(57)【要約】  本発明は、ａ）料金エリアの交通車線を検出するステップと、ｂ）前記交通車線のうちの少なくともいくつかについて、自動車と対応する交通車線との間の距離に関するデータの第１のアイテム（ｄｉｊ）、および対応する交通車線に位置する他の車両の数に関するデータの第２のアイテムを決定するステップと、ｃ）好ましい交通車線を識別するために、データの各第１のアイテムおよびデータの各第２のアイテムに依存するコスト関数を最小にするステップと、ｄ）好ましい交通車線に向かって移動するために、自動車が交通車線を変更する可能性または危険を決定するステップとを含む、自動車（１００）が、複数の交通車線（２１０、２２０）を備える料金エリア（２００）にアクセスするために、好ましい交通車線（２３０）を選択するための方法に関する。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動車（１００）で、複数の車線（２１０、２２０、２３０、２４０）を備える料金徴収エリア（２００）にアクセスするために好ましい車線（２３０）を選択するための方法であって、
ａ）前記料金徴収エリア（２００）の車線（２１０、２２０、２３０、２４０）を検出するステップと、
ｂ）前記車線（２１０、２２０、２３０、２４０）の少なくとも１つの部分について、対応する車線（２１０、２２０、２３０、２４０）から前記自動車（１００）を分離する距離に関する第１のデータ（ｄｉｊ）と、前記対応する車線（２１０、２２０、２３０、２４０）に位置するサードパーティ車両（３００、３１０、３２０）の数に関する第２のデータ（ｎｊ）とを決定するステップと、
ｃ）対応する第１のデータ（ｄｉｊ）および対応する第２のデータ（ｎｊ）に応じて、前記部分の前記車線（２１０、２２０、２３０、２４０）の各々についてコスト関数（Ｊｉｊ）の値を計算し、前記コスト関数（Ｊｉｊ）の前記値が最も小さい車線であるとして前記好ましい車線（２３０）を識別するステップと、
ｄ）前記自動車（１００）が前記好ましい車線（２３０）に移動するために車線（２１０、２２０、２３０、２４０）を変更することの可能性および危険を決定するステップと
を含む、選択するための方法。
【請求項２】
前記自動車（１００）に少なくとも１つの遠隔測定センサー（１２１、１２２、１２３、１２４、１２５）が装備され、ステップｂ）において、前記第２のデータ（ｎｊ）が、前記遠隔測定センサー（１２１、１２２、１２３、１２４、１２５）によって実行された測定に応じて決定される、前記車線（２１０、２２０、２３０、２４０）の各々に位置するサードパーティ車両（３００）の数の推定値である、請求項１に記載の選択するための方法。
【請求項３】
ステップｃ）において、前記コスト関数（Ｊｉｊ）の前記値が、第１の係数（ζｉｊ）によって重み付けされた、前記対応する第１のデータ（ｄｉｊ）と、第２の係数（γｊ）によって重み付けされた、前記対応する第２のデータ（ｎｊ）との和に応じて、前記部分の前記車線（２１０、２２０、２３０、２４０）の各々について計算される、請求項１または２に記載の選択するための方法。
【請求項４】
前記自動車（１００）によって使用されている前記車線（２１０）に隣接し、前記自動車（１００）によって使用されている前記車線（２１０）に対して前記好ましい車線（２３０）の側に位置する車線（２２０）が与えられている場合、ステップｄ）において、前記隣接する車線（２２０）において所望のロケーション（２２１）に到達するために車線を変更するために前記自動車（１００）のために必要とされる操作時間（ｔＥＧＯ）が、前記所望のロケーションに到着するために前記隣接する車線（２２０）において運転されている前記サードパーティ車両（３１０、３２０）によって必要とされる到着時間（ｔＯＢＪ）よりも厳密に短いかどうかが検査される、請求項１から３のいずれか一項に記載の選択するための方法。
【請求項５】
前記自動車（１００）によって使用されている前記車線（２１０）に隣接し、前記自動車（１００）によって使用されている前記車線（２１０）に対して前記好ましい車線（２３０）の側に位置する車線（２２０）が与えられた場合、ステップｄ）において、前記隣接する車線（２２０）において、前記自動車（１００）の前方および後方で運転されている２つの前記サードパーティ車両（３１０、３２０）に対する前記自動車（１００）の相対速度に対する２重の基準が検査される、請求項１から４のいずれか一項に記載の選択するための方法。
