(57)【要約】【課題】自車両に搭載される他車線監視装置において、道路の曲率の大きさに拘わらず他車両の動きを正しく推定できるようにする。【解決手段】車載システム１は、Ｓ１１０にて自車両の周囲に存在する他車両の現在の位置を含む他車位置情報を取得するように構成され、Ｓ１３０にて自車両が既に走行した軌跡を表す自車走行軌跡を取得するように構成される。またＳ１４０にて、自車走行軌跡に基づいて、自車両が存在している車線を表す自車線とは別の車線である他車線が存在する他車線領域を推定するように構成される。またＳ１７０にて、他車位置情報が示す他車両が自車走行軌跡または他車線領域に沿って移動するものとして他車両の将来の位置を推定するように構成される。【選択図】図２
2018055451.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両に搭載される他車線監視装置（２）であって、
自車両の周囲に存在する他車両の現在の位置を含む他車位置情報を取得するように構成された他車取得部（Ｓ１１０）と、
自車両が既に走行した軌跡を表す自車走行軌跡を取得するように構成された軌跡取得部（Ｓ１３０）と、
前記自車走行軌跡に基づいて、前記自車両が存在している車線を表す自車線とは別の車線である他車線が存在する他車線領域を推定するように構成された車線推定部（Ｓ１４０）と、
前記他車位置情報が示す他車両が前記自車走行軌跡または前記他車線領域に沿って移動するものとして前記他車両の将来の位置を推定するように構成された位置推定部（Ｓ１７０）と、
を備える他車線監視装置（１）。
【請求項２】
請求項１に記載の他車線監視装置であって、
前記位置推定部は、他車両の将来の位置を繰り返し推定するように構成され、
前記位置推定部にて以前に得られた他車両の将来の位置と、前記他車取得部にて今回得られた他車両の現在の位置とを比較し、これらが近接している場合、これらの他車両が同一の車両であると認識するように構成された同一認識部（Ｓ１６０）、
をさらに備える他車線監視装置。
【請求項３】
請求項２に記載の他車線監視装置であって、
前記同一認識部は、前記他車両の現在の位置に応じてフィルタリングを行うことで予め設定された車線以外に位置する他車両を除去する
ように構成された他車線監視装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３の何れか１項に記載の他車線監視装置であって、
前記他車取得部は、前記他車位置情報として前記他車両の現在の移動ベクトルも取得するように構成され、
前記位置推定部は、
前記他車両の現在の位置と前記移動ベクトルに基づいて他車両の仮の位置を推定し、該仮の位置を前記自車走行軌跡または前記他車線領域上に補正した位置を、前記他車両の将来の位置として推定する
ように構成された他車線監視装置。
【請求項５】
請求項４に記載の他車線監視装置であって、
前記自車走行軌跡および前記他車線領域は、前記自車走行軌跡および前記他車線領域上の点を表す複数のノードと、各ノードを結ぶ線分であるリンクと、を備えて構成され、
前記位置推定部は、前記仮の位置から最も近接するリンクを選択し、前記仮の位置を前記選択したリンク上に補正した位置を前記他車両の将来の位置として推定する
ように構成された他車線監視装置。
【請求項６】
請求項４または請求項５に記載の他車線監視装置であって、
前記位置推定部は、前記仮の位置から前記選択したリンクまでの距離の平均値と誤差との和にて示される補正ベクトルを用いて、前記仮の位置を前記選択したリンク上に補正する
ように構成された他車線監視装置。
【請求項７】
請求項１から請求項６までの何れか１項に記載の他車線監視装置であって、
前記位置推定部は、前記他車両の将来の位置を推定する際に、前記他車位置情報の誤差を加味したカルマンフィルタを用いる
ように構成された他車線監視装置。
【請求項８】
請求項１から請求項７までの何れか１項に記載の他車線監視装置であって、
自車両の現在地を繰り返し更新し、自車両の現在地を更新する際に、誤差分散を用いることによって誤差を含む自車走行軌跡を生成するように構成された軌跡生成部（Ｓ１３０）、
をさらに備え、
前記軌跡取得部は、前記軌跡生成部にて生成された自車走行軌跡を取得する
ように構成された他車線監視装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、他車線を監視する他車線監視装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
