JP6935813B2 - 運転支援方法及び運転支援装置 - Google Patents

Description

本発明は、運転支援方法及び運転支援装置に関する。

従来から、車両が死角のある状況を走行する場合に、その状況に応じて車両を制御する車両制御装置が知られている（特許文献１参照）。特許文献１の車両制御装置は、自車両にとって死角となる死角領域を検出し、死角領域から出現する可能性のある移動物体の進路と車両の進路の相対的な優先度を判定し、判定した優先度に基づいて自車両に対する制御信号を出力する。

国際公開第２０１６／１０４１９８号

しかしながら、特許文献１の車両制御装置は、死角領域から出現する物体を予測できても、死角領域を発生させる原因となる移動物体が、死角領域に存在する物体に合わせて動作することを予測できない。したがって、死角領域を発生させる移動物体の挙動が急変した場合に自車両の挙動を急変させる必要が生じるため、乗員に違和感を与えてしまう。

本発明は、このような従来の課題を解決するためになされたものであり、その目的とするところは、自車両の挙動の急変を抑制して、乗員に与える違和感を軽減する運転支援方法及び運転支援装置を提供することにある。

本発明の一態様に係わる運転支援方法及び運転支援装置は、自車両の周囲において自車両の死角領域を発生させる移動物体の挙動を検出し、移動物体が挙動を維持し且つ死角領域の中に自車両から検出することができない障害物が居た場合に移動物体が取る実効軌道を予測し、死角領域の中に自車両から検出することができない障害物が居た場合に移動物体が取る基本軌道を、自車両の周囲の道路構造に基づいて予測し、実効軌道と基本軌道とを比較することにより、移動物体の動作を予測する。

本発明の一形態によれば、自車両の挙動の急変を抑制して、乗員に与える違和感を軽減する運転支援方法及び運転支援装置を提供することができる。

図１は、実施形態に係わる運転支援装置の構成を示すブロック図である。 図２は、図１の運転支援装置の動作の一例を示すフローチャートである。 図３は、図２のステップＳ０６の詳細な手順の一例を示すフローチャートである。 図４Ａは、２車線の右側へのカーブ路を自車両５１及び他車両（並走車両５２）が並走する走行シーンを示す平面図である。 図４Ｂは、図４Ａから所定の時間が経過した状態を示す平面図である。 図５は、２車線の右側へのカーブ路を自車両５１及び並走車両５２が並走する走行シーンにおける基本軌道の例として、直進軌道６１及び車線変更軌道６２を示す平面図である。 図６は、図５と同じ走行シーンにおける基本軌道の他の例として、障害物回避軌道６３を示す平面図である。 図７は、図６の並走車両５２の前方部分を拡大した平面図であって、基本軌道（直進軌道６１）と実効軌道７１とを比較した図である。 図８は、図６の並走車両５２の前方部分を拡大した平面図であって、基本軌道（車線変更軌道６２）と実効軌道７２とを比較した図である。 図９は、図６の並走車両５２の前方部分を拡大した平面図であって、基本軌道（障害物回避軌道６３）と実効軌道７３とを比較した図である。 図１０は、交差点を自車両５１及び並走車両９２が並走する走行シーンにおける基本軌道の例として、右折軌道８１を示す平面図である。 図１１は、図１０と同じ走行シーンにおける基本軌道の他の例として、障害物回避軌道８３を示す平面図である。

次に、図面を参照して、実施形態を詳細に説明する。

実施形態に係わる運転支援装置は、例えば、図４Ａ及び図４Ｂに示すような走行シーンにおいて有効に機能する。図４Ａ及び図４Ｂは、２車線の右側へのカーブ路において、左側車線を自車両５１が走行し、自車両５１の斜め前方の右側車線を他車両（移動物体の一例）５２が並走し、右側車線の前方には駐車車両（物体の一例）５３が存在している走行シーンを示す。この走行シーンにおいて、他車両（以後、「並走車両」と呼ぶ）５２は、駐車車両５３との接触を回避するため右側車線の幅方向中央よりも左側へ移動する、いわゆる回避動作を取ることが予想される。

しかし、道路前方には並走車両５２に起因して自車両５１の死角領域５４が発生し、死角領域５４の中に駐車車両５３が位置している。このため、並走車両５２から駐車車両５３は見えても、自車両５１から駐車車両５３は見えないため、自車両５１に搭載された物体検出センサは駐車車両５３を検出することができない。よって、自車両５１は、死角領域５４に存在する駐車車両５３に合わせて並走車両５２が回避動作を取ることを予測することができない。したがって、回避動作のために並走車両５２の挙動が急変した場合に自車両５１の挙動を急変させる必要が生じるため、自車両５１の乗員に違和感を与えてしまう。

そこで、実施形態に係わる運転支援装置は、自車両５１がその周囲に居る並走車両（移動物体の一例）５２によって死角領域５４が形成されている状況を走行する場合に、死角領域５４を考慮して自車両５１の運転を支援する。具体的に、運転支援装置は、死角領域５４の中に他の物体（例えば、駐車車両５３、歩行者）が居るという仮説のもとで、死角領域５４を発生させる並走車両５２の動作を予測し、予測した並走車両５２の動作に基づいて自車両５１の速度及び舵角を制御する。

