(57)【要約】【課題】車線変更を適切に行うことができるようにする。【解決手段】情報取得部２６が、自車両の走行状態と、自車線と同じ走行方向となる各車線を走行する、自車両周辺に存在する周辺車両の各々の走行状態とを取得する。そして、周辺車両挙動予測部２８が、周辺車両の各々の走行状態に基づいて、周辺車両の各々の挙動の時系列を予測する。そして、下位層最適化部３２０が、取得された自車両の走行状態と、予測された周辺車両の各々の挙動の時系列とに基づいて、自車両の車線変更のタイミング毎に、第１評価関数を最適化するように、自車両の加速度の時系列を生成する。そして、上位層最適化部３２２が、下位層最適化部３２０によって車線変更のタイミング毎に生成された自車両の加速度の時系列に基づいて、第２評価関数を最適化するように、自車両の加速度の時系列と自車両の車線変更のタイミングとの組み合わせを求める。【選択図】図１
2016143240.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の走行状態と、自車線と同じ走行方向となる各車線を走行する、自車両周辺に存在する周辺車両の各々の走行状態とを取得する情報取得手段と、
前記情報取得手段によって取得された前記周辺車両の各々の走行状態に基づいて、前記周辺車両の各々の挙動の時系列を予測する周辺車両挙動予測手段と、
前記情報取得手段によって取得された前記自車両の走行状態と、前記周辺車両挙動予測手段によって予測された前記周辺車両の各々の挙動の時系列とに基づいて、自車両の車線変更のタイミング毎に、自車両の走行における安全な車線変更に関する評価関数を含む第１評価関数を最適化するように、自車両の加速度の時系列を生成する第１の最適化手段と、
前記第１の最適化手段によって車線変更のタイミング毎に生成された前記自車両の加速度の時系列に基づいて、自車両の走行における安全な車線変更に関する評価関数を含む第２評価関数を最適化するように、前記自車両の加速度の時系列と自車両の車線変更のタイミングとの組み合わせを求める第２の最適化手段と、
を含む車線変更最適化装置。
【請求項２】
前記自車両の走行に関する第１評価関数は、自車両の安全な走行に関する評価関数を含む
請求項１に記載の車線変更最適化装置。
【請求項３】
前記自車両の走行に関する第１評価関数は、自車両のエネルギー効率に関する評価関数を含む
請求項１又は請求項２に記載の車線変更最適化装置。
【請求項４】
前記第１の最適化手段は、自車両の車線変更のタイミング毎に、前記第１評価関数を最適化するように自車両の加速度の時系列を生成する処理を並列に行う請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の車線変更最適化装置。
【請求項５】
前記自車両の走行に関する第２評価関数は、前記第１評価関数を含む請求項１〜請求項４の何れか１項に記載の車線変更最適化装置。
【請求項６】
前記自車両の走行に関する第２評価関数は、前記第１評価関数と、予め定められた最大予測ステップにおける自車両の挙動に関する評価関数との和である請求項１〜請求項５の何れか１項に記載の車線変更最適化装置。
【請求項７】
前記第１の最適化手段は、前記情報取得手段によって取得された前記自車両の走行状態と、前記周辺車両挙動予測手段によって予測された前記周辺車両の各々の挙動の時系列とに基づいて、自車両の車線変更のタイミング及び変更先の車線毎に、前記第１評価関数を最適化するように、自車両の加速度の時系列を生成し、
前記第２の最適化手段は、前記第１の最適化手段によって車線変更のタイミング及び変更先の車線毎に生成された前記自車両の加速度の時系列に基づいて、前記第２評価関数を最適化するように、前記自車両の加速度の時系列と、前記自車両の車線変更のタイミング及び変更先の車線との組み合わせを求める
請求項１〜請求項６の何れか１項に記載の車線変更最適化装置。
【請求項８】
コンピュータを
自車両の走行状態と、自車線と同じ走行方向となる各車線を走行する、自車両周辺に存在する周辺車両の各々の走行状態とを取得する情報取得手段、
前記情報取得手段によって取得された前記周辺車両の各々の走行状態に基づいて、前記周辺車両の各々の挙動の時系列を予測する周辺車両挙動予測手段、
前記情報取得手段によって取得された前記自車両の走行状態と、前記周辺車両挙動予測手段によって予測された前記周辺車両の各々の挙動の時系列とに基づいて、自車両の車線変更のタイミング毎に、自車両の走行における安全な車線変更に関する評価関数を含む第１評価関数を最適化するように、自車両の加速度の時系列を生成する第１の最適化手段、及び
前記第１の最適化手段によって車線変更のタイミング毎に生成された前記自車両の加速度の時系列に基づいて、自車両の走行における安全な車線変更に関する評価関数を含む第２評価関数を最適化するように、前記自車両の加速度の時系列と自車両の車線変更のタイミングとの組み合わせを求める第２の最適化手段
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車線変更最適化装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、自動的に車線変更を行うシステムが知られている（特許文献１）。特許文献１に記載の技術では、与えられたルートで運転するため自動的にアクセル・ブレーキや操舵角度を求め、障害物・車線終点や遅い車両などを観測した後に車線変更を自動的に開始する。このアルゴリズムでは可能な空間を見つけて、安全な経路で車線変更を行う。
