(57)【要約】  車両挙動予測装置１は、自車両の周囲における他車両の位置を検出する物体検出部１０と、他車両の位置の周囲における、少なくとも車線を含む道路構造を取得するコントローラ４０とを備える。コントローラ４０は、道路構造における交通規則を取得し、取得した交通規則に基づいて他車両が走行する経路を予測する。
2018134973.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の周囲における他車両の位置を検出するセンサを備え、前記他車両が走行する経路を予測する車両挙動予測方法において、
前記他車両の位置の周囲における、少なくとも車線を含む道路構造を取得し、
前記道路構造における交通規則を取得し、
前記交通規則に基づいて前記他車両が走行する経路を予測することを特徴とする車両挙動予測方法。
【請求項２】
前記交通規則には、信号機、横断歩道、標識に関する規則のうち少なくとも一つが含まれることを特徴とする請求項１に記載の車両挙動予測方法。
【請求項３】
前記道路構造に基づいて前記他車両が走行する複数の候補経路を抽出し、
前記交通規則に基づいて前記複数の候補経路から前記他車両が走行する経路を予測することを特徴とする請求項１または２に記載の車両挙動予測方法。
【請求項４】
前記複数の候補経路上における前記他車両以外の車両の位置を検出し、
前記他車両以外の車両の位置と前記交通規則とに基づいて前記複数の候補経路から前記他車両が走行する経路を予測することを特徴とする請求項３に記載の車両挙動予測方法。
【請求項５】
前記複数の候補経路の前方を検出できない場合、前記他車両が走行する経路の予測を中止することを特徴とする請求項３または４に記載の車両挙動予測方法。
【請求項６】
前記他車両の車速を検出し、
前記他車両の車速が所定値以下の場合に、前記他車両が走行する経路を予測することを特徴とする請求項１乃至５の何れか一項に記載の車両挙動予測方法。
【請求項７】
前記他車両の走行軌跡を検出し、
前記走行軌跡及び前記交通規則に基づいて前記他車両が走行する経路を予測することを特徴とする請求項１乃至６の何れか一項に記載の車両挙動予測方法。
【請求項８】
自車両の周囲における他車両の位置を検出するセンサと、
前記他車両の位置の周囲における、少なくとも車線を含む道路構造を取得するコントローラとを備え、
前記コントローラは、前記道路構造における交通規則を取得し、取得した前記交通規則に基づいて前記他車両が走行する経路を予測することを特徴とする車両挙動予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両挙動予測方法及び車両挙動予測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、他車両の情報を検出し運転者を支援する運転支援装置が知られている（特許文献１）。特許文献１に係る運転支援装置は、検出した他車両の走行履歴に基づいて他車両の走行車線を予測し、自車両と他車両との衝突可能性を判定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−１３４５６７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に係る運転支援装置は、他車両の車速が低い場合を考慮していない。車速が低い他車両からは姿勢や走行履歴などの情報を取得することが難しいことがあり、他車両が走行する車線を予測できないおそれがある。【０００５】
本発明は、上記問題に鑑みて成されたものであり、その目的は、車速が低い他車両の姿勢や走行履歴が難しい場合でも他車両が走行する経路の予測精度を向上させることができる車両挙動予測方法及び車両挙動予測装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様に係る車両挙動予測方法は、自車両の周囲における他車両の位置を検出し、他車両の位置の周囲における、少なくとも車線を含む道路構造を取得し、道路構造における交通規則を取得し、交通規則に基づいて他車両が走行する経路を予測する。
【発明の効果】
【０００７】
他車両の姿勢や走行履歴の検出が難しい場合でも他車両が走行する経路の予測精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、本発明の第１実施形態に係る車両挙動予測装置の構成図である。
【図２】図２は、本発明の第１実施形態に係る車両挙動予測装置の動作例を説明する図である。
【図３】図３は、本発明の第１実施形態に係る車両挙動予測装置の動作例を説明するフローチャートである。
【図４】図４は、本発明の第２実施形態に係る車両挙動予測装置の構成図である。
【図５】図５は、本発明の第２実施形態に係る交差点の領域を説明する図である。
【図６】図６は、本発明の第２実施形態に係る車両挙動予測装置の動作例を説明する図である。
【図７】図７は、本発明の第２実施形態に係る車両挙動予測装置の他の動作例を説明する図である。
【図８】図８は、本発明の第２実施形態に係る車両挙動予測装置の他の動作例を説明する図である。
【図９】図９は、本発明の第２実施形態に係る車両挙動予測装置の他の動作例を説明する図である。
【図１０】図１０は、本発明の第２実施形態に係る絞り込み結果を示す表である。
【図１１】図１１は、本発明の第２実施形態に係る絞り込み結果を示す表である。
【図１２】図１２は、本発明の第２実施形態に係る車両挙動予測装置の他の動作例を説明する図である。
【図１３】図１３は、本発明の第２実施形態に係る車両挙動予測装置の他の動作例を説明する図である。
【図１４】図１４は、本発明の第２実施形態に係る車両挙動予測装置の動作例を説明するフローチャートである。
【図１５】図１５は、本発明の第２実施形態に係る車両挙動予測装置の動作例を説明するフローチャートである。
【図１６】図１６は、本発明の第２実施形態に係る車両挙動予測装置の動作例を説明するフローチャートである。
【図１７】図１７は、本発明のその他の実施形態に係る車両挙動予測装置の動作例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。図面の記載において同一部分には同一符号を付して説明を省略する。
