JP7037956B2 - 車両進路予測方法、車両走行支援方法及び車両進路予測装置 - Google Patents

Description

本発明は、車両進路予測方法、車両走行支援方法及び車両進路予測装置に関するものである。

従来においては、自車周辺の障害物と自車との接触のリスクを考慮に入れ、自車が現実的な運転行動を行うことができる支援を行う運転支援装置が開示されている（特許文献１参照）。

この運転支援装置は、自車周辺の状況に対する自車の規範的な運転行動の候補である少なくとも１以上の規範行動候補について、規範行動候補に係る運転行動により自車が走行した場合における自車周辺の障害物（他車）と自車との接触のリスクを予測する。

特開２０１１－９６１０５号公報

従来では、自車との接触のリスクを予測するために、対象車両（他車）の進路を予測している。しかしながら、他車の進路を予測する時に、予測の対象となる対象車両とは異なる別の他車両の影響を考慮しないので、対象車両の進路予測が遅れる場合がある。

本発明は、上記課題に鑑みて成されたものであり、その目的は、交差点での対象車両の進路を早期に予測できる車両進路予測方法、車両走行支援方法及び車両進路予測装置を提供することである。

本発明の一態様に係わる車両進路予測方法は、対象車両を検出し、対象車両の交差点での進路の候補を抽出し、対象車両が走行する走行車線に対向する対向車線を交差点に向かって走行する対向車両を検出する。次に、対向車両の交差点での進路を予測し、対象車両の減速度を検出する。そして、対向車両の進路、対象車両の進路の候補及び減速度に基づいて、対象車両の交差点での進路を予測する。

本発明によれば、交差点での対象車両の進路を早期に予測できる。

図１は、実施形態に係わる車両進路予測装置の構成を示すブロック図である。 図２は、マイクロコンピュータ１００におけるメインの処理ルーチンを示すフローチャートである。 図３は、進路予測処理（Ｓ９）の詳細な流れを示すフローチャートである。 図４は、対向車両の進路予測（Ｓ２５）の詳細な流れを示す詳細なフローチャートである。 図５は、対象車両の進路予測（Ｓ２６）の詳細な流れを示すフローチャートである。 図６は、自車両の進路生成（Ｓ１１）の詳細な流れを示すフローチャートである。 図７Ａは、対向車両Ｂが右折専用の車線にいる場合の対向車両Ｂの進路を示す図である。 図７Ｂは、対向車両Ｂが左折専用の車線にいる場合の対向車両Ｂの進路を示す図である。 図７Ｃは、対向車両Ｂが右側に車線変更した場合の対向車両Ｂの進路を示す図である。 図７Ｄは、対向車両Ｂが右側に幅寄せした場合の対向車両Ｂの進路を示す図である。 図８Ａは、道路Ｒ１を横切る横断歩道Ｐなどに歩行者Ｈがいて、対向車両Ｂが減速した場合の対向車両Ｂの進路を示す図である。 図８Ｂは、道路Ｒ１に渋滞の車列Ｇがいて、対向車両Ｂが減速した場合の対向車両Ｂの進路を示す図である。 図９Ａは、対向車両Ｂが右折すると予測し、対象車両Ａにとってのいずれの進路の候補についても渋滞による対象交差点の手前で停止が必要なく、対象車両Ａの減速度Δが第１閾値ｔｈ１より大きい場合の対象車両Ａの進路を示す図である。 図９Ｂは、対向車両Ｂが直進すると予測し、対象車両Ａの減速度Δが第１閾値ｔｈ１より大きい場合の対象車両Ａの進路を示す図である。 図９Ｃは、対象車両Ａが減速していない場合の対象車両Ａの進路を示す図である。 図９Ｄは、対向車両Ｂが左折すると予測し、対象車両Ａの減速度Δが第３閾値ｔｈ３より大きい場合の対象車両Ａの進路を示す図である。 図１０Ａは、対象車両Ａが自車両Ｓの先行車両であり、対象車両Ａが減速しないことにより直進すると予測した場合の自車両Ｓの走行経路を示す図である。 図１０Ｂは、対象車両Ａが自車両Ｓの先行車両であり、対象車両Ａが対象交差点を直進した後の道路が渋滞し、且つ対象車両Ａが減速したことにより直進すると予測した場合の自車両Ｓの走行経路を示す図である。 図１０Ｃは、対象車両Ａが自車両Ｓの先行車両であり、対象車両Ａと自車両Ｓが左折と直進が可能な車線にいて、対象車両Ａが左折すると予測した場合の自車両Ｓの走行経路を示す図である。 図１１Ａは、対象交差点Ｋから前方交差点Ｍまでの距離ｄ２が閾値ｄ２ｔｈ以上であり、追い越し車線が渋滞しておらず、自車両Ｓが対象車両Ａを追い越ししても現在の走行車線に戻れる場合の自車両Ｓの走行経路を示す図である。 図１１Ｂは、対象交差点Ｋから前方交差点Ｍまでの距離ｄ２が閾値ｄ２ｔｈ以上であり、追い越し車線が渋滞しており、自車両Ｓが対象車両Ａを追い越ししても現在の走行車線に戻れない場合の自車両Ｓの走行経路を示す図である。 図１２Ａは、対象車両Ａが自車両Ｓの対向車両であり、対象車両Ａが左折すると予測した場合の自車両Ｓの走行経路を示す図である。 図１２Ｂは、対象車両Ａが自車両Ｓの対向車両であり、対象車両Ａが左折すると予測し、自車両Ｓが対象交差点Ｋで停止した後の自車両Ｓの走行経路を示す図である。 図１３Ａは、自車両Ｓが走行する道路と対象交差点Ｋで交差する道路を対象車両Ａが走行し、対象車両Ａが左折すると予測した場合の自車両Ｓの走行経路を示す図である。 図１３Ｂは、自車両Ｓが走行する道路と対象交差点Ｋで交差する道路を対象車両Ａが走行し、対象車両Ａが右折すると予測した場合の自車両Ｓの走行経路を示す図である。

次に、図面を参照して、本発明の実施の形態を詳細に説明する。説明において、同一のものには同一符号を付して重複説明を省略する。

図１を参照して、実施形態に係わる車両進路予測装置の構成を説明する。車両進路予測装置は、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。この車両進路予測装置を搭載した車両を自車両という。車両進路予測装置は車両走行支援装置を兼ねたものである。

