(57)【要約】  本発明は、対象物感知検出器を備え、以下のステップを含む車両運転補助方法に関する。これらステップは、検出対象物の運動学的パラメータのフィールドのＮ個のセルへの分割化に対応する占有グリッドを定義するステップと、各時間ｋで検出器によって生成された観測値ｚｋを取得し、その挙動をモデル化する検出器確率を決定するステップと、先行する時間でのグリッドの推定占有密度を認識し、セルＸが時間ｋで占有状態である確率をもたらす予測占有確率を各セルＸに対して計算するステップと、検出器確率および予測占有確率を用意して推定占有確率を各セルＸに対して計算するステップであって、時間ｋで予測占有確率がグリッドの単一のセルが時間ｋ−１で関与するセルＸに先行するセルを構成すると仮定して決定されるステップと、各セルＸに対して時間ｋでの推定確率に基づいて衝突確率を評価するステップと、対象物を回避するために信号を発信するステップとを含む。【特許請求の範囲】
【請求項１】
検出区域の中で少なくとも１個の対象物の存在を示す出力信号を送信することができる少なくとも１個の検出器を備える車両の運転を補助するための方法において、前記方法が、
−  前記車両に対する前記対象物の運動学的パラメータの空間のセルへ分割化されるグリッドを定義するステップ、
および、各サンプリング時間ｋで：
−  前記検出器の前記出力信号から観測値ｚｋを決定するステップと；
および、前記グリッドの各セルｘに対して：
−  前記観測値ｚｋから前記検出器の反応をモデル化する検出器確率Ｐ（ｚｋ｜ＥｋＸＸ）の値を決定するステップと、
前記観測値ｚｋが与えられると前記セルｘが時間ｋで状態Ｅｋｘである確率Ｐ（ＥｋｘＸ｜ｚ０：ｋ＝ｚ０．．．ｚｋ）に基づいて時間ｋで推定占有値を計算するステップであって、時間ｋでの前記推定占有値を、前記検出器確率Ｐ（ｚｋ｜ＥｋＸＸ）および時間ｋでの予測占有値Ｐ（ＥｋＸＸ｜ｚ０：ｋ−１＝ｚ０．．．ｚｋ−１）によって決めるステップと、
初期時間０から時間ｋ−１の前記観測値を考慮することによって考慮されるセルｘが時間ｋで状態Ｅｋｘである確率に基づいて時間ｋで前記予測占有値Ｐ（ＥｋＸＸ｜ｚ０：ｋ−１＝ｚ０  ．．．ｚｋ−１）を決定するステップであって、前記予測占有値が時間ｋで次式の関係式によって決定され、
【数１】
2009508199.tif 000023
式中、任意のセルから前記考慮されるセルへの遷移の確率が前記考慮されるセルに前記先行するセルだけに対してゼロではないことを考慮して前記グリッドのセルＸ’のそれぞれに対して時間ｋ−１での推定占有確率が介在するステップと、
前記グリッドの各セルに対して時間ｋで前記推定占有値から衝突危険確率を評価するステップと、
前記検出対象物を回避するために前記グリッドの前記セルの前記衝突危険確率に基づいてアクチュエータに制御信号を出力するステップと
を含む方法。
【請求項２】
前記占有値が前記占有確率に等しいことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記占有値が圧縮変換値と互換性があることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記セルの前記占有確率によって決まる第１の量を前記グリッドの各セルと関連付ける占有グリッドが定義され、圧縮変換が前記占有グリッドの等価表現を得るために前記占有グリッドに適用され、前記占有値が前記占有グリッドの前記等価表現に関連する第２の占有値であることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
時間ｋでの第１の推定占有値が、考慮されるセルが占有されている時間ｋでの前記推定占有確率と前記考慮されるセルが空である時間ｋでの前記推定占有確率の比の対数であることを特徴とする、請求項３または４に記載の方法。
【請求項６】
前記グリッドが１０００００００より多いセルを備えることを特徴とする、請求項１〜５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記グリッドが、所定のピッチでの前記対象物の位置の空間の分割化によって得られる空間的グリッドであり、前記方法が１セットの起こり得る速度を決定する追加のステップを含み、前記起こり得る速度が前記グリッドの１個のセルから前記グリッドの別のセルに有限数ｎのサンプリングステップで正確に移動することを可能にすることを特徴とする、請求項１〜６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
空間的グリッドが前記起こり得る速度のそれぞれ１つと関連付けられ、前記方法の前記ステップが他から分離して取られた各グリッドに対して実行され、前記検出対象物の一定の速度が仮定されていることを特徴とする、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記空間的グリッドが１００００００より多いセルを備えることを特徴とする、請求項７または８に記載の方法。
