(57)【要約】  本発明は、ホスト車両と呼ばれる車両を安全に運転するとき、ホスト車両に搭載のプロセッサによって実施される、ドライバーを補助する運転補助の方法に関し、ホスト車両は、ホスト車両の軌道に関連する第１の情報を取得する手段と、ホスト車両の近隣の少なくとも一台の他車両の軌道に関連する第２の情報を取得する手段を備え、第１および第２の情報が一定時間毎に取得され、この方法は、衝突リスクを評価し、衝突回避システムの介入を起動するステップを含み、現在の時刻（Ｔｃ）に衝突回避システムの介入を起動するか否かを判断し、現在の時刻（Ｔｃ）と後の時刻（Ｔｌ）との間に取得される追加的な第１および第２の情報に依存して後の時刻（Ｔｌ）において介入判断を延期する介入判断のステップ（５１）を含み、介入判断は、現在の時刻（Ｔｃ）までに取得された第１および第２の情報に基づく第１の判断の予測原価と、現在の時刻（Ｔｃ）と後の時刻（Ｔｌ）の間に取得される追加的な第１および第２の情報の確率を用いて計算された第２の予測判断原価とを考慮し、延期が不必要な介入の確率を減少させるようにした。また、本発明は、運転補助の関連するシステムに関する。【選択図】図３
2016536731.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ホスト車両と呼ばれる車両を安全に運転するとき、前記ホスト車両（２）に搭載のプロセッサによって実施される、ドライバーを補助する運転補助の方法であって、前記ホスト車両（２）は、前記ホスト車両（２）の軌道に関連する第１の情報を取得する手段（２８、３０）と、前記ホスト車両（２）の近隣の少なくとも一台の他車両（４）の軌道に関連する第２の情報を取得する手段（３２）とを備え、前記第１および第２の情報が一定時間毎に取得され、衝突リスクを評価し、衝突回避システム（４０、４２）の介入を起動するステップを含み、現在の時刻（Ｔｃ）に前記衝突回避システムの介入を起動するか否かを判断し、または前記現在の時刻（Ｔｃ）と前記後の時刻（Ｔｌ）との間に取得される追加的な第１および第２の情報に依存して前記後の時刻（Ｔｌ）において介入判断を延期する介入判断のステップ（５１）を含み、
前記介入判断は、前記現在の時刻（Ｔｃ）までに取得された前記第１および第２の情報に基づく第１の判断の予測原価と、前記現在の時刻（Ｔｃ）と前記後の時刻（Ｔｌ）の間に取得される前記追加的な第１および第２の情報の確率を用いて計算された第２の予測判断原価とを考慮し、延期が不必要な介入の確率を減少させるようにしたことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記介入判断のステップは、
ａ）  前記追加的な第１および第２の情報に依存する第１の判断値を計算するステップ（５４）と、
ｂ）  前記衝突回避システムが前記後の時刻（Ｔｌ）に起動されるとき、前記ホスト車両と他車両との間の衝突を回避する確率に依存する第２の判断値を計算するステップ（５６）と、
ｃ）  前記第１の判断値に依存する第１の判断基準と、前記第２の判断値に依存する第２の判断基準とを確認するステップ（５８）と、
ｄ）  前記現在の時刻（Ｔｃ）において前記衝突回避システム（４０、４２）の起動、または前記確認の結果に基づいて前記介入判断（４０、４２）を延期するステップと、を含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記介入の延期を判断するとき、前記後の時刻（Ｔｌ）においてステップａ）〜ステップｄ）が繰り返される、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記第１の判断値は、前記第１の予測判断と前記第２の予測判断原価との差に設定される、請求項２または３に記載の方法。
【請求項５】
前記第１の判断値を計算するステップ（５４）は、
前記現在の時刻（Ｔｃ）における前記ホスト車両（２）と他の何れかの車両（４）との衝突の確率を計算するステップ（７２）と、
前記計算された衝突の確率に基づいて前記第１の予測判断原価を計算するステップ（７４）と、を含む請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記第１の判断値を計算するステップ（５４）は、
前記後の時刻（Ｔｌ）において、前記ホスト車両（２）と、他の何れかの車両（４）との衝突の推定確率を計算するステップ（７６）と、
前記現在の時刻（Ｔｃ）と前記後の時刻（Ｔｌ）との間に取得される前記追加的な第１および第２の情報に関連する確率を用いて、前記後の時刻（Ｔｌ）における前記ホスト車両（２）と他の何れかの車両（４）との前記衝突の推定確率に基づいて前記第２の予測判断原価を計算するステップ（７８）と、を更に含む、請求項４または５に記載の方法。
【請求項７】
前記現在の時刻（Ｔｃ）における衝突の確率の計算（７２）と、前記後の時刻（Ｔｌ）における衝突の推定確率の計算（７６）のために、前記ホスト車両と前記少なくとも一台の他車両との共同運動が、動的ベイジアンネットワークによってモデル化される、請求項５または６に記載の方法。
【請求項８】
前記第２の判断値は、前記現在の時刻（Ｔｃ）における前記衝突回避システムの介入による衝突回避の確率と、前記後の時刻（Ｔｌ）における前記衝突回避システムの介入による衝突回避の確率との差に設定される、請求項２〜７の何れか１項に記載の方法。
【請求項９】
