JP2018180641A - 車両識別装置 - Google Patents

Abstract

【課題】車間距離以外のパラメータを用いて対象車両が自動運転車両であることを識別することができる車両識別装置を提供する。【解決手段】車両識別装置は、車両の周囲の対象車両を識別する装置である。この装置は、外部センサの検出結果に基づいて、対象車両の行動を取得する取得部と、地図情報に基づいて、対象車両が自動運転車両である場合の行動を推定する推定部と、取得部により取得された対象車両の行動と、推定部により推定された行動との比較結果に基づいて、対象車両が自動運転車両であるか否かを識別する識別部と、を備える。【選択図】図１

Description

本開示は、車両識別装置に関する。

特許文献１は、先行車自動運転判別手段を備える装置を開示する。この装置は、車両の先行車両と車両との間の車間距離の変動が大きい場合には先行車両は手動運転車両と判断し、車両の先行車両と車両との間の車間距離の変動が小さい場合には先行車両は自動運転車両と判断する。

特開２００２−２２５５８７号公報

しかしながら、車間距離の変動パターンはシーンに応じて変化する可能性もあるため、あらゆるシーンにおいて先行車両などの対象車両が自動運転車両であるか否かを精度良く判定することができるとはいえない。種々のシーンに対応するために、本技術分野では、車間距離以外のパラメータを用いて対象車両が自動運転車両であることを識別する装置が望まれている。

本開示の一態様は、車両の周囲の対象車両を識別する車両識別装置であって、外部センサの検出結果に基づいて、対象車両の行動を取得する取得部と、地図情報に基づいて、対象車両が自動運転車両である場合の行動を推定する推定部と、取得部により取得された対象車両の行動と、推定部により推定された行動との比較結果に基づいて、対象車両が自動運転車両であるか否かを識別する識別部と、を備える。

この装置では、取得部により、外部センサの検出結果に基づいて対象車両の行動が取得されるとともに、推定部により、地図情報に基づいて対象車両が自動運転車両である場合の行動が推定される。そして、取得部により取得された対象車両の行動と、推定部により推定された行動との比較結果に基づいて対象車両が自動運転車両であるか否かが識別される。このように、この装置は、観測された対象車両の行動と、地図情報に基づいて推定される自動運転車両の行動との比較結果に基づいて、対象車両が自動運転車両であるか否かを識別することができる。このため、この装置は、車間距離以外のパラメータを用いて対象車両が自動運転車両であることを識別することができる。

一実施形態においては、地図情報は、過去の地図情報を含み、推定部は、過去の地図情報に基づいて対象車両が自動運転車両である場合の行動を推定し、識別部は、取得部により取得された対象車両の行動と、推定部により過去の地図情報に基づいて推定された行動とが一致すると判定された場合には、対象車両が自動運転車両であると識別してもよい。

地図情報は、更新タイミングによっては、実際の道路や交通ルールが反映されていない場合がある。このため、自動運転車両は、実際の地図情報に照らせば不適切であるが過去の地図情報に照らせば適切な行動をする可能性がある。この装置は、過去の地図情報を用いて対象車両が自動運転車両であることを識別することができる。

一実施形態においては、地図情報は、交通ルールを含み、推定部は、交通ルールに基づいて対象車両が自動運転車両である場合の行動を推定し、識別部は、取得部により取得された対象車両の行動と、推定部により交通ルールに基づいて推定された行動とが一致すると判定された場合には、対象車両が自動運転車両であると識別してもよい。

自動運転車両は、交通ルールを忠実に守るように行動をする可能性がある。このため、この装置は、交通ルールを用いて対象車両が自動運転車両であることを識別することができる。

一実施形態においては、識別部は、対象車両と対象車両により認識可能な物体との相対方向の加速度の時間変化が物体の数に応じて不連続に変動すると判定された場合には、対象車両が自動運転車両であると識別してもよい。自動運転車両は、周囲の物体の数が変更になったとき、物体から距離を置くように行動するため、不連続な動きとなる可能性がある。このため、この装置は、物体の数と相対方向の加速度の時間変化を用いて対象車両が自動運転車両であることを識別することができる。