図１を参照して、実施形態に係わる運転支援装置の構成を説明する。運転支援装置は、物体検出装置１と、自車位置推定装置３と、地図取得装置４と、マイクロコンピュータ１００とを備える。

物体検出装置１は、自車両５１に搭載された、レーザレーダやミリ波レーダ、カメラなど、自車両５１の周囲の物体を検出する、複数の異なる種類の物体検出センサを備える。物体検出装置１は、複数の物体検出センサを用いて、自車両５１の周囲における物体を検出する。物体検出装置１は、他車両、バイク、自転車、歩行者を含む移動物体、及び駐車車両を含む静止物体を検出する。例えば、移動物体及び静止物体の自車両５１に対する位置、姿勢、大きさ、速度、加速度、減速度、ヨーレートを検出する。なお、物体の位置、姿勢（ヨー角）、大きさ、速度、加速度、減速度、ヨーレートを纏めて、物体の「挙動」と呼ぶ。物体検出装置１は、検出結果として、例えば自車両５１の上方の空中から眺める天頂図における、２次元の物体の挙動を出力する。

自車位置推定装置３は、自車両５１に搭載された、ＧＰＳ（グローバル・ポジショニング・システム）やオドメトリなど自車両５１の絶対位置を計測する位置検出センサを備える。自車位置推定装置３は、位置検出センサを用いて、自車両５１の絶対位置、すなわち、所定の基準点に対する自車両５１の位置、姿勢及び速度を計測する。

地図取得装置４は、自車両５１が走行する道路の構造を示す地図情報を取得する。地図取得装置４は、地図情報を格納した地図データベースを所有してもよいし、クラウドコンピューティングにより地図情報を外部の地図データサーバから取得しても構わない。地図取得装置４が取得する地図情報には、車線の絶対位置や車線の接続関係、相対位置関係などの道路構造の情報が含まれる。

マイクロコンピュータ１００（制御部の一例）は、物体検出装置１及び自車位置推定装置３による検出結果及び地図取得装置４による取得情報に基づいて、他車両の動作を予測し、他車両の動作から自車両５１の経路を生成し、生成した経路に従って自車両５１を制御する。

マイクロコンピュータ１００は、ＣＰＵ（中央処理装置）、メモリ、及び入出力部を備える汎用のマイクロコンピュータである。マイクロコンピュータ１００には、運転支援装置として機能させるためのコンピュータプログラム（運転支援プログラム）がインストールされている。コンピュータプログラムを実行することにより、マイクロコンピュータ１００は、運転支援装置が備える複数の情報処理回路（２ａ、２ｂ、５、１０、２１、２２）として機能する。なお、ここでは、ソフトウェアによって運転支援装置が備える複数の情報処理回路（２ａ、２ｂ、５、１０、２１、２２）を実現する例を示すが、もちろん、以下に示す各情報処理を実行するための専用のハードウェアを用意して、情報処理回路（２ａ、２ｂ、５、１０、２１、２２）を構成することも可能である。また、複数の情報処理回路（２ａ、２ｂ、５、１０、２１、２２）を個別のハードウェアにより構成してもよい。更に、情報処理回路（２ａ、２ｂ、５、１０、２１、２２）は、車両にかかわる他の制御に用いる電子制御ユニット（ＥＣＵ）と兼用してもよい。

マイクロコンピュータ１００は、複数の情報処理回路（２ａ、２ｂ、５、１０、２１、２２）として、検出統合部２ａと、物体追跡部２ｂと、地図内位置演算部５と、動作予測部１０と、自車経路生成部２１と、車両制御部２２とを備える。更に、動作予測部１０は、挙動判定部１１と、動作候補予測部１２と、第１動作候補修正部１３と、死角領域検出部１４と、第２動作候補修正部１５と、軌道予測部１６と、尤度推定部１７とを備える。

検出統合部２ａは、物体検出装置１が備える複数の物体検出センサの各々から得られた複数の検出結果を統合して、各物体に対して一つの検出結果を出力する。具体的には、物体検出センサの各々から得られた物体の挙動から、各物体検出センサの誤差特性などを考慮した上で最も誤差が少なくなる最も合理的な物体の挙動を算出する。具体的には、既知のセンサ・フュージョン技術を用いることにより、複数種類のセンサで取得した検出結果を総合的に評価して、より正確な検出結果を得る。

物体追跡部２ｂは、物体検出装置１によって検出された物体を追跡する。具体的に、検出統合部２ａにより統合された検出結果から、異なる時刻に出力された物体の挙動から、異なる時刻間における物体の同一性の検証（対応付け）を行い、かつ、その対応付けを基に、物体の挙動を予測する。なお、異なる時刻に出力された物体の挙動は、マイクロコンピュータ１００内のメモリに記憶され、後述する軌道予測の際に用いられる。

地図内位置演算部５は、自車位置推定装置３により得られた自車両５１の絶対位置、及び地図取得装置４により取得された地図データから、地図上における自車両５１の位置及び姿勢を推定する。例えば、自車両５１が走行している道路、更に当該道路のうちで自車両５１が走行する車線を特定する。

動作予測部１０では、検出統合部２ａにより得られた検出結果と、地図内位置演算部５により特定された自車両５１の位置に基づいて、自車両５１の周囲における移動物体の動作を予測する。以下に、動作予測部１０の具体的な構成を説明する。

