JP2016053846A - 自動運転支援システム、自動運転支援方法及び自動運転装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】車両周囲の移動物体と車両とが衝突する可能性を低減させつつ、かつ車両の挙動を適切に制御できる自動運転支援システムを提供する。【解決手段】自動運転支援システムの路側機（２）は、監視対象エリア内を移動する移動物体を検知し、車両（３）が進む予定の経路を区分した複数の区間のそれぞれについて、複数の時刻のそれぞれごとに、移動物体がその区間に存在する確率を表す予測情報を生成し、その予測情報を車両（３）に搭載された自動運転装置（４）へ送信する。一方、自動運転装置（４）は、その予測情報に基づいて車両（３）がその経路を進む際に移動物体と衝突しないように所定の時間間隔の各時刻の車両（３）の目標加速度を設定し、その各時刻の目標加速度に応じた加速度となるように車両（３）を制御するための制御情報を生成し、その制御情報を車両（３）を制御する制御ユニットへ出力する。【選択図】図１
Description
本発明は、車両の運転を支援する自動運転支援システム及び自動運転支援方法ならびに、そのような自動運転支援システムで使用される自動運転装置に関する。
車両と車両、あるいは、車両と人との接触事故を減らすために、車両周囲の移動物体を検知して、その移動物体と車両とが衝突することを回避するよう車両の走行を支援する技術が提案されている（例えば、特許文献１、２及び非特許文献１を参照）。
例えば、特許文献１に開示された自動走行支援システムでは、走行中の車両で検出した障害の情報と、路側センサで検出した障害の情報とを、路車間通信システムの路側機及び車載無線機を介して交換し、両方の検出情報をもとに集中基地局が回避指示情報を生成し、その回避指示情報を回避動作が必要な各車両に路車間通信システムを介して通知する。これにより車両が回避動作を行う。
また、特許文献２に開示された移動体周囲危険度判定方法は、障害物がとりうる進路を確率的に予測する一方、移動体の進路を生成し、障害物が取り得る進路のうち、移動体の進路と干渉する進路を求めることにより、移動体と障害物との衝突確率を計算する。そしてこの方法は、移動体の周囲の危険度を判定する際には移動体と周囲の障害物との最新の衝突確率、および当該最新の衝突確率と所定時間前の衝突確率との時間変化量を用いて判定を行う。
特許文献１及び２には、回避指示情報あるいは衝突確率などに基づいて、車両が自律的に速度または車間距離を調節することが示されている。しかしながら、これらの文献に記載された技術では、回避指示情報あるいは衝突確率などに基づいて車両の挙動を具体的にどのように制御するかは示されていない。
一方、非特許文献１に開示された方法では、プランナーが、レーダなどのセンサにより検知された移動する障害物の進路を予測し、その予測結果に基づいて、車両と障害物が衝突せず、かつ、既知の進路を進む車両が所定の時間内に目的地に達するように、各時刻でのその車両の最適な移動速度を設定する。
Jeff Johnson他、「Optimal Longitudinal Control Planning with Moving Obstacles」、Intelligent Vehicles Symposium (IV) 2013 IEEE、IEEE、2013年
上記のように、非特許文献１に開示された方法では、各時刻での車両の移動速度が設定される。しかしながら、実際の車両は、車両自身の重量、エンジンの応答特性などにより、瞬時に速度を設定された速度に変更できるわけではない。目標として示された移動速度を車両を自律的に走行させる走行支援装置に直接入力し、その入力に応じで走行支援装置がアクセルの開度またはブレーキの制動力の調整を開始したとしても、車両がその目標の移動速度に達するまでには、ある程度の時間が掛かる。そのため、各時刻における車両の位置も、目標とする位置からずれてしまう。また、その位置ずれを修正するためには、急な加速あるいは急な減速を行わなければならないことがあり、そのような急な加減速は、車両の乗り心地を低下させてしまう。
さらに、移動する障害物の進路の予測は，不確実性が伴うため確率によって表現されることがある。しかしながら、非特許文献１に開示された方法では、そのような確率を扱った速度制御は行われていないので、進路予測の不確実性を適切に取り扱うことが困難である。
さらに、移動する障害物の進路の予測は，不確実性が伴うため確率によって表現されることがある。しかしながら、非特許文献１に開示された方法では、そのような確率を扱った速度制御は行われていないので、進路予測の不確実性を適切に取り扱うことが困難である。
そこで、本発明は、車両周囲の移動物体と車両とが衝突する可能性を低減させつつ、かつ車両の挙動を適切に制御できる自動運転支援システム、自動運転支援方法及び自動運転装置を提供することを目的とする。
請求項１の記載によれば、本発明の一つの形態として、路側機（２）と、車両（３）に搭載された自動運転装置（４）とを有する自動運転支援システムが提供される。係る自動運転支援システムにおいて、路側機（２）は、監視対象エリア内に存在する物体を表すセンサ信号を生成するセンサ（２１）と、そのセンサ信号に基づいて、監視対象エリア内を移動する移動物体を検知する移動物体検知部（３１）と、車両（３）が進む予定の経路を区分した複数の区間のそれぞれについて、複数の時刻のそれぞれごとに、移動物体がその区間に存在する確率を表す予測情報を生成する予測情報生成部（３４）と、予測情報を自動運転装置（４）へ送信する通信部（２４）とを有する。
一方、自動運転装置（４）は、予測情報を路側機（２）から受信する通信部（４２）と、予測情報に基づいて車両（３）がその経路を進む際に移動物体と衝突しないように所定の時間間隔の各時刻の車両（３）の目標加速度を設定する目標加速度設定部（５２）と、各時刻において目標加速度に応じた加速度となるように車両（３）を制御するための制御情報を生成する車両制御情報生成部（５３）と、その制御情報を車両（３）の速度を制御する制御ユニットへ出力する車内通信部（４６）とを有する。
本発明に係る自動運転支援システムは、上記の構成を有することにより、車両周囲の移動物体と車両とが衝突する可能性を低減させつつ、かつ車両の挙動を適切に制御できる。
一方、自動運転装置（４）は、予測情報を路側機（２）から受信する通信部（４２）と、予測情報に基づいて車両（３）がその経路を進む際に移動物体と衝突しないように所定の時間間隔の各時刻の車両（３）の目標加速度を設定する目標加速度設定部（５２）と、各時刻において目標加速度に応じた加速度となるように車両（３）を制御するための制御情報を生成する車両制御情報生成部（５３）と、その制御情報を車両（３）の速度を制御する制御ユニットへ出力する車内通信部（４６）とを有する。
本発明に係る自動運転支援システムは、上記の構成を有することにより、車両周囲の移動物体と車両とが衝突する可能性を低減させつつ、かつ車両の挙動を適切に制御できる。
また請求項２の記載によれば、目標加速度設定部（５２）は、車両（３）が各時刻の目標加速度で走行したときに、経路に沿った区間ごとの、車両（３）がその区間を通るときの移動物体が存在する確率の総和に応じた値を持つ評価関数に従って、各時刻の目標加速度を設定することが好ましい。
これにより、自動運転支援システムは、車両と移動物体とが衝突する可能性を適切に評価できるので、車両と移動物体とが衝突しないように適切に各時刻の目標加速度を設定できる。
これにより、自動運転支援システムは、車両と移動物体とが衝突する可能性を適切に評価できるので、車両と移動物体とが衝突しないように適切に各時刻の目標加速度を設定できる。
あるいは請求項３の記載によれば、評価関数は、区間ごとの車両がその区間を走行するときの移動物体が存在する確率の総和が小さくなるほど小さい値を持ち、目標加速度設定部（５２）は、評価関数が最小値となるように各時刻の目標加速度を設定することが好ましい。
これにより、自動運転支援システムは、車両と移動物体とが衝突する可能性を適切に評価できるので、車両と移動物体とが衝突しないように適切に各時刻の目標加速度を設定できる。
これにより、自動運転支援システムは、車両と移動物体とが衝突する可能性を適切に評価できるので、車両と移動物体とが衝突しないように適切に各時刻の目標加速度を設定できる。
さらに、請求項４の記載によれば、評価関数は、各時刻の目標加速度の絶対値の総和が小さくなるほど小さい値を持ち、目標加速度設定部（５２）は、評価関数が最小値となるように各時刻の目標加速度を設定することが好ましい。
これにより、自動運転支援システムは、車両が急な加速または急な減速をするような目標加速度の設定を避けることができ、車両の乗り心地を向上できる。
これにより、自動運転支援システムは、車両が急な加速または急な減速をするような目標加速度の設定を避けることができ、車両の乗り心地を向上できる。
さらに、請求項５の記載によれば、評価関数は、各時刻の目標加速度と直前の時刻の目標加速度間の差の絶対値の総和が小さくなるほど小さい値を持ち、目標加速度設定部（５２）は、評価関数が最小値となるように各時刻の目標加速度を設定することが好ましい。
