(57)【要約】【課題】自車両の現時点での状態に基づいて判定するよりも早く判定することが可能な道なり走行判定システムを提供する。【解決手段】道なり走行判定システムは、現時点から過去の第１期間の自車両の運動情報である過去運動情報を取得する運動情報取得部と、自車両が走行している道路の形状情報である走行道路情報を取得する道路情報取得部と、過去運動情報及び走行道路情報に基づいて、現時点から第２期間後の自車両の運動情報である予測運動情報、及び、現時点から第２期間後に自車両が走行する地点の道路の形状情報である予測道路情報を導出する予測演算部２３と、予測運動情報及び予測道路情報に基づいて、自車両が現時点から第２期間後に道路に沿って道なりに走行しているか否かを判定する道なり走行判定部２４とを備える。【選択図】図３
2019095211.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
現時点から過去の第１期間の自車両の運動情報である過去運動情報を取得する運動情報取得部と、
自車両が走行している道路の形状情報である走行道路情報を取得する道路情報取得部と、
前記過去運動情報及び前記走行道路情報に基づいて、現時点から第２期間後の自車両の運動情報である予測運動情報、及び、現時点から前記第２期間後に自車両が走行する地点の道路の形状情報である予測道路情報を導出する予測演算部と、
前記予測運動情報及び前記予測道路情報に基づいて、自車両が現時点から前記第２期間後に道路に沿って道なりに走行しているか否かを判定する道なり走行判定部と、
を備えた道なり走行判定システム。
【請求項２】
前記運動情報取得部は、前記運動情報として、自車両の走行速度とヨーレートを取得し、
前記道路情報取得部は、前記形状情報として、道路の曲率半径を取得する請求項１に記載の道なり走行判定システム。
【請求項３】
前記予測演算部は、前記第１期間に対応する長さの過去の対象期間における自車両の運動情報と、前記対象期間から前記第２期間後である過去の自車両の運動情報との関係を学習し、その学習結果と、前記過去運動情報との関係に基づいて、前記予測運動情報を導出すると共に、前記予測運動情報と前記走行道路情報とに基づいて、前記予測道路情報を導出する請求項１又は２に記載の道なり走行判定システム。
【請求項４】
前記道なり走行判定部は、自車両が道路に沿って道なりに走行している状態での自車両の運動情報とその際に自車両が走行した道路の形状情報との関係を学習し、その学習結果と、前記予測運動情報及び前記予測道路情報との関係に基づいて判定を行う請求項１から３のいずれか一項に記載の道なり走行判定システム。
【請求項５】
前記運動情報としての自車両の走行速度を「Ｖ」、前記運動情報としての自車両のヨーレートを「ＹＲ」、前記形状情報としての道路の曲率半径を「Ｒ」として、
前記道なり走行判定部は、過去の（Ｒ×ＹＲ）／Ｖの値を学習し、その学習結果と、前記予測運動情報及び前記予測道路情報に基づく（Ｒ×ＹＲ）／Ｖの予測値との関係に基づいて判定を行う請求項４に記載の道なり走行判定システム。
【請求項６】
現時点から過去の第１期間の自車両の運動情報である過去運動情報を取得する運動情報取得ステップと、
自車両が走行している道路の形状情報である走行道路情報を取得する道路情報取得ステップと、
前記過去運動情報及び前記走行道路情報に基づいて、現時点から第２期間後の自車両の運動情報である予測運動情報、及び、現時点から前記第２期間後に自車両が走行する地点の道路の形状情報である予測道路情報を導出する予測演算ステップと、
前記予測運動情報及び前記予測道路情報に基づいて、自車両が現時点から前記第２期間後に道路に沿って道なりに走行しているか否かを判定する道なり走行判定ステップと、
を備えた道なり走行判定方法。
【請求項７】
現時点から過去の第１期間の自車両の運動情報である過去運動情報を取得する運動情報取得機能と、
自車両が走行している道路の形状情報である走行道路情報を取得する道路情報取得機能と、
前記過去運動情報及び前記走行道路情報に基づいて、現時点から第２期間後の自車両の運動情報である予測運動情報、及び、現時点から前記第２期間後に自車両が走行する地点の道路の形状情報である予測道路情報を導出する予測演算機能と、
前記予測運動情報及び前記予測道路情報に基づいて、自車両が現時点から前記第２期間後に道路に沿って道なりに走行しているか否かを判定する道なり走行判定機能と、
をコンピュータに実現させるための道なり走行判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自車両が道路に沿って道なりに走行しているか否かを判定する道なり走行判定システム、道なり走行判定方法、及び道なり走行判定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
上記のような道なり走行判定の技術に関して、例えば下記の特許文献１には、逆走警告装置であって、自律航法により自車位置を検出する自律航法手段と、車線区分線に対する自車両の車長方向の角度を検出する角度検出手段と、前記角度が略９０度になり、かつ、前記自車位置から本線までの直線距離が閾値以下であることを条件に、逆走のおそれがあることを検出する逆走検出手段と、を有するものが開示されている。
【０００３】
しかし、特許文献１に記載された技術は、自車両の車長方向の角度や自車位置から本線までの直線距離に基づいて判定を行う技術である。そのため、道なりに走行していないこと（逆走していることを含む）に対する警告や車両制御等を行うとしても、それを実施できるのが、実際の車両の向きや位置に基づく判定の後になるため、警告や車両制御等の目的によっては、適切な時期に対して遅れが生じる場合があるという課題があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−９５９６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
