(57)【要約】【課題】移動体の速度を精度良く予測する。【解決手段】実施形態に係る情報処理装置は、走行情報取得部と、交差点情報取得部と、経路特定部と、制御点検出部と、モデル生成部とを備える。走行情報取得部は、交差点へと進入する移動体の走行に関する走行情報を取得する。交差点情報取得部は、交差点の構成を示す交差点情報を取得する。経路特定部は、走行情報および交差点情報に基づき、交差点において移動体が走行すると予測される参照経路を特定する。制御点検出部は、特定された参照経路に含まれる位置である速度制御点を検出する。モデル生成部は、走行情報および交差点情報に基づき、移動体の予測速度の時間変化を表す速度モデルであって、速度制御点における速度が極小となる速度モデルを生成する。【選択図】図３
2019016208.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
交差点へと進入する移動体の走行に関する走行情報を取得する走行情報取得部と、
前記交差点の構成を示す交差点情報を取得する交差点情報取得部と、
前記走行情報および前記交差点情報に基づき、前記交差点において前記移動体が走行すると予測される参照経路を特定する経路特定部と、
特定された前記参照経路に含まれる位置である速度制御点を検出する制御点検出部と、
前記走行情報および前記交差点情報に基づき、前記移動体の予測速度の時間変化を表す速度モデルであって、前記速度制御点における速度が極小となる前記速度モデルを生成するモデル生成部と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記制御点検出部は、前記移動体の加速度の正負が反転する位置を前記速度制御点として検出する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記制御点検出部は、前記参照経路における曲率が最大となる位置を前記速度制御点として検出する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記制御点検出部は、前記参照経路における中心点を前記速度制御点として検出する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記制御点検出部は、前記参照経路における横断歩道の所定距離前を前記速度制御点として検出する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記モデル生成部は、前記速度制御点までの前記移動体の予測速度の時間変化を表す第１速度モデルと、前記速度制御点からの前記移動体の予測速度の時間変化を表す第２速度モデルとを生成する
請求項１から５の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記走行情報取得部は、少なくとも１つの時刻における前記移動体の速度の観測データを取得し、
前記モデル生成部は、
前記速度制御点における前記移動体の初期推定速度を算出し、
前記速度制御点における前記移動体の初期推定速度、並びに、前記少なくとも１つの時刻における前記移動体の速度の観測データに対して、誤差が小さくなるように前記第１速度モデルを最適化する
請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記モデル生成部は、基準時刻における前記移動体の位置から前記速度制御点までの間の前記参照経路の経路長が、前記基準時刻から前記極小の時刻までの前記第１速度モデルの積分値と一致する拘束条件の下で、前記第１速度モデルを最適化する
請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記第１速度モデルは、時刻を変数とする３次関数であり、
前記モデル生成部は、前記基準時刻から前記極小の時刻までに別の極を有さない拘束条件の下で、前記第１速度モデルを最適化する
請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記モデル生成部は、前記速度制御点における前記移動体の初期推定速度、並びに、前記少なくとも１つの時刻における前記移動体の速度の観測データに対して、拘束条件の下で、自乗誤差が最小となるように前記第１速度モデルを最適化する
請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記走行情報取得部は、前記交差点への進入時の前記移動体の速度である流入速度を取得し、
前記交差点情報取得部は、前記交差点における交差角、隅角部半径および前記参照経路の歩車道境界線からの距離を取得し、
前記モデル生成部は、前記流入速度、前記交差角、前記隅角部半径および前記歩車道境界線からの距離に基づき、前記移動体の前記速度制御点での初期推定速度を算出する
請求項７から１０の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記モデル生成部は、最適化した前記第１速度モデルから算出される加速度が予め定められた範囲外である場合、前記速度制御点の位置を変更して、再度前記第１速度モデルを最適化する
