部７は、自車両を認識している他車両の周囲を走行する走行計画を生成する機能を有している。また、本実施形態に係る運転支援部７が備わる車両の構成は、第１実施形態に係る運転支援部１が備わる車両５と同様である。なお、第３実施形態においては、第１実施形態と重複する部分は説明を省略し、相違点を中心に説明する。
最初に、本実施形態に係る運転支援部の構成について図７を用いて説明する。図７は、第３実施形態に係る運転支援部７を備える車両の構成概要を示すブロック図である。図７に示すように、本実施形態に係る運転支援部７には、ＥＣＵ２に第３走行計画部１６が備わっており、認識推定部１３が出力した認識結果に基づいて、自車両５の走行計画（走行軌跡）を生成する機能を有している。具体的には、第３走行計画部１６は、認識推定部１３が出力した認識結果を、自車両周囲の認識結果としてマップ化し、当該マップ（認識マップ）に基づいて走行計画を生成する機能を有している。さらに、生成した走行計画を車両運動制御部２７へ出力する機能を有している。
次に、第３実施形態に係る運転支援部７の動作について説明する。図８，９は、第３実施形態に係る運転支援部７の動作を示すフローチャートである。また、図１０は第３実施形態に係る運転支援部７の動作を説明するための概要図である。図１０では、３車線の道路において、自車両である自車両５が中央の車線を走行し、左右の車線を他車両Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４が走行している場面を示している。なお、以下では、他車両は手動運転されているものとし、自車両は通信を介して他車両の走行計画を取得することができないものとして説明する。
図８に示す制御処理は、例えばイグニッションオンされてから所定のタイミングで繰り返し実行される。
図８に示す制御処理が開始されると、運転支援部７は、走行軌跡予測処理から開始する（Ｓ６０）。Ｓ６０の処理は、図２のＳ１０の処理と同様であり、第２走行予測部１１が実行し、他車両からみて自車両５が存在すると仮定して、他車両の走行計画を予測し第２走行軌跡を生成する処理である。例えば、図１０に示すように、自車両５の周囲に他車両Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４が走行している場合において、第２走行予測部１１が他車両Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４の第２走行軌跡Ｒ２をそれぞれ生成する。Ｓ６０の処理が終了すると、走行軌跡予測処理へ移行する（Ｓ６２）。
Ｓ６２の処理は、図２のＳ１２の処理と同様であり、第１走行予測部１０が実行し、他車両からみて自車両が存在しないと仮定して、他車両の走行計画を予測し第１走行軌跡を生成する処理である。例えば、図１０に示す状況において、第１走行予測部１０が他車両Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４の第１走行軌跡Ｒ１をそれぞれ生成する。Ｓ６２の処理が終了すると、走行軌跡予測処理へ移行する（Ｓ６４）。
Ｓ６４の処理は、図２のＳ１４の処理と同様であり、比較判定部１２が実行し、センサ３１により他車両が走行した実際の走行軌跡（実走行軌跡）を取得する処理である。Ｓ６４の処理が終了すると、認識評価情報生成処理へ移行する（Ｓ６６）。
Ｓ６６の処理は、図２のＳ１６の処理と同様であり、比較判定部１２が実行し、実走行軌跡が第１走行軌跡と第２走行軌跡のどちらにどの程度近いのかを演算する処理である。比較判定部１２が、比較結果として、自車両認識見込み平均Ｅを算出すると、Ｓ６６の処理は終了し、信頼性評価情報生成処理へ移行する（Ｓ６８）。
Ｓ６８の処理は、図２のＳ１８の処理と同様であり、認識推定部１３が実行し、認識見込み信頼度Ｆを生成する処理である。Ｓ６８の処理が終了すると、全車両確認処理へ移行する（Ｓ７０）。
Ｓ７０の処理は、図２のＳ２０の処理と同様であり、ＥＣＵ２が実行し、全車両についてＳ６４〜Ｓ６８の処理を実行したか否かを判定する処理である。Ｓ７０の処理において、全ての他車両について実行していないと判定した場合には、実走行軌跡取得処理へ移行し（Ｓ６４）、残りの車両について処理を行う。一方、全ての他車両について実行したと判定した場合には、メモリ確保処理へ移行する（Ｓ７２）。
