JP6494121B2 - 車線変更推定装置、車線変更推定方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、車線変更推定装置、車線変更推定方法、およびプログラムに関する。

従来、自車両と、自車両と同一車線を走行し且つ自車両の前方を走行する先行車両との第１の距離、自車線の隣接車線を走行する周辺車両と、周辺車両の後方を走行する車両との第２の距離、および自車両と周辺車両との相対速度を用いて、周辺車両が自車両の前方に割り込む確率値を算出する技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２００３−２８８６９１号公報

しかしながら、上記の技術では、周辺車両が車線変更する可能性を精度よく導出することができない場合があった。

本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、周辺車両が車線変更する可能性をより精度よく導出することができる車両制御システム、車線変更推定装置、車線変更推定方法、および車線変更推定プログラムを提供することを目的の一つとする。

請求項１記載の発明は、自車両の周辺の状況を検出する検出部（１２１、１２２）と、前記検出部により検出された自車両の周辺状況に基づいて、前記自車両、前記自車両が走行する第１車線において前記自車両の前方を走行する第１車両、前記第１車線に隣接する第２車線を走行し且つ自車両よりも前方を走行する第２車両、および、前記第２車線を走行し且つ前記第２車両よりも後方を走行する第３車両のうち、２台の車両の間の進行方向に関する関係に基づく第１指標値を、複数組の２台の車両について導出する第１指標値導出部（１２３）と、前記第１指標値導出部により導出された第１指標値と、前記第３車両の横方向の位置とに基づいて、前記第３車両が車線変更する可能性を推定する推定部（１２５）とを備える車線変更推定装置（１２０−１）である。

請求項２記載の発明は、請求項１記載の車線変更推定装置であって、前記第３車両の横方向の位置と、所定の期間における前記第３車両の横方向の移動量または前記第３車両の横方向の移動速度のうち少なくとも一方とに基づいて、前記第３車両に関する第２指標値を導出する第２指標値導出部（１２４）を、更に備え、前記推定部は、前記第１指標値導出部により導出された第１指標値と、前記第２指標値導出部により導出された第２指標値とに基づいて、前記第３車両が車線変更する可能性を推定するものである。

請求項３記載の発明は、請求項１または請求項２記載の車線変更推定装置であって、前記第１指標値は、２台の車両が所定距離に近づくまでの時間、２台の車両間の距離、２台の車両における車頭時間、または２台の車両の相対速度のうちいずれか一つまたは複数に基づく指標値であるものである。

請求項４記載の発明は、請求項１から３のうちいずれか１項に記載の車線変更推定装置であって、前記推定部は、前記第１車両に対する前記第２車両の相対速度が正である場合に、負である場合に比して、前記第３車両が車線変更する可能性を高く推定するものである。

請求項５記載の発明は、請求項１から４のうちいずれか１項に記載の車線変更推定装置であって、前記第１指標値導出部は、前記第１車両と前記第２車両との進行方向に関する関係除く２台の車両の間の進行方向に関する関係に基づく第１指標値に基づいて前記第１指標値を導出するものである。

請求項６記載の発明は、請求項１から５のうちいずれか１項記載の車線変更推定装置であって、前記第１指標値導出部は、前記自車両と前記第１車両とが所定距離に近づくまでの第１時間、および前記第２車両と前記第３車両とが所定距離に近づくまでの第２時間に基づいて前記第１指標値を導出し、前記推定部は、前記第１時間が前記第２時間に比して長い場合に、短い場合に比して、前記第３車両が車線変更する可能性を高く推定するものである。

請求項７記載の発明は、請求項１から６のうちいずれか１項に記載の車線変更推定装置であって、前記推定部は、前記第３車両の横方向に関する移動方向が前記第１車線に向く方向である場合に、前記第１車線に向く方向でない場合に比して、前記第３車両が車線変更する可能性を高く推定するものである。

請求項８記載の発明は、請求項１から６のうちいずれか１項に記載の車線変更推定装置であって、前記推定部は、前記第３車両の方向指示器が第１車線に進入する意思を示した場合に、前記第３車両の方向指示器が第１車線に進入する意思を示していない場合に比して、前記第３車両が車線変更する可能性を高く推定するものである。

請求項９記載の発明は、請求項１から８のうちいずれか１項に記載の車線変更推定装置であって、前記推定部は、前記第３車両の前方に障害物が存在する場合に、前記第３車両の前方に障害物が存在しない場合に比して、前記第３車両が車線変更する可能性を高く推定するものである。

請求項１０記載の発明は、請求項１から９のうちいずれか１項に記載の車線変更推定装置であって、前記推定部は、前記第３車両の前方の車線が消失する場合に、前記第３車両の前方の車線が消失しない場合に比して、前記第３車両が車線変更する可能性を高く推定するものである。

請求項１１記載の発明は、車載コンピュータが、自車両の周辺の状況を検出し、前記検出された自車両の周辺状況に基づいて、前記自車両、前記自車両が走行する第１車線において前記自車両の前方を走行する第１車両、前記第１車線に隣接する第２車線を走行し且つ自車両よりも前方を走行する第２車両、および、前記第２車線を走行し且つ前記第２車両よりも後方を走行する第３車両のうち、２台の車両の間の進行方向に関する関係に基づく第１指標値を、複数組の２台の車両について導出し、前記導出された第１指標値と、前記第３車両の横方向の位置とに基づいて、前記第３車両が車線変更する可能性を推定する車線変更推定方法である。

請求項１２記載の発明は、車載コンピュータに、自車両の周辺の状況を検出させ、前記検出された自車両の周辺状況に基づいて、前記自車両、前記自車両が走行する第１車線において前記自車両の前方を走行する第１車両、前記第１車線に隣接する第２車線を走行し且つ自車両よりも前方を走行する第２車両、および、前記第２車線を走行し且つ前記第２車両よりも後方を走行する第３車両のうち、２台の車両の間の進行方向に関する関係に基づく第１指標値を、複数組の２台の車両について導出させ、前記導出された第１指標値と、前記第３車両の横方向の位置とに基づいて、前記第３車両が車線変更する可能性を推定させるプログラムである。

請求項１−１２に記載の発明によれば、推定部が、第１指標値導出部により導出された第１指標値と、第３車両の横方向の位置とに基づいて、第３車両が車線変更する可能性を推定することにより、周辺車両が車線変更する可能性をより精度よく導出することができる。

自動運転制御ユニット１００を含む車両システム１の構成図である。 自車位置認識部１２２により走行車線Ｌ１に対する自車両Ｍの相対位置および姿勢が認識される様子を示す図である。 推奨車線に基づいて目標軌道が生成される様子を示す図である。 第１制御部１２０が、第３車両が自車両Ｍの前方に車線変更する可能性を推定する場面の一例を示す図である。 第１制御部１２０により実行される処理の流れを示すフローチャートである。 第１指標値導出テーブル１５２の一例を示す図ある。 第２指標値導出マップ１５４の一例を示す図ある。 車線変更推定マップ１５６の一例を示す図ある。 変形例の第１制御部１２０により実行される処理の流れを示すフローチャートである。 条件付き第２指標値導出マップ１５５の一例を示す図ある。 第３車両ｍ３の走行履歴の一例を示す図である。 変形例２の自動運転制御ユニット１００Ａの機能構成を示す図である。 合流路が存在する場面の一例を示す図である。 第１制御部１２０により実行される処理の流れを示すフローチャートである。 速度制御について説明するための図である。 第１制御部１２０により実行される速度制御の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、本発明の車線変更推定装置、車線変更推定方法、およびプログラムの実施形態について説明する。以下の説明では、車線変更推定装置が自動運転車両に適用されるものとして説明するが、これに限らず、自車両が走行する車線に車線変更する可能性が高いと推定される車両が存在する場合に、車両の乗員に、車線変更する可能性が高いと推定される車両が存在することを通知する通知装置に適用されてもよい。また、車線変更推定装置は、自動運転車両に限らず、自車両の前方を走行する前走車両に追従走行を行う車両においても適用されてもよい。この場合、自車両は、車線変更推定装置により自車両が走行する車線に隣接する車線から自車両が走行する車線に車線変更する可能性が高い車両が存在することが通知された場合、自車両は、追従している前走車両と、自車両との車間距離をより長くとり走行する。