そこで、自車両の現時点での状態に基づいて判定するよりも早く判定することが可能な道なり走行判定システム、判定方法、及び判定プログラムの実現が望まれる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記に鑑みた、道なり走行判定システムの特徴構成は、現時点から過去の第１期間の自車両の運動情報である過去運動情報を取得する運動情報取得部と、自車両が走行している道路の形状情報である走行道路情報を取得する道路情報取得部と、前記過去運動情報及び前記走行道路情報に基づいて、現時点から第２期間後の自車両の運動情報である予測運動情報、及び、現時点から前記第２期間後に自車両が走行する地点の道路の形状情報である予測道路情報を導出する予測演算部と、前記予測運動情報及び前記予測道路情報に基づいて、自車両が現時点から前記第２期間後に道路に沿って道なりに走行しているか否かを判定する道なり走行判定部と、を備えた点にある。
【０００７】
また、上記に鑑みた、道なり走行判定システムの技術的特徴は、道なり走行判定方法や道なり走行判定プログラムにも適用可能であり、そのため、本発明は、そのような方法やプログラムも権利の対象とすることができる。
【０００８】
その場合における、道なり走行判定方法の特徴構成は、現時点から過去の第１期間の自車両の運動情報である過去運動情報を取得する運動情報取得ステップと、自車両が走行している道路の形状情報である走行道路情報を取得する道路情報取得ステップと、前記過去運動情報及び前記走行道路情報に基づいて、現時点から第２期間後の自車両の運動情報である予測運動情報、及び、現時点から前記第２期間後に自車両が走行する地点の道路の形状情報である予測道路情報を導出する予測演算ステップと、前記予測運動情報及び前記予測道路情報に基づいて、自車両が現時点から前記第２期間後に道路に沿って道なりに走行しているか否かを判定する道なり走行判定ステップと、を備えた点にある。
【０００９】
また、その場合における、道なり走行判定プログラムの特徴構成は、現時点から過去の第１期間の自車両の運動情報である過去運動情報を取得する運動情報取得機能と、自車両が走行している道路の形状情報である走行道路情報を取得する道路情報取得機能と、前記過去運動情報及び前記走行道路情報に基づいて、現時点から第２期間後の自車両の運動情報である予測運動情報、及び、現時点から前記第２期間後に自車両が走行する地点の道路の形状情報である予測道路情報を導出する予測演算機能と、前記予測運動情報及び前記予測道路情報に基づいて、自車両が現時点から前記第２期間後に道路に沿って道なりに走行しているか否かを判定する道なり走行判定機能と、をコンピュータに実現させる点にある。
【００１０】
これらの特徴構成によれば、現時点から過去の第１期間の自車両の運動情報と自車両が走行している道路の形状情報とに基づいて、現時点から第２期間後の自車両の運動情報及び現時点から第２期間後に自車両が走行する地点の道路の形状情報を予測し、それに基づいて、自車両が現時点から第２期間後に道路に沿って道なりに走行しているか否かを判定することができる。すなわち、過去の情報に基づいて予測される第２期間後の自車両の運動情報及び道路の形状情報に基づいて、第２期間後に自車両が道なりに走行しているか否かを事前に、即ち、現時点で判定することができる。このため、実際に第２期間後になってからの自車両の状態に基づいて判定するよりも早く、自車両が道なりに走行しているか否かを判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施形態に係る道なり走行判定システムを実現するナビゲーション装置の概略的な構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態に係る道なり走行判定システムを実現するＥＣＵの機能を示すブロック図である。
【図３】道なり走行判定システムで行われる各処理を模式的に描いた図である。
【図４】走行道路において道なり走行判定システムが活用される場面例を模式的に描いた図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
１．第一の実施形態
道なり走行判定システムの第一の実施形態について図面に基づいて説明する。図１は、道なり走行判定システムを実現するナビゲーション装置の概略的な構成を示すブロック図である。図２は、本発明の実施形態に係る道なり走行判定システムを実現するＥＣＵ（electronic control unit）３０の機能を示すブロック図である。本実施形態では、道なり走行判定プログラムが例えば車両に搭載されるナビゲーション装置にインストールされて、道なり走行判定システムが実現される。尚、道なり走行判定システムは、ナビゲーション装置以外の装置、例えば、ユーザが持ち運び可能な多機能携帯電話や携帯型情報端末装置などを用いて実現されてもよい。
以下、本実施形態に係る道なり走行判定システムについて具体例を挙げて説明する。
【００１３】
本実施形態において、図１に示すナビゲーション装置は自車両に搭載された複数の機器を用いて実現され、そのナビゲーション装置を用いて道なり走行判定システムが構築される。図１では、ナビゲーション装置を実現する複数の機器を、説明上、情報取得部１０、データ記憶部１、ＥＣＵ３０、操作部４１、ディスプレイ４２、スピーカ４３、通信モジュール４４に分類して描いている。
