JP6726926B2 - 予測的運転者支援システムのための、妥当性規則に基づく信頼度推定 - Google Patents

Description

本発明は、車両の運転者を受動的又は能動的に支援するための、予測サブシステムを備えた運転支援システムに関し、更に、これに対応する方法、ソフトウェア製品、及びそのような運転支援システムを備える車両に関する。

今日では、多岐にわたる車両用運転支援システムが利用可能であり、これらは、車両乗員の運転快適性及び又は安全性を高めることを目的としている。レーダ（RADAR）、ライダ（LIDAR）、カメラ等の種々のセンサ装置に基づいて、運転や操縦に関する機能は、距離測定や駐車支援をはじめとして、例えば、レーン変更支援、衝突緩和、緊急ブレーキング等の機能も備え得る“インテリジェント・アダプティブクルーズコントロール（IACC、Intelligent Adaptive Cruise Control）”などのクルーズコントロール機能（ACC）のような“先進運転者支援システム（ADAS、Advanced Driver Assistant Systems）まで、広範囲に及ぶ。

例えばＡＤＡＳ関連の機能には、自車両（ego-vehicle）の前方又は後方を移動する他車両又は物体を検出する機能や、移動物体についての将来の振る舞いを予測する機能が含まれ得る。当該予測は、自車両のアクティブ制御を行ったり、及び又は、表示手段やオーディオ手段を介して運転者に警告メッセージを提示するなどの運転者への情報提供を行う目的で、運転支援システムにより用いられ得る。

予測は、一般的には先進運転者支援システムにおける判断の基礎としてうまく機能するが、問題も残っている。先進支援機能においては、一般に、高信頼で動作することが求められており、これには、運転者に快適でないと感じさせ得るような状況や、運転者による介入が必要となり得るような状況の発生を回避することが含まれる。

しかしながら、センサデータは、一般に、使用可能なセンサ装置の制限や、検知範囲、配置などにより、及び測定手法が有する本質的な不確実性に起因して、その精度が制限される。センサデータにおけるエラーマージンの他に、センサシステムも、ホスト車両の環境における実在物（entities）についての検出漏れ（misdetection）、遅延検出、及び又は誤検出（wrong detection）といったエラーを生じさせる傾向がある。これらのエラー要因は信頼性の低い予測を行うことに繋がり、運転支援システムは、センサデータ及びセンシング結果における不確実さを処理するためのストラテジを持つ必要がある。

より詳細には、いくつかの運転支援機能の動作は、一つの実在物（entity）についてのセンシングにのみ基づくものとなり得る。例えば、単純なクルーズコントロール機能は、先行車両までの車間距離を所定距離に維持するものであり得る。この場合、その動作は、先行車両の検出に関連するセンサデータの検出精度のみによって制限される。しかしながら、より洗練された機能の場合には、複数の実在物又は物体に関するデータが必要とされる場合があり、例えばホスト車両の近くで検出された２つの車両間のギャップを表すデータなどの、センサデータから導出される２次的なデータも必要とされ得る。車両の一つが検出漏れ（misdetection）になるというようなエラーによって、支援機能にエラーが生じ得るであろうことは明らかである。しかしながら、２つの車両について検出された単なる位置の不正確さであっても、そこから導出されるギャップには不正確さが蓄積されることとなり、第３の車両がレーン変更を行うための十分なギャップが存在するか否か又は存在することとなるか否かについて、誤った判断に繋がることとなり得る。そのような判断に基づく予測は、やはり誤ったものとなり得るし、運転者及び又は他の交通参加者にとり混乱の元となるような、且つ許容できないような、システム応答につながり得る。

システムの信頼性を向上するための直接的な解決策は、付加的なセンサ装置及び又は高性能な装置を設けることである。この解決策は、利用可能な基礎データを改善することとなり得るが、ハードウェアを複雑化すると共にコストを増加させる。

これに代えて、所与のセンサ装置を前提としてセンサデータの不正確さを処理するための、予測サブシステムを備えた運転支援システムのための種々のアプローチが知られている。いくつかのアプローチでは、完全なセンサ装置を明示的に仮定し、更なる手段を用いない。

非特許文献１には、道路シーンにおける複数物体の将来挙動を推論するためのフレームワークが記載されている。モンテカルロ経路計画（Monte Carlo path planning）を用いて、そのシーンにおける全ての車両についての可能性のある将来挙動の確率分布が生成される。車両は、最良の予測された動作を用いて直接的に制御されるか、推奨される経路を運転者に表示するか、又は道路上の危険物体又は危険領域についての警報を表示し得る。センサの不確実さは、将来の検討事項とされている。

他のアプローチでは、環境認識におけるエラーは、暗に考慮されるのみである。

特許文献１には、自律車両制御システムにおけるリスク評価に関する技術が記載されている。車両に近接して検出された複数の物体のそれぞれは、長距離用レーダ、短距離用レーダ、及び前方カメラなどの種々のセンサ装置によってモニタされる。センサデータは融合され、融合されたデータに基づいて、自車両の予定軌道に対する相対的な物体位置が予測される。レーン変更操縦の際の、車両と各物体との間の衝突危険レベルが、定速度走行、緩制動（mild braking）、急制動（hard braking）などの、検出された物体についての可能性のあるアクションに関して評価される。レーン変更操縦は、当該評価と、空間的な安全マージンを規定する危険許容ルール（risk tolerance rules）とに従って制御される。

センサ精度について検討が行われており、物体位置及び状態についてのセンサによる検出及び測定は、“推定”と称されるべきものとされている。しかしながら、これらの推定を、さらに明示的に取り扱うことは行われていない。融合された物体データには、そのデータ推定における信頼性の程度が含まれる。

特許文献２には、ホスト車両のレーンに割込み（カットイン、cut-in）をしようとする対象物体や、ホスト車両のレーンから離脱（カットアウト、cut-out）をしようとする対象物体を例示的に強調しつつ、対象交通物体の移動挙動（movement behavior）をホスト車両において予測する技術が記載されている。この技術は、２つの個別の予測モジュールに基づいている。一つは、コンテキストベース予測（ＣＢＰ、context based prediction）であり、移動挙動の認識、すなわち、“何”が起ころうとしているかの判断に関する。他の一つは、物理的予測（ＰＰ、physical prediction）であり、挙動が“どのように”発生するか又は発生し得るかの判断に関するものである。コンテキストベース予測は、少なくとも間接指標（indirect indicators）に依拠し、物理的予測は直接指標（direct indicators）に依拠する。

指標は、対象車両の将来の又は現在実行中の挙動についての情報を運ぶ測定可能な変数と、当該測定可能な変数の実態（true-state）を示す信頼度値と、で構成されている。信頼度値は、測定可能な変数の計算に際して算出された、認識されている全てのシーン要素のセンサ信頼度を結合することにより得られる。ここで、センサ信頼度とは、検出された情報の信頼性に関する値である。指標は、互いに結合する（組み合わせる）ことができる。

直接指標は、検出すべき挙動が開始された場合に且つその場合にのみ観測することのできる観測可能な変数で構成される。例えば、レーン変更を予測する場合の直接指標の集合は、横方向速度、そのレーンに対して相対的な横方向位置、当該レーンに対して相対的な変化方位、及び他の交通参加者に対して相対的な変化方位、の一つ又は複数で構成され得る。

間接指標は、予測された挙動が開始される前に既に観測することのできる観測可能な変数で構成される。間接指標は、直接指標以外の指標の集合として定義され得る。例えば、間接指標は、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止したシーン要素（scene elements）と、の間の関係についての情報（例えば、ホスト車両の隣のレーン上において調整ギャップ（fitting gap）が利用可能か否かを示す指標等）に関するものとすることができる。

他の間接指標は、挙動予測の対象である交通参加者により能動的に理解され得るような運転者意思についての情報に関するものである。例えば、方向指示灯、ブレーキランプ、又は車車間通信を介して受信される情報により示されていると察せされる意思が、その例である。

対象車両について、可能性のある軌道のセットが算出され得る。ＣＢＰからの予測された移動挙動を用いて、関連する軌道のセットを縮小することができる。ＰＰにおいて、検知された位置データの履歴に対して状況モデルをマッチングすることにより、上記関連する軌道をさらに減らすことができる。