これにより、自動運転支援システムは、車両ができるだけ一定の加速度を保つように目標加速度を設定することができ、車両の乗り心地を向上できる。
これにより、自動運転支援システムは、車両ができるだけ一定の加速度を保つように目標加速度を設定することができ、車両の乗り心地を向上できる。
さらに、請求項６の記載によれば、各時刻の車両（３）の速度と車両（３）の基準速度間の差の絶対値の総和が小さくなるほど小さい値を持ち、目標加速度設定部（５２）は、評価関数が最小値となるように各時刻の目標加速度を設定することが好ましい。
これにより、自動運転支援システムは、車両ができるだけ一定の速度を保つように目標加速度を設定することができ、車両が想定される時間で予定の経路を走行できる可能性を高めることができる。
これにより、自動運転支援システムは、車両ができるだけ一定の速度を保つように目標加速度を設定することができ、車両が想定される時間で予定の経路を走行できる可能性を高めることができる。
さらに、請求項７の記載によれば、車両制御情報生成部（５３）は、各時刻において、目標加速度から求められる車両の目標速度と、車両（３）の速度との差に応じて目標加速度を補正し、車両（３）がその補正した目標加速度となるトルクを算出し、そのトルクを制御情報とすることが好ましい。
これにより、自動運転支援システムは、車両をできるだけ目標加速度に近い加速度で走行させることが可能となる。
これにより、自動運転支援システムは、車両をできるだけ目標加速度に近い加速度で走行させることが可能となる。
また、請求項８の記載によれば、路側機（２）は、監視対象エリア内を移動した複数の過去の移動物体のそれぞれについて、過去の移動物体の軌跡を表す軌跡情報を記憶する記憶部（２２）と、記憶部（２２）に記憶された複数の軌跡情報の中から、移動物体の想定される進路と類似する軌跡を表す軌跡情報を少なくとも一つ選択する選択部（３３）とをさらに有することが好ましい。この場合において、予測情報生成部（３４）は、選択された少なくとも一つの軌跡情報のそれぞれについて、その軌跡情報が表す軌跡に近い位置ほど移動物体が存在する確率が高くなる確率分布を生成し、生成した確率分布のそれぞれを含む混合分布に従って、車両（３）が進む予定の経路上の複数の区間のそれぞれについて、複数の時刻のそれぞれごとに、移動物体がその区間に存在する確率を算出することが好ましい。
これにより、自動運転支援システムは、経路上の各区間について、移動物体が存在する確率をより正確に求めることができる。
これにより、自動運転支援システムは、経路上の各区間について、移動物体が存在する確率をより正確に求めることができる。
さらに、請求項９の記載によれば、自動運転装置（４）は、通信部（４２）を介して車両（３）の現在位置を表す情報を路側機（２）へ通知し、路側機（２）の選択部（３３）は、移動物体の現在位置と車両（３）の現在位置間の距離が所定距離以下である移動物体については軌跡情報を選択しないことが好ましい。
これにより、自動運転支援システムは、車両そのものが移動物体として扱われることを防止して、移動物体と衝突するか否かを適切に評価できる。
これにより、自動運転支援システムは、車両そのものが移動物体として扱われることを防止して、移動物体と衝突するか否かを適切に評価できる。
さらに、請求項１０の記載によれば、自動運転装置（４）は、通信部（４２）を介して車両（３）の予定の経路を路側機（２）へ通知し、路側機（２）の予測情報生成部（３４）は、監視対象エリアのうち、その経路上の複数の区間のそれぞれについてのみ、存在確率を予測情報に含めることが好ましい。
これにより、自動運転支援システムは、車両へ通知される情報量を削減できる。
これにより、自動運転支援システムは、車両へ通知される情報量を削減できる。
さらに、請求項１１の記載によれば、路側機（２）の記憶部（２２）は、車両（３）の予定の経路を記憶し、路側機（２）の予測情報生成部（３４）は、監視対象エリアのうち、その経路上の複数の区間のそれぞれについてのみ、存在確率を予測情報に含めることが好ましい。
これにより、自動運転支援システムは、車両へ通知される情報量を削減できる。
これにより、自動運転支援システムは、車両へ通知される情報量を削減できる。
また請求項１２の記載によれば、本発明の他の形態として、車両（３）に搭載された自動運転装置が提供される。係る自動運転装置は、車両（３）が進む予定の経路を区分した複数の区間のそれぞれについて、複数の時刻のそれぞれごとに、移動物体がその区間に存在する確率を表す予測情報に基づいて車両（３）がその経路を進む際に移動物体と衝突しないように所定の時間間隔の各時刻の車両（３）の目標加速度を設定する目標加速度設定部（５２）と、各時刻において目標加速度に応じた加速度となるように車両（３）を制御するための制御情報を生成する車両制御情報生成部（５３）と、制御情報を車両（３）を制御する制御ユニットへ出力する車内通信部（４６）とを有する。
本発明に係る自動運転装置は、上記の構成を有することにより、車両周囲の移動物体と車両とが衝突する可能性を低減させつつ、かつ車両の挙動を適切に制御できる。
本発明に係る自動運転装置は、上記の構成を有することにより、車両周囲の移動物体と車両とが衝突する可能性を低減させつつ、かつ車両の挙動を適切に制御できる。
また請求項１３の記載によれば、本発明のさらに他の形態として、車両（３）の自動運転支援方法が提供される。係る自動運転支援方法は、監視対象エリア内に存在する物体を表すセンサ信号に基づいて、監視対象エリア内を移動する移動物体を検知するステップと、車両（３）が進む予定の経路を区分した複数の区間のそれぞれについて、複数の時刻のそれぞれごとに、移動物体がその区間に存在する確率を表す予測情報を生成するステップと、予測情報に基づいて車両（３）が経路を進む際に移動物体と衝突しないように所定の時間間隔の各時刻の車両（３）の目標加速度を設定するステップと、各時刻において目標加速度に応じた加速度となるように車両（３）を制御するための制御情報を生成するステップと、制御情報を車両（３）を制御する制御ユニットへ出力するステップとを有する。
本発明に係る自動運転支援方法は、上記のステップを有することにより、車両周囲の移動物体と車両とが衝突する可能性を低減させつつ、かつ車両の挙動を適切に制御できる。
本発明に係る自動運転支援方法は、上記のステップを有することにより、車両周囲の移動物体と車両とが衝突する可能性を低減させつつ、かつ車両の挙動を適切に制御できる。
上記各部に付した括弧内の符号は、後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示す一例である。
以下、図を参照しつつ、実施形態による自動運転支援システムについて説明する。
この自動運転支援システムは、路側機が有するセンサにより、監視対象エリア内の移動物体を検知して、その移動物体の進路を予測することで、車両が通行する予定の経路上の各位置における、所定周期ごとの移動物体の存在確率を求める。そして路側機は、その存在確率を表す予測情報を車両に搭載された自動運転装置へ送信する。自動運転装置は、その予測情報を参照して、移動物体と衝突する確率を低減するように車両を制御する。その際、自動運転装置は、現時刻以降の所定周期ごとの各時刻における車両の目標加速度を求め、その目標加速度となるように車両を制御するための制御情報を生成し、その制御情報を車両３の電子制御ユニット（ECU）（図示せず）へ通知することで、車両の応答特性を向上し、各時刻での車両の予測位置と実際の位置のずれを少なくする。
この自動運転支援システムは、路側機が有するセンサにより、監視対象エリア内の移動物体を検知して、その移動物体の進路を予測することで、車両が通行する予定の経路上の各位置における、所定周期ごとの移動物体の存在確率を求める。そして路側機は、その存在確率を表す予測情報を車両に搭載された自動運転装置へ送信する。自動運転装置は、その予測情報を参照して、移動物体と衝突する確率を低減するように車両を制御する。その際、自動運転装置は、現時刻以降の所定周期ごとの各時刻における車両の目標加速度を求め、その目標加速度となるように車両を制御するための制御情報を生成し、その制御情報を車両３の電子制御ユニット（ECU）（図示せず）へ通知することで、車両の応答特性を向上し、各時刻での車両の予測位置と実際の位置のずれを少なくする。
図１は、一つの実施形態による自動運転支援システムの概略構成図である。この自動運転支援システム１は、路側機２と、車両３に搭載された自動運転装置４とを有する。路側機２は、例えば、高速道路のサービスエリアの駐車スペースあるいは店舗の駐車スペースなど、車両が走行可能な通路及びその周囲を監視対象エリア１００とするように配置されたセンサからのセンサ信号により移動物体１０１を検知する。そして路側機２は、検知した移動物体１０１ごとに、その移動物体の進路１０２を予測して、車両が走行する予定の経路１０３を区分した複数の区間のそれぞれについて、複数の時刻のそれぞれごとに、移動物体１０１がその区間に存在する確率を表す予測情報を求める。一方、自動運転装置４は、路側機２の通信可能範囲内に車両３が進入すると、路側機２から予測情報を受信し、その予測情報に基づいて、車両３が移動物体１０１と衝突する確率を低減するように将来の各時刻における車両３の目標加速度を決定する。そして自動運転装置４は、その目標加速度に応じた制御信号を車両３のECUへ通知する。
