JP5607409B2 - 対象物リスク予測装置 - Google Patents

Description

本発明は対象物リスク予測装置に関する。

特許文献１および特許文献２には、異なる障害物同士が互いに干渉し合う進路を求め、この干渉し合う進路のうち確率的な予測を行った進路の予測確率を低下させ、この予測確率が低下した進路を含む複数の進路の各々が実現される確率を算出する障害物進路予測方法等および移動体進路取得方法等に関する技術が開示されている。これにより、個々の障害物単位で見た場合には高い確率で取り得る進路であっても、他の障害物と干渉することがあればその影響を考慮した進路予測を行うことができる。故に、複雑な交通環境下でも障害物の進路を適切に予測することが可能となる。

なお、特許文献３には、時間短縮や滑らかさを優先した軌道と安全性を優先した軌道の２つの最適軌道を算出し続け、安全性基準を満たさない軌道を前者の軌道がとる場合には後者の軌道を選択する走行計画生成装置に関する技術が開示されている。また、特許文献４には、障害物の通常回避モードと、通常回避モードでは回避できないと判断した場合の緊急回避モードとを持ち、最適軌道を算出して車両制御を実施する車両用支援制御装置に関する技術が開示されている。

特開２００８−１２３２１７号公報 特開２００９−０６４０８８号公報 特開２００９−０５１３５６号公報 特開２００７−２５３７７０号公報

しかしながら、従来技術では、他者（障害物）同士の移動範囲の干渉により運動（移動）変化が起きることは予測しているものの、相互の他者同士の移動がどのよう変化するのかについては正確に予測していないので、移動変化後の双方の他者に応じて設定されるリスクマップ（リスク範囲）が作成（設定）できない可能性がある、という問題点があった。

本発明は、上記の事情に鑑みてなされたものであって、それぞれの他者にインタラクション（相互干渉）の影響があることを考慮して、正確な移動変化予測に伴うリスク予測を行うことができる対象物リスク予測装置を提供することを目的とする。

本発明にかかる対象物リスク予測装置は、車両周囲の対象物に関する情報を取得し、取得した情報から対象物の第１将来進路を予測し、予測した第１将来進路に応じたリスクを設定する対象物リスク予測装置において、予測した複数の対象物の第１将来進路同士が干渉する場合には、当該干渉の影響で当該第１将来進路から変更され得る当該複数の対象物それぞれの第２将来進路を予測し、予測した第２将来進路に応じたリスクを設定すること、を特徴とする。

また、本発明にかかる対象物リスク予測装置は、複数の対象物の現在位置を結ぶ線分を長軸又は短軸に含み第１将来進路同士が干渉するエリアを含む楕円を作成し、作成した楕円をリスク範囲として設定すること、が好ましい。

本発明によれば、予測した複数の対象物の第１将来進路同士が干渉する場合には、当該干渉の影響で当該第１将来進路から変更され得る当該複数の対象物それぞれの第２将来進路を予測し、予測した第２将来進路に応じたリスクを設定する。これにより、それぞれの他者（障害物）にインタラクション（相互干渉）の影響があることを考慮して、正確な移動変化予測に伴うリスク予測を行うことができるという効果を奏する。

図１は、本実施形態の概要を示す図である。 図２は、本実施形態の対象物リスク予測装置等を含む車両の構成を示すブロック図である。 図３は、本実施形態の支援実施処理の一例を示すフローチャートである。 図４は、本実施形態の他者対将来位置予測処理の一例を示すフローチャートである。 図５は、他者間干渉度算定方法の一例を説明する図である。 図６は、他者間干渉領域算定方法の一例を説明する図である。 図７は、本実施形態の他者間将来位置予測処理の一例を示すフローチャートである。 図８は、干渉判定処理の一例を示すフローチャートである。 図９は、現時点での障害物の位置および速度の状態の一例を示す図である。 図１０は、回避方向設定の一例を示す図である。 図１１は、回避開始時間設定の一例を示す図である。 図１２は、障害物が移動している方向にとった座標系の一例を示す図である。 図１３は、障害物が移動している方向にとった座標系における当該障害物の回避経路の一例を示す図である。

以下に、本発明にかかる対象物リスク予測装置の実施形態を図面に基づいて説明する。なお、本発明は本実施形態により限定されるものではない。

［１．概要］
ここでは、本実施形態の概要について図１を参照して説明する。図１は、本実施形態の概要を示す図である。

例えば、特開２００７−２５３７００号公報に開示されている従来技術では、自車走行状態と移動障害物の関係から、緊急回避すべき状態かどうかを判定し、周囲道路構造も含めた状態評価関数（例えば、リスクのポテンシャル）に対する最適制御軌道を算出して、車両制御を行う。また、特開２００９−０５１３５６号公報に開示されている従来技術では、上位計画（旅行時間、滑らかさ等）を満たす下位計画（走行軌跡、速度プロファイル）と自車が安全に停止することを前提とした下位計画の２つを最適軌道として生成し、前者の下位計画が安全基準を満たさなくなった場合には後者の下位計画を選択する。

しかし、従来技術では、図１に示すように、他者（移動障害物（車両、歩行者など））間同士の相互運動変化を考慮した他者の将来位置予測を行っていない。従って、他者間同士の相互運動変化が生じた場合には、適切な将来位置予測を行うことができず、それ故に、自車に対する危険度の演算や安全な回避経路の算出も適切に行うことができない。また、他者間の衝突可能性を考慮した将来位置予測では想定すべき挙動の組合せが多くなるため、衝突計算を行いながら移動可能領域を算定する従来技術では、計算量の甚大な増加により、実時間処理が長くなる等の問題がある。

