JP2018197966A - 走行支援方法及び走行支援装置 - Google Patents

Abstract

【課題】後方車両の動作を予測し、後方車両の動作の予測に基づいて自車両の走行を支援する走行支援方法および走行支援装置を提供する。【解決手段】走行支援装置は、自車両５１の後方に位置する後方車両６１を検出する後方車両抽出部１３と、後方車両６１が置かれた環境に基づいて後方車両６１の動作を予測する制御部とを備える。制御部は、予測結果に基づいて自車両５１の走行を支援する。【選択図】図１

Description

本発明は、走行支援方法及び走行支援装置に関する。

従来から、他車両の動作を予測し、予測の信頼度に基づいて自車両の動作を変更する車両制御装置が知られている（特許文献１参照）。特許文献１の車両制御装置は、自車両の現在の状態と自車両が置かれている環境の現在の状態に基づいて他車両の動作を予測し、予測の信頼度を決定する。

米国特許第８４５７８２７号明細書

しかしながら、特許文献１の車両制御装置は、走行シーンに応じた適切な予測方法を選択するものではなく、他車両の動作の予測を十分な精度で行うことができない。特に、特許文献１の車両制御装置は、自車両と他車両の衝突回避を目的として自車両よりも前方に他車両が位置する走行シーンを対象とした予測を行うものであって、自車両よりも後方に位置する他車両（後方車両）が存在する走行シーンを対象とする予測を行うものではない。したがって、後方車両の動作を考慮して、スムーズに自車両の走行支援を行うことができない。

本発明は、このような従来の課題を解決するためになされたものであり、その目的とするところは、後方車両が存在する走行シーンにおいて、後方車両の動作を予測し、後方車両の動作の予測に基づいて自車両の走行を支援する走行支援方法および走行支援装置を提供することにある。

本発明に係る走行支援方法および走行支援装置は、自車両の後方に位置する後方車両を検出し、後方車両が置かれた環境を検出し、後方車両が置かれた環境に基づいて後方車両の動作を予測し、予測結果に基づいて自車両の走行を支援する。

本発明によれば、後方車両が存在する走行シーンにおいて、後方車両の動作を予測し、後方車両の動作の予測に基づいて自車両の走行を支援することができる。

図１は、本発明の一実施形態に係る走行支援装置の構成を示すブロック図である。 図２は、図１の走行支援装置の動作の一例を示すフローチャートである。 図３は、図２のステップＳ０６の詳細な手順の一例を示すフローチャートである。 図４Ａは、片側２車線の道路において交差点に自車両が進入する直前の走行シーン（第１走行シーン）を示す平面図である。 図４Ｂは、図４Ａに示す走行シーンから時間が経過し交差点を自車両が通過した直後の走行シーンを示す平面図である。 図５は、自車両が隣接車線を横切る走行シーン（第２走行シーン）を示す平面図である。 図６は、自車両が隣接車線に向かってレーンチェンジする際の走行シーン（第３走行シーン）を示す平面図である。 図７は、片側１車線の道路において、停車中の自車両が発進しようとする際の走行シーン（第４走行シーン）を示す平面図である。 図８は、自車両が路肩に停車しようとする際の走行シーン（第５走行シーン）を示す平面図である。 図９は、片側２車線の道路において交差点を自車両が通過した直後であって、交差点で交わる車線から他車両が交差点に進入しようとする際の走行シーン（第６走行シーン）を示す平面図である。 図１０は、自車両の前方において道路の合流点が存在する走行シーン（第７走行シーン）を示す平面図である。 図１１は、自車両の前方において隣接車線に通行禁止エリアが存在する走行シーン（第８走行シーン）を示す平面図である。 図１２は、自車両が路肩に停車しようとする際に、自車両の後方の停止線の位置に後方車両が存在する走行シーン（第９走行シーン）を示す平面図である。 図１３は、自車両の後方の視認可能領域と視認不可領域とを示す平面図である。

以下、本発明を適用した一実施形態について図面を参照して説明する。

［走行支援装置の構成］
図１は、本実施形態に係る走行支援装置の構成を示すブロック図である。図１に示すように、本実施形態に係る走行支援装置は、物体検出装置１と、自車位置推定装置３と、地図取得装置４と、マイクロコンピュータ１００とを備える。

物体検出装置１は、自車両５１に搭載された、レーザレーダやミリ波レーダ、カメラなど、自車両５１の周囲に存在する物体を検出する、複数の異なる種類の物体検出センサを備える。物体検出装置１は、複数の物体検出センサを用いて、自車両５１の周囲における物体を検出する。物体検出装置１は、他車両、バイク、自転車、歩行者を含む移動物体、及び駐車車両を含む静止物体を検出する。例えば、移動物体及び静止物体の自車両５１に対する位置、姿勢、大きさ、速度、加速度、減速度、ヨーレートを検出する。なお、物体の位置、姿勢（ヨー角）、大きさ、速度、加速度、減速度、ヨーレートをまとめて、物体の「挙動」と呼ぶ。物体検出装置１は、検出結果として、例えば自車両５１の上方の空中から眺めた天頂図（平面図ともいう）における、２次元の物体の挙動を出力する。

自車位置推定装置３は、自車両５１に搭載された、ＧＰＳ（グローバル・ポジショニング・システム）やオドメトリなど自車両５１の絶対位置を計測する位置検出センサを備える。自車位置推定装置３は、位置検出センサを用いて、自車両５１の絶対位置、すなわち、所定の基準点に対する自車両５１の位置、姿勢及び速度を計測する。

地図取得装置４は、自車両５１が走行する道路の構造を示す地図情報を取得する。地図取得装置４は、地図情報を格納した地図データベースを所有してもよいし、クラウドコンピューティングにより地図情報を外部の地図データサーバから取得しても構わない。地図取得装置４が取得する地図情報には、車線の絶対位置や車線の接続関係、相対位置関係などの道路構造の情報が含まれる。

更に、地図取得装置４は、更新頻度の高い地図情報（例えば、ダイナミックマップに埋め込まれている情報）を取得する。具体的には、地図取得装置４は、１秒以下の頻度で更新される動的情報、１分以下の頻度で更新される准動的情報、１時間以下の頻度で更新される准静的情報を自車両５１の外部から無線通信により取得する。例えば、動的情報には、周辺車両、歩行者、信号機の情報が含まれ、准静的情報には、事故情報、渋滞情報、狭域気象情報が含まれ、准静的情報には、交通規制情報、道路工事情報、広域気象情報が含まれる。これに対して、上記した「道路の構造を示す地図情報」は、１時間以下の頻度で更新される静的情報に相当する。

マイクロコンピュータ１００（制御部の一例）は、物体検出装置１及び自車位置推定装置３による検出結果及び地図取得装置４による取得情報に基づいて、他車両の動作を予測し、他車両の動作から自車両５１の経路を生成し、生成した経路に従って自車両５１を制御する。

マイクロコンピュータ１００（制御部またはコントローラの一例）は、ＣＰＵ（中央処理装置）、メモリ、及び入出力部を備える汎用のマイクロコンピュータである。マイクロコンピュータ１００には、走行支援装置として機能させるためのコンピュータプログラム（走行支援プログラム）がインストールされている。コンピュータプログラムを実行することにより、マイクロコンピュータ１００は、走行支援装置が備える複数の情報処理回路（２ａ、２ｂ、５、１０、３１、３２）として機能する。なお、ここでは、ソフトウェアによって走行支援装置が備える複数の情報処理回路（２ａ、２ｂ、５、１０、３１、３２）を実現する例を示す。ただし、以下に示す各情報処理を実行するための専用のハードウェアを用意して、情報処理回路（２ａ、２ｂ、５、１０、３１、３２）を構成することも可能である。また、複数の情報処理回路（２ａ、２ｂ、５、１０、３１、３２）を個別のハードウェアにより構成してもよい。更に、情報処理回路（２ａ、２ｂ、５、１０、３１、３２）は、車両にかかわる他の制御に用いる電子制御ユニット（ＥＣＵ）と兼用してもよい。

マイクロコンピュータ１００は、複数の情報処理回路（２ａ、２ｂ、５、１０、３１、３２）として、検出統合部２ａと、物体追跡部２ｂと、地図内位置演算部５と、動作予測部１０と、自車経路生成部３１と、車両制御部３２とを備える。更に、動作予測部１０は、挙動判定部１１と、動作候補予測部１２と、後方車両抽出部１３と、軌道予測部１６と、尤度推定部１７と、後方予測要否判定部２１と、環境情報抽出部２５と、予測方法選択部２６とを備える。

検出統合部２ａは、物体検出装置１が備える複数の物体検出センサの各々から得られた複数の検出結果を統合して、各物体に対して一つの検出結果を出力する。具体的には、物体検出センサの各々から得られた物体の挙動から、各物体検出センサの誤差特性などを考慮した上で最も誤差が少なくなる最も合理的な物体の挙動を算出する。具体的には、既知のセンサ・フュージョン技術を用いることにより、複数種類のセンサで取得した検出結果を総合的に評価して、より正確な検出結果を取得する。

