(57)【要約】【課題】他車両の車線変更を早期に予測することができる車両挙動予測方法及び車両挙動予測装置並びに車両制御装置を提供する。【解決手段】車両挙動予測方法及び車両挙動予測装置並びに車両制御装置は、車線変更する可能性を予測する第１の他車両を特定し、第１の他車両前方に停車する第２の他車両について、第２の他車両が発進するまでの時間である発進予測時間を予測する。そして、発進予測時間が長い程、第１の他車両が車線変更する可能性が高いと予測する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両周囲の他車両を検出し、
前記他車両の中から、車線変更する可能性を予測する第１の他車両を特定し、
前記第１の他車両が走行する第１の走行車線上において前記第１の他車両前方に停止する第２の他車両について、前記第２の他車両が発進するまでの時間である発進予測時間を予測し、
前記発進予測時間が長い程、前記第１の他車両が前記第１の走行車線から前記第１の走行車線に隣接する第２の走行車線へと車線変更する可能性が高いと予測する
車両挙動予測方法。
【請求項２】
前記第１の走行車線に対して移動物体の経路が交わる交差位置を取得し、
前記第１の他車両前方に前記交差位置が存在する場合に、前記発進予測時間が長い程、前記車線変更する可能性が高いと予測する
請求項１記載の車両挙動予測方法。
【請求項３】
前記交差位置は、交差道路が交差する交差点の位置、前記第１の走行車線から進入可能な脇道が交わる位置、前記第１の走行車線から進入可能な私有地が隣接する位置、又は、前記第１の走行車線を横断する横断歩道が交差する位置である
請求項２記載の車両挙動予測方法。
【請求項４】
前記第２の他車両前方の交通状況に基づいて、前記発進予測時間を予測する
請求項１から３のいずれか１項記載の車両挙動予測方法。
【請求項５】
前記第２の他車両前方の交通状況は、前記第２の他車両の進路上に存在する横断歩道を渡る歩行者の状況、対向車線を走行する対向車の状況、前記第２の他車両前方に存在する信号機の状態、及び前記第２の他車両前方で発生している渋滞の状況のうち少なくとも一つを含む
請求項４記載の車両挙動予測方法。
【請求項６】
前記第２の他車両前方の交通状況を取得できるか否かを判定し、
前記交通状況を取得できる場合には、
前記交通状況に基づいて、前記発進予測時間を予測し、
前記交通状況が取得できない場合には、
前記第１の走行車線に停止する前記第２の他車両が特定されてから前記第１の走行車線において前記第１の他車両が特定されるまでの時間である停止時間を取得し、
前記停止時間に基づいて、前記車線変更する可能性を予測する
請求項４又は５記載の車両挙動予測方法。
【請求項７】
前記停止時間が長い程、前記車線変更する可能性が高いと予測する
請求項６記載の車両挙動予測方法。
【請求項８】
前記発進予測時間が所定値以上であるか否かを判定し、
前記発進予測時間が前記所定値以上である場合には、
前記発進予測時間が長い程、前記車線変更する可能性が高いと予測し、
前記発進予測時間が前記所定値よりも短い場合には、
前記第２の他車両を検出してから前記第１の他車両が決定されるまでの時間である停止時間と前記発進予測時間との和に基づいて、前記車線変更する可能性を予測する
請求項１から５のいずれか１項記載の車両挙動予測方法。
【請求項９】
前記第１の他車両が前記第２の走行車線へ車線変更をした場合における前記交差位置を通過するまでの時間を第１の通過時間として予測し、
前記第１の他車両が車線変更をしない場合における前記交差位置を通過するまでの時間を第２の通過時間として予測し、
前記第１の通過時間と前記第２の通過時間との時間差に応じて、前記車線変更する可能性を修正する
請求項２記載の車両挙動予測方法。
【請求項１０】
前記第２の走行車線における渋滞の状況、前記第１の他車両前方の信号機の状態の一方又は両方に基づいて、前記第１の通過時間を予測する
請求項９記載の車両挙動予測方法。
【請求項１１】
前記第１の走行車線から前記第２の走行車線へと車線変更する際の困難度合いを示す難易度を計算し、
前記難易度に応じて、前記車線変更する可能性を修正する
請求項１から１０のいずれか１項記載の車両挙動予測方法。
【請求項１２】
前記第１の他車両の斜め後方を走行する前記第２の走行車線の他車両と前記第１の走行車線における前記第１の他車両との車間距離、前記第１の他車両の斜め前方を走行する前記第２の走行車線の他車両と前記第１の走行車線における前記第１の他車両との車間距離、又は前記第１の走行車線における前記第１の他車両と前記第２の他車両との車間距離に基づいて、前記難易度を計算する
請求項１１記載の車両挙動予測方法。
【請求項１３】
自車両の周囲の他車両を検出するセンサと、
前記他車両の挙動を予測する制御部と、を有し、
前記制御部は、
前記他車両の中から、車線変更する可能性を予測する第１の他車両を特定し、
前記第１の他車両が走行する第１の走行車線上において前記第１の他車両前方に停止する第２の他車両について、前記第２の他車両が発進するまでの時間である発進予測時間を予測し、
前記発進予測時間が長い程、前記第１の他車両が前記第１の走行車線から前記第１の走行車線に隣接する第２の走行車線へと車線変更する可能性が高いと予測する
車両挙動予測装置。
【請求項１４】
自車両の周囲の他車両を検出するセンサと、
前記他車両の挙動を予測し、前記他車両の挙動に基づいて車両を制御する制御部と、を有し、
前記制御部は、
前記他車両の中から、車線変更する可能性を予測する第１の他車両を特定し、
前記第１の他車両が走行する第１の走行車線上において前記第１の他車両前方に停止する第２の他車両について、前記第２の他車両が発進するまでの時間である発進予測時間を予測し、
前記発進予測時間が長い程、前記第１の他車両が前記第１の走行車線から前記第１の走行車線に隣接する第２の走行車線へと車線変更する可能性が高いと予測し、
自車両が走行している走行車線が前記第２の走行車線である場合に、予測された前記車線変更する可能性に基づいて自車両の減速制御を行う
車両制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両挙動予測方法及び車両挙動予測装置並びに車両制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、車両の車線変更を判定する技術が知られている（例えば特許文献１）。特許文献１に記載された技術は、隣接走行車線を走行する他車両を検出し、他車両の移動ベクトルの角度を求め、この移動ベクトルの角度が所定の条件を満たす場合に、隣接走行車線から他車両が車線変更すると判断する。また、この技術は、隣接走行車線から他車両の割り込みがあると判断した場合には、他車両が車線変更した場合における他車両と自車両との車間距離を予測し、予測した車間距離と目標車間距離とが一致するように車速制御を行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００１−１９９２６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載された技術では、他車両が車線変更を現実に開始して、移動ベクトルが一定の条件にならなければ、車線変更を判断することができない。このため、他車両の車線変更を早期に予測することができないという問題がある。
