WO2019171097A1 - 車両挙動予測方法及び車両挙動予測装置 - Google Patents

車両挙動予測方法及び車両挙動予測装置 Download PDF

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翔太郎 山口
芳 方
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日産自動車株式会社
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Definitions

  • the present invention relates to a vehicle behavior prediction method and a vehicle behavior prediction device.
  • Patent Document 1 a technique for determining a priority order for passing through a narrow road that is difficult to pass according to traffic conditions.
  • the invention described in Patent Document 1 exchanges information on the arrival time at the evacuation point and the number of vehicles of the following vehicle between the own vehicle and the other vehicle, and determines the priority order based on the exchanged information. .
  • Patent Document 1 is based on the premise that the host vehicle and another vehicle have a function of exchanging information. Therefore, when the own vehicle and the other vehicle cannot exchange information, it is difficult to determine the priority order, and there is a possibility that a quick avoidance operation on a narrow road cannot be performed.
  • the present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is to provide a vehicle behavior prediction method and a vehicle behavior prediction device capable of promptly avoiding operations even when information cannot be exchanged between the host vehicle and another vehicle. Is to provide.
  • the vehicle behavior prediction method determines the priority of passing through a road section between the host vehicle and another vehicle, and when the priority of the host vehicle is low, the priority of the host vehicle is high. In comparison, the time from when the other vehicle stops to when the own vehicle starts to avoid the other vehicle is shortened.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a vehicle behavior prediction apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining the host vehicle and other vehicles that run in a confronting manner on a narrow road.
  • FIG. 3 is a graph showing the relationship between the stop time of the other vehicle and the threshold value.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining the host vehicle and other vehicles that run in a confronting manner on a narrow road.
  • FIG. 5A is a table showing the relationship between vehicle types and addition points.
  • FIG. 5B is a table showing the relationship between the road structure and the addition points.
  • FIG. 5C is a table showing the relationship between signs and addition points.
  • FIG. 6 is a flowchart for explaining an operation example of the vehicle behavior prediction apparatus according to the embodiment of the present invention.
  • the vehicle behavior prediction device includes an object detection device 1, a host vehicle position estimation device 2, a map acquisition device 3, and a controller 100.
  • a vehicle behavior prediction apparatus is an apparatus mainly used for the automatic driving vehicle provided with an automatic driving function, it is not limited to this.
  • the vehicle behavior prediction apparatus may be used for a vehicle that does not have an automatic driving function.
  • the object detection apparatus 1 includes a plurality of different types of object detection sensors that detect objects around the host vehicle such as a laser radar, a millimeter wave radar, and a camera mounted on the host vehicle.
  • the object detection device 1 detects an object around the host vehicle using a plurality of object detection sensors.
  • the object detection device 1 detects other vehicles, motorcycles, bicycles, moving objects including pedestrians, and stationary objects including parked vehicles. For example, the object detection device 1 detects the position, posture (yaw angle), size, speed, acceleration, jerk, deceleration, and yaw rate of a moving object and a stationary object with respect to the host vehicle.
  • the own vehicle position estimation device 2 includes a position detection sensor that measures the absolute position of the own vehicle such as GPS (Global Positioning System) and odometry mounted on the own vehicle.
  • the own vehicle position estimation device 2 uses the position detection sensor to measure the absolute position of the own vehicle, that is, the position, posture, and speed of the own vehicle with respect to a predetermined reference point.
  • the map acquisition device 3 acquires map information indicating the structure of the road on which the host vehicle is traveling.
  • the map information acquired by the map acquisition device 3 includes road structure information such as absolute lane positions, lane connection relationships, and relative position relationships.
  • the map acquisition device 3 may own a map database storing map information, or may acquire map information from an external map data server by cloud computing.
  • the map acquisition apparatus 3 may acquire map information using vehicle-to-vehicle communication and road-to-vehicle communication.
  • the controller 100 controls the operation of the own vehicle based on the detection result by the object detection device 1 and the own vehicle position estimation device 2 and the acquisition information by the map acquisition device 3.
  • the controller 100 is a general-purpose microcomputer including a CPU (Central Processing Unit), a memory, and an input / output unit.
  • a computer program for causing the microcomputer to function as a peripheral situation prediction apparatus is installed.
  • the microcomputer functions as a plurality of information processing circuits included in the vehicle behavior prediction apparatus.
  • achieves the several information processing circuit with which a vehicle behavior prediction apparatus is provided with software is shown here, of course, the hardware for exclusive use for performing each information processing shown below is prepared, information processing It is also possible to construct a circuit.
  • a plurality of information processing circuits may be configured by individual hardware.
  • the controller 100 includes, as a plurality of information processing circuits, a detection integration unit 4, an object tracking unit 5, an in-map position calculation unit 6, a behavior prediction unit 10, a route generation unit 20, and a vehicle control unit 21.
  • the behavior prediction unit 10 includes a narrow road information acquisition unit 11, a stop time measurement unit 12, a shelter location acquisition unit 13, another vehicle information acquisition unit 14, a road structure acquisition unit 15, and a priority determination unit 16. And a threshold value changing unit 17.
  • the detection integration unit 4 integrates a plurality of detection results obtained from each of the plurality of object detection sensors provided in the object detection device 1, and outputs one detection result for each object. Specifically, the most rational behavior of the object with the smallest error is calculated from the behavior of the object obtained from each of the object detection sensors in consideration of error characteristics of each object detection sensor. Specifically, by using a known sensor fusion technique, the detection results obtained by a plurality of types of sensors are comprehensively evaluated to obtain a more accurate detection result.
  • the object tracking unit 5 tracks the object detected by the detection integration unit 4. Specifically, the object tracking unit 5 verifies (associates) the identity of objects between different times from the behaviors of the objects output at different times, and tracks the objects based on the associations. To do. Note that the behaviors of objects output at different times are stored in a memory in the controller 100.
  • the in-map position calculation unit 6 estimates the position and orientation of the host vehicle on the map from the absolute position of the host vehicle obtained by the host vehicle position estimation device 2 and the map data acquired by the map acquisition device 3.
  • the narrow road information acquisition unit 11 acquires narrow road information from the map acquisition device 3.
  • a narrow road is a road section in which it is difficult to pass each other through face-to-face traffic.
  • the stop time measuring unit 12 measures the time from when the other vehicle stops based on the information acquired from the object tracking unit 5.
  • the save location acquisition unit 13 acquires information on the save location from the map acquisition device 3.
  • a shelter is a space provided in a narrow road, and is provided mainly for giving up a course in face-to-face traffic.
  • the save place acquisition part 13 may acquire the traffic volume of a save place.
  • the save location acquisition part 13 may acquire the distance from the present position of the own vehicle or another vehicle to the save location.
  • the other vehicle information acquisition unit 14 acquires information (attributes) of other vehicles from the object detection device 1.
  • the attribute of the other vehicle is, for example, a vehicle type of the other vehicle or a sign posted on the other vehicle.
  • the road structure acquisition unit 15 acquires the road structure around the host vehicle and other vehicles from the map acquisition device 3.
  • the road structure includes graded roads, level crossings, school zones, road widths, intersections, and the like.
  • the priority determination unit 16 uses the information acquired from the narrow road information acquisition unit 11, the stop time measurement unit 12, the shelter location acquisition unit 13, the other vehicle information acquisition unit 14, and the road structure acquisition unit 15. Based on this, the priority for passing through a road section in which passing each other is difficult is determined.
  • the priority is an objective index, and does not necessarily mean that the avoidance operation is performed first because the priority is low. Also, it does not necessarily mean that the avoidance operation is not performed because the priority is high. Even if the priority is high, the avoidance operation may be performed first.
  • the avoidance operation is a driving operation for giving a course to the other party. For example, in a narrow road, the avoidance operation is a backward operation or a width approach to the road edge.