本開示の種々の態様によれば、車間距離以外のパラメータを用いて対象車両が自動運転車両であることを識別することができる。

図１は、実施形態に係る車両識別装置を備えた車両の構成の一例を示すブロック図である。 図２は、過去の地図情報を用いて行う車両識別処理の一例を示すフローチャートである。 図３は、交通ルールを用いて行う車両識別処理の一例を示すフローチャートである。 図４は、相対方向の加速度の時間変化を用いて行う車両識別処理の一例を示すフローチャートである。

以下、図面を参照して、例示的な実施形態について説明する。なお、以下の説明において、同一又は相当要素には同一符号を付し、重複する説明は繰り返さない。

［第一実施形態］
（自動運転システムの構成）
図１は、実施形態に係る車両識別装置１を備えた車両２の構成の一例を示すブロック図である。図１に示されるように、乗用車などの車両２には、自動運転システム１００が搭載されている。車両識別装置１は、自動運転システム１００の一部を構成している。

車両識別装置１は、車両２の周囲の対象車両を識別する。対象車両とは、識別の対象となる車両である。対象車両の一例は、車両２の先行車両、後続車両、隣接車両などである。車両識別装置１は、対象車両が自動運転車両であるか否かを識別する。車両識別装置１の詳細は後述する。

自動運転システム１００は、車両２の自動運転を実行する。自動運転とは、予め設定された目的地に向かって自動で車両２を走行させる車両制御である。目的地は、運転者などの乗員が設定してもよく、自動運転システム１００が自動で設定してもよい。自動運転では、運転者が運転操作を行う必要が無く、自動で車両２が走行する。

自動運転システム１００は、外部センサ３、ＧＰＳ受信部４、内部センサ５、地図データベース６、ナビゲーションシステム７、アクチュエータ８、ＨＭＩ（Human Machine Interface）９、及び、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）１０を備えている。ＥＣＵは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＣＡＮ（Controller Area Network）通信回路などを有する電子制御ユニットである。

外部センサ３は、車両２の周辺の状況を検出する検出機器である。外部センサ３は、カメラ及びレーダセンサのうち少なくとも一つを含む。カメラは、車両２の外部状況を撮像する撮像機器である。カメラは、一例として、車両２のフロントガラスの裏側に設けられている。カメラは、単眼カメラであってもよく、ステレオカメラであってもよい。ステレオカメラは、両眼視差を再現するように配置された二つの撮像部を有する。ステレオカメラの撮像情報には、奥行き方向の情報も含まれる。

レーダセンサは、電波（例えばミリ波）又は光を利用して車両２の周辺の物体を検出する検出機器である。レーダセンサは、電波又は光を車両２の周辺に送信し、物体で反射された電波又は光を受信することで物体を検出する。レーダセンサは、一例として、ミリ波レーダ及びライダー（LIDAR：Light Detection and Ranging）のうち少なくとも一つを含む。

外部センサ３は、検出対象ごとに用意されてもよい。例えば、外部センサ３は、物体検出用のセンサと、特定の物体を検出するために用意された専用センサとを備えてもよい。専用センサは、一例として、信号機を検出するためのカメラである。その場合、信号機及び信号状態は、カメラにより取得された画像の色情報（例えば輝度）及び/又は画像の形状（例えばハフ変換の利用など）を用いたテンプレートマッチングによって検出される。信号機の検出精度を向上するために、後述の地図情報が利用されてもよい。

ＧＰＳ受信部４は、３個以上のＧＰＳ衛星から信号を受信することにより、車両２の位置（例えば車両２の緯度及び経度）を測定する。

内部センサ５は、車両２の走行状態を検出する検出機器である。内部センサ５は、車速センサ、加速度センサ及びヨーレートセンサを含む。車速センサは、車両２の速度を検出する検出器である。車速センサとしては、例えば、車両２の車輪又は車輪と一体に回転するドライブシャフトなどに対して設けられ、車輪の回転速度を検出する車輪速センサが用いられる。

