WO2017217265A1

WO2017217265A1 - 周辺環境認識装置

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Publication number: WO2017217265A1
Application number: PCT/JP2017/020722
Authority: WO
Inventors: 勇樹堀田; 茂規早瀬; 工藤　真
Original assignee: Hitachi Automotive Systems Ltd
Current assignee: Hitachi Astemo Ltd
Priority date: 2016-06-17
Filing date: 2017-06-02
Publication date: 2017-12-21
Anticipated expiration: 2018-12-17
Also published as: EP3474254A1; CN109313857A; US20190333386A1; EP3474254A4; CN109313857B; EP3474254B1; US11049398B2; JP2017224237A; JP6622148B2

Abstract

車両に搭載され、前記車両の周辺環境を認識する周辺環境認識装置は、前記車両の動きに関する自車情報を取得する自車情報取得部と、前記車両の周辺の環境要素に対する周辺環境要素情報を取得する周辺環境要素取得部と、前記自車情報に基づいて、前記車両の周辺の各位置に対する前記車両の存在時間範囲を表す自車存在時間範囲を決定する存在時間範囲決定部と、前記自車存在時間範囲および前記周辺環境要素情報に基づいて、前記車両の周辺の走行危険度を決定する走行危険度決定部と、を備える。

Description

周辺環境認識装置

　本発明は、周辺環境認識装置に関する。

　従来、自車両周辺に存在する様々な障害物によりもたらされる、自車両の走行に対する危険度を算出し、算出された危険度に応じて運転支援を行う装置が提案されている。このような装置に関して、下記特許文献１では、自車両の走行予測範囲に基づいて算出された自車のリスクポテンシャルと、対象物の移動予測範囲に基づいて算出された対象物のリスクポテンシャルとの重なりに基づいて、両者の衝突危険度を位置ごとに表現したリスクポテンシャルマップを生成する技術が開示されている。

日本国特開２０１１－２５３３０２号公報

　上記特許文献１では、自車両の走行予測範囲や対象物の移動予測範囲に基づくリスクポテンシャル同士の重なり具合に基づき衝突危険度を評価しているため、自車両と対象物とが本当に時間的に交錯するかどうかを評価することができない。そのため、対象物が移動体であり、本来は時間的に自車両と交錯し得ないような場合においても、その移動予測範囲が自車両の走行予測範囲と空間的に重なってしまうと、実際には衝突の危険がないにも関わらず、その重なり部分を衝突危険度が高い位置として設定してしまうことがある。このように従来技術では、車両の周辺環境の時間的な変化を考慮して、車両の走行危険度を高精度に評価することができない。

　本発明による周辺環境認識装置は、車両に搭載され、前記車両の周辺環境を認識するものであって、前記車両の動きに関する自車情報を取得する自車情報取得部と、前記車両の周辺の環境要素に対する周辺環境要素情報を取得する周辺環境要素取得部と、前記自車情報に基づいて、前記車両の周辺の各位置に対する前記車両の存在時間範囲を表す自車存在時間範囲を決定する存在時間範囲決定部と、前記自車存在時間範囲および前記周辺環境要素情報に基づいて、前記車両の周辺の走行危険度を決定する走行危険度決定部と、を備える。

　本発明によれば、車両の周辺環境の時間的な変化を考慮して、車両の走行危険度を高精度に評価することができる。

本発明の一実施形態に係る走行制御システムの構成の一例を示す機能ブロック図である。存在時間範囲マップの一例を示す図である。走行危険度マップの一例を示す図である。周辺環境認識処理を説明するための車両の走行道路環境の一例を示す図である。周辺環境認識処理のフローチャートの一例を示す図である。自車存在時間範囲決定処理のフローチャートの一例を示す図である。自車存在時間範囲の算出方式の一例を示す図である。環境要素存在時間範囲決定処理のフローチャートの一例を示す図である。走行危険度マップ作成処理のフローチャートの一例を示す図である。走行危険度マップの算出結果の一例を示す図である。別シーンでの走行危険度マップの算出結果の一例を示す図である。従来方式による走行危険度マップの例を示す図である。本発明による走行危険度マップの例を示す図である。

　以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。

　図１は、本発明の一実施形態に係る走行制御システム１の構成の一例を示す機能ブロック図である。本実施形態に係る走行制御システム１は、車両２に搭載され、車両２の周辺における走行道路や周辺車両等の障害物の状況を認識した上で、車両２の走行における現在及び将来のリスクを判断し、適切な運転支援や走行制御を行うためのシステムである。図１に示すように、走行制御システム１は、周辺環境認識装置１０、自車位置決定装置３０、外界センサ群４０、車両センサ群５０、地図情報管理装置６０、走行制御装置７０、車載用ＨＭＩ装置８０、アクチュエータ群９０、等を含んで構成される。

　周辺環境認識装置１０は、例えば、車両２に搭載されたＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｕｎｉｔ）等であり、処理部１００と、記憶部１２０と、通信部１３０と、を有する。なお、周辺環境認識装置１０の形態に特に制限はなく、ＥＣＵ以外のものを周辺環境認識装置１０として用いてもよい。例えば、周辺環境認識装置１０は、走行制御装置７０や外界センサ群４０等に統合されていてもよい。

　処理部１００は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ：中央演算処理装置）及びＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）などのメモリを含んで構成される。処理部１００は、周辺環境認識装置１０の機能を実現するための部分として、自車情報取得部１０１、周辺環境要素取得部１０２、環境要素移動予測部１０３、存在時間範囲決定部１０４、走行危険度決定部１０５、走行危険度マップ作成部１０６、及び走行危険度マップ提供部１０７を有する。処理部１００は、記憶部１２０に格納されている所定の動作プログラムを実行することで、これらの各部に対応する処理を行う。

　自車情報取得部１０１は、車両２の動きに関連する自車情報として、例えば車両２の位置、走行速度、操舵角、アクセルの操作量、ブレーキの操作量等の情報を、自車位置決定装置３０や車両センサ群５０から取得する。自車情報取得部１０１により取得された自車情報は、自車情報データ群１２１として記憶部１２０に格納される。

　周辺環境要素取得部１０２は、車両２の周辺における各種環境要素に関する周辺環境要素情報として、例えば車両２の周辺に存在する障害物の情報や、車両２の周辺における道路の特徴を示す特徴物等の情報を、外界センサ群４０や地図情報管理装置６０から取得する。なお、車両２の周辺に存在する障害物とは、例えば車両２の周囲を移動している他車両、自転車、歩行者等の移動体や、車両２の周囲の道路上で静止している駐車車両、落下物、設置物等である。周辺環境要素取得部１０２により取得された周辺環境要素情報は、周辺環境要素情報データ群１２２として記憶部１２０に格納される。

　環境要素移動予測部１０３は、記憶部１２０に格納された周辺環境要素情報データ群１２２に基づいて、外界センサ群４０で検出された環境要素に含まれる他車両、自転車、歩行者等の移動体が将来どのように移動するかを予測する。環境要素移動予測部１０３による移動体の移動予測結果は、当該移動体に対応する周辺環境要素情報に付加され、周辺環境要素情報データ群１２２として記憶部１２０に格納される。

　存在時間範囲決定部１０４は、記憶部１２０に格納された自車情報データ群１２１や、環境要素移動予測部１０３による移動体の移動予測結果に基づいて、車両２の周辺の所定位置に対して車両２や環境要素がそれぞれ存在し得る時間範囲を決定する。以下の説明では、存在時間範囲決定部１０４により決定された車両２と環境要素の存在時間範囲を、自車存在時間範囲、環境要素存在時間範囲とそれぞれ称する。存在時間範囲決定部１０４により決定された自車存在時間範囲および環境要素存在時間範囲の情報は、存在時間範囲データ群１２３として記憶部１２０に格納される。

　走行危険度決定部１０５は、記憶部１２０に格納された存在時間範囲データ群１２３が表す自車存在時間範囲および環境要素存在時間範囲や、周辺環境要素情報データ群１２２が表す周辺環境要素情報に基づいて、車両２の周辺の走行危険度を決定する。

　走行危険度マップ作成部１０６は、走行危険度決定部１０５による走行危険度の決定結果に基づき、車両２の周辺の各位置と走行危険度との関係を表す走行危険度マップを作成する。走行危険度マップ作成部１０６により作成された走行危険度マップに関する情報は、走行危険度マップデータ群１２４として記憶部１２０に格納される。

　走行危険度マップ提供部１０７は、記憶部１２０に格納された走行危険度マップデータ群１２４に基づいて、車両２の走行危険度マップに関する情報を、周辺環境認識装置１０内の他の機能や、車両２に搭載された周辺環境認識装置１０以外の装置に提供する。

　記憶部１２０は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリ、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）などの記憶装置を含んで構成される。記憶部１２０は、処理部１００が実行するプログラムや、本システムの実現に必要なデータ群などを格納している。本実施形態では、特に、周辺環境認識装置１０の機能を実現するための情報として、自車情報データ群１２１、周辺環境要素情報データ群１２２、存在時間範囲データ群１２３、及び走行危険度マップデータ群１２４が記憶部１２０に格納される。

　自車情報データ群１２１は、車両２に関するデータの集合体である。例えば、自車位置決定装置３０から取得された車両２の位置や、車両センサ群５０から取得された車両２の状態に関する情報が、自車情報データ群１２１に含まれる。

　周辺環境要素情報データ群１２２は、車両２の周辺環境に関するデータの集合体である。例えば、地図情報管理装置６０から取得された車両２周辺の道路に関するデジタル道路地図データや、外界センサ群４０から取得された車両２周辺の各種環境要素の認識データや、それらを統合して生成されたデータ等が、周辺環境要素情報データ群１２２に含まれる。また、環境要素移動予測部１０３による移動体の移動予測結果を示すデータも、周辺環境要素情報データ群１２２に含まれる。なお、周辺環境要素情報データ群１２２では、複数の環境要素のそれぞれに対して上記のようなデータが設定される。ここでいう「環境要素」とは、車両２の走行に対して影響を与える情報要素を意味する。例えば、車両２の周辺にある他車両、歩行者等の移動体や落下物等の障害物、車線や道路の境界情報等の道路形状、速度規制や一方通行や信号等の交通ルール等の情報要素が、上記の「環境要素」に含まれる。これらの情報要素は、性質としては様々であるが、いずれも車両２周辺の空間上の位置あるいは領域に意味を与えるものであるという共通点を持つ。そのため、本実施形態では、これらの情報要素を「環境要素」として共通の枠組みで扱い、周辺環境要素情報データ群１２２におけるデータの蓄積対象とする。

