JPWO2007102405A1 - 自車進路決定方法および自車進路決定装置 - Google Patents

Abstract

予測された複数の自車進路候補の中から安全性と走行効率との調和のとれた自車進路の決定を可能にすることを課題とし、予測された複数の自車進路候補の各々に対する自車の安全性を評価した安全性評価値と自車進路候補の各々の走行効率を評価した効率評価値とを演算し（ステップＳ４０３，Ｓ４０９）、複数の自車進路候補の中から、安全性評価値が設定された所定値を上回る安全条件を満たし（ステップＳ４１２のＹｅｓ）、最大の効率評価値を有する自車進路候補を自車の走行可能進路として選択する（ステップＳ４１３のＹｅｓ，ステップＳ４１４）ようにし、安全性評価値を許容するための所定値を状況に応じて適正に設定することで（ステップＳ４０１）、例えば安全基準を満たす範囲内で安全性は若干低下しても早く目的地に到達するための追い越し進路の選択を許容する等の自車進路の決定が可能となるようにした。

Description

本発明は、予測された複数の自車進路候補の中から一つを最適な走行可能進路として決定する自車進路決定方法および自車進路決定装置に関し、特に、自車の自動運転化に好適な自車進路決定方法および自車進路決定装置に関するものである。

近年、自動車の自動運転を実現するために、さまざまな試みがなされてきている。自動車の自動運転を実現するためには、周囲に存在する車両、歩行者、または障害物などの物体の正確な検知と、この検知結果に基づいた走行中の危険の回避とが重要である。このうち、周囲の物体を精度よく検知するための技術として、各種センサや各種レーダを用いた物体検知技術が知られている。

これに対して、走行中の危険を回避するための技術として、複数の物体と自車とから成るシステムにおいて、自車の位置および速度に関する情報と、自車以外の複数の物体の位置および速度に関する情報とを用いることにより、自車を含む各物体の進路を生成し、システムを構成する物体のうちいずれか二つの物体が衝突する可能性を予測する技術が知られている（例えば、非特許文献１を参照）。この技術では、システムを構成する全ての物体が取り得る進路を、確率概念を用いた同じ枠組みの操作系列によって予測して出力する。その後、得られた予測結果に基づいて、自車を含むシステム全体にとって最も安全な状況を実現する進路を求めて出力する。

A. Broadhurst, S. Baker, and T. Kanade, "Monte Carlo Road Safety Reasoning", IEEE Intelligent Vehicle Symposium (IV2005), IEEE,（２００５年６月）

しかしながら、上記非特許文献１に開示されている技術では、システムを構成する全ての物体が安全となるような進路を予測することを主眼としているため、そのような予測によって得られた進路が、実情にそぐわない場合を多々生じてしまう。例えば、高速道路の走行車線を走行中に、自車の走行車線前方に自車よりも速度の遅い他車が存在する場合、ドライバの判断では追い越しが可能であっても、遅い他車に追従していく方が安全なため、他車に追従する進路が安全な進路として予測選択されることとなり、目的地への到達が遅れてしまうようなケースがある。すなわち、走行安全性は極めて高いが、走行効率が極めて悪い場合がある。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、予測された複数の自車進路候補の中から適正な自車進路の決定が可能な自車進路決定方法および自車進路決定装置を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる自車進路決定方法は、予測された複数の自車進路候補の各々に対する第１の評価値を演算するステップと、前記複数の自車進路候補の各々に対する第２の評価値を演算するステップと、前記複数の自車進路候補の中から、第１の評価値の大きい自車進路候補を選択するステップと、前記選択された自車進路候補の中から第２の評価値の大きい自車進路候補を選択し適合自車進路候補とするステップと、前記適合自車進路候補から任意の自車進路を選択するステップと、を備えることを特徴とする。

また、本発明にかかる自車進路決定方法は、予測された複数の自車進路候補の各々に対する第１の評価値を演算するステップと、前記複数の自車進路候補の各々に対する第２の評価値を演算するステップと、前記複数の自車進路候補の中から、第１の評価値の大きい自車進路候補を選択するステップと、前記選択された自車進路候補の中から最大の第２の評価値を有する自車進路候補を自車の走行可能進路として選択するステップと、を備えることを特徴とする。

また、本発明にかかる自車進路決定方法は、上記発明において、前記複数の自車進路候補の中から、第１の評価値の大きい自車進路候補を選択するステップは、第１の評価値が所定値より大きい進路を選択することを特徴とする。

また、本発明にかかる自車進路決定方法は、上記発明において、前記複数の自車進路候補の中から、第２の評価値の大きい自車進路候補を選択するステップは、第２の評価値が所定値より大きい進路を選択することを特徴とする。

また、本発明にかかる自車進路決定方法は、上記発明において、前記第１の評価値は、自車の安全性を評価した値であることを特徴とする。

また、本発明にかかる自車進路決定方法は、上記発明において、前記第２の評価値は、自車の走行効率を評価した値であることを特徴とする。

また、本発明にかかる自車進路決定方法は、上記発明において、前記所定値を入力設定するステップを備えることを特徴とする。

また、本発明にかかる自車進路決定方法は、上記発明において、前記所定値を入力設定するステップは、該所定値を可変自在に設定することを特徴とする。

また、本発明にかかる自車進路決定方法は、上記発明において、前記所定値を入力設定するステップは、アクセルペダルの踏み込み量に連動して該所定値を上昇側に可変設定することを特徴とする。

また、本発明にかかる自車進路決定方法は、上記発明において、前記所定値を入力設定するステップは、ブレーキペダルの踏み込み量に連動して該所定値を下降側に可変設定することを特徴とする。

また、本発明にかかる自車進路決定方法は、上記発明において、前記所定値を入力設定するステップは、走行モードに関するモード選択スイッチの操作に連動して該所定値を可変設定することを特徴とする。

また、本発明にかかる自車進路決定装置は、予測された複数の自車進路候補の各々に対する第１の評価値を演算する第１の演算部と、前記複数の自車進路候補の各々に対する第２の評価値を演算する第２の演算部と、前記複数の自車進路候補の中から、第１の評価値の大きい自車進路候補を選択し、前記選択された自車進路候補の中から第２の評価値の大きい自車進路候補を選択し適合自車進路候補とし、該適合自車進路候補から任意の自車進路を選択する選択部と、を備えることを特徴とする。

また、本発明にかかる自車進路決定装置は、予測された複数の自車進路候補の各々に対する第１の評価値を演算する第１の演算部と、前記複数の自車進路候補の各々に対する第２の評価値を演算する第２の演算部と、前記複数の自車進路候補の中から、第１の評価値の大きい自車進路候補を選択し、前記選択された自車進路候補の中から最大の第２の評価値を有する自車進路候補を自車の走行可能進路として選択する選択部と、を備えることを特徴とする。

また、本発明にかかる自車進路決定装置は、上記発明において、前記選択部は、前記複数の自車進路候補の中から、第１の評価値の大きい自車進路候補を選択する際、第１の評価値が所定値より大きい進路を選択することを特徴とする。

また、本発明にかかる自車進路決定装置は、上記発明において、前記選択部は、前記複数の自車進路候補の中から、第２の評価値の大きい自車進路候補を選択する際、第２の評価値が所定値より大きい進路を選択することを特徴とする。

また、本発明にかかる自車進路決定装置は、上記発明において、前記第１の評価値は、自車の安全性を評価した値であることを特徴とする。

また、本発明にかかる自車進路決定装置は、上記発明において、前記第２の評価値は、自車の走行効率を評価した値であることを特徴とする。

また、本発明にかかる自車進路決定装置は、上記発明において、前記所定値を入力設定する所定値入力部を備えることを特徴とする。

また、本発明にかかる自車進路決定装置は、上記発明において、前記所定値入力部は、該所定値を可変自在に設定することを特徴とする。

また、本発明にかかる自車進路決定装置は、上記発明において、前記所定値入力部は、アクセルペダルの踏み込み量に連動して該所定値を上昇側に可変設定することを特徴とする。

