(57)【要約】【課題】  容易かつ効率よく、所定の評価基準に適合する移動体の模擬運動を生成しうるパラメータを設定できるパラメータ分類装置及びパラメータ分類装置を用いた移動体運動生成装置を提供する。【解決手段】  評価判定部１１２は、該複数のサンプルパラメータセット↑ｄｓのそれぞれに対応して生成された模擬運動ＳＭ（↑ｄｓ、↑ｅｓ）に基づいて、該複数のサンプルパラメータセット↑ｄｓのそれぞれに含まれる分類対象パラメータサンプル値が、所定の評価基準に適合する模擬運動を生成可能な値であるか否かを判定する。  選択許容領域決定部１１３は、評価判定部１１２の判定結果に応じて、分類対象パラメータセット↑ｄの全体集合を、第１領域Ｒ１と、第２領域Ｒ２とに分類し、第１領域Ｒ１又はその部分領域を、分類対象パラメータセット↑ｄの選択許容領域として決定する。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
あらかじめ定められた所定種類の分類対象パラメータを含む複数のパラメータからなるパラメータセットにより記述され、かつ、移動体の運動を表す移動体運動モデルを用いて、前記移動体の模擬運動を生成する第１移動体模擬運動生成部と、
前記パラメータセットの複数のサンプルである複数のサンプルパラメータセットのそれぞれを用いて前記移動体の模擬運動を生成することを前記第１移動体模擬運動生成部に実行させ、該複数のサンプルパラメータセットのそれぞれに対応して生成された模擬運動に基づいて、該複数のサンプルパラメータセットのそれぞれに含まれる前記分類対象パラメータの値である分類対象パラメータサンプル値が、所定の評価基準に適合する模擬運動を生成可能な値であるか否かを判定する評価判定部と、
前記評価判定部の判定結果に応じて、前記分類対象パラメータの全体集合を、前記評価基準に適合する模擬運動を生成可能な前記分類対象パラメータを含む第１領域と、前記評価基準に適合する模擬運動を生成不可能な前記分類対象パラメータを含む第２領域とに分類し、
前記第１領域又はその部分領域を、前記移動体の模擬運動の生成用の前記分類対象パラメータの選択許容領域として決定する選択許容領域決定部を備えることを特徴とするパラメータ分類装置。
【請求項２】
請求項１記載のパラメータ分類装置において、
前記パラメータセットは、前記移動体の運動特性を示す移動体運動特性パラメータと前記移動体の周囲に存在する物体の運動特性を示す周囲物体運動特性パラメータとを含むことを特徴とするパラメータ分類装置。
【請求項３】
請求項２記載のパラメータ分類装置において、
前記パラメータセットは、前記分類対象パラメータと分類非対象のパラメータである分類非対象パラメータとからなり、
前記評価判定部は、
前記複数のサンプルパラメータセットは、前記分類対象パラメータサンプル値が互いに同一であり、かつ、前記サンプルパラメータセットに含まれる前記分類非対象パラメータの値である分類非対象パラメータサンプル値が互いに異なる複数のサンプルパラメータセットを含み、
前記互いに同一の分類対象パラメータサンプル値を含む前記複数のサンプルパラメータセットのそれぞれに対応して生成された前記模擬運動の全数のうち、所定条件を満たす模擬運動の個数の占める割合が所定の割合以上となることを必要条件として、前記同一の前記分類対象パラメータサンプル値が所定の評価基準に適合する模擬運動を生成可能な値であると判定することを特徴とするパラメータ分類装置。
【請求項４】
請求項３記載のパラメータ分類装置において、
前記所定条件は、前記移動体が他の物体に接触しないという条件であることを特徴とするパラメータ分類装置
【請求項５】
請求項２〜４のうちいずれか１項記載のパラメータ分類装置において、
前記分類対象パラメータは、前記移動体運動特性パラメータであることを特徴とするパラメータ分類装置。
【請求項６】
請求項１〜５のうちいずれか１項記載のパラメータ分類装置において、
前記評価判定部は、前記第１移動体模擬運動生成部に前記分類対象パラメータサンプル値を用いて生成させた前記移動体の模擬運動と、基準となる分類対象パラメータの値である分類対象パラメータ基準値を用いて前記第１移動体模擬運動生成部に生成させた前記移動体の模擬運動との類似度が所定の類似度以上であることを必要条件として、前記分類対象パラメータサンプル値が、所定の評価基準に適合する模擬運動を生成可能な値であると判定することを特徴とするパラメータ分類装置。
【請求項７】
請求項６記載のパラメータ分類装置において、
前記分類対象パラメータ基準値は、実環境における移動体の運動を観察してえられた観察データに基づいて設定されることを特徴とするパラメータ分類装置。
【請求項８】
請求項６または７記載のパラメータ分類装置において、
前記分類対象パラメータ基準値は、互いに異なる複数の分類対象パラメータ基準値であることを特徴とするパラメータ分類装置。
【請求項９】
請求項６〜８のうちいずれか１項記載のパラメータ分類装置において、
前記選択許容領域決定部は、
前記分類対象パラメータの全体集合における前記分類対象パラメータの存在領域を実環境における移動体の運動を観察した観察データに基づいて設定し、
前記分類対象パラメータの存在領域と前記第１領域との重複領域を前記選択許容領域として決定するように構成されていることを特徴とするパラメータ分類装置。
【請求項１０】
請求項１〜９のうちいずれか１項記載のパラメータ分類装置において、
前記選択許容領域における前記分類対象パラメータの各値ごとの定義域に基づき、前記分類対象パラメータの値の変化が生成される模擬運動の前記評価基準に対する適合判定について相対的に大きな影響を与える前記分類対象パラメータを、注目分類対象パラメータとして決定する注目分類対象パラメータ決定部を備えることを特徴とするパラメータ分類装置。
【請求項１１】
請求項１〜１０のうちいずれか１項記載のパラメータ分類装置により決定された前記選択許容領域に含まれる前記分類対象パラメータと前記移動体運動モデルとを用いて、前記移動体の模擬運動を生成する第２移動体模擬運動生成部とを備えることを特徴とする移動体模擬運動生成装置。
【請求項１２】
外部環境に関する情報を前記周囲物体運動特性パラメータの値として認識する外部環境認識部と、
請求項５記載のパラメータ分類装置により決定された前記選択許容領域に含まれる移動体運動特性パラメータと、前記移動体運動モデルと、前記外部環境認識部により認識された外部環境に関する情報とを用いて、対象の移動体の運動を決定する移動体運動決定部と、
前記移動体運動決定部により決定された前記対象の移動体の運動を実現するように、前記対象の移動体の機器の動作を制御する動作制御部とを備えることを特徴とする移動体運動生成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、パラメータ分類装置並びにパラメータ分類装置を用いた移動体模擬運動生成装置及び移動体運動生成装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両の運動を表す車両運動モデル及びその応用について種々の提案がなされている。
【０００３】
例えば、ドライバが運転する車両の走行に伴い検出されるＮ種類の特徴量の時系列データを学習データとし、Ｎ次元空間における各データが存在する確率分布を記述するドライバモデルを、ＥＭアルゴリズム（期待値最大化手法）により算出されたＧＭＭ（ガウス混合モデル）を用いて生成することにより、当該ドライバの運転特徴に近い運転行動を推定する装置が提案されている（たとえば特許文献１参照）。当該ドライバモデルによる運転行動に基づき、当該ドライバの車両運動を再現することが出来る。
【０００４】
また、実際の路上を走行する個々の車両の運動の観察データに基づいて、車両の運動を表す最適速度モデル（Ｏｐｔｉｍａｌ  ｖｅｌｏｃｉｔｙ  ｍｏｄｅｌ）のパラメータを決定することにより、当該個々の車両の運動を再現する手法が提案されている（たとえば非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第４７８１１０４号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Ｍａｓａｋｏ  Ｂａｎｄｏ外５名、"  Ｐｈｅｎｏｍｅｎｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｓｔｕｄｙ  ｏｆ  Ｄｙｎａｍｉｃａｌ  Ｍｏｄｅｌ  ｏｆ  Ｔｒａｆｆｉｃ  Ｆｌｏｗ"  、［ｏｎｌｉｎｅ］  インターネット＜ｈｔｔｐ：／／ｃｐｈｙｓ．ｍｅｉｊｏ−ｕ．ａｃ．ｊｐ／ｐｄｆ／ｊｐｉｆ５．ｐｄｆ＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
近年、交通状況のシミュレーションについての研究が活発となっている。このような交通状況のシミュレーションは、自動走行アルゴリズムにおける移動体の運動を決定するためにも有効に用いられうる。
【０００８】
車両の運動を決定する際には、多種多様な交通状況のシミュレーションを行うことが好ましいが、多種多様な交通状況のシミュレーションを行うためには、移動体の多種多様な模擬運動を生成することが必要である。
【０００９】
しかしながら、特許文献１及び非特許文献１記載の技術では、移動体の多種多様な模擬運動を生成するには、多種多様なドライバモデルを生成又は車両運動モデルの多種多様なパラメータを決定することが必要であり、このために、莫大な量の観察データが必要となってしまう。
