【手続補正書】
【提出日】平成20年6月10日(2008.6.10)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】請求項１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項１】  ａ）複数の事象を選択するステップであって、前記複数の事象の各事象が、自車両が運転される状況を表わし、前記事象の少なくとも２つが互いに異なるステップと、
ｂ）自車両が運転される状況に関係する少なくとも１組の前記事象を選択するステップと、
ｃ）１組のデータを、第１の組のデータ、第２の組のデータ、および第３の組のデータの内の少なくとも１つから提供するステップであって、前記第１の組のデータが自車両の視野内の目標物を表わし、前記第２の組のデータが自車両の位置または運動を表わし、前記第３の組のデータが前記自車両の環境を表わすステップと、
ｄ）第１の推論エンジンのための推論方法を選択するステップであって、前記第１の推論エンジンが少なくとも１つの入力と１つの出力とを含むステップと、
ｅ）前記第１の推論エンジンへの第１の入力として、前記第１の組のデータ、前記第２の組のデータ、および前記第３の組のデータの少なくとも１つの要素を選択するステップと、
ｆ）前記第１の入力に応答して前記第１の推論エンジンから第１の出力を生成するステップであって、前記第１の出力が、前記１組の前記事象の少なくとも１つの事象が発生する確率を表わすステップとを含む、自車両が運転される状況を識別する方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】請求項１４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項１４】  ａ）前記第１の推論エンジンへの第２の入力として自己または他の推論エンジンからの出力を選択するステップであって、前記出力が第１の入力に対して過去のものであるステップと、
ｂ）前記第１の推論エンジンから、前記第１および第２の入力に応答して、出力を生成するステップとをさらに含む、請求項１に記載の自車両が運転される状況を識別する方法。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１３】
状況認識プロセッサ１０の出力は、識別された事象のリストおよび関連する信頼度レベルを含む。この事象は全体として現在の運転状況を定義する。信頼度は、確率（probability）や可能性（possibility）などのいくつかの方法で表すことができ、それぞれ以下に述べる異なる推論機構によって生成される。出力は、推論過程によって求められ、この推論過程は事象と関連かつ対応する入力とを関係づける再帰的意思決定過程（recursive decision making process）である。決定は、特定の事象の発生に対する信頼度によって与えられる。事象の信頼度を計算する一般式は、以下で与えられる。
【数１】
2003536137.tif 000001
ここで、ｐkは信頼度レベルであり、ｅiは時間ｋにおける入力である。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１５】
再編成された事象に基づく決定過程は、本質的にネットワーク化した推論エンジンを形成し、この全体を図４に示し、より詳細を図５に示してある。
次に例として、進入道路構造のベイズ推論を導出することによって、決定過程を説明する。ベイズ定理は以下の通りである。
【数２】
2003536137.tif 000002
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１６】
推論エンジンが利用できるすべての情報を
【数３】
2003536137.tif 000003
で表し、{ｅｋ}をすべての利用可能な入力の収集とすると、ｅａは全体として追跡マップが伝えるすべての情報を指し、これはさらにＧ個のグリッドの組、すなわち
【数４】
2003536137.tif 000004
に分解可能であり、ここで
【数５】
2003536137.tif 000005
および
【数６】
2003536137.tif 000006
は、それぞれグリッドξの進行方位および品質情報である。Ｎ個の目標物に対して、ｅｅ＝Ｎとなる。上付き文字は、目標物を区別するために使用することができ、例えば、
【数７】
2003536137.tif 000007
2003536137.tif 000008
および
【数８】
2003536137.tif 000009
は、目標物ｒ（ｒ＝１，２，‥Ｎ）の速度、進行方位、および目標物の位置を示す。目標物情報の内、各
【数９】
2003536137.tif 000010
は、ＸおよびＹ座標おける目標物の位置を定義し、
【数１０】
2003536137.tif 000011
となる。道路種類および進入道路構造は、本質的に事象である。各事象は、先に定義した可能性のある事象のクラスに属する。一般に、上付きも文字は、ある事象を、そのクラス内の別の事象と区別するのに使用し、例えば
【数１１】
2003536137.tif 000012
および
【数１２】
2003536137.tif 000013
は、それぞれ道路種類および進入道路構造を指定する。
【表５】
2003536137.tif 000014
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１７】
推論ネットワークの出力は、先に定義した７つのクラスからの７つの事象を含み、ここで事象はＳで表し、下付き文字は事象のクラスを示し、上付き文字は下付き文字で指定されるクラスの目的の事象を表すのに用いる。したがって、
【数１３】
2003536137.tif 000015
は、クラスηの出力事象であり、そのクラスの事象λである。例えば、η＝１、λ＝２の場合には、
【数１４】
2003536137.tif 000016
はフリーウエイ入口を意味する。
上記のように定義すると、進入道路構造に対するベイズ推論は、次のように導出できる。ベイズの枠組みにおいては、推論の結果は、所与の事象の事後確率（posterior probability）となる。進入道路構造に対して、推定しようとする確率は、
【数１５】
2003536137.tif 000017
であり、証拠の収集{ｅｋ}およびクラスＳ２の関連する知識が与えられると、
【数１６】
2003536137.tif 000018
となり、ここで
【数１７】
2003536137.tif 000019
は道路種類のクラスに属する事象の指標である。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１８】
現在の
【数１８】
2003536137.tif 000020
を近似するために、以前に得た
【数１９】
2003536137.tif 000021
を用いることにより、次の再帰的確率更新方程式が得られる。
【数２０】
2003536137.tif 000022
ここで、
【数２１】
2003536137.tif 000023
は、事象
【数２２】
2003536137.tif 000024
および
【数２３】
2003536137.tif 000025
が真である条件における、集合｛ｅｋ｝の確率密度である。｛ｅｋ｝の各要素を考慮すると、次のようになる。
【数２４】
2003536137.tif 000026
ここで、個々の条件付きの確率密度は次のようになる。
【数２５】
2003536137.tif 000027
【数２６】
2003536137.tif 000028
ここで、
【数２７】
2003536137.tif 000029
かつ
【数２８】
2003536137.tif 000030
の場合には、
【数２９】
2003536137.tif 000031
となる。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１９】
【数３０】
2003536137.tif 000032
をモデル化するのに適した方法は、ガウスの混合分布（Guassian mixture）を用いる方法、すなわち次のような、いくつかのガウス分布の和を含む近似の方法である。
【数３１】
2003536137.tif 000033
ここで、
【数３２】
2003536137.tif 000034
は、進入道路構造に対して選択する特徴の数である。例えば、交差点に対して、次のようなパラメータを選択してもよい。
【数３３】
2003536137.tif 000035
，μ１＝０°，μ２＝９０°，μ３＝９０°，σ１＝σ２＝σ３＝１０°
分布、
【数３４】
2003536137.tif 000036
は、均一分布として、以下のようにモデル化してもよい。
【数３５】
2003536137.tif 000037
2003536137.tif 000038
2003536137.tif 000039
2003536137.tif 000040
と同様に扱うことができる。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２０】
【数３６】
2003536137.tif 000041
事象型入力
【数３７】
2003536137.tif 000042
の確率は、次のように求めることができる。
【数３８】
2003536137.tif 000043
ここで、
【数３９】
2003536137.tif 000044
は、ＧＰＳ／マップマッチングの品質測度によって得ることができる。
【数４０】
2003536137.tif 000045
は、
【数４１】
2003536137.tif 000046
と同様に扱うことができる。
上記の確率項の実際の形式とパラメータは、計算上の負荷を軽減するために簡略化して実験に基づいて求めるものである。