(57)【要約】【課題】自車（１）の運転者支援システムに使用する方法を提供すること。【解決手段】この方法は、自車（１）の運転を補助し、自車（１）と交通状況に関与する少なくとも１つの交通参加者（１８）との優先関係を読み出すステップ（１４）と、優先関係に応じて少なくとも１つの交通参加者（１８）の予測モデルを選択するステップ（１６）と、自車（１）の少なくとも１つの仮想将来軌跡と、選択した予測モデルに基づいて、少なくとも１つの交通参加者（１８）の少なくとも１つの仮想将来軌跡と、を予測するステップ（１６）と、計算した仮想将来軌跡に基づいて、自車（１）の挙動関連スコアを計算するステップ（１６）と、を含む。【選択図】図２
2020119517.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車（１）の運転者支援システムに使用する方法であって、前記自車（１）の運転を補助し、
前記自車（１）の環境中の交通状況に関与する少なくとも１つの他の交通参加者（１８）を検知するステップと、
前記自車（１）と前記少なくとも１つの他の交通参加者（１８）との優先関係を決定するステップ（１４）と、
前記決定した優先関係に基づいて、前記少なくとも１つの交通参加者（１８）の将来挙動を予測する予測モデルを選択するステップ（１６）と、
前記自車（１）の少なくとも１つの仮想将来軌跡と、前記選択した予測モデルに基づいて、前記少なくとも１つの交通参加者（１８）の前記将来挙動と、を予測するステップ（１６）と、
前記自車（１）の前記少なくとも１つの計算した仮想将来軌跡および前記他の交通参加者（１８）の前記予測した将来挙動に基づいて、自車（１）の挙動関連スコアを計算するステップ（１６）と、
を含む、方法。
【請求項２】
前記決定ステップ（１４）において、前記優先関係が、交差点、分岐点、および環状交差点における優先度を示す道路地図ならびに／または前記自車（１）の少なくとも１つの光学センサ（４〜７）により検出される道路標識および／もしくは信号機に基づいて推定される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記決定ステップ（１４）において、前記自車（１）および前記少なくとも１つの他の交通参加者（１８）が同じ経路を進むものと判定された場合は、前記選択ステップ（１６）において、前記少なくとも１つの交通参加者（１８）の予測区間中の一定速度を規定する予測モデルが選択される、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記決定ステップ（１４）において、前記自車（１）の前記少なくとも１つの仮想将来軌跡および前記少なくとも１つの他の交通参加者（１８）の前記予測した挙動の前記軌跡が交差または合流すると判定された場合は、前記選択ステップ（１６）において、前記予測区間内の前記少なくとも１つの他の交通参加者（１８）の遅延した速度変化を規定する予測モデルが選択される、請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記決定ステップ（１４）において、前記自車（１）が前記少なくとも１つの他の交通参加者（１８）に対して通行権を有するものと判定された場合は、前記選択ステップ（１６）において、前記遅延した速度変化として遅延した速度低下が選択され、
前記決定ステップ（１４）において、前記少なくとも１つの交通参加者（１８）が前記自車（１）に対して通行権を有するものと判定された場合は、前記選択ステップ（１６）において、前記遅延した速度変化として遅延した速度上昇が選択される、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記遅延した速度変化を規定する前記予測モデルにおいて、前記速度が、所定の値まで変化し、または所定の期間にわたり変化し、次いで、前記予測区間の残りについては一定となる、請求項４または５に記載の方法。
【請求項７】
前記選択ステップ（１６）において、前記所定の値、前記遅延および前記速度の前記変化のうちの少なくとも１つが、道路条件、道路形状、気象条件、速度制限、前記少なくとも１つの交通参加者の種類および／もしくは状態、前記自車の種類および／もしくは状態、前記自車（１）と前記少なくとも１つの交通参加者（１８）との間の距離、ならびに前記自車（１）および前記少なくとも１つの交通参加者（１８）が互いに向かって移動する速度のうちの少なくとも１つに基づいて設定される、請求項４から６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記挙動関連スコアが、リスクとして計算され、前記自車の前記仮想将来軌跡に対して、衝突確率、衝突程度、衝突確率および衝突程度の積、最近接