JP4957747B2 - 車両環境推定装置 - Google Patents

Description

本発明は、車両周囲の環境状態を推定する車両環境推定装置に関するものである。

従来、車両周囲の環境状態を推定する装置として、例えば特許第４０６２３５３号公報に記載されるように、車両周囲の障害物の位置などを記憶し、その障害物の進路を予測するものが知られている。この装置は、複数予測した進路のうち干渉し合う進路を求め、その干渉し合う進路の予測確率を低下させて障害物の進路を予測しようとするものである。

特許第４０６２３５３号公報

しかしながら、上述した装置にあっては、現実の車両周囲の環境状態を適切に推定することが困難な場合がある。例えば、レーダにより他車両を検出しながらその進路を予測しようとする際に、車両から死角領域を走行する他車両についてその進路を予測することは難しい。

そこで本発明は、このような問題点を解決するためになされたものであって、死角領域を移動する移動体などの予測進路に基づいて自車両周辺の走行環境を的確に推定できる車両環境推定装置を提供することを目的とする。

すなわち、本発明に係る車両環境推定装置は、自車両周辺の移動体の挙動を検出する挙動検出手段と、前記移動体の挙動に基づいて前記移動体の走行に影響を与える環境を推定する推定手段と、前記移動体の走行に影響を与える環境を複数仮定し、それら仮定の環境状態に基づいて前記移動体の挙動を予測する挙動予測手段と、前記挙動予測手段により予測した前記移動体の挙動と前記挙動検出手段により検出した前記移動体の挙動を比較し、前記挙動検出手段により検出した前記移動体の挙動に近い、前記挙動予測手段により予測した前記移動体の挙動ほど高く評価する比較手段とを備え、前記推定手段は、前記比較手段の比較結果に基づいて前記移動体の走行に影響を与える環境を推定すると共に、前記移動体の走行に影響を与える環境として、前記移動体の挙動に基づいて前記移動体の前方にある信号機の表示状態を推定し、前記移動体の走行に影響を与える環境は、前記自車両における死角領域の環境である、車両環境推定装置として構成されている。

この発明によれば、自車両周辺の移動体の挙動を検出し、その移動体の挙動に基づいて自車両における死角領域の環境を推定することにより、自車両から認識できないが自車両周辺の移動体から認識できる死角領域の車両走行環境を推定することが可能となる。また、自車両における死角領域の環境を仮定しその仮定の環境状態に基づいて移動体の挙動を予測し、予測した移動体の挙動と検出した移動体の挙動を比較しその比較結果に基づいて自車両における死角領域の環境を推定することにより、検出した移動体の挙動に基づいて死角領域の車両走行環境を推定することができる。さらに、移動体の挙動に基づいて移動体の前方にある信号機の表示状態を推定することにより、自車両から認識できないが自車両周辺の移動体から認識できる信号機の表示状態を的確に推定することが可能となる。

また本発明に係る車両環境推定装置において、前記推定手段は、前記自車両における死角領域の環境として前記死角領域に存在する移動体の挙動を予測することが好ましい。

この発明によれば、自車両における死角領域の環境として死角領域に存在する移動体の挙動を予測することにより、自車両における死角領域に存在する移動体の挙動を的確に予測することができる。

また本発明に係る車両環境推定装置において、前記挙動検出手段が複数の移動体の挙動を検出し、前記推定手段が前記複数の移動体の挙動に基づいて前記自車両における死角領域の環境を推定した場合において、その推定された前記自車両における死角領域の環境に応じた挙動をしていない移動体について異常な挙動をしていると判定する異常挙動判定手段を備えることが好ましい。

この発明によれば、複数の移動体の挙動に基づいて自車両における死角領域の環境を推定した場合において、その推定された自車両における死角領域の環境に応じた挙動をしていない移動体について異常な挙動をしていると判定することにより、推定された死角領域の環境に応じて異常な行動をしている移動体を特定することが可能となる。

また本発明に係る車両環境推定装置において、前記推定手段により推定された環境に基づいて自車両の走行支援を行う支援手段を備えることが好ましい。

本発明によれば、死角領域を移動する移動体などの予測進路に基づいて自車両周辺の走行環境を的確に推定することができる。

本発明の第一実施形態に係る車両環境推定装置の構成概要図である。 図１の車両環境推定装置の動作を示すフローチャートである。 図２の動作における車両環境推定処理の説明図である。 本発明の第二実施形態に係る車両環境推定装置の構成概要図である。 図４の車両環境推定装置の動作を示すフローチャートである。 本発明の第三実施形態に係る車両環境推定装置の構成概要図である。 図６の車両環境推定装置の動作を示すフローチャートである。 図７の動作における車両環境推定処理の説明図である。 図７の動作における車両環境推定処理の説明図である。 本発明の第四実施形態に係る車両環境推定装置の構成概要図である。 図１０の車両環境推定装置の動作を示すフローチャートである。 図１１の動作における車両環境推定処理の説明図である。