【請求項６】
前記自動車（１００）に画像取得手段（１３０）と計算ユニット（１４０）とが装備され、ステップａ）において、前記画像取得手段（１３０）が前記料金徴収エリア（２００）の画像を取得し、前記計算ユニットが、前記料金徴収エリアの空き車線を検出するために前記画像を処理し、ステップｂ）において、前記計算ユニット（１４０）が各空き車線について前記第１のデータ（ｄｉｊ）と前記第２のデータ（ｎｊ）とを決定する、請求項１から５のいずれか一項に記載の選択するための方法。
【請求項７】
前記自動車（１００）に画像取得手段（１３０）と計算ユニット（１４０）とが装備され、ステップａ）において、前記画像取得手段（１３０）が前記料金徴収エリア（２００）の画像を取得し、ステップｂ）において、前記計算ユニット（１４０）が、前記第１のデータ（ｄｉｊ）を評価するために前記画像を処理する、請求項１から６のいずれか一項に記載の選択するための方法。
【請求項８】
前記自動車（１００）に、地理位置特定手段（１４１）と、ロードマップを記憶するメモリ（１４２）と、計算ユニット（１４０）とが装備され、ステップｂ）において、前記計算ユニットが、それの位置が前記地理位置特定手段（１４１）によって取得される、前記自動車（１００）の地理位置特定された位置と、前記メモリ（１４２）に記憶された、前記料金徴収エリア（２００）の形状とに応じて前記第１のデータ（ｄｉｊ）を計算する、請求項１から７のいずれか一項に記載の選択するための方法。
【請求項９】
自律自動車を制御するための方法であって、
請求項１から８のいずれか一項において定義された選択するための方法のステップａ）〜ｄ）と、次いで、
前記自動車を所望の車線（２３０）に向けて制御するステップと
を含む、制御するための方法。
【請求項１０】
前記所望の車線（２３０）が、前記自動車（１００）によって使用されている前記車線（２１０）に隣接しない場合、前記車両が、前記所望の車線（２３０）に近づくために初めて車線を変更した後に、前記ステップａ）〜ｄ）および前記制御ステップを繰り返すための準備が行われる、請求項９に記載の制御するための方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、ドライバー支援および自律車両の分野に関する。
【０００２】
本発明は、より詳細には、自動車で、複数の車線を備える料金徴収エリアに接近するために好ましい車線を選択するための方法に関する。
【０００３】
本発明はまた、自律自動車がこの好ましい車線に向かって運転するように自律自動車を制御するための方法に関する。
【背景技術】
【０００４】
車両が料金徴収エリアに到達するときにどの車線を使用するべきかを決定することを可能にする決定支援方法が、文献ＤＥ１０２０１２０２２６２９から知られている。
【０００５】
この文書において、車両には、料金徴収エリアによって送られたデータを受信するために好適なワイヤレス通信手段が装備されている。これらのデータは、空いているおよび閉鎖中の車線、各車線において受け付けられる支払い手段、および各車線において待っているサードパーティ車両の数（後者の情報は、サードパーティ車両自体に通信手段が装備されている場合に利用可能である）に関する。
【０００６】
この方法の主要な欠点は、自動車と料金徴収エリアとの間にワイヤレス通信がセットアップされる必要があることであり、これは実際には決して保証されない。この方法は、さらに、自動車と料金徴収エリアとに、費用がかかる通信手段が装備される必要がある。
【発明の概要】
【０００７】
従来技術の上述の欠点を改善するために、本発明は、料金徴収エリアと通信する必要なしに、この料金徴収エリアを通るためにどの車線を好ましくは使用しなければならないかを、車両が極めて確実に安全に決定する方法を提供する。
【０００８】
より詳細には、本発明によれば、自動車で、料金徴収エリアにアクセスするために好ましい車線を選択するための方法であって、