【００１０】
一方で、たとえば乱数等によりドライバモデルを生成又は車両運動モデルのパラメータを決定する場合、当該ドライバモデル又は車両運動モデルにより、交通実情と乖離した模擬運動が生成されるおそれがある。
【００１１】
これらの問題に鑑み、本発明は、容易かつ効率よく、所定の評価基準に適合する移動体の模擬運動を生成しうるパラメータを設定できるパラメータ分類装置並びにパラメータ分類装置を用いた移動体模擬運動生成装置及び移動体運動生成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】
【００１２】
本発明のパラメータ分類装置は、
あらかじめ定められた所定種類の分類対象パラメータを含む複数のパラメータからなるパラメータセットにより記述され、かつ、移動体の運動を表す移動体運動モデルを用いて、前記移動体の模擬運動を生成する第１移動体模擬運動生成部と、
前記パラメータセットの複数のサンプルである複数のサンプルパラメータセットのそれぞれを用いて前記移動体の模擬運動を生成することを前記第１移動体模擬運動生成部に実行させ、該複数のサンプルパラメータセットのそれぞれに対応して生成された模擬運動に基づいて、該複数のサンプルパラメータセットのそれぞれに含まれる前記分類対象パラメータの値である分類対象パラメータサンプル値が、所定の評価基準に適合する模擬運動を生成可能な値であるか否かを判定する評価判定部と、
前記評価判定部の判定結果に応じて、前記分類対象パラメータの全体集合を、前記評価基準に適合する模擬運動を生成可能な前記分類対象パラメータを含む第１領域と、前記評価基準に適合する模擬運動を生成不可能な前記分類対象パラメータを含む第２領域とに分類し、
前記第１領域又はその部分領域を、前記移動体の模擬運動の生成用の前記分類対象パラメータの選択許容領域として決定する選択許容領域決定部を備えることを特徴とする。
【００１３】
補足すると、本発明において、前記パラメータセットに含まれる分類対象パラメータは、１つまたは複数のパラメータからなる。
【００１４】
前記複数のサンプルパラメータセットは、そのそれぞれに含まれる少なくとも１つのパラメータの値が互いに異なるパラメータセットである。また、前記複数のサンプルパラメータセットのうちの全部または一部の複数のパラメータセットは、そのそれぞれに含まれる分類対象パラメータの値が互いに異なるパラメータセットである。
【００１５】
ここで、各パラメータセットに含まれる分類対象パラメータの値とは、パラメータセットに含まれる分類対象パラメータが１つのパラメータからなる場合には、当該１つの分類対象パラメータの値そのものを意味し、パラメータセットに含まれる分類対象パラメータが複数のパラメータからなる場合には、当該複数の分類対象パラメータのそのそれぞれの値の組（セット）を意味する。
【００１６】
したがって、各パラメータセットに含まれる分類対象のパラメータが複数である場合には、任意の二つのパラメータセットのそれぞれに含まれる分類対象パラメータが互いに異なるということは、それぞれに含まれる少なくとも１つの分類対象パラメータの値が互いに異なることを意味する。
【００１７】
なお、本発明において、第１領域は、その領域内に含まれる分類対象パラメータの全部または大部分が前記評価基準に適合する模擬運動を生成可能な分類対象パラメータである領域である。一方、第２領域は、その領域内に含まれる分類対象パラメータの全部または大部分が前記評価基準に適合する模擬運動を生成不可能な分類対象パラメータである領域である。
【００１８】
換言すれば、前記評価基準に適合する模擬運動を生成可能な分類対象パラメータの第１領域における含有率は、第２領域における含有率よりも高い。
【００１９】
本発明のパラメータ分類装置によれば、評価判定部の判定結果に応じて、前記分類対象パラメータの全体集合が、前記評価基準に適合する模擬運動を生成可能な前記分類対象パラメータを含む第１領域と、前記評価基準に適合する模擬運動を生成不可能な前記分類対象パラメータを含む第２領域とに分類され、この第１領域又はその部分領域が移動体の模擬運動の生成用の分類対象パラメータの選択許容領域として決定される。
【００２０】
この選択許容領域に含まれる分類対象パラメータを移動体の模擬運動の生成に用いることにより、当該生成された移動体の模擬運動が前記評価基準に適合する蓋然性が高くなる。
【００２１】
また、分類対象パラメータの全体集合の部分集合である、複数のサンプルパラメータセットのそれぞれに含まれる分類対象パラメータのサンプル値によって、分類対象パラメータの全体集合が第１領域と第２領域とに分類されるので、所定の評価基準に適合する模擬運動を生成しうる分類対象パラメータの選択が容易かつ効率的に行われる。
【００２２】
本発明のパラメータ分類装置において、
前記パラメータセットは、前記移動体の運動特性を示す移動体運動特性パラメータと前記移動体の周囲に存在する物体の運動特性を示す周囲物体運動特性パラメータとを含むことが好ましい。
【００２３】
当該構成のパラメータ分類装置によれば、パラメータセットに移動体の運動特性を示す移動体運動特性パラメータと移動体の周囲の物体の運動特性を示す周囲物体運動特性パラメータとが含まれるので、移動体の運動特性と移動体の周囲の物体の運動特性とが適切に反映された形で移動体の模擬運動が生成される。
【００２４】
当該構成のパラメータ分類装置において、
前記パラメータセットは、前記分類対象パラメータと分類非対象のパラメータである分類非対象パラメータとからなり、
前記評価判定部は、
前記複数のサンプルパラメータセットは、前記分類対象パラメータサンプル値が互いに同一であり、かつ、前記サンプルパラメータセットに含まれる前記分類非対象パラメータの値である分類非対象パラメータサンプル値が互いに異なる複数のサンプルパラメータセットを含み、
前記互いに同一の分類対象パラメータサンプル値を含む前記複数のサンプルパラメータセットのそれぞれに対応して生成された前記模擬運動の全数のうち、所定条件を満たす模擬運動の個数の占める割合が所定の割合以上となることを必要条件として、前記同一の前記分類対象パラメータサンプル値が所定の評価基準に適合する模擬運動を生成可能な値であると判定することが好ましい。
【００２５】
本発明において、分類非対象パラメータの値とは、分類対象パラメータの値と同様と同様の意味を有する。
【００２６】
当該構成のパラメータ分類装置によれば、互いに同一値の分類対象パラメータを含む複数のサンプルパラメータセットのそれぞれに対応して生成された模擬運動の全数のうち、所定条件を満たす模擬運動の個数の占める割合が所定の割合以上であることが、前記同一の分類対象パラメータサンプル値が所定の評価基準に適合する模擬運動を生成可能な値であると判定するための必要条件となる。
【００２７】
この結果、第１領域には、所定の評価基準に適合する模擬運動を生成可能な第１領域に含まれる分類対象パラメータとして、所定以上の確率で所定条件を満たす模擬運動を生成しうると判定された分類対象パラメータが分類される。
【００２８】
そして、この第１領域又はその部分領域が分類対象パラメータの選択許容領域として決定される。
【００２９】
この選択許容領域に含まれる分類対象パラメータを移動体の模擬運動の生成に用いることにより、所定以上の確率で所定条件を満たす移動体の模擬運動が生成される蓋然性が高くなる。
【００３０】
当該構成のパラメータ分類装置において、
前記所定条件は、前記移動体が他の物体に接触しないという条件であることが好ましい。
【００３１】
当該構成のパラメータ分類装置によれば、所定以上の確率で他の物体に接触しない移動体の模擬運動が生成される蓋然性が高くなる。
【００３２】
これらのパラメータ分類装置において、
前記分類対象パラメータは、前記移動体運動特性パラメータであることが好ましい。
【００３３】
当該構成のパラメータ分類装置によれば、多様な周囲物体運動特性パラメータによって生成される多様な走行環境において、所定の評価基準に適合する模擬運動を生成しうる移動体運動特性パラメータを設定することが出来る。
【００３４】
本発明のパラメータ分類装置において、
前記評価判定部は、前記第１移動体模擬運動生成部に前記分類対象パラメータサンプル値を用いて生成させた前記移動体の模擬運動と、基準となる分類対象パラメータの値である分類対象パラメータ基準値を用いて前記第１移動体模擬運動生成部に生成させた前記移動体の模擬運動との類似度が所定の類似度以上であることを必要条件として、前記分類対象パラメータサンプル値が、所定の評価基準に適合する模擬運動を生成可能な値であると判定することが好ましい。
【００３５】
当該構成のパラメータ分類装置によれば、分類対象パラメータ基準値を用いて生成された移動体の模擬運動との類似度が所定の類似度以上である移動体の模擬運動を生成しうる分類対象パラメータを設定することが出来る。
【００３６】
当該構成のパラメータ分類装置において、前記分類対象パラメータ基準値は、実環境における移動体の運動を観察してえられた観察データに基づいて設定されることが好ましい。
【００３７】
当該構成のパラメータ分類装置によれば、実環境における移動体の運動に類似する模擬運動を生成しうる分類対象パラメータが設定されうる。
【００３８】
これらのパラメータ分類装置において、
前記分類対象パラメータ基準値は、互いに異なる複数の分類対象パラメータ基準値であることが好ましい。
【００３９】
当該構成のパラメータ分類装置によれば、分類対象パラメータ基準値の多様性が確保されうる。
