JP5533157B2 - 将来挙動予測装置 - Google Patents

Description

本発明は、自車両周辺の通信車両の将来挙動を予測する将来挙動予測装置に関する。

衝突防止装置、車間制御装置などの各種運転支援装置では、自車両前方の先行車両の将来挙動を予測することが重要となる。特許文献１に記載の装置では、車車間通信によって得られた先行車両の走行状態に基づいて先行車両の将来挙動を予測し、その先行車両の将来挙動に基づいて走行支援を行う。

特開２００７−１３８３号公報 特開２００８−２２４３６１号公報 特開２００３−２２８８００号公報

上記装置では、車車間通信によって取得した情報として先行車両の現在の車速や加減速度などを用いて予測を行っており、このような情報だけでは先行車両の将来挙動を高精度に予測することができない。

そこで、本発明は、自車両周辺の通信車両の将来挙動を高精度に予測する将来挙動予測装置を提供することを課題とする。

本発明に係る将来挙動予測装置は、自車両周辺の通信車両の将来挙動を予測する将来挙動予測装置であって、車車間通信によって自車両周辺の通信車両から情報を取得する車車間通信手段と、車車間通信手段で取得した通信車両の情報の内、ドライバ操作状態に基づいて通信車両の将来の速度変動可能範囲を推定する速度変動可能範囲推定手段と、車車間通信手段で取得した通信車両の現在から所定時間前までの速度履歴と速度変動可能範囲推定手段で推定した通信車両の将来の速度変動可能範囲とに基づいて通信車両の将来挙動を予測する将来挙動予測手段とを備えることを特徴とする。

この将来挙動予測装置では、車車間通信手段によって自車両周辺の通信車両から情報（例えば、速度情報、車両状態情報、加速性能情報）を取得する。そして、将来挙動予測装置では、速度変動可能範囲推定手段によって通信車両の現在の車両状態情報（例えば、アクセル操作情報、ブレーキ操作情報、シフトポジション、エンジン回転数、車両の加減速性能情報）に基づいて通信車両の将来の速度変動が可能な範囲を推定する。さらに、将来挙動予測装置では、将来挙動予測手段によって通信車両の現在から所定時間前までの速度履歴と将来の速度変動可能範囲に基づいて通信車両の将来挙動を予測する。この将来挙動予測装置では、通信車両の過去の所定時間内の速度履歴に加えて将来の速度変動可能範囲に基づいて将来挙動を予測することにより、通信車両の将来挙動を高精度に予測でき、信頼性の高い通信車両の将来挙動を得ることができる。この自車両周辺の通信車両の将来挙動を用いて自車両に対して運転支援を行うことにより、より信頼性の高い運転支援を行うことができる。

本発明の上記将来挙動予測装置では、通信車両の過去の走行履歴を蓄積する蓄積手段を備え、将来挙動予測手段は、蓄積手段で蓄積した通信車両の過去の走行履歴に基づいて通信車両の将来挙動を予測すると好適である。

この将来挙動予測装置では、蓄積手段によって通信車両の過去の走行履歴（例えば、走行状態に応じた速度パターン、加減速情報、運転傾向）を蓄積しておく。そして、将来挙動予測装置では、将来挙動予測手段によって蓄積した通信車両の過去の走行履歴に基づいて通信車両の将来挙動を予測する。この将来挙動予測装置では、過去の走行履歴も考慮して将来挙動を予測することにより、通信車両の将来挙動をより高精度に予測でき、より信頼性の高い通信車両の将来挙動を得ることができる。

本発明は、通信車両の過去の所定時間内の速度履歴に加えて将来の速度変動可能範囲に基づいて将来挙動を予測することにより、通信車両の将来挙動を高精度に予測でき、信頼性の高い通信車両の将来挙動を得ることができる。

本実施の形態に係る運転支援装置における通信車両の将来挙動の予測方法の概要を示す図である。 本実施の形態に係る運転支援装置の構成図である。 本実施の形態に係る第１の将来挙動予測方法を適用した場合の予測の一例であり、（ａ）が速度の時間変化を示す図であり、（ｂ）が減速度の時間変化を示す図である。 本実施の形態に係る第１の将来挙動予測方法（情報データベース利用型）を適用した場合の予測の一例であり、（ａ）が過去の速度パターンや減速度の平均値とバラツキ値を用いた場合の速度の時間変化を示す図であり、（ｂ）が過去の運転傾向を用いた場合の速度の時間変化を示す図である。 本実施の形態に係る第２の将来挙動予測方法を適用する場合の車両配置の一例である。 本実施の形態に係る第２の将来挙動予測方法を適用した場合の予測の一例であり、（ａ）が前方通信車両が減速行動の場合の速度の時間変化を示す図であり、（ｂ）が前方通信車両が一時減速後の加速行動の場合の速度の時間変化を示す図である。 本実施の形態に係る第３の将来挙動予測方法を適用する場合の通信車両の前方の周辺環境の一例であり、（ａ）が赤信号の場合であり、（ｂ）がカーブの場合であり、（ｃ）が上り勾配の場合である。 本実施の形態に係る第３の将来挙動予測方法を適用した場合の予測の一例であり、（ａ）が前方周辺環境が停止する可能性のある環境の場合の速度の時間変化を示す図であり、（ｂ）が前方周辺環境が減速する可能性のある環境の場合の速度の時間変化を示す図である。 本実施の形態に係る運転支援装置のＥＣＵにおける処理の流れを示すフローチャートである。

