WO2019138485A1 - 衝突可能性判定装置、衝突可能性判定方法、及びコンピュータプログラム - Google Patents

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WO2019138485A1
WO2019138485A1 PCT/JP2018/000422 JP2018000422W WO2019138485A1 WO 2019138485 A1 WO2019138485 A1 WO 2019138485A1 JP 2018000422 W JP2018000422 W JP 2018000422W WO 2019138485 A1 WO2019138485 A1 WO 2019138485A1
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vehicle
predicted traveling
traveling behavior
behavior data
collision
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PCT/JP2018/000422
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Inventor
竜介 関
Original Assignee
住友電気工業株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems

Definitions

  • the present invention relates to a collision possibility determination device, a collision possibility determination method, and a computer program.
  • a driving support device shown in Patent Document 1 has already been proposed.
  • the driving support device predicts future movement ranges of the host vehicle and the other vehicle, and determines future collision possibility based on the predicted movement ranges. Then, when it is determined that there is a possibility of a collision in the future, the driving support device performs driving support for avoiding a collision.
  • the collision possibility determination device is a device that determines the possibility of collision between the own vehicle and another vehicle, and generates first predicted traveling behavior data indicating a future predicted traveling behavior of the own vehicle.
  • Generating unit a communication unit for receiving, by inter-vehicle communication, second predicted travel behavior data indicating future predicted travel behavior of another vehicle, the generated first predicted travel behavior data, and the received second It is a collision possibility judging device provided with the judgment part which judges the collision possibility of self-vehicles and other vehicles based on prediction driving behavior data.
  • the collision possibility determination method is a method for determining the collision possibility between the host vehicle and another vehicle, and generates first predicted traveling behavior data indicating a future predicted traveling behavior of the host vehicle. Generating step, a communication step of receiving, by inter-vehicle communication, second predicted travel behavior data indicating future predicted travel behavior of another vehicle, the generated first predicted travel behavior data, and the received second And a determination step of determining the possibility of collision between the host vehicle and another vehicle based on the predicted traveling behavior data.
  • a computer program is a computer program for causing a computer to execute a process of determining the possibility of collision between the own vehicle and another vehicle, and the computer is used to predict the future predicted traveling behavior of the own vehicle.
  • a generation unit generating first predicted traveling behavior data to be shown; a second prediction indicating a future predicted traveling behavior of another vehicle received by the communication unit by the generated first predicted traveling behavior data and the inter-vehicle communication
  • It is a computer program for making it function as a judgment part which judges collision possibility of self-vehicles and other vehicles based on traveling behavior data.
  • FIG. 1 is an overall configuration diagram of a communication system according to an embodiment of the present invention. It is a block diagram showing composition of an in-vehicle system. It is a block diagram which shows the internal structure of a relay apparatus. It is a block diagram which shows the internal structure of a vehicle-mounted communication apparatus. It is explanatory drawing which shows the content and production method of prediction driving
  • the driving support device predicts future movement ranges of the own vehicle and the other vehicle based on the current situation. For this reason, the uncertainty of prediction becomes high, and it can not respond to the future unexpected situation, and there is a possibility that judgment of collision possibility may be mistaken. Therefore, in view of such conventional problems, it is an object of the present invention to provide a collision possibility determination device and the like that can improve the determination accuracy of the collision possibility between the own vehicle and another vehicle.
  • the collision possibility determination device is a device that determines the possibility of collision between the host vehicle and another vehicle, and is a first predicted travel behavior that indicates a predicted traveling behavior of the host vehicle in the future.
  • a generation unit that generates data
  • a communication unit that receives, by inter-vehicle communication, second predicted traveling behavior data indicating a future predicted traveling behavior of another vehicle, the generated first predicted traveling behavior data, and the received
  • a determination unit that determines the possibility of collision between the host vehicle and another vehicle based on the second predicted traveling behavior data.
  • the collision possibility determination device is configured to use the host vehicle based on the first predicted travel behavior data indicating the future predicted travel behavior of the host vehicle and the second predicted travel behavior data indicating the future predicted travel behavior of the other vehicle. Determine the possibility of collision with other vehicles. Therefore, it is possible to improve the determination accuracy of the collision possibility between the own vehicle and the other vehicle as compared to the case where the collision possibility is determined based only on the current situation as in the related art.
  • the communication unit preferably transmits the generated first predicted traveling behavior data to another vehicle by inter-vehicle communication.
  • the collision possibility between the own vehicle and the other vehicle can be determined based on the first and second predicted traveling behavior data.
  • the determination accuracy of the collision possibility to perform can be improved.
  • the generated first predicted traveling behavior data includes a plurality of predicted traveling behavior information indicating the predicted traveling behavior of the host vehicle at predetermined time intervals or at indefinite time intervals, and the communication unit
  • the number of pieces of predicted traveling behavior information included in the first predicted traveling behavior data can be reduced, so the amount of communication data of inter-vehicle communication can be reduced.
  • the generation unit sequentially generates the first predicted traveling behavior data, and the communication unit generates a temporally subsequent one when there is no change between the first predicted traveling behavior data that are temporally back and forth.
  • the first predicted traveling behavior data it is preferable to transmit information indicating that there is no change between the first predicted traveling behavior data that precedes and follows in time. In this case, the number of pieces of first predicted traveling behavior data to be transmitted to other vehicles can be reduced, so the amount of communication data of inter-vehicle communication can be further reduced.
  • the generated first predicted traveling behavior data includes a plurality of predicted traveling behavior information indicating the predicted traveling behavior of the host vehicle at indefinite time intervals, and the indefinite time interval is the speed of the host vehicle, It is preferable to be set according to at least one of an inter-vehicle distance between the own vehicle and another vehicle, and a collision time (TTC: Time To Collision) until the own vehicle collides with the other vehicle.
  • TTC Time To Collision
  • the indeterminate time interval is an appropriate interval according to at least one of the speed of the vehicle, the distance between the vehicle and the other vehicle, and the collision margin time until the vehicle collides with the other vehicle. It can be set. As a result, it is possible to further improve the determination accuracy of the collision possibility between the own vehicle and the other vehicle.
  • the determination unit generates a future traveling locus of the vehicle from the first predicted traveling behavior data, and generates a future traveling locus of another vehicle from the second predicted traveling behavior data, and the vehicle It is preferable to determine that there is a possibility of the collision when the traveling locus of the vehicle and the traveling locus of the other vehicle intersect. In this case, if the future travel locus of the own vehicle intersects with the future travel locus of the other vehicle, the determination unit determines that there is a possibility of a collision between the own vehicle and the other vehicle. It can be improved.
  • the determination unit determines, from the first predicted traveling behavior data, a plurality of first vehicle areas indicating areas where the host vehicle is located at predetermined time intervals, and the predetermined area is determined from the second predicted traveling behavior data. If a plurality of second vehicle areas indicating areas where other vehicles are located for each time interval are determined, and the first vehicle area and the second vehicle area at the same time or near each other overlap, the collision is possible It may be determined that there is a sex. In this case, the determination unit determines that there is a possibility of a collision between the own vehicle and another vehicle if the first vehicle region and the second vehicle region at the same time or close in time overlap with each other. The accuracy can be further improved.
  • At least one of the first and second vehicle areas has a predetermined margin area.
  • the determination unit determines the collision possibility between the host vehicle and the other vehicle in consideration of the margin area of at least one of the first and second vehicle areas, thereby determining the first vehicle area or the second vehicle area. Even when an error occurs when obtaining the vehicle area, it is possible to guarantee the determination accuracy of the collision possibility between the own vehicle and the other vehicle.
  • the margin area is formed on the traveling side of the vehicle.
  • the advancing side of the vehicle in which the margin area is formed is a place where the possibility of collision between the own vehicle and another vehicle is high, it is possible to further guarantee the determination accuracy of the possibility of collision.
  • the margin area may be formed on the side where the host vehicle and the other vehicle face each other.
  • the side where the own vehicle and the other vehicle on which the margin area is formed is the place where the possibility of the collision between the own vehicle and the other vehicle is high, so that the determination accuracy of the collision possibility is further guaranteed. it can.
  • a collision possibility determination method is a collision possibility determination method executed in the above-described collision possibility determination apparatus. Therefore, the collision possibility determination method of the present embodiment has the same function and effect as the above-described collision possibility determination apparatus.
  • a computer program according to an embodiment of the present invention is a computer program for causing a computer to function as the above-described collision possibility determination device. Therefore, the computer program of the present embodiment exhibits the same effects as those of the collision possibility determination device described above.
  • FIG. 1 is an overall configuration diagram of a communication system according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, the communication system of the present embodiment includes an on-vehicle communication device 19 mounted on each of a plurality of vehicles 1.
  • the in-vehicle communication device 19 is a wireless communication device that performs wireless communication (inter-vehicle communication) with another vehicle traveling on the road. Therefore, in the present embodiment, the in-vehicle communication device 19 of the vehicle 1 is also referred to as "inter-vehicle communication device 19", and the communication system is also referred to as "inter-vehicle communication system”. In the present embodiment, the in-vehicle communication device 19 adopts a multi-access method based on a carrier sense multiple access / collision avoidance (CSMA / CA) method.
  • CSMA / CA carrier sense multiple access / collision avoidance
  • the in-vehicle communication device 19 adopts, for example, a multi-access method that conforms to the "700 MHz band intelligent traffic system standard (ARIB STD-T109)". According to this method, the in-vehicle communication device 19 broadcasts a communication frame for inter-vehicle communication at predetermined time intervals (for example, 0.1 seconds). Therefore, the vehicle 1 executing inter-vehicle communication can detect the vehicle information of the other vehicle around the own vehicle in substantially real time by the communication frame received from the other vehicle included in the transmission / reception range of the wireless signal.
  • a communication frame for inter-vehicle communication at predetermined time intervals (for example, 0.1 seconds). Therefore, the vehicle 1 executing inter-vehicle communication can detect the vehicle information of the other vehicle around the own vehicle in substantially real time by the communication frame received from the other vehicle included in the transmission / reception range of the wireless signal.
  • the communication system for inter-vehicle communication is not limited to the above standard, and may be a communication technology for mobile phones, such as cellular V2V of 3GPP, applied to wireless communication of the vehicle 1.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the in-vehicle system. As shown in FIG. 2, each vehicle 1 includes an in-vehicle system 10.
  • the in-vehicle system 10 includes a relay device 20, a communication network 12, and various on-vehicle devices electronically controlled by an ECU belonging to the communication network 12.
  • the communication network 12 includes a plurality of in-vehicle communication lines 13 terminating in the relay device 20, and a plurality of in-vehicle control devices (hereinafter referred to as "ECUs") 16 connected to the in-vehicle communication lines 13.
  • the communication network 12 can communicate among the ECUs 16, and is formed of a master / slave communication network (for example, LIN (Local Interconnect Network)) in which the relay device 20 is a terminal node (master device).
  • the relay device 20 controls a plurality of communication networks 12.
  • the communication network 12 includes communication standards such as CAN (Controller Area Network), CANFD (CAN with Flexible Data Rate), Ethernet (registered trademark), or MOST (Media Oriented Systems Transport: MOST is a registered trademark) as well as LIN. It may be a network to be adopted. Further, the network configuration of the communication network 12 may include the relay device 20 and at least one ECU 16.
  • the common code of the communication network is “12”, and the individual codes of the communication network are “12A to 12C”. Further, the common code of the ECU is “16”, and the individual codes of the ECU are “16A1 to 16A4”, “16B1 to 16B3” and “16C1 to 16C2”.
  • the communication networks 12A, 12B, 12C share the different control fields of the vehicle 1, respectively.
  • a power system ECU whose control target is the drive device of the vehicle 1 is connected.
  • a multimedia ECU that controls information equipment of the vehicle 1.
  • Connected to the communication network 12C is an ADAS-based ECU whose control target is an advanced driver assistance system (ADAS: Advanced Driver-Assistance Systems) that supports the driving operation of the vehicle 1.
  • ADAS Advanced Driver-Assistance Systems
  • the communication network 12 is not limited to the above three types, but may be four or more types. Further, the control field corresponding to the communication network 12 varies depending on the design concept of the vehicle manufacturer, and is not limited to the sharing of the control field described above.
  • the power ECUs connected to the communication network 12A include, for example, an engine ECU 16A1, an EPS-ECU 16A2, a brake ECU 16A3, and an ABS-ECU 16A4.
  • the engine ECU 16A1 is connected to a fuel injection device 31 of the engine, and the fuel injection device 31 is controlled by the engine ECU 16A1.
  • An EPS (Electric Power Steering: Electric Power Steering) 32 is connected to the EPS-ECU 16A2, and the EPS 32 is controlled by the EPS-ECU 16A2.
  • a brake actuator 33 is connected to the brake ECU 16A3, and the brake actuator 33 is controlled by the brake ECU 16A3.
  • An ABS (Antilock Brake System) actuator 34 is connected to the ABS-ECU 16A4, and the ABS actuator 34 is controlled by the ABS-ECU 16A4.
  • the multimedia ECU connected to the communication network 12B includes, for example, a navigation ECU 16B1, a meter ECU 16B2, and a HUD-ECU 16B3.
  • An HDD (Hard Disk Drive) 41, a display 42, a GPS (Global Positioning System) receiver 43, a vehicle speed sensor 44, a gyro sensor 45, a speaker 46, and an input device 47 are connected to the navigation ECU 16B1.
  • the display 42 and the speaker 46 are output devices for presenting various information to the passenger of the vehicle. Specifically, the display 42 displays a map image around the host vehicle, route information to the destination, and the like, and the speaker 46 outputs a voice announcement for guiding the host vehicle to the destination.
  • the input device 47 is for the passenger to perform various inputs such as a destination, and is constituted by various input means such as an operation switch, a joystick, or a touch panel provided on the display 42.
  • the navigation ECU 16B1 has a time synchronization function of acquiring the current time from the GPS signal periodically acquired by the GPS receiver 43, and a position detection function of calculating an absolute position (latitude, longitude and altitude) of the vehicle from the GPS signal;
  • the vehicle speed sensor 44 and the gyro sensor 45 correct the position and orientation of the vehicle to obtain an accurate current position and orientation of the vehicle.
