JP6601696B2 - 予測装置、予測方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、予測装置、予測方法、およびプログラムに関する。

従来、他車両の走行軌跡を予測し、自車両と他車両の接近を予知することで、種々の用途に用いることについて研究が進められている。例えば、特許文献１には、自車両の現在位置と、地図データとに基づいて自車両の予想走行ルートを特定し、予想走行ルート上の交錯点マップ作成ポイントの位置を設定し、各ポイントを通る予想軌跡に基づいて各ポイントにおける車両の向きを予測し、走行時に注意すべき注意領域を特定し、予測された向きで交錯点マップ作成ポイントにいる車両から見た注意領域がある方向範囲を算出し、算出した方向範囲に基づいて、車両から見た方向と危険度との対応関係を示す交錯点マップを作成する技術について記載されている。

特開２０１１−２０９９１９号公報

従来の技術では、予測の前提として道路構造（道路形状）を認識することが必要であったため、適用可能な場面が限定的であった。道路構造を認識するためには、カメラやレーザレーダなどで、道路を区画する構造物、例えば縁石や道路区画線等を認識する必要があるが、例えば交差点において対向車両が右左折して自車両の前方を横切るような場面では、構造物が対向車両の死角に入ることで認識できなくなる。このため、従来の技術では、継続的に他車両の将来の走行軌跡を予測することができない場合があった。

本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、より継続的に他車両の将来の走行軌跡を予測することが可能な予測装置、予測方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。

（１）：自車両の周辺の道路構造、および他車両を認識する認識部と、所定の場面において、前記認識部により認識された道路構造に基づいて前記認識部により認識された他車両の将来の走行軌跡を予測する予測部と、を備え、前記予測部は、前記所定の場面において、前記他車両の将来の走行軌跡を予測するのに用いられる道路構造のうち少なくとも一部が前記認識部により認識できない場合、前記認識部の過去の認識結果に基づいて得られる前記他車両の過去の走行軌跡に基づいて前記他車両の将来の走行軌跡を予測する、予測装置。

（２）：（１）において、前記所定の場面は、前記他車両が交差点で進路変更する場面であるもの。

（３）：（２）において、前記予測部は、前記認識部により認識された道路構造から得られる、前記他車両が通過する交差点の入口と出口の位置に基づいて前記他車両の将来の走行軌跡を予測し、前記入口と前記出口の位置のうち一方または双方が不明な場合、前記他車両の過去の走行軌跡に基づいて前記他車両の将来の走行軌跡を予測するもの。

（４）：（３）において、前記予測部は、前記認識部により前記出口の位置が認識され、且つ前記認識部により前記入口の位置が認識できない場合、前記他車両の過去の走行軌跡から予測される仮走行軌跡を前記出口の位置に基づいて補正することで、前記他車両の将来の走行軌跡を予測するもの。

（５）：（３）または（４）において、前記予測部は、前記認識部により前記出口の位置が認識できない場合、前記将来の走行軌跡を予測する対象の他車両の前方を走行する前走車両の過去の走行軌跡に基づいて前記出口の位置を推定し、前記他車両の将来の走行軌跡を予測するもの。

（６）：（３）〜（５）において、前記予測部は、前記認識部により前記出口の位置が認識できない場合、前記交差点において前記出口と対向する側の道路構造に基づいて前記出口の位置を推定し、前記推定した前記出口の位置に基づいて、前記他車両の将来の走行軌跡を予測するもの。

（７）：（３）〜（６）において、前記予測部は、前記認識部により前記出口の位置が認識できない場合、前記交差点において前記出口と対向する側の対向する側の道路幅に基づいて前記出口の位置を推定し、前記推定した前記出口の位置に基づいて、前記他車両の将来の走行軌跡を予測するもの。

（８）：（３）〜（７）において、前記予測部は、前記認識部により前記出口の位置が認識できない場合、前記出口の付近にある構造部の位置に基づいて前記出口の位置を推定し、前記推定した前記出口の位置に基づいて、前記他車両の将来の走行軌跡を予測するもの。

（９）：（１）において、前記所定の場面は、対向車両である前記他車両が道路を横断して道路外に進行する場面であるもの。

（１０）：コンピュータが、自車両の周辺の道路構造、および他車両を認識し、所定の場面において、前記認識した道路構造に基づいて前記他車両の将来の走行軌跡を予測し、前記所定の場面において、前記他車両の将来の走行軌跡を予測するのに用いられる道路構造のうち少なくとも一部が認識できない場合、過去の認識結果に基づいて得られる前記他車両の過去の走行軌跡に基づいて前記他車両の将来の走行軌跡を予測する、予測方法。

（１１）コンピュータに、自車両の周辺の道路構造、および他車両を認識させ、所定の場面において、前記認識させた道路構造に基づいて前記他車両の将来の走行軌跡を予測させ、前記所定の場面において、前記他車両の将来の走行軌跡を予測するのに用いられる道路構造のうち少なくとも一部が認識できない場合、過去の認識結果に基づいて得られる前記他車両の過去の走行軌跡に基づいて前記他車両の将来の走行軌跡を予測させる、プログラム。

