WO2023053165A1 - 運転支援装置及びコンピュータプログラムを記録した記録媒体 - Google Patents

運転支援装置及びコンピュータプログラムを記録した記録媒体 Download PDF

Info

Publication number
WO2023053165A1
WO2023053165A1 PCT/JP2021/035511 JP2021035511W WO2023053165A1 WO 2023053165 A1 WO2023053165 A1 WO 2023053165A1 JP 2021035511 W JP2021035511 W JP 2021035511W WO 2023053165 A1 WO2023053165 A1 WO 2023053165A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
vehicle
driving
risk
collision
moving body
Prior art date
Application number
PCT/JP2021/035511
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
洋亮 竹林
優 吉田
颯 加藤
英行 高尾
瑠一 澄川
Original Assignee
株式会社Subaru
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 株式会社Subaru filed Critical 株式会社Subaru
Priority to CN202180032003.1A priority Critical patent/CN116194972A/zh
Priority to JP2023550756A priority patent/JPWO2023053165A1/ja
Priority to PCT/JP2021/035511 priority patent/WO2023053165A1/ja
Publication of WO2023053165A1 publication Critical patent/WO2023053165A1/ja

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units, or advanced driver assistance systems for ensuring comfort, stability and safety or drive control systems for propelling or retarding the vehicle
    • B60W30/08—Active safety systems predicting or avoiding probable or impending collision or attempting to minimise its consequences
    • B60W30/09—Taking automatic action to avoid collision, e.g. braking and steering
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems

Definitions

  • the present disclosure relates to a recording medium that records a driving support device and a computer program that support driving of a vehicle based on the risk of collision with obstacles around the vehicle.
  • Patent Document 1 proposes a collision avoidance control device that determines whether or not an avoidance route is a safe driving route.
  • Patent Document 1 discloses an avoidance route setting means for setting an avoidance route for avoiding a collision with a forward obstacle, a reliability calculation means for calculating the reliability of the avoidance route, and an avoidance route along the avoidance route.
  • an automatic steering control means for determining whether or not automatic steering is to be executed; and a unit for specifying whether a unit area formed by dividing an area in front of the vehicle into a plurality of areas is an obstacle area or an unknown area.
  • the area identification means is provided, and the cost of the obstacle area is set higher than that of the unknown area at the same distance from the own vehicle, and the reliability calculation means determines the obstacle area existing within the avoidance area including the avoidance route.
  • a collision avoidance control device is disclosed that calculates an avoidance area cost based on the number and cost of unknown areas and the number and cost of unknown areas, and calculates the reliability of an avoidance route based on the avoidance area cost.
  • Patent Document 2 proposes a system that determines or identifies the behavior that an obstacle tries to perform in its environment and reduces the risk of collision. Specifically, in Patent Document 2, one or more predicted trajectories for each object are calculated based on map and route information, a predicted trajectory set for the object is generated, and using the predicted trajectory set Enumerate multiple combinations of predicted trajectories that an object may travel in the driving environment, calculate a risk value for each combination, generate multiple corresponding risk values, and determine the lowest risk included in the corresponding risk values A system is disclosed for controlling an autonomous vehicle based on a combination having values.
  • the collision avoidance control device described in Patent Literature 1 does not consider the movement of other vehicles around the own vehicle, so the movement of other vehicles increases the risk of collision and the risk of obstacles that occur at the time of collision. There is a risk.
  • the system described in Patent Document 2 considers the movement of other vehicles, it predicts the movement intention of other vehicles such as left turn, right turn, straight ahead, or backward in consideration of map and route information and traffic rules. However, it is not possible to predict the unpredictable movements of other vehicles from the map and the route. Therefore, even in the system described in Patent Literature 2, there is a possibility that the movement of another vehicle increases the risk of collision and the risk of obstacles that occur at the time of collision.
  • the present disclosure has been made in view of the above problems, and an object of the present disclosure is to provide a driving assistance system capable of reducing the risk of collision of the own vehicle with a moving body in consideration of the predicted movement of the moving body.
  • An object of the present invention is to provide a device and a recording medium in which a computer program is recorded.
  • a driving support device that sets driving conditions for the own vehicle based on the risk of collision with an obstacle around the own vehicle, one or more processors and one or more memories communicatively connected to the one or more processors, the processors detecting a moving object and surrounding environment around the own vehicle, and driving the detected moving object Behavior is predicted, and for each of the predicted driving behaviors of the moving body, movement after a predetermined time based on the distance between the moving body and the own vehicle after a predetermined time and the probability that the moving body will perform each driving behavior
  • a driving support device that executes a process including calculating a collision risk between a body and the own vehicle and setting driving conditions for the own vehicle that minimize the collision risk.
  • a computer applied to a driving support device that sets driving conditions for the own vehicle based on the risk of collision with an obstacle around the own vehicle A recording medium in which a program is recorded, wherein a processor detects a moving object and surrounding environment around the own vehicle, predicts the detected driving behavior of the moving object, and predicts the driving behavior of the moving object. Calculating the collision risk between the moving body and the own vehicle after a predetermined time based on the distance between the moving body and the own vehicle after the predetermined time and the probability that the moving body will perform the respective driving behavior for each of and setting the driving condition of the own vehicle that minimizes the risk of collision.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing a configuration example of a vehicle provided with a driving assistance device according to an embodiment of the present disclosure
  • FIG. It is a block diagram which shows the structural example of the driving assistance device which concerns on the same embodiment.
  • It is a flowchart which shows an example of a process by the driving assistance device which concerns on the same embodiment.
  • FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of predicting the driving behavior of another vehicle by the driving assistance device according to the embodiment
  • FIG. 4 is an explanatory diagram showing the positions of other vehicles and own vehicle after a predetermined time predicted by the driving assistance device according to the embodiment;
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing a configuration example of a vehicle 1 provided with a driving support device 50 according to this embodiment.
  • the vehicle 1 shown in FIG. When not required, it is configured as a four-wheel drive vehicle that transmits to the "wheel 3").
  • the driving force source 9 may be an internal combustion engine such as a gasoline engine or a diesel engine, or may be a driving motor, or may include both an internal combustion engine and a driving motor.
  • the vehicle 1 may be, for example, an electric vehicle equipped with two drive motors, a front wheel drive motor and a rear wheel drive motor, or an electric vehicle equipped with drive motors corresponding to the respective wheels 3. There may be.
  • the vehicle 1 is an electric vehicle or a hybrid electric vehicle, the vehicle 1 includes a secondary battery for accumulating electric power supplied to the drive motor, a motor for generating electric power for charging the battery, a fuel cell, and the like.
  • a generator is installed.
  • the vehicle 1 includes a driving force source 9, an electric steering device 15, and a brake fluid pressure control unit 20 as devices used for operation control of the vehicle 1.
  • the drive force source 9 outputs drive torque that is transmitted to the front wheel drive shaft 5F and the rear wheel drive shaft 5R via a transmission (not shown), the front wheel differential mechanism 7F and the rear wheel differential mechanism 7R.
  • the drive of the driving force source 9 and the transmission is controlled by a vehicle control device 41 including one or more electronic control units (ECU: Electronic Control Unit).
  • ECU Electronic Control Unit
  • An electric steering device 15 is provided on the front wheel drive shaft 5F.
  • the electric steering device 15 includes an electric motor and a gear mechanism (not shown).
  • the electric steering device 15 is controlled by the vehicle control device 41 to adjust the steering angles of the front left wheel 3LF and the front right wheel 3RF.
  • the vehicle control device 41 controls the electric steering device 15 based on the steering angle of the steering wheel 13 by the driver during manual driving.
  • the vehicle control device 41 controls the electric steering device 15 based on a target steering angle set by the driving support device 50 or an automatic driving control device (not shown).
  • the brake system of vehicle 1 is configured as a hydraulic brake system.
  • the brake fluid pressure control unit 20 includes brake calipers 17LF, 17RF, 17LR, and 17RR (hereinafter referred to as "brake caliper 17" when no particular distinction is required) provided on the front, rear, left, and right drive wheels 3LF, 3RF, 3LR, and 3RR, respectively. ) are adjusted to generate braking force.
  • Driving of the brake fluid pressure control unit 20 is controlled by the vehicle control device 41 .
  • the brake fluid pressure control unit 20 is used together with regenerative braking by a drive motor.
  • the vehicle control device 41 includes a driving force source 9 that outputs the driving torque of the vehicle 1, an electric steering device 15 that controls the steering angle of the steering wheel 13 or steered wheels, and a brake fluid pressure control unit 20 that controls the braking force of the vehicle 1. includes one or more electronic controllers that control the drive of the vehicle control device 41 may have a function of controlling the driving of a transmission that changes the speed of the output output from the driving force source 9 and transmits the changed speed to the wheels 3 .
  • the vehicle control device 41 is configured to be able to acquire information transmitted from the driving support device 50 or an automatic driving control device (not shown), and is configured to be able to execute automatic driving control of the vehicle 1 .
  • the vehicle control device 41 acquires information on the amount of operation by the driver, and the driving force source 9 that outputs the driving torque of the vehicle 1, the steering wheel 13, or the steering wheels are steered. It controls the driving of the electric steering device 15 that controls the steering angle and the brake fluid pressure control unit 20 that controls the braking force of the vehicle 1 .
  • the vehicle 1 also includes front imaging cameras 31LF and 31RF, a LiDAR (Light Detection And Ranging) 31S, and a vehicle state sensor 35.
  • front imaging cameras 31LF and 31RF a LiDAR (Light Detection And Ranging) 31S
  • LiDAR Light Detection And Ranging
  • the forward imaging cameras 31LF, 31RF and LiDAR 31S constitute a surrounding environment sensor for acquiring information on the surrounding environment of the vehicle 1.
  • the forward photographing cameras 31LF and 31RF photograph the front of the vehicle 1 and generate image data.
  • the forward shooting cameras 31 LF and 31 RF are provided with imaging elements such as CCD (Charged-Coupled Devices) or CMOS (Complementary Metal-Oxide-Semiconductor), and transmit generated image data to the driving support device 50 .
  • CCD Charge-Coupled Devices
  • CMOS Complementary Metal-Oxide-Semiconductor
  • the front imaging cameras 31LF and 31RF are configured as stereo cameras including a pair of left and right cameras, but they may be monocular cameras.
  • the vehicle 1 includes, for example, a rear camera provided at the rear of the vehicle 1 for capturing the rear or a camera provided on the side mirrors 11L and 11R for capturing the left rear or right rear. may be
  • the vehicle state sensor 35 consists of one or more sensors that detect the operating state and behavior of the vehicle 1 .
  • Vehicle state sensor 35 includes at least one of, for example, a steering angle sensor, an accelerator position sensor, a brake stroke sensor, a brake pressure sensor, or an engine speed sensor. These sensors detect the operating state of the vehicle 1, such as the steering wheel 13 or the steering angle of the steered wheels, the accelerator opening, the amount of brake operation, or the number of engine revolutions.
  • the vehicle state sensor 35 includes at least one of, for example, a vehicle speed sensor, an acceleration sensor, and an angular velocity sensor. These sensors detect vehicle behavior such as vehicle speed, longitudinal acceleration, lateral acceleration, and yaw rate.
  • the vehicle state sensor 35 may also include a sensor that detects the operation of the direction indicator.
  • the vehicle state sensor 35 transmits a sensor signal containing the detected information to the driving assistance device 50 .
  • Driving support device Next, the driving support device 50 according to this embodiment will be specifically described.
  • the vehicle to be supported on which the driving assistance device 50 is mounted is called the own vehicle, and the vehicles around the own vehicle 1 are called the other vehicles.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a configuration example of the driving support device 50 according to this embodiment.
  • the driving assistance device 50 functions as a device that assists the driving of the own vehicle 1 by executing a computer program by a processor such as one or more CPUs (Central Processing Units).
  • the computer program is a computer program for causing the processor to execute an operation to be executed by the driving support device 50, which will be described later.
  • the computer program executed by the processor may be recorded in a recording medium functioning as a storage unit (memory) 53 provided in the driving assistance device 50, or may be recorded in a recording medium built in the driving assistance device 50 or in the driving assistance device. It may be recorded on any recording medium that can be externally attached to the device 50 .
  • Recording media for recording computer programs include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, CD-ROMs (Compact Disk Read Only Memory), DVDs (Digital Versatile Disks), and Blu-ray (registered trademark).
  • Optical recording media magneto-optical media such as floptical disks, storage elements such as RAM (Random Access Memory) and ROM (Read Only Memory), and flash such as USB (Universal Serial Bus) memory and SSD (Solid State Drive) It may be a memory or other medium capable of storing programs.
  • a surrounding environment sensor 31 and a vehicle state sensor 35 are connected to the driving support device 50 via a dedicated line or a communication means such as CAN (Controller Area Network) or LIN (Local InterNet).
  • a vehicle control device 41 is connected to the driving support device 50 via a dedicated line or a communication means such as CAN or LIN.
  • the driving support device 50 is not limited to the electronic control device mounted on the vehicle 1, and may be a terminal device such as a smart phone or wearable device.
  • the driving support device 50 includes a processing unit 51 and a storage unit 53.
  • the processing unit 51 includes one or more processors such as CPUs. A part or all of the processing unit 51 may be composed of an updatable device such as firmware, or may be a program module or the like executed by a command from a CPU or the like.
  • the storage unit 53 is configured by a memory such as RAM or ROM. Storage unit 53 is communicably connected to processing unit 51 . However, the number and types of storage units 53 are not particularly limited.
  • the storage unit 53 stores information such as computer programs executed by the processing unit 51, various parameters used in arithmetic processing, detected data, and arithmetic results.
  • the processing unit 51 of the driving support device 50 includes an ambient environment information acquisition unit 61 , own vehicle information acquisition unit 63 , risk calculation unit 65 and driving condition setting unit 67 .
  • Each of these units is a function realized by execution of a computer program by a processor such as a CPU. However, part of each of these units may be configured to include an analog circuit.
  • a processor such as a CPU.
  • part of each of these units may be configured to include an analog circuit.
  • the ambient environment information acquisition unit 61 detects the ambient environment of the vehicle 1 based on the detection data transmitted from the ambient environment sensor 31 . Specifically, the surrounding environment information acquisition unit 61 detects at least obstacles and lanes existing around the own vehicle 1 . The surrounding environment information acquisition unit 61 obtains information about obstacles, such as the type, size, position, speed of the detected obstacle, the distance from the vehicle 1 to the obstacle, and the relative speed between the vehicle 1 and the obstacle. . Obstacles to be detected include other running vehicles, parked vehicles, pedestrians, bicycles, side walls, curbs, structures, utility poles, traffic signs, traffic lights, natural objects, and all other objects existing around the own vehicle 1. include. In addition, the ambient environment information acquisition unit 61 may calculate the distance from the own vehicle 1 to the boundary of the driving lane. Boundaries of driving lanes are recognized, for example, by white lines, side walls, curbs, and the like.
  • the ambient environment information acquisition unit 61 obtains the yaw rate of the other vehicle.