以下、添付図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、図面の説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。

（第一実施形態）

図１は本発明の第一実施形態に係る車両環境推定装置の概略構成図である。

本実施形態に係る車両環境推定装置１は、自車両に搭載され、車両の走行環境を推定する装置であり、例えば車両の自動運転制御システムや運転支援システムなどに用いられる。

図１に示すように、本実施形態に係る車両環境推定装置１は、障害物検出部２を備えている。障害物検出部２は、自車両の周囲の物体を検出する検出センサであって、自車両周囲の移動体の移動に関する情報を取得する移動情報取得手段として機能するものである。この障害物検出部２としては、例えばミリ波レーダ、レーザレーダ、カメラなどが用いられる。障害物検出部２の検出信号により、他車などの移動体の種類情報、位置情報、相対速度情報を取得することができる。

車両環境推定装置１は、ナビゲーションシステム３を備えている。ナビゲーションシステム３は、自車両の位置情報を取得する位置情報取得手段として機能するものであり、例えばＧＰＳ（Global Positioning System）受信機を有し地図データを記憶したものが用いられる。

車両環境推定装置１は、ＥＣＵ（Electronic ControlUnit）４を備えている。ＥＣＵ４は、装置全体の制御を行うものであり、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭを含むコンピュータを主体として構成されている。このＥＣＵ４は、障害物挙動検出部４１、未検出障害物設定部４２、検出障害物第一進路予測部４３、進路評価部４４、検出障害物第二進路予測部４５を備えている。これらの障害物挙動検出部４１、未検出障害物設定部４２、検出障害物第一進路予測部４３、進路評価部４４、検出障害物第二進路予測部４５は、例えばＥＣＵ４に記憶されるプログラムによって実行可能に構成されてもよいし、ＥＣＵ４内に個別のユニットとして設けられていてもよい。

障害物挙動検出部４１は、障害物検出部２の検出信号に基づいて自車両周辺の移動体の挙動を検出する挙動検出手段として機能するものである。例えば、障害物検出部２の検出信号に基づいて自車両周辺の他車両の位置を記憶して認識し、又は他車両の位置の推移を認識する。

未検出障害物設定部４２は、未検出障害物の有無や数、状態等の設定の異なる複数の走行環境を仮定するものであって、自車両が障害物検出できない死角領域において未検出障害物の存否を設定する未検出障害物設定手段として機能するものである。例えば、この未検出障害物設定部４２は、交差点などにおいて自車両が障害物検出できない死角領域に未検出の他車両が存在すると仮定して他車両の存在を設定したり、死角領域に未検出の他車両が存在していないと仮定したりする。このとき、死角領域の障害物の個数、各障害物の位置、速度などの属性に対し複数の仮説が設定される。

検出障害物第一進路予測部４３は、未検出障害物設定部４２による複数の仮定に対応する検出障害物の各進路（第一予測進路）を予測するものであって、検出した移動体の走行に影響を与える環境又は自車両における死角領域の環境を仮定し、その仮定の環境状態に基づいて移動体の挙動又は進路を仮定又は予測する挙動予測手段として機能するものである。例えば、未検出の障害物の存在が仮定された場合に、その未検出の障害物が存在する環境ごとにおいて、障害物挙動検出部４１により検出された移動体の進路が予測される。このとき、複数の未検出の障害物の存在が仮定された場合には、それぞれの未検出の障害物の存在仮定ごとに移動体の進路予測が行われる。

進路評価部４４は、検出障害物第一進路予測部４３により予測された検出障害物の進路を評価するものであって、障害物挙動検出部４１により検出された検出障害物の挙動検出結果と検出障害物第一進路予測部４３により予測された検出障害物の進路予測結果とを比較して走行環境を推定するものである。この進路評価部４４は、検出障害物第一進路予測部４３により予測された移動体の挙動ないし進路と障害物挙動検出部４１により検出された移動体の挙動を比較する比較手段として機能する。また、進路評価部４４は、比較した結果に基づいて移動体の走行に影響を与える環境又は自車両における死角領域の環境を推定する推定手段として機能する。

検出障害物第二進路予測部４５は、障害物挙動検出部４１により検出された移動体の進路を予測する進路予測手段であって、例えば進路評価部４４による評価結果に基づいて障害物挙動検出部４１により検出された移動体の進路（第二予測進路）を予測する。

車両環境推定装置１は、走行制御部５を備えている。走行制御部５は、ＥＣＵ４から出力される制御信号に応じて自車両の走行を制御するものである。例えば、この走行制御部５としては、エンジン制御ＥＣＵ、ブレーキ制御ＥＣＵ、操舵制御ＥＣＵが該当する。

