JP6958229B2 - 走行支援装置 - Google Patents

Description

本開示は、車両の走行支援を行う走行支援装置に関するものである。

特許文献１には、隣接する車両のＧＰＳデータ，車両動特性，車両速度，長手方向加速度，横方向加速度，ヨーレート，操舵角といった情報を通信によって取得し、自車と他車とのこれらの情報から予測した走行軌跡が交差することに基づいて警告等を行う技術が開示されている。

特表２００９−５３７３６７号公報

しかしながら、特許文献１に開示の技術では、ＧＰＳデータ，車両動特性，車両速度，長手方向加速度，横方向加速度，ヨーレート，操舵角といった数値的特徴量を有する車両挙動に関する情報をそのまま走行軌跡の予測に用いるため、この数値的特徴量による車両の挙動への影響を個々に計算して走行軌跡を予測しなければならない。よって、予測にかかる処理負荷が大きくなってしまう問題点がある。また、他車両の車両挙動に関する情報を利用しようとする場合には、このような複数種類の車両挙動に関する情報を他車両と通信によって送受信するため、通信量が多くなってしまい、通信負荷が大きくなってしまう問題点も生じる。

この開示のひとつの目的は、走行支援のための負荷をより低減することを可能にする走行支援装置を提供することにある。

上記目的は独立請求項に記載の特徴の組み合わせにより達成され、また、下位請求項は、開示の更なる有利な具体例を規定する。特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、ひとつの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本開示の技術的範囲を限定するものではない。

上記目的を達成するために、本開示の走行支援装置は、車両で用いられ、自車周辺の障害物を回避するための走行支援を行う走行支援部（２１３）を備える走行支援装置であって、自車の挙動に関する数値的特徴量を有する挙動関連情報を逐次取得する挙動取得部（２０１）と、挙動取得部で取得する挙動関連情報を、離散化によって記号的特徴量を有する記号情報に逐次変換する記号変換部（２０４）と、記号変換部で過去に得られた記号情報から将来の記号情報を予測する記号予測部（２０８）と、記号予測部で予測する将来の記号情報から将来の走行軌跡を予測する軌跡予測部（２１１）と、軌跡予測部で予測する将来の走行軌跡を用いて自車が回避対象とする障害物を特定する回避対象特定部（２１２）とを備え、走行支援部は、回避対象特定部で自車が回避対象とする障害物と特定する障害物を回避するための走行支援を行う。

これによれば、自車の挙動に関する数値的特徴量を有する挙動関連情報を、離散化によって記号的特徴量を有する記号情報に変換した過去の記号情報から、将来の記号情報を予測し、その将来の記号情報から将来の走行軌跡を予測することになる。よって、数値的特徴量を有する挙動関連情報をそのまま用いて将来の走行軌跡を予測するのに比べ、挙動関連情報よりも単純化された記号情報を用いて将来の走行軌跡を予測する分だけ、予測にかかる処理負荷を低減することが可能になる。従って、将来の走行軌跡を用いて回避対象とする障害物を特定し、この障害物を回避するための走行支援を行う場合に、この走行支援のための負荷をより低減することが可能になる。

支援システム１００の概略的な構成の一例を示す図である。 車両側ユニット１の概略的な構成の一例を示す図である。 走行支援ＥＣＵ２の概略的な構成の一例を示す図である。 自車と他車との将来の走行軌跡の一例を示す図である。 自車が回避対象とする障害物の特定の一例を説明するための図である。 走行支援ＥＣＵ２での記号予測ＤＢ更新関連処理の流れの一例を示すフローチャートである。 走行支援ＥＣＵ２での記号予測関連処理の流れの一例を示すフローチャートである。 走行支援ＥＣＵ２での走行軌跡ＤＢ更新関連処理の流れの一例を示すフローチャートである。 走行支援ＥＣＵ２での軌跡予測関連処理の流れの一例を示すフローチャートである。 走行支援ＥＣＵ２での回避対象特定関連処理の流れの一例を示すフローチャートである。

図面を参照しながら、開示のための複数の実施形態を説明する。なお、説明の便宜上、複数の実施形態の間において、それまでの説明に用いた図に示した部分と同一の機能を有する部分については、同一の符号を付し、その説明を省略する場合がある。同一の符号を付した部分については、他の実施形態における説明を参照することができる。

（実施形態１）
＜支援システム１００の概略構成＞
以下、本実施形態について図面を用いて説明する。図１に示す支援システム１００は、複数の車両の各々で用いられる車両側ユニット１を含んでいる。各車両で用いられる車両側ユニット１は、無線通信によって通信を行うことができるものとする。ここで言うところの車両は、例えば自動車であるものとして以降の説明を行うが、自動車以外の車両に適用する構成としてもよい。

＜車両側ユニット１の概略構成＞
車両側ユニット１は、図２に示すように、走行支援ＥＣＵ２、通信機３、ロケータ４、地図データベース（以下、ＤＢ）５、車両状態センサ６、車両制御ＥＣＵ７、ＨＭＩ（Human Machine Interface）システム８、及び周辺監視センサ９を含んでいる。走行支援ＥＣＵ２、通信機３、ロケータ４、地図ＤＢ５、車両状態センサ６、車両制御ＥＣＵ７、及びＨＭＩ（Human Machine Interface）システム８は、例えば車内ＬＡＮに接続されているものとする。

通信機３は、他車で用いられる車両側ユニット１の通信機３、路側に設置された路側機、若しくは自車の外部のセンタとの間で情報を送受信する通信を行う。通信機３は、送信部３０及び受信部３１を備え、送信部３０が情報を送信し、受信部３１が情報を受信する。

以降では、他車で用いられる車両側ユニット１の通信機３との無線通信を車車間通信、路側機との無線通信を路車間通信、センタとの通信を広域通信と呼ぶものとする。車車間通信及び路車間通信は、例えば７００ＭＨｚ帯，７６０ＭＨｚ帯，２．４ＧＨｚ帯，５．９ＧＨｚ帯等の電波を利用して行う構成とすればよい。また、広域通信は、携帯電話網，インターネット等の公衆通信網を介して行う構成とすればよい。なお、広域通信によってセンタを介して異なる車両の通信機３同士が情報を送受信する場合には、車両位置を含んだ情報を送受信することで、センタにおいてこの車両位置をもとに、一定範囲内の車両の通信機３同士で情報が送受信されるように調整することが好ましい。

