WO2018235159A1

WO2018235159A1 - 経路予測装置および経路予測方法

Info

Publication number: WO2018235159A1
Application number: PCT/JP2017/022683
Authority: WO
Inventors: 佑樹高林; 小幡　康
Original assignee: 三菱電機株式会社
Priority date: 2017-06-20
Filing date: 2017-06-20
Publication date: 2018-12-27
Also published as: CN110770809A; US11332141B2; US20210163010A1; DE112017007661T5; JPWO2018235159A1; JP6636218B2; CN110770809B

Abstract

予測時刻までに存在する移動体を回避しながら車両（１００）が中間目的地（３００）に向かう複数の予測経路候補（３０１）を、車線（２００，２０１）のコスト情報に応じて生成し、複数の予測経路候補（３０１）から選択した予測経路を、予測時刻ごとの車両（１００）の経路として設定する。

Description

経路予測装置および経路予測方法

　この発明は、車両走行する経路を予測する経路予測装置および経路予測方法に関する。

　近年、車両の運転支援システムの分野において、車両同士の衝突を回避する経路を予測する技術が要求されている。例えば、車両に搭載されたセンサを用いて車両の周辺に存在する障害物の位置を検出し、この障害物と車両との相対距離あるいは相対速度に基づいて車両を制御して、車両と障害物との衝突を防止する技術がある。車両に搭載されたセンサによって車両周辺の環境を認識し、運転者によらずに自動でハンドル操作またはブレーキ操作を行うことで、目的地までの経路に沿って車両を走行させる技術も提案されている。

　車両の経路予測のアルゴリズムとして、ＲＲＴ（Ｒａｐｉｄｌｙ－ｅｘｐｌｏｒｉｎｇ　Ｒａｎｄｏｍ　Ｔｒｅｅ）が提案されている。ＲＲＴは、自由空間にランダムに生成したツリーと呼ばれる経路候補を伸長させて目的地まで到達する経路を生成する。
　また、ＲＲＴでは、コストが低いツリーを優先して伸長させることで、効率よく経路を生成することができる。車両周辺に存在する障害物の位置のコストを高くすれば、障害物を回避する経路が生成されやすくなる。
　このように、ＲＲＴに代表される従来の経路計画アルゴリズムでは、目的地を設定し、障害物を回避しながら上記目的地まで到達可能な複数の経路候補を算出して、最もコストが低い候補を車両の走行経路として選択している。

　自動運転車両にＲＲＴのアルゴリズムを適用する場合、車両が数秒先に到達する位置を目的地に設定して経路候補を順次生成して最終目的地までの経路を決定することになる。ただし、数秒先の目的地に到達するために車線変更が実施されると、交通法規または道路の構造上の制約から、車両が最終目的地に向かう車線に戻れなくなる可能性がある。
　例えば、車両が走行している車線の前方が、隣車線の前方に比べて混雑している場合であっても、車両が数秒先に到達する目的地として隣車線の前方の位置が選択されていると車線変更されてしまう。この場合、元の車線の前方は混雑しているので、車両が元の車線に戻れなくなる可能性が高い。また、車両が数秒先に到達する目的地として、分岐路上の位置が選択されていると、車両は分岐路に進路を変えてしまうため、元の車線に戻ることができなくなる。

　運転者が手動で車両を運転した場合、前方車両の車速が遅い場合であっても、前方車線が混雑していれば、前方車両の追い越しのために車線変更すると元の車線に戻れなくなると判断して、車線変更を行わず、前方車両に追従する運転が行われる。
　従来の経路計画アルゴリズムでは、前方車両の車速が遅いと、前方車両を追い越す経路が選択されやすくなる。
　また、最終目的地に到達するまでの時刻を先に延ばすことで、分岐路も含めた経路候補のコストを比較して経路を選択することが可能であるが、多数の経路候補を生成することになるため、演算負荷が増大してしまう。

　これに対して、例えば、特許文献１には、目標経路上に設定された複数の追い越し地点候補のうち、予想到達時間後の先行車と先々行車との間の距離が設定距離以上である候補を追い越し地点に設定する装置が記載されている。追い越し地点候補は、前述した車両が数秒先に到達する目的地であるので、特許文献１に記載された装置では、予想到達時間後の先行車と先々行車との距離が設定距離以上である位置が上記目的地として選択される。これにより、前方車線が混雑していれば、先行車の追い越しが行われない。

特開２０１６－３８７１７号公報

　特許文献１に記載された装置では、車両が走行している車線上の先行車および先々行車の位置に基づいて、追い越しを行う位置を決定している。
　しかしながら、実際には、車両が走行している車線だけでなく、分岐路および隣車線を含む車両周辺の状況を考慮しなければ、車両が走行すべき経路を適切に選択できない。
　例えば、予想到達時間後の先行車と先々行車との距離が設定距離以上である位置が追い越し地点に設定されても、予想到達時間後の隣車線が混雑している場合、追い越しのための車線変更を行うことができない。
　また、特許文献１に記載された装置では、先行車の追い越しの可否だけを考慮して経路を選択しているため、追い越しができない状況であった場合に、車両の経路を適切に選択することができない。

　この発明は上記課題を解決するものであり、車両周辺の状況に応じて車両の経路を予測することができる経路予測装置および経路予測方法を得ることを目的とする。

　この発明に係る経路予測装置は、予測処理部、第１の算出部、第２の算出部、決定部、および予測経路設定部を備えている。予測処理部は、車両周辺に存在する移動体の状態に関する情報に基づいて、現在時刻から先に順次設定される予測時刻における時刻ステップごとに移動体の予測位置を算出する。第１の算出部は、車両の状態に関する情報、最終目的地までの目標経路情報、および、車両の先行車および先々行車のそれぞれの状態に関する情報に基づいて、目標経路を走行している車両が先行車を追い越すときの余裕時間を算出する。第２の算出部は、第１の算出部によって算出された余裕時間の長さに応じて、車両が走行している車線および隣車線のそれぞれのコストの重みを算出して重み付けする。決定部は、予測時刻における車両の位置である中間目的地を予測時刻ごとに決定する。予測経路設定部は、第２の算出部によって重み付けされた車線のコスト情報、決定部によって決定された中間目的地の位置情報、および、予測処理部によって算出された移動体の予測位置情報に基づいて、予測時刻までに存在する移動体を回避しながら車両が中間目的地に向かう複数の予測経路候補を、車線のコスト情報に応じて生成し、複数の予測経路候補から選択した予測経路を、予測時刻ごとの車両の経路として設定する。

　この発明によれば、予測時刻までに存在する移動体を回避しながら車両が中間目的地に向かう複数の予測経路候補を車線のコストの重みに応じて生成して、複数の予測経路候補から選択した予測経路を、予測時刻ごとの車両の経路として設定する。これにより、車両周辺の状況に応じて車両の経路を予測することができる。

この発明の実施の形態１におけるハードウェア構成を示すブロック図である。実施の形態１に係る経路予測装置の機能構成を示すブロック図である。実施の形態１に係る経路予測方法を示すフローチャートである。分岐路を有する道路上を走行する車両、先行車および先々行車の位置関係を示す図である。車線のコストの重みと追い越しの余裕時間との関係を示すグラフである。車両が走行している車線と隣車線とに同じコストが設定されたときの道路幅方向の領域とコストとの関係を示すグラフである。車両が走行している車線よりも高いコストが隣車線に設定されたときの道路幅方向の領域とコストとの関係を示すグラフである。隣車線に最大のコストが設定されたときの道路幅方向の領域とコストとの関係を示すグラフである。車両が走行している車線よりも低いコストが隣車線に設定されたときの道路幅方向の領域とコストとの関係を示すグラフである。車両の予測経路候補を示す図である。実施の形態１における予測経路設定部の動作を示すフローチャートである。予測経路候補の生成処理の概要を示す図である。選抜した時刻ステップにおけるノードから複数に分岐した予測経路候補を示す図である。選抜した複数の時刻ステップのそれぞれにおけるノードから複数に分岐した予測経路候補を示す図である。この発明の実施の形態２に係る経路予測装置の機能構成を示すブロック図である。分岐路を有する道路上を走行する車両、先行車、先々行車および隣車線車両の位置関係を示す図である。

　以下、この発明をより詳細に説明するため、この発明を実施するための形態について、添付の図面に従って説明する。
実施の形態１．
　図１は、この発明の実施の形態１におけるハードウェア構成を示すブロック図である。実施の形態１における車両は、例えば、図１に示すように各種センサを含むセンサ群１、制御ＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｕｎｉｔ）２、経路予測装置３、および無線通信装置４を備える。制御ＥＣＵ２は、センサ群１によって検出された情報に基づいて、車両内部の制御対象のハードウェアを制御することができる。

　センサ群１は、車両周辺に存在する車両あるいは歩行者といった移動体の状態に関する情報を検出するセンサ、および、車両の状態に関する情報を検出するセンサを含んで構成される。センサ群１には、車速センサ１ａ、舵角センサ１ｂ、アクセルセンサ１ｃ、ブレーキセンサ１ｄ、加速度センサ１ｅ、角速度センサ１ｆ、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ　Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）装置１ｇ、車外カメラ１ｈ、および車外センサ１ｉが含まれる。
　なお、検出対象物の状態に関する情報は、少なくとも検出対象物の位置および移動速度を含む情報であり、検出対象物が車両であれば、加速度、ハンドルの操作量、アクセルの操作量、ブレーキの操作量といった情報を含めてもよい。

　車速センサ１ａは、車両の速度を検出するセンサであって、車輪速に応じた電気信号（車速パルス）を制御ＥＣＵ２に出力する。
　舵角センサ１ｂは、車両の操舵角を検出するセンサであり、操舵角に応じた電気信号を制御ＥＣＵ２に出力する。
　アクセルセンサ１ｃは、車両のアクセルの開度、すなわちアクセルペダルの操作量を検出するセンサである。アクセルペダルの操作量情報は、アクセルセンサ１ｃから制御ＥＣＵ２に出力される。
　ブレーキセンサ１ｄは、ブレーキペダルの操作量を検出するセンサであって、ブレーキペダルの操作量情報を制御ＥＣＵ２に出力する。

