JP6375221B2 - 対象とする交通物体の移動挙動を予測するための方法及びシステム - Google Patents

Description

本発明は、空、陸、又は海の乗り物における自動化されコンピュータ化された運転者支援に関する。本運転者支援においては、ホスト車両のセンサが当該ホスト車両の環境を物理的に検知し、当該センサの出力信号の供給を受けたコンピュータ・ユニットが信号を算出し、当該信号は、視覚的又は聴覚的な表示手段（indication means）に供給されることにより、及び又はその車両のアクチュエータや当該アクチュエータを制御する制御ユニットに供給されることにより、当該ホスト車両のガイダンスを支援する。上記車両のアクチュエータとしては、安全装置（エアバッグ等）や、当該車両の動きに影響を与えるアクチュエータ（フラップ、ブレーキ、アクセル、ハンドル等）がある。

“適応的走行制御（アダプティブ・クルーズ・コントロール）”（Adaptive Cruise Control、ACC）システム（例えば、ＩＳＯ規格１５６２２：２０１０に記載されている）などの運転者支援システムは、運転者の快適さや安全性を向上させる。これらのシステムは、特に、ホスト車両の長さ方向における制御、例えば、運転者が指定した速度に関する制御や、他の交通物体（陸、海、又は空の乗り物（乗用車、自動二輪車、自転車、トラック等）など）、歩行者、．．．など）までの位置範囲にまで及ぶ制御を行う際に用いられる。ホスト車両は、当該ホスト車両の環境を物理的に検知するセンサと、当該少なくとも一つのセンサの出力信号を処理するコンピュータ・ユニットを備えている（ホストする）。

一般に知られている運転者システムの一つの問題は、そのシステムが通常は、他の交通車両の挙動のみを、既にその挙動が認識できるようになったときに考慮することである（物理的予測）。例えば、対象物体の一つ（ホスト車両の環境内にあって、そのホスト車両の一つ又は複数のセンサにより物理的に検知された車両）がレーンを変更してホスト車両のレーンに割り込む場合や他のレーンへ抜け出す場合、当該他の交通車両を観察しているホスト車両は、そのようなレーン変更が確実となった後に反応するだけである。その結果、ホスト車両の反応は遅くなり、交通流と、特にそのホスト車両の運転者の快適性とに、良くない影響を与える。

特許文献１には、いわゆる物理的予測に加えて、更にコンテキストベース予測を用いることが提案されている。このようなコンテキストベース予測では、対象物体の将来挙動の確率を計算する。この将来挙動は、次に、物理的予測によって確認され又は棄却される。対象物体の可能性のある将来挙動の確率を計算するため、間接指標を用いる。間接指標は、対象物体の将来挙動の観察を、単にそれが既に開始されたときにのみ可能にするものではない。算出された確率から、対象物体に特定の挙動を起こさせそうな状況を認識することができる。

このようなアプローチの一つの問題は、コンテキストベース予測の際に、ホスト車両に関する現在の交通状況のみが考慮されるという点である。したがって、コンテキストベース予測は、特定の時点において、例えば、隣のレーン上にある対象車両が先行車両に素早く接近していることから、当該対象車両はホスト車両のレーンに割り込んでくるだろうという結果を出力し得る。特許文献１によれば、この予測によりホスト車両の減速を行うこととなる。そのような状況においては、おそらくその対象車両はより速度の遅い先行車を追い越すべく割り込んでくるためである。しかし、そのような予測の基礎となる状況は、いずれの場合も履歴というものを持っている。第１に、対象車両は、隣のレーン上で長時間存在していたので、先行車両を追い越そうとするだろう、ということが、もちろん十分にあり得る。しかし、第２には、コンテキストベース予測の基礎となる状況に先行する状況において、その対象車両はホスト車両の先行車両であり、ホスト車両に追い越させるために隣のレーンへレーンを変更していた、ということもあり得る。この先行する挙動の結果として、現在において対象車両が先行車両に素早く接近しているとしても、当該対象車両がホスト車両に追い越される前に再び割り込んでくる確率は、かなり低いということになる。したがって、既知のコンテキストベース予測は、誤った結果を出力することとなり得る。

以前の提案によれば、対象車両の将来挙動についての予測を行う際に、履歴は考慮されない。したがって、そのようなシステムの予測の質は、極めて限られたものである。

欧州特許出願公開第２ ５６２ ０６０（Ａ１）号明細書

従って、本発明の目的は、上述した問題を軽減することのできる方法及びシステムを提供することである。

従って、本発明は、独立請求項に係るシステム及び方法により、上述した問題を解決する。有利な実施の形態及び態様が、従属請求項により定義される。

ここに示す発明を理解するためには、コンテキストベースの予測又は移動挙動についての認識、即ち“何が”起ころうとしているのかの判断（コンテキストベース予測）と、物理的予測、即ちそれが“どのように”起ころうとしているかの判断とを区別することが重要である。後述するように、コンテキストベース予測は少なくとも間接指標を用いるのに対し、物理的予測は直接指標を用いる。

以前における交通状況の展開に関する知識を含む、コンピュータによるコンテキストベース予測は、従って、人間が交通挙動を予測する際にも用いている原理を採用する。特に、本発明のアプローチでは、挙動を予測するためのキー指標（key indicator）を取得すべく交通参加者間の関係が評価されるという事実を受け入れるが、対象物体のそれまでの挙動、又はそれによるシーン全体の変化が、例えば対象物体の挙動の境界（限界、boundary）を突然変化させる、ということも考慮される。上記関係は、例えば、物理的なものでも抽象的なものでもよい。

物理的関係は、複数の交通参加者間の相対的な位置や動きを表わす。物理的関係に基づく指標は、したがって、例えば相対的な位置と速度を評価して、特定の移動挙動に特徴的な値を算出する。

例えば、対象車両が、目標とするレーンへ進路変更しようとする場合、この対象車両と、当該目標とするレーン上に存在するかも知れない他車両との間には、物理的関係が存在する。この関係を評価する指標は、例えば、その対象車両と他車両とが現在の挙動を継続すれば当該対象車両がその他車両にぶつかってしまうであろう場合には、現在のレーンに留まるという移動挙動に特徴的な値を出力することができる。一方、レーン変更に十分なギャップが存在する場合には、この指標は、レーン変更という移動挙動に特徴的な値を出力し得る。

