JP2015061776A - 予測的な先進運転支援システムの一貫性のある挙動生成 - Google Patents

Abstract

【課題】運転支援システムにおいて、システム判断の遅延性を増加させることなく当該システム判断を安定化する。【解決手段】本発明は、少なくとも一つセンサ９と、少なくとも一つの作動手段と、制御手段１０と、を有する車両２のための、運転支援システムに関するものである。本方法は、センサ手段９により取得されたセンサデータの第１評価により判断信号を生成するステップと、判断信号が信号閾値を超えたときに、作動手段のための作動信号を生成するステップと、第２評価に基づいて、中断判断信号を生成するステップと、作動信号を時間的に安定化するステップと、判断中断信号に基づき、作動信号の安定化を中断すべきか否かを判断するステップと、作動信号の安定化を中断すべきと判断されるときに、作動信号の安定化を中断するステップと、を有している。【選択図】図１

Description

本発明は、先進運転支援システム（ＡＤＡＳ、advanced driver assistance systems）の分野に属する。より具体的には、本発明は、先進運転支援システムのための判断において一貫性のある（矛盾のない）振る舞いを生成する方法及びシステムを提供するものである。

先進運転支援システム（ＡＤＡＳ）における判断の生成及び棄却は、一貫性があるべきであり、且つ実世界の交通シナリオにおける他の車両の運転者や何らかの交通参加者などの外部観察者にとって、判りやすいものであるべきである。

今日では、車両用の運転支援システムは多く存在し、これらは、車両乗員の運転快適性や安全性を高めることを目的としている。自車両（ホスト車両、host vehicle）の環境についてのデータを提供するための、レーダ（RADAR、Radio Detection and Ranging）、ライダ（LIDAR、Light Detection and Ranging）、画像取得用カメラ等のセンサ装置に依拠して、運転や操縦に関する様々な機能を備えることができる。装備される機能は、距離測定や駐車支援をはじめとして、例えばクルーズコントロール機能（ACC）のような洗練されたＡＤＡＳシステムまで、広範囲に及ぶ。そのようなＡＤＡＳシステムは、例えば、インテリジェントなアダプティブクルーズコントロール（IACC、Intelligent Adaptive Cruise Control）機能を備え、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。

ＡＤＡＳ関連の機能には、ＡＤＡＳ装備車両の前方や後方を移動する他車両や物体の検出機能が含まれ、例えばＡＤＡＳ装備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る。予想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、及びＡＤＡＳを装備したホスト車両の運転者に快適でないと感じさせるような状況の発生を防止することや、当該運転者による介入が必要となるような状況の発生を防止することが求められる。

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。自律車両制御システムを搭載するホスト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、ホスト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、特定の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、ホスト車両の走行レーンに割込み（カットイン、cut-in）をしようとする対象物体や、ホスト車両の走行レーンから離脱（カットアウト、cut-out）しようとする対象物体に関する、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、挙動がどのようであるか又は挙動がどのように発生す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）と称される指標に依拠し、物理的予測は、いわゆる直接指標（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、一つ以上の横方向速度、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に関するものとすることができ、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他車両から受信される情報により示される運転者意思は、その例である。

ＡＤＡＳは、例えば、当該ＡＤＡＳを搭載する車両（以下、ホスト車両と称し、場合により自車両とも称する）のブレーキが起動された時にブレーキ信号を生成するほか、他車両についての予測される挙動に応じて、当該他車両がその予測された操縦を開始していなくても、ブレーキ信号を生成する。しかしながら、具体的な考察の対象である他車両（以下、対象車両（target vehicle）と称する）は、センサの誤動作や過剰雑音により、あるいは単にその他の車両や他の障害物によりセンサの視線が遮蔽されることにより、継続的には正しく追跡されない。したがって、例えば、予測されたシナリオにおける予想においてブレーキ信号を生成させてホスト車両を減速すべきとされた判断が、ＡＤＡＳの次の処理サイクルにおいて変更される場合があり得る。また、ＡＤＡＳの判断が、その直後に変更されたり、当該ホスト車両により外部へ通知（例えばブレーキの起動やブレーキランプの点灯により）されたりするような状況も生じ得る。

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、可能性のある移動挙動の集合の一つが当該対象車両により実行される確率が、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、一つには、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、可能性のある軌道の集合を検証することである。第２段階では、各車両の将来位置を算出する。最終段階において、不整合検出機能が、ＰＰとＣＢＰの一貫性を分析する。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。

予測は、一般的には先進運転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、ＡＤＡＳによる予測の信頼性を低下させる。付加的なセンサを追加することは、利用可能なデータベースを改善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。

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ホスト車両の制御は、運転者や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。

ＡＤＡＳシステムの基本的な問題は、当該システムの判断に繋がる判断信号が、必ずしも安定していないという事実にある。例えば、システムが、ホスト車両の前方の車両を特定して、来るべき状況を処理すべくブレーキを適用して減速することが必要であると判断した後で、当該ホスト車両のセンサが、実際には尚も存在している当該対象車両を見失った場合には、ＡＤＡＳシステムの判断を安定化させて、これに応じた車両制御の応答動作を実現することが必要となる。

典型的なＡＤＡＳシステムは、当該ＡＤＡＳシステムの判断の基礎又は挙動の基礎として、安定した信号の生成を試みるか、又は他のシステムが、単に当該判断を或る時間だけ変化させず維持することで、判断を安定化させる。しかしながら、動的に変化する環境においては、この静的な安定化は、安定化時間が過剰に短く設定されている場合には判断の揺らぎの要因となり、環境変化に際しては遅延性が高くなる要因となって、当該システム判断をキャンセルすることが必要となる。ここで、本事例の説明を続けるため、上記対象車両がレーン変更を行ったことを感知できるものとすると、センサの不検知は無視することができる。対象車両が感知されており且つ何らかの態様で挙動を行っているとする信頼度の高い明示的な情報があれば、当該対象車両は、ＡＤＡＳシステムにとってはもはや主たる注目の対象ではなくなり、当該ＡＤＡＳシステムは、更に、ブレーキ判断を変更することができる。しかしながら、システムは、上記安定化がタイムアウトに達するまで、対象車両に対しブレーキをかけるべきとする判断を維持することもできる。