なお、本実施形態では、車両３は、予め定められた経路を通行するものとし、自動運転装置４は、目標加速度に応じて車両３の移動速度をECUに調節させる。その経路は、監視対象エリアに含まれていてもよく、あるいは、監視対象エリアに隣接するなど、監視対象エリアから外れていてもよい。また、自動運転支援システム１が有する自動運転装置４を搭載した車両３の台数は１台に限られない。路側機２の通信範囲内に、自動運転装置４を搭載した車両３が複数存在してもよい。また、移動物体は、例えば、人、あるいは車両である。なお、以下では、特に断りが無い限り、速度とは、移動速度を意味する。
図２は、路側機２の概略構成図である。路側機２は、センサ２１と、記憶部２２と、制御部２３と、通信部２４と、アンテナ２５とを有する。
センサ２１は、例えば、レーザスキャナ、レーダセンサあるいは画像センサであり、監視対象エリア内に存在する物体を表すセンサ信号を生成する。そしてセンサ２１は、例えば、監視対象エリアの中央あるいは四隅の何れかに設けられた柱の上方に、探知範囲が監視対象エリアと重なるように配置される。
センサ２１がレーザスキャナあるいはレーダセンサである場合、センサ２１は、所定の周期（例えば、30msec〜100msec）で、所定間隔（例えば、1°）の方位ごとにセンサ２１から物体までの距離を測定し、その距離の測定値を表す測距信号をセンサ信号として制御部２３へ出力する。
また、センサ２１が画像センサである場合、センサ２１は、所定の周期ごとに、監視対象エリアを撮影した画像を生成し、その画像をセンサ信号として制御部２３へ出力する。
なお、路側機２は、センサ２１を複数有していてもよい。この場合、路側機２は、複数のセンサ２１として、同じ種類のセンサを有していてもよく、あるいは、異なる種類のセンサを有していてもよい。
また、センサ２１が画像センサである場合、センサ２１は、所定の周期ごとに、監視対象エリアを撮影した画像を生成し、その画像をセンサ信号として制御部２３へ出力する。
なお、路側機２は、センサ２１を複数有していてもよい。この場合、路側機２は、複数のセンサ２１として、同じ種類のセンサを有していてもよく、あるいは、異なる種類のセンサを有していてもよい。
記憶部２２は、例えば、不揮発性の半導体メモリ回路及び揮発性の半導体メモリ回路を有する。記憶部２２は、さらに、ハードディスクといった磁気記憶装置または光記憶装置を有していてもよい。そして記憶部２２は、監視対象エリア内に存在する移動物体の検知または進路の予測に利用される各種の情報を記憶する。そのような情報として、例えば、記憶部２２は、監視対象エリア内を通行した複数の過去の移動物体のそれぞれの軌跡を表す軌跡情報を含む軌跡データベースを記憶する。さらに、記憶部２２は、追跡中の移動物体の軌跡を表す情報を記憶する。さらに、記憶部２２は、車両３の予定経路を表す情報を記憶する。
制御部２３は、少なくとも一つのプロセッサと、その周辺回路とを有する。そして制御部２３は、路側機２全体を制御する。また制御部２３は、センサ２１からの信号に基づいて、監視対象エリア内に存在する移動物体を検知して予測情報を求める。そして制御部２３は、その予測情報などを、通信部２４を介して、路側機２の通信可能範囲内に存在する車両３に搭載された自動運転装置４へ送信する。なお、制御部２３により実行される処理の詳細は後述する。
通信部２４は、制御部２３から自動運転装置４へ送信する情報（例えば、予測情報）を含む信号を受け取ると、所定の無線通信規格に従って、その信号に対して変調及び多重化といった送信処理を実行する。そして通信部２４は、送信処理が施された信号を無線周波数を持つ搬送波に重畳することにより無線信号を生成し、その無線信号をアンテナ２５を介して自動運転装置４へ向けて出力する。
また、通信部２４は、自動運転装置４から受信した無線信号を分離及び復調して、その無線信号に重畳された予測情報要求信号といった情報を取り出す。そして通信部２４は、取り出した情報を制御部２３へ出力する。
なお、所定の無線通信規格は、路側機と車両に搭載された通信装置との間での無線通信を規定する通信規格であればよく、例えば、ARIB STD-T75あるいはARIB STD-T109とすることができる。
図３は、路側機２の制御部２３の機能ブロック図である。制御部２３は、移動物体検知部３１と、追跡部３２と、選択部３３と、予測情報生成部３４とを有する。制御部２３が有するこれらの各部は、例えば、制御部２３が有するプロセッサ上で実行されるコンピュータプログラムによって実現される機能モジュールとして実装される。
移動物体検知部３１は、センサ２１からセンサ信号を受信する度に、そのセンサ信号に基づいて監視対象エリア内に存在する移動物体を検知する。
例えば、センサ信号が方位ごとの測距信号である場合、移動物体検知部３１は、記憶部２２に予め記憶された、監視対象エリアに移動物体が存在しない場合の各方位についてのセンサ２１から最も近い物体までの距離である基準距離を表す基準距離情報を読み出す。そして移動物体検知部３１は、方位ごとに、測距信号で表されたその方位におけるセンサ２１から物体までの距離と基準距離との差を算出する。そして移動物体検知部３１は、その差の絶対値が所定の閾値以上となる方位について、測距信号で表されたセンサ２１からの距離の位置に移動物体が存在すると判定する。なお、移動物体検知部３１は、互いに隣接する複数の方位について、その差の絶対値が所定の基準値以上となり、かつ、それら複数の方位のそれぞれについてのセンサ２１からの距離の差が所定範囲（例えば、1m）内に含まれる場合に、それら複数の方位における、測距信号で表されたセンサ２１からの距離の位置に移動物体が存在すると判定してもよい。
また、センサ信号が監視対象エリアの画像である場合、移動物体検知部３１は、想定される移動物体を画像上で認識する画像認識処理をその画像に対して実行することで、移動物体を検知する。この場合、画像認識処理として、移動物体検知部３１は、例えば、adaBoost、Real adaBoostあるいはDeep Learningを用いて学習された多層パーセプトロンを利用することができる。この例では、移動物体検知部３１は、移動物体の種別（例えば、人または車両）も識別できるので、移動物体が検知された位置にその移動物体の種別を対応付けてもよい。
画像上の各画素は、センサ２１からの方向と１対１に対応している。そこで移動物体検知部３１は、画像上で移動物体が検知された位置と、センサ２１の位置及び撮影方向、想定される移動物体のサイズなどに基づいて、監視対象エリア上での移動物体の位置を求める。
なお、路側機２がセンサ２１を複数有する場合、移動物体検知部３１は、センサ２１のそれぞれからのセンサ信号ごとに、上記の手法により移動物体の候補を検知し、各センサ信号に基づいて検知された移動物体の候補の位置の差が許容誤差範囲（例えば、1m〜2m）以下である場合、その移動物体の候補を移動物体として検知してもよい。あるいは、移動物体検知部３１は、何れか一つのセンサ信号について検知された移動物体の候補を移動物体としてもよい。
移動物体検知部３１は、移動物体が検知された位置を追跡部３２へ出力する。また移動物体が検知された位置に移動物体の種別が対応付けられている場合、移動物体検知部３１は、その種別も追跡部３２へ出力する。
追跡部３２は、既に検知されている移動物体の軌跡と最新のセンサ信号から検出された移動物体の現在位置とに基づいて、移動物体を追跡する。そのために、追跡部３２は、例えば、パーティクルフィルタ、あるいはカルマンフィルタといった予測フィルタを適用して、既に検知された移動物体の軌跡から予測される、最新のセンサ信号取得時における移動物体の予測位置と、最新のセンサ信号から検出された移動物体の現在位置とを比較する。そして追跡部３２は、最新のセンサ信号から検出された移動物体の現在位置が、既に検知された何れかの移動物体についての予測位置から所定の許容範囲内（例えば、1m以内）に含まれる場合、最新のセンサ信号から検出された移動物体を、その予測位置に対応する移動物体と同一であると判定する。そして追跡部３２は、その移動物体の過去の軌跡及び現在位置に対してさらに予測フィルタを適用して、次のセンサ信号の取得時におけるその移動物体の予測位置を求める。さらに、追跡部３２は、次のセンサ信号の取得時におけるその移動物体の速度も予測してもよい。
一方、最新のセンサ信号から検出された移動物体の現在位置が、既に検知され、追跡中の移動物体の何れの予測位置から所定の許容範囲内にも含まれない場合、追跡部３２は、その現在位置に対応する移動物体を、新規に検知された移動物体とし、その移動物体の追跡を開始する。なお、追跡部３２は、移動物体の現在位置が、監視対象エリアの端部から所定距離以内に含まれる場合にのみ、その移動物体を、新規に検知された移動物体としてもよい。