［全体構成］
図１は、自動運転制御ユニット１００を含む車両システム１の構成図である。車両システム１が搭載される車両は、例えば、二輪や三輪、四輪等の車両であり、その駆動源は、ディーゼルエンジンやガソリンエンジンなどの内燃機関、電動機、或いはこれらの組み合わせである。電動機は、内燃機関に連結された発電機による発電電力、或いは二次電池や燃料電池の放電電力を使用して動作する。

車両システム１は、例えば、カメラ１０と、レーダ装置１２と、ファインダ１４と、物体認識装置１６と、通信装置２０と、ＨＭＩ（Human Machine Interface）３０と、ナビゲーション装置５０と、ＭＰＵ（Micro-Processing Unit）６０と、車両センサ７０と、運転操作子８０と、自動運転制御ユニット１００と、走行駆動力出力装置２００と、ブレーキ装置２１０と、ステアリング装置２２０とを備える。これらの装置や機器は、ＣＡＮ（Controller Area Network）通信線等の多重通信線やシリアル通信線、無線通信網等によって互いに接続される。なお、図１に示す構成はあくまで一例であり、構成の一部が省略されてもよいし、更に別の構成が追加されてもよい。

カメラ１０は、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等の固体撮像素子を利用したデジタルカメラである。カメラ１０は、車両システム１が搭載される車両（以下、自車両Ｍと称する）の任意の箇所に一つまたは複数が取り付けられる。前方を撮像する場合、カメラ１０は、フロントウインドシールド上部やルームミラー裏面等に取り付けられる。カメラ１０は、例えば、周期的に繰り返し自車両Ｍの周辺を撮像する。カメラ１０は、ステレオカメラであってもよい。

レーダ装置１２は、自車両Ｍの周辺にミリ波などの電波を放射すると共に、物体によって反射された電波（反射波）を検出して少なくとも物体の位置（距離および方位）を検出する。レーダ装置１２は、自車両Ｍの任意の箇所に一つまたは複数が取り付けられる。レーダ装置１２は、ＦＭ−ＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave）方式によって物体の位置および速度を検出してもよい。

ファインダ１４は、照射光に対する散乱光を測定し、対象までの距離を検出するＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging、或いはLaser Imaging Detection and Ranging）である。ファインダ１４は、自車両Ｍの任意の箇所に一つまたは複数が取り付けられる。

物体認識装置１６は、カメラ１０、レーダ装置１２、およびファインダ１４のうち一部または全部による検出結果に対してセンサフュージョン処理を行って、物体の位置、種類、速度などを認識する。物体認識装置１６は、認識結果を自動運転制御ユニット１００に出力する。

通信装置２０は、例えば、セルラー網やＷｉ−Ｆｉ網、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communication）などを利用して、自車両Ｍの周辺に存在する他車両と通信し、或いは無線基地局を介して各種サーバ装置と通信する。

ＨＭＩ３０は、自車両Ｍの乗員に対して各種情報を提示すると共に、乗員による入力操作を受け付ける。ＨＭＩ３０は、各種表示装置、スピーカ、ブザー、タッチパネル、スイッチ、キーなどを含む。

ナビゲーション装置５０は、例えば、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機５１と、ナビＨＭＩ５２と、経路決定部５３とを備え、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリなどの記憶装置に第１地図情報５４を保持している。ＧＮＳＳ受信機は、ＧＮＳＳ衛星から受信した信号に基づいて、自車両Ｍの位置を特定する。自車両Ｍの位置は、車両センサ７０の出力を利用したＩＮＳ（Inertial Navigation System）によって特定または補完されてもよい。ナビＨＭＩ５２は、表示装置、スピーカ、タッチパネル、キーなどを含む。ナビＨＭＩ５２は、前述したＨＭＩ３０と一部または全部が共通化されてもよい。経路決定部５３は、例えば、ＧＮＳＳ受信機５１により特定された自車両Ｍの位置（或いは入力された任意の位置）から、ナビＨＭＩ５２を用いて乗員により入力された目的地までの経路を、第１地図情報５４を参照して決定する。第１地図情報５４は、例えば、道路を示すリンクと、リンクによって接続されたノードとによって道路形状が表現された情報である。第１地図情報５４は、道路の曲率やＰＯＩ（Point Of Interest）情報などを含んでもよい。経路決定部５３により決定された経路は、ＭＰＵ６０に出力される。また、ナビゲーション装置５０は、経路決定部５３により決定された経路に基づいて、ナビＨＭＩ５２を用いた経路案内を行ってもよい。なお、ナビゲーション装置５０は、例えば、ユーザの保有するスマートフォンやタブレット端末等の端末装置の機能によって実現されてもよい。また、ナビゲーション装置５０は、通信装置２０を介してナビゲーションサーバに現在位置と目的地を送信し、ナビゲーションサーバから返信された経路を取得してもよい。

ＭＰＵ６０は、例えば、推奨車線決定部６１として機能し、ＨＤＤやフラッシュメモリなどの記憶装置に第２地図情報６２を保持している。推奨車線決定部６１は、ナビゲーション装置５０から提供された経路を複数のブロックに分割し（例えば、車両進行方向に関して１００［ｍ］毎に分割し）、第２地図情報６２を参照してブロックごとに目標車線を決定する。推奨車線決定部６１は、左から何番目の車線を走行するといった決定を行う。推奨車線決定部６１は、経路において分岐箇所や合流箇所などが存在する場合、自車両Ｍが、分岐先に進行するための合理的な経路を走行できるように、推奨車線を決定する。

第２地図情報６２は、第１地図情報５４よりも高精度な地図情報である。第２地図情報６２は、例えば、車線の中央の情報あるいは車線の境界の情報等を含んでいる。また、第２地図情報６２には、道路情報、交通規制情報、住所情報（住所・郵便番号）、施設情報、電話番号情報などが含まれてよい。道路情報には、高速道路、有料道路、国道、都道府県道といった道路の種別を表す情報や、道路の車線数、各車線の幅員、道路の勾配、道路の位置（経度、緯度、高さを含む３次元座標）、車線のカーブの曲率、車線の合流および分岐ポイントの位置、道路に設けられた標識等の情報が含まれる。第２地図情報６２は、通信装置２０を用いて他装置にアクセスすることにより、随時、アップデートされてよい。

また、第２地図情報６２には、入口料金所や出口料金所などのゲート構造を示す情報が記憶されている。ゲート構造を示す情報は、例えば、料金所に設けられたゲートの数や、ゲートの位置を示す情報、ゲートの種別を示す情報（ＥＴＣ専用ゲート、一般ゲートなどの情報）である。

車両センサ７０は、自車両Ｍの速度を検出する車速センサ、加速度を検出する加速度センサ、鉛直軸回りの角速度を検出するヨーレートセンサ、自車両Ｍの向きを検出する方位センサ等を含む。

運転操作子８０は、例えば、アクセルペダル、ブレーキペダル、シフトレバー、ステアリングホイールその他の操作子を含む。運転操作子８０には、操作量あるいは操作の有無を検出するセンサが取り付けられており、その検出結果は、自動運転制御ユニット１００、もしくは、走行駆動力出力装置２００、ブレーキ装置２１０、およびステアリング装置２２０のうち一方または双方に出力される。

自動運転制御ユニット１００は、例えば、第１制御部１２０と、第２制御部１４０と、記憶部１５０とを備える。第１制御部１２０と第２制御部１４０は、それぞれ、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することで実現される。また、各機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）などのハードウェアによって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。記憶部１５０は、ＨＤＤやフラッシュメモリにより実現される。記憶部１５０には、後述する、第１指標値導出テーブル１５２、第２指標値導出マップ１５４、および車線変更推定マップ１５６が格納されている。

第１制御部１２０は、例えば、外界認識部１２１と、自車位置認識部１２２と、第１指標値導出部１２３と、第２指標値導出部１２４と、推定部１２５と、行動計画生成部１２８とを備える。外界認識部１２１と、自車位置認識部１２２と、第１指標値導出部１２３と、第２指標値導出部１２４と、推定部１２５とを合わせたものは、「車線変更推定装置（図中、１２０−１）」の一例である。外界認識部１２１と、自車位置認識部１２２とを合わせたものは、「検出部」の一例である。行動計画生成部１２８および第２制御部１４０を合わせたものは、「車両制御部」の一例である。

