JP2020516535A

JP2020516535A - 車線選択方法、目標車両及びコンピュータ記憶媒体

Info

Publication number: JP2020516535A
Application number: JP2019556237A
Authority: JP
Inventors: ワン，ビン
Original assignee: テンセント・テクノロジー・（シェンジェン）・カンパニー・リミテッド
Priority date: 2017-04-20
Filing date: 2018-03-29
Publication date: 2020-06-11
Anticipated expiration: 2038-03-29
Also published as: CN108305477B; KR20190104391A; TW201838847A; EP3614359A1; US11059485B2; CN108305477A; EP3614359A4; US20190322281A1; TWI676970B; KR102212431B1; WO2018192352A1; JP6808853B2

Abstract

車線選択方法、目標車両及びコンピュータ記憶媒体に関する。該方法は、交差点車線変更を決定するための第１のモデルと、走行速度を決定するための第２のモデルとに基づいて、車線変更選択のための決定モデルを得（１０１）、目標車両の走行情報と、目標車両の周辺車両の走行情報を表す目標車両に関する目標情報とをリアルタイムで取得し（１０２）、リアルタイムで取得された目標情報と、目標車両の走行情報とに基づいて、該決定モデルにより目標車線を得る（１０３）、ことを含む。

Description

［関連出願の相互参照］
本願は、出願番号が２０１７１０２６２９３９．９であり、出願日が２０１７年０４月２０日である中国特許出願に基づき提出し、その中国特許出願の優先権を主張し、その中国特許出願の全ての内容を参照としてここに援用する。

［技術分野］
本発明は、道路選択技術に関し、特に、車線選択方法、目標車両及びコンピュータ記憶媒体に関する。

車両の走行中、運転者は、最も合理的な車線を選択して走行させる。一方、無人運転シナリオ（又は、無人運転車両の走行シナリオ）では、車両は、自動運転時に、運転者と同じような、最適な車線を自発的に選択する能力を備えてこそ、複数車線の高速道路や都市道路を走行でき、さもないと、道路に出ることができない。両者の相違点として、ユーザが自発的に運転する過程は、半自動であり、自動ナビゲーションの路線を見積もってユーザ自身の判断を入れることができるので、長い応答時間が許されるのに対して、無人運転は、全自動であり、長すぎる応答時間が許されず、応答時間をできるだけ低く確保する必要がある。無人運転シナリオでは、最適な車線の選択は、車線を変更する車線変更挙動に関係する。車線変更挙動は、任意的な車線変更（ＤＬＣ：ＤｉｓｃｅｔｉｏｎａｒｙＬａｎｅＣｈａｎｇｅ）と強制的な変道変更（ＭＬＣ：Ｍａｎｄｔｏｒｙｌａｎｅｃｈａｎｇｅ）との２種類を含む。ＤＬＣとは、走行速度を改善するためのものであるが、ＭＬＣとは、交差点などの影響で自車線から離れなければならないことを言う。

従来技術では、まず、ＭＬＣを考慮する必要があるかどうかを判断する必要があり、一定の条件を満たしてからＤＬＣを考慮する。これにより、このような判断メカニズムによって運転者の運転行為をシミュレーションする。しかしながら、このような判断メカニズムに下記の問題がある。即ち、ＤＬＣとＭＬＣとを切り離して分析する判断メカニズムは、無人運転シナリオとは、特に車線変更の選択上に、大きな違いがある。この判断メカニズムに基づく決定結果は、実際の適用において理想的ではなく、精確な車線変更選択を実現できないため、応答時間ができるだけ低いという要求を確保することもできない。

関連技術では、この問題に対して、まだ有効な解決策がない。

これに鑑みて、本発明の実施例は、少なくとも従来技術に存在している問題が解決される車線選択方法、目標車両及びコンピュータ記憶媒体を提供する。

本発明の実施例に係る車線選択方法であって、
交差点車線変更を決定するための第１のモデルと、走行速度を決定するための第２のモデルとに基づいて、車線変更選択のための決定モデルを得、
目標車両の走行情報と、目標車両の周辺車両の走行情報を表す目標車両に関する目標情報とをリアルタイムで取得し、
リアルタイムで取得された前記目標情報と、目標車両の走行情報とに基づいて、前記決定モデルにより目標車線を得る、ことを含む。

本発明の実施例に係る目標車両であって、
交差点車線変更を決定するための第１のモデルと、走行速度を決定するための第２のモデルとに基づいて、車線変更選択のための決定モデルを得るように構成されている第１の取得ユニットと、
目標車両の走行情報と、目標車両の周辺車両の走行情報を表す目標車両に関する目標情報とをリアルタイムで取得するように構成されている第２の取得ユニットと、
リアルタイムで取得された前記目標情報と、目標車両の走行情報とに基づいて、前記決定モデルにより目標車線を得るように構成されている車線決定ユニットと、を備える。

本発明の実施例に係る目標車両であって、プロセッサと、プロセッサ上で動作可能なコンピュータプログラムを記憶するメモリとを備え、前記プロセッサは、前記コンピュータプログラムを実行する際に、上記のいずれか１項に記載の車線選択方法を実行する。

本発明の実施例に係るコンピュータ記憶媒体であって、上記のいずれか１項に記載の車線選択方法を実行するためのコンピュータ実行可能な命令が記憶されている。

本発明の実施例に係る車線選択方法であって、目標車両によって実行され、前記目標車両は、１つ又は複数のプロセッサと、メモリと、１つ又は複数のプログラムとを含み、前記１つ又は複数のプログラムは、メモリに記憶され、前記プログラムは、それぞれが１組の命令に対応する１つ又は複数のユニットを含み得、前記１つ又は複数のプロセッサは、命令を実行するように構成されており、前記方法は、
交差点車線変更を決定するための第１のモデルと、走行速度を決定するための第２のモデルとに基づいて、車線変更選択のための決定モデルを得、
目標車両の走行情報と、目標車両の周辺車両の走行情報を表す目標車両に関する目標情報とをリアルタイムで取得し、
リアルタイムで取得された前記目標情報と、目標車両の走行情報とに基づいて、前記決定モデルにより目標車線を得る、ことを含む。

本発明の実施例によれば、異なる決定選択を表すためのモデルに基づいてモデル化することで、車線変更選択のための決定モデルを得る。例えば、ＤＬＣ及びＭＬＣを用いてモデル化した決定結果は、速度や交差点などの影響状況が無人運転シナリオに全面的に考慮され、実際のニーズにより合致する。リアルタイムで取得された目標車両に関する目標情報と、目標車両の走行情報とに基づいて、決定モデルにより目標車線を得、得られた目標車線で車線選択を実行することにより、精確な車線変更選択を実現し、応答時間をできるだけ低く確保することができる。

本発明の各実施例に係る目標車両に搭載された車載端末又はユーザが持つ移動端末を実現するための選択可能なハードウェア構成の模式図である。図１に示すような移動端末の通信システムの模式図である。本発明の実施例における情報やり取りを行う各ハードウェアエンティティの模式図である。本発明の実施例に係る方法の実現フローの模式図である。本発明の実施例に係るシステムアーキテクチャの模式図である。本発明の実施例による車線変更挙動決定のキーパラメータの模式図である。本発明の実施例による車線変更選択のための決定モデルの構成の模式図である。本発明の実施例による実際の適用においてサンプリングされた車線変更選択状況の模式図である。本発明の実施例による車線変更選択過程の模式図である。本発明の実施例に係る目標車両に搭載された車載端末又はユーザが持つ移動端末のハードウェア構成図である。

以下、図面を参照して、解決手段の実施形態をさらに詳細に説明する。

本発明の各実施例を実現する移動端末について図面を参照して説明する。以下の説明では、素子を表すための「モジュール」、「部品」、又は「ユニット」のようなサフィックスは、本発明の実施例の説明のためになるよう使用されるだけであり、それ自体は特定の意味を持たない。したがって、「モジュール」と「部品」は、混合して使用することができる。

以下の詳細な説明では、本発明を徹底的に理解するために、多くの具体的な詳細が述べられているが、当業者にとっては、これらの具体的な詳細がない場合に本発明を実践できることは明らかである。他の場合、開示された公知の方法、プロセス、コンポーネント、回路、及びネットワークは、不必要に実施例の各態様を不明瞭にすることを避けるために詳細に説明されていない。

また、本明細書では、「第１」、「第２」などの用語を何回も使用して、各種の素子（又は各種の閾値、又は各種の応用、又は各種の命令、又は各種の動作）を説明しているが、これらの素子（又は閾値、又は応用、又は命令、又は動作）は、これらの用語によって制限されない。これらの用語は、１つの素子（又は閾値、又は応用、又は命令、又は動作）と他の素子（又は閾値、又は応用、又は命令、又は動作）とを区別するためのものにすぎない。例えば、第１の動作は第２の動作と称されてもよく、第２の動作は第１の動作と称されてもよく、本発明の範囲を逸脱することなく、第１の動作と第２の動作はいずれも動作であり、両者は同じ動作ではないだけである。

本発明の実施例におけるステップは、必ずしも説明されたステップ順序に処理されない。必要に応じて、ステップを選択的にシャッフルしたり、実施例におけるステップを削除したり、あるいは実施例におけるステップを追加したりしてもよい。本発明の実施例におけるステップの説明は、選択可能な順序の組み合わせにすぎず、本発明の実施例の全てのステップ順序の組み合わせを代表するものではない。実施例におけるステップ順序は、本発明に対する制限とは考えられない。

本発明の実施例における「及び／又は」という用語は、関連する列挙項目のうちの１つ又は複数を含む任意のすべての可能な組み合わせを意味する。さらに説明すべきものとして、本明細書で使用される場合、「含む／備える」は、説明される特徴、整数、ステップ、動作、素子、及び／又はコンポーネントの存在を指定するが、１つ又は複数の他の特徴、整数、ステップ、動作、素子、及び／又はコンポーネント、及び／又はそれらの群の存在又は追加を除外しない。

本明細書の「目標車両」とは、無人運転シナリオで自動運転する自動車であり、又は自車と呼ばれてもよい。

本発明の実施例に係るスマート端末（例えば移動端末）は、様々な形態で実施されてもよい。例えば、本発明の実施例で説明される移動端末は、携帯電話、スマートフォン、ノートパソコン、デジタル放送受信機、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ：ＰｅｒｓｏｎａｌＤｉｇｉｔａｌＡｓｓｉｓｔａｎｔ）、タブレットコンピュータ（ＰＡＤ）、ポータブルメディアプレーヤー（ＰＭＰ：ＰｏｒｔａｂｌｅＭｅｄｉａＰｌａｙｅｒ）、ナビゲーション装置などのような移動端末と、デジタルＴＶ、デスクトップコンピュータなどのような固定端末とを含んでもよい。以下、端末が移動端末であると仮定する。しかしながら、当業者であれば理解できるものとして、特に移動目的に利用される素子に加えて、本発明の実施形態による構造は、固定タイプの端末にも適用可能である。

図１は、本発明の各実施例に係る移動端末を実現するための選択可能なハードウェア構成の模式図である。移動端末１００は、車載端末又は携帯電話端末に限定されない。本実施例では、前記移動端末は目標車両内に置かれる。

移動端末１００は、車載端末である場合、ＧＰＳ測位ユニット１１１、無線通信ユニット１１２、無線インターネットユニット１１３、警報通信ユニット１１４、地図ユニット１２１、音声ユニット１２２、ユーザ入力ユニット１３０、第１の取得ユニット１４０、第２の取得ユニット１４１、車線決定ユニット１４２、出力ユニット１５０、表示ユニット１５１、オーディオ出力ユニット１５２、記憶ユニット１６０、インターフェースユニット１７０、処理ユニット１８０、電源ユニット１９０などを備えてもよい。図１は、各種のコンポーネントを有する移動端末を示しているが、理解すべきものとして、示されたすべてのコンポーネントの実施を要求しない。より多く又はより少ないコンポーネントを代替的に実施してもよい。以下、車載端末の素子について詳細に説明する。

ＧＰＳ測位ユニット１１１は、衛星から伝達された情報を受信して、車載端末の位置情報を確認又は取得し、例えば、伝達された情報に基づいて、シングル衛星測位やダブル衛星測位などを行い、ナビゲーション経路に対する車両の位置やナビゲーション経路上のいずれかの車線に対する車両の位置などを決定する。具体的には、３つ以上の衛星からの距離情報及び正確な時間情報を算出し、算出された情報に三角測量法を適用することで、経度、緯度、高度により三次元の現在位置情報を正確に算出する。現在、位置及び時間情報を算出するための方法では、３つの衛星が使用される。また、他の１つの衛星を使って、算出された位置及び時間情報の誤差を補正する。また、ＧＰＳ測位ユニット１１１は、現在位置情報をリアルタイムで連続的に算出することにより、速度情報を算出して、現在の車両の速度情報を得ることもできる。

無線通信ユニット１１２は、車載端末と無線通信システム又はネットワークとの間の無線通信を可能にする。例えば、無線通信ユニットによる通信の形式は様々であり、放送の形式、Ｗｉ−Ｆｉ通信の形式、移動通信（２Ｇ、３Ｇ、又は４Ｇ）の形式などで、バックグラウンドサーバと通信やり取りを行ってもよい。ここで、放送の形式で通信やり取りを行う場合、放送チャネルを介して、外部放送管理サーバから、放送信号及び／又は放送関連情報を受信してもよい。放送チャネルは、衛星チャネル及び／又は地上チャネルを含んでもよい。放送管理サーバは、放送信号及び／又は放送関連情報を生成して送信するサーバ、若しくは、以前に生成された放送信号及び／又は放送関連情報を受信して、それを端末に送信するサーバであってもよい。放送信号は、ＴＶ放送信号、ラジオ放送信号、データ放送信号などを含んでもよい。また、放送信号は、ＴＶ又はラジオ放送信号と組み合わせた放送信号をさらに含んでもよい。放送関連情報は、移動通信ネットワークを介して提供されてもよい。放送信号は、様々な形式で存在してもよく、例えば、デジタルマルチメディア放送（ＤＭＢ：ＤｉｇｉｔａｌＭｕｌｔｉｍｅｄｉａＢｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ）の電子番組ガイド（ＥＰＧ：ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＰｒｏｇｒａｍＧｕｉｄｅ）、デジタルビデオ放送ハンドヘルド（ＤＶＢ−Ｈ：ＤｉｇｉｔａｌＶｉｄｅｏＢｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ−Ｈａｎｄｈｅｌｄ）の電子サービスガイド（ＥＳＧ：ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＳｅｒｖｉｃｅＧｕｉｄｅ）などの形式で存在してもよい。放送信号及び／又は放送関連情報は、記憶ユニット１６０（又は他のタイプの記憶媒体）に記憶されてもよい。Ｗｉ−Ｆｉは、パーソナルコンピュータ、移動端末（例えば、車載端末、携帯電話端末）などの端末を無線方式で相互接続する技術である。Ｗｉ−Ｆｉ通信形式を採用すると、Ｗｉ−Ｆｉホットスポットにアクセスして、さらにＷｉ−Ｆｉネットワークに接続することができる。Ｗｉ−Ｆｉホットスポットは、インターネット接続にアクセスポイントをインストールすることにより作成されるものである。このアクセスポイントは、無線信号を短距離で伝送し、一般的に３００フィートをカバーする。Ｗｉ−Ｆｉ対応の車載端末は、Ｗｉ−Ｆｉホットスポットを検出すると、Ｗｉ−Ｆｉネットワークに無線で接続することができる。移動通信（２Ｇ、３Ｇ又は４Ｇ）形式を採用すると、基地局（例えば、アクセスポイント、ノードＢなど）、外部端末、及びサーバのうちの少なくとも１つに無線信号を送信し、及び／又はそれらから無線信号を受信する。このような無線信号は、音声通話信号、ビデオ通話信号、若しくは、テキスト及び／又はマルチメディアメッセージに基づいて送信及び／又は受信される様々なタイプのデータを含んでもよい。