抽象的関係は、一つ又は複数の交通参加者と、例えば交通信号や、道路標識、道路／レーン・マーキングなどの、道路基盤要素（road infrastructure element）の一つとの間の規則を表現する。抽象的関係に基づく指標は、例えば、道路基盤要素の状態と、対象物体にその道路基盤要素を適用できるか否かの可能性と、を評価して、特定の移動挙動に特徴的な値を算出する。

例えば、車両が追い越し車線を走行し、追い越し禁止標識に近付いている場合には、当該標識と当該車両との間には抽象的関係が存在する。この関係を評価する指標は、当該標識が当該車両に適用可能なものであれば、“右レーンへの変更（lane-change-right）”という移動挙動に特徴的な値を出力することができる。

本発明は、道路交通に限られるものではないが、後述する実施例および説明は、道路交通に関連して記載する。しかしながら、説明された実施例を航空又は海洋における支援を行うためのシステムに簡単に転用できることは明らかである。

〔定義〕
ホスト車両： ホスト車両とは、交通状況の中に存在する車両であって、本発明に従う予測システムを備え、且つ、センサと、他の交通車両の可能性のある将来挙動の計算を可能とするコンピューティングシステムと、を備えた車両である。
センサ： センサは、或る時点における交通シーンを表現するための適切な情報を出力することのできる何らかの手段であり得る。そのようなセンサは、カメラ、レーダ、ライダ（lidar）等であり得る。
対象物体（対象車両）：対象物体又は対象車両とは、少なくとも一つのセンサが情報を生成することにより観察される、将来挙動の推測対象である物体又は車両である。

x_i ^t： 時刻ｔにおける対象物体ｉであり、

で表わされる。ここで、

は、それぞれ、時刻ｔにおける物体ｉの横方向位置と縦方向（長さ方向）位置、

は、それぞれ、時刻ｔにおける物体ｉの横方向速度と縦方向（長さ方向）速度、

は、それぞれ、時刻ｔにおける物体ｉの横方向加速度と縦方向（長さ方向）加速度、である。

S^t： 時刻ｔにおけるシーン（「状況」又は「場面」ともいう）を表し、当該シーンには、時刻ｔにおいて認知されている全ての交通物体（traffic object）と道路環境（レーン、レーンマーキング、交通標識、交通信号灯、など）が含まれる。

B={b}： 交通物体（“参加者（participant）”）が行う挙動の集合（セット）である。以下では、交通参加者x_i ^tが時刻ｔで行う挙動を、b_i ^t∈Bを用いて表わす。

〔指標〕
次の指標Ｉ

を、次式に示す関数の集合として定義する。

ここで、v_j ^t は、時刻ｔにおける対象車両の将来又は実行中の挙動についての情報を運ぶ測定可能な変数であり、c_j ^t は、変数v_j ^tの正しさについての信頼度である。信頼度c_j ^tは、S^tの全ての要素のセンサ信頼度（sensor confidence）を結合して得られ、v_j ^t の計算に際して評価される。ここで、センサ信頼度とは、検出された情報の信頼性を表わす数値である。一般性を失うことなく、指標は、v_j ^t∈[0,1]となるように定義することができる。すなわち、v_j ^t の値は、例えばフェルミ関数を用いることにより、０と１の間に正規化される。そのような正規化は、後述するように、指標を組み合わせる際に有用となる。

直接指標と間接指標とを区別して説明する。

〔直接指標 I_D⊂I〕
直接指標は、検出対象とすべき挙動が開始されたときに、かつ、その時にのみ、観測することのできる変数を提供する。例えば、レーン変更を予測する場合の直接指標は、横方向速度、レーンに対する横方向相対位置、レーンに対する相対的な方向変化、又は、他の交通参加者に対する相対的な方向変化である。

このような方向は常に観測が可能であるが、方向変化は車両がレーンを変更しつつあるときに観測される。レーン変更を行う場合、車両はヨー軸の周りで回転するためである。横方向速度は、時間と共に変化する横方向の位置の変化であるので、位置の変化が検出される。

〔間接指標 I_I⊂I〕
間接指標は、予測された挙動が開始される前に観測が可能となっている変数を提供する。間接指標は、次式に示すように、直接指標の集合以外の、他の全ての可能な指標の集合として定義される。

間接指標には、以下に示す２つのタイプがある。

第１のタイプは、少なくとも一つの交通参加者と一つ又は複数の他の交通参加者又は
静的なシーン要素（static scene elements）との間の関係についての情報に関するもの
である。
１．例えば、以下に示す指標の少なくとも一つを用いることができる：

≪左ギャップ適合（fitting-left-gap）≫

は、x_i ^tの位置、速度、及び長さに適合するギャップ空間が、左レーンで利用可能となっているか又は間もなく利用可能となるときに、値

を出力する。

ここで、x_i ^tの左隣のレーンにおけるx_i ^tの先行物体をx_lp ^tで表わし、x_i ^tの左隣のレーンにおけるx_i ^tの後続物体をx_ls ^tで表わすものとする。ギャップは、前方位置、後方位置、前方速度、及び後方速度により定まる。前方位置と前方速度は、x_lp ^tの位置及び速度に等しく、後方速度はx_ls ^tの速度に等しい。後方位置は、x_ls ^tの位置に、x_ls ^tの長さと、速度に応じた安全マージンと、を加算した位置である。

である場合、すなわち、x_i ^tの左側に先行物体がない場合、前方位置と前方速度は、無限大に設定される。また、

の場合、すなわち、x_i ^tの左側に後続物体がない場合、後方位置と後方速度は、ゼロに設定される。

車両x_i ^tに対するギャップgの適合性は、以下の複数の要因により定まる：
・x_i ^tの長さと、そのギャップの大きさとの比
・そのギャップの前方境界に対するx_i ^tの縦方向ＴＴＣ（接触余裕時間、Time To Contact）。このＴＴＣは、x_i ^tとx_lp ^tとの間の縦方向ＴＴＣとして定義され、次式で与えられる。

・そのギャップの後方境界との、x_i ^tの縦方向ＴＴＣ
・そのギャップが利用可能となる時刻（いわゆる“ギャップ実現時刻”（Time To Gap、TTG）。x_i ^tがギャップｇより後ろに位置する場合、ＴＴＧは、そのギャップの後方境界までの縦方向ＴＴＣに等しい。x_i ^tがギャップｇより前に位置する場合、ＴＴＧは、そのギャップの前方境界までの縦方向ＴＴＣに等しい。そのギャップが現在存在している場合、ＴＴＧはゼロである。