【００４０】
これらのパラメータ分類装置において、
前記選択許容領域決定部は、
前記分類対象パラメータの全体集合における前記分類対象パラメータの存在領域を実環境における移動体の運動を観察した観察データに基づいて設定し、
前記分類対象パラメータの存在領域と前記第１領域との重複領域を前記選択許容領域として決定するように構成されていることが好ましい。
【００４１】
当該構成のパラメータ分類装置によれば、当該選択許容領域に含まれる分類対象パラメータを用いて移動体の模擬運動を生成することにより、実環境における移動体の運動から乖離した移動体の模擬運動の生成が回避されうる。
【００４２】
本発明のパラメータ分類装置において、
前記選択許容領域における前記分類対象パラメータの各値ごとの定義域に基づき、前記分類対象パラメータの値の変化が生成される模擬運動の前記評価基準に対する適合判定について相対的に大きな影響を与える前記分類対象パラメータを、注目分類対象パラメータとして決定する注目分類対象パラメータ決定部を備えることが好ましい。
【００４３】
当該構成のパラメータ分類装置によれば、値の変化が生成される模擬運動の評価基準に対する適合判定について相対的に大きな影響を与えるような分類対象パラメータが、注目分類対象パラメータとして決定される。注目分類対象パラメータを中心としてサンプルパラメータセットを生成することにより、分類対象パラメータサンプルの作成が容易かつ効率的になる。
【００４４】
本発明の移動体模擬運動生成装置は、
本発明のパラメータ分類装置により決定された前記選択許容領域に含まれる前記分類対象パラメータと前記移動体運動モデルとを用いて、前記移動体の模擬運動を生成する第２移動体模擬運動生成部とを備えることを特徴とする。
【００４５】
当該移動体模擬運動生成装置によれば、選択許容領域に含まれる分類対象パラメータと移動体運動モデルとを用いて移動体の模擬運動が生成される。このため、移動体の模擬運動が所定の評価基準に適合する蓋然性が相対的に高くなる。
【００４６】
本発明の移動体運動生成装置は、
外部環境に関する情報を前記周囲物体運動特性パラメータの値として認識する外部環境認識部と、
本発明のパラメータ分類装置により決定された前記選択許容領域に含まれる移動体運動特性パラメータと、前記移動体運動モデルと、前記外部環境認識部により認識された外部環境に関する情報とを用いて、対象の移動体の運動を決定する移動体運動決定部と、
前記移動体運動決定部により決定された前記対象の移動体の運動を実現するように、前記対象の移動体の機器の動作を制御する動作制御部とを備えることを特徴とする。
【００４７】
当該構成の移動体運動生成装置によれば、本発明のパラメータ分類装置により生成された選択許容領域に含まれる任意の移動体運動特性パラメータが、対象の移動体の移動体運動特性パラメータとして選択される。ここで、選択許容領域は、所定の評価基準に適合する模擬運動を生成可能な移動体運動特性パラメータを含む領域又はその部分領域である。従って、選択許容領域に含まれる移動体運動特性パラメータを用いて対象の移動体の運動を決定することにより、当該決定された対象の移動体の運動が所定の評価基準に適合する蓋然性が相対的に高くなる。
【００４８】
すなわち、当該構成の移動体運動生成装置によれば、所定の評価基準に適合する蓋然性が相対的に高い対象の移動体の運動を容易かつ効率的に生成することが出来る。
【００４９】
なお、「本発明のパラメータ分類装置により決定された前記選択許容領域」とは、移動体運動特性パラメータが分類対象パラメータとして用いられて決定された選択許容領域であれば、上記したパラメータ分類装置のうちのどの構成のパラメータ分類装置によって決定された選択許容領域であってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】第１実施形態のパラメータ分類装置と移動体模擬運動生成装置との構成の全体概要を示す図。
【図２】移動体と周辺環境との関係を説明する図で、図２Ａは、各移動体の位置を定義する処理を説明する図、図２Ｂは、ギャップの位置を説明する図、図２Ｃは、車線変更時に検討するギャップの位置を説明する図、図２Ｄは、車線変更を決定した場合のギャップの位置を説明する図。
【図３】選択許容領域決定処理のフローチャート。
【図４】移動体運動特性パラメータの２次元のパラメータ空間における仮想的な分布を示す図で、図４Ａは移動体運動特性パラメータ基準値と移動体運動特性サンプルパラメータセットとの関係を示す図、図４Ｂは、選択許容領域の外縁ＯＥを示す図、図４Ｃはラベルが有効な移動体運動特性サンプルパラメータセットとラベルが無効な移動体運動特性サンプルパラメータセットとの分布を示す図、図４Ｄは第１教師信号が付された移動体運動特性サンプルパラメータセットと第２教師信号が付された移動体運動特性サンプルパラメータセットとの分布を示す図、図４Ｅは、移動体運動特性パラメータの全体集合を第１領域と第２領域とに分割したときの第１領域と第２領域との範囲を示す図。
【図５】移動体模擬運動生成処理のフローチャート。
【図６Ａ】時間を横軸として、種々の移動体運動特性パラメータから作成された移動体の模擬運動を示すグラフで、非特許文献１記載の移動体運動特性パラメータを用いて模擬運動を生成した場合の各移動体の位置を示すグラフ。
【図６Ｂ】時間を横軸として、種々の移動体運動特性パラメータから作成された移動体の模擬運動を示すグラフで、本実施形態の移動体模擬運動生成処理により生成された移動体運動特性パラメータを用いて模擬運動を生成した場合の各移動体の位置を示すグラフ。
【図６Ｃ】時間を横軸として、種々の移動体運動特性パラメータから作成された移動体の模擬運動を示すグラフで、図６Ｂの移動体運動特性パラメータと異なる移動体運動特性パラメータを用いて模擬運動を生成した場合の各移動体の位置を示すグラフ。
【図６Ｄ】時間を横軸として、種々の移動体運動特性パラメータから作成された移動体の模擬運動を示すグラフで、非特許文献１記載の移動体運動特性パラメータを用いて模擬運動を生成した場合の各移動体の速度を示すグラフ。
【図６Ｅ】時間を横軸として、種々の移動体運動特性パラメータから作成された移動体の模擬運動を示すグラフで、本実施形態の移動体模擬運動生成処理により生成された移動体運動特性パラメータを用いて模擬運動を生成した場合の各移動体の位置を示すグラフ。
【図６Ｆ】時間を横軸として、種々の移動体運動特性パラメータから作成された移動体の模擬運動を示すグラフで、図６Ｅの移動体運動特性パラメータと異なる移動体運動特性パラメータを用いて模擬運動を生成した場合の各移動体の位置を示すグラフ。
【図７】車間距離を横軸、出現頻度を縦軸として、本実施形態の移動体模擬運動生成処理により生成された移動体運動特性パラメータを用いて車線変更をする模擬運動を生成した場合の各車間距離の出現頻度と、実環境計測データから導かれた各車間距離の出現頻度とを比較するグラフで、図７Ａは車線変更前の前走車との車間距離を示すグラフ、図７Ｂは、車線変更前の後走車との車間距離を示すグラフ、図７Ｃは、車線変更後の前走車との車間距離を示すグラフ、図７Ｄは、車線変更後の後走車との車間距離を示すグラフ。
【図８】第２実施形態のパラメータ分類装置と移動体模擬運動生成装置との構成の全体概要を示す図。
【図９】注目分類対象パラメータ決定処理のフローチャート。
【図１０】第３実施形態のパラメータ分類装置と移動体運動生成装置との構成の全体概要を示す図。
【図１１】移動体動作制御処理のフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００５１】
以下、図１〜図７を参照して、パラメータ分類装置１００及び移動体模擬運動生成装置２００を例にとって、本発明の第１実施形態を説明する。
【００５２】
（パラメータ分類装置の構成）
パラメータ分類装置１００は、図１に示されるように、第１演算処理部１１０と、第１記憶部１２０とを備える。
【００５３】
パラメータ分類装置１００は、演算処理装置及び記憶装置を備える一又は複数のコンピュータにより構成される。
【００５４】
一又は複数のコンピュータの演算処理装置が、記憶装置に記憶されたパラメータ分類プログラムを読み込んで実行することにより、第１演算処理部１１０を構成する。
【００５５】
第１演算処理部１１０は、第１移動体模擬運動生成部１１１と、評価判定部１１２と、選択許容領域決定部１１３とを備える。
【００５６】
第１移動体模擬運動生成部１１１と、評価判定部１１２と、選択許容領域決定部１１３とは、後述するパラメータ選択許容領域決定処理を実行するように構成されている。
【００５７】
ここで、第１移動体模擬運動生成部１１１は、複数の移動体が一又は複数車線を走行する仮想的な空間において、移動体運動モデルをそれぞれの移動体に対して用いて、各移動体の模擬運動を生成するように構成されている。
【００５８】
なお、本実施形態においては、移動体は、道路を走行する車両（四輪自動車、二輪自動車又は自転車等）又は歩行者である。これに代えて、第１移動体模擬運動生成部１１１は、航空機又は船舶等の車両又は歩行者以外の移動体の模擬運動を生成してもよい。
【００５９】
移動体運動モデルは、パラメータセットにより記述され、かつ、一の移動体の運動を表すためのモデルであり、本実施形態では、車線変更をしない場合の当該移動体の速度及び加速度を決定する最適速度モデルと、車線変更の要否を決定する車線変更モデルとを用いる。
【００６０】