下記の特許文献１には、上記の他車線監視装置として、自車両の周囲に監視対象領域を設定し、監視対象領域内の他車両の動きを監視する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−０８５５６７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
引用文献１の技術では、他車両の速度ベクトルに従って他車両が移動するものと推定するので、道路の曲率が大きい場合には他車両の動きを正しく推定することができない虞がある。また、時系列に従って検出された物体が同一の物体であるか否かを判定しつつ他車両の位置を追跡する構成を採用する際に、他車両の動きを正しく推定できない場合、他車両を追跡できなくなる虞がある。
【０００５】
そこで、このような問題点を鑑み、自車両に搭載される他車線監視装置において、道路の曲率の大きさに拘わらず他車両の動きを正しく推定できるようにすることを本開示の目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の他車線監視装置は、他車取得部（Ｓ１１０）と、軌跡取得部（Ｓ１３０）と、車線推定部（Ｓ１４０）と、位置推定部（Ｓ１７０）と、を備える。
他車取得部は、自車両の周囲に存在する他車両の現在の位置を示す他車位置情報を取得するように構成される。軌跡取得部は、自車両が既に走行した軌跡を表す自車走行軌跡を取得するように構成される。
【０００７】
車線推定部は、自車走行軌跡に基づいて、自車両が存在している車線を表す自車線とは別の車線である他車線が存在する他車線領域を推定するように構成される。位置推定部は、他車位置情報が示す他車両が自車走行軌跡または他車線領域に沿って移動するものとして他車両の将来の位置を推定するように構成される。
【０００８】
このような他車線監視装置によれば、他車両が自車走行軌跡または他車線領域に沿って移動するものとして他車両の将来の位置を推定するので、道路の曲率の大きさに拘わらず他車両の動きを正しく推定することができる。
【０００９】
なお、この欄および特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、一つの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本開示の技術的範囲を限定するものではない。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】車載システムの構成を示すブロック図である。
【図２】制御ユニットのＣＰＵが実行する隣接車線監視処理のフローチャートである。
【図３】自車走行軌跡を推定する処理の模式図である。
【図４】他車線領域のうちの右側車線の領域を推定する処理の模式図である。
【図５】他車線領域のうちの両側の隣接車線の領域を推定する処理の模式図である。
【図６】ターゲットが位置する車線を特定する処理の模式図である。
【図７】ターゲットトラッキングを示す模式図である。
【図８】最寄りの線分に垂線を降ろす処理を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照しながら、本開示の実施形態を説明する。
［１．実施形態］
［１−１．構成］
図１に示す本実施形態の車載システム１は、運転支援ＥＣＵ２と、レーダシステム３と、警報装置４と、他の制御システム５とを備える。この車載システム１は、本実施形態では、４輪自動車である車両に搭載されている。なお、車載システム１が搭載された車両を、以下、「自車両」ともいう。
【００１２】
レーダシステム３は、複数のレーダ装置２１，２２を備える。本実施形態では、レーダ装置として、少なくとも、自車両の後部右側面に設置された右レーダ装置２１と、自車両の後部左側面に設置された左レーダ装置２２とを備える。右レーダ装置２１は、自車両の右側（右後ろ側も含む）に存在している物体に関する情報を取得する。左レーダ装置２２は、自車両の左側（左後ろ側も含む）に存在している物体に関する情報を取得する。なお、１つのレーダ装置を用いて自車両の後方全体（左後ろおよび左後ろ側の所定領域を含む）の物標情報を取得可能である場合は、上記２つのレーダ装置２１，２２に代えてその１つのレーダ装置を用いてもよい。また、本実施形態では、レーダ装置が検知する物体を表すターゲットを物標とも表記する。
【００１３】
レーダシステム３を構成する複数のレーダ装置２１，２２は、いずれも、基本的には同じ構成および機能を有している。そのため、以下の説明では、代表として、右レーダ装置２１を対象として説明する。
