JP7466002B2 - データ処理方法、データ処理装置、コンピュータ機器、及びコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本願は、２０２０年９月１７日に中国特許庁に提出された、出願番号が２０２０１０９７９５５２．７であり、発明の名称が「乗り物に基づくデータ処理方法、装置、機器、及び媒体」である中国特許出願に基づく優先権を主張し、その全ての内容は参照することにより本願に組み込まれる。

本願は、スマート運転の技術分野に関し、特にデータ処理方法、装置、機器、及び媒体に関する。

無人運転車は、車載センシングシステムを通じて道路環境を感知し、自動的に走行ルートを計画し、所定の目標に到達するように車両を制御するスマートな自動車であり、車内のコンピュータシステムを中心としたスマートパイロットによって無人運転の目的を達成することができる。

関連技術において、無人運転車両が車線を変更しようとする場合には、通常、環境車両の協力、譲りなどが必要となり、そうしてこそ、十分な車線変更スペースを確保し、無人運転車両の安全的な車線変更を実現することができる。

しかしながら、渋滞のシナリオでは、周囲の環境車両が該無人運転車両に協力できず、該無人運転車両に道を譲ることができないことで、無人運転車両が適切な車線変更の機会を見つけることができず、さらに無人運転車両の車線変更の失敗につながる。

本願の実施例では、コンピュータ機器が実行するデータ処理方法が提供されている。前記方法は、
現在の車線に位置するターゲット乗り物の走行パラメータを取得し、走行パラメータに基づいて、ターゲット乗り物に対応する初期予測車線変更加速度を生成するステップと、
ターゲット乗り物の現在位置情報、予測車線変更時間長、及び初期予測車線変更加速度に基づいて、ターゲット乗り物に対応するターゲット予測位置情報を生成するステップであって、前記予測車線変更時間長は、推定された、前記ターゲット乗り物が前記現在の車線からターゲット車線へ車線を変更するのにかかる時間長である、ステップと、
ターゲット予測位置情報に基づいて、ターゲット車線においてターゲット乗り物に対応するターゲット障害乗り物を決定するステップであって、ターゲット車線は、ターゲット乗り物の予期車線変更の変更先車線であり、ターゲット障害乗り物は、ターゲット車線における、予期車線変更後のターゲット乗り物に隣接する乗り物である、ステップと、
ターゲット障害乗り物とターゲット乗り物との間の予測位置関係に基づいて、現在の車線からターゲット車線への車線変更をターゲット乗り物に指示するためのターゲット予測車線変更加速度を決定するステップと、
前記ターゲット予測車線変更加速度に基づいて、現在の車線から前記ターゲット車線へ変換するように前記ターゲット乗り物を制御するステップと、を含む。

本願の実施例では、データ処理装置が提供されている。前記装置は、
現在の車線に位置するターゲット乗り物の走行パラメータを取得し、走行パラメータに基づいて、ターゲット乗り物に対応する初期予測車線変更加速度を生成する初期加速度決定モジュールと、
ターゲット乗り物の現在位置情報、予測車線変更時間長、及び初期予測車線変更加速度に基づいて、ターゲット乗り物に対応するターゲット予測位置情報を生成する位置予測モジュールであって、前記予測車線変更時間長は、推定された、前記ターゲット乗り物が前記現在の車線からターゲット車線へ車線を変更するのにかかる時間長である、位置予測モジュールと、
ターゲット予測位置情報に基づいて、ターゲット車線においてターゲット乗り物に対応するターゲット障害乗り物を決定するターゲット障害物決定モジュールであって、ターゲット車線は、ターゲット乗り物の予期車線変更の変更先車線であり、ターゲット障害乗り物は、ターゲット車線における、予期車線変更後のターゲット乗り物に隣接する乗り物である、ターゲット障害物決定モジュールと、
ターゲット障害乗り物とターゲット乗り物との間の予測位置関係に基づいて、現在の車線からターゲット車線への車線変更をターゲット乗り物に指示するためのターゲット予測車線変更加速度を決定し、前記ターゲット予測車線変更加速度に基づいて、前記現在の車線から前記ターゲット車線へ変換するように前記ターゲット乗り物を制御するターゲット加速度決定モジュールと、を含む。

本願の実施例の一態様では、メモリとプロセッサとを備えるコンピュータ機器が提供されている。メモリには、コンピュータプログラムが記憶され、コンピュータプログラムは、プロセッサによって実行されると、本願の実施例の一態様における方法のステップをプロセッサに実行させる。

本願の実施例の一態様では、コンピュータプログラムを記憶したコンピュータ可読記憶媒体が提供されている。コンピュータプログラムにプログラム命令が含まれ、プログラム命令は、プロセッサによって実行されると、本願の実施例の一態様における方法のステップを実行させる。

本願の実施例の一態様によれば、コンピュータ命令を含むコンピュータプログラム製品又はコンピュータプログラムが提供されている。該コンピュータ命令は、コンピュータ可読記憶媒体に記憶される。コンピュータ機器のプロセッサは、コンピュータ可読記憶媒体から該コンピュータ命令を読み取り、プロセッサが該コンピュータ命令を実行すると、該コンピュータ機器に上記の一態様の各種の実施形態で提供される方法を実行させる。

本願の実施例又は関連技術の構成をより明確に説明するために、以下に、実施例又は関連技術の説明に必要な図面を簡単に紹介する。明らかに、以下の説明における図面は本願のいくつかの実施例を示しているに過ぎず、当業者であれば、創造的な労働をすることなく、これらの図面から他の図面を得ることもできる。
本願の実施例で提供されるデータ処理方法が適用可能なシステムアーキテクチャ図である。 本願の実施例で提供されるスマート運転システムの構成の模式図である。 本願の実施例で提供される無人運転車両の車線変更シナリオの模式図である。 本願の実施例で提供される無人運転車両の車線変更シナリオの模式図である。 本願の実施例で提供されるデータ処理方法のフローの模式図である。 本願の実施例で提供されるターゲット障害乗り物決定の模式図である。 本願の実施例で提供される乗り物の車線変更シナリオの模式図である。 本願の実施例で提供される乗り物の車線変更シナリオの模式図である。 本願の実施例で提供される乗り物の車線変更シナリオの模式図である。 本願の実施例で提供されるデータ処理装置の構成の模式図である。 本願の実施例で提供されるコンピュータ機器の構成の模式図である。

以下、本願の実施例の図面を参照しながら、本願の実施例の構成を明確かつ完全に説明する。明らかなように、説明する実施例は、本願の一部の実施例に過ぎず、全部の実施例ではない。当業者が創造的な労働をせずに本願の実施例から得る全ての他の実施例は、本願の保護範囲に属する。

本願は、スマート運転技術における無人運転車両（車輪付き移動ロボット又は自動運転車とも呼ばれる）に関する。無人運転車は、車載センシングシステムを通じて道路環境を感知し、自動的に走行ルートを計画し、所定の目標に到達するように車両を制御するスマートな自動車である。それは、車載センサを使用して車両の周囲環境を感知し、感知された道路、車両位置、及び障害物情報に基づいて、車両の旋回及び速度を制御し、車両が安全で確実に道路を走行できるようにすることができる。無人運転車両は、自動制御、アーキテクチャ、人工知能、ビジュアルコンピューティングなどの多くの技術を一体に統合し、コンピュータサイエンス、パターン認識、及びスマート制御技術が高度に発達した産物である。

道路渋滞のシナリオでは、周囲の環境車両が無人運転車両に協力できず、無人運転車両に道を譲ることができない場合、無人運転車両が適切な車線変更の機会を見つけることができず、さらに無人運転車両の車線変更の失敗につながる。これに基づき、本願の実施例は、乗り物の車線変更の成功率を向上させることができる乗り物の車線変更方法、装置、機器、及び媒体を提供する。

図１ａは、本願の実施例で提供される乗り物の車線変更方法が適用可能なシステムアーキテクチャ１００である。図１ａに示すように、システムアーキテクチャ１００は、端末機器１０１及び１０２のうちの１つ又は複数と、ネットワーク１０４と、サーバ１０５と、を含んでもよい。ネットワーク１０４は、端末機器１０１、１０２と、サーバ１０５との間で通信リンクの媒体を提供する。ネットワーク１０４は、例えば、有線、無線の通信リンク、又は光ファイバケーブルなどの様々な接続タイプを含んでもよい。端末機器１０１、１０２は、従来の自動車に追加又は配置された、ディスプレイを有する様々なコンピューティングデバイスであってもよく、コンピュータ、スマートフォン、及びタブレットコンピュータなどを含むが、これらに限定されない。実現の必要に応じて、任意数の端末機器、ネットワーク、及びサーバを有してもよい。例えば、サーバ１０５は、複数のサーバからなるサーバクラスターなどであってもよい。

本願の実施例で提供される乗り物の車線変更方法は、一般的に、端末機器１０１、１０２によって実行される。しかしながら、当業者は、本願の実施例で提供される乗り物の車線変更方法がサーバ１０５によっても実行され得ることを容易に理解することができる。この例示的な実施例では、これを特に限定しない。

図１ｂを参照する。図１ｂは、本願の実施例で提供されるスマート運転システムの構成の模式図である。図１ｂに示すように、スマート運転システムは、通常、従来の自動車への追加によってシステム全体を構築する。該スマート運転システムは、ハードウェア部分及びソフトウェア部分を含んでもよい。そのうち、ハードウェア部分は、センサ、信号通信モジュール、及び制動器などを含んでもよく、ソフトウェア部分は、感知モジュール、計画モジュール、及び制御モジュールなどを含んでもよく、図１ａに示された端末機器１０１又は端末機器１０２にインストールされてもよい。

センサは、周囲の環境の大量の情報、例えば、障害物（ここでの障害物は、無人運転車両の周囲の他の車両、歩行者、コーン、ガードレールなどを指すことができる）の位置、速度、及び可能な行動、走行可能な領域、交通ルールなどの情報を取得するために使用することができる。センサは、カメラ（Ｃａｍｅｒａ）、ライダー（Ｌｉｄａｒ）、ミリ波レーダー（Ｍｉｌｌｉｍｅｔｅｒ Ｗａｖｅ Ｒａｄａｒ）を含んでもよいが、これらに限定されない。カメラは、画像情報を取得するために使用することができる。ソフトウェア部分の感知モジュールは、画像情報から歩行者、車、木、信号機、標識などを識別することができ、即ち、画像情報に基づいて障害物や交通信号を検出することができる。ライダーは、レーザスキャン反射データを取得するために使用することができる。感知モジュールは、レーザスキャン反射データから歩行者、車、木などの障害物を識別することができ、即ち、レーザスキャン反射データに基づいて障害物を検出することができる。ミリ波レーダーは、反射データを取得するために使用することができる。反射データに基づいて、障害物の識別や距離の測定ができ、障害物の回避を支援する目的を達成することができる。言い換えれば、スマート運転システムは、センサで取得されたデータに基づいて、無人運転車両の周囲の環境をリアルタイムに感知することができる。

