WO2008120796A1 - 衝突可能性取得装置および衝突可能性取得方法 - Google Patents

衝突可能性取得装置および衝突可能性取得方法 Download PDF

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WO2008120796A1
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course
obstacle
collision
host vehicle
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Toshiki Kindo
Kazuaki Aso
Masahiro Harada
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Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha
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    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems
    • G08G1/166—Anti-collision systems for active traffic, e.g. moving vehicles, pedestrians, bikes
    • G—PHYSICS
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    • G08G1/16—Anti-collision systems
    • G08G1/167—Driving aids for lane monitoring, lane changing, e.g. blind spot detection

Definitions

  • the present invention relates to a collision possibility acquisition device and a collision possibility acquisition method for acquiring the possibility that a host vehicle will collide with an obstacle such as another vehicle.
  • a collision possibility acquisition device that detects an obstacle around the host vehicle and judges the possibility of collision between the obstacle and the host vehicle.
  • a collision prevention device As a technique using this collision possibility acquisition device, for example, there is a collision prevention device.
  • This anti-collision device avoids collision by notifying the driver of the danger of collision when there is a possibility of collision between the vehicle and an obstacle, or automatically decelerating the vehicle. (For example, see Japanese Patent Application Laid-open No. 7-104062).
  • an object of the present invention is to provide a collision possibility acquisition device and a collision possibility acquisition method capable of accurately calculating the collision possibility of the host vehicle even in a situation where there are many branching courses such as intersections. It is in.
  • the collision possibility acquisition device that has solved the above-described problems includes an own vehicle rain course acquisition unit that acquires the course of at least one host vehicle, and an obstacle that acquires a plurality of obstacle paths around the host vehicle.
  • a plurality of obstacle paths around the host vehicle are acquired, and the collision between the host vehicle and the obstacle is based on the path of the host vehicle and the plurality of obstacle paths. The possibility has been acquired. Therefore, it is possible to calculate the possibility of collision of the host vehicle with high accuracy even in situations where there are many branches of the route, such as intersections, due to the ability to assume multiple routes of obstacles.
  • a risk output means for outputting the possibility of collision as a risk.
  • the host vehicle course acquisition means may include a host vehicle course prediction unit that acquires a predicted course of the host vehicle, and obtain the predicted course as the course of the host vehicle.
  • a host vehicle course prediction unit that acquires a predicted course of the host vehicle, and obtain the predicted course as the course of the host vehicle.
  • the collision possibility acquisition method includes a host vehicle route acquisition step of acquiring a route of at least one host vehicle, and a plurality of routes of obstacles around the host vehicle.
  • the own vehicle rain course acquisition step may include an own vehicle both course prediction process for acquiring a predicted course of the host vehicle, and the predicted course may be acquired as the course of the host vehicle.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the own vehicle risk acquisition device according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a flowchart showing an operation procedure of the own vehicle risk obtaining apparatus according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a schematic diagram schematically showing the running state of both the own vehicle and another vehicle.
  • FIG. 4 is a schematic diagram schematically showing the travel paths that the host vehicle can take.
  • Figure 5 is a graph showing the structure of the spatiotemporal ring.
  • FIG. 6 is a block configuration diagram showing the configuration of the own vehicle rain risk acquisition device according to the second embodiment.
  • FIG. 7 is a flowchart showing an operation procedure of the own vehicle both degree of risk acquisition apparatus according to the second embodiment.
  • FIG. 1 is a block configuration diagram showing the configuration of the own vehicle risk acquisition E CU according to the first embodiment of the present invention.
  • the vehicle risk acquisition ECU 1 that is a collision possibility acquisition device is a computer of an electronically controlled automobile device, which is a CPU (Central Processing Unit), ROM (Read Only Memory), R AM (Random
  • the own vehicle risk acquisition E C U 1 includes an obstacle possible route calculation unit 11, an own vehicle route prediction unit 12, a collision probability calculation unit 13, and a risk output unit 14.
  • an obstacle sensor 2 is connected to the own vehicle risk acquisition E C U 1 via an obstacle extraction unit 3 and an own vehicle sensor 4 is connected.
  • Obstacle sensor 2 is a millimeter wave radar sensor, laser radar sensor, image sensor, etc. It detects obstacles such as other vehicles and passers-by around the host vehicle. The obstacle sensor 2 transmits obstacle-related information including information on the detected obstacle to the obstacle extraction unit 3 in the own vehicle risk acquisition ECU 1.
  • the obstacle extraction unit 3 extracts obstacles from the obstacle link information transmitted from the obstacle sensor 2, and obtains the vehicle risk as obstacle information such as the position and moving speed of the obstacle.
  • Object possible route calculation section 1 Outputs to 1.
  • the obstacle sensor 2 is a millimeter wave radar sensor or a laser radar sensor
  • the obstacle extraction unit 3 detects the obstacle based on the wavelength of the reflected wave reflected from the obstacle. If the obstacle sensor 2 is an image sensor, for example, another vehicle is extracted from the captured image as an obstacle by a method such as pattern matching.
  • the own vehicle sensor 4 includes a speed sensor, a parallel sensor, and the like, and detects information related to the traveling state of the own vehicle.
  • the own vehicle sensor 4 transmits the detected traveling state information regarding the traveling state of the own vehicle to the own vehicle advancing prediction unit 12 in the own vehicle risk acquisition E C U 1.
  • Examples of the driving state information of the own vehicle include the speed of the vehicle and the yaw rate.
  • the obstacle possible course calculation unit 1 1 stores a plurality of behaviors assumed for a certain period of time according to the obstacles. The obstacle information output from the obstacle extraction unit 3 and the stored behavior Based on this, calculate and obtain multiple courses of predicted obstacles. The obstacle possible course calculation unit 1 1 outputs obstacle course information related to the calculated obstacle course to the collision probability calculation unit 13.
  • the own vehicle course prediction unit 12 predicts and obtains the course of the host vehicle based on the traveling state signal of the host vehicle transmitted from the host vehicle sensor 4.
  • the path of the host vehicle predicted here may be one or more, but here, one path is predicted.
  • the own vehicle course prediction unit 12 outputs the rain course information about the predicted course of the own vehicle to the collision probability calculation unit 13.