  • the navigation ECU 16B1 reads the map information stored in the HDD 41 according to the obtained current position, and generates a map image in which the current position of the vehicle is superimposed on the map information. Then, the navigation ECU 16B1 displays a map image on the display 42, and displays route information and the like from the current position to the destination on the map image.
  • a meter actuator 48 is connected to the meter ECU 16B2, and the meter actuator 48 is controlled by the meter ECU 16B2.
  • a HUD (Head-Up Display) 49 is connected to the HUD-ECU 16B3, and the HUD 49 is controlled by the HUD-ECU 16B3.
  • the ADAS ECU connected to the communication network 12C includes, for example, an ADAS-ECU 16C1 and an environment recognition ECU 16C2.
  • a first sensor 51 and a second sensor 52 are connected to the environment recognition ECU 16C2, and the first and second sensors 51 and 52 are controlled by the environment recognition ECU 16C2.
  • the first sensor 51 is, for example, an ultrasonic sensor, a video camera or the like arranged at four corners in the front, rear, left, and right of the vehicle 1 (see FIG. 1).
  • the first sensor 51 provided on the front side is a sensor mainly for detecting an object present on the front of the vehicle
  • the first sensor 51 provided on the rear side is an object mainly present on the rear of the vehicle Is a sensor for detecting
  • the second sensor 52 is, for example, an ultrasonic sensor, a video camera, or the like disposed in a ceiling portion of the vehicle 1 (see FIG. 1).
  • the second sensor 52 is rotatable at a relatively high speed around the vertical axis, and is a sensor for detecting an object present around the host vehicle.
  • the sensing results of the first and second sensors 51 and 52 are stored in a communication packet by the environment recognition ECU 16C2 and transmitted to the ADAS-ECU 16C1.
  • the ADAS-ECU 16C1 can execute any one of, for example, levels 1 to 4 based on the sensing results of the first and second sensors 51 and 52.
  • the level of automatic driving is defined in SAE (Society of Automotive Engineers) International, J3016 (September 2016).
  • the “public-private ITS concept road map 2017” also adopts this definition. In this roadmap, level 3 or higher automatic driving is called “high-level automatic driving", and level 4 and 5 automatic driving is called “fully automatic driving”.
  • the "automatic operation” in the present embodiment means an automatic operation at level 2 or higher.
  • the ADAS-ECU 16C1 may be capable of performing level 5 automatic driving, but at the time of the present application, the vehicle 1 performing level 5 automatic driving has not been realized yet.
  • assisted driving As an example of automatic driving up to levels 1 to 3 (hereinafter, also referred to as “assisted driving”), the possibility of collision is predicted from the distance between the object detected by the first sensor 51 and the host vehicle, The control command is transmitted to the power system ECU or the multimedia system ECU so as to intervene in the deceleration or alert the passenger when it is determined that the vehicle speed is high.
  • level 4 and 5 automatic operation As an example of level 4 and 5 automatic operation (hereinafter, also referred to as “autonomous operation"), behavior expected to an object detected by the first and second sensors 51 and 52, deep learning of past behavior, etc. There are some which transmit a control command to a power system ECU or a multimedia system ECU so that the host vehicle is pointed to the target position based on the predicted behavior predicted by the above.
  • the ADAS-ECU 16C1 can also switch to a manual operation of the passenger without using the sensing results by the first and second sensors 51 and 52.
  • the vehicle 1 of the present embodiment is capable of executing the level 4 autonomous operation mode, and as the downgraded operation mode, the vehicle 1 of the level 1 to 3 assisted operation mode or the manual operation mode (level 0) You can do either.
  • the switching of the operation mode is performed by a manual operation input by the passenger or the like.
  • the relay device 20 transmits a control packet (hereinafter, also referred to as “control command”) to control the ECU 16.
  • the ECU 16 executes predetermined control on the target device in charge according to the content of the command included in the received control packet.
  • the relay device 20 When controlling the autonomous operation mode, the relay device 20 sends control commands to the ECUs 16A1 to 16A4 of the communication network 12A based on the sensing results of the first and second sensors 51 and 52 received from the environment recognition ECU 16C2. Send control packet including.
  • each of the ECUs 16A1 to 16A4 having received the control packet from the relay device 20 controls the fuel injection device 31, the EPS 32, the brake actuator 33, and the ABS actuator 34 according to the content of the command included in the control packet, thereby autonomous operation. Mode is executed.
  • the in-vehicle system 10 further includes an on-vehicle communication device 19 that performs wireless communication with other vehicles.
  • the in-vehicle communication device 19 is connected to the relay device 20 via a communication line of a predetermined standard.
  • the relay device 20 relays the information received by the in-vehicle communication device 19 from the other vehicle to the ECU 16.
  • the relay device 20 relays the information received from the ECU 16 to the in-vehicle communication device 19.
  • the in-vehicle communication device 19 wirelessly transmits the relayed information to another vehicle.
  • the in-vehicle communication device 19 mounted on the vehicle 1 may be a device owned by a user, such as a mobile phone, a smartphone, a tablet terminal, or a notebook PC (Personal Computer).
  • FIG. 3 is a block diagram showing an internal configuration of the relay device 20.
  • the relay device 20 of the vehicle 1 includes a control unit 21, a storage unit 22, an in-vehicle communication unit 23, and the like.
  • the control unit 21 of the relay device 20 includes a CPU (Central Processing Unit).
  • the CPU of the control unit 21 has a function of reading one or a plurality of programs stored in the storage unit 22 or the like to execute various processes.
  • the CPU of the control unit 21 can execute a plurality of programs in parallel by switching and executing a plurality of programs in time division, for example.
  • the CPU of the control unit 21 includes one or more large scale integrated circuits (LSI).
  • LSI large scale integrated circuits
  • the plurality of LSIs cooperate to realize the function of the CPU.
  • the computer program executed by the CPU of the control unit 21 may be written in advance at the factory, may be provided via a specific tool, or is transferred by downloading from a computer device such as a server computer. It can also be done.
  • the storage unit 22 is formed of a non-volatile memory element such as a flash memory or an EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read Only Memory).
  • the storage unit 22 has a storage area for storing a program executed by the CPU of the control unit 21 and data required for the execution.
  • a plurality of in-vehicle communication lines 13 disposed in the vehicle 1 are connected to the in-vehicle communication unit 23.
  • the in-vehicle communication unit 23 includes a communication device that communicates with the ECU 16 in accordance with a predetermined communication standard such as LIN.
  • the in-vehicle communication unit 23 transmits information given from the CPU of the control unit 21 to a predetermined ECU 16, and the ECU 16 gives information on the transmission source to the CPU of the control unit 21.
  • the on-vehicle communication device 19 transmits the information given from the control unit 21 to the other vehicle, and gives the information received from the other vehicle to the control unit 21.
  • FIG. 4 is a block diagram showing an internal configuration of the in-vehicle communication device 19.
  • the on-vehicle communication device 19 includes a control unit 191, a storage unit 192, a wireless communication unit 193, and the like.
  • the control unit 191 of the in-vehicle communication device 19 includes a CPU.
  • the CPU of the control unit 191 has a function of reading out one or more programs stored in the storage unit 192 or the like to execute various processes.
  • the CPU of the control unit 191 can execute a plurality of programs in parallel by switching and executing a plurality of programs in time division, for example.
  • the CPU of the control unit 191 includes one or more large scale integrated circuits (LSI).
  • LSI large scale integrated circuits
  • the plurality of LSIs cooperate to realize the function of the CPU.
  • the computer program executed by the CPU of the control unit 191 can also be transferred by downloading from a computer device such as a server computer.
  • the storage unit 192 is formed of a non-volatile memory element such as a flash memory or an EEPROM.
  • the storage unit 192 has a storage area for storing a program executed by the CPU of the control unit 191 and data required for the execution.
  • An antenna 194 for wireless communication is connected to the wireless communication unit 193.
  • the wireless communication unit 193 transmits the information given from the control unit 191 to the other vehicle from the antenna 194 and gives the information received from the other vehicle by the antenna 194 to the control unit 191.
  • the CPU of the control unit 191 transmits the information provided from the wireless communication unit 193 to the relay device 20, and provides the wireless communication unit 193 with the information received from the relay device 20.
  • FIG. 5 is an explanatory view showing the contents and generation method of “predicted travel behavior data D” transmitted by the on-vehicle communication device 19 to another vehicle through inter-vehicle communication.
  • the predicted traveling behavior data D is data indicating the predicted traveling behavior of the vehicle 1 within a future prediction period Tc for a relatively short predetermined time (for example, 10 seconds) from the current time.
  • the predicted traveling behavior data D of the present embodiment includes a plurality of predicted traveling behavior information S indicating the predicted traveling behavior of the vehicle 1 at predetermined time intervals (for example, 300 ms interval) within the prediction period Tc.
  • the predicted traveling behavior information S includes information such as the time of each fixed time interval within the prediction period Tc, and the absolute position and orientation of the vehicle 1 at that time.
  • the time within the prediction period Tc and the absolute position and orientation of the vehicle 1 are calculated as follows. For example, in the road plan view shown in the lower part of FIG. 5, when the vehicle 1 travels in the lane R1 by automatic driving, the ADAS-ECU 16C1 of the vehicle 1 responds to the contents of automatic driving being executed at the present time t0. A travel planned route during the prediction period Tc is calculated, and the calculated travel planned route is transmitted to the in-vehicle communication device 19.
  • the in-vehicle communication device 19 performs map matching processing between the received planned traveling route and the map information, and the like, and detects the plurality of discrete positions (absolute positions) of the vehicle 1 during the prediction period Tc and the direction of the vehicle 1 at each discrete position. Calculate Specifically, when the vehicle 1 continues to travel straight in the lane R1 during the prediction period Tc, the on-vehicle communication device 19 is operated on the straight travel planned route (arrow shown by the broken line in FIG. 5) along the lane R1. A plurality of discrete positions (positions indicated by ⁇ in FIG. 5) and directions of the vehicle 1 are calculated at fixed or indeterminate time intervals (or distance intervals).
  • the on-vehicle communication device 19 is a curved traveling planned route extending from the lane R1 to the lane R2 (an arrow shown by an alternate long and short dash line in FIG. A plurality of discrete positions (positions indicated by ⁇ marks in FIG. 5) and a direction of the vehicle 1 are calculated at fixed or indefinite time intervals (or distance intervals).
  • the vehicle-mounted communication device 19 calculates a plurality of discrete positions of the vehicle 1 at time intervals, it calculates the time corresponding to each discrete position based on the time interval and the time of the current time t0. In addition, when the vehicle-mounted communication device 19 calculates a plurality of discrete positions of the vehicle 1 at a distance interval, the distance from the current position of the vehicle 1 to each discrete position is calculated based on the distance interval, and the calculated distance and the vehicle The time corresponding to each discrete position is calculated based on the planned traveling speed of 1.
  • the planned traveling speed of the vehicle 1 can be acquired from the ADAS-ECU 16C1. Note that the time within the prediction period Tc and the absolute position and orientation of the vehicle 1 may be calculated by the ADAS-ECU 16C1 and the calculated time, discrete position and orientation may be transmitted to the in-vehicle communication device 19.
  • each predicted traveling behavior information S of the predicted traveling behavior data D in the present embodiment “vehicle ID”, “time”, “absolute position”, “vehicle attribute”, “azimuth” Storage area such as.
  • the “time” of each of the predicted traveling behavior information S stores the value of the current time and the value of each time within the prediction period Tc calculated by the above method.
  • the value of the current time can be acquired from the navigation ECU 16B1 (see FIG. 2) having the above-described time synchronization function via the relay device 20.
  • the "vehicle ID” stores the value of the vehicle ID of the own vehicle. Since the value of the vehicle ID is a fixed value, the same value is stored in the "vehicle ID" of each piece of predicted traveling behavior information S.
  • the “absolute position” of each piece of predicted traveling behavior information S stores each value of latitude, longitude and altitude indicating the absolute position of the vehicle corresponding to each time within the prediction period Tc calculated by the above method. In “absolute position" of FIG. 5, only the values of latitude and longitude are shown.
  • the vehicle attribute for example, values such as the vehicle width and the vehicle length of the own vehicle, and the identification value of the vehicle application type of the own vehicle (such as a private vehicle or an emergency vehicle) are stored. Since each value of the vehicle width, the vehicle length, and the vehicle application type is a fixed value, the same value is stored in the “vehicle attribute” of each predicted traveling behavior information S. In “vehicle attribute” of FIG. 5, the description of specific numerical values is omitted. In the “azimuth” of each piece of predicted traveling behavior information S, the value of the heading of the vehicle corresponding to each time within the prediction period Tc calculated by the above method is stored. In the “azimuth” of FIG. 5, the description of specific numerical values is omitted.
  • the own vehicle and the other vehicles passing around the vehicle transmit and receive predicted traveling behavior data D to each other when the on-vehicle communication devices 19 communicate with each other.
  • the host vehicle and other vehicles passing around the vehicle can share the predicted travel behavior data D with each other.
  • the predicted driving behavior data D may include other information such as the speed and acceleration of the host vehicle.
  • the velocity of the vehicle can be obtained by differentiating the absolute position of the vehicle
  • the acceleration of the vehicle can be determined by differentiating the velocity obtained from the absolute position of the vehicle. Therefore, the predicted traveling behavior data D need not necessarily include the speed and acceleration of the host vehicle.
  • the in-vehicle communication device 19 functions as a collision possibility determination device that determines the possibility of collision between the host vehicle and another vehicle.
  • the control unit 191 of the in-vehicle communication device 19 includes a generation unit 195 and a determination unit 196.
  • the generation unit 195 generates predicted traveling behavior data D of the own vehicle (hereinafter, referred to as first predicted traveling behavior data D1).
  • the specific generation method of the first predicted traveling behavior data D1 is as described above.
  • the generated first predicted traveling behavior data D1 includes a plurality of predicted traveling behavior information S indicating the predicted traveling behavior of the host vehicle at predetermined time intervals within the prediction period Tc.
  • the generation unit 195 of the present embodiment generates two types of first predicted traveling behavior data D1.
  • the first type of first predicted traveling behavior data D1 (hereinafter, also referred to as first predicted traveling behavior data D11) is, as shown in FIG. 6, the predicted traveling behavior information S for each rough time interval (for example, every 600 msec). It contains.