【０００３】
また、交通合流端・車線の終点や運転者の希望により安全な車線変更経路を見つけて運転者を支援するシステムが知られている（特許文献２）。特許文献２に記載のシステムでは、周辺車両の挙動を予測し、合流を完了するまでの時系列変数を生成して運転者に伝える。また生成した時系列変数を分析して、車線変更には安全な距離を存在するかどうかを運転者に伝える。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１４／０２０７３２５号明細書
【特許文献２】米国特許出願公開第２００５／００１５２０３号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記の特許文献１に記載の技術では、障害物・車線終点や遅い車両などを観測した後に車線変更を開始するため、観測遅れにより車両を減速する必要が多くあり、効率が悪化する。速度を落としての車線変更はボトルネックの原因であり、交通流に影響を与える。
【０００６】
また、上記の特許文献２に記載の技術では、可能な空間を見つけ、いくつかのルールによって車線変更を行うが、旅行時間の面での効率を考慮していない。また、長期的な予測に基づいての制御ではないため、速度を落とさず事前に車線変更することが不可能である。
【０００７】
本発明は、上記の事情を鑑みてなされたもので、車線変更を適切に行うことができる車線変更最適化装置及びプログラム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】
【０００８】
上記目的を達成するために、本発明の車線変更最適化装置は、自車両の走行状態と、自車線と同じ走行方向となる各車線を走行する、自車両周辺に存在する周辺車両の各々の走行状態とを取得する情報取得手段と、前記情報取得手段によって取得された前記周辺車両の各々の走行状態に基づいて、前記周辺車両の各々の挙動の時系列を予測する周辺車両挙動予測手段と、前記情報取得手段によって取得された前記自車両の走行状態と、前記周辺車両挙動予測手段によって予測された前記周辺車両の各々の挙動の時系列とに基づいて、自車両の車線変更のタイミング毎に、自車両の走行における安全な車線変更に関する評価関数を含む第１評価関数を最適化するように、自車両の加速度の時系列を生成する第１の最適化手段と、前記第１の最適化手段によって車線変更のタイミング毎に生成された前記自車両の加速度の時系列に基づいて、自車両の走行における安全な車線変更に関する評価関数を含む第２評価関数を最適化するように、前記自車両の加速度の時系列と自車両の車線変更のタイミングとの組み合わせを求める第２の最適化手段と、を含んで構成されている。
【０００９】
本発明に係るプログラムは、コンピュータを自車両の走行状態と、自車線と同じ走行方向となる各車線を走行する、自車両周辺に存在する周辺車両の各々の走行状態とを取得する情報取得手段、前記情報取得手段によって取得された前記周辺車両の各々の走行状態に基づいて、前記周辺車両の各々の挙動の時系列を予測する周辺車両挙動予測手段、前記情報取得手段によって取得された前記自車両の走行状態と、前記周辺車両挙動予測手段によって予測された前記周辺車両の各々の挙動の時系列とに基づいて、自車両の車線変更のタイミング毎に、自車両の走行における安全な車線変更に関する評価関数を含む第１評価関数を最適化するように、自車両の加速度の時系列を生成する第１の最適化手段、及び前記第１の最適化手段によって車線変更のタイミング毎に生成された前記自車両の加速度の時系列に基づいて、自車両の走行における安全な車線変更に関する評価関数を含む第２評価関数を最適化するように、前記自車両の加速度の時系列と自車両の車線変更のタイミングとの組み合わせを求める第２の最適化手段として機能させるためのプログラムである。
【００１０】
本発明によれば、情報取得手段によって、自車両の走行状態と、自車線と同じ走行方向となる各車線を走行する、自車両周辺に存在する周辺車両の各々の走行状態とを取得する。そして、周辺車両挙動予測手段によって、情報取得手段によって取得された周辺車両の各々の走行状態に基づいて、周辺車両の各々の挙動の時系列を予測する。
【００１１】
そして、第１の最適化手段によって、情報取得手段によって取得された自車両の走行状態と、周辺車両挙動予測手段によって予測された周辺車両の各々の挙動の時系列とに基づいて、自車両の車線変更のタイミング毎に、自車両の走行における安全な車線変更に関する評価関数を含む第１評価関数を最適化するように、自車両の加速度の時系列を生成する。
【００１２】
そして、第２の最適化手段によって、第１の最適化手段によって車線変更のタイミング毎に生成された自車両の加速度の時系列に基づいて、自車両の走行における安全な車線変更に関する評価関数を含む第２評価関数を最適化するように、自車両の加速度の時系列と自車両の車線変更のタイミングとの組み合わせを求める。
【００１３】
