(57)【要約】【課題】様々な場面における車両の行動を精度よく予測することが可能な車両の行動予測装置を提供する。【解決手段】車両の行動予測装置１は、車両が置かれた状況に応じた当該車両に起こり得る事象ごとの発生頻度を学習する行動学習部１４と、学習した発生頻度に基づいて、車両が置かれた状況から当該車両の行動を予測する行動予測部１６と、を備える。この行動予測装置１では、車両が置かれた状況に応じた当該車両に起こり得る事象ごとに発生頻度を学習できるため、予測対象である車両がある状況に置かれた場合に、学習したその状況の発生頻度を利用することで、車両の行動を精度よく予測することが可能となる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両が置かれた状況に応じた当該車両に起こり得る事象ごとの発生頻度を学習する学習手段と、
学習した前記発生頻度に基づいて、車両が置かれた状況から当該車両の行動を予測する行動予測手段と、
を備えることを特徴とする車両の行動予測装置。
【請求項２】
前記車両が置かれた状況は、当該車両の走行状態と当該車両の周辺条件とで特定されることを特徴とする請求項１に記載の車両の行動予測装置。
【請求項３】
前記事象は、前記車両が取る挙動及び／又は異なる前記走行状態への遷移とで特定されることを特徴とする請求項２に記載の車両の行動予測装置。
【請求項４】
前記行動予測手段は、予測した行動に応じて規定間隔時間後に車両が置かれる状況から、更に将来の行動を予測することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の車両の行動予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、車両の行動予測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
路側装置にて本線の走行車両を監視し、合流部付近での車線変更予測を行い、自動運転車両を円滑に合流させるための走行計画を生成する装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特許第２９６９１７５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、実際の車両の行動は複雑であり、様々な場面における行動を予測するのは難しい。
【０００４】
本発明は、上記した事情に鑑みてなされたものであり、様々な場面における車両の行動を精度よく予測することが可能な車両の行動予測装置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】
【０００５】
本発明に係る車両の行動予測装置は、車両が置かれた状況に応じた当該車両に起こり得る事象ごとの発生頻度を学習する学習手段と、学習した前記発生頻度に基づいて、車両が置かれた状況から当該車両の行動を予測する行動予測手段と、を備えることを特徴とする。
【０００６】
この行動予測装置では、車両が置かれた状況に応じた当該車両に起こり得る事象ごとに発生頻度を学習できるため、予測対象である車両がある状況に置かれた場合に、学習したその状況の発生頻度を利用することで、車両の行動を精度よく予測することが可能となる。
【０００７】
前記車両が置かれた状況は、当該車両の走行状態と当該車両の周辺条件とで特定されることを特徴としてもよい。このようにすれば、車両が置かれる状況を好適に特定することができる。
【０００８】
前記事象は、前記車両が取る挙動及び／又は異なる前記走行状態への遷移とで特定されることを特徴としてもよい。このようにすれば、車両に起こり得る事象を車両が置かれた状況ごとに好適に特定することができる。
【０００９】
前記行動予測手段は、予測した行動に応じて規定間隔時間後に車両が置かれる状況から、更に将来の行動を予測することを特徴としてもよい。このようにすれば、より先の行動までより精度よく予測することができる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、様々な場面における車両の行動を精度よく予測することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態を詳細に説明する。なお、図面の説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１２】
図１は、本発明の実施形態に係る行動予測装置の概略構成を示すブロック図である。図２は、この行動予測装置による行動予測の基本シーンを示す図である。図２に示すように、本実施形態に係る行動予測装置１は、高速道路などの自動車専用道路を走行する自車両Ｍに搭載され、手動運転車両や非通信車両などの他の車両Ｘの行動を予測するのに利用される。