ａ）料金徴収エリアの車線を検出するステップと、
ｂ）前記車線の少なくとも１つの部分について、対応する車線から自動車を分離する距離に関する第１のデータと、対応する車線に位置するサードパーティ車両の数に関する第２のデータとを決定するステップと、
ｃ）対応する第１のデータおよび対応する第２のデータに応じて、前記部分の車線の各々についてコスト関数の値を計算し、コスト関数の値が計算された値の最も小さい車線であるとして好ましい車線を識別するステップと、
ｄ）自動車が好ましい車線に移動するために車線を変更することが可能であるかどうか、または自動車がそのようにして冒すであろう危険を決定するステップと
を含む、選択するための方法が提供される。
【０００９】
したがって、本発明によって、料金徴収エリアに接近するために使用されるべき車線の選定は、各車線における車両の数だけでなく、各車線から車両を分離する距離、および好ましい車線に到達する際に遭遇する潜在的な危険にも依存する。本発明は、したがって、自動車が安全に運転されることを可能にする。
【００１０】
好ましくは、この方法は、単に自動車の機器のみを使用するので、料金徴収エリアに通信手段が装備されているかどうかに関わらず信頼できる。
【００１１】
以下は、本発明による方法の他の非限定的で有利な特徴である。
自動車に少なくとも１つの遠隔測定（ｔｅｌｅｍｅｔｒｉｅ）センサーが装備され、ステップｂ）において、第２のデータが、前記遠隔測定センサーによって実行された測定に応じて決定される、前記車線の各々に位置するサードパーティ車両の数の推定値である、
ステップｃ）において、コスト関数の値が、第１の係数によって重み付けされた、対応する第１のデータと、第２の係数によって重み付けされた、対応する第２のデータとの和に応じて、前記部分の車線の各々について計算される、
自動車によって使用されている車線に隣接し、自動車によって使用されている車線に対して好ましい車線の側に位置する車線が与えられている場合、ステップｄ）において、前記隣接する車線において所望のロケーションに到達するために車線を変更するために自動車のために必要とされる操作時間が、所望のロケーションに到着するために前記隣接する車線において運転されているサードパーティ車両によって必要とされる到着時間よりも厳密に短いかどうかが検査される、
ステップｄ）において、隣接する車線において、自動車の前方および後方で運転されている２つのサードパーティ車両に対する自動車の相対速度に対する２重の基準が検査される、
変形態としてまたはさらに、ステップｄ）において、車線を変更するために自動車のために必要とされる操作時間に対する基準が検査される、
自動車に画像取得手段と計算ユニットとが装備され、ステップａ）において、画像取得手段が料金徴収エリアの画像を取得し、計算ユニットが、料金徴収エリアの空き車線を検出するために前記画像を処理し、ステップｂ）において、計算ユニットが各空き車線について第１のデータと第２のデータとを決定する、
自動車に画像取得手段と計算ユニットとが装備され、ステップａ）において、画像取得手段が料金徴収エリアの画像を取得し、ステップｂ）において、計算ユニットが、第１のデータを評価するために前記画像を処理する、
自動車に、地理位置特定（ｇｅｏ−ｌｏｃａｔｉｎｇ）手段と、ロードマップを記憶するメモリと、計算ユニットとが装備され、ステップｂ）において、計算ユニットが、それの位置が地理位置特定手段によって取得される、自動車の地理位置特定された位置と、メモリに記憶された、料金徴収エリアの形状とに応じて第１のデータを計算する。
【００１２】
本発明はまた、自律自動車を制御するための方法に関し、
上記で定義された選択する方法のステップａ）〜ｄ）と、次いで
当該の自動車を所望の車線に向けて制御するステップと
を含む。
【００１３】
好ましくは、所望の車線が、自動車によって使用されている車線に隣接しない場合、車両が初めて車線を変更した後に、前記ステップａ）〜ｄ）を繰り返すための準備が行われる。
【００１４】