より具体的には、第１段階において、対象車両の将来位置を予測するため、可能性のある移動挙動の集合の一つが当該対象車両によって実行される確率が、ＣＢＰによって算出される。これらの移動挙動の一部又は全部は、ＰＰにより検証される。物理的予測の目的は２つある。第１は、ＣＢＰの処理結果と、物理的証拠（physical evidence）と、車両連関（vehicle relation）と、の組み合わせに対して、上記可能性のある軌道の集合を検証することである。第２は、各車両の将来位置を算出することである。最終段階においては、不整合検出機能により、ＰＰとＣＢＰとの一貫性が分析される。不整合がある場合には、ＰＰへのフォールバック（fallback）を実行することができる。

コンテキストベース予測、物理的予測、及び不整合検出は、状況別モデル（situation specific models）の中にカプセル化することができ、運転者支援システム内の異なる複数のハードウェアユニットにより実行することができる。環境認識又は自己位置推定（self localization）に基づいて、車両環境に適合するふさわしいモデルを起動したり終了させたりすることができる。

センサの不正確さや検知エラーに基づく誤った予測の結果として行われたアクティブ制御は、対象車両が予測されていない挙動又は低い確率をもって予測された挙動を見せたときには、中止して逆に戻すことが必要となり得る。その結果として行われる制御は、運転者及び又は他の交通参加者にとり、不適切で、混乱させるものとなり、不快なものとなり得る。したがって、特許文献２に記載された支援システムは、とりわけ、状況モデル（situation models）と不整合検出（mismatch detection）とを導入することにより、できるだけ予測誤りを最小化することを意図している。

システム信頼度を向上する更に他のアプローチによると、センサの不確実性は、モデル化されて、予測結果に対し直接又は間接に影響を与え得る。センサの不確実性は、例えばセンサ精度についての仮定に基づいてモデル化することができる。そして、推定された不確実性が、予測結果に影響を与え得る。

非特許文献２には、状況分析及び予測に関する確率モデルを利用するＡＣＣシステム用の割り込み車両認識機能が記載されている。低いセンサ品質に対処すべく、センサデータのフィルタリングを、カルマンフィルタ、及び確率ネットワークを用いた状況分析と組み合わせ、判断処理の中で低品質のセンサデータを徐々に消滅させていくのである。

米国特許出願公開第２０１０／０２２８４１９（Ａ１）号明細書 欧州特許出願公開第２５６２０６０（Ａ１）号明細書

Broadhurst, A., et al., "Monte Carlo Road Safety Reasoning", Intelligent Vehicles Symposium, 6-8 June 2005, IEEE Proceedings 2005, p. 319-324, ISBN: 0-7803-8961-1 Dagli, I., et al., "Cutting-in Vehicle Recognition for ACC Systems - Towards Feasible Situation Analysis Methodologies", Intelligent Vehicles Symposium, 14-17 June 2004, IEEE Proceedings 2004, p. 925 - 930, ISBN: 0-7803-8310-9

上記従来技術に鑑み、予測的運転支援について、検出の不正確さ及び検出誤りに関して信頼性を向上するための、コスト効率の高い手法のニーズが存在する。

上述のニーズは、車両の運転支援システムにおける予測サブシステムについての方法により満たされる。本方法は、車両の環境において一つ又は複数のセンサにより検出された少なくとも一つの実在物を表現する環境表現を受け取るステップと、前記環境表現に一つ又は複数の妥当性規則を適用することに基づいて前記環境表現に関連する信頼度推定を算出するステップであって、各妥当性規則は、少なくとも一つの一の実在物と、少なくとも一つの他の実在物と、前記少なくとも一つの前記一の実在物についての以前の検出と、の間の可能性のある（妥当な、尤もらしい）関係（plausible relation）により構成されるステップと、前記信頼度推定を、前記環境表現に基づく予測についての評価のための入力として出力するステップと、を有する。

前記車両（ホスト車両、自車両）は、乗用車、トラック、若しくはバス、又は一般に、道路、高速道路等を走行することを意図された任意の物体であるものとすることができる。これには、運転者によって運転される有人車両のほか、ロボット車両のような自動的に運転される車両も含まれる。この点において、“運転者支援システム”及び“運転支援システム”（ここでは同義語として用いられる）という用語は、一般に、例えば無人車両にも用いられ得る、任意の種類の運転支援システムを含むものとして解釈されるべきである。

運転支援システムは、移動物体についての何らかの種類の将来運動及び又は他の挙動を予測する機能を有する場合には、予測サブシステムを備えるものと解釈することができる。

検出される実在物には、任意の種類の移動物体若しくは静止物体、又はレーンマーキングや道路領域などの他の構造要素が含まれ得る。例えば、移動物体には、他の車両、乗用車、トラック、バス、バイク／自転車、ロボット車両等が含まれ得る。静止物体には、停止中の車両のほか、道路標識、交通信号、路側（road margins）、ガードレール、壁、樹木や灌木、レーンマーキング等の固定物体も含まれ得る。

ホスト車両は、一つ又は複数のレーダシステム、一つ又は複数のカメラ等の、任意の種類のセンサ装置又はセンサ回路を備え得る。自車両（ego vehicle）は、車車間通信を介して他車両からのデータを受信したり、近距離通信システム又はモバイル通信システムを介して路側通信ステーションからのデータを受信するための、通信システムを備え得る。これらの方法の一つ又は複数に従って取得されるデータも、ここでは簡単のためセンサデータと称される。

ホスト車両の「環境」又は「周辺」は、当該車両が備える上記一つ又は複数のセンサシステムの検知範囲によって定義され得る。例えば、環境は、レーダシステムが少なくとも所定の信頼度をもって物体を検出することのできる能力範囲まで広がっているものとすることができる。

環境表現は、運転支援システムの処理システム内で、一つ又は複数の検出された実在物を表現するものであり、及び又は、二つ又はそれ以上の実在物の互いに対する関係についての表現を含むことができる。検出された単一の実在物は、運転支援システムの中で表現され得るものであり、したがって、環境表現の単純な例である。例えば、物体は、それに関連付けられた位置及び速度の表現（indication）を持つ構造要素、ユニット、又は原子として表現され得るが、これらの構造要素、ユニット、又は原子は、更に、構造的特性、幾何学的広がり（geometrical extension）、その実在物の種類を表す所定の指標（indicator）等の更なる表示（indication）を持ち得る。より複雑な環境表現は、２つの物体と、それらの間の関係とを、暗に又は明示的に含み得る。例えば、検出された物体は、自車両の前方を移動する車両として表現され得る。他の例として、２つの物体は、同じレーンを走行する２つの車両として表現され得る。さらに他の例として、車両は、レーンに関連付けられたものとして表現され得る。特定の環境表現は、他の環境表現のセットにより構成され得るものと理解すべきである。

一般に、信頼度推定は、関連付けられた環境表現に関連する一つ又は複数の検出信頼度の結合を表すものであり得る。検出信頼度は、単純な例として、基本環境表現内で表現された物体及び又は関係の検出に寄与したセンサ要素（複数）に関する一つ又は複数の信頼度を表し得る。例えば、環境表現は、自車両が備えるレーダシステムにより検出された移動物体を表し、これに関連付けられる信頼度推定は、そのレーダシステムの信頼度値、例えば、レーダシステムにより与えられる移動物体検出の信頼度を表す値、検出された物体の検出された位置や速度等についての正確さを示す一つ又は複数の精度値、等を表し得る。

一つの実在物が複数のセンサシステムによって検出された場合、これに対応する信頼度推定は、これらセンサシステムのそれぞれについての一つ又は複数の信頼度値で構成されるものとすることもできるし、及び又は、種々の信頼度値を処理して組み合わされた（結合された）信頼度値とすることもできる。

センサ信頼度は、信号強度や信号対雑音比の表示（indications）、誤差伝搬手法から導出される誤差表示（error indication）、等により構成され得る。ここに詳述するように、検出信頼度も妥当性チェックから得られ得る。

