JP7232166B2 - 予測装置、車両システム、予測方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、予測装置、車両システム、予測方法、およびプログラムに関する。

近年、車両を自動的に制御することについて研究が進められている。従来、自車両の周囲の移動物体の将来位置を予測する予測装置が開示されている（例えば、特許文献１参照）。この予測装置は、前記移動物体の将来位置を簡易予測する第一の予測部と、前記第一の予測部よりも高精度に前記移動物体の将来位置を本予測する第二の予測部と、前記簡易予測の結果に応じて前記第二の予測部によって前記将来位置を本予測する移動物体を割振る割振り部とを備える。

特開２０１８－１２４６６３号公報 特開２００２－７４５９４号公報 特許第４３４９４５２号公報

しかしながら、上記の予測装置は、移動体の将来のリスクを精度よく導出できない場合があった。

本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、移動体の将来のリスクをより精度よく導出することができる予測装置、車両システム、予測方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。

この発明に係る予測装置、車両システム、予測方法、およびプログラムは、以下の構成を採用した。
（１）：この発明の一態様に係る予測装置は、移動体の状態を認識する認識部と、前記認識部の認識結果に基づいて、前記移動体の将来の位置を予測する予測部と、前記認識部により認識された移動体の位置と、前記予測部により過去に予測された将来の位置との乖離に基づいて、前記移動体に対して第１リスク領域を設定するか、前記第１リスク領域よりも大きい第２リスク領域を設定するかを決定する処理部とを備える。

（２）：上記（１）の態様において、前記処理部は、前記移動体の現在の位置と前記移動体の将来の位置とのうち一方または双方に対して、前記第１リスク領域または前記第２リスク領域を設定する。

（３）：上記（１）または（２）の態様において、前記処理部は、前記認識部が認識した第２時刻における前記移動体の第１位置と、前記予測部が前記第２時刻よりも前の第１時刻で予測した前記第２時刻における前記移動体の第２位置との乖離が、第１所定度合未満である場合、前記移動体に対して前記第１リスク領域を設定し、前記認識部が認識した前記第２時刻における前記移動体の前記第１位置と、前記予測部が前記第２時刻よりも前の第１時刻で予測した前記第２時刻における前記移動体の前記第２位置との乖離が、第１所定度合以上である場合、前記移動体に対して前記第２リスク領域を設定する。

（４）：上記（３）の態様において、前記処理部は、前記第２リスク領域を設定した後、前記第１位置と前記第２位置との乖離が、第２所定度合未満である場合、前記移動体に対して前記第１リスク領域を設定する。

（５）：上記（４）の態様において、前記第２所定度合は、前記第１所定度合よりも小さい度合である。

（６）：上記（２）から（５）のいずれかの態様において、前記処理部は、前記認識部が認識した第２時刻における前記移動体の第１位置と、前記予測部が前記第２時刻よりも前の第１時刻で予測した前記第２時刻における前記移動体の第２位置との乖離が、第１所定度合以上であり、且つ基準位置から所定の範囲に存在する移動体に対して前記第２リスク領域を設定する。

（７）：上記（１）から（６）のいずれかの態様において、前記認識部と前記予測部とのうち少なくとも一方は、前記認識部により認識された移動体の位置と、前記予測部により過去に予測された将来の位置との乖離に基づいて、処理の周期を変更する。

（８）：上記（７）の態様において、前記認識部と前記予測部とのうち少なくとも一方は、前記認識部が認識した第２時刻における前記移動体の第１位置と、前記予測部が前記第２時刻よりも前の第１時刻で予測した前記第２時刻における前記移動体の第２位置との乖離が、第１所定度合未満である場合、前記処理の周期を変更せず、前記認識部が認識した前記第２時刻における前記移動体の前記第１位置と、前記予測部が前記第２時刻よりも前の第１時刻で予測した前記第２時刻における前記移動体の前記第２位置との乖離が、第１所定度合以上である場合、前記処理の周期を変更する。

（９）：上記（８）の態様において、前記認識部と前記予測部とのうち少なくとも一方は、前記処理の周期を変更した後、前記第１位置と前記第２位置との乖離が、第３所定度合未満である場合、前記処理の周期を変更前の周期に変更する。

（１０）：上記（９）の態様において、前記第３所定度合は、前記第１所定度合よりも小さい度合である。

（１１）：上記（８）から（１０）のいずれかの態様において、前記認識部と前記予測部とのうち少なくとも一方は、前記認識部が認識した第２時刻における前記移動体の第１位置と、前記予測部が前記第２時刻よりも前の第１時刻で予測した前記第２時刻における前記移動体の第２位置との乖離が、第１所定度合以上であり、且つ前記移動体が基準位置から所定の範囲に存在する場合、前記移動体を対象とした処理の周期を変更する。

（１２）：この発明の一態様に係る予測装置は、移動体の状態を認識する認識部と、前記認識部の認識結果に基づいて、前記移動体の将来の位置を予測する予測部と、前記移動体に対してリスク領域を設定する処理部と、を備え、前記認識部と前記予測部とのうち少なくとも一方は、前記認識部により認識された移動体の位置と、前記予測部により過去に予測された将来の位置との乖離に基づいて、処理の周期を変更する。

（１３）：この発明の一態様に係る車両システムは、上記（１）から（１２）のいずれかの態様の予測装置と、前記処理部により設定された第１リスク領域または第２リスク領域に基づいて、車両の速度および操舵のうち少なくとも一方を制御する制御装置とを含む。

（１４）：この発明の一態様に係る予測方法は、移動体の状態を認識し、前記認識結果に基づいて、前記移動体の将来の位置を予測し、前記認識された移動体の位置と、過去に予測された将来の位置との乖離に基づいて、前記移動体に対して第１リスク領域を設定するか、前記第１リスク領域よりも大きい第２リスク領域を設定するかを決定する。

（１５）：この発明の一態様に係るプログラムは、移動体の状態を認識させ、前記認識結果に基づいて、前記移動体の将来の位置を予測させ、前記認識された移動体の位置と、過去に予測された将来の位置との乖離に基づいて、前記移動体に対して第１リスク領域を設定するか、前記第１リスク領域よりも大きい第２リスク領域を設定するかを決定させる。

（１）～（１５）によれば、予測装置が、認識部により認識された移動体の位置と、予測部により過去に予測された将来の位置との乖離に基づいて、第１リスク領域または第２リスク領域を設定することにより、移動体の将来のリスクをより精度よく導出することができる。特に、予測装置は、予想外の動きを行う移動体の将来のリスクをより精度よく導出することができる。

（４）によれば、予測装置は、第２リスク領域を設定した後、第１位置と第２位置との乖離が第２所定度合未満である場合、第１リスク領域を設定することにより、より適切なリスクを移動体に対して設定することができる。