また、本発明にかかる自車進路決定装置は、上記発明において、前記所定値入力部は、ブレーキペダルの踏み込み量に連動して該所定値を下降側に可変設定することを特徴とする。

また、本発明にかかる自車進路決定装置は、上記発明において、前記所定値入力部は、走行モードに関するモード選択スイッチの操作に連動して該所定値を可変設定することを特徴とする。

本発明に係る自車進路決定方法および自車進路決定装置によれば、予測された複数の自車進路候補の各々に対する自車の第１の評価値と第２の評価値とを演算し、複数の自車進路候補の中から、第１の評価値が大きくて、第２の評価値の大きな自車進路候補を適合自車進路候補として選択し、これら適合自車進路候補から任意の自車進路を選択するようにしたので、第１の評価値および第２の評価値を適正に設定することで、適正な自車進路の決定を可能にすることができるという効果を奏する。

また、本発明に係る自車進路決定方法および自車進路決定装置によれば、予測された複数の自車進路候補の各々に対する自車の第１の評価値と第２の評価値とを演算し、複数の自車進路候補の中から、第１の評価値が大きくて、最大の第２の評価値を有する自車進路候補を自車の走行可能進路を選択するようにしたので、第１の評価値および第２の評価値を適正に設定することで、適正な自車進路の決定を可能にすることができるという効果を奏する。

特に、本発明に係る自車進路決定方法および自車進路決定装置によれば、予測された複数の自車進路候補の各々に対する自車の安全性を評価した第１の評価値と自車進路候補の各々の走行効率を評価した第２の評価値とを演算し、複数の自車進路候補の中から、第１の評価値が設定された所定値より大きくて、最大の第２の評価値を有する自車進路候補を自車の走行可能進路として選択するようにしたので、第１の評価値を許容するための所定値を状況に応じて適正に設定することで、例えば安全基準を満たす範囲内で安全性は若干低下しても早く目的地に到達するための追い越し進路の選択を許容する等、実情に即した安全性と走行効率との調和のとれた自車進路の決定を可能にすることができるという効果を奏する。

図１は、本発明の実施の形態に係る自車進路決定装置の機能構成を示す概略ブロック図である。 図２は、本実施の形態に係る物体進路予測方法〜自車進路決定方法の処理の概要を示すフローチャートである。 図３は、軌跡生成部における軌跡生成処理の詳細を示すフローチャートである。 図４は、３次元時空間に生成された軌跡を模式的に示す図である。 図５は、一つの物体に対して３次元時空間に生成された軌跡集合を模式的に示す図である。 図６は、物体進路予測方法によって形成された時空間環境の構成を模式的に示す図である。 図７は、干渉評価・行動選択部における進路決定処理例を示すフローチャートである。 図８は、自車進路安全性評価部における干渉度算出処理例を示すフローチャートである。 図９は、自車の軌跡と他車の軌跡との時空間上での関係を模式的に示す図である。 図１０は、物体間の干渉の時間依存性を示す特性図である。 図１１は、自車と他車との時空間環境上での全体干渉度を用いた干渉評価例を模式的に示す図である。

符号の説明

１ 自車進路決定装置
６ 干渉評価・行動選択部
８ 所定値入力部
６１ 自車進路安全性評価部
６２ 自車進路効率評価部
６３ 設定内最大効率進路選択部

以下に、本発明に係る自車進路決定方法および自車進路決定装置の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、本発明は、実施の形態に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で種々の変更実施の形態が可能である。

図１は、本発明の実施の形態に係る自車進路決定装置の機能構成を示す概略ブロック図である。この自車進路決定装置は、道路を走行する自動車である自車に搭載されて、自車の周囲の所定範囲に存在する他車等の障害物を検知し、検知した障害物を考慮して、該自車を自動運転させるための自車進路を決定するためのものである。

本実施の形態の自車進路決定装置１は、各種情報を外部から入力する入力部２と、所定の範囲に存在する物体の位置や内部状態を検知するセンサ部３と、センサ部３が検知した結果に基づいて、物体が時間の経過とともに取り得る位置の変化を時間および空間から構成される時空間上での軌跡として生成する軌跡生成部４と、軌跡生成部４で生成した軌跡を用いて自車、他車等の物体の進路の確率的な予測を行う予測部５と、予測部５で行われた物体の予測結果に基づいて自車に関して他車との干渉の可能性を計算し、最適な走行可能進路を自車進路として選択する干渉評価・行動選択部６と、軌跡生成部４で生成された時空間上の軌跡や予測部５における予測結果を含む情報などを記憶する記憶部７と、干渉評価・行動選択部６において用いる所定値を記憶部７に対して入力設定するための所定値入力部８と、干渉評価・行動選択部６により選択された出力結果（操作信号）を受ける出力端子９とを備える。

入力部２は、自車、他車等の移動物体の進路を予測する際の各種設定情報等の入力を行う機能を有し、リモコン、キーボード（画面上での入力操作が可能なタッチパネル形式を含む）、ポインティングデバイス（マウス、トラックパッド等）などを用いて実現される。また、入力部２として、音声による情報の入力が可能なマイクロフォンを設けてもよい。

センサ部３は、ミリ波レーダ、レーザレーダ、画像センサ等を用いることによって実現される。また、センサ部３は、速度センサ、加速度センサ、舵角センサ、角速度センサ等の各種センサを備えており、自車の移動状況を検知することもできる。なお、センサ部３が検知する物体の内部状態は、物体の予測に有意義なものであり、好ましくは物体の速度、加速度、角速度、角加速度等の物理量である。例えば自車等の移動物体の速度や角速度等の物理量の値が０の場合（物体が停止している状態）も含まれることは当然である。

軌跡生成部４は、自車、他車等の移動物体に対する操作を複数の操作から選択する操作選択部４１と、操作選択部４１で選択した操作を所定の時間行う物体操作部４２と、物体操作部４２で操作した後の自車、他車等の移動物体の位置および内部状態が所定の条件を満たしているか否かを判定する判定部４３とを有する。予測部５は、軌跡生成部４から出力される自車、他車等の移動物体ごとの軌跡を用いることによって物体進路の確率的な予測演算を行う。

干渉評価・行動選択部６は、予測部５で予測された複数の自車進路候補の各々に対する他車との衝突等の干渉の可能性を計算することで自車の安全性を評価した安全性評価値（第１の評価値）を演算する自車進路安全性評価部６１と、予測部５で予測された複数の自車進路候補の各々の走行効率を評価した効率評価値（例えば、いかに早く目的地に行けるかの評価値であり、第２の評価値）を演算する自車進路効率評価部６２と、複数の自車進路候補の中から、安全性評価値が設定された所定値を上回る安全条件を満たし、かつ、最大の効率評価値を有する自車進路候補を自車の走行可能進路として選択する設定内最大効率進路選択部６３とを有する。

所定値入力部８は、設定内最大効率進路選択部６３の処理において自車進路候補ごとの安全性評価値が安全面で許容し得る値であるか否かを判断するための所定値を設定入力するためのものであり、例えば、アクセルペダルやブレーキペダル、さらには走行モードに関するモード選択スイッチ（スポーツモード／ラグジュアリーモード等の切換え用）等を適用し得る。

