(57)【要約】      （修正有）【課題】道路の合流箇所や分岐箇所を通行しようとする自動車の自動運転制御装置に対して、各種データおよび予測データを提供し、自動運転を支援する。【解決手段】所定位置に設置した通過車両検出手段１１０で得たデータをもとに車両走行軌跡予測演算手段が車両走行軌跡を予測する。さらに、所定位置に設置したカメラ１３０の画像データをもとに車両走行軌跡演算手段が車線変更を検出して車線変更データを得る。さらに、車線変更予測部により走行車両の走行車線の変更を予測して車線変更予測データを得る。車両走行軌跡予測演算手段が得た車両走行軌跡の予測データに対して車両走行軌跡予測演算修正手段による修正と、車線変更予測修正手段による修正を加える。シミュレート結果を自動車２００の自動運転制御装置に対して無線通信手段を介して送信する。【選択図】図１
2018067234.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路の所定位置に設置され、車両の通過を検出して得られた検出データをもとに走行車両ごとの通過時刻、通過速度および車種を含む車両走行データを出力する通過車両検出手段と、
前記通過車両検出手段を設置した前記所定位置の通過時刻以降における前記走行車両ごとの走行軌跡を演算して予測する車両走行軌跡予測演算手段と、
前記車両走行軌跡予測演算手段で得られた各々の前記走行車両の前記走行軌跡の予測データを前記走行車両に通知する無線通信手段を備えた自動車自動運転支援システム。
【請求項２】
道路の所定区間に存在する各々の前記走行車両の撮影画像から、前記所定区間内に存在する前記走行車両ごとの走行位置データを出力する区間内車両概略位置検出手段と、
前記区間内車両概略位置検出手段で得た前記走行車両ごとの走行位置データを基に、前記走行車両ごとの走行車線を時系列に追ってトレースする車両走行軌跡演算手段と、
前記車両走行軌跡予測演算手段から得られる各々の前記走行車両の前記走行軌跡の予測データを、前記車両走行軌跡演算手段から得られた前記走行車両のトレース結果によって逐次修正する車両走行軌跡予測演算修正手段を備え、
前記無線通信手段が、前記車両走行軌跡予測演算修正手段により前記逐次修正された前記走行軌跡の予測データを前記走行車両に通知する請求項１に記載の自動車自動運転支援システム。
【請求項３】
前記撮影画像から前記走行車両ごとの前記走行車線の変更を解析し、車線変更予測データとして出力する車線変更予測部と、
前記車両走行軌跡予測演算修正手段により前記逐次修正された前記走行軌跡の予測データを、前記車線変更予測部の前記車線変更予測データによって逐次修正する車線変更予測修正手段を備え、
前記無線通信手段が、前記車線変更予測修正手段により前記逐次修正された前記走行軌跡の予測データを前記走行車両に通知する請求項２に記載の自動車自動運転支援システム。
【請求項４】
前記通過車両検出手段が道路に埋設されたループコイルであり、前記道路の流れに沿って複数箇所設置されたものである請求項１から３のいずれかに記載の自動車自動運転支援システム。
【請求項５】
前記通過車両検出手段が、道路にレーザーを照射するレーザー式検出装置であり、前記道路の流れに沿って複数箇所設置されたものである請求項１から３のいずれかに記載の自動車自動運転支援システム。
【請求項６】
前記区間内車両概略位置検出手段に前記撮影画像を与えるカメラが前記道路の流れに沿って複数箇所設置されたものである請求項１から３のいずれかに記載の自動車自動運転支援システム。
【請求項７】
前記車両走行軌跡演算手段が、時系列に並べられた前記撮影画像から前記走行車両の形状および色の情報から当該走行車両を特定して当該走行車両の前記走行車線を時系列に追ってトレースするものである請求項２に記載の自動車自動運転支援システム。
【請求項８】
前記車線変更予測部が、時系列に並べられた前記画像データから前記走行車両のウインカーの点滅を検知すれば、当該走行車両の走行車線の変更があると予測して前記車線変更予測データを出力する請求項３に記載の自動車自動運転支援システム。
【請求項９】
走行車線を変更しない車両をモデル化したカーフォローイングモデルと、走行車線を変更する車両をモデル化したデシジョンメイキングモデルを保持記憶する走行予測モデル記憶部を備え、
前記車線変更予測部が、前記画像データから前記走行車両の状態変化がある場合は当該走行車両に関しては前記デシジョンメイキングモデルを適用し、前記走行車両の状態変化がない場合は当該走行車両に関しては前記カーフォローイングモデルを適用することを特徴とする請求項３または８に記載の自動車自動運転支援システム。
【請求項１０】
前記道路が、本線とランプ車線が合流する合流車線を備えたものであり、前記走行車両として前記本線を走行する走行車両と前記ランプ車線を走行する走行車両がある場合において、
前記無線通信手段を介して、前記本線を走行する前記走行車両についての前記走行軌跡の予測データと、前記ランプ車線を走行する前記走行車両の前記走行軌跡の予測データを通知することにより、前記本線を走行する各々の前記走行車両の車列中における合流に適した割り込み推奨箇所の選定情報および時々刻々進行してゆくその割り込み推奨箇所の位置情報と、その前後の前記走行車両の速度情報、およびその前後の前記走行車両間の距離情報から算出した合流に適した速度情報を含む合流支援情報を前記走行車両に取得させる合流支援手段を備えた請求項１から９のいずれかに記載の自動車自動運転支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動運転機能を搭載した自動車に対して、その自動運転を支援する自動車自動運転支援システムに関する。例えば、一般道や交差点での自動運転、さらには、高速道路などの道路の合流箇所や分岐箇所を通行しようとする自動車の自動運転制御装置に対して自動運転に必要な諸情報を提供し、合流分岐の自動運転を支援する機能を備えた自動車自動運転支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、自動車の自動運転支援システムが本格的に導入され始めている。一般車にも自動運転支援システムが搭載され始めている。現在普及している自動運転システムは、自動車に独立して搭載されているリソースを活用して自律運転するものである。例えば、車体の天井に取り付けられたレーザーレーダー、車体の前・後部などに装備されたミリ波レーダー、バックミラー付近に搭載された車載カメラ、車体に取り付けられた振動センサ等、各種センサから得られるデータもとに、カルマンフィルタなどを用いた計算により周囲の物体を検知・把握し、人工知能システムによって運転方向や運転速度を判断し、その結果を運転制御装置に伝達するという自動運転システムが多い。
【０００３】
自動車の走行において、道路の合流、分岐がある箇所は、他の自動車との距離も接近しやすく、また、他の自動車の運転状況も急変しやすい箇所であるため、通常の走行よりも一層注意を要する。
従来技術において、道路の合流、分岐がある箇所をカバーする運転支援装置としては、例えば、特許文献１や特許文献２に記載の従来技術がある。
特許文献１では、合流地点が前方に存在し、自車両が合流車線、相手車両が本線を走っている場合、自動運転車両が合流地点に到達するまでの時間と、本線車線を走行する相手車両が合流地点に到達するまでの時間を算出し、算出した２つの時間の差が設定値以下である場合に、自動運転車両と本線車線を走行する相手車両が干渉すると判定するものである。干渉すると判定すると車線変更案内を提示する機能も開示されている。
ここで、特許文献１に記載の技術では、本線車線を走行する自動車の有無は、本線車線を走行する相手車両も自動運転機能を備えており、自らの存在を周囲に発信しながら走行する構造であることを前提としたものである。
【０００４】
特許文献２では、合流地点が前方に存在し、自車両が合流車線、相手車両が本線を走っている場合、特許文献１と同様、自動運転車両が合流地点に到達するまでの時間と、本線車線を走行する相手車両が合流地点に到達するまでの時間を算出し、算出した２つの時間の差が設定値以下である場合に、自動運転車両と本線車線を走行する相手車両が干渉すると判定するものであるが、自車両の加速能力、特に、普通乗用車、軽自動車、トラックなどの別による加速能力を加味するものである。
【０００５】
