JP6314744B2 - 移動物体進路予測装置 - Google Patents
移動物体進路予測装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP6314744B2 JP6314744B2 JP2014168497A JP2014168497A JP6314744B2 JP 6314744 B2 JP6314744 B2 JP 6314744B2 JP 2014168497 A JP2014168497 A JP 2014168497A JP 2014168497 A JP2014168497 A JP 2014168497A JP 6314744 B2 JP6314744 B2 JP 6314744B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- vehicle
- moving object
- priority
- probability
- vehicles
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Traffic Control Systems (AREA)
Description
本発明は、移動物体進路予測装置に関する。
従来、移動物体進路予測装置としては、例えば、特許文献１に記載の従来技術がある。
特許文献１に記載の従来技術では、複数の移動物体それぞれの進路を予測し、予測結果から、複数の移動物体の進路が互いに干渉する干渉領域が存在すると判定した場合、複数の移動物体のいずれか１つが干渉領域を占有する、または複数の移動物体のすべてが干渉領域を回避するという前提のもと、予測した複数の移動物体の進路を補正する。これにより、複雑な交通環境下でも、移動物体の進路を適切に予測可能となっている。
特許文献１に記載の従来技術では、複数の移動物体それぞれの進路を予測し、予測結果から、複数の移動物体の進路が互いに干渉する干渉領域が存在すると判定した場合、複数の移動物体のいずれか１つが干渉領域を占有する、または複数の移動物体のすべてが干渉領域を回避するという前提のもと、予測した複数の移動物体の進路を補正する。これにより、複雑な交通環境下でも、移動物体の進路を適切に予測可能となっている。
このように、上記特許文献１に記載の従来技術では、干渉領域が存在すると判定した場合には、複数の移動物体のいずれか１つが干渉領域を占有する、または複数の移動物体のすべてが干渉領域を回避するという前提のもと、予測した移動物体の進路の補正を行うようになっていた。しかしながら、実際の交通環境によっては、この前提どおりに移動体が移動しない可能性もあり、移動物体の進路の精度が低減する可能性があった。
本発明は、上記のような点に着目してなされたもので、移動物体の進路をより適切に予測可能な移動物体進路予測装置を提供することを目的とする。
本発明は、上記のような点に着目してなされたもので、移動物体の進路をより適切に予測可能な移動物体進路予測装置を提供することを目的とする。
上記課題を解決するために、本発明の一態様は、移動物体毎に、予め定めた設定時間後に移動物体が存在する可能性のある位置それぞれにおける移動物体の存在確率を表す存在確率分布を移動物体の進路として設定する。続いて、設定した移動物体の進路から、複数の移動物体の進路が互いに干渉する干渉領域が存在すると判定した場合、存在すると判定された干渉領域に対する複数の移動物体それぞれの優先確率を設定する。続いて、設定した優先確率に従って、干渉領域における移動物体の存在確率を補正する。
本発明の一態様によれば、複数の移動物体の進路が互いに干渉する干渉領域に対する複数の移動物体それぞれの優先確率を設定し、設定された優先確率に従って干渉領域における存在確率を補正する。それゆえ、移動物体の進路をより適切に予測できる。
本発明に係る実施形態について図面を参照しつつ説明する。
（第１実施形態）
（構成）
図１に示すように、移動物体進路予測装置１は、車両（以下、「自車両」とも呼ぶ）Ａに搭載されている。そして、移動物体進路予測装置１は、自車状態検出部２と、自車位置検出部３と、移動状態検出部４と、コントローラ５とを備える。
自車状態検出部２は、自車両Ａの走行状態を検出する。自車状態検出部２は、車速検出部２ａと、加速度検出部２ｂと、ヨーレート検出部２ｃとを備える。
（第１実施形態）
（構成）
図１に示すように、移動物体進路予測装置１は、車両（以下、「自車両」とも呼ぶ）Ａに搭載されている。そして、移動物体進路予測装置１は、自車状態検出部２と、自車位置検出部３と、移動状態検出部４と、コントローラ５とを備える。
自車状態検出部２は、自車両Ａの走行状態を検出する。自車状態検出部２は、車速検出部２ａと、加速度検出部２ｂと、ヨーレート検出部２ｃとを備える。
車速検出部２ａは、自車両Ａの車速を検出する。そして、車速検出部２ａは、検出結果をコントローラ５に出力する。車速検出部２ａとしては、例えば、自車両Ａの駆動輪（前右輪、前左輪）に取り付けられ、駆動輪の車輪速に比例して発生するパルスを検出し、検出したパルスを用いて自車両Ａの車速を演算するロータリーエンコーダを採用できる。
加速度検出部２ｂは、自車両Ａの加速度を検出する。そして、加速度検出部２ｂは、検出結果をコントローラ５に出力する。ヨーレート検出部２ｃは、自車両Ａのヨーレートを検出する。そして、ヨーレート検出部２ｃは、検出結果をコントローラ５に出力する。
加速度検出部２ｂは、自車両Ａの加速度を検出する。そして、加速度検出部２ｂは、検出結果をコントローラ５に出力する。ヨーレート検出部２ｃは、自車両Ａのヨーレートを検出する。そして、ヨーレート検出部２ｃは、検出結果をコントローラ５に出力する。
自車位置検出部３は、自車両Ａの現在地を検出する。自車位置検出部３としては、例えば、ＧＰＳ(Global Positioning System)衛星からＧＰＳ信号を受信し、受信したＧＰＳ信号を用いて自車両Ａの現在地（絶対座標。緯度経度）を検出するＧＰＳ受信装置を採用できる。そして、自車位置検出部３は、検出結果をコントローラ５に出力する。
移動状態検出部４は、自車両Ａ周囲に存在する移動物体Ｂの移動状態を検出する。移動物体Ｂとしては、例えば、他車両、自転車、歩行者がある。また、移動物体Ｂの移動状態としては、例えば、移動物体Ｂの相対位置、相対速度がある。例えば、他車両Ｂの走行状態（相対位置、相対車速）がある。そして、移動状態検出部４は、検出結果をコントローラ５に出力する。移動状態検出部４としては、例えば、自車両Ａの前端部及び後端部に配置され、自車両Ａ周囲にレーザー光を出射し、出射したレーザー光の反射光を用いて移動状態（相対位置、相対速度）を演算するレーザレンジファインダを採用できる。
このように、第１実施形態では、他車両Ｂの走行状態を移動物体Ｂの移動状態として検出する。それゆえ、移動物体Ｂの進路として、他車両Ｂの進路を予測できる。
このように、第１実施形態では、他車両Ｂの走行状態を移動物体Ｂの移動状態として検出する。それゆえ、移動物体Ｂの進路として、他車両Ｂの進路を予測できる。