（１）〜（１１）によれば、より継続的に他車両の将来の走行軌跡を予測することができる。

予測装置を利用した車両システム１の構成図である。 第１制御部１２０および第２制御部１６０の機能構成図である。 予測対象の他車両ｍ１が交差点を通過する「所定の場面」の一例を示す図である。 交差点の入口ＣＩと出口ＣＯが認識できている場合に、走行軌跡予測部１４０により実行される処理について説明するための図である。 設定される円弧の二つのパターンを示す図である。 交差点の入口ＣＩが認識できない場合に走行軌跡予測部１４０により実行される処理について説明するための図（その１）である。 交差点の入口ＣＩが認識できない場合に走行軌跡予測部１４０により実行される処理について説明するための図（その２）である。 交差点の出口ＣＯが認識できない場合に走行軌跡予測部１４０により実行される処理について説明するための図（その１）である。 交差点の出口ＣＯが認識できない場合に走行軌跡予測部１４０により実行される処理について説明するための図（その２）である。 走行軌跡予測部１４０により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。 対向車両である他車両ｍ１が交差点を通過する「所定の場面」の一例を示す図である。 走行軌跡予測部１４０により実行される処理について説明するための図である。 対向車線の少なくとも一部が認識できない場合に走行軌跡予測部１４０により実行される処理について説明するための図である。 実施形態の自動運転制御装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。

以下、図面を参照し、本発明の予測装置、予測方法、およびプログラムの実施形態について説明する。予測装置は、種々の用途に利用される。以下の説明では、予測装置が自動運転車両に適用されたものとして説明を行うが、予測装置は、他車両の接近に応じて警報を出す警報装置、或いは、車間距離制御や車線維持支援制御などを行い、他車両の将来の軌跡に応じて制御を切り替えたり制御量を調整したりする運転支援装置などにも適用可能である。

［構成］
図１は、予測装置を利用した車両システム１の構成図である。車両システム１が搭載される車両は、例えば、二輪や三輪、四輪等の車両であり、その駆動源は、ディーゼルエンジンやガソリンエンジンなどの内燃機関、電動機、或いはこれらの組み合わせである。電動機を備える場合、電動機は、内燃機関に連結された発電機による発電電力、或いは二次電池や燃料電池の放電電力を使用して動作する。

車両システム１は、例えば、カメラ１０と、レーダ装置１２と、ファインダ１４と、物体認識装置１６と、通信装置２０と、ＨＭＩ（Human Machine Interface）３０と、車両センサ４０と、ナビゲーション装置５０と、ＭＰＵ（Map Positioning Unit）６０と、運転操作子８０と、自動運転制御装置１００と、走行駆動力出力装置２００と、ブレーキ装置２１０と、ステアリング装置２２０とを備える。これらの装置や機器は、ＣＡＮ（Controller Area Network）通信線等の多重通信線やシリアル通信線、無線通信網等によって互いに接続される。なお、図１に示す構成はあくまで一例であり、構成の一部が省略されてもよいし、更に別の構成が追加されてもよい。

カメラ１０は、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等の固体撮像素子を利用したデジタルカメラである。カメラ１０は、車両システム１が搭載される車両（以下、自車両Ｍと称する）の任意の箇所に一つまたは複数が取り付けられる。前方を撮像する場合、カメラ１０は、フロントウインドシールド上部やルームミラー裏面等に取り付けられる。カメラ１０は、例えば、周期的に繰り返し自車両Ｍの周辺を撮像する。カメラ１０は、ステレオカメラであってもよい。

レーダ装置１２は、自車両Ｍの周辺にミリ波などの電波を放射すると共に、物体によって反射された電波（反射波）を検出して少なくとも物体の位置（距離および方位）を検出する。レーダ装置１２は、自車両Ｍの任意の箇所に一つまたは複数が取り付けられる。レーダ装置１２は、ＦＭ−ＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave）方式によって物体の位置および速度を検出してもよい。

ファインダ１４は、ＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging）である。ファインダ１４は、自車両Ｍの周辺に光を照射し、散乱光を測定する。ファインダ１４は、発光から受光までの時間に基づいて、対象までの距離を検出する。照射される光は、例えば、パルス状のレーザー光である。ファインダ１４は、自車両Ｍの任意の箇所に一つまたは複数が取り付けられる。ファインダ１４は、物体検出装置の一例である。

物体認識装置１６は、カメラ１０、レーダ装置１２、およびファインダ１４のうち一部または全部による検出結果に対してセンサフュージョン処理を行って、物体の位置、種類、速度などを認識する。物体認識装置１６は、認識結果を自動運転制御装置１００に出力する。また、物体認識装置１６は、必要に応じて、カメラ１０、レーダ装置１２、およびファインダ１４の検出結果をそのまま自動運転制御装置１００に出力してよい。

通信装置２０は、例えば、セルラー網やＷｉ−Ｆｉ網、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communication）などを利用して、自車両Ｍの周辺に存在する他車両と通信し、或いは無線基地局を介して各種サーバ装置と通信する。

ＨＭＩ３０は、自車両Ｍの乗員に対して各種情報を提示すると共に、乗員による入力操作を受け付ける。ＨＭＩ３０は、各種表示装置、スピーカ、ブザー、タッチパネル、スイッチ、キーなどを含む。