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

運転支援システムにおいては、システム判断の遅延性を増加させることなく当該システム判断を安定化することについて、解決すべき技術的問題が存在する。

本問題は、少なくとも一つのセンサ手段と、少なくとも一つの作動手段と、制御手段と、を備えるホスト車両についての、車両用運転支援システムに関する方法を提供することにより解決される。当該方法は、前記センサ手段により取得されたセンサデータの第１評価により判断信号を生成するステップと、当該判断信号が信号閾値を超えたときに前記作動手段に対する作動信号を生成するステップと、第２評価に基づいて判断中断信号をさらに生成するステップと、時間的に前記作動信号を安定化するステップと、前記判断中断信号に基づき、前記作動信号の安定化を中断すべきか否かを判断するステップと、前記作動信号の安定化を中断すべきと判断されるときに、前記作動信号の安定化を中断するステップと、を有する。

更に、前記判断信号は、ローパスフィルタにより時間的にフィルタされることが望ましい。

更に望ましい実施形態では、前記作動信号は、ヒステリシスを考慮した判断信号に基づいて生成される。

本方法の一実施形態では、前記作動信号は、前記判断信号が前記信号閾値未満の値まで戻ったときに、予め定められた所定の時間だけ維持されるものとすることができる。

本方法は、また、前記作動信号を予め定められた所定の時間だけ安定化することにより、前記作動信号を時間的に安定化するステップを含むことができる。

さらに、望ましくは、前記第２評価のステップは、一つ又は複数のパラメータを評価するステップを含み、当該パラメータは、少なくとも一つの車両指標（vehicle indicator）、及び又は少なくとも一つの環境指標（environment indicator）、及び又は前記中断判断信号を生成するための少なくとも一つの更なる車両指標を含む。

本方法の一実施形態においては、前記信号閾値は、前記センサデータ、及び又は前記車両の内部状態に基づいて、動的に決定される。

本発明の更なる態様では、車両を制御するための運転支援システムが提供される。本運転支援システムは、センサデータを取得するように構成された少なくとも一つのセンサ手段と、前記車両についての制御動作を実行するよう構成された少なくとも一つの作動手段と、制御手段と、を備え、前記制御手段は、前記センサ手段により取得された前記センサデータから判断信号を生成するよう構成された第１評価手段と、前記判断信号が信号閾値を超えたときに前記制御動作のための作動信号を生成するよう構成された作動判断手段と、判断中断信号を生成するよう構成された第２評価手段と、前記作動信号を時間的に安定化するよう構成された安定化手段と、前記判断中断信号に基づき、前記作動信号の安定化を中断すべきか否かを判断するよう構成された中断判断手段と、を備え、前記安定化手段は、前記作動信号の安定化を中断すべきと判断されるときに、前記作動信号の安定化を中断するよう構成されている。

さらに、望ましくは、前記信号閾値は、予め定められている。

本システムの一実施形態においては、前記信号閾値は、前記センサデータ、及び又は前記車両の内部状態に基づいて、動的に決定される。

さらに、望ましくは、前記制御手段は、ローパスフィルタにより前記判断信号を時間的にフィルタするよう構成されたフィルタ手段を備えている。

一実施形態においては、前記制御手段は、前記作動信号を、ヒステリシスを考慮して安定化するよう構成されている。

本システムの一実施形態においては、前記作動判断手段は、前記判断信号が前記信号閾値未満の値に戻ったときに、前記作動信号を予め定められた所定の時間だけ維持するよう構成されている。

本システムの一実施形態では、前記作動判断手段は、前記作動信号を予め定められた時間だけ安定化することにより、前記作動信号を時間的に安定化するよう構成されている。

さらに、望ましくは、前記判断中断信号は、更なる車両についてのレーン変更信号により構成される。

前記更なる車両についての前記レーン変更信号は、一実施形態においては、当該更なる車両がレーンを変更する前に発出される。

本システム又は本方法は、一実施形態においては、アダプティブクルーズコントロール・システムに含まれている。

前記作動信号は、例えば、ブレーキ信号であるものとすることができる。

さらに、望ましくは、前記第２評価手段は、一つ又は複数のパラメータを評価するよう構成されており、前記パラメータは、少なくとも一つの車両指標、及び又は少なくとも一つの環境指標、及び又は前記中断判断信号を生成するための少なくとも一つの更なる車両指標により構成される。

さらに、望ましくは、前記第２評価は、分類アルゴリズムに基づいて前記センサデータを含む入力データを評価することを含み、前記分類アルゴリズムは、サポートベクタマシン・アルゴリズム又は近傍分類器アルゴリズム（nearest-neighbour-classifier Algorithm）により構成される。

一の実施形態に従うシステムは、コンテキストベース予測に基づいて前記判断信号を生成することを有する第１評価を含む。

上記技術的問題についての本解決策は、予測的（予測機能を持つ）ＡＤＡＳに用いられたときに、特に利点がある。予測的ＡＤＡＳシステムは、予測したイベントが最終的に発生するか否かについての本質的な不確実性を有している。予測的ＡＤＡＳの能動的な予測的ＡＣＣコンポーネントを搭載したホスト車両の場合、隣接するレーン上の対象車両がその前方の車両に急速に接近しているということが検出されると、予測的ＡＣＣのアルゴリズムが、当該対象車両のレーン変更を高い確率で予測するであろう。対象車両について予測された上記挙動は、従って、当該対象車両が行う可能性のある割込みに備えてブレーキをかけるという判断となり、ホスト車両についての減速をすべきとの判断に繋がる。一方においては、ブレーキすべきとの判断後にブレーキをかけないとする判断が為されるという判断遷移が発生するのを避けるべく所与の時間だけブレーキすべきとの判断が維持され、他方において、対象車両も先行車両に対してブレーキをかけ始めた、という場合には、新たな事態が発生し、これが検出され、当該新たな事態が第２評価によって判断される。すなわち、判断中断信号を生成することと、ブレーキをかけるとする判断の安定化を中断するという判断を行うこととにより、予測的ＡＤＡＳに上記新たな事態を評価して対処する機能を持たせる道が開かれる。新たな状況、すなわちシナリオを評価して当該シナリオにどのように適合するかを決定することが必要となるような状況に、反応するための時間は、請求項に記載した方法及びシステムにとっての新たな状況を予測的ＡＤＡＳに与えた場合には、したがって有利に低減される。