請求項６から１０の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記モデル生成部は、前記移動体の加速度が０となる安定速度と、最適化した前記第１速度モデルから算出される、前記移動体の前記速度制御点の通過時の時刻および速度とに基づき、前記第２速度モデルを生成する
請求項６から１２の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記第２速度モデルは、時刻を変数とする３次関数であり、
前記モデル生成部は、前記安定速度および歩車道境界線からの距離に基づき、前記第２速度モデルにおける変数の３乗項の係数を算出する
請求項１３に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
前記速度モデルに基づき車両を駆動するための駆動機構を制御する車両制御部をさらに備える
請求項１から１４の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１６】
請求項１から１５の何れか１項に記載の情報処理装置を搭載した車両。
【請求項１７】
交差点へと進入する移動体の走行に関する走行情報を取得するステップと、
前記交差点の構成を示す交差点情報を取得するステップと、
前記走行情報および前記交差点情報に基づき、前記交差点において前記移動体が走行すると予測される参照経路を特定するステップと、
特定された前記参照経路に含まれる位置である速度制御点を検出するステップと、
前記走行情報および前記交差点情報に基づき、前記移動体の予測速度の時間変化を表す速度モデルであって、前記速度制御点における速度が極小となる前記速度モデルを生成するステップと、
を有する情報処理方法。
【請求項１８】
コンピュータに、
交差点へと進入する移動体の走行に関する走行情報を取得するステップと、
前記交差点の構成を示す交差点情報を取得するステップと、
前記走行情報および前記交差点情報に基づき、前記交差点において前記移動体が走行すると予測される参照経路を特定するステップと、
特定された前記参照経路に含まれる位置である速度制御点を検出するステップと、
前記走行情報および前記交差点情報に基づき、前記移動体の予測速度の時間変化を表す速度モデルであって、前記速度制御点における速度が極小となる前記速度モデルを生成するステップと、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、情報処理装置、車両、情報処理方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、自動運転等の分野において、車両は、交差点を走行する場合、他車両がどのように走行するかを予測することが要求される。しかし、交差点において、車両は、速度を複雑に変化させる。このため、車両は、他車両がどのように走行するかを予測することが困難であった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０００−３３３０６０号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】中村英樹，井料美帆，鈴木弘司，浜岡秀勝、「改良対策立案のための交差点安全性評価シミュレータの研究開発」（第３章  ３．２  走行速度，第４章  ４．２  走行速度）、新道路技術会議、平成２７年７月、ｐｐ．７−１０，１６−１７
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明が解決しようとする課題は、移動体の速度を精度良く予測することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態に係る情報処理装置は、走行情報取得部と、交差点情報取得部と、経路特定部と、制御点検出部と、モデル生成部とを備える。前記走行情報取得部は、交差点へと進入する移動体の走行に関する走行情報を取得する。前記交差点情報取得部は、前記交差点の構成を示す交差点情報を取得する。前記経路特定部は、前記走行情報および前記交差点情報に基づき、前記交差点において前記移動体が走行すると予測される参照経路を特定する。前記制御点検出部は、特定された前記参照経路に含まれる位置である速度制御点を検出する。前記モデル生成部は、前記走行情報および前記交差点情報に基づき、前記移動体の予測速度の時間変化を表す速度モデルであって、前記速度制御点における速度が極小となる前記速度モデルを生成する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】実施形態に係る車両を示す図。
【図２】実施形態に係る情報処理装置の構成図。
【図３】処理回路の機能構成図。
【図４】参照経路等の一例を示す図。
【図５】速度制御点の一例を示す図。
【図６】実施形態に係る情報処理装置の処理の流れを示すフローチャート。
【図７】第１速度モデルおよび第２速度モデルの一例を示す図。
【図８】第１速度モデルの生成処理の流れを示すフローチャート。
【図９】第１速度モデルの最適化処理を説明するための図。