次に本実施形態に係る車両環境推定装置１の動作について説明する。

図２は本実施形態に係る車両環境推定装置１の動作を示すフローチャートである。図２のフローチャートは、例えばＥＣＵ４によって所定の周期で繰り返し実行される。図３は、車両環境推定装置１の動作を説明するための道路の平面図であって、自車両Ａが先行する他車両Ｂの挙動に基づいて車両走行環境を推定する場合を示している。自車両Ａには、車両環境推定装置１が搭載されている。

まず、図２のステップＳ１０（以下、単に「Ｓ１０」と示す。ステップＳ１０以降のステップについても同様とする。）に示すように、検出値の読み込み処理が行われる。この処理は、障害物検出部２の検出値とナビゲーションシステム３の自車両位置に関する検出値を読み込む処理である。

そして、Ｓ１２に移行し、障害物挙動検出処理が行われる。障害物挙動検出処理は、障害物検出部２の検出信号に基づいて他車両などの障害物や移動体の挙動を検出する処理である。例えば、図３に示すように、障害物検出部２により他車両Ｂが検知され、その他車両Ｂの位置がトラッキングされて、他車両Ｂの挙動が検出される。

そして、図１のＳ１４に移行し、未検出障害物設定処理が行われる。未検出障害物設定処理は、未検出障害物の有無や数、状態等の設定の異なる複数の走行環境を仮定する処理であり、障害物検出部２により検出できない障害物の存否を仮定し、検出できない障害物を所定の領域に設定する。例えば、自車両における死角領域に未検出の障害物が設定される。このとき、死角領域の障害物の個数、各障害物の位置、速度、進行方向などが適宜設定される。

具体的には、図３に示すように、自車両Ａからは検出できないが他車両Ｂから検出できる死角領域Ｓに移動体Ｃが未検出障害物として設定される。このとき、様々な交通状況を想定して複数の移動体を未検出障害物として設定することが好ましい。

そして、図１のＳ１６に移行し、検出障害物第一進路予測処理が行われる。検出障害物第一進路予測処理は、Ｓ１４の未検出障害物設定処理による複数の仮定に対応する検出障害物の各進路（第一予測進路）を予測する処理であって、例えばＳ１４により仮定された走行環境に基づいて移動体の挙動ないし進路を予測する。

例えば、図３に示すように、死角領域Ｓに移動体Ｃが交差点に向かって進行していると仮定された場合、その仮定状態に基づいて他車両Ｂの進路が予測される。ここでいう進路は、他車両Ｂの進行経路のみならず、他車両Ｂの速度も加味されるものである。他車両Ｂの進路は、異なるものが複数予測される。

そして、図１のＳ１８に移行し、進路評価処理が行われる。進路評価処理は、Ｓ１６の検出障害物第一進路予測処理により予測された検出障害物の進路を評価するものであって、Ｓ１２の障害物挙動検出処理により検出された検出障害物の挙動検出結果とＳ１６の検出障害物第一進路予測処理により予測された検出障害物の進路予測結果とを比較して走行環境を推定する処理である。

例えば、Ｓ１６の検出障害物第一進路予測処理により予測された他車両Ｂの進路とＳ１２の障害物挙動検出処理により検出された他車両Ｂの進路とが比較される。Ｓ１６の検出障害物第一進路予測処理により予測された他車両Ｂの進路は、Ｓ１２の障害物挙動検出処理により検出された他車両Ｂの進路に近いほど高く評価される。そして、Ｓ１６の検出障害物第一進路予測処理により予測された他車両Ｂの進路のうちＳ１２の障害物挙動検出処理により検出された他車両Ｂの進路と最も近い進路が予測進路として選択される。そして、選択された他車両Ｂの予測進路に基づいて他車両Ｂの走行に影響を与える車両走行環境又は自車両Ａにおける死角領域Ｓの車両走行環境が推定される。例えば、他車両Ｂの予測進路として直進で減速するという進路が予測された場合、死角領域Ｓに交差点に向かって走行する他車両Ｃが存在すると推定される。

そして、図１のＳ２０に移行し、検出障害物第二進路予測処理が行われる。検出障害物第二進路予測処理は、Ｓ１２の障害物挙動検出処理により検出された移動体の進路を予測する処理であって、例えばＳ１８の進路評価処理による評価結果に基づいてＳ１２の障害物挙動検出処理により検出された移動体の進路（第二予測進路）を予測する。
例えば、図３において、死角領域Ｓの車両走行環境に基づいて他車両Ｂの進路が予測される。死角領域Ｓに他車両Ｃが存在しないと推定された場合には、その推定結果に基づき他車両Ｂが減速せずに走行するとして進路予測が行われる。一方、死角領域Ｓに他車両Ｃが存在すると推定された場合には、その推定結果に基づき他車両Ｂが減速するとして進路予測が行われる。