本方法は、ＡＤＡＳシステムの判断を安定化すると共に、システム判断を変化させることについての正当な根拠となる判断環境における変化評価に基づいて、明示的な判断中断信号を出力する。判断についての欠けている証拠を用いることに代えて、変化の明示的な検出と当該変化についての判断とを行うことにより、上記安定化のプロセスを高信頼度で中断させることができる。したがって、ここに提案する方法を用いれば、変化した状況に対してシステム挙動を適応させるのに必要な待ち時間が低減される。

本発明の基本的な思想は、システムの判断を安定化すること、及び、当該安定化をキャンセル又は中断させるべくシステム挙動を適応させることが必要となるような環境変化を検出することである。これにより、新たな状況に対するシステムの迅速な適応が実現され、判断信号及びセンサデータの揺らぎの問題、及びシステムにおける高い遅延性の問題が克服される。

ホスト車両は、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律的に運転される車両も含まれる。この点において、運転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、バン、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、ホスト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、対象物体、又は適切であれば対象車両と称する。

第１評価と第２評価とは、それぞれ他方の評価により提供された予測又は判断とは独立な、検出された物体の挙動についての判断を提供するという意味において、互いに独立している。上記評価の予測（複数）は、ホスト車両のセンサ手段により提供される複数のデータアイテムにより構成された異なるデータセット（複数）に依拠し得る。すなわち、これらのデータセットは、少なくとも一つのデータアイテムが異なっている。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基地（送受信機）を介した間接通信を介して運転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ネットワークを介して、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。

これに加えて又はこれに代えて、第１評価及び第２評価は、一つの又は同じセンサデータであるがホスト車両についての検出された環境に関する異なるデータセットに依拠するものとすることができる。すなわち、これらのデータセットは、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。

これに加えて又はこれに代えて、上記作動信号は、前記車両の装置の制御を示すものとすることができ、また、例えば、モータのオン／オフ切り替えやブレーキの使用、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評価及び第２評価は、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ことについてのコンテキストベース予測評価、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ことについての物理的予測評価の、少なくとも一つにより構成される。

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手段により構成された、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、ＡＤＡＳシステムで生成される判断の、一貫性のある挙動を生成するという点において、運転支援の応答性能を改善することができる。本発明を適用することにより、運転支援システム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。

本発明は、判断を生成する多くの運転支援機能に適用することができ、特に、これに限るものではないが、ＡＤＡＳシステムにおける任意の種類のクルーズコントロール機能などの予測に依拠して判断を生成する運転支援機能に適用することができる。一貫性のある挙動生成の付加的な機能が、例えば、コンピュータで実行することのできるコードにより構成されたソフトウェアモジュールの形態で実現され得る。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。

本発明は、以下の添付図面を参照して説明される。
例示的な交通状況に遭遇している、本発明の一実施形態を搭載した車両を示す図である。 本発明の一実施形態を表す、判断信号と作動信号の時間変化を示す図である。 本発明の一実施形態を表す、判断信号と作動信号の時間変化を示す図である。 本発明の一実施形態を表す、判断信号と作動信号の時間変化を示す図である。 本発明の一実施形態を表す、判断信号と作動信号の時間変化を示す図である。 本発明の一実施形態の機能モジュールのブロック図である。 本発明の一実施形態の制御手段における動作シーケンスを表すフロー図である。

図１は、一つの交通状態１を表す図であり、本交通状態では、車両２、３、４が、３つの車線（レーン）５、６、７と一つの分岐車線（分岐レーン）８を持つ道路２に沿って移動している。車両２（以下においては、ホスト車両とも称する）には、請求項に記載したセンサ手段９に対応するセンサ装置９と、更にＥＣＵ１０（電子制御ユニット − 請求項に記載した制御手段に相当する）とが、搭載されている。ＥＣＵ１０は、ホスト車両２に搭載された信号処理プロセッサ、中央処理ユニット（ＣＰＵ）などの、一箇所に集中して搭載されたハードウェアユニット、又は複数に分布して搭載されたハードウェアユニットにより実現される。ＥＣＵ１０には、ホスト車両２の制御について運転者を支援する一つ又は複数のアダプティブ運転支援システム（ＡＤＡＳ）を実現するため、ソフトウェア又はファームウェアがインストールされている。

説明においては、ＥＣＵ１０上での本発明の実施形態は、実装された少なくとも一つのＡＤＡＳ機能（或る種の予測的先進クルーズコントロール（ＡＣＣ）システムやその他のクルーズコントロール機能）であって、ホスト車両２のその後の挙動についての予測も含めた、図１に示すシナリオの将来における更なる変化予測などの動作を行う。実施形態についての以下の説明は、記載を明確にするためそのようなＡＣＣシステムに基づくものとしているが、本発明はこのような構成に限定されるものではない。

本発明の一実施形態を示す図２Ａ〜２Ｄについて、図１に示す交通シナリオを参照して説明する。図２Ａ〜２Ｄに示す本実施形態では、信号（複数）が、それぞれの信号値を縦軸に、時間を横軸１７に表して示されている。