物体検出装置１は、自車両に搭載された、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、自車両の絶対位置、すなわち、所定の基準点に対する自車両の位置、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。つまり、地図情報には、交差点の位置、交差点に接続する道路の位置と方向と幅、各道路の車線構成と各車線の位置と幅が含まれる。また、地図情報には、交差点に進入する車線ごとの右左折及び直進の可否を示す情報が含まれる。つまり、地図情報には交差点での交通ルールが含まれる。

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の経路を生成し、生成した経路に従って自車両を制御する。

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、車両進路予測装置として機能させるためのコンピュータプログラム（車両進路予測プログラム）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、車両進路予測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車両進路予測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、交差点判定部１２と、対象車両検出部１３と、対向車両検出部１４と、進路予測部１５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、且つ、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の位置及び姿勢を推定する。例えば、自車両が走行している道路、更に当該道路のうちで自車両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と物体追跡部２ｂ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の位置（以下、自車両位置という）と、地図取得装置４により得られる地図情報に基づいて、自車両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、検出統合部２ａと物体追跡部２ｂによる検出結果、自車両位置及び地図情報に基づいて、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。挙動判定部１１により得られた判定結果を挙動判定結果という。

交差点判定部１２は、自車両位置と、地図情報に登録された交差点の位置に基づいて、自車両が次に向かう交差点（以下、対象交差点という）から所定の距離以下の区間を自車両が走行しているか否かを判定する。

対象車両検出部１３は、検出統合部２ａと物体追跡部２ｂと挙動判定部１１による検出結果に基づいて、対象交差点に向かって走行する他車両とこの他車両が走行する車線（以下、走行車線という）を検出する。この他車両は、対象交差点における進路予測の対象であり、対象車両という。

対向車両検出部１４は、検出統合部２ａと物体追跡部２ｂと挙動判定部１１による検出結果に基づいて、走行車線に対向する車線（以下、対向車線という）を対象交差点に向かって走行する他車両（以下、対向車両という）を検出する。

進路予測部１５は、検出統合部２ａと物体追跡部２ｂと挙動判定部１１による検出結果と地図情報に基づいて、対象車両の対象交差点での進路を予測する。つまり、進路予測部１５は、対象車両が（１）直進するか、（２）対象交差点に対して対向車線を跨がないで曲がるか、（３）対象交差点に対して対向車線を跨いで曲がるかを予測する。具体的には、進路予測部１５は、各進路について、この進路に進む可能性を示す尤度を計算し、対象車両は最高の尤度に対応する進路に進むと予測する。

以下、（１）直進の進路に対応する尤度を尤度ｖ１、（２）対向車線を跨がないで曲がる進路に対応する尤度を尤度ｖ２、（３）対向車線を跨いで曲がる進路に対応する尤度を尤度ｖ３という。また、各尤度は、進路予測（後述のＳ９）に先立ち、同じ値に初期化されることとする。

自車経路生成部２１は、動作予測部１０により予測された対象車両の進路に基づいて、自車両の経路を生成する。また、経路上での走行、停止の計画を生成する。以下、走行、停止の計画を含め、経路という。

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が経路を走行すべく、自車両位置に基づいて、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から必要なものを選択して駆動する。

図２は、マイクロコンピュータ１００におけるメインの処理ルーチンを示すフローチャートである。図２のステップＳ１からステップＳ９までが実施形態の車両進路予測方法に相当し、ステップＳ１からステップＳ１３までが実施形態の車両走行支援方法に相当する。

自車両のイグニションをＯＮさせると、まず、挙動判定部１１が、地図上における物体の挙動を特定し、移動物体の属性を検出する（Ｓ１）。
次に、地図内位置演算部５が、地図上における自車両の位置（自車両位置）を検出する（Ｓ３）。

次に、交差点判定部１２が、地図情報を取得し（Ｓ５）、地図情報とステップＳ３で検出した自車両位置に基づいて、自車両が次に向かう交差点（対象交差点）から所定の距離以下の区間を自車両が走行しているか否かを判定する（Ｓ７）。走行していない場合、ステップＳ１に戻り、走行している場合は、進路予測処理（Ｓ９）を実行する。

進路予測処理が終わると、自車経路生成部２１は、進路予測処理の結果に基づいて、自車両の経路を生成する（Ｓ１１）。ここでは、対象車両が、最も高い尤度に対応する進路に進むこととする。その際に自車両の走行が適切になるように、対象車両の進路に基づいて、自車両の進路を決定する。例えば、対象交差点での交通ルールを遵守するような経路を生成する。

次に、車両制御部２２が、経路に従って自車両が走行するように走行支援する（Ｓ１３）。自車両は走行中、必要な場合には減速、停止する。
次に、自車両のイグニションがＯＦＦか否かを判定し（Ｓ１５）、ＯＮ（オン）の場合はステップＳ１に戻り、一方ＯＦＦの場合は、メインの処理ルーチンを終了する。

図３は、進路予測処理（Ｓ９）の詳細な流れを示すフローチャートである。
まず、対象車両検出部１３は、検出統合部２ａと物体追跡部２ｂと挙動判定部１１による検出結果と地図情報に基づいて、対象交差点に向かって走行する対象車両と、この対象車両が走行する車線（走行車線）を検出する（Ｓ２１）。なお、対象車両検出部１３は、物体検出装置１（センサ）の検出結果を基に対象車両を検出するのであり、物体検出装置１（センサ）が対象車両と走行車線を検出すると言ってもよい。

次に、進路予測部１５は、検出統合部２ａと物体追跡部２ｂと挙動判定部１１による検出結果に加え、対象交差点の交通ルール、走行車線における交通ルール、走行車線の周囲の車線の状況の少なくとも１つに基づき、対象車両の進路の候補（直進、右折、左折のうちの対象車両が進むことの可能な進路）を抽出する（Ｓ２２）。以下、説明上、直進、右折、左折のいずれも可能であることとする。なお、進路の候補でないものについては、予測の対象から除外される。

なお、進路予測部１５は、物体検出装置１（センサ）の検出結果を基に対象車両の進路の候補を抽出するのであり、物体検出装置１（センサ）が対象車両の進路の候補を抽出すると言ってもよい。

次に、対向車両検出部１４は、検出統合部２ａと物体追跡部２ｂと挙動判定部１１による検出結果と地図情報と、ステップＳ２１で検出した走行車線の位置に基づいて、走行車線に対向する車線（対向車線）を対象交差点に向かって走行する対向車両を検出する（Ｓ２３）。なお、対向車両検出部１４は、物体検出装置１（センサ）の検出結果を基に対向車両を検出するのであり、物体検出装置１（センサ）が対象車両を検出すると言ってもよい。