無線インターネットユニット１１３は、インターネットに接続するために、車載端末の、無線を含めた様々なデータ伝送通信技術に対応可能である。このユニットは、車載端末に内部的又は外部的に結合してもよい。このユニットに係る無線インターネットアクセス技術は、無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ：ＷｉｒｅｌｅｓｓＬｏｃａｌＡｒｅａＮｅｔｗｏｒｋｓ）、無線ブロードバンド（Ｗｉｂｒｏ）、ワイマックス（Ｗｉｍａｘ）、高速ダウンリンクパケットアクセス（ＨＳＤＰＡ：ＨｉｇｈＳｐｅｅｄＤｏｗｎｌｉｎｋＰａｃｋｅｔＡｃｃｅｓｓ）などを含んでもよい。

警報通信ユニット１１４は、バックグラウンドサーバに警報信号を送信し、車両異常情報を通報するように構成されている。具体的には、ＧＰＳ測位ユニットによって得られた現在の車両位置情報をこの車両異常情報とともにパッケージングして、バックグラウンドサーバ、例えば、警報や監視センターに伝送して処理させる。地図ユニット１２１は、地図情報を記憶するように構成されている。地図情報は、オンラインでダウンロードされて、オフラインで使用される地図情報であってもよく、リアルタイムでダウンロードされる地図情報であってもよい。地図情報は、適時に更新されてもよい。音声ユニット１２２は、音声動作を実行するように構成されており、一方では、ユーザの音声指示を受信でき、他方では、現在の車両位置、ナビゲーション情報、及び、車両異常情報のバックグラウンド処理結果を参照して、音声報知を行い、ユーザに道路状況などへの注意を促すことができる。

車載端末は、２Ｇ、３Ｇ、又は４Ｇ、無線技術などを適用でき、高速データ伝送に対応可能であり、音及びデータ情報を同時に伝送できる。オープンインターフェース、無限のアプリケーションによって、車載端末は、各種Ｉ／Ｏ機器と容易に連携して使用されることができる。

ユーザ入力ユニット１３０は、ユーザが入力した指示に基づいて入力データを生成して、車載端末の各種動作を制御することができる。ユーザ入力ユニット１３０は、ユーザによる様々なタイプの情報の入力を可能にし、キーボード、マウス、タッチパッド（例えば、接触による抵抗、圧力、容量などの変化を検出するタッチセンサーコンポーネント）、スクロールホイール、ジョイスティックなどを含んでもよい。特に、表示ユニット１５１にタッチパッドを層状に重ねた場合には、タッチスクリーンを形成することができる。

第１の取得ユニット１４０は、交差点車線変更を決定するための第１のモデルと、走行速度を決定するための第２のモデルとに基づいて、車線変更選択のための決定モデルを取得するように構成されている。第２の取得ユニット１４１は、目標車両の走行情報と、目標車両の周辺車両の走行情報を表す目標車両に関する目標情報とをリアルタイムで取得するように構成されている。車線決定ユニット１４２は、リアルタイムで取得された前記目標情報と、目標車両の走行情報とに基づいて、前記決定モデルにより目標車線を得るように構成されている。

インターフェースユニット１７０は、少なくとも１つの外部装置と車載端末との接続に使用可能なインターフェースとして用いられる。例えば、外部装置は、有線又は無線のヘッドホンポート、外部電源（又は電池充電器）ポート、有線又は無線のデータポート、メモリカードポート、識別ユニットを有する装置に接続するためのポート、オーディオ入出力（Ｉ／Ｏ）ポート、ビデオＩ／Ｏポート、イヤホンポートなどを含んでもよい。識別ユニットは、ユーザによる車載端末の使用を検証するための各種の情報を記憶し、ユーザ識別モジュール（ＵＩＭ：ＵｓｅｒＩｄｅｎｔｉｆｙＭｏｄｕｌｅ）、加入者識別モジュール（ＳＩＭ：ＳｕｂｓｃｒｉｂｅｒＩｄｅｎｔｉｔｙＭｏｄｕｌｅ）、汎用加入者識別モジュール（ＵＳＩＭ：ＵｎｉｖｅｒｓａｌＳｕｂｓｃｒｉｂｅｒＩｄｅｎｔｉｔｙＭｏｄｕｌｅ）などを含んでもよい。また、識別ユニットを有する装置（以下、「識別装置」と呼ぶ）は、スマートカードの形式をとることができるので、識別装置は、ポート又は他の接続装置を介して車載端末に接続することができる。インターフェースユニット１７０は、外部装置からの入力（例えば、データ情報、電力など）を受信し、受信した入力を車載端末内の１つ又は複数の素子に伝送することに用いられてもよいし、若しくは、車載端末と外部装置との間でデータを伝送することに用いられてもよい。

また、車載端末が外部ベースと接続されている場合、インターフェースユニット１７０は、それを介して、ベースから車載端末に電力を供給することを可能にする経路として用いられてもよいし、若しくは、それを介して、ベースから入力される各種の指示信号を車載端末に伝送することを可能にする経路として用いられてもよい。ベースから入力される各種の指示信号や電力は、車載端末がベースに正しく取り付けられているかを識別するための信号として用いられてもよい。出力ユニット１５０は、視覚、オーディオ、及び／又は触覚の方式で出力信号（例えば、オーディオ信号、ビデオ信号、振動信号など）を提供するように構成されている。出力ユニット１５０は、表示ユニット１５１と、オーディオ出力ユニット１５２などを備えてもよい。

表示ユニット１５１は、車載端末で処理される情報を表示してもよい。例えば、車載端末は、関連するユーザインターフェース（ＵＩ：ＵｓｅｒＩｎｔｅｒｆａｃｅ）又はグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ：ＧｒａｐｈｃａｌＵｓｅｒＩｎｔｅｒｆａｃｅ）を表示してもよい。車載端末がビデオ通話モード又は画像キャプチャモードにある場合、表示ユニット１５１は、キャプチャされた画像及び／又は受信された画像、ビデオや画像及び関連機能を示すＵＩやＧＵＩなどを表示してもよい。

また、表示ユニット１５１とタッチパッドとを層状に重ね合わせてタッチスクリーンが形成される場合、表示ユニット１５１は、入力装置及び出力装置として用いられてもよい。表示ユニット１５１は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：ＬｉｑｕｉｄＣｒｙｓｔａｌＤｉｓｐｌａｙ）、薄膜トランジスタＬＣＤ（ＴＦＴ−ＬＣＤ：ＴｈｉｎＦｉｌｍＴｒａｎｓｉｓｔｏｒ−ＬＣＤ）、有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ：ＯｒｇａｎｉｃＬｉｇｈｔ−ＥｍｉｔｔｉｎｇＤｉｏｄｅ）ディスプレイ、フレキシブルディスプレイ、三次元（３Ｄ）ディスプレイなどの少なくとも１つを含んでもよい。これらのディスプレイの一部は、ユーザが外部から見ることができるように透明状に構成されてもよい。これは透明ディスプレイと呼ばれてもよい。典型的な透明ディスプレイは、例えば、透明有機発光ダイオード（ＴＯＬＥＤ）ディスプレイなどであってもよい。特定の所望の実施形態によれば、車載端末は、２つ以上の表示ユニット（又は他の表示装置）を含んでもよい。例えば、車載端末は、外部表示ユニット（図示せず）と、内部表示ユニット（図示せず）とを含んでもよい。タッチスクリーンは、タッチ入力圧力、並びに、タッチ入力位置及びタッチ入力面積の検出に用いられてもよい。

オーディオ出力ユニット１５２は、車載端末が呼出信号受信モード、通話モード、記録モード、音声識別モード、放送受信モードなどのモードにある場合、受信された、又は記憶ユニット１６０に記憶されているオーディオデータをオーディオ信号に変換して、音として出力してもよい。また、オーディオ出力ユニット１５２は、車載端末が実行する特定の機能に関するオーディオ出力（例えば、呼出信号受信音、メッセージ受信音など）を提供してもよい。オーディオ出力ユニット１５２は、スピーカ、ブザーなどを含んでもよい。

記憶ユニット１６０は、処理ユニット１８０によって実行される処理や制御動作のソフトウェアプログラムなどを記憶してもよく、若しくは、既に出力され又は出力しようとするデータ（例えば、電話帳、メッセージ、静止画、ビデオなど）を一時的に記憶してもよい。また、記憶ユニット１６０は、タッチスクリーンにタッチを加えた場合に出力される各種方式の振動やオーディオ信号に関するデータを記憶してもよい。

記憶ユニット１６０は、少なくとも１種の記憶媒体を含んでもよい。前記記憶媒体は、フラッシュメモリ、ハードディスク、マルチメディアカード、カード型メモリ（例えば、ＳＤやＤＸメモリなど）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ：ＳｔａｔｉｃＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ：ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）、電気的消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ：ＥｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙＥｒａｓａｂｌｅＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）、プログラマブル読み取り専用メモリ（ＰＲＯＭ：ＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）、磁気メモリ、磁気ディスク、光ディスクなどを含む。また、車載端末は、ネットワーク接続により記憶ユニット１６０の記憶機能を実行するネットワーク記憶装置と連携することが可能である。

処理ユニット１８０は、通常、車載端末の全体的な動作を制御する。例えば、処理ユニット１８０は、音声通話、データ通信、ビデオ通話などに関する制御や処理を実行する。また、例えば、処理ユニット１８０は、タッチスクリーンで実行される手書き入力や図面描画入力を文字や画像として識別するためのパターン認識処理を実行してもよい。

電源ユニット１９０は、処理ユニット１８０の制御で、外部電力や内部電力を受信し、各素子やコンポーネントを動作させるために必要な適切な電力を供給する。

ここで説明される各実施形態は、例えば、コンピュータソフトウェア、ハードウェア、又はこれらの任意の組み合わせを使用したコンピュータ可読媒体で実施されてもよい。ハードウェアによる実施について、ここで説明される実施形態は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：ＡｐｐｌｉａｔｉｏｎＳｐｅｃｉｆｉｃＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＣｉｒｃｕｒｉｔ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：ＤｉｇｉｔａｌＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）、デジタル信号処理装置（ＤＳＰＤ：ＤｉｇｉｔａｌＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＤｅｖｉｃｅ）、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ：ＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＬｏｇｉｃＤｅｖｉｃｅ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：ＦｉｅｌｄＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＧａｔｅＡｒｒａｙ）、プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、ここで説明する機能を実行するように設計された電子ユニットのうちの少なくとも１つを使用することにより実施されてもよい。場合によっては、このような実施形態は、処理ユニット１８０において実施されることができる。ソフトウェアによる実施について、プロセス又は機能のような実施形態は、少なくとも１つの機能又は動作を実行することが可能な独立したソフトウェアユニットによって実施されてもよい。ソフトウェアコードは、任意の適切なプログラミング言語で作成されたソフトウェアアプリケーション（又はプログラム）によって実施されてもよい。ソフトウェアコードは、記憶ユニット１６０に記憶され、処理ユニット１８０によって実行されてもよい。ここで、記憶ユニット１６０の具体的なハードウェアエンティティは、メモリであってもよく、処理ユニット１８０の具体的なハードウェアエンティティは、コントローラであってもよい。

ここまで、車載端末に代表される移動端末における上記のユニット構造をその機能に応じて説明している。

図１に示すような移動端末１００は、フレーム又はパケットを介してデータを送信する例えば有線や無線の通信システム、及び衛星に基づく通信システムなどを利用して動作するように構成されてもよい。

図２を参照しながら、本発明の実施例による移動端末１００が動作可能な通信システムについて説明する。

このような通信システムは、異なるエアインターフェース及び／又は物理層を使用してもよい。例えば、通信システムで使用されるエアインターフェースは、例えば、周波数分割多元接続（ＦＤＭＡ：ＦｒｅｑｕｅｎｃｙＤｉｖｉｓｉｏｎＭｕｌｔｉｐｌｅＡｃｃｅｓｓ）、時分割多元接続（ＴＤＭＡ：ＴｉｍｅＤｉｖｉｓｉｏｎＭｕｌｔｉｐｌｅＡｃｃｅｓｓ）、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ：ＣｏｄｅＤｉｖｉｓｉｏｎＭｕｌｔｉｐｌｅＡｃｃｅｓｓ）、及び汎用移動体通信システム（ＵＭＴＳ：ＵｎｉｖｅｒｓａｌＭｏｂｉｌｅＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓＳｙｓｔｅｍ）（特に、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ：ＬｏｎｇＴｅｒｍＥｖｏｌｕｔｉｏｎ））、グローバル移動通信システム（ＧＳＭ(登録商標)）などを含む。限定でない例として、以下の説明はＣＤＭＡ通信システムに関するが、このような教示は同様に他のタイプのシステムにも適用される。

図２を参照すると、ＣＤＭＡ無線通信システムは、複数の移動端末１００と、複数の基地局（ＢＳ：ＢａｓｅＳｔａｔｉｏｎ）２７０と、基地局コントローラ（ＢＳＣ：ＢａｓｅＳｔａｔｉｏｎＣｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）２７５と、移動交換センター（ＭＳＣ：ＭｏｂｉｌｅＳｗｉｔｃｈｉｎｇＣｅｎｔｅｒ）２８０とを含んでもよい。ＭＳＣ２８０は、公衆電話交換ネットワーク（ＰＳＴＮ：ＰｕｂｌｉｃＳｗｉｔｃｈｅｄＴｅｌｅｐｈｏｎｅＮｅｔｗｏｒｋ）２９０とインターフェースを形成するように構成されている。また、ＭＳＣ２８０は、バックホール回線を介してＢＳ２７０に結合可能なＢＳＣ２７５とインターフェースを形成するように構成されている。バックホール回線は、例えば、Ｅ１／Ｔ１、ＡＴＭ、ＩＰ、ＰＰＰ、フレーム中継、ＨＤＳＬ、ＡＤＳＬ、又はｘＤＳＬなどを含む若干の既知のインターフェースのいずれかに従って構成されてもよい。理解すべきものとして、図２に示すようなシステムは、複数のＢＳＣ２７５を含んでもよい。