追跡部３２は、新規に検知された移動物体についても、予測フィルタを適用して、次のセンサ信号の取得時におけるその移動物体の予測位置を求める。
なお、追跡部３２は、一定期間に渡って位置の変化が所定値以下である移動物体については、監視対象エリア内で静止している物体であると判断して、追跡対象から除外してもよい。
追跡部３２は、新規に検知された移動物体についても、予測フィルタを適用して、次のセンサ信号の取得時におけるその移動物体の予測位置を求める。
なお、追跡部３２は、一定期間に渡って位置の変化が所定値以下である移動物体については、監視対象エリア内で静止している物体であると判断して、追跡対象から除外してもよい。
追跡部３２は、移動物体ごとに、その移動物体の軌跡に、その移動物体の現在位置、直前の位置と現在位置間の距離と経過時間から算出される速度、及び、対応する時刻を表す情報を追加して、その移動物体の軌跡を更新する。そして追跡部３２は、移動物体ごとに、その移動物体の軌跡と、次のセンサ信号の取得時における予測位置とを、記憶部２２に記憶する。
さらに、追跡部３２は、既に検出されている移動物体について、その移動物体の予測位置から所定の許容範囲内に最新のセンサ信号から検出された移動物体の現在位置が含まれないことが所定回数（例えば、2〜5回）連続した場合、その移動物体は監視対象エリア外へ出たと判定する。そして追跡部３２は、監視対象エリア外へ出たと判定した移動物体の追跡を停止し、その移動物体の軌跡を表す軌跡情報を、軌跡データベースに追加登録する。
移動物体の軌跡を表す軌跡情報は、例えば、次式で表される。
ここで、dj(k)は、j番目に登録された移動物体の軌跡を表す。k(=1,2,...,K)は、追跡開始からの追跡回数（すなわち、離散時間）を表す。qx j(k)、qy j(k)は、j番目に登録された移動物体について、k回目の追跡時における、監視対象エリアに設定された直交座標系における、x軸方向の位置及びy軸方向の位置を表す。またwx j(k)、wy j(k)は、j番目に登録された移動物体について、k回目の追跡時における、x軸方向の速度及びy軸方向の速度を表す。そしてtj(k)は、j番目に登録された移動物体について、追跡開始からk回目の追跡時までの経過時間を表す。なお、追跡周期がT（例えば、100msec）で一定である場合、tj(k)=T(k-1)となる。またTは、センサ２１からのセンサ信号の取得周期と同一であってもよく、あるいは、異なっていてもよい。
なお、検知された移動物体の位置に、移動物体の種別が対応付けられている場合、追跡部３２は、軌跡情報に、その移動物体の種別を含めてもよい。
移動物体の軌跡を表す軌跡情報は、例えば、次式で表される。
なお、検知された移動物体の位置に、移動物体の種別が対応付けられている場合、追跡部３２は、軌跡情報に、その移動物体の種別を含めてもよい。
選択部３３は、自動運転装置４から予測情報要求信号を受信すると、自動運転装置４から車両３が移動目的地に達したことを表す信号を受信するまで、現在追跡中の移動物体の現在位置が更新される度に、その移動物体のそれぞれについて、その移動物体の進路と類似する、過去の移動物体の軌跡を表す軌跡情報を、軌跡データベースから選択する。選択された軌跡は、その移動物体についての予測情報の生成に利用される。なお、選択部３３は、自動運転装置４から予測情報要求信号を受信してから、自動運転装置４が搭載された車両３が移動目的地に達すると想定される期間が経過するまでの間、あるいは、常に、現在追跡中の移動物体の現在位置が更新される度に、各移動物体について軌跡を選択してもよい。
例えば、選択部３３は、各移動物体について、軌跡データベースに登録された軌跡情報のうち、その移動物体の現在位置から所定範囲（例えば、2m）内、かつ、移動方向の差が所定の方向範囲（例えば、45°）内となる位置を含む軌跡情報を、移動物体の進路と類似する過去の移動物体の軌跡として選択する。この選択のために、選択部３３は、例えば、KD-treeなどの最近傍探索方法を利用してもよい。なお、追跡中の移動物体の移動方向は、その移動物体の現在位置から直前の位置の差を求めることで推定される。同様に、軌跡情報に示された移動物体の各時間tj(k)における移動方向は、その時間tj(k)における移動物体の位置と、直前の追跡時tj(k-1)におけるその移動物体の位置の差により求められる。
図４は、追跡中の移動物体と、軌跡情報に示される軌跡の一例を示す図である。点４００は、追跡中の移動物体の現在位置であり、矢印４０１は、その移動物体の移動方向を表す。また、線４１１〜４１４は、それぞれ、軌跡を表す。この例では、軌跡４１２と軌跡４１３上の位置４１２ａ及び４１３ａが移動物体の現在位置から2m以内に含まれ、かつ、移動方向の差が45°以内となっているので、軌跡４１２と軌跡４１３が選択される。
なお、選択部３３は、軌跡情報の選択条件に、速度を含めてもよい。この場合、選択部３３は、追跡中の各移動物体について、その移動物体の現時刻における速度と、軌跡情報に含まれるその移動物体の現在位置から所定範囲内、かつ、移動方向の差が所定の方向範囲内となる位置における、軌跡情報に示された移動物体の速度との差の絶対値が5〜10km/h以内である場合、その軌跡情報を選択してもよい。さらに、各軌跡情報に、移動物体の種別を示す情報が含まれている場合には、選択部３３は、その情報を参照して、追跡中の移動物体と同じ種別の過去の移動物体の軌跡を表す軌跡情報を選択してもよい。これにより、軌跡データベースに、人と車両といった、異なる種別の移動物体についての軌跡情報が登録されている場合でも、選択部３３は、追跡中の移動物体と同じ種別の過去の移動物体の軌跡を表す軌跡情報を選択できる。
あるいはまた、選択部３３は、上述した選択条件に、移動物体の現在位置に最も近い位置にあるときの過去の移動物体が存在するときの時刻と現在時刻との時間差が所定期間（例えば、1時間）以内となることを選択条件に加えてもよい。これにより、監視対象エリアを移動する移動物体の流れについて、時間帯によって特定の傾向が見られる場合に、路側機２は、より正確に移動物体の進路を予測することが可能となる。
さらにまた、選択部３３は、追跡中の移動物体についての現時刻を含む所定期間（例えば、1sec〜2sec）における軌跡に含まれる各位置との差が所定範囲（例えば、1m〜3m）となる軌跡を含む軌跡情報を選択してもよい。これにより、選択部３３は、追跡中の移動物体の進路と類似する軌跡を持つ軌跡情報をより適切に選択できる。
また、選択部３３は、自動運転装置４から受け取った予測情報の取得要求に、自動運転装置４が搭載された車両３の現在位置の情報が含まれている場合、追跡中の移動物体のうち、車両３の現在位置から所定の誤差範囲（例えば、1〜2ｍ）内にある移動物体に関しては、軌跡情報を選択しなくてもよい。これにより、選択部３３は、車両３自身を追跡中の移動物体の一つとして予測情報を生成してしまうことを防止できる。
選択部３３は、選択した軌跡情報を予測情報生成部３４へ渡す。
予測情報生成部３４は、選択された軌跡情報を受け取る度に、その軌跡情報に基づいて、予測情報を生成する。本実施形態では、予測情報生成部３４は、車両３が現時刻以降に通行する予定の経路である予定経路を所定の区間（例えば、1m）ごとに区切り、各区間について、現在追跡中の移動物体の何れかがその区間に存在する確率を、所定の周期（例えば、50msec〜200msec）の時刻ごとに算出する。その際、予測情報生成部３４は、選択された軌跡情報で表された過去の移動物体の位置のうち、追跡中の移動物体の現在位置に最も近い位置を基準として、その軌跡情報で示される軌跡に沿って所定時間経過後の位置に近い区間ほど、その所定時間経過後の時点での移動物体の存在確率を高くする。
具体的には、以下のように予測情報は生成される。
予測情報要求信号に含まれる、車両３の位置及び速度をr0=(px 0,py 0,vx 0,vy 0)で表す。なお、(px 0,py 0)は、それぞれ、監視対象エリアに設定される直交座標系でのx軸方向の車両３の位置及びy軸方向の車両３の位置であり、(vx 0,vy 0)は、監視対象エリアに設定される直交座標系でのx軸方向の車両３の速度及びy軸方向の車両３の速度である。また、車両３の予定経路上の各区間の位置を(px u,py u)(u=1,2,...,U)で表す。なお、予定経路を表す情報は、記憶部２２から読み出される。そして移動物体の位置を予測する時刻をωv(v=1,2,...,V)とする。例えば、200msec間隔で現時刻から20秒後まで移動物体の位置を予測する場合、ω1=0.2,ω2=0.4,...,ω100=20と表される。
予測情報要求信号に含まれる、車両３の位置及び速度をr0=(px 0,py 0,vx 0,vy 0)で表す。なお、(px 0,py 0)は、それぞれ、監視対象エリアに設定される直交座標系でのx軸方向の車両３の位置及びy軸方向の車両３の位置であり、(vx 0,vy 0)は、監視対象エリアに設定される直交座標系でのx軸方向の車両３の速度及びy軸方向の車両３の速度である。また、車両３の予定経路上の各区間の位置を(px u,py u)(u=1,2,...,U)で表す。なお、予定経路を表す情報は、記憶部２２から読み出される。そして移動物体の位置を予測する時刻をωv(v=1,2,...,V)とする。例えば、200msec間隔で現時刻から20秒後まで移動物体の位置を予測する場合、ω1=0.2,ω2=0.4,...,ω100=20と表される。