そこで、本実施形態では、自車周辺の２つ以上の他者間のインタラクション（相互干渉）に因りこれら他者の挙動軌跡（将来時間毎の存在位置）が変化すること（相互の行動変化）が予測される場合において、図１に示すように、他者間同士のインタラクションに因る相互の行動変化を考慮して各他者の将来位置を決定（予測）する。これにより、それぞれの他者にインタラクションの影響があると考慮して、正確な移動予測変化に伴うリスク予測を行うことができる。そして、本実施形態では、当該予測した各他者の将来位置に基づいて当該将来位置を考慮した危険度（衝突危険度）を演算し、演算した危険度に基づいて自車の安全な回避経路を生成し、当該回避経路に基づいて支援制御を実施する。

ここで、他者間での干渉（衝突）が想定される場合には当該他者間で回避操作が行われることが想定されるが、自車にとっては衝突可能性のある他者間個別の将来位置を予測する必要があるわけでなく、単に、両他者を一対にした他者対の将来位置を予測すれば十分である。また、他者の将来位置の予測精度は、将来時間が長くなればなるほど高く維持できなくなる。そのため、緻密な計算手法を採用して当該予測の１サイクルの計算時間を長くするよりも、妥当な仮説に基づく計算手法を採用して当該予測の１サイクルの計算時間を短く効率よくしたほうが、最後に実施される支援制御における支援判断の精度向上に繋がることは明らかであると考える。

そこで、本実施形態では、各他者の現在の挙動からの線形予測により他者間で挙動軌跡の重なりがある場合には、単に、両他者の現時刻での存在位置を結ぶ線分上での存在確率の広がりを大きくすることで、当該両他者の簡易的な将来位置を算定する。具体的には、本実施形態では、現時刻で衝突可能性のある他者対の干渉度合いをそれぞれの位置および速度を用いて算定し、干渉度合いが高いと判断された場合には、例えば、現時刻での両他者のそれぞれの位置を結ぶ線分を長軸または短軸とし当該両他者の最接近位置を包含する楕円の範囲を、他者対の将来位置として算定する。これにより、リスクを設定する際には他者間個別の回避進路を計算する必要がなくなり、その結果、計算量の減少に因り予測時間の刻みが小さなり、将来位置予測の計算の高速化が達成可能となる。また、干渉の影響に因る変更進路に応じたリスク計算を単純化することで、システム負荷を軽減することができる。

［２．構成］
ここでは、本実施形態の対象物リスク予測装置等を含む車両の構成について図２を参照しながら説明する。図２は、本実施形態の対象物リスク予測装置等を含む車両の構成を示すブロック図である。

図１において、符号１は、自車両の情報および当該自車両周辺の他者の情報を取得するための、当該自車両に搭載されるセンシング手段であり、符号２は、自車両のＥＣＵ（電子制御ユニット）に組み込まれる状態検出手段であり、符号３は、自車両のＥＣＵに組み込まれる、本実施形態の対象物リスク予測装置を含む運動量算出手段であり、符号４は、自車両に搭載される制御手段である。

符号１ａは運動量センサであり、符号１ｂは可視光センサであり、符号１ｃは距離センサであり、符号１ｄは位置センサである。符号２ａは自車状態検出部であり、符号２ｂは道路構造検出部であり、符号２ｃは可動物検出部である。符号３ａは、本実施形態の対象物リスク予測装置に含まれる他者将来予測部であり、符号３ｂは、本実施形態の対象物リスク予測装置に含まれるリスク値算出部であり、符号３ｃは修正運動量算出部であり、符号３ｄは最適運動量算出部である。符号４ａは操舵装置であり、符号４ｂは加減速装置であり、符号４ｃは自車両と当該自車両周辺の可動物とが干渉する場合に警告音などの音声を発生する音声発生装置であり、符号４ｄは操作反力発生装置である。

自車状態検出部２ａは、センシング手段１の各センサで検知した情報から自車状態（例えば自車両の位置ベクトルや速度ベクトルなど）を検出する。道路構造検出部２ｂは、センシング手段１の各センサで検知した情報から自車両が走行する道路構造を検出する。可動物検出部２ｃは、センシング手段１の各センサで検知した情報から自車両周辺の可動物（車両や歩行者など）に関する情報（例えば可動物の位置ベクトルや速度ベクトルなど）を検出する。

他者将来予測部３ａは、本実施形態の特長部分であり、道路構造検出部１ｂで検出した道路構造に関する情報および可動物検出部１ｃで検出した可動物に関する情報から、他者である可動物の将来位置を予測する。リスク値算出部３ｂは、他者将来予測部３ａで予測した可動物の将来位置からリスク値を算出する。修正運動量算出部３ｃは、自車状態検出部２ａで検出した自車状態に関する情報およびリスク値算出部３ｂで算出したリスク値から自車両の修正運動量を算出し、算出した修正運動量を制御手段４の各装置へ出力する。最適運動量算出部３ｄは、自車状態検出部２ａで検出した自車状態に関する情報および修正運動量算出部３ｃで算出した修正運動量から自車両の最適運動量を算出し、算出した最適運動量を操舵装置４ａおよび加減速装置４ｂへ出力する。