【００１４】
右レーダ装置２１は、電磁波であるレーダ波を発射して、その反射波を受信し、その受信信号に基づいて、レーダ波を反射した物体であるターゲットに関する物標情報を演算して、運転支援ＥＣＵ２に入力する。右レーダ装置２１が演算する物標情報としては、自車両からターゲットまでの距離Ｄ、自車両に対するターゲットの相対速度Ｖ、および自車両を基準としたターゲットの方位角φがある。
【００１５】
なお、レーダ装置において採用されるターゲットの検知方式は、例えばＦＭＣＷ方式や二周波ＣＷ方式など、種々の検知方式が知られているが、本実施形態の右レーダ装置２１は、一例として、ＦＭＣＷ方式のいわゆる「ミリ波レーダ」として構成されているものとして説明する。
【００１６】
ＦＭＣＷ方式のミリ波レーダにおけるターゲットの検知方法はよく知られているため、ここでは省略する。右レーダ装置２１は、既知の信号処理方法を用いて物標情報Ｄ，Ｖ，φ演算し、演算した物標情報Ｄ，Ｖ，φを運転支援ＥＣＵ２へ出力する。
【００１７】
他の制御システム５は、自車両に搭載されている、他の制御システム５は、運転支援ＥＣＵ２以外の他の複数のＥＣＵを包含したものである。つまり、本実施形態では、説明の簡素化のため、運転支援ＥＣＵ２以外の他の複数のＥＣＵをまとめて、他の制御システム５と称している。
【００１８】
運転支援ＥＣＵ２は、他の制御システム５と、ネットワーク６を介してデータ通信可能に接続されている。ネットワーク６には、任意のプロトコルを用いる通信を採用できるが、本実施形態では、車載ネットワークとして周知のＣＡＮ（Controller Area Network：登録商標）を採用している。
【００１９】
また、ネットワーク６には、他の制御システム５から定期的に各種のオドメトリ情報が送出されている。運転支援ＥＣＵ２は、ネットワーク６に定期送出されるオドメトリ情報を取得することができる。ネットワーク６に定期送出されるオドメトリ情報には、自車両の速度（以下「車速」という）ｖ、自車両のヨーレートω、自車両の舵角、自車両の旋回半径Ｒ、などが含まれる。
【００２０】
車速ｖについては、図示しない周知の車速センサからの検出信号に基づいて他の制御システム５が車速ｖを演算し、その演算結果である車速データが定期的にネットワーク６に送出される。ヨーレートωについては、図示しない周知のヨーレートセンサからの検出信号に基づいて他の制御システム５がヨーレートωを演算し、その演算結果であるヨーレートデータが定期的にネットワーク６に送出される。
【００２１】
舵角については、図示しない周知の舵角センサからの検出信号に基づいて他の制御システム５が舵角、或いはステアリングの操舵量を演算し、その演算結果である舵角データが定期的にネットワーク６に送出される。旋回半径Ｒについては、他の制御システム５が舵角に基づく所定のＲ演算方法にて演算し、その演算結果であるＲデータが定期的にネットワーク６に送出される。
【００２２】
Ｒ演算方法は種々考えられ、例えば、舵角と旋回半径Ｒとの対応関係をテーブル化しておいてそのテーブルを用いて演算する方法が考えられる。なお、旋回半径Ｒは、運転支援ＥＣＵ２が、ネットワーク６経由で取得した舵角に基づいてテーブルを用いて演算するようにしてもよい。
【００２３】
運転支援ＥＣＵ２は、制御ユニット１０と、入力ユニット１６と、ネットワークインタフェース１７とを備える。なお、ネットワークインタフェース１７については、以下「ネットワークＩ／Ｆ１７」と略す。
【００２４】
入力ユニット１６は、レーダシステム３を構成する各レーダ装置２１，２２から入力される物標情報を制御ユニット１０へ出力する。ネットワークＩ／Ｆ１７は、制御ユニット１０がネットワーク６を介して他の制御システム５とデータ通信を行うための通信Ｉ／Ｆである。
【００２５】
制御ユニット１０は、ＣＰＵ１１と、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ（以下、メモリ１２）と、を有する周知のマイクロコンピュータを中心に構成される。制御ユニット１０の各種機能は、ＣＰＵ１１が非遷移的実体的記録媒体に格納されたプログラムを実行することにより実現される。この例では、メモリ１２が、プログラムを格納した非遷移的実体的記録媒体に該当する。また、このプログラムが実行されることで、プログラムに対応する方法が実行される。
【００２６】
なお、非遷移的実体的記録媒体とは、記録媒体のうち電磁波を除く意味である。また、制御ユニット１０を構成するマイクロコンピュータの数は１つでも複数でもよい。