【００１０】
［第１実施形態］
図１を参照して、第１実施形態に係る車両挙動予測装置１について説明する。図１に示すように、車両挙動予測装置１は、物体検出部１０と、ＧＰＳ受信機２０と、地図データベース３０と、コントローラ４０とを備える。
【００１１】
物体検出部１０は、自車両の周囲に存在する物体（歩行者、自転車、二輪車、他車両など）を検出するセンサであって、自車両に設置される。これにより、自車両の周囲に存在する物体の速度、位置など物体の情報を取得する。第１実施形態では物体検出部１０は、レーザレンジファインダーとして説明する。レーザレンジファインダーは、レーザ光をある角度範囲内で走査し、その時の反射光を受光して、レーザ発射時点と反射光の受光時点との時間差を検知することにより、自車両と物体との距離や角度を検知するセンサである。また、レーザレンジファインダーは、自車両に対する物体の相対位置や相対距離も検出できる。物体検出部１０は、検出した情報をコントローラ４０に出力する。なお、物体検出部１０はレーザレンジファインダーに限定されるものではなく、ミリ波レーダや超音波センサなどを用いてもよい。
【００１２】
ＧＰＳ受信機２０は、人工衛星からの電波を受信することにより、自車両の現在位置を検出する。ＧＰＳ受信機２０は、検知した自車両の現在位置をコントローラ４０に出力する。
【００１３】
地図データベース３０には、道路情報や施設情報など経路案内に必要となる各種データが記憶されている。また、道路情報には、道路構造に関するデータが含まれる。道路構造に関するデータとは、交差点、道路の車線数、道幅情報、左折専用レーンまたは右折専用レーン、信号機、横断歩道、歩道橋などに関するデータである。
【００１４】
また、地図データベース３０には、道路構造における交通規則が記憶されている。交通規則とは、例えば、法律で定められている規則であって、車両は、走行する車線に対面する信号機に従わなければならないなどの規則である。また、交通規則には、信号が赤の場合、車両は停止位置を越えて進行してはならないなどの規則も含まれる。さらに、交通規則には、一時停止、制限速度、一方通行、進入禁止、右左折禁止などの標識による規則なども含まれる。なお、道路情報、交通規則、標識は、必ずしも地図データベース３０から取得するものに限定されず、自車両Ｍ１が備えるセンサにより取得するものでもよく、また車車間通信、路車間通信を用いて取得するようにしてもよい。
【００１５】
地図データベース３０は、コントローラ４０の要求に応じて道路情報や交通規則をコントローラ４０に出力する。なお、地図データベース３０は、必ずしも自車両に記憶される必要はなく、サーバ上に記憶されていてもよい。地図データベース３０がサーバ上に記憶されている場合、コントローラ４０は、通信により随時地図情報を取得することができる。
【００１６】
コントローラ４０は、物体検出部１０とＧＰＳ受信機２０と地図データベース３０から取得したデータを処理する回路であり、例えばＩＣ、ＬＳＩ等により構成される。コントローラ４０は、これを機能的に捉えた場合、情報取得部４１と経路予測部４２とに分類することができる。
【００１７】
情報取得部４１は、物体検出部１０とＧＰＳ受信機２０と地図データベース３０からデータを取得する。情報取得部４１は、取得したデータを経路予測部４２に出力する。
【００１８】
経路予測部４２は、情報取得部４１から取得したデータに基づいて、他車両が走行する経路を予測する。経路予測部４２の詳細については後述する。なお、予測される他車両の経路には、他車両がこれから走行する方向、領域、車線などが含まれ、他車両がこれから走行する先であれば、特に限定されるものではない。
【００１９】
次に図２を参照して、車両挙動予測装置１の動作例を説明する。第１実施形態では図２に示すように走行シーンとして交差点を例にとって説明する。
【００２０】
図２に示すように、物体検出部１０が自車両Ｍ１の周囲に存在する他車両Ｍ２を検出した場合、物体検出部１０は他車両Ｍ２の位置情報をコントローラ４０に出力する。なお、他車両は、自動車等に限定されず、道路を走行する自転車、バイクなどでもよい。
【００２１】
経路予測部４２は、他車両Ｍ２の位置情報を取得した場合、他車両Ｍ２の車速が所定値以下かを判断する。他車両Ｍ２の車速が所定値以下（例えば、１０ｋｍ/ｈ）か否かについて、経路予測部４２は、自車両Ｍ１に対する他車両Ｍ２の相対速度や相対位置からも判断することができる。経路予測部４２は、他車両Ｍ２の車速が所定値以下と判断した場合、ＧＰＳ受信機２０から取得した自車両Ｍ１の現在位置と自車両に対する他車両Ｍ２の相対位置から、地図データベース３０とを参照し、他車両Ｍ２の位置の周囲における道路構造を取得する。図２に示すように、経路予測部４２は、他車両Ｍ２の位置の周囲における道路構造が片側２車線の交差点であることを取得する。なお、車速が低いほど、移動量が小さくなり、移動方向が算出し難くなるため、他車両の姿勢を取得することは困難である。してみれば、他車両Ｍ２の車速が所定値以下か否かを判断する代わりに、他車両Ｍ２が停止しているか否かで判断するようにしてもよい。これにより、他車両Ｍ２が停止していて他車両の姿勢を取得することが難しい場合でも、他車両Ｍ２の姿勢を予測することができるようになる。
【００２２】
次に、経路予測部４２は、地図データベース３０を参照し、取得した道路構造における交通規則を取得する。つまり経路予測部４２は、図２に示す交差点における交通規則を取得する。ここで、他車両Ｍ２が存在する車線が左折専用レーンであるとする。この場合、交通規則により、他車両Ｍ２は左折以外を禁止される。よって、経路予測部４２は、他車両Ｍ２が走行する経路は図２の矢印に示すように左折経路Ｒ１であると判断できる。このように、経路予測部４２は、交通規則に基づいて他車両Ｍ２が走行する経路を予測することにより、他車両Ｍ２が走行する経路の予測精度を向上させることができる。なお、経路予測部４２は、他車両Ｍ２が存在する車線が左折専用レーンであることは、地図データベース３０から取得した道路構造から判断できる。
【００２３】
次に、図３に示すフローチャートを参照して、車両挙動予測装置１の一動作例について説明する。このフローチャートは、イグニッションスイッチがオンされたときに開始する。