物体追跡部２ｂは、物体検出装置１によって検出された物体を追跡する。具体的に、検出統合部２ａにより統合された検出結果から、異なる時刻に出力された物体の挙動から、異なる時刻間における物体の同一性の検証（対応付け）を行い、かつ、その対応付けを基に、物体の挙動を予測する。なお、異なる時刻に出力された物体の挙動は、マイクロコンピュータ１００内のメモリに記憶される。

地図内位置演算部５は、自車位置推定装置３により得られた自車両５１の絶対位置、及び地図取得装置４により取得された地図データから、地図上における自車両５１の位置及び姿勢を推定する。例えば、自車両５１が走行している道路、更に当該道路のうちで自車両５１が走行する車線を特定する。

動作予測部１０では、検出統合部２ａにより得られた検出結果と、地図内位置演算部５により特定された自車両５１の位置に基づいて、自車両５１の周囲における移動物体の動作を予測する。以下に、動作予測部１０の具体的な構成を説明する。

挙動判定部１１は、地図上における自車両５１の位置と、検出統合部２ａにより得られた物体の挙動とから、地図上における物体の位置及び挙動を特定する。更に、挙動判定部１１は、物体の地図上の位置が時間の経過と共に変化する場合、当該物体は「移動物体」であると判断し、移動物体の大きさ及び速度から、当該移動物体の属性（走行中の他車両、歩行者）を判断する。そして、移動物体が走行中の「他車両」であると判断した場合、挙動判定部１１は、当該他車両が走行する道路及び車線を判定する。

なお、物体の地図上の位置が時間の経過と共に変化しない場合、静止物体であると判断し、静止物体の地図上の位置、姿勢及び大きさから、静止物体の属性（停止中の他車両、駐車車両、歩行者など）を判定する。

動作候補予測部１２は、地図に基づく他車両の動作候補を予測する。動作候補予測部１２は、地図情報に含まれる道路構造及び他車両が属している車線情報から、他車両が次にどのように走行するのかという動作意図を予測し、当該動作意図に基づく他車両の基本軌道を道路構造に基づいて演算する。「動作候補」とは、動作意図及び基本軌道を含む上位概念である。「基本軌道」は、異なる時刻における他車両の位置のプロファイルのみならず、各位置における他車両の速度のプロファイルをも示す。

例えば、他車両が単車線の単路及びカーブ路を走行する場合、動作候補予測部１２は、車線の形状に沿って走行する動作意図（直進）を予測し、基本軌道として、地図上の車線に沿った軌道を演算する。また、他車両が複数車線の単路及びカーブ路を走行する場合、動作候補予測部１２は、直進する動作意図（直進）と、右側もしくは左側へ車線変更する動作意図（車線変更）を予測する。動作意図（車線変更）における他車両の基本軌道は、道路構造及び所定の車線変更時間に基づいて車線変更する軌道である。さらに、交差点を走行する場合、動作候補予測部１２は、停止、直進、右折及び左折の動作意図を予測し、地図上の交差点における道路構造に基づいて、交差点手前で停止する「停止軌道」、交差点に進入する「直進軌道」、「右折軌道」、「左折軌道」を基本軌道として演算する。なお、「基本軌道」の演算において、道路構造を考慮するが、検出統合部２ａにより統合された他車両の挙動は考慮しない。

後方予測要否判定部２１は、自車両５１の動作意図に基づいて、後方車両６１（自車両５１の進行方向において自車両５１よりも後方に位置する他車両）の動作を予測する必要があるか否かを判定する。自車両５１の動作意図として、自車両５１が自車線ＴＬ１を直進する動作意図、自車線ＴＬ１から隣接車線ＴＬ２にレーンチェンジする動作意図、走行中の自車両５１が路肩に停止する動作意図、もしくは、停車中の自車両５１が発進する動作意図などが挙げられる。すなわち、後方予測要否判定部２１は、後方車両６１が存在すると仮定して、後方車両６１の基本軌道に影響を及ぼす可能性のある動作意図を自車両５１が有している場合に、後方車両６１の動作を予測する必要があると判定する。

後方車両抽出部１３は、後方予測要否判定部２１によって後方車両６１の動作を予測する必要があると判定された場合に、物体検出装置１により検出された移動物体の中から、自車両５１よりも後方に位置する他車両を後方車両６１として抽出する。後方車両抽出部１３によって抽出される後方車両６１には、自車線ＴＬ１に存在する他車両のみならず、自車線ＴＬ１と同じ進行方向の車線であって自車線ＴＬ１に隣接する隣接車線ＴＬ２を走行する他車両や、自車両５１よりも前方で自車線ＴＬ１と合流する合流車線ＴＬ７を走行する他車両が含まれる。このように、後方車両抽出部１３は、自車両５１が干渉し得る基本軌道を有する後方車両６１を抽出する。

環境情報抽出部２５は、地図情報に含まれる道路構造、他車両が位置する車線の状況、周囲の信号機の状態、他車両の車両種別、自車両と他車両の間の位置関係などの、環境情報から、走行シーン（後方車両が置かれた環境の種類）を抽出する。環境情報抽出部２５は、１つの走行シーンのみならず、複数の走行シーンを同時に抽出するものであってもよい。環境情報抽出部２５が抽出する走行シーンについては、後述するように、図４Ａ、図４Ｂ、図５〜図１２に示すものが挙げられる。

予測方法選択部２６は、環境情報抽出部２５によって抽出された走行シーンに対応する予測方法を選択する。予測方法選択部２６は、１つの予測方法のみならず、複数の予測方法を同時に選択するものであってもよい。

軌道予測部１６は、予測方法選択部２６によって選択された予測方法を用いて、後方車両６１の動作候補のうち、選択された予測方法の対象となる動作候補を抽出し、予測動作として設定する。特に、複数の予測方法が選択された場合には、軌道予測部１６は、選択された予測方法ごとに、予測の対象となる動作候補を抽出し、予測動作として設定する。予測方法の詳細については、図４Ａ、図４Ｂ、図５〜図１２に示す各走行シーンの説明と合わせて後述する。

尤度推定部１７は、選択された予測方法と環境情報に基づいて、設定された各予測動作の尤度を求める。尤度は、後方車両６１の予測動作が実際に発生する可能性を表す指標の一例であって、尤度以外の表現であっても構わない。

以上説明したように、動作予測部１０では、尤度推定部１７により想定された各動作候補の尤度に基づいて、自車両５１の周囲における、後方車両６１を含む他車両の動作を予測する。なお、「他車両の動作」には、他車両の軌道及び速度のプロファイルを含む。他車両の軌道とは、異なる時刻における他車両の位置のプロファイルを示す。

自車経路生成部３１は、動作予測部１０により予測された他車両の動作に基づいて、自車両５１の経路を生成する。障害物回避の動作が予測された場合、障害物の存在を予測した上での経路を生成することができる。よって、他車両と衝突せず、かつ、他車両の挙動により自車両５１が急減速又は急ハンドルとならない滑らかな自車両５１の経路を生成することができる。「自車両５１の経路」は、異なる時刻における自車両５１の位置のプロファイルのみならず、各位置における自車両５１の速度のプロファイルをも示す。

車両制御部３２では、自車経路生成部３１により生成された経路に従って自車両５１が走行するように、地図内位置演算部５により演算された自己位置に基づいて、ステアリングアクチュエータ、アクセルペダルアクチュエータ、及びブレーキペダルアクチュエータの少なくとも１つを駆動する。なお、実施形態では、自車両５１の経路に従って制御する場合を示すが、自車両５１の経路を生成せずに、自車両５１を制御してもよい。

［走行支援方法］
図２及び図３を参照して、実施形態に係わる走行支援方法を説明する。図２は、図１の走行支援装置の動作の一例を示すフローチャートである。図３は、図２のステップＳ０６の詳細な手順の一例を示すフローチャートである。

先ず、ステップＳ０１において、物体検出装置１が、複数の物体検出センサを用いて、自車両５１の周囲における物体の挙動を検出する。ステップＳ０２に進み、検出統合部２ａが、複数の物体検出センサの各々から得られた複数の検出結果を統合して、各物体に対して一つの検出結果を出力する。そして、物体追跡部２ｂが、検出及び統合された各物体を追跡する。

ステップＳ０３に進み、自車位置推定装置３が、位置検出センサを用いて、所定の基準点に対する自車両５１の位置、姿勢及び速度を計測する。ステップＳ０４に進み、地図取得装置４が、自車両５１が走行する道路の構造を示す地図情報を取得する。

ステップＳ０５に進み、地図内位置演算部５が、ステップＳ０３で計測された自車両５１の位置、及びステップＳ０４で取得された地図データから、地図上における自車両５１の位置及び姿勢を推定する。ステップＳ０６に進み、動作予測部１０が、ステップＳ０２で得られた検出結果（他車両の挙動）と、ステップＳ０５で特定された自車両５１の位置に基づいて、自車両５１の周囲における他車両の動作を予測する。

