JP2015051761A - アクティブ車両制御のための運転支援技術 - Google Patents

Abstract

【課題】本発明は、検出された物体（１０４）の挙動についての予測に基づいて、車両（１０２）のアクティブ制御を行うよう適合された運転支援（１１６）に関する。【解決手段】本発明の方法態様は、検出された物体（１０４）に関する挙動の第１予測を第１予測サブシステムから受信し、第２予測を第２予測サブシステムから受信するステップと、前記第１予測と前記第２予測との組み合わせに基づいて、制御信号を決定するステップと、前記制御信号に基づいて前記車両（１０２）のアクティブ制御を開始するステップと、を有する。【選択図】図１

Description

本発明は、車両のアクティブ制御により運転者を支援するための技術に関する。より具体的には、本発明は、検出された物体についての挙動予測に基づいて車両を能動的に制御するための運転支援システム及び方法に関する。

今日では、多岐にわたる車両用運転支援システムが利用可能であり、これらは、車両乗員の運転快適性及び又は安全性を高めることを目的としている。運転や操縦に関する機能は、レーダ（RADAR）、ライダ（LIDAR）、カメラ等の種々のセンサ装置に基づき、距離測定や駐車支援をはじめとして、例えば、レーン変更支援、衝突緩和、緊急ブレーキング等の機能も備え得る“インテリジェント・アダプティブクルーズコントロール（IACC、Intelligent Adaptive Cruise Control）”などのクルーズコントロール機能（ACC）を含む洗練された“先進運転者支援システム（ＡＤＡＳ、Advanced Driver Assistant Systems）まで、広範囲に及ぶ。

例えばＡＤＡＳ関連の機能には、自車両（ego-vehicle）の前方や後方を移動する他車両や物体を検出する機能が含まれ、また、例えば自車両の前方に検出された車両が実行し得るレーン変更に関する動きのような、移動物体についての将来の振る舞いを予測する機能が含まれ得る。予測に基づく支援機能においては、一般に、高信頼で動作することが求められており、これには、運転者に快適でないと感じさせ得るような状況や、運転者による介入が必要となり得るような状況の発生を防止することが含まれる。

特許文献１には、自律車両制御システムにおけるリスク評価に関する技術が記載されている。車両に近接して検出された複数の物体のそれぞれは、長距離用レーダ、短距離用レーダ、及び前方カメラなどの種々のセンサ装置によってモニタされる。センサデータは融合され、融合されたデータに基づいて、自車両の予定軌道に対する相対的な物体位置が予測される。レーン変更操縦の際の、車両と各物体との間の衝突危険レベルが、定速度走行、緩制動（mild braking）、急制動（hard braking）などの、検出された物体についての可能性のあるアクションに関して評価される。レーン変更操縦は、当該評価と、空間的な安全マージンを規定する危険許容ルール（risk tolerance rules）と、に応じて制御される。

特許文献２には、ホスト車両のレーンに割込み（カットイン、cut-in）をしようとする対象物体や、ホスト車両のレーンから離脱（カットアウト、cut-out）をしようとする対象物体を例示的に強調しつつ、対象交通物体の移動挙動（movement behavior）をホスト車両において予測する技術が記載されている。この技術は、２つの個別の予測サブシステムに基づいている。一つは、コンテキストベース予測（CBP、context based prediction）であり、移動挙動の認識、すなわち、“何”が起ころうとしているかの判断に関する。他の一つは、物理的予測（PP、physical prediction）であり、挙動が“どのように”発生するか又は発生し得るかの判断に関するものである。コンテキストベース予測は、少なくとも間接指標（indirect indicators）に依拠し、物理的予測は直接指標（direct indicators）に依拠する。

直接指標は、検出すべき挙動が開始された場合に且つその場合にのみ観測することのできる観測可能な変数で構成される。例えば、レーン変更を予測する場合の直接指標の集合は、横方向速度、そのレーンに対して相対的な横方向位置、当該レーンに対して相対的な変化方位、及び他の交通参加者に対して相対的な変化方位、の一つ又は複数で構成され得る。

間接指標は、予測された挙動が開始される前に既に観測することのできる観測可能な変数で構成される。間接指標は、直接指標以外の指標の集合として定義され得る。例えば、間接指標は、少なくとも一つの交通参加者と、一つ又は複数の他の交通参加者又は静止したシーン要素（scene elements）と、の間の関係についての情報（例えば、ホスト車両の隣のレーン上において調整ギャップ（fitting gap）が利用可能か否かを示す指標等）に関するものとすることができる。

他の間接指標は、挙動予測の対象である交通参加者により能動的に理解され得るような運転者意思についての情報に関するものである。例えば、方向指示灯、ブレーキランプ、又は車車間通信を介して受信される情報により示されていると察せされる意思が、その例である。

対象車両について、可能性のある軌道のセットが算出される。ＣＢＰからの予測された移動挙動を用いて、関連する軌道のセットを縮小することができる。ＰＰにおいて、検知された位置データの履歴に対して状況モデルをマッチングすることにより、上記関連する軌道をさらに減らすことができる。

より具体的には、第１段階において、対象車両の将来位置を予測するため、当該対象車両により可能性のある移動挙動の集合の一つが実行される確率が、ＣＢＰによって算出される。これらの移動挙動の一部又は全部は、ＰＰにより検証される。物理的予測の目的は２つある。第１は、ＣＢＰの処理結果と、物理的証拠（physical evidence）と、車両連関（vehicle relation）と、の組み合わせに対して、上記可能性のある軌道の集合を検証することである。第２は、各車両の将来位置を算出することである。最終段階においては、不整合検出機能により、ＰＰとＣＢＰの一貫性が分析される。不整合がある場合には、ＰＰへのフォールバック（fallback）を実行することができる。

コンテキストベース予測、物理的予測、及び不整合検出は、状況別モデル（situation specific models）の中にカプセル化することができ、運転者支援システム内の異なる複数のハードウェアユニットにより実行することができる。環境認識又は自己位置推定（self localization）に基づいて、車両環境に適合するふさわしいモデルを起動したり終了させたりすることができる。

予測は、一般的には先進運転者支援システムにおける判断の基礎としてうまく機能するが、問題も残っている。一般に、センサデータは、不検出、遅延検出、及び又は誤検出などのエラーの影響を受けやすく、これらのエラーは、予測の信頼性を低下させる。付加的な更なるセンサを追加することは、利用可能な基礎データを向上するのに寄与し得るが、コストが高くなり、ハードウェアも複雑となる。したがって、そのようなシステムの信頼性を限られたコストで向上させるという一般的なニーズが存在する。

センサデータが限られていたり誤っていたりすることによって発生する予測誤りによっても、問題が生じ得る。誤った予測に基づいて実行されたアクティブ制御は、対象車両が予測されていない挙動又は不適切に低い確率を持って予測された挙動を見せたときには、中止して逆に戻すことが必要となり得る。その結果として行われる制御は、運転者及び又は他の交通参加者にとり、不適切で、混乱させるものとなり、不快なものとなり得る。特許文献２に記載された支援システムは、とりわけ、状況モデル（situation models）と不整合検出（mismatch detection）とを導入することにより、できるだけ予測誤りを最小化することを意図するものである。

米国特許出願公開第２０１０／０２２８４１９（Ａ１）号明細書 欧州特許出願公開第２５６２０６０（Ａ１）号明細書

検出された環境に対する応答性が改善された、コスト効率の良い運転支援手法についてのニーズが存在する。

上述のニーズは、車両を能動的に制御するための運転者支援システムにおける方法により満たされる。本方法は、検出された物体に関する挙動についての第１予測を第１予測サブシステムから受信するステップと、前記検出された物体についての第２予測を第２予測サブシステムから受信するステップと、前記第１予測と前記第２予測との組み合わせに基づいて制御信号を決定するステップと、前記制御信号に基づいて前記車両のアクティブ制御を開始するステップと、を含む。

前記車両（ホスト車両、自車両）は、乗用車、トラック、若しくはバス、又は一般に、道路、高速道路等を走行することを意図された任意の物体であるものとすることができる。これには、運転者によって運転される有人車両、及びロボット車両のような自動的に運転される車両も含まれる。この点において、“運転者支援システム”という用語は、一般に無人車両にも用いられ得る任意の種類の運転支援システムを含むものとして、ここでは解釈されるべきである。

同様に、検出される物体には、他の車両、乗用車、トラック、バス、バイク／自転車、ロボット車両のほか、市街電車（トロリー、trolley）、歩行者、及び馬などの動物をも含む、任意の移動物体を含み得る。これらの物体は、自車両により提供される任意の種類のセンサ装置又はセンサ回路により検出されるものとすることができる。具体的な予測動作において考察の対象とされる物体を、ここでは“対象物体”と称する。