このように、周辺車両の各々の走行状態に基づいて、周辺車両の各々の挙動の時系列を予測し、自車両の走行状態と、予測された周辺車両の各々の挙動の時系列とに基づいて、自車両の車線変更のタイミング毎に、第１評価関数を最適化するように、自車両の加速度の時系列を生成し、車線変更のタイミング毎に生成された自車両の加速度の時系列に基づいて、第２評価関数を最適化するように、自車両の加速度の時系列と自車両の車線変更のタイミングとの組み合わせを求めることにより、車線変更を適切に行うことができる。
【００１４】
本発明に係る前記自車両の走行に関する第１評価関数は、自車両の安全な走行に関する評価関数を含むようにすることができる。
【００１５】
本発明に係る前記自車両の走行に関する第１評価関数は、自車両のエネルギー効率に関する評価関数を含むようにすることができる。
【００１６】
本発明に係る前記第１の最適化手段は、自車両の車線変更のタイミング毎に、前記第１評価関数を最適化するように自車両の加速度の時系列を生成する処理を並列に行うようにすることができる。
【００１７】
本発明に係る前記自車両の走行に関する第２評価関数は、前記第１評価関数を含むようにすることができる。
【００１８】
本発明に係る前記自車両の走行に関する第２評価関数は、前記第１評価関数と、予め定められた最大予測ステップにおける自車両の挙動に関する評価関数との和であるようにすることができる。
【００１９】
本発明に係る前記第１の最適化手段は、前記情報取得手段によって取得された前記自車両の走行状態と、前記周辺車両挙動予測手段によって予測された前記周辺車両の各々の挙動の時系列とに基づいて、自車両の車線変更のタイミング及び変更先の車線毎に、前記第１評価関数を最適化するように、自車両の加速度の時系列を生成し、前記第２の最適化手段は、前記第１の最適化手段によって車線変更のタイミング及び変更先の車線毎に生成された前記自車両の加速度の時系列に基づいて、前記第２評価関数を最適化するように、前記自車両の加速度の時系列と、前記自車両の車線変更のタイミング及び変更先の車線との組み合わせを求めるようにすることができる。
【００２０】
なお、本発明のプログラムを記憶する記憶媒体は、特に限定されず、ハードディスクであってもよいし、ＲＯＭであってもよい。また、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤディスク、光磁気ディスクやＩＣカードであってもよい。更にまた、該プログラムを、ネットワークに接続されたサーバ等からダウンロードするようにしてもよい。
【発明の効果】
【００２１】
以上説明したように、本発明の車線変更最適化装置及びプログラムによれば、周辺車両の各々の走行状態に基づいて、周辺車両の各々の挙動の時系列を予測し、自車両の走行状態と、予測された周辺車両の各々の挙動の時系列とに基づいて、自車両の車線変更のタイミング毎に、第１評価関数を最適化するように、自車両の加速度の時系列を生成し、車線変更のタイミング毎に生成された自車両の加速度の時系列に基づいて、第２評価関数を最適化するように、自車両の加速度の時系列と自車両の車線変更のタイミングとの組み合わせを求めることにより、車線変更を適切に行うことができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る車線変更最適化装置を示すブロック図である。
【図２】自車両及び周辺車両の各々が走行する車線の一例を示す図である。
【図３】最適化部３２の詳細な構成例を表すブロック図である。
【図４】自車両の車線変更のタイミング及び変更先の車線を表すδを説明するための説明図である。
【図５】周辺車両の速度を考慮してパラメータを設定する場合を説明するための説明図である。
【図６】目的地を考慮した車線変更の一例を示す図である。
【図７】本発明の第１の実施の形態に係る車線変更最適化装置のコンピュータにおける車線変更最適化処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図８】本発明の第１の実施の形態に係る車線変更最適化装置のコンピュータにおける周辺車両挙動予測処理の内容を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、本実施の形態では、自車両の加速度の時系列と自車両の車線変更のタイミングとの組み合わせを推定して車両制御装置に出力する車線変更最適化装置に、本発明を適用した場合を例に説明する。また、本実施の形態では、自車両が自動運転車両である場合を例に説明する。
【００２４】
［本発明の実施の形態の概要］
本発明の実施の形態では、交通状態に応じて車線変更しながら安全で効率の良い自動運転を行うことを目標とする。具体的には、自車両の周辺各車線を走行する周辺車両の未来の挙動を考慮して、最適なアクセル又はブレーキ操作、及び車線変更の最適なタイミングを求める。
【００２５】
また、最適化問題の評価関数には運転効率や安全な車線変更に関する項目を含み、危険回避など制約条件を満たした上、長時間の最適な運転行動を計算する。これにより、事前に車線変更や速度を調整し、渋滞回避して、高効率な運転を実現する。また、本実施の形態では、並列計算可能な問題設定と二段階の最適化で高速に制御解を求める。
【００２６】
＜システム構成＞
