WO2018220807A1

WO2018220807A1 - 予測装置、車両、予測方法およびプログラム

Info

Publication number: WO2018220807A1
Application number: PCT/JP2017/020549
Authority: WO
Inventors: 洋介坂本; 成光土屋; 和馬小原
Original assignee: Honda Motor Co Ltd
Current assignee: Honda Motor Co Ltd
Priority date: 2017-06-02
Filing date: 2017-06-02
Publication date: 2018-12-06
Anticipated expiration: 2019-12-02
Also published as: CN110678913B; JP6796201B2; CN110678913A; JPWO2018220807A1; US20200079371A1

Abstract

予測装置は、自車両の周辺に存在する他車両の情報と、前記他車両の周辺に存在するオブジェクトの情報とを取得する取得手段と、前記取得手段により取得された前記他車両の情報および前記オブジェクトの情報に基づいて前記他車両の挙動を予測する予測手段と、を備える。

Description

予測装置、車両、予測方法およびプログラム

　本発明は、主に車両用の予測装置に関する。

　特許文献１には、自車両の周辺をバス等の他車両が走行している場合に、自車両の走行予定ルート上に停留所が存在するか否かを判定することで、該他車両が自車両の近くで停止する可能性があることを予測することが記載されている。

特開２０１０－３９７１７号公報

　運転を行うのに際して、安全運転を実現するため、他車両の挙動をより高い精度で予測することが求められる。

　本発明は、道路上の他車両の挙動予測を高精度化することを目的とする。

　本発明は、予測装置に係り、前記予測装置は、自車両の周辺に存在する他車両の情報と、前記他車両の周辺に存在するオブジェクトの情報とを取得する取得手段と、前記取得手段により取得された前記他車両の情報および前記オブジェクトの情報に基づいて前記他車両の挙動を予測する予測手段と、を備えることを特徴とする。

　本発明によれば、道路上の他車両の挙動予測の高精度化が可能となる。

車両の構成の例を説明するための図である。検出部の配置位置の例を説明するための上面図である。道路上の各オブジェクトについての警戒領域の設定方法の例を説明するための図である。、、先行車両がタクシーの場合における挙動の予測方法の例を説明するための上面図である。、予測用ＥＣＵの予測方法の例を説明するためのフローチャートである。対向車線における他車両の挙動の予測方法の例を説明するための上面図である。

　以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。なお、各図は、実施形態の構造ないし構成を示す模式図であり、図示された各部材の寸法は必ずしも現実のものを反映するものではない。また、各図において、同一の部材または同一の構成要素には同一の参照番号を付しており、以下、重複する内容については説明を省略する。

　（第１実施形態）
　図１は、第１実施形態に係る車両１の構成を説明するためのブロック図である。車両１は、操作部１１、走行制御用ＥＣＵ（電子制御ユニット）１２、駆動機構１３、制動機構１４、操舵機構１５、検出部１６、および、予測用ＥＣＵ１７を備える。なお、本実施形態では車両１は四輪車とするが、車輪の数は４に限られるものではない。

　操作部１１は、加速用操作子１１１、制動用操作子１１２、および、操舵用操作子１１３を含む。典型的には、加速用操作子１１１はアクセルペダルであり、制動用操作子１１２はブレーキペダルであり、また、操舵用操作子１１３はステアリングホイールである。しかし、これらの操作子１１１～１１３には、レバー式、ボタン式等、他の方式のものが用いられてもよい。

　走行制御用ＥＣＵ１２は、ＣＰＵ１２１、メモリ１２２、および、通信インタフェース１２３を含む。ＣＰＵ１２１は、通信インタフェース１２３を介して操作部１１から受け取った電気信号に基づいて所定の処理を行う。そして、ＣＰＵ１２１は、その処理結果を、メモリ１２２に格納し、或いは、通信インタフェース１２３を介して各機構１３～１５に出力する。このような構成により、走行制御用ＥＣＵ１２は、各機構１３～１５を制御する。

　走行制御用ＥＣＵ１２は、本構成に限られるものではなく、他の実施形態として、ＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）等の半導体装置が用いられてもよい。即ち、走行制御用ＥＣＵ１２の機能は、ハードウェアおよびソフトウェアの何れによっても実現可能である。また、ここでは説明の容易化のため走行制御用ＥＣＵ１２を単一の要素として示したが、これらは複数に分けられていてもよく、走行制御用ＥＣＵ１２は、例えば加速用、制動用および操舵用の３つのＥＣＵに分けられていてもよい。

　駆動機構１３は、例えば、内燃機関および変速機を含む。制動機構１４は、例えば、各車輪に設けられたディスクブレーキである。操舵機構１５は、例えば、パワーステアリングを含む。走行制御用ＥＣＵ１２は、運転者による加速用操作子１１１の操作量に基づいて駆動機構１３を制御する。また、走行制御用ＥＣＵ１２は、運転者による制動用操作子１１２の操作量に基づいて制動機構１４を制御する。また、走行制御用ＥＣＵ１２は、運転者による操舵用操作子１１３の操作量に基づいて操舵機構１５を制御する。

　検出部１６は、カメラ１６１、レーダ１６２、及び、ライダ（Ｌｉｇｈｔ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｒａｎｇｉｎｇ（ＬｉＤＡＲ））１６３を含む。カメラ１６１は、例えばＣＣＤ／ＣＭＯＳイメージセンサを用いた撮像装置である。レーダ１６２は、例えばミリ波レーダ等の測距装置である。また、ライダ１６３は、例えばレーザレーダ等の測距装置である。これらは、図２に例示されるように、車両１の周辺情報を検出可能な位置、例えば、車体の前方側、後方側、上方側および側方側にそれぞれ配される。

　ここで、本明細書において、前、後、上、側方（左／右）などの表現を用いる場合があるが、これらは、車体を基準に示される相対的な方向を示す表現として用いられる。例えば、「前」は車体の前後方向における前方を示し、「上」は車体の高さ方向を示す。

