JP2020537800A - 車両の車線変更検出のためのシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

車両経路データを使用して車線変更を検出するための方法及びシステムである。いくつかの実施形態では、ＲＡＤＡＲモジュールなどの１つ以上の環境センサを使用して、ホスト車両の軌道に関連付けられた第１のデータセットを生成してよい。第１のデータセットは、グラフ上の曲線を表してよい。変曲点は、曲線において求めてよい。そして、曲線の変曲点の識別を用いて、ホスト車両の車線変更を確認してよい。【選択図】図４

Description

車線変更支援システムは、典型的には、対象となる領域又はゾーンを識別し、対象となる領域又はゾーン内では、そのようなシステムのＲＡＤＡＲモジュールなどの遠隔検出構成要素が、安全に車線を変更する際に、運転手に警告するため、及び／又は運転手を支援するための標的を検索する。したがって、車線変更を予測、検出、及び／又は確認することは、最新の車両の車線変更支援システム及び／又は他の運転手支援特徴にとって特に重要なものであり得る。これは、場合によっては、ホスト車両が車線変更を行ったことを確認すると、対象となるゾーンをリセット／再計算／更新することが望ましい場合があるからである。

したがって、本発明者らは、車線変更の予測、検出、及び／又は確認を改善して、車線変更支援システム及び／又は車両の他の関連するシステムの精度を改善するシステム及び方法を提供することが望ましいと判断した。したがって、いくつかの実施形態では、本明細書に開示される発明の概念を使用して、ホスト車両の経路データから導出可能であり得るパターンを識別することを求めるなど、ホスト車両の経路データを処理及び／又は分析することによって、ホスト車両の車線変更を検出することができる。

車両の車線変更検出方法のより具体的な例では、本方法は、１つ以上のＲＡＤＡＲセンサ、ＬＩＤＡＲセンサ、カメラなどのような１つ以上の環境センサを使用して、車両の軌道に関連付けられた第１のデータセットを生成することを含んでよい。第１のデータセットは、ホスト車両の車線変更の操縦を含み得る、ホスト車両の経路の幾何学形状を表してよく、更に／又は、それを確立するために使用してもよく、使用可能であってもよい。変曲点は、（実際に可視曲線を生成することを含む必要がない）第１のデータセットを処理することなどによって、曲線内で識別可能である。曲線の変曲点又は他の幾何学パターンの識別を使用して、車両の車線変更を確認することができる。

いくつかの実施形態は、第１のデータセットから第２のデータセットを導出することを更に含んでもよい。いくつかのかかる実施形態では、グラフ内の変曲点の識別を使用して、車両の車線変更を確認するステップは、第２のデータセットから導出可能なグラフ内の凸部及び／又は最大の点若しくは最小の点を識別することを含んでよい。

いくつかの実施形態では、第２のデータセットは、曲線に沿った単位接線を表してよい。

いくつかの実施形態は、第１のデータセットを使用して車線変更開始位置を判定することを更に含んでもよい。いくつかのかかる実施形態では、第１のデータセットを使用して車線変更開始位置を判定するステップは、第１のデータセットから第２のデータセットを導出することを含んでよい。これは、第２のデータセットが曲線に沿った単位接線を表し、第２のデータセットから導出可能なグラフが非ゼロであるか否かを判定することを含んでよい。

いくつかの実施形態は、曲線の変曲点の識別を使用して、車両の車線変更を確認するステップの前に、車両の発生し得る車線逸脱があるか否かを判定することを更に含んでもよい。いくつかのかかる実装形態では、車両の発生し得る車線逸脱があるか否かを判定するステップは、距離閾値を超える現在の車線からの車両の横方向の変位を確認することを含んでよい。

他の実施形態による車両の車線変更検出方法の別の例では、本方法は、車両軌道の履歴マップを表す第１のデータセットを生成することと、車両の発生し得る車線逸脱があるか否かを判定することと、を含んでよい。車両の発生し得る車線逸脱を確認すると、第１のデータセットから導出可能な曲線の変曲点を識別することを求めることによって、発生し得る車線逸脱が車線変更であるか否かを判定してよい。曲線の変曲点を識別すると、車両の車線変更支援システムのパラメータを調整することができる。

いくつかの実施形態では、発生し得る車線逸脱があるか否かを判定するステップは、距離閾値を超える現在の車線からの車両の横方向の変位を確認することを含んでよい。いくつかのかかる実施形態では、距離閾値は、現在の経路内での車線幅の約５０％〜約７０％の距離を含んでよく、この車線幅は、例えば、検出されるか、既知の変数（標準的な車線幅など）として入力されるか、又はホスト車両の現在の地理から導出されてもよい。

いくつかの実施形態では、車両の車線変更支援システムのパラメータを調整するステップは、車線変更支援システムの対象となるゾーンをリセットすることを含んでよい。

いくつかの実施形態は、第１のデータセットを使用して車線変更開始位置を判定することを更に含んでもよい。いくつかのかかる実施形態では、車線変更開始位置を使用して、車両の車線変更支援システムのパラメータを調整することができる。

いくつかの実施形態では、第１のデータセットを使用して車線変更開始位置を判定するステップは、第１のデータセットを使用して、車両の横方向速度が第１のデータセットの横方向速度の現在の値と一致する位置を判定することを含んでよい。

いくつかの実施形態は、発生し得る車線変更が車線変更であることを確認した後、第１のデータセットからの車両軌道のどの部分が、車両の車両車線変更支援システムの現在の車線内にあるかを判定することを更に含んでもよい。

車両の車線変更検出システムの一例では、システムは、１つ以上の環境センサを備えてよい。この環境センサは、ＲＡＤＡＲセンサ、ＬＩＤＡＲセンサ、カメラなどのような車両環境データを生成するように構成されている。システムは、車両軌道モジュールを更に備えてもよい。この車両軌道モジュールは、車両環境データを処理し、ホスト車両軌道の履歴のマップが導出され得る車両軌道データを生成するように構成されている。車両軌道モジュールは、車両軌道データから導出可能な曲線の変曲点を検索することによって、車線変更を識別するように更に構成してよい。

いくつかの実施形態では、車両軌道モジュールは、車両軌道データから導出可能な関数の導関数を取得することと、関数がゼロに等しい位置を識別することとによって、曲線の変曲点を識別するように構成してよい。

いくつかの実施形態では、車両軌道モジュールは、車両軌道データから導出可能なグラフ内の凸部を識別することによって、曲線の変曲点を識別するように構成してよい。いくつかのかかる実施形態では、凸部を識別するために使用されるグラフは、車両軌道の第１のグラフから導出可能なグラフであってよい。