挙動判定部１１は、地図上における自車両５１の位置と、検出統合部２ａにより得られた物体の挙動とから、地図上における物体の挙動を特定する。更に、挙動判定部１１は、物体の地図上の位置が時間の経過と共に変化する場合、当該物体は「移動物体」であると判断し、移動物体の大きさ及び速度から、当該移動物体の属性（他車両、歩行者）を判断する。そして、移動物体が走行中の「他車両」であると判断した場合、挙動判定部１１は、当該他車両が走行する道路及び車線と判定する。

なお、物体の地図上の位置が時間の経過と共にしない場合、静止物体であると判断し、静止物体の地図上の位置、姿勢及び大きさから、静止物体の属性（駐車車両、歩行者など）を判定する。

動作候補予測部１２は、地図に基づく他車両の動作候補を予測する。動作候補予測部１２は、地図情報に含まれる道路構造及び他車両が属している車線情報から、他車両が次にどのように走行するのかという動作意図を予測し、当該動作意図に基づく他車両の基本軌道を道路構造に基づいて演算する。「動作候補」とは、動作意図及び基本軌道を含む上位概念である。「基本軌道」は、異なる時刻における他車両の位置のプロファイルのみならず、各位置における他車両の速度のプロファイルをも示す。

例えば、他車両が単車線の単路及びカーブ路を走行する場合、動作候補予測部１２は、車線の形状に沿って走行する動作意図（直進）を予測し、基本軌道として、地図上の車線に沿った軌道を演算する。また、他車両が複数車線の単路及びカーブ路を走行する場合、動作候補予測部１２は、動作意図（直進）と、右側もしくは左側へ車線変更する動作意図（車線変更）を予測する。動作意図（車線変更）における他車両の基本軌道は、道路構造及び所定の車線変更時間に基づいて車線変更する軌道である。さらに、交差点を走行する場合、動作候補予測部１２は、直進、右折及び左折の動作意図を予測し、地図上の交差点における道路構造に基づく直進軌道、右折軌道、左折軌道を基本軌道として演算する。なお、「基本軌道」の演算において、道路構造を考慮するが、検出統合部２ａにより統合された他車両の挙動は考慮しない。

図５は、図４Ａ及び図４Ｂと同様に、２車線のカーブ路を示す。並走車両５２は当該道路の右側車線を走行している。動作候補予測部１２は、図５の道路構造及び並走車両５２の位置（走行車線）から、そのまま右側車線を走行し続ける動作意図（直進）と、右側車線から左側車線へ車線変更する動作意図（車線変更）とを予測する。そして、カーブ路の道路構造及び所定の車線変更時間に基づいて、図５に示す直進軌道６１及び車線変更軌道６２を演算する。このように、動作候補予測部１２は、他車両５２が走行する道路の構造から他車両５２の動作候補（動作意図及び基本軌道）を予測する。

第１動作候補修正部１３は、物体検出装置１により検出された静止物体を考慮して、動作候補予測部１２により予測された動作候補を修正する。具体的に、第１動作候補修正部１３は、他車両の基本軌道と静止物体の位置が干渉するか否かを判断する。干渉する場合、静止物体を回避する並走車両５２の動作意図及び基本軌道を新たに追加する。

図５に示す並走車両５２と同時に、他の移動物体が物体検出装置１により検出されている場合（図示省略）、第１動作候補修正部１３は、他の移動物体を考慮して、動作候補予測部１２により予測された動作候補を修正する。具体的に、第１動作候補修正部１３は、他の移動物体と並走車両５２の干渉があるか否かを経時的に判断する。移動物体同士の干渉がある場合には、他の移動物体との干渉を回避する並走車両５２の動作意図及び基本軌道を新たに追加する。

死角領域検出部１４は、物体検出装置１により検出された物体によって発生する自車両５１の死角領域を検出する。物体検出装置１により検出された物体は、自車両５１の周囲において自車両５１の死角領域を発生させる。死角領域検出部１４は、物体検出装置１により検出された物体のうち、他車両（並走車両５２）により発生する自車両５１の死角領域を検出する。具体的には、他車両の進行方向にある車線がある閾値以上の割合で自車両５１から見えない状態にあり、その状態がある一定の時間連続している場合に、当該他車両の存在に起因して自車両５１の死角領域が発生していると判定する。例えば、他車両の進行方向の車線領域の５０％以上の領域が自車両５１から見えない状態であり、かつこの状態が５００ｍ秒の間、連続している場合に、当該他車両は死角領域を発生させる物体であると判定し、当該死角領域を検出する。これにより、地図上における死角領域の位置が特定される。ただし、閾値は固定値でなくとも良く、地図における場所、状況に応じて変更してもよい。

第２動作候補修正部１５は、死角領域を考慮して、動作候補予測部１２により予測された動作候補を修正する。具体的には、第２動作候補修正部１５は、死角領域の中に障害物が居る場合に他車両が取る動作候補を予測し、動作候補予測部１２により予測された動作候補に追加する。先ず、第２動作候補修正部１５は、死角領域内に、道路上に駐車された車両など、他車両の走行変化を促す障害物が存在するという仮説を立てる。そして、第２動作候補修正部１５は、当該仮説の元で、死角領域を発生させる他車両が、死角領域内の障害物を回避する動作意図を予測し、当該動作意図に基づく他車両の基本軌道を道路構造に基づいて演算する。