　存在時間範囲データ群１２３は、車両２周辺の各位置について車両２または環境要素が当該位置に存在し得る時間範囲、すなわち前述の自車存在時間範囲や環境要素存在時間範囲を示すデータの集合体である。なお、本実施形態における「時間」とは、ある参照時点を基準とした時間系において示されるものである。好ましくは、現在を参照時点として、車両２の現在位置の周辺の各位置において車両２や環境要素が将来のどの時間帯（例えば、２秒後から３秒後）に存在し得るかを、自車存在時間範囲や環境要素存在時間範囲で示すことができる。ここで、上記の「時間範囲」とは、必ずしも幅を持った時間である必要はなく、ある特定の時点を自車存在時間範囲や環境要素存在時間範囲としてもよい。また、車両２の現在位置の周辺の各位置において車両２や環境要素が存在する時間の確率分布、すなわち各位置における所定の時間間隔ごとの車両２や環境要素の存在確率の分布を、自車存在時間範囲や環境要素存在時間範囲として示してもよい。

　走行危険度マップデータ群１２４は、車両２の周辺の各位置と、車両２の走行危険度、すなわち車両２が当該位置を走行する場合の危険度との関係を示す走行危険度マップに関するデータの集合体である。

　通信部１３０は、各種プロトコルに基づいて、車両２に搭載された他の装置とデータの送受信を行う。通信部１３０は、例えば、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）又はＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）等の通信規格に準拠したネットワークカード等を含んで構成される。なお、通信部１３０と車両２に搭載された他の装置との間の接続形態は、Ｅｔｈｅｒｎｅｔのような有線接続に限定されることはなく、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）や無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）などの近距離無線接続であってもよい。

　自車位置決定装置３０は、車両２の地理的な位置を測位し、その情報を提供する装置である。自車位置決定装置３０は、例えば、全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ）受信装置により構成される。その場合、自車位置決定装置３０は、単純にＧＮＳＳ衛星から受信する電波に基づいた測位結果を提供するように構成されていても良い。あるいは、車両２の移動速度や進行方位角など、外界センサ群４０や車両センサ群５０から取得可能な情報を活用して、ＧＮＳＳ衛星から受信した電波による測位結果に対して補間や誤差補正を行うように自車位置決定装置３０を構成しても良い。

　外界センサ群４０は、車両２周辺の一定範囲の障害物（他車両、自転車、歩行者、落下物等）や特徴物（道路標識、白線、ランドマーク等）を認識することができるセンサ群である。外界センサ群４０は、例えば、カメラ装置、レーダ、レーザーレーダ、ソナー等により構成される。外界センサ群４０は、検出した車両２周辺の障害物や特徴物の情報（例えば、車両２からの相対距離と相対角度等）を、外界センサ群４０や周辺環境認識装置１０が接続されているＣＡＮ等の車載ネットワーク上に出力する。周辺環境認識装置１０は、この車載ネットワークを通じて、外界センサ群４０からの出力結果を取得できるように構成されている。なお、本実施形態では、外界センサ群４０で障害物や特徴物を検出する処理を実施する構成になっているが、外界センサ群４０から出力される信号やデータを用いて、周辺環境認識装置１０や他装置でこれらの検出処理を行っても良い。

　車両センサ群５０は、車両２の動きに関する各種部品の状態（例えば走行速度、操舵角、アクセルの操作量、ブレーキの操作量等）を検出する装置群である。車両センサ群５０は、例えば、ＣＡＮ等の車載ネットワーク上に、検出したこれらの状態量を定期的に出力する。車載ネットワークに接続された周辺環境認識装置１０や他の装置は、この車載ネットワークを通じて、車両センサ群５０から出力された各種部品の状態量を取得することができるように構成されている。

　地図情報管理装置６０は、車両２周辺のデジタル地図情報を管理及び提供する装置である。地図情報管理装置６０は、例えば、ナビゲーション装置等により構成される。地図情報管理装置６０は、例えば、車両２の周辺を含む所定地域のデジタル道路地図データを備えており、自車位置決定装置３０で決定された車両２の位置情報に基づき、地図上での車両２の現在位置、すなわち車両２が走行中の道路や車線を特定するように構成されている。また、特定した車両２の現在位置やその周辺の地図データを、ＣＡＮ等の車載ネットワークを介して周辺環境認識装置１０に提供するように構成されている。

　走行制御装置７０は、車両２の燃費性能、安全性、利便性等を高めることを目的として、車両２の先進運転支援システム（ＡＤＡＳ：Ａｄｖａｎｃｅｄ　Ｄｒｉｖｅｒ　Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ　Ｓｙｓｔｅｍｓ）を実現するためのＥＣＵである。走行制御装置７０は、周辺環境認識装置１０から出力される情報に基づいて、例えば、アクチュエータ群９０に指示を出して車両２の加減速や操舵を自動で制御したり、車載用ＨＭＩ装置８０を介してドライバに情報提供や警告を出力したりする。

　車載用ＨＭＩ装置８０は、車両２に搭載されたスピーカやディスプレイ装置等により構成される。車載用ＨＭＩ装置８０は、周辺環境認識装置１０から出力される情報や、走行制御装置７０から出力される情報に基づいて、車両２の運転支援に関する運転者への通知を音声や画面を通じて行うように構成されている。

　アクチュエータ群９０は、車両２の動きを決定する操舵、ブレーキ、アクセル等の制御要素を制御する装置群である。アクチュエータ群９０は、運転者によるハンドル、ブレーキペダル、アクセルペダル等の操作情報や、走行制御装置７０から出力される目標制御値に基づいて、車両２の動きを制御するように構成されている。

　図２は、本実施形態の存在時間範囲データ群１２３が表す存在時間範囲マップの一例を示す図である。

　存在時間範囲データ群１２３は、車両２の周辺の相対位置と、車両２あるいは環境要素が当該位置に対して存在し得る時間範囲との関係を表すものである。図２では、存在時間範囲データ群１２３の一例として、車両２の存在時間範囲を示す自車存在時間範囲情報２００を示している。図２に示すように、自車存在時間範囲情報２００は、所定の参照時点における車両２の位置（例えば現在位置）を中心としたｘ－ｙ座標系で規定される所定の領域（例えば、ｘ方向で－１０ｍ～１００ｍ、ｙ方向で－２０ｍ～２０ｍ等）において、ｘ、ｙがそれぞれ変数で表される座標値（ｘ、ｙ）の各位置に対する車両２の存在時間範囲Ｔ（ｘ、ｙ）を、関数に相当する情報として示したものである。ここで、ｘ軸２２０の正方向は車両２の前方向に対応し、ｙ軸２２１の正方向は車両２の左方向に対応する。なお、座標値（ｘ、ｙ）が取り得る値は連続値（例えば、関数表現）でも良いし、離散値（例えば、グリッド表現）でも良い。本明細書では、座標値（ｘ、ｙ）は離散値であり、グリッドマップ上で車両２の存在時間範囲Ｔ（ｘ、ｙ）を示す値（あるいは車両２の存在時間範囲Ｔ（ｘ、ｙ）に相当する関数パラメータ等）が表現されているものとして説明する。以降、座標値（ｘ、ｙ）と車両２の存在時間範囲Ｔ（ｘ、ｙ）の関係を表した存在時間範囲データ群１２３のデータを、自車存在時間範囲マップと呼ぶ。

　図２の自車存在時間範囲マップでは、例として、（ｘ１、ｙ１）と（ｘ２、ｙ２）の２点における車両２の存在時間範囲Ｔ（ｘ１、ｙ１）、Ｔ（ｘ２、ｙ２）を、それぞれ時間確率分布２０１、２０２で示している。なお、それ以外の座標値（ｘ、ｙ）においても同様の情報が含まれる。ここで、車両２の存在時間範囲Ｔ（ｘ、ｙ）は、例えば、時間ｔと当該時間ｔにおいて車両２が座標値（ｘ、ｙ）の位置に存在する確率ｐとの関係を示す確率密度関数ｐ（ｔ）により、時間確率分布として表される。例えば、（ｘ１、ｙ１）における車両２の存在時間範囲を表す時間確率分布２０１は、グラフ２１１に示す確率密度関数ｐ（ｔ）により表され、（ｘ２、ｙ２）における車両２の存在時間範囲を表す時間確率分布２０２は、グラフ２１２に示す確率密度関数ｐ（ｔ）により表される。

　あるいは、存在時間範囲Ｔ（ｘ、ｙ）は、確率的情報を含まない時間範囲（時間帯）を示す情報でも良い。例えば、（ｘ１、ｙ１）における車両２の存在時間範囲は、グラフ２１１に示す確率密度関数ｐ（ｔ）においてｐの値が存在する時間範囲、すなわちｔ^（１） _ｍｉｎ～ｔ^（１） _ｍａｘに相当する時間範囲として表すことができる。さらに、存在時間範囲Ｔ（ｘ、ｙ）は、時間の幅を持たない代表点を示す情報でも良い。例えば、（ｘ１、ｙ１）における車両２の存在時間範囲は、グラフ２１１に示す確率密度関数ｐ（ｔ）においてｐの値が最頻値を示す時間、すなわちｔ^（１） _ｍｏｄｅに相当する時間点として表すこともできる。