非限定的な例として与えられる、添付の図面に関して与えられる以下の説明は、本発明が何からなるか、および本発明がどのように実装され得るかが明らかに理解されることを可能にするであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明による選択する方法を実装するために好適な自動車の概略図である。
【図２】本発明による選択する方法の一例をフローチャートの形態で示す図である。
【図３】図１の自動車を含む様々な車両が示されている、料金徴収エリアの上からの概略図である。
【図４】図１の自動車を含む様々な車両が示されている、料金徴収エリアの上からの概略図である。
【図５】図１の自動車を含む様々な車両が示されている、料金徴収エリアの上からの概略図である。
【図６】図１の自動車を含む様々な車両が示されている、料金徴収エリアの上からの概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
まず、様々な図において現れる同等のまたは同様の要素は、できる限り同じ参照符号で参照されており、毎回説明されないことに留意されたい。
【００１７】
図１は、上から見た自動車１００を示す。
【００１８】
この図に見られ得るように、自動車１００は、ここで、ホイールによってサポートされ、それ自体が、ドライブトレインと制動手段とステアリングユニットとを含む様々ないくつかの機器をサポートするシャシーを備える、従来の自動車である。
【００１９】
それは、場合によっては、手動で制御される車両の問題であり得、その場合、後者には、ドライバーに目的地情報を表示するための手段が装備され、または好ましくは、自律車両の問題であり得る。それは、その上、この説明の残りにおいてここで検討される自律車両のケースである。
【００２０】
この自動車１００には、自動車１００が、それ自体を自律的に、すなわち人間の介入なしに運転することが可能であるように、自動車１００の環境において自動車１００のロケーションを決定することを可能にするセンサーが装備される。
【００２１】
任意のタイプのセンサーが採用され得る。
【００２２】
図１に示された例において、自動車１００には、車両の前方に位置する環境の画像をキャプチャするために車両の前方に向けて配向させられたカメラ１３０が装備される。
【００２３】
自動車１００には、さらに、少なくとも１つの（レーダー、ライダーまたはソナー）遠隔測定センサーが装備される。自動車１００には、より正確には、ここで、車両の４つのコーナーと、車両の前方の中央位置とに５つのレーダーセンサー１２１、１２２、１２３、１２４、１２５が装備される。
【００２４】
自動車１００にはまた、たとえば、ＧＮＳＳ受信機（一般にＧＰＳセンサー）を備える地理位置特定システム１４１が装備される。
【００２５】
これらの様々な構成要素によって供給される情報を処理し、ドライブトレインと制動手段とステアリングユニットとのための制御設定を生成することを可能にするために、自動車１００にはコンピュータ１４０が装備される。
【００２６】
このコンピュータ１４０は、プロセッサ（ＣＰＵ）と、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）と、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）と、アナログ−デジタル変換器と、様々な入力および／または出力インターフェースとを備える。
【００２７】
それの入力インターフェースによって、コンピュータ１４０は様々なセンサーからの入力信号を受信することが可能である。
【００２８】
コンピュータ１４０は、その上、ロードマップを記憶するメモリ１４２に接続される。ここで、それは、料金徴収エリアの形状が与えられている詳細なマップの問題であると考えられる。
【００２９】
コンピュータ１４０の、それの部分のための読取り専用メモリは、プロセッサによって実行されると、コンピュータに以下で説明する方法を実装させる命令を含んでいるコンピュータプログラムからなる、アプリケーションソフトウェアを記憶する。
【００３０】
最後に、それの出力インターフェースによって、コントローラは車両の様々なユニットに設定を送信することが可能である。
【００３１】
一方では図３および図４、他方では図５および図６において、上から見た２つの料金徴収エリア２００が示されている。