一実施形態に関連して本明細書に開示される特徴、構造、ステップ、又は特性は、１つ以上の代替的な実施形態において任意の好適な方式で組み合わされてもよい。

本開示の非限定的かつ非網羅的な実施形態は、図面を参照しながら本開示の様々な実施形態を含めて記載される。

横方向の変位に対する長手方向の変位のグラフ上にプロットされた車線変更を例示している。 距離に関する横方向距離の導関数に対して、図１の曲線に沿った単位接線のグラフ上にプロットされた車線変更を例示している。 本発明のいくつかの実施形態による車線変更を検出するための方法を例示するフローチャートである。 いくつかの実施形態による車両の車線変更支援システムを備える車両の概略図である。

本開示の様々な実施形態と一致する装置、システム、及び方法の詳細な説明を以下に提供する。いくつかの実施形態が記載されているが、本開示は、開示される具体的な実施形態のいずれにも限定されず、代わりに多数の代替例、修正例、及び同等物を包含することを理解されたい。加えて、本明細書に開示される実施形態の完全な理解を提供するために、以下の説明において多数の具体的な詳細が記載されているが、いくつかの実施形態は、これらの詳細の一部又は全てを伴わずに実施されてもよい。更に、明確にする目的で、本開示を不必要に不明瞭にすることを回避するために、関連技術分野において既知のある特定の技術資料については詳細には説明していない。

本明細書では、ホスト車両の車線変更の検出に関する装置、方法、及びシステムが開示される。いくつかの実施形態及び実施例では、これは、ホスト経路情報を使用して行うことができる。ホスト経路情報は、ホスト車両経路のマップを表すデータを含んでよい。このマップは、現在のセンサの座標に変換してよく、例えば、ＲＡＤＡＲなどの様々なセンサによって生成された環境情報によって生成してよい。好ましい実施形態及び実施例では、例えば、ホスト車両経路曲線の二次導関数を表すデータなどのホスト経路データの導関数を表すデータを生成することによって取得され得る、ホスト経路内の変曲点を識別することを求めることによって、ホスト車両の車線変更を予測及び／又は確認してよい。

本開示の実施形態は、図面を参照することによって最もよく理解でき、同様の部分は同様の符号によって指示することがある。開示される実施形態の構成要素は、本明細書の図面において全体的に記載され図示されるように、多種多様な異なる構成で配置及び設計してよいことが容易に理解されよう。したがって、本開示の装置及び方法の実施形態における以下の詳細な説明は、特許請求されるように、本開示の範囲を限定することを意図するものではなく、単に本開示の可能な実施形態を表すものである。加えて、方法のステップは、特別の定めのない限り、必ずしも、任意の特定の順序で実行される必要はなく、逐次的に実行される必要もなく、また、ステップを１回だけ実行する必要もない。ここで、ある特定の好ましい実施形態及び実施例に関する更なる詳細を、添付図面を参照してより詳細に説明する。

図１は、横方向の変位に対する長手方向の変位のグラフ上にプロットされた車線変更を例示している。図１に例示されるグラフは、環境情報を取得し、ホスト車両の経路のマップを表す（必ずしもマップの生成につながる必要はない）データを生成するように構成されたシステム及び／又はモジュールを使用して作成してよい。例えば、ＲＡＤＡＲ、ＬＩＤＡＲ、カメラなどのような環境センサ／検出器を使用して初期データを生成することができ、この初期データを処理して経路マップ及び／又はデータを生成することができる。同じモジュール／システム、又は異なるモジュール／システムを使用して、初期データを処理することにより、例えば、図１及び図２のグラフを表し、及び／又は、それらのグラフを作成するために使用され得るデータを生成することができる。

図２は、距離に関する横方向距離の導関数に対して、図１の曲線に沿った単位接線のグラフ上にプロットされた車線変更を例示している。図２のグラフは、図１のグラフを生成するために使用されるデータを処理することによって生成してよい。より具体的には、ｘが、ホスト車両の横方向距離を表すために使用され、ｙが、ホスト車両の長手方向距離を表すために使用され、ｓが、経路に沿った距離を表すために使用された場合、進路変更は、以下のように表すことができる。

同様に、図１の曲線に沿った単位接線は、以下のように表してよい。

これは、ホスト軌道が、ホスト車両の経路に沿って一定の経由地で維持されることを前提として、

であるからである。

本明細書に開示される本発明のある特定の実施例及び実施形態は、車線変更を検出することを容易にするために、単位接線を使用せずに、上述した進路変更の式を利用することができる。しかし本発明者らは、車線変更を検出するために単位接線を使用することがより数値的に安定し得ることを発見した。更に、単位接線は、図１の曲線に沿った横方向速度の測定値として解釈することができる。しかし、横方向速度を判定するために、並びに／又は横方向速度の測定値及び／若しくはプロキシを処理して車線変更を検出するために、他の方法を使用してもよい。

本明細書に提供される、単位接線の使用がより数値的に安定し得るとの理解により、図２のグラフは、ｘ軸上の単位接線のこの好ましい使用を表し、さらに図１のグラフを生成するために使用されるデータの導関数、すなわちｙ軸上のｄｘ／ｄｓを表す。図１及び図２のグラフ上の２つの等価点が、これらのグラフに示されている。特に、図２のアスタリスク（＊）は、図１のグラフ内の変曲点に位置付けられ、さらに車線間の遷移点を表す。より具体的には、以下でより詳細に説明されるように、図２のグラフ上の最大の点を表すこの変曲点の識別を使用してよく、これによって、車線変更を予測及び／又は確認し、ひいては、車線変更支援（lane change assist、ＬＣＡ）システム、又は車線変更の検出が必要とされ得る別の車両システムに組み込んでよい。

図１及び図２に示されるグラフを生成するために使用されるデータセットからの他の情報を同様に又は代替的に、車線変更を検出する処理で使用してよい。例えば、図２に示されるグラフがゼロから離れる位置、すなわち図中ではプラス「＋」記号によって表される位置を使用して、車線変更の開始を検出してよい。したがって、この特徴を表すデータを使用して、発生し得る車線変更を推測及び／又は予測してもよい。かかるデータは、車線変更を確認した後に使用して、車線変更が開始された点を計算してもよい。この位置もまた、図１のグラフに示されている。

図２では具体的に特定されていないが、車線変更が完了した位置はまた、所望であれば、ＬＣＡシステムで使用するために識別及び／又は追跡してもよい。図２では、この位置は、少なくとも一般的には、図２の曲線がゼロ又はほぼゼロに戻る点に対応してよい。車線変更の開始点及び／又は完了点を識別し、このデータを経路データと相関させることによって、車線変更の継続時間を計算してよく、及び／又は、ＬＣＡシステム若しくは別の同様のシステムの動作パラメータを調整するためのホスト車両の好適な位置を識別してよい。例えば、車線変更の検出に続いて、車線変更支援システムは、車線変更が行われたことを検出及び／又は確認すると、新しい車線内で移動した距離及び／又は時間を再計算し、それに応じて経路／マッピングモジュール／システム／情報を調整してよい。

