(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両及び歩行者を含む交通参加者の少なくとも一つを対象物体として、当該対象物体の将来の動きをコンピュータにより予測する方法であって、
少なくとも一つのセンサが、ホスト車両の環境を物理的に検知し、センサデータを生成してコンピュータに入力するステップと、
前記コンピュータの演算部が、当該コンピュータのデータ入力部を介して入力された前記センサデータから、一つ又は複数の間接指標を抽出するステップと、
前記演算部が、前記センサデータから抽出された一つ又は複数の間接指標を用いて、前記対象物体が行い得る複数の振る舞いの、それぞれの発生確率を算出して、前記対象物体が行うであろう振る舞いの複数の候補を決定するステップと、
前記演算部が、所定の交通状況毎に予め定められた、前記対象物体と同種の交通参加者が採り得る軌跡を含んだ状況モデルを用いて、前記センサデータから測定された前記対象物体の位置と、前記状況モデルが含む前記軌跡とを比較して、前記振る舞いの前記複数の候補の中から前記対象物体が行うであろう少なくとも一つの振る舞いに対応する少なくとも一つの軌跡を決定するステップと、
前記演算部が、前記少なくとも一つの軌跡に基づいて、前記対象物体の将来における位置を算出するステップと、
前記コンピュータのデータ出力部を介して、前記算出された将来における位置を表わす信号を出力するステップと、
を備え、
前記候補を決定するステップは、
前記対象物体が行い得る前記複数の振る舞い毎に、当該振る舞いに関連する一つ又は複数の間接指標を要素とする特徴ベクトルによって定義される分類器の集合を用いて、前記対象物体が或る時刻において当該振る舞いを行う確率を算出するステップを含み、
前記間接指標は、前記対象物体が走行するレーンに隣接する少なくとも一つのレーン上における他の交通参加者と当該対象物体との距離に関する指標を含むものである、
方法。
【請求項２】
前記間接指標は、さらに、前記対象物体が走行するレーン上における、前記対象物体と少なくとも一つの他の物体との関係に関する指標を含むものである、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記状況モデルが含む前記軌跡はモデル化された軌跡であって、
前記演算部が、前記軌跡を決定するステップが決定した前記少なくとも一つの軌跡に対応する前記モデル化された軌跡と、前記センサデータから得られる少なくとも前記対象物体の位置及び運動の履歴と、に基づいて、前記対象物体の運動と当該モデル化された各軌跡との不整合の程度を算出するステップ、を更に含む、
請求項１又は２に記載の方法
【請求項４】
前記不整合の程度は、前記軌跡を決定するステップが決定した前記少なくとも一つの軌跡に対応する前記モデル化された軌跡に沿って前記履歴が発生しているとする尤度を用いて算出される、
請求項３に記載の方法。
【請求項５】
請求項１又は２に記載された方法において、
前記算出された将来における位置を表わす信号は、前記車両のアクチュエータ及び又は表示手段に与えられる、
方法。
【請求項６】
請求項３又は４に記載された方法において、
前記算出された前記不整合の程度に基づき、代替の車両操作機能（fall-back vehicle operation function）、又は、ドライバに情報を伝達するための通信機能を起動する、
方法。
【請求項７】
請求項６に記載された方法において、
前記代替の車両操作機能は、デフォルトの又は予め定めた態様で車両の制御に影響を与えるものである、
方法。
【請求項８】
請求項６又は７に記載された方法において、
前記通信機能は、ドライバに警報を与えるか、又はドライバに現在の状況についての情報を与えるものである、
方法。
【請求項９】
請求項１ないし８に記載されたいずれかの方法において、
前記状況モデルは特定の指標を備え、当該指標は、状況モデルが現在の状況にどの程度
整合しているかを見出すのに用いられる、
方法。
【請求項１０】
請求項１ないし９に記載されたいずれかの方法において、
センサデータから少なくとも部分的に抽出された情報により特定される現在の状況、及び又は、ホスト車両の自己位置同定情報に基づいて、状況モデルをアクティブ化する、
方法。
【請求項１１】
ホスト車両に搭載され、請求項１ないし１０のいずれかに記載の方法を実行するように構成された、ドライバ支援システム。
【請求項１２】
請求項１１に記載されたドライバ支援システムにおいて、
前記交通参加者を検出する装置（１）及び又は当該交通参加者の位置及び速度を推定するデバイスと、
道路基盤要素を検出するデバイス（２）と、
車車間通信を行うデバイス（３）と、
自己位置同定を行う装置（４）及び又はホスト車両の状態を読み取る装置（５）の、
うちの少なくとも一つを備える、
ドライバ支援システム。
【請求項１３】
請求項１１又は１２に記載されたドライバ支援システムにおいて、
センサデータから少なくとも部分的に抽出された情報に基づいて、及び又は、前記ホスト車両の自己位置同定情報に基づいて、状況モデルを選択してアクティブ化するモデル選択ユニット（６）を、更に備える、
ドライバ支援システム。
【請求項１４】
請求項１１ないし１３のいずれかに記載されたドライバ支援システムにおいて、
直接指標（７）を計算し、及び又は間接指標（８）を計算して前記候補を決定するステップを実行する、コンピュータシステムを備える、
ドライバ支援システム。
【請求項１５】
請求項１１ないし１４のいずれかに記載されたドライバ支援システムにおいて、検証関数を用いる検証ユニット（１０）と、軌跡モデルを提供するモデルユニット（１１）と、
及び又は、推定を出力する予測器（１２）と、
を備える、
ドライバ支援システム。
【請求項１６】
請求項１１ないし１５のいずれかに記載されたドライバ支援システムにおいて、
当該ドライバ支援システムは、適応的走行制御システム（Adaptive Cruise Control）である、
ドライバ支援システム。
【請求項１７】
コンピュータにより実行されたときに請求項１ないし１０に記載されたいずれかの方法を実施する、コンピュータ・ソフトウェア・プログラム。
【請求項１８】
請求項１１ないし１６のいずれかに記載されたドライバ支援システムを備える車両であって、
当該ドライバ支援システムは、出力された推定に基づいて、当該車両の制御に影響を与えるものである、
車両。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、空、陸、又は海の輸送手段における、自動化されコンピュータ化されたドライバ支援に関する。本ドライバ支援においては、ホスト車両のセンサが当該ホスト車両の環境を物理的に検知し、当該センサの出力信号の供給を受けたコンピュータ・ユニットが信号を出力し、当該信号を、視覚的又は聴覚的な表示手段（indication means）及び又は当該車両のアクチュエータに供給することにより、当該ホスト車両に対する誘導を支援する。上記車両のアクチュエータとしては、安全装置（エアバッグ等）や、当該車両の動きに影響を与えるアクチュエータ（フラップ、ブレーキ、アクセル、ハンドル等）がある。
【背景技術】
【０００２】