前記第１の情報は、開始時間と、前記現在の時刻（Ｔｃ）との間に規則的にサンプリングされた各時刻における前記ホスト車両（２）の位置、方向および速度を表すデータのベクトルであり、前記第２の情報は、開始時間と、前記現在の時刻（Ｔｃ）との間に規則的にサンプリングされた各時刻における他車両（４）の位置、方向および速度を表すデータのベクトルである、先行する請求項の何れか１項に記載の方法。
【請求項１０】
ホスト車両（２）と呼ばれる車両を安全に運転するとき、ドライバーを補助する運転補助のシステムであって、オンボード処理ユニットを搭載したホスト車両を備え、前記ホスト車両（２）は、前記ホスト車両（２）の軌道に関連する第１の情報を取得する手段（２８、３０）と、前記ホスト車両（２）の近隣の少なくとも一台の他車両（４）の軌道に関連する第２の情報を取得する手段（３２）とを備え、前記第１および第２の情報が一定時間毎に取得され、前記オンボード処理ユニットは、衝突リスク評価ユニットと、前記衝突回避システム（４０、４２）の介入を起動する判断実行ユニットと、を備えるシステムであって、
前記現在の時刻（Ｔｃ）に前記衝突回避システムの介入を起動するか否かを判断し、または前記現在の時刻（Ｔｃ）と前記後の時刻（Ｔｌ）との間に取得される追加的な第１および第２の情報に依存して前記後の時刻（Ｔｌ）において介入判断を延期する介入判断のための手段を更に備え、
前記介入判断は、前記現在の時刻（Ｔｃ）までに取得された前記第１および第２の情報に基づく第１の判断の予測原価と、前記現在の時刻（Ｔｃ）と前記後の時刻（Ｔｌ）との間に取得される前記追加的な第１および第２の情報の確率を用いて計算された第２の予測判断原価とを考慮し、延期が不必要な介入の確率を減少させるようにした。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ホスト車両と呼ばれる車両に搭載のプロセッサによって実施される、前記車両を安全に運転するときに運転手を補助する運転補助方法と、関連する運転補助システムに関する。
【０００２】
本発明の分野は、車両に実装される能動的安全システムの分野である。
【背景技術】
【０００３】
路上の安全性を向上させ、事故を防ぐことは絶えず必要とされている。現在、自家用車等の車両は、道路地図データベースとともに利用するとき、車両の位置および運動に関する第１の情報の取得を可能にする様々なセンサを備えている。また、車両は、隣接車両と呼ばれる、隣接する道路上を移動する他車両に関する第２の情報を提供する追加的なセンサを備えてもよい。このような追加的なセンサは、ライダー、レーダーおよびカメラを含んでいる。一方、車両は、距離センサによって提供される、近隣を移動する他車両の位置および運動に関する情報を受取るようにしてもよい。
【０００４】
能動的安全システムの目的は、ドライバーへの警告、またはブレーキ動作やステアリング等の、車両のコマンドに対する直接行動によって事故を回避または軽減することである。能動的安全システムの原理は、一般に、ホスト車両に関する第１の情報と、他車両に関する第２の情報とに基づく安全性評価モジュールを実装して、交通状況の正確な状態の評価を、その状況に関する衝突の危険性を計算するリスク評価モジュールに提供することである。交通状況は、ホスト車両と所定の瞬間の近隣の他車両の状態を表している。
【０００５】
衝突の危険性は、衝突回避システムによる介入、ドライバーへの警告等の関連する動作による介入、または例えば自動ブレーキ等の自動介入を判断する判断実行モジュールに提供される。
【０００６】
公知の方法では、衝突が起きる前の推定時間と一致する、衝突時間と呼ばれるインジケータが、介入するか否かを判断するために判断実行モジュールによって利用される。
【０００７】
直面する問題は、衝突時間インジケータは不確実であるが、安全性は確保しなければならないということである。安全性に関して、介入は、例えばアラームが発生した場合に、衝突が確実に回避されるように、比較的早期に起動しなければならず、実際の衝突が起きる前に、反応するための、例えばブレーキをかけるための十分な時間をドライバーが確実に有している必要がある。しかしながら、早期の介入の場合、間違った警報が高い割合で生じる可能性がある。そのような間違った警報がドライバーのシステムの採用に悪影響を及ぼす可能性がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明の目的は、衝突回避システムの介入の間違った警報の割合を制限するとともに、同時に事故を回避するために、その介入が確実に間に合うような高いレベルの安全性を維持しながら、運転補助を実行できる方法とシステムを提供することである。
【０００９】
このような目的のため、本発明の第１の態様は、ホスト車両と呼ばれる車両を安全に運転するとき、前記ホスト車両に搭載のプロセッサによって実施される、ドライバーを補助する運転補助の方法に関し、前記ホスト車両は、前記ホスト車両の軌道に関連する第１の情報を取得する手段と、前記ホスト車両の近隣の少なくとも一台の他車両の軌道に関連する第２の情報を取得する手段とを備え、前記第１および第２の情報が一定時間毎に取得され、衝突リスクを評価し、衝突回避システムの介入を起動するステップを含んでいる。この方法は、現在の時刻に前記衝突回避システムの介入を起動するか否かを判断し、または前記現在の時刻と前記後の時刻との間に取得される追加的な第１および第２の情報に依存して前記後の時刻において介入判断を延期する介入判断のステップを含んでいる。前記介入判断は、前記現在の時刻までに取得された前記第１および第２の情報に基づく第１の判断の予測原価と、前記現在の時刻と前記後の時刻の間に取得される前記追加的な第１および第２の情報の確率を用いて計算された第２の予測判断原価とを考慮して、延期が不必要な介入の確率を減少させるようにした。