明らかに、本明細書で参照される判定／計算は、実際にグラフを生成することなく、必要なデータで行ってもよい。例えば、図１のグラフの変曲点は、式∂Ｔ（ｘ）＝０に対する解を検索することによって、図１のグラフを表すデータを使用して識別してもよい。屈曲点は、ホスト車両の横方向速度が方向を変更する位置を識別してよく、このため、車線変更を識別するための処理中にプロキシとして使用してもよい。いくつかの実施形態及び実施例では、これを使用して、車線変更を確認してよく、他のデータを使用して、かかる確認を提供するようにデータの処理をトリガしてもよい。代替的に、これを、車線変更を予測するための初期トリガとして使用してもよく、他のデータを使用して車線変更を確認してもよい。更に別の代替例として、任意の追加のデータ点及び／又は処理なしに、変曲点の識別のみを使用して、車線変更を識別してもよい。

同様に、他のデータは、図１及び図２のグラフを生成するために使用されるデータから導出してもよい。例えば、上述した開始点、車線変更完了点、及び／又は車線変更継続時間は、横方向速度が以前の（車線変更開始／予測の前の）値に一致するか、更に／又は、図２のグラフ上のゼロからの出発若しくは到着が識別されるか、を判定することによって識別してもよい。

図３は、本発明のいくつかの実施形態による、車線変更を検出するための方法３００を例示するフローチャートである。この図に示されるように、本方法は、以前のデータの導入／使用によって、３０５で開始してよい。以前のデータとは、ホスト車両の以前の経路を生成するために使用されるデータや、ＬＣＡ又は他のシステムが標的を検出しようと試みている、現在の対象となるゾーンに関連付けられた閾値距離などのデータである。例えば、対象となるゾーンは、システムが標的を検索するホスト車両後方の最大距離を有してよい。したがって、いくつかの実施形態では、この最大距離は、３０５で生成及び／又は送信してよい。加えて、以下でより詳細に説明するように、車線変更の検出は、対象となるゾーンの更新をもたらしてよく、これは、この閾値距離の再計算をもたらしてよい。

次いで、方法３００は、ステップ３１０へと進む。ステップ３１０では、初期判定／トリガを適用してよく、発生し得る車線変更を判定する。例えば、いくつかの実施例及び実施形態では、ＬＣＡシステムは、単に、距離閾値を超える現在の車線からの車両の横方向変位を確認するなど、ホスト車両の閾値横方向変位を識別することを求めてよい。いくつかの実施形態及び実施例では、距離閾値は、現在の経路内の車線幅の約５０％〜約７０％の距離を含む。この車線幅は、例えば、検出されるか、既知の変数（標準的な車線幅など）として入力されるか、又はホスト車両の現在の地理から導出されてもよい。

距離閾値が満たされたことを確認すると、又は、代替的な実施形態及び実施例では、発生し得る車線変更を示唆又は指示する情報を取得すると、方法３００は、ステップ３２０に進んでよい。そうでない場合には、方法３００は、ステップ３１５に進んでよい。

ステップ３２０では、車線変更開始の位置を識別してよい。例えば、いくつかの実施形態及び実施例では、例えば、横方向の距離閾値を超える初期トリガなどがトリガされた位置を、将来の使用にそなえて識別及び／又は記憶してよい。ステップ３２５では、変曲点を求め、更に／又は判定してよい。前述したように、これは、経路データを分析し、かかるデータから式の導関数を取得すること、並びに／又はかかるデータを表し更に／若しくはかかるデータから導出可能な曲線の変曲点を識別することを求めることによって行ってよい。

いくつかの実施例では、３３０において追加のステップを実行してよく、これにより、疑わしい車載変更を更に確認する。より具体的には、図２に示される曲線などの、経路データから導出可能な曲線の凸部（図１の曲線などの、経路／位置曲線を生成するために使用される関数の二次導関数を表す曲線を含んでよい）をチェックしてよい。かかる凸部の識別／確認の際、車線変更は、３３５で確認してよい。しかしながら、代替的な実施形態及び実施例では、ステップ３３０は、代わりに、変曲点をチェックすることを含んでもよい。その場合、車両経路を表す曲線及び／又は経路データから生成された曲線の変曲点の識別のみを使用して、車線変更を確認してよい。凸部が識別されない（更に／又は変曲点が全く識別されない）場合、方法３００は、ステップ３１５に戻って、車線変更がないことを確認し、処理を再開することができる。

車線変更の確認に続いて、方法３００は、次いで、３４０において、ホスト軌道のどの部分が現在の車線にあるのかを判定してよい。これは、例えば、ＬＣＡシステムに関連付けられた対象となる現在のゾーンを調整するために有用な場合がある。いくつかの実施形態及び実施例では、図１及び図２の曲線などの、前述した曲線が導出され得るデータを使用して、車線変更の位置を線引きすることもでき、これを使用して、３４５においてホスト軌道のどの部分が現在の車線内に入るか（及び車線変更前の以前の車線内に入るか）を判定してよい。いくつかの実施形態及び実施例では、以前のホスト経路のどの部分が現在の車線内に入るかについての判定を行ってもよく、これは、再び、前述の曲線及び／又は曲線が生成され得るデータの使用を含んでよい。

次いで、ＬＣＡシステムは、更新されたデータに従って３５０で調整してよい。例えば、いくつかの実施形態及び実施例では、ＬＣＡシステムのパラメータは、新しい車線に移動したホスト車両を考慮するように更新してよい。これは、例えば、標的を検索するための距離閾値に関連付けられた更新された距離計算を含んでよい。別の例として、新しい車線及び新しい隣接車線を考慮するために、軌道モジュールを更新してもよい。

図４は、いくつかの実施形態による車両の車線変更支援システム４１０を備える車両４００の概略図である。ＬＣＡシステム４１０は、経路／軌道モジュール４２０を備えてよい。経路／軌道モジュール４２０は、ホスト車両の軌道及び／又は経路を生成するために使用してよい。この経路を取得するためのデータは、１つ以上のセンサ４３０から生成してよい。１つ以上のセンサ４３０は、例えば、ＲＡＤＡＲ、ＬＩＤＡＲ、カメラなどからの環境センサ、及び／又はハンドルセンサ、ヨーレートセンサなどのような様々な他の内部センサを含んでよい。