“適応的走行制御”（Adaptive Cruise Control、ACC）システム（例えば、ＩＳＯ規格１５６２２：２０１０に記載されている）などのドライバ支援システムは、ドライバの快適さや安全性を向上させる。これらのシステムは、特に、ホスト車両の長さ方向における制御、例えば、ドライバが指定した速度に関する制御や、他の交通物体（陸、海、又は空の輸送手段（乗用車、自動二輪車、自転車、トラック等）など）との位置関係に関する制御を行う際に用いられる。ホスト車両は、当該ホスト車両の環境を物理的に検知するセンサと、少なくとも一つの当該センサの出力信号を処理するコンピュータユニット（「ホスト」）を備えている。
【０００３】
最新のドライバ支援システムにおける問題は、ホスト車両の走行レーンに割り込もうとしたり当該レーンから抜け出ようとする対象物体（target object）のレーン変更動作に対する反応動作である。対象物体とはホスト車両の環境内に存在する車両であり、対象物体は、当該ホスト車両の一つ又は複数のセンサにより検知される。
【０００４】
この意味での割り込み移動（cutting-in）の問題は、対象車両（target vehicle）がホスト車両の走行レーンに向かってレーン境界マークを超えた後の、ドライバ支援システムの反応に遅れを生ずることである。割り込み移動により、ホスト車両と対象車両との間の安全距離が変わってしまうことになる。非特許文献１（ISO規格15622:2010）では、ホスト車両は、ゆっくりと減速（具体的には、3.5 m/s2未満）することが求められている。このため、車両が割り込んで来る場合には、ホスト車両の速度減少は遅すぎることとなり、しばしば安全距離が短くなりすぎる結果となる。したがって、ホスト車両のドライバは、例えばブレーキ操作やホスト車両に対する操舵をマニュアル操作により行う等により、支援動作に対する介入を行う必要が生じる。
【０００５】
一方、抜け出し移動（cutting-out）の問題は、対象車両（target vehicle）がホスト車両の走行レーンから外へ向かってレーン境界マークを超えた後の、ドライバ支援システムの反応に遅れを生ずることである。この場合に関し、非特許文献１では、ホスト車両がゆっくりと加速（具体的には2.0 m/s2未満）することを求めている。これにより、例えば、抜け出し移動を行った対象車両（すなわち、ホスト車両の走行レーンから他のレーンに向かってレーン境界マークを横切る対象車両）の急な追い越しを防止するのである。このように、抜け出し移動を行った車両は再割り込みをする可能性がある。すなわち、ホスト車両の走行レーンから離れた対象車両は、増加した距離を使ってホスト車両の走行レーンへ戻って来る可能性がある。このため、ドライバは、支援動作に介入し、マニュアル操作により加速して、この距離（例えば、ホスト車両と、並走レーンを走行する対象物体（車両等）との間の距離や、ホスト車両と、ホスト車両の走行レーン上を走行する他の車両との間の距離）を縮めるように介入する必要がある。
【０００６】
したがって、本発明の目的は、上述した問題を軽減することのできる方法及びシステムを提供することである。
【０００７】
上述した問題を解消するため、本発明は、対象物体が割り込み移動や抜け出し移動を実際に行う前に、当該対象物体の動きを予測する。この予測により、ホスト車両は、早期に減速を行って安全距離の減少を防止したり、早期に加速を行ってより素早い追い越しを行うことができる。
【０００８】
対象物体の将来の動きを予測することは、場面（シーン、scene）を理解する上でも重要である。この場面の理解は、ドライバ支援システムがホスト車両についての意思決定を行うための基礎を為している。この基礎の形成には、カメラ、レーダ、ライダー（Lidar）、及び又は、ホスト車両や特にその環境から情報を抽出することのできるその他のセンサが寄与する。すなわち、対象物体の動き予測は、ホスト車両を含む設定の基本規則の獲得に役立つものである。
【０００９】
対象物体の動き予測は、ドライバ支援システムなどの、動的な環境の中で動作するシステムにとっては極めて重要である。その理由は、使用するセンサがしばしば不完全なデータを出力することに起因する。このためシステムは、動作を行う前に時間積分を行って不完全データをフィルタする必要があり、その結果、システムの反応が遅延することとなる。しかしながら、動的環境においては、安全な動作とは早期に実行が開始される動作を意味しており、そのためには予測を行うことが必要となる。
【００１０】
本発明の大きな目的は、予測を行うことにより、ドライバとホスト車両の、安全性と快適さを増進することである。明白なことながら、本発明は予測を行うドライバ支援システムに関すると共に、そのようなドライバ支援システムを備えた車両にも関するものである。
【００１１】
車両の動き予測は、以下の文献に開示されている。
【００１２】
特許文献１には、レーン維持アシスト動作のオン・オフを切り替えるための、レーン変更動作検出について記載されている。このレーン変更動作検出は、目標レーン（左か右か）を表わす方向指示灯、前方車両との接触余裕時間（Time To Contact、TTC）、目標レーンでの後続車両との接触余裕時間、目標レーンの存在チェック、及び、目標レーンへの移動が可能なレーン境界マーク（例えば、破線）に基づいて行われる。
【００１３】
特許文献２には、ホスト車両と対象車両との間の相対角速度に基づくレーン変更動作検出について記載されている。
【００１４】
特許文献３には、他車両がその動きを変化させないという仮定の下で、ホスト車両についての経路（位置のシーケンス）の予測を行うことが記載されている。具体的には、他の交通参加者（traffic-participants）が全て一定の速度で移動すると仮定し、当該他の各交通参加者を左方向又は右方向へ避ける経路など、ホスト車両の様々な経路の選択肢を計算する。そして、リスクが最小となる経路が選択される。
【００１５】
非特許文献２では、他者の振る舞いが、横方向の運動と位置、移動軌跡のマッチング、及び、調整用間隙（fitting gap）の存在有無に基づいて、予測される。
【００１６】
非特許文献３では、ランダムフォレストツリー（Random Forrest Trees）を用いて、横方向移動の証拠（lateral evidence）と総合的なシーンコンテキスト（general scene context）（交通量）を評価する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１７】
〔これらのアプローチの欠点〕
特許文献１、２、及び非特許文献２では、振る舞いが認識されて個別のクラスに割り当てられる。これにより、これらのアプローチでは、例えば割り込み移動の発生を予測することができる。しかしながら、車両制御に必要となる、時間経過に伴う対象の将来位置予測を行うことはできない。
【００１８】
上述したアプローチでは、動作開始前に設計によって振る舞いを予測できるようにすることはできない。これらのアプローチはすべて、振る舞いについての物理的な観測に依存しているためである。図１に、割り込み車両の振る舞いを他の振る舞いと識別できるようになる最も早いポイントを、ホスト車両からの視界として例示する。図１は、レーンに対する車両の横方向のオフセットや横方向速度などの物理的な観測／証拠に依拠する従来のアプローチを用いた場合における、或る振る舞いを他の振る舞いから区別できる最も早いポイントを、視覚的に示している。図示の場合には、ホスト車両には、反応するための十分な時間は与えられない。