各ＢＳ２７０それぞれは、１つ又は複数のパーティション（又は領域）にサービス可能である。多指向性アンテナ又は特定の方向を指すアンテナによりカバーされる各パーティションそれぞれは、ＢＳ２７０から放射状に離れる。あるいは、各パーティションそれぞれは、ダイバーシティ受信のための２つ以上のアンテナによりカバーされてもよい。各ＢＳ２７０それぞれは、複数の周波数割り当てをサポートするように構成されてもよく、各周波数割り当ては、特定のスペクトル（例えば、１．２５ＭＨｚ、５ＭＨｚなど）を有する。

パーティションと周波数割り当ての交差は、ＣＤＭＡチャネルと呼ばれてもよい。ＢＳ２７０は、基地局トランシーバサブシステム（ＢＴＳ：ＢａｓｅＴｒａｎｓｃｅｉｖｅｒＳｔａｔｉｏｎ）又は他の等価用語とも呼ばれてもよい。このような場合、「基地局」という用語は、単一のＢＳＣ２７５及び少なくとも１つのＢＳ２７０を統括的に表すために用いることができる。基地局は、「セルラーステーション」とも呼ばれてもよい。又は、特定のＢＳ２７０の各パーティションは、複数のセルラーステーションと呼ばれてもよい。

図２に示すように、放送送信機（ＢＴ：ＢｒｏａｄｃａｓｔＴｒａｎｓｍｉｔｔｅｒ）２９５は、システム内で動作する移動端末１００に放送信号を送信する。図１に示すような放送受信ユニット１１１は、移動端末１００に設定され、ＢＴ２９５から送信された放送信号を受信する。図２には、いくつかの衛星３００が示されている。例えば、グローバル測位システム（ＧＰＳ）衛星３００を使用してもよい。衛星３００は、複数の移動端末１００のうちの少なくとも１つの位置を特定するのを助ける。

図２には、複数の衛星３００が示されているが、理解すべきものとして、有用な測位情報を得るために、任意の数の衛星を利用してもよい。図１に示すような位置情報ユニット１１５は、通常、衛星３００と協力して所望の測位情報を得るように構成されている。ＧＰＳ追跡技術の代わりに、又はＧＰＳ追跡技術以外に、移動端末の位置を追跡することができる他の技術を使用してもよい。さらに、少なくとも１つのＧＰＳ衛星３００は、衛星ＤＭＢ伝送を選択的又は追加的に処理してもよい。

無線通信システムの典型的な動作として、ＢＳ２７０は、各種の移動端末１００からの逆方向リンク信号を受信する。移動端末１００は、通常、通話、メッセージ送受信、及び他のタイプの通信に参加する。特定の基地局で受信された各逆方向リンク信号は、特定のＢＳ２７０内で処理される。得られたデータは、関連するＢＳＣ２７５に転送される。ＢＳＣは、通話リソースの割り当てと、ＢＳ２７０間のソフトハンドオーバプロセスの協調を含む移動管理機能とを提供する。また、ＢＳＣ２７５は、受信されたデータをＭＳＣ２８０にルーティングし、ＰＳＴＮ２９０とインターフェースを形成するための追加的なルーティングサービスを提供する。同様に、ＰＳＴＮ２９０はＭＳＣ２８０とインターフェースを形成し、ＭＳＣはＢＳＣ２７５とインターフェースを形成する。また、ＢＳＣ２７５は、ＢＳ２７０を相応的に制御して、順方向リンク信号を移動端末１００に送信する。

移動端末における通信ユニット１１０の移動通信ユニット１１２は、移動端末が内蔵する、移動通信ネットワーク（例えば、２Ｇ／３Ｇ／４Ｇなどの移動通信ネットワーク）へのアクセスに必要なデータ（ユーザ識別情報と認証情報とを含む）に基づいて、移動通信ネットワークにアクセスして、移動端末ユーザのウェブページ閲覧、ネットワークマルチメディア再生などのサービスのために移動通信データを伝送する（上りの移動通信データと下りの移動通信データとを含む）。

通信ユニット１１０の無線インターネットユニット１１３は、無線ホットスポットの関連プロトコル機能を実行することにより、無線ホットスポットの機能を実現する。無線ホットスポットは、複数の移動端末（移動端末以外の任意の移動端末）のアクセスをサポートし、移動通信ユニット１１２と移動通信ネットワークとの間の移動通信接続を多重化することにより、移動端末ユーザのウェブページ閲覧、ネットワークマルチメディア再生などのサービスのために移動通信データを伝送する（上りの移動通信データと下りの移動通信データとを含む）。移動端末は、実質的には、移動端末と通信ネットワークとの間の移動通信接続を多重化して移動通信データを伝送するので、移動端末が消費する移動通信データの流量は、通信ネットワーク側の課金エンティティにより移動端末の通信料金に計上される。これにより、移動端末が契約して使用する通信料金に含まれる移動通信データのデータ流量を消費する。

図３は本発明の実施例における情報やり取りを行う各ハードウェアエンティティの模式図であり、図３には端末機器１とサーバ２とが含まれる。端末機器１は、端末機器１１−１４により構成される。端末機器は、有線ネットワーク又は無線ネットワークを介してサーバと情報やり取りを行う。端末機器は、目標車両に搭載された車載端末又はユーザが持つ移動端末であってもよい。端末機器は、走行中の車両に配置されている。各車両においても、端末機器を配置してもよい。これにより、端末機器とバックグラウンドサーバとのデータやり取りを介して、無人運転のための各種の制御情報を得る。まず、自動運転と無人運転の相違点を明確にする必要がある。ユーザが自発的に運転する過程は、半自動であり、自動ナビゲーションの路線を見積もってユーザ自身の判断を入れることができるので、長い応答時間が許される。一方、無人運転は、全自動であり、長すぎる応答時間が許されず、応答時間をできるだけ低く確保する必要がある。無人運転シナリオでは、最適な車線の選択は、車線を変更する車線変更挙動に関係する。車線変更挙動は、ＤＬＣとＭＬＣとの２種類を含む。ＤＬＣとは、走行速度を改善するためのものであるが、ＭＬＣとは、交差点などの影響で自車線から離れなければならないことを言う。例えば、まず、ＭＬＣを考慮する必要があるかどうかを判断する必要があり、一定の条件を満たしてからＤＬＣを考慮する。これにより、このような判断メカニズムによって運転者の運転行為をシミュレーションする。しかしながら、このような判断メカニズムに下記の問題がある。即ち、ＤＬＣとＭＬＣとを切り離して分析する判断メカニズムは、ＤＬＣとＭＬＣとの２つのモデルを完全に切り離すことになる。一方で、シナリオ切り替えの移行が十分に自然でなく、前回の左への車線変更がまだ実行されていないが、次に右へ車線を変更すると決定する場合があり得る。つまり、このような従来の判断メカニズムは、本実施例で検討される無人運転シナリオに比べて、特に車線変更の選択上に、大きな違いがあり、応答時間ができるだけ低いという要求を確保できず、無人運転シナリオに適用されない。他方で、この判断メカニズムに基づく決定結果は、実際の適用において、現在の車両の車速による影響が大きいため、結果が十分に安定しない。例えば、車速が少し変化すると、繰り返して切り替える場合があり得る。精確な車線変更選択も実現できず、応答時間ができるだけ低いという要求も確保できない。また、このような従来の判断メカニズムでは、すべての車線に対して平等に処理し、左側車線からの追い越しなどのニーズを受け入れられない。

本発明の実施例によれば、端末機器の処理ロジック１０は、図３に示すように、目標車両の周辺車両の走行情報を表す目標車両に関する目標情報を取得するＳ１と、目標車両情報を取得するＳ２と、交差点車線変更を決定するための第１のモデルと、走行速度を決定するための第２のモデルとに基づいて、車線変更選択のための決定モデルを得るＳ３と、リアルタイムで取得された、目標車両情報と目標車両に関する目標情報とを含むデータ、例えば、現在の車両の情報、及び現在の車両に関連する車両の情報をこの決定モデルに入力して演算を行い、制御指示を得、前記制御指示に従って車線選択を実行するＳ４と、を含む。

ここから分かるように、使用される演算ロジックは、目標車両に搭載された車載端末又はユーザが持つ移動端末において生成され、対応する処理を実行してもよい。サーバは、目標車両に必要な、現在の車両及び現在の車両に関連する他の車両を含めた各種のデータソースを提供する。これらのデータは、目標車両に搭載された車載端末又はユーザが持つ移動端末に記憶されてもよい。車線選択は、制御指示に従って実行される。本発明の実施例は、演算ロジックがサーバ内にある場合に限らないが、サーバが、要求を受信した後、演算ロジックを実行し、制御指示に従って車線選択を実行させるように、制御指示をリアルタイムで車両に送信する。しかしながら、ネットワークやり取りの多重リスクにより、演算ロジックをサーバに置くと、ネットワークやり取りによるデータやり取りの遅延に起因して、本実施例の無人運転シナリオにおける応答時間が増加する恐れがあり、無人運転のリスクが増加し、リスクコントロールに不利になる。演算ロジックを目標車両に搭載された車載端末又はユーザが持つ移動端末に置くと、処理の難しさをある程度増加させるが、制御指示の送信がネットワークデータやり取りの影響を受けず、リアルタイムで車両の車線変更選択を操作・制御することができるので、無人運転シナリオにおける応答時間をかなりの程度確保でき、車線変更選択の精確さも確保できる。

上記の図３の例は、本発明の実施例を実現するシステムアーキテクチャの一実例にすぎない。本発明の実施例は、上記の図３で説明したシステム構成に限定されるものではない。上記の図３で説明したシステムアーキテクチャに基づいて、本発明の方法の各実施例を提案する。

本発明の実施例の車線選択方法は、図４に示す通りである。前記方法は、下記のステップを含む。交差点車線変更を決定するための第１のモデルと、走行速度を決定するための第２のモデルとに基づいて、車線変更選択のための決定モデルを得る（１０１）。一実例として、１）第１のモデルは、ＭＬＣであり、現在の車両が交差点まで走行するのに必要な時間ｔが車線変更に必要な時間よりも大きいかどうかを評価するものである。ＭＬＣを採用することは、交差点車線変更を決定するためである。例えば、現在は、交差点などの影響で、自車線から離れなければならない。２）第２のモデルはＤＬＣである。ＤＬＣの決定は、レーン選択（ｌａｎｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎ）とギャップアクセプタンス（Ｇａｐａｃｃｅｐｔａｎｃｅ）との２段階に分けられる。ここで、ｌａｎｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎでは、車速、車線制限速度などの総合情報に基づいて、隣の車線に車線を変更する必要があるかどうかを判定するが、Ｇａｐａｃｃｅｐｔａｎｃｅでは、隣の車線の前後の車の距離に基づいて、十分な車線変更空間があるかどうかを判断する。この２つの条件が同時に満たされてこそ、車線変更を決定することができる。ＤＬＣを採用することは、走行速度を改善するためである。例えば、前の車と後の車との距離が近い場合、減速する必要があり、前の車と後の車との距離で追い越すことができる場合、加速する。目標車両の走行情報と、目標車両の周辺車両の走行情報を表す目標車両に関する目標情報とをリアルタイムで取得する（１０２）。目標情報は、１）周辺車両の地理的位置情報（指摘すべきものとして、この情報は絶対位置情報である）、２）周辺車両の目標車両に対する距離情報（指摘すべきものとして、地理的位置情報とは違って相対位置情報である）、３）周辺車両のギアがニュートラルに入っている（例えば、道端に駐車しながら休憩する）時の周辺環境、周辺車両の速度情報、４）選択可能な車線が複数ある時に、周辺車両が現在どの車線を走行しているか、などを含むが、これらに限定されない。一実例として、運転中に、自車の車速、前の車の車速、車の距離、並びに、隣の車線の車速及び車の距離に基づいて、車線変更挙動ができるかどうかを決定し、自車の走行速度を改善することを目的とする。リアルタイムで取得された前記目標情報と、目標車両の走行情報とに基づいて、前記決定モデルにより目標車線を得る（１０３）。一実例として、自車線、左右車線の複数の効用値（ｕｔｉｌｉｔｙ）を算出し、最後に複数のｕｔｉｌｉｔｙの中でｕｔｉｌｉｔｙが最大となる車線を車線選択用の変更車線として選択する。

さらに、前記目標車両に関する目標情報と、リアルタイムで取得された目標車両情報と、前記決定モデルとに基づいて、制御指示を得、前記制御指示に従って、無人運転中の車線選択を実行してもよい。車両の自動走行や手動加速シナリオでは、運転者は、最も合理的な車線を選択して走行させる。本発明の実施例による無人運転シナリオでは、車両は、運転者と同じような、最適な車線を自発的に選択する能力を備えてこそ、複数車線の高速道路や都市道路を走行でき、さもないと、道路に出ることができない。本発明の実施例によれば、周囲の車両とナビゲーション経路とを統合した車線選択方式であり、ＤＬＣ及びＭＬＣに基づいてモデル化することで、ＤＬＣ及びＭＬＣを、新規作成された決定モデルに統合する。自車線、左右車線のｕｔｉｌｉｔｙをそれぞれ算出し、最終的に、ｕｔｉｌｉｔｙが最大となる車線を車線変更選択用の変換車線として選択することにより、無人運転車両が自発的に車線を選択する問題を解決した。本発明の実施例では、ＤＬＣとＭＬＣとの利点が効果的に結合され、より最適化された決定モデルが得られる。この決定モデルを採用すると、交差点から遠いほど、ＤＬＣモデルが主要な役割を果たし、交差点から近いほど、ＭＬＣモデルによる影響が大きくなり、一定の距離範囲で選択された目標車線の安定性が保証され、繰り返して切り替えることはない。