図１に示すように、本発明の第１の実施の形態に係る車線変更最適化装置１０は、ドライバが目的地を入力するための入力操作部１２と、車車間通信を行う車車間通信部１４と、自車両の速度を逐次検出する車速センサ１６と、自車両の加速度を逐次検出する加速度センサ１８と、自車両の位置を逐次計測する位置計測部２０と、道路ネットワークデータ及び地図情報を記憶した道路ネットワークデータベース２２と、車車間通信部１４によって得られた車車間通信のデータに基づいて、自車両の加速度の時系列と自車両の車線変更のタイミングとの組み合わせを求めて、車両制御装置３６に出力するコンピュータ２４と、コンピュータ２４によって出力された自車両の加速度の時系列と自車両の車線変更のタイミングとの組み合わせを実現するように、車両の運転操作を制御する車両制御装置３６と、を備えている。
【００２７】
車車間通信部１４は、自車両周辺に存在する周辺車両の各々の走行状態を、車車間通信により受信する。図２に、自車両周辺に存在する周辺車両の各々の一例を示す。図２に示すように、本実施の形態では、周辺車両の各々は、自車線と同じ走行方向となる各車線を走行する場合を例に説明する。
【００２８】
図２は、走行方向が同一の車線が３車線である場合を例に示す。Ｈは自車両を表し、ｐ１，ｐ２，・・・，ｐＮは、自車両と同一車線を走行する周辺車両の各々を表し、ｑ１，ｑ２，・・・，ｑＮは、自車両から見て右車線を走行する周辺車両の各々を表し、ｒ１，ｒ２，・・・，ｒＮは、自車両から見て左車線を走行する周辺車両の各々を表す。なお、Ｎは予め定められた数である。
【００２９】
例えば、車車間通信部１４は、上記図２に示す周辺車両の各々（ｐ１，ｐ２，・・・，ｐＮ，ｑ１，ｑ２，・・・，ｑＮ，ｒ１，ｒ２，・・・，ｒＮ）の走行状態として、周辺車両の各々の位置及び速度を、車車間通信により受信する。
【００３０】
位置計測部２０は、例えば、ＧＰＳセンサを用いて構成され、自車両の現在位置を計測する。
【００３１】
コンピュータ２４は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する車線変更最適化処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭとを備え、機能的には次に示すように構成されている。コンピュータ２４は、入力操作部１２により入力された目的地情報と、車車間通信部１４によって受信された周辺車両の各々の位置及び速度と、車速センサ１６によって検出された自車両の速度と、加速度センサ１８によって検出された自車両の加速度と、位置計測部２０によって計測された自車両の位置と、道路ネットワークデータベース２２に記憶されている道路ネットワークデータ及び地図情報とを取得する情報取得部２６と、情報取得部２６によって受信された周辺車両の各々の位置及び速度に基づいて、周辺車両の各々の挙動の時系列を予測する周辺車両挙動予測部２８と、情報取得部２６によって取得された目的地情報、自車両の位置、道路ネットワークデータ、及び地図情報に基づいて、現在位置から目的地までの経路を生成する経路生成部３０と、情報取得部２６によって取得された自車両の速度及び加速度と、周辺車両挙動予測部２８によって予測された周辺車両の各々の挙動の時系列と、経路生成部３０によって生成された経路とに基づいて、自車両の加速度の時系列と自車両の車線変更のタイミングとの組み合わせを求める最適化部３２と、最適化部３２によって算出された自車両の加速度の時系列と自車両の車線変更のタイミングとを出力する出力部３４とを備えている。
【００３２】
情報取得部２６は、車速センサ１６によって検出された自車両の速度と、加速度センサ１８によって検出された自車両の加速度と、位置計測部２０によって計測された自車両の位置とを、自車両の走行状態として取得する。また、情報取得部２６は、周辺車両の各々の位置及び速度を、周辺車両の各々の走行状態として取得する。
【００３３】
また、情報取得部２６は、入力操作部１２により入力された目的地情報と、位置計測部２０によって計測された自車両の位置と、道路ネットワークデータベース２２に記憶されている道路ネットワークデータ及び地図情報とを取得し、経路生成部３０へ出力する。
【００３４】
周辺車両挙動予測部２８は、情報取得部２６によって取得された周辺車両の各々の位置及び速度に基づいて、周辺車両の各々の挙動の時系列として、周辺車両の各々の位置の時系列を予測する。
【００３５】
例えば、周辺車両挙動予測部２８は、周辺車両の各々について、情報取得部２６によって取得された周辺車両の位置及び速度に基づいて、当該周辺車両と当該周辺車両の先行車両との相対距離及び相対速度を推定する。そして、周辺車両挙動予測部２８は、周辺車両の各々について、情報取得部２６によって取得された周辺車両の速度と、推定された相対距離及び相対速度とに基づいて、以下の式（１）に示すように、周辺車両の各々の加速度の時系列を予測する。
【００３６】
【数１】
2016143240.tif 000003
【００３７】
なお、上記式（１）おけるｐは、ｐ番目の車線を表し、ｋ（＝１〜Ｎ）はｋ番目の周辺車両を表す。従って、「ｐｋ」は、ｐ番目の車線を走行するｋ番目の周辺車両を表す。また、
【００３８】
【数２】
2016143240.tif 000004
【００３９】
は、ｐ番目の車線を走行するｋ番目の周辺車両ｐｋと、当該周辺車両ｐｋの先行車両との車間距離を表す。また、
【００４０】
【数３】
2016143240.tif 000005
【００４１】
は、ｐ番目の車線を走行するｋ番目の周辺車両ｐｋの速度を表す。また、