以下、図面を参照して、本発明に係る将来挙動予測装置の実施の形態を説明する。なお、各図において同一又は相当する要素については同一の符号を付し、重複する説明を省略する。

本実施の形態では、本発明に係る将来挙動予測装置を、車車間通信が可能な車両に搭載される運転支援装置に適用する。本実施の形態に係る運転支援装置は、自車両が直前車両のみならず周辺の交通流に合わせて適正に走行できるように車両制御や注意喚起などの運転支援を行う。本実施の形態に係る運転支援装置では、自車両及び直前車両の走行に対して影響を与える前方の車両（特に、自車両と車車間通信可能な車両（以下、「通信車両」と記載））の将来挙動（特に、将来の速度変動）を予測し、その予測した通信車両の将来挙動が及ぼす影響を考慮して運転支援を行う。

まず、図１を参照して、本実施の形態に係る運転支援装置における通信車両の将来挙動の予測方法の概要について説明しておく。図１は、本実施の形態に係る運転支援装置における通信車両の将来挙動の予測方法の概要を示す図である。

各車両は、一般に、その周辺の交通流に合わせるように走行している。したがって、自車両ＭＶや同一車線の直前車両ＢＶも、周辺の交通流の影響を受けて走行しており、特に、前方の同一車線走行中の車両の影響を受ける。そこで、リアルタイムで前方の同一車線走行中の車両の将来挙動（特に、将来速度変動）を高精度に予測できると、自車両ＭＶや直前車両ＢＶの将来挙動もより高精度に予測できる。

本実施の形態に係る運転支援装置では、前方の車両としては車車間通信によって情報を取得することができる同一車線走行中の通信車両ＣＶ１とし、車車間通信によって通信車両ＣＶ１の将来の速度変動を予測するための各種情報を取得する。通信車両ＣＶ１から取得する情報としては、例えば、現在から所定時間前までの速度情報や加減速度情報、現在のドライバ操作情報や加減速性能情報がある。その通信車両ＣＶ１の将来の速度変動には、その通信車両の前方の周辺環境が影響する。そこで、光ビーコンＢ、地図データベースＤＢ、通信車両ＣＶ１よりも前方の通信車両ＣＶ２から、通信車両ＣＶ１の速度変動に影響を与える各種周辺環境情報を取得する。この周辺環境情報としては、例えば、交差点、信号機、一時停止、踏切の情報、カーブＲ、勾配、高速道路、合流／分流、前方通信車両ＣＶ２の挙動がある。

本実施の形態に係る運転支援装置では、このような通信車両ＣＶ１の情報やその前方の周辺環境情報から通信車両ＣＶ１の将来挙動を予測し、その通信車両ＣＶ１の将来挙動が自車両ＭＶや直前車両ＢＶに与える影響を予測する。本実施の形態では、通信車両ＣＶ１の将来挙動の予測方法として、３つの予測方法について説明する。なお、直前車両ＢＶが通信車両ＣＶ１の場合もある。

図２〜図８を参照して、本実施の形態に係る運転支援装置１について詳細に説明する。図２は、本実施の形態に係る運転支援装置の構成図である。図３は、本実施の形態に係る第１の将来挙動予測方法を適用した場合の予測の一例である。図４は、本実施の形態に係る第１の将来挙動予測方法（情報データベース利用型）を適用した場合の予測の一例である。図５は、本実施の形態に係る第２の将来挙動予測方法を適用する場合の車両配置の一例である。図６は、本実施の形態に係る第２の将来挙動予測方法を適用した場合の予測の一例である。図７は、本実施の形態に係る第３の将来挙動予測方法を適用する場合の通信車両の前方の周辺環境の一例である。図８は、本実施の形態に係る第３の将来挙動予測方法を適用した場合の予測の一例である。

運転支援装置１は、周辺監視センサ１０、車両センサ１１、光ビーコンアンテナ１２、光ビーコン受信装置１３、車車間通信アンテナ１４、車車間通信処理装置１５、ＧＰＳ[Global Positioning System]アンテナ１６、地図データベース１７、アクチュエータ２０、ＨＭＩ[Human Machine Interface]装置２１及びＥＣＵ３０[Electronic Control Unit]を備えている。なお、本実施の形態では、車車間通信アンテナ１４及び車車間通信処理装置１５が特許請求の範囲に記載する車車間通信手段に相当し、ＥＣＵ３０における処理が特許請求の範囲に記載する速度変動可能範囲推定手段及び将来挙動予測手段に相当する。