制御ユニット１０は、ＣＰＵ１１がプログラムを実行することで実現される機能の構成として、隣接車線監視機能を備えている。隣接車線監視機能とは、自車両の走行車線に隣接する隣接車線を他車両が走行しているか否か判断し、他車両が走行していて且つその走行状態が特定の条件を満たしている場合に警報装置４を作動させて警報を出力させる機能である。この隣接車線監視機能の実現には、他の制御システム５からネットワーク６経由で取得されるオドメトリ情報や、レーダシステム３（主に右レーダ装置２１及び左レーダ装置２２）から取得される物標情報なども用いられる。
【００２７】
制御ユニット１０は、レーダシステム３を構成する各レーダ装置２１，２２からそれぞれ入力ユニット１６を介して入力される、レーダ装置２１，２２ごとの物標情報Ｄ，Ｖ，φに基づく各種処理を行う。
【００２８】
制御ユニット１０を構成するこれらの要素を実現する手法はソフトウェアに限るものではなく、その一部または全部の要素について、一つあるいは複数のハードウェアを用いて実現してもよい。例えば、上記機能がハードウェアである電子回路によって実現される場合、その電子回路は多数の論理回路を含むデジタル回路、またはアナログ回路、あるいはこれらの組合せによって実現してもよい。
【００２９】
［１−２．処理］
次に、制御ユニット１０が実行する隣接車線監視処理について、図２を用いて説明する。なお、制御ユニット１０は、実際には、自車両の左右両側それぞれについて隣接車線を監視するのであるが、図２の隣接車線監視処理を説明するにあたっては、説明の簡素化のため、自車両の右側の隣接車線が監視対象であるものとして説明する。従って、以下に説明する、自車両の右側を対象とした隣接車線監視処理は、自車両の左側についても同様に行われる。
【００３０】
制御ユニット１０は、図２の隣接車線監視処理を開始すると、Ｓ１１０で、右レーダ装置２１から入力ユニット１６経由で物標情報を取得する。ここで取得する物標情報には、ターゲットである他車両についての情報である他車位置情報と、障害物についての情報である障害物位置情報とが含まれる。例えば、移動物であれば他車位置情報と認識され、静止物であれば障害物位置情報と認識される。
【００３１】
他車位置情報および障害物位置情報としては、前述のように、ターゲットまでの距離Ｄ、ターゲットの相対速度Ｖ、およびターゲットの方位角φを含む。すなわち、ターゲットの現在の位置とターゲットの現在の移動ベクトルとを含む。
【００３２】
Ｓ１２０では、他の制御システム５からネットワーク６経由でオドメトリ情報を取得する。ここで取得するオドメトリ情報には、既述の通り、自車両について、少なくとも車速ｖ、ヨーレートω、舵角、旋回半径Ｒが含まれる。
【００３３】
Ｓ１３０では、自車走行軌跡を推定し、この自車走行軌跡を取得する。具体的には、制御周期Ｔの所定のＮサイクル前から現在までの、自車両の走行軌跡を推定する。なお、Ｎは例えば２以上の自然数である。
【００３４】
本実施形態では、後述するように、現在位置を基準として１サイクル前からＮサイクル前までの各制御タイミングにおける自車位置の推定値である自車推定位置を、Ｓ１２０で取得したオドメトリ情報を用いて算出する。ここでのオドメトリ情報は、Ｎサイクル前までの各制御タイミングでの取得値を表す。そして、現在位置と、算出した各サイクルの自車推定位置とを結んだ線を、自車走行軌跡として推定する。
【００３５】
なお、Ｓ１２０で取得される車速ｖやヨーレートωなどのオドメトリ情報には、車速センサやヨーレートセンサによる検出誤差やノイズ等の種々の要因で、誤差が含まれている。そのため、Ｓ１３０の処理では、Ｎサイクル前までの過去の制御タイミングでの各自車推定位置について、オドメトリ情報の誤差を考慮した、自車推定位置の推定存在範囲も算出する。
【００３６】
推定存在範囲は、自車推定位置を基準とした誤差分散として表すことができる。本実施形態では、オドメトリ情報の誤差要因に起因する自車推定位置の誤差分散を、正規分布、例えばガウス分布としてモデル化している。
【００３７】
なお、誤差分散とは、繰り返し測定を行う場合の誤差のばらつきの指標を表す。また、以下の説明では、種々の数式を用いて各種処理の内容を説明するが、それら数式で用いられる、時刻（タイミング）ｔ、ヨーレートωＳ（ｔ）、車速ｖＳ（ｔ）、姿勢角θ（ｔ）、姿勢角変化量Δθ（ｔ）、及び旋回半径Ｒを、次式（１）−（６）のように規定する。
【００３８】
【数１】
2018055451.tif 000003
【００３９】
