JP7116699B2 - 行動予測装置、行動予測方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、他の交通参加者の行動を予測する技術に関する。

車両の運転支援や自動運転車両の走行制御計画に関連し、交通参加者の行動を予測する技術が研究・開発されている。特許文献１は、自動運転車両の走行制御計画の安全性を評価する発明に関し、安全性評価のために周辺車両の未来の存在位置を予測する技術を開示している。

特許文献１に記載された発明は、道路形状や周辺車両の位置関係に基づいて周辺車両の行動を推定し、推定した行動に基づいて、周辺車両の車速、加速度等の現状状態を加味して所定時間間隔後の周辺車両の存在位置を予測する。

特開２００８－１１７０８２号公報

実際の交通環境においては、周辺車両は必ずしも予測通りに行動するとは限らず、過去に予測した位置とは異なる位置に移動することもあり得る。その場合には、特許文献１に記載された発明では、改めて、そのときの道路形状や周辺車両の現状状態等に基づいて行動予測を行うと考えられる。

本発明は、上記背景に鑑み、交通参加者の行動が予測と異なった場合にも、適切な行動予測を行える装置等を提供することを目的とする。

本開示は上記課題を解決するために以下の技術的手段を採用する。特許請求の範囲及びこの項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の形態に記載の具体的手段との対応関係を示す一例であって、本発明の技術的範囲を限定するものではない。

本発明の行動予測装置（１）は、車両の現在位置と地図データに基づいて車両が走行している道路の道路情報を取得する道路情報取得部（１１）と、周辺監視センサ（２０）からのデータに基づいて車両周辺に存在する交通参加者を認識する認識部（１０）と、前記道路情報と前記交通参加者の移動方向および移動速度とから、ルールベースに基づいて、未来に前記交通参加者が存在する可能性のある位置それぞれにおける存在確率を表す存在確率分布を推定する第１の推定部（１４）と、前記交通参加者の存在確率分布として前記交通参加者の周りに事前確率分布を割り当てる第２の推定部（１５）と、前記第１の推定部にて過去に推定した存在確率分布に基づいて、前記交通参加者が所定の閾値以上の確率で存在すると推定される位置から逸脱しているか否かを判定する逸脱判定部（１６）と、前記交通参加者が推定される位置から逸脱していないと判定された場合には、前記第１の推定部にて前記交通参加者の存在確率分布を推定し、前記交通参加者が推定される位置から逸脱したと判定された場合には、過去に前記第１の推定部にて求めた存在確率分布と前記第２の推定部にて割り当てた前記交通参加者の存在確率分布とを統合して、前記交通参加者の存在確率分布を推定する存在確率分布計算部（１３）とを備える。

本発明によれば、過去の推定結果を用いて、交通参加者の行動を適切に予測できる。

実施の形態の行動予測装置の構成を示す図である。 ルールベース記憶部に記憶されているルールの例を示す図である。 （ａ）第１の推定部にて求めた存在確率分布の一例を示す図である。（ｂ）逸脱の判定領域を示す図である。 実施の形態の行動予測装置の動作を示す図である。 実施の形態の行動予測装置の動作を示す図である。 実施の形態の行動予測装置の動作を示す図である。

以下、本発明の実施の形態に係る行動予測装置について図面を参照して説明する。以下に説明する実施の形態では、周辺に存在する車両（自動車、自転車等）の行動予測をする例を挙げるが、本発明は、歩行者の行動予測にも適用することができる。

図１は、実施の形態の行動予測装置１の構成を示す図である。行動予測装置１は、周辺監視センサ２０およびＧＰＳ受信機２１と接続されている。周辺監視センサ２０は、車両周辺にある物体を検知するセンサであり、例えば、ミリ波レーダ、画像センサ、レーザレーダ、超音波センサなどである。ＧＰＳ受信機２１は、ＧＰＳ衛星からの電波を受信して車両の現在位置を測位する機能を有する。