【請求項１０】
前記サンプリング周期が１０ｍｓより小さいことを特徴とする、請求項１〜９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
請求項１から１０のいずれか１項に記載の運転補助方法を実行することができる手段を備えることを特徴とする、車両の運転を補助するための装置。
【請求項１２】
Ｎ個のプロセッサを備え、Ｎが前記グリッドのセルの数であり、各プロセッサが他のプロセッサと並列に作動し、各サンプリング時間ｋでそれが表すセルＸの推定占有値を計算することを特徴とする、請求項１１に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は車両運転補助の分野に関する。具体的には、本発明は、車両と該車両の周囲の環境に存在する対象物との間の衝突を予想することを可能にする補助機能に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在の車両は、起こり得る運転エラーを補うために利用可能な運転補助機能を持つ。例えば、ＡＢＳ（アンチロックブレーキ装置）機能は、車輪スリップを制限し、したがって制動距離を減少させることを可能にする。これら補助機能の最終目的は道路の危険な状態を緩和することである。
【０００３】
この理由により、２台の車両間の安全距離を維持するための機能を開発する試みが行われている。したがって、いくつかの車両はＡＣＣ（「適応走行制御」）システムを備える。このシステムは、先行する車両の速度および距離を推定するためにレーザまたはカメラを装備する車両の前方の車両を検出する助けとなり、次いで、安全距離を維持するために前記レーザまたはカメラを装備した車両の速度を制御する。
【０００４】
しかしながら、ＡＣＣシステムは、運転条件が単純なときに、自動車道路だけで用いることができる。
【０００５】
したがって、衝突を回避することを可能にし、複雑な周囲の環境、特に都市環境で作動する補助機能についての必要性がある。実際には、後者の場合には、車両は様々な対象物と衝突する可能性があり、これら対象物は、場合によっては傷つき易く、予期できない挙動をする。具体的には、対象物が場面の別の対象物によって一時的に隠される場合がある。例えば、それは駐車車両の後に姿が隠された歩行者であることがある。
【０００６】
この問題に対処するために、トラック（通った跡）のリスト（一覧表）を管理することを可能にするマルチトラッキングの方法の研究には注意が向けられており、これらトラックのそれぞれは周囲の環境に存在すると推測される対象物を表す。新しい一連の観測のそれぞれ後で、以下のステップ、新しい観測値を既存のトラックと関連付けるステップと、トラックを作成し、確認し、または削除することによってトラックのリストを修正するステップと、カルマン型フィルタを用いて各トラックの即座の状態を予測するステップと、このトラックの推定状態に到達するために観測値をトラックに関係付けるウインドウを適用するステップとが実行される。
【０００７】
しかしながら、このマルチトラックの方法では、信頼性の問題、具体的には、トラックのリストを関連付け修正するステップに悩まされる。さらに、トラックのリストを用いて周囲の環境を表すとき、多量の利用可能な情報が失われる。例えば、マルチトラックの方法は、対象物によって隠されている周囲の環境の領域に関する情報を維持することを不可能にする。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明の目的は、衝突を予想することを可能にする補助機能を提供することであり、この補助機能は複雑な周囲の環境の中で実行されることができる。本発明の別の目的は、上述の欠点に対処し、具体的には、対象物の隠蔽を考慮することである。本発明が車両の上に効率的に取り付けられるためには、現場の対象物が、場面の所与の場所で対象物の存在に関し可能な限り多くの誤差を制限することによって可能な限り正確に考慮される必要がある。本発明はまた、現場の早い変化を考慮にいれて、ほとんどリアルタイムで実行できなければならない。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、添付図面を参照して例示的で非制限的な実施例のために単に与えられる説明から、よりよく理解され、本発明の他の目的、詳細、特徴および利点はよりはっきりと明らかになろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
Ａ−実施形態の概略説明
本発明の運転補助方法は、図１に概略的に示す車両１の中で実行される。
【００１１】
よく知られるように、車両１は４個の車輪２ａ〜２ｄを備える。前車輪２ａ、２ｂは、例えばエンジンによって駆動される。車輪２ａ〜２ｄのそれぞれは制動手段３ａ〜３ｄを備える。例えば、前車輪２ａ、２ｂには油圧式ブレーキが取り付けられ、一方、後車輪２ｃ、２ｄには電気機械式ブレーキ３ｃ、３ｄが取り付けられている。
【００１２】