第１予測サブシステムと第２予測サブシステムとは、互いに異なるもの、すなわち、互いに同一のもではなく、処理や実行すべきステップ等のうちに少なくとも一つの相違があるようなものを含む異なる予測手法、アプローチ、スキーム、及び又は手順（procedure）が適用され得るものと解釈すべきである。第１予測サブシステムと第２予測サブシステムとは、それぞれ他方のサブシステムにより提供された予測とは独立な、検出された物体の挙動についての予測を提供するという意味において、互いに独立している。他の実施形態によると、一方の予測サブシステムが、他方の予測サブシステムの出力を入力として受け取る。

第１予測サブシステムと第２予測サブシステムとは、同じデータセット、又は異なるデータセット（少なくとも一つのデータアイテムが互いに異なっているデータセット）に関して動作し得る。例えば、上記サブシステム（複数）の予測は、センサ手段により提供されるセンサデータの異なるセットに依拠し得る。“センサデータ”という用語は、ここでは、例えば直接の車車間通信や、道路に沿って設置された据え付けの送受信ステーションを介した間接通信を介して運転者支援システムが受信したデータや、無線ネットワーク又は移動体通信を介して、例えば交通情報システム等から提供された情報をも含むものと理解される。

これらのサブシステムは、一つの同じセンサデータに依拠し、当該センサデータに対し異なる予測手法が適用されるものとすることができる。他の実施形態によると、ホスト車両について検出された環境に関する異なるデータセット、すなわち、検出された移動物体又は静止物体のどれが予測の考察対象であるかという点において異なっているデータセットが使用される。

特許文献２に記載の運転支援システムに関しては、個別のサブシステム（複数）は、それらが依拠する指標のセットが異なっている。このシステムでは、コンテキストベース予測サブシステムは、少なくとも間接指標に依拠し、物理的予測サブシステムは直接指標にのみ依拠する。具体例として、コンテキストベース予測サブシステムが依拠する物体のセットは、対象物体がレーン変更を実行しようとしているか否かの予測を出力すべく、その対象物体、自車両、及び当該対象物体及び又は自車両の前方又は後方に存在する更なる移動物体を含み得る。これに対し、物理的予測サブシステムは、その対象物体について検知されたデータにのみ依拠して、レーン変更を予測する。

特許文献２に記載されるような直接指標及び間接指標のデータセットのほかに、異なるセンサデータ及び又はそれらから抽出される異なるデータに基づく他のデータセットを想定することもできる。さらに、直接指標と間接指標のような２つのみのデータセットの代わりに、３つ又はそれより多くの異なるデータセットを考慮することもできる。これに加えて又はこれに代えて、２つのみの個別の予測サブシステムに代えて、３つ又はそれより多くの個別の予測サブシステムを用いるものとして、本発明の原理を、ここに記載したものと同様な方法により、それらのサブシステムに適用することができる。

第１予測と第２予測の組み合わせは、例えば予測表現の加算や乗算の少なくとも一つのような、任意の種類の計算又は演算により構成されるものとすることができ、また、単純演算の連なりのような複雑な演算で構成されるものとすることもできる。

それぞれの予測サブシステムの出力として、第１予測と第２予測とが、それぞれ、関連付けられた確率値を持つ潜在的挙動のセットを含むものとすることができる。その確率値は、対象車両が当該潜在的移動挙動を実行する確率を示すものと理解され得る。そして、第１予測の確率値の少なくとも一つと、第２予測の確率値の少なくとも一つと、の組み合わせに基づいて、制御信号が決定される。いくつかの実施形態によると、第１予測の確率値と第２の予測の確率値の少なくとも一つも、制御信号の決定についての直接入力として出力される。

本方法の実施形態（複数）によると、制御信号は、車両の特定の動作に関する値範囲から採った一つの値を示す。これらの実施形態のいくつかにおいては、制御信号は、その値範囲の最大値又は最小値を設定するものとすることができる。一の実施形態によると、予め定められた限界値、例えばアダプティブクルーズコントロールなどの運転支援により開始されるアクティブ制御に使用可能な、例えば最大ブレーキング動作又は最大加速動作に関する予め定められた限界値が、制御信号により変更され、より大きな又はより小さな値に設定される。そして、制御信号を受信するように構成された更なる又は他の支援システムが、当該制御信号により示された限界値（単数又は複数）内で動作を行うものとすることができる。

これらの実施形態のいくつかにおいては、組み合わせ計算及び又は決定に第１予測と第２予測とを含めることにより、制御信号値は、それらの動作において一つの予測のみを含める場合に比べて増加又は減少することとなる。例えば、第１予測と第２予測を計算に含めた場合には、第１予測及び第２予測のうちの一方のみを含む計算に比べて、得られる制御信号値は増加又は減少し得る。従って、第１予測と第２予測の組み合わせを考慮することは、従来のようにただ一つの予測に基づく場合に比べて、中間的な又はより小さな制御信号値を生成する結果となり得る。

例えば第２予測との組み合わせは、例えば対象車両の加速、減速、レーン変更等の特定の潜在的挙動に関する確率値に関して、第１予測を強めるか又は弱めるように作用し得る。
したがって、本発明に従う予測の組み合わせ計算は、これら予測の一つを単に選択する場合とは異なる、又はそのような場合よりも多くのものを含む、複雑な計算を構成するものとなり得る。

制御信号は、自車両に関する次のものの少なくとも一つを示すものとすることができる：加速、減速、ブレーキ作動、ステアリング角度。これに加えて又はこれに代えて、制御信号は、その車両の装備の制御を示すものすることができ、また、例えば、モータ、又は方向指示灯、ブレーキランプ、警告灯などの当該車両の信号灯若しくはライトの、オン／オフ切り替えや、エアバッグ等の緊急用装備の作動を示すものとすることができる。

本方法のいくつかの実施形態によると、第１予測サブシステム及び第２予測サブシステムは、予測される挙動の開始前に観測可能な間接指標に基づいて挙動を予測するためのコンテキストベース予測サブシステム、及び予測される挙動の開始後に観測可能な直接指標に基づいて挙動を予測するための物理的予測サブシステムの、少なくとも一つにより構成される。

一般に、制御信号は、第１予測サブシステムの示値（indication）及び第２予測サブシステムの示値（indication）の、少なくとも一つに基づいて決定されるものとすることができる。本実施例のいくつかの実施形態によると、制御信号は、第１予測サブシステムに関連付けられた重みと、第２予測サブシステムに関連付けられた重みの、少なくとも一つに基づいて決定されるものとすることができる。例えば、このような重みは、これらのサブシステムの、互いに対する相対的な予測信頼度を示すものとすることができる。コンテキストベース予測サブシステムは、物理的予測サブシステムよりも小さい重みに関連付けられているものとすることができる。

種々の実施形態によると、運転支援システムは、２つのみでなく、３つ又はこれより多くの個別の予測サブシステムを備えるものとすることができる。従って、第１予測、第２予測、第３予測等々が受信され、これらの３つ又はそれより多くの予測が、制御信号の決定の基礎として組み合わされるものとすることができる。

上述したニーズは、さらに、例えば車両の一つ又は複数の電子処理モジュール（electronic processing modules）などのコンピューティングデバイス上で実行されたときに、上述において又は本出願書類のいずれかにおいて概説された方法又は方法の態様のいずれか一つに従う方法を実行するためのプログラムコード部分を備える、コンピュータプログラム製品により満たされる。前記コンピュータプログラム製品は、コンピューティングデバイスの内部に設けられた又はこれに関連付けられた永久メモリ若しくは書き換え可能なメモリ、又は着脱可能なＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、又はＵＳＢスティックなどの、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に保存されているものとすることができる。これに加えて又はこれに代えて、前記コンピュータプログラム製品は、例えばインターネットなどのデータネットワークや、電話回線や無線リンクなどの通信回線を介して、コンピューティングデバイスへのダウンロードが行えるように提供されるものとすることができる。

上述のニーズは、さらに、車両を能動的に制御するための運転者支援システムにより満たされる。本運転者支援システムは、検出された物体に関する挙動の第１予測を第１予測サブシステムから受信するよう構成されたコンポーネントと、検出された物体に関する挙動の第２予測を第２予測サブシステムから受信するよう構成されたコンポーネントと、前記第１予測と前記第２予測との組み合わせに基づいて、制御信号を決定するよう構成されたコンポーネントと、前記制御信号に基づいて前記車両のアクティブ制御を開始するよう構成されたコンポーネントと、を備える。

前記システム及び又はここに示すいずれの機能も、個別のハードウェア回路を用いて、プログラムされたマイクロプロセッサ又は汎用コンピュータと共に機能するソフトウェアを用いて、特定用途向け集積回路（ASIC、application specific integrated circuit）を用いて、及び又は一つ又は複数のデジタルシグナルプロセッサ（DSP、digital signal processor）を用いて、実現されるものとすることができる。