遭遇時間、最近接遭遇到達時間、最近接遭遇位置、または最近接遭遇距離を示す、請求項１から７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記計算ステップ（１６）において、前記挙動関連スコアが、将来のより先に起こるイベントの確率が低くなる影響を考慮に入れた単調減少関数に基づいて調節される、請求項１から８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記計算ステップ（１６）において、前記単調減少関数の関数形式および／またはパラメータが、前記優先関係、道路条件、道路形状、気象条件、速度制限、前記少なくとも１つの交通参加者（１８）の種類および／もしくは状態、前記自車（１）の種類および／もしくは状態、前記自車（１）と前記少なくとも１つの交通参加者（１８）との間の距離、ならびに前記自車（１）および前記少なくとも１つの交通参加者（１８）が互いに向かって移動する速度のうちの少なくとも１つに基づいて設定される、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記挙動関連スコアが、前記交通状況の変化に合わせて調整されるように繰り返し再計算される、請求項１から１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
前記計算した挙動関連スコアに基づいて前記自車（１）の挙動を決定するとともに、前記決定した挙動を実行するように前記自車（１）を制御する信号を出力するステップ（１７）、および／または
前記計算した挙動関連スコアに基づいて情報信号を出力するステップ（１７）、
をさらに含む、請求項１から１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
前記自車（１）の前記少なくとも１つの仮想将来軌跡の速度プロファイルを変化させることにより前記挙動関連スコアを最適化するステップ（１６）であり、前記挙動が、前記最適化した挙動関連スコアの前記速度プロファイルに基づいて決定される、ステップ（１６）をさらに含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
請求項１から１３のいずれか一項に記載の方法を実行するように構成された運転者支援システム。
【請求項１５】
請求項１４に記載の先進運転者支援システムを備えた車両。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両を運転する運転者を支援する方法およびシステムならびにこのようなシステムを備えた車両に関する。より詳細には、本発明は、検出物体の挙動の予測に基づく車両の能動制御および／または車両の運転者への情報の出力を行う運転者支援システムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ここ数年、運転者の快適性および運転の安全性を向上させる運転者支援システムが開発されている。このような運転者支援システムは、車両の周りの環境、特に他の交通参加者を検知して、情報を運転者に提供することも可能であるし、自動運転または部分的な自動運転を実行することも可能である。そのため、車両には、レーダおよび／もしくはライダセンサのようなセンサならびに／または車両の環境中の物体を認識するためのカメラを含む画像処理システムが備わっている。特に、自動運転または部分的な自動運転の場合は、交通状況の正確な決定に関連する他の交通参加者の将来の挙動を推定する必要がある。
【０００３】
自己車両（自車）および別の交通参加者の軌跡を予測するとともに、軌跡間の関係の使用により自車がその軌跡上をさらに移動する場合のリスクを表す運転者支援システムがＤＥ１０２０１１１０６１７６Ａ１に記載されている。
【０００４】
ＥＰ２９５０２９４Ａ１は、自車の計算軌跡の変化によって複数の自車軌跡選択肢を生成し、自車軌跡選択肢および他の交通参加者の計算軌跡に基づいて重大イベントリスクマップを生成し、重大イベントリスクマップに基づいて自車の低リスクかつ高効率な経路を推定する運転者支援システムを開示する。
【０００５】
いずれの手法も、交通参加者の考え得る挙動選択肢が制限された交通状況には非常によく適用し得るものの、交通参加者が交差点、分岐点、または環状交差点を通過する交通状況においては、それぞれの限界に直面する。
【０００６】
ＤＥ１０２０１００４４６３１Ａ１は、自車の衝突リスクを決定する方法であって、自車の考え得る将来挙動を想定した衝突リスクに関して、交差路を通過する交通参加者のすべての可能性を決定して評価する、方法を開示する。ただし、このような方法は、複雑かつ高価である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】ＤＥ１０２０１１１０６１７６Ａ１