車両センサ４０は、自車両Ｍの速度を検出する車速センサ、加速度を検出する加速度センサ、鉛直軸回りの角速度を検出するヨーレートセンサ、自車両Ｍの向きを検出する方位センサ等を含む。

ナビゲーション装置５０は、例えば、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機５１と、ナビＨＭＩ５２と、経路決定部５３とを備え、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリなどの記憶装置に第１地図情報５４を保持している。ＧＮＳＳ受信機５１は、ＧＮＳＳ衛星から受信した信号に基づいて、自車両Ｍの位置を特定する。自車両Ｍの位置は、車両センサ４０の出力を利用したＩＮＳ（Inertial Navigation System）によって特定または補完されてもよい。ナビＨＭＩ５２は、表示装置、スピーカ、タッチパネル、キーなどを含む。ナビＨＭＩ５２は、前述したＨＭＩ３０と一部または全部が共通化されてもよい。経路決定部５３は、例えば、ＧＮＳＳ受信機５１により特定された自車両Ｍの位置（或いは入力された任意の位置）から、ナビＨＭＩ５２を用いて乗員により入力された目的地までの経路（以下、地図上経路）を、第１地図情報５４を参照して決定する。第１地図情報５４は、例えば、道路を示すリンクと、リンクによって接続されたノードとによって道路形状が表現された情報である。経路決定部５３により決定された地図上経路は、ＭＰＵ６０に出力される。また、ナビゲーション装置５０は、経路決定部５３により決定された地図上経路に基づいて、ナビＨＭＩ５２を用いた経路案内を行ってもよい。なお、ナビゲーション装置５０は、例えば、乗員の保有するスマートフォンやタブレット端末等の端末装置の機能によって実現されてもよい。また、ナビゲーション装置５０は、通信装置２０を介してナビゲーションサーバに現在位置と目的地を送信し、ナビゲーションサーバから返信された地図上経路を取得してもよい。

ＭＰＵ６０は、例えば、推奨車線決定部６１として機能し、ＨＤＤやフラッシュメモリなどの記憶装置に第２地図情報６２を保持している。推奨車線決定部６１は、ナビゲーション装置５０から提供された経路を複数のブロックに分割し（例えば、車両進行方向に関して１００［ｍ］毎に分割し）、第２地図情報６２を参照してブロックごとに推奨車線を決定する。推奨車線決定部６１は、経路において分岐箇所や合流箇所などが存在する場合、自車両Ｍが、分岐先に進行するための合理的な経路を走行できるように、推奨車線を決定する。

第２地図情報６２は、第１地図情報５４よりも高精度な地図情報である。第２地図情報６２は、例えば、車線の中央の情報あるいは車線の境界の情報等を含んでいる。また、第２地図情報６２には、道路情報、交通規制情報、住所情報（住所・郵便番号）、施設情報、電話番号情報などが含まれてよい。第２地図情報６２は、通信装置２０を用いて他装置にアクセスすることにより、随時、アップデートされてよい。

運転操作子８０は、例えば、アクセルペダル、ブレーキペダル、シフトレバー、ステアリングホイール、異形ステア、ジョイスティックその他の操作子を含む。運転操作子８０には、操作量あるいは操作の有無を検出するセンサが取り付けられており、その検出結果は、自動運転制御装置１００、もしくは、走行駆動力出力装置２００、ブレーキ装置２１０、およびステアリング装置２２０のうち一部または全部に出力される。

自動運転制御装置１００は、例えば、第１制御部１２０と、第２制御部１６０とを備える。第１制御部１２０と第２制御部１６０は、それぞれ、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのハードウェアプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。また、これらの構成要素のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などのハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。自動運転制御装置１００は、車両制御装置の一例である。

図２は、第１制御部１２０および第２制御部１６０の機能構成図である。第１制御部１２０は、例えば、認識部１３０と、走行軌跡予測部１４０と、行動計画生成部１５０とを備える。

認識部１３０は、カメラ１０、レーダ装置１２、およびファインダ１４から物体認識装置１６を介して入力される情報に基づいて、自車両Ｍの周辺状況を認識する。認識部１３０は、例えば、道路構造認識部１３２と、他車両認識部１３４とを備える。認識部により認識される周辺状況には、種々の物体が含まれる。物体の位置は、例えば、まず自車両Ｍの代表点（センサ位置や重心、駆動軸中心など）を原点とした絶対座標上の位置として認識され、必要に応じて道路に沿った道路座標上の位置に変換されて制御に使用される。

道路構造認識部１３２は、自車両の周辺の道路構造を認識する。例えば、道路構造認識部１３２は、道路区画線や路肩、縁石、中央分離帯、ガードレールなどを認識し、それらで区画される道路の形状（道路構造）を認識する。認識される道路構造には、車線ごとの幅、交差点との接続部分の位置など、種々の情報が含まれてよい。詳しくは、後述する。

他車両認識部１３４は、自車両Ｍの周辺に存在する他車両の位置、および速度、加速度等の状態を認識する。他車両の位置は、他車両の重心やコーナー等の代表点で表されてもよいし、広がりを持った領域で表されてもよい。