　加速度センサ１ｅは、車両の加速度を検出するセンサであり、例えば、３軸加速度センサによって構成される。加速度センサ１ｅによって検出された車両の加速度情報は、制御ＥＣＵ２に出力される。
　角速度センサ１ｆは、車両の角速度（ジャイロ）を検出するセンサである。
　角速度センサ１ｆによって検出された角速度情報は、制御ＥＣＵ２に出力される。
　制御ＥＣＵ２は、角速度センサ１ｆによって検出された角速度情報に基づいて、車両の旋回速度を検出することができる。

　ＧＰＳ装置１ｇは、ＧＰＳ衛星が発信する電波を利用して車両の位置を検出する。
　ＧＰＳ装置１ｇによって検出された車両の位置座標（緯度経度）は制御ＥＣＵ２に出力される。また、ＧＰＳ装置１ｇは、例えば、ＩＭＵ（Ｉｎｅｒｔｉａｌ　Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ　Ｕｎｉｔ）を組み合わせた装置であってもよい。ＧＰＳ装置１ｇで車両の位置が検出され、ＩＭＵで車両の姿勢傾きが検出される。

　車外カメラ１ｈは、車両の外部を撮像するカメラであり、例えば、光学カメラ、赤外線カメラにより実現される。車外カメラ１ｈによって撮像された撮像画像は、制御ＥＣＵ２に出力される。制御ＥＣＵ２は、車外カメラ１ｈから入力した撮像画像に基づいて、車両周辺の歩行者、車両、障害物といった検出対象物の検出および認識を実行する。
　また、制御ＥＣＵ２は、車外カメラ１ｈの撮影画像から車両が走行している道路の白線を認識することができる。

　車外センサ１ｉは、車両周辺に存在する車両または歩行者といった移動体の位置および移動速度を検出するセンサであり、例えば、ミリ波レーダ、レーザレーダにより実現することができる。車外センサ１ｉは、移動体の検出情報を制御ＥＣＵ２に出力する。
　制御ＥＣＵ２は、車外センサ１ｉから入力した移動体の検出情報に基づいて、移動体の位置、および車両と移動体との距離を検出する。車両と車両周辺の移動体との距離および移動体の位置検出は、制御ＥＣＵ２が行ってもよいが、車外センサ１ｉ自身が行って制御ＥＣＵ２に検出結果を出力してもよし、経路予測装置３が行ってもよい。

　制御ＥＣＵ２は、車両全体を制御する機能を有している。制御ＥＣＵ２は、図１に示すように、プロセッサ２ａ、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）２ｂ、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）２ｃを備える。
　プロセッサ２ａは、制御ＥＣＵ２において、各種の計算処理を行う計算処理回路であり、プロセッサ、計算処理回路、電気回路、コントローラなどと呼称されるハードウェアである。プロセッサ２ａは、１つまたは２つ以上の計算処理回路の集合によって構成されている。プロセッサ２ａは、ＲＯＭ２ｂからプログラムを読み出し、これらをＲＡＭ２ｃ上に展開して計算処理を実行することができる。

　ＲＯＭ２ｂは、１つ以上のプログラムを格納する不揮発性記憶装置である。
　ＲＡＭ２ｃは、プロセッサ２ａが、プログラムおよび各種情報の展開領域として用いる揮発性記憶装置である。
　ＲＯＭ２ｂおよびＲＡＭ２ｃは、例えば、半導体記憶装置によって構成され、メモリと呼ぶこともできる。

　プロセッサ２ａが実行するプログラムを格納した記憶装置としてＲＯＭ２ｂを例示したが、上記記憶装置は、これに限定されるものではない。例えば、上記記憶装置は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ　Ｓｔａｔｅ　Ｄｒｉｖｅ）といったストレージと呼ばれる不揮発性大容量記憶装置であってもよい。
　また、ストレージを含めた記憶装置を総称としてメモリと呼んでもよい。
　これは後述する経路予測装置３においても同様である。

　エンジン２ｄは、車両を駆動させる動力源であり、車輪を回転させる動力を発生する。エンジン２ｄは、制御ＥＣＵ２からの指示で動作することもできる。
　変速機２ｅは、エンジン２ｄにおいて発生した動力を車輪に伝達する。変速機２ｅは、制御ＥＣＵ２からの指示に基づいてギアを変更することにより、車輪に伝達されるトルクを変更することができる。
　ブレーキアクチュエータ２ｆは、車両のブレーキ（減速機）を動作させる機構あって、制御ＥＣＵ２の指示によってブレーキを動作させて車両を減速することができる。
　ステアリングアクチュエータ２ｇは、車両のステアリング（操舵装置）を動作させる機構であり、制御ＥＣＵ２の指示によってステアリングを制御して、車両の進行方向を制御することができる。

　経路予測装置３は、車両に搭載されて、車両が走行すべき数秒先の予測時刻ごとの予測経路を順次予測する装置であって、制御ＥＣＵ２と同様に、プロセッサ３ａ、ＲＯＭ３ｂおよびＲＡＭ３ｃを備える。
　プロセッサ３ａは、経路予測装置３において、各種の計算処理を行う計算処理回路であり、プロセッサ、計算処理回路、電気回路あるいはコントローラと呼ばれるハードウェアである。プロセッサ３ａは、１つまたは２つ以上の計算処理回路の集合によって構成されている。プロセッサ３ａは、ＲＯＭ３ｂからプログラムを読み出し、これらをＲＡＭ３ｃに展開して計算処理を実行することができる。

　無線通信装置４は、外部装置と無線通信する通信装置である。無線通信装置４は、車車間通信、路車間通信、またはスマートフォンに代表される携帯通信端末との通信を行う。無線通信装置４において、アンテナ４ａを介して送信部４ｂが外部装置に無線信号を送信し、アンテナ４ａを介して受信部４ｃが外部装置から無線信号を受信する。

　なお、図１において、車両に搭載された経路予測装置３を示したが、実施の形態１は、この構成に限定されるものではない。
　例えば、経路予測装置３は、無線通信装置４を介して車両の制御ＥＣＵ２と無線通信が可能なサーバ装置が備える構成要素であってもよい。
　この場合、車両の経路予測に必要な情報は、無線通信装置４を介して車両側からサーバ装置へ送信され、サーバ装置が備える経路予測装置３は、車両側から受信した上記情報に基づいて車両の予測経路を決定する。
　車両の予測経路情報は、サーバ装置側から車両側に送信され、車両の制御ＥＣＵ２は、サーバ装置側から受信した予測経路情報が示す経路を車両の経路として設定する。

　図２は、経路予測装置３の機能構成を示すブロック図である。図２に示すように、経路予測装置３は、第１の情報取得部３０、第２の情報取得部３１、検出部３２、予測処理部３３、目標経路設定部３４、地図データベース（以下、地図ＤＢと記載する）３５、第１の算出部３６、第２の算出部３７、決定部３８および予測経路設定部３９を備える。

　第１の情報取得部３０は、車両周辺に存在する移動体の状態に関する情報を取得する。移動体の状態に関する情報は、車両周辺に存在する車両あるいは歩行者の位置および移動速度を含む情報であり、例えば、制御ＥＣＵ２から取得される。
　なお、第１の情報取得部３０は、車両周辺に存在する移動体の状態に関する情報を、センサ群１から直接取得してもよい。

　第２の情報取得部３１は、車両の状態に関する情報を取得する。
　車両の状態に関する情報は、車両の位置および移動速度を含む情報であって、例えば、制御ＥＣＵ２から取得される。
　なお、第２の情報取得部３１は、車両の状態に関する情報を、センサ群１から直接取得してもよい。

　検出部３２は、第１の情報取得部３０によって取得された移動体の状態に関する情報、および目標経路設定部３４によって設定された目標経路情報に基づいて、目標経路を走行している車両の先行車および先々行車のそれぞれの状態に関する情報を検出する。
　例えば、検出部３２は、車両周辺に存在する移動体のうちから先行車を認定し、移動体の状態に関する情報のうちから、認定した先行車の状態に関する情報を検出する。
　同様に、検出部３２は、車両周辺に存在する移動体のうちから先々行車と認定し、移動体の状態に関する情報のうちから、認定した先々行車の状態に関する情報を検出する。

　予測処理部３３は、第１の情報取得部によって取得された移動体の状態に関する情報に基づいて、予測時刻における時刻ステップごとに移動体の予測位置情報を算出する。
　予測時刻とは、現在時刻から先に順次設定される時刻であって、例えば、現在時刻から一定の時間間隔で順に設定される時刻である。
　予測処理部３３は、移動体の状態に関する情報に基づいて、予測時刻までの時刻ステップごとに移動体の予測位置を算出する。
　例えば、予測処理部３３は、移動体が等速直線運動を行うものと仮定して、現在時刻における移動体の位置および速度に基づいて、移動体の予測位置を算出する。
　また、予測処理部３３は、現在時刻における移動体の位置、速度および加速度に基づいて、移動体の予測位置を算出してもよい。
　さらに、予測処理部３３は、地図ＤＢ３５から読み出した道路情報に基づいて、車両が走行している道路の車線ごとの移動体の予測位置を算出してもよい。

　目標経路設定部３４は、第２の情報取得部３１によって取得された車両の状態に関する情報および地図情報に基づいて、車両の最終目的地までの目標経路を設定する。
　例えば、目標経路設定部３４は、車両の状態に関する情報に含まれる車両の現在位置、この位置を含む地図情報、および予め設定された最終目的地に基づいて、車両の現在位置から最終目的地までの目標経路を探索し、目標経路情報を制御ＥＣＵ２に設定する。
　また、目標経路情報は、目標経路設定部３４から検出部３２および第１の算出部３６に出力される。目標経路情報には、車両の現在位置から最終目的地までの経路に加え、経路上の車線のそれぞれにおける推奨速度、分岐路が含まれる場合はその案内地点から分岐路までの距離（以下、分岐到達距離と記載する）が含まれる。

　地図ＤＢ３５は、地図情報が登録されたデータベースである。地図情報には、例えば、道路の車線数、車線の位置情報、道路の構造、車線ごとの推奨速度が含まれている。
　車線の位置情報には、車線の中心線を構成する点群のそれぞれの絶対座標値（例えば、緯度経度）が含まれる。道路の構造とは、カーブの位置、停止線の位置、信号機の位置を示す情報である。

