JP2018205909A - 処理装置、車両、処理方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】人の乗り降りが発生する車両の乗員状況を考慮した、より安全な自動運転を実現するための技術を提供する。【解決手段】処理装置は、自車両の周辺情報を取得する取得手段と、前記周辺情報に基づいて他車両を検出する検出手段と、前記他車両の乗員状況を示す情報を取得する取得手段と、前記乗員状況に基づいて前記他車両に対して警戒領域を設定する設定手段とを備える。【選択図】 図６

Description

本発明は、処理装置、車両、処理方法およびプログラムに関する。

特許文献１では、車両運転時に現れる危険および一般的な知識により危険を予測することが記載されている。

特開２０１６−０９１０３９号公報

しかしながら、特許文献１では、乗員がいる他車両が停止した場合に自車両がどのような制御を行うかに関する記載はない。従って、人の乗り降りが発生する車両の乗員状況を考慮した自動運転が実現できないという課題がある。

本発明の目的は、人の乗り降りが発生する車両の乗員状況を考慮した、より安全な自動運転を実現するための技術を提供することにある。

上記課題を解決し、目的を達成するために、本発明の処理装置は、
自車両の周辺情報を取得する取得手段と、
前記周辺情報に基づいて他車両を検出する検出手段と、
前記他車両の乗員状況を示す情報を取得する取得手段と、
前記乗員状況に基づいて前記他車両に対して警戒領域を設定する設定手段と、
を備える。

本発明によれば、人の乗り降りが発生する車両の乗員状況を考慮した警戒領域の設定が可能になるため、より安全な自動運転を実現することができる。

車両の構成の例を説明するための図である。 検出部の配置位置の例を説明するための上面図である。 道路上の各オブジェクトについての警戒領域の設定方法の例を説明するための図である。 自動運転処理の一例を示すフローチャートである。 自車両の前方を走行する他車両（タクシー）の外観図の一例を示す図である。 第１実施形態に係る警戒領域の説明図である。 第１実施形態に係る警戒領域の設定処理の全体の流れを示すフローチャートである。 第１実施形態に係る警戒領域の設定処理の手順を示すフローチャートである。 第２実施形態に係る警戒領域の説明図である。 第２実施形態に係る警戒領域の設定処理の手順を示すフローチャートである。 第３実施形態に係る警戒領域の設定処理の手順を示すフローチャートである。 第４実施形態に係る警戒領域の設定処理の手順を示すフローチャートである。 第５実施形態に係る警戒領域の設定処理の手順を示すフローチャートである。 第６実施形態に係る警戒領域の説明図である。 第６実施形態に係る警戒領域の設定処理の手順を示すフローチャートである。

以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。なお、各図は、実施形態の構造ないし構成を示す模式図であり、図示された各部材の寸法は必ずしも現実のものを反映するものではない。

（第１実施形態）
図１は、第１実施形態に係る車両１の構成を説明するためのブロック図である。車両１は、操作部１１、運転操作用ＥＣＵ（電子制御ユニット）１２、駆動機構１３、制動機構１４、操舵機構１５、検出部１６、および、予測用ＥＣＵ１７を備える。なお、本実施形態では車両１は四輪車とするが、車輪の数は４に限られるものではない。

操作部１１は、加速用操作子１１１、制動用操作子１１２、および、操舵用操作子１１３を含む。典型的には、加速用操作子１１１はアクセルペダルであり、制動用操作子１１２はブレーキペダルであり、また、操舵用操作子１１３はステアリングホイールであるが、これらの操作子１１１〜１１３には、レバー式、ボタン式等のものが用いられてもよい。

運転操作用ＥＣＵ１２は、ＣＰＵ１２１、メモリ１２２、および、通信インタフェース１２３を含む。ＣＰＵ１２１は、通信インタフェース１２３を介して操作部１１から受け取った電気信号に基づいて所定の処理を行う。そして、ＣＰＵ１２１は、その処理結果を、メモリ１２２に格納し、或いは、通信インタフェース１２３を介して各機構１３〜１５に出力する。このような構成により、運転操作用ＥＣＵ１２は、各機構１３〜１５を制御する。

運転操作用ＥＣＵ１２は、本構成に限られるものではなく、他の実施形態として、ＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）等の半導体装置が用いられてもよい。即ち、運転操作用ＥＣＵ１２の機能は、ハードウェアおよびソフトウェアの何れによっても実現可能である。また、ここでは説明の容易化のため運転操作用ＥＣＵ１２を単一の要素として示したが、これらは複数に分けられていてもよく、運転操作用ＥＣＵ１２は、例えば加速用、制動用および操舵用の３つのＥＣＵに分けられていてもよい。

駆動機構１３は、例えば、内燃機関および変速機を含む。制動機構１４は、例えば、各車輪に設けられたディスクブレーキである。操舵機構１５は、例えば、パワーステアリングを含む。運転操作用ＥＣＵ１２は、運転者による加速用操作子１１１の操作量に基づいて駆動機構１３を制御する。また、運転操作用ＥＣＵ１２は、運転者による制動用操作子１１２の操作量に基づいて制動機構１４を制御する。また、運転操作用ＥＣＵ１２は、運転者による操舵用操作子１１３の操作量に基づいて操舵機構１５を制御する。

検出部１６は、カメラ１６１、レーダ１６２、及び、ライダ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ（ＬｉＤＡＲ））１６３を含む。カメラ１６１は、例えばＣＣＤ／ＣＭＯＳイメージセンサを用いた撮像装置である。レーダ１６２は、例えばミリ波レーダ等の測距装置である。また、ライダ１６３は、例えばレーザレーダ等の測距装置である。これらは、図２に例示されるように、車両１の周辺情報を検出可能な位置、例えば、車体の前方側、後方側、上方側および側方側にそれぞれ配される。

ここで、本明細書において、前、後、上、側方（左／右）などの表現を用いる場合があるが、これらは、車体を基準に示される相対的な方向を示す表現として用いられる。例えば、「前」は車体の前後方向における前方を示し、「上」は車体の高さ方向を示す。

車両１は、検出部１６による検出結果（車両１の周辺情報）に基づいて自動運転を行うことが可能である。本明細書において、自動運転は、運転操作（加速、制動および操舵）の一部または全部を、運転者側ではなく、運転操作用ＥＣＵ１２側で行うことをいう。即ち、自動運転の概念には、運転操作の全部を運転操作用ＥＣＵ１２側で行う態様（いわゆる完全自動運転）、および、運転操作の一部を運転操作用ＥＣＵ１２側で行う態様（いわゆる運転支援）、が含まれる。運転支援の例としては、車速制御（オートクルーズコントロール）機能、車間距離制御（アダプティブクルーズコントロール）機能、車線逸脱防止支援（レーンキープアシスト）機能、衝突回避支援機能等が挙げられる。