別の実例として、１）目標車両の車線変更回数（例えば、ｎｌａｎｅｃｈａｎｇｅ）と、目標車両から交差点までの距離値（例えば、ｄｉｓｔａｎｃｅＴｏＪｕｎｃｔｉｏｎ）と、一回車線変更の最小距離値（例えば、ｄ０）とに基づいて、各車線の、前記第１のモデルに関連する第１種のｕｔｉｌｉｔｙを決定する。本実施例では、前記第１種のｕｔｉｌｉｔｙは、目標車両が現在位置する自車線、目標車両に隣接する左側車線及び右側車線にそれぞれ対応する値を含む。例えば、数式Ｕ＿ＭＬＣ＝ｐ２×ｐｏｗ（ｎｌａｎｅｃｈａｎｇｅ／（ｄｉｓｔａｎｃｅＴｏＪｕｎｃｔｉｏｎ／ｄ０），ｐ３）によって、該種類のｕｔｉｌｉｔｙを算出してもよい。ここで、ｐ２及びｐ３は重み値である。ｐｏｗ関数は、２番目の引数を１番目の引数のべきとするべき乗であり、時間系列に対して作用するバイナリ演算関数である。選択的に、ＭＬＣのような第１のモデルは、指数モデルを使用してもよい。このような処理には、下記の利点がある。ＭＬＣの影響力は、該目標車両から交差点までの距離値が次第に小さくなるにつれて急速に増大し、最終的に交差点の近くで絶対的に主導的な役割を果たし、さらにＤＬＣのような第２のモデルによる影響を無視することができ、この間の移行が滑らかで自然である。このような設計は、実際の車線変更法則に適合する。２）目標車両の車速情報（例えば、ｌａｎｅＳｐｅｅｄ）と車線制限速度情報（例えば、ＳＰＥＥＤ＿ＬＩＭＩＴ）とに基づいて、前記第２のモデルに関連する第２種のｕｔｉｌｉｔｙを決定する。本実施例では、目標車両が現在位置する自車線、目標車両に隣接する左側車線及び右側車線にそれぞれ対応して、前記第２種の効用値を算出する。例えば、数式Ｕ＿ＤＬＣ＝ｐ１×ｌａｎｅＳｐｅｅｄ／ＳＰＥＥＤ＿ＬＩＭＩＴによって、該種類のｕｔｉｌｉｔｙを算出してもよい。ここで、ｐ１は重み値である。３）前記第１種のｕｔｉｌｉｔｙと前記第２種のｕｔｉｌｉｔｙとに基づいて、車線総合ｕｔｉｌｉｔｙを得、前記車線総合ｕｔｉｌｉｔｙは、目標車両が現在位置する自車線、目標車両に隣接する左側車線及び右側車線にそれぞれ対応する車線総合ｕｔｉｌｉｔｙを含み、即ち、数式Ｕｔｉｌｉｔｙ＝（ｉｎｔ）Ｕ＿ＤＬＣ−（ｉｎｔ）Ｕ＿ＭＬＣによって、該車線総合ｕｔｉｌｉｔｙを得る。ここで、まずＵ＿ＤＬＣ及びＵ＿ＭＬＣに整数を取ってから、総合ｕｔｉｌｉｔｙを算出する。このような処理の利点は、車速、距離などの重要な要素の段階化に相当することであり、最大の利点は、一定の車速範囲及び距離範囲内でｕｔｉｌｉｔｙの数値の安定性を維持することができ、さらに車線変更結果の安定性を保証し、繰り返して切り替えることがないことである。

最後に、前記目標車両に関する目標情報と、リアルタイムで取得された目標車両情報と、前記決定モデルとに基づいて、制御指示を得、前記制御指示に従って、無人運転中の車線選択を実行する。一実例として、自車線、左右車線の複数のｕｔｉｌｉｔｙを算出し、最終的に複数のｕｔｉｌｉｔｙの中でｕｔｉｌｉｔｙが最大となる車線を車線選択用の変更車線として選択する。つまり、目標車両が現在位置する自車線、目標車両に隣接する左側車線及び右側車線にそれぞれ対応する車線総合ｕｔｉｌｉｔｙの中で、車線総合ｕｔｉｌｉｔｙが最大となる車線を選択し、前記車線総合ｕｔｉｌｉｔｙが最大となる車線を車線変更選択用の目標車線として決定する。

本発明の実施例の車線選択方法では、目標車両の車線変更回数と、目標車両から交差点までの距離値とに基づいて、前記第１のモデルに関連する第１種の効用値を決定する前に、道路網の状況に基づいて候補車線を得るようにしてもよい。この候補車線は、候補目標車線とも呼ばれてもよい。この候補は、最終的に選択される車線変更先の目標車線とは限らず、初期の演算要求のために予め作成される参照物にすぎない。候補目標車線は、最終的に交差点での分岐が必要な最終的な目標車線であってもよいが、ここでの可能性に限られない。

本発明の実施例では、前記道路網の状況は、交差点（十字路、二叉路、三叉路など）及び前記交差点につながる次の道路から構成される。実際の適用では、交差点と次の道路との接続関係に基づいて、ＭＬＣ目標車線を決定する。現在位置の選択待ちの車線の中から、接続性に基づいて、交差点に到達して次の道に入ることが可能な車線を目標車線として選択する。例えば、自車が現在車線１にあり、交差点を右折する必要がある場合、車線２を目標車線として選択する。交差点を直進する場合、要求に該当する選択待ちの車線が複数あり得る。この場合、その中から、現在の車線に最も近い車線を目標車線として選定する。目標車両が現在位置する自車線と前記候補車線との第１の方向（例えば、Ｙ軸）での距離に基づいて、前記目標車両の車線変更回数を得る。つまり、最終的な目標車線を決定した後に、現在の各車線から最終的な車線までの車線変更回数を算出することができる。第１の方向（例えば、Ｙ軸）に対して、本明細書における第２の方向は、Ｘ軸であってもよい。Ｘ軸は車線の中心線に沿って前に進む方向である場合、Ｙ軸はＸ軸に垂直な方向となる。一実施例では、第１の方向及び第２の方向を平面直角座標系において表現すると、平面直角座標系には２つの座標軸があり、横軸はＸ軸であり、右方向を正方向とし、縦軸はＹ軸であり、上方向を正方向とする。

目標車両が現在位置する自車線上の位置と前記交差点とのＸ軸上の距離に基づいて、現在の車両位置から交差点までの距離を算出し、前記目標車両から交差点までの距離値（例えば、ｄｉｓｔａｎｃｅＴｏＪｕｎｃｔｉｏｎ）を得る。目標車両の現在の車速と車線変更時間とに基づいて、一回の車線変更を完成するために必要な前記一回車線変更の最小距離値（例えば、ｄ０）を得る。

本発明の実施例の車線選択方法では、目標車両の車速情報と車線制限速度情報とに基づいて、前記第２のモデルに関連する第２種のｕｔｉｌｉｔｙを決定する前に、検出された目標車両の周辺車両の速度情報に基づいて、前記目標車両の車速情報を算出してリアルタイムで調整する。

無人運転車両の目標車線選択では、応答時間をできるだけ短く確保するために、無人運転車両がより高い頻度で周囲の車両の走行状況を判断する必要があり、例えば、目標車両の周辺車両の速度情報に注意を払う必要があり、この速度情報に基づいて目標車両の速度を動的にリアルタイムで調整し、例えば、目標車両の速度を推定し、検出された周囲の車両の速度に基づいて、自車線、左側車線、右側車線の走行速度をそれぞれ推定してもよい。これにより、無人運転シナリオにおける目標車両の走行安全、及びその後に目標車線を決定した後の車線変更安全を確保する。無人運転車両と自動運転車両とのシナリオの最大の違いは、ユーザ自身の判断を入れるかどうかである。自動運転車両のシナリオでは、自動ナビゲーションの路線を見積もってから、ユーザ自身の判断を入れることができる。自動運転は、実際にはユーザの自発的な運転に対する補助機能である。一方、無人運転は、決定モデルに依存し、全自動であり、応答時間をできるだけ低く確保する必要があり、このようにしてこそ、無人運転シナリオにおける目標車両の走行安全、及びその後に目標車線を決定した後の車線変更安全を確保でき、危険が発見されたら、車線変更を放棄する。

本発明の実施例の車線選択方法では、目標車両の中心点（例えば、目標車両の車軸上の任意点、又は車両全体の中心点）から現在の車線の中心線までの垂直距離を取得し、前記垂直距離が閾値より小さいかどうかを判断し、閾値より小さい場合、目標車両が前記現在の車線に属すると決定し、前記現在の車線の所定の規則に基づいて前記車線制限速度情報を得る。例えば、車両の中心点から車線の中心線までの垂直距離ｄにより、車両がどの車線に属するかを判定する。ｄが一定の閾値より小さい場合、例えばｄ＜２．０ｍの場合、車両はこの車線に属する。

指摘すべきものとして、本明細書での車線速度は、車両の現在の車線における走行速度を参考にして得られたものである。特殊な一例では、現在の車線には目標車両である１つの車両しかないシナリオでは、車線速度は、目標車両の現在の車線における走行速度に等しい。これに応じて、車線制限速度情報は、目標車両の車線速度と関係がある。これは、道路の速度制限標識が示す制限速度指標とは異なる。例えば、交通規則で規定されている高速道路の制限速度は通常６０〜１２０ｋｍ／ｈであり、高速道路のある区間の標識が示す制限速度指標は９０ｋｍ／ｈである。

本明細書における車線速度及び車線制限速度情報は、目標車両の周辺車両の走行状況（例えば、車速情報）に基づいてリアルタイムで動的に調整されたものであり、上記の規定された固定値である制限速度指標ではない。以下、これについて２つの実施例を挙げて説明する。

一、本発明の実施例の車線選択方法では、前記現在の車線の所定の規則に基づいて前記車線制限速度情報を得る過程において、前記現在の車線で前記目標車両を含めた少なくとも２台の車を検出した場合、その中で最小となる速度を車線速度として記録し、少なくとも２台の車の中で最小となる速度、即ち、該車線速度を前記車線制限速度情報とする。ここで、車線速度について、現在の車線での目標車両の周辺車両の走行速度に応じて、自分の走行速度を調整することができる。例えば、車線速度が８０キロ／時間である現在の車線では、前記目標車両の走行方向に１台の車（車両Ｂと表記）があり、現在の車速が７０キロ／時間であるが、該目標車両そのもの（車両Ａと表記）は、現在の車速が７５キロ／時間である。車両Ｂが車両Ａの前方にあるため、追突などの交通安全問題が発生しないように、車線制限速度情報として、車両Ａ及び車両Ｂの中で最小値を取り、即ち、７０キロ／時間を車線制限速度情報とする。

二、本発明の実施例の車線選択方法では、前記現在の車線の所定の規則に基づいて前記車線制限速度情報を得る過程において、前記現在の車線で前記目標車両の走行方向に他の車両がないことを検出した場合、車線速度を前記車線制限速度情報とする。一実例として、車線に自車の車体前の車両がない場合、車線速度が車線の最大制限速度に等しいことを記録する。ここで、車線速度について、交通規則の規定、例えば、道路の速度制限標識が示す制限速度指標に従って、実行してもよい。例えば、車線速度が１２０キロ／時間である現在の車線で、前記目標車両の走行方向にいかなる車両もなく、即ち、該目標車両自体（車両Ａと表記）の前方にいかなる車両もなく、交通安全上の隠れた危険が存在する可能性が非常に低いため、車線制限速度情報として、車線速度を取り、即ち、１２０キロ／時間を車線制限速度情報とする。

本発明の実施例の車線選択方法では、前記現在の車線で前記目標車両の後方に他の車両が存在することを検出した場合、前記目標車両より後の他の車両を無視する。各車線の統計過程において、もし他の車両である車両ＢのＸ座標（又は横座標と呼ぶ）が、目標車両である自車両ＡのＸ座標（又は横座標と呼ぶ）より小さく、Ｘ軸が車線の中心線に沿って前に進む方向である場合、目標車両より後の車両を無視する。その有益な効果は、下記の通りである。無人運転では、運転安全か車線変更安全を考慮しても、目標車両が目標車両の前の車両に追突しないように、目標車両の前の車両の走行速度にもっと注意を払う必要があるが、目標車両の後の車両にあまり注意を払う必要はない。目標車両の後の車両を無視すると、注意を払う必要がない要素を排除して決定モデルの演算精度を向上させることに加えて、決定モデルの演算速度を向上させることもできる。この実施例によって説明したいのは、決定ポリシーのうち、前記端末より後の他の車両を無視するための無視ポリシーである。決定ポリシーには、他のポリシーも含まれてもよい。例えば、交差点までの距離の判断には、予め最小距離を設定する必要がある。これにより、車線変更するかどうかを確認したり、減速ポリシーを取ったりする。

本発明の実施例の車線選択方法では、前記現在の車線の数が３以上であり、かつ前記端末が現在左側車線にある場合（左側車線は、説明の便宜上の代わり言葉にすぎず、複数の車両が長時間占用する快速車線を含むが、これに限定されない。）、車両が一番左の車線を長期的に占用しないようにするために、調整係数に基づいて前記端末の車速情報を修正処理し、修正速度情報を得る必要がある。前記修正速度情報と車線制限速度情報とに基づいて、前記第２のモデルに関連する第２種のｕｔｉｌｉｔｙを決定する。例えば、車線の数≧３であり、自車が一番左の車線にある場合、ｌａｎｅＳｐｅｅｄを算出する際に、統計をもとに割引係数を与え、ｋ×ｌａｎｅＳｐｅｅｄ（一般的にはｋ＝０．９）を車線速度としてその後のＵ＿ＤＬＣの算出に用いる。このような処理の利点は、同じ状況で、車両が一番左の車線を長期的に占用しないことが保証されることである。

本発明の実施例の車線選択方法では、前記制御指示に従って、無人運転中の車線選択を実行する過程において、１）前記制御指示が、自車線を走行することを維持するものである場合、前記目標車線に変更する車線変更処理を実行しなく、２）前記制御指示が、左側車線に車線を変更するものである場合、前記左側車線を前記目標車線として、前記目標車線に変更する車線変更処理を実行し、３）前記制御指示が、右側車線に車線を変更するものである場合、前記右側車線を前記目標車線として、前記目標車線に変更する車線変更処理を実行する。これらの手段で車線変更タイプの判定を実現する。最終的な車線変更タイプは、それぞれ、自車線維持、左側への車線変更、右側への車線変更の３つである。

一実例では、自車線、左側車線、右側車線の順にｕｔｉｌｉｔｙを算出し、ｕｔｉｌｉｔｙが最大となる車線を車線変更先の目標車線として選定してもよい。この順序によって、追い越し時に優先的に左側車線から追い越すことが保証される。ｕｔｉｌｉｔｙが同じである場合、優先的に自車線を維持する。１）現在の車線のｕｔｉｌｉｔｙを算出し、車線変更タイプを自車線維持として記録し、ｕＭａｘを更新し、２）左側車線のｕｔｉｌｉｔｙを算出して、ｕ＿ｌｅｆｔと記録し、ｕ＿ｌｅｆｔ＞ｕ＿ｕＭａｘの場合、ＬａｎｅＣｈａｎｇｅ＝左側への車線変更と記録し、ｕＭａｘ＝ｕ＿ｌｅｆｔのように更新し、３）右側車線のｕｔｉｌｉｔｙを算出し、ｕ＿ｒｉｇｈｔと記録し、ｕ＿ｒｉｇｈｔ＞ｕ＿ｕＭａｘの場合、ＬａｎｅＣｈａｎｇｅ＝右側への車線変更と記録するようにしてもよい。

上記の各実施例では、無人運転シナリオを例にして、車載端末、又は移動端末を携帯した目標車両は、目標車線の評価及び選択を完成できる。しかしながら、上記の各実施例では、直ちに車線変更を実行することができるかどうかに注意を払っていない。