外界認識部１２１は、カメラ１０、レーダ装置１２、およびファインダ１４から物体認識装置１６を介して入力される情報に基づいて、周辺車両の位置、および速度、加速度等の状態を認識する。周辺車両の位置は、その周辺車両の重心やコーナー等の代表点で表されてもよいし、周辺車両の輪郭で表現された領域で表されてもよい。周辺車両の「状態」とは、周辺車両の加速度やジャーク、あるいは「行動状態」（例えば車線変更をしている、またはしようとしているか否か）を含んでもよい。また、外界認識部１２１は、周辺車両に加えて、ガードレールや電柱、駐車車両、歩行者その他の物体の位置を認識してもよい。

自車位置認識部１２２は、例えば、自車両Ｍが走行している車線（走行車線）、並びに走行車線に対する自車両Ｍの相対位置および姿勢を認識する。自車位置認識部１２２は、例えば、第２地図情報６２から得られる道路区画線のパターン（例えば実線と破線の配列）と、カメラ１０によって撮像された画像から認識される自車両Ｍの周辺の道路区画線のパターンとを比較することで、走行車線を認識する。この認識において、ナビゲーション装置５０から取得される自車両Ｍの位置やＩＮＳによる処理結果が加味されてもよい。

そして、自車位置認識部１２２は、例えば、走行車線に対する自車両Ｍの位置や姿勢を認識する。図２は、自車位置認識部１２２により走行車線Ｌ１に対する自車両Ｍの相対位置および姿勢が認識される様子を示す図である。自車位置認識部１２２は、例えば、自車両Ｍの基準点（例えば重心）の走行車線中央ＣＬからの乖離ＯＳ、および自車両Ｍの進行方向の走行車線中央ＣＬを連ねた線に対してなす角度θを、走行車線Ｌ１に対する自車両Ｍの相対位置および姿勢として認識する。なお、これに代えて、自車位置認識部１２２は、走行車線Ｌ１のいずれかの側端部に対する自車両Ｍの基準点の位置などを、走行車線に対する自車両Ｍの相対位置として認識してもよい。自車位置認識部１２２により認識される自車両Ｍの相対位置は、推奨車線決定部６１および行動計画生成部１２８に提供される。

第１指標値導出部１２３、第２指標値導出部１２４、および推定部１２５の詳細については後述する。

行動計画生成部１２８は、推奨車線決定部６１により決定された推奨車線を走行するように、且つ、自車両Ｍの周辺状況に対応できるように、自動運転において順次実行されるイベントを決定する。イベントには、例えば、一定速度で同じ走行車線を走行する定速走行イベント、前走車両に追従する追従走行イベント、車線変更イベント、合流イベント、分岐イベント、緊急停止イベント、自動運転を終了して手動運転に切り替えるためのハンドオーバイベント、料金所を通過するときに実行される料金所イベント（後述）などがある。また、これらのイベントの実行中に、自車両Ｍの周辺状況（周辺車両や歩行者の存在、道路工事による車線狭窄など）に基づいて、回避のための行動が計画される場合もある。

行動計画生成部１２８は、自車両Ｍが将来走行する目標軌道を生成する。目標軌道は、例えば、速度要素を含んでいる。例えば、目標軌道は、所定のサンプリング時間（例えば０コンマ数［ｓｅｃ］程度）ごとに将来の基準時刻を複数設定し、それらの基準時刻に到達すべき目標地点（軌道点）の集合として生成される。このため、軌道点同士の間隔が広い場合、その軌道点の間の区間を高速に走行することを示している。

図３は、推奨車線に基づいて目標軌道が生成される様子を示す図である。図示するように、推奨車線は、目的地までの経路に沿って走行するのに都合が良いように設定される。行動計画生成部１２８は、推奨車線の切り替わり地点の所定距離手前（イベントの種類に応じて決定されてよい）に差し掛かると、車線変更イベント、分岐イベント、合流イベントなどを起動する。各イベントの実行中に、障害物を回避する必要が生じた場合には、図示するように回避軌道が生成される。

行動計画生成部１２８は、例えば、目標軌道の候補を複数生成し、安全性と効率性の観点に基づいて、その時点での最適な目標軌道を選択する。

また、行動計画生成部１２８は、速度生成部１２９を含む。速度生成部１２９の詳細については後述する。

第２制御部１４０は、走行制御部１４１を備える。走行制御部１４１は、行動計画生成部１２８によって生成された目標軌道を、予定の時刻通りに自車両Ｍが通過するように、走行駆動力出力装置２００、ブレーキ装置２１０、およびステアリング装置２２０を制御する。

走行駆動力出力装置２００は、車両が走行するための走行駆動力（トルク）を駆動輪に出力する。走行駆動力出力装置２００は、例えば、内燃機関、電動機、および変速機などの組み合わせと、これらを制御するＥＣＵとを備える。ＥＣＵは、走行制御部１４１から入力される情報、或いは運転操作子８０から入力される情報に従って、上記の構成を制御する。

ブレーキ装置２１０は、例えば、ブレーキキャリパーと、ブレーキキャリパーに油圧を伝達するシリンダと、シリンダに油圧を発生させる電動モータと、ブレーキＥＣＵとを備える。ブレーキＥＣＵは、走行制御部１４１から入力される情報、或いは運転操作子８０から入力される情報に従って電動モータを制御し、制動操作に応じたブレーキトルクが各車輪に出力されるようにする。ブレーキ装置２１０は、運転操作子８０に含まれるブレーキペダルの操作によって発生させた油圧を、マスターシリンダを介してシリンダに伝達する機構をバックアップとして備えてよい。なお、ブレーキ装置２１０は、上記説明した構成に限らず、走行制御部１４１から入力される情報に従ってアクチュエータを制御して、マスターシリンダの油圧をシリンダに伝達する電子制御式油圧ブレーキ装置であってもよい。

ステアリング装置２２０は、例えば、ステアリングＥＣＵと、電動モータとを備える。電動モータは、例えば、ラックアンドピニオン機構に力を作用させて転舵輪の向きを変更する。ステアリングＥＣＵは、走行制御部１４１から入力される情報、或いは運転操作子８０から入力される情報に従って、電動モータを駆動し、転舵輪の向きを変更させる。

［車線変更する可能性を推定する処理］
図４は、第１制御部１２０が、第３車両が自車両Ｍの前方に車線変更する可能性を推定する場面の一例を示す図である。第１指標値導出部１２３は、外界認識部１２１および自車位置認識部１２２の認識結果に基づいて、自車両Ｍ、自車両Ｍが走行する第１車線（走行車線）Ｌ１において自車両Ｍの前方を走行する第１車両ｍ１、第１車線Ｌ１に隣接する第２車線Ｌ２を走行し且つ自車両Ｍよりも前方を走行する第２車両ｍ２、および、第２車線Ｌ２を走行し且つ第２車両ｍ１よりも後方を走行する第３車両ｍ３のうち、２台の車両の間の進行方向に関する関係に基づく第１指標値を、複数組の２台の車両について導出する。

第１指標値は、２台の車両が所定距離に近づくまでの時間、２台の車両間の距離、２台の車両における車頭時間、または２台の車両の相対速度のうち少なくとも一つを含む。車頭時間は、予め任意に設定される時間（例えば１．５秒や、２秒程度）であって、先行車両が急減速した場合や、急停車した場合に、後方の車両が先行車両と干渉せずに安全性を確保した状態を維持することできる時間である。

第２指標値導出部１２４は、第３車両ｍ３の横方向の位置と、所定の期間における第３車両ｍ３の横方向の移動量または第３車両ｍ３の横方向の移動速度のうち少なくとも一方とに基づいて、第３車両ｍ３に関する第２指標値を導出する。

推定部１２５は、第１指標値導出部１２３により導出された指標値（第１指標値）と、第３車両の横方向の位置とに基づいて、第３車両が車線変更する可能性を推定する。また、推定部１２５は、第１指標値導出部１２３により導出された第１指標値と、第２指標値導出部１２４により導出された第２指標値とに基づいて、第３車両ｍ３が車線変更する可能性を推定する。

図５は、第１制御部１２０により実行される処理の流れを示すフローチャートである。本処理は、所定周期ごとに実行される。以下、前述した図４を参照しつつ各処理について説明する。