【特許文献２】ＥＰ２９５０２９４Ａ１
【特許文献３】ＤＥ１０２０１００４４６３１Ａ１
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明の目的は、前述の欠点を克服して、車両を運転する運転者を支援する改良された方法を提供することにある。より具体的には、本発明の目的は、自車の挙動を少ない手間で低コストに計画可能であり、安全、有用、かつ快適な自車軌跡を生成する、自車の運転者支援システムに使用する方法、運転者支援システム、およびこのような運転者支援システムを備えた車両を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的は、添付の独立請求項に係るシステムおよび方法により達成される。本発明の有利な特徴は、対応する従属請求項において規定される。本発明によれば、この方法は、自車の運転を補助し、自車の環境中の交通状況に関与する少なくとも１つの他の交通参加者を検知するステップと、自車と少なくとも１つの交通参加者との優先関係を決定するステップと、優先関係に応じて少なくとも１つの交通参加者の予測モデルを選択するステップと、自車の少なくとも１つの仮想将来軌跡と、選択した予測モデルに基づいて、少なくとも１つの交通参加者の少なくとも１つの仮想将来軌跡と、を予測するステップと、計算した仮想将来軌跡に基づいて、自車の挙動関連スコアを計算するステップと、を含む。
【００１０】
本発明により、自車と交通参加者との優先関係に基づいて選択された予測モデルに基づいて、交通参加者の最も可能性のある将来挙動ひいては軌跡および速度が反復的に予測／計算される。これにより、安全（低リスク）、有用（自車が移動を実行）、かつ快適性の高い（低加加速で制限された加速）将来の自車挙動を計画可能となる。この方法は、他の交通参加者に関して、反復的に変化する単一の予測しか使用しないため、演算が効率的である。
【００１１】
優先関係は、交差点（たとえば、Ｙ、Ｔ、およびＸ分岐点のほか、環状交差点）および幹線道路の合流（ランプの出入りおよび追い越し）における優先度を示す道路地図ならびに／または車両の種類／状態（緊急車両）、停止線、自車の少なくとも１つの光学センサにより検出される道路標識および／もしくは信号機に基づいて推定可能である。一般的に、自車と他の１つの交通参加者との優先関係は、任意に決定されるようになっていてもよく、道路インフラから取得された情報を含むことも可能である。たとえば、優先関係が時々刻々と変化し得る交差点であっても、この方法が現在の正しいステータスを考慮できるように、信号機がそれぞれのステータスを自車に送信するようになっていてもよい。さらに、優先関係は、自車と別の１つの車両との間で考慮されることに留意するものとする。他の交通参加者が複数存在する状況においては、複数の優先関係が決定されることになる。これらの関係それぞれの結果として、それぞれの他の各交通参加者の将来移動予測に用いられる専用の予測モデルが選択されることになる。
【００１２】
さらに、自車および少なくとも１つの交通参加者が同じ経路を進む場合、これは両者が同じ車線上を走行することを意味するが、自車が少なくとも１つの交通参加者に先行するか追従するかを判定することによって、優先関係を推定することができる。選択ステップにおいては、少なくとも１つの他の交通参加者の予測範囲内の一定速度を規定する予測モデルが選択される。予測範囲は、現時点を始点とする予測実行の時間的区間である。
【００１３】
上記の代替または追加として、自車の軌跡および少なくとも１つの交通参加者の軌跡が交差または合流するものと判定された場合は、選択ステップにおいて、予測範囲内の少なくとも１つの交通参加者の遅延した速度変化を規定する予測モデルが選択される。
【００１４】
また、自車が少なくとも１つの交通参加者に対して通行権を有するものと判定された場合は、選択ステップにおいて、前記遅延した速度変化として遅延した速度低下が選択され、少なくとも１つの交通参加者が自車に対して通行権を有するものと判定された場合は、選択ステップにおいて、前記遅延した速度変化として遅延した速度上昇が選択される。
【００１５】
遅延した速度変化を規定する前記予測モデルにおいて、速度は、所定の値まで変化し、または所定の期間にわたり変化し、次いで、予測範囲の残りについては一定となるのが好ましい。
【００１６】
選択ステップにおいて、所定の値、遅延および速度の変化のうちの少なくとも１つは、道路条件、道路形状、気象条件、速度制限、少なくとも１つの交通参加者の種類および／もしくは状態、自車の種類および／もしくは状態、自車と少なくとも１つの交通参加者との間の距離、ならびに自車および少なくとも１つの交通参加者が互いに向かって移動する速度のうちの少なくとも１つに基づいて設定可能である。