　なお、図２では車両２に関する自車存在時間範囲マップの例を示したが、車両２周辺の各環境要素に関する存在時間範囲マップも同様に、存在時間範囲データ群１２３に含めることができる。その場合、各環境要素に関する存在時間範囲マップも、図２に示したような車両２を中心としたｘ－ｙ座標系における時間確率分布や時間範囲で表現される。以降、座標値（ｘ、ｙ）と各環境要素の存在時間範囲Ｅ（ｘ、ｙ）の関係を表した存在時間範囲データ群１２３のデータを、環境要素存在時間範囲マップと呼ぶ。あるいは、静止している環境要素については時間に応じて位置が変化しないため、位置の情報のみを環境要素存在時間範囲マップにおいて示し、時間の情報を含めないようにしても良い。

　図３は、本実施形態の走行危険度マップデータ群１２４が表す走行危険度マップの一例を示す図である。

　走行危険度マップデータ群１２４は、車両２の周辺の各位置における車両２の走行危険度を表すものである。図３に示すように、走行危険度マップデータ群１２４は、例えば、車両２の現在位置を中心としたｘ－ｙ座標系で規定される所定の領域（例えば、ｘ方向で－１０ｍ～１００ｍ、ｙ方向で－２０ｍ～２０ｍ等）において、ｘ、ｙがそれぞれ変数で表される座標値（ｘ、ｙ）の各位置に対する車両２の走行危険度Ｒ（ｘ、ｙ）を、関数に相当する情報として示したものである。ここで、図２に例示した存在時間範囲マップと同様に、ｘ軸２２０の正方向は車両２の前方向に対応し、ｙ軸２２１の正方向は車両２の左方向に対応する。なお、座標値（ｘ、ｙ）の取り得る値についても図２と同様に、連続値（例えば、関数表現）でも良いし、離散値（例えば、グリッド表現）でも良い。図３の例では、座標値（ｘ、ｙ）を離散値として、グリッドマップ上で走行危険度Ｒ（ｘ、ｙ）の値を表現している。

　図３において、例えば、座標値（１７、－４）のセルに格納されている走行危険度Ｒ（１７、－４）の値は、このセルに対する車両２の走行危険度に相当する。ここで、図３の各セルに格納されている走行危険度Ｒ（ｘ、ｙ）の値は、当該セルにおける車両２と車両２周辺の環境要素との相互作用による危険度を積算して正規化したものであり、その値が大きいほど、車両２が走行する際の危険度が高いことを示すものである。図３の例では、各セルでの車両２の走行危険度Ｒ（ｘ、ｙ）の値をハッチングで表しており、ハッチングが濃い箇所ほど、走行時の危険度が高いことを示している。

　続いて、図４～図１２を用いて走行制御システム１の動作について説明する。本実施形態における走行制御システム１の周辺環境認識装置１０は、外部装置である自車位置決定装置３０、外界センサ群４０、車両センサ群５０、地図情報管理装置６０からそれぞれ取得した車両２や車両２周辺の環境要素に関する情報に基づいて、以下で説明するような周辺環境認識処理を実行し、前述のような車両２周辺の走行危険度マップを作成する。そして、生成した走行危険度マップを走行制御装置７０や車載用ＨＭＩ装置８０に出力することで、車両２の運転支援を行う。

　図４は、周辺環境認識処理を説明するための説明図として、車両２の走行道路環境の一例を示した図である。図４では、２つの走行道路環境についてのシーン４０１、４０２が示されており、いずれも車両２は対向二車線の道路を走行している。シーン４０１では、車両２近傍の反対車線において他車両４１２が路上駐車しており、他車両４１１が当該駐車車両（他車両４１２）を追い越そうとしている。この道路は車線幅が十分に広くないため、他車両４１１が駐車車両を追い越す過程で、反対車線（車両２が走行している車線）にはみ出す必要がある。また、車両２の前方において、他車両４１３が車両２と同等の速度で走行している。

　シーン４０１において、ハッチングで示した領域４２１、４２２、４２３は、他車両４１１、４１２、４１３の予測走行軌道の範囲をそれぞれ示している。一方、太枠で示した領域４２０は、車両２がこれまでの走行を継続した場合の予測走行軌道の範囲を示している。

　シーン４０２では、シーン４０１の他車両４１１、４１２と比べて、車両２から反対車線を走行している他車両４１６、４１７までの距離が車両２に対してそれぞれ長くなっている。すなわち、シーン４０２の他車両４１６と他車両４１７は、シーン４０１の他車両４１１と他車両４１２を、両者の位置関係を保ちながら、その位置を車両２から見て少し前方にそれぞれずらしたものである。したがって、シーン４０１とシーン４０２の本質的な差異は、他車両４１１あるいは他車両４１６が、車両２の走行車線側にはみ出してくるタイミングである。

　図５は、本実施形態の走行制御システム１において実行される周辺環境認識処理フロー５００を示す図である。

　まず、自車情報取得部１０１は、ステップＳ５０１において所定時間待機する。ここでは、周辺環境認識装置１０に対して走行危険度マップ生成のトリガーがかかるまでの時間、処理を進めずに待機する。同トリガーは、走行危険度マップが一定時間毎に生成されるようにタイマーでかけても良いし、走行危険度マップの更新の必要性を検知してオンデマンドにかけても良い。

　次に、自車情報取得部１０１は、ステップＳ５０２において、周辺環境認識処理に必要な自車情報として、車両２に関する情報を記憶部１２０の自車情報データ群１２１から取得する。ここでは、自車位置決定装置３０から取得された車両２の位置情報や、車両センサ群５０から取得された車両２の状態に関する情報を、自車情報として取得する。車両２の状態に関する情報には、例えば、車両２の車速、縦加速度、横加速度、ブレーキやアクセルの状態を表す情報等が含まれる。なお、これらの情報は前述のように、自車情報取得部１０１により、車両ネットワーク等を介して適切なタイミングで自車位置決定装置３０や車両センサ群５０から取得され、記憶部１２０に自車情報データ群１２１として格納されたものである。これには、過去の履歴情報が含まれていても良い。

　次に、周辺環境要素取得部１０２は、ステップＳ５０３において、周辺環境認識処理に必要な周辺環境要素情報として、車両２周辺の環境要素に関する情報を記憶部１２０の周辺環境要素情報データ群１２２から取得する。ここでは、地図情報管理装置６０から取得された車両２周辺の道路に関するデジタル道路地図データや、外界センサ群４０から取得された車両２周辺の各種環境要素の認識データを、周辺環境要素情報として取得する。車両２周辺の環境要素の認識データには、障害物（他車両、人、落下物等）、道路形状（路端、白線、停止線、ゼブラゾーン等）、路面状態（凍結、水溜り、ポットホール等）などの認知状況を表す情報が含まれる。なお、これらの情報は前述のように、周辺環境要素取得部１０２により、車両ネットワーク等を介して適切なタイミングで外界センサ群４０や地図情報管理装置６０から取得され、記憶部１２０に周辺環境要素情報データ群１２２として格納されたものである。これは、いわゆるフュージョン処理により適切に統合されたものでも良い。また、過去の履歴情報が含まれていても良い。

　続いて、環境要素移動予測部１０３は、ステップＳ５０４において、ステップＳ５０３で取得した周辺環境要素情報に基づいて、車両２の周辺における移動可能な環境要素（車両、人等）が、所定時間の間にどのように移動するかを予測する。ここでは、当該環境要素に関する周辺環境要素情報が表す認識情報（相対位置、移動方向、移動速度等）や、当該環境要素に関する周辺環境要素情報が表す周辺の状況（道路形状、交通ルール、障害物等）を鑑みて、環境要素ごとの動きを予測する。例えば、図４のシーン４０１において、車両２の反対車線を走行中である他車両４１１は、その車線前方に他車両４１１が駐車しているため、それを回避する走行軌道を選択すると予測することができる。したがって、環境要素移動予測部１０３は、他車両４１１に対する移動予測結果として、領域４２１に示すような移動予測情報を構築することができる。なお、図４の領域４２１では空間上の幾何学的な軌道しか表現されていないが、実際には移動予測情報は時間情報も含むことが好ましい。例えば、所定時間間隔毎の他車両４１１の位置情報（１秒後の位置、２秒後の位置、・・・）により、他車両４１１の移動予測情報が表現される。

　次に、存在時間範囲決定部１０４は、ステップＳ５０５において、ステップＳ５０２で取得した自車情報に基づいて、車両２の存在時間範囲マップを決定する自車存在時間範囲決定処理６００を実行する。自車存在時間範囲決定処理６００の詳細は図６及び図７を用いて以下で説明する。

　次に、存在時間範囲決定部１０４は、ステップＳ５０６において、ステップＳ５０４で行った周辺環境要素移動予測の結果に基づいて、各環境要素の存在時間範囲マップを決定する環境要素存在時間範囲決定処理７００を実行する。環境要素存在時間範囲決定処理７００の詳細は図８を用いて以下で説明する。

　ステップＳ５０５の自車存在時間範囲決定処理６００及びステップＳ５０６の環境要素存在時間範囲決定処理７００が完了すると、走行危険度マップ作成部１０６は、ステップＳ５０７において、車両２周辺の走行危険度マップを作成する走行危険度マップ作成処理８００を実行する。ここでは、ステップＳ５０５で決定した車両２の存在時間範囲マップと、ステップＳ５０６で決定した環境要素の存在時間範囲マップと、ステップＳ５０３で取得した周辺環境要素情報とに基づいて、車両２周辺の走行危険度マップを作成する。走行危険度マップ作成処理８００の詳細は図９～図１３を用いて以下で説明する。

　ステップＳ５０７の走行危険度マップ作成処理８００が完了すると、走行危険度マップ提供部１０７は、ステップＳ５０８において、作成された走行危険度マップのデータを走行制御装置７０や車載用ＨＭＩ装置８０等に出力する。

　上述したステップＳ５０１～Ｓ５０８の処理を実行した後は、ステップＳ５０１に戻り、これらの処理を繰り返し実行する。

＜自車存在時間範囲決定処理６００（Ｓ５０５）＞
　次に、図５のステップＳ５０５で実行される自車存在時間範囲決定処理６００について説明する。図６は、自車存在時間範囲決定処理６００のフローチャートの一例を示す図である。