本発明に係る方法によると、本システムの少なくとも一つの信頼度推定は、これに限るものではないが、少なくともセンサ信頼度に基づいて決定されるほか、これに代えて又はこれに加えて、妥当性チェックにより生成され又は処理される。例えば、信頼度推定は、少なくとも一つの妥当性規則に基づいて算出されたものであり得る。

環境表現は、１：１の関係で関連付けられた信頼度推定を持ち得る。ただし、１対多の関係や、多対１の関係を考えることもできる。

運転支援システムの予測サブシステム又はその他のコンポーネントは、その環境表現を予測の基礎として用いるか否か、例えば、シーン解釈／予測においてその環境表現を活性化（activate）させるか否か、又は抑制（suppress）させるか否かを決定することができる。当該決定又は評価は、例えば、信頼度推定の数値を一つ又は複数の他の数値と比較することを含み得る。例えば、その信頼度推定は、予め規定された閾値を超えているか当該閾値未満であるかの調査が行われ得る。これに加えて又はこれに代えて、信頼度推定は、他の環境表現に関連付けられた一つ又は複数の他の信頼度推定と比較されるものとすることができる。

予測サブシステムは、上述において紹介した直接指標及び間接指標の概念（特許文献２に詳述されている）に基づくものであり得る。例えば、環境表現の一つ又は複数は、一つ又は複数の直接指標及び又は間接指標により構成される。信頼度推定は、同様に、「信頼度指標」として表現され得る。例えば、信頼度指標は、関連付けられた環境表現の信頼度を示すことが意図された変数により構成され得る。当該変数は、これに関連付けられた更なるパラメータ又は変数（例えば、関連付けられた環境表現（例えば直接指標又は間接指標）へのポインタ）を持ち得る。

信頼度指標の表現構造は、直接／間接指標の表現構造から再利用されるものとすることができ、従って、これらの指標の表現構造と同様であり得る。例えば、直接／間接指標は、それぞれ、変数のペアとして表現されものとすることができ、第１の変数が観測可能な値を示し、第２の変数がこれに関連付けられた信頼度値を示すものとすることができる。一方、信頼度指標は、少なくとも、信頼度推定を示す第１変数と、一つ又は複数の関連付けられた環境表現の場所を示すインデックス番号を表した第２変数、ポインタ、又は実数若しくは整数の変数と、のペアとして表現され得る。

妥当性規則は、環境表現に適用されて真（true）又は偽（false）のいずれかを表す２進値を返すif条件文及び又は他の条件文などの、条件として実装され得る。

これに加えて又はこれに代えて、妥当性規則は、環境表現に適用されて数値を返す数式により構成されるものとすることができる。妥当性規則の適用についての一例として、当該規則は、環境表現内で表現された２つの実在物の間の関係を定量化する数式により構成され得る。当該数式を具体的な環境表現に適用すると、数値結果が返される。この数値結果に対し或る条件が適用され得る。当該条件は、例えば、当該数値結果を予め規定した所定の閾値と比較して「真」又は「偽」を表す２進値を得るというものであり得る。

数値結果又は２進値結果に従い、信頼度推定には、それに関連付けられた環境表現の信頼度を表す数値が割り当てられ得る。当該信頼度は、例えば０から１までの実数、パーセンテージを表す０から１００までの実数又は整数、等々により表された、尤度又は確率値として表現されたものであり得る。

具体例として、信頼度推定には、０から１までの間の値が割り当てられ得る。例えば、１．０により近い値は、或る実在物や関係等の存在がより尤もらしいものであることを示しているものとして、更なる処理において解釈され、一方、０．０により近い値は、或る実在物や関係等の存在がより尤もらしくないものであることを示しているものとして、更なる処理において解釈され得る。

妥当性規則は、対象実在物及び同じ時点で検出された他の実在物の特性に関するものであり得るし、又は２つの異なる時点で検出された一つの同じ対象実在物の、一つ又は複数の特性に関するものであり得る。一つ又は複数の妥当性規則を適用した後に、当該適用された規則の結果が真であるか偽であるかに依存して、対象実在物の検出が妥当なものであるレベルを示す信頼度推定を得る、という目的に適した関係（relations）がテストされる。

妥当性規則は、対象実在物が他の検出された実在物に対し特定の態様において関係を持つか否か、例えばその対象実在物が２つの検出されたレーンマーキングの間にあるか否か、というようなことを問うだけのものである必要はないと理解すべきである。そうではなく、規則は、疑似的な実在物又は未検出の実在物との関連性を問うものであり得る。例えば、規則は、移動物体又は静止物体などの他の物体が対象車両の周囲に何かしら存在するか否かを問うものであり得る。同様に、規則は、対象実在物が過去において検出されていたか否かを問うものであり得る。

ここで用いられているように、二つの実在物（又は２つの異なる時点における一つの同じ実在物）は、それらが、ホスト車両のセンサ装置によって検出された態様又は検出され得る態様で、シーン内に単に存在し又は存在し得た場合には、既に「関係」を有しているものと言える。例えば、「他の車両が存在するか」という規則は、「シーン内に複数の車両が存在する」という種類の単純な関係を問うものである。他の規則は、距離関係（例えば２つの実在物間でのギャップの存在）や、速度関係（例えば、一つの実在物が他の実在物に近付いて行っているか否か）等を問うものであり得る。

したがって、結果として得られる信頼度推定は、センサ信頼度に関連するものではなく、又は専ら関連するものではなく、一の対象実在物について現在検出されている少なくとも一つの特性が、検出された他の実在物の少なくとも一つの特性及び又はその対象実在物について過去に検出された少なくとも一つの特性に対し、論理的にどの程度矛盾のないもの（consistent）であるかという妥当性判定の結果（plausibility conclusion）を反映している。

妥当性規則を適用して、予め定められた値を信頼度推定に与えたり、及び又は予め定められた値だけ信頼度推定を増減させることができる。例えば、妥当性規則を適用することにより、環境表現が妥当な検出であることを示す予め定められた値又は妥当でない検出であることを示す予め定められた値のいずれかがセットされるという予備的な信頼度推定を定義することとなり得る。そして、更なる妥当性規則を適用することにより、当該予備的な信頼度推定を予め定められた値だけ増減させることができる。

信頼度推定の算出は、複数の妥当性規則の適用結果の結合（組み合わせ、combination）の算出により構成され得る。ここで、上記結合は、複数の予備的信頼度推定の加算、重み付き加算、積、重み付き積、及び最小値又は最大値の選択、の少なくとも一つにより構成される。

上述したニーズは、さらに、例えば車両が備える一つ又は複数の電子処理モジュール（electronic processing modules）などのコンピューティングデバイス上で実行されたときに、上述において又は本出願書類のいずれかにおいて概説された方法又は方法の態様のいずれか一つに従う方法を実行するためのプログラムコード部分を備えた、コンピュータプログラム製品により満たされる。前記コンピュータプログラム製品は、コンピューティングデバイスの内部に設けられた又はこれに関連付けられた永久メモリ若しくは書き換え可能なメモリ、又は着脱可能なＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、又はＵＳＢスティックなどの、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に保存されているものとすることができる。これに加えて又はこれに代えて、前記コンピュータプログラム製品は、例えばインターネットなどのデータネットワークや、電話回線や無線リンクなどの通信回線を介して、コンピューティングデバイスへのダウンロードが行えるように提供されるものとすることができる。

上述のニーズは、さらに、車両用の運転支援システムにより満たされる。本運転支援システムは、予測サブシステムを備え、且つ、前記車両の環境において一つ又は複数のセンサにより検出された少なくとも一つの実在物を表現する環境表現を受け取るよう適合されたコンポーネントと、前記環境表現に一つ又は複数の妥当性規則を適用することに基づいて前記環境表現に関連する信頼度推定を算出するよう適合されたコンポーネントであって、各妥当性規則は、少なくとも一つの一の実在物と、少なくとも一つの他の実在物と、前記少なくとも一つの前記一の実在物についての以前の検出と、の間の可能性のある（妥当な、尤もらしい）関係（plausible relation）により構成される、コンポーネントと、前記信頼度推定を、前記環境表現に基づく予測についての評価のための入力として出力するよう適合されたコンポーネントと、を有する。