ある目標を達成するために、計画モジュールは、無人運転車両に対して目的を持った意思決定を行うことができる。無人運転車両の場合、この目標は、通常、出発地から目的地に到達するとともに障害物を回避し、乗客の安全及び快適を保証するために運転軌跡及び行動を絶えずに最適化することを指す。計画は、タスク計画、行動計画、及び動き計画を含んでもよい。経路計画は、ルーティング計画（ｒｏｕｔｉｎｇ）とも呼ばれる。タスク計画の役割は、簡単的にスマート運転システム内部のナビゲーションと理解されてもよく、即ち、出発点から目的地点に到達することを実現するために無人運転車両がどのような道路を走行するかをマクロレベルで指導することである。行動計画は、意思決定（Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｍａｋｉｎｇ）とも呼ばれる。行動計画は、経路計画の目標、及び現在の局部の状況（例えば、他の車両や歩行者の位置及び行動、現在の交通ルールなど）に応じて、無人運転車両が次に実行すべき決定を決定することを担うことができる。行動計画は、車両の運転助手と理解されてもよく、目標及び現在の交通状況に応じて、追従するかそれとも追い越すか、停車して歩行者の通過を待つかそれとも歩行者を避けて通るかなどについて運転者を指揮する。動き計画は、経路計画（ｐａｔｈ ｐｌａｎｎｉｎｇ）及び速度計画（ｓｐｅｅｄ ｐｌａｎｎｉｎｇ）を含んでもよい。動き計画の役割は、小さな時間空間領域内で、無人運転車両が点Ａから点Ｂまでどのように走行するかという問題を具体的に解決することと理解されてもよい。例えば、短い時間ｔ内で点Ａから点Ｂまでの中間経路点について、どのような具体的な経路点を通るのか、それぞれの経路点に到達する際の無人車の速度、向き、加速度などの選択を含めて計画することができる。

制御モジュールは、スマート運転システムの最下層であり、上記の計画された行動（例えば、障害物の回避、車線変更など）を実現するために使用することができる。制御モジュールは、ハードウェア部分の制動器に実行命令を送信し、無人運転車両のパワー（アクセル及びギア）、シャーシ（旋回及び制動）、及び電子電気などのシステムの実行を制御し、無人運転の速度及び方向の制御を実現することができる。

信号通信モジュールには、Ｖ２Ｖ通信（ｖｅｈｉｃｌｅ－ｔｏ－ｖｅｈｉｃｌｅ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）が含まれてもよい。Ｖ２Ｖ通信は、自動車間の無線に基づくデータ伝送を指す。Ｖ２Ｖ通信は、事故防止のため、専用のネットワークを介して、車両位置及び速度情報を他の車両に送信するものである。信号通信モジュールと感知モジュールは、データやり取りを行うことができる。感知モジュールによって、他の車両の車両位置及び速度情報をリアルタイムに感知することができる。これと同時に、信号通信モジュールによって、現在の無人運転車両の車両位置及び速度情報を他の車両に伝送することもできる。無人運転車両の感知モジュールは、受信した情報に基づいて、制動減速のような自律的な措置を講じることができる。

本願は、スマート運転システムにおける行動計画に関し、主に、無人運転の渋滞シナリオにおける車線変更時の速度計画の問題に関する。

図２ａ及び図２ｂを併せて参照する。図２ａ及び図２ｂは、本願の実施例で提供される無人運転車両の車線変更シナリオの模式図である。無人運転車両が高速道路や幹線道路に合流するシナリオを例にすると、図２ａに示された車両１０ａは、無人運転車両である。該車両１０ａが高速道路や幹線道路の入口に位置する場合、車両１０ａは、高速道路や幹線道路に合流するために車線を変更せざるを得ない。図２ａに示された車両１０ｂは、車両１０ａと同一車線を走行しており、かつ車両１０ａの前方に位置する誘導車両を指し（車両１０ｂと車両１０ａは、現在の車線における隣接車両である）、車両１０ｃ、車両１０ｄ、及び車両１０ｅは、それぞれ、ターゲット車線を走行している車両である。車線を変更しようとする車両１０ａにとっては、車両１０ｃ、車両１０ｄ、及び車両１０ｅは、いずれも障害物である。

図２ａに示すように、車両１０ａの現在の車線における走行可能な領域は領域Ｌ１であり、即ち、車両１０ａは、衝突を回避するために、領域Ｌ１の終点に到達する前に車線をターゲット車線に変更する必要がある。車線変更中、車両１０ａは、現在の車線における領域Ｌ１の長さ、車両１０ａ自身の走行速度、車両１０ｂの走行速度、並びに、ターゲット車線における走行中の車両の速度及び位置（例えば、車両１０ｃ、車両１０ｄ、及び車両１０ｅのターゲット車線における位置及び速度）に基づいて、ターゲット車線において車線変更の間隙を合理的に選択し、即ち、ターゲット車線におけるどの２台の車の間に割り込むかを選択することができる。図２ａに示すように、ターゲット車線には、車両１０ａが選択可能な間隙が４つあり、この４つの間隙は、それぞれ、車両１０ｃの前方領域、車両１０ｃと車両１０ｄとの間の領域Ｌ２、車両１０ｄと車両１０ｅとの間の領域Ｌ３、及び車両１０ｅの後方領域Ｌ４である。

車両１０ａが車線変更しようとする間隙として領域Ｌ２を選択した場合、車両１０ａは、車両１０ｃと車両１０ｄとの間の間隔距離、車両と車両との間の安全距離、並びに、車両１０ｃ及び車両１０ｄのそれぞれに対応する走行速度などの情報に基づいて、さらに速度計画を行う必要もあり、車両１０ａの速度を変更することにより、現在の車線からターゲット車線への安全的な車線変更を実現する。

無人運転車両が高速道路や幹線道路の出口に位置する場合、図２ｂに示された車両２０ａは、高速道路や幹線道路から車線変更しようとする無人運転車両であり、即ち、車両２０ａは、高速道路や幹線道路から離れる目的を達成するために、現在の車線からターゲット車線へ車線を変更する必要がある。図２ｂに示すように、車両２０ｂは、車両２０ａと同一車線を走行しており、かつ車両２０ａの前方に位置する誘導車両を指し（車両２０ｂと車両２０ａは、現在の車線における隣接車両である）、車両２０ｃ及び車両２０ｄは、それぞれ、ターゲット車線を走行している車両である。車線を変更しようとする車両２０ａにとっては、車両２０ｃ及び車両２０ｄは、いずれも障害物である。

車線変更プロセスにおいて、車両２０ａは、まず、ターゲット車線から車線変更の間隙を合理的に選択し、即ち、ターゲット車線におけるどの２台の車の間に割り込むかを選択する必要がある。車両２０ａは、自車の走行速度、車両２０ｂの走行速度、車両２０ｃの走行速度、及び車両２０ｄの走行速度などの情報に基づいて、ターゲット車線から車線変更の間隙を合理的に選択してもよい。図２ｂに示すように、ターゲット車線には、車両２０ａが選択可能な間隙が３つあり、この３つの間隙は、それぞれ、車両２０ｃの前方領域Ｌ６（実際の応用では、ここでの車両２０ｃが既に高速道路や幹線道路から完全に離れ、ターゲット車線を走行しているので、ここでの領域Ｌ６は考慮しなくてもよい）、車両２０ｃと車両２０ｄとの間の領域Ｌ５、車両２０ｄの後方領域Ｌ７である。

車両２０ａが車線変更しようとする間隙として領域Ｌ５を選択した場合、車両２０ａは、車両２０ｃと車両２０ｄとの間の間隔距離、車両と車両との間の安全距離、並びに、車両２０ｃ及び車両２０ｄのそれぞれに対応する走行速度などの情報に基づいて、さらに速度計画を行う必要もあり、車両２０ａの速度を変更することにより、現在の車線からターゲット車線への安全的な車線変更を実現する。

ここで、車両１０ａ及び車両２０ａに対する速度計画の具体的なフローは、以下の図３から図６に対応する実施例を参照すればよい。

さらに、図３を参照する。図３は、本願の実施例で提供されるデータ処理方法のフローの模式図である。該方法は、コンピュータ機器によって実行され、該コンピュータ機器は、図１ａに示された端末機器であってもよく、図１ａにおけるサーバ１０５であってもよい。図３に示すように、該データ処理方法は、以下のステップを含んでもよい。

ステップＳ１０１では、現在の車線に位置するターゲット乗り物の走行パラメータを取得し、走行パラメータに基づいて、ターゲット乗り物に対応する初期予測車線変更加速度を生成する。

具体的には、スマート運転システムは、ターゲット乗り物（即ち、車線を変更する必要がある無人運転車両であり、例えば、上記の図２ａに対応する実施例における車両１０ａであり、Ｅｇｏ ｃａｒと呼ぶことができる）の走行パラメータ（ターゲット乗り物の位置する環境条件とも呼ばれる）に基づいて、速度粗計画を行い、即ち、ターゲット乗り物に対応する初期予測車線変更加速度を生成してもよい。ここで、上記走行パラメータは、ターゲット車線最大速度v_m、誘導乗り物（Ｌｅａｄｉｎｇ ｃａｒであり、又はＬｅａｄｅｒとも呼ばれる）、及び通行道路距離L_m（メートル）を含んでもよい。ターゲット車線最大速度v_mは、ターゲット車線の規定された最大速度を指し、ターゲット車線は、ターゲット乗り物の予期車線変更の変更先車線を指す。例えば、ターゲット車線が高速道路における車線である場合、ターゲット車線最大速度v_mは、高速道路の規定された最大速度１２０ｍ／ｓ（メートル／秒）であってもよい。誘導乗り物は、現在の車線でターゲット乗り物に対して走行ルートを誘導する乗り物、即ち、現在の車線でターゲット乗り物の前方を走行しておりかつ距離が最も近い環境車両を指す。通行道路距離L_mは、ターゲット乗り物の現在の車線における通行可能な道路の長さを指し、例えば、上記の図２ａに対応する実施例における領域Ｌ１の長さである。

さらに、スマート運転システムは、ターゲット乗り物の現在の走行速度v₁を取得してもよく、走行速度v₁及びターゲット車線最大速度v_mに基づいて、ターゲット乗り物に対応する第１制限加速度a₁を決定することができる。該第１制限加速度a₁は、