加速度センサは、車両２の加速度を検出する検出器である。加速度センサは、車両２の前後方向の加速度を検出する前後加速度センサと、車両２の加速度を検出する横加速度センサとを含んでもよい。ヨーレートセンサは、車両２の重心の鉛直軸周りのヨーレート（回転角速度）を検出する検出器である。ヨーレートセンサとしては、例えばジャイロセンサを用いることができる。

地図データベース６は、地図情報を記憶する記憶装置である。地図データベース６は、例えば、車両２に搭載されたＨＤＤ（Hard Disk Drive）内に格納される。地図データベース６は、地図情報を含む。地図情報とは、位置と道路に関する情報とを含む地図であり、例えば、道路の位置情報、道路形状の情報（カーブ、直線などの種別、カーブの曲率など）、交差点及び分岐点の位置情報を含む。また、地図情報には、地図上の位置情報に関連付けられた交通ルールを含んでもよい。交通ルールには、制限速度、制限加速度、停止線の位置などが含まれる。

ナビゲーションシステム７は、予め設定された目的地まで車両２の運転者の案内を行う装置である。ナビゲーションシステム７は、ＧＰＳ受信部４の測定した車両２の位置と地図データベース６の地図情報とに基づいて、車両２の走行するルートを算出する。ナビゲーションシステム７は、後述するＨＭＩ９などを用いて表示部の表示及び音送信部の音声送信により運転者に対してルートの案内を行う。

アクチュエータ８は、車両２の制御に用いられる機器である。アクチュエータ８は、スロットルアクチュエータ、ブレーキアクチュエータ及び操舵アクチュエータを少なくとも含む。

スロットルアクチュエータは、後述するＥＣＵ１０からの制御信号に応じてエンジンに対する空気の供給量（スロットル開度）を制御することで、車両２の駆動力を制御する。なお、車両２がハイブリッド車である場合には、エンジンに対する空気の供給量の他に、動力源としてのモータにＥＣＵ１０からの制御信号が入力されて車両２の駆動力が制御される。車両２が電気自動車である場合には、動力源としてのモータ（エンジンとして機能するモータ）にＥＣＵ１０からの制御信号が入力されて車両２の駆動力が制御される。これらの場合における動力源としてのモータは、アクチュエータ８を構成する。

ブレーキアクチュエータは、ＥＣＵ１０からの制御信号に応じてブレーキシステムを制御し、車両２の車輪へ付与する制動力を制御する。ブレーキシステムとしては、例えば、液圧ブレーキシステムを用いることができる。

ＨＭＩ９は、自動運転システム１００と乗員との間で情報の入出力を行うためのインターフェイスである。ＨＭＩ９は、一例として、ディスプレイ及びスピーカなどを備えている。ＨＭＩ９は、ＥＣＵ１０からの制御信号に応じて、ディスプレイの画像出力及びスピーカからの音声出力を行う。ディスプレイは、ヘッドアップディスプレイであってもよい。ＨＭＩ９は、一例として、乗員からの入力を受け付けるための入力機器（ボタン、タッチパネル、音声入力器など）を備えている。

ＥＣＵ１０は、自動運転システム１００を統括的に管理するハードウェアであり、演算機器である。ＥＣＵ１０は、例えばＣＡＮ通信回路を用いて通信するネットワークに接続され、上述した車両２の構成要素と通信可能に接続されている。つまり、ＥＣＵ１０は、ＧＰＳ受信部４の測定結果、外部センサ３及び内部センサ５の検出結果、並びに、地図データベース６の地図情報を参照することができる。ＥＣＵ１０は、ＨＭＩ９に入力された情報を参照することができる。ＥＣＵ１０は、ＨＭＩ９及びアクチュエータ８へ信号を出力することができる。