（５）によれば、第２所定度合は、第１所定度合よりも小さい度合であるため、ハンチングが抑制される。

（６）によれば、処理部は、基準位置から所定の範囲に存在する移動体に対して第２リスク領域を設定することにより、処理負荷を軽減しつつ、移動体の将来のリスクをより精度よく導出することができる。

（７）によれば、予測装置は、認識部と予測部とのうち少なくとも一方は、認識部により認識された移動体の位置と、予測部により過去に予測された将来の位置との乖離に基づいて、処理の周期を変更することにより、より迅速に予測結果に基づく移動体の位置と、認識部の認識結果に基づく移動体の位置とを近づけることができる。

（９）によれば、予測装置は、処理の周期を変更した後、第１位置と第２位置との乖離が、第３所定度合未満である場合、処理の周期を変更前の周期に変更することにより、装置の処理負荷を軽減することができる。

（１０）によれば、第３所定度合は、第１所定度合よりも小さい度合であるため、ハンチングが抑制される。

（１１）によれば、処理部は、移動体が基準位置から所定の範囲に存在する場合、移動体を対象とした処理の周期を変更することにより、処理負荷を軽減しつつ、より迅速に予測結果に基づく移動体の位置と、認識部の認識結果に基づく移動体の位置とを近づけることができる。

（１２）によれば、認識部と予測部とのうち少なくとも一方は、認識部により認識された移動体の位置と、予測部により過去に予測された将来の位置との乖離に基づいて、処理の周期を変更することにより、処理負荷を軽減しつつ、より迅速に予測結果に基づく移動体の位置と、認識部の認識結果に基づく移動体の位置とを近づけることができる。

（１３）によれば、車両は、より移動体の特性に応じた走行を行うことができる。

実施形態に係る車両制御装置を利用した車両システム１の構成図である。 第１制御部１２０および第２制御部１６０の機能構成図である。 リスク領域が設定された場面の一例を示す図である。 予測された歩行者ＰＤの位置について説明するための図である。 認識された歩行者ＰＤの位置について説明するための図である。 第１リスク領域と第２リスク領域について説明するための図である。 自車両Ｍの挙動の一例を示す図である。 サンプルレートの変更について説明するための図である。 処理部１４４がサンプルレートを上昇させた場合とサンプルレートを上昇させない場合との処理について説明するための図である。 サンプルレートの上昇について説明するための図である。 サンプルレートが変更される場合とサンプルレートが変更されない場合との処理の概念図である。 所定の移動体について説明するための図である。 サンプルレートの変更について説明するための図である。 処理部１４４により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。 処理部１４４により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。 車両システム１の機能構成の一例を示す図である。 実施形態の自動運転制御装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。

以下、図面を参照し、本発明の車両制御装置、車両制御方法、およびプログラムの実施形態について説明する。なお、以下では、左側通行の法規が適用される場合について説明するが、右側通行の法規が適用される場合、左右を逆に読み替えればよい。

［全体構成］
図１は、実施形態に係る車両制御装置を利用した車両システム１の構成図である。車両システム１が搭載される車両は、例えば、二輪や三輪、四輪等の車両であり、その駆動源は、ディーゼルエンジンやガソリンエンジンなどの内燃機関、電動機、或いはこれらの組み合わせである。電動機は、内燃機関に連結された発電機による発電電力、或いは二次電池や燃料電池の放電電力を使用して動作する。

車両システム１は、例えば、カメラ１０と、レーダ装置１２と、ＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging）１４と、物体認識装置１６と、通信装置２０と、ＨＭＩ（Human Machine Interface）３０と、車両センサ４０と、ナビゲーション装置５０と、ＭＰＵ（Map Positioning Unit）６０と、運転操作子８０と、自動運転制御装置１００と、走行駆動力出力装置２００と、ブレーキ装置２１０と、ステアリング装置２２０とを備える。これらの装置や機器は、ＣＡＮ（Controller Area Network）通信線等の多重通信線やシリアル通信線、無線通信網等によって互いに接続される。なお、図１に示す構成はあくまで一例であり、構成の一部が省略されてもよいし、更に別の構成が追加されてもよい。

カメラ１０は、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等の固体撮像素子を利用したデジタルカメラである。カメラ１０は、車両システム１が搭載される車両（以下、自車両Ｍ）の任意の箇所に取り付けられる。前方を撮像する場合、カメラ１０は、フロントウインドシールド上部やルームミラー裏面等に取り付けられる。カメラ１０は、例えば、周期的に繰り返し自車両Ｍの周辺を撮像する。カメラ１０は、ステレオカメラであってもよい。

レーダ装置１２は、自車両Ｍの周辺にミリ波などの電波を放射すると共に、物体によって反射された電波（反射波）を検出して少なくとも物体の位置（距離および方位）を検出する。レーダ装置１２は、自車両Ｍの任意の箇所に取り付けられる。レーダ装置１２は、ＦＭ－ＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave）方式によって物体の位置および速度を検出してもよい。

ＬＩＤＡＲ１４は、自車両Ｍの周辺に光（或いは光に近い波長の電磁波）を照射し、散乱光を測定する。ＬＩＤＡＲ１４は、発光から受光までの時間に基づいて、対象までの距離を検出する。照射される光は、例えば、パルス状のレーザー光である。ＬＩＤＡＲ１４は、自車両Ｍの任意の箇所に取り付けられる。

物体認識装置１６は、カメラ１０、レーダ装置１２、およびＬＩＤＡＲ１４のうち一部または全部による検出結果に対してセンサフュージョン処理を行って、物体の位置、種類、速度などを認識する。物体認識装置１６は、認識結果を自動運転制御装置１００に出力する。物体認識装置１６は、カメラ１０、レーダ装置１２、およびＬＩＤＡＲ１４の検出結果をそのまま自動運転制御装置１００に出力してよい。車両システム１から物体認識装置１６が省略されてもよい。

通信装置２０は、例えば、セルラー網やＷｉ－Ｆｉ網、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communication）などを利用して、自車両Ｍの周辺に存在する他車両と通信し、或いは無線基地局を介して各種サーバ装置と通信する。

ＨＭＩ３０は、自車両Ｍの乗員に対して各種情報を提示すると共に、乗員による入力操作を受け付ける。ＨＭＩ３０は、各種表示装置、スピーカ、ブザー、タッチパネル、スイッチ、キーなどを含む。

車両センサ４０は、自車両Ｍの速度を検出する車速センサ、加速度を検出する加速度センサ、鉛直軸回りの角速度を検出するヨーレートセンサ、自車両Ｍの向きを検出する方位センサ等を含む。