運転支援システムの実施形態は、車両動作を開始させる等のアクティブ制御、及び運転者への警告を開始させる等のパッシブ制御、の少なくとも一つを、予測に基づいて実行するよう適合されているものとすることができる。種々の実施形態によると、運転支援システムは、例えば、ホスト車両の周囲を移動する車両の割り込み操縦又は抜け出し操縦（cutting-in or cutting-out maneuvers）等のレーン変更操縦についての予測を含むＡＣＣ機能等のクルーズコントロール機能を実行するよう適合されたものであり得る。

上述したいずれのシステムの予測サブシステムも、例えば特許文献２の開示に従い、コンテキストベース予測と物理的予測とを実行するよう適合されているものとすることができる。

本システム及び又はここに示したいずれの機能も、個別のハードウェア回路を用いて、汎用コンピュータ又はプログラムされたマイクロプロセッサーと共に機能するソフトウェア及び又はファームウェアを用いて、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）を用いて、及び又は一つ又は複数のデジタル・シグナル・プロセッサ（ＤＳＰ）を用いて、実施され得る。

上述のニーズは、更に、上記において概説され又は本願出願書類のいずれかに記載されたシステムを備える車両によって満たされる。

本発明は、回避できない検出の不正確さ及び検出誤りがあってもその信頼性が向上される予測機能を備えた運転支援システムの提供を可能とする。妥当性チェックを含めることによって信頼度推定を向上させる本アプローチは、より信頼性のある決定のための基礎、すなわち、車両についてのより信頼性のあるアクティブ制御又はパッシブ制御のための基礎を提供する。

したがって、また、本発明のアプローチは、予測的運転支援システムの適用範囲を、より少ないセンサを備えた、及び又は中程度の又は低い品質のセンサ装置を備えた車両にまで、従ってコスト効果の高い解決策にまで、拡大するものである。

ここに示すアプローチは、特許文献２に記載されているような、測定可能な変数に関連付けられた信頼度値を含む指標（indicator）の一般的なデータ構造の使用を可能とするほか、そのようなデータ構造に依存することなく、予測機能を有する任意の運転支援システムにおいても実施することができる。

従来は、信頼度値が、各センサ、又は検知された各実在物に対して個別に適用されていた。例えば、ベイジアンネットワーク（Bayesian networks）を適用する際には、実在物間の条件付きの独立性が、少なくとも暗に仮定される。上述した非特許文献２の例は、そのようなネットワークの具体的な実施形態であり、著者により明示的に言及されているように、当該ネットワークの構造によって入力ノードの独立性が仮定されている。

本発明は、実在物間における特定の関係が検出データの中に見出されるか否かを問うことによって、これらのアプローチを超える改善をもたらすものである。換言すれば、一の実在物の検出が妥当なものであるか否かが、他の実在物が検出されているか否か、又は同一の上記一の実在物がその前の時点において検出されていたか否か、に基づいてチェックされる。評価においてそのようなデータを追加的に含めることにより、ここに提案する種類の信頼度推定は、より信頼性のある決定を可能とし得る。

本発明は、追加的なセンサ装置を必要としないので、低コストで実施することができる。その機能は、例えば、ソフトウェア・モジュールの形態で実現され得る。したがって、運転支援システムの種々の既存の実施形態では、ソフトウェアのアップデートを行うだけで足りる。

本発明の一実施形態に従う車両の予測的運転支援システムを、上位のレベルにおいて模式的に示した図である。 図１に示す運転支援システムの、一の具体的な実施形態の機能コンポーネントを示す図である。 図２に示す運転支援システムの動作を例示するフロー図である。 図２に示す運転支援システムの第２の動作を例示するフロー図である。

以下では、図面に示された例示的な実施形態を参照しつつ、本発明を更に説明する。
図１は、車両の運転支援システム１００の実施形態を、上位レベルにおける概観（high level overview）として示している。システム１００は、少なくとも一つの当該車両の電子制御ユニット（ECU、electronic control unit）と、そのユニットの機能を実現するプログラムされたソフトウェア／ファームウェアと、により実現されているものとすることができる。ただし、以下の説明では、簡潔のため機能的な側面に議論を集中し、ハードウェア／ソフトウェアの実現形態の詳細については、そのほとんどを省略する。さらに、図面は、それらのコンポーネントのうち、現時点において本発明の一つ又は複数の側面に関連すると考えられるコンポーネントのみを示している。

本車両のセンサ装置１０２は、一つ又は複数のセンサシステム１０４、１０６、及び１０８を備える。これらのセンサシステムは、とりわけ、運転支援システム１００の予測サブシステム（PSS、prediction subsystem）１１０にセンサデータを提供する。用語「ホスト車両」とは、センサ装置１０２及び運転支援システム１００を備える車両を言う。Ｃａｒ２Ｘ環境のように他車両又は路側通信ステーションからセンサデータが受信される場合には、上記センサ装置１０２は、そのようなデータの受信装置を含むものとし、用語「ホスト車両」は、ここではそのような構成を備えるものとしても理解される。

センサ装置１０２からのデータには、例えば、信号対雑音（S/N）比、検出された実在物に関する信号強度、誤差伝搬手法を適用した結果として得られるエラーマージンに関連する表示等のエラー表示（error indications）等の、センサ信頼度に関連するデータが含まれ得る。

センサデータは、センサ信号から直接的に導かれ得る信頼度値が付加されているものとすることもできるし、付加されていないものとすることもできる。例えば、レーダセンサは、移動物体や静止物体などの検出した各実在物に、反射信号の信号強度を表す信頼度値を付加するものとすることができる。これに加えて又はこれに代えて、図１には明示的に示していないが、センサ信頼度データは、センサ装置１０２、支援システム１００、及び又は中間処理システム、の少なくとも一つに関連付けられた一つ又は複数の専用コンポーネントにおけるセンサデータ処理の結果であり得る。

予測サブシステム１１０は、検出された交通シーンの展開を予測するよう動作する。ここで、当該シーンは、ホスト車両を含んでいてもよいし、含まなくても良い。一般に、予測サブシステム１１０は、付加された信頼度値等の信頼度推定を考慮する。一つの簡単な例として、小さな信頼度値は、検出された実在物などの環境表現が、予測される展開にあまり影響を与えないということとなり得、一方、大きな信頼度値は、環境表現が大きく影響するものであることとなり得る。

予測された展開に基づいて、支援システム１００は、車両作動（VA、vehicle actuation）コンポーネント１１４へ制御信号１１３を送信することと等を行って、ホスト車両のアクティブ制御を開始するよう動作し得る。これに加えて又はこれに代えて、支援システム１００は、その車両の運転者に情報を提供するために設けられた出力システムに、上記の又は何らかの、検出されたシーンについての予測された展開を示す信号１１３を出力するなどの、パッシブ制御動作を実行するものとすることができる。当該出力システムは、図１においては、運転者警報（DW、driver warning）コンポーネント１１６に包含されている。コンポーネント１１６は、警報、警告メッセージ、警告報知（alarm indications）などを運転者に与えるための当該車両の表示装置、オーディオシステム等を制御するよう適合されているものとすることができる。

予測サブシステム１１０は、センサデータを受信する。センサデータは、前処理されているものとすることもできるし、されていないものとすることもできる。また、当該センサデータは、例えば車両その他の移動物体又はレーンマーキング若しくは路側設置物などの静止物体等の検出された実在物を表現する環境表現１２０の形式であるものとされる。その表現は、位置、速度、幾何学構造又は幾何学的広がり（extension）等を表す種々のデータにより構成され得る。

環境表現１２０は、また、二つ又はそれ以上の物体を表現するデータを含み得る。この場合、環境表現１２０は、一般に、これら物体の間の関係性に関するデータも含み得る。例えば、環境表現は、第１車両が第２車両に先行していること、及び又は第２車両が第１車両に接近しつつあることに関するものであり得る。この点において、特許文献２に紹介され且つここに記載する直接指標及び間接指標は、環境表現と考えることができる。