種々の実施形態によると、本運転者支援システムは、前記車両のレーンへの割り込み又は当該レーンからの離脱を行う検出された物体のレーン変更に応じて、前記車両のアクティブ制御を実行するよう適合された、クルーズコントロール・モジュールを備える。

上述したニーズは、さらに、上述した又は本願出願書類のいずれかに記載されたようなシステムを備える車両により満たされる。

本発明は、複数の予測サブシステムを備えた運転支援システムに関する。一の態様によると、本発明は、例えば単に一の予測を用いて他の予測を検証することに代えて、予測の組み合わせを考慮することを提案する。アクティブ制御の基礎として予測の組み合わせを用いることにより、システム動作の信頼性を上げることができる。二つの異なる予測サブシステムを用いるものとすることができ、結果として実行される制御についての運転者の納得性の観点や運転支援の適用範囲等の観点において効果が得られるように、これらの予測を互いに組み合わせるものとすることができる。

例えば、特定のサブシステムが、特定の時間範囲や距離範囲などの特定の状態においてより高い信頼性を有する場合がある。複数の予測サブシステムの結果を適切に組み合わせ、当該組み合わせの演算が種々のサブシステムについての望ましい状態に関する知識を反映したものとなるようにすることで、様々な状態にわたって最適な信頼度を実現することができる。例えば、組み合わせ演算の際にサブシステム（複数）への重み付けを行う場合には、それらの重みは、一般に又は特定の状態に関して他のサブシステムと比較した、それぞれのサブシステムの信頼度又は信頼性の高さ又は低さを反映するものとすることができる。

例えば、特許文献２に記載のシステムを参照すると、自車両の前方にある移動物体の、潜在的な割り込みを評価しようとするシーンの場合には、ＰＰサブシステムとＣＢＰサブシステムの双方の予測信頼度は、割り込みイベントまでの時間的な隔たりが少ないほど増加する。しかしながら、割り込みの２〜４秒前においては、ＣＢＰサブシステムの信頼度はＰＰサブシステムの信頼度より高く、割り込みの２〜０秒前においては、ＰＰサブシステムの信頼度がＣＢＰサブシステムの信頼度より高い。システムを本発明に従って改善することには、例えばこの種のシーンに関連して、ＰＰサブシステムにより大きい重みを割り当て、ＣＢＰサブシステムにより小さい重みを割り当てることが含まれる。

これらの、及びその他の実施形態は、適応的な又は一時的な方法で応答を初期設定することができる。上述の例を参照すると、対象物体のレーン変更についてのＣＢＰの予測は、支援システムに、ブレーキング動作についての一時的な（仮の）初期設定を実行させる結果となり得る。そのレーン変更がＰＰサブシステムにおいても予測されている場合には、そのブレーキング動作は継続されるか、又はその強さが増加されるが、ＰＰサブシステムがＣＢＰ予測と一致しない場合には、或る時間の経過後に、その一時的なブレーキング動作は停止され得る。

本発明は、運転支援が、並行して動作する複数のサブシステムの予測の相違や矛盾さえも対処することを可能として、単に一の予測を他の予測によって検証したり単に一の予測を破棄して他の予測に従うといったメカニズムを超える改善をもたらすものである。２つ又はそれ以上の予測の組み合わせの計算により、例えば、データフォーマット等の点では入力された予測と同じ表現を持つが、当該入力された予測の値（例えば確率値）のいずれとも異なる値を持つような、他の“予測”が得られることとなり得る。

本発明により、人間である運転者へ制御を強制的に戻す結果となるようなエラー状況の数を最小化することができる。本発明により、一般に、運転支援の応答性能を向上することができる。また、逆に、本発明を用いることにより、運転支援の動作の範囲を広げて、以前よりも複雑で動的なシーンにおいても適切な制御を行えるようにすることができる。

そのシーンに存在する他の行為者（運転者）の意図が少なくとも何某かの程度において不明であるような動的な環境に対する人間の反応と同様に、システムの動作の受容性を向上すべく、自動応答の強さについての制御が行われる。予測的（先行）ブレーキングのような一時的な（仮の、試行的な）動作は、人間である運転者であっても実行するものである。

ここで用いる反応について“強さ”という用語は、動作制御のための多値又は複数値に関するもののみではく、例えば“実行”と“非実行”のような、制御信号の２つの状態によってのみ開始され得るような動作にも適用され得るものと理解すべきである。従って、或る特定の支援システムは、２つのブレーキング動作、即ち、“ブレーキング実行”（予め定められ固定されたブレーキ力での実行）及び“ブレーキング非実行”を合図するだけの信号を送るものとなり得るが、そのような支援システムも、本発明により制御可能であり得るシステムに含まれものとされることが意図されている。

反応は、その強さに応じた一つ又は複数の動作も含むものとすることができる。例えば、強さが小さいか中程度であるブレーキ動作はブレーキ動作のみを構成することとし、強さの大きいブレーキ動作は、急ブレーキ動作のほかに、アラーム信号やシートベルト締め付け等のトリガを含むもの（緊急ブレーキング）として定義されるものとすることができる。更なる例によると、所与の時点において予測の結果の強さが小さい場合には、単にヒューマン・マシン・インタフェース（HMI、Human-Machine-Interface）を介した表示の出力がトリガされるだけであるが、これに続く予測の結果の強さがより大きくなる場合には、その後にアクティブ車両制御も開始されるものとすることができる。

本発明を用いて、エラー傾向のあるセンサデータへの依存の程度が異なる種々の予測サブシステムをバランスさせることもできる。

本発明は、任意の種類のクルーズコントロール機能（これに限るものではないが）などの、予測に依拠する多くの運転支援機能に適用することができる。本発明は、追加のセンサ装置を必要としないので、低コストで実施することができる。例えばソフトウェアモジュールの形態で、付加的な制御を実現することができる。この場合、運転支援システムに既に実装されている部分に対し、単にソフトウェアのアップデートを行うだけでよい。

以下、図面に示す例示的な実施形態を参照しつつ、本発明について更に説明する。
例示的な交通状況にある、本発明に係る一実施形態が装備されたホスト車両を、模式的に示す図である。 図１に示すホスト車両のＥＣＵの機能コンポーネントを例示する図である。 本発明の一実施形態に従う、図２に示す組み合わせ計算モジュールの詳細を例示する図である。 図２に示すＥＣＵの動作を例示するフロー図である。 従来の運転支援を装備した場合の、図１に示す状況におけるホスト車両についての、速度の時間変化を示すグラフである。 本発明の一実施形態に従う運転支援を装備した場合の、図１に示す状況におけるホスト車両についての、速度の時間変化を示すグラフである。 本発明の一実施形態に従う、ブレーキングのレベルを示す制御信号を例示する図である。 本発明の一実施形態に従う、ブレーキングのレベルの最大限界値を示す制御信号を例示する図である。 第１の具体的配置に従う、２つの独立な予測の組み合わせから得られる制御信号を例示する図である。 第２の具体的配置に従う、２つの独立な予測の組み合わせから得られる制御信号を例示する図である。 第３の具体的配置に従う、２つの独立な予測の組み合わせから得られる制御信号を例示する図である。

図１は、或る交通状態１００を表す図であり、本交通状態では、車両１０２、１０４、及び１０６が、少なくとも２つの車線（レーン）１１０、１１２を持つ道路１０８に沿って移動している。車両１０２（以下においては、ホスト車両又は自車両とも称する）には、模式的に示すセンサ装置１１４と、ＥＣＵ（電子制御ユニット）１１６とが、搭載されている。ＥＣＵ１１６は、車両１０２に搭載された一つ又は複数のハードウェアユニットの形態で実現され得る。当該ハードウェアユニットには、車両１０２の運転者を支援する一つ又は複数の運転支援を実現するためのファームウェア及び又はソフトウェアがインストールされている。

以下において本発明の例示的な態様を説明するため、或る種のＩＡＣＣ又はその他のクルーズコントロール機能などの少なくとも一つのＡＤＡＳ機能が、ＥＣＵ１１６上に実装されており、当該ＡＤＡＳ機能の動作には、車両１０４のその後の挙動についての予測を含めた、図１に示すシーンのその後の将来の展開についての予測が含まれるものとする。

図２は、図１に示すＥＣＵ１１６の機能コンポーネントを例示する図である。具体例として、以下に記載して説明する機能コンポーネント（複数）は、ＥＣＵ１１６上において一つ又は複数のＩＡＣＣ機能を実現するクルーズコントロール・モジュールに関するものであり得る。