認識部１３０により認識される周辺状況は、道路構造や他車両の他、自車両Ｍと走行車線との相対位置や姿勢、自転車や歩行者の状態、一時停止線、障害物、赤信号、料金所などの道路事象、その他の情報を含んでよい。認識部１３０による認識結果は、走行軌跡予測部１４０と行動計画生成部１５０とに出力される。

走行軌跡予測部１４０は、所定の場面において、道路構造認識部１３２により認識された道路構造に基づいて、他車両認識部１３４により認識された他車両の将来の走行軌跡を予測する。走行軌跡予測部１４０は、所定の場面において、他車両の将来の走行軌跡を予測するのに用いられる道路構造のうち少なくとも一部が道路構造認識部１３２により認識できない場合、他車両認識部１３４の過去の認識結果に基づいて得られる他車両の過去の走行軌跡に基づいて、他車両の将来の走行軌跡を予測する。詳しくは、後述する。

行動計画生成部１５０は、原則的には推奨車線決定部６１により決定された推奨車線を走行し、更に、走行軌跡予測部１４０により予測された他車両の将来の走行軌跡と干渉しないように、自車両Ｍが将来走行する目標軌道を生成する。目標軌道は、例えば、複数の軌道点と、速度要素とを含んでいる。例えば、目標軌道は、自車両Ｍの到達すべき地点（軌道点）を順に並べたものとして表現される。軌道点は、道なり距離で所定の走行距離（例えば数［ｍ］程度）ごとの自車両Ｍの到達すべき地点であり、それとは別に、所定のサンプリング時間（例えば０コンマ数［ｓｅｃ］程度）ごとの目標速度および目標加速度が、目標軌道の一部として生成される。また、軌道点は、所定のサンプリング時間ごとの、そのサンプリング時刻における自車両Ｍの到達すべき位置であってもよい。この場合、目標速度や目標加速度の情報は軌道点の間隔で表現される。

認識部１３０と、走行軌跡予測部１４０とを合わせたものが、「予測装置」の一例である。なお、上記説明した認識部１３０の機能の一部を物体認識装置１６が備えてもよく、その場合、「予測装置」は物体認識装置１６を含んでよい。また、「予測装置」は、道路構造や他車両を認識するためのデバイス、例えばカメラ１０やレーダ装置１２、ファインダ１４を含んでもよい。

第２制御部１６０は、行動計画生成部１５０によって生成された目標軌道を、予定の時刻通りに自車両Ｍが通過するように、走行駆動力出力装置２００、ブレーキ装置２１０、およびステアリング装置２２０を制御する。第２制御部１６０は、例えば、行動計画生成部１５０により生成された目標軌道（軌道点）の情報を取得し、メモリ（不図示）に記憶させ、メモリに記憶された目標軌道に付随する速度要素に基づいて、走行駆動力出力装置２００またはブレーキ装置２１０を制御する。また、第２制御部１６０は、メモリに記憶された目標軌道の曲がり具合に応じて、ステアリング装置２２０を制御する。

走行駆動力出力装置２００は、車両が走行するための走行駆動力（トルク）を駆動輪に出力する。走行駆動力出力装置２００は、例えば、内燃機関、電動機、および変速機などの組み合わせと、これらを制御するＥＣＵとを備える。ＥＣＵは、第２制御部１６０から入力される情報、或いは運転操作子８０から入力される情報に従って、上記の構成を制御する。

ブレーキ装置２１０は、例えば、ブレーキキャリパーと、ブレーキキャリパーに油圧を伝達するシリンダと、シリンダに油圧を発生させる電動モータと、ブレーキＥＣＵとを備える。ブレーキＥＣＵは、第２制御部１６０から入力される情報、或いは運転操作子８０から入力される情報に従って電動モータを制御し、制動操作に応じたブレーキトルクが各車輪に出力されるようにする。ブレーキ装置２１０は、運転操作子８０に含まれるブレーキペダルの操作によって発生させた油圧を、マスターシリンダを介してシリンダに伝達する機構をバックアップとして備えてよい。なお、ブレーキ装置２１０は、上記説明した構成に限らず、第２制御部１６０から入力される情報に従ってアクチュエータを制御して、マスターシリンダの油圧をシリンダに伝達する電子制御式油圧ブレーキ装置であってもよい。

ステアリング装置２２０は、例えば、ステアリングＥＣＵと、電動モータとを備える。電動モータは、例えば、ラックアンドピニオン機構に力を作用させて転舵輪の向きを変更する。ステアリングＥＣＵは、第２制御ｓ１６０から入力される情報、或いは運転操作子８０から入力される情報に従って、電動モータを駆動し、転舵輪の向きを変更させる。

［走行軌跡予測−交差点］
以下、認識部１３０と走行軌跡予測部１４０とが協働して実行される他車両の走行軌跡予測について説明する。まず、所定の場面が、他車両が交差点で進路変更する場面である場合の処理について説明する。図３は、予測対象の他車両ｍ１が交差点を通過する「所定の場面」の一例を示す図である。図３において、自車両Ｍは、交差点に接続された各道路を見渡せる位置におり、他車両ｍ１は、車線Ｌ１から交差点に進入しようとしている。なお、図３以下では上空から見た実平面上の風景を示している。また、図３以下の説明では、左側通行の国または地域で使用されることを前提とする。また、図３以下の説明では、車両に付された矢印は、その車両の進行方向を示している。