ステップＳ０６の詳細を、図３を参照して説明する。先ず、ステップＳ６１０において、後方予測要否判定部２１が、自車両５１の動作意図に基づいて、後方車両６１（自車両５１の進行方向において自車両５１よりも後方に位置する他車両）の動作を予測する必要があるか否かを判定する。後方予測要否判定部２１によって後方車両６１の動作を予測する必要があると判定された場合には、ステップＳ６１２に進み、後方車両抽出部１３が、物体検出装置１により検出された移動物体の中から、自車両５１よりも後方に位置する他車両を後方車両６１として抽出する。

ステップＳ６１４に進み、環境情報抽出部２５が、ステップＳ６１２で抽出された全ての後方車両６１について、後方車両６１が置かれている走行シーン（後方車両が置かれた環境の種類）を検出する。なお、環境情報抽出部２５は、各後方車両６１について１つの走行シーンのみならず、複数の走行シーンを同時に抽出するものであってもよい。その後、ステップＳ６１６に進み、予測方法選択部２６が、抽出された各走行シーンに対応する予測方法を選択する。予測方法選択部２６は、１つの予測方法のみならず、複数の予測方法を同時に選択するものであってもよい。

ステップＳ６１８に進み、軌道予測部１６は、予測方法選択部２６によって選択された１つあるいは複数の予測方法を用いて、後方車両６１の動作を予測する。

ステップＳ６２０に進み、軌道予測部１６が、選択された予測方法ごとに、予測の対象となる動作候補を抽出し、予測動作として設定する。

ステップＳ６２２に進み、尤度推定部１７が、選択された予測方法と環境情報に基づいて、Ｓ６１８で設定された設定された各予測動作の尤度を推定する。これにより、図２のステップＳ０６が終了する。

図２のステップＳ０７に進み、自車経路生成部３１が、ステップＳ０６で予測された他車両の動作に基づいて、自車両５１の経路を生成する。ステップＳ０８に進み、車両制御部３２が、ステップＳ０７で生成された経路に従って自車両５１が走行するように、自車両５１を制御する。

［走行シーンと予測方法］
次に、図４Ａ、図４Ｂ、図５〜図１２を参照して、環境情報抽出部２５によって抽出される走行シーン、及び、各走行シーンに対応して、予測方法選択部２６で選択される予測方法を説明する。

（第１走行シーン）
初めに、「第１走行シーン」を説明する。図４Ａは、片側２車線の道路において交差点に自車両５１が進入する直前の走行シーン（第１走行シーン）を示す平面図である。また、図４Ｂは、図４Ａに示す走行シーンから時間が経過し交差点を自車両５１が通過した直後の走行シーンを示す平面図である。

図４Ａ、図４Ｂに示すように、自車両５１が走行する自車線ＴＬ１において、自車両５１の前方に、例えばカラーコーンなどで囲まれた通行禁止エリア１０１が存在する状況を想定する。

このような状況において、自車両５１が自車線ＴＬ１から隣接車線ＴＬ２にレーンチェンジする動作意図を有している場合、自車両５１の動作は、隣接車線ＴＬ２を走行する後方車両６１の基本軌道に影響を及ぼす可能性がある。そのため、後方予測要否判定部２１は、後方車両６１の動作を予測する必要があると判定する。この判定に基づき、後方車両抽出部１３は、図４Ａに示す、隣接車線ＴＬ２を走行する後方車両６１を抽出する。

図４Ａ、図４Ｂに示すように、自車両５１及び後方車両６１の進行方向の前方には交差点が存在し、自車線ＴＬ１および隣接車線ＴＬ２を走行する車両は、信号機２０１に従って交差点への進入動作を行う。一方、交差点で自車線ＴＬ１と隣接車線ＴＬ２と交差する交差車線を走行する車両は、信号機２０２に従って交差点への進入動作を行うとする。環境情報抽出部２５は、自車両５１及び後方車両６１の前方に交差点が存在し、自車両５１及び後方車両６１の動作が信号機２０１に応じて決定される状況であると判定した場合に、後方車両６１が「第１走行シーン」に置かれていると判定する。すなわち、環境情報抽出部２５は、環境情報に基づき、後方車両６１に対応付けて第１走行シーンを抽出する。

第１走行シーンが抽出されたとき、予測方法選択部２６は、後方車両６１の動作の予測方法として、信号機２０１の状態に基づく予測方法を選択する。

図４Ａで想定される後方車両６１の動作候補は、交差点手前で停止する「停止軌道」、交差点に進入する「直進軌道」、「右折軌道」、「左折軌道」のいずれかであると考えられる。これらの動作候補のうち、軌道予測部１６は、自車両５１のレーンチェンジに影響を及ぼす可能性のある動作候補として「停止軌道」と「直進軌道」とを選択し、後方車両６１の予測動作として設定する。「右折軌道」及び「左折軌道」については、自車両５１のレーンチェンジに影響を及ぼす可能性が「停止軌道」及び「直進軌道」よりも低いため、予測対象とする必要性が低い。そのため、本実施形態では、「右折軌道」及び「左折軌道」を予測動作として選択していない

尤度推定部１７は、自車両５１が交差点を通過する前後での信号機２０１の状態変化を用いて、後方車両６１の予測動作の尤度を推定する。

一般的には、信号機２０１の点灯色は、（１）交差点への進入が可能であることを意味する「青色」（あるいは「緑色」）、（２）交差点への進入が禁止されるが、交差点の停止位置で安全に止まることが難しい場合には交差点への進入が許可されることを意味する「黄色」、（３）交差点への進入が禁止されていることを意味する「赤色」、の３種類である。

図４Ａに示すような自車両５１が交差点に進入する直前の状態において、信号機２０１の点灯色は「青色」となっている。

図４Ａに示す状態から時間が経過し、図４Ｂに示すように自車両５１が交差点を通過した直後の状態になったとする。この状態において、信号機２０１の点灯色が「青色」になったとする（パターン１−１）。このパターン１−１の場合、後方車両６１は交差点への進入を開始してそのまま隣接車線ＴＬ２を直進しているものと考えられる。すなわち、後方車両６１が交差点を通過する確率は高いと考えられる。そのため、尤度推定部１７は、「直進軌道」の尤度が「停止軌道」の尤度よりも大きいと推定する。

自車両５１が交差点を通過した直後の状態において、信号機２０１の点灯色が「黄色」になったとする（パターン１−２）。このパターン１−２の場合、後方車両６１が交差点を通過する確率は、上述したパターン１−１における確率よりも低いと考えられる。そのため、パターン１−１で推定する「直進軌道」の尤度に比べて、尤度推定部１７は、「直進軌道」の尤度を小さく推定する。また、パターン１−１で推定する「停止軌道」の尤度に比べて、尤度推定部１７は、「停止軌道」の尤度を大きく推定する。

自車両５１が交差点を通過した直後の状態において、信号機２０１の点灯色が「赤色」になったとする（パターン１−３）。このパターン１−３の場合、後方車両６１は交差点への進入を開始せず、交差点の手前で停止するものと考えられる。すなわち、後方車両６１が交差点を通過する確率は、上述したパターン１−２における確率よりも更に低いと考えられる。そのため、パターン１−２で推定する「直進軌道」の尤度に比べて、尤度推定部１７は、「直進軌道」の尤度を更に小さく推定する。また、パターン１−２で推定する「停止軌道」の尤度に比べて、尤度推定部１７は、「停止軌道」の尤度を更に大きく推定する。

このように、尤度推定部１７は、自車両５１が交差点を通過した直後の状態における信号機２０１の点灯色が「青色」「黄色」「赤色」のいずれかであるかによって、この順番で後方車両６１の「直進軌道」の尤度が順に小さくなるように推定する。また、この順番で後方車両６１の「停止軌道」の尤度が順に大きくなるように推定する。

このように、動作予測部１０は、信号機２０１の状態変化に基づいて後方車両６１の動作を予測するため、例えば、図４Ｂに示すように自車両５１の後方に他車両７１が接近し、後方車両６１が視認できない位置に隠れてしまう場合であっても、後方車両６１の動作を予測できる。

走行シーンに基づいた予測方法が選択され、後方車両６１の予測動作および予測動作の尤度が推定されるため、自車経路生成部３１は、より安全で適切な経路を自車両５１の経路として生成することができる。具体的には、自車経路生成部３１は、後方車両６１の「直進軌道」の尤度が小さいほど、通行禁止エリア１０１から離れた経路を自車両５１の経路として生成することができる。図４Ｂには、自車両５１の経路として、経路Ｒ１、経路Ｒ２、経路Ｒ３が生成される様子を示している。経路Ｒ１、経路Ｒ２、経路Ｒ３は、それぞれ上述のパターン１−１、パターン１−２、パターン１−３の場合に対応して生成される。

なお、信号機２０１の状態の取得には、種々の方法を用いることが可能である。例えば、自車両５１がインフラストラクチャと通信可能である場合には、直接、通信によってインフラストラクチャから信号機２０１の点灯色を環境情報として取得してもよい。また、インフラストラクチャとの通信ができない場合であっても、自車両５１に搭載されているカメラによって信号機２０１を検出し、点灯色を識別してもよい。さらに、信号機２０１の点灯色を識別できない場合であっても、走行する時間帯、交差点の前までの交通流の周期、自車線ＴＬ１と交わる交差車線を走行する他車両の動きなどから、信号機２０１の点灯色を予測してもよい。