コントローラ５は、Ａ/Ｄ(Analog to Digital)変換回路とＤ/Ａ(Digital to Analog)変換回路とＣＰＵ(Central Processing Unit)とＲＯＭ(Read Only Memory)とＲＡＭ(Random Access Memory)等から構成した集積回路を備える。ＲＯＭは、各種処理を実現する１または２以上のプログラムを記憶している。ＣＰＵは、自車状態検出部２と自車位置検出部３と移動状態検出部４との検出結果を用いＲＯＭが記憶している１または２以上のプログラムに従って各種処理（例えば、後述する進路予測処理）を実行する。そして、ＣＰＵは、図２に示すように、状態認識部５ａと、制御目標算出部５ｂとを備える。
状態認識部５ａは、自車状態認識部５aaと、自車経路認識部５abと、移動物体認識部５acとを備える。
自車状態認識部５aaは、自車状態検出部２の検出結果（自車両Ａの車速、ヨーレート、加速度。走行状態）を取得する。続いて、自車状態認識部５aaは、取得した検出結果（走行状態）を制御目標算出部５ｂに出力する。
自車経路認識部５abは、地図情報記憶部５abaと、情報処理部５abbと、経路表示部５abcとを備える。
自車状態認識部５aaは、自車状態検出部２の検出結果（自車両Ａの車速、ヨーレート、加速度。走行状態）を取得する。続いて、自車状態認識部５aaは、取得した検出結果（走行状態）を制御目標算出部５ｂに出力する。
自車経路認識部５abは、地図情報記憶部５abaと、情報処理部５abbと、経路表示部５abcとを備える。
地図情報記憶部５abaは、地図情報を記憶している。地図情報としては、例えば、道路の位置、道路構造（交差点の位置、カーブの位置、登り坂の位置等）がある。
情報処理部５abbは、自車状態検出部２で検出した自車両Ａの走行状態と、自車位置検出部３で検出した自車両Ａの現在地と、地図情報記憶部５abaが記憶している地図情報と、予め定めた目的地とを用いて、自車両Ａの現在地から目的地までの経路（以下、「目標経路」とも呼ぶ）を探索する。そして、情報処理部５abbは、自車両Ａの現在位置と、地図情報と、目標経路とを経路表示部５abcと、制御目標算出部５ｂとに出力する。
情報処理部５abbは、自車状態検出部２で検出した自車両Ａの走行状態と、自車位置検出部３で検出した自車両Ａの現在地と、地図情報記憶部５abaが記憶している地図情報と、予め定めた目的地とを用いて、自車両Ａの現在地から目的地までの経路（以下、「目標経路」とも呼ぶ）を探索する。そして、情報処理部５abbは、自車両Ａの現在位置と、地図情報と、目標経路とを経路表示部５abcと、制御目標算出部５ｂとに出力する。
経路表示部５abcは、地図情報記憶部５abaが記憶している地図情報と、情報処理部５abbで探索した目標経路とを用いて、目標経路を自車両Ａ周囲の地図に重畳させた画像をモニタに表示する。これにより、探索した目標経路を、自車両Ａの運転者に提示する。
移動物体認識部５acは、移動状態検出部４の検出結果（移動物体Ｂの相対位置、相対速度。移動状態）を取得する。続いて、移動物体認識部５acは、取得した検出結果（移動状態）を制御目標算出部５ｂに出力する。
移動物体認識部５acは、移動状態検出部４の検出結果（移動物体Ｂの相対位置、相対速度。移動状態）を取得する。続いて、移動物体認識部５acは、取得した検出結果（移動状態）を制御目標算出部５ｂに出力する。
制御目標算出部５ｂは、進路設定部５baと、優先確率設定部５bbと、存在確率補正部５bcと、目標制御入力算出部５bdとを備える。
進路設定部５baは、移動物体認識部５acで取得した移動物体Ｂの移動状態（相対位置、相対速度）を用いて、移動物体Ｂ毎に、移動物体Ｂ同士の干渉を考慮しない場合の、移動物体Ｂの進路（地図上の位置）を予測する。移動物体Ｂの進路（地図上の位置）としては、例えば、予め定めた設定時間Ｔ［秒］後に移動物体Ｂが存在する可能性のある位置それぞれにおける移動物体Ｂの存在確率を表す存在確率分布がある。また、設定時間Ｔ［秒］としては、例えば、予め定めた目標軌跡の長さ（例えば、３秒）がある。
進路設定部５baは、移動物体認識部５acで取得した移動物体Ｂの移動状態（相対位置、相対速度）を用いて、移動物体Ｂ毎に、移動物体Ｂ同士の干渉を考慮しない場合の、移動物体Ｂの進路（地図上の位置）を予測する。移動物体Ｂの進路（地図上の位置）としては、例えば、予め定めた設定時間Ｔ［秒］後に移動物体Ｂが存在する可能性のある位置それぞれにおける移動物体Ｂの存在確率を表す存在確率分布がある。また、設定時間Ｔ［秒］としては、例えば、予め定めた目標軌跡の長さ（例えば、３秒）がある。
具体的には、進路設定部５baは、自車状態認識部５aaで取得した自車両Ａの走行状態（ヨーレート）と、自車経路認識部５abで取得した自車両Ａの現在位置及び地図情報とを用いて、道路に沿った方向に対する自車両Ａの姿勢角を算出する。続いて、進路設定部５baは、算出した自車両Ａの姿勢角と、自車状態認識部５aaで取得した自車両Ａの走行状態（車速）と、自車経路認識部５abで取得した自車両Ａの現在位置及び地図情報と、移動物体認識部５acで取得した移動物体Ｂの移動状態（相対位置、相対速度）とを用いて、移動物体Ｂの位置（地図上の位置）と、移動物体Ｂの速度と、道路に沿った方向に対する移動物体Ｂの姿勢角とを算出する。
続いて、進路設定部５baは、算出した移動物体Ｂの位置（地図上の位置）と、移動物体Ｂの速度と、道路に沿った方向に対する姿勢角とに基づき、図３（ａ）に示すように、道路に沿った方向の移動物体Ｂの速度（以下、「前後速度」とも呼ぶ）を正規分布で表し、この正規分布に設定時間Ｔ［秒］を乗算する。続いて、進路設定部５baは、乗算結果を、設定時間Ｔ［秒］後に移動物体Ｂが存在する可能性のある位置（以下、「前後位置」とも呼ぶ）それぞれにおける移動物体Ｂの存在確率を表す存在確率分布とする。
続いて、進路設定部５baは、算出した移動物体Ｂの位置（地図上の位置）と、移動物体Ｂの速度と、道路に沿った方向に対する姿勢角とに基づき、図３（ｂ）に示すように、道路と直交する方向の移動物体Ｂの速度（以下、「横速度」とも呼ぶ）を正規分布で表し、この正規分布に設定時間Ｔ［秒］を乗算する。続いて、進路設定部５baは、乗算結果を、設定時間Ｔ［秒］後に移動物体Ｂが存在する可能性のある位置（以下、「横位置」とも呼ぶ）それぞれにおける移動物体Ｂの存在確率を表す存在確率分布とする。
ここで、前後速度の正規分布や横速度の正規分布の平均値としては、算出した移動物体Ｂの移動速度を採用できる。例えば、前後速度の正規分布では、道路に沿った方向の移動物体Ｂの速度を前後速度の平均値として用いる。また、横速度の正規分布では、道路と直交する方向の移動物体Ｂの速度を横速度の平均値として用いる。
また、前後速度や横速度の正規分布の標準偏差としては、乗員が不快に感じない程度の加速度（減速度）にＴ/３を乗算した値を採用できる。乗員が不快に感じない程度の加速度としては、前後速度の正規分布では１．５［ｍ/ｓ2］を用いる。また、横速度の正規分布では、道路形状に応じた値を設定する（例えば、片側１車線の道路である場合には、設定時間Ｔ［秒］後に車線外に逸脱しない値）。これにより、約９９．７［％］の確率で、移動物体Ｂが、乗員が不快に感じない程度の加速度（減速度）以下で速度変化を行う状況を表せる。それゆえ、設定時間Ｔ［秒］後の移動物体Ｂの位置（相対予測位置）ｆ（x,y）は、下記（１）式のように表せる。