【００４２】
【数４】
2016143240.tif 000006
【００４３】
は、ｐ番目の車線を走行するｋ番目の周辺車両ｐｋと、当該周辺車両ｐｋの先行車両との相対速度を表す。
【００４４】
上記式（１）のｆａは、車両のドライバの運転モデルであり、例えば、ｆａとして以下の式（２）に示すIntelligent Driver Model（IDM）を用いることができる。
【００４５】
【数５】
2016143240.tif 000007
【００４６】
ここで、α，β，Ｒ０，ｖ０，ｔｈは予め定められたパラメータである。
【００４７】
また、周辺車両挙動予測部２８は、予測した周辺車両の各々の加速度の時系列に基づいて、以下の式（３）に従って、各周辺車両の位置の時系列を予測する。
【００４８】
【数６】
2016143240.tif 000008
【００４９】
経路生成部３０は、情報取得部２６によって出力された目的地情報、自車両の位置、及び道路ネットワークデータ及び地図情報に基づいて、現在位置から目的地までの経路を生成する。
【００５０】
最適化部３２は、情報取得部２６によって取得された自車両の位置及び速度と、周辺車両挙動予測部２８によって予測された周辺車両の各々の位置の時系列とに基づいて、自車両の加速度の時系列と自車両の車線変更のタイミングとの組み合わせを求める。最適化部３２は、図３に示すように、下位層最適化部３２０と、上位層最適化部３２２とを備えている。なお、下位層最適化部３２０は、第１の最適化手段の一例であり、上位層最適化部３２２は、第２の最適化手段の一例である。
【００５１】
本実施の形態では、自車両の状態変数を以下の式（４）に示すように定義する。
【００５２】
【数７】
2016143240.tif 000009
【００５３】
なお、ｘｈ∈Ｒは位置を表し、ｖｈ∈Ｒは速度を表し、ｌｈ∈｛−１，０，＋１｝は自車両が走行する車線を表す。ｌｈ＝０は自車両が現在走行する車線を表し、ｌｈ＝１は自車両が現在走行する車線の右側の車線を表し、ｌｈ＝−１は自車両が現在走行する車線の左側の車線を表す。また、ｙｈ∈Ｒは車両の横位置を表す。
【００５４】
また、周辺車両の各々と同様に、自車両の挙動についても、情報取得部２６によって取得された自車両の速度、自車両の加速度、及び自車両の位置と、後述する下位層最適化部３２０で算出される自車両の加速度の時系列ｕとに基づいて、上記式（３）に従って、自車両の位置ｘｈの時系列及び速度ｖｈの時系列が計算される。
【００５５】
また、不連続時間における自車両の車線変更については、以下の式（５）によって表現することができる。
【００５６】
【数８】
2016143240.tif 000010
【００５７】
ここで、上記式（５）における、δｌ及びδｒはバイナリ変数である。δｌは左車線へ変更するか否かを表す変数であり、δｒは右車線へ変更するか否かを表す変数である。図４にδｌ及びδｒの説明図を示す。図４に示すように、各々の時刻において、δｌ及びδｒは０又は１の値をとる。δｌ及びδｒの時系列が、車線変更のタイミング及び変更先の車線を表す。また、各時刻におけるδｌ及びδｒは、以下の式（６）に示す制約を持つ。
【００５８】
【数９】
2016143240.tif 000011
【００５９】
なお、自車両の横位置ｙｈは、δｌとδｒとの時系列で求められると仮定する。また、速度制限、快適走行や安全性のために、各時刻における加速度ｕｈ、速度ｖｈ、及び位置ｘｈは、以下の式（７）に示す制約条件を満たす。
【００６０】
【数１０】
2016143240.tif 000012
【００６１】
ここで、定数ｔｈは車頭時間を表し、Ｒ０は最低車間距離を表す。
【００６２】
最適化部３２は、モデル予測制御の枠組みにおいて、Ｔステップホライゾーンの最適化問題を解く。具体的には、最適化部３２は、情報取得部２６によって取得された自車両の位置及び速度と、周辺車両挙動予測部２８によって予測された周辺車両の各々の位置の時系列とに基づいて、以下の式（８）に示す自車両の加速度の時系列ｕと、以下の式（９）に示す、自車両の車線変更のタイミング及び変更先の車線を表すδとの組み合わせを求める。
【００６３】
【数１１】
2016143240.tif 000013
【００６４】
本実施の形態では、下位層最適化部３２０による最適化処理と、上位層最適化部３２２による最適化処理との二段階の最適化処理で高速に解を求めるため、最適化問題を以下に示すように設定する。
【００６５】
具体的には、ホライゾーンＴ内では、以下の式（１０）に示すように、車線変更について、一回を超えて行わないような制約条件を定義する。
【００６６】
【数１２】
2016143240.tif 000014
【００６７】
そして、下位層最適化部３２０では自車両の加速度（最適な加速度）の時系列ｕ＊を算出し、上位層最適化部３２２では車線変更のタイミング（最適な車線変更のタイミング）及び変更先の車線を表すδ＊を算出する。
【００６８】
下位層最適化部３２０は、情報取得部２６によって取得された自車両の位置及び速度と、周辺車両挙動予測部２８によって予測された周辺車両の各々の位置の時系列とに基づいて、自車両の車線変更のタイミング及び変更先の車線毎に、第１評価関数を最適化するように、自車両の加速度の時系列を生成する。第１評価関数は、自車両の走行における安全な車線変更に関する評価関数を含む。