ＥＣＵ１０は、例えば、ＲＯＭに記憶されているプログラムをＲＡＭにロードし、ＲＡＭにロードされたプログラムをＣＰＵで実行することにより後述する自動運転の各機能を実現する。ＥＣＵ１０は、複数のＥＣＵから構成されていてもよい。

ＥＣＵ１０は、一例として、車両位置認識部１１、外部状況認識部１２、走行状態認識部１３、走行計画生成部１４、走行制御部１５、行動取得部１６（取得部の一例）、行動推定部１７（推定部の一例）、及び、識別部１８を備える。車両識別装置１は、行動取得部１６、行動推定部１７及び識別部１８を備える。

車両位置認識部１１は、地図上における車両２の位置を認識する。一例として、車両位置認識部１１は、ＧＰＳ受信部４で受信された車両２の位置情報、及び、地図データベース６の地図情報に基づいて、地図上における車両２の位置を認識（自車位置推定：ローカライズ）する。また、車両位置認識部１１は、地図データベース６の位置確認情報及び外部センサ３の検出結果を利用して、ＳＬＡＭ技術により車両２の位置を認識してもよい。その他、車両位置認識部１１は、周知の手法により車両２の地図上の位置を認識してもよい。車両位置認識部１１は、道路などの外部に設置されたセンサで車両２の位置が測定され得る場合、このセンサとの通信によって車両２の位置を認識してもよい。

外部状況認識部１２は、車両２の外部状況を認識する。外部状況認識部１２は、一例として、外部センサ３の検出結果及び地図データベース６の地図情報に基づいて、車両２の周囲の物体（物体の位置、速度なども含む）を認識する。外部状況認識部１２は、地図情報に地表情報が含まれる場合には、地面との乖離から物体を検出する。外部状況認識部１２は、外部センサ３の検出結果に地面推定モデルを適用し、地面との乖離から物体を検出してもよい。外部状況認識部１２は、その他の周知の手法により物体を認識してもよい。物体には、電柱、ガードレール、木、建物、車両２の走行するレーンの境界線などの移動しない静止物体の他、歩行者、自転車、他車両などの移動物体が含まれる。外部状況認識部１２は、例えば、外部センサ３から検出結果を取得する度に物体の認識を行う。

走行状態認識部１３は、内部センサ５の検出結果（例えば車速センサの車速情報、加速度センサの加速度情報、ヨーレートセンサのヨーレート情報など）に基づいて、車両２の走行状態を認識する。車両２の走行状態には、例えば、車速、加速度、及びヨーレートが含まれる。

走行計画生成部１４は、車両２の進路を生成する。走行計画生成部１４は、一例として、外部センサ３の検出結果、地図データベース６の地図情報、車両位置認識部１１により認識された車両２の地図上の位置、外部状況認識部１２により認識された物体（境界線を含む）の情報、及び走行状態認識部１３により認識された車両２の走行状態などに基づいて、車両２の進路を生成する。走行計画生成部１４は、ナビゲーションシステム７で演算されたルートをさらに用いて車両２の進路を決定してもよい。

走行計画生成部１４は、進路に応じた走行計画を生成する。走行計画生成部１４は、一例として、外部センサ３の検出結果及び地図データベース６の地図情報に基づいて、車両２の進路に応じた走行計画を生成する。

走行計画生成部１４は、生成する走行計画を、車両２の進路を車両２に固定された座標系での目標位置ｐと各目標点での速度Ｖとの二つの要素からなる組、すなわち配位座標（ｐ、Ｖ）を複数持つものとして出力する。ここで、それぞれの目標位置ｐは、少なくとも車両２に固定された座標系でのｘ座標、ｙ座標の位置もしくはそれと等価な情報を有する。なお、走行計画は、車両２の挙動を記すものであれば特に限定されるものではない。走行計画は、例えば速度Ｖの代わりに目標時刻ｔを用いてもよいし、目標時刻ｔとその時点での車両２の方位とを付加したものでもよい。走行計画は、車両２が進路を走行する際における、車両２の車速、加減速度及び操舵トルクなどの推移を示すデータとしてもよい。走行計画は、車両２の速度パターン、加減速度パターン及び操舵パターンを含んでいてもよい。走行計画生成部１４は、旅行時間（車両２が目的地に到着するまでに要される所要時間）が最も小さくなるように、走行計画を生成してもよい。