予測用ＥＣＵ１７は、詳細については後述とするが、道路上の各オブジェクトの挙動を予測する。予測用ＥＣＵ１７は、予測装置、挙動予測装置等と称されてもよいし、処理装置（プロセッサ）、情報処理装置等と称されてもよい（更に、装置の代わりに、デバイス、モジュール、ユニット等と称されてもよい。）。自動運転を行う際には、運転操作用ＥＣＵ１２は、予測用ＥＣＵ１７による予測結果に基づいて操作子１１１〜１１３の一部または全部を制御する。

予測用ＥＣＵ１７は、運転操作用ＥＣＵ１２同様の構成を有し、ＣＰＵ１７１、メモリ１７２、および、通信インタフェース１７３を含む。ＣＰＵ１７１は、通信インタフェース１７３を介して、検出部１６から車両１の周辺情報を取得する。ＣＰＵ１７１は、この周辺情報に基づいて道路上の各オブジェクトの挙動を予測し、その予測結果を、メモリ１７２に格納し、或いは、通信インタフェース１７３を介して運転操作用ＥＣＵ１２に出力する。

図３Ａは、道路２上に車両１および複数のオブジェクト３が存在している様子を示す上面図であり、車両１（以下、区別のため「自車両１」）が車道２１を自動運転により走行している様子が示される。自車両１は、検出部１６により車道２１および歩道２２上のオブジェクト３を検出し、これらを避けるように走行経路を設定することで自動運転を行う。ここではオブジェクト３の例として、他車両３１、人３２（例えば歩行者）、および、障害物３３が挙げられる。なお、矢印が付されたオブジェクト３について、矢印は、そのオブジェクト３の進行方向を示している。

なお、ここでは障害物３３としてロードコーンを図示したが、障害物は、走行の物理的な妨げとなる物体であればよく、この例に限られない。障害物は、例えば、ごみ等の落下物であってもよいし、信号機や防護柵等の設置物であってもよく、動産／不動産を問わない。

図３Ａに示されるように、検出部１６による検出結果（車両１の周辺情報）から複数のオブジェクト３が確認された場合、予測用ＥＣＵ１７は、各オブジェクト３について警戒領域Ｒを設定する。警戒領域Ｒは、自車両１の接触を回避するための領域、即ち自車両１が重ならないことが推奨される領域である。あるオブジェクト３についての警戒領域Ｒは、そのオブジェクト３が所定期間内に移動する可能性のある領域として、そのオブジェクト３の輪郭の外側に所定の幅を有するように設定される。警戒領域Ｒは、周期的に、例えば１０［ｍｓｅｃ］ごとに設定（変更、更新、再設定。以下、単に「設定」と表現する。）される。

なお、ここでは説明の容易化のため、警戒領域Ｒを平面（２次元）で示すが、警戒領域Ｒは、実際には、車載の検出部１６により検出された空間に従って設定される。そのため、警戒領域Ｒは、３次元空間座標において表現され、或いは、時間軸を加えた４次元空間座標において表現されうる。

予測用ＥＣＵ１７は、例えば、自車両１の前方を走行中の他車両３１についての警戒領域Ｒを、他車両３１の輪郭の外側に設定する。警戒領域Ｒの幅（輪郭からの距離）は、他車両３１の情報（例えば、自車両１に対する相対位置や自車両１からの距離などの位置情報、及び、他車両３１の進行方向や車速などの状態情報）に基づいて、前方、側方および後方において、互いに異なるように設定されうる。他車両３１が直進中の場合、予測用ＥＣＵ１７は、警戒領域Ｒを、車体の側方について所定の幅（例えば５０ｃｍ程度）となり、車体の前方および後方については比較的広めの幅（他車両３１の車速に応じた幅）、となるように設定する。他車両３１が左旋回（又は右旋回）した場合には、予測用ＥＣＵ１７は、警戒領域Ｒの左側方（又は右側方）の幅を広げる。他車両３１が停止した場合には、警戒領域Ｒは、前方、側方および後方について同一の幅で設定されてもよい。

また、予測用ＥＣＵ１７は、例えば、歩道２２上の人３２についての警戒領域Ｒを、人３２の情報（例えば、自車両１に対する相対位置や自車両１からの距離などの位置情報、及び、人３２の移動方向、移動速度、姿勢、視線などの状態情報）に基づいて、人３２の輪郭の外側に設定する。警戒領域Ｒの幅は、人３２の情報に基づいて、前方、側方および後方において、互いに異なるように設定されうる。例えば、警戒領域Ｒの幅は、人３２の移動速度に基づいて設定され、及び／又は、人３２の視線に基づいて設定される。人３２が立ち止まっている場合には、警戒領域Ｒは、前方、側方および後方について同一の幅で設定されてもよい。

付随的に、予測用ＥＣＵ１７は、人３２の年齢層を更に予測し、その予測結果に基づいて、警戒領域Ｒの幅を設定することも可能である。この予測は、検出部１６からの検出結果に基づく人３２の外観情報（体格情報、服装情報等、その人の外見の情報）を用いて行われればよい。

更に、予測用ＥＣＵ１７は、例えば、車道２１上の障害物３３についての警戒領域Ｒを、障害物３３の情報（例えば、自車両１に対する相対位置や自車両１からの距離などの位置情報、及び、種類、形状、寸法などの状態情報）に基づいて、障害物３３の輪郭の外側に設定する。障害物３３は移動しないと考えられるため、警戒領域Ｒの幅は所定値に設定されてもよい。検出部１６が、例えば風速センサを更に含み、風速を検出可能な場合には、警戒領域Ｒの幅は、風速に基づいて設定されてもよい。

各オブジェクト３についての警戒領域Ｒの幅は、更に自車両１の車速に基づいて設定されてもよい。自車両１が比較的高速に走行中の場合、例えば、他車両３１についての警戒領域Ｒ１の幅を広めに設定することで、他車両３１との車間距離を十分に取ることが可能となり、他車両３１との接触を回避することが可能となる。

運転操作用ＥＣＵ１２は、予測用ＥＣＵ１７からの予測結果に基づいて、各オブジェクト３についての警戒領域Ｒを通らないように走行経路を設定することで、自車両１の各オブジェクト３との接触を防ぐことを可能にする。

＜自動運転処理＞
続いて、図３Ｂは、本実施形態に係る自動運転を行うための処理の手順を示すフローチャートである。このフローチャートの内容は、主に予測用ＥＣＵ１７においてＣＰＵ１７１により行われる。予測用ＥＣＵ１７は、自車両１が自動運転を開始した場合、自車両１の周辺情報に基づいて自車両１の周辺の各オブジェクト３を認識し、各オブジェクト３に警戒領域Ｒを設定し、その結果を運転操作用ＥＣＵ１２に出力する。