パラメータセットは、当該移動体の運動特性を示す移動体運動特性パラメータ（本発明の「分類対象パラメータ」に相当する。）のセット（以下、「移動体運動特性パラメータセット」という。）と、当該移動体の周囲に存在する物体（他の移動体及び静止物体の一方又は両方を含む）の運動特性を示す周囲物体運動特性パラメータ（本発明の「分類非対象パラメータ」に相当する。）のセット（以下、「周囲物体運動特性パラメータセット」という。）とを含む。
【００６１】
移動体運動モデルとパラメータとの詳細については、後述する。
【００６２】
第１記憶部１２０は、主記憶装置、副記憶装置及び補助記憶装置等の記憶装置によって構成される。これに代えて、第１記憶部１２０は、クラウドサービスによって提供されるデータベースサーバによって構成されてもよい。
【００６３】
第１記憶部１２０は、あらかじめ記憶された初期設定情報１２１と、あらかじめ記憶された実環境観察データ１２２と、あらかじめ記憶された移動体運動特性パラメータ基準値情報１２３と、後述するパラメータ選択許容領域決定処理において生成される選択許容領域情報１２４とを記憶するように構成されている。
【００６４】
移動体模擬運動生成装置２００は、第２演算処理部２１０と、第２記憶部２２０とを備える。
【００６５】
移動体模擬運動生成装置２００は、演算処理装置及び記憶装置を備える一又は複数のコンピュータにより構成される。
【００６６】
一又は複数のコンピュータの演算処理装置が、記憶装置に記憶されたパラメータ分類プログラムを読み込んで実行することにより、第２演算処理部２１０を構成する。
【００６７】
第２演算処理部２１０は、第２移動体模擬運動生成部２１１を備える。
【００６８】
第２記憶部２２０は、主記憶装置、副記憶装置及び補助記憶装置等の記憶装置によって構成される。これに代えて、第２記憶部２２０は、クラウドサービスによって提供されるデータベースサーバによって構成されてもよい。
【００６９】
パラメータ分類装置１００及び移動体模擬運動生成装置２００は、それぞれ物理的に別個のハードウェア（コンピュータ）により構成されてもよいし、一部（たとえば記憶装置）が共通で残部（たとえば演算処理装置）が別個のハードウェアにより構成されてもよいし、全部が同一のハードウェアにより構成されてもよい。
【００７０】
パラメータ分類装置１００の第１記憶部１２０と移動体模擬運動生成装置２００の第２記憶部２２０とが別個のハードウェアで構成される場合、移動体模擬運動生成装置２００は、インターネット等のネットワークを介し、パラメータ分類装置１００の第１記憶部１２０から選択許容領域情報１２４を取得し、第２記憶部２２０に記憶するように構成される。
【００７１】
（移動体運動モデル、パラメータセット、実環境観察データ及び移動体運動特性パラメータ基準値セット）
ここで、本実施形態で用いる移動体運動モデル、パラメータセット、実環境観察データ及び移動体運動特性パラメータ基準値セットについて説明する。
【００７２】
本実施形態の移動体運動モデルは、Ｎ台（Ｎ≧１）の移動体ｎ（ｎ＝１、‥、Ｎ）が存在する交通状況において、時刻ｔにおけるパラ―メタセットに基づいて、時刻ｔ＋Δｔにおける移動体ｎの模擬運動（位置↑ｘ（ｎ、ｔ＋Δｔ））を決定するモデルであり、以下の式（１）で表される。
【００７３】
【数１】
2016206879.tif 000003
【００７４】
なお、本明細書では、“↑”は、ベクトル（縦ベクトル）を表現する記号として用いる。
【００７５】
ここで、各パラメータの意味は次の通りである。
【００７６】
【数２】
2016206879.tif 000004
【００７７】
各移動体ｎ（ｎ＝１、・・、Ｎ）の位置は、図２Ａに示されるように、各時刻ｔごとに、一の移動体ｎ（又は基準となる移動体）の１点を基準として、移動体ｎの進行方向を第１軸、進行方向に直交する方向を第２軸として、表現される。以下、時刻ｔにおける移動体ｎの第１軸及び第２軸における位置をまとめてベクトル↑ｘ（ｎ、ｔ）で表す。
【００７８】
また、時刻ｔにおける各移動体ｎの位置↑ｘ（ｎ，ｔ）をまとめて行列Ｘ（ｔ）で表す。
【００７９】
また、移動体運動特性パラメータセット↑ｄ（ｎ）は、各移動体運動特性パラメータｄｉ（ｎ）（ｉ＝１、２、‥１０）を用いて、次の式（３）で表される。
【００８０】
【数３】
2016206879.tif 000005
【００８１】
ここで、移動体運動特性パラメータｄｉ（ｎ）（ｉ＝１，‥，５）は、移動体運動モデルを構成する最適速度モデルを表す次の式（４）〜（５）に用いられる移動体運動特性パラメータである。
【００８２】
なお、最適速度モデルは、上記移動体運動特性パラメータｄｉ（ｎ）と、移動体ｎの位置↑ｘ（ｎ，ｔ）及びその時間偏微分値と、移動体ｎと移動体ｎの前走車ｎ＋１との車間距離の位置↑ｘｎｎ＋１（ｔ）とを用いて、移動体ｎの時刻ｔ＋Δｔにおける模擬運動としての速度Ｖ（ｘ（ｎ，ｔ＋Δｔ））及び加速度Ａ（ｘ（ｎ，ｔ＋Δｔ））を決定するモデルである。
【００８３】
【数４】
2016206879.tif 000006
【００８４】
【数５】
2016206879.tif 000007
【００８５】
ここで、
【数６】
2016206879.tif 000008
【００８６】
ここで、各移動体運動特性パラメータｄｉ（ｎ）（ｉ＝１，‥，５）について補足すると、ｄ１（ｎ）は、移動体ｎの最大加速度，ｄ２（ｎ）は、移動体ｎの速度のヒステリシス，ｄ３（ｎ）は、移動体ｎの最大速度、ｄ４（ｎ）は、移動体ｎの前方の移動体ｎ＋１に対する移動体ｎの追従度、ｄ５（ｎ）は、移動体ｎの最小目標車間距離を意味する。
【００８７】
また、ｄｉ（ｎ）（ｉ＝６，‥，１０）は、移動体運動モデルを構成する車線変更モデルを表す次の式（６）〜（９）に用いられるパラメータである。
【００８８】
なお、移動体運動モデルを構成する車線変更モデルは、時刻ｔにおけるパラメータセットに基づき、時刻ｔ＋Δｔにおける移動体ｎの車線変更の条件を表すモデルである。
【００８９】
【数７】
2016206879.tif 000009
【００９０】
【数８】
2016206879.tif 000010
【００９１】
【数９】
2016206879.tif 000011
【００９２】
【数１０】
2016206879.tif 000012
【００９３】
ただし、
【００９４】
【数１１】
2016206879.tif 000013
【００９５】
ここで、ギャップとは、図２Ｂに示されるように、時刻ｔにおける移動体ｎが走行している車線に隣接する車線の上に形成される空間のうち、他の移動体ｎが存在しない空間（図２Ｂのｇａｐ１，ｇａｐ２，ｇａｐ３，ｇａｐ４，ｇａｐ５で示される破線で囲まれた空間）を言う。
【００９６】
さらに補足すると、第１移動体模擬運動生成部１１１は、時刻ｔにおいて、移動体ｎによる右側車線への車線変更を行うかどうかを決定するに当たり、図２Ｃに示されるように、各移動体ｎの位置から算出された右側車線に存在するギャップｓ（ｓ＝ｇａｐ１〜ｇａｐ３）が、車線変更モデルの式（６）〜（９）の全てを充足するかどうかを判定する。
【００９７】
そして、車線変更モデルの式（６）〜（９）の全てを充足するギャップｓが時刻ｔで発見された場合（図２Ｄではｓ＝ｇａｐ２）、第１移動体模擬運動生成部１１１は、移動体ｎの時刻ｔにおける模擬運動として、移動体ｎの現在位置からギャップｓ＝ｇａｐ２に移動するという模擬運動を生成する。
【００９８】
もし車線変更モデルの式（６）〜（９）の全てを充足するギャップｓが時刻ｔで発見されなかった場合は、第１移動体模擬運動生成部１１１は、移動体ｎの時刻ｔにおける模擬運動として、移動体ｎが現在走行している車線を当該移動体ｎが走行し続けるという模擬運動を生成する。
【００９９】
ここで、各移動体運動特性パラメータｄｉ（ｎ）（ｉ＝６，‥，１０）について補足すると、ｄ６（ｎ）は、最大速度ｄ３（ｎ）に対する車線変更を行う速度の割合、ｄ７（ｎ）は、最短前方車間距離、ｄ８（ｎ）は、最短後方車間距離、ｄ９（ｎ）は最短車線変更時間、ｄ１０（ｎ）は、最長車線変更時間を意味する。
【０１００】
また、第１記憶部１２０に記憶されている実環境観察データ１２２は、実環境において各移動体から観察された加速度及び速度等のデータに基づいて同定された、観察対象の各移動体の各移動体運動特性パラメータｄｉ（ｉ＝１，‥，１０）に相当する値に関するデータである。
【０１０１】
また、第１記憶部１２０に記憶されている移動体運動特性パラメータ基準値情報１２３は、移動体運動特性パラメータｄｉ（ｉ＝１，‥，１０）の基準値ｒｄｉを一組にした移動体運動特性パラメータ基準値セット↑ｒｄに関する情報である。
【０１０２】
移動体運動特性パラメータ基準値セット↑ｒｄは、実環境観察データ１２２に含まれる各値に基づいて定められてもよい。
【０１０３】
例えば、移動体運動特性パラメータ基準値セット↑ｒｄに含まれる移動体最大加速度の基準値ｒｄ１として、実環境観察データ１２２に含まれる最大加速度ｄ１の平均値、中央値又は最頻値が採用されうる。
【０１０４】
また、移動体運動特性パラメータ基準値セット↑ｒｄは、実環境観察データ１２２に含まれるそれぞれの値に基づいて、ユーザによって定められてもよい。
【０１０５】
（パラメータ選択許容領域決定処理）
次に、第１演算処理部が実行するパラメータ選択許容領域決定処理について説明する。
【０１０６】
まず、パラメータ選択許容領域決定処理の概略を説明する。
【０１０７】