【００１４】
ＥＣＵ３０は、ＣＰＵ３１、ＲＡＭ３２、ＲＯＭ３４、フラッシュメモリ３３を有する。ＥＣＵ３０は本発明の「コンピュータ」として機能する。例えば、ＣＰＵ３１は、情報の演算処理を行う機能や他の機器へ制御指令を行う機能などを担う。ＲＡＭ３２は、ＣＰＵ３１が情報の演算処理を行う場合に情報を一時的に記憶する機能などを担う。ＲＯＭ３４は、後述する道なり走行判定プログラムを記憶する機能などを担う。フラッシュメモリ３３は、ＲＯＭ３４から読み出したプログラムを記憶する機能などを担う。
【００１５】
情報取得部１０は、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機、車速センサ１２、ステアリングセンサ１３、ジャイロセンサ１４、Ｇセンサ１５、カメラ１６、ヨーレートセンサ１７を有する。情報取得部１０で取得された情報はＥＣＵ３０に伝達される。
【００１６】
ＧＰＳ受信機１１は、ＧＰＳ衛星からのＧＰＳ信号を受信する機器である。ＧＰＳ受信機１１は、ＧＰＳ信号を例えば１秒おきに受信し、そのＧＰＳ信号はＥＣＵ３０に伝達される。ＥＣＵ３０は、伝達されたＧＰＳ信号を情報処理することで、自車両の現在位置（緯度及び経度）、進行方位、移動速度等の情報を算出できる。
【００１７】
車速センサ１２は、車両の移動距離や走行速度を検出する為のセンサである。車速センサ１２は、車両の車輪の回転に応じてパルス信号を発生させ、そのパルス信号はＥＣＵ３０に伝達される。ＥＣＵ３０は、伝達されたパルス信号を情報処理する（パルスを計数する）ことで、車両の回転速度や移動距離を算出できる。
【００１８】
ステアリングセンサ１３は、車両のステアリング角度を検出するセンサである。ステアリングセンサ１３は、ステアリング角度に応じた信号を発生させ、その信号はＥＣＵ３０に伝達される。ＥＣＵ３０は、伝達された信号を情報処理することで、現在のステアリング角度を認識できる。
【００１９】
ジャイロセンサ１４は、例えば車両の旋回方向などを検出するセンサである。ジャイロセンサ１４は、例えば車両の進行方位又はその進行方位の変化に応じた信号を発生させ、その信号はＥＣＵ３０に伝達される。ＥＣＵ３０は、伝達された信号を情報処理することで、車両の進行方位又はその進行方位の変化を認識できる。
【００２０】
Ｇセンサ１５は、車両に生じた加速度を検出するセンサである。Ｇセンサ１５は、車両に生じた加速度に応じた信号を発生させ、その信号はＥＣＵ３０に伝達される。ＥＣＵ３０は、伝達された信号を情報処理することで、車両に生じた加速度を認識できる。
【００２１】
カメラ１６は、車両の周囲（例えば前方など）の画像を取得する機器である。カメラ１６は、例えば設定タイミングで車両の前方の画像信号を生成し、その画像信号はＥＣＵ３０に伝達される。ＥＣＵ３０は、伝達された画像信号を情報処理することで、車両の周囲に存在する物体や道路標識、道路上の白線などを認識できる。また、ＥＣＵ３０は、地図データに含まれている標識などの地物に関する地物情報とカメラ１６によって得た画像信号とに基づいて現在位置と地物との位置関係を導出することで、現在位置を算出することもできる。更に、ＥＣＵ３０は、カメラ１６で取得した画像から道路上の白線の位置を認識することで、自車両の横方向の位置を補正することもできる。
【００２２】
ヨーレートセンサ１７は、車両のヨーレートを取得する機器である。
【００２３】
データ記憶部１は、地図情報ＤＢ（データベース）２、予測学習ＤＢ３、道なり走行学習ＤＢ４を有する。
地図情報ＤＢ２には、経路案内、交通情報案内及び地図表示に必要な地図データなどが記憶されている。地図データには、地図上の交差点などの各地点を示すノードデータや、各ノード間を連結する道路を示すリンクデータなどから構成される道路ネットワークのデータ等が含まれる。ノードデータには、その地点の位置座標（ノード）等のデータが含まれる。各リンクデータには、リンクの始点及び終点の位置座標やリンク長、道路種別（高速自動車道路、都市高速道路、自動車専用道路、一般有料道路、取付道路、一般道路）に関する情報、一方通行区間の設定有無に関する情報等が含まれる。また、地図データには、実際の道路の形状や建物等の地物の形状を示す形状データも含まれている。ＥＣＵ３０は、このような情報に基づいて、後述するような、走行している道路の曲率などの道路情報を取得できる。
【００２４】
予測学習ＤＢ３には、第１期間に対応する長さの過去の対象期間における自車両の運動情報と、その対象期間から第２期間後である過去の自車両の運動情報との関係が複数個記憶されている。例えば、自車両の運動情報は、走行速度及びヨーレートである。また、例えば第１期間は３秒などであり、第２期間は２秒などである。その場合、ＥＣＵ３０は、ある時点から過去３秒間分の走行速度及びヨーレートと、その同じ時点から２秒後での走行速度及びヨーレートとの組み合わせを継続して繰り返し予測学習ＤＢ３に記憶させる。その結果、予測学習ＤＢ３には、ある時点から過去３秒間分の走行速度及びヨーレートと、その同じ時点から２秒後での走行速度及びヨーレートとの組み合わせのデータが、複数個記憶されることになる。
【００２５】
更なる具体例を挙げると、予測学習ＤＢ３には、例えば上記対象期間である過去３秒間分に取得された運動情報として、０．１秒毎に取得された３０組の自車両の走行速度及びヨーレートのデータと、上記対象期間から２秒後に取得された１組の過去の自車両の走行速度及びヨーレートのデータとが組み合わせて記憶されている。そして、それらの過去３秒間の運動情報及びそれよりも２秒後での運動情報の組み合わせデータが、時間を異ならせて複数記憶されている。尚、予測学習ＤＢ３に記憶する学習結果の内容を、例えば運転者毎に異ならせて記憶してもよい。これは、運転者毎に車両の運転の特徴が異なる可能性があるからである。つまり、予測学習ＤＢ３に記憶する自車両の運動情報の種類や上記対象期間の長さ及び現時点を基準とした上記対象期間のタイミングなどを運転者毎に適宜設定してもよい。