ここで、特許文献２に記載の技術では、本線車線を走行する自動車の有無は、特許文献１と同様、本線車線を走行する相手車両も自動運転機能を備えている場合に相手方車両から受信するデータで判断するほか、自車両に搭載したレーダー装置によって検知することが開示されている。また、車載ＣＣＤカメラの画像によって検知することが開示されている。つまり、相手方車両が、自動運転機能を搭載していない一般車両であっても、自車両に搭載したレーダー装置の反射波データや車載ＣＣＤカメラの撮像画像データから、合流車線を走行する自動車の有無を判断することができるものとなっている。
【０００６】
【特許文献１】特開平８−２６３７９３号公報
【特許文献２】特開２０１６−６９２１６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、上記従来の運転支援システムには、問題があった。
特許文献１に記載の従来技術では、本線車線を走行する相手車両が、同様の自動運転機能を備えていない場合、相手方車両に関する情報が得ることができず、合流の自動運転制御が成立しない。
【０００８】
特許文献２に記載の従来技術では、本線車線を走行する相手車両が、同様の自動運転機能を備えていない場合でも、自らに搭載したレーダー装置やＣＣＤカメラにより周囲の状況に関する情報を得て分析することにより、本線車線を走行する相手車両をある程度検知することが可能である。しかし、高速道路の合流地点などでは、ランプ車線に高低差があることが多く、本線とランプ車線との間に法面などがあればレーダー装置やＣＣＤカメラでは十分なデータが得られない場合が多いと考えられる。
【０００９】
さらに、特許文献１も特許文献２も、本線を走行する車両が、速度も変えず、車線も変えず、一定速度のまま走行することを前提としたシステムとなっている。しかし、現実には、合流地点や分岐地点の前後の箇所では、本線を走行する車両も速度を変えたり車線変更したりする可能性が高い。本線を走行する車両の速度は、合流に伴って車両間が狭まったために変化することもあれば、自らが分岐する準備をするために車線を変更することもあれば、合流箇所を嫌って走行車線から追い越し車線へ乗り換えることもあり、多様な要因で走行速度や走行車線を変更する可能性がある。
特許文献１や特許文献２の技術では、このように、多様な要因で変化しうる走行速度や走行車線の変更に対して臨機応変に対応することまでは開示されていない。
【００１０】
上記問題点に鑑み、本発明は、一般道や交差点のある道路、さらに道路の合流箇所や分岐箇所を走行しようとする自動車の自動運転制御装置に対して、周囲を走行する車両の検知と、その周囲の走行車両の速度変化や車線変更を的確に捉え、また、予測して自動運転に必要な諸情報を提供し、道路の合流・分岐の自動運転を支援する機能を備えた自動車自動運転支援システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するため、本発明にかかる自動車自動運転支援システムは、道路の所定位置に設置され、車両の通過を検出して得られた検出データをもとに走行車両ごとの通過時刻、通過速度および車種を含む車両走行データを出力する通過車両検出手段と、前記通過車両検出手段を設置した前記所定位置の通過時刻以降における走行車両ごとの走行軌跡を演算して予測する車両走行軌跡予測演算手段と、前記車両走行軌跡予測演算手段で得られた各走行車両の前記走行軌跡の予測データを前記走行車両に通知する無線通信手段を備えた自動車自動運転支援システムである。なお、本発明の自動車自動運転支援システムでは、車両が走行中に周囲の走行車両の走行軌跡の予測データを生成して利用させるという即時性が必要である。本発明の自動車自動運転支援システムでは上記処理を即時性をもって行う。
【００１２】
さらに、上記構成に加え、道路の所定区間に存在する各走行車両の撮影画像から、前記所定区間内に存在する各走行車両の走行位置データを出力する区間内車両概略位置検出手段と、前記区間内車両概略位置検出手段で得た各走行車両の走行位置データを基に、前記走行車両ごとの走行車線を時系列に追ってトレースする車両走行軌跡演算手段と、前記車両走行軌跡予測演算手段から得られる各走行車両の前記走行軌跡の予測データを、前記車両走行軌跡演算手段から得られた前記走行車両のトレース結果によって逐次修正する車両走行軌跡予測演算修正手段を備えた構成とすることができる。この構成では無線通信手段が車両走行軌跡予測演算修正手段により逐次修正された走行軌跡の予測データを前記走行車両に通知するものとなる。上記処理も即時性をもって行う。
【００１３】
さらに、上記構成に加え、前記撮影画像から前記走行車両の走行車線の変更を解析し、車線変更予測データとして出力する車線変更予測部と、前記車両走行軌跡予測演算修正手段により前記逐次修正された前記走行軌跡の予測データを、前記車線変更予測部の前記車線変更予測データによって逐次修正する車線変更予測修正手段を備えた構成とすることができる。この構成では無線通信手段が車線変更予測修正手段により逐次修正された走行軌跡の予測データを前記走行車両に通知することとなる。上記処理も即時性をもって行う。
【００１４】
上記構成において、通過車両検出手段として、道路に埋設されたループコイルを用い、そのループコイルを道路の流れに沿って複数箇所設置した構成とすることができる。
また、上記構成において、通過車両検出手段として、道路にレーザーを照射するレーザー式検出装置を用い、そのレーザー式検出装置を道路の流れに沿って複数箇所設置した構成とすることもできる。
設置個所、設置個数については、道路の状況などに応じて設定すれば良い。
また、上記構成において、区間内車両概略位置検出手段が利用するカメラも、道路の流れに沿って複数箇所設置されたものとすることが好ましい。
【００１５】
また、上記構成において、車両走行軌跡演算手段が、時系列に並べられた撮影画像から走行車両の形状および色の情報から当該走行車両を特定して当該走行車両ごとの走行車線を時系列に追ってトレースするものとすることが好ましい。
さらに、車線変更予測部が、時系列に並べられた画像データから走行車両のウインカーの点滅を検知すれば、当該走行車両の走行車線の変更があると予測して車線変更予測データを出力する構成も好ましい。
【００１６】
このように、本発明では、自動走行する車両に搭載したレーダーや車載カメラのみに頼ることなく、一般道路や交差点や高速道路などの合流箇所や分岐箇所に複数設置された通過車両検出手段やカメラにより得た定点観測した客観的データに基づいて、十分なシステムリソースを用いて、その周囲を走行するすべての走行車両の位置、速度、車線変更などを捉えてシミュレートし、さらに予測まで行った結果を、走行車両に通知することができ、自動車の自動運転制御装置に対して十分な自動運転支援を与えることができる。
【００１７】
さらに、上記構成において、走行車線を変更しない車両をモデル化したカーフォローイングモデルと、走行車線を変更する車両をモデル化したデシジョンメイキングモデルを保持記憶する走行予測モデル記憶部を備え、車線変更予測部が、画像処理の結果、画像データから走行車両のウインカー点滅などの状態変化を検出した場合は当該走行車両に関してはデシジョンメイキングモデルを適用し、走行車両の状態変化がない場合は当該走行車両に関してはカーフォローイングモデルを適用するという構成も可能である。
上記構成にすれば、柔軟かつ適切にモデルを選択することができ、走行シミュレートや走行予測の精度が向上する。
【００１８】
本発明の自動車自動運転支援システムは、道路が本線とランプ車線が合流する合流車線を備え、本線を走行する走行車両とランプ車線を走行する走行車両がある場合にも適用することができる。この場合、上記構成に加えて合流支援手段を備えた構成とし、本線を走行する走行車両についての走行軌跡の予測データと、ランプ車線を走行する走行車両の走行軌跡の予測データを通知することにより、本線を走行する各々の走行車両の車列中における合流に適した割り込み推奨箇所の選定情報および時々刻々進行してゆくその割り込み推奨箇所の位置情報と、その前後の走行車両の速度情報、およびその前後の走行車両間の距離情報から算出した合流に適した速度情報を含む合流支援情報を、ランプ車線を走行する走行車両に取得させることができ、さらに本線を走行する走行車両にも取得させることもできる。上記処理も即時性をもって行う。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の自動車自動運転支援システム１００の構成例を簡単に示した図である。