【００３２】
これらの料金徴収エリア２００はそれぞれ、各車両のユーザが料金を払わなければならない料金所２０１を備える。各料金徴収エリア２００はまた、この料金所２０１にアクセスするために、Ｎ個の車線２１０、２２０、２３０、２４０を備える（図３および図４ではＮは４に等しく、図５および図６ではＮは８に等しい）。
【００３３】
料金所２０１は、各車線の上に、ロゴがその上に示されているＬＥＤパネルを備える。このロゴは、たとえば、車線が閉鎖中の場合は赤い十字を、または車線が空いている場合は緑の矢印を表し得る。ロゴはまた、他のこと（クレジットカードによる支払いが可能である場合は青いカード、リモート支払いが可能である場合はオレンジの「ｔ」など）を表し得る。
【００３４】
この説明の残りでは、車線のうち、
当該の自動車１００によって使用されている車線である現在の車線２１０と、
現在の車線２１０のいずれかの側に位置する２つの車線である隣接する車線２２０と、
この説明の残りにおいてより明らかになるように、料金所２０１を完全に安全に迅速に通過することを可能にするために最も好適である車線であることが判定された好ましい車線２３０と
が区別される。
【００３５】
参照符号「２４０」によって指定される車線は、３つの上述の基準のいずれも満たさない車線である。
【００３６】
図３〜図６が示すように、以下でサードパーティ車両３００、３１０、３２０と呼ばれる、上述の自動車１００以外の自動車はまた、ここで、料金徴収エリアの車線において運転されていると考えられる。
【００３７】
これらのサードパーティ車両のうち、
２つの隣接する車線２２０のうちの１つ、すなわち、自動車１００が出ることを望む車線において運転されており、自動車１００の前方に位置するサードパーティ車両である先行する車両３１０と、
同じ隣接する車線２２０において運転されており、自動車１００の後方に位置するサードパーティ車両である後続の車両３２０と
が区別される。
【００３８】
ここで自律的であると考えられる自動車１００が料金徴収エリア２００に接近するとき、自動車１００は車線２１０、２２０、２３０、２４０のうちの１つを選ばなければならない。言い換えれば、コンピュータ１４０は、料金所２０１をできる限り迅速に完全に安全に通るために、自動車が料金徴収エリアに到着したときに車線を変更する機会を判定しなければならない。
【００３９】
これを行うために、自動車のコンピュータ１４０は、複数の主要なステップを含む方法を実装する。
【００４０】
第１の予備ステップは、コンピュータ１４０において、自動車１００の様々ないくつかの機器（レーダーセンサーおよびカメラ）によって測定されたデータが活用可能であることを検証することからなる。
【００４１】
具体的には、特に天候によっては、これが当てはまらない場合がある。
【００４２】
これを行うために、コンピュータ１４０は、それのいくつかの機器の各々から、それがプリセットされたしきい値と比較する信頼インデックス（ここで、それの測定の信頼度における信頼のパーセンテージの形態で表される）を受信する。
【００４３】
信頼インデックスが十分に高くない場合、プロセスは中断される。反対の場合、図２に示された方法が実装される。
【００４４】
この方法の第１のステップａ）は、サイトの地勢を決定することからなる。
【００４５】
これを行うために、コンピュータ１４０は、カメラ１３０のみ、またはメモリ１４２と結合された地理位置特定手段１４１のいずれか、またはこれらの要素のすべてを組み合わせて使用する。
【００４６】
ここでより正確には、コンピュータ１４０は、カメラ１３０によってキャプチャされた画像と、自動車１００の地理位置特定された位置とを取得する。
【００４７】
この地理位置特定された位置を考慮に入れると、自動車１００は、メモリ１４２において、料金徴収エリア２００の予定を見つけることが可能である。
【００４８】
自動車１００は、したがって、高速道路エリア２００の車線の数Ｎを決定することが可能である。
【００４９】
コンピュータ１４０は、次いで、各車線に、以下で「ｊ」で示されている識別子を割り当てる。この識別子は、ここで１とＮの間に含まれる自然整数であり、整数ｊ＝１によって識別される車線は左端の車線である。