通行禁止エリアの検出には、種々の方法を用いることが可能である。例えば、自車両５１がインフラストラクチャと通信可能である場合には、直接、通信によってインフラストラクチャから通行禁止エリアの位置を取得してもよい。また、画像認識によって、道路上に配置されたカラーコーンを検出し、カラーコーンで囲まれた領域を、通行禁止エリアとして検出してもよい。もしくは、画像認識によって、路面標示された導流帯（ゼブラゾーン）を検出し、導流帯を通行禁止エリアとして検出してもよい。

（第２走行シーン）
次に、「第２走行シーン」を説明する。図５は、自車両５１が隣接車線ＴＬ２を横切る走行シーン（第２走行シーン）を示す平面図である。

図５に示すように、自車両５１が自車線ＴＬ１から方向転換して隣接車線ＴＬ２を横切る動作意図を有している場合（例えば、建物１０５に隣接する駐車場に進入するような場合）、自車両５１の動作は、隣接車線ＴＬ２を走行する後方車両６１の基本軌道に影響を及ぼす可能性がある。そのため、後方予測要否判定部２１は、後方車両６１の動作を予測する必要があると判定する。この判定に基づき、後方車両抽出部１３は、図５に示す、隣接車線ＴＬ２を走行する後方車両６１を抽出する。

環境情報抽出部２５は、図５に示すように隣接車線ＴＬ２に障害物１０２が存在する状況であると判定した場合に、後方車両６１が「第２走行シーン」に置かれていると判定する。すなわち、環境情報抽出部２５は、環境情報に基づき、後方車両６１に対応付けて第２走行シーンを抽出する。

第２走行シーンが抽出されたとき、予測方法選択部２６は、後方車両６１の動作の予測方法として、障害物１０２の状況に基づく予測方法を選択する。

図５で想定される後方車両６１の動作候補は、障害物１０２を無視して隣接車線ＴＬ２を直進する「直進軌道」、障害物１０２の手前で減速する「減速軌道」、隣接車線ＴＬ２から自車線ＴＬ１にレーンチェンジする「ＬＣ軌道」のいずれかであると考えられる。これらの動作候補のうち、軌道予測部１６は、自車両５１の動作に影響を及ぼす可能性のある動作候補として「直進軌道」と「減速軌道」とを選択し、後方車両６１の予測動作として設定する。「ＬＣ軌道」については、後述する「第８走行シーン」で取り扱うため、ここでは説明しない。

尤度推定部１７は、隣接車線ＴＬ２の幅方向に沿って測った障害物１０２の幅ΔＫが、隣接車線ＴＬ２のレーン幅ΔＷに占める割合に基づいて、後方車両６１の予測動作の尤度を推定する。

障害物１０２が隣接車線ＴＬ２を占有する割合が大きいほど、後方車両６１は障害物１０２を無視して直進することが困難であることが予想される。そのため、尤度推定部１７は、割合ΔＫ／ΔＷが大きいほど、後方車両６１の予測動作のうち「直進軌道」の尤度は小さいと推定する。逆に、尤度推定部１７は、割合ΔＫ／ΔＷが大きいほど、「減速軌道」の尤度が大きいと推定する。

走行シーンに基づいた予測方法が選択され、後方車両６１の予測動作および予測動作の尤度が推定されるため、自車経路生成部３１は、より安全で適切な経路を自車両５１の経路として生成することができる。具体的には、自車経路生成部３１は、後方車両６１の「直進軌道」の尤度が大きいほど、隣接車線ＴＬ２を横切る前に自車両５１が一時停止する経路を生成することができる。このような、自車両５１が一時停止する経路を取ることにより、後方車両６１が自車両５１の横を通り過ぎた後に、自車両５１が隣接車線ＴＬ２を横切るよう、自車両５１を制御することができる。

また、自車経路生成部３１は、後方車両６１の「直進軌道」の尤度が大きいほど、自車両５１がより短時間で隣接車線ＴＬ２を横切る経路を生成するものであってもよい。このような、自車両５１が短時間で隣接車線ＴＬ２を横切る経路を取ることにより、後方車両６１が自車両５１に接近する前に、自車両５１が隣接車線ＴＬ２を横切る動作を完了するよう、自車両５１を制御することができる。

（第３走行シーン）
次に、「第３走行シーン」を説明する。図６は、自車両５１が隣接車線ＴＬ２に向かってレーンチェンジする際の走行シーン（第３走行シーン）を示す平面図である。

図６に示すように、自車両５１が自車線ＴＬ１から隣接車線ＴＬ２にレーンチェンジする動作意図を有している場合、自車両５１の動作は、隣接車線ＴＬ２を走行する後方車両６１の基本軌道に影響を及ぼす可能性がある。そのため、後方予測要否判定部２１は、後方車両６１の動作を予測する必要があると判定する。この判定に基づき、後方車両抽出部１３は、図６に示す、隣接車線ＴＬ２を走行し、かつ、停留所ＢＳよりも後方を走行する後方車両６１を抽出する。すなわち、後方車両抽出部１３は、停留所ＢＳをまだ通り過ぎていない後方車両６１を抽出する。

環境情報抽出部２５は、図６に示すように隣接車線ＴＬ２に停留所ＢＳが存在する状況であると判定した場合に、後方車両６１が「第３走行シーン」に置かれていると判定する。すなわち、環境情報抽出部２５は、環境情報に基づき、後方車両６１に対応付けて第３走行シーンを抽出する。

第３走行シーンが抽出されたとき、予測方法選択部２６は、後方車両６１の動作の予測方法として、停留所ＢＳの状態、後方車両６１の車両種別、後方車両６１の位置、及び、挙動に基づく予測方法を選択する。

図６で想定される後方車両６１の動作候補は、停留所ＢＳに停車する「停止軌道」と、停留所ＢＳに停車せず隣接車線ＴＬ２を直進する「直進軌道」のいずれかであると考えられる。特に、後方車両６１が停留所ＢＳに対応する旅客自動車運送事業に係る車両である場合には、後方車両６１は、停留所ＢＳに停車する「停止軌道」を動作候補として有する。軌道予測部１６は、自車両５１のレーンチェンジに影響を及ぼす可能性のある動作候補として「停止軌道」と「直進軌道」とを選択し、後方車両６１の予測動作として設定する。

尤度推定部１７は、後方車両６１が停留所ＢＳに対応する旅客自動車運送事業に係る車両であるか否か、停留所ＢＳで人が待っているか否かなどに基づいて、後方車両６１の予測動作の尤度を推定する。

後方車両６１が旅客自動車運送事業に係る車両であるか否かは、例えば画像認識によって検出される後方車両６１の長さ、後方車両６１の表面の文字、図形、記号、立体的形状、色彩や、その他、インフラストラクチャとの通信、車両間通信に基づいて得られる車両種別の情報を用いて、判定される。旅客自動車運送事業に係る車両としては、路線バスや、タクシーなどが挙げられる。

後方車両６１が旅客自動車運送事業に係る車両であるかが確率付きで決定される場合、後方車両６１が旅客自動車運送事業に係る車両である確率が高いほど、尤度推定部１７は、停留所ＢＳに停車する「停止軌道」の尤度が大きいと推定する。

停留所ＢＳで人が待っているか否かは、例えば画像認識によって判定される。その他、停留所ＢＳにいる人の携帯端末の位置情報に基づいて、判定するものであってもよい。

停留所ＢＳで人が待っている場合、後方車両６１は、待っている人を乗せるために停留所ＢＳに停車する可能性が高いものと考えられる。そのため、尤度推定部１７は、停留所ＢＳで人が待っている場合には「停止軌道」の尤度が大きいと推定し、逆に停留所ＢＳで人が待っていない場合には「停止軌道」の尤度が小さいと推定する。

上述の他、後方車両６１の挙動に基づいて、尤度推定部１７は「停止軌道」の尤度を推定してもよい。例えば、後方車両６１が停留所ＢＳに接近する際の、後方車両６１の加速度に基づいて「停止軌道」の尤度を推定してもよい。後方車両６１が停留所ＢＳに停車しようとする場合には、後方車両６１は減速する。この点に着目して、尤度推定部１７は、後方車両６１の加速度が減速方向の向きである場合に、「停止軌道」の尤度が大きく、「直進軌道」の尤度が小さいと推定してもよい。逆に、後方車両６１の加速度が加速方向の向きである場合に、「停止軌道」の尤度が小さく、「直進軌道」の尤度が大きいと推定してもよい。

さらに、隣接車線ＴＬ２の幅方向に沿って測った後方車両６１の中心位置と停留所ＢＳの間の距離を距離Δｘ１として、尤度推定部１７は、距離Δｘ１が小さいほど、「停止軌道」の尤度が大きく、「直進軌道」の尤度が小さいと推定してもよい。逆に、尤度推定部１７は、距離Δｘ１が大きいほど、「停止軌道」の尤度が小さく、「直進軌道」の尤度が大きいと推定してもよい。