【図２】自動運転支援システム１００の構成要素を示した図である。
【図３】様々なタイプの通過車両検出手段１１０の例を簡単に示した図である。
【図４】車両走行軌跡予測演算手段１２０に入力される通過車両検出手段１１０で得た車両検出データの例を簡単に示す図である。
【図５】通過車両検出手段１１０がレーザー式検出装置の場合において、図３の信号のタイミングにおける走行車両の状態を簡単に示す図である。
【図６】車両走行軌跡予測演算手段１２０により演算した走行車両ごとの走行軌跡を図示したものである。
【図７】区間内車両概略位置検出手段１４０が、時系列に並べられた画像データから所定区間内に存在する各走行車両の走行位置データを検出する様子を示す図である。
【図８】車両走行軌跡予測演算修正手段１６０による修正が加えられた走行軌跡を示す図である。
【図９】車線変更予測部１７０による走行車両の車線変更の予測処理を簡単に説明する図である。
【図１０】車線変更予測修正手段１８０による車線変更予測データに基づく車線変更の予測も織り込んだ修正が加えられた走行軌跡を示す図である。
【図１１】自動運転制御機能付き自動車２００の自車のランプ車線での走行軌跡を示す図である。
【図１２】自動運転制御機能付き自動車２００の自動運転制御部における処理の内容を模式的に示した図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、図面を参照しつつ、本発明にかかる自動車自動運転支援システムの実施例を説明する。ただし、本発明の範囲は以下の実施例に示した具体的な用途、形状、個数などには限定されないことは言うまでもない。
【実施例１】
【００２１】
本実施例１に示す自動車自動運転支援システム１００について説明する。
なお、自動運転制御機能付き自動車２００の自動運転制御装置の処理についても併せて説明する。
【００２２】
実施例１にかかる本発明の自動車自動運転支援システム１００を簡単に説明する。
図１は本発明の自動車自動運転支援システム１００の構成例を簡単に示した図である。この例は道路の合流地点における自動車自動運転支援システム１００の設置例として説明しているが、あらゆる道路においても同様に考えることができる。
図１において、構成要素のうち通過車両検出手段１１０およびカメラ１３０については道路上に配置して図示しており、その他の構成要素は自動車自動運転支援システム１００としてまとめて図示しているが、後述するように、カメラ１３０を設置しない構成も可能である。
【００２３】
図２は、自動車自動運転支援システム１００の構成要素を示した図である。
自動車自動運転支援システム１００は構成要素の組み合わせにより複数パターンがあり得る。
第１のパターンは、図２（ａ）に示すように、通過車両検出手段１１０、車両走行軌跡予測演算手段１２０、無線通信手段１９０を備えた構成である。
第２のパターンは、図２（ｂ）に示すように、通過車両検出手段１１０、車両走行軌跡予測演算手段１２０、カメラ１３０、区間内車両概略位置検出手段１４０、車両走行軌跡演算手段１５０、車両走行軌跡予測演算修正手段１６０、無線通信手段１９０を備えた構成となっている。
第３のパターンは、図２（ｃ）に示すように、通過車両検出手段１１０、車両走行軌跡予測演算手段１２０、カメラ１３０、区間内車両概略位置検出手段１４０、車両走行軌跡演算手段１５０、車両走行軌跡予測演算修正手段１６０、車線変更予測部１７０、走行予測モデル記憶部１７１、車線変更予測修正手段１８０、無線通信手段１９０を備えた構成となっている。
なお、いずれもパターンにおいても、後述する合流支援手段を備えた構成とすることも可能である。
【００２４】
以下、各構成要素について説明しつつ、図２（ａ）の第１のパターンの構成例の場合の出力、図２（ｂ）の第２のパターンの構成例の場合の出力、図２（ｃ）の第３のパターンの構成例の場合の出力についても説明する。
【００２５】
通過車両検出手段１１０は、道路の所定位置において各車線をカバーするように設置され、車両の通過を検出し、得られた検出データをもとに走行車両ごとの通過時刻、通過速度および車種を含む車両走行データを出力するものである。
通過車両検出手段１１０は、道路の流れに沿って複数箇所設置することが好ましい。車両走行軌跡予測演算手段１２０で精度の良い走行軌跡の予測を行うためには、時系列に複数のデータを収集して走行車両を分析することが好ましいので、合流車線が設けられている範囲の前後にわたり通過車両検出手段１１０を複数箇所設置する。このように通過車両検出手段１１０を複数箇所に設置しておくことにより、車両通過の検出精度が上がり、各々の走行車両の通過時刻、通過速度および車種を含む車両走行データを細かく検出することができる。例えば、５０ｍ〜５００ｍの間隔で設置する。なお、本線のみならず、合流車線、ランプ車線にも設置する構成が好ましい。
【００２６】
通過車両検出手段１１０として様々なタイプが適用可能である。
図３は、様々なタイプの通過車両検出手段１１０の例を簡単に示した図である。
図３（ａ）は、道路内に埋設されたループコイルを利用した例である。
ループコイル式の通過車両検出手段１１０は、ループコイルと呼ばれる導体を道路地中に埋設した検出装置である。金属車体である車両が通過すると、地中に埋設したループコイルのインダクタンスが変化する。ループコイル式の通過車両検出手段１１０は、このループコイルを２カ所セットとして道路上に所定間隔Ｄ（ｍ）（例えば６．９ｍ）をあけて埋設しておき、これら２カ所のループコイルのインダクタンスの変化をそれぞれ検知することで２ヶ所の地点での車両の通過を検出し、交通量を計測する装置となっている。図３（ａ）では、道路の上流側のループコイル１１０Ａと下流側のループコイル１１０Ｂが埋設された例となっている。この２つのループコイル１１０Ａとループコイル１１０Ｂがセットとなって１つのループコイル式の通過車両検出手段１１０となっている。図１における各々の通過車両検出手段１１０が、図３（ａ）のように２つのループコイルを装備したものとなっている。
【００２７】
ループコイルのインダクタンス変化は精度良く検知することができ、また、ループコイルを埋設した２ヶ所の地点での車両の通過時刻を検知することができるため、ループコイル式の車両検出手段を用いることにより、車両の通過台数のみならず、車両ごとの通過速度や車長などを精度良く計測することができる。現在の技術では、それらデータを９９％以上の精度で検知できるとされている。
【００２８】
次に、図３（ｂ）は、通過車両検出手段１１０として、道路に対してレーザーを照射し、その反射波を得るレーザー式検出装置を利用した例である。
レーザー式検出装置は、レーザー照射装置と受光装置を備えており、図３（ｂ）に示すように、レーザー照射装置から所定箇所の道路に向けてレーザービームを照射し、照射されたレーザービームが道路面または道路上を通行する車両の表面という対象物から反射されて受光装置に受信されるまでの時間を計測し、計測された時間に基づいて対象物までの往復距離を測定するものである。その測定データを制御装置において解析すれば、レーザービームの照射対象物がフラット、つまり、道路上を通行する車両がなく道路面から反射して受信されたパターンであれば道路上に通過車両がないと判断でき、レーザービームの照射対象物に凹凸があれば、その一部が道路上を通行する車両から反射して受信されたパターンとして道路上に通過車両があると判断できる。
【００２９】
このレーザー式検出装置を用いた通過車両検出手段１１０は、道路を毀損することなく空間に設置することができるため、ループコイルでは敷設に必要となる道路埋設工事が不要となり、コストも比較的低廉で、耐久年数も比較的長い。レーザー式検出装置を用いた通過車両検出手段１１０であれば、スキャン速度、スキャン密度などを工夫することにより検知精度を上げることができるため、精度に起因する問題は発生しない。そのためレーザー式検出装置を用いた通過車両検出手段１１０は、道路上を通過する車両の台数などは精度良く検出することができる優れたシステムであると考えられる。
【００３０】