図２Ａでは、考察対象であるＡＣＣシステム判断の基礎としての判断信号が、センサ情報の一つ又は複数のデータアイテムと、随意的には当該システムの内部状態と、に基づく演算の形で、第１評価により生成される。次に、例えば上記生成された判断信号と信号閾値とを比較することにより、システム判断が導出される。図２Ａには、判断信号１４と、信号閾値１５と、ＡＣＣシステムにより行われた判断を表す作動信号１６と、が描かれている。判断信号１４は、例えば、先行する車両３との速度差を表すものとすることができ、当該速度差が或る閾値１５を超えると、ブレーキ作動の判断が行われる。判断信号１４が高い場合、ホスト車両２は、減速すべく当該ホスト車両のブレーキを適用する。図２Ａの判断信号１４は、センサ手段９からＡＣＣシステムへの不安定且つ雑音を含んだ入力データに起因する典型的な変動（ゆらぎ）を示している。図２Ａの領域１８においては、例えば、センサ視界の遮蔽等によりホスト車両２のセンサ手段９が対象車両３を見失ったために、判断信号１４が低下している。その結果、判断信号１４に基づいて行われる、安定化前の判断も揺らぐこととなる。安定化前の判断、すなわち図２Ａに示す判断信号１４は、図２Ａの領域１８及び領域１９において、作動信号１６を低レベルに低下させる。したがって、ホスト車両２は、図１に従う交通シナリオ１において対象車両３が依然として存在するにも関わらず（例えば、対象車両３がもはや感知されていないだけという場合であっても）、ブレーキを停止する。他の車両３、４の運転者などの外部の観察者にとっては、ホスト車両２のＡＣＣシステムが現在において対象車両３を感知することができないでいることは知り得ないので、この状況は理解困難である。逆に、図２Ａの領域１８において、当該車両がレーン５、６、７をコース１３に沿って変更し、もはやホスト車両２の先行車ではなくなっているとする。この場合には、ホスト車両２のＡＣＣシステムは、対象車両３に対してはもはや反応してはならず、ブレーキ作動の判断はキャンセルされるべきである。図２Ａでは、ＡＣＣシステムは安定化されていないため、ＡＣＣシステムによってこの動作が実際に行われている。したがって、図２Ａの領域１９において、作動信号１６は小さな値に低下している。

図２Ａの領域１９における望ましくないブレーキ判断を防止するため、ＡＣＣシステムは、感知の安定化、すなわち判断信号１４の安定化を行うものとすることができる。判断信号１４を安定化するというよりも（すなわち、通常はセンサ手段９とこれに続くすべての処理ステップとで構成される、ＡＣＣシステムの処理チェーンの全ての部分の安定化を行うのではなく）、図２Ｂに示すような作動信号２３の安定化によって、システム判断の安定化を行うことができる。この形式での安定化は、ＡＣＣシステムの一部を構成する処理ステップやセンサ手段９とは独立に行うことができ、センサ手段９から開始する上記処理チェーンにおいて信号変動をもたらす可能性のある全ての問題が考慮されるという利点を持つ。

図２Ｂは、判断を安定化する場合における、判断信号１４の変動の影響を示している。図２Ｂの領域２１において判断信号１４が再び信号閾値１５未満に低下しても、当該判断を或る時間だけ維持することにより、安定化された判断を得ることができる。センサ手段９による対象車両の不感知に起因する図２Ｂの領域２１における判断信号１４の望ましくない低下は、図２Ａにおける作動信号１６の場合とは異なり、図２Ｂにおける作動信号２３により無効にされている。しかしながら、図２Ｂのこの領域は、対象車両３がレーン７に向かってホスト車両のレーン５から離れ、軌道１３上のレーン８を抜け出る領域であり、ブレーキ作動の判断も維持されている。このことが、図２Ｂに示す実施形態において示されており、作動信号２３は、領域２４においてもなお高レベルにあり、図２Ａの領域１９における作動信号１６よりも遅く、領域２２において低レベルに低下している。作動信号２３のこの挙動は、シナリオ環境におけるこれらの変化に対するＡＣＣシステムの反応に遅延を生じさせる。したがって、この状況は、為された判断に基づく反応の遅れはホスト車両２の運転者及び他の交通参加者にとっては理解不能なものとなり、したがって上述した実施形態のＡＣＣシステムの受容性が低下してしまう、という主たる問題を提示している。

図２Ｃ及び図２Ｄは、本発明の有利な実施形態を示す図である。本発明の基本的な思想は、システムの判断を安定化すると共に、判断の安定化をキャンセル又は中断するべくシステム挙動を適応させることが必要となるような環境の変化を検出することである。これにより、新たな状況に対するＡＣＣシステムの迅速な適応が実現され、ＡＣＣシステムの判断における変動と高い遅延性という問題が克服される。

ＡＣＣシステムは、システムの判断を安定化して、ホスト車両２を減速させるための作動信号を用いるが、さらに、対象車両３の軌道１３に従うレーン変更のような環境の変化を検出する。システムは、領域２５における対象車両３のレーン変更を検出し、したがって、図２Ｃにおける作動信号２７の安定化を中断することができる。この効果が、図２Ｃに示されている。図２Ｃでは、安定化された判断、すなわち作動信号２７は、領域２５においては変動していないが、領域２６において低レベルまで急速に低下している。一の実施形態に従うＡＣＣシステムは、図２Ｃの領域２５においては、シナリオが変化したという証拠を持っているわけではない。対象車両３は、感知された交通シナリオ１から消滅しているからである。したがって、図２Ｃの領域２５においては、ＡＣＣシステムは、作動信号２７を高レベルに維持することにより、判断の安定化を継続する。しかしながら、図２Ｃの領域２６では、ＡＣＣシステムは、対象車両３についての、図１における軌道１３に沿うレーン変更操縦を感知するので、この安定化プロセスを中断すべき状況を検出できることとなる。図２Ｄは、一例として、時間１７に沿って判断中断信号２８を示している。図２Ｄの時刻３０において、変化した判断環境が第２評価により感知され、その環境の存在が高い信頼度を持って判断される。したがって、安定化中断信号２８は高レベルへ変化する。その結果、当該判断は放棄され、図２Ｃにおいて、期間２６の開始時点で作動信号２７が低レベルへ低下することとなる。したがって、本発明の実施形態によれば、ＡＣＣシステムは、作動信号２７を低レベルに設定して図１に従うシナリオにおけるブレーキ作動の判断を放棄することにより、新たなシナリオに迅速に反応する。上述した交通シナリオ１においては、当該判断についての変化した環境を判断するための時刻３０は、図２Ｃの期間２６の開始時点において判断信号１４が信号閾値１５未満の値に低下する前に検出され決定される。ただし、第２評価は、結果として判断信号１４を生成することとなる場合もあるし、他の場合には中断を決定することとなる場合もある。安定化中断信号２８が図２Ｄにおいて高レベルに変化すると、作動信号１６の安定化は終了され、作動判断手段３６はイネーブルとなり、判断信号１４と閾値１５とに基づいて、実際のシナリオに対するアクションについての判断を新たに行なう。