そして、図１のＳ２２に移行し、運転制御処理が行われる。運転制御処理は、自車両の運転制御を行う処理であり、Ｓ２０の検出障害物の進路予測の結果に応じて運転制御が実行される。例えば、図３において、先行する他車両Ｂが減速すると予測された場合、自車両Ａを加速させることなく又は減速させるように運転制御が実行される。一方、先行する他車両Ｂが減速せず現状の車速で走行すると予測された場合、他車両Ｂに追従するように自車両Ａの車速を設定して運転制御が実行される。そして、Ｓ２２の運転制御処理を終えたら、一連の制御処理を終了する。

以上のように、本実施形態に係る車両環境推定装置１によれば、自車両Ａ周辺の他車両Ｂの挙動を検出し、その他車両Ｂの挙動に基づいて他車両Ｂの走行に影響を与える環境を推定することにより、自車両Ａから認識できないが自車両周辺の他車両Ｂから認識できる車両走行環境を推定することができる。

このように自車両Ａに直接影響ある環境でなく、他車両Ｂの走行に影響を与える環境を推定することにより、他車両Ｂの進路を予測することができ、自車両Ａの車両走行環境の変化を事前に予測して、安全かつ円滑な運転制御が行える。

また、本実施形態に係る車両環境推定装置１において、他車両Ｂの走行に影響を与える環境を仮定しその仮定の環境状態に基づいて他車両Ｂの挙動を予測し、予測した他車両Ｂの挙動と検出した他車両Ｂの挙動とを比較しその比較結果に基づいて他車両Ｂの走行に影響を与える環境を推定することにより、検出した他車両Ｂの挙動に基づいて他車両Ｂの走行に影響を与える車両走行環境を推定することができる。

また、本実施形態に係る車両環境推定装置１によれば、自車両Ａ周辺の他車両Ｂの挙動を検出し、その他車両Ｂの挙動に基づいて自車両Ａにおける死角領域Ｓの環境を推定することにより、自車両Ａから認識できないが自車両周辺の他車両Ｂから認識できる死角領域Ｓの車両走行環境を推定することができる。

さらに、本実施形態に係る車両環境推定装置１において、自車両Ａにおける死角領域Ｓの環境を仮定しその仮定の環境状態に基づいて他車両Ｂの挙動を予測し、予測した他車両Ｂの挙動と検出した他車両Ｂの挙動とを比較しその比較結果に基づいて自車両Ａにおける死角領域Ｓの環境を推定することにより、検出した他車両Ｂの挙動に基づいて自車両Ａにおける死角領域Ｓの車両走行環境を推定することができる。

（第二実施形態）

次に本発明の第二実施形態に係る車両環境推定装置について説明する。

図４は本実施形態に係る車両環境推定装置の概略構成図である。

本実施形態に係る車両環境推定装置１ａは、自車両に搭載され、車両の走行環境を推定する装置である。この車両環境推定装置１ａは、第一実施形態に係る車両環境推定装置１とほぼ同様な構成を備えており、未検出障害物進路予測部４６を備えている点で第一実施形態に係る車両環境推定装置１と異なっている。

ＥＣＵ４は、未検出障害物進路予測部４６を備えている。この未検出障害物進路予測部４６は、例えばＥＣＵ４に記憶されるプログラムによって実行可能に構成されてもよいし、ＥＣＵ４内に障害物挙動検出部４１などに対し個別のユニットとして設けられていてもよい。

未検出障害物進路予測部４６は、障害物検出部２によって直接検出できない未検出障害物の進路を予測するものであり、例えば自車両の死角領域の環境に基づいて死角領域に存在する移動体の挙動を予測する。未検出である移動体などの障害物の進路予測結果は、車両の運転制御に用いられる。

次に本実施形態に係る車両環境推定装置１ａの動作について説明する。

図５は本実施形態に係る車両環境推定装置１ａの動作を示すフローチャートである。図５のフローチャートは、例えばＥＣＵ４によって所定の周期で繰り返し実行される。

まず、図５のＳ３０に示すように、検出値の読み込み処理が行われる。この処理は、障害物検出部２の検出値とナビゲーションシステム３の自車両位置に関する検出値を読み込む処理である。

そして、Ｓ３２に移行し、障害物挙動検出処理が行われる。障害物挙動検出処理は、障害物検出部２の検出信号に基づいて他車両などの障害物や移動体の挙動を検出する処理である。この障害物挙動検出処理は、図２のＳ１２と同様に行われる。