  • the priority is also an index used for changing a threshold value to be described later.
  • the threshold change unit 17 changes the threshold based on the priority acquired from the priority determination unit 16.
  • the threshold value is an index used when the avoidance operation is started, and details will be described later.
  • the route generation unit 20 generates a route for performing the avoidance operation. Since the vehicle control unit 21 (vehicle control circuit) proceeds to the route generated by the route generation unit 20, various types of actuators (steering actuator, accelerator pedal actuator, brake actuator, etc.) of the own vehicle are used while using information from various sensors. Control and perform avoidance action. Further, as will be described later, when the priority of the host vehicle is low, the vehicle control unit 21 avoids the host vehicle after the other vehicle stops compared to the case where the priority of the host vehicle is high. Shorten the time until operation starts.
  • actuators steering actuator, accelerator pedal actuator, brake actuator, etc.
  • the host vehicle 30 and the other vehicle 40 are traveling on a narrow road facing each other. In this case, it is necessary for the own vehicle 30 or the other vehicle 40 to give way to the opponent.
  • the other vehicle 40 stops When the own vehicle 30 and the other vehicle 40 cannot exchange information, it is difficult to determine whether the stop of the other vehicle 40 indicates an intention to give a course or an intention not to give a course.
  • the own vehicle 30 stops if the state where the other vehicle 40 is not clearly operated and the intention cannot be determined continues, the own vehicle 30 cannot proceed, and some operation is necessary.
  • the host vehicle 30 starts an operation of avoiding the other vehicle 40 when the stop time, which is the time after the other vehicle 40 stops, exceeds a predetermined time. Can be considered. Specifically, as shown in FIG. 3, it is conceivable that the host vehicle 30 performs an avoidance operation when the stop time of the other vehicle 40 is equal to or longer than time T2. For example, if the host vehicle 30 can pass the other vehicle 40 because the host vehicle 30 moves backward, the host vehicle 30 can proceed thereafter.
  • the above-described predetermined time is a time determined according to a preset threshold value, and as shown in FIG. 3, the time T2 is a time determined according to the first threshold value.
  • a threshold is an index for starting the avoidance operation, and can be obtained by experiments or simulations.
  • the time T2 is not particularly limited, but is, for example, 5 seconds.
  • the own vehicle 30 performs the avoidance operation when the stop time of the other vehicle 40 is equal to or longer than the time T2, but if the own vehicle 30 can perform the avoidance operation in a shorter stop time, the own vehicle 30 can perform a quick avoidance operation. Specifically, if the own vehicle 30 can perform the avoidance operation when the stop time of the other vehicle 40 is shorter than the time T2, for example, the time T1 shown in FIG. Can be avoided. In other words, the vehicle behavior prediction apparatus according to the present embodiment shortens the time from when the other vehicle 40 stops until the own vehicle 30 starts the operation of avoiding the other vehicle 40, so that the own vehicle 30 is quickly Can be avoided.
  • the threshold value changing unit 17 changes the first threshold value to the second threshold value when the priority of the host vehicle 30 is lower than the priority of the other vehicle 40. Since the second threshold value is smaller than the first threshold value, the host vehicle 30 can perform the avoidance operation in a shorter stop time.
  • the priority determination unit 16 determines the priority based on information acquired from the other vehicle information acquisition unit 14 or the road structure acquisition unit 15. For example, the priority determination unit 16 may determine the priority based on the vehicle type of the other vehicle 40 as the attribute of the other vehicle 40. For example, the priority determination unit 16 may determine that the priority of the other vehicle 40 is higher than the priority of the host vehicle 30 when the other vehicle 40 is a large automobile, bus, truck, or the like. This is because the larger the other vehicle with respect to the road width, the longer it takes to perform the avoidance operation such as reverse. The priority determination unit 16 may determine that the priority of the other vehicle 40 is higher than the priority of the host vehicle 30 when the other vehicle 40 is an emergency vehicle.
  • the priority determination part 16 may determine a priority using the difference and ratio of the vehicle width of the own vehicle 30 and the other vehicle 40. FIG. When the host vehicle 30 is a normal passenger car and the other vehicle 40 is a large automobile, bus, truck, or the like, it may be determined that the priority of the other vehicle 40 is higher than the priority of the host vehicle 30.
  • the priority determination unit 16 may determine the priority based on a sign posted on the other vehicle 40 as an attribute of the other vehicle 40.
  • the sign posted on the vehicle is, for example, an initial driver sign or an elderly driver sign.
  • the sign posted on the vehicle may include a sign for a disabled person or a sign for a hearing impaired person.
  • the priority determination unit 16 may determine that the priority of the other vehicle 40 is higher than the priority of the host vehicle 30 when the other vehicle 40 is displayed with the initial driver sign or the elderly driver sign. This is because when a sign such as an initial driver sign or an elderly driver sign is posted on the vehicle, it tends to take time for the driver of the vehicle to perform an avoidance operation such as reverse.
  • the priority determination unit 16 may determine the priority based on information around the host vehicle 30 or the other vehicle 40.
  • the information around the host vehicle 30 and the other vehicle 40 is, for example, a road structure around the host vehicle 30 or the other vehicle 40.
  • the priority determination unit 16 determines that the priority of the other vehicle 40 is higher than the priority of the host vehicle 30. You may judge. This is because when the road structure behind the other vehicle 40 is a slope road, it is difficult for the other vehicle 40 to confirm the rear.
  • the priority determination unit 16 may determine that the priority of the other vehicle 40 is higher than the priority of the host vehicle 30. This is because the other vehicle 40 needs to start on an uphill and is difficult to move forward.
  • the priority determination unit 16 may determine that the priority of the other vehicle 40 is higher than the priority of the host vehicle 30 when the road structure behind the other vehicle 40 is a railroad crossing. This is because the other vehicle 40 is unlikely to move backward when the rear road structure is a railroad crossing.
  • the priority determination unit 16 may determine that the priority of the other vehicle 40 is higher than the priority of the host vehicle 30 when construction is being performed behind the other vehicle 40.
  • the priority determination unit 16 may determine that the priority of the other vehicle 40 is higher than the priority of the host vehicle 30 when the road structure behind the other vehicle 40 is a school zone. This is because the other vehicle 40 is unlikely to move backward when the rear road structure is a school zone.
  • a school zone is a designated route to a kindergarten / elementary school where entry of vehicles is prohibited when entering or leaving school.
  • the priority determination unit 16 determines that the priority of the other vehicle 40 is higher than the priority of the own vehicle 30 when the road width behind the other vehicle 40 is narrower than the road width behind the own vehicle 30. Also good. This is because when the road width behind the other vehicle 40 is narrower than the road width behind the host vehicle 30, the other vehicle 40 is unlikely to move backward.
  • the priority determination unit 16 may determine the priority based on the traffic volume of the shelter. For example, the priority determination unit 16 may determine that the priority of the other vehicle 40 is higher than the priority of the host vehicle 30 when the traffic volume in the retreat place behind the other vehicle 40 is equal to or greater than a predetermined amount. Moreover, the priority determination part 16 may determine a priority based on the traffic volume of this save place, when the road structure behind the own vehicle 30 is a save place. For example, the priority determination unit 16 may determine that the priority of the other vehicle 40 is higher than the priority of the own vehicle 30 when the traffic volume in the retreat place behind the own vehicle 30 is equal to or less than a predetermined amount.