図３は、本発明の一実施形態に従うホスト車両２の、ＥＣＵ１０の機能コンポーネントを示す図である。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、ＥＣＵ１０すなわち制御手段１０内において一つ又は複数のＡＣＣ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。

センサ手段９からのセンサデータ３８は、第１評価手段３３により取得される。第１評価手段３３は、センサデータ３８に基づいて判断信号１４を生成することにより、予測を生成するよう動作する。生成された予測に関連する情報を表す判断信号１４は、作動判断手段３６に与えられる。作動判断手段３６は、判断信号１４が信号閾値１５を超えたか否かを判断するよう構成されている。信号閾値１５は、動的閾値生成手段３７において、センサデータ３８、及び又はホスト車両２の車両状態３９に基づいて生成される。作動判断手段３６が、判断信号１４が信号閾値１５を超えたと判断すると、作動信号１６が生成される。

作動信号１６が高レベルであるということは、ホスト車両２に対するＡＣＣシステムのアクティブ制御が必要とされていることを意味する。図１に示す交通シナリオ１に遭遇した場合の本実施形態においては、これはブレーキ信号であるものとすることができる。作動信号１６は、適宜、ホスト車両２の一つ又は複数のコンポーネント、例えばブレーキ制御（BC、braking control）、加速制御（AC、acceleration control）、及びステアリング制御（SC、steering control）を行うように適合されたコンポーネントなどの、ホスト車両２の特定の機能制御に関連するコンポーネントを、制御するように適合される。これらのコンポーネントは、すべて、図３に示す作動手段３２に含まれている。

より具体的には、センサ手段９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、一つ又は複数のレーザ測距装置等で構成されるものとすることができる。第１評価手段３３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、及び又は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で構成されるものとすることができる。センサ手段９から受信されるセンサデータは、中間データ処理に与えられる。中間データ処理は、直接データ指標（dI）を出力するコンポーネントと、間接データ指標（iI）を出力するコンポーネントと、により構成されるものとすることができる。直接指標は、ＰＰサブシステム及びＣＢＰサブシステムの両者のための基礎データとして作用し、間接指標は、ＣＢＰサブシステムのみのための基礎データとして作用する。

図３は、ホスト車両２におけるＥＣＵ１０の機能コンポーネントを示す図である。具体例として、以下に記載し説明する機能コンポーネント（複数）は、ＥＣＵ１０内で一つ又は複数のＡＣＣ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。

第１ステップでは、評価手段３３において、センサデータ３８に基づき判断信号１４が生成される。作動信号１６の生成の基礎となる適切な信号を生成すべく、ＡＣＣシステムの処理チェーン内でセンサデータ３８の変換が行われる。作動信号１６は、一の実施形態においては、ブレーキ信号とすることができる。しかしながら、作動信号１６は、ＡＣＣシステムでの判断に基づいて生成される他の任意の信号を表すものとしてもよい。閾値生成手段３７において、信号閾値１５が生成され、作動判断手段３６に出力される。信号閾値１５は、予め定められていてもよいし、センサデータ３８若しくは他の知覚情報（センサ情報）に応じて算出されたものでもよく、又はホスト車両２、すなわちＡＣＣシステムの、（例えば車両３、４が感知されたときの）内部状態３９や、ホスト車両２の速度、あるいは交通シナリオの幾何学的配置から導出される遮蔽情報に応じて決定されるものとしてもよい。この随意的な動的閾値算出は、動的閾値生成手段３７において行われる。判断信号１４は、ＡＣＣシステムの処理チェーンにより与えられる生信号であってもよいし、時間的にフィルタされた判断信号であってもよい。この随意的なフィルタリングは、フィルタ手段３４において行われる。フィルタ手段３４は、ローパスフィルタとして実現されるか、又はこれに加えて若しくはこれに変えて、第１評価手段３３で生成される判断信号１４についてのヒステリシスにより実現される。

その後、制御手段１０は、システム挙動を変化させることが必要となるような、判断環境における典型的な状況を検出すると、判断中断信号４１を生成する。この判断中断信号４１は、制御手段１０の第２評価手段４０において、例えば（これらに限定するものではないが）センサデータ３８及び又はＡＣＣシステムの内部状態３９に基づいて、算出される。

作動判断手段３６において、判断信号１４が信号閾値１５と比較され、判断信号１４が閾値１５を超えている場合は作動信号１６が生成される。次に、作動信号１６は、安定化手段４２に出力される。安定化手段４２は、作動信号１６を安定化して、安定化された作動信号（安定化作動信号）２７を出力するよう構成されている。

結果として得られたＡＣＣシステム判断を表す作動信号１６は、安定化手段４２において、時間フィルタリングにより、例えば、システム判断と作動信号１６とを所定の時間だけ所定の状態に維持することにより、安定化され得る。この所定の時間は、固定された一定の時間スパンから導出されるものとすることもできるし、動的タイムアウト生成手段４３において、例えばセンサ信頼度４６、車両数などの環境情報、及び又はホスト車両の現在速度のようなホスト車両情報、センサデータ３８、又は車両状態３９に基づいて動的に算出されるものとすることもできる。この随意的な動的タイムアウトは、動的タイムアウト生成手段４３により、安定化手段４２に出力される。

また、安定化中断判断手段４５により出力された安定化中断信号２８を用いて、安定化が中断される。安定化中断信号２８は、本発明の或る実施形態においては、例えば、動的タイムアウト生成手段４３により生成された、作動信号１６の変化後も作動信号１６を保持するためのタイムアウトを、安定化手段４２内においてリセットするために用いることができ、これによりＡＣＣシステムの判断を切り替えることができるようにすることができる。

最終的に、ＡＣＣシステムの判断を表す安定化作動信号２７が、安定化手段４２により出力され、一つ又は複数の作動手段３２に与えられて、外部から観測可能なＡＣＣシステムの挙動、すなわちセンサデータ３８に関して行われた判断に基づくホスト車両２の挙動が生成される。