そして、Ｓ３４に移行し、未検出障害物設定処理が行われる。未検出障害物設定処理は、未検出障害物の有無や数、状態等の設定の異なる複数の走行環境を仮定する処理であり、障害物検出部２により検出できない障害物の存否を仮定し、検出できない障害物を所定の領域に設定する。この未検出障害物設定処理は、図２のＳ１４と同様に行われる。

そして、Ｓ３６に移行し、検出障害物第一進路予測処理が行われる。検出障害物第一進路予測処理は、Ｓ３４の未検出障害物設定処理による複数の仮定に対応する検出障害物の各進路（第一予測進路）を予測する処理であって、例えばＳ３４により仮定された走行環境に基づいて移動体の挙動ないし進路を予測する。この検出障害物第一進路予測処理は、図２のＳ１６と同様に行われる。

そして、Ｓ３８に移行し、進路評価処理が行われる。進路評価処理は、Ｓ３６の検出障害物第一進路予測処理により予測された検出障害物の進路を評価するものであって、Ｓ３２の障害物挙動検出処理により検出された検出障害物の挙動検出結果とＳ３６の検出障害物第一進路予測処理により予測された検出障害物の進路予測結果とを比較して走行環境を推定する処理である。この進路評価処理は、図２のＳ１８と同様に行われる。

そして、Ｓ４０に移行し、検出障害物第二進路予測処理が行われる。検出障害物第二進路予測処理は、Ｓ３２の障害物挙動検出処理により検出された移動体の進路を予測する処理であって、例えばＳ３８の進路評価処理による評価結果に基づいてＳ３２の障害物挙動検出処理により検出された移動体の進路（第二予測進路）を予測する。この検出障害物第二進路予測処理は、図２のＳ２０と同様に行われる。

そして、Ｓ４２に移行し、未検出障害物進路予測処理が行われる。未検出障害物進路予測処理は、未検出障害物の進路を予測する処理である。この未検出障害物進路予測処理では、例えば、Ｓ４０の検出障害物第二進路予測処理において予測された障害物の予測進路に基づいて未検出障害物の進路が予測される。

例えば、図３に示すように、車両Ａに搭載される車両環境推定装置１ａが未検出障害物である車両Ｃの進路を予測する場合、検出障害物である車両Ｂの予測進路に基づいて車両Ｃの進路が予測される。Ｓ３８の進路評価処理において評価の高い車両Ｂの予測進路が減速傾向である場合には、未検出障害物である車両Ｃが存在するものとして推定される。そして、Ｓ４２の未検出障害物進路予測処理においては、車両Ｃの進路として交差点に進入し車両Ｂの前を通過するものと予測される。一方、Ｓ３８の進路評価処理において評価の高い車両Ｂの予測進路が減速傾向でなく進行するものである場合には、車両Ｃが存在しないものとして推定される。そして、この場合、Ｓ４２の未検出障害物進路予測処理を実行せずにＳ４４に処理を移行することが好ましい。

そして、図５のＳ４４に移行し、運転制御処理が行われる。運転制御処理は、自車両の運転制御を行う処理であり、Ｓ４０の検出障害物の進路予測の結果に応じて運転制御が実行される。この運転制御処理は、図２のＳ２２と同様に行われる。そして、Ｓ４４の運転制御処理を終えたら、一連の制御処理を終了する。

以上のように、本実施形態に係る車両環境推定装置１ａによれば、第一実施形態に係る車両環境推定装置１の作用効果に加え、自車両Ａにおける死角領域Ｓの環境として死角領域Ｓに存在する移動体の挙動を的確に予測することができる。

（第三実施形態）

次に本発明の第三実施形態に係る車両環境推定装置について説明する。

図６は本実施形態に係る車両環境推定装置の概略構成図である。

本実施形態に係る車両環境推定装置１ｂは、自車両に搭載され、車両の走行環境を推定する装置である。この車両環境推定装置１ｂは、第一実施形態に係る車両環境推定装置１とほぼ同様な構成を備えており、異常判定部４７を備えている点で第一実施形態に係る車両環境推定装置１と異なっている。

ＥＣＵ４は、異常判定部４７を備えている。この異常判定部４７は、例えばＥＣＵ４に記憶されるプログラムによって実行可能に構成されてもよいし、ＥＣＵ４内に障害物挙動検出部４１などに対し個別のユニットとして設けられていてもよい。

異常判定部４７は、障害物検出部２によって直接検出される検出障害物の挙動が異常であるか否かを判定するものである。例えば、障害物挙動検出部４１によって複数の移動体が検出される場合、それらの移動体の挙動に基づいて死角領域などになる未検出障害物の存在や進路が推定される。このとき、未検出障害物に対する認識が他の移動体と異なる場合にその移動体の挙動が異常であると判定される。