と表すことができる。

ここで、a_maxは、ターゲット乗り物の設計された最大加速度を表す。即ち、第１制限加速度a₁の最大値は、a_maxである。数式１は、第１制限加速度a₁に対する区分関数表現である。数式１で考慮される要因は、ターゲット車線の現在の車の流れの速度である。ターゲット乗り物の走行速度v₁がターゲット車線最大速度v_mと２．０との差未満である場合、第１制限加速度a₁を最大加速度a_max（ｍ／ｓ^２、即ちメートル／平方秒）に設計してもよく、ターゲット乗り物の走行速度v₁がターゲット車線最大速度v_mと０．５との差未満であってかつターゲット車線最大速度v_mと２．０との差以上である場合、第１制限加速度a₁を０．５ｍ／ｓ^２に設計してもよく、ターゲット乗り物の走行速度v₁がターゲット車線最大速度v_mと０．５との和未満であってかつターゲット車線最大速度v_mと０．５との差以上である場合、第１制限加速度a₁を０に設計し、即ち、走行速度v₁を保持したまま等速運動を行ってもよく、ターゲット乗り物の走行速度v₁がターゲット車線最大速度v_mと０．５との和以上である場合、第１制限加速度a₁を-(v₁-v_m)/3.0に設計してもよい。

説明すべきものとして、本願の実施例に係る全ての走行速度は、瞬時速度であってもよく、単位がいずれもｍ／ｓ（メートル／秒）であり、本願の実施例に係る全ての加速度の単位は、ｍ／ｓ^２（メートル／平方秒）であり、本願の実施例に係る全ての距離の単位は、ｍ（メートル）であるが、以下ではこれ以上の説明を省略する。

いくつかの実施例において、車線変更シナリオで、スマート運転システムは、通行道路距離L_mの影響を考慮する必要もある。ターゲット乗り物が適切な車線変更のタイミングを探している間、該ターゲット乗り物は、依然として現在の車線で走行している状態を保持する。ターゲット乗り物が適切な車線変更の機会を見つけられず、現在の車線の終点に次第に近づいている場合、スマート運転システムは、該ターゲット乗り物を減速させるように制御する必要がある。このため、スマート運転システムは、走行速度v₁及び通行道路距離L_mに基づいて、ターゲット乗り物に対応するブレーキ加速度a_rを生成してもよく、ブレーキ加速度a_rに基づいて、ターゲット乗り物に対応する第２制限加速度a₂を決定することができる。

ここで、ブレーキ加速度a_rは、ターゲット乗り物が減速時に用いる加速度を指すことができる。スマート運転システムは、ターゲット乗り物の現在の車線における道路終点速度v_minを取得し、走行速度v₁と道路終点速度v_minの平方差を取得してもよく、さらに、平方差と通行道路距離L_mとの比に基づいて、ターゲット乗り物に対応するブレーキ加速度a_rを決定してもよい。該道路終点速度v_minは、ターゲット乗り物が現在の車線の終点に到達する際の最低速度である。例えば、道路終点速度は、ターゲット乗り物が高速道路や幹線道路の入口に位置して高速道路や幹線道路に合流する必要がある場合、ターゲット乗り物が現在の車線の終点に到達する際の最低速度であってもよく、又は、例えば、道路終点速度は、ターゲット乗り物が高速道路や幹線道路から出る場合、ターゲット乗り物が現在の道路で出口に到達する際の最低速度であってもよい（例えば、道路終点速度v_minは３．０ｍ／ｓであってもよく、又は、道路終点速度v_minは０であってもよい。道路終点速度v_minは、予め設定された定数パラメータであってもよい）。該ブレーキ加速度a_rは、

と表すことができる。

上記の数式２によって、ブレーキ加速度a_rを算出することができる。上記第２制限加速度a₂は、

と表すことができる。

ここで、数式３は、第２制限加速度a₂に対する区分関数表現である。ブレーキ加速度a_rが－１．０ｍ／ｓ^２未満である場合、第２制限加速度a₂を－１．０ｍ／ｓ^２に設計してもよく、ブレーキ加速度a_rが－０．５ｍ／ｓ^２未満であってかつ－１．０ｍ／ｓ^２以上である場合、第２制限加速度a₂を－０．５ｍ／ｓ^２に設計してもよく、ブレーキ加速度a_rが０未満であってかつ－０．５ｍ／ｓ^２以上である場合、第２制限加速度a₂を０に設計し、即ち、走行速度v₁を保持したまま等速運動を行ってもよく、ブレーキ加速度a_rが０以上である場合、第２制限加速度a₂をa_maxに設計してもよい。

いくつかの実施例において、車線変更シナリオで、スマート運転システムは、現在の車線における誘導乗り物の影響を考慮する必要もある。現在の車線にターゲット乗り物の誘導乗り物が存在する場合、ターゲット乗り物は、車線変更を実現するために、急進的な措置を取って（例えば、誘導乗り物との追従距離を短縮して）加速的な車線変更をせざるを得ない場合がある。このため、スマート運転システムは、誘導乗り物の走行速度v₂を取得し、走行速度v₂に基づいて、ターゲット乗り物に対応する第１安全制動距離L_b1を決定してもよく、さらに、第１安全制動距離L_b1、走行速度v₁、ターゲット追従速度v_f、及び推定追従時間長t_fに基づいて、ターゲット乗り物に対応する第３制限加速度a₃を決定してもよい。ここで、ターゲット追従速度v_fは、ターゲット車線最大速度v_m及び走行速度v₂のうちの小さい値、即ち、v_f=min(v₂,v_m)であり、推定追従時間長t_fは、予め設定された定数パラメータであり（例えば、t_f＝３～４秒）、ターゲット乗り物が現在の車線で誘導乗り物の後に付く時間長を推定するためのものであり、第１安全制動距離L_b1は、ターゲット乗り物が誘導乗り物との安全追従距離を保持しながら現在の車線を走行できる距離を示すために使用することができる。

ここで、第１安全制動距離L_b1の決定プロセスは、スマート運転システムが、ターゲット乗り物と誘導乗り物との間の第１追従時間距離t_h1（第１追従時間距離t_h1は、予め設定された定数パラメータであってもよく、ターゲット乗り物が現在の走行速度v₁で誘導乗り物との最短安全距離を保持する時間長を示すためのものであり、例えば、t_h1=０．５～０．８秒である）を取得し、ターゲット追従速度v_f及び第１追従時間距離t_h1に基づいて、ターゲット追従距離を決定するステップと、ターゲット乗り物と誘導乗り物との間隔距離l₁（現在の時刻での間隔距離）を取得し、間隔距離l₁とターゲット追従距離との差を第１安全制動距離L_b1として決定するステップと、を含んでもよい。該第１安全制動距離L_b1は、

と表すことができる。

上記の数式４によって、第１安全制動距離L_b1を算出することができ、この場合の第３制限加速度a₃は、

と表すことができる。

スマート運転システムは、上記第１制限加速度a₁、第２制限加速度a₂、及び第３制限加速度a₃を取得した後、第１制限加速度a₁、第２制限加速度a₂、及び第３制限加速度a₃のうちの最小値を、ターゲット乗り物に対応する初期予測車線変更加速度
（外１）
として決定し、即ち、
（外２）
にしてもよい。

ステップＳ１０２では、ターゲット乗り物の現在位置情報、予測車線変更時間長、及び初期予測車線変更加速度に基づいて、ターゲット乗り物に対応するターゲット予測位置情報を生成する。

具体的には、スマート運転システムは、初期予測車線変更加速度
（外３）
に基づいて、将来の一定時間（例えば３～５秒）後にターゲット乗り物と周囲の障害乗り物との相対的な位置関係を推定してもよく、相対的な位置関係に基づいて、適切な車線変更の間隙を選択して車線変更準備を行うことができる。説明すべきものとして、上記３～５秒は、予測車線変更時間長、即ち、想定された、ターゲット乗り物が現在の車線からターゲット車線へ車線を変更するのにかかる時間長と表すことができる。スマート運転システムは、ターゲット乗り物の現在位置情報を取得してもよく、現在位置情報、予測車線変更時間長、及び初期予測車線変更加速度
（外４）
に基づいて、ターゲット乗り物の予測車線変更時間長後のターゲット予測位置情報を決定することができる。ターゲット予測位置情報は、

と表すことができる。

ここで、上記の数式６におけるs(t_p)は、ターゲット乗り物に対応するターゲット予測位置情報を表し、s(t₀)は、ターゲット乗り物の現在位置情報を表し、t_pは、予測車線変更時間長を表す。

説明すべきものとして、本願の実施例に係る位置情報（現在位置情報、ターゲット予測位置情報、及び後述する障害乗り物の予測位置情報などを含む）は、デカルト座標系で表す座標情報を指すことができるし、Ｆｒｅｎｅｔ座標系で表す座標情報を指すこともできる。ここで、Ｆｒｅｎｅｔ座標系は、従来のｘ，ｙのデカルト座標系よりも直感的に道路の位置を表す方式である。Ｆｒｅｎｅｔ座標系では、変数ｓとｄを使用して道路における車両の位置を記述することができ、ｓ座標は道路に沿った距離を表し（縦方向位置とも呼ばれる）、ｄ座標は道路における左右位置を表す（横方向位置とも呼ばれる）。本願の実施例は、いずれも、Ｆｒｅｎｅｔ座標系を例として、ターゲット乗り物及び障害乗り物の位置情報を記述する。本願の実施例における位置情報は、Ｆｒｅｎｅｔ座標系における縦方向位置情報、即ち、道路に沿った距離を指すことができる。

ステップＳ１０３では、ターゲット予測位置情報に基づいて、ターゲット車線においてターゲット乗り物に対応するターゲット障害乗り物を決定し、ターゲット障害乗り物は、ターゲット車線における、予期車線変更後のターゲット乗り物に隣接する乗り物である。

具体的には、スマート運転システムは、ターゲット乗り物の周囲環境における障害乗り物を取得して、予測車線変更時間長t_pを推定した後、障害乗り物とターゲット乗り物との間の予測距離を決定し、さらに、ターゲット車線においてターゲット乗り物に対応するターゲット障害乗り物を決定してもよい。ターゲット障害乗り物は、ターゲット車線における、予期車線変更後のターゲット乗り物に隣接する乗り物を指すことができる。