【００１９】
特許文献３の方法は位置を予測するものであるが、その予測はホスト車両の位置に限られる。この手法を他の車両の予測に適用しようとすると、膨大な計算を要することとなる。可能性のある全ての振る舞いの選択肢の幅を検出された全ての交通参加者を網羅するように広げてそれらの経路を計算しようとすると、計算の実行時間は検出された交通参加者の数が増加するにつれて指数的に増加するためである。
【００２０】
一般に従来のアプローチは、直接的な物理的証拠（横方向の位置と速度）に依拠している。このような物理的証拠は正確な軌跡予測に必要なものであるが、振る舞いの物理的な識別は、ほとんどの場合かなり遅れて行われることとなる。この識別の遅れが、既存のアプローチの適用範囲を制限している。
【課題を解決するための手段】
【００２１】
したがって、本発明は、独立請求項に係るシステム及び方法により、上述した問題を解決する。
【００２２】
本発明の更なる態様については、図面を参照して説明する。
【００２３】
ここに示す発明では、振る舞いについてのコンテキストベースの予測又は認識を物理的予測と区別する。すなわち、“何が”起ころうとしているのかの決定と、それが“どのように”起ころうとしているかの決定とを区別する。コンテキストベースの予測（以下、「コンテキストベース予測」という）は少なくとも間接的な指標（indicator）を用いるのに対し、物理的予測は、後述するように、直接的な指標を用いる。
【００２４】
したがって、コンピュータによるコンテキストベース予測は、人間が交通の動きを予測する際にも用いている原理を採用する。特に、本発明のアプローチでは、振る舞いを予測するためのキー指標（key indicator）を取得するために交通参加者間の関係が評価されるという事実を受け入れる。当該関係は、例えば、物理的なものでも抽象的なものでもよい。
【００２５】
物理的関係は、複数の交通参加者間の相対的な位置や動きを表わす。物理的関係に基づく指標は、したがって、例えば相対的な位置と速度を評価して、特定の振る舞いに特徴的な値を算出する。
【００２６】
例えば、対象車両が進路変更して車道に入り、その過程で歩道を横切る場合、この対象車両と当該歩道にいるかも知れない歩行者との物理的関係が存在する。この関係を評価する指標は、対象車両と歩行者が現在の動きを継続すれば当該対象車両がその歩行者にぶつかってしまう場合には、例えば“ブレーキング（減速）”という振る舞いに特徴的な値を出力することができる。一方、近くに歩行者がいない場合には、この指標は、“進路変更”という振る舞いに特徴的な値を出力することができる。
【００２７】
抽象的関係は、一つ又は複数の交通参加者と、例えば交通信号や、道路標識、道路／レーンのマーキングなどの、道路基盤要素（road infrastructure element）の一つとの間の規則を表現する。抽象的関係に基づく指標は、例えば、道路基盤要素の状態と、対象物体にその道路基盤要素を適用できるか否かの可能性と、を評価して、特定の振る舞いに特徴的な値を算出する。
【００２８】
例えば、車両が追い越し車線を走行しながら追い越し禁止標識に近付いている場合には、当該標識と当該車両との間には抽象的関係が存在する。この関係を評価する指標は、当該標識が当該車両に適用可能なものであれば、“右レーンへの変更（lane-change-right）”という振る舞いに特徴的な値を出力することができる。
【００２９】
複雑な状況において可能性のある全ての関係を評価しても予測を適切に絞り込むことはできないため、そのような全ての関係の評価を行うことは現実的ではない。本発明は、専門知識を用いて関連性のある関係のみを表現することにより、この問題を解決する。例えば、対象車両が対象レーンへレーン変更する場合、対象車両が走行するレーンと対象レーン上の先行車両及び後続車両のみが考慮される。これらの表現は“局所表現（local representation）”とも称される。各対象車両について関係の数は一定であるので、これらの表現の規模は、対象となる交通参加者の数に対して線形に変化する。
【００３０】
コンピュータを用いた物理的予測では、各対象車両について発生する可能性の高い軌跡の集合を決定する。図２ａ−２ｆに、この軌跡の集合が取得されていく様子の一例を示している。図２ａは一つの場面を示しており、この場面において、対象車両Ａがどのようにレーンを変更するかが予測される。図２ｂは、可能性のある全ての軌跡の集合を示している。コンテキストベース予測により予測された振る舞いを用いて、図２ｃに示すように、軌跡の集合をかなり小さく縮小することができる。物理的予測において認識された位置データの履歴に対してモデルをマッチングさせることにより、可能性のある軌跡の数をさらに減らすことができる（図２ｄ）。このような軌跡の数の絞り込みは、車両間の位置関係及び又は統計を用いて行うこともできる（図２ｅ及び図２ｆ）。
【００３１】
〔定義〕
【数１】
0005580852.tif 000002
は、時刻ｔにおいて
【数２】
0005580852.tif 000003
を持つ対象物体ｉを表わす。ここで、
【数３】
0005580852.tif 000004
は、それぞれ、時刻ｔにおける物体ｉの横方向位置と縦方向（長さ方向）位置、
【数４】
0005580852.tif 000005
は、それぞれ、時刻ｔにおける物体ｉの横方向速度と縦方向（長さ方向）速度、
【数５】
0005580852.tif 000006
は、それぞれ、時刻ｔにおける物体ｉの横方向加速度と縦方向（長さ方向）加速度、である。
【００３２】
【数６】
0005580852.tif 000007
は、時刻ｔにおけるシーン（「状況」又は「場面」ともいう）を表わしており、当該シーンには、時刻ｔにおいて認知されている全ての交通物体（traffic object）と道路環境（レーン、レーンマーク、交通標識、交通信号灯、など）を含む。
【００３３】
【数７】
0005580852.tif 000008
は、交通物体（“参加者（participant）”）が行う振る舞いの集合（セット）である。以下では、xitで示される交通参加者が時刻ｔで行う振る舞いを、bit∈Bによって表わす。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】割り込み識別対象車両についての振る舞いを他の振る舞いから区別できる最初のポイントを示す図である。
【図２】車両Ａについての初期状況と、当該車両についての可能性のある一群の軌跡が減少していく様子の一例を示す図である。
【図３】一例である３つの状況モデルを示す図である。
【図４】ギャップｇの評価に関連する複数の車両を示す図である。
【図５】車両に割り振った符号を示す図である。
【図６】本発明に係るシステムの概要を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３５】