［３．処理］
ここでは、上述した構成の車両（主にＥＣＵ）にて行われる各種処理の一例について図３から図１３を参照して説明する。

［３−１．支援実施処理］
最初に、本実施形態の支援実施処理の一例について図３を参照して説明する。図３は、本実施形態の支援実施処理の一例を示すフローチャートである。

まず、自車状態検出部２ａは、自車両の位置ベクトルおよび速度ベクトルなどを含む自車状態情報を検出する（ステップＳＡ１）。道路構造検出部２ｂは、自車両が走行する道路構造に関する道路構造情報を検出する（ステップＳＡ１）。可動物検出部２ｃは、他者である可動物（車両や歩行者など）の幅、長さ、位置ベクトルおよび速度ベクトルなどを含む可動物情報を検出する（ステップＳＡ１）。

つぎに、他者将来位置予測部３ａは、ステップＳＡ１で検出した道路構造情報および可動物情報に基づいて他者の可動物の将来位置を予測し、この予測結果を他者将来位置情報としてリスク値算出部３ｂへ出力する（ステップＳＡ２：他者将来位置予測処理）。なお、ステップＳＡ２で行われる処理の具体的内容については、後述する［３−２．他者対将来位置予測処理］および［３−３．他者間将来位置予測処理］にて詳細に説明する。

つぎに、リスク値算出部３ｂは、ステップＳＡ２で予測した他者将来位置情報に基づいて、可動物の将来位置を考慮したリスク値（危険度）を算出する（ステップＳＡ３）。

つぎに、修正運動量算出部３ｃは、ステップＳＡ１で検出した自車状態情報およびステップＳＡ３で検出したリスク値に基づいて自車両の修正運動量を算出し、算出した修正運動量を制御手段４の各装置へ出力する（ステップＳＡ４）。また、最適運動量算出部３ｄは、当該自車状態情報および当該算出した修正運動量に基づいて自車両の最適運動量を算出し、算出した最適運動量を操舵装置４ａおよび加減速装置４ｂへ出力する（ステップＳＡ４）。

そして、操舵装置４ａおよび加減速装置４ｂはそれぞれ、ステップＳＡ４で出力された修正運動量および最適運動量に基づいてそれぞれのアクチュエータを駆動し、音声発生装置４ｃはステップＳＡ４で出力された修正運動量から、必要に応じて干渉の警告のための音（音声）を発生し、操作反力発生装置４ｄはステップＳＡ４で出力された修正運動量に基づいて、操作反力を発生させるためにアクチュエータを駆動する（ステップＳＡ５）。

これにて、支援実施処理の説明を終了する。

［３−２．他者対将来位置予測処理］
次に、本実施形態の特長である他者対将来位置予測処理の一例について図４から図６を参照して詳細に説明する。図４は、本実施形態の他者対将来位置予測処理の一例を示すフローチャートである。

まず、他者将来位置予測部３ａは、自車両周辺にｎ個（ｎは２以上の整数）の他者（可動物、障害物）が検出された場合における２つの他者（他者対）の全ての組み合わせ（組み合わせ総数は、_ｎＣ_２（＝ｎ（ｎ−１）／２））について、後述する他者間干渉度の算定が終了していない場合（ステップＳＢ１：Ｎｏ）には、当該算定が終了していない他者対についての他者間干渉度を、各他者の現時点での位置ベクトルおよび速度ベクトルを用いて算定する（ステップＳＢ２）。ここで、他者間干渉度の算定方法について図５を参照して説明する。図５は、他者間干渉度算定方法の一例を説明する図である。

まず、幅Ｗ_１で長さＬ_１の他者Ｏ_１の位置ベクトル（ｘ_１，ｙ_１）と速度ベクトル（ｖ_ｘ１，ｖ_ｙ１）および幅Ｗ_２で長さＬ_２の他者Ｏ_２の位置ベクトル（ｘ_２，ｙ_２）と速度ベクトル（ｖ_ｘ２，ｖ_ｙ２）を用いて、現時点から時間ｔ〔秒〕経過した時点での他者Ｏ_１と他者Ｏ_２間の距離Ｄ_１２（ｔ）は以下の式（１）で表される。
Ｄ_１２（ｔ）^２
＝｛（ｘ_１−ｘ_２）＋ｔ（ｖ_ｘ１−ｖ_ｘ２）｝^２＋｛（ｙ_１−ｙ_２）＋ｔ（ｖ_ｙ１−ｖ_ｙ２）｝^２
・・・（１）

つぎに、式（１）を、係数Ａ、ＢおよびＣを用いて以下の式（２）に変形する。
Ｄ_１２（ｔ）^２
＝Ａｔ^２＋Ｂｔ＋Ｃ
＝Ａ｛ｔ＋（Ｂ／２Ａ）｝^２＋Ｃ−（Ｂ^２／４Ａ） ・・・（２）

式（２）より、Ｄ_１２（ｔ）の最小値Ｄ_ｍｉｎは、以下のように表される。
Ｂ／２Ａ≧０の場合：Ｄ_ｍｉｎ＝Ｃ^１／２
Ｂ／２Ａ＜０の場合：Ｄ_ｍｉｎ＝｛Ｃ−（Ｂ^２／４Ａ）｝^１／２