ロケータ４は、例えばＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機及び慣性センサを備えている。ＧＮＳＳ受信機は、複数の人工衛星からの測位信号を受信する。慣性センサとしては、例えばヨーレートを検出するジャイロセンサ及び加速度を検出する加速度センサを用いる構成とすればよい。ロケータ４は、ＧＮＳＳ受信機で受信する測位信号と、慣性センサの計測結果とを組み合わせることにより、ロケータ４を搭載した自車の車両位置を逐次測位する。なお、車両位置の測位には、自車に搭載された車速センサから逐次出力される信号から求めた走行距離を用いる構成としてもよい。

地図ＤＢ５は、例えば不揮発性メモリであって、リンクデータ，ノードデータ，道路形状，構造物等の地図データを格納している。リンクデータは、リンクを特定するリンクＩＤ，リンクの長さを示すリンク長，リンク方位，リンク旅行時間，リンクの形状情報，リンクの始端と終端とのノード座標（緯度／経度），道路種別等の各データから構成される。なお、地図データは、道路形状及び構造物の特徴点の点群からなる三次元地図を含む構成であってもよい。また、地図データは、通信機３を介して自車の外部から取得する構成としてもよい。

なお、地図データとして、道路形状及び構造物の特徴点の点群からなる三次元地図を用いる場合、ロケータ４は、ＧＮＳＳ受信機を用いずに、この三次元地図と、道路形状及び構造物の特徴点の点群を検出するＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging/Laser Imaging Detection and Ranging）等の周辺監視センサ９での検出結果とを用いて、自車の車両位置を特定する構成としてもよい。

車両状態センサ６は、自車の走行状態，操作状態等の各種状態を検出するためのセンサ群である。車両状態センサ６としては、自車の車速を検出する車速センサ，自車のステアリングの操舵角を検出する舵角センサ，自車のアクセルペダルの開度（以下、アクセル開度）を検出するアクセルポジションセンサ，自車のブレーキペダルの踏み込み量を検出するブレーキ踏力センサ等がある。車両状態センサ６は、検出結果を車内ＬＡＮへ出力する。なお、車両状態センサ６での検出結果は、自車に搭載されるＥＣＵを介して車内ＬＡＮへ出力される構成であってもよい。

車両制御ＥＣＵ７は、自車の加減速制御及び／又は操舵制御を行う電子制御装置である。車両制御ＥＣＵ７としては、操舵制御を行う操舵ＥＣＵ，加減速制御を行うパワーユニット制御ＥＣＵ及びブレーキＥＣＵ等がある。

ＨＭＩシステム８は、ＨＣＵ（Human Machine Interface Control Unit）８０、表示装置８１、及び音声出力装置８２を備えている。ＨＭＩシステム８は、自車のドライバに向けて情報を提示したりする。

表示装置８１としては、例えばコンビネーションメータ、ＣＩＤ（Center Information Display）、ＨＵＤ（Head-Up Display）、ＬＥＤ等がある。コンビネーションメータは、運転席の前方に配置される。ＣＩＤは、車室内にてセンタクラスタの上方に配置される。ＨＵＤは、ＨＣＵ８０から取得した画像データに基づく画像の光を、ウインドシールド，コンバイナ等に規定された投影領域に投影する。この投影領域によって車室内側に反射された画像の光は、運転席に着座するドライバによって知覚され、ドライバは、ＨＵＤによって投影された画像の虚像を、自車前方の外界風景と重ねて視認可能となる。ＬＥＤは、インストルメントパネル等のドライバの目に付く位置に配置され、ＨＣＵ８０によって発光が制御される。音声出力装置８２としては、例えば音声を出力するオーディオスピーカ，音を出力するブザー等がある。ＨＣＵ８０は、表示装置８１に表示を行わせたり、音声出力装置８２から音声出力を行わせたりする電子制御装置である。

周辺監視センサ９は、歩行者、人間以外の動物、自転車、オートバイ、及び他車等の移動物体、さらに路上の落下物、ガードレール、縁石、及び樹木等の静止物体といった自車周辺の障害物を検出する。他にも、自車周辺の走行区画線、停止線等の路面標示を検出する。周辺監視センサ９としては、自車の周辺の所定範囲を撮像範囲とする周辺監視カメラ９０を用いる構成とすればよい。周辺監視センサ９としては、ミリ波レーダ，ソナー，ＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging/Laser Imaging Detect ion and Ranging）等を用いる構成としてもよい。周辺監視カメラ９０は、逐次撮像する撮像画像をセンシング情報として走行支援ＥＣＵ２へ逐次出力する。ソナー，ミリ波レーダ，ＬＩＤＡＲ等の探査波を送信するセンサは、障害物によって反射された反射波を受信した場合に得られる受信信号に基づく走査結果をセンシング情報として走行支援ＥＣＵ２へ逐次出力する。

走行支援ＥＣＵ２は、プロセッサ、メモリ、Ｉ／Ｏ、これらを接続するバスを備え、メモリに記憶された制御プログラムを実行することで自車の走行支援に関する各種の処理を実行する。プロセッサがこの制御プログラムを実行することは、制御プログラムに対応する方法が実行されることに相当する。ここで言うところのメモリは、コンピュータによって読み取り可能なプログラム及びデータを非一時的に格納する非遷移的実体的記憶媒体（non- transitory tangible storage medium）である。また、非遷移的実体的記憶媒体は、半導体メモリ又は磁気ディスクなどによって実現される。この走行支援ＥＣＵ２が走行支援装置に相当する。走行支援ＥＣＵ２での処理の詳細については後述する。