通過車両検出手段１１０としてレーザー式検出装置を用いる場合も、レーザー照射装置と受光装置のセットを２つ備え、レーザーを近接する２地点に向けて照射してデータを得て、これら２カ所のレーザー反射波をそれぞれ検知・解析することで２ヶ所の地点での車両の通過を検出し、交通量を計測する装置となっている。図３（ｂ）では、道路の上流側の地点に向けてレーザーを照射してその反射波を受光するレーザー式検出装置１１０Ａと下流側の地点に向けてレーザーを照射してその反射波を受光するレーザー式検出装置１１０Ｂが設置された例となっている。この２つのレーザー式検出装置１１０Ａとレーザー式検出装置１１０Ｂがセットとなって１つの通過車両検出手段１１０となっている。図１における各々の通過車両検出手段１１０の各々が、図３（ｂ）のように２つのレーザー式検出装置を装備したものとなっている。
例えば、レーザー１１０Ａが、設置個所から仰角約４５度で２０ｍ〜３０ｍ先の道路面（エリアＳ１）を照射するように設定されており、レーザー１１０Ｂが設置個所の直下の道路面（エリアＳ２）を照射するように設定されている。例えば、この例ではレーザー１１０の２カ所の検知エリアの間隔Ｄ（ｍ）は３０ｍとする。
【００３１】
なお、図３（ｂ）のレーザー式検出装置のほか、超音波式検出装置を用いる方式も可能である。超音波式検出装置は比較的短い距離に適しており、比較的に長い距離であればレーザー式検出装置を用いた方が有利である。また、解像度においても、レーザー式検出装置を用いた方が有利である。
【００３２】
次に、通過車両検出手段１１０における走行車両ごとの通過時刻、通過速度および車種を含む車両走行データの演算について述べる。
通過車両検出手段１１０は、車両検出データをもとに解析して通過した車両データを得る。走行車両ごとにその通過時刻と走行速度と走行車線情報を含む車両走行データを得るが、その解析・計算を、走行車両が合流箇所を通過するまでに計算して出力する。本発明ではそのような車両が通過中に車両走行データを生成する即時性が必要であり、即時性を象徴して"リアルタイム"と呼ぶことがある。
【００３３】
図４は、通過車両検出手段１１０で得た車両検出データの例を簡単に示す図である。
図５は、通過車両検出手段１１０がレーザー式検出装置の場合において、図４の信号のタイミングにおける走行車両の状態を簡単に示す図である。
上記したように、通過車両検出手段１１０は、ループコイル式検出装置の場合と、レーザー式検出装置の場合があり得るが、図４および図５は、レーザー式検出装置を用いた場合の例である。
図４において上図の縦軸が上流側のレーザー式検出装置１１０Ａと反射物体との間の往復の計測距離、横軸は経過時間となっており、時系列にレーザー式検出装置１１０Ａと反射物体との間の往復の計測距離の変化を捉えるものとなる。同様に、下図の縦軸が下流側のレーザー式検出装置１１０Ｂと反射物体との間の往復の計測距離、横軸は経過時間となっており、時系列にレーザー式検出装置１１０Ｂと反射物体との間の往復の計測距離の変化を捉えるものとなる。なお、ループコイルの場合は、縦軸がインダクタンスとなり、横軸は経過時間となり、時系列にインダクタンスの変化を捉えることとなる。
【００３４】
以下、レーザー式検出装置１１０Ａおよび１１０Ｂの出力をもとにした、通過車両検出手段１１０における推定処理の説明とするが、ループコイル式検出装置の場合であれば、レーザー式検出装置の縦軸の計測距離の変化を、縦軸のインダクタンスの変化に読み替えれば良い。
【００３５】
（１）Ｔ＜Ｔ１１（時刻Ｔ１１の直前）
上流側のレーザー式検出装置１１０Ａのレーザー照射装置が照射したレーザー光は途中で遮られることなく道路に照射され、再び道路の表面から反射したレーザー光を受光装置において受光する。上流側のレーザー照射装置がレーザー光を照射してレーザー式検出装置１１０Ａの受光装置で受光するまでの計測距離はＲ１とする。
【００３６】
（２）Ｔ＝Ｔ１１（時刻Ｔ１１のとき）
図４（ａ）および図５（ａ）に示すように、時刻Ｔ１１において、ある車両が上流側のレーザー式検出装置１１０Ａのレーザー照射装置の照射エリアＳ１へ進入したとする。上流側のレーザー式検出装置１１０Ａのレーザー照射装置から照射されたレーザー光は通過車両の表面で反射して受光装置において受光される。ここで、計測距離はＲ２となったものとする。ここでＲ２＜Ｒ１である。つまり、道路ではなく車両表面で反射するために計測距離が短くなったわけである。
通過車両検出手段１１０は、上流側のレーザー照射装置の照射エリアＳ１に車両の進入があったものと推定する。
【００３７】
（３）Ｔ１１＜Ｔ＜Ｔ１２（時刻Ｔ１１から時刻Ｔ１２までの間）
時刻Ｔ１１から時刻Ｔ１２までの間、図４（ａ）および、図５（ａ）から図５（ｂ）に示すように、上流側のレーザー式検出装置１１０Ａのレーザー照射装置から照射されたレーザー光は通過中の車両に持続的に反射して受光装置に受光される。つまり計測距離としてはＲ２が維持される。
なお、実際には車両の高さに応じてＲ２の値が変わるため、車高の高い大型車、車高の中ぐらいの普通車、車高の低い小型車など概ねの車種の推定も可能となる。また、実際には車両における凹凸によってレーザー式検出装置の計測距離は細かく変化し得るが、ここでは説明を簡単にするため車高を一様の高さとして説明し、形状の凹凸に合わせて細かく変化し得る説明は省略する。
【００３８】
（４）Ｔ＝Ｔ１２（時刻Ｔ１２のとき）
図４（ａ）および図５（ｂ）に示すように、時刻Ｔ１２において、車両がレーザー式検出装置１１０Ａのレーザー照射装置の照射エリアＳ１から離脱したとする。レーザー式検出装置１１０Ａの計測距離がＲ１に戻る。
通過車両検出手段１１０は、上流側のレーザー式検出装置１１０Ａのレーザー照射装置から得たデータにおいて、Ｒ２であったデータがＲ１に変化したことを解析し、ここに、時刻Ｔ１２において上流側のレーザー式検出装置１１０Ａのレーザー照射装置の照射エリアＳ１から車両の離脱があったものと推定する。
【００３９】
（５）Ｔ１２＜Ｔ＜Ｔ２１（時刻Ｔ１２後、時刻Ｔ２１までの間）
この期間は、当該車両が下流側のレーザー式検出装置１１０Ｂのレーザー照射装置の照射エリアＳ２に到達するまでの期間であり、図４（ａ）から図４（ｂ）、および、図５（ｂ）から図５（ｃ）に示すように、この間は上流側のレーザー式検出装置１１０Ａのレーザー照射装置で検出される計測距離はＲ１、下流側のレーザー式検出装置１１０Ｂのレーザー照射装置で検出される計測距離はＲ３である。
【００４０】
（６）Ｔ＝Ｔ２１（時刻Ｔ２１のとき）
図４（ｂ）および図５（ｃ）に示すように、時刻Ｔ２１において、車両が下流側のレーザー式検出装置１１０Ｂのレーザー照射装置の照射エリアＳ２へ進入したとする。ここで、図４（ｂ）に示すように、下流側のレーザー式検出装置１１０Ｂのレーザー照射装置から照射されたレーザー光は通過車両の表面で反射して受光装置において受光される。ここで、計測距離はＲ４とする。ここでＲ４＜Ｒ３である。つまり、道路ではなく車両表面で反射して受光されるために計測距離が短くなったわけである。
通過車両検出手段１１０は、下流側のレーザー式検出装置１１０Ｂから得たデータにおいて、Ｒ３であったデータがＲ４に変化したことが解析される。ここに、通過車両検出手段１１０は時刻Ｔ２１において下流側のレーザー式検出装置１１０Ｂのレーザー照射装置の照射エリアＳ２に車両の進入があったものと推定する。
【００４１】
（７）Ｔ２１＜Ｔ＜Ｔ２２（時刻Ｔ２１から時刻Ｔ２２までの間）
時刻Ｔ２１から時刻Ｔ２２までの間、計測距離はＲ４が維持される。
【００４２】
（８）Ｔ＝Ｔ２２（時刻Ｔ２２のとき）
時刻Ｔ２２において、車両が下流側のレーザー式検出装置１１０Ｂのレーザー照射装置の照射エリアＳ２から離脱したとする。図４（ｂ）および図５（ｄ）に示すように、下流側のレーザー式検出装置１１０Ｂで検出される計測距離はＲ３に戻っている。つまり、車両が通過して道路からの反射光を受光することとなり計測距離が元に戻ったわけである。
通過車両検出手段１１０は、下流側のレーザー式検出装置１１０Ｂから得たデータにおいて、Ｒ４であったデータがＲ３に変化したことを解析し、ここに、時刻Ｔ２２において下流側のレーザー照射装置の照射エリアＳ２から車両の離脱があったものと推定する。
【００４３】
（９）車両情報推定