まず、第１制御部１２０が、自車両Ｍの現在地と、第２地図情報６２から取得した情報に基づいて、自車両Ｍが走行する第１車線Ｌ１の進行方向と同一の進行方向の第２車線Ｌ２が存在するか否かを判定する（ステップＳ１００）。同一の進行方向の第２車線Ｌ２が存在しない場合、本フローチャートの１ルーチンの処理は終了する。

同一の進行方向の第２車線Ｌ２が存在する場合、第１制御部１２０は、外界認識部１２１および自車位置認識部１２２の認識結果に基づいて、自車両Ｍから設定距離以内に第１車両ｍ１〜第３車両ｍ３が存在するか否かを判定する（ステップＳ１０２）。例えば、設定距離は、第１車両ｍ１〜第３車両ｍ３のそれぞれに対して設定されている。第１指標値導出部１２３は、例えば、第１車両ｍ１〜第３車両ｍ３のそれぞれが、対象の車両に設定された設定距離以内に存在するか否かを判定する。図４の例では、第１車両ｍ１〜第３車両ｍ３のそれぞれは、それぞれに設定された設定距離以内に存在するものとする。

なお、第１制御部１３０は、自車両Ｍの後方、または横方向に並んで第３車両ｍ３が存在している場合も、第３車両ｍ３が設定距離以内に存在していると判定する。自車両Ｍから所定距離以内に第１車両ｍ１〜第３車両ｍ３が存在しない場合、本フローチャートの１ルーチンの処理は終了する。

自車両Ｍから所定距離以内に第１車両ｍ１〜第３車両ｍ３が存在する場合、推定部１２５は、所定の制御条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ１０４）。所定の制御条件とは、例えば、第１車両ｍ１と自車両Ｍとの車間距離が閾値以上であることである。また、所定の制御条件は、例えば、自車両Ｍと第３車両ｍ３との進行方向に関する距離が第１距離の未満である場合（車間距離が短い場合）において、自車両Ｍに対する第３車両ｍ３の相対速度が正であってもよい。

また、所定の制御条件は、例えば、自車両Ｍと第３車両ｍ３との進行方向に関する距離が第１の距離以上且つ第２距離未満である場合（車間距離が中程度である場合）において、自車両Ｍに対する第３車両ｍ３の相対速度が正であり、且つその相対速度が所定の速度以上であってもよい。なお、自車両Ｍと第３車両ｍ３との進行方向に関する距離が第２距離以上である場合（車間距離が十分長い場合）は、推定部１２５は、自車両Ｍに対する第３車両ｍ３の相対速度が正でない場合であっても、自車両Ｍと第３車両ｍ３との間に十分な領域が存在するため、所定の制御条件を満たすと判定してもよい。所定の制御条件を満たさない場合、本フローチャートの処理は終了する。

所定の制御条件を満たす場合、第１指標値導出部１２３は、自車両Ｍと第１車両ｍ１とのＴＴＣ（ｍ１−Ｍ）を導出する（ステップＳ１０６）。ＴＴＣ（Time To Collision）とは、先行車両（の後端）と後方車両（の前端）との進行方向に関する車間距離を相対速度で除した値である。

次に、第１指標値導出部１２３は、自車両Ｍと第３車両ｍ３とのＴＴＣ（Ｍ−ｍ３）を導出し（ステップＳ１０８）、第１車両ｍ１と第３車両ｍ３とのＴＴＣ（ｍ１−ｍ３）を導出し（ステップＳ１１０）、第２車両ｍ２と第３車両ｍ３とのＴＴＣ（ｍ２−ｍ３）を導出する（ステップＳ１１２）。

次に、第１指標値導出部１２３は、上記のステップＳ１０６〜Ｓ１１２の処理により導出されたＴＴＣ、および第１指標値導出テーブル１５２に基づいて、第１指標値を導出する（ステップＳ１１４）。図６は、第１指標値導出テーブル１５２の一例を示す図ある。第１指標値導出テーブル１５２には、第１指標値α１〜αｎに対して、複数組の２台の車両におけるＴＴＣが対応付けられて記憶されている。例えば、α１〜α３の順で、第１指標値が高い。

第１指標値は、自車両Ｍと第１車両ｍ１のＴＴＣが長い場合、短い場合に比して大きくなる傾向である。また、第１指標値は、第１車両ｍ１と第３車両ｍ３のＴＴＣが長い場合、短い場合に比して大きくなる傾向である。また、第１指標値は、第２車両ｍ２と第３車両ｍ３とのＴＴＣが短い場合、長い場合に比して大きくなる傾向である。また、第１指標値は、自車両Ｍと第１車両ｍ１とのＴＴＣが、第２車両ｍ２と第３車両ｍ３とのＴＴＣに比して長い場合、短い場合に比して大きくなる傾向である。

第１指標値導出テーブル１５２は、予め実際に車線変更する第３車両ｍ３が観測された結果や、実験的手法、シミュレーション等から導出された、第１指標値と２台の車両におけるＴＴＣとの相関に基づいて生成されたものである。２台の車両とは、例えば、第１車両ｍ１と第２車両ｍ２とを除く、自車両Ｍと第１車両ｍ１、自車両Ｍと第３車両ｍ３、第１車両ｍ１と第３車両ｍ３、第２車両ｍ２と第３車両ｍ３である。なお、第１指標値の導出には、第１指標値導出テーブル１５２に代えて（加えて）、マップや関数が用いられてもよい。

次に、第１指標値導出部１２３が、外界認識部１２１の認識結果に基づいて、第３車両ｍ３の横方向の位置および横速度Ｖｙを導出する（ステップＳ１１６）。第３車両ｍ３の横方向の位置とは、自車両Ｍが走行する第１車線Ｌ１に対する第３車両ｍ３の位置であって、第１車線Ｌ１と第２車線Ｌ２とを区画する区画線ＤＬと第３車両ｍ３との距離ｙである。距離ｙは、例えば、第３車両ｍ３の側方と区画線ＤＬとの最短距離である。

次に、推定部１２５が、第２指標値導出マップ１５４を参照し、第３車両ｍと区画線ＤＬとの距離ｙと、第３車両ｍ３の横速度Ｖｙとに基づいて、第２指標値を導出する（ステップＳ１１８）。図７は、第２指標値導出マップ１５４の一例を示す図ある。第２指標値導出マップ１５４には、第２指標値に対して、距離ｙと、第３車両ｍ３の横速度Ｖｙ（区画線ＤＬに近づく方向が正）とが対応付けられて記憶されている。なお、図中、「Ａ」は設定値である。第２指標値は、距離ｙが短いほど大きくなる傾向である。また、第２指標値は、横速度Ｖｙが大きいほど大きくなる傾向である。第２指標値導出マップ１５４は、予め実際に車線変更する第３車両ｍ３が観測された結果や、実験的手法、シミュレーション等から導出された、第２指標値と、距離ｙと、第３車両ｍ３の横速度Ｖｙとの相関に基づいて生成されたものである。

次に、推定部１２５が、車線変更推定マップ１５６を参照し、第１指標値と第２指標値とに基づいて、第３車両ｍが第１車線Ｌ１に車線変更する可能性を推定する（ステップＳ１２０）。図８は、車線変更推定マップ１５６の一例を示す図ある。車線変更推定マップ１５６には、第３車両ｍ３が車線変更を行う可能性を示す推定指標値に対して、第１指標値と、第２指標値とが対応付けられて記憶されている。なお、図中、「Ｂ」は設定値である。推定指標値は、第１指標値または第２指標値が大きいほど大きくなる傾向である。車線変更推定マップ１５６は、予め実際に車線変更する第３車両ｍ３が観測された結果や、実験的手法、シミュレーション等から導出された、第１指標値と第２指標値との相関に基づいて生成されたものである。これにより、本フローチャートの１ルーチンの処理は終了する。

なお、上述した例では、第２指標値の導出には、距離ｙおよび第３車両ｍ３の横速度Ｖｙが用いられるものとして説明したが、第２指標値の導出には、距離ｙのみ、または距離ｙと任意のパラメータが用いられてもよい。例えば、第２指標値の導出には、第３車両の横方向の位置および第３車両ｍ３の横速度Ｖｙに加え、所定の時間における第３車両ｍ３の横方向の移動量が用いられてもよい。例えば、第２指標値導出部１２４は、上記の横方向の移動量が大きいほど、第２指標値を大きく導出する。