  • the collision probability calculation unit 1 3 is the obstacle path output from the obstacle possible route calculation unit 1 1. Based on the own vehicle route information output from the information opera own vehicle route predicting unit 12, the collision probability that is the possibility that the own vehicle collides with an obstacle is calculated and acquired. The collision probability detector 1 3 outputs collision probability information related to the calculated collision probability to the risk output unit 14.
  • the risk output city 14 obtains the risk according to the collision probability information output from the collision probability calculation unit 13 3, and outputs it to the alarm device and the travel control device.
  • FIG. 2 is a flowchart showing an operation procedure of the own vehicle risk level acquisition device.
  • the obstacle extraction unit 3 uses the surroundings of the own vehicle based on the obstacle-related information transmitted from the obstacle sensor 2.
  • the obstacles are extracted (S 1).
  • both other cars are extracted as obstacles. If multiple other vehicles are included, all of these multiple other vehicles are extracted.
  • the obstacle possible route calculation unit 11 calculates the possible route in which the other vehicle can move as a trajectory on time and space that is composed of time and space for each other vehicle ( S 2).
  • a possible course where other vehicles can move a certain travel point is not defined, and a possible travel path to this travel point is not calculated, but a predetermined travel time during which the other vehicle travels elapses. the course of up to required j Mel.
  • Finding the arrival point does not mean that the collision can be avoided reliably.
  • the vehicle M travels in the first lane rl, the first other vehicle HI travels in the second lane r2, and the second lane in the second lane r2.
  • the own vehicle M is positioned at positions Q l, Q 2, Q It is considered preferable to travel so as to reach 3 respectively.
  • the second other vehicle H2 takes the route B3 so that the route changes to the second lane r2, the first other vehicle HI avoids a collision with the second other vehicle H2. Take course B 2 and enter the first lane r1. In this case, if the own vehicle rain M travels to positions Q 1, Q 2, Q 3, respectively, there is a risk of colliding with the first other vehicle HI.
  • the route of the own vehicle and other vehicles is predicted every time instead of predetermining the position where the own vehicle rains and other vehicles reach.
  • the route B 1 as shown in Fig. 4 can be used as the course of the own vehicle. It can be avoided accurately to ensure safety.
  • the predetermined distance can be appropriately changed according to the speed of the other vehicle (or the speed of the host vehicle).
  • the possible routes of other vehicles are calculated for each other vehicle as follows.
  • Counter for identifying other vehicles Performs initialization processing with the value of 5 set to 1 and the value of counter ⁇ ⁇ indicating the number of possible course generations for the same other vehicle set to 1. Subsequently, the position and moving state (speed and moving direction) of the other vehicle based on the other vehicle information transmitted from the obstacle sensor 2 and extracted from the other vehicle related information are set as the initial state.
  • the behavior selection probability when selecting one behavior is defined, for example, by associating elements of a selectable behavior set with a predetermined random number. In this sense, different behavior selection probabilities may be given for each behavior, or equal probabilities may be given to all elements of the behavior set. It is also possible to adopt a mode in which the behavior selection probability depends on the position and driving state of other vehicles and the surrounding road conditions. The behavior of other vehicles' rain until the time when the other vehicle travels to the predetermined travel time is repeated by repeatedly selecting the behavior of the other vehicles assumed during a certain time ⁇ t based on such behavior selection probability. Select. One possible course of the other vehicle can be calculated based on the behavior of the other vehicle thus selected.
  • the number of possible routes for other vehicles (N) using the same procedure. Even in the case of using the same procedure, since a single behavior is selected according to the behavior selection probability given to each behavior in advance, different possible paths are calculated in most cases.
  • N 1 0 0 0
  • the possible course calculated in this way is set as the predicted course of the other vehicle. Further, when there are a plurality of other vehicles extracted, the possible routes are calculated for each of the plurality of other vehicles.
  • the course of the own vehicle is predicted by the own vehicle course prediction unit 12 (S 3).
  • the prediction of the course of the host vehicle is performed based on the travel status information output from the host vehicle sensor 4. However, it can be performed in the same way as the calculation of possible routes of other vehicles.
  • the course of the host vehicle is predicted based on the behavior of the host vehicle, which is assumed to be performed for a certain time ⁇ t, based on the running state of the vehicle determined by the speed rate transmitted from the host vehicle sensor 4. Is done.
  • the behaviors of both vehicles that are assumed to be performed during a certain time ⁇ t are the behavior selection probabilities given in advance to the multiple behaviors that the vehicle is supposed to perform for the current running state of both vehicles. It is calculated using.
  • the behavior selection probability is easy to select a behavior that increases the traveling distance of the own vehicle, and the rate of the swing is either left or right. Is set so that the behavior in which the vehicle faces in that direction is easily selected.
  • the speed rate as the running state of the host vehicle, By selecting, it is possible to accurately predict the course of the host vehicle.
  • the vehicle speed and the estimated curve radius in the running state of the vehicle can be calculated from the speed and the rate transmitted from the vehicle rain sensor 4, and the predicted course of the vehicle can be obtained from the vehicle speed and the estimated carp radius.
  • the collision probability calculation unit 13 calculates the collision probability between the own vehicle rain and the other vehicle (S 4).
  • an example of the predicted courses of the other vehicle and the host vehicle obtained in steps S2 and S3 is represented by the three-dimensional space shown in FIG.
  • the position of the vehicle is shown on the xy plane indicated by the x and y axes, and the t axis is set as the time axis. Therefore, the predicted course of the other vehicle and the own vehicle can be indicated by the (X, y, t) coordinates, and the trajectory obtained by projecting each course of the own vehicle and the other vehicle on the xy plane is obtained. This is the travel locus on the road where other vehicles are expected to travel.
  • a plurality of vehicles (own vehicle and other vehicles) existing within a predetermined range of the three-dimensional space-time can be obtained.
  • a spatio-temporal environment consisting of a set of possible prediction paths is formed.
  • the spatiotemporal environment E n V (M, H) shown in Fig. 5 is a set of the predicted courses of the own vehicle rain M and the other vehicle H, and the predicted course ⁇ M (n 1) ⁇ and It consists of the predicted course set ⁇ H (n 2) ⁇ of other vehicle H.
  • the spatio-temporal environment (M, H) is determined when the host vehicle M and the other vehicle both H are moving in the + y-axis direction on a flat and straight road R such as an expressway. It shows the spatio-temporal environment.