通過車両検出手段１１０は、上記の（１）から（８）の手順により得られた各々のデータより、車両情報を推定する。なお、上流側のレーザー式検出装置１１０Ａのレーザー照射装置の照射エリアＳ１と下流側のレーザー式検出装置１１０Ｂのレーザー照射装置の照射エリアＳ２との間の距離Ｄはあらかじめ通過車両検出手段１１０が既知であるとする。
【００４４】
（ａ）車両の通過検出
通過車両検出手段１１０は、上流側のレーザー式検出装置１１０Ａのレーザー照射装置の照射エリアＳ１への車両の進入時刻Ｔ１１と離脱時刻Ｔ１２、または、下流側のレーザー式検出装置１１０Ｂのレーザー照射装置の照射エリアＳ２への車両の進入時刻Ｔ２１と離脱時刻Ｔ２２のパターンを捉えることにより、車線ごとに走行車両の通過の有無を検出することができる。
【００４５】
（ｂ）車両速度Ｖ
通過車両検出手段１１０は、上流側のレーザー式検出装置１１０Ａのレーザー照射装置の照射エリアＳ１への車両の進入時刻Ｔ１１と下流側のレーザー式検出装置１１０Ｂのレーザー照射装置の照射エリアＳ２への車両の進入時刻Ｔ２１との差分と、既知の距離Ｄから車両の速度Ｖを推定する。つまり下記の［数１］により推定できる。なお、ここでは、速度Ｖは秒速で得られるものとするが、時速への変換も容易である。
［数１］
Ｖ＝Ｄ／（Ｔ２１−Ｔ１１）
なお、レーザー式検出装置１１０が道路に沿って細かく設置されておれば、速度Ｖの変化から加速度も推定できる場合がある。
【００４６】
（ｃ）車両長Ｌ
通過車両検出手段１１０は、上流側のレーザー式検出装置１１０Ａのレーザー照射装置の照射エリアＳ１への車両の進入時刻Ｔ１１と離脱時刻Ｔ１２との差分、または、下流側のレーザー式検出装置１１０Ｂのレーザー照射装置の照射エリアＳ２への車両の進入時刻Ｔ２１と離脱時刻Ｔ２２との差分と車両の速度Ｖより車両の車長Ｌを推定する。つまり下記の［数２］により推定できる。
［数２］
Ｌ＝（Ｔ１２−Ｔ１１）・Ｖ  または  Ｌ＝（Ｔ２２−Ｔ２１）・Ｖ
【００４７】
（ｄ）車両の種別
通過車両検出手段１１０は、上記したように、車両の表面で反射して得られる計測距離Ｒ２またはＲ４から車両の高さを概ね推定することも可能である。車高から、例えば、大型トラック類、中型の乗用車類、小型の軽自動車類などを推定できる。また、車長Ｌからも大型トラック類、中型の乗用車類、小型の軽自動車類などを推定できる。車高と車長を兼ね合わせれば、大型トラック、中型の乗用車類、小型の軽自動車類との区別は概ね可能である。
【００４８】
以上が基本的な通過車両検出手段１１０における処理である。
通過車両検出手段１１０は、走行車両１台ごとに、走行位置、速度、加速度などは比較的正確に把握することができる。
【００４９】
次に、車両走行軌跡予測演算手段１２０を説明する。
車両走行軌跡予測演算手段１２０は、現時刻においてそれまでに得られている各々の通過車両検出手段１１０で検出した走行車両ごとの走行データをもとに、現時刻以降の走行車両ごとの走行軌跡を演算して予測するものである。
図６は、車両走行軌跡予測演算手段１２０により演算した走行車両ごとの走行軌跡の予測（点線部分）を図示したものである。
つまり、自動車自動運転支援システム１００の構成が、図２（ａ）に示した第１のパターンの構成である場合、この図６に示す車両走行軌跡予測演算手段１２０により演算した走行車両ごとの走行軌跡の予測データが出力データとなり、無線通信手段１９０より送信される。
【００５０】
なお、図２（ａ）の第１のパターンの構成において、道路が合流箇所を備えた地点であり本線とランプ車線がある場合、合流支援手段を提供することができる。この場合、車両走行軌跡予測演算手段１２０が出力する本線を走行する走行車両についての走行軌跡の予測データと、同様に車両走行軌跡予測演算手段１２０が出力するランプ車線を走行する走行車両の走行軌跡の予測データを通知することにより、ランプ車線を走行する走行車両が本線を走行する各々の走行車両の車列中における合流に適した割り込み推奨箇所を選定し、時々刻々進行してゆくその割り込み推奨箇所の位置情報と、その前後の走行車両の速度情報と、さらにその前後の走行車両間の距離情報から合流に適した速度情報を含む合流支援情報を取得できるよう支援するものである。また、無線通信手段を介して本線を走行する走行車両にも、本線を走行する各走行車両についての走行軌跡の予測データと、ランプ車線を走行してくる走行車両の走行軌跡の予測データを与えることが可能であり、本線走行車両３００が自動運転制御機能付きの自動車であれば、合流箇所における安全走行を確保する上で有用な合流支援情報を取得することができ、合流支援につながる。
【００５１】
次に、図２（ｂ）の第２のパターンの構成とする工夫について述べる。
上記したように、車両走行軌跡予測演算手段１２０は、通過車両検出手段１１０で検出した走行車両が検出した走行位置、速度、加速度でそのままの走行を続けたものと予測して走行軌跡を演算して描いた例となっている。
つまり、図６の例では、車両走行軌跡予測演算手段１２０は、時刻ｔ（３）の時点で走行車線の走行が検出されている車両Ｂ、Ｄ、Ｆがそのまま時刻ｔ（３）以降もそのまま走行が続くものとして予測演算し、その走行軌跡の予測演算結果は点線で示されるものとなる。同様に、車両走行軌跡予測演算手段１２０は、時刻ｔ（３）の時点で追い越し車線の走行が検出されている車両Ａ、Ｃ、Ｅがそのまま時刻ｔ（３）以降もそのまま走行が続くものとして演算し、その走行軌跡の予測演算結果は点線で示されるものとなる。
【００５２】
このように、図２（ａ）に示す第１のパターンの構成例では、車両走行軌跡予測演算手段１２０が演算した図６に示すような走行軌跡の予測データが無線通信手段１９０を介して出力される。
しかし、通過車両検出手段１１０は、走行車両の車線変更などの変化の検出や予測には適していない。また、道路に沿って５０ｍ〜５００ｍ間隔で設置した場合、細かい変化を捉えるには分解能が不足している。自動車自動運転支援システム１００としては、各車両の走行軌跡の予測において、走行車両の車線変更を反映することが重要である。
そこで、図２（ｂ）の第２のパターンの構成とする工夫がある、第２のパターンではカメラ１３０の撮影データを用いる。カメラ１３０の撮影データを解析して区間内車両概略位置検出手段１４０で検出した各走行車両の位置をもとに、車両走行軌跡演算手段１５０で得た車両軌跡のトレース結果と、車両走行軌跡予測演算手段１２０で得た走行軌跡の予測データを比較することで、車両走行軌跡予測演算修正手段１６０によって車両走行軌跡予測演算手段１２０で得た走行軌跡の予測データを修正する。
【００５３】
図２（ｂ）の第２のパターンとして追加された各構成要素について説明する。
カメラ１３０は、撮像方向が道路の所定箇所の路面に向けられた状態で設置されており、所定箇所の画像を定期的に撮影して撮影画像を得る。
カメラ１３０も、道路の合流箇所の前後にわたり複数箇所設置することが好ましい。
図１に示す例では、道路に沿って、複数個のカメラ１３０が設置されている。
カメラ１３０は、例えば、５０ｍ〜５００ｍの間隔で設置する。なお、合流箇所よりも離れた位置では５００ｍ間隔、合流箇所に近い箇所では１００ｍ間隔など間隔の設定を変えることも可能である。合流箇所がある場合、合流箇所の直前および本線と合流車線が並行して走る合流帯において通過車両検出手段１１０を設置する間隔は細かい方が良い。
カメラ１３０の撮影時間間隔は、例えば、約３０ｍｓｅｃ（１秒間に３０フレーム）間隔とする。
カメラ１３０の撮影画像は撮影時間データとともに区間内車両概略位置検出手段１４０に渡される。
【００５４】
区間内車両概略位置検出手段１４０は、各カメラ１３０から送られてきた画像データを時系列に並べ、道路の所定区間に存在する各走行車両の撮影画像から、所定区間内に存在する各走行車両の走行位置データを出力するものである。
区間内車両概略位置検出手段１４０は各カメラ１３０から送られてきた画像データを基に走行車両の大雑把な走行位置を３０ｍｓｅｃ間隔で検出できるので、区間にわたる走行車両の車線変更などを捉えやすく、通過車両検出手段１１０の解析・計算結果を補足できる。一方、逆に、区間内車両概略位置検出手段１４０は仰角のある撮影画像を基にしているため走行車両の道路上の走行詳細位置や走行速度などは捉えにくいが、車両通過の検出や走行速度の検出は通過車両検出手段１１０を用いた車両走行軌跡予測演算手段１２０の方が優れているため、両者は補完的関係に立っていると言える。
【００５５】