走行制御部１５は、生成された走行計画に基づいて車両２の走行を自動で制御する。走行制御部１５は、走行計画に応じた制御信号をアクチュエータ８に出力する。これにより、走行制御部１５は、走行計画に沿って車両２が自動で走行するように、車両２の走行を制御する。走行制御部１５は、周知の手法により車両２の自動運転を実行することができる。

行動取得部１６は、外部センサ３の検出結果に基づいて、対象車両の行動を取得する。対象車両の行動とは、対象車両の振る舞いであり、より具体的には、どのような速度で走行したか、停止線で止まったか、右左折したかという行動である。このような行動は、加速タイミング、減速タイミング、進路、速度、加速度、方向指示器のＯＮタイミングなど、運転に関する情報で表現され得る。

行動推定部１７は、地図情報に基づいて、対象車両が自動運転車両である場合の行動を推定する。行動推定部１７は、対象車両が自動運転車両であれば地図情報に基づいて行動するという前提で、行動を推定する。例えば、行動推定部１７は、自動運転車が、物体との干渉を回避し、交通ルールを遵守し、道路形状に沿って走行するという前提のもと、対象車両が自動運転車両である場合の行動を推定する。一例として、行動推定部１７は、対象車両を車両２と見立てて、走行計画生成部１４を動作させて対象車両の走行計画を生成する。そして、行動推定部１７は、走行計画に基づいて、対象車両が自動運転車両である場合の行動を推定する。

行動推定部１７は、一例として、過去の地図情報を利用する。地図情報は、過去の地図情報を含んでいる。過去の地図情報とは、更新前の地図情報や、一部更新されていない地図情報であり、実際の道路環境と異なる情報を含む。行動推定部１７は、過去の地図情報に基づいて、対象車両が自動運転車両である場合の行動を推定する。

識別部１８は、行動取得部１６により取得された対象車両の行動と、行動推定部１７により推定された行動との比較結果に基づいて、対象車両が自動運転車両であるか否かを識別する。例えば、識別部１８は、過去の地図では適切な行動であるが現在の地図では不適切な行動となっている場合、対象車両が自動運転車両であると判定する。「過去の地図では適切な行動であるが現在の地図では不適切な行動」の一例としては、対象車両が、過去の停止線の位置で停止した場合、過去に存在した交差点で曲がろうとした場合などである。このような行動は、自動運転車両固有の行動となる。

識別部１８は、行動取得部１６により取得された対象車両の行動と、行動推定部１７により過去の地図情報に基づいて推定された行動とが一致すると判定された場合には、対象車両が自動運転車両であると識別する。識別部１８は、右折、左折、停止、などの行動要素を比較して対象車両が自動運転車両であると識別してもよいし、より詳細な要素を比較して対象車両が自動運転車両であると識別してもよい。

例えば、識別部１８は、行動の比較の一例として、加速タイミング、減速タイミング、進路、速度、加速度、方向指示器のＯＮタイミングなど、運転に関する情報を比較して、一致度合いを算出してもよい。一致度合いは、一例として、大きい値となるほど類似する点が多いことを示す指標である。そして、識別部１８は、一致度合いに基づいて、対象車両が自動運転車両であるか否かを識別してもよい。例えば、識別部１８は、一致度合いが所定値以上である場合に、行動取得部１６により取得された対象車両の行動と、行動推定部１７により過去の地図情報に基づいて推定された行動とが一致すると判定することができる。つまり、一致するとは、完全一致だけでなく、一致度合いが所定値以上となることも含む。識別部１８は、識別結果をＨＭＩ９へ出力してもよいし、自動運転に利用してもよい。