次に、進路予測部１５は、検出統合部２ａと物体追跡部２ｂと挙動判定部１１による検出結果に加え、対象交差点の交通ルール、対向車線における交通ルール、対向車線の周囲の車線の状況の少なくとも１つに基づき、対向車両の進路の候補（直進、右折、左折のうちの対向車両が進むことが可能な進路）を抽出する（Ｓ２４）。
なお、進路予測部１５は、物体検出装置１（センサ）の検出結果を基に対向車両の進路を検出するのであり、物体検出装置１（センサ）が対向車両の進路の候補を抽出すると言ってもよい。

次に、進路予測部１５は、対象交差点における対向車両の進路を予測する（Ｓ２５）。
そして、進路予測部１５は、ステップＳ２５で予測した対向車両の進路に基づいて、対象交差点における対象車両の進路を予測し（Ｓ２６）、進路予測処理（Ｓ９）を終える。

図４は、対向車両の進路予測（Ｓ２５）の詳細な流れを示すフローチャートである。なお、対向車両が複数の場合は、各対向車両についてこの処理を実行する。
以下、車線、対象車両、対向車両、渋滞状況及び歩行者に関する判定は、検出統合部２ａと物体追跡部２ｂと挙動判定部１１による検出結果、自車両位置及び地図情報に基づいて実行される。

まず、進路予測部１５は、対向車両が左折専用の車線又は右折専用の車線を走行しているか否かを判定する（Ｓ３１）。

進路予測部１５は、対向車両が左折専用の車線を走行している場合は（Ｓ３１：ＹＥＳ）、対向車両が左折すると予測し（Ｓ３３）、処理を終え、対向車両が右折専用の車線を走行している場合は（Ｓ３１：ＹＥＳ）、対向車両が右折すると予測し（Ｓ３３）、処理を終える。

進路予測部１５は、対向車両が左折専用の車線と右折専用の車線のいずれも走行していない場合は（Ｓ３１：ＮＯ）、地図情報に基づき、対向車両が走行する道路が複数の車線を含むか否かを判定する（Ｓ３５）。

進路予測部１５は、対向車両が走行する道路が複数の車線を含む場合は（Ｓ３５：ＹＥＳ）、対象交差点における対向車両の進路の履歴の有無を判定する（Ｓ３７）。
例えば、インターネット上のサーバに対象交差点における対向車両の進路の履歴が格納されている場合は、履歴を取得し（Ｓ３７：ＹＥＳ）、履歴に基づき左折が多い傾向があると判断した場合は、対向車両が左折すると予測し（Ｓ３３）、処理を終え、履歴に基づき右折が多い傾向があると判断した場合は、対向車両が右折すると予測し（Ｓ３３）、処理を終える。

例えば、履歴を取得できなかった場合は（Ｓ３７：ＮＯ）、又は、対向車両が走行する道路が１つの車線のみを含む場合は（Ｓ３５：ＮＯ）、進路予測部１５は、対向車両から対象交差点までの距離（以下、距離ｄという）を測定する（Ｓ３９）。

次に、進路予測部１５は、距離ｄが所定の閾値ｄｔｈ（例えば、３０ｍ～５０ｍ程度に予め設定される）以下か否かを判定する（Ｓ４１）。
進路予測部１５は、距離ｄが閾値ｄｔｈ以下の場合は（Ｓ４１：ＹＥＳ）、対向車両が右または左に幅寄せしたか否かを判定する（Ｓ４３）。

進路予測部１５は、左に幅寄せした場合は（Ｓ４３：ＹＥＳ）、対向車両が左折すると予測し（Ｓ３３）、処理を終え、右に幅寄せした場合は（Ｓ４３：ＹＥＳ）、対向車両が右折すると予測し（Ｓ３３）、処理を終える。

進路予測部１５は、対向車両が幅寄せしていない場合は（Ｓ４３：ＮＯ）、対向車両が減速したか否かを判定する（Ｓ４５）。対向車両が減速していない場合は（Ｓ４５：ＮＯ）、対向車両が直進すると予測し（Ｓ４７）、処理を終える。

進路予測部１５は、対向車両が減速した場合は（Ｓ４５：ＹＥＳ）、対向車両の対象交差点通過後の進路候補（道路）を横切る横断歩道などに歩行者がいるか否かを判定する（Ｓ４９）。
進路予測部１５は、進路候補に歩行者がいない場合は（Ｓ４９：ＮＯ）、進路候補（道路）の前方が渋滞しているか否かを判定する（Ｓ５１）。

進路予測部１５は、進路候補に歩行者がいる（Ｓ４９：ＹＥＳ）、又は、進路候補（道路）の前方が渋滞している場合（Ｓ５１：ＹＥＳ）、対向車両が進路候補に進むと予測し（Ｓ５３）、処理を終える。対向車両に対する進路候補が２以上の場合、その後、対向車線の周囲の車線の状況などに基づき、進路候補を１つに絞りこめばよい。

進路予測部１５は、進路候補（道路）の前方が渋滞していない場合（Ｓ５１：ＮＯ）、対向車両が進路候補以外の方向に進路と予測し（Ｓ５５）、処理を終える。進路候補以外の進路が２つ以上ある場合、その後、対向車線の周囲の車線の状況などに基づき、１進路に絞りこめばよい。

図５は、対象車両の進路予測（Ｓ２６）の詳細な流れを示すフローチャートである。なお、対向車両が複数の場合は、各対向車両についてこの処理を実行する。
まず、進路予測部１５は、走行車線の幅方向への対象車両の移動量を検出する（Ｓ１０１）。
進路予測部１５は、移動量が検出された（移動があった）場合（Ｓ１０３：ＹＥＳ）、移動方向に対応する進路の尤度を高め（Ｓ１０５）、処理を終える。つまり、対象車両がその進路に進む可能性が高いと予測する（Ｓ１０５）。

進路予測部１５は、移動量が検出されなかった（移動がない）場合（Ｓ１０３：ＮＯ）、対象車両の減速の程度が大きいほど大きい値（以下、減速度Δという）を検出し（Ｓ１０６）、減速度Δが正の値（対象車両が減速している）か否かを判定する（Ｓ１０７）。なお、対象車両が加速している場合、減速度Δは負の値となる。よって、ステップＳ１０６は、減速及び加速の程度を検出しているともいえる。

進路予測部１５は、対象車両が減速していない場合は（Ｓ１０７：ＮＯ）、尤度ｖ１を高め（Ｓ１０８）、処理を終える。つまりステップＳ１０８では、対象車両は対象交差点を直進すると予測する。