また、前後速度や横速度の正規分布の標準偏差としては、乗員が不快に感じない程度の加速度（減速度）にＴ/３を乗算した値を採用できる。乗員が不快に感じない程度の加速度としては、前後速度の正規分布では１．５［ｍ/ｓ2］を用いる。また、横速度の正規分布では、道路形状に応じた値を設定する（例えば、片側１車線の道路である場合には、設定時間Ｔ［秒］後に車線外に逸脱しない値）。これにより、約９９．７［％］の確率で、移動物体Ｂが、乗員が不快に感じない程度の加速度（減速度）以下で速度変化を行う状況を表せる。それゆえ、設定時間Ｔ［秒］後の移動物体Ｂの位置（相対予測位置）ｆ（x,y）は、下記（１）式のように表せる。
ここで、σxは、移動物体Ｂの前後方向の位置の標準偏差であり、移動物体Ｂの前後方向の車速の分散に設定時間Ｔ［秒］を乗じたものである。また、σyは、移動物体Ｂの横方向の位置の標準偏差であり、移動物体Ｂの横方向の車速の分散に設定時間Ｔ［秒］を乗じたものである。また、σxyは前後方向と横方向との共分散である。
続いて、進路設定部５baは、算出した設定時間Ｔ［秒］後の移動物体Ｂの位置（相対予測位置）ｆ（x,y）と、移動物体Ｂの地図上の位置（初期位置）とを用いて、設定時間Ｔ［秒］後の移動物体Ｂの位置（地図上の位置。進路）を算出する。これにより、進路設定部５baは、移動物体Ｂ毎に、移動物体Ｂの進路（地図上の位置）を設定する。
続いて、進路設定部５baは、算出した設定時間Ｔ［秒］後の移動物体Ｂの位置（相対予測位置）ｆ（x,y）と、移動物体Ｂの地図上の位置（初期位置）とを用いて、設定時間Ｔ［秒］後の移動物体Ｂの位置（地図上の位置。進路）を算出する。これにより、進路設定部５baは、移動物体Ｂ毎に、移動物体Ｂの進路（地図上の位置）を設定する。
優先確率設定部５bbは、進路設定部５baで設定した移動物体Ｂの進路（地図上の位置）から、複数の移動物体Ｂの進路が互いに干渉する干渉領域が存在すると判定した場合、存在すると判定された干渉領域に対する複数の移動物体Ｂそれぞれの優先確率Ｐを設定する。干渉領域としては、例えば、設定時間Ｔ［秒］後の移動物体Ｂの位置（相対予測位置）ｆ（x,y）を表す確率分布が互いに重なる領域がある。また、優先確率Ｐとしては、例えば、移動物体Ｂの優先順位を表す確率（優先度合いを表す０〜１の数値）がある。
ここで、例えば、図４に示すように、２つの移動物体Ｂ（以下、「他車両Ｂ１」「他車両Ｂ２」とも呼ぶ）の位置（相対予測位置）ｆ（x,y）（ｆ１（x,y）、ｆ２（x,y））の確率分布に互いに重なる領域（干渉領域）が存在する場合を考える。また、他車両Ｂ１、Ｂ２は、他車両Ｂ１を先行車両とし、他車両Ｂ２を後続車両として、道路に沿って連なって走行しているとする。この場合、他車両Ｂ１、Ｂ２のいずれが干渉領域を占有すると断定できないため、他車両Ｂ１、Ｂ２のいずれもが干渉領域を使用する可能性がある。
それゆえ、第１実施形態では、例えば、優先確率設定部５bbは、進路設定部５baで設定した他車両Ｂ１、Ｂ２の進路（地図上の位置）と、地図情報記憶部５abaが記憶している地図情報（道路構造）とを用いて、図５（ａ）に示すように、道路に沿って連なって走行している複数の他車両Ｂ１、Ｂ２が交差点前で停車すると判定した場合、複数の他車両Ｂ１、Ｂ２のうち、前方に存在する他車両Ｂ１の優先確率Ｐ１を、後方に存在する他車両Ｂ２の優先確率よりも高くする構成としてもよい。これにより、他車両Ｂ１、Ｂ２の進行方向に交差点がある場合、前方の他車両Ｂ１が先に減速して干渉領域に進入する確率が高いため、干渉領域に対する他車両Ｂ１の優先確率Ｐ１を他車両Ｂ２の優先確率Ｐ２より高くする。
この場合、自車両Ａにカメラ等が搭載され、交差点に設けた信号機の色を認識できる場合には、認識した色に応じて優先確率Ｐ１、Ｐ２を調整する構成としてもよい。例えば、信号機の色が赤であるときには、他車両Ｂ１の優先確率Ｐ１を１００％（１．０）とし、他車両Ｂ２の優先確率Ｐ２を０％（０．０）とする。また、信号機の色が黄のときには、他車両Ｂ１の優先確率Ｐ１を９０％（０．９）とし、他車両Ｂ２の優先確率Ｐ２を１０％（０．１）とする。さらに、信号機の色が青のときには、他車両Ｂ１、Ｂ２の優先確率Ｐ１、Ｐ２を５０％（０．５）とする。
このように、第１実施形態では、道路に沿って連なって走行している複数の他車両Ｂ１、Ｂ２が交差点前で停車すると判定した場合、複数の他車両Ｂ１、Ｂ２のうち、前方に存在する他車両Ｂ１の優先確率Ｐ１を、後方に存在する他車両Ｂ２の優先確率よりも高くする。それゆえ、交差点付近で、他車両Ｂ１、Ｂ２それぞれの優先確率をより適切に設定できる。これにより、他車両Ｂ１、Ｂ２の進路をより適切に予測できる。
また、例えば、優先確率設定部５bbは、進路設定部５baで設定した他車両Ｂ１、Ｂ２の進路（地図上の位置）と、地図情報記憶部５abaが記憶している地図情報（道路構造）とを用いて、図５（ｂ）に示すように、道路に沿って連なって走行している複数の他車両Ｂ１、Ｂ２の前方にカーブがあると判定した場合、複数の他車両Ｂ１、Ｂ２のうち、前方に存在する他車両Ｂ１の優先確率Ｐ１を、後方に存在する他車両Ｂ２の優先確率よりも高くする構成としてもよい。これにより、複数の他車両Ｂ１、Ｂ２の進行方向にカーブがある場合、前方の他車両Ｂ１が先に減速して干渉領域に進入する確率が高いため、干渉領域に対する他車両Ｂ１の優先確率Ｐ１を他車両Ｂ２の優先確率Ｐ２より高くする。この場合、カーブの曲率半径が小さいほど他車両Ｂ１の優先確率Ｐ１を高くする構成としてもよい。
このように、第１実施形態では、道路に沿って連なって走行している複数の他車両Ｂ１、Ｂ２の前方にカーブがあると判定した場合、複数の他車両Ｂ１、Ｂ２のうち、前方に存在する他車両Ｂ１の優先確率Ｐ１を、後方に存在する他車両Ｂ２の優先確率よりも高くする。それゆえ、カーブ付近で、他車両Ｂ１、Ｂ２それぞれの優先確率をより適切に設定できる。これにより、他車両Ｂ１、Ｂ２の進路をより適切に予測できる。
さらに、例えば、優先確率設定部５bbは、進路設定部５baで設定した他車両Ｂ１、Ｂ２の進路（地図上の位置）と、地図情報記憶部５abaが記憶している地図情報（道路構造）とを用いて、道路に沿って連なって走行している複数の他車両Ｂ１、Ｂ２の前方に登り坂があると判定した場合、複数の他車両Ｂ１、Ｂ２のうち、前方に存在する他車両Ｂ１の優先確率Ｐ１を、後方に存在する他車両Ｂ２の優先確率よりも高くする構成としてもよい。これにより、複数の他車両Ｂ１、Ｂ２の進行方向に登り坂がある場合、前方の他車両Ｂ１が先に減速して、他車両Ｂ１と他車両Ｂ２との間の干渉領域に進入する確率が高いため、干渉領域に対する他車両Ｂ１の優先確率Ｐ１を他車両Ｂ２の優先確率Ｐ２より高くする。この場合、登り勾配が大きいほど他車両Ｂ１の優先確率Ｐ１を高くする構成としてもよい。
このように、第１実施形態では、道路に沿って連なって走行している複数の他車両Ｂ１、Ｂ２の前方に登り坂があると判定した場合、複数の他車両Ｂ１、Ｂ２のうち、前方に存在する他車両Ｂ１の優先確率Ｐ１を、後方に存在する他車両Ｂ２の優先確率よりも高くする。それゆえ、登り坂付近で、他車両Ｂ１、Ｂ２それぞれの優先確率をより適切に設定できる。これにより、他車両Ｂ１、Ｂ２の進路をより適切に予測できる。
また、例えば、優先確率設定部５bbは、進路設定部５baで設定した他車両Ｂ１、Ｂ２の進路（地図上の位置）と、地図情報記憶部５abaが記憶している地図情報とを用いて、道路に沿って複数の他車両Ｂ１、Ｂ２が連なって走行していると判定した場合、複数の他車両Ｂ１、Ｂ２のうち、前方に存在する他車両Ｂ１の優先確率Ｐ１を、後方に存在する他車両Ｂ２の優先確率よりも高くする構成としてもよい。通常、後方の車両は、前方の車両の動きに合わせて車速を調節することが多い。そのため、道路構造によらず、干渉領域に対する他車両Ｂ１の優先確率Ｐ１を他車両Ｂ２の優先確率Ｐ２より高くする構成としてもよい。