図７は、区間内車両概略位置検出手段１４０が、時系列に並べられた画像データから所定区間内に存在する各走行車両の走行位置データを検出する様子を示す図である。
カメラ１３０は各車両の正面方向から撮影しているので、図中の奥側から手前側に向けて走行している。そのため、図中右側が走行車線、図中左側が追い越し車線となっている。
図７（ａ）は、あるカメラ１３０からある時刻に送られてきた画像データである。この例では、図１におけるカメラ１３０（１）によって、時刻ｔ（２）における撮影画像とする。およそ道路の１００ｍぐらいの区間を捉えている画像となっているものとする。
図７（ｂ）は、図７（ａ）のデータを撮影したカメラ１３０よりも下流側のカメラ１３０によって図７（ａ）の撮影時刻よりも後のある時刻に撮影された画像である。この例では、図１におけるカメラ１３０（２）によって、時刻ｔ（３）における撮影画像とする。つまり、図７（ａ）から図７（ｂ）は時系列に並んだ画像である。
【００５６】
図７（ａ）および図７（ｂ）には、車両Ａから車両Ｆまでが映り込んでいる。
区間内車両概略位置検出手段１４０は、時系列に並べられた画像データから走行車両の形状および色の情報をもとに走行車両を１台ごとに特定する。図７（ａ）では図中左側の追い越し車線に車両Ａ、車両Ｃ、車両Ｅが走行しており、図中右側の走行車線に車両Ｂ、車両Ｄ、車両Ｆが走行している。区間内車両概略位置検出手段１４０はそれらを画像解析により認識する。図７（ｂ）では図中左側の追い越し車線に車両Ａ、車両Ｂ、車両Ｃ、車両Ｅが走行しており、右側の走行車線に車両Ｄ、車両Ｆが走行している。区間内車両概略位置検出手段１４０はそれらを画像解析により認識する。
この画像処理に基づく結果は、通過車両検出手段１１０による走行車両の位置、走行車線の検出結果と突合させることにより検出結果の精度を向上させることに役立つ。
【００５７】
車両走行軌跡演算手段１５０は、区間内車両概略位置検出手段１４０で得た各走行車両の走行位置データを基に、各走行車両の移動状態をトレースするものである。
車両走行軌跡演算手段１５０は、時系列に並べられた画像データから走行車両の形状および色の情報をもとに走行車両を１台ごとに特定して当該走行車両の走行車線を時系列で追うように演算し、特に車線変更の有無を正確に検出できる。
【００５８】
この例では、車両走行軌跡演算手段１５０は、区間内車両概略位置検出手段１４０で得た各走行車両の走行位置データを基に車両Ａから車両Ｆまでの走行軌跡を演算し、時刻ｔ（２）では走行車線に車両Ｂ、車両Ｄ、車両Ｆが走行し、追い越し車線に車両Ａ、車両Ｃ、車両Ｅが走行している走行軌跡が演算されるが、時刻ｔ（３）では走行車線に車両Ｄ、車両Ｆが走行し、追い越し車線に車両Ａ、車両Ｂ、車両Ｃ、車両Ｅが走行している走行軌跡が演算される。
車両走行軌跡演算手段１５０は、演算した走行軌跡から、時刻ｔ（２）から時刻ｔ（３）までの間において、車両Ｂが走行車線から追い越し車線に車線変更したことを認識する。このように走行車両の車線変更を認識すれば、"車線変更データ"として出力する。
【００５９】
車両走行軌跡予測演算修正手段１６０は、車両走行軌跡演算手段１５０から得られた走行車両のトレース結果によって、車両走行軌跡予測演算手段１２０が得ている走行軌跡の予測を逐次修正するものである。
この例では、時刻ｔ２から時刻ｔ３の間に、車両Ｂが走行車線から追い越し車線に車線変更した走行軌跡となるように修正を行う。
【００６０】
図８は、車両走行軌跡予測演算修正手段１６０により修正が加えられた走行軌跡の予測データを示す図である。図８に示すように、時刻ｔ（２）から時刻ｔ（３）の間に走行車線を走行していた車両Ｂが追い越し車線へ車線変更した走行軌跡となっている。
このように、図６で示した車両走行軌跡予測演算手段１２０による走行軌跡の予測に比べて捉えきれていなかった車両Ｂの車線変更が、図８で示した車両走行軌跡予測演算修正手段１６０による修正後の走行軌跡では車両Ｂの車線変更が捉えられた走行軌跡の予測となって精度が向上している。
【００６１】
なお、図２（ｂ）に示した第２のパターンの構成である場合に得られる図８に示す車両走行軌跡予測演算修正手段１６０による修正後の走行軌跡の予測においても、時刻ｔ（３）以降の走行軌跡は、そのままの走行が続くものとして演算され、その走行軌跡の予測演算結果を点線で示されている。
つまり、自動車自動運転支援システム１００の構成が、図２（ｂ）に示した第２のパターンの構成である場合、この図８に示す車両走行軌跡予測演算修正手段１６０により修正が加えられた走行軌跡の予測データが出力データとなり、無線通信手段１９０より送信される。
【００６２】
なお、図２（ｂ）に示す第２のパターンの構成においても、道路が合流箇所を備えた地点であり本線とランプ車線がある場合、合流支援手段を提供することができる。この場合、車両走行軌跡予測演算修正手段１６０が出力する本線を走行する走行車両についての走行軌跡の予測データと、同様に車両走行軌跡予測演算修正手段１６０が出力するランプ車線を走行する走行車両の走行軌跡の予測データを通知することにより、ランプ車線を走行する走行車両が本線を走行する各々の走行車両の車列中における合流に適した割り込み推奨箇所を選定し、時々刻々進行してゆくその割り込み推奨箇所の位置情報と、その前後の走行車両の速度情報と、さらにその前後の走行車両間の距離情報から合流に適した速度情報を含む合流支援情報を取得できるよう支援するものである。また、無線通信手段を介して本線を走行する走行車両にも、本線を走行する各走行車両についての走行軌跡の予測データと、ランプ車線を走行してくる走行車両の走行軌跡の予測データを与えることが可能であり、本線走行車両３００が自動運転制御機能付きの自動車であれば、合流箇所における安全走行を確保する上で有用な合流支援情報を取得することができ、合流支援につながる。
【００６３】
このように、図２（ｂ）に示す第２のパターンの構成例では、車両走行軌跡予測演算手段１２０が演算した図６に示すような走行軌跡の予測データを、カメラ１３０の撮影データをもとに車線変更の有無を検出し、車両走行軌跡予測演算修正手段１６０によって図８に示すような走行軌跡の予測データとして修正が加えられ、無線通信手段１９０を介して出力されるわけである。
しかし、自動車自動運転支援システム１００としては、実際の車線変更の有無の反映だけでなく、各走行車両の車線変更が予測でき、その車線変更の予測を織り込んだ走行軌跡を提示できればより一層、自動車の自動走行支援には役立つ。
そこで、図２（ｃ）に示す第３のパターンの構成例では、カメラ１３０の撮影データを画像解析して、各走行車両の車線変更の予測を立て、その予測をもとに、車両走行軌跡予測演算修正手段１６０による修正後の走行軌跡の予測データに対してさらに修正を加える。
従来技術では、走行車両の車線変更の"予測"を行うものは知られていないが、本発明の自動車自動運転支援システム１００は、さらなる工夫として、車線変更予測部１７０と車線変更予測修正手段１８０を用いた車線変更の予測も織り込んだ走行軌跡を生成する。
【００６４】
車線変更予測部１７０は、カメラ１３０で撮影された画像中の各々の走行車両の変化を検出し、捉えた各々の走行車両の変化から車線変更を予測する。例えば、ウインカーの点滅を検知することにより、当該走行車両の走行車線の変更があると予測して"車線変更予測データ"を予測できる。
【００６５】
図９は、車線変更予測部１７０による走行車両の車線変更の予測処理を簡単に説明する図である。カメラ１３０は各車両の正面方向から撮影しているので、図中の奥側から手前側に向けて走行している。そのため、図中右側が走行車線、図中左側が追い越し車線となっている。
【００６６】
図９（ａ）は、あるカメラ１３０からある時刻に送られてきた画像データである。この例では、図１におけるカメラ１３０（２）によって、時刻ｔ（２）における撮影画像とする。ただし、この例では、車両Ｂのウインカーの点滅について捉えた画像となっている。
【００６７】
また、図９（ｂ）は、図９（ａ）のデータを撮影したカメラ１３０よりも下流側のカメラ１３０によって図９（ａ）の撮影時刻よりも後のある時刻に撮影された画像である。この例では、図１におけるカメラ１３０（３）によって、時刻ｔ（３）における撮影画像とする。この例では、車両Ｅのウインカーの点滅について捉えた画像となっている。
図９（ａ）および図９（ｂ）には、車両Ａから車両Ｆまでが映り込んでいる。