周辺監視センサ１０は、自車両の周辺を監視するセンサであり、レーダ、フロントカメラ、バックカメラなどがある。例えば、レーダのレーダ情報やフロントカメラの画像情報によって、直前車両の検出や直前車両の各種情報（相対距離、相対速度など）を取得できる。また、バックカメラの画像情報によって、自車両走行中の車線情報を取得でき、車線情報から自車両の位置を特定できる。各周辺監視センサ１０では、自車両周辺を監視し、その監視した情報をＥＣＵ３０に送信する。

車両センサ１１は、自車両の各種状態を検出するセンサであり、車速センサ、ヨーレートセンサ、操舵センサなどがある。各車両センサ１１では、自車両の状態を検出し、その検出した状態をＥＣＵ３０に送信する。

光ビーコンアンテナ１２と光ビーコン受信装置１３は、路上の光ビーコンから情報を取得するためのものである。光ビーコンアンテナ１２では、自車両がダウンリンクエリア内に入ると、光ビーコンからの信号を受信する。光ビーコン受信装置１３では、光ビーコンアンテナ１２で受信した信号を復調してインフラ情報を取り出し、そのインフラ情報をＥＣＵ３０に送信する。インフラ情報には、ＶＩＣＳ[Vehicle Information Communication System]情報などの交通情報の他に、交差点情報、信号機情報、標識情報、踏切情報、道路規制情報、交通事故情報などの情報も含まれるものとする。

車車間通信アンテナ１４と車車間通信処理装置１５は、自車両周辺の車車間通信可能な他車両と通信するためのものである。車車間通信アンテナ１４により、自車両から所定距離以内に存在する他車両に対して信号を送信するとともに、所定距離以内に存在する他車両からの信号を受信する。車車間通信処理装置１５では、他車両から信号を受信した場合、車車間通信アンテナ１４で受信した信号を復調して他車両からの情報を取り出してＥＣＵ３０に送信する。また、車車間通信処理装置１５では、他車両に信号を送信する場合、ＥＣＵ３０からの自車両の情報を変調し、車車間通信アンテナ１４からその変調した信号を送信する。車車間通信で送受信する情報としては、現在位置、進行方向、走行車線、速度、加速度、ドライバのアクセル操作情報、ブレーキ操作情報、加減速性能情報（シフトポジション、エンジン回転数、ブレーキ応答性、アクセル応答性、エンジン出力トルク、エンジン性能など）、経路案内情報などがある。

ＧＰＳアンテナ１６は、ＧＰＳ衛星からの信号を受信するためのアンテナである。各ＧＰＳ衛星からの情報によって、自車両の現在位置（緯度、経度）などを算出することができる。ＧＰＳアンテナ１６では、ＧＰＳ衛星からの信号を受信する毎に、その受信した信号をＥＣＵ３０に送信する。

地図データベース１７は、地図に関する各種情報を格納したデータベースである。格納される情報としては、交差点情報、標識情報、踏切情報、道路種別情報（高速道路、国道、県道、市町村道など）、道路構造情報（カーブＲ、道路幅、道路勾配、道路形状など）などがある。

アクチュエータ２０は、運転支援での車両制御を行う際に用いるアクチュエータであり、ブレーキアクチュエータ、スロットルアクチュエータなどがある。ブレーキアクチュエータは、各車輪のホイールシリンダのブレーキ油圧を調整するアクチュエータである。ブレーキアクチュエータでは、ＥＣＵ３０からのブレーキ制御信号を受信すると、ブレーキ制御信号に示される目標ブレーキ油圧に応じて作動し、ホイールシリンダのブレーキ油圧を調整する。スロットルアクチュエータは、エンジンのスロットルバルブの開度を調整するアクチュエータである。スロットルアクチュエータでは、ＥＣＵ３０からのエンジン制御信号を受信すると、エンジン制御信号に示される目標開度に応じて作動し、スロットルバルブの開度を調整する。

ＨＭＩ装置２１は、運転支援での運転者に対する注意喚起や情報提供を行う際に用いる装置であり、ディスプレイ、スピーカなどがある。ディスプレイは、各種システムで共用される車載ディスプレイである。ディスプレイでは、ＥＣＵ３０からの表示信号を受信すると、その表示信号に応じて画像を表示する。スピーカは、各種システムで共用される車載スピーカである。スピーカでは、ＥＣＵ３０から音声信号を受信すると、その音声信号に応じて音声を出力する。