【００１０】
本発明の方法は、単独または組合せで請求項２〜９に記載された特徴を更に含む。
【００１１】
本発明の第２の態様は、ホスト車両と呼ばれる車両を安全に運転するとき、ドライバーを補助する運転補助のシステムに関し、このシステムは、オンボード処理ユニットを搭載したホスト車両を備え、前記ホスト車両は、前記ホスト車両の軌道に関連する第１の情報を取得する手段と、前記ホスト車両の近隣の少なくとも一台の他車両の軌道に関連する第２の情報を取得する手段とを備え、前記第１および第２の情報が一定時間毎に取得され、前記オンボード処理ユニットは、衝突リスク評価ユニットと、前記衝突回避システムの介入を起動する判断実行ユニットとを備えるシステムであって、前記システムは、前記現在の時刻に前記衝突回避システムの介入を起動するか否かを判断し、または前記現在の時刻と前記後の時刻との間に取得される追加的な第１および第２の情報に依存して前記後の時刻において介入判断を延期する介入判断のための手段を更に備え、前記介入判断は、前記現在の時刻までに取得された前記第１および第２の情報に基づく第１の判断の予測原価と、前記現在の時刻と前記後の時刻との間に取得される前記追加的な第１および第２の情報の確率を用いて計算された第２の予測判断原価とを考慮し、延期が不必要な介入の確率を減少させるようにした。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
詳細な説明と、限定的ではなくて、例示的なものにすぎない以下に列挙した添付図面を考慮することによって本発明は更に明確に理解される。
【図１】図１は、運転補助システムの応用のシナリオを概略的に示している。
【図２】図２は、運転補助システムの機能ブロック図である。
【図３】図３は、本発明による介入判断モジュールによって実施される方法のフローチャートである。
【図４】図４は、本発明の実施の形態による第１の判断値を決定する方法のフローチャートである。
【図５】図５は、本発明の実施の形態による第２の判断値を決定する方法のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
図１は、衝突の危険性があるシーンであって、本発明の補助システムおよびシステムが適用される交通シーン１を示している。
【００１４】
交通シーン１の場合、２台の車両２および４が、第１の道路６と第２の道路８との間の２車線停止道路交差点に向かって前進している。第２の道路８上の車両は、図示されているように、指示１０、１２による通常の路面標識に従って、その交差点で停止しなければならない。
【００１５】
図１のシーンでは車両２が自車両と呼ばれ、運転補助システムを備えたホスト車両であることを想定している。車両４は他車両または隣接車両と呼ばれ、車両２の所定の近隣における別の車両である。
【００１６】
図１に示された状況は通常の交通状況であり、車両２および４が共に夫々の道路上で直線的な軌道を有していると見なしているが、交差点５においては、幾つかのシナリオが想定され、それらのシナリオの内の幾つかは衝突を引き起こす可能性がある。
【００１７】
第１のシナリオＳ１において、ホスト車両２が、交通規則を順守する通常の運転状況に従って道路６上を一定速度で前進し、他車両４が、停止指示１０を守らずに軌道１４に従って直進し続ける。この第１のシナリオＳ１では、夫々の速度により、交差点５において車両２と車両４の間で衝突が起きる可能性がある。
【００１８】
第２のシナリオＳ２によれば、ホスト車両２が、道路６上を一定速度で前進し、他車両４が、停止指示１０を順守することなく軌道１６に従って左折して道路６に進入する。この第２のシナリオＳ２においても、夫々の速度により、交差点５において車両２と車両４の間で衝突が起きる可能性がある。
【００１９】
第３のシナリオＳ３によれば、ホスト車両２が、道路６上を一定速度で前進し、他車両４が、停止指示１０を順守することなく軌道１８に従って右折して道路６に進入する。この第３のシナリオＳ３においても、夫々の速度により、交差点５において車両２と車両４の間で衝突が起きる可能性がある。
【００２０】
第４のシナリオＳ４によれば、ホスト車両２が、道路６上を一定速度で前進し、他車両４が、停止指示１０に従って停止する。この第４のシナリオにおいては、衝突が起きる可能性はない。
【００２１】
ホスト車両２に搭載された運転補助システムは、ヒューマンマシンインタフェースを介して警告を発し、また、潜在的な衝突を避けるために自動的にブレーキをかけることにより、可能性のある衝突を避けるために介入することができる。より一般的には、運転補助システムは、状況評価により、衝突を避けるための自動動作を起動するようになっている。
【００２２】
運転補助システム２０は、図２に概略的に示されているように、入力モジュール２２と、出力モジュール２４と、処理モジュール２６を備えている。
【００２３】
入力モジュール２２は、道路地図情報を格納したデータベース３０と協働して、ホスト車両自体の位置、方向および速度を感知する多数のセンサ２８、例えばＧＰＳ（“ｇｌｏｂａｌ  ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  ｓｙｓｔｅｍ”）センサを備えている。