例えば、図６に示すように、自車両５１の周囲において、自車両５１の死角領域５４を発生させる並走車両５２が物体検出装置１により検出されている。第２動作候補修正部１５は、死角領域５４の中に駐車車両５３（障害物の一例）が存在するという仮定を立てる。具体的には、２車線のカーブ路において、自車両５１は、斜め前方に居る並走車両５２（移動物体の一例）と並走することにより、並走車両５２が走行する右側車線の前方が時間的に連続して死角領域５４となる。この走行シーンにおいて、第２動作候補修正部１５は、例えば、並走車両５２が走行する右側車線の前方に、駐車車両５３が存在するという仮説を立てる。第２動作候補修正部１５は、この仮説の元で、駐車車両５３との干渉を回避する並走車両５２の動作意図（障害物回避）を予測し、当該動作意図（障害物回避）に基づく基本軌道（障害物回避軌道６３）を演算する。基本軌道（障害物回避軌道６３）は、既に演算されている基本軌道（６１、６２）に追加される。

このように、動作候補予測部１２は、並走車両５２が走行する道路の構造から動作意図（直進及び車線変更）を予測して図５の直進軌道６１及び車線変更軌道６２を演算する。そして、第２動作候補修正部１５は、死角領域を考慮した動作意図（障害物回避）を予測して、道路の構造から図６の障害物回避軌道６３を演算する。

軌道予測部１６は、挙動判定部１１において検出された挙動に基づいて、他車両が取る軌道（実効軌道）を予測する。具体的に、軌道予測部１６は、上記予測された動作意図にしたがって動作する場合の他車両の実効軌道を、例えばカルマンフィルターなどの既知の状態推定技術を用いて演算する。「実効軌道」は、基本軌道と同様にして、異なる時刻における他車両の位置を示すのみならず、各位置における他車両の速度のプロファイルをも示す。実効軌道と基本軌道は、共に他車両が取る軌道である点で共通するが、実効軌道は他車両の挙動を考慮して演算されるが、基本軌道は他車両の挙動を考慮しないで演算される点で、両者は相違する。

図６に示す基本軌道（６１、６２、６３）は、動作意図及び道路構造に基づいて導出された他車両５２の軌道であり、他車両５２の挙動は考慮されていない。よって、例えば、他車両５２の現在の姿勢（ヨー角）が考慮されていないため、他車両５２の現在位置から、異なる方向に向けて、複数の基本軌道（６１、６２、６３）が延びている。これに対して、軌道予測部１６は、他車両５２の挙動を考慮して、上記した動作意図に沿った軌道（実効軌道）を演算する。換言すれば、上記した動作意図に沿った動作を取った場合の他車両５２の実効軌道を演算する。

図７〜図９を参照して、２車線のカーブ路の右側車線を走行する並走車両５２の姿勢及び速度（挙動の例）に基づいて、並走車両５２の実効軌道を演算する例を説明する。

図７〜図９において、並走車両５２の姿勢（ヨー角）は、道路の形状に沿った走行の基本軌道６１よりも左側に傾き、他車両５２の速度は、進行方向の速度成分のみからなり、車幅方向の速度成分はゼロである。つまり、並走車両５２は直進状態である。よって、この姿勢及び速度を起点として並走車両５２が道路の形状に沿った走行の動作意図に沿って走行する場合、図７に示すように、いったん、基本軌道６１から左側に離れた後に、基本軌道６１に近づいて一致する実効軌道７１となる。換言すれば、走行車線からの逸脱を修正するような修正軌道（オーバーシュート軌道）を描くことが予測される。軌道予測部１６は、並走車両５２の姿勢（ヨー角）及び速度を起点として、道路の形状に沿った走行の動作意図に沿って走行する実効軌道７１を予測する。

次に、同じ姿勢及び速度を起点として並走車両５２が車線変更の動作意図に沿って走行する場合、図８に示すように、左方向への旋回を開始し、左側車線へ移動した後に、右へ旋回して左側車線に沿った軌道へ修正する実効軌道７２となる。つまり、舵角が中立位置の状態から始まる左旋回のクロソイド曲線及び右旋回のクロソイド曲線からなる実効軌道７２を描く。よって、実効軌道７２は、車線変更軌道６２を演算するときの「所定の車線変更時間」よりも長い時間をかけて車線変更が完了する軌道となる。尚、実行軌道を描く際の曲線は必ずしもクロソイド曲線である必要はなく、その他の曲線を用いて描くようにしてもよい。

次に、同じ姿勢及び速度を起点として他車両５２が障害物回避の動作意図に沿って走行する場合、図９に示すように、いったん車線中央よりも左側に寄り、図示は省略するが、障害物（駐車車両５３）の脇を通過した後、再び右側車線に戻る実効軌道７３となる。図９に示すように、障害物回避における基本軌道６３とほぼ同じ軌道となる。

ここでは、並走車両５２の挙動として姿勢及び速度を考慮したが、並走車両５２の位置、加速度、減速度を考慮して、実効軌道を演算してもよい。例えば、直進及び車線変更に比べて、障害物回避の時の減速度は大きくなることが予測することができる。