  • the yaw rate of the other vehicle is calculated based on the attitude change of the other vehicle obtained from the image data of the front imaging cameras 31LF and 31RF, for example.
  • the ambient environment information acquisition unit 61 acquires necessary information such as yaw rate, yaw acceleration, yaw angular acceleration, vehicle speed and acceleration from the other vehicle through inter-vehicle communication. You may The ambient environment information acquisition unit 61 detects ambient environment information at a predetermined cycle and stores the information in the storage unit 53 .
  • the host vehicle information acquisition unit 63 acquires information on the operating state and behavior of the host vehicle 1 based on detection data transmitted from the vehicle state sensor 35 .
  • the host vehicle information acquisition unit 63 acquires information on the operation state of the host vehicle 1, such as the steering wheel or steered wheel steering angle, accelerator opening, brake operation amount, or engine speed.
  • the own vehicle information acquisition unit 63 also acquires behavior information of the own vehicle 1 such as vehicle speed, longitudinal acceleration, lateral acceleration, and yaw rate.
  • the own vehicle information acquisition unit 63 acquires these pieces of information for each predetermined calculation cycle, and stores them in the storage unit 53 .
  • the risk calculation unit 65 calculates the collision risk of the own vehicle 1 with respect to the mobile object detected by the surrounding environment information acquisition unit 61 .
  • the collision risk may include not only the risk of collision between the mobile object and the own vehicle 1, but also the risk of obstacles that occur when the own vehicle 1 collides with the mobile object.
  • the risk calculator 65 predicts a plurality of detected driving behaviors of the moving object. Also, the risk calculator 65 sets a plurality of driving conditions for the own vehicle 1 .
  • the risk calculation unit 65 calculates the predicted distance between the moving object and the own vehicle 1 after a predetermined time, the probability that the moving object will operate each driving action, , the risk of collision between the moving body and the own vehicle 1 after a predetermined time is calculated.
  • the driving behavior of the moving body refers to the motion state of the moving body defined by the steering angular velocity ⁇ o and the acceleration ⁇ o of the moving body.
  • the operating conditions of the own vehicle 1 refer to the operating conditions of the own vehicle 1 defined by the steering angular velocity ⁇ e and the acceleration ⁇ e of the steering wheel of the own vehicle 1 .
  • the driving condition setting unit 67 selects the driving condition of the own vehicle 1 that minimizes the collision risk.
  • the operating condition setting unit 67 sets the steering angular velocity ⁇ e and the acceleration ⁇ e corresponding to the selected operating condition as target values, and transmits these information to the vehicle control device 41 .
  • the vehicle control device 41 that has received the information on the operating conditions controls the driving of each control device based on the information on the set operating conditions. This reduces the risk of the vehicle 1 colliding with the moving object. Alternatively, the risk of an obstacle occurring when the own vehicle 1 collides with a moving object is reduced.
  • FIG. 3 shows a flowchart showing an example of processing executed by the processing unit 51 of the driving support device 50 .
  • the own vehicle information acquisition unit 63 of the processing unit 51 acquires information of the own vehicle 1 (step S13).
  • the host vehicle information acquisition unit 63 acquires information on the operating state and behavior of the host vehicle 1 based on detection data transmitted from the vehicle state sensor 35 .
  • the own vehicle information acquisition unit 63 obtains at least the operating state of the own vehicle 1, such as the steering wheel or steering angle of the steered wheels, accelerator opening, brake operation amount, or engine speed, as well as vehicle speed, longitudinal acceleration, lateral acceleration, yaw rate, and the like. of the behavior of the own vehicle 1 is acquired.
  • the own vehicle information acquisition unit 63 stores the acquired information in the storage unit 53 .
  • the ambient environment information acquisition unit 61 of the processing unit 51 acquires the ambient environment information of the own vehicle 1 (step S15). Specifically, the ambient environment information acquisition unit 61 detects obstacles existing around the vehicle 1 and the lane of the vehicle 1 based on the detection data transmitted from the ambient environment sensor 31 . The ambient environment information acquisition unit 61 also calculates the position, size, orientation, speed of the detected obstacle, the distance from the vehicle 1 to the obstacle, and the relative speed of the obstacle to the vehicle 1 . Furthermore, the ambient environment information acquisition unit 61 calculates the distance from the own vehicle 1 to the detected edge of the driving lane.
  • the surrounding environment information acquisition unit 61 performs image processing on image data transmitted from the front imaging cameras 31LF and 31RF, and uses a pattern matching technique or the like to identify obstacles in front of the vehicle 1 and the types of the obstacles. To detect. In addition, the surrounding environment information acquisition unit 61 obtains information about the position of the obstacle in the image data, the size of the obstacle in the image data, and the parallax between the left and right front cameras 31LF and 31RF. Calculate the position, size and distance to the obstacle. The ambient environment information acquisition unit 61 also calculates the relative speed of the obstacle to the vehicle 1 by differentiating the change in distance with time. Furthermore, the ambient environment information acquisition unit 61 calculates the speed of the obstacle by adding the speed of the vehicle 1 to the speed of the obstacle relative to the vehicle 1 .
  • the ambient environment information acquisition unit 61 may detect obstacles based on detection data transmitted from the LiDAR 31S. For example, the ambient environment information acquisition unit 61 acquires obstacles based on the information on the time from when an electromagnetic wave is transmitted from the LiDAR 31S to when the reflected wave is received, the direction in which the reflected wave is received, and the range of the measured point group of the reflected wave. The position, type, size, distance from the vehicle 1 to the obstacle, relative speed of the obstacle to the vehicle 1, and speed of the obstacle may be calculated.
  • the ambient environment information acquisition unit 61 calculates the orientation of the other vehicle.
  • the orientation of the other vehicle can be estimated, for example, based on the inclination of the front or rear portion of the other vehicle with respect to the angle of view of the forward imaging cameras 31LF, 31RF or LiDAR 31S.
  • the method of obtaining the orientation of the other vehicle is not limited to the above example.
  • the ambient environment information acquisition unit 61 calculates the yaw rate of the other vehicle.
  • the yaw rate of the other vehicle can be estimated, for example, based on the attitude change of the other vehicle obtained from the detection data of the front camera 31LF, 31RF or the LiDAR 31S.
  • the method of obtaining the yaw rate of the other vehicle is not limited to the above example.
  • the ambient environment information acquisition unit 61 obtains information such as yaw rate, yaw acceleration, yaw angular acceleration, vehicle speed and acceleration from the other vehicle through vehicle-to-vehicle communication. may be obtained.
  • the ambient environment information acquisition unit 61 stores the acquired ambient environment information in the storage unit 53 .
  • the risk calculation unit 65 of the processing unit 51 determines whether or not another vehicle has been detected as an obstacle detected by the surrounding environment information acquisition unit 61 (step S17). If no other vehicle is detected (S17/No), the processing unit 51 determines whether or not the in-vehicle system has stopped (step S25). As long as the in-vehicle system is not stopped (S25/No), the process returns to step S13 and repeats the processing of each step described so far. On the other hand, if another vehicle is detected (S17/Yes), the risk calculator 65 calculates the collision risk of the own vehicle 1 with respect to the other vehicle (step S19).
  • FIG. 4 shows a flowchart showing the risk calculation process.
  • the risk calculator 65 predicts a plurality of driving behaviors of other vehicles (step S31).
  • the risk calculator 65 sets a plurality of steering angular velocities ⁇ o and accelerations ⁇ o of the other vehicle within ranges assumed from the current yaw rate, vehicle speed, and other running states of the other vehicle detected by the ambient environment information acquisition unit 61 .
  • data preliminarily setting the range of the steering angular velocity ⁇ o assumed according to the value of the yaw rate and data preliminarily setting the range of the acceleration ⁇ o assumed according to the vehicle speed are stored in the storage unit 53 in advance, and risk calculation is performed.
  • the unit 65 refers to these data to set a plurality of steering angular velocities ⁇ o and accelerations ⁇ o of other vehicles. Further, the risk calculator 65 calculates the risk of another vehicle after a predetermined time based on the set steering angular velocity ⁇ o and acceleration ⁇ o, and the position, orientation, vehicle speed, and yaw rate of the other vehicle detected by the ambient environment information acquisition unit 61 . Calculate each position.
  • FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of predicting the driving behavior of another vehicle 90.
  • FIG. The other vehicle 90 shown in FIG. 5 is the other vehicle 90 that runs parallel to the own vehicle 1 in the same direction.
  • the risk calculator 65 sets a plurality of steering angular velocities ⁇ o and accelerations ⁇ o of the other vehicle 90 within ranges assumed from the vehicle speed and yaw rate of the other vehicle 90 .
  • the combination ( ⁇ o, ⁇ o) of the steering angular velocity ⁇ o and acceleration ⁇ o is set to four patterns of (-5, 0), (0, 0), (5, 0), and (5, -1). ing.
  • the positions of the other vehicle 90 after 1 second and 2 seconds when the other vehicle 90 travels according to each driving action are calculated.
  • the steering angular velocity ⁇ o takes a positive value in the rightward (clockwise) direction.
  • the number of driving behaviors to be set is not limited to four. may be set to Also, the time interval indicating the position of the other vehicle 90 does not have to be one second, and may be set to any time.
  • the risk calculation unit 65 calculates, for each of the other vehicles, a plurality of assumed driving behaviors and the risk of the other vehicle 90 after a predetermined period of time when the other vehicle 90 travels in each of the driving behaviors. Calculate position.
  • the risk calculation unit 65 may consider the presence of obstacles around the other vehicle 90 to predict the driving behavior. For example, the risk calculator 65 may limit the range of the steering angular velocity ⁇ o and the acceleration ⁇ o to be set, considering that the other vehicle 90 takes a driving action to avoid collision with an obstacle.
  • the risk calculator 65 sets multiple operating conditions for the own vehicle 1 (step S33).
  • the risk calculation unit 65 sets a plurality of steering angular velocities ⁇ e and accelerations ⁇ e of the vehicle 1 within ranges assumed from the current running state of the vehicle 1 acquired by the vehicle information acquisition unit 63 .
  • the risk calculation unit 65 also sets a plurality of steering angular velocities ⁇ e and accelerations ⁇ e of the own vehicle 1 by referring to data stored in advance in the storage unit 53 for the own vehicle 1 .
  • the risk calculator 65 calculates the position of the vehicle 1 after a predetermined time based on the set steering angular velocity ⁇ e and acceleration ⁇ e, and the current position, orientation, vehicle speed, and steering angle of the vehicle 1. .
  • the risk calculation unit 65 calculates the collision risk of the own vehicle 1 with respect to the other vehicle 90 for each of the driving conditions of the own vehicle 1 set in step S33 (step S35).
  • the risk calculation unit 65 calculates, for each of the set driving conditions of the own vehicle 1, the risk of the own vehicle 1 and the other vehicle after a predetermined time when the other vehicle 90 runs according to the set driving behavior.
  • a collision risk R is calculated based on the distance D to the other vehicle 90 and the probability that the other vehicle 90 will take each driving action. More specifically, in the present embodiment, the risk calculation unit 65 calculates, for each combination of the driving condition of the host vehicle 1 and the driving behavior of the other vehicle 90, at each time from 0 seconds to an arbitrary time t seconds. Let the sum of the risks r be the collision risk R.
  • FIG. 6 shows the position of the vehicle 1 after one second when the combination ( ⁇ e, ⁇ e) of the steering angular velocity ⁇ e and the acceleration ⁇ e is (5, 0) as the operating condition of the vehicle 1 .
  • the combination ( ⁇ o, ⁇ o) of the steering angular velocity ⁇ o and the acceleration ⁇ o is (5, ⁇ 1) as the driving behavior of the other vehicle 90
  • the other vehicle 90 and A distance D to the own vehicle 1 is 2 m.
  • the positions of the other vehicle 90 and the own vehicle 1 may be set in advance at the center of gravity of the vehicle, may be at the center of the front part of the vehicle, or may be set at an arbitrary position.
  • the risk calculation unit 65 calculates the risk based on the distance D between the own vehicle 1 and the other vehicle 90 after a predetermined time and the probability that the other vehicle 90 will be operated by each driving action. Calculate r.
  • the risk r shown in the following equation (1) is determined by the reciprocal of the distance D between the other vehicle 90 and the own vehicle 1 at the same time, with respect to the position of the own vehicle 1 at each time. It is multiplied by the probability of doing so.
  • the probability that the other vehicle 90 exists at the position is expressed as the product of the probability Ps that the set steering angular velocity ⁇ o of the other vehicle 90 is realized and the probability Pa that the acceleration ⁇ o is realized.
  • Risk r (1/D) x (Ps) x (Pa) (1) r: Risk at each time D: Distance between other vehicle 90 and host vehicle 1 Ps: Probability of steering angular velocity ⁇ o of other vehicle 90 Pa: Probability of acceleration ⁇ o of other vehicle 90
  • the 8 and 9 are explanatory diagrams showing examples of the probability Ps [%] of the steering angular velocity ⁇ o and the probability Pa [%] of the acceleration ⁇ o of the other vehicle 90, respectively.
  • the data of the respective probabilities Ps and Pa are obtained based on the frequency of the operation amount obtained from the statistical data of the operation amount of the vehicle in the past.
  • the data of the probabilities Ps and Pa may be set according to at least one of the yaw angular acceleration and the longitudinal acceleration of the vehicle.
  • the probabilities Ps and Pa of the steering angular velocity ⁇ o and the acceleration ⁇ o with which the other vehicle 90 can be operated can be obtained with higher accuracy by obtaining the respective probabilities Ps and Pa according to the yaw angular acceleration or the longitudinal acceleration of the other vehicle 90. can be done.
  • the data of the probabilities Ps and Pa may be prepared in advance and stored in the storage unit 53, or may be stored in an external server that can communicate with the driving support device 50 via mobile wireless communication means.
  • the risk calculation unit 65 may calculate the probabilities Ps and Pa that the other vehicle 90 will perform each driving behavior in the detected driving state of the other vehicle 90 and the surrounding environment.
  • the driving support device 50 stores the past driving behaviors of not only the own vehicle 1 and the specific other vehicle 90, but also the driving behaviors of a plurality of vehicles in association with the information of the driving state and the surrounding environment when the vehicle is driving. It has a driving behavior database.
  • the risk calculation unit 65 extracts the driving behavior data acquired in the same environment from the driving behavior database, and calculates the probability Ps of the steering angular velocity ⁇ o and the acceleration ⁇ o. Calculate the probability Pa of . Accordingly, it is possible to more accurately obtain the probability that the other vehicle 90 will take each driving action.
  • the distance D between the own vehicle 1 and the other vehicle 90 after one second is 2 m
  • the probability Ps of the steering angular velocity ⁇ o is 10(%)