Ｓ１０１では、自車両１が自動運転状態か否かを判定する。このステップは、例えば、予測用ＥＣＵ１７が、自車両１が自動運転状態か否かを示す信号を運転操作用ＥＣＵ１２から受け取ることで行われる。自動運転状態の場合にはＳ１０２に進み、自動運転状態でない場合には本フローチャートを終了する。

Ｓ１０２では、自車両１の周辺情報を取得する。このステップは、検出部１６により検出された自車両１の周辺情報を予測用ＥＣＵ１７が受け取ることで行われる。

Ｓ１０３では、Ｓ１０２で得られた周辺情報から、自車両１の周辺に存在する各オブジェクト３を抽出し、各オブジェクト３について警戒領域Ｒを設定する。このステップは、周辺情報を示すデータに対して所定のデータ処理（例えば、輪郭抽出を行うデータ処理）をすることで行われる。各オブジェクト３について警戒領域Ｒは、抽出された各オブジェクト３の情報に基づいて設定される。

例えば、他車両３１について、その情報（前述の位置情報や状態情報など）に基づいて警戒領域Ｒが設定される。例えば、人３２について、その情報（前述の位置情報や状態情報など）に基づいて警戒領域Ｒが設定される。警戒領域の設定処理の詳細は後述する。

Ｓ１０４では、以上のようにして設定された警戒領域Ｒの情報を、運転操作用ＥＣＵ１２に出力する。運転操作用ＥＣＵ１２は、これに基づいて、自車両１の走行経路を決定し、自車両１の運転操作の内容を決定する。

Ｓ１０５では、自車両１の自動運転状態を終了するか否かを判定する。このステップは、例えば、予測用ＥＣＵ１７が、自動運転状態の終了を示す信号を運転操作用ＥＣＵ１２から受け取ることで行われる。自動運転状態が終了されない場合にはＳ１０２に戻り、自動運転状態が終了される場合には本フローチャートを終了する。

Ｓ１０１〜Ｓ１０５の一連のステップは、例えば１０［ｍｓｅｃ］程度、又は、それより短い期間で繰り返し行われる。即ち、自車両１の周辺情報の取得、自車両１の周辺の各オブジェクト３の検出およびそれに伴う警戒領域Ｒの設定、並びに、それらの結果の運転操作用ＥＣＵ１２への出力は、周期的に行われる。

なお、本フローチャートの各ステップは、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更されてもよく、例えば、それらの順序が変更されてもよいし、一部のステップが省略されてもよいし、或いは、他のステップが追加されてもよい。

＜サービス車両の乗員状況等の説明＞
本実施形態では、例えば自車両１の前方を走行する他車両３１（例えば、タクシー等の乗客の乗り降りが発生しうるサービス車両）を抽出して、抽出された他車両３１に対して警戒領域を設定する。ここで、図３Ｃは、自車両１の前方を走行する他車両３１（タクシー）の外観図の一例を示す図である。図３Ｃにおいて、３１０は例えばタクシーの社名表示灯であり、いわゆる行灯である。３１１は乗員、３１２は後部座席の背もたれ、３１３は荷物を積み込むためのトランク、３１４はハザードランプ、３１５はブレーキランプ、３１６はナンバープレートである。なお、本実施形態を含む各実施形態は主にタクシーを対象として説明を行うが、タクシーに限らず乗用車一般に対しても本発明の処理を適用可能である。

予測用ＥＣＵ１７は、検出部１６から取得した自車両１の周辺情報に基づいて他車両３１を検出し、当該他車両３１の乗員状況（乗員３１１の有無、人数など）を取得する。例えば、周辺情報に基づいて検出された他車両３１の画像を解析することにより他車両３１の乗員状況を示す情報を取得する。例えば、運転手以外の乗員３１１が１人存在する、複数人存在する、あるいは存在しない等の情報である。なお、画像の解析以外にも、周辺情報に基づいて他車両３１の運転手以外の乗員３１１が他車両３１に乗車したことを検出し、その検出結果に基づいて他車両３１の乗員状況を取得してもよい。あるいは、自車両１と他車両３１との間の車車間通信により、他車両３１から乗員状況を示す情報を取得してもよい。

予測用ＥＣＵ１７は、検出部１６から取得した自車両１の周辺情報に基づいて他車両３１の行灯３１１の有無や、ナンバープレート３１６の解析などにより、他車両３１がサービス車両（タクシー）であるか否かを判定できる。

行灯３１１が抽出された場合、他車両３１はサービス車両（タクシー）であると判定できる。また、タクシーのナンバープレートは例えば緑地に白の数字などであり、一般車両とは異なっているため、ナンバープレート３１６の色を解析することで、緑と白が検出された場合、他車両３１がサービス車両（タクシー）であると判定できる。さらに、他車両３１の外観や色の構成などを解析し、テンプレートマッチングを行うことによって他車両３１がサービス車両（タクシー）であるか否かを判定してもよい。

予測用ＥＣＵ１７は、他車両３１のトランク３１３の開閉、ハザードランプ３１４の点滅、ブレーキランプ３１５の点灯なども画像解析により検出可能である。

＜警戒領域の説明＞
次に、図４〜図６を参照しながら、本実施形態に係る予測用ＥＣＵ１７が実施する警戒領域の設定手順を説明する。まず、図４は、自車両１が車道に沿って走行中の様子を示す上面図である。自車両１は自動運転により走行中であり、また、他車両３１は自車両１の走行車線の前方を走行している。

４０１において、自車両１の前方で走行している他車両３１について警戒領域Ｒ１が設定されている。警戒領域Ｒ１は、走行中の他車両３１に運転手以外の乗員３１１が存在する場合における他車両３１に対する警戒領域であり、例えば他車両３１の外縁から距離Ｌ１の範囲内の領域である。

４０２において、自車両１の前方を走行している他車両３１が停止し、停止した当該他車両３１について警戒領域Ｒ１よりも広い警戒領域Ｒ２が設定されている。警戒領域Ｒ２は、走行中の他車両３１に運転手以外の乗員３１１が存在している状態で他車両３１が停止した場合に他車両３１について設定される警戒領域であり、例えば他車両３１の外縁から距離Ｌ２（＞距離Ｌ１）の範囲内の領域である。

なお、警戒領域Ｒ１、警戒領域Ｒ２は、他車両３１の前方、側方および後方のすべてで外縁から等距離（Ｌ１、Ｌ２）の範囲内である必要はない。

本実施形態では、自車両１の前方を走行している他車両３１の中に運転手以外の乗員３１１が存在する状態で、他車両３１が停止した場合（あるいは路肩側に移動を開始した場合）には、他車両３１から乗員３１１が降車すると予測できることから、警戒領域をＲ１よりも広いＲ２に設定している。