（車両識別装置の動作）
図２は、過去の地図情報を用いて行う車両識別処理の一例を示すフローチャートである。図２のフローチャートは、例えば車両２の運転者による車両識別機能のＯＮ操作を受け付けたタイミングで、車両識別装置１により実行される。

図２に示されるように、車両識別装置１の行動取得部１６は、行動取得処理（Ｓ１０）として、外部センサ３の検出結果に基づいて、対象車両の行動を取得する。続いて、車両識別装置１の行動推定部１７は、行動推定処理（Ｓ１２）として、過去の地図情報に基づいて、対象車両が自動運転車両である場合の行動を推定する。

続いて、車両識別装置１の識別部１８は、一致判定処理（Ｓ１４）として、行動取得処理（Ｓ１０）にて取得された対象車両の行動が、行動推定処理（Ｓ１２）にて推定された行動と一致するか否かを判定する。

行動取得処理（Ｓ１０）にて取得された対象車両の行動が、行動推定処理（Ｓ１２）にて推定された行動と一致すると判定された場合（Ｓ１４：ＹＥＳ）、識別部１８は、識別処理（Ｓ１６）として、対象車両が自動運転車両であると識別する。

識別処理（Ｓ１６）が終了した場合、又は、対象車両の行動が推定された行動と一致しないと判定された場合（Ｓ１４：ＮＯ）には、車両識別装置１は、図２に示されるフローチャートを終了する。終了後、車両識別装置１は、終了条件が満たされるまで、図２に示されるフローチャートを再度実行する。

図２に示されるフローチャートが実行されることで、過去の地図情報に基づいて対象車両が自動運転車両であることを識別することができる。

以上、本実施形態に係る車両識別装置１によれば、観測された対象車両の行動と、過去の地図情報に基づいて推定される行動との比較結果に基づいて、対象車両が自動運転車両であるか否かを識別することができる。このように、車両識別装置１は、過去の地図情報を用いて対象車両が自動運転車両であることを識別することができる。

［第二実施形態］
第二実施形態に係る車両識別装置１Ａは、第一実施形態に係る車両識別装置１と比べて、行動推定部１７及び識別部１８の一部機能が相違し、その他は同一である。このため、第一実施形態と重複する説明は繰り返さない。

行動推定部１７Ａは、現在の地図情報のみを用いて対象車両が自動運転車両である場合の行動を推定する。より具体的には、行動推定部１７Ａは、地図情報に含まれる交通ルールを利用して、対象車両が自動運転車両である場合の行動を推定する。過去の地図情報を用いない点を除き、その他は第一実施形態と同様である。

識別部１８Ａは、行動取得部１６により取得された対象車両の行動と、行動推定部１７により推定された行動との比較結果に基づいて、対象車両が自動運転車両であるか否かを識別する。例えば、識別部１８Ａは、交通ルールを忠実に守るような行動となっている場合、対象車両が自動運転車両であると判定する。「交通ルールを忠実に守るような行動」の一例としては、制限速度以上の速度を出さない、停止線で常に決まった時間停止する、方向指示器を常に決まった時間点灯する、方向指示器を常に交差点手前の所定位置から点灯させる、などである。このような行動は、自動運転車両固有の行動となる。

識別部１８Ａは、行動取得部１６により取得された対象車両の行動と、行動推定部１７により交通ルールに基づいて推定された行動とが一致すると判定された場合には、対象車両が自動運転車両であると識別する。

例えば、識別部１８Ａは、行動の比較の一例として、加速タイミング、減速タイミング、進路、速度、加速度、方向指示器のＯＮタイミングなど、運転に関する情報を比較して、一致度合いを算出してもよい。一致度合いは、一例として、大きい値となるほど類似する点が多いことを示す指標である。そして、識別部１８Ａは、一致度合いに基づいて、対象車両が自動運転車両であるか否かを識別してもよい。例えば、識別部１８Ａは、一致度合いが所定値以上である場合に、行動取得部１６により取得された対象車両の行動と、行動推定部１７Ａにより交通ルールに基づいて推定された行動とが一致すると判定することができる。つまり、一致するとは、完全一致だけでなく、一致度合いが所定値以上となることも含む。識別部１８Ａは、識別結果をＨＭＩ９へ出力してもよいし、自動運転に利用してもよい。その他の構成は、第一実施形態と同一である。