【００２４】
ステップＳ１０１において、物体検出部１０は、自車両Ｍ１の周囲の他車両を検出する。
【００２５】
ステップＳ１０２において、経路予測部４２は、ステップＳ１０１で検出された他車両Ｍ２の車速が所定値以下か否かを判断する。他車両Ｍ２の車速が所定値以下である場合（ステップＳ１０２でＹｅｓ）、処理はステップＳ１０３に進む。一方、他車両Ｍ２の車速が所定値以下でない場合、処理はステップＳ１０１に戻る。
【００２６】
ステップＳ１０３において、ＧＰＳ受信機２０は、自車両Ｍ１の現在位置における道路構造を取得するために自車両Ｍ１の現在位置を検出する。そして、自車両Ｍ１に対する他車両Ｍ２の相対位置を検出する。
【００２７】
ステップＳ１０４において、経路予測部４２は、自車両Ｍ１に対する他車両Ｍ２の相対位置と地図データベース３０とを参照し、他車両Ｍ２の位置の周囲における道路構造を取得する。道路構造は、例えば交差点である。道路構造には、車線の数や左折専用レーンまたは右折専用レーンの有無など、少なくとも車線に関する情報が含まれる。
【００２８】
ステップＳ１０５において、経路予測部４２は、道路構造における交通規則を取得する。交通規則を取得する理由は、交通規則から他車両Ｍ２が走行する経路を予測できる場合があるからである。
【００２９】
ステップＳ１０６において、経路予測部４２は、他車両Ｍ２の位置における交通規則に基づいて他車両Ｍ２が走行する経路を予測する。他車両Ｍ２が存在している車線が左折専用レーンまたは右折専用レーンである場合、交通規則により他車両Ｍ２が走行する経路は一意に決まるため、経路予測部４２は、他車両Ｍ２が走行する経路を予測できる。
【００３０】
ステップＳ１０７において、コントローラ４０は、イグニッションスイッチがオフか否かを判断する。イグニッションスイッチがオフの場合（ステップＳ１０７でＹｅｓ）、一連の処理は終了する。イグニッションスイッチがオフでない場合（ステップＳ１０７でＮｏ）、処理はステップＳ１０１に戻る。なお、他車両Ｍ２の車両軌跡を検出するようにして、車両軌跡を検出した場合は、車両軌跡から他車両Ｍ２の走行経路を予測するようにしてもよい。加えて、交通規則に基づく予測と、車両軌跡に基づく予測とを組み合わせて、他車両の走行経路を予測することにより、予測精度を向上させることができる。
【００３１】
以上説明したように、第１実施形態に係る車両挙動予測装置１によれば、以下の作用効果が得られる。
【００３２】
車両挙動予測装置１は、自車両Ｍ１の周囲における他車両Ｍ２を検出した場合、他車両Ｍ２の位置及び自車両Ｍ１の位置を取得する。車両挙動予測装置１は、他車両Ｍ２の位置と地図データベース３０とを参照し、他車両Ｍ２の位置の周囲における少なくとも車線を含む道路構造を取得し、取得した道路構造における交通規則を取得する。そして、車両挙動予測装置１は、交通規則に基づいて他車両Ｍ２が走行する経路を予測する。これにより、車両挙動予測装置１は他車両Ｍ２の姿勢や走行履歴の検出が難しい場合でも、他車両Ｍ２が走行する経路の予測精度を向上させることができる。
【００３３】
車両挙動予測装置１は、自車両Ｍ１の周囲における他車両Ｍ２を検出した場合、物体検出部１０により他車両Ｍ２の車速を検出する。そして、車両挙動予測装置１は、他車両Ｍ２の車速が所定値以下の場合に、他車両Ｍ２が走行する経路を予測する。これにより、車両挙動予測装置１は、他車両Ｍ２の姿勢や走行履歴の検出が難しい場合でも、他車両Ｍ２の車速が所定値以下の場合に、他車両Ｍ２が走行する経路の予測精度をより向上させることができる。
【００３４】
車両挙動予測装置１は、他車両Ｍ２の走行軌跡を検出し、走行軌跡及び交通規則に基づいて他車両Ｍ２が走行する経路を予測する。これにより、交通規則に基づく予測に加え、走行軌跡に基づく予測を組み合わせて、他車両Ｍ２が走行する経路を予測することができるようになるため、他車両Ｍ２が走行する経路の予測精度をさらに向上させることができる。
【００３５】
［第２実施形態］
次に図４を参照して、第２実施形態に係る車両挙動予測装置２について説明する。図４に示すように第２実施形態が第１実施形態と相違するのは、車両挙動予測装置２が通信機５０を備えることである。第１実施形態と重複する構成については符号を引用してその説明は省略することとし、以下、相違点を中心に説明する。
【００３６】
通信機５０は、道路側に設けられた路側通信装置との間で無線通信を行う装置である。路側通信装置は、設置された通信エリアを走行する車両に対しインフラ情報を送信する装置である。インフラ情報には、例えば信号機の点灯状態に関する信号機情報が含まれる。通信機５０は、路側通信装置から取得した信号機情報を情報取得部４１に出力する。なお、信号機情報は、車両に備わるセンサや、車車間通信、路車間通信を用いて取得するようにしてもよい。
【００３７】
次に図５〜図９を参照して車両挙動予測装置２の動作例を説明する。第２実施形態においても第１実施形態と同様に走行シーンとして交差点を例にとって説明する。第２実施形態では、図５に示すように、経路予測部４２は、他車両Ｍ２の位置が交差点の内側か外側かを判断する。交差点の内側とは、図５に示すように交差する車線と交わる領域Ｔ１を意味する。一方、交差点の外側とは、図５に示すように領域Ｔ１を除いた交差点周辺の領域Ｔ２を意味する。なお、交差点の内側及び外側の定義はこれに限定されず、例えば、交差点の内側は、停止線や横断歩道を越えた交差点内の範囲としてもよい。なお、図５以降の図面では、領域Ｔ１及び領域Ｔ２の図示は省略する。
【００３８】
次に図６を参照して、他車両Ｍ２が交差点の内側（図５に示す領域Ｔ１）を所定値以下の車速で走行している場合について説明する。図６に示すように、物体検出部１０が交差点の内側に存在する他車両Ｍ２を検出した場合、経路予測部４２は、他車両Ｍ２の位置と、道路構造に基づいて他車両Ｍ２が走行する複数の経路候補を抽出する。このとき、経路予測部４２は、他車両Ｍ２から一定距離内、例えば１ｍ以内の経路を候補経路として抽出する。図６に示す道路構造上、候補経路として３つの経路が抽出される。すなわち、経路予測部４２は、自車両Ｍ１の進行方向と交差する方向に直進する直進経路Ｒ２と、自車両Ｍ１の進行方向と同じ方向に直進する直進経路Ｒ３と、自車両Ｍ１の進行方向と交差する方向に左折する左折経路Ｒ４の３つの候補経路を抽出する。