  • the second type of first predicted traveling behavior data D1 (hereinafter referred to as first predicted traveling behavior data D12) is, as shown in FIG. 5, a time interval (for example, an interval of 300 msec) finer than the first predicted traveling behavior data D11
  • Each predicted traveling behavior information S is included.
  • the generation unit 195 sequentially generates the first predicted traveling behavior data D11 and D12, and passes the generated first predicted traveling behavior data D11 and D12 to the determination unit 196.
  • the wireless communication unit (communication unit) 193 of the in-vehicle communication device 19 drives the first predicted traveling behavior data D11 and D12 generated by the generation unit 195 into other vehicles traveling around the host vehicle by inter-vehicle communication.
  • the second type of first predicted traveling behavior data D12 is transmitted only when the wireless communication unit 193 receives information requesting transmission of the first predicted traveling behavior data D12 from another vehicle.
  • the wireless communication unit 193 temporally Only the preceding predicted traveling behavior information S is included in the first predicted traveling behavior data D11 (D12) and transmitted.
  • the wireless communication unit 193 includes both of the predicted traveling behavior information S in the first predicted traveling behavior data D11 (D12) even in the case where there is no change between the predicted traveling behavior information S that is back and forth in time. It may be sent.
  • the wireless communication unit 193 transmits the first predicted traveling behavior data D11 (D12), it transmits between the first predicted traveling behavior data D11 (D12) that are temporally before and after, that is, the first predicted traveling behavior data D11 to be transmitted. If there is no change between (D12) and the first predicted traveling behavior data D11 (D12) transmitted immediately before that, it is replaced with the first predicted traveling behavior data D11 (D12) scheduled to be transmitted later in time Then, the information indicating that there is no change between the first predicted traveling behavior data D11 (D12) which is temporally back and forth is transmitted.
  • the wireless communication unit 193 transmits the first predicted traveling behavior data D11 (D12) that is later in time even when there is no change in the first predicted traveling behavior data D11 (D12) that is temporally back and forth. It is also good.
  • the first predicted traveling behavior data D1 generated by the generation unit 195 has a plurality of predicted traveling behavior information S at predetermined time intervals, but a plurality of predicted traveling behaviors at irregular time intervals. It may have information S.
  • the fixed time interval is at least one of the speed of the vehicle, the distance between the vehicle and another vehicle, and the time to collision (TTC) before the vehicle collides with the other vehicle. It can be set according to
  • the wireless communication unit 193 receives the predicted traveling behavior data D of another vehicle (hereinafter referred to as second predicted traveling behavior data D2) by inter-vehicle communication.
  • the second predicted traveling behavior data D2 includes a plurality of predicted traveling behavior information S indicating the predicted traveling behavior of another vehicle at predetermined time intervals within the prediction period Tc.
  • the wireless communication unit 193 of the present embodiment receives two types of second predicted traveling behavior data D2.
  • the first type of second predicted travel behavior data D2 (hereinafter referred to as second predicted travel behavior data D21) is predicted travel at rough time intervals (for example, every 600 ms interval). Behavior information S is included.
  • the second type of second predicted traveling behavior data D2 (hereinafter referred to as second predicted traveling behavior data D22) is, as shown in FIG. 5, a time interval finer than the second predicted traveling behavior data D21 (for example, an interval of 300 ms)
  • Each predicted traveling behavior information S is included.
  • the wireless communication unit 193 transmits, to another vehicle, information requesting transmission of the second predicted traveling behavior data D22 before receiving the second type of second predicted traveling behavior data D22. Therefore, the other vehicle does not transmit the second type second predicted traveling behavior data D22 unless the wireless communication unit 193 transmits the information requesting the transmission.
  • the wireless communication unit 193 passes the received second predicted traveling behavior data D21 and D22 to the determination unit 196 of the control unit 191.
  • the determination unit 196 determines the own vehicle and the other vehicle in the prediction period Tc.
  • the possibility of collision (hereinafter referred to simply as the possibility of collision) is determined.
  • the determination unit 196 of the present embodiment executes a first determination that determines a rough collision possibility based on the first type of first and second predicted traveling behavior data D11 and D21. Then, when it is determined that there is a collision possibility by the first determination, the determination unit 196 determines the detailed collision possibility based on the second type of first and second predicted traveling behavior data D12 and D22. 2 Execute the judgment.
  • FIG. 7 is a road plan view illustrating a situation in which the host vehicle may collide with another vehicle.
  • the host vehicle 1A when the host vehicle 1A is traveling in the lane R2 at a speed of 100 km / h, another vehicle 1B traveling in the lane R1 at a speed of 80 km / h in the diagonally forward of the host vehicle 1A.
  • the case of changing lanes to lane R2 is shown.
  • the processing contents of the first and second determinations performed by the determination unit 196 will be described with respect to the collision possibility due to the lane change shown in FIG. 7.
  • the determination unit 196 generates, from the first predicted traveling behavior data D11, a future first traveling locus L1 of the host vehicle 1A in the prediction period Tc, as shown in the upper part of FIG. Specifically, the determination unit 196 performs map matching processing from the “time” and the “absolute position” of each piece of predicted traveling behavior information S included in the first type of first predicted traveling behavior data D11 and the map information. A plurality of coordinate points C1 (longitude and latitude) indicating the absolute position of the vehicle 1A at each time within the prediction period Tc are plotted on the road map.
  • the determination unit 196 finds an approximation line (an approximation straight line in the upper example of FIG. 8) passing through the plurality of coordinate points C1 using, for example, polynomial approximation. .
  • the calculated approximate line is a future first travel locus L1 of the vehicle 1A in the prediction period Tc.
  • the first travel locus L1 shown in the upper part of FIG. 8 passes the absolute position (coordinate point C1) of the vehicle 1A at each time t0, t2 and t4 from the current time t0 to t2 and t4 every 600 ms. Do.
  • the determination unit 196 generates a future second travel locus L2 of the other vehicle 1B in the prediction period Tc, as shown in the lower part of FIG. 8, from the first type second predicted travel behavior data D21. Specifically, the determination unit 196 performs map matching processing from each value of “time” and “absolute position” of each predicted traveling behavior information S included in the second predicted traveling behavior data D 21 and map information, A plurality of coordinate points C2 (longitude and latitude) indicating the absolute position of the other vehicle 1B at each time within the prediction period Tc are plotted on the road map.
  • the determination unit 196 finds an approximation line (an approximation curve in the lower example of FIG. 8) passing through the plurality of coordinate points C2 using, for example, polynomial approximation. .
  • the calculated approximate line is a future second travel locus L2 of the other vehicle 1B in the prediction period Tc.
  • the second travel locus L2 shown in the lower part of FIG. 8 passes the absolute position (coordinate point C2) of the other vehicle 1B at each time t0, t2 and t4 from the current time t0 to time t2 and time t4 every 600 ms. Do.
  • determination unit 196 arranges a first traveling locus L1 of vehicle 1A and a second traveling locus L2 of other vehicle 1B on one road map, and the traveling loci L1 and L2 are one another. It is determined whether or not it intersects. The determination unit 196 determines that there is a collision possibility if the traveling loci L1 and L2 intersect with each other, and determines that there is no collision possibility if the traveling loci L1 and L2 do not intersect. In the example of FIG. 9, since the traveling trajectories L1 and L2 cross each other, the determination unit 196 determines that there is a collision possibility in the first determination.
  • the determination unit 196 indicates an area where the vehicle 1A is located at predetermined time intervals in the prediction period Tc, as shown in the upper part of FIG. 10, from the second type first predicted traveling behavior data D12. A plurality of first vehicle areas Av1 are determined. Specifically, the determination unit 196 determines the “time”, “absolute position”, vehicle width and length of “vehicle attribute”, and map information of each predicted traveling behavior information S included in the first predicted traveling behavior data D12. Then, map matching processing is performed to plot the first vehicle area Av1 in which the vehicle 1A is located at each time within the prediction period Tc on the road map.
  • the first vehicle area Av1 at each time is a rectangular area centered on the absolute position (coordinate point C1) corresponding to each time.
  • the length in the short direction of the rectangular area is set based on the vehicle width of the vehicle 1A, and the length in the longitudinal direction of the rectangular area is set based on the vehicle length of the vehicle 1A.
  • the shape of the first vehicle area Av1 may be a shape other than a rectangle, such as a circle.
  • the upper part of FIG. 10 shows the first vehicle area Av1 of the own vehicle 1A at each time t0 to t4 from time t0 to time 300, and each time t2 to t3 every time of 300 ms.
  • the first vehicle area Av1 at each of the times t0 to t4 has a predetermined margin area Am1.
  • the margin area Am1 of the present embodiment includes a first margin area Am11 and a second margin area Am12.
  • the first margin area Am11 is an area formed by adding a predetermined allowance length to the vehicle length of the host vehicle 1A on the traveling side of the host vehicle 1A (right side in the upper stage of FIG. 10).
  • the second margin area Am12 is an area formed by adding a predetermined margin length to the vehicle width of the own vehicle 1A on the side facing the other vehicle 1B of the own vehicle 1A (the lower side in the upper stage of FIG. 10). .
  • the determination unit 196 determines, as shown in the lower part of FIG. 10, a plurality of second vehicles indicating regions where the other vehicle 1B is located at predetermined time intervals in the prediction period Tc. Find the area Av2. Specifically, the determination unit 196 determines the “time”, “absolute position”, vehicle width and length of “vehicle attribute”, and map information of each piece of predicted traveling behavior information S included in the second predicted traveling behavior data D22. Then, map matching processing is performed to plot the second vehicle area Av2 in which the other vehicle 1B is located at each time within the prediction period Tc on the road map.
  • the second vehicle area Av2 at each time is a rectangular area centered on the absolute position (coordinate point C2) corresponding to each time.
  • the length in the short direction of the rectangular area is set based on the vehicle width of the other vehicle 1B, and the length in the longitudinal direction of the rectangular area is set based on the vehicle length of the other vehicle 1B.
  • region Av2 may be other shapes, such as circular other than a rectangle.
  • the lower part of FIG. 10 shows the second vehicle area Av2 of the other vehicle 1B in each time t0 to t4 from the current time t0 to the time t1 every 300 ms, the time t2, the time t3, and the time t4.
  • the second vehicle area Av2 at each of the times t0 to t4 has a predetermined margin area Am2.
  • the margin area Am2 of the present embodiment includes a first margin area Am21 and a second margin area Am22.
  • the first margin area Am21 is an area formed by adding a predetermined margin length to the vehicle length of the other vehicle 1B on the traveling side of the other vehicle 1B (right side in the lower part of FIG. 10).
  • the second margin area Am22 is an area formed by adding a predetermined margin length to the vehicle width of the other vehicle 1B on the side (upper side in the lower part of FIG. 10) of the other vehicle 1B facing the own vehicle 1A.
  • the margin area Am1 of the vehicle 1A may have only one of the first margin area Am11 and the second margin area Am12.
  • the margin area Am2 of the other vehicle 1B may have only one of the first margin area Am21 and the second margin area Am22.
  • the first vehicle area Av1 of the own vehicle 1A and the second vehicle area Av2 of the other vehicle 1B respectively have the margin areas Am1 and Am2, but only one of the vehicle areas is a margin It may have a region.
  • the determination unit 196 determines, on one road map, a first vehicle area Av1 at each time t0 to t4 of the host vehicle 1A and a second vehicle area at each time t0 to t4 of the other vehicle 1B.
  • Av2 is arranged, and it is determined whether or not the first vehicle area Av1 and the second vehicle area Av2 at least partially overlap with each other at the same or similar time.
  • that the times are the same or close to each other indicates that the difference between the time of the first vehicle area Av1 and the time of the second vehicle area Av2 is equal to or less than the threshold.
  • the threshold value in the present embodiment is set to, for example, 600 ms.
  • the determination unit 196 determines that there is a collision possibility, and the first vehicles have the same time or the close time If the area Av1 and the second vehicle area Av2 do not partially overlap, it is determined that there is no collision possibility.
  • the determination unit 196 causes a collision in the second determination. Determine that there is a possibility.
  • the first and second determinations performed by the determination unit 196 can be applied to the determination of the collision possibility other than the lane change.
  • the first and second determinations also apply to the determination of the possibility of collision in other traffic situations, such as the possibility of collision of right-turn vehicles at intersections, the possibility of collision of merging vehicles in merging sections of expressways or general roads, etc. can do.
  • the determination unit 196 may execute only one of the first determination and the second determination.
  • FIG. 12 is a flowchart showing the processing procedure of the collision possibility determination which is executed by the on-vehicle communication device 19.
  • the in-vehicle communication device 19 first performs two types of first predicted travel behavior having a plurality of predicted travel behavior information S indicating the predicted travel behavior of the vehicle at predetermined time intervals within the prediction period Tc. Data D1 is generated. Specifically, the in-vehicle communication device 19 calculates the first predicted traveling behavior data D11 of the first type of the vehicle including the predicted traveling behavior information S at rough time intervals, and the predicted traveling behavior information S at every fine time interval. A second type of first predicted traveling behavior data D12 of the vehicle including the vehicle is generated (step ST1, generation step).
  • the in-vehicle communication device 19 transmits the first type of first predicted traveling behavior data D11 to another vehicle traveling in the vicinity of the own vehicle by inter-vehicle communication (step ST2). Then, the in-vehicle communication device 19 receives the first type of second predicted traveling behavior data D21 transmitted by the inter-vehicle communication by another vehicle traveling around the host vehicle (step ST3, communication step).
  • the second predicted traveling behavior data D21 is data including predicted traveling behavior information S of another vehicle at rough time intervals within the prediction period Tc as described above.
  • the in-vehicle communication device 19 executes the first determination based on the generated first predicted traveling behavior data D11 of the own vehicle and the received second predicted traveling behavior data D21 of the other vehicle (step ST4, Judgment step). In the first determination, the in-vehicle communication device 19 determines a rough collision possibility between the host vehicle and the other vehicle in the prediction period Tc.
  • FIG. 13 is a flowchart showing the procedure of the first determination performed by the in-vehicle communication device 19.
  • the in-vehicle communication device 19 generates a first traveling locus L1 (see the upper stage in FIG. 8) of the host vehicle in the prediction period Tc from the first predicted traveling behavior data D11.