そこで、最小値Ｄ_ｍｉｎを他者間干渉度と定義し、当該最小値Ｄ_ｍｉｎが閾値ε_{ｌｉｍｉｔ}（＝ｍａｘ（Ｗ_１，Ｌ_１）＋ｍａｘ（Ｗ_２，Ｌ_２）＋δ）以下の場合には、他者間干渉度が高い（大きい）と判定（判断）する。

図４に戻り、他者将来位置予測部３ａは、ステップＳＢ２で他者間干渉度が大きいと判定された場合（ステップＳＢ３：Ｙｅｓ）には、当該判定された他者対についての他者間干渉領域を、各他者の現時点での位置ベクトルおよび速度ベクトルを用いて算定する（ステップＳＢ４）。ここで、他者間干渉領域の算定方法について図６を参照して説明する。図６は、他者間干渉領域算定方法の一例を説明する図である。

まず、現時点での他者Ｏ_１と他者Ｏ_２とを通過する直線Ｌ１は、以下の式（３）で表され、また、現時点での他者Ｏ_１と他者Ｏ_２との中点（（ｘ_１＋ｘ_２）／２，（ｙ_１＋ｙ_２）／２）を通過し直線Ｌ１に直交する直線Ｌ２は、以下の式（４）で表される。
Ｌ１：（ｘ_１−ｘ_２）ｙ−（ｙ_１−ｙ_２）ｘ＋ｘ_１（ｙ_１−ｙ_２）−ｙ_１（ｘ_１−ｘ_２）＝０
・・・（３）
Ｌ２：（ｙ_１−ｙ_２）ｙ＋（ｘ_１−ｘ_２）ｘ−｛（ｘ_１＋ｘ_２）／２｝（ｘ_１−ｘ_２）−｛（ｙ_１＋ｙ_２）／２｝（ｙ_１−ｙ_２）＝０ ・・・（４）

つぎに、直線Ｌ１および直線Ｌ２を座標軸とし前記中点を原点とするＬ１−Ｌ２直交座標系を設定すると、当該座標系における楕円の方程式（標準形）は、以下の式（５）で表される。
Ｌ１^２／Ｑ^２＋Ｌ２^２／Ｓ^２＝１ ・・・（５）

ここで、係数Ｑは、以下の式（６）で決定する。
Ｑ＝Ｄ_１２（０）／２＋ｍａｘ（ｍａｘ（Ｗ_１，Ｌ_１），ｍａｘ（Ｗ_２，Ｌ_２））
・・・（６）

また、係数Ｓは、以下の方法で決定する。まず、他者Ｏ_１と他者Ｏ_２が現時点からそれぞれの速度ベクトルの方向に沿った線上を進んで、時間ｔＺ（＝−Ｂ／２Ａ）経過した時点での他者Ｏ_１と他者Ｏ_２の存在位置Ｚ１、Ｚ２（最接近時の存在位置）をそれぞれ、図６に示すように、Ｚ１（ｘ_１＋ｔＺｖ_ｘｌ，ｙ_１＋ｔＺｖ_ｙ１）、Ｚ２（ｘ_２＋ｔＺｖ_ｘ２，ｙ_２＋ｔＺｖ_ｙ２）とする。つぎに、他者Ｏ_１と他者Ｏ_２がそれぞれの存在位置Ｚ１、Ｚ２からそれぞれの進行方向に沿ってＬ_１／２、Ｌ_２／２の長さ分移動し、さらに当該進行方向に直交する方向であって前記中点から遠ざかる方向にＷ_１／２、Ｗ_２／２の長さ分移動した時点での他者Ｏ_１と他者Ｏ_２の存在位置Ｚ１’、Ｚ２’を算定する。そして、各Ｚ１’、Ｚ２’に対して係数Ｓを算定し、算定したうちの大きな方を係数Ｓとして選択する。

そして、ステップＳＢ４では、係数Ｑ、Ｓが決定した楕円で囲まれる範囲を、他者間干渉領域として算定する。

図４に戻り、他者将来位置予測部３ａは、ステップＳＢ４で算定した他者間干渉領域内に自車両が存在しない場合（ステップＳＢ５：Ｎｏ）には、当該他者間干渉領域内に前記他者対が時間に関係なく一様に存在すると仮定して、当該両他者に対して存在確率を設定する（ステップＳＢ６）。

つぎに、他者将来位置予測部３ａは、自車両周辺にｎ個の他者が検出された場合における他者対の全ての組み合わせについて上述したステップＳＢ２からステップＳＢ６までの処理を繰り返し、他者対の全ての組み合わせについて上述した他者間干渉度の算定が終了した場合（ステップＳＢ１：Ｙｅｓ）には、存在確率が設定されていない他者に対して、後述する［３−３．他者間将来位置予測処理］にて詳細に説明する追加処理（他者間将来位置予測処理）を行って他者の将来位置（将来時間毎の存在位置）を予測し（ステップＳＢ７）、当該予測結果を他者将来位置情報として、他者間干渉領域と共にリスク値算出部３ｂへ出力する（ステップＳＢ８）。

これにて、他者対将来位置予測処理の説明を終了する。

［３−３．他者間将来位置予測処理］
次に、本実施形態の特長である他者間将来位置予測処理の一例について図７から図１３を参照して詳細に説明する。図７は、本実施形態の他者間将来位置予測処理の一例を示すフローチャートである。なお、ここでは、他者を障害物として説明する。