尤度推定部１７は、動作候補予測部１２、第１動作候補修正部１３、及び第２動作候補修正部１５により予測された動作候補と、検出統合部２ａにより統合された他車両の挙動とを対比することにより、他車両の動作を予測する。

具体的に、尤度推定部１７は、動作候補予測部１２、第１動作候補修正部１３、及び第２動作候補修正部１５により予測された動作候補の各々について、基本軌道と実効軌道とを対比する。そして、基本軌道と実効軌道との差違から各動作候補の尤度を求める。基本軌道と実効軌道との差違が小さいほど、高い尤度を演算する。最も尤度が高く演算された動作候補は、並走車両５２の挙動を考慮すれば最も尤もらしい動作候補であると判断することができる。よって、尤度推定部１７は、最も尤度が高く評価された動作候補を、並走車両５２の動作として決定する。基本軌道と実効軌道との差違は、例えば、両軌道間の位置や速度のプロファイルの差異の総和を基に算出する。図７〜図９に示す面積Ｓ１〜Ｓ３は、基本軌道と実効軌道との位置の差違を積分した総和の一例である。面積が狭い程、位置の差違が小さいと判断できるので、高い尤度を演算する。他の例として、位置の差違が小さくても、速度のプロファイルが大きく異なる場合には、低い尤度を演算することができる。なお、尤度は、その動作候補が実際に発生する可能性を表す指標の一例であって、尤度以外の表現であっても構わない。

以上説明したように、動作予測部１０では、尤度推定部１７により想定された各動作候補の尤度に基づいて、自車両５１の周囲において死角領域５４を発生させる他車両の動作を予測する。なお、「他車両の動作」には、他車両の軌道及び速度のプロファイルを含む。他車両５２の軌道とは、異なる時刻における他車両５２の位置のプロファイルを示す。

自車経路生成部２１は、動作予測部１０により予測された他車両の動作に基づいて、自車両５１の経路を生成する。障害物回避の動作が予測された場合、障害物の存在を予測した上での経路を生成できる。よって、他車両と衝突せず、かつ、他車両の挙動により自車両５１が急減速又は急ハンドルとならない滑らかな自車両５１の経路を生成することができる。「自車両５１の経路」は、異なる時刻における自車両５１の位置のプロファイルのみならず、各位置における自車両５１の速度のプロファイルをも示す。

ここでは、地図上における他車両の挙動に基づいて、他車両の軌道を含む他車両の動作を予測している。このため、他車両の軌道を基にして自車両５１の経路を生成することは、他車両５２との相対距離の変化、加減速度或いは姿勢角の差に基づいて自車両５１の経路を生成していることになる。例えば、死角領域５４を発生させる他車両との相対距離が大きくなる、もしくは、自車両５１と他車両との姿勢角の差が変化する、また、他車両の加減速度が変化する場合には、車線変更或いは障害物回避の動作候補の尤度が高くなる。このため、自車経路生成部２１は、車線変更或いは障害物回避の動作候補に合わせた自車両５１の経路を生成する。更に、自車両５１に対する他車両の相対距離が大きくなるように自車両５１の経路を生成してもよい。

また、図６に示す走行シーンにおいて、並走車両５２の速度が低い或いは減速度が大きく、且つ自車線の中央から左側への逸脱量が少ない場合、並走車両５２の挙動は、自車両５１に道を譲る、自車両５１を先に通過させたい、という動作意図を示していると解釈できる。当該動作意図を考慮して自車両５１の経路を形成し、或いは自車両５１を制御することにより、自車両５１は減速せずに走行することができるので、並走車両５２との干渉が回避することができる。これにより、死角を発生させる並走車両５２に対して、より安全に、急ハンドルや急ブレーキが発生することなく、早期に自車両５１の経路を生成することができ、自車両５１をより安全に制御可能となる。

車両制御部２２では、自車経路生成部２１により生成された経路に従って自車両５１が走行するように、地図内位置演算部５により演算された自己位置に基づいて、ステアリングアクチュエータ、アクセルペダルアクチュエータ、及びブレーキペダルアクチュエータの少なくとも１つを駆動する。なお、実施形態では、自車両５１の経路に従って制御する場合を示すが、自車両５１の経路を生成せずに、自車両５１を制御してもよい。この場合、他車両との相対距離、或いは、他車両と自車両５１との姿勢角の差に基づいて制御を行うことも可能である。

更に、他車両の挙動と動作候補とを比較することにより、他車両の動作の代わりに、死角領域５４の状況を予測してもよい。死角領域５４の状況の例としては、死角領域５４に、駐車車両５３の代わりに、自転車或いは歩行者が存在することを予測してもよい。例えば、歩行者或いは自転車を想定した場合、駐車車両５３に比べて他車両の挙動に違いが出る。例えば、歩行者或いは自転車を想定した場合、他車両の速度が低くなる、或いは減速度が大きくなる、回避挙動における軌跡の描き方が異なるという違いが生じる。他車両の挙動と動作候補とを比較することにより、死角領域５４の状況を予測することができる。