【００２６】
道なり走行学習ＤＢ４には、ある時点で自車両が道路に沿って道なりに走行している状態での自車両の運動情報とその際に自車両が走行した道路の形状情報との関係が複数個記憶されている。例えば、自車両の運動情報は、ある時点での自車両の走行速度及びヨーレートである。また、その際に自車両が走行した道路の形状情報は、地図情報ＤＢ２から読み出すことができる道路の曲率半径である。その場合、ＥＣＵ３０は、自車両が道路に沿って道なりに走行している状態での、ある時点での自車両の走行速度及びヨーレートと、その時点で自車両が位置した道路の曲率半径との組み合わせを継続して繰り返し道なり走行学習ＤＢ４に記憶させる。その結果、道なり走行学習ＤＢ４には、ある時点での自車両の走行速度及びヨーレートと、その時点で自車両が位置した道路の曲率半径との組み合わせのデータが、複数個記憶されることになる。
【００２７】
ディスプレイ４２には、道路を含む地図画像、交通情報、操作案内、操作メニュー、キーの案内、出発地から目的地までの案内経路、案内経路に沿った案内情報等が表示される。また、ディスプレイ４２によって文字情報を表示することや光の点滅を行うことなどで、乗員に注意を促すための警告を行うこともできる。
【００２８】
操作部４１は、走行開始地点としての出発地及び走行終了地点としての目的地を入力する際等に操作され、各種のキー、ボタン等の複数の操作スイッチ（図示せず）から構成される。そして、ＥＣＵ３０は、各スイッチの押下等により出力されるスイッチ信号に基づき、対応する各種の動作を実行すべく制御を行う。尚、操作部４１は、ディスプレイ４２の前面に設けたタッチパネルによって構成することもできる。
【００２９】
スピーカ４３は、ＥＣＵ３０からの指示に基づいて案内経路に沿った走行を案内する音声ガイダンスや、交通情報の案内を出力する。また、スピーカ４３によって警告音や警告メッセージを発することで、乗員に注意を促すこともできる。
【００３０】
通信モジュール４４は、交通情報センタ、例えば、ＶＩＣＳ（登録商標：Vehicle Information and Communication System）センタ等から送信された渋滞情報、規制情報、交通事故情報等の各情報を含む交通情報を受信する為の通信装置である。
【００３１】
図２に示すように、道なり走行判定システムは、運動情報取得部２１と、道路情報取得部２２と、予測演算部２３と、道なり走行判定部２４とをＥＣＵ３０の機能として備える。つまり、コンピュータとしてのＥＣＵ３０で道なり走行判定プログラムが実行されることで、後述する運動情報取得部２１の機能（運動情報取得機能）と、道路情報取得部２２の機能（道路情報取得機能）と、予測演算部２３の機能（予測演算機能）と、道なり走行判定部２４の機能（道なり走行判定機能）とが実現される。
【００３２】
図３は、道なり走行判定システムで行われる道なり走行判定方法の各処理を模式的に描いた図である。
以下、図２及び図３を参照して、道なり走行判定システムで行われる道なり走行判定方法について説明する。
【００３３】
運動情報取得部２１は、現時点から過去の第１期間の自車両の運動情報である過去運動情報を取得する（運動情報取得ステップ）。例えば、運動情報取得部２１は、運動情報として、自車両の走行速度とヨーレートを取得する。具体的には、ＥＣＵ３０の運動情報取得部２１は、車速センサ１２及びヨーレートセンサ１７で取得された現時点から過去の第１期間の自車両の運動情報（走行速度及びヨーレート）である過去運動情報を取得できる。
【００３４】
道路情報取得部２２は、自車両が走行している道路の形状情報である走行道路情報を取得する（道路情報取得ステップ）。例えば、道路情報取得部２２は、形状情報として、道路の曲率半径を取得する。上述したように、ＥＣＵ３０には、ＧＰＳ受信機１１からＧＰＳ信号が伝達される。その結果、ＥＣＵ３０の道路情報取得部２２は、ＥＣＵ３０に伝達されたＧＰＳ信号を情報処理することで、自車両の現在位置を表す自車位置情報を取得できる。道路情報取得部２２は、ＧＰＳ信号から算出される緯度情報及び経度情報と、車速センサ１２及びジャイロセンサ１４及びＧセンサ１５から取得した情報と、地図データとから求めた走行経路に基づいて、自車両の自車位置情報を特定してもよい。また、ＥＣＵ３０は、地図情報ＤＢ２に記憶されている標識などの地物に関する地物情報とカメラ１６によって得た画像信号とに基づいて現在位置と地物との位置関係を導出することで、自車両の現在位置を表す自車位置情報を算出することもできる。そして、ＥＣＵ３０の道路情報取得部２２は、取得した自車位置情報に基づいて、地図情報ＤＢ２に記憶されている道路情報から、自車両が現在走行している道路の形状情報（例えば道路の曲率半径）である走行道路情報を取得できる。その結果、道路情報取得部２２が取得した走行道路情報は、上述した道なり走行学習ＤＢ４において、ある時点で自車両が道路に沿って道なりに走行している状態での自車両の運動情報と共に記憶される。
【００３５】