≪右ギャップ適合（fitting-right-gap）≫
上記と同様に、

は、x_i ^tの右隣のレーンにおいて調整用ギャップ（fitting gap）が利用可能であるときに、値

を出力する。
このギャップは、右側レーンにおける先行物体x_rp ^tと後続物体x_rs ^tとにより定まる。

≪先行物体接近（approaching-predecessor）≫
この指標

は、x_i ^tが自身の走行するレーン上において近くの先行物体に近づくと、値

を出力する。
これは、x_i ^tと先行物体との間の縦方向ＴＴＣから導出される。

≪左レーン適合（fitting-left-lane）≫

は、x_i ^tの左レーンがx_i ^tの走行に適しているときに、値

を出力する。これは、x_i ^tと左レーン上の先行物体との間のＴＴＣにより、及び又はx_i ^tの現在の速度を、左レーン上の平均速度と比較することにより、算出される。

≪現在レーン適合（fitting-current-lane）≫

は、x_i ^tの現在のレーンがx_i ^tの走行に適しているときに、値

を出力する。これは、x_i ^tとその先行物体との間のＴＴＣにより、及び又はx_i ^tの現在の速度を、x_i ^tのレーン上での平均速度と比較することにより、算出される。

≪右レーン適合（fitting-right-lane）≫

は、x_i ^tの右側のレーンがx_i ^tの走行に適しているときに、値

を出力する。これは、x_i ^tと右側レーン上の先行物体との間のＴＴＣにより、及び又はx_i ^tの現在の速度を、右側レーン上の平均速度と比較することにより、算出される。

≪テールゲーティング（tailgating）≫
この指標

は、x_i ^tが自身の走行するレーン上の先行物体にテールゲートしている（ぴったり付いて走っている）ときに、値

を出力する。
この値は、x_i ^tと先行物体との間の縦方向距離を、速度に応じた安全距離で除算して得られる比により算出される。

≪ギャップへの退避（evade-to-gap）≫
この指標

は、x_i ^tが自身の走行するレーン上の先行物体に接近しつつあり、かつ、調整用ギャップが現在使用可能であるか又は先行物体との衝突前に使用可能となる場合に、値

を出力する。
この値は、指標

と、指標

と、を組み合わせて、縦方向ＴＴＣとＴＴＧとの差により算出される。ここで、(・)は、任意の引数用のプレースホルダーである。

≪ギャップ調整加速（accelerate-to-gap）≫
この指標

は、x_i ^tが加速（又は減速）しており、かつ、ギャップの位置又は速度（すなわち、左隣又は右隣のレーン上にいる先行物体及び後続物体がそれら物体の速度で移動することにより、ギャップが移動している場合）に対しより良好に適合するようにするためその加速が必要である場合に、値

を生成する。
この値は、ギャップの加速とx_i ^tの加速とを考慮しつつ、かつ上述の指標により与えられる結果を統合してＴＴＣを計算することにより求められる。

≪ＴＴＣ無配慮加速（accelerate-despite-ttc）≫
この指標

は、x_i ^tが先行物体より速く加速しており、かつ、この２者間のＴＴＣが少ないときに、値

を生成する。

≪後続物体接近（successor-approaching）≫
この指標

は、x_i ^tの走行するレーン上にいる近くの後続物体がx_i ^tに接近しているときに、値

を生成する。これは、x_i ^tの後続物体とx_i ^tとの間の縦方向ＴＴＣから導出される。

≪空レーン（free-lane）≫
この指標

は、x_i ^tの前方のレーンが空である場合、すなわち、センサの検知可能範囲内に先行物体が存在しない場合に、値

を出力する。

≪レーン退避による追越容認（free-lane-and-let-overtake）≫
この指標

は、以下の場合に、値

を出力する。

・x_i ^tの先行物体が存在しないとき。当該先行物体が存在するか否かは、

により示される。
・隣接するレーン上にギャップが存在するとき。当該ギャップが存在するか否かは、

により示される。
・x_i ^tの走行レーン上に非常に高速の後続物体x_s ^tが存在し、x_i ^tはｇへ抜け出すことができ、x_s ^tは追い越すことができる状況であって、x_i ^tは速度をｇに合わせることなく元のレーンへ戻ることができるとき。この状況は、x_i ^tとｇとの間の縦方向ＴＴＣと、x_s ^t及びx_s ^tの後続物体で形成されるギャップとx_i ^tとの間のＴＴＧと、を比較することにより判断される。

≪交通標識（traffic-signs）≫
この指標グループは、交通標識を守るためにx_i ^tが自身の挙動を適応させなければならないときに、値

を与える。
たとえば、「速度標識」指標や「速度制限」指標は、x_i ^tがその速度標識が示す速度より高速で走行しているときに、大きな値（high value）を出力する。「追い越し禁止」指標は、x_i ^tが左レーン（高速レーン）上を走行し、かつ、追い越し禁止標識の適用対象であるときに、大きな値を出力する。

≪レーンマーク（lane markings）≫
この指標グループは、レーンマークを守るためにx_i ^tが自身の挙動を適応させなければならない場合に、値

を出力する。
例えば、「道路終端」指標は、x_i ^tが、まもなく終端するレーンを走行しているときに、大きな値を出力するものとすることができる。あるいは、「破線」指標は、x_i ^tがレーン変更が許されていないレーンを走行しているときに、小さな値を出力するものとすることができる。

≪上記指標の組み合わせ≫
上述した指標を組み合わせて新しい指標を構成することができる。
例えば、指標

と、指標

とを組み合わせて、ギャップが使用可能であり、かつ、x_i ^tがx_p ^tに近付きつつあるときに、大きな値を出力する指標を作成することができる。組み合わせは、一方の指標の大きな値が他方の指標の中間値を補うような方法で行う。このような組み合わせは、次のような２つの値の重み付け加算により実現することができる。

であって

２．間接指標の第２のタイプは、その挙動を予測すべき交通参加者により能動的に伝えられる運転者の意思に関する情報を伝えるものである。
このタイプの指標として、例えば以下の指標がある。