＜警戒領域設定処理＞
続いて、図５は、本実施形態に係る他車両３１に対する警戒領域の設定を行うための処理の手順を示すフローチャートである。このフローチャートの内容は、Ｓ１０３の処理の詳細であり、主に予測用ＥＣＵ１７においてＣＰＵ１７１により行われる。

Ｓ２０１では、Ｓ１０２で取得された周辺情報に基づいて抽出されたオブジェクト３の中から他車両３１を検出する。このステップは、判定対象のオブジェクト３の外観情報等に基づいて、例えばパターンマッチングにより行われる。

Ｓ２０２では、Ｓ１０２で取得された周辺情報に基づいて、乗員状況の情報を取得する。図３Ｃを参照して説明した通り、自車両１の前方を走行する他車両３１に運転手以外に乗員３１１が存在するか否か、ゼロ、１人、複数人といった情報が取得される。

Ｓ２０３では、他車両３１に対して警戒領域を設定する。Ｓ２０３の処理の詳細については図６を参照して後述する。以上で図５の一連の処理が終了する。

続いて、図６は、本実施形態に係るＳ２０３の警戒領域の設定処理の手順を示すフローチャートである。このフローチャートの内容は、Ｓ２０３の処理の詳細であり、主に予測用ＥＣＵ１７においてＣＰＵ１７１により行われる。

Ｓ３０１では、Ｓ２０２で取得された乗員状況を示す情報に基づいて、他車両３１に運転手以外の乗員３１１が存在するか否かを判定する。運転手以外の乗員３１１が存在する場合、Ｓ３０２へ進む。一方、運転手以外の乗員３１１が存在しない場合、Ｓ３０４へ進む。

Ｓ３０２では、周辺情報に基づいて他車両３１が停止しているか否かを判定する。このステップは、検出部１６により検出された自車両１の周辺情報を予測用ＥＣＵ１７が逐次受け取った結果に基づいて、他車両３１が移動しているか、あるいは停止しているかを判定することで行う。他車両３１が停止している場合、Ｓ３０３へ進む。一方、他車両３１が停止していない場合、Ｓ３０４へ進む。

Ｓ３０３では、他車両３１についての警戒領域を図４の４０２に示した警戒領域Ｒ２に設定する。即ち、他車両３１についての警戒領域が広く設定される。これは、前述したように、自車両１の前方を走行している他車両３１の中に運転手以外の乗員３１１が存在する状態で、他車両３１が停止した場合には、他車両３１から乗員３１１が降車すると予測できるためである。

Ｓ３０４では、他車両３１についての警戒領域を図４の４０１に示した警戒領域Ｒ１に設定する。即ち、運転手以外に乗員３１１が存在しない場合、あるいは、運転手以外に乗員３１１が存在しても他車両が停止していない（走行中である）場合には、降車の可能性が無いか、低いと考えられるため、狭い警戒領域を設定する。以上で図６の一連の処理が終了する。

なお、本フローチャートの各ステップは、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更されてもよく、例えば、それらの順序が変更されてもよいし、一部のステップが省略されてもよいし、或いは、他のステップが追加されてもよい。

以上説明したように、本実施形態では、予測用ＥＣＵ１７は、検出部１６による自車両１の周辺情報に基づき、自車両１の走行車線の前方の他車両３１に運転手以外の乗員３１１が存在しており且つ他車両３１が停止した場合に、他車両３１の警戒領域を広く設定する。

本実施形態によれば、人の乗り降りが発生する車両の乗員状況を考慮した、より安全な自動運転を実現することができる。

（第２実施形態）
第１実施形態では、自車両１の走行車線の前方の他車両３１に運転手以外の乗員３１１が存在しており且つ他車両３１が停止した場合に、他車両３１の警戒領域を、そうでない場合の警戒領域Ｒ１よりも広い警戒領域Ｒ２に設定する例を説明した。これに対して、第２実施形態では、運転手以外の乗員３１１が複数存在している場合には両側のドアから乗員が降車する可能性があるため、そうした他車両３１が停止した場合には、警戒領域Ｒ２よりもさらに広い警戒領域Ｒ３を設定する例を説明する。

＜警戒領域の説明＞
図７及び図８を参照しながら、本実施形態に係る予測用ＥＣＵ１７が実施する処理を説明する。まず、図７は、自車両１が車道に沿って走行中の様子を示す上面図である。自車両１は自動運転により走行中であり、また、他車両３１は自車両１の走行車線の前方を走行している。

７０１において、自車両１の前方を走行している他車両３１が停止し、停止した当該他車両３１について警戒領域Ｒ２よりも広い警戒領域Ｒ３が設定されている。警戒領域Ｒ３は、走行中の他車両３１に運転手以外の乗員３１１が複数存在している状態で他車両３１が停止した場合に他車両３１について設定される警戒領域であり、例えば他車両３１の外縁から距離Ｌ３（＞距離Ｌ２）の範囲内の領域である。

なお、警戒領域Ｒ３は、他車両３１の前方、側方および後方のすべてで外縁から等距離（Ｌ３）の範囲内である必要はない。例えば、複数人が乗車している場合には降車時に他車両３１の左側方のドアだけではなく右側方のドアからも人が出てくる可能性があることから、少なくなくとも右側方の外縁からの距離をＬ３とし、その他を外縁からの距離をＬ２としてもよい。

＜警戒領域設定処理＞
続いて、図８は、本実施形態に係るＳ２０３の警戒領域の設定処理の手順を示すフローチャートである。このフローチャートの内容は、Ｓ２０３の処理の詳細であり、主に予測用ＥＣＵ１７においてＣＰＵ１７１により行われる。

Ｓ４０１では、Ｓ２０２で取得された乗員状況を示す情報に基づいて、他車両３１に運転手以外の乗員３１１が複数存在するか否かを判定する。運転手以外の乗員３１１が複数存在する場合、Ｓ４０２へ進む。一方、運転手以外の乗員３１１が複数存在しない場合、Ｓ４０４へ進む。

Ｓ４０２では、周辺情報に基づいて他車両３１が停止しているか否かを判定する。このステップはＳ３０２の処理と同様である。他車両３１が停止している場合、Ｓ４０３へ進む。一方、他車両３１が停止していない場合、Ｓ４０７へ進む。

Ｓ４０３では、他車両３１についての警戒領域を図７の７０１に示した警戒領域Ｒ３に設定する。即ち、他車両３１についての警戒領域が広く設定される。これは、前述したように、自車両１の前方を走行している他車両３１の中に運転手以外の乗員３１１が複数存在する状態で、他車両３１が停止した場合には、他車両３１の両側のドアから乗員３１１が降車する可能性があると予測できるためである。

Ｓ４０４では、Ｓ２０２で取得された乗員状況を示す情報に基づいて、他車両３１に運転手以外の乗員３１１が１人存在するか否かを判定する。運転手以外の乗員３１１が１人存在する場合、Ｓ４０５へ進む。一方、運転手以外の乗員３１１が存在しない場合、Ｓ４０７へ進む。