走行シーンに基づいた予測方法が選択され、後方車両６１の予測動作および予測動作の尤度が推定されるため、自車経路生成部３１は、より安全で適切な経路を自車両５１の経路として生成することができる。具体的には、自車経路生成部３１は、後方車両６１の「直進軌道」の尤度が大きいほど、停留所ＢＳあるいは後方車両６１から離れた経路を自車両５１のレーンチェンジのための経路として生成することができる。このような、自車両５１が後方車両６１から離れた経路を取ることにより、レーンチェンジの際に自車両５１が後方車両６１に接近して危険な状態となることを避けるよう、自車両５１を制御することができる。

自車経路生成部３１は、「直進軌道」の尤度が大きいほど、自車両５１のレーンチェンジのための経路の生成を抑制するものであってもよい。自車両５１のレーンチェンジが抑制されることで、自車両５１が後方車両６１に接近して危険な状態となることを避けるよう、自車両５１を制御することができる。

（第４走行シーン）
次に、「第４走行シーン」を説明する。図７は、片側１車線の道路において、停車中の自車両５１が発進しようとする際の走行シーン（第４走行シーン）を示す平面図である。

図７に示すように、自車両５１が自車線ＴＬ１の路肩に停車している状態から、発進しようとしている状況を想定する。自車両５１が発進する動作は、自車両５１の停車位置よりも後方にあって、自車線ＴＬ１を走行中の後方車両６１の基本軌道に影響を及ぼす可能性がある。そのため、後方予測要否判定部２１は、後方車両６１の動作を予測する必要があると判定する。この判定に基づき、後方車両抽出部１３は、図７に示す、自車線ＴＬ１を走行する後方車両６１を抽出する。

図７に示すように、自車線ＴＬ１に隣接している車線は、対向車線ＴＬ３とは進行方向が逆の対向車線ＴＬ３となっている。環境情報抽出部２５は、自車線ＴＬ１に隣接している車線が対向車線ＴＬ３であり、かつ、自車両５１の前方にあって対向車線ＴＬ３を走行している他車両７２（対向車）が存在する状況であると判定した場合に、後方車両６１が「第４走行シーン」に置かれていると判定する。すなわち、環境情報抽出部２５は、環境情報に基づき、後方車両６１に対応付けて第４走行シーンを抽出する。

第４走行シーンが抽出されたとき、予測方法選択部２６は、後方車両６１の動作の予測方法として、自車両５１、後方車両６１、他車両７２の位置関係、及び、後方車両６１と他車両７２の挙動に基づく予測方法を選択する。

図７で想定される後方車両６１の動作候補は、路肩に停車中の自車両５１の横を通り抜けて、自車両５１の前方に向けて進む「迂回軌道」と、自車両５１の横を通り抜けず、発進した自車両５１の後方を走行する「追従軌道」のいずれかであると考えられる。後方車両６１が「迂回軌道」を取る場合、自車両５１の横を通り抜ける際に、自車線ＴＬ１から対向車線ＴＬ３にはみ出し、その後、自車線ＴＬ１に戻る軌道を取る。軌道予測部１６は、自車両５１の動作に影響を及ぼす可能性のある動作候補として「迂回軌道」と「追従軌道」とを選択し、後方車両６１の予測動作として設定する。

ここで、後方車両６１の先頭から自車両５１の先頭までの距離を距離ΔＬ１１とし、他車両７２の先頭から自車両５１の先頭までの距離を距離ΔＬ１２とし、後方車両６１の速度を速度ｖ６１、他車両７２の速度を速度ｖ７２とする。尤度推定部１７は、距離ΔＬ１１、距離ΔＬ１２、速度ｖ６１、速度ｖ７２に基づいて、後方車両６１の予測動作の尤度を推定する。

後方車両６１が「迂回軌道」を取る場合、対向車線ＴＬ３を走る他車両７２との接触を避ける必要があることから、他車両７２が距離ΔＬ１２を走り抜ける時間ｔ１２（＝ΔＬ１２／ｖ７２）に比べて、後方車両６１が距離ΔＬ１１を走り抜ける時間ｔ１１（＝ΔＬ１１／ｖ６１）の方が短い必要がある。また、他車両７２と自車両５１で挟まれる区間が、後方車両６１が安全に進入可能な長さを有している必要がある。

この点に着目して、尤度推定部１７は、割合ｔ１１／ｔ１２が１未満であり、かつ、割合ｔ１１／ｔ１２が小さいほど、「迂回軌道」の尤度が大きく、「追従軌道」の尤度が小さいと推定する。割合ｔ１１／ｔ１２が１以上である場合には、「迂回軌道」の尤度が小さく、「追従軌道」の尤度が大きいと推定する。

また、尤度推定部１７は、距離ΔＬ１２が大きいほど、「迂回軌道」の尤度が大きく、「追従軌道」の尤度が小さいと推定するものであってもよい。これは、距離ΔＬ１２が大きいほど、後方車両６１と他車両７２が接近する可能性は低く、後方車両６１が安全に「迂回軌道」を取ることが可能と考えられることによる。

走行シーンに基づいた予測方法が選択され、後方車両６１の予測動作および予測動作の尤度が推定されるため、自車経路生成部３１は、より安全で適切な経路を自車両５１の経路として生成することができる。具体的には、自車経路生成部３１は、後方車両６１の「追従軌道」の尤度が大きく、「迂回軌道」の尤度が小さい場合に、自車両５１が発進する経路を生成することができる。

逆に、後方車両６１「追従軌道」の尤度が小さく、「迂回軌道」の尤度が大きい場合には、後方車両６１が自車両５１の横を通り過ぎるのを待ってから自車両５１が発進するような経路を生成することができる。このように、後方車両６１の動作候補を考慮した自車両５１の経路を生成することで、自車両５１の動作に起因して後方車両６１が必要以上に対向車線ＴＬ３にはみ出す状況を防ぐことができ、後方車両６１と対向車線ＴＬ３を走行中の他車両７２が衝突する危険性を減らすことができる。

（第５走行シーン）
次に、「第５走行シーン」を説明する。図８は、自車両５１が路肩に停車しようとする際の走行シーン（第５走行シーン）を示す平面図である。

図８に示すように、自車線ＴＬ１を走行中の自車両５１が、自車線ＴＬ１の路肩の位置Ｐ１に停車しようとしている状況を想定する。自車両５１が路肩に停車する動作は、自車両５１の停車位置よりも後方にあって、自車線ＴＬ１を走行中の後方車両６１の基本軌道に影響を及ぼす可能性がある。そのため、後方予測要否判定部２１は、後方車両６１の動作を予測する必要があると判定する。この判定に基づき、後方車両抽出部１３は、図８に示す、自車線ＴＬ１を走行する後方車両６１を抽出する。

環境情報抽出部２５は、図８に示すように自車両５１と抽出した後方車両６１との間に他車両７３（後続車）が存在する状況であると判定した場合に、後方車両６１が「第５走行シーン」に置かれていると判定する。すなわち、環境情報抽出部２５は、環境情報に基づき、後方車両６１に対応付けて第５走行シーンを抽出する。

第５走行シーンが抽出されたとき、予測方法選択部２６は、後方車両６１の動作の予測方法として、後方車両６１の位置、及び、挙動に基づく予測方法を選択する。

図８では、特に後方車両６１として、バイクや自転車など、車幅の狭い小型車両を想定している。想定される後方車両６１の動作候補は、他車両７３の横を通り抜けて、自車線ＴＬ１の路肩を走行して自車両５１に接近する「路肩走行軌道」と、他車両７３の横を通り抜けず、他車両７３の後方を走行する「追従軌道」のいずれかであると考えられる。軌道予測部１６は、自車両５１の動作に影響を及ぼす可能性のある動作候補として「路肩走行軌道」と「追従軌道」とを選択し、後方車両６１の予測動作として設定する。

ここで、自車線ＴＬ１の幅方向に沿って測った他車両７３の中心位置から自車線ＴＬ１の端までの距離を距離Δｘ２とする。尤度推定部１７は、後方車両６１の車幅、距離Δｘ２に基づいて、後方車両６１の予測動作の尤度を推定する。

後方車両６１の車幅は、例えば画像認識によって検出される。後方車両６１の車幅が小さいほど、後方車両６１が自車線ＴＬ１の路肩を走行して他車両７３の横を通り抜けることで、後方車両６１が他車両７３の前方に向けて進みやすいと考えられる。また、距離Δｘ２が大きいほど、同様に、後方車両６１が他車両７３の前方に向けて進みやすいと考えられる。

この点に着目して、尤度推定部１７は、後方車両６１の車幅が小さいほど、あるいは、距離Δｘ２が大きいほど、「路肩走行軌道」の尤度が大きく、「追従軌道」の尤度が小さいと推定する。

走行シーンに基づいた予測方法が選択され、後方車両６１の予測動作および予測動作の尤度が推定されるため、自車経路生成部３１は、より安全で適切な経路を自車両５１の経路として生成することができる。具体的には、自車経路生成部３１は、後方車両６１の「路肩走行軌道」の尤度が小さく、「追従軌道」の尤度が大きい場合に、自車両５１が停車する経路を生成することができる。