【０００５】
本発明は、かかる課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、他車両の車線変更を早期に予測することができる車両挙動予測方法及び車両挙動予測装置並びに車両制御装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様に係る車両挙動予測方法は、車線変更する可能性を予測する第１の他車両を特定し、第１の他車両前方に停止する第２の他車両について、第２の他車両が発進するまでの時間である発進予測時間を予測する。そして、車両挙動予測方法は、発進予測時間が長い程、第１の他車両が車線変更する可能性が高いと予測する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、他車両の車線変更を早期に予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、本実施形態に係る車両挙動予測装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、本実施形態に係る車両挙動予測の処理手順を示すフローチャートである。
【図３Ａ】図３Ａは、交差位置の一例である交差点を模式的に示す説明図である。
【図３Ｂ】図３Ｂは、交差位置の一例である脇道が交わる位置を示す説明図である。
【図３Ｃ】図３Ｃは、交差位置の一例である私有地が隣接する位置を示す説明図である。
【図４】図４は、発進予測時間を予測する処理手順を示すフローチャートである。
【図５】図５は、交差点における交通状況を模式的に示す図である。
【図６】図６は、車線変更の可能性を予測する処理手順を示すフローチャートである。
【図７Ａ】図７Ａは、発進予測時間と車線変更の可能性との関係を示す説明図である。
【図７Ｂ】図７Ｂは、停止時間と車線変更の可能性との関係を示す説明図である。
【図７Ｃ】図７Ｃは、発進予測時間及び停止時間の加算値と車線変更の可能性との関係を示す説明図である。
【図８】図８は、車線変更の効果を計算する処理手順を示すフローチャートである。
【図９Ａ】図９Ａは、交差点に対して設定される基準位置を示す説明図である。
【図９Ｂ】図９Ｂは、脇道に対して設定される基準位置を示す説明図である。
【図１０Ａ】図１０Ａは、車線変更の難易度が高い状況の一例を模式的に示す図である。
【図１０Ｂ】図１０Ｂは、車線変更の難易度が高い状況の一例を模式的に示す図である。
【図１０Ｃ】図１０Ｃは、車線変更の難易度が高い状況の一例を模式的に示す図である。
【図１１Ａ】図１１Ａは、脇道へ進入する車両の様子を模式的に示す図である。
【図１１Ｂ】図１１Ｂは、道路脇の私有地へ進入する車両の様子を模式的に示す図である。
【図１１Ｃ】図１１Ｃは、渋滞が発生している様子を模式的に示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。図面の記載において同一部分には同一符号を付して説明を省略する。
【００１０】
図１を参照して、本実施形態に係る車両挙動予測装置の構成を説明する。車両挙動予測装置は、物体検出装置１と、自車位置推定装置３と、地図取得装置４と、マイクロコンピュータ５０とを有している。
【００１１】
車両挙動予測装置は、自動運転機能を有する車両に適用されてもよく、自動運転機能を有しない車両に適用されてもよい。また、車両挙動予測装置は、自動運転と手動運転とを切り替えることが可能な車両に適用されてもよい。以下、車両挙動予測装置が適用された車両を自車両という。
【００１２】
自動運転とは、例えば、ブレーキ、アクセル、ステアリングなどのアクチュエータのうち、少なくとも一つのアクチュエータが乗員の操作なしに制御されている状態のことを指す。そのため、その他のアクチュエータが乗員の操作により作動していたとしても構わない。また、自動運転とは、加減速制御、横位置制御などのいずれかの制御が実行されている状態であればよい。また、本実施形態における手動運転とは、例えば、ブレーキ、アクセル、ステアリングを乗員が操作している状態のことを指す。
【００１３】
物体検出装置１は、自車両に搭載された、レーザレーダ、ミリ波レーダ、カメラなどの複数の物体検出センサを備える。物体検出装置１は、複数の物体検出センサを用いて自車両周囲の物体を検出する。物体検出装置１は、他車両、バイク、自転車、歩行者を含む移動物体、及び駐車車両、建物を含む静止物体を検出する。例えば、物体検出装置１は、移動物体及び静止物体の自車両に対する位置、姿勢（ヨー角）、大きさ、速度、加速度、減速度、ヨーレートを検出する。
【００１４】
自車位置推定装置３は、ＧＰＳ（グローバル・ポジショニング・システム）、オドメトリなどの位置推定技術を利用して、自車両の絶対位置を計測する。自車位置推定装置３は、位置検出センサを用いて、自車両の絶対位置、すなわち、所定の基準点に対する自車両の位置、車速、加速度、操舵角、姿勢を計測する。自車位置推定装置３には、ＧＰＳ受信器、慣性航法装置、ブレーキペダルやアクセルペダルに設けられたセンサ、車輪速センサやヨーレートセンサなど車両の挙動を取得するセンサ、レーザレーダ、カメラなどが含まれている。
【００１５】
地図取得装置４は、自車両が走行する道路の構造を示す地図情報を取得する。地図取得装置４が取得する地図情報には、車線の絶対位置、車線の接続関係、相対位置関係などの道路構造の情報、交通規則、道路標識などが含まれる。また、地図取得装置４が取得する地図情報には、道路脇の私有地である駐車場、ガソリンスタンドなどの施設情報も含まれる。その他、地図情報には、信号機の位置、信号機の種別などの信号機情報が含まれる。地図取得装置４は、地図情報を格納した地図データベースを所有してもよいし、クラウドコンピューティングにより地図情報を外部の地図データサーバから取得してもよい。また、地図取得装置４は、車車間通信、路車間通信を用いて地図情報を取得してもよい。
【００１６】
マイクロコンピュータ５０は、物体検出装置１の検出結果、自車位置推定装置３による推定結果、及び地図取得装置４の取得結果に基づいて、自車両周囲に存在する他車両の挙動を予測する。また、マイクロコンピュータ５０は、予測した他車両の挙動に基づいて、自車両の走行状態を制御する。
【００１７】
本実施形態に係る他車両の挙動予測は、自車両が走行する車線（自車両走行車線）に対して隣接する車線（隣接走行車線）を走行する他車両が、隣接走行車線から自車両走行車線へと車線変更することを予測するものである。特に、本実施形態の挙動予測は、他車両が車線変更を実際に開始するのに先立ち、他車両が隣接走行車線から自車両走行車線へと車線変更する可能性（以下、単に「車線変更の可能性」という）を予測する。なお、以下の説明では、車線を示すにあたり、自車両を基準に車線（自車両走行車線、隣接走行車線）を定義する。