　車両１は、検出部１６による検出結果（車両１の周辺情報）に基づいて自動運転を行うことが可能である。本明細書において、自動運転は、運転操作（加速、制動および操舵）の一部または全部を、運転者側ではなく、走行制御用ＥＣＵ１２側で行うことをいう。即ち、自動運転の概念には、運転操作の全部を走行制御用ＥＣＵ１２側で行う態様（いわゆる完全自動運転）、および、運転操作の一部を走行制御用ＥＣＵ１２側で行う態様（いわゆる運転支援）、が含まれる。運転支援の例としては、車速制御（オートクルーズコントロール）機能、車間距離制御（アダプティブクルーズコントロール）機能、車線逸脱防止支援（レーンキープアシスト）機能、衝突回避支援機能等が挙げられる。

　予測用ＥＣＵ１７は、詳細については後述とするが、道路上の各オブジェクトの挙動を予測する。予測用ＥＣＵ１７は、予測装置、挙動予測装置等と称されてもよいし、処理装置（プロセッサ）、情報処理装置等と称されてもよい（更に、装置の代わりに、デバイス、モジュール、ユニット等と称されてもよい。）。自動運転を行う際には、走行制御用ＥＣＵ１２は、予測用ＥＣＵ１７による予測結果に基づいて操作子１１１～１１３の一部または全部を制御する。

　予測用ＥＣＵ１７は、走行制御用ＥＣＵ１２同様の構成を有し、ＣＰＵ１７１、メモリ１７２、および、通信インタフェース１７３を含む。ＣＰＵ１７１は、通信インタフェース１７３を介して、検出部１６から車両１の周辺情報を取得する。ＣＰＵ１７１は、この周辺情報に基づいて道路上の各オブジェクトの挙動を予測し、その予測結果を、メモリ１７２に格納し、或いは、通信インタフェース１７３を介して走行制御用ＥＣＵ１２に出力する。

　図３は、道路２上に車両１および複数のオブジェクト３が存在している様子を示す上面図であり、車両１（以下、区別のため「自車両１」）が車道２１を自動運転により走行している様子が示される。自車両１は、検出部１６により車道２１および歩道２２上のオブジェクト３を検出し、これらを避けるように走行経路を設定することで自動運転を行う。ここではオブジェクト３の例として、他車両３１、人３２（例えば歩行者）、および、障害物３３が挙げられる。なお、矢印が付されたオブジェクト３について、矢印は、そのオブジェクト３の進行方向を示している。

　なお、ここでは障害物３３としてロードコーンを図示したが、障害物３３は、走行の物理的な妨げとなる物体、又は、接触の回避が推奨される物体であればよく、この例に限られない。障害物３３は、例えば、ごみ等の落下物であってもよいし、信号機や防護柵等の設置物であってもよく、動産／不動産を問わない。

　図３に示されるように、検出部１６による検出結果（車両１の周辺情報）から複数のオブジェクト３が確認された場合、予測用ＥＣＵ１７は、各オブジェクト３について警戒領域Ｒを設定する。警戒領域Ｒは、自車両１の接触を回避するための領域、即ち自車両１が重ならないことが推奨される領域である。あるオブジェクト３についての警戒領域Ｒは、そのオブジェクト３が所定期間内に移動する可能性のある領域として、そのオブジェクト３の輪郭の外側に所定の幅を有するように設定される。警戒領域Ｒは、周期的に、例えば１０［ｍｓｅｃ］ごとに設定（変更、更新、再設定。以下、単に「設定」と表現する。）される。

　なお、ここでは説明の容易化のため、警戒領域Ｒを平面（２次元）で示すが、警戒領域Ｒは、実際には、車載の検出部１６により検出された空間に従って設定される。そのため、警戒領域Ｒは、３次元空間座標において表現され、或いは、時間軸を加えた４次元空間座標において表現されうる。

　予測用ＥＣＵ１７は、例えば、自車両１の前方を走行中の他車両３１についての警戒領域Ｒを、他車両３１の輪郭の外側に設定する。警戒領域Ｒの幅（輪郭からの距離）は、他車両３１の情報（例えば、自車両１に対する相対位置や自車両１からの距離などの位置情報、及び、他車両３１の進行方向、車速、灯火器の点灯の有無などの状態情報）に基づいて設定される。例えば、警戒領域Ｒの幅は、前方、側方および後方において、互いに異なるように設定されうる。例えば、他車両３１が直進中の場合、予測用ＥＣＵ１７は、警戒領域Ｒを、車体の側方について所定の幅（例えば５０ｃｍ程度）となり、車体の前方および後方については比較的広めの幅（他車両３１の車速に応じた幅）、となるように設定する。他車両３１が左旋回（又は右旋回）した場合には、予測用ＥＣＵ１７は、警戒領域Ｒの左側方（又は右側方）の幅を広げる。また、他車両３１が停止した場合には、警戒領域Ｒは、前方、側方および後方について同一の幅で設定されてもよい。

　また、予測用ＥＣＵ１７は、例えば、歩道２２上の人３２についての警戒領域Ｒを、人３２の情報（例えば、自車両１に対する相対位置や自車両１からの距離などの位置情報、及び、人３２の移動方向、移動速度、姿勢、視線などの状態情報）に基づいて、人３２の輪郭の外側に設定する。例えば、警戒領域Ｒの幅は、人３２の情報に基づいて、前方、側方および後方において、互いに異なるように設定されうる。例えば、警戒領域Ｒの幅は、人３２の移動速度に基づいて設定され、及び／又は、人３２の視線に基づいて設定される。人３２が立ち止まっている場合には、警戒領域Ｒは、前方、側方および後方について同一の幅で設定されてもよい。

　付随的に、予測用ＥＣＵ１７は、人３２の年齢層を更に予測し、その予測結果に基づいて、警戒領域Ｒの幅を設定することも可能である。この予測は、検出部１６からの検出結果に基づく人３２の外観情報（体格情報、服装情報等、その人の外見の情報）を用いて行われればよい。