行動予測装置１は、周辺車両認識部１０と、道路情報取得部１１と、存在確率分布計算部１３と、出力部１８とを備えている。周辺車両認識部１０は、周辺監視センサ２０から受信したデータに基づいて、自車両の周辺に存在する車両を認識する機能を有する。周辺車両認識部１０は、周辺監視センサ２０からの時系列のデータに基づき、周辺車両の移動方向や移動速度も認識する。

道路情報取得部１１は、ＧＰＳ受信機２１から自車両の現在位置のデータを受信する。また、道路情報取得部１１には、地図データベース１２が接続されており、地図データベース１２から読み出した地図において自車両が走行している位置を特定し、走行中の道路の道路情報を取得する。地図データベース１２には、道路の分岐や形状（直線やカーブ）の情報だけではなく、道路の車線数や幅員の情報が記憶されていてもよい。

存在確率分布計算部１３は、未来に（例えば数十ミクロン秒後や数秒後）、周辺車両認識部１０にて認識された周辺車両が存在する位置を確率的に計算する機能を有する。存在確率分布計算部１３は、未来に周辺車両が存在する可能性のある位置それぞれにおける存在確率を表す存在確率分布の形で求める。

存在確率分布計算部１３は、第１の推定部１４と、第２の推定部１５と、逸脱判定部１６とを有している。第１の推定部１４は、ルールベースによって、周辺車両の存在確率分布を求める。

図２は、ルールベース記憶部１７に記憶されているルールの例を示す図である。ルールベースには、交通参加者の動きと、それに対応する存在確率分布のデータで記憶されている。図２では、自転車の例を挙げている。図２に示す例では、例えば、自転車が道路に沿って一定速度で直進している場合には、存在確率分布としては、直進する確率が８０％、右折する確率が２０％である。つまり、前方の位置については８０％、右方向の位置について２０％という確率分布となる。また、別の例として、自転車が交差点内で停止している場合には、直進する可能性が３０％、右折する可能性が７０％である。ここでは説明の便宜上、きわめて単純な例を示している。ルールベースは、過去の多数のデータから、現在の車両の動きと所定時間後の車両の位置を分析して、ルール化したものである。

第１の推定部１４は、周辺車両認識部１０にて認識した周辺車両の移動方向および移動速度と、道路情報取得部１１にて取得した道路情報とに基づいて、周辺車両の動きを特定し、ルールベースから周辺車両の動きに対応する各位置での存在確率を読み出し、当該周辺車両の存在確率分布を求める。

第２の推定部１５は、例えば、周辺車両の動きに当てはまるルールがない場合等のように、周辺車両がどちらの方向に移動するかが分からないときに存在確率分布を与える。具体的には、第２の推定部１５は、周辺車両の周りに所定の事前確率分布を割り当てることによって、周辺車両の未来の存在確率分布を推定する。事前確率分布とは、証拠がない条件で与える確率であり、本実施の形態では、周辺車両の周りに一様な存在確率分布を割り当てる。なお、第２の推定部１５が与える事前確率分布は、必ずしも車両の全方向に一様でなくてもよく、例えば、周辺車両の進行方向の情報を用いて、周辺車両の前方にだけ一様な存在確率分布を割り当てることとしてもよい。

逸脱判定部１６は、車両が、第１の推定部１４にて求めた存在確率分布に基づいて推定される位置から逸脱したか否かを判定する。
図３（ａ）及び図３（ｂ）は、逸脱判定について説明するための図である。図３（ａ）は、第１の推定部１４にて求めた存在確率分布の一例を示す図である。存在確率分布は、未来の所定時刻に、地図に設定された各グリッドのどこに周辺車両が存在するかその存在確率を示している。このような存在確率分布において、存在確率が高いグリッドから累積和をとり、一定の閾値以上となるようなグリッドを選択し、逸脱の判定領域とする。