このように、第１実施形態では、道路に沿って複数の他車両Ｂ１、Ｂ２が連なって走行していると判定した場合、複数の他車両Ｂ１、Ｂ２のうち、前方に存在する他車両Ｂ１の優先確率Ｐ１を、後方に存在する他車両Ｂ２の優先確率よりも高くする。それゆえ、他車両Ｂ１、Ｂ２それぞれの優先確率をより適切に設定できる。これにより、他車両Ｂ１、Ｂ２の進路をより適切に予測できる。
さらに、例えば、優先確率設定部５bbは、移動物体認識部５acで他車両Ｂ１、Ｂ２のトラッキングの履歴を保持できる場合には、他車両Ｂ１、Ｂ２の傾向から優先確率Ｐ１、Ｐ２を設定する構成としてもよい。例えば、優先確率設定部５bbは、進路設定部５baで設定した移動物体Ｂの進路（地図上の位置）と、地図情報記憶部５abaが記憶している地図情報とを用いて、図５（ａ）（ｂ）に示すように、道路に沿って連なって走行している複数の他車両Ｂ１、Ｂ２のうち、後方の他車両Ｂ２が前方の他車両Ｂ１との距離を詰める傾向にある場合、後方に存在する他車両Ｂ２の優先確率Ｐ２を、前方に存在する他車両Ｂ１の優先確率Ｐ１よりも高くする構成としてもよい。この場合、前方の他車両Ｂ１と後方の他車両Ｂ２との距離が短いほど、他車両Ｂ２の優先確率Ｐ２を高くする構成としてもよい。
このように、第１実施形態では、道路に沿って連なって走行している複数の他車両Ｂ１、Ｂ２のうち、後方の他車両Ｂ２が前方の他車両Ｂ１との距離を詰める傾向にある場合、後方に存在する他車両Ｂ２の優先確率Ｐ２を、前方に存在する他車両Ｂ１の優先確率Ｐ１よりも高くする。それゆえ、後方の他車両Ｂ２の特性を考慮し、後方の他車両Ｂ２の優先確率Ｐ１、Ｐ２をより適切に設定できる。これにより、後方の他車両Ｂ２の進路をより適切に予測できる。
また、例えば、優先確率設定部５bbは、複数の他車両Ｂがファスナー合流を行うシーンにある場合には、干渉領域のうち、他車両Ｂ前方に存在する前方干渉領域に対する他車両Ｂの優先確率Ｐを低くする（この前方干渉領域に対し、隣接車線を走行する他車両Ｂの優先確率Ｐを高くする）構成としてもよい。これにより、ファスナー合流を行うシーンにおける、複数の他車両Ｂの進路の予測精度を向上できる。
存在確率補正部５bcは、優先確率設定部５bbで設定した優先確率Ｐ１、Ｐ２、…に従って、進路設定部５baで予測した移動物体Ｂの進路の干渉領域における、移動物体Ｂの存在確率ｆ１（x,y）、ｆ２（x,y）、…を補正する。続いて、存在確率補正部５bcは、補正後の存在確率をリスク値ｇ１（x,y）、ｇ２（x,y）、…とする。具体的には、リスク値ｇ１（x,y）は、下記（２）式で算出する。
ここで、Ｐ１は、干渉領域に対する他車両Ｂ１の優先確率である。また、ｘ−３σ２は、他車両Ｂ２の位置（地図上の位置）の確率分布の平均値からこの確率分布の標準偏差の３倍離れた位置のうち、他車両Ｂ２に近いほうの位置である。さらに、ｘ−３σ１は、他車両Ｂ１の位置（地図上の位置）の確率分布の平均値からこの確率分布の標準偏差の３倍離れた位置のうち、他車両Ｂ２から遠いほうの位置である。また、ｘ３σ１は、他車両Ｂ１の位置（地図上の位置）の確率分布の平均値からこの確率分布の標準偏差の３倍離れた位置のうち、他車両Ｂ２に近いほうの位置である。
また、Ｓ（x,y）は、上記（２）式において、ｘ−３σ２＜ｘ≦ｘ３σ１の区間（干渉領域）で設定時間Ｔ［秒］後の移動物体Ｂの位置（相対予測位置）ｆ１（x,y）に優先確率Ｐ１を乗算して減少した確率分を補正するためのものである。
上記（２）式を用いることで、例えば、図４に示すように、他車両Ｂ１の進路（他車両Ｂ１の位置の確率分布）と他車両Ｂ２の進路（他車両Ｂ２の位置の確率分布）とが干渉する場合、図６に示すようなリスク値ｇ１（x,y）となる。
上記（２）式を用いることで、例えば、図４に示すように、他車両Ｂ１の進路（他車両Ｂ１の位置の確率分布）と他車両Ｂ２の進路（他車両Ｂ２の位置の確率分布）とが干渉する場合、図６に示すようなリスク値ｇ１（x,y）となる。
目標制御入力算出部５bdは、自車両Ａ周囲に存在する移動物体Ｂ（他車両Ｂ）への接近を回避させる走行経路（以下、「自動走行用経路」とも呼ぶ）を自車両Ａにトレースさせる自車両Ａの目標操舵量と目標車速とを算出する。目標操舵量と目標車速の算出は、例えば、自車状態認識部５aaで取得した自車両Ａの走行状態（車速、ヨーレート、加速度）と、存在確率補正部５bcで算出したリスク値ｇ１（x,y）、ｇ２（x,y）、…（移動物体Ｂの位置の確率分布）とを用いて行う。具体的には、目標制御入力算出部５bdは、下記（３）式のような評価関数Ｊ［ｕ］を設定し、設定した評価関数Ｊ［ｕ］が最少になるように走行経路（自動走行用経路）を算出する。走行経路（自動走行用経路）の算出方法としては、ニュートン法等を用いる方法がある。
ここで、Ｌδは操舵制御目標値（目標操舵量）に対するペナルティ、Ｌｖは車速制御目標値（目標車速）に対するペナルティ、Ｌｒはリスク値ｇ１（x,y）、ｇ２（x,y）、…に対するペナルティを表す。また、Ｔは前述の所定時間と同じものである。
このように評価関数Ｊ［ｕ］を設定することで、小さな操舵で、車速変化を抑え、リスク値（他車両Ｂ）に近づきにくくなる制御入力を算出することができる。
このように評価関数Ｊ［ｕ］を設定することで、小さな操舵で、車速変化を抑え、リスク値（他車両Ｂ）に近づきにくくなる制御入力を算出することができる。
続いて、目標制御入力算出部５bdは、算出した自動走行用経路を自車両Ａにトレースさせる目標操舵量を算出する。目標操舵量の算出方法としては、例えば、自車両Ａの前方注視点での目標経路からのずれを低減させる操舵角を演算する方法がある。続いて、目標制御入力算出部５bdは、生成した目標操舵量どおりに操向輪を転舵させる指令（以下、「転舵角指令値」とも呼ぶ）を転舵コントローラ６に出力する。
続いて、目標制御入力算出部５bdは、算出した自動走行用経路を自車両Ａにトレースさせる目標車速を算出する。続いて、目標制御入力算出部５bdは、生成した目標車速に自車両Ａの車速が追従するように自車両Ａを加速させる指令値（以下、「駆動力指令値」とも呼ぶ）をパワートレーンコントローラ７に出力する。また、目標制御入力算出部５bdは、生成した目標車速に自車両Ａの車速が追従するように自車両Ａを減速させる指令値（以下、「制動力指令値」とも呼ぶ）をブレーキコントローラ８に出力する。
転舵コントローラ６は、コントローラ５が出力した転舵角指令値を用い、転舵角指令値が表す転舵角が発生するように転舵角制御装置９を制御する。転舵角制御装置９としては、例えば、操向輪を転舵する駆動源（モータ、油圧装置）がある。
パワートレーンコントローラ７は、コントローラ５が出力した駆動力指令値を用い、駆動力指令値が表す駆動力が発生するように駆動力制御装置１０を制御する。駆動力制御装置１０としては、例えば、駆動輪を駆動する駆動源（エンジン、モータ）がある。
ブレーキコントローラ８は、コントローラ５が出力した制動力指令値を用い、制動力指令値が表す制動力が発生するように制動力制御装置１１を制御する。制動力制御装置１１としては、例えば、各輪に油圧で制動力を発生するホイールシリンダがある。
パワートレーンコントローラ７は、コントローラ５が出力した駆動力指令値を用い、駆動力指令値が表す駆動力が発生するように駆動力制御装置１０を制御する。駆動力制御装置１０としては、例えば、駆動輪を駆動する駆動源（エンジン、モータ）がある。