逆に、後方車両６１の「路肩走行軌道」の尤度が大きく、「追従軌道」の尤度が小さい場合には、自車両５１が停車する経路の生成を抑制することができる。このように、後方車両６１の動作候補を考慮した自車両５１の経路を生成することで、自車両５１に後方車両６１が接近して追突してしまう危険性を減らすことができる。

（第６走行シーン）
次に、「第６走行シーン」を説明する。図９は、片側２車線の道路において交差点を自車両５１が通過した直後であって、交差点で交わる車線から他車両７４が交差点に進入しようとする際の走行シーン（第６走行シーン）を示す平面図である。

図９は、図４Ｂに示す状態に似ているが、交差点に他車両７４が進入している点で異なっている。ここでは、交差点で自車線ＴＬ１と隣接車線ＴＬ２と交差する交差車線を交差車線ＴＬ５、交差車線ＴＬ６として示している。他車両７４は、交差車線ＴＬ６から隣接車線ＴＬ２に向けて、交差点内で左折しようとしている。自車両５１、後方車両６１から見ると、他車両７４は、自車両５１及び後方車両６１の進行方向に対して側方から接近する車両である。

自車両５１が自車線ＴＬ１から隣接車線ＴＬ２にレーンチェンジする状況を想定する。この場合、後方予測要否判定部２１は、後方車両６１の動作を予測する必要があると判定する。この判定に基づき、後方車両抽出部１３は、図９に示す、隣接車線ＴＬ２を走行する後方車両６１を抽出する。

環境情報抽出部２５は、自車両５１及び後方車両６１の前方に交差点が存在し、交差車線ＴＬ５および交差車線ＴＬ６から交差点に向けて他車両７４（側方車両）が進入してくる状況であると判定した場合に、後方車両６１が「第６走行シーン」に置かれていると判定する。すなわち、環境情報抽出部２５は、環境情報に基づき、後方車両６１に対応付けて第６走行シーンを抽出する。

第６走行シーンが抽出されたとき、予測方法選択部２６は、後方車両６１の動作の予測方法として、交差車線ＴＬ５あるいは交差車線ＴＬ６から交差点に向けて進入してくる他車両７４の動作に基づく予測方法を選択する。

第１走行シーンでの説明と同様、図９で想定される後方車両６１の動作候補は、交差点手前で停止する「停止軌道」、交差点に進入する「直進軌道」、「右折軌道」、「左折軌道」のいずれかであると考えられる。これらの動作候補のうち、軌道予測部１６は、自車両５１のレーンチェンジに影響を及ぼす可能性のある動作候補として「停止軌道」と「直進軌道」とを選択し、後方車両６１の予測動作として設定する。

尤度推定部１７は、他車両７４の速度に基づいて、後方車両６１の予測動作の尤度を推定する。

後方車両６１が「直進軌道」を取る場合、側方から接近する他車両７４は、後方車両６１との接触を避けるために減速しながら交差点に進入するものと考えられる。一方、後方車両６１が「停止軌道」を取る場合、他車両７４は、後方車両６１との接触を避ける必要がないことから、減速することなく、交差点に進入することが考えられる。

この点に着目して、尤度推定部１７は、側方から交差点に進入する他車両７４の速度が大きいほど、後方車両６１の「直進軌道」の尤度が小さく、「停止軌道」の尤度が大きいと推定する。逆に、他車両７４の速度が小さいほど、後方車両６１の「直進軌道」の尤度が大きく、「停止軌道」の尤度が小さいと推定する。

このように、動作予測部１０は、他車両７４の速度に基づいて後方車両６１の動作を予測するため、例えば、自車両５１の後方に他車両７１が接近し、後方車両６１が視認できない位置に隠れてしまう場合であっても、後方車両６１の動作を予測できる。

第１走行シーンでの説明と同様、図９に示す第６走行シーンにおいても、走行シーンに基づいた予測方法が選択され、後方車両６１の予測動作および予測動作の尤度が推定されるため、自車経路生成部３１は、より安全で適切な経路を自車両５１の経路として生成することができる。

（第７走行シーン）
次に、「第７走行シーン」を説明する。図１０は、自車両５１の前方において道路の合流点が存在する走行シーン（第７走行シーン）を示す平面図である。

図１０に示すように、自車両５１の前方で、自車線ＴＬ１が合流車線ＴＬ７と合流している場合、自車両５１の動作は合流車線ＴＬ７を走行する後方車両６１の基本軌道に影響を及ぼす可能性がある。そのため、後方予測要否判定部２１は、後方車両６１の動作を予測する必要があると判定する。この判定に基づき、後方車両抽出部１３は、図１０に示す、合流車線ＴＬ７を走行する後方車両６１を抽出する。

環境情報抽出部２５は、自車両５１が走行する自車線ＴＬ１と、後方車両６１が走行する合流車線ＴＬ７とが、自車両５１の前方の合流点で合流する状況であると判定した場合に、後方車両６１が「第７走行シーン」に置かれていると判定する。すなわち、環境情報抽出部２５は、環境情報に基づき、後方車両６１に対応付けて第７走行シーンを抽出する。

第７走行シーンが抽出されたとき、予測方法選択部２６は、後方車両６１の動作の予測方法として、自車両５１および後方車両６１の位置関係、挙動に基づく予測方法を選択する。

図９で想定される後方車両６１の動作候補は、直進して自車両５１よりも前方を走る「第１直進軌道」と、直進して自車両５１の後方を走る「第２直進軌道」のいずれかであると考えられる。軌道予測部１６は、自車両５１の動作に影響を及ぼす可能性のある動作候補として「第１直進軌道」と「第２直進軌道」とを選択し、後方車両６１の予測動作として設定する。

ここで、自車両５１の先頭から合流点までの距離を距離ΔＬ２１とし、後方車両６１の先頭から合流点までの距離を距離ΔＬ２２とし、自車両５１の速度を速度ｖ５１、後方車両６１の速度を速度ｖ６１とする。尤度推定部１７は、距離ΔＬ２１、距離ΔＬ２２、速度ｖ５１、速度ｖ６１に基づいて、後方車両６１の予測動作の尤度を推定する。

自車両５１が距離ΔＬ２１を走り抜ける時間ｔ２１（＝ΔＬ２１／ｖ５１）に比べて、後方車両６１が距離ΔＬ２２を走り抜ける時間ｔ２２（＝ΔＬ２２／ｖ６１）の方が短い場合、後方車両６１は自車両５１よりも先に合流点に到達すると考えられる。逆に、ｔ２１に比べて、ｔ２２の方が長い場合、後方車両６１は自車両５１よりも後に合流点に到達すると考えられる。

この点に着目して、尤度推定部１７は、割合ｔ２１／ｔ２２が小さいほど、「第１直進軌道」の尤度が大きく、「第２直進軌道」の尤度が小さいと推定する。逆に、尤度推定部１７は、割合ｔ２１／ｔ２２が大きいほど、「第１直進軌道」の尤度が小さく、「第２直進軌道」の尤度が大きいと推定する。

また、図示していないが、合流点と後方車両６１の間に通行禁止エリアが存在し、後方車両６１が合流点に到達することができないことが明らかである場合には、尤度推定部１７は、「第１直進軌道」の尤度が極めて小さいとして推定するものであってもよい。

走行シーンに基づいた予測方法が選択され、後方車両６１の予測動作および予測動作の尤度が推定されるため、自車経路生成部３１は、より安全で適切な経路を自車両５１の経路として生成することができる。具体的には、自車経路生成部３１は、後方車両６１の「第１直進軌道」の尤度と「第２直進軌道」の尤度とを比較して、いずれかが十分に大きい場合には、合流点で自車両５１と後方車両６１が接触する可能性が低いと判定して、自車両５１が速度を維持したまま、合流点に到達する経路を生成することができる。

また、「第１直進軌道」の尤度と「第２直進軌道」の尤度とが同程度である場合には、合流点で自車両５１と後方車両６１が接触する可能性が高いと判定して、自車両５１が減速あるいは加速して、合流点に到達する経路を生成することができる。自車両５１の減速、もしくは、加速により、合流点に到達するまでの時間が変化するため、合流点で自車両５１と後方車両６１が接触する危険性を減らすことができる。

（第８走行シーン）
次に、「第８走行シーン」を説明する。図１１は、自車両５１の前方において隣接車線ＴＬ２に通行禁止エリア１０１が存在する走行シーン（第８走行シーン）を示す平面図である。

図１１に示すように、自車両５１が、自車両５１の前方であって隣接車線ＴＬ２に存在する通行禁止エリア１０１の横を通り過ぎて直進しようとしている状況を想定する。通行禁止エリア１０１が存在することによって、後方車両６１は隣接車線ＴＬ２から自車両５１が走行する自車線ＴＬ１へのレーンチェンジをする必要がある。後方車両６１の動作候補として、自車両５１を追い越して自車両５１の前方でレーンチェンジする「第１ＬＣ軌道」と、自車両５１を追い越さずに自車両５１の後方でレーンチェンジする「第２ＬＣ軌道」の、２種類の「ＬＣ軌道」を有する。