ＥＣＵ３０は、ＣＰＵ[CentralProcessing Unit]、各種メモリなどからなる電子制御ユニットであり、運転支援装置１を統括制御する。ＥＣＵ３０は、周辺監視センサ１０、車両センサ１１、光ビーコン受信装置１３、車車間通信処理装置１５、ＧＰＳアンテナ１６からの各情報を受信し、各情報をメモリに格納する。この際、情報毎に、現在から過去の所定期間分のデータを保存しておく。そして、ＥＣＵ３０では、受信した各情報を用いて各種処理を行い、必要に応じてアクチュエータ２０やＨＭＩ装置２１に制御信号を送信する。また、ＥＣＵ３０では、車車間通信で周辺車両に情報を提供するために、自車両の各種情報を車車間通信処理装置１５に送信する。

ＥＣＵ３０では、各周辺監視センサ１０からの情報に基づいて、自車両前方の同一車線走行中の直前車両を検出し、直前車両を検出できた場合にはその直前車両の情報（相対距離、相対速度など）を算出する。また、ＥＣＵ３０では、周辺監視センサ１０からの情報に基づいて、自車両の走行中の車線を検出し、その車線情報を算出する。また、ＥＣＵ３０では、車両センサ１１からの情報に基づいて、自車両の走行状態を取得する。また、ＥＣＵ３０では、光ビーコン受信装置１３からのインフラ情報から、通信車両の前方の周辺環境情報を抽出する。また、ＥＣＵ３０では、ＧＰＳアンテナ１６からの各ＧＰＳ衛星からの信号に基づいて自車両の現在位置（緯度、経度）などを算出する。

ＥＣＵ３０では、車車間通信処理装置１５からの自車両周辺の車車間通信可能な他車両の情報に基づいて、自車両と同一車線で前方を走行しかつ自車両から最も近い車両（通信車両）を検出し、その検出した通信車両の将来挙動を予測するために必要な各種情報を抽出する。さらに、必要に応じて、ＥＣＵ３０では、車車間通信処理装置１５からの自車両の周辺の車車間通信可能な他車両の情報に基づいて、自車両と同一車線で前方を走行しかつ検出した通信車両の前方で通信車両から最も近い車両（前方通信車両）を検出し、その検出した前方通信車両の速度情報などを抽出する。また、ＥＣＵ３０では、地図データベース１７から、検出した通信車両の前方の周辺環境情報を抽出する。

なお、直前車両の情報だけでなく、自車両と通信車両との間の全ての車両の情報を取得するようにしてもよい。この取得方法としては、自車両と通信車両との位置関係（相対距離など）とインフラ情報から得られる渋滞度合いなどから自車両と通信車両との間に存在する車両の台数を予測し、各車間距離を算出する。また、直前車両の１台前の車両程度であれば、周辺監視センサ１０による情報を用いて検出可能である。

ＥＣＵ３０では、自車両前方の通信車両の将来挙動（将来速度、将来速度変動など）を予測する。この予測方法には、３つの方法があり、各方法を単独で用いてもよいし、あるいは、各方法を組み合わせて用いてもよい。組み合わせて用いたほうが、予測の精度が向上し、予測した情報の信頼性（信頼度）が高くなる。また、予測した前提となる状況（情報）に応じて予測精度（信頼度）にバラツキがあり、状況によって予測精度が高い場合と予測精度が低い場合が混在するので、状況や用途に応じて組み合わせを変えてもよい。

第１の将来挙動予測方法について説明する。第１の将来挙動予測方法は、通信車両の速度変動から予測する方法であり、そのときの速度変動を用いる方法と過去の速度変動履歴を格納した情報データベースを利用する方法がある。

まず、そのときの速度変動を用いる方法について説明する。ＥＣＵ３０では、自車両前方の通信車両から車車間通信で取得した情報を用いて、現在から過去ｘ秒間の速度履歴に基づいてその通信車両の将来ｙ秒間の速度変動を予測する。ｘ秒は、将来の速度変動を十分に予測可能な時間であり、実験などによって予め設定される。ｙ秒は、通信車両の速度変動が自車両に影響を及ぼす十分な時間であり、実験などによって予め設定される。ｘ，ｙの値については、固定値でもよいし、あるいは、速度などに応じた可変値でもよい。この予測では、加減速度も利用してもよい。この予測方法としては、どのような方法でもよい。

さらに、ＥＣＵ３０では、自車両前方の通信車両から車車間通信で取得した情報を用いて、現在の速度変化に関するドライバ操作状態（アクセルやブレーキの踏み込み量、踏み込み速度など）と加減速性能情報（シフトポジション、エンジン回転数、ブレーキ操作に対する応答性、アクセル操作に対する応答性、エンジン出力トルク、エンジン性能、ブレーキ性能など）に基づいて現在からの車両挙動として実際に表れる可能性のある速度範囲を算出し、その速度範囲から通信車両の将来ｙ秒間の速度変動を予測する。この予測方法としては、どのような方法でもよい。例えば、ドライバがブレーキペダルを現在踏み込んでいる場合、アクセルペダルへの踏み変え時間やアクセル操作に対する応答性を考慮すると加速するまでには所定時間要するので、少なくとも現在からその所定時間は加速しないことを考慮して速度範囲を算出する。