　更に、予測用ＥＣＵ１７は、例えば、車道２１上の障害物３３についての警戒領域Ｒを、障害物３３の情報（例えば、自車両１に対する相対位置や自車両１からの距離などの位置情報、及び、種類、形状、寸法などの状態情報）に基づいて、障害物３３の輪郭の外側に設定する。障害物３３は移動しないと考えられるため、警戒領域Ｒの幅は所定値に設定されてもよい。検出部１６が、例えば風速センサを更に含み、風速を検出可能な場合には、警戒領域Ｒの幅は、風速に基づいて設定されてもよい。

　各オブジェクト３についての警戒領域Ｒの幅は、更に自車両１の車速に基づいて設定されてもよい。自車両１が比較的高速に走行中の場合、例えば、他車両３１についての警戒領域Ｒ１の幅を広めに設定することで、他車両３１との車間距離を十分に取ることが可能となり、他車両３１との接触を回避することが可能となる。

　走行制御用ＥＣＵ１２は、予測用ＥＣＵ１７からの予測結果に基づいて、各オブジェクト３についての警戒領域Ｒを通らないように走行経路を設定することで、自車両１の各オブジェクト３との接触を防ぐことを可能にする。

　図４Ａは、一例として、自車両１及び他車両３１が車道２１に沿って走行中の様子を示す上面図である。自車両１は、自動運転により走行中であり、また、他車両３１は、自車両１の前方を走行中である。

　前述のとおり（図３参照）、自車両１の予測用ＥＣＵ１７は、他車両３１の情報に基づいて他車両３１についての警戒領域Ｒを設定する。図４Ａの例では、他車両３１は一定の車速で直進中であり、これに基づいて、予測用ＥＣＵ１７は、他車両３１についての警戒領域Ｒを設定する。

　例えば、警戒領域Ｒの後方側の幅は、自車両１及び他車両３１の車速に応じて設定され、即ち、警戒領域Ｒは、矢印Ｅ１で図示されるように後方側に拡張される。これにより、自車両１の他車両３１との車間距離を大きくし又は維持することが可能となり、他車両３１が不測のタイミングで減速し又は停止した場合でも、自車両１を安全に減速させ又は停止させ、自車両１の他車両３１との接触を防ぐことが可能となる。

　付随的に、警戒領域Ｒの前方側の幅が同様に設定され、即ち、警戒領域Ｒは、矢印Ｅ２で図示されるように前方側に拡張される。なお、他車両３１の後方を走行する自車両１にとって、他車両３１の前方側は実質的に関係がないため、前方側の警戒領域Ｒの拡張（矢印Ｅ２）は省略されてもよい。

　ここで、本実施形態では、他車両３１は、送迎サービス用の車両の一例として、タクシーとする。また、図４Ａに示されるように、他車両３１の前方の歩道２２には人３２が存在している。なお、ここでは不図示とするが、人３２についても予測用ＥＣＵ１７により警戒領域Ｒが設定される。

　ここで、図４Ｂに例示されるように、人３２が手を挙げた（ＡＣＴ１）場合、人３２は、タクシーである他車両３１への乗車を希望していると考えられる。よって、直進中の他車両３１は、人３２が手を挙げたこと（ＡＣＴ１）に応答して、人３２側に向かって車幅方向に移動（ＡＣＴ２）すると予測される。そこで、予測用ＥＣＵ１７は、人３２が手を挙げたこと（ＡＣＴ１）が検出部１６により検出された場合、他車両３１が人３２側に向かって移動するという予測の結果に基づいて、警戒領域Ｒを、矢印Ｅ３で示されるように前方左側に拡張する。

　また、他車両３１は、人３２側に向かって移動しながら減速し、その後、人３２の前で停止すると予測される。よって、予測用ＥＣＵ１７は、他車両３１が減速し又は停止するという予測の結果に更に基づいて、警戒領域Ｒを、矢印Ｅ４で示されるように後方側に拡張する。

　更に、他車両３１が人３２の前で停止した後、人３２を乗車させるため、他車両３１の一側方側のドアが開くと予測される（日本国の場合、各車両は一般に左側車線を走行するため、左側のドアが開くと予測されるが、国に依っては左右逆となる。）。付随的に、他車両３１の運転者が、人３２が所有する荷物をトランクルームに載せるため、他車両３１の他側方側（日本国の場合、右側）のドアが開けて一時的に降車する可能性もある。よって、予測用ＥＣＵ１７は、他の実施形態として、これらのことを予測し、警戒領域Ｒを側方側にも拡張することができる。

　走行制御用ＥＣＵ１２は、以上のようにして設定された警戒領域Ｒに基づいて、自車両１の運転操作をどのようにするか決定可能である。例えば、走行制御用ＥＣＵ１２は、他車両３１を追い越すように自車両１を制御するか（即ち、警戒領域Ｒと重ならないように他車両３１の側方側を通る走行経路を設定するか）、又は、他車両３１の後方で自車両１を停止させるか、を決定する。

　図４Ｃは、他の例として、対向車線（区別のため「対向車線２１’」とする。）に他車両（区別のため「対向車３１’」とする。）が存在した場合の様子を示す上面図である。図４Ｃには、対向車３１’と共に、対向車３１’についての警戒領域Ｒが合わせて示される。

　また、図４Ｃには、人３２の前に停止した他車両３１について、警戒領域Ｒが拡張された様子が図示される。図４Ｃの例では、人３２を乗車させるために他車両３１の一側方側のドアが開く（ＡＣＴ３）、という予測用ＥＣＵ１７による予測の結果に基づいて、警戒領域Ｒが、矢印Ｅ５で示されるように一側方側に拡張される。また、他車両３１の運転者が、人３２の荷物をトランクルームに載せるために他車両３１から降車する可能性がある。そのため、他側方側のドアが開く（ＡＣＴ４）、という予測用ＥＣＵ１７による更なる予測の結果に基づいて、警戒領域Ｒが、矢印Ｅ６で示されるように他側方側に拡張される。更に、これに伴い、警戒領域Ｒが、矢印Ｅ７で示されるように更に後方側に拡張される。ここでは、停止した他車両３１についてのドアの開放の予測を、一側方側のドア（Ｅ５参照）、他側方側のドア（Ｅ６参照）、及び、後方側のトランクリッド（Ｅ７参照）について行うが、他の実施形態として、これらの一部についての予測が行われてもよい。