記憶部７は、軌跡生成部４で生成された軌跡や予測部５における予測結果に加えて、軌跡生成部４の操作選択部４１で選択する操作を記憶する。また、記憶部７は、所定値入力部８により入力設定された所定値を記憶する所定値記憶部７１を有し、記憶している所定値を設定内最大効率進路選択部６３による判断処理に供する。この記憶部７は、所定のＯＳ（Operation System）を起動するプログラムや本実施の形態に係る物体進路予測プログラム、自車進路決定プログラム等が予め記憶されたＲＯＭ（Read Only Memory）、および各処理の演算パラメータやデータ等を記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）を用いて実現される。また、記憶部７は、自車進路決定装置１に対してコンピュータ読み取り可能な記録媒体を搭載可能なインタフェースを設け、このインタフェースに対応する記録媒体を搭載することによって実現することもできる。

以上の機能構成を有する自車進路決定装置１中の軌跡生成部４、予測部５、干渉評価・行動選択部６および記憶部７は、演算および制御機能を有するＣＰＵ（Central Processing Unit）を備えたプロセッサ（コンピュータ）１０により実現されている。すなわち、自車進路決定装置１が備えるＣＰＵは、記憶部７が記憶、格納する情報および上述した物体進路予測プログラム、自車進路決定プログラムを含む各種プログラムを記憶部７から読み出すことによって本実施の形態に係る物体進路予測方法および自車進路決定方法に関する演算処理を実行する。

なお、本実施の形態に係る物体進路予測方法および自車進路決定プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＭＯディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して広く流通させることも可能である。

次に、本発明の実施の形態に係る物体進路予測方法〜自車進路決定方法について説明する。図２は、本実施の形態に係る物体進路予測方法〜自車進路決定方法の処理の概要を示すフローチャートである。以下の説明においては、予測対象の自車、他車等の移動物体は全て２次元平面上を移動するものと仮定して説明を行うが、本実施の形態に係る物体進路予測方法〜自車進路決定方法は、３次元空間を移動する物体や、任意の自由度を持つアクチュエータ（ロボットアーム等）の制御に対しても適用可能である。

まず、センサ部３において、所定の範囲にある他車等の移動物体の自車に対する位置および内部状態を検知し、検知した情報を記憶部７に格納する（ステップＳ１）。以後、物体の内部状態は速度（速さｖ、向きθ）によって特定されるものとする。なお、このステップＳ１において、自車の内部状態も検知し、記憶部７に格納することは勿論である。

次に、センサ部３によって入力された検知結果を用いることにより、軌跡生成部４が自車、他車等の移動物体ごとにそれらの未来の軌跡を生成する（ステップＳ２）。図３は、軌跡生成部４における軌跡生成処理の詳細を示すフローチャートである。同図においては、センサ部３で検知した物体の総数（自車を含む）をＩとし、一つの物体Ｏ_i（１≦ｉ≦Ｉ、ｉは自然数）に対して軌跡を生成する演算をＮ_i回行うものとする（この意味で、ＩおよびＮ_iはともに自然数）。また、軌跡を生成する時間（軌跡生成時間）をＴ（＞０）とする。

最初に、物体を識別するカウンタｉの値を１とするとともに、同じ物体に対する軌跡生成回数を示すカウンタｎの値を１とする初期化を行う（ステップＳ２０１）。

次に、軌跡生成部４では、センサ部３で検知した結果を記憶部７から読み出し、この読み出した検知結果を初期状態とする（ステップＳ２０２）。具体的には、時間ｔを０とし、初期位置（ｘ_i（０）、ｙ_i（０））および初期内部状態（ｖ_i（０）、θ_i（０））を、それぞれセンサ部３からの入力情報（ｘ_i0、ｙ_i0）および（ｖ_i0、θ_i0）とする。

続いて、操作選択部４１が、その後の時間Δｔの間に行う操作ｕ_i（ｔ）を、選択可能な複数の操作の中から、各操作に予め付与された操作選択確率に従って一つの操作を選択する（ステップＳ２０３）。操作ｕ_icを選択する操作選択確率ｐ（ｕ_ic）は、例えばｕ_i（ｔ）として選択可能な操作の集合｛ｕ_ic｝の要素と所定の乱数とを対応付けることによって定義される。この意味で、操作ｕ_icごとに異なる操作選択確率ｐ（ｕ_ic）を付与してもよいし、操作集合｛ｕ_ic｝の全要素に対して等しい確率を付与してもよい。後者の場合には、ｐ（ｕ_ic）＝１／（選択可能な全操作数）となる。なお、操作選択確率ｐ（ｕ_ic）を、自車両の位置および内部状態、ならびに周囲の道路環境に依存する関数として定義することも可能である。

一般に、操作ｕ_icは複数の要素から構成され、物体Ｏ_iの種類によって選択可能な操作の内容が異なる。例えば、物体Ｏ_iが四輪自動車の場合、その四輪自動車の加速度や角速度はステアリングの切り具合やアクセルの踏み具合等によって決まる。このことに鑑みて、四輪自動車である物体Ｏ_iに対して施される操作ｕ_icは、加速度や角速度を含む要素によって決定される。これに対して、物体Ｏ_iが人である場合には、速度と向きによって操作ｕ_icを指定することができる。

より具体的な操作ｕ_icの設定例を挙げる。物体Ｏ_iが自動車の場合には、加速度を−１０〜＋３０ｋｍ／ｈ／ｓｅｃ、操舵角を−７〜＋７ｄｅｇ／ｓｅｃの範囲で取り（いずれも符号で向きを指定）、物体Ｏ_iが人の場合には、速さを０〜３６ｋｍ／ｈ、向きを０〜３６０ｄｅｇの範囲で取る。なお、ここで記載した量は全て連続量である。このような場合には、適当な離散化を施すことによって各操作の要素数を有限とし、操作の集合｛ｕ_ic｝を構成すればよい。

この後、物体操作部４２が、ステップＳ２０３で選択した操作ｕ_icを時間Δｔの間動作させる（ステップＳ２０４）。この時間Δｔは、例えば０．１〜０．５（ｓ）程度の値とすればよい。なお、Δｔの値は固定でもよいし、周囲の状況の緊急度等に依存した可変の値でもよい。以下では、Δｔが固定の値の場合の例を示す。このとき、軌跡生成時間Ｔは、Δｔの整数倍となる。

続いて、判定部４３では、ステップＳ２０４で操作ｕ_icを動作させた後の物体Ｏ_iの内部状態が所定の制御条件を満たしているか否かを判定する（ステップＳ２０５）とともに、操作ｕ_icを動作させた後の物体Ｏ_iの位置が移動可能領域内にあるか否かを判定する（ステップＳ２０６）。このうち、ステップＳ２０５で判定する制御条件は、物体Ｏ_iの種類に応じて定められ、例えば物体Ｏ_iが四輪自動車である場合には、ステップＳ２０４の動作後の速度の範囲や、ステップＳ２０４の動作後の加速度の最高車両Ｇ等によって定められる。他方、ステップＳ２０６で判定する移動可能領域とは、道路（車道、歩道を含む）等の領域を指す。以後、物体が移動可能領域に位置する場合を、「移動条件を満たす」と表現する。

上述した判定部４３における判定の結果、一つでも満足しない条件がある場合（ステップＳ２０５でＮｏまたはステップＳ２０６でＮｏ）には、ステップＳ２０２に戻る。これに対して、判定部４３における判定の結果、ステップＳ２０４における操作ｕ_ic終了後の物体Ｏ_iの位置および内部状態が全ての条件を満足している場合（ステップＳ２０５でＹｅｓおよびステップＳ２０６でＹｅｓ）には、時間をΔｔだけ進め（ｔ←ｔ＋Δｔ）、ステップＳ２０４の動作後の位置を（ｘ_i（ｔ）、ｙ_i（ｔ））、内部状態を（ｖ_i（ｔ）、θ_i（ｔ））とする（ステップＳ２０７）。