【００６９】
また、下位層最適化部３２０は、自車両の車線変更のタイミング及び変更先の車線を表すδ毎に、第１評価関数を最適化するように自車両の加速度の時系列を生成する処理を並列に行う。
【００７０】
具体的には、下位層最適化部３２０は、自車両の車線変更のタイミング及び変更先の車線を表すδを固定して、予め定められた制約条件ｇ１を満たした上で、以下の式（１１）に示すように、第１評価関数Ｊ１を最小化するような自車両の加速度の時系列ｕを算出する。
【００７１】
【数１３】
2016143240.tif 000015
【００７２】
本実施の形態では、上記式（１１）における制約条件ｇ１は、上記式（７）に示した速度、加速度、及び車間距離に関する制約条件に対応する。
【００７３】
例えば、下位層最適化部３２０は、以下の式（１２）に示すような第１評価関数Ｊ１を最小化するような自車両の加速度の時系列ｕを算出する。
【００７４】
【数１４】
2016143240.tif 000016
【００７５】
上記式（１２）に示す第１評価関数Ｊ１は、自車両のエネルギー効率に関する評価関数Ｌａと、自車両の安全な走行に関する評価関数Ｌｂと、自車両の走行における安全な車線変更に関する評価関数Ｌｃとを含む。
【００７６】
自車両のエネルギー効率に関する評価関数Ｌａと、自車両の安全な走行に関する評価関数Ｌｂと、自車両の走行における安全な車線変更に関する評価関数Ｌｃとは、例えば、以下の式（１３）〜（１５）で表すことができる。
【００７７】
【数１５】
2016143240.tif 000017
【００７８】
なお、上記式（１３）における、Ｖｄが希望速度、ｗｖとｗｕとが定数である。また、上記式（１４）における、Δｘｈが車間距離を表し、ｔｄが希望車頭時間を表し、αｆ及びｗｆが定数である。また、上記式（１５）における、αｃとｗｃとが定数であり、ｘ~ｊが変更先車線の各周辺車両の位置を表す（変更先の車線は、δによって決定される）。
【００７９】
また、下位層最適化部３２０は、周辺車両挙動予測部２８によって予測された周辺車両の各々の位置の時系列に基づいて、上記式（１３）〜（１５）における各パラメータを設定する。例えば、図５に示すように、自車両Ｈが、周辺車両Ａと周辺車両Ｂとの間に割り込むように車線変更を行う場合、下位層最適化部３２０は、上記式（１５）における定数αｃを設定する。定数αｃを設定することによって、自車両と各周辺車両との相対距離（ｘｈ（τ）−ｘｊ~（τ））に応じた評価関数が最適化される。
【００８０】
上位層最適化部３２２は、下位層最適化部３２０によって車線変更のタイミング及び変更先の車線を表すδ毎に生成された自車両の加速度の時系列と、経路生成部３０によって生成された現在位置から目的地までの経路とに基づいて、第２評価関数を最適化するように、自車両の加速度の時系列ｕと、自車両の車線変更のタイミング及び変更先の車線を表すδとの組み合わせを求める。第２評価関数は、自車両の走行における安全な車線変更に関する評価関数を含む。また、第２評価関数は、上記式（１１）に示した第１評価関数を含む。
【００８１】
具体的には、上位層最適化部３２２は、車線変更に関する制約条件ｇ２を満たした上で、以下の式（１６）に示すような第２評価関数を最小化する、車線変更のタイミング及び変更先の車線を表すδを求める。すわなち、上位層最適化部３２２は、下位層最適化部３２０によって自車両の車線変更のタイミング及び変更先の車線を表すδ毎に生成された自車両の加速度の時系列に基づいて、以下の式（１６）に示す第２評価関数が最小となるような、自車両の車線変更のタイミング及び変更先の車線を表すδと、対応する加速度の時系列ｕとを求める。
【００８２】
【数１６】
2016143240.tif 000018
【００８３】
例えば、第２評価関数は、第１評価関数と、予め定められた最大予測ステップにおける自車両の挙動に関する評価関数Ｅ（ｚｈ（ｔ＋Ｔ））との和であるように設定することができる。上位層最適化部３２２は、例えば、以下の式（１７）に示すような第２評価関数Ｊ２を最小化する、車線変更のタイミング及び変更先の車線を表すδを求める。
【００８４】
【数１７】
2016143240.tif 000019
【００８５】
ここで、自車両の挙動に関する評価関数Ｅ（ｚｈ（ｔ＋Ｔ））は終端コストの期待値であり、道路状況やルートなどを考慮して拡張するオプショナルな部分である。Ｅ（ｚｈ（ｔ＋Ｔ））が含まれるように第２評価関数Ｊ２を設定することにより、旅行時間を考慮した車線変更のタイミング及び変更先の車線を表すδが算出される。
【００８６】
例えば、Ｅ（ｚｈ（ｔ＋Ｔ））の一例として、以下の式（１８）に示す関数を用いることができる。
【００８７】
【数１８】
2016143240.tif 000020
【００８８】
上記式（１８）のＶ￣（ｌｈ，ｔ＋Ｔ）は、Ｔステップ後に期待できる速度であり、下位層最適化部３２０によって算出された自車両の加速度の時系列と、車線変更のタイミング及び変更先の車線を表すδとの組み合わせ、並びに現在位置から目的地までの経路に基づいて算出される。図６に、Ｖ￣（ｌｈ，ｔ＋Ｔ）を説明するための図を示す。例えば、上位層最適化部３２２は、図６に示すように、経路生成部３０によって生成された現在位置から目的地までの経路に基づいて、目的地までの経路と異なる方向へと繋がる車線での期待速度Ｖ￣（ｌｈ，ｔ＋Ｔ）を０に設定する。経路と異なる方向へと繋がる車線での期待速度Ｖ￣（ｌｈ，ｔ＋Ｔ）を０に設定することで、Ｅ（ｚｈ（ｔ＋Ｔ））の値は高くなり、目的地方向へと繋がる車線への車線変更が促される。