  • the probability Pa of the acceleration ⁇ o is 20(%).
  • the risk calculation unit 65 calculates the risk r for each combination of the driving conditions of the own vehicle 1 and the driving behavior of the other vehicle 90 from time 0 seconds to an arbitrary time t seconds, and calculates the sum of the calculated risks r.
  • a collision risk R for each driving condition of the own vehicle 1 is assumed. Therefore, for each driving condition of the own vehicle 1, the collision risk R corresponding to the set number of driving behaviors of the other vehicle 90 is calculated.
  • the operating condition setting unit 67 selects the operating condition of the own vehicle 1 that minimizes the calculated collision risk R (step S21). Specifically, the driving condition setting unit 67 identifies the minimum collision risk R from among the collision risks R obtained by the risk calculation process, and sets the driving condition of the own vehicle 1 used for calculating the collision risk R to the vehicle It is set as an operating condition to be output to the control device 41 .
  • the operating condition setting unit 67 transmits information on the steering angular velocity ⁇ e and the acceleration ⁇ o set as operating conditions to the vehicle control device 41 (step S23).
  • the vehicle control device 41 that has received the information on the steering angular velocity ⁇ e and the acceleration ⁇ o executes automatic driving control of the own vehicle 1 using the steering angular velocity ⁇ e and the acceleration ⁇ o as target values. As a result, the collision risk of own vehicle 1 against other vehicle 90 can be reduced.
  • the driving assistance device 50 predicts a plurality of driving behaviors of the other vehicle 90 when the other vehicle 90 is detected around the own vehicle 1 , and can set them for the own vehicle 1 .
  • the collision risk R after a predetermined time when the other vehicle 90 takes each driving behavior is calculated.
  • the driving support device 50 selects the driving condition of the host vehicle 1 that minimizes the collision risk R, and sets the driving condition to be output to the vehicle control device 41 .
  • the driving conditions of the own vehicle 1 are set based on the collision risk R reflecting the predicted driving behavior of the other vehicle 90, and the risk of the own vehicle 1 colliding with the other vehicle 90 can be reduced.
  • the driving assistance device 50 obtains the position of the own vehicle 1 after a predetermined time for each driving condition that can be set for the own vehicle 1 .
  • the driving support device 50 calculates the current yaw rate and speed of the detected other vehicle 90, and the distance between the other vehicle 90 and the own vehicle 1 after a predetermined time based on the assumed steering angular velocity ⁇ o and acceleration ⁇ o of the other vehicle 90. , based on the probability Ps that the other vehicle 90 is operated at the set steering angular velocity ⁇ o and the probability Pa that the other vehicle 90 is operated at the set acceleration ⁇ o. Compute the later risk r.
  • the driving support device 50 sets the sum of the risks r from time 0 seconds to an arbitrary time t seconds later as the collision risk R for each driving behavior of the other vehicle 90 for each driving condition of the own vehicle 1 .
  • the higher the probability that the other vehicle 90 takes each driving action the higher the collision risk R, and the effect of reducing the collision risk of the own vehicle 1 with respect to the other vehicle 90 can be enhanced.
  • the driving conditions of the own vehicle 1 are set based on the risk of collision over a predetermined period, the effect of reducing the risk of collision of the own vehicle 1 with the other vehicle 90 can be enhanced.
  • the driving support device 50 is based on a driving behavior database in which past driving behaviors performed by a plurality of vehicles are stored in association with information on the driving state and the surrounding environment when the vehicle is traveling, and the driving behavior of the other vehicle 90 is determined based on the driving behavior database. You can also calculate the probability of taking action. Accordingly, it is possible to more accurately obtain the probability that the other vehicle 90 will take each driving action.
  • driving behavior database is stored in a server that can be accessed from the driving support device 50 via mobile communication means
  • driving behavior data of a plurality of vehicles can be stored as data of driving conditions and surrounding environment during vehicle driving. It can be sequentially updated or accumulated in association with information. Therefore, the accuracy of the probability that the other vehicle 90 will take each driving action can be improved, and the effect of reducing the collision risk of the own vehicle 1 with the other vehicle 90 can be enhanced.
  • the collision risk R is calculated in consideration of the possibility of collision between the own vehicle 1 and the other vehicle 90.
  • the collision risk R may be calculated in consideration of the risk of failure that occurs when the vehicle crashes (hereinafter also simply referred to as "failure risk").
  • the risk calculator 65 calculates the risk r1 may be calculated.
  • the risk calculator 65 calculates the distance D between the own vehicle 1 and the other vehicle 90 after a predetermined time, the probability that the other vehicle 90 will be operated by each driving behavior, and the own vehicle
  • the risk r1 is calculated based on the relative speed ⁇ V of the other vehicle 90 with respect to 1 and the angle ⁇ formed by the direction of the own vehicle 1 and the direction of the other vehicle 90 .
  • the risk r1 shown in the following formula (2) is the relative speed ⁇ V of the other vehicle 90 with respect to the own vehicle 1 and the direction of the own vehicle 1 and the direction of the other vehicle 90 with respect to the risk r obtained by the above formula (1). is the sum of the reciprocal of the angle ⁇ formed by
  • Risk r1 (1/D) ⁇ (Ps) ⁇ (Pa)+( ⁇ V)+(1/ ⁇ ) (2) r1: Risk at each time D: Distance between other vehicle 90 and own vehicle 1 Ps: Probability of steering angular velocity ⁇ o of other vehicle 90 Pa: Probability of acceleration ⁇ o of other vehicle 90 ⁇ V: Other vehicle 90 relative to own vehicle 1 relative velocity ⁇ : the angle formed by the direction of the own vehicle 1 and the direction of the other vehicle 90
  • FIG. 10 is an explanatory diagram showing an example of calculating the risk r1 at a predetermined time in consideration of the failure risk.
  • FIG. 10 shows the directions of the own vehicle 1 and the other vehicle 90 at the positions of the own vehicle 1 and the other vehicle 90 after one second shown in FIG.
  • the orientation of the own vehicle 1 after a predetermined time can be estimated based on the set steering angular velocity ⁇ e and acceleration ⁇ e, and the current running state information such as the vehicle speed, acceleration, and yaw rate of the own vehicle 1 .
  • the direction of the other vehicle 90 after a predetermined time can be estimated based on the set steering angular velocity ⁇ o and acceleration ⁇ o, and the current running state information of the other vehicle 90 such as the vehicle speed, acceleration, and yaw rate.
  • the risk calculator 65 may further estimate the orientation of the own vehicle 1 or the other vehicle 90 in consideration of the road surface friction state.
  • the risk calculation unit 65 calculates the risk r1 for each combination of the driving conditions of the own vehicle 1 and the driving behavior of the other vehicle 90 from time 0 seconds to an arbitrary time t seconds, and calculates the sum of the calculated risks r1.
  • a collision risk R for each driving condition of the own vehicle 1 is assumed.
  • the risk r1 after a predetermined time period is calculated by taking into account at least one of the relative velocity ⁇ V of the other vehicle 90 with respect to the own vehicle 1 and the angle ⁇ between the orientation of the own vehicle 1 and the orientation of the other vehicle 90. By doing so, it is possible to reduce the risk of the vehicle 1 colliding with the other vehicle 90, and also reduce the risk of an obstacle occurring even when a collision occurs.
  • the risk calculation unit 65 may calculate the risk r2 after a predetermined time based on the collision position of the own vehicle 1 with respect to the other vehicle 90.
  • the distance D between the own vehicle 1 and the other vehicle 90 after a predetermined time the probability that the other vehicle 90 will be operated by each driving behavior
  • a risk r2 is calculated based on the collision position risk Q corresponding to the collision position of the vehicle 1 .
  • the risk r2 shown in the following formula (3) is obtained by adding the collision position risk Q corresponding to the assumed collision position to the risk r obtained by the above formula (1).
  • Risk r2 (1/D) ⁇ (Ps) ⁇ (Pa)+(Q) (3) r1: Risk at each time D: Distance between other vehicle 90 and own vehicle 1 Ps: Probability of steering angular velocity ⁇ o of other vehicle 90 Pa: Probability of acceleration ⁇ o of other vehicle 90 Q: Own vehicle 1 relative to other vehicle 90 collision position risk
  • the collision position risk Q may be, for example, a risk value set for each collision position of the own vehicle 1 based on the characteristics that indicate the impact of the impact that the own vehicle 1 receives upon collision.
  • the data of the collision position risk set for each collision position of the own vehicle 1 based on the characteristics indicating the influence of the impact received by the own vehicle 1 due to the collision is stored in advance in the storage unit 53 .
  • the collision position risk Q may be a risk value set for each collision position according to the position, build, etc. of the occupant of the own vehicle 1 .
  • the driving support device 50 acquires information such as the position, build, age, etc. of the occupant input by the user, and stores the information in the storage unit 53 .
  • FIG. 11 is an explanatory diagram showing an example of calculating the risk r2 at a predetermined time in consideration of the collision position risk.
  • FIG. 11 shows the directions of the own vehicle 1 and the other vehicle 90, the information of the occupants of the own vehicle 1, and the collision position risk, respectively, at the positions of the own vehicle 1 and the other vehicle 90 after one second shown in FIG. It is.
  • the vehicle 1 has a driver D sitting in the driver's seat and an infant B sitting on the right side of the rear seat.
  • the collision position risk of the left rear part of the own vehicle 1 near the baby B is set to 100 (points)
  • the collision position risk of the left front part and the right rear part is set to 10 (points)
  • the collision position risk of the front part is set to 10 (points). is set to 1 (point). Therefore, the risk r2 of the driving condition of the own vehicle 1 that the collision position of the own vehicle 1 with respect to the other vehicle 90 may be the left rear portion increases.
  • setting of the collision position risk is not limited to the example shown in FIG.
  • the obstacle risk is not limited to the collision position risk set according to the collision position of the own vehicle 1, and other risks related to obstacles that are considered to occur at the time of collision may be arbitrarily set.
  • the risk calculator 65 may calculate the collision risk by adding the weight risk set based on the weight of the other vehicle 90 estimated from the type or size of the other vehicle 90 .
  • the probability that the other vehicle 90 takes each driving behavior is calculated without considering the driving behavior tendency of the other vehicle 90.
  • the probability that the other vehicle 90 will take each driving behavior may be calculated based on the driving characteristics representing For example, the driving support device 50 stores past driving behaviors of a plurality of vehicles, not limited to the own vehicle 1 and a specific other vehicle 90, in an external server that can be accessed via wireless communication means. , a driving behavior database stored in association with information on the driving state and the surrounding environment when the vehicle is running.
  • driving characteristics which represent trends in driving behavior, refer to personal characteristics related to driving tendencies and driving behavior tendencies, such as driving style and fear of driving.
  • driving styles include “I want to obey the speed limit”, “I want to keep a sufficient distance from the vehicle ahead”, “I want to slow down sufficiently before entering a curve”, and “I want to go as far as possible even if I change lanes”. ', 'I want to shorten the inter-vehicle distance to the preceding vehicle as much as possible', and the like.
  • how to feel fear about driving for example, what kind of driving environment would you feel fear in? Examples include a situation in which there are many fast-moving vehicles, a situation in which there is a large amount of traffic, and the like.
  • the driving characteristics are stored in association with the identification information of the vehicle as data obtained by evaluating one or a plurality of items representing driving characteristics, such as cautiousness or impatience, on a scale of five, for example.
  • the risk calculation unit 65 transmits information that enables identification of the other vehicle 90 to the external server together with information on the detected driving state and surrounding environment of the other vehicle 90 to identify the driving characteristics of the other vehicle 90 .
  • the information with which the other vehicle 90 can be identified may be, for example, a numerical example of the license plate specified from the detection data of the forward photographing cameras 31LF and 31RF, or identification information obtained from the other vehicle 90 through inter-vehicle communication. good too. If the other vehicle 90 records the information on the driving characteristics of the other vehicle 90, the risk calculation unit 65 may acquire the information on the driving characteristics from the other vehicle 90 through inter-vehicle communication.
  • the risk calculation unit 65 extracts from the driving behavior database the driving behavior data that a vehicle having the same driving characteristics as the other vehicle 90 performed in the same environment in the past. Then, the risk calculation unit 65 predicts a plurality of driving behaviors of the other vehicle 90 based on the past driving behavior data in the same environment extracted from the driving behavior database. A probability that the other vehicle 90 performs each driving behavior in the environment is calculated. Accordingly, it is possible to obtain the probability that the other vehicle 90 will take each driving action in consideration of the detected driving characteristics of the other vehicle 90 . Therefore, the collision risk R that reflects the predicted driving behavior of the other vehicle 90 can be obtained more accurately, and a driving condition with a low risk of collision of the own vehicle 1 with the other vehicle 90 can be set.
  • the risk calculation unit 65 sets the driving behavior of the other vehicle 90. However, if the other vehicle 90 is a vehicle that is automatically driving, the risk calculation unit 65 receives the driving condition information from the other vehicle 90. may be obtained. In this case, the risk calculation unit 65 can estimate the position of the other vehicle 90 after a predetermined time by acquiring the information on the planned traveling trajectory, vehicle speed, and acceleration of the other vehicle 90 via inter-vehicle communication, for example. . The risk calculator 65 sets the probability that the other vehicle 90 will perform the driving behavior to 100%, and calculates the risk r of the own vehicle 1 at a predetermined time.
  • the collision risk R of the own vehicle 1 with respect to the other vehicle 90 after a predetermined time period is calculated based on information on the driving behavior of the other vehicle 90 with high accuracy, and driving with a low risk of collision of the own vehicle 1 with the other vehicle 90 is performed. Conditions can be set.
  • all the functions of the driving support device 50 are installed in the own vehicle 1, but the present disclosure is not limited to such an example.
  • some of the functions of the driving assistance device 50 are provided in a server device that can communicate via mobile communication means, and the driving assistance device 50 is configured to transmit and receive data to and from the server device.
  • the moving object is the other vehicle 90, but the moving object is not limited to the vehicle.
  • the moving object may be a bicycle or a pedestrian.
  • the probability of the driving behavior of each moving object can be set based on the statistical data of the driving behavior of the moving object stored in association with, for example, the type of moving object, orientation, surrounding environment, and the like.
  • a moving body risk may be set according to the type of moving body, and the collision risk may be calculated by adding the moving body risk.