センサ装置１１４からのデータは、コンポーネント２０６により受信される。コンポーネント２０６は、ホスト車両１０２のアクティブコントロールが必要とされているか否かの判断（“DACS”（Determination of Active Control Signal）と称する）を行うよう動作する。例えば、コンポーネント２０６は、ＡＣＣシステムに関連する機能（複数）を実現するものとすることができる。上記判断は、センサ装置１１４により検出されて信号２０３により表現された現在の交通状況に基づいて、且つ、以下に説明するように将来の交通状況についての予測に基づいて、行われる。センサ装置１１４からのデータは、コンポーネント２０２によっても受信される。コンポーネント２０２は、当該センサデータに基づいて、予測を生成するよう動作する。生成された予測の一方又は双方に関する情報を表す信号２０４が、コンポーネント２０６に出力される。

アクティブ制御が必要とされている場合、コンポーネント２０６は、当該制御に対応する制御信号２０８を生成するよう動作し、当該生成した信号を制御コンポーネント２０９（ＣＣ、control component）に出力する。コンポーネント２０９は、これに従い、車両１０２の特定の機能（複数）の制御に関する一つ又は複数のコンポーネントを制御する。図２には、ブレーキング制御（ＢＣ）２１０、加速制御（ＡＣ）２１２、及びステアリング制御（ＳＣ）２１４を行うよう適合されたコンポーネントが例示されている。警告表示、警報等を出力するその他の又は更なる機能を含むものとすることもできる。

より具体的には、センサ装置１１４は、一つ又は複数のレーダ送受信機、一つ又は複数のカメラ等で構成されるものとすることができる。予測生成コンポーネント２０２は、物理的予測（ＰＰ）を生成するモジュール若しくはサブシステム２１６と、コンテキストベース予測（ＣＢＰ）を生成するモジュール若しくはサブシステム２１８と、で構成されるものとすることができる。センサ装置１１４から受信されるデータは、直接データ指標（dI）を出力するコンポーネント２２０と間接データ指標（iI）を出力するコンポーネント２２２とにより構成されるものとして例示されているデータ処理層に与えられる。直接指標は、ＰＰサブシステム２１６及びＣＢＰサブシステム２１８の双方のための基礎データとして作用し、間接指標は、ＣＢＰサブシステム２１８のみのための基礎データとして作用する。

ＰＰサブシステム２１６とＣＢＰサブシステム２１８とを備える予測生成コンポーネント２０２の動作の更なる詳細については、特許文献２に記載されている（例えば、特許文献２の図６を参照）。

コンポーネント２０６が、信号２０３及び又は２０４に基づいて、車両１０２の一つ又は複数の機能のアクティブ制御が必要とされていると判断すると、コンポーネント２２４にトリガ２２６が与えられる。コンポーネント２２４は、ＰＰサブシステム２１６の予測２２７と、ＣＢＰサブシステム２１８の予測２２８と、の組み合わせ（“ＣＣＰ”（Combination Calculation of Predictions）と称する）を算出するよう動作する。他の実施形態によると、トリガ信号２２６は必要とされず、ＰＰ予測及びＣＢＰ予測をそれぞれ表す信号２２７及び２２８が、ＣＣＰコンポーネント２２４に出力される。これにより、ＣＣＰコンポーネント２２４はトリガされ、これらの予測の組み合わせを算出し、当該算出した組み合わせを表す信号２３２をコンポーネント２０６へ出力する。

コンポーネント２２４は、ＰＰサブシステム２１６の予測を表す信号２２７と、ＣＢＰサブシステム２１８の予測を表す信号２２８と、を受信する。一方、アクティブ制御が必要とされているか否かの判断のために、信号２０３に加えてコンポーネント２０６が受信する信号２０４は、一方の予測（例えばＰＰサブシステム２１６の予測）のみで構成されるものとしてもよいし、又は予測２２７及び２２８の一方又は双方のデータのサブセットのみで構成されるものとしても良い。例えば、ＰＰサブシステム２１６は、車両１０４の潜在的な複数の軌道を検証すべく、サブシステム２１８からＣＢＰ予測２３０を受信するよう動作し得る。したがって、信号２０４は、未だ検出されていない挙動についてＣＢＰサブシステム２１８が算出した、確率を持つ軌跡の集合を含むものとすることができる。ＣＢＰとＰＰとの間の不整合が検出されると、ＰＰ予測２０４のみがコンポーネント２０６に出力され得る。他の実施形態によると、コンポーネント２０６には、信号２０３及び２３２のみが出力され、信号２０４は出力されないものとされ得る。

コンポーネント２２４は、組み合わせ計算の結果２３２を、決定コンポーネント２０６に出力する。決定コンポーネント２０６は、これに応じて、予測２０４と予測２２８との受信された組み合わせ２３２に基づいて、アクティブ制御信号２０８を決定する。

図３は、図２に示す組み合わせ計算コンポーネント２２４の機能コンポーネントを例示する図である。コンポーネント３０２は、ＰＰコンポーネント２１６の予測２２７を受信するために設けられており、コンポーネント３０４は、ＣＢＰコンポーネント２１８の予測２２８を受信するために設けられている。コンポーネント３０６は、予測２２７と２２８との組み合わせを算出する。当該コンポーネント３０６は、関連付けられた記憶コンポーネント３０８にアクセスして、当該計算のためにＰＰコンポーネント２１６及びＣＢＰコンポーネント２１８に割り当てられた重み（Ｗ）等の付加的なデータを取り出すものとすることができる。

ＥＣＵ１１６の動作、具体的には当該ＥＣＵのコンポーネント２０６及び２２４の動作について、図４に示すフロー図を参照しつつ、より詳細に説明する。一般に、ＥＣＵ１３０の動作４００は、車両１０２のアクティブ制御に関する。

ステップ４０２において、アクティブ制御信号を生成するためのトリガが受信される。ここに示す具体的な実施形態を参照すると、コンポーネント２２４が、ＤＡＣＳコンポーネント２０６からのトリガ信号２２６、及び又は予測コンポーネント２０２から受信された信号２２７及び２２８に基づいて、トリガされる。

明確さのためステップ４０２とは独立に示された、並行に実行され得るステップ４０４及び４０６において、コンポーネント３０２及び３０４が、ＰＰサブシステム２１６及びＣＢＰサブシステム２１８からの予測２０４及び２２８をそれぞれ受け取るよう動作する。予測信号２２７及び２２８は、当業者により理解されるように、受動的に又は能動的に（即ちプッシング手法（pushing technique）又はプリング手法（pulling technique）により）、受信されるものとすることができる。例えば、信号２２７及び２２８の一方又は双方が、トリガ信号として受信されるものとすることができる。

ステップ４０８において、コンポーネント３０６は、予測２２７及び２２８の組み合わせを算出する。信号２２７の内容を見ると、予測２２７を表す信号は、識別子３１０と、種々の挙動３１２とを含んでいる。各挙動３１２は、当該挙動に関連付けられた確率３１４を有している。識別子３１０は、ＰＰサブシステム２１６を表している。すなわち、識別子３１０は、予測３１２が少なくとも直接指標２２０に基づいて算出された物理的予測であることを示している。同様に、予測２２８を表す信号は、識別子３２０と、種々の挙動３２２とを含んでいる。各挙動３２２は、当該挙動に関連付けられた確率３２４を有している。識別子３２０は、ＣＢＰサブシステム２１８を表している。すなわち、識別子３２０は、予測３２２が少なくとも間接指標２２２に基づいて算出されたコンテキストベース予測であることを示している。挙動３１２、３２２は、本システム内において表現されることが意図された対象物体の特定の挙動を識別するための識別子として実装されるか、又は、そうでない場合は、当該特定の挙動を識別するための属性を含むものとすることができる。

簡略のため、以下では、図１に示す状況における車両１０４についての可能性のある（潜在的な）将来挙動に議論を集中する。したがって、全ての挙動３１２及び３２２は、検出された又は対象とする移動物体１０４に関連するものであるとする。ただし、実際には、予測２２７及び２２８のような予測は、センサ装置１１４で検出される全ての又はより多くの移動物体に関する予測挙動により構成され得るものであり、例えば自車両１０２のさらに前方にある車両１０６についての予測を含み得る。

挙動３１２及び３２２は、それぞれ、車両１０４の潜在的な挙動のサブセットのみをカバーしたもの、例えば、ホスト車両１０２のアクティブ制御に関連のある潜在的挙動のみをカバーしたものであり得る。したがって、確率３１４及び３２４は、それぞれ、加算すると約値１になる場合もあるし、ならない場合もある。