≪方向指示灯（turning-signal）≫
この指標は、対象車両の方向指示灯が動作しているときに大きな値を出力する。
≪ブレーキ灯（breaking-light）≫
この指標は、対象車両のブレーキ灯が動作しているときに大きな値を出力する。
≪車車間通信（car-to-car-communication）≫
この指標グループは、通信により取得される送信車両の速度又は方向の変化に反応することができる。

上述した指標の代わりに、[0,1]の範囲に正規化されていない指標を用いることもできる。特に、指標が存在するか否かを示すための閾値を定義することもできる。すなわち、閾値を超えていれば、その指標は存在するとみなされる。

本発明の運転者支援システムの概観を示す図である。 最新のコンテキストベース予測が適切な結果を出力しない場合の例を示す図である。 最新のシステムが満足な予測結果を出力しない場合の更なる例を示す図である。 図２ａに示す状況においてコンテキストベース予測の不満足な結果を避けるための解決策を例示する図である。 図４に従う履歴指標の生成を例示する図である。 図２ｂに示すコンテキストベース予測の不満足な結果を避けるための解決策を例示する図である。 図６に示す状況における履歴指標の生成を例示する図である。 図３についての解決策を例示する図である。 図８に示す状況における履歴指標の生成を例示する図である。

本発明に係るシステム及び方法を、図面を参照して説明する。

本発明に係る方法は、ホスト車両上で又はホスト車両により実行され、若しくは、一つ又は複数のセンサを備える各ホスト車両に搭載されたそれぞれのコンピュータシステム上で又は当該それぞれのコンピュータシステムにより実行されるものとする。

上記コンピュータシステムは、必要な演算処理又は計算処理を実行するシステムに関連するものである。このシステムは、本目的のため専用に構成することもできるし、少なくとも一つの汎用コンピュータで構成され当該コンピュータに保存されたコンピュータプログラムにより選択的に起動され又は再構成（reconfigure）されるものとすることもできる。本コンピュータシステムは、（異なる）複数のプロセッサ（処理装置）のネットワークで構成されるものとすることもできる。

コンピュータの実行に必要となるコンピュータプログラムやデータは、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶させておくことができる。そのような記憶媒体として、フロッピー（登録商標）ディスク、光ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気光学ディスクなどの任意の種類のディスクや、リード・オンリー・メモリ（ROM）、ランダム・アクセス・メモリ（RAM）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気カード又は光学式カード、特定用途向け集積回路（ASIC、Application Specific Integrated Circuits）、又は電気的命令（electronic instruction）の保存に適した任意の種類の媒体、及び、コンピュータのシステムバスに接続された上記各記憶媒体を用いることができるが、これらに限られるものではない。さらに、コンピュータは、単一のプロセッサを含むか、又は計算能力を向上させるためマルチプロセッサ構成を採用するアーキテクチャを有するものであり得る。

本コンピュータシステムは、特に、少なくとも一つのセンサと動作可能に接続されている。本発明に係る方法は、コンピュータプログラムの形態で実施することができる。当該コンピュータプログラムは、コンピュータ読み取り可能な媒体に記憶させておくことができ、当該プログラムは、コンピュータシステム上でラン（run）させることにより実行することができる。

上記少なくとも一つのセンサは、例えば、視覚センサ（例えば、カメラ、レーザスキャナ、赤外線カメラなど）及び又は音響センサ（例えば、マイクロホン、レーダ、超音波センサなど）とすることができる。

本発明に係る上記少なくとも一つのセンサは、特に、他の交通参加者、特に車両を検知して、それらの位置や速度を測定するように構成されている。

また、本センサは、交通信号灯、標識、道路／レーンマークなどの道路基盤要素（road infrastructure element）を検出できるものとする。上記少なくとも一つのセンサは、また、これらの道路基盤要素の位置及び状態を判断することができるように構成されている。ここで、道路基盤要素の状態の定義は、その要素の種類に依存するものとする。（カメラ画像及び又は航行データ（navigation-data）に基づいて交通標識等を検出することについては、当業者にとって公知のアプローチが存在する。）

例えば、交通信号灯は、一の信号（緑、黄色、赤など）を表示している状態か、又は使用不能状態の、いずれかとなることができる。交通標識には、追い越し禁止や制限速度などの、一の交通標識の種類に割り当てることができる。道路マーキングの状態は、レーンの曲がりや種類を表わすことができ、例えば、破線、実線、片側破線等の形態をとることができる。

上記少なくとも一つのセンサは、また、車両間の通信からメッセージを受信し、及び又は、対象車両の位置、速度、加速度、その他の状態を評価するように構成されるものとすることができる（車車間通信）。また、このセンサは、インフラストラクチャ通信（infrastructure-communication）からメッセージを受信して、道路環境の位置及び状態を評価するものとすることができる（路車間通信）。

上記少なくとも一つのセンサは、特に、ホスト車両の位置、速度、及び加速度を評価するように構成されている。

もちろん、上述した動作の一部又は全部について、異なる種類の特種なセンサを用いることもできる。例えば、位置特定のための情報を得るためにＧＰＳを使用したり、加速度についての情報を得るために加速度計を使用することもできる。また、複数の視覚センサ及び又は音響センサを用いて、ホスト車両の環境に関する情報を取得して、例えば、他の交通参加者の位置及び又は道路基盤要素の状態を判断するものとすることができる。

対象物体の将来挙動を推定するため、その対象車両が一組の可能性のある将来の移動挙動の一つを実行する確率が、後述のいわゆるコンテキストベース予測により算出される。勿論、そのような推定は、少なくとも一つのセンサにより十分なデータベースが取得され得る任意の交通物体を対象物体として、任意の対象物体について実行することができる。

図１には、対象物体の将来の移動挙動を予測するために用いられる先進運転者支援システム全体の概観が例示されている。この先進運転者支援システム１は、少なくとも一つのセンサ２を備える。本図に示されているように、更なるセンサ３又はそれ以上のセンサを備えていてもよい。センサ２、３、．．．は、異なる種類のものでも同じ種類のものでもよく、特に、ホスト車両の走行方向が監視できるように、当該ホスト車両に設けることができる。センサ２、３、．．．は、相対的な速度、位置、又は、交通参加者間の関係の特定を可能とするその他の変数を測定するように構成される。また、これらのセンサは、道路基盤要素を検出するよう構成されるものとすることもできる。測定された変数は、予測システム４に出力される。予測システム４は、センサ２，３から受信された信号に基づいて直接指標を算出するための、直接指標算出ユニット５を備える。センサ２，３により検知された位置、速度等に関する情報を含むこの信号は、さらに、コンテキストベース予測のための指標を算出するためのユニット６に出力される。これらの指標は、間接指標算出ユニット７において上記センサ２，３の信号から従来のように算出される間接指標で構成され得るが、さらに、履歴指標算出ユニット８において算出される履歴指標も含んでいる。