車両１は複数の検出器を備える。速度検出器４ａ〜４ｄが各車輪２ａ〜２ｄに配置される。各速度検出器はそれが取り付けられた車輪の回転速度を測定する。車両１はまた加速度検出器５を備える。個々の検出器は通信ネットワーク（例えば、ＣＡＮＢｕｓタイプ）を介して中央処理ユニット６に届けられる信号を送信する。
【００１３】
処理ユニット６は、コンピュータプログラムからの命令を実行することができるプロセッサを有する。処理ユニット６はまた、前記命令および所定のパラメータの恒久的な記憶、または前記プロセッサによって実行された計算結果の一時的な記憶のための記憶手段を有する。処理ユニットはまた、その演算の時間的調節および同期のためのクロックを有する。
【００１４】
さらに、処理ユニット６は、個々の検出器から発信される入力信号を受け、アクチュエータに向かって出力制御信号を送信するための入力／出力インターフェースを有する。
【００１５】
処理ユニット６は、速度検出器４ａ〜４ｄによって出力された個々の信号から車両１の縦方向の速度を計算する。
【００１６】
処理ユニット６は、制動管理機能、例えばＡＢＳ装置（「アンチロックブレーキ装置」）を有することができる。速度を用いて、処理ユニット６は各車輪のスリップを測定する。１個の車輪のスリップが所定の閾値より大きいとき、処理ユニット６は、前記車輪のスリップを低減させるためにブレーキ作動信号を発信する。この付加的な制動は車両運転手によって制御されることがまったくなく、この車両運転手に対してはこの作動はまったく気づかれない。
【００１７】
本発明によると、車両１は、対象物の存在を検出するための少なくとも１個の検出器を備える。相異なったタイプの検出器が用いられることができる。例えば、図１に示す検出器１０はレーザ遠隔測定器である。この検出器は、９０°の合計開き角度φ０を有する円錐の「視野」、または対応する検出領域において、車両前方約２０ｍの距離ｐ０の水平面の中に存在する対象物を検出する助けとなる。この実施形態の変形形態として、この車両の上に取り付けられる検出器は、レーザまたはソナータイプの検出器、あるいは代替的にＣＣＤカメラであってもよい。ＣＣＤカメラは、検出器ばかりでなく有用な情報を含む信号を発信する画像前処理電子機器を意味する。例えば、前処理電子機器は、同一の速度で動画化された画像ですべての点を一緒に収集することによって動く対象物の周りのフレームを生成することができる。
【００１８】
図１では、車両の前方にある検出領域のための検出器が車両１の前部位置に示す。代替的には、例えば広い見えない領域を有するバス車両の場合、検出器は、バスの後進操作の間または扉を閉める間の補助を行うように配置することができ、次いで、検出領域はバスの後、または代替的にその側面である。
【００１９】
別の実施形態では、対象物の存在を検出するための検出器は、横方向に固定して配置することができる。図１に、バス待合所、ガードレール、交通標識または等価物など道路の基幹設備の要素の上に固定することができるこの種の検出器１０’を示す。検出器１０’には、車両１への検出信号の送信を直接またはリレーを介して行う送信手段が取り付けられている。アンテナ８によって概略的に表されるように、車両１は、受信手段を有し、検出対象物をそれ自体のリファレンシャルに入れることができる。検出器１０’に対してその位置および速度を測定するためには、車両１は、場合により局所測位ビーコンを有するＧＰＳタイプの測位手段を備える。
【００２０】
レーザ遠隔測定器は指向性ビームを放つソース１０ａを有する。整数ｋのインデックスが付けられた約１０ｍｓのサンプリング周期を有する時間周期で、ビームは開き円錐φ０を走査する。放たれたビームのエネルギーの一部は車両１の前方の対象物によって反射される。受信機１０ｂが反射されたビームを検出する。検出器１０のデータ収集電子機器１０ｃが検出された対象物の距離ｐおよび角度位置Φを測定する。レーザ遠隔測定器は速度測定は不可能である。そのようなわけで収集電子機器が測定された対象物の距離および角度位置の２個の連続する測定値の間で例えば最近傍アルゴリズムを用いて検出対象物の速度値の推定を可能にする前処理ステップを潜在的に実行することができる。最後に、検出器１０は、時間ｋで測定された対象物の位置および場合により速度の測定値に対応する信号を出力する。
【００２１】
車両１のリファレンシャルに対する測定値が得られる。検出器１０’など横方向に取り付けられた固定の検出器の場合、対象物の測位データは車両１へ送られ、この車両１は、固定の検出器に対するその位置、速度および加速度に基づいてリファレンシャルの変更によって簡単な方法で検出された対象物の位置を測定することができ、これら動的な値は上述のようにＧＰＳ測位システムを用いて得られる。
【００２２】
検出器１０によって得られた測定値は、通信ラインを介して処理ユニット６の入力部に送信される。次いで、処理ユニット６は、検出器のサンプリング周期に等しい周期、すなわちΔｔ＝１０ｍｓで本発明のソフトウェア部分からの命令を実行する。
【００２３】