進路予測部１５は、対象車両が減速している場合は（Ｓ１０７：ＹＥＳ）、減速度Δに対する３つの閾値、すなわち、第１閾値ｔｈ１、第２閾値ｔｈ２及び第３閾値ｔｈ２を用いて処理を行う。ここでは、ｔｈ１＞ｔｈ２＞ｔｈ３であり、ｔｈ３は予め定められたものであることとする。ｔｈ１、ｔｈ２は計算により求めるものである。

進路予測部１５は、対象車両が減速している場合は（Ｓ１０７：ＹＥＳ）、対向車両が対向車線を跨いで曲がるとステップＳ２６において予測したか否かを判定する（Ｓ１０９）。
進路予測部１５は、対向車両が対向車線を跨いで曲がると予測した場合は（Ｓ１０９：ＹＥＳ）、減速度Δが第３閾値ｔｈ３より大きいか否かを判定する（Ｓ１１１）。

進路予測部１５は、減速度Δが第３閾値ｔｈ３以下の場合（Ｓ１１１：ＮＯ）、尤度ｖ１を高め（Ｓ１０８）、処理を終える。
進路予測部１５は、対向車両が対向車線を跨いで曲がらない、すなわち直進する又は対向車線を跨がないで曲がると予測した場合は（Ｓ１０９：ＮＯ）、対象車両から対象交差点までの距離Ｄを測定する（Ｓ１１３）。

進路予測部１５は、距離Ｄに基づき、第１閾値ｔｈ１と第２閾値ｔｈ２を算出する（Ｓ１１５）。第１閾値ｔｈ１と第２閾値ｔｈ２は共に、距離Ｄが長いほど大きい値となる。

次に、進路予測部１５は、対象車両の進路の候補のそれぞれについて、渋滞状況を検出し（Ｓ１１７）、渋滞状況に基づき、進路が渋滞していて対象交差点の手前で停止が必要な進路があるか否かを判定する（Ｓ１１９）。

進路予測部１５は、対象交差点の手前で停止が必要な進路がある場合は（Ｓ１１９：ＹＥＳ）、対象交差点の手前で停止が必要な進路に対応する尤度を高め（Ｓ１２１）、処理を終える。つまりステップＳ１２１では、対象車両は対象交差点の手前で停止が必要な進路に進む可能性が高いと予測する。

また、進路予測部１５は、対象交差点の手前で停止が必要な進路がない場合は（Ｓ１１９：ＮＯ）、減速度Δが第１閾値ｔｈ１より大きいか否かを判定する（Ｓ１３１）。

進路予測部１５は、減速度Δが第３閾値ｔｈ３より大きい場合（Ｓ１１１：ＹＥＳ）、又は、減速度Δが第１閾値ｔｈ１より大きい場合（Ｓ１３１：ＹＥＳ）、尤度ｖ３を高め（Ｓ１３３）、処理を終える。つまり、ステップＳ１３３では、対象車両は対象交差点に対して対向車線を跨いで曲がる可能性が高いと予測する。車両が右側通行の場合、対象車両は対象交差点を左折する可能性が高いと予測する（Ｓ１３３）

進路予測部１５は、減速度Δが第１閾値ｔｈ１以下の場合（Ｓ１３１：ＮＯ）、減速度Δが第２閾値ｔｈ２より大きいか否かを判定する（Ｓ１３５）。

進路予測部１５は、減速度Δが第２閾値ｔｈ２より大きい場合は（Ｓ１３５：ＹＥＳ）、尤度ｖ２を高め（Ｓ１３７）、処理を終える。つまり、ステップＳ１３７では、対象車両は対象交差点に対して対向車線を跨がないで曲がる可能性が高いと予測する。車両が右側通行の場合、対象車両は対象交差点を右折する可能性が高いと予測する（Ｓ１３７）

なお、ステップＳ１３７では、対向車線を跨いで曲がろうとする車両が対象車両の前にいるか否かを判定し、対向車線を跨いで曲がろうとする車両が対象車両の前にいる場合は、尤度ｖ１を高め、一方、いない場合は尤度ｖ２を高めてもよい。

例えば、対象車両が前の車両を追い越してから走行車線に戻る、すなわち直進すると、追い越し動作により、対象車両が対向車線を跨がないで交差点を曲がると予測してしまう可能性がある。しかし、上記のように、尤度ｖ１を高め、すなわち正しく直進すると予測するので、対象車両の進路の予測精度が向上する。

進路予測部１５は、減速度Δが第２閾値ｔｈ２以下の場合は（Ｓ１３５：ＮＯ）、尤度ｖ１を高め（Ｓ１０８）、処理を終える。すなわち、進路予測部１５は、この処理により、最も高い尤度に対応する進路に対象車両が進むと予測したことになる。
なお、進路予測部１５は、対向車両が複数の場合は、各対向車両について図５の処理を実行した後、最も高い尤度に対応する進路に対象車両が進むと予測する。

図６は、自車両の進路生成（Ｓ１１）の詳細な流れを示すフローチャートである。

自車経路生成部２１は、まず、対象車両の進路（進路予測処理（Ｓ９）の結果）を取得する（Ｓ２０１）。
次に、自車経路生成部２１は、対象車両が自車両の前を走行する先行車両か否かを判定する（Ｓ２０３）。

自車経路生成部２１は、対象車両が先行車両でない場合は（Ｓ２０３：ＮＯ）、対象車両が交差車両（自車両が走行する道路に対し対象交差点で交差する道路を走行する車両）か否かを判定する（Ｓ２０５）。対象車両が交差車両の場合は（Ｓ２０５：ＹＥＳ）、ステップＳ２０１で取得した対象車両の進路が「対向車線を跨いで曲がる進路」であるか否かを判定する（Ｓ２０７）。「対象車両が対向車線を跨いで曲がる」場合は（Ｓ２０７：ＹＥＳ）、自車両が対向車線を跨がないで曲がることが可能であるとし（Ｓ２０９）、処理を終える。

例えば、後述の走行経路計画において、自車両が対向車線を跨がないで曲がることが予定され、対象交差点が赤信号でも対向車線を跨がないで曲がることが許されている場合（例えばアメリカの赤信号右折）は、対象交差点で走行停止しないで曲がるような経路を生成する。