  • the priority determination unit 16 may add a score to information acquired from the other vehicle information acquisition unit 14 or the road structure acquisition unit 15 and determine that the higher the score is, the higher the priority is. For example, when the host vehicle 30 is an ordinary vehicle and the other vehicle 40 is a large vehicle, two points are added to the host vehicle 30 and three points are added to the other vehicle 40 as shown in FIG. 5A. . Further, when the road structure behind the host vehicle 30 is a slope road and the road structure behind the other vehicle 40 is a railroad crossing, one point is added to the host vehicle 30 as shown in FIG. 40 is added with 3 points. Further, when the initial driver sign is posted on the other vehicle 40, one point is added to the other vehicle 40 as shown in FIG. 5C.
  • the priority determination unit 16 determines that the priority of the other vehicle 40 is higher than the priority of the host vehicle 30. As described above, the priority determination unit 16 can determine the priority by weighting the attributes of the other vehicle 40 and the host vehicle 30 and the information around the other vehicle 40 and the host vehicle 30. The priority determination unit 16 may determine the priority by weighting the attribute of the other vehicle 40 and information around the other vehicle 40 or the host vehicle 30.
  • the priority determination unit 16 can determine the priority of information acquired from the other vehicle information acquisition unit 14 or the road structure acquisition unit 15 alone or in combination.
  • the threshold change unit 17 changes the threshold.
  • the threshold value changing unit 17 changes the first threshold value shown in FIG. 3 to the second threshold value when the priority of the host vehicle 30 is lower than the priority of the other vehicle 40.
  • the second threshold value can be obtained, for example, by weighting information acquired from the other vehicle information acquisition unit 14 or the road structure acquisition unit 15 and adding the weighted information.
  • the second threshold value is expressed by Equation 1.
  • a1 to a7 are coefficients.
  • b ⁇ b> 1 is the traffic volume behind the other vehicle 40.
  • b ⁇ b> 2 is the traffic volume behind the host vehicle 30.
  • b ⁇ b> 3 is a road structure behind the other vehicle 40.
  • b4 is a road structure behind the host vehicle 30.
  • b5 is the vehicle type of the host vehicle 30.
  • b6 is the vehicle type of the other vehicle 40.
  • b ⁇ b> 7 is a sign posted on the other vehicle 40.
  • b3 to b7 are calculated based on FIGS. 5A to 5C.
  • step S101 the object detection apparatus 1 detects an object (for example, another vehicle) around the host vehicle using a plurality of object detection sensors.
  • the process proceeds to step S103, and the detection integration unit 4 integrates a plurality of detection results obtained from each of the plurality of object detection sensors, and outputs one detection result for each other vehicle.
  • the object tracking unit 5 tracks each other vehicle detected and integrated.
  • step S105 the own vehicle position estimation device 2 measures the absolute position of the own vehicle using the position detection sensor.
  • step S107 the map acquisition device 3 acquires map information indicating the structure of the road on which the host vehicle travels.
  • step S109 the in-map position calculation unit 6 estimates the position and orientation of the host vehicle on the map from the absolute position of the host vehicle measured in step S105 and the map data acquired in step S107. .
  • step S111 If the process proceeds to step S111 and the other vehicle is stopped (Yes in step S111), the process proceeds to step S112. On the other hand, when the other vehicle has not stopped (No in step S111), the process returns to step S101.
  • step S112 the controller 100 determines whether or not the road on which the host vehicle is traveling is a narrow road that is difficult to pass by other vehicles. As shown in FIG. 2, when the road on which the host vehicle 30 is traveling is a narrow road that is difficult to pass by the other vehicle 40 that is stopped (Yes in step S112), the process proceeds to step S113. On the other hand, if the road on which the host vehicle 30 is traveling is not a narrow road that is difficult to pass the other vehicle 40 that is stopped (No in step S112), the process returns to step S101.
  • step S113 the stop time measuring unit 12 measures the time during which the other vehicle 40 is stopped.
  • step S115 the road structure acquisition unit 15 acquires the road structure around the host vehicle 30 and the other vehicle 40.
  • step S117 the other vehicle information acquisition unit 14 acquires information of the other vehicle 40.
  • step S119 the priority determination unit 16 determines the priority based on information acquired from the other vehicle information acquisition unit 14, the road structure acquisition unit 15, and the like.
  • Step S121 Processing proceeds to step S121, and the threshold value changing unit 17 changes the first threshold value to the second threshold value when the priority of the host vehicle 30 is lower than the priority of the other vehicle 40 as shown in FIG.
  • the process proceeds to step S123, and when the stop time of the other vehicle 40 is smaller than the first threshold (No in step S123), the process waits.
  • the stop time of the other vehicle 40 is equal to or longer than the first threshold (Yes in Step S123)
  • the process proceeds to Step S125, and the vehicle control unit 21 performs an avoidance operation.
  • the vehicle behavior prediction device changes the first threshold value to the second threshold value when the priority of the host vehicle 30 is lower than the priority of the other vehicle 40 (see FIG. 3). In other words, the vehicle behavior prediction device avoids the other vehicle 40 after the other vehicle 40 stops when the priority of the own vehicle 30 is lower than when the priority of the own vehicle 30 is higher. Shorten the time until operation starts. In a situation where the vehicle 30 and the other vehicle 40 cannot exchange information in a road section where it is difficult to pass, it is difficult to grasp the intention of the other vehicle 40 based on the stop of the other vehicle 40. Therefore, when the priority of the host vehicle 30 is low, the vehicle behavior prediction apparatus avoids the host vehicle 30 after the other vehicle 40 stops compared to the case where the priority of the host vehicle 30 is high. Shorten the time until operation starts. Thereby, the vehicle behavior prediction apparatus can perform a quick avoidance operation.
  • the vehicle behavior prediction device may determine the priority based on the attribute of the other vehicle 40. Depending on the attribute of the other vehicle 40, it may be difficult for the other vehicle 40 to perform the avoidance operation.
  • the vehicle behavior prediction apparatus can perform a quick avoidance operation by determining the priority based on the attribute of the other vehicle 40.
  • the vehicle behavior prediction apparatus may determine the priority based on information around the other vehicle 40 or the host vehicle 30. Depending on the information around the other vehicle 40 or the host vehicle 30, it may be difficult for the other vehicle 40 to perform the avoidance operation.
  • the vehicle behavior prediction device can perform a quick avoidance operation by determining the priority based on the information around the other vehicle 40 or the host vehicle 30.
  • the vehicle behavior prediction apparatus may determine the priority by weighting the attribute of the other vehicle 40 and information around the other vehicle 40 or the host vehicle 30. As shown in FIGS. 5A to 5C, by weighting each piece of information, the vehicle behavior prediction apparatus can determine the priority in consideration of various situations. Note that the vehicle behavior prediction apparatus may determine the priority by weighting the attributes of the other vehicle 40 and the host vehicle 30 and the information around the other vehicle 40 and the host vehicle 30.
  • the vehicle behavior prediction apparatus may determine the priority based on the road structure around the other vehicle 40. Depending on the road structure around the other vehicle 40, it may be difficult for the other vehicle 40 to perform the avoidance operation. Therefore, the vehicle behavior prediction apparatus determines the priority based on the road structure around the other vehicle 40. Then, the vehicle behavior prediction device avoids the other vehicle 40 after the other vehicle 40 stops when the priority of the own vehicle 30 is lower than when the priority of the own vehicle 30 is higher. Shorten the time until operation starts. Thereby, the vehicle behavior prediction apparatus can perform a quick avoidance operation.
  • the vehicle behavior prediction apparatus may determine that the priority of the other vehicle 40 is higher than the priority of the host vehicle 30 when the rear of the other vehicle 40 is a slope road.
  • the vehicle behavior prediction device can perform a quick avoidance operation by determining that the priority of the other vehicle 40 is high.
  • the vehicle behavior prediction device may determine that the priority of the other vehicle 40 is higher than the priority of the host vehicle 30 when the rear of the other vehicle 40 is a railroad crossing.
  • the vehicle behavior prediction device can perform a quick avoidance operation by determining that the priority of the other vehicle 40 is high.