ブレーキコントローラ８は、コントローラ５が出力した制動力指令値を用い、制動力指令値が表す制動力が発生するように制動力制御装置１１を制御する。制動力制御装置１１としては、例えば、各輪に油圧で制動力を発生するホイールシリンダがある。
（進路予測処理）
次に、コントローラ５が実行する進路予測処理について図面を参照しつつ説明する。進路予測処理は、予め定めた設定時間毎に実行する。
図７に示すように、まずステップＳ１０１では、コントローラ５（自車状態認識部５aa）は、自車状態検出部２の検出結果（自車両Ａの車速、ヨーレート、加速度。自車両Ａの走行状態）を取得する。
続いてステップＳ１０２に移行して、コントローラ５（自車経路認識部５ab）は、自車位置検出部３の検出結果（自車両Ａの現在地）を取得する。続いて、コントローラ５（自車経路認識部５ab）は、取得した自車両Ａの車速等と、ステップＳ１０１で取得した自車両Ａの走行状態と、地図情報記憶部５abaが記憶している地図情報とを用いて、自車両Ａの現在地から目標地点までの目標経路を探索する。
次に、コントローラ５が実行する進路予測処理について図面を参照しつつ説明する。進路予測処理は、予め定めた設定時間毎に実行する。
図７に示すように、まずステップＳ１０１では、コントローラ５（自車状態認識部５aa）は、自車状態検出部２の検出結果（自車両Ａの車速、ヨーレート、加速度。自車両Ａの走行状態）を取得する。
続いてステップＳ１０２に移行して、コントローラ５（自車経路認識部５ab）は、自車位置検出部３の検出結果（自車両Ａの現在地）を取得する。続いて、コントローラ５（自車経路認識部５ab）は、取得した自車両Ａの車速等と、ステップＳ１０１で取得した自車両Ａの走行状態と、地図情報記憶部５abaが記憶している地図情報とを用いて、自車両Ａの現在地から目標地点までの目標経路を探索する。
続いてステップＳ１０３に移行して、コントローラ５（移動物体認識部５ac）は、移動状態検出部４の検出結果（自車両Ａ周囲の移動物体Ｂの相対位置、相対速度。移動物体Ｂの移動状態）を取得する。
続いてステップＳ１０４に移行して、コントローラ５（進路設定部５ba）は、ステップＳ１０１で取得した自車両Ａの走行状態と、ステップＳ１０４で取得した移動物体Ｂの移動状態（相対位置、相対速度）とを用いて、移動物体Ｂ毎に、移動物体Ｂ同士の干渉を考慮しない場合の、移動物体Ｂの進路（地図上の位置）を予測する。移動物体Ｂの進路は、設定時間Ｔ［秒］後に移動物体Ｂが存在する可能性のある位置それぞれにおける移動物体Ｂの存在確率を表す存在確率分布で表すものとする。
続いてステップＳ１０４に移行して、コントローラ５（進路設定部５ba）は、ステップＳ１０１で取得した自車両Ａの走行状態と、ステップＳ１０４で取得した移動物体Ｂの移動状態（相対位置、相対速度）とを用いて、移動物体Ｂ毎に、移動物体Ｂ同士の干渉を考慮しない場合の、移動物体Ｂの進路（地図上の位置）を予測する。移動物体Ｂの進路は、設定時間Ｔ［秒］後に移動物体Ｂが存在する可能性のある位置それぞれにおける移動物体Ｂの存在確率を表す存在確率分布で表すものとする。
続いてステップＳ１０５に移行して、コントローラ５（優先確率設定部５bb）は、ステップＳ１０４で予測した移動物体Ｂの進路から、複数の移動物体Ｂの進路が互いに干渉する干渉領域が存在すると判定した場合、存在すると判定された干渉領域に対する複数の移動物体Ｂそれぞれの優先確率Ｐ１、Ｐ２、…を設定する。干渉領域の存在の判定や優先確率Ｐ１、Ｐ２、…の設定は、移動物体Ｂの全て組み合わせに対して行う。
続いてステップＳ１０６に移行して、コントローラ５（存在確率補正部５bc）は、ステップＳ１０５で設定した優先確率Ｐ１、Ｐ２、…に従って、ステップＳ１０４で予測した進路の干渉領域における、移動物体Ｂの存在確率（移動物体Ｂの進路）を補正する。続いて、コントローラ５（存在確率補正部５bc）は、補正後の存在確率をリスク値ｇ１（x,y）、ｇ２（x,y）、…とする。
続いてステップＳ１０７に移行して、コントローラ５（目標制御入力算出部５bd）は、自車両Ａの周辺に存在する移動物体Ｂ（他車両Ｂ）への接近を回避させる走行経路（自動走行用経路）を自車両Ａにトレースさせる自車両Ａの目標操舵量と目標車速とを算出する。目標操舵量と目標車速の算出は、ステップ１０６で算出したリスク値ｇ１（x,y）、ｇ２（x,y）、…を用いて行う。続いて、コントローラ５（目標制御入力算出部５bd）は、算出した目標操舵量どおりに操向輪を転舵させる転舵角指令値を転舵コントローラ６に出力する。続いて、コントローラ５（目標制御入力算出部５bd）は、生成した目標車速に自車両Ａの車速が追従するように自車両Ａを加速させる駆動力指令値をパワートレーンコントローラ７に出力する、または、自車両Ａを減速させる制動力指令値をブレーキコントローラ８に出力した後、この進路予測処理を終了する。
なお、コントローラ５は、進路予測処理の終了後、予め定めた設定時間が経過すると、進路予測処理を再度実行する。これにより、コントローラ５は、時間経過にともない、自車両Ａの走行状態と移動物体Ｂの移動状態とを逐次更新し、干渉領域に対する移動物体Ｂの優先確率を逐次更新する。それゆえ、優先確率をより現状にあったものに更新できる。これにより、他車両Ｂの進路をより適切に予測できる。
（動作その他）
次に、本実施形態の移動物体進路予測装置１を搭載した車両の動作について説明する。
自車両Ａの走行中、図５（ａ）に示すように、自車両Ａ前方に２台の他車両Ｂ１、Ｂ２が現れたとする。すると、コントローラ５が、自車両Ａの走行状態（車速、加速度、ヨーレート）を取得する（図７のステップＳ１０１）。続いて、コントローラ５が、自車両Ａの現在地と車速を取得し、取得した自車両Ａの現在地等と地図情報記憶部５abaが記憶している地図情報とを用いて目標経路を探索する（図７のステップＳ１０２）。続いて、コントローラ５が、他車両Ｂ１、Ｂ２それぞれの相対位置と相対速度（移動物体Ｂの移動状態。走行状態）を取得する（図７のステップＳ１０３）。
次に、本実施形態の移動物体進路予測装置１を搭載した車両の動作について説明する。
自車両Ａの走行中、図５（ａ）に示すように、自車両Ａ前方に２台の他車両Ｂ１、Ｂ２が現れたとする。すると、コントローラ５が、自車両Ａの走行状態（車速、加速度、ヨーレート）を取得する（図７のステップＳ１０１）。続いて、コントローラ５が、自車両Ａの現在地と車速を取得し、取得した自車両Ａの現在地等と地図情報記憶部５abaが記憶している地図情報とを用いて目標経路を探索する（図７のステップＳ１０２）。続いて、コントローラ５が、他車両Ｂ１、Ｂ２それぞれの相対位置と相対速度（移動物体Ｂの移動状態。走行状態）を取得する（図７のステップＳ１０３）。
続いて、コントローラ５が、取得した走行状態と、他車両Ｂ１、Ｂ２の移動状態（相対位置、相対速度）とを用いて、他車両Ｂ１、Ｂ２毎に、他車両Ｂ１、Ｂ２同士の干渉を考慮しない場合の、他車両Ｂ１、Ｂ２の進路を予測する（図７のステップＳ１０４）。続いて、コントローラ５が、予測した進路から、他車両Ｂ１、Ｂ２が互いに干渉する干渉領域が存在すると判定した場合、存在すると判定された干渉領域に対する他車両Ｂ１、Ｂ２の優先確率Ｐ１、Ｐ２を設定する（図７のステップＳ１０５）。