Ｓ４０５〜Ｓ４０７の各処理はＳ３０２〜Ｓ３０４の各処理と同様であるため、説明を省略する。以上で図８の一連の処理が終了する。

なお、本フローチャートの各ステップは、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更されてもよく、例えば、それらの順序が変更されてもよいし、一部のステップが省略されてもよいし、或いは、他のステップが追加されてもよい。

以上説明したように、本実施形態では、予測用ＥＣＵ１７は、検出部１６による自車両１の周辺情報に基づき、自車両１の走行車線の前方の他車両３１に運転手以外の乗員３１１が複数存在しており且つ他車両３１が停止した場合に、両側のドアからの降車の可能性があるため、他車両３１の警戒領域を第１実施形態で説明した警戒領域Ｒ２よりもさらに広い警戒領域Ｒ３に設定する。そして、運転手以外の乗員３１１が１人存在している場合は警戒領域Ｒ２に設定する。これにより、乗員が複数なのか１人なのかに応じてより、適切な警戒領域を設定することができる。

本実施形態によれば、人の乗り降りが発生する車両の乗員状況を考慮した、より安全な自動運転を実現することができる。

（第３実施形態）
第１実施形態では、自車両１の走行車線の前方の他車両３１に運転手以外の乗員３１１が存在しており且つ他車両３１が停止した場合に、他車両３１の警戒領域を、そうでない場合の警戒領域Ｒ１よりも広い警戒領域Ｒ２に設定する例を説明した。これに対して、第３実施形態では、自車両１の走行車線の前方の他車両３１に運転手以外の乗員３１１が存在しており、他車両３１が停止し、さらに他車両３１に荷物が積まれている場合に、荷物がない場合の警戒領域Ｒ２よりもさらに広い警戒領域Ｒ３を設定する例を説明する。これは、トランク３１３から乗員３１１の荷物を取り出すために運転席側のドアから運転手が降車する可能性があるためである。

＜警戒領域設定処理＞
図９は、本実施形態に係る他車両３１に対する警戒領域の設定を行うための処理の手順を示すフローチャートである。このフローチャートの内容は、Ｓ２０３の処理の詳細であり、主に予測用ＥＣＵ１７においてＣＰＵ１７１により行われる。なお、図９におけるＳ５０１、Ｓ５０２、Ｓ５０５〜Ｓ５０６の各処理は、図６で説明したＳ３０１〜Ｓ３０４の各処理と同様であるため詳細な説明を省略する。

Ｓ５０３では、他車両３１に荷物が積まれているか否かを判定する。このステップは、検出部１６により検出された自車両１の周辺情報を予測用ＥＣＵ１７が逐次受け取った結果に基づいて、他車両３１に乗員が乗り込む際にトランク３１３に荷物を積み込んだことを事前に検出していたか否かにより行う。例えば、自車両１の前を走行する他車両３１が乗員３１を乗せ、荷物をトランク３１３に積み込み、その後自車両１の前方を走行し続けて、後に降車するような場合が想定される。なお、荷物のトランク３１３の積み込み動作の検出に加えて、トランク３１３の開閉の動作が検出された場合に、荷物が積み込まれたと判定してもよい。あるいは、車車間通信により直接荷物の積載状況の情報を取得し、その情報に基づいて判定を行ってもよい。他車両３１に荷物が積まれている場合、Ｓ５０４へ進む。一方、他車両３１に荷物が積まれていない場合、Ｓ５０５へ進む。

Ｓ５０４では、他車両３１についての警戒領域Ｒを図７の７０１に示した警戒領域Ｒ３に設定する。即ち、他車両３１についての警戒領域がＲ２よりも広く設定される。これは、前述したように、車両１の前方を走行している他車両３１の中に運転手以外の乗員３１１が存在し、荷物がトランク３１３に積まれている状態で、他車両３１が停止した場合には、トランク３１３から乗員３１１の荷物を取り出すために運転席側のドアから運転手が降車する可能性があるためである。以上で図９の一連の処理が終了する。

なお、本フローチャートの各ステップは、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更されてもよく、例えば、それらの順序が変更されてもよいし、一部のステップが省略されてもよいし、或いは、他のステップが追加されてもよい。

以上説明したように、本実施形態では、予測用ＥＣＵ１７は、検出部１６による自車両１の周辺情報に基づき、自車両１の走行車線の前方の他車両３１に運転手以外の乗員３１１が存在しており、他車両３１が停止し、且つ他車両３１に荷物が積まれている場合に、両側のドアからの降車の可能性があるため、他車両３１の警戒領域を第１実施形態で説明した警戒領域Ｒ２よりもさらに広い警戒領域Ｒ３に設定する。これにより、運転手の降車の可能性を考慮した、適切な警戒領域を設定することができる。

本実施形態によれば、人の乗り降りが発生する車両の乗員状況を考慮した、より安全な自動運転を実現することができる。

（第４実施形態）
第１実施形態では、自車両１の走行車線の前方の他車両３１に運転手以外の乗員３１１が存在しており且つ他車両３１が停止した場合に、他車両３１の警戒領域を、そうでない場合の警戒領域Ｒ１よりも広い警戒領域Ｒ２に設定する例を説明した。これに対して、第４実施形態では、自車両１の走行車線の前方の他車両３１に運転手以外の乗員３１１が存在しており、他車両３１が路肩側へ移動している場合に、警戒領域Ｒ２を設定する例を説明する。これは、他車両３１が路肩側へ移動している場合には、他車両３１が停止して乗員が降車する可能性があるためである。

＜警戒領域設定処理＞
図１０は、本実施形態に係る他車両３１に対する警戒領域の設定を行うための処理の手順を示すフローチャートである。このフローチャートの内容は、Ｓ２０３の処理の詳細であり、主に予測用ＥＣＵ１７においてＣＰＵ１７１により行われる。なお、図１０におけるＳ６０１、Ｓ６０２〜Ｓ６０４の各処理は、図６で説明したＳ３０１、Ｓ３０２〜Ｓ３０４の各処理と同様であるため詳細な説明を省略する。

Ｓ６０２では、周辺情報に基づいて他車両３１が路肩側へ移動しているか否かを判定する。このステップは、検出部１６により検出された自車両１の周辺情報を予測用ＥＣＵ１７が逐次受け取った結果に基づいて、他車両３１の挙動を解析することで行う。他車両３１が路肩側へ移動している場合、Ｓ６０３へ進む。一方、他車両３１が路肩側へ移動していない場合、Ｓ６０４へ進む。以上で図１０の一連の処理が終了する。

なお、本フローチャートの各ステップは、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更されてもよく、例えば、それらの順序が変更されてもよいし、一部のステップが省略されてもよいし、或いは、他のステップが追加されてもよい。