この処理では、移動体運動特性パラメータセットの複数のサンプルである複数の移動体運動特性サンプルパラメータセット↑ｄｓと、周囲物体運動特性パラメータセットの複数のサンプルである複数の周囲物体運動特性サンプルパラメータセット↑ｅとを、それぞれ用いる。
【０１０８】
移動体運動特性サンプルパラメータセット↑ｄｓは、１台の移動体ａ（以下、「自移動体ａ」という。）の運動特性を表すパラメータセットである。他方、周囲物体運動特性サンプルパラメータセット↑ｅは、自移動体ａの周囲の物体である他の移動体ｂ（ｂ＝１、・・、Ｎ。ｂ≠ａ）（以下、他移動体ｂという。）の運動特性を表すパラメータセットである。
【０１０９】
そして、移動体運動特性サンプルパラメータセット↑ｄｓと周囲物体運動特性サンプルパラメータセット↑ｅとの組（↑ｄｓ、↑ｅ）それぞれに対し、所定の開始時刻ｔ＝０から終了時刻ｔ＝Ｔまでの自移動体ａ及び他移動体ｂの模擬運動（↑ｄｓ、↑ｅ）が生成される。
【０１１０】
換言すれば、一の移動体運動特性サンプルパラメータセット↑ｄｓに対し、所定の開始時刻ｔ＝０から終了時刻ｔ＝Ｔまでの自移動体ａ及び他移動体ｂの模擬運動（↑ｄｓ、↑ｅ）が、周囲物体運動特性サンプルパラメータセット↑ｅの数だけ生成される。
【０１１１】
この生成された複数の模擬運動（↑ｄｓ、↑ｅ）に基づいてそれぞれの移動体運動特性サンプルパラメータセット↑ｄｓが評価される。そして、それぞれの移動体運動特性サンプルパラメータセット↑ｄｓの評価に基づいて、移動体運動特性パラメータセット↑ｄｓの全体集合のうちの移動体運動特性パラメータセット↑ｄｓの選択許容領域が決定される。
【０１１２】
以下、図３を参照して、パラメータ選択許容領域決定処理についてさらに詳細に説明する。
【０１１３】
第１移動体模擬運動生成部１１１は、初期設定情報１２１に基づき、自移動体ａの移動体運動モデルを設定する（図３／ＳＴＥＰ００２）。
【０１１４】
ここで、初期設定情報１２１には、自移動体ａの移動体運動モデルに関する情報、周囲物体運動特性サンプルパラメータセット↑ｅに関する情報が含まれている。
【０１１５】
本実施形態においては、先に説明したように、第１移動体模擬運動生成部１１１は、初期設定情報１２１で指定された最適速度モデルと車線変更モデルとを自移動体ａの移動体運動モデルとして設定する。これに代えて、たとえば特許文献１記載のアクセル用のドライバモデル及びブレーキ用のドライバモデルを自移動体ａの移動体運動モデルとして設定してもよい。
【０１１６】
第１移動体模擬運動生成部１１１は、第１記憶部１２０から移動体運動特性パラメータ基準値情報１２３から移動体運動特性パラメータ基準値セット↑ｒｄを読み込む（図３／ＳＴＥＰ００４）。
【０１１７】
第１移動体模擬運動生成部１１１は、移動体運動特性パラメータ基準値セット↑ｒｄの各値に対して所定の演算を行うことにより、たとえば図４Ａに２次元で示されるように、移動体運動特性パラメータセット↑ｄのサンプルである移動体運動特性サンプルパラメータセット↑ｄｓを複数生成する（図３／ＳＴＥＰ００６）。
【０１１８】
第１移動体模擬運動生成部１１１は、実環境観察データを読み込む（図３／ＳＴＥＰ００８）。
【０１１９】
第１移動体模擬運動生成部１１１は、たとえば図４Ｂに２次元で示されるように、実環境観測データに基づき、移動体運動特性パラメータのパラメータ選択許容領域の外縁ＯＥを決定する（図３／ＳＴＥＰ０１０）。
【０１２０】
より詳しくは、第１移動体模擬運動生成部１１１は、移動体運動特性パラメータセット↑ｄに相当する実環境観察データのうち、実環境観察データの全数の所定割合（たとえば、９割５分）以上の個数の実環境観察データが含まれるような、移動体運動特性パラメータセット↑ｄの全体集合上の領域を確定する。第１移動体模擬運動生成部１１１は、移動体運動特性パラメータセット↑ｄの全体集合上の領域の最外郭を、選択許容領域の外縁ＯＥとして決定する。
【０１２１】
次に、第１移動体模擬運動生成部１１１は、初期設定情報１２１に基づき、周囲物体運動特性パラメータセット↑ｅのサンプルである周囲物体運動特性サンプルパラメータセット↑ｅｓの設定を行う（図３／ＳＴＥＰ０１２）。
【０１２２】
より具体的には、第１移動体模擬運動生成部１１１は、周囲物体運動特性サンプルパラメータセット↑ｅｓとして、周囲物体である他移動体ｂの数Ｎ−１を設定する。
【０１２３】
また、第１移動体模擬運動生成部１１１は、周囲物体運動特性サンプルパラメータセット↑ｅｓとして、初期設定情報１２１に基づき、それぞれの他移動体ｂの運動特性を選択する。より具体的には、第１移動体模擬運動生成部１１１は、それぞれの他移動体ｂの運動特性として、等加速の運動特性と、速度が振動する運動特性とのうち、一方を選択する。第１移動体模擬運動生成部１１１は、等加速の運動特性を選択した場合には、最高速度及び加速度を最高速度及び加速度の複数のセットのうちから１つだけ対象の他移動体ｂの周囲物体運動特性サンプルパラメータセット↑ｅｓとして設定し、速度が振動する運動特性を選択した場合には、速度の振動の振幅及び最大加速度を速度の振動の振幅及び最大加速度の複数のセットから１つだけ対象の他移動体ｂの周囲物体運動特性サンプルパラメータセット↑ｅｓとして設定する。
【０１２４】
併せて、第１移動体模擬運動生成部１１１は、他移動体ｂのそれぞれについて、その運動特性として、各周囲物体である他移動体ｂの運動状態の初期値（たとえば、初期位置ｘ（ｂ、０）、初期速度ｖ（ｂ、０））とを設定する。
【０１２５】
本実施形態では、第１移動体模擬運動生成部１１１は、他移動体ｂの模擬運動生成に当たり、等加速運動を行う移動体運動モデル又は速度を所定の振幅で振動させる移動体運動モデルを用いるが、これに加えてまたは代えて、自移動体ａが用いる移動体運動モデルと同一の運動モデルを用いてもよい。
【０１２６】
第１移動体模擬運動生成部１１１は、移動体運動特性パラメータ基準値セット↑ｒｄを、次の式（１１）の↑ｄ（ａ）に代入し、周囲物体運動特性サンプルパラメータセット↑ｅｓを式（１１）の↑ｄ（ｎ）（ｎ≠ａ）に代入することにより、開始時刻ｔ＝０から終了時刻ｔ＝Ｔまでの自移動体ａ及び他移動体ｂ（ｂ＝１，２，‥，Ｎ．ただしｂ≠ａ。）の模擬運動を生成する（図３／ＳＴＥＰ０１４）。
【０１２７】
【数１２】
2016206879.tif 000014
【０１２８】
なお、本明細書において、移動体運動特性パラメータセット↑ｄ及び周囲物体運動特性パラメータセット↑ｅを用いて生成した模擬運動をＳＭ（↑ｄ、↑ｅ）のように表す。
【０１２９】
ここで、各Ｘ（ｔ）（ｔ＝０，‥Ｔ）は、前述した式（２）で表される行列である。Ｘ（０）は、各移動体ｎの初期位置である。各Ｘ（ｔ）（ｔ＝１，‥Ｔ）の要素ｘ（ｎ，ｔ）（ｎ＝１，‥Ｎ）は、前述した式（１）から求められる。
【０１３０】
換言すれば、第１移動体模擬運動生成部１１１は、開始時刻ｔ＝０から終了時刻ｔ＝Ｔまでの各時刻において、移動体モデルｆを各移動体ｎ（ｎ＝１、‥、Ｎ。ａを含む。）に適用することにより、模擬運動ＳＭ（↑ｒｄ、↑ｅｓ）として、開始時刻ｔ＝０から終了時刻ｔ＝Ｔまでの各移動体ｎの時系列的な位置↑ｘ（ｎ，ｔ）（ｎ＝１、‥、Ｎ。ａを含む。）を生成する。
【０１３１】
つづいて、第１移動体模擬運動生成部１１１は、自移動体ａの移動体運動特性パラメータセット↑ｄ（ａ）の値として、図３／ＳＴＥＰ００６で生成した移動体運動特性サンプルパラメータセット↑ｄｓのうちの一つを設定する（図３／ＳＴＥＰ０１６）。
【０１３２】
続いて、第１移動体模擬運動生成部１１１は、設定した移動体運動特性サンプルパラメータセット↑ｄｓに対し、上記式（１０）及び式（１１）を用いて、開始時刻ｔ＝０から終了時刻ｔ＝Ｔまでの自移動体ａ及び他移動体ｂの模擬運動ＳＭ（↑ｄｓ、↑ｅｓ）を生成する（図３／ＳＴＥＰ０１８）。
【０１３３】
評価判定部１１２は、図３／ＳＴＥＰ０１８において生成された模擬運動ＳＭ（↑ｄｓ、↑ｅｓ）に基づき、移動体運動特性サンプルパラメータセット↑ｄｓが、所定条件を満たすか否かを判定する（図３／ＳＴＥＰ０２０）。
【０１３４】
より具体的には、評価判定部１１２は、図３／ＳＴＥＰ０１４で生成された移動体運動特性パラメータ基準値セット↑ｒｄに対する模擬運動ＳＭ（↑ｒｄ、↑ｅｓ）と、図３／ＳＴＥＰ０１８で模擬運動ＳＭ（↑ｄｓ、↑ｅｓ）との類似度ＲＶを算出する。類似度ＲＶは、たとえば、それぞれの模擬運動ＳＭ（↑ｒｄ、↑ｅｓ）と、ＳＭ（↑ｄｓ、↑ｅｓ）とのパラメータ空間上での距離の逆数である。
【０１３５】
そして、評価判定部１１２は、類似度ＲＶが所定の類似度以上か否かを判定する。
【０１３６】
また、評価判定部１１２は、図３／ＳＴＥＰ０１８で生成された模擬運動ＳＭ（↑ｄｓ、↑ｅｓ）に基づき、自移動体ａが他移動体ｂに接触しているかどうかを判定する。
【０１３７】
評価判定部１１２は、類似度ＲＶが所定の類似度以上、かつ、自移動体ａが他移動体ｂに接触していない場合、移動体運動特性サンプルパラメータセット↑ｄｓのラベルＬ（↑ｄｓ、↑ｅｓ）を１（有効）と設定する。他方、評価判定部１１２は、類似度ＲＶが所定の類似度未満、または、自移動体ａが他移動体ｂに接触した場合、移動体運動特性サンプルパラメータセット↑ｄｓのラベルＬ（↑ｄｓ、↑ｅｓ）を０（無効）と設定する。
【０１３８】
これらの条件に代えてまたは加えて、評価判定部１１２は、模擬運動ＳＭ（↑ｄｓ、↑ｅｓ）における自移動体ａの加速度又は車間距離の分布が所定の分布となっていること、模擬運動ＳＭ（↑ｄｓ、↑ｅｓ）における自移動体ａと他移動体ｂとの間のＴＴＣ（Ｔｉｍｅ  Ｔｏ  Ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ）の最小値が所定以上であること、及び各移動体の密度が渋滞を形成しない所定以下であることの少なくとも１つからなる条件が満たされる場合に、移動体運動特性サンプルパラメータセット↑ｄｓのラベルを１（有効）と設定し、当該条件が満たされない場合に、ラベルＬ（↑ｄｓ、↑ｅｓ）を０（無効）と設定してもよい。
