(57)【要約】  自動車のための安全装置において、少なくとも自分の車線の横の隣接車線にある物体（３０；３２）を位置特定するためのセンサシステム（１０）と、少なくとも１つの隣接車線のブロッキングの程度を予測するための予測モジュール（１４）とを有しており、予測モジュール（１４）は、位置特定されている物体（３０）に関する情報に依存して、それまで位置特定されていなかった物体（３２）による隣接車線のブロッキングの程度を予測するようにセットアップされている；ならびに、自動車(２４)の自分の車線の横の隣接車線にある物体（３０）を位置特定するステップと、行われた物体位置特定に依存して、それまでに位置特定されていなかった物体（３２）による隣接車線のブロッキングの程度を予測するステップとを有している方法。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動車のための安全装置において、少なくとも自分の車線の横の隣接車線にある物体（３０；３２）を位置特定するためのセンサシステム（１０）と、少なくとも１つの隣接車線のブロッキングの程度を予測するための予測モジュール（１４）とを有しており、前記予測モジュール（１４）は、位置特定されている物体（３０）に関する情報に依存して、それまで位置特定されていなかった物体（３２）による隣接車線のブロッキングの程度を予測するようにセットアップされている安全装置。
【請求項２】
前記予測モジュール（１４）は、隣接車線での物体（３０）の位置特定後に後続して物体が隣接車線で検出されない間に、ブロッキングの程度を漸進的に引き下げるようにセットアップされている、請求項１に記載の安全装置。
【請求項３】
前記予測モジュール（１４）は、隣接車線で物体(３０)が位置特定されたときにブロッキングの程度を引き上げるように、特に衝撃的に引き上げるようにセットアップされている、請求項１または２に記載の安全装置。
【請求項４】
前記予測モジュール（１４）は、隣接車線で複数の物体（３０；３２）が連続して位置特定されたときに、ブロッキングの程度をそのつど所定の値（Ｓ）にセットするようにセットアップされている、請求項１から３のいずれか１項に記載の安全装置。
【請求項５】
前記予測モジュール（１４）は、隣接車線で複数の物体（３０；３２）が連続して位置特定されたときに、ブロッキングの程度を累積的に引き上げるようにセットアップされている、請求項１から３のいずれか１項に記載の安全装置。
【請求項６】
前記予測モジュール（１４）は、隣接車線での物体（３０）の位置特定に依存して、教示式の機械学習方式に従ってブロッキングの程度を決定するようにセットアップされている、先行請求項のうちいずれか１項に記載の安全装置。
【請求項７】
隣接車線のブロッキングの程度は、隣接車線へ車線変更した場合に物体(３０；３２)と衝突する確率の予測を表している、先行請求項のうちいずれか１項に記載の安全装置。
【請求項８】
車両（２４）の前方区域で物体を位置特定するための前方区域センサ装置（１０）と、前記前方区域センサ装置（１０）の信号を評価して、目前に迫った衝突の危険を判断するための制御装置（３６）と、運転者に警告を出力するための運転者インターフェース(４０)および／または車両運転を補助するためのアシストモジュール（４１）とを有しており、前記制御装置（３６）は、予測される隣接車線のブロッキングの程度に依存して運転者に警告を出力し、および／または車両運転を補助するようにセットアップされている、先行請求項のうちいずれか１項に記載の安全装置。
【請求項９】
自動車のための車線変更アシストにおいて、先行請求項のうちいずれか１項に記載の安全装置と、運転者に警告を出力するための運転者インターフェース(４８)および／または車両運転を補助するためのアシストモジュール（４９）とを有しており、前記車線変更アシストの制御装置（４４）は、予測される隣接車線のブロッキングの程度に依存して運転者に警告を出力し、および／または車両運転を補助するようにセットアップされている車線変更アシスト。
【請求項１０】
自動車（２４）の自分の車線の横の隣接車線のブロッキングの程度を予測する方法において、次の各ステップを有しており、すなわち、
隣接車線にある物体（３０）を位置特定し、
行われた物体位置特定に依存して、それまでに位置特定されていなかった物体（３２）による隣接車線のブロッキングの程度を予測する方法。
【請求項１１】
隣接車線で以後に物体が検出されないときにはブロッキングの程度が引き下げられる、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