例えば、図１０の処理と図３の処理とを組み合わせて、運転手以外の乗員が存在する他車両３１が路肩側へ移動しており、さらに停止した場合に、他車両３１に対して警戒領域Ｒ２を設定するように構成してもよい。

以上説明したように、本実施形態では、予測用ＥＣＵ１７は、検出部１６による自車両１の周辺情報に基づき、自車両１の走行車線の前方の他車両３１に運転手以外の乗員３１１が存在しており、他車両３１が路肩側に移動している場合に、乗員３１１の降車の可能性があるため、他車両３１の警戒領域を第１実施形態で説明した警戒領域Ｒ２に設定する。これにより、他車両３１が実際に停止し降車の可能性が高くなる前段階で降車の可能性を考慮し、適切な警戒領域を設定することができる。

本実施形態によれば、人の乗り降りが発生する車両の乗員状況を考慮した、より安全な自動運転を実現することができる。

（第５実施形態）
第１実施形態では、自車両１の走行車線の前方の他車両３１に運転手以外の乗員３１１が存在しており且つ他車両３１が停止した場合に、他車両３１の警戒領域を、そうでない場合の警戒領域Ｒ１よりも広い警戒領域Ｒ２に設定する例を説明した。これに対して、第５実施形態では、自車両１の走行車線の前方の他車両３１に運転手以外の乗員３１１が存在しており且つ他車両３１のハザードランプ３１４が点滅している場合に、警戒領域Ｒ２を設定する例を説明する。これは、車両３１のハザードランプ３１４が点滅している場合には、他車両３１が停止して乗員が降車する可能性があるためである。

＜警戒領域設定処理＞
図１１は、本実施形態に係る他車両３１に対する警戒領域の設定を行うための処理の手順を示すフローチャートである。このフローチャートの内容は、Ｓ２０３の処理の詳細であり、主に予測用ＥＣＵ１７においてＣＰＵ１７１により行われる。なお、図１１におけるＳ７０１、Ｓ７０３〜Ｓ７０４の各処理は、図６で説明したＳ３０１、Ｓ３０３〜Ｓ３０４の各処理と同様であるため詳細な説明を省略する。

Ｓ７０２では、周辺情報に基づいて他車両３１のハザードランプ３１４が点滅しているか否かを判定する。このステップは、検出部１６により検出された自車両１の周辺情報を予測用ＥＣＵ１７が逐次受け取った結果に基づいて、他車両３１の挙動を解析することで行う。他車両３１のハザードランプ３１４が点滅している場合、Ｓ７０３へ進む。一方、他車両３１のハザードランプ３１４が点滅していない場合、Ｓ７０４へ進む。以上で図１１の一連の処理が終了する。

なお、本フローチャートの各ステップは、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更されてもよく、例えば、それらの順序が変更されてもよいし、一部のステップが省略されてもよいし、或いは、他のステップが追加されてもよい。

例えば、図１１の処理と図３の処理とを組み合わせて、運転手以外の乗員が存在する他車両３１のハザードランプ３１４が点滅しており、さらに他車両３１が停止した場合に、他車両３１に対して警戒領域Ｒ２を設定するように構成してもよい。

以上説明したように、本実施形態では、予測用ＥＣＵ１７は、検出部１６による自車両１の周辺情報に基づき、自車両１の走行車線の前方の他車両３１に運転手以外の乗員３１１が存在しており且つ他車両３１のハザードランプ３１４が点滅している場合に、乗員３１１の降車の可能性があるため、他車両３１の警戒領域を第１実施形態で説明した警戒領域Ｒ２に設定する。これにより、他車両３１が実際に停止し降車の可能性が高くなる前段階で降車の可能性を考慮し、適切な警戒領域を設定することができる。

本実施形態によれば、人の乗り降りが発生する車両の乗員状況を考慮した、より安全な自動運転を実現することができる。

（第６実施形態）
第１実施形態では、自車両１の走行車線の前方の他車両３１に運転手以外の乗員３１１が存在しており且つ他車両３１が停止した場合に、他車両３１の警戒領域を、そうでない場合の警戒領域Ｒ１よりも広い警戒領域Ｒ２に設定する例を説明した。これに対して、第６実施形態では、自車両１の走行車線の前方の他車両３１に運転手以外の乗員３１１が存在しない状態で他車両３１が走行中である場合には、人を乗せるために急な車線変更などがありえることから、警戒領域Ｒ１よりも広い警戒領域Ｒ４を設定する例を説明する。本実施形態では特にサービス車両（タクシー）で発生しうる事例である。

＜警戒領域の説明＞
図１２及び図１３を参照しながら、本実施形態に係る予測用ＥＣＵ１７が実施する処理を説明する。まず、図１２は、自車両１が車道に沿って走行中の様子を示す上面図である。自車両１は自動運転により走行中であり、また、他車両３１は自車両１の走行車線の前方を走行している。図示の例では片側２車線の道路である。

１２０１において、自車両１の前方を走行している他車両３１について警戒領域Ｒ１よりも広い警戒領域Ｒ４が設定されている。警戒領域Ｒ４は、走行中の他車両３１に運転手以外の乗員３１１が存在していない状態で他車両３１が走行中である場合に他車両３１について設定される警戒領域であり、例えば他車両３１の外縁から距離Ｌ４（＞距離Ｌ１）の範囲内の領域である。さらに、片側複数車線において、路肩から数えて２車線目以降に他車両３１が存在する場合に警戒領域Ｒ４を設定し、１車線目に他車両３１が存在する場合には警戒領域Ｒ４よりも狭い警戒領域を設定するように構成してもよい。これは、既に１車線目を走行している場合には他車両３１の急な車線変更は起こりにくいと考えられるためである。

なお、警戒領域Ｒ４は、他車両３１の前方、側方および後方のすべてで外縁から等距離（Ｌ４）の範囲内である必要はない。例えば、人を乗せるために路肩側へ急な車線変更を行う例を想定し、少なくとも左側方の外縁からの距離をＬ４とし、その他を外縁からの距離をＬ１としてもよい。

＜警戒領域設定処理＞
続いて、図１３は、本実施形態に係るＳ２０３の警戒領域の設定処理の手順を示すフローチャートである。このフローチャートの内容は、Ｓ２０３の処理の詳細であり、主に予測用ＥＣＵ１７においてＣＰＵ１７１により行われる。なお、図１３におけるＳ８０１〜Ｓ８０３、Ｓ８０６の各処理は、図６で説明したＳ３０１〜Ｓ３０４の各処理と同様であるため詳細な説明を省略する。