【００１８】
マイクロコンピュータ５０は、ＣＰＵ（中央処理装置）、メモリ、及び入出力部を備える汎用のマイクロコンピュータである。マイクロコンピュータには、車両挙動予測装置として機能させるためのコンピュータプログラム（車両挙動予測プログラム）がインストールされている。コンピュータプログラムを実行することにより、マイクロコンピュータは、車両挙動予測装置が備える複数の情報処理回路として機能する。なお、本実施形態では、ソフトウェアによって車両挙動予測装置が備える複数の情報処理回路を実現する例を示すが、もちろん、以下に示す各情報処理を実行するための専用のハードウェアを用意して、情報処理回路を構成することも可能である。また、複数の情報処理回路を個別のハードウェアにより構成してもよい。
【００１９】
マイクロコンピュータ５０は、複数の情報処理回路として、検出統合部２ａと、物体追跡部２ｂと、地図内位置推定部５と、挙動予測部１０と、車両制御部２０とを備えている。
【００２０】
検出統合部２ａは、物体検出装置１が備える複数の物体検出センサの各々から得られた複数の検出結果を統合して、各物体に対して一つの検出結果を出力する。具体的には、物体検出センサの各々から得られた物体の挙動から、各物体検出センサの誤差特性などを考慮した上で最も誤差が少なくなる合理的な物体の挙動を算出する。具体的には、既知のセンサ・フュージョン技術を用いることにより、複数の物体検出センサで取得した検出結果を総合的に評価して、より正確な検出結果を得る。
【００２１】
物体追跡部２ｂは、検出統合部２ａによって検出された物体を追跡する。具体的に、物体追跡部２ｂは、異なる時刻に出力された物体の挙動から、異なる時刻間における物体の同一性の検証（対応付け）を行い、かつ、その対応付けを基づいて物体を追跡する。
【００２２】
地図内位置推定部５は、自車位置推定装置３により得られた自車両の絶対位置、及び地図取得装置４により取得された地図情報から、地図上における自車両の位置を推定する。具体的には、地図内位置推定部５は、自車両がどの走行車線を走行しているかを推定する。
【００２３】
挙動予測部１０は、車線変更の可能性を予測する。挙動予測部１０は、車線判定部１１と、車両特定部１２と、交差位置取得部１３と、要因取得部１４と、タイミング予測部１５と、停止時間取得部１６と、効果計算部１７と、難易度計算部１８とを有している。
【００２４】
車線判定部１１は、検出統合部２ａ及び物体追跡部２ｂで得られた物体の追跡結果と、地図内位置推定部５において得られた地図上での自車両の位置（走行車線）とに基づいて、自車両周囲の他車両が地図上のどの走行車線に位置しているのかを判定する。
【００２５】
車両特定部１２は、検出統合部２ａ及び物体追跡部２ｂで得られた物体の追跡結果と、車線判定部１１の判定結果とに基づいて、隣接走行車線（第１の走行車線の一例）内に停止している停止車両（第２の他車両）を特定する。なお、停止している状態とは、完全に停止している状態のみをいうのではなく、停止していると見なすことができる低速状態も含む意味である。
【００２６】
また、車両特定部１２は、隣接走行車線を走行する他車両の中から、車線変更する可能性を予測する他車両（第１の他車両）を特定する（以下「予測対象車両」という）。車両特定部１２は、検出統合部２ａ及び物体追跡部２ｂで得られた物体の追跡結果と、車線判定部１１の判定結果と、停止車両の特定結果とに基づいて、予測対象車両の特定を行う。
【００２７】
交差位置取得部１３は、地図情報などに基づいて、隣接走行車線（隣接走行車線を含む道路）に対して移動物体の経路が交わる交差位置の情報を取得する。交差位置取得部１３は、取得した情報に基づいて、停止車両前方に交差位置が存在するか判定する。なお、予測対象車両は、停止車両の後方に位置する関係にあるため、停止車両前方に交差位置が存在するということは、予測対象車両前方に交差位置が存在することと同義である。
【００２８】
要因取得部１４は、地図情報、交通状況などに基づいて、停止要因、すなわち、車両特定部１２が特定した停止車両が停止している要因を取得する。停止要因としては、停止車両の進路に対して交わる進路を持つ対向車が通過すること、停止車両の進路上に歩行者が存在すること、車両の進路上で渋滞が発生していることなどが挙げられる。
【００２９】
タイミング予測部１５は、要因取得部１４が取得した停止要因に基づいて、停止車両が発進することができるタイミングを予測する。タイミング予測部１５は、停止要因が解消するタイミングを予測し、この予測されたタイミングに基づいて、停止車両が発進するまでの時間である発進予測時間を予測する。
【００３０】
停止時間取得部１６は、停止時間を取得する。停止時間は、隣接走行車線に停止する停止車両を特定してから、隣接走行車線において予測対象車両を特定するまでの時間をいう。
【００３１】
効果計算部１７は、車線変更の効果を計算する。車線変更の効果とは、予測対象車両が隣接走行車線の走行を維持するよりも、自車両走行車線（第２の走行車線の一例）へと車線変更した方が短時間で走行できるという結果を示す指標である。
【００３２】
難易度計算部１８は、車線変更の難易度を計算する。車線変更の難易度とは、予測対象車両が隣接走行車線から自車両走行車線へと車線変更する際に、車線変更がどの程度難しいかという困難度合いを示す指標であるである。
【００３３】
車線変更計算部１９は、タイミング予測部１５、停止時間取得部１６、効果計算部１７及び難易度計算部１８の各演算結果に基づいて、車線変更の可能性を予測する。
【００３４】
車両制御部２０は、挙動予測部１０において予測された車線変更の可能性に基づいて、自車両の車両制御を行う。車両制御部２０は、自車両の各種アクチュエータ（ステアリングアクチュエータ、アクセルペダルアクチュエータ、ブレーキアクチュエータなど）を制御して、自動運転制御又は運転支援制御（例えば減速制御）を実行する。
【００３５】
なお、車両挙動予測装置は、図示しない通信装置を備えていてもよく、この場合、挙動予測部１０は、車車間通信又は路車間通信を用いて自車両前方の情報（交通状況の情報、信号機を含む道路の情報など）を取得してもよい。また、挙動予測部１０は、カメラなどから得られる情報を用いて自車両前方の情報を取得してもよい。加えて、挙動予測部１０は、各種の走行シーンにおける車両の平均的な挙動を表現した車両の挙動データをデータベースとして保有している。
【００３６】
なお、本実施形態では、マイクロコンピュータ５０が車両制御部２０の機能を備えた構成となっており、車両挙動予測装置は車両制御装置としての適用が可能となっている。もっとも、車両挙動予測装置は、車両制御部２０の機能を備えずに、他車両の挙動を予測する機能のみを備えるものであってもよい。
【００３７】