  • the in-vehicle communication device 19 generates a second traveling locus L2 (see the lower part of FIG. 8) of the other vehicle in the prediction period Tc from the second predicted traveling behavior data D21 (step ST21).
  • the method of generating the first and second travel loci L1, L2 is as described above.
  • the on-vehicle communication device 19 arranges the first traveling locus L1 of the own vehicle and the second traveling locus L2 of the other vehicle on one road map (see FIG. 9), and the traveling loci L1 and L2 are mutually It is determined whether or not it intersects (step ST22).
  • the in-vehicle communication device 19 determines that there is a possibility of a collision (step ST23), and ends the process of the first determination.
  • the traveling loci L1 and L2 do not cross each other, the on-vehicle communication device 19 determines that there is no possibility of collision (step ST24), and ends the process of the first determination.
  • the in-vehicle communication device 19 ends the process.
  • the in-vehicle communication device 19 generates two types generated by the other vehicle determined to have the collision possibility.
  • Information for requesting transmission of the second predicted travel behavior data D22 for the eyes is transmitted by inter-vehicle communication (step ST6).
  • the second predicted traveling behavior data D22 is data including the predicted traveling behavior information S of the other vehicle at fine time intervals in the prediction period Tc as described above.
  • the in-vehicle communication device 19 receives the second predicted traveling behavior data D22 from the other vehicle determined to have a possibility of collision in the first determination by inter-vehicle communication (step ST7, communication step).
  • the in-vehicle communication device 19 receives the first predicted traveling behavior data D12 of the subject vehicle generated in the first step ST1, and the second predicted traveling behavior received from the other vehicle determined to have a collision possibility in the first determination.
  • a second determination is performed based on the data D22 (step ST8, determination step). In the second determination, the in-vehicle communication device 19 determines the detailed collision possibility between the host vehicle and the other vehicle in the prediction period Tc.
  • FIG. 14 is a flowchart showing the procedure of the second determination performed by the in-vehicle communication device 19.
  • the in-vehicle communication device 19 determines from the first predicted traveling behavior data D12 a plurality of first vehicle areas Av1 (an upper portion in FIG. 10) indicating areas where the host vehicle is located at predetermined time intervals in the prediction period Tc. See). Further, the in-vehicle communication device 19 obtains a plurality of second vehicle areas Av2 (see the lower part of FIG. 10) indicating areas where other vehicles are located at predetermined time intervals in the prediction period Tc from the second predicted traveling behavior data D22 Step ST41). The method of determining the first and second vehicle areas Av1 and Av2 is as described above.
  • the on-vehicle communication device 19 arranges the first vehicle area Av1 at each time of the own vehicle and the second vehicle area Av2 at each time of the other vehicle on one road map (see FIG. 11). Then, the in-vehicle communication device 19 determines whether or not the first vehicle area Av1 and the second vehicle area Av2 at least partially overlap with each other at the same or similar time (step ST42).
  • the in-vehicle communication device 19 determines that there is a possibility of collision (step ST43), and ends the processing of the second determination. Do. On the other hand, when the first vehicle area Av1 and the second vehicle area Av2 do not overlap with each other at the same or similar time, the on-vehicle communication device 19 determines that there is no collision possibility (step ST44). End the process.
  • the in-vehicle communication device 19 performs the first predicted traveling behavior data D1 indicating the future predicted traveling behavior of the host vehicle and the second predicted traveling behavior data indicating the future predicted traveling behavior of the other vehicle. Based on D2, the collision possibility between the own vehicle and the other vehicle is determined. Therefore, it is possible to improve the determination accuracy of the collision possibility between the own vehicle and the other vehicle as compared to the case where the collision possibility is determined based only on the current situation as in the related art.
  • the wireless communication unit 193 of the in-vehicle communication device 19 transmits the generated first predicted traveling behavior data D1 to another vehicle by inter-vehicle communication.
  • the collision possibility between the own vehicle and the other vehicle can be determined based on the first and second predicted traveling behavior data D1, D2. Therefore, the determination accuracy of the collision possibility performed by another vehicle can be improved.
  • the wireless communication unit 193 transmits only the predicted traveling behavior information S that precedes in time in the first predicted traveling behavior data D1. .
  • the number of pieces of predicted traveling behavior information S included in the first predicted traveling behavior data D1 can be reduced, so that the amount of communication data of inter-vehicle communication can be reduced.
  • the wireless communication unit 193 replaces the first predicted traveling behavior data D1 later in time and moves back and forth in time (1) Transmit information indicating that there is no change in the predicted driving behavior data D1.
  • the number of pieces of first predicted traveling behavior data D1 to be transmitted to other vehicles can be reduced, so that the amount of communication data of inter-vehicle communication can be further reduced.
  • the indefinite time interval may be the speed of the host vehicle, the own vehicle and the other vehicle
  • the determination accuracy of the collision possibility between the own vehicle and the other vehicle is set by setting an appropriate interval according to at least one of the following inter-vehicle distance and the collision margin time until the own vehicle collides with the other vehicle. It can be further improved.
  • the determination unit 196 of the in-vehicle communication device 19 determines the host vehicle and the other vehicle.
  • the determination accuracy can be further improved because it is determined that there is a collision possibility.
  • the second determination if the first vehicle area Av1 and the second vehicle area Av2 at the same time are similar or close to each other in the second determination, there is a possibility of a collision between the own vehicle and the other vehicle Therefore, the determination accuracy can be further improved.