さらに、スマート運転システムは、ターゲット車線において参照距離範囲内のＮ個（Ｎは、正の整数）の交通車両のそれぞれに対応する車両走行速度を取得し、車両走行速度及び予測車線変更時間長に基づいて、Ｎ個の交通車両のそれぞれに対応する予測位置情報を決定してもよく、さらに、ターゲット予測位置情報と、Ｎ個の交通車両のそれぞれに対応する予測位置情報とに基づいて、ターゲット乗り物とＮ個の交通車両のそれぞれとの間の予測距離を取得し、前記ターゲット乗り物との間の予測距離が最短となる１つ又は複数の交通車両を、ターゲット乗り物に対応するターゲット障害乗り物として決定してもよい。理解できるように、スマート運転システムによる障害乗り物の予測位置情報の取得は、適切な車線変更の間隙を選択することを目的とする。ターゲット乗り物は現在の車線からターゲット車線へ車線を変更する必要があるため、スマート運転システムは、ターゲット車線の参照距離範囲内のＮ個の交通車両に関する情報（走行速度、現在位置、及び予測車線変更時間長後の予測位置などを含む）のみを取得してもよい。ここでの参照距離範囲は、ターゲット障害乗り物の決定範囲を指すことができる。例えば、参照距離範囲は、ターゲット乗り物の現在位置情報から前後１００メートル離れた範囲などであってもよい。ターゲット車線におけるＮ個の乗り物は、予測車線変更時間長内で等速運動すると見なすことができる。この場合、ターゲット車線における各交通車両の予測位置情報は、いずれも、交通車両の現在位置に、予測車線変更時間長内で等速走行する距離を加えたものと表すことができる。ターゲット乗り物と各々の交通車両との間の予測距離を計算することにより、ターゲット予測位置情報s(t_p)に最も近い前方障害物及び後方障害物をターゲット障害乗り物として選択することができる。

図４を併せて参照する。図４は、本願の実施例で提供されるターゲット障害乗り物決定の模式図である。図４に示された車両３０ａは、車線を変更する必要がある無人運転車両である。現在の時刻（即ち、時刻t₀）での車両３０ａの位置は、現在の車線の位置Ａである。位置ＡのＦｒｅｎｅｔ座標系における縦方向位置は、s(t₀)で表すことができる。上記の算出された初期予測車線変更加速度
（外５）
、予測車線変更時間長t_p、及び車両３０ａの現在の走行速度v₁に基づいて、車両３０ａのターゲット予測位置情報s(t_p)を算出することができる。即ち、車両３０ａは、予測車線変更時間長t_p内で、現在の車線における位置Ａから位置Ｂまで走行することができる。位置Ｂに対応する縦方向位置は、s(t_p)である。この場合のs(t_p)は、車両３０ａの予測車線変更時間長t_p後のターゲット予測位置情報である。

スマート運転システムは、ターゲット車線において参照距離範囲内の車両３０ｂ、車両３０ｃ、及び車両３０ｄを取得することができる。時刻t₀において、車両３０ｂはターゲット車線における位置Ｇにあり、車両３０ｃはターゲット車線における位置Ｄにあり、車両３０ｄはターゲット車線における位置Ｃにある。車両３０ｂ、車両３０ｃ、及び車両３０ｄのそれぞれの時刻t₀での走行速度を取得し、それぞれの時刻t₀での走行速度と予測車線変更時間長t_pとに基づいて、予測車線変更時間長t_p後の車両３０ｂ、車両３０ｃ、及び車両３０ｄのそれぞれに対応する予測位置情報を決定することができる（ここでは、車両３０ｂ、車両３０ｃ、及び車両３０ｄが予測車線変更時間長t_p内で等速運動することをデフォルトとする）。図４に示すように、車両３０ｃは、予測車線変更時間長t_p内で、ターゲット車線の位置Ｄから位置Ｆまで走行し、位置Ｆに対応する縦方向位置は、ｓ３（即ち、車両３０ｃに対応する予測位置情報）であり、車両３０ｄは、予測車線変更時間長t_p内で、ターゲット車線の位置Ｃから位置Ｅまで走行し、位置Ｅに対応する縦方向位置は、ｓ２（即ち、車両３０ｄに対応する予測位置情報）である。縦方向位置s(t_p)と、車両３０ｂ、車両３０ｃ、及び車両３０ｄのそれぞれに対応する予測位置情報との間の予測距離を計算することにより、縦方向位置ｓ２と縦方向位置s(t_p)との間の距離が最小でありかつ縦方向位置ｓ２が縦方向位置s(t_p)よりも小さいことを決定することができるので、縦方向位置ｓ２に対応する車両３０ｄを、車両３０ａに対応するターゲット障害乗り物として決定してもよく（予測車線変更時間長t_p後、車両３０ｄが車両３０ａの後に位置する）、さらに、車両３０ｃを、車両３０ａに対応するターゲット障害乗り物として決定してもよい（予測車線変更時間長t_p後、車両３０ｃは、車両３０ａの前方にある、距離が最も近い車両である）。

ステップＳ１０４では、ターゲット障害乗り物とターゲット乗り物との間の予測位置関係に基づいて、現在の車線からターゲット車線への車線変更をターゲット乗り物に指示するためのターゲット予測車線変更加速度を決定する。

ステップＳ１０５では、前記ターゲット予測車線変更加速度に基づいて、前記現在の車線から前記ターゲット車線へ変換するように前記ターゲット乗り物を制御する。

本願の実施例の乗り物の車線変更方法がサーバによって実行される場合、サーバは、ターゲット乗り物におけるスマート運転システムに制御命令を送信することにより、スマート運転システムに、前記現在の車線から前記ターゲット車線へ変換するように前記ターゲット乗り物を制御させる。

具体的には、理解できるように、初期予測車線変更加速度
（外６）
は、ターゲット車線からターゲット障害乗り物を決定するために用いられる。初期予測車線変更加速度
（外７）
の決定プロセスにおいて、ターゲット障害乗り物によるターゲット乗り物の車線変更処理への影響が考慮されていないため、初期予測車線変更加速度
（外８）
でターゲット乗り物の車線変更を行うと、ターゲット障害乗り物を効果的に追跡・回避することができない。そのため、スマート運転システムは、ターゲット障害乗り物に基づいて、ターゲット乗り物の速度を再計画する必要がある。

スマート運転システムは、ターゲット障害乗り物とターゲット乗り物との間の予測位置関係に基づいて、ターゲット乗り物に対応する候補加速度a₄を決定してもよい。該候補加速度a₄は、ターゲット障害乗り物に基づいて得られた、ターゲット乗り物に対する加速度を指す。ターゲット障害乗り物の数は、１つであってもよく、２つであってもよい。ターゲット障害乗り物の数が１つである場合、ターゲット乗り物は、予期車線変更後に、ターゲット障害乗り物の前方を走行してもよく、ターゲット障害乗り物の後方を走行してもよい。ターゲット障害乗り物の数が２つである場合、ターゲット乗り物は、予期車線変更後に、２つのターゲット障害乗り物の間を走行してもよい。

スマート運転システムは、候補加速度a₄、第２制限加速度a₂、及び第３制限加速度a₃の中から最小値を選択して、ターゲット乗り物に対応するターゲット予測車線変更加速度
（外９）
とし、即ち、
（外１０）
にしてもよい。ターゲット予測車線変更加速度
（外１１）
を取得した後、スマート運転システムは、ターゲット予測車線変更加速度
（外１２）
で現在の車線からターゲット車線へ車線を変更するようにターゲット乗り物を制御することができる。理解できるように、ターゲット乗り物の実際の車線変更プロセスにおいて、スマート運転システムがターゲット乗り物に対して車線変更経路を計画することも必要である。車線変更経路を計画した後、計画された経路に沿って、ターゲット予測車線変更加速度
（外１３）
に基づいてターゲット乗り物の速度を調整し、ターゲット乗り物の現在の車線からターゲット車線への車線変更を実現する。説明すべきものとして、ターゲット車線にターゲット障害乗り物が存在しない場合は、ターゲット車線の参照距離範囲内に走行している乗り物がないことを表す。この場合のターゲット乗り物は、現在の車線からターゲット車線へ支障なく車線を変更することができる。ターゲット予測車線変更加速度
（外１４）
の決定プロセスにおいて、誘導乗り物、通行道路距離、及びターゲット障害乗り物などの要因を同時に考慮することができ、ターゲット予測車線変更加速度
（外１５）
の正確度を向上させ、さらに、ターゲット乗り物の車線変更の成功率を向上させることができる。

ここで、ターゲット障害乗り物の数が１つである場合、候補加速度a₄の決定プロセスは、スマート運転システムが、ターゲット障害乗り物に対応する走行速度v₃、及び、ターゲット障害乗り物とターゲット乗り物との間隔距離l₂（現在の時刻での間隔距離）を取得し、間隔距離l₂に基づいて、ターゲット乗り物に対応する第２安全制動距離L_b2を決定し、さらに、走行速度v₁、第２安全制動距離L_b2、及び走行速度v₃に基づいて、ターゲット乗り物に対応する候補加速度a₄を決定することを含んでもよい。該候補加速度a₄は、

と表すことができる。

ここで、t_aは、調整時間を表し、予め設定された定数パラメータであり（例えば、t_a＝２～４秒）、ターゲット乗り物が現在の車線からターゲット車線へ車線を変更する調整時間を推定するためのものである。第２安全制動距離L_b2は、予期車線変更後のターゲット乗り物がターゲット障害乗り物との安全距離を保持しながらターゲット車線を走行できる距離を示すために使用することができる。

スマート運転システムは、第２安全制動距離L_b2を計算する際に、予期車線変更後のターゲット乗り物の追従安全距離L_s及び第２追従時間距離t_h2を取得してもよい。ここで、追従安全距離L_sは、予め設定された定数パラメータである。該追従安全距離L_sは、ターゲット車線における隣接する２台の乗り物が衝突を回避するための安全距離を示すためのものであり、例えば、L_s＝１．０～３．０メートルである。第２追従時間距離t_h2は、予め設定された定数パラメータであってもよく、ターゲット乗り物が一定の走行速度を持っているという前提でターゲット障害乗り物との最短安全距離を保持する時間長を示すためのものであり、例えば、t_h2＝０．１～０．５秒であり、その意味が上記第１追従時間距離t_h1と類似する。

図５ａ及び図５ｂを併せて参照する。図５ａ及び図５ｂは、本願の実施例で提供される乗り物の車線変更シナリオの模式図である。予期車線変更後のターゲット乗り物の前部と、ターゲット障害乗り物の後部との位置が隣接する場合（図５ａに示すように、ターゲット乗り物４０ａは、現在の車線からターゲット車線へ車線を変更しようとし、ターゲット車線には、ターゲット障害乗り物４０ｂのみが含まれる）、スマート運転システムは、走行速度v₁、第２追従時間距離t_h2、追従安全距離L_s、及び間隔距離l₂（即ち、ターゲット乗り物４０ａとターゲット障害乗り物４０ｂとの間隔距離）に基づいて、ターゲット乗り物に対応する第２安全制動距離L_b2を決定することができる。スマート運転システムは、ターゲット乗り物４０ａとターゲット障害乗り物４０ｂとの最小間隙距離g_m1を予め定義してもよい。最小間隙距離g_m1は、