理解できるように、前記制御指示に従って、無人運転中の車線選択を実行し、前記目標車線を得た後に、さらに、目標車線自身の走行状況と周囲の静的や動的障害物とを考慮して、他の所定の規則に適合するかどうかを判断し、他の所定の規則に適合する場合、直ちに目標車両の現在の無人運転が位置する自車線から前記目標車線に変更し、他の所定の規則に適合しない場合、前記目標車線に変更する車線変更処理を実行しない。つまり、目標車線が選定された後、車線変更を正常に実行できるかどうかは、システムの後続のモーションプランによって決まる。車両システムは、周りの静的障害物や動的障害物が車線変更に影響するかどうかを高い頻度で判断し、車線変更安全を保証する。危険があれば、車線変更を放棄する。

本発明の実施例の車線選択システムは、図５に示すように、端末４１（目標車両に搭載された車載端末又はユーザが持つ移動端末）とサーバ４２とを備える。ここで、目標車両は、サーバから提供されたデータソースによって演算ロジックを実行して、対応する車線選択処理を実行する。サーバは、目標車両に必要な、現在の車両及び現在の車両に関連する他の車両を含めた各種のデータソースを提供するように構成されている。これらのデータは、目標車両に搭載された端末機器（車載端末又はユーザが持つ移動端末）に記憶されてもよい。さらに、車線選択は、目標車両から送信された制御指示に従って実行されてもよい。端末４１は、交差点車線変更を決定するための第１のモデルと、走行速度を決定するための第２のモデルとに基づいて、車線変更選択のための決定モデルを得るように構成されている第１の取得ユニット４１１と、目標車両の走行情報と、目標車両の周辺車両の走行情報を表す目標車両に関する目標情報とをリアルタイムで取得するように構成されている第２の取得ユニット４１２と、リアルタイムで取得された前記目標情報と、目標車両の走行情報とに基づいて、前記決定モデルにより目標車線を得るように構成されている車線決定ユニット４１３と、を含む。ここで、目標車両に関する目標情報は、目標車両の周辺車両の走行情報を表す。

本発明の実施例によれば、まず、目標車両の周辺車両の走行情報を表す目標車両に関する目標情報を取得する。目標情報は、１）周辺車両の地理的位置情報（指摘すべきものとして、この情報は絶対位置情報である）、２）周辺車両の現在の目標車両に対する距離情報（指摘すべきものとして、地理的位置情報とは違って相対位置情報である）、３）周辺車両のギアがニュートラルに入っている（例えば、道端に駐車しながら休憩する）時の周辺環境、周辺車両の速度情報、４）選択可能な車線が複数ある時に、周辺車両が現在どの車線を走行しているか、などを含む。一実例として、運転中に、自車の車速、前の車の車速、車の距離、並びに、隣の車線の車速及び車の距離に基づいて、車線変更挙動ができるかどうかを決定し、自車の走行速度を改善することを目的とする。その後、交差点車線変更を決定するための第１のモデルと、走行速度を決定するための第２のモデルとに基づいてモデル化することで、車線変更選択のための決定モデルを得る。一実例として、１）第１のモデルは、ＭＬＣであり、現在の車両が交差点まで走行するのに必要な時間ｔが車線変更に必要な時間よりも大きいかどうかを評価するものである。ＭＬＣを採用することは、交差点車線変更を決定するためである。例えば、現在は、交差点などの影響で、自車線から離れなければならない。２）第２のモデルはＤＬＣである。ＤＬＣの決定は、ｌａｎｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎとＧａｐａｃｃｅｐｔａｎｃｅとの２段階に分けられる。ここで、ｌａｎｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎでは、車速、車線制限速度などの総合情報に基づいて、隣の車線に車線を変更する必要があるかどうかを判定するが、Ｇａｐａｃｃｅｐｔａｎｃｅでは、隣の車線の前後の車の距離に基づいて、十分な車線変更空間があるかどうかを判断する。この２つの条件が同時に満たされてこそ、車線変更を決定することができる。ＤＬＣを採用することは、走行速度を改善するためである。例えば、前の車と後の車との距離が近い場合、減速する必要があり、前の車と後の車との距離で追い越すことができる場合、加速する。

前記車線決定ユニットは、さらに、リアルタイムで取得された前記目標情報と、目標車両の走行情報とに基づいて、前記決定モデルにより目標車両に関連する特定車線に対応する効用値を算出し、効用値が最大となる車線を目標車線とするように構成されている。ここで、前記特定車線は、少なくとも、目標車両が現在位置する自車線、目標車両に隣接する左側車線及び右側車線を含む。一実例として、自車線、左右車線の複数の効用値（ｕｔｉｌｉｔｙ）を算出し、最後に複数のｕｔｉｌｉｔｙの中でｕｔｉｌｉｔｙが最大となる車線を車線選択用の変更車線として選択する。

車両の自動走行や手動加速シナリオでは、運転者は、最も合理的な車線を選択して走行させる。本発明の実施例による無人運転シナリオでは、車両は、運転者と同じような、最適な車線を自発的に選択する能力を備えてこそ、複数車線の高速道路や都市道路を走行でき、さもないと、道路に出ることができない。本発明の実施例によれば、周囲の車両とナビゲーション経路とを統合した車線選択方式であり、ＤＬＣ及びＭＬＣに基づいてモデル化することで、ＤＬＣ及びＭＬＣを、新規作成された決定モデルに統合する。自車線、左右車線のｕｔｉｌｉｔｙをそれぞれ算出し、最終的に、ｕｔｉｌｉｔｙが最大となる車線を車線変更選択用の変換車線として選択することにより、無人運転車両が自発的に車線を選択する問題を解決した。本発明の実施例では、ＤＬＣとＭＬＣとの利点が効果的に結合され、より最適化された決定モデルが得られる。この決定モデルを採用すると、交差点から遠いほど、ＤＬＣモデルが主要な役割を果たし、交差点から近いほど、ＭＬＣモデルによる影響が大きくなり、一定の距離範囲で選択された目標車線の安定性が保証され、繰り返して切り替えることはない。

本発明の実施例の一実施形態では、前記車線決定ユニットは、さらに、目標車両の車線変更回数と、目標車両から交差点までの距離値と、一回車線変更の最小距離値とに基づいて、前記第１のモデルに関連する第１種のｕｔｉｌｉｔｙを決定するように構成されている。前記第１種のｕｔｉｌｉｔｙは、目標車両が現在位置する自車線、目標車両に隣接する左側車線及び右側車線にそれぞれ対応する第１種のｕｔｉｌｉｔｙを含む。目標車両の車速情報と、車線制限速度情報とに基づいて、特定車線の、前記第２のモデルに関連する第２種の効用値を決定する。前記第２種の効用値は、目標車両が現在位置する自車線、目標車両に隣接する左側車線及び右側車線にそれぞれ対応する第２種のｕｔｉｌｉｔｙを含む。前記第１種のｕｔｉｌｉｔｙと前記第２種のｕｔｉｌｉｔｙとに基づいて、特定車線の車線総合効用値を得る。前記車線総合ｕｔｉｌｉｔｙは、目標車両が現在位置する自車線、目標車両に隣接する左側車線及び右側車線にそれぞれ対応する車線総合ｕｔｉｌｉｔｙを含む。目標車両が現在位置する自車線、目標車両に隣接する左側車線及び右側車線にそれぞれ対応する車線総合ｕｔｉｌｉｔｙの中で、車線総合ｕｔｉｌｉｔｙが最大となる車線を選択し、前記車線総合ｕｔｉｌｉｔｙが最大となる車線を車線変更選択用の目標車線として決定する。

本発明の実施例の一実施形態では、前記車線決定ユニットは、さらに、道路網の状況に基づいて候補車線を得るように構成されている。前記道路網の状況は、交差点及び前記交差点につながる次の道路から構成される。前記目標車両は、目標車両が現在位置する自車線と前記候補車線との第１の方向での距離に基づいて、前記目標車両の車線変更回数を得るように構成されている車線変更回数決定ユニットと、目標車両が現在位置する自車線上の位置と前記交差点との第２の方向での距離に基づいて、前記目標車両から交差点までの距離値を得るように構成されている距離値決定ユニットと、目標車両の現在の車速と車線変更時間とに基づいて、一回の車線変更を完成するために必要な前記一回車線変更の最小距離値を得るように構成されている一回車線変更距離値決定ユニットと、をさらに備える。

本発明の実施例の一実施形態では、前記目標車両は、検出された目標車両の周辺車両の速度情報に基づいて、前記目標車両の車速情報を算出してリアルタイムで調整するように構成されている車速検出ユニットと、
目標車両の中心点から現在の車線の中心線までの垂直距離を取得し、前記垂直距離が閾値より小さいか否かを判断し、閾値より小さい場合、目標車両が前記現在の車線に属すると決定し、前記現在の車線の所定の規則に基づいて前記車線制限速度情報を得るように構成されている制限速度決定ユニットと、をさらに備える。

本発明の実施例の一実施形態では、前記制限速度決定ユニットは、さらに、前記現在の車線で前記目標車両を含めた少なくとも２台の車を検出した場合、少なくとも２台の車の中で最小となる速度を前記車線制限速度情報とするように構成されている。

本発明の実施例の一実施形態では、前記制限速度決定ユニットは、さらに、前記現在の車線で前記目標車両の走行方向に他の車両がないことを検出した場合、車線速度を前記車線制限速度情報とするように構成されている。

本発明の実施例の一実施形態では、前記目標車両は、前記現在の車線で前記目標車両の後方に他の車両が存在することを検出した場合、前記目標車両より後の他の車両を無視するように構成されている無視決定ユニットをさらに備える。

本発明の実施例の一実施形態では、前記目標車両は、前記現在の車線の数が３以上であり、かつ前記目標車両が現在左側車線にある場合、調整係数に基づいて前記目標車両の車速情報を修正処理し、修正速度情報を得るように構成されている修正決定ユニットをさらに備える。前記モデル化ユニットは、さらに、前記修正速度情報と車線制限速度情報とに基づいて、前記第２のモデルに関連する第２種のｕｔｉｌｉｔｙを決定するように構成されている。

本発明の実施例の一実施形態では、前記車線決定ユニットは、さらに、前記制御指示が、自車線を走行することを維持するものである場合、前記目標車線に変更する車線変更処理を実行しなく、前記制御指示が、左側車線に車線を変更するものである場合、前記左側車線を前記目標車線として、前記目標車線に変更する車線変更処理を実行し、前記制御指示が、右側車線に車線を変更するものである場合、前記右側車線を前記目標車線として、前記目標車線に変更する車線変更処理を実行するように構成されている。

本発明の実施例の一実施形態では、前記目標車両は、前記制御指示に従って、車線選択を実行し、前記目標車線を得た後に、所定の規則に適合する場合、直ちに目標車両が現在位置する自車線から前記目標車線に変更し、所定の規則に適合しない場合、前記目標車線に変更する車線変更処理を実行しないように構成されている車線変更実行決定ユニットをさらに含む。

ここで、データ処理のためのプロセッサは、処理を実行する際に、マイクロプロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ：ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）、ＤＳＰ又はＦＰＧＡを用いて実現することができる。記憶媒体には、動作命令が含まれ、該動作命令は、コンピュータ実行可能なコードであってもよい。前記動作命令によって、上記の本発明の実施例の情報処理方法のフローにおける各ステップを実現する。

ここで指摘すべきものとして、上記の端末やサーバに関する説明は、上記の方法に対する説明と同様であり、有益な効果も方法と同じであり、説明を省略する。本発明の端末やサーバの実施例に披露されていない技術的詳細について、本発明の方法フローの実施例で説明した内容を参照されたい。

本発明の実施例について、現実的な適用シナリオを例にして以下のように説明する。

運転挙動モデル化は、主に縦方向と横方向との２つの側面を含む。縦方向運転挙動は、主にブレーキング、フォローなどを含む。横方向運転挙動は、主に車線変更モデルである。車線変更挙動は、運転者が、自身の運転特性から、周囲の車両の車速、ニュートラルなどの周辺環境情報の刺激に対して、自身の運転目標ポリシーを調整して完成するような、情報判断と動作実行とを含む総合的な挙動過程である。このような挙動は、非常に複雑であり、ひいては数学モデルで説明しにくいと考えられる。車線変更モデルは、ＤＬＣモデルとＭＬＣモデルの２種類に分けられてもよい。ＤＬＣとは、走行速度を改善するためのものであるが、ＭＬＣとは、交差点などの影響で自車線から離れなければならないことを言う。まず、ＭＬＣを考慮する必要があるかどうかを判断する。例えば、現在の車両が交差点まで走行するのに必要な時間ｔが車線変更に必要な時間よりも大きいかどうかを評価する。もし走行道路において一番右の車線に変更しなければならない場合、現在の車線と比べてｎ車線変更が必要であり、１車線変更ごとに時間ｔ０を必要とすれば、ｔ＞ｎ×ｔ０の場合、ＤＬＣを考慮するだけでよいが、ｔ≦ｎ×ｔ０の場合、ＭＬＣとＤＬＣとを同時に考慮する必要があり、それらが衝突するとき、ＭＬＣの結果に従う。ＤＬＣの決定では、ｌａｎｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎについて、車速、車線制限速度などの総合情報に基づいて、隣の車線に車線を変更する必要があるかどうかを判定するが、Ｇａｐａｃｃｅｐｔａｎｃｅについて、隣の車線の前後の車の距離に基づいて、十分な車線変更空間があるかどうかを判断する。この２つの条件が同時に満たされてこそ、車線変更を決定することができる。走行中、運転者は、通常、自車の車速、前の車の車速、車の距離、並びに、隣の車線の車速及び車の距離に基づいて、車線変更操作ができるかどうかを決定し、自車の走行速度を改善することを目的とする。

上記の実施例では、単にＭＬＣモデル又はＤＬＣモデルを用いて車線変更選択を行うと、タイムリーな応答及び精確な車線変更選択という目的を達成することができない。以下の実施例では、ＤＬＣとＭＬＣとを１つのモデルに統一し、自車線、左右車線のｕｔｉｌｉｔｙをそれぞれ算出し、最後にｕｔｉｌｉｔｙが最大となる車線を変更先車線として選択する。

本発明の実施例について、無人運転シナリオを例にして、以下のように説明する。

図６〜図８は、無人運転シナリオにおいて本発明の実施例を用いる場合に使用されるキーパラメータ、決定モデルの構造、及び実際の適用においてサンプリングされる車線変更選択状況の模式図である。ここで、図６は車線変更挙動決定のキーパラメータの模式図であり、ここで、Ｓは現在の車線での前車との間隔であり、Ｌ_１は目標車線の前クリアディスタンスであり、Ｌ_２は目標車線の後クリアディスタンスであり、Ｖ_１は車線変更車両の速度であり、Ｖ_２は現在の車線での前車の速度であり、Ｖ_３は隣の車線での前車の速度であり、Ｖ_４は隣の車線での後車の速度である。図７は、車線変更選択のための決定モデルの構造の模式図であり、図８は、実際の適用においてサンプリングされる車線変更選択状況の模式図である。