次の各ステップを有しており、すなわち、
特に先見的な安全装置の車両アシストシステムまたは車線変更アシストで状況判断をするために、隣接車線の予測されるブロッキングの程度を二次処理する、請求項１０または１１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、少なくとも自分の車線の横の隣接車線にある物体を位置特定するためのセンサシステムを有する、自動車のための安全装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１より、車両の前方区域にある物体を位置特定するための前方区域センサ装置を有する、自動車のための先見的な安全装置が公知である。制御装置が前方区域センサ装置の信号を評価して、目前に迫っている衝突の危険性を判断し、衝突の危険が緊急である場合には、車両の前後方向の運転に介入する。車両の隣接車線と後方スペースを監視するための補助的なセンサ装置により、隣接車線における交通や、後続する交通が回避行動を許容するかどうかを確認することができる。補助的なセンサ装置は、車両の側方に配置されたセンサを含んでおり、これらのセンサによって、自分の車両の左横と右横でほぼ同じ高さにある物体を位置特定することができる。
【０００３】
特許文献２は、自分の車両の後方スペースにおける隣接車線の車両を位置特定するためのセンサシステムを有する、自動車のための車線変更アシストを記載している。このような種類の車線変更アシストは、隣接車線で後ろから追い越し車両が近づいているときにその隣接車線に出てしまい、追い越し車両との衝突の危険や、少なくとも追い越しの邪魔が生じることがないように、運転者を守るためのものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】欧州特許出願公開第１９９２５３８Ａ２号明細書
【特許文献２】ドイツ特許出願公開第１０２００６０２７３２６Ａ１号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
自動車のための安全装置、特に、先見的な安全装置（ＰＳＳ、プレディクティブ・セーフティ・システム）は、運転ミスから運転者を守り、クリティカルな状況で警告を発し、または、たとえば車両の前後方向の運転に介入する役目を果たすものである。たとえば、ブレーキプロセスの自動的な開始によって事故を回避し、もしくは、その重大性を緩和するのに貢献するブレーキアシストが知られている。
【０００６】
運転ミスの早期の認識は、センサ装置および評価アルゴリズムに関して高い要求を課すものである。その際に、運転ミスの早期の認識によって安全装置の高い有益性を実現することが意図される一方で、誤った警告は回避されるべきであるという問題が生じる。
【０００７】
本発明の課題は、走行安全性をいっそう高くすることができる、冒頭に述べた種類の自動車のための安全装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この課題は本発明によると、安全装置が、少なくとも１つの隣接車線のブロッキングの程度を予測するための予測モジュールを有しており、予測モジュールは、位置特定されている物体に関する情報に依存して、それまで位置特定されていなかった物体による隣接車線のブロッキングの程度を予測するようにセットアップされていることによって解決される。
【０００９】
それまで位置特定されていなかった物体による隣接車線のブロッキングの程度を予測するために、位置特定されている物体に関する情報を利用することで、予測モジュールは安全装置の状況理解を改善することができ、それに伴って、安全装置の信頼性を向上させることができる。衝突回避ストラテジーにあたって走行状況を判断するために、たとえば、目下の位置特定データを援用するだけでなく、それまで位置特定されていなかった物体による隣接車線のブロッキングの程度の予測も援用することができる。
【００１０】
隣接車線のブロッキングの程度は、たとえば、どれだけの確率で隣接車線がブロッキングされているかを表すことができる。このことは、安全装置の評価ストラテジー、特に衝突回避ストラテジーでの適用にとって特別に好ましい。特に、このような確率の算定はブロッキングの程度に基づいて行うことができる。たとえば隣接車線のブロッキングの程度は、隣接車線へ車線変更したときに物体と衝突する確率についての予測を表すことができる。
【００１１】