　このような場合、走行制御用ＥＣＵ１２は、自車両１が他車両３１の追い越しが可能か否か、或いは、自車両１を他車両３１の後方で停止させるか否かを、以上のようにして設定された各車両３１及び３１’についての警戒領域Ｒに基づいて判定する。そして、走行制御用ＥＣＵ１２は、この判定の結果に基づいて、自車両１の運転操作をどのようにするか決定可能である。

　また、検出部１６による検出結果により、停止している他車両３１に人３２が乗り込むことが確認された場合には、他車両３１は、その後、発進すると予測される。よって、走行制御用ＥＣＵ１２は、他車両３１が発進するまでの間、停止しながら待機することで、他車両３１の発進後に所望の車速での走行を再開することが可能である。なお、このことは、走行中の他車両３１が減速して停止したことが確認された場合だけでなく、既に停止していた他車両３１が確認された場合においても適用可能である。

　以上の図４Ａ～４Ｃの例では、人３２が手を挙げる態様を示したが、タクシーである他車両３１への乗車希望の合図として、他の挙動が示されてもよい。例えば、手を振ること、会釈をすること等、人３２が、他車両３１の運転者に対して注意をひく挙動を示した場合、他車両３１は人３２に向かって移動しながら減速し停止すると予測される。また、他車両３１側に所定期間にわたって視線を向けること等、人３２が、他車両３１の運転者に対して乗客候補（乗車希望者）と期待させる挙動を示した場合にも同様のことが予測される。

　なお、図４Ａ～４Ｃの例では、他車両３１はタクシーであるものとしたが、他の実施形態として、他車両３１は他の種類の送迎サービス用の車両であってもよい。送迎サービス用の車両の例としては、日本国については、タクシーの他、運転代行サービスに係る車両、人力車などが挙げられるが、他国において送迎サービスに用いられる車両についても同様である。なお、他国では、タクシーとは異なる名称で称される場合があるが、これらは送迎サービス用の車両の概念に含まれるものとする（例えば、タイのトゥクトゥク、インドのオートリクシャー等）。

　図５Ａ～５Ｂは、本実施形態に係る他車両３１の挙動予測、及び、それに伴う警戒領域Ｒの設定を行うための方法を示すフローチャートである。これらのフローチャートの内容は、主に予測用ＥＣＵ１７においてＣＰＵ１７１により行われる。

　予測用ＥＣＵ１７は、自車両１が自動運転を開始した場合、自車両１の周辺情報に基づいて自車両１の周辺の各オブジェクト３を認識し、各オブジェクト３に警戒領域Ｒを設定し、その結果を走行制御用ＥＣＵ１２に出力する。そのような中で、予測用ＥＣＵ１７は、例えば、オブジェクト３の１つとして確認された他車両３１が送迎サービス用の車両（タクシー等）である場合、乗客候補となる人３２の有無や挙動に基づいて他車両３１の挙動を予測し、その警戒領域Ｒを設定する。

　図５Ａを参照すると、ステップＳ５１０（以下、単に「Ｓ５１０」と示す。他のステップも同様とする。）では、自車両１が自動運転状態か否かを判定する。このステップは、例えば、予測用ＥＣＵ１７が、自車両１が自動運転状態か否かを示す信号を走行制御用ＥＣＵ１２から受け取ることで行われる。自動運転状態の場合にはＳ５２０に進み、自動運転状態でない場合には本フローチャートを終了する。

　Ｓ５２０では、自車両１の周辺情報を取得する。このステップは、検出部１６により検出された自車両１の周辺情報を予測用ＥＣＵ１７が受け取ることで行われる。

　Ｓ５３０では、Ｓ５２０で得られた周辺情報から、自車両１の周辺に存在する各オブジェクト３を抽出する。このステップは、周辺情報を示すデータに対して所定のデータ処理（例えば、輪郭抽出を行うデータ処理）をすることで行われる。

　各オブジェクト３は、その情報（前述の位置情報や状態情報など）に基づいて、属性（種類）ごとに分類される（例えば、他車両３１、人３２および障害物３３の何れに該当するのか判定される。）。この分類は、例えば、各オブジェクト３の外観に基づいて、パターンマッチングにより行われうる。また、各オブジェクト３について、警戒領域Ｒが設定されうる。本実施形態では、他車両３１についての警戒領域Ｒは後述の挙動予測（Ｓ５４０）に基づいて設定されるが、その他のオブジェクト３についての警戒領域ＲはＳ５３０で設定されうる。

　Ｓ５４０では、詳細については後述とするが（図５Ｂ参照）、他車両３１の情報と、他のオブジェクト３の情報とに基づいて、他車両３１の挙動予測を行う。

　Ｓ５５０では、Ｓ５４０での挙動予測を含む予測結果を、走行制御用ＥＣＵ１２に対して出力する。走行制御用ＥＣＵ１２は、上記予測結果に基づいて、自車両１の走行経路を決定し、自車両１の運転操作の内容を決定する。

　Ｓ５６０では、自車両１の自動運転状態を終了するか否かを判定する。このステップは、例えば、予測用ＥＣＵ１７が、自動運転状態の終了を示す信号を走行制御用ＥＣＵ１２から受け取ることで行われる。自動運転状態が終了されない場合にはＳ５２０に戻り、自動運転状態が終了される場合には本フローチャートを終了する。

　Ｓ５２０～Ｓ５６０の一連のステップは、例えば数十［ｍｓｅｃ］程度、又は、それより短い期間（例えば１０［ｍｓｅｃ］程度）で繰り返し行われる。即ち、自車両１の周辺情報の取得、自車両１の周辺の各オブジェクト３の挙動予測およびそれに伴う警戒領域Ｒの設定、並びに、それらの結果の走行制御用ＥＣＵ１２への出力は、周期的に行われる。