まず、他者将来位置予測部３ａは、自車両周辺の障害物（上述した「存在確率が定義されていない他者」）を認識し、認識した障害物の総数Ｎを設定する（ステップＳＣ１）。

そして、他者将来位置予測部３ａは、１からＮまでの整数値を取る変数ｉと、ｉ＋１からＮまでの整数値を取る変数ｊとを設定し、変数ｉを固定して変数ｊを変化させながら障害物ｉと障害物ｊとの全ての組み合わせ（組み合わせ総数は、Ｎ（Ｎ−１）／２）に対して、以下のステップＳＣ２からステップＳＣ１５までの処理を繰り返す。

まず、他者将来位置予測部３ａは、障害物ｉが移動障害物である場合（ステップＳＣ２：Ｙｅｓ）には、現時点での障害物ｉと障害物ｊの位置ベクトルおよび速度ベクトルを用いて、障害物ｉと障害物ｊとが将来干渉するか否かを判定する（ステップＳＣ３：干渉判定処理）。ここで、干渉判定処理の一例について図８および図９を参照して説明する。図８は、本実施形態の干渉判定処理の一例を示すフローチャートである。図９は、現時刻での障害物の位置および速度の状態の一例を示す図である。

本干渉判定処理では、現時点での障害物ｉと障害物ｊの位置ベクトルおよび速度ベクトルを用いて、障害物ｉと障害物ｊとが、現時点から所定の予測時間Ｔ〔秒〕（例えば５〔秒〕など）先の時点までの間に干渉するか否かを判定する。具体的には、他者将来位置予測部３ａは、０からＴまでの値（例えば整数値や小数値など）を取る変数ｔを設定し、設定した変数ｔの値を変化させながら、以下のステップＳＤ１からステップＳＤ５までの処理を、以下で説明する干渉フラグに「干渉あり」を表す「１」がセットされるまで繰り返し実行する。

まず、他者将来位置予測部３ａは、現時点での障害物ｉの位置ベクトル（ｘ_ｉ＿０，ｙ_ｉ＿０）と速度ベクトル（ｖ_ｘｉ＿０，ｖ_ｙｉ＿０）から（図９参照）、変数ｔの時点での障害物ｉの将来位置ベクトル（ｘ_ｉ（ｔ），ｙ_ｉ（ｔ））（＝（ｘ_ｉ＿０＋ｖ_ｘｉ＿０×ｔ，ｙ_ｉ＿０＋ｖ_ｙｉ＿０×ｔ））を算出し、また、現時点での障害物ｊの位置ベクトル（ｘ_ｊ＿０，ｙ_ｊ＿０）と速度ベクトル（ｖ_ｘｊ＿０，ｖ_ｙｊ＿０）から（図９参照）、変数ｔの時点での障害物ｊの将来位置ベクトル（ｘ_ｊ（ｔ），ｙ_ｊ（ｔ））（＝（ｘ_ｊ＿０＋ｖ_ｘｊ＿０×ｔ，ｙ_ｊ＿０＋ｖ_ｙｊ＿０×ｔ））を算出し、算出した２つの将来位置ベクトルを用いて、変数ｔの時点での障害物ｉと障害物ｊとの間の将来距離Ｌ_ｉｊ（ｔ）（＝｛（ｘ_ｉ（ｔ）−ｘ_ｊ（ｔ））^２＋（ｙ_ｉ（ｔ）−ｙ_ｊ（ｔ））^２｝^１／２）を算出する（ステップＳＤ１）。

つぎに、他者将来位置予測部３ａは、障害物ｉと障害物ｊとの干渉の状態を管理するための干渉フラグ（例えば、０：干渉なし、１：干渉あり）に「干渉なし」を表す「０」をセットして、当該干渉フラグを初期化する（ステップＳＤ２）。

つぎに、他者将来位置予測部３ａは、ステップＳＤ１で算出した将来距離Ｌ_ｉｊ（ｔ）が障害物ｉの大きさｒ_ｉと障害物ｊの大きさｒ_ｊとの和（＝ｒ_ｉ＋ｒ_ｊ）以下である場合（ステップＳＤ３：Ｙｅｓ）には、変数ｔの時点に障害物ｉと障害物ｊとが干渉すると予測し、干渉フラグに「干渉あり」を表す「１」をセットして（ステップＳＤ４）、本処理を終了する（ステップＳＤ５）。

これにて、干渉判定処理の説明を終了する。

図７に戻り、他者将来位置予測部３ａは、干渉フラグが「干渉あり」にセットされていた場合（ステップＳＣ４：Ｙｅｓ）には、上述した干渉判定処理において「干渉あり」と判定されたときの変数ｔの値を、障害物ｉと障害物ｊの干渉時間Ｔ_ｇ〔秒〕として設定する（ステップＳＣ５）。

つぎに、他者将来位置予測部３ａは、障害物ｉと障害物ｊのそれぞれに、所定の回避方向（例えば右方向、左方向など）を設定する（ステップＳＤ６）。ここで、回避方向を以下の方法１．または２．で予測し、当該予測した回避方向を設定してもよい。これにより、より精度の高い回避方向の判定が実施可能となる。