＜走行支援ＥＣＵ２の概略構成＞
続いて、図３を用いて、走行支援ＥＣＵ２の概略構成について説明を行う。走行支援ＥＣＵ２は、挙動取得部２０１、参考情報取得部２０２、挙動記号ＤＢ２０３、記号変換部２０４、他車情報取得部２０５、記号予測ＤＢ２０６、第１更新部２０７、記号予測部２０８、走行軌跡ＤＢ２０９、第２更新部２１０、軌跡予測部２１１、回避対象特定部２１２、及び走行支援部２１３を機能ブロックとして備えている。なお、挙動記号ＤＢ２０３，記号予測ＤＢ２０６，走行軌跡ＤＢ２０９は、電気的に書き換え可能な不揮発性メモリによって実現すればよい。

なお、走行支援ＥＣＵ２が実行する機能の一部または全部を、１つあるいは複数のＩＣ等によりハードウェア的に構成してもよい。また、走行支援ＥＣＵ２が備える機能ブロックの一部又は全部を、プロセッサによるソフトウェアの実行とハードウェア部材の組み合わせによって実現してもよい。また、挙動記号ＤＢ２０３，記号予測ＤＢ２０６，走行軌跡ＤＢ２０９は、走行支援ＥＣＵ２に備えられるメモリによって実現する構成に限らず、走行支援ＥＣＵ２の外部に接続される記憶装置によって実現する構成としてもよい。

挙動取得部２０１は、ロケータ４の慣性センサ，車両状態センサ６で検出する自車の挙動に関する数値的特徴量を有する挙動関連情報を逐次取得する。挙動関連情報としては、ジャイロセンサで検出するヨーレート，加速度センサで検出する加速度，車速センサで検出する車速，舵角センサで検出する操舵角，アクセルポジションセンサで検出するアクセル開度，ブレーキ踏力センサで検出するブレーキの踏み込み量等がある。加速度センサで検出する加速度としては、前後加速度，横加速度等がある。

参考情報取得部２０２は、ロケータ４，地図ＤＢ５，周辺監視センサ９等から各種の情報を取得する。例えば、ロケータ４から自車の車両位置を取得したり、地図ＤＢ５から地図データを取得したりする。また、周辺監視センサ９から自車周辺の撮像画像，自車周辺の物体の情報を取得する。自車周辺の物体の情報としては、例えば周辺監視センサ９で得られたセンシング情報から物体の種類，自車と物体との距離，自車に対する物体の相対速度等の周辺物体属性を推定して取得する構成とすればよい。物体の種類については、センシング情報のうちの撮像画像をもとにパターンマッチング等を行うことで推定すればよい。他にも、自車を運転中のドライバを識別するための識別子（以下、ドライバＩＤ）を取得する構成としてもよい。一例として、ドライバＩＤは、例えば自車の車室内で照合が成立している電子キーのコードを、ドライバＩＤとして取得する構成とすればよい。

挙動記号ＤＢ２０３は、挙動関連情報を、記号的特徴量を有する記号情報である挙動記号に変換するのに必要な、記号のパターン情報が格納されている。記号変換部２０４は、挙動取得部２０１で逐次取得する時系列データとしての挙動関連情報に対して離散化を行う。離散化には、例えば階層ディリクレ過程隠れマルコフモデル，一般的な隠れマルコフモデル，Ｎ次マルコフモデル，階層マルコフモデル，スイッチングＡＲモデル，スイッチングカルマンフィルタモデル等を用いればよい。そして、記号変換部２０４は、離散化によって区分けされた挙動関連情報を、挙動記号ＤＢ２０３に格納されているパターン情報をもとにして記号に変換する。これにより、数値的特徴量を有する挙動関連情報を、自車の運転シーン別にまとめた記号に簡潔化することができる。

記号変換部２０４は、複数種類の挙動関連情報をまとめて、この複数種類の挙動関連情報の組に対応する１つの挙動記号に変換することが好ましい。また、記号変換部２０４は、離散化によって得られた記号列を、運転シーンを意味する記号列ごとに分節化し、同じ分節内の挙動記号を統合して新たな挙動記号にまで変換することが好ましい。この構成を採用する場合には、数値的特徴量を有する挙動関連情報を、自車の運転シーンの変化別にまとめた記号に簡潔化することができる。また、この構成を採用する場合には、分節内の記号を統合して新たな記号に変換するためのパターン情報を挙動記号ＤＢ２０３に格納しておく構成とすればよい。

記号変換部２０４で逐次変換する自車の挙動記号は、送信部３０から送信する構成とすればよい。送信部３０から自車の挙動記号を送信する場合には、自車の車両位置，自車を識別するための識別（以下、車両ＩＤ）等も送信する構成とすればよい。送信部３０から送信した自車の挙動記号等の情報は、送信部３０の通信範囲内に位置する他車の通信機３の受信部３１で受信されることになる。

他車情報取得部２０５は、受信部３１で受信した、他車で用いられる車両側ユニット１の通信機３から送信されてくるこの他車についての情報を取得する。他車情報取得部２０５で取得する他車の情報としては、他車の記号変換部２０４で変換されたその他車の挙動記号，他車のロケータ４で測位したその他車の車両位置，その他車の車両ＩＤ等が挙げられる。

記号予測ＤＢ２０６は、将来の挙動記号の予測に必要な情報を格納している。この記号予測ＤＢ２０６が記号予測用格納部に相当する。一例としては、記号予測ＤＢ２０６は、記号変換部２０４で逐次変換される時系列データとしての挙動記号の記号列のパターン別に、そのパターンの記号列に続いて過去に記号変換部２０４で得られた挙動記号とその頻度とが定義された対応関係（以下、記号予測対応関係）を格納している。記号予測対応関係の詳細については後述する。

また、記号予測ＤＢ２０６は、将来の挙動記号の予測精度を向上させるための情報も格納していることが好ましい。一例として、車両の走行環境に関する情報別，ドライバ別に車両の挙動の傾向が定義された情報（以下、傾向情報）を格納する構成とすればよい。車両の走行環境に関する情報の一例としては、車両周辺の物体の種類，車両とその車両周辺の物体との距離，車両に対するその車両周辺の物体の相対速度，車両に対する他車の挙動といった、車両の運転に影響を生じさせる周辺の物体の情報が挙げられる。他にも、車両の走行地点の情報が挙げられる。