Ｓ８０４では、周辺情報に基づいて他車両３１が走行しているか否かを判定する。このステップは、Ｓ３０２と同様に、検出部１６により検出された自車両１の周辺情報を予測用ＥＣＵ１７が逐次受け取った結果に基づいて、他車両３１が移動しているか、あるいは停止しているかを判定することで行う。他車両３１が走行している場合、Ｓ８０５へ進む。一方、他車両３１が走行していない場合、Ｓ８０６へ進む。

Ｓ８０５では、他車両３１についての警戒領域を図１２の１２０１に示した警戒領域Ｒ４に設定する。即ち、他車両３１についての警戒領域が広く設定される。これは、前述したように、自車両１の前方を走行している他車両３１の中に運転手以外の乗員３１１が存在しない状態で他車両３１が走行している場合には、人を乗せるために路肩側へ向かって急な車線変更を行う可能性があるためである。以上で図１３の一連の処理が終了する。

なお、本フローチャートの各ステップは、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更されてもよく、例えば、それらの順序が変更されてもよいし、一部のステップが省略されてもよいし、或いは、他のステップが追加されてもよい。

以上説明したように、本実施形態では、予測用ＥＣＵ１７は、検出部１６による自車両１の周辺情報に基づき、自車両１の走行車線の前方の他車両３１に運転手以外の乗員３１１が存在しておらず且つ他車両３１が走行中である場合には、人を乗せるために路肩側へ向かって急な車線変更を行う可能性があるため、他車両３１の警戒領域をＲ１よりも広い警戒領域Ｒ４に設定する。これにより、他車両３１の急な車線変更や路肩側への急な移動を考慮した、適切な警戒領域を設定することができる。

本実施形態によれば、人の乗り降りが発生する車両の乗員状況を考慮した、より安全な自動運転を実現することができる。

なお、上述の各実施形態では、自車両の前方に他車両が存在する場合を例に説明したが、必ずしも同じ車線の前方である必要はない。他車線であっても他車両の乗員の有無を認識できる限り適用可能である。

（その他）
以上、いくつかの好適な態様を例示したが、本発明はこれらの例に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、その一部が変更されてもよい。例えば、各実施形態の内容に、目的、用途等に応じて他の要素を組み合わせることも可能であるし、或る実施形態の内容に他の実施形態の内容の一部を組み合わせることも可能である。また、本明細書に記載された個々の用語は、本発明を説明する目的で用いられたものに過ぎず、本発明は、その用語の厳密な意味に限定されるものでないことは言うまでもなく、その均等物をも含みうる。

また、各実施形態で説明された１以上の機能を実現するプログラムは、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給され、該システム又は装置のコンピュータにおける１以上のプロセッサは、このプログラムを読み出して実行することができる。このような態様によっても本発明は実現可能である。

（実施形態のまとめ）
第１の態様による処理装置（例えば１７）は、
自車両（例えば１）の周辺情報を取得する取得手段（例えば１７１、Ｓ１０２）と、
前記周辺情報に基づいて他車両（例えば３１）を検出する検出手段（例えば１７１、Ｓ２０１）と、
前記他車両の乗員状況を示す情報を取得する取得手段（例えば１７１、Ｓ２０２）と、
前記乗員状況に基づいて前記他車両に対して警戒領域（例えばＲ１、Ｒ２）を設定する設定手段（例えば１７１、Ｓ２０３）と、
を備える。

第１の態様によれば、人の乗り降りが発生する車両の乗員状況を考慮した、より安全な自動運転を実現することができる。

第２の態様による処理装置（例えば１７）は、
前記周辺情報に基づいて前記他車両（例えば３１）が停止しているか否かを判定する判定手段（例えば１７１、Ｓ３０２）をさらに備え、
前記設定手段は、前記他車両の運転手以外に乗員（例えば３１１）が存在し且つ前記他車両が停止した場合、前記他車両に対して、停止前の第１の警戒領域（例えばＲ１）よりも広い第２の警戒領域（例えばＲ２）を設定する（例えば１７１、Ｓ３０３）。

第２の態様によれば、他車両から人が降車してくる可能性を考慮した、より安全な自動運転を実現することができる。

第３の態様では、前記設定手段は、前記他車両（例えば３１）の運転手以外に複数の乗員（例えば３１１）が存在し且つ前記他車両が停止した場合、前記他車両に対して、前記第２の警戒領域（例えばＲ２）よりも少なくとも前記他車両の運転席側の側方にさらに広い第３の警戒領域（例えばＲ３）を設定する（例えば１７１、Ｓ４０１〜Ｓ４０３）。

第３の態様によれば、自車両の前方を走行している他車両の中に運転手以外の乗員が複数存在する状態で他車両が停止した場合には、他車両の両側のドアから乗員が降車する可能性を考慮した、より安全な自動運転を実現することができる。

第４の態様による処理装置（例えば１７）は、
前記周辺情報に基づいて前記他車両（例えば３１）が停止しているか否かを判定する判定手段（例えば１７１、Ｓ５０２）をさらに備え、
前記検出手段は、前記周辺情報に基づいて前記他車両に荷物が積まれたことをさらに検出し（例えば１７１、Ｓ５０３）、
前記設定手段は、前記他車両の運転手以外に乗員（例えば３１１）が存在し、前記他車両に荷物が積まれており、且つ、前記他車両が停止した場合、前記他車両に対して、停止前の第１の警戒領域（例えばＲ２）よりも広い第２の警戒領域（例えばＲ３）を設定する（例えば１７１、Ｓ５０４）。

第４の態様によれば、トランクなどから乗員の荷物を取り出すために運転席側のドアから運転手が降車することにより両側のドアが開く可能性があることを考慮した、より安全な自動運転を実現することができる。

第５の態様では、前記取得手段は、前記周辺情報に基づいて検出された前記他車両の画像（例えば図３Ｃに示すような他車両３１の画像）を解析することにより前記他車両の乗員状況を示す情報を取得する。

第５の態様によれば、他車両の乗員状況を示す情報を画像解析により取得することができる。

第６の態様では、前記検出手段は、前記周辺情報に基づいて前記他車両（例えば３１）の運転手以外の乗員（例えば３１１）が前記他車両に乗車したことをさらに検出し、
前記取得手段は、前記検出手段の検出結果に基づいて前記他車両の乗員状況を示す情報を取得する。

第６の態様によれば、乗員が乗り込む挙動を直接検出することで、より精度の高い情報を取得することができる。

第７の態様による処理装置（例えば１７）は、
前記周辺情報に基づいて前記他車両（例えば３１）が路肩側へ移動しているか否かを判定する判定手段（例えば１７１、Ｓ６０２）をさらに備え、
前記設定手段は、前記他車両の運転手以外に乗員（例えば３１１）が存在し且つ前記他車両が路肩側へ移動している場合、前記他車両に対して、路肩側へ移動を開始する前の第１の警戒領域（例えばＲ１）よりも広い第２の警戒領域（例えばＲ２）を設定する（例えば１７１、Ｓ６０３）。