１．干渉発生時における干渉される方向を算出し、干渉されない方向を回避方向として設定する。例えば図１０に示すように、障害物ｉにおいて、干渉点での干渉される相手の障害物ｊの進入方向（図１０の例では右側方向）を算出し、進入方向でない方向（図１０の例では左側方向）を回避方向として設定する。
２．干渉する２つの障害物の位置、速度および周囲道路との位置関係から回避方向を予測し、当該予測した回避方向を設定する。例えば、障害物の移動可能路（走路）より、干渉発生時における移動可能方向が多い方向（例えば歩道が広い側）を回避方向として設定する。

図７に戻り、他者将来位置予測部３ａは、ステップＳＣ５で設定した干渉時間Ｔ_ｇに起こると想定した干渉（衝突）を回避するために障害物ｉおよび障害物ｊが回避し始める回避開始時間Ｔ_ｓ〔秒〕として、所定の値（例えば１．０〔秒〕など）を設定する（ステップＳＣ７）。ここで、回避開始時間Ｔ_ｓを、例えば、干渉発生時点における干渉障害物（障害物ｉおよび障害物ｊ）の干渉角度（図１１参照）および／または干渉障害物の属性（例えば車両、歩行者など）に応じて可変としてもよい。

図７に戻り、他者将来位置予測部３ａは、干渉時に障害物ｉを横方向に回避させる回避距離Ａ_ｉ〔ｍ〕として、所定の値（例えば歩行者の場合は０．５〔ｍ〕など）を設定する（ステップＳＣ８）。ここで、回避距離Ａ_ｉを、例えば干渉障害物の属性（例えば車両、歩行者など）の幅や、干渉時Ｔ_ｇにおける干渉障害物間の距離Ｌ_ｉｊ（Ｔ_ｇ）（＝｛（ｘ_ｉ（Ｔ_ｇ）−ｘ_ｊ（Ｔ_ｇ））^２＋（ｙ_ｉ（Ｔ_ｇ）−ｙ_ｊ（Ｔ_ｇ））^２｝^１／２）に応じて可変としてもよい。

つぎに、他者将来位置予測部３ａは、ステップＳＣ５からステップＳＣ８までで設定した各情報に基づいて、障害物ｉが移動している方向にとった直交座標系（ｘ_ｉ−ｙ_ｉ座標系）での障害物ｉの回避経路（ｘ_{ｉ＿ｎｅｗ＿ｐｒｅ}（ｔ），ｙ_{ｉ＿ｎｅｗ＿ｐｒｅ}（ｔ））（図１３に示す太線の経路）を算出する（ステップＳＣ９：図１２、図１３参照）。ここで、ｘ_{ｉ＿ｎｅｗ＿ｐｒｅ}（ｔ）およびｙ_{ｉ＿ｎｅｗ＿ｐｒｅ}（ｔ）は、以下の様に表される。

ｘ_{ｉ＿ｎｅｗ＿ｐｒｅ}（ｔ）
＝ｘ_ｉ＿０＋ｖ_ｉ＿０×ｔ （０≦ｔ＜Ｔ_ｇ−Ｔ_ｓ）
＝｛ｘ_ｉ＿０＋ｖ_ｉ＿０×（Ｔ_ｇ−Ｔ_ｓ）｝＋（ｖ_ｉ＿０×ｃｏｓφ_ｉ）×｛ｔ−（Ｔ_ｇ−Ｔ_ｓ）｝
（Ｔ_ｇ−Ｔ_ｓ≦ｔ＜Ｔ_ｇ）
＝〔ｘ_ｉ＿０＋ｖ_ｉ＿０×｛Ｔ_ｇ−（１−ｃｏｓφ_ｉ）Ｔ_ｓ｝〕＋ｖ_ｉ＿０×（ｔ−Ｔ_ｇ）
（Ｔ_ｇ≦ｔ）

ｙ_{ｉ＿ｎｅｗ＿ｐｒｅ}（ｔ）
＝０ （０≦ｔ＜Ｔ_ｇ−Ｔ_ｓ）
＝（ｖ_ｉ＿０×ｓｉｎφ_ｉ）×｛ｔ−（Ｔ_ｇ−Ｔ_ｓ） （Ｔ_ｇ−Ｔ_ｓ≦ｔ＜Ｔ_ｇ）
＝Ａ_ｉ （Ｔ_ｇ≦ｔ）

※φ_ｉ＝ｓｉｎ^−１｛Ａ_ｉ／ｖ_ｉ＿０×Ｔ_ｓ｝

つぎに、他者将来位置予測部３ａは、ステップＳＣ９で算出した回避経路（ｘ_{ｉ＿ｎｅｗ＿ｐｒｅ}（ｔ），ｙ_{ｉ＿ｎｅｗ＿ｐｒｅ}（ｔ））を以下の行列演算に従って座標変換することで、自車両からみた直交座標系（ｘ−ｙ座標系）での障害物ｉの回避経路（ｘ_{ｉ＿ｎｅｗ}（ｔ），ｙ_{ｉ＿ｎｅｗ}（ｔ））（予測位置平均ベクトル）を算出する（ステップＳＣ１０）。ここで、ｘ_{ｉ＿ｎｅｗ}（ｔ）およびｙ_{ｉ＿ｎｅｗ}（ｔ）は、以下の様に表される。