このような場面において、道路構造認識部１３２は、他車両ｍ１が交差点に進入してくる箇所すなわち交差点の入口ＣＩの位置を認識する。入口ＣＩの位置は、例えば、車線Ｌ１の中央線と最も交差点の中心部に近い白線との交点と定義される（詳細について図４で説明）。また、道路構造認識部１３２は、他車両ｍ１が交差点から退出する箇所すなわち交差点の出口ＣＯの位置を認識する。出口ＣＯは、一つに絞られるとは限らず、複数の出口ＣＯが認識される場合があり、後述する処理によって一つに絞り込みが行われる。図３において、他車両ｍ１が退出する可能性のある車線は車線Ｌ２〜Ｌ９である。この場合、出口ＣＯの位置は、例えば、各車線の中央線と最も交差点の中心部に近い白線ＲＬとの交点と定義される。

（入口と出口が認識できている場合）
図４は、交差点の入口ＣＩと出口ＣＯが認識できている場合に、走行軌跡予測部１４０により実行される処理について説明するための図である。走行軌跡予測部１４０は、まず、他車両ｍ１が走行していた車線Ｌ１の中央線ＣＬ１を仮想的に設定する。同様に、走行軌跡予測部１４０は、車線Ｌ２〜Ｌ９の中央線ＣＬ２〜ＣＬ９を仮想的に設定する。

走行軌跡予測部１４０は、例えば、各車線の中央線から中央線ＣＬ１と交差する中央線を抽出し、抽出した中央線を有する車線ｘの中央線ＣＬｘと中央線ＣＬ１との双方に内接する円弧であって、交差点の入口または出口のうちいずれか一方を通る円弧を設定する。図５は、設定される円弧の二つのパターンを示す図である。図５の左図では、交差点の入口ＣＩを通る円弧が、図５の右図では、交差点の出口ＣＯを通る円弧が、それぞれ設定されている。

走行軌跡予測部１４０は、中央線ＣＬ１、上記設定した円弧、および中央線ＣＬｘを連ねた線を、他車両ｍ１の走行軌跡として予測する。例えば、図５の左図であれば、入口ＣＩと接点ＣＰの間を円弧とし、その両端にそれぞれ中央線ＣＬ１または中央線ＣＬｘを接続した線を、車線ｘに進行する場合の他車両ｍ１の走行軌跡として予測する。

走行軌跡は、他車両ｍ１が退出する可能性のある車線のそれぞれについて求められる。走行軌跡予測部１４０は、例えば、複数の走行軌跡のうち、他車両ｍ１の位置が上空から見て重なっている一つの走行軌跡を、他車両の走行軌跡として予測する。

（入口が認識できない場合）
図６は、交差点の入口ＣＩが認識できない場合に走行軌跡予測部１４０により実行される処理について説明するための図（その１）である。図中、交差点の入口ＣＩは、他車両ｍ２によって遮られ、自車両Ｍのカメラ１０等の死角となるため、自車両Ｍによって認識できなくなっている。この場合、走行軌跡予測部１４０は、他車両ｍ１の過去の走行軌跡に基づいて他車両ｍ１の将来の走行軌跡を推定する。例えば、走行軌跡予測部１４０は、所定時間ごとにサンプリングされた他車両ｍ１の過去の走行軌跡に対してカルマンフィルタを適用し、将来の走行軌跡を予測する。図中、Ｋは過去および将来の走行軌跡のサンプリング点である。

カルマンフィルタの原理について簡単に説明する。走行軌跡予測部１４０は、カルマンフィルタ処理を行う場合、まず他車両ｍ１の動きを複数のモデルのそれぞれに当てはめる。モデルには、例えば、（１）速度を維持しながら直進する（２）加減速しながら直進する（３）速度を維持しながら旋回する（４）加減速しながら旋回するなどが予め用意される。

走行軌跡予測部１４０は、最も当てはまりの良いモデルを選択する。カルマンゲインは、式（１）、（２）で表される予測ステップと、式（３）〜（５）で表される更新ステップとを交互に行うことで実現される。各式におけるｋは処理サイクルを表す。式（１）におけるμ_ｋ（チルダ）は、事前推定値を表し、式（２）におけるΣ_ｋ（チルダ）は、事前誤差共分散を表す。Ｇ_ｋは、状態空間表現（動作モデル）を構成する行列であり、ＲはΣμである。

式（３）におけるＫ_ｋはカルマンゲインであり、Ｃは状態空間表現（観測モデル）を構成する行列であり、ＱはΣｚである（ｚは観測モデルの左項）。式（４）におけるμ_ｋは事後推定値を表し、式（５）におけるΣ_ｋは、事後誤差共分散を表す。式（４）のμ_ｋは、ｋ＋１サイクル目にはμ_ｋ＋１（チルダ）として扱われ、式（５）のΣ_ｋは、ｋ＋１サイクル目にはΣ_ｋ＋１として扱われる。