第７の態様によれば、他車両が実際に停止し降車の可能性が高くなる前段階で降車の可能性を考慮し、適切な警戒領域を設定することができる。

第８の態様では、前記検出手段は、前記周辺情報に基づいて前記他車両（例えば３１）のハザードランプ（例えば３１４）の点滅をさらに検出し（例えば１７１、Ｓ７０２）、
前記設定手段は、前記他車両の運転手以外に乗員（例えば３１１）が存在し且つ前記ハザードランプの点滅が検出された場合、前記他車両に対して、前記ハザードランプの点滅が開始する前の第１の警戒領域（例えばＲ１）よりも広い第２の警戒領域（例えばＲ２）を設定する（例えば１７１、Ｓ７０３）。

第８の態様によれば、他車両が実際に停止し降車の可能性が高くなる前段階で降車の可能性を考慮し、適切な警戒領域を設定することができる。

第９の態様による処理装置（例えば１７）は、
前記周辺情報に基づいて前記他車両（例えば３１）が走行しているか否かを判定する判定手段（例えば１７１、Ｓ８０４）をさらに備え、
前記設定手段は、前記他車両の運転手以外に乗員（例えば３１１）が存在しておらず且つ前記他車両が走行している場合、前記他車両に対して、前記他車両の運転手以外に乗員が存在し且つ前記他車両が走行している場合における第１の警戒領域（例えばＲ１）よりも広い第２の警戒領域（例えばＲ４）を設定する（例えば１７１、Ｓ８０５）。

第９の態様によれば、人を乗せるための他車両の急な車線変更や路肩側への急な移動を考慮した、適切な警戒領域を設定することができる。

第１０の態様による車両（例えば１）は、第１の態様〜第９の態様の何れかの処理装置（例えば１７）を備える。

第１０の態様によれば、人の乗り降りが発生する車両の乗員状況を考慮した、より安全な自動運転を車両で実現することができる。

第１１の態様による処理方法は、
自車両（例えば１）の周辺情報を取得する取得工程（例えば１７１、Ｓ１０２）と、
前記周辺情報に基づいて他車両（例えば３１）を検出する検出工程（例えば１７１、Ｓ２０１）と、
前記他車両の乗員状況を示す情報を取得する取得工程（例えば１７１、Ｓ２０２）と、
前記乗員状況に基づいて前記他車両に対して警戒領域（例えばＲ１、Ｒ２）を設定する設定工程（例えば１７１、Ｓ２０３）と、
を有する。

第１１の態様によれば、第１の態様と同様に、人の乗り降りが発生する車両の乗員状況を考慮した、より安全な自動運転を実現することができる。

第１２の態様は、コンピュータに第１１の態様の処理方法の各工程を実行させるためのプログラムである。

第１２の態様によれば、第１１の態様の処理方法をコンピュータにより実現可能となる。

１：自車両、３：オブジェクト、３１：他車両、３２：人、１７：予測用ＥＣＵ（処理装置）

Claims (12)

1. 自車両の周辺情報を取得する取得手段と、
   前記周辺情報に基づいて他車両を検出する検出手段と、
   前記他車両の乗員状況を示す情報を取得する取得手段と、
   前記乗員状況に基づいて前記他車両に対して警戒領域を設定する設定手段と、
   を備えることを特徴とする処理装置。
2. 前記周辺情報に基づいて前記他車両が停止しているか否かを判定する判定手段をさらに備え、
   前記設定手段は、前記他車両の運転手以外に乗員が存在し且つ前記他車両が停止した場合、前記他車両に対して、停止前の第１の警戒領域よりも広い第２の警戒領域を設定することを特徴とする請求項１に記載の処理装置。
3. 前記設定手段は、前記他車両の運転手以外に複数の乗員が存在し且つ前記他車両が停止した場合、前記他車両に対して、前記第２の警戒領域よりも少なくとも前記他車両の運転席側の側方にさらに広い第３の警戒領域を設定することを特徴とする請求項２に記載の処理装置。
4. 前記周辺情報に基づいて前記他車両が停止しているか否かを判定する判定手段をさらに備え、
   前記検出手段は、前記周辺情報に基づいて前記他車両に荷物が積まれたことをさらに検出し、
   前記設定手段は、前記他車両の運転手以外に乗員が存在し、前記他車両に荷物が積まれており、且つ、前記他車両が停止した場合、前記他車両に対して、停止前の第１の警戒領域よりも広い第２の警戒領域を設定することを特徴とする請求項１に記載の処理装置。
5. 前記取得手段は、前記周辺情報に基づいて検出された前記他車両の画像を解析することにより前記他車両の乗員状況を示す情報を取得することを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の処理装置。
6. 前記検出手段は、前記周辺情報に基づいて前記他車両の運転手以外の乗員が前記他車両に乗車したことをさらに検出し、
   前記取得手段は、前記検出手段の検出結果に基づいて前記他車両の乗員状況を示す情報を取得することを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の処理装置。
7. 前記周辺情報に基づいて前記他車両が路肩側へ移動しているか否かを判定する判定手段をさらに備え、
   前記設定手段は、前記他車両の運転手以外に乗員が存在し且つ前記他車両が路肩側へ移動している場合、前記他車両に対して、路肩側へ移動を開始する前の第１の警戒領域よりも広い第２の警戒領域を設定することを特徴とする請求項１に記載の処理装置。
8. 前記検出手段は、前記周辺情報に基づいて前記他車両のハザードランプの点滅をさらに検出し、
   前記設定手段は、前記他車両の運転手以外に乗員が存在し且つ前記ハザードランプの点滅が検出された場合、前記他車両に対して、前記ハザードランプの点滅が開始する前の第１の警戒領域よりも広い第２の警戒領域を設定することを特徴とする請求項１に記載の処理装置。
9. 前記周辺情報に基づいて前記他車両が走行しているか否かを判定する判定手段をさらに備え、
   前記設定手段は、前記他車両の運転手以外に乗員が存在しておらず且つ前記他車両が走行している場合、前記他車両に対して、前記他車両の運転手以外に乗員が存在し且つ前記他車両が走行している場合における第１の警戒領域よりも広い第２の警戒領域を設定することを特徴とする請求項１に記載の処理装置。
10. 請求項１乃至９の何れか１項に記載の処理装置を備えることを特徴とする車両。
11. 自車両の周辺情報を取得する取得工程と、
    前記周辺情報に基づいて他車両を検出する検出工程と、
    前記他車両の乗員状況を示す情報を取得する取得工程と、
    前記乗員状況に基づいて前記他車両に対して警戒領域を設定する設定工程と、
    を有することを特徴とする処理方法。
12. 請求項１１に記載の処理方法の各工程を、コンピュータに実行させるためのプログラム。