具体的な例として、予測２２７の挙動ｂ１０は、車両１０４の、自車レーン１１０への割り込みに関連するものであるとする。

個別の予測サブシステム２１６及び２１８の挙動３１２及び３２２は、意味のある組み合わせ演算を行い得る程度に、互いに対応するものでなければならない。簡略のため、直接的な一致を仮定する。すなわち、挙動ｂ１０と挙動ｂ２０とは、共に、車両１０４の、車両１０２の自車レーン１１０への割り込みに直接的に関連するものであるとする。他の実施形態では、コンポーネント２２４の更なる演算において互いに組み合わせることのできる独立に予測された２つ又はそれ以上の挙動の集合を得るために、予備的な計算が必要となり得る。

挙動ｂ１０及びｂ２０が、共に車両１０４の同じ潜在的挙動（即ち、図１に軌道１１８により示された、予測されるレーン変更）に関連するものであるとしても、これらに関連付けられている確率は異なるものとなり得る。ＰＰサブシステム２１６とＣＢＰサブシステム２１８とは、それぞれ物理的予測のスキームに基づく予測とコンテキストベース予測のスキームに基づく予測とを算出するものであって、これらのスキームは、特許文献２に詳述されているように、互いに異なるものであるからである。

高レベルにおいては、ＰＰサブシステムは、横方向速度、レーンに対し相対的な横方向位置、レーンに対し相対的な方位の変化等の、直接的に観察可能な指標を分析することに依拠している。したがって、車両１０４がレーン変更を開始する前には、ＰＰサブシステムはレーン変更を予測するための根拠を何ら持たない。そのレーン変更の初期フェーズの間は、ＰＰサブシステムは、使用可能なセンサデータの量と質に応じ、増加しつつあるとはいえ低い値の確率をもってレーン変更を予測する。レーン変更の実行中であって、且つ、例えば、車両１０４が既に新しいレーン１１０に進入している場合には、確率ｐ１０は値１（即ち、１００％の確率）に近づくこととなり、これに応じて確率ｐ２０等は減少することとなり得る。

ＣＢＰサブシステム２１８は、図１に示すシーン１００を表す変数又はパラメータに基づいて間接指標を分析することに依拠しており、それらの間接指標は、予測される挙動が開始される前に観測可能であることが意図されているものである。具体的な例として、間接指標は、車両１０４がレーン１１０上においてレーン変更に利用可能なギャップを有しているか否かに関連するものであり得る。この間接指標は、車両１０２、１０４、及び１０６の相対的な位置及び速度に依存する。

他の間接指標は、互いに対する相対的な速度に関するものであり得る。図１に示す例示的な状況を参照すると、車両１０２、１０４、及び１０６は、それぞれ、速度１２０、１２２、及び１２４で走行している。これらの速度は、図１においては、理解を容易にするため地面に対する絶対速度として示されているが、運転支援システム１１６内では、ホスト車両１０２を中心とする座標系において相対速度として表現され得る。車両１０４は、低速１２２で走行する車両１０６よりも大きい絶対速度１２０を有しているものとする。車両１０４が車両１０６に接近しつつあるという事実は、間接指標（例えば負の相対速度として設けられた間接指標）により表現され、ＣＢＰサブシステムにより、車両１０４が車両１０６にさらに接近すればレーン変更を行うかもしれないという一つの指標として使用され得る。

ＣＢＰサブシステム２１８により予測された挙動ｂ２０、ｂ２１、．．．に割り当てられる確率は、詳細には複数の間接指標についての分析に依存し得るものであり、上述においては単にそのいくつかの例をリストしたに過ぎない。直接指標及び間接指標の、より包括的なリストについては、特許文献２を参照されたい。

予測２２７及び２２８の一部として図３に模式的に示した他の挙動ｂ１１、．．．、及びｂ２１、．．．は、それぞれ、レーン１１２を維持してその速度１２２を車両１０６の速度１２４に合わせるためにブレーキング動作を行う等の、対象車両１０４についての他の潜在的な挙動に関連するものであり得る。

図１に示す状況であって、且つ、車両１０４が実際には未だレーン変更を開始していないか、又はそのレーン変更がホスト車両１０２のセンサ装置１１４によって未だ明確に検出され得ない場合には、ＣＢＰサブシステム２１８は、レーン変更挙動ｂ２０に対し、ＰＰサブシステム２１６によりレーン変更挙動ｂ１０に割り当てられた確率値ｐ１０よりも大きな値の確率値ｐ２０を割り当て得る。例えば、上述において例示的に説明したような間接指標は、車両１０４が車両１０６よりも明らかに大きな速度１２２を有し、且つレーン１１０上にギャップが利用可能である等の場合には、レーン変更が未だ直接的又は明確に検出可能でなくても、この先レーン変更が行われるであろうことを暗示するものとなり得る。

そのような状況においては、従来の運転支援システムの場合には、ＰＰサブシステム２１６から決定コンポーネント２０６へ出力される信号２０４は、ＣＢＰサブシステムのコンテキストベース予測に基づき、分析された全ての潜在的挙動のうちの最も高い確率をもって、車両１０４の潜在的なレーン変更を示し得る。自車両１０２の速度１２０が車両１０４の速度１２２より大きい場合、決定コンポーネントは、車両１０４がレーン変更を行えるようにして潜在的な危険状態を回避すべく、自車両１０２の急ブレーキを開始するためのアクティブ制御信号を生成する決定を行い得る。

図５Ａは、この従来のケースにおける、時間ｔに対する車両１０２の速度ｖを示している。時刻ｔ１において、従来の運転支援システムは、コンテキストベース分析に基づいて、車両１０４の潜在的なレーン変更を分析する。急ブレーキが開始され、車両１０２の速度１２０を、大きな値ｖ１から、より小さな値ｖ２まで減速させる。この値ｖ２は、車両１０４の速度１２２と同程度か、又はさらに小さな値であるものとすることができ、これにより、車両１０４が自車レーン１１０へレーン変更するときに、当該車両１０４までの安全距離を維持することとなる。

しかしながら、車両１０４は、予測しない挙動や、ほんの低い確率（例えばレーン変更挙動に関連付けられた確率よりも低い確率、又は予め定められた閾値よりも低い確率）をもって予測された挙動を示すかもしれない。一例として、図１には、更なる軌道１２６が示されている。説明のため、ここでは、車両１０４は軌道１１８ではなく実際には軌道１２６に沿って移動するものとする。例えば、車両１０４は、道路の出口１０８を採用するかもしれず、その出口は、非移動物体の分析に関するセンサ装置の一般的な限界により、及び又はデータの曖昧性により、センサ装置１１４によって検出されないか又は未だ検出されておらず、または軌道１２６に関連する挙動が、例えば車両１０４の絶対速度１２２が大きいことに起因して、コンテキストベース分析において単に低い確率が割り当てられる。

図５Ａに示す従来例では、車両１０４が軌道１１８の代わりに軌道１２６に沿って検出可能に移動するとすぐに、物理的予測が、これに対応する挙動に高い確率を割り当てるよう動作し、ＰＰサブシステム２１６又は決定コンポーネント２０６のいずれかが、自車両１０２のその後の移動には車両１０４は無関係であるものと判断する。その結果、図１に示す状況においては、車両１０２は、図５Ａに示すように時刻ｔ３から加速を行い、車両１０２の後方の物体までの安全距離を維持すべく、時刻ｔ４においてｖ１のような速度に再び達するまで、急加速を行い得る。

車両１０２の運転者は、時刻ｔ１〜ｔ２の期間における潜在的に急激なブレーキングの間や、及び又は時刻ｔ３〜ｔ４の期間の潜在的に急激な加速の間は、快適とは感じないかも知れない。さらに、運転者は時刻ｔ１とｔ２との間に潜在的に急激なブレーキングを行うことの動機付けがわからないので、図５Ａに示すようなクルーズコントロールは容認されないかもしれず、時刻ｔ３〜ｔ４の期間に行われる速度ｖ１まで戻すための再加速は、運転支援が生んだ不要なエラーの明らかな訂正として経験され得る。

本発明の一実施形態を実装する運転支援の動作に話を戻すと、アクティブ制御を実行すべきか否かについての判断を信号２０４のみに基づいて行う代わりに、決定コンポーネント２０６は、さらなる分析のため、組み合わせ計算コンポーネント２２４にトリガを与える（図４のステップ４０２）。上述の例を参照すると、計算コンポーネント３０６は、信号２０４が決定コンポーネント２０６に対し確率ｐ２０のみを示している場合であっても、レーン変更挙動ｂ１０及びｂ２０に割り当てられた確率ｐ１０及びｐ２０の組み合わせを算出し得る。この組み合わせ演算は、挙動ｂ１０／ｂ２０についての確率の和又は積を含み、その演算の結果は、それらの組み合わされた確率の総和（およそ値１となる）に対して適切にその大きさが再調整されるものとしてもよいし、されないものとしてもよい（そのような総和は実際には算出されないかもしれず、そのような総和は、ここでは単に説明のために示されたものと理解される）。