　まず、存在時間範囲決定部１０４は、ステップＳ６０１において、存在時間範囲データ群１２３を参照し、自車存在時間範囲マップに関する利用可能な算出済データがあるかどうかを確認する。後述するように、自車存在時間範囲マップは、所定の制御モデルに基づいて、車両２の速度及び加速度等に応じて算出される。そのため、前回の処理時から車両２の速度や加速度にあまり変動がない場合は、前回の計算で求められた自車存在時間範囲マップを利用しても良い。また、速度や加速度に応じた自車存在時間範囲マップのパターンをいくつか事前に計算して保持しておき、これを利用することにより、自車存在時間範囲マップを作成する計算量を抑えることも可能である。ステップＳ６０１の判定の結果、利用可能な算出済データが存在する場合は、ステップＳ６１１において当該データを取得し、その後ステップＳ６０５に進む。一方、利用可能な算出済データが存在しない場合は、自車存在時間範囲マップを作成するため、ステップＳ６０２以降の処理に移行する。

　存在時間範囲決定部１０４は、ステップＳ６０２において、図２に例示したような車両２の周辺の所定領域内で、車両２の存在時間範囲を未計算の位置が存在するか否かを判定する。その結果、未計算の位置が存在する場合は、当該位置における車両２の運転距離Ｌ（ｘ、ｙ）を算出し（ステップＳ６０３）、その後、算出した運転距離Ｌ（ｘ、ｙ）に基づき、車両２の車速、加速度、ジャーク等を考慮して、当該位置における車両２の存在時間範囲Ｔ（ｘ、ｙ）を算出する（ステップＳ６０４）。ステップＳ６０４の処理を実行したらステップＳ６０２に戻り、上記の処理を繰り返す。これにより、自車存在時間範囲マップの各セルに対して、車両２の存在時間範囲Ｔ（ｘ、ｙ）を算出する。

　ステップＳ６０２～Ｓ６０４で全てのセルにおける車両２の存在時間範囲の算出が終わると、存在時間範囲決定部１０４は、ステップＳ６０５において、その算出結果に基づき、自車存在時間範囲マップを存在時間範囲データ群１２３に設定する。一方、ステップＳ６１１において自車存在時間範囲マップに関する算出済データを取得した場合に、存在時間範囲決定部１０４は、ステップＳ６０５において、取得した算出済データに基づき、自車存在時間範囲マップを存在時間範囲データ群１２３に設定する。ステップＳ６０５の処理を実行したら、存在時間範囲決定部１０４は、自車存在時間範囲決定処理６００を終了する。

　なお、ステップＳ６０３において算出される運転距離Ｌ（ｘ、ｙ）とは、車両２が自車存在時間範囲マップの原点（現在位置）から座標値（ｘ、ｙ）の位置に到達するまでの道のりに相当する距離である。例えば、図２において、（ｘ１、ｙ１）及び（ｘ２、ｙ２）の２点に到達するまでの軌道の一例は、それぞれ図２の破線２３１、２３２のように表される。これは、走行制御装置７０の走行軌道計画において用いられる軌道モデルに準じて定められる。破線２３１、２３２に示す軌道は、例えば、ｙ軸２２１上に中心点を持ち原点と点（ｘ１、ｙ１）、点（ｘ２、ｙ２）をそれぞれ通る扇形の弧や、原点と点（ｘ１、ｙ１）、点（ｘ２、ｙ２）をそれぞれ通って原点との接線がｘ軸２２０であるスプライン曲線等が考えられる。例えば、扇形の弧のモデルを用いた場合の運転距離Ｌ（ｘ、ｙ）は、扇形の半径ｒ（ｘ、ｙ）と扇形の中心角θ（ｘ、ｙ）との積で表される。なお、座標値（ｘ、ｙ）に対する半径ｒ（ｘ、ｙ）と中心角θ（ｘ、ｙ）の値は、以下の式（１）、（２）を用いてそれぞれ算出することが可能である。
　ｒ（ｘ、ｙ）＝（ｘ^２＋ｙ^２）／２ｙ　・・・（１）
　θ（ｘ、ｙ）＝ａｒｃｔａｎ（ｘ／（ｒ－ｙ））　・・・（２）

　図６のステップＳ６０４において、存在時間範囲決定部１０４は、例えば、上記の運転距離Ｌ（ｘ、ｙ）に対する車両２の到達時間の分布を計算することにより、車両２の存在時間範囲Ｔ（ｘ、ｙ）を算出する。図７は、運転距離Ｌ（ｘ、ｙ）に対する車両２の到達時間の分布の算出例の一例を示したものである。図７では、車両２が座標値（ｘ、ｙ）の位置に最短で到達する時間ｔ_ｍｉｎ（ｘ、ｙ）と、最長で到達する時間ｔ_ｍａｘ（ｘ、ｙ）との間の時間範囲７１０を、車両２の存在時間範囲Ｔ（ｘ、ｙ）としている。この時間範囲７１０は、車両２の最大縦加速度をαｘ^＋（加速時）、αｘ^－（減速時）とすると、図７のグラフ上で、最大加速時の曲線７０１と最大減速時の曲線７０２で囲まれる運転距離Ｌ（ｘ、ｙ）の範囲に相当する。この方式に拠れば、車両２の加減速を考慮して、車両２の存在時間範囲Ｔ（ｘ、ｙ）を求めることができる。

　なお、上記の方法で算出される車両２の存在時間範囲Ｔ（ｘ、ｙ）は、一様分布の確率分布に相当し、時間ｔにおいてどれぐらいの確率で座標値（ｘ、ｙ）の位置に車両２が存在し得るかは考慮されていない。そこで、図２に示した時間確率分布２０１、２０２のように、座標値（ｘ、ｙ）の各位置における車両２の確率密度関数ｐ（ｔ）を求めて、これを車両２の存在時間範囲Ｔ（ｘ、ｙ）としても良い。例えば、走行制御装置７０の走行軌道計画に用いられるモデルや、現在の車両２の状態（車速、加速度等）に基づいて、複数の軌道パターンを構築し、各軌道パターンの到達時間の分布を統計的に算出することにより、座標値（ｘ、ｙ）ごとに確率密度関数ｐ（ｔ）の近似解を求める。このようにしても、車両２の存在時間範囲Ｔ（ｘ、ｙ）を算出することが可能である。

　あるいは、幅を持った時間ではなく、代表点で存在時間範囲Ｔ（ｘ、ｙ）を表現しても良い。代表点としては、例えば、図２で説明したように座標値（ｘ、ｙ）ごとに定められた確率密度関数ｐ（ｔ）の最頻値ｔ_ｍｏｄｅ、最小値ｔ_ｍｉｎ、最大値ｔ_ｍａｘや、中央値等を用いることができる。また、確率密度関数ｐ（ｔ）から車両２の存在時間範囲Ｔ（ｘ、ｙ）の代表点を求めるのではなく、現在の車両２の走行状態や、車両２の走行道路の交通ルール等から求めても良い。例えば、道路法規上の最低速度や最高速度を考慮して、車両２が等速走行または等加速度走行を行ったときの各位置までの到達時間を求め、これを車両２の存在時間範囲Ｔ（ｘ、ｙ）の代表点とすることができる。さらに、一つ前の処理サイクルで決定した軌道計画情報を走行制御装置７０から取得し、これと現在実行中の速度制御の内容に基づいて車両２の各位置までの到達時間を推定することで、車両２の存在時間範囲Ｔ（ｘ、ｙ）を決定しても良い。

　なお、車両２の存在時間範囲Ｔ（ｘ、ｙ）を求める際に、周辺環境要素情報を用いても良い。例えば、周辺環境要素情報に基づいて、車両２が走行することが可能な領域（以降、走行可能領域）を特定し、走行可能領域とその境界付近に該当するセルのみに対して車両２の存在時間範囲Ｔ（ｘ、ｙ）を計算することにより、計算量を削減することが可能である。また、走行可能領域や道路形状等の情報を用いて、運転距離Ｌ（ｘ、ｙ）をより実態に合わせた値に補正することも可能である。

　図６の処理フローでは、ステップＳ６０３で車両２の運転距離Ｌ（ｘ、ｙ）を算出してからステップＳ６０４で存在時間範囲Ｔ（ｘ、ｙ）を求める流れになっている。しかし、車両２が座標値（ｘ、ｙ）の各位置に到達するまでの軌道は、実際には複数考えられ、運転距離Ｌ（ｘ、ｙ）の値には軌道毎にバラつきがある。そこで、走行軌道計画で求められる軌道モデルから考え得る軌道毎に、車両２の運転距離Ｌ（ｘ、ｙ）と存在時間範囲Ｔ（ｘ、ｙ）を同時に計算し、存在時間範囲の分布を算出することも可能である。

＜環境要素存在時間範囲決定処理７００（Ｓ５０６）＞
　次に、図５のステップＳ５０６で実行される環境要素存在時間範囲決定処理７００について説明する。図８は、環境要素存在時間範囲決定処理７００のフローチャートの一例を示す図である。

　まず、存在時間範囲決定部１０４は、ステップＳ７０１において、周辺環境要素情報データ群１２２を参照し、車両２の周辺に存在する環境要素のうち一つを選択する。

　続いて、存在時間範囲決定部１０４は、ステップＳ７０２において、ステップＳ７０１で選択した環境要素が他車両、自転車、歩行者等の移動体であるか否かを判定する。その結果、環境要素が移動体である場合はステップＳ７０３に進み、移動体でない場合はステップＳ７０７に進む。

　ステップＳ７０２で環境要素が移動体であると判定した場合、存在時間範囲決定部１０４は、ステップＳ７０３において、存在時間範囲データ群１２３を参照し、当該環境要素の環境要素存在時間範囲マップに関する利用可能な算出済データがあるかどうかを確認する。例えば、前回の処理時から当該環境要素の動きにあまり変動がない場合は、前回の計算で求められた環境要素存在時間範囲マップを利用しても良い。また、環境要素の動きや種類毎に存在時間範囲マップのパターンをいくつか事前に計算して保持しておき、これを利用することにより、環境要素存在時間範囲マップを作成する計算量を抑えることも可能である。ステップＳ７０３の判定の結果、利用可能な算出済データが存在する場合は、ステップＳ７１１において当該データを取得し、その後ステップＳ７０７に進む。一方、利用可能な算出済データが存在しない場合は、環境要素存在時間範囲マップを作成するため、ステップＳ７０４以降の処理に移行する。