Ｓ７２の処理は、ＥＣＵ２が実行し、演算に必要な領域を確保し、初期化する処理である。例えば、ＥＣＵ２は、自車両の周辺（例えば長さ３０ｍ、幅１５ｍ）を所定単位（例えば１０ｃｍ）で分割し、分割した領域それぞれにおいて、処理結果を保存することができる程度の領域をＥＣＵ２に備わるメモリ上に確保する。これにより、メモリ上に車両周辺の認識マップが形成される。そして、ＥＣＵ２は、確保した領域を所定値で初期化する。所定値は、車両がいない地点を示す値とし、例えば１とする。Ｓ７２の処理が終了すると、認識マップ作成処理へ移行する（Ｓ７４）。
Ｓ７４の処理は、第３走行計画部１６が実行し、Ｓ７２の処理で確保したメモリ領域の認識マップに対して演算結果を反映して、認識マップを作成する処理である。最初に、第３走行計画部１６は、図９に示す暫定領域認識度算出処理から開始する（Ｓ９０）。Ｓ９０の処理を実行するにあたり、第３走行計画部１６は、他車両の中から一台を処理対象として選択する。ここでは、他車両Ａ１が最初に処理対象とされるものとして説明する。Ｓ９０の処理は、直感的に状態を理解することを容易とするための数学的な変換処理であり、Ｓ６６の処理で演算した自車両認識見込み平均Ｅの範囲を０〜１から−１〜１へ拡張する処理である。拡張後の値を暫定領域認識度Ｇとすると、暫定領域認識度Ｇは、以下の式（２）を用いて表される。
Ｇ＝２Ｅ−１ …（２）
これにより、Ｇの値が１に近づくにつれて自車両５が他車両Ａ１に認識されている可能性が高く、反対にＧの値が−１に近づくにつれて自車両５が他車両Ａ１に認識されている可能性が低くなる。第３走行計画部１６が、他車両Ａ１について暫定領域認識度Ｇを生成すると、信頼性の確認処理へ移行する（Ｓ９２）。
Ｓ９２の処理は、図２のＳ２２の処理とほぼ同様な処理であり、認識推定部１３が実行し、Ｓ６８の処理で算出した認識見込み信頼度Ｆを用いて、認識度合いＣｉ及び自車両認識見込み平均Ｅの信頼度を評価する処理である。Ｓ９２の処理において、自車両認識見込み平均Ｅの信頼性が高いと判定した場合には、積算処理へ移行する（Ｓ９６）。一方、Ｓ９２の処理において、自車両認識見込み平均Ｅの信頼性が低いと判定した場合には、暫定領域認識度Ｇの代入処理へ移行する（Ｓ９４）。
Ｓ９４の処理は、Ｓ９０の処理で生成した暫定領域認識度Ｇを０とする処理である。これにより、信頼性が低い情報については、その後の処理に影響が出ないようにすることができる。Ｓ９４の処理が終了すると、積算処理へ移行する（Ｓ９６）。
Ｓ９６の処理は、Ｓ７２の処理で確保したメモリ領域に、Ｓ９０又はＳ９４の処理で算出した暫定領域認識度Ｇを入力する処理である。具体的には、センサ３１で入力した車両Ａ１の地点及びその周辺（例えば１０ｍ）に対応する認識マップの領域に、暫定領域認識度Ｇを積算し、当該地点の認識度Ｇ０とする。これにより、認識マップ上において、自車両５の存在を認識している他車両が存在する地点の周囲、及び他車両が存在しない地点に対応する箇所の認識度Ｇ０は、正の値で表現され、自車両を認識していない他車両が存在する地点の周囲に対応する箇所の認識度Ｇ０は、負の値で表現される。Ｓ９６の処理が終了すると、暫定領域認識度Ｇの判定処理へ移行する（Ｓ９８）。
Ｓ９８の処理は、自車両５を認識していない他車両であるか否かを判定する処理である。例えば、第３走行計画部１６は、暫定領域認識度Ｇが負の値であるか否かを判定する。Ｓ９８の処理において、暫定領域認識度Ｇが負の値でない場合には、当該他車両は自車両５を認識している車両であるとして図９に示す他車両Ａ１に対応する認識マップ作成処理を終了する。他方、暫定領域認識度Ｇが負の値であれば、当該他車両は自車両を認識していない車両であるとして、死角領域積算処理へ移行する（Ｓ１００）。