【００１７】
挙動関連スコアは、リスクとして計算され、自車の仮想将来軌跡に対して、衝突確率、衝突程度、衝突確率および衝突程度の積、最近接遭遇時間、最近接遭遇到達時間、最近接遭遇位置、または最近接遭遇距離を示し得る。
【００１８】
上記の代替または追加として、挙動関連スコアは、自車と他の交通参加者との優先関係および／または将来のより先に起こるイベントの確率が低くなる影響を考慮に入れた単調減少関数に基づいて調節可能である。
【００１９】
単調減少関数の関数形式および／またはパラメータは、優先関係、道路条件、道路形状、気象条件、速度制限、少なくとも１つの交通参加者の種類および／もしくは状態、自車の種類および／もしくは状態、自車と少なくとも１つの交通参加者との間の距離、ならびに自車および少なくとも１つの交通参加者が互いに向かって移動する速度のうちの少なくとも１つに基づいて設定されるのが好ましい。最も重要なのは、優先関係に基づく単調減少関数の関数形式および／またはパラメータの適応である。
【００２０】
本発明によれば、運転者支援システムは、上記概説のような方法のステップを実行するように構成されている。このシステムは、自車の意図するさらなる走行挙動に関連する１つまたは複数の他の交通参加者の現在位置および速度をそれ自体で決定するか、または入力として取得する。このシステムは、関連する他の交通参加者それぞれの所与の経路上の将来位置／速度を（たとえば、地図から）予測する。これらの予測ならびに自車の軌跡および速度プロファイルを所与として、このシステムは、たとえば複数の代替的な自車の速度プロファイルおよび／または軌跡の挙動関連スコアを計算し、それらのうちの最善のスコアを選択することにより、対応する挙動関連スコア（衝突リスク、曲率、実用性、および／または運転快適性の側面のうちの少なくとも１つを含む）を計算するとともに、自車挙動を選択または決定する。あるいは、１つまたは複数の軌跡および／または速度プロファイルを反復的に改善する最適化アルゴリズムを用いて、決定が実行されるようになっていてもよい。
【００２１】
本発明によれば、車両は、上記概説のような運転者支援システムを備える。
【００２２】
以下、添付の図面を参照して、本発明をより詳しく説明する。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の一実施形態に係る車両を示した図である。
【図２】図１に示す車両に含まれる運転者支援システムの模式的な構造図である。
【図３】第１の種類の交通状況を示した図である。
【図４】第２の種類の交通状況を示した図である。
【図５】本発明の一実施形態に係る予測モデルの速度プロファイルを示した図である。
【図６】図５に示す速度プロファイルの決定に必要な加速度パラメータを決定する図である。
【図７】本発明の一実施形態に係る挙動関連スコアの生成を示した図である。
【図８】本発明の一実施形態に係る方法のフローチャートである。
【図９】本発明の一実施形態に係る予測速度最適化のプロセスを示した図である。
【図１０】速度上下動のパラメータおよびシフト（左側）ならびにラグ実装および角部スムージング（右側）を示した図である。
【図１１】本発明の一実施形態に係る規制リスク推定の個々のステップを示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
すべての図面を通して、同じ特徴は同じ参照記号により表す。
【００２５】
図１は、自車１を運転する運転者を支援する本発明に係るシステムが備わる自車１の側面図である。支援は、他の交通参加者に対して危険な状況ならびに／または自車１の自動運転もしくは部分的な自動運転を行う形態の運転者に対して、情報出力、特に警報または推奨の形態で提供されるようになっていてもよい。
【００２６】
自車１は、如何なる種類の車両であってもよく、乗用車、トラック、バイク、バスが挙げられるが、これらに限定されない。また、歩行者、自動車、および自転車等の周囲の物体（交通参加者）に反応する。
【００２７】
図１においては、自車１の周りの環境を検知する前方レーダ２、後方レーダ３、およびカメラ４〜７がそれぞれ、自車１の前面、自車１の後面、および自車１の屋根に搭載されている。カメラ４〜７は、自車１の周りを３６０°監視できるように位置決めされているのが好ましい。この代替または追加として、自車１には、ステレオカメラシステムおよび／またはライダセンサを搭載可能である。自車１には、位置センサ８（たとえば、ＧＰＳナビゲーション機器）が搭載され、自車１の位置を検出する。自車１の運転者支援システムは、前方レーダ２、後方レーダ３、カメラ４〜７、位置センサ８からの信号および少なくとも１つの車両コントローラ１０（ＥＣＵ）からの車両速度、ステアリング角、エンジントルク、ブレーキ作動等、自車１のステータスデータを受信または取得するコンピュータ９をさらに備える。