つぎに、図２乃至図１０Ｃを参照し、本実施形態に係る車両挙動予測の処理手順を説明する。この処理手順は、イグニッションスイッチ（ＩＧＮ）のオンをトリガーとして呼び出され、マイクロコンピュータ５０によって実行される。以下、処理手順を説明するにあたり、図面に示される符号Ｌ１、Ｌ２、Ｖａ、Ｖｂ、Ｖｃは、自車両走行車線Ｌ１、隣接走行車線Ｌ２、自車両Ｖａ、予測対象車両Ｖｂ、停止車両Ｖｃに対応している。また、複数の車両を識別する場合には、Ｖｃ１、Ｖｃ２などのように記載する。
【００３８】
まず、ステップＳ１０において、検出統合部２ａは、物体検出装置１から物体情報、すなわち、自車両周囲の物体の情報を取得する。物体情報が取得されると、検出統合部２ａは、物体情報に基づいて物体の挙動を算出する。また、物体追跡部２ｂは、検出統合部２ａによって検出された物体を追跡する。
【００３９】
ステップＳ１１において、地図内位置推定部５は、地図取得装置４から地図情報を取得する。地図内位置推定部５は、自車位置推定装置３から自車両Ｖａの位置情報を取得する。これらの情報が取得されると、地図内位置推定部５は、地図上における自車両Ｖａの位置（走行車線）を推定する。
【００４０】
ステップＳ１２において、車線判定部１１は、地図内位置推定部５が推定した自車両Ｖａの位置情報を取得する。車線判定部１１は、物体追跡部２ｂによる物体の追跡結果と、自車両Ｖａの位置情報とに基づいて、自車両周囲の物体、特に他車両が地図上のどの走行車線に属しているかを判定する。
【００４１】
ステップＳ１３において、車両特定部１２は、自車両Ｖａ周囲の他車両の中から、停止車両Ｖｃを特定する。具体的には、車両特定部１２は、停止状態とみなす速度判定値（例えば、１ｋｍ／ｈなどの、車両が略停止状態と判定できる程度の速度判定値）以下の速度となる他車両を、停止車両Ｖｃとして特定する。速度判定値は、物体検出装置１が備えるセンサの種類、検出誤差を考慮して決定されている。車両特定部１２が行う停止車両Ｖｃの特定は、隣接走行車線Ｌ２上の他車両を対象として行われる。
【００４２】
また、車両特定部１２は、停止車両Ｖｃを特定すると、予測対象車両Ｖｂを特定する処理を行う。車両特定部１２は、隣接走行車線Ｌ２の他車両のうち、自車両走行車線Ｌ１への車線変更に伴って自車両Ｖａの挙動に影響が生じると予想される他車両が予測対象車両Ｖｂとして特定される。例えば、車両特定部１２は、隣接走行車線Ｌ２を走行する他車両のうち、以下の３つの条件を満たす他車両を予測対象車両Ｖｂとして特定する。条件１は、自車両Ｖａよりも前方を走行していることである。条件２は、前方に停止車両Ｖｃが存在していることである。条件３は、車線変更の意思がドライバーに発生するであろう想定距離よりも、停止車両Ｖｃとの車間距離が短くなっていることである。
【００４３】
ステップＳ１４において、交差位置取得部１３は、地図情報などに基づいて、交差位置を取得する。そして、交差位置取得部１３は、停止車両Ｖｃの前方に交差位置が存在するか否かを判定する。
【００４４】
図３Ａ乃至図３Ｃを参照し、交差位置を説明する。図３Ａに示すように、交差位置の一例は、隣接走行車線Ｌ２に対して、交差道路Ｒ２が交差する交差点の位置である。この場合、交差道路Ｒ２は、隣接走行車線Ｌ２（これを含む道路Ｒ１）に対して交わる移動物体の経路に該当する。また、図３Ｂに示すように、交差位置の別の一例は、隣接走行車線Ｌ２から進入可能な脇道Ｒ４が、隣接走行車線Ｌ２と交わる位置である。この場合、脇道Ｒ４は、隣接走行車線Ｌ２（これを含む道路Ｒ１）に対して交わる移動物体の経路に該当する。図３Ｃに示すように、交差位置の別の一例は、隣接走行車線Ｌ２（これを含む道路Ｒ１）から進入可能な私有地Ｐａが隣接する位置である。私有地Ｐａは、施設Ｐａ１及びその駐車場Ｐａ２などであり、この私有地Ｐａ内を移動する移動物体の経路（図示せず）を備えている。この場合、私有地Ｐａは、隣接走行車線Ｌ２（これを含む道路Ｒ１）に対して交わる移動物体の経路に該当する。なお、これ以外にも、交差位置の一例には、隣接走行車線を横断する横断歩道が交差する位置が挙げられる。この場合、横断歩道は、隣接走行車線に対して交わる移動物体の経路に該当する。
【００４５】
ステップＳ１５において、要因取得部１４は、停止車両Ｖｃ前方における交通状況の取得が難しいか否かを判断する。交通状況を取得できる場合には、ステップＳ１５において否定判定され、ステップＳ１６に進む。一方、交通状況の取得が難しい場合には、ステップＳ１５において肯定判定され、ステップＳ１７に進む。
【００４６】
ステップＳ１６において、タイミング予測部１５は、要因取得部１４が取得した交通状況などに基づいて、発進予測時間を予測する。図４及び図５を参照し、発進予測時間を予測する処理手順を説明する。例えば図５を参照し、自車両Ｖａが交差点を通行するシーンを考える。図５に示すでは、予測対象車両Ｖｂの前方に３台の停止車両Ｖｃ１、Ｖｃ２、Ｖｃ３が存在している。
【００４７】
ステップＳ３０において、要因取得部１４は、地図情報に基づいて、停止車両Ｖｃの前方が、信号機がある交差点であるか否かを判断する。停止車両前方が信号機がある交差点である場合には、ステップＳ３０において肯定判定され、ステップＳ３１に進む。一方、停止車両Ｖｃの前方が信号機がある交差点でない場合には、ステップＳ３０において否定判定され、ステップＳ３２に進む。
【００４８】
ステップＳ３２において、要因取得部１４は、交差点の信号機状態（交通状況の一例）を取得する。要因取得部１４は、現在の信号機の状態、信号機の点灯状態の切り替え時間などを取得する。
【００４９】
ステップＳ３２において、要因取得部１４は、停止車両Ｖｃに曲がる意図があるかどうかを判定する。具体的には、要因取得部１４は、停止車両Ｖｃのウインカーの状態、隣接走行車線Ｌ２上における幅寄せの有無に基づいて、曲がる意図を判定する。停止車両Ｖｃのウインカー状態は、自車両Ｖａの周囲を撮像するカメラ若しくは車車間通信又は路車間通信を用いて検出することができる。幅寄せの有無は、隣接走行車線Ｌ２上における停止車両Ｖｃの位置により判断することができる。曲がる意図がある場合には、ステップＳ３２において肯定判定され、ステップＳ３３に進む。一方、曲がる意図がない場合には、ステップＳ３２において否定判定され、ステップＳ３６に進む。
【００５０】
ステップＳ３３において、要因取得部１４は、停止車両Ｖｃが曲がる先の渋滞状況（交通状況の一例）を取得する。渋滞状況は、例えば旋回先に停止している渋滞車両の台数、渋滞車両の車速などの情報である。要因取得部１４は、車車間通信又は路車間通信を用いて渋滞状況を取得してもよいし、物体検出で得られた情報から取得してもよい。
【００５１】
ステップＳ３４において、要因取得部１４は、停止車両Ｖｃが曲がる先に存在する歩行者情報（交通状況の一例）を取得する。歩行者情報は、歩行者の位置、速度、人数などの歩行者の状況を示す情報である。要因取得部１４は、車車間通信又は路車間通信を用いて歩行者情報を取得してもよいし、物体検出で得られた情報から歩行者情報を取得してもよい。
【００５２】