  • the predicted course is obtained independently for each of the own vehicle M and the other vehicle H without considering the correlation between the own vehicle M and the other vehicle H, the predicted course of the deaf person intersects in time and space.
  • the probability that the own vehicle M and the other vehicle H collide is obtained. If the predicted course of the own vehicle M and the predicted course of the other vehicle H intersect, the own vehicle M and the other vehicle H will collide, but the predicted course of the own vehicle M and the other vehicle H Is obtained based on a predetermined peristaltic selection probability. Therefore, the collision probability between the own vehicle M and the other vehicle H can be determined by the number of the predicted courses of the other vehicle H that intersect the predicted course of the own vehicle M.
  • a collision probability of 0.5% (possibility of collision) P can be the probability that the host vehicle M and the other vehicle H will not collide (non-collision possibility).
  • the collision probability P A of collision with at least one of the plurality of other vehicles ⁇ can be determined by the following equation (1).
  • the other vehicle takes The course is calculated widely. Therefore, the collision probability can be calculated taking into account the case where there is a significant change in the course of another vehicle, such as when an accident occurs at a place where there is a branch such as an intersection.
  • the risk output unit 14 obtains the risk based on the collision probability calculated by the collision probability calculation unit 13 and determines this risk level by using the information device or the traveling device. Output the control part (S 5). In this way, the operation of the own vehicle risk acquisition device is terminated.
  • a plurality of possible routes are calculated for other vehicles that may collide, and V, based on the plurality of possible routes,
  • the possibility of collision between the own vehicle M and the other vehicle H is predicted, and the risk level of the own vehicle based on the possibility of collision is obtained.
  • the routes that other vehicles can take are calculated widely, so even in situations where there are many branching routes such as intersections, the accuracy can be improved.
  • the course of the own vehicle is set as a predicted course predicted by the own vehicle both course prediction unit 12. For this reason, it is possible to obtain the degree of danger for the course that the vehicle is supposed to travel from now on. In addition, the predicted course is obtained based on the running state of the vehicle. For this reason, the predicted courses of both vehicles can be obtained with high accuracy.
  • FIG. 6 is a block diagram of the host vehicle risk acquisition apparatus according to the second embodiment of the present invention.
  • the host vehicle risk acquisition ECU 20 which is the host vehicle both risk acquisition device according to the present embodiment is a computer of an electronically controlled automobile device, as in the first embodiment.
  • CPU Central Processing Unit
  • R OM Read Only Memory
  • R AM Random Access Memory
  • An obstacle sensor 2 is connected to the own vehicle risk acquisition ECU 20 via an obstacle extraction unit 3, and an own vehicle sensor 4 is connected.
  • the own vehicle risk acquisition ECU 20 includes an obstacle information temporary storage unit 21, an obstacle possible route calculation unit 2 2, a host vehicle track recording unit 2 3, a host vehicle track reading unit 24, and an actual self progress A road collision probability calculation unit 25, a host vehicle both risk calculation unit 26, a host vehicle risk temporary storage unit 27, and a statistical processing unit 28 are provided. - ⁇
  • the obstacle information temporary storage unit 21 stores the obstacle information transmitted from the obstacle extraction unit 3 for a predetermined time, for example, 5 seconds.
  • the obstacle possible course calculation unit 2 2 reads the obstacle information for the past 5 seconds stored in the obstacle information temporary storage unit 2 1, Based on the obstacle information for 5 seconds, multiple routes are calculated that are predicted to move after a certain period of time.
  • the obstacle path calculation unit 2 2 outputs the obstacle path information regarding the calculated path of the obstacle to the realized self-path collision probability calculation unit 25.
  • the own vehicle course recording unit 23 records the course history of the own vehicle based on the running state information of the own vehicle transmitted from the own vehicle sensor 4.
  • the own vehicle course reading unit 24 reads the course history of the own vehicle recorded in the own vehicle course recording unit 23 for a predetermined time, for example, 5 seconds.
  • the predetermined time here is the same as the time of the obstacle information stored in the obstacle information temporary storage unit 21.
  • the own vehicle course reading unit 2 4 is configured to obtain the own vehicle actual course information on the actual course that the own vehicle has actually taken based on the read course history of the own vehicle. Output to 5.
  • the realized self course collision probability calculation unit 25 is based on the obstacle course information output from the obstacle possible course calculation unit 22 and the own vehicle both course information output from the host vehicle course reading unit 24.
  • the realized self-path collision probability calculation unit 25 outputs the collision probability information related to the calculated collision probability to the own vehicle risk calculation unit 26.
  • the own vehicle risk calculation unit 26 calculates the own vehicle risk based on the collision probability information output from the realized self course collision probability calculation unit 25.
  • the vehicle risk here is the collision probability when the vehicle has traveled in the past 5 seconds.
  • the own vehicle risk level calculation unit 26 outputs the own vehicle risk level information related to the calculated own vehicle risk level to the own vehicle risk level storage unit 27.
  • the own vehicle risk degree temporary storage unit 27 stores the current own vehicle risk level based on the own vehicle risk level information output from the own vehicle risk degree calculation unit 26.
  • the statistical processing unit 28 performs statistical processing of the own vehicle risk stored in the temporary risk level IS billion unit 27 according to the time series, and calculates the total own vehicle risk.
  • the total vehicle risk calculated here is output to the intelligence device and the travel control device.
  • FIG. 7 is a flowchart showing the operation of the vehicle risk level acquisition device.
  • the obstacle extraction unit 2 1 uses the obstacle-related information transmitted from the obstacle sensor 2 to Obstacles are extracted at (S 1 1).
  • other vehicles are extracted as obstacles. If multiple other vehicles are included, all of these multiple other vehicles are extracted.
  • the possible route calculation unit 22 can calculate the possible route on which the other vehicle can move as on the space-time space composed of time and space for each other vehicle (S 1 2).
  • the calculation procedure of the possible courses in which other vehicles can move is obtained by obtaining a plurality of courses until a predetermined movement time for the other cars to travel has elapsed.
  • the own vehicle both route reading unit 24 reads the route of the own vehicle recorded in the own vehicle route recording unit 23 for the past 5 seconds (S 1 3).
  • the own vehicle both course reading unit 24 outputs the read vehicle actual course information regarding the actual course of the own vehicle read for the past 5 seconds to the realized self course collision probability calculation unit 25.