第２評価手段４０は、一つ又は複数のパラメータに適用された分類アルゴリズムに基づいて、第２評価を実行するよう構成されている。用いられる分類アルゴリズムは、単なる例として例えば、サポートベクタマシン（support-vector machines）、近傍分類器（nearest-neighbor-classifiers）などのアルゴリズム、又はそのシナリオの特定の状態の中にあるＡＣＣシステムを、行われた判断（例えばブレーキ作動判断）をキャンセルできるようにすべきか否かを判断するのに適した、同様のアルゴリズムとすることができる。図１に示す上述の例においては、レーン変更軌道１３に沿った対象車両３のレーン変更が、分類器によって典型的な状況として検出され得る。そして、対応する作動信号１６（説明した例ではブレーキ信号）についてのヒステリシスやタイムアウト安定化のような安定化アルゴリズムが、判断中断信号４１に基づいて中断される。

より具体的には、本発明の一実施形態では、第２評価手段４０が、判断中断信号４１を生成して、制御手段１０の中断判断手段４５に供給する。判断中断手段４５は、例えば、判断中断信号４１を判断閾値と比較し、判断中断信号４１が判断閾値を超えているときは、安定化中断信号２８を安定化手段４２へ出力して、作動信号１６の安定化を中断させ、したがって安定化作動信号２７を中断させる。これにより、ＡＣＣシステムは、新たな状況に対して挙動を迅速に適応させることができ、その結果、センサデータ３８と第１評価手段３３におけるその評価とに基づいて、判断を異なる形に作り直すことができる。

図１に示す所与の例示的シナリオ１においては、作動信号２７の安定化は、ホスト車両２とそのＥＣＵ１０とが、軌道１３に沿うレーン８への対象車両３の車線変更を高い信頼度で検知したときに、終了される。ホスト車両２のＡＣＣシステムの予測的判断に従い、対象車両３が軌道１２に沿ってレーン６からレーン５へ向かうであろうとする変化予測に応じて適用されたブレーキ信号は、したがって、交通シナリオ１における新たな状況への適合が行われることとなり得る。

第２評価手段４０の分類アルゴリズムは、交通シナリオ１についての第１評価とは独立した判断を行うべく、一つ又は複数のパラメータに関して適用される。これらのパラメータは、本シナリオを効果的に判断するのに用いられ得るもの、例えば、ホスト車両２とその挙動（例えば、ホスト車両２の方向指示器の点滅で示されるような当該ホスト車両２自身のレーン変更の開始、レーン５、６、７におけるその位置、又はホスト車両２の典型的な横方向移動など）に基づく指標であるものすることができる。ホスト車両２とその車両状態３９に関する他の指標は、例えば当該ホスト車両のオフスイッチの使用やブレーキペダルの踏み込み等による、ホスト車両２の運転者による予測的ＡＣＣシステムの無効化操作であるものとすることができる。

第２評価手段４０において考慮すべき他の適切なパラメータは、環境ベース指標（複数）である。これらの環境ベース指標は、検出された交通規則（「追い越し禁止」、「制限速度」、「出口レーンの開始」などの交通標識９や、切れ目のない「追い越し禁止レーンマーカ」のような道路上の情報により示される交通規則）により構成される。

他の車両ベース指標は、対象車両３が無意味なレーンへレーン変更したことの検出を含むものとすることができる（例えば右レーン７にあった対象車両３が右レーン７に向かってレーン変更したという検出）。

第２評価手段４０が、対象車両３がその先行車両４の速度まで減速するという評価を行うことや、中断判断手段４５がそのような判断を行うこともまた、他の適切な車両指標である。また、対象車両３が無意味なレーンへの方向指示器をセットしたとの検出（例えば、右レーン６にある対象車両３が右の方向指示器をセットしたことの検出）も、他の適切な車両指標である。第２評価の基礎をなすパラメータや指標についてのこれらの例は、決して網羅的に示されたものではない。他の任意の適切な指標が、判断中断信号４１の生成のために、単独で用いられ、又は他の指標と組み合わせて用いられ得る。

一のステップにおいて、ＡＣＣシステムの応答変化と、したがって作動信号１６及び安定化作動信号２７における変化と、を必要とするような環境の変化を検出するため、ホスト車両２についての環境が検知される。この段階では、消滅する車両や、レーン方向の急な変化などのセンサについての問題を、環境における実際の変化から分離することが重要である。

次に、ＥＣＵ１０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、ＥＣＵ１０の動作は、例えばブレーキ信号、減速信号、ステアリング信号等を発出することにより、ホスト車両２のアクティブ制御に関連付けられる。

簡略のため、図１に示す状況におけるホスト車両２についての可能性のある将来挙動に議論を集中する。したがって、車両軌道１３及び１２と相互関係を有する挙動はすべて、検出された又は対象とする移動物体、すなわち対象車両３に関するものであるとする。ただし、実際には、ＡＣＣシステムの予測は、センサ手段９で検出されるより多くの又は全て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、例えばホスト車両２のさらに前方にある他の車両４についての予測を含み得る。

他の間接指標は、車両２、３、４の互いに対する相対速度に関するものとすることができる。図１に示す例示的な状況を参照すると、車両２、３、４は、それぞれの速度で、図１において車両２、３、４を表す図形に付された各矢印が示す方向へ走行している。理解を容易にするため、これらの矢印は、地面に対する絶対速度として示されているものとする。ホスト車両２は、低速で走行する車両４よりも高い絶対速度を有しているものとする。車両３が車両４に接近しつつあるという事実は、ＡＣＣシステムにより用いられ、第１評価手段３３において、対象車両３が、同じレーン６を走行する車両４にさらに接近したときには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る。このレーン変更は、軌道１２を辿ってレーン５へ向かうように行われ得るものであり、そこではホスト車両２が更に速い速度で接近しつつある。

図１に示すシナリオでは、運転支援システムがアクティブであると仮定する。対象車両３が実際には未だレーン変更を開始していないか、又は当該レーン変更が未だホスト車両２のセンサ手段９によりはっきりと検出されていないときに、コンテキストベース分析に基づき、対象車両３についての分析された全ての可能性のある挙動のうち最も高い確率を持って車両３の潜在的なレーン変更が行われるとの判断を行うことが必要である。ホスト車両２の速度が車両３の速度より大きい場合、作動判断手段３６は、作動信号１６の形でアクティブ制御信号を生成してホスト車両２の強い減速を開始させることで、車両３が軌道１２に沿ったレーン変更を行えるようにして、可能性のある危険な状況を回避することができる。