　第１の算出部３６は、第２の情報取得部３１によって取得された車両の状態に関する情報、目標経路設定部３４によって設定された目標経路情報、および、検出部３２によって取得された先行車および先々行車のそれぞれの状態に関する情報に基づいて、目標経路を走行している車両が先行車を追い越すときの余裕時間を算出する。
　例えば、第１の算出部３６は、目標経路に分岐路が含まれる場合、車両が到達するまでの分岐到達時間と、先行車と先々行車との間に車両が進入可能なスペースが確保されるスペース確保時間とのうちの短い方の時間を上限値に決定する。
　次に、第１の算出部３６は、車両が先行車を追い越して先行車と先々行車との間に進入するまでに要する時間を下限値に決定する。
　そして、第１の算出部３６は、このように決定した上限値と下限値との差分を、車両が先行車を追い越すときの余裕時間として算出する。

　第２の算出部３７は、上記余裕時間の長さに応じて、車両が走行している車線および隣車線のそれぞれのコストの重みを算出して重み付けする。
　例えば、第２の算出部３７は、車両が先行車の追い越しに要する標準時間と余裕時間とを比較して両者が一致する場合、車両が走行している車線のコストと隣車線のコストとが同じになるように両者の重みを算出して重み付けする。
　第２の算出部３７は、余裕時間が標準時間よりも短い場合に、車両が走行している車線のコストが隣車線のコストよりも低くなるように両者の重みを算出して重み付けする。
　第２の算出部３７は、余裕時間が標準時間よりも長い場合に、車両が走行している車線のコストが隣車線のコストよりも高くなるように両者の重みを算出して重み付けする。

　決定部３８は、予測時刻における車両の位置である中間目的地を予測時刻ごとに決定する。例えば、決定部３８は、第２の情報取得部３１によって取得された車両の位置および速度、および地図情報に基づいて、車両が等速で予測時刻に至るまで移動したと仮定して現在時刻から順に設定される予測時刻ごとに中間目的地の位置情報を決定する。

　予測経路設定部３９は、第２の算出部３７によって重み付けされた車線のコスト情報、決定部３８によって決定された中間目的地の位置情報、および、予測処理部３３によって算出された移動体の予測位置情報に基づいて、複数の予測経路候補を車線のコスト情報に応じて生成する。
　例えば、予測経路設定部３９は、予測時刻までの時間を計時し始める時刻における車両の状態に関する情報（位置、速度、加速度および操舵角）を初期状態に関する情報として設定する。
　続いて、予測経路設定部３９は、初期状態に関する情報に基づいて、現在時刻から次の時刻ステップまでに車両が到達可能な位置を、次の時刻ステップにおける車両の予測位置候補とする。このとき、予測経路設定部３９は、現在時刻から次の時刻ステップまでに車両が到達可能な位置のうち、低いコストが設定された車線側にある位置を優先して予測位置候補とする。

　予測経路設定部３９は、次の時刻ステップにおける予測位置候補ごとに、車両の速度、加速度および操舵角を予測してそれぞれの車両の状態として設定する。
　続いて、予測経路設定部３９は、次の時刻ステップにおける車両の状態に関する情報に基づいて、次の時刻ステップからさらに次の時刻ステップまでに車両が到達可能な位置をさらに次の時刻ステップにおける車両の予測位置候補とする。
　そして、予測経路設定部３９は、さらに次の時刻ステップにおける予測位置候補ごとに車両の速度、加速度および操舵角を予測してそれぞれの車両の状態として設定する。
　このような処理を繰り返して、予測経路設定部３９は、予測時刻までに存在する移動体を回避しながら車両が中間目的地に向かう複数の予測経路候補を生成する。

　予測経路設定部３９は、複数の予測経路候補から選択した予測経路を、予測時刻ごとの車両の経路として設定する。例えば、予測経路設定部３９は、全ての予測位置のコストの総和が最小となる予測経路候補を車両の予測経路として選択する。
　予測経路設定部３９によって予測時刻ごとに選択された予測経路情報は、制御ＥＣＵ２に出力される。制御ＥＣＵ２は、予測経路設定部３９から入力した予測経路情報に従って車両の動作を制御することにより、予測経路に沿って車両を走行させる。

　なお、図２では、経路予測装置３が、第１の情報取得部３０、第２の情報取得部３１、検出部３２、予測処理部３３、目標経路設定部３４、地図ＤＢ３５、第１の算出部３６、第２の算出部３７、決定部３８、および、予測経路設定部３９を備える構成を示したが、実施の形態１は、この構成に限定されるものではない。
　例えば、目標経路設定部３４および地図ＤＢ３５は、無線通信装置４を介して通信可能な外部装置が備える構成要素であってもよく、第１の情報取得部３０、第２の情報取得部３１および検出部３２は、制御ＥＣＵ２が備える構成要素であってもよい。
　この場合、経路予測装置３は、無線通信装置４を介して地図情報および目標経路情報を外部装置から受信し、車両周辺の状態に関する情報、車両の状態に関する情報、先行車の状態に関する情報および先々行車の状態に関する情報を制御ＥＣＵ２から取得する。
　すなわち、実施の形態１において、経路予測装置３は、第１の情報取得部３０、第２の情報取得部３１、検出部３２、目標経路設定部３４および地図ＤＢ３５を備えない構成であってもよい。

　次に動作について説明する。
　図３は、実施の形態１に係る経路予測方法を示すフローチャートである。
　まず、第１の情報取得部３０が、車両周辺に存在する移動体の状態に関する情報を取得する（ステップＳＴ１）。移動体の状態に関する情報は、車両周辺に存在する車両または歩行者の位置および移動速度を含む情報である。

　例えば、センサ群１におけるセンサによってそれぞれ異なる移動体の状態が検出された場合、第１の情報取得部３０は、個々のセンサによって検出された移動体の状態に関する情報を取得する。
　センサ群１における複数のセンサによって同じ移動体の状態が重複して検出されると、第１の情報取得部３０は、これらのセンサの精度を考慮した重み付け平均を行い、これらの検出情報を１つにまとめて最終的な移動体の状態に関する情報とする。
　これにより、移動体の状態の高精度な検出情報を得ることができる。
　なお、移動体の状態に関する情報の上記重み付け平均は、車両周辺の移動体の追尾処理で制御ＥＣＵ２によって実行される。この場合、第１の情報取得部３０が、制御ＥＣＵ２によって算出された重み付け平均値を移動体の状態に関する情報として取得してもよい。

　次に、第２の情報取得部３１が、車両の状態に関する情報を取得する（ステップＳＴ２）。車両の状態に関する情報は、車両の位置および移動速度を含む情報である。
　例えば、センサ群１におけるセンサによってそれぞれ異なる車両の状態が検出された場合、第１の情報取得部３０は、個々のセンサによって検出された車両の状態に関する情報を取得する。センサ群１における複数のセンサによって車両の状態が重複して検出されると、第２の情報取得部３１は、これらのセンサの精度を考慮した重み付け平均を行い、これらの検出情報を１つにまとめて最終的な車両の状態に関する情報とする。これにより、車両の状態の高精度な検出情報を得ることができる。

　目標経路設定部３４が、車両の最終目的地までの目標経路を設定する（ステップＳＴ３）。例えば、目標経路設定部３４は、車両の状態に関する情報に含まれる車両の現在位置、地図ＤＢ３５から読み出した車両の現在位置を含む地図情報、および予め設定された最終目的地に基づいて、車両の現在位置から最終目的地までの目標経路を探索する。
　探索結果の目標経路情報は、検出部３２および第１の算出部３６に出力され、さらに、制御ＥＣＵ２に設定される。
　なお、ステップＳＴ１からステップＳＴ３までのそれぞれの処理は、処理の順番が前後してもよく、これらが同時に実行されてもよい。

　検出部３２が、目標経路を走行している車両の先行車および先々行車のそれぞれの状態に関する情報を検出する（ステップＳＴ４）。
　例えば、検出部３２は、車両周辺に存在する移動体のうち、目標経路上の前方にあって車両から最も近い位置を移動している移動体を、先行車と認定する。
　検出部３２は、第１の情報取得部３０によって取得された移動体の状態に関する情報のうちから、認定した先行車の状態に関する情報を検出する。
　先行車の状態に関する情報は、先行車の現在位置および車速（目標経路に沿った方向の車速）を含む情報である。

　同様に、検出部３２は、車両周辺に存在する移動体のうち、目標経路上の前方にあって車両から２番目に近い位置を移動している移動体を、先々行車と認定する。
　検出部３２は、第１の情報取得部３０によって取得された移動体の状態に関する情報のうちから、認定した先々行車の状態に関する情報を検出する。
　目標経路上の前方にあって車両から２番目に近い位置を移動している移動体は、先行車の前方にあって先行車から最も近い位置を移動している移動体でもある。
　先々行車の状態に関する情報は、先々行車の現在位置および車速（目標経路に沿った方向の車速）を含む情報である。

　次に、予測処理部３３は、第１の情報取得部によって取得された移動体の状態に関する情報に基づいて、予測時刻までの時刻ステップごとに移動体の予測位置情報を算出する（ステップＳＴ５）。予測時刻とは、現在時刻から順に設定される時刻であり、例えば、現在時刻から数秒程度の一定の時間間隔ごとに順に設定される時刻である。
　例えば、予測処理部３３は、この予測時刻に至るまで移動体が等速直線運動を行うものと仮定して、現在時刻における移動体の位置および速度に基づいて、移動体の予測位置を算出する。

　次に、第１の算出部３６が、車両が先行車を追い越すときの余裕時間を算出する（ステップＳＴ６）。以下、目標経路に分岐路が含まれる場合を例に挙げて説明する。
　図４は、分岐路を有する道路上を走行する、車両１００、先行車１０１および先々行車１０２の位置関係を示す図である。
　図４において、車両１００は、図１に示した構成要素を有する車両であり、経路予測装置３を搭載している。車両１００が走行している車線２００は、最終目的地に向かう車線であり、隣車線２０１は、分岐路に向かう車線である。先行車１０１は、車線２００上で車両１００の前方を走行している車両であり、先々行車１０２は、車線２００上で先行車１０１の前方を走行している車両である。