　図５Ｂは、Ｓ５４０の挙動予測の方法を説明するためのフローチャートである。Ｓ５４０は、Ｓ５４１０～Ｓ５４８０を含み、例えば、他車両３１が送迎サービス用の車両か否か、乗客候補となる人３２の有無や挙動等に基づいて、他車両３１の挙動予測が行われる。そして、その予測結果に基づいて、他車両３１についての警戒領域Ｒが設定される。

　Ｓ５４１０では、Ｓ５３０で抽出されたオブジェクト３の中に、他車両３１が存在するか否かを判定する。他車両３１が存在する場合にはＳ５４２０に進み、そうでない場合には本フローチャートを終了する。

　Ｓ５４２０では、Ｓ５４１０の判定に係る他車両３１の属性に基づいて、その属性を示す属性情報を他車両３１の情報に付与する。本実施形態では、属性情報は、送迎サービス用の車両であるか否かを示す情報である。このステップは、判定対象の他車両３１の外観情報等に基づいて、例えばパターンマッチングにより行われる。

　送迎サービス用の車両であるか否かは、一般に、その車両の外観に基づいて容易に判定可能である。この判定の基準の例としては、典型的には、車両のナンバープレートが営業用車であることを示すこと、車両のルーフに行灯が設けられていること、車体に付された色や文字、等が挙げられる。また、車車間通信が可能な場合には、他車両３１から直接的に属性情報を受け取ることも可能であるし、或いは、路車間通信によっても同様のことが実現可能である。

　Ｓ５４３０では、Ｓ５３０で抽出されたオブジェクト３の中に、人３２が存在するか否かを判定する。人３２が存在する場合にはＳ５４４０に進み、そうでない場合にはＳ５４８０に進む（Ｓ５４４０～５４７０をスキップする。）。

　Ｓ５４４０では、Ｓ５４３０の判定に係る人３２が乗客候補の条件を満たすか否かを判定する。このステップは、判定対象の人３２の挙動に基づいて行われる。一般に、タクシー等の送迎サービスの利用客は、道路において、車の流れの上流側に顔を向け、乗車可能なタクシーを探すように視線を送る。よって、人３２が他車両３１側に所定期間（例えば１［ｓｅｃ］以上）にわたって視線を向けていることが確認された場合には、人３２を乗客候補と判定可能である。この場合、人３２の情報に、乗客候補であることを示す情報が属性情報として付与されうる。人３２が乗客候補の条件を満たす場合にはＳ５４５０に進み、そうでない場合にはＳ５４６０に進む（Ｓ５４５０をスキップする。）。

　Ｓ５４５０では、Ｓ５４４０において人３２が乗客候補の条件を満たすと判定されたため、人３２の前までに他車両３１が減速する可能性があることから、他車両３１が減速することを予測する。

　Ｓ５４６０では、人３２が所定の挙動を示したか否かを判定する。このステップは、判定対象の人３２の挙動、特に経時的な動作に基づいて行われる。一般に、タクシー等の送迎サービスの利用客は、送迎サービス用の車両の数［ｍ］～数十［ｍ］前方において、手を挙げること等により、送迎サービス用の車両の運転者に対して合図を送る。よって、手を挙げること等の所定の挙動を人３２が示した場合にはＳ５４７０に進み、そうでない場合にはＳ５４８０に進む（Ｓ５４７０をスキップする。）。また、人３２が所定の挙動を示した場合には、人３２の情報に、手を挙げたこと等の挙動情報が付与されうる。

　Ｓ５４７０では、Ｓ５４６０で所定の挙動を示した人３２の前で他車両３１が停止する可能性が高まるため、人３２の前で他車両３１が停止することを予測する。

　Ｓ５４８０では、Ｓ５４５０での他車両３１の減速、及び／又は、Ｓ５４７０での他車両３１の停止、という予測結果に基づいて、他車両３１についての警戒領域Ｒを設定する。警戒領域Ｒは、他車両３１の減速および停止の何れが予測されたかに基づいて、異なる幅で設定されてもよい。例えば、他車両３１の減速のみが予測された場合（即ちＳ５４５０のみ行われた場合）の経過領域Ｒの後方側の拡張幅は、それ以外の場合（即ちＳ５４７０のみ、又は、Ｓ５４５０及びＳ５４７０の双方が行われた場合）に比べて小さくてもよい。

　また、前述のとおり、他車両３１の停止後には他車両３１の側方側のドアが開くことが予測されるため、他車両３１の停止を予測した場合（即ちＳ５４７０が行われた場合）、他車両３１についての警戒領域Ｒは、後方側に拡張される他、側方側にも拡張されうる。

　以上のようにして、他車両３１の挙動予測が他車両３１の情報およびオブジェクト３（ここでは人３２）の情報に基づいて行われる。この挙動予測において設定された他車両３１についての警戒領域Ｒは、その後、予測結果の一部として、Ｓ５５０により走行制御用ＥＣＵ１７に出力される。

　なお、本フローチャートの各ステップは、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更されてもよく、例えば、それらの順序が変更されてもよいし、一部のステップが省略されてもよいし、或いは、他のステップが追加されてもよい。例えば、人３２の他車両３１に対する合図のみに基づいて他車両３１の挙動を予測する場合には、Ｓ５４４０～Ｓ５４５０は省略されてもよい。

　また、本実施形態では、自車両１が自動運転を行っている場合に他車両３１の挙動予測を行う態様を例示したが、自車両１が自動運転状態ではない場合においても上記挙動予測は行われてもよい。例えば、運転者が自ら運転操作を行っている場合にも、予測用ＥＣＵ１７は、他車両３１の挙動予測を行うことが可能であり、その予測結果を運転者に通知することができる。

　以上、本実施形態によれば、予測用ＥＣＵ１７は、検出部１６による自車両１の周辺情報に基づいて、自車両１の周辺に存在する他車両３１の情報と、他車両３１の周辺に存在する他のオブジェクト３の情報とを取得する。他車両３１の情報は、例えば、相対位置や距離などの位置情報、及び、進行方向や車速などの状態情報の他、送迎サービス用の車両か否かを示す属性情報を含む。本実施形態では、オブジェクト３は人３２であり、その情報は、例えば、相対位置や距離などの位置情報、及び、移動方向、移動速度、姿勢、視線などの状態情報の他、乗客候補か否かを示す属性情報、所定の挙動の有無を示す挙動情報を含む。そして、予測用ＥＣＵ１７は、他車両３１の情報と、他のオブジェクト３の情報とに基づいて、他車両３１の挙動を予測する。本実施形態によれば、予測用ＥＣＵ１７は、オブジェクト３が他車両３１に及ぼす影響を考慮して、他車両３１の挙動を予測するため、他車両３１の挙動予測を、単に他車両３１のみに着目して予測する場合に比べて、高精度化することができる。