車両の走行環境に関する情報別，ドライバ別の挙動の傾向の一例としては、以下が挙げられる。例えば、車両の左右のうち、壁等の障害物が存在する側には車線変更を行わない傾向が挙げられる。他にも、右折レーンの存在する交差点に近接している場合に右側への車線変更を行いやすい傾向が挙げられる。また、右後方の他車が接近していきている場合に右側への車線変更が行われにくい傾向が挙げられる。さらに、特定のドライバの急ブレーキを多用する傾向等も挙げられる。

第１更新部２０７は、記号変換部２０４で逐次変換される挙動記号をもとに、記号予測ＤＢ２０６に格納される記号予測対応関係を逐次更新する。第１更新部２０７での記号予測対応関係の更新の詳細については後述する。

記号予測部２０８は、記号変換部２０４で逐次変換された自車の過去の挙動記号から自車の将来の挙動記号を予測する。一例としては、直近の過去に記号変換部２０４で得られたｎ個の挙動記号の記号列（つまり、ｎ‐ｇｒａｍ）をもとに、記号予測ＤＢ２０６に格納している記号予測対応関係において、この記号列の後に記号変換部２０４で最も高頻度に得られた種類の挙動記号を、将来の挙動記号として予測する構成とすればよい。つまり、過去の挙動記号の記号列での挙動記号の変遷の傾向から将来の挙動記号を予測する。また、記号予測部２０８は、他車情報取得部２０５で取得した他車の過去の挙動記号からも、同様にして他車の将来の挙動記号を予測する。なお、記号予測部２０８は、過去の挙動記号から将来の挙動記号を予測できる方法であれば、上述した以外の方法によって将来の挙動記号を予測する構成としてもよい。

また、記号予測部２０８は、記号変換部２０４で逐次変換された過去の挙動記号に加え、参考情報取得部２０２で取得する情報、若しくは他車情報取得部２０５で取得する他車の情報も補強的に用いて、自車の将来の挙動記号の予測精度を向上させてもよい。この場合、記号予測ＤＢ２０６に格納している傾向情報を参照して、参考情報取得部２０２で取得する情報、若しくは他車情報取得部２０５で取得する他車の情報に対応する傾向を特定すればよい。そして、例えば特定した傾向に合致した挙動記号の頻度に重み付けを行うことで、特定した傾向に合致した挙動記号が将来の挙動記号と予測されやすくすればよい。

例えば、参考情報取得部２０２で取得する、周辺監視カメラ９０で撮像した自車周辺の撮像画像をもとに、記号予測ＤＢ２０６に格納している傾向情報を参照して、この撮像画像が示す自車の走行環境に対応する自車の挙動の傾向を特定すればよい。また、参考情報取得部２０２で取得する、周辺監視センサ９で得られたセンシング情報から推定される物体の種類，自車と物体との距離，自車に対する物体の相対速度等の周辺物体属性をもとに、記号予測ＤＢ２０６に格納している傾向情報を参照して、この周辺物体属性が示す自車の走行環境に対応する自車の挙動の傾向を特定してもよい。さらに、他車情報取得部２０５で取得する、他車の挙動記号及び他車の車両位置をもとに、記号予測ＤＢ２０６に格納している傾向情報を参照して、この他車の挙動記号及び他車の車両位置から特定される自車に対する他車の挙動に対応する自車の挙動の傾向を特定してもよい。これらによれば、自車の挙動に影響のある周辺の情報を考慮して、将来の挙動記号の予測精度を向上させることが可能になる。

また、参考情報取得部２０２で取得する、地図データ及びロケータ４で測位した自車の車両位置をもとに、記号予測ＤＢ２０６に格納している傾向情報を参照して、この地図上の自車の車両位置が示す自車の走行環境に対応する自車の挙動の傾向を特定してもよい。これによれば、自車の走行地点による自車の挙動の偏りを考慮して、将来の挙動記号の予測精度を向上させることが可能になる。他にも、他車情報取得部２０５で取得する、ドライバＩＤをもとに、記号予測ＤＢ２０６に格納している傾向情報を参照して、このドライバＩＤが示すドライバに対応する自車の挙動の傾向を特定してもよい。これによれば、ドライバによる自車の挙動の偏りを考慮して、将来の挙動記号の予測精度を向上させることが可能になる。

走行軌跡ＤＢ２０９は、挙動記号から走行軌跡を予測する際に参照する、挙動記号別に代表的な走行軌跡が対応付けられた情報（以下、軌跡予測用対応関係）を格納している。この走行軌跡ＤＢ２０９が軌跡予測用格納部に相当する。一例として、軌跡予測用対応関係では、記号変換部２０４で変換された過去の挙動記号と、その挙動記号に対応する走行区間での自車の走行軌跡とから、挙動記号別に最も通過し得る車両周辺の領域を、その挙動記号に対する代表的な走行軌跡として定義している構成とすればよい。軌跡予測用対応関係の詳細については後述する。

第２更新部２１０は、記号変換部２０４で逐次変換される挙動記号をもとに、走行軌跡ＤＢ２０９に格納される軌跡予測用対応関係を逐次更新する。第２更新部２１０での軌跡予測用対応関係の更新の詳細については後述する。

軌跡予測部２１１は、記号予測部２０８で予測した自車の将来の挙動記号をもとに、走行軌跡ＤＢ２０９に格納している軌跡予測用対応関係を参照して、自車の将来の挙動記号に対応する走行軌跡を、自車の将来の走行軌跡として予測する。また、軌跡予測部２１１は、記号予測部２０８で予測した他車の将来の挙動記号をもとに、走行軌跡ＤＢ２０９に格納している軌跡予測用対応関係を参照して、他車の将来の挙動記号に対応する走行軌跡を、他車の将来の走行軌跡として予測する。一例として、将来の走行軌跡は、図４のＡ，Ｂに示すように、基準とする車両の周囲を所定間隔で区分したグリッドのうちの、将来の走行軌跡と重なるグリッドで定義する構成とすればよい。図４のＡが自車の将来の走行軌跡の一例を示しており、Ｂが他車の将来の走行軌跡の一例を示している。