なお、本実施形態では、既述の通り、Ｎサイクル前、つまりｔ＝−ＮＴまでの過去の制御タイミング毎の自車推定位置に基づいて各種の演算が行われる。また、旋回半径Ｒについては、ここでの説明では上記式（６）を用いて演算するものとして説明するが、本実施形態では、旋回半径Ｒは他の制御システム５からネットワーク６経由で取得することもできるため、その旋回半径Ｒを用いてもよい。
【００４０】
Ｓ１３０では、下記式（７）にて示すように、制御タイミング毎に、現在の自車位置を基準、すなわち原点として、Ｎサイクル前までの各制御タイミングでの自車推定位置ｘを、下記式（８）で演算する。
【００４１】
【数２】
2018055451.tif 000004
【００４２】
すなわち、図３に例示するように、時刻ｔ１の制御タイミングでは、そのときの自車両の現在位置を原点として、１サイクル前からＮサイクル前までの各制御タイミングでの自車推定位置を上記式（８）を用いて演算する。そして、演算された各自車推定位置を結んだ線が、自車走行軌跡３１となる。
【００４３】
また、道路の幅方向へのベクトルについては次のように規定する。
【００４４】
【数３】
2018055451.tif 000005
【００４５】
さらに、演算した自車推定位置毎に、オドメトリ情報の誤差を考慮した、推定存在範囲である誤差分散３１ａ，３１ｂ，３１ｃ…を算出する。
（ｎ＋１）Ｔ時刻前の自車推定位置は、下記のように表すことができる。
【００４６】
【数４】
2018055451.tif 000006
【００４７】
ただし、Δθは姿勢角変化量であり、誤差分散を考慮した値である。また、誤差の平均は０であるものとする。また、式（１１）は、誤差分散σ２ωＳおよびσ２ｖＳは既知であるものとして、次式（１２）の関係に基づいて求められる。
【００４８】
【数５】
2018055451.tif 000007
【００４９】
なお、式（１２）において、Ｌ（ｎ＋１）ｋ＋１は、ある時刻における推定位置からその１つ前の時刻での推定位置までのベクトルを表す。
このように、図３に例示する時刻ｔ１の制御タイミングでは、上記のように、Ｎサイクル前までの各制御タイミングでの自車推定位置とその誤差分散、および自車走行軌跡３１を算出する。そして、Ｔ秒後の次の制御タイミングである時刻ｔ２になると、再び、そのときの自車両の現在位置を原点として、時刻ｔ１のときと全く同じように、Ｎサイクル前までの各制御タイミングでの自車推定位置とその誤差分散、および自車走行軌跡３１を算出する。このようにして、制御タイミング毎に、自車推定位置とその誤差分散、および自車走行軌跡を更新することになる。
【００５０】
Ｓ１４０では、隣接車線推定を実施する。具体的には、Ｎサイクル前までの自車推定位置毎に、隣接車線の位置を規定する。この際、隣接車線の位置に自車推定位置における誤差分散を射影する処理を含む。また、隣接車線の位置としては隣接車線の中央の位置を規定する。
【００５１】
すなわち、図４に示すように、自車推定位置のそれぞれから、上記式（９）（１０）にて規定されるベクトル分だけ移動した点を、それぞれ、隣接車線を示す点とする。なお、隣接車線を示す点は他車線の領域を示す他車線領域でもある。
【００５２】
上記式（９）（１０）にて規定されるベクトルは、例えば、自車推定位置を示す各点における自車両の移動ベクトルと垂直な方向を道路の幅方向として、この道路の幅方向に沿って予め設定された車線間距離ｌｗ（例えば、３．５ｍ程度）の長さに設定される。車線間距離ｌｗは、自車線の中心と隣接車線の中心との距離を表す。
【００５３】
図４では自車両の右側に隣接車線を設定する例を示したが、本実施形態では図５に示すように、自車両の左右に隣接車線を設定する。この際、自車推定位置の誤差を考慮すると、隣接車線は以下のように表すことができる。
【００５４】
【数６】
2018055451.tif 000008
【００５５】
式（１３）は、左右の隣接車線の位置を示す。
式（１４）は、誤差を考慮したベクトルを示すが、この式では線形化が困難である。そこで、式（１５）に示すように、等方性ガウスを用いて近似した式を用いる。
【００５６】
すると、左右の隣接車線の位置は、下記式（１６）で表すことができる。
【００５７】
【数７】
2018055451.tif 000009
【００５８】
なお、式（１６）において右辺の第２項が隣接車線を示す各点に混入する誤差を表す。
式（１６）は、下記式（１７）（１８）に示すように表すこともできる。
【００５９】
【数８】
2018055451.tif 000010
【００６０】