予測演算部２３は、上述した過去運動情報及び走行道路情報に基づいて、現時点から第２期間後の自車両の運動情報である予測運動情報、及び、現時点から第２期間後に自車両が走行する地点の道路の形状情報である予測道路情報を導出する（予測演算ステップ）。例えば、予測演算部２３は、第１期間に対応する長さの過去の対象期間における自車両の運動情報と、対象期間から第２期間後である過去の自車両の運動情報との関係を学習し、その学習結果と、過去運動情報との関係に基づいて、予測運動情報を導出すると共に、予測運動情報と走行道路情報とに基づいて、予測道路情報を導出する。
【００３６】
具体例を挙げると、予測演算部２３は、上述のように運動情報取得部２１が取得した過去運動情報の一部を、予測学習ＤＢ３において、第１期間に対応する長さの過去の対象期間における自車両の運動情報と、その対象期間から第２期間後である過去の自車両の運動情報との関係として複数記憶させるという学習を継続的に行う。その結果、予測学習ＤＢ３には、例えば、ある時点から過去Ｘ秒間分の走行速度及びヨーレートと、その同じ時点からＹ秒後での走行速度及びヨーレートとの組み合わせデータが、学習結果として継続的に複数蓄積される。そして、図３に示すように、予測演算部２３は、運動情報取得部２１が取得した、現時点から過去Ｘ秒間の複数のタイミングでの自車両の走行速度Ｖ１及びヨーレートＹＲ１を含む過去運動情報が伝達された場合、その伝達された過去運動情報と、予測学習ＤＢ３に記憶されている学習結果とに基づき、公知の予測手法を用いて、現時点からＹ秒後での自車両の走行速度Ｖ２及びヨーレートＹＲ２を導出する。
【００３７】
上述した公知の予測手法としては、ＤＮＮ（Deep Neural Network）、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）、ＲＮＮ（Recurrent Neural Network）、ＬＳＴＭ（Long Short-Term Memory）、ＧＲＵ（Gated Recurrent Unit）などがある。
【００３８】
また、予測演算部２３には、道路情報取得部２２が取得した、現時点での自車両の位置情報が伝達される。例えば、上述したように、ＥＣＵ３０には、ＧＰＳ受信機１１からＧＰＳ信号が伝達される。その結果、ＥＣＵ３０の予測演算部２３は、伝達されたＧＰＳ信号を情報処理することで、自車両の現在位置を表す自車位置情報を取得できる。また、ＥＣＵ３０は、取得した自車位置情報に基づいて、地図情報ＤＢ２に記憶されている道路情報から、自車両が現在走行している道路の形状情報である走行道路情報を取得できる。更に、予測演算部２３には、運動情報取得部２１が取得した、現時点での自車両の走行速度が伝達される。よって、予測演算部２３は、現時点での自車両の位置情報と自車両の走行速度とに基づいて、現時点からＹ秒後の自車両の位置を予測できる。そして、予測演算部２３は、地図情報ＤＢ２に記憶されている地図データを参照して、現時点からＹ秒後の自車両の位置での道路の曲率半径Ｒ２を導出できる。なお、予測演算部２３は、自車両の現時点での走行速度に代えて、予測運動情報としての現時点からＹ秒後での自車両の走行速度Ｖ２を用いて、或いは、自車両の現時点での走行速度と予測運動情報としての現時点からＹ秒後での自車両の走行速度Ｖ２との双方を用いて、現時点からＹ秒後の自車両の位置を予測してもよい。
【００３９】
以上のようにして、予測演算部２３は、図３に示すように、予測運動情報としての、現時点からＹ秒後での自車両の走行速度Ｖ２及びヨーレートＹＲ２、及び、予測道路情報としての、現時点からＹ秒後の自車両の位置での道路の曲率半径Ｒ２を導出できる。このように、本実施形態の道なり走行判定システムでは、自車両の運動情報に関する、過去の任意の時点より前の第１期間に対応する長さの期間とその時点から第２期間後との関係を学習した学習結果に基づいて、高い精度で予測運動情報及び予測道路情報を導出することができる。従って、現時点から第２期間後に自車両が道なりに走行しているか否かの判定精度を高めることができる。
【００４０】
道なり走行判定部２４は、上述した予測運動情報及び予測道路情報に基づいて、自車両が現時点から第２期間後に道路に沿って道なりに走行しているか否かを判定する（道なり走行判定ステップ）。例えば、道なり走行判定部２４は、自車両が道路に沿って道なりに走行している状態での自車両の運動情報とその際に自車両が走行した道路の形状情報との関係を学習し、その学習結果と、予測運動情報及び予測道路情報との関係に基づいて判定を行う。
【００４１】
具体例を挙げると、道なり走行判定部２４は、上述のように運動情報取得部が取得した過去運動情報の一部と、道路情報取得部２２が取得した走行道路情報とを、道なり走行学習ＤＢ４において、ある時点で自車両が道路に沿って道なりに走行している状態での自車両の運動情報とその際に自車両が走行した道路の形状情報との関係として複数記憶させるという学習を継続的に行う。その結果、道なり走行学習ＤＢ４には、例えば、自車両が道路に沿って道なりに走行している状態での、ある時点での自車両の走行速度Ｖ０及びヨーレートＹＲ０と、その時点で自車両が位置した道路の曲率半径Ｒ０との組み合わせデータが、学習結果として継続的に複数蓄積される。これにより、道なり走行判定部２４は、道なり走行学習ＤＢ４に記憶されている学習結果に基づいて、自車両が道路に沿って道なりに走行している状態での、道なり走行の指標値である「Ｒ０×ＹＲ０／Ｖ０」を導出できる。つまり、道なり走行判定部２４は、自車両が道路に沿って道なりに走行している状態であれば、上記指標値がどのような値になったのかを学習結果（指標値：「Ｒ０×ＹＲ０／Ｖ０」）として把握できる。
【００４２】
また、道なり走行判定部２４には、予測演算部２３から、予測運動情報としての現時点からＹ秒後での自車両の走行速度Ｖ２及びヨーレートＹＲ２と、予測道路情報としての現時点からＹ秒後の自車両の位置での道路の曲率半径Ｒ２とが伝達される。その結果、道なり走行判定部２４は、それらの値から、道なり走行の指標値である「Ｒ２×ＹＲ２／Ｖ２」を導出できる。