　第１の算出部３６は、目標経路情報に含まれる分岐到達距離Ｒｂと、車両１００の状態に関する情報に含まれる車両１００の速度Ｖ_ｅｇｏとを、下記式（１）に代入することで、車両１００が分岐路に到達するまでの時間である分岐到達時間Ｔ_ｌｉｍを算出する。
　第１の算出部３６は、車両１００と先行車１０１との車間距離Ｒ_１、車両１００の先行車１０１との離隔距離ＴＨ_Ｒ１、先行車１０１の速度Ｖ_ｐ１を下記式（２）に代入することで、車両１００が先行車１０１の追い越しを完了するまでに要する時間を算出する。
　下記式（２）を用いて算出された上記時間は、車両１００が先行車１０１の追い越しを完了するまでに要する時間、すなわち、車両１００が先行車１０１を追い越してから先行車１０１と先々行車１０２との間に進入するまでに要する時間である。
　実施の形態１では、この時間が下限値Ｔ_{ｌｏｗｅｒ}とされる。
　なお、先行車１０１との離隔距離ＴＨ_Ｒ１は、車両１００が先行車１０１を追い越したときに両者が最も接近可能な距離であり、経験的に得られる値である。
　速度Ｖ_ｅｇｏは、車両１００の目標経路に沿った方向の速度である。速度Ｖ_ｐ１は、先行車１０１の目標経路に沿った方向の速度である。

　第１の算出部３６は、先行車１０１と先々行車１０２との車間距離Ｒ_２、先行車１０１と先々行車１０２との車間距離ＴＨ_Ｒ２、先行車１０１の速度Ｖｐ１、先々行車１０２の速度Ｖｐ２を下記式（３）に代入することで、スペース確保時間Ｔ_{ｓｐａｃｅ}を算出する。
　ここで、車間距離ＴＨ_Ｒ２は、先行車１０１を追い越した車両１００が先行車１０１と先々行車１０２との間に進入するために必要な先行車１０１と先々行車１０２との車間距離である。車間距離ＴＨ_Ｒ２は、例えば、車両１００の全長に対して余裕長さを加算した値であり、経験的に得られる値である。
　スペース確保時間Ｔ_{ｓｐａｃｅ}は、先行車１０１と先々行車１０２との間に車両１００が進入可能なスペースが確保される時間である。

　第１の算出部３６は、下記式（４）に従って、分岐到達時間Ｔ_ｌｉｍとスペース確保時間Ｔ_{ｓｐａｃｅ}とのうちの短い方の時間を、上限値Ｔ_{ｕｐｐｅｒ}に決定する。
　このようにして下限値Ｔ_{ｌｏｗｅｒ}と上限値Ｔ_{ｕｐｐｅｒ}とを決定すると、第１の算出部３６は、下記式（５）に従って、上限値Ｔ_{ｕｐｐｅｒ}と下限値Ｔ_{ｌｏｗｅｒ}との差分を、車両１００が先行車１０１を追い越すときの余裕時間Ｔ_ｍｒｇｎとして算出する。
　第１の算出部３６は、車両１００が一定の速度Ｖ_ｅｇｏで走行していると仮定して余裕時間Ｔ_ｍｒｇｎを算出するので、車両１００が先行車１０１を追い越すときの余裕時間Ｔ_ｍｒｇｎを簡易な計算で求めることができる。

　次に、第２の算出部３７が、余裕時間Ｔ_ｍｒｇｎの長さに応じて、車両１００が走行している車線および隣車線のそれぞれのコストの重み情報を算出する（ステップＳＴ７）。
　図５は、車線のコストの重みＷと追い越しの余裕時間Ｔ_ｍｒｇｎとの関係を示すグラフである。図５において、重みＷ_{ｕｐｐｅｒ}は車線のコストに付与される重みの最大値であり、重みＷ_{ｌｏｗｅｒ}は車線のコストに付与される重みの最小値である。標準時間Ｔ_ｏｔは、車両１００が先行車１０１の追い越しに通常要する時間であり、例えば、車両１００が４秒で隣車線２０１へ車線変更してから先行車１０１を追い越し、４秒で車線２００に戻ることを想定して８秒を設定してもよい。

　例えば、第２の算出部３７は、標準時間Ｔ_ｏｔと余裕時間Ｔ_ｍｒｇｎとを比較して、両者が一致する場合、車両１００が走行している車線２００のコストと隣車線２０１のコストとが同じになるように、両者の重みを算出して重み付けする。
　なお、図５に示す例では、車線２００と隣車線２０１には元々同じ標準のコストが設定されているので、両者の重みとしてＷ＝１が設定される。

　第２の算出部３７は、余裕時間Ｔ_ｍｒｇｎが標準時間Ｔ_ｏｔよりも短い場合、車両１００が走行している車線２００のコストが隣車線２０１のコストよりも低くなるように、両者の重みＷを算出して重み付けする。
　例えば、余裕時間Ｔ_ｍｒｇｎが０あるいは負の値である場合、第２の算出部３７は、車両１００が先行車１０１を追い越す予測経路が選択されないように、隣車線２０１のコストに付与するＷ_{ｕｐｐｅｒ}として無限大または極端に大きい値を設定してもよい。

　第２の算出部３７は、余裕時間Ｔ_ｍｒｇｎが標準時間Ｔ_ｏｔよりも長い場合、車両１００が走行している車線２００のコストが隣車線２０１のコストよりも高くなるように、両者の重みＷを算出して重み付けする。
　例えば、第２の算出部３７は、余裕時間Ｔ_ｍｒｇｎが標準時間Ｔ_ｏｔよりも十分に長い場合、車両１００が隣車線２０１に車線変更してから先行車１０１を追い越す予測経路が選択されやすくなるように、隣車線２０１のコストに重みＷ_{ｌｏｗｅｒ}を付与する。図５において、重みＷ_{ｕｐｐｅｒ}と重みＷ_{ｌｏｗｅｒ}は、ユーザが適宜設定してもよい。

　図６は、車両１００が走行している車線２００と隣車線２０１とに同じコストが設定されたときの道路幅方向の領域とコストとの関係を示すグラフである。図６において、車両１００が走行している車線２００の中心線ａおよび隣車線２０１の中心線ｂのそれぞれのコストには、標準のコストとして同じ値が設定されている。

　車線２００のコストは、車線２００の中心線ａに設定されている標準のコストに対してノード３０２と車線２００の中心線ａとのユークリッド距離に応じたコストが積算されたものである。
　同様に、隣車線２０１のコストは、隣車線２０１の中心線ｂに設定されている標準のコストに対してノード３０２と隣車線２０１の中心線ｂとのユークリッド距離に応じたコストが積算されたものである。
　第２の算出部３７は、車線２００のコストと隣車線２０１のコストに重みＷ＝１を設定する。
　これにより、車線ごとに中心線でコストが最も低く、車線の中心線から離れるに伴ってコストが高くなるため、車線の中心線から逸脱する予測経路候補が選択されにくくなる。また、図６に示すように、道路外には、コストの最大値が設定されるので、車両１００が道路外を走行する予測経路候補３０１は選択されない。

　図７は、車両１００が走行している車線２００よりも高いコストが隣車線２０１に設定されたときの道路幅方向の領域とコストとの関係を示すグラフである。図７において、区切り線ｃは、車線２００と隣車線２０１との境界線である。
　第２の算出部３７は、余裕時間Ｔ_ｍｒｇｎが標準時間Ｔ_ｏｔよりも短い場合、車線２００のコストが隣車線２０１のコストよりも小さくなるように、両者の重みを算出して重み付けする。このとき、区切り線ｃを境として隣車線２０１のコストに重みが積算されるため、図７に示すように、隣車線２０１のコストは車線２００に比べて相対的に上昇している。これにより、隣車線２０１を車両１００が走行する予測経路候補３０１は選択されにくくなる。

　図８は、隣車線２０１に最大のコストが設定されたときの道路幅方向の領域とコストとの関係を示すグラフである。図８において、区切り線ｃは、図７と同様に、車線２００と隣車線２０１との境界線である。
　第２の算出部３７は、余裕時間Ｔ_ｍｒｇｎが０あるいは負の値である場合、車両１００が隣車線２０１に車線変更する予測経路が選択されないように、隣車線２０１のコストに対して重みの最大値Ｗ_{ｕｐｐｅｒ}を積算する。これにより、隣車線２０１には、道路外と同様にコストの最大値が設定されるので、車両１００が隣車線２０１を走行する予測経路候補３０１は選択されない。

　図９は、車両１００が走行している車線２００よりも低いコストが隣車線２０１に設定されたときの道路幅方向の領域とコストとの関係を示すグラフである。図９において、区切り線ｃは、図７と同様に、車線２００と隣車線２０１との境界線である。
　第２の算出部３７は、余裕時間Ｔ_ｍｒｇｎが標準時間Ｔ_ｏｔよりも長い場合、車両１００が隣車線２０１に車線変更する予測経路が選択されやすくなるように隣車線２０１のコストに対して重みＷ_{ｌｏｗｅｒ}を積算する。
　これにより、図９に示すように、隣車線２０１のコストは車線２００に比べて相対的に下降するので、隣車線２０１を車両１００が走行する予測経路候補３０１は選択されやすくなる。

　また、第２の算出部３７は、予測経路設定部３９によって予測された時刻ステップごとの車両１００の予測位置についてのコストを算出してもよい。
　図１０は、車両１００の予測経路候補を示す図であって、予測経路設定部３９によって車両１００の現在位置から中間目的地３００までに生成された複数の予測経路候補を示している。図１０には、予測経路候補３０１として、先行車１０１に追従する予測経路候補および隣車線２０１を走行している車両１０３，１０４を回避しながら中間目的地３００に向かう予測経路候補３０１が記載されている。

　予測経路候補３０１は、図１０に示すように、時刻ステップごとの車両１００の予測位置に設定されたノード３０２のそれぞれをリンクで接続して形成されている。
　また、ノード３０２には、予測位置ごとの車両１００の状態に関する情報が設定されている。以下、便宜上、車両１００の予測位置を、ノード３０２と呼ぶこととする。