また、第２指標値導出部１２４は、第３車両ｍ３の横方向に関する移動方向が第１車線に向く方向である場合、第３車両ｍ３の横方向に関する移動方向が第１車線Ｌ１に向く方向でない場合に比して、大きくなる傾向に第２指標値を導出する。これにより、推定部１２５は、第３車両ｍ３の横方向に関する移動方向が第１車線に向く方向である場合、第３車両ｍ３の横方向に関する移動方向が第１車線Ｌ１に向く方向でない場合に比して、第３車両ｍ３が車線変更する可能性を高く推定する。

また、上述した例では、第１指標値の導出には、ＴＴＣが用いられるものとして説明したが、第１指標値の導出には、ＴＴＣに代えて（加えて）、２台の車両間の距離、２台の車両における車頭時間、または２台の車両の相対速度のうち少なくとも一つが用いられてもよい。

例えば、２台の車両間の距離が第１指標値の導出に用いられる場合、第１指標値は、自車両Ｍと第１車両ｍ１の距離が長いほど、第１車両ｍ１と第３車両ｍ３の距離が長いほど、または第２車両ｍ２と第３車両ｍ３との距離が短いほど、大きくなる傾向となる。

また、例えば、２台の車両の相対速度が第１指標値の導出に用いられる場合、第１指標値は、自車両Ｍと第１車両ｍ１の相対速度が小さいほど、または第１車両ｍ１の速度が自車両Ｍの速度に比して大きいほど、大きくなる傾向となる。また、第１指標値は、第１車両ｍ１と第３車両ｍ３の相対速度が小さいほど、第１車両ｍ１の速度が第３車両ｍ３の速度に比して大きいほど、大きくなる傾向となる。また、第１指標値は、第２車両ｍ２と第３車両ｍ３との相対速度が小さいほど、または第３車両ｍ３の速度が第２車両ｍ２の速度に比して大きいほど、大きくなる傾向となる。

また、２台の車両の車頭時間が第１指標値の導出に用いられる場合、第１指標値は、ＴＴＣが第１指標値の導出に用いられる場合と同様の傾向となる。

また、上述した例では、第１指標値導出部１２３は、第１車両ｍ１と第２車両ｍ２との進行方向に関する関係除く２台の車両の間の進行方向に関する関係に基づく第１指標値に基づいて第１指標値を導出するものとしたが、第１指標値導出部１２３は、第１車両ｍ１と第２車両ｍ２との進行方向に関する関係を用いて第１指標値を導出してもよい。この場合、第１車両ｍ１が第２車両ｍ２より前方に存在するとき、存在しない場合に比して第１指標値は大きい傾向に導出される。また、第１車両ｍ１と第２車両ｍ２とのＴＴＣ（車頭時間）が大きい場合に、小さい場合に比して第１指標値は大きい傾向となる。また、第１車両ｍ１に対する第２車両ｍ２の相対速度が正である場合に、負である場合に比して、第１指標値が高く導出され、第３車両ｍ３が車線変更する可能性を高く推定される。また、第１車両ｍ１に対する第２車両ｍ２の相対速度が正である場合において、相対速度が大きいほど、第１指標値は大きい傾向に導出される。これにより、第３車両ｍ３が車線変更する可能性が高く推定される。

また、第３車両ｍ３の前方に障害物（例えば停車した車両や落下物等）が存在する場合、推定部１２５は、第３車両ｍ３が第２車線Ｌ２から第１車線Ｌ１に車線変更する可能を、障害物が存在しない場合に比して高く推定してもよい。また、第３車両ｍ３の前方の車線が消失する場合、推定部１２５は、第３車両ｍ３が第２車線Ｌ２から第１車線Ｌ１に車線変更する可能を、車線が消失しない場合に比して高く推定してもよい。

また、第１車両ｍ１または第２車両ｍ２が存在しない場合においても、上記処理は行われてもよい。この場合、図５のステップＳ１０２の処理は省略されてもよいし、ステップＳ１０２の処理において第１制御部１２０は、任意の車両が存在するか否かを判定してもよい。また、第１車両ｍ１または第２車両ｍ２が存在しない場合、第１車両ｍ１または第２車両ｍ２が存在しない場合に対応した第１指標値導出テーブル１５２が用いられてもよいし、存在しない車両と他の車両とのＴＴＣや、車頭時間、２台の車両間の距離は、十分に大きな値または無限大とみなされてよい。また、第１車両ｍ１または第２車両ｍ２が存在しない場合、相対速度は、ゼロとみなされてもよいし、第１車両ｍ１または第２車両ｍ２が存在しない場合の設定値が用いられてもよい。

また、上述した例では、第１指標値が導出された後、第２指標値が導出されるものとしたが、第２指標値が導出された後、第１指標値が導出されてもよい。また、この場合、第２指標値が第１閾値以下である場合、第３車両ｍ３が第１車線Ｌ１に車線変更する可能性は所定値以下であると推定してもよい。また、第３車両ｍと区画線ＤＬとの距離ｙが第２閾値以下、または自車両Ｍと第３車両ｍ３との相対速度が第３閾値以下である場合（自車両Ｍの速度が第３車両ｍ３の速度に比して速い場合）、第３車両ｍ３が第１車線Ｌ１に車線変更する可能性は所定値以下であると推定されてもよい。

上述したように、推定部１２５は、第１指標値導出部１２３により導出された第１指標値と、第３車両ｍ３の横方向の位置とに基づいて、第３車両ｍ３が車線変更する可能性を推定することにより、より精度よく第３車両ｍ３の車線変更を推定することができる。

［変形例１］
変形例１では、第３車両ｍ３の方向指示器の点灯状態によって、第２指標値が導出される際に用いられる第２指標値導出マップ１５４が、条件付き第２指標値導出マップ１５５に切り替えられる。

図９は、変形例の第１制御部１２０により実行される処理の流れを示すフローチャートである。ステップＳ２００〜Ｓ２１６までの処理は、図５のステップＳ１００〜Ｓ１１６までの処理と同様であるため、説明を省略する。

ステップＳ２１６の処理の後、第１制御部１２０が、外界認識部１２１の認識結果に基づいて、第３車両ｍ３の方向指示器が第１車線Ｌ１に車線変更する意思を示すように点灯しているか否かを判定する（ステップＳ２１８）。

第３車両ｍ３の方向指示器が第１車線Ｌ１に車線変更する意思を示すように点灯している場合、推定部１２５が、参照するマップを、第２指標値導出マップ１５４から条件付き第２指標値導出マップ１５５に切り替えて（ステップＳ２２０）、条件付き第２指標値導出マップ１５５を参照して、第３車両ｍと区画線ＤＬとの距離ｙと、第３車両ｍ３の横速度Ｖｙとに基づいて、第２指標値を導出する（ステップＳ２２２）。

図１０は、条件付き第２指標値導出マップ１５５の一例を示す図ある。条件付き第２指標値導出マップ１５５には、第２指標値に対して、距離ｙと、第３車両ｍ３の横速度Ｖｙとが対応付けられて記憶されている。条件き第２指標値導出マップ１５５は、第２指標値導出マップ１５５に比して、距離ｙと第３車両ｍ３の横速度Ｖｙとの相対関係が同一であっても、第２指標値導出マップ１５４に比して、第２指標値が大きい傾向に導出されるように生成されている。条件付き第２指標値導出マップ１５５は、予め実際に観測された、第３車両ｍ３の方向指示器が第１車線Ｌ１に車線変更する意思を示すように点灯した場合に第３車両ｍが車線変更した結果や、実験的手法、シミュレーション等から導出された、第２指標値と、距離ｙと、第３車両ｍ３の横速度Ｖｙとの相関に基づいて生成されたものである。第３車両ｍ３に車線変更の意思が推認される場合、第３車両ｍ３に車線変更の意思が推認されない場合に比して、第２指標値が大きく導出されることで、車線変更の可能性がより精度良く導出される。