と表すことができる。

上記の数式８で定義された最小間隙距離g_m1に基づいて、第２安全制動距離L_b2が

であることを決定することができる。

上記の数式９から分かるように、ここでの第２安全制動距離L_b2は、ターゲット乗り物４０ａとターゲット障害乗り物４０ｂとの相対的な位置を示すためのものである。このため、本願の実施例における第２安全制動距離L_b2は、負数であり得る。なお、本願の実施例に係る距離は、いずれも、両者（例えば、２台の乗り物）間の相対的な位置と表すことができるため、算出された距離は、負数であり得る。この場合の負数の結果にも意味があり、これ以上の説明を省略する。上記の数式７、数式８、及び数式９によって、図５ａに示された車線変更シナリオにおける候補加速度a₄を決定することができる。

いくつかの実施例において、ターゲット障害乗り物の前部と、予期車線変更後のターゲット乗り物の後部との位置が隣接する場合（図５ｂに示すように、ターゲット乗り物４０ａは、現在の車線からターゲット車線へ車線を変更しようとし、ターゲット車線には、ターゲット障害乗り物４０ｃのみが含まれる）、走行速度v₃（即ち、ターゲット障害乗り物４０ｃの現在の時刻での走行速度）、第２追従時間距離t_h2、追従安全距離L_s、及び間隔距離l₂（即ち、ターゲット乗り物４０ａとターゲット障害乗り物４０ｃとの間隔距離）に基づいて、ターゲット乗り物に対応する第２安全制動距離L_b2を決定する。スマート運転システムは、ターゲット乗り物４０ａとターゲット障害乗り物４０ｃとの最小間隙距離g_m2を予め定義してもよい。最小間隙距離g_m2は、

と表すことができる。

上記の数式１０で定義された最小間隙距離g_m2に基づいて、第２安全制動距離L_b2が

であることを決定することができる。

上記の数式７、数式１０、及び数式１１によって、図５ｂに示された車線変更シナリオにおける候補加速度a₄を決定することができる。

いくつかの実施例において、図６を併せて参照する。図６は、本願の実施例で提供される乗り物の車線変更シナリオの模式図である。図６に示すように、ターゲット障害乗り物は、第１障害乗り物５０ｂ（推定リーダーと呼ぶことができ、即ち、Ｐｕｔａｔｉｖｅ ｌｅａｄｅｒ）と、第２障害乗り物５０ｃ（推定フォロワーと呼ぶことができ、即ち、Ｐｕｔａｔｉｖｅ ｆｏｌｌｏｗｅｒ）とを含んでもよい。また、予期車線変更後のターゲット乗り物５０ａは、第１障害乗り物５０ｂと第２障害乗り物５０ｃとの間を走行し、即ち、第１障害乗り物の後部と、予期車線変更後のターゲット乗り物の前部との位置が隣接し、第２障害乗り物の前部と、予期車線変更後のターゲット乗り物の後部との位置が隣接し、この場合のターゲット障害乗り物の数は２つである。

この場合、候補加速度a₄の決定プロセスは、スマート運転システムが、第１障害乗り物５０ｂと第２障害乗り物５０ｃとの間隔距離l₃（現在の時刻で）を取得し、間隔距離l₃と、ターゲット乗り物５０ａの車両長l₀とに基づいて、予期車線変更後のターゲット乗り物５０ａと第１障害乗り物５０ｂとの間の推定安全距離L_p（即ち、予期車線変更後のターゲット乗り物５０ａと第１障害乗り物との最適間隔距離）を決定するステップと、ターゲット乗り物５０ａと第１障害乗り物５０ｂとの間隔距離l₄（現在の時刻で）を取得し、間隔距離l₄及び推定安全距離L_pに基づいて、ターゲット乗り物５０ａに対応する第３安全制動距離L_b3を決定するステップと、スマート運転システムが、第１障害乗り物５０ｂの走行速度v₄を取得し、走行速度v₁、第３安全制動距離L_b3、及び走行速度v₄に基づいて、ターゲット乗り物５０ａに対応する候補加速度a₄を決定するステップと、を含んでもよい。該候補加速度a₄は、

と表すことができる。

ここで、第３安全制動距離は、L_b3=l₄-L_pと表すことができる。

以下、推定安全距離L_pの決定プロセスを説明する。スマート運転システムは、予期車線変更後のターゲット乗り物５０ａの追従安全距離L_s及び第２追従時間距離t_h2を取得し、第２障害乗り物５０ｃに対応する走行速度v₅を取得してもよく、さらに、走行速度v₁、追従安全距離L_s、及び第２追従時間距離t_h2に基づいて、第１障害乗り物５０ｂとターゲット乗り物５０ａとの第１予期間隔距離g_m3を決定してもよい。該第１予期間隔距離g_m3は、上記最小間隙距離g_m1と同じ意味を表し、即ち、第１予期間隔距離g_m3の表現形式は、上記の数式８に示す通りである。スマート運転システムは、走行速度v₅、追従安全距離L_s、及び第２追従時間距離t_h2に基づいて、第２障害乗り物５０ｃとターゲット乗り物５０ａとの第２予期間隔距離g_m4を決定してもよい。第２予期間隔距離g_m4は、
（外１６）
と表すことができる。

間隔距離l₃が第１区分パラメータ以上である場合、間隔距離l₄及び第１予期間隔距離g_m3に基づいて、推定安全距離L_pを決定してもよい。第１区分パラメータは、第１予期間隔距離g_m3、第２予期間隔距離g_m4、及び車両長l₀の総和を指す。間隔距離l₃が第１区分パラメータ未満であり、かつ、間隔距離l₃が第２区分パラメータ以上である場合、第１障害乗り物５０ｂとターゲット乗り物５０ａとの間のデフォルト安全距離L_c1（スマート運転システムで予め設定された定数パラメータを指すことができ、ターゲット乗り物５０ａと第１障害乗り物５０ｂとの間の最小保持距離を示すために用いられ、例えば、L_c1＝０．５～１．５メートルである）、間隔距離l₃、第２予期間隔距離g_m4、及び車両長l₀に基づいて、推定安全距離L_pを決定してもよい。第２区分パラメータは、第１障害乗り物５０ｂとターゲット乗り物５０ａとの間のデフォルト安全距離L_c1、第２障害乗り物５０ｃとターゲット乗り物５０ａとの間のデフォルト安全距離L_c2（スマート運転システムで予め設定された定数パラメータを指すことができ、ターゲット乗り物５０ａと第２障害乗り物５０ｃとの間の最小保持距離を示すために用いられ、例えば、L_c2＝０．５～１．５メートルである）、及び車両長l₀の総和を指す。間隔距離l₃が第２区分パラメータ未満である場合、第１障害乗り物５０ｂとターゲット乗り物５０ａとの間のデフォルト安全距離L_c1を推定安全距離L_pとして決定する。該推定安全距離L_pは、

と表すことができる。

ここで、l₅は、現在の時刻でターゲット乗り物５０ａと第２障害乗り物５０ｃとの間隔距離を表し、g_m3+g_m4+l₀は、上記第１区分パラメータを表し、L_c1+L_c2+l₀は、上記第２区分パラメータである。上記の数式１２及び数式１３によって、図６に示された車線変更シナリオにおける候補加速度a₄を決定することができる。

本願の実施例において、ターゲット乗り物の走行パラメータによって、該ターゲット乗り物に対応する初期予測車線変更加速度を初歩的に計画し、該初期予測車線変更加速度に基づいて、ターゲット車線から適切な車線変更間隙を決定することができる（ターゲット障害乗り物により決定される）。適切な車線変更間隙を決定した後、ターゲット障害乗り物を考慮要因としてもよい（即ち、ターゲット障害乗り物に対する追跡及び回避を考慮する）。２回の速度計画によって、ターゲット乗り物に車線変更のより良い機会を取得させることができ、ターゲット乗り物の車線変更の成功率を向上させることができる。

図７を参照する。図７は、本願の実施例で提供されるデータ処理装置の構成の模式図である。図７に示すように、該データ処理装置１は、初期加速度決定モジュール１１と、位置予測モジュール１２と、ターゲット障害物決定モジュール１３と、ターゲット加速度決定モジュール１４と、を含んでもよく、
初期加速度決定モジュール１１は、現在の車線に位置するターゲット乗り物の走行パラメータを取得し、走行パラメータに基づいて、ターゲット乗り物に対応する初期予測車線変更加速度を生成し、
位置予測モジュール１２は、ターゲット乗り物の現在位置情報、予測車線変更時間長、及び初期予測車線変更加速度に基づいて、ターゲット乗り物に対応するターゲット予測位置情報を生成し、前記予測車線変更時間長は、推定された、前記ターゲット乗り物が前記現在の車線からターゲット車線へ車線を変更するのにかかる時間長であり、
ターゲット障害物決定モジュール１３は、ターゲット予測位置情報に基づいて、ターゲット車線においてターゲット乗り物に対応するターゲット障害乗り物を決定し、ターゲット車線は、ターゲット乗り物の予期車線変更の変更先車線であり、ターゲット障害乗り物は、ターゲット車線における、予期車線変更後のターゲット乗り物に隣接する乗り物であり、
ターゲット加速度決定モジュール１４は、ターゲット障害乗り物とターゲット乗り物との間の予測位置関係に基づいて、現在の車線からターゲット車線への車線変更をターゲット乗り物に指示するためのターゲット予測車線変更加速度を決定し、前記ターゲット予測車線変更加速度に基づいて、前記現在の車線から前記ターゲット車線へ変換するように前記ターゲット乗り物を制御する。

ここで、初期加速度決定モジュール１１、位置予測モジュール１２、ターゲット障害物決定モジュール１３，ターゲット加速度決定モジュール１４の具体的な機能実現方式は、上記図３に対応する実施例におけるステップＳ１０１～ステップＳ１０４を参照すればよいが、ここではこれ以上の説明を省略する。

図７を併せて参照すると、初期加速度決定モジュール１１は、パラメータ取得ユニット１１１と、加速度生成ユニット１１２と、を含んでもよく、
パラメータ取得ユニット１１１は、ターゲット乗り物に対応する走行パラメータを取得し、走行パラメータは、ターゲット車線最大速度、誘導乗り物、及び通行道路距離を含み、ターゲット車線最大速度は、ターゲット車線の規定された最大速度を指し、誘導乗り物は、現在の車線でターゲット乗り物に対して走行ルートを誘導する乗り物を指し、通行道路距離は、ターゲット乗り物の現在の車線における通行可能な道路の長さを指し、
加速度生成ユニット１１２は、ターゲット車線最大速度、誘導乗り物、及び通行道路距離に基づいて、ターゲット乗り物に対応する初期予測車線変更加速度を生成する。