  • the vehicle behavior prediction apparatus may determine that the priority of the other vehicle 40 is higher than the priority of the host vehicle 30 when the rear of the other vehicle 40 is a school zone.
  • the vehicle behavior prediction device can perform a quick avoidance operation by determining that the priority of the other vehicle 40 is high.
  • the vehicle behavior prediction apparatus may determine that the priority of the other vehicle 40 is higher than the priority of the own vehicle 30 when the road width where the other vehicle 40 is located is narrower than the road width where the own vehicle 30 is located. .
  • the vehicle behavior prediction device can perform a quick avoidance operation by determining that the priority of the other vehicle 40 is high.
  • the vehicle behavior prediction device may determine that the priority of the other vehicle 40 is higher than the priority of the own vehicle 30 when the traffic volume in the sheltered area around the other vehicle 40 is equal to or greater than a predetermined amount. Thereby, the vehicle behavior prediction apparatus can perform a quick avoidance operation.
  • the vehicle behavior prediction device may determine that the priority of the other vehicle 40 is higher than the priority of the host vehicle 30 when the traffic volume at a sheltered area around the host vehicle 30 is equal to or less than a predetermined amount. Thereby, the vehicle behavior prediction apparatus can perform a quick avoidance operation.
  • the vehicle behavior prediction apparatus may determine the priority based on the vehicle type of the other vehicle 40. Depending on the type of the other vehicle 40, it may be difficult for the other vehicle 40 to perform the avoidance operation. Therefore, the vehicle behavior prediction device determines the priority based on the vehicle type of the other vehicle 40. Then, the vehicle behavior prediction device avoids the other vehicle 40 after the other vehicle 40 stops when the priority of the own vehicle 30 is lower than when the priority of the own vehicle 30 is higher. Shorten the time until operation starts. Thereby, the vehicle behavior prediction apparatus can perform a quick avoidance operation.
  • the vehicle behavior prediction apparatus may determine the priority based on a sign posted on the other vehicle 40. Depending on the sign posted on the other vehicle 40, it may be difficult for the other vehicle 40 to perform the avoidance operation. Therefore, the vehicle behavior prediction device determines the priority based on the sign posted on the other vehicle 40. Then, the vehicle behavior prediction device avoids the other vehicle 40 after the other vehicle 40 stops when the priority of the own vehicle 30 is lower than when the priority of the own vehicle 30 is higher. Shorten the time until operation starts. Thereby, the vehicle behavior prediction apparatus can perform a quick avoidance operation.
  • the processing circuit includes a programmed processing device such as a processing device including an electrical circuit.
  • the processing circuitry also includes devices such as application specific integrated circuits (ASICs) and circuit components arranged to perform the described functions. Further, the vehicle behavior prediction apparatus can improve the function of the computer.
  • ASICs application specific integrated circuits
  • the vehicle behavior prediction apparatus may determine the priority based on the stop position of the other vehicle 40.
  • the vehicle behavior prediction apparatus acquires a distance from the center position of the road width to the center position of the other vehicle 40 in the vehicle width direction. Then, the vehicle behavior prediction apparatus may determine that the priority of the other vehicle 40 is higher than the priority of the host vehicle 30 when the distance is equal to or less than a predetermined value.
  • the vehicle behavior prediction apparatus may advance the host vehicle 30 and determine the priority based on the reaction of the other vehicle 40 with respect to the forward movement.