【図１０】第２速度モデルの生成処理の流れを示すフローチャート。
【図１１】第１変形例に係る速度制御点を示す図。
【図１２】第２変形例に係る速度制御点を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、添付図面を参照しながら、本発明の実施形態を説明する。本実施形態に係る情報処理装置１０は、交差点において、移動体の速度を精度良く予測する。移動体は、例えば、他車両である。
【０００９】
図１は、実施形態に係る車両１００を示す図である。車両１００は、情報処理装置１０を備える。情報処理装置１０は、例えば専用または汎用コンピュータを含む装置である。情報処理装置１０は、情報処理機能が車両１００には搭載されずに、クラウド等の他装置に搭載されてもよい。また、情報処理装置１０は、車両１００ではなく、例えばロボットまたはドローン等の他種類の移動体に備えられてもよい。車両１００は、例えば人による運転操作を介して走行する通常車両であってもよいし、人による運転操作を介さずに自動的に走行することができる（自律走行することができる）自動運転車両であってもよい。
【００１０】
図２は、実施形態に係る情報処理装置１０の構成の一例を示す図である。情報処理装置１０は、入力部１２と、表示部１４と、センサ部１６と、通信部１８と、車両制御部２０と、処理部３０とを備える。
【００１１】
入力部１２は、ユーザからの指示および情報入力を受け付ける。入力部１２は、例えば、操作パネル、マウスまたはトラックボール等のポインティングデバイス、あるいはキーボード等の入力デバイスである。
【００１２】
表示部１４は、各種の情報を表示する。表示部１４は、例えば、液晶表示器等の表示デバイスである。
【００１３】
センサ部１６は、周囲の移動体（例えば他車両）の位置、速度、加速度および角速度等を検出するための１または複数の種類のセンサを有する。例えば、センサ部１６は、周囲の移動体を音波によって探知するソナーを有してよい。また、例えば、センサ部１６は、周囲の移動体の奥行き方向の位置を取得するためのステレオカメラを含んでもよい。また、例えば、センサ部１６は、周囲の移動体までの距離を測定するためのミリ波レーダー、または、周囲の移動体の位置（例えば自車両からの距離および角度）を検出するためのＬｉＤＡＲセンサを含んでもよい。センサ部１６は、周囲の移動体（例えば他車両）の位置、速度、加速度および角速度等を検出するために、これら以外のセンサを含んでもよい。
【００１４】
通信部１８は、例えば無線通信を介して外部装置と情報を送受信するインタフェースである。通信部１８は、他車両または路側機等と無線通信を行ってもよい。また、通信部１８は、ネットワークを介してサーバ等にアクセスしてもよい。
【００１５】
車両制御部２０は、自車両を駆動させるための駆動機構を制御する。例えば、車両１００が自動運転車両である場合には、センサ部１６から得られる情報およびその他の情報に基づき周辺の状況を判断して、アクセル量、ブレーキ量および操舵角等を制御する。また、車両１００が人による運転操作を介して走行する通常車両の場合、車両制御部２０は、操作情報に応じて、アクセル量、ブレーキ量および操舵角等を制御する。
【００１６】
処理部３０は、例えば、専用または汎用コンピュータである。処理部３０は、入力部１２、表示部１４、センサ部１６、通信部１８および車両制御部２０を管理および制御する。
【００１７】
処理部３０は、処理回路３２と、記憶回路３４とを有する。処理回路３２および記憶回路３４は、バスを介して接続される。また、処理回路３２は、例えば、バスを介して、入力部１２、表示部１４、センサ部１６、通信部１８および車両制御部２０と接続される。
【００１８】
処理回路３２は、例えば１または複数のプロセッサであって、プログラムを記憶回路３４から読み出して実行することにより、プログラムに対応する機能を実現する。本実施形態において、処理回路３２は、交差点において、周囲の移動体の速度の予測のための予測プログラムを実行する。この予測プログラムを読み出して実行している状態の処理回路３２は、図２の処理回路３２内に示された各部を含む。すなわち、処理回路３２は、予測プログラムを実行することにより、走行情報取得部４２、交差点情報取得部４４、方向予測部４６、経路特定部４８、制御点検出部５０、モデル生成部５２、軌跡算出部５４および提示部５６として機能する。これらの各部の詳細は、後述する。
【００１９】
また、「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Ｓｉｍｐｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｌｏｇｉｃ  Ｄｅｖｉｃｅ：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Ｃｏｍｐｌｅｘ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｌｏｇｉｃ  Ｄｅｖｉｃｅ：ＣＰＬＤ）およびフィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。プロセッサは、記憶回路３４に保存されたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、記憶回路３４にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成しても構わない。この場合、プロセッサは、回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。