Abstract

予測される移動体の動きを考慮して移動体に対する自車両の衝突のリスクを低減可能な運転支援装置及びコンピュータプログラムを記録した記録媒体を提供する。 運転支援装置は、自車両の周囲の移動体及び周囲環境を検出し、検出された移動体の運転行動を予測し、予測した移動体の運転行動のそれぞれについて、所定時間後の移動体と自車両との距離、及び、移動体がそれぞれの運転行動を行う確率、に基づいて所定時間後の移動体と自車両との衝突リスクを算出し、衝突リスクが最小となる自車両の運転条件を設定する、ことを含む処理を実行する。

Description

運転支援装置及びコンピュータプログラムを記録した記録媒体
　本開示は、車両の周囲の障害物との衝突リスクに基づいて車両の運転を支援する運転支援装置及びコンピュータプログラムを記録した記録媒体に関する。
　近年、主として交通事故の削減及び運転負荷の軽減を目的として、運転支援機能や自動運転機能が搭載された車両の実用化が進められている。例えば自車両に設けられた車外撮影カメラやＬｉＤＡＲ（Light　Detection　and　Ranging）等の種々のセンサにより検出された情報に基づいて自車両の周囲に存在する障害物を検知し、自車両と障害物との衝突を回避するよう自車両の運転を支援する装置が知られている。
　このような運転支援装置として、特許文献１には、回避経路が安全な走行経路であるか否かを判定する衝突回避制御装置が提案されている。具体的に、特許文献１には、前方障害物との衝突を回避するための回避経路を設定する回避経路設定手段と、回避経路の信頼度を算出する信頼度算出手段と、回避経路に沿った自動操舵を実行するか否かを判定する自動操舵制御手段と、車両前方の領域を複数個の領域に分割してなる単位領域が障害物領域であるか不明領域であるかを特定する単位領域特定手段を備え、自車両から同一の距離においては、障害物領域の方が不明領域よりもコストが高く設定され、信頼度算出手段は、回避経路を含む回避領域内に存在する障害物領域の個数及びコスト並びに不明領域の個数及びコストに基づいて回避領域コストを算出し、回避領域コストに基づいて回避経路の信頼度を算出する衝突回避制御装置が開示されている。
　また、特許文献２には、障害物がその環境内で行おうとする挙動を確定又は識別し、衝突リスクを低減するシステムが提案されている。具体的に、特許文献２には、地図及びルート情報に基づいて各オブジェクトについての１つ又は複数の予測軌跡を計算して、そのオブジェクトについての予測軌跡集合を生成し、予測軌跡集合を用いてオブジェクトが運転環境内を移動する可能性がある予測軌跡の複数の組み合わせを列挙し、組み合わせごとにリスク値を計算し、複数の対応するリスク値を生成し、対応するリスク値に含まれる最低リスク値を有する組み合わせに基づいて自動運転車両を制御するシステムが開示されている。
特開２０１８－１９７０４８号公報 特開２０２０－０１５４９３号公報
　しかしながら、特許文献１に記載の衝突回避制御装置は、自車両の周囲の他車両の動きを考慮していないため、他車両の動きによっては衝突のリスクや衝突時に発生する障害のリスクが高くなるおそれがある。また、特許文献２に記載のシステムは、他車両の動きを考慮しているものの、地図及びルート情報と交通ルールを考慮して他車両の左折、右折、直進、又は後退等の移動意図を予測するにすぎず、地図及びルートからは予測不可能な他車両の動きを予測することができない。このため、特許文献２に記載のシステムにおいても、他車両の動きによって衝突のリスクや衝突時に発生する障害のリスクが高くなるおそれがある。
　本開示は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本開示の目的とするところは、予測される移動体の動きを考慮して移動体に対する自車両の衝突のリスクを低減可能な運転支援装置及びコンピュータプログラムを記録した記録媒体を提供することにある。
　上記課題を解決するために、本開示のある観点によれば、自車両の周囲の障害物との衝突リスクに基づいて自車両の運転条件を設定する運転支援装置において、一つ又は複数のプロセッサと、一つ又は複数のプロセッサと通信可能に接続された一つ又は複数のメモリと、を備え、プロセッサは、自車両の周囲の移動体及び周囲環境を検出し、検出された移動体の運転行動を予測し、予測した移動体の運転行動のそれぞれについて、所定時間後の移動体と自車両との距離、及び、移動体がそれぞれの運転行動を行う確率、に基づいて所定時間後の移動体と自車両との衝突リスクを算出し、衝突リスクが最小となる自車両の運転条件を設定する、ことを含む処理を実行する運転支援装置が提供される。
　また、上記課題を解決するために、本開示の別の観点によれば、自車両の周囲の障害物との衝突リスクに基づいて自車両の運転条件を設定する運転支援装置に適用されるコンピュータプログラムを記録した記録媒体であって、プロセッサに、自車両の周囲の移動体及び周囲環境を検出することと、検出された移動体の運転行動を予測することと、予測した移動体の運転行動のそれぞれについて、所定時間後の移動体と自車両との距離、及び、移動体がそれぞれの運転行動を行う確率、に基づいて所定時間後の移動体と自車両との衝突リスクを算出することと、衝突リスクが最小となる自車両の運転条件を設定することと、を含む処理を実行させるコンピュータプログラムを記録した記録媒体が提供される。
　以上説明したように本開示によれば、予測される移動体の動きを考慮して移動体に対する自車両の衝突のリスクを低減することができる。
本開示の一実施形態に係る運転支援装置を備えた車両の構成例を示す模式図である。 同実施形態に係る運転支援装置の構成例を示すブロック図である。 同実施形態に係る運転支援装置による処理の一例を示すフローチャートである。 同実施形態に係る運転支援装置によるリスク演算処理の一例を示すフローチャートである。 同実施形態に係る運転支援装置による他車両の運転行動を予測する例を示す説明図である。 同実施形態に係る運転支援装置により予測される所定時間後の他車両及び自車両の位置を示す説明図である。 同実施形態に係る運転支援装置により所定時間後のリスクを算出する例を示す説明図である。 他車両の操舵角速度の確率データの例を示す説明図である。 他車両の加速度の確率データの例を示す説明図である。 同実施形態の変形例に係る運転支援装置により障害リスクを考慮して所定時間後のリスクを算出する例を示す説明図である。 同実施形態の変形例に係る運転支援装置により衝突位置リスクを考慮して所定時間後のリスクを算出する例を示す説明図である。
　以下、添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
　＜１．車両の全体構成＞
　図１は、本実施形態に係る運転支援装置５０を備えた車両１の構成例を示す模式図である。図１に示した車両１は、車両１の駆動トルクを生成する駆動力源９から出力される駆動トルクを左前輪３ＬＦ、右前輪３ＲＦ、左後輪３ＬＲ及び右後輪３ＲＲ（以下、特に区別を要しない場合には「車輪３」と総称する）に伝達する四輪駆動車として構成されている。駆動力源９は、ガソリンエンジンやディーゼルエンジン等の内燃機関であってもよく、駆動用モータであってもよく、内燃機関及び駆動用モータをともに備えていてもよい。
　なお、車両１は、例えば前輪駆動用モータ及び後輪駆動用モータの二つの駆動用モータを備えた電気自動車であってもよく、それぞれの車輪３に対応する駆動用モータを備えた電気自動車であってもよい。また、車両１が電気自動車やハイブリッド電気自動車の場合、車両１には、駆動用モータへ供給される電力を蓄積する二次電池や、バッテリに充電される電力を発電するモータや燃料電池等の発電機が搭載される。
　車両１は、車両１の運転制御に用いられる機器として、駆動力源９、電動ステアリング装置１５及びブレーキ液圧制御ユニット２０を備えている。駆動力源９は、図示しない変速機や前輪差動機構７Ｆ及び後輪差動機構７Ｒを介して前輪駆動軸５Ｆ及び後輪駆動軸５Ｒに伝達される駆動トルクを出力する。駆動力源９や変速機の駆動は、一つ又は複数の電子制御装置（ＥＣＵ：Electronic　Control　Unit）を含んで構成された車両制御装置４１により制御される。
　前輪駆動軸５Ｆには電動ステアリング装置１５が設けられている。電動ステアリング装置１５は図示しない電動モータやギヤ機構を含む。電動ステアリング装置１５は、車両制御装置４１により制御されることによって左前輪３ＬＦ及び右前輪３ＲＦの操舵角を調節する。車両制御装置４１は、手動運転中には、ドライバによるステアリングホイール１３の操舵角に基づいて電動ステアリング装置１５を制御する。また、車両制御装置４１は、自動運転中には、運転支援装置５０や図示しない自動運転制御装置により設定される目標操舵角に基づいて電動ステアリング装置１５を制御する。
　車両１のブレーキシステムは、油圧式のブレーキシステムとして構成されている。ブレーキ液圧制御ユニット２０は、それぞれ前後左右の駆動輪３ＬＦ，３ＲＦ，３ＬＲ，３ＲＲに設けられたブレーキキャリパ１７ＬＦ，１７ＲＦ，１７ＬＲ，１７ＲＲ（以下、特に区別を要しない場合には「ブレーキキャリパ１７」と総称する）に供給する油圧をそれぞれ調節し、制動力を発生させる。ブレーキ液圧制御ユニット２０の駆動は、車両制御装置４１により制御される。車両１が電気自動車あるいはハイブリッド電気自動車の場合、ブレーキ液圧制御ユニット２０は、駆動用モータによる回生ブレーキと併用される。
　車両制御装置４１は、車両１の駆動トルクを出力する駆動力源９、ステアリングホイール１３又は操舵輪の操舵角を制御する電動ステアリング装置１５、車両１の制動力を制御するブレーキ液圧制御ユニット２０の駆動を制御する一つ又は複数の電子制御装置を含む。車両制御装置４１は、駆動力源９から出力された出力を変速して車輪３へ伝達する変速機の駆動を制御する機能を備えていてもよい。車両制御装置４１は、運転支援装置５０又は図示しない自動運転制御装置から送信される情報を取得可能に構成され、車両１の自動運転制御を実行可能に構成されている。また、車両制御装置４１は、車両１の手動運転時においては、ドライバの運転による操作量の情報を取得し、車両１の駆動トルクを出力する駆動力源９、ステアリングホイール１３又は操舵輪の操舵角を制御する電動ステアリング装置１５、車両１の制動力を制御するブレーキ液圧制御ユニット２０の駆動を制御する。
　また、車両１は、前方撮影カメラ３１ＬＦ，３１ＲＦ、ＬｉＤＡＲ（Light　Detection　And　Ranging）３１Ｓ及び車両状態センサ３５を備えている。
　前方撮影カメラ３１ＬＦ，３１ＲＦ及びＬｉＤＡＲ３１Ｓは、車両１の周囲環境の情報を取得するための周囲環境センサを構成する。前方撮影カメラ３１ＬＦ，３１ＲＦは、車両１の前方を撮影し、画像データを生成する。前方撮影カメラ３１ＬＦ，３１ＲＦは、ＣＣＤ（Charged-Coupled　Devices）又はＣＭＯＳ（Complementary　Metal-Oxide-Semiconductor）等の撮像素子を備え、生成した画像データを運転支援装置５０へ送信する。
　図１に示した車両１では、前方撮影カメラ３１ＬＦ，３１ＲＦは、左右一対のカメラを含むステレオカメラとして構成されているが、単眼カメラであってもよい。車両１は、前方撮影カメラ３１ＬＦ，３１ＲＦ以外に、例えば車両１の後部に設けられて後方を撮影する後方撮影カメラあるいはサイドミラー１１Ｌ，１１Ｒに設けられて左後方又は右後方を撮影するカメラを備えていてもよい。
　ＬｉＤＡＲ３１Ｓは、光学波を送信するとともに当該光学波の反射波を受信し、光学波を送信してから反射波を受信するまでの時間に基づいて障害物、障害物までの距離及び障害物の位置を検知する。ＬｉＤＡＲ３１Ｓは、検出データを運転支援装置５０へ送信する。車両１は、周囲環境の情報を取得するための周囲環境センサとして、ＬｉＤＡＲ３１Ｓの代わりに、又はＬｉＤＡＲ３１Ｓと併せて、ミリ波レーダ等のレーダセンサ、超音波センサのうちのいずれか一つ又は複数のセンサを備えていてもよい。
　車両状態センサ３５は、車両１の操作状態及び挙動を検出する一つ又は複数のセンサからなる。車両状態センサ３５は、例えば舵角センサ、アクセルポジションセンサ、ブレーキストロークセンサ、ブレーキ圧センサ又はエンジン回転数センサのうちの少なくとも一つを含む。これらのセンサは、それぞれステアリングホイール１３あるいは操舵輪の操舵角、アクセル開度、ブレーキ操作量又はエンジン回転数等の車両１の操作状態を検出する。また、車両状態センサ３５は、例えば車速センサ、加速度センサ、角速度センサのうちの少なくとも一つを含む。これらのセンサは、それぞれ車速、前後加速度、横加速度、ヨーレート等の車両の挙動を検出する。また、車両状態センサ３５は、方向指示器の操作を検出するセンサを含んでもよい。車両状態センサ３５は、検出した情報を含むセンサ信号を運転支援装置５０へ送信する。
　＜２．運転支援装置＞
　続いて、本実施形態に係る運転支援装置５０を具体的に説明する。
　以下の説明において、運転支援装置５０が搭載された支援対象の車両を自車両といい、自車両１の周囲の車両を他車両という。
　（２－１．構成例）
　図２は、本実施形態に係る運転支援装置５０の構成例を示すブロック図である。
　運転支援装置５０は、一つ又は複数のＣＰＵ（Central　Processing　Unit）等のプロセッサがコンピュータプログラムを実行することで自車両１の運転を支援する装置として機能する。当該コンピュータプログラムは、運転支援装置５０が実行すべき後述する動作をプロセッサに実行させるためのコンピュータプログラムである。プロセッサにより実行されるコンピュータプログラムは、運転支援装置５０に備えられた記憶部（メモリ）５３として機能する記録媒体に記録されていてもよく、運転支援装置５０に内蔵された記録媒体又は運転支援装置５０に外付け可能な任意の記録媒体に記録されていてもよい。
　コンピュータプログラムを記録する記録媒体としては、ハードディスク、フロッピーディスク及び磁気テープ等の磁気媒体、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact　Disk　Read　Only　Memory）、ＤＶＤ（Digital　Versatile　Disk）、及びＢｌｕ－ｒａｙ（登録商標）等の光記録媒体、フロプティカルディスク等の磁気光媒体、ＲＡＭ（Random　Access　Memory）及びＲＯＭ（Read　Only　Memory）等の記憶素子、並びにＵＳＢ（Universal　Serial　Bus）メモリ及びＳＳＤ（Solid　State　Drive）等のフラッシュメモリ、その他のプログラムを格納可能な媒体であってよい。
　運転支援装置５０には、専用線又はＣＡＮ（Controller　Area　Network）やＬＩＮ（Local　Inter　Net）等の通信手段を介して、周囲環境センサ３１及び車両状態センサ３５が接続されている。また、運転支援装置５０には、専用線又はＣＡＮやＬＩＮ等の通信手段を介して、車両制御装置４１が接続されている。なお、運転支援装置５０は、自車両１に搭載された電子制御装置に限られるものではなく、スマートホンやウェアラブル機器等の端末装置であってもよい。
　運転支援装置５０は、処理部５１及び記憶部５３を備えている。処理部５１は、一つ又は複数のＣＰＵ等のプロセッサを備えて構成される。処理部５１の一部又は全部は、ファームウェア等の更新可能なもので構成されてもよく、また、ＣＰＵ等からの指令によって実行されるプログラムモジュール等であってもよい。記憶部５３は、ＲＡＭ又はＲＯＭ等のメモリにより構成される。記憶部５３は、処理部５１と通信可能に接続される。ただし、記憶部５３の数や種類は特に限定されない。記憶部５３は、処理部５１により実行されるコンピュータプログラムや、演算処理に用いられる種々のパラメタ、検出データ、演算結果等の情報を記憶する。