自車経路生成部２１は、対象車両が先行車両である場合は（Ｓ２０３：ＹＥＳ）、対象車両が対向車線を跨いで曲がるまでの待機時間Ｔを算出する（Ｓ２１１）。ここでは、対向車線を跨いで曲がろうとする対象車両の前を走行する先行車両の数、対象車両が対向車線を跨いで対象交差点を曲がった後に走行する車線の横断歩道などの歩行者の数を基に、待機時間Ｔを算出する（Ｓ２１１）。待機時間Ｔは先行車両の数、歩行者の数が多いほど長くなる。

次に、自車経路生成部２１は、待機時間Ｔが所定の閾値Ｔｔｈ以上か否かを判定する（Ｓ２１３）。閾値Ｔｔｈは、先行車両の数がゼロ、且つ歩行者の数がゼロの場合の待機時間として予め設定される。

次に、自車経路生成部２１は、自車両のナビゲーション装置（図示せず）などから、自車両が走行しようとする経路を示す走行経路計画を取得する（Ｓ２１５）。つまり、自車両の当面の目的地に基づいて生成された走行経路計画を取得する。

次に、自車経路生成部２１は、走行経路計画に基づいて、自車両が対象交差点の次に通過する交差点（前方交差点という）に対して対向車線を跨いで曲がる予定であるか否かを判定する（Ｓ２１７）。

自車両が前方交差点に対して対向車線を跨いで曲がる予定である場合は（Ｓ２１７：ＹＥＳ）、対象交差点から前方交差点までの距離ｄ２を測定する（Ｓ２１９）。
次に、自車経路生成部２１は、距離ｄ２が所定の閾値ｄ２ｔｈ以上か否かを判定する（Ｓ２２１）。閾値ｄ２ｔｈは、対象交差点から前方交差点までの区間で追い越しをしても元の走行車線に戻れる程度の値に予め設定される。

自車経路生成部２１は、距離ｄ２が閾値ｄ２ｔｈ以上の場合は（Ｓ２２１：ＹＥＳ）、自車両が走行する車線（走行車線という）が渋滞している場合の追い越しに使用する車線（追い越し車線という）が渋滞しているか否かを判定する（Ｓ２２３）。

自車経路生成部２１は、追い越し車線が渋滞していない場合は（Ｓ２２３：ＮＯ）、追い越し車線を走行して追い越しをした場合において、前方交差点に到達する以前に走行車線に戻れるか否かを判定する（Ｓ２２５）。

自車経路生成部２１は、走行車線に戻れる場合は（Ｓ２２５：ＹＥＳ）、又は、自車両が前方交差点に対して対向車線を跨いで曲がる予定でない場合は（Ｓ２１７：ＮＯ）、自車両が走行する予定の車線を追い越し車線に変更し（Ｓ２２７）、処理を終える。

一方、自車経路生成部２１は、距離ｄ２が閾値ｄ２ｔｈ未満の場合（Ｓ２２１：ＮＯ）、又は、追い越し車線が渋滞している場合は（Ｓ２２３：ＹＥＳ）、又は、走行車線に戻れない場合は（Ｓ２２５：ＮＯ）、自車両は走行車線の走行を続けるとし（Ｓ２２９）、処理を終える。

具体的に交差点と車両を図示しながら、実施形態の作用効果を説明する。

（対向車両の進路予測）
まず、対向車両の進路予測について例を挙げて説明する。
図７Ａ以降の図において、車両は右側通行であり、Ｋが対象交差点、Ｓが自車両、Ａが対象車両、Ｂが対向車両とする。図７Ａから図１１Ｂまでの図において、対象車両Ａは、自車両Ｓが走行する道路において自車両Ｓの前又は斜め前を走行する車両（先行車両）である。先行車両は、自車両Ｓが走行する車線（自車両の前）を走行する車両でも別の車線（自車両の斜め前）を走行する車両でもよい。

図７Ａに示すように、対向車両Ｂが右折専用の車線にいる場合、対向車両Ｂは右折すると予測する。また、図７Ｂに示すように、対向車両Ｂが左折専用の車線にいる場合、対向車両Ｂは左折すると予測する。また、図７Ｃに示すように、対向車両Ｂが右側に車線変更した場合、対向車両Ｂは右折すると予測する。

図７Ｄに示すように、対向車両Ｂが右側に幅寄せした場合、対向車両Ｂは右折すると予測する。また、図８Ａに示すように、道路Ｒ１を横切る横断歩道Ｐなどに歩行者Ｈがいて、対向車両Ｂが減速した場合、対向車両Ｂは右折すると予測する。また、図８Ｂに示すように、道路Ｒ１に渋滞の車列Ｇがいて、対向車両Ｂが減速した場合、対向車両Ｂは右折すると予測する。

（対象車両の進路予測）
次に、対象車両の進路予測について例を挙げて説明する。
図９Ａに示すように、対向車両Ｂが右折すると予測し、対象車両Ａにとって直進、右折、左折のいずれの進路の候補についても、渋滞により対象交差点の手前で停止が必要なく、対象車両Ａの減速度Δが第１閾値ｔｈ１より大きい場合、対象車両Ａは左折すると予測する。また、図９Ｂに示すように、対向車両Ｂが直進すると予測し、対象車両Ａの減速度Δが第１閾値ｔｈ１より大きい場合、対象車両Ａは左折すると予測する。なお、対象交差点ＫがＴ字交差点であり、対象車両Ａが直進か左折しかできない場合であっても、このような基準によって、対象車両Ａは左折すると予測できる。すなわち、対象車両Ａが方向指示を行うタイミングより早く、対象車両Ａが左折すると予測できる。

なお、図９Ａの対向車両Ｂと図９Ｂの対向車両Ｂが両方存在していた場合、対象車両Ａの左折に対応する尤度ｖ３は、一方の対向車両のみが存在していた場合よりも高くなり、対象車両Ａが左折する可能性がさらに高まることとなる。

図９Ｃに示すように、対象車両Ａが減速していない場合は、対象車両Ａは直進すると予測する。この場合、対向車両Ｂの進路は使用しないで、対象車両Ａの進路を予測する。図９Ｄに示すように、対向車両Ｂが左折すると予測し、対象車両Ａの減速度Δが第３閾値ｔｈ３より大きい場合、対象車両Ａは左折すると予測する。よって、対象車両Ａが方向指示を行うタイミングより早く、対象車両Ａが左折すると予測できる。左折する対向車両と左折する対象車両の進路は交差しないので、減速度Δは第３閾値ｔｈ３より大きいことが条件となる。

（自車両の経路）
次に、自車両Ｓが走行する経路について例を挙げて説明する。なお、以降の説明に使用する図１０Ａ以降においては、対向車両を図示省略する。

図１０Ａに示すように、対象車両Ａが自車両Ｓの先行車両であり、対象車両Ａが減速しないことにより直進すると予測した場合、自車両Ｓは徒に減速せず、対象車両Ａに追従することができる。