走行軌跡が（１）速度を維持しながら直進する（２）加減速しながら直進する、のいずれかのモデルに当てはまる場合、走行軌跡予測部１４０は、図６に示すように、走行軌跡とみなされる直線ＬＫを設定する。この場合において、他車両ｍ１の方向指示器の動作状態や減速、他車両ｍ１との通信によって得られた右左折情報によって、他車両ｍ１が右左折を行う（そのまま直進しない）ことが予測される場合、走行軌跡予測部１４０は、例えば、着目する車線ｘの中央線ＣＬｘと直線ＬＫとの双方の線に内接する円弧であって、他車両ｍ１の現在位置または出口ＣＯのうちいずれか一方を通る円弧を設定する。そして、走行軌跡予測部１４０は、直線ＬＫ、上記設定した円弧、および中央線ＣＬｘを連ねた線を、他車両ｍ１の走行軌跡として予測する。これによって、カルマンフィルタによって他車両ｍ１の過去の走行軌跡から予測される走行軌跡（仮走行軌跡）が出口ＣＯの位置に基づいて補正され、他車両ｍ１の将来の走行軌跡が予測される。なお、係る処理によって走行軌跡が一つに絞られない場合が生じるが、走行軌跡予測部１４０は、例えば、他車両ｍ１が旋回を開始した時点でモデルを（３）速度を維持しながら旋回する、または（４）加減速しながら旋回するに切り替え、以下に図７を参照して説明する処理を実行すればよい。

走行軌跡が（３）速度を維持しながら旋回する（４）加減速しながら旋回する、のいずれかのモデルに当てはまる場合、走行軌跡予測部１４０は、例えば、図７に示すように、モデルを交差点の出口ＣＯまで伸ばすことで得られる曲線ＣＫを設定し、図示する補正基準乖離が最も小さい車線を選択し、補正基準乖離を打ち消すようにカルマンフィルタのモデルを修正してよい。図７は、交差点の入口ＣＩが認識できない場合に走行軌跡予測部１４０により実行される処理について説明するための図（その２）である。

（出口が認識できない場合）
図８は、交差点の出口ＣＯが認識できない場合に走行軌跡予測部１４０により実行される処理について説明するための図（その１）である。図中、交差点から車線Ｌ７〜Ｌ９に退出する出口は、他車両ｍ１の前方を走行する他車両ｍ２およびｍ３によって遮られ、自車両Ｍから認識できなくなっている。この場合、走行軌跡予測部１４０は、例えば、他車両ｍ２の進行先に車線Ｌ７への出口ＣＯが存在すると推定し、他車両ｍ３の進行先に車線Ｌ９への出口ＣＯが存在すると推定する。進行先は、例えば、その他車両の走行軌跡と、最も交差点の中心部に近い白線ＲＬとの交点と定義される。走行軌跡予測部１４０は、推定した出口ＣＯの位置に基づいて、上記説明した（入口と出口が認識できている場合）または（入口が認識できない場合）と同様の処理を行う。

図９は、交差点の出口ＣＯが認識できない場合に走行軌跡予測部１４０により実行される処理について説明するための図（その２）である。本図は、図３等で示した交差点の一部を拡大して示している。走行軌跡予測部１４０は、例えば、交差点から退出する車線Ｌ７〜Ｌ９に対向する位置の道路構造を参照し、道路区画線を仮想的に伸展させて仮想線ＶＬを設定する。そして、走行軌跡予測部１４０は、仮想線ＶＬと出口側の白線ＲＬとの二つの交点ＭＰの中間点を、交差点の出口ＣＯと設定する。

また、走行軌跡予測部１４０は、自車両Ｍから見えている範囲の構造物、例えば縁石ＣＳや標識、信号機、ガードレールなどに基づいて、交差点の出口ＣＯの位置を推定してもよい。この場合において、走行軌跡予測部１４０は、交差点から退出する車線Ｌ７〜Ｌ９に対向する位置の道路構造から認識される道路幅ＷＲおよび／または車線幅ＷＬに基づいて、交差点の出口ＣＯの位置を更に正確に推定してもよい。

［処理フロー］
図１０は、走行軌跡予測部１４０により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。本フローチャートの処理は、例えば繰り返し実行される。

まず、走行軌跡予測部１４０は、自車両Ｍが交差点に接近しているか否かを判定する（ステップＳ１００）。「接近している」とは、例えば、交差点の入口ＣＩまたは中心点まで所定距離以内、或いは所定時間以内になったことをいう。自車両Ｍが交差点に接近していない場合、本フローチャートの１ルーチンが終了する。

自車両Ｍが交差点に接近している場合、走行軌跡予測部１４０は、他車両認識部１３４の認識結果を参照し、走行軌跡を予測すべき他車両（以下、対象車両）が存在するか否かを判定する（ステップＳ１０２）。対象車両とは、例えば、交差点内に存在し、または交差点に接近している他車両のうち、明確に自車両Ｍと交差しない走行軌跡を進んでいる他車両を除いたものである。対象車両が存在しない場合、本フローチャートの１ルーチンが終了する。

対象車両が存在する場合、走行軌跡予測部１４０は、道路構造認識部１３２が交差点の入口と出口の双方を認識可能である（或いは、所定時間以内に認識可能であった；以下同様）か否かを判定する（ステップＳ１０４）。道路構造認識部１３２が交差点の入口と出口の双方を認識可能である場合、走行軌跡予測部１４０は、交差点の入口の位置と出口の位置とに基づいて（上記の例では更に対象車両の位置に基づいて）対象車両の走行軌跡を予測する（ステップＳ１０６）。