なお、速度変動を用いる方法として、上記の２つを示したが、各方法を単独で行ってもよい、あるいは、予測精度を向上させるために組み合わせて行ってよい。また、経路案内情報などから右左折することなどの通信車両の将来の運転行動が予め判っている場合、その情報を用いて将来の速度変動を予測してもよい。

図３には、通信車両が減速している場合の現在までの速度変化及び予測された将来の速度変動の一例を示している。図３（ａ）に示すように、現在ＰＴまでの所定期間ΔＰＴの速度変化ＰＶ１から、将来の所定期間ΔＦＴの速度変化としてそのまま速度が低下してゆく破線ＦＶ１と予測している。さらに、図３（ｂ）に示すように、現在ＰＴまでの所定期間ΔＰＴの減速度変化ＰＡ１から、将来の所定期間ΔＦＴの減速度変化として現在の減速度を維持してゆく破線ＦＡ１と予測している。また、図３（ａ）に示すように、将来の所定期間ΔＦＴで変化する可能性のある速度範囲を斜線部分ＦＶＥ１と予測している。さらに、図３（ｂ）に示すように、将来の所定期間ΔＦＴで変化する可能性のある減速度範囲を破線ＦＡＥ１と予測している。

情報データベースを利用する方法について説明する。この方法の前提として、車車間通信で情報を送信する各通信車両側で、情報データベースを備えており、走行する毎に速度変動について学習し、情報データベースにその学習した結果を格納している。この情報データベースには、走行毎の加速／巡航／減速時の速度パターン（速度履歴）、加減速度の平均値やバラツキ値（分散値など）などの数値データ、それらのデータから推定されるドライバの操作傾向（せっかちな運転、安全運転、ゆったりとした運転、一般的な運転など）が格納されている。各通信車両では、情報データベースに格納されているこれらの情報も車車間通信によって送信している。なお、このような情報データベースについては、カーナビゲーションなどで利用される情報センタなどで持ってもよいし、あるいは、交差点などに設置されたインフラ装置で持ってもよい。また、自車両で、通信車両から生データを取得して学習を行ってもよい。本実施の形態では、この情報データベースが特許請求の範囲に記載する蓄積手段に相当する。

ＥＣＵ３０では、自車両前方の通信車両から車車間通信で取得した情報を用いて、通信車両の情報データベースに格納された情報に基づいてその通信車両の将来ｙ秒間の速度変動を予測する。この予測方法としては、どのような方法でもよい。例えば、過去の加速／巡航／減速時の速度パターンを用いて、現在の速度からどのように変動するかを統計的／確率的に将来ｙ秒間の速度変動を予測する。また、過去の加速／巡航／減速時の加減速度の平均値やバラツキ値を用いて、将来ｙ秒間の速度変動を予測する。また、ドライバの運転傾向に基づいて、将来ｙ秒間の速度変動を予測する。なお、予測精度を向上させるために、上記したそのときの速度変動を用いる方法にこの情報データベースを利用する方法を組み合わせて行ってよい。

図４（ａ）には、過去に通信車両が減速したときの多数の速度パターンＰＶＰ，ＰＶＰ・・・から、将来の所定期間ΔＦＴの速度変化としてそのまま速度が低下してゆく破線ＦＶ２と予測している。この予測した速度変化は、ある確率を持った幅で表現され、時間の経過に伴ったその幅が広がってゆく。また、図４（ａ）には、過去の減速時の減速度の平均値やバラツキ値から、将来の所定期間ΔＦＴで変化する可能性のある速度範囲を斜線部分ＦＶＥ２と予測している。また、図４（ｂ）には、ドライバの運転傾向から、ゆっくりとした運転をするドライバの場合には将来の所定期間ΔＦＴの速度変化として緩やかに速度が低下してゆく破線ＦＶ３と予測し、一般的な運転をするドライバの場合には将来の所定期間ΔＦＴの速度変化としてそのまま速度が低下してゆく破線ＦＶ４と予測し、せっかちな運転をするドライバの場合には将来の所定期間ΔＦＴの速度変化として急速に速度が低下してゆく破線ＦＶ５と予測している。

第２の将来挙動予測方法について説明する。第２の将来挙動予測方法は、通信車両前方の前方通信車両の情報（速度変動など）から予測する方法である。この方法の前提としては、図５に示すように、自車両ＭＶでは、予測対象の通信車両ＣＶ１の前方を走行している最も近い前方通信車両ＣＶ２を検出しており、その検出した前方通信車両ＣＶ２から速度情報（速度パターンなど）を取得している。