【００４３】
そして、道なり走行判定部２４は、学習結果である過去の「Ｒ０×ＹＲ０／Ｖ０」の値と、予測運動情報及び予測道路情報に基づく指標値である「Ｒ×ＹＲ／Ｖ」の予測値との関係に基づいて判定を行う。つまり、道なり走行判定部２４は、予測運動情報及び予測道路情報としての、道なり走行の指標値である「Ｒ２×ＹＲ２／Ｖ２」と、道なり走行学習ＤＢ４に記憶されている学習結果に基づいて把握できる、自車両が道路に沿って道なりに走行している状態での、道なり走行の指標値である「Ｒ０×ＹＲ０／Ｖ０」とを、公知の判定手法を用いて解析することで、自車両が現時点からＹ秒後に道路に沿って道なりに走行しているか否かを判定できる。
【００４４】
このように、本実施形態の道なり走行判定システムでは、自車両が道なりに走行している状態での自車両の運動情報とその際に自車両が走行した道路の形状情報との関係を学習した学習結果に基づいて、高い精度で自車両が道なりに走行しているか否かを判定することができる。従って、現時点から第２期間後に自車両が道なりに走行しているか否かの判定精度を高めることができる。また、自車両が道なりに走行している程度を適切に数値化して道なり走行判定部２４による判定に用いることができる。これにより、比較的少ない情報項目数によって、自車両が道なりに走行しているかの判定を高精度に行うことができる。従って、予測演算部２３や道なり走行判定部２４による演算処理の負荷を少なく抑えつつ、現時点から第２期間後に自車両が道なりに走行しているか否かの判定精度を高めることができる。
【００４５】
上述した公知の判定手法としては、ＯＣ−ＳＶＭ（One Class SVM）、Ａｕｔｏ  Ｅｎｃｏｄｅｒ、ＬＳＴＭ（Long Short-Term Memory）、Ｋ−ｍｅａｎｓ、ｋ−近傍法（K Nearest Neighbor）、ＬＯＦ（Local Outlier Factor）がある。
【００４６】
図４は、走行道路８において道なり走行判定システムが活用される場面例を模式的に描いた図である。図示するように、現時点で自車両Ｃが位置Ｐ（０）に存在しているとき、本実施形態の道なり走行判定システムは、将来のＹ秒後に、自車両Ｃが位置Ｐ（Ｙ）において走行道路８に沿って道なりに走行しているか否かを判定する。このように、本実施形態の道なり走行判定システムによれば、過去の情報に基づいて予測される第２期間後（即ち、将来の位置Ｐ（Ｙ）で）の自車両の運動情報及び道路の形状情報に基づいて、第２期間後（即ち、将来の位置Ｐ（Ｙ）で）に自車両が道なりに走行しているか否かを事前に（即ち、現在の位置Ｐ（０）で）判定することができる。このため、自車両の現時点での状態に基づいて判定するよりも早く、自車両が道なりに走行しているか否かを判定することができる。
【００４７】
また、本実施形態の道なり走行判定システムでは、走行速度及びヨーレートという比較的少ない情報項目数によって、自車両が道なりに走行しているかの判定を高精度に行うことができる。従って、予測演算部２３や道なり走行判定部２４による演算処理の負荷を少なく抑えつつ、現時点から第２期間後に自車両が道なりに走行しているか否かの判定精度を高めることができる。
【００４８】
道なり走行判定システムによって、自車両Ｃが現時点からＹ秒後に道路に沿って道なりに走行していないと判定されたとき、例えばＥＣＵ３０は、地図情報ＤＢ２を参照して、位置Ｐ（Ｙ）の設定範囲内に、自車両Ｃが現在走行している走行道路８に対して他の道路が接続されているか否かを把握できる。位置Ｐ（Ｙ）の設定範囲内に、走行道路８に対して図４のような一方通行で合流する合流道路９が接続される場合、自車両Ｃが現時点からＹ秒後に道路に沿って道なりに走行していないと判定したということは、自車両Ｃが合流道路９へ向けて逆走する可能性があることを示している。そのため、このような場合には、ＥＣＵ３０は、ディスプレイ４２によって文字情報を表示することや光の点滅を行うことや、スピーカ４３によって警告音や警告メッセージを発することなどで、乗員に逆走する可能性があることを警告することもできる。
【００４９】
尚、上記のように自車両Ｃが逆走する可能性があると判定した場合であっても、渋滞や交通規制などの自車両Ｃの前方での走行道路８の通行状況に起因する受動的なものが原因で道なりに走行していないと判定した場合には、逆走走行の除外判定を行うようにしてもよい。例えば、地図情報ＤＢ２を参照して、位置Ｐ（Ｙ）の設定範囲内の自車両Ｃの前方の道路において、カメラ１６などの撮像装置から得られる情報に基づいて渋滞による他車両、車線規制に用いられる物、障害物などの進路規制物が存在しているかどうかを判断することができる。また、地図情報ＤＢ２を参照して、位置Ｐ（Ｙ）の設定範囲内の自車両Ｃの前方の道路において、通信モジュール４４などの通信装置から受信した渋滞地点を含む渋滞情報に基づいて渋滞が発生しているかどうかを判断することができる。そして、上述したような渋滞による他車両を含む進路規制物が存在する場合には、上記のように自車両Ｃが逆走する可能性があると判定した場合であっても、逆走走行の除外判定を行って、警告を行わないようにしてもよい。
【００５０】
また、図示は省略するが、位置Ｐ（Ｙ）の設定範囲内に、合流及び分岐する道路が走行道路８に接続されていない場合、自車両Ｃが現時点からＹ秒後に道路に沿って道なりに走行していないと判定したということは、自車両Ｃが例えばＵターンして走行道路８内で逆走する可能性などがあることを示している。この場合も、ＥＣＵ３０は、ディスプレイ４２によって文字情報を表示することや光の点滅を行うことや、スピーカ４３によって警告音や警告メッセージを発することなどで、乗員に逆走する可能性があることを警告することもできる。