次に本実施形態に係る車両環境推定装置１ｂの動作について説明する。

図７は本実施形態に係る車両環境推定装置１ｂの動作を示すフローチャートである。図７のフローチャートは、例えばＥＣＵ４によって所定の周期で繰り返し実行される。

まず、図７のＳ５０に示すように、検出値の読み込み処理が行われる。この処理は、障害物検出部２の検出値とナビゲーションシステム３の自車両位置に関する検出値を読み込む処理である。

そして、Ｓ５２に移行し、障害物挙動検出処理が行われる。障害物挙動検出処理は、障害物検出部２の検出信号に基づいて他車両などの障害物や移動体の挙動を検出する処理である。例えば図８に示すように、障害物検出部２により複数の他車両Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３、Ｂ４が検知される場合、その他車両Ｂ１〜Ｂ４の位置がトラッキングされて、他車両Ｂ１〜Ｂ４の挙動がそれぞれ検出される。

そして、Ｓ５４に移行し、未検出障害物設定処理が行われる。未検出障害物設定処理は、未検出障害物の有無や数、状態等の設定の異なる複数の走行環境を仮定する処理であり、障害物検出部２により検出できない障害物の存否を仮定し、検出できない障害物を所定の領域に設定する。この未検出障害物設定処理は、図２のＳ１４と同様に行われる。例えば、図８に示すように、自車両Ａからは検出できないが他車両Ｂ１〜Ｂ４から検出できる死角領域Ｓに移動体Ｃが未検出障害物として設定される。

そして、Ｓ５６に移行し、検出障害物第一進路予測処理が行われる。検出障害物第一進路予測処理は、Ｓ５４の未検出障害物設定処理による複数の仮定に対応する検出障害物の各進路（第一予測進路）を予測する処理であって、例えばＳ５４により仮定された走行環境に基づいて移動体の挙動ないし進路を予測する。この検出障害物第一進路予測処理は、図２のＳ１６と同様に行われる。

そして、Ｓ５８に移行し、進路評価処理が行われる。進路評価処理は、Ｓ５６の検出障害物第一進路予測処理により予測された検出障害物の進路を評価するものであって、Ｓ５２の障害物挙動検出処理により検出された検出障害物の挙動検出結果とＳ５６の検出障害物第一進路予測処理により予測された検出障害物の進路予測結果とを比較して走行環境を推定する処理である。この進路評価処理は、図２のＳ１８と同様に行われる。

そして、Ｓ６０に移行し、検出障害物第二進路予測処理が行われる。検出障害物第二進路予測処理は、Ｓ５２の障害物挙動検出処理により検出された移動体の進路を予測する処理であって、例えばＳ５８の進路評価処理による評価結果に基づいてＳ５２の障害物挙動検出処理により検出された移動体の進路（第二予測進路）を予測する。この検出障害物第二進路予測処理は、図２のＳ２０と同様に行われる。

そして、Ｓ６２に移行し、異常判定処理が行われる。異常判定処理は、Ｓ５２にて検出される複数の障害物の挙動について異常判定をする処理である。例えば、障害物挙動検出処理５２によって複数の移動体が検出される場合、未検出障害物に対する認識が他の移動体と所定値以上異なる場合にその移動体の挙動が異常であると判定される。

例えば、図９は、検出障害物の挙動に基づく未検出障害物の存否の状態の妥当性を示したものであり、複数の検出障害物Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３、Ｂ４…が検出され、複数の未検出障害物Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４…が設定されている場合、検出障害物Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３、Ｂ４…の挙動に基づく未検出障害物Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４…の存否状態についての妥当性を表す値がそれぞれ示されている。図９のＮは、未検出障害物の妥当性を示す値の平均値である。

この図９を見ると、未検出障害物Ｃ３の値の妥当性が高いものとなっているが、検出障害物Ｂ２だけ低いものとなっており、平均値Ｎに対して所定値以上異なっていると判断される。このような場合、検出障害物Ｂ２の挙動が異常であると判定される。

そして、図７のＳ６４に移行し、運転制御処理が行われる。運転制御処理は、自車両の運転制御を行う処理であり、Ｓ６０の検出障害物の進路予測の結果に応じて運転制御が実行される。この運転制御処理は、図２のＳ２２と同様に行われる。この場合、異常判定された検出障害物の情報を考慮せず、又は異常判定された検出障害物の情報の重みを下げて運転制御を行うことが好ましい。また、異常判定された検出障害物が存在する場合には、その異常判定された検出障害物にできるだけ近づかないように運転制御することが好ましい。また、その異常判定された検出障害物が存在すること、異常判定された検出障害物にできるだけ近づかないように注意喚起又は警告することが好ましい。そして、Ｓ６４の運転制御処理を終えたら、一連の制御処理を終了する。