また、グラフィック分析モジュール４４０を提供してもよい。グラフィック分析モジュール４４０は、センサ（複数可）４３０からのデータを処理するために、コントローラ４５０と組み合わせて使用してよい。本明細書で使用される際、コントローラという用語は、プロセッサを含み、好ましくはメモリ要素も含む、ハードウェアデバイスを指す。メモリは、本明細書で参照されるモジュールのうちの１つ以上を記憶するように構成してよい。コントローラ４５０及び／又はプロセッサは、モジュールを実行して、本明細書に記載される１つ以上の処理を実行するように構成してよい。グラフィック分析モジュール４４０は、上述のように、経路／軌道モジュール４２０から経路データを取得し、この経路データを処理して、１つ以上の追加のデータセットを生成するように構成してよい。追加のデータセットは、上述のように、車両の車線変更を判定するために使用可能な情報を導出するためのグラフを表すために、更に／又は、グラフを生成するために使用してよい。

本明細書で使用される際、ソフトウェアモジュール又は構成要素は、メモリデバイス及び／又はｍ可読（m-readable）記憶媒体内に配置された任意のタイプのコンピュータ命令又はコンピュータ実行可能コードを含んでよい。ソフトウェアモジュールは、例えば、コンピュータ命令の１つ以上の物理的又は論理的ブロックを含んでよく、これらは、１つ以上のタスクを実行するか、又は特定の抽象データ型を実装する、ルーチン、プログラム、オブジェクト、構成要素、データ構造などとして編成してよい。

ある特定の実施形態では、特定のソフトウェアモジュールは、メモリデバイスの異なる位置に記憶された異種の命令を含んでよく、これらの命令は、モジュールの記述された機能を共に実装する。実際に、モジュールは、単一の命令又は多くの命令を含んでよく、いくつかの異なるコードセグメントにわたって、異なるプログラム間で、及び、いくつかのメモリデバイスにわたって分散させてよい。いくつかの実施形態は、通信ネットワークを介してリンクされたリモート処理デバイスによってタスクが実行される、分散コンピューティング環境において実施してよい。分散コンピューティング環境では、ソフトウェアモジュールは、ローカル及び／又はリモートのメモリ記憶デバイス内に配置してよい。加えて、データベースレコード内で共に紐付けられているか又はレンダリングされているデータは、同じメモリデバイス内に、又はいくつかのメモリデバイスにわたって常駐してよく、ネットワークを介してデータベース内のレコードのフィールドに共にリンクされてもよい。

更に、本明細書に開示される本発明の実施形態及び実施例は、汎用又は専用コンピュータ（若しくは他の電子デバイス）によって実行される機械実行可能命令で具現化され得る、様々なステップを含んでよい。代替的に、ステップは、ステップを実行するための特定の論理を含むハードウェア構成要素によって、又はハードウェア、ソフトウェア、及び／若しくはファームウェアの組み合わせによって実行してもよい。

実施形態及び／又は実施例はまた、コンピュータプログラム製品として提供してもよい。コンピュータプログラム製品は、機械可読記憶媒体であって、そこに命令が記憶され、命令を使用して、本明細書に記載される処理を実行するようにコンピュータ（又は他の電子デバイス）をプログラムすることができる機械可読記憶媒体を含む。機械可読記憶媒体としては、ハードドライブ、フロッピーディスケット、光ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気若しくは光カード、ソリッドステートメモリデバイス、又は電子命令を記憶するのに好適な他のタイプの媒体／機械可読媒体を挙げることができるが、これらに限定されない。メモリ及び／又はデータストアを提供してもよく、これらは、場合によっては、プロセッサ、コントローラ／制御ユニットなどによって実行されるように構成された実行可能プログラム命令を含む非一時的な機械可読記憶媒体を含んでよい。

前述の明細書は、様々な実施形態及び実施例を参照して説明されている。しかしながら、当業者であれば、本開示の範囲から逸脱することなく、様々な修正及び変更を行うことができることを理解されよう。例えば、様々な動作ステップ、並びに動作ステップを行うための構成要素は、特定の用途に応じて、又はシステムの動作に関連付けられた任意の数のコスト関数を考慮して、様々な方法で実装してよい。したがって、ステップのうちのいずれか１つ以上を、削除し、修正し、又は他のステップと組み合わせることができる。更に、本開示は、限定的な意味ではなく、例示的なものと見なされるべきであり、かかるすべての修正がその範囲内に含まれることが意図される。同様に、様々な実施形態に関して、利益、他の利点、及び問題に対する解決策を上述した。しかしながら、利益、利点、問題に対する解決策、及び任意の利益、利点、又は解決策を生じさせ得るか、又はより顕著にし得る任意の要素（複数可）は、重要な特徴若しくは要素、必要な特徴若しくは要素、又は本質的な特徴若しくは要素として解釈されるべきではない。

当業者は、本発明の基本原理から逸脱することなく、上記の実施形態の詳細に多くの変更がなされ得ることを理解するであろう。したがって、本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲によってのみ判定されるべきである。

車線変更支援システムは、典型的には、対象となる領域又はゾーンを識別し、対象となる領域又はゾーン内では、そのようなシステムのＲＡＤＡＲモジュールなどの遠隔検出構成要素が、安全に車線を変更する際に、運転手に警告するため、及び／又は運転手を支援するための標的を検索する。したがって、車線変更を予測、検出、及び／又は確認することは、最新の車両の車線変更支援システム及び／又は他の運転手支援特徴にとって特に重要なものであり得る。これは、場合によっては、ホスト車両が車線変更を行ったことを確認すると、対象となるゾーンをリセット／再計算／更新することが望ましい場合があるからである。

米国特許出願公開第２０１０／０１９１４２１号明細書

したがって、本発明者らは、車線変更の予測、検出、及び／又は確認を改善して、車線変更支援システム及び／又は車両の他の関連するシステムの精度を改善するシステム及び方法を提供することが望ましいと判断した。したがって、いくつかの実施形態では、本明細書に開示される発明の概念を使用して、ホスト車両の経路データから導出可能であり得るパターンを識別することを求めるなど、ホスト車両の経路データを処理及び／又は分析することによって、ホスト車両の車線変更を検出することができる。

車両の車線変更検出方法のより具体的な例では、本方法は、１つ以上のＲＡＤＡＲセンサ、ＬＩＤＡＲセンサ、カメラなどのような１つ以上の環境センサを使用して、車両の軌道に関連付けられた第１のデータセットを生成することを含んでよい。第１のデータセットは、ホスト車両の車線変更の操縦を含み得る、ホスト車両の経路の幾何学形状を表してよく、更に／又は、それを確立するために使用してもよく、使用可能であってもよい。変曲点は、（実際に可視曲線を生成することを含む必要がない）第１のデータセットを処理することなどによって、曲線内で識別可能である。曲線の変曲点又は他の幾何学パターンの識別を使用して、車両の車線変更を確認することができる。