【００２８】
図２は、コンピュータ９の機能的構成要素を示している。一具体例として、適応巡航制御の信号の処理に用いられる既存のコンピュータ９またはプロセッサが以下に記載の機能的構成要素を実装するように構成されていてもよい。コンピュータ９は、画像処理モジュール１１、物体分類モジュール１２、物体データベース１３、優先度決定モジュール１４、地図データベース１５、予測モジュール１６、および挙動制御／決定モジュール１７を備える。これらのモジュールはそれぞれ、プロセッサ上または専用ハードウェア回路中で動作するソフトウェアに構成されているのが好ましい。
【００２９】
画像処理モジュール１１は、カメラ４〜７から信号を受信し、自車１および物体の車線、道路の進路、ならびに自車１の環境中の交通標識を識別する。分類モジュール１２は、識別された物体を分類し、結果を予測モジュール１６に送信するが、少なくとも画像処理モジュール１１により識別され、予測モジュール１６により関連ありと評価される車両の技術的に実現可能な最大速度および加速度については、物体データベース１３に基づいて決定される。物体データベース１３は、車両クラス（たとえば、トラック、ピックアップ、スポーツカー、およびバイク）それぞれの最大速度および加速度ならびに／または最大速度および加速度と組み合わせた複数の現実車両の識別情報（ブランド、モデル等）を格納する。
【００３０】
優先度決定モジュール１４は、自車１と、画像処理モジュール１１により識別され、予測モジュール１６により評価される交通状況に関与する各交通参加者との優先関係を個別に決定する。交通状況は、優先度決定モジュール１４によって、自車１および他の交通参加者１８が同じ経路／車線上を同じ方向に走行する（すなわち、図３に示すように、一方の車両が他方に追従する）縦方向ケースと、現時点においては自車１および他の交通参加者１８が同じ経路を進んでいないが、図４に示すように、将来の経路が予測範囲内で交差／合流する横方向ケースとの少なくとも２つのカテゴリに分類されるようになっていてもよい。したがって、現時点では、自車および他の各交通物体の移動方向が異なる。例示的なシナリオとしては、交差点、幹線道路の合流等が挙げられる。
【００３１】
横方向ケースの場合、優先度決定モジュール１４は、車線、交通参加者１８の位置、道路の進路、および／または画像処理モジュール１１により識別された交通標識に基づいて、自車１が他の交通参加者１８に対して通行権を有するか、他の交通参加者１８が自車１に対して通行権を有するかを判定する。この代替または追加として、優先度決定モジュール１４は、位置センサ８の位置信号および道路網の優先度ルールを示す地図データベース１５の地図データに基づいて決定を実行する。
【００３２】
予測モジュール１６は、車両コントローラ１０から受信されたステータスデータ、画像処理モジュール１１から受信された情報、前方レーダ２および後方レーダ３から受信された信号、ならびに自動運転の場合の走行ルート上の情報に基づいて、自車１の少なくとも１つの仮想将来軌跡を計算する。この軌跡は、自車１の将来位置を示す。
【００３３】
本発明によれば、予測モジュール１６は、優先度決定モジュール１４により決定された優先関係に応じて交通参加者１８の予測モデルを選択する。さらに、最大速度および加速度が分類モジュール１２により決定されるようになっていてもよく、図３に示すように、自車１および交通参加者１８が同じ経路を進む場合は、選択された予測モデルが予測範囲にわたる一定速度を規定する。これは、現在の状況に基づいて実行される予測の場合、予測範囲に対応する時間的区間にわたって他の車両が一定速度でさらに移動するものと想定されることを意味する。
【００３４】
一方、図４に示すように、自車１の軌跡および交通参加者１８の軌跡が交差または合流する場合は、遅延した速度変化を規定する予測モデルが選択される。特に、自車１が交通参加者１８に対して通行権を有する場合は、遅延した速度変化として遅延した速度低下が設定される。交通参加者１８が自車１に対して通行権を有する場合に選択される予測モデルにおいては、遅延した速度変化として遅延した速度上昇が規定される。
【００３５】