　　（第２実施形態）
　前述の第１実施形態では、オブジェクト３として人３２が確認され、その人３２が何らかの挙動を示した場合（例えば、手を挙げた場合）の態様を例示した。第２実施形態では、予測用ＥＣＵ１７は、人３２の挙動が確認されなかった場合であっても、他車両３１が所定の挙動を示したときには、他車両３１の減速ないし停止を予測する。その後、予測用ＥＣＵ１７は、前述のとおり（第１実施形態参照）、上記予測の結果に基づいて他車両３１についての警戒領域Ｒを設定する。

　なお、人３２の挙動が確認されなかった場合とは、検出部１６により人３２の挙動が検出されなかった場合をいい、該挙動が人３２により実際に示されたか否かを問わない。

　例えば、車道２１を走行中の他車両３１が人３２側へ車幅方向に（歩道２２側に）移動したことが確認された場合には、他車両３１は人３２を乗車させるために停止する可能性があるため、予測用ＥＣＵ１７は他車両３１の減速ないし停止を予測する。

　一般に、一時停止した車両への人の乗り込みは、車道と歩道とを区画する区画部材、例えば、防護柵（ガードレール等）、縁石、植え込み等、が配されていない場所で行われる。よって、検出部１６が、区画部材が配されていない場所（例えば区画部材間の間隙）において人３２を検出した場合には、予測用ＥＣＵ１７は、このことを条件の１つとして、上記予測を行うことも可能である。

　以上、本実施形態によっても、予測用ＥＣＵ１７は、人３２の前までに他車両３１が減速すること、又は、人３２の前で他車両３１が停止することを予測することができ、他車両３１の挙動を高精度に予測することができる。また、本実施形態によれば、人３２の挙動が確認されなかった場合においても他車両３１の挙動を予測可能となる。よって、他車両３１が送迎サービス用の車両でない場合（例えば、帰宅中の子供を迎えに行くために親が他車両３１運転している場合）においても他車両３１の挙動を予測可能となる。

　　（第３実施形態）
　前述の第１実施形態では、他車両３１が停止した場合には他車両３１の側方側のドアが開く可能性があるため、他車両３１についての警戒領域Ｒを側方側に拡張することを述べた。しかしながら、第３実施形態として、所定の条件を満たす場合には、この警戒領域Ｒの拡張は省略されてもよい。

　例えば、他車両３１の走行進路上に他のオブジェクト（歩行者、障害物など）が確認された場合（経時的な場合、例えば、他車両３１の走行進路への他のオブジェクトの進入が確認された場合を含む。）には、他車両３１が停止したとしても、人３２の乗降を伴わない可能性がある。また、他車両３１の前方の信号機が赤色を示していることが確認された場合や他車両３１の前方に横断歩道が存在した場合も、人３２の乗降を伴わない可能性がある。よって、これらの場合、予測用ＥＣＵ１７は、他車両３１が停止してもドアが開かないと予測する。このことは、予測用ＥＣＵ１７が、他車両３１の前方情報を取得することで実現可能である。

　他車両３１の前方情報は、例えば、他車両３１の前方のオブジェクト３の有無を示す情報、それに基づく走行環境を示す情報（走行可能な状況か否か）等を含む。他車両３１の前方情報は、自車両１の周辺情報の一部として取得されてもよいし（検出部１６による検出結果の１つとしても取得可能であるし）、車車間通信や路車間通信によって取得されてもよい。

　また、上記前方情報に基づいて他車両３１の前方に障害物３３が確認された場合においても、予測用ＥＣＵ１７は、他車両３１の挙動を予測可能である。例えば、他車両３１は、減速して障害物３３前で停止することが予測され、又は、車線変更を行って若しくは一時的に対向車線に進入して、障害物３３を回避することも予測される。よって、予測用ＥＣＵ１７は、他車両３１の前方に障害物３３が確認された場合には、上記予測の結果に基づいて他車両３１の警戒領域Ｒを設定することも可能である。

　　（第４実施形態）
　前述の第１実施形態では他車両３１が自車両１と同じ方向に走行中の場合について述べたが、以下では、第４実施形態として、他車両３１が自車両１の対向車である場合について述べる。

　図６は、車線２１を自車両１が自動運転により走行中であり且つ対向車線２１’において２台の他車両（区別のため、それぞれ「対向車３１Ａ」及び「対向車３１Ｂ」とする。）が走行中の様子を示す上面図である。対向車３１Ａは、自車両１の前方において対向車線２１’を走行中であり、対向車３１Ｂは、対向車３１Ａの後方を走行中である。即ち、対向車３１Ｂより対向車３１Ａの方が自車両１の近くに位置している。本実施形態では、対向車３１Ａはタクシーであるものとする。また、対向車３１Ａの前方には人３２が存在している。

　例えば、人３２が手を挙げた（ＡＣＴ５）場合、それに応答して、対向車３１Ａは、人３２の側に移動しながら減速し、人３２の前で停止すること（ＡＣＴ６）が予測される。よって、予測用ＥＣＵ１７は、この予測の結果に基づいて、対向車３１Ａについての警戒領域Ｒを、矢印Ｅ８で図示されるように、対向車３１Ａの前方左側に拡張する。このことは、挙動予測対象が対向車であることを除いて、第１実施形態同様（図４Ｂ参照）である。

