JP7203563B2 - 移動体挙動予測装置 - Google Patents
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Description
図1は、移動体の将来挙動の予測例を示す図である。図1に示す例では、自車両101は、自車両101の安全制御のために、周辺の移動体である車両102a-102d及び歩行者102eの将来挙動103a-103c、103eを予測している。ここで、将来挙動とは他の移動体の所定の将来時刻における将来位置に関する情報である。
第1の実施形態では、入力マップを用いて各移動体の移動量を推定している。上記したように、各移動体の周辺セルの移動量のバイリニア補間によって移動量が求められるが(図14参照)、移動体がすれ違う際には予測精度が低下する恐れがある。図18は、移動体同士のすれ違い時の予測例を示す図である。移動体同士の間隔が狭く、各移動体の周辺セルが部分的に共通している。共通セル1801には、一方の移動体の予測に使用される移動量だけが格納されるため、この移動量が他方の移動体の予測に使用されることで予測精度が低下する。
第1の実施形態の予測手法(以下、第1の予測手法)は、マップ上で移動量を予測するため演算処理が高速になるが、移動体同士がすれ違う交通状況においては予測精度が低下する。一方で、第2の実施形態の予測手法(以下、第2の予測手法)は、移動体同士がすれ違う交通状況においても予測精度の低下が避けられるが、移動体個別の演算処理が増加して処理時間が長くなる。そこで、第3の実施形態では、移動体同士のすれ違いが生じる交通状況か否かに応じて第1、第2の予測手法を使い分けている。
20 移動体挙動予測装置
30 車両
1003 入力マップ生成部
1004 移動量推定部(特徴量推定部)
1005 移動量取得部(特徴量取得部)
1006 将来位置予測部
1007 マップ範囲設定部
1008 マップ分解能設定部
2003 入力マップ生成部
2004 特徴量推定部
2005 特徴量取得部
2006 将来位置予測部
2007 マップ範囲設定部
2008 マップ分解能設定部
2101 予測手法選択部
2103 予測手法記憶部
Claims (9)
- 自車両周辺の移動体の挙動を予測する移動体挙動予測装置であって、
複数の前記移動体を包含可能な領域が複数のセルに分割されて、各セルに静的物体の関連情報及び前記移動体の関連情報が格納された単一の入力マップを生成する入力マップ生成部と、
前記入力マップから学習済みの畳み込みニューラルネットワークによって各セルの特徴量を推定する特徴量推定部と、
前記移動体の周辺に位置するセルに格納された特徴量から前記移動体の現在位置における特徴量を取得する特徴量取得部と、
前記移動体の現在位置の特徴量に基づき前記移動体の将来位置を予測する将来位置予測部とを備えたことを特徴とする移動体挙動予測装置。 - 前記特徴量推定部は、各セルの特徴量として移動量を推定することを特徴とする請求項1に記載の移動体挙動予測装置。
- 前記特徴量推定部は、各セルの特徴量として周辺情報を推定することを特徴とする請求項1に記載の移動体挙動予測装置。
- 前記特徴量取得部は、前記入力マップに存在する前記移動体の異なる将来時刻の移動量を取得することを特徴とする請求項1に記載の移動体挙動予測装置。
- 前記特徴量取得部は、前記移動体の周辺に位置するセルに格納された特徴量からバイリニア補間を用いて、当該移動体の存在する座標における特徴量を取得することを特徴とする請求項1に記載の移動体挙動予測装置。
- 前記入力マップ生成部は、前記移動体の関連情報として現在時刻の移動体の情報及び過去時刻の移動体の情報をセルに格納して入力マップを生成することを特徴とする請求項1に記載の移動体挙動予測装置。
- 前記入力マップ生成部は、前記自車両の走行環境情報及び前記移動体の速度情報に応じて前記入力マップのマップ範囲を設定するマップ範囲設定部を有することを特徴とする請求項1に記載の移動体挙動予測装置。
- 前記入力マップ生成部は、前記入力マップの単位面積当たりの移動体数に応じてマップ分解能を設定するマップ分解能設定部を有することを特徴とする請求項1に記載の移動体挙動予測装置。
- 特徴量として移動量を用いた第1の予測手法及び特徴量として周辺情報を用いた第2の予測手法を記憶する予測手法記憶部と、
複数の移動体の距離に応じて前記第1の予測手法と前記第2の予測手法を選択する予測手法選択部とを備え、
前記予測手法選択部は、前記複数の移動体の距離の最小値が閾値以上の場合に前記第1の予測手法を選択し、前記複数の移動体の距離の最小値が閾値よりも小さい場合に前記第2の予測手法を選択することを特徴とする請求項1に記載の移動体挙動予測装置。
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