いくつかの実施形態は、第１のデータセットから第２のデータセットを導出することを更に含んでもよい。いくつかのかかる実施形態では、グラフ内の変曲点の識別を使用して、車両の車線変更を確認するステップは、第２のデータセットから導出可能なグラフ内の凸部及び／又は最大の点若しくは最小の点を識別することを含んでよい。

いくつかの実施形態では、第２のデータセットは、曲線に沿った単位接線を表してよい。

いくつかの実施形態は、第１のデータセットを使用して車線変更開始位置を判定することを更に含んでもよい。いくつかのかかる実施形態では、第１のデータセットを使用して車線変更開始位置を判定するステップは、第１のデータセットから第２のデータセットを導出することを含んでよい。これは、第２のデータセットが曲線に沿った単位接線を表し、第２のデータセットから導出可能なグラフが非ゼロであるか否かを判定することを含んでよい。

いくつかの実施形態は、曲線の変曲点の識別を使用して、車両の車線変更を確認するステップの前に、車両の発生し得る車線逸脱があるか否かを判定することを更に含んでもよい。いくつかのかかる実装形態では、車両の発生し得る車線逸脱があるか否かを判定するステップは、距離閾値を超える現在の車線からの車両の横方向の変位を確認することを含んでよい。

他の実施形態による車両の車線変更検出方法の別の例では、本方法は、車両軌道の履歴マップを表す第１のデータセットを生成することと、車両の発生し得る車線逸脱があるか否かを判定することと、を含んでよい。車両の発生し得る車線逸脱を確認すると、第１のデータセットから導出可能な曲線の変曲点を識別することを求めることによって、発生し得る車線逸脱が車線変更であるか否かを判定してよい。曲線の変曲点を識別すると、車両の車線変更支援システムのパラメータを調整することができる。

いくつかの実施形態では、発生し得る車線逸脱があるか否かを判定するステップは、距離閾値を超える現在の車線からの車両の横方向の変位を確認することを含んでよい。いくつかのかかる実施形態では、距離閾値は、現在の経路内での車線幅の約５０％〜約７０％の距離を含んでよく、この車線幅は、例えば、検出されるか、既知の変数（標準的な車線幅など）として入力されるか、又はホスト車両の現在の地理から導出されてもよい。

いくつかの実施形態では、車両の車線変更支援システムのパラメータを調整するステップは、車線変更支援システムの対象となるゾーンをリセットすることを含んでよい。

いくつかの実施形態は、第１のデータセットを使用して車線変更開始位置を判定することを更に含んでもよい。いくつかのかかる実施形態では、車線変更開始位置を使用して、車両の車線変更支援システムのパラメータを調整することができる。

いくつかの実施形態では、第１のデータセットを使用して車線変更開始位置を判定するステップは、第１のデータセットを使用して、車両の横方向速度が第１のデータセットの横方向速度の現在の値と一致する位置を判定することを含んでよい。

いくつかの実施形態は、発生し得る車線変更が車線変更であることを確認した後、第１のデータセットからの車両軌道のどの部分が、車両の車両車線変更支援システムの現在の車線内にあるかを判定することを更に含んでもよい。

車両の車線変更検出システムの一例では、システムは、１つ以上の環境センサを備えてよい。この環境センサは、ＲＡＤＡＲセンサ、ＬＩＤＡＲセンサ、カメラなどのような車両環境データを生成するように構成されている。システムは、車両軌道モジュールを更に備えてもよい。この車両軌道モジュールは、車両環境データを処理し、ホスト車両軌道の履歴のマップが導出され得る車両軌道データを生成するように構成されている。車両軌道モジュールは、車両軌道データから導出可能な曲線の変曲点を検索することによって、車線変更を識別するように更に構成してよい。

いくつかの実施形態では、車両軌道モジュールは、車両軌道データから導出可能な関数の導関数を取得することと、関数がゼロに等しい位置を識別することとによって、曲線の変曲点を識別するように構成してよい。

いくつかの実施形態では、車両軌道モジュールは、車両軌道データから導出可能なグラフ内の凸部を識別することによって、曲線の変曲点を識別するように構成してよい。いくつかのかかる実施形態では、凸部を識別するために使用されるグラフは、車両軌道の第１のグラフから導出可能なグラフであってよい。

一実施形態に関連して本明細書に開示される特徴、構造、ステップ、又は特性は、１つ以上の代替的な実施形態において任意の好適な方式で組み合わされてもよい。

本開示の非限定的かつ非網羅的な実施形態は、図面を参照しながら本開示の様々な実施形態を含めて記載される。

横方向の変位に対する長手方向の変位のグラフ上にプロットされた車線変更を例示している。 距離に関する横方向距離の導関数に対して、図１の曲線に沿った単位接線のグラフ上にプロットされた車線変更を例示している。 本発明のいくつかの実施形態による車線変更を検出するための方法を例示するフローチャートである。 いくつかの実施形態による車両の車線変更支援システムを備える車両の概略図である。

本開示の様々な実施形態と一致する装置、システム、及び方法の詳細な説明を以下に提供する。いくつかの実施形態が記載されているが、本開示は、開示される具体的な実施形態のいずれにも限定されず、代わりに多数の代替例、修正例、及び同等物を包含することを理解されたい。加えて、本明細書に開示される実施形態の完全な理解を提供するために、以下の説明において多数の具体的な詳細が記載されているが、いくつかの実施形態は、これらの詳細の一部又は全てを伴わずに実施されてもよい。更に、明確にする目的で、本開示を不必要に不明瞭にすることを回避するために、関連技術分野において既知のある特定の技術資料については詳細には説明していない。

本明細書では、ホスト車両の車線変更の検出に関する装置、方法、及びシステムが開示される。いくつかの実施形態及び実施例では、これは、ホスト経路情報を使用して行うことができる。ホスト経路情報は、ホスト車両経路のマップを表すデータを含んでよい。このマップは、現在のセンサの座標に変換してよく、例えば、ＲＡＤＡＲなどの様々なセンサによって生成された環境情報によって生成してよい。好ましい実施形態及び実施例では、例えば、ホスト車両経路曲線の二次導関数を表すデータなどのホスト経路データの導関数を表すデータを生成することによって取得され得る、ホスト経路内の変曲点を識別することを求めることによって、ホスト車両の車線変更を予測及び／又は確認してよい。

本開示の実施形態は、図面を参照することによって最もよく理解でき、同様の部分は同様の符号によって指示することがある。開示される実施形態の構成要素は、本明細書の図面において全体的に記載され図示されるように、多種多様な異なる構成で配置及び設計してよいことが容易に理解されよう。したがって、本開示の装置及び方法の実施形態における以下の詳細な説明は、特許請求されるように、本開示の範囲を限定することを意図するものではなく、単に本開示の可能な実施形態を表すものである。加えて、方法のステップは、特別の定めのない限り、必ずしも、任意の特定の順序で実行される必要はなく、逐次的に実行される必要もなく、また、ステップを１回だけ実行する必要もない。ここで、ある特定の好ましい実施形態及び実施例に関する更なる詳細を、添付図面を参照してより詳細に説明する。