図３（ｂ）は、逸脱の判定領域に網掛けをして示している。図３（ｂ）に示す例では、累積和が５０％以上となるまで、存在確率が高い方から順にグリッドを選択した。逸脱判定部１６は、所定の時刻に、周辺車両がこの判定領域に入っている場合には、周辺車両は第１の推定部１４にて求めた存在確率分布に基づいて推定される位置から逸脱していないと判定する。逆に、周辺車両がこの判定領域に入らない場合には、第１の推定部１４にて求めた存在確率分布に基づいて推定される位置から逸脱したと判定する。なお、逸脱判定部１６は、周辺車両が判定領域に入らない事象が何回か続いたときにはじめて逸脱したと判定してもよい。

存在確率分布計算部１３は、第１の推定部１４で求めた存在確率分布と第２の推定部１５で求めた存在確率分布を統合して、周辺車両の未来の存在確率分布を求める。存在確率分布計算部１３は、まず、第１の推定部１４で周辺車両の存在確率分布を求める。周辺車両が第１の推定部１４で求めた存在確率分布に基づいて推定される位置から逸脱していない間は、第１の推定部１４によって存在確率分布を求め、求めた存在確率分布を存在確率分布計算部１３による計算結果とする。

周辺車両が第１の推定部１４で求めた存在確率分布に基づいて推定される位置から逸脱した場合には、存在確率分布計算部１３は、第１の推定部１４で求めた存在確率分布と第２の推定部１５で求めた存在確率分布とを統合した分布を存在確率分布として求める。詳しい動作について、フローチャートを示して説明する。

出力部１８は、存在確率分布計算部１３にて求めた周辺車両の存在確率分布のデータを他の機器に出力する。この例では、出力部１８は、存在確率分布のデータを走行制御計画生成部２２に対して出力をする。走行制御計画生成部２２は、周辺車両の未来の存在確率分布のデータを受信し、周辺車両と衝突をしないように、走行制御計画を生成する。具体的には、自車両の走行計画に基づいて自車両の存在確率分布を求め、周辺車両の存在確率分布と自車両の存在確率分布とが干渉しないような走行制御計画を生成する。また、すでに生成された走行制御計画に従って自車両が走行している場合には、走行制御計画を修正する。ここでは、出力部１８は他の車両機器に存在確率分布のデータを出力する例を説明したが、出力部１８は、未来の車両の存在確率分布を地図上に表示して提示してもよい。

以上、本実施の形態の行動予測装置１の構成について説明したが、上記した行動予測装置１のハードウェアの例は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスク、通信インターフェース等を備えたコンピュータである。上記した各機能を実現するモジュールを有するプログラムをＲＡＭまたはＲＯＭに格納しておき、ＣＰＵによって当該プログラムを実行することによって、上記した行動予測装置１が実現される。このようなプログラムも本発明の範囲に含まれる。

図４は、行動予測装置１の動作を示す図であり、周辺車両の存在確率分布を計算した結果がない場合の動作を示す。周辺車両の存在確率分布が計算されていない状態とは、例えば、周辺車両を初めて検知した状態である。行動予測装置１は、周辺監視センサ２０から周辺車両の検知データを取得し（Ｓ１０）、取得した検知データに基づいて周辺車両の位置、移動方向、移動速度を認識する（Ｓ１１）。また、行動予測装置１は、ＧＰＳ受信機２１から車両の現在位置のデータを受信し、地図データベース１２を参照することにより、道路形状の情報を取得する（Ｓ１２）。

続いて、行動予測装置１は、道路形状と車両の移動方向、移動速度に基づいて車両の動きを特定し、ルールベースから車両の動きに対応する存在確率を読み出し、周辺車両の存在確率分布を推定する（Ｓ１３）。行動予測装置１は、推定した周辺車両の存在確率分布のデータを他の車両機器に対して出力する（Ｓ１４）。