ステップＳ３５において、要因取得部１４は、対向車情報（交通状況の一例）を取得する。対向車情報は、対向車線を走行する対向車の位置、車速、台数などの対向車の状況を示す情報である。要因取得部１４は、物体検出で得られた情報を用いて対向車情報を取得してもよいし、車車間通信又は路車間通信から対向車情報を取得してもよい。
【００５３】
なお、画像を用いて対向車情報を取得する場合、オクルージョンの影響により、対向車両Ｖｄ１、Ｖｄ２の検出が難しい場合がある。この場合には、要因取得部１４は、停止車両Ｖｃ１、Ｖｃ２、Ｖｃ３が停止する交差点よりも一個先の交差点における信号機状態を取得する。取得する信号機状態は、停止車両Ｖｃ１、Ｖｃ２、Ｖｃ３から見て直進方向の通行に対して表示を行う信号機の状態である。そして、要因取得部１４は、一個先の交差点の信号状態に基づいて、対向車情報を取得する。例えば、要因取得部１４は、一個先の信号機が青信号であれば、一個先の交差点を通過した対向車が接近する可能性が高いと判断する。一方、要因取得部１４は、その信号機が赤信号であれば、一個先の交差点で対向車が停止しているため、対向車が接近する可能性が低いと判断する。
【００５４】
ステップＳ３６において、要因取得部１４は、隣接走行車線Ｌ２における前方の渋滞状況（交通状況の一例）を取得する。
【００５５】
ステップＳ３７において、タイミング予測部１５は、要因取得部１４が取得した情報に基づいて、発進予測時間を算出する。具体的には、タイミング予測部１５は、信号機状態、渋滞状況、歩行者情報、対向車情報に基づいて、発進予測時間を算出する。
【００５６】
信号機状態に基づいて発進予測時間を算出する方法は、例えば以下の通りである。タイミング予測部１５は、現在の信号機が赤信号であれば、赤信号から青信号に切り替わるまでの時間を予測し、信号が青信号に切り替わったタイミングで停止車両Ｖｃ１、Ｖｃ２、Ｖｃ３が発進すると予測する。タイミング予測部１５は、停止車両Ｖｃ１、Ｖｃ２、Ｖｃ３について予測した発進タイミングに基づいて、発進予測時間を算出する。なお、赤信号から青信号に切り替わるまでの時間は、例えばインフラから切り替わるまでの時間の情報が発信されている場合にはインフラからの情報に基づいて算出することができる。あるいは、赤信号に変わったタイミングから現在までの経過時間を停車中の他車両から車車間通信で受信し、平均的な赤信号の点灯継続時間から受信した継続時間を減算することで算出できる。あるいは自車両に信号の点灯色を検出する信号機検出装置を搭載し、信号機に接近する最中に赤信号に変わったことを検出した時点から現在までの経過時間を算出し、平均的な赤信号の点灯継続時間から経過時間を減算することによって算出することができる。赤信号から青信号に切り替わるまでの時間の算出方法は上記に限定されず、種々の公知の手法を適用して算出あるいは推定することができる。
【００５７】
渋滞情報に基づいて発進予測時間を算出する方法は、例えば以下の通りである。タイミング予測部１５は、渋滞車両の台数、各渋滞車両の車速に基づいて、渋滞末尾の車両が動き出すタイミングを予測する。そして、タイミング予測部１５は、渋滞末尾の車両が動き出すタイミングで停止車両Ｖｃ１、Ｖｃ２、Ｖｃ３が発進すると予測し、予測した発進タイミングに基づいて発進予測時間を算出する。
【００５８】
歩行者情報に基づいて発進予測時間を算出する方法は、例えば以下の通りである。タイミング予測部１５は、歩行者の位置、速度及び人数並びに歩行者が横断する道路幅に基づいて、歩行者が道路を渡りきるまでの時間を予測する。タイミング予測部１５は、歩行者が道路を渡りきったタイミングで停止車両Ｖｃ１、Ｖｃ２、Ｖｃ３が発進すると予測し、予測した発進タイミングに基づいて発進予測時間を算出する。
【００５９】
対向車情報に基づいて発進予測時間を算出する方法は、例えば以下の通りである。タイミング予測部１５は、対向車両Ｖｄ１、Ｖｄ２の位置、速度及び台数に基づいて、対向車両Ｖｄ１、Ｖｄ２が交差点を通過するまでの時間を予測する。タイミング予測部１５は、対向車両Ｖｄ１、Ｖｄ２の通過タイミングで停止車両Ｖｃ１、Ｖｃ２、Ｖｃ３が発進すると予測し、予測した発進タイミングに基づいて発進予測時間を算出する。
【００６０】
なお、複数の状況を考慮して発進時間を算出する場合、タイミング予測部１５は、それぞれの状況毎に発進予測時間を算出した上で、最も長い時間を最終的な発進予測時間と決定してもよい。あるいは、タイミング予測部１５は、各状況毎に算出された発進予測時間にそれぞれ重み係数を考慮して、最終的な発進予測時間を決定してもよい。
【００６１】
ステップＳ１７において、停止時間取得部１６は、停止時間を取得する。車両特定部１２は、ステップＳ１３で停止車両Ｖｃ１、Ｖｃ２、Ｖｃ３を特定すると、その後、この停止車両Ｖｃ１、Ｖｃ２、Ｖｃ３に対して上述の条件を満たした段階で予測対象車両Ｖｂを特定する。停止時間取得部１６は、隣接走行車線Ｌ２において停止車両Ｖｃ１、Ｖｃ２、Ｖｃ３を特定してから、この隣接走行車線Ｌ２において予測対象車両Ｖｂが特定されるまでの時間を停止時間として取得する。
【００６２】
ステップＳ１８において、車線変更計算部１９は、車線変更の可能性を予測する。図６を参照し、車線変更の可能性を予測する処理手順を説明する。
【００６３】
ステップＳ４０において、車線変更計算部１９は、ステップＳ１６の処理が実行され、発進予測時間が予測できたか否かを判断する。発進予測時間が予測できた場合、すなわち、停止車両Ｖｃ１、Ｖｃ２、Ｖｃ３前方の交通状況が取得できる場合には、ステップＳ４０で肯定判定され、ステップＳ４１に進む。一方、発進予測時間が予測できない場合、すなわち、停止車両Ｖｃ１、Ｖｃ２、Ｖｃ３前方の交通状況が取得できない場合には、ステップＳ４０で否定判定され、ステップＳ４６に進む。
【００６４】
ステップＳ４１において、車線変更計算部１９は、発進予測時間が第１所定値以上である否かを判断する。この第１所定値は、停止車両Ｖｃ１、Ｖｃ２、Ｖｃ３が発進しない状況であっても、予測対象車両Ｖｂが車線変更を猶予するであろうと考えられる時間内にあることを判定するものである。第１の所定値は、人間の心理状況を統計的に処理することにより、車線変更せずに我慢できる時間が設定されている（例えば３秒）。
【００６５】
発進予測時間が第１所定値以上である場合には、ステップＳ４１で肯定判定され、ステップＳ４２に進む。一方、発進予測時間が第１所定値よりも短い場合には、ステップＳ４１で否定判定され、ステップＳ４３に進む。
【００６６】
ステップＳ４２において、車線変更計算部１９は、車線変更の可能性を算出する。車線変更計算部１９は、車線変更の可能性と発進予測時間との相関データを保有しており、この相関データに基づいて、発進予測時間から車線変更の可能性を算出する。
【００６７】
図７Ａには、車線変更の可能性と発進予測時間との相関データが例示されている。この相関データでは、発進予測時間が第１所定値よりも低い場合、予測対象車両Ｖｂが車線変更する可能性と、予測対象車両Ｖｂが車線変更せずに直進する可能性とがそれぞれ同じ（０．５（５０％））になる。一方、発進予測時間が第１所定値以上の場合、停止車両Ｖｃ１、Ｖｃ２、Ｖｃ３が発進するのに時間を要するかもしれない。そのため、発進予測時間が長い程、予測対象車両Ｖｂが車線変更する可能性が高くなるように設定されている。このような相関データの関係に従い、車線変更計算部１９は、発進予測時間が長い程、予測対象車両Ｖｂの車線変更の可能性が高いと予測する。