　存在時間範囲決定部１０４は、ステップＳ７０４において、周辺環境要素情報データ群１２２を参照し、ステップＳ７０１で選択した環境要素に対する移動予測結果を示す情報を取得する。

　続いて、存在時間範囲決定部１０４は、ステップＳ７０５において、図２に例示したような車両２の周辺の所定領域内で、ステップＳ７０１で選択した環境要素の存在時間範囲を未計算の位置が存在するか否かを判定する。その結果、未計算の位置が存在する場合は、ステップＳ７０４で取得した当該環境要素の移動予測結果に基づき、当該位置における環境要素の存在時間範囲Ｅ（ｘ、ｙ）を算出する（ステップＳ７０６）。ステップＳ７０６の処理を実行したらステップＳ７０５に戻り、上記の処理を繰り返す。これにより、環境要素存在時間範囲マップの各セルに対して、当該環境要素の存在時間範囲Ｅ（ｘ、ｙ）を算出する。

　ステップＳ７０５～Ｓ７０６で全てのセルにおける環境要素の存在時間範囲の算出が終わると、存在時間範囲決定部１０４は、ステップＳ７０７において、その算出結果に基づき、環境要素存在時間範囲マップを存在時間範囲データ群１２３に設定する。一方、ステップＳ７１１において環境要素存在時間範囲マップに関する算出済データを取得した場合に、存在時間範囲決定部１０４は、ステップＳ７０７において、取得した算出済データに基づき、環境要素存在時間範囲マップを存在時間範囲データ群１２３に設定する。また、ステップＳ７０２において環境要素が移動体でないと判定した場合に、存在時間範囲決定部１０４は、ステップＳ７０７において、当該環境要素の位置を示す環境要素存在時間範囲マップを存在時間範囲データ群１２３に設定する。

　続いて、存在時間範囲決定部１０４は、ステップＳ７０８において、車両２の周辺に存在する全ての環境要素をステップＳ７０１で選択済みであるか否かを判定する。未選択の環境要素がある場合はステップＳ７０１に戻り、その中でいずれかの環境要素をステップＳ７０１で選択した後、当該環境要素に対して上記ステップＳ７０２以降の処理を行う。一方、全ての環境要素を選択済みである場合に、存在時間範囲決定部１０４は、環境要素存在時間範囲決定処理７００を終了する。
　なお、ここではステップＳ７０５、Ｓ７０６において、各環境要素に対してすべての（ｘ、ｙ）における存在時間範囲を算出しているが、各環境要素の移動予測結果に拠れば、存在し得る位置の範囲は限られているため、その範囲に限定して存在時間範囲を算出するようにしてもよい。

　以上説明した自車存在時間範囲決定処理６００および環境要素存在時間範囲決定処理７００により、車両２の現在位置の周辺の各位置に対する車両２の存在時間範囲を表す自車存在時間範囲マップと、車両２の現在位置の周辺の各位置に対する各環境要素の存在時間範囲を表す環境要素存在時間範囲マップとが、それぞれ決定される。

＜走行危険度マップ作成処理８００（Ｓ５０７）＞
　次に、図５のステップＳ５０７で実行される走行危険度マップ作成処理８００について説明する。図９は、走行危険度マップ作成処理８００のフローチャートの一例を示す図である。

　まず、走行危険度マップ作成部１０６は、ステップＳ８０１において、走行危険度マップデータ群１２４に格納されている走行危険度マップにおける走行危険度を初期化する。具体的には、以下で説明するステップＳ８０２以降の走行危険度の積算に備えて、図３に例示した走行危険度マップの全てのセルに対して所定の初期値、例えば危険度の最小値を設定する。

　そして、走行危険度マップ作成部１０６は、ステップＳ８０２、Ｓ８０３において、静的な環境要素（ＳＥ）と動的な環境要素（ＤＥ）による走行危険度をそれぞれ算出し、走行危険度マップに積算する。ここでは、図５のステップＳ５０５で実行された自車存在時間範囲決定処理６００によって作成され、存在時間範囲データ群１２３に記録された車両２の存在時間範囲マップと、図５のステップＳ５０６で実行された環境要素存在時間範囲決定処理７００によって作成され、存在時間範囲データ群１２３に記録された各環境要素の存在時間範囲マップとを用いて、走行危険度決定部１０５により、車両２の走行に対して各環境要素が及ぼす走行危険度を算出する。こうして算出した環境要素毎の走行危険度を、走行危険度マップ作成部１０６において走行危険度マップ上でセルごとに積算することにより、車両２の周辺の各位置に対する走行危険度を求める。

　ステップＳ８０２および８０３において、全ての環境要素に対する走行危険度を走行危険度マップにおいてセルごとに積算したら、走行危険度マップ作成部１０６は、ステップＳ８０４において、積算した各セルの走行危険度の値を正規化する。これにより、走行危険度マップを構築する。ステップＳ８０４の処理を実行したら、走行危険度マップ作成部１０６は、走行危険度マップ作成処理８００を終了する。

　以上説明した走行危険度マップ作成処理８００により作成される走行危険度マップにおいて、座標値（ｘ、ｙ）の各位置における走行危険度Ｒ（ｘ、ｙ）は、各環境要素によりもたらされる危険度の重み付け積算値であり、例えば以下の式（３）で表される。ただし式（３）において、ｒｉ、ｗｉ（ｉは１からｎの整数）は、環境要素ｉに関する走行危険度と重み付け係数をそれぞれ表す。
　Ｒ（ｘ、ｙ）＝ｗ１＊ｒ１（ｘ、ｙ）＋・・・＋ｗｎ＊ｒｎ（ｘ、ｙ）　・・・（３）

　走行危険度決定部１０５は、図９に示した走行危険度マップ作成処理８００において、ステップＳ８０２では、静的な環境要素ｋ個に関する走行危険度の積算処理を行っており、ステップＳ８０３では、動的な環境要素ｍ個に関する走行危険度の積算処理を行っている。静的な環境要素とは、走行危険度の評価対象の時間、すなわち走行軌道計画に必要な将来の時間（例えば、１０秒後まで）において、その状態が変化しないものを指している。静的な環境要素には、例えば、道路形状や車線属性（順方向の走行車線か、反対方向の走行車線か等）、交通ルール、路面状態等が含まれる。なお、路面状態等のように、長い時間が経過すると変化する可能性があるが、走行危険度の評価対象の時間においては変化しない環境要素は、静的な環境要素として扱うことができる。一方、動的な環境要素とは、走行危険度の評価対象の時間において、その状態が変化し得るものを指している。動的な環境要素には、車両や歩行者等の移動障害物、死角等による潜在リスク等が含まれる。

　図１０、図１１は、走行危険度マップ作成処理８００による走行危険度マップの算出結果の例をそれぞれ示す図である。図１０の走行危険度マップ９０１は、図４のシーン４０１において生成された走行危険度マップの一例を示したものである。図１１の走行危険度マップ９０２は、図４のシーン４０２において生成された走行危険度マップの一例を示したものである。

　まず、ステップＳ８０２における静的な環境要素の走行危険度の算出は、予め定められたモデル（上述した走行危険度の計算式（３）のｗｉとｒｉに相当）に従い、該当する走行危険度マップのセルに各環境要素による走行危険度の値を積算していくことで行われる。例えば、図１０に示される走行危険度マップ９０１における静的な環境要素の走行危険度は、非車道領域９１０、路側帯領域９１１、走行車線領域９１２、及び路側帯を含む対向車線領域９１３を、静的な環境要素が示す道路属性としてそれぞれ認識し、それぞれの走行危険度モデルに従って該当セルに走行危険度を積算することで求められる。図１０の走行危険度マップ９０１において、非車道領域９１０は、車両２が走行不可のため高い走行危険度が設定されている。また、路側帯領域９１１や対向車線領域９１３は、基本的に車両２が走行することはないが、追越し等の目的で一時的に走行する可能性があるため、中位の走行危険度が設定されている。一方、走行車線領域９１２は、車両２の走行に対する危険性がないため低い走行危険度が設定されている。なお、この時点では、移動体等の動的な環境要素の走行危険度はまだ考慮されていないので、領域９１０～９１３内の各位置には、それぞれ同等の走行危険度が設定されているものとする。

　こうして静的な環境要素の走行危険度の積算を終えたら、次にステップＳ８０３において、動的な環境要素の走行危険度の積算が行われる。動的な環境要素の走行危険度は、当該環境要素の存在時間範囲と車両２の存在時間範囲との関係性に基づいて算出される。これは、走行危険度マップの各位置において、当該環境要素と車両２との時間的な交錯関係を評価して、走行危険度を算出することを意味する。なお、車両２の存在時間範囲は、図５のステップＳ５０５で実行された自車存在時間範囲決定処理６００によって作成され、存在時間範囲データ群１２３に記録された自車存在時間範囲マップにより表される。また、動的な環境要素の存在時間範囲は、動的な各環境要素について図５のステップＳ５０６で実行された環境要素存在時間範囲決定処理７００によって作成され、存在時間範囲データ群１２３に記録された環境要素存在時間範囲マップにより表される。

　図１０及び図１１では、一例として、自車存在時間範囲マップにおける車両２の存在時間範囲の確率分布と、環境要素存在時間範囲マップにおける動的な各環境要素の存在時間範囲の確率分布との重なり具合に基づいて、走行危険度マップの各位置における走行危険度を算出する例を示している。存在時間範囲の確率分布に基づいた環境要素ｉに対する車両２の走行危険度Ｒ（ｘ、ｙ）の算出式は、例えば、以下の式（４）で表される。ただし式（４）において、ｐ_{（ｘ、ｙ）}（ｔ）は車両２の存在時間範囲の確率分布を表しており、ｐ_{ｉ（ｘ、ｙ）}（ｔ）は環境要素iの存在時間範囲の確率分布を表している。