直接指標は、物理的予測ユニット９に与えられ、間接指標と履歴指標とは、コンテキストベース予測算出ユニット１０に与えられる。なお、図示の実施形態では、履歴指標は、従来のように算出された間接指標に加わる更なる間接指標として算出される。このため、コンテキストベース予測算出ユニット１０には、履歴指標と、従来のように算出された間接指標とが、与えられる。履歴指標は、コンテキストベース予測において、入力指標として考慮される。これに代えて、従来のように算出された間接指標にのみ基づいてコンテキストベース予測を算出し、その後、算出された履歴指標に基づいて、コンテキストベース予測算出ユニット１０の算出結果を抑制し又は強調するものとすることもできる。

次に、コンテキストベース予測の算出結果は、例えば検証や妥当性チェックのために、物理的予測算出ユニット９に出力される。これらの検証や妥当性チェックについては、特許文献１に詳細に記載されており、したがって、特許文献１は明示的に参照される。最後に、予測システム４により信号が出力され、当該信号により警告ユニット１１において、通知としての運転者警告が実行される。この運転者警告は、例えば最も単純な例として、信号灯であり得る。さらに、これに加えて又はこれに代えて、上記信号が、車両作動ユニットに与えられる。車両作動ユニットは、当該信号に基づいて直接的に作動されるか、又は予測システム４により出力される信号を入力として受信する制御ユニットにより作動される。通常、出力される上記信号は、スロットル制御、及び又はブレーキ制御に用いられる。

本発明の詳細を説明する前に、本発明の理解に必要なコンテキストベース予測について、以下に説明する。

〔コンテキストベース予測〕
コンテキストベース予測は、分類器（classifier）の集合

で構成されている。ここで、各分類器γ_j ^bは、対象車両x_i ^tが、時刻t+Δtにおいて、挙動b∈Bを実行する確率

を評価する。
各挙動bに対しては、異なる分類器の集合を用いることができる。

ここで、
B = {lane-change-left, lane-change-right, follow-lane}
である。
間接指標に基づいて、各x_i ^tと各分類器γ_j ^bについての特徴ベクトルf_ji ^btを算出する。ここで、

である。

x_i ^tが時刻t+Δtにおいて挙動bを行う確率は、次式により得られる。

すなわち、各挙動に対し、上記確率は、それぞれが異なる指標集合を用いる複数の分類器の集合の、重み付け組み合わせ（重み付け結合）により算出される。

挙動の開始前に早期に予測を行うことができるように、直接指標の使用は必要とされない。

その結果、コンテキストベース予測は、将来の挙動の種類（クラス）を決定することはできるが、x_i ^tの動きについての、時刻と空間に関する具体的な実行態様については
予測することができない。換言すれば、コンテキストベース予測は、各挙動b∈Bが、およそ時刻t+Δtにおいて実行される確率を算出することはできるが、正確なΔtや、時刻t+Δtにおけるx_i ^tの正確な位置

は、知ることはできない

上述のような直接指標を用いないコンテキストベース予測に加えて、又はその代わりに、予測時間ΔTに基づいて直接指標と間接指標とを動的に含む分類器を使用することもできる。例えば、当該分類器は、ΔT＞２秒では間接指標を用い、T＜１秒では直接指標を用いるように、徐々に変化するものとすることができる。

本発明に従って履歴情報をコンテキストベース予測に統合することについての詳細を説明する前に、既知のコンテキストベース予測がその限界を迎える状況の例を説明する。

図２には、第１の例が図２ａに示されている。この例では、まず、対象物体である車両Ａがホスト車両Ｅの前方を走行している。車両Ｅが背後から接近していることを車両Ａの運転者が認識した場合、多くの運転者は、レーンｒ上のギャップを利用してホスト車両Ｅに追い越しをさせる。図２ａには、車両Ａが、まさにレーンｃを離れて、予測システムによりレーンｒに割り付けられた状況を示している。この時刻ポイントが、ｔインデックスt_cut-outで表されている。

車両Ａと車両Ｂの細い矢印の長さであらわされているように、車両Ａは、車両Ｂよりも速い速度で走行している。車両Ａがレーンｒに割り付けられている状況であるため、従来のコンテキストベース予測システムであれば、車両Ａがレーンｃに割り込んで来ると予測するであろう。以前に実行された車両Ａの離脱（cut-out）を示す太い矢印で示された履歴を考慮すれば、車両Ａは、車両Ｂが追い越しをするまでレーンｒに留まるであろうとする方が尤もらしい。したがって、従来のコンテキストベース予測は誤りの元となり、例えばホスト車両を減速させることとなり得る。

同様の状況が、図２ｂに示されている。ここでは、３つのレーンと、時刻

においてレーンｒからホスト車両のレーンｃに隣接するレーンｃへレーン変更を実行した車両Ａが存在している。さらに、車両Ａは、車両Ｂとほぼ同じ速度である。レーンｒは車両Ａの状況に良く適合するが、車両Ａの運転者は、レーンｒからレーンｃへのレーン変更によって、以前よりも車両Ａの状況には適合しないレーンへ行くことになることを受け入れた。従来のコンテキストベース予測システムは、このような以前のレーン変更は考慮せず、車両Ａが車両Ｂに続いて同様の速度で走行しているという隣のレーンｃにおける現在の状況を考慮するのみである。したがって、従来のシステムは、車両Ａの運転者の意図がレーンｌへ向かってさらにレーン変更を行うことであるので、レーンｃでのあまり適正でないフィッティングも容認される、ということを認識することはできない。すなわち、従来のコンテキストベース予測システムは、車両Ａの速度と車両Ｂの速度がほぼ同じであるということのみを認識し、従ってレーンｃからレーンｌへのレーン変更は発生しないだろうという結論に至ることとなる。