【００５１】
同じく図示は省略するが、位置Ｐ（Ｙ）の設定範囲内に、走行道路８から分岐して走行できる別の道路（即ち、逆走にはならない道路）が接続されている場合、自車両Ｃが現時点からＹ秒後に道路に沿って道なりに走行していないと判定したということは、自車両Ｃが別の道路へ向けて方向転換する可能性があることを示している。この場合、ＥＣＵ３０は、自車両Ｃが現時点からＹ秒後に道路に沿って道なりに走行していないという状態を、適切な走行状態として認識する。
【００５２】
２．その他の実施形態
次に、道なり走行判定システムのその他の実施形態について説明する。
【００５３】
（１）上記の実施形態では、道なり走行判定システムの構成について具体例を挙げて説明したが、その構成は適宜変更可能である。特に、図１及び図２に示す各機能部の分割構成は、単なる一例であり、適宜統合し、或いは細分化することが可能である。
【００５４】
（２）上記の実施形態において、指標値の導出を、予測演算部２３及び道なり走行判定部２４のどちらが行ってもよい。
【００５５】
（３）上記の実施形態において、道なり走行学習ＤＢ４が、ある時点で自車両が道路に沿って道なりに走行している状態での自車両の運動情報とその際に自車両が走行した道路の形状情報との関係を記憶している例を説明したが、本発明の実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、道なり走行学習ＤＢ４が、ある時点で自車両が道路に沿って道なりに走行している状態及び道なりに走行していない状態での自車両の運動情報とその際に自車両が走行した道路の形状情報との関係を記憶していてもよい。
【００５６】
（４）上記の実施形態において、道なり走行判定システムが活用される場面例を幾つか説明したが、別の場面でも道なり走行判定システムを活用できる。例えば、自車両が将来のＹ秒後に道なりに走行していないと判定したとき、自車両からその判定結果についての情報及び自車両の現在位置の情報を周囲に送信する。その結果、例えば後方を走行している車両は、前方の車両が道なりに走行しないこと、即ち、方向転換や減速を行う可能性があることを把握できる。各車両間での情報の送受信は、例えばＺｉｇＢｅｅ（登録商標）などの様々な無線通信技術に基づいて行うことができる。
【００５７】
（５）上記の実施形態では、道路情報取得部２２は、自車位置情報に基づいて、地図情報ＤＢ２に記憶されている道路情報から、自車両が現在走行している道路の形状情報である走行道路情報を取得する構成を例として説明した。しかし、これに限定されず、例えば、道路情報取得部２２が、カメラ１６により取得した画像情報に対する画像認識処理を行い、自車両の前方の風景画像に含まれる道路の形状を認識し、その認識結果に基づいて、自車両が現在走行している道路の形状情報（例えば道路の曲率半径）である走行道路情報を取得する構成としても良い。
【００５８】
（６）なお、上述した各実施形態で開示された構成は、矛盾が生じない限り、他の実施形態で開示された構成と組み合わせて適用することも可能である。その他の構成に関しても、本明細書において開示された実施形態は全ての点で単なる例示に過ぎない。従って、本開示の趣旨を逸脱しない範囲内で、適宜、種々の改変を行うことが可能である。
【００５９】
３．上記実施形態の概要
以下、上記において説明した道なり走行判定システム、道なり走行判定方法、及び道なり走行判定プログラムの概要について説明する。
【００６０】
この道なり走行判定システムは、現時点から過去の第１期間の自車両の運動情報である過去運動情報を取得する運動情報取得部（２１）と、自車両が走行している道路の形状情報である走行道路情報を取得する道路情報取得部（２２）と、過去運動情報及び走行道路情報に基づいて、現時点から第２期間後の自車両の運動情報である予測運動情報、及び、現時点から第２期間後に自車両が走行する地点の道路の形状情報である予測道路情報を導出する予測演算部（２３）と、予測運動情報及び予測道路情報に基づいて、自車両が現時点から第２期間後に道路に沿って道なりに走行しているか否かを判定する道なり走行判定部（２４）と、を備える。
【００６１】
このシステムによれば、現時点から過去の第１期間の自車両の運動情報と自車両が走行している道路の形状情報とに基づいて、現時点から第２期間後の自車両の運動情報及び現時点から第２期間後に自車両が走行する地点の道路の形状情報を予測し、それに基づいて、自車両が現時点から第２期間後に道路に沿って道なりに走行しているか否かを判定することができる。すなわち、過去の情報に基づいて予測される第２期間後の自車両の運動情報及び道路の形状情報に基づいて、第２期間後に自車両が道なりに走行しているか否かを事前に判定することができる。このため、自車両の現時点での状態に基づいて判定するよりも早く、自車両が道なりに走行しているか否かを判定することができる。
【００６２】
ここで、運動情報取得部（２１）は、運動情報として、自車両の走行速度とヨーレートを取得し、道路情報取得部（２２）は、形状情報として、道路の曲率半径を取得すると好適である。
【００６３】
この構成によれば、比較的少ない情報項目数によって、自車両が道なりに走行しているかの判定を高精度に行うことができる。従って、予測演算部（２３）や道なり走行判定部（２４）による演算処理の負荷を少なく抑えつつ、現時点から第２期間後に自車両が道なりに走行しているか否かの判定精度を高めることができる。
【００６４】