位置特定されている物体に関する情報は、特に、それぞれの隣接車線で現在位置特定されている物体に関する位置特定情報を含んでいるのが好ましい。位置特定されている物体に関する情報は、さらに、それぞれの隣接車線のそれまでのブロッキングの程度を含んでいるのが好ましい。
【００１２】
ブロッキングの程度は多価の値であるのが好ましく、すなわち、２つを超える値をとることができる。それにより、「隣接車線が空いている」という予測と、「隣接車線がブロックされている」という予測との間での段階づけが可能である。状況理解を改善することができる。
【００１３】
物体が新たに検出されるとブロッキングの程度が引き上げられるのが好ましく、特に、衝撃的に引き上げられる。この引上げはたとえば加算的であってよく、すなわち引上げ分が既存の値に加算され、または、そのつど直近の引上げ分を、ブロッキングの程度のそれまでに存在していた値と置き換えることができる。
【００１４】
「隣接車線」という概念は、車幅または走行車線幅にほぼ相当する、自分の走行車線の隣の帯状部分を表している。これは、特に別の走行車線であってよく、あるいは、走行車線の隣の駐車帯や、相応の幅をもつ敷地の隣接する帯状部分であってよい。このような隣接車線は、潜在的に回避経路として考慮の対象となる。
【００１５】
さらに前述の課題は、自動車の自分の走行車線の横の隣接車線のブロッキングの程度を予測する方法によって解決され、この方法は次の各ステップを有している：隣接車線にある物体を位置特定する；行われた物体位置特定に依存して、それまで位置特定されていなかった物体による隣接車線のブロッキングの程度を予測する。
【００１６】
本発明のその他の好ましい実施形態や発展例は、従属請求項に記載されている。
【００１７】
センサシステムは、たとえばレーダセンサ、レーザレーダセンサ、ビデオセンサ、および／または他の車両と通信するための通信装置（Car-to-CarコミュニケーションまたはCar-to-Xコミュニケーションとも呼ばれる）を含んでおり、それは、車両の周辺にある物体、特に隣接車線または自分の車線の仕切線にある物体を検出することを可能にするためである。特にセンサシステムは、他の交通関与者の形態の物体を位置特定するためにセットアップされているのが好ましい。センサシステムは、静止している物体を位置特定するためにセットアップされていてもよい。
【００１８】
たとえばセンサシステムは、少なくとも自分の車両の前方区域で隣接車線にある物体を位置特定するための前方区域センサ装置を有していてよく、予測モジュールは、前方区域センサ装置により位置特定された隣接車線の物体に依存して、隣接車線のブロッキングの程度を判定するようにセットアップされている。前方区域センサ装置は、たとえば車間距離コントロールシステム（ＡＣＣ、アダプティブ・クルーズ・コントロール）のためだけでなく、それが隣接車線を一緒に検出するのであれば、上述した安全装置のためにも利用することができる。
【００１９】
１つの好ましい実施形態では、予測モジュールは、隣接車線で物体が位置特定されてから、それ以後に隣接車線で物体が検出されない間は、ブロッキングの程度を漸進的に引き下げていくようにセットアップされている。「漸進的に引き下げる」という概念は、特に、次第に、または段階的に引き下げることを含んでいる。このことは、特別に簡単に具体化することができる方式で、実際に位置特定された物体を考慮した予測を下すことができるという利点がある。たとえば幹線道路において、隣接車線で規則的な間隔をおいた対向交通が生じているとき、たとえばブロッキングの程度を、物体が検出されたとき常に所定の値にセットし、その後に次第に減らしていき、次の物体が検出されたときにあらためて引き上げることができる。このようにして、位置特定される物体の発生頻度が十分に高いときは、該当する車線のブロッキングを恒常的に予測することができる。このことは、対向交通が行われる車線にとって特別に好ましい。たとえば走行がスムーズなときには対向車線で物体が一時的にのみ検出され、その後、センサシステムの検出領域から消えていくからである。
【００２０】
ブロッキングの程度の漸進的な引下げは、たとえば線形もしくは指数関数的に減少していくように行うことができる。引下げは、たとえばゼロの下側の限界値になるまで行うことができる。
【００２１】
１つの実施形態では、たとえば予測モジュールは、隣接車線で複数の物体が連続して位置特定されるとブロッキングの程度を累積的に引き上げるようにセットアップされている。このようにして、位置特定される物体の変動する密度を予測にあたって考慮することができる。
【００２２】