続いて、コントローラ５が、設定した優先確率Ｐ１、Ｐ２に従って、予測した進路の干渉領域における、移動物体Ｂの存在確率ｆ１（x,y）、ｆ２（x,y）を補正する（図７のステップＳ１０６）。続いて、コントローラ５が、補正後の存在確率をリスク値ｇ１（x,y）、ｇ２（x,y）とする（図７のステップＳ１０６）。続いて、コントローラ５が、算出したリスク値ｇ１（x,y）、ｇ２（x,y）を用いて、他車両Ｂ１、Ｂ２への接近を回避させる走行経路（自動走行用経路）を自車両Ａにトレースさせる自車両Ａの目標操舵量と目標車速とを算出する（図７のステップＳ１０７）。
続いて、コントローラ５が、算出した目標操舵量を実現させる転舵角指令値を転舵コントローラ６に出力する（図７のステップＳ１０７）。続いて、コントローラ５が、生成した目標車速に自車両Ａの車速が追従するように自車両Ａを加速させる駆動力指令値をパワートレーンコントローラ７に出力する、または、自車両Ａを減速させる制動力指令値をブレーキコントローラ８に出力する（図７のステップＳ１０７）。これにより、自車両Ａが、他車両Ｂ１、Ｂ２への接近を回避する自動走行用経路をトレースする。
このように、第１実施形態では、移動物体Ｂ毎に、予め定めた設定時間Ｔ［秒］後に移動物体Ｂが存在する可能性のある位置それぞれにおける移動物体Ｂの存在確率を表す存在確率分布を移動物体Ｂの進路として設定する。続いて、設定した移動物体Ｂの進路から、複数の移動物体Ｂの進路が互いに干渉する干渉領域が存在すると判定した場合、存在すると判定された干渉領域に対する複数の移動物体Ｂそれぞれの優先確率Ｐ１、Ｐ２、…を設定する。続いて、設定した優先確率Ｐ１、Ｐ２、…に従って、干渉領域における移動物体Ｂの存在確率を補正する。それゆえ、干渉領域に対する複数の移動物体Ｂそれぞれの優先確率Ｐ１、Ｐ２、…を設定し、設定された優先確率Ｐ１、Ｐ２、…に従って干渉領域における存在確率を補正する。そのため、移動物体Ｂの進路をより適切に予測できる。
第１実施形態では、図１、図２の移動状態検出部４が移動状態検出部を構成する。以下同様に、図２の進路設定部５baが進路設定部を構成する。また、図２の優先確率設定部５bbが優先確率設定部を構成する。さらに、図２の存在確率補正部５bcが存在確率補正部を構成する。
（第１実施形態の効果）
第１実施形態に係る移動物体進路予測装置１は、次のような効果を奏する。
（１）第１実施形態に係る移動物体進路予測装置１によれば、移動物体Ｂ毎に、予め定めた設定時間Ｔ［秒］後に移動物体Ｂが存在する可能性のある位置それぞれにおける移動物体Ｂの存在確率を表す存在確率分布を移動物体Ｂの進路として設定する。続いて、設定した移動物体Ｂの進路から、複数の移動物体Ｂの進路が互いに干渉する干渉領域が存在すると判定した場合、存在すると判定された干渉領域に対する複数の移動物体Ｂそれぞれの優先確率Ｐ１、Ｐ２、…を設定する。続いて、設定した優先確率Ｐ１、Ｐ２、…に従って、干渉領域における移動物体Ｂの存在確率を補正する。
このような構成によれば、干渉領域に対する複数の移動物体Ｂそれぞれの優先確率Ｐ１、Ｐ２、…を設定し、設定された優先確率Ｐ１、Ｐ２、…に従って干渉領域における存在確率を補正する。それゆえ、移動物体Ｂの進路をより適切に予測できる。
（第１実施形態の効果）
第１実施形態に係る移動物体進路予測装置１は、次のような効果を奏する。
（１）第１実施形態に係る移動物体進路予測装置１によれば、移動物体Ｂ毎に、予め定めた設定時間Ｔ［秒］後に移動物体Ｂが存在する可能性のある位置それぞれにおける移動物体Ｂの存在確率を表す存在確率分布を移動物体Ｂの進路として設定する。続いて、設定した移動物体Ｂの進路から、複数の移動物体Ｂの進路が互いに干渉する干渉領域が存在すると判定した場合、存在すると判定された干渉領域に対する複数の移動物体Ｂそれぞれの優先確率Ｐ１、Ｐ２、…を設定する。続いて、設定した優先確率Ｐ１、Ｐ２、…に従って、干渉領域における移動物体Ｂの存在確率を補正する。
このような構成によれば、干渉領域に対する複数の移動物体Ｂそれぞれの優先確率Ｐ１、Ｐ２、…を設定し、設定された優先確率Ｐ１、Ｐ２、…に従って干渉領域における存在確率を補正する。それゆえ、移動物体Ｂの進路をより適切に予測できる。
（２）第１実施形態に係る移動物体進路予測装置１によれば、自車両Ａ周囲に存在する他車両Ｂの走行状態を移動物体Ｂの移動状態として検出する。
このような構成によれば、移動物体Ｂの進路として、他車両Ｂの進路を予測できる。
（３）第１実施形態に係る移動物体進路予測装置１によれば、道路に沿って連なって走行している複数の他車両Ｂ１、Ｂ２が交差点前で停車すると判定した場合、複数の他車両Ｂ１、Ｂ２のうち、前方に存在する他車両Ｂ１の優先確率Ｐ１を、後方に存在する他車両Ｂ２の優先確率よりも高くする。
このような構成によれば、交差点付近で、他車両Ｂ１、Ｂ２それぞれの優先確率をより適切に設定できる。これにより、他車両Ｂ１、Ｂ２の進路をより適切に予測できる。
このような構成によれば、移動物体Ｂの進路として、他車両Ｂの進路を予測できる。
（３）第１実施形態に係る移動物体進路予測装置１によれば、道路に沿って連なって走行している複数の他車両Ｂ１、Ｂ２が交差点前で停車すると判定した場合、複数の他車両Ｂ１、Ｂ２のうち、前方に存在する他車両Ｂ１の優先確率Ｐ１を、後方に存在する他車両Ｂ２の優先確率よりも高くする。
このような構成によれば、交差点付近で、他車両Ｂ１、Ｂ２それぞれの優先確率をより適切に設定できる。これにより、他車両Ｂ１、Ｂ２の進路をより適切に予測できる。
（４）第１実施形態に係る移動物体進路予測装置１によれば、道路に沿って連なって走行している複数の他車両Ｂ１、Ｂ２の前方にカーブがあると判定した場合、複数の他車両Ｂ１、Ｂ２のうち、前方に存在する他車両Ｂ１の優先確率Ｐ１を、後方に存在する他車両Ｂ２の優先確率よりも高くする。
このような構成によれば、カーブ付近で、他車両Ｂ１、Ｂ２それぞれの優先確率をより適切に設定できる。これにより、他車両Ｂ１、Ｂ２の進路をより適切に予測できる。
このような構成によれば、カーブ付近で、他車両Ｂ１、Ｂ２それぞれの優先確率をより適切に設定できる。これにより、他車両Ｂ１、Ｂ２の進路をより適切に予測できる。
（５）第１実施形態に係る移動物体進路予測装置１によれば、道路に沿って連なって走行している複数の他車両Ｂ１、Ｂ２の前方に登り坂があると判定した場合、複数の他車両Ｂ１、Ｂ２のうち、前方に存在する他車両Ｂ１の優先確率Ｐ１を、後方に存在する他車両Ｂ２の優先確率よりも高くする。
このような構成によれば、登り坂付近で、他車両Ｂ１、Ｂ２それぞれの優先確率をより適切に設定できる。これにより、他車両Ｂ１、Ｂ２の進路をより適切に予測できる。
このような構成によれば、登り坂付近で、他車両Ｂ１、Ｂ２それぞれの優先確率をより適切に設定できる。これにより、他車両Ｂ１、Ｂ２の進路をより適切に予測できる。
（６）第１実施形態に係る移動物体進路予測装置１によれば、道路に沿って複数の他車両Ｂ１、Ｂ２が連なって走行していると判定した場合、複数の他車両Ｂ１、Ｂ２のうち、前方に存在する他車両Ｂ１の優先確率Ｐ１を、後方に存在する他車両Ｂ２の優先確率よりも高くする。
このような構成によれば、他車両Ｂ１、Ｂ２それぞれの優先確率をより適切に設定できる。これにより、他車両Ｂ１、Ｂ２の進路をより適切に予測できる。
このような構成によれば、他車両Ｂ１、Ｂ２それぞれの優先確率をより適切に設定できる。これにより、他車両Ｂ１、Ｂ２の進路をより適切に予測できる。
