WO2007102405A1

WO2007102405A1 - 自車進路決定方法および自車進路決定装置

Info

Publication number: WO2007102405A1
Application number: PCT/JP2007/053955
Authority: WO
Inventors: Kazuaki Aso; Toshiki Kindo
Original assignee: Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha
Priority date: 2006-03-01
Filing date: 2007-03-01
Publication date: 2007-09-13
Also published as: EP1990788B1; US8457892B2; JPWO2007102405A1; CN101395648A; EP1990788A1; EP1990788A4; JP4743275B2; US20090012703A1; CN101395648B

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

明細書

自車進路決定方法および自車進路決定装置

技術分野

[0001] 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背景技術

[0002] 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!/、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、る。

[0003] 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、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つて最も安全な状況を実現する進路を求めて出力する。

[0004] 非特許文献 1 :A. Broadhurst, S. Baker, and T. Kanade, "Monte Carlo Road

Safety Reasoning", IEEE Intelligent Vehicle Symposium (IV2005), IEEE, (20 05年 6月）

発明の開示

発明が解決しょうとする課題

[0005] し力しながら、上記非特許文献 1に開示されて、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!ヽが、走行効率が極めて悪!ヽ場合がある。

[0006] 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。

課題を解決するための手段

[0007] 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、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。

[0008] 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!/ヽ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。

[0009] また、本発明にかかる自車進路決定方法は、上記発明にお、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。

[0010] また、本発明にかかる自車進路決定方法は、上記発明にお、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。

[0011] 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。

[0012] また、本発明にかかる自車進路決定方法は、上記発明にお、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。

[0013] また、本発明にかかる自車進路決定方法は、上記発明にお、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。

[0014] また、本発明にかかる自車進路決定方法は、上記発明にお、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。

[0015] また、本発明にかかる自車進路決定方法は、上記発明にお、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。

[0016] また、本発明にかかる自車進路決定方法は、上記発明にお、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。

[0017] 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ィ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。

[0018] 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の評価値の大きヽ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。

[0019] 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。

[0020] 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!、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。

[0021] 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、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。

[0022] 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。

[0023] また、本発明にかかる自車進路決定装置は、上記発明にお、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。

[0024] また、本発明にかかる自車進路決定装置は、上記発明にお、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。

[0025] また、本発明にかかる自車進路決定装置は、上記発明にお、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。

[0026] また、本発明にかかる自車進路決定装置は、上記発明にお、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。

[0027] また、本発明にかかる自車進路決定装置は、上記発明にお、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。

[0028] また、本発明にかかる自車進路決定装置は、上記発明にお、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ィ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。

発明の効果 [0029] 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。

[0030] 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!/、う効果を奏する。

[0031] 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 V、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。

図面の簡単な説明

[0032] [図 1]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]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]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]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]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]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]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]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ヤートである。

[図 9]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]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]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

[0033] 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

発明を実施するための最良の形態

[0034] 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ぐ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。

[0035] 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。

[0036] 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、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。

[0037] 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ツ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。

[0038] 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、る状態)も含まれることは当然である。

[0039] 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、る力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つて物体進路の確率的な予測演算を行う。

[0040] 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、 V、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。

[0041] 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ィッチ (スポーツモード Zラグジユアリーモード等の切換え用）等を適用し得る。

[0042] 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 RO M (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 R AM (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エ一スを設け、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ちでさる。

[0043] 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。

[0044] 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。

[0045] 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ァクチユエータ（ロボットアーム等）の制御に対しても適用可能である。

[0046] 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 Sl)。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。

[0047] 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 (1 ≤i≤I、 iは自然数）に対して軌跡を生成する演算を N回行うものとする（この意味で、 Iおよび N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。

[0048] 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)。

[0049] 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 S 202)。具体的には、時間 tを 0とし、初期位置 (X (0)、 y (0) )および初期内部状態 (V (0)、 0 (0) )を、それぞれセンサ部 3からの入力情報 (X、y )および (V、 Θ )とする。

[0050] 続いて、操作選択部 41が、その後の時間 A tの間に行う操作 u (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を選択する操作選択確率 p (u )は、例えば u (t )として選択可能な操作の集合 {u }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ごとに異なる操作選択確率 p (u )を付与してもよいし、操作集合 {u }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 ) = 1Z (選択可能な全操作数)となる。なお、操作選択確率 p (u )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。

[0051] 一般に、操作 uは複数の要素から構成され、物体 O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に対して施される操作 u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が人である場合には、速度と向きによって操作 uを旨定することができる。