　一方、対向車３１Ａの後方を走行中の対向車３１Ｂは、これに応じて、対向車３１Ａの追い越しを行うため、一時的に自車線２１側に進入（ＡＣＴ７）する可能性がある。予測用ＥＣＵ１７は、このことを予測することで、対向車３１Ｂについての警戒領域Ｒを、矢印Ｅ９で図示されるように、対向車３１Ｂの前方右側に拡張する。これにより、自車両１の対向車３１Ｂとの接触を回避することが可能となる。

　本実施形態によれば、予測用ＥＣＵ１７は、人３２の挙動（ＡＣＴ５）に基づいて対向車３１Ａの挙動（ＡＣＴ６）を予測し、更に、その予測に基づいて、後続の対向車３１Ｂについても挙動（ＡＣＴ７）を予測することが可能である。換言すると、予測用ＥＣＵ１７は、対向車３１Ａ／３１Ｂについて人３２の挙動に伴う直接的／間接的な影響を考慮して挙動予測を行う。このことは、上記対向車３１Ａ及び３１Ｂの２台だけでなく、３台以上の対向車（他車両）が存在した場合においても同様である。

　よって、本実施形態によれば、予測用ＥＣＵ１７は、複数の他車両３１（ここでは対向車３１Ａ及び３１Ｂ）の挙動予測を高精度に行い、それらの予測の結果に基づいて、各他車両３１について適切な警戒領域Ｒを設定することが可能となる。

　　（その他）
　以上、いくつかの好適な態様を例示したが、本発明はこれらの例に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、その一部が変更されてもよい。例えば、各実施形態の内容に、目的、用途等に応じて他の要素を組み合わせることも可能であるし、或る実施形態の内容に他の実施形態の内容の一部を組み合わせることも可能である。また、本明細書に記載された個々の用語は、本発明を説明する目的で用いられたものに過ぎず、本発明は、その用語の厳密な意味に限定されるものでないことは言うまでもなく、その均等物をも含みうる。

　また、各実施形態で説明された１以上の機能を実現するプログラムは、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給され、該システム又は装置のコンピュータにおける１以上のプロセッサは、このプログラムを読み出して実行することができる。このような態様によっても本発明は実現可能である。

　　（実施形態のまとめ）
　第１の態様は、予測装置（例えば１７）に係り、前記予測装置は、自車両（例えば１）の周辺に存在する他車両（例えば３１）の情報と、前記他車両の周辺に存在するオブジェクト（例えば３）の情報とを取得する取得手段（例えば１７１、Ｓ５２０）と、前記取得手段により取得された前記他車両の情報および前記オブジェクトの情報に基づいて前記他車両の挙動を予測する予測手段（例えば１７１、Ｓ５４０）と、を備える。
　第１の態様によれば、例えば道路上において、オブジェクトが他車両に及ぼす影響を考慮して、該他車両の挙動を予測する。よって、第１の態様によれば、他車両の挙動予測を、単に他車両のみに着目して予測する場合に比べて、高精度化することができる。

　第２の態様では、前記予測手段は、前記オブジェクトとしての人（例えば３２）の挙動に基づいて前記他車両の挙動を予測する。
　第２の態様によれば、オブジェクトとして確認された人が何らかの挙動を示した場合、人と他車両との間に所定の関係が存在する可能性があるため、人の挙動に応答して、該他車両の停止を予測する。よって、第２の態様によれば、他車両の挙動を更に高精度に予測することができる。

　第３の態様では、前記予測手段は、前記オブジェクトとして人（例えば３２）が確認され且つ前記他車両が前記人の側へ移動したことが確認された場合、前記他車両が停止することを予測する。
　第３の態様によれば、オブジェクトとして確認された人の側に他車両が移動した場合、人と他車両との間に所定の関係が存在する可能性があるため、該他車両の人の側への移動に応答して、該他車両の停止を予測する。よって、第３の態様によれば、他車両の挙動を更に高精度に予測することができる。

　第４の態様では、前記予測手段は、前記オブジェクトとして人（例えば３２）が確認され且つ前記人が手を挙げたことが確認された場合（例えばＳ５４６０）、前記他車両が前記人の前で停止すると予測する。
　第４の態様によれば、人が手を挙げた場合、人と他車両との間に所定の関係が存在する可能性があるため、その人の前で他車両が停止すると予測する。よって、第４の態様によれば、他車両の挙動を更に高精度に予測することができる。

　第５の態様では、前記予測手段は、前記オブジェクトとして人（例えば３２）が確認され且つ前記人が前記他車両側に視線を向けていることが確認された場合（例えばＳ５４４０）、前記他車両が減速することを予測する。
　第５の態様によれば、人が他車両に視線を向けた場合、人と他車両との間に所定の関係が存在する可能性がある。そのため、人が他車両に視線を向けたことに応答して、該他車両の減速を予測する。よって、第５の態様によれば、他車両の挙動を更に高精度に予測することができる。

　第６の態様では、前記予測手段は、前記オブジェクトとして人（例えば３２）が確認された場合、前記他車両のドアが前記人の前で開く（例えばＥ５～Ｅ７）ことを予測する。
　第６の態様によれば、例えば、他車両を追い越す場合には自車両の該他車両との側方の車間距離を比較的大きくとることを決定し、又は、自車両を該他車両の後方で停止させることを決定することができる。

　第７の態様では、前記予測手段は、前記オブジェクトとして人（例えば３２）が確認され、且つ、停止している前記他車両に前記人が乗り込むことが確認された場合、前記他車両が発進することを予測する。
　第７の態様によれば、停止中の他車両の挙動を更に高精度に予測することができる。

　第８の態様では、前記取得手段は、前記他車両の前方情報を更に取得し、前記予測手段は、前記前方情報が所定条件を満たす場合、前記他車両が停止しても前記他車両のドアが開かないことを予測する。
　第８の態様によれば、停止した他車両のドアの開閉の有無を、他車両の前方情報に基づいて予測する。車両が停止する理由は、その前方情報に関わる場合（例えば、その前方に歩行者が居る場合等）が多い。そのため、他車両の前方情報を更に取得して他車両の前方の様子を推察することで、停止した他車両の挙動を更に高精度に予測することができる。