すなわち、自車両Ｓを減速して対象車両Ａと車間距離を徒に長くする必要はなく、無駄な走行状態を回避できる。

図１０Ｂに示すように、対象車両Ａが自車両Ｓの先行車両であり、対象車両Ａが対象交差点を直進した後の道路が渋滞し、且つ対象車両Ａが減速したことにより直進すると予測した場合、徒に減速せず、自車両Ｓは対象車両Ａに追従することができる。よって、図１０Ａと同様に無駄な走行状態を回避できる。

図１０Ｃは、対象車両Ａが自車両Ｓの先行車両であり、対象車両Ａと自車両Ｓが左折と直進が可能な車線にいて、対象車両Ａが左折すると予測した場合を示す。自車両Ｓが直進しようとするが、直進可能な車線が渋滞している場合は、自車両Ｓは対象車両Ａを追い越さず、対象車両Ａに追従することができる。よって、同様に無駄な走行状態を回避できる。

図１１Ａにおいて、Ｍは前方交差点である。自車両Ｓが前方交差点Ｍを左折する予定であり、対象交差点Ｋから前方交差点Ｍまでの距離ｄ２が閾値ｄ２ｔｈ以上であり、自車両Ｓにとっての追い越し車線が渋滞しておらず、自車両Ｓが対象車両Ａを追い越ししても現在の走行車線に戻れる場合は、対象車両Ａを追い越す。よって、前方交差点Ｍを早期に曲がることができる。すなわち、自車両Ｓは、走行車線に留まる場合に比べ、目的地に早期に到着できる。

図１１Ｂに示すように、図１１Ａに比べ、追い越し車線が渋滞している場合は、追い越しをせず、対象車両Ａを追従する。よって、追い越しを行ってしまい、前方交差点Ｍの通過が遅れるのを防止することが可能となる。

また、上記のような対象車両の進路予測は、対象車両が自車両の先行車両でない場合に実行してもよい

図１２Ａにおいて、対象車両Ａは自車両Ｓの対向車両である。対象車両Ａが左折すると予測した場合、自車両Ｓは対象交差点Ｋで一旦停止することなく、減速しつつ左折することができる。

例えば、対象車両Ａが左折することを、対象車両Ａが左折の方向指示を行うタイミングより早く予測することが可能となる。よって、自車両Ｓが左折の準備を開始するタイミングを早めることができ、対象交差点Ｋを早期に通過できる。

図１２Ｂに示すように、例えば、対象車両Ａが直進又は右折する可能性に鑑み自車両Ｓが対象交差点Ｋで停止しており、対象車両Ａの車速が時速４０ｋｍとする。

例えば、対象車両Ａの方向指示に基づいて対象車両Ａの進路を予測する場合、予測のタイミングが遅くなる。対象交差点Ｋまでの距離が３０ｍの地点で対象車両Ａが左折の方向指示を行った場合、自車両Ｓはそれまで停止を続けなければならない。そして、方向指示後に対象交差点Ｋを左折できる。この場合、自車両Ｓが対象交差点Ｋを通過するまでに約１．９８秒を要する。

一方、実施形態では、方向指示によらず、例えば対象車両Ａが対象交差点Ｋまでの距離で４０ｍの地点で対象車両Ａが左折すると予測できるので、自車両Ｓはすぐに動き出し、対象交差点Ｋを左折できる。この場合、対象交差点Ｋを通過するまでに約０．９秒を要する。

よって、実施形態では、対象交差点Ｋを通過するまでの時間を約５０％短縮できる。このように、対象車両Ａは自車両Ｓの先行車両に限らず、対向車両でもよい。

また、対象車両Ａは、自車両Ｓが走行する道路と対象交差点Ｋで交差する道路を走行する車両（交差車両）でもよい。

図１３Ａ、図１３Ｂにおいて対象交差点Ｋには信号機がなく、対象車両Ａは、自車両Ｓが走行する道路と対象交差点Ｋで交差する道路を走行する車両である。
図１３Ａに示すように、対象車両Ａが左折すると予測した場合、自車両Ｓは例えば徐行しながら直進し、左折した対象車両Ａの後ろを走行することができる。
図１３Ｂに示すように、対象車両Ａが右折すると予測した場合、自車両Ｓは例えば徐行することなく直進することができる。

以上のように、実施形態では、対象車両と対象車両の交差点での進路の候補を抽出し（Ｓ２１、Ｓ２２）、対象車両が走行する走行車線に対向する対向車線を交差点に向かって走行する対向車両を検出し（Ｓ２３）、対向車両の交差点での進路を予測する（Ｓ２５）。そして、対象車両の減速度Δを検出し（Ｓ２７、Ｓ１０６）、対向車両の進路、対象車両の進路の候補及び減速度Δに基づいて、対象車両の交差点での進路を予測する（Ｓ１０８、Ｓ１２１、Ｓ１３３、Ｓ１３７）。よって、方向指示によらないで対象車両の進路を予測でき、その結果、対象車両の対向車両が交差点に向かって走行している場合の交差点での対象車両の進路を早期に予測できる。

また、走行車線の幅方向への対象車両の移動量を検出し（Ｓ１０１）、移動量に基づいて、対象車両の交差点での進路を予測する（Ｓ１０５、Ｓ１０８、Ｓ１２１、Ｓ１３３、Ｓ１３７）。よって、対象車両の進路の候補及び減速度によらないで対象車両の進路を予測でき、その結果、対象車両の進路の予測精度を向上できる。

また、減速度に対する閾値（ｔｈ１、ｔｈ２、ｔｈ３）と減速度Δとの関係、対象車両の進路の候補及び対向車両の進路に基づき、対象車両の交差点での進路を予測する（Ｓ１０８、Ｓ１３３、Ｓ１３７）。よって、対象車両が直進するか、対向車線を跨いで曲がるか、対向車線を跨がないで曲がるかを判定でき、その結果、対象車両の進路の予測精度を向上できる。

また、対象車両と交差点の距離Ｄに基づき閾値（ｔｈ１、ｔｈ２）を求める（Ｓ１１５）ので、閾値（ｔｈ１、ｔｈ２）と減速度Δとの関係に基づいて、対象車両の進路を予測でき、対象車両の進路の予測精度を向上できる。