  • the actual self-track collision probability calculation unit 25 calculates the collision probability between the host vehicle and the other vehicle (S 14).
  • the obstacle route information output from the obstacle possible route calculation unit 2 2 in the past 5 seconds, other times Find the predicted course of another vehicle.
  • the own vehicle realization route information output from the own vehicle both course reading unit 24 the actual course that the own vehicle has actually traveled in the past 5 seconds is obtained.
  • the predicted course of these other vehicles is compared with the actual course on which the host vehicle actually traveled, and the collision probability allowed by the host vehicle over the past 5 seconds is calculated.
  • the own vehicle risk calculation unit 2 6 calculates the collision probability calculated by the realized self course collision probability calculation unit 25 as the own vehicle risk level.
  • the statistical processing unit 28 performs statistical processing on the own vehicle risk stored in the own vehicle risk temporary storage unit 27 (S 15), and calculates the final risk. Then, the calculated risk level is output to the nutrition device or the travel control unit [S 16]. In this way, the operation of the own vehicle risk acquisition device is completed.
  • the own vehicle risk level acquisition device S calculates a plurality of possible courses (predicted courses) at past times for other vehicles that may collide, and based on the plurality of possible courses. -In the past, the possibility of a collision between the host vehicle and another vehicle in the past is obtained, and the subsequent risk level is obtained based on the possibility of the collision. For this reason, since the routes that other vehicles can take are calculated, the possibility of collision and risk of the subject vehicle can be calculated accurately even in situations where there are many branching routes such as intersections. I can do it. Also, calculate the possibility of collision and the degree of danger of your vehicle taking into account the case where there is a significant change in the course of other vehicles, such as when an accident occurs at an intersection. Can do.
  • the present invention has been described above, but the present invention is not limited to the above embodiment.
  • other vehicles are assumed as obstacles, but it is also possible to envisage organisms such as passers-by.
  • the first embodiment only one course of the host vehicle is predicted, but a plurality of courses of the host vehicle can be predicted.
  • By predicting multiple paths of the host vehicle for example, when driving control is performed by controlling the acceleration / deceleration and steering force of the host vehicle, the path of low risk among the predicted paths is passed. In this way, the vehicle can be controlled to travel.
  • the present invention is capable of colliding to acquire the possibility that the own vehicle collides with an obstacle such as another vehicle.
  • the present invention can be used for a sex acquisition device and a collision possibility acquisition method.

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Abstract