【００１３】
図１に示すように、行動予測装置１は、行動予測ＥＣＵ（Electronic Control Unit）１０を備えている。この行動予測ＥＣＵ１０には、レーダやカメラなどの周辺センサ２０、道路情報等を取得するためのナビゲーション装置３０、及び車車間通信や路車間通信などを行うための通信装置４０が接続されている。また、行動予測ＥＣＵ１０には、走行制御計画生成ＥＣＵ５０が接続されている。この走行制御計画生成ＥＣＵ５０は、自車両Ｍの走行制御計画を生成し、この計画に基づいて自車両Ｍを自動運転制御したり、ドライバにこの計画を提案したりする。
【００１４】
行動予測ＥＣＵ１０は、希望車速推定部１２、行動学習部（学習手段）１４、及び行動予測部（行動予測手段）１６を備えている。
【００１５】
希望車速推定部１２は、道路状況に応じた特定車両の希望車速を予め学習しておき、その学習結果を利用して、当該特定車両の道路状況に応じた希望車速を推定する。希望車速推定部１２による特定車両の希望車速の学習手順は次のようにして行われる。
【００１６】
図３に示すように、まず、道路状況ごとの学習対象車両の仮定走行速度パターンを生成する（ステップＳ３０１）。道路状況としては、直線路であるかカーブ路であるか、カーブ路であればカーブＲ（カーブ径）ごとに分けられる。
【００１７】
仮定走行速度パターンの生成では、まず基準となる仮定走行速度を算出する。例えば、個人の好み（例えば、走行履歴から算出される平均速度）と、制限速度＋α（例えば、αとして＋０ｋｍ／ｈ、＋１０ｋｍ／ｈ）の３通りを用意する。次に、追越車線での仮定走行速度を追加する。例えば、上記した３通りの仮定走行速度＋β（例えば、βとして＋０ｋｍ／ｈ、＋２０ｋｍ／ｈ）の３×２＝６通りを用意する。更に、カーブＲに応じた減速度合いを加味した仮定走行速度を追加する。例えば、上記した６通りの仮定走行速度に上限横加速度Ｇを加味（例えば、上限横Ｇとして制限無し、及び０．２Ｇ）した６×２＝１２通りを用意する。
【００１８】
図４は、このようにして生成された仮定走行速度パターンを示している。図４に示すように、道路状況ごとに１２通りの仮定走行速度パターンが生成されている。カーブ３００Ｒの場合を例に説明すると、No.1は走行履歴から算出した平均速度であり、No.2は制限速度である。そして、No.3はNo.2に＋１０ｋｍ／ｈしたものである。No.4-6は、追越車線を考慮して、No.1-3に＋２０ｋｍ／ｈしたものである。No.7-12は、カーブＲを考慮して、No.1-6に最大横Ｇによる減速を加味して算出したものである。なお、直線の場合は、No.7-12のところにNo.1-6の値を入れている。
【００１９】
このようにして道路状況ごとの学習対象車両の仮定走行速度パターンを生成したら、学習対象車両の実際の速度Ｖｒを取得する（ステップＳ３０２）。これは、周辺センサ２０により検出してもよいし、インフラ設備や他の周辺車両などから通信装置４０を介して取得してもよい。
【００２０】
次に、そのときの道路状況としてカーブＲを取得する（ステップＳ３０３）。これは、周辺センサ２０により検出してもよいし、ナビゲーション装置３０から取得してもよいし、インフラ設備などから通信装置４０を介して取得してもよい。
【００２１】
次に、その道路状況における仮定走行速度パターンの１２通りの速度と実際の速度Ｖｒとを比較する（ステップＳ３０４）。例えば、１２通りの速度と実際の速度Ｖｒとの差分を取る。そして、実際の速度Ｖｒと近い速度の学習相関値を増加させ（ステップＳ３０５）、一方、実際の速度Ｖｒと離れた速度の学習相関値を減少させる（ステップＳ３０６）。ここで、速度学習相関値は、その学習対象車両の速度が、１２通りの速度パターンの中でどの速度パターンと相関が高いかを示すものであり、学習の最初には例えば全て５０に設定されている。
【００２２】
この上記学習を繰り返すことで、速度学習相関値が１２通りの速度パターンの中でほぼ一定の割合に収束してくる。このように、速度学習相関値がほぼ一定の割合に収束することで、学習が終了する。例えば、図４の例では、No.1の相関値が２０で、No.5の相関値が２０で、No.12の相関値が９０に収束したとする。これは、どんな道路状況でも自分の好みの速度で走行する傾向（No.1）が２０、走行車線では制限速度で走行し追越車線では２０ｋｍ／ｈだけ速度アップさせるもののカーブでは減速しないで走行する傾向（No.5）が２０、走行車線では制限速度＋１０ｋｍ／ｈで走行し追越車線では２０ｋｍ／ｈだけ速度アップさせしかもカーブでは０．２Ｇ減速して走行する傾向（No.12）が９０であることを示す。
【００２３】