【００２４】
また、センサ２８は、ホスト車両の相対変位を測定し、ＧＰＳシステムと協働して、各測定時間に、ホスト車両の位置、速度および方向に関するより信頼性の高い情報を提供する慣性計測装置（Ｉｎｅｒｔｉａｌ  Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  Ｕｎｉｔ：ＩＭＵ）を備えていてもよい。
【００２５】
より一般的には、センサ２８は、データベース３０と協働して、一定時間毎に、例えば２００ミリ秒毎に道路６上のホスト車両２の移動、すなわち軌道に関連する一連の第１の情報を生成する。
【００２６】
また、入力モジュール２２は、実施の形態において、一定時間毎に、例えば２００ミリ秒毎に他車両の軌道に関連する第２の情報を受取る通信手段３２を備えている。このような第２の情報は、車両間通信を介して他車両４から送信してもよい。
【００２７】
そのため、入力モジュール２２は、一定時間毎に様々な交通状況に関する第１および第２の情報、すなわちホスト車両とホスト車両の近隣を移動する他車両の相対位置、方向および速度に関する情報を生成する。
【００２８】
実施の形態において、第１および第２の情報は、夫々情報ベクトル
2016536731.tif 000003
，ｔ０＜ｔｋ＜Ｔという形で格納され、各要素ｚｔｋｎは時刻ｔｋに考察したｎ番目の車両の位置、方向および速度を含むトリプレットである。
【００２９】
図１の実施例において、現在の時刻Ｔｃまでのホスト車両２に関連する第１の情報は
2016536731.tif 000004
，ｔ０＜ｔｋ＜Ｔｃと示すことができ、現在の時刻Ｔｃまでの、他車両４に関連する第２の情報は
2016536731.tif 000005
，ｔ０＜ｔｋ＜Ｔｃと示すことができる。
【００３０】
入力モジュール２２は、第１および第２の情報を、処理モジュール２６の状況評価モジュール３４へ伝える。
【００３１】
処理モジュール２６は、例えば搭載コンピュータのプロセッサによって実施される。実施の形態においては、デュアルコアプロセッサが用いられる。
【００３２】
より一般的には、プログラム式マイクロプロセッサまたはマイクロコントローラ、ＡＳＩＣまたは他の集積回路等のオンボード処理ユニットが用いられる。
【００３３】
状況評価モジュール３４は、入力モジュール２２から受け取った第１および第２の情報を結合し、道路交通の所定のモデルに従って、ホスト車両とその環境の真の状態の評価を生成し、その環境はホスト車両の近隣の車両を含んでいる。例えば、後に更に詳細に説明するように、実施の形態において、交通状況は動的ベイジアンネットワーク（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｂａｙｅｓｉａｎ  Ｎｅｔｗｏｒｋ：ＤＢＮ）によってモデル化される。リスク評価モジュール３６は、状況評価モジュール３４によって生成されたホスト車両とその環境の真の状態の評価を処理し、例えばある時刻ｔにおける衝突の可能性の形で衝突リスクを計算し、時刻ｔはその計算が実行されるときの現在の時刻Ｔｃよりも後である。
【００３４】
詳述した実施例においては、ホスト車両２の近隣における一台の他車両４のみが考慮されていることに留意されたい。しかしながら、本発明は、決して単一の他車両に限定されることはなく、ホスト車両の所定の近隣における数台の他車両を考慮することができ、それらの他車両の何れかに関する衝突リスク評価が計算されるものとする。
【００３５】
計算された衝突リスクは、判断実行モジュール３８へ送られ、そのモジュールは、現在の時刻Ｔｃにおいて、介入を起動するか否かを判断するように、または後の時刻Ｔｌ＝Ｔｃ＋ｄｔまで介入判断を延期するか否かを判断するように適応された介入判断を実施する。ただし、ｄｔは好ましくは１００〜１０００ミリ秒から成り、例えば２００ミリ秒に等しい。
【００３６】
判断実行モジュール３８は、制御命令を出力モジュール２４へ送り、アクチュエータモジュール４０に対して自動動作を命令するか、またはヒューマンマシンインタフェースモジュール４２によって、視覚的警報または音響的警報の何れかの警告を発することを命令することにより、衝突回避システムの介入を制御するようになっている。
【００３７】
図３は、ホスト車両２に搭載の運転補助システム２０によって、具体的にはリスク評価モジュール３６と協働して判断実行モジュール３８によって実施される、本発明の実施の形態による運転補助の方法に関する主ステップのフローチャートである。
【００３８】
情報取得ステップ５０では、現在の時刻Ｔｃまでのホスト車両２に関連する第１の情報
2016536731.tif 000006
と、現在の時刻Ｔｃまでの、車両２の近隣における別の車両４に関連する第２の情報
2016536731.tif 000007
とを含む、入力モジュール２２によって生成された観測測定値が取得される。
【００３９】
数台の他車両を考慮してもよく、その場合、第２の情報は、Ｎ台の他車両に関して、情報セット
2016536731.tif 000008
を含むことを留意すべきである。説明を簡単にするために、一台のみの他車両について述べている。
【００４０】
取得した第１および第２の情報は、例えば持続時間Δの期間［Ｔｃ−Δ，Ｔｃ］中に２００ミリ秒毎に観測した車両に関連する利用可能な測定値である。例えば各時刻ｔ∈［Ｔｃ−Δ，Ｔｃ］において、各車両の位置、方向および速度が、上述したように入力モジュール２２によって観測されて記録される。