（車両識別装置の動作）
図３は、交通ルールを用いて行う車両識別処理の一例を示すフローチャートである。図３のフローチャートは、例えば車両２の運転者による車両識別機能のＯＮ操作を受け付けたタイミングで、車両識別装置１Ａにより実行される。

図３に示されるように、車両識別装置１Ａの行動取得部１６は、行動取得処理（Ｓ２０）として、外部センサ３の検出結果に基づいて、対象車両の行動を取得する。続いて、車両識別装置１Ａの行動推定部１７Ａは、行動推定処理（Ｓ２２）として、交通ルールを含む地図情報に基づいて、対象車両が自動運転車両である場合の行動を推定する。

続いて、車両識別装置１Ａの識別部１８Ａは、一致判定処理（Ｓ２４）として、行動取得処理（Ｓ２０）にて取得された対象車両の行動が、行動推定処理（Ｓ２２）にて推定された行動と一致するか否かを判定する。

行動取得処理（Ｓ２０）にて取得された対象車両の行動が、行動推定処理（Ｓ２２）にて推定された行動と一致すると判定された場合（Ｓ２４：ＹＥＳ）、識別部１８Ａは、識別処理（Ｓ２６）として、対象車両が自動運転車両であると識別する。

識別処理（Ｓ２６）が終了した場合、又は、対象車両の行動が推定された行動と一致しないと判定された場合（Ｓ２４：ＮＯ）には、車両識別装置１Ａは、図３に示されるフローチャートを終了する。終了後、車両識別装置１Ａは、終了条件が満たされるまで、図３に示されるフローチャートを再度実行する。

図３に示されるフローチャートが実行されることで、交通ルールに基づいて対象車両が自動運転車両であることを識別することができる。

以上、本実施形態に係る車両識別装置１Ａによれば、自動運転車両は交通ルールを忠実に守るように行動をする可能性があるという前提のもと、交通ルールを用いて対象車両が自動運転車両であることを識別することができる。

［第三実施形態］
第三実施形態に係る車両識別装置１Ｂは、第一実施形態に係る車両識別装置１と比べて、行動推定部１７及び識別部１８の一部機能が相違し、その他は同一である。このため、第一実施形態と重複する説明は繰り返さない。

行動推定部１７Ｂは、対象車両とその周囲に存在する物体との相対位置関係が一定である場合、対象車両の周囲に存在する物体は、対象車両により認識可能な物体であると推定する。そして、行動推定部１７Ｂは、対象車両と認識可能な物体との相対方向の加速度（対象車両の加速度）の時間変化を算出する。相対方向とは、対象車両と認識可能な物体との位置関係で定まる方向である。相対方向の具体的には一例としては、認識可能な物体が対象車両の手前に存在する場合には縦方向であり、認識可能な物体が対象車両の側方に存在する場合には横方向である。

識別部１８Ｂは、相対方向の加速度の時間変化が認識可能な物体の数に応じて不連続に変動するか否かを判定する。そして、識別部１８Ｂは、相対方向の加速度の時間変化が認識可能な物体の数に応じて不連続に変動する場合には、対象車両が自動運転車両であると識別する。自動運転車両は、周囲の物体の数が変更になったとき、物体から距離を置くように行動するため、不連続な動きとなる可能性がある。このような行動は、自動運転車両固有の行動となる。

（車両識別装置の動作）
図４は、相対方向の加速度の時間変化を用いて行う車両識別処理の一例を示すフローチャートである。図４のフローチャートは、例えば車両２の運転者による車両識別機能のＯＮ操作を受け付けたタイミングで、車両識別装置１Ｂにより実行される。