自車両危険度取得ＥＣＵ１は、自車両の周囲にある他車両の進路を複数算出して取得するとともに、自車両の予測進路を取得する。この自車両の予測進路と他車両の複数の進路とに基づいて、自車両の衝突確率を衝突可能性として算出する。

Description

明細書
衝突可能性取得装置およぴ衝突可能性取得方法
技術分野
• 本発明は、 自車両が他車両などの障害物と衝突する可能性を取得する衝突可能 性取得装置および衝突可能性取得方法に関する。
背景技術
従来、 自車両の周囲における障害物を検出し、 この障害物と自車呵との衝突可 能性を判断する衝突可能性取得装潭が知られている。 この衝突可能性取得装置を 用いる技術として、 たとえば、 衝突防止装置がある。 この衝突防止装置は、 自車 両と障害物との衝突可能性があるときに、 ドライバに衝突の危険を知らせたり、 自動的に自車両を減速制御することにより、衝突を回避したりするものである（た とえば、 特開平 7— 1 0 4 0 6 2号公報参照)。
発明の開示
しかし、 上記特開平 7— 1 0 4 0 6 2号公報に開示された衝突防止装置では、 障害物が他車两などの移動体である攥合、 障害物の予測進路を 1通りのみ算出す るものである。 このため、 たとえば交差点など、 障害物の進路について分岐が多 い道路等を自車両や障害物が走行する場合には、衝突可能性の算出が困難となり、 衝突可能性の精度が低くなつてしまうという問題があった。
そこで、 本発明の課題は、 交差点などの進路の分岐が多い状況下においても、 精度よく自車両の衝突可能性を算出することができる衝突可能性取得装置および 衝突可能性取得方法を提供することにある。
上記課題を解決した本発明に係る衝突可能性取得装置は、 少なくとも一本の自 車両の進路を取得する自車雨進路取得手段と、 自車両の周辺の障害物の進路を複 数取得する障害物進路取得手段と、 自車両の進路およぴ障害物の複数の進路に基 づいて、 自車両と障害物との衝突可能性を取得する衝突可能性取得手段と、 を備 えるものである。 本発明に係る衝突可能性取得装置においては、 自車両の周辺の障害物の進路を 複数取得し、 自車両の進路および障害物の複数の進路に基づいて、 自車两と障害 物との衝突可能性を取得している。 このため、 障害物の進路を複数想定しえるこ と力 ら、 交差点などの進路の分岐が多い状況下においても、 精度よく自車両の衝 突可能性を算出することができる。
ここで、 衝突可能性を危険度として出力する危険度出力手段をさらに備える態 様とする とができる。
また、 自車両進路取得手段は、 自車両の予測進路を取得する自車両進路予測手 段を備え、 予測進路を自車両の進路として取得する態様とすることができる。 このように、 自車両の進路として、 予測手段によって予測進路を求めることに. より、 これから自車両が走行すると考えられる進路における衝突可能性を求める ことができる。
また、 上記課題を解決した本発明に係る衝突可能性取得方法は、 少なくとも一 本の自車両の進路を取得する自車両進路取得工程と、 自車両の周辺の障害物の進 路を複数取得する障害物進路取得工程と、 自車両の進路および障害物の複数の進 路に基づいて、自車両と障害物との衝突可能性を取得する衝突可能性取得工程と、 を備えることを特徵とする。
ここで、 衝突可能性を危険度として出力する危険度出力工程をさらに含む態様 とすることができる。
また、 自車雨進路取得工程は、 自車両の予測進路を取得する自車两進路予測ェ 程を含み、 予測進路を自車両の進路として取得する態様とすることができる。 本発明のさらなる応用範囲は、 以下の詳細な発明から明らかになるだろう。 し かしながら、 詳細な説明およぴ特定の事例は本発明の好適な実施形態を示すもの ではあるが、 例示のためにのみ示されているものであって、 本発明の思想および 範囲における様々な変形および改良はこの詳細な説明から当業者には自明である ことは明らかである。 図面の簡単な説明
図 1は、 第 1の実施形態に係る自車両危険度取得装置の構成を示すプロック構 成図である。
. 図 2は、 第 1の実施形態に係る自車両危険度取得装置の動作手順を示すフロー チャートである。
図 3は、 自車两と他車両との走行状態を模式的に示す模式図である。
図 4は、 自車両がとりうる走行進路を模式的に示す模式図である。
図 5は、 時空間環琮の構成を示すグラフである。
図 6は、 第 2の実施形態に係る自車雨危険度取得装置の構成を示すブロック構 成図である。
図 7は、 第 2の実施形態に係る自車两危険度取得装置の動作手順を示すフロー チヤ一トである。
明を実施するための最良の形態
以下、 添付図面を参照して本発明の実施形態について説明する。 なお、 図面の 説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。また、 図示の便宜上、 図面の寸法比率は説明のものと必ずしも一致しない。
図 1は、 本発明の第 1の実施形態に係る自車両危険度取得 E C Uの構成を示す ブロック構成図である。 図 1に示すように、 衝突可能性取得装罱である自車両危 険度取得 E C U 1は、 電子制御する自動車デバイスのコンピュータであり、 C P U (Central Processing Unit) , R OM (Read Only Memory) , R AM (Random
Access Memory) , および入出力インタ一フェイスなどを備えて構成されている。 自車両危険度取得 E C U 1は、 障害物可能進路算出部 1 1、 自車両進路予測部 1 2、 衝突確率算出部 1 3、 および危険度出力部 1 4を備えている。 また、 自車両 危険度取得 E C U 1には、 障害物センサ 2が、 障害物抽出部 3を介して接続され ているとともに、 自車両センサ 4が接続されている。
障害物センサ 2は、 ミリ波レーダセンサ、 レーザレーダセンサ、 画像センサな どを備えて構成されており、 自車両の周囲にある他車両や通行人等の障害物を検 出する。 障害物センサ 2は、 検出した障害物に関する情報を含む障害物関連情報 を自車両危険度取得 E C U 1における障害物抽出部 3に送信する。
障害物抽出部 3は、 障害物センサ 2から送信された障害物閧連情報から障害物 を抽出し、 障害物の位置や移動速度などの障害物情報として自車両危険度取得 E CU 1における障害物可能進路算出部 1 1に出力する。 障害物抽出部 3は、 たと えば障害物センサ 2がミリ波レーダセンサやレーザレーダセンサである場合には、 障害物から反射される反射波の波長等に基づいて障害物を検出する。 また、 障害 物センサ 2が画像センサである場合には、 撮像された画像中から障害物として、 たとえば他車両をパターンマッチングなどの手法によって抽出する。
自車両センサ 4は、 速度センサ、 ョーレートセンサなどを備えて櫸成されてお り、 自車両の走行状態に関する情報を検出している。 自車両センサ 4は、 検出し た自車両の走行状態に関する走行状態情報を自車 危険度取得 E C U 1における 自車阿進路予測部 1 2に送信する。 ここでの自車両の走行状態情報としては、 た とえば自拿両の速度やヨーレ^"トなどがある。