以上説明したステップＳ２０２〜Ｓ２０７の処理は、軌跡生成時間Ｔに達するまで繰り返し行われる。すなわち、ステップＳ２０７で新たに定義された時間ｔがＴに達していない場合（ステップＳ２０８でＮｏ）、ステップＳ２０３に戻って処理を繰り返す。他方、ステップＳ２０７で新たに定義された時間ｔがＴに達した場合（ステップＳ２０８でＹｅｓ）、物体Ｏ_iに対する軌跡を出力し、記憶部７に格納する（ステップＳ２０９）。

図４は、物体Ｏ_iに対して時間ｔ＝０、Δｔ、２Δｔ、・・・、ＴでステップＳ２０３からステップＳ２０７に至る一連の処理を繰り返すことによって生成された物体Ｏ_iの軌跡を模式的に示す図である。同図に示す軌跡Ｐ_i（ｍ）（１≦ｍ≦Ｎ_i、ｍは自然数）は、空間２次元（ｘ、ｙ）、時間１次元（ｔ）の３次元時空間（ｘ，ｙ，ｔ）を通過する。この軌跡Ｐ_i（ｍ）をｘ−ｙ平面上に射影すれば、２次元空間（ｘ，ｙ）における物体Ｏ_iの予測進路を得ることができる。

ステップＳ２０９の後、カウンタｎの値がＮ_iに達していなければ（ステップＳ２１０でＮｏ）、カウンタｎの値を１増やし（ステップＳ２１１）、ステップＳ２０３に戻って上述したステップＳ２０３〜Ｓ２０８の処理を軌跡生成時間Ｔに達するまで繰り返し行う。

ステップＳ２１０でカウンタｎがＮ_iに達した場合（ステップＳ２１０でＹｅｓ）、物体Ｏ_iに対する全ての軌跡の生成が完了する。図５は、一つの物体Ｏ_iに対して生成されたＮ_i個の軌跡Ｐ_i（１）、Ｐ_i（２）、・・・、Ｐ_i（Ｎ_i）から成る軌跡集合｛Ｐ_i（ｎ）｝を３次元時空間上で模式的に示す説明図である。軌跡集合｛Ｐ_i（ｎ）｝の要素をなす各軌跡の始点すなわち初期位置（ｘ_i0，ｙ_i0，０）は同じである（ステップＳ２０２を参照）。なお、図５はあくまでも模式図であり、Ｎ_iの値としては、例えば数千以上の値をとることが可能である。

ステップＳ２１０でカウンタｎがＮ_iに達した場合、物体識別用のカウンタｉが物体の総数Ｉに達していなければ（ステップＳ２１２でＮｏ）、そのカウンタｉの値を１増やすとともに軌跡生成回数のカウンタｎの値を１に初期化し（ステップＳ２１３）、ステップＳ２０２に戻って処理を繰り返す。これに対して物体のカウンタｉがＩに達した場合（ステップＳ２１２でＹｅｓ）、全ての物体に対する軌跡生成が完了したことになるので、ステップＳ２の軌跡生成処理を終了し、続くステップＳ３に進む。

このようにして、センサ部３で検知した全ての物体に対して所定の回数の軌跡生成処理を行うことにより、３次元時空間の所定の範囲内に存在する複数の物体が取り得る軌跡の集合から成る時空間環境Ｅｎｖ（Ｐ）が形成される。図６は、時空間環境Ｅｎｖ（Ｐ）の構成例を模式的に示す説明図である。同図に示す時空間環境Ｅｎｖ（Ｐ）は、物体Ｏ₁の軌跡集合｛Ｐ₁（ｎ）｝（図６では実線で表示）および物体Ｏ₂の軌跡集合｛Ｐ₂（ｎ）｝（図６では破線で表示）から成る。より具体的には、時空間環境Ｅｎｖ（Ｐ）は、二つの物体Ｏ₁およびＯ₂が、高速道路のような平坦かつ直線状の道路Ｒを＋ｙ軸方向に向かって移動している場合の時空間環境を示すものである。本実施の形態においては、物体同士の相関は考慮せずに物体ごとに独立に軌跡生成を行っているため、異なる物体の軌跡同士が時空間上で交差することもある。

図６において、時空間の各領域における軌跡集合｛Ｐ_i（ｎ）｝（ｉ＝１，２）の単位体積当たりの密度は、その時空間の各領域における物体Ｏ_iの存在確率の密度（以後、「時空間確率密度」と称する）を与えている。したがって、ステップＳ２における軌跡生成処理によって構成された時空間環境Ｅｎｖ（Ｐ）を用いることにより、物体Ｏ_iが３次元時空間上の所定の領域を通過する確率を求めることが可能となる。なお、上述した時空間確率密度は、あくまでも時空間上における確率概念であるため、一つの物体に対して時空間上でその値の総和を取ったときに１になるとは限らない。

ところで、軌跡生成時間Ｔの具体的な値は、予め固定値を設定する場合には、その値Ｔを超えたところまで軌跡を生成すると時空間上の確率密度分布が一様になってしまい、計算しても意味がないような値とするのが好ましい。例えば、物体が四輪自動車であって、その四輪自動車が通常の走行を行っている場合には、たかだかＴ＝５（ｓ）程度とすればよい。この場合、ステップＳ２０４における操作時間Δｔを０．１〜０．５（ｓ）程度とすると、１本の軌跡Ｐ_i（ｍ）を生成するために、ステップＳ２０３からステップＳ２０７に至る一連の処理を１０〜５０回繰り返すことになる。

その他、高速道路、一般道、２車線道路など道路ごとに異なる軌跡生成時間Ｔを設定し、位置データを用いて現在走行中の道路の種類を地図データから読み取る方法、画像認識などを応用した道路認識装置によって道路の種類を読み取る方法などによって、切り替えを行うことは好ましい。

また、軌跡生成時間Ｔまで算出した軌跡を用いて、時空間上の確率密度分布を統計的に評価し、分布が一定となっている場合には軌跡生成時間Ｔを減じ、そうでない場合には軌跡生成時間Ｔを増やす適応制御を行うことは好ましい。

さらには、自車の取り得る進路（複数）を予め用意しておき、自車の進路と各物体の進路との交差の確率が一定となる軌跡生成時間Ｔまで予測を行うようにすることも可能である。この場合、予測時間をΔｔだけ増やした時の自車の取り得る進路ごとのリスクの増分が一定となることをもって打ち切り条件としてもよい。この構成をとるとき、安全を確保するためには今現在どこに進路を取るべきかの判断材料を得るために、自車の取り得る進路の未来側の端点は空間的に広く分布するように設定されていることはいうまでもない。

以上説明した物体ごとの軌跡生成処理の後、予測部５では、自車、他車等の各物体が取り得る進路（進路候補）の確率的な予測を行う（ステップＳ３）。以下では、予測部５における具体的な予測演算処理として、物体Ｏ_iに対して生成された軌跡集合｛Ｐ_i（ｎ）｝の中で特定の軌跡Ｐ_i（ｍ）が選ばれる確率を求める場合について説明するが、この予測演算が一例に過ぎないことは勿論である。

物体Ｏ_iの軌跡（進路候補）がＮ_i本生成されたとき、そのうちの１本の軌跡Ｐ_i（ｍ）が実際の軌跡となる確率ｐ（Ｐ_i（ｍ））は、次のように算出される。まず、物体Ｏ_iの軌跡Ｐ_i（ｍ）を実現するための操作列｛ｕ_im（ｔ）｝が｛ｕ_im（０），ｕ_im（Δｔ），ｕ_im（２Δｔ），・・・，ｕ_im（Ｔ）｝であったとすると、時間ｔにおいて操作ｕ_im（ｔ）が選択される確率はｐ（ｕ_im（ｔ））であったので、ｔ＝０〜Ｔで操作列｛ｕ_im（ｔ）｝が実行される確率は、