　第９の態様では、前記所定条件は、前記他車両の走行進路上にオブジェクトが存在すること、及び／又は、前記他車両の前方の信号機が赤色を示していること、を含む。
　第９の態様によれば、他車両が停止した理由が解消された後に該他車両が発進する可能性が高まるため、停車した他車両の挙動を更に高精度に予測することができる。

　第１０の態様では、前記予測手段は、更に前記他車両が送迎サービス用の車両か否かに基づいて（例えばＳ５４２０）、前記他車両の挙動を予測する。
　第１０の態様によれば、他車両が送迎サービス用の車両（例えばタクシー等）の場合に、以上に例示された予測を行う。送迎サービス用の車両は、その挙動を、道路上の人の挙動に基づいて変更する場合が多い。よって、第１０の態様は、送迎サービス用の車両の挙動を高精度に予測するのに好適である。

　第１１の態様では、前記予測手段による前記予測の結果に基づいて、前記他車両についての警戒領域（例えばＲ）を設定する設定手段（Ｓ５４８０）をさらに備える。
　第１１の態様によれば、以上の各態様の予測の結果に基づいて、他車両についての警戒領域を設定する。これにより、該他車両との距離を大きくし又は確保しながら運転することが可能となり、安全運転を実現可能となる。

　第１２の態様は、車両（例えば１）に係り、前記車両は、自車両の周辺に存在する他車両（例えば３１）と、前記他車両の周辺に存在するオブジェクト（例えば３）とを検出する検出手段（例えば１６）と、前記検出手段による前記他車両の検出結果および前記オブジェクトの検出結果に基づいて前記他車両の挙動を予測する予測手段（例えば１７）と、を備える。
　第１２の態様によれば、上記第１の態様同様、他車両の挙動を、該他車両の周辺のオブジェクトの情報に基づいて予測するため、その予測を高精度に行うことができる。

　第１３の態様は、予測方法に係り、前記予測方法は、自車両（例えば１）の周辺に存在する他車両（例えば３１）の情報と、前記他車両の周辺に存在するオブジェクト（例えば３）の情報とを取得する工程（例えばＳ５２０）と、前記取得する工程で取得された前記他車両の情報および前記オブジェクトの情報に基づいて前記他車両の挙動を予測する工程（例えばＳ５４０）と、を含む。
　第１３の態様によれば、上記第１の態様同様、他車両の挙動を、該他車両の周辺のオブジェクトの情報に基づいて予測するため、その予測を高精度に行うことができる。

　第１４の態様は、コンピュータに上記各工程を実行させるためのプログラムである。
　第１４の態様によれば、上記第１３の態様に係る予測方法をコンピュータにより実現可能となる。

　本発明は上記実施の形態に制限されるものではなく、本発明の精神及び範囲から離脱することなく、様々な変更及び変形が可能である。従って、本発明の範囲を公にするために、以下の請求項を添付する。

　１：自車両、３：オブジェクト、３１：他車両、３２：人、１７：予測用ＥＣＵ（車載用予測装置）。

Claims

　自車両の周辺に存在する他車両の情報と、前記他車両の周辺に存在するオブジェクトの情報とを取得する取得手段と、
　前記取得手段により取得された前記他車両の情報および前記オブジェクトの情報に基づいて前記他車両の挙動を予測する予測手段と、を備える
　ことを特徴とする予測装置。
　前記予測手段は、前記オブジェクトとしての人の挙動に基づいて前記他車両の挙動を予測する
　ことを特徴とする請求項１に記載の予測装置。
　前記予測手段は、前記オブジェクトとして人が確認され且つ前記他車両が前記人の側へ移動したことが確認された場合、前記他車両が停止することを予測する
　ことを特徴とする請求項１に記載の予測装置。
　前記予測手段は、前記オブジェクトとして人が確認され且つ前記人が手を挙げたことが確認された場合、前記他車両が前記人の前で停止すると予測する
　ことを特徴とする請求項１に記載の予測装置。
　前記予測手段は、前記オブジェクトとして人が確認され且つ前記人が前記他車両側に視線を向けていることが確認された場合、前記他車両が減速することを予測する
　ことを特徴とする請求項１に記載の予測装置。
　前記予測手段は、前記オブジェクトとして人が確認された場合、前記他車両のドアが前記人の前で開くことを予測する
　ことを特徴とする請求項１に記載の予測装置。
　前記予測手段は、前記オブジェクトとして人が確認され、且つ、停止している前記他車両に前記人が乗り込むことが確認された場合、前記他車両が発進することを予測する
　ことを特徴とする請求項１に記載の予測装置。
　前記取得手段は、前記他車両の前方情報を更に取得し、
　前記予測手段は、前記前方情報が所定条件を満たす場合、前記他車両が停止しても前記他車両のドアが開かないことを予測する
　ことを特徴とする請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の予測装置。
　前記所定条件は、前記他車両の走行進路上にオブジェクトが存在すること、及び／又は、前記他車両の前方の信号機が赤色を示していること、を含む
　ことを特徴とする請求項８に記載の予測装置。
　前記予測手段は、更に前記他車両が送迎サービス用の車両か否かに基づいて、前記他車両の挙動を予測する
　ことを特徴とする請求項１から請求項９のいずれか１項に記載の予測装置。
　前記予測手段による前記予測の結果に基づいて、前記他車両についての警戒領域を設定する設定手段をさらに備える
　ことを特徴とする請求項１から請求項１０のいずれか１項に記載の予測装置。
　自車両の周辺に存在する他車両と、前記他車両の周辺に存在するオブジェクトとを検出する検出手段と、
　前記検出手段による前記他車両の検出結果および前記オブジェクトの検出結果に基づいて前記他車両の挙動を予測する予測手段と、を備える
　ことを特徴とする車両。
　自車両の周辺に存在する他車両の情報と、前記他車両の周辺に存在するオブジェクトの情報とを取得する工程と、
　前記取得する工程で取得された前記他車両の情報および前記オブジェクトの情報に基づいて前記他車両の挙動を予測する工程と、を含む
　ことを特徴とする予測方法。
　コンピュータに請求項１３に記載の予測方法の各工程を実行させるためのプログラム。