本発明の実施例が図面に示されており、以下の記述において詳しく説明する。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】自動車のための安全装置のブロック図である。
【図２】１つの交通状況での安全装置の作動形態を説明するための略図である。
【図３】安全装置のあるさまざまな作動形態を説明するためのグラフである。
【図４】安全装置の別のさまざまな作動形態を説明するためのグラフである。
【図５】先見的な安全装置のブロック図である。
【図６】車線変更アシストのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
図１に示す安全装置は、自分の車両の前方区域にある車両を位置特定するための前方区域センサ装置の形態のセンサシステム１０と、センサシステム１０の位置特定情報を評価するための評価装置１２とを含んでいる。評価装置１２は、位置特定されている物体に関する情報に依存して、それまでに位置特定されていなかった物体による左側の隣接車線のブロッキングの程度を予測するとともに、位置特定されている物体に関する情報に依存して、それまでに位置特定されていなかった物体による右側の隣接車線のブロッキングの程度を予測するようにセットアップされた予測モジュール１４を含んでいる。
【００２５】
予測モジュール１４は、左側の隣接車線について判定されたブロッキングの程度に基づく信号Ｌと、右側の隣接車線について判定されたブロッキングの程度に基づく信号Ｒとを出力するようにセットアップされている。予測モジュール１４は、それぞれの左側ないし右側の車線ですでに位置特定されている物体に関する情報の記憶装置１６，１８にアクセスして書込みや読取りをする。位置特定されている物体に関する情報は、たとえばブロッキングの予測される程度の目下の値の形態で保存しておくことができる。
【００２６】
センサシステムは、前方区域センサ装置に加えて追加のセンサ２０を含んでいてよく、たとえば、自分の車両の横に並んでいる物体を位置特定するためのセンサを含んでいてよい。さらにセンサシステムは、自分の車両の周辺にある他の車両や位置特定された物体に関する情報を交換または取得するための通信装置２２を含んでいてよい。このような通信システムは、たとえばCar-to-CarシステムまたはCar-to-Xシステムと呼ばれており、たとえば、ハザードランプを点灯している車両の位置に関する情報を伝送することができる。
【００２７】
さらに予測モジュール１４は、ナビゲーションシステム５２および／または車内の車両センサ装置５４からデータを取得することができ、それは、あとでまた詳しく説明するように、隣接車線のブロッキングの程度の判定にあたって、および／または信号Ｌ，Ｒの生成にあたって、道路の種類および／または道路の形状に関する情報を考慮に入れるためである。
【００２８】
図２は、対向交通と、自分の走行方向およびこれと反対方向のそれぞれ１つの車線とを含む、道路上の交通状況を一例として示している。安全装置を装備した車両２４は、右側の車線を走っている。すぐ左側に隣接する隣接車線には、対向交通の車両２６，２８が反対向きに走っている。すぐ右側に隣接する隣接車線、すなわち、自分の車両の横にあるほぼ車幅に相当する帯状部分は車線ではなく、静止している物体３０ならびに駐車中の車両３２を有している。
【００２９】
図２には、前方区域センサ装置の検出領域３４が模式的に図示されている。この検出領域は、自分の車線ならびに左右にすぐ隣接する隣接車線を含んでいる。
【００３０】
以下においては一例として、両方の隣接する隣接車線のうちの一方について、安全装置の作動形態を詳しく説明する。
【００３１】
右側の隣接車線では、静止している物体３０が短い時間間隔をおいて位置特定されるのに対して、図２に示す最新の状況では、物体は位置特定されていない。
【００３２】
図３は、右側の隣接車線のブロッキングの程度についての予測モジュール１４の予測を時間に対して模式的に示している。この程度はたとえばブロッキングリスクに相当しており、すなわち、右側の隣接車線へ車線変更したときに物体と衝突する確率に相当している。図２に示す状況は、一例として、垂直方向の破線によって図３に示す時点Ｔ１に対応させることができる。物体３０のうちの１つが検出されたときに、右側の車線についてのブロッキングの程度がそのつど所定の値Ｓにセットされている。これにそれぞれ後続する、右側の隣接車線で物体が検出されていない時間帯では、ブロッキングの程度が予測モジュール１４により次第に引き下げられている。図示した事例では、引下げは線形に行われている。そのために予測モジュール１４は、記憶装置１８に保存されているブロッキングの程度の最新の値にアクセスし、これを改変して利用する。すなわち時点Ｔ１では、予測モジュール１４の予測に基づく中程度のブロッキングリスクが存在する。