本発明に係るシステム及び方法を、図面を参照して説明する。
【００３６】
本発明に係る方法は、ホスト車両上で又はホスト車両により実行され、若しくは、一つ又は複数のセンサを備える各ホスト車両に搭載されたコンピュータシステム上で又は当該コンピュータシステムにより実行されるものとする。
【００３７】
上記コンピュータシステムは、必要な演算処理又は計算処理を実行するシステムに関連するものである。このシステムは、本目的のため専用に構成することもできるし、少なくとも一つの汎用コンピュータで構成され当該コンピュータに保存されたコンピュータプログラムにより選択的に起動され又は再構成（reconfigure）されるものとすることもできる。本コンピュータシステムは、（異なる）複数のプロセッサ（処理装置）のネットワークで構成されるものとすることもできる。
【００３８】
コンピュータの実行に必要となるコンピュータプログラムやデータは、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶させておくことができる。そのような記憶媒体として、フロッピー（登録商標）ディスク、光ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気光学ディスクなどの任意のディスクや、リード・オンリー・メモリ（ROM）、ランダム・アクセス・メモリ（RAM）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気カード又は光学式カード、特定用途向け集積回路（ASIC、Application Specific Integrated Circuits）、又は電気的命令（electronic instruction）の保存に適した任意の媒体、及び、コンピュータのシステムバスに接続された上記各記憶媒体を用いることができるが、これらに限られるものではない。さらに、コンピュータには、単一のプロセッサを含むもののほか、計算能力を向上させるためマルチプロセッサ構成を採用するアーキテクチャを有するものも含まれる。
【００３９】
本コンピュータシステムは、特に、少なくとも一つのセンサと動作可能に接続されている。本発明に係る方法は、コンピュータプログラムの形態で実施することができる。当該コンピュータプログラムは、コンピュータ読み取り可能な媒体に記憶させておくことができ、当該プログラムは、コンピュータシステム上でラン（run）させることにより実行することができる。
【００４０】
上記少なくとも一つのセンサは、例えば、視覚センサ（例えば、カメラ、レーザスキャナ、赤外線カメラなど）及び又は音響センサ（例えば、マイクロホン、レーダ、超音波センサなど）とすることができる。
【００４１】
本発明に係る少なくとも一つのセンサは、特に、他の交通参加者、特に車両を検知して、それらの位置や速度を測定するように構成されている。
【００４２】
また、本センサは、交通信号灯、標識、道路／レーンマークなどの道路基盤要素（road infrastructure element）を検出できるものとする。上記少なくとも一つのセンサは、また、これらの道路基盤要素の位置及び状態を判断することができるように構成されているものとする。ここで、道路基盤要素の状態の定義は、その要素の種類に依存するものとする。（カメラ画像及び又は航行データ（navigation-data）に基づいて交通標識等を検出することについては、当業者にとって公知のアプローチが存在する。）
【００４３】
例えば、交通信号灯は、いずれか一つの信号（緑、黄色、赤など）を表示している状態となるか、又は使用不能状態となることができる。交通標識は、追い越し禁止や制限速度などの、いずれか一つの交通標識の種類に割り当てることができる。道路マーキングの状態は、レーンの曲がりや種類を表わすことができ、例えば、破線、実線、片側破線等の形態をとることができる。
【００４４】
上記少なくとも一つのセンサは、また、車両間通信からメッセージを受信し、及び又は、対象車両の位置、速度、加速度、その他の状態を評価するように構成することができる（車車間通信）。また、このセンサは、インフラストラクチャ通信（infrastructure-communication）からメッセージを受信して、道路環境の位置及び状態を評価するものとすることができる（路車間通信）。
【００４５】
本発明に係る上記少なくとも一つのセンサは、特に、ホスト車両の位置、速度、及び加速度を評価するように構成される。
【００４６】
もちろん、上述した動作の一部又は全部について、異なる種類の特種なセンサを用いることもできる。例えば、位置特定のための情報を得るためにＧＰＳを使用したり、加速度についての情報を得るために加速度計を使用することもできる。また、複数の視覚センサ及び又は音響センサを用いて、ホスト車両の環境に関する情報を取得して、例えば、他の交通参加者の位置及び又は道路基盤要素の状態を判断するものとすることができる。
【００４７】
本発明に係る方法は、一つ又は複数の交通参加者（以下では、「対象物体」ともいう）の将来の位置を推定する。
【００４８】
特に、本発明は、対象車両の将来位置を予測するため、２段階アプローチを提案する。
【００４９】
第１段階では、後述するように、いわゆるコンテキストベース予測処理により、各対象車両について、可能性のある振る舞いの集合の一つを実行する確率を推定する。
【００５０】
次に、後述する物理的予測を用いて、これらの振る舞いの一部又は全部を検証する。
【００５１】
この物理的予測の目的は２つある：第１に、コンテキストベース予測の結果と、物理的証拠と、車両間の関連性との組み合わせに対し、可能性のある軌跡の集合を検証することであり、第２に、各車両の将来の位置を推定することである。
【００５２】
第２段階（最終段階）では、ミスマッチ検出ステップが、物理的予測とコンテキストベース予測の一貫性を分析する。詳細は後述する。
【００５３】
コンテキストベース予測、物理的予測、及び、ミスマッチ検出は、状況別モデル（situation specific models）の中にカプセル化することができ、ドライバ支援システムを構成する異なる複数のハードウェアユニットにより実行することができる。環境認識又は自己位置推定（self localization）に基づいて、車両環境に適合するふさわしいモデルを起動したり終了させたりすることができる。この処理についても、後述する。
【００５４】
〔指標〕
次の指標Ｉ
【数８】
0005580852.tif 000009
を、次式に示す関数の集合として定義する。
【数９】
0005580852.tif 000010
【００５５】
ここで、vj は、対象車両の将来又は実行中の振る舞いについての情報を運ぶ測定可能な変数であり、cj は、変数vjが実際に発生する信頼度である。信頼度cjは、Stの全ての要素のセンサ信頼度（sensor confidence）を結合して得られ、cjはvjの計算に際して評価される。ここで、センサ信頼度は、検出された情報の信頼性を表わす数値である。一般性を失うことなく、指標は、vj∈[0,1]となるように定義することができる。すなわち、vjは、例えばフェルミ関数を用いることにより、０と１の間に正規化することができる。そのような正規化は、後述するように、指標を組み合わせる際に有用となる。