ナビゲーション装置５０は、例えば、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機５１と、ナビＨＭＩ５２と、経路決定部５３とを備える。ナビゲーション装置５０は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリなどの記憶装置に第１地図情報５４を保持している。ＧＮＳＳ受信機５１は、ＧＮＳＳ衛星から受信した信号に基づいて、自車両Ｍの位置を特定する。自車両Ｍの位置は、車両センサ４０の出力を利用したＩＮＳ（Inertial Navigation System）によって特定または補完されてもよい。ナビＨＭＩ５２は、表示装置、スピーカ、タッチパネル、キーなどを含む。ナビＨＭＩ５２は、前述したＨＭＩ３０と一部または全部が共通化されてもよい。経路決定部５３は、例えば、ＧＮＳＳ受信機５１により特定された自車両Ｍの位置（或いは入力された任意の位置）から、ナビＨＭＩ５２を用いて乗員により入力された目的地までの経路（以下、地図上経路）を、第１地図情報５４を参照して決定する。第１地図情報５４は、例えば、道路を示すリンクと、リンクによって接続されたノードとによって道路形状が表現された情報である。第１地図情報５４は、道路の曲率やＰＯＩ（Point Of Interest）情報などを含んでもよい。地図上経路は、ＭＰＵ６０に出力される。ナビゲーション装置５０は、地図上経路に基づいて、ナビＨＭＩ５２を用いた経路案内を行ってもよい。ナビゲーション装置５０は、例えば、乗員の保有するスマートフォンやタブレット端末等の端末装置の機能によって実現されてもよい。ナビゲーション装置５０は、通信装置２０を介してナビゲーションサーバに現在位置と目的地を送信し、ナビゲーションサーバから地図上経路と同等の経路を取得してもよい。

ＭＰＵ６０は、例えば、推奨車線決定部６１を含み、ＨＤＤやフラッシュメモリなどの記憶装置に第２地図情報６２を保持している。推奨車線決定部６１は、ナビゲーション装置５０から提供された地図上経路を複数のブロックに分割し（例えば、車両進行方向に関して１００［ｍ］毎に分割し）、第２地図情報６２を参照してブロックごとに推奨車線を決定する。推奨車線決定部６１は、左から何番目の車線を走行するといった決定を行う。推奨車線決定部６１は、地図上経路に分岐箇所が存在する場合、自車両Ｍが、分岐先に進行するための合理的な経路を走行できるように、推奨車線を決定する。

第２地図情報６２は、第１地図情報５４よりも高精度な地図情報である。第２地図情報６２は、例えば、車線の中央の情報あるいは車線の境界の情報等を含んでいる。また、第２地図情報６２には、道路情報、交通規制情報、住所情報（住所・郵便番号）、施設情報、電話番号情報などが含まれてよい。第２地図情報６２は、通信装置２０が他装置と通信することにより、随時、アップデートされてよい。

運転操作子８０は、例えば、アクセルペダル、ブレーキペダル、シフトレバー、ステアリングホイール、異形ステア、ジョイスティックその他の操作子を含む。運転操作子８０には、操作量あるいは操作の有無を検出するセンサが取り付けられており、その検出結果は、自動運転制御装置１００、もしくは、走行駆動力出力装置２００、ブレーキ装置２１０、およびステアリング装置２２０のうち一部または全部に出力される。

自動運転制御装置１００は、例えば、第１制御部１２０と、第２制御部１６０とを備える。第１制御部１２０と第２制御部１６０は、それぞれ、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのハードウェアプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。また、これらの構成要素のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などのハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。プログラムは、予め自動運転制御装置１００のＨＤＤやフラッシュメモリなどの記憶装置（非一過性の記憶媒体を備える記憶装置）に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体（非一過性の記憶媒体）がドライブ装置に装着されることで自動運転制御装置１００のＨＤＤやフラッシュメモリにインストールされてもよい。自動運転制御装置１００は「制御装置」の一例である。

図２は、第１制御部１２０および第２制御部１６０の機能構成図である。第１制御部１２０は、例えば、認識部１３０と、行動計画生成部１４０とを備える。第１制御部１２０は、例えば、ＡＩ（Artificial Intelligence；人工知能）による機能と、予め与えられたモデルによる機能とを並行して実現する。例えば、「交差点を認識する」機能は、ディープラーニング等による交差点の認識と、予め与えられた条件（パターンマッチング可能な信号、道路標示などがある）に基づく認識とが並行して実行され、双方に対してスコア付けして総合的に評価することで実現されてよい。これによって、自動運転の信頼性が担保される。

認識部１３０は、カメラ１０、レーダ装置１２、およびＬＩＤＡＲ１４から物体認識装置１６を介して入力された情報に基づいて、自車両Ｍの周辺にある物体の位置、および速度、加速度等の状態を認識する。物体の位置は、例えば、自車両Ｍの代表点（重心や駆動軸中心など）を原点とした絶対座標上の位置として認識され、制御に使用される。物体の位置は、その物体の重心やコーナー等の代表点で表されてもよいし、表現された領域で表されてもよい。物体の「状態」とは、物体の加速度やジャーク、あるいは「行動状態」（例えば車線変更をしている、またはしようとしているか否か）を含んでもよい。

また、認識部１３０は、例えば、自車両Ｍが走行している車線（走行車線）を認識する。例えば、認識部１３０は、第２地図情報６２から得られる道路区画線のパターン（例えば実線と破線の配列）と、カメラ１０によって撮像された画像から認識される自車両Ｍの周辺の道路区画線のパターンとを比較することで、走行車線を認識する。なお、認識部１３０は、道路区画線に限らず、道路区画線や路肩、縁石、中央分離帯、ガードレールなどを含む走路境界（道路境界）を認識することで、走行車線を認識してもよい。この認識において、ナビゲーション装置５０から取得される自車両Ｍの位置やＩＮＳによる処理結果が加味されてもよい。また、認識部１３０は、一時停止線、障害物、赤信号、料金所、その他の道路事象を認識する。

認識部１３０は、走行車線を認識する際に、走行車線に対する自車両Ｍの位置や姿勢を認識する。認識部１３０は、例えば、自車両Ｍの基準点の車線中央からの乖離、および自車両Ｍの進行方向の車線中央を連ねた線に対してなす角度を、走行車線に対する自車両Ｍの相対位置および姿勢として認識してもよい。これに代えて、認識部１３０は、走行車線のいずれかの側端部（道路区画線または道路境界）に対する自車両Ｍの基準点の位置などを、走行車線に対する自車両Ｍの相対位置として認識してもよい。