道路構造認識部１３２が交差点の入口と出口の双方を認識可能でない場合、走行軌跡予測部１４０は、道路構造認識部１３２が交差点の入口を認識できず、且つ出口を認識可能であるか否かを判定する（ステップＳ１０８）。道路構造認識部１３２が交差点の入口を認識できず、出口を認識可能である場合、走行軌跡予測部１４０は、対象車両の過去の走行履歴と交差点の出口の位置とに基づいて、対象車両の走行軌跡を予測する（ステップＳ１１０）。

ステップＳ１０８において否定的な判定を得た場合、走行軌跡予測部１４０は、道路構造認識部１３２が交差点の出口を認識できず、且つ入口を認識可能であるか否かを判定する（ステップＳ１１２）。道路構造認識部１３２が交差点の出口を認識できず、且つ入口を認識可能である場合、走行軌跡予測部１４０は、交差点の出口の位置を、対象車両の前走車両の走行軌跡、対向する道路構造、縁石等に基づいて推定し、交差点の入口の位置と、上記推定した出口の位置とに基づいて、対象車両の走行軌跡を予測する（ステップＳ１１４）。

ステップＳ１１２において否定的な判定を得た場合（交差点の入口も出口も認識できない場合）、走行軌跡予測部１４０は、対象車両の過去の走行履歴と、ステップＳ１１４と同様に推定した交差点の出口の位置とに基づいて、対象車両の走行軌跡を予測する（ステップＳ１１６）。

係る処理によって、道路構造認識部１３２により交差点の少なくとも一部が認識できない場合であっても、適切に対象車両の走行軌跡を予測することができる。

［走行軌跡予測−道路横断］
以下、所定の場面が、対向車両である他車両が道路を横断する場面である場合の処理について説明する。図１１は、対向車両である他車両ｍ１が交差点を通過する「所定の場面」の一例を示す図である。この場面において、自車両Ｍに対する対向車両である他車両ｍ１は、道路を横断して道路外にある駐車スペースＰに進行しようとしている。

図１２は、走行軌跡予測部１４０により実行される処理について説明するための図である。この場合、走行軌跡予測部１４０は、例えば、他車両ｍ１が走行する車線の中央線ＣＬと、駐車スペースＰの出入口の中央部ＣＥから道路幅方向に展伸させた仮想線ＥＬとを設定し、中央線ＣＬと仮想線ＥＬとの双方に内接する円弧であって、現在の他車両ｍ１の位置と中央部ＣＥとのいずれか一方を通る円弧を設定する。そして、走行軌跡予測部１４０は、中央線ＣＬ、上記設定した円弧、および仮想線ＥＬを連ねた線を、他車両ｍ１の走行軌跡として予測する。

図１３は、対向車線の少なくとも一部が認識できない場合に走行軌跡予測部１４０により実行される処理について説明するための図である。図示の例では、他車両ｍ４の存在によって、他車両ｍ１の走行する車線の一部が遮られ、図１２で示した中央線ＣＬが正確に認識できなくなっている。この場合、走行軌跡予測部１４０は、交差点の場合の（入口が認識できない場合）と同様に、他車両ｍ１の過去の走行軌跡に基づいて他車両ｍ１の将来の走行軌跡を推定する。例えば、走行軌跡予測部１４０は、所定時間ごとにサンプリングされた他車両ｍ１の過去の走行軌跡に対してカルマンフィルタを適用して他車両ｍ１の将来の走行軌跡を予測し、駐車スペースＰの出入口の中央部ＣＥの位置を用いて他車両ｍ１の将来の走行軌跡を補正する。

以上説明した実施形態の予測装置、予測方法、およびプログラムによれば、自車両の周辺の道路構造、および他車両を認識する認識部１３０と、所定の場面において、認識部１３０により認識された道路構造に基づいて認識部１３０により認識された他車両の将来の走行軌跡を予測する走行軌跡予測部１４０と、を備え、走行軌跡予測部１４０は、所定の場面において、他車両の将来の走行軌跡を予測するのに用いられる道路構造のうち少なくとも一部が認識部１３０により認識できない場合、認識部１３０の過去の認識結果に基づいて得られる他車両の過去の走行軌跡に基づいて他車両の将来の走行軌跡を予測することにより、より継続的に他車両の将来の走行軌跡を予測することができる。

［ハードウェア構成］
図１４は、実施形態の自動運転制御装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。図示するように、自動運転制御装置１００は、通信コントローラ１００−１、ＣＰＵ１００−２、ワーキングメモリとして使用されるＲＡＭ（Random Access Memory）１００−３、ブートプログラムなどを格納するＲＯＭ（Read Only Memory）１００−４、フラッシュメモリやＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの記憶装置１００−５、ドライブ装置１００−６などが、内部バスあるいは専用通信線によって相互に接続された構成となっている。通信コントローラ１００−１は、自動運転制御装置１００以外の構成要素との通信を行う。記憶装置１００−５には、ＣＰＵ１００−２が実行するプログラム１００−５ａが格納されている。このプログラムは、ＤＭＡ（Direct Memory Access）コントローラ（不図示）などによってＲＡＭ１００−３に展開されて、ＣＰＵ１００−２によって実行される。これによって、認識部１３０、走行軌跡予測部１４０、および行動計画生成部１５０のうち一部または全部が実現される。