希望車速推定部１２は、この学習結果を利用して、実際の当該車両の希望車速を推定する。例えば、道路状況としてカーブＲが５００Ｒであるとき、図４のカーブ５００Ｒの仮定走行速度パターンと速度学習相関値とを利用して、希望車速を推定する。具体的には、２０の割合で相関があるNo.1の速度８５ｋｍ／ｈと、２０の割合で相関があるNo.5の速度１２０ｋｍ／ｈと、９０の割合で相関があるNo.12の速度１３０ｋｍ／ｈとを用いて、（８５×２０＋１２０×２０＋１３０×９０）／(２０＋２０＋９０)＝１２１．５・・・と推定することができる。
【００２４】
行動学習部１４は、車両が置かれた状況に応じた当該車両に起こり得る事象ごとの発生頻度を学習する。図５に示すように、車両が置かれた状況は、当該車両の走行状態と当該車両の周辺条件とで特定される。走行状態としては、例えば、追従走行の状態、単独走行の状態、左レーンチェンジの状態、及び右レーンチェンジの状態の４つに分けられる。また、周辺条件としては、先行車が希望速度よりも早いか遅いかなど、図５の条件欄に示す条件が挙げられる。
【００２５】
一方、当該車両に起こり得る事象は、車両が取る挙動及び／又は異なる走行状態への遷移とで特定される。挙動としては、加速、減速、追越フラグＯＮ、追越フラグＯＦＦが挙げられる。なお、図５に示す表において、「学習係数」は、車両が置かれた状況に応じた当該車両に起こり得る事象ごとの発生頻度を示し、学習前には図５に示す初期値（例えば、大７５％、中５０％、小２５％）が設定されている。また、「補正係数」は、その事象が発生する確率を算出するときに、車両が置かれた状況に応じて学習係数を補正するためのものである。例えば、追従走行の状態で先行車が希望速度よりも早い条件（状況Ｓ１）では、単独走行の状態に遷移する確率は、学習係数に先行車との速度差を乗算して算出される。また、追従走行の状態で合流車がある条件（状況Ｓ７）では、右レーンチェンジの状態に遷移する確率は、学習係数に合流車との干渉確率を乗算して算出される。なお、干渉確率とは、その車両が現状のまま走行すると合流車と衝突する確率をいう。また、単独走行の状態で後続車がある条件（状況Ｓ１２）では、加速する確率は、学習係数を後続車との車間時間で除算して算出される。また、「学習係数」が必須である事象は、必ずその事象が起こり得るものであり、「補正係数」は設定されていない。なお、「補正係数」としての速度差や干渉確率、車間時間は正規化されたものである。
【００２６】
行動学習部１４による車両の行動学習手順は次のようにして行われる。すなわち、図６のフローチャートを参照して、まず、各状況Ｓ１−３２が発生した回数を示す発生カウンタと、実際にその状況が発生した発生合計を０に初期化する（ステップＳ６０１）。また、学習係数を初期値（例えば、大７５％、中５０％、小２５％）する（ステップＳ６０２）。
【００２７】
次に、前述したようにして、希望車速推定部１２において、速度学習相関値とそのときの道路状況から、学習対象車両の希望走行速度を推定する（ステップＳ６０３）。
【００２８】
次に、学習対象車両の周辺車両の存在や走行速度を周辺センサ２０等の情報から取得する（ステップＳ６０４）。また、道路の車線減少やカーブＲの情報を、ナビゲーション装置３０や通信装置４０の情報から取得する（ステップＳ６０５）。
【００２９】
次に、学習対象車両の置かれた状況が、図５に示す状態及び条件を満たす（いずれかの状況Ｓ１−３２にある）か否か判定する（ステップＳ６０６）。状態及び条件を満たさない場合は、ステップＳ６０３に戻る。一方、状態及び条件を満たす場合は、その状況における学習係数が必須となっているか否かを判定する（ステップＳ６０７）。そして、必須である場合はステップＳ６０３に戻る。一方、必須でない場合は、その状況の発生カウンタを１増加させる（ステップＳ６０８）。
【００３０】
次に、その状況下において、学習対象車両がその挙動や遷移を実行したか否かを判定し（ステップＳ６０９）、学習対象車両がその挙動や遷移を実行してその事象が起こった場合、補正係数の逆数をその状況の発生合計に加算し（ステップＳ６１０）、ステップＳ６１１に進む。一方で、学習対象車両がその挙動や遷移を実行せずその事象が起こらなかった場合、補正係数の逆数をその状況の発生合計に加算せずにステップＳ６１１に進む。
【００３１】
ステップＳ６１１では、発生カウンタが閾値（例えば１０）以上であるか否かを判定する。閾値以上であれば、発生合計を発生カウンタで除算したものを学習係数とする（ステップＳ６１２）。一方で、閾値よりも小さければ、発生合計を発生カウンタで除算したものと、学習係数の初期値とを用いて（例えば、両者の平均値）、学習係数を決定する（ステップＳ６１３）。
【００３２】
行動予測部１６は、行動学習部１４において学習して記憶されている学習係数に基づいて、車両が置かれた状況から予測対象車両の行動を予測する。行動予測部１６による車両の行動予測は、次のようにして行われる。すなわち、図７に示すように、まず、初期化として車両状況パラメータを現状の車両状態に合わせて設定する（ステップＳ７０１）。車両状況パラメータは、予測対象車両に関するパラメータであり、ある事象の発生確率、車両の置かれた状況、位置、速度、加速度、ヨー角などである。ここで、発生確率は、図８に示すように、初期値として１００％を設定する（ステップＳ７０２）。