【００２０】
記憶回路３４には、処理回路３２を、走行情報取得部４２、交差点情報取得部４４、方向予測部４６、経路特定部４８、制御点検出部５０、モデル生成部５２、軌跡算出部５４および提示部５６として機能させるためのプログラムが記憶されている。記憶回路３４は、処理回路３２が行う各処理機能に伴うデータ等を必要に応じて記憶する。
【００２１】
例えば、記憶回路３４は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等である。また、記憶回路３４は、一部または全部の機能が、処理部３０の外部の記憶装置で実現されてもよい。記憶回路３４は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）やインターネット等により伝達されたプログラムをダウンロードして記憶または一時記憶した記憶媒体であってもよい。記憶回路３４は、１つの記憶媒体により構成されていてもよいし、複数の記憶媒体により構成されていてもよい。また、記憶回路３４は、複数の種類の記憶媒体により構成されていてもよい。
【００２２】
図３は、処理回路３２の機能構成を示す図である。処理回路３２は、交差点において、周囲の他車両等である移動体の速度の予測のための予測プログラムを実行する。予測プログラムを実行した処理回路３２は、走行情報取得部４２と、交差点情報取得部４４と、方向予測部４６と、経路特定部４８と、制御点検出部５０と、モデル生成部５２と、軌跡算出部５４と、提示部５６とを有する。
【００２３】
ここで、交差点とは、複数の道路（移動体の走行路）が交差する領域である。交差点に進入した移動体は、右折または左折をして他の道路に進んだり、直進をして現在の道路をそのまま進んだりする。また、本実施形態において、移動体は、車両であるが、車両に限らず、走行路に沿って移動するロボットまたはドローン等であってよい。
【００２４】
走行情報取得部４２は、交差点へと進入する移動体を、速度予測をする対象として特定する。例えば、走行情報取得部４２は、交差点に進入する前の他車両を、対象移動体として特定する。また、例えば、走行情報取得部４２は、交差点を通過途中の他車両を、対象移動体として特定してもよい。
【００２５】
そして、走行情報取得部４２は、対象移動体の走行に関する走行情報を取得する。例えば、走行情報取得部４２は、対象移動体の位置、速度および加速度等の観測データを、対象移動体の走行情報として一定時間毎に取得する。走行情報取得部４２は、センサ部１６により検出された情報に基づき走行情報を取得する。
【００２６】
交差点情報取得部４４は、対象移動体が進入する交差点の構成を示す交差点情報を取得する。交差点情報取得部４４は、記憶回路３４に記憶された交差点情報を読み出してもよいし、通信部１８を介して外部のサーバ等から交差点情報を取得してもよい。
【００２７】
交差点情報は、例えば、図４に示すように、複数の参照経路、交差角、隅角部半径、走路幅および歩車道境界線からの距離等の、交差点の形状等に関する情報を含む。さらに、交差点情報は、交差点における横断歩道および道路標識等の内容および表示位置等の、交差点の標識に関する情報も含んでもよい。
【００２８】
参照経路は、交差点内における移動体の走行経路を表す。参照経路は、位置を表す点列であってもよいし、スプライン曲線またはクロソイド曲線等の曲線パラメータであってもよい。また、交差点情報には、交差点において走行可能な全ての参照経路に関する情報が含まれる。例えば、２つの道路が交差する交差点情報には、それぞれの流入口について、直進、右折および左折の参照経路を含む。
【００２９】
交差角は、交差する２つの道路の角度を表す。隅角部半径は、交差点における隅角部に形成される円弧の半径を表す。隅角部半径は、参照経路の曲率が最大となる位置での曲率半径から、走路幅の１／２の値を減じた値であってもよい。なお、交差点情報取得部４４は、他の方法で隅角部半径の近似値を算出してもよい。歩車道境界線からの距離は、歩道と車道との境界線から、参照経路までの距離を表す。
【００３０】
方向予測部４６は、対象移動体が、交差点内において、何れの方向に進むかを予測する。例えば、方向予測部４６は、対象移動体が、直進するか、右折するか、左折をするかを予測する。例えば、方向予測部４６は、センサ部１６により撮像された対象移動体の画像に基づき、対象移動体に設けられたウィンカーの点滅を認識して、直進するか、右折するか、左折をするかを予測する。方向予測部４６は、対象移動体から車車間通信を介して取得した情報に基づき、直進するか、右折するか、左折をするかを予測してもよい。また、これに代えてまたはこれに加えて、方向予測部４６は、対象移動体の速度の変化および角速度の変化により、直進するか、右折するか、左折をするかを予測してもよい。