　第２の算出部３７は、複数の予測経路候補３０１における、経路の最終端となるノード３０２または中間目的地３００に最も近いノード３０２が、中間目的地３００に近いほど低いコストを設定してもよい。
　また、第２の算出部３７は、複数の予測経路候補３０１におけるノード３０２が車線の中心線に近いほど低いコストを設定してもよい。
　このようにノード３０２にコストを設定し、全てのノード３０２のコストの総和が低い予測経路候補３０１を優先して選択することで、車線から逸脱しない予測経路候補３０１が選択されやすくなる。

　第２の算出部３７は、予測経路候補３０１のそれぞれのノード３０２に含まれる車両１００の予測速度が推奨速度に近いほど低いコストを設定してもよい。
　このようにノード３０２にコストを設定し、全てのノード３０２のコストの総和が低い予測経路候補３０１を優先して選択することで、車両１００の速度の変動が少ない予測経路候補３０１が選択されやすくなる。
　また、第２の算出部３７は、ノード３０２が移動体の予測位置に近いほど高いコストを設定してもよい。
　このようにノード３０２にコストを設定し、全てのノード３０２のコストの総和が低い予測経路候補３０１を優先して選択することで、車両１００が移動体を回避する予測経路候補３０１が選択されやすくなる。

　第２の算出部３７は、ノード３０２に対するコスト設定を組み合わせてもよい。
　例えば、第２の算出部３７は、予測経路候補３０１を構成している複数のノード３０２のうち、車線の中心線に近いノード３０２に低いコストを設定し、車両１００の予測速度が推奨速度に近いノード３０２に低いコストを設定し、移動体の予測位置に近いノード３０２には高いコストを設定する。

　図３の説明に戻る。
　ステップＳＴ８において、決定部３８は、中間目的地３００を決定する。
　例えば、決定部３８は、車両１００が等速で予測時刻に至るまで移動したと仮定して、車両１００の位置、速度および地図情報に基づいて、現在時刻ｔから順に設定される予測時刻Ｔ_ｐｒｅごとに中間目的地３００の位置情報を決定する。

　ステップＳＴ９において、予測経路設定部３９は、予測時刻までに存在する移動体を回避しながら車両１００が中間目的地３００に向かう複数の予測経路候補３０１を、車線のコスト情報に応じて生成する。予測経路設定部３９は、複数の予測経路候補３０１から選択した予測経路を、予測時刻ごとの車両１００の経路として設定する。
　例えば、予測経路設定部３９は、予測時刻ごとに選択した予測経路情報を制御ＥＣＵ２に設定する。制御ＥＣＵ２は、予測経路設定部３９から設定された予測経路情報に従って車両１００の動作を制御することで、予測経路に沿って車両１００を走行させる。

　次に予測経路設定処理の詳細について説明する。
　図１１は、予測経路設定部３９の動作を示すフローチャートであって、図３のステップＳＴ９の詳細な処理を示している。
　予測経路設定部３９は、車両１００の初期状態を設定する（ステップＳＴ１ａ）。
　車両１００の初期状態は、予測時刻の計時を開始する時刻における車両１００の状態（位置、速度、加速度および操舵角）である。
　図１２は、予測経路候補３０１の生成処理の概要を示す図であって、現在の時刻ｔから予測時刻ｔ＋Ｔ_ｐｒｅまでの車両１００の予測経路候補３０１を示している。予測経路設定部３９は、時刻ｔにおける車両１００の状態として初期状態を設定する。

　予測経路設定部３９は、予測時刻ループの処理を実行する（ステップＳＴ２ａ）。
　予測時刻ループでは、現在の時刻ｔから予測時刻ｔ＋Ｔ_ｐｒｅまでの時刻ステップごとの車両１００の状態が予測される（ステップＳＴ２ａ－１）。
　予測経路設定部３９は、前の時刻ステップｔ_{ｐ，ｋ－１}から次の時刻ステップｔ_ｐ，ｋまでに車両１００が到達可能な位置を、次の時刻ステップｔ_ｐ，ｋにおける車両１００の予測位置候補とする。このとき、予測経路設定部３９は、時刻ステップｔ_ｐ，ｋまでに車両１００が到達可能な位置のうち、低いコストが設定された車線側にある位置を優先して予測位置候補とする。

　例えば、予測経路設定部３９は、図１２に示すように、前の時刻ステップｔ_{ｐ，ｋ－１}における車両１００の状態に車両制御値を設定して、次の時刻ステップｔ_ｐ，ｋにおける車両１００の状態を算出する。
　車両制御値が車両１００の加速度であり、車両１００の加速度が平均値μ_ｉｎおよび標準偏差σ_ｉｎのガウス分布に従うと仮定した場合、予測経路設定部３９は、ガウス分布の乱数から、次の時刻ステップｔ_ｐ，ｋにおける車両１００の加速度を算出する。
　平均値μ_ｉｎには、前の時刻ステップｔ_{ｐ，ｋ－１}における車両１００の加速度を設定してもよいし、０としてもよい。標準偏差σ_ｉｎは、パラメータとして車両性能に基づく標準値を設定してもよい。
　車両制御値には、車両１００の加速度の他に、操舵角、操舵角変化率もあるが、上記と同様に時刻ステップごとに設定することができる。

　予測経路設定部３９が、ステップＳＴ２ａの処理を時刻ステップごとに繰り返し行う。これにより、時刻ステップごとの車両１００の状態が算出され、図１２に示すような経路が生成される。予測経路設定部３９は、予測時刻ループごとに生成した上記経路を、予測経路候補３０１に追加する（ステップＳＴ３ａ）。
　以下、便宜上、予測経路候補３０１をツリーと呼び、時刻ステップごとの車両１００の予測位置をノードと呼ぶ場合がある。

　また、予測経路設定部３９は、車両１００のＮ個の状態（位置、速度、加速度、操舵角など）を時刻ステップｔ_ｐ，ｋごとに算出し、これらの状態に基づいてＮ個のノード３０２を時刻ステップｔ_ｐ，ｋごとに設定してもよい。Ｎ個のノード３０２のそれぞれには、前述したように、第２の算出部３７によってコストが設定されている。

　予測経路設定部３９は、下記式（６）に従い、ノード３０２に設定されたコストに基づいて、ノード３０２の尤度を算出してもよい。これにより、予測経路設定部３９は、前の時刻ステップｔ_{ｐ，ｋ－１}におけるＮ個のノード３０２のうち、尤度Ｌ_ｉ（ｋ）が高いノード３０２を特定し、特定したノード３０２から次の時刻ステップｔ_ｐ，ｋにおけるノード３０２を生成してもよい。
　下記式（６）において、尤度Ｌ_ｉ（ｋ）は、Ｎ個のノード３０２のうちの１個のノード３０２に設定されたコストＣｏｓｔ（ｉ）の逆数をコストＣｏｓｔ（ｉ）の逆数のＮ個分の和で正規化した値である。

　また、ノード３０２の尤度Ｌ_ｉ（ｋ）は、以下のように算出してもよい。
　ｍ個のコストのそれぞれの誤差がガウス分布に従うと仮定すると、誤差ｑは、下記式（７）を用いて算出することができる。下記式（７）において、ｓは、それぞれのコストで構成されるベクトルであり、Σは誤差共分散行列である。

　例えば、ノード３０２と車線の中心線との距離に応じたコスト、ノード３０２と車両周辺に存在する移動体との距離に応じたコストおよびノード３０２に設定された車両１００の速度と推奨速度との差分値に応じたコストを想定する。
　これらのコストで構成されるベクトルｓは、下記式（８）で表すことができ、誤差共分散行列Σは、下記式（９）で表すことができる。
　ノード３０２の尤度Ｌ_ｉ（ｋ）は、下記式（１０）を用いて算出することができる。
　下記式（８）において、Ｗは、車線に設定されたコストの重み係数である。
　ただし、ノード３０２が車線２００に近ければ、Ｗ＝１となる。
　Δｄ_ｌａｎｅは、ノード３０２と車線の中心線との距離であり、Δｄ_{ｏｂｓｔａｃｌｅ}は、ノード３０２と車両周辺に存在する移動体との距離であり、ΔＶ_ｎｏｍは、ノード３０２に設定された車両１００の速度と推奨速度との差分値である。
　下記式（９）において、σ_ｅｇｏ ^２は、車両１００の位置の誤差分散である。
　σ_{ｏｂｓｔａｃｌｅ} ^２は、車両周辺に存在する移動体の位置の誤差分散である。
　σ_Ｖ ^２は、車両１００の速度の誤差分散である。
　また、下記式（９）では、簡略化のため、誤差共分散行列Σの非対角項を０としたが、相関成分を算出して非対角項に設定してもよい。
　誤差共分散行列Σのそれぞれの要素の値は、車両１００の位置および速度、車両周辺に存在する移動体の位置および速度を検出するセンサの精度に基づいて設定することが可能である。

　車線のコスト情報をノード３０２の尤度に反映することによって、余裕時間Ｔ_ｍｒｇｎが長い場合は、隣車線２０１に生成されるノード３０２が増えるため、車両１００が隣車線２０１を走行する予測経路候補３０１が増加して最終的に選択されやすくなる。
　余裕時間Ｔ_ｍｒｇｎが短い場合、車両１００が現在走行している車線２００に生成されるノード３０２が増えるため、車両１００が車線２００を走行する予測経路候補３０１が増加して最終的に選択されやすくなる。

　図１１の説明に戻る。
　予測経路設定部３９は、複数の予測経路候補３０１のうち、経路最終端のノード３０２が中間目的地３００から一定範囲内に設定された予測経路候補があるか否かを確認する（ステップＳＴ４ａ）。
　経路最終端のノード３０２が中間目的地３００から一定範囲内にある場合（ステップＳＴ４ａ；ＹＥＳ）、予測経路設定部３９は、複数の予測経路候補３０１から、予測経路を選択する（ステップＳＴ５ａ）。