【００３９】
次に経路予測部４２は、抽出した３つの候補経路について交通規則や交通状況を用いて絞り込む。まず経路予測部４２は、候補経路上の交通量が所定量以上か否かを判断する。例えば、図６に示すように直進経路Ｒ３上を走行する他車両Ｍ３、Ｍ４が存在し、直進経路Ｒ３上の交通量が所定量以上である場合、他車両Ｍ２が走行する経路が直進経路Ｒ３である可能性は低い。理由として、直進経路Ｒ３を走行する上で、道路上で車速が低くなる可能性は低く、また交通の流れを阻害することになるからである。よって、経路予測部４２は、直進経路Ｒ３を候補から除外する。なお、交通量が所定量以上とは、ある地点において３０秒間に５台以上の車両が通過する場合をいう。なお、本実施形態においては、候補を除外して走行する経路を予測したが、必ずしもこれに限定されず、それぞれの候補経路を走行する尤度（可能性）を算出し、尤度を調整して、他車両Ｍ２が走行する経路を予測するようにしてもよい。尤度を用いて他車両Ｍ２が走行する経路を予測する場合は、例えば、図６に示すように直進経路Ｒ３上を走行する他車両Ｍ３、Ｍ４が存在し、直進経路Ｒ３上の交通量が所定量以上である場合、他車両Ｍ２が走行する経路が直進経路Ｒ３である可能性は低いので、経路予測部４２が、直進経路Ｒ３を走行する尤度を低くする。もしくは、経路予測部４２が、その他の候補経路を走行する尤度を高くする。これにより、他車両Ｍ２が走行する経路を予測するようにしてもよい。
【００４０】
続いて経路予測部４２は、通信機５０から取得した信号機情報を用いて候補経路を絞り込む。図６に示すように自車両Ｍ１の進行方向に設置された信号機８０が青であり、自車両Ｍ１の進行方向と交差する方向に設置された信号機８１が赤である場合、他車両Ｍ２が走行する経路が直進経路Ｒ２である可能性は低い。他車両Ｍ２が直進経路Ｒ２に進む場合、信号機８１が赤であるため、他車両Ｍ２が交差点の中央付近で停止することは交通規則上、可能性は低い。信号機８１で、他車両Ｍ２の車速が低くなる場合は、停止線の手前である可能性が高い。よって、経路予測部４２は、直進経路Ｒ２を候補から除外する。以上より、３つの候補経路の内、２つが除外されたため、経路予測部４２は、残る１つの候補経路である左折経路Ｒ４が、他車両Ｍ２が走行する経路であると予測する。
【００４１】
なお、経路予測部４２は、信号機情報を取得できない場合、横断歩道に関する歩行者情報を用いて候補経路を絞り込んでもよい。横断歩道に関する歩行者情報とは、横断歩道を渡る歩行者の情報や横断歩道手前で停止する歩行者の情報である。図７に示すように、直進経路Ｒ２上の横断歩道９０を歩行者が渡っていて、自車両Ｍ１の進行方向上の横断歩道９１の手前で歩行者が停止している場合、経路予測部４２は、歩行者の動きから自車両Ｍ１の進行方向に設置された信号機８０が青であり、自車両Ｍ１の進行方向と交差する方向に設置された信号機８１が赤であると推定する。このように経路予測部４２は、歩行者情報を用いることにより、信号機情報を取得できない場合でも信号機情報を推定できる。そして経路予測部４２は、推定した信号機情報を用いることにより、直進経路Ｒ２を候補経路から除外することができる。また、経路予測部４２は、信号機情報を取得した場合においても、歩行者情報を用いてもよい。すなわち、経路予測部４２は、信号機情報と歩行者情報の両方を用いて候補経路を絞ってもよい。
【００４２】
次に図８を参照して、他車両Ｍ２が交差点の外側（図５に示す領域Ｔ２）で車速が所定値以下の場合について説明する。図８に示すように、物体検出部１０が交差点の外側に存在する他車両Ｍ２を検出した場合、経路予測部４２は、自車両Ｍ１に対する他車両Ｍ２の相対位置と地図データベース３０とを参照し、他車両Ｍ２の位置の周囲における道路構造を取得する。図８に示すように、経路予測部４２は、他車両Ｍ２の位置における道路構造が片側１車線の交差点であることを取得する。次に経路予測部４２は、他車両Ｍ２の位置と、道路構造に基づいて他車両Ｍ２が走行する複数の経路候補を抽出する。図８に示す道路構造上、候補経路として３つの経路が抽出される。すなわち、経路予測部４２は、自車両Ｍ１の進行方向と交差する方向に右折する右折経路Ｒ５と、自車両Ｍ１の進行方向と反対方向に直進する直進経路Ｒ６と、自車両Ｍ１の進行方向と交差する方向に左折する左折経路Ｒ７の３つの候補経路を抽出する。
【００４３】
次に経路予測部４２は、抽出した３つの候補経路について交通規則や交通状況を用いて絞り込む。具体的にはまず経路予測部４２は、物体検出部１０から取得した自車両Ｍ１の周囲の交通状況や信号機情報を用いて候補経路を絞り込む。物体検出部１０から取得した自車両Ｍ１の周囲の交通状況とは、例えば渋滞状況や横断歩道上の歩行者の有無である。図８に示すように、自車両Ｍ１の進行方向に設置された信号機８０が青であり、自車両Ｍ１の周囲において他車両が存在せず渋滞が発生していない場合、経路予測部４２は、直進経路Ｒ６を候補から除外する。理由として、図８に示す交通状況において他車両Ｍ２は直進経路Ｒ６に進みたいなら進むことができるからである。それにも関わらず交差点の外側で車速を低くしているのは進みたい経路が右折経路Ｒ５または左折経路Ｒ７である可能性が高いことを意味する。
【００４４】
次に、経路予測部４２は、他車両Ｍ２が走行する経路が右折経路Ｒ５または左折経路Ｒ７のどちらであるか絞り込む。ここで、他車両Ｍ２が走行する経路が左折経路Ｒ７である場合、図８に示すように自車両Ｍ１の周囲において渋滞が発生していないため、他車両Ｍ２は交差点の内側に進み、左折しやすい位置で車速を低くするする可能性が高い。それにも関わらず交差点の外側で車速を低くするのは進みたい経路が右折経路Ｒ５である可能性が高いためである。よって、経路予測部４２は、左折経路Ｒ７を候補経路から除外し、残る１つの候補である右折経路Ｒ５が、他車両Ｍ２が走行する経路であると予測する。
【００４５】