【００５０】
次に、取得された画像を処理するためのプロセスを介して、コンピュータ１４０は、車線の各々の上に位置するロゴを識別する。コンピュータ１４０は、次いで、各ロゴの形状および色を識別し、それにより、どの車線が空いているかを決定する。
【００５１】
図３に示された構成では、整数ｊ＝４によって識別される車線は閉鎖されているが、他の車線は空いている。
【００５２】
図４に示された構成では、すべての車線が空いている。
【００５３】
図５および図６に示された構成では、整数ｊ＝４、ｊ＝６およびｊ＝８によって識別される車線は閉鎖されているが、他の車線は空いている。
【００５４】
第２のステップｂ１）において、コンピュータは、自動車１００が各空いている車線からどの程度離れているかを決定する。
【００５５】
この目的のために、コンピュータは、各空いている車線について、この車線から自動車１００を分離する距離に関する第１のデータを計算する。
【００５６】
この第１のデータは、ここで、自動車１００と、料金所２０１と同じ高さの、当該の車線の中心に位置するポイントとを分離するユークリッド距離ｄｉｊの推定値である。
【００５７】
インデックス「ｉ」は、ここで、現在の車線２１０を識別する自然整数に対応し、インデックス「ｊ」は、当該の車線２１０、２２０、２３０、２４０を識別する自然整数に対応する。
【００５８】
このユークリッド距離ｄｉｊは、自動車１００の地理位置特定された位置と、メモリ１４２から読み取られた料金徴収エリア２００の予定とを考慮に入れて取得される。
【００５９】
第３のステップｂ２）において、コンピュータ１４０は料金徴収エリア２００の各空いている車線の輻輳を評価する。
【００６０】
これを行うために、コンピュータ１４０は、各空いている車線について、この車線に位置するサードパーティ車両３００、３１０、３２０の数に関する第２のデータを計算する。
【００６１】
この第２のデータは、ここで、この車線に位置するサードパーティ車両３００、３１０、３２０の数ｎｊの評価である。
【００６２】
この評価は、ここで、自動車１００の前部の中央に位置するレーダーセンサー１２２と、自動車１００の前部の左側に位置するレーダーセンサー１２１と、自動車１００の前部の右側に位置するレーダーセンサー１２３とによって実行された測定によって取得される。この評価は、自動車１００のカメラ１３０によって取得された画像の処理を介して改善される。
【００６３】
第４のステップｃ）は、自動車１００が容易にアクセスすることができるすべての車線の中から、料金所２０１を通るための待機が最短である車線を選択することからなる。
【００６４】
これを行うために使用される基準は、少なくとも、各車線から自動車１００を分離するユークリッド距離ｄｉｊの推定値と、各車線中の車両の数ｎｊの評価とに依存する、コスト関数Ｊｉｊである。
【００６５】
このコスト関数Ｊｉｊは様々な形で表され得る。コスト関数Ｊｉｊは、ここで、以下の形で表される。
Ｊｉｊ＝ｄｉｊ・ζｉｊ＋ｎｊ・γｊ
ここで、ζｉｊおよびγｊは２つの重み付け係数である。
【００６６】
これらの重み付け係数の値は、（自動車１００が車線を多回数変更しなければならない危険を冒して）料金所の通過の速さ、または好ましくは現在の車線２１０に近い車線の選択による乗客の快適さのいずれかを選好するように選定される。これらの重み付け係数の値は、プリセットされる（コンピュータの読取り専用メモリに記憶される）か、車両の乗客の選好または車両のカテゴリー（救急車、商品を輸送するための車両など）に応じてパラメータ化可能であるかのいずれかであり得る。これらの重み付け係数はまた、関数の形態で、たとえば、それらが関係するデータｄｉｊ、ｎｊの関数（アフィン関数、逆関数、２乗関数など）の形態で表され得る。
【００６７】
無関係に、コンピュータは、料金徴収エリア２００の車線の各々についてコスト関数Ｊｉｊの値を計算するために同じ数式を使用する。
【００６８】
好ましい車線２３０は、その場合、コスト関数Ｊｉｊが最小である車線である。様々な構成において、どの車線が好ましいかを明らかに示す例については、この説明において後で詳述する。