と求められる。したがって、物体Ｏ_iにＮ_i本の軌跡集合｛Ｐ_i（ｎ）｝が与えられたとき、物体Ｏ_iが取り得る一つの軌跡Ｐ_i（ｍ）が選ばれる確率ｐ（Ｐ_i（ｍ））は、

となる。

ここで、全ての操作ｕ_im（ｔ）が等確率ｐ₀（ただし、０＜ｐ₀＜１）で選択される場合、式（１）は、

となる。したがって、物体Ｏ_iが取り得るＮ_i本の軌跡に含まれる軌跡Ｐ_i（ｍ）の確率の総和は、ｔ＝０からｔ＝Ｔまでの離散ステップ数をｓとすると、Ｎ_kｐ₀ ^sとなり、そのうちの１本の軌跡Ｐ_i（ｍ）が選ばれる確率ｐ（Ｐ_i（ｍ））は、式（３）を式（２）に代入することによって、

となる。すなわち、確率ｐ（Ｐ_i（ｍ））は軌跡Ｐ_i（ｍ）に依存しない。

なお、式（４）において、全ての物体に対して生成する軌跡（進路候補）の数が同じ（Ｎ本）であるとすると、Ｎ₁＝Ｎ₂＝・・・＝Ｎ_I＝Ｎ（定数）なので、ｐ（Ｐ_i（ｍ））＝１／Ｎとなり、物体Ｏ_iによらず一定となる。この場合には、確率ｐ（Ｐ_i（ｍ））の値を１に規格化することによって予測部５における予測演算を簡素化し、より迅速に所定の予測演算を実行することが可能となる。

予測部５では、物体Ｏ_i（ｉ＝１，２，・・・，Ｉ）ごとに算出した確率ｐ（Ｐ_i（ｍ））に基づいて、３次元時空間の各領域における単位体積当たりの物体Ｏ_iの存在確率を求める。この存在確率は、軌跡集合｛Ｐ_i（ｎ）｝の３次元時空間上の時空間確率密度に対応しており、通過している軌跡の密度が高い領域は、存在確率が概ね大きい。

以上説明したステップＳ３に続いて、干渉評価・行動選択部６は、予測部５での予測結果に基づく自車と他車との干渉評価を行いながら自車の最適進路を決定し（ステップＳ４）、結果を出力端子９に出力する（ステップＳ５）。図７は、干渉評価・行動選択部６における干渉評価・進路選択処理を示すフローチャートである。まず、所定値入力部８から所定値を可変させる入力設定があったか否かをチェックし（ステップＳ４０１）、所定値の可変入力があった場合には（ステップＳ４０１のＹｅｓ）、入力された所定値を記憶部７の所定値記憶部７１に記憶させる（ステップＳ４０２）。この所定値は、予め所定値記憶部７１に設定されていてもよい。

次に、軌跡生成部４、予測部５を通じて生成され予測された自車に関する複数の自車進路候補の各々に関して、自車の安全性を評価した安全性評価値と走行効率を評価した効率評価値とを順次演算し、進路決定に供する。このため、まず、多数の自車進路候補の中の１番目の自車進路候補の安全性評価値Ｓ(１)と効率評価値Ｅ(１)とを計算する（ステップＳ４０３）。ここで、自車の安全性評価値は、自車の進路候補に対する他車の干渉の可能性を計算し、その可能性の度合いを例えば衝突確率に基づく干渉度として評価したものであり、干渉度が高いほど、他車との衝突等の可能性が高いこととなる。この場合の評価は、衝突確率に限らず、衝突衝撃の程度、衝突被害額の程度、或いは最短衝突時間の程度等に基づく干渉度として評価するようにしてもよい。自車の効率評価値は、例えば目的地にいかに早く行けるかを評価した値であり、予測された各々の自車の進路候補をとった場合に現在位置から目的地に向かって前進する距離が長いほど効率評価値は大きくなる。自車の走行効率の評価は、予測された各々の自車の進路候補をとった場合に加減速や操舵をいかに滑らかに行えるか、燃費、目的地までの予想残り時間等で評価するようにしてもよい。

ここで、図８を参照して、ステップＳ４０３や後述のステップＳ４０９等における安全性評価値を計算するための干渉評価処理について説明する。図８は、自車進路安全性評価部６１における干渉度算出処理例を示すフローチャートである。以後の説明においては、物体Ｏ₁を自車とする。また、説明の便宜上、その他の物体Ｏ_k（ｋ＝２，３，・・・，Ｋ）も全て四輪自動車であるとし、他車Ｏ_kと称する。図８に示す干渉評価処理は、４つのループ処理から構成されており、ステップＳ３で求めた自車Ｏ₁の軌跡集合｛Ｐ₁（ｎ₁）｝の全要素に対して、他車Ｏ_kの全ての軌跡集合｛Ｐ_k（ｎ_k）｝との間の干渉を評価する。また、安全性評価値は干渉度として算出するものとする。

まず、自車Ｏ₁の全ての軌跡に対する繰り返し処理（Ｌｏｏｐ１）を開始する（ステップＳ４４１）。この際には、軌跡集合｛Ｐ₁（ｎ₁）｝の一つの軌跡を選択し、その軌跡Ｐ₁（ｍ₁）に対して続く処理を実行する。

次に、他車Ｏ_kに対する繰り返し処理（Ｌｏｏｐ２）を開始する（ステップＳ４４２）。このＬｏｏｐ２では、他車識別用のカウンタｋを２と初期化して、１回ごとの繰り返し処理が終了するたびにｋの値を増やしていく。

他車Ｏ_kに対しても、ステップＳ３で生成した軌跡集合｛Ｐ_k（ｎ_k）｝の全要素に対する繰り返し処理（Ｌｏｏｐ３）が行われる（ステップＳ４４３）。この繰り返し処理においては、Ｌｏｏｐ１の繰り返しすなわち自車Ｏ₁に対して生成された軌跡を識別する値ｎ₁と他車識別用のカウンタｋとによって定められる干渉度をｒ₁（ｎ₁，ｋ）とおき、このｒ₁（ｎ₁，ｋ）の値を０とおく（ステップＳ４４４）。

続いて、自車Ｏ₁の軌跡Ｐ₁（ｎ₁）と他車Ｏ_kの軌跡Ｐ_k（ｎ_k）との干渉を評価するための繰り返し処理（Ｌｏｏｐ４）を開始する（ステップＳ４４５）。このＬｏｏｐ４では二つの軌跡Ｐ₁（ｎ₁）と軌跡Ｐ_k（ｎ_k）の位置座標（ｘ，ｙ）の差分を、時間ｔ＝０，Δｔ，・・・、Ｔにおいて順次求める。各軌跡の位置は、車両の中心として定義されているため、二つの軌跡の空間的な位置座標（ｘ，ｙ）の差分が所定値（例えば車両の標準的な幅や長さ）よりも小さくなった場合、自車Ｏ₁と他車Ｏ_kは衝突したとみなすことができる。

図９は、自車Ｏ₁の軌跡Ｐ₁（ｎ₁）と他車Ｏ_kの軌跡Ｐ_k（ｎ_k）との時空間上での関係を模式的に示す図である。同図に示す場合、軌跡Ｐ₁（ｎ₁）と軌跡Ｐ_k（ｎ_k）とは、２点Ｃ₁およびＣ₂で交差している。したがって、この２点Ｃ₁およびＣ₂の近傍には、二つの軌跡間の同時間における距離が所定値よりも小さい領域Ａ₁およびＡ₂が存在する。すなわち、二つの軌跡Ｐ₁（ｎ₁）および軌跡Ｐ_k（ｎ_k）が領域Ａ₁およびＡ₂内にそれぞれ含まれる時間では、自車Ｏ₁と他車Ｏ_kとが衝突したという判定がなされる。この図９からも明らかなように、本実施の形態において形成される時空間環境は、二つの軌跡が一度衝突してもその後の軌跡が生成される。これは、物体ごとの軌跡を独立に生成しているからである。