　例えば、予測経路設定部３９は、複数の予測経路候補３０１のうち、ノード３０２の尤度和が最も大きい予測経路候補３０１を、予測経路として選択する。
　また、予測経路設定部３９は、複数の予測経路候補３０１から、ノード３０２に設定されたコストの総和が最も低い予測経路候補３０１を選択してもよい。
　さらに、予測経路設定部３９は、Ｎ個の予測経路候補３０１における時刻ステップごとのノード３０２に設定された車両１００の状態を、ノード３０２の尤度で重み付け平均することで、Ｎ個の予測経路候補３０１を１つの予測経路候補３０１に統合してもよい。
　制御ＥＣＵ２は、予測経路設定部３９から設定された予測経路情報に従って車両１００の動作を制御することで、予測経路に沿って車両１００を走行させる。

　経路最終端のノード３０２が中間目的地３００から一定範囲内に到達していない場合（ステップＳＴ４ａ；ＮＯ）、予測経路設定部３９は、時刻ステップを選抜する（ステップＳＴ６ａ）。図１３は、選抜した時刻ステップｔ_ｐ，ｉにおけるノード３０２から複数に分岐した予測経路候補３０１を示す図である。
　ステップＳＴ６ａにおいて、予測経路設定部３９は、上記と同様に複数の予測経路候補３０１から、１つの予測経路候補３０１を選択する。
　続いて、予測経路設定部３９は、選択した予測経路候補３０１からノード３０２を選択し、選択したノード３０２の時刻ステップｔ_ｐ，ｉを選抜する。
　例えば、尤度が一定の閾値よりも高いノード３０２を選択してもよく、コストが一定の閾値よりも低いノード３０２を選択してもよく、あるいは、一様乱数を用いてランダムにノード３０２を選択してもよい。

　予測経路設定部３９は、時刻ステップｔ_ｐ，ｉを選抜すると、ステップＳＴ１ａの処理に戻る。このとき、予測経路設定部３９は、時刻ステップｔ_ｐ，ｉにおけるノード３０２を、車両１００の初期状態におけるノード３０２として、ステップＳＴ１ａからステップＳＴ３ａの処理を実行する。
　これにより、下記式（１１）で表される予測時間ΔＴ_{ｐｒｅ，ｉ}までの時刻ステップごとのノード３０２が生成され、これらのノード３０２から構成された追加ツリー３０１Ａが生成される。追加ツリー３０１Ａの末端のノード３０２は、時刻ｔ＋Ｔ_ｐｒｅにおけるノード３０２である。

　予測経路設定部３９は、時刻ステップｔ_ｐ，ｉのノード３０２で追加ツリー３０１Ａと繋がった予測経路候補３０１を生成すると、予測経路候補３０１の最終端のノード３０２が中間目的地３００から一定範囲内に到達するまで上記処理を繰り返す。
　例えば、分岐前の予測経路候補３０１におけるノード３０２の総数がＰ１であり、追加ツリー３０１Ａにおけるノード３０２の総数がＰ２である場合、予測経路設定部３９は、Ｐ１＋Ｐ２個のノード３０２から１つのノード３０２を選択して上記処理を繰り返す。

　図１４は、選抜した複数の時刻ステップのそれぞれにおけるノードから複数に分岐した予測経路候補３０１を示す図である。図１４の例では、予測経路設定部３９によって追加ツリー３０１Ａおよび追加ツリー３０１Ａ－１のそれぞれと繋がった予測経路候補３０１が生成されている。最終端のノード３０２が中間目的地３００から一定範囲４００内に到達すると、予測経路設定部３９は、図１１のステップＳＴ５ａの処理に移行する。

　予測経路設定部３９は、複数に分岐した予測経路候補３０１から１つの予測経路を選択する。例えば、予測経路設定部３９は、複数に分岐した予測経路候補３０１のうち、最終端のノード３０２が中間目的地３００に最も近い経路を選択する。
　また、予測経路設定部３９は、複数に分岐した予測経路候補３０１のうち、分岐経路のそれぞれのコストを算出して、これらのコストが最も低くなる分岐経路を予測経路として選択してもよい。
　分岐経路のコストは、分岐経路を構成している全てのノード３０２に設定されたコストの総和であってもよい。
　例えば、分岐経路におけるｊ番目のノード３０２は、下記式（１２）で算出することができる。ただし、α_ｉ（ｉ＝１，２，３）は、分岐経路のそれぞれのコストの比重を決めるパラメータであり、ユーザが任意で設定してもよい。

　なお、予測経路候補３０１の生成処理の一例を説明したが、予測経路候補３０１の生成に、ダイクストラ法、Ａ＊アルゴリズムといった一般的な経路生成手法を用いてもよい。
　また、最終端のノード３０２が中間目的地３００から一定範囲４００内に到達すると、予測経路候補３０１の生成を終了したが、経路予測装置３のプロセッサ３ａの処理能力に余裕がある限り、予測経路候補３０１の生成を繰り返してもよい。

　余裕時間Ｔ_ｍｒｇｎが短く、車両１００による先行車１０１の追い越しができない場合、中間目的地３００を先行車１０１に追従するように設定してもよい。
　例えば、第１の算出部３６は、上記式（５）を用いて余裕時間Ｔ_ｍｒｇｎを算出し、余裕時間Ｔ_ｍｒｇｎが０または負であると、追い越し不可フラグを決定部３８に出力する。

　決定部３８は、追い越し不可フラグの値から車両１００による先行車１０１の追い越しができないことを認識すると、車両１００が走行している車線２００上にあり、かつ先行車１０１を追い越さずに追従可能な位置に中間目的地３００を設定する。
　このように中間目的地３００を先行車１０１に追従する位置に変更することによって、追い越し用の予測経路候補３０１が無駄に生成されなくなり、経路予測装置３の演算負荷を低減することができる。

　車両１００が一定の加速度で先行車１０１を追い越す場合における余裕時間Ｔ_ｍｒｇｎの算出方法について説明する。
　第１の算出部３６は、下記式（１３）を用いて分岐到達時間Ｔ_ｌｉｍを算出する。
　次に、第１の算出部３６は、車両１００が一定の加速度で走行して先行車１０１を追い越してから先行車１０１と先々行車１０２との間に進入するまでに要する時間である下限値Ｔ_{ｌｏｗｅｒ}を、下記式（１４）を用いて算出する。
　続いて、第１の算出部３６は、分岐到達時間Ｔ_ｌｉｍおよび下限値Ｔ_{ｌｏｗｅｒ}を用いて、上記式（３）から上記式（５）までに従って、追い越しの余裕時間Ｔ_ｍｒｇｎを算出する。
　下記式（１３）および下記式（１４）において、α_ｅｇｏは車両１００の加速度（一定）であり、Ｖ_ｅｇｏは車両１００の現在の速度であり、Ｖ_ｌｉｍは車両１００が走行している道路の制限速度である。これにより、車両１００が加速して先行車１０１を追い越す場合においても、追い越しの余裕時間Ｔ_ｍｒｇｎを算出することが可能となる。

　以上のように、実施の形態１に係る経路予測装置３において、予測時刻までに存在する移動体を回避しながら車両１００が中間目的地３００に向かう複数の予測経路候補３０１を、車線のコスト情報に応じて生成し、複数の予測経路候補３０１から選択した予測経路を、予測時刻ごとの車両１００の経路として設定する。
　このように構成することで、車両周辺の状況に応じて車両１００の経路を予測することができる。例えば、車両１００が先行車１０１を追い越すときに余裕がある場合、隣車線２０１に予測経路候補３０１が多く生成され、追い越しに余裕がない場合、車線２００に予測経路候補３０１が多く生成される。これにより、車両周辺の状況に応じて、効率よく予測経路を選択することができる。

　また、実施の形態１に係る経路予測装置３において、第１の算出部３６が、分岐到達時間Ｔ_ｌｉｍとスペース確保時間Ｔ_{ｓｐａｃｅ}のうちの短い方の時間を上限値Ｔ_{ｕｐｐｅｒ}とし、車両１００が先行車１０１を追い越してから先行車１０１と先々行車１０２との間に進入するまでに要する時間を下限値Ｔ_{ｌｏｗｅｒ}とする。第１の算出部３６が、上限値Ｔ_{ｕｐｐｅｒ}と下限値Ｔ_{ｌｏｗｅｒ}との差分を余裕時間Ｔ_ｍｒｇｎとして算出する。これにより、余裕時間Ｔ_ｍｒｇｎを簡易な計算で求めることができる。

　実施の形態１に係る経路予測装置３において、第２の算出部３７が、標準時間Ｔ_ｏｔと余裕時間Ｔ_ｍｒｇｎとを比較して、両者が一致する場合、車両１００が走行している車線のコストと隣車線のコストとが同じになるように両者の重みを算出して重み付けする。第２の算出部３７は、余裕時間Ｔ_ｍｒｇｎが標準時間Ｔ_ｏｔよりも短い場合、車両１００が走行している車線のコストが隣車線のコストよりも低くなるように、両者の重みを算出して重み付けする。第２の算出部３７は、余裕時間Ｔ_ｍｒｇｎが標準時間Ｔ_ｏｔよりも長い場合、車両１００が走行している車線のコストが隣車線のコストよりも高くなるように、両者の重みを算出して重み付けする。これにより、余裕時間Ｔ_ｍｒｇｎの長さに応じて、予測経路候補３０１の選択されやすさを制御することができる。

　実施の形態１に係る経路予測装置３において、第１の算出部３６が、車両１００が一定の速度または一定の加速度で走行していると仮定して余裕時間Ｔ_ｍｒｇｎを算出する。
　これにより、車両１００の速度を一定にすることで、余裕時間Ｔ_ｍｒｇｎを簡易な計算で求めることができる。
　また、車両１００が加速して先行車１０１を追い越す場合においても、追い越しの余裕時間Ｔ_ｍｒｇｎを算出することができる。

　実施の形態１に係る経路予測装置３において、決定部３８が、余裕時間が０または負である場合、車両１００が先行車１０１に追従するように先行車１０１の後方の位置に中間目的地３００を決定する。
　車両１００による先行車１０１の追い越しができない場合、中間目的地３００が先行車１０１に追従する位置に変更されるので、追い越し用の予測経路候補３０１が無駄に生成されなくなり、経路予測装置３の演算負荷を低減することができる。