上記説明した実施形態は、以下のように表現することができる。
プログラムを記憶した記憶装置と、
ハードウェアプロセッサと、を備え、
前記ハードウェアプロセッサは、前記記憶装置に記憶されたプログラムを実行することにより、
自車両の周辺の道路構造、および他車両を認識し、
所定の場面において、前記認識部により認識された道路構造に基づいて前記認識部により認識された他車両の将来の走行軌跡を予測し、
前記所定の場面において、前記他車両の将来の走行軌跡を予測するのに用いられる道路構造のうち少なくとも一部が前記認識部により認識できない場合、前記認識部の過去の認識結果に基づいて得られる前記他車両の過去の走行軌跡に基づいて前記他車両の将来の走行軌跡を予測する、
ように構成されている、予測装置。

以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。

１０ カメラ
１２ レーダ装置
１４ ファインダ
１６ 物体認識装置
１００ 自動運転制御装置
１２０ 第１制御部
１３０ 認識部
１３２ 道路構造認識部
１３４ 他車両認識部
１４０ 走行軌跡予測部
１５０ 行動計画生成部
１６０ 第２制御部

Claims (11)

1. 自車両の周辺の道路構造、および他車両を認識する認識部と、
   所定の場面において、前記認識部により認識された道路構造に基づいて前記認識部により認識された他車両の将来の走行軌跡を予測する予測部と、を備え、
   前記予測部は、前記所定の場面において、前記他車両の将来の走行軌跡を予測するのに用いられる道路構造のうち少なくとも一部が前記認識部により認識できない場合、前記認識部の過去の認識結果に基づいて得られる前記他車両の過去の走行軌跡に基づいて前記他車両の将来の走行軌跡を予測する、
   予測装置。
2. 前記所定の場面は、前記他車両が交差点で進路変更する場面である、
   請求項１記載の予測装置。
3. 前記予測部は、前記認識部により認識された道路構造から得られる、前記他車両が通過する交差点の入口と出口の位置に基づいて前記他車両の将来の走行軌跡を予測し、前記入口と前記出口の位置のうち一方または双方が不明な場合、前記他車両の過去の走行軌跡に基づいて前記他車両の将来の走行軌跡を予測する、
   請求項２記載の予測装置。
4. 前記予測部は、前記認識部により前記出口の位置が認識され、且つ前記認識部により前記入口の位置が認識できない場合、前記他車両の過去の走行軌跡から予測される仮走行軌跡を前記出口の位置に基づいて補正することで、前記他車両の将来の走行軌跡を予測する、
   請求項３記載の予測装置。
5. 前記予測部は、前記認識部により前記出口の位置が認識できない場合、前記将来の走行軌跡を予測する対象の他車両の前方を走行する前走車両の過去の走行軌跡に基づいて前記出口の位置を推定し、前記他車両の将来の走行軌跡を予測する、
   請求項３または４記載の予測装置。
6. 前記予測部は、前記認識部により前記出口の位置が認識できない場合、前記交差点において前記出口と対向する側の道路構造に基づいて前記出口の位置を推定し、前記推定した前記出口の位置に基づいて、前記他車両の将来の走行軌跡を予測する、
   請求項３から５のうちいずれか１項記載の予測装置。
7. 前記予測部は、前記認識部により前記出口の位置が認識できない場合、前記交差点において前記出口と対向する側の対向する側の道路幅に基づいて前記出口の位置を推定し、前記推定した前記出口の位置に基づいて、前記他車両の将来の走行軌跡を予測する、
   請求項３から６のうちいずれか１項記載の予測装置。
8. 前記予測部は、前記認識部により前記出口の位置が認識できない場合、前記出口の付近にある構造部の位置に基づいて前記出口の位置を推定し、前記推定した前記出口の位置に基づいて、前記他車両の将来の走行軌跡を予測する、
   請求項３から７のうちいずれか１項記載の予測装置。
9. 前記所定の場面は、対向車両である前記他車両が道路を横断して道路外に進行する場面である、
   請求項１記載の予測装置。
10. コンピュータが、
    自車両の周辺の道路構造、および他車両を認識し、
    所定の場面において、前記認識した道路構造に基づいて前記他車両の将来の走行軌跡を予測し、
    前記所定の場面において、前記他車両の将来の走行軌跡を予測するのに用いられる道路構造のうち少なくとも一部が認識できない場合、過去の認識結果に基づいて得られる前記他車両の過去の走行軌跡に基づいて前記他車両の将来の走行軌跡を予測する、
    予測方法。
11. コンピュータに、
    自車両の周辺の道路構造、および他車両を認識させ、
    所定の場面において、前記認識させた道路構造に基づいて前記他車両の将来の走行軌跡を予測させ、
    前記所定の場面において、前記他車両の将来の走行軌跡を予測するのに用いられる道路構造のうち少なくとも一部が認識できない場合、過去の認識結果に基づいて得られる前記他車両の過去の走行軌跡に基づいて前記他車両の将来の走行軌跡を予測させる、
    プログラム。

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