【００６８】
ステップＳ４３において、車線変更計算部１９は、ステップＳ１７で取得した停止時間を取得する。
【００６９】
ステップＳ４４において、車線変更計算部１９は、停止時間と発進予測時間との和（以下「加算時間」という）を計算する。
【００７０】
ステップＳ４５において、車線変更計算部１９は、車線変更の可能性を算出する。車線変更計算部１９は、車線変更の可能性と加算時間との相関データを保有しており、この相関データに基づいて、加算時間から車線変更の可能性を算出する。
【００７１】
図７Ｂには、車線変更の可能性と加算時間との相関データが例示されている。この相関データでは、加算時間が第２所定値（例えば５秒）よりも低い場合、予測対象車両Ｖｂが車線変更する可能性と、予測対象車両Ｖｂが車線変更せずに直進する可能性とがそれぞれ同じ（０．５（５０％））になる。一方、加算時間が第２所定値以上の場合、停止車両Ｖｃ１、Ｖｃ２、Ｖｃ３が発進するのに時間を要するかもしれない。そのため、加算時間が長い程、予測対象車両Ｖｂが車線変更する可能性が高くなるように設定されている。このような相関データの関係に従い、車線変更計算部１９は、加算時間が第２所定値以上の場合には、加算時間が長い程、予測対象車両Ｖｂの車線変更の可能性が高いと予測する。
【００７２】
車線変更の可能性を予測するにあたり、加算時間を考慮する理由は、次の通りである。発進予測時間が第１所定値よりも短いケースであっても、ドライバーが停止車両Ｖｃ１、Ｖｃ２、Ｖｃ３を認識している時間が長ければ、車線変更しようとする意思が働くと考えられる。そこで、停止時間に基づいて、ドライバーが停止車両Ｖｃ１、Ｖｃ２、Ｖｃ３を認識している時間を予測する。そして、停止時間と発進予測時間との和を求めることで、ドライバーが停止車両Ｖｃ１、Ｖｃ２、Ｖｃ３を認識している時間を加味して、車線変更の可能性を予測することができる。
【００７３】
ステップＳ４６において、車線変更計算部１９は、ステップＳ１７で取得した停止時間を取得する。
【００７４】
ステップＳ４７において、車線変更計算部１９は、車線変更の可能性を算出する。車線変更計算部１９は、車線変更の可能性と停止時間との相関データを保有しており、この相関データに基づいて、停止時間から車線変更の可能性を算出する。
【００７５】
図７Ｃには、車線変更の可能性と停止時間との相関データが例示されている。この相関データでは、停止時間が第３所定値（例えば６秒）よりも低い場合、予測対象車両Ｖｂが車線変更する可能性と、予測対象車両Ｖｂが車線変更せずに直進する可能性とがそれぞれ同じ（０．５（５０％））になる。一方、停止時間が第３所定値以上の場合、停止車両Ｖｃ１、Ｖｃ２、Ｖｃ３が発進するのに時間を要するかもしれない。そのため、停止時間が長い程、予測対象車両Ｖｂが車線変更する可能性が高くなるように設定されている。このような相関データの関係に従い、車線変更計算部１９は、停止時間が第３所定値以上の場合、停止時間が長い程、予測対象車両Ｖｂの車線変更の可能性が高いと予測する。
【００７６】
ステップＳ１９において、効果計算部１７は、車線変更の効果を計算する。以下、図８を参照し、車線変更の効果に関する計算処理の詳細を説明する。
【００７７】
ステップＳ５０において、効果計算部１７は、基準位置を設定する。基準位置は、車線変更の効果を演算するための位置であり、予測対象車両Ｖｂよりも前方に設定される。例えば、図９Ａに示すように、予測対象車両Ｖｂの前方に交差点がある場合、効果計算部１７は、交差道路Ｒ２との交差位置を基準位置ＰＳとして設定する。また、図９Ｂに示すように、予測対象車両Ｖｂの前方に脇道が接続している場合、効果計算部１７は、脇道Ｒ４との交点位置を基準位置ＰＳとして設定する。
【００７８】
ステップＳ５１において、効果計算部１７は、予測対象車両Ｖｂの前方に信号機がある場合には、信号機状態を取得する。前方の信号機が赤信号である場合には、車線変更しても前に進むことができず、車線変更をしないでおこうとする心理がドライバーに働く。例えば、効果計算部１７は、信号機の現在の点灯色、信号の切り替わりタイミングなどの情報を取得する。そして、車線変更計算部１９は、これらの情報を利用することで、前方の信号機の状態を考慮して、予測対象車両Ｖｂが現在位置から基準位置ＰＳを通過するのに要する時間を算出する。
【００７９】
ステップＳ５２において、効果計算部１７は、予測対象車両Ｖｂの前方の渋滞状況を取得する。車線変更先の走行車線が渋滞している場合には、車線変更しても前に進むことができず、車線変更をしないでおこうとする心理がドライバーに働く。例えば、車線変更計算部１９は、前方の渋滞の長さ、渋滞の平均速度、渋滞の激しさなどの情報を取得する。そして、効果計算部１７は、これらの情報を利用することで、前方の渋滞状況を考慮して、予測対象車両Ｖｂが現在位置から基準位置ＰＳを通過するのに要する時間を算出する。
【００８０】
ステップＳ５３において、効果計算部１７は、予測対象車両Ｖｂの前方の横断歩道を横断する歩行者情報を取得する。車線変更先の走行車線を歩行者が横断している場合には、歩行者が渡りきるまでは前に進むことができず、車線変更をしないでおこうとする心理がドライバーに働く。例えば、効果計算部１７は、歩行者の横断速度、歩行者の人数などの情報を取得する。そして、効果計算部１７は、これらの情報を利用することで、前方の歩行者を考慮して、予測対象車両が現在位置から基準位置を通過するのに要する時間を算出する。
【００８１】
ステップＳ５４において、効果計算部１７は、ステップＳ５１からＳ５３までに算出された時間に基づいて、予測対象車両Ｖｂが自車両走行車線Ｌ１へと車線変更した場合に基準位置ＰＳを通過するのに要する通過時間Ｔ１を算出する。例えば、効果計算部１７は、ステップＳ５１からＳ５３までに算出された時間のうち最も長い時間を通過時間Ｔ１として決定する。または、効果計算部１７は、ステップＳ５１からＳ５３までに算出された時間にそれぞれ重み係数を考慮して、通過時間Ｔ１を決定する。
【００８２】
ステップＳ５５において、効果計算部１７は、ステップＳ１６で予測した発進予測時間を取得する。
【００８３】
ステップＳ５６において、効果計算部１７は、予測対象車両Ｖｂが車線変更せずに、隣接走行車線Ｌ２を直進した場合に基準位置ＰＳを通過するのに要する通過時間Ｔ２を算出する。例えば、効果計算部１７は、発進予測時間に基づいて、停止車両Ｖｃ１、Ｖｃ２、Ｖｃ３が発進した後に、停止車両Ｖｃ１、Ｖｃ２、Ｖｃ３が存在していた位置を通過して基準位置ＰＳへと至るまでの通過時間Ｔ２を算出する。
【００８４】