　実施の形態１に係る経路予測装置３において、予測経路設定部３９が、予測時刻までの時刻ステップごとに、前の時刻ステップにおける車両１００の状態に車両制御値を設定して次の時刻ステップにおける車両１００の状態を算出することを繰り返して予測経路候補３０１を生成する。これにより、前の時刻ステップにおける車両１００の状態を利用して効率よく予測経路候補３０１を生成することができる。

　実施の形態１に係る経路予測装置３において、第２の算出部３７が、予測経路設定部３９によって予測された時刻ステップごとの車両１００の予測位置に対するコストを算出する。予測経路設定部３９は、前の時刻ステップにおける車両１００の予測位置のうち、第２の算出部３７によって算出されたコストが低い予測位置から次の時刻ステップにおける車両１００の予測位置に繋がる予測経路候補を生成する。これにより、車両周辺の状況に応じた予測経路候補３０１を生成することができる。

　実施の形態１に係る経路予測装置３において、予測経路設定部３９は、選抜した時刻ステップから予測時刻に至るまでの時刻ステップごとに、前の時刻ステップにおける車両１００の状態に車両制御値を設定して次の時刻ステップにおける車両１００の状態を算出することを繰り返して予測経路候補を生成する。これにより、車両周辺の状況に応じた予測経路候補３０１を生成することができる。

　実施の形態１に係る経路予測装置３において、予測経路設定部３９は、複数の予測経路候補３０１のうちから、全てのノード（予測位置）３０２のコストの総和が最小となる予測経路候補３０１を車両１００の予測経路として選択する。これにより、ノード３０２のコストに応じて、予測経路候補３０１の選択されやすさを制御することができる。

　実施の形態１に係る経路予測装置３において、第２の算出部３７が、複数の予測経路候補３０１における、経路の最終端となる車両１００の予測位置または中間目的地３００に最も近い車両１００の予測位置が、中間目的地３００に近いほど低いコストを設定する。予測経路設定部３９は、複数の予測経路候補３０１のうちから、全ての予測位置のコストの総和が最小となる予測経路候補３０１を、車両１００の予測経路として選択する。
　これにより、車線から逸脱しない予測経路候補３０１が選択されやすくなる。

　実施の形態１に係る経路予測装置３において、第２の算出部３７が、複数の予測経路候補３０１における、車両１００の予測位置が車線の中心線に近いほど低いコストを設定する。予測経路設定部３９は、複数の予測経路候補３０１のうちから、全ての予測位置のコストの総和が最小となる予測経路候補３０１を、車両１００の予測経路として選択する。これにより、車線から逸脱しない予測経路候補３０１が選択されやすくなる。

　実施の形態１に係る経路予測装置３において、第２の算出部３７が、予測経路候補３０１の車両１００の予測位置における車両１００の予測速度が推奨速度に近いほど低いコストを設定する。予測経路設定部３９は、複数の予測経路候補３０１のうちから、全ての予測位置のコストの総和が最小となる予測経路候補３０１を、車両１００の予測経路として選択する。これにより、車両１００の速度の変動が少ない予測経路候補３０１が選択されやすくなる。

　実施の形態１に係る経路予測装置３において、第２の算出部３７が、車両１００の予測位置が移動体の予測位置に近いほど高いコストを設定する。予測経路設定部３９は、複数の予測経路候補３０１のうちから、全ての予測位置のコストの総和が最小となる予測経路候補３０１を、車両１００の予測経路として選択する。これにより、車両１００が移動体を回避する予測経路候補３０１が選択されやすくなる。

実施の形態２．
　図１５は、この発明の実施の形態２に係る経路予測装置３Ａの機能構成を示すブロック図である。図１５において、図２と同一の構成要素には同一の符号を付して説明を省略する。経路予測装置３Ａは、車両に搭載され、この車両が走行すべき数秒先の予測時刻ごとの予測経路を順次予測する。経路予測装置３Ａは、図１５に示すように、第１の情報取得部３０、第２の情報取得部３１、検出部３２、予測処理部３３、目標経路設定部３４、地図ＤＢ３５、第１の算出部３６Ａ、第２の算出部３７、決定部３８および予測経路設定部３９を備えている。

　第１の算出部３６Ａは、第２の情報取得部３１によって取得された上記車両の状態に関する情報、検出部３２によって検出された、先行車の状態に関する情報、先々行車の状態に関する情報、および、隣車線車両の状態に関する情報を取得する。なお、隣車線車両とは、上記車両の前方で隣車線を走行し、かつ車両に最も近い車両である。
　また、第１の算出部３６Ａは、上記車両、上記先行車、上記先々行車および隣車線車両のそれぞれの状態に関する情報に基づいて、上記車両が上記先行車を追い越すときの余裕時間Ｔ_ｍｒｇｎを算出する。
　なお、これらの車両の状態には、車両の現在位置および速度（目標経路に沿った方向の速度）が含まれる。

　図１６は、分岐路を有する道路上を走行する車両１００、先行車１０１、先々行車１０２および隣車線車両１０５の位置関係を示す図である。
　図１６において、車両１００は、図１に示した構成要素を有した車両であり、経路予測装置３Ａを搭載している。車両１００が走行している車線２００は、最終目的地に向かう車線であり、隣車線２０１は、分岐路に向かう車線である。先行車１０１は、車線２００上で車両１００の前方を走行している車両であり、先々行車１０２は、車線２００上で先行車１０１の前方を走行している車両である。隣車線車両１０５は、車両１００の前方で隣車線２０１を走行し、かつ車両１００に最も近い車両である。
　第１の算出部３６Ａは、目標経路情報に含まれる分岐到達距離Ｒｂと車両１００の状態に関する情報に含まれる車両１００の速度Ｖ_ｅｇｏとを、上記式（１）に代入することで、車両１００が分岐路に到達するまでの時間である分岐到達時間Ｔ_ｌｉｍを算出する。

　次に、第１の算出部３６Ａは、車両１００と先行車１０１との車間距離Ｒ_１、車両１００の先行車１０１との離隔距離ＴＨ_Ｒ１、先行車１０１の速度Ｖ_ｐ１を上記式（２）に代入することによって、車両１００が先行車１０１の追い越しを完了するまでに要する時間を算出する。実施の形態２においても、この時間が下限値Ｔ_{ｌｏｗｅｒ}となる。
　第１の算出部３６Ａは、先行車１０１と先々行車１０２との車間距離Ｒ_２、先行車１０１と先々行車１０２との車間距離ＴＨ_Ｒ２、先行車１０１の速度Ｖｐ１、先々行車１０２の速度Ｖｐ２を上記式（３）に代入して、スペース確保時間Ｔ_{ｓｐａｃｅ}を算出する。

　次に、第１の算出部３６Ａは、下記式（１５）に従って車両１００が隣車線車両１０５に追いつくまでの時間（以下、隣車両到達時間と記載する）Ｔ_ｎｅｘｔを算出する。
　下記式（１５）において、Ｒ_ｖは車両１００と隣車線車両１０５との車間距離であり、Ｖ_ｅｇｏは車両１００の速度であり、Ｖ_ｎは隣車線車両１０５の速度である。これらの速度は、目標経路に沿った方向の速度である。
　車両１００と隣車線車両１０５との離隔距離ＴＨ_Ｒｖは、車両１００が先行車１０１を追い越すために隣車線２０１に車線変更したときに両者が最も接近可能な距離であって、経験的に得られる値である。
　続いて、第１の算出部３６Ａは、下記式（１６）に従って、分岐到達時間Ｔ_ｌｉｍ、スペース確保時間Ｔ_{ｓｐａｃｅ}、隣車両到達時間Ｔ_ｎｅｘｔのうちの最小の時間を上限値Ｔ_{ｕｐｐｅｒ}に決定する。

　第１の算出部３６Ａは、下限値Ｔ_{ｌｏｗｅｒ}と上限値Ｔ_{ｕｐｐｅｒ}とを決定すると、上記式（５）に従って、上限値Ｔ_{ｕｐｐｅｒ}と下限値Ｔ_{ｌｏｗｅｒ}との差分を、車両１００が先行車１０１を追い越すときの余裕時間Ｔ_ｍｒｇｎとして算出する。
　上記余裕時間Ｔ_ｍｒｇｎは、車両１００が隣車線車両１０５との車間距離を保ちながら、先行車１０１を追い越すときの余裕時間である。
　なお、第１の算出部３６Ａが、上記式（１３）および上記式（１４）を用いて分岐到達時間Ｔ_ｌｉｍおよび下限値Ｔ_{ｌｏｗｅｒ}を算出して、車両１００が隣車線車両１０５との車間距離を保ちながら、車両１００が一定の加速度で先行車１０１を追い越す場合における余裕時間Ｔ_ｍｒｇｎを算出してもよい。

　図１５において、車両１００に搭載された経路予測装置３Ａを示したが、実施の形態２では、この構成に限定されるものではない。
　例えば、経路予測装置３Ａは、無線通信装置４を介して、車両１００の制御ＥＣＵ２と無線通信が可能なサーバ装置が備える構成要素であってもよい。
　この場合、車両１００の経路予測に必要な情報は、無線通信装置４を介して車両１００側からサーバ装置へ送信され、サーバ装置が備える経路予測装置３Ａは、車両１００側から受信した情報に基づいて車両１００の予測経路を決定する。
　車両１００の予測経路情報は、サーバ装置側から車両１００側に送信され、車両１００の制御ＥＣＵ２は、サーバ装置側から受信した予測経路情報が示す経路を、車両１００の経路として設定する。