m番目の追跡中の移動物体rmに対して選択された軌跡情報の集合λmに含まれる、j番目の軌跡情報において、移動物体rmの現在位置に最も近い位置に対応する離散時間をkjとする。この場合、時刻ωvにおける、j番目の軌跡情報で表される過去の移動物体は、離散時間hv j=(kj+floor(ωv/T))での位置へ移動している。なお、床関数floor(x)は、実数xの整数部分を出力する関数である。またTは追跡周期である。
したがって、移動物体の位置が、軌跡上の離散時間hv jでの位置を中心とするガウス分布に従って分布すると仮定すると、選択された軌跡情報から求められる、時刻ωvにおける、予定経路上の区間uにおける移動物体の存在確率p(px u,py u|ωv)は、次式で示される混合ガウス分布で表される。
ここで、Mは、選択された軌跡情報の総数を表す。また、Ωは、車両３自体を除く、現在追跡中の移動物体rmの集合を表し、mは、その集合に含まれる移動物体の番号を表す。そしてμv jは、時刻ωvにおける、移動物体rmに対して選択された軌跡情報の集合λmに含まれる、j番目の軌跡情報に示された離散時間hv jでのx軸方向及びy軸方向の位置を表す、ガウス分布の平均である。またQは、移動物体の位置のあいまいさを表す、標準偏差1mの共分散である。そしてN((px u,py u)|μv j,Q)は、j番目の軌跡情報に基づいて求められた、(px u,py u)についてのガウス分布である。
したがって、移動物体の位置が、軌跡上の離散時間hv jでの位置を中心とするガウス分布に従って分布すると仮定すると、選択された軌跡情報から求められる、時刻ωvにおける、予定経路上の区間uにおける移動物体の存在確率p(px u,py u|ωv)は、次式で示される混合ガウス分布で表される。
予測情報生成部３４は、予定経路上の各区間における移動物体の存在確率p(px u,py u|ωv)を求める度に、その存在確率p(px u,py u|ωv)を予測情報として、通信部２４を介して車両３の自動運転装置４へ送信する。
次に、自動運転装置４について説明する。
図５は、自動運転装置４の概略構成図である。図５に示すように、自動運転装置４は、アンテナ４１と、通信部４２と、位置測定部４３と、記憶部４４と、制御部４５と、車内通信部４６とを有する。
図５は、自動運転装置４の概略構成図である。図５に示すように、自動運転装置４は、アンテナ４１と、通信部４２と、位置測定部４３と、記憶部４４と、制御部４５と、車内通信部４６とを有する。
通信部４２は、所定の無線通信規格に従って、路側機２と自動運転装置４間で無線信号を送受信する。例えば、通信部４２は、路側機２から受信した無線信号を分離及び復調して、その無線信号に重畳された情報を取り出す。そして通信部４２は、取り出した情報を制御部４５へ出力する。例えば、通信部４２は、車両３が路側機２の通信可能範囲内に進入すると、路側機２から、路側機２と無線通信するために用いられる報知情報を含む無線信号をアンテナ４１を介して受信し、無線信号から報知情報を取り出して制御部４５へ渡す。さらに、通信部４２は、路側機２から予測情報を含む無線信号をアンテナ４１を介して受信すると、その無線信号から予測情報を取り出して制御部４５へ渡す。
また通信部４２は、制御部４５から路側機２へ送信する信号（例えば、予測情報要求信号）を受け取ると、その信号に対して変調及び多重化といった送信処理を実行する。そして通信部４２は、送信処理が施された信号を無線周波数を持つ搬送波に重畳することにより無線信号を生成し、その無線信号をアンテナ４１を介して路側機２へ向けて出力する。
なお、所定の無線通信規格は、路側機２の通信部２４が準拠する通信規格と同じ通信規格であればよく、例えば、ARIB STD-T75あるいはARIB STD-T109とすることができる。
位置測定部４３は、車両３の現在位置を測定する。そのために、位置測定部４３は、例えば、グローバル・ポジショニング・システム(GPS)信号を受信する受信機とGPS信号から車両３の現在位置を算出する演算回路とを有する。そして位置測定部４３は、所定の周期（例えば、100msec）ごとに、車両の３現在位置を測定し、その測定結果を制御部４５へ通知する。
記憶部４４は、例えば、不揮発性の半導体メモリ回路及び揮発性の半導体メモリ回路を有する。そして記憶部４４は、自動運転装置４が車両３の制御情報を生成するために用いられる情報を記憶する。そのような情報として、例えば、記憶部４４は、車両３のECUから受信した最新の車両３の速度、位置測定部４３から受け取った車両３の現在位置、及び、路側機２から受け取った、最新の予測情報などを記憶する。
制御部４５は、少なくとも一つのプロセッサと、その周辺回路とを有する。そして制御部４５は、自動運転装置４全体を制御する。また制御部４５は、予測情報要求信号などを生成し、あるいは、路側機２から受け取った予測情報に基づいて、車両３の制御情報を求める。そして制御部４５は、その制御情報などを、車内通信部４６を介して車両３のECUへ送信する。なお、制御部４５により実行される処理の詳細は後述する。
車内通信部４６は、コントロールエリアネットワークといった、車両３内に設けられた車内通信ネットワーク（図示せず）を介して、車両３のECUと接続される。そして車内通信部４６は、制御部４５から受け取った車両制御情報をECUへ出力する。
次に、制御部４５により実行される自動運転処理について説明する。
図６は、制御部４５の機能ブロック図である。制御部４５は、要求信号生成部５１と、目標加速度設定部５２と、車両制御情報生成部５３とを有する。制御部４５が有するこれらの各部は、例えば、制御部４５が有するプロセッサ上で実行されるコンピュータプログラムによって実現される機能モジュールとして実装される。
図６は、制御部４５の機能ブロック図である。制御部４５は、要求信号生成部５１と、目標加速度設定部５２と、車両制御情報生成部５３とを有する。制御部４５が有するこれらの各部は、例えば、制御部４５が有するプロセッサ上で実行されるコンピュータプログラムによって実現される機能モジュールとして実装される。
要求信号生成部５１は、アンテナ４１及び通信部４２を介して、路側機２から報知情報を受け取ると、車両３が路側機２の通信可能範囲に進入したと判定し、予測情報を要求する予測情報要求信号を生成する。要求信号生成部５１は、ECUから受信した最新の車両３の速度、及び、位置測定部４３から受け取った車両３の現在位置と、自動運転装置４の識別情報と、予測情報要求信号であることを示す情報とを、予測情報要求信号に含める。そして要求信号生成部５１は、予想情報要求信号を通信部４２へ出力する。
目標加速度設定部５２は、路側機２から通信部４２を介して受信した、最新の予測情報に基づいて、予定経路を走行するための走行パターンを最適化するよう、現時刻以降の所定周期ごとの各時刻における車両３の目標加速度を設定する。なお、目標加速度設定部５２は、予測情報を受け取る度に、目標加速度を設定してもよく、あるいは、予測情報を最初に受け取ったときに、１回だけ目標加速度を設定してもよい。
図７は、移動物体の存在確率と設定される走行パターンの関係を示す模式図である。図７において、横軸は、走行パターンの設定からの経過時間を表し、縦軸は、予定経路に沿った車両３の位置を表す。そして図７において、色が濃い部分ほど、移動物体の存在確率が高いことを表す。この例では、３個の移動物体に基づいて予定経路上の各区間における移動物体の存在確率が求められているとする。そのため、３個の領域７０１〜７０３において、移動物体の存在確率が高くなっている。この場合、目標加速度設定部５２は、それらの領域７０１〜７０３の何れとも車両３の位置が重ならないように走行パターン７１１を最適化する。すなわち、目標加速度設定部５２は、車両３が移動物体と衝突する確率を低減するように、各時刻における目標加速度を設定する。
上述したように、車両３の重量、及びエンジンの応答特性などのため、車両３に対して目標速度を設定しても、車両３の制御を開始してから車両３の実際の速度がその目標速度に達するまでにある程度の時間が掛かる。そのため、本実施形態では、目標加速度設定部５２は、車両３の応答特性を向上し、かつ、最適な走行パターン通りに車両３が走行できるようにするために各時刻における車両３の目標加速度を設定する。これにより、実際の車両３の挙動と、設定した走行パターンとの差異が小さくなる。
例えば、車両３に対してある目標加速度を設定した場合、実際に車両３がその目標加速度に達するまでの応答特性は、例えば、１次遅れ系で評価できる。図８は、１次遅れ系での、車両の加速度の目標値に対する実際の加速度の応答特性の模式図である。図８において、横軸は時間を表し、縦軸は加速度を表す。例えば、線８００で示される目標加速度が与えられた場合、車両３の実際の加速度は、線８０１に示されるように、漸近的に目標加速度に近づく。