行動計画生成部１４０は、原則的には推奨車線決定部６１により決定された推奨車線を走行し、更に、自車両Ｍの周辺状況に対応できるように、自車両Ｍが自動的に（運転者の操作に依らずに）将来走行する目標軌道を生成する。目標軌道は、例えば、速度要素を含んでいる。例えば、目標軌道は、自車両Ｍの到達すべき地点（軌道点）を順に並べたものとして表現される。軌道点は、道なり距離で所定の走行距離（例えば数［ｍ］程度）ごとの自車両Ｍの到達すべき地点であり、それとは別に、所定のサンプリング時間（例えば０コンマ数［ｓｅｃ］程度）ごとの目標速度および目標加速度が、目標軌道の一部として生成される。また、軌道点は、所定のサンプリング時間ごとの、そのサンプリング時刻における自車両Ｍの到達すべき位置であってもよい。この場合、目標速度や目標加速度の情報は軌道点の間隔で表現される。

行動計画生成部１４０は、目標軌道を生成するにあたり、自動運転のイベントを設定してよい。自動運転のイベントには、定速走行イベント、低速追従走行イベント、車線変更イベント、分岐イベント、合流イベント、テイクオーバーイベントなどがある。行動計画生成部１４０は、起動させたイベントに応じた目標軌道を生成する。

行動計画生成部１４０は、例えば、予測部１４２と、処理部１４４とを備える。予測部１４２と、処理部１４４との処理の詳細については後述する。上述した認識部１３０と、予測部１４２と、処理部１４４とを合わせたものは、「予測装置」の一例である。

第２制御部１６０は、行動計画生成部１４０によって生成された目標軌道を、予定の時刻通りに自車両Ｍが通過するように、走行駆動力出力装置２００、ブレーキ装置２１０、およびステアリング装置２２０を制御する。

図２に戻り、第２制御部１６０は、例えば、取得部１６２と、速度制御部１６４と、操舵制御部１６６とを備える。取得部１６２は、行動計画生成部１４０により生成された目標軌道（軌道点）の情報を取得し、メモリ（不図示）に記憶させる。速度制御部１６４は、メモリに記憶された目標軌道に付随する速度要素に基づいて、走行駆動力出力装置２００またはブレーキ装置２１０を制御する。操舵制御部１６６は、メモリに記憶された目標軌道の曲がり具合に応じて、ステアリング装置２２０を制御する。速度制御部１６４および操舵制御部１６６の処理は、例えば、フィードフォワード制御とフィードバック制御との組み合わせにより実現される。一例として、操舵制御部１６６は、自車両Ｍの前方の道路の曲率に応じたフィードフォワード制御と、目標軌道からの乖離に基づくフィードバック制御とを組み合わせて実行する。

走行駆動力出力装置２００は、車両が走行するための走行駆動力（トルク）を駆動輪に出力する。走行駆動力出力装置２００は、例えば、内燃機関、電動機、および変速機などの組み合わせと、これらを制御するＥＣＵ（Electronic Control Unit）とを備える。ＥＣＵは、第２制御部１６０から入力される情報、或いは運転操作子８０から入力される情報に従って、上記の構成を制御する。

ブレーキ装置２１０は、例えば、ブレーキキャリパーと、ブレーキキャリパーに油圧を伝達するシリンダと、シリンダに油圧を発生させる電動モータと、ブレーキＥＣＵとを備える。ブレーキＥＣＵは、第２制御部１６０から入力される情報、或いは運転操作子８０から入力される情報に従って電動モータを制御し、制動操作に応じたブレーキトルクが各車輪に出力されるようにする。ブレーキ装置２１０は、運転操作子８０に含まれるブレーキペダルの操作によって発生させた油圧を、マスターシリンダを介してシリンダに伝達する機構をバックアップとして備えてよい。なお、ブレーキ装置２１０は、上記説明した構成に限らず、第２制御部１６０から入力される情報に従ってアクチュエータを制御して、マスターシリンダの油圧をシリンダに伝達する電子制御式油圧ブレーキ装置であってもよい。

ステアリング装置２２０は、例えば、ステアリングＥＣＵと、電動モータとを備える。電動モータは、例えば、ラックアンドピニオン機構に力を作用させて転舵輪の向きを変更する。ステアリングＥＣＵは、第２制御部１６０から入力される情報、或いは運転操作子８０から入力される情報に従って、電動モータを駆動し、転舵輪の向きを変更させる。

［予測部の詳細］
予測部１４２は、認識部１３０の認識結果に基づいて、移動体の将来の位置を予測する。予測部１４２は、所定のアルゴリズムに基づいて、将来の歩行者ＰＤの位置を予測する。所定のアルゴリズムとは、予め定められた仮定の下で将来のステップ（時刻）ごとの歩行者ＰＤの移動をシミュレートするものである。その場合、将来のステップごとの歩行者ＰＤの移動は、他の交通参加者から受ける影響を考慮したものであってもよい。これに代えて、所定のアルゴズムは、加速度や速度を一定と仮定し、多次方程式で軌跡をフィッティングするものであってもよい。

［処理部の詳細］
（リスク領域の設定）
処理部１４４は、認識部１３０により認識された移動体の第１位置と、予測部１４２により過去に予測された将来の第２位置との乖離に基づいて、移動体に対して第１リスク領域を設定するか、移動体に対して第１リスク領域よりも大きい第２リスク領域を設定するかを決定する。以下、第１リスク領域と第２リスク領域とを区別しない場合は、「リスク領域」と称する場合がある。リスク領域の詳細については後述する。「第１位置」は認識部１３０により認識された移動体の位置であり、「第２位置」は予測部１４２が予測した移動体の位置である。

「移動体」とは、人や、動物などを含む。移動体とは、歩行者や、自転車、車いすなどを含む。以下の説明では、移動体は歩行者であるものとして説明する。

図３は、リスク領域が設定された場面の一例を示す図である。例えば、自車両Ｍが道路を走行中に、自車両Ｍの進行方向に存在する歩行者ＰＤが存在する場合、処理部１４４は、歩行者ＰＤを含む領域および歩行者ＰＤの将来の位置に対してリスク領域ＡＲを設定する。例えば、以下の手順でリスク領域ＡＲが設定される。

まず、処理部１４４は、予測部１４２により予測された歩行者ＰＤの位置を取得する。図４は、予測された歩行者ＰＤの位置について説明するための図である。例えば、図示するように、処理部１４４は、時刻ｔにおいて予測された、位置Ｐａ１（ｔ＋１）、位置Ｐａ２（ｔ＋２）、および位置Ｐａ３（ｔ＋３）を取得する。位置Ｐａ１（ｔ＋１）、位置Ｐａ２（ｔ＋２）、および位置Ｐａ３（ｔ＋３）は、時刻ｔ＋１で存在すると予測された歩行者ＰＤの位置、時刻ｔ＋２で存在すると予測された歩行者ＰＤの位置、時刻ｔ＋３で存在すると予測された歩行者ＰＤの位置である。なお、位置Ｐ（ｔ）は、時刻ｔにおける歩行者ＰＤの位置である。