【００６８】
図９（ａ）の撮影画像では、図中右側の走行車線を走行中の車両Ｂのウインカー（追い越し車線への車線変更を示すウインカー）が点滅している。車線変更予測部１７０は画像処理により画像の変化としてウインカーの点滅を捉える。
【００６９】
なお、ウインカーは通常は１秒間隔で点滅を繰り返す車種が多いため、撮影した瞬間にウインカーが点灯していない場合もあり得るが、上記したようにこの例では、カメラ１３０は毎秒３０フレームの撮影しているため、走行車両がウインカーを点滅させていれば、カメラ１３０で撮影したいずれかのショットで点灯の瞬間が捉えられる。
この図９（ａ）を撮影した時刻ｔ（２）において、車線変更予測部１７０は、車両Ｂについて"車線変更予測データ"を予測情報として出力することができる。
【００７０】
次に、図９（ｂ）の撮影画像では、車両Ｂは車線変更を終えており、車両Ｂのウインカーは点滅していない。一方、図中左側の追い越し車線を走行中の車両Ｅのウインカー（走行車線への車線変更を示すウインカー）は点滅している。
この図９（ｂ）を撮影した時刻ｔ（３）において、車線変更予測部１７０は、車両Ｂは車線変更を終了した事実の把握と、車両Ｅについては引き続き"車線変更予測データ"を予測情報として出力することができる。
【００７１】
このように、車線変更予測部１７０は画像処理によりこれらのウインカーの点滅を認識すると、車線変更が行われることを予測して、"車線変更予測データ"を予測情報として出力することができる。この例では車両Ｅの車線変更を予測した"車線変更予測データ"を出力する。
【００７２】
車線変更予測修正手段１８０は、図８で示した車両走行軌跡予測演算修正手段１６０による修正後の走行軌跡の予測データに対して、車線変更を予測する"車線変更予測データ"を織り込むように走行軌跡の予測データをさらに修正する。
【００７３】
図１０は、車線変更予測修正手段１８０による車線変更予測データによる予測も織り込んだ走行軌跡の予測データを示す図である。
図１０（ａ）の走行車線の走行シミュレート結果を見ると、時刻ｔ（３）以前の状況として、車両Ｂ、車両Ｄ、車両Ｆが走行していた軌跡が読み取れる。
ここで、図１０（ａ）において、車両Ｂの軌跡が途切れているが、これは、車両Ｂが車線変更を行い、走行車線を離脱し、追い越し車線へ移行したためである。
【００７４】
図１０（ａ）の走行車線の時刻ｔ（３）以後の走行シミュレート結果として、各々の車両の予測軌跡が点線で示されている。車両Ｄは走行状況において何らの変化も見て取れないので、ｔ（３）以降も、そのままの速度で走行することが予測され、点線で示されている。車両Ｆについても同様である。
一方、車両Ｅについては、図９（ｂ）に示すように、ウインカーが点滅しており、やがて追い越し車線を離脱し、走行車線への車線変更が予測されているため、車両Ｅの走行車線への出現を予測して、図１０（ａ）には点線で車両Ｅが描かれている。
【００７５】
一方、図１０（ｂ）の追い越し車線には、時刻ｔ（３）以前には、車両Ａ、車両Ｂ、車両Ｃ、車両Ｅが走行していた軌跡が読み取れる。図１０（ｂ）において、車両Ｂの軌跡が突然現れているが、上記したように、走行車線から追い越し車線へ車線変更してきたので、車線変更のタイミングで追い越し車線上の軌跡として図示され始めている。
【００７６】
図１０（ｂ）の追い越し車線の時刻ｔ（３）以後の走行シミュレート結果として、各々の車両の予測軌跡が点線で示されている。車両Ａは走行状況において何らの変化も見て取れないので、ｔ（３）以降も、そのままの速度で走行することが予測され、点線で示されている。車両Ｂ、車両Ｃについても同様である。
一方、車両Ｅについては、図９（ｂ）に示したように、ウインカーが点滅しており、やがて追い越し車線を離脱し、走行車線への車線変更が予測されているため、車両Ｅの追い越し車線からの離脱を予測して、図１０（ｂ）には点線で車両Ｅの予測軌跡が途切れている。
【００７７】
図１０に示すように、時刻ｔ（３）以降は予測として点線で示されているが、正確な時刻までは予測できないが、車両Ｅが追い越し車線から走行車線へ車線変更することが予測された走行軌跡となっている。
図８の車両走行軌跡予測演算修正手段１６０による修正後の走行軌跡の予測データでは、車両Ｅの車線変更の予測が織り込まれていなかったが、図１０の車線変更予測修正手段１８０による車線変更予測データによる予測も織り込んだ走行軌跡の予測データでは、車両Ｅの車線変更が織り込まれた形となっている。
【００７８】
次に、車線変更予測部１７０が保持する走行予測モデルについて述べる。
車線変更予測部１７０は、図２（ｃ）に示すように、走行予測モデル記憶部１７１を備えており、その中に、例えば、合流箇所において走行車線を変更しない車両をモデル化したカーフォローイングモデルや、合流箇所において走行車線を変更する車両をモデル化したデシジョンメイキングモデルなどの走行予測モデルを装備している。
【００７９】
車線変更予測部１７０は画像データから走行車両の状態変化がある場合は当該走行車両に関してはデシジョンメイキングモデルを適用し、走行車両の状態変化がない場合は当該走行車両に関してはカーフォローイングモデルを適用する。
この走行予測モデルは必須の構成ではないが、車線変更予測部１７０が走行予測モデル記憶部１７１を備え、走行予測モデルを用いた予測を行うことにより、車線変更予測部１７０の予測精度が向上する。
【００８０】
以上のように得た結果をもとに、本発明の自動車自動運転システム１００は、図１０で示すような各々の走行車両の走行軌跡の予測データを、道路に合流しようとする自動運転制御機能付き自動車２００の自動運転制御装置に対して無線通信手段１９０を介して送信する。
【００８１】
なお、図２（ｃ）の第３のパターンの構成においても、道路が合流箇所を備えた地点であり本線とランプ車線がある場合、合流支援手段を提供することができる。この場合、車線変更予測修正手段１８０が出力する本線を走行する走行車両についての走行軌跡の予測データと、同様に車線変更予測修正手段１８０が出力するランプ車線を走行する走行車両の走行軌跡の予測データを通知することにより、ランプ車線を走行する走行車両が本線を走行する各々の走行車両の車列中における合流に適した割り込み推奨箇所を選定し、時々刻々進行してゆくその割り込み推奨箇所の位置情報と、その前後の走行車両の速度情報と、さらにその前後の走行車両間の距離情報から合流に適した速度情報を含む合流支援情報を取得できるよう支援するものである。また、無線通信手段を介して本線を走行する走行車両にも、本線を走行する各走行車両についての走行軌跡の予測データと、ランプ車線を走行してくる走行車両の走行軌跡の予測データを与えることが可能であり、本線走行車両３００が自動運転制御機能付きの自動車であれば、合流箇所における安全走行を確保する上で有用な合流支援情報を取得することができ、合流支援につながる。
【００８２】
以上が本発明の自動車自動運転支援システム１００が提供する自動運転支援機能である。
このように、自動車自動運転支援システム１００は、通過車両検出手段１１０と車両走行軌跡予測演算手段１２０を備えた第１の構成の場合は、図６で示した車両走行軌跡予測演算手段１２０が予測した走行軌跡の予測データを出力することとなる。
さらに、自動車自動運転支援システム１００が、区間内車両概略位置検出手段１４０と車両走行軌跡演算手段１５０と車両走行軌跡予測演算修正手段１６０を備えた第２の構成であれば、図８で示した車両走行軌跡予測演算修正手段１６０による修正後の走行軌跡の予測データを出力することができる。
さらに、自動車自動運転支援システム１００が、車線変更予測部１７０と車線変更予測修正手段１８０を備えた第３の構成であれば、図１０で示した車線変更予測部１７０による車線変更予測データによる予測も織り込んだ走行軌跡の予測データを出力することができる。
【００８３】
次に、自動運転制御機能付き自動車２００における自動運転制御について述べる。
自動運転制御機能付き自動車２００は、自動車自動運転支援システム１００の無線通信手段１９０を介して走行軌跡データを受信すると、自動運転制御装置において自動運転制御を行う。
自動運転制御機能付き自動車２００の走行シミュレーターは、周囲の走行車両の走行軌跡と、自車の走行軌跡を重ね合わせてシミュレートする。