【００４１】
本発明の方法は、好ましくは判断原価関数（decision cost function）等の古典的な最適化基準に従って、衝突回避システムの介入が、入力モジュール２２によって生成された観測測定値に基づいて、現在の時刻Ｔｃで選択されるシナリオにおいて用いられる。現在の時刻Ｔｃにおいて、搭載出力モジュール２４によって介入を起動するか否かを判断するように、または後の時刻Ｔｌにおいて、その判断を延期する介入判断のステップ５１は、ステップ５２〜ステップ５８を実行することによって実施される。
【００４２】
ステップ５２では、現在の時刻Ｔｃと後の時刻Ｔｌ＝Ｔｃ＋ｄｔとの間に取得される、ｔ∈［Ｔｃ，Ｔｌ］の場合の追加的な第１の情報ｚｔ＊１と追加的な第２の情報ｚｔ＊２に関する確率が計算される。これらの追加的な情報は、現在の時刻Ｔｃではまだ観測されていない観測情報、具体的には各車両の位置、方向および速度と同質である。第１の追加的な情報と第２の追加的な情報は、関連する確率分布を有している。
【００４３】
次のステップ５４では、予測された追加的な第１および第２の情報に依存する第１の判断値Ｖ１が計算される。第１の判断値Ｖ１は、前のステップ５２で計算された追加的な情報の確率と、現在の時刻Ｔｃで計算された、ホスト車両２と考慮する各他車両との間の衝突の確率と、追加的な情報ｚｔ＊１、ｚｔ＊２を考慮したホスト車両２と考慮する各他車両との間の衝突の推定確率とに依存している。
【００４４】
所定の時刻Ｔにおける衝突の確率は、時刻Ｔと将来の時刻Ｔ＋Ｔｈの間に、ホスト車両２と考慮する任意の他車両との間に起きる衝突の確率として理解すべきである。ただし、Ｔｈは数秒程度の時間経過である。
【００４５】
原則として、第１の判断値Ｖ１は、後の時刻Ｔｌまでの将来の時間間隔中に取得される追加的な情報で判断を実行する期待利益（expected benefit）を表している。
【００４６】
次のステップ５６では、後の時刻Ｔｌまで介入判断を延期する期待原価（expected cost）を表す第２の判断値Ｖ２が計算される。
【００４７】
一旦、２つの判断値が計算されると、確認ステップ５８は、第１の判断値Ｖ１に基づく第１の判断基準Ｃ１と、第２の判断値Ｖ２に基づく第２の判断基準Ｃ２を適用する。
【００４８】
第１の基準Ｃ１は、介入延期の判断が肯定的な影響を有するように、または他の観点では、追加的な情報が不必要な介入の確率、この場合には間違った警報の確率を減らす傾向にある。
【００４９】
第２の判断値Ｖ２と第２の基準Ｃ２は、判断の延期が安全性に関するホスト車両の状況を確実に変えないように設計されている。すなわち、後の時刻Ｔｌにおいて衝突回避システムの介入を起動することによって潜在的な衝突を回避できる確率は、時刻Ｔｃにおいて衝突回避システムの介入を起動することによって潜在的な衝突を回避できる確率よりも低くない。
【００５０】
換言すれば、第２の基準Ｃ２は、介入判断が後の時刻Ｔｌまで延期された場合でも、ホスト車両に対して同じ安全条件が適用される。
【００５１】
両判断基準の肯定的確認の場合、介入判断は後の時刻Ｔｌまで延期される。ステップ６０において、現在の時刻ＴｃはＴｃ＋ｄｔに設定され、現在の時刻に達したとき、ステップ６０の後に既に述べた情報取得ステップ５０が続く。
【００５２】
両判断基準の否定的確認の場合、第１の判断基準Ｃ１および／または第２の判断基準Ｃ２が確認されないとき、ステップ５８の後に衝突回避システムを起動するというステップ６２が続く。
【００５３】
衝突回避システムの介入の場合、２つの代案が想定される。
【００５４】
第１の代案では、ホスト車両のコマンドを引き継ぎ、ブレーキ等の正しい動作を自動的に適用するために、アクチュエータ４０が起動される。
【００５５】
第２の代案では、視覚的警告または音響的警報の何れかがヒューマンマシンインタフェースモジュール４２を介して発せられる。
【００５６】
想定される介入６２の種類は、第２の判断値Ｖ２を計算するステップ５２において考慮される。
【００５７】
好適な実施の形態によれば、第１の判断値Ｖ１は、追加的な情報を用いた判断実行に関する統計理論を適用し、図４に概略的に示すステップを含む計算方法を実施することによって計算される。
【００５８】
ホスト車両の状況は、次のようにモデル化することができる。所定の期間［Ｔｃ，Ｔｌ］中、２つの可能性のあるイベント、すなわち現在の時刻Ｔｃから時間経過Ｔｈの範囲内での別の車両との衝突の発生または未発生が考慮される。
【００５９】
したがって、可能性のあるイベントの一組または自然状態は、Ｓ＝｛ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ，−ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ｝となる。
【００６０】
行うべき判断は、衝突回避システムの介入または非介入である２つの可能性のある動作に関係している。
【００６１】
したがって、可能性のある動作の一組は、Ａ＝｛ｉｎｔｅｒｖｅｎｅ，−ｉｎｔｅｒｖｅｎｅ｝となる。
【００６２】
原価関数（cost function）は、衝突の発生または未発生により、以下のように、介入するための判断、または介入しないための判断に関連付けられる。
2016536731.tif 000009
【００６３】