【００５６】
直接指標と間接指標とを区別して説明する。
【００５７】
〔直接指標  ID⊂I〕
直接指標は、検出対象とすべき振る舞いが開始されたときに、かつ、その時にのみ、観測することのできる変数を提供する。例えば、レーン変更を予測する場合の直接指標は、横方向速度、レーンに対する横方向相対位置、レーンに対する相対的な方向変化、又は、他の交通参加者に対する相対的な方向変化である。
【００５８】
このような方向は常に観測が可能であるが、方向変化は車両がレーンを変更している場合に観測される。レーン変更を行う場合、車両はヨー軸の周りで回転するためである。横方向速度は、時間と共に変化する横方向の位置の変化であるので、位置の変化が検出される。
【００５９】
〔間接指標  II⊂I〕
間接指標は、予測された振る舞いが開始される前に観測が可能となる変数を提供する。間接指標は、次式に示すように、直接指標の集合以外の、他の全ての可能な指標の集合として定義される。
【数１０】
0005580852.tif 000011
【００６０】
間接指標には、以下に示す２つのタイプがある。
【００６１】
１．第１のタイプは、少なくとも一つの交通参加者と一つ又は複数の他の交通参加者又は静的なシーン要素（static scene elements）との間の関係についての情報に関するものである。
【００６２】
例えば、以下に示す指標の少なくとも一つを用いることができる。
≪左ギャップ調整（fitting-left-gap）≫
【数１１】
0005580852.tif 000012
は、xitの位置、速度、及び長さに適合するギャップ空間が、左レーンで利用可能となっているか又は間もなく利用可能となるときに、値
【数１２】
0005580852.tif 000013
を出力する。
【００６３】
ここで、xitの左隣のレーンにおけるxitの先行物体をxlptで表わし、xitの左隣のレーンにおけるxitの後続物体をxlstで表わすものとする。この符号割り当てを、図５に図示する。ギャップは、前方位置、後方位置、前方速度、及び後方速度により定義される。前方位置と前方速度は、xlptの前方位置及び前方速度に等しく、後方速度はxlstの後方速度に等しい。後方位置は、xlstの後方位置に、xlstの長さと、速度に応じた安全マージンとを加算した位置である。
【数１３】
0005580852.tif 000014
である場合、すなわち、xitの左側に先行物体がない場合、前方位置と前方速度は、無限大に設定される。また、
【数１４】
0005580852.tif 000015
の場合、すなわち、xitの左側に後続物体がない場合、後方位置と後方速度は、ゼロに設定される。
ギャップの定義を図４に示す。図４は、ギャップの推定に関連する車両を視覚化した図である。
【００６４】
車両xitに対するギャップgの調整は、以下の複数の要因により定まる：
・xitの長さと、そのギャップの大きさとの比
・そのギャップの前方境界部に対するxitの縦方向ＴＴＣ（接触余裕時間、Time To Contact）。このＴＴＣは、xitとxlptとの間の縦方向ＴＴＣとして定義され、次式で与えられる。
【数１５】
0005580852.tif 000016
・そのギャップの後方境界部との、xitの縦方向ＴＴＣ
・そのギャップが利用可能となる時刻（いわゆる“ギャップ実現時刻（Time To Gap、TTG）。xitがギャップｇより後ろに位置する場合、ＴＴＧは、そのギャップの後方境界までの縦方向ＴＴＣに等しい。xitがギャップｇより前に位置する場合、ＴＴＧは、そのギャップの前方境界までの縦方向ＴＴＣに等しい。そのギャップが現在存在している場合、ＴＴＧはゼロである。
【００６５】
≪右ギャップ調整（fitting-right-gap）≫
上記と同様に、
【数１６】
0005580852.tif 000017
は、xitの右隣のレーンにおいて調整用ギャップ（fitting gap）が利用可能であるときに、値
【数１７】
0005580852.tif 000018
を出力する。
このギャップは、右側レーンにおける先行物体xrptと後続物体xrstとにより定義される。
【００６６】
≪先行物体接近（approaching-predecessor）≫
この指標
【数１８】
0005580852.tif 000019
は、xitが自身の走行するレーン上において近くの先行物体に近づくと、値
【数１９】
0005580852.tif 000020
を出力する。
この値は、xitと先行物体との間の縦方向ＴＴＣから得られる。
【００６７】
≪テールゲーティング（tailgating）≫
この指標
【数２０】
0005580852.tif 000021
は、xitが自身の走行するレーン上の先行物体にテールゲートしている（ぴったり付いて走っている）ときに、値
【数２１】
0005580852.tif 000022
を出力する。
この値は、xitと先行物体との間の縦方向距離を、速度に応じた安全距離で除算して得られる比により算出される。
【００６８】
≪ギャップへの退避（evade-to-gap）≫
この指標
【数２２】
0005580852.tif 000023
は、xitが自身の走行するレーン上の先行物体に接近し、かつ、調整用ギャップが現在使用可能であるか又は先行物体との衝突前に使用可能となる場合に、値
【数２３】
0005580852.tif 000024
を出力する。
この値は、指標
【数２４】
0005580852.tif 000025
及び、指標
【数２５】
0005580852.tif 000026
と組み合わせて、縦方向TTCとTTGとの差により算出される。ここで、(・)は、任意の引数用のプレースホルダーである。
【００６９】
≪ギャップ調整加速（accelerate-to-gap）≫
この指標
【数２６】
0005580852.tif 000027
は、xitが加速（又は減速）し、かつ、ギャップの位置又は速度（すなわち、左隣又は右隣のレーン上にいる先行物体及び後続物体がそれら物体の速度で移動することにより、ギャップが移動している場合）をより良好に調整するためその加速が必要である場合に、値
【数２７】
0005580852.tif 000028
を生成する。
この値は、ギャップとxitの加速を考慮しつつ、かつ上述の指標により与えられる結果を統合してＴＴＣを計算することにより求められる。
【００７０】
≪ＴＴＣ無配慮加速（accelerate-despite-ttc）≫
この指標
【数２８】
0005580852.tif 000029
は、xitが先行物体より速く加速し、かつ、この２者間のＴＴＣが少ないときに、値
【数２９】
0005580852.tif 000030
を生成する。
【００７１】
≪後続物体接近（successor-approaching）≫
この指標
【数３０】
0005580852.tif 000031
は、xitの走行するレーン上にいる近くの後続物体がxitに接近しているときに、値
【数３１】
0005580852.tif 000032
を生成する。
【００７２】
≪空レーン（free-lane）≫
この指標
【数３２】
0005580852.tif 000033