ＥＣＵ３０では、自車両前方の通信車両の前方を走行中の前方通信車両から車車間通信で取得した情報を用いて、前方通信車両ＣＶ２の速度パターン（例えば、過去ｘ秒間の速度履歴）に基づいて通信車両の将来ｙ秒間の速度変動を予測する。この予測方法としては、どのような方法でもよい。この予測では、第１の将来挙動予測方法で用いた通信車両の過去ｘ秒間の速度履歴などの情報も用いて予測を行ってもよい。

図６を用いて具体的な予測方法の一例を説明する。図６（ａ）は、図５に示す前方通信車両ＣＶ２が減速行動を行っているときにその後方の通信車両ＣＶ１も減速行動を行っている場合であり、その車両の位置関係や交通量などの影響も考慮して通信車両ＣＶ１に及ぼす影響を予測でき、このときの前方通信車両ＣＶ２の速度パターンＰＶ６から通信車両ＣＶ１の将来の所定期間ΔＦＴの速度変化として前方通信車両ＣＶ２と同様に速度が低下してゆく破線ＦＶ６と予測している。この場合、自車両ＭＶは一点鎖線ＭＶ６で示すように現在ＰＴまで減速していなかったが、この通信車両ＣＶ１に対して予測された速度変化ＦＶ６のように減速すると予測できる。また、図６（ｂ）は、前方通信車両ＣＶ２が一時減速し、加速（あるいは等速）行動に移ったときにその後方の通信車両ＣＶ１が減速行動を行っている場合であり、このときの前方通信車両ＣＶ２の速度パターンＰＶ７から通信車両ＣＶ１の将来の所定期間ΔＦＴの速度変化として前方通信車両ＣＶ２と同様に減速の後に速度が上昇してゆく破線ＦＶ７と予測している。この場合、自車両ＭＶは一点鎖線ＭＶ７で示すように現在ＰＴまで緩やかに減速していたが、この通信車両ＣＶ１に対して予測された速度変化ＦＶ７のように一時減速後に加速すると予測できる。

第３の将来挙動予測方法について説明する。第３の将来挙動予測方法は、通信車両の速度変動に加えてその前方の周辺環境から予測する方法である。この方法の前提としては、光ビーコンからのインフラ情報、地図データベース１７からの道路情報などから通信車両の前方の周辺環境情報を取得している。この周辺環境情報としては、通信車両の速度変動に影響を及ぼすようなものであり、例えば、交差点、信号、踏切、カーブ、勾配、合流、分流、道路種別がある。

ＥＣＵ３０では、光ビーコンからのインフラ情報や地図データベース１７からの道路情報を用いて、通信車両の前方の周辺環境情報に基づいて通信車両の将来ｙ秒間の速度変動を予測する。この予測方法としては、どのような方法でもよい。この予測では、第１の将来挙動予測方法で用いた通信車両の過去ｘ秒間の速度履歴などの情報も用いて予測を行ってもよい。

図７及び図８を用いて具体的な予測方法の一例を説明する。図７（ａ）に示す例では、通信車両ＣＶ１の前方に信号機Ｓがあり、この信号機Ｓが赤信号あるいは黄信号であった。この場合、通信車両ＣＶ１は、停止する可能性が高い（あるいは、停止しなければならない）。この他にも、標識の一時停止、踏切、対人の料金所などが同様の周辺環境である。このような周辺環境が通信車両ＣＶ１の前方にあり、通信車両ＣＶ１が減速行動を行っている場合、図８（ａ）で示すように、通信車両ＣＶ１の速度パターンＰＶ８と周辺環境（停止予測位置）の位置関係から、通信車両ＣＶ１の将来の所定期間ΔＦＴの速度変化として減速して停止予測位置で停止する破線ＦＶ８と予測している。この場合、自車両ＭＶは一点鎖線ＭＶ８で示すように現在ＰＴまで減速していなかったが、この通信車両ＣＶ１に対して予測された速度変化ＦＶ８のように減速して停止すると予測できる。

図７（ｂ）に示す例では通信車両ＣＶ１の前方にカーブＣがあり、図７（ｃ）に示す例では通信車両ＣＶ１が上り勾配Ｇを走行中である。この場合、通信車両ＣＶ１は、減速する可能性が高い。この他にも、合流、ＥＴＣの料金所などが同様の周辺環境である。このような周辺環境が通信車両ＣＶ１の前方にあり、通信車両ＣＶ１が減速行動を行っている場合、図８（ｂ）で示すように、通信車両ＣＶ１の速度パターンＰＶ９と周辺環境の位置関係から、通信車両ＣＶ１の将来の所定期間ΔＦＴの速度変化としてある程度の速度まで減速してゆく破線ＦＶ９と予測している。この際、通信車両の加減速性能（エンジン出力、アクセル開度など）やドライバ特性なども考慮するとよい。特に、上り勾配の場合、リアルタイムでアクセル開度を取得し、エンジンの応答遅れやエンジン性能を考慮するとよい。この場合、自車両ＭＶは一点鎖線ＭＶ９で示すように現在ＰＴまで減速していなかったが、この通信車両ＣＶ１に対して予測された速度変化ＦＶ９のように減速すると予測できる。