障害物可能進路算出部 1 1は、 一定時間の間において想定される挙動を障害物 に応じて複数記憶しており、 障害物抽出部 3から出力された障害物情報と、 記憶 した挙動とに基づいて、 予測される障害物の進路を複数本算出して取得する。 障 害物可能進路算出部 1 1は、 算出した障害物の進路に関する障害物進路情報を衝 突確率算出部 1 3に出力する，
自車両進路予測部 1 2は、 自車两センサ 4から送信された自車両の走行状態信 号に基づいて、 自車両の進路を予測して取得する。 ここで予測される自車両の進 路は、 1本でもよいし、 複数本でもよいが、 ここでは 1本の進路を予測する。 自 車両進路予測部 1 2は、 予測した自車両の進路に関する自車雨進路情報を衝突確 率算出部 1 3に出力する。
衝突確率算出部 1 3は、 障害物可能進路算出部 1 1から出力された障害物進路 情報おょぴ自車両進路予測部 1 2から出力された自車両進路情報に基づいて、 自 車両が障害物に衝突する可能性である衝突確率を算出して取得する。 衝突確率箅 出部 1 3は、 算出した衝突確率に関する衝突確率情報を危険度出力部 1 4に出力 する。
危険度出力都 1 4は、 衝突確率算出部 1 3力 ^ら出力された衝突碓率情報に応じ た危険度を求め、 警報装置や走行制御装置に出力する。
次に、 本実施形態に係る自車両危険度取得装置の動作について説明する。 図 2 は、 自車両危険度敢得装置の動作手順を示すフローチャートである。
図 2に示すように、 本実施形態に係る自車两危険度取得装置では、 障害物セン サ 2から送信される障害物関連情報に基づいて、 障害物抽出部 3において、 自車 両の周囲における障害物を抽出する （S 1 )。 ここでは、障害物として他車两を抽 出する。 また、 複数の他車両が含まれていた場合には、 これらの複数の他車両の すべてを抽出する。
障害物としての他車両を抽出したら、 障害物可能進路算出部 1 1において、 他 車両が移動可能となる可能進路を他車両ごとに時間および空間から構成される時 空間上の軌跡として算出する （S 2 )。 .ここで、他車両が移動可能となる可能進路 としては、 ある到達点を規定して、 この到達点までの可能進路を算出するのでは なく、 他車両が移動する所定の移動時間が経過するまでの進路を求 jめる。 一般的 に、 自車両が走行する道路では、 事前に安全が保障される場所はないため、 自車 两と他車両との衝突可能性を判断するためには、 自車两と他車両との到達点を求 めても、 衝突を確実に回避することができるとはいえない。
たとえば、 図 3に示すように、 3車線の道路 Rにおいて、 第 1車線 r lを自車 両 Mが走行し、 第 2車線 r 2を第 1他車両 H Iが走行し、 第 3車線を第 2他車両 H 2が走行しているとする。 このとき、 自車両 Mが第 2 , 第 3車線 r 2、 r 3を それぞれ走行する他車両 H 1， H 2との衝突を避けるためには、 自車両 Mが位置 Q l , Q 2 , Q 3にそれぞれ到達するように走行することが好適と考えられる。 ところが、 第 2他車両 H 2が進路を第 2車線 r 2に変更するように進路 B 3をと つた場合には、 第 1他車両 H Iが第 2他車両 H 2との衝突を避けるために進路 B 2をとり、 第 1車線 r 1に進入してくることが考えられる。 この場合には、 自車 雨 Mが位置 Q l , Q 2 , Q 3にそれぞれ到 ¾1 "るように走行すると、 第 1他車両 H Iと衝突する危険性が生じるものである。
そこで、 自車雨および他車両について到達する位置を予め定めるのではなく、 その都度自車両および他車両の進路を予測するようにしている。 その都度自車両 およぴ他車雨の進路を予測することにより、 たとえば図 4に示すような進路 B 1 を自車両の進路とすることができるので、 自車両 Mが走行する際の危険を的確に 回避して安全性を確保することができる。
なお、 他車両が移動する所定の移動時間が経過するまでを規定することに代え て、 他車両が走行する走行距離が所定の距離に到達するまで他車両の可能進路を 求める態様とすることもできる。 この場合、他車両の速度（または自車両の速度） に応じて所定距離を適宜変更させることができる。
他車両の可能進路は、 他車両ごとに、 次のようにして算出される。 他車両を識 別するカウンタ] 5の値を 1とするとともに、 同じ他車両に対する可能進路生成回 数を示すカウンタ ϋの値を 1とする初期化処理を行う。 続いて、 障害物センサ 2 から送信され他車両関連情報から抽出された他車両情報に基づく他車両の位置お よび移動状態 (速度および移動方向） を初期状態とする。
続いて、 その後の一定時間 Δ tの間において想定される他車両の挙動として、 選択可能な複数の挙動の中から、 各挙動に予め付与された挙動選 確率にしたが つて一つの挙動を選択する。 1つの挙動を選択する際の挙動選択確率は、 たとえ ば選択可能な挙動の集合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、 挙動ごとに異なる挙動選択確率を付与してもよいし、 挙動の 集合の全要素に対して等しい確率を付与してもよい。 また、 挙動選択確率を他車 両の位置や走行状態、 周囲の道路蘀境に依存させる態様とすることもできる。 このような挙動選択確率に基づく一定時間 Δ tの間において想定される他車两 の挙動の選択を繰り返して行い、 他車両が移動する所定の移動時間となる時間ま での他車雨の挙動を選択する。 こうして選択された他車両の挙動によって、 他車 両の可能進路を 1本算出することができる。
他車两の可能進路を 1本算出したら、 同様の手順によって他車両の可能進路を 複数 （N本） 算出する。 同様の手順を用いた場合でも、 各挙動に予め付与された 学動選択確率にしたがって一つの挙動を選択することから、 ほとんどの場合に、 異なる可能進路が算出される。 ここで算出する可能進路の数は、 予め決定してお き、 たとえば 1 0 0 0本 (N = 1 0 0 0 ) とすることができる。 もちろん、 他の 複数の可能進路を算出する態様とすることもでき、 たとえば数百〜数万本の間の 数とすることができる。こうして算出された可能進路を他車両の予測進路とする。 さらに、 抽出された他車両が複数ある場合には、 それらの複数の他車両につい て、 それぞれ可能進路を算出する。
他車両の可能進路の算出が済んだら、 自車両進路予測部 1 2において、 自車両 の進路を予測する （S 3 )。 自車両の進路の予測は、 自車両センサ 4から出力され る走行伏態情報に基づいて行われる。 ただし、 他車両の可能進路の算出と同様に して行うこともできる。
自車両の進路は、 自車両センサ 4から送信される速度ゃョ一レートによって求 められる車両の走行状態から、 一定時間 Δ tの間に行われると想定される自車両 の挙動に基づいて予測される。 一定時間 Δ tの間に行われると想定きれる自車两 の挙動は、 現在の自車两の走行状態に対して、 自車両が行うと想定される複数の 挙動に予め付与された挙動選択確率を用いて求められる。
たとえば、 挙動選択確率は、 現在の自車両の走行状態として車速が大きい場合 には、 自車両が進む距離が大きくなる挙動を選択されやすく、 ョ一レートが左右 のいずれかに振れている場合には、 その方向に自車両が向く挙動が選択されやす く設定されている。 自車両の走行状態としての速度ゃョーレートを用いて挙動を 選択することにより、自車両の進路を精度よく予測することができる。あるいは、 自車雨センサ 4から送信される速度やョーレートから車両の走行状態における車 速や推定カーブ半径を算出し、 これらの車速や推定カープ半径から自車両の予測 進路を求めることができる。