図５は、行動予測装置１の動作を示す図であり、ルールベースにより求めた存在確率分布が存在する場合の動作を示す図である。行動予測装置１は、周辺監視センサ２０から周辺車両の検知データを取得し（Ｓ２０）、取得した検知データに基づいて周辺車両の位置、移動方向、移動速度を認識する（Ｓ２１）。また、行動予測装置１は、ＧＰＳ受信機２１から車両の現在位置のデータを受信し、地図データベース１２を参照することにより、道路形状の情報を取得する（Ｓ２２）。ここまでの動作は、図４を用いて説明した動作と同じである。

ルールベースにより求めた存在確率分布がすでにある場合には、行動予測装置１は、周辺車両が存在確率分布に基づいて推定される位置から逸脱しているか否かを判定する（Ｓ２３）。この判定の結果、推定される位置から逸脱していないと判定された場合には（Ｓ２３でＮＯ）、行動予測装置１は、ルールベースに基づいて存在確率分布の推定を行い（Ｓ２４）、その結果を出力する（Ｓ２７）。

周辺車両が存在確率分布から逸脱していると判定された場合には（Ｓ２３でＹＥＳ）、行動予測装置１は、第２の推定部１５により周辺車両の周囲に一様な存在確率分布を割り当てる（Ｓ２５）。そして、行動予測装置１は、過去にルールベースで求めた存在確率分布に対して、一様な存在確率分布を統合して、周辺車両の存在確率分布を求める（Ｓ２６）。そして、行動予測装置１は、求めた存在確率分布を他の車両機器に対して出力する（Ｓ２７）。

ここで、存在確率分布計算部１３による２つの存在確率分布の統合の仕方としては、逸脱が継続している時間の長さに応じて２つの存在確率分布の重みを変えてもよい。すなわち、周辺車両がルールベースの存在確率分布から逸脱し始めた当初は、ルールベースに基づく存在確率分布の重みを大きく、一様な存在確率分布の重みを小さくし、逸脱している時間が長くなるほどルールベースに基づく存在確率分布の重みを小さくしていき、所定時間が経過したときには重みを０とする。この構成により、徐々に、過去の推定結果の影響を低減させることができる。そして、逸脱から所定時間が経過したときには、ルールベースの存在確率分布にひきずられないようにできる。

図６は、ルールベースで求めた存在確率分布に基づいて推定される位置から逸脱した後、新しいルールベースでの存在確率分布の計算へと移行するフローを示す図である。図６は、図５のフローのステップＳ２２の後に続く部分のみを記載している。逸脱した後に新しいルールベースに移行する場合とは、例えば、道路に沿って直進をしていた車両が右側に逸脱し、その後、右折後の道路に沿って直進するような場合である。

周辺車両がルールベースで求めた存在確率分布で推定される位置から逸脱したと判定された場合（Ｓ２３でＹＥＳ）、存在確率計算部１３は、逸脱後の車両の移動方向および移動速度にかかる動きがルールベースに記憶されているか否かを判定する（Ｓ３０）。ルールベースに記憶されていない場合には（Ｓ３０でＮＯ）、図５で説明したように、逸脱したときの処理を行う（Ｓ２５、Ｓ２６）。

逸脱したときの周辺車両の動きがルールベースに記憶されている場合には（Ｓ３０でＹＥＳ）、行動予測装置１は、第１の推定部１４によりルールベースに基づく新たな存在確率分布を推定する（Ｓ３１）。次に、行動予測装置１は、周辺車両の周りに一様な存在確率分布を割り当て（Ｓ３２）、新たな存在確率分布と一様な存在確率分布とを統合する（Ｓ３３）。そして、行動予測装置１は、統合した存在確率分布を他の車両機器に対して出力する（Ｓ２７）。