（７）第１実施形態に係る移動物体進路予測装置１によれば、道路に沿って連なって走行している複数の他車両Ｂ１、Ｂ２のうち、後方の他車両Ｂ２が前方の他車両Ｂ１との距離を詰める傾向にある場合、後方に存在する他車両Ｂ２の優先確率Ｐ２を、前方に存在する他車両Ｂ１の優先確率Ｐ１よりも高くする。
このような構成によれば、後方の他車両Ｂ２の特性を考慮し、後方の他車両Ｂ２の優先確率Ｐ１、Ｐ２をより適切に設定できる。これにより、後方の他車両Ｂ２の進路をより適切に予測できる。
このような構成によれば、後方の他車両Ｂ２の特性を考慮し、後方の他車両Ｂ２の優先確率Ｐ１、Ｐ２をより適切に設定できる。これにより、後方の他車両Ｂ２の進路をより適切に予測できる。
（８）第１実施形態に係る移動物体進路予測装置１によれば、時間経過にともない、他車両Ｂ１、Ｂ２の優先確率Ｐ１、Ｐ２を逐次更新する。
このような構成によれば、優先確率Ｐ１、Ｐ２をより現状にあったものに更新できる。これにより、他車両Ｂ１、Ｂ２の進路をより適切に予測できる。
このような構成によれば、優先確率Ｐ１、Ｐ２をより現状にあったものに更新できる。これにより、他車両Ｂ１、Ｂ２の進路をより適切に予測できる。
（第２実施形態）
次に、本発明に係る第２実施形態について図面を参照しつつ説明する。なお、上記実施形態と同様な構成等については同一の符号を使用して、その詳細は省略する。
第２実施形態は、複数の車両（自車両Ａ、他車両Ｂ）の過去及び現在の走行状態を用いて、干渉領域に対する移動物体Ｂの優先確率を設定する点が第１実施形態と異なる。具体的には、第１実施形態とは、図８に示すように、状態認識部５ａにプローブ情報認識部５adを設けたことと、進路設定部５ba、優先確率設定部５bbの内容とが異なっている。
次に、本発明に係る第２実施形態について図面を参照しつつ説明する。なお、上記実施形態と同様な構成等については同一の符号を使用して、その詳細は省略する。
第２実施形態は、複数の車両（自車両Ａ、他車両Ｂ）の過去及び現在の走行状態を用いて、干渉領域に対する移動物体Ｂの優先確率を設定する点が第１実施形態と異なる。具体的には、第１実施形態とは、図８に示すように、状態認識部５ａにプローブ情報認識部５adを設けたことと、進路設定部５ba、優先確率設定部５bbの内容とが異なっている。
プローブ情報認識部５adは、自車両Ａと他車両Ｂとを含む複数の車両から有用な情報（以下、「プローブ情報」とも呼ぶ）を取得し、取得したプローブ情報を複数の車両で共有可能とするものである。プローブ情報としては、例えば、自車両Ａの現在地周囲での過去及び現在の車両（自車両Ａ、他車両Ｂ）の車速に関する情報がある。例えば、プローブ情報認識部５adは、自車両Ａの現在地周囲の各地点のうちに、過去または現在多くの車両（自車両Ａ、他車両Ｂ）が減速する地点が存在すると判定した場合に、存在すると判定した地点とその地点での車両（自車両Ａ、他車両Ｂ）の減速後の車速とを取得する。
また、進路設定部５baでは、前後速度や横速度の正規分布の標準偏差としては、例えば、プローブ情報認識部５adで取得したプローブ情報から得られる自車両Ａの現在地周囲の各地点の車速の標準偏差を採用する。これにより、実際の交通環境を加味して移動物体Ｂの進路を予測でき、他車両Ｂの進路の予測精度を向上できる。
また、進路設定部５baでは、前後速度や横速度の正規分布の標準偏差としては、例えば、プローブ情報認識部５adで取得したプローブ情報から得られる自車両Ａの現在地周囲の各地点の車速の標準偏差を採用する。これにより、実際の交通環境を加味して移動物体Ｂの進路を予測でき、他車両Ｂの進路の予測精度を向上できる。
さらに、優先確率設定部５bbでは、プローブ情報認識部５adで取得したプローブ情報（車速）を用いて、自車両Ａの現在地周囲の各地点での実際の車両（自車両Ａ、他車両Ｂ）の優先順位を推定し、推定結果を用いて、干渉領域に対する複数の他車両Ｂそれぞれの優先確率を設定する。例えば、対象とする地点（以下、「対象地点」とも呼ぶ）で多くの車両（自車両Ａ、他車両Ｂ）が加速傾向になったと判定した場合、対象地点では、他車両Ｂの前方に存在する前方干渉領域に対する、この他車両Ｂの優先確率を高くする。これにより、各地点における移動物体Ｂの動きをより適切に予測でき、干渉領域に対する他車両Ｂの優先確率をより適切に設定できる。
４ 移動状態検出部
５ba 進路設定部
５bb 優先確率設定部
５bc 存在確率補正部
５ba 進路設定部
５bb 優先確率設定部
５bc 存在確率補正部
Claims (8)
- 自車両周囲に存在する移動物体の移動状態を検出する移動状態検出部と、
検出した前記移動状態を用いて、前記移動物体毎に、予め定めた設定時間後に前記移動物体が存在する可能性のある位置それぞれにおける前記移動物体の存在確率を表す存在確率分布を前記移動物体の進路として設定する進路設定部と、
設定した前記移動物体の進路から、複数の前記移動物体の進路が互いに干渉する干渉領域が存在すると判定した場合、存在すると判定された前記干渉領域に対する複数の前記移動物体それぞれの優先確率を設定する優先確率設定部と、
設定した前記優先確率に従って、前記干渉領域における前記移動物体の存在確率を補正する存在確率補正部と、を備えたことを特徴とする移動物体進路予測装置。 - 前記移動状態検出部は、前記自車両周囲に存在する他車両の走行状態を前記移動物体の前記移動状態として検出することを特徴とする請求項１に記載の移動物体進路予測装置。
- 前記優先確率設定部は、道路に沿って連なって走行している複数の前記他車両が交差点前で停車すると判定した場合、複数の前記他車両のうち、前方に存在する前記他車両の前記優先確率を、後方に存在する前記他車両の前記優先確率よりも高くすることを特徴とする請求項２に記載の移動物体進路予測装置。
- 前記優先確率設定部は、道路に沿って連なって走行している複数の前記他車両の前方にカーブがあると判定した場合、複数の前記他車両のうち、前方に存在する前記他車両の前記優先確率を、後方に存在する前記他車両の前記優先確率よりも高くすることを特徴とする請求項２または３に記載の移動物体進路予測装置。
- 前記優先確率設定部は、道路に沿って連なって走行している複数の前記他車両の前方に登り坂があると判定した場合、複数の前記他車両のうち、前方に存在する前記他車両の前記優先確率を、後方に存在する前記他車両の前記優先確率よりも高くすることを特徴とする請求項２から４のいずれか１項に記載の移動物体進路予測装置。
- 前記優先確率設定部は、道路に沿って複数の前記他車両が連なって走行していると判定した場合、複数の前記他車両のうち、前方に存在する前記他車両の前記優先確率を、後方に存在する前記他車両の前記優先確率よりも高くすることを特徴とする請求項２に記載の移動物体進路予測装置。
- 前記優先確率設定部は、道路に沿って連なって走行している複数の前記他車両のうち、後方の前記他車両が前方の前記他車両との距離を詰める傾向にある場合、後方に存在する前記他車両の前記優先確率を、前方に存在する前記他車両の前記優先確率よりも高くすることを特徴とする請求項２から６のいずれか１項に記載の移動物体進路予測装置。