回避対象特定部２１２は、軌跡予測部２１１で予測する将来の走行軌跡を用いて自車が回避対象とする障害物を特定する。回避対象特定部２１２は、軌跡予測部２１１で予測する自車の将来の走行軌跡と他車の将来の走行軌跡とを用いて、自車が回避対象とする他車を特定すればよい。これによれば、他車の将来の走行軌跡を考慮することで、より精度良く回避対象を特定することが可能になる。

また、回避対象特定部２１２は、軌跡予測部２１１で予測する自車の将来の走行軌跡と、参考情報取得部２０２で取得した自車周辺の物体の位置等の情報とを用いて、自車が回避対象とする物体を特定してもよい。これによれば、他車以外の回避対象を特定することが可能になるとともに、他車の挙動記号を他車から受信できない場合であっても、その他車を回避対象として特定することが可能になる。

回避対象特定部２１２は、例えば軌跡予測部２１１で予測する自車の将来の走行軌跡を起点とした、所定距離以内の範囲に存在することになる物体を、自車が回避対象とする障害物として特定する構成とすればよい。ここで言うところの所定距離は回避が好ましい距離であればよく、任意に設定可能である。例えば、所定距離を「０」としても構わない。なお、自車の将来の走行軌跡と他車の将来の走行軌跡とを、例えば数ｍといった所定間隔で区分したグリッドで定義した走行軌跡を用いる場合に、図５に示すようにグリッドで定義した走行軌跡同士が重なる他車を回避対象として特定する構成としてもよい。

また、自他車の将来の走行軌跡には、自他車の平均速度等の速度の情報をもとに時間の情報を持たせ、同じタイミングにおいて自車の将来の走行軌跡と他車の将来の走行軌跡とが重なる場合に、この他車を回避対象として特定する構成としてもよい。一方、同じタイミングにおいて自車の将来の走行軌跡と他車の将来の走行軌跡とが重ならない場合は、この他車を回避対象として特定しない構成とすればよい。

走行支援部２１３は、回避対象特定部２１２で自車が回避対象とする障害物と特定した、自車周辺の障害物を回避するための走行支援を行う。走行支援の一例としては、ＨＣＵ８０に指示を行い、表示装置８１のＨＵＤによって、自車前方の外界風景上の回避対象とする障害物に重ねて注意を促すための表示を行わせることが挙げられる。なお、ＨＣＵ８０に指示を行い、音声出力装置８２から注意を促すための音声出力を行わせたり、ＨＵＤ以外の表示装置８１から注意を促すための表示を行わせたりしてもよい。また、車両制御ＥＣＵ７に指示を行い、回避対象とする障害物を回避するように自車の加減速制御及び／又は操舵制御を行わせてもよい。

＜走行支援ＥＣＵ２での記号予測ＤＢ更新関連処理＞
続いて、図６のフローチャートを用いて、走行支援ＥＣＵ２での記号予測ＤＢ２０６の更新に関連する処理（以下、記号予測ＤＢ更新関連処理）の流れの一例について説明を行う。図６のフローチャートは、例えば、自車のイグニッション電源がオンになったときに開始する構成とすればよい。なお、図６のフローチャートは、自車のイグニッション電源がオンになっている状況で、一定時間ごと，一定走行距離ごと等の所定のタイミングごとに行う構成としてもよい。

まず、ステップＳ１では、記号変換部２０４が、挙動取得部２０１で取得する挙動関連情報を挙動記号に逐次変換し、ｎ個よりも多い一定数以上の挙動記号の記号列Ｓを得る。ステップＳ２では、第１更新部２０７が、Ｓ１で得た記号列Ｓから、ｎ個分の部分列としての記号列Ｓｎと、その記号列Ｓｎの次に記号変換部２０４で得られた挙動記号ｓとの組（Ｓｎ、ｓ）を抽出する。

ステップＳ３では、第１更新部２０７が、記号列Ｓｎごとに、ｓの頻度ｆｎｅｗ（ｓ｜Ｓｎ）を計算する。具体的には、記号列Ｓに、同じパターンの記号列Ｓｎが複数存在する場合に、この複数の記号列Ｓｎごとに、ｓの頻度ｆｎｅｗ（ｓ｜Ｓｎ）を計算する。ステップＳ４では、記号列Ｓｎについて、Ｓ３で計算したｓの頻度ｆ（ｓ｜Ｓｎ）が記号予測ＤＢ２０６で既に定義されている場合（Ｓ４でＹＥＳ）には、ステップＳ５に移る。一方、記号列Ｓｎについて、Ｓ３で計算したｓの頻度ｆ（ｓ｜Ｓｎ）が記号予測ＤＢ２０６で定義されていない場合（Ｓ４でＮＯ）には、ステップＳ６に移る。

ステップＳ５では、第１更新部２０７が、（１−αｆ）・ｆ（ｓ｜Ｓｎ）＋αｆ・ｆｎｅｗ（ｓ｜Ｓｎ）を新たなｆ（ｓ｜Ｓｎ）として、記号予測ＤＢ２０６における、記号列Ｓｎについて定義されているｓの頻度ｆ（ｓ｜Ｓｎ）を更新し、記号予測ＤＢ更新関連処理を終了する。ここで、αｆはｆの学習率であって、０以上１以下の値を予め設定するものとする。なお、αｆは、挙動記号ｓごとに予め設定される値であってもよいし、共通の値であってもよい。一方、ステップＳ６では、第１更新部２０７が、ｆｎｅｗ（ｓ｜Ｓｎ）を新たなｆ（ｓ｜Ｓｎ）として、記号予測ＤＢ２０６における、記号列Ｓｎについてのｓの頻度ｆ（ｓ｜Ｓｎ）を定義し、記号予測ＤＢ更新関連処理を終了する。

＜走行支援ＥＣＵ２での記号予測関連処理＞
続いて、図７のフローチャートを用いて、走行支援ＥＣＵ２での将来の挙動記号の予測に関連する処理（以下、記号予測関連処理）の流れの一例について説明を行う。図７のフローチャートは、例えば、自車のイグニッション電源がオンになったときに開始する構成とすればよい。