この例では、道路が合流箇所を備えた地点であり本線とランプ車線があり、自動運転制御機能付き自動車２００がランプ車線を走行しており、本線に合流する場合の走行をシミュレートする例として説明する。
【００８４】
図１１は、自動運転制御機能付き自動車２００のランプ車線での走行軌跡の予測データである。
なお、自動運転制御機能付き自動車２００は、自車のランプ車線での走行軌跡の予測データを、ランプ車線用に設置された自動車自動運転支援システム１００より別途得ておくものとする。
この例では、図１に示すように、道路合流箇所に向けてアクセスしてくるランプ車線においても、車両通過検出手段１１０（９）〜１１０（１１）およびカメラ１３０（９）〜１３０（１１）が設置されている。それぞれの車両通過検出手段１１０（９）〜１１０（１１）の車両通過検出データをもとに、通過車両検出手段１１０が車両走行データを生成し、自動車自動運転支援システム１００は、車両走行軌跡予測演算手段１２０によりランプ車線を登ってくる自動運転制御機能付き自動車２００の走行軌跡を得る。この例ではランプ車線は４００ｍ程度であるものとし、合流車線も４００ｍ程度とする。
【００８５】
図１１の縦軸は走行位置を示している。この例では、ランプ車線として合流地点の４００ｍ前からランプ車線の終わりまで（つまり合流車線の開始地点０ｍまで）と、合流車線０ｍ〜４００ｍまでと、その後の走行車線（合流地点から４００ｍから１０００ｍ）を示しているものとし、それらを併せて縦軸としている。そのため縦軸には−４００ｍ〜０ｍ〜１０００ｍが示されている。
図１１の横軸は時刻を示している。今、時刻ｔ（３）の時点におけるシミュレート結果となっている。
図１１の時刻ｔ（３）以前の時刻のデータは実線で描かれているが、これらはｔ（３）の時刻で得られている、通過車両検出手段１１０から得た車両走行データをもとに作成した実測の自動運転制御機能付き自動車２００の過去の走行軌跡である。
【００８６】
図１１のランプ車線の走行シミュレート結果を見ると、時刻ｔ（３）以前の状況として、自動運転制御機能付き自動車２００はランプ車線を一定の速度で登ってきている軌跡が読み取れる。
また、図１１に示すように、合流箇所（０ｍ）まで同じ速度でアプローチすることが予測されているが、走行車線に安全に進入するため、走行車線の他の走行車両と近いスピードまで加速することが点線で予測されている。
【００８７】
次に、自動運転制御機能付き自動車２００における自動運転処理について説明する。
自動運転制御機能付き自動車２００の自動運転制御部は、道路の合流地点に向かう途上、自動車自動運転支援システム１００が提供する自動運転支援機能により、図１０（ａ）および図１０（ｂ）で示すような各々の走行車両の走行軌跡の予測データを時々刻々得ることができる。また、自身のアプローチ走行軌跡の予測データについても図１１で示すように時々刻々得ることができる。
【００８８】
今、自動運転制御機能付き自動車２００が合流地点に到達するやや前の時刻ｔ（３）における自動運転制御処理について述べる。
図１２は、自動運転制御機能付き自動車２００の自動運転制御部における処理の内容を模式的に示した図である。
図１２の左上段にある図は、自動車自動運転支援システム１００が提供する、時刻ｔ（３）における走行車線を走行する各々の走行車両の走行軌跡の予測データである。この例では図１０（ａ）と同様のものとなっている。
図１２左下段にある図は、自動車自動運転支援システム１００が提供する、時刻ｔ（３）における自動運転制御機能付き自動車２００の走行軌跡の予測データである。この例では図１１と同様のものとなっている。
図１２右側にある図は、自動運転制御機能付き自動車２００の自動運転制御部が、自動車自動運転支援システム１００が提供する走行車線を走行する各々の走行車両の走行軌跡の予測データと、自分自身である自動運転制御機能付き自動車２００の走行車線での走行軌跡の予測データを重畳させた結果である。
【００８９】
時刻ｔ（３）において、自動運転制御機能付き自動車２００の自動運転制御部は、図１２の右側にある図の結果として、時刻ｔ（４）（合流地点に到達する時刻）において、合流地点（０ｍ）を走行する他の車両がなく、自車である自動運転制御機能付き自動車２００の走行に干渉する車両がないことが予測できる。そのため、自動運転制御機能付き自動車２００の自動運転制御部はこのまま合流地点まで現在の走行を継続し、合流地点に到達すれば、そのまま走行車線に進入すれば良いと判断できる。
さらに、合流地点でそのまま走行車線に進入した後、走行車線の流れに沿った走行とするために、少し加速して速度を上げる必要があることを判断する。
【００９０】
なお、併せて、自動運転制御機能付き自動車２００の自動運転制御部は、追い越し車線を走行中の車両が急に走行車線に車線変更してくる可能性をチェックするため、図１０（ｂ）の追い越し車線の走行軌跡の予測データもチェックすると、時刻ｔ（４）において、合流地点付近を走行する追い越し車線の車両も存在しないことが分かる。
【００９１】
ここに、自動運転制御機能付き自動車２００の自動運転制御部は、本発明の自動車自動運転支援システム１００が提供する道路合流分岐自動運転支援機能を利用して、安全に道路合流箇所における自動運転を安全に行うことができる。
【００９２】
なお、時刻ｔ（４）（合流地点に到達する時刻）において、合流車線開始地点（０ｍ）付近を走行する他の車両があり、自車である自動運転制御機能付き自動車２００の走行に干渉する車両があると判断した場合、自動運転制御機能付き自動車２００の自動運転制御部はこのまま合流地点に至っても、そのまま走行車線には進入せず、しばらく合流車線を低速にて走行しつつ、走行車線の走行車両の間に、自動運転制御機能付き自動車２００が、割り込んで車線変更できるスペースが空くまで待つという制御が必要となる。
【００９３】
なお、合流支援手段を加えた構成の場合、合流支援手段が提示する、合流に適した割り込み推奨箇所の位置情報、その前後の走行車両の速度情報と、合流に適した速度情報などを含む合流支援情報を受け、自動運転制御機能付き自動車２００がその合流支援情報を利用して合流に向けた自動運転制御を行えば良い。
【００９４】
以上が、本発明の道路合流分岐の運転支援機能を備えた自動車自動運転支援システム１００の構成例における各構成要素の説明と、合流する場合の道路合流分岐自動運転支援機能の例である。
なお、分岐についても同様に考えることができる。道路の走行車線、追い越し車線における走行車両の走行軌跡データを得て、また、道路の分岐道路における走行車両の走行軌跡データを得て、自動車自動運転支援システム１００が自動運転支援機能として自動運転制御機能付き自動車２００に対してデータを出力する。自動運転制御機能付き自動車２００の自動運転制御部は、分岐のための走行車線への車線変更、さらには、分岐車線への車線変更が安全に行えるか否かを判断し、安全に行えることを確認して分岐すれば良い。
【００９５】
なお、上記例では、道路合流分岐の運転支援機能を中心に説明したが、合流や分岐のない道路、交差点、高速道路の料金所などであっても上記した自動車自動運転支援機能を応用して適用することができる。
【００９６】
以上、本発明の好ましい実施形態を図示して説明してきたが、自動車自動運転支援システムとして広く適用することができる。
本発明の技術的範囲を逸脱することなく種々の変更が可能であることは理解されるであろう。従って本発明の技術的範囲は添付された特許請求の範囲の記載によってのみ限定されるものである。
【符号の説明】
【００９７】
１００  自動車自動運転支援システム
１１０  通過車両検出手段
１２０  車両走行軌跡予測演算手段
１３０  カメラ
１４０  区間内車両概略位置検出手段
１５０  車両走行軌跡演算手段
１６０  車両走行軌跡予測演算修正手段
１７０  車線変更予測部
１７１  走行予測モデル記憶部
１８０  車線変更予測修正手段
１９０  無線通信手段
２００  自動運転制御機能付き自動車
３００  本線走行自動車
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【手続補正書】
【提出日】平成29年8月30日(2017.8.30)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００６】
【特許文献１】特開平８−２６３７９３号公報
【特許文献２】特開２０１５−６９２１６号公報