【０１３９】
評価判定部１１２は、図３／ＳＴＥＰ０１２にて設定された周囲物体運動特性サンプルパラメータセット↑ｅｓに対し、評価未実施の移動体運動特性サンプルパラメータセット↑ｄｓが存在するか否かを判定する（図３／ＳＴＥＰ０２２）。
【０１４０】
当該判定結果が肯定的である場合（図３／ＳＴＥＰ０２２‥ＹＥＳ）、第１移動体模擬運動生成部１１１は、自移動体ａの移動体運動特性パラメータセット↑ｄ（ａ）として、評価未実施の移動体運動特性サンプルパラメータセット↑ｄｓを設定し（図３／ＳＴＥＰ０１６）、図３／ＳＴＥＰ０１８以下の処理を実行する。
【０１４１】
これらの処理の繰り返しにより、図４Ｃに示されるように、図３／ＳＴＥＰ０１２にて設定された周囲物体運動特性サンプルパラメータセット↑ｅｓに対し、選択許容領域の外縁ＯＥの内側にある各移動体運動特性サンプルパラメータセット↑ｄｓのそれぞれに対するラベル付が完了する。図４Ｃでは、ラベルＬ（↑ｄｓ、↑ｅｓ）が１（有効）な移動体運動特性サンプルパラメータセット↑ｄｓを○で表し、ラベルＬ（↑ｄｓ、↑ｅｓ）が０（無効）な移動体運動特性サンプルパラメータセット↑ｄｓを×で表している。
【０１４２】
当該判定結果が否定的である場合（図３／ＳＴＥＰ０２２‥ＮＯ）、第１移動体模擬運動生成部１１１は、未使用の周囲物体運動特性サンプルパラメータセット↑ｅｓが存在するか否か判定する（図３／ＳＴＥＰ０２４）。
【０１４３】
当該判定結果が肯定的である場合（図３／ＳＴＥＰ０２４‥ＹＥＳ）、第１移動体模擬運動生成部１１１は、周囲物体運動特性パラメータセット↑ｅとして、未使用の周囲物体運動特性サンプルパラメータセット↑ｅｓを設定し（図３／ＳＴＥＰ０１２）、図３／ＳＴＥＰ０１４以下の処理を実行する。
【０１４４】
このように、図３／ＳＴＥＰ０１４以下の処理が実行されることにより、各移動体運動特性サンプルパラメータセット↑ｄｓに、それぞれの周囲物体運動特性サンプルパラメータセット↑ｅｓごとのラベル付けがなされる。換言すれば、各移動体運動特性サンプルパラメータセット↑ｄｓに、周囲物体運動特性サンプルパラメータセット↑ｅｓの数だけのラベル付けがなされる。
【０１４５】
当該判定結果が否定的である場合（図３／ＳＴＥＰ０２４‥ＮＯ）、選択許容領域決定部１１３は、移動体運動特性サンプルパラメータセット↑ｄｓ及びその周囲物体運動特性サンプルパラメータセット↑ｅｓごとのラベルＬ（↑ｄｓ、↑ｅｓ）に基づき、移動体運動特性パラメータセット↑ｄの全体集合を、図４Ｅに示されるように、所定確率以上で図３／ＳＴＥＰ０２０の所定条件を満たす模擬運動を生成可能な移動体運動特性パラメータセット↑ｄを含む第１領域Ｒ１と、所定確率以上で所定条件を満たす模擬運動を生成不可能な移動体運動特性パラメータセット↑ｄを含む第２領域Ｒ２とに分類する（図３／ＳＴＥＰ０２６）。
【０１４６】
より詳しくは、選択許容領域決定部１１３は、移動体運動特性サンプルパラメータセット↑ｄｓのそれぞれについて、互いに異なる周囲物体運動特性サンプルパラメータセット↑ｅｓのそれぞれに対応して生成された模擬運動ＳＭ（↑ｄｓ、↑ｅｓ）の全数のうち、所定条件を満たす模擬運動ＳＭ（↑ｄｓ、↑ｅｓ）（ラベルＬ（↑ｄｓ、↑ｅｓ）が１（有効）である模擬運動ＳＭ（↑ｄｓ、↑ｅｓ）の個数の占める割合を算出する。
【０１４７】
そして、選択許容領域決定部１１３は、ラベルＬ（↑ｄｓ、↑ｅｓ）が１（有効）である模擬運動ＳＭ（↑ｄｓ、↑ｅｓ）の個数の割合が所定割合（たとえば９割）以上である移動体運動特性サンプルパラメータセット↑ｄｓ１に第１教師信号ＴＳ１を付与し、ラベルが１（有効）である模擬運動ＳＭ（↑ｄｓ、↑ｅｓ）の個数の割合が所定割合未満である移動体運動特性サンプルパラメータセット↑ｄｓ２に第２教師信号ＴＳ２を付与する。
【０１４８】
この結果、たとえば、移動体運動特性サンプルパラメータセット↑ｄｓのそれぞれについて、第１教師信号ＴＳ１、又は第２教師信号ＴＳ２が付与される。図４Ｄにおいて、第１教師信号ＴＳ１が付された移動体運動特性サンプルパラメータセット↑ｄｓ１を白四角で示し、第２教師信号ＴＳ２が付された移動体運動特性サンプルパラメータセット↑ｄｓ２を黒四角で示している。
【０１４９】
そして、選択許容領域決定部１１３は、当該第１教師信号ＴＳ１又は第２教師信号ＴＳ２が付与された移動体運動特性サンプルパラメータセット↑ｄｓ１、↑ｄｓ２に基づいて、サポートベクターマシーン（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ、ＳＶＭ）等の教師あり分類手法により、移動体運動特性パラメータセット↑ｄの全体集合を、たとえば、図４Ｅに示されるように、所定確率以上で図３／ＳＴＥＰ０２０の所定条件を満たす模擬運動（図３／ＳＴＥＰ０２０と同様の評価をした場合に、所定確率でラベルが有効となるような模擬運動）を生成可能な移動体運動特性パラメータセット↑ｄの値を含む第１領域Ｒ１と、所定確率以上で図３／ＳＴＥＰ０２０の所定条件を満たす模擬運動を生成不可能な移動体運動特性パラメータセット↑ｄの値を含む第２領域Ｒ２とに分類する。
【０１５０】
なお、サポートベクターマシーン等の教師あり分類手法に代えて、ｋ−ｍｅａｎｓ等の教師なし分類手法等を用いて第１領域Ｒ１及び第２領域Ｒ２を分類してもよいし、主成分分析、その他の分類手法を用いて第１領域Ｒ１及び第２領域Ｒ２を分類してもよい。
【０１５１】
選択許容領域決定部１１３は、第１領域Ｒ１を、移動体の模擬運動の生成用の移動体運動特性パラメータｄの選択許容領域として決定し、当該選択許容領域に関する情報（たとえば選択許容領域の境界を示す情報）を選択許容領域情報１２４として記憶部１２０に記憶する（図３／ＳＴＥＰ０２８）。
【０１５２】
なお、選択許容領域決定部１１３は、さらに他の条件を判定し、他の条件により定められる所定の領域と、第１領域Ｒ１との重複領域を移動体の模擬運動の生成用の移動体運動特性パラメータセット↑ｄの選択許容領域として決定してもよい。
【０１５３】
（移動体の模擬運動生成処理）
次に、図５を参照して、第２移動体模擬運動生成部２１１が、選択許容領域情報１２４に基づき、移動体運動モデルと選択許容領域に含まれる移動体運動特性パラメータセット↑ｄとを用いて、仮想空間における複数（Ｎ台）の移動体ｎ（ｎ＝１、‥、Ｎ）の模擬運動を生成する移動体模擬運動生成処理について説明する。
【０１５４】
この処理は、たとえば、車両の自動運転アルゴリズムの検証を検証するための仮想的な交通環境の生成等に用いられうる。
【０１５５】
第２移動体模擬運動生成部２１１は、初期設定を行う（図５／ＳＴＥＰ１０２）。より詳しくは、第２移動体模擬運動生成部２１１は、初期設定として、第２記憶部２２０から、移動体台数Ｎ、模擬運動生成時間Ｔ、各移動体ｎの初期位置、各移動体ｎの初期速度、各移動体ｎの移動体運動モデルｆｎに関する初期設定情報２２１を読み込む。
【０１５６】
第２移動体模擬運動生成部２１１は、初期設定に含まれる各移動体ｎの移動体運動モデルｆｎに関する情報に基づき、複数の移動体ｎそれぞれについて、移動体運動モデルｆｎを設定する（図５／ＳＴＥＰ１０４）。本実施形態では、すべての移動体ｎについて、同一の移動体モデルとして、前述した最適速度モデルと車線変更モデルとを設定する。
【０１５７】
第２移動体模擬運動生成部２１１は、パラメータ分類装置１００の第１記憶部１２０から、移動体ｎに設定された移動体運動モデルｆｎのそれぞれ対応する選択許容領域情報１２４を読み込み、第２記憶部２２０に記憶する（図５／ＳＴＥＰ１０６）。本実施形態では、すべての移動体ｎに同一の最適速度モデル及び車線変更モデルが設定されているため、第２移動体模擬運動生成部２１１は、当該最適速度モデル及び当該車線変更モデルに対応する選択許容領域情報１２４を読み込み、第２記憶部２２０に記憶する。
【０１５８】
第２移動体模擬運動生成部２１１は、移動体ｎに設定された移動体運動モデルｆｎのそれぞれに対応する選択許容領域情報１２４に基づき、移動体ｎのそれぞれについて、選択許容領域に含まれる移動体運動特性パラメータセット↑ｄ（ｎ）を選択する（図５／ＳＴＥＰ１０８）。
【０１５９】
第２移動体模擬運動生成部２１１は、初期設定と、移動体ｎのそれぞれについて生成された移動体運動特性パラメータセット↑ｄ（ｎ）と、当該移動体ｎにそれぞれに設定された移動体運動モデルｆｎと、上記式（１０）及び式（１１）とを用いて、開始時刻ｔ＝０から終了時刻ｔ＝Ｔまでの各移動体ｎの模擬運動ＳＭ（Ｄ）を生成する（図５／ＳＴＥＰ１１０）。
【０１６０】
（第１実施形態の作用効果）
次に、図６及び図７を参照して、本実施形態の作用効果について説明する。
【０１６１】
図６Ａ〜図６Ｆは、車両台数を２０台とし、模擬運動生成時間を４０秒とし、初期位置を等間隔配置、初期速度を６０ｋｍ／ｈとし、すべての移動体について最適速度モデルを用いて、上記移動体模擬運動生成処理により各移動体ｎの模擬運動ＳＭ（Ｄ）を生成したときの、移動体の位置又は速度を示すグラフである。
【０１６２】
図６Ａ〜図６Ｃは、横軸を時間及び縦軸を各移動体の位置とするグラフである。
【０１６３】
図６Ｄ〜図６Ｆは、横軸を時間及び縦軸を各移動体の速度とするグラフである。