なお、この第３の将来挙動予測方法を第１の将来挙動予測方法で説明した情報データベースを利用する方法と組み合わせた方法としてもよい。例えば、通信車両の過去の速度パターンやドライバの運転行動などを周辺環境情報と紐付けした形でデータを構成し、このようなデータを情報データベースに格納しておいて、周辺環境情報に応じて情報データベースから過去の速度パターンやドライバの運転行動などを抽出する。

なお、上記の各予測方法で通信車両の将来の速度変動を予測する際に、予測に用いた各情報や予測方法などから、予測の信頼性（信頼度）も求めておくようにしておく。この予測の信頼性に応じて、自車両や直前車両に与える影響度合いも変わってくる。例えば、予測の信頼性が高いほど、予測した通信車両の将来挙動が自車両や直前車両に与える影響度合いを高くする。

ＥＣＵ３０では、通信車両の将来挙動（将来の速度変動）を予測すると、その将来の速度変動の範囲や予測の信頼性から交通流としてその通信車両の将来の速度変動が自車両や直前車両の将来の走行に影響を及ぼすかを予測する（影響を及ぼす可能性があるか否かを判断する）。

ＥＣＵ３０では、自車両の走行状態及び直前車両の情報に基づいて、通信車両の将来の速度変動が自車両や直前車両に及ぼす影響度合いに応じて自車両と直前車両の将来の速度変動を予測する。例えば、影響度合いが大きい場合、前方の通信車両が停止すると予測されているのであれば自車両や直前車両も同様に停止すると予測でき、前方の通信車両が減速あるいは加速すると予測されているのであれば自車両や直前車両も同様に減速あるいは加速すると予測できる。そして、ＥＣＵ３０では、その予測した自車両と直前車両の将来の速度変動に基づいて、前方の交通流に合わせるためにや自車両と直前車両との間が適正な車間となるように車両制御や注意喚起などの運転支援制御を行ったり、あるいは、自車両の将来の運転行動の情報提供制御を行う。

例えば、自車両に対してアシストブレーキが必要と判断した場合や自動運転中で減速が必要と判断した場合、目標ブレーキ油圧を算出し、その目標ブレーキ油圧を示すブレーキ制御信号をブレーキアクチュエータに送信する。また、前方の赤信号で停止すると判断した場合、自車両も前方の赤信号で停止するために減速が必要であることを通知するための音声や画像を生成し、音声信号をスピーカに送信したり、表示信号をディスプレイに送信する。また、高速道路でのザグ渋滞などの交通の流れを乱すような要因を判断した場合、自車両もそれに応じた運転行動を事前に行うために、そのような交通の流れを乱すような要因があることを知らせることを通知するための音声や画像を生成し、音声信号をスピーカに送信したり、表示信号をディスプレイに送信する。

図２を参照して、運転支援装置１の動作について説明する。特に、ＥＣＵ３０における処理については図９のフローチャートに沿って説明する。図９は、本実施の形態に係る運転支援装置のＥＣＵにおける処理の流れを示すフローチャートである。

各周辺監視センサ１０では、一定時間毎に、自車両周辺を監視し、その監視した情報をＥＣＵ３０に送信する。各車両センサ１１では、一定時間毎に、自車両の状態を検出し、その検出した情報をＥＣＵ３０に送信する。光ビーコンアンテナ１２では、自車両がダウンリンクエリアに入ると、光ビーコンからの信号を受信する。光ビーコン受信装置１３では、その受信した信号からインフラ情報を取り出し、そのインフラ情報をＥＣＵ３０に送信する。車車間通信アンテナ１４では、通信範囲内の他車両からの信号が送信される毎に、その送信された信号を受信する。車車間通信処理装置１５では、車車間通信アンテナ１４で信号を受信すると、その信号から他車両の各種情報を取り出し、その情報をＥＣＵ３０に送信する。ＧＰＳアンテナ１６では、受信可能なＧＰＳ衛星からの信号を受信し、その受信した信号をＥＣＵ３０に送信する。

一定時間毎に、ＥＣＵ３０では、車車間通信処理装置１５からの情報を用いて、自車両前方の通信車両の情報を取得するとともに、必要に応じて、その通信車両の更に前方の前方通信車両の情報を取得する（Ｓ１）。また、ＥＣＵ３０では、光ビーコン受信装置１３からのインフラ情報、地図データベース１７に格納されている各種情報を用いて、通信車両の前方の周辺環境情報を取得する（Ｓ２）。また、ＥＣＵ３０では、周辺監視センサ１０からの情報などを用いて、自車両と通信車両との間の車両（直前車両など）の情報を取得する（Ｓ３）。また、ＥＣＵ３０では、車両センサ１１からの情報、ＧＰＳアンテナ１６で受信した信号などを用いて、自車両の走行状態を取得する。