次に、処理部１４４は、時刻ｔから所定時刻（例えば時刻＋２）までの間に認識部１３０により認識された歩行者ＰＤの位置を取得する。図５は、認識された歩行者ＰＤの位置について説明するための図である。例えば、図示するように、処理部１４４は、位置Ｐｂ１（ｔ＋１）、および位置Ｐｂ２（ｔ＋２）を取得する。位置Ｐｂ１（ｔ＋１）、および位置Ｐｂ２（ｔ＋２）は、時刻ｔ＋１で認識された歩行者ＰＤの位置、および時刻ｔ＋２で認識された歩行者ＰＤの位置である。

次に、処理部１４４は、認識部１３０により認識された移動体の位置（第１位置）が、予測部１４２により過去に予測された将来の位置（第２位置）に対して第１所定度合以上乖離（例えば距離Ｌ以上乖離）しているか否かを判定する。例えば、処理部１４４は、位置Ｐａ２（ｔ＋２）と、位置Ｐｂ２（ｔ＋２）とが第１所定度合以上乖離していない場合、移動体の現在の位置または移動体の将来の位置に対して第１リスク領域を設定する。処理部１４４は、位置Ｐａ２（ｔ＋２）と、位置Ｐｂ２（ｔ＋２）とが第１所定度合以上乖離している場合、移動体の現在の位置または移動体の将来の位置に対して第２リスク領域を設定する。第２リスク領域は、第１リスク領域よりも大きい領域である。

例えば、以下の条件を満たす場合に、処理部１４４は、認識部１３０により認識された移動体の位置が、予測部１４２により過去に予測された将来の位置に対して第１所定度合以上乖離していると判定する。
（１）時刻ｔ＋ｎにおける第１位置が、時刻ｔ＋ｎにおける第２位置に対して第１所定度合以上乖離していること。「ｎ」は任意の自然数である。この場合、時刻「ｎ」に応じて第１所定度合の値は変更されてもよい。
例えば、位置Ｐａ２（ｔ＋２）と、位置Ｐｂ２（ｔ＋２）とが第１所定度合以上乖離していることである。
時刻ｔは「第１時刻」の一例であり、時刻ｔ＋２は「第２時刻」の一例である。

（２）時刻ごとに求めた第１位置と第２位置との乖離を合計した値や平均した値が閾値以上であること。例えば、位置Ｐａ１（ｔ＋１）と位置Ｐｂ１（ｔ＋１）との距離と、位置Ｐａ２（ｔ＋２）と位置Ｐｂ２（ｔ＋２）との距離との合計が第１所定度合以上であること。

（３）上記の（１）または（２）の条件が、連続して複数回の処理周期で成立したことである。例えば、時刻ｔ＋ｎにおける第１位置が、時刻ｔ＋ｎにおける第２位置に対して第１所定度合以上乖離していることが、連続して複数回（例えば３回）の処理周期で成立した場合、第１位置と第２位置とは第１所定度合以上乖離していると判定される。

「リスク領域」とは、リスクポテンシャルが設定される領域である。「リスクポテンシャル」とは、リスクポテンシャルが設定された領域に自車両Ｍが進入した場合のリスクの高さを示す指標値である。第１リスク領域および第２リスク領域は、所定の大きさの指標値（ゼロを超える指標値）であるリスクポテンシャルが設定された領域である。

図６は、第１リスク領域と第２リスク領域について説明するための図である。図中、位置Ｐｂ３（ｔ＋３）、位置Ｐｂ４（ｔ＋４）、位置Ｐｂ５（ｔ＋５）は、現在（時刻ｔ＋２）の歩行者ＰＤの状態（位置や移動方向、速度）や、過去の歩行者ＰＤの状態に基づいて、予測部１４２が予測した将来の歩行者ＰＤの位置である。例えば、距離Ｌが閾値Ｔｈ未満（第１所定度合未満）である場合、処理部１４４はＰｂ２（ｔ＋２）－Ｐｂ５（ｔ＋５）に対して第１リスク領域ＡＲ１を設定する。例えば、距離Ｌが閾値Ｔｈ以上である場合、処理部１４４はＰｂ２（ｔ＋２）－Ｐｂ５（ｔ＋５）に対して第２リスク領域ＡＲ２を設定する。

リスク領域は、例えば、移動体の位置または移動体の将来の位置を中心に設定される。例えば、リスク領域は、移動体の中心点をリスクポテンシャルの値の最高値として周辺に広がるに連れて値が低下するように設定される。例えば、リスク領域におけるリスクポテンシャルはガウス分布などのリスクを示す分布で表現されてもよい。リスク領域は、例えば、移動体を中心として移動体が移動している方向の領域が他の方向の領域よりも大きく（または移動体が移動している方向のリスクポテンシャルの値が他の方向のリスクポテンシャルの値よりも大きく）設定される。また、現在から近い将来の移動体の位置よりも、より未来の将来の移動体の位置の方がリスク領域は大きく（またはリスクポテンシャルの値が小さく）設定される。

なお、第２リスク領域ＡＲ２が設定された後、第１位置と第２位置との乖離が、所定度合（第２所定度合）未満である場合、処理部１４４は、移動体に対して第２リスク領域ＡＲ２よりも小さいリスク領域（第１リスク領域ＡＲ１）を設定してもよい。この時の所定度合（第２所定度合）は、第２リスク領域ＡＲを設定するための基準である所定度合（第１所定度合）とは異なる度合であってもよい。例えば、第２所定度合は、第１所定度合よりも小さい度合であってもよい。

図７は、自車両Ｍの挙動の一例を示す図である。例えば、上述したように第２リスク領域ＡＲ２が設定された場合、自動運転制御装置１００は、第２リスク領域を回避するように自車両Ｍを制御する。例えば、時刻ｔ＋５において、位置Ｐｂ５（時刻＋５）に対応する第２リスク領域ＡＲ２に接近しないように、自動運転制御装置１００は、自車両Ｍを制御する。

このように、処理部１４４は、動きが不安定な移動体または予測外の動きをする移動体に対してより大きいリスク領域を設定することで、移動体の将来のリスクをより精度よく導出することができる。そして、自動運転制御装置１００は、動きが不安定な移動体または予測外の動きをする移動体に接近するリスクを抑制した走行を行うことができる。

（サンプルレートの変更）
認識部１３０と予測部１４２とのうち少なくとも一方は、認識部１３０により認識された移動体の位置と、予測部１４２により過去に予測された将来の位置との乖離に基づいて、処理の周期を変更する。認識部１３０と予測部１４２とのうち少なくとも一方は、認識部１３０が認識した第２時刻における移動体の第１位置と、予測部１４２が第２時刻よりも前の第１時刻で予測した第２時刻における移動体の第２位置との乖離が、第１所定度合未満である場合、処理の周期を変更せず、認識部１３０が認識した第２時刻における移動体の第１位置と、予測部１４２が第２時刻よりも前の第１時刻で予測した第２時刻における移動体の第２位置との乖離が、第１所定度合以上である場合、処理の周期を変更する。