図５は、予測モデルを示しており、交通参加者１８の経時的な速度のグラフが遅延した速度上昇を示している。このモデルによれば、予測モジュール１６は、交通参加者１８が短期間ｔｃｏｎｓｔにわたって一定速度Ｖ０で走行した後、期間ｔａｃｃにわたって加速度ａｕｓｅｄで速度を上げ、予測範囲の残りを一定速度で走行するものと予測する。ここで、Ｖ０は交通参加者１８の現在速度、ｔｃｏｎｓｔおよびｔａｃｃはパラメータ、ａｕｓｅｄは、図６に示すように、現在速度Ｖ０、最大速度Ｖｍａｘ、および最大加速度ａｍａｘによって決まる。加速度ａｕｓｅｄは、ｔａｃｃにわたって一定であるのが好ましい。交通参加者１８の最大速度Ｖｍａｘおよび最大加速度ａｍａｘは、分類モジュール１２により決定され、図６に示す図中の線の終点を規定するが、加速度ａｕｓｅｄは、Ｖ０＝０においてａｍａｘ、Ｖ０＝Ｖｍａｘにおいて０である。Ｖｍａｘは、そこまで交通参加者１８の加速が想定される最大速度である。速度制限がある場合は、結果としての速度プロファイルが速度制限に対して確認されるようになっていてもよい。Ｖｍａｘと速度制限との矛盾が判定された場合は、たとえばそれに応じて加速度を低減することにより、速度プロファイルが適応されるようになっていてもよい。適用可能な速度制限に関する情報は、地図データ、センサデータ、またはインフラ通信から取得されるようになっていてもよい。
【００３６】
交通参加者１８の速度が遅延した速度低下を規定する予測モデルにおいて、予測モジュール１６は、交通参加者１８が短期間ｔｃｏｎｓｔにわたって一定速度Ｖ０で走行した後、期間ｔａｃｃにわたって加速度ａｕｓｅｄで速度を下げ、予測範囲の残りを一定速度で走行するものと予測する。ここで、Ｖ０は、交通参加者１８の現在速度である。ここで、予測には、最小速度を同様に適用可能であり、通例０である。
【００３７】
いずれの予測モデルにおいても、道路条件（たとえば、アスファルト、粗石、凍結）、道路形状（たとえば、曲率）、気象条件（たとえば、降雨、低い太陽高度、霧）、速度制限、交通参加者１８の種類および／もしくは状態、自車１の種類および／もしくは状態、自車１と交通参加者１８との間の距離、自車１および交通参加者１８が互いに向かって移動する速度、ならびに／または観測された運転者状態（凝視、注意散漫）に基づいて、ａｕｓｅｄ、Ｖｍａｘ、ａｍａｘ、ｔｃｏｎｓｔ、および／またはｔａｃｃを設定可能である。
【００３８】
予測モジュール１６は、選択された予測モデル、画像処理モジュール１１から受信された情報、ならびに前方レーダ２および後方レーダ３から受信された信号に基づいて交通参加者１８の将来挙動を予測するとともに、自車１および交通参加者１８の計算された軌跡に基づいて自車１の挙動関連スコアを計算する。将来挙動予測の大部分が先行技術において知られている通りに実行されることに留意するものとする。これは、最も可能性のある将来軌跡が識別されることを意味する。ただし、本発明によれば、この予測は、予測範囲にわたる速度プロファイルの規定を含む特定の予測モデルに基づく。この特定の予測モデルは、識別された優先度に基づいて選択される。
【００３９】
挙動関連スコアは、自車１の挙動の計画／制御に関連し、自車軌跡の安全性に対して負の相関となり得る（すなわち、高い衝突リスクが高い挙動関連スコアに対応する）。たとえば、挙動関連スコアの計算には、自車１と交通参加者１８との間の距離または各時点の衝突確率および衝突程度の積を使用可能である。
【００４０】
図７に示すように、挙動関連スコアＢＲＳは、予測が有効なままと考えられる予測範囲内の時間の関数である。図７において、挙動関連スコアＢＲＳの関数は、遠い将来に高いリスクを示している（時間ｔ１において最大）。自車挙動（挙動の計画のために考えられる他のすべての交通参加者のＢＲＳ）を決定するため、各ＢＲＳが予測範囲にわたって統合される。そして、最善の自車挙動の最終決定は、他の交通参加者の統合されたすべての挙動関連スコアＢＲＳの合計に基づく。
【００４１】
この手法は、ＢＲＳが経時的に加重される場合に改善可能である。時間の関数として挙動関連スコアＢＲＳに加重するため、ＢＲＳに単調減少関数ｄを乗じることにより、加重挙動関連スコアＢＲＳ’を計算することができる。この加重挙動関連スコアＢＲＳ’により、現在時間の近く（関数ｄ≒１）ではリスクが十分に考慮されるものの、予測範囲の最後（関数ｄ→０）ではこれと異なり、将来のより先に起こるイベントの確率が低くなる影響が考慮される。この改良により、システムは、過大評価の劣位な参加者挙動に対してより堅牢となる。単調減少関数ｄの関数形式および／またはパラメータは、道路条件、道路形状、気象条件、速度制限、交通参加者１８の種類および／もしくは状態、自車１の種類および／もしくは状態、自車１と少なくとも１つの交通参加者１８との間の距離、ならびに自車１および少なくとも１つの交通参加者１８が互いに向かって移動する速度に基づいて設定可能である。
【００４２】