原価値ｃｔ１およびｃｔ２は判断のパラメータであり、それらは初期化ステップ７０において第１の判断値Ｖ１の計算のための入力として与えられる。
【００６４】
好ましくは、原価値ｃｔ１とｃｔ２は、次式によって関連付けられる。
2016536731.tif 000010
【００６５】
λが０〜１から成る場合、例えばλ＝０．３の場合、ｃｔ１＝４２．９、ｃｔ２＝１００である。
【００６６】
第１の判断値Ｖ１は、次式に従って計算される。
2016536731.tif 000011
ただし、ＥＣ（Ｔｃ）は、現在の時刻Ｔｃにおいて利用可能な入力モジュール２２によって与えられた情報のみを用いる判断の第１の予測原価（first expected cost）であり、
2016536731.tif 000012
は、現在の時刻Ｔｃにおいて利用可能な入力モジュール２２によって与えられた情報と、Ｔｃと後の時刻Ｔｌ＝Ｔｃ＋ｄｔとの間に得られる追加的な情報とを用いる判断の第２の予測原価（second expected cost）である。
【００６７】
第１の予測原価ＥＣ（Ｔｃ）を計算するために、現在の時刻Ｔｃまでに入力モジュールによって与えられた情報を前提とする衝突の確率Ｐ（ｓ｜ｚｔ０：Ｔｃ）が、次のステップ７２で計算される。記号ｚｔ０：Ｔｃは、ホスト車両と考慮される他車両の場合の開始時刻ｔ０、例えばｔ０＝０と、現在の時刻Ｔｃとの間の入力モジュール２２からの情報を示している。
【００６８】
次に、ステップ７４では、第１の予測原価ＥＣ（Ｔｃ）が、次式を用いて計算される。
2016536731.tif 000013
【００６９】
式（Eq４）は、現在の時刻Ｔｃにおいて利用可能な情報に基づいて、全体の判断原価を最小限にする一組Ａ＝｛ｉｎｔｅｒｖｅｎｅ，−ｉｎｔｅｒｖｅｎｅ｝で取得した判断の原価ａを与える。
【００７０】
次に、後の時刻Ｔｌまでの追加的な情報を前提とする衝突の確率の推定値Ｐ（ｓ｜ｚｔ０：Ｔｌ）が、ステップ７６で計算される。記号ｚｔ０：Ｔｌは、開始時刻ｔ０と現在の時刻Ｔｃの間の入力モジュール２２からの情報と、現在の時刻Ｔｃと後の時刻Ｔｌとの間の追加的な情報とを示している。確率変数ＺＴｌは、時刻Ｔｌにおいて入力モジュール２２によって与えられた車両に関連する情報を表している。
【００７１】
そして、ステップ７８では、判断の第２の予測原価
2016536731.tif 000014
が、次式のように計算される。
2016536731.tif 000015
【００７２】
式（Eq５）は、時刻Ｔｌにおける情報ｚＴｌの観測の確率Ｐ（ｚＴｌ）を用いている。
【００７３】
代替的な実施の形態において、入力モジュールによって与えられた車両に関連する情報は、個別の確率変数ＺＴｌによって表され、判断の第２の予測原価
2016536731.tif 000016
は、次式のように計算される。
2016536731.tif 000017
【００７４】
次に、ステップ８０では、統計的判断による追加的な情報の予測値である第１の判断値Ｖ１が、式（Eq３）に従って計算される。
【００７５】
ステップ８２では、第１の判断値Ｖ１に関連付けられた第１の判断基準Ｃ１は、Ｖ１＞０に設定される。そのため、Ｖ１がゼロよりも大きい場合、第１の判断基準Ｃ１が確認され、その判断に対して好影響があるように追加的な情報が予測される。
【００７６】
好適な実施の形態によれば、第２の判断値Ｖ２は、図５に示す方法に従って計算される。
【００７７】
第１のステップ９０では、衝突回避システムが、現在の時刻Ｔｃにおいて介入によって衝突を回避できる確率ＰＡ（Ｔｃ）が計算される。
【００７８】
第２のステップ９２では、衝突回避システムが、後の時刻Ｔｌにおいて介入によって衝突を回避できる確率ＰＡ（Ｔｌ）が計算される。
【００７９】
ステップ９０および９２は、並行して実行してもよいことに留意すべきである。
【００８０】
第２の判断値Ｖ２は、既に計算されている確率値ＰＡ（Ｔｃ）と確率値ＰＡ（Ｔｌ）との差として計算される。
【００８１】
第２の判断値に関連する第２の判断基準Ｃ２は、後の時刻Ｔｌにおける衝突回避の確率が、現在の時刻Ｔｃにおける衝突回避の確率よりも低くならないように、Ｖ２＝０となる。
【００８２】
ステップ５２、ステップ７２、ステップ７６、ステップ９０およびステップ９２の確率推定を実行するために、幾つかのモデルを実施することができる。
【００８３】
第１の実施の形態によれば、道路交通のモデルは、Ｐｒｏｃ．ＩＥＥＥ／ＲＳＪ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ  Ｒｏｂｏｔｓ  ａｎｄ  Ｓｙｓｔｅｍｓ、２０１２年、ｐｐ．４８４１−４８４６で公表された、Ｓ．Ｌｅｆｅｖｒｅ、Ｃ．Ｌａｕｇｉｅｒ  ａｎｄ  Ｊ．Ｉｂａｎｅｚ−Ｇｕｚｍａｎによる、“Ｅｖａｌｕａｔｉｎｇ  ｒｉｓｋ  ａｔ  ｒｏａｄ  ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎｓ  ｂｙ  ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ  ｃｏｎｆｌｉｃｔｉｎｇ  ｉｎｔｅｎｔｉｏｎｓ”という記事で提案されているような動的ベイジアンネットワーク（ＤＢＮ）によってモデル化された交通シーンにおける車両の共同運動（joint motion）である。
【００８４】
提案されているＤＢＮは、考慮される各車両のために、