こうして他車両おょぴ自車両の予測進路を求めたら、 衝突確率算出部 1 3にお いて、 自車雨と他車両との衝突確率を算出する （S 4 )。 いま、 ステップ S 2およ ぴステッ S 3で求めた他車両および自車両の予測進路の例を図 5に示す三次元 空間によって表す。 図 5における三次元空閭では、 X軸および y軸によって示さ れる X y平面に車両の位置を示し、 t軸を時間軸として設定している。 したがつ て、 他車両おょぴ自車両の予測進路は （X , y , t ) 座標で示すことができ、 自 車両および他車両の各進路を X y平面に投影して得られる軌跡が、 自車両おょぴ 他車両が走行すると予測される道路上の走行軌跡となる。
このようにして、 予測した自車両および他車両の予測進路を図 5に示す空間に 表すことにより、 三次元時空間の所定の範囲内に存在する複数の車両 （自車両お よび他車両） がとりうる予測進路の集合からなる時空間環境が形成される。図 5 に示す時空間環境 E n V (M, H) は、 自車雨 Mおよび他車両 Hの予測進路の集 合であり、自車両 Mの予測進路 {M ( n 1 ) }およぴ他車両 Hの予測進路集合 {H ( n 2 ) }からなる。 より具体的には、 時空間環境 (M, H) は、 自車両 Mおよび他車 两 H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。 ここでは、 自車両 Mと他車両 Hとの 相関は考慮せずに自車両 Mと他車両 Hごとに独立して予測進路を求めているため、 兩者の予測進路が時空間上で交差することもある。
こうして、 自車両 Mおよぴ他車两 Hの予測進路を求めたら、 自車両 Mと他車両 Hとが衝突する確率を求める。 いま、 自車両 Mの予測進路と他車両 Hの予測進路 が交差する場合には、 自車両 Mと他車両 Hとが衝突することとなるが、 自車両 M およぴ他車両 Hの予測進路は所定の举動選択確率基づいて求められるものである。 したがって、 複数の他車両 Hの予測進路のうち、 自車両 Mの予測進路と交差する ものの数によって自車両 Mと他車両 Hとの衝突確率とすることができる。 たとえ ば、 他車両 Hの予測進路を 1 0 0 0本算出した場合、 そのうちの 5本が自車両 M の予測進路と交差する場合には、 0. 5 %の衝突確率 （衝突可能性〉 PAがある として算出することができる。 逆にいうと、 残りの 9 9. 5 %が自車両 Mと他車 両 Hとが衝突しない確率 （非衝突可能性） とすることができる。
また、 他車両 Hとして、 複数の他車両が抽出されている場合には、 複数の他車 两のうち少なくとも 1台と衝突する衝突確率 PAは下記 （1 ) 式によって求める ことができる。
…は）
Figure imgf000011_0001
ここで、 k :抽出された他車両の数
PA k ： k番目の車両と衝突す-る確率
このように、 他車两 Hの予測進路を複数算出して、 この複数の予測進路を用い て自車两] V [と他車両 Hとの衝突可能性を予測することにより、 他車両が取りえる 進路を広く計算していることになる。 したがって、 交差点などの分岐がある場所 で事故などが発生した場合のように、 他車両の進路に大きな進路の変更がある場 合も考慮に入れて衝突確率を算出することができる。
こうしてき車両と他車両との衝突確率を求めたら、危険度出力部 1 4において、 衝突碓率算出部 1 3で算出した衝突確率に基づく危険度を求め、 この危険度を簪 報装置や走行制御部〖こ出力する （S 5 )。 このようにして、 自車両危険度取得装置 の動作を終了する。
以上のとおり、 本実施形態に係る自車両危険度取得装置では、 衝突可能性のあ る他車両について複数の可能進路 （予測進路） 複数を算出し、 この複数の可能進 路に基づ V、て自車両 Mと他車両 Hとの衝突可能性を予測し、 衝突可能性に基づく 自車両の危険度を求めている。 このため、 他車両が取りえる進路を広く計算して いることになるので、 交差点などの進路の分岐が多い状況下においても、 精度よ く自車両の衝突可能性おょぴ危険度を算出することができる。 また、 交差点など で事故などが発生した場合のように、 他車両の進路に大きな進路の変更がある場 合も考慮に入れて自車両の衝突可能性および危険度を算出することができる。 し たがつて、 一般的な用途に使用することができる衝突可能性および危険度を求め ることができる。
また、 本実施形態に係る自車両危険度取得装置では、 自車両の進路を自車两進 路予測部 1 2で予測した予測進路としている。 このため、 これから自車両が走行 すると考えられる進路についての危険度を求めることができる。 また、 予測進路 を自車両の走行状態に基づいて求めている。 このため、 自車两の予測進路を精度 よく求めることができる。
次に、 本発明の第 2の実施形態について説明する。 図 6は、 本発明の第 2の実 施形態に係る自車両危険度取得装置のプロック構成図である。
図 6に示すように、 本実施形態に係る自車两危険度取得装笸である自車両危険 度取得 E C U 2 0は、 上記第 1の実施形態と同様、 電子制御する自動車デバイス のコンピュータであり、 C P U (Central Processing Unit)、 R OM (Read Only Memory) R AM (Random Access Memory) s およぴ入出力インターフェイスな どを備えて構成されている。 この自車両危険度取得 E C U 2 0には、 障害物セン サ 2が、 障害物抽出部 3を介して接続されているとともに、 自車両センサ 4が接 続されている。
また 自車両危険度取得 E C U 2 0は、 障害物情報一時記憶部 2 1、 障害物可 能進路算出部 2 2、 自車両進路記録部 2 3、 自車兩進路読出部 2 4、 実現自己進 路衝突確率算出部 2 5、自車两危険度算出部 2 6、自車両危険度一時記憶部 2 7、 およぴ統計処理部 2 8を備えている。 - ■
障害物情報一時記憶部 2 1は、 予め定められた時間、 たとえば 5秒間に障害物 抽出部 3から送信された障害物情報を記憶している。 障害物可能進路算出部 2 2 は、障害物情報一時記憶部 2 1に記憶された過去 5秒間の障害物情報を読み出し、 この 5秒間の障害物情報に基づいて、 以後の一定時間の閬おける障害物が移動す ると予測される進路を複数本算出して取得する。 障害物可能進路算出部 2 2は、 算出した障害物の進路に関する障害物進路情報を実現自己進路衝突確率算出部 2 5に出力する。