まず、ステップＳ２１では、記号予測部２０８が、直近の過去に記号変換部２０４で得られたｎ個の挙動記号の記号列Ｓｎを取得する。ステップＳ２２では、記号予測部２０８が、Ｓ２１で取得した記号列Ｓｎをもとに、この記号列Ｓｎの次に記号変換部２０４で過去に得られた挙動記号ｓの頻度ｆ（ｓ｜Ｓｎ）を、記号予測ＤＢ２０６から取得する。

ステップＳ２３では、記号予測部２０８が、Ｓ２２で取得した挙動記号ｓの頻度ｆ（ｓ｜Ｓｎ）のうち、頻度が最大であった挙動記号ｓを、記号列Ｓｎに続く、将来の挙動記号と予測する。ステップＳ２４では、記号予測関連処理の終了タイミングであった場合（Ｓ２４でＹＥＳ）には、記号予測関連処理を終了する。一方、記号予測関連処理の終了タイミングでなかった場合（Ｓ２４でＮＯ）には、Ｓ２１に戻って処理を繰り返す。記号予測関連処理の終了タイミングとしては、例えば自車のイグニッション電源がオフになったとき等が挙げられる。

なお、ここでは、自車の将来の挙動記号の予測を行う場合の例について述べたが、他車の将来の挙動記号の予測を行う場合には、Ｓ２１において、記号予測部２０８が、直近の過去に他車情報取得部２０５で得られたｎ個の挙動記号の記号列Ｓｎを、例えば車両ＩＤをもとにして車両別に取得する構成とすればよい。

＜走行支援ＥＣＵ２での走行軌跡ＤＢ更新関連処理＞
続いて、図８のフローチャートを用いて、走行支援ＥＣＵ２での走行軌跡ＤＢ２０９の更新に関連する処理（以下、走行軌跡ＤＢ更新関連処理）の流れの一例について説明を行う。図８のフローチャートは、例えば、記号変換部２０４で新たな挙動記号が得られるごとに開始される構成とすればよい。

まず、ステップＳ４１では、第２更新部２１０が、記号変換部２０４で得られた新たな挙動記号ｓを取得する。また、この挙動記号ｓに変換された挙動関連情報が取得された走行区間内の実際の走行軌跡ｔを、参考情報取得部２０２で取得したこの走行区間（以下、記号区間）内の自車の車両位置の時系列データから特定することで取得する。

ステップＳ４２では、第２更新部２１０が、自車の周囲を数ｍ等の所定間隔で区分したグリッドに一対一に対応する要素をもつ配列Ｇｎｅｗ（ｓ）のうち、挙動記号ｓに対応する走行軌跡ｔと重なるグリッドに対応する要素に「１」を付与する一方、走行軌跡ｔと重ならないグリッドに対応する要素には「０」を付与する。これにより、走行軌跡ｔは、基準となる車両周辺を所定間隔で区分したグリッドに対応する要素をもつ配列Ｇｎｅｗ（ｓ）で簡略に表されることになる。以降では、配列Ｇｎｅｗ（ｓ）を走行軌跡Ｇｎｅｗ（ｓ）と呼ぶ。

ステップＳ４３では、挙動記号ｓについて、走行軌跡を表す走行軌跡Ｇ（ｓ）が走行軌跡ＤＢ２０９で既に定義されている場合（Ｓ４３でＹＥＳ）には、ステップＳ４４に移る。一方、挙動記号ｓについて、走行軌跡Ｇ（ｓ）が走行軌跡ＤＢ２０９で定義されていない場合（Ｓ４３でＮＯ）には、ステップＳ４５に移る。

ステップＳ４４では、第２更新部２１０が、（１−αＧ）・Ｇ（ｓ）＋αＧ・Ｇｎｅｗ（ｓ）を新たなＧ（ｓ）として、走行軌跡ＤＢ２０９における、挙動記号ｓについて定義されている走行軌跡Ｇ（ｓ）を更新し、走行軌跡ＤＢ更新関連処理を終了する。ここで、αＧはＧの学習率であって、０以上１以下の値を予め設定するものとする。なお、αＧは、挙動記号ｓごとに予め設定される値であってもよいし、共通の値であってもよい。Ｓ４４の処理では、挙動記号ｓについて実際に通過した頻度の多いグリッドに対応する要素ほど数値が加算されていくことなる。一方、ステップＳ４５では、第２更新部２１０が、Ｇｎｅｗ（ｓ）を新たなＧ（ｓ）として、走行軌跡ＤＢ２０９における、挙動記号ｓについてのＧ（ｓ）を定義し、走行軌跡ＤＢ更新関連処理を終了する。

＜走行支援ＥＣＵ２での軌跡予測関連処理＞
続いて、図９のフローチャートを用いて、走行支援ＥＣＵ２での将来の走行軌跡の予測に関連する処理（以下、軌跡予測関連処理）の流れの一例について説明を行う。図９のフローチャートは、例えば、自車のイグニッション電源がオンになったときに開始する構成とすればよい。

まず、ステップＳ６１では、軌跡予測部２１１が、記号予測部２０８で予測した将来の挙動記号ｓと、車両位置とを取得する。軌跡予測部２１１は、記号予測部２０８で予測した自車の将来の挙動記号ｓに対しては、参考情報取得部２０２で取得した直近の自車の車両位置を取得する。また、軌跡予測部２１１は、記号予測部２０８で予測した他車の将来の挙動記号ｓに対しては、他車情報取得部２０５で取得した直近のその他車の車両位置を取得する。

ステップＳ６２では、軌跡予測部２１１が、Ｓ６１で取得した挙動記号ｓをもとに、この挙動記号ｓと対応付けて定義されている、走行軌跡を表す配列Ｇ（ｓ）を、走行軌跡ＤＢ２０９から取得する。ステップＳ６３では、軌跡予測部２１１が、地図座標系上に、Ｓ６１で取得した車両位置を起点として、Ｓ６２で取得した配列Ｇ（ｓ）を重畳し、地図座標系上に重畳された配列Ｇ（ｓ）の要素のうちの値が１以上の要素を将来の走行軌跡と予測する。