【００６９】
第５のステップｄ）は、自動車１００が、好ましい車線２３０に向かって移動するために、危険なしに車線２１０、２２０、２３０、２４０を変更することが可能であるかどうかを決定することからなる。
【００７０】
このステップは様々な形で実行され得る。
【００７１】
ここで、コンピュータ１４０は、自動車１００が（自動車１００がそこに出ることを望む）隣接する車線２２０に到達するために必要とする操作時間ｔＥＧＯと、この車両がこの車線変更の後に行き着くロケーション２２１とを計算する。
【００７２】
次に、先行する車両３１０および／または後続の車両３２０が存在する場合、コンピュータ１４０は、これらの車両３１０、３２０がロケーション２２１に到達するために必要とする到着時間ｔＯＢＪを計算する。
【００７３】
自動車１００が車線を変更することが可能であるかどうかを決定する基準は、したがって、単に、以下の不等式
ｔＥＧＯ＜ｍｉｎ（ｔＯＢＪ）＋δｔ
を検証することからなる。ここで、δｔは、コンピュータ１４０の読取り専用メモリに記憶されたプリセットされた安全マージンである。
【００７４】
この不等式が検証されない場合（これは、車線を変更することは危険を冒すであろうことを意味する）、自動車１００はそれの車線２１０に留まり、本方法はステップａ）で再開される。
【００７５】
反対のケースでは、コンピュータ１４０は、自動車１００が現在の車線２１０から隣接する車線２２０（所望の車線２３０の側に位置する車線）に渡るように、自動車１００のステアリングユニットを制御することからなるステップｅ）を実装する。
【００７６】
この段階において、第１に、隣接する車線２２０と所望の車線２３０とが同一であるケース（図３のケース）を想定することが可能である。この場合、本方法はここで終了する。
【００７７】
反対のケース（図４のケース）では、自動車１００が、再び車線を変更することによる事前の検査なしに所望の車線２３０に直接移動するための準備は行われない。
【００７８】
それどころか、自動車１００がもう一度車線を変更する前に、本方法全体を再開するための準備が行われる。したがって、構成が変化した場合、自動車１００はこの変化に迅速に適応し得る。
【００７９】
次に、図３〜図６に示された３つの例についてより詳細に説明し得る。
【００８０】
図３に示された第１の例では、自動車１００は、整数ｉ＝ｊ＝２によって識別される現在の車線２１０において運転されている。
【００８１】
整数ｊ＝４によって識別される車線２４０は閉鎖されている。
【００８２】
コンピュータ１４０は、次いで、３つのコスト関数Ｊ２１、Ｊ２２およびＪ２３を計算する。
【００８３】
所望の車線２３０は、その場合、コスト関数が最も小さい車線である。結果は、使用される重み付け係数に大いに依存することが理解されよう。
【００８４】
したがって、控えめな挙動が好ましい場合、自動車１００は、それの車線２１０中の車両の数が少ないとすれば、車線を変更しないことを選ぶ。
【００８５】
反対に、より反動的な行動が好ましい場合、自動車１００は、左側の隣接する車線２２０中の車両の数が極めて少ないとすれば、車線を変更することを選ぶ。
【００８６】
この場合、自動車は、危険なしに車線を変更することが可能であるかどうかをあらかじめ検証する。ここで、先行する車両３１０および後続の車両（図示せず）は、車両が移動することを望むロケーション２２１から遠く離れているので、自動車１００は所望の車線２３０に危険なしに出ることが可能である。
【００８７】
図４に示された第２の例では、自動車１００は、整数ｉ＝ｊ＝２によって識別される現在の車線２１０において運転されている。
【００８８】
料金徴収エリア２００のすべての車線は、ここで、空いている。ここで、一台のサードパーティ車両３００のみがある右端車線を除いて、各車線に３つのサードパーティ車両３００、３１０、３２０が位置する。
【００８９】
コンピュータ１４０は、次いで、４つのコスト関数Ｊ２１、Ｊ２２、Ｊ２３およびＪ２４を計算する。
【００９０】
選ばれた車線は、コスト関数が最も小さい車線である。結果は、したがって、ここで、使用される重み付け係数に大いに依存する。したがって、自動車１００は、極めて反動的な行動が好まれる場合にのみ、右側の車線２２０に移動することを選ぶ。