【００８９】
出力部３４は、最適化部３２によって算出された自車両の加速度の時系列と、自車両の車線変更のタイミング及び変更先の車線との組み合わせを出力する。
【００９０】
車両制御装置３６は、出力部３４によって出力された自車両の加速度の時系列と、自車両の車線変更のタイミング及び変更先の車線との組み合わせを実現するように、車両の運転操作の制御を行う。具体的には、車両制御装置３６は、出力部３４によって出力された車線変更のタイミング及び変更先の車線を表すδから、車両の操舵角度を決定し、車両の運転操作の制御を行う。また、車両制御装置３６は、出力部３４によって出力された自車両の加速度の時系列に基づいて、エンジントルクを求め、車両の運転操作の制御を行う。なお、通信時間及び計算時間についての遅れは、例えば、１ステップ前に求めた自車両の加速度を、現時刻で使用するような制約条件「ｕｈ(ｔ｜ｔ）＝ｕｈ(ｔ＋１｜ｔ−１）」を用いることで、通信時間及び計算時間についての遅れを解消することができる。
【００９１】
＜車線変更最適化装置の作用＞
次に、本実施の形態の作用について説明する。
【００９２】
車線変更最適化装置１０を搭載した車両が走行しているときであって、車車間通信部１４によって周辺車両からデータが受信され、車速センサ１６によって自車両の速度が逐次検出され、加速度センサ１８によって自車両の加速度が逐次検出され、位置計測部２０によって自車両の位置が逐次計測されているときに、入力操作部１２により目的地情報が入力されると、車線変更最適化装置１０は、図７に示す車線変更最適化処理ルーチンを実行する。
【００９３】
まず、ステップＳ１００において、上記式（１）〜（１８）に含まれる各変数を初期化する。
【００９４】
次に、ステップＳ１０２において、情報取得部２６は、車速センサ１６によって検出された自車両の速度と、加速度センサ１８によって検出された自車両の加速度と、位置計測部２０によって計測された自車両の位置とを、自車両の走行状態として取得する。また、情報取得部２６は、入力操作部１２により入力された目的地情報と、位置計測部２０によって計測された自車両の位置と、道路ネットワークデータベース２２に記憶されている道路ネットワークデータ及び地図情報とを取得し、経路生成部３０へ出力する。
【００９５】
ステップＳ１０４において、情報取得部２６は、周辺車両の各々の位置及び速度を、周辺車両の各々の走行状態として取得する。
【００９６】
ステップＳ１０６において、経路生成部３０は、上記ステップＳ１０２で出力された目的地情報、自車両の位置、並びに道路ネットワークデータ及び地図情報に基づいて、現在位置から目的地までの経路を生成する。
【００９７】
ステップＳ１０８において、周辺車両挙動予測部２８は、上記ステップＳ１０４で取得された周辺車両の各々の位置及び速度に基づいて、周辺車両の各々の挙動の時系列を予測する。ステップＳ１０８は、図８に示す周辺車両挙動予測処理ルーチンによって実現される。
【００９８】
＜周辺車両挙動予測処理ルーチン＞
まず、ステップＳ２００において、上記ステップＳ１０２で取得された現時刻ｔの周辺車両の各々の位置及び速度を、初期状態として設定する。
【００９９】
次に、ステップＳ２０２において、上記ステップＳ２００で設定された初期状態に基づいて、周辺車両の各々について、当該周辺車両と当該周辺車両の先行車両との相対距離及び相対速度を推定する。そして、上記ステップＳ２００で初期状態として設定された周辺車両の速度と、推定された相対距離及び相対速度とに基づいて、上記式（１）に従って、各周辺車両の加速度の時系列を予測する。
【０１００】
次に、ステップＳ２０４において、上記ステップＳ２０２で予測された各周辺車両の加速度の時系列に基づいて、上記式（３）に従って、次の時刻（ｔ+１）の各周辺車両の位置を推定する。
【０１０１】
ステップＳ２０６において、ホライゾーンをＴとして、予測対象の時刻がｔ＋Ｔより後であるか否かを判定する。予測対象の時刻がｔ＋Ｔ以降である場合には、ステップＳ２０８へ進む。一方、予測対象の時刻がｔ＋Ｔ以前である場合には、ステップＳ２１０において、予測対象の時刻を次の時刻として、ステップＳ２０２へ戻る。
【０１０２】
ステップＳ２０８では、上記ステップＳ２０４で推定された各周辺車両の位置の時系列を予測結果として出力する。
【０１０３】
次に、車線変更最適化処理ルーチンに戻り、ステップＳ１１０において、下位層最適化部３２０は、上記ステップＳ２０８で出力された周辺車両の各々の位置の時系列に基づいて、上記式（１３）〜（１５）における各パラメータを設定する。
【０１０４】
ステップＳ１１２において、下位層最適化部３２０は、上記ステップＳ１０２で取得された自車両の位置及び速度と、上記ステップＳ１０８で予測された周辺車両の各々の位置の時系列とに基づいて、自車両の車線変更のタイミング及び変更先の車線を表すδ毎に、上記式（１２）に示す第１評価関数を最適化するように、自車両の加速度の時系列を生成する。
【０１０５】