ステップＳ６４では、軌跡予測関連処理の終了タイミングであった場合（Ｓ６４でＹＥＳ）には、軌跡予測関連処理を終了する。一方、軌跡予測関連処理の終了タイミングでなかった場合（Ｓ６４でＮＯ）には、Ｓ６１に戻って処理を繰り返す。軌跡予測関連処理の終了タイミングとしては、例えば自車のイグニッション電源がオフになったとき等が挙げられる。

＜走行支援ＥＣＵ２での回避対象特定関連処理＞
続いて、図１０のフローチャートを用いて、走行支援ＥＣＵ２での回避対象の特定に関連する処理（以下、回避対象特定関連処理）の流れの一例について説明を行う。図１０のフローチャートは、例えば、自車のイグニッション電源がオンになり、軌跡予測関連処理で自車の将来の走行軌跡の予測が行われたときに開始する構成とすればよい。

まず、ステップＳ８１では、回避対象特定部２１２が、軌跡予測部２１１で予測した自車の将来の走行軌跡Ｇ（ｓ）と、参考情報取得部２０２で取得した自車周辺の物体の位置とから、走行軌跡Ｇ（ｓ）の要素のうち、値が閾値以上の要素に対応する領域に自車周辺の物体が位置する場合に、この物体を回避対象として特定する。走行軌跡Ｇ（ｓ）の要素は、所定間隔で区分したグリッドに対応するので、要素に対応する領域に位置する物体を回避対象として特定することは、自車の将来の走行軌跡を起点とした、所定距離以内の範囲に存在することになる物体を回避対象として特定することに該当する。

なお、ここで言うところの閾値は、１よりも大きい値であればよく、任意に設定可能である。走行軌跡ＤＢ２０９に格納される走行軌跡Ｇ（ｓ）では、実際に車両が通過した頻度の多いグリッドに対応する要素ほど数値が加算されていくことなるため、車両が通過する可能性の高い領域に対応する要素ほど大きな値となっている。よって、値が閾値以上の要素に対応する領域に自車周辺の物体が位置する場合に、この物体を回避対象として特定することで、回避対象をより精度よく特定することが可能になる。

ステップＳ８２では、回避対象特定部２１２が、軌跡予測部２１１で予測した自車の将来の走行軌跡Ｇ（ｓ）と、軌跡予測部２１１で予測した他車の将来の走行軌跡Ｇ（ｓ）とから、自車の走行軌跡Ｇ（ｓ）の要素のうちの値が前述の閾値以上の要素に対応する領域と、他車の走行軌跡Ｇ（ｓ）の要素のうちの値が前述の閾値以上の要素に対応する領域とが重なる場合に、この他車を回避対象として特定する。走行軌跡Ｇ（ｓ）の要素は、所定間隔で区分したグリッドに対応するので、要素に対応する領域同士が重なる他車を回避対象として特定することは、自車の将来の走行軌跡を起点とした、所定距離以内の範囲に存在することになる他車を回避対象として特定することに該当する。

ステップＳ８３では、回避対象特定関連処理の終了タイミングであった場合（Ｓ８３でＹＥＳ）には、回避対象特定関連処理を終了する。一方、回避対象特定関連処理の終了タイミングでなかった場合（Ｓ６４でＮＯ）には、Ｓ６１に戻って処理を繰り返す。回避対象特定関連処理の終了タイミングとしては、例えば自車のイグニッション電源がオフになったとき等が挙げられる。

＜実施形態１のまとめ＞
実施形態１では、車両の挙動に関する数値的特徴量を有する挙動関連情報を離散化処理によって記号的特徴量を有する挙動記号に変換し、過去の挙動記号から将来の挙動記号を予測した上で、将来の挙動記号から将来の走行軌跡を予測する。また、自車周辺の他車の走行軌跡を予測するためには、自車周辺の他車の挙動記号を受信し、受信した挙動記号から他車の走行軌跡を予測する。

この実施形態１の構成によれば、走行軌跡を挙動関連情報から直接予測する処理を、離散的な挙動記号の予測と、挙動記号に対応した走行軌跡の参照で代替することで、予測にかかる処理負荷を低減することが可能になる。また、将来の挙動記号の予測は、過去に得られた挙動記号の記号列に続いて得られた挙動記号別の頻度を参照することで行うことができるので、この点でも予測にかかる処理負荷を低減することが可能になる。自車周辺の他車と走行軌跡を共有する上で、離散的な挙動記号のインデックスのみを送受信すればよくなるので、通信量が減り、通信負荷も低減することが可能になる。

（実施形態２）
実施形態１では、送信部３０から自車の記号変換部２０４で逐次変換する自車の挙動記号を送信する構成を示したが、必ずしもこれに限らない。例えば、送信部３０から自車の記号変換部２０４で逐次変換する自車の挙動記号を送信する代わりに、自車の記号予測部２０８で逐次予測する自車の将来の挙動記号を送信する構成としてもよい。

この場合、他車情報取得部２０５は、受信部３１で受信した、他車で用いられる車両側ユニット１の通信機３から送信されてくるこの他車の記号予測部２０８で予測されたその他車の将来の挙動記号を取得する構成とすればよい。また、軌跡予測部２１１は、他車情報取得部２０５で取得する他車の将来の挙動記号をもとに、走行軌跡ＤＢ２０９に格納している軌跡予測用対応関係を参照して、他車の将来の挙動記号に対応する走行軌跡を、他車の将来の走行軌跡として予測する構成とすればよい。

実施形態２の構成であっても、走行軌跡を挙動関連情報から直接予測する処理を、離散的な挙動記号の予測と、挙動記号に対応した走行軌跡の参照で代替することで、予測にかかる処理負荷を低減することが可能になる。また、自車周辺の他車と走行軌跡を共有する上で、離散的な挙動記号のインデックスのみを送受信すればよくなるので、通信量が減り、通信負荷も低減することが可能になる。

（実施形態３）
前述の実施形態では、送信部３０から自車の挙動記号，自車の将来の挙動記号等を送信し、受信部３１で他車の挙動記号，他車の将来の挙動記号等を受信する構成を示したが、必ずしもこれに限らない。例えば、送信部３０から自車の挙動記号，自車の将来の挙動記号を送信せず、受信部３１で他車の挙動記号，他車の将来の挙動記号等を受信しない構成としてもよいし、通信機３自体を車両側ユニット１に含まない構成としてもよい。