位置座標（ｘ，ｙ）の差分を求めた結果、上述した意味において自車Ｏ₁と他車Ｏ_kは衝突した場合（ステップＳ４４６でＹｅｓ）には、干渉度ｒ₁（ｎ₁，ｋ）の値を増加させ、

とする（ステップＳ４４７）。ここで、第２項目ｃ_1k・ｐ（Ｐ_k（ｎ_k））・Ｆ（ｔ）について説明する。まず、ｃ_1kは正の定数であり、例えばｃ_1k＝１とおくことができる。また、ｐ（Ｐ_k（ｎ_k））は、式（２）で定義される量であり、１本の軌跡Ｐ_k（ｎ_k）が選ばれる確率である。最後のＦ（ｔ）は、物体間の干渉の時間依存性を与える量である。したがって、軌跡間の干渉に時間依存性を持たせない場合には、Ｆ（ｔ）の値を一定とすればよい。これに対して、軌跡間の干渉に時間依存性を持たせる場合には、例えば図１０に示すように、時間が経過するとともに値が徐々に小さくなっていくような関数としてＦ（ｔ）を定義してもよい。図１０に示すＦ（ｔ）を用いる場合には、より直近の衝突に重みをつけて重要視することになる。

ステップＳ４４７の後、時間ｔがＴに達していない場合には、Ｌｏｏｐ４を繰り返す（ステップＳ４４８でＮｏ）。この場合には、ｔの値をΔｔ増加させ（ステップＳ４４９）、ステップＳ４４５に戻ってＬｏｏｐ４を繰り返す。他方、ステップＳ４４７の後、時間ｔがＴに達している場合には、Ｌｏｏｐ４を終了する（ステップＳ４４８でＹｅｓ）。なお、ある時間ｔで自車Ｏ₁と他車Ｏ_kが衝突しない場合には、Ｌｏｏｐ４を繰り返すか否かの判断処理（ステップＳ４４８）に直接進む。

以上説明したＬｏｏｐ４の繰り返し処理により、干渉度ｒ₁（ｎ₁，ｋ）の値は、衝突回数が多いほど大きい値となる。このＬｏｏｐ４が終了した後、ステップＳ４５０ではＬｏｏｐ３を繰り返すか否かの判断処理を行う。すなわち、他車Ｏ_kに対して生成した軌跡のうち自車Ｏ₁の一つの軌跡Ｐ₁（ｎ₁）との干渉評価が行われていないものがあれば（ステップＳ４５０でＮｏ）、ｎ_kをｎ_k＋１とし（ステップＳ４５１）、ステップＳ４４３に戻ってＬｏｏｐ３を繰り返す。

他方、他車Ｏ_kに対して生成した軌跡のうち自車Ｏ₁の一つの軌跡Ｐ₁（ｎ₁）との干渉評価が全て行われた場合（ステップＳ４５０でＹｅｓ）には、他車Ｏ_kの一つの軌跡Ｐ_k（ｎ_k）に対する干渉評価が終了したことになる。したがってこの場合には、自車Ｏ₁の軌跡Ｐ₁（ｎ₁）と他車Ｏ_kの全軌跡との間の干渉を評価する最終的な干渉度ｒ₁（ｎ₁，ｋ）を付与し（ステップＳ４５２）、この付与した値を出力して記憶部７に格納する（ステップＳ４５３）。

ステップＳ４５３で出力された干渉度ｒ₁（ｎ₁，ｋ）の値は、他車Ｏ_kの全軌跡中、１本の軌跡Ｐ_k（ｎ_k）が選ばれる確率ｐ（Ｐ_k（ｎ_k））に依存している。このため、式（５）において、ｃ_1kをｋによらずに一定（例えばｃ_1k＝１）とし、Ｆ（ｔ）を定数（例えば１）とおくと、干渉度ｒ₁（ｎ₁，ｋ）の値は、軌跡Ｐ_k（ｎ_k）ごとの確率ｐ（Ｐ_k（ｎ_k））に対してその軌跡Ｐ_k（ｎ_k）と自車Ｏ₁の軌跡Ｐ₁（ｎ₁）と衝突回数倍した値を全ての軌跡集合｛Ｐ_k（ｎ_k）｝の要素について足し合わせたものになる。これは、自車Ｏ₁の一つの軌跡Ｐ₁（ｎ₁）と他車Ｏ_kが取り得る軌跡と衝突する衝突確率に他ならない。したがって、この場合の干渉度ｒ₁（ｎ₁，ｋ）として最終的に得られる値は、自車Ｏ₁の一つの軌跡Ｐ₁（ｎ₁）と他車Ｏ_kとの衝突確率に比例する。

ステップＳ４５３に続いて、Ｌｏｏｐ２を繰り返すか否かの判断処理を行う。ここでは、自車Ｏ₁との干渉評価を行うべき他車Ｏ_kが残っている場合（ステップＳ４５４でＮｏ）には、ｋの値を１増加させ（ステップＳ４５５）、ステップＳ４４２に戻ってＬｏｏｐ２を繰り返す。他方、自車Ｏ₁との干渉評価を行うべき他車Ｏ_kが残っていない場合（ステップＳ４５４でＹｅｓ）には、ステップＳ４５６に進む。

ステップＳ４５６では、Ｌｏｏｐ２〜Ｌｏｏｐ４によって得られた干渉度ｒ₁（ｎ₁，ｋ）を他車Ｏ_kに応じて重みα（ｋ）（＞０）を付与し、これらの総和として全体干渉度

を算出し、その算出結果を出力して記憶部７に格納する。重みα（ｋ）の値は、全て等しく定数（例えば１）としてもよいし、物体Ｏ_kの種別等の条件に応じて危険度に応じた値を付与してもよい。この結果、自車Ｏ₁の軌跡Ｐ₁（ｎ₁）が全ての他車Ｏ₂、・・・、Ｏ_Kを含む時空間環境全体との間での全体干渉度を算出することができる。

例えば、図１１に示すような時空間環境Ｅｎｖ（Ｐ₁，Ｐ₂，Ｐ₃）のように、自車Ｏ₁に対して所定の範囲内に他車が複数ある場合（図１１では他車は２台）、他車Ｏ₂およびＯ₃各々との個別の干渉度ｒ₁（ｎ₁，２）およびｒ₁（ｎ₁，３）によって干渉評価を行うよりも、時空間環境との間の全体干渉度Ｒ₁（ｎ₁）を用いて干渉評価を行った方が、危険を適確に回避することができるのでより好ましい。

なお、全体干渉度として

としてもよい。この場合は、最も危険な物体Ｏ_kの危険度を全体干渉度として扱うことになる。このようにすることにより、総和ではある少数の物体と干渉するが、残りの多数の物体と干渉しないシーンの全体干渉度が低く計算され、人の直感に反し安全と判断されることを避けることができる。

続くステップＳ４５７では、Ｌｏｏｐ１の繰り返しを判断処理を行う。すなわち、自車Ｏ₁の軌跡集合｛Ｐ₁（ｎ₁）｝のうちで干渉評価を行うべき軌跡が残っている場合（ステップＳ４５７でＮｏ）には、ｎ₁の値を１増加させ（ステップＳ４５８）、ステップＳ４４１に戻ってＬｏｏｐ１を繰り返す。他方、自車Ｏ₁の軌跡集合｛Ｐ₁（ｎ₁）｝のうちで干渉評価を行うべき軌跡が残っていない場合（ステップＳ４５７でＹｅｓ）には、Ｌｏｏｐ１を終了して干渉度算出処理が終了する。