ステップＳ１１４において、上位層最適化部３２２は、上記ステップＳ１１２で車線変更のタイミング及び変更先の車線を表すδ毎に生成された自車両の加速度の時系列から算出されるＴ時刻後の自車両の挙動と、上記ステップＳ１０６で生成された現在位置から目的地までの経路とに基づいて、上記式（１７）に示す第２評価関数を最適化するように、自車両の加速度の時系列と自車両の車線変更のタイミング及び変更先の車線を表すδとの組み合わせを求める。
【０１０６】
ステップＳ１１６において、出力部３４は、上記ステップＳ１１４で算出された自車両の加速度の時系列と、自車両の車線変更のタイミング及び変更先の車線を表すδとの組み合わせを車両制御装置３６に出力して、上記ステップＳ１００へ戻る。
【０１０７】
上記の車線変更最適化処理ルーチンが繰り返し実行されることにより、逐次生成された自車両の加速度の時系列と、自車両の車線変更のタイミング及び変更先の車線を表すδとの組み合わせが、車両制御装置３６へ出力され、車両制御装置３６により、自車両の加速度の時系列と、自車両の車線変更のタイミング及び変更先の車線を表すδとの組み合わせに基づく車両の運転操作が行われる。
【０１０８】
以上説明したように、本発明の実施の形態に係る車線変更最適化装置によれば、周辺車両の各々の走行状態に基づいて、周辺車両の各々の挙動の時系列を予測し、自車両の走行状態と、予測された周辺車両の各々の挙動の時系列とに基づいて、自車両の車線変更のタイミング毎に、第１評価関数を最適化するように、自車両の加速度の時系列を生成し、車線変更のタイミング及び変更先の車線を表すδ毎に生成された自車両の加速度の時系列に基づいて、第２評価関数を最適化するように、自車両の加速度の時系列と、自車両の車線変更のタイミング及び変更先の車線を表すδとの組み合わせを求めることにより、車線変更を適切に行うことができる。
【０１０９】
また、複数車線道路上で効率よい運転を実現し、従来手法と比較して著しく燃費の改善と旅行時間とを短縮することができる。
【０１１０】
また、並列計算可能な最適化アルゴリズムを使用し、実時間で車両の自動運転を行うことができる。
【０１１１】
なお、本発明は、各図を用いて説明した実施の形態例に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々変更して適用することが可能である。
【０１１２】
例えば、上記実施の形態では、自車両が自動運転車両である場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、自車両が運転支援対象の車両であっても本発明を適用することができる。例えば、自車両の加速度の時系列と、自車両の車線変更のタイミング及び変更先の車線との組み合わせを、ヒューマンインターフェイスによって車両のドライバに提示する運転支援システムに本発明を適用させることもできる。
【０１１３】
また、上記実施の形態では、第１評価関数には、自車両のエネルギー効率に関する評価関数Ｌａと、自車両の安全な走行に関する評価関数Ｌｂとを含む場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、評価関数Ｌａ及び評価関数Ｌｂが第１評価関数に含まれていなくともよい。
【０１１４】
また、上記実施の形態では、経路生成部３０が現在位置から目的地までの経路を生成する場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、予め入力された現在位置から目的地までの経路を用いてもよい。
【０１１５】
また、上記実施の形態では、現在位置から目的地までの経路に基づいて、自車両の挙動に関する評価関数Ｅ（ｚｈ（ｔ＋Ｔ））を設定する場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、渋滞情報や道路状況に基づいて、自車両の挙動に関する評価関数Ｅ（ｚｈ（ｔ＋Ｔ））を設定してもよい。
【０１１６】
また、上記実施の形態では、自車両の挙動に関する評価関数Ｅ（ｚｈ（ｔ＋Ｔ））として、上記式（１８）を用いる場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、他の評価関数を用いても良い。
【０１１７】
また、上記実施の形態では、周辺車両挙動予測部２８は、上記式（２）に示した運転モデルを用いて、周辺車両の挙動を予測する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、他の運転モデルを用いても良い。
【０１１８】
本発明のプログラムは、記憶媒体に格納して提供するようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１１９】
１０   車線変更最適化装置
１２   入力操作部
１４   車車間通信部
１６   車速センサ
１８   加速度センサ
２０   位置計測部
２２   道路ネットワークデータベース
２４   コンピュータ
２６   情報取得部
２８   周辺車両挙動予測部
３２   最適化部
３０   経路生成部
３４   出力部
３６   車両制御装置
３２０ 下位層最適化部
３２２ 上位層最適化部
【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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