  • determination unit 196 determines the possibility of a collision between the own vehicle and another vehicle, taking into consideration margin regions Am1 and Am2 of first and second vehicle regions Av1 and Av2, so that the first vehicle Even when an error occurs when obtaining the area Av1 or the second vehicle area Av2, the determination accuracy of the second determination can be guaranteed.
  • the traveling side of the vehicle where the first margin areas Am11 and Am21 of the margin areas Am1 and Am2 are formed is a place where the possibility of collision between the own vehicle and another vehicle is high, the determination accuracy of the collision possibility is further added. Can be guaranteed.
  • the side where the own vehicle and the other vehicle on which the second margin areas Am12 and Am22 of the margin areas Am1 and Am2 are formed is the place where the collision possibility is high, the judgment accuracy of the collision possibility is further guaranteed. can do.
  • the on-vehicle communication device 19 is a collision possibility determination device that determines the collision possibility between the host vehicle and another vehicle, but the relay device 20 may be a collision possibility determination device.

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Abstract

自車両と他車両との衝突可能性を判定する装置であって、自車両の将来の予測走行挙動を示す第１予測走行挙動データを生成する生成部と、他車両の将来の予測走行挙動を示す第２予測走行挙動データを車車間通信により受信する通信部と、生成された前記第１予測走行挙動データ、及び受信された前記第２予測走行挙動データに基づいて、自車両と他車両との衝突可能性を判定する判定部と、を備える衝突可能性判定装置。

Description

衝突可能性判定装置、衝突可能性判定方法、及びコンピュータプログラム
　本発明は、衝突可能性判定装置、衝突可能性判定方法、及びコンピュータプログラムに関する。
　近年、自動車の自動運転技術の開発が盛んに行われている。自動車の自動運転を実現するためには、自車両の周囲に存在する他車両との衝突を回避することが重要となる。自車両と他車両との衝突を回避する技術として、例えば特許文献１に示す運転支援装置が既に提案されている。
　この運転支援装置は、自車両および他車両の将来の移動範囲を予測し、予測した移動範囲に基づいて将来の衝突可能性を判定する。そして、運転支援装置は、将来の衝突可能性があると判定した場合、衝突を回避するための運転支援を実行する。
国際公開第２０１２／１７２６３２号 特開２００７－２３０４５４号公報 特開２０１０－１３０１２号公報
　本発明の一態様に係る衝突可能性判定装置は、自車両と他車両との衝突可能性を判定する装置であって、自車両の将来の予測走行挙動を示す第１予測走行挙動データを生成する生成部と、他車両の将来の予測走行挙動を示す第２予測走行挙動データを車車間通信により受信する通信部と、生成された前記第１予測走行挙動データ、及び受信された前記第２予測走行挙動データに基づいて、自車両と他車両との衝突可能性を判定する判定部と、を備える衝突可能性判定装置である。
　本発明の一態様に係る衝突可能性判定方法は、自車両と他車両との衝突可能性を判定する方法であって、自車両の将来の予測走行挙動を示す第１予測走行挙動データを生成する生成ステップと、他車両の将来の予測走行挙動を示す第２予測走行挙動データを車車間通信により受信する通信ステップと、生成された前記第１予測走行挙動データ、及び受信された前記第２予測走行挙動データに基づいて、自車両と他車両との衝突可能性を判定する判定ステップと、を含む衝突可能性判定方法である。
　本発明の一態様に係るコンピュータプログラムは、自車両と他車両との衝突可能性を判定する処理をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであって、コンピュータを、自車両の将来の予測走行挙動を示す第１予測走行挙動データを生成する生成部と、生成された前記第１予測走行挙動データ、及び車車間通信により通信部で受信された、他車両の将来の予測走行挙動を示す第２予測走行挙動データに基づいて、自車両と他車両との衝突可能性を判定する判定部として機能させるためのコンピュータプログラムである。
本発明の実施形態に係る通信システムの全体構成図である。 車内システムの構成を示すブロック図である。 中継装置の内部構成を示すブロック図である。 車載通信機の内部構成を示すブロック図である。 予測走行挙動データの内容及び生成方法を示す説明図である。 粗い時間間隔の予測走行挙動情報を有する測走行挙動データの内容を示す説明図である。 自車両と他車両とが衝突する可能性がある状況を例示した道路平面図である。 予測期間における自車両及び他車両の走行軌跡を示す道路平面図である。 １つの道路地図上に自車両及び他車両の走行軌跡を配置した状態を示す道路平面図である。 予測期間における所定時刻間隔毎の自車両及び他車両の車両領域を示す道路平面図である。 １つの道路地図上に自車両及び他車両の車両領域を配置した状態を示す道路平面図である。 衝突可能性判定の処理手順を示すフローチャートである。 第１判定の処理手順を示すフローチャートである。 第２判定の処理手順を示すフローチャートである。
＜本開示が解決しようとする課題＞
　前記運転支援装置では、自車両及び他車両の将来の移動範囲を、現時点の状況に基づいて予測している。このため、予測の不確実性が高くなり、将来の想定外の状況に対応できず、衝突可能性の判定を誤るおそれがある。
　そこで、かかる従来の問題点に鑑み、自車両と他車両との衝突可能性の判定精度を向上させることができる衝突可能性判定装置等を提供することを目的とする。
＜本開示の効果＞
　本発明によれば、自車両と他車両との衝突可能性の判定精度を向上させることができる。
＜本発明の実施形態の説明＞
　最初に本発明の実施形態の内容を列記して説明する。
　（１）本発明の実施形態に係る衝突可能性判定装置は、自車両と他車両との衝突可能性を判定する装置であって、自車両の将来の予測走行挙動を示す第１予測走行挙動データを生成する生成部と、他車両の将来の予測走行挙動を示す第２予測走行挙動データを車車間通信により受信する通信部と、生成された前記第１予測走行挙動データ、及び受信された前記第２予測走行挙動データに基づいて、自車両と他車両との衝突可能性を判定する判定部と、を備える。
　前記衝突可能性判定装置は、自車両の将来の予測走行挙動を示す第１予測走行挙動データと、他車両の将来の予測走行挙動を示す第２予測走行挙動データとに基づいて、自車両と他車両との衝突可能性を判定する。このため、従来のように現時点の状況のみに基づいて衝突可能性を判定する場合に比べて、自車両と他車両との衝突可能性の判定精度を向上させることができる。
　（２）前記通信部は、生成された前記第１予測走行挙動データを車車間通信により他車両に送信するのが好ましい。
　この場合、第１予測走行挙動データを受信した他車両においても、第１及び第２予測走行挙動データに基づいて自車両と他車両との衝突可能性を判定することができるため、他車両で行う衝突可能性の判定精度を向上させることができる。
　（３）生成された前記第１予測走行挙動データは、一定時間間隔毎または不定時間間隔毎の自車両の前記予測走行挙動を示す複数の予測走行挙動情報を有し、前記通信部は、時間的に前後する前記予測走行挙動情報の間で変化がない場合、時間的に前の前記予測走行挙動情報のみを前記第１予測走行挙動データに含めて送信するのが好ましい。
　この場合、第１予測走行挙動データに含める予測走行挙動情報の個数を減らすことができるので、車車間通信の通信データ量を削減することができる。
　（４）前記生成部は、前記第１予測走行挙動データを逐次生成し、前記通信部は、時間的に前後する前記第１予測走行挙動データの間で変化がない場合、時間的に後の前記第１予測走行挙動データに替えて、時間的に前後する前記第１予測走行挙動データの間で変化がないことを示す情報を送信するのが好ましい。
　この場合、他車両に送信する第１予測走行挙動データの個数を減らすことができるので、車車間通信の通信データ量をさらに削減することができる。
　（５）生成された前記第１予測走行挙動データは、不定時間間隔毎の自車両の前記予測走行挙動を示す複数の予測走行挙動情報を有し、前記不定時間間隔は、自車両の速度、自車両と他車両との車間距離、及び自車両が他車両に衝突するまでの衝突余裕時間（ＴＴＣ：Time To Collision）のうちの少なくとも１つに応じて設定されているのが好ましい。
　この場合、前記不定時間間隔を、自車両の速度、自車両と他車両との車間距離、自車両が他車両に衝突するまでの衝突余裕時間のうちの少なくとも１つに応じて適切な間隔に設定することができる。これにより、自車両と他車両との衝突可能性の判定精度をさらに向上させることができる。
　（６）前記判定部は、前記第１予測走行挙動データから、自車両の将来の走行軌跡を生成し、前記第２予測走行挙動データから、他車両の将来の走行軌跡を生成し、自車両の前記走行軌跡と他車両の前記走行軌跡とが交わる場合に、前記衝突可能性があると判定するのが好ましい。
　この場合、判定部は、自車両の将来の走行軌跡と他車両の将来の走行軌跡とが交われば、自車両と他車両との衝突可能性があると判定するため、その判定精度をさらに向上させることができる。
　（７）前記判定部は、前記第１予測走行挙動データから、所定時刻間隔毎の自車両が位置する領域を示す複数の第１車両領域を求め、前記第２予測走行挙動データから、前記所定時刻間隔毎の他車両が位置する領域を示す複数の第２車両領域を求め、互いに時刻が同じ又は近い前記第１車両領域と前記第２車両領域とが一部でも重なれば、前記衝突可能性があると判定してもよい。
　この場合、判定部は、互いに時刻が同じ又は近い第１車両領域と第２車両領域とが一部でも重なれば、自車両と他車両との衝突可能性があると判定するため、その判定精度をさらに向上させることができる。
　（８）前記第１及び第２車両領域の少なくとも一方の車両領域は、所定のマージン領域を有するのが好ましい。
　この場合、判定部は、第１及び第２車両領域の少なくとも一方の車両領域が有するマージン領域を加味して自車両と他車両との衝突可能性を判定するため、第１車両領域又は第２車両領域を求めるときに誤差が生じても、自車両と他車両との衝突可能性の判定精度を保証することができる。
　（９）前記マージン領域は、車両の進行側に形成されているのが好ましい。
　この場合、マージン領域が形成される車両の進行側は、自車両と他車両との衝突可能性が高い所であるため、衝突可能性の判定精度をさらに保証することができる。
　（１０）前記マージン領域は、自車両と他車両とが対向する側に形成されていてもよい。
　この場合、マージン領域が形成される自車両と他車両とが対向する側は、自車両と他車両との衝突可能性が高い所であるため、衝突可能性の判定精度をさらに保証することができる。
　（１１）本発明の実施形態に係る衝突可能性判定方法は、上述の衝突可能性判定装置において実行される衝突可能性判定方法である。従って、本実施形態の衝突可能性判定方法は、上述の衝突可能性判定装置と同様の作用効果を奏する。
　（１２）本発明の実施形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータを、上述の衝突可能性判定装置として機能させるためのコンピュータプログラムである。従って、本実施形態のコンピュータプログラムは、上述の衝突可能性判定装置と同様の作用効果を奏する。
＜本発明の実施形態の詳細＞
　以下、図面を参照して、本発明の実施形態の詳細を説明する。なお、以下に記載する実施形態の少なくとも一部を任意に組み合わせてもよい。
　［通信システムの全体構成］
　図１は、本発明の実施形態に係る通信システムの全体構成図である。
　図１に示すように、本実施形態の通信システムは、複数の車両１にそれぞれ搭載された車載通信機１９を備える。
　車載通信機１９は、道路を走行中の他車両との間で無線通信（車車間通信）を行う無線通信機である。従って、本実施形態では、車両１の車載通信機１９を「車車間通信装置１９」ともいい、通信システムを「車車間通信システム」ともいう。
　本実施形態では、車載通信機１９は、ＣＳＭＡ／ＣＡ（Carrier Sense Multiple Access/ Collision Avoidance）方式によるマルチアクセス方式を採用している。
　より具体的には、車載通信機１９は、例えば「７００ＭＨｚ帯高度道路交通システム標準規格（ARIB STD-T109）」に倣ったマルチアクセス方式を採用している。
　この方式によれば、車載通信機１９は、車車間通信の通信フレームを所定時間（例えば０．１秒）ごとにブロードキャスト送信する。従って、車車間通信を実行中の車両１は、無線信号の送受信範囲に含まれる他車両から受信した通信フレームにより、自車両の周囲の他車両の車両情報をほぼリアルタイムで察知することができる。
　車車間通信の通信方式は、上記の標準規格に限定されるものではなく、例えば３ＧＰＰのセルラーＶ２Ｖなど、携帯電話向けの通信技術を車両１の無線通信に応用したものであってもよい。
　［車内システムの構成］
　図２は、車内システムの構成を示すブロック図である。
　図２に示すように、各車両１は、車内システム１０を備える。車内システム１０は、中継装置２０と、通信ネットワーク１２と、通信ネットワーク１２に属するＥＣＵにより電子制御される各種の車載機器とを含む。
　通信ネットワーク１２は、中継装置２０において終端する複数の車内通信線１３と、各車内通信線１３に接続された複数の車載制御装置（以下、「ＥＣＵ」という。）１６と、を備える。
　通信ネットワーク１２は、ＥＣＵ１６相互間の通信が可能であり、中継装置２０を終端ノード（親機）とするマスター／スレーブ型の通信ネットワーク（例えば、ＬＩＮ（Local Interconnect Network））よりなる。中継装置２０は、複数の通信ネットワーク１２を制御する。