Ｓ１００の処理は、自車両５を認識していない他車両の死角領域となる地点に対応するメモリ領域に、暫定領域認識度Ｇをさらに積算する処理である。死角領域は、例えば、車両に備わるミラーで確認できない後方地点等、あらかじめ設定しておけばよい。Ｓ１００の処理により、自車両５を認識していない車両の死角となる地点は、負の暫定領域認識度Ｇをさらに積算されるため、絶対値が大きくなる。Ｓ１００の処理が終了すると、図９に示す他車両Ａ１に対応する認識マップ生成処理を終了する。このように、図９に示す処理において演算された積算値は、正の値が大きいほど他車両が自車両５を認識している可能性が大きく、反対に、負の値が大きいほど他車両が自車両５を認識している可能性が小さいものとなる。
図８に戻り、Ｓ７４の認識マップ生成処理（図９）が終了すると、全車両確認処理へ移行する（Ｓ７６）。Ｓ７６の処理は、ＥＣＵ２が実行し、Ｓ７４の認識マップ生成処理が、自車両周囲に存在する全ての他車両に対して完了しているか否かを判定する処理である。Ｓ７６の処理において、全車両に対して完了していないと判定した場合には、認識マップ生成処理へ再度移行し（Ｓ７４）、残りの他車両について処理を行う。一方、Ｓ７６の処理において、全車両に対して完了したと判定した場合には、安全地点の探索処理へ移行する（Ｓ７８）。
Ｓ７８の処理は、第３走行計画部１６が実行し、メモリに格納された認識マップを参照して、安全な地点を決定する処理である。第３走行計画部１６は、所定サイズ（例えば車両サイズ＋１０ｍ）の領域をメモリから参照し、当該領域の積算値が最も大きな値となる領域を探索する。Ｓ７８の処理が終了すると、走行計画生成処理へ移行する（Ｓ８０）。
Ｓ８０の処理は、第３走行計画部１６が実行し、Ｓ７８の処理で探索した領域に対して優先的に自車両５を進める走行計画を生成する。Ｓ８０の処理が終了すると、図９に示す制御処理を終了する。
以上、図８，９の制御処理を行うことで、自車両５を認識していない他車両の周囲を走行することを回避し、自車両５を認識している他車両の周囲を走行することができるため、自車両５の走行の安全性を向上させることができる。例えば、図１０において、他車両Ａ１が自車両５を認識していないと判定し、他車両Ａ２，Ａ３，Ａ４が自車両５を認識していると判定した場合には、認識マップ上は他車両Ａ１の周囲が負の値で示されるため、自車両５は、当該負の値で示された領域を回避する走行計画に基づいて走行軌跡Ｒに示す走行を行うことで、走行の安全性を向上させることができる。
上述の通り、第３実施形態に係る運転支援装置７によれば、例えば自車両５の周囲が込み合っており、自車両５の移動する地点が制限されている場合等が発生しても、生成した走行計画で自車両５の存在を認識している他車両の周囲を走行することで、自車両を認識していない他車両からの衝突を回避し、より安全な運転支援を行うことができる。
（第４実施形態）
第４実施形態に係る運転支援装置（運転支援部）８は、第１実施形態に係る運転支援部１とほぼ同様に構成されるものであって、運転支援部１と比べ、第１走行予測部１０、第２走行予測部１１及び第１走行計画部１４の代わりに、第３走行予測部（第３走行予測手段）１７、第４走行予測部（第４走行予測手段）１８及び第４走行計画部（第４走行計画手段）１９を備える点で相違する。本実施形態に係る運転支援部８は、複数の他車両のうち、互いに認識している他車両の周囲を走行する走行計画を生成する機能を有している。また、本実施形態に係る運転支援部８が備わる車両の構成は、第１実施形態に係る運転支援部１が備わる車両５と同様である。なお、第４実施形態においては、第１，３実施形態と重複する部分は説明を省略し、相違点を中心に説明する。
最初に、本実施形態に係る運転支援部の構成について図１１を用いて説明する。図１１は、第４実施形態に係る運転支援部７を備える車両の構成概要を示すブロック図である。図１１に示すように、本実施形態に係る運転支援部７には、ＥＣＵ２に、第３走行予測部１７、第４走行予測部１８及び第４走行計画部１９を備えている。
第３走行予測部１７は、第１走行予測部１０とほぼ同様の機能を有しており、自車両の周囲に第１の他車両及び第２の他車両が存在する場合において、第１の他車両からみて第２の他車両が存在しないと仮定して第１の他車両の走行軌跡（第３走行軌跡）を生成する機能を有している。すなわち、第１走行予測部１０は、自車両と他車両との関係に基づいて走行軌跡（第１走行軌跡）を生成する機能を有するのに対して、第３走行予測部１７は、他車両と他車両との関係に基づいて走行軌跡を生成する機能を有している点が相違する。