予測サブシステム１１０は、さらに、信頼度推定器サブシステム１１２から信頼度推定１２６を受信する。信頼度推定器サブシステム１１２は、特に、後に詳述するように、妥当性チェック（ＰＣ、plausibility checks）を実行する。各信頼度推定は、交通環境が正しく検知されていることについての算出された信頼度を表現している。信頼度推定は、後に詳述するように、信号強度又は誤差伝搬表示（error propagation indications）に関連するセンサ信頼度、又は妥当性規則に基づいたものであり得る。結果として、少なくとも一つの信頼度推定値が、検出された交通シーンの少なくとも一つの要素に割り当てられる。

具体的には、一つ又は複数の環境表現が、それらに割り当てられた信頼度推定を持ち得る。ここで、これに必要な処理は、センサ装置１０２、ＰＣコンポーネント１１２、及び又はＰＳＳコンポーネント１１０により実行されるものとすることができる。

予測サブシステム１１０は、さらに、直接指標（DI、direct indicators）、及び間接指標（II、indirect indicators）を構築するためのコンポーネントを備え得る。直接指標及び間接指標の概念は、上述において説明しており、また、更なる詳細については、特許文献２に記載されている。

これらの指標は、物理的予測（PP、physical prediction）コンポーネント、及び又はコンテキストベース予測（CBP、context based prediction）コンポーネントに入力され得る。それぞれの機能についても、上述において既に説明しており、詳細については特許文献２に記載されている。

一般に、コンテキストベース予測及び物理的予測に基づく予測的運転支援システムは、図１に示す構成に従い、ホスト車両が検出した交通シーン内において検知される実在物の少なくとも一つに信頼度値を付加するＰＣ１１２の機能のような信頼度推定機能により拡張され得る。

具体的には、システム１００は、妥当性に基づく信頼度推定のための付加的な手法１１２を予測サブシステム１１０に備える。当該手法は、一般に、予測機能を備えた種々の運転支援システムに採用され得るものである。この手法は、例えば、特許文献２に記載された運転支援システムにも実装することができる。

明確のため、予測サブシステム１１０とは独立にコンポーネント１１２が示されている。コンポーネント１１２は、妥当性チェック（ＰＣ）の実行に関するものであり、センサ装置１０２からデータを受け取る。このデータには、例えば、検出された実在物に関連するデータを含み得る。任意選択として、上記受け取られるデータは、例えば実際に物体検出を実行して検出された物体を移動／静止、車両、レーンマーク等々に分類するための、センサ装置１０２のセンサ１０４、１０６及び１０８、中間コンポーネント、及び又はコンポーネント１１２自身により与えられるセンサデータについての前処理の結果であるものとすることができる。

ＰＣコンポーネント１１２の機能に関連する機能詳細が、挿入図１１８に示されている。コンポーネント１１２は、妥当性チェックを実行すべく、データ１２０を受信する。データ１２０は、例えば、車両その他の移動物体又はレーンマーキング若しくは路側設置物などの静止物体等の、検出された実在物を表現する環境表現により構成され得る。当該表現は、位置、速度、幾何学的な構造又は広がり（extension）等を表す種々のデータにより構成され得る。種々の環境を含んだ、より複雑な環境表現、すなわち、ネストされた環境表現も、与えられ得る。

コンポーネント１１２の動作は、さらに、一つ又は複数の妥当性規則１２２を一つ又は複数の環境表現１２０に適用することを含む。その詳細については後述する。一つ又は複数の規則１２２を適用した結果として、それぞれの特定の妥当性規則を適用して得られた結果の適切な結合１２４に基づいて、信頼度推定が算出される。

図２は、図１の運転支援システム１００の具体的な実施形態を示す図であり、同図においては、明確のため、符号の再使用が可能な部分については符号を再使用している。ただし、望まれる運転支援の機能やＥＣＵに用いることのできるハードウェアプラットホーム等々の詳細に依存して、図２を参照して後述する構成から変更を加えた他の多くの構成も考え得ることに留意すべきである。

図２では、図１において示した信頼度推定器１１２が、センサ装置１０２により検出された少なくとも一つの実在物を表現する環境表現の受け取り（ＡＥＲ、accepting environment representations）を行うためのコンポーネント２０２を備えるものとして記載されている。コンポーネント２０２は、制御コンポーネント（ＣＣ、control component）２１２により制御されるものとすることができる。信頼度推定器１１２は、更に、一つ又は複数の妥当性規則を上記受け取られた環境表現に適用することに基づいて信頼度推定の算出（ＣＣＥ、calculating a confidence estimate）を行うよう適合されたコンポーネント２０４を備える。

次に、図１及び図２に示す支援システム１００の動作３００について、図３に示すフロー図を参照しつつ説明する。ステップ３０２において、信頼度推定器１１２のコンポーネント２０２は、一つ又は複数の環境表現１２０を受け取る。各環境表現は、一つ又は複数のセンサ１０４、１０６、及び１０８により車両の環境内で検出された少なくとも一つの実在物を表現する。

環境表現をセンサ装置１０２から直接受け取ることに加えて又はこれに代えて、コンポーネント２０２は、記憶装置２１０から、選択された環境表現を取り出して、例えば、その選択された環境表現の記憶位置を示すポインタを生成するものとすることができる。多数であり得る表現のうちのいずれの表現が現時点で選択されるべきものであるか、についての情報が、制御コンポーネント２１２から受信され得る。具体例として、制御コンポーネント２１２は、ＡＥＲコンポーネント２０２を制御して、記憶装置２１０内で利用可能な環境表現の一つ、一部、又は全部についての妥当性チェックを開始し得る。例えば、適切な妥当性規則が利用可能である場合に妥当性チェックを受けるべく、環境表現が選択され得る。

ステップ３０４において、ＣＣＥコンポーネント２０４は、選択された環境表現に関連する信頼度推定を算出するよう動作する。具体的には、コンポーネント２０４は、ＡＥＲコンポーネント２０２によりトリガされ得る。ここで、トリガ信号は、例えば、記憶装置２１０内の選択された環境表現へのポインタ、検出された実在物のＩＤ番号、当該検出された実在物に適用されるべき妥当性規則の表示（indication）等、のうちの一つ又は複数により構成され得る。

ＣＣＥコンポーネント２０４は、リポジトリ２０６から一つ又は複数の適用可能な妥当性規則１２２を取り出すものとすることができる。リポジトリ２０６は、永久的な、半永久的な、又はその他の態様で、システム１００において利用可能な妥当性規則（ＰＲ）を記憶している。そして、コンポーネント２０４は、妥当性規則１２２を、選択された環境表現に適用するよう動作する。

一般に、各信頼度推定は、関連付けられた基本環境表現に関連する一つ又は複数の検出信頼度を結合したものを表している。検出信頼度は、一つ又は複数のセンサ信頼度により構成され得る。この点において、コンポーネント２０４は、例えばセンサ装置１０２により与えられたＳ／Ｎ比等に基づいてセンサ信頼度の表示（indication）を生成するように設けられたコンポーネント２１６から、そのような表示を受け取るものとすることができる。例えばエラーマージンに基づく他のセンサ信頼度も、受信されたセンサデータに基づいて算出され得る。更に他のセンサ信頼度が、コンポーネント２１６により与えられるか、又はそうでない場合は、特定のセンサシステム等についての既知の信頼度レベルに関する予め定められたデータに基づいて与えられるものとすることができる。

複数の検出信頼度に基づいて信頼度推定を得るために実行されるべき結合演算は、加算、重み付き加算、積、重み付き積、最小値又は最大値の選択、及びこれらの組み合わせ等の、任意のものであり得る。一例として、信頼度推定は、複数のセンサ信頼度の、適切に定義された平均値を表すものとすることができる。

検出信頼度は、単なるセンサ信頼度のほか、他の又は更なる信頼度表示（confidence indications）を含み得る。一例として、実在物検出のような検出イベントに対して妥当性規則が適用されるものとすることができる。図１及び図２を参照して説明した実施形態によると、妥当性チェックは、コンポーネント１１２においてのみ実行される。ただし、これに加えて又はこれに代えて、センサ装置１０２に関連付けられた機能コンポーネント、及び又は図１及び図２には図示されていない運転支援システム１００又は予測サブシステム１１０の他の部分において、環境表現についての妥当性に関するチェックが行われるように、他のコンポーネントでの実行も考えることができる。