次に、図１０及び図１１を参照して、交差点を自車両５１及び並走車両９２が並走する走行シーンにおける運転支援装置の動作を説明する。まず、動作候補予測部１２は、交差点の道路構造に基づいて、並走車両９２の直進、右折及び左折の動作意図を予測し、交差点の道路構造に基づく直進軌道、右折軌道、左折軌道を基本軌道として演算する。図１０には、並走車両９２の右折軌道８１を基本軌道の一例として図示する。図１１は、図１０と同じ走行シーンを示す。図１１に示すように、並走車両９２によって自車両５１の死角領域７４が発生する。死角領域７４の中に障害物９３が居る場合、並走車両９２から障害物９３は見えても、自車両５１から障害物９３は見えないため、自車両５１に搭載された物体検出センサは障害物９３を検出することができない。

そこで、第２動作候補修正部１５は、死角領域７４の中に障害物９３が存在するという仮定を立てる。第２動作候補修正部１５は、この仮説の元で、障害物９３との干渉を回避する並走車両９２の動作意図（障害物回避）を予測し、当該動作意図（障害物回避）に基づく基本軌道（障害物回避軌道８３）を演算する。基本軌道（障害物回避軌道８３）は、既に演算されている基本軌道８１に追加される。図１１に示すように、右折軌道８１と障害物回避軌道８３とは、並走車両９２の現在位置から異なる方向に延びている。軌道予測部１６は、並走車両９２の挙動（姿勢、速度）を考慮して、動作意図（右折、障害物回避）の各々について実効軌道を演算する。そして、尤度推定部１７は、動作候補（直進、障害物回避）の各々について、基本軌道（８１、８３）と実効軌道とを対比することにより、並走車両９２の動作を予測する。

図２及び図３を参照して、実施形態に係わる運転支援方法を説明する。先ず、ステップＳ０１において、物体検出装置１が、複数の物体検出センサを用いて、自車両５１の周囲における物体の挙動を検出する。ステップＳ０２に進み、検出統合部２ａが、複数の物体検出センサの各々から得られた複数の検出結果を統合して、各物体に対して一つの検出結果を出力する。そして、物体追跡部２ｂが、検出及び統合された各物体を追跡する。

ステップＳ０３に進み、自車位置推定装置３が、位置検出センサを用いて、所定の基準点に対する自車両５１の位置、姿勢及び速度を計測する。ステップＳ０４に進み、地図取得装置４が、自車両５１が走行する道路の構造を示す地図情報を取得する。

ステップＳ０５に進み、地図内位置演算部５が、ステップＳ０３で計測された自車両５１の位置、及びステップＳ０４で取得された地図データから、地図上における自車両５１の位置及び姿勢を推定する。ステップＳ０６に進み、動作予測部１０が、ステップＳ０２で得られた検出結果（他車両の挙動）と、ステップＳ０５で特定された自車両５１の位置に基づいて、自車両５１の周囲における他車両の動作を予測する。

ステップＳ０６の詳細を、図３を参照して説明する。先ず、ステップＳ６１１において、挙動判定部１１が、地図上における自車両５１の位置と、ステップＳ０２で得られた物体の挙動とから、他車両が走行する道路及び車線と判定する。ステップＳ６１２に進み、動作候補予測部１２が、地図に基づく他車両の動作候補を予測する。例えば、道路構造から動作意図（直進、車線変更）を予測し、図５に示す直進軌道６１及び車線変更軌道６２を演算する。

ステップＳ６１３に進み、マイクロコンピュータ１００は、ステップＳ０１で検出された全ての他車両についてステップＳ６１１及びＳ６１２を実施する。実施した後（Ｓ６１３でＹＥＳ）、ステップＳ６１４に進み、第１動作候補修正部１３が、ステップＳ０１において同時に検出された静止物体を考慮して、ステップＳ６１２で予測された動作候補を修正する。例えば、静止物体を回避する基本軌道を追加する。

ステップＳ６１５に進み、図５に示す並走車両５２と同時に、他の移動物体がステップＳ０１にいて検出されている場合、第１動作候補修正部１３が、他の移動物体を考慮して、ステップＳ６１２で予測された動作候補を修正する。

ステップＳ６１６に進み、死角領域検出部１４が、ステップＳ０１で検出された物体によって自車両５１の死角領域が発生するか否かを判断する。発生する場合（Ｓ６１６でＹＥＳ）ステップＳ６１７に進み、第２動作候補修正部１５が、死角領域を考慮して、動作候補予測部１２により予測された動作候補を修正する。詳細には、図６に示すように、先ず、死角領域５４内に、道路上に駐車された車両（駐車車両５３）など、並走車両５２の走行変化を促す障害物が存在するという仮説を立てる。そして、当該仮説の元で、死角領域５４を発生させる並走車両５２が、死角領域５４内の駐車車両５３を回避する動作意図を予測し、当該動作意図に基づく並走車両５２の基本軌道（障害物回避軌道６３）を道路構造に基づいて演算する。その後、ステップＳ６１８に進む。

一方、発生しない場合（Ｓ６１６でＮＯ）ステップＳ６１８に進む。マイクロコンピュータ１００は、ステップＳ０１で検出された全ての他車両についてステップＳ６１４〜Ｓ６１７を実施する。実施した後（Ｓ６１８でＹＥＳ）、ステップＳ６１９に進み、軌道予測部１６が、他車両が挙動を維持し、且つ予測された動作意図にしたがって動作する場合の他車両の実効軌道（７１〜７３）を、例えばカルマンフィルターなどの既知の状態推定技術を用いて演算する。