  • the vehicle behavior prediction device may determine that the priority of the other vehicle 40 is higher than the priority of the host vehicle 30.
  • the vehicle behavior prediction device may perform an operation of predicting a route traveled by the other vehicle 40 that is stopped and avoiding the predicted route.
  • the vehicle behavior prediction device may determine that the priority of the other vehicle 40 is higher than the priority of the own vehicle 30 when the other vehicle 40 enters the narrow road before the own vehicle 30.
  • the other vehicle 40 may have a longer traveling distance on the narrow road than the own vehicle 30. In such a case, the influence of the vehicle 30 on the traffic flow can be minimized if it is avoided earlier.
  • the vehicle behavior prediction apparatus is configured such that the priority of the other vehicle 40 is higher than the priority of the own vehicle 30 when an intersection exists behind the own vehicle 30 and the turn signal of the other vehicle 40 is lit. You may judge it expensive. By avoiding the host vehicle 30 at an early stage, the other vehicle 40 can bend immediately, and then the host vehicle 30 can move forward smoothly.

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Abstract

車両挙動予測装置は、自車両と他車両との道路区間を通過する優先度を判断する優先度判断部（16）と、自車両の優先度が低い場合は、自車両の優先度が高い場合に比べて、他車両が停車してから自車両が他車両を回避する動作を開始するまでの時間を短くする車両制御部（21）と、を備える。

Description

車両挙動予測方法及び車両挙動予測装置
　本発明は、車両挙動予測方法及び車両挙動予測装置に関する。
　従来より、すれ違いが困難な狭路を通過する優先順位を交通状況に応じて決定する技術が知られている（特許文献１）。特許文献１に記載された発明は、自車両と他車両との間で、退避ポイントへの到達時間及び後続車両の車両数に係る情報を交換し、交換した情報に基づいて優先順位を決定する。
特開２０１６−１４３１３７号公報
　しかしながら、特許文献１に記載された発明は、自車両と他車両とが情報を交換する機能を有することを前提としている。したがって、自車両と他車両とが情報を交換できない場合は、優先順位を決定することは難しく、狭路における速やかな回避動作を行うことができないおそれがある。
　本発明は、上記問題に鑑みて成されたものであり、その目的は、自車両と他車両とが情報を交換できない場合でも、速やかな回避動作を行いうる車両挙動予測方法及び車両挙動予測装置を提供することである。
　本発明の一態様に係る車両挙動予測方法は、自車両と他車両との道路区間を通過する優先度を判断し、自車両の優先度が低い場合は、自車両の優先度が高い場合に比べて、他車両が停車してから自車両が他車両を回避する動作を開始するまでの時間を短くする。
　本発明によれば、自車両と他車両とが情報を交換できない場合でも、速やかな回避動作を行いうる。
図１は、本発明の実施形態に係る車両挙動予測装置の概略構成図である。 図２は、狭路を対面で走行する自車両と他車両を説明する図である。 図３は、他車両の停車時間と閾値との関係を示すグラフである。 図４は、狭路を対面で走行する自車両と他車両を説明する図である。 図５Ａは、車種と加算点との関係を示す表である。 図５Ｂは、道路構造と加算点との関係を示す表である。 図５Ｃは、標識と加算点との関係を示す表である。 図６は、本発明の実施形態に係る車両挙動予測装置の一動作例を説明するフローチャートである。
　以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。図面の記載において同一部分には同一符号を付して説明を省略する。
（車両挙動予測装置の構成）
　図１を参照して、本実施形態に係る車両挙動予測装置の構成を説明する。車両挙動予測装置は、物体検出装置１と、自車位置推定装置２と、地図取得装置３と、コントローラ１００とを備える。車両挙動予測装置は、主に自動運転機能を備える自動運転車両に用いられる装置であるが、これに限定されない。車両挙動予測装置は、自動運転機能を備えていない車両に用いられてもよい。
　物体検出装置１は、自車両に搭載された、レーザレーダやミリ波レーダ、カメラなど、自車両の周辺の物体を検出する、複数の異なる種類の物体検出センサを備える。物体検出装置１は、複数の物体検出センサを用いて、自車両の周辺における物体を検出する。物体検出装置１は、他車両、バイク、自転車、歩行者を含む移動物体、及び駐車車両を含む静止物体を検出する。例えば、物体検出装置１は、移動物体及び静止物体の自車両に対する位置、姿勢（ヨー角）、大きさ、速度、加速度、ジャーク、減速度、ヨーレートを検出する。
　自車位置推定装置２は、自車両に搭載された、ＧＰＳ（グローバル・ポジショニング・システム）やオドメトリなど自車両の絶対位置を計測する位置検出センサを備える。自車位置推定装置２は、位置検出センサを用いて、自車両の絶対位置、すなわち、所定の基準点に対する自車両の位置、姿勢及び速度を計測する。
　地図取得装置３は、自車両が走行する道路の構造を示す地図情報を取得する。地図取得装置３が取得する地図情報には、車線の絶対位置や車線の接続関係、相対位置関係などの道路構造の情報が含まれる。地図取得装置３は、地図情報を格納した地図データベースを所有してもよいし、クラウドコンピューティングにより地図情報を外部の地図データサーバから取得してもよい。また、地図取得装置３は、車車間通信、路車間通信を用いて地図情報を取得してもよい。
　コントローラ１００は、物体検出装置１及び自車位置推定装置２による検出結果及び地図取得装置３による取得情報に基づいて、自車両の動作を制御する。コントローラ１００は、ＣＰＵ（中央処理装置）、メモリ、及び入出力部を備える汎用のマイクロコンピュータである。マイクロコンピュータには、周辺状況予測装置として機能させるためのコンピュータプログラムがインストールされている。コンピュータプログラムを実行することにより、マイクロコンピュータは、車両挙動予測装置が備える複数の情報処理回路として機能する。なお、ここでは、ソフトウェアによって車両挙動予測装置が備える複数の情報処理回路を実現する例を示すが、もちろん、以下に示す各情報処理を実行するための専用のハードウェアを用意して、情報処理回路を構成することも可能である。また、複数の情報処理回路を個別のハードウェアにより構成してもよい。
　コントローラ１００は、複数の情報処理回路として、検出統合部４と、物体追跡部５と、地図内位置演算部６と、挙動予測部１０と、経路生成部２０と、車両制御部２１と、を備える。更に、挙動予測部１０は、狭路情報取得部１１と、停車時間計測部１２と、待避場所取得部１３と、他車両情報取得部１４と、道路構造取得部１５と、優先度判断部１６と、閾値変更部１７と、を備える。
　検出統合部４は、物体検出装置１が備える複数の物体検出センサの各々から得られた複数の検出結果を統合して、各物体に対して一つの検出結果を出力する。具体的には、物体検出センサの各々から得られた物体の挙動から、各物体検出センサの誤差特性などを考慮した上で最も誤差が少なくなる最も合理的な物体の挙動を算出する。具体的には、既知のセンサ・フュージョン技術を用いることにより、複数種類のセンサで取得した検出結果を総合的に評価して、より正確な検出結果を得る。
　物体追跡部５は、検出統合部４によって検出された物体を追跡する。具体的に、物体追跡部５は、異なる時刻に出力された物体の挙動から、異なる時刻間における物体の同一性の検証（対応付け）を行い、かつ、その対応付けを基に、物体を追跡する。なお、異なる時刻に出力された物体の挙動は、コントローラ１００内のメモリに記憶される。