一般に、妥当性規則は、選択された環境表現により表現される一の実在物と他の実在物との間の可能性のある（妥当な、尤もらしい）関係（plausible relation）を問うもの、又はチェックするものである。これらの実在物は、現時点又はそれより早い時点で検出されたものでも良いし、そうでなくても良い。一つの例ではあるが、関係は、より高速の車両がより低速の車両を追い抜くためにレーン変更を行っていることを問う又はチェックする規則のような、一の実在物の、他の実在物の配置及び又は位置に対する相対的な軌道に関するものであり得る。

これに加えて又はこれに代えて、規則は、選択された環境表現により表現される一の実在物と、以前の時点において当該実在物が検知されたこと又は検知されなかったこと、との間の関係に関するものであり得る。

したがって、妥当性規則を適用することは、一の検出された実在物と他の実在物との間の関係、若しくは上記一の同一の実在物の現在の検知結果と過去の検知結果との関係、又はその両者が、存在するか存在しないかを問うことにより、当該一の検出された実在物についてのテストを実行することを意味する。妥当性規則は、環境表現に適用されたときに、「真」若しくは「偽」、「１」若しくは「０」、又は「ｙｅｓ」若しくは「ｎｏ」、等のような２進値を返すif条件の形式で実装され得る。

いくつかの実施形態によると、上述したような規則は、ファジー化により連続値を返すものであり得る。具体例として、妥当性規則は、「車両ｖが視界の境界に見えたか？」というようなチェックを表現するものであって、「ｙｅｓ」又は「ｎｏ」のような２進値を返すものであり得る。これに対応するファジー規則は、「車両ｖは、視界からどれくらい離れた位置に見えたか？」のような、連続値を返すチェックを表現するものであり得る。

関係の存在又は不存在をチェックすべく、ＣＣＥコンポーネント２０４は、一般に、記憶装置２１０から更なるデータ（例えば、選択された実在物に関係付けられるべき他の実在物に関するデータや、当該選択された実在物の以前の検出に関するデータ）を取り出す２０８ことができる。２つの実在物が一つの環境表現によって表現されていて、これに関連するデータがコンポーネント２０４において利用可能である場合には、記憶装置２１０へのアクセスは省略され得る。

妥当性規則ｉを実在物ｊに適用することにより、実在物ｊの表現に信頼度値ｃ＿ｉ，ｊを与えるという結果となり得る。単純な例として、信頼度値には、検知された実在物ｊの存在が妥当なものであると判断される場合には１．０に近い値が設定され、検知された実在物ｊの存在が妥当なものでないと判断される場合には０．０に近い値が設定され得る。

付加的な又は代替的な処方（prescriptions）によると、妥当性規則の適用により、信頼度値ｃ＿ｉ，ｊには、信頼度推定についての予め定義された値であって、選択された環境表現又は実在物が妥当な検出であることを示す値ｃ＿ｃｏｎｓｔ１、又は検出が妥当でないことを示す予め定義された値ｃ＿ｃｏｎｓｔ２が、設定されることとなり得る。処方（prescription）の他の例として、規則を適用した結果に依存して、既存の信頼度値が、予め定義された量Δｃだけ増加又は減少され得る。ｃ＿ｃｏｎｓｔ１、ｃ＿ｃｏｎｓｔ２、Δｃ等の値は、定数（Ｃ）のための専用の記憶領域２１４に、永久的に保存されているものとすることができる。

ステップ３０６において、選択された環境表現（例えば、実在物）について、信頼度推定が算出される。一の実施形態によると、一般に、複数の妥当性規則１２２が一つの選択された実在物に適用され得るので、その結果として得られる複数の信頼度値ｃ＿ｉ，ｊは、その後、実在物ｊ毎に一つの信頼度値ｃ＿ｊに結合され得る。ここに、例えば、ｃ＿ｊ∈［０，１］である。その結合演算は、和、重み付き和、積、重み付き積、最小値又は最大値の選択、これらの方法の組み合わせ、等の少なくとも一つにより構成され得る。

これに加えて又はこれに代えて、複数の妥当性規則を適用する間、単一の値ｃ＿ｊを維持し、一の規則の適用結果が得られる毎に、順次、その単一値を更新する（例えば、増減する）ものとすることができる。順次行うｃ＿ｊの更新がうまく機能するように、一つ又は複数の重みを適用する等の、統合を行うための結合演算を、適宜、再定義しなければならないこととなり得る。

複数の実在物ｊに対して、妥当性についてのチェックが行われ得る。例えば、検出された実在物（複数）に内部ＩＤ番号が割り当てられる場合には、制御コンポーネントは、割り当てられている全てのＩＤ番号について、新たな又は更新されたセンサデータが利用可能であるか否か等を定期的にスキャンすることができる。

ステップ３０８において、算出された信頼度推定（ＣＥ）ｃ＿ｊが、更なる処理のため信頼度推定器１１２から出力され得る。この出力は、例えば、記憶装置２１８にｃ＿ｊを保存することにより行われる。具体例として、記憶コンポーネント２１８が一般的に信頼度推定の保存を行うよう構成されている場合には、コンポーネント２０４は、必要な一つ又は複数の信頼度推定を割り当てる際には、単に、記憶装置２１８内に保存されている信頼度推定を示すポインタを生成するものとすることができる。

新たに定義され又は更新された信頼度推定ｃ＿ｊ、及び記憶装置２１８内の利用可能なその他の信頼度推定は、その算出された信頼度推定に関連付けられた環境表現（例えば、動作３００によりその検出の妥当性がチェックされた実在物により構成される環境表現）に基づく一つ又は複数の予測についての、評価のための入力として用いられる。

図２に例示する実施形態では、予測に関して評価が行われる環境表現は、直接指標（ＤＩ）及び又は間接指標（ＩＩ）により構成され得る。これらの指標は、それぞれ、ＤＩコンポーネント１２５及びＩＩコンポーネント１２６により算出され得る。直接指標及び間接指標の算出の詳細については、特許文献２に記載されている。結果として得られる環境表現又はその表示（indication）は、記憶装置２１０内に出力され得る。なお、図２においてはＣＣコンポーネント２１２及びＥＲコンポーネント２１０が共に何度も繰り返し記載されているが、これは、単に当該図面の明確のためである。

より具体的には、記憶装置２１８に保存された信頼度推定は、環境表現に基づく予測についての入力として用いられ得る。例えば、環境表現は、直接指標又は間接指標により構成されるものとすることができ、図２に矢印２２４により示されているように、物理的予測（ＰＰ）サブシステム１３０及びコンテキストベース予測（ＣＢＰ）サブシステム１３２の一方への入力となる。一つ又は複数の関連付けられた信頼度推定は、矢印２２６により示されているように、サブシステム１１２によりＰＰサブシステム１３０及びＣＢＰサブシステム１３２の一方又は双方に、出力され得る。矢印２２４及び２２６は直接的な機能的関連性を示すものであるが、ステップ３０２の環境表現とステップ３０６の信頼度推定とは、記憶装置２１０及びリポジトリ２１８に、それぞれ保存されるものとすることができ、ＰＰコンポーネント１３０及びＣＢＰコンポーネント１３２の一方又は双方により、信号２２４、２２６のようなトリガ、及び又は制御コンポーネント２１２から受信される信号のような他の信号に応答して、それらから読み出されるものとすることができる。

予測及び決定サブシステム２２８のコンポーネントは、対応する環境表現が、それに関連付けられている信頼度推定から考えて、検出された移動実在物の将来挙動についての予測の基礎として信頼できるか否かの判断を、入力された信頼度推定に基づいて行い得る。例えば、信頼度推定は、一の数値により構成されるものとすることができ、当該数値が適宜評価される。例えば、当該値は、予め定義された所定の閾値より小さいか大きいかが評価される。当該評価に応じて、その環境表現はアクティブにされ、当該環境表現から得られる予測は制御動作の基礎を構成するものとなり得る。あるいは、その環境表現は、予測の基礎としての使用及び当該予測の結果としての制御動作の基礎としての使用が抑制され得る。