　（２－２．機能構成）
　図２に示したように、運転支援装置５０の処理部５１は、周囲環境情報取得部６１、自車両情報取得部６３、リスク演算部６５及び運転条件設定部６７を備えている。これらの各部は、ＣＰＵ等のプロセッサによるコンピュータプログラムの実行により実現される機能である。ただし、これらの各部の一部が、アナログ回路を含んで構成されてもよい。以下、処理部５１の各部の機能を簡単に説明した後、具体的な処理動作を説明する。
　　　（周囲環境情報取得部）
　周囲環境情報取得部６１は、周囲環境センサ３１から送信される検出データに基づいて自車両１の周囲環境を検出する。具体的に、周囲環境情報取得部６１は、少なくとも自車両１の周囲に存在する障害物及び走行車線を検出する。周囲環境情報取得部６１は、検出した障害物の種類、サイズ、位置、速度、自車両１から障害物までの距離、及び自車両１と障害物との相対速度等の障害物に関する情報を求める。検出される障害物は、走行中の他車両や駐車車両、歩行者、自転車、側壁、縁石、建造物、電柱、交通標識、交通信号機、自然物その他の自車両１の周囲に存在するあらゆる物体を含む。また、周囲環境情報取得部６１は、自車両１から走行車線の境界までの距離を算出してもよい。走行車線の境界は、例えば白線や側壁、縁石等により認識される。
　また、周囲環境情報取得部６１は、他車両を検出した場合、当該他車両のヨーレートを求める。他車両のヨーレートは、例えば前方撮影カメラ３１ＬＦ，３１ＲＦの画像データから得られる他車両の姿勢変化に基づいて演算により求められる。自車両１及び他車両が車車間通信可能である場合、周囲環境情報取得部６１は、車車間通信により当該他車両からヨーレート、ヨー加速度、ヨー角加速度、車速及び加速度等の必要な情報を取得してもよい。周囲環境情報取得部６１は、所定の周期で周囲環境の情報を検出し、記憶部５３に記憶する。
　　　（自車両情報取得部）
　自車両情報取得部６３は、車両状態センサ３５から送信される検出データに基づいて自車両１の操作状態及び挙動の情報を取得する。自車両情報取得部６３は、ステアリングホイールあるいは操舵輪の操舵角、アクセル開度、ブレーキ操作量又はエンジン回転数等の自車両１の操作状態の情報を取得する。また、自車両情報取得部６３は、車速、前後加速度、横加速度、ヨーレート等の自車両１の挙動の情報を取得する。自車両情報取得部６３は、これらの情報を所定の演算周期ごとに取得し、記憶部５３に記憶する。
　　　（リスク演算部）
　リスク演算部６５は、周囲環境情報取得部６１により検出された移動体に対する自車両１の衝突リスクを演算により求める。衝突リスクは、移動体と自車両１とが衝突するリスクだけでなく、移動体に対して自車両１が衝突したときに発生する障害のリスクを含んでもよい。具体的に、リスク演算部６５は、検出された移動体の運転行動を複数予測する。また、リスク演算部６５は、自車両１の運転条件を複数設定する。そして、リスク演算部６５は、自車両１の運転条件のそれぞれについて、予測される所定時間後の移動体と自車両１との距離、及び、移動体がそれぞれの運転行動の操作を行う確率、に基づいて所定時間後の移動体と自車両１との衝突リスクをそれぞれ算出する。
　移動体の運転行動とは、移動体の操舵角速度ωｏ及び加速度αｏにより定義される移動体の運動状態をいう。また、自車両１の運転条件は、自車両１のステアリングホイールの操舵角速度ωｅ及び加速度αｅにより定義される自車両１の運転条件をいう。
　　　（運転条件設定部）
　運転条件設定部６７は、リスク演算部６５により求められた衝突リスクに基づいて、衝突リスクが最小となる自車両１の運転条件を選択する。運転条件設定部６７は、選択した運転条件に対応する操舵角速度ωｅ及び加速度αｅを目標値として、これらの情報を車両制御装置４１へ送信する。運転条件の情報を受信した車両制御装置４１は、設定された運転条件の情報に基づいてそれぞれの制御装置の駆動を制御する。これにより、移動体に対して自車両１が衝突するリスクが低減される。あるいは、移動体に対して自車両１が衝突した場合に発生する障害のリスクが低減される。
　＜３．運転支援装置の具体的処理＞
　続いて、本実施形態に係る運転支援装置５０の動作例を具体的に説明する。なお、以下の説明においては、移動体が他車両である例を説明する。
　図３は、運転支援装置５０の処理部５１により実行される処理の一例を示すフローチャートを示す。
　まず、運転支援装置５０を含む車載システムが起動されると（ステップＳ１１）、処理部５１の自車両情報取得部６３は、自車両１の情報を取得する（ステップＳ１３）。具体的に、自車両情報取得部６３は、車両状態センサ３５から送信される検出データに基づいて自車両１の操作状態及び挙動の情報を取得する。自車両情報取得部６３は、少なくともステアリングホイールあるいは操舵輪の操舵角、アクセル開度、ブレーキ操作量又はエンジン回転数等の自車両１の操作状態、及び、車速、前後加速度、横加速度、ヨーレート等の自車両１の挙動の情報を取得する。自車両情報取得部６３は、取得したこれらの情報を記憶部５３に記憶する。
　次いで、処理部５１の周囲環境情報取得部６１は、自車両１の周囲環境情報を取得する（ステップＳ１５）。具体的に、周囲環境情報取得部６１は、周囲環境センサ３１から送信される検出データに基づいて自車両１の周囲に存在する障害物及び自車両１の走行車線を検出する。また、周囲環境情報取得部６１は、検出した障害物の位置、サイズ、向き、速度、自車両１から障害物までの距離及び自車両１に対する障害物の相対速度を算出する。さらに、周囲環境情報取得部６１は、自車両１から検出した走行車線の端部までの距離を算出する。
　例えば周囲環境情報取得部６１は、前方撮影カメラ３１ＬＦ，３１ＲＦから送信される画像データを画像処理することにより、パターンマッチング技術等を用いて自車両１の前方の障害物及び当該障害物の種類を検出する。また、周囲環境情報取得部６１は、画像データ中の障害物の位置、画像データ中に障害物が占めるサイズ及び左右の前方撮影カメラ３１ＬＦ，３１ＲＦの視差の情報に基づいて、自車両１から見た障害物の位置、サイズ及び障害物までの距離を算出する。また、周囲環境情報取得部６１は、距離の変化を時間微分することにより自車両１に対する障害物の相対速度を算出する。さらに、周囲環境情報取得部６１は、自車両１に対する障害物の相対速度に自車両１の速度を足すことにより障害物の速度を算出する。
　また、周囲環境情報取得部６１は、ＬｉＤＡＲ３１Ｓから送信される検出データに基づいて障害物を検出してもよい。例えば周囲環境情報取得部６１は、ＬｉＤＡＲ３１Ｓから電磁波を送信してから反射波を受信するまでの時間、反射波を受信した方向及び反射波の測定点群の範囲の情報に基づいて、障害物の位置、種類、サイズ、自車両１から障害物までの距離、自車両１に対する障害物の相対速度及び障害物の速度を算出してもよい。
　また、周囲環境情報取得部６１は、他車両を検出した場合、当該他車両の向きを算出する。他車両の向きは、例えば前方撮影カメラ３１ＬＦ，３１ＲＦあるいはＬｉＤＡＲ３１Ｓの画角に対する、他車両の前部又は後部の傾きに基づいて推定することができる。ただし、他車両の向きの求め方は、上記の例に限られない。
　さらに、周囲環境情報取得部６１は、他車両を検出した場合、当該他車両のヨーレートを算出する。他車両のヨーレートは、例えば前方撮影カメラ３１ＬＦ，３１ＲＦあるいはＬｉＤＡＲ３１Ｓの検出データから得られる他車両の姿勢変化に基づいて推定することができる。ただし、他車両のヨーレートの求め方は、上記の例に限られない。また、自車両１と他車両とが車車間通信可能である場合、周囲環境情報取得部６１は、車車間通信により、他車両からヨーレート、ヨー加速度、ヨー角加速度、車速及び加速度等の情報を取得してもよい。周囲環境情報取得部６１は、取得した周囲環境情報を記憶部５３に記憶する。
　次いで、処理部５１のリスク演算部６５は、周囲環境情報取得部６１により検出された障害物として、他車両が検出されたか否かを判定する（ステップＳ１７）。他車両が検出されていない場合（Ｓ１７／Ｎｏ）、処理部５１は、車載システムが停止したか否かを判定し（ステップＳ２５）。車載システムが停止していない限り（Ｓ２５／Ｎｏ）、ステップＳ１３に戻ってこれまでに説明した各ステップの処理を繰り返し実行する。一方、他車両が検出されている場合（Ｓ１７／Ｙｅｓ）、リスク演算部６５は、他車両に対する自車両１の衝突リスクを演算する（ステップＳ１９）。
　図４は、リスク演算処理を示すフローチャートを示す。
　まず、リスク演算部６５は、他車両の運転行動を複数予測する（ステップＳ３１）。リスク演算部６５は、周囲環境情報取得部６１により検出された他車両の現在のヨーレート及び車速等の走行状態から想定される範囲内で他車両の操舵角速度ωｏ及び加速度αｏを複数設定する。例えばヨーレートの値に応じて想定される操舵角速度ωｏの範囲をあらかじめ設定したデータ、及び、車速に応じて想定される加速度αｏの範囲をあらかじめ設定したデータがあらかじめ記憶部５３に記憶され、リスク演算部６５はこれらのデータを参照して他車両の操舵角速度ωｏ及び加速度αｏを複数設定する。また、リスク演算部６５は、設定した操舵角速度ωｏ及び加速度αｏと、周囲環境情報取得部６１により検出された他車両の位置、向き、車速及びヨーレートとに基づいて、所定時間後の他車両の位置をそれぞれ計算する。
　図５は、他車両９０の運転行動を予測する例を示す説明図である。図５に示す他車両９０は、自車両１と同じ方向に向かって並走する他車両９０である。リスク演算部６５は、他車両９０の車速及びヨーレートから想定される範囲内で、他車両９０の操舵角速度ωｏ及び加速度αｏを複数設定する。図５では、操舵角速度ωｏ及び加速度αｏの組み合わせ（ωｏ，αｏ）が、（－５，０）、（０，０）、（５，０）、（５，－１）の４パターンに設定されている。また、他車両９０がそれぞれの運転行動にしたがって走行した場合における、１秒後及び２秒後の他車両９０の位置が計算されている。操舵角速度ωｏは、右回り（時計回り）方向を正の値としている。
　なお、図５においては、４つの運転行動が設定されているが、設定される運転行動の数は４つに限られるものではなく、操舵角速度ωｏ及び加速度αｏを設定可能な範囲において任意の数に設定されてよい。また、他車両９０の位置を示す時間間隔は１秒間隔でなくてもよく、任意の時間に設定されてよい。リスク演算部６５は、他車両が複数存在する場合、それぞれの他車両について、想定される複数の運転行動と、それぞれの運転行動で他車両９０が走行した場合における所定時間後の他車両９０の位置を計算する。
　また、リスク演算部６５は、他車両９０の運転行動を予測する際に、他車両９０の周囲の障害物の存在を考慮して運転行動を予測してもよい。例えばリスク演算部６５は、他車両９０が障害物との衝突を回避する運転行動を取ることを考慮して、設定する操舵角速度ωｏ及び加速度αｏの範囲を制限してもよい。
　次いで、リスク演算部６５は、自車両１の運転条件を複数設定する（ステップＳ３３）。リスク演算部６５は、自車両情報取得部６３により取得された自車両１の現在の走行状態から想定される範囲内で自車両１の操舵角速度ωｅ及び加速度αｅを複数設定する。例えば自車両１についても同様に、リスク演算部６５は、あらかじめ記憶部５３に記憶されたデータを参照して自車両１の操舵角速度ωｅ及び加速度αｅを複数設定する。また、リスク演算部６５は、設定した操舵角速度ωｅ及び加速度αｅと、現在の自車両１の位置、向き、車速及び操舵角とに基づいて、所定時間後の自車両１の位置をそれぞれ計算する。
　次いで、リスク演算部６５は、ステップＳ３３で設定した自車両１の運転条件のそれぞれについて、他車両９０に対する自車両１の衝突リスクを演算により求める（ステップＳ３５）。本実施形態では、リスク演算部６５は、設定した自車両１の運転条件のそれぞれについて、他車両９０が設定されたそれぞれの運転行動にしたがって走行した場合の所定時間後の自車両１と他車両９０との距離Ｄと、他車両９０がそれぞれの運転行動を取る確率とに基づいて衝突リスクＲを算出する。より具体的に、本実施形態では、リスク演算部６５は、自車両１の運転条件と他車両９０の運転行動との組み合わせのそれぞれについて、時刻０秒から任意の時刻ｔ秒までの各時刻におけるリスクｒの和を衝突リスクＲとする。
　図６～図９は、所定時刻でのリスクｒを算出する例を示す説明図である。図６には、自車両１の運転条件として操舵角速度ωｅ及び加速度αｅの組み合わせ（ωｅ，αｅ）を（５，０）とした場合の１秒後の自車両１の位置が示されている。この場合、図７に示すように、例えば他車両９０の運転行動として操舵角速度ωｏ及び加速度αｏの組み合わせ（ωｏ，αｏ）が（５，－１）とした場合の１秒後の他車両９０と自車両１との距離Ｄは２ｍとなっている。なお、他車両９０及び自車両１の位置は、それぞれあらかじめ設定された車両の重心位置であってもよく、車両の前部中央の位置であってもよく、任意の位置に設定されてよい。
　リスク演算部６５は、下記式（１）を用いて、所定時間後の自車両１と他車両９０との距離Ｄと、他車両９０がそれぞれの運転行動で操作される確率とに基づいてリスクｒを算出する。下記式（１）に示すリスクｒは、それぞれの時刻における自車両１の位置に対して、同時刻における他車両９０と自車両１との距離Ｄの逆数に、他車両９０が当該位置に存在する確率をかけたものである。下記式（１）では、他車両９０が当該位置に存在する確率は、設定した他車両９０の操舵角速度ωｏが実現する確率Ｐｓと加速度αｏが実現する確率Ｐａとの積として表されている。
　リスクｒ＝（１／Ｄ）×（Ｐｓ）×（Ｐａ）　　　…（１）
ｒ：それぞれの時刻でのリスク
Ｄ：他車両９０と自車両１との距離
Ｐｓ：他車両９０の操舵角速度ωｏの確率
Ｐａ：他車両９０の加速度αｏの確率
　図８及び図９は、それぞれ他車両９０の操舵角速度ωｏの確率Ｐｓ［％］及び加速度αｏの確率Ｐａ［％］の例を示す説明図である。それぞれの確率Ｐｓ，Ｐａのデータは、過去の車両の操作量の統計データから得られる操作量の頻度に基づいて求められる。当該確率Ｐｓ，Ｐａのデータは、車両のヨー角加速度又は前後加速度の少なくとも一方に応じて設定されていてもよい。それぞれの確率Ｐｓ，Ｐａが、他車両９０のヨー角加速度又は前後加速度に応じて求められることにより、他車両９０が操作し得る操舵角速度ωｏ及び加速度αｏの確率Ｐｓ，Ｐａをより精度よく求めることができる。当該確率Ｐｓ，Ｐａのデータは、あらかじめ準備されて記憶部５３に格納されていてもよく、移動体無線通信手段を介して運転支援装置５０と通信可能な外部サーバに格納されていてもよい。
　あるいは、リスク演算部６５は、検出された他車両９０の走行状態及び周囲環境において他車両９０がそれぞれの運転行動を行う確率Ｐｓ，Ｐａを算出してもよい。この場合、運転支援装置５０は、自車両１及び特定の他車両９０に限らず、複数の車両が過去に行った運転行動を、車両走行時の走行状態及び周囲環境の情報に関連付けて記憶した運転行動データベースを備える。そして、リスク演算部６５は、検出された他車両９０の走行状態及び周囲環境に基づいて、運転行動データベースから同一環境で取得された運転行動データを抽出し、操舵角速度ωｏの確率Ｐｓ及び加速度αｏの確率Ｐａを求める。これにより、他車両９０がそれぞれの運転行動を取る確率をより正確に求めることができる。
　図７に示した例では、１秒後の自車両１と他車両９０との距離Ｄが２ｍ、操舵角速度ωｏの確率Ｐｓが１０（％）、加速度αｏの確率Ｐａが２０（％）であり、下記式（１）により求められるリスクｒは「１００（＝１／２×１０×２０）」となる。リスク演算部６５は、自車両１の運転条件及び他車両９０の運転行動のそれぞれの組み合わせについて当該リスクｒの演算を時刻０秒から任意の時間ｔ秒まで行い、算出されたリスクｒの和を自車両１の各運転条件についての衝突リスクＲとする。したがって、自車両１の各運転条件について、設定された他車両９０の運転行動の数に相当する衝突リスクＲが算出される。