図１は、横方向の変位に対する長手方向の変位のグラフ上にプロットされた車線変更を例示している。図１に例示されるグラフは、環境情報を取得し、ホスト車両の経路のマップを表す（必ずしもマップの生成につながる必要はない）データを生成するように構成されたシステム及び／又はモジュールを使用して作成してよい。例えば、ＲＡＤＡＲ、ＬＩＤＡＲ、カメラなどのような環境センサ／検出器を使用して初期データを生成することができ、この初期データを処理して経路マップ及び／又はデータを生成することができる。同じモジュール／システム、又は異なるモジュール／システムを使用して、初期データを処理することにより、例えば、図１及び図２のグラフを表し、及び／又は、それらのグラフを作成するために使用され得るデータを生成することができる。

図２は、距離に関する横方向距離の導関数に対して、図１の曲線に沿った単位接線のグラフ上にプロットされた車線変更を例示している。図２のグラフは、図１のグラフを生成するために使用されるデータを処理することによって生成してよい。より具体的には、ｘが、ホスト車両の横方向距離を表すために使用され、ｙが、ホスト車両の長手方向距離を表すために使用され、ｓが、経路に沿った距離を表すために使用された場合、進路変更は、以下のように表すことができる。

同様に、図１の曲線に沿った単位接線は、以下のように表してよい。

これは、ホスト軌道が、ホスト車両の経路に沿って一定の経由地で維持されることを前提として、

であるからである。

本明細書に開示される本発明のある特定の実施例及び実施形態は、車線変更を検出することを容易にするために、単位接線を使用せずに、上述した進路変更の式を利用することができる。しかし本発明者らは、車線変更を検出するために単位接線を使用することがより数値的に安定し得ることを発見した。更に、単位接線は、図１の曲線に沿った横方向速度の測定値として解釈することができる。しかし、横方向速度を判定するために、並びに／又は横方向速度の測定値及び／若しくはプロキシを処理して車線変更を検出するために、他の方法を使用してもよい。

本明細書に提供される、単位接線の使用がより数値的に安定し得るとの理解により、図２のグラフは、ｘ軸上の単位接線のこの好ましい使用を表し、さらに図１のグラフを生成するために使用されるデータの導関数、すなわちｙ軸上のｄｘ／ｄｓを表す。図１及び図２のグラフ上の２つの等価点が、これらのグラフに示されている。特に、図２のアスタリスク（＊）は、図１のグラフ内の変曲点に位置付けられ、さらに車線間の遷移点を表す。より具体的には、以下でより詳細に説明されるように、図２のグラフ上の最大の点を表すこの変曲点の識別を使用してよく、これによって、車線変更を予測及び／又は確認し、ひいては、車線変更支援（lane change assist、ＬＣＡ）システム、又は車線変更の検出が必要とされ得る別の車両システムに組み込んでよい。

図１及び図２に示されるグラフを生成するために使用されるデータセットからの他の情報を同様に又は代替的に、車線変更を検出する処理で使用してよい。例えば、図２に示されるグラフがゼロから離れる位置、すなわち図中ではプラス「＋」記号によって表される位置を使用して、車線変更の開始を検出してよい。したがって、この特徴を表すデータを使用して、発生し得る車線変更を推測及び／又は予測してもよい。かかるデータは、車線変更を確認した後に使用して、車線変更が開始された点を計算してもよい。この位置もまた、図１のグラフに示されている。

図２では具体的に特定されていないが、車線変更が完了した位置はまた、所望であれば、ＬＣＡシステムで使用するために識別及び／又は追跡してもよい。図２では、この位置は、少なくとも一般的には、図２の曲線がゼロ又はほぼゼロに戻る点に対応してよい。車線変更の開始点及び／又は完了点を識別し、このデータを経路データと相関させることによって、車線変更の継続時間を計算してよく、及び／又は、ＬＣＡシステム若しくは別の同様のシステムの動作パラメータを調整するためのホスト車両の好適な位置を識別してよい。例えば、車線変更の検出に続いて、車線変更支援システムは、車線変更が行われたことを検出及び／又は確認すると、新しい車線内で移動した距離及び／又は時間を再計算し、それに応じて経路／マッピングモジュール／システム／情報を調整してよい。

明らかに、本明細書で参照される判定／計算は、実際にグラフを生成することなく、必要なデータで行ってもよい。例えば、図１のグラフの変曲点は、式∂Ｔ（ｘ）＝０に対する解を検索することによって、図１のグラフを表すデータを使用して識別してもよい。屈曲点は、ホスト車両の横方向速度が方向を変更する位置を識別してよく、このため、車線変更を識別するための処理中にプロキシとして使用してもよい。いくつかの実施形態及び実施例では、これを使用して、車線変更を確認してよく、他のデータを使用して、かかる確認を提供するようにデータの処理をトリガしてもよい。代替的に、これを、車線変更を予測するための初期トリガとして使用してもよく、他のデータを使用して車線変更を確認してもよい。更に別の代替例として、任意の追加のデータ点及び／又は処理なしに、変曲点の識別のみを使用して、車線変更を識別してもよい。

同様に、他のデータは、図１及び図２のグラフを生成するために使用されるデータから導出してもよい。例えば、上述した開始点、車線変更完了点、及び／又は車線変更継続時間は、横方向速度が以前の（車線変更開始／予測の前の）値に一致するか、更に／又は、図２のグラフ上のゼロからの出発若しくは到着が識別されるか、を判定することによって識別してもよい。

図３は、本発明のいくつかの実施形態による、車線変更を検出するための方法３００を例示するフローチャートである。この図に示されるように、本方法は、以前のデータの導入／使用によって、３０５で開始してよい。以前のデータとは、ホスト車両の以前の経路を生成するために使用されるデータや、ＬＣＡ又は他のシステムが標的を検出しようと試みている、現在の対象となるゾーンに関連付けられた閾値距離などのデータである。例えば、対象となるゾーンは、システムが標的を検索するホスト車両後方の最大距離を有してよい。したがって、いくつかの実施形態では、この最大距離は、３０５で生成及び／又は送信してよい。加えて、以下でより詳細に説明するように、車線変更の検出は、対象となるゾーンの更新をもたらしてよく、これは、この閾値距離の再計算をもたらしてよい。