第４走行予測部１８は、第２走行予測部１１とほぼ同様の機能を有しており、自車両の周囲に第１の他車両及び第２の他車両が存在する場合において、第１の他車両からみて第２の他車両が存在すると仮定して第１の他車両の走行軌跡（第４走行軌跡）を生成する機能を有している。すなわち、第３走行予測部１７と同様に、他車両と他車両との関係に基づいて走行軌跡を生成する機能を有している点が相違する。
第４走行計画部１９は、ＥＣＵ２に備わっており、認識推定部１３が出力した認識結果に基づいて、自車両５の走行計画（走行軌跡）を生成する機能を有している。具体的には、第４走行計画部１９は、第３実施形態の第３走行計画部１６と同様に、認識推定部１３が出力した認識結果を、自車両周囲の認識結果としてマップ化し、当該マップ（認識マップ）に基づいて走行計画を生成する機能を有している。さらに、生成した走行計画を車両運動制御部２７へ出力する機能を有している。
次に、第４実施形態に係る運転支援部８の動作について説明する。図１２は、第４実施形態に係る運転支援部８の動作を示すフローチャートである。また、図１３は、第４実施形態に係る運転支援部８の動作を説明するための概要図である。図１３では、３車線の道路において、自車両である自車両５が中央の車線を走行し、左右の車線を他車両Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４が走行している場面を示している。なお、以下では、他車両は手動運転されているものとし、自車両は通信を介して他車両の走行計画を取得することができないものとして説明する。
図１２に示す制御処理は、例えばイグニッションオンされてから所定のタイミングで繰り返し実行される。
図１２に示す制御処理が開始されると、運転支援部は、走行軌跡予測処理から開始する（Ｓ１１０）。Ｓ１１０の処理は、第４走行予測部１８が実行し、第１の他車両からみて第２の他車両が存在すると仮定して、第２の他車両の走行計画を予測し第２走行軌跡を生成する処理である。例えば、図１３に示すように、自車両５の周囲に他車両Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４が走行している場合、第４走行予測部１８が他車両Ａ１から見て他車両Ａ２が存在すると仮定して第４走行軌跡Ｒ４を生成する。このように、第４走行予測部１８は、自車両の周囲に存在する他車両Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４のすべての組み合わせにおいて、第４走行軌跡Ｒ４を生成する。なお、第４走行軌跡Ｒ４の生成方法は、図２に示すＳ１０の処理と同様である。Ｓ１１０の処理が終了すると、走行軌跡予測処理へ移行する（Ｓ１１２）。
Ｓ１１２の処理は、第３走行予測部１７が実行し、第１の他車両からみて第２の他車両が存在しないと仮定して、第２の他車両の走行計画を予測し第３走行軌跡を生成する処理である。例えば、図１３に示すように、自車両５の周囲に他車両Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４が走行している場合、第３走行予測部１７が他車両Ａ１から見て他車両Ａ２が存在しないと仮定して第１走行軌跡Ｒ１を生成する。このように、第３走行予測部１７は、自車両の周囲に存在する他車両Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４のすべての組み合わせにおいて、第３走行軌跡Ｒ３を生成する。なお、第３走行軌跡Ｒ３の生成方法は、図２に示すＳ１２の処理と同様である。Ｓ１１２の処理が終了すると、走行軌跡予測処理へ移行する（Ｓ１１４）。
Ｓ１１４の処理は、図８のＳ６４の処理と同様であり、比較判定部１２が実行し、センサ３１により他車両が走行した実際の走行軌跡（実走行軌跡）を取得する処理である。Ｓ１１４の処理が終了すると、認識評価情報生成処理へ移行する（Ｓ１１６）。
Ｓ１１６の処理は、図８のＳ６６の処理とほぼ同様であり、比較判定部１２が実行し、他車両間の認識関係を知るために、実走行軌跡が第３走行軌跡と第４走行軌跡のどちらにどの程度近いのかを比較する処理である。比較判定部１２が、比較結果として、自車両認識見込み平均Ｅの算出用法と同様の方法で認識見込み平均Ｅ１を算出する。Ｓ１１６の処理が終了すると、信頼性評価情報生成処理へ移行する（Ｓ１１８）。