図８は、サンプルレートの変更について説明するための図である。図５との相違点を中心に説明する。例えば、処理部１４４は、前述した図５で示したように位置Ｐａ２（ｔ＋２）と、位置Ｐｂ２（ｔ＋２）とが第１所定度合以上乖離している場合、認識部１３０に認識処理のサンプルレートを上昇させる。例えば、図８に示すように、サンプルレートを２倍にする。以下、上昇したサンプルレートを「第２サンプルレート」と称し、上昇前のサンプルレートを「第１サンプルレート」と称する。

そして、処理部１４４は、認識処理の結果ごとに、予測部１４２に移動体の将来の位置を予測させる。すなわち、予測部１４２が予測処理のサンプルレートを上昇させる。

図９は、処理部１４４がサンプルレートを上昇させた場合とサンプルレートを上昇させない場合との処理について説明するための図である。例えば、処理部１４４がサンプルレートを変更しない場合（上昇させない場合）、第１位置と第２位置との乖離は迅速に縮まらない場合がある。これに対して、処理部１４４がサンプルレートを変更する場合（上昇させる場合）、予測部１４２の予測結果が実際の移動体の位置に近づく傾向となるため、第１位置と第２位置との乖離が縮まる。

このように、処理部１４４は、サンプルレートを上昇させることにより、迅速に第１位置と第２位置との乖離を縮めることができ、より精度よくリスク領域を設定することができる。

なお、上述した例では、処理部１４４は、第１位置と第２位置との乖離が第１所定度合以上である場合、サンプルレートを上昇させるものとして説明したが、これに代えて、第１位置と第２位置との乖離が第１所定度合未満である場合、サンプルレートを低下させてもよい。

また、処理部１４４は、認識処理により認識された移動体の位置に基づいて、認識されていない移動体の位置を補間してもよい。例えば、処理部１４４は、位置Ｐａ２（ｔ＋２）と位置Ｐａ３（ｔ＋３）とに基づいて、位置Ｐａ２．５（ｔ＋２．５）を補間してもよい。また、サンプルレートを上昇させる処理に加えて（または代えて）、処理部１４４は、は、予測処理により予測された移動体の位置に基づいて、予測されていない移動体の将来の位置を補間してもよい。例えば、処理部１４４は、予測部１４２により予測された位置Ｐｂ２（ｔ＋２）と位置Ｐｂ３（ｔ＋３）とに基づいて、位置Ｐｂ３．５（ｔ＋３．５）における将来の移動体の位置を補間してもよい。また、予測部１４２は、過去の予測結果に基づいて、所定の処理周期の予測処理を実行してもよい。

また、予測部１４２は、サンプルレートを上昇させる際に、予測処理のサンプルレートを上昇させてもよい。図１０は、サンプルレートの上昇について説明するための図である。例えば、認識部１３０は、時刻Ｔ－時刻Ｔ＋４のそれぞれにおいて移動体の位置を認識するものとする。サンプルレートが変更されていない場合、予測部１４２は、時刻Ｔ、時刻Ｔ＋２、時刻Ｔ＋４のそれぞれにおいて予測処理を行い、将来の移動体の位置を予測する。そして、処理部１４４は、時刻Ｔ、時刻Ｔ＋２、時刻Ｔ＋４において、その時刻の移動体の位置と、過去の予測処理により得られた将来の移動体の位置と基づいて、設定するリスク領域を決定したり、サンプルレートを変更したりする。

これに対して、サンプルレートが変更された場合、予測部１４２は、時刻Ｔ－時刻Ｔ＋４のそれぞれにおいて予測処理を行い、将来の移動体の位置を予測する。そして、処理部１４４は、時刻Ｔ－時刻Ｔ＋４のそれぞれの時刻において、その時刻の移動体の位置と、過去の予測処理により得られた将来の移動体の位置と基づいて、設定するリスク領域を決定したり、サンプルレートを変更したりする。このように、処理部１４４は、サンプルレートを上昇させることにより、迅速に第１位置と第２位置との乖離を縮めることができ、より精度よくリスク領域を設定することができる。

認識部１３０と予測部１４２とのうち少なくとも一方は、処理の周期を変更した後、第１位置と第２位置との乖離が、所定度合（第３所定度合）未満である場合、処理の周期を変更前の周期に変更してもよい。変更後の処理周期は、例えば第２サンプルレートであり、変更前の処理の周期は、例えば第１サンプルレートである。第３所定度合は、第１所定度合と同じ値であってもよいし、異なる値であってもよい。第３所定度合は、例えば第１所定度合よりも小さい度合である。

図１１は、サンプルレートが変更される場合とサンプルレートが変更されない場合との処理の概念図である。第１位置と第２位置との乖離が閾値Ｔｈ１未満である場合（１）、処理部１４４は、第１サンプルレートで処理を行う（２）。以降の処理においても、第１サンプルレートで処理が行われる（３）。

第１位置と第２位置との乖離が閾値Ｔｈ１以上である場合（１０）、処理部１４４は、第２サンプルレートで処理を行う（１１）。第２サンプルレートは、第１サンプルレートよりもサンプルレートが高いサンプルレートである。以降の処理においても、第２サンプルレートで処理が行われる（１２）。第２サンプルレートで処理が行われて、第１位置と第２位置との乖離が閾値Ｔｈ２未満となると、処理部１４４は、第１サンプルレートで処理を実行する（１３）。例えば、閾値Ｔｈ１と閾値Ｔｈ２とは同様の値であってもよいし、異なる値であってもよい。閾値Ｔｈ１は閾値Ｔｈ２より大きい値であってもよいし、小さい値であってもよい。

このように、処理部１４４は、第１位置と第２位置との乖離に応じて、サンプルレートを変更することにより、処理負荷を軽減しつつ、より精度よく移動体に対してリスク領域を設定することができる。

（特定条件の成立の有無による処理）
処理部１４４は、特定条件が成立した場合に、特定条件が成立する前よりも短い周期（サンプルレート）で予測部１４２が移動体の将来の位置を予測する予測処理を予測部１４２に実行、または認識部１３０が移動体の状態を認識する認識処理を認識部１３０に実行させてもよい。特定条件は、認識部１３０により認識された移動体の第１位置が、予測部１４２により過去に予測された移動体の将来の第２位置に対して所定度合（第１所定度合）以上乖離し、且つ移動体が基準位置から所定の範囲に存在することである。基準位置（例えば自車両Ｍの位置）から所定の範囲に存在する移動体を、以下、「所定の移動体」と称する場合がある。

処理部１４４は、複数の移動体のうち、所定の移動体に対する処理に対して第２サンプルレートを適用してもよい。所定の移動体とは、自車両Ｍの走行に関する影響度が所定度合以上の移動体である。所定の移動体は、例えば、自車両Ｍから所定距離以内に存在する歩行者ＰＤである。