ここで、パラメータ取得ユニット１１１、加速度生成ユニット１１２の具体的な機能実現方式は、上記図３に対応する実施例におけるステップＳ１０１を参照すればよいが、ここではこれ以上の説明を省略する。

図７を併せて参照すると、加速度生成ユニット１１２は、第１加速度決定サブユニット１１２１と、第２加速度決定サブユニット１１２２と、第３加速度決定サブユニット１１２３と、選択サブユニット１１２４と、を含んでもよく、
第１加速度決定サブユニット１１２１は、ターゲット乗り物の走行速度v₁と、ターゲット車線のターゲット車線最大速度とを取得し、走行速度v₁及びターゲット車線最大速度に基づいて、ターゲット乗り物に対応する第１制限加速度を決定し、
第２加速度決定サブユニット１１２２は、走行速度v₁及び通行道路距離に基づいて、ターゲット乗り物に対応するブレーキ加速度を生成し、ブレーキ加速度に基づいて、ターゲット乗り物に対応する第２制限加速度を決定し、
第３加速度決定サブユニット１１２３は、誘導乗り物の走行速度v₂に基づいて、ターゲット乗り物に対応する第１安全制動距離を決定し、第１安全制動距離、走行速度v₁、ターゲット追従速度、及び推定追従時間長に基づいて、ターゲット乗り物に対応する第３制限加速度を決定し、ターゲット追従速度は、ターゲット車線最大速度及び走行速度v₂のうちの小さい値を指し、
選択サブユニット１１２４は、第１制限加速度、第２制限加速度、及び第３制限加速度のうちの最小値を、ターゲット乗り物に対応する初期予測車線変更加速度として決定する。

ここで、第２加速度決定サブユニット１１２２は、具体的には、
ターゲット乗り物の現在の車線における道路終点速度を取得し、走行速度v₁と道路終点速度の平方差を取得し、道路終点速度は、ターゲット乗り物が現在の車線の終点に到達する際の最低速度を指し、
平方差と通行道路距離との比に基づいて、ターゲット乗り物に対応するブレーキ加速度を決定する。

ここで、第３加速度決定サブユニット１１２３は、具体的には、
ターゲット乗り物と誘導乗り物との間の第１追従時間距離を取得し、ターゲット追従速度及び第１追従時間距離に基づいて、ターゲット追従距離を決定し、
ターゲット乗り物と誘導乗り物との間隔距離l₁を取得し、間隔距離l₁とターゲット追従距離との差を第１安全制動距離として決定する。

ここで、第１加速度決定サブユニット１１２１、第２加速度決定サブユニット１１２２、第３加速度決定サブユニット１１２３、選択サブユニット１１２４の具体的な機能実現方式は、上記図３に対応する実施例におけるステップＳ１０１を参照すればよいが、ここではこれ以上の説明を省略する。

図７を併せて参照すると、ターゲット障害物決定モジュール１３は、障害物位置予測ユニット１３１と、予測距離取得ユニット１３２と、交通車両選択ユニット１３３と、を含んでもよく、
障害物位置予測ユニット１３１は、ターゲット車線において参照距離範囲内のＮ個（Ｎは、正の整数）の交通車両のそれぞれに対応する車両走行速度を取得し、車両走行速度及び予測車線変更時間長に基づいて、Ｎ個の交通車両のそれぞれに対応する予測位置情報を決定し、
予測距離取得ユニット１３２は、ターゲット予測位置情報と、Ｎ個の交通車両のそれぞれに対応する予測位置情報とに基づいて、ターゲット乗り物とＮ個の交通車両のそれぞれとの間の予測距離を取得し、
交通車両選択ユニット１３３は、前記ターゲット乗り物との間の予測距離が最短となる１つ又は複数の交通車両を、ターゲット乗り物に対応するターゲット障害乗り物として決定する。

ここで、障害物位置予測ユニット１３１、予測距離取得ユニット１３２、交通車両選択ユニット１３３の具体的な機能実現方式は、上記図３に対応する実施例におけるステップＳ１０３を参照すればよいが、ここではこれ以上の説明を省略する。

図７を併せて参照すると、ターゲット加速度決定モジュール１４は、候補加速度決定ユニット１４１と、加速度選択ユニット１４２と、車線変更ユニット１４３と、を含んでもよく、
候補加速度決定ユニット１４１は、ターゲット障害乗り物とターゲット乗り物との間の予測位置関係に基づいて、ターゲット乗り物に対応する候補加速度を決定し、
加速度選択ユニット１４２は、候補加速度、第２制限加速度、及び第３制限加速度のうちの最小値を、ターゲット乗り物に対応するターゲット予測車線変更加速度として決定し、
車線変更ユニット１４３は、ターゲット予測車線変更加速度で現在の車線からターゲット車線へ車線を変更するようにターゲット乗り物を制御する。

ここで、候補加速度決定ユニット１４１、加速度選択ユニット１４２、車線変更ユニット１４３の具体的な機能実現方式は、上記図３に対応する実施例におけるステップＳ１０４を参照すればよいが、ここではこれ以上の説明を省略する。

図７を併せて参照すると、ターゲット障害乗り物の数は１つであり、
候補加速度決定ユニット１４１は、間隔距離取得サブユニット１４１１と、第１制動距離決定サブユニット１４１２と、第１決定サブユニット１４１３と、を含んでもよく、
間隔距離取得サブユニット１４１１は、ターゲット障害乗り物に対応する走行速度v₃と、ターゲット障害乗り物とターゲット乗り物との間隔距離l₂とを取得し、
第１制動距離決定サブユニット１４１２は、間隔距離l₂に基づいて、ターゲット乗り物に対応する第２安全制動距離を決定し、
第１決定サブユニット１４１３は、走行速度v₁、第２安全制動距離、及び走行速度v₃に基づいて、ターゲット乗り物に対応する候補加速度を決定する。

ここで、第１制動距離決定サブユニット１４１２は、具体的には、
予期車線変更後のターゲット乗り物の追従安全距離及び第２追従時間距離を取得し、
予期車線変更後のターゲット乗り物の前部と、ターゲット障害乗り物の後部との位置が隣接する場合、走行速度v₁、第２追従時間距離、追従安全距離、及び間隔距離l₂に基づいて、ターゲット乗り物に対応する第２安全制動距離を決定し、
ターゲット障害乗り物の前部と、予期車線変更後のターゲット乗り物の後部との位置が隣接する場合、走行速度v₃、第２追従時間距離、追従安全距離、及び間隔距離l₂に基づいて、ターゲット乗り物に対応する第２安全制動距離を決定するために使用することができる。

ここで、間隔距離取得サブユニット１４１１、第１制動距離決定サブユニット１４１２、第１決定サブユニット１４１３の具体的な機能実現方式は、上記図３に対応する実施例におけるステップＳ１０４を参照すればよいが、ここではこれ以上の説明を省略する。

ここで、上記ターゲット障害乗り物は、第１障害乗り物及び第２障害乗り物を含み、第１障害乗り物の後部と、予期車線変更後のターゲット乗り物の前部との位置が隣接し、第２障害乗り物の前部と、予期車線変更後のターゲット乗り物の後部との位置が隣接し、
候補加速度決定ユニット１４１は、推定安全距離決定サブユニット１４１４と、第２制動距離決定サブユニット１４１５と、第２決定サブユニット１４１６と、を含んでもよく、
推定安全距離決定サブユニット１４１４は、第１障害乗り物と第２障害乗り物との間隔距離l₃を取得し、間隔距離l₃とターゲット乗り物の車両長とに基づいて、予期車線変更後のターゲット乗り物と第１障害乗り物との間の推定安全距離を決定し、
第２制動距離決定サブユニット１４１５は、ターゲット乗り物と第１障害乗り物との間隔距離l₄を取得し、間隔距離l₄及び推定安全距離に基づいて、ターゲット乗り物に対応する第３安全制動距離を決定し、
第２決定サブユニット１４１６は、第１障害乗り物の走行速度v₄を取得し、走行速度v₁、第３安全制動距離、及び走行速度v₄に基づいて、ターゲット乗り物に対応する候補加速度を決定する。

ここで、推定安全距離決定サブユニット１４１４は、具体的には、
予期車線変更後のターゲット乗り物の追従安全距離及び第２追従時間距離を取得し、第２障害乗り物に対応する走行速度v₅を取得し、
走行速度v₁、追従安全距離、及び第２追従時間距離に基づいて、第１障害乗り物とターゲット乗り物との第１予期間隔距離を決定し、
走行速度v₅、追従安全距離、及び第２追従時間距離に基づいて、第２障害乗り物とターゲット乗り物との第２予期間隔距離を決定し、
間隔距離l₃が第１区分パラメータ以上である場合、間隔距離l₄及び第１予期間隔距離に基づいて、推定安全距離を決定し、第１区分パラメータは、第１予期間隔距離、第２予期間隔距離、及び車両長の総和を指し、
間隔距離l₃が第１区分パラメータ未満であり、かつ、間隔距離l₃が第２区分パラメータ以上である場合、第１障害乗り物とターゲット乗り物との間のデフォルト安全距離、間隔距離l₃、第２予期間隔距離、及び車両長に基づいて、推定安全距離を決定し、第２区分パラメータは、第１障害乗り物とターゲット乗り物との間のデフォルト安全距離、第２障害乗り物とターゲット乗り物との間のデフォルト安全距離、及び車両長の総和を指し、
間隔距離l₃が第２区分パラメータ未満である場合、第１障害乗り物とターゲット乗り物との間のデフォルト安全距離を推定安全距離として決定する。

ここで、推定安全距離決定サブユニット１４１４、第２制動距離決定サブユニット１４１５、第２決定サブユニット１４１６の具体的な機能実現方式は、上記図３に対応する実施例におけるステップＳ１０４を参照すればよいが、ここではこれ以上の説明を省略する。ここで、間隔距離取得サブユニット１４１１、第１制動距離決定サブユニット１４１２、第１決定サブユニット１４１３が相応の操作を実行する場合、推定安全距離決定サブユニット１４１４、第２制動距離決定サブユニット１４１５、第２決定サブユニット１４１６は、いずれも、操作の実行を一時停止し、推定安全距離決定サブユニット１４１４、第２制動距離決定サブユニット１４１５、第２決定サブユニット１４１６が相応の操作を実行する場合、間隔距離取得サブユニット１４１１、第１制動距離決定サブユニット１４１２、第１決定サブユニット１４１３は、いずれも、操作の実行を一時停止する。