【００３１】
経路特定部４８は、対象移動体の走行情報、対象移動体が進む方向の予測結果、および、交差点情報に基づき、交差点において対象移動体が走行すると予測される参照経路を特定する。例えば、経路特定部４８は、交差点情報に含まれる複数の参照経路の中から、対象移動体の位置および対象移動体が進む方向の予測結果に基づき、対象移動体が走行すると予測される１つの参照経路を特定する。経路特定部４８は、対象移動体が進む方向の予測ができなかった場合、対象移動体が走行する可能性のある２以上の参照経路を特定してもよい。
【００３２】
制御点検出部５０は、経路特定部４８により特定された参照経路に含まれる位置である速度制御点を検出する。例えば、速度制御点は、参照経路における、対象移動体の加速度の正負が反転すると予測される位置を示す。例えば、図５に示すように、制御点検出部５０は、特定された参照経路における、曲率が最大の位置を速度制御点として検出する。この場合、制御点検出部５０は、特定された参照経路の形状を解析して、曲率が最大の位置を検出する。
【００３３】
モデル生成部５２は、特定された参照経路、走行情報、交差点情報および速度制御点に基づき、対象移動体の予測速度の時間変化を表す速度モデルを生成する。モデル生成部５２は、直進モデル生成部６２と、右左折モデル生成部６４とを含む。
【００３４】
直進モデル生成部６２は、対象移動体が交差点において直進すると判断された場合、特定された参照経路、走行情報および交差点情報に基づき、速度モデルを生成する。例えば、直進モデル生成部６２は、加速度を徐々にゼロに近づけることにより、安定した速度に近づけるモデルを生成する。また、例えば、直進モデル生成部６２は、等速運度または等加速度運動等を表すモデルを生成してもよい。例えば、直進モデル生成部６２は、時間を変数とした関数を速度モデルとして算出する。
【００３５】
右左折モデル生成部６４は、対象移動体が交差点において右折または左折すると判断された場合、特定された参照経路、走行情報および交差点情報に基づき、速度制御点における速度が極小となる速度モデルを生成する。なお、極小とは、下側にピークとなる波形におけるピーク点を表す。
【００３６】
具体的には、右左折モデル生成部６４は、速度制御点までの対象移動体の予測速度の時間変化を表す第１速度モデルと、速度制御点からの対象移動体の予測速度の時間変化を表す第２速度モデルとを生成する。例えば、右左折モデル生成部６４は、時間を変数とした関数を第１速度モデルおよび第２速度モデルとして算出する。例えば、右左折モデル生成部６４は、時間を変数とした３次関数を、第１速度モデルおよび第２速度モデルとして算出する。モデル生成部５２は、速度モデルを生成することにより、将来の任意の時刻における対象移動体の速度を予測することができる。
【００３７】
軌跡算出部５４は、モデル生成部５２により生成された速度モデルおよび特定された参照経路に基づき、対象移動体の予測移動軌跡を算出する。提示部５６は、軌跡算出部５４により算出された予測移動軌跡を、例えば、地図情報上に描画して表示部１４に表示させる。提示部５６は、センサ部１６により検出された各情報に基づき地図情報を生成してもよいし、ネットワークを介してサーバ等から地図情報を取得してもよい。提示部５６は、予測移動軌跡を表示部１４に表示することにより、自車両の運転者に対して、対象移動体がどのように移動するかを提示することができる。
【００３８】
図６は、実施形態に係る情報処理装置１０の処理の流れを示すフローチャートである。情報処理装置１０は、図６に示す流れで処理を実行する。
【００３９】
まず、Ｓ１１１において、情報処理装置１０は、交差点へと進入する何れかの移動体を、対象移動体として特定する。続いて、Ｓ１１２において、情報処理装置１０は、対象移動体の走行情報を取得する。情報処理装置１０は、例えば所定間隔毎に、対象移動体の位置、速度および加速度を取得する。
【００４０】
続いて、Ｓ１１３において、情報処理装置１０は、対象移動体が進入する交差点の構成を示す交差点情報を取得する。例えば、情報処理装置１０は、複数の参照経路、交差角、隅角部半径、走路幅および歩車道境界線からの距離等を含む交差点情報を取得する。
【００４１】
続いて、Ｓ１１４において、情報処理装置１０は、対象移動体が、交差点内において、何れの方向に進むかを予測する。例えば、情報処理装置１０は、対象移動体が、交差点内において、直進するか、右折するか、左折するかを予測する。
【００４２】
続いて、Ｓ１１５において、情報処理装置１０は、対象移動体の走行情報、対象移動体が進む方向の予測結果、および、交差点情報に基づき、交差点において対象移動体が走行すると予測される参照経路を特定する。情報処理装置１０は、交差点情報に含まれる複数の参照経路の中から、対象移動体の位置および対象移動体が進む方向の予測結果に基づき、対象移動体が走行すると予測される１つの参照経路を特定する。
【００４３】
続いて、Ｓ１１６において、情報処理装置１０は、直進をするか、右左折をするかを判断する。直進をする場合、情報処理装置１０は、処理をＳ１１７に進める。右左折をする場合、情報処理装置１０は、処理をＳ１１８に進める。