信頼度推定に基づいて、環境表現が信頼できるものであることが見出された場合、図２に示すように、その結果として得られる予測により、制御信号１１３が出力されることとなり得る。その後、制御は、より上位の制御レベルに戻され得る。

予測サブシステム１００の動作３００は、更なる信頼度推定、及び又は予測の基礎としての環境表現を評価すべく、再び開始され得る。総合的なシーン解釈のため、一般に、運転支援機能の複雑さ及び又は交通シーンの複雑さ（例えば検出された関連する実在物の数等）に依存して、動作３００を複数回実行することが必要となり得る。さらに、予測と、対応する制御信号とは、定期的に（例えば周期的に又は循環的に）、及び又は新たなセンサデータの受信等に応答して、更新することが必要となろう。

図１〜３を参照しつつ、リアルタイムで実行される場合のデータ処理について説明したが、本データ処理の一部を、例えば製造の際に、前もって実行し保存しておくこともできる。例えば、少なくともいくつかの信頼度推定については、例えば定数であるセンサ信頼度に基づいている場合には、予め算出しておくことができる。また、固定の信頼度推定（複数）の結合に関する計算は、一度実行して、車両及び運転支援システムの運用時に使用できるように、当該実行の結果を保存しておくことができる。

以下では、妥当性規則の基礎として用いることのできる、実在物間の関係についての種々の例について説明する。

車両とレーンとの間の関係についてのチェックを行う妥当性規則の例は、車両が通常は道路に従うものであるという仮定、すなわち、車両はレーンによって示された方向と異なる方向には走行しないであろうという仮定に基づくものであり得る。したがって、例えば、レーンの方向に走行していない車両を検出した場合、その検出は妥当でないものと判断され得る。

妥当性規則の他の例は、車両と複数の他の車両との間の関係をチェックするものであり得る。この規則では、複数の車両は、通常は道路の形状をかたどっており、車両は、通常はその形状に従うであろう、という仮定を妥当なものとする。換言すれば、例えば複数の他車両から特定された道路の方向と本質的に異なる方向に走行する車両を検出した場合、その検出は、妥当でないものと判断され得る。

妥当性規則の他の例は、２つの車両間の関係を問うものであり、２つの異なる車両が、予め定義されたマージンの範囲内で道路上の同じ位置を占めている場合には、妥当でないものとされる。この規則に基づくと、２つの対象物が互いに非常に接近している場合には、妥当でないものと判断されることとなり得る。

妥当性規則の他の例は、２つの車両間の関係を問うものであり、一の車両が、予測システムがその前に予測した軌道に沿って走行している場合には、妥当であるものとされる。この場合、その予測結果を生成するために考慮された全ての実在物は、妥当なものであると考えられ得る。

以下では、一の実在物についての現在の検出と以前の検出との間の関係が妥当であるか妥当でないかをチェックする例をいくつか示す。これらの例も、妥当性規則のための基礎として用いることができる。

規則の一つの例は、実在物は突然に出現したり消滅したりはしない、という仮定に基づいて、同一の物体についての、現在の検出と以前における非検出又は検出との間の関係をチェックするものであり得る。したがって、センサによって車両が検出されたが、以前は検出されていなかった、という場合には、その現在の検出についての信頼度推定は低い値となり得、及び又はその検出は、妥当でないものと判断され得る。この規則は、例えばその検出がセンサの視界の境界において行われたものであるか否かについてのチェックを行うことにより補足され得る。

妥当性規則の他の例は、一の移動する対象物体についての複数の検出間の物理的な一貫性を問うものであり得る。この規則では、自然法則が観測される。具体的に言うと、車両の動きは、その車両の走行方向、速度、質量等に従って発生するであろう、ということである。これに対応する一つ又は複数の規則によると、対象車両の位置又は速度が、当該対象車両についての以前の検出に対してほとんど変化していないか、又ははっきりと変化しているか、に基づいて、検出が妥当であるか否かが判断され得る。

図４は、一つ又は複数の妥当性規則のシーケンスを、より詳細に示したフロー図である。本図において、これらの規則は、表現と条件との組み合わせとして実装されており、信頼度推定の値は、検出に対してこれらの条件を適用した結果に応じて割り当てられる。一の妥当性規則の適用には、一つ又は複数の条件を適用することが含まれ得る。

図４は、実在物間の関係についてのチェックと、一つの同じ実在物についての現在の検出と以前の検出との間の関係のチェックと、の組み合わせを示している。これらの例は共に、車両は突然に出現したり消滅したりはできない、という妥当な仮定に基づいている。したがって、対象実在物が、以前は検出されていなかったのに検出されたという場合には、当該実在物は、センサの視界内へ移動して来たか、又は、以前においては他の実在物によりマスクされていた、即ち隠されていたということである。

ここでは更に詳しく述べることはしないが、これに対する相補的な規則は、対象実在物が以前に検出されていたが現在は検出されていないならば、その対象実在物は、センサの視界を離れたか、又は現在においては他の実在物によりマスクされたか隠されている、ということに基づいたものであり得る。

ここに説明する例によると、信頼度推定についての予め定義された値が、妥当性規則（複数）を適用した結果に応じて割り当てられる。予め定義された定数ｃ＿ｓｔａｒｔは、最初に検出された物体であって当該検出が妥当なものであると判断された物体に割り当てられ得る信頼度値を示している。更に検出が行われることにより、その信頼度推定の値は、予め定義された定数Δｃだけ増加することとなり得る。予め定義された定数の信頼度値ｃ＿ｌｏｗは、最初に検出された物体であって当該検出が妥当でないものと判断された物体に割り当てられ得る。

図４のステップ４００において、センサにより対象物体ｊが検出されることにより、妥当性規則の適用が開始される。ここで、物体ｊは、物体ｊを含むと共に他の移動物体又は静止物体等の更なる実在物（複数）をも含み得る少なくとも一つの環境表現の一部であり得る。環境表現の一つの例は、物体ｊについてのＩＤ番号などのデータ、位置や速度の表示（indications）、等により構成されたものであり得る。

ステップ４０２において、物体ｊの検出に対して条件が適用され、物体ｊが以前に検出されていたか否かがチェックされる。テキスト表現「ｊは以前に検知されていたか」は、システム内においては数式として表され得るものと理解すべきである。一つの例であるが、質問「ｊは以前に検知されていたか」は、「ｊが以前に検知された回数」又は「車両ｊを検知していた連続する時間ステップの数」といった数値表現により表され得る。この例では、この数式表現又は数値表現は、整数変数、配列変数、等の変数であり得る。他の数式表現や数値表現、例えばより複雑な数式表現や数値表現も考えることができる。

次に、その数式に条件を適用することにより（又は、その数式及び条件のうちの、演算子として実装された部分及びオペランドとして実装された部分に応じて、その数式をその条件に適用することにより）、当該数式を評価することができる。一例として、ｉｆ条件は、その数式の表現を予め定義された閾値と比較するものであり得、その比較の結果に依存して、その信頼度推定についての更なる計算が行われる。例えば、車両ｊが以前に検知されていた回数を、固定値０と比較することができ、車両ｊを以前に検知していた回数が０を超えている場合には、図４において「ｙｅｓ」と書かれた枝に沿って示されるように更に処理を行い、そうでない場合には、「ｎｏ」と書かれた枝に沿って示されるように計算を続行する。上記ｉｆ条件のほかにも、例えば、ｃａｓｅ条件、ｓｗｉｔｃｈ条件等、当業者にとり公知である他の条件も、考えることができる。

以下においては、他の判断ポイント４０６、４１０等に沿った処理については、図４に示されたテキスト表現のみに従って説明するが、これらの処理も、システム内においては、判断４０２について例示的に説明したのと同様の態様で実装され得るものである。

図４においてテキスト表現で示された判断４０２に戻り、この判断が「ｙｅｓ」の場合、ステップ４０４において、現在時刻ｔにおける予備的な信頼度推定（予備信頼度推定）ｃ＿ｉ，ｊが算出される。この算出は、ｃ＿ｉ，ｊの前回値を信頼度値の固定量Δｃだけ増加させることにより行われ得る。ここで、確率として解釈されるｃ＿ｉ，ｊは、値１若しくは１００％を超えないもの、又は現在の検出が完全に信頼し得る確実なものであることを示す他の任意の数値を超えないものであり得る。