　地図内位置演算部６は、自車位置推定装置２により得られた自車両の絶対位置、及び地図取得装置３により取得された地図データから、地図上における自車両の位置及び姿勢を推定する。
　狭路情報取得部１１は、地図取得装置３から狭路の情報を取得する。狭路とは、対面通行でのすれ違いが困難な道路区間をいう。なお、対面通行でのすれ違いが可能な道路区間であっても、条件によっては狭路となりうる。例えば、対面通行する車両が、両方とも車幅の狭い軽自動車である場合、すれ違いが可能な道路区間があるとする。この道路区間において、対面通行する車両のうち、一方が車幅の広いトラックである場合には、他方が車幅の狭い軽自動車であった場合でも、すれ違いが困難になりうる。したがって、このような道路区間は、狭路になりうる。また、対面通行する車両が、互いに道路の端に寄せた場合、すれ違いが可能な道路区間があるとする。この道路区間において、対面通行する車両のうち、一方あるいは両方の運転者が初心者の場合、車両を道路端に寄せる、という運転が困難な場合があり、すれ違いが困難になりうる。したがって、このような道路区間は、狭路になりうる。
　停車時間計測部１２は、物体追跡部５から取得した情報に基づいて、他車両が停車してからの時間を計測する。
　待避場所取得部１３は、地図取得装置３から待避場所に関する情報を取得する。待避場所とは、狭路に設けられるスペースであり、主に対面通行において進路を譲るために設けられる。また、待避場所取得部１３は、待避場所の交通量を取得してもよい。また、待避場所取得部１３は、自車両または他車両の現在位置から待避場所までの距離を取得してもよい。
　他車両情報取得部１４は、物体検出装置１から他車両の情報（属性）を取得する。他車両の属性とは、例えば、他車両の車種や、他車両に掲示された標識である。
　道路構造取得部１５は、地図取得装置３から自車両及び他車両の周囲の道路構造を取得する。道路構造には、勾配路、踏切、スクールゾーン、道路幅、交差路などが含まれる。
　優先度判断部１６（優先度判断回路）は、狭路情報取得部１１、停車時間計測部１２、待避場所取得部１３、他車両情報取得部１４、及び道路構造取得部１５から取得した情報に基づいて、すれ違いが困難な道路区間を通過する優先度を判断する。本実施形態において、優先度とは客観的な指標であり、必ずしも、優先度が低いから先に回避動作を行う、ということを意味しない。また、必ずしも、優先度が高いから回避動作を行わない、ということを意味しない。優先度が高くても先に回避動作を行うことはありうる。なお、回避動作とは、相手に進路を譲るための運転動作であり、例えば、狭路では、後退動作や道路端への幅寄せである。また、優先度は、後述する閾値の変更に用いられる指標でもある。
　閾値変更部１７は、優先度判断部１６から取得した優先度に基づいて、閾値を変更する。本実施形態において、閾値は、回避動作を開始する際に用いられる指標であり、詳細は後述する。
　経路生成部２０は、回避動作を行うための経路を生成する。車両制御部２１（車両制御回路）は、経路生成部２０によって生成された経路に進むため、各種センサの情報を使用しながら自車両の各種アクチュエータ（ステアリングアクチュエータ、アクセルペダルアクチュエータ、ブレーキアクチュエータなど）を制御して回避動作を行う。また、車両制御部２１は、後述するように、自車両の優先度が低い場合は、自車両の優先度が高い場合に比べて、他車両が停車してから自車両が他車両を回避する動作を開始するまでの時間を短くする。
　次に、図２~図５を参照して、車両挙動予測装置の一動作例を説明する。
　図２に示す例では、自車両３０と他車両４０が、狭路を対面で走行している。この場合、自車両３０または他車両４０が、相手に進路を譲る必要がある。ここで、他車両４０が停車したとする。自車両３０と他車両４０とが情報を交換できない場合、他車両４０の停車が、進路を譲る意図を示すのか、あるいは、進路を譲らない意図を示すのか、判断することは難しい。一方、他車両４０が停車した後、他車両４０の明確な動作がなく意図が判断できない状態が続くと、自車両３０は進めないため、何らかの動作が必要となる。自車両３０が取り得る動作の一例として、他車両４０の停車してからの時間である停車時間が所定時間以上となった場合に、自車両３０が他車両４０を回避する動作を開始することが考えられる。具体的には、図３に示すように、他車両４０の停車時間が時間Ｔ２以上となった場合に、自車両３０が回避動作を行うことが考えられる。例えば、自車両３０が後退するなどして他車両４０とすれ違うことができれば、その後、自車両３０は進むことができる。
　なお、上述の所定時間は、予め設定された閾値に応じて決まる時間であり、図３に示すように、時間Ｔ２は、第１閾値に応じて決まる時間である。このような閾値は、回避動作を開始するための指標であり、実験やシミュレーションにより求めることができる。なお、時間Ｔ２は、特に限定されないが、例えば５秒である。
　ところで、他車両４０の停車時間が時間Ｔ２以上となった場合に、自車両３０が回避動作を行うと説明したが、より短い停車時間で自車両３０が回避動作を行うことができれば、自車両３０は速やかな回避動作を行いうる。具体的には、他車両４０の停車時間が時間Ｔ２より短い時間、例えば、図３に示す時間Ｔ１以上となった場合に、自車両３０が回避動作を行うことができれば、自車両３０は速やかな回避動作を行いうる。すなわち、本実施形態に係る車両挙動予測装置は、他車両４０が停車してから、自車両３０が他車両４０を回避する動作を開始するまでの時間を短くすることにより、自車両３０は速やかな回避動作を行いうる。
　そこで、本実施形態において、閾値変更部１７は、自車両３０の優先度が、他車両４０の優先度より低い場合、第１閾値を第２閾値に変更する。第２閾値は、第１閾値より小さいため、より短い停車時間で自車両３０は回避動作を行いうる。
　ここで、優先度の詳細について説明する。優先度判断部１６は、他車両情報取得部１４や道路構造取得部１５などから取得した情報に基づいて、優先度を判断する。例えば、優先度判断部１６は、他車両４０の属性として、他車両４０の車種に基づいて、優先度を判断してもよい。例えば、優先度判断部１６は、他車両４０が大型自動車、バス、トラックなどである場合、他車両４０の優先度が自車両３０の優先度より高いと判断してもよい。これは、道幅に対して他車両が大きければ大きいほど、後退などの回避動作を行うには時間を要してしまうからである。また、優先度判断部１６は、他車両４０が緊急車両である場合、他車両４０の優先度が自車両３０の優先度より高いと判断してもよい。また、優先度判断部１６は、自車両３０及び他車両４０の車幅の差や比を用いて優先度を判断してもよい。自車両３０が普通乗用車であり、他車両４０が大型自動車、バス、トラックなどである場合、他車両４０の優先度が自車両３０の優先度より高いと判断してもよい。
　また、優先度判断部１６は、他車両４０の属性として、他車両４０に掲示された標識に基づいて、優先度を判断してもよい。車両に掲示された標識は、例えば、初心運転者標識、高齢運転者標識である。なお、車両に掲示された標識は、身体障害者標識や聴覚障害者標識を含んでもよい。優先度判断部１６は、他車両４０に初心運転者標識あるいは高齢運転者標識が掲示されている場合、他車両４０の優先度が自車両３０の優先度より高いと判断してもよい。初心運転者標識、高齢運転者標識などの標識が車両に掲示されている場合、この車両のドライバが後退などの回避動作を行うには時間を要する傾向にあるからである。
　また、優先度判断部１６は、自車両３０または他車両４０の周辺の情報に基づいて、優先度を判断してもよい。自車両３０及び他車両４０の周辺の情報とは、例えば、自車両３０または他車両４０の周囲の道路構造である。例えば、他車両４０の周囲の道路構造として、他車両４０の後方の道路構造が勾配路である場合、優先度判断部１６は、他車両４０の優先度が自車両３０の優先度より高いと判断してもよい。他車両４０の後方の道路構造が勾配路である場合、他車両４０は、後方を確認しにくいからである。また、自車両３０及び他車両４０の両方が、勾配路にいる場合であって、自車両３０が勾配の高い側の下り坂に位置して、他車両４０が勾配の低い側の上り坂に位置するときには、優先度判断部１６は、他車両４０の優先度が自車両３０の優先度より高いと判断してもよい。他車両４０は、上り坂で発進する必要があり、前進しにくいからである。
　また、優先度判断部１６は、他車両４０の後方の道路構造が踏切である場合、他車両４０の優先度が自車両３０の優先度より高いと判断してもよい。後方の道路構造が踏切である場合、他車両４０は、後退しにくいからである。また、優先度判断部１６は、他車両４０の後方で工事が行われている場合、他車両４０の優先度が自車両３０の優先度より高いと判断してもよい。また、優先度判断部１６は、他車両４０の後方の道路構造がスクールゾーンである場合、他車両４０の優先度が自車両３０の優先度より高いと判断してもよい。後方の道路構造がスクールゾーンである場合、他車両４０は、後退しにくいからである。スクールゾーンとは、登下校時、車両の乗り入れが禁止となる幼稚園・小学校の通学路指定区域のことである。また、優先度判断部１６は、他車両４０の後方の道路幅が自車両３０の後方の道路幅より狭い場合は、他車両４０の優先度が自車両３０の優先度より高いと判断してもよい。他車両４０の後方の道路幅が自車両３０の後方の道路幅より狭い場合は、他車両４０は後退しにくいからである。