　通信ネットワーク１２は、ＬＩＮだけでなく、ＣＡＮ（Controller Area Network）、ＣＡＮＦＤ（ＣＡＮ with Flexible Data Rate）、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、又はＭＯＳＴ（Media Oriented Systems Transport：ＭＯＳＴは登録商標）などの通信規格を採用するネットワークであってもよい。
　また、通信ネットワーク１２のネットワーク構成としては、中継装置２０と少なくとも１つのＥＣＵ１６が含まれておればよい。
　以下において、通信ネットワークの共通符号を「１２」とし、通信ネットワークの個別符号を「１２Ａ～１２Ｃ」とする。また、ＥＣＵの共通符号を「１６」とし、ＥＣＵの個別符号を「１６Ａ１～１６Ａ４」、「１６Ｂ１～１６Ｂ３」及び「１６Ｃ１～１６Ｃ２」とする。
　各通信ネットワーク１２Ａ，１２Ｂ，１２Ｃは、車両１の異なる制御分野をそれぞれ分担している。
　例えば、通信ネットワーク１２Ａには、車両１の駆動機器を制御対象とするパワー系ＥＣＵが接続されている。通信ネットワーク１２Ｂには、車両１の情報機器を制御対象とするマルチメディア系ＥＣＵが接続されている。通信ネットワーク１２Ｃには、車両１の運転操作を支援する先進運転支援システム（ＡＤＡＳ：Advanced Driver-Assistance Systems）を制御対象とするＡＤＡＳ系ＥＣＵが接続されている。
　通信ネットワーク１２は、上記の３種類に限らず４種類以上であってもよい。また、通信ネットワーク１２に対応付ける制御分野は、車両メーカーの設計思想に応じて様々であり、上記の制御分野の分担に限定されるものではない。
　具体的には、通信ネットワーク１２Ａに接続されているパワー系ＥＣＵには、例えば、エンジンＥＣＵ１６Ａ１、ＥＰＳ－ＥＣＵ１６Ａ２、ブレーキＥＣＵ１６Ａ３、及びＡＢＳ－ＥＣＵ１６Ａ４などが含まれる。
　エンジンＥＣＵ１６Ａ１には、エンジンの燃料噴射装置３１が接続されており、燃料噴射装置３１は、エンジンＥＣＵ１６Ａ１によって制御される。
　ＥＰＳ－ＥＣＵ１６Ａ２には、ＥＰＳ（Electric Power Steering：電動パワーステアリング）３２が接続されており、ＥＰＳ３２は、ＥＰＳ－ＥＣＵ１６Ａ２によって制御される。ブレーキＥＣＵ１６Ａ３には、ブレーキアクチュエータ３３が接続されており、ブレーキアクチュエータ３３は、ブレーキＥＣＵ１６Ａ３によって制御される。
　ＡＢＳ－ＥＣＵ１６Ａ４には、ＡＢＳ（Antilock Brake System）アクチュエータ３４が接続されており、ＡＢＳアクチュエータ３４は、ＡＢＳ－ＥＣＵ１６Ａ４によって制御される。
　通信ネットワーク１２Ｂに接続されているマルチメディア系ＥＣＵには、例えば、ナビゲーションＥＣＵ１６Ｂ１、メータＥＣＵ１６Ｂ２、及びＨＵＤ－ＥＣＵ１６Ｂ３などが含まれる。
　ナビゲーションＥＣＵ１６Ｂ１には、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）４１、ディスプレイ４２、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機４３、車速センサ４４、ジャイロセンサ４５、スピーカ４６、及び入力デバイス４７が接続されている。
　ディスプレイ４２とスピーカ４６は、各種情報を自車両の搭乗者に提示するための出力装置である。具体的には、ディスプレイ４２は、自車両周辺の地図画像及び目的地までの経路情報などを表示し、スピーカ４６は、自車両を目的地に誘導するためのアナウンスを音声出力する。
　入力デバイス４７は、搭乗者が目的地等の各種入力を行うためのものであり、操作スイッチ、ジョイスティック、或いはディスプレイ４２に設けたタッチパネル等の各種入力手段により構成される。
　ナビゲーションＥＣＵ１６Ｂ１は、ＧＰＳ受信機４３が定期的に取得したＧＰＳ信号から現時点の時刻を取得する時刻同期機能と、ＧＰＳ信号から自車両の絶対位置（緯度、経度及び高度）を求める位置検出機能と、車速センサ４４及びジャイロセンサ４５によって自車両の位置及び方位を補正して自車両の正確な現在位置及び方位を求める補正機能などを有する。
　ナビゲーションＥＣＵ１６Ｂ１は、求めた現在位置に応じてＨＤＤ４１に格納された地図情報を読み出し、地図情報に自車両の現在位置を重ねた地図画像を生成する。そして、ナビゲーションＥＣＵ１６Ｂ１は、ディスプレイ４２に地図画像を表示させ、その地図画像に現在位置から目的地までの経路情報などを表示する。
　メータＥＣＵ１６Ｂ２には、メータアクチュエータ４８が接続されており、メータアクチュエータ４８は、メータＥＣＵ１６Ｂ２によって制御される。ＨＵＤ－ＥＣＵ１６Ｂ３には、ＨＵＤ（Head-Up Display）４９が接続されており、ＨＵＤ４９は、ＨＵＤ－ＥＣＵ１６Ｂ３によって制御される。
　通信ネットワーク１２Ｃに接続されているＡＤＡＳ系ＥＣＵには、例えば、ＡＤＡＳ－ＥＣＵ１６Ｃ１、及び環境認識ＥＣＵ１６Ｃ２などが含まれる。
　環境認識ＥＣＵ１６Ｃ２には、第１センサ５１及び第２センサ５２が接続されており、第１及び第２センサ５１，５２は、環境認識ＥＣＵ１６Ｃ２によって制御される。
　第１センサ５１は、例えば、車両１の前後左右の四隅に配置された超音波センサやビデオカメラなどよりなる（図１参照）。
　前側に設けられた第１センサ５１は、主として自車両の前方に存在する物体を検出するためのセンサであり、後側に設けられた第１センサ５１は、主として自車両の後方に存在する物体を検出するためのセンサである。
　第２センサ５２は、例えば、車両１の天井部分に配置された超音波センサやビデオカメラなどよりなる（図１参照）。第２センサ５２は、鉛直軸心回りに比較的高速で回転自在となっており、自車両の周囲に存在する物体を検出するためのセンサである。
　第１及び第２センサ５１，５２のセンシング結果は、環境認識ＥＣＵ１６Ｃ２によって通信パケットに格納されてＡＤＡＳ－ＥＣＵ１６Ｃ１に送信される。
　ＡＤＡＳ－ＥＣＵ１６Ｃ１は、第１及び第２センサ５１，５２のセンシング結果に基づいて、例えばレベル１～４までのいずれかの自動運転を実行可能である。自動運転のレベルはＳＡＥ（Society of Automotive Engineers）インターナショナルのＪ３０１６（２０１６年９月）に定義が記載されている。
　「官民ＩＴＳ構想・ロードマップ２０１７」も当該定義を採用している。このロードマップでは、レベル３以上の自動運転を「高度自動運転」と呼び、レベル４及び５の自動運転を「完全自動運転」と呼ぶ。本実施形態における「自動運転」は、レベル２以上の自動運転を意味する。
　ＡＤＡＳ－ＥＣＵ１６Ｃ１は、レベル５の自動運転を実行可能であってもよいが、本出願時点では、レベル５の自動運転を行う車両１は未だ実現されていない。
　レベル１～３までの自動運転（以下、「支援運転」ともいう。）の例としては、第１センサ５１によって検出した物体と自車両の間の距離から衝突可能性を予測し、衝突可能性が高いと判断した場合に減速介入したり、搭乗者に注意喚起したりするように、パワー系ＥＣＵやマルチメディア系ＥＣＵに制御指令を送信するものがある。
　レベル４及び５の自動運転（以下、「自律運転」ともいう。）の例としては、第１及び第２センサ５１，５２によって検出した物体に予期される挙動を、過去の挙動の深層学習などにより予測し、予測した挙動に基づいて自車両が目的位置に指向するように、パワー系ＥＣＵやマルチメディア系ＥＣＵに制御指令を送信するものがある。
　ＡＤＡＳ－ＥＣＵ１６Ｃ１は、第１及び第２センサ５１，５２によるセンシング結果を利用せず、搭乗者の手動運転に切り替えることもできる。
　このように、本実施形態の車両１は、レベル４の自律運転モードの実行が可能であるとともに、ダウングレードした動作モードとして、レベル１～３の支援運転モード又は手動運転モード（レベル０）のいずれかを実行することができる。動作モードの切り替えは、搭乗者による手動の操作入力などによって行われる。
　中継装置２０は、ＥＣＵ１６を制御するために制御パケット（以下、「制御指令」ともいう。）を送信する。ＥＣＵ１６は、受信した制御パケットに含まれる指令内容に従って、担当する対象機器に対して所定の制御を実行する。
　自律運転モードを制御する場合、中継装置２０は、環境認識ＥＣＵ１６Ｃ２から受信した第１及び第２センサ５１，５２のセンシング結果に基づいて、通信ネットワーク１２Ａの各ＥＣＵ１６Ａ１～１６Ａ４に対して、制御指令を含む制御パケットを送信する。
　そして、中継装置２０から制御パケットを受信した各ＥＣＵ１６Ａ１～１６Ａ４が、制御パケットに含まれる指令内容に従って、燃料噴射装置３１、ＥＰＳ３２、ブレーキアクチュエータ３３、及びＡＢＳアクチュエータ３４をそれぞれ制御することにより、自律運転モードが実行される。
　車内システム１０は、更に、他車両と無線通信を行う車載通信機１９を備える。車載通信機１９は、所定規格の通信線を介して中継装置２０に接続されている。中継装置２０は、他車両から車載通信機１９が受信した情報をＥＣＵ１６に中継する。
　中継装置２０は、ＥＣＵ１６から受信した情報を、車載通信機１９に中継する。車載通信機１９は、中継された情報を他車両に無線送信する。
　車両１に搭載される車載通信機１９は、ユーザが所有する携帯電話機、スマートフォン、タブレット型端末、ノートＰＣ（Personal Computer）等の装置であってもよい。
　［中継装置の構成］
　図３は、中継装置２０の内部構成を示すブロック図である。
　図３に示すように、車両１の中継装置２０は、制御部２１、記憶部２２、及び車内通信部２３などを備える。
　中継装置２０の制御部２１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を含む。制御部２１のＣＰＵは、記憶部２２等に記憶された１又は複数のプログラムを読み出して、各種処理を実行するための機能を有している。
　制御部２１のＣＰＵは、例えば時分割で複数のプログラムを切り替えて実行することにより、複数のプログラムを並列的に実行可能である。
　制御部２１のＣＰＵは、１又は複数の大規模集積回路（ＬＳＩ）を含む。複数のＬＳＩを含むＣＰＵでは、複数のＬＳＩが協働して当該ＣＰＵの機能を実現する。
　制御部２１のＣＰＵが実行するコンピュータプログラムは、予め工場で書き込まれていてもよいし、特定のツールを介して提供されてもよいし、または、サーバコンピュータなどのコンピュータ装置からのダウンロードによって譲渡することもできる。
　記憶部２２は、フラッシュメモリ若しくはＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）などの不揮発性のメモリ素子よりなる。
　記憶部２２は、制御部２１のＣＰＵが実行するプログラム及び実行に必要なデータなどを記憶する記憶領域を有する。
　車内通信部２３には、車両１に配設された複数の車内通信線１３が接続されている。車内通信部２３は、ＬＩＮなどの所定の通信規格に則ってＥＣＵ１６と通信する通信装置よりなる。
　車内通信部２３は、制御部２１のＣＰＵから与えられた情報を所定のＥＣＵ１６宛てに送信し、ＥＣＵ１６が送信元の情報を制御部２１のＣＰＵに与える。
　車載通信機１９は、制御部２１から与えられた情報を他車両に送信するとともに、他車両から受信した情報を制御部２１に与える。
　［車載通信機の構成］
　図４は、車載通信機１９の内部構成を示すブロック図である。
　図４に示すように、車載通信機１９は、制御部１９１、記憶部１９２、及び無線通信部１９３などを備える。
　車載通信機１９の制御部１９１は、ＣＰＵを含む。制御部１９１のＣＰＵは、記憶部１９２等に記憶された１又は複数のプログラムを読み出して、各種処理を実行するための機能を有している。
　制御部１９１のＣＰＵは、例えば時分割で複数のプログラムを切り替えて実行することにより、複数のプログラムを並列的に実行可能である。
　制御部１９１のＣＰＵは、１又は複数の大規模集積回路（ＬＳＩ）を含む。複数のＬＳＩを含むＣＰＵでは、複数のＬＳＩが協働して当該ＣＰＵの機能を実現する。
　制御部１９１のＣＰＵが実行するコンピュータプログラムは、サーバコンピュータなどのコンピュータ装置からのダウンロードによって譲渡することもできる。
　記憶部１９２は、フラッシュメモリ若しくはＥＥＰＲＯＭなどの不揮発性のメモリ素子よりなる。
　記憶部１９２は、制御部１９１のＣＰＵが実行するプログラム及び実行に必要なデータなどを記憶する記憶領域を有する。
　無線通信部１９３には、無線通信のためのアンテナ１９４が接続されている。無線通信部１９３は、制御部１９１から与えられた情報をアンテナ１９４から他車両に送信するとともに、他車両からアンテナ１９４により受信した情報を制御部１９１に与える。
　制御部１９１のＣＰＵは、無線通信部１９３から与えられた情報を中継装置２０に送信し、中継装置２０から受信した情報を無線通信部１９３に与える。
　［予測走行挙動データの内容及び生成方法］
　図５は、車載通信機１９が車車間通信により他車両に送信する「予測走行挙動データＤ」の内容及び生成方法を示す説明図である。予測走行挙動データＤは、現時点から比較的短い所定時間（例えば１０秒）だけ将来の予測期間Ｔｃ内における車両１の予測走行挙動を示すデータである。
　本実施形態の予測走行挙動データＤは、予測期間Ｔｃ内における一定時間間隔（例えば３００ｍ秒間隔）毎の車両１の予測走行挙動を示す複数の予測走行挙動情報Ｓを有する。予測走行挙動情報Ｓには、予測期間Ｔｃ内における一定時間間隔毎の時刻と、その時刻における車両１の絶対位置及び方位などの情報が含まれる。
　予測期間Ｔｃ内の時刻と、車両１の絶対位置及び方位は、以下のように算出される。例えば、図５の下段に示す道路平面図において、車両１が車線Ｒ１を自動運転で走行している場合、車両１のＡＤＡＳ－ＥＣＵ１６Ｃ１は、現時点ｔ０で実行中の自動運転の内容に応じて、予測期間Ｔｃ中における走行予定ルートを算出し、算出した走行予定ルートを車載通信機１９に送信する。
　車載通信機１９は、受信した走行予定ルートと地図情報とのマップマッチング処理等を行って、予測期間Ｔｃ中における車両１の複数の離散位置（絶対位置）と、各離散位置における車両１の方位を算出する。具体的には、予測期間Ｔｃ中において車両１が車線Ｒ１を直進し続ける場合、車載通信機１９は、車線Ｒ１に沿って直線状の走行予定ルート（図５の破線で示す矢印）上において、一定又は不定の時間間隔（又は距離間隔）で、車両１の複数の離散位置（図５の○印で示す位置）及び方位を算出する。
　また、予測期間Ｔｃ中において車両１が車線Ｒ１から車線Ｒ２に車線変更する場合、車載通信機１９は、車線Ｒ１から車線Ｒ２へ延びる曲線状の走行予定ルート（図５の１点鎖線で示す矢印）上において、一定又は不定の時間間隔（又は距離間隔）で、車両１の複数の離散位置（図５の△印で示す位置）及び方位を算出する。
　車載通信機１９は、車両１の複数の離散位置を時間間隔で算出する場合、この時間間隔と現時点ｔ０の時刻に基づいて、各離散位置に対応する時刻を算出する。また、車載通信機１９は、車両１の複数の離散位置を距離間隔で算出する場合、この距離間隔に基づいて車両１の現在位置から各離散位置までの距離を算出し、算出した距離と車両１の走行予定速度に基づいて各離散位置に対応する時刻を算出する。車両１の走行予定速度は、ＡＤＡＳ－ＥＣＵ１６Ｃ１から取得することができる。
　なお、予測期間Ｔｃ内の時刻と車両１の絶対位置及び方位は、ＡＤＡＳ－ＥＣＵ１６Ｃ１で算出し、算出した時刻、離散位置及び方位を車載通信機１９に送信してもよい。
　図５の上段に示すように、本実施形態における予測走行挙動データＤの各予測走行挙動情報Ｓには、「車両ＩＤ」、「時刻」、「絶対位置」、「車両属性」、「方位」などの格納領域が含まれる。