　なお、上記の式（４）で表される走行危険度Ｒ（ｘ、ｙ）は、前述の式（３）と同様のものであり、環境要素ｉに関する車両２の走行危険度（衝突確率）ｒｉ（ｘ、ｙ）に重み付け係数ｗｉをかけたものに相当する。

　図１０のグラフ９２１は、走行危険度マップ９０１上の座標（２１、０）における車両２と動的な環境要素のそれぞれについての存在時間範囲の確率分布を表したものである。この座標位置に関連する動的な環境要素としては、現時点（ｔ＝０）で当該位置に存在している他車両４１３が該当するため、車両２の存在時間範囲の確率分布に加えて、他車両４１３の存在時間範囲の確率分布がグラフ９２１に描かれている。他車両４１３は所定の速度で走行しており、すぐに当該位置から離れるため、グラフ９２１において他車両４１３の存在時間範囲の確率分布は、確率１から急速に０に減少する曲線を描く。それに対して、車両２は当該位置に到達するまでに時間を要するため、他車両４１３とは異なる時間帯に存在時間範囲の確率分布が現れている。したがって、両者の存在時間範囲の確率分布は、グラフ９２１のように互いに重なっていない。これにより、両者が衝突するリスクはないと判断することができ、動的な環境要素に拠る走行危険度は０として積算される。そのため、走行危険度マップ９０１では、座標（２１、０）における動的な環境要素による走行危険度の値は、静的な環境要素に対して走行車線領域９１２に設定された低い値のままとなっている。

　一方、図１０のグラフ９２２に示されるように、座標（１１、－５）では、他車両４１１と車両２の存在時間範囲の確率分布が重なっていることがわかる。これは、車両２が当該位置まで走行する場合の到達時間の分布と、他車両４１１が当該位置まで移動する場合の到達時間の分布とが互いに重複しており（グラフ９２２の斜線部分に相当）、両者の衝突確率が非常に高いことを意味している。そのため、走行危険度マップ９０１では、座標（１１、－５）を含む領域９１５に対して他車両４１１に拠る走行危険度が積算され、その周辺よりも走行危険度が高くなっている。

　なお、式（４）で示した走行危険度の算出式は、静止物等の静的な環境要素に対しても同様に適用することが可能である。静止物はその場所に存在し続けるので、その存在時間範囲の確率分布は、確率１の一様分布で表される。図１０のグラフ９２３は、路上に駐車している他車両４１２の近傍の座標（６、－６）における車両２と静的な環境要素のそれぞれについての存在時間範囲の確率分布を表したものである。グラフ９２３では、車両２の存在時間範囲の確率分布の全てにおいて、他車両４１２の存在時間範囲の確率が１であり、両者の衝突危険性があることを示している。そのため、走行危険度マップ９０１では、座標（６、－６）を含む領域９１６に対して他車両４１２に拠る走行危険度が積算され、その周辺よりも走行危険度が高くなっている。このように、静止物に対しては、常時確率１の走行危険度となるため、確率的な性質がなくなり、予め定められたモデルに従い所定の値を積算していくことになる。これは、上述した静的な環境要素の走行危険度の算出の仕組みと同様である。すなわち、式（４）で示した走行危険度の算出式は、静的か動的かを問わず全ての環境要素に対して包括的に適用可能である。

　図１０の走行危険度マップ９０１と図１１の走行危険度マップ９０２は、上記の方式に従って図４のシーン４０１、４０２についてそれぞれ生成した走行危険度マップである。以下では、図１０の走行危険度マップ９０１と図１１の走行危険度マップ９０２との比較説明を行う。

　まず、車両２の対向車線を走行しており、路上駐車の他車両４１２、４１７をそれぞれ追い越す他車両４１１、４１６に拠る走行危険度に着目する。走行危険度マップ９０１では、他車両４１１に対応して走行危険度が高い領域９１５が対向車線領域９１３内に表れている。なお、駐車中の他車両４１２に対応する領域９１６にも高い走行危険度が設定されている。一方、走行危険度マップ９０２では、他車両４１６に対応して走行危険度が高い領域９３１の一部が走行車線領域９１２内に表れている。なお、駐車中の他車両４１７に対応する領域９３２にも高い走行危険度が設定されている。こうした違いは、他車両４１１、４１６が他車両４１２、４１７をそれぞれ回避して車両２の走行車線側にはみ出すタイミングと、車両２が他車両４１１、４１６とそれぞれすれ違うタイミングとの関係による。すなわち、シーン４０１においては、他車両４１１が駐車中の他車両４１２を回避しようとする前に、車両２が他車両４１１とすれ違うため、走行車線上において車両２と他車両４１１が衝突する危険度は低い。そのため、走行危険度マップ９０１では、走行車線領域９１２内には走行危険度が高い領域９１５が存在しない。一方、シーン４０２においては、他車両４１６が駐車中の他車両４１７を回避するタイミングと、車両２が他車両４１６とすれ違うタイミングとが一致しており、走行車線上において車両２と他車両４１１が衝突する危険度が高くなっている。そのため、走行危険度マップ９０２では、走行危険度が高い領域９３１が走行車線領域９１２内にはみ出している。

　次に、車両２に先行している他車両４１３、４１８に拠る走行危険度に着目する。走行危険度マップ９０１、９０２のいずれにおいても、他車両４１３、４１８に対応する走行危険度が現れていない。これは、他車両４１３、４１８と車両２とがそれぞれ同等の速度で走行しているため、直近においてこれらが時間的に同一の場所で交錯することがないためである。なお、ここでは例示していないが、車両２と他車両４１３、４１８との車間距離が十分でなかったり、他車両４１３、４１８が車両２よりも速度が遅かったりすると、直近において両者が時間的に交錯する可能性が出てくる。そのため、このような場合には、走行危険度マップ９０１、９０２において、その場所に高い走行危険度が現れることになる。これは、人間の感覚にも合致するものである。

　上記の走行危険度マップ９０１、９０２に基づき走行軌道計画を行うと、シーン４０１では、走行危険度マップ９０１において車両２の走行車線上に高い走行危険度が現れていないので、車両２がそのまま車線中心線を追従するような走行軌道になる。一方、シーン４０２では、走行危険度マップ９０２において車両２の走行車線上に高い走行危険度が現れているため、車両２がその場所を避けるように、例えば路側帯側に寄った走行軌道になると想定される。したがって、それぞれのシーンで人間が自然に行う行動と合致する走行軌道が得られる。すなわち、対向車線の駐車車両を認識したときには、必要に応じて、前方の対向車線を走行する他車両が駐車車両を回避できるように、他車両のタイミングに合わせて自車両を自動的に路側帯側に避けることができる。

　ここで、従来技術による走行危険度マップについて説明する。図１２は、従来技術による走行危険度マップとして、空間上での各車両の予測走行軌道の重なり具合に基づき危険度を評価した場合の走行危険度マップの例を示す図である。なお、図１２の走行危険度マップ１００１は、図１０に示した走行危険度マップ９０１と同様に、図４のシーン４０１において生成された走行危険度マップの一例を示したものである。

　走行危険度マップ１００１では、他車両４１１、４１３の予測走行軌道と車両２の予測走行軌道とがそれぞれ重なる部分の領域１００２、１００３において、走行危険度が高くなっている。しかし、車両２と他車両４１１、４１３が領域１００２、１００３をそれぞれ通過すると予測される時間は時間軸上でずれているため、領域１００２、１００３の場所では、車両２と他車両４１１、４１３とは互いに交錯し得ない。すなわち、走行危険度マップ１００１では、領域１００２、１００３において誤って高い走行危険度を設定していることになる。これは、従来技術では時間軸を固定して、車両２と各環境要素がそれぞれ存在する空間範囲の重なりで危険度を評価しているため、時間軸上の交錯関係を正しく評価できない、ということに起因する。したがって、走行危険度マップ１００１を用いて車両２の走行軌道計画を行った場合には、領域１００２、１００３を避けるような走行軌道を描く可能性がある。その場合、不必要に蛇行するような運転になるため、車両２のユーザに対して不安感や違和感を与えてしまうことになる。

　一方、本実施形態によれば、前述のように、各位置における車両２及び各環境要素の存在時間範囲の重なりで危険度を評価しているため、時間軸上の交錯関係を正しく評価できる。したがって、図１０や図１１で説明したように、車両２の走行危険度を実態に合う形で高精度に算出することが可能である。

　また、本実施形態におけるもう一つの特徴として、自車両の走行軌道を前提としていない点が挙げられる。すなわち、周辺環境認識処理５００では、図５のステップＳ５０５、Ｓ５０６において、車両２の走行軌道を前提とせずに、車両２周辺の所定範囲内の任意の位置について、車両２の存在時間範囲を求めている。そのため、走行危険度マップ上の全ての位置における走行危険度を算出することが可能である。実際に、図１０の走行危険度マップ９０１や図１１の走行危険度マップ９０２では、例えば領域９１５、９１６や領域９３２のように、車両２が通常は走行しない対向車線領域９１３内の領域における走行危険度も表されている。それに対して、空間上での各車両の予測走行軌道の重なり具合に基づき危険度を評価する従来技術では、車両２の予測走行軌道に対して走行危険度が評価される。そのため、予測走行軌道の範囲から外れた領域では、特に動的な環境要素に関して、走行危険度の評価が行われない。例えば、図１２に例示した走行危険度マップ１００１では、他車両４１１、４１２による走行危険度は対向車線領域９１３内において現れていない。これは、走行危険度マップ１００１を用いた走行軌道計画において、車両２が予測走行軌道の範囲を逸脱することの善し悪しを判断できないことを意味している。例えば、車両２が対向車線側に急遽はみ出して前方の他車両を追い越す必要が出てきたときでも、そのような予測走行軌道が予め得られていなければ、車両２は走行危険度を評価できず、こうした動作を行うことができない。一方、本実施形態によれば、走行危険度マップ上の全ての領域において走行危険度が一様に評価されているので、予め走行軌道を予測していなくても、車両２はあらゆる走行軌道に対応することが可能である。