次いで、方法３００は、ステップ３１０へと進む。ステップ３１０では、初期判定／トリガを適用してよく、発生し得る車線変更を判定する。例えば、いくつかの実施例及び実施形態では、ＬＣＡシステムは、単に、距離閾値を超える現在の車線からの車両の横方向変位を確認するなど、ホスト車両の閾値横方向変位を識別することを求めてよい。いくつかの実施形態及び実施例では、距離閾値は、現在の経路内の車線幅の約５０％〜約７０％の距離を含む。この車線幅は、例えば、検出されるか、既知の変数（標準的な車線幅など）として入力されるか、又はホスト車両の現在の地理から導出されてもよい。

距離閾値が満たされたことを確認すると、又は、代替的な実施形態及び実施例では、発生し得る車線変更を示唆又は指示する情報を取得すると、方法３００は、ステップ３２０に進んでよい。そうでない場合には、方法３００は、ステップ３１５に進んでよい。

ステップ３２０では、車線変更開始の位置を識別してよい。例えば、いくつかの実施形態及び実施例では、例えば、横方向の距離閾値を超える初期トリガなどがトリガされた位置を、将来の使用にそなえて識別及び／又は記憶してよい。ステップ３２５では、変曲点を求め、更に／又は判定してよい。前述したように、これは、経路データを分析し、かかるデータから式の導関数を取得すること、並びに／又はかかるデータを表し更に／若しくはかかるデータから導出可能な曲線の変曲点を識別することを求めることによって行ってよい。

いくつかの実施例では、３３０において追加のステップを実行してよく、これにより、疑わしい車載変更を更に確認する。より具体的には、図２に示される曲線などの、経路データから導出可能な曲線の凸部（図１の曲線などの、経路／位置曲線を生成するために使用される関数の二次導関数を表す曲線を含んでよい）をチェックしてよい。かかる凸部の識別／確認の際、車線変更は、３３５で確認してよい。しかしながら、代替的な実施形態及び実施例では、ステップ３３０は、代わりに、変曲点をチェックすることを含んでもよい。その場合、車両経路を表す曲線及び／又は経路データから生成された曲線の変曲点の識別のみを使用して、車線変更を確認してよい。凸部が識別されない（更に／又は変曲点が全く識別されない）場合、方法３００は、ステップ３１５に戻って、車線変更がないことを確認し、処理を再開することができる。

車線変更の確認に続いて、方法３００は、次いで、３４０において、ホスト軌道のどの部分が現在の車線にあるのかを判定してよい。これは、例えば、ＬＣＡシステムに関連付けられた対象となる現在のゾーンを調整するために有用な場合がある。いくつかの実施形態及び実施例では、図１及び図２の曲線などの、前述した曲線が導出され得るデータを使用して、車線変更の位置を線引きすることもでき、これを使用して、３４５においてホスト軌道のどの部分が現在の車線内に入るか（及び車線変更前の以前の車線内に入るか）を判定してよい。いくつかの実施形態及び実施例では、以前のホスト経路のどの部分が現在の車線内に入るかについての判定を行ってもよく、これは、再び、前述の曲線及び／又は曲線が生成され得るデータの使用を含んでよい。

次いで、ＬＣＡシステムは、更新されたデータに従って３５０で調整してよい。例えば、いくつかの実施形態及び実施例では、ＬＣＡシステムのパラメータは、新しい車線に移動したホスト車両を考慮するように更新してよい。これは、例えば、標的を検索するための距離閾値に関連付けられた更新された距離計算を含んでよい。別の例として、新しい車線及び新しい隣接車線を考慮するために、軌道モジュールを更新してもよい。

図４は、いくつかの実施形態による車両の車線変更支援システム４１０を備える車両４００の概略図である。ＬＣＡシステム４１０は、経路／軌道モジュール４２０を備えてよい。経路／軌道モジュール４２０は、ホスト車両の軌道及び／又は経路を生成するために使用してよい。この経路を取得するためのデータは、１つ以上のセンサ４３０から生成してよい。１つ以上のセンサ４３０は、例えば、ＲＡＤＡＲ、ＬＩＤＡＲ、カメラなどからの環境センサ、及び／又はハンドルセンサ、ヨーレートセンサなどのような様々な他の内部センサを含んでよい。

また、グラフィック分析モジュール４４０を提供してもよい。グラフィック分析モジュール４４０は、センサ（複数可）４３０からのデータを処理するために、コントローラ４５０と組み合わせて使用してよい。本明細書で使用される際、コントローラという用語は、プロセッサを含み、好ましくはメモリ要素も含む、ハードウェアデバイスを指す。メモリは、本明細書で参照されるモジュールのうちの１つ以上を記憶するように構成してよい。コントローラ４５０及び／又はプロセッサは、モジュールを実行して、本明細書に記載される１つ以上の処理を実行するように構成してよい。グラフィック分析モジュール４４０は、上述のように、経路／軌道モジュール４２０から経路データを取得し、この経路データを処理して、１つ以上の追加のデータセットを生成するように構成してよい。追加のデータセットは、上述のように、車両の車線変更を判定するために使用可能な情報を導出するためのグラフを表すために、更に／又は、グラフを生成するために使用してよい。

本明細書で使用される際、ソフトウェアモジュール又は構成要素は、メモリデバイス及び／又はｍ可読（m-readable）記憶媒体内に配置された任意のタイプのコンピュータ命令又はコンピュータ実行可能コードを含んでよい。ソフトウェアモジュールは、例えば、コンピュータ命令の１つ以上の物理的又は論理的ブロックを含んでよく、これらは、１つ以上のタスクを実行するか、又は特定の抽象データ型を実装する、ルーチン、プログラム、オブジェクト、構成要素、データ構造などとして編成してよい。

ある特定の実施形態では、特定のソフトウェアモジュールは、メモリデバイスの異なる位置に記憶された異種の命令を含んでよく、これらの命令は、モジュールの記述された機能を共に実装する。実際に、モジュールは、単一の命令又は多くの命令を含んでよく、いくつかの異なるコードセグメントにわたって、異なるプログラム間で、及び、いくつかのメモリデバイスにわたって分散させてよい。いくつかの実施形態は、通信ネットワークを介してリンクされたリモート処理デバイスによってタスクが実行される、分散コンピューティング環境において実施してよい。分散コンピューティング環境では、ソフトウェアモジュールは、ローカル及び／又はリモートのメモリ記憶デバイス内に配置してよい。加えて、データベースレコード内で共に紐付けられているか又はレンダリングされているデータは、同じメモリデバイス内に、又はいくつかのメモリデバイスにわたって常駐してよく、ネットワークを介してデータベース内のレコードのフィールドに共にリンクされてもよい。

更に、本明細書に開示される本発明の実施形態及び実施例は、汎用又は専用コンピュータ（若しくは他の電子デバイス）によって実行される機械実行可能命令で具現化され得る、様々なステップを含んでよい。代替的に、ステップは、ステップを実行するための特定の論理を含むハードウェア構成要素によって、又はハードウェア、ソフトウェア、及び／若しくはファームウェアの組み合わせによって実行してもよい。