上記の図６〜図８に示す内容に基づいて、本実施例では、主に、従来の車線変更モデルとは異なる無人運転車両の目標車線選択に注目する。この段階では、無人運転車両は、目標車線の評価及び選択のみに注目し、直ちに車線変更を実行できるかどうかに注目しない。目標車線が選定された後、車線変更を正常に実行できるかどうかは、その後のモーションプラン（ｍｏｔｉｏｎｐｌａｎ）によって決まる。無人運転車両は、周りの静的障害物や動的障害物が車線変更に影響するかどうかを高い頻度で判断し、車線変更安全を保証する。危険があれば、車線変更を放棄する。図９に示す車線変更選択過程を例にして、以下のように説明する。

図９の車線変更選択過程には、以下の内容が含まれる。

第１のステップ：交差点に基づいて最終的な目標車線を決定し、即ち、ＭＬＣに基づく目標車線を見つける（ｆｉｎｄｇｏａｌｌａｎｅｆｏｒＭＬＣ）。

具体的には、交差点と次の道路との接続関係に基づいて、ＭＬＣ目標車線を決定する。現在位置の選択待ちの車線の中から、接続性に基づいて、交差点に到達して次の道に入ることが可能な車線をｇｏａｌｌａｎｅとして選択する。例えば、自車が現在車線１にあり、交差点を右折する必要がある場合、車線２をｇｏａｌｌａｎｅとして選択する。交差点を直進する場合、要求に該当する選択待ちの車線が複数あり得る。この場合、その中から、現在の車線に最も近い車線を目標車線（ｇｏａｌｌａｎｅ）として選定する。

最終的な目標車線を決定した後に、現在の各車線から最終的な車線までの車線変更回数（例えば、ｎｌａｎｅｃｈａｎｇｅ）を算出することができる。車線の中心線に沿って前に進む方向がＸ軸であると仮定し、現在の車両の位置から交差点までの距離を算出し、その距離をｄｉｓｔａｎｃｅＴｏＪｕｎｃｔｉｏｎとして記録する。

第２のステップ：車線の車速を推定し、即ち、ＤＬＣに基づく車線の車速を算出する（ｅｓｔｉｍａｔｅｌａｎｅｓｐｅｅｄｆｏｒＤＬＣ）。

検出された周囲の車両の速度に基づいて、自車線、左側車線、右側車線の走行速度（例えば、ｌａｎｅＳｐｅｅｄ）をそれぞれ推定する。

まず、車両の中心点から車線の中心線までの垂直距離ｄにより、車両がどの車線に属するかを判定する。ｄが一定の閾値より小さい場合、例えばｄ＜２．０ｍの場合、車両はこの車線に属する。

各車線の統計過程では、自車より後の車両を無視する（ｘ座標が自車のｘ座標より小さい場合、無視する）。複数の車がある場合、その中で最小となる速度を車線速度として記録し、車線に自車の車体前の車両がない場合、車線速度が車線の最大制限速度に等しい（例えば、ＳＰＥＥＤ＿ＬＩＭＩＴ）と記録する。

車線の数≧３であり、自車が一番左の車線にある場合、ｌａｎｅＳｐｅｅｄを算出する際に、統計をもとに割引係数を与え、ｋ×ｌａｎｅＳｐｅｅｄ（一般的にはｋ＝０．９）を車線速度としてその後のＵ＿ＤＬＣの算出に用いる。このように、同じ状況で、車両が一番左の車線を長期的に占用しないことが保証される。

第３のステップ：車線のＵｔｉｌｉｔｙ、即ち、ＭＬＣに基づくＵｔｉｌｉｔｙとＤＬＣに基づくＵｔｉｌｉｔｙとを統合した総合Ｕｔｉｌｉｔｙを算出する。

数式１によって、特定車線に対して、車線速度ｌａｎｅＳｐｅｅｄと、最大制限速度ＳＰＥＥＤ＿ＬＩＭＩＴとに基づいて、ＤＬＣに関連するｕｔｉｌｉｔｙを算出する。

［数式１］
Ｕ＿ＤＬＣ＝ｐ１×ｌａｎｅＳｐｅｅｄ／ＳＰＥＥＤ＿ＬＩＭＩＴ
数式２によって、車線変更回数ｎｌａｎｅｃｈａｎｇｅと、車両から交差点までの距離ｄｉｓｔａｎｃｅＴｏＪｕｎｃｔｉｏｎと、一回の車線変更に必要な最小距離ｄ０とに基づいて、ＭＬＣに関連するｕｔｉｌｉｔｙを算出する。

［数式２］
Ｕ＿ＭＬＣ＝ｐ２×ｐｏｗ（ｌａｎｅｃｈａｎｇｅ／（ｄｉｓｔａｎｃｅＴｏＪｕｎｃｔｉｏｎ／ｄ０），ｐ３）
ここで、ｄ０は、現在の車速と車線変更時間とに基づいて推定された、一回の車線変更を完成するために必要な最小距離であり、算出方法が数式３に示す通りである。

［数式３］
ｄ０＝ＭＡＸ（ｄｍｉｎ，ｖｅｈｉｃｌｅＳｐｅｅｄ×ｔ０）
ここで、ｄｍｉｎ及びｔ０は定数であり、実際の必要に応じて値を取ることができ、ｖｅｈｉｃｌｅＳｐｅｅｄは自車の速度であり、ｔ０は経験に基づいて推定された、一回の車線変更を完成するために必要な時間である。ｄｍｉｎ＝５０ｍ、ｔ０＝１０ｓのように推奨する。

ｐ１、ｐ２、ｐ３は、それぞれ重み係数であり、必要に応じて調整することができ、一般的にはｐ１＝１０、ｐ２＝２．０、ｐ３＝２．０を取る。

車線総合Ｕｔｉｌｉｔｙの算出方法は、数式４に示す通りである。

［数式４］
Ｕｔｉｌｉｔｙ＝（ｉｎｔ）Ｕ＿ＤＬＣ−（ｉｎｔ）Ｕ＿ＭＬＣ
注意すべきものとして、まず、Ｕ＿ＤＬＣ及びＵ＿ＭＬＣにそれぞれ整数を取ってから、総合ｕｔｉｌｉｔｙを算出する。このようにすることは、車速、距離などの重要な要素の段階化に相当し、最大の利点は、一定の車速範囲及び距離範囲内でｕｔｉｌｉｔｙの数値の安定性を維持することができ、さらに車線変更結果の安定性を保証し、繰り返して切り替えることがないことである。

ＭＬＣに指数モデルを使用することにより、その影響力は、ｄｉｓｔａｎｃｅＴｏＪｕｎｃｔｉｏｎが次第に小さくなるにつれて急速に増大し、最終的に交差点の近くで絶対的に主導的な役割を果たし、さらにＤＬＣによる影響を無視することができ、この間の移行は滑らかで自然である。このような設計は、実際の車線変更法則に適合する。

第４のステップ：車線変更タイプの判定
最終的な車線変更タイプＬａｎｅＣｈａｎｇｅは、それぞれ、自車線維持、左側への車線変更、右側への車線変更の３つである。

自車線、左側車線、右側車線の順にｕｔｉｌｉｔｙを算出し、ｕｔｉｌｉｔｙが最大となる車線を車線変更先の目標車線として選定する。この順序によって、追い越し時に優先的に左側車線から追い越すことが保証される。ｕｔｉｌｉｔｙが同じである場合、優先的に自車線を維持する。

第１のステップで、現在の車線のｕｔｉｌｉｔｙを算出し、車線変更タイプを自車線維持として記録し、ｕＭａｘを更新する。

第２のステップで、左側車線のｕｔｉｌｉｔｙを算出し、ｕ＿ｌｅｆｔと記録する。ｕ＿ｌｅｆｔ＞ｕ＿ｕＭａｘの場合、ＬａｎｅＣｈａｎｇｅ＝左側への車線変更と記録し、ｕＭａｘ＝ｕ＿ｌｅｆｔのように更新する。

第３のステップで、右側車線のｕｔｉｌｉｔｙを算出し、ｕ＿ｒｉｇｈｔと記録する。ｕ＿ｒｉｇｈｔ＞ｕ＿ｕＭａｘの場合、ＬａｎｅＣｈａｎｇｅ＝右側への車線変更と記録する。

本発明の実施例によれば、ＤＬＣとＭＬＣとが効果的に結合され、移行が自然であり、車線変更挙動がより安定である。ＤＬＣ及びＭＬＣによる車線選択への影響が効果的に結合され、交差点に近いほど、ＭＬＣが果たす役割が大きくなり、移行が滑らかで自然であり、客観的法則に合致する。車速や交差点までの距離などの肝心な要素が階段化処理され、車線変更結果の安定性が保証され、ジッタ現象が発生することはない。左側追い越し優先原則が保証されるが、一番左の車線が長期的に占用されない。採用された決定モデルに使用される特定の判定順序や規則によれば、類似の条件の下で左側から追い越すことが保証され、車線の数が多い道路の場合、車両が一番左の追い越し車線を長期的に占用することはない。このように、交通規則により合って、中国の道路の客観的状況に合う。

本発明の実施例の端末（目標車両に搭載された車載端末又はユーザが持つ移動端末）は、図１０に示す通りである。前記端末は、プロセッサ６１と、プロセッサ上で実行可能なコンピュータプログラムを記憶するためのメモリとを含む。メモリの一表現形態は、図１０に示すようなコンピュータ記憶媒体６３であってもよい。前記端末は、データ通信のためのバス６２をさらに含む。

前記プロセッサは、前記コンピュータプログラムを実行する際に、
交差点車線変更を決定するための第１のモデルと、走行速度を決定するための第２のモデルとに基づいて、車線変更選択のための決定モデルを得、
目標車両の走行情報と、目標車両の周辺車両の走行情報を表す目標車両に関する目標情報とをリアルタイムで取得し、
リアルタイムで取得された前記目標情報と、目標車両の走行情報とに基づいて、前記決定モデルにより目標車線を得る、ことを実行する。

前記プロセッサは、前記コンピュータプログラムを実行する際に、
リアルタイムで取得された前記目標情報と、目標車両の走行情報とに基づいて、前記決定モデルにより、目標車両に関する特定車線に対応する効用値を算出し、
効用値が最大となる車線を目標車線とする、ことをさらに実行する。

前記特定車線は、少なくとも、目標車両が現在位置する自車線と、目標車両に隣接する左側車線及び右側車線とを含む。

前記プロセッサは、前記コンピュータプログラムを実行する際に、
目標車両の車線変更回数と、交差点までの距離値と、一回車線変更の最小距離値とに基づいて、特定車線の、前記第１のモデルに関連する第１種の効用値を決定し、
目標車両の車速情報と、車線制限速度情報とに基づいて、特定車線の、前記第２のモデルに関連する第２種の効用値を決定し、
前記第１種の効用値と前記第２種の効用値とに基づいて、特定車線の車線総合効用値を得る、ことをさらに実行する。

前記プロセッサは、前記コンピュータプログラムを実行する際に、
交差点及び前記交差点につながる次の道路から構成される道路網の状況に基づいて、候補車線を得、
目標車両が現在位置する自車線と前記候補車線との第１の方向での距離に基づいて、前記目標車両の車線変更回数を得、
目標車両が現在位置する自車線上の位置と前記交差点との第２の方向での距離に基づいて、前記目標車両から交差点までの距離値を得、
目標車両の現在の車速と車線変更時間とに基づいて、一回の車線変更を完成するために必要な最小距離値を得る、ことをさらに実行する。

前記プロセッサは、前記コンピュータプログラムを実行する際に、
検出された目標車両の周辺車両の速度情報に基づいて、前記目標車両の車速情報を算出してリアルタイムで調整し、
目標車両の中心点から現在の車線の中心線までの垂直距離を取得し、前記垂直距離が閾値より小さいかどうかを判断し、前記垂直距離が閾値より小さい場合、目標車両が前記現在の車線に属すると決定し、前記現在の車線の所定の規則に基づいて前記車線制限速度情報を得る、ことをさらに実行する。

前記プロセッサは、前記コンピュータプログラムを実行する際に、
前記現在の車線で前記目標車両を含めた少なくとも２台の車を検出した場合、少なくとも２台の車の中で最小となる速度を前記車線制限速度情報とする、ことをさらに実行する。

前記プロセッサは、前記コンピュータプログラムを実行する際に、
前記現在の車線で前記目標車両の走行方向に他の車両がないことを検出した場合、車線速度を前記車両制限速度情報とする、ことをさらに実行する。

前記プロセッサは、前記コンピュータプログラムを実行する際に、
前記現在の車線で前記目標車両の後方に他の車両が存在することを検出した場合、前記目標車両より後の他の車両を無視する、ことをさらに実行する。

前記プロセッサは、前記コンピュータプログラムを実行する際に、
目標車両の走行道路の車線の数が３以上であり、かつ前記目標車両が左側車線にある場合、調整係数に基づいて前記目標車両の車速情報を修正処理し、修正速度情報を得、
前記修正速度情報と車線制限速度情報とに基づいて、前記特定車線の、前記第２のモデルに関連する第２種の効用値を再決定する、ことをさらに実行する。

本発明の実施例のコンピュータ記憶媒体には、コンピュータ実行可能な命令が記憶され、該コンピュータ実行可能な命令は、
交差点車線変更を決定するための第１のモデルと、走行速度を決定するための第２のモデルとに基づいて、車線変更選択のための決定モデルを得、
目標車両の走行情報と、目標車両の周辺車両の走行情報を表す目標車両に関する目標情報とをリアルタイムで取得し、
リアルタイムで取得された前記目標情報と、目標車両の走行情報とに基づいて、前記決定モデルにより目標車線を得る、ことを実行させる。

該コンピュータ実行可能な命令は、
リアルタイムで取得された前記目標情報と、目標車両の走行情報とに基づいて、前記決定モデルにより、目標車両に関する特定車線に対応する効用値を算出し、
効用値が最大となる車線を目標車線とする、ことをさらに実行させる。

該コンピュータ実行可能な命令は、
目標車両の車線変更回数と、交差点までの距離値と、一回車線変更の最小距離値とに基づいて、特定車線の、前記第１のモデルに関連する第１種の効用値を決定し、
目標車両の車速情報と、車線制限速度情報とに基づいて、特定車線の、前記第２のモデルに関連する第２種の効用値を決定し、
前記第１種の効用値と前記第２種の効用値とに基づいて、特定車線の車線総合効用値を得る、ことをさらに実行させる。

該コンピュータ実行可能な命令は、
交差点及び前記交差点につながる次の道路から構成される道路網の状況に基づいて、候補車線を得、
目標車両が現在位置する自車線と前記候補車線との第１の方向での距離に基づいて、前記目標車両の車線変更回数を得、
目標車両が現在位置する自車線上の位置と前記交差点との第２の方向での距離に基づいて、前記目標車両から交差点までの距離値を得、
目標車両の現在の車速と車線変更時間とに基づいて、一回の車線変更を完成するために必要な最小距離値を得る、ことをさらに実行させる。