は、xitの前方のレーンが空である場合、すなわち、センサの検知可能範囲内に先行物体が存在しない場合に、値
【数３３】
0005580852.tif 000034
を与える。
【００７３】
≪レーン退避による追越容認（free-lane-and-let-overtake）≫
この指標
【数３４】
0005580852.tif 000035
は、以下の場合に、値
【数３５】
0005580852.tif 000036
を与える。
【００７４】
・xitの先行物体が存在しないとき。当該先行物体が存在するか否かは、
【数３６】
0005580852.tif 000037
により示される。
・隣接するレーン上にギャップが存在するとき。当該ギャップが存在するか否かは、
【数３７】
0005580852.tif 000038
により示される。
・xitの走行レーン上に非常に高速の後続物体が存在し、xitはｇへ抜け出すことができ、xstは追い越すことができる状況であって、xitは速度をｇに合わせることなく元のレーンへ戻ることができるとき。この状況は、xitとｇの間の縦方向ＴＴＣと、xst及びxstの後続物体で形成されるギャップとxitとの間のＴＴＧを計算することにより判断することができる。
【００７５】
≪交通標識（traffic-signs）≫
この指標グループは、交通標識を守るためにxitが自身の振る舞いを適応させなければならないときに、値
【数３８】
0005580852.tif 000039
を与える。
たとえば、「速度標識」指標グループの「速度制限」指標は、xitがその速度標識が示す速度より高速で走行しているときに、大きな値（high value）を出力する。「追い越し禁止」指標は、xitが左レーン（高速レーン）上を走行し、かつ、追い越し禁止標識の適用対象であるときに、大きな値を出力する。
【００７６】
≪レーンマーク（lane markings）≫
この指標グループは、レーンマークを守るためにxitが自身の振る舞いを適応させなければならない場合に、値
【数３９】
0005580852.tif 000040
を出力する。
例えば、「道路終端」指標は、xitが、まもなく終端するレーンを走行しているときに、大きな値を出力するものとすることができる。あるいは、「破線」指標は、xitがレーン変更が許されているレーン（実線レーン（solid lane））ではないレーンを走行しているときに、小さな値を出力するものとすることができる。
【００７７】
≪上記指標の組み合わせ≫
上述した指標を組み合わせて新しい指標を構成することができる。
例えば、指標
【数４０】
0005580852.tif 000041
と、指標
【数４１】
0005580852.tif 000042
とを組み合わせて、ギャップが使用可能であり、かつ、xitがxptに近付いているときに、大きな値を出力する指標を作成することができる。組み合わせは、一方の指標の大きな値が他方の指標の中間値を補うような方法で行う。このような組み合わせは、２つの値の重み付け加算
【数４２】
0005580852.tif 000043
により実現することができる。ここで、
【数４３】
0005580852.tif 000044
である。
【００７８】
２．間接指標の第２のタイプは、その振る舞いを予測すべき交通参加者により能動的に伝えられるドライバの意思に関する情報を伝えるものである。
このタイプの指標として、例えば以下の指標がある。
【００７９】
≪方向指示灯（turning-signal）≫
この指標は、対象車両の方向指示灯が動作しているときに大きな値を出力する。
≪ブレーキ灯（breaking-light）≫
この指標は、対象車両のブレーキ灯が動作しているときに大きな値を出力する。
≪車車間通信（car-to-car-communication）≫
この指標グループは、通信により取得される送信車両の速度又は方向の変化に反応して動作することができる。
【００８０】
上述した指標の代わりに、[0,1]の範囲に正規化されていない指標を用いることもできる。特に、指標が存在するか否かを示すための閾値を定義することもできる。すなわち、閾値を超えていれば、その指標は存在するとみなされる。
【００８１】
もちろん、上述した指標や他の指標の任意の組み合わせを用いて、振る舞いを予測することもできる。本発明の一態様では、指標を、統計的学習手法（statistical learning method）により、例えば、非特許文献４に記載の学習ベクトル量子化（Learning Vector Quantization）に基づいて、組み合わせることができる。
【００８２】
以下では、コンテキストベース予測と物理的予測を用いて予測を行うシステムについて、説明する。
【００８３】
〔コンテキストベース予測〕
コンテキストベース予測は、分類器（classifier）の集合
【数４４】
0005580852.tif 000045
で構成されている。ここで、各分類器γjbは、対象車両xitが、時刻t+Δtにおいて、振る舞いb∈Bを実行する確率
【数４５】
0005580852.tif 000046
を評価する。
各振る舞いbに対しては異なる分類器の集合を用いることができる。
【００８４】
ここで、
B = {lane-change-left, lane-change-right, follow-lane}
である。
間接指標に基づいて、各xitと各分類器γjbについての特徴ベクトルfjibtを算出する。ここで、
【数４６】
0005580852.tif 000047
である。
【００８５】
xitが時刻t+Δtにおいて振る舞いbを行う確率は、次式により得られる。
【数４７】
0005580852.tif 000048
【００８６】
すなわち、各振る舞いに対し、上記確率は、それぞれが異なる指標集合を用いる複数の分類器の集合の、重み付け組み合わせにより算出される。
【００８７】
振る舞いの開始前に早期に予測を行うことができるように、直接指標は使用しない。
【００８８】
その結果、コンテキストベース予測は、将来の振る舞いの種類（クラス）を決定することはできるが、xitの動きについての、時刻と空間に関する具体的な実行態様については予測することができない。換言すれば、コンテキストベース予測は、各振る舞いb∈Bが、おおよその時刻t+Δtにおいて実行される確率を算出することはできるが、正確なΔtや、時刻t+Δtにおけるxitの位置
【数４８】
0005580852.tif 000049
は、知ることはできない。
【００８９】
追加として、又は、上述のように直接指標を用いないコンテキストベース予測の代わりに、予測時間ΔTに基づいて直接指標と間接指標とを動的に含む分類器を使用することもできる。例えば、分類器は、ΔT＞２秒では間接指標を用い、T＜１秒では直接指標を徐々に使用するものとすることができる。
【００９０】
状況に応じて、振る舞いのクラスが異なれば、異なる指標が必要となる。これは、振る舞い毎に少なくとも一つの状況モデル（situation model）を用いることにより解決される。各状況モデルは、指標と軌跡に関する情報とを有している。図３は、３つの状況モデル（“左レーンへの変更”と、“右レーンへの変更”と、“レーン無変更”である）の一例を示した図である。図３では、状況モデル“左レーンへの変更”は指標i1(A,B)、i2(C,0)等を有し、状況モデル“右レーンへの変更”は指標im(E,F)、in(D,0)等を有し、状況モデル“レーン無変更”は指標ix(A,B)、iy(C,0)等を有している。