［ｘ_{ｉ＿ｎｅｗ}（ｔ）；ｙ_{ｉ＿ｎｅｗ}（ｔ）；１］
＝［ｃｏｓθ_ｉ＿０ −ｓｉｎθ_ｉ＿０ ｘ_ｉ＿０；ｓｉｎθ_ｉ＿０ ｃｏｓθ_ｉ＿０ ｙ_ｉ＿０；０ ０ １］×［ｘ_{ｉ＿ｎｅｗ＿ｐｒｅ}（ｔ）；ｙ_{ｉ＿ｎｅｗ＿ｐｒｅ}（ｔ）；１］

※［］は行列を表す記号である。；は行列の各行を区切る記号である。記号；で区切られた間に記述された文字（数字）または文字列（数字列）は、行列内の１つの行を構成する列要素である。

つぎに、他者将来位置予測部３ａは、ステップＳＣ１０で算出した障害物ｉの回避経路を用いて、障害物ｉの回避経路に関する共分散行列（Ｘ軸方向：Σｉ＿ｘ（ｔ）、Ｙ軸方向：Σｉ＿ｙ（ｔ））（予測位置共分散行列）を、以下の行列演算に従って算出する（ステップＳＣ１１）。

Σｉ＿ｘ（ｔ）
＝［σｉ＿ｘ（ｔ）^２ σｉ＿ｘｕ（ｔ）；σｉ＿ｕｘ（ｔ） σｉ＿ｕ（ｔ）^２］
Σｉ＿ｙ（ｔ）
＝［σｉ＿ｙ（ｔ）^２ σｉ＿ｙｖ（ｔ）；σｉ＿ｖｙ（ｔ） σｉ＿ｖ（ｔ）^２］

Ｆｉ（ｔ）
＝［１ Δｔ ０ ０；０ １ ０ ０；０ ０ １ Δｔ；０ ０ ０ １］

Σｉ＿ｘ（ｔ＋Δｔ）＝Ｆｉ（ｔ）×Σｉ＿ｘ（ｔ）×ｉｎｖ（Ｆｉ（ｔ））
Σｉ＿ｙ（ｔ＋Δｔ）＝Ｆｉ（ｔ）×Σｉ＿ｙ（ｔ）×ｉｎｖ（Ｆｉ（ｔ））

※分散σｉ＿ｘ（０）^２およびσｉ＿ｕ（０）^２は、ある一定定数である。共分散σｉ＿ｘｕ（０）およびσｉ＿ｕｘ（０）は、０である。分散σｉ＿ｙ（０）^２およびσｉ＿ｖ（０）^２は、ある一定定数である。共分散σｉ＿ｙｖ（０）およびσｉ＿ｖｙ（０）は、０である。

ここで、ステップＳＣ１１において、共分散行列（分散）の値を、「干渉あり」と「干渉なし」とで可変としてもよい。具体的には、干渉あり時において、通常時（干渉なし時）と比較して分散（ばらつき）を大きくしてもよい。より具体的には、前記Ｆｉ（ｔ）を、分散の広がりを決定する係数ａが設定された以下のものに変更し、「干渉あり」と判定された場合と「干渉なし」と判定された場合とで係数ａの値を切り替えてもよい。例えば、「干渉あり」と判定された場合には、係数ａの値を「干渉なし」と判定された場合の値より大きくし、「干渉なし」と判定された場合には、係数ａの値を「干渉あり」と判定された場合の値より小さくしてもよい。これにより、予測と実際とで回避タイミングや回避方向が異なってしまった場合でも、ある程度の支援制御を実施することが可能となる。
Ｆｉ（ｔ）
＝［１ ａ×Δｔ ０ ０；０ １ ０ ０；０ ０ １ ａ×Δｔ；０ ０ ０ １］

なお、他者将来位置予測部３ａは、干渉フラグが「干渉あり」にセットされていなかった場合（ステップＳＣ４：Ｎｏ）には、現時点での障害物ｉと障害物ｊの位置ベクトルおよび速度ベクトルを用いて、障害物ｉの回避経路（ｘ_{ｉ＿ｎｅｗ}（ｔ），ｙ_{ｉ＿ｎｅｗ}（ｔ））（予測位置平均ベクトル）、および上述同様の演算に基づく障害物ｉの共分散行列（予測位置共分散行列）を算出する（ステップＳＣ１２、ステップＳＣ１３）。ここで、「干渉なし」の場合、障害物同士は回避行動を取らずに移動するので、ｘ_{ｉ＿ｎｅｗ}（ｔ）およびｙ_{ｉ＿ｎｅｗ}（ｔ）は、以下の様に算定される。

［ｘ_{ｉ＿ｎｅｗ}（ｔ）；ｙ_{ｉ＿ｎｅｗ}（ｔ）；１］
＝［ｃｏｓθ_ｉ＿０ −ｓｉｎθ_ｉ＿０ ｘ_ｉ＿０；ｓｉｎθ_ｉ＿０ ｃｏｓθ_ｉ＿０ ｙ_ｉ＿０；０ ０ １］×［ｘ_ｉ＿０＋ｖ_ｉ＿０×ｔ；０；１］

また、他者将来位置予測部３ａは、障害物ｉが移動障害物でない場合（ステップＳＣ２：Ｎｏ）には、現時点での障害物ｉと障害物ｊの位置ベクトルを用いて、上述同様に、障害物ｉの回避経路（予測位置平均ベクトル）および障害物ｉの回避経路に関する共分散行列（予測位置共分散行列）を算出する（ステップＳＣ１４、ステップＳＣ１５）。