これら命令を実行すると、各時間ｋで、まず対象物によって占有された空間領域の確率を計算し、次に危険度レベルをこの占有された空間領域に関連付けることが可能になる。
【００２４】
衝突を回避するためには、危険度レベルに対応する情報が、対象物の存在を運転手に知らせる視覚および／または聴覚の警報の形、あるいは検出された危険を回避することを可能にする目標速度に到達するためのブレーキ作動制御の形で用いられることができる。
【００２５】
本発明のソフトウェアの部分は、Δｔ周期の間、すなわちほぼリアルタイムで完全に実行される必要がある。その結果、制約が、目下利用可能な計算能力を前提として本発明のアルゴリズムにもたらされる。典型的には、処理ユニット６は、２ＧＨｚのＰｅｎｔｉｕｍ（登録商標）ＩＶ−タイププロセッサおよび１００Ｇｏの記憶容量が取り付けられる。
【００２６】
Ｂ−占有グリッドの概念
対象物の存在を決定する空間領域ξは、車両１の前方の長方形の領域に対応する。この２次元領域は、直交座標によって縦方向でＸ１および横方向でＸ２のインデックスが付けられる。
【００２７】
この空間領域ξはグリッドＧをもたらすために走査される。グリッドＧは所定の規則的なＸ１方向のピッチΔＸ１およびＸ２方向のピッチΔＸ２を有するセルに分けられる。したがって、それは、車両の周囲の環境の規則的で静的な、１セットのＮ個のセルＸ（Ｘ１，Ｘ２）としての分割化である。現在用いられている２次元グリッドは約１０００００セルを含む。図１の実施形態では、典型的には、そのグリッドのスパンは、Ｘ１方向で２０ｍ、Ｘ２方向で２０ｍである。図１に示すように、空間領域ξは検出器１０によって対象とされる検出領域と正確には重ならない。
【００２８】
次いで、占有グリッドが、グリッドの各セルとこのセルが対象物によって占有される確率を表す数を関連付けることによって得られる。
【００２９】
次いで、時間とともに実行される一連の観測値ｚ０．．．ｚｋを考慮して時間ｋでのセルＸが占有状態Ｅｋｘ＝１である確率が決定されることが望ましい。この占有確率はＰ（Ｅｋｘ｜ｚ０．．．ｚｋｘ）によって示される。確率理論では従来通り、Ｐ（Ａ｜Ｂ）は所与のＢでのＡの確率を示す。「観測値ｚｋ」は、直接的に検出器によって与えられるｐおよびΦでの測定値ではなく、むしろセルに関連するこの測定値に対応し、測定値がｐおよびφで対象物の存在を示す場合、ｚｋは座標ｐおよびΦに関連するセルＸｋに対して１に等しく、そうでない場合０に等しいことに留意されたい。
【００３０】
グリッドのセルの状態Ｅｘは、他のセル、具体的には、隣接したセルから独立していると仮定される。この仮定は、セル間の相関関係を減少させることを目指し、したがってグリッドＧの１セットのＮ個のセルＸにわたる占有確率の計算を簡素化することを目指す。実際には、それは、単一のセルに対する占有確率の推定を行う計算をＮ回繰り返すことになる。
【００３１】
本発明のアルゴリズムが全体的に並列処理できるような方法でコード化されることが有利である。各プロセッサが、それが表わすグリッドのセルに対する占有確率を計算する並列に作動するＮ個のプロセッサを有する電気基板によって実行されることができる。
【００３２】
本発明のアルゴリズムは、いくつかのモジュールに概略的に分けられることができる。
−  第１のモジュールは検出器の応答をモデル化するものである。「検出器のモデル」は、時間ｋでのセルＸの状態Ｅｋｘを知る観測値Ｚｋに対する確率を示す確率の分布Ｐ（Ｚｋ｜ＥｋｘＸ）に基づいている。大文字が、小文字で示された１セットの起こり得る値を取ることができる変数を示すことに留意されたい。変数Ａのインスタンス化によって、特定の値ａが変数Ａによって得られることが理解されよう。
−  第２のモジュールは予測モジュールである。それは、時間ｋ−１でのグリッドの状態を前提として時間ｋでのセルＸの状態Ｅｋｘの予測を行う。
−  第３のモジュールは、時間ｋでの観測値Ｚｋおよび第２のモジュールの出力で得られた予測ステップの結果に基づいて時間ｋでのセルＸの占有確率Ｅｋｘの計算を行う推定モジュールである。
−  最後に、第４のモジュールは、衝突の危険を示す量を占有確率が高いグリッドのセルと関係付け、適切な信号を出力する。
【００３３】
Ｃ−遠隔測定検出器のモデル化
検出器によって収集された情報は限定された精度を有する。温度、照明、対象物の色など多数の因子が測定値の精度に影響を及ぼす。可能な限り完全に測定値を活用するためには、観測量のノイズを考慮することが重要である。本発明によると、検出器の応答は、バエズ（Ｂａｙｅｓｉａｎ）のプログラムとして特定される確率論的モデルによって説明される。
【００３４】
この問題に関係する変数は、観測値Ｚ、セルＸ、対象物がセルＸの中に存在することを示す変数ＥＸ、および対象物がセルＸの中で検出されたことを示す変数ＤＸである。
【００３５】
変数ＥＸと変数ＤＸの論理積により、以下の４つの起こり得る状況を明らかにすることが可能になる。
−  ［ＥＸ＝１］∧［ＤＸ＝１］では、対象物が、実質的にセルＸの中にあり、検出器によって検出されている。