自車両５１が隣接車線ＴＬ２に存在する通行禁止エリア１０１の横をどのように通り過ぎるかで、隣接車線ＴＬ２を走行する後方車両６１の基本軌道に影響を及ぼす可能性がある。そのため、後方予測要否判定部２１は、後方車両６１の動作を予測する必要があると判定する。この判定に基づき、後方車両抽出部１３は、図１１に示す、隣接車線ＴＬ２を走行する後方車両６１を抽出する。

環境情報抽出部２５は、図１１に示すように隣接車線ＴＬ２に通行禁止エリア１０１が存在する状況であると判定した場合に、後方車両６１が「第８走行シーン」に置かれていると判定する。すなわち、環境情報抽出部２５は、環境情報に基づき、後方車両６１に対応付けて第８走行シーンを抽出する。

第８走行シーンが抽出されたとき、予測方法選択部２６は、後方車両６１の動作の予測方法として、自車両５１および後方車両６１の位置関係、挙動に基づく予測方法を選択する。

ここで、第８走行シーンは、先に説明した第７走行シーンと似たような状況となっている。すなわち、図１１に示す、自車線ＴＬ１上の、通行禁止エリア１０１に近接する位置を、第７走行シーンにおける仮想合流点とみなせば、仮想合流点において、自車線ＴＬ１と隣接車線ＴＬ２が合流していると見ることができる。

そこで、軌道予測部１６は、自車両５１の動作に影響を及ぼす可能性のある動作候補として「第１ＬＣ軌道」と「第２ＬＣ軌道」とを選択し、後方車両６１の予測動作として設定する。

自車両５１の先頭から通行禁止エリア１０１までの距離を距離ΔＬ３１とし、後方車両６１の先頭から通行禁止エリア１０１までの距離を距離ΔＬ３２とする。第７走行シーンで説明した予測方法において、距離ΔＬ２１、距離ΔＬ２２の代わりに、距離ΔＬ３１、距離ΔＬ３２をそれぞれ用いることにより、尤度推定部１７は、第８走行シーンにおいて、後方車両６１の「第１ＬＣ軌道」及び「第２ＬＣ軌道」の尤度を推定する。

第７走行シーンでの説明と同様、図１１に示す第８走行シーンにおいても、走行シーンに基づいた予測方法が選択され、後方車両６１の予測動作および予測動作の尤度が推定されるため、自車経路生成部３１は、より安全で適切な経路を自車両５１の経路として生成することができる。

（第９走行シーン）
次に、「第９走行シーン」を説明する。図１２は、自車両５１が路肩に停車しようとする際に、自車両５１の後方の停止線Ｐ１０の位置に後方車両６１が存在する走行シーン（第９走行シーン）を示す平面図である。

図１２に示すように、自車線ＴＬ１を走行中の自車両５１が、自車線ＴＬ１の路肩の位置Ｐ２に停車しようとしている状況を想定する。自車両５１が路肩に停車する動作は、自車両５１の停車位置よりも後方にあって、自車線ＴＬ１を走行中の後方車両６１の基本軌道に影響を及ぼす可能性がある。そのため、後方予測要否判定部２１は、後方車両６１の動作を予測する必要があると判定する。この判定に基づき、後方車両抽出部１３は、図１２に示す、自車線ＴＬ１を走行する後方車両６１を抽出する。

環境情報抽出部２５は、図１２に示すように、後方車両６１が、自車両５１の後方の停止線Ｐ１０に存在する状況であると判定した場合に、後方車両６１が「第９走行シーン」に置かれていると判定する。すなわち、環境情報抽出部２５は、環境情報に基づき、後方車両６１に対応付けて第９走行シーンを抽出する。

第９走行シーンが抽出されたとき、予測方法選択部２６は、後方車両６１の動作の予測方法として、停止線Ｐ１０の位置における、後方車両６１からの前方および側方の見通しのよさに基づく予測方法を選択する。

軌道予測部１６は、図１２で想定される後方車両６１の動作候補のうち、自車両５１の動作に影響を及ぼす可能性のある動作候補として、交差点を通過して直進して自車両５１に接近する「第１直進軌道」と、「第１直進軌道」よりも遅い速度で自車両５１に接近する「第２直進軌道」を予測対象として設定する。

停止線Ｐ１０の位置における後方車両６１の見通しの良さは、後方車両６１からの視線ＶＬ１と視線ＶＬ２で囲まれる、角度θによって定義される。ここで、後方車両６１から交差点に連結する道路を視認しようとしたとき、後方車両６１の進行方向に向かって左右に存在する建物１１０と建物１２０によって、後方車両６１からの視界が妨げられる。後方車両６１から視認可能な領域と視認不可能な領域の境目を表す線を、視線ＶＬ１、視線ＶＬ２としている。

建物１１０および建物１２０が存在しない場合、後方車両６１から交差点に連結する道路の全体を見渡すことができる。この場合には、停止線Ｐ１０の位置での前方と側方の見通しは良いと言える。

一方、建物１１０および建物１２０によって視界が妨げられる場合には、停止線Ｐ１０の位置での前方と側方の見通しは悪いと言える。見通しが良い場合に比べて、見通しは悪い場合には、角度θは小さな値を取る。また、後方車両６１は、遅い速度で交差点に進入するものと考えられる。

この点に着目して、尤度推定部１７は、停止線Ｐ１０の位置における後方車両６１からの前方および側方の見通しのよさを表す指標として角度θを用い、尤度推定部１７は、角度θが大きいほど、「第１直進軌道」の尤度が大きく、「第２直進軌道」の尤度が小さいと推定する。

走行シーンに基づいた予測方法が選択され、後方車両６１の予測動作および予測動作の尤度が推定されるため、自車経路生成部３１は、より安全で適切な経路を自車両５１の経路として生成することができる。具体的には、自車経路生成部３１は、後方車両６１の「第１直進軌道」の尤度が大きいほど、交差点から離れた位置を、自車両５１が停車するための位置Ｐ２とし、停車するための経路を生成することができる。後方車両６１が、高速で交差点を通過して自車両５１に接近すると予測される場合に、交差点に近い位置での自車両５１の停車を抑制することができるため、自車両５１が後方車両６１に接近して危険な状態となることを避けるよう、自車両５１を制御することができる。

［実施形態の効果］
以上詳細に説明したように、本実施形態に係る走行支援方法及び走行支援装置では、自車両の後方に位置する後方車両を検出し、後方車両が置かれた環境を検出し、後方車両が置かれた環境に基づいて、前記後方車両の動作を予測する。後方車両以外の物体の状況など、後方車両が置かれた環境を用いて後方車両の動作を予測することができるため、後方車両の動作の予測精度が向上する。

さらに、後方車両の予測精度の向上に伴って、後方車両の動作に起因する自車両の挙動の急変が抑制され、乗員に与える違和感を軽減することができる。

また、本実施形態に係る走行支援方法及び走行支援装置では、後方車両が置かれた環境の種類の検出として、後方車両が置かれた環境から走行シーンを抽出する。そして、走行シーンに対応する予測方法を用いて後方車両の動作を予測する。これにより、走行シーンに応じて、走行シーンが後方車両の動作に与える影響を加味して後方車両の動作を予測することができ、その結果、後方車両の動作の予測精度が向上する。

さらに、後方車両が置かれた環境から抽出される走行シーンは１つに限られず、同時に複数の走行シーンが抽出されうる。そのため、複数の走行シーンのそれぞれに対応して、複数の予測方法を同時に用いることができ、その結果、後方車両の動作の予測精度が向上する。

また、第１走行シーンで説明したように、自車両の周囲の信号の状態を検出し、信号の状態に基づいて、後方車両の動作を予測する。これにより、自車両の周囲の信号が後方車両に与える影響を加味して後方車両の動作を予測することができ、その結果、後方車両の動作の予測精度が向上する。

さらに、第２走行シーンで説明したように、後方車両の周囲に、後方車両の走行に影響を与える障害物がある場合には、障害物の状況に基づいて、後方車両の動作を予測する。これにより、障害物が後方車両に与える影響を加味して後方車両の動作を予測することができ、その結果、後方車両の動作の予測精度が向上する。

また、第３走行シーンで説明したように、自車両の周囲に、旅客自動車運送事業に係る停車場所があるか否かを判定し、停車場所がある場合には、後方車両が旅客自動車運送事業に対応する車両であるか否かに基づいて、後方車両の動作を予測する。停車場所の存在が後方車両に与える影響を加味して後方車両の動作を予測することができ、その結果、後方車両の動作の予測精度が向上する。

さらに、第４走行シーン、第５走行シーン、第６走行シーンで説明したように、後方車両の周囲を走行する他車両の属性（対向車、後続車、側方車両のいずれであるか、及び、他車両の動作）を検出し、検出した他車両の属性に基づいて、後方車両の動作を予測する。これにより、他車両の属性が後方車両に与える影響を加味して後方車両の動作を予測することができ、その結果、後方車両の動作の予測精度が向上する。