Ｓ１１８の処理は、図８のＳ６８の処理と同様であり、認識推定部１３が実行し、認識見込み信頼度Ｆを生成する処理である。Ｓ１１８の処理が終了すると、全車両確認処理へ移行する（Ｓ１２０）。
Ｓ１２０の処理は、図８のＳ７０の処理と同様であり、ＥＣＵ２が実行し、全車両においてＳ１１４〜Ｓ１１８の処理を実行したか否かを判定する処理である。Ｓ１２０の処理において、全ての他車両について実行していないと判定した場合には、実走行軌跡取得処理へ移行し（Ｓ１１４）、残りの車両の組み合わせについて処理を行う。処理回数は、他車両台数の２乗回となる。一方、全ての他車両の組み合わせについて実行したと判定した場合には、メモリ確保処理へ移行する（Ｓ１２２）。
Ｓ１２２の処理は、図８のＳ７２の処理と同様であり、ＥＣＵ２が実行し、ＥＣＵ２に備わるメモリにおいて、演算に必要な領域を確保し、初期化する処理である。Ｓ１２２の処理が終了すると、データ整理処理へ移行する（Ｓ１２４）。
Ｓ１２４の処理は、第４走行計画部１９が実行し、Ｓ１１６の処理で算出した認識見込み平均Ｅ１のうち、信頼性の低いデータを処理対象から除く処理である。例えば、他車両同士の距離が大きく離れているもの（例えば車間時間２秒以上）については、信頼性が低い可能性があり、認識マップに積算する対象から除くことにより、認識マップ全体の信頼性を向上させることができる。Ｓ１２４の処理が終了すると、認識マップ作成処理へ移行する（Ｓ１２６）。
Ｓ１２６の処理は、図８のＳ７４の処理と同様であり、第４走行計画部１９が実行し、認識マップを作成する処理である。Ｓ１２６の処理が終了すると、全車両確認処理へ移行する（Ｓ１２８）。
Ｓ１２８の処理は、図８のＳ７６の処理と同様であり、ＥＣＵ２が実行し、Ｓ１２６の認識マップ生成処理が、自車両周囲に存在する全ての他車両に対して完了しているか否かを判定する処理である。Ｓ１２８の処理において、全車両に対して完了していないと判定した場合には、認識マップ生成処理へ再度移行し（Ｓ１２４）、残りの他車両について処理を行う。一方、Ｓ１２８の処理において、全車両に対して完了したと判定した場合には、安全地点の探索処理へ移行する（Ｓ１３０）。
Ｓ１３０の処理は、図８のＳ７８の処理と同様であり、第４走行計画部１９が実行し、メモリに格納された認識マップを参照して、安全な地点を決定する処理である。Ｓ１３０の処理が終了すると、走行計画生成処理へ移行する（Ｓ１３２）。
Ｓ１３２の処理は、図８のＳ８０の処理と同様であり、第４走行計画部１９が実行し、Ｓ１３２の処理で探索した領域に対して優先的に自車両５を進める走行計画を生成する。Ｓ１３２の処理が終了すると、図１２に示す制御処理を終了する。
以上、図１２の制御処理を行うことで、認識されていない他車両の周囲を走行することを回避し、互いに認識している他車両同士の周囲を走行することができるため、自車両５の走行の安全性を向上させることができる。例えば、図１３において、他車両Ａ１，Ａ４同士がお互いに認識していないと判定し、他車両Ａ２，Ａ３がお互いに認識していると判定した場合には、認識マップ上は他車両Ａ１，Ａ４の周囲が負の値で示されるため、自車両５は、当該負の値で示された領域を回避する走行計画に基づいて走行軌跡Ｒに示す走行を行うことで、走行の安全性を向上させることができる。
上述の通り、第４実施形態に係る運転支援装置８によれば、生成した走行計画により互いに存在を認識していない他車両よりも、互いに存在を認識している他車両の周囲を走行することができるので、例えば他車両同士の接触等に巻き込まれる等の危険を回避し、一層安全な運転支援を行うことが可能となる。
なお、上述した各実施形態は本発明に係る運転支援方法又は運転支援装置の一例を示すものである。本発明に係る運転支援方法又は運転支援装置は、各実施形態に係る運転支援方法又は運転支援装置に限られるものではなく、各請求項に記載した要旨を変更しない範囲で、各実施形態に係る運転支援方法又は運転支援装置を変形し、又は他のものに適用したものであってもよい。