【００４４】
Ｓ１１７において、情報処理装置１０は、特定された参照経路、走行情報および交差点情報に基づき、交差点を直進する場合における対象移動体の速度モデルを生成する。例えば、情報処理装置１０は、加速度を徐々にゼロに近づけることにより、安定した速度に近づけるモデルを生成する。また、例えば、情報処理装置１０は、等速運度または等加速度運動等を表すモデルを生成してもよい。Ｓ１１７の処理を終えると、情報処理装置１０は、処理をＳ１２０に進める。
【００４５】
Ｓ１１８において、情報処理装置１０は、特定された参照経路に含まれる位置である速度制御点を検出する。例えば、制御点検出部５０は、参照経路における、対象移動体の加速度の正負が反転すると予測される位置を、速度制御点として検出する。また、例えば、制御点検出部５０は、特定された参照経路における、曲率が最大の位置を速度制御点として検出する。
【００４６】
続いて、Ｓ１１９において、情報処理装置１０は、特定された参照経路、速度制御点、走行情報および交差点情報に基づき、交差点を右左折する場合における対象移動体の速度モデルを生成する。この場合において、情報処理装置１０は、速度制御点における速度が極小となる速度モデルを生成する。
【００４７】
Ｓ１１９の処理では、情報処理装置１０は、Ｓ１１９−１およびＳ１１９−２の処理を実行する。具体的には、まず、Ｓ１１９−１において、情報処理装置１０は、速度制御点までの対象移動体の予測速度の時間変化を表す第１速度モデルを生成する。続いて、Ｓ１１９−２において、情報処理装置１０は、速度制御点からの対象移動体の予測速度の時間変化を表す第２速度モデルを生成する。
【００４８】
図７に示すように、本実施形態において、第１速度モデルは、時間（ｔ）を変数とした３次関数（ｆ（ｔ）＝ａｔ３＋ｂｔ２＋ｃｔ＋ｄ）である。また、本実施形態において、第２速度モデルは、時間（ｔ）を変数とした３次関数（ｇ（ｔ）＝ａ´ｔ３＋ｂ´ｔ２＋ｃ´ｔ＋ｄ´）である。
【００４９】
第１速度モデルおよび第２速度モデルは、速度制御点の通過時刻（ｔｍｉｎ）において、同一の速度を表し、且つ、予測速度が極小（ｖｍｉｎ）となる。なお、第１速度モデルの生成方法については、図８を参照してさらに説明する。また、第２速度モデルの生成方法については、図１０を参照してさらに説明する。
【００５０】
Ｓ１１９の処理を終えると、情報処理装置１０は、処理をＳ１２０に進める。Ｓ１２０において、情報処理装置１０は、生成された速度モデルおよび特定された参照経路に基づき、対象移動体の予測移動軌跡を算出する。続いて、Ｓ１２１において、情報処理装置１０は、算出された予測移動軌跡を、例えば、地図情報上に描画して表示部１４に表示させる。Ｓ１２１の処理を終えると、情報処理装置１０は、対象移動体についての処理を終了する。
【００５１】
図８は、第１速度モデルの生成処理の流れを示すフローチャートである。モデル生成部５２は、図８に示す処理の流れで、第１速度モデルを生成する。
【００５２】
まず、Ｓ１３１において、モデル生成部５２は、速度制御点における初期推定速度を算出する。例えば、モデル生成部５２は、流入速度、交差角、隅角部半径、および、歩車道境界線からの距離に基づき、対象移動体の速度制御点の初期推定速度を算出する。
【００５３】
例えば、モデル生成部５２は、流入速度、交差角、隅角部半径および歩車道境界線からの距離のそれぞれに対して対応する係数を乗じた値を全て加算し、加算結果に対してさらに定数を加算した値を、初期推定速度とする。より具体的には、モデル生成部５２は、下記の式（１）を演算する。
ｘ＝ａ１Ｘ１＋ａ２Ｘ２＋ａ３Ｘ３＋ａ４Ｘ４＋ａ５…（１）
【００５４】
なお、式（１）において、ｘは、対象移動体の速度制御点の初期推定速度を表す。Ｘ１は、流入速度を表す。Ｘ２は、交差角を表す。Ｘ３は、隅角部半径を表す。Ｘ４は、歩車道境界線からの距離を表す。
【００５５】
また、ａ１，ａ２，ａ３，ａ４は、係数である。また、ａ５は、定数である。これらの係数および定数は、交差点を通過する移動体を実際に計測して得られたデータから推定された値である。これらの係数および定数は、例えば、交差点情報に含まれる。モデル生成部５２は、交差点情報からこれらの係数および定数を取得する。
【００５６】
また、流入速度は、交差点への進入時の対象移動体の速度である。具体的には、流入速度は、交差点への流入口での対象移動体の速度である。例えば、モデル生成部５２は、走行情報取得部４２が取得した走行情報の中から、交差点の流入口での対象移動体の速度の観測データを取得する。なお、非特許文献１には、流入速度、交差角、隅角部半径および歩車道境界線からの距離に基づいて、交差点での右左折時の最小速度が推定できることが記載されている。
【００５７】
続いて、Ｓ１３２において、モデル生成部５２は、基準時刻における対象移動体の位置を取得する。基準時刻は、対象移動体の速度推定の基準となる時刻である。基準時刻は、例えば、現在時刻であってもよいし、対象移動体の位置、速度および加速度等を最後に観測した時刻であってもよい。例えば、モデル生成部５２は、走行情報取得部４２が取得した走行情報の中から、基準時刻での対象移動体の位置の観測データを取得する。