一方、図９に示すように、左折経路Ｒ７に他車両Ｍ３、Ｍ４が停止（または低速走行）していて、他車両Ｍ３の後方に空いているスペースがない場合、経路予測部４２は、左折経路Ｒ７に渋滞が発生していると判断する。このように左折経路Ｒ７に渋滞が発生している場合において、他車両Ｍ２が進みたい経路が左折経路Ｒ７である場合、他車両Ｍ２は交差点の外側で停止するのが通常である。この状況で他車両Ｍ２が交差点内側に進み、渋滞が解消されず信号が変わった場合、交差車線の交通を阻害することになるからである。すなわち、図９に示す交通状況において、経路予測部４２は、他車両の位置情報を用いても他車両Ｍ２が走行する経路が右折経路Ｒ５または左折経路Ｒ７のどちらであるか予測できない場合がある。
【００４６】
そこで、経路予測部４２は、さらに横断歩道に関する歩行者情報を用いて候補経路を絞り込む。図９に示すように右折経路Ｒ５と交差する横断歩道９０に歩行者がいない場合、経路予測部４２は、右折経路Ｒ５を候補経路から除外し、左折経路Ｒ７が他車両Ｍ２が走行する経路であると予測する。理由は、右折経路Ｒ５上に渋滞が発生しておらず、さらに右折経路Ｒ５に交差する横断歩道９０に歩行者がいないため、他車両Ｍ２は右折経路Ｒ５に進みたいなら進むことができるからである。それにも関わらず交差点の外側で車速を低くしているのは進みたい経路が左折経路Ｒ７であることを意味する。このように渋滞状況や歩行者情報を用いて候補経路を絞り込んだ結果を図１０及び図１１に示す。図１０に示す絞り込み結果は、直進経路Ｒ６に渋滞が発生していない場合において、右折経路Ｒ５及び左折経路Ｒ７の渋滞の有無を用いて候補経路を絞り込んだ結果である。図１１に示す絞り込み結果は、図１０における右折経路Ｒ５に渋滞が発生しておらず、左折経路Ｒ７に渋滞が発生している場合において（図１０に示す一番下のケース）、歩行者情報を用いて候補経路を絞り込んだ結果である。なお、図１０及び図１１に示す例では、経路予測部４２は、渋滞状況を判断した後に歩行者情報を用いて候補経路を絞り込んだが、これに限定されない。経路予測部４２は、歩行者情報を用いた後に渋滞状況を判断して候補経路を絞り込んでもよい。
【００４７】
図１０及び図１１に示すように、渋滞状況や歩行者情報を用いても他車両Ｍ２が走行する経路が右折経路Ｒ５または左折経路Ｒ７のどちらであるか予測できないケースがある。この場合、経路予測部４２は、図１２に示すように車線の中心線ＣＬに対する他車両Ｍ２の位置を用いて候補経路を絞り込む。
【００４８】
具体的には図１２に示すように、経路予測部４２は、他車両Ｍ２が位置している車線の中心線ＣＬから、他車両Ｍ２の中心位置までの距離Ｄを算出する。他車両Ｍ２の中心位置とは車幅の中心位置である。経路予測部４２は、物体検出部１０が取得した他車両Ｍ２の車幅を用いて距離Ｄを算出する。そして経路予測部４２は、算出した距離Ｄを用いて候補経路を絞り込む。交通規則上、ドライバは、右折または左折する際に車線の右側または左側に車両を寄せることが求められる。また、一般にドライバは直進する場合、車線の中心線を走行する。よって、距離Ｄが所定値（例えば０．３ｍ）以下である場合、経路予測部４２は、他車両Ｍ２が走行する経路は直進経路Ｒ６であると予測する。なお、経路予測部４２は、交通状況などにより直進経路Ｒ６を候補経路から除外している場合は、予測を中止する。
【００４９】
図１２に示すように、距離Ｄが所定値より大きく、かつ距離Ｄが自車両Ｍ１から見て左側に大きい場合、つまり中心線ＣＬをＹ座標とすると距離Ｄ＜０である場合、経路予測部４２は、他車両Ｍ２が走行する経路は右折経路Ｒ５であると予測する。また、距離Ｄが所定値より大きく、かつ距離Ｄが自車両Ｍ１から見て右側に大きい場合、つまり中心線ＣＬをＹ座標とすると距離Ｄ＞０である場合、経路予測部４２は、他車両Ｍ２が走行する経路は左折経路Ｒ７であると予測する。このように、渋滞状況や歩行者情報を用いても他車両Ｍ２が走行する経路を予測できない場合でも、経路予測部４２は、距離Ｄを用いることにより他車両Ｍ２が走行する経路を予測できる。
【００５０】
なお、図１３に示すように、他車両に隠れるなどの理由により物体検出部１０が他車両Ｍ２の車幅Ｗを正確に検出できない場合がある。経路予測部４２は、検出された車幅Ｗが所定値（例えば車種の８割）より小さい場合は、距離Ｄを用いた候補経路の絞り込みを行わない。検出された車幅Ｗが所定値より小さい場合、車幅全体のどの部分が検出されたのか判断できず、中心線ＣＬに対する他車両Ｍ２の位置を正確に算出できないケースがあるからである。
【００５１】
次に、図１４〜図１６に示すフローチャートを参照して、第２実施形態に係る車両挙動予測装置２の一動作例を説明する。なお、ステップＳ２０１〜ステップＳ２０５、ステップＳ２１５の動作はそれぞれ、図３のステップＳ１０１〜ステップＳ１０５、ステップＳ１０７の動作と同じであるため詳細な説明を省略する。
【００５２】
ステップＳ２０６において、経路予測部４２は、他車両Ｍ２が交差点の内側に位置しているのか、交差点の外側に位置しているのか判断する。交差点の内側と外側では、抽出する候補経路が異なる場合があるからである。他車両Ｍ２が交差点の内側に位置している場合（ステップＳ２０６でＹｅｓ）、処理はステップＳ２０７に進む。一方、他車両Ｍ２が交差点の外側に位置している場合（ステップＳ２０６でＮｏ）、処理はステップＳ２２０に進む。
【００５３】
ステップＳ２０７において、経路予測部４２は、他車両Ｍ２の位置と、道路構造に基づいて他車両Ｍ２が走行する複数の候補経路を抽出する。道路構造に基づいて抽出するとは、道路構造上、他車両Ｍ２の位置から走行可能な経路を抽出することをいう。
【００５４】
ステップＳ２０８において、経路予測部４２は、自車両Ｍ１の周囲に存在する他車両Ｍ３、Ｍ４の情報を用いて候補経路上の交通量が所定量以上か否かを判断する。他車両Ｍ３、Ｍ４の情報とは、位置、速度、加速度、進行方向などである。交通量が所定量以上ある道路上で留まることは通常では考えにくく、また交通の流れを阻害することになり交通規則上好ましくない。よって、候補経路上の交通量や交通規則を用いることにより経路予測部４２は、候補経路を絞り込むことができる。候補経路上の交通量が所定量以上ある場合（ステップＳ２０８でＹｅｓ）、処理はステップＳ２０９に進む。一方、交通量が所定量より小さい場合（ステップＳ２０８でＮｏ）、処理はステップＳ２１０に進む。
【００５５】