例えば、上記実施形態においては、第１走行軌跡と第２走行軌跡の両方を生成し、それぞれの走行軌跡と実際の走行軌跡との比較を行う例を説明したが、第１走行軌跡と第２走行軌跡のどちらか一方を生成し、実際の走行軌跡と比較する構成としてもよい。
また、上記各実施形態においては、運転支援装置が車載されている例を説明したが、路側等に配置され、路車間通信を介して各車両の認識度合いを判定する場合であってもよい。
また、上記各実施形態においては、自車両は自動運転する車両としたが、手動運転する車両であってもよい。この場合、車両に備わるディスプレイ等の表示部によって、他車両の認識度合いを運転者に報知する構成とすればよい。
また、上記各実施形態においては、他車両は手動運転する車両としたが、自動運転する車両であってもよい。このような場合であっても、何らかの要因により通信が行えない場合には本発明の効果を奏することができる。そして、他車両が自動運転の車両と手動運転の車両が混在する場合であっても同様である。
さらに、上記の第３実施形態においては、自車両と他車両との認識度について着目して認識マップを作成する例、第４実施形態においては、他車両間の認識度について着目して認識マップを作成する例を説明したが、自車両と他車両との認識度、及び、他車両間の認識度に基づいて認識度マップを作成する場合でもよい。
第１実施形態に係る運転支援部を備える車両の構成概要を示すブロック図である。 図１の運転支援部の動作を示すフローチャートである。 図１の運転支援部の動作を説明する概要図である。 第２実施形態に係る運転支援部を備える車両の構成概要を示すブロック図である。 第２実施形態に係る運転支援部の動作を示すフローチャートである。 第２実施形態に係る運転支援部の動作を説明する概要図である。 第３実施形態に係る運転支援部を備える車両の構成概要を示すブロック図である。 第３実施形態に係る運転支援部の動作を示すフローチャートである。 第３実施形態に係る運転支援部の動作を示すフローチャートである。 第３実施形態に係る運転支援部の動作を説明する概要図である。 第４実施形態に係る運転支援部を備える車両の構成概要を示すブロック図である。 第４実施形態に係る運転支援部の動作を示すフローチャートである。 第４実施形態に係る運転支援部の動作を説明する概要図である。
符号の説明
１，６，７，８…運転支援部（運転支援装置）、２…ＥＣＵ、１０…第１走行予測部（第１走行予測手段）、１１…第２走行予測部（第２走行予測手段）、１２…比較判定部（比較判定手段）、１３…認識推定部（認識推定手段）、１４…第１走行計画部（第１走行計画手段）、１５…第２走行計画部（第２走行計画手段）、１６…第３走行計画部（第３走行計画手段）、１７…第３走行予測部（第３走行予測手段）、１８…第４走行予測部（第４走行予測手段）、１９…第４走行計画部（第４走行計画手段）。

Claims (10)

  1. 自車両の周囲に存在する他車両の情報に基づいて前記自車両の運転を支援する運転支援装置であって、
    前記自車両が存在しないと仮定して前記他車両の第１走行軌跡を予測する第１走行予測部と、又は／及び、前記自車両が存在すると仮定して前記他車両の第２走行軌跡を予測する第２走行予測部と、
    前記第１走行軌跡と前記他車両の実際の走行軌跡とを比較する、又は／及び、前記第２走行軌跡と前記他車両の実際の走行軌跡とを比較する比較判定部と、
    前記比較判定部の比較結果に基づいて前記他車両が前記自車両の存在を認識しているか否かを推定する認識推定部と、
    を備えることを特徴とする運転支援装置。
  2. 前記認識判定部によって前記他車両が前記自車両の存在を認識していないと推定した場合には、前記自車両の存在を認識していないと推定された前記他車両と前記自車両との距離を大きくして走行するように自車両の走行計画を生成する第１走行計画部を備えることを特徴とする請求項１に記載の運転支援装置。
  3. 前記第１走行予測部と前記第２走行予測部とを備える場合において、
    前記第１走行軌跡と前記第２走行軌跡とを比較して大きな差異が無い場合には、前記差異が大きくなるように自車両の走行計画を生成する第２走行計画部と、
    を備えることを特徴とする請求項１又は２に記載の運転支援装置。