第３車両ｍ３の方向指示器が第１車線Ｌ１に車線変更する意思を示すように点灯していない場合、推定部１２５が、第２指標値導出マップ１５４を参照し、第３車両ｍと区画線ＤＬとの距離ｙと、第３車両ｍ３の横速度Ｖｙとに基づいて、第２指標値を導出する（ステップＳ２２２）。次に、推定部１２５は、車線変更推定マップ１５６を参照し、第１指標値と第２指標値とに基づいて、第３車両ｍ３が第１車線Ｌ１に車線変更する可能性を推定する（ステップＳ２２４）。これにより、本フローチャートの１ルーチンの処理は終了する。

なお、車線変更推定マップ１５６に加えて、条件付き車線変更推定マップが記憶部１５０に格納されてもよい。この場合、推定部１２５は、第３車両ｍ３の方向指示器が第１車線Ｌ１に車線変更する意思を示した場合、条件付き車線変更推定マップを参照して、第３車両ｍ３が車線変更する可能性を推定してもよい。条件付き車線変更推定マップは、車線変更推定マップ１５６に比して、第１指標値と第２指標値との相対関係が同一であっても、より車線変更する可能性が高い傾向に導出されるように生成されている。なお、条件付き車線変更推定マップに加えて、条件付き第２指標値導出マップ１５５が用いられてもよいし、条件付き車線変更推定マップが用いられる場合、条件付き第２指標値導出マップ１５５に代えて第２指標値導出マップ１５４が用いられてもよい。条件付き車線変更推定マップが用いられる場合、第３車両ｍ３が車線変更する可能性が高く推定されることで、車線変更の可能性がより精度良く推定される。

［変形例２］
推定部１２６は、更に第３車両ｍ３の走行履歴を加味して、第３車両ｍ３が第２車線Ｌ２から第１車線Ｌ１に車線変更する可能性を推定してもよい。図１１は、第３車両ｍ３の走行履歴の一例を示す図である。図４と同様の内容については説明を省略する。図示する例において、第３車両ｍ３が加速して、自車両Ｍの後方から自車両Ｍの前方に存在するように走行した（追い抜いた）ものとする。推定部１２６は、第３車両ｍ３が加速して、第３車両ｍ３が自車両Ｍを追い抜いた場合、第３車両ｍ３が加速せずに、第３車両ｍ３が自車両Ｍを追い抜いた場合に比して、第３車両ｍ３が車線変更する可能性を高く推定する。

また、推定部１２６は、上記のように第３車両ｍ３が自車両Ｍを追い抜いた際に、軌跡Ｌｏ１に示すように自車両Ｍを追い抜いた場合に、軌跡Ｌｏ２に示すように自車両Ｍを追い抜いた場合に比して、第３車両ｍ３が車線変更する可能性を高く推定する。軌跡Ｌｏ１は、第１車線Ｌ１において第３車両ｍ３が自車両Ｍの後方を走行している状態から、第２車線Ｌ２に車線変更した後に自車両Ｍを追い抜いたときの軌跡である。軌跡Ｌｏ２は、第２車線Ｌ２において第３車両ｍ３が自車両Ｍの後方を走行している状態において、自車両Ｍを追い抜いたときの軌跡である。

上述したように、推定部１２６が、更に第３車両ｍ３の走行履歴を加味して、第３車両ｍ３が第２車線Ｌ２から第１車線Ｌ１に車線変更する可能性を推定することにより、更に精度よく第３車両ｍ３が車線変更する可能性を推定することができる。

［変形例３］
合流路が存在する場合（または自車両Ｍが走行する車線に隣接する車線が消失する場合）、仮想車両設定部１２３Ａが、第２車両ｍ２に相当する仮想第２車両ｖｍ２を設定する。第１指標値導出部１２４は、仮想第２車両ｖｍ２を第２車両ｍ２とみなして、第１指標値を導出する。

変形例２の車両システム１Ａは、自動運転制御ユニット１００に代えて、自動運転制御ユニット１００Ａを備える。図１２は、変形例２の自動運転制御ユニット１００Ａの機能構成を示す図である。自動運転制御ユニット１００Ａは、例えば、第１制御部１２０Ａを備える。第１制御部１２０Ａは、第１制御部１２０の機能構成に加え、更に仮想車両設定部１２３Ａを備える。

図１３は、合流路が存在する場面の一例を示す図である。第１制御部１２０は、外界認識部１２１および自車位置認識部１２２の認識結果に基づいて、自車両Ｍ、自車両Ｍが存在する第３車線Ｌ３において自車両Ｍの前方に存在する第１車両ｍ１、第３車線Ｌ３に接続される（隣接する）合流路Ｌ４（第４車線）を走行する第３車両ｍ３を認識する。

仮想車両設定部１２３Ａは、合流路Ｌ４が消失する地点Ｐを基準に仮想第２車両ｖｍ２を設定する。第１指標値導出部１２３は、自車両Ｍ、自車両Ｍが存在する第３車線Ｌ３において自車両Ｍの前方に存在する第１車両ｍ１、第３車線Ｌ３に隣接する合流路（第４車線）を走行し且つ自車両よりも前方に存在する仮想第２車両ｖｍ２、および、第４車線Ｌ４に存在し且つ仮想第２車両ｖｍ２よりも後方に存在する第３車両ｍ３のうち、２台の車両の間の進行方向に関する関係に基づく第１指標値を、複数組の２台の車両について導出する。

図１４は、第１制御部１２０により実行される処理の流れを示すフローチャートである。本処理は、所定周期ごとに実行される。以下、前述した図１３を参照しつつ各処理について説明する。

まず、第１制御部１２０が、自車両Ｍの現在の位置と、第２地図情報６２から取得した情報に基づいて、自車両Ｍの前方であって所定距離以内に合流路Ｌ４が存在するか否かを判定する（ステップＳ３００）。合流路Ｌ４が存在しない場合、本フローチャートの１ルーチンの処理は終了する。

合流路Ｌ４が存在する場合、第１制御部１２０は、外界認識部１２１および自車位置認識部１２２の認識結果に基づいて、自車両Ｍから所定距離以内に第１車両ｍ１および第３車両ｍ３が存在するか否かを判定する（ステップＳ３０２）。自車両Ｍから所定距離以内に第１車両ｍ１および第３車両ｍ３が存在しない場合、本フローチャートの１ルーチンの処理は終了する。

自車両Ｍから所定距離以内に第１車両ｍ１および第３車両ｍ３が存在する場合、第１制御部１２０は、設定距離以内に第２車両ｍ２が存在するか否かを判定する（ステップＳ３０４）。設定距離以内に第２車両ｍ２が存在する場合、ステップＳ３０８〜ステップＳ３２４の処理を実行する。ステップＳ３０８〜Ｓ３２４の処理は、図５のフローチャートの処理（ステップＳ１０４〜Ｓ１２０）と同様の処理である。なお、設定距離以内に第２車両ｍ２が存在する場合、本フローチャートの１ルーチンの処理は終了してもよい。合流路Ｌ４が存在する箇所において、第２車両ｍ２が存在する場合、第２車両ｍ２が車線変更する可能性も推定する必要があり、本処理とは異なる処理を適用するためである。

設定距離以内に第２車両ｍ２が存在しない場合、仮想車両設定部１２３Ａが、合流路Ｌ４が消滅する地点Ｐに仮想第２車両ｖｍ２を設定する（ステップＳ３０６）。次に、推定部１２５は、所定の制御条件を満たすか否かを判定する（ステップＳ３０８）。所定の制御条件を満たさない場合、本フローチャートの１ルーチンの処理は終了する。

所定の制御条件を満たす場合、第１指標値導出部１２３は、自車両Ｍと第１車両ｍ１とのＴＴＣ（ｍ１−Ｍ）を導出する（ステップＳ３１０）。次に、第１指標値導出部１２３は、自車両Ｍと第３車両ｍ３とのＴＴＣ（Ｍ−ｍ３）を導出し（ステップＳ３１２）、第１車両ｍ１と第３車両ｍ３とのＴＴＣ（ｍ１−ｍ３）を導出し（ステップＳ３１４）、仮想第２車両ｍ２と第３車両ｍ３とのＴＴＣ（ｖｍ２−ｍ３）を導出する（ステップＳ３１６）。

次に、推定部１２５は、上記の処理により導出されたＴＴＣ、および第１指標値導出テーブル１５２に基づいて、第１指標値を導出する（ステップＳ３１８）。
本処理のステップＳ３２０〜Ｓ３２４の処理は、図５のステップ１１６〜１２０の処理と同様であるため、説明を省略する。