なお、ステップＳ４４７において干渉度ｒ₁（ｎ₁，ｋ）を増加させる際のｃ_1kやＦ（ｔ）の値は、定数とは限らない。例えば、係数ｃ_1kを自車Ｏ₁と他車Ｏ_kとの衝突時の相対速度の大きさとしてもよい。一般に、相対速度の大きさが大きければ、衝突の際の衝撃は大きくなる。したがって、係数ｃ_1kを車両間の相対速度の大きさとした場合には、干渉度ｒ₁（ｎ₁，ｋ）には車両間の衝突の衝撃度が加味されたことになる。

他にも、係数ｃ_1kに対して被害の深刻さを示す値を代入してもよい。この場合には、例えば衝突時の車両間の相対速度の大きさを、被害規模を数値化して評価した被害規模評価値および／または被害損失額との相関関係を作成して記憶部７に記憶しておき、この記憶した値を記憶部７から読み出して係数ｃ_1kを付与すればよい。なお、センサ部３が物体の種別までを検知する機能を有している場合には、物体の種別に応じて被害規模評価値および／または被害損失額を定めておいてもよい。この場合、例えば衝突する相手の物体が人間の場合と車両の場合とでは、人間に衝突する場合のｃ_1kの値を顕著に大きく取っておくなどして、人間と衝突する可能性を極力低くするようにすればより好ましい。

また、自車進路効率評価部６２は、例えば目的地にいかに早く行けるかで走行効率を評価する場合であれば、予測された各々の自車進路候補をとった場合の操作時間間隔ｔ（例えば、０．１秒、０．５秒）当りの前進距離ｙ、或いは制御時間ｔmax（例えば、５秒）経過時点での前進距離ｙで評価すればよく、前進距離ｙが大きいほど、効率評価値は大きくなる。

図７の処理に戻って、安全進路saftypath、最適進路bestpathを各々non（無し）に初期設定する（ステップＳ４０３）そして、変数ｉを１に設定し（ステップＳ４０４）、ｉ番目の自車進路候補の安全性評価値Ｓ(ｉ)（図８中の説明では全体干渉度が相当する）と効率評価値Ｅ(ｉ)を計算する（ステップＳ４０５）。ここで、安全進路saftypathがnon（無し）であるか否かを判定し（ステップＳ４０６）、安全進路saftypathがnon（無し）でなければ（ステップＳ４０６のＮｏ）、計算された安全性評価値Ｓ(ｉ)が安全性評価値の最小値Ｓminより小さいか否かを判定する（ステップＳ４０７）。安全進路saftypathがnon（無し）の場合（ステップＳ４０６のＹｅｓ）や、安全性評価値Ｓ(ｉ)が最小値Ｓminより小さい場合（ステップＳ４０７のＹｅｓ）には、安全性評価値の最小値ＳminをＳ(ｉ)、安全進路saftypathをｉ（ｉ番目の自車進路候補を意味する）に設定する（ステップＳ４０８）。

次いで、安全性評価値Ｓ(ｉ)が所定値記憶部７１に設定されている所定値を上回る安全条件を満たしているか否かを判定する（ステップＳ４１０）。ここで、「所定値を上回る」とは、安全性評価値が設定された所定値よりも低い値を示し、所定値よりも安全性が高い（リスクが低い）ことを意味する。安全性評価値Ｓ(ｉ)が所定値を上回る安全条件を満たしている場合には（ステップＳ４１０のＹｅｓ）、最適進路bestpathがnon（無し）であるか否かを判定する（ステップＳ４１１）。最適進路bestpathがnon（無し）でなければ（ステップＳ４１１のＮｏ）、計算された効率評価値Ｅ(ｉ)が効率評価値の最大値Ｅmaxより大きいか否かを判定する（ステップＳ４１２）。最適進路bestpathがnon（無し）の場合（ステップＳ４１１のＹｅｓ）や、効率評価値Ｅ(ｉ)が最大値Ｅmaxより大きい場合（ステップＳ４１２のＹｅｓ）には、効率評価値の最大値ＥmaxをＥ(ｉ)、最適進路bestpathをｉ（ｉ番目の自車進路候補を意味する）に設定する（ステップＳ４１３）。

そして、変数ｉを＋１ずつインクリメントし（ステップＳ４１４）、予測された全ての自車進路候補について各々同様の処理を繰り返す（ステップＳ４１５）。全ての自車進路候補についての処理が終了した（ステップＳ４１５のＹｅｓ）時点で、最適進路bestpath＝nonであり、最適進路が見つからなかった場合には、ステップＳ４０８で求められた安全進路saftypathを最適進路bestpathとして設定する（ステップＳ４１６）。そして、ステップＳ４１３またはステップＳ４１６で求められた最適進路bestpat＝ｉの操作情報を出力端子９側に出力する（ステップＳ４１７）。すなわち、ｉ番目の自車進路候補を自車の走行可能進路として選択し、ｉ番目の自車進路候補（軌跡）に対応するｘ（ｔ），ｕ（ｔ）に関する情報を出力端子９側に出力する。

つまり、安全性を最優先して自車の走行可能進路を選択する場合であれば、安全性評価値Ｓ(ｉ)の最小値Ｓminが求められた安全進路saftypath＝ｉの自車進路候補を選択すればよいが、本実施の形態では、安全基準を満たす範囲内で任意に設定される所定値を考慮し、該所定値を上回る安全条件を満たす複数の自車進路候補に関しては安全性の面では同一視し、これらの自車進路候補の中で最大の効率評価値Ｅmaxが求められた最適進路bestpath＝ｉの自車進路候補を選択するようにしたものである。これにより、例えば安全基準を満たす範囲内で安全性は若干低下しても（ドライバの判断で運転リスクを許容し）、早く目的地に到達するための追い越し進路の選択を許容することができる等、実情に即した安全性と走行効率との調和のとれた自車進路の決定が可能となる。

なお、出力端子９に相当するアクチュエータ部が、自動運転における電気制御系により直接駆動されるステアリングやアクセル或いはブレーキそのものである場合、設定内最大効率進路選択部６３が出力する操作信号（選択された軌跡のｘ（ｔ），ｕ（ｔ）に相当）をそのまま用いてステアリングやアクセル或いはブレーキの操作を行わせればよい。一方、出力端子９に相当するアクチュエータ部が、ステアリングやアクセルペダルやブレーキペダルを操作するアクチュエータ（つまり、ドライバの手や足などに相当）であれば、設定内最大効率進路選択部６３が出力する操作信号（選択された軌跡のｘ（ｔ），ｕ（ｔ）に相当）に基づいて操作トルクを算出し、そのトルクをステアリングやアクセル或いはブレーキにかけることで操作を行うようにすればよい。特に、この場合には、人の操作により自動操作をオーバーライド可能となり、自動運転のみならず、運転操作補助装置としても適用可能となる。

次に、安全性評価値の許容レベルを規定する所定値の設定について説明する。一例として、所定値入力部８をアクセルペダルとし、ドライバによる該アクセルペダルの踏み込み量に連動して所定値を該所定値の初期設定値から上昇する側に可変設定させてもよい。すなわち、現状の走行状態から、アクセルペダルの踏み込み量が大きいほど、自車走行に関する運転リスクが大きくなることはドライバの承知事項であり、走行効率を優先（早く目的地に着きたい）させたい意思の現れと認識でき、アクセルペダルの踏み込み量に連動した所定値の可変設定（運転リスクを上げる）は、実情に即した対応といえる。