　図３に戻り、ステップＳ１９におけるリスク演算処理の実行後、運転条件設定部６７は、求められた衝突リスクＲが最小となる自車両１の運転条件を選択する（ステップＳ２１）。具体的に、運転条件設定部６７は、リスク演算処理により求められた衝突リスクＲの中から最小の衝突リスクＲを特定し、当該衝突リスクＲの演算に用いた自車両１の運転条件を車両制御装置４１へ出力する運転条件として設定する。
　次いで、運転条件設定部６７は、運転条件として設定した操舵角速度ωｅ及び加速度αｏの情報を車両制御装置４１へ送信する（ステップＳ２３）。操舵角速度ωｅ及び加速度αｏの情報を受信した車両制御装置４１は、操舵角速度ωｅ及び加速度αｏを目標値として自車両１の自動運転制御を実行する。これにより、他車両９０に対する自車両１の衝突リスクを低減することができる。
　以上のように、本実施形態に係る運転支援装置５０は、自車両１の周囲に他車両９０が検出された場合に、他車両９０の運転行動を複数予測し、自車両１に設定可能な運転条件のそれぞれについて、他車両９０がそれぞれの運転行動をとったときの所定時間後の衝突リスクＲを演算により求める。そして、運転支援装置５０は、求められた衝突リスクＲが最小となる自車両１の運転条件を選択し、車両制御装置４１へ出力する運転条件に設定する。これにより、予測される他車両９０の運転行動を反映した衝突リスクＲに基づいて自車両１の運転条件が設定され、他車両９０に対する自車両１の衝突のリスクを低減することができる。
　また、本実施形態に係る運転支援装置５０は、自車両１に設定可能な運転条件についてそれぞれ所定時間後の自車両１の位置を求める。また、運転支援装置５０は、検出された他車両９０の現在のヨーレート及び速度と、想定される他車両９０の操舵角速度ωｏ及び加速度αｏによる所定時間後の他車両９０及び自車両１の距離と、設定した操舵角速度ωｏで他車両９０の操作が行われる確率Ｐｓと、設定した加速度αｏで他車両９０の操作が行われる確率Ｐａとに基づいて、他車両９０の運転行動のそれぞれについて所定時間後のリスクｒを算出する。そして、運転支援装置５０は、時刻０秒から任意の時刻ｔ秒後までのリスクｒの和を、それぞれの自車両１の運転条件についての他車両９０の運転行動ごとの衝突リスクＲとする。これにより、他車両９０がそれぞれの運転行動を取る確率が高いほど衝突リスクＲが高くなり、他車両９０に対する自車両１の衝突リスクを低減する効果を高めることができる。また、所定の期間に亘る衝突のリスクに基づいて自車両１の運転条件が設定されるため、他車両９０に対する自車両１の衝突リスクを低減する効果を高めることができる。
　また、運転支援装置５０は、複数の車両が過去に行った運転行動を、車両走行時の走行状態及び周囲環境の情報に関連付けて記憶した運転行動データベースに基づいて、他車両９０がそれぞれの運転行動を取る確率を算出することもできる。これにより、他車両９０がそれぞれの運転行動を取る確率をより正確に求めることができる。また、当該運転行動データベースを、移動体通信手段を介して運転支援装置５０からアクセス可能なサーバに格納した場合には、複数の車両の運転行動のデータを車両走行時の走行状態及び周囲環境の情報に関連付けて逐次更新又は蓄積することができる。したがって、他車両９０がそれぞれの運転行動を取る確率の精度を高められ、他車両９０に対する自車両１の衝突リスクを低減する効果を高めることができる。
　＜４．変形例＞
　ここまで、本開示の技術の一実施形態を説明したが、上記実施形態は、種々の変形又は機能の追加が可能である。以下、上記実施形態に係る運転支援装置５０の変形例の幾つかを説明する。
　（４－１．第１の変形例）
　上記実施形態に係る運転支援装置５０では、自車両１と他車両９０との衝突の可能性を考慮した衝突リスクＲを演算していたが、さらに自車両１と他車両９０との衝突が発生した際に発生する障害のリスク（以下、単に「障害リスク」ともいう）を考慮して衝突リスクＲを演算してもよい。
　例えばリスク演算部６５は、自車両１に対する他車両９０の相対速度ΔＶ、又は、自車両１の向きと他車両９０の向きとがなす角度θの少なくとも一方に基づいて、所定時間後のリスクｒ１を算出してもよい。一般的に、自車両１に対する他車両９０の相対速度ΔＶが大きいほど、衝突発生時に発生する障害が大きくなる。また、自車両１の向きと他車両９０の向きとがなす角度θが小さいほど、衝突時の衝撃が大きくなって発生する障害が大きくなる。
　例えばリスク演算部６５は、下記式（２）を用いて、所定時間後の自車両１と他車両９０との距離Ｄと、他車両９０がそれぞれの運転行動で操作される確率と、自車両１に対する他車両９０の相対速度ΔＶと、自車両１の向きと他車両９０の向きとがなす角度θとに基づいてリスクｒ１を算出する。下記式（２）に示すリスクｒ１は、上記式（１）で求められるリスクｒに対して、自車両１に対する他車両９０の相対速度ΔＶと、自車両１の向きと他車両９０の向きとがなす角度θの逆数とを加算したものである。
　リスクｒ１＝（１／Ｄ）×（Ｐｓ）×（Ｐａ）＋（ΔＶ）＋（１／θ）　　　…（２）
ｒ１：それぞれの時刻でのリスク
Ｄ：他車両９０と自車両１との距離
Ｐｓ：他車両９０の操舵角速度ωｏの確率
Ｐａ：他車両９０の加速度αｏの確率
ΔＶ：自車両１に対する他車両９０の相対速度
θ：自車両１の向きと他車両９０の向きとがなす角度
　なお、自車両１に対する他車両９０の相対速度ΔＶ、又は、自車両１の向きと他車両９０の向きとがなす角度θのいずれか一方のみを考慮してリスクｒ１を算出する場合、上記式（２）の相対速度ΔＶ、又は、角度θの逆数のいずれかを省略、あるいは、ゼロとして計算すればよい。
　図１０は、障害リスクを考慮して所定時刻でのリスクｒ１を算出する例を示す説明図である。図１０は、図７に示す１秒後の自車両１及び他車両９０の位置に、自車両１及び他車両９０の向きをそれぞれ表したものである。所定時間後の自車両１の向きは、設定した操舵角速度ωｅ及び加速度αｅと、現在の自車両１の車速、加速度、ヨーレート等の走行状態の情報とに基づいて推定することができる。また、所定時間後の他車両９０の向きは、設定した操舵角速度ωｏ及び加速度αｏと、現在の他車両９０の車速、加速度、ヨーレート等の走行状態の情報とに基づいて推定することができる。リスク演算部６５は、さらに路面摩擦状態を考慮して自車両１又は他車両９０の向きを推定してもよい。
　リスク演算部６５は、自車両１の運転条件及び他車両９０の運転行動のそれぞれの組み合わせについて当該リスクｒ１の演算を時刻０秒から任意の時間ｔ秒まで行い、算出されたリスクｒ１の和を自車両１の各運転条件についての衝突リスクＲとする。このように、自車両１に対する他車両９０の相対速度ΔＶ、又は、自車両１の向きと他車両９０の向きとがなす角度θの少なくとも一方を加味して、所定時間後のリスクｒ１を算出することにより、他車両９０に対する自車両１の衝突のリスクを低減することができるとともに、衝突が発生した場合においても発生する障害のリスクを低減することができる。
　さらに、リスク演算部６５は、他車両９０に対する自車両１の衝突位置に基づいて、所定時間後のリスクｒ２を算出してもよい。この場合、例えば下記式（３）を用いて、所定時間後の自車両１と他車両９０との距離Ｄと、他車両９０がそれぞれの運転行動で操作される確率と、他車両９０に対する自車両１の衝突位置に応じた衝突位置リスクＱとに基づいてリスクｒ２を算出する。下記式（３）に示すリスクｒ２は、上記式（１）で求められるリスクｒに対して、想定される衝突位置に応じた衝突位置リスクＱを加算したものである。
　リスクｒ２＝（１／Ｄ）×（Ｐｓ）×（Ｐａ）＋（Ｑ）　　　…（３）
ｒ１：それぞれの時刻でのリスク
Ｄ：他車両９０と自車両１との距離
Ｐｓ：他車両９０の操舵角速度ωｏの確率
Ｐａ：他車両９０の加速度αｏの確率
Ｑ：他車両９０に対する自車両１の衝突位置リスク
　衝突位置リスクＱは、例えば自車両１が衝突により受ける衝撃の影響を示す特性に基づいて自車両１の衝突位置ごとに設定されるリスク値であってよい。この場合、自車両１が衝突により受ける衝撃の影響を示す特性に基づいて自車両１の衝突位置ごとに設定される衝突位置リスクのデータがあらかじめ記憶部５３に記憶される。また、衝突位置リスクＱは、自車両１の乗員の位置や体格等に応じて衝突位置ごとに設定されるリスク値であってもよい。この場合、例えば自車両１の運転を開始する際に、ユーザにより入力される乗員の位置及び体格又は年齢等の情報を運転支援装置５０が取得し、記憶部５３に記憶される。
　図１１は、衝突位置リスクを考慮して所定時刻でのリスクｒ２を算出する例を示す説明図である。図１１は、図７に示す１秒後の自車両１及び他車両９０の位置に、自車両１及び他車両９０の向きと、自車両１の乗員の情報及び衝突位置リスクとをそれぞれ表したものである。図１１に示した例では、自車両１には運転席に座るドライバＤと、後部座席右側に座る乳児Ｂが乗っている。このため、乳児Ｂに近い自車両１の左後部の衝突位置リスクが１００（点）に設定され、左前部及び右後部の衝突位置リスクが１０（点）に設定され、前部の衝突位置リスクが１（点）に設定されている。このため、他車両９０に対する自車両１の衝突位置が左後部となり得る自車両１の運転条件のリスクｒ２が高くなる。ただし、衝突位置リスクの設定は、図１１に示した例に限定されない。
　このように、他車両９０に対する自車両１の衝突位置リスクを設定して、所定時間後のリスクｒ２を算出することにより、衝突時に発生する障害が大きくなると想定される運転条件が設定されるおそれがなくなり、他車両９０に対する自車両１の衝突のリスクを低減することができるとともに、衝突が発生した場合においても発生する障害のリスクを低減することができる。
　なお、障害リスクは、自車両１の衝突位置に応じて設定される衝突位置リスクに限定されるものではなく、その他衝突時に発生すると考えられる障害に関連するリスクが任意に設定されてもよい。例えば他車両９０の重量が大きい場合、衝突エネルギが大きくなって発生する障害が大きくなると考えられる。このため、リスク演算部６５は、他車両９０の種類又はサイズから推定される他車両９０の重量に基づいて設定される重量リスクを加算して衝突リスクを算出してもよい。
　（４－２．第２の変形例）
　上記実施形態に係る運転支援装置５０では、他車両９０の運転行動の傾向を考慮することなく他車両９０がそれぞれの運転行動を取る確率を算出していたが、他車両９０の運転行動の傾向を表す運転特性に基づいて、他車両９０がそれぞれの運転行動を取る確率を算出してもよい。例えば運転支援装置５０が無線通信手段を介してアクセス可能な外部サーバに、自車両１及び特定の他車両９０に限らず、複数の車両が過去に行った運転行動を、それぞれの車両の識別情報、車両走行時の走行状態及び周囲環境の情報に関連付けて記憶した運転行動データベースを備える。
　ここで、運転行動の傾向を表す「運転特性」とは、運転スタイルや運転に対する恐怖の感じ方等の運転に対する志向や運転動作の傾向に関連する個人特性を指す。例えば運転スタイルとしては、「制限速度を遵守したい」、「前方車両との車間距離を十分に確保したい」、「カーブ進入前に十分に減速したい」、「車線変更してでもできるだけ先に進みたい」、「できるだけ前方車両との車間距離を詰めたい」等が例示される。また、運転に対する恐怖の感じ方としては、例えばどのような走行環境で恐怖を感じるかを想定して、「路上駐車が多い道」、「深夜に運転」、「死角が多い道」、「車速の速い車両が多い状況」、「交通量が多い状況」等が例示される。運転特性は、例えば慎重度又はせっかち度といった一つ又は複数の運転特性を表す項目を、例えば５段階で評価したデータとして、車両の識別情報に関連付けて記憶される。
　リスク演算部６５は、検出された他車両９０の走行状態及び周囲環境の情報と併せて、他車両９０を識別可能な情報を外部サーバに送信し、他車両９０の運転特性を特定する。他車両９０を識別可能な情報は、例えば前方撮影カメラ３１ＬＦ，３１ＲＦの検出データから特定されたナンバープレートの数字例であってもよく、車車間通信により他車両９０から取得した識別情報であってもよい。なお、他車両９０の運転特性の情報を他車両９０が記録している場合、リスク演算部６５は、車車間通信により他車両９０から運転特性の情報を取得してもよい。
　また、リスク演算部６５は、他車両９０の運転特性と同じ運転特性の車両が同一環境で過去に行った運転行動データを運転行動データベースから抽出する。そして、リスク演算部６５は、運転行動データベースから抽出した、同一環境において過去に行われた運転行動データに基づいて、他車両９０の運転行動を複数予測するとともに、他車両９０の走行状態及び周囲環境において他車両９０がそれぞれの運転行動を行う確率を算出する。これにより、検出された他車両９０の運転特性を考慮して他車両９０がそれぞれの運転行動を取る確率を求めることができる。したがって、予測される他車両９０の運転行動を反映した衝突リスクＲがより正確に求められ、他車両９０に対する自車両１の衝突のリスクの低い運転条件を設定することができる。
　（４－３．第３の変形例）
　上記実施形態では、リスク演算部６５が他車両９０の運転行動を設定していたが、他車両９０が自動運転中の車両である場合、リスク演算部６５は、他車両９０から運転条件の情報を取得してもよい。この場合、リスク演算部６５は、例えば車車間通信を介して他車両９０の走行予定軌道、車速及び加速度の情報を取得することにより、所定時間後の他車両９０の位置を推定することができる。リスク演算部６５は、他車両９０が当該運転行動を行う確率を１００％に設定し、所定時刻における自車両１のリスクｒを算出する。これにより、確度の高い他車両９０の運転行動の情報に基づいて所定時間後の他車両９０に対する自車両１の衝突リスクＲが算出され、他車両９０に対する自車両１の衝突のリスクの低い運転条件を設定することができる。
　以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示はかかる例に限定されない。本開示の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
　例えば、上記実施形態では、運転支援装置５０の機能のすべてが自車両１に搭載されていたが、本開示はかかる例に限定されない。例えば運転支援装置５０が有する機能の一部が、移動体通信手段を介して通信可能なサーバ装置に設けられ、運転支援装置５０は、当該サーバ装置に対してデータを送受信するように構成されていてもよい。
　また、上記実施形態では、運転支援装置５０の具体的処理の例として移動体が他車両９０である例を説明したが、移動体は車両に限られない。移動体は、自転車であってもよく歩行者であってもよい。この場合、それぞれの移動体の運転行動の確率は、例えば移動体の種類、向き、周囲環境等に関連付けて記憶された移動体の運転行動の統計データに基づいて設定することができる。また、移動体が歩行者や自転車である場合、移動体が車両である場合に比べて衝突時に発生する障害が大きくなると考えられる。したがって、移動体の種類に応じた移動体リスクを設定し、当該移動体リスクを加算して衝突リスクを算出してもよい。
１：車両（自車両）、９：駆動力源、１３：ステアリングホイール、１５：電動ステアリング装置、２０：ブレーキ液圧制御ユニット、３１：周囲環境センサ、３５：車両状態センサ、４１：車両制御装置、５０：運転支援装置、５１：処理部、５３：記憶部、６１：周囲環境情報取得部、６３：自車両情報取得部、６５：リスク演算部、６７：運転条件設定部、９０：他車両、αｅ：自車両の加速度、αｏ：他車両の加速度、ωｅ：自車両の操舵角速度、ωｏ：他車両の操舵角速度