【００３３】
それ以後、停止している車両３２が位置特定されると、ブロッキングの程度があらためて値Ｓにセットされる。このように、ある程度の間隔をおいて発生する位置特定される物体によって、それぞれ異なる位置特定の間の時間帯についても、右側の隣接車線へ車線変更をした場合の衝突について特定の確率が得られる。
【００３４】
特に、該当する隣接車線で物体が現在位置特定されていないケースでは、ブロッキングの程度が対象とするのは、それまで位置特定されていなかった物体によるブロッキングである。その意味で、それ以前に位置特定された物体に関する情報に基づき、それまで位置特定されていなかった物体が将来的に位置特定される確率に関する予測が下される。
【００３５】
予測されるブロッキングの程度の時間的推移のグラフは模式的なものであり、図２の図は検出された物体の相応の間隔を縮尺どおりに表すものではなく、また、図３のブロッキングの程度の時間的推移に準じて表すものでもない。
【００３６】
信号Ｒをブロッキングの程度に直接的に対応させることができる。別案として、信号Ｒはたとえば二進法の２値信号であってもよく、予測されるブロッキングの程度が特定の閾値を上回っているかどうかを表すことができる。このような閾値Ｓ１が、一例として図３に図示されている。
【００３７】
このように上述した方式では、ブロッキングの程度は、それまでに位置特定されている物体３０に関する情報に依存して決まり、特に、これに基づいて段階的に改変されるべきブロッキングの程度に依存して決まる。したがってブロッキングの程度の予測によって、安全装置は追加の情報を信号Ｒの形態で提供することができ、これをたとえば走行状況の判断のために援用することができる。たとえば図２に示す状況では、前方区域センサ装置の検出領域３４には物体がないが、それにもかかわらず予測モジュール１４は、右側の隣接車線の中程度のブロッキングの程度を予測している。予測されるブロッキングの程度は、少なくとも、位置特定された物体３０の時間的に遡る発生に依存して決まる。
【００３８】
図３では、時間の推移に伴うブロッキングの程度の線形の引下げを示しているが、これとは異なり、ブロッキングの程度についてこれ以外の時間的推移を規定することもできる。たとえば、ブロッキングの程度を指数関数的に減少するように引き下げることもできる。
【００３９】
図４は、ブロッキングの程度の別の計算方式の例について、ブロッキングの程度の相応のグラフを時間に対して示している。ここではブロッキングの程度は、右側の隣接車線で複数の物体の連続する位置特定がなされたときに累積的に引き上げられる。図４は、図３と同じ物体の時間的推移に相当している。図２に示す時点Ｔ１は、図４でも同じく垂直方向の線で図示されている。物体３０の連続する位置特定により、時点Ｔ１で予測されるブロッキングの程度は、直近に位置特定された物体３０に依存して決まるだけでなく、その直前に位置特定された先行する物体３０に基づいて引き上げられている。
【００４０】
ブロッキングの程度の決定は、上に説明した関数による計算方式に従って行うことができる。しかしながら予測モジュール１４は、たとえば教示式の機械学習方式により、車両の位置特定の時間的推移に依存してブロッキングの程度を決定することもできる。機械学習方式としては、たとえばニューラルネットワーク（ＮＮ）、ランダムフォレスト（ＲＦ）やサポート・ベクター・マシン（ＳＶＭ）のような識別器、あるいはヒドン・マルコフ・モデル（ＨＭＭ）等を利用することができる。機械学習方式は、たとえばあらかじめ測定データを用いて、すなわち車両位置特定の時間的順序を用いて教示をうける。任意選択として、車両の最新の位置特定を用いて、作動時に機械学習方式を改良していくこともできる。
【００４１】