図１２は、所定の移動体について説明するための図である。例えば、処理部１４４は、所定の移動体である歩行者ＰＤ１および歩行者ＰＤ２の処理において第２サンプルレートを適用し、所定の移動体である歩行者ＰＤ３の処理において第１サンプルレートを適用する。

このように、処理部１４４が、所定の移動体の処理において第２サンプルレートを適用することにより、処理負荷を軽減しつつ、より精度よく移動体に対してリスク領域を設定することができる。

また、処理部１４４は、特定条件が成立する場合において、特定条件が成立する移動体に対して、第１位置と第２位置とが第１所定度合以上乖離している場合、その移動体に対して第２リスク領域を設定してもよい。この場合、処理部１４４は、第１位置と第２位置とが第１所定度合以上乖離している場合であっても、特定条件が成立していない場合は、その移動体に対して第２リスク領域を設定せず、第１リスク領域を設定してもよい。

（その他）
また、予測処理において、下記のようにサンプルレートが変更されてもよい。図１３は、サンプルレートの変更について説明するための図である。図６との相違点を中心に説明する。例えば、処理部１４４は、位置Ｐａ２（ｔ＋２）と、位置Ｐｂ２（ｔ＋２）とが第１所定度合以上乖離している場合、予測処理のサンプルレートを上昇させる。例えば、サンプルレートを２倍にして、位置Ｐｂ２（ｔ＋２）、位置Ｐｂ２．５（ｔ＋２．５）、位置Ｐｂ３（ｔ＋３）、位置Ｐｂ３．５（ｔ＋３．５）・・・のように位置を予測する。

このように、処理部１４４は、サンプルレートを上昇させることにより、より精度よく移動体の将来の位置を予測し、移動体の将来のリスクをより精度よく導出することができる。

なお、処理部１４４は、第１リスク領域と第２リスク領域とを切り替えて設定する処理を省略して、第１位置と第２位置とが第１所定度合以上乖離しているか否かに基づいて、このサンプルレートを変更する処理で行ってもよい。すなわち、自動運転制御装置１００において、第２リスク領域を設定する処理を行う機能は省略され、認識部１３０と予測部１４２とのうち少なくとも一方は、認識部１３０により認識された移動体の位置と、予測部１４２により過去に予測された将来の位置との乖離に基づいて、処理の周期を変更する機能を有してもよい。

上記のように、処理部１４４は、サンプルレートを上昇させることにより、第１位置と第２位置との乖離を迅速に縮小させることができる。

［フローチャート（その１）］
図１４は、処理部１４４により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。まず、処理部１４４は、予測部１４２により予測された移動体の第１位置と、認識部１３０により認識された移動体の第２位置とが、第１所定度合以上乖離している否かを判定する（ステップＳ１００）。

第１位置と第２位置とが、第１所定度合以上乖離している場合、処理部１４４は、第２サンプルレートで認識部１３０に認識処理を実行させ、第２サンプルレートで予測部１４２に予測処理を実行させる（ステップＳ１０２）。第１位置と第２位置とが、第１所定度合以上乖離していない場合、処理部１４４は、第１サンプルレートで認識部１３０に認識処理を実行させ、第１サンプルレートで予測部１４２に予測処理を実行させる（ステップＳ１０４）。これにより本フローチャートの１ルーチンの処理が終了する。

上述したように、処理部１４４が、第１位置と、第２位置との乖離度合に基づいて、サンプルレートを変更することにより、処理負荷を軽減しつつ、より精度よく移動体に対してリスク領域を設定することができる。

［フローチャート（その２）］
図１５は、処理部１４４により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。まず、処理部１４４は、予測部１４２により予測された移動体の第１位置と、認識部１３０により認識された移動体の第２位置とが、第１所定度合以上乖離している否かを判定する（ステップＳ２００）。

第１位置と第２位置とが、第１所定度合以上乖離している場合、処理部１４４は、移動体の位置および移動体の将来の位置に対して第２リスク領域を設定する（ステップＳ２０２）。第１位置と第２位置とが、第１所定度合以上乖離していない場合、処理部１４４は、移動体の位置および移動体の将来の位置に対して第１リスク領域を設定する（ステップＳ２０４）。処理部１４４は、リスク領域を設定した後、リスク領域に基づいて将来の軌道を生成し、生成した軌道に基づく制御を実行する（ステップＳ２０６）。これにより本フローチャートの１ルーチンの処理が終了する。

上述したように、処理部１４４が、リスク領域に基づく制御を実行することにより、移動体から十分距離をとった位置を自車両Ｍに走行させることができる。例えば、処理部１４４は、挙動が不安定であったり、予想外の挙動を行ったりする移動体に対して第２リスク領域を設定することで、その移動体に対して十分距離をとった位置を自車両Ｍに走行させることができる。

以上説明した第１実施形態によれば、処理部１４４が、第１位置と第２位置との乖離度合に基づいて、リスク領域を変更することにより、より精度よく移動体に対してリスク領域を設定することができる。また、処理部１４４は、第１位置と第２位置との乖離度合に基づいて、サンプルレートを変更することにより、処理負荷を軽減しつつ、迅速に乖離度合を低減させることができる。

＜変形例＞
図１６は、車両システム１の機能構成の一例を示す図である。車両システム１Ａは、自動運転制御装置１００に代えて、自動運転制御装置１００Ａを備える。また、車両システム１Ａは、予測装置３００を備える。第１実施形態で説明した自動運転制御装置１００以外の構成について図示および説明を省略する。

自動運転制御装置１００Ａは、例えば、第１制御部１２０Ａと、第２制御部１６０とを備える。第１制御部１２０Ａは、行動計画生成部１４０を備える。

予測装置３００は、例えば、認識部１３０と、予測部３２０と、処理部３３０とを備える。認識部１３０は、例えば、物体認識装置１６の処理結果を取得し、第１実施形態の認識部１３０と同様に認識処理を行う。予測部３２０は、予測部１４２と同等の機能を有し、処理部３３０は、処理部１４４と同等の機能を有する。処理部３３０は、処理結果を自動運転制御装置１００に提供する。自動運転制御装置１００は、処理部３３０の処理結果（例えばリスク領域）に基づいて自車両Ｍを制御する。