−  ［ＥＸ＝０］∧［ＤＸ＝０］では、セルは空で、検出器は実質的にその中に何も検出しない。
−  ［ＥＸ＝１］∧［ＤＸ＝０］では、対象物が、セルＸの中にあるが、検出器によって検出されない。それは、例えばセルＸが検出器の検出領域の外にあるとき、セルＸが別の対象物によって隠されているとき、または検出器が故障のときの場合である。
−  ［ＥＸ＝０］∧［ＤＸ＝１］では、セルは空であるが、それにもかかわらず検出器はその中に対象物を検出する。
【００３６】
これら最後の２つの状況は検出器の故障に相当する。
【００３７】
相異なる選択された変数の論理積を表す条件付き確率Ｐ（Ｚ，Ｘ，ＥＸ，ＤＸ）が車両の周囲の環境についての演繹的知識を表すＰ（Ｘ）とＰ（ＥＸ｜Ｘ）に分けられることが有利である。始めに、任意の特定な状況に好都合でないように、これら分布が一様に選択される。しかしながら、以下で説明するように、Ｐ（ＥＸ｜Ｘ）は、現場の来歴を考慮することを可能にする。
【００３８】
確率Ｐ（Ｄｘ｜ＥｘＸ）は、検出器が目標物を検出できるか、またはできないか、あるいは誤った警報を生成できることを表し、
−  Ｐ（［ＤＸ＝１］｜［ＥＸ＝１］，Ｘ）＝ＰＤ（Ｘ）は、検出の確率を表し、
−  Ｐ（［ＤＸ＝０］｜［ＥＸ＝１］，Ｘ）＝１−ＰＤ（Ｘ）は、検出器が現存する目標物を検出できない確率を表し、
−  Ｐ（［ＤＸ＝１］｜［ＥＸ＝０］，Ｘ）＝ＰＦＡ（Ｘ）は誤った警報の確率を表し、
−  Ｐ（［ＤＸ＝０］｜［ＥＸ＝０］，Ｘ）＝１−ＰＦＡ（Ｘ）がある。
【００３９】
これらの確率分布は、検出器によって決まり、それが用いられる状態によって決まる。ＰＤ（Ｘ）およびＰＦＡ（Ｘ）は、検出器および検出される対象物の物理的特性のモデル化から推定することができる。これらはまた、第１の較正ステップの間に検出器の使用の特定の状態で実験を介して「学習」することができる。
【００４０】
分布の１群Ｐ（Ｚ｜ＤＸ，ＥＸ，Ｘ）に関連する相異なるパラメータの形は、ＤＸおよびＥＸの値に従って設定されたまま維持される。
【００４１】
Ｐ（Ｚ｜［ＤＸ＝１］［ＥＸ＝０］，Ｘ）およびＰ（Ｚ｜［ＤＸ＝１］［ＥＸ＝１］，Ｘ）は、検出がセルＸの中で行われたことを示す。これは検出器の尤度関数の別の形態である。ほとんどの場合１群の正規分布が用いられる。
Ｐ（Ｚ｜［ＤＸ＝１］ＥｘＸ）＝Ｎ（Ｚ，μ（Ｘ），Σ（Ｘ））
式中Ｘの所与の値に対して正規分布の平均値μ（Ｘ）は、検出器の予測される応答を表す。共分散行列Σ（Ｘ）により、予測される応答の周りの検出器の応答の起こり得る変差を表すことが可能になる。このように、これは検出器の精度を表す。検出器のモデルのパラメータは、ガウスの場合では平均値および共分散行列として第２の検出器の較正ステップの間に得られることができる。
【００４２】
Ｐ（Ｚ｜［ＤＸ＝０］［ＥＸ＝０］，Ｘ）は、セルＸが空で、このセルの中で何も検出されていないことを示す。これらの情報だけを考慮すると、別のセルの中の観測値Ｚの値が何であることができるかを言うことは難しい。一様分布が選択される。
【００４３】
Ｐ（Ｚ｜［ＤＸ＝０］［ＥＸ＝１］，Ｘ）は、セルＸが対象物によって占有され、何も検出されていないことを示す。対象物がセルＸを隠し検出器によって検出されているか、セルＸの中に存在する対象物が隠されず、検出されていないかのいずれかである。測定値ＺがセルＸによって隠された領域の中にある確率は、隠されていない領域の確率と異なることが決定される。
【００４４】
モデルのパラメータが与えられると、上述説明は、検出器確率を計算するために用いられることができる。
【００４５】
【数１】
2009508199.tif 000002
【００４６】
Ｄ−等価の占有グリッドおよび圧縮
本発明の本実施形態では、占有グリッドは空間的グリッドである。したがって、各速度値（２次元）に対して、２次元の占有グリッドが記憶される必要がある。したがって、多量のデータが周囲の環境の正確な表現をもたらし、すなわちその中で対象物を区別するために微細な分割化ピッチで周囲の環境の広い領域を監視するように記憶される必要がある。必要な記憶容量の疑問に加えて、データ処理速度は、リアルタイムのアプリケーションで重要なパラメータである。
【００４７】
本発明によると、占有グリッドを表すが減少させられた記憶容量を有するデータ構造が用いられる。
【００４８】
始めに、新しい観測値に基づいてセルの占有確率が時間ｋで更新される方法を説明する。Ｚをランダム変数と仮定し、起こり得るランダム変数のセットは、起こり得る検出器の測定値のセットに対応する。考慮されるセルｘの占有状態Ｅｘが与えられると、Ｐ（Ｚ｜Ｅｘ）をＺの条件付き確率分布と仮定する。次いで、結合した分布は、Ｐ（Ｚ，Ｅｘ）＝Ｐ（Ｅｘ）Ｐ（Ｚ｜Ｅｘ）であり、式中Ｐ（Ｅｘ）は占有されたセルｘに関する演繹的な値に対応する。
【００４９】
新しい測定値ｚｋおよびセルｘの占有値ｅｘに対して、ベイズの公式は次式をもたらす。
【００５０】
【数２】
2009508199.tif 000003
式中、ｐ（ｚｋ）＝ｐ（ｅｘ＝１）ｐ（ｚｋ｜ｅｘ＝１）＋ｐ（ｅｘ＝０）ｐ（ｚｋ｜ｅｘ＝０）である。