　なお、図１０と図１１では、存在時間範囲として確率分布を用いて走行危険度を算出する例を説明したが、他の算出方式を用いてもよい。以下では、確率分布以外の算出方式を用いた場合の例について説明する。

　図１３は、車両２及び各環境要素の存在時間範囲を時間帯で表した場合の本発明による走行危険度マップの例を示す図である。なお、図１３の走行危険度マップ１２０１は、図１０に示した走行危険度マップ９０１と同様に、図４のシーン４０１において生成された走行危険度マップの一例を示したものである。

　図１３の走行危険度マップ１２０１では、車両２及び各環境要素の存在時間範囲をそれぞれ表す時間帯の重なりで走行危険度を評価している。このように時間帯の重なりを用いた場合の環境要素ｉに対する車両２の走行危険度Ｒ（ｘ、ｙ）の算出式は、例えば、以下の式（５）で表される。ただし式（５）において、Ｔ_{ｅｘｉｓｔ}は車両２の存在時間範囲の長さを表しており、これは図２のグラフ２１１におけるｔ^（１） _ｍａｘとｔ^（１） _ｍｉｎの差や、グラフ２１２におけるｔ^（２） _ｍａｘとｔ^（２） _ｍｉｎの差に相当する。また、Ｔ_{ｏｖｅｒｌａｐ}は車両２と各環境要素との間で存在時間範囲が重複している時間の長さを表している。

　なお、上記の式（５）で表される走行危険度Ｒ（ｘ、ｙ）は、前述の式（３）と同様のものであり、式（４）において車両２の存在時間範囲の確率分布ｐ（ｘ、ｙ）（ｔ）や、環境要素iの存在時間範囲の確率分布ｐｉ（ｘ、ｙ）（ｔ）を一様分布としてそれぞれ近似したものに相当する。

　図１３のグラフ１２２１は、走行危険度マップ１２０１上の座標（２１、０）における車両２と動的な環境要素のそれぞれについての存在時間範囲の時間帯を表したものである。この座標位置に関連する動的な環境要素としては、現時点（ｔ＝０）で当該位置に存在している他車両４１３が該当する。グラフ１２２１では、車両２が存在する時間帯と他車両４１３が存在する時間帯とは重なっていないため、動的な環境要素に拠る走行危険度は０として積算される。したがって、走行危険度マップ１２０１では、座標（２１、０）における動的な環境要素による走行危険度の値は、静的な環境要素に対して走行車線領域９１２に設定された低い値のままとなっている。

　一方、図１３のグラフ１２２２に示されるように、座標（１１、－５）では、他車両４１１が存在する時間帯と車両２が存在する時間帯とが、斜線部分において互いに重なっている。そのため、走行危険度マップ１２０１では、座標（１１、－５）を含む領域１２１５に対して他車両４１１に拠る走行危険度が積算され、その周辺よりも走行危険度が高くなっている。また、グラフ１２２３では、全ての時間帯において他車両４１２が存在しており、斜線部分に示すように、車両２が存在する時間帯との間で重なりが生じている。そのため、走行危険度マップ１２０１では、座標（６、－６）を含む領域１２１６に対して静止物である他車両４１２に拠る走行危険度が積算され、その周辺よりも走行危険度が高くなっている。

　あるいは、さらに別の走行危険度の算出方式として、例えば、車両２及び各環境要素の存在時間範囲を表す確率分布または時間帯の特徴を表す代表点や代表値を用いて、走行危険度を評価してもよい。代表点または代表値としては、例えば、車両２や各環境要素の存在時間範囲を表す確率分布または時間帯の最頻値、中央値、最小値、最大値等を用いることができる。あるいは、車両２や各環境要素の存在時間範囲を表す確率分布や時間帯を特徴付けるパラメータを代表点や代表値として用いても良い。例えば、車両２や各環境要素の等速走行時の到達時間、等加速度走行時の到達時間、一つ前の処理サイクルで決定した軌道計画情報に基づき推定される到達時間等を、代表点または代表値として用いることができる。

　代表点や代表値を用いた場合の環境要素ｉに対する車両２の走行危険度Ｒ（ｘ、ｙ）の算出式は、例えば、以下の式（６）で表される。ただし式（６）において、Ｔ_{ｒｅｐｒｅ}は車両２の存在時間範囲の代表値を表しており、Ｔ^（ｉ） _{ｒｅｐｒｅ}は環境要素iの存在時間範囲の代表値を表している。

　上記の式（６）は、車両２の存在時間範囲の代表値Ｔ_{ｒｅｐｒｅ}と環境要素iの存在時間範囲の代表値Ｔ^（ｉ） _{ｒｅｐｒｅ}との差分の絶対値に基づく関数ｆ（ｘ）により、走行危険度を評価するものである。関数ｆ（ｘ）は、ｘが大きくなるほど値が小さくなる関数であり、例えば補正係数ａ、ｂを用いて、ｆ（ｘ）＝ａ・ｅｘｐ（－ｂｘ^２）等の式で表すことができる。

　式（６）において関数ｆ（ｘ）の値の大きさや減衰の程度は、車両２の存在時間範囲の代表値Ｔ_{ｒｅｐｒｅ}や、車両２の車速に応じて、例えば上記補正係数ａ、ｂを用いて調整してもよい。また、代表値を中心とした所定の分布（ガウス分布等）により、車両２や各環境要素の存在時間範囲の確率分布を近似し、それらの重ね合わせにより走行危険度を算出してもよい。
　あるいは、個々の環境要素ｉの存在時間範囲に対して走行危険度を評価するのではなく、全ての環境要素ｉの存在時間範囲を足し合わせたものに対して走行危険度を評価してもよい。この場合は、例えば、全ての環境要素ｉの存在時間範囲を足し合わせたものにおいて、環境要素が存在していない時間範囲をＴ_ｆｒｅｅと置くと、自車がそのＴ_ｆｒｅｅの中で最大どれぐらいのマージンを持たせることができるのか（Ｔ_{ｍｅｒｇｉｎ}）で評価するようにしてもよい。例えば、ある（ｘ、ｙ）におけるＴ_ｆｒｅｅが［１ｓ～３ｓ］、自車存在時間範囲が［１．５ｓ～１．８ｓ］だった場合、最大のマージンを持たせられるのは１．８ｓのときで、Ｔ_{ｍｅｒｇｉｎ}＝０．８ｓとなる。これは、当該位置（ｘ、ｙ）において、時間上でどれぐらいの安全マージンを持たせられる可能性があるか、を示している。走行危険度は、例えば、上述のｆ（ｘ）にＴ_{ｍｅｒｇｉｎ}を代入することにより、計算される。

　以上説明したいずれの算出方式においても、所定位置における車両２と各環境要素の時間軸上の交錯度合を評価しているため、上述した時間確率分布を用いた方式と同等の走行危険度マップを構築することができ、同等の効果を得ることが可能である。
　なお、代表点や代表値を用いて走行危険度を評価する場合、ステップＳ５０４で算出した各環境要素の移動予測結果そのものが代表点や代表値を示している場合が多いため、必ずしもステップＳ５０６で環境要素存在時間範囲マップを生成する必要性はない。その場合は、ステップＳ５０６をスキップし、ステップＳ５０７では、自車存在時間範囲マップと各環境要素の移動予測結果から直接走行危険度を算出するようにしてもよい。

　以上のように、本実施形態によれば、車両２周辺の各位置における車両２及び環境要素の存在時間範囲の重なりで危険度を評価している。これにより、車両２と各環境要素の時間軸上の交錯関係を正しく評価できるため、従来技術と比べて、走行危険度を実態に合う形で高精度に算出することが可能である。

　また、本実施形態によれば、車両２や各環境要素の走行軌道を前提とせず、走行危険度マップ上の任意の位置における走行危険度を評価することができる。そのため、走行軌道計画において、あらゆる走行軌道の善し悪しの評価に対応することが可能である。

　また、本実施形態によれば、座標（ｘ、ｙ）と時間ｔで表現すべき状態空間に対して、時間軸上の交錯関係を走行危険度という指標に投影して空間上に表現した走行危険度マップが得られる。すなわち、状態空間の次数を、変数ｘ、ｙ、ｔを用いて表現される３次元空間から、変数ｘ、ｙを用いて表現される２次元空間に落とす効果を有している。したがって、望ましい解（例えば、安全で快適な車両２の走行軌道）を算出するための計算量を削減することが可能である。これにより、従来の方法では解の探索が所定時間内に終わらないため近似解を求めていたような場合でも、本実施形態を用いることで、所定時間内に最適解を求める計算が終わるか、あるいはより良い近似解を得られる可能性が出てくる。これは、本実施形態による走行危険度マップでは、車両２と各環境要素との時間軸上の交錯関係を高精度に表現できるために実現できることである。また、そのため本実施形態では、走行危険度マップの情報を提供する際に、環境要素に関する時間軸上の情報（移動予測情報）を付加する必要がない。一方、従来方式では、車両２と各環境要素との時間軸上の交錯関係を高精度に評価しようとすると、時間軸上の評価を別途実施する必要があるため、本実施形態では不要な移動予測情報の付加が必要になる。

　以上説明した本発明の一実施形態によれば、以下の作用効果を奏する。

（１）周辺環境認識装置１０は、車両２に搭載され、車両２の周辺環境を認識する。周辺環境認識装置１０は、車両２の動きに関する自車情報を取得する自車情報取得部１０１と、車両２の周辺の環境要素に対する周辺環境要素情報を取得する周辺環境要素取得部１０２と、自車情報に基づいて、車両２の周辺の各位置に対する車両２の存在時間範囲を表す自車存在時間範囲を決定する存在時間範囲決定部１０４と、自車存在時間範囲および周辺環境要素情報に基づいて、車両２の周辺の走行危険度を決定する走行危険度決定部１０５と、を備える。このようにしたので、車両２の周辺環境の時間的な変化を考慮して、車両２の走行危険度を高精度に評価することができる。