‐時刻ｔにおける車両ｎのドライバーの意図された操縦を示す、確率変数Ｉｔｎによって表されるドライバーの意図された操縦と、
‐時刻ｔにおける車両のドライバーの予測される操縦を示す、確率変数Ｅｔｎによって表される、交通規則に従う予測操縦と、
‐時刻ｔにおいて車両ｎに対して、Φｔｎで表記される確率変数によって表される、位置、速度および方向等の車両の物理的状態と、
‐時刻ｔにおいて車両ｎに対して、Ｚｔｎで表記される確率変数によって表される、測定により入力モジュール２２のセンサによって得られた情報と、
を考慮している。
【００８５】
確率変数Ｉｔｎ、ＥｔｎおよびΦｔｎは隠れた変数であり、一方、Ｚｔｎは観測可能である。
【００８６】
一般的な場合、ホスト車両を含むＮ台の車両が考慮される。
【００８７】
記法の簡略化のために、Ｎ台の車両の場合の変数の結合は因数分解形式で表される。
2016536731.tif 000018
【００８８】
各Ｘｎは、車両ｎと関連付けられている。
【００８９】
時刻ｔにおける所定の状態ベクトルはθｔ＝（Ｅｔ，Ｉｔ，Φｔ）として定義される。ただし、各変数Ｉｎｔ、ＥｔｎおよびΦｔｎに対して、可能値が考慮される。
【００９０】
結合分布（joint distribution）は、次式のように定義できる。
2016536731.tif 000019
【００９１】
これは、前の状況事情（Ｉｔ−１，Φｔ−１）から導出され、意図された操縦Ｉｔｎに影響を及ぼす予測された操縦Ｅｔｎによって拡張された、Ｉｔｎ、ΦｔｎおよびＺｔｎをつなぐ古典的なマルコフの状態空間モデルに相当する。
【００９２】
隠れた変数Ｉｔ、ＥｔおよびΦｔの確率密度関数は、質点と呼ばれる重み付けされたサンプルの一組によって概算され、各質点は、所定の状態θｔと関連付けられる。
【００９３】
時刻ｔにおける、Ｎｐ個の質点の一組、ただし、例えばＮｐ＝４００は｛Ｈｉ，ｔ，ｗｉ，ｔ｝ｉ＝１：Ｎｐで示され、時刻ｔにおける質点ｉの状態はＨｉ，ｔ＝（ＩｔＥｔΦｔ）であり、ｗｉ，ｔは時刻ｔにおける質点ｉの重みである。
【００９４】
時刻ｔ０から全ての車両に対して観測した情報を考慮した、時刻Ｔｃと時刻Ｔｃ＋Ｔｈとの間の衝突の確率は、ドライバーの意図が予測していることと異なる確率として次式によって計算される。
2016536731.tif 000020
【００９５】
式（Eq８）で定義された衝突の確率は、質点フィルタを用いて条件ｊ：（∃ｎ：ＩＴｃｎ≠ＥＴｃｎ）を確認する現在の質点の重みを累計することによって計算することができる。すなわち、
2016536731.tif 000021
【００９６】
式（Eq９）は、ステップ７２において現在の時刻Ｔｃまでに集められた情報を前提とする衝突の確率を計算するために用いられる。
【００９７】
追加的な情報の確率分布と、確率的追加情報を考慮した衝突の確率を計算するために、記載されている確率的運動モデルが以下のように用いられる。
【００９８】
現在の時刻Ｔｃと後の時刻Ｔｌとの間の将来の観測値の確率分布は、２つのステップで計算することができる。第１のステップは、質点フィルタで予測ステップを実行して、確率分布θｔ＋１を得ることである。
【００９９】
第２のステップは、入力モジュール２２のセンサのモデルＰ（Ｚ｜θ）を用いて、観測される追加情報の確率分布ｚＴｌを計算することである。その計算は、考慮する各車両に対して実行されるため、計算ステップ５２が完了する。第１および第２の追加情報の確率分布は、質点当たり一つの可能な観測値ｚＴｌを用いて取得される。
【０１００】
次に、後の時刻Ｔｌにおける衝突の確率は、まず各質点の場合の観測値ｚＴｌで質点フィルタを更新することによって計算される。
【０１０１】
次に、衝突の確率は、条件ｋ：（∃ｎ：ＩＴｌｎ≠ＥＴｌｎ）を確認する質点ｋの重みを累計することによって、上述した計算と同様の方法で計算される。
2016536731.tif 000022
【０１０２】
第１の実施の形態におけるステップ７６では、式（Eq１０）は衝突の確率の推定値の計算に用いられる。
【０１０３】
また、確率的なＤＢＮ運動モデルも、第２の判断値Ｖ２の計算に用いられる現在の時刻Ｔｃおよび後の時刻Ｔｌの衝突回避の確率ＰＡ（Ｔｃ）およびＰＡ（Ｔｌ）の計算に用いられる。
【０１０４】
そして、時刻ｔにおける衝突までの時間ＴＴＣ（ｔ）は、ホスト車両２および別の車両４が同じ走路を同じ速度で、すなわち同じ軌道を維持している場合、両車両間で衝突が生じるまでに残っている時間として定義される。衝突までの時間ＴＴＣ（Ｔｃ）は、所定の状態θＴｃに対して、現在の時刻Ｔｃで計算することができる。
【０１０５】
さらに、後の時刻Ｔｌにおける衝突までの時間ＴＴＣ（Ｔｌ）も、同じ軌道、すなわち同じ走路および同じ速度という前提を維持しながら、現在の時刻で計算することができる。
【０１０６】
時刻ｔにおける停止するまでの時間ＴＴＳ（ｔ）は、衝突回避システムが時刻ｔに起動された場合に、ホスト車両が完全に停止するのに必要な時間として定義される。停止するまでの時間ＴＴＳ（ｔ）は、衝突回避システムによって実施される介入の種類に依存する。
【０１０７】
自動ブレーキが衝突回避システムによって起動される場合、停止するまでの時間は、例えば次式によって計算される。
2016536731.tif 000023
ただし、ｓｔは時刻ｔにおけるホスト車両の速度であり、δは衝突回避システムによって適用された減速度であり、例えばδ＝７ｍ／ｓ２であり、Ｔｍは平均ブレーキシステム応答であり、例えばＴｍ＝０，４ｓ（秒）である。
【０１０８】