　図１５では、経路予測装置３Ａが、第１の情報取得部３０、第２の情報取得部３１、検出部３２、予測処理部３３、目標経路設定部３４、地図ＤＢ３５、第１の算出部３６Ａ、第２の算出部３７、決定部３８、および、予測経路設定部３９を備える構成を示したが、実施の形態２は、この構成に限定されるものではない。
　例えば、目標経路設定部３４および地図ＤＢ３５は、無線通信装置４を介して通信可能な外部装置が備える構成要素であってもよく、第１の情報取得部３０、第２の情報取得部３１および検出部３２は、制御ＥＣＵ２が備える構成要素であってもよい。
　この場合、経路予測装置３Ａは、無線通信装置４を介して地図情報および目標経路情報を外部装置から受信し、車両周辺の状態に関する情報、車両１００の状態に関する情報、先行車１０１の状態に関する情報、先々行車１０２の状態に関する情報および隣車線車両１０５の状態に関する情報を、制御ＥＣＵ２から取得する。
　すなわち、実施の形態２において、経路予測装置３Ａは、第１の情報取得部３０、第２の情報取得部３１、検出部３２、目標経路設定部３４および地図ＤＢ３５を備えない構成であってもよい。

　以上のように、実施の形態２に係る経路予測装置３Ａにおいて、第１の算出部３６Ａが、車両１００、先行車１０１、先々行車１０２および隣車線車両１０５のそれぞれの状態に関する情報に基づいて、余裕時間Ｔ_ｍｒｇｎを算出する。
　これにより、隣車線車両１０５との車間距離を保ちながら、車両１００が先行車１０１を追い越す場合における余裕時間Ｔ_ｍｒｇｎを算出することができる。

　なお、本発明は上記実施の形態に限定されるものではなく、本発明の範囲内において、実施の形態のそれぞれの自由な組み合わせまたは実施の形態のそれぞれの任意の構成要素の変形もしくは実施の形態のそれぞれにおいて任意の構成要素の省略が可能である。

　この発明に係る経路予測装置は、車両周辺の状況に応じて車両の経路を予測することができるので、例えば、自動運転車両に利用することができる。

　１　センサ群、１ａ　車速センサ、１ｂ　舵角センサ、１ｃ　アクセルセンサ、１ｄ　ブレーキセンサ、１ｅ　加速度センサ、１ｆ　角速度センサ、１ｇ　ＧＰＳ装置、１ｈ　車外カメラ、１ｉ　車外センサ、２　制御ＥＣＵ、２ａ，３ａ　プロセッサ、２ｂ，３ｂ　ＲＯＭ、２ｃ，３ｃ　ＲＡＭ、２ｄ　エンジン、２ｅ　変速機、２ｆ　ブレーキアクチュエータ、２ｇ　ステアリングアクチュエータ、３，３Ａ　経路予測装置、４　無線通信装置、４ａ　アンテナ、４ｂ　送信部、４ｃ　受信部、３０　第１の情報取得部、３１　第２の情報取得部、３２　検出部、３３　予測処理部、３４　目標経路設定部、３５　地図ＤＢ、３６，３６Ａ　第１の算出部、３７　第２の算出部、３８　決定部、３９　予測経路設定部、１００，１０３，１０４　車両、１０１　先行車、１０２　先々行車、１０５　隣車線車両、２００　車線、２０１　隣車線、３００　中間目的地、３０１　予測経路候補、３０１Ａ，３０１Ａ－１　追加ツリー、３０２　ノード、４００　一定範囲。

Claims

　車両周辺に存在する移動体の状態に関する情報に基づいて、現在時刻から先に順次設定される予測時刻における時刻ステップごとに前記移動体の予測位置を算出する予測処理部と、
　車両の状態に関する情報、最終目的地までの目標経路情報、および、前記車両の先行車および先々行車のそれぞれの状態に関する情報に基づいて、目標経路を走行している前記車両が前記先行車を追い越すときの余裕時間を算出する第１の算出部と、
　前記第１の算出部によって算出された前記余裕時間の長さに応じて、前記車両が走行している車線および隣車線のそれぞれのコストの重みを算出して重み付けする第２の算出部と、
　前記予測時刻における前記車両の位置である中間目的地を前記予測時刻ごとに決定する決定部と、
　前記第２の算出部によって重み付けされた車線のコスト情報、前記決定部によって決定された中間目的地の位置情報、および、前記予測処理部によって算出された前記移動体の予測位置情報に基づいて、前記予測時刻までに存在する前記移動体を回避しながら前記車両が中間目的地に向かう複数の予測経路候補を、車線のコスト情報に応じて生成し、前記複数の予測経路候補から選択した予測経路を、前記予測時刻ごとの前記車両の経路として設定する予測経路設定部と
　を備えたことを特徴とする経路予測装置。
　前記第１の算出部は、目標経路上の分岐路に前記車両が到達するまでの分岐到達時間と前記先行車と前記先々行車との間に前記車両が進入可能なスペースが確保されるスペース確保時間とのうちの短い方の時間を上限値とし、前記車両が前記先行車を追い越して前記先行車と前記先々行車との間に進入するまでに要する時間を下限値として、前記上限値と前記下限値との差分を前記余裕時間として算出すること
　を特徴とする請求項１記載の経路予測装置。
　前記第２の算出部は、
　前記車両が前記先行車の追い越しに要する標準時間と前記余裕時間とを比較して、
　両者が一致する場合、前記車両が走行している車線のコストと隣車線のコストとが同じになるように重み付けし、
　前記余裕時間が前記標準時間よりも短い場合、前記車両が走行している車線のコストが隣車線のコストより低くなるように重み付けし、
　前記余裕時間が前記標準時間よりも長い場合、前記車両が走行している車線のコストが隣車線のコスト高くなるように重み付けすること
　を特徴とする請求項１または請求項２記載の経路予測装置。
　前記第１の算出部は、前記車両が一定の速度または一定の加速度で走行していると仮定して前記余裕時間を算出すること
　を特徴とする請求項１記載の経路予測装置。
　前記第１の算出部は、前記車両の状態に関する情報、前記先行車の状態に関する情報、前記先々行車の状態に関する情報、および前記車両の前方で隣車線を走行して、かつ前記車両に最も近い隣車線車両の状態に関する情報に基づいて、前記余裕時間を算出すること
　を特徴とする請求項１記載の経路予測装置。
　前記決定部は、前記余裕時間が０または負である場合に、前記車両が前記先行車に追従するように前記先行車の後方の位置に中間目的地を決定すること
　を特徴とする請求項２記載の経路予測装置。
　前記予測経路設定部は、前記予測時刻までの時刻ステップごとに、前の時刻ステップにおける前記車両の状態に車両制御値を設定して次の時刻ステップにおける前記車両の状態を算出することを繰り返して予測経路候補を生成すること
　を特徴とする請求項１から請求項６のうちのいずれか１項記載の経路予測装置。
　前記第２の算出部は、前記予測経路設定部によって予測された時刻ステップごとの前記車両の予測位置に対するコストを算出し、
　前記予測経路設定部は、前の時刻ステップにおける前記車両の予測位置のうち、前記第２の算出部によって算出されたコストが低い予測位置から次の時刻ステップにおける前記車両の予測位置に繋がる予測経路候補を生成すること
　を特徴とする請求項７記載の経路予測装置。
　前記予測経路設定部は、選抜した時刻ステップから前記予測時刻に至るまでの時刻ステップごとに、前の時刻ステップにおける前記車両の状態に車両制御値を設定して次の時刻ステップにおける前記車両の状態を算出することを繰り返して、予測経路候補を生成すること
　を特徴とする請求項７記載の経路予測装置。
　前記予測経路設定部は、前記複数の予測経路候補のうちから、全ての予測位置のコストの総和が最小となる予測経路候補を前記車両の予測経路として選択すること
　を特徴とする請求項８記載の経路予測装置。
　前記第２の算出部は、前記複数の予測経路候補における、経路の最終端となる前記車両の予測位置または中間目的地に最も近い前記車両の予測位置が中間目的地に近いほど低いコストを設定し、
　前記予測経路設定部は、前記複数の予測経路候補のうちから、全ての予測位置のコストの総和が最小となる予測経路候補を、前記車両の予測経路として選択すること
　を特徴とする請求項８記載の経路予測装置。
　前記第２の算出部は、前記複数の予測経路候補における、前記車両の予測位置が車線の中心線に近いほど低いコストを設定し、
　前記予測経路設定部は、前記複数の予測経路候補のうちから、全ての予測位置のコストの総和が最小となる予測経路候補を、前記車両の予測経路として選択すること
　を特徴とする請求項８記載の経路予測装置。
　前記第２の算出部は、予測経路候補の前記車両の予測位置における前記車両の予測速度が推奨速度に近いほど低いコストを設定し、
　前記予測経路設定部は、前記複数の予測経路候補のうちから、全ての予測位置のコストの総和が最小となる予測経路候補を、前記車両の予測経路として選択すること
　を特徴とする請求項８記載の経路予測装置。
　前記第２の算出部は、前記車両の予測位置が前記移動体の予測位置に近いほど高いコストを設定し、
　前記予測経路設定部は、前記複数の予測経路候補のうちから、全ての予測位置のコストの総和が最小となる予測経路候補を、前記車両の予測経路として選択すること
　を特徴とする請求項８記載の経路予測装置。
　予測処理部が、車両周辺に存在する移動体の状態に関する情報に基づいて、現在時刻から先に順次設定される予測時刻における時刻ステップごとに前記移動体の予測位置を算出するステップと、
　第１の算出部が、車両の状態に関する情報、最終目的地までの目標経路情報、および、前記車両の先行車および先々行車のそれぞれの状態に関する情報に基づいて、目標経路を走行している前記車両が前記先行車を追い越すときの余裕時間を算出するステップと、
　第２の算出部が、前記第１の算出部によって算出された前記余裕時間の長さに応じて、前記車両が走行している車線および隣車線のそれぞれのコストの重みを算出して重み付けするステップと、
　決定部が、前記予測時刻における前記車両の位置である中間目的地を前記予測時刻ごとに決定するステップと、
　予測経路設定部が、前記第２の算出部によって重み付けされた車線のコスト情報、前記決定部によって決定された中間目的地の位置情報、および、前記予測処理部によって算出された前記移動体の予測位置情報に基づいて、前記予測時刻までに存在する前記移動体を回避しながら前記車両が中間目的地に向かう複数の予測経路候補を、車線のコスト情報に応じて生成し、前記複数の予測経路候補から選択した予測経路を、前記予測時刻ごとの前記車両の経路として設定するステップと
　を備えたことを特徴とする経路予測方法。