【００３３】
次に、前述したようにして、希望車速推定部１２において、速度学習相関値とそのときの道路状況から、予測対象車両の希望走行速度を推定する（ステップＳ７０３）。
【００３４】
次に、予測対象車両の周辺車両の存在や走行速度を周辺センサ２０等の情報から取得する（ステップＳ７０４）。また、道路の車線減少やカーブＲの情報を、ナビゲーション装置３０や通信装置４０の情報から取得する（ステップＳ７０５）。
【００３５】
次に、予測対象車両の置かれた状況が、図５に示す状態及び条件を満たす（いずれかの状況Ｓ１−３２にある）か否か判定する（ステップＳ７０６）。状態及び条件を満たさない場合は、ステップＳ７１３に進む。一方、状態及び条件を満たす場合は、その状況における学習係数が必須となっているか否かを判定する（ステップＳ７０７）。そして、必須である場合は、その行動や遷移が実行されその事象が起こると予測する（ステップＳ７０８）。一方、必須でない場合は、その状況の発生係数に補正係数を乗算し、その行動や遷移が実行されその事象が起こる確率を算出する（ステップＳ７０９）。
【００３６】
次に、現状の車両状況パラメータをコピーし、二つの車両状況パラメータＡ，Ｂを生成する（ステップＳ７１０）。次に、車両状況パラメータＡにその事象が起こる確率を乗算して乗算値Ａ’を得る（ステップＳ７１１）。また、車両状況パラメータＢに（１００％−その事象が起こる確率）を乗算して乗算値Ｂ’を得る（ステップＳ７１２）。
【００３７】
次に、これら乗算値Ａ’，Ｂ’を利用し、規定間隔時間（例えば５０ｍｓ）後の車両状況パラメータを、その事象が起こる場合と起こらない場合とについてそれぞれ生成する（ステップＳ７１３）。次に、全ての車両状況パラメータについて規定間隔時間後のパラメータの生成処理を行い（ステップＳ７１４）、生成処理が完了していなければ、ステップＳ７０３からステップＳ７１３を繰り返す。一方、全てのパラメータについて生成が完了すれば、図８に示すように、更に規定間隔時間後に予測対象車両が置かれる状況から、更に将来の行動を予測し、その事象が起こる場合と起こらない場合とについて車両状況パラメータをそれぞれ生成する。すなわち、ステップＳ７０３からステップＳ７１４を繰り返す。そして、予測すべき時間の上限を示す規定予測時間（例えば１０秒）まで行動予測と車両状況パラメータの生成が完了したか判定し（ステップＳ７１５）、完了したら行動予測を終了する。このようにして、予測対象車両の行動を予測して、規定間隔時間ごとの存在位置や存在確率、速度、加速度、ヨー角など各種パラメータを予測することができる。
【００３８】
このように本実施形態に係る行動予測装置１では、車両が置かれた状況に応じた当該車両に起こり得る事象ごとに発生頻度を学習できるため、予測対象車両がある状況に置かれた場合に、学習したその状況の発生頻度を利用することで、当該車両の行動を精度よく予測することが可能となる。
【００３９】
また、行動予測部１６は、予測した行動に応じて規定間隔時間後に車両が置かれる状況から、更に将来の行動を予測することができるため、より先の行動までより精度よく予測することができる。
【００４０】
なお、本発明は上記した実施形態に限定されることなく、本発明の主旨を逸脱しない範囲で種々の変形が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】実施形態に係る行動予測装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】行動予測装置による行動予測の基本シーンを示す図である。
【図３】車両の希望車速を学習する手順を示すフローチャートである。
【図４】仮定走行速度パターンを示す図である。
【図５】車両が置かれた状況に応じた当該車両に起こり得る事象ごとの発生頻度を示す図である。
【図６】車両の行動を学習する手順を示すフローチャートである。
【図７】車両の行動予測の手順を示すフローチャートである。
【図８】行動予測の具体例を示す図である。
【符号の説明】
【００４２】
１…行動予測装置、１０…行動予測ＥＣＵ、１２…希望車速推定部、１４…行動学習部（行動学習手段）、１６…行動予測部（行動予測手段）、２０…周辺センサ、３０…ナビゲーション装置、４０…通信装置、５０…走行制御計画生成ＥＣＵ。
【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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