この点を考慮して、目標加速度設定部５２は、車両３の応答特性を１次遅れ系で近似して、目標加速度を設定する。なお、その近似式は、例えば、予め実験により定められる。また目標加速度に応じた、１次遅れ系で表される車両３の加速度を、現時刻から設定対象時刻までの範囲で積分することで、設定対象時刻における車両３の目標速度が求められ、さらに、その目標速度を、現時刻から設定対象時刻までの範囲で積分することで、設定対象時刻における車両３の位置が求められる。
この点を考慮して、目標加速度設定部５２は、車両３の応答特性を１次遅れ系で近似して、目標加速度を設定する。なお、その近似式は、例えば、予め実験により定められる。また目標加速度に応じた、１次遅れ系で表される車両３の加速度を、現時刻から設定対象時刻までの範囲で積分することで、設定対象時刻における車両３の目標速度が求められ、さらに、その目標速度を、現時刻から設定対象時刻までの範囲で積分することで、設定対象時刻における車両３の位置が求められる。
本実施形態では、目標加速度設定部５２は、現時刻から、走行パターンの設定期間にわたって所定周期ごとのコストを求め、そのコストの合計を評価関数として算出する。なお、走行パターンの設定期間は、例えば、車両３が現在地から移動目的地に達するまでに要する期間の想定値、例えば、5sec〜20secに設定される。また目標加速度設定部５２は、車両３の現在位置から予定経路に沿って移動目的地（例えば、所定の駐車スペース、あるいは、所定の通路の終点）に達するまで、所定周期ごとのコストを求め、そのコストの合計を評価関数として算出してもよい。そして目標加速度設定部５２は、評価関数が最小となるように、各時刻の目標加速度を設定する。
本実施形態では、目標加速度設定部５２は、下記の４種類のコストを算出する。
（１）Cost1：移動物体と車両３との接触確率
接触事故を避けるためには、移動物体と車両３との接触確率は低い方が好ましい。そこで目標加速度設定部５２は、Cost1として、走行パターンの設定期間中の移動物体と車両３との接触確率の総和を算出する。Cost1は、次式に従って算出される。
ここでtpは、走行パターンの設定期間である。そしてprobability(x,t)は、位置x(t)及び時刻tにおける、移動物体の存在確率であり、予測情報に含まれる、該当する位置及び時刻における存在確率が入力される。
（１）Cost1：移動物体と車両３との接触確率
接触事故を避けるためには、移動物体と車両３との接触確率は低い方が好ましい。そこで目標加速度設定部５２は、Cost1として、走行パターンの設定期間中の移動物体と車両３との接触確率の総和を算出する。Cost1は、次式に従って算出される。
図９は、存在確率の積分範囲を示す図である。図９に示される矩形領域９００〜９０３が、それぞれ、各時刻における存在確率の積分範囲を表す。この例では、（３）式において存在確率の積分範囲に示される'5'は、車両３前方に設定されるオフセットの長さが5mであることを表す。またLは、車両３の進行方向の長さを表す。
（２）Cost2：目標加速度の絶対値
車両３の乗員にとって、車両３が一定速度で移動するほど、快適性は高い。逆に、車両３の加速度または減速度が大きいほど、快適性は低下する。そこで目標加速度設定部５２は、Cost2として、走行パターンの設定期間中の各時刻における車両３の目標加速度の絶対値の総和を算出する。Cost2は、例えば、次式に従って算出される。
ここでadesiは、時刻iにおける車両３の加速度である。なお、adesiが負の場合、車両３は減速されることを表す。
車両３の乗員にとって、車両３が一定速度で移動するほど、快適性は高い。逆に、車両３の加速度または減速度が大きいほど、快適性は低下する。そこで目標加速度設定部５２は、Cost2として、走行パターンの設定期間中の各時刻における車両３の目標加速度の絶対値の総和を算出する。Cost2は、例えば、次式に従って算出される。
（３）Cost3:目標加速度の変動量
車両３の乗員にとって、車両３の加速度が一定であるほど、快適性は高い。逆に、車両３の加速度が頻繁に変化するほど、快適性は低下する。そこで目標加速度設定部５２は、Cost3として、走行パターンの設定期間中の車両３の各時刻における目標加速度と直前の時刻における目標加速度の差の絶対値の総和を算出する。Cost3は、例えば、次式に従って算出される。
車両３の乗員にとって、車両３の加速度が一定であるほど、快適性は高い。逆に、車両３の加速度が頻繁に変化するほど、快適性は低下する。そこで目標加速度設定部５２は、Cost3として、走行パターンの設定期間中の車両３の各時刻における目標加速度と直前の時刻における目標加速度の差の絶対値の総和を算出する。Cost3は、例えば、次式に従って算出される。
（４）Cost4:基準速度からのずれ量
車両３の基準速度からのずれ量が少ないほど、車両３は、予定経路を予め想定される時間で走行できる。そこで目標加速度設定部５２は、Cost4として、走行パターンの設定期間中の車両３の各時刻における目標速度と基準速度との差の絶対値の総和を算出する。Cost4は、例えば、次式に従って算出される。
ここでVsetは、基準速度であり、監視対象エリアに応じた速度、例えば、10km/h〜50km/hに設定される。また、V(t)は、時刻tにおける車両３の目標速度であり、現時刻からその時刻tまでの目標加速度を積分することで算出される。
車両３の基準速度からのずれ量が少ないほど、車両３は、予定経路を予め想定される時間で走行できる。そこで目標加速度設定部５２は、Cost4として、走行パターンの設定期間中の車両３の各時刻における目標速度と基準速度との差の絶対値の総和を算出する。Cost4は、例えば、次式に従って算出される。
目標加速度設定部５２は、上記のCost1〜Cost4の総和Cost(=Cost1+Cost2+Cost3+Cost4)を評価関数とする。そして目標加速度設定部５２は、車両３の速度が制約条件を満たす範囲内で各時刻における目標加速度を変えながら評価関数を計算し、評価関数の最小値を決定する。なお、速度の制約条件は、例えば、各時刻における車両３の速度vが0km/h以上、かつ、速度上限値Vlimitkm/h（例えば、20km/h〜60km/h）以下となることである。例えば、目標加速度設定部５２は、各時刻における目標加速度を、1.0,0.5,0.0,-0.5,-1.0,-1.5,-2.0m/s2の中から選択して評価関数を計算する。その際、目標加速度設定部５２は、各時刻における目標加速度の組み合わせの全てについて評価関数を計算することで評価関数の最小値を求めてもよく、あるいは、最急降下法あるいはシミュレーティッドアニーリングといった最適化手法を適用して評価関数の最小値を求めてもよい。
なお、目標加速度設定部５２は、Cost1〜Cost4のそれぞれに重み係数を乗じて加算した値を評価関数としてもよい。この場合、例えば、Cost1に対する重み係数を最も重くすることが好ましい。これにより、車両３と移動物体とが衝突する可能性をより低減させた走行パターンが得られる。あるいは、目標加速度設定部５２は、Cost2〜Cost4のうちの何れか一つまたは二つと、Cost1との和を評価関数としてもよい。これにより、走行パターンの設定に関する制御部４５の演算量が削減される。
目標加速度設定部５２は、評価関数が最小値となるときの各時刻の目標加速度を車両制御情報生成部５３へ出力する。
車両制御情報生成部５３は、各時刻について、その時刻の目標加速度を達成できる車両のトルクを、ECUへ出力する車両制御情報として生成する。
理論上は、車両３を目標加速度で加速すると、車両３は、各時刻の目標加速度を積分することで得られる目標速度に達するはずである。しかし、実際には、空気抵抗または転がり抵抗などにより、車両３の実際の速度と目標速度の間には誤差が生じる。そこで車両制御情報生成部５３は、ECU、あるいは車両３に搭載された車速センサから車両３の実際の速度を表す情報を受信し、その情報に基づいて車両３に与える加速度をフィードバック制御するよう目標加速度を補正する。これにより、車両制御情報生成部５３は、実際の車両３の速度と目標速度の差を軽減できる。
例えば、車両制御情報生成部５３は、目標加速度が設定された時刻ごとに、次式に従って、目標加速度を補正して得られる指令加速度を算出する。
ここで、adesは、目標加速度設定部５２により設定された、着目する時刻における目標加速度であり、acmdはその着目する時刻における指令加速度である。またvdesは、着目する時刻における目標速度であり、vは、車両３の実際の速度の最新の測定値である。そしてKは、予め設定される比例定数であり、例えば、0.1〜1に設定される。
車両制御情報生成部５３は、目標加速度が設定された時刻ごとに、指令加速度からトルクを算出する。例えば、車両制御情報生成部５３は、次式に従ってトルクを算出する。