図５は、先見的な安全装置（プレディクティブ・セーフティ・システム、ＰＳＳ）で上述した安全装置が適用された、運転者アシストシステムを示している。先見的な安全装置は、前方区域センサ装置の信号が供給される状況判断モジュール３８を備えた制御装置３６を含んでいる。状況判断モジュールは、目前に迫っている衝突の危険を判断するために、それ自体公知の仕方で、前方区域センサ装置の信号を評価する。状況判断モジュール３８は、衝突の危険がある場合に、運転者インターフェース４０を通じて警告を運転者に出力するようにセットアップされている。制御装置３６は、たとえば衝突の危険を判断するときに、少なくとも１つの隣接車線の予測されるブロッキングの程度を考慮に入れるようにセットアップされている。そのために状況判断モジュール３８は、左側および右側の隣接車線のそのつどの予測されるブロッキングの程度に基づく信号Ｌ，Ｒを、予測モジュール１４から追加的に受けとる。状況判断モジュールは、少なくとも１つの隣接車線の予測されるブロッキングの程度に依存して、警告を運転者に出力するようにセットアップされている。たとえば右側の隣接車線の予測されるブロッキングの程度に基づき、回避経路としての右側の隣接車線がブロックされている確率が高いときには、右側の隣接車線が空いていると予測される場合よりも早期に運転者への警告を行うことができる。
【００４２】
制御装置３６はそれ自体公知の仕方で、衝突の危険に依存して対応を開始させるためのアシストモジュール４１を有していてよい。たとえばアシストモジュール４１は、衝突の危険がわかったとき、車両の運転に、特に車両の前後方向の運転に介入するようにセットアップされていてよい。たとえばアシストモジュール４１により、ブレーキ補助やブレーキ準備の形態で車両運転の補助を行うことができ、および／または、たとえばブレーキプロセスの開始によって、車両運転を補助する介入を車両運転へ行うことができる。
【００４３】
このように、先見的な安全装置による隣接車線のブロッキングの程度の予測は、状況判断モジュールの改善された状況判断を可能にする。そのようにして特に、回避経路がブロックされている場合に、自分の車線で車両前方に位置特定されている物体へ追突する確率が高くなることを考慮することができる。その際には道路の種類に応じて、左側および右側の隣接車線をそれぞれ別様に評価に取り入れることができる。そのようにして、たとえば対向交通と、同方向に走行している交通との間を区別することができる。
【００４４】
さらに運転者アシストシステムは、任意選択として、それ自体公知の仕方で、自分の車線ですぐ前を先行する車両との間隔を自動的にコントロールするようにセットアップされ、そのために、たとえば前方区域センサ装置を利用する車間距離コントロールシステム（ＡＣＣ）を含んでいる。前方区域センサ装置は、たとえば到達距離が長いレーダセンサを含むことができる。
【００４５】
図６は、図１に示す安全装置を備える車両のための車線変更アシスト４４の形態での、上述した安全装置の用途を示している。車線変更アシスト４４は、運転者へ警告を出力するために運転者インターフェース４８と接続された決定モジュール４６を含んでいる。決定モジュール４６は安全装置の予測モジュール１４と接続されており、相応の隣接車線の予測されるブロッキングの程度に基づく信号Ｌ，Ｒをこれから受けとる。車線変更アシスト４４は、それ自体公知の仕方で、運転者の車線変更要求を認識する装置５０と接続されており、交通状況に基づき、または走行方向指示器の操作や操舵行動等の運転者の行動に基づき、運転者が車線変更を意図していて衝突の危険があることを認識可能であるときに、運転者に警告を出力するようにセットアップされている。運転者のそのような車線変更要求を認識する装置は、それ自体として公知であり、ここで詳しく説明はしない。警告はたとえば光学式、音響式、および／または触覚式に行うことができ、たとえば点灯する記号、警告音、ステアリングホイールの振動、逆ステアリングモーメント等によって行うことができる。
【００４６】
車線変更アシスト４４は、それ自体公知の仕方で、車線変更要求およびその際に生じる衝突の危険性に依存して対応を開始するために、決定モジュール４６と接続されたアシストモジュール４９を有することができる。たとえばアシストモジュール４９は、車線変更要求が認識され、相応の隣接車線がブロッキングされているときに、車両運転へ介入するようにセットアップされていてよい。たとえばアシストモジュール４９により、たとえば逆ステアリングモーメントなどによる操舵補助のような車両運転への補助介入の形態で、車両運転の補助を行うことができる。
【００４７】
上述した例では決定モジュール４６は、運転者に警告を出力するかどうか、および／またはアシストモジュール４９が対応を開始するかどうかの決定にあたり、信号Ｌないし信号Ｒを考慮する。このように、隣接する車線への車線変更の意図が認識されたときの運転者に対する警告および／または対応は、その車線の予測されるブロッキングの程度に依存して行われる。そのようにして、たとえば対向交通の車線のブロッキングが予測されるときには、潜在的に危険な追い越し行動に対する警告をすることができる。
【００４８】