- 前記優先確率設定部は、時間経過にともない、前記移動物体の前記優先確率を逐次更新することを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の移動物体進路予測装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2014168497A JP6314744B2 (ja) | 2014-08-21 | 2014-08-21 | 移動物体進路予測装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2014168497A JP6314744B2 (ja) | 2014-08-21 | 2014-08-21 | 移動物体進路予測装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2016045636A JP2016045636A (ja) | 2016-04-04 |
| JP6314744B2 true JP6314744B2 (ja) | 2018-04-25 |
Family
ID=55636170
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2014168497A Active JP6314744B2 (ja) | 2014-08-21 | 2014-08-21 | 移動物体進路予測装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP6314744B2 (ja) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP6257482B2 (ja) * | 2014-09-03 | 2018-01-10 | 株式会社デンソーアイティーラボラトリ | 自動運転支援システム、自動運転支援方法及び自動運転装置 |
| US10268200B2 (en) | 2016-12-21 | 2019-04-23 | Baidu Usa Llc | Method and system to predict one or more trajectories of a vehicle based on context surrounding the vehicle |
| KR102463720B1 (ko) * | 2017-12-18 | 2022-11-07 | 현대자동차주식회사 | 차량의 경로 생성 시스템 및 방법 |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006131055A (ja) * | 2004-11-04 | 2006-05-25 | Denso Corp | 車両走行制御装置 |
| US20070233353A1 (en) * | 2006-03-28 | 2007-10-04 | Alexander Kade | Enhanced adaptive cruise control system with forward vehicle collision mitigation |
| JP5077182B2 (ja) * | 2008-10-14 | 2012-11-21 | トヨタ自動車株式会社 | 車両進路予測装置 |
| JP4853525B2 (ja) * | 2009-02-09 | 2012-01-11 | トヨタ自動車株式会社 | 移動領域予測装置 |
| JP4614005B2 (ja) * | 2009-02-27 | 2011-01-19 | トヨタ自動車株式会社 | 移動軌跡生成装置 |
-
2014
- 2014-08-21 JP JP2014168497A patent/JP6314744B2/ja active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2016045636A (ja) | 2016-04-04 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP6369061B2 (ja) | 車線変更支援装置 | |
| CN112470198B (zh) | 队列行驶系统 | |
| JP6337435B2 (ja) | 運転支援装置 | |
| US20200341474A1 (en) | Method and device for generating an autonomous driving trajectory of a vehicle | |
| CN110352450A (zh) | 驾驶辅助方法及驾驶辅助装置 | |
| JP6508114B2 (ja) | 移動体の自動運転制御システム | |
| US20200247415A1 (en) | Vehicle, and control apparatus and control method thereof | |
| US20210269040A1 (en) | Driving assist method and driving assist device | |
| JP6558214B2 (ja) | 自動運転装置 | |
| JP2018039303A (ja) | 車両制御装置 | |
| CN110949390B (zh) | 车辆控制装置、车辆控制方法及存储介质 | |
| KR20190045308A (ko) | 차량 판정 방법, 주행 경로 보정 방법, 차량 판정 장치, 및 주행 경로 보정 장치 | |
| WO2016194168A1 (ja) | 走行制御装置及び方法 | |
| CN113370975A (zh) | 驾驶辅助系统 | |
| CN114834451A (zh) | 自主车辆的主动式车道变换 | |
| JPWO2018047232A1 (ja) | 車両制御装置 | |
| JP6990675B2 (ja) | 車両制御装置、車両制御方法、およびプログラム | |
| JP6314744B2 (ja) | 移動物体進路予測装置 | |
| JP2020163967A (ja) | 車両運転支援システム | |
| JP2020111302A (ja) | 車両運転支援システム及び方法 | |
| JP2022083012A (ja) | 車両制御装置、車両制御方法、およびプログラム | |
| JP2022096236A (ja) | 車両制御装置、車両制御方法、及びプログラム | |
| JP6331858B2 (ja) | 先行車追越支援装置 | |
| JP2019197399A (ja) | 車両の経路決定装置 | |
| CN115175838B (zh) | 车辆控制方法及车辆控制装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20170330 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20180216 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20180227 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20180312 |
|
| R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 6314744 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |