(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
自己の乗り物を運転するドライバを支援するための方法であって、
自己の乗り物の環境を物理的に感知してセンサデータを生成するステップと、
前記環境の表現（１３）を生成するステップであって、前記表現（１３）はそれぞれが前記環境の限られた領域に対応する複数の表現区分から成るステップと、
前記センサデータを分析して前記限られた領域の少なくとも一部についての構造的特徴の情報を生成するステップと、
前記環境のそれぞれの領域に対応する前記表現区分に前記構造的特徴の情報を割り当てるステップと、
前記環境の前記限られた領域のうち、前記構造的特徴の情報が前記センサデータから生成されないか又は前記構造的特徴の情報を補充すべき前記限られた領域を決定するステップと、
物理的な前記感知によって感知された交通オブジェクトについての将来及び又は過去の動き挙動（１５、１６．１、１６．２、１６．３）を推測するステップと、
前記推測された動き挙動（１５、１６．１、１６．２、１６．３）に基づいて、前記環境の少なくとも一つの前記決定された前記限られた領域についての前記環境の構造的特徴を推論するステップと、
前記環境のそれぞれの領域に対応する前記表現区分に、前記推測された動き挙動（１５、１６．１、１６．２、１６．３）に基づいて推論された前記構造的特徴の情報の少なくとも一部を割り当てるステップと、
すべての割り当てられた構造的特徴を含む前記表現区分からなる結果として得られる表現（１３’）を評価して前記自己の乗り物にとっての好ましい経路を決定するステップと、
前記決定された経路に基づいて、支援信号を生成し出力するステップと、
を含む、ドライバを支援する方法。
【請求項２】
前記交通オブジェクト（１０、１１）の動き挙動（１５、１６．１、１６．２、１６．３）として最もあり得る経路が算出される、
ことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記交通オブジェクト（１０、１１）の動き挙動（１５、１６．１、１６．２）として位置確率分布が算出される、
ことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記表現（１３、１３’）は、メトリックなトップダウン図である、
ことを特徴とする、請求項１から３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
前記表現区分は、定型の格子を規定する、
ことを特徴とする、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
推測された動き挙動（１５、１６．１、１６．２）に基づく構造的特徴の推論は、前記センサデータの分析によって導き出される構造的特徴をもたない表現区分に対応する前記環境の限られた領域に対してのみ実行される、
ことを特徴とする、請求項１から５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記好ましい経路は、前記自己の乗り物の現在位置と予め定めた経由点とを結ぶ表現を通る複数のあり得る経路を生成し、それぞれの経路を走行することについての前記表現区分のそれぞれの可用性を表す品質値を考慮して目安として決められる品質に基づいて、決められる、
ことを特徴とする、請求項１から６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
前記好ましい経路が前記自己の乗り物の現時位置からはじめて段階的に表現区分を選択することによって決められる、
ことを特徴とする、請求項１から６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
将来及び又は過去の動き挙動（１５、１６．１、１６．２）が前記センサデータに基づいて認識することのできる交通オブジェクト（１０、１１）ごとに推測される、
ことを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
前記結果として得られる表現が、前記自己の乗り物以外の少なくとも一つの交通オブジェクトの、少なくとも一つのあり得る経路を決めるために評価される、
ことを特徴とする、請求項１から９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
ドライバ支援システムであって、
自己の乗り物の環境を物理的に感知するためのセンサ手段（２．１、２．２）と、
前記環境の限られた領域に対応する複数の表現区分からなる、前記環境の表現（１３）を生成するための表現生成ユニット（３）であって、前記センサ手段からのセンサデータから導き出される前記環境の構造的特徴の情報を前記表現区分に割り当てるよう構成された表現生成ユニット（３）と、
前記センサ手段（２．１、２，２）により感知された交通オブジェクト（１０、１１）の動き挙動（１５、１６．１、１６．２、１６．３）を推測するための、交通オブジェクトの将来及び又は過去の動き挙動を推測する動き挙動推測ユニット（４）と、
前記環境の前記限られた領域のうちの、前記構造的特徴の情報が前記センサデータから生成されないか又は前記構造的特徴の情報を補充すべき前記限られた領域を決定し、前記動き挙動推測ユニット（４）の出力に基づいて前記環境の少なくとも一つの前記決定された前記限られた領域についての前記環境の構造的特徴を推論し、および前記推測された動き挙動（１５、１６．１、１６．２、１６．３）に基づいて推論された前記構造的特徴を、前記表現（１３）の前記表現区分に割り当てる、よう構成された推論ユニット（５）と、
すべての割り当てられた構造的特徴を含む結果として得られる表現（１３’）を評価する経路判定ユニット（６）であって、支援信号を生成して出力するよう構成された経路判定ユニット（６）と、
を備える、ドライバ支援システム。
【請求項１２】
前記推論ユニット（５）は、前記センサデータを分析することにより導き出される構造的特徴が割り当てられていない表現区分に対応する前記環境の限られた領域だけについて、前記推測された動き挙動（１５、１６．１、１６．２）に基づいて構造的特徴の推論を行うよう構成されている、
ことを特徴とする、請求項１１に記載のドライバ支援システム。
【請求項１３】
前記経路判定ユニット（６）は、前記自己の乗り物の現在位置と予め定めた経由点とを結ぶ前記表現を通る複数のあり得る経路を生成し、それぞれの経路を走行することについての前記表現区分のそれぞれの可用性を表す品質値を考慮して目安として決められる品質に基づいて、前記好ましい経路を判定するよう構成されている、
ことを特徴とする、請求項１１または１２に記載のドライバ支援システム。
【請求項１４】
前記経路判定ユニット（６）は、前記自己の乗り物の現時位置からはじめて段階的に表現区分を選択することによって前記好ましい経路を決めるよう構成されている、
ことを特徴とする、請求項１１または１２に記載のドライバ支援システム。
【請求項１５】
前記経路判定ユニット（６）は、前記センサデータに基づいて認識することができる交通オブジェクト（１０、１１）ごとの将来及び又は過去の動き挙動（１５、１６．１、１６．２）を推測するよう構成されている、
ことを特徴とする、請求項１１または１２に記載のドライバ支援システム。
【請求項１６】
前記経路判定ユニット（６）は、前記結果として得られる表現を評価して前記自己の乗り物以外の少なくとも一つの交通オブジェクトがとりうる少なくとも一つの経路を定めるよう構成されている、請求項１１から１５のいずれか１項に記載のドライバ支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は乗り物のドライバを支援する方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、運転中にドライバ自身が通常は認識することができない情報を提示することによって自律運転または少なくともドライバの運転を支援することに関して大きな進歩が達成されている。一面において、これはドライバがドライバ自身がなすべきことに集中することができるのでドライバの快適性を増大させたが、他面においてこれらのシステムはたとえば車速をドライバが予め設定した車速に保つことによってドライバを支援する。一定速度を維持するだけでなくこのようなシステムを搭載した自己の乗り物の環境をも考慮に入れるシステムが開発されている。このためには自己の乗り物は自己の乗り物の環境から情報を取得することができる感知手段を備えている。この情報を評価することによって自己の乗り物（自車）はたとえば自己の乗り物のすぐ前を低速で走行する乗り物を認識することができる。この場合、自車のドライバ支援システムは、一定速度を維持すると自車の前方の乗り物に衝突することになると判断する。こうして自車は自動的に速度を落とし自車が前方の乗り物と一定の間隔をとって追従するよう速度を調整することができる。このようなクルーズ制御はドライバ支援システムの簡単な例でありまだ部分的にしか達成されていない発展の長い道のりの第１ステップにすぎない。感知手段がさらなる発展の過程中の簡単なタスクを満たすためだけの初期に使われたが、そのようなシステムによって物理的に感知される環境からさらなる情報を導出することができることが認識された。その例は、たとえばUS 2013/0238181 A1に記載されているような他の交通参加者の今後の経路を予測することである。他の交通参加者の相対速度および方向が自車の環境を物理的に感知するレーダシステムまたはビデオカメラの信号に基づいて予測できるばかりでなく、静的な交通要素を検出することもできる。
【０００３】
静的な交通要素の例は車線標示（レーンマーキング）などである。また、他の交通参加者の挙動を測定することによって、自車がその一部であるシーンを記述するさらなる情報を得ることができる。たとえば、他の乗り物などのような他の交通参加者の相対位置および速度を分析し、複数レーンの道路でどこに隣のレーンがあるかを見つけることができる。このような手法がUS7,379,815 B2に記載されている。もう一つの手法が10 2012 206 A1に記載されており、他の交通参加者の位置からレーン（車線）の湾曲を導出することができることが開示されている。
【０００４】
これらのシステムおよび自車に搭載された感知手段の能力を頼りにするさらなるシステムの大きな欠点は、システムが入手する情報が、感知手段に見える要素、乗り物、人から直接導出することができるものに限定されることである。しかし、多くの場合、他のオブジェクト（物体）によって隠されているものまたは感知手段の感知領域外にあるものが、交通状況の分析にとって関心があり高度に関係深いことがある。このような隠された領域には、たとえば占拠格子（occupancy grid）が生成されていて、自車が使うことができる領域の情報がシステムに与えられるときに特に関心がある。このような占拠格子は、自車が現在の位置からたとえばナビゲーションシステムによって計算されたルート上にある中間点に移動するために適した経路を計画するためにしばしば使われる。このような経路立案で、たとえば２次元マップのような環境の表現に対応する領域を通ってガイドする情報がドライバに与えられ支援される。２次元マップ自体はたとえばナビゲーションシステムから既知のものであるが、このようなナビゲーションシステムは、それに含まれる情報が非常に粗い定義の道路および建物に制限されるため自車の経路立案を立てるベースとなりえない。たとえば道路の脇の歩道のような実際の境界はナビゲーションマップには情報として含まれていない。しかし、近辺の様々な詳細レベルで実行される経路立案では自車の近辺を通る具体的な経路があることが重要である。このような経路立案のためには、たとえば乗り物が通行できない歩道などの障害物または領域があるかどうかに大きな関心がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
したがって、本発明の目的は、自己の乗り物（自車）の運転においてドライバ支援を向上させ自車の近辺を通る経路を見つけることができる改良されたドライバ支援システムを提供することにある。この目的は、本発明に従う方法およびドライバ支援システムによって達成される。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明によるとドライバ支援システムはこのシステムが搭載されている自車の環境を物理的に感知するための感知手段を使用する。この感知手段は、一つの感知システムで構成することも複数の感知システムで構成することもできる。感知システムの例は、ライダ(lidar)/レーダ、ビデオカメラなどである。このシステムはさらに自車の環境の表現を生成するための表現生成ユニットを備える。この表現は、複数の表現区分（セグメント）からなる。表現区分のそれぞれが環境の限られた領域に対応する。表現生成ユニットは環境の限られた領域の少なくとも一部のための特徴情報を生成するためにセンサデータを分析することができる。この特徴情報は、ラベルとも呼ばれ、たとえば「使用中（occupied）」、「フリー」、「車」、「道路」、「歩道」、「横断歩道」、「遮蔽物(occluder)」などでありうる。この情報は自車のセンサ手段が発生するセンサデータから導き出すことができ、たとえばゼロでない速度で走行する乗り物があることを判定することによって導出することができる。これは、この乗り物が現在走行中の領域が使用中（占有中）であり、さらにこの領域が道路であるという情報を与える。他方、環境の特定の領域についてオブジェクトが検出されないなら、この領域はフリーであると結論することができる。センサデータから導き出されるこのような特徴情報は、この特徴情報（ラベル）が求められた環境のそれぞれの領域に対応する表現区分に割り当てられる。
【０００７】
センサ手段のレンジが限られており、自車の環境の限られた部分だけしか知覚することができないので、表現のいくつかの部分はセンサデータをベースとしてはラベルをつけることができない。特に、センサ手段から特徴情報を求めることができないいくつかの領域がありえる。背後の領域を遮蔽するオブジェクトがあってこれらの領域が見えないことがあるからである。
【０００８】
センサ手段から導出可能なもの以上の情報を与えるさらなる特徴情報を求めるため、このシステムは物理的感知手段によって感知される交通オブジェクトの今後のおよび/または過去の動き挙動を推測するための推測ユニットを備える。多くの場合交通乗り物であるこのような交通オブジェクトの今後の動き挙動を求めるために、既知の予測システムを使うことができる。反面、交通オブジェクトの動き挙動の予測は過去をも考慮する。たとえばセンサ手段による感知を妨げていたあるオブジェクトの後ろから予測を行うべき交通オブジェクトが現れるならば、現在の速度および進行方向からこの乗り物がどこから来たかを導き出すことができる。こうして、乗り物の現在の走行状態に基づいてその以前の位置を推測することができる。
【０００９】
環境の少なくとも一つの限られた領域のさらなる特徴は推測された動き挙動をベースとして推論することができる。これはたとえば乗り物の予測された道筋からこの乗り物が道路面を走行しており、この交通オブジェクトについて予測された道筋に沿った領域がセンサ手段から見えなくても、道路がそこにあるに違いないと結論することができることを意味する。この特徴情報すなわちラベルが次いで環境の表現の関連する表現区分に割り当てられる。こうしてセンサデータの分析から導き出されたラベルが既に付けられた表現区分のいくつかに交通参加者の動き挙動の推測を使って導き出されたラベルが補足される。
【００１０】
これらの二つの代替方法で導き出された特徴情報を含んで得られた表現が、自車にとって好ましい道筋を求めるための検討に使用される。この検討は、センサ手段が見ることができるシーンから直接的に導き出されただけのものより多くの情報を含む表現に基づく。好ましい道筋を求めることができるレンジがこうして拡張される。自車についてそのような好ましい道筋が求められると、それに基づいて支援信号が発生され出力される。
【００１１】
本発明のさらなる観念は特許請求の範囲の従属項に記載されている。
【００１２】
特に、交通オブジェクトの動き挙動として最もありそうな道筋を求めるのが好ましい。最も有りそうな道筋を使用するならば、既知の予測システムの出力を直接使用することができる。既知の予測システムの予測結果はそのような道筋を出力するよう構成されているからである。代替法として、交通オブジェクトの位置確率分布を動き挙動として計算することができる。
【００１３】
さらに表現としてメートル法のトップダウン表示（ビュー）を使うのが好ましい。これは、たとえばナビゲーションシステムから導き出すことができるマップの情報に加えてラベルを使うのを容易にする。データの処理を容易にするため、メトリック・トップダウン表示マップの定型の格子（網目、グリッド）を使うのが特に好ましい。こうして、表現にラベルを付けるのに使われる表現区分が定型の格子を規定する。
【００１４】
予測される動き挙動に基づいて特徴を推論する前にどの表現区分に対してセンサデータから直接的に特徴を取り出すことができないかを判定するのが好ましい。たとえば、センサデータがシステムによって分析され、取り出されうる特徴情報が表現区分に割り当てられた後に、このステップでラベルを付けられなかった表現区分に「不知」としてのラベルを付ける。システムは、予測される動き挙動に基づく特徴の推論を「不知」としてのラベルを付けられた表現区分に限定するよう構成される。
【００１５】
好ましい道筋を判定するためには、自車の現在位置が予め定めた経由点に接続される表現を通る複数のあり得る道筋を生成するのが好ましい。次いでこの複数のあり得る道筋のそれぞれの質が検討される。あり得る部分の質はそれぞれの道筋に沿っての表現区分のそれぞれの有用性を表す品質値を考慮した目安として判定される。たとえば、「使用中」のラベルを付けられた表現区分に対しては低い品質値が規定される、すなわち、あり得る道筋がこの表現区分と交差するならば、「使用中」とラベルを付けられた表現区分に対応する限られた領域を占めるオブジェクトとの間で衝突を生じる可能性が高い。反面において、あり得る道筋が表現区分と交差するとしても、自車のすべての車輪が道路上にあることが明白であるような表現区分に対しては高い品質値が考えられる。この表現内の環境の意味的説明を与えるのに使われるラベルのいずれに対してもこのような品質値を規定することができることが明らかである。またアベルの組み合わせに対してもこれは可能である。なぜなら、各表現区分は複数のラベルを付けられることができるので、そのような表現区分に特定の品質値を割り当てることができる。表現区分に対する品質値はこのように表現区分に割り当てられたラベルに基づいて規定される。
【００１６】
代わりに、好ましい道筋は、自車の現在位置からはじめて段階的に表現区分を求めることができる。これは、自車の現在位置によって規定される表現区分からはじめて、道筋の次の部分を選択するとき、自車が走行して行くことができる次の表現区分だけを考慮することを意味する。次いで選択された表現区分からはじめて、再び次の表現区分が検討され適切なものが選択される。ここでの次の表現区分は、中間の経由点をターゲットとする道筋のためのあり得る表現区分である。この中間の進路ポイントに到達するまで、これが繰り返される。
【００１７】
本発明の詳細を添付の図面を参照しながら説明する。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明によるドライバ支援システムの全体的構成図。
【図２】センサデータから導き出されたラベルを使用して環境の表現生成を図式化して示す図。
【図３】交通参加者の予測された道筋に基づくラベルの推論を説明するための図。
【図４】予測された道筋に基づいて図２の表現を補足する効果を説明する図。
【図５】本発明による環境の表現を達成する方法を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
図１は、車の運転においてドライバを支援するのに使われるドライバ支援システムを示す。システム１は、センサ2.1、2.2を含む感知手段を備える。前述したように感知手段は図に示さないさらなるセンサを含むことができる。もちろん、一つのセンサ2.1だけを使うことも可能である。センサ2.1、2.2はたとえばライダ(LIDAR)センサ、レーダセンサ、ビデオカメラなどである。自車の環境の異なる領域をカバーするために複数のセンサを使用することができ、同じタイプのセンサであることができ、または異なるタイプのセンサであることもできる。センサ2.1、2.2は自車の環境についての情報を伝えるセンサデータを発生する。センサ2.1、2.2でカバーされる領域は特に自車の前方進行方向をカバーする。センサデータは表現生成ユニット３に送られる。このユニット３では、図２を参照して後述するように分析される。ユニット３で生成される表現は推論ユニット５に送られる。
【００２０】
センサ2.1、2.2によって発生されたセンサデータは表現生成ユニット３に送られるばかりでなく、推測ユニット４にも送られ、推測ユニット４は、多くの場合センサ2.1、2.2によって感知されたもう一つの乗り物である少なくとも一つの交通参加者の今後の動き挙動および/または過去の動き挙動をセンサデータに基づいて推測する。このような他の交通オブジェクトの動き挙動の推測はこの後詳しく説明する。センサデータに基づいて同定することができるすべての交通オブジェクトの動き挙動を使い、センサデータから認識することができる交通参加者のそれぞれについて、動き挙動を求めるのが好ましい。その結果、推測ユニット４が交通オブジェクトの動き挙動についての情報を出力し、これが推論ユニット５への入力となる。
【００２１】
推論ユニット５では、表現生成ユニット３によって生成された表現が他の交通オブジェクトの推測される動き挙動から導き出される情報で補足される。その結果が補足済み表現であり推論ユニット５によって出力され経路判定ユニット６に送られる。経路判定ユニット６では自車にとって好ましい道筋が計算され、これに基づいて支援信号が発生される。この支援信号は、たとえば自車の推奨される操舵（ステアリング）角および推奨される加速/減速についての情報を伝達する。支援信号はさらに作動手段７および/または情報手段８に供給される。作動手段７は乗り物の運転状態に影響するアクション（行為）を自動的に実行することができる。たとえば、自律運転システムを念頭において、ステアリングを作動させることができる。他の作動手段７としてはたとえばスロットルとかブレーキシステムとかがある。代わりにまたは追加的に、支援信号が情報手段８に供給される。情報手段８は、自車の運転状態に直接的に作用しないで、自車のドライバに情報を提供する。この情報に基づいてドライバ自身がそれらの推奨に従うかまたはシステムの推奨を拒否して違う行動をとることができる。たとえば、ドライバに減速させるための警告信号を出力し、または矢印を使ってたとえば障害物を避けるための好ましい運転方向を示すことができる。
【００２２】
図２の左部分はセンサ2.1、2.2によって感知されるシーンを単純化して示す。カメラシステムおよびその画像処理によって識別されうる道路９上に、自車以外に第１の交通オブジェクト10および第２の交通オブジェクト11がある。第１の乗り物10および第２の乗り物11の現在の速度および方向をたとえばレーダセンサ2.2を使用して求めることができる。道路９自身の識別は画像処理においてレーンマーキングを判定することよって行うことができる。また、左側にビル12が識別されうる。表現生成ユニット３に入力されるセンサデータに基づいて、表現１３が生成される。表現13に見られるように、表現は、自車の環境の一部分のメトリック(metric)なトップダウンビューにおいて規則正しい格子を規定する複数の表現区分でできている。各表現区分が自車の環境の限られた領域に対応する。センサデータから表現生成ユニット３において導き出された様々なラベルすなわち特徴情報が図２の右端に示される。このケースでは、４つの異なるラベルが特徴情報を表す。先ず、ラベル「道路」があり、これは前述したように画像処理から導き出すことができる。もちろん、処理された画像に加えて、「道路」として考えなければならない領域を識別するためにナビゲーションシステムから供給される情報を使うこともできる。
【００２３】
第２に第１の交通オブジェクト１０および第２の交通オブジェクト１１が現時点で存在する位置に対応する表現区分すなわち格子セルに「車」というラベルが割り当てられる。ビル１２は自車の運転が不可能な領域として識別され、「障害物」のラベルが付けられる。最後にビル１２の前方で道路の右または左の領域は「フリー」としてラベルが付けられる。このラベルは、たとえば他のラベルでは表現することができないが走行は不可能と考えなければならない領域を同定する。
【００２４】
表現１３からわかるようにセンサ2.1、2.2は環境の限られた領域を感知することができるだけであり、したがってラベル割当ては環境の見える部分に対応する表現区分に限られる。表現１３で空白の格子セルは経路立案に考慮される情報を含まない。
【００２５】
本発明によると、環境の特徴的情報は経路立案を改善し車のドライバへの支援を改善するためにこれらの表現の少なくとも一部分に割り当てられる。センサデータの直接的な分析結果である表現１３だけに基づく経路立案は、もちろん情報が得られる表現１３の部分に限定される。一方、表現１３に図解したのとは異なり、表現区分に複数のラベルを割り当てることももちろん可能である。たとえば、「車」に対応する表現区分は追加的に「道路」というラベルを持つことができる。そこを走行している車は道路上にあることが明らかだからである。
【００２６】
図３を参照して第２の交通オブジェクト１１の動き挙動の推測を説明する。このケースではこれは第２の交通オブジェクト１１の今後の動き挙動の予測である。センサデータから、現在の位置、現在の速度、走行方向、ライト信号その他がシステムに知られている。さらにシステムは、適用される交通ルールおよび地域情報構成について情報を持っている。今後の動き挙動を予測するシステムに知られているので、他の交通参加者との関係を利用して特定のターゲットオブジェクト、今の場合第２の交通オブジェクト１１の今後の動き挙動を予測する。一般にこれは、図３ｂおよび３ｃに示す２つの方法で行うことができる。図３ｂでは、空間位置の確率分布が計算され、図３ｃでは複数の固定の空間道筋が計算される。これらの空間道筋のそれぞれに確率が割り当てられる。この予測された今後の動き挙動に基づいて、センサデータの直接的分析が不可能であった表現区分についても特徴的情報を導き出すことができる。図３aに示されるように、第２の交通オブジェクト１１についてターン信号が同定されており第２の交通オブジェクト１１が左にターンするであろうことが予測される。障害物、ビル１２があるという事実から第２の交通オブジェクト１１の道筋はビル１２の後ろであることが導き出されなければならない。したがって、図３ｂに太い黒線１５で示す道筋または図３ｃに示す最も可能性のある道筋である太い黒線16.1で示す道筋から、多くの場合道路である走行可能な領域をこれらの道筋が追従すると仮定しなければならない。さらに第２の交通オブジェクト１１の幅を考慮に入れるとそのような道路の寸法を推測することができる。
【００２７】
図４の左端の図は、センサ手段によって感知されたシーンを再び示し、この図を参照して追加的な情報の利用を説明する。図４の中央の図は再び表現１３を示し、これは既知の表現生成に対応する表現生成ユニット３によって生成される。自車の道筋を立案することができる時間視野（horizon）は非常に限られている。表現１３の表現区分のすべてが利用される情報を含むわけではないからである。表現１３の左側にある星印で示されるのは、中間経由点であり、たとえば自車の走行経路を粗く規定するナビゲーションシステムから導き出される中間経由点でありうる。表現１３からわかるように自車の経路（太い黒線）立案は自車の先を行く乗り物、第２の乗り物１１、の後ろで既に終わっている。
【００２８】
本発明に従って作成され経路立案に使われる表現１３’を参照すると、第２の交通オブジェクト１１の予測された今後の動き挙動から導き出された情報を使って表現１３では空白であった表現区分の少なくとも一部についてラベルを補足する。特に第２の交通オブジェクト１１の今後の動き挙動に基づいて、ビル１２の後ろには道路がなければならないと想定する。したがって、以前に空白であったラベルに「道路」のラベルが割り当てられる。先に示したように第２の交通オブジェクト１１の幅を使って道路の寸法を規定し自車の経路のより精密な立案をすることが可能になる。さらに、図には示していないが、第１の交通オブジェクト１０の速度および走行方向から時点ｔの前に第１の交通オブジェクト１０が直進しておらねばならず、第１の交通オブジェクト１０のこのような過去の動き挙動から明らかに道路９がセンサレンジの端で終端しないことが導き出される。その結果、自車の現在位置の先にｔ交差があり、この情報に基づいて経路立案を行うことができることが導き出される。
【００２９】
図４の右端の図に黒線で示すように中間経由点を示す星に向かう経路を立案することができる。このような経路の立案は、最初に複数の可能な経路を規定しそれぞれの経路の品質を検討して最も質の高いものを選択することによって行うこともできる。もう一つのオプションは、自車の現在位置からはじめて経路を区分的に作っていくことである。この経路を次いで最も高い質をもつ隣接する表現区分に向かって連続的に延ばされる。表現区分のこの検討の方向は経路立案のターゲットである中間経由点によって与えられる。
【００３０】
好ましい経路の決定にはこれらの表現区分に割り当てられたラベルに基づいて表現区分に与えられた品質値が使われる。たとえば、ビル１２のような障害物によって覆われた領域について表現区分に低い品質値が与えられる。「道路」のラベルを付けられた表現区分には高い品質値が与えられる。このような品質値は、自車の走行方向のレーンについて特に高くすることができる。
【００３１】
もちろん、ラベルを同定することができない表現区分がありうる。そのような表現区分は、品質が未知で危険な状況を導くかもしれない領域である。したがって、好ましい経路を求めるとき、自車の好ましい経路がどの表現区分と交わるのを避けるべきかをも考慮する。
【００３２】
図４の中央の図と右の図との比較から明らかなように本発明にしたがって生成される表現マップに基づいて立案される経路は、センサデータの分析から直接的に得られる特徴情報またはラベルだけを使って表現１３に基づいて求められる好ましい経路よりもずっと長い。この結果、時点ｔではなく時点ｔ＋１まで立案視野が長くなるので、より滑らかな制御が可能になる。
【００３３】
予測された動き挙動から導き出されるラベルは、たとえばラベルを同定するベースとなる交通オブジェクトのタイプ、感知されたこの交通オブジェクトの過去の挙動、この交通オブジェクトの局地的な周辺状況、およびこの時点での予測の確度を考慮することができることを特記する。車の予測された経路に沿った表現区分は、たとえば上述の例のように「道路」とラベルを付けることができる。それには交通オブジェクトの走行方向に基づいて特定のレーン（車線）タイプのラベルを付けることもできる。予測確度が予め定めたしきい値より低い領域にはたとえば「道路外」のラベルを付けることができる。たとえば、図４の表現１３’の左上部のコーナーがそうである。
【００３４】
さらにラベル自体に上記の特徴に基づいて確度値を割り当てることができる。たとえば、特定の経路の確度が他のものに比べて極めて高ければその確度値を高くすることができる。第２の交通オブジェクトの複数の経路候補がほとんど同じであるならば、ラベルは同じく低い確度をもつ。図４の右の図に示す表現１３’はセマンティック環境表現とも呼ばれ、上述したようにビル１２で隠された領域のように可視領域を超えて延びる情報を含む。
【００３５】
動き挙動の予測から導き出される特徴情報はセンサデータの直接的分析に基づいてラベルを付けられる表現区分にラベルを補足するためにも使うことができる。
【００３６】
最後に図５は、本発明による手法をまとめたものである。図５の上部のチャートは感知手段2.1、2.2が見る状況を再度示す。センサデータから直接的に参照番号１３で示す表現が生成される。交通参加者、図のケースでは第２の交通オブジェクト１１、の動き挙動の予測からとられた情報がこの表現に補足される。この補足情報すなわちラベルにより、参照番号１３’で示す完全な表現が導かれ、これが自車の経路立案に使われる。
【００３７】
自車の経路立案に加えて、結果として得られる表現は自車以外の交通オブジェクトがとりうる経路を求めるため、経路判定ユニット６によって検討されることができる。
【符号の説明】
【００３８】
３        表現生成ユニット
４        推測ユニット
５        推論ユニット
６        経路（道筋）判定ユニット
７        作動手段
８        情報手段
９        道路
１０      第１の交通オブジェクト
１１      第２の交通オブジェクト
１２      ビル
【図１】
0006800575.tif 000002
【図２】
0006800575.tif 000003
【図３】
0006800575.tif 000004
【図４】
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【図５】
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