続いて、Ｓ１５０では、ターゲットとなる他車両が位置する車線を判定する。なお、本実施形態では、ターゲットの位置が隣接車線でない場合には、このターゲットを除去するフィルタリングも実施する。
【００６１】
詳細には、ターゲットの状態を次式で定義する。
【００６２】
【数９】
2018055451.tif 000011
【００６３】
すなわち、ターゲットの状態にはターゲットの位置と速度とが含まれる。
続いて、この候補
【００６４】
【数１０】
2018055451.tif 000012
【００６５】
が位置する車線を判定する。ここで、明細書においては候補ｘ０および他の符号に付されるハットマーク（＾）については省略する。なお、数式中のハットマークは値に誤差を含む旨を示す。また、数式中の上付き波型記号（〜）は近似値を示す。また、数式中の上付きバー（−）は平均値を示す。
【００６６】
車線を判定する際には、例えば下記の手順を実施する。
［手順１］自車走行軌跡上の点のうちから候補ｘ０に最も近い点を探索する。
【００６７】
【数１１】
2018055451.tif 000013
【００６８】
例えば、図６に示す例では、点［Ａ］が候補ｘ０に最も近い点となる。
［手順２］自車走行軌跡上の点のうちから候補ｘ０に２番目近い点を探索する。例えば、図６に示す例では、点［Ｂ］が候補ｘ０に２番目に近い点となる。
【００６９】
［手順３］点［Ａ］と点［Ｂ］とを結ぶ線分から候補ｘ０までの距離ｌ０を算出する。
［手順４］この距離ｌ０が車線間距離ｌｗの半分であるｌｗ／２未満であれば、候補ｘ０が自車線に存在し、距離ｌ０がｌｗ／２から３ｌｗ／２の間であれば、候補ｘ０が隣接車線に存在するものとする。この際、候補ｘ０が線分の右側または左側のどちらに存在するかによって候補ｘ０が右側の隣接車線に位置するか左側の隣接車線に位置するかを判断する。
【００７０】
［手順５］隣接車線に存在する候補ｘ０のみを対象とする場合には、自車線または他の車線に位置する候補ｘ０を除去する。
続いて、Ｓ１６０では、ターゲットの識別を行う。ターゲットの識別とは、検知された他車両が新規に検知されたターゲットであるか、或いは、既に検知されているターゲットであるかを識別することを示す。ターゲットの識別の際には、例えば、後述するＳ１７０の処理が以前に実施されたときに得られたｘｋ＋１の示す誤差範囲内に候補ｘ０が存在するか否かによって識別される。
【００７１】
ｘｋ＋１の示す誤差範囲内に候補ｘ０が存在していれば、既に検知されているターゲットであるものとして追跡を継続する。また、ｘｋ＋１の示す誤差範囲内に候補ｘ０が存在していなければ、新規のターゲットであるものとして取り扱う。
【００７２】
続いてＳ１７０では、他車両位置についてのターゲットトラッキングを実施する。すなわち、他車両の追跡を行うために他車両の将来の位置を推定する。
この処理では、図７に示すように、他車両が自車走行軌跡または他車線領域に沿って移動するものとして他車両の将来の位置を推定する。つまり、図７に示すように、他車両の現在の位置を含むターゲット状態推定値ｘｋ｜ｋと、移動ベクトルであるターゲット状態予測値Ｆｘｋ｜ｋに基づいて他車両の仮の位置を推定し、仮の位置を自車走行軌跡または他車線領域上に補正ベクトルｕｋを用いて補正した位置を、他車両の将来の位置として推定する。
【００７３】
また、自車走行軌跡および他車線領域は、図８に示すように、自車走行軌跡および他車線領域上の点を表す複数のノードｑ（ｎ）ｋ＋１、ｑ（ｎ＋１）ｋ＋１と、各ノードを結ぶ線分であるリンクＩｎと、を備えて構成され、Ｆｘｋ｜ｋにて規定される仮の位置から最も近接するリンクを選択する。そして、仮の位置を選択したリンク上に補正した位置を他車両の将来の位置として推定する。
【００７４】
この際、仮の位置から選択したリンクまでの距離の平均値と誤差との和にて示される補正ベクトルを用いて、仮の位置を選択したリンク上に補正する。また、他車両の将来の位置を推定する際に、他車位置情報の誤差を加味したカルマンフィルタを用いる。
【００７５】
詳細には、例えば、以下に示す数式を用いて演算する。
すなわち、下記式を用いてＦｘｋ｜ｋにて規定される仮の位置から最も近いリンクに垂線を降ろす。
【００７６】
【数１２】
2018055451.tif 000014
【００７７】
Ｉｎは推定量であり、誤差を有する。このため、予測位置ｘｋ＋１｜ｋは、以下のように表すことができる。
【００７８】
【数１３】
2018055451.tif 000015
【００７９】
予測位置ｘｋ＋１｜ｋは、下記式のように、平均値と誤差との和の形で表現できるとよい。
【００８０】
【数１４】
2018055451.tif 000016