【００９１】
実世界の場面では、複数の状況モデルが必要となり得る。  
【００９２】
〔物理的予測〕
物理的予測では、測定された位置を、状況モデルにおける軌跡と比較する。物理的予測では、動きの発生に関し、実際に生じる可能性のある軌跡の集合を決定する。また、この予測においては、コンテキストベース予測／振る舞い認知が誤りを生じた時点を示すこともできる（自己検証）
【００９３】
物理的予測では、予測器
【数４９】
0005580852.tif 000050
の集合を用いる。
【００９４】
交通参加者iの、直近のT+1個の状態の履歴を、
【数５０】
0005580852.tif 000051
で表わす。
【００９５】
ここで、μ(pz, a)=px を、パラメトリック軌跡モデル（parametric trajectory model）とし、当該モデルは、縦方向位置pzとパラメータ集合aが与えられると、横方向位置pxを返すものとする。
【００９６】
また、Ab={a} を、振る舞いbについての異なる軌跡をカバーする、μについてのパラメータの集合とする。
【００９７】
物理的予測器である
【数５１】
0005580852.tif 000052
の仕事は、状態履歴Xitと現在の状態Stが与えられた時に、xitが振る舞いbを行って時刻t+Δtにおいて位置
【数５２】
0005580852.tif 000053
に存在する尤もらしさ（尤度、likelihood）を求めることである。この尤度は、次式で求められる。
【数５３】
0005580852.tif 000054
【００９８】
式（９）において、νb(・)は、いわゆる検証関数（validator function）である。xitが時刻t+Δtにおいて位置
【数５４】
0005580852.tif 000055
に存在しないことを示す証拠がないときに、νb(・) が
【数５５】
0005580852.tif 000056
を返すことは、重要な性質である。νb(・)は、xitが上記の位置に存在しないことを示す証拠がある場合に限り、1より小さい値を返す。その結果、物理的予測器φb(・)は、xitが振る舞いbit+ΔTを実行するか否かを予測するコンテキストベース予測に依拠して、空間を制限する、すなわち、xitによるその振る舞いの仕方（態様）を絞り込むのである。
【００９９】
検証関数は、次式により証拠を検証する
【数５６】
0005580852.tif 000057
【０１００】
λp(px, pz, a) は、パラメータaによりモデル化された軌跡の上に位置（px, pz）が存在する尤度を算出する。この計算は、次式のように行われる。
【数５７】
0005580852.tif 000058
【０１０１】
λh(Xit, a) は、パラメータaによりモデル化された軌跡から履歴Xitが発生したとする尤度を算出する。この計算は、次式により行われる。
【数５８】
0005580852.tif 000059
【０１０２】
λs(St, a)は、パラメータaによりモデル化された軌跡が現在の状況に合致する尤度を算出する。この算出は、交通参加者が、他の交通参加者の振る舞いに依存する特定の振る舞いをどのように行うか、に関する統計に基づいて行われる。これらのパラメータとしては、他の交通参加者とのＴＴＣが大きくなる軌跡を与えるパラメータのほうが、当該ＴＴＣが小さくなる軌跡を与えるパラメータよりも好ましい。
【０１０３】
モデルと測定される位置との間のくい違いを算出するための式（１２）に代えて、他の任意の方法を用いることができる。
【０１０４】
また、物理的予測のパラメトリック軌跡モデルμに代えて、モデル不要のアプローチ、例えばポテンシャル・フィールド（potential fields）を用いることもできる。
【０１０５】
ここで、μbはtanh関数、a=(sx, sz, dx, dz)であり、従って、次式の関係が存在する。
【数５９】
0005580852.tif 000060
上式において、sx 及び szは、横方向及び縦方向の拡大率（stretching factor）、dx 及び dzは、横方向及び縦方向のオフセット量（offset-factor）である。
【０１０６】
パラメータsxは、レーン変更の際に発生する横方向の平均的な移動距離であり、このパラメータsxのみが振る舞いbに依存する。b = “lane-change-left” の場合、sx = -0.5w である。ここで、wはレーン巾である。また、b = “lane-change-right”ではsx = 0.5w、b = “follow-lane”ではsx = 0である。szは、専門知識を用いて一定値に設定される。szは、レーン変更の際に発生する平均点な縦方向移動距離である。dxは、直近におけるT個の横方向位置の平均値であり、すべてのb∈Bにおいて一定である。dzは、等間隔にサンプルされる。すなわち、dzは、集合(-M・Δdz,…,-dz,0,dz,…,N・Δdz)から選択される。
【０１０７】
その結果、検証関数の計算を行う式（１０）では、縦方向オフセットについてのみ、異なる値をサンプルすることが必要となる。
【０１０８】
〔不整合の検出〕
上述したように、物理的予測は、xitが振る舞いbit+Δtを実行するか否かを予測するコンテキストベース予測に依拠し、その振る舞いが与えられると、xitが占有するであろう空間を絞り込む。
【０１０９】
コンテキストベース予測の分類誤りを正すため、不整合検出法を用いる。
【０１１０】
原理的には、本方法は次のように実行される。
まず、コンテキストベース予測と検証関数の結果との不整合を検出する。
コンテキストベース予測は振る舞いの確率を返すので、すべての振る舞いについてこれを加算すれば１になる。すなわち、
【数６０】
0005580852.tif 000061
である。
【０１１１】
xitについてのすべての物理的予測の尤もらしさが閾値Θp未満であるとすると、２つの原因が考えられる。
【０１１２】
可能性１：xitが、Bに含まれるどの振る舞いにも一致しない振る舞いを行う。
この場合、どの検証関数も大きな値を示さない。すなわち、
【数６１】
0005580852.tif 000062
である。
【０１１３】
可能性２：検証関数とコンテキストベース予測との間に不整合がある。
この場合、少なくとも一つの検証関数が大きな値を示すものとなる。したがって、不整合の判断基準を次のように定義する：
【数６２】
0005580852.tif 000063
【０１１４】
この不整合が検出された場合の対処は、２段階となる。
mismatch(i)が真の場合、まず、代替方法を適用し、bit+Δtの予測について検証関数のみを信用するものとすることができる。次に、ドライバとホスト車両に対し、システム故障を通知することができる（判定が真（true）の場合）。
そうでないときは、式（９）で定義される物理的予測の元の結果を使用する（判定が偽（false）の場合）。
【０１１５】