これにて、他者間将来位置予測処理の説明を終了する。

［４．本実施形態のまとめ］
以上説明したように、本実施形態では、複数の他者（障害物）同士の将来予測位置（第１予測進路）が干渉（接近）する場合（複数の他者同士の将来予測位置が干渉するエリアを検出した場合）には、当該干渉の影響で当該将来予測位置から変更され得る複数の他者のそれぞれの将来予測位置（回避経路、第２予測進路）を算出し、当該将来予測位置に応じたリスク値を設定する。これにより、それぞれの他者にインタラクションの影響があると考慮して、正確な移動予測変化に伴うリスク予測を行うことができる。

また、本実施形態では、複数の他者同士の第１予測進路の干渉エリア（最接近位置）を算出し、複数の他者の現在位置を結ぶ線分を長軸または短軸とし当該干渉エリアを含む楕円を作成し、作成した楕円をリスク範囲として設定する。これにより、リスクを設定する際には個別の回避進路を計算する必要がなくなるので、干渉の影響による進路変更リスクを単純な計算で行なうことで、システム負荷を軽減させることができる。なお、干渉度合いの大きさを算出し、算出した干渉度合いの大きさに応じて楕円の大きさを変更してもよい。

また、本実施形態では、第１予測進路から第２予測進路に回避（変更）し始めるタイミング（時間）を、他者が持つ情報（例えば干渉角度や属性など）に応じて設定してもよい。通常、回避開始時間は状況に応じて異なる。しかし、一定の回避開始時間を設定して回避経路を予測した場合、当該回避開始時間と他者の実際の回避開始時間との乖離が大きいと、回避経路の予測精度が低下して最適な支援制御が実施できない（例えば警報やブレーキなどが最適な場面で作動できない等）可能性がある。そこで、本実施形態では、回避開始時間を他者が持つ情報に応じて設定するので、実際の回避開始時間との乖離が大きくならず、結果として、回避経路の予測精度を低下させずに最適な支援制御を実施することができる。

また、本実施形態では、第１予測進路から第２予測進路への回避距離（第１予測進路方向に対する横方向の移動距離）を、他者が持つ情報（例えば属性や干渉時における干渉距離など）に応じて設定してもよい。通常、回避距離は状況に応じて異なる。しかし、一定の回避距離を設定して回避経路を予測した場合、当該回避距離と他者の実際の回避距離との乖離が大きいと、回避経路の予測精度が低下して最適な支援制御が実施できない（例えば警報やブレーキなどが最適な場面で作動できない等）可能性がある。そこで、本実施形態では、回避距離を他者が持つ情報に応じて設定するので、実際の回避距離との乖離が大きくならず、結果として、回避経路の予測精度を低下させずに最適な支援制御を実施することができる。

また、本実施形態では、他者の回避方向を、他者同士の干渉点への進入方向および／または他者同士の干渉点通過時の交通環境に応じて設定してもよい。通常、回避方向は状況に応じて異なる。しかし、一定の回避方向を常に仮定して回避経路を予測した場合、当該回避方向と他者の実際の回避方向が逆になると、回避経路の予測精度が低下して最適な支援制御が実施できない（例えば警報やブレーキなどが最適な場面で作動できない等）可能性がある。そこで、本実施形態では、回避方向を上述した進入方向や交通環境に応じて設定するので、実際の回避方向と逆になることなく、結果として、回避経路の予測精度を低下させずに最適な支援制御を実施することができる。

また、本実施形態では、上述した共分散行列の値を「干渉あり」時と「干渉なし」時で切り換えてもよい。他者同士の干渉が発生する場面において回避開始タイミングや回避方向を想定した将来位置予測を実施する場合、実際の回避開始タイミングや回避方向を正確に予測することは難しい。そのため、当該想定が実際とは大きく異なると、回避経路の予測精度が低下して最適な支援制御が実施できない（例えば警報やブレーキなどが最適な場面で作動できない等）可能性がある。そこで、本実施形態では、干渉時において、通常時（干渉が発生しない場合）と比較して分散（ばらつき）を大きくすることで、想定と実際とで回避開始タイミングや回避方向が異なってしまった場合でも、ある程度適切な支援制御を実施することが可能となる。

以上のように、本発明にかかる対象物リスク予測装置は、自動車製造産業において有用であり、特に、対象物の予測進路に応じたリスク設定を行うための利用に適している。

２ 状態検出手段
２ｂ 道路構造検出部
２ｃ 可動物検出部
３ 運動量算出手段
３ａ 他者将来位置予測部
３ｂ リスク値算出部

Claims (1)

1. 車両周囲の対象物に関する情報をセンシング手段により取得し、取得した情報から対象物の第１将来進路を他者将来予測手段により予測し、予測した第１将来進路に応じたリスクをリスク値算出手段により設定する対象物リスク予測装置において、
   予測した複数の対象物の第１将来進路同士が干渉する場合には、当該干渉の影響で当該第１将来進路から変更され得る当該複数の対象物それぞれの第２将来進路を前記他者将来予測手段により予測し、予測した第２将来進路に応じたリスクを前記リスク値算出手段により設定すること、および、
   複数の対象物の現在位置を結ぶ線分を長軸又は短軸に含み第１将来進路同士が干渉するエリアを含む楕円を前記他者将来予測手段により作成し、作成した楕円をリスク範囲として前記他者将来予測手段により設定すること、
   を特徴とする対象物リスク予測装置。

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