該コンピュータ実行可能な命令は、
検出された目標車両の周辺車両の速度情報に基づいて、前記目標車両の車速情報を算出してリアルタイムで調整し、
目標車両の中心点から現在の車線の中心線までの垂直距離を取得し、前記垂直距離が閾値より小さいかどうかかを判断し、前記垂直距離が閾値より小さい場合、目標車両が前記現在の車線に属すると決定し、前記現在の車線の所定の規則に基づいて前記車線制限速度情報を得る、をさらに実行させる。

該コンピュータ実行可能な命令は、
前記現在の車線で前記目標車両を含めた少なくとも２台の車を検出した場合、少なくとも２台の車の中で最小となる速度を前記車線制限情報とする、ことをさらに実行させる。

該コンピュータ実行可能な命令は、
前記現在の車線で前記目標車両の走行方向に他の車両がないことを検出した場合、車線速度を前記車両制限速度情報とする、ことをさらに実行させる。

該コンピュータ実行可能な命令は、
前記現在の車線で前記目標車両の後方に他の車両が存在することを検出した場合、前記目標車両より後の他の車両を無視する、ことをさらに実行させる。

該コンピュータ実行可能な命令は、
目標車両の走行道路の車線の数が３以上であり、かつ前記目標車両が左側車線にある場合、調整係数に基づいて前記目標車両の車速情報を修正処理し、修正速度情報を得、前記修正速度情報と車線制限速度情報とに基づいて、前記特定車線の、前記第２のモデルに関連する第２種の効用値を再決定する、ことをさらに実行させる。

理解すべきものとして、本願で提供されるいくつかの実施例に開示された機器及び方法は、他の方式で実現されてもよい。以上説明した機器の実施例は、模式的なものにすぎない。例えば、前記ユニットの分割は、論理的な機能の分割にすぎず、実際に実現する際に別の分割方式であってもよい。例えば、複数のユニット又はコンポーネントを組み合わせたり、他のシステムに組み入れたりしてもよいし、一部の特徴を無視したり、実行しなかったりしてもよい。また、示されまたは説明された各構成部分の互いの結合、又は直接結合、又は通信接続は、若干のインターフェースを介するものであってもよく、機器又はユニットの間接結合または通信接続は、電気的、機械的、又は他の形式であってもよい。

上記に分離した部品として説明されたユニットは、物理的に分離したものであってもなくてもよい。ユニットとして示された部品は、物理的なユニットであってもなくてもよく、即ち、１つの場所に位置してもよいし、ネットワーク上の複数のユニットに分散してもよい。実際の必要に応じて、その中の一部又は全部のユニットを選択して、本実施例に係る発明の目的を達成してもよい。

また、本発明の各実施例における各機能ユニットをすべて１つの処理ユニットに組み入れてもよいし、各ユニットそれぞれを個別に１つのユニットとしてもよいし、２つ以上のユニットを１つのユニットに組み入れてもよい。上述した組み入れたユニットは、ハードウェアの形で実現されてもよいし、ハードウェア＋ソフトウェア機能ユニットの形で実現されてもよい。

当業者であれば理解できるように、上記の方法の実施例を実現する手順の全部又は一部は、プログラムから関連のハードウェアへ指示することにより実行されてもよい。前記プログラムは、コンピュータ可読記憶媒体に記憶されてもよい。このプログラムが実行されると、上記の方法の実施例を含む手順を実行させる。前記記憶媒体は、移動記憶機器、ＲＯＭ、ＲＡＭ、磁気ディスクや光ディスクなどの、プログラムコードを記憶することが可能な各種の媒体を含む。

あるいは、本発明の上記組み入れたユニットは、ソフトウェア機能ユニットの形で実現され、かつ独立した製品として販売又は使用される場合、コンピュータ可読記憶媒体に記憶されてもよい。このような理解に基づき、本発明の実施例の構成は、本質的な又は従来技術に寄与する部分がソフトウェア製品の形で具現されることができ、このコンピュータソフトウェア製品は、記憶媒体に記憶され、１台のコンピュータ機器（パーソナルコンピュータ、サーバ、又はネットワーク機器などであってもよい）に、本発明の各実施例に係る方法の全部又は一部を実行させるための若干の命令を含む。前記記憶媒体は、移動記憶機器、ＲＯＭ、ＲＡＭ、磁気ディスクや光ディスクなどの、プログラムコードを記憶することが可能な各種の媒体を含む。

上記は本発明の具体的な実施形態にすぎないが、本発明の保護範囲はこれに限定されるものではない。本技術分野を熟知しているいかなる技術者が本発明に開示された技術範囲内で容易に想到し得る変更又は置換えも、本発明の保護範囲内に含まれるべきである。それゆえ、本発明の保護範囲は、添付の特許請求の範囲に従うべきである。

１：端末機器
２：サーバ
１１〜１４：端末機器
４１：端末
４２：サーバ
６１：プロセッサ
６２：バス
６３：コンピュータ記憶媒体
１００：移動端末
１１０：通信ユニット
１１１：ＧＰＳ測位ユニット
１１２：無線通信ユニット
１１３：無線インターネットユニット
１１４：警報通信ユニット
１２１：地図ユニット
１２２：音声ユニット
１３０：ユーザ入力ユニット
１４０：第１の取得ユニット
１４１：第２の取得ユニット
１４２：車線決定ユニット
１５０：出力ユニット
１５１：表示ユニット
１５２：オーディオ出力ユニット
１６０：記憶ユニット
１７０：インターフェースユニット
１８０：処理ユニット
１９０：電源ユニット
２７０：基地局
２７５：基地局コントローラ
２８０：移動交換センター
２９０：公衆電話交換ネットワーク
２９５：放送送信機
３００：衛星
４１１：第１の取得ユニット
４１２：第２の取得ユニット
４１３：車線決定ユニット

本発明の実施例に係る車線選択方法であって、
第１の取得ユニットによって、交差点車線変更を決定するための第１のモデルと、走行速度を決定するための第２のモデルとに基づいて、車線変更選択のための決定モデルを得、
第２の取得ユニットによって、目標車両の走行情報と、目標車両の周辺車両の走行情報を表す目標車両に関する目標情報とをリアルタイムで取得し、
車線決定ユニットによって、リアルタイムで取得された前記目標情報と、目標車両の走行情報とに基づいて、前記決定モデルにより目標車線を得る、ことを含む。

本発明の実施例に係るコンピュータ記憶媒体であって、コンピュータに上記のいずれか１項に記載の車線選択方法を実行させるコンピュータ実行可能な命令が記憶されている。

本発明の実施例に係るスマート端末（例えば移動端末）は、様々な形態で実施されてもよい。例えば、本発明の実施例で説明されるスマート端末は、携帯電話、スマートフォン、ノートパソコン、デジタル放送受信機、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ：ＰｅｒｓｏｎａｌＤｉｇｉｔａｌＡｓｓｉｓｔａｎｔ）、タブレットコンピュータ（ＰＡＤ）、ポータブルメディアプレーヤー（ＰＭＰ：ＰｏｒｔａｂｌｅＭｅｄｉａＰｌａｙｅｒ）、ナビゲーション装置などのような移動端末と、デジタルＴＶ、デスクトップコンピュータなどのような固定端末とを含んでもよい。以下、端末が移動端末であると仮定する。しかしながら、当業者であれば理解できるものとして、特に移動目的に利用される素子に加えて、本発明の実施形態による構造は、固定タイプの端末にも適用可能である。

移動端末における通信ユニット１１０の無線通信ユニット１１２は、移動端末が内蔵する、移動通信ネットワーク（例えば、２Ｇ／３Ｇ／４Ｇなどの移動通信ネットワーク）へのアクセスに必要なデータ（ユーザ識別情報と認証情報とを含む）に基づいて、移動通信ネットワークにアクセスして、移動端末ユーザのウェブページ閲覧、ネットワークマルチメディア再生などのサービスのために移動通信データを伝送する（上りの移動通信データと下りの移動通信データとを含む）。

通信ユニット１１０の無線インターネットユニット１１３は、無線ホットスポットの関連プロトコル機能を実行することにより、無線ホットスポットの機能を実現する。無線ホットスポットは、複数の移動端末（移動端末以外の任意の移動端末）のアクセスをサポートし、無線通信ユニット１１２と移動通信ネットワークとの間の移動通信接続を多重化することにより、移動端末ユーザのウェブページ閲覧、ネットワークマルチメディア再生などのサービスのために移動通信データを伝送する（上りの移動通信データと下りの移動通信データとを含む）。移動端末は、実質的には、移動端末と通信ネットワークとの間の移動通信接続を多重化して移動通信データを伝送するので、移動端末が消費する移動通信データの流量は、通信ネットワーク側の課金エンティティにより移動端末の通信料金に計上される。これにより、移動端末が契約して使用する通信料金に含まれる移動通信データのデータ流量を消費する。

本発明の実施例では、前記道路網の状況は、交差点（十字路、二叉路、三叉路など）及び前記交差点につながる次の道路から構成される。実際の適用では、交差点と次の道路との接続関係に基づいて、ＭＬＣ目標車線を決定する。現在位置の選択待ちの車線の中から、接続性に基づいて、交差点に到達して次の道に入ることが可能な車線を目標車線として選択する。例えば、自車が現在車線１にあり、交差点を右折する必要がある場合、車線２を目標車線として選択する。交差点を直進する場合、要求に該当する選択待ちの車線が複数あり得る。この場合、その中から、現在の車線に最も近い車線を目標車線として選定する。目標車両が現在位置する自車線と前記候補車線との第１の方向（例えば、Ｙ軸）での距離に基づいて、前記目標車両の車線変更回数を得る。つまり、最終的な目標車線を決定した後に、現在の各車線から最終的な目標車線までの車線変更回数を算出することができる。第１の方向（例えば、Ｙ軸）に対して、本明細書における第２の方向は、Ｘ軸であってもよい。Ｘ軸は車線の中心線に沿って前に進む方向である場合、Ｙ軸はＸ軸に垂直な方向となる。一実施例では、第１の方向及び第２の方向を平面直角座標系において表現すると、平面直角座標系には２つの座標軸があり、横軸はＸ軸であり、右方向を正方向とし、縦軸はＹ軸であり、上方向を正方向とする。

本発明の実施例の車線選択方法では、前記目標車両の走行道路の車線の数が３以上であり、かつ前記端末が現在左側車線にある場合（左側車線は、説明の便宜上の代わり言葉にすぎず、複数の車両が長時間占用する快速車線を含むが、これに限定されない。）、車両が一番左の車線を長期的に占用しないようにするために、調整係数に基づいて前記端末の車速情報を修正処理し、修正速度情報を得る必要がある。前記修正速度情報と車線制限速度情報とに基づいて、前記第２のモデルに関連する第２種のｕｔｉｌｉｔｙを決定する。例えば、車線の数≧３であり、自車が一番左の車線にある場合、ｌａｎｅＳｐｅｅｄを算出する際に、統計をもとに割引係数を与え、ｋ×ｌａｎｅＳｐｅｅｄ（一般的にはｋ＝０．９）を車線速度としてその後のＵ＿ＤＬＣの算出に用いる。このような処理の利点は、同じ状況で、車両が一番左の車線を長期的に占用しないことが保証されることである。

一実例では、自車線、左側車線、右側車線の順にｕｔｉｌｉｔｙを算出し、ｕｔｉｌｉｔｙが最大となる車線を車線変更先の目標車線として選定してもよい。この順序によって、追い越し時に優先的に左側車線から追い越すことが保証される。ｕｔｉｌｉｔｙが同じである場合、優先的に自車線を維持する。１）現在の車線のｕｔｉｌｉｔｙを算出し、車線変更タイプを自車線維持として記録し、ｕＭａｘを更新し、２）左側車線のｕｔｉｌｉｔｙを算出して、ｕ＿ｌｅｆｔと記録し、ｕ＿ｌｅｆｔ＞ｕＭａｘの場合、ＬａｎｅＣｈａｎｇｅ＝左側への車線変更と記録し、ｕＭａｘ＝ｕ＿ｌｅｆｔのように更新し、３）右側車線のｕｔｉｌｉｔｙを算出し、ｕ＿ｒｉｇｈｔと記録し、ｕ＿ｒｉｇｈｔ＞ｕＭａｘの場合、ＬａｎｅＣｈａｎｇｅ＝右側への車線変更と記録するようにしてもよい。

本発明の実施例の一実施形態では、前記目標車両は、前記目標車両の走行道路の車線の数が３以上であり、かつ前記目標車両が現在左側車線にある場合、調整係数に基づいて前記目標車両の車速情報を修正処理し、修正速度情報を得るように構成されている修正決定ユニットをさらに備える。前記車線決定ユニットは、さらに、前記修正速度情報と車線制限速度情報とに基づいて、前記第２のモデルに関連する第２種のｕｔｉｌｉｔｙを決定するように構成されている。

ここで、データ処理のためのプロセッサは、処理を実行する際に、マイクロプロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ：ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）、ＤＳＰ又はＦＰＧＡを用いて実現することができる。記憶媒体には、動作命令が含まれ、該動作命令は、コンピュータ実行可能なコードであってもよい。前記動作命令によって、上記の本発明の実施例の車線選択方法のフローにおける各ステップを実現する。

運転挙動モデル化は、主に縦方向と横方向との２つの側面を含む。縦方向運転挙動は、主にブレーキング、フォローなどを含む。横方向運転挙動は、主に車線変更である。車線変更挙動は、運転者が、自身の運転特性から、周囲の車両の車速、ニュートラルなどの周辺環境情報の刺激に対して、自身の運転目標ポリシーを調整して完成するような、情報判断と動作実行とを含む総合的な挙動過程である。このような挙動は、非常に複雑であり、ひいては数学モデルで説明しにくいと考えられる。車線変更モデルは、ＤＬＣモデルとＭＬＣモデルの２種類に分けられてもよい。ＤＬＣとは、走行速度を改善するためのものであるが、ＭＬＣとは、交差点などの影響で自車線から離れなければならないことを言う。まず、ＭＬＣを考慮する必要があるかどうかを判断する。例えば、現在の車両が交差点まで走行するのに必要な時間ｔが車線変更に必要な時間よりも大きいかどうかを評価する。もし走行道路において一番右の車線に変更しなければならない場合、現在の車線と比べてｎ車線変更が必要であり、１車線変更ごとに時間ｔ０を必要とすれば、ｔ＞ｎ×ｔ０の場合、ＤＬＣを考慮するだけでよいが、ｔ≦ｎ×ｔ０の場合、ＭＬＣとＤＬＣとを同時に考慮する必要があり、それらが衝突するとき、ＭＬＣの結果に従う。ＤＬＣの決定では、ｌａｎｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎについて、車速、車線制限速度などの総合情報に基づいて、隣の車線に車線を変更する必要があるかどうかを判定するが、Ｇａｐａｃｃｅｐｔａｎｃｅについて、隣の車線の前後の車の距離に基づいて、十分な車線変更空間があるかどうかを判断する。この２つの条件が同時に満たされてこそ、車線変更を決定することができる。走行中、運転者は、通常、自車の車速、前の車の車速、車の距離、並びに、隣の車線の車速及び車の距離に基づいて、車線変更操作ができるかどうかを決定し、自車の走行速度を改善することを目的とする。