【００５１】
セルｘの占有確率の更新は次式に対応する。
【００５２】
【数３】
2009508199.tif 000004
【００５３】
占有グリッドを構成するとき、一連の観測値
【００５４】
【数４】
2009508199.tif 000005
がシステムによって検出され、ｐｋ（ｅｘ）＝ｐ（ｅｘ｜ｚ０，ｚ１，．．．，ｚｋ−１）が注目される。
【００５５】
この更新の連鎖は、周囲の環境に関する情報が演繹的に利用可能でないので、一様に選択された最初の分布とともに用いられる。
【００５６】
変数Ｅｘは２進数であるので、次の関係式が得られる。ｐｋ（ｅｘ＝１）＝１−ｐｋ（ｅｘ＝０）。次いで、グリッドの各セルに対してメモリに記憶されることが等価であり、変数ｑｋは次式によって定義される。
【００５７】
【数５】
2009508199.tif 000006
【００５８】
上の定義の中に数３を入れることによって再帰的関係式が得られる。
【００５９】
【数６】
2009508199.tif 000007
【００６０】
変数ｑｋの対数が、合計で積を変換するために次の関係式で考慮されることができることが有利である。
【００６１】
【数７】
2009508199.tif 000008
【００６２】
次いで、所与のセルに対する変数ｌｏｇ（ｑｋ）の更新、したがって、等価の占有グリッドの更新（この新しいグリッドの各セルはｌｏｇ（ｑｋ）の数値を有する）は、各時間のステップで簡単な加法演算である。
【００６３】
次いで、変数ｌｏｇ（ｑｋ）の使用は、例えばハールのウェーブレット法を用いてウェーブレット変換を実行することおよび低い重要性の係数を消去することによって等価の占有グリッドを圧縮することが容易であるので、有利である。ウェーブレット変換の概念は、広く文献の中で記載され、科学的および大衆的な著作物の両方の多数の発刊物の主題である。ウェーブレット法で変換された信号の空間はベクトル空間であり、このベクトル空間は、したがって、スカラ量によって加算および乗算の演算によって安定していることが有利であることに留意されたい。さらに、ウェーブレット変換は、データの数に対して線形演算であり、それによって圧縮アルゴリズムの早い実行が確実である。
【００６４】
以下のアルゴリズムは、等価の占有グリッドのこのウェーブレット圧縮を実行するために現在推奨されている。
−  時間ｋで完全な視野に対する検出器からのデータを得るステップと、
−  視野の中に対数のグリッド
【００６５】
【数８】
2009508199.tif 000009
を構成するステップと、
−  検出器の視野の中に完全に含まれる最大ハールスケール関数サポートスクエアｃを探索するステップと、
−  前に探索された各スクエアへの関数ｌｏｇ（ｑｋ（ｘ））のウェーブレット変換Ｗｃを実行するステップと、
−  各Ｗｃを広域のハール占有グリッドに加えるステップと、
−  係数の数が大きすぎる場合、そのノルムが完全な表現のノルムに対して無視できるすべての係数を消去することによって非線形圧縮を実行するステップとである。
【００６６】
Ｅ−乗算器の場合
観測値の堅牢性を高めるためにいくつかの検出器を用いることが有利である。したがって、各検出器に特有の制限（例えば、レーザ検出器は雨のとき作動が不十分である）を排除すること、検出器の故障への依存を制限すること（同一のタイプのいくつかの検出器を用いることが可能である）、および、特に、情報の冗長を用いることによって周囲の環境の中で対象物の検出の正確さを向上させることが可能である。
【００６７】
それぞれが時間ｋで測定値ｚｋｓを可能にするＳ個の検出器が用いられるとき、セルの状態が知られ、数個の検出器の観測値が独立していると仮定される。
【００６８】
したがって、論理積の確率は次式のように分けられる。
【００６９】
【数９】
2009508199.tif 000010
式中、詳細に上述したように、Ｐ（Ｚｉ｜ＥＸ，Ｘ）はｉ番目の検出器のモデルである。
【００７０】
時間ｋでの一連の観測値Ｚ１．．．ＺＳが与えられると、セルＸが占有されている確率は次式となる。
【００７１】
【数１０】
2009508199.tif 000011
【００７２】
Ｆ−占有グリッドおよびベイズのフィルタ
本発明によると、時間ｋでの占有確率の予測および推定のモジュールは、占有グリッドに適用されるベイズのフィルタの概念を実行する。ベイズのフィルタがシステムの時間の発展の予測を可能にする。その目的は、ここでは、占有グリッドに堅牢性を与えることであり、この堅牢性により、それが危険度評価の際に検出器の故障または対象物の一時的な隠蔽を考慮することを可能にする。
【００７３】
大筋では、時間ｋでのセルの占有確率を再帰的に推定することが望ましい。これは、その目的がセルの占有状態を演繹的に推定することである予測ステップ、およびその目的が演繹的な推定および瞬時の観測値を考慮することによって占有確率を計算することである推定ステップの２つのステップで行われる。
【００７４】
考慮される変数は、