本願の実施例において、ターゲット乗り物の走行パラメータによって、該ターゲット乗り物に対応する初期予測車線変更加速度を初歩的に計画し、該初期予測車線変更加速度に基づいて、ターゲット車線から適切な車線変更間隙を決定することができる（ターゲット障害乗り物により決定される）。適切な車線変更間隙を決定した後、ターゲット障害乗り物を考慮要因としてもよい（即ち、ターゲット障害乗り物に対する追跡及び回避を考慮する）。２回の速度計画によって、ターゲット乗り物に車線変更のより良い機会を取得させることができ、ターゲット乗り物の車線変更の成功率を向上させることができる。

図８を参照する。図８は、本願の実施例で提供されるコンピュータ機器の構成の模式図である。図８に示すように、該コンピュータ機器１０００は、プロセッサ１００１と、ネットワークインタフェース１００４と、メモリ１００５と、を備えてもよい。また、上記コンピュータ機器１０００は、ユーザインタフェース１００３と、少なくとも１つの通信バス１００２と、をさらに備えてもよい。ここで、通信バス１００２は、これらのコンポーネント間の接続通信を実現する。ここで、ユーザインタフェース１００３は、ディスプレイ（Ｄｉｓｐｌａｙ）、キーボード（Ｋｅｙｂｏａｒｄ）を含んでもよい。ユーザインタフェース１００３は、標準的な有線インタフェース、無線インタフェースをさらに含んでもよい。いくつかの実施例において、ネットワークインタフェース１００４は、標準的な有線インタフェース、無線インタフェース（例えば、ＷＩ－ＦＩインタフェース）を含んでもよい。メモリ１００５は、高速ＲＡＭであってもよいし、不揮発性メモリ（ｎｏｎ－ｖｏｌａｔｉｌｅ ｍｅｍｏｒｙ）、例えば、少なくとも１つのディスク記憶装置であってもよい。いくつかの実施例において、メモリ１００５は、前記プロセッサ１００１から離間する少なくとも１つの記憶装置であってもよい。図８に示すように、コンピュータ可読記憶媒体であるメモリ１００５には、オペレーティングシステム、ネットワーク通信モジュール、ユーザインタフェースモジュール、及び機器制御アプリケーションプログラムが含まれてもよい。

図８に示されたコンピュータ機器１０００において、ネットワークインタフェース１００４は、ネットワーク通信機能を提供することができ、ユーザインタフェース１００３は、主に、ユーザに入力インタフェースを提供し、プロセッサ１００１は、メモリ１００５に記憶された機器制御アプリケーションプログラムを呼び出すことにより、
現在の車線に位置するターゲット乗り物の走行パラメータを取得し、走行パラメータに基づいて、ターゲット乗り物に対応する初期予測車線変更加速度を生成するステップと、
ターゲット乗り物の現在位置情報、予測車線変更時間長、及び初期予測車線変更加速度に基づいて、ターゲット乗り物に対応するターゲット予測位置情報を生成するステップと、
ターゲット予測位置情報に基づいて、ターゲット車線においてターゲット乗り物に対応するターゲット障害乗り物を決定するステップであって、ターゲット車線は、ターゲット乗り物の予期車線変更の変更先車線であり、ターゲット障害乗り物は、ターゲット車線における、予期車線変更後のターゲット乗り物に隣接する乗り物である、ステップと、
ターゲット障害乗り物とターゲット乗り物との間の予測位置関係に基づいて、現在の車線からターゲット車線への車線変更をターゲット乗り物に指示するためのターゲット予測車線変更加速度を決定するステップと、を実現するために使用することができる。

理解すべきものとして、本願の実施例で説明されるコンピュータ機器１０００は、上記の図３に対応する実施例におけるデータ処理方法の説明を実行することができるし、上記の図７に対応する実施例におけるデータ処理装置１の説明を実行することもできる。ここでは、これ以上の説明を省略する。なお、同様の方法を用いた有益な効果についても、これ以上の説明を省略する。

また、ここで指摘すべきものとして、本願の実施例では、上記で言及されたデータ処理装置１によって実行されるコンピュータプログラムを記憶したコンピュータ可読記憶媒体がさらに提供されており、コンピュータプログラムには、プログラム命令が含まれ、プロセッサは、プログラム命令を実行すると、上記の図３に対応する実施例におけるデータ処理方法の説明を実行することができる。このため、ここではこれ以上の説明を省略する。なお、同様の方法を用いた有益な効果についても、これ以上の説明を省略する。本願に係るコンピュータ可読記憶媒体の実施例に披露されていない技術的詳細については、本願の方法の実施例の説明を参照する。

また、説明すべきものとして、本願の実施例では、コンピュータ命令を含むコンピュータプログラム製品又はコンピュータプログラムがさらに提供されている。該コンピュータ命令は、コンピュータ可読記憶媒体に記憶されてもよい。コンピュータ機器のプロセッサは、コンピュータ可読記憶媒体から該コンピュータ命令を読み取り、プロセッサが該コンピュータ命令を実行すると、該コンピュータ機器に、上記の図３に対応する実施例におけるデータ処理方法の説明を実行させる。このため、ここではこれ以上の説明を省略する。なお、同様の方法を用いた有益な効果についても、これ以上の説明を省略する。本願に係るコンピュータプログラム製品又はコンピュータプログラムの実施例に披露されていない技術的詳細については、本願の方法の実施例の説明を参照する。

説明すべきものとして、説明を簡単にするために、前述した各方法実施例が一連の動作の組み合わせとして表現されているが、当業者は、本願によれば、何らかのステップを他の順序で又は同時に実行することができるので、本願が記載された動作の順序によって制限されないことを知っておくべきである。

本願の実施例の方法におけるステップは、実際の必要に応じて、順序調整、併合、及び削減を行ってもよい。

本願の実施例の装置におけるモジュールは、実際の必要に応じて、併合、分割、及び削減を行ってもよい。

当業者であれば理解できるように、上記の実施例の方法におけるフローの全部又は一部は、コンピュータプログラムを介して関連ハードウェアに指示することにより実行されてもよい。コンピュータプログラムは、コンピュータ可読記憶媒体に記憶されてもよい。このプログラムが実行されると、上記のような各方法の実施例のフローが実行される。ここで、記憶媒体は、磁気ディスク、光ディスク、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ：Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、又はランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などであってもよい。

上記で掲示されるのは、本願の好ましい実施例に過ぎず、もちろん、これで本願の権利範囲を限定するわけにはいかない。それゆえ、本願の特許請求の範囲に従った同等な変更は、依然として、本願に含まれる範囲に属する。

Claims (13)