ここでFは車両３に与えるトルクであり、mは、車両３の質量である。そしてvは、車両３の実際の速度の最新の測定値であり、acmdは着目する時刻における指令加速度である。またA,B,Cは、それぞれ、定数であり、例えば、走行実験などにより予め定められる値であり、記憶部４４に予め記憶される。
車両制御情報生成部５３は、車両制御情報としてトルクを算出する度に、その車両制御情報を車内通信部４６を介してECUへ出力する。そしてECUは、その車両制御情報にしたがって、アクセル開度またはブレーキの制動量などを調節することで、車両３の加速度が目標加速度となるように車両３を制御する。
図１０に、自動運転支援処理の動作シーケンスを示す。路側機２及び自動運転装置４は、所定の周期で下記の動作シーケンスに従って自動運転支援処理を実行する。
路側機２の移動物体検知部３１は、センサ２１からのセンサ信号に基づいて監視対象エリア内に存在する移動物体を検知する（ステップＳ１０１）。そして路側機２の追跡部３２は、既に検知されている移動物体の軌跡と最新のセンサ信号から検知された移動物体の現在位置とに基づいて移動物体を追跡し、移動物体の現在位置及び速度を更新する（ステップＳ１０２）。
路側機２の移動物体検知部３１は、センサ２１からのセンサ信号に基づいて監視対象エリア内に存在する移動物体を検知する（ステップＳ１０１）。そして路側機２の追跡部３２は、既に検知されている移動物体の軌跡と最新のセンサ信号から検知された移動物体の現在位置とに基づいて移動物体を追跡し、移動物体の現在位置及び速度を更新する（ステップＳ１０２）。
また、路側機２の選択部３３は、現在追跡中の移動物体のそれぞれについて、その移動物体の進路と類似する、過去の移動物体の軌跡を表す軌跡情報を、軌跡データベースから選択する（ステップＳ１０３）。そして路側機２の予測情報生成部３４は、選択された軌跡情報に基づいて、車両３の予定経路上の区間ごとに、所定の時間間隔で移動物体の存在確率を表す予測情報を生成する（ステップＳ１０４）。そして路側機２の制御部２３は、通信部２４を介してその予測情報を車両３の自動運転装置４へ送信する。
自動運転装置４の制御部４５が通信部４２を介して予測情報を受信すると、自動運転装置４の目標加速度設定部５２は、その予測情報に基づいて、車両３が移動物体と衝突しないように、現時刻以降の所定周期ごとの各時刻における車両３の目標加速度を設定する（ステップＳ１０５）。
自動運転装置４の車両制御情報生成部５３は、車両３の実際の速度に応じたフィードバック制御により目標加速度を補正して、指令加速度を求める（ステップＳ１０６）。そして車両制御情報生成部５３は、指令加速度をトルクに変換する（ステップＳ１０７）。車両制御情報生成部５３は、そのトルクを車両制御情報として、車内通信部４６を介してECUへ通知する（ステップＳ１０８）。そして自動運転支援システム１は、自動運転支援処理を終了する。
図１１は、シミュレーションにより求めた、車両の予定経路上を横切る移動物体が存在する場合における、本実施形態による自動運転支援システムにより制御された車両３の速度変化と、比較例である、車両に搭載されたセンサからの検知信号で車速を制御した場合の車両の速度変化との比較を表すグラフである。なお、この比較例では、車両の前方５ｍ以内に移動物体を検知した場合に、車両を減速するものとした。
図１１において、横軸は時間を表し、縦軸は車両の速度を表す。そしてグラフ１１０１は、本実施形態による車両３の速度変化を表す。一方、グラフ１１０２は、比較例による車両の速度変化を表す。図１１に示されるように、比較例よりも本実施形態の方が、車両の速度変化が小さいことが分かる。また本実施形態では、車両３の速度は0km/hにならないので、車両３は止まることなく、移動物体を避けることができることが分かる。
図１２は、シミュレーションにより求めた、図１１と同じシチュエーションにおける、本実施形態による自動運転支援システムにより制御された車両３の位置変化と、比較例である、車両に搭載されたセンサからの検知信号で車速を制御した場合の車両の位置変化との比較を表すグラフである。なお、図１１と同様に、この比較例では、車両の前方５ｍ以内に移動物体を検知した場合に、車両を減速するものとした。
図１２において、横軸は時間を表し、縦軸は車両の位置を表す。そしてグラフ１２０１は、本実施形態による車両３の位置変化を表す。一方、グラフ１２０２は、比較例による車両の位置変化を表す。図１２に示されるように、比較例よりも本実施形態の方が、経過時間が長くなると、同じ時間で車両が長距離を移動できることが分かる。
図１３は、シミュレーションにより求めた、図１１と同じシチュエーションにおける、本実施形態による自動運転支援システムにより制御された車両３と予定経路を横切る移動物体間の距離変化と、比較例である、車両に搭載されたセンサからの検知信号で車速を制御した場合の車両と移動物体間の距離変化との比較を表すグラフである。なお、図１１と同様に、この比較例では、車両の前方５ｍ以内に移動物体を検知した場合に、車両を減速するものとした。
図１３において、横軸は時間を表し、縦軸は車両と移動物体間の距離を表す。そして期間１３００は、移動物体が予定経路上に位置する期間である。またグラフ１３０１は、本実施形態による車両３と移動物体間の距離の変化を表す。一方、グラフ１３０２は、比較例による車両と移動物体間の距離の変化を表す。図１３に示されるように、比較例よりも本実施形態の方が、移動物体が予定経路を横切っている期間中において、移動物体と車両間の距離を大きく保てることが分かる。
以上説明してきたように、この自動運転支援システムは、追跡中の移動物体の進路と類似する、過去の移動物体の軌跡を利用することで、車両の予定経路上での各位置の移動物体の存在確率の精度を向上できる。さらに、この自動運転支援システムは、その予定経路上での各位置の移動物体の存在確率に基づいて、車両がその移動物体と衝突しないように車両を制御する。その際、この自動運転支援システムは、移動物体の存在確率を、各時刻における車両の目標加速度を決定するための評価関数に取り込むことで、移動物体の位置の予測の不確実性を適切に評価して、車両を適切に制御することができる。また、この自動運転支援システムは、車両の目標加速度を設定するので、車両が実際に取り得る挙動に応じて車両を適切に制御できる。またこの自動運転支援システムは、急な加減速が生じることを抑制できる。
以上、本発明の好適な実施形態について説明してきたが、本発明はこれらの実施形態に限定されるものではない。例えば、路側機２の予測情報生成部３４は、予定経路上の各区間における移動物体の存在確率を求めるために利用する混合ガウス分布に含まれるガウス分布のうち、追跡中の移動物体の進路との類似度合いが高い軌跡を表す軌跡情報から作成されるガウス分布ほど重み係数が大きくなるように重み付けしてもよい。
例えば、予測情報生成部３４は、追跡中の移動物体のそれぞれについて、その移動物体の現在位置と軌跡情報に含まれる過去の移動物体の位置とが近いほど、その軌跡情報から作成されるガウス分布に対する重み係数を大きくしてもよい。例えば、移動物体の現在位置と、軌跡jにおける最も近い位置の関係が，ガウス分布で記述できると仮定する。この場合、重み係数λv jは、例えば、次式に従って求められる。ただし、移動物体の現在位置と、軌跡jにおける最も近い位置との間の距離distance((px 0,py 0),(qx j(kj),qy j(kj)))の平均値を0と仮定した。また、Rは、センサ２１による移動物体の現在位置の誤差を表現した1mの分散である。
この重みを用いることで、予測情報生成部３４は、時刻ωvにおける、区間uでの移動物体の存在確率を、次式のように、移動物体の現在位置と軌跡情報に含まれる過去の移動物体の位置との距離に応じた重みを考慮して求めることができる。
これにより、予定経路上の各区間における移動物体の存在確率の精度がより向上する。
また他の実施形態によれば、車両３に搭載されたナビゲーションシステムなどから、自動運転装置４が車両３の予定経路を表す情報を取得できる場合、要求信号生成部５１は、予想情報要求信号に、その予定経路を表す情報を含めてもよい。この場合、路側機２の予測情報生成部３４は、自動運転装置４から受け取ったその情報で表される予定経路上の各区間について、所定の周期ごとの存在確率を求めて、自動運転装置４へ送信してもよい。
さらに他の実施形態によれば、路側機２の予測情報生成部３４は、追跡部３２により予測される追跡中の各移動物体の予想進路に従って、予定経路上の各区間における時刻ごとの移動物体の存在確率を算出してもよい。この場合には、予測情報の生成に要する演算量が削減される。
さらに他の実施形態によれば、路側機２の追跡部３２は、他の追跡方法にしたがって、移動物体を追跡してもよい。例えば、追跡部３２は、カルマンスムーサーにより、移動物体を追跡してもよい。
さらに他の実施形態によれば、路側機２は、一定の周期で予測情報を生成し、その予測情報を重畳する無線信号を、路側機２の通信可能範囲内にいる不特定の１台以上の車両へ向けて送信してもよい。この場合には、選択部３３は、追跡中の移動物体から、特定の車両に相当する移動物体を除外できないので、追跡中の移動物体の全てについて軌跡情報を選択する。そして予測情報生成部３４は、予測情報として、各車両の予定経路上の区間ごとの移動物体の存在確率の代わりに、その存在確率を算出するために利用する混合ガウス分布を構成する各ガウス分布を規定するパラメータと、そのガウス分布の作成に利用された軌跡情報に対応する移動物体の現在位置を予測情報に含める。