組み合わせ演算に含まれる確率の一つまたは複数には、例えば、サブシステムの信頼度又はサブシステム２１６及び２１８の予測の信頼性を表し得る重みが割り当てられ得る。重みそれ自体、又はそのような重みの計算の原則が、予め定められて記憶装置３０８に保存され得る。これらの重みは、種々のサブシステムの互いに対する相対的な信頼度又は信頼性を反映するものであり得る。

重みは、サブシステム毎に一つの値で構成されるか、又はサブシステム当たり複数の値で構成され得る。例えば、具体的な相対信頼度又は相対信頼性を反映した具体的な相対重みが、具体的な各挙動又は挙動グループに関して保存され得る。更なる説明のため単純な例を考えると、ＣＢＰサブシステム２１８には、一つの重み値、すなわち単一の定数である重み値であって、ＰＰサブシステム２１６に割り当てられたただ一つの重み値よりも小さな値の重み値のみが割り当てられるものとすることができる。この単一の重み値は、コンポーネント３０６により実行される組み合わせ演算の全て又はサブセットに適用され得るものであり、一般に、コンテキストベース予測の（物理的予測との比較において）より低い信頼度又は信頼性を反映し得る。ここで、コンテキストベース予測は、間接指標に基づくものであって、或る程度の範囲で見出された仮定として理解され得るものであり、一方、物理的予測は、直接指標、すなわち直接観察に基づくものであり、したがってより信頼性のあるものと理解され得る（データの不正確さに関する仮定に依存する）。

計算コンポーネント３０６は、信号２３２を決定コンポーネント２０６に出力する。信号２３２は、組み合わせ計算の結果を示すものである。例えば、当該計算の結果はどこかに保存され、信号２３２は当該結果の保存先を示すポインタを表すものであり得る。図３に例示的に示すように、信号２３２は、また、例えば信号２２７及び２２８と同様の予測フォーマットにより、一つ又は複数の挙動３２６と当該挙動に関連付けられた確率３２８とを含む上記計算結果を直接的に表すものであり得る。ここに説明した例では、信号２３２は、確率３１４及び３２４を用いた組み合わせ演算の結果であり、自車レーン１１０への車両１０４の潜在的な変化に関連する挙動ｂ３０と、これに関連付けられた確率ｐ３０と、を少なくとも含み得る。ｐ３０の数値は、ｐ１０及びｐ２０の双方の数値と異なるものであり得る。

決定コンポーネント２０６は、トリガ２２６に応じて、車両１０４の潜在的なレーン変更に関するＰＰサブシステム２１６及びＣＢＰサブシステム２１８の予測２２７及び２２８の組み合わせを反映した信号２３２を受信する。図４の動作フローのステップ４１０を参照すると、決定コンポーネント２０６は、上記受信した計算された組み合わせ２３２に基づいて、制御信号を決定する。

上述したように、コンポーネント２０６での制御信号２０８の決定は、２つの確率ｐ１１及びｐ２１から算出された確率ｐ３０に基づいたものであり得る。確率ｐ１１及びｐ２１は、既に確率ｐ３０の計算のために使用されているが、個別の確率ｐ１１及びｐ２１の一方又は双方は、制御信号２０８の決定のための直接入力としても用いられ得る。それらの入力は、各予測データの他の部分（例えば、対応する識別子３１０及び３２０など）もそれぞれ含んだものであり得る。具体例として、このような方法により、ＣＢＰサブシステム２１８の予測からの結果として適用されるブレーキング力が、一般にＰＰサブシステム２１６の予測からの結果として印加されるブレーキング力よりも小さいものであるようなアクティブ制御が実現され得る。

アクティブ制御信号２０８を生成するため、信号２３２に基づいて種々の計算が行われ得る。実現形態の詳細に依存して、例えば、クルーズコントロールシステム等の従来の運転支援システムから公知である種々の演算を、本発明に従う運転支援の実現のために再利用することができる。例えば、コンポーネント２０６は、対応する挙動に割り当てられた最大確率、又は少なくとも閾値を超えている確率に基づいて、制御信号の生成についての決定を行うものとすることができる。

個別のサブシステム２１６及び２１８の予測の組み合わせを表す信号２３２のような高レベルの処理データを使用可能とした結果として、開始すべき動作についての、従来システムにおけるよりも精緻な調整を示す制御信号の生成が実現可能である。これについては、図６Ａ及び図６Ｂに示すアクティブ制御の開始についての例示的なフレームワークの中で説明する。このフレームワークでは、図２に示す信号２０８のような信号が、使用可能な複数のレベルの一つを選択し得る。

図６Ａは、組み合わせ計算コンポーネント２２４から受信した信号２３２と、信号２０３により表されたセンサ装置１１４の現在の知覚と、に基づいて決定コンポーネント２０６により出力され得るアクティブ制御信号２０８の一例を示している。ヘッダー部６０２により示されているように、この例において能動的に制御されるべき動作は、ブレーキング動作である。ブレーキング動作の強さは、一般に、許容されるブレーキングレベルの範囲６０４内で表され得る。ここに、レベル０は非ブレーキング状態、レベル１０は最大ブレーキング（すなわち、フル・ブレーキング又は緊急ブレーキング）を表し、レベル２、５、及び８などの中間レベルは、それぞれ、緩い、中程度の、及び急なブレーキング動作を定義又は示すものとして理解され得る。

制御信号２０８は、許容されるブレーキングレベルの一つを表し得る。図６Ａに示す符号６０６により示されているように、例えば緩いブレーキング動作が、信号２３２により表された組み合わせ確率に応じて示され得る。

示値６０６は、ブレーキング制御２１０に出力される前に、例えば下流の制御コンポーネント２０９においてさらに調整され得るものと理解すべきである。例えば、アダプティブクルーズコントロールに従って実際に適用されるべきブレーキング力は、対象車両の距離及び（相対）速度等の更なるパラメータに基づいて調整されるものとすることができる。具体的な例によれば、制御信号２０８に示された値６０６が一つの同じ値であったとしても、実際に適用されるブレーキング力は、遠方にある車両に対しては、より近い車両に対して実際に適用されるブレーキング力よりも小さなものとなり得る。

図６Ｂは、アクティブ制御信号２０８の他の例を示す図である。ヘッダー部６１２は、再び、システムにより実際に制御されるべき動作を示すために用いられ得る。例えば適用すべきブレーキング力の、強さに関するレベルを直接的に示す代わりに、限界値６１４、すなわちブレーキング力の最大許容レベルが、符号６１６に示されているように定義される。

この点において、一般に運転支援の応答は、例えばそのようなシステムに対するユーザの許容性を向上するため、法規制等を遵守すべく、予め定められた範囲内に制限され得るものである。アクティブ制御において使用可能な値範囲を規定する許容限界の値は、予め定めておくことができ、図２においては、記憶コンポーネント２３４に保存されていて（“Ｌ”は限界値（Limits）を表す）、決定コンポーネント２０６によりアクセスが可能となっている。図６Ｂには、特定の交通状況（複数）に対し適応的なアクティブ制御を実現すべく、動作レベルの限界範囲を与えるというコンセプトが、本発明の一態様に従ってどのように更に用いられ得るかを示している。

図４に示す動作は、ステップ４１２において、適宜にアクティブ制御を開始するための決定されたアクティブ制御信号を出力して終了し得る。例えば、図６Ｂに従うブレーキング力の最大限界値（若しくは最小限界値）又は許容レベルの示値が、図２に示す制御コンポーネント２０９に出力され得る。制御コンポーネント２０９は、アクティブ車両制御用に適合された運転支援においてアクティブ制御信号２０８に必要とされる又は適用可能であり得る任意の種類の処理を表すことを意図したものである。

一例であるが、制御コンポーネント２０９の機能は、ブレーキング制御２１０に実際に適用される制御信号が低ブレーキングレベルから開始するブレーキングのソフトな開始（soft onset）を示し、車両１０２の乗員の快適性のため予め定められた時間遅延の経過後にのみ最大ブレーキング動作６１６が適用されるように、最大ブレーキング動作６１６を修正し遅延させる快適機能（comfort function）を含むものとすることができる。時間遅延などのパラメータも、許容される最大限界値に応じて適用されるものとすることができる。例えば緊急ブレーキングの場合には、最大ブレーキングの開始前の時間遅延をゼロに設定するものとすることができる。