　各予測走行挙動情報Ｓの「時刻」には、現時点の時刻の値や上記方法で算出された予測期間Ｔｃ内の各時刻の値が格納される。現時点の時刻の値は、上記の時刻同期機能を有するナビゲーションＥＣＵ１６Ｂ１（図２参照）から中継装置２０を介して取得することができる。
　「車両ＩＤ」には、自車両の車両ＩＤの値が格納される。車両ＩＤの値は固定値であるため、各予測走行挙動情報Ｓの「車両ＩＤ」には、全て同じ値が格納される。
　各予測走行挙動情報Ｓの「絶対位置」は、上記方法で算出された予測期間Ｔｃ内の各時刻に対応する自車両の絶対位置を示す緯度、経度及び高度の各値が格納される。図５の「絶対位置」では、緯度及び経度の値のみを示している。
　「車両属性」には、例えば、自車両の車幅および車長などの値、および自車両の車両用途種別（自家用車両又は緊急車両など）の識別値が格納される。車幅、車長、及び車両用途種別の各値は固定値であるため、各予測走行挙動情報Ｓの「車両属性」には、全て同じ値が格納される。図５の「車両属性」では、具体的な数値の記載を省略している。
　各予測走行挙動情報Ｓの「方位」には、上記方法で算出された予測期間Ｔｃ内の各時刻に対応する自車両の方位の値が格納される。図５の「方位」では、具体的な数値の記載を省略している。
　自車両及びその周辺を通行する他車両は、車載通信機１９同士が車車間通信を行うことで、予測走行挙動データＤを互いに送受信する。これにより、自車両、及びその周辺を通行する他車両が、互いに予測走行挙動データＤを共有することができる。
　予測走行挙動データＤには、自車両の速度や加速度などの他の情報を含めてもよい。但し、自車両の速度は、自車両の絶対位置を微分することで求めることができ、自車両の加速度は、自車両の絶対位置から求めた速度を微分することで求めることができる。このため、予測走行挙動データＤには、自車両の速度及び加速度は必ずしも含める必要はない。
　［衝突可能性判定装置］
　本実施形態の車載通信機１９は、自車両と他車両との衝突可能性を判定する衝突可能性判定装置として機能する。図４において、車載通信機１９の制御部１９１は、生成部１９５と、判定部１９６とを備える。
　生成部１９５は、自車両の予測走行挙動データＤ（以下、第１予測走行挙動データＤ１という）を生成する。第１予測走行挙動データＤ１の具体的な生成方法は、上述の通りである。生成された第１予測走行挙動データＤ１は、予測期間Ｔｃ内における一定時間間隔毎の自車両の予測走行挙動を示す複数の予測走行挙動情報Ｓを有している。
　本実施形態の生成部１９５は、２種類の第１予測走行挙動データＤ１を生成する。１種類目の第１予測走行挙動データＤ１（以下、第１予測走行挙動データＤ１１ともいう）は、図６に示すように、粗い時間間隔（例えば６００ｍ秒間隔）毎の予測走行挙動情報Ｓを含んでいる。２種類目の第１予測走行挙動データＤ１（以下、第１予測走行挙動データＤ１２という）は、図５に示すように、第１予測走行挙動データＤ１１よりも細かい時間間隔（例えば３００ｍ秒間隔）毎の予測走行挙動情報Ｓを含んでいる。
　生成部１９５は、第１予測走行挙動データＤ１１，Ｄ１２を逐次生成し、生成した第１予測走行挙動データＤ１１，Ｄ１２を判定部１９６に渡す。
　図４において、車載通信機１９の無線通信部（通信部）１９３は、生成部１９５で生成された第１予測走行挙動データＤ１１，Ｄ１２を、車車間通信により自車両の周辺を走行する他車両に送信する。但し、２種類目の第１予測走行挙動データＤ１２については、他車両から第１予測走行挙動データＤ１２の送信を要求する情報を無線通信部１９３が受信した場合に限り送信する。
　無線通信部１９３は、第１予測走行挙動データＤ１１（Ｄ１２）に含まれる複数の予測走行挙動情報Ｓのうち、時間的に前後する予測走行挙動情報Ｓの間で変化がない場合、時間的に前の予測走行挙動情報Ｓのみを第１予測走行挙動データＤ１１（Ｄ１２）に含めて送信する。
　ここで、時間的に前後する予測走行挙動情報Ｓの間で変化がない場合とは、時間的に前後する予測走行挙動情報Ｓの格納領域のうち「絶対位置」の値に変化がなく、且つ「方位」の値に変化がない場合を意味する。例えば、予測期間Ｔｃ内において自車両が６００ｍ秒以上にわたって停車する場合には、時間的に前後する予測走行挙動情報Ｓの「絶対位置」及び「方位」の各値に変化がないため、時間的に前後する予測走行挙動情報Ｓの間で変化がない場合となる。
　無線通信部１９３は、時間的に前後する予測走行挙動情報Ｓの間で変化がない場合であっても、これら両方の予測走行挙動情報Ｓを第１予測走行挙動データＤ１１（Ｄ１２）に含めて送信してもよい。
　無線通信部１９３は、第１予測走行挙動データＤ１１（Ｄ１２）を送信する際、時間的に前後する第１予測走行挙動データＤ１１（Ｄ１２）の間、つまり送信予定の第１予測走行挙動データＤ１１（Ｄ１２）と、その直前に送信した第１予測走行挙動データＤ１１（Ｄ１２）との間で変化がない場合、時間的に後となる送信予定の第１予測走行挙動データＤ１１（Ｄ１２）に替えて、時間的に前後する第１予測走行挙動データＤ１１（Ｄ１２）の間に変化がないことを示す情報を送信する。
　ここで、時間的に前後する第１予測走行挙動データＤ１１（Ｄ１２）の間で変化がない場合とは、時間的に前後する第１予測走行挙動データＤ１１（Ｄ１２）の全ての予測走行挙動情報Ｓの「絶対位置」の値に変化がなく、且つ「方位」の値に変化がない場合を意味する。例えば、自車両が長時間にわたって停車する場合には、全ての予測走行挙動情報Ｓの「絶対位置」及び「方位」の各値同士に変化がないため、時間的に前後する第１予測走行挙動データＤ１１（Ｄ１２）の間で変化がない場合となる。
　無線通信部１９３は、時間的に前後する第１予測走行挙動データＤ１１（Ｄ１２）で変化がない場合であっても、時間的に後の第１予測走行挙動データＤ１１（Ｄ１２）を送信してもよい。
　本実施形態では、生成部１９５で生成された第１予測走行挙動データＤ１は、一定時間間隔毎に複数の予測走行挙動情報Ｓを有しているが、不定時間間隔毎に複数の予測走行挙動情報Ｓを有していてもよい。
　この場合、不定時間間隔は、自車両の速度、自車両と他車両との車間距離、及び自車両が他車両に衝突するまでの衝突余裕時間（ＴＴＣ：Time To Collision）のうちの少なくとも１つに応じて設定することができる。
　無線通信部１９３は、他車両の予測走行挙動データＤ（以下、第２予測走行挙動データＤ２という）を車車間通信により受信する。第２予測走行挙動データＤ２は、予測期間Ｔｃ内における一定時間間隔毎の他車両の予測走行挙動を示す複数の予測走行挙動情報Ｓを有している。本実施形態の無線通信部１９３は、２種類の第２予測走行挙動データＤ２を受信する。
　具体的には、１種類目の第２予測走行挙動データＤ２（以下、第２予測走行挙動データＤ２１という）は、図６に示すように、粗い時間間隔（例えば６００ｍ秒間隔）毎の予測走行挙動情報Ｓを含んでいる。２種類目の第２予測走行挙動データＤ２（以下、第２予測走行挙動データＤ２２という）は、図５に示すように、第２予測走行挙動データＤ２１よりも細かい時間間隔（例えば３００ｍ秒間隔）毎の予測走行挙動情報Ｓを含んでいる。
　無線通信部１９３は、２種類目の第２予測走行挙動データＤ２２を受信する前に、当該第２予測走行挙動データＤ２２の送信を要求する情報を他車両に送信する。従って、他車両は、無線通信部１９３が前記送信を要求する情報を送信しない限り、２種類目の第２予測走行挙動データＤ２２を送信することはない。
　無線通信部１９３は、受信した第２予測走行挙動データＤ２１，Ｄ２２を制御部１９１の判定部１９６に渡す。
　判定部１９６は、生成部１９５で生成された第１予測走行挙動データＤ１、及び無線通信部１９３で受信された第２予測走行挙動データＤ２に基づいて、予測期間Ｔｃにおける自車両と他車両との衝突可能性（以下、単に衝突可能性ともいう）を判定する。
　本実施形態の判定部１９６は、まず、１種類目の第１及び第２予測走行挙動データＤ１１，Ｄ２１に基づいて、大まかな衝突可能性を判定する第１判定を実行する。そして、判定部１９６は、第１判定により衝突可能性があると判定した場合、２種類目の第１及び第２予測走行挙動データＤ１２，Ｄ２２に基づいて、詳細な衝突可能性を判定する第２判定を実行する。
　図７は、自車両と他車両とが衝突する可能性がある状況を例示した道路平面図である。図７の例では、自車両１Ａが車線Ｒ２を１００ｋｍ／ｈの速度で走行しているときに、自車両１Ａの斜め前方において車線Ｒ１を８０ｋｍ／ｈの速度で走行している他車両１Ｂが車線Ｒ２に車線変更する場合を示している。以下、図７に示す車線変更による衝突可能性について、判定部１９６が実行する第１及び第２判定の処理内容について説明する。
　　［第１判定の処理内容］
　第１判定において、判定部１９６は、第１予測走行挙動データＤ１１から、図８の上段に示すように、予測期間Ｔｃにおける自車両１Ａの将来の第１走行軌跡Ｌ１を生成する。
　具体的には、判定部１９６は、１種類目の第１予測走行挙動データＤ１１に含まれる各予測走行挙動情報Ｓの「時刻」及び「絶対位置」と地図情報から、マップマッチング処理を行って、予測期間Ｔｃ内の各時刻における自車両１Ａの絶対位置を示す複数の座標点Ｃ１（経度及び緯度）を道路地図上にプロットする。
　判定部１９６は、複数の座標点Ｃ１を道路地図上にプロットした後、例えば多項式近似などを用いて、複数の座標点Ｃ１を通過する近似線（図８の上段の例では近似直線）を求める。この求めた近似線が、予測期間Ｔｃにおける自車両１Ａの将来の第１走行軌跡Ｌ１となる。
　図８の上段に示す第１走行軌跡Ｌ１は、現時点の時刻ｔ０から６００ｍ秒毎の時刻ｔ２及び時刻ｔ４までの各時刻ｔ０，ｔ２，ｔ４における自車両１Ａの絶対位置（座標点Ｃ１）を通過する。
　判定部１９６は、１種類目の第２予測走行挙動データＤ２１から、図８の下段に示すように、予測期間Ｔｃにおける他車両１Ｂの将来の第２走行軌跡Ｌ２を生成する。
　具体的には、判定部１９６は、第２予測走行挙動データＤ２１に含まれる各予測走行挙動情報Ｓの「時刻」及び「絶対位置」の各値と地図情報から、マップマッチング処理を行って、予測期間Ｔｃ内の各時刻における他車両１Ｂの絶対位置を示す複数の座標点Ｃ２（経度及び緯度）を道路地図上にプロットする。
　判定部１９６は、複数の座標点Ｃ２を道路地図上にプロットした後、例えば多項式近似などを用いて、複数の座標点Ｃ２を通過する近似線（図８の下段の例では近似曲線）を求める。この求めた近似線が、予測期間Ｔｃにおける他車両１Ｂの将来の第２走行軌跡Ｌ２となる。
　図８の下段に示す第２走行軌跡Ｌ２は、現時点の時刻ｔ０から６００ｍ秒毎の時刻ｔ２及び時刻ｔ４までの各時刻ｔ０，ｔ２，ｔ４における他車両１Ｂの絶対位置（座標点Ｃ２）を通過する。
　判定部１９６は、図９に示すように、１つの道路地図上において、自車両１Ａの第１走行軌跡Ｌ１と他車両１Ｂの第２走行軌跡Ｌ２とを配置し、走行軌跡Ｌ１，Ｌ２同士が交わるか否かを判定する。判定部１９６は、走行軌跡Ｌ１，Ｌ２同士が交わる場合には、衝突可能性があると判定し、走行軌跡Ｌ１，Ｌ２同士が交わらない場合には、衝突可能性がないと判定する。図９の例では、走行軌跡Ｌ１，Ｌ２同士が交わるため、判定部１９６は、第１判定において衝突可能性があると判定する。
　　［第２判定の処理内容］
　第２判定において、判定部１９６は、２種類目の第１予測走行挙動データＤ１２から、図１０の上段に示すように、予測期間Ｔｃにおける所定時刻間隔毎の自車両１Ａが位置する領域を示す複数の第１車両領域Ａｖ１を求める。具体的には、判定部１９６は、第１予測走行挙動データＤ１２に含まれる各予測走行挙動情報Ｓの「時刻」、「絶対位置」、「車両属性」の車幅と車長、及び地図情報から、マップマッチング処理を行って、予測期間Ｔｃ内の各時刻において自車両１Ａが位置する第１車両領域Ａｖ１を道路地図上にプロットする。
　本実施形態では、各時刻における第１車両領域Ａｖ１は、各時刻に対応する絶対位置（座標点Ｃ１）を中心とした矩形領域とされている。矩形領域の短手方向の長さは自車両１Ａの車幅に基づいて設定され、矩形領域の長手方向の長さは自車両１Ａの車長に基づいて設定される。なお、第１車両領域Ａｖ１の形状は、矩形以外に円形などの他の形状であってもよい。図１０の上段では、現時点の時刻ｔ０から３００ｍ秒毎の時刻ｔ１、時刻ｔ２、時刻ｔ３、及び時刻ｔ４までの各時刻ｔ０～ｔ４における自車両１Ａの第１車両領域Ａｖ１を示している。
　各時刻ｔ０～ｔ４における第１車両領域Ａｖ１は、所定のマージン領域Ａｍ１を有している。本実施形態のマージン領域Ａｍ１は、第１マージン領域Ａｍ１１と、第２マージン領域Ａｍ１２とを有している。
　第１マージン領域Ａｍ１１は、自車両１Ａの進行側（図１０の上段では右側）において、自車両１Ａの車長に所定の余裕長さを加えて形成された領域である。第２マージン領域Ａｍ１２は、自車両１Ａの他車両１Ｂと対向する側（図１０の上段では下側）において、自車両１Ａの車幅に所定の余裕長さを加えて形成された領域である。
　判定部１９６は、２種類目の第２予測走行挙動データＤ２２から、図１０の下段に示すように、予測期間Ｔｃにおける所定時刻間隔毎の他車両１Ｂが位置する領域を示す複数の第２車両領域Ａｖ２を求める。具体的には、判定部１９６は、第２予測走行挙動データＤ２２に含まれる各予測走行挙動情報Ｓの「時刻」、「絶対位置」、「車両属性」の車幅と車長、及び地図情報から、マップマッチング処理を行って、予測期間Ｔｃ内の各時刻において他車両１Ｂが位置する第２車両領域Ａｖ２を道路地図上にプロットする。
　本実施形態では、各時刻における第２車両領域Ａｖ２は、各時刻に対応する絶対位置（座標点Ｃ２）を中心とした矩形領域とされている。矩形領域の短手方向の長さは他車両１Ｂの車幅に基づいて設定され、矩形領域の長手方向の長さは他車両１Ｂの車長に基づいて設定される。なお、第２車両領域Ａｖ２の形状は、矩形以外に円形などの他の形状であってもよい。
　図１０の下段では、現時点の時刻ｔ０から３００ｍ秒毎の時刻ｔ１、時刻ｔ２、時刻ｔ３、及び時刻ｔ４までの各時刻ｔ０～ｔ４における他車両１Ｂの第２車両領域Ａｖ２を示している。
　各時刻ｔ０～ｔ４における第２車両領域Ａｖ２は、所定のマージン領域Ａｍ２を有している。本実施形態のマージン領域Ａｍ２は、第１マージン領域Ａｍ２１と、第２マージン領域Ａｍ２２とを有している。
　第１マージン領域Ａｍ２１は、他車両１Ｂの進行側（図１０の下段では右側）において、他車両１Ｂの車長に所定の余裕長さを加えて形成された領域である。第２マージン領域Ａｍ２２は、他車両１Ｂの自車両１Ａと対向する側（図１０の下段では上側）において、他車両１Ｂの車幅に所定の余裕長さを加えて形成された領域である。
　本実施形態では、自車両１Ａのマージン領域Ａｍ１は、第１マージン領域Ａｍ１１及び第２マージン領域Ａｍ１２のうちの一方のマージン領域のみを有していてもよい。同様に、他車両１Ｂのマージン領域Ａｍ２は、第１マージン領域Ａｍ２１及び第２マージン領域Ａｍ２２のうちの一方のマージン領域のみを有していてもよい。
　また、本実施形態では、自車両１Ａの第１車両領域Ａｖ１、及び他車両１Ｂの第２車両領域Ａｖ２がそれぞれマージン領域Ａｍ１，Ａｍ２を有しているが、いずれか一方の車両領域のみがマージン領域を有していてもよい。
　判定部１９６は、図１１に示すように、１つの道路地図上において、自車両１Ａの各時刻ｔ０～ｔ４の第１車両領域Ａｖ１と、他車両１Ｂの各時刻ｔ０～ｔ４の第２車両領域Ａｖ２とを配置し、互いに時刻が同じ又は近い第１車両領域Ａｖ１と第２車両領域Ａｖ２とが一部でも重なるか否かを判定する。
　ここで、互いに時刻が同じ又は近いとは、第１車両領域Ａｖ１の時刻と第２車両領域Ａｖ２の時刻との差が閾値以下であることを示す。本実施形態における前記閾値は、例えば６００ｍ秒に設定されている。
　判定部１９６は、互いに時刻が同じ又は近い第１車両領域Ａｖ１と第２車両領域Ａｖ２とが一部でも重なる場合には、衝突可能性があると判定し、互いに時刻が同じ又は近い第１車両領域Ａｖ１と第２車両領域Ａｖ２とが一部でも重ならない場合には、衝突可能性がないと判定する。