ステップＳ２０９において、経路予測部４２は、候補経路上の交通量や交通規則を用いて候補経路を絞り込む。図６に示すように直進経路Ｒ３上の交通量が所定量以上である場合、経路予測部４２は、直進経路Ｒ３を候補から除外する。
【００５６】
ステップＳ２１０において、経路予測部４２は、候補経路が２つ以上あるか否かを判断する。候補経路が１つの場合（ステップＳ２１０でＮｏ）、経路予測部４２は、残った１つの候補経路が他車両Ｍ２が走行する経路と予測し、処理はステップＳ２１５に進む。一方、候補経路が２つ以上ある場合（ステップＳ２１０でＹｅｓ）、処理はステップＳ２１１に進む。
【００５７】
ステップＳ２１１において、経路予測部４２は、候補経路を絞り込むために自車両Ｍ１の周囲の信号機情報を取得する。経路予測部４２が信号機情報を取得した場合（ステップＳ２１１でＹｅｓ）、処理はステップＳ２１４に進む。一方、経路予測部４２が信号機情報を取得しない場合（ステップＳ２１１でＮｏ）、処理はステップＳ２１２に進む。
【００５８】
ステップＳ２１２において、経路予測部４２は、横断歩道に関する歩行者情報を取得する。信号機情報を取得できない場合でも歩行者情報を用いることにより、経路予測部４２は、信号機情報を推定できるからである。
【００５９】
ステップＳ２１３において、経路予測部４２は、取得した歩行者情報を用いて信号機情報を推定する。図７に示すように、直進経路Ｒ２上の横断歩道９０を歩行者が渡っていて、自車両Ｍ１の進行方向上の横断歩道９１の手前で歩行者が停止している場合、経路予測部４２は、歩行者の動きから自車両Ｍ１の進行方向に設置された信号機８０が青であり、自車両Ｍ１の進行方向と交差する方向に設置された信号機８１が赤であると推定する。
【００６０】
ステップＳ２１４において、経路予測部４２は、ステップＳ２１１で取得した信号機情報、またはステップＳ２１３で推定した信号機情報を用いて候補経路を絞り込む。なお、経路予測部４２は、ステップＳ２１１で取得した信号機情報と、ステップＳ２１３で推定した信号機情報との両方を用いて候補経路を絞り込んでもよい。
【００６１】
次に、図１５に示すステップＳ２２０において、経路予測部４２は、他車両Ｍ２の位置と、道路構造に基づいて他車両Ｍ２が走行する複数の候補経路を抽出する。
【００６２】
ステップＳ２２１において、物体検出部１０は、経路予測部４２によって抽出された候補経路の前方を検出する。候補経路の前方とは候補経路の先を意味する。物体検出部１０は、検出可能な範囲において候補経路の前方を検出するが、自車両Ｍ１の周囲の他車両や建物などの影響を受ける。すなわち、物体検出部１０は、他車両や建物が多いほど候補経路の前方を検出しにくくなり、他車両や建物が少ないほど候補経路の前方を検出しやすくなる。物体検出部１０が候補経路の前方を検出しやすい場合（ステップＳ２２１でＹｅｓ）、処理はステップＳ２２２に進む。一方、物体検出部１０が候補経路の前方を検出しにくい場合（ステップＳ２２１でＮｏ）、処理はステップＳ２２５に進む。
【００６３】
ステップＳ２２２において、経路予測部４２は、物体検出部１０によって検出された候補経路の前方の情報に基づいて候補経路の前方の渋滞状況を取得する。渋滞状況に基づいて候補経路の絞り込みが可能となる場合があるからである。
【００６４】
ステップＳ２２３において、経路予測部４２は、地図データベース３０を参照して、自車両Ｍ１の周囲において歩道橋があるか否かを検出する。歩道橋があるか否かを検出する理由は、自車両Ｍ１の周囲において横断歩道に関する歩行者情報を利用可能か簡単に判断できるからである。つまり、自車両Ｍ１の周囲において歩道橋があれば、経路予測部４２は、交差点に横断歩道がないことを簡単に判断できる。横断歩道がない交差点において、歩行者情報は候補経路の絞り込みに寄与しないため、経路予測部４２は歩行者情報を取得する必要がなくなる。経路予測部４２が歩行者情報を取得しない場合、処理する情報が減るためリソースの節約となる。自車両Ｍ１の周囲に歩道橋がある場合（ステップＳ２２３でＹｅｓ）、処理はステップＳ２２８に進む。一方、自車両Ｍ１の周囲に歩道橋がない場合（ステップＳ２２３でＮｏ）、処理はステップＳ２２４に進む。
【００６５】
ステップＳ２２４において、経路予測部４２は、横断歩道に関する歩行者情報を取得する。歩行者情報を用いることにより、候補経路の絞り込みが可能となる場合があるからである。
【００６６】
ステップＳ２２５において、物体検出部１０が候補経路の前方を検出しにくいため、経路予測部４２は、取得しやすい情報から取得する。そこで経路予測部４２は、地図データベース３０を参照して、自車両Ｍ１の周囲において歩道橋があるか否かを検出する。歩道橋があるか否かを検出する理由は、上述した通りである。自車両Ｍ１の周囲に歩道橋がある場合（ステップＳ２２５でＹｅｓ）、処理はステップＳ２２８に進む。一方、自車両Ｍ１の周囲に歩道橋がない場合（ステップＳ２２５でＮｏ）、処理はステップＳ２２６に進む。
【００６７】
ステップＳ２２６において、経路予測部４２は、横断歩道に関する歩行者情報を取得する。歩行者情報を用いることにより、候補経路の絞り込みが可能となる場合があるからである。
【００６８】
ステップＳ２２７において、物体検出部１０は検出可能な範囲において候補経路の前方を検出する。経路予測部４２は、物体検出部１０によって検出された情報に基づいて候補経路の前方の渋滞状況を取得する。渋滞状況に基づいて候補経路の絞り込みが可能となる場合があるからである。
【００６９】
ステップＳ２２８において、経路予測部４２は、候補経路の前方の渋滞状況や、横断歩道に関する歩行者情報を用いて候補経路を絞り込む。なお、経路予測部４２は、渋滞状況と歩行者情報との両方を用いて候補経路を絞り込んでもよく、渋滞状況のみまたは歩行者情報のみを用いて候補経路を絞り込んでもよい。
【００７０】
次に、図１６に示すステップＳ２３０において、経路予測部４２は、候補経路が２つ以上あるか否かを判断する。候補経路が１つの場合（ステップＳ２３０でＮｏ）、経路予測部４２は、残った１つの候補経路を他車両Ｍ２が走行する経路と予測し、処理はステップＳ２１５に進む。一方、候補経路が２つ以上ある場合（ステップＳ２３０でＹｅｓ）、処理はステップＳ２３１に進む。
【００７１】
ステップＳ２３１において、物体検出部１０は、他車両Ｍ２が位置している車線の中心線ＣＬから、他車両Ｍ２の中心位置までの距離Ｄを算出するために、他車両Ｍ２の車幅Ｗを検出する。経路予測部４２は、検出された車幅Ｗが所定値より小さい場合は、距離Ｄを用いた候補経路の絞り込みを行わない。検出された車幅Ｗが所定値より小さい場合、車幅全体のどの部分が検出されたのか判断できず、中心線ＣＬに対する他車両Ｍ２の位置を正確に算出できないケースがあるからである。検出された車幅Ｗが所定値以上の場合（ステップＳ２３１でＹｅｓ）、処理はステップＳ２３２に進む。一方、検出された車幅Ｗが所定値より小さい場合（ステップＳ２３１でＮｏ）、処理はステップＳ２１５に進む。
【００７２】
ステップＳ２３２において、経路予測部４２は、物体検出部１０が検出した他車両Ｍ２の車幅Ｗを用いて、車線の中心線ＣＬから他車両Ｍ２の中心位置までの距離Ｄを算出する。渋滞状況や歩行者情報を用いても他車両Ｍ２が走行する経路を予測できない場合でも、距離Ｄを用いることにより経路予測部４２は他車両Ｍ２が走行する経路を予測できる場合があるからである。
【００７３】
ステップＳ２３３において、経路予測部４２は、算出した距離Ｄが所定値以下か否かを判断する。これにより、経路予測部４２は、候補経路を絞り込むことができる。距離Ｄが所定値以下の場合（ステップＳ２３３でＹｅｓ）、処理はステップＳ２３４に進む。一方、距離Ｄが所定値より大きい場合（ステップＳ２３３でＮｏ）、処理はステップＳ２３５に進む。
【００７４】
ステップＳ２３４において、経路予測部４２は、図８に示すように他車両Ｍ２が走行する経路は直進経路Ｒ６であると予測する。なお、経路予測部４２は、交通状況などにより直進経路Ｒ６を候補経路から除外している場合は、予測を中止する。
【００７５】
ステップＳ２３５において、経路予測部４２は、距離Ｄが自車両Ｍ１から見て左側に大きいか、右側に大きいかを判断する。つまり経路予測部４２は、中心線ＣＬをＹ座標として距離Ｄ＜０であるか、距離Ｄ＞０であるかを判断する。距離Ｄが自車両Ｍ１から見て右側に大きい場合、つまり距離Ｄ＞０である場合（ステップＳ２３５でＹｅｓ）、処理はステップＳ２３６に進む。一方、距離Ｄが自車両Ｍ１から見て左側に大きい場合、つまり距離Ｄ＜０である場合（ステップＳ２３５でＮｏ）、処理はステップＳ２３７に進む。
【００７６】
ステップＳ２３６において、経路予測部４２は、他車両Ｍ２が走行する経路は左折経路Ｒ７であると予測する。ステップＳ２３７において、経路予測部４２は、他車両Ｍ２が走行する経路は右折経路Ｒ５であると予測する。
【００７７】
以上説明したように、第２実施形態に係る車両挙動予測装置２によれば、以下の作用効果が得られる。
【００７８】
車両挙動予測装置２は、他車両Ｍ２の位置と、道路構造に基づいて他車両Ｍ２が走行する複数の経路候補を抽出する。車両挙動予測装置２は、抽出した候補経路について交通規則を用いて絞り込む。これにより、車両挙動予測装置２は、他車両Ｍ２の姿勢や走行履歴の検出が難しい場合でも他車両Ｍ２が走行する経路の予測精度を向上させることができる。
【００７９】
また、交通規則には、信号機、横断歩道または標識に関する規則のうち少なくとも一つが含まれる。車両挙動予測装置２は、信号機の色に関する交通規則を用いて候補経路を絞り込む。また、車両挙動予測装置２は、信号機情報を取得できない場合、横断歩道に関する歩行者情報を用いて信号機情報を推定し、候補経路を絞り込む。このように信号機、横断歩道または標識に関する規則を用いて候補経路を絞り込むことにより、車両挙動予測装置２は、他車両Ｍ２の姿勢や走行履歴の検出が難しい場合でも他車両Ｍ２が走行する経路の予測精度を向上させることができる。
【００８０】
また、車両挙動予測装置２は、候補経路上における他車両Ｍ２以外の他車両Ｍ３、Ｍ４の位置を検出し、候補経路の前方が渋滞しているか否かを判断する。そして、車両挙動予測装置２は、交通規則と渋滞状況に基づいて候補経路を絞り込む。これにより、車両挙動予測装置２は、他車両Ｍ２の姿勢や走行履歴が検出できない場合でも他車両Ｍ２が走行する経路の予測精度を向上させることができる。
【００８１】
上記のように、本発明の実施形態を記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。
【００８２】
例えば、第２実施形態では、通信機５０を用いて信号機情報を取得したが、信号機情報を取得する方法はこれに限られず、例えばカメラを用いて信号機情報を取得してもよい。
【００８３】
また、第２実施形態では、経路予測部４２は他車両Ｍ３、Ｍ４の位置情報を用いて候補経路の前方が渋滞しているか否かを判断したが、図１７に示すように物体検出部１０は建物９２によって隠蔽される領域Ｓ１の情報を検出できない場合がある。図１７に示すように、他車両Ｍ３、Ｍ４が左折経路Ｒ７の前方に存在していても、物体検出部１０は他車両Ｍ３、Ｍ４を検出できず、経路予測部４２は左折経路Ｒ７の前方に渋滞が発生していることを判断できない。このように物体検出部１０が候補経路の前方を検出できない場合、経路予測部４２は、誤った予測を回避するため、他車両Ｍ２が走行する経路の予測を中止する。
【００８４】
また、第１実施形態及び第２実施形態において、右側通行の道路について説明したが、本発明は左側通行の道路にも適用できる。また、本発明は、自動運転機能を備える車両に適用することができる。
【００８５】
なお、上述の実施形態の各機能は、１または複数の処理回路により実装され得る。処理回路は、電気回路を含む処理装置等のプログラムされた処理装置を含む。処理回路は、また、実施形態に記載された機能を実行するようにアレンジされた特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）や従来型の回路部品のような装置を含む。
【符号の説明】
【００８６】
１、２  車両挙動予測装置
１０  物体検出部
２０  ＧＰＳ受信機
３０  地図データベース
４０  コントローラ
４１  情報取得部
４２  経路予測部
５０  通信機
【図１】
2018134973.tif 000003
【図２】
2018134973.tif 000004
【図３】
2018134973.tif 000005
【図４】
2018134973.tif 000006
【図５】