【００５８】
続いて、Ｓ１３３において、モデル生成部５２は、特定された参照経路に基づき、基準時刻における対象移動体の位置から、速度制御点までの経路長を算出する。すなわち、モデル生成部５２は、基準時刻における対象移動体の位置から速度制御点まで、特定された参照経路上を対象移動体が移動した場合の移動距離を算出する。
【００５９】
続いて、Ｓ１３４において、モデル生成部５２は、対象移動体の過去の走行情報に基づき、基準時刻より前の少なくとも１つの時刻における対象移動体の速度の観測データを取得する。例えば、モデル生成部５２は、基準時刻より前のＮ（Ｎは１以上の整数）個のサンプルの走行情報から、対象移動体の速度の観測データを取得する。
【００６０】
続いて、Ｓ１３５において、モデル生成部５２は、速度制御点における移動体の初期推定速度、並びに、少なくとも１つの時刻における移動体の速度の観測データに対して、誤差が小さくなるように第１速度モデルを最適化する。例えば、図９に示すように、モデル生成部５２は、３次関数（ｆ（ｔ）＝ａｔ３＋ｂｔ２＋ｃｔ＋ｄ）で表される第１速度モデルにおける係数（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）を、速度制御点における初期推定速度および少なくとも１つの時刻における対象移動体の速度の観測データに対して、自乗誤差が最小となるように最適化する。
【００６１】
ここで、モデル生成部５２は、速度制御点の速度を極小とする拘束条件の下で、第１速度モデルを最適化する。具体的には、モデル生成部５２は、第１速度モデルの微分値が０となり、且つ、微分値が負から正に反転する時刻が、極小の時刻であると決定する。そして、モデル生成部５２は、第１速度モデルにおける基準時刻から極小の時刻までの積分値が、Ｓ１３３で算出した経路長と一致するように、第１速度モデルを最適化する。
【００６２】
さらに、モデル生成部５２は、基準時刻から速度制御点までの間に別の極を有さないように第１速度モデルを最適化する。具体的には、モデル生成部５２は、基準時刻から速度制御点の時刻までの間に、微分値が０となる点が存在しないように第１速度モデルを最適化する。
【００６３】
また、さらに、基準時刻における対象移動体の速度の観測データを取得している場合、モデル生成部５２は、基準時刻における速度が観測データと一致するように、第１速度モデルを最適化してもよい。
【００６４】
また、さらに、基準時刻における対象移動体の加速度の観測データを取得している場合、モデル生成部５２は、基準時刻における加速度が観測データと一致するように、第１速度モデルを最適化してもよい。具体的には、モデル生成部５２は、第１速度モデルの基準時刻における微分値が、基準時刻における加速度の観測データと一致するように、第１速度モデルを最適化する。
【００６５】
続いて、Ｓ１３６において、モデル生成部５２は、最適化された第１速度モデルから得られる、基準時刻から速度制御点の時刻までの間の加速度（微分値）が、所定範囲内であるか否かを判断する。モデル生成部５２は、例えば、第１速度モデルから得られる加速度の絶対値が、車両の減速時の一般的な加速度の範囲を超えているか否かを判断する。
【００６６】
加速度が所定範囲内ではない場合（Ｓ１３６のＮｏ）、モデル生成部５２は、処理をＳ１３７に進める。そして、Ｓ１３７において、モデル生成部５２は、速度制御点を変更する。例えば、モデル生成部５２は、第１速度モデルから得られる加速度の絶対値が、車両の減速時の一般的な加速度の範囲を超えている場合、速度制御点を所定距離分、参照経路の後ろ側にずらす。そして、モデル生成部５２は、再度、処理をＳ１３５に進めて、第１速度モデルの最適化をする。
【００６７】
そして、加速度が所定範囲内である場合（Ｓ１３６のＹｅｓ）、モデル生成部５２は、第１速度モデルの生成処理を終了する。
【００６８】
図１０は、第２速度モデルの生成処理の流れを示すフローチャートである。第２速度モデルが３次関数で表される場合、モデル生成部５２は、図１０に示す処理の流れで、第２速度モデルを生成する。
【００６９】
まず、Ｓ１４１において、モデル生成部５２は、第１速度モデルに基づき、速度制御点の時刻および速度を取得する。
【００７０】
続いて、Ｓ１４２において、モデル生成部５２は、安定速度を決定する。安定速度は、移動体が道路（走行路）を一定速度で移動する場合（加速度が０で移動する場合）における、移動体の速度である。例えば、安定速度は、法定速度であってもよいし、その交差点を通過する移動体を実際に計測して得られたデータから推定された値であってもよい。
【００７１】
続いて、Ｓ１４３において、３次関数で表される第２速度モデルの第１係数を算出する。第１係数は、変数の３乗項の係数である。
【００７２】
例えば、モデル生成部５２は、流出速度、および、歩車道境界線からの距離に基づき、第２速度モデルの第１係数を算出する。例えば、モデル生成部５２は、流出速度および歩車道境界線からの距離のそれぞれに対して対応する係数を乗じた値を加算し、加算結果に対してさらに定数を加算した値を、第１係数とする。より具体的には、下記の式（２）を演算する。