  4. 前記認識判定部によって前記自車両の存在を認識していると推定された前記他車両の周囲を優先的に走行するように自車両の走行計画を生成する第３走行計画部を備えることを特徴とする請求項１〜３の何れか一項に記載の運転支援装置。
  5. 第１の他車両からみて第２の他車両が存在しないと仮定して、前記第１の他車両の第３走行軌跡を予測する第３走行予測部と、又は／及び、第１の他車両からみて第２の他車両が存在すると仮定して、前記第１の他車両の第４走行軌跡を予測する第４走行予測部と、
    自車両の走行計画を生成する第４走行計画部と、
    を備え、
    前記比較判定部は、前記第３走行軌跡と前記第１の他車両の実際の走行軌跡とを比較し、又は／及び、前記第４走行軌跡と前記第１の他車両の実際の走行軌跡とを比較し、
    前記認識推定部は、前記比較判定部の比較結果に基づいて、前記第１の他車両と前記第２の他車両とが互いに存在を認識しているか否かを推定する認識推定部と、
    前記第４走行計画部は、前記第１の他車両と前記第２の他車両とが互いに存在を認識していると推定した場合には、前記第１の他車両及び前記第２の他車両の周囲を優先的に走行するように自車両の走行計画を生成すること、
    を特徴とする請求項１〜４の何れか一項に記載の運転支援装置。
  6. 任意の車両の周囲に存在する他車両の情報に基づいて前記任意の車両の運転支援する運転支援システムであって、
    前記任意の車両が存在しないと仮定して前記他車両の第１走行軌跡を予測する第１走行予測手段と、又は／及び、前記任意の車両が存在すると仮定して前記他車両の第２走行軌跡を予測する第２走行予測手段と、
    前記第１走行軌跡と前記他車両の実際の走行軌跡とを比較する、又は／及び、前記第２走行軌跡と前記他車両の実際の走行軌跡とを比較する比較判定手段と、
    前記比較判定部の比較結果に基づいて前記他車両が前記任意の車両の存在を認識しているか否かを推定する認識推定手段と、
    を備えることを特徴とする運転支援システム。
  7. 前記認識判定手段によって前記他車両が前記自車両の存在を認識していないと推定した場合には、前記自車両の存在を認識していないと推定された前記他車両と前記自車両との距離を大きくして走行するように自車両の走行計画を生成する第１走行計画手段を備えることを特徴とする請求項６に記載の運転支援システム。
  8. 前記第１走行予測手段と前記第２走行予測手段とを備える場合において、
    前記第１走行軌跡と前記第２走行軌跡とを比較して大きな差異が無い場合には、前記差異が大きくなるように自車両の走行計画を生成する第２走行計画手段と、
    を備えることを特徴とする請求項６又は７に記載の運転支援システム。
  9. 前記認識判定手段によって前記自車両の存在を認識していると推定された前記他車両の周囲を優先的に走行するように自車両の走行計画を生成する第３走行計画手段を備えることを特徴とする請求項６〜８の何れか一項に記載の運転支援システム。
  10. 第１の他車両からみて第２の他車両が存在しないと仮定して、前記第１の他車両の第３走行軌跡を予測する第３走行予測手段と、又は／及び、第１の他車両からみて第２の他車両が存在すると仮定して、前記第１の他車両の第４走行軌跡を予測する第４走行予測手段と、
    自車両の走行計画を生成する第４走行計画手段と、
    を備え、
    前記比較判定手段は、前記第３走行軌跡と前記第１の他車両の実際の走行軌跡とを比較し、又は／及び、前記第４走行軌跡と前記第１の他車両の実際の走行軌跡とを比較し、
    前記認識推定手段は、前記比較判定手段の比較結果に基づいて、前記第１の他車両と前記第２の他車両とが互いに存在を認識しているか否かを推定する認識推定手段と、
    前記第４走行計画手段は、前記第１の他車両と前記第２の他車両とが互いに存在を認識していると推定した場合には、前記第１の他車両及び前記第２の他車両の周囲を優先的に走行するように自車両の走行計画を生成すること、
    を特徴とする請求項６〜９の何れか一項に記載の運転支援システム。
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