ステップＳ５７において、効果計算部１７は、通過時間の差ΔＴ、具体的には、ステップＳ５４で計算した通過時間Ｔ１からステップＳ５６で計算した通過時間Ｔ２を減算した差ΔＴを計算する。現在の走行車線を維持した方が短時間で基準位置ＰＳを通過できる場合、差ΔＴはプラスの値となる。一方、自車両走行車線Ｌ１へ車線変更した方が短時間で基準位置ＰＳを通過できる場合、差ΔＴはマイナスの値となる。すなわち、差ΔＴがマイナス方向に大きい程、車線変更の効果が高いといえる。
【００８５】
ステップＳ２０において、難易度計算部１８は、車線変更の難易度を計算する。図１０Ａに示す状況では、隣接走行車線Ｌ２を走行する予測対象車両Ｖｂの斜め後方に、自車両走行車線Ｌ１を走行する他車両が存在している。この場合、予測対象車両Ｖｂが車線変更しても、斜め後方の車両との間に十分な車間距離を確保することが難しい。よって、車線変更の難易度が高いといえる。また、図１０Ｂに示す状況では、隣接走行車線Ｌ２において最後尾の停止車両Ｖｃ１と予測対象車両Ｖｂとの車間距離が小さい。この場合、予測対象車両Ｖｂは車線変更することが難しい。よって、車線変更の難易度が高いといえる。また、図１０Ｃに示す状況では、隣接走行車線Ｌ２を走行する予測対象車両Ｖｂの斜め前方に、自車両走行車線Ｌ１を走行する他車両Ｖｅが存在している。この場合、予測対象車両Ｖｂが車線変更しても、前方の車両Ｖｅとの間に十分な車間距離を確保することが難しい。よって、車線変更の難易度が高いといえる。そこで、難易度計算部１８は、自車両走行車線Ｌ１を走行する他車両と隣接走行車線Ｌ２を走行する予測対象車両Ｖｂとの車間距離、隣接走行車線Ｌ２における停止車両Ｖｃ１と予測対象車両Ｖｂとの車間距離などを算出する。そして、難易度計算部１８、車間距離が短い程、車線変更の難易度が高いと計算する。
【００８６】
ステップＳ２１において、車線変更計算部１９は、ステップＳ１９及びＳ２０の計算結果に基づいて、ステップＳ１８で予測した車線変更の可能性を修正する。具体的には、車線変更計算部１９は、車線変更の効果が低い程、車線変更の可能性が低くなるように、車線変更の可能性を修正する。また、車線変更計算部１９は、車線変更の難易度が高い程、車線変更の可能性が低くなるように、車線変更の可能性を修正する。
【００８７】
ステップＳ２２において、車両制御部２０は、予測された車線変更の可能性に基づいて、自車両の制御を行う。例えば、車両制御部２０は、車線変更の可能性が一定値、例えば０．８以上になった場合に、減速制御を行う。
【００８８】
ステップＳ２３において、車線変更計算部１９は、イグニッションスイッチがオフされたか否かを判断する。イグニッションスイッチがオフされた場合には、ステップＳ２３において肯定判定され、一連の処理を終了する（ＥＮＤ）。一方、イグニッションスイッチ（ＩＧＮ）がオンの場合には、ステップＳ２３において否定判定され、ステップＳ１０に戻る。
【００８９】
以上の説明では、停止車両Ｖｃ１、Ｖｃ２、Ｖｃ３の前方に交差点が存在する状況を例に、実施形態を説明した。しかしながら、図１１Ａに示すように、停止車両Ｖｃの前方で、隣接車線Ｌ２に脇道Ｒ４が存在するような場合であっても同様である。また、図１１Ｂに示すように、停止車両Ｖｃの前方に、施設Ｐａ１及び駐車場Ｐａ２を含む私有地Ｐａが隣接車線Ｌ２に隣接するような場合であっても同様である。また、このような交差位置が無いような場合であってもよい。例えば、図１１Ｃに示すように、隣接走行車線Ｌ２において渋滞が発生するなどにより、停止車両Ｖｃ１、Ｖｃ２、Ｖｃ３が存在するような場合であってもよい。
【００９０】
このように、本実施形態に係る車両挙動予測方法及び車両挙動予測装置は、車線変更する可能性を予測する予測対象車両Ｖｂを特定する。また、車両挙動予測方法及び車両挙動予測装置は、隣接走行車線Ｌ２上において予測対象車両Ｖｂの前方に停止する停止車両Ｖｃについて、停止車両Ｖｃが発進するまでの時間である発進予測時間を予測する。そして、車両挙動予測方法及び車両挙動予測装置は、発進予測時間が長い程、予測対象車両Ｖｂが隣接走行車線Ｌ２へと車線変更する可能性が高いと予測する。
【００９１】
予測対象車両Ｖｂのドライバーは、停止車両Ｖｃが発進するまでの時間が長くなると、車線変更を実施しようとする心理が初期的に働き、その後、車線変更動作を現実に開始する。したがって、発進予測時間を予測することで、車線変更動作が現実に開始される前に、車線変更の可能性を予測することができる。その結果、予測対象車両Ｖｂの車線変更を早期に予測することができる。
【００９２】
また、本実施形態の手法は、自車両走行車線Ｌ１に予測対象車両Ｖｂが車線変更する場合には、予測対象車両Ｖｂについて予測された車線変更の可能性に基づいて、自車両の減速制御を行っている。
【００９３】
この手法によれば、予測対象車両Ｖｂの車線変更を早期に予測することができるので、大きな挙動変化を伴うことなく、車両をスムーズに減速させることができる。
【００９４】
また、本実施形態の手法は、隣接走行車線Ｌ２に対して移動物体の経路が交わる交差位置を取得し、停止車両Ｖｃ（予測対象車両Ｖｂ）の前方に交差位置が存在する場合に、発進予測時間が長い程、車線変更する可能性が高いと予測してもよい。
【００９５】
この場合、交差位置は、交差道路Ｒ２が交差する交差点の位置、隣接走行車線Ｌ２から進入可能な脇道Ｒ４が交わる位置、隣接走行車線Ｌ２から進入可能な私有地Ｐａが隣接する位置、又は、隣接走行車線Ｌ２を横断する横断歩道が交差する位置である。
【００９６】
交差位置にあっては、停止車両Ｖｃが発生し易く、予測対象車両Ｖｂが車線変更を行う傾向が高い。このような交差位置において発進予測時間を予測することで、予測対象車両Ｖｂの車線変更を早期に予測することができる。
【００９７】
また、本実施形態の手法は、停止車両Ｖｃ前方の交通状況に基づいて、発進予測時間を予測してもよい。
【００９８】
停止車両Ｖｃは、前方の交通の影響を受けて停止していると考えられるので、その交通状況から、発進予測時間を精度よく予測することができる。これにより、予測対象車両Ｖｂの車線変更の可能性を適切に予測することができる。
【００９９】
また、本実施形態において、停止車両Ｖｃ前方の交通状況は、停止車両Ｖｃの進路上に存在する横断歩道を渡る歩行者の状況、対向車線を走行する対向車両Ｖｄの状況、停止車両Ｖｃの前方に存在する信号機の状態、及び停止車両Ｖｃの前方で発生している渋滞の状況のうち少なくとも一つを含むことが好ましい。
【０１００】
この手法によれば、発進予測時間を精度よく予測することができるので、車線変更の可能性を精度よく予測することができる。
【０１０１】
また、本実施形態の手法は、停止車両Ｖｃ前方の交通状況を取得できるか否かを判定する。そして、交通状況を取得できる場合には、交通状況に基づいて、発進予測時間を予測する。交通状況が取得できない場合には、隣接走行車線Ｌ２に停止する停止車両Ｖｃを特定してから隣接走行車線Ｌ２において予測対象車両Ｖｂが特定されるまでの停止時間を算出し、停止時間に基づいて車線変更の可能性を予測してもよい。
【０１０２】