【００８１】
上記の式（２０）（２１）（２２）、および誤差Ｐｌｎがｑ（ｎ）ｋ＋１と相関があること、また、ｑ（ｎ）ｋ＋１がｘｋ｜ｋとは独立であると近似すると上記式（２２）の誤差を示す項は、下記のように表すことができる。
【００８２】
【数１５】
2018055451.tif 000017
【００８３】
上記より、結局のところ、他車両の予測位置は下記の式（２４）として得られる。ただし、ｖｋは、車両のランダム加速を表現するための、ガウス分布に従うノイズを表す。
【００８４】
【数１６】
2018055451.tif 000018
【００８５】
なお、式（２５）は、観測過程を表す式であり、式（２５）（２６）（２７）は、式（２４）を解く際に用いられる式である。このような演算によって、他車両の未来の位置が推定される。
【００８６】
続いて、Ｓ１８０では、警報対象物を抽出する。具体的には、隣接車線にターゲットが存在していると判定した場合に、そのターゲットと自車両との位置関係を確認する。そして、両者の位置関係が所定の条件を満たしている場合に、そのターゲットを警報対象物として抽出する。所定の条件としては、例えば、自車両とターゲットとの距離である相対距離が所定距離以下であることや、相対距離の減少率が所定値の減少率閾値以上であること、或いはこれら両者を共に満たしていること、などが挙げられる。
【００８７】
Ｓ１９０では、警報出力処理を実行する。具体的には、Ｓ１８０で警報対象物を抽出した場合に、その警報対象物の存在を示す警報を警報装置４から出力させる。
［１−３．効果］
以上詳述した実施形態によれば、以下の効果を奏する。
【００８８】
（１ａ）車載システム１は、制御ユニット１０を備える。制御ユニット１０は、自車両の周囲に存在する他車両の現在の位置を含む他車位置情報を取得するように構成される。また、制御ユニット１０は、自車両が既に走行した軌跡を表す自車走行軌跡を取得するように構成される。
【００８９】
また、制御ユニット１０は、自車走行軌跡に基づいて、自車両が存在している車線を表す自車線とは別の車線である他車線が存在する他車線領域を推定するように構成される。また、制御ユニット１０は、他車位置情報が示す他車両が自車走行軌跡または他車線領域に沿って移動するものとして他車両の将来の位置を推定するように構成される。
【００９０】
このような車載システム１によれば、他車両が自車走行軌跡または他車線領域に沿って移動するものとして他車両の将来の位置を推定するので、道路の曲率の大きさに拘わらず他車両の動きを正しく推定することができる。
【００９１】
（１ｂ）上記の車載システム１において制御ユニット１０は、他車両の将来の位置を繰り返し推定し、以前に得られた他車両の将来の位置と、今回得られた他車両の現在の位置とを比較し、これらが近接している場合、これらの他車両が同一の車両であると認識するように構成される。
【００９２】
このような車載システム１によれば、繰り返し得られる他車両の位置に従ってこれらの他車両が同一か否かを判定するので、他車両を精度よく追跡することができる。
（１ｃ）上記の車載システム１において制御ユニット１０は、他車両の現在の位置に応じてフィルタリングを行うことで予め設定された車線以外に位置する他車両を除去するように構成される。
【００９３】
このような車載システム１によれば、他車両の現在の位置に対してフィルタリングを行うので、不要なデータを除去した上で他車両の追跡を行うことができる。よって、他車両を精度よく追跡することができる。
【００９４】
（１ｄ）上記の車載システム１において制御ユニット１０は、他車位置情報として他車両の現在の移動ベクトルも取得するように構成される。また、他車両の現在の位置と移動ベクトルに基づいて他車両の仮の位置を推定し、仮の位置を自車走行軌跡または他車線領域上に補正した位置を、他車両の将来の位置として推定するように構成される。
【００９５】
このような車載システム１によれば、他車両の現在の移動ベクトルを用いて得られた位置を自車線または他車線上に補正するので、簡素な処理で他車両の将来の位置を推定することができる。
【００９６】
（１ｅ）上記の車載システム１において自車走行軌跡および他車線領域は、自車走行軌跡および他車線領域上の点を表す複数のノードと、各ノードを結ぶ線分であるリンクと、を備えて構成され、制御ユニット１０は、仮の位置から最も近接するリンクを選択し、仮の位置を選択したリンク上に補正した位置を他車両の将来の位置として推定する。
【００９７】