図３は、既知のコンテキストベース予測の限界が明らかとなる第３の例を示す図である。図３ａには、最初の時刻ｔ−Ｔでの状況が示されている。ここで、ホスト車両Ｅは、対象車両Ａの速度が対象車両Ｂよりも速く、対象車両Ａが対象車両Ｂに接近していることを観測する。車両Ｅの前方を走行する車両Ｃがいなければ、システムは車両Ａがホスト車両Ｅのレーンｌに割り込んで来ると予測するであろう。しかし、時刻ｔ−Ｔでは、車両Ｃは、車両Ａの側方を走行しており、従ってＡがレーン変更を行うことを効果的に防止している。このことは、ホスト車両Ｅにより認識される。すなわち、

となる。
ｔ−Ｔで表されるこの時点では、車両Ａは、レーン変更を行えないので、速度を落とさなければならない。

図３ｂは、現在時刻ｔでの（図３ａに対しＴの時差がある）状況を示している。この時刻ｔでは、車両Ａは、衝突を回避すべく、既に減速して車両Ｂと同様の速度となっている。従って、車両Ｃが既に車両Ａを追い抜いていて（車両Ｃは車両Ａより速い）レーンｌに利用可能なギャップが存在する時刻ｔでは、従来のコンテキストベース予測システムは、当該ギャップが利用可能な時刻

において車両Ａは車両Ｂに接近しつつある状態ではないので、車両Ａがレーンｌへ割り込むという結論には未だ至らない。

図３では、従来の予測システムが車両Ａは割り込みを行うという正しい算出を得る時点は存在しない。車両Ａが車両Ｂより速く走行する限り、すなわち、

の間は、ギャップを利用することができず、

では、車両Ａの速度は車両Ｂの速度とほぼ同じである。従って、

となる。

誤った予測を防止するため、本発明に係る予測システムは、現在時刻ｔでの指標値のみを用いるのではなく、交通状況の履歴についての知識を用いる。これは、対象物体の以前の挙動についての知識、又は、一つ若しくは複数の、例えば以下のような指標の変化であり得る。

車両Ｃが車両Ａのためのギャップをブロックしているのは、ある時間期間だけだからである。

図２ａ）に示す状況では、車両Ａの離脱（ホスト車両Ｅのレーンｃからレーンｒへのレーン変更）が考慮される。現在の状況の履歴についての知識に基づいて履歴指標がどのように生成されるかを理解するため、図４に３つの状況が示されている。図４ａ）は、離脱時刻t_cut-outでの状況が示されている。すなわち、車両Ａは、離脱時刻t_cut-outにおいて、レーンｒに割り付けられる。図４ｂ）は、時刻

の時点を示している。すなわち、車両Ａが割り込みを行うとの予測が行われる程度に、上記離脱がかなり前に（過去に）行われている。離脱時刻t_cut-outと現在時刻tとの時間差が非常に長ければ、それらの状況は互いに関係を持たない。従って、従来のコンテキストベース予測は正しい結果を出力し、予測結果の破棄や、誤った予測の抑制を行う必要はない。すなわち、車両Ａが過去においてレーンｃからレーンｒへ離脱していても、現在時刻

において車両Ａの速度が車両Ｂの速度より大きく、車両Ａが車両Ｂに接近しつつある場合には、そのことが

によって示され、割り込みが予測されることとなる。

図４ｃに示す状況は、これとは異なっている。ここでは、離脱時刻t_cut-outから少しだけ時間が経過した現在時刻

での状況が図示されている。図４ａ）の状況とは異なり、車両Ａは意図的にレーンｃを離れていると考えられるため、割り込みは予測されない。ここでは、車両Ｂが車両Ａのレーンに割り込んだため、突然にレーンｒは車両Ａにとって適したレーンではなくなっている。これにより車両Ａと車両Ｂとの距離は突然に減少することとなり、これが予測に用いられて、最近において車両Ａが離脱を行っていても、割り込みが予測されることとなり得る。時刻t_cut-outにおける

と、現在時刻tにおける

との間で、不連続性が検出され得る。

図５は、車両Ａがレーンｌへ割り込みで戻るとする可能性の程度を示す履歴指標

の履歴指標値

を算出するために考慮される上述の条件を概観した図である。図５では、図１に示す履歴指標算出ユニット８の詳細が示されている。履歴指標算出ユニット８では、第１の指標値

と、第２の指標値

とが算出される。次に、これらの２つの

と

の指標値の変化が結合されて、履歴指標値

が生成される。

第１の指標値

を算出するため、現在時刻tと時刻t_cut-out（レーンｃに割り付けられていた車両Ａが初めてレーンｒに割り付けられる時刻）が、入力として用いられる。時刻t_cut-outは、センサ２、３、．．．による対象車両Ａの観察に基づいて決定される。車両Ａの以前の挙動“離脱”は、時刻t_cut-outと関連付けられてメモリに保存されている。離脱時刻t_cut-outと現在時刻tとに基づいて、時間差Δtが算出される。時間差Δtが小さい場合には、第１の指標値

は０である。時間差Δtが比較的大きく予め定められた閾値を超えている場合には、第１の指標値

は１である。閾値を２つ用いて、Δtが第１の閾値になるまでは第１の指標値

を０とし、Δtがより大きな第２の閾値を超えると第１の指標値

を１とすることが望ましい。第１の閾値と第２の閾値との間の傾斜は、例えばフェルミ関数や、線形関数、又はその他の任意の関数に従うものとすることができる。

この第１の指標値

に加えて、第２の指標値

が、車両Ａの新しいレーンｒ上の先行物体に接近していることを示す指標

に基づいて算出される。履歴指標算出ユニット８への入力として、２つの異なる時刻t_cut-outとtとにおける、先行物体への接近を示す上記の指標値が用いられる。時刻t_cut-outについて算出された指標値

と、現在時刻tについて算出された指標値

とを用いて、第２の指標値

を算出する。離脱時刻t_cut-outでの指標値

が、現在における指標値

とほぼ同じである場合には、第２の指標値

は０に設定される。これは、車両Ａについての状況が、最初にレーンｒに割り付けられた時刻と現在時刻tとの間で変化していないことを意味する。一方、離脱時刻t_cut-outでの指標値

が時刻tでの値よりも十分小さい場合には、第２の指標値は１に設定される。これにより、図４ｃ）において車両Ｂで示された第３の車両のレーンｒへの割り込みにより状況が変化したことが考慮されることとなる。この割り込みは、先行物体への接近に関する上記指標値を突然に増加させる結果となる。
次に、第１の指標値