ステップ４０２において、物体ｊが最初に検出されたものである場合（「ｎｏ」の枝）、ステップ４０６において、物体ｊがセンサの視界の境界付近で検出されたものであるか否かが判断される。この判断が真である場合、ステップ４０８において、現在時刻についての予備信頼度推定ｃ＿ｉ，ｊに、最初の検出が妥当なものであることを示す予め定義された定数の信頼度推定値ｃ＿ｓｔａｒｔが設定される。

ステップ４０６においてその条件が偽である場合、ステップ４１０において、他の車両又は物体が物体ｊの周辺に存在するか否かが評価される。存在しない場合、予備的信頼度推定ｃ＿ｉ，ｊには、物体ｊの最初の検出が妥当でないことを示す予め定義された定数の信頼度推定値ｃ＿ｌｏｗが設定される。

ステップ４１０において、条件が真であると判断された場合、ステップ４１４において、移動物体ｊの位置と、以前において及び現在において物体ｊの周囲で検出された一つ又は複数の他の静止物体又は移動物体の位置とが、受け取られる。これらの位置は、物体軌道を保持するように適合された環境表現等から算出されるか、又は引き出され得る。あるいは、一時記憶装置が、以前の時間ポイント（複数）における環境表現（複数）を、参照のため循環的に記憶するものとすることができる。

ステップ４１４において必要なデータが出力されたことに基づいて、ステップ４１６において、以前の時刻ｔ−Δｔにおいて少なくとも一つの他の物体が対象物体ｊを隠したか否かが判断される。この判断がｎｏである場合は、ステップ４１８において、予備的信頼度推定ｃ＿ｉ，ｊに、物体ｊの検出が妥当でないことを示す値ｃ＿ｌｏｗがセットされる。上記判断がyesである場合には、ステップ４２０において、予備的信頼度推定ｃ＿ｉ，ｊに、最初の検出が妥当であることを示す値ｃ＿ｓｔａｒｔがセットされる。

妥当性規則の適用は、図４のステップ４２０で終了する。更なる妥当性規則を適用するものとすることができる。最終的な信頼度推定ｃ＿ｊは、結果として得られた種々のｃ＿ｉ，ｊの適切な結合として算出され得る。

本発明は、クルーズコントロールのほか、駐車支援などのより多くの機能を含む、及び将来開発されるであろう支援機能を含む、任意の種類の予測的な運転支援（システム）と共に実施され得る。

本発明を、その望ましい実施形態との関係において説明したが、当該説明は、これに限定することを意図するものではなく、単なる例示を目的として記載されたものであると理解すべきである。特に、上述においては特徴構成を個別に記載したが、これら特徴構成を種々組み合わせることが有利又は適切であることは、当業者において明らかである。したがって、本発明が添付の特許請求の範囲のみによって制限されることが意図されている。

Claims (15)

1. 車両の運転支援システムにおける予測サブシステムについての方法であって、
   前記車両の環境において一つ又は複数のセンサ（１０２）により検出された少なくとも一つの実在物を表す環境表現を受け取るステップ（３０２）と、
   予め定義され記憶された複数の妥当性規則（１２２）の中から、前記環境表現に適用可能な一つ又は複数の妥当性規則を選択するステップと、
   前記選択された一つ又は複数の妥当性規則を前記環境表現に適用すること（３０４）に基づいて、前記環境表現に関連する信頼度推定を算出するステップ（３０６）と、
   前記信頼度推定を、前記環境表現に基づく予測についての評価のための入力として出力するステップ（３０８）と、
   を有し、
   前記妥当性規則は、前記少なくとも一つの実在物についての検出と少なくとも一つの他の実在物についての検出との関係が妥当なものであるか否か、及び又は前記少なくとも一つの実在物についての現在の検出と以前の検出との関係が妥当なものであるか否か、を評価するものである、
   方法。
2. 前記実在物は、道路を走行する移動体であり、
   妥当性規則は、道路を走行する一の移動体は、当該道路を走行する他の移動体と共に当該道路の形状又は当該道路のレーンの形状をかたどる、というものである、
   請求項１に記載の方法。
3. 妥当性規則は、前記環境表現に適用されたときに真又は偽を表す２進値を返す条件（４０２、４０６、４１０、４１６）により構成される、
   請求項１または２に記載の方法。
4. 妥当性規則は、前記環境表現に適用されたときに数値を返す数式により構成される、
   請求項１ないし３のいずれか一項に記載の方法。
5. 前記信頼度推定には、関連付けられた環境表現の信頼度を表す数値が割り当てられる、
   請求項１ないし４のいずれか一項に記載の方法。
6. 前記信頼度は、確率値で表される、
   請求項５に記載の方法。
7. 妥当性規則の一つを適用すること（３０４）には、
   −前記実在物がセンサ視界の境界において最初に検出されたときに、前記環境表現の検出が妥当なものであることを示す第１の予め定義された値（ｃ＿ｓｔａｒｔ）を信頼度推定に設定すること（４０２、４０６、４０８）、または、
   −前記実在物が前記センサ視界の境界でない場所において最初に検出されたものであって、他の物体又は車両が前記車両の前記環境に存在していると評価されないときに、前記環境表現の検出が妥当なものでないことを示す第２の予め定義された値（ｃ＿ｌｏｗ）を前記信頼度推定に設定すること（４０２、４０６、４１０、４１２）、
   が含まれる、
   請求項１ないし６のいずれか一項に記載の方法。
8. 前記信頼度推定を算出すること（３０６）には、複数の妥当性規則を適用した結果として得られる複数の信頼度推定の、和、重み付き和、積、重み付き積、及び最小値又は最大値の選択、の少なくとも一つに基づく結合を算出することが含まれる、
   請求項１ないし７のいずれか一項に記載の方法。
9. 前記評価は、前記信頼度推定の数値を、予め定められた閾値及び一つ又は複数の他の信頼度推定の数値の、少なくとも一つの数値と比較することにより、前記環境表現を予測に用いるか否かの決定を行うことを含む、
   請求項１ないし８のいずれか一項に記載の方法。
10. 前記運転支援システム（１００）は、クルーズコントロール機能を実行するよう適合されている、請求項１ないし９のいずれか一項に記載の方法。
11. 前記運転支援システム（１００）は、前記予測に基づいて、アクティブ制御及びパッシブ制御の少なくとも一つを実行するよう適合されている、
    請求項１ないし１０のいずれか一項に記載の方法。
12. コンピューティングデバイス上で実行されたときに請求項１ないし１１のいずれか一項に記載の方法を実行するプログラムコード部分を備える、コンピュータプログラム製品。
13. 予測サブシステムを備える、車両用の運転支援システムであって、
    前記車両の環境において一つ又は複数のセンサにより検出された少なくとも一つの実在物を表す環境表現を受け取るよう適合されたコンポーネント（２０２）と、
    予め定義され記憶された複数の妥当性規則（１２２）の中から前記環境表現に適用可能な一つ又は複数の妥当性規則を選択して、前記選択した一つ又は複数の妥当性規則を前記環境表現に適用することに基づいて、前記環境表現に関連する信頼度推定を算出するよう適合されたコンポーネント（２０４）と、
    前記信頼度推定を、前記環境表現に基づく予測についての評価のための入力として出力するよう構成されたコンポーネント（２０４）と、
    を有し、
    前記妥当性規則は、前記少なくとも一つの実在物についての検出と少なくとも一つの他の実在物についての検出との関係が妥当なものであるか否か、及び又は前記少なくとも一つの実在物についての現在の検出と以前の検出との関係が妥当なものであるか否か、を評価するものである、
    システム。
14. 前記予測サブシステムは、コンテキストベース予測（１３２）及び物理的予測（１３０）を実行するよう適合されている、
    請求項１３に記載のシステム。
15. 請求項１３又は１４に記載のシステムを備える乗り物。

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