2018134973.tif 000007
【図６】
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【図７】
2018134973.tif 000009
【図８】
2018134973.tif 000010
【図９】
2018134973.tif 000011
【図１０】
2018134973.tif 000012
【図１１】
2018134973.tif 000013
【図１２】
2018134973.tif 000014
【図１３】
2018134973.tif 000015
【図１４】
2018134973.tif 000016
【図１５】
2018134973.tif 000017
【図１６】
2018134973.tif 000018
【図１７】
2018134973.tif 000019
【手続補正書】
【提出日】平成29年9月15日(2017.9.15)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の周囲における他車両の位置を検出するセンサを備え、前記他車両が走行する経路を予測する車両挙動予測方法において、
前記他車両の位置の周囲における、少なくとも車線を含む道路構造を取得し、
前記道路構造における交通規則を取得し、
前記他車両が停止しているか否かを判定し、
前記他車両が停止している場合に、前記交通規則に基づいて前記他車両が走行する経路を予測することを特徴とする車両挙動予測方法。
【請求項２】
前記交通規則には、信号機、横断歩道、標識に関する規則のうち少なくとも一つが含まれることを特徴とする請求項１に記載の車両挙動予測方法。
【請求項３】
前記道路構造に基づいて前記他車両が走行する複数の候補経路を抽出し、
前記交通規則に基づいて前記複数の候補経路から前記他車両が走行する経路を予測することを特徴とする請求項１または２に記載の車両挙動予測方法。
【請求項４】
前記複数の候補経路上における前記他車両以外の車両の位置を検出し、
前記他車両以外の車両の位置と前記交通規則とに基づいて前記複数の候補経路から前記他車両が走行する経路を予測することを特徴とする請求項３に記載の車両挙動予測方法。
【請求項５】
前記複数の候補経路の前方を検出できない場合、前記他車両が走行する経路の予測を中止することを特徴とする請求項３または４に記載の車両挙動予測方法。
【請求項６】
前記他車両の車速を検出し、
前記他車両の車速が所定値以下の場合に、前記他車両が走行する経路を予測することを特徴とする請求項１乃至５の何れか一項に記載の車両挙動予測方法。
【請求項７】
前記他車両の走行軌跡を検出し、
前記走行軌跡及び前記交通規則に基づいて前記他車両が走行する経路を予測することを特徴とする請求項１乃至６の何れか一項に記載の車両挙動予測方法。
【請求項８】
自車両の周囲における他車両の位置を検出するセンサと、
前記他車両の位置の周囲における、少なくとも車線を含む道路構造を取得するコントローラとを備え、
前記コントローラは、前記道路構造における交通規則を取得し、前記他車両が停止しているか否かを判定し、前記他車両が停止している場合に、取得した前記交通規則に基づいて前記他車両が走行する経路を予測することを特徴とする車両挙動予測装置。
【手続補正書】
【提出日】平成30年2月15日(2018.2.15)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の周囲における他車両の位置を検出するセンサを備え、前記他車両が走行する経路を予測する車両挙動予測方法において、
前記他車両の位置の周囲における、少なくとも車線を含む道路構造を取得し、
前記道路構造における交通規則を取得し、
前記他車両が停止しているか否かを判定し、
前記道路構造に基づいて前記他車両が走行する方向として複数の候補経路を抽出し、
前記他車両が停止している場合に、前記交通規則に基づいて前記複数の候補経路から前記他車両が走行する経路を予測することを特徴とする車両挙動予測方法。
【請求項２】
自車両の周囲における他車両の位置を検出するセンサを備え、前記他車両が走行する経路を予測する車両挙動予測方法において、
前記他車両の位置の周囲における、少なくとも車線を含む道路構造を取得し、
前記道路構造における交通規則を取得し、
前記他車両の姿勢を取得することが難しい場合は、前記交通規則に基づいて前記他車両が走行する経路を予測することを特徴とする車両挙動予測方法。
【請求項３】
前記交通規則には、信号機、横断歩道、標識に関する規則のうち少なくとも一つが含まれることを特徴とする請求項１または２に記載の車両挙動予測方法。
【請求項４】
前記複数の候補経路上における前記他車両以外の車両の位置を検出し、
前記他車両以外の車両の位置と前記交通規則とに基づいて前記複数の候補経路から前記他車両が走行する経路を予測することを特徴とする請求項１に記載の車両挙動予測方法。
【請求項５】
前記複数の候補経路の前方を検出できない場合、前記他車両が走行する経路の予測を中止することを特徴とする請求項１または４に記載の車両挙動予測方法。
【請求項６】
前記他車両の車速を検出し、
前記他車両の車速が所定値以下の場合に、前記他車両が走行する経路を予測することを特徴とする請求項１乃至５の何れか一項に記載の車両挙動予測方法。
【請求項７】
前記他車両の走行軌跡を検出し、
前記走行軌跡及び前記交通規則に基づいて前記他車両が走行する経路を予測することを特徴とする請求項１乃至６の何れか一項に記載の車両挙動予測方法。
【請求項８】
自車両の周囲における他車両の位置を検出するセンサと、
前記他車両の位置の周囲における、少なくとも車線を含む道路構造を取得するコントローラとを備え、
前記コントローラは、前記道路構造における交通規則を取得し、前記他車両が停止しているか否かを判定し、前記道路構造に基づいて前記他車両が走行する方向として複数の候補経路を抽出し、
前記他車両が停止している場合に、前記コントローラは、取得した前記交通規則に基づいて前記複数の候補経路から前記他車両が走行する経路を予測することを特徴とする車両挙動予測装置。
【国際調査報告】
2018134973.tif 000020
2018134973.tif 000021