以上のように、本実施形態に係る車両環境推定装置１ｂによれば、第一実施形態に係る車両環境推定装置１の作用効果に加え、複数の検出障害物の挙動に基づいて自車両における死角領域の環境を推定した場合において、その推定された自車両における死角領域の環境に応じた挙動をしていない検出障害物について異常な挙動をしていると判定することができる。すなわち、推定された死角領域の環境に応じて異常な行動をしている検出障害物を特定することが可能となる。

（第四実施形態）

次に本発明の第四実施形態に係る車両環境推定装置について説明する。

図１０は本実施形態に係る車両環境推定装置の概略構成図である。

本実施形態に係る車両環境推定装置１ｃは、自車両に搭載され、車両の走行環境を推定する装置であり、未検出又は未取得である信号機の点灯表示状態を検出障害物の挙動に基づいて推定するものである。この車両環境推定装置１ｃは、第一実施形態に係る車両環境推定装置１とほぼ同様な構成を備えており、未検出障害物設定部４２に代えて未検出信号表示設定部４８を備えている点で第一実施形態に係る車両環境推定装置１と異なっている。

ＥＣＵ４は、未検出信号表示設定部４８を備えている。この未検出信号表示設定部４８は、例えばＥＣＵ４に記憶されるプログラムによって実行可能に構成されてもよいし、ＥＣＵ４内に障害物挙動検出部４１などに対し個別のユニットとして設けられていてもよい。

未検出信号表示設定部４８は、前方の大型車両の死角となってセンサによって信号機の表示が検出できない場合や通信不具合などによって信号機の表示情報が取得できない場合などに信号機の表示を設定するものであり、未検出又は未取得の信号機の表示状態を設定する未検出信号表示設定手段として機能するものである。例えば、交差点などにおいて前方の大型車両の存在によって自車両が信号機の点灯表示状態を検出できない場合に、その信号機の表示状態が青表示、黄色表示、赤表示、又は矢灯表示などとして仮定され設定される。

次に本実施形態に係る車両環境推定装置１ｃの動作について説明する。

図７は本実施形態に係る車両環境推定装置１ｂの動作を示すフローチャートである。図７のフローチャートは、例えばＥＣＵ４によって所定の周期で繰り返し実行される。

まず、図１１のＳ７０に示すように、検出値の読み込み処理が行われる。この処理は、障害物検出部２の検出値とナビゲーションシステム３の自車両位置に関する検出値を読み込む処理である。

そして、Ｓ７２に移行し、障害物挙動検出処理が行われる。障害物挙動検出処理は、障害物検出部２の検出信号に基づいて他車両などの障害物や移動体の挙動を検出する処理である。この障害物挙動検出処理は、図２のＳ１２と同様に行われる。

そして、Ｓ７４に移行し、未検出信号表示設定処理が行われる。未検出信号表示設定処理は、前方の信号機の表示状態が検出できず又は取得できない場合に、その信号機の点灯表示状態を仮定し設定する処理である。例えば、その信号機の点灯表示状態が赤点灯、黄色点灯、青点灯又は矢灯器点灯として設定される。

そして、Ｓ７６に移行し、検出障害物第一進路予測処理が行われる。検出障害物第一進路予測処理は、Ｓ７４の未検出信号表示設定処理による複数の仮定に対応する検出障害物の各進路（第一予測進路）を予測する処理であって、例えばＳ７４により仮定された信号表示に基づいて移動体の挙動ないし進路を予測する。

具体的に説明すると、Ｓ７４にて信号表示が赤表示であると設定される場合には、移動体（検出障害物）の進路は停止又は減速となると予測される。一方、Ｓ７４にて信号表示が青表示であると設定される場合には、移動体の進路は所定の速度で進行すると予測される。

そして、Ｓ７８に移行し、進路評価処理が行われる。進路評価処理は、Ｓ７６の検出障害物第一進路予測処理により予測された検出障害物の進路を評価するものであって、Ｓ７２の障害物挙動検出処理により検出された検出障害物の挙動検出結果とＳ７６の検出障害物第一進路予測処理により予測された検出障害物の進路予測結果とを比較して走行環境を推定する処理である。

例えば、図１２に示すように、Ｓ７６の検出障害物第一進路予測処理により予測された他車両Ｂの進路とＳ７２の障害物挙動検出処理により検出された他車両Ｂの進路とが比較される。Ｓ７６の検出障害物第一進路予測処理により予測された他車両Ｂの進路は、Ｓ７２の障害物挙動検出処理により検出された他車両Ｂの進路に近いほど高く評価される。そして、Ｓ７６の検出障害物第一進路予測処理により予測された他車両Ｂの進路のうちＳ７２の障害物挙動検出処理により予測された他車両Ｂの進路と最も近い進路が予測進路として選択される。そして、選択された他車両Ｂの予測進路に基づいて、他車両Ｂの走行に影響を与える車両走行環境又は自車両Ａにおける死角領域Ｓの車両走行環境として、信号機Ｄの表示状態が推測される。例えば、他車両Ｂの予測進路として交差点まで停止するという進路が予測された場合、信号機Ｄの表示は赤表示であると推定される。