上述した例では、予測モジュール１４、状況判断モジュール３８、および決定モジュール４６は、たとえば適当なソフトウェアを有する電子データ処理システムによって構成される。
【００４９】
上述した例では、さらに安全装置の予測モジュール１４は、ブロッキングの程度に基づく信号Ｌ，Ｒを出力するために、隣接車線の予測されるブロッキングの程度に追加して、道路の種類に関する情報を考慮するようにセットアップされていてよい。たとえば、予測されるブロッキングの程度と道路の種類とに基づいて、隣接車線についての衝突リスクを予測することができる。たとえば市街地の道路については、郊外道路に比べて高い衝突リスクを隣接車線について、特に道路横の隣接レーンについて、想定することができる。たとえば市街地の道路、郊外道路、アウトバーンなどの道路種類を区別することができる。道路の種類に関する情報は、たとえばナビゲーションシステム５２のデータから得ることができる。
【００５０】
道路の種類に関する情報の利用に準じて、たとえば道路のカーブの多さのような道路形状に関する情報も利用することができる。カーブの多さに関する情報は、たとえばナビゲーションシステム５２から得ることができ、または、車内の車両センサ装置５４の信号推移から得ることができ、たとえば、車両センサ装置５４の操舵信号検出器による、自分の車両の操舵信号の推移から得ることができる。
【００５１】
さらに予測モジュール１４は、ブロッキングの程度を予測するときに、特に物体の長さのような物体の種類を考慮するようにセットアップされていてもよい。そのようにして、たとえば長いトラックや、対向交通で後続する車両の長い列を位置特定することができる。そのようなケースでは、たとえば連続する位置特定によるブロッキングの程度の累積的な引上げを、特別に制約することができる。これらの位置特定は互いに独立していないからである。このようにして、ブロッキングの程度の予測の誤りを防ぐことができる。ブロッキングの程度の制約は、たとえば図４に示すように、上側の制限Ｓ２によって行うことができる。同様の仕方で、異なる物体の連続する位置特定の周波数を考慮することもできる。たとえば隣接車線で位置特定される物体の非常に高い周波数は、ぎっしりと駐車している車両や、トラックの後方の車列を示唆している場合がある。
【００５２】
上述した各例の構成要件を互いに任意に組み合わせることができる。たとえば安全装置は、選択的に、制御装置３６および／または車線変更アシスト４４を備えた先見的な安全装置を含むことができ、任意選択として、隣接車線の物体を位置特定するために、ＡＣＣシステム４２の前方区域センサ装置を利用するようにセットアップされていてよい。
【００５３】
上述した各例は前方区域センサ装置を含んでおり、その信号に基づき、特に左側および右側の隣接車線にある物体の位置特定が行われるのに対して、別案として、隣接車線にある物体を位置特定するために、それ以外のセンサシステムを利用することもできる。センサシステムは、たとえば自分の車両の左側および右側にある物体を検出するためのセンサを有することができ、たとえばセンサ２０を有することができる。
【符号の説明】
【００５４】
１０  センサシステム
１４  予測モジュール
３０  物体
３２  物体
【図１】
2014533386.tif 000003
【図２】
2014533386.tif 000004
【図３】
2014533386.tif 000005
【図４】
2014533386.tif 000006
【図５】
2014533386.tif 000007
【図６】
2014533386.tif 000008
【手続補正書】
【提出日】平成26年3月4日(2014.3.4)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３９】
【００３９】
図４は、ブロッキングの程度の別の計算方式の例について、ブロッキングの程度の相応のグラフを時間に対して示している。ここではブロッキングの程度は、右側の隣接車線で複数の物体の連続する位置特定がなされたときに累積的に引き上げられる。図４は、図３と同じ物体の時間的推移に相当している。図３に示す時点Ｔ１は、図４でも同じく垂直方向の線で図示されている。物体３０の連続する位置特定により、時点Ｔ１で予測されるブロッキングの程度は、直近に位置特定された物体３０に依存して決まるだけでなく、その直前に位置特定された先行する物体３０に基づいて引き上げられている。
【国際調査報告】
2014533386.tif 000009
2014533386.tif 000010
2014533386.tif 000011
2014533386.tif 000012