ドライバーが停止車両Ｖｃを認識している時間が長ければ、車線変更を実施しようとする心理がドライバーに働くことが予測される。したがって、停止時間に応じて、車線変更を実施しようとする心理を推定することで、車線変更動作が現実に開始される前に、車線変更する可能性を判断することができる。これにより、予測対象車両Ｖｂの車線変更を早期に予測することができる。
【０１０３】
また、本実施形態の手法は、停止時間が長い程、車線変更する可能性が高いと予測してもよい。
【０１０４】
予測対象車両Ｖｂのドライバーは、停止車両Ｖｃが停止している状態を認識している時間が長くなると、車線変更を実施しようとする心理が働く傾向となる。したがって、停止時間に応じて、車線変更を実施しようとする心理を推定することで、車線変更動作が現実に開始される前に、車線変更する可能性を判断することができる。これにより、車線変更の可能性を早期に予測することができる。
【０１０５】
また、本実施形態の手法は、発進予測時間が所定値以上であるか否かを判定し、発進予測時間が所定値以上である場合には、発進予測時間が長い程、前記車線変更する可能性が高いと予測する。一方、本実施形態の手法は、発進予測時間が判定時間よりも短い場合には、停止時間と発進予測時間との和に基づいて、車線変更の可能性を予測してもよい。
【０１０６】
発進予測時間が短いような場合であっても、第２の他車両が停止している状態を認識している時間が長くなると、車線変更を実施しようとする心理が働く。したがって、停止時間に応じて、車線変更を実施しようとする心理を推定することで、車線変更動作が現実に開始される前に、車線変更する可能性を判断することができる。これにより、第１の他車両の車線変更を早期に予測することができる。
【０１０７】
また、本実施形態の手法は、予測対象車両Ｖｂが自車両走行車線Ｌ１へ車線変更をしたときに交差位置を通過するまでの時間を第１の通過時間Ｔ１として予測する。加えて、予測対象車両Ｖｂが車線変更をしないときに交差位置を通過するまでの時間を第２の通過時間Ｔ２として予測する。この場合、第１の通過時間Ｔ１と第２の通過時間Ｔ２との差ΔＴに応じて、車線変更の可能性を修正してもよい。
【０１０８】
第１の通過時間Ｔ１が第２の通過時間Ｔ２よりも長い場合、ドライバーは、車線変更をせずに隣接走行車線Ｌ２をそのまま走行することが考えられる。そのため、時間差に応じて、車線変更の可能性を修正することで、精度よく予測を行うことができる。
【０１０９】
また、本実施形態の手法は、自車両走行車線Ｌ１における渋滞状況、停止車両Ｖｃ前方の信号機状態の一方又は両方に基づいて、第１の通過時間Ｔ１を予測してもよい。
【０１１０】
自車両走行車線Ｌ１を通過する通過時間Ｔ１は、その自車両走行車線Ｌ１の渋滞状況、前方の信号機状態に左右される。これらの状況を考慮することで、第１の通過時間Ｔ１を適切に予測することができる。その結果、車線変更の可能性を精度よく補正することができる。
【０１１１】
また、本実施形態の手法は、自車両走行車線Ｌ１へと車線変更する際の困難度合いを示す難易度を計算し、この難易度に応じて、車線変更の可能性を修正してもよい。
【０１１２】
自車両走行車線Ｌ１へと車線変更するのが難しい状況にあっては、ドライバーは、車線変更をせずに隣接走行車線Ｌ２をそのまま走行することが考えられる。そのため、困難度に応じて、車線変更の可能性を修正することで、より精度よく予測を行うことができる。
【０１１３】
また、本実施形態の手法は、自車両走行車線Ｌ１において予測対象車両Ｖｂの斜め後方にいる他車両と予測対象車両Ｖｂとの車間距離、自車両走行車線Ｌ１において予測対象車両Ｖｂの斜め前方にいる他車両と予測対象車両Ｖｂとの車間距離、又は停止車両Ｖｃと予測対象車両Ｖｂとの車間距離に基づいて、難易度を計算してもよい。
【０１１４】
予測対象車両Ｖｂと、自車両走行車線Ｌ１の他車両とが接近している場合、車両を進路変更するためのスペースも制限されるため、車線変更が難しい。よって、車間距離を考慮することで、車線変更の難易度を定量的に評価することができる。車線変更の可能性を精度よく修正することができる。また、停止車両Ｖｃに対して予測対象車両Ｖｂが接近している場合、車両を進路変更するためのスペースも制限されるため、車線変更が難しい。よって、車間距離を考慮することで、車線変更の難易度を定量的に評価することができる。その結果、車線変更の可能性を適切に修正することができる。この際、予測対象車両Ｖｂの斜め後方又は斜め前方を走行する自車両走行車線Ｌ１の他車両の数を考慮して、難易度を計算してもよい。
【０１１５】
なお、上述した実施形態では、自車両走行車線Ｌ１に隣接する隣接走行車線Ｌ２を走行する予測対象車両Ｖｂが自車両走行車線Ｌ１へと車線変更するとして、その車線変更の可能性を予測した。しかしながら、本実施形態に係る車両挙動予測方法及び車両挙動予測装置は、予測対象車両と自車両とが隣接する走行車線にそれぞれ存在する必要はなく、予測対象車両が自身の走行車線（第１の走行車線）から、その隣の走行車線（第２の走行車線）へと車線変更する可能性を予測するものであればよい。
【０１１６】
上記のように、本発明の実施形態を記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。
【符号の説明】
【０１１７】
１  物体検出装置
２ａ  検出統合部
２ｂ  物体追跡部
３  自車位置推定装置
４  地図取得装置
５  地図内位置推定部
１０  挙動予測部
１１  車線判定部
１２  車両特定部
１３  交差位置取得部
１４  要因取得部
１５  タイミング予測部
１６  停止時間取得部
１７  効果計算部
１８  難易度計算部
１９  車線変更計算部
２０  車両制御部
５０  マイクロコンピュータ
【図１】
2020160899.tif 000003
【図２】
2020160899.tif 000004
【図３Ａ】
2020160899.tif 000005
【図３Ｂ】
2020160899.tif 000006
【図３Ｃ】
2020160899.tif 000007
【図４】
2020160899.tif 000008
【図５】
2020160899.tif 000009
【図６】
2020160899.tif 000010
【図７Ａ】
2020160899.tif 000011
【図７Ｂ】
2020160899.tif 000012
【図７Ｃ】
2020160899.tif 000013
【図８】
2020160899.tif 000014
【図９Ａ】
2020160899.tif 000015
【図９Ｂ】
2020160899.tif 000016
【図１０Ａ】
2020160899.tif 000017
【図１０Ｂ】
2020160899.tif 000018
【図１０Ｃ】
2020160899.tif 000019
【図１１Ａ】
2020160899.tif 000020
【図１１Ｂ】
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【図１１Ｃ】
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