また、対向車両が直進する又は走行車線を跨がずに曲がり（Ｓ１０９：ＮＯ）、且つ、減速度が閾値（ｔｈ１）より大きい場合は（Ｓ１３１：ＹＥＳ）、対象車両が対向車線を跨いで曲がると予測する（Ｓ１３３）。よって、対向車両の進路と減速度に基づいて、対象車両の進路を予測でき、対象車両の進路の予測精度を向上できる。

また、対向車両が直進する又は走行車線を跨がずに曲がり（Ｓ１０９：ＮＯ）、且つ、減速度が閾値（ｔｈ１）以下（Ｓ１３１：ＮＯ）、且つ、閾値（ｔｈ１）より小さい第２閾値（ｔｈ２）より減速度が大きい場合は（Ｓ１３５：ＹＥＳ）、対象車両が対向車線を跨がないで曲がると予測する（Ｓ１３７）。よって、対向車両の進路と減速度に基づいて、対象車両の進路を予測でき、対象車両の進路の予測精度を向上できる。

また、対向車両が直進する又は走行車線を跨がずに曲がり（Ｓ１０９：ＮＯ）、且つ、減速度が閾値以下（Ｓ１３１：ＮＯ）、且つ、閾値より小さい第２閾値より減速度が大きく（Ｓ１３５：ＹＥＳ）、且つ、対向車線を跨いで曲がろうとする車両が対象車両の前にいる場合は、対象車両が直進すると予測する。よって、対象車両の前の車両をよけて直進しようとする対象車両の進路を、間違えて右折と予測しないので、対象車両の進路の予測精度が向上する。

また、対象車両の進路の候補における渋滞状況を検出し（Ｓ１１７）、対向車両の進路、対象車両の進路の候補、渋滞状況及び減速度に基づいて、対象車両の交差点での進路を予測する（Ｓ１０８、Ｓ１２１、Ｓ１３３、Ｓ１３７）。よって、渋滞状況を加味することができ、対象車両の進路の予測精度が向上する。

また、対象車両の進路の候補を、走行車線の位置及び走行車線の周囲の車線の状況に基づいて抽出する（Ｓ２２）。よって、進路の候補の抽出もれが防げ、対象車両の進路の候補を精度よく抽出できる。

また、対向車両の進路を、対向車両が行う幅寄せの方向（Ｓ４３）、対向車両が減速を行ったか否か（Ｓ４５）、対向車両の交差点での進路の履歴（Ｓ３７）の少なくとも１つを用いて予測する。よって、対向車両の進路の予測精度が向上し、結果として、対象車両の進路の予測精度も向上する。

また、対向車両の進路を、交差点での歩行者の有無に基づいて（Ｓ４９）予測するので、対向車両の進路の予測精度が向上し、結果として、対象車両の進路の予測精度も向上する。

また、実施形態では、車両走行支援方法として、対象車両と進路の候補を抽出し（Ｓ２１、Ｓ２２）、対向車両を検出し（Ｓ２３）、対向車両の進路を予測し（Ｓ２５）、減速度Δを検出する（Ｓ２７、Ｓ１０６）。そして、対象車両の進路を予測し（Ｓ１０８、Ｓ１２１、Ｓ１３３、Ｓ１３７）、対象車両の進路に基づいて、交差点での自車両の走行を支援する（Ｓ１１、Ｓ１３）。よって、対象車両の交差点での進路を早期に予測でき、交差点において自車両をスムーズに走行させることができる。

また、対象車両が自車両の前を走行する場合（Ｓ２０３：ＹＥＳ）、対象車両の交差点での進路に基づいて（Ｓ２１１）、自車両が走行する車線から自車両を別の車線に車線変更する（Ｓ２２７）。よって、対象車両を追い越すことができ、目的地に早期に到着できる。

また、対象車両が自車両の前を走行する場合（Ｓ２０３：ＹＥＳ）、対象車両が交差点に対して対向車線を跨いで曲がるまでの待機時間を算出し（Ｓ２１１）、待機時間の長さに基づいて（Ｓ２２１）、自車両が走行する車線から自車両を別の車線に車線変更すべきか否かを判定する（Ｓ２２５）。なお、対象車両が交差点に対して対向車線を跨がないで曲がるまでの待機時間を算出し（Ｓ２１１）、待機時間の長さに基づいて（Ｓ２２１）、自車両が走行する車線から自車両を別の車線に車線変更すべきか否かを判定してもよい（Ｓ２２５）。いずれにしても、待機時間が短いのに車線変更してしまうことを防止でき、人間による運転と同様の自動運転を実現できる。

また、待機時間を、対象車両が曲がった後に走行する車線を渡る歩行者の数に基づいて算出する（Ｓ２１１）ので、無駄な車線変更を防止でき、人間による運転と同様の自動運転を実現できる。

また、対象車両が自車両の前を走行する場合（Ｓ２０３：ＹＥＳ）、自車両の目的地に基づいて（Ｓ２１５）、自車両が走行する車線から自車両を別の車線に車線変更すべきか否かを判定する（Ｓ２２５）。よって、無駄な車線変更を防止でき、人間による運転と同様の自動運転を実現できる。

なお、本実施の形態では、自車両（Ｓ）に車両進路予測装置を搭載した。しかし、自車両に通信可能なサーバ装置又は自車両でない他車両に車両進路予測装置を搭載し、必要な情報と指示はサーバ装置又は他車両と自車両の間の通信により送受信することで、同様の車両進路予測方法を遠隔的に行ってもよい。サーバ装置と自車両の間の通信は無線通信又は路車間通信により実行可能である。他車両と自車両の間の通信は所謂車車間通信により実行可能である。

以上、本発明の実施形態を記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。

上述の各実施形態で示した各機能は、１又は複数の処理回路により実装され得る。処理回路は、電気回路を含む処理装置等のプログラムされた処理装置を含む。処理装置は、また、実施形態に記載された機能を実行するようにアレンジされた特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）や従来型の回路部品のような装置を含む。

１ 物体検出装置
２ａ 検出統合部
２ｂ 物体追跡部
３ 自車位置推定装置
４ 地図取得装置
５ 地図内位置演算部
１０ 動作予測部
１１ 挙動判定部
１２ 交差点判定部
１３ 対象車両検出部
１４ 対向車両検出部
１５ 進路予測部
２１ 自車経路生成部
２２ 車両制御部
Ａ 対象車両
Ｂ 対向車両
Ｓ 自車両
ｖ１、ｖ２、ｖ３ 尤度

Claims (17)