説明のため、ここでは、対象車両３は予測された軌道１２ではなく実際には軌道１３に沿って移動するものと仮定する。例えば、車両３は、道路部分の出口レーン８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手段９の一般的な限界により、及び又はデータの曖昧性により、センサ手段９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１３に関連する挙動が、例えば車両３の絶対速度が大きいことに起因して、第１評価手段３３における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４に例示する動作は、始めに、ステップＳ１において第１評価によりセンサデータ３８を評価し、当該第１評価に基づいて判断信号１４を生成する。ステップＳ２において、センサデータ３８若しくはその他のセンサ情報から算出することにより、又は予め定められた信号閾値３８を記憶手段から読み出すことにより、信号閾値１５を決定する。ステップＳ３において、判断信号１４と信号閾値１５とを比較する。判断信号１４が閾値１５を超えていると判断されるときは、本方法はステップＳ４に進む。判断信号１４が閾値１５を超えていないときは、定義されているコントロール動作（例えばブレーキコマンドの発出など）を必要とするような、ＡＣＣシステムにより処理しなければならない状況は発生していないものと判断し、本方法はステップＳ１に戻る。

ステップＳ３において判断信号１４が閾値１５を超えているときは、作動信号１６が適切であるような交通状況であると判断される。したがって、本方法は、ステップＳ４へ進み、作動信号１６を生成する。図１に示すシナリオでは、対象車両３の前方にいる低速の車両４との衝突を避けるべく軌道１２に沿ってレーン６からレーン５へレーン変更を行う当該対象車両３に対処するため、作動信号１６は、ホスト車両２内におけるブレーキ信号により構成される。次に、図４に示す次のステップＳ５において、作動信号１６が変化したか否かを判断し、変化していないときは、本方法はステップＳ１に戻る。実際にブレーキ信号、すなわち作動信号１６が発出されて適宜に作動信号１６が変化したときは、本方法はステップＳ６に進む。ステップＳ６において、センサデータの変動に対処すべく、作動信号１６を安定化し、本方法はステップＳ７に進む。

ステップＳ７において、制御手段１０は、ＡＣＣシステムの挙動を変化させることが必要となるような、判断環境における典型的な状況を検出することにより、判断中断信号４１を生成する。この判断中断信号４１は、制御手段１０の第２評価手段４０において、例えばセンサデータ３８、及び又はＡＣＣシステム３９の内部状態３９に基づいて算出される。ただし、ステップＳ７において第２評価が任意の適切なパラメータを用いて判断中断信号４１を生成するものとしてもよい。

ステップＳ８において、作動信号１６の安定化を中断する必要があるか否かを判断するため、中断判断信号４１を閾値と比較する。中断判断信号４１を閾値と比較することに代えて、又はこれに加えて、他の任意の種類の判断を用いることもできる。新たな状況が検出された（例えば、図１において対象車両３が軌道１３に沿って出口レーン８へレーン変更することが確認された）ことにより、作動信号１６の安定化の中断が必要であると判断された場合、作動信号２７の安定化を終了し、本方法はステップＳ１に戻って、状況についての新たな評価を第１評価に基づいて行う。

例えば新たな状況を十分な信頼度を持って検出できず（例えば、図１において対象車両３が軌道１３に沿って出口レーン８に向かって変化することが検出されないか、又は十分な確率で検出されず）、作動信号１６の安定化の中断が不要であると判断された場合、作動信号２７の安定化は継続され、したがって本方法はステップＳ９に進む。

次のステップＳ９において、プリセットされた又は適応的に決定された安定化時間が経過したことを理由として安定化作動信号２７の安定化を終了すべきか否かを判断する。ステップ９において当該判断が肯定されるときは、本方法は、ステップＳ１に戻って交通シナリオについての第１評価に基づく評価を行う。ステップＳ９において安定化時間がまだ経過していないと判断されるときは、本方法はステップＳ７に進み、行った判断の安定化を継続する、すなわち安定化作動信号２７を作動手段３２へ出力する。

権利を請求する本方法及び本システムは、他の交通参加者の困惑を避けること、交通フローへの妨害を最小化すること等に適している。このため、ホスト車両２の、後方を含む環境の全体を評価しなければならない場合もある。制御手段１０は、適宜、作動信号２７により、ホスト車両２のアクティブ制御の強さ、制限、及び又はタイムラインを適合させ得る。

その動作の更なる例として、制御手段９は、（安定化）作動信号１６、２７による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、ホスト車両２の他のシステム及び又は他の車両３、４への転送を開始するよう動作するものとしてもよい。

本発明の実施形態を、図１に示す例示的な交通状況１とアダプティブクルーズコントロール・システムとを参照しつつ説明した。ただし、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アダプティブ運転支援システムに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システムにも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速度の速い車両に道を譲るようなレーン変更操縦を行い得る。本発明は、駐車支援などのクルーズコントロールを超える予測に適用が可能な他の任意の種類の運転支援機能や、車両のアクティブ運転支援のために判断の一貫性のある挙動生成をも必要とするような、将来開発されるであろう支援機能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によって制限されることが意図されている。

Claims (21)