　また、優先度判断部１６は、図４に示すように、他車両４０の後方の道路構造が待避場所である場合、この待避場所の交通量に基づいて優先度を判断してもよい。例えば、優先度判断部１６は、他車両４０の後方の待避場所における交通量が所定量以上である場合、他車両４０の優先度が自車両３０の優先度より高いと判断してもよい。また、優先度判断部１６は、自車両３０の後方の道路構造が待避場所である場合、この待避場所の交通量に基づいて優先度を判断してもよい。例えば、優先度判断部１６は、自車両３０の後方の待避場所における交通量が所定量以下である場合、他車両４０の優先度が自車両３０の優先度より高いと判断してもよい。
　また、優先度判断部１６は、他車両情報取得部１４や道路構造取得部１５などから取得した情報に点数を付けて、点数が高いほうを優先度が高いと判断してもよい。例えば、自車両３０が普通自動車であり、他車両４０が大型自動車である場合、図５Ａに示すように、自車両３０には２点が加算され、他車両４０には３点が加算される。また、自車両３０の後方の道路構造が勾配路であり、他車両４０の後方の道路構造が踏切である場合、図５Ｂに示すように、自車両３０には１点が加算され、他車両４０には３点が加算される。また、他車両４０に初心運転者標識が掲示されている場合、図５Ｃに示すように、他車両４０には１点が加算される。自車両３０に加算された点数の合計は、３点であり、他車両４０に加算された点数の合計は、７点である。よって、優先度判断部１６は、他車両４０の優先度が自車両３０の優先度より高いと判断する。このように、優先度判断部１６は、他車両４０及び自車両３０の属性と、他車両４０及び自車両３０の周辺の情報とに重み付けすることによって、優先度を判断しうる。また、優先度判断部１６は、他車両４０の属性と、他車両４０または自車両３０の周辺の情報とに重みを付けることによって、優先度を判断してもよい。
　以上説明したように、優先度判断部１６は、他車両情報取得部１４や道路構造取得部１５などから取得した情報を、単独で、あるいは組合わせて優先度を判断しうる。
　優先度判断部１６が判断した優先度に基づいて、閾値変更部１７は、閾値を変更する。閾値変更部１７は、自車両３０の優先度が、他車両４０の優先度より低い場合、図３に示す第１閾値を第２閾値に変更する。なお、第２閾値は、例えば、他車両情報取得部１４や道路構造取得部１５などから取得した情報に重みを付け、重み付けされた情報をそれぞれ加算することにより求めることができる。第２閾値は、式１で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 　ここで、ａ１~ａ７は係数である。ｂ１は、他車両４０の後方の交通量である。ｂ２は、自車両３０の後方の交通量である。ｂ３は、他車両４０の後方の道路構造である。ｂ４は、自車両３０の後方の道路構造である。ｂ５は、自車両３０の車種である。ｂ６は、他車両４０の車種である。ｂ７は、他車両４０に掲示されている標識である。ｂ３~ｂ７は、図５Ａ~５Ｃに基づいて算出される。
（車両挙動予測装置の一動作例）
　次に、図６のフローチャートを参照して、車両挙動予測装置の一動作例を説明する。このフローチャートは、例えばイグニッションスイッチがオンされたときに開始する。
　ステップＳ１０１において、物体検出装置１は、複数の物体検出センサを用いて、自車両の周囲における物体（例えば、他車両）を検出する。ステップＳ１０３に処理が進み、検出統合部４は、複数の物体検出センサの各々から得られた複数の検出結果を統合して、各他車両に対して一つの検出結果を出力する。そして、物体追跡部５が、検出及び統合された各他車両を追跡する。
　ステップＳ１０５に処理が進み、自車位置推定装置２は、位置検出センサを用いて、自車両の絶対位置を計測する。ステップＳ１０７に処理が進み、地図取得装置３は、自車両が走行する道路の構造を示す地図情報を取得する。ステップＳ１０９に処理が進み、地図内位置演算部６は、ステップＳ１０５で計測された自車両の絶対位置、及びステップＳ１０７で取得された地図データから、地図上における自車両の位置及び姿勢を推定する。
　ステップＳ１１１に処理が進み、他車両が停車している場合（ステップＳ１１１でＹｅｓ）、処理は、ステップＳ１１２に進む。一方、他車両が停車していない場合（ステップＳ１１１でＮｏ）、処理は、ステップＳ１０１に戻る。
　ステップＳ１１２において、コントローラ１００は、自車両が走行している道路が、他車両とすれ違うことが困難な狭路か否かを判断する。図２に示すように、自車両３０が走行している道路が、停車している他車両４０とすれ違うことが困難な狭路である場合（ステップＳ１１２でＹｅｓ）、処理はステップＳ１１３に進む。一方、自車両３０が走行している道路が、停車している他車両４０とすれ違うことが困難な狭路でない場合（ステップＳ１１２でＮｏ）、処理はステップＳ１０１に戻る。
　ステップＳ１１３において、停車時間計測部１２は、他車両４０が停車している時間を計測する。処理はステップＳ１１５に進み、道路構造取得部１５は、自車両３０及び他車両４０の周囲の道路構造を取得する。処理はステップＳ１１７に進み、他車両情報取得部１４は、他車両４０の情報を取得する。処理はステップＳ１１９に進み、優先度判断部１６は、他車両情報取得部１４や道路構造取得部１５などから取得した情報に基づいて、優先度を判断する。
　処理はステップＳ１２１に進み、閾値変更部１７は、図３に示すように、自車両３０の優先度が、他車両４０の優先度より低い場合、第１閾値を第２閾値に変更する。処理は、ステップＳ１２３に進み、他車両４０の停車時間が第１閾値より小さい場合（ステップＳ１２３でＮｏ）、処理は待機する。一方、他車両４０の停車時間が第１閾値以上となった場合（ステップＳ１２３でＹｅｓ）、処理はステップＳ１２５に進み、車両制御部２１は、回避動作を行う。
（作用効果）
　以上説明したように、本実施形態に係る車両挙動予測装置によれば、以下の作用効果が得られる。
　車両挙動予測装置は、自車両３０の優先度が、他車両４０の優先度より低い場合、第１閾値を第２閾値に変更する（図３参照）。すなわち、車両挙動予測装置は、自車両３０の優先度が低い場合は、自車両３０の優先度が高い場合に比べて、他車両４０が停車してから自車両３０が他車両４０を回避する動作を開始するまでの時間を短くする。すれ違いが困難な道路区間において、自車両３０と他車両４０とが情報を交換できない状況では、他車両４０の停車に基づいて、他車両４０の意図を把握することは難しい。そこで、車両挙動予測装置は、自車両３０の優先度が低い場合は、自車両３０の優先度が高い場合に比べて、他車両４０が停車してから自車両３０が他車両４０を回避する動作を開始するまでの時間を短くする。これにより、車両挙動予測装置は、速やかな回避動作を行いうる。
　また、車両挙動予測装置は、他車両４０の属性に基づいて、優先度を判断してもよい。他車両４０の属性によっては、他車両４０が回避動作を行うことが難しい場合がある。車両挙動予測装置は、他車両４０の属性に基づいて優先度を判断することにより、速やかな回避動作を行いうる。
　また、車両挙動予測装置は、他車両４０または自車両３０の周辺の情報に基づいて、優先度を判断してもよい。他車両４０または自車両３０の周辺の情報によっては、他車両４０が回避動作を行うことが難しい場合がある。車両挙動予測装置は、他車両４０または自車両３０の周辺の情報に基づいて優先度を判断することにより、速やかな回避動作を行いうる。
　また、車両挙動予測装置は、他車両４０の属性と、他車両４０または自車両３０の周辺の情報とに重み付けすることによって、優先度を判断してもよい。図５Ａ~図５Ｃに示すように、それぞれの情報に重みを付けることにより、車両挙動予測装置は、様々な状況を考慮して優先度を判断しうる。なお、車両挙動予測装置は、他車両４０及び自車両３０の属性と、他車両４０及び自車両３０の周辺の情報とに重み付けすることによって、優先度を判断してもよい。
　また、車両挙動予測装置は、他車両４０の周囲の道路構造に基づいて、優先度を判断してもよい。他車両４０の周囲の道路構造によっては、他車両４０が回避動作を行うことが難しい場合がある。そこで、車両挙動予測装置は、他車両４０の周囲の道路構造に基づいて優先度を判断する。そして、車両挙動予測装置は、自車両３０の優先度が低い場合は、自車両３０の優先度が高い場合に比べて、他車両４０が停車してから自車両３０が他車両４０を回避する動作を開始するまでの時間を短くする。これにより、車両挙動予測装置は、速やかな回避動作を行いうる。
　また、車両挙動予測装置は、他車両４０の後方が勾配路である場合、他車両４０の優先度が自車両３０の優先度より高いと判断してもよい。他車両４０の後方が勾配路である場合、他車両４０は、後方を確認しにくいため、他車両４０が回避動作を行うことが難しい場合がある。他車両４０の後方が勾配路である場合、車両挙動予測装置は、他車両４０の優先度が高いと判断することにより、速やかな回避動作を行いうる。
　また、車両挙動予測装置は、他車両４０の後方が踏切である場合、他車両４０の優先度が自車両３０の優先度より高いと判断してもよい。他車両４０の後方が踏切である場合、他車両４０は、回避動作を行うことが難しい場合がある。他車両４０の後方が踏切である場合、車両挙動予測装置は、他車両４０の優先度が高いと判断することにより、速やかな回避動作を行いうる。