と、第２の指標値

とが結合されて、履歴指標

の履歴指標値

が算出される。その後、この履歴指標を用いて、車両Ａの割り込み挙動についての予測が算出される。上記第１および第２の指標値の算出を必要とするこれらの指標値は、間接指標算出ユニット７により出力される。過去からの指標値が必要となるので、間接指標算出ユニット７で生成されるこれらの指標は、メモリ（不図示）に保存される。

上述したコンテキストベース予測の計算を参照すると、履歴指標は直接的に入力として用いることができる。すなわち、履歴指標は、更なる間接指標として用いることができる。これに代えて、履歴指標を用いて、分類器（classifier）の出力を抑制するものとすることができる。

図６ａ）及び図６ｂ）には、２つの状況が示されている。これらの状況においては、車両Ａは時刻t_lane-changeにおいて車両Ｅの隣のレーンにレーン変更を行うが、現在時刻tにおいては異なる予測を必要とする。図６ａ）では、レーンｃよりもレーンｒの方が車両Ａの走行状況に良く適合するが、車両Ａはレーンｒからレーンｃへレーン変更を行う。従って、車両Ａは、レーンｌへ更にレーン変更を行ってホスト車両Ｅのレーンｌへ割り込むと予測される。このような状況は、例えば、車両Ａが高速道路を走行し、速度を上げようとして加速途中である場合に発生し得る。

図６ｂ）では、状況が異なっている。ここでは、時刻t_lane-changeにおいて、既にレーンｒよりもレーンｃの方がより良く適合するためである。したがって、車両Ａの運転者は、レーンｃを走行することに満足すると考えることができ、レーンｌへの割り込みは行わないであろう。

また、図７には、隣レーンへの進行というこの状況に関する履歴指標をどのように生成するかについての、履歴指標算出ユニット８の処理を示した図である。

再び、第１の指標値

が、対象物体である車両Ａの以前のレーン変更が観測された時刻t_lane-changeに基づいて算出される。更なる入力として、再び現在時刻tが用いられ、以前の挙動（レーンｒからレーンｃへのレーン変更）が観測された時刻t_lane-changeと現在時刻tとの間の時間差Δtが用いられる。Δtがほぼ0である場合、第１の指標値

は、１に設定される。一方、Δtが増加するにつれて、第１の指標

は、０に収束する。

履歴指標

の値

を算出するため、再び、第１の指標値

が、第２の指標値

と結合される。この第２の指標値

は、車両Ａのレーン変更時刻t_lane-changeにおける指標値

、および

を比較することにより算出される。第２の指標値

は、車両Ａにとって中央のレーンｃが最も不適合であって且つホスト車両のレーン（レーンｌ）が最も良く適合する場合に、１に設定される。これは、車両Ａの運転者が、最も良く適合するレーンｌへ向かってレーン変更を行うべく、レーンｒからレーンｃへのレーン変更による一時的な状況悪化を受け入れる、という状況を表している。履歴指標

は、第１の指標値

が、車両Ａにより行われたレーンｃへの第１のレーン変更からほんの短い時間しか経過していないことを表している場合に、増加する。この場合、レーンｌへの更なるレーン変更が行われる可能性が、より高いためである。一方、レーンｃへの第１のレーン変更が、かなり以前に行われて大きなΔtで表される場合や、ホスト車両のレーン（ここでは、レーンｌ）が最も良く適合するものでないか、若しくは車両Ｂが向かおうとしている新たなレーン（ここでは、レーンｃ）が、もといたレーン（ここでは、レーンｒ）よりも良く適合するものである場合には、レーン変更は予測されるべきではない。従って第１の指標値

、及び又は第２の指標値

は、０に設定される。その結果、これらが結合された指標値、すなわち履歴指標

の指標値

は、０となる。

図３の状況において、図８ａに例示するように車両Ａの割り込みがそれ以前にブロックされていた場合には、車両Ａの割り込みが予測されるべきである。車両Ａと車両Ｃとが横に並んで走行していた過去の時刻t-Tにおいては、車両Ａは、車両Ｂに接近していてもレーン変更を行うことはできない。その後の時刻tでは適合するギャップが存在し、時刻t_fitting-gapにおいて初めてそのギャップが特定される。これにより、車両Ａは、レーン変更を行うことができることとなり、従って、割り込みを行えることとなる。

ただし、それまでの間は（即ち、時刻t-Tと現在時刻tとの間は）、車両Ａは速度を下げ、従って、指標値

は値０となるので、車両Ａの割り込みは予測されないこととなり得る。従って、正確な予測を行うには、車両Ａにとって割り込み可能なギャップが存在する前における車両Ａの運転者の意図がおそらくはレーンｌへレーン変更を行うことであった、ということを考慮する必要がある。

図８ｂに示す状況は、異なっている。再び、時刻t-Tと現在時刻tとの間においては車両Ａは減速しているので、現在時刻tにおいて割り込みは予測されない。ここで、時刻t-Tに、レーンｌ上において車両Ａのためのギャップが利用可能であるものの、車両Ａの運転者は、減速を行い、割り込みを行わないという判断をしたとする。このような状況は、例えば利用しようとする出口までの距離が短いことを運転者が既に知っており、当該運転者は追い越しをしないことを決定した、というような場合に起こり得る。どちらの場合も、現在時刻における指標値

は、運転者がレーン変更をしたいと考えているという示唆を与えるものとはならない。したがって、車両Ａの挙動を正しく予測するためには、状況全体の展開と、従って過去からの指標値と、を考慮する必要がある。

図９は、履歴指標

の指標値

を算出するために用いられる、関連する指標値を示す図である。

t_fitting-gapは、車両Ａが割り込みに利用することのできるフィッティング・ギャップがあることが、最初に認識された時刻である。従って、入力t_fitting-gapと現在時刻とに基づいて、tとt_fitting-gapとの間の時間差が算出される。第１の指標値

は、時間差Δtが特定の閾値を超えている場合には０に設定され、時間差Δtがほぼ0であるときは１に設定される。これに代えて、第１の指標値

は、Δtが増加するにつれて１から０まで連続的に減少するものとしても良い。履歴指標算出ユニット８の他の入力として、過去の時刻t-Tにおける先行物体への接近についての指標値