同様に、所定値入力部８をブレーキペダルとし、ドライバによる該ブレーキペダルの踏み込み量に連動して所定値を該所定値の初期設定値、或いは現在設定値から下降する側に可変設定させてもよい。すなわち、現状の走行状態から、ブレーキペダルの踏み込み量が大きいほど、自車走行に関する運転リスクを極力避けたい意思の現れと認識でき、ブレーキペダルの踏み込み量に連動した所定値の可変設定（運転リスクを下げる）も、実情に即した対応といえる。

また、所定値入力部８を走行モードに関するモード選択スイッチ（レバー類でもよい）とし、走行モードとしてラグジュアリーモードとスポーツモードとが用意されているような場合に、ドライバによるスポーツモードの選択操作に連動して所定値を該所定値の初期設定値から上昇する側に可変設定させてもよい。すなわち、スポーツモードの選択は、自車走行に関する運転リスクが大きくなることは承知の上で、速度アップによる走行効率を優先（早く目的地に着きたい）させたい意思の現れと認識でき、モード選択スイッチの選択操作に連動した所定値の可変設定も、実情に即した対応といえる。

さらに、上述のように安全性評価値の許容レベルを規定する所定値を可変自在とする場合の上限値を、自動車保険の保険会社が保険金掛け金に対応させて予め固定値として変更不可状態に設定しておくことも可能である。すなわち、アクセルペダル操作等によって可変される所定値の可変範囲を規定する上限値を保険会社が個々のドライバとの保険契約の下に予め固定的に設定するものとし、該保険会社は当該自車のドライバとの間で、上限値の値に対応する保険掛け金で保険契約を結ぶ形態も実現可能である。上限値は、危険度の許容範囲を規定するものであり、ドライバが許容する上限値が高い場合には運転リスクが高くなることから保険掛け金も高くする一方、ドライバが許容する上限値が低くてよい場合には運転リスクが低くなることから保険掛け金を安くすることで、運転リスクと走行効率とに見合った保険契約が可能となる。

なお、本実施の形態では、第１の評価値として、自車の安全性を評価した安全性評価値を用い、第２の評価値として、自車の走行効率を評価した効率評価値を用いるようにしたが、これら第１，第２の評価値としては、安全性評価値や効率評価値以外の異なる評価値を用いるようにしてもよい。また、第２の評価値に基づき自車進路候補を選択する際にも、最大の第２の評価値を有する自車進路候補の選択に限らず、２番目、３番目等であってもよく、要は、最小の第２の評価値を有する自車進路候補でなければよい。よって、複数の自車進路候補の中から、自車進路を決定する上で、第１の評価値の大きい自車進路候補を選択し、かつ、選択された自車進路候補の中から第２の評価値の大きい自車進路候補を選択し適合自車進路候補とし、該適合自車進路候補から任意の自車進路を選択するようにしてもよい。

以上のように、本発明にかかる自車進路決定方法および自車進路決定装置は、予測された複数の自車進路候補の中から一つを最適な走行可能進路として決定する場合に有用であり、特に、自車の自動運転化に適している。

Claims (22)

1. 予測された複数の自車進路候補の各々に対する第１の評価値を演算するステップと、
   前記複数の自車進路候補の各々に対する第２の評価値を演算するステップと、
   前記複数の自車進路候補の中から、
   第１の評価値の大きい自車進路候補を選択するステップと、
   前記選択された自車進路候補の中から第２の評価値の大きい自車進路候補を選択し適合自車進路候補とするステップと、
   前記適合自車進路候補から任意の自車進路を選択するステップと、
   を備えることを特徴とする自車進路決定方法。
2. 予測された複数の自車進路候補の各々に対する第１の評価値を演算するステップと、
   前記複数の自車進路候補の各々に対する第２の評価値を演算するステップと、
   前記複数の自車進路候補の中から、
   第１の評価値の大きい自車進路候補を選択するステップと、
   前記選択された自車進路候補の中から最大の第２の評価値を有する自車進路候補を自車の走行可能進路として選択するステップと、
   を備えることを特徴とする自車進路決定方法。
3. 前記複数の自車進路候補の中から、第１の評価値の大きい自車進路候補を選択するステップは、第１の評価値が所定値より大きい進路を選択することを特徴とする請求項１または２に記載の自車進路決定方法。
4. 前記複数の自車進路候補の中から、第２の評価値の大きい自車進路候補を選択するステップは、第２の評価値が所定値より大きい進路を選択することを特徴とする請求項１に記載の自車進路決定方法。
5. 前記第１の評価値は、自車の安全性を評価した値であることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の自車進路決定方法。
6. 前記第２の評価値は、自車の走行効率を評価した値であることを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の自車進路決定方法。
7. 前記所定値を入力設定するステップを備えることを特徴とする請求項３に記載の自車進路決定方法。
8. 前記所定値を入力設定するステップは、該所定値を可変自在に設定することを特徴とする請求項７に記載の自車進路決定方法。
9. 前記所定値を入力設定するステップは、アクセルペダルの踏み込み量に連動して該所定値を上昇側に可変設定することを特徴とする請求項８に記載の自車進路決定方法。
10. 前記所定値を入力設定するステップは、ブレーキペダルの踏み込み量に連動して該所定値を下降側に可変設定することを特徴とする請求項８に記載の自車進路決定方法。
11. 前記所定値を入力設定するステップは、走行モードに関するモード選択スイッチの操作に連動して該所定値を可変設定することを特徴とする請求項８に記載の自車進路決定方法。
12. 予測された複数の自車進路候補の各々に対する第１の評価値を演算する第１の演算部と、
    前記複数の自車進路候補の各々に対する第２の評価値を演算する第２の演算部と、
    前記複数の自車進路候補の中から、第１の評価値の大きい自車進路候補を選択し、前記選択された自車進路候補の中から第２の評価値の大きい自車進路候補を選択し適合自車進路候補とし、該適合自車進路候補から任意の自車進路を選択する選択部と、
    を備えることを特徴とする自車進路決定装置。
13. 予測された複数の自車進路候補の各々に対する第１の評価値を演算する第１の演算部と、
    前記複数の自車進路候補の各々に対する第２の評価値を演算する第２の演算部と、
    前記複数の自車進路候補の中から、第１の評価値の大きい自車進路候補を選択し、前記選択された自車進路候補の中から最大の第２の評価値を有する自車進路候補を自車の走行可能進路として選択する選択部と、
    を備えることを特徴とする自車進路決定装置。
14. 前記選択部は、前記複数の自車進路候補の中から、第１の評価値の大きい自車進路候補を選択する際、第１の評価値が所定値より大きい進路を選択することを特徴とする請求項１２または１３に記載の自車進路決定装置。
15. 前記選択部は、前記複数の自車進路候補の中から、第２の評価値の大きい自車進路候補を選択する際、第２の評価値が所定値より大きい進路を選択することを特徴とする請求項１２に記載の自車進路決定装置。
16. 前記第１の評価値は、自車の安全性を評価した値であることを特徴とする請求項１２〜１５のいずれか一つに記載の自車進路決定装置。
17. 前記第２の評価値は、自車の走行効率を評価した値であることを特徴とする請求項１２〜１６のいずれか一つに記載の自車進路決定装置。
18. 前記所定値を入力設定する所定値入力部を備えることを特徴とする請求項１４に記載の自車進路決定装置。
19. 前記所定値入力部は、該所定値を可変自在に設定することを特徴とする請求項１８に記載の自車進路決定装置。
20. 前記所定値入力部は、アクセルペダルの踏み込み量に連動して該所定値を上昇側に可変設定することを特徴とする請求項１９に記載の自車進路決定装置。
21. 前記所定値入力部は、ブレーキペダルの踏み込み量に連動して該所定値を下降側に可変設定することを特徴とする請求項１９に記載の自車進路決定装置。
22. 前記所定値入力部は、走行モードに関するモード選択スイッチの操作に連動して該所定値を可変設定することを特徴とする請求項１９に記載の自車進路決定装置。

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