この場合、回避対象特定部２１２は、他車の将来の走行軌跡を用いずに、軌跡予測部２１１で予測する自車の将来の走行軌跡と、参考情報取得部２０２で取得した自車周辺の物体の位置等の情報とを用いて、自車が回避対象とする物体を特定する構成とすればよい。

なお、本開示は、上述した実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本開示の技術的範囲に含まれる。

１ 車両側ユニット、２ 走行支援ＥＣＵ（走行支援装置）、３ 通信機、４ ロケータ、５ 地図ＤＢ、６ 車両状態センサ、７ 車両制御ＥＣＵ、８ ＨＭＩシステム、９ 周辺監視センサ、３０ 送信部、３１ 受信部、８０ ＨＣＵ、８１ 表示装置、８２ 音声出力装置、９０ 周辺監視カメラ、１００ 支援システム、２０１ 挙動取得部、２０２ 参考情報取得部、２０３ 挙動記号ＤＢ、２０４ 記号変換部、２０５ 他車情報取得部、２０６ 記号予測ＤＢ（記号予測用格納部）、２０７ 第１更新部、２０８ 記号予測部、２０９ 走行軌跡ＤＢ（軌跡予測用格納部）、２１０ 第２更新部、２１１ 軌跡予測部、２１２ 回避対象特定部、２１３ 走行支援部

Claims (10)

1. 車両で用いられ、自車周辺の障害物を回避するための走行支援を行う走行支援部（２１３）を備える走行支援装置であって、
   自車の挙動に関する数値的特徴量を有する挙動関連情報を逐次取得する挙動取得部（２０１）と、
   前記挙動取得部で取得する前記挙動関連情報を、離散化によって記号的特徴量を有する記号情報に逐次変換する記号変換部（２０４）と、
   前記記号変換部で過去に得られた記号情報から将来の記号情報を予測する記号予測部（２０８）と、
   前記記号予測部で予測する将来の記号情報から将来の走行軌跡を予測する軌跡予測部（２１１）と、
   前記軌跡予測部で予測する将来の走行軌跡を用いて自車が回避対象とする障害物を特定する回避対象特定部（２１２）とを備え、
   前記走行支援部は、前記回避対象特定部で自車が回避対象とする障害物と特定する障害物を回避するための走行支援を行う走行支援装置。
2. 前記記号予測部は、前記記号変換部で過去に得られた記号情報の列である記号情報列での記号情報の変遷の傾向から将来の記号情報を予測する請求項１に記載の走行支援装置。
3. 前記記号情報列別に、前記記号変換部で過去にその記号情報列が得られた後に得られた記号情報の種類別の頻度が対応付けられた記号予測対応関係を格納している記号予測用格納部（２０６）を備え、
   前記記号予測部は、前記記号予測用格納部に格納している前記記号予測対応関係をもとに、直近の過去に前記記号変換部で得られた記号情報列の後に前記記号変換部で最も高頻度に得られた種類の記号情報を、将来の記号情報として予測する請求項２に記載の走行支援装置。
4. 前記記号情報別に走行軌跡が対応付けられた軌跡予測用対応関係を格納している軌跡予測用格納部（２０９）を備え、
   前記軌跡予測部は、前記軌跡予測用格納部に格納している前記軌跡予測用対応関係をもとに、前記記号予測部で予測する自車の将来の記号情報に対応する前記走行軌跡を自車の将来の走行軌跡として予測する請求項１〜３のいずれか１項に記載の走行支援装置。
5. 前記軌跡予測用格納部は、前記記号情報別に、その記号情報が過去に得られた際の代表的な走行軌跡が対応付けられた前記軌跡予測用対応関係を格納している請求項４に記載の走行支援装置。
6. 前記回避対象特定部は、前記軌跡予測部で予測する自車の将来の走行軌跡を起点とした、所定距離以内の範囲に存在することになる物体を、自車が回避対象とする障害物として特定する請求項１〜５のいずれか１項に記載の走行支援装置。
7. 他車から送信されてくる、他車の前記記号予測部で予測されたその他車の将来の前記記号情報を受信する受信部（３１）を備え、
   前記軌跡予測部は、自車の前記記号予測部で予測する将来の記号情報から自車の将来の走行軌跡を予測する一方、前記受信部で受信する前記他車で予測された将来の前記記号情報からは、前記他車の将来の走行軌跡を予測し、
   前記回避対象特定部は、前記軌跡予測部で予測する自車の将来の走行軌跡と前記他車の将来の走行軌跡とを用いて自車が回避対象とする障害物を特定する請求項１〜６のいずれか１項に記載の走行支援装置。
8. 他車から送信されてくる、他車の前記記号変換部でその他車の前記挙動関連情報が変換された前記記号情報を受信する受信部（３１）を備え、
   前記記号予測部は、自車の前記記号変換部で過去に得られた記号情報から自車の将来の記号情報を予測する一方、前記受信部で受信する前記他車の前記挙動関連情報が変換された前記記号情報からは、前記他車の将来の記号情報を予測し、
   前記軌跡予測部は、前記記号予測部で予測する自車の将来の記号情報から自車の将来の走行軌跡を予測する一方、前記記号予測部で予測する前記他車の将来の記号情報から前記他車の将来の走行軌跡を予測し、
   前記回避対象特定部は、前記軌跡予測部で予測する自車の将来の走行軌跡と前記他車の将来の走行軌跡とを用いて自車が回避対象とする障害物を特定する請求項１〜６のいずれか１項に記載の走行支援装置。
9. 前記回避対象特定部は、前記軌跡予測部で予測する自車の将来の走行軌跡に基づいて定義する領域と、前記軌跡予測部で予測する前記他車の将来の走行軌跡に基づいて定義する領域とが重複する場合に、その他車を、自車が回避対象とする障害物として特定する請求項７又は８に記載の走行支援装置。
10. 前記記号変換部で自車の前記挙動関連情報を変換した自車の記号情報、若しくは前記記号予測部で自車の前記記号情報から予測した自車の将来の記号情報を送信する送信部（３０）を備える請求項１〜９のいずれか１項に記載の走行支援装置。

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