、現在時刻tにおけるホスト車両のレーン上での車両Ａが利用可能なフィッティング・ギャップに関する指標値

、及び、過去の時刻t-Tにおけるホスト車両のレーン上での車両Ａが利用可能なフィッティング・ギャップに関する指標値

を１から減算したもの、が用いられている。上記のこれら指標値と第１の指標値

との結合を用いることにより、車両ｃによるブロックが最近終了し、且つ、フィッティング・ギャップの無かった過去の時刻t-Tにおいて車両Ａが車両Ｂに接近していたという場合にのみ、割り込みが予測される、ということが保証される。これと異なる他の場合には、第１の指標値

は０に設定され、時刻t-Tでの先行物体への接近に関する指標値は既に０であり、且つ、現在時刻tでのフィッティング・ギャップについての指標値は０であるか、又は過去の時刻t-Tでのフィッティング・ギャップについての指標値が既に１であって値

は０になるので、割り込みは予測されない。ここに、Tは、履歴又は交通状況の展開を考慮するために観測される時間間隔を定義するパラメータである。

上述の例において示したような指標値は、指標の値をそれに関連する時刻と共に保存したメモリから取り出すものとすることができる。

上記では、履歴指標算出ユニット８についての３つの例を個別に示した。ただし、これらの例の全て又は少なくとも２つを、共通の履歴指標ユニットにおいて結合することができることは自明である。

本発明において重要な点は、対象車両Ａについての観測された以前の挙動、及び又は過去における特定の状況の発生を用いて過去の時刻を定義する（特徴づける、define）ことである。上述の例では、このような挙動は、例えば、車両Ａの離脱（cut out）、車両Ａのレーン変更、又は車両Ａのためのフィッティング・ギャップの存在である。この時刻における間接指標についての少なくとも一つの指標値、及び過去におけるこの特定の時刻と現在時刻との時間差、を用いて、履歴指標値が算出される。

上述の例は、追い越しが左レーンで行われることが通常である交通システムについて示している。勿論、本システムを、両レーン又は右レーンでのみ追い越しを行うことのできる交通システム用にセットアップすることは容易である。履歴指標は、コンテキストベース予測における識別器の算出についての抑制され若しくはペナルティが課された信頼度であり、又はその算出結果を抑制するものである。

Claims (14)

1. 対象物体の将来の移動挙動を計算的に予測する方法であって、
   −ホスト車両の環境を物理的に検知する少なくとも一つのセンサによりセンサデータを生成するステップと、
   −コンテキストベース予測ステップにより、センサデータから導出された少なくとも一つの現在時刻における間接指標及び又は間接指標の結合を用いて、前記センサにより検知された前記対象物体の、将来の移動挙動の複数の候補がそれぞれ或る時刻において実行される確率を算出するステップと、
   −前記対象物体の将来位置を推定するステップと、
   −前記推定された将来位置を表す信号を出力するステップと、
   を備え、
   前記コンテキストベース予測ステップでは、過去の時刻における間接指標の少なくとも一つの指標値を用いて現在時刻についての少なくとも一つの履歴指標が算出され、前記現在時刻における間接指標及び又は間接指標の前記結合に加えて、前記算出された前記履歴指標にも基づいて前記確率が算出され、
   前記履歴指標は、前記対象物体が所定の挙動を実行した過去の時刻及び又は前記対象物体に関する所定の状況が発生した過去の時刻と、現在の時刻と、の差に依存する第１の指標値と、前記対象物体が所定の挙動を実行した前記過去の時刻及び又は前記対象物体に関する所定の状況が発生した前記過去の時刻における前記間接指標についての一つの指標値である第２の指標値と、に基づいて算出され、前記第１の指標値及び前記第２の指標値は、前記対象物体が前記或る時刻において特定の移動挙動を実行するであろう確率を抑制し又は強調するものである、
   ことを特徴とする、
   方法。
2. 前記履歴指標は、前記第１の指標値と、前記少なくとも一つの間接指標値の前記過去の時刻から現在時刻までの変化から算出される前記第２の指標値と、を用いて算出される、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記コンテキストベース予測ステップでは、間接指標に基づいて移動挙動の前記候補について確率値が算出され、前記履歴指標は間接指標として用いられる、ことを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記コンテキストベース予測ステップでは、間接指標に基づいて移動挙動の前記候補について確率値が算出され、前記履歴指標が前記算出された確率値に適用される、ことを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
5. ホスト車両に搭載されて請求項１ないし４のいずれか一項に記載の方法を実行するよう設計された、運転者支援システム。
6. 間接指標及び又は指標値を時刻に関連付けて保存するメモリを備えることを特徴とする、請求項５に記載の運転者支援システム。
7. 少なくとも間接指標及び又は履歴指標を算出する処理ユニットを備えることを特徴とする、請求項５又は６に記載の運転者支援システム。
8. 前記運転者支援システムはアダプティブクルーズコントロールであることを特徴とする、請求項５ないし７のいずれか一項に記載の運転者支援システム。
9. コンピュータ上で実行されたとき又はコンピュータにロードされたときに、当該コンピュータに、データの記録及び再生を行う方法を実行させるコンピュータ読み取り可能なプログラムを記憶するプログラム記憶媒体であって、当該プログラムは、請求項１ないし５のいずれか一項に記載のデータの記録及び再生を行う方法のステップを構成するものである、プログラム記憶媒体。
10. コンピュータ上で実行されたとき又はコンピュータにロードされたときに、当該コンピュータにデータの記録及び再生を行なう方法を実行させるプログラムであって、請求項１ないし５のいずれか一項に記載のデータの記録及び再生を行う方法のステップを構成するプログラム。
11. 請求項６ないし８のいずれか一項に記載の運転者支援システムを備えた乗り物であって、前記運転者支援システムは、出力される前記信号に基づいて前記乗り物の制御に影響を与えるものである、乗り物。
12. 前記運転者支援システムは衝突警告システム（Collision Warning system）であることを特徴とする、請求項５ないし７のいずれか一項に記載の運転者支援システム。
13. 前記運転者支援システムは自律運転システム（Autonomous Driving System）であることを特徴とする、請求項５ないし７のいずれか一項に記載の運転者支援システム。
14. 前記運転者支援システムは衝突緩和システム（Collision Mitigation System）であることを特徴とする、請求項５ないし７のいずれか一項に記載の運転者支援システム。
    

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