一方、各車両の自動運転装置４の制御部４５は、予測情報に含まれる、ガウス分布を規定するパラメータのうち、自車両の位置との距離が所定範囲（例えば、1〜2m）以内に現在位置がある移動物体に関連するパラメータを除いて混合ガウス分布を作成する。そして制御部４５は、その混合ガウス分布に従って、自車両の予定経路上の各区間における、時刻ごとの移動物体の存在確率を算出すればよい。
この変形例によれば、路側機２は、複数の車両が監視対象エリア内に存在する場合でも、各車両で共通して利用される予測情報を一つだけ生成すればよいので、路側機２の演算量が削減される。
一方、各車両の自動運転装置４の制御部４５は、予測情報に含まれる、ガウス分布を規定するパラメータのうち、自車両の位置との距離が所定範囲（例えば、1〜2m）以内に現在位置がある移動物体に関連するパラメータを除いて混合ガウス分布を作成する。そして制御部４５は、その混合ガウス分布に従って、自車両の予定経路上の各区間における、時刻ごとの移動物体の存在確率を算出すればよい。
この変形例によれば、路側機２は、複数の車両が監視対象エリア内に存在する場合でも、各車両で共通して利用される予測情報を一つだけ生成すればよいので、路側機２の演算量が削減される。
以上のように、当業者は、本発明の範囲内で、実施される形態に合わせて様々な変更を行うことができる。
１ 自動運転支援システム
２ 路側機
３ 車両
４ 自動運転装置
２１ センサ
２２ 記憶部
２３ 制御部
２４ 通信部
２５ アンテナ
３１ 移動物体検知部
３２ 追跡部
３３ 選択部
３４ 予測情報生成部
４１ アンテナ
４２ 通信部
４３ 位置測定部
４４ 記憶部
４５ 制御部
４６ 車内通信部
５１ 要求信号生成部
５２ 目標加速度設定部
５３ 車両制御情報生成部
２ 路側機
３ 車両
４ 自動運転装置
２１ センサ
２２ 記憶部
２３ 制御部
２４ 通信部
２５ アンテナ
３１ 移動物体検知部
３２ 追跡部
３３ 選択部
３４ 予測情報生成部
４１ アンテナ
４２ 通信部
４３ 位置測定部
４４ 記憶部
４５ 制御部
４６ 車内通信部
５１ 要求信号生成部
５２ 目標加速度設定部
５３ 車両制御情報生成部
Claims (13)
- 路側機（２）と、車両（３）に搭載された自動運転装置（４）とを有する自動運転支援システムであって、
前記路側機（２）は、
監視対象エリア内に存在する物体を表すセンサ信号を生成するセンサ（２１）と、
前記センサ信号に基づいて、前記監視対象エリア内を移動する移動物体を検知する移動物体検知部（３１）と、
前記車両（３）が進む予定の経路を区分した複数の区間のそれぞれについて、複数の時刻のそれぞれごとに、前記移動物体が当該区間に存在する確率を表す予測情報を生成する予測情報生成部（３４）と、
前記予測情報を前記自動運転装置（４）へ送信する通信部（２４）とを有し、
前記自動運転装置（４）は、
前記予測情報を前記路側機（２）から受信する通信部（４２）と、
前記予測情報に基づいて前記車両（３）が前記経路を進む際に前記移動物体と衝突しないように所定の時間間隔の各時刻の前記車両（３）の目標加速度を設定する目標加速度設定部（５２）と、
前記各時刻において前記目標加速度に応じた加速度となるように前記車両（３）を制御するための制御情報を生成する車両制御情報生成部（５３）と、
前記制御情報を前記車両（３）を制御する制御ユニットへ出力する車内通信部（４６）と、
を有する自動運転支援システム。 - 前記目標加速度設定部（５２）は、前記車両（３）が前記各時刻の前記目標加速度で走行したときに、前記経路に沿った前記区間ごとの、前記車両（３）が当該区間を通るときの前記移動物体の前記存在確率の総和に応じた値を持つ評価関数に従って、前記各時刻の前記目標加速度を設定する、請求項１に記載の自動運転支援システム。
- 前記評価関数は、前記存在確率の総和が小さくなるほど小さい値を持ち、前記目標加速度設定部（５２）は、前記評価関数が最小値となるように前記各時刻の前記目標加速度を設定する、請求項２に記載の自動運転支援システム。
- 前記評価関数は、前記各時刻の前記目標加速度の絶対値の総和が小さくなるほど小さい値を持ち、前記目標加速度設定部（５２）は、前記評価関数が最小値となるように前記各時刻の前記目標加速度を設定する、請求項３に記載の自動運転支援システム。
- 前記評価関数は、前記各時刻の前記目標加速度と直前の時刻の前記目標加速度間の差の絶対値の総和が小さくなるほど小さい値を持ち、前記目標加速度設定部（５２）は、前記評価関数が最小値となるように前記各時刻の前記目標加速度を設定する、請求項３または４に記載の自動運転支援システム。
- 前記評価関数は、前記各時刻の前記車両（３）の速度と前記車両（３）の基準速度間の差の絶対値の総和が小さくなるほど小さい値を持ち、前記目標加速度設定部（５２）は、前記評価関数が最小値となるように前記各時刻の前記目標加速度を設定する、請求項３〜５の何れか一項に記載の自動運転支援システム。
- 前記車両制御情報生成部（５３）は、前記各時刻において、前記目標加速度から求められる前記車両の目標速度と、前記車両（３）の速度との差に応じて前記目標加速度を補正し、前記車両（３）が当該補正した目標加速度となるトルクを算出し、当該トルクを前記制御情報とする、請求項１〜６の何れか一項に記載の自動運転支援システム。
- 前記路側機（２）は、前記監視対象エリア内を移動した複数の過去の移動物体のそれぞれについて、当該過去の移動物体の軌跡を表す軌跡情報を記憶する記憶部（２２）と、
前記記憶部（２２）に記憶された複数の前記軌跡情報の中から、前記移動物体の想定される進路と類似する軌跡を表す軌跡情報を少なくとも一つ選択する選択部（３３）とをさらに有し、
前記予測情報生成部（３４）は、前記選択された前記少なくとも一つの軌跡情報のそれぞれについて、当該軌跡情報が表す軌跡に近い位置ほど前記移動物体が存在する確率が高くなる確率分布を生成し、当該確率分布のそれぞれを含む混合分布に従って、前記複数の区間のそれぞれについて、前記複数の時刻のそれぞれごとに、前記移動物体が当該区間に存在する確率を算出する、請求項１〜７の何れか一項に記載の自動運転支援システム。 - 前記自動運転装置（４）は、前記通信部（４２）を介して前記車両（３）の現在位置を表す情報を前記路側機（２）へ通知し、
前記路側機（２）の前記選択部（３３）は、前記移動物体の現在位置と前記車両（３）の現在位置間の距離が所定距離以下である移動物体については前記軌跡情報を選択しない、請求項８に記載の自動運転支援システム。 - 前記自動運転装置（４）は、前記通信部（４２）を介して前記車両（３）の前記経路を前記路側機（２）へ通知し、
前記路側機（２）の前記予測情報生成部（３４）は、前記監視対象エリアのうち、前記経路上の前記複数の区間のそれぞれについてのみ、前記存在確率を前記予測情報に含める、請求項８に記載の自動運転支援システム。 - 前記路側機（２）の前記記憶部（２２）は、前記車両（３）の前記経路を記憶し、
前記路側機（２）の前記予測情報生成部（３４）は、前記監視対象エリアのうち、前記経路上の前記複数の区間のそれぞれについてのみ、前記存在確率を前記予測情報に含める、請求項８に記載の自動運転支援システム。 - 車両（３）に搭載された自動運転装置（４）であって、
前記車両（３）が進む予定の経路を区分した複数の区間のそれぞれについて、複数の時刻のそれぞれごとに、移動物体が当該区間に存在する確率を表す予測情報に基づいて前記車両（３）が前記経路を進む際に前記移動物体と衝突しないように所定の時間間隔の各時刻の前記車両（３）の目標加速度を設定する目標加速度設定部（５２）と、
前記各時刻において前記目標加速度に応じた加速度となるように前記車両（３）を制御するための制御情報を生成する車両制御情報生成部（５３）と、
前記制御情報を前記車両（３）を制御する制御ユニットへ出力する車内通信部（４６）と、
を有する自動運転装置。 - 車両（３）の自動運転支援方法あって、
監視対象エリア内に存在する物体を表すセンサ信号に基づいて、前記監視対象エリア内を移動する移動物体を検知するステップと、
前記車両（３）が進む予定の経路を区分した複数の区間のそれぞれについて、複数の時刻のそれぞれごとに、前記移動物体が当該区間に存在する確率を表す予測情報を生成するステップと、
前記予測情報に基づいて前記車両（３）が前記経路を進む際に前記移動物体と衝突しないように所定の時間間隔の各時刻の前記車両（３）の目標加速度を設定するステップと、
前記各時刻において前記目標加速度に応じた加速度となるように前記車両（３）を制御するための制御情報を生成するステップと、
前記制御情報を前記車両（３）を制御する制御ユニットへ出力するステップと、
を有する自動運転支援方法。
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