　また、車両挙動予測装置は、他車両４０の後方がスクールゾーンである場合、他車両４０の優先度が自車両３０の優先度より高いと判断してもよい。他車両４０の後方がスクールゾーンである場合、他車両４０は、回避動作を行うことが難しい場合がある。他車両４０の後方がスクールゾーンである場合、車両挙動予測装置は、他車両４０の優先度が高いと判断することにより、速やかな回避動作を行いうる。
　また、車両挙動予測装置は、他車両４０の位置する道路幅が自車両３０の位置する道路幅より狭い場合、他車両４０の優先度が自車両３０の優先度より高いと判断してもよい。他車両４０の位置する道路幅が自車両３０の位置する道路幅より狭い場合、他車両４０は、回避動作を行うことが難しい場合がある。他車両４０の位置する道路幅が自車両３０の位置する道路幅より狭い場合、車両挙動予測装置は、他車両４０の優先度が高いと判断することにより、速やかな回避動作を行いうる。
　また、車両挙動予測装置は、他車両４０の周囲の待避場所における交通量が所定量以上である場合、他車両４０の優先度が自車両３０の優先度より高いと判断してもよい。これにより、車両挙動予測装置は、速やかな回避動作を行いうる。また、車両挙動予測装置は、自車両３０の周囲の待避場所における交通量が所定量以下である場合、他車両４０の優先度が自車両３０の優先度より高いと判断してもよい。これにより、車両挙動予測装置は、速やかな回避動作を行いうる。
　また、車両挙動予測装置は、他車両４０の車種に基づいて、優先度を判断してもよい。他車両４０の車種によっては、他車両４０が回避動作を行うことが難しい場合がある。そこで、車両挙動予測装置は、他車両４０の車種に基づいて優先度を判断する。そして、車両挙動予測装置は、自車両３０の優先度が低い場合は、自車両３０の優先度が高い場合に比べて、他車両４０が停車してから自車両３０が他車両４０を回避する動作を開始するまでの時間を短くする。これにより、車両挙動予測装置は、速やかな回避動作を行いうる。
　また、車両挙動予測装置は、他車両４０に掲示された標識に基づいて、優先度を判断してもよい。他車両４０に掲示された標識によっては、他車両４０が回避動作を行うことが難しい場合がある。そこで、車両挙動予測装置は、他車両４０に掲示された標識に基づいて優先度を判断する。そして、車両挙動予測装置は、自車両３０の優先度が低い場合は、自車両３０の優先度が高い場合に比べて、他車両４０が停車してから自車両３０が他車両４０を回避する動作を開始するまでの時間を短くする。これにより、車両挙動予測装置は、速やかな回避動作を行いうる。
　上述の実施形態に記載される各機能は、１または複数の処理回路により実装され得る。処理回路は、電気回路を含む処理装置等のプログラムされた処理装置を含む。処理回路は、また、記載された機能を実行するようにアレンジされた特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）や回路部品等の装置を含む。また、車両挙動予測装置は、コンピュータの機能を改善しうる。
　上記のように、本発明の実施形態を記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。
　例えば、車両挙動予測装置は、他車両４０の停車位置に基づいて優先度を判断してもよい。他車両４０が道路幅の中央に停車している場合、進路を譲らない意図が推定される。一方、他車両４０が道路幅の端に停車している場合、進路を譲る意図が推定される。そこで、車両挙動予測装置は、道路幅の中央の位置から、他車両４０の車幅方向における中央の位置まで距離を取得する。そして、車両挙動予測装置は、この距離が所定値以下の場合に、他車両４０の優先度が自車両３０の優先度より高いと判断してもよい。
　また、他車両４０が停車しているシーンにおいて、車両挙動予測装置は、自車両３０を前進させ、この前進に対する他車両４０の反応に基づいて、優先度を判断してもよい。自車両３０の前進に対し、他車両４０が停車を続ける場合、車両挙動予測装置は、他車両４０の優先度が自車両３０の優先度より高いと判断してもよい。
　なお、図３では、他車両４０の停車時間と閾値の関係を線形（直線）として説明したが、線形に限定されない。他車両４０の停車時間と閾値の関係は、非線形でもよい。
　また、車両挙動予測装置は、停車している他車両４０が進む経路を予測し、予測した経路を回避する動作をしてもよい。
　また、車両挙動予測装置は、他車両４０が自車両３０より先に狭路に進入した場合は、他車両４０の優先度が自車両３０の優先度より高いと判断してもよい。他車両４０が自車両３０より先に狭路に進入した場合、他車両４０の方が自車両３０より狭路における進行距離が長い可能性がある。このような場合、自車両３０が早期に回避する方が交通流へ与える影響は最小になりうる。
　また、車両挙動予測装置は、自車両３０の後方に交差路が存在し、かつ、他車両４０のターンシグナルが点灯している場合は、他車両４０の優先度が自車両３０の優先度より高いと判断してもよい。自車両３０が早期に回避することにより、他車両４０はすぐに曲がることができ、その後に自車両３０もスムーズに前進しうる。
１　物体検出装置
２　自車位置推定装置
３　地図取得装置
４　検出統合部
５　物体追跡部
６　地図内位置演算部
１０　挙動予測部
１１　狭路情報取得部
１２　停車時間計測部
１３　待避場所取得部
１４　他車両情報取得部
１５　道路構造取得部
１６　優先度判断部
１７　閾値変更部
２０　経路生成部
２１　車両制御部
１００　コントローラ

Claims (15)

  1. 　自車両と、他車両とのすれ違いが困難な道路区間において、
    　前記自車両と前記他車両との前記道路区間を通過する優先度を判断し、前記自車両の優先度が低い場合は、前記自車両の優先度が高い場合に比べて、前記他車両が停車してから前記自車両が前記他車両を回避する動作を開始するまでの時間を短くすることを特徴とする車両挙動予測方法。
  2. 　前記他車両の属性に基づいて、前記優先度を判断することを特徴とする請求項１に記載の車両挙動予測方法。
  3. 　前記他車両または前記自車両の周辺の情報に基づいて、前記優先度を判断することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の車両挙動予測方法。
  4. 　前記他車両の属性と、前記他車両または前記自車両の周辺の情報とに重みを付けることによって、前記優先度を判断することを特徴とする請求項３に記載の車両挙動予測方法。
  5. 　前記他車両の周辺の情報は、前記他車両の周囲の道路構造であることを特徴とする請求項３または４に記載の車両挙動予測方法。
  6. 　前記他車両の後方の前記道路構造が勾配路である場合は、前記他車両の優先度が前記自車両の優先度より高いと判断することを特徴とする請求項５に記載の車両挙動予測方法。
  7. 　前記他車両の後方の前記道路構造が踏切である場合は、前記他車両の優先度が前記自車両の優先度より高いと判断することを特徴とする請求項５または６に記載の車両挙動予測方法。
  8. 　前記他車両の後方の前記道路構造がスクールゾーンである場合は、前記他車両の優先度が前記自車両の優先度より高いと判断することを特徴とする請求項５~７のいずれか１項に記載の車両挙動予測方法。
  9. 　前記道路構造として、前記他車両の位置する道路幅が前記自車両の位置する道路幅より狭い場合は、前記他車両の優先度が前記自車両の優先度より高いと判断することを特徴とする請求項５~８のいずれか１項に記載の車両挙動予測方法。
  10. 　前記道路構造は待避場所であり、前記他車両の周囲の待避場所における交通量が所定量以上である場合、もしくは、前記自車両の周囲の待避場所における交通量が所定量以下である場合は、前記他車両の優先度が前記自車両の優先度より高いと判断することを特徴とする請求項５~９のいずれか１項に記載の車両挙動予測方法。
  11. 　前記他車両の属性は、前記他車両の車種であることを特徴とする請求項２~１０のいずれか１項に記載の車両挙動予測方法。
  12. 　前記他車両の属性は、前記他車両に掲示された標識であることを特徴とする請求項２~１１のいずれか１項に記載の車両挙動予測方法。
  13. 　前記他車両が前記自車両より先に前記道路区間に進入した場合は、前記他車両の優先度が前記自車両の優先度より高いと判断することを特徴とする請求項１~１２のいずれか１項に記載の車両挙動予測方法。
  14. 　前記自車両の後方に交差路が存在し、かつ、前記他車両のターンシグナルが点灯している場合は、前記他車両の優先度が前記自車両の優先度より高いと判断することを特徴とする請求項１~１３のいずれか１項に記載の車両挙動予測方法。
  15. 　自車両と、他車両とのすれ違いが困難な道路区間において、
    　前記自車両と前記他車両との前記道路区間を通過する優先度を判断する優先度判断回路と、
    　前記自車両の優先度が低い場合は、前記自車両の優先度が高い場合に比べて、前記他車両が停車してから前記自車両が前記他車両を回避する動作を開始するまでの時間を短くする車両制御回路と、
    を備えることを特徴とする車両挙動予測装置。
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