単調減少関数ｄの関数形式および／またはパラメータは、自車１と交通参加者１８との優先関係および／または交通状況（縦方向または横方向ケース）に基づいて設定されるのが好ましい。たとえば、交通参加者１８が自車１に対して通行権を有する場合は、挙動関連スコアＢＲＳが関数ｄにより加重されないか、または、リスクが十分またはほぼ十分に考慮される（関数ｄ＝１またはｄ≒１）ように関数ｄがゆっくりと低下する。自車１が交通参加者１８に対して通行権を有する場合は、交通参加者１８がごく近くに来た場合にのみ考慮されるように、挙動関連スコアＢＲＳが単調減少関数ｄにより加重される。交差点シナリオ（横方向ケース）においては、交通参加者１８が自車１に気付かない確率が高いため、関数ｄは、横方向ケースよりも縦方向ケースにおいて大きく低下し得る。
【００４３】
予測が一定の時間間隔（たとえば、１００ｍｓ）で更新されるとき、自車挙動が規則的に再計算されることになる。その結果、更新された予測は、現在の他の交通参加者の速度に自動的に適応することになるため、快適性および安全性が向上する。
【００４４】
自車１の最善の挙動を決定するため、予測モジュール１６は、ＥＰ２９５０２９４Ａ１に開示の通り、複数の自車軌跡を計算して最善の挙動関連スコアとなる１つを選定することも可能であるし、自車軌跡および／または速度プロファイルを反復的に変化させて挙動関連スコアを最適化することも可能である。予測モジュール１６は、最終的に決定された自車軌跡（速度プロファイル）に関する情報を挙動決定モジュール１７に出力する。挙動決定モジュール１７は、この情報に基づいて自車の挙動を決定し、自車１の加速度、制動、および／またはステアリングを制御することにより決定挙動を実行するための対応する走行制御信号を生成し、当該生成した制御信号を車両コントローラ１０に出力する。この代替または追加として、自車１の運転者に対する警報および／または推奨を挙動決定モジュール１７により生成して出力することができる。
【００４５】
上記ステップは繰り返し処理され、選択された予測モデルのパラメータは、環境の変化および／または交通参加者１８の挙動の変化に適応される。
【００４６】
予測モデルにおいて、交通参加者１８が交通ルールに従っていない場合は、一定速度の期間ｔｃｏｎｓｔが自車１の安全な短期間挙動となり（急制動を想定せず）、交通参加者１８が交通ルールに従って振る舞うことを所与とすれば、加速／減速期間ｔａｃｃがより優れた予測となる。ここで、駐停車している車両は大きく加速するものと想定されるため自車１の先行を計画することができず、すでに高速の車両は大きく加速するものとは想定されないため十分な間隔での自車１の後続が計画されるという理由から、速度に依存する加速度は、異なる速度の適正な挙動予測となる。
【００４７】
図８は、上記詳述した方法の実現により実行される複数の単一ステップを示した非常に簡単なフローチャートである。
【００４８】
自車１の予測速度最適化は、予測モジュール１６により実行され、規制条件の存在下で実用性（目的地への到達に要する時間）および快適性（加速度の変化および継続時間）を最大化しつつ、カーブおよび関与するすべての車両からのリスクを最小限に抑える自車速度プロファイルを見出し得るが、これについて以下に説明する。
【００４９】
図９は、予測速度最適化の考え方を示したものであって、将来時間ｓにわたって速度空間ｖを探索することにより、構造化された環境中の運動の計画による複数の将来的な自車速度プロファイルの調整に対して、リスク、実用性、および快適性の評価が従う。図９に示すように、リスク最適化法（ＲＯＰＴ）では最初に、自車１（ｅｇｏの添え字付き）およびＮ０台の他車（ｊの添え字付き）の最も新しい位置ｘｉ、速度ｖｉ、および所与の地図経路を受け取ることによって、ｉの添え字付きのＮ０＋１個の参加者で交通状況が構成されるようにする。予備知識がなくても、予測範囲ｓｈまでの一定速度により、それぞれの経路上で他の軌跡が予測される。ここで、ＲＯＰＴの目標は、自車の複数の速度プロファイルｖｍからパラメータθを最適化することである。このため、現在時間ｔに対して生じる動的シーンのθの調整と、リスクＲ（ｔ）、実用性Ｕ（ｔ）、および快適性Ｏ（ｔ）の評価とが交互に行われる。各サンプルについて規定のコスト閾値が満たされた場合は、最低コストのｖｍが選定され、シミュレーションステップΔｔ内で実行されることにより、加速度ａｉおよび加加速度ｒｉが得られる。このプロセスにおいて、シミュレータは、測定された固定軌跡による他車の更新またはそれぞれのプランナによる制御を行う。
【００５０】
リスク源が２つ以上の（すなわち、混み合った交差点を横断しつつカーブを走行する）複雑なシナリオにおいては、コスト関数が非凸状である。極小を克服するには、高自由度の速度形状が必要である。ＲＯＰＴの場合は、図１０の左図に示すように、固定長ｓｌ＝２．５秒ながら可変終端速度ｖｐ，ｎを有するｎ＝４個のセグメントが選択される。ここで、ｐは、パラメータ集合θ中の１つのパラメータを表す。これにより、連続制動、速度維持、および減速等、先を見越した戦略を計画することができる。各ステップΔｔの後、結果としての「上下動」プロファイルがあるオフセットだけ時間シフトされることにより、新たな開始速度ｖ０が同じ傾きｖｐ，ｎと整合する。ｖ（ｓ）が不連続であることから、作動加速度ａ０の調整可能な第１のラグλｐ，０が導入される。図１０の右図は、後続のランプ移行がガウシアンフィルタｈｇにより補足的にスムージングされてピークが低下することを示している。