ステップＳ６２０に進み、尤度推定部１７が、Ｓ６１２、Ｓ６１４、Ｓ６１５及びＳ６１７で予測された動作候補の各々について、基本軌道（６１〜６３）と実効軌道（７１〜７３）とを対比する。そして、基本軌道と実効軌道との差違から各動作候補の尤度を求める。各動作候補の尤度に基づいて、自車両５１の周囲において死角領域５４を発生させる他車両の動作を予測する。

ステップＳ６２１に進み、マイクロコンピュータ１００は、ステップＳ０１で検出された全ての他車両についてステップＳ６１９〜Ｓ６２０を実施する。これにより、図２のステップＳ０６が終了する。

図２のステップＳ０７に進み、自車経路生成部２１が、ステップＳ０６で予測された他車両の動作に基づいて、自車両５１の経路を生成する。ステップＳ０８に進み、車両制御部２２が、ステップＳ０７で生成された経路に従って自車両５１が走行するように、自車両５１を制御する。

以上説明したように、実施形態によれば、以下の作用効果が得られる。

死角領域５４の中に障害物９３或いは駐車車両５３が居た場合に移動物体（並走車両５２、９２）が取る動作候補と並走車両５２、９２の実際の挙動とを比較することにより、並走車両５２、９２の動作を予測する。これにより、死角領域５４に障害物９３或いは駐車車両５３が存在するという仮説に基づいて並走車両５２、９２の動作を予測することができるため、当該仮説に基づいて自車両５１を制御できるようになる。したがって、死角領域５４に実際に、駐車車両５３などの障害物９３が存在する場合に、自車両５１はより早く初動を起こすことができるため、自車両５１の挙動の急変を抑制し、乗員に与える違和感を抑制することができる。また、本実施形態においては、死角領域５４に障害物９３或いは駐車車両５３が存在するという仮説に基づいて並走車両５２、９２の動作を予測することができるため、予測しない場合に比べて、より速く初動を起こすことができるようになる。また、本実施形態においては、移動物体（並走車両５２、９２）が車線変更をしようとしているのか、回避行動を起こそうとしているのかなど、移動物体（並走車両５２、９２）の行動を正確に予測することができるため、予測しない場合に比べて、自車両の走行を適切に支援できるようになる。尚、ドライバからの指示がなくとも走行する自動運転制御を実行する車両においては、移動物体（並走車両５２、９２）の行動を正確に予測できないことで、自動運転制御を継続することができないことが考えられるが、本実施形態を適用することにより、それを抑制することができる。さらに加えて、死角領域５４に実際に、駐車車両５３などの障害物９３が存在する場合、移動物体は障害物９３の手前で一度減速して、その後、車線変更や障害物に対する回避行動を起こすことが考えられる。本実施形態では、この場合に駐車車両５３が居ることによる移動物体が取る動作候補として、減速することを予測する。つまり、本実施形態においては、実際に移動物体の減速を検出すれば、車線変更や障害物に対する回避行動が生じる前に、他車両が車線変更や障害物に対する回避行動を行うことを予測することができる。したがって、自車両５１はより早く初動を起こすことができるため、自車両５１の挙動の急変を抑制し、乗員に与える違和感を抑制することができる。

運転支援装置は、予測した並走車両５２、９２の動作に基づいて自車両５１の経路を生成し、自車両５１の経路に基づいて自車両５１を制御する。これにより、並走車両５２、９２の動作に基づいて自車両５１の経路を生成するため、リスクに対してより安全な自車両５１の経路を生成できる。

並走車両５２、９２の挙動と並走車両５２、９２が取る動作候補とを比較することにより、並走車両５２、９２の軌道を予測する。これにより、予測した並走車両５２、９２の軌道に応じて自車両５１の制御を実行することができるので、自車両５１の挙動の急変を抑制し、乗員に与える違和感を抑制することができるようになる。

運転支援装置は、自車両５１に対する並走車両５２、９２の相対距離の変化を検出し、相対距離の変化に基づいて自車両５１の経路を生成してもよい。これにより、相対位置が変化した際に早急に滑らかな自車両５１の挙動を生成することができる。

運転支援装置は、自車両５１に対する並走車両５２、９２の相対距離の変化として、並走車両５２、９２の加速度或いは減速度を検出し、加速度或いは減速度に応じて、自車両５１の経路を生成してもよい。加速度或いは減速度を考慮することにより、更に急な加減速に対する早急に滑らかな自車両５１の挙動を生成できる。

運転支援装置は、並走車両５２、９２と自車両５１との姿勢角の差を検出し、姿勢角の差に基づいて、自車両５１の経路を生成してもよい。これにより、姿勢角が変化した際に早急に滑らかな自車両５１の挙動を生成することができる。

運転支援装置は、自車両５１に対する並走車両５２、９２の相対距離が大きくなるように自車両５１の経路を生成する。これにより、並走車両５２、９２の挙動が変化した際に、更に早急に滑らかな自車両５１の挙動を生成することができる。

運転支援装置は、並走車両５２、９２の挙動と並走車両５２、９２が取る動作候補とを比較することにより、死角領域５４の状況を予測し、死角領域の状況に応じた移動物体の動作を予測してもよい。これにより、予測した死角領域５４の状況に応じた、並走車両５２、９２の動作を予測することができる。そのため、死角領域５４の状況に基づく並走車両５２、９２の挙動の予測に応じて自車両５１を制御できるようになるため、自車両５１の挙動の急変を抑制し、乗員に与える違和感を抑制することができるようになる。