[0052] より具体的な操作 uの設定例を挙げる。物体 Oが自動車の場合には、加速度を 10〜 + 30kmZhZsec、操舵角を— 7〜 + 7degZsecの範囲で取り（いずれも符号で向きを指定）、物体 Oが人の場合には、速さを 0〜36kmZh、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 }を構成すればよい。 [0053] この後、物体操作部 42が、ステップ S203で選択した操作 u_fcを時間 Δ tの間動作させる（ステップ S 204)。この時間 A tは、例えば 0. 1〜0. 5 (s)程度の値とすればよい。なお、 A t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、 A t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、 Δ tの整数倍となる。

[0054] 続、て、判定部 43では、ステップ S204で操作 uを動作させた後の物体 Oの内部状態が所定の制御条件を満たしている力否かを判定する (ステップ S205)とともに、操作 uを動作させた後の物体 Oの位置が移動可能領域内にある力否かを判定する (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の種類に応じて定められ、例えば物体 O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。

[0055] 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 (ステツプ S205で Noまた ίまステップ S206で No)【こ ίま、ステップ S202【こ戻る。これ【こ対して、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終了後の物体 Οの位置および内部状態が全ての条件を満足して、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 A tだけ進め（t t+ A t)、ステップ S 204 の動作後の位置を (X (t)、 y (t) )、内部状態を (V (t)、 Θ (t) )とする (ステップ S207

) o

[0056] 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 S 207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、ステツプ 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 に対する軌跡を出力し、記憶部 7に格納する (ステップ S209)。

[0057] 図 4は、物体 Oに対して時間 t=0、 A t、 2 A t、 · · ·、 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 Οの軌跡を模式的に示す図である。同図に示す軌跡 P_; (m) (l≤m≤N , 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 (m)を x—y 平面上に射影すれば、 2次元空間（X, y)における物体〇iの予測進路を得ることができる。

[0058] ステップ S209の後、カウンタ nの値が N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ツプ 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。

[0059] ステップ S210でカウンタ nが Nに達した場合 (ステップ S210で Yes)、物体 O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に対して生成された N個の軌跡 P (1)、 P (2)、 · · ·、 P (N)から成る軌跡集合 {P (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 (n) }の要素をなす各軌跡の始点すなわち初期位置 (X , y , 0)は同じである (ステップ S 202を参照)。なお、図 5はあくまでも

i0 i0

模式図であり、 N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。

[0060] ステップ S210でカウンタ nが N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に戻つて処理を繰り返す。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。

[0061] 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 Oの軌跡集合 {P (n) } (図 6では実線で表示)および物体 Oの軌跡集合 {P (n) }

1 1 2 2

(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 Oおよび O力高速道路のような平坦かつ直線状の道路 Rを +y軸方向に向かつ

1 2

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。

[0062] 図 6において、時空間の各領域における軌跡集合 {P_; (n) } (i= l, 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。

[0063] 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 A tを 0. 1〜0. 5 ( s)程度とすると、 1本の軌跡 P (m)を生成するために、ステップ S203からステップ S2 07に至る一連の処理を 10〜50回繰り返すことになる。

[0064] 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力読み取る方法、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。

[0065] 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。

[0066] 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 A t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。

[0067] 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に対して生成された軌跡集合 {P (n) }の中で特定の軌跡 P (m)が選ばれる確率を求める場合について説明する力この予測演算が一例に過ぎないことは勿論である。

[0068] 物体の軌跡 (進路候補）が N本生成されたとき、そのうちの 1本の軌跡 P (m)が実際の軌跡となる確率 p(P (m))は、次のように算出される。まず、物体 Oの軌跡 P (m) を実現するための操作列 {u (t)}が {u (0), u (At), u (2At), ···, u (T)}で

im im im im im あつたとすると、時間 tにおいて操作 u (t)が選択される確率は p(u (t))であったの

im im

で、 t=0〜Tで操作列 {u (t) }が実行される確率は、

im

[数 1]

P (u_ta (0)) · p (u_im (At)) · p (_Uim (2ΔΙ)) -p(u_m (T)) =f] P(u_ta (り） (D

t=0

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

[数 2]

となる。

[0069] ここで、全ての操作 u (t)が等確率 p (ただし、 0<p < 1)で選択される場合、式（1

im 0 0

)は、

[数 3]

となる。したがって、物体 Oが取り得る N本の軌跡に含まれる軌跡 P (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 p ^sとなり、そのうちの 1本の k 0

軌跡 P (m)が選ばれる確率 p (P (m) )は、式（3)を式 (2)に代入することによって、画 ρ (Ρ_;(πι)) = -ί- (4) となる。すなわち、確率 p (P (m) )は軌跡 Pi(m)に依存しない。

[0070] 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、 N =Ν = · · · =N =N (定数）なので、 p (P (m) ) = IZNとなり

1 2 1 i

、物体によらず一定となる。この場合には、確率 p(P (m))の値を 1に規格ィ匕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。

[0071] 予測部 5では、物体。 (1= 1, 2, · · · , I)ごとに算出した確率 p (P (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の存在確率を求める。この存在確率は、軌跡集合 {P (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。