【００５１】
ＲＯＰＴは非勾配Ｐｏｗｅｌｌ最適化法を使用可能であり、θに関して、２次関数を３つの評価点に反復フィッティングすることにより、その頂点を見出す。柔らかい拘束（ｓｏｆｔ  ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ）には、最小／最大値ｖｍａｘ、λｍｉｎ、ａｍｉｎ、およびａｍａｘを超えるペナルティが設定される。要するに、最適化問題は、以下のように定式化可能である。
ｍｉｎ  ｆ（ｖｐ，１，ｖｐ，２，ｖｐ，３，ｖｐ，４，λｐ，４，）＝Ｒ（ｔ）−Ｕ（ｔ）−Ｏ（ｔ）  （１）
ただし、ｖｐ，ｎ≦ｖｍａｘ、λｐ，０≧λｍｉｎ、ａｍｉｎ≦ａｐ，ｎ≦ａｍａｘである。ここで、（ｖｐ，１，ｖｐ，２，ｖｐ，３，ｖｐ，４，λｐ，４）は決定変数、Ｒ（ｔ）−Ｕ（ｔ）−Ｏ（ｔ）は適合度関数ｆ、ａｐ，ｎはセグメント加速度である。
【００５２】
実行においては、最適化された上下動のほか、固定軌跡（ある一定の速度軌跡のほか、ある緊急停止およびある加速度軌跡）をサンプリング可能である。すべての軌跡は常に、それぞれの適合度の観点で評価され、挙動の実行のために１つが選択される。新たな軌跡のリスクＲ（ｔ）が設定期間に対して相対的かつ絶対的に小さい場合に、異なる軌跡ｖｍへの切り替えが排他的になされるように、ヒステリシスを導入可能である。
【００５３】
縦方向ケースおよび横方向ケースの両者の要件として、優位なエンティティ（先導または優先車両）は、不合理な制動も加速も行わない。ただし法律上は、関係者の間で責任およびコストの共有を分割することも可能である。本発明により、ＲＯＰＴは、（ａ）車両間の経路関係を分類するとともに法律上の通行権（たとえば、後方より前方を優先、左より右を優先）と整合させ、（ｂ）他車の挙動関連予測モデルを適当に修正する（すなわち、自身のリスクへの影響を変更するとともに異なる軌跡を計算する）。
【００５４】
２つの交通参加者（ＴＰ）（ｉ＝１、２）の一般の走行シーンを図１１に示すが、始点として、移動通路は、それぞれの現在の縦方向位置ｌ１およびｌ２から軌跡端まで、幅ｃＷを有する。その後、両通路が封じられると、相互作用ゾーンが与えられる。図１１においては、始点および終点が各経路に投射され、ＴＰ１の境界ＩＳ，１、Ｉｅ，１およびＴＰ２の境界ＩＳ，２、Ｉｅ，２が別個に設定される。縦方向ケースにおいては、一方または両方のＴＰが時点ｔにおいて相互作用ゾーンに存在する。位置ｌｉを比較することにより、ＴＰ１の前または後にＴＰ２を割り当て可能となる。以上をまとめると、以下のように表せる。
【数１】
2020119517.tif 000003
前：ｌ１＜ｌ２、後：ｌ１＞ｌ２
【００５５】
横方向ケースの場合は、軌跡が将来的に合う。相互作用開始ＩＳ，１およびＩＳ，２の角度差Δλに関して、ＴＰ２は、以下によりその値に応じて右側または左側となる。
【数２】
2020119517.tif 000004
【数３】
2020119517.tif 000005
【００５６】
Ｘ交差点の下から上まで走行が固定されたＴＰ１の考え得るすべての相互作用を図１１にまとめる。
【００５７】
同じ経路上のＴＰの走行のほか、ＴＰ２の軌跡は、ＴＰ１の軌跡との交差、前後のカーブ、または合流が可能である。後方より前方を優先の場合、ＴＰ２は、前方関係で優位になり、後方関係で劣位になる。同様に、左より右を優先の場合、ＴＰ２は、右側の状況で優位になり、左側の状況で劣位になる。右よりも左を優先する他国では、順序の割り当てが切り替えられる。
【図１】
2020119517.tif 000006
【図２】
2020119517.tif 000007
【図３】
2020119517.tif 000008
【図４】
2020119517.tif 000009
【図５】
2020119517.tif 000010
【図６】
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【図７】
2020119517.tif 000012
【図８】
2020119517.tif 000013
【図９】
2020119517.tif 000014
【図１０】
2020119517.tif 000015
【図１１】
2020119517.tif 000016
【外国語明細書】
2020119517000001.pdf