以上説明した変形例によりは、第１実施形態の効果と同様の効果を奏する。

［ハードウェア構成］
図１７は、実施形態の自動運転制御装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。図示するように、自動運転制御装置１００は、通信コントローラ１００－１、ＣＰＵ１００－２、ワーキングメモリとして使用されるＲＡＭ（Random Access Memory）１００－３、ブートプログラムなどを格納するＲＯＭ（Read Only Memory）１００－４、フラッシュメモリやＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの記憶装置１００－５、ドライブ装置１００－６などが、内部バスあるいは専用通信線によって相互に接続された構成となっている。通信コントローラ１００－１は、自動運転制御装置１００以外の構成要素との通信を行う。記憶装置１００－５には、ＣＰＵ１００－２が実行するプログラム１００－５ａが格納されている。このプログラムは、ＤＭＡ（Direct Memory Access）コントローラ（不図示）などによってＲＡＭ１００－３に展開されて、ＣＰＵ１００－２によって実行される。これによって、認識部１３０、予測部１４２、および処理部１４４のうち一部または全部が実現される。

上記説明した実施形態は、以下のように表現することができる。
プログラムを記憶した記憶装置と、
ハードウェアプロセッサと、を備え、
前記ハードウェアプロセッサが前記記憶装置に記憶されたプログラムを実行することにより、
移動体の状態を認識させ、
前記認識結果に基づいて、前記移動体の将来の位置を予測させ、
前記認識された移動体の位置と、過去に予測された将来の位置との乖離に基づいて、前記移動体に対して第１リスク領域を設定するか、前記第１リスク領域よりも大きい第２リスク領域を設定するかを決定させる、
ように構成されている、車両制御装置。

以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。

１‥車両システム、１６‥物体認識装置、１００‥自動運転制御装置、１２０‥第１制御部、１３０‥認識部、１４０‥行動計画生成部、１４２‥予測部、１４４‥処理部、１６０‥第２制御部

Claims (15)

1. 移動体の状態を認識する認識部と、
   前記認識部の認識結果に基づいて、前記移動体の将来の位置を予測する予測部と、
   前記認識部により認識された移動体の位置と、前記予測部により過去に予測された将来の位置との乖離に基づいて、前記移動体に対して第１リスク領域を設定するか、前記第１リスク領域よりも大きい第２リスク領域を設定するかを決定する処理部と、
   を備える予測装置。
2. 前記処理部は、
   前記移動体の現在の位置と前記移動体の将来の位置とのうち一方または双方に対して、前記第１リスク領域または前記第２リスク領域を設定する、
   請求項１に記載の予測装置。
3. 前記処理部は、
   前記認識部が認識した第２時刻における前記移動体の第１位置と、前記予測部が前記第２時刻よりも前の第１時刻で予測した前記第２時刻における前記移動体の第２位置との乖離が、第１所定度合未満である場合、前記移動体に対して前記第１リスク領域を設定し、
   前記認識部が認識した前記第２時刻における前記移動体の前記第１位置と、前記予測部が前記第２時刻よりも前の第１時刻で予測した前記第２時刻における前記移動体の前記第２位置との乖離が、第１所定度合以上である場合、前記移動体に対して前記第２リスク領域を設定する、
   請求項１または２に記載の予測装置。
4. 前記処理部は、
   前記第２リスク領域を設定した後、前記第１位置と前記第２位置との乖離が、第２所定度合未満である場合、前記移動体に対して前記第１リスク領域を設定する、
   請求項３に記載の予測装置。
5. 前記第２所定度合は、前記第１所定度合よりも小さい度合である、
   請求項４に記載の予測装置。
6. 前記処理部は、前記認識部が認識した第２時刻における前記移動体の第１位置と、前記予測部が前記第２時刻よりも前の第１時刻で予測した前記第２時刻における前記移動体の第２位置との乖離が、第１所定度合以上であり、且つ基準位置から所定の範囲に存在する移動体に対して前記第２リスク領域を設定する、
   請求項２から５のうちいずれか１項に記載の予測装置。
7. 前記認識部と前記予測部とのうち少なくとも一方は、前記認識部により認識された移動体の位置と、前記予測部により過去に予測された将来の位置との乖離に基づいて、処理の周期を変更する、
   請求項１から６のうちいずれか１項に記載の予測装置。
8. 前記認識部と前記予測部とのうち少なくとも一方は、
   前記認識部が認識した第２時刻における前記移動体の第１位置と、前記予測部が前記第２時刻よりも前の第１時刻で予測した前記第２時刻における前記移動体の第２位置との乖離が、第１所定度合未満である場合、前記処理の周期を変更せず、
   前記認識部が認識した前記第２時刻における前記移動体の前記第１位置と、前記予測部が前記第２時刻よりも前の第１時刻で予測した前記第２時刻における前記移動体の前記
   第２位置との乖離が、第１所定度合以上である場合、前記処理の周期を変更する、
   請求項７に記載の予測装置。
9. 前記認識部と前記予測部とのうち少なくとも一方は、
   前記処理の周期を変更した後、前記第１位置と前記第２位置との乖離が、第３所定度合未満である場合、前記処理の周期を変更前の周期に変更する、
   請求項８に記載の予測装置。
10. 前記第３所定度合は、前記第１所定度合よりも小さい度合である、
    請求項９に記載の予測装置。
11. 前記認識部と前記予測部とのうち少なくとも一方は、
    前記認識部が認識した第２時刻における前記移動体の第１位置と、前記予測部が前記第２時刻よりも前の第１時刻で予測した前記第２時刻における前記移動体の第２位置との乖離が、第１所定度合以上であり、且つ前記移動体が基準位置から所定の範囲に存在する場合、前記移動体を対象とした処理の周期を変更する、
    請求項８から１０のうちいずれか１項に記載の予測装置。
12. 移動体の状態を認識する認識部と、
    前記認識部の認識結果に基づいて、前記移動体の将来の位置を予測する予測部と、
    前記移動体に対してリスク領域を設定する処理部と、
    を備え、
    前記認識部と前記予測部とのうち少なくとも一方は、前記認識部により認識された移動体の位置と、前記予測部により過去に予測された将来の位置との乖離に基づいて、処理の周期を変更する、
    予測装置。
13. 請求項１から１１のうちいずれか１項に記載の予測装置と、
    前記処理部により設定された第１リスク領域または第２リスク領域に基づいて、車両の速度および操舵のうち少なくとも一方を制御する制御装置と、
    を含む車両システム。
14. コンピュータが、
    移動体の状態を認識し、
    前記認識結果に基づいて、前記移動体の将来の位置を予測し、
    前記認識された移動体の位置と、過去に予測された将来の位置との乖離に基づいて、前記移動体に対して第１リスク領域を設定するか、前記第１リスク領域よりも大きい第２リスク領域を設定するかを決定する、
    予測方法。
15. コンピュータに、
    移動体の状態を認識させ、
    前記認識結果に基づいて、前記移動体の将来の位置を予測させ、
    前記認識された移動体の位置と、過去に予測された将来の位置との乖離に基づいて、前記移動体に対して第１リスク領域を設定するか、前記第１リスク領域よりも大きい第２リスク領域を設定するかを決定させる、
    プログラム。

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