Claims (8)

  1. 　自車両の周囲の障害物との衝突リスクに基づいて前記自車両の運転条件を設定する運転支援装置において、
    　一つ又は複数のプロセッサと、前記一つ又は複数のプロセッサと通信可能に接続された一つ又は複数のメモリと、を備え、
    　前記プロセッサは、
    　前記自車両の周囲の移動体及び周囲環境を検出し、
    　検出された前記移動体の運転行動を予測し、
    　予測した前記移動体の運転行動のそれぞれについて、所定時間後の前記移動体と前記自車両との距離、及び、前記移動体がそれぞれの運転行動を行う確率、に基づいて所定時間後の前記移動体と前記自車両との衝突リスクを算出し、
    　前記衝突リスクが最小となる前記自車両の運転条件を設定する、
    　ことを含む処理を実行する、運転支援装置。
  2. 　前記プロセッサは、
    　前記自車両に設定可能な運転条件についてそれぞれ所定時間後の前記自車両の位置を求め、
    　検出された前記移動体の現在のヨーレート及び速度と、
    　想定される前記移動体の加速度及び操舵角速度による所定時間後の前記移動体と前記自車両との距離と、
    　前記加速度での操作が行われる確率と、
    　前記操舵角速度での操作が行われる確率と、
    　に基づいて、前記移動体の運転行動のそれぞれについて前記所定時間後の衝突リスクを算出する、請求項１に記載の運転支援装置。
  3. 　前記プロセッサは、
    　さらに前記自車両と前記移動体との相対速度、又は、前記自車両の向きと前記移動体の向きとがなす角度の少なくとも一方に基づいて、前記移動体の運転行動のそれぞれについて前記所定時間後の衝突リスクを算出する、請求項２に記載の運転支援装置。
  4. 　前記プロセッサは、
    　さらに前記移動体に対する前記自車両の衝突位置に基づいて、前記移動体の運転行動のそれぞれについて前記所定時間後の衝突リスクを算出する、請求項２に記載の運転支援装置。
  5. 　前記運転支援装置は、
    　複数の移動体が過去に行った運転行動を走行状態及び周囲環境に関連付けて記憶した運転行動データベースを備え、
    　前記プロセッサは、
    　前記運転行動データベースに基づいて、検出された前記移動体の走行状態及び前記周囲環境において前記移動体が前記それぞれの運転行動を行う確率を算出する、請求項１に記載の運転支援装置。
  6. 　前記運転行動データベースは、
    　それぞれの前記移動体の運転特性の情報及び前記移動体の過去の運転行動を走行状態及び周囲環境に関連付けて記憶し、
    　前記プロセッサは、
    　前記運転行動データベースに基づいて、検出された前記移動体の走行状態及び前記周囲環境において前記移動体が前記それぞれの運転行動を行う確率を算出する、請求項５に記載の運転支援装置。
  7. 　前記プロセッサは、
    　前記移動体に自動運転中の車両が含まれる場合、前記自動運転車両の運転行動の情報を取得するとともに、取得した前記運転行動の情報をさらに用いて前記自車両の衝突リスクを算出し、前記自車両の運転条件を設定する、請求項１に記載の運転支援装置。
  8. 　自車両の周囲の障害物との衝突リスクに基づいて前記自車両の運転条件を設定する運転支援装置に適用されるコンピュータプログラムを記録した記録媒体であって、
    　プロセッサに、
    　前記自車両の周囲の移動体及び周囲環境を検出することと、
    　検出された前記移動体の運転行動を予測することと、
    　予測した前記移動体の運転行動のそれぞれについて、所定時間後の前記移動体と前記自車両との距離、及び、前記移動体がそれぞれの運転行動を行う確率、に基づいて所定時間後の前記移動体と前記自車両との衝突リスクを算出することと、
    　前記衝突リスクが最小となる前記自車両の運転条件を設定することと、
    　を含む処理を実行させるコンピュータプログラムを記録した記録媒体。
     
PCT/JP2021/035511 2021-09-28 2021-09-28 運転支援装置及びコンピュータプログラムを記録した記録媒体 WO2023053165A1 (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202180032003.1A CN116194972A (zh) 2021-09-28 2021-09-28 驾驶辅助装置及记录有计算机程序的记录介质
JP2023550756A JPWO2023053165A1 (ja) 2021-09-28 2021-09-28
PCT/JP2021/035511 WO2023053165A1 (ja) 2021-09-28 2021-09-28 運転支援装置及びコンピュータプログラムを記録した記録媒体

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2021/035511 WO2023053165A1 (ja) 2021-09-28 2021-09-28 運転支援装置及びコンピュータプログラムを記録した記録媒体

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2023053165A1 true WO2023053165A1 (ja) 2023-04-06

Family

ID=85781461

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2021/035511 WO2023053165A1 (ja) 2021-09-28 2021-09-28 運転支援装置及びコンピュータプログラムを記録した記録媒体

Country Status (3)

Country Link
JP (1) JPWO2023053165A1 (ja)
CN (1) CN116194972A (ja)
WO (1) WO2023053165A1 (ja)

Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000276696A (ja) * 1999-03-26 2000-10-06 Toyota Motor Corp 車両衝突回避制御装置
WO2007102405A1 (ja) * 2006-03-01 2007-09-13 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha 自車進路決定方法および自車進路決定装置
JP2008191781A (ja) * 2007-02-01 2008-08-21 Hitachi Ltd 衝突回避システム
JP2008250492A (ja) * 2007-03-29 2008-10-16 Toyota Motor Corp 運転者危険度取得装置
WO2008156201A1 (ja) * 2007-06-20 2008-12-24 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha 車両走行軌跡推定装置
JP2011096105A (ja) * 2009-10-30 2011-05-12 Toyota Motor Corp 運転支援装置
JP2015118510A (ja) * 2013-12-18 2015-06-25 富士重工業株式会社 車両制御装置
JP2015203948A (ja) * 2014-04-14 2015-11-16 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 無線装置
US20170162050A1 (en) * 2015-12-03 2017-06-08 Institute For Information Industry System and method for collision avoidance for vehicle
JP2017182563A (ja) * 2016-03-31 2017-10-05 株式会社Ｓｕｂａｒｕ 周辺リスク表示装置
JP2020514158A (ja) * 2017-03-28 2020-05-21 三菱電機株式会社 自車両の制御方法及び自車両の制御システム
JP2021026720A (ja) * 2019-08-08 2021-02-22 本田技研工業株式会社 運転支援装置、車両の制御方法、およびプログラム
JP2021142788A (ja) * 2020-03-10 2021-09-24 トヨタ自動車株式会社 運転支援システム

Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000276696A (ja) * 1999-03-26 2000-10-06 Toyota Motor Corp 車両衝突回避制御装置
WO2007102405A1 (ja) * 2006-03-01 2007-09-13 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha 自車進路決定方法および自車進路決定装置
JP2008191781A (ja) * 2007-02-01 2008-08-21 Hitachi Ltd 衝突回避システム
JP2008250492A (ja) * 2007-03-29 2008-10-16 Toyota Motor Corp 運転者危険度取得装置
WO2008156201A1 (ja) * 2007-06-20 2008-12-24 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha 車両走行軌跡推定装置
JP2011096105A (ja) * 2009-10-30 2011-05-12 Toyota Motor Corp 運転支援装置
JP2015118510A (ja) * 2013-12-18 2015-06-25 富士重工業株式会社 車両制御装置
JP2015203948A (ja) * 2014-04-14 2015-11-16 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 無線装置
US20170162050A1 (en) * 2015-12-03 2017-06-08 Institute For Information Industry System and method for collision avoidance for vehicle
JP2017182563A (ja) * 2016-03-31 2017-10-05 株式会社Ｓｕｂａｒｕ 周辺リスク表示装置
JP2020514158A (ja) * 2017-03-28 2020-05-21 三菱電機株式会社 自車両の制御方法及び自車両の制御システム
JP2021026720A (ja) * 2019-08-08 2021-02-22 本田技研工業株式会社 運転支援装置、車両の制御方法、およびプログラム
JP2021142788A (ja) * 2020-03-10 2021-09-24 トヨタ自動車株式会社 運転支援システム

Also Published As

Publication number Publication date
CN116194972A (zh) 2023-05-30
JPWO2023053165A1 (ja) 2023-04-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10676093B2 (en) Vehicle control system, vehicle control method, and storage medium
US11809194B2 (en) Target abnormality determination device
JP6494121B2 (ja) 車線変更推定装置、車線変更推定方法、およびプログラム
CN108688660B (zh) 运行范围确定装置
US20170021829A1 (en) Vehicle control device
US20190071094A1 (en) Vehicle control system, vehicle control method, and storage medium
US10421394B2 (en) Driving assistance device, and storage medium
JPWO2017138517A1 (ja) 車両制御システム、車両制御方法、および車両制御プログラム
CN113631452B (zh) 一种变道区域获取方法以及装置
JP2019104430A (ja) 車両制御装置、車両制御方法、およびプログラム
JP2019156271A (ja) 車両制御装置、車両制御方法、およびプログラム
JP2019147486A (ja) 車両制御システム、車両制御方法、およびプログラム
WO2019142312A1 (ja) 車両制御装置、それを有する車両、および制御方法
CN112714718B (zh) 车辆控制方法及车辆控制装置
JP2019105568A (ja) 物体認識装置、物体認識方法及び車両
WO2023053165A1 (ja) 運転支援装置及びコンピュータプログラムを記録した記録媒体
JP7098996B2 (ja) 走行位置決定装置
JP6648384B2 (ja) 車両制御装置、車両制御方法、およびプログラム
US20220306153A1 (en) Driving assistance apparatus
CN115195741A (zh) 车辆的控制方法、装置、车辆及存储介质
WO2023047598A1 (ja) 運転支援装置及びコンピュータプログラムを記録した記録媒体
US20230034419A1 (en) Vehicle control apparatus
JP7304378B2 (ja) 運転支援装置、運転支援方法、およびプログラム
JP7394018B2 (ja) 車両制御装置
JP2023053520A (ja) 運転支援装置及びコンピュータプログラム

Legal Events

Date Code Title Description
WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 17928421

Country of ref document: US

121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 21959218

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2023550756

Country of ref document: JP