【００９１】
この場合、自動車１００は、ここで、危険なしに車線を変更することが可能であるかどうかを再び検証する。本ケースにおいて、先行する車両３１０および後続の車両３２０は、車両が移動することを望む隣接する車線２２０中のロケーション２２１から遠く離れているので、自動車１００は、この隣接する車線２２０に危険なしに出ることが可能である。自動車１００は、したがって、再び、場合によっては、それの車線に留まるべきか、または最初に望まれた車線に実際に移動するべきかを選ぶ前に、４つの車線についてのコスト関数を計算する。
【００９２】
図５および図６に示された第３の例（２つの連続する時間）では、自動車１００は、最初に、整数ｉ＝ｊ＝４によって識別される現在の車線２１０において運転されている。
【００９３】
この車線、および整数ｊ＝６とｊ＝８とによって識別される車線は閉鎖されている。車両は、したがって、必然的に車線を変更しなければならない。
【００９４】
コンピュータ１４０は、次いで、５つのコスト関数値Ｊ４１、Ｊ４２、Ｊ４３、Ｊ４５およびＪ４７を計算する。
【００９５】
選ばれた車線は、ここで、この場合も、コスト関数の値が最も小さい車線である。この選定の結果は、ここで、この場合も、使用される重み付け係数に大いに依存するが、いずれの場合も、自動車１００は、車線を変更することを選ぶ。
【００９６】
図５に示されているように、自動車１００は、場合によっては、最も左に位置する所望の車線２３０に向かって移動することを選ぶ。
【００９７】
しかしながら、図６に示すように、最初に車線を変更した後、自動車１００は、場合によっては、自動車１００が出ることを望むロケーション２２１が、先行するサードパーティ車両３１０によってすでに占有されていることを考慮して、この場合も車線を変更することが不可能であることに気づく。この場合、コンピュータは、料金所２１０を通るためにもはや車線を変更しないことを決定する。
【００９８】
ここで説明した実施形態の様々な変形態が想定可能である。
【００９９】
特に、ステップｄ）は異なる形で実行され得る。
【０１００】
第１の例として、より多くの車両を検討するために、車線に出ることの安全性を検証することが可能であろう。したがって、先行する車両３１０および後続の車両３２０についての時間ｔＯＢＪだけでなく、自動車１００が移動することを望むロケーション２２１に到達することが可能な任意のサードパーティ車両３００についての時間ｔＯＢＪ（特に、隣接する車線に出るためにインジケータがオンにされたサードパーティ車両の時間ｔＯＢＪ）をも計算することが可能であろう。
【０１０１】
第２の例として、代替として、時間ｔＥＧＯ、ｔＯＢＪを比較するのではなく、車両の互いに対する相対速度に関する基準を検査するために、車線に出ることの安全性を検証することが可能であろう。
【０１０２】
この検査は、したがって、先行する車両３１０に対する自動車１００の相対速度と後続の車両３２０に対する自動車１００の相対速度とが完全に安全な車線の変更に適合することを検証するために、先行する車両３１０に対する自動車１００の相対速度と第１のしきい値との比較と、後続の車両３２０に対する自動車１００の相対速度と第２のしきい値との比較とに基づき得る。
【０１０３】
図に関して説明した実施形態では、車両は自律型であった。変形態として、車両が自律型でないように準備が行われ得る。この場合、第５のステップｅ）は、もはや、自動車１００を所望の車線２３０に向かって自動的に操縦することにないが、むしろ、完全に安全にできる限り速く料金所を通るために、ドライバーがどの車線に移動しなければならないかをドライバーが知ることを可能にする情報を、車両のスクリーンに表示することにある。
【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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【国際調査報告】
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