また、予測演算部（２３）は、第１期間に対応する長さの過去の対象期間における自車両の運動情報と、対象期間から第２期間後である過去の自車両の運動情報との関係を学習し、その学習結果と、過去運動情報との関係に基づいて、予測運動情報を導出すると共に、予測運動情報と走行道路情報とに基づいて、予測道路情報を導出すると好適である。
【００６５】
この構成によれば、自車両の運動情報に関する、過去の任意の時点より前の第１期間に対応する長さの期間と当該時点から第２期間後との関係を学習した学習結果に基づいて、高い精度で予測運動情報及び予測道路情報を導出することができる。従って、現時点から第２期間後に自車両が道なりに走行しているか否かの判定精度を高めることができる。
【００６６】
また、道なり走行判定部（２４）は、自車両が道路に沿って道なりに走行している状態での自車両の運動情報とその際に自車両が走行した道路の形状情報との関係を学習し、その学習結果と、予測運動情報及び予測道路情報との関係に基づいて判定を行うと好適である。
【００６７】
この構成によれば、自車両が道なりに走行している状態での自車両の運動情報とその際に自車両が走行した道路の形状情報との関係を学習した学習結果に基づいて、高い精度で自車両が道なりに走行しているか否かを判定することができる。従って、現時点から第２期間後に自車両が道なりに走行しているか否かの判定精度を高めることができる。
【００６８】
また、運動情報としての自車両の走行速度を「Ｖ」、運動情報としての自車両のヨーレートを「ＹＲ」、形状情報としての道路の曲率半径を「Ｒ」として、道なり走行判定部（２４）は、過去の（Ｒ×ＹＲ）／Ｖの値を学習し、その学習結果と、予測運動情報及び予測道路情報に基づく（Ｒ×ＹＲ）／Ｖの予測値との関係に基づいて判定を行うと好適である。
【００６９】
この構成によれば、自車両が道なりに走行している程度を適切に数値化して道なり走行判定部（２４）による判定に用いることができる。これにより、比較的少ない情報項目数によって、自車両が道なりに走行しているかの判定を高精度に行うことができる。従って、予測演算部（２３）や道なり走行判定部（２４）による演算処理の負荷を少なく抑えつつ、現時点から第２期間後に自車両が道なりに走行しているか否かの判定精度を高めることができる。
【００７０】
この道なり走行判定方法は、現時点から過去の第１期間の自車両の運動情報である過去運動情報を取得する運動情報取得ステップと、自車両が走行している道路の形状情報である走行道路情報を取得する道路情報取得ステップと、過去運動情報及び走行道路情報に基づいて、現時点から第２期間後の自車両の運動情報である予測運動情報、及び、現時点から第２期間後に自車両が走行する地点の道路の形状情報である予測道路情報を導出する予測演算ステップと、予測運動情報及び予測道路情報に基づいて、自車両が現時点から第２期間後に道路に沿って道なりに走行しているか否かを判定する道なり走行判定ステップと、を備える。
【００７１】
この方法によれば、現時点から過去の第１期間の自車両の運動情報と自車両が走行している道路の形状情報とに基づいて、現時点から第２期間後の自車両の運動情報及び現時点から第２期間後に自車両が走行する地点の道路の形状情報を予測し、それに基づいて、自車両が現時点から第２期間後に道路に沿って道なりに走行しているか否かを判定することができる。すなわち、過去の情報に基づいて予測される第２期間後の自車両の運動情報及び道路の形状情報に基づいて、第２期間後に自車両が道なりに走行しているか否かを事前に判定することができる。このため、自車両の現時点での状態に基づいて判定するよりも早く、自車両が道なりに走行しているか否かを判定することができる。
【００７２】
この道なり走行判定プログラムは、現時点から過去の第１期間の自車両の運動情報である過去運動情報を取得する運動情報取得機能と、自車両が走行している道路の形状情報である走行道路情報を取得する道路情報取得機能と、過去運動情報及び走行道路情報に基づいて、現時点から第２期間後の自車両の運動情報である予測運動情報、及び、現時点から第２期間後に自車両が走行する地点の道路の形状情報である予測道路情報を導出する予測演算機能と、予測運動情報及び予測道路情報に基づいて、自車両が現時点から第２期間後に道路に沿って道なりに走行しているか否かを判定する道なり走行判定機能と、をコンピュータに実現させる。
【００７３】
このプログラムによれば、現時点から過去の第１期間の自車両の運動情報と自車両が走行している道路の形状情報とに基づいて、現時点から第２期間後の自車両の運動情報及び現時点から第２期間後に自車両が走行する地点の道路の形状情報を予測し、それに基づいて、自車両が現時点から第２期間後に道路に沿って道なりに走行しているか否かを判定することができる。すなわち、過去の情報に基づいて予測される第２期間後の自車両の運動情報及び道路の形状情報に基づいて、第２期間後に自車両が道なりに走行しているか否かを事前に判定することができる。このため、自車両の現時点での状態に基づいて判定するよりも早く、自車両が道なりに走行しているか否かを判定することができる。
【産業上の利用可能性】
【００７４】
本開示に係る技術は、自車両が道路に沿って道なりに走行しているか否かを判定する道なり走行判定システム、道なり走行判定方法、及び道なり走行判定プログラムに利用することができる。
【符号の説明】
【００７５】
２１  運動情報取得部
２２  道路情報取得部
２３  予測演算部
２４  道なり走行判定部
【図１】
2019095211.tif 000003
【図２】
2019095211.tif 000004
【図３】
2019095211.tif 000005
【図４】
2019095211.tif 000006