動作意図から道路構造に基づき予測される基本軌道（６１〜６３）と、並走車両５２、９２の挙動を維持した時に動作意図から並走車両５２、９２が取ることが予測される実効軌道（７１〜７３）とを比較して、各動作候補の尤度を判定する（ステップＳ６２０）。これにより、各動作候補の尤もらしさを、並走車両５２、９２の挙動から正確に判断することができる。よって、並走車両５２、９２の挙動に応じて、自車両５１は適切な初動をより早く起こすことができる。

運転支援装置は、並走車両５２、９２の挙動と並走車両５２、９２が取る動作候補とを比較し、並走車両５２、９２の挙動と並走車両５２、９２が取る動作候補が類似している場合に、並走車両５２、９２が取る動作候補に基づいて自車両を制御することができる。したがって、死角領域５４に実際に、駐車車両５３などの障害物９３が存在する場合に、自車両５１は駐車車両５３などの障害物９３の存在に応じた適切な初動を起こすことができるため、自車両５１の挙動の急変を抑制し、乗員に与える違和感を抑制することができる。

運転支援装置は、並走車両５２、９２の挙動と並走車両５２、９２が取る動作候補とを比較し、並走車両５２、９２の挙動と並走車両５２、９２が取る動作候補が類似していない場合に、並走車両５２、９２の挙動に基づいて自車両を制御することができる。したがって、死角領域５４が生じていたとしても、自車両５１は実際の並走車両５２、９２の挙動に応じた適切な初動を起こすことができるため、自車両５１の挙動の急変を抑制し、乗員に与える違和感を抑制することができる。

以上、実施形態に沿って本発明の内容を説明したが、本発明はこれらの記載に限定されるものではなく、種々の変形及び改良が可能であることは、当業者には自明である。

実施形態では、自車両５１が自動運転車両である場合を例示したが、自車両５１が手動運転車両であっってもよい。この場合、車両制御部２２の代わりに、音声或いは画像などを用いて、ステアリング、アクセル、ブレーキの操作を運転者に対して案内するためのスピーカ、ディスプレイ、及びこれらのユーザインターフェースを制御するコントローラを備えていればよい。

５１ 自車両
５２、９２ 並走車両（移動物体）
５３、９３ 駐車車両（障害物）
５４、７４ 死角領域
６１〜６３、８１、８３ 基本軌道
７１〜７３ 実効軌道
Ｓ１〜Ｓ３ 実効軌道と基本軌道との差違

Claims (8)

1. 自車両の周囲における移動物体の動作を予測し、予測した前記移動物体の動作に基づいて前記自車両を制御する運転支援方法において、
   前記自車両の周囲において前記自車両の死角領域を発生させる前記移動物体の挙動を検出し、
   前記移動物体が前記挙動を維持し且つ前記死角領域の中に前記自車両から検出することができない障害物が居た場合に前記移動物体が取る実効軌道を予測し、
   前記死角領域の中に前記自車両から検出することができない障害物が居た場合に前記移動物体が取る基本軌道を、前記自車両の周囲の道路構造に基づいて予測し、
   前記実効軌道と前記基本軌道とを比較することにより、前記移動物体の動作を予測する
   ことを特徴とする運転支援方法。
2. 予測した前記移動物体の動作に基づいて前記自車両の経路を生成し、
   前記自車両の経路に基づいて前記自車両を制御する
   ことを特徴とする請求項１に記載の運転支援方法。
3. 前記自車両に対する前記移動物体の相対距離の変化を検出し、
   前記相対距離の変化に基づいて前記自車両の経路を生成する
   ことを特徴とする請求項２に記載の運転支援方法。
4. 前記相対距離の変化として、前記移動物体の加速度或いは減速度を検出し、
   前記加速度或いは減速度に応じて、前記自車両の経路を生成する
   ことを特徴とする請求項３に記載の運転支援方法。
5. 前記移動物体と前記自車両との姿勢角の差を検出し、
   前記姿勢角の差に基づいて、前記自車両の経路を生成する
   ことを特徴とする請求項２に記載の運転支援方法。
6. 前記自車両に対する前記移動物体の相対距離が大きくなるように前記自車両の経路を生成することを特徴とする請求項２〜５のいずれか一項に記載の運転支援方法。
7. 前記実効軌道と前記基本軌道との差違から前記基本軌道の尤度を評価し、
   前記尤度から前記移動物体の動作を予測する
   ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の運転支援方法。
8. 自車両の周囲において前記自車両の死角領域を発生させる移動物体の挙動を検出する物体検出センサと、
   前記移動物体の動作を予測し、予測した前記移動物体の動作に基づいて前記自車両を制御する制御部と、を備え、
   前記制御部は、
   前記移動物体が前記挙動を維持し且つ前記死角領域の中に前記自車両から検出することができない障害物が居た場合に前記移動物体が取る実効軌道を予測し、
   前記死角領域の中に前記自車両から検出することができない障害物が居た場合に前記移動物体が取る基本軌道を、前記自車両の周囲の道路構造に基づいて予測し、
   前記実効軌道と前記基本軌道とを比較することにより、前記移動物体の動作を予測する
   ことを特徴とする運転支援装置。

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