このように以前のルールで求めた存在確率分布から逸脱した場合（Ｓ２３でＹＥＳ）、逸脱後の車両の動きがルールベースに該当するときには、新たなルールに基づく存在確率分布を推定することにより、周辺車両の行動を予測できる。この際に、存在確率分布計算部１３は、新たな存在確率分布を一様な存在確率分布と統合することで、推定結果が突然に変化することを防止している。なお、新たな存在確率分布と一様な存在確率分布との統合に際しては、一様な存在確率分布の重みを時間の経過とともに小さくし、徐々にその影響を減らしてもよい。

以上、本実施の形態の行動予測装置１の構成および動作について説明した。実施の形態の行動予測装置１は、周辺車両がルールベースで推測した存在確率分布に基づいて推定される位置から逸脱した場合には、周辺車両の周りに一様に割り当てた存在確率分布を重ねることにより、２つの存在確率分布を統合する。これにより、逸脱によって周辺車両がどの方向に移動するか分からないという要素を、過去の推測結果に重ね合わせることで、周辺車両の行動を予測できる。

以上、本発明の行動予測装置について実施の形態を挙げて詳細に説明したが、本発明の行動予測装置は上記した実施の形態に限定されるものではない。上記した実施の形態では、第１の推定部１４で求めた存在確率分布に基づいて推定される位置から逸脱した場合に、第２の推定部１５が一様な存在確率分布を割り当てる例を挙げたが、第２の推定部１５が割り当てる存在確率分布は必ずしも一様でなくてもよい。例えば、逸脱の度合いが大きいときには、周辺車両がどちらに向かうか定かではないので一様な存在確率分布を割り当て、逸脱の度合いが小さい場合には、進行方向に伸びる分布を与えてもよい。

本発明は、車両周辺の交通参加者の行動を予測し、運転支援または自動運転制御に有用である。

１・・・行動予測装置、１０・・・周辺車両認識部、１１・・・道路情報取得部、
１２・・・地図データベース、１３・・・存在確率分布計算部、
１４・・・第１の推定部、１５・・・第２の推定部、１６・・・逸脱判定部、
１７・・・ルールベース記憶部、１８・・・出力部、２０・・・周辺監視センサ、
２１・・・ＧＰＳ受信機、２２・・・走行制御計画生成部。

Claims (8)