1. 交差点に向かって走行する対象車両の前記交差点での進路を予測する車両進路予測装置の車両進路予測方法であって、
   前記対象車両を検出し、前記検出した対象車両の前記交差点での進路の候補を抽出し、
   前記対象車両が走行する走行車線に対向する対向車線を前記交差点に向かって走行する対向車両を検出し、
   前記対向車両が前記交差点で走行車線を跨いで曲がるか否かの対向車両の進路を予測し、
   前記対象車両の減速度を検出し、
   前記対向車両の進路、前記対象車両の進路の候補及び前記減速度に基づいて、前記対象車両の前記交差点での進路を予測する
   ことを特徴とする車両進路予測方法。
2. 前記走行車線の幅方向への前記対象車両の移動量を検出し、
   前記移動量に基づいて、前記対象車両の前記交差点での進路を予測する
   ことを特徴とする請求項１記載の車両進路予測方法。
3. 前記減速度に対する閾値と前記減速度との関係、前記対象車両の進路の候補及び前記対向車両の進路に基づき、前記対象車両の前記交差点での進路を予測する
   ことを特徴とする請求項１または２記載の車両進路予測方法。
4. 前記対象車両と前記交差点の距離に基づき前記閾値を求める
   ことを特徴とする請求項３記載の車両進路予測方法。
5. 前記対向車両が直進する又は前記走行車線を跨がずに曲がり、且つ、前記減速度が前記閾値より大きい場合は、前記対象車両が前記対向車線を跨いで曲がると予測する
   ことを特徴とする請求項３または４記載の車両進路予測方法。
6. 前記対向車両が直進する又は前記走行車線を跨がずに曲がり、且つ、前記減速度が前記閾値以下、且つ、前記閾値より小さい第２閾値より前記減速度が大きい場合は、前記対象車両が前記対向車線を跨がないで曲がると予測する
   ことを特徴とする請求項５記載の車両進路予測方法。
7. 前記対向車両が直進する又は前記走行車線を跨がずに曲がり、且つ、前記減速度が前記閾値以下、且つ、前記閾値より小さい第２閾値より前記減速度が大きく、且つ、前記対向車線を跨いで曲がろうとする車両が前記対象車両の前にいる場合は、前記対象車両が直進すると予測する
   ことを特徴とする請求項５記載の車両進路予測方法。
8. 前記対象車両の進路の候補を、前記走行車線の位置及び前記走行車線の周囲の車線の状況に基づいて抽出する
   ことを特徴とする請求項１ないし７のいずれかに記載の車両進路予測方法。
9. 前記対向車両の進路を、前記交差点での歩行者の有無に基づいて予測する
   ことを特徴とする請求項１ないし８のいずれかに記載の車両進路予測方法。
10. 交差点に向かって走行する対象車両の前記交差点での進路を予測する車両進路予測装置の車両進路予測方法であって、
    前記対象車両を検出し、前記検出した対象車両の前記交差点での進路の候補を抽出し、
    前記対象車両の減速度を検出し、
    前記対象車両の進路の候補における渋滞状況を検出し、
    前記対象車両の進路の候補、前記渋滞状況及び前記減速度に基づいて、前記対象車両の前記交差点での進路を予測する
    ことを特徴とする車両進路予測方法。
11. 交差点に向かって走行する対象車両の前記交差点での進路を予測する車両進路予測装置の車両進路予測方法であって、
    前記対象車両を検出し、前記検出した対象車両の前記交差点での進路の候補を抽出し、
    前記対象車両が走行する走行車線に対向する対向車線を前記交差点に向かって走行する対向車両を検出し、
    前記対向車両の進路を、前記対向車両が行う幅寄せの方向、前記対向車両が減速を行ったか否か、前記対向車両の前記交差点での進路の履歴の少なくとも１つを用いて予測し、
    前記対象車両の減速度を検出し、
    前記対向車両の進路、前記対象車両の進路の候補及び前記減速度に基づいて、前記対象車両の前記交差点での進路を予測する
    ことを特徴とする車両進路予測方法。
12. 交差点での自車両の走行を支援する車両走行支援装置の車両走行支援方法であって、
    前記交差点に向かって走行する対象車両を検出し、
    前記対象車両の前記交差点での進路の候補を抽出し、前記対象車両の減速度を検出し、
    前記対象車両が走行する走行車線に対向する対向車線を前記交差点に向かって走行する対向車両を検出し、
    前記対向車両が前記交差点で走行車線を跨いで曲がるか否かの対向車両の進路を予測し、
    前記対向車両の進路、前記対象車両の進路の候補及び前記減速度に基づいて、前記対象車両の前記交差点での進路を予測し、
    前記対象車両の前記交差点での進路に基づいて、前記交差点での前記自車両の走行を支援する
    ことを特徴とする車両走行支援方法。
13. 前記対象車両が前記自車両の前を走行する場合、前記対象車両の前記交差点での進路に基づいて、前記自車両が走行する車線から前記自車両を別の車線に車線変更する
    ことを特徴とする請求項１２記載の車両走行支援方法。
14. 前記対象車両が前記自車両の前を走行する場合、前記自車両の目的地に基づいて、前記自車両が走行する車線から前記自車両を別の車線に車線変更すべきか否かを判定する
    ことを特徴とする請求項１２記載の車両走行支援方法。
15. 交差点での自車両の走行を支援する車両走行支援装置の車両走行支援方法であって、
    前記交差点に向かって走行する対象車両を検出し、
    前記対象車両が前記自車両の前を走行する場合、前記対象車両が前記交差点を曲がるまでの待機時間を算出し、
    前記待機時間の長さに基づいて、前記自車両が走行する車線から前記自車両を別の車線に車線変更すべきか否かを判定し、
    前記判定に基づいて、前記交差点での前記自車両の走行を支援する
    ことを特徴とする車両走行支援方法。
16. 前記待機時間を、前記対象車両が曲がった後に走行する車線を渡る歩行者の数に基づいて算出する
    ことを特徴とする請求項１５記載の車両走行支援方法。
17. 交差点に向かって走行する対象車両の前記交差点での進路を予測する車両進路予測装置であって、
    前記対象車両を検出し、前記検出した対象車両の前記交差点での進路の候補を抽出し、前記対象車両が走行する走行車線に対向する対向車線を前記交差点に向かって走行する対向車両を検出するセンサと
    前記対向車両が前記交差点で走行車線を跨いで曲がるか否かの対向車両の進路を予測し、前記対象車両の減速度を検出し、前記対向車両の進路、前記対象車両の進路の候補及び前記減速度に基づいて、前記対象車両の前記交差点での進路を予測する進路予測部と
    を備えることを特徴とする車両進路予測装置。

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