ドライバが特定の振る舞いを実行する場合、その理由はそのドライバが置かれた状況に強く依存する。例えば、高速道路では、ドライバは他の車両を追い越すためにレーンを変更するが、市街地の交差点では、右左折レーンに入るためにレーン変更を行う。
【０１１６】
したがって、コンテキストベース予測に用いられる指標も、状況に強く依存するものとなる。
【０１１７】
その実行、すなわち、その振る舞いの実行のされ方も、現在の状況に依存する。例えば、高速道路と市街地では、車両の動きが異なるため、レーン変更の軌跡は全く異なったものとなる。
【０１１８】
この現象は、各振る舞いbに対し複数の状況依存モデルを定義することにより扱うことができる。このモデルは、いわゆる状況モデルmjbであり、次式で定義される。
【数６３】
0005580852.tif 000064
【０１１９】
すなわち、交通参加者についての予測を行うべき各状況に対し、それぞれ一つの状況モデルを定義することができる。これらの状況モデルは、特定のコンテキストベース予測γjb、特定の指標IIb、特定のパラメトリックモデルμb、及び当該モデルに適合させるためのパラメータセットAbを含む。
【０１２０】
すべての利用可能な状況モデルにおいて予測を計算することは膨大な処理を伴うので、デジタル地図情報やセンサ情報に基づいて、モデルセレクタにより必要な状況モデルを選択するものとすることができる。例えば、レーンマーク、例えば黄色のレーンマークを認識したことをもって、建築現場におけるレーン変更を扱うための特定のモデルをアクティブ化（有効に）するものとすることができる。接近する高速道路の入り口や出口についての地図データにより、レーン合流を扱うモデルをアクティブ化することができる。さらに、ＧＰＳ測位を使って、追い越し用推奨レーンなどの、地方固有の規則をアクティブ化することもできる。
【０１２１】
状況モデルは、一般性の程度に基づいて階層化することができる。この階層は、ノードの集合として定義される。各ノードは、一つの親ノードに接続されているか、又は最上位ノードであるものとする。
【０１２２】
一例として、次のように階層を構成することができる。最上位は道路種別（高速道路、市街地、地方道路など）で分類する。これらの各道路種別に対し、当該道路種別についての一般的な状況モデルを含む少なくとも一つのノードを作成することができる。
【０１２３】
次の階層では、その道路種別についての状況分類を行う。たとえば、市街地の子ノードを、横断歩道、交通信号灯、等とすることができる。
【０１２４】
最下層では、例えば、地方固有の状況を表現するものとすることができる。たとえば、フランス凱旋門に関し、その場所に固有の振る舞いを表現する状況モデルを、記述しておくことができる。
【０１２５】
ＧＰＳのような自己位置同定用デバイスを用いて、現在の状況に適合する状況モデルを選択することができる。この方法では、予測は、その状況モデルに関するものに限定される。
【０１２６】
要約すると、本発明は、予測可能範囲の限界を広げて、安全性と快適性を向上することができる。本発明に係るアプローチでは、３つの主要な特徴を用いている。
【０１２７】
コンテキストベース予測（状況認知）（すなわち“何が”）と、物理的予測（すなわち、“どのように”）と、これらの予測を分離することである。本発明のアプローチは、他の交通参加者との局所的な関係を評価することにより、いくつかの認識手法を適用して、状況モデル内の情報を表現する。
【０１２８】
図６は、本発明に係る、交通参加者の振る舞いを予測するシステムの概要を示す図である。図６では、符号１−５はセンサ・デバイスを示している。センサ・デバイス１は、交通参加者を検出したりその速度を取得するためのデバイス、センサ・デバイス２は、道路基盤要素を検出するオプションのデバイス、センサ・デバイス４は、自己位置同定を行うためのオプションのデバイス、及び又は、センサデバイス５は、ホスト車両の状態を読み取るデバイスである。さらに、図６は、必要な状況モデルをアクティブ化するためのモデルセレクタ・ユニット６を示している。直接指標と物理的証拠の計算部７も示されている。図６には、間接指標の計算部８と、コンテキストベース予測の計算部９も示されている。検証関数を用いる検証ユニット１０と、軌跡モデルを提供する軌跡ユニット１１も記載されている。物理的予測器ユニット１２と、当該ユニットに状況を伝えるユニットも記載されている。
【０１２９】
上記の記載は、本発明の実施形態にのみ関するものであり、請求項に記載の発明の範囲を逸脱することなく、多くの変更及び修正を行うことができるものと解するべきである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０１３０】
【特許文献１】欧州特許出願公開第1 867 542号明細書
【特許文献２】欧州特許出願公開第1 388 017号明細書
【特許文献３】米国特許出願公開第2010/0076685号明細書
【非特許文献】
【０１３１】
【非特許文献１】ISO-15622:2010, Transport information and control systems - Adaptive Cruise Control systems - Performance requirements and test procedures. ISO, Geneva, Switzerland, 2010, no. 15622:2010.
【非特許文献２】I. Dagli, G. Breuel, H. Schittenhelm, and A. Schanz, "Cutting-in vehicle recognition for ACC systems- towards feasible situation analysis methodologies," in Intelligent Vehicles Symposium, Jun. 2004, pp. 925-930.
【非特許文献３】M. Reichel, M. Botsch, R. Rauschecker, K.-H. Siedersberger, and M. Maurer, "Situation Aspect Modelling and Classification Using the Scenario Based Random Forest Algorithm for Convoy Merging Situations," in Proc. IEEE Intelligent Transportation Systems, 2010, pp. 360-366.
【非特許文献４】B. Hammer and T. Villmann, “Generalized Relevance Learning Vector Quantization”, in Neural Networks, 2002,15,pp. 1059-1068.
【図１】
0005580852.tif 000065
【図２】
0005580852.tif 000066
【図３】
0005580852.tif 000067
【図４】
0005580852.tif 000068
【図５】
0005580852.tif 000069
【図６】
0005580852.tif 000070