このような車載システム１によれば、最も近接するリンクを選択することによって、自車走行軌跡または他車線領域の何れに他車両が位置するかを推定し、また、そのリンク上に他車両の位置を設定するので、他車両の位置を精度よく推定することができる。
【００９８】
（１ｆ）上記の車載システム１において制御ユニット１０は、仮の位置から選択したリンクまでの距離の平均値と誤差との和にて示される補正ベクトルを用いて、仮の位置を選択したリンク上に補正するように構成される。
【００９９】
このような車載システム１によれば、仮の位置から選択したリンクまでの距離の平均値と誤差との和にて示される補正ベクトルを用いるので、誤差を簡素に表すことができる。
（１ｇ）上記の車載システム１において制御ユニット１０は、他車両の将来の位置を推定する際に、他車位置情報の誤差を加味したカルマンフィルタを用いるように構成される。
【０１００】
このような車載システム１によれば、他車両の将来の位置を推定する際に、他車位置情報の誤差を加味したカルマンフィルタを用いるので、誤差を加味して他車両の将来の位置を精度よく推定することができる。
【０１０１】
（１ｈ）上記の車載システム１においては、自車両の現在地を繰り返し更新し、自車両の現在地を更新する際に、誤差分散を用いることによって誤差を含む自車走行軌跡を生成するように構成される。また、自車走行軌跡の誤差を加味して他車線領域および他車両の将来の位置を推定する。
【０１０２】
このような車載システム１によれば、誤差分散を加味して自車走行軌跡を推定することができる。
［２．他の実施形態］
以上、本開示の実施形態について説明したが、本開示は上述の実施形態に限定されることなく、種々変形して実施することができる。
【０１０３】
（２ａ）上記実施形態では、Ｓ１４０の処理にて隣接車線の位置を推定したが、隣接車線に限らず、自車線とは別の車線である他車線が存在する他車線領域を推定してもよい。
（２ｂ）また、上記実施形態では、Ｓ１６０の処理にて、以前に得られた他車両の将来の位置と、今回得られた他車両の現在の位置とを比較し、現在の位置が将来の位置の誤差として規定された範囲内に含まれる場合に、これらが近接していると判定したが、この構成に限られない。例えば、近接とは、例えばお互いの位置が予め設定された距離以内である場合等の予め設定された近接条件を満たすことを示す。したがって、任意の近接条件を満たす場合に、現在の位置が将来の位置と近接していると判定してもよい。
【０１０４】
（２ｃ）上記実施形態における１つの構成要素が有する複数の機能を、複数の構成要素によって実現したり、１つの構成要素が有する１つの機能を、複数の構成要素によって実現したりしてもよい。また、複数の構成要素が有する複数の機能を、１つの構成要素によって実現したり、複数の構成要素によって実現される１つの機能を、１つの構成要素によって実現したりしてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加または置換してもよい。なお、特許請求の範囲に記載した文言から特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本開示の実施形態である。
【０１０５】
（２ｄ）上述した車載システム１の他、当該車載システム１の構成要素となる装置、当該車載システム１としてコンピュータを機能させるためのプログラム、このプログラムを記録した半導体メモリ等の非遷移的実態的記録媒体、他車線監視方法など、種々の形態で本開示を実現することもできる。
【０１０６】
［３．実施形態の構成と本開示の構成との対応関係］
上記実施形態において運転支援ＥＣＵ２は本開示でいう他車線監視装置に相当する。また、運転支援ＥＣＵ２の制御ユニット１０が実行する処理のうち、Ｓ１１０の処理は本開示でいう他車取得部に相当し、Ｓ１３０の処理は本開示でいう軌跡取得部、軌跡生成部に相当する。また、Ｓ１４０の処理は本開示でいう車線推定部に相当し、Ｓ１６０の処理は本開示でいう同一認識部に相当する。また、Ｓ１７０の処理は本開示でいう位置推定部に相当する。
【符号の説明】
【０１０７】
１…車載システム、２…運転支援ＥＣＵ、３…レーダシステム、４…警報装置、５…制御システム、６…ネットワーク、１０…制御ユニット、１１…ＣＰＵ、１２…メモリ、１６…入力ユニット、１７…ネットワークＩ／Ｆ、２１，２２…レーダ装置、３１…自車走行軌跡。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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