ａ´＝ｂ１Ｙ１＋ｂ２Ｙ２＋ｂ３…（２）
【００７３】
式（２）において、ａ´は、第２速度モデルの第１係数を表す。Ｙ１は、流出速度を表す。Ｙ２は、歩車道境界線からの距離を表す。
【００７４】
ｂ１，ｂ２は、係数である。また、ｂ３は、定数である。これらの係数および定数は、交差点を通過する移動体を実際に計測して得られたデータから推定された値である。これらの係数および定数は、例えば、交差点情報に含まれる。モデル生成部５２は、交差点情報からこれらの係数および定数を取得する。
【００７５】
流出速度は、Ｓ１４２で算出された安定速度であってもよい。なお、非特許文献１には、流出速度および歩車道境界線からの距離に基づいて、第２速度モデルの第１係数が推定できることが記載されている。
【００７６】
続いて、Ｓ１４４において、モデル生成部５２は、速度制御点の時刻、速度制御点の速度、安定速度、および、第１係数に基づき、３次関数である第２速度モデルを算出する。モデル生成部５２は、速度制御点の時刻、速度制御点の速度、安定速度、および、第１係数を用いることにより、３次関数である第２速度モデルを一意に決定することができる。
【００７７】
そして、Ｓ１４４を終了すると、モデル生成部５２は、第２速度モデルの生成処理を終了する。
【００７８】
図１１は、第１変形例に係る速度制御点を示す図である。制御点検出部５０は、曲率が最大の位置を速度制御点として検出することに代えて、参照経路の交差点内での中心点を速度制御点として検出してもよい。例えば、制御点検出部５０は、参照経路における流入口側の曲率が所定値以上となる位置から、参照経路における流出口側の曲率が所定値より小さくなる位置までの中心点を、速度制御点として検出する。
【００７９】
例えば、参照経路が円弧になり、曲率がほぼ一定となるような場合、参照経路の交差点内での中心点が、移動体の加速度の正負が反転する位置となる。従って、このような場合、制御点検出部５０は、参照経路の交差点内での中心点を速度制御点とすることにより、移動体の加速度の正負が反転する位置を正確に検出することができる。
【００８０】
図１２は、第２変形例に係る速度制御点を示す図である。制御点検出部５０は、曲率が最大の位置を速度制御点として検出することに代えて、参照経路における横断歩道の所定距離前を速度制御点として検出してもよい。例えば、制御点検出部５０は、交差点情報に含まれる道路標識の内容および表示位置を取得して、横断歩道の所定距離前の位置を検出する。
【００８１】
例えば、人通りが多い交差点または見通しが悪い交差点を通過する場合、移動体は、横断歩道の直前において速度が最小となる。従って、このような場合、制御点検出部５０は、横断歩道の所定距離前を速度制御点とすることにより、移動体の加速度の正負が反転する位置を正確に検出することができる。なお、横断歩道から速度制御点までの距離は、交差点情報に含まれていてもよいし、制御点検出部５０に予め登録されていてもよい。
【００８２】
以上のように、本実施形態に係る情報処理装置１０は、対象移動体が走行すると予測される参照経路を特定し、特定した参照経路に基づき速度制御点を検出する。そして、情報処理装置１０は、速度制御点における速度が極小となるような、対象移動体の予測速度の時間変化を表す速度モデルを生成する。これにより、情報処理装置１０によれば、交差点を走行する対象移動体の予測速度を、精度良く算出することができる。
【００８３】
以上、本発明の実施形態を説明したが、上述の実施形態は例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら新規な実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【００８４】
また、上述の実施形態および変形例の情報処理装置１０で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するようにしてもよい。また、上述の各実施形態および各変形例の情報処理装置１０で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワーク経由で提供または配布するようにしてもよい。また、上述の各実施形態および各変形例の情報処理装置１０で実行されるプログラムを、ＲＯＭ等の不揮発性の記録媒体に予め組み込んで提供するようにしてもよい。
【００８５】
さらに、上述の各実施形態および各変形例は、任意に組み合わせることも可能である。
【符号の説明】
【００８６】
１０  情報処理装置
１２  入力部
１４  表示部
１６  センサ部
１８  通信部
２０  車両制御部
３０  処理部
３２  処理回路
３４  記憶回路
４２  走行情報取得部
４４  交差点情報取得部
４６  方向予測部
４８  経路特定部
５０  制御点検出部
５２  モデル生成部
５４  軌跡算出部
５６  提示部
６２  直進モデル生成部
６４  右左折モデル生成部
１００  車両
【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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