図４に示されるように、車両識別装置１Ｂの行動推定部１７Ｂは、判定処理（Ｓ３０）として、対象車両と認識可能な物体との相対方向の加速度の時間変化を算出する。そして、車両識別装置１Ｂの識別部１８Ｂは、判定処理（Ｓ３０）として、相対方向の加速度の時間変化が認識可能な物体の数に応じて不連続に変動するか否かを判定する。

相対方向の加速度の時間変化が認識可能な物体の数に応じて不連続に変動すると判定された場合（Ｓ３０：ＹＥＳ）、識別部１８Ｂは、識別処理（Ｓ３２）として、対象車両が自動運転車両であると識別する。

識別処理（Ｓ３２）が終了した場合、又は、相対方向の加速度の時間変化が認識可能な物体の数に応じて不連続に変動しないと判定された場合（Ｓ３２：ＮＯ）には、図４に示されるフローチャートを終了する。終了後、車両識別装置１Ｂは、終了条件が満たされるまで、図４に示されるフローチャートを再度実行する。

図４に示されるフローチャートが実行されることで、自動運転車両固有の行動に基づいて対象車両が自動運転車両であることを識別することができる。

以上、本実施形態に係る車両識別装置１Ｂによれば、自動運転車両は物体から距離を置くように行動する可能性があるという前提のもと、相対方向の加速度の時間変化を用いて対象車両が自動運転車両であることを識別することができる。

上述した実施形態は、当業者の知識に基づいて種々の変更、改良を施した様々な形態で実施することができる。例えば、第一実施形態、第二実施形態、第三実施形態を組み合わせて判定してもよい。例えば、第一実施形態、第二実施形態、第三実施形態の識別結果を（自動運転車両であれば１、そうでなければ０）というスコアで表現し、重み付け加算した値を閾値で判定することにより、各実施形態の判別の組み合わせを判定することができる。

１…車両識別装置、２…車両、３…外部センサ、４…ＧＰＳ受信部、５…内部センサ、６…地図データベース、７…ナビゲーションシステム、８…アクチュエータ、９…ＨＭＩ、１０…ＥＣＵ、１４…走行計画生成部、１５…走行制御部、１６…行動取得部、１７，１７Ａ，１７Ｂ…行動推定部、１８，１８Ａ，１８Ｂ…識別部。

Claims (4)

1. 車両の周囲の対象車両を識別する車両識別装置であって、
   外部センサの検出結果に基づいて、前記対象車両の行動を取得する取得部と、
   地図情報に基づいて、前記対象車両が自動運転車両である場合の行動を推定する推定部と、
   前記取得部により取得された前記対象車両の行動と、前記推定部により推定された行動との比較結果に基づいて、前記対象車両が自動運転車両であるか否かを識別する識別部と、
   を備える車両識別装置。
2. 前記地図情報は、過去の地図情報を含み、
   前記推定部は、前記過去の地図情報に基づいて、前記対象車両が自動運転車両である場合の行動を推定し、
   前記識別部は、
   前記取得部により取得された前記対象車両の行動と、前記推定部により前記過去の地図情報に基づいて推定された行動とが一致すると判定された場合には、前記対象車両が自動運転車両であると識別する、
   請求項１に記載の車両識別装置。
3. 前記地図情報は、交通ルールを含み、
   前記推定部は、前記交通ルールに基づいて、前記対象車両が自動運転車両である場合の行動を推定し、
   前記識別部は、
   前記取得部により取得された前記対象車両の行動と、前記推定部により前記交通ルールに基づいて推定された行動とが一致すると判定された場合には、前記対象車両が自動運転車両であると識別する、
   請求項１に記載の車両識別装置。
4. 前記識別部は、前記対象車両と前記対象車両により認識可能な物体との相対方向の加速度の時間変化が前記物体の数に応じて不連続に変動すると判定された場合には、前記対象車両が自動運転車両であると識別する、請求項１〜３の何れか一項に記載の車両識別装置。

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