1. 少なくとも一つセンサ手段（９）と、少なくとも一つの作動手段（３２）と、制御手段（１０）と、を備える車両（２）のための、運転支援システムについての方法であって、
   前記センサ手段（９）により取得されたセンサデータ（３８）の第１評価により判断信号（１４）を生成するステップと、
   前記判断信号（１４）が信号閾値（１５）を超えたときに、前記作動手段（３２）のための作動信号（１６）を生成するステップと、
   第２評価に基づいて、中断判断信号（４１）を生成するステップと、
   前記作動信号（１６）を時間的に安定化するステップと、
   前記判断中断信号（４１）に基づき、前記作動信号（１６）の安定化を中断すべきか否かを判断するステップと、
   前記作動信号（１６）の安定化を中断すべきと判断されるときに、前記作動信号（１６）の安定化を中断するステップと、
   を有する方法。
2. 請求項１に記載の方法であって、
   前記判断信号（１５）が、ローパスフィルタ（３４）を用いて時間的にフィルタされることを特徴とする、方法。
3. 請求項１又は２に記載の方法であって、
   前記作動信号（１６）が、ヒステリシスを考慮した判断信号（１４）に基づいて生成されることを特徴とする、方法。
4. 請求項１ないし３のいずれか一項に記載の方法であって、
   前記判断信号（１４）が前記信号閾値（１５）未満の値に戻ったときに、前記作動信号（１６）が予め定められた時間だけ維持されることを特徴とする、方法。
5. 請求項１ないし４のいずれか一項に記載の方法であって、
   前記作動信号（１６）を時間的に安定化するステップは、前記作動信号（１６）を予め定められた時間だけ安定化することを含むことを特徴とする、方法。
6. 請求項１ないし５のいずれか一項に記載の方法であって、
   前記第２評価は、一つ又は複数のパラメータを評価することを含み、当該パラメータは、少なくとも一つの車両指標、及び又は少なくとも一つの環境指標、及び又は、前記中断判断信号を生成するための少なくとも一つの更なる車両指標を含む、ことを特徴とする方法。
7. コンピュータ上又はデジタル信号プロセッサ上で実行されたときに請求項１ないし６のいずれか一項に従う方法ステップを実行するためのプログラムコード手段を備える、コンピュータプログラム。
8. 車両を制御するための運転支援システムであって、
   センサデータ（３８）を取得するよう構成された少なくとも一つのセンサ手段（９）と、
   前記車両（２）についての制御動作を実行するよう構成された少なくとも一つの作動手段（３２）と、
   制御手段（１０）と、
   を備え、
   前記制御手段（１０）は、
   前記センサ手段（９）により取得されたセンサデータ（３８）から判断信号（１４）を生成するよう構成された第１評価手段（３３）と、
   前記判断信号（１４）が信号閾値（１５）を超えたときに前記制御動作のための作動信号（１６）を生成するよう構成された作動判断手段（３６）と、
   中断判断信号（４１）を生成するよう構成された第２評価手段（４０）と、
   前記作動信号（１６）を時間的に安定化するよう構成された安定化手段（４２）と、
   前記判断中断信号（４１）に基づき、前記作動信号（１６）の安定化を中断するか否かを判断するよう構成された中断判断手段（４５）と、
   を備え、
   前記安定化手段（４２）は、前記作動信号（１６）の安定化を中断すべきと判断されるときに、前記作動信号（１６）の安定化を中断するよう構成されている、
   システム。
9. 請求項８に従うシステム又は請求項１に従う方法であって、
   前記信号閾値（１５）が予め定められていることを特徴とする、
   システム又は方法。
10. 請求項８若しくは９に従うシステム、又は請求項１ないし６及び９のいずれか一項に従う方法であって、
    前記信号閾値（１５）が、前記センサデータ（３８）、及び又は前記車両（２）の内部状態に基づいて、動的に決定されることを特徴とする、
    システム又は方法。
11. クレーム８ないし１０のいずれか一項に従うシステムであって、
    前記制御手段（１０）が、ローパスフィルタにより前記判断信号（１４）を時間的にフィルタするよう構成されたフィルタ手段（３４）を備えることを特徴とする、
    システム。
12. 請求項８ないし１１のいずれか一項に従うシステムであって、
    前記制御手段（１０）が、前記作動信号（１６）を、ヒステリシスを考慮して安定化するよう構成されていることを特徴とする、
    システム。
13. 請求項８ないし１２のいずれか一項に従うシステムであって、
    前記作動手段（４２）は、前記判断信号（１４）が前記信号閾値（１５）未満の値に戻ったときに、前記安定化された作動信号（１６）を予め定められた時間だけ維持するよう構成されている、
    ことを特徴とするシステム。
14. 請求項８ないし１３のいずれか一項に従うシステムであって、
    前記作動手段（４２）は、前記作動信号（１６）を予め定められた時間だけ安定化することにより、前記作動信号（１６）を時間的に安定化するよう構成されている、
    システム。
15. 請求項８ないし１４のいずれか一項に従うシステム、又は請求項１ないし６、９、及び１０のいずれか一項に従う方法であって、
    前記判断中断信号（４１）は、更なる車両（３）についてのレーン変更信号により構成される、
    ことを特徴とするシステム又は方法。
16. 請求項１５に従うシステム、又は請求項１５に従う方法であって、
    前記更なる車両（３）についての前記レーン変更信号は、当該更なる車両（３）がレーン（５、６、７）を変更する前に発出される、
    ことを特徴とするシステム又は方法。
17. 請求項８ないし１６のいずれか一項に従うシステム、又は請求項１ないし６、９、１０、１５、及び１６のいずれか一項に従う方法であって、
    前記システム又は方法は、アダプティブクルーズコントロール・システムに含まれている、
    ことを特徴とするシステム又は方法。
18. 請求項８ないし１７のいずれか一項に記載のシステム、又は請求項１ないし６、９、１０、１５ないし１７の、いずれか一項に記載の方法であって、
    前記作動信号（１６）は、ブレーキ信号である、
    ことを特徴とするシステム又は方法。
19. 請求項８ないし１８のいずれか一項に従うシステムであって、
    前記第２評価手段（４０）は、一つ又は複数のパラメータを評価するよう構成され、当該パラメータは、少なくとも一つの車両指標、及び又は少なくとも一つの環境指標、及び又は前記中断判断信号（４１）を生成するための少なくとも一つの更なる車両指標により構成される、
    ことを特徴とするシステム。
20. 請求項８ないし１９のいずれか一項に従うシステム、又は請求項１ないし６、９、１０、１５ないし１８、のいずれか一項に従う方法であって、
    前記第２評価は、分類アルゴリズムに基づいて前記センサデータ（３８）を含む入力データを評価することを含み、
    前記分類アルゴリズムは、サポートベクタマシン・アルゴリズム、又は近傍分類器アルゴリズムにより構成される、
    ことを特徴とする、システム又は方法。
21. 請求項８ないし２０のいずれか一項に従うシステム、又は請求項１ないし６、９、１０、及び１５ないし２０の、いずれか一項に従う方法であって、
    前記第１評価は、コンテキストベース予測に基づいて前記判断信号（１４）を生成することを含む、
    ことを特徴とする、システム又は方法。

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