更なる例として、制御コンポーネント２０９は、制御信号２０８により示されたアクティブ制御を適宜に適応させるべく、自車両の周囲のシーンを更に評価するよう動作するものとすることができる。その一つの意図は、他の交通参加者の混乱を防止し、交通フローへの妨害を最小化することなどである。従って、自車両の加速、減速、レーン変更等の動作を開始する前に、適宜、そのような何らかの動作を、適宜、フィルタリングするものとすることができる。この点において、後方の領域を含む自車両の環境の全体を評価することが必要となり得る。コンポーネント２０９は、アクティブ制御の強度／限界値、及び又はタイムラインを、適宜、適応させるものとすることができる。

その動作の更なる例として、制御コンポーネント２０９は、意図された及び又は実行中の自動アクティブ制御に関する情報の、自車両の他のシステム及び又は他の車両への転送を開始するよう動作するものとしてもよい。

図７Ａ−７Ｃは、予測２２７、２２８の特定の組み合わせから生じ得る、車両のアクティブ制御のための種々の制御信号２０８を、模式的に示した図である。以下において明示的に説明されていない信号２０８、２２７、２２８の詳細及び細部については、前述におけるこれらの符号に関する説明のとおりであるものと理解されたい。具体的には、図７Ａ−７Ｃのそれぞれは、図２に示すＰＰサブシステム２１６の予測２２７と、ＣＢＰサブシステム２１８の予測２２８と、決定コンポーネント２０６により更なる制御コンポーネント２０９へ向けて出力され得るアクティブ制御信号２０８と、を示している。純粋に説明の目的のため、予測２２７及び２２８に割り当てられた確率は、対応する挙動が“予測された”こと、及び“予測されなかった”こと、をそれぞれ示す２進値“＋”と“−”のみをとり得るものとする。

図７Ａは、ＰＰサブシステム２１６が、ホスト車両１０２の自車レーンへの、車両１０４の割り込みに関連する挙動ｂ１０が予測されなかったこと（“−”）に従う予測２２７を出力し、一方、ＣＢＰサブシステム２１８が、ホスト車両１０２のレーンへの、車両１０４の割り込みに関連する挙動が予測されたこと（“＋”）に従って予測ｂ２０を出力している状況を示している。そのような予測は、例えば、車両１０４がレーン変更を行うことを予期することはできるものの、当該車両１０４は未だその挙動を検知可能な形では開始していない、図１に示すような不明確な状況において発生し得る。

図７Ａに示す両予測についての組み合わせ計算から得られるアクティブ制御信号２０８は、許容されるブレーキング力の最大限界を表す低い強度７０６により示される“緩いブレーキング”であり得る。制御信号２０８が“緩いブレーキングが許容される”となる一つの理由は、ＣＢＰサブシステムに対して割り当てられたサブシステム信頼度重みがＰＰサブシステムに対するよりも低い値であることにより、ＣＢＰサブシステムによってのみ予測された挙動は、信頼度が低いものとして評価され、従って、緩いブレーキングのみが許容されることとなったということであり得る。このブレーキングが実現されると、運転者はそれを一時的又は予備的なブレーキング動作であるものと感じるであろう。

図７Ｂは、ホスト車両１０２の自車レーンへの車両１０４の割り込みに関連する挙動ｂ１０が予測されたこと（“＋”）に従ってＰＰサブシステム２１６が予測２２７を出力し、一方、ＣＢＰサブシステム２１８は、車両１０２のレーンへの車両１０４の割り込みを予測されなかったこと（“−”）に応じて予測ｂ２０を出力している状況を表している。そのような予測は、例えば、検出された物体が、検出されている交通状況にはその動機付けが存在しないような突然のレーン変更、ブレーキング動作、又は加速動作などの、予期しない挙動を行った場合に発生する。

図７Ｂに示す両予測についての組み合わせ計算から得られるアクティブ制御信号２０８は、許容されるブレーキング力の最大限界を表す強度７０８により示される“中程度のブレーキング”であり得る。制御信号２０８が“中程度のブレーキングが許容される”となる一つの理由は、ＰＰサブシステムに対して割り当てられたサブシステム信頼度重みがＣＢＰサブシステムに対するよりも高い値であることにより、ＰＰサブシステムによってのみ予測された挙動は、信頼度が中程度であるものとして評価され、従って、中程度のブレーキングのみが許容されることとなったということであり得る。例えば、ＰＰサブシステムは、直接指標、すなわち対象車両の移動等の直接的に観測可能なパラメータに基づいているので、ＰＰサブシステムの予測は、一般に、ＣＢＰサブシステムの予測よりも信頼性が高い（即ち、ＰＰサブシステムは、ＣＢＰサブシステムよりも高いサブシステム信頼度を有している）。しかしながら、特に予測された挙動の初期フェーズにおいては、例えばセンサデータの曖昧性又はセンサデータのエラーに起因して、それらの予測は、エラーを含むものとなり易い。

図７Ｃは、ホスト車両１０２の自車レーンへの車両１０４の割り込みに関連する挙動ｂ１０が予測されたこと（“＋”）に従ってＰＰサブシステム２１６が予測２２７を出力し、且つ、ＣＢＰサブシステム２１８も、車両１０２のレーンへの車両１０４の割り込みを予測したこと（“＋”）に応じて予測ｂ２０を出力している状況を表している。そのような予測は、例えば、検出された物体が、ＣＢＰサブシステムが早期に予測した挙動を実際に実行した場合に発生する。例えば、対象車両について数秒間に亘ってレーン変更が予測され、最終的に当該対象車両が実際にそのレーン変更を開始した（当該開始は、これに対応する予測をＰＰサブシステムも高信頼度で出力することとなる最も早い時点である）という場合に、発生する。

図７Ｃに示す両予測についての組み合わせ計算から得られるアクティブ制御信号２０８は、許容されるブレーキング力の最大限界を表す強度７１０により示される“急なブレーキング（急ブレーキ）”であり得る。 “急ブレーキが許容される”とする制御信号２０８は、双方の予測サブシステムが一つの挙動を予測したことから生成され得る。すなわち、その予測は、高い信頼度を持って予測されたものであると評価される。

図７Ａ−７Ｃには、予測サブシステムのそれぞれにより予測された挙動に割り当てられる確率値が、単純化されて示されている。一般に、信頼度値は、“＋”又は“−”といった２進値である必要はなく、実現形態の詳細に応じて必要とされる任意の範囲の実数又は数値として表すことができる。例えば図３に示すような組み合わせ確率３２８に到達するように、個別のサブシステム（複数）の予測（複数）に割り当てられた確率値（複数）に基づいて、任意の計算を実行することができる。

したがって、図６Ａに例示したような実行すべき動作の特定のレベル又は強さの示値（indication）や、図６Ｂ及び図７Ａ−７Ｃに例示したような最大レベル及び又は最小レベルの示値は、挙動３２６についての組み合わせ予測の確率値３２８（単数又は複数）に応じて、コンポーネント２０６において決定され得る。例えば、挙動３２６についての高い確率値３２８は、実行すべきブレーキング動作や加速動作等についての高いレベル若しくは高い強度値、又は高い最大レベルに変換され得る。これに加えて又はこれに代えて、自動的に適用されるべき動作のレベル又は限界値の決定は、予測２２７及び２２８の一つ又は複数に基づいて、例えば確率値３１４及び３２４に基づいて行われ得る。この場合、決定コンポーネント２０６において予測２２７及び２２８の双方が利用可能であることが必要となり得る。

例示のためここでは２つの予測サブシステムを用いるシステムのみを説明したが、運転支援システムの他の実施形態では、３つ又はそれ以上の個別の予測サブシステム又はモジュールを備えるものとすることができる。したがって、その場合には、組み合わせ計算は、３つ又はそれ以上の予測を組み合わせることが必要となる。例えば、３つの予測サブシステムを備えるシステムでは、組み合わせルールは、“モジュール１がアクティブであり、且つ、モジュール２がアクティブであり、且つ、モジュール３が非アクティブであるときに、急ブレーキとする”等の規定を表すものとなり得る。他の例として、少なくとも４つの予測サブシステムを備えるシステムでは、組み合わせルールは、“少なくとも４つのモジュールがアクティブであるときにのみ、急ブレーキとする”等の規定を表すものとなり得る。“アクティブ”や“非アクティブ”などの示値に代えて、あるいは図７Ａ−７Ｃに示した強度示値“＋”及び“−”に代えて、他の示値を付加的に又は代替的に用いることができる。

図５Ｂは、本発明の運転支援システムの実施形態の動作の結果であるアクティブ制御の例を示す図である。動作間の違いを明らかにするため、図５Ｂに示す図（グラフ）の構成は、図５Ａと同様である。