【０１６４】
図６Ａ及び図６Ｄは、各移動体の移動体運動特性パラメータセットとして非特許文献１記載の移動体運動特性パラメータセットを用いた場合のグラフである。
【０１６５】
図６Ａ及び図６Ｄから、各移動体の移動体運動特性パラメータセットとして特許文献１記載の移動体運動特性パラメータセットを用いた場合、各移動体ｎ（ｎ＝１、‥、２０。）が一様な速度で、等間隔で移動する模擬運動が生成されていることが判る。
【０１６６】
図６Ｂ及び図６Ｅは、各移動体ｎの移動体運動特性パラメータセットとして選択許容領域情報１２４に基づいて生成された移動体運動特性パラメータセットを用いた場合のグラフである。
【０１６７】
図６Ｂ及び図６Ｅから、各移動体ｎの移動体運動特性パラメータセットとして選択許容領域情報１２４に基づいて生成された移動体運動特性パラメータセットを用いた場合、必ずしも、各移動体ｎが一様な速度で移動するわけではなく、また、移動体ｎの間隔も等間隔とはならない模擬運動が生成されていることが判る。
【０１６８】
図６Ｃ及び図６Ｆは、各移動体ｎの移動体運動特性パラメータセットとして選択許容領域情報１２４に基づいて生成された移動体運動特性パラメータセットであって、図６Ｂ及び図６Ｅの移動体運動特性パラメータセットとは異なる移動体運動特性パラメータセットを用いた場合のグラフである。
【０１６９】
図６Ｃ及び図６Ｆから、各移動体ｎの移動体運動特性パラメータセットとして当該移動体運動特性パラメータセットを用いた場合、移動体ｎの間隔はおおむね等間隔であるものの、必ずしも一様な速度で移動するわけではない模擬運動が生成されていることが判る。
【０１７０】
また、図７Ａ〜図７Ｄは、車両台数を２０台とし、模擬運動生成時間を４０秒とし、初期位置を等間隔配置、初期速度を６０ｋｍ／ｈとし、すべての移動体ｎについて車線変更モデルを用いて、上記移動体模擬運動生成処理により各移動体ｎの模擬運動を生成した場合の、車線変更前後における前走車又は後走車との車間距離を横軸とし、各車間距離の出現頻度を縦軸として示すグラフである。
【０１７１】
各グラフ中、白抜きの棒グラフが移動体模擬運動生成処理により各移動体ｎの模擬運動を生成した場合における各車間距離の出現頻度を示し、黒棒の棒グラフが実環境測定データから取得された各車間距離の出現頻度を示す。
【０１７２】
図７Ａ〜図７Ｄから判るように、移動体模擬運動生成処理により各移動体ｎの模擬運動を生成した場合における各車間距離の出現頻度の傾向は、黒棒の棒グラフが実環境測定データから取得された各車間距離の出現頻度とほぼ一致している。
【０１７３】
以上の通り、本実施形態の選択許容領域決定処理によれば、当該処理によって生成された選択許容領域情報１２４を用いて移動体運動特性パラメータセット↑ｄを生成し、当該移動体運動特性パラメータセット↑ｄを用いて各移動体ｎの模擬運動ＳＭ（↑ｄ）を生成することにより、実交通環境における移動体の挙動の多様性を再現しながら、実交通環境における移動体の挙動からかい離しない移動体の模擬運動を容易かつ効率的に生成できる。
【０１７４】
（他の実施形態）
第１実施形態の移動体運動特性パラメータ基準値セット↑ｒｄとして、実環境測定データから取得される、落ち着いた運転（加減速が小さな運転）を行うドライバが搭乗する移動体運動特性パラメータ基準値セット↑ｒｄ１及び実環境測定データから取得される、荒っぽい運転（加減速が大きい運転）を行うドライバが搭乗する移動体運動特性パラメータ基準値セット↑ｒｄ２等、種々のドライバの運転特性に応じた移動体運動特性パラメータ基準値セットが採用されてもよい。
【０１７５】
ここで、上記の移動体運動特性パラメータ基準値セット↑ｒｄ１、↑ｒｄ２を例にとって、複数の移動体運動特性パラメータ基準値セットを用いた時の、図３／ＳＴＥＰ０２０における所定条件の充足及び非充足の判定について補足する。
【０１７６】
評価判定部１１２は、移動体運動特性サンプルパラメータセット↑ｄｓに対する模擬運動ＳＭ（↑ｄｓ、↑ｅｓ）と、移動体運動特性パラメータ基準値セット↑ｒｄ１に対する模擬運動ＳＭ（↑ｒｄ１、↑ｅｓ）との類似度ＲＶ１、及び移動体運動特性サンプルパラメータセット↑ｄｓに対する模擬運動ＳＭ（↑ｄｓ、↑ｅｓ）と、移動体運動特性パラメータ基準値セット↑ｒｄ２に対する模擬運動ＳＭ（↑ｒｄ２、↑ｅｓ）との類似度ＲＶ２をそれぞれ算出する。
【０１７７】
評価判定部１１２は、類似度ＲＶ１及び類似度ＲＶ２のいずれかが所定の類似度以上である場合に、他の条件の充足を要件として、移動体運動特性サンプルパラメータセット↑ｄｓが図３／ＳＴＥＰ０２０における所定条件を充足すると判定する。評価判定部１１２は、類似度ＲＶ１及び類似度ＲＶ２のいずれかが所定の類似度以上でない場合、移動体運動特性サンプルパラメータセット↑ｄｓが図３／ＳＴＥＰ０２０における所定条件を充足しないと判定する。
【０１７８】
また、第１実施形態の移動体運動特性パラメータ基準値セット↑ｒｄとして、実環境測定データから取得される、埼玉における移動体運動特性パラメータ基準値セット及び東京における移動体運動特性パラメータ基準値セット等、地理的な移動体の運動特性に応じた移動体運動特性パラメータ基準値セットが採用されてもよい。
【０１７９】
また、第１実施形態の移動体運動特性パラメータ基準値セット↑ｒｄとして、実環境測定データから取得される、朝方の移動体運動特性パラメータ基準値セット及び夕方の移動体運動特性パラメータ基準値セット等、時間的な移動体の運動特性に応じた移動体運動特性パラメータ基準値セットが採用されてもよい。
【０１８０】
第１実施形態では、評価判定部１１２は、分類対象パラメータのセットとして、移動体運動特性サンプルパラメータセット↑ｄｓのそれぞれが所定条件を満たしているかを判定したが、これに代えて、分類対象パラメータのセットとして、周囲物体運動特性サンプルパラメータセット↑ｅｓが所定条件を満たしているかを判定してもよい。
【０１８１】
また、第１実施形態では、移動体運動特性パラメータセットを↑ｄ（ｎ）と定義し、時間不変なパラメータとしたが、移動体運動特性パラメータセットを↑ｄ（ｎ、ｔ）と定義し、時間可変なパラメータとしてもよい。
【０１８２】
（第２実施形態）
次に、図８及び図９を参照して、本発明の第２実施形態のパラメータ分類装置１００’について説明する。
【０１８３】
本実施形態のパラメータ分類装置１００’は、図８に示されるように、第１演算処理部１１０’が注目分類対象パラメータ決定部１１４を備え、第１記憶部１２０’が注目分類対象パラメータ情報１２５を記憶する点で第１実施形態と相違する。第１実施形態と共通する部分については、同一の符号を付し、説明を省略する。
【０１８４】
（注目分類対象パラメータ決定処理）
図９を参照して、第１移動体模擬運動生成部１１１、評価判定部１１２及び注目分類対象パラメータ決定部１１４が実行する注目分類対象パラメータ決定処理について説明する。
【０１８５】
第１移動体模擬運動生成部１１１及び評価判定部１１２により行われる図９／ＳＴＥＰ００２〜ＳＴＥＰ０２４の処理は、選択許容領域処理における図３／ＳＴＥＰ００２〜ＳＴＥＰ０２４と同一であるので、説明を省略する。
【０１８６】
注目分類対象パラメータ決定部１１４は、図９／ＳＴＥＰ０２０において評価判定部１１２から付与された各移動体運動特性サンプルパラメータセット↑ｄｓごとのラベルに基づき、各移動体運動特性パラメータｄｉ毎の定義域における統計情報を算出する（図９／ＳＴＥＰ２２６）。
【０１８７】
たとえば、注目分類対象パラメータ決定部１１４は、移動体運動特性パラメータｄｉのうち、最大加速度ｄ１の定義域において、各移動体運動特性サンプルパラメータセット↑ｄｓに付与された有効なラベルＬ（↑ｄｓ、↑ｅｓ）の割合ＲＬ（↑ｄｓ）の分布を算出する。
【０１８８】
また、たとえば、注目分類対象パラメータ決定部１１４は、最大加速度ｄ１の定義域における単位加速度当たりの有効なラベルＬ（↑ｄｓ、↑ｅｓ）の割合ＲＬ（↑ｄｓ）の平均値の変化量を算出する。
【０１８９】
注目分類対象パラメータ決定部１１４は、当該それぞれの移動体運動特性パラメータｄｉについての統計情報に基づき、移動体運動特性パラメータｄｉのうち、所定条件の充足判定に相対的に大きな影響を与える（所定条件の充足判定に対する感度が高い）と推察されるパラメータである、注目分類対象パラメータを決定する（図９／ＳＴＥＰ２２８）。
【０１９０】
たとえば、移動体運動特性パラメータｄｉのうち、最大加速度ｄ１について、各移動体運動特性サンプルパラメータセット↑ｄｓに付与された有効なラベルＬ（↑ｄｓ、↑ｅｓ）の割合ＲＬ（↑ｄｓ）の分布の散布度が最も大きい場合、注目分類対象パラメータ決定部１１４は、最大加速度を注目分類対象パラメータとして決定する。
【０１９１】
たとえば、移動体運動特性パラメータｄｉのうち、複数の移動体運動特性パラメータｄｉについて、各移動体運動特性サンプルパラメータセット↑ｄｓに付与された有効なラベルＬ（↑ｄｓ、↑ｅｓ）の割合ＲＬ（↑ｄｓ）の分布の散布度が所定以上である場合、注目分類対象パラメータ決定部１１４は、当該複数の移動体運動特性パラメータｄｉを注目分類対象パラメータセットとして決定してもよい。
【０１９２】
また、たとえば、各移動体運動特性サンプルパラメータセット↑ｄｓに付与された有効なラベルＬ（↑ｄｓ、↑ｅｓ）の割合ＲＬ（↑ｄｓ）について、最大加速度ｄ１の定義域における単位当たりの変化量が所定の変化量以上である場合、注目分類対象パラメータ決定部１１４は、最大加速度を注目分類対象パラメータとして決定してもよい。