ＥＣＵ３０では、通信車両の情報、その通信車両の前方の周辺環境情報、前方通信車両の情報に基づいて、通信車両の将来挙動（将来の速度変動）を予測する（Ｓ４）。そして、ＥＣＵ３０では、その予測した通信車両の将来挙動が自車両や直前車両に及ぼす影響を予測する（Ｓ５）。さらに、ＥＣＵ３０では、自車両の走行状態や直前車両の情報に基づいて、通信車両の将来挙動が自車両や直前車両に及ぼす影響に応じて運転支援制御を実施する（Ｓ６）。この際、ＥＣＵ３０では、自車両に対する車両制御が必要と判断した場合、アクチュエータ２０に制御信号を送信する。アクチュエータ２０では、この制御信号を受信すると、制御信号に応じて駆動する。ＥＣＵ３０では、運転者に対して情報提供や注意喚起が必要と判断した場合、ＨＭＩ装置２１に表示信号や音声信号を送信する。ＨＭＩ装置２１では、この各信号を受信すると、各信号に応じて出力する。

この運転支援装置１によれば、自車両前方の通信車両の将来挙動を予測し、この通信車両の将来挙動が自車両などに及ぼす影響に応じて運転支援を行うことにより、直前車両のみならず周辺の交通流に合わせた運転支援を行うことができ、より信頼性の高い運転支援を行うことができる。

特に、運転支援装置１によれば、通信車両の速度履歴に基づいて将来挙動を予測することにより、通信車両の将来挙動を高精度に予測でき、信頼性の高い通信車両の将来挙動を得ることができる。さらに、運転支援装置１によれば、通信車両のドライバ操作情報や加減速性能情報から将来の速度変動可能範囲を推定して、その速度変動可能範囲を加味して将来挙動を予測することにより、通信車両の将来挙動をより高精度に予測でき、より信頼性の高い通信車両の将来挙動を得ることができる。また、運転支援装置１によれば、情報データベースを利用して通信車両の過去の情報を考慮して将来挙動を予測することにより、通信車両の将来挙動をより高精度に予測でき。また、運転支援装置１によれば、通信車両の前方の通信車両の速度パターンを加味して将来挙動を予測することにより、通信車両の将来挙動をより高精度に予測できる。また、運転支援装置１によれば、通信車両の前方の周辺環境情報を加味して将来挙動を予測することにより、通信車両の将来挙動をより高精度に予測でき。

以上、本発明に係る実施の形態について説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されることなく様々な形態で実施される。

例えば、本実施の形態では自車両に対して車両制御や注意喚起などを行う運転支援装置に適用したが、通信車両の将来挙動を予測するだけの装置、自動運転を行う制御装置などの他の装置に適用してもよい。

また、本実施の形態では自車両前方の通信車両の将来挙動を予測する構成としたが、自車両周辺の他の方向（側方や後方など）の通信車両の将来挙動を予測してもよい。このように他の方向の通信車両の将来挙動も予測することにより、自車両周辺の交通の流れをより高精度に予測できる。

１…運転支援装置、１０…周辺監視センサ、１１…車両センサ、１２…光ビーコンアンテナ、１３…光ビーコン受信装置、１４…車車間通信アンテナ、１５…車車間通信処理装置、１６…ＧＰＳアンテナ、１７…地図データベース、２０…アクチュエータ、２１…ＨＭＩ装置、３０…ＥＣＵ。

Claims (3)

1. 自車両周辺の通信車両の将来挙動を予測する将来挙動予測装置であって、
   車車間通信によって自車両周辺の通信車両から情報を取得する車車間通信手段と、
   前記車車間通信手段で取得した通信車両の情報の内、ドライバ操作状態に基づいて通信車両の将来の速度変動可能範囲を推定する速度変動可能範囲推定手段と、
   前記車車間通信手段で取得した通信車両の現在から所定時間前までの速度履歴と前記速度変動可能範囲推定手段で推定した通信車両の将来の速度変動可能範囲とに基づいて通信車両の将来挙動を予測する将来挙動予測手段と、
   を備えることを特徴とする将来挙動予測装置。
2. 通信車両の過去の走行履歴を蓄積する蓄積手段を備え、
   前記将来挙動予測手段は、前記蓄積手段で蓄積した通信車両の過去の走行履歴に基づいて通信車両の将来挙動を予測することを特徴とする請求項１に記載の将来挙動予測装置。
3. 自車両周辺の通信車両の将来挙動を予測する将来挙動予測装置であって、
   車車間通信によって自車両周辺の通信車両から情報を取得する車車間通信手段と、
   前記車車間通信手段で取得した通信車両の情報の内、ドライバ操作状態に基づいて通信車両の将来の速度変動可能範囲を推定する速度変動可能範囲推定手段と、
   を備えることを特徴とする将来挙動予測装置。

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