上述した処理により、仮想車両設定部１２３Ａが、隣接車線が消滅する場合に、車線が消失する地点を基準に仮想線を設定する。そして、推定部１２６が、第１指標値導出部１２３により導出された自車両Ｍ、第１車両ｍ１、仮想第２車両ｖｍ２、および、第３車両ｍ３のうち、２台の車両の間の進行方向に関する関係を示す指標値を用いて、第３車両ｍ３が車線変更する可能性を推定することにより、より精度良く推定することができる。

［速度制御］
図１５は、速度制御について説明するための図である。外界認識部１２１は、カメラ１０、レーダ装置１２、およびファインダ１４から物体認識装置１６を介して入力される情報に基づいて、自車両Ｍが走行する第１車線Ｌ１において自車両Ｍの前方を走行する第１車両ｍ１、第１車線Ｌ１に隣接する第２車線Ｌ２において進行方向に関して第１車両ｍ１と自車両Ｍとの間を走行する車両Ｂを認識する。第１車両ｍ１は、「車両Ａ」の一例である。第２車両ｍ２または第３車両ｍ３は、「車両Ｂ」の一例である。

外界認識部１２１は、カメラ１０、レーダ装置１２、およびファインダ１４から物体認識装置１６を介して入力される情報に基づいて、第１車線Ｌ１に隣接し且つ第２車線Ｌ２と反対側の第３車線Ｌ３において進行方向に関して第１車両ｍ１と自車両Ｍとの間を走行する車両Ｃを認識する。第２車両ｍ４または第５車両ｍ５は、「車両Ｃ」の一例である。以下、一以上の車両Ｂおよび一以上の車両Ｃを「対象車両」と総称する場合がある。

速度生成部１２９は、第１車両ｍ１の速度と、推定部１２５の推定結果（例えば第２車両ｍ２〜第５車両ｍ５のうち、一以上の対象車両が第１車線に車線変更する可能性）に基づいて、自車両Ｍの速度を制御する。また、速度生成部１２９は、第１車両ｍ１の速度と、推定部１２５の推定結果のうち、第１車線Ｌ１に車線変更する可能性が高い対象車両が車線変更する可能性に基づいて、自車両Ｍの速度を制御する。

図１６は、第１制御部１２０により実行される速度制御の処理の流れを示すフローチャートである。まず、外界認識部１２１が、自車両Ｍの進行方向に関して自車両Ｍと第１車両ｍ１との間に存在する車両を認識する（ステップＳ４００）。車両Ｍと第１車両ｍ１との間に存在する車両は、図１５の例では第２車両ｍ２〜第５車両ｍ５である。なお、第１車両ｍが、自車両Ｍから所定距離以内に存在しない場合、自車両Ｍから所定距離以内に存在する車両が本処理の対象車両として認識される。上記の所定距離は、自車両Ｍの速度や、目標速度等に応じて設定される距離である。

また、自車両Ｍと第１車両ｍ１との間に存在する車両であっても、進行方向に関して対象車両の後端が、自車両Ｍの前端よりも前方にない車両は除外されてもよい。また、自車両Ｍと第１車両ｍ１との間に存在する車両であっても、対象車両の後端から自車両Ｍの前端までの距離が、図１５に示す所定距離Ｌｔｈ以上でない車両は除外されてもよい。このように所定距離Ｌｔｈ以上でない車両が除外されることにより、レーダ装置１２やファインダ１４等のセンサの誤検知によって、車両の挙動が無意味に変化することを抑制することができる。また、処理負荷を低減させることができる。

次に、推定部１２５が、外界認識部１２１により認識された第２車両ｍ２〜第５車両ｍ５について車線変更する可能性を推定する（ステップＳ４０２）。推定部１２５は、例えば、第２車両ｍ２〜第５車両ｍ５について、上記の「車線変更する可能性を推定する処理」で説明した処理の考え方に基づいて、第２車両ｍ２〜第５車両ｍ５について第１車線Ｌ１に車線変更する可能性を推定する。

なお、上記の「車線変更する可能性を推定する処理」の説明では、第２車両ｍ２および第３車両ｍ５の処理について車線変更する可能性を推定する手法については詳細に述べなかったが、以下のように考えて車線変更する可能性を推定してもよい。例えば、推定部１２５は、第２車両ｍ２について車線変更する可能性を推定する場合、第２車両ｍ２を、第３車両ｍ３とみなし、第２車両ｍ２の前方の車両が存在する場合は、その車両を第２車両ｍ２とみなして、第３車両ｍ３とみなした第２車両ｍ２について車線変更する可能性を推定する。なお、第２車両ｍ２の前方に車両が存在しない場合は、第３車両ｍ３の前方に車両が存在しない場合と同様に処理が行われる。また、第４車両ｍ４について、車線変更する可能性を推定する場合についても第２車両ｍ２と同様に車線変更する可能性が推定される。また、第２車両ｍ２または第３車両ｍ３は、処理の対象外とされてもよい。また、上述した車線変更する可能性を推定する処理は、一例であり他の公知の手法が用いられてもよい。

次に、第１制御部１２０は、推定部１２５の推定結果のうち、車線変更する可能性が閾値（例えば０．９または１．０）以上である車両が存在するか否かを判定する（ステップＳ４０４）。車線変更する可能性が閾値以上である車両が存在しない場合、ステップＳ４１０の処理に進む。

車線変更する可能性が閾値以上である車両が存在する場合、第１制御部１２０は、ステップＳ４００で第１車両ｍ１とした車両に代えて、ステップＳ４０４で閾値以上であると判定して車両を第１車両とみなす（ステップＳ４０６）。例えば、第１車線Ｌ１に隣接する第２車線Ｌ２または第３車線Ｌ３に存在する車両が、区画線ＤＬ１またはＤＬ２に近づいたり、第１車線Ｌ１に進入してきたりした場合、その車両は第１車線Ｌ１に車線変更した車両とみなされ、第１車両ｍ１とされる。そして、第１制御部１２０は、ステップＳ４０６で第１車両ｍ１とみなした第１車両ｍ１と自車両Ｍとの間に存在する車両を認識する（ステップＳ４０８）。

次に、第１制御部１３０は、ステップＳ４００またはＳ４０８で認識した車両のうち、所定の条件を満たさない車両を除外する（ステップＳ４１０）。所定の条件とは、例えば、自車両Ｍに対する相対速度が正またはゼロである車両である。また、所定の条件とは、例えば、推定部１２５の推定結果において第１車線Ｌ１に車線変更する可能性が閾値を超えることであってもよい。

次に、速度生成部１２９は、第１車両ｍ１の速度と、ステップＳ４１０で除外されていない車両が車線変更する可能性とに基づいて自車両Ｍの目標速度候補を導出する（ステップＳ４１２）。例えば、速度生成部１２９は、下記の式（１）に基づいて、第２車両ｍ２〜第５車両ｍ５の速度および車線変更する可能性に基づいて目標速度候補を導出する。式中、「Vego_mn」は対象車両ｎを基準とした自車両Ｍの目標速度候補であり、「n」は対象車両（第２車両から第５車両ｍ５のいずれか）を示す。「Pmn」は隣接車線に存在する対象車両が第１車線に車線変更する可能性（例えば０．０〜１．０で示される確率値）、「Vm1」は第１車両ｍ１の速度であり、「Vmn」は、対象車両の速度である。
Vego_mn＝(1-Pmn)Vm1+PmnVmn・・・（１）

次に、速度生成部１２９は、ステップＳ４１０で導出された複数の目標速度候補のうち、最も小さい目標速度候補を目標速度として選択する（ステップＳ４１４）。速度生成部１２９は、ステップＳ４１４で選択した目標速度に基づいて、自車両Ｍを制御する（ステップＳ４１６）。これにより本フローチャートの１ルーチンの処理は終了する。

対象車両が車線変更する可能性が高くなる程、式（１）の第１項の値はゼロに近づき、第２項の値は対象車両の速度に近づく傾向となる。例えば、第１車両ｍ１〜第５車両ｍ５が同程度の速度で走行している場合、第３車両ｍ３が最も車線変更する可能性が高い場合、式（１）において第３車両ｍ３を基準としたときの目標速度候補が最も小さくなる。そして、速度生成部１２９が、式（１）に基づいて、目標速度を決定し、決定した目標速度に基づいて自車両Ｍの速度を制御することにより、車線変更する可能性が高い車両が第１車線Ｌ１に車線変更してきた場合も、車線変更してきた車両に滑らかに追従するように自車両Ｍの速度が制御される。このように、第１制御部１２０は、周辺車両が車線変更してくる挙動に応じて、より違和感のない速度制御を行うことができる。