1. コンピュータ機器が実行するデータ処理方法であって、
   現在の車線に位置するターゲット乗り物の走行パラメータを取得し、前記走行パラメータに基づいて、ターゲット乗り物に対応する初期予測車線変更加速度を生成するステップと、
   前記ターゲット乗り物の現在位置情報、予測車線変更時間長、及び前記初期予測車線変更加速度に基づいて、前記ターゲット乗り物に対応するターゲット予測位置情報を生成するステップであって、前記予測車線変更時間長は、推定された、前記ターゲット乗り物が前記現在の車線からターゲット車線へ車線を変更するのにかかる時間長である、ステップと、
   前記ターゲット予測位置情報に基づいて、ターゲット車線において前記ターゲット乗り物に対応するターゲット障害乗り物を決定するステップであって、前記ターゲット車線は、前記ターゲット乗り物の予期車線変更の変更先車線であり、前記ターゲット障害乗り物は、前記ターゲット車線における、予期車線変更後のターゲット乗り物に隣接する乗り物である、ステップと、
   前記ターゲット障害乗り物と前記ターゲット乗り物との間の予測位置関係に基づいて、前記現在の車線から前記ターゲット車線への車線変更を前記ターゲット乗り物に指示するためのターゲット予測車線変更加速度を決定するステップと、
   前記ターゲット予測車線変更加速度に基づいて、前記現在の車線から前記ターゲット車線へ変換するように前記ターゲット乗り物を制御するステップと、
   を含み、
   前記現在の車線に位置するターゲット乗り物の走行パラメータを取得し、前記走行パラメータに基づいて、ターゲット乗り物に対応する初期予測車線変更加速度を生成するステップは、
   ターゲット乗り物に対応する走行パラメータを取得するステップであって、前記走行パラメータは、ターゲット車線最大速度、誘導乗り物、及び通行道路距離を含み、前記ターゲット車線最大速度は、前記ターゲット車線の規定された最大速度を指し、前記誘導乗り物は、前記現在の車線で前記ターゲット乗り物の前方を走行しておりかつ距離が最も近い、前記ターゲット乗り物に対して走行ルートを誘導する乗り物を指し、前記通行道路距離は、前記ターゲット乗り物の前記現在の車線における通行可能な道路の長さを指す、ステップと、
   前記ターゲット車線最大速度、前記誘導乗り物、及び前記通行道路距離に基づいて、ターゲット乗り物に対応する前記初期予測車線変更加速度を生成するステップと、を含む、
   データ処理方法。
2. 前記ターゲット車線最大速度、前記誘導乗り物、及び前記通行道路距離に基づいて、ターゲット乗り物に対応する前記初期予測車線変更加速度を生成するステップは、
   前記ターゲット乗り物の現在の走行速度v₁と、前記ターゲット車線のターゲット車線最大速度とを取得し、前記走行速度v₁及び前記ターゲット車線最大速度に基づいて、前記ターゲット乗り物に対応する第１制限加速度を決定するステップと、
   前記走行速度v₁及び前記通行道路距離に基づいて、前記ターゲット乗り物に対応するブレーキ加速度を生成し、前記ブレーキ加速度に基づいて、前記ターゲット乗り物に対応する第２制限加速度を決定するステップと、
   前記誘導乗り物の走行速度v₂に基づいて、前記ターゲット乗り物に対応する第１安全制動距離を決定し、前記第１安全制動距離、前記走行速度v₁、ターゲット追従速度、及び推定追従時間長に基づいて、前記ターゲット乗り物に対応する第３制限加速度を決定するステップであって、前記ターゲット追従速度は、前記ターゲット車線最大速度及び前記走行速度v₂のうちの小さい値を指す、ステップと、
   前記第１制限加速度、前記第２制限加速度、及び前記第３制限加速度のうちの最小値を、前記ターゲット乗り物に対応する初期予測車線変更加速度として決定するステップと、を含む、
   請求項１に記載のデータ処理方法。
3. 前記走行速度v₁及び前記通行道路距離に基づいて、前記ターゲット乗り物に対応するブレーキ加速度を生成するステップは、
   前記ターゲット乗り物の前記現在の車線における道路終点速度を取得し、前記走行速度v₁と前記道路終点速度の平方差を取得するステップであって、前記道路終点速度は、前記ターゲット乗り物が前記現在の車線の終点に到達する際の最低速度を指す、ステップと、
   前記平方差と前記通行道路距離との比に基づいて、前記ターゲット乗り物に対応するブレーキ加速度を決定するステップと、を含む、
   請求項２に記載のデータ処理方法。
4. 前記誘導乗り物の走行速度v₂に基づいて、前記ターゲット乗り物に対応する第１安全制動距離を決定するステップは、
   前記ターゲット乗り物と前記誘導乗り物との間の第１追従時間距離を取得し、前記ターゲット追従速度及び第１追従時間距離に基づいて、ターゲット追従距離を決定するステップであって、前記第１追従時間距離は、予め設定された、前記ターゲット乗り物が現在の走行速度v₁で前記誘導乗り物との最短安全距離を保持する時間長を示すためのものである、ステップと、
   前記ターゲット乗り物と前記誘導乗り物との間隔距離l₁を取得し、前記間隔距離l₁と前記ターゲット追従距離との差を前記第１安全制動距離として決定するステップと、を含む、
   請求項２に記載のデータ処理方法。
5. 前記ターゲット予測位置情報に基づいて、ターゲット車線において前記ターゲット乗り物に対応するターゲット障害乗り物を決定するステップは、
   前記ターゲット車線において参照距離範囲内のＮ個（Ｎは、正の整数）の交通車両のそれぞれに対応する車両走行速度を取得し、前記車両走行速度及び前記予測車線変更時間長に基づいて、前記Ｎ個の交通車両のそれぞれに対応する予測位置情報を決定するステップと、
   前記ターゲット予測位置情報と、前記Ｎ個の交通車両のそれぞれに対応する予測位置情報とに基づいて、前記ターゲット乗り物と前記Ｎ個の交通車両のそれぞれとの間の予測距離を取得するステップと、
   前記ターゲット乗り物との間の予測距離が最短となる１つ又は複数の交通車両を、前記ターゲット乗り物に対応するターゲット障害乗り物として決定するステップと、を含む、
   請求項１乃至４のいずれか１項に記載のデータ処理方法。
6. 前記ターゲット障害乗り物と前記ターゲット乗り物との間の予測位置関係に基づいて、前記現在の車線から前記ターゲット車線への車線変更を前記ターゲット乗り物に指示するためのターゲット予測車線変更加速度を決定するステップは、
   前記ターゲット障害乗り物と前記ターゲット乗り物との間の予測位置関係に基づいて、前記ターゲット乗り物に対応する候補加速度を決定するステップと、
   前記候補加速度、前記第２制限加速度、及び前記第３制限加速度のうちの最小値を、前記ターゲット乗り物に対応するターゲット予測車線変更加速度として決定するステップと、を含む、
   請求項２に記載のデータ処理方法。
7. 前記ターゲット障害乗り物の数は１つであり、
   前記ターゲット障害乗り物と前記ターゲット乗り物との間の予測位置関係に基づいて、前記ターゲット乗り物に対応する候補加速度を決定するステップは、
   前記ターゲット障害乗り物に対応する走行速度v₃と、前記ターゲット障害乗り物と前記ターゲット乗り物との間隔距離l₂とを取得するステップと、
   前記間隔距離l₂に基づいて、前記ターゲット乗り物に対応する第２安全制動距離を決定するステップと、
   前記走行速度v₁、前記第２安全制動距離、及び前記走行速度v₃に基づいて、前記ターゲット乗り物に対応する前記候補加速度を決定するステップと、を含む、
   請求項６に記載のデータ処理方法。
8. 前記間隔距離l₂に基づいて、前記ターゲット乗り物に対応する第２安全制動距離を決定するステップは、
   前記予期車線変更後のターゲット乗り物の追従安全距離及び第２追従時間距離を取得するステップであって、前記第２追従時間距離は、予め設定された定数パラメータであり、前記ターゲット乗り物が現在の走行速度v₁を持っているという前提で前記ターゲット障害乗り物との最短安全距離を保持する時間長を示すためのものである、ステップと、
   前記予期車線変更後のターゲット乗り物の前部と、前記ターゲット障害乗り物の後部との位置が隣接する場合、前記走行速度v₁、前記第２追従時間距離、前記追従安全距離、及び前記間隔距離l₂に基づいて、前記ターゲット乗り物に対応する第２安全制動距離を決定するステップと、
   前記ターゲット障害乗り物の前部と、前記予期車線変更後のターゲット乗り物の後部との位置が隣接する場合、前記走行速度v₃、前記第２追従時間距離、前記追従安全距離、及び前記間隔距離l₂に基づいて、前記ターゲット乗り物に対応する第２安全制動距離を決定するステップと、を含む、
   請求項７に記載のデータ処理方法。
9. 前記ターゲット障害乗り物は、第１障害乗り物及び第２障害乗り物を含み、前記第１障害乗り物の後部と、前記予期車線変更後のターゲット乗り物の前部との位置が隣接し、前記第２障害乗り物の前部と、前記予期車線変更後のターゲット乗り物の後部との位置が隣接し、
   前記ターゲット障害乗り物と前記ターゲット乗り物との間の予測位置関係に基づいて、前記ターゲット乗り物に対応する候補加速度を決定するステップは、
   前記第１障害乗り物と前記第２障害乗り物との間隔距離l₃を取得し、前記間隔距離l₃と、前記ターゲット乗り物の車両長とに基づいて、前記予期車線変更後のターゲット乗り物と前記第１障害乗り物との間の推定安全距離を決定するステップと、
   前記ターゲット乗り物と前記第１障害乗り物との間隔距離l₄を取得し、前記間隔距離l₄及び前記推定安全距離に基づいて、前記ターゲット乗り物に対応する第３安全制動距離を決定するステップと、
   前記第１障害乗り物の走行速度v₄を取得し、前記走行速度v₁、前記第３安全制動距離、及び前記走行速度v₄に基づいて、前記ターゲット乗り物に対応する前記候補加速度を決定するステップと、を含む、
   請求項６に記載のデータ処理方法。
10. 前記間隔距離l₃と、前記ターゲット乗り物の車両長とに基づいて、前記予期車線変更後のターゲット乗り物と前記第１障害乗り物との間の推定安全距離を決定するステップは、
    前記予期車線変更後のターゲット乗り物の追従安全距離及び第２追従時間距離を取得し、前記第２障害乗り物に対応する走行速度v₅を取得するステップと、
    前記走行速度v₁、前記追従安全距離、及び前記第２追従時間距離に基づいて、前記第１障害乗り物と前記ターゲット乗り物との第１予期間隔距離を決定するステップと、
    前記走行速度v₅、前記追従安全距離、及び前記第２追従時間距離に基づいて、前記第２障害乗り物と前記ターゲット乗り物との第２予期間隔距離を決定するステップと、
    前記間隔距離l₃が第１区分パラメータ以上である場合、前記間隔距離l₄及び前記第１予期間隔距離に基づいて、前記推定安全距離を決定するステップであって、前記第１区分パラメータは、前記第１予期間隔距離、前記第２予期間隔距離、及び前記車両長の総和を指す、ステップと、
    前記間隔距離l₃が前記第１区分パラメータ未満であり、かつ、前記間隔距離l₃が第２区分パラメータ以上である場合、前記第１障害乗り物と前記ターゲット乗り物との間のデフォルト安全距離、前記間隔距離l₃、前記第２予期間隔距離、及び前記車両長に基づいて、前記推定安全距離を決定するステップであって、前記第２区分パラメータは、前記第１障害乗り物と前記ターゲット乗り物との間のデフォルト安全距離、前記第２障害乗り物と前記ターゲット乗り物との間のデフォルト安全距離、及び前記車両長の総和を指す、ステップと、
    前記間隔距離l₃が前記第２区分パラメータ未満である場合、前記第１障害乗り物と前記ターゲット乗り物との間のデフォルト安全距離を前記推定安全距離として決定するステップと、を含む、
    請求項９に記載のデータ処理方法。
11. データ処理装置であって、
    現在の車線に位置するターゲット乗り物の走行パラメータを取得し、前記走行パラメータに基づいて、ターゲット乗り物に対応する初期予測車線変更加速度を生成する初期加速度決定モジュールと、
    前記ターゲット乗り物の現在位置情報、予測車線変更時間長、及び前記初期予測車線変更加速度に基づいて、前記ターゲット乗り物に対応するターゲット予測位置情報を生成する位置予測モジュールであって、前記予測車線変更時間長は、推定された、前記ターゲット乗り物が前記現在の車線からターゲット車線へ車線を変更するのにかかる時間長である、位置予測モジュールと、
    前記ターゲット予測位置情報に基づいて、ターゲット車線において前記ターゲット乗り物に対応するターゲット障害乗り物を決定するターゲット障害物決定モジュールであって、前記ターゲット車線は、前記ターゲット乗り物の予期車線変更の変更先車線であり、前記ターゲット障害乗り物は、前記ターゲット車線における、予期車線変更後のターゲット乗り物に隣接する乗り物である、ターゲット障害物決定モジュールと、
    前記ターゲット障害乗り物と前記ターゲット乗り物との間の予測位置関係に基づいて、前記現在の車線から前記ターゲット車線への車線変更を前記ターゲット乗り物に指示するためのターゲット予測車線変更加速度を決定し、前記ターゲット予測車線変更加速度に基づいて、前記現在の車線から前記ターゲット車線へ変換するように前記ターゲット乗り物を制御するターゲット加速度決定モジュールと、
    を含み、
    前記初期加速度決定モジュールは、
    ターゲット乗り物に対応する走行パラメータを取得することであって、前記走行パラメータは、ターゲット車線最大速度、誘導乗り物、及び通行道路距離を含み、前記ターゲット車線最大速度は、前記ターゲット車線の規定された最大速度を指し、前記誘導乗り物は、前記現在の車線で前記ターゲット乗り物の前方を走行しておりかつ距離が最も近い、前記ターゲット乗り物に対して走行ルートを誘導する乗り物を指し、前記通行道路距離は、前記ターゲット乗り物の前記現在の車線における通行可能な道路の長さを指す、ことと、
    前記ターゲット車線最大速度、前記誘導乗り物、及び前記通行道路距離に基づいて、ターゲット乗り物に対応する前記初期予測車線変更加速度を生成することと、を行う、
    データ処理装置。
12. コンピュータ機器であって、
    メモリとプロセッサとを備え、
    前記メモリには、コンピュータプログラムが記憶されており、前記コンピュータプログラムが前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサは、請求項１乃至１０のいずれか１項に記載のデータ処理方法を実行する、コンピュータ機器。
13. 請求項１乃至１０のいずれか１項に記載のデータ処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。