【０１９３】
注目分類対象パラメータ決定部１１４は、決定した注目分類対象パラメータ（又は注目分類対象パラメータセット）に関する情報を注目分類対象パラメータ情報１２５として、第１記憶部１２０’に記憶する（図９／ＳＴＥＰ２３０）。
【０１９４】
（第２実施形態の作用効果）
第２実施形態によれば、所定条件の充足判定に相対的に大きな影響を与える（所定条件の充足判定に対する感度が高い）と推察される注目分類対象パラメータが、注目分類対象パラメータとして決定される。
【０１９５】
たとえば、第１移動体模擬運動生成部１１１が、選択許容領域決定処理（図３）のＳＴＥＰ００６において、注目分類対象パラメータのサンプル値生成の粒度を細かくすることにより、所定条件の充足判定に対する感度を適切にする観点から、移動体運動特性パラメータの粒度が適切に調節される。
【０１９６】
この結果、選択許容領域決定処理（図３）のＳＴＥＰ０２６に分類される第１領域が評価基準に適合する模擬運動を生成可能な移動体運動特性パラメータを含む蓋然性がより高くなる。
【０１９７】
ひいては、選択許容領域決定処理（図３）のＳＴＥＰ０２８で決定された選択許容領域から選択された移動体運動特性パラメータ値から生成される模擬運動が、評価基準に適合する蓋然性がより高くなる。
【０１９８】
また、たとえば、第２移動体模擬運動生成部２１１が、移動体模擬運動生成処理（図５）のＳＴＥＰ１０６において、この注目分類対象パラメータについてより細かく移動体運動特性パラメータの値を生成することにより、種々の交通環境が再現されうる。
【０１９９】
（第３実施形態）
次に、図１０に示されるパラメータ分類装置１００と実移動体３００（本発明の「対象の移動体」に相当する。）とを例にとって、本発明の第３実施形態を説明する。
【０２００】
第１実施形態及び第２実施形態と共通する部分については、同一の符号を付し、説明を省略する。
【０２０１】
本実施形態では、実移動体３００は、第１実施形態で用いた種類と同一の種類（たとえば四輪自動車等）の移動体である。
【０２０２】
実移動体３００は、第３演算処理部３１０と、第３記憶部３２０と、実移動体３００の周囲の環境の情報を認識する外部環境認識装置３３１と、実移動体３００を駆動する駆動機構３３２と、実移動体３００の制動を行う制動機構３３３と、実移動体３００の操舵を行う操舵機構３３４とを備える。
【０２０３】
第３演算処理部３１０は、移動体運動決定部３１１と、外部環境認識部３１２と、動作制御部３１３とを備える。
【０２０４】
第３演算処理部３１０は、実移動体３００に搭載された一又は複数のコンピュータの演算処理装置が、コンピュータの記憶装置に記憶された移動体動作制御プログラムを読み込んで実行することにより構成される。第３演算処理部３１０を構成する装置が本発明の「移動体運動生成装置」に相当する。
【０２０５】
また、外部環境認識部３１２は、当該コンピュータに接続されたカメラ等の撮像装置、外部に存在する物体を検出するためのレーザ等の物体検出装置、車車間通信装置又は路車間通信装置等の外部環境認識装置３３１を介して得られた外部環境に関する情報を解析することにより周囲物体運動特性パラメータセットにパラメタライズ化して認識するように構成されている。
【０２０６】
また、動作制御部３１３は、当該コンピュータに接続された駆動機構３３２、制動機構３３３、及び操舵機構３３４等の当該各機構（各機器）に動作指示信号を出力することにより、当該各機構（各機器）の動作を制御するように構成されている。
【０２０７】
移動体運動決定部３１１と、外部環境認識部３１２と、動作制御部３１３とは、後述する移動体動作制御処理を実行するように構成されている。
【０２０８】
第３記憶部３２０は、主記憶装置、副記憶装置及び補助記憶装置等の記憶装置によって構成される。これに代えて、第３記憶部３２０は、クラウドサービスによって提供されるデータベースサーバによって構成されてもよい。
【０２０９】
第３記憶部３２０は、あらかじめ記憶された移動体運動モデル情報３２１と、パラメータ分類装置１００から取得した選択許容領域情報１２４とを記憶するように構成されている。
【０２１０】
なお、選択許容領域情報１２４に含まれる移動体運動特性パラメータは、移動体運動モデル情報３２１に含まれる移動体運動モデルに用いられるパラメータである。
【０２１１】
パラメータ分類装置１００及び実移動体３００に搭載されたコンピュータは、それぞれ物理的に別個のハードウェア（コンピュータ）により構成されてもよいし、一部（たとえば記憶装置）が共通で残部（たとえば演算処理装置）が別個のハードウェアにより構成されてもよいし、全部が同一のハードウェアにより構成されてもよい。
【０２１２】
パラメータ分類装置１００の第１記憶部１２０と実移動体３００の第３記憶部３２０とが別個のハードウェアで構成される場合、実移動体３００は、インターネット等のネットワークを介し、パラメータ分類装置１００の第１記憶部１２０から選択許容領域情報１２４を取得し、第３記憶部３２０に記憶するように構成される。
【０２１３】
（移動体動作制御処理）
次に、図１１を参照して、実移動体３００により実行される移動体動作制御処理を説明する。
【０２１４】
移動体運動決定部３１１は、第３記憶部３２０に記憶されている移動体運動モデル情報３２１に基づき、実移動体３００の移動体運動モデルを設定する（図１１／ＳＴＥＰ３０２）。
【０２１５】
より具体的には、移動体運動決定部３１１は、実移動体３００の移動体運動モデルとして、パラメータ分類装置１００で使用した移動体運動モデルと同一の移動体運動モデルである最適速度モデル及び車線変更モデルを設定する。
【０２１６】
移動体運動決定部３１１は、第３記憶部３２０に記憶されている選択許容領域情報１２４に基づき、移動体運動特性パラメータの全体集合のうち、選択許容領域に含まれる任意の移動体運動特性パラメータセット↑ｄを実移動体３００の移動体運動特性パラメータセット↑ｄとして選択する（図１１／ＳＴＥＰ３０４）。
【０２１７】
外部環境認識部３１２は、外部環境認識装置３３１を介して、外部環境に関する情報として、実移動体３００の周囲に存在する移動体等の物体ｍ（ｍ＝１，‥，Ｍ。Ｍは実移動体３００の周囲に存在する物体の数）の位置↑ｘ（ｍ）を逐次認識する（図１２／ＳＴＥＰ３０６）。たとえば、外部環境認識部３１２は、外部環境認識装置３３１としての撮像装置から取得された撮像画像を解析することにより、実移動体３００の周囲に存在する物体ｍの位置↑ｘ（ｍ）を認識する。
【０２１８】
移動体運動決定部３１１は、図１１／ＳＴＥＰ３０２で設定された移動体運動モデルと、図１１／ＳＴＥＰ３０４で設定された移動体運動特性パラメータセット↑ｄと、図１１／ＳＴＥＰ３０６で認識された実移動体３００の周囲に存在する物体ｍの位置↑ｘ（ｍ）とに基づき、式（１）〜式（９）の式を用いて、実移動体３００の運動としての、実移動体３００の現在から単位時間Δｔ後の位置を逐次決定する（図１１／ＳＴＥＰ３０８）。
【０２１９】
動作制御部３１３は、図１１／ＳＴＥＰ３０８で決定された実移動体３００の現在から単位時間Δｔ後の位置に実移動体３００の実際の位置を追従させるように、当該位置に移動するためのアクセル開度、制動動作量、及びステア角度等の制御情報を算出し、当該算出された制御情報に基づいて各機構の動作の制御を実行する（図１１／ＳＴＥＰ３１０）。
【０２２０】
図１１／ＳＴＥＰ３１０の処理の後、第３演算処理部３１０は、図１１／ＳＴＥＰ３０６以下の処理を繰り返し実行する。
【０２２１】
（第３実施形態の作用効果）
第３実施形態の実移動体３００によれば、パラメータ分類装置１００により生成された選択許容領域情報に基づき、移動体運動特性パラメータの全体集合のうち、選択許容領域に含まれる任意の運動特性パラメータセット↑ｄが、実移動体３００の移動体運動特性パラメータセットとして選択される。ここで、選択許容領域は、所定の評価基準に適合する模擬運動を生成可能な移動体運動特性パラメータセットを含む領域又はその部分領域である。従って、選択許容領域に含まれる移動体運動特性パラメータセットを用いて実移動体３００の運動を決定することにより、当該決定された実移動体３００の運動が所定の評価基準に適合する蓋然性が相対的に高くなる。
【０２２２】
すなわち、第３実施形態の実移動体３００によれば、所定の評価基準に適合する蓋然性が相対的に高い実移動体３００の運動を容易かつ効率的に生成することが出来る。
【符号の説明】
【０２２３】
１００‥パラメータ分類装置、１１１‥第１移動体模擬運動生成部、１１２‥評価判定部、１１３‥選択許容領域決定部、Ｒ１‥第１領域、Ｒ２‥第２領域。
【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６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図６Ｃ】
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【図６Ｄ】
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【図６Ｅ】
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【図６Ｆ】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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