図５Ｂを参照すると、時刻ｔ１において、本発明の運転支援システムのＣＢＰサブシステム２１８のコンテキストベース分析が、図１に示すシーン１００についての検出から導出された間接指標に基づいて、車両１０４のレーン変更を予測し始める。しかしながら、時刻ｔ１においては、車両１０４は未だレーン変更を何も開始していない。このため、ＰＰサブシステム２１６は、車両１０４がレーン変更を行うと予測する根拠を持たない。両サブシステムの予測の組み合わせを計算することにより、図７Ａに示す信号２０８と同様の“緩いブレーキングを許容する”ことを示すアクティブ制御信号が生成されることとなる。人間である運転者であっても、この状況においては同様に振る舞い得るものであり、車両１０４がその後にレーン変更を行うものと仮定して、一時的な軽いブレーキングを実行するであろう。

図５Ｂの時刻ｔ２において、車両１０４が、横方向に向かってホスト車両１０２から離れる方向へ検出可能に移動し始めたとする。すなわち、時刻ｔ２において、車両１０４が軌道１１８ではなく図１の軌道１２６に沿って実際に移動するであろうということが物理的に検出可能となる。したがって、ＰＰサブシステム２１６は、時刻ｔ２において、車両１０４が軌道１１８ではなく軌道１２６に沿って移動するとの予測を、（例えばセンサデータのエラー範囲等に応じて）その確率を増加させつつ開始するであろう。また、ＣＢＰサブシステム２１８は、確率を減少させつつ軌道１１８についての予測を行うこととなり得る。

続いて、これら２つのサブシステムの予測の組み合わせを計算することにより、間もなく、上記緩いブレーキングは弱められて停止されることとなる。例えば、ＰＰサブシステムに対しＣＢＰサブシステムよりも高いサブシステム信頼度値が割り当てられていることにより、ＰＰサブシステムの予測はＣＢＰサブシステムの予測よりも高く評価され又は上位に位置付けられて、ＰＰサブシステムの予測は、間もなくＣＢＰサブシステムの予測より上位に立つこととなる。

車両１０４が軌道１２６に沿って移動し続けるので、これに対応するＰＰサブシステムの予測は、ほぼ時刻ｔ３においてホスト車両１０２のブレーキングが停止されるまで、どんどんとより高い確率値を獲得していくこととなる。時刻ｔ３から、ホスト車両１０２の速度は、運転支援により実行された加速動作により増加していくこととなり得る。運転支援によるこの加速動作は、例えば車両１０４が右方向へ向かって既に左レーン１１２を離れたことにより、運転支援が、車両１０４のその後の潜在的挙動を自車両１０２とは無関係なものとして評価した結果であり得る。従って、ＰＰサブシステム及びＣＢＰサブシステムの両者の、最も高い確率を持った予測は、自車レーン１１０への割り込みは起こらないであろうという点において一致することとなり（これは、車両１０６に関連する一致した予測に基づいたものであり得る）、従って、車両１０２は、走行速度ｖ１まで加速するように能動的に制御されることとなり得る。

図５Ａと図５Ｂとの比較から推測されるように、本発明の運転支援の本実施形態は、図１に示す状況における車両１０２のブレーキング動作又は加速動作をより少なくし、ブレーキング動作の際に到達する最小速度ｖ３の、走行度速度ｖ１からの偏差を、最小速度がｖ２となる従来技術の場合よりも小さくすることを可能とする。本発明の運転支援により開始される図５Ｂに従う制御の全体は、人間である運転者が実行するであろう制御に、より類似するものである。したがって、そのようなアクティブ制御は、特に、自車両の人間運転者及びその周辺の交通参加者にとって許容性の高いものである。

本発明の実施形態を、図１に示す例示的な交通シーン１００を参照しつつ説明したが、本発明は、ホスト車両の前方にある移動物体を検出してその挙動を予測する運転支援にも適用できるだけでなく、ホスト車両の後方エリアに存在する移動物体を検出して予測を行うことに関する運転支援にも同様に適用することができるものと理解すべきである。例えば、自動クルーズコントロールは、後方から接近するより高速の車両に道を譲るべく、レーン変更操縦を実行するものとなり得る。

同様に、本発明は、クルーズコントロールのみならず駐車支援などのより多くの機能を含む、及び将来開発されるであろう支援機能を含む、予測に関連する任意の種類の運転支援と共に実施され得る。

本発明を、その望ましい実施形態との関係において説明したが、当該説明は、これに限定することを意図するものではなく、単なる例示を目的として記載されたものであると理解すべきである。特に、上述においては特徴構成を個別に記載したが、これら特徴構成を種々組み合わせることが有利又は適切であることは、当業者において明らかである。したがって、本発明が添付の特許請求の範囲のみによって制限されることが意図されている。

Claims (15)

1. 車両を能動的に制御するための運転支援システムにおける方法であって、
   第１予測サブシステム（２１６）から、検出された物体（１０４）に関する挙動（３１２）の第１予測（２２７）を受信するステップ（４０４）と、
   第２予測サブシステム（２１８）から、検出された物体（１０４）に関する挙動（３２２）の第２予測（２２８）を受信するステップ（４０６）と、
   前記第１予測（２２７）と前記第２予測（２２８）との組み合わせに基づいて、制御信号（２０８）を決定するステップ（４１０）と、
   前記制御信号（２０８）に基づいて前記車両のアクティブ制御を開始するステップ（４１２）と、
   を有する、方法。
2. 前記第１予測及び前記第２予測のそれぞれは、関連付けられた確率値（３１４、３２４）を持つ潜在的挙動（３１２、３２２）のセットを含み、
   前記制御信号（２０８）は、確率値の組み合わせ（３２８）に基づいて決定される、
   請求項１に記載の方法。
3. 前記制御信号（２０８）は、前記車両の特定の動作（２１０、２１２、２１４）に関連付けられた値範囲（６０４）から採った一の数値（６０６）を示すものである、
   請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記制御信号（２０８）は、前記値範囲（６１４）の最大値（６１６）又は最小値を設定する、
   請求項３に記載の方法。
5. 前記第１予測と前記第２予測とを含めることは、一の予測のみを含めること（ｖ２）に比べて、制御信号値（ｖ３）を増加又は減少させることとなる、
   請求項３又は４に記載の方法。
6. 制御信号（２０８）は、前記第１予測サブシステムの示値（３１０）及び前記第２予測サブシステムの示値（３２０）の少なくとも一つに基づいて決定される、
   請求項１ないし５のいずれか一項に記載の方法。
7. 前記制御信号（２０８）は、前記第１予測サブシステムに関連付けられた重み及び前記第２予測サブシステムに関連付けられた重みの少なくとも一つに基づいて決定される、
   請求項６に記載の方法。
8. 前記重みは、前記サブシステムの、互いに対する相対的な予測信頼度を表すものである、
   請求項７に記載の方法。
9. 前記制御信号は、前記車両（１０２）の加速又は減速（６０６）、及び前記車両（１０２）のステアリング角度の、少なくとも一つを示すものである、
   請求項１ないし８のいずれか一項に記載の方法。
10. 前記第１予測サブシステムと前記第２予測サブシステムとは、予測された挙動の開始前に観測可能な間接指標に基づいて挙動を予測するためのコンテキストベース予測サブシステム（２１８）、及び予測された挙動の開始後に観測可能な直接指標に基づいて挙動を予測するための物理的予測サブシステム（２１６）の、少なくとも一つにより構成される、
    請求項１ないし９のいずれか一項に記載の方法。
11. 前記コンテキストベース予測サブシステム（２１８）は、前記物理的予測サブシステム（２１６）よりも小さい重みが関連付けられている、
    請求項７又は１０に記載の方法。
12. コンピューティングデバイス上で実行されたときに請求項１ないし１１のいずれか一項に記載の方法を実行するためのプログラムコード部分を備える、コンピュータプログラム製品。
13. 車両（１０２）を能動的に制御するための運転者支援システム（１１６）であって、
    第１予測サブシステム（２１６）から、検出された物体（１０４）に関する挙動についての第１予測を受信するよう適合されたコンポーネント（３０２）と、
    第２予測サブシステム（２１８）から、検出された物体（１０４）に関する挙動についての第２予測を受信するよう適合されたコンポーネント（３０４）と、
    前記第１予測と前記第２予測との組み合わせに基づいて、制御信号（２０８）を決定するよう適合されたコンポーネント（２０６）と、
    前記制御信号（２０８）に基づいて前記車両（１０２）のアクティブ制御を開始するよう適合されたコンポーネント（２１０、２１２、２１４）と、
    を備える、システム。
14. 前記運転者支援システム（１１６）は、前記車両（１０２）のレーン（１１０）への割り込み又は当該レーンからの離脱を行う検出された車両（１０４）のレーン変更に応じて、前記車両（１０２）のアクティブ制御を実行するよう適合されたクルーズコントロール・モジュールを備える、
    請求項１３に記載のシステム。
15. 請求項１３又は１４に記載のシステムを備える車両（１０２）。

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