なお、上記の説明では、速度生成部１２９が、第１車両ｍ１の速度と、推定部１２５の推定結果のうち、第１車線Ｌ１に車線変更する可能性が高い対象車両が車線変更する可能性に基づいて、自車両Ｍの速度を制御する処理は、自動運転車両に適用されるものとして説明するが、これに限らず、上記の処理は、自車両Ｍの前方を走行する前走車両に対する追従走行を行う車両においても適用されてもよい。この場合、自車両Ｍは、速度生成部１２９によりにより決定された速度に基づいて自車両Ｍを制御する。

以上説明した実施形態によれば、自車両Ｍの周辺の状況を検出するカメラ１０、レーダ装置１２、およびファインダ１４により検出された、自車両Ｍが走行する第１車線Ｌ１において自車両Ｍの前方を走行する第１車両ｍ１、第１車線Ｌ１に隣接する第２車線Ｌ２において進行方向に関して第１車両ｍ１と自車両Ｍとの間を走行する車両Ｂを認識する外界認識部１２１と、外界認識部１２１により認識された車両Ｂが、第１車線Ｌ１に車線変更する可能性を推定する推定部１２５と、第１車両ｍ１の速度と、推定部１２５の推定結果とに基づいて、自車両Ｍの速度を制御する第１制御部１２０（速度生成部１２９）とを備えることにより、周辺車両が車線変更してくる挙動に応じて、より違和感のない速度制御を行うことができる。

以上説明した実施形態によれば、自車両の周辺の状況を検出するカメラ１０、レーダ装置１２、またはファインダ１４により検出された自車両Ｍの周辺状況に基づいて、自車両Ｍ、自車両Ｍが走行する第１車線Ｌ１において自車両Ｍの前方を走行する第１車両ｍ１、第１車線Ｌ１に隣接する第２車線Ｌ２を走行し且つ自車両Ｍよりも前方を走行する第２車両ｍ２（仮想第２車両ｖｍ２）、および、第２車線Ｌ２を走行し且つ第２車両ｍ２よりも後方を走行する第３車両ｍ３のうち、２台の車両の間の進行方向に関する関係に基づく第１指標値を、複数組の２台の車両について導出する第１指標値導出部１２３と、第１指標値導出部１２３により導出された第１指標値と、第３車両ｍ３の横方向の位置とに基づいて、第３車両ｍ３が車線変更する可能性を推定する推定部１２５とを備えることにより、周辺車両が車線変更する可能性をより精度よく導出することができる。

以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。

１‥車両システム、１０‥カメラ、１６‥物体認識装置、２０‥通信装置、１００‥自動運転制御ユニット、１２０‥第１制御部、１２１‥外界認識部、１２２‥自車位置認識部、１２３Ａ‥仮想車両設定部、１２３‥第１指標値導出部、１２４‥第２指標値導出部、１２５‥推定部、１２８‥行動計画生成部、１２９‥速度生成部、１４０…第２制御部、１４１‥走行制御部

Claims (12)

1. 自車両の周辺の状況を検出する検出部と、
   前記検出部により検出された自車両の周辺状況に基づいて、前記自車両、前記自車両が走行する第１車線において前記自車両の前方を走行する第１車両、前記第１車線に隣接する第２車線を走行し且つ自車両よりも前方を走行する第２車両、および、前記第２車線を走行し且つ前記第２車両よりも後方を走行する第３車両のうち、２台の車両の間の進行方向に関する関係に基づく第１指標値を、複数組の２台の車両について導出する第１指標値導出部と、
   前記第１指標値導出部により導出された第１指標値と、前記第３車両の横方向の位置とに基づいて、前記第３車両が車線変更する可能性を推定する推定部と、
   を備える車線変更推定装置。
2. 前記第３車両の横方向の位置と、所定の期間における前記第３車両の横方向の移動量または前記第３車両の横方向の移動速度のうち少なくとも一方とに基づいて、前記第３車両に関する第２指標値を導出する第２指標値導出部を、更に備え、
   前記推定部は、前記第１指標値導出部により導出された第１指標値と、前記第２指標値導出部により導出された第２指標値とに基づいて、前記第３車両が車線変更する可能性を推定する、
   請求項１記載の車線変更推定装置。
3. 前記第１指標値は、２台の車両が所定距離に近づくまでの時間、２台の車両間の距離、２台の車両における車頭時間、または２台の車両の相対速度のうちいずれか一つまたは複数に基づく指標値である、
   請求項１または請求項２記載の車線変更推定装置。
4. 前記推定部は、前記第１車両に対する前記第２車両の相対速度が正である場合に、負である場合に比して、前記第３車両が車線変更する可能性を高く推定する、
   請求項１から３のうちいずれか１項に記載の車線変更推定装置。
5. 前記第１指標値導出部は、前記第１車両と前記第２車両との進行方向に関する関係除く２台の車両の間の進行方向に関する関係に基づく第１指標値に基づいて前記第１指標値を導出する、
   請求項１から４のうちいずれか１項に記載の車線変更推定装置。
6. 前記第１指標値導出部は、前記自車両と前記第１車両とが所定距離に近づくまでの第１時間、および前記第２車両と前記第３車両とが所定距離に近づくまでの第２時間に基づいて前記第１指標値を導出し、
   前記推定部は、前記第１時間が前記第２時間に比して長い場合に、短い場合に比して、前記第３車両が車線変更する可能性を高く推定する、
   請求項１から５のうちいずれか１項記載の車線変更推定装置。
7. 前記推定部は、前記第３車両の横方向に関する移動方向が前記第１車線に向く方向である場合に、前記第１車線に向く方向でない場合に比して、前記第３車両が車線変更する可能性を高く推定する、
   請求項１から６のうちいずれか１項に記載の車線変更推定装置。
8. 前記推定部は、前記第３車両の方向指示器が第１車線に進入する意思を示した場合に、前記第３車両の方向指示器が第１車線に進入する意思を示していない場合に比して、前記第３車両が車線変更する可能性を高く推定する、
   請求項１から６のうちいずれか１項に記載の車線変更推定装置。
9. 前記推定部は、前記第３車両の前方に障害物が存在する場合に、前記第３車両の前方に障害物が存在しない場合に比して、前記第３車両が車線変更する可能性を高く推定する、
   請求項１から８のうちいずれか１項に記載の車線変更推定装置。
10. 前記推定部は、前記第３車両の前方の車線が消失する場合に、前記第３車両の前方の車線が消失しない場合に比して、前記第３車両が車線変更する可能性を高く推定する、
    請求項１から９のうちいずれか１項に記載の車線変更推定装置。
11. 車載コンピュータが、
    自車両の周辺の状況を検出し、
    前記検出された自車両の周辺状況に基づいて、前記自車両、前記自車両が走行する第１車線において前記自車両の前方を走行する第１車両、前記第１車線に隣接する第２車線を走行し且つ自車両よりも前方を走行する第２車両、および、前記第２車線を走行し且つ前記第２車両よりも後方を走行する第３車両のうち、２台の車両の間の進行方向に関する関係に基づく第１指標値を、複数組の２台の車両について導出し、
    前記導出された第１指標値と、前記第３車両の横方向の位置とに基づいて、前記第３車両が車線変更する可能性を推定する、
    車線変更推定方法。
12. 車載コンピュータに、
    自車両の周辺の状況を検出させ、
    前記検出された自車両の周辺状況に基づいて、前記自車両、前記自車両が走行する第１車線において前記自車両の前方を走行する第１車両、前記第１車線に隣接する第２車線を走行し且つ自車両よりも前方を走行する第２車両、および、前記第２車線を走行し且つ前記第２車両よりも後方を走行する第３車両のうち、２台の車両の間の進行方向に関する関係に基づく第１指標値を、複数組の２台の車両について導出させ、
    前記導出された第１指標値と、前記第３車両の横方向の位置とに基づいて、前記第３車両が車線変更する可能性を推定させる、
    プログラム。

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