−  どれが処理されたセルかを特定するＸ、
−  時間ｋでのセルＸの状態を表すＥｋＸ、および
−  初期時間からの一連の観測値を表すｚ０，．．．，ｚｋ＝ｚ０：ｋである。
【００７５】
予測ステップに関して、予測の確率は次式で表されることを示す。
【００７６】
【数１１】
2009508199.tif 000012
【００７７】
【数１２】
2009508199.tif 000013
式中の上記数１２は時間ｋ−１でのセルＸ’の推定遷移確率であり、式中
【００７８】
【数１３】
2009508199.tif 000014
は、時間ｋ−１でのシステムの任意の中間状態
【００７９】
【数１４】
2009508199.tif 000015
から考慮される状態
【００８０】
【数１５】
2009508199.tif 000016
への遷移確率であり、すなわち、それはシステムの動的モデルに対応し、式中合計は起こり得る中間状態のセット
【００８１】
【数１６】
2009508199.tif 000017
にわたって計算される。
【００８２】
推定ステップに関して、予測の確率が次式で表されることを示す。
【００８３】
【数１７】
2009508199.tif 000018
式中に検出器のモデルの確率Ｐ（Ｚｋ｜ＥｋＸ，Ｘ）および時間ｋでの予測の確率Ｐ（ＥｋＸ，Ｘ｜ｚ０：ｋ−１）が現れる。
【００８４】
上記式１１および１７の２つの方程式は予測／推定ループタイプの構造を可能にする。
【００８５】
Ｇ−速度の次元の非連続分割化
上述は２次元より大きい占有グリッドに容易に置き換え可能である。上述のように空間的次元Ｘ１およびＸ２の両方を有する４次元グリッドを構成することが可能であり、この４次元グリッドに２つの速度の次元Ｘ’１およびＸ’２が加えられる。検出器が検出された対象物の速度の測定値を直接もたらさない場合、この速度は、時間間隔Δｔとして対象物の位置の２個の連続した測定値間の検出器のサンプリング時間を取ることによって対象物の空間的位置の変差、例えばＸ’１＝Δｘ１／ΔｔおよびＸ’２＝Δｘ２／Δｔから計算することができる。次いで、速度の次元は、Ｘ’１方向でピッチΔＸ’１およびＸ’２方向でピッチΔＸ’２を有する規則的で連続的な方法で分割化される。
【００８６】
速度の空間が連続的な方法で分割化されるこのアプローチは、次の問題を提起する。空間的グリッドが本明細書で「速度の面」として参照される速度の値Ｘ’０（Ｘ’１０およびＸ’２０）に関連することを考慮する。時間ｋ−１で対象物によって占有されるこの速度の面のセルを考慮する。速度Ｘ’０が、時間間隔Δｔによって割られた空間的分割化ピッチΔＸの整数の倍数に対応しない場合、時間ｋで対象物は、速度の面のただ１つのセルを占有せずに、１セットのセルにまで及ぶ。ここで対象物が及ぶグリッドのセルは、占有されていると考えられる。次の時間間隔で、これらの占有されたセルは、広められ、さらに占有されたセルのボリュームを増加させる。したがって、グリッドの状態の誤差は、本質的に分割化により、予測ステップの間に増幅される。分割化の誤差は、増大し、観測段階によってのみ減少させられる。
【００８７】
本発明によると、始めに、２次元の直交座標空間が連続的に分割化され、次いで、第二に、起こり得る速度の面の数が制限される。分割化ピッチΔｘ１およびΔｘ２ならびにサンプリング間隔Δｔに応じて、ｐおよびｑが整数のセットに属する状態で、Ｘ’１＝ｐ／ｎ（Δｘ１／Δｔ）およびＸ’２＝ｑ／ｎ（Δｘ２／Δｔ）によってその速度が表される速度の面だけが考慮される。
【００８８】
したがって、認められる移動は、サンプリング間隔Δｔの数ｎの倍数でセルを別のセルに正確に移動する移動である。速度の面が、速度を定義する三重項（ｐ，ｑ，ｎ）と関連する２次元の空間的グリッドである。
【００８９】
実際には、分割化され、連続的ではない速度の空間が得られる。次いで、予測占有確率の決定に介在する一連のセルにわたり積分を計算するために、一定の速度が仮定される。この仮定によると、２つの連続する時間の間で対象物の速度は一定であり、１つ速度の面から別の速度の面に遷移する確率はゼロである。すなわち、速度の面Ｘ’（ｐ／ｎ（Δｘ１／Δｔ），ｑ／ｎ（Δｘ２／Δｔ））のセルＸｋ−ｎ（Ｘ１，Ｘ２）が時間ｋ−ｎで占有されている場合、セルＸｋ（Ｘ１＋ｐ／ｎΔｘ１，Ｘ２＋ｑ／ｎΔｘ２）が時間ｋで占有されている。
【００９０】
反対に、セルＸｋの予測占有確率が各起こり得る速度の面（ｐ，ｑ，ｎ）に対して計算されるとき、セルＸｋに先行するセルＸｋ−ｎの時間ｋ−ｎでの推定占有確率だけが計算の中に介在する。
【００９１】
各観測時間で因子１／ｎが周波数１／ｎだけに対して速度の面（ｐ，ｑ，ｎ）を考慮することを可能にすることが有利である。したがって、低速度の面に対して、積分計算が低周波数に対してだけ行われる。他方では、高速度の対象物がある面は、この対象物の挙動の早い展開を考慮するためにより高い周波数で観察される。
【００９２】
本発明は次のように実行される。
【００９３】
始めに、典型的な中央セルＸｃの周りの空間的領域（２Ｄ）が範囲を定められる。