[0072] 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、ながら自車の最適進路を決定し (ステツプ 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力否かをチェックし (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、てもよ、。

[0073] 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(l)と効率評価値 E(l)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、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、。自車の効率評価値は、例えば目的地に、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つた場合に現在位置から目的地に向かつて前進する距離が長、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つた場合に加減速や操舵を、かに滑らかに行える力、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。

[0074] 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 Oを自車とする。また、説明の便宜上、その他の物体 O (k= 2, 3, ·

1 k

· · , K)も全て四輪自動車であるとし、他車 Οと称する。図 8に示す干渉評価処理は、 k

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 Oの軌跡集合 {P (

1 1 n ) }の全要素に対して、他車 Oの全ての軌跡集合 {P (n ) }との間の干渉を評価す

1 k k k

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。

[0075] まず、自車 Oの全ての軌跡に対する繰り返し処理 (Loopl)を開始する（ステップ S 441)。この際には、軌跡集合 {P (n ) }の一つの軌跡を選択し、その軌跡 P (m )に

1 1 1 1 対して続く処理を実行する。

[0076] 次に、他車 Oに対する繰り返し処理 (Loop2)を開始する（ステップ S442)。この Lo k

op2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!/、く。

[0077] 他車 Oに対しても、ステップ S 3で生成した軌跡集合 { P (n ) }の全要素に対する繰 k k k

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、 Lo oplの繰り返しすなわち自車 Oに対して生成された軌跡を識別する値 nと他車識別

1 1 用のカウンタ kとによって定められる干渉度を r (n , k)とおき、この r (n , k)の値を 0

1 1 1 1

とおく（ステップ S444)。 [0078] 続、て、自車 Oの軌跡 P (n )と他車 Oの軌跡 P (n )との干渉を評価するための繰

1 1 1 k k k

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 P (n

1 1

)と軌跡 P (n )の位置座標 (X, y)の差分を、時間 t=0, Δ t, · · ·、 Tにお、て順次求 k k

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 Oと他車 Oは衝突したとみなすことができる。

1 k

[0079] 図 9は、自車 Oの軌跡 P (11 )と他車0の軌跡？（n )との時空間上での関係を模式

1 1 1 k k k

的に示す図である。同図に示す場合、軌跡 P (n )と軌跡 P (n )とは、 2点 Cおよび C

1 1 k k 1 で交差している。したがって、この 2点 Cおよび Cの近傍には、二つの軌跡間の同

2 1 2

時間における距離が所定値よりも小さい領域 Aおよび Aが存在する。すなわち、二

1 2

つの軌跡 P (n )および軌跡 P (n )が領域 Aおよび A内にそれぞれ含まれる時間で

1 1 k k 1 2

は、自車 Oと他車 O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

1 k

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。

[0080] 位置座標（X, y)の差分を求めた結果、上述した意味にぉ、て自車 Oと他車 Oは

1 k 衝突した場合 (ステップ S446で Yes)には、干渉度 r (n , k)の値を増加させ、

1 1

[数 5]

( ，k) r, (n, ,k) + c_Ik -p (P_k (n_k )) . F(t) (5) とする (ステップ S447)。ここで、第 2項目 c ·ρ (Ρ (n ) ) 'F (t)について説明する。ま lk k k

ず、 c は正の定数であり、例えば c = 1とおくことができる。また、 p (P (n ) )は、式（ lk lk k k

2)で定義される量であり、 1本の軌跡 P (n )が選ばれる確率である。最後の F (t)は、 k k

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つていくような関数として F (t)を定義してもよい。図 1 0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。

[0081] 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 (ステツプ S448で No)。この場合には、 tの値を A t増加させ (ステップ S449)、ステップ S44 5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 Oと他

1 車 O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) k

に直接進む。

[0082] 以上説明した Loop4の繰り返し処理により、干渉度 r (n , k)の値は、衝突回数が

1 1

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に対して生成した軌跡のうち自車

k

Oの一つの軌跡 P (n )との干渉評価が行われていないものがあれば (ステップ S45

1 1 1

0で No)、 nを n + 1とし (ステップ S451)、ステップ S443に戻って Loop3を繰り返す

k k

[0083] 他方、他車 Oに対して生成した軌跡のうち自車 Oの一つの軌跡 P (n )との干渉評

k 1 1 1

価が全て行われた場合 (ステップ S450で Yes)には、他車 Oの一つの軌跡 P (n )に

k k k 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 Oの軌跡 P (

1 1 n )と他車 Oの全軌跡との間の干渉を評価する最終的な干渉度 r (n , k)を付与し（ l k 1 1

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)。

[0084] ステップ S453で出力された干渉度 r (n , k)の値は、他車 Oの全軌跡中、 1本の軌

1 1 k

跡 P (n )が選ばれる確率 p (P (n ) )に依存している。このため、式（5)において、 c k k k k lk を kによらずに一定 (例えば c = 1)とし、 F (t)を定数 (例えば 1)とおくと、干渉度 r (n