　図１１の例では、互いに時刻が近い、時刻ｔ２の第１車両領域Ａｖ１の一部と、時刻ｔ３の第２車両領域Ａｖ２の一部とが重なるため、判定部１９６は、第２判定において衝突可能性があると判定する。
　判定部１９６が実行する第１及び第２判定は、車線変更以外の衝突可能性の判定にも適用することができる。例えば、第１及び第２判定は、交差点での右折車両の衝突可能性、高速道路又は一般道路の合流区間における合流車両の衝突可能性など、他の交通状況における衝突可能性の判定にも適用することができる。
　また、判定部１９６は、第１判定及び第２判定のうちの一方の判定のみを実行するものであってもよい。
［衝突可能性判定の処理手順］
　図１２は、車載通信機１９が実行する衝突可能性判定の処理手順を示すフローチャートである。図１２に示すように、車載通信機１９は、まず、予測期間Ｔｃ内における一定時間間隔毎の自車両の予測走行挙動を示す複数の予測走行挙動情報Ｓを有する２種類の第１予測走行挙動データＤ１を生成する。具体的には、車載通信機１９は、粗い時間間隔毎の予測走行挙動情報Ｓを含む自車両の１種類目の第１予測走行挙動データＤ１１、及び細かい時間間隔毎の予測走行挙動情報Ｓを含む自車両の２種類目の第１予測走行挙動データＤ１２を生成する（ステップＳＴ１、生成ステップ）。
　次に、車載通信機１９は、１種類目の第１予測走行挙動データＤ１１を、車車間通信により自車両の周辺を走行する他車両に送信する（ステップＳＴ２）。そして、車載通信機１９は、自車両の周辺を走行する他車両が車車間通信により送信した１種類目の第２予測走行挙動データＤ２１を受信する（ステップＳＴ３、通信ステップ）。第２予測走行挙動データＤ２１は、上述のように予測期間Ｔｃ内における粗い時間間隔毎の他車両の予測走行挙動情報Ｓを含むデータである。
　次に、車載通信機１９は、生成した自車両の第１予測走行挙動データＤ１１と、受信した他車両の第２予測走行挙動データＤ２１とに基づいて、第１判定を実行する（ステップＳＴ４、判定ステップ）。第１判定において、車載通信機１９は、予測期間Ｔｃにおける自車両と他車両との大まかな衝突可能性を判定する。
　図１３は、車載通信機１９が実行する第１判定の処理手順を示すフローチャートである。図１３に示すように、車載通信機１９は、第１予測走行挙動データＤ１１から予測期間Ｔｃにおける自車両の第１走行軌跡Ｌ１（図８の上段参照）を生成する。また、車載通信機１９は、第２予測走行挙動データＤ２１から予測期間Ｔｃにおける他車両の第２走行軌跡Ｌ２（図８の下段参照）を生成する（ステップＳＴ２１）。第１及び第２走行軌跡Ｌ１，Ｌ２の生成方法は上述の通りである。
　次に、車載通信機１９は、１つの道路地図上において、自車両の第１走行軌跡Ｌ１と他車両の第２走行軌跡Ｌ２とを配置し（図９参照）、走行軌跡Ｌ１，Ｌ２同士が交わるか否かを判定する（ステップＳＴ２２）。
　車載通信機１９は、走行軌跡Ｌ１，Ｌ２同士が交わる場合には、衝突可能性があると判定し（ステップＳＴ２３）、第１判定の処理を終了する。一方、車載通信機１９は、走行軌跡Ｌ１，Ｌ２同士が交わらない場合には、衝突可能性がないと判定し（ステップＳＴ２４）、第１判定の処理を終了する。
　図１２に戻り、車載通信機１９は、第１判定において衝突可能性がないと判定された場合（ステップＳＴ５で「Ｎｏ」の場合）、処理を終了する。
　一方、車載通信機１９は、第１判定において衝突可能性があると判定された場合（ステップＳＴ５で「Ｙｅｓ」の場合）、当該衝突可能性がある判定された他車両で生成された２種類目の第２予測走行挙動データＤ２２の送信を要求する情報を、車車間通信により送信する（ステップＳＴ６）。第２予測走行挙動データＤ２２は、上述のように予測期間Ｔｃ内における細かい時間間隔毎の他車両の予測走行挙動情報Ｓを含むデータである。これにより、車載通信機１９は、第１判定で衝突可能性がある判定された他車両から第２予測走行挙動データＤ２２を、車車間通信により受信する（ステップＳＴ７、通信ステップ）。
　次に、車載通信機１９は、第１ステップＳＴ１で生成した自車両の第１予測走行挙動データＤ１２と、第１判定で衝突可能性がある判定された他車両から受信した第２予測走行挙動データＤ２２とに基づいて、第２判定を実行する（ステップＳＴ８、判定ステップ）。第２判定において、車載通信機１９は、予測期間Ｔｃにおける自車両と他車両との詳細な衝突可能性を判定する。
　図１４は、車載通信機１９が実行する第２判定の処理手順を示すフローチャートである。図１４に示すように、車載通信機１９は、第１予測走行挙動データＤ１２から予測期間Ｔｃにおける所定時刻間隔毎の自車両が位置する領域を示す複数の第１車両領域Ａｖ１（図１０の上段参照）を求める。また、車載通信機１９は、第２予測走行挙動データＤ２２から予測期間Ｔｃにおける所定時刻間隔毎の他車両が位置する領域を示す複数の第２車両領域Ａｖ２（図１０の下段参照）を求める（ステップＳＴ４１）。第１及び第２車両領域Ａｖ１，Ａｖ２の求め方は上述の通りである。
　次に、車載通信機１９は、１つの道路地図上において、自車両の各時刻の第１車両領域Ａｖ１と、他車両の各時刻の第２車両領域Ａｖ２とを配置する（図１１参照）。そして、車載通信機１９は、互いに時刻が同じ又は近い第１車両領域Ａｖ１と第２車両領域Ａｖ２とが一部でも重なるか否かを判定する（ステップＳＴ４２）。
　車載通信機１９は、互いに時刻が同じ又は近い第１車両領域Ａｖ１と第２車両領域Ａｖ２とが重なる場合には、衝突可能性があると判定し（ステップＳＴ４３）、第２判定の処理を終了する。一方、車載通信機１９は、互いに時刻が同じ又は近い第１車両領域Ａｖ１と第２車両領域Ａｖ２とが重ならない場合には、衝突可能性がないと判定し（ステップＳＴ４４）、第２判定の処理を終了する。
［効果について］
　以上、本実施形態によれば、車載通信機１９は、自車両の将来の予測走行挙動を示す第１予測走行挙動データＤ１と、他車両の将来の予測走行挙動を示す第２予測走行挙動データＤ２とに基づいて、自車両と他車両との衝突可能性を判定する。このため、従来のように現時点の状況のみに基づいて衝突可能性を判定する場合に比べて、自車両と他車両との衝突可能性の判定精度を向上させることができる。
　また、車載通信機１９の無線通信部１９３は、生成された第１予測走行挙動データＤ１を車車間通信により他車両に送信する。これにより、その第１予測走行挙動データＤ１を受信した他車両においても、第１及び第２予測走行挙動データＤ１，Ｄ２に基づいて自車両と他車両との衝突可能性を判定することができるため、他車両で行う衝突可能性の判定精度を向上させることができる。
　また、無線通信部１９３は、時間的に前後する予測走行挙動情報Ｓの間で変化がない場合、時間的に前の予測走行挙動情報Ｓのみを第１予測走行挙動データＤ１に含めて送信する。これにより、第１予測走行挙動データＤ１に含める予測走行挙動情報Ｓの個数を減らすことができるので、車車間通信の通信データ量を削減することができる。
　また、無線通信部１９３は、時間的に前後する第１予測走行挙動データＤ１の間で変化がない場合、時間的に後の第１予測走行挙動データＤ１に替えて、時間的に前後する第１予測走行挙動データＤ１の間に変化がないことを示す情報を送信する。これにより、他車両に送信する第１予測走行挙動データＤ１の個数を減らすことができるので、車車間通信の通信データ量をさらに削減することができる。
　また、第１予測走行挙動データＤ１が、予測期間Ｔｃ内における不定時間間隔毎の自車両の予測走行挙動情報Ｓを有する場合、前記不定時間間隔を、自車両の速度、自車両と他車両との車間距離、及び自車両が他車両に衝突するまでの衝突余裕時間のうちの少なくとも１つに応じて適切な間隔に設定することで、自車両と他車両との衝突可能性の判定精度をさらに向上させることができる。
　また、車載通信機１９の判定部１９６は、第１判定において、予測期間Ｔｃにおける自車両の第１走行軌跡Ｌ１と他車両の第２走行軌跡Ｌ２とが交われば、自車両と他車両との衝突可能性があると判定するため、その判定精度をさらに向上させることができる。
　また、判定部１９６は、第２判定において、互いに時刻が同じ又は近い第１車両領域Ａｖ１と第２車両領域Ａｖ２とが一部でも重なれば、自車両と他車両との衝突可能性があると判定するため、その判定精度をさらに向上させることができる。
　また、判定部１９６は、第２判定において、第１及び第２車両領域Ａｖ１，Ａｖ２のマージン領域Ａｍ１，Ａｍ２を加味して自車両と他車両との衝突可能性を判定するため、第１車両領域Ａｖ１又は第２車両領域Ａｖ２を求めるときに誤差が生じても、第２判定の判定精度を保証することができる。
　また、マージン領域Ａｍ１，Ａｍ２の第１マージン領域Ａｍ１１，Ａｍ２１が形成される車両の進行側は、自車両と他車両との衝突可能性が高い所であるため、衝突可能性の判定精度をさらに保証することができる。
　また、マージン領域Ａｍ１，Ａｍ２の第２マージン領域Ａｍ１２，Ａｍ２２が形成される自車両と他車両とが対向する側は、衝突可能性が高い所であるため、衝突可能性の判定精度をさらに保証することができる。
　［その他］
　本実施形態では、車載通信機１９を、自車両と他車両との衝突可能性を判定する衝突可能性判定装置としているが、中継装置２０を衝突可能性判定装置としてもよい。
　今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味、及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
　　１　車両
　　１Ａ　自車両
　　１Ｂ　他車両
　　１０　車内システム
　　１１　上位ネットワーク
　　１２　下位ネットワーク
　　１３　車内通信線
　　１４　マネージャ装置
　　１４Ａ　パワー系ＥＣＵ
　　１４Ｂ　マルチメディア系ＥＣＵ
　　１４Ｃ　ＡＤＡＳ系ＥＣＵ
　　１５　車内通信線
　　１６　車載制御装置（ＥＣＵ）
　　１６Ａ１　エンジンＥＣＵ
　　１６Ａ２　ＥＰＳ－ＥＣＵ
　　１６Ａ３　ブレーキＥＣＵ
　　１６Ａ４　ＡＢＳ－ＥＣＵ
　　１６Ｂ１　ナビゲーションＥＣＵ
　　１６Ｂ２　メータＥＣＵ
　　１６Ｂ３　ＨＵＤ－ＥＣＵ
　　１６Ｃ１　ＡＤＡＳ－ＥＣＵ
　　１６Ｃ２　環境認識ＥＣＵ
　　１９　車載通信機（衝突可能性判定装置）
　　２０　中継装置
　　２１　制御部
　　２２　記憶部
　　２３　車内通信部
　　３１　燃料噴射装置
　　３２　ＥＰＳ
　　３３　ブレーキアクチュエータ
　　３４　ＡＢＳアクチュエータ
　　４１　ＨＤＤ
　　４２　ディスプレイ
　　４３　ＧＰＳ受信機
　　４４　車速センサ
　　４５　ジャイロセンサ
　　４６　スピーカ
　　４７　入力デバイス
　　４８　メータアクチュエータ
　　４９　ＨＵＤ
　　５１　第１センサ
　　５２　第２センサ
　　１９１　制御部
　　１９２　記憶部
　　１９３　無線通信部
　　１９４　アンテナ
　　１９５　生成部
　　１９６　判定部
　　Ａｍ１　マージン領域
　　Ａｍ１１　第１マージン領域
　　Ａｍ１２　第２マージン領域
　　Ａｍ２　マージン領域
　　Ａｍ２１　第１マージン領域
　　Ａｍ２２　第２マージン領域
　　Ａｖ１　車両領域
　　Ａｖ２　車両領域
　　Ｃ１　座標点
　　Ｃ２　座標点
　　Ｄ　予測走行挙動データ
　　Ｄ１　第１予測走行挙動データ
　　Ｄ２　第２予測走行挙動データ
　　Ｌ１　第１走行軌跡
　　Ｌ２　第２走行軌跡
　　Ｒ１　車線
　　Ｒ２　車線
　　Ｓ　予測走行挙動情報
　　Ｔｃ　予測期間

Claims (12)

  1. 　自車両と他車両との衝突可能性を判定する装置であって、
    　自車両の将来の予測走行挙動を示す第１予測走行挙動データを生成する生成部と、
    　他車両の将来の予測走行挙動を示す第２予測走行挙動データを車車間通信により受信する通信部と、
    　生成された前記第１予測走行挙動データ、及び受信された前記第２予測走行挙動データに基づいて、自車両と他車両との衝突可能性を判定する判定部と、を備える衝突可能性判定装置。
  2. 　前記通信部は、生成された前記第１予測走行挙動データを車車間通信により他車両に送信する、請求項１に記載の衝突可能性判定装置。
  3. 　生成された前記第１予測走行挙動データは、一定時間間隔毎または不定時間間隔毎の自車両の前記予測走行挙動を示す複数の予測走行挙動情報を有し、
    　前記通信部は、時間的に前後する前記予測走行挙動情報の間で変化がない場合、時間的に前の前記予測走行挙動情報のみを前記第１予測走行挙動データに含めて送信する、請求項２に記載の衝突可能性判定装置。
  4. 　前記生成部は、前記第１予測走行挙動データを逐次生成し、
    　前記通信部は、時間的に前後する前記第１予測走行挙動データの間で変化がない場合、時間的に後の前記第１予測走行挙動データに替えて、時間的に前後する前記第１予測走行挙動データの間で変化がないことを示す情報を送信する、請求項２又は請求項３に記載の衝突可能性判定装置。
  5. 　生成された前記第１予測走行挙動データは、不定時間間隔毎の自車両の前記予測走行挙動を示す複数の予測走行挙動情報を有し、
    　前記不定時間間隔は、自車両の速度、自車両と他車両との車間距離、及び自車両が他車両に衝突するまでの衝突余裕時間のうちの少なくとも１つに応じて設定されている、請求項１～請求項４のいずれか１項に記載の衝突可能性判定装置。
  6. 　前記判定部は、
    　前記第１予測走行挙動データから、自車両の将来の走行軌跡を生成し、
    　前記第２予測走行挙動データから、前記予測期間における他車両の将来の走行軌跡を生成し、
    　自車両の前記走行軌跡と他車両の前記走行軌跡とが交わる場合に、前記衝突可能性があると判定する、請求項１～請求項５のいずれか１項に記載の衝突可能性判定装置。
  7. 　前記判定部は、
    　前記第１予測走行挙動データから、所定時刻間隔毎の自車両が位置する領域を示す複数の第１車両領域を求め、
    　前記第２予測走行挙動データから、前記所定時刻間隔毎の他車両が位置する領域を示す複数の第２車両領域を求め、
    　互いに時刻が同じ又は近い前記第１車両領域と前記第２車両領域とが一部でも重なれば、前記衝突可能性があると判定する、請求項１～請求項６のいずれか１項に記載の衝突可能性判定装置。
  8. 　前記第１及び第２車両領域の少なくとも一方の車両領域は、所定のマージン領域を有する、請求項７に記載の衝突可能性判定装置。
  9. 　前記マージン領域は、車両の進行側に形成されている、請求項８に記載の衝突可能性判定装置。
  10. 　前記マージン領域は、自車両と他車両とが対向する側に形成されている、請求項８又は請求項９に記載の衝突可能性判定装置。
  11. 　自車両と他車両との衝突可能性を判定する方法であって、
    　自車両の将来の予測走行挙動を示す第１予測走行挙動データを生成する生成ステップと、
    　他車両の将来の予測走行挙動を示す第２予測走行挙動データを車車間通信により受信する通信ステップと、
    　生成された前記第１予測走行挙動データ、及び受信された前記第２予測走行挙動データに基づいて、自車両と他車両との衝突可能性を判定する判定ステップと、を含む衝突可能性判定方法。
  12. 　自車両と他車両との衝突可能性を判定する処理をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであって、
    　コンピュータを、
    　自車両の将来の予測走行挙動を示す第１予測走行挙動データを生成する生成部と、
    　生成された前記第１予測走行挙動データ、及び車車間通信により通信部で受信された、他車両の将来の予測走行挙動を示す第２予測走行挙動データに基づいて、自車両と他車両との衝突可能性を判定する判定部として機能させるためのコンピュータプログラム。
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