【００９４】
時間ステップの最大数ｎｍａｘが定義される。この領域のセルのセットは、１，２，．．．ｎｍａｘ時間ステップの中で中央セルＸｃに到達することができるセルである。
【００９５】
（ｐ／ｎ（Δｘ１／Δｔ），ｑ／ｎ（Δｘ２／Δｔ））によって示される、この領域のセルの１個を最大限でもｎｍａｘ時間ステップで中央セルＸｃに向かって広めることを可能にする起こり得る速度Ｖｆのセットが決定される。
【００９６】
次いで、セットＶｆは、セルがｎ時間ステップで中央セルに到達することを可能にする速度のサブセットに分けられる。
【００９７】
【数１８】
2009508199.tif 000019
式中、Ｖｆｉ＝｛υ＝（ｐ，ｑ，ｎ）∈Ｖｆ｜ｎ＝ｉ｝である。
【００９８】
その後、２次元空間的グリッドＧｉ（ｐ，ｑ）は、Ｖｆｉの１つに属する各要素（ｐ，ｑ，ｉ）と関連付けられる。次いで、このグリッドのセル（ｌ，ｍ）に先行するのが、セル（ｌ−ｐ，ｍ−ｑ）である。
【００９９】
各繰返しに対して１ユニットだけ値が増加される時間ステップインデックスが与えられると、カウンタｋがゼロと２およびｎｍａｘの最小公倍数に対応する値の間で展開する（実際には、最小公倍数は、これが１セットの相互にインターリーブされたループであるので、考慮される必要がある）。このプロセスの始めに、カウンタは、ゼロ、すなわちセルの占有確率にインスタンス化される。
【０１００】
次いで、１からｎｍａｘに進むｉに対して、
ｋがｉを法として０に等しい場合、サブセットＶｆｉの各占有グリッドＧｉ（ｐ，ｑ）に対して以下のステップが実行される。
−  どれが考慮されるセルに先行するセルかを決定するステップと、
−  考察されるセルに対する予測占有確率の値として前記先行するセルに対するＧｉ（ｐ，ｑ）によって与えられる推定占有確率を属性化するステップと（上述数２の方程式）、
−  この時間ステップで観測値を考慮して予測占有確率および検出器確率から推定される占有確率を決定することによってグリッドを更新するステップと、
−  １ユニットだけｋを増加させ、ループの始めに戻るステップとを含む。
【０１０１】
Ｈ−複数の目的物の場合
先行する説明では、車両の周囲の環境の中に存在する単一の対象物の場合だけが具体的に説明された。複雑な周囲の環境の場合には、この環境の中のいくつかの対象物の存在を考慮することが必要である。
【０１０２】
いくつかの対象物が検出されたとき、検出器は、時間ｋでＯ（オー）個の観測値ｚｋ１，ｚｋ２，．．．ｚｋＯを実行する。
【０１０３】
次いで、連関の変数として知られる変数Ｍが導入される。Ｍは０とＯ（オー）の間の整数である。Ｍ＝０である場合、観測値はセルＸの占有確率を更新するために用いられない。しかし、Ｍ＝ｉの場合、ｉ番目の観測値がセルＸの占有確率を更新するために用いられる。
【０１０４】
論理積の確率は次式のように分けられる。
【０１０５】
【数１９】
2009508199.tif 000020
式中変数Ｍは、状態ＥＸおよび考慮されるセルＸ、Ｐ（Ｍ｜Ｅｘ  Ｘ）＝Ｐ（Ｍ）から独立しており、簡略化が、考慮されるセルの状態を前提として相異なった観測値ｚｉの相互条件付き独立性を仮定することによって行われている。
【０１０６】
観測値ｚｉに対して、Ｍがｉに等しい場合、考慮されるべき確率分布は上で得られた検出器のモデルであるが、Ｍがｉと異なる場合、一様分布（Ｕ）が選択される。
【０１０７】
本アプリケーションでは、変数Ｍを用いて書かれるＰ（Ｅｘ｜ｚ１．．．ｚＯ  ｘ）を決定することが望ましい。
【０１０８】
【数２０】
2009508199.tif 000021
【０１０９】
この関係式は、静的な関係式であり、初期時間０と現在時間ｋの間の１セットの変数にわたって上述した推定／予測ループを導入することによって動的にされる。具体的には、時間のインデックスが付いた関連の変数Ｍｋは、状態の推定とともに時間ｋで行われるＯｋ（オーｋ）個の観測値の１個に連関が可能になる。
【０１１０】
このモデル化では、予測方程式が上述と同じままであるが、推測関係式は次式となる。
【０１１１】
【数２１】
2009508199.tif 000022
【０１１２】
対象物を回避するためには、セルＰの占有確率（ＥｋｘＸ｜Ｚｋ）の計算が衝突危険確率Ｐ（Ｄｋｘ｜ＥｋｘＸ）と結合される必要がある。この衝突危険は、時間対衝突の判断基準を用いて計算される。次いで、車両の速度の調整が可能になる。
【０１１３】
本発明は、特定の実施形態を参照して上述されたが、この実施形態に限定されることがなく、本発明の範囲の中にある説明した手段およびそれらの組合せのすべての技術的均等物を含むものである。
【図面の簡単な説明】
【０１１４】
【図１】本発明の車載の運転補助装置を有する車両の概略図である。
【図１】
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【国際調査報告】
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