1. 車両の現在位置と地図データに基づいて車両が走行している道路の道路情報を取得する道路情報取得部（１１）と、
   周辺監視センサ（２０）からのデータに基づいて車両周辺に存在する交通参加者を認識する認識部（１０）と、
   前記道路情報と前記交通参加者の移動方向および移動速度とから、ルールベースに基づいて、未来に前記交通参加者が存在する可能性のある位置それぞれにおける存在確率を表す存在確率分布を推定する第１の推定部（１４）と、
   前記交通参加者の存在確率分布として前記交通参加者の周りに事前確率分布を割り当てる第２の推定部（１５）と、
   前記第１の推定部にて過去に推定した存在確率分布に基づいて、前記交通参加者が所定の閾値以上の確率で存在すると推定される位置から逸脱しているか否かを判定する逸脱判定部（１６）と、
   前記交通参加者が推定される位置から逸脱していないと判定された場合には、前記第１の推定部にて前記交通参加者の存在確率分布を推定し、前記交通参加者が推定される位置から逸脱したと判定された場合には、過去に前記第１の推定部にて求めた存在確率分布と前記第２の推定部にて割り当てた前記交通参加者の存在確率分布とを統合して、前記交通参加者の存在確率分布を推定する存在確率分布計算部（１３）と、
   を備える行動予測装置（１）。
2. 前記存在確率分布計算部は、前記交通参加者が推定される位置から逸脱したと判定された場合には、その逸脱時間が長くなるにしたがって、過去に前記第１の推定部にて求めた存在確率分布の重みを減少させる請求項１に記載の行動予測装置。
3. 前記存在確率分布計算部は、前記逸脱時間が所定の時間を超えたときには、過去に前記第１の推定部にて求めた存在確率分布を用いず、前記第２の推定部で割り当てた存在確率分布を用いる請求項２に記載の行動予測装置。
4. 前記存在確率分布計算部は、前記交通参加者が推定される位置から逸脱したと判定された場合、前記ルールベースに前記道路情報と前記交通参加者の移動方向および移動速度に該当するルールがあるか判定し、該当するルールがある場合には、そのルールに対応する存在確率分布を新たな存在確率分布とし、前記第２の推定部で割り当てた存在確率分布と統合して前記交通参加者の存在確率分布を推定する請求項２または３に記載の行動予測装置。
5. 前記存在確率分布計算部は、前記交通参加者が新たな存在確率分布に基づいて推定される位置から逸脱していないと判定された場合には、その逸脱していない時間が長くなるにしたがって、前記第２の推定部による存在確率分布の重みを減少させる請求項４に記載の行動予測装置。
6. 請求項１乃至５のいずれかに記載の行動予測装置にて、他の交通参加者の存在確率分布を求め、求めた存在確率分布に基づいて他の交通参加者との干渉を回避するように自車両の走行経路を選択または修正する走行制御計画装置。
7. 行動予測装置によって交通参加者の行動を予測するための行動予測方法であって、
   前記行動予測装置が、車両の現在位置と地図データに基づいて車両が走行している道路の道路情報を取得するステップと、
   前記行動予測装置が、周辺監視センサからのデータに基づいて車両周辺に存在する交通参加者を認識するステップと、
   前記行動予測装置が、前記道路情報と前記交通参加者の移動方向および移動速度とから、ルールベースに基づいて、未来に前記交通参加者が存在する可能性のある位置それぞれにおける存在確率を表す存在確率分布を推定する推定ステップと、
   前記行動予測装置が、前記推定ステップにて過去に推定した存在確率分布に基づいて、前記交通参加者が所定の閾値以上の確率で存在すると推定される位置から逸脱しているか否かを判定する逸脱判定ステップと、
   前記行動予測装置が、前記逸脱判定ステップにて前記交通参加者が推定される位置から逸脱していないと判定された場合に、前記推定ステップを繰り返して前記交通参加者の存在確率分布を推定し、前記逸脱判定ステップにて前記交通参加者が推定される位置から逸脱したと判定された場合に、前記交通参加者の存在確率分布として前記交通参加者の周りに事前確率分布を割り当て、割り当てた前記交通参加者の存在確率分布と過去に前記推定ステップにて求めた存在確率分布とを統合して、前記交通参加者の存在確率分布を推定する存在確率分布計算ステップと、
   を備える行動予測方法。
8. 交通参加者の行動を予測するためのプログラムであって、コンピュータを、
   車両の現在位置と地図データに基づいて車両が走行している道路の道路情報を取得する道路情報取得手段、
   周辺監視センサからのデータに基づいて車両周辺に存在する交通参加者を認識する認識手段、
   前記道路情報と前記交通参加者の移動方向および移動速度とから、ルールベースに基づいて、未来に前記交通参加者が存在する可能性のある位置それぞれにおける存在確率を表す存在確率分布を推定する第１の推定手段、
   前記交通参加者の存在確率分布として前記交通参加者の周りに事前確率分布を割り当てる第２の推定手段、
   前記第１の推定手段にて過去に推定した存在確率分布に基づいて、前記交通参加者が所定の閾値以上の確率で存在すると推定される位置から逸脱しているか否かを判定する逸脱判定手段、
   前記交通参加者が推定される位置から逸脱していないと判定された場合には、前記第１の推定手段にて前記交通参加者の存在確率分布を推定し、前記交通参加者が推定される位置から逸脱したと判定された場合には、前記第２の推定手段にて割り当てた前記交通参加者の存在確率分布と過去に前記第１の推定手段にて求めた存在確率分布とを統合して、前記交通参加者の存在確率分布を推定する存在確率分布計算手段、
   として機能させるプログラム。

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