また、第６走行シーンで説明したように、自車両が交差点を走行する場合には、後方車両の動作の予測尤度を、自車両が走行する車線と交差点で交わる交差車線に位置する他車両の走行状態に基づいて算出する。これにより、交差車線に位置する他車両が後方車両に与える影響を加味して後方車両の動作を予測することができ、その結果、後方車両の動作の予測精度が向上する。

さらに、第７走行シーンで説明したように、後方車両の周囲の道路構造を検出し、道路構造に基づいて後方車両の動作を予測する。これにより、道路構造が後方車両に与える影響を加味して後方車両の動作を予測することができ、その結果、後方車両の動作の予測精度が向上する。

また、第８走行シーンで説明したように、後方車両の周囲の通行禁止エリアを検出し、通行禁止エリアがある場合には、通行禁止エリアに基づいて後方車両の動作を予測する。これにより、道路構造が後方車両に与える影響を加味して後方車両の動作を予測することができ、その結果、後方車両の動作の予測精度が向上する。

さらに、本実施形態に係る走行支援方法及び走行支援装置では、後方車両の挙動を検出して記録しておき、後方車両が置かれた環境における後方車両の挙動に基づいて、後方車両の動作を予測するものであってもよい。これにより、後方車両自身の挙動を加味して後方車両の動作を予測することができ、その結果、後方車両の動作の予測精度が向上する。

また、本実施形態に係る走行支援方法及び走行支援装置では、自車両の前方状況を検出し、前方状況に基づいて、後方車両の動作を予測するものであってもよい。これにより、自車両の前方の状況が後方車両に与える影響を加味して後方車両の動作を予測することができ、その結果、後方車両の動作の予測精度が向上する。

さらに、各走行シーンで説明したように、後方車両の動作を予測する際に、後方車両が置かれた環境に基づいて、後方車両の動作候補の尤度を合わせて算出するようにしてもよい。これにより、後方車両の動作を適切に予測できる。さらには、後方車両が取り得る動作候補に対応した、適切な自車両の走行支援を行うことができるようになる。

また、各走行シーンで説明したように、後方車両の動作を予測した後、予測結果に基づいて自車両の走行を制御するようにしてもよい。これにより、後方車両の動作を正確に予測した上で自車両を制御することができるため、自車両および後方車両の周囲の状況に合わせて、自車両を適切に制御できるようになる。

［その他の実施形態］
その他の変形例として、各走行シーンにおいて、自車両５１から後方車両６１が視認可能であるか否かの情報に基づいて、後方車両６１の動作候補の尤度を算出するものであってもよい。

例えば、図１３に示すように、自車両５１の後方を走行する他車両７１の存在によって、後方車両６１が死角領域ＤＲ２に位置する場合を想定する。自車両５１から視認可能な領域として図１３には、視認可能領域ＤＲ１および視認可能領域ＤＲ３を示している。

自車両５１の上方から空中から眺めた図において、視認可能領域ＤＲ１と視認可能領域ＤＲ３の領域面積の合計である領域面積Ａ１と、死角領域ＤＲ２の領域面積Ａ２とを比較する。ここで、割合Ａ１／Ａ２が大きいほど、後方車両６１は自車両５１から離れた場所に位置すると考えられる。そのため、割合Ａ１／Ａ２が大きいほど、後方車両６１が取り得る動作候補のうち、自車両５１に接近するような動作候補の尤度を小さく推定するものであってもよい。

実施形態では、自車両５１が走行する車線は片側１車線あるいは片側２車線の場合を例示したが、３車線以上の車線を走行する場合でもってもよい。また、実施形態では、右側通行の場合を例示したが、左側通行の場合であっても本発明を適用可能である。

実施形態では、自車両５１が自動運転車両である場合を例示したが、自車両５１が手動運転車両であってもよい。この場合、車両制御部３２の代わりに、音声或いは画像などを用いて、ステアリング、アクセル、ブレーキの操作を運転者に対して案内するためのスピーカ、ディスプレイ、及びこれらのユーザインターフェースを制御するコントローラを備えていればよい。

記載された機能や処理の各々は、一つ以上の処理回路によって実装されうる。処理回路には、プログラムされたプロセッサや、電気回路などが含まれ、さらには、特定用途向けの集積回路（ＡＳＩＣ）のような装置や、記載された機能を実行するよう配置された回路構成要素なども含まれる。

以上、実施形態に沿って本発明の内容を説明したが、本発明はこれらの記載に限定されるものではなく、種々の変形及び改良が可能であることは、当業者には自明である。この開示の一部をなす論述および図面は本発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施形態、実施例および運用技術が明らかとなろう。

本発明はここでは記載していない様々な実施形態等を含むことは勿論である。したがって、本発明の技術的範囲は上記の説明から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。

１ 物体検出装置
２ａ 検出統合部
２ｂ 物体追跡部
３ 自車位置推定装置
４ 地図取得装置
５ 地図内位置演算部
１０ 動作予測部
１１ 挙動判定部
１２ 動作候補予測部
１３ 後方車両抽出部
１６ 軌道予測部
１７ 尤度推定部
２１ 後方予測要否判定部
２５ 環境情報抽出部
２６ 予測方法選択部
３１ 自車経路生成部
３２ 車両制御部

Claims (14)

1. 自車両の周囲状況を予測し、予測結果に基づいて前記自車両の走行を支援する走行支援方法において、
   前記自車両の後方に位置する後方車両を検出し、
   前記後方車両が置かれた環境を検出し、
   前記後方車両が置かれた環境に基づいて、前記後方車両の動作を予測すること
   を特徴とする走行支援方法。
2. 請求項１に記載の走行支援方法であって、
   前記環境の種類を検出し、
   前記種類に対応する予測方法を用いて、前記後方車両の動作を予測すること
   を特徴とする走行支援方法。
3. 請求項１又は２に記載の走行支援方法であって、
   前記自車両の周囲の信号の状態を検出し、
   前記信号の状態に基づいて、前記後方車両の動作を予測すること
   を特徴とする走行支援方法。
4. 請求項３に記載の走行支援方法であって、
   前記自車両が交差点を走行する場合には、前記後方車両の動作の予測尤度を、前記自車両が走行する車線と前記交差点で交わる交差車線に位置する他車両の走行状況に基づいて算出すること
   を特徴とする走行支援方法。
5. 請求項１〜４のいずれか一項に記載の走行支援方法であって、
   前記後方車両の周囲に、前記後方車両の走行に影響を与える障害物があるか否かを判定し、
   前記障害物がある場合には、前記障害物の状況に基づいて、前記後方車両の動作を予測すること
   を特徴とする走行支援方法。
6. 請求項１〜５のいずれか一項に記載の走行支援方法であって、
   前記自車両の周囲に、旅客自動車運送事業に係る停車場所があるか否かを判定し、
   前記停車場所がある場合には、前記後方車両が前記旅客自動車運送事業に対応する車両であるか否かに基づいて、前記後方車両の動作を予測すること
   を特徴とする走行支援方法。
7. 請求項１〜６のいずれか一項に記載の走行支援方法であって、
   前記後方車両の周囲を走行する他車両の属性を検出し、
   前記他車両の前記属性に基づいて、前記後方車両の動作を予測すること
   を特徴とする走行支援方法。
8. 請求項１〜７のいずれか一項に記載の走行支援方法であって、
   前記後方車両の周囲の道路構造を検出し、
   前記道路構造に基づいて前記後方車両の動作を予測すること
   を特徴とする走行支援方法。
9. 請求項１〜８のいずれか一項に記載の走行支援方法であって、
   前記後方車両の周囲に、通行禁止エリアがあるか否かを判定し、
   前記通行禁止エリアがある場合には、前記通行禁止エリアに基づいて、前記後方車両の動作を予測すること
   を特徴とする走行支援方法。
10. 請求項１〜９のいずれか一項に記載の走行支援方法であって、
    前記後方車両の挙動を検出し、
    前記後方車両が置かれた環境における前記後方車両の挙動に基づいて、前記後方車両の動作を予測すること
    を特徴とする走行支援方法。
11. 請求項１〜１０のいずれか一項に記載の走行支援方法であって、
    前記自車両の前記周囲状況として、前記自車両の前方状況を検出し、
    前記前方状況に基づいて、前記後方車両の動作を予測すること
    を特徴とする走行支援方法。
12. 請求項１〜１１のいずれか一項に記載の走行支援方法であって、
    前記環境に基づいて、前記後方車両の動作の予測尤度を算出すること
    を特徴とする走行支援方法。
13. 請求項１〜１２のいずれか一項に記載の走行支援方法であって、
    前記環境に基づいて、前記後方車両の動作を予測し、
    前記予測結果に基づいて、自車両の走行を制御すること
    を特徴とする走行支援方法。
14. 自車両の後方に位置する後方車両を検出する物体検出センサと、
    前記後方車両が置かれた環境を抽出する環境情報抽出部と、
    前記後方車両が置かれた環境に基づいて、前記後方車両の動作を予測する動作予測部と、
    前記動作予測部の予測結果に基づいて前記自車両を制御する制御部と、
    を備えること
    を特徴とする走行支援装置。

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