（２）存在時間範囲決定部１０４は、周辺環境要素情報に基づいて、車両２の周辺の各位置に対する環境要素の存在時間範囲を表す環境要素存在時間範囲を決定する。走行危険度決定部１０５は、自車存在時間範囲および環境要素存在時間範囲に基づいて、車両２の周辺の走行危険度を決定する。このようにしたので、車両２の周辺における環境要素の時間的な変化を考慮して、車両２の走行危険度を高精度に評価することができる。

（３）図１０のグラフ９２１～９２３や図１３のグラフ１２２１～１２２３に示すように、存在時間範囲決定部１０４により決定される自車存在時間範囲は、車両２が各位置に存在し得る時間範囲または時間確率分布を表す。同様に、存在時間範囲決定部１０４により決定される環境要素存在時間範囲は、環境要素が各位置に存在し得る時間範囲または時間確率分布を表す。このようにしたので、自車存在時間範囲や環境要素存在時間範囲として、車両２や環境要素毎の動きに応じた状態空間を適切に表現できる。

（４）走行危険度決定部１０５は、自車存在時間範囲の代表値と環境要素存在時間範囲の代表値との差に基づいて、走行危険度を決定することができる。この場合、自車存在時間範囲の代表値と環境要素存在時間範囲の代表値との差が大きいほど走行危険度の値が小さくなるように、走行危険度を決定することが好ましい。また、自車存在時間範囲の代表値は、自車存在時間範囲の最頻値、中央値、最小値または最大値のいずれかとすることができ、環境要素存在時間範囲の代表値は、環境要素存在時間範囲の最頻値、中央値、最小値または最大値のいずれかとすることができる。このようにすれば、車両２や環境要素の時間的な位置の変化に応じて車両２の走行危険度を適切に決定することができる。

（５）また、走行危険度決定部１０５は、各位置における自車存在時間範囲と周辺環境要素情報が表す環境要素の位置との重なり度合いや、各位置における自車存在時間範囲と環境要素存在時間範囲との重なり度合いに基づいて、走行危険度を決定することもできる。このようにしても、車両２や環境要素の時間的な位置の変化に応じて車両２の走行危険度を適切に決定することができる。

（６）周辺環境認識装置１０は、周辺環境要素情報に基づいて環境要素の移動を予測する環境要素移動予測部１０３をさらに備える。存在時間範囲決定部１０４は、環境要素移動予測部１０３による環境要素の移動予測結果に基づいて、環境要素存在時間範囲を決定する。このようにしたので、環境要素の動きを考慮して環境要素存在時間範囲を適切に決定することができる。

（７）周辺環境認識装置１０は、車両２の周辺の各位置と走行危険度との関係を表す走行危険度マップを作成する走行危険度マップ作成部１０６と、作成した走行危険度マップを外部に出力する走行危険度マップ提供部１０７をさらに備える。この走行危険度マップは、車両２周辺の各位置における走行危険度の値を表すものである。このようにしたので、車両２と各環境要素との時間軸上の交錯関係を走行危険度という指標に投影して、車両２の走行危険度に対する評価結果を２次元空間上で分かりやすく示した走行危険度マップを提供することができる。

（８）走行危険度決定部１０５は、車両２の位置を基準に設定された所定範囲内の各位置について走行危険度を決定する。このようにしたので、車両２の走行軌道に関わらず、車両２周辺の各位置について走行危険度を決定し、車両２の走行軌道計画において想定し得るあらゆる走行軌道を一元的に評価することができる。

　なお、以上で説明した実施形態は一例であり、本発明はこれに限られない。すなわち、様々な応用が可能であり、あらゆる実施の形態が本発明の範囲に含まれる。

　例えば、上記実施形態では、周辺環境認識装置１０の各処理を、プロセッサとＲＡＭを用いて、所定の動作プログラムを実行することで実現しているが、必要に応じて独自のハードウェアで実現することも可能である。また、上記の実施形態では、周辺環境認識装置１０、自車位置決定装置３０、外界センサ群４０、車両センサ群５０、地図情報管理装置６０、走行制御装置７０、車載用ＨＭＩ装置８０、アクチュエータ群９０をそれぞれ個別の装置として記載しているが、必要に応じて任意のいずれか２つ以上の装置を組み合せても良い。

　上記の各処理が、プロセッサが所定の動作プログラムを実行することで実現される場合、各処理を実現する動作プログラム、テーブル、ファイル等の情報は、不揮発性半導体メモリ、ハードディスクドライブ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ　Ｓｔａｔｅ　Ｄｒｉｖｅ）等の記憶デバイス、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の計算機で読み取り可能な非一時的データ記憶媒体に格納することができる。

　また、各図面には、実施形態を説明するために必要と考えられる制御線及び情報線を示しており、必ずしも、本発明が適用された実際の製品に含まれる全ての制御線及び情報線を示しているとは限らない。実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

　以上説明した実施形態や各種の変形例はあくまで一例であり、発明の特徴が損なわれない限り、本発明はこれらの内容に限定されるものではない。また、上記では種々の実施形態を説明したが、本発明はこれらの内容に限定されるものではない。本発明の技術的思想の範囲内で考えられるその他の態様も本発明の範囲内に含まれる。

　次の優先権基礎出願の開示内容は引用文としてここに組み込まれる。
　日本国特許出願２０１６年第１２０９３５号（２０１６年６月１７日出願）

　１：走行制御システム、２：車両、１０：周辺環境認識装置、３０：自車位置決定装置、４０：外界センサ群、５０：車両センサ群、６０：地図情報管理装置、７０：走行制御装置、８０：車載用ＨＭＩ装置、９０：アクチュエータ群、１００：処理部、１０１：自車情報取得部、１０２：周辺環境要素取得部、１０３：環境要素移動予測部、１０４：存在時間範囲決定部、１０５：走行危険度決定部、１０６：走行危険度マップ作成部、１０７：走行危険度マップ提供部、１２０：記憶部、１２１：自車情報データ群、１２２：周辺環境要素情報データ群、１２３：存在時間範囲データ群、１２４：走行危険度マップデータ群、１３０：通信部

Claims

　車両に搭載され、前記車両の周辺環境を認識する周辺環境認識装置であって、
　前記車両の動きに関する自車情報を取得する自車情報取得部と、
　前記車両の周辺の環境要素に対する周辺環境要素情報を取得する周辺環境要素取得部と、
　前記自車情報に基づいて、前記車両の周辺の各位置に対する前記車両の存在時間範囲を表す自車存在時間範囲を決定する存在時間範囲決定部と、
　前記自車存在時間範囲および前記周辺環境要素情報に基づいて、前記車両の周辺の走行危険度を決定する走行危険度決定部と、を備える周辺環境認識装置。
　請求項１に記載の周辺環境認識装置において、
　前記存在時間範囲決定部は、前記周辺環境要素情報に基づいて、前記車両の周辺の各位置に対する前記環境要素の存在時間範囲を表す環境要素存在時間範囲を決定し、
　前記走行危険度決定部は、前記自車存在時間範囲および前記環境要素存在時間範囲に基づいて、前記車両の周辺の走行危険度を決定する周辺環境認識装置。
　請求項１または２に記載の周辺環境認識装置において、
　前記自車存在時間範囲は、前記車両が前記各位置に存在し得る時間範囲または時間確率分布を表す周辺環境認識装置。
　請求項２に記載の周辺環境認識装置において、
　前記環境要素存在時間範囲は、前記環境要素が前記各位置に存在し得る時間範囲または時間確率分布を表す周辺環境認識装置。
　請求項２に記載の周辺環境認識装置において、
　前記走行危険度決定部は、前記自車存在時間範囲の代表値と前記環境要素存在時間範囲の代表値との差に基づいて、前記走行危険度を決定する周辺環境認識装置。
　請求項５に記載の周辺環境認識装置において、
　前記走行危険度決定部は、前記自車存在時間範囲の代表値と前記環境要素存在時間範囲の代表値との差が大きいほど前記走行危険度の値が小さくなるように、前記走行危険度を決定する周辺環境認識装置。
　請求項５または６に記載の周辺環境認識装置において、
　前記自車存在時間範囲の代表値は、前記自車存在時間範囲の最頻値、中央値、最小値または最大値のいずれかであり、
　前記環境要素存在時間範囲の代表値は、前記環境要素存在時間範囲の最頻値、中央値、最小値または最大値のいずれかである周辺環境認識装置。
　請求項３に記載の周辺環境認識装置において、
　前記走行危険度決定部は、前記各位置における前記自車存在時間範囲と前記周辺環境要素情報が表す前記環境要素の位置との重なり度合いに基づいて、前記走行危険度を決定する周辺環境認識装置。
　請求項４に記載の周辺環境認識装置において、
　前記走行危険度決定部は、前記各位置における前記自車存在時間範囲と前記環境要素存在時間範囲との重なり度合いに基づいて、前記走行危険度を決定する周辺環境認識装置。
　請求項２に記載の周辺環境認識装置において、
　前記周辺環境要素情報に基づいて前記環境要素の移動を予測する環境要素移動予測部をさらに備え、
　前記存在時間範囲決定部は、前記環境要素移動予測部による前記環境要素の移動予測結果に基づいて、前記環境要素存在時間範囲を決定する周辺環境認識装置。
　請求項１に記載の周辺環境認識装置において、
　前記車両の周辺の各位置と前記走行危険度との関係を表す走行危険度マップを作成する走行危険度マップ作成部をさらに備える周辺環境認識装置。
　請求項１１に記載の周辺環境認識装置において、
　前記走行危険度マップを出力する走行危険度マップ提供部をさらに備え、
　前記走行危険度マップは、前記各位置における前記走行危険度の値を表す周辺環境認識装置。
　請求項１に記載の周辺環境認識装置において、
　前記走行危険度決定部は、前記車両の位置を基準に設定された所定範囲内の各位置について前記走行危険度を決定する周辺環境認識装置。