衝突回避システムがドライバーに警告するための警報を起動する場合、ドライバーの応答時間を考慮しなければならず、また、停止するまでの時間は次式によって推定することができる。
2016536731.tif 000024
ただし、Ｔｒは、ドライバーの平均反応時間であり、例えばＴｒ＝１．４ｓ（秒）である。
【０１０９】
そして、式（Eq１２）は、現在の時刻Ｔｃにおける停止するまでの時間ＴＴＳ（Ｔｃ）および後の時刻Ｔｌにおける停止するまでの時間ＴＴＳ（Ｔｌ）の計算に用いられる。
【０１１０】
ＴＴＳ（Ｔｌ）を計算するために、後の時刻Ｔｌにおけるホスト車両速度が現在の時刻Ｔｃにおけるホスト車両速度から予測され、その車両は同じ軌道を維持していると見なしている。
【０１１１】
実施の形態において、速度はｓＴｌ＝ｓＴｃとなるように一定を維持すると仮定されている。
【０１１２】
代替的な実施の形態において、現在の時刻におけるホスト車両の減速のレベルは、後の時刻Ｔｌにおけるその車両の速度の予測に用いられる。
【０１１３】
本発明の本実施の形態では、現在の時刻Ｔｃにおいて衝突回避システムを起動することによって衝突を回避することができる確率ＰＡ（Ｔｃ）は、各質点の場合のＴＴＣ（Ｔｃ）とＴＴＳ（Ｔｃ）の値を計算することにより、および条件ｉ：（ＴＴＣ（Ｔｃ）＞ＴＴＳ（Ｔｃ））を確認する現在の質点ｉの重みを合計することによって計算される。
2016536731.tif 000025
【０１１４】
本発明の本実施の形態では、後の時刻Ｔｌにおいて衝突回避システムを起動することによって衝突を回避することができる確率ＰＡ（Ｔｌ）は、各質点の場合のＴＴＣ（Ｔｌ）およびＴＴＳ（Ｔｌ）の値を計算することにより、および条件ｊ：（ＴＴＣ（Ｔｌ）＞ＴＴＳ（Ｔｌ））を確認する現在の質点ｊの重みを合計することによって計算される。
2016536731.tif 000026
【０１１５】
そして、第２の判断値は式（Eｑ１３）と式（Eq１４）を適用することによって得られた値を減算することによって、ステップ９４に関連して示すように計算される。
【０１１６】
本発明の第２の実施の形態によれば、ステップ５２、ステップ７２、ステップ７６、ステップ９０およびステップ９２の確率推定を実行するために、異なる非ベイジアン交通モデルが用いられる。
【０１１７】
ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ  Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ  ＳｙｓｔｅｍｓＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ（２００７年）の記録で公表されている、Ｓａｕｎｉｅｒ等による“Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｖｉｓｉｏｎ−Ｂａｓｅｄ  Ａｕｔｏｍａｔｅｄ  Ｒｏａｄ  Ｓａｆｅｔｙ  Ａｎａｌｙｓｉｓ”という記事で提案されている交通モデルが用いられる。
【０１１８】
この第２の実施の形態において、所定の時刻Ｔにおける２台の車両間の衝突の確率は、様々な外挿的前提に基づいている。ホスト車両と近隣の別の車両を含む道路状況の場合、各車両に対して、現在の時刻Ｔｃまでの観測情報に基づいて外挿的前提の一組が得られる。外挿的前提およびそれらに付随する確率が前の学習段階で取得される。
【０１１９】
そして、時刻Ｔｃと時刻Ｔｃ＋Ｔｈとの間の衝突の確率が、次式を用いて現在の時刻Ｔｃにおいて計算される。
2016536731.tif 000027
ただし、Ｑｉはホスト車両の場合の外挿的前提の一組を表し、Ｑｊは他車両の場合の外挿的前提の一組であり、Δｉ，ｊ＝ｔｉ，ｊ−Ｔｃであり、ｔｉ，ｊは外挿的前提Ｑｉ，Ｑｊの場合のホスト車両と他車両との間の衝突の予測時間であり、σは一定値であり、例えば平均ユーザ反応時間Ｔｒに等しく選択される。
【０１２０】
式（Eq１５）は、この第２の実施の形態におけるステップ７２での衝突の確率の推定値を計算するのに用いられる。
【０１２１】
現在の時刻Ｔｃと後の時刻Ｔｌとの間に得られる追加情報の確率は、外挿的前提の学習した確率から計算され、追加情報の一組は各外挿的前提と一致している。
【０１２２】
現在の時刻Ｔｃまでの観測した情報に基づく各車両の外挿的前提は、現在の時刻Ｔｃにおける衝突の確率の計算と同様の方法で、後の時刻Ｔｌでの衝突の確率を計算するために、後の時刻Ｔｌに拡大適用することができる。
【０１２３】
そのため、式（Eq１５）はステップ７６の後の時刻Ｔｌにおける衝突の確率を計算するようになっている。
【０１２４】
そして、各外挿的前提に対して、現在の時刻Ｔｃおよび後の時刻Ｔｌにおける衝突回避の確率が、例えば、全ての車両は、その速度を一定に維持すると仮定することによって計算され、その後、衝突回避の夫々の確率が計算される。
【０１２５】
本発明は、有利には、現在の時刻と後の時刻との間に取得される追加的な情報に依存して、介入の決断を延期するための方法を提供する。
【図１】
2016536731.tif 000028
【図２】
2016536731.tif 000029
【図３】
2016536731.tif 000030
【図４】
2016536731.tif 000031
【図５】
2016536731.tif 000032
【国際調査報告】
2016536731.tif 000033
2016536731.tif 000034