最終的な目標車線を決定した後に、現在の各車線から最終的な目標車線までの車線変更回数（例えば、ｎｌａｎｅｃｈａｎｇｅ）を算出することができる。車線の中心線に沿って前に進む方向がＸ軸であると仮定し、現在の車両の位置から交差点までの距離を算出し、その距離をｄｉｓｔａｎｃｅＴｏＪｕｎｃｔｉｏｎとして記録する。

［数式２］
Ｕ＿ＭＬＣ＝ｐ２×ｐｏｗ（ｎｌａｎｅｃｈａｎｇｅ／（ｄｉｓｔａｎｃｅＴｏＪｕｎｃｔｉｏｎ／ｄ０），ｐ３）
ここで、ｄ０は、現在の車速と車線変更時間とに基づいて推定された、一回の車線変更を完成するために必要な最小距離であり、算出方法が数式３に示す通りである。

第２のステップで、左側車線のｕｔｉｌｉｔｙを算出し、ｕ＿ｌｅｆｔと記録する。ｕ＿ｌｅｆｔ＞ｕＭａｘの場合、ＬａｎｅＣｈａｎｇｅ＝左側への車線変更と記録し、ｕＭａｘ＝ｕ＿ｌｅｆｔのように更新する。

第３のステップで、右側車線のｕｔｉｌｉｔｙを算出し、ｕ＿ｒｉｇｈｔと記録する。ｕ＿ｒｉｇｈｔ＞ｕＭａｘの場合、ＬａｎｅＣｈａｎｇｅ＝右側への車線変更と記録する。

前記プロセッサは、前記コンピュータプログラムを実行する際に、
前記現在の車線で前記目標車両の走行方向に他の車両がないことを検出した場合、車線速度を前記車線制限速度情報とする、ことをさらに実行する。

該コンピュータ実行可能な命令は、
前記現在の車線で前記目標車両の走行方向に他の車両がないことを検出した場合、車線速度を前記車線制限速度情報とする、ことをさらに実行させる。

Claims

車線選択方法であって、
交差点車線変更を決定するための第１のモデルと、走行速度を決定するための第２のモデルとに基づいて、車線変更選択のための決定モデルを得、
目標車両の走行情報と、目標車両の周辺車両の走行情報を表す目標車両に関する目標情報とをリアルタイムで取得し、
リアルタイムで取得された前記目標情報と、目標車両の走行情報とに基づいて、前記決定モデルにより目標車線を得る、
ことを含む方法。
前記リアルタイムで取得された前記目標情報と、目標車両の走行情報とに基づいて、前記決定モデルにより目標車線を得ることは、
リアルタイムで取得された前記目標情報と、目標車両の走行情報とに基づいて、前記決定モデルにより、目標車両に関する特定車線に対応する効用値を算出し、
効用値が最大となる車線を目標車線とする、
ことを含む請求項１に記載の方法。
前記特定車線は、少なくとも、目標車両が現在位置する自車線と、目標車両に隣接する左側車線及び右側車線とを含む請求項２に記載の方法。
前記決定モデルにより、目標車両が位置する車線及び隣接の左右車線に対応する効用値を算出することは、
目標車両の車線変更回数と、交差点までの距離値と、一回車線変更の最小距離値とに基づいて、特定車線の、前記第１のモデルに関連する第１種の効用値を決定し、
目標車両の車速情報と、車線制限速度情報とに基づいて、特定車線の、前記第２のモデルに関連する第２種の効用値を決定し、
前記第１種の効用値と前記第２種の効用値とに基づいて、特定車線の車線総合効用値を得る、
ことを含む請求項２に記載の方法。
目標車両の車線変更回数と、目標車両から交差点までの距離値とに基づいて、前記第１のモデルに関連する第１種の効用値を決定する前に、
交差点及び前記交差点につながる次の道路から構成される道路網の状況に基づいて、候補車線を得、
目標車両が現在位置する自車線と前記候補車線との第１の方向での距離に基づいて、前記目標車両の車線変更回数を得、
目標車両が現在位置する自車線上の位置と前記交差点との第２の方向での距離に基づいて、前記目標車両から交差点までの距離値を得、
目標車両の現在の車速と車線変更時間とに基づいて、一回の車線変更を完成するために必要な最小距離値を得る、
ことをさらに含む請求項４に記載の方法。
目標車両の車速情報と、車線制限速度情報とに基づいて、前記第２のモデルに関連する第２種の効用値を決定する前に、
検出された目標車両の周辺車両の速度情報に基づいて、前記目標車両の車速情報を算出してリアルタイムで調整し、
目標車両の中心点から現在の車線の中心線までの垂直距離を取得し、前記垂直距離が閾値より小さいかどうかを判断し、前記垂直距離が閾値より小さい場合、目標車両が前記現在の車線に属すると決定し、前記現在の車線の所定の規則に基づいて前記車線制限速度情報を得る、
ことをさらに含む請求項４に記載の方法。
前記現在の車線の所定の規則に基づいて前記車線制限速度情報を得ることは、
前記現在の車線で前記目標車両を含めた少なくとも２台の車を検出した場合、少なくとも２台の車の中で最小となる速度を前記車線制限速度情報とする、
ことを含む請求項６に記載の方法。
前記現在の車線の所定の規則に基づいて前記車線制限速度情報を得ることは、
前記現在の車線で前記目標車両の走行方向に他の車両がないことを検出した場合、車線速度を前記車両制限速度情報とする、
ことを含む請求項６に記載の方法。
前記現在の車線で前記目標車両の後方に他の車両が存在することを検出した場合、前記目標車両より後の他の車両を無視する、
ことをさらに含む請求項６に記載の方法。
目標車両の走行道路の車線の数が３以上であり、かつ前記目標車両が左側車線にある場合、調整係数に基づいて前記目標車両の車速情報を修正処理し、修正速度情報を得、
前記修正速度情報と車線制限速度情報とに基づいて、前記特定車線の、前記第２のモデルに関連する第２種の効用値を再決定する、
ことをさらに含む請求項６に記載の方法。
目標車両であって、
交差点車線変更を決定するための第１のモデルと、走行速度を決定するための第２のモデルとに基づいて、車線変更選択のための決定モデルを得るように構成されている第１の取得ユニットと、
目標車両の走行情報と、目標車両の周辺車両の走行情報を表す目標車両に関する目標情報とをリアルタイムで取得するように構成されている第２の取得ユニットと、
リアルタイムで取得された前記目標情報と、目標車両の走行情報とに基づいて、前記決定モデルにより目標車線を得るように構成されている車線決定ユニットと、
を備える目標車両。
前記車線決定ユニットは、さらに、
リアルタイムで取得された前記目標情報と、目標車両の走行情報とに基づいて、前記決定モデルにより、目標車両に関する特定車線に対応する効用値を算出し、
効用値が最大となる車線を目標車線とする、
ように構成されている請求項１１に記載の目標車両。
前記特定車線は、少なくとも、目標車両が現在位置する自車線と、目標車両に隣接する左側車線及び右側車線とを含む請求項１２に記載の目標車両。
前記車線決定ユニットは、さらに、
目標車両の車線変更回数と、目標車両から交差点までの距離値と、一回車線変更の最小距離値とに基づいて、前記第１のモデルに関連する第１種の効用値を決定し、目標車両の車速情報と、車線制限速度情報とに基づいて、特定車線の、前記第２のモデルに関連する第２種の効用値を決定し、
前記第１種の効用値と前記第２種の効用値とに基づいて、特定車線の車線総合効用値を得る、
ように構成されている請求項１２に記載の目標車両。
前記車線決定ユニットは、さらに、
交差点及び前記交差点につながる次の道路から構成される道路網の状況に基づいて、候補車線を得るように構成されており、
前記目標車両は、
目標車両が現在位置する自車線と前記候補車線との第１の方向での距離に基づいて、前記目標車両の車線変更回数を得るように構成されている車線変更回数決定ユニットと、
目標車両が現在位置する自車線上の位置と前記交差点の第２の方向での距離に基づいて、前記目標車両から交差点までの距離値を得るように構成されている距離値決定ユニットと、
目標車両の現在の車速と車線変更時間とに基づいて、一回の車線変更を完成するために必要な前記一回車線変更の最小距離値を得るように構成されている一回車線変更距離値決定ユニットと、
をさらに備える請求項１４に記載の目標車両。
検出された目標車両の周辺車両の速度情報に基づいて、前記目標車両の車速情報を算出してリアルタイムで調整するように構成されている車速検出ユニットと、
目標車両の中心点から現在の車線の中心線までの垂直距離を取得し、前記垂直距離が閾値より小さいか否かを判断し、前記垂直距離が閾値より小さい場合、目標車両が前記現在の車線に属すると決定し、前記現在の車線の所定の規則に基づいて前記車線制限速度情報を得るように構成されている制限速度決定ユニットと、
をさらに備える請求項１４に記載の目標車両。
前記制限速度決定ユニットは、さらに、
前記現在の車線で前記目標車両を含めた少なくとも２台の車を検出した場合、少なくとも２台の車の中で最小となる速度を前記車線制限速度情報とする、
ように構成されている請求項１６に記載の目標車両。
前記制限速度決定ユニットは、さらに、
前記現在の車線で前記目標車両の走行方向に他の車両がないことを検出した場合、車線速度を前記車線制限速度情報とする、
ように構成されている請求項１６に記載の目標車両。
前記現在の車線で前記目標車両の後方に位置する他の車両が存在することを検出した場合、前記目標車両より後の他の車両を無視するように構成されている無視決定ユニットをさらに備える請求項１６に記載の目標車両。
前記目標車両の走行道路の車線の数が３以上であり、かつ前記目標車両が現在左側車線に位置する場合、調整係数に基づいて前記目標車両の車速情報を修正処理し、修正速度情報を得るように構成されている修正決定ユニットをさらに備え、
前記車線決定ユニットは、さらに、前記修正速度情報と車線制限速度情報とに基づいて、前記特定車線の、前記第２のモデルに関連する第２種の効用値を再決定するように構成されている、
請求項１６に記載の目標車両。
目標車両であって、プロセッサと、プロセッサ上で実行可能なコンピュータプログラムを記憶するメモリとを備え、前記プロセッサは、前記コンピュータプログラムを実行する際に、前記請求項１〜１０のいずれか１項に記載の車線選択方法を実行する目標車両。
コンピュータ記憶媒体であって、前記請求項１〜１０のいずれか１項に記載の車線選択方法を実行するためのコンピュータ実行可能な命令が記憶されているコンピュータ記憶媒体。
車線選択方法であって、目標車両によって実行され、前記目標車両は、１つ又は複数のプロセッサと、メモリと、１つ又は複数のプログラムとを含み、前記１つ又は複数のプログラムは、メモリに記憶され、前記プログラムは、それぞれが１組の命令に対応する１つ又は複数のユニットを含み得、前記１つ又は複数のプロセッサは、命令を実行するように構成されており、前記方法は、
交差点車線変更を決定するための第１のモデルと、走行速度を決定するための第２のモデルとに基づいて、車線変更選択のための決定モデルを得、
目標車両の走行情報と、目標車両の周辺車両の走行情報を表す目標車両に関する目標情報とをリアルタイムで取得し、
リアルタイムで取得された前記目標情報と、目標車両の走行情報とに基づいて、前記決定モデルにより目標車線を得る、
ことを含む方法。
前記リアルタイムで取得された前記目標情報と、目標車両の走行情報とに基づいて、前記決定モデルにより目標車線を得ることは、
リアルタイムで取得された前記目標情報と、目標車両の走行情報とに基づいて、前記決定モデルにより、目標車両に関する特定車線に対応する効用値を算出し、
効用値が最大となる車線を目標車線とする、
ことを含む請求項２３に記載の方法。
前記特定車線は、少なくとも、目標車両が現在位置する自車線と、目標車両に隣接する左側車線及び右側車線とを含む請求項２４に記載の方法。
前記決定モデルにより、目標車両が位置する車線及び隣接の左右車線に対応する効用値を算出することは、
目標車両の車線変更回数と、交差点までの距離値と、一回車線変更の最小距離値とに基づいて、特定車線の、前記第１のモデルに関連する第１種の効用値を決定し、目標車両の車速情報と、車線制限速度情報とに基づいて、特定車線の、前記第２のモデルに関連する第２種の効用値を決定し、
前記第１種の効用値と前記第２種の効用値とに基づいて、特定車線の車線総合効用値を得る、
ことを含む請求項２４に記載の方法。
目標車両の車線変更回数と、目標車両から交差点までの距離値とに基づいて、前記第１のモデルに関連する第１種の効用値を決定する前に、
交差点及び前記交差点につながる次の道路から構成される道路網の状況に基づいて、候補車線を得、目標車両が現在位置する自車線と前記候補車線との第１の方向での距離に基づいて、前記目標車両の車線変更回数を得、目標車両が現在位置する自車線上の位置と前記交差点との第２の方向での距離に基づいて、前記目標車両から交差点までの距離値を得、目標車両の現在の車速と車線変更時間とに基づいて、一回の車線変更を完成するために必要な最小距離値を得る、
ことをさらに含む請求項２６に記載の方法。
目標車両の車速情報と、車線制限速度情報とに基づいて、前記第２のモデルに関連する第２種の効用値を決定する前に、
検出された目標車両の周辺車両の速度情報に基づいて、前記目標車両の車速情報を算出してリアルタイムで調整し、
目標車両の中心点から現在の車線の中心線までの垂直距離を取得し、前記垂直距離が閾値より小さいかどうかを判断し、前記垂直距離が閾値より小さい場合、目標車両が前記現在の車線に属すると決定し、前記現在の車線の所定の規則に基づいて前記車線制限速度情報を得る、
ことをさらに含む請求項２６に記載の方法。
前記現在の車線の所定の規則に基づいて前記車線制限速度情報を得ることは、
前記現在の車線で前記目標車両を含めた少なくとも２台の車を検出した場合、少なくとも２台の車の中で最小となる速度を前記車線制限速度情報とする、
ことを含む請求項２８に記載の方法。
前記現在の車線の所定の規則に基づいて前記車線制限速度情報を得ることは、
前記現在の車線で前記目標車両の走行方向に他の車両がないことを検出した場合、車線速度を前記車両制限速度情報とする、
ことを含む請求項２８に記載の方法。
前記現在の車線で前記目標車両の後方に位置する他の車両が存在することを検出した場合、前記目標車両より後の他の車両を無視する、
ことをさらに含む請求項２８に記載の方法。
目標車両の走行道路の車線の数が３以上であり、かつ前記目標車両が左側車線に位置する場合、調整係数に基づいて前記目標車両の車速情報を修正処理し、修正速度情報を得、前記修正速度情報と車線制限速度情報とに基づいて、前記特定車線の、前記第２のモデルに関連する第２種の効用値を再決定する、
ことをさらに含む請求項２８に記載の方法。