実施形態及び／又は実施例はまた、コンピュータプログラム製品として提供してもよい。コンピュータプログラム製品は、機械可読記憶媒体であって、そこに命令が記憶され、命令を使用して、本明細書に記載される処理を実行するようにコンピュータ（又は他の電子デバイス）をプログラムすることができる機械可読記憶媒体を含む。機械可読記憶媒体としては、ハードドライブ、フロッピーディスケット、光ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気若しくは光カード、ソリッドステートメモリデバイス、又は電子命令を記憶するのに好適な他のタイプの媒体／機械可読媒体を挙げることができるが、これらに限定されない。メモリ及び／又はデータストアを提供してもよく、これらは、場合によっては、プロセッサ、コントローラ／制御ユニットなどによって実行されるように構成された実行可能プログラム命令を含む非一時的な機械可読記憶媒体を含んでよい。

前述の明細書は、様々な実施形態及び実施例を参照して説明されている。しかしながら、当業者であれば、本開示の範囲から逸脱することなく、様々な修正及び変更を行うことができることを理解されよう。例えば、様々な動作ステップ、並びに動作ステップを行うための構成要素は、特定の用途に応じて、又はシステムの動作に関連付けられた任意の数のコスト関数を考慮して、様々な方法で実装してよい。したがって、ステップのうちのいずれか１つ以上を、削除し、修正し、又は他のステップと組み合わせることができる。更に、本開示は、限定的な意味ではなく、例示的なものと見なされるべきであり、かかるすべての修正がその範囲内に含まれることが意図される。同様に、様々な実施形態に関して、利益、他の利点、及び問題に対する解決策を上述した。しかしながら、利益、利点、問題に対する解決策、及び任意の利益、利点、又は解決策を生じさせ得るか、又はより顕著にし得る任意の要素（複数可）は、重要な特徴若しくは要素、必要な特徴若しくは要素、又は本質的な特徴若しくは要素として解釈されるべきではない。

当業者は、本発明の基本原理から逸脱することなく、上記の実施形態の詳細に多くの変更がなされ得ることを理解するであろう。したがって、本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲によってのみ判定されるべきである。

Claims (20)

1. 車両の車線変更検出方法であって、当該方法は、
   １つ以上の環境センサを使用して、車両の軌道に関連付けられた第１のデータセットを生成するステップであって、前記第１のデータセットが、グラフ上の曲線を表すステップと、
   前記曲線の変曲点を識別するステップと、
   前記曲線の前記変曲点の識別を用いて前記車両の車線変更を確認するステップとを含むことを特徴とする方法。
2. 当該方法は、前記第１のデータセットから第２のデータセットを導出するステップを更に含み、
   前記グラフ内の前記変曲点の前記識別を用いて、前記車両の車線変更を確認するステップは、前記第２のデータセットから導出可能なグラフ内の凸部を識別することを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記第２のデータセットは、前記曲線に沿った単位接線を表すことを特徴とする請求項２に記載の方法。
4. 当該方法は、前記第１のデータセットを使用して車線変更開始位置を判定するステップを更に含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
5. 前記第１のデータセットを使用して車線変更開始位置を判定するステップは、
   前記第１のデータセットから第２のデータセットを導出するステップであって、前記第２のデータセットが前記曲線に沿った単位接線を表すステップと、
   前記第２のデータセットから導出可能なグラフが非ゼロであるか否かを判定するステップとを含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
6. 前記１つ以上の環境センサは、ＲＡＤＡＲセンサ、ＬＩＤＡＲセンサ、及びカメラのうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
7. 前記曲線の変曲点を識別するステップは、前記曲線の視覚的表示を生成することなく実行されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
8. 当該方法は、前記車両の車線変更を確認するステップの前に、前記曲線の変曲点の識別を用いて前記車両の発生し得る車線逸脱があるか否かを判定するステップを更に含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
9. 前記車両の発生し得る車線逸脱があるか否かを判定するステップは、距離閾値を超える現在の車線からの前記車両の横方向の変位を確認することを含むことを特徴とする請求項８に記載の方法。
10. 車両の車線変更検出方法であって、当該方法は、
    車両軌道の履歴マップを表す第１のデータセットを生成するステップと、
    前記車両の発生し得る車線逸脱があるか否かを判定するステップと、
    前記車両の発生し得る車線逸脱があることを確認すると、前記第１のデータセットから導出可能な曲線の変曲点を識別することを求めることによって、前記発生し得る車線逸脱が車線変更であるか否かを判定するステップと、
    前記曲線の変曲点を識別すると、前記車両の車線変更支援システムのパラメータを調整するステップとを含むことを特徴とする方法。
11. 前記発生し得る車線逸脱があるか否かを判定するステップは、距離閾値を超える現在の車線からの前記車両の横方向の変位を確認することを含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
12. 前記距離閾値は、前記現在の車線の幅の約５０％〜約７０％の距離を含むことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
13. 前記車両の車線変更支援システムのパラメータを調整するステップは、前記車線変更支援システムの対象となるゾーンをリセットすることを含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
14. 当該方法は、前記第１のデータセットを使用して車線変更開始位置を判定するステップを更に含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
15. 当該方法は、前記車線変更開始位置を使用して前記車両の車線変更支援システムのパラメータを調整するステップを更に含むことを特徴とする請求項１４に記載の方法。
16. 前記第１のデータセットを使用して車線変更開始位置を判定するステップは、前記第１のデータセットを使用して、前記車両の横方向速度が前記第１のデータセットの前記横方向速度の現在の値と一致する位置を判定することを含むことを特徴とする請求項１４に記載の方法。
17. 当該方法は、前記発生し得る車線逸脱が車線変更であることを確認した後、第１のデータセットからの前記車両軌道のどの部分が、前記車両の車線変更支援システムの現在の車線内にあるかを判定するステップを更に含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
18. 車両の車線変更検出のためのシステムであって、
    車両環境データを生成するように構成された１つ以上の環境センサと、
    前記車両環境データを処理し、ホスト車両軌道の履歴のマップが導出可能な車両軌道データを生成するように構成された車両軌道モジュールと、を備え、
    前記車両軌道モジュールは、前記車両軌道データから導出可能な曲線の変曲点を検索することによって、車線変更を識別するように更に構成されていることを特徴とするシステム。
19. 前記車両軌道モジュールは、
    前記車両軌道データから導出可能な関数の導関数を取得し、
    前記関数がゼロに等しい位置を識別することによって、前記曲線の変曲点を識別するように構成されていることを特徴とする請求項１８に記載のシステム。
20. 前記車両軌道モジュールは、前記車両軌道データから導出可能なグラフ内の凸部を識別することによって、前記曲線の変曲点を識別するように構成されていることを特徴とする請求項１８に記載のシステム。

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