そして、Ｓ８０に移行し、検出障害物第二進路予測処理が行われる。検出障害物第二進路予測処理は、Ｓ７２にて検出された障害物の進路予測を行う処理であって、例えばＳ７８の進路評価処理による評価結果に基づいてＳ７２の障害物挙動検出処理により検出された移動体の進路（第二予測進路）を予測する処理である。例えば、図１２において、信号機Ｄの表示状態に基づいて他車両Ｂの進路が予測される。

そして、図１１のＳ８２に移行し、運転制御処理が行われる。運転制御処理は、自車両の運転制御を行う処理であり、Ｓ８０の検出障害物の進路予測の結果に応じて運転制御が実行される。この運転制御処理は、図２のＳ２２と同様に行われる。

以上のように、本実施形態に係る車両環境推定装置１ｃによれば、第一実施形態に係る車両環境推定装置１の作用効果に加え、検出障害物の挙動に基づいて移動体の前方にある信号機の表示状態を推定することができる。このため、自車両から認識できないが自車両周辺の移動体から認識できる信号機の表示状態を的確に推定することが可能となる。

なお、上述した実施形態は本発明に係る車両環境推定装置の最良な実施形態を説明したものであり、本発明に係る車両環境推定装置は本実施形態に記載したものに限定されるものではない。本発明に係る車両環境推定装置は、各請求項に記載した要旨を変更しないように実施形態に係る車両環境推定装置を変形し、又は他のものに適用したものであってもよい。
例えば、上述した実施形態のＳ１８などの進路評価処理において、Ｓ１８にて選択された検出結果と最も一致する第一予測進路において仮定した未検出障害物の状態をそのまま走行環境の推定結果としてもよい。
また、上述した実施形態のＳ２０などの検出障害物第二進路予測処理において、Ｓ１８にて選択された第一予測進路（検出結果と最も類似度が高い進路）を第二予測進路としてもよい。また、上述した実施形態のＳ２０などの検出障害物第二進路予測処理において、Ｓ１８にて比較した際の各第一予測進路の類似度を算出し、その類似度に応じて複数の第一予測進路を合成して第二予測進路としてもよい。
また、上述した実施形態の未検出障害物進路予測処理において、異なる時刻に推定された複数の未検出障害物状態に基づいて進路の予測を行ってもよい。
さらに、上述した実施形態の運転制御処理において、車両の運転制御に代えて、車両の運転者に対する警報、注意喚起などの運転支援動作を行うものであってもよい。

１…車両環境推定装置、２…障害物検出部、３…ナビゲーションシステム、４…ＥＣＵ、５…走行アクチュエータ。

Claims (4)

1. 自車両周辺の移動体の挙動を検出する挙動検出手段と、
   前記移動体の挙動に基づいて前記移動体の走行に影響を与える環境を推定する推定手段と、
   前記移動体の走行に影響を与える環境を複数仮定し、それら仮定の環境状態に基づいて前記移動体の挙動を予測する挙動予測手段と、
   前記挙動予測手段により予測した前記移動体の挙動と前記挙動検出手段により検出した前記移動体の挙動を比較し、前記挙動検出手段により検出した前記移動体の挙動に近い、前記挙動予測手段により予測した前記移動体の挙動ほど高く評価する比較手段とを備え、
   前記推定手段は、前記比較手段の比較結果に基づいて前記移動体の走行に影響を与える環境を推定すると共に、前記移動体の走行に影響を与える環境として、前記移動体の挙動に基づいて前記移動体の前方にある信号機の表示状態を推定し、
   前記移動体の走行に影響を与える環境は、前記自車両における死角領域の環境である、
   車両環境推定装置。
2. 前記推定手段は、前記自車両における死角領域の環境として前記死角領域に存在する移動体の挙動を推定する、
   請求項１に記載の車両環境推定装置。
3. 前記挙動検出手段が複数の移動体の挙動を検出し、前記推定手段が前記複数の移動体の挙動に基づいて前記自車両における死角領域の環境を推定した場合において、その推定された前記自車両における死角領域の環境に応じた挙動をしていない移動体について異常な挙動をしていると判定する異常挙動判定手段を備える、
   請求項１に記載の車両環境推定装置。
4. 前記推定手段により推定された環境に基づいて自車両の走行支援を行う支援手段を備える、
   請求項１〜３のいずれか一項に記載の車両環境推定装置。

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