自車両進路記録部 2 3は、 自車両センサ 4から送信された自車両の走行状態情 報に基づいて、 自車両の進路の履歴を記録する。 自車両進路読出部 2 4は、 予め 定められた時間、 たとえば 5秒間分の自車両進路記録部 2 3に記録される自車両 の進路の履歴を読み出す。 ここでの予め定められた時間は、.障害物情報一時記憶 部 2 1に記憶される障害物情報の時間と共通する。 自車両進路読出部 2 4は、 読 み出した自車両の進路の履歴に基づいて、 自車両が実際にとつた進路である実現 進路に関する自車両実現進路情報を実現自己進路衝突確率算出部 2 5に出力する。 実現自己進路銜突確率算出部 2 5は、 障害物可能進路算出部 2 2 ら出力され た障害物進路情報および自車両進路読出部 2 4から出力された自車两実現進路情 報に基づいて、 過去 5秒間の間に自車両が実現進路において障害物に衝突する可 能性であった衝突確率を算出して取得する。実現自己進路衝突確率算出部 2 5は、 算出した衝突確率に関する衝突確率情報を自車両危険度算出部 2 6に出力する。 自車両危険度算出部 2 6は、 実現自己進路衝突確率算出部 2 5から出力された 衝突確率情報に基づいて、 自車両危険度を算出する。 ここでの自車両危険度は、 過去 5秒間にき車両が走行した際における衝突確率とする。 自車両危険度算出部 2 6は、 算出した自車両危険度に関する自車両危険度情報を自車阿危険度一時記 憶部 2 7に出力する。
自車両危険度一時記憶部 2 7は、 自車両危険度算出部 2 6から出力された自車 両危険度情報に基づいて、 現在における自車両危険度を記億する。 統計処理部 2 8は、 自拿两危険度一時 IS億部 2 7に記憶された自車両危険度を時系列に沿って 統計処理し、 総合的自車両危険度を算出する。 ここで算出した総合的自車両危険 度を螫報装置や走行制御装置に出力する。 次に、 本実施形態に係る自車両危険度取得装置の動作について説明する。 図 7 は、 自車両危険度取得装置の動作手 j慎を示すフ口一チャートである。
図 7に示すように、 本実施形態に係る自車両危険度取得装置では、 障害物セン サ 2から送信される障害物関連情報に基づいて、 障害物抽出部 2 1において、 自 車^の周囲における障害物を抽出する （S 1 1 )。 ここでは、障害物として他車両 を抽出する。 また、 複数の他車両が含まれていた場合には、 これらの複数の他車 両のすぺてを抽出する。
障害物としての他車両を抽出したら、 抽出した他車両に闋する他車両情報を障 害物情報一時記憶部 2 1に記憶し、 障害物情報一時記憶部 2 1に記偉された過去 5秒間の他車两情報に基づいて、 障害物可能進路算出部 2 2において他車両が移 動可能となる可能進路を他車両ごとに時間および空間から構成される時空閬上の として算出する （S 1 2 )。 他車両が移動可能となる可能進路の算出手順は、 上記第 1の実施形態と同様、 他車雨が移動する所定の移動時間が経過するまでの 進路を複数本求める。
他車両の可能進路の算出が済んだら、 自車两進路読出部 2 4において、 自車両 進路記録部 2 3に記録されている自車両の過去 5秒間の進路を読み出す（S 1 3 )。 自車两進路読出部 2 4は、 読み出した過去 5秒間の自車両の実現進路に関する自 車両実現進路情報を実現自己進路衝突確率算出部 2 5に出力する。
続いて、 実現自己進路衝突確率算出部 2 5において、 自車両と他車両との衝突 確率を算出する （S 1 4 )。 ここでは、障害物可能進路算出部 2 2から出力された 障害物進路情報に基づいて、 過去 5秒間において、 他 *両の情報を検出した時刻 のそれぞれで他車両の進路として予測される複数の他車両の予測進路を求める。 また、 自車两進路読出部 2 4から出力された自車両実現進路情報に基づいて、 実 際に自車両が過去 5秒間に走行した実現進路を求める。 そして、 これらの複数の 他車両の予測進路と自車両が実際に走行した実現進路とを比較し、 過去 5秒間に おいて、 自車両が許容していた衝突碓率を算出する。 自車両が許容していた衝突確率を求めたら、自車両危険度算出部 2 6において、 実現自己進路衝突確率算出部 2 5で算出した衝突確率を自車両危険度として求め、 自車両危険度一時 IB憶部 2 7に記憶させる。 その後、 統計処理部 2 8において自 車両危険度一時記憶部 2 7に記憶された自車両危険度に統計処理を施し（S 1 5 ) 最終的な危険度を算出する。 そして、 算出した危険度をこの危険度を養報装置や 走行制御部に出力する 〔S 1 6 )。 このようにして、 自車両危険度取得装置の動作 を終了する。
以上のとおり、 本実施形態に係る自車両危険度取得装 Sでは、 衝突可能性のあ る他車両について過去の時刻における可能進路 （予測進路） を複数算出し、 この 複数の可能進路に基づ-、て過去における自車両と他車両との衝突可能性を求め、 この衝突可能性に基づいて以後の危険度を求めている。 このため、 他車両が取り える進路を^く計算していることになるので、 交差点などの進路の分岐が多い状 況下においても、 精度よく自車両の衝突可能性および危険度を算出することがで きる。 また、 交差点などで事故などが発生した場合のように、 他車両の進路に大 きな進路の変更がある場合も考慮に入れて自車両の衝突可能性およぴ危険度を算 出することができる。
以上、 本発明の好適な実施形態について説明したが、 本発明は上記実施形態に 限定されるものではない。 たとえば、 上記実施彫態では、 障害物として他車両を 想定しているが、 たとえば通行人などの生物を想定することもできる。 また、 上 記第 1の実施形態では、 自車両の進路を 1本のみ予測しているが、 自車両の進路 を複数本予測する態様とすることもできる。 自車両の進路を複数本予測すること により、 たとえば'自車両の加減速および操舵力を制御して走行制御を行う傺に、 予測した複数本の進路のうち、 危険度の低い進路を通行するように、 自車両を走 行制御することができる。
産業上の利用可能性
本発明は、 自車両が他車両などの障害物と衝突する可能性を取得する衝突可能 性取得装置および衝突可能性取得方法に利用することができる。

Claims

請求の範匪
1 . 少なくとも一本の自車両の進路を取得する自車両進路取得手段と、
前記自車両の周辺の障害物の進路を複数取得する障害物進路取得手段と、 前記自車両の進路およぴ前記障害物の複数の進路に基づいて、 前記自車両と前 記障害物との衝突可能性を取得する衝突可能性取得手段と、
を備えることを特徴とする衝突可能性取得装置。
2 . 前記衝突可能性を危険度として出力する危険度出力手段をさらに備える請求 項の範囲第 1項に記載の'衝突可能性取得装置。
3 . 前記自車両進路取得手段は、 前記自車両の予測進路を取得する自車両進路予 測手段を備え、
前記予測進路を自車両の進路として取得する請求の範囲第 1項または請求の範 囲第 2項に記載の衝突可能性取得装置。
4 . 少なくとも一本の自車両の進路を取得する自車両進路敢得工程と、
前記自車両の周辺の障害物の進路を複数敢得する障害物進路取得工程と、 前記'自車両の進路おょぴ前記障害物の複数の進路に基づいて、 前記き車両と前 記障害物との衝突可能性を取得する衝突可能性取得工程と、
を備えることを特徵とする衝突可能性取得方法。
5 . 前記衝突可能性を危険度として出力する危険度出力工程をさらに含む請求項 の範囲第 4項に記載の衝突可能性取得方法。
6 . 前記'自車両進路取得工程は、 前記自車両の予測進路を取得する自車両進路予 測工程を含み、 .
前記予測進路を自車両の進路として取得する請求の範囲第.4項または請求の範 囲第 5項に記載の衝突可能性取得方法。
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