lk 1 1

, k)の値は、軌跡 P (n )ごとの確率 p (P (n ) )に対してその軌跡 P (n )と自車 Oの

k k k k k k 1 軌跡 P (n )と衝突回数倍した値を全ての軌跡集合 {P (n ) }の要素について足し合

1 1 k k

わせたものになる。これは、自車 Oの一つの軌跡 P (n )と他車 Oが取り得る軌跡と

1 I l k

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 r (n , k)として最終

1 1

的に得られる値は、自車 Oの一つの軌跡 P (11 )と他車0との衝突確率に比例する。

1 I l k

[0085] 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 Oとの干渉評価を行うべき他車 O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 Oとの干渉評価を行うべき他車 Oが残っていない場合 (ステップ S454で Y

1 k

es)〖こ ίま、ステソプ S456【こ進む。

[0086] ステップ S456では、 Loop2〜Loop4によって得られた干渉度 r (n， k)を他車 O

1 1 k に応じて重み a (k) ( >0)を付与し、これらの総和として全体干渉度

[数 6]

R₁(n₁) = X a(k)r₁(n₁,k) (6) 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 a (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の種別等の条件に応じて危険度に応じた k

値を付与してもよい。この結果、自車 Oの軌跡 P (n )が全ての他車 O、 · · ·、 Oを含

1 1 1 2 K 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。

[0087] 例えば、図 11に示すような時空間環境 Env(P , P , P )のように、自車 Oに対して

1 2 3 1 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 Oおよび O各々

2 3 との個別の干渉度 r (η , 2)および r (n , 3)によって干渉評価を行うよりも、時空間

1 1 1 1

環境との間の全体干渉度 R (η )を用いて干渉評価を行った方が、危険を適確に回

1 1

避することができるのでより好ましい。

[0088] なお、全体干渉度として

[数 7]

Rjin = max (a(k)r, (n, ,k))

k としてもよい。この場合は、最も危険な物体 oの危険度を全体干渉度として扱うことに k

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力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。

[0089] 続くステップ S457では、 Looplの繰り返しを判断処理を行う。すなわち、自車 Oの

1 軌跡集合 {P (n ) }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 S45

1 1

7で No)には、 nの値を 1増加させ (ステップ S458)、ステップ S441に戻って Loopl を繰り返す。他方、自車 Oの軌跡集合 {P (n ) }のうちで干渉評価を行うべき軌跡が

1 1 1

残っていない場合 (ステップ S457で Yes)には、 Looplを終了して干渉度算出処理が終了する。

[0090] なお、ステップ S447にお!/、て干渉度 r (n , k)を増加させる際の c や F (t)の値は

1 1 lk

、定数とは限らない。例えば、係数 c を自車 Oと他車 Oとの衝突時の相対速度の大 lk 1 k

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 を車両間の相対速度の大きさとした場合には、干渉度 r (n lk 1 1

, k)には車両間の衝突の衝撃度が加味されたことになる。

[0091] 他にも、係数 c 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、 lk

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 Z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 を付与すればよい。なお lk

、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 Zまたは被害損失額を定めてぉ、てもよ、。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 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 lk

するようにすればより好ま、。

[0092] 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つ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で評価すればよぐ前進距離 yが大きいほど、効率評価値は大きくなる。

[0093] 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、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、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)。

[0094] 次ヽで、安全性評価値 S(i)が所定値記憶部 71に設定されてヽる所定値を上回る安全条件を満たしているカゝ否かを判定する (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、 (リスクが低、)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、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、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 (ステツプ S411の Yes)や、効率評価値 E(i)が最大値 Emaxより大き!/、場合 (ステップ S41 2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)。

[0095] 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力つた場合には、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 S4 13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。

[0096] 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。

[0097] なお、出力端子 9に相当するァクチユエータ部力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、はブレーキの操作を行わせればよい。一方、出力端子 9に相当するァクチユエータ部力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ァクチユエータ（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ゃァ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。

[0098] 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、)させた、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。

[0099] 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、或いは現在設定値力ゝ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、ほど、自車走行に関する運転リスクを極力避けた、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。

[0100] 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ィッチ（レバー類でもよヽ )とし、走行モードとしてラグジユ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、)させた、意思の現れと認識でき、モード選択スィ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ヽえる。

[0101] 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、アクセルぺ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。

[0102] 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ぐ要は、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!/、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の評価値の大きヽ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ょヽ。

産業上の利用可能性

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

請求の範囲

[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!/、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の評価値の大きヽ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!、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、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ィ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、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、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、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、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 1

2〜 15の、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のヽ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ィ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。