JP4561863B2

JP4561863B2 - 移動体進路推定装置

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Publication number: JP4561863B2
Application number: JP2008099447A
Authority: JP
Inventors: 宏明清水
Original assignee: Toyota Motor Corp
Current assignee: Toyota Motor Corp
Priority date: 2008-04-07
Filing date: 2008-04-07
Publication date: 2010-10-13
Anticipated expiration: 2028-04-07
Also published as: DE102009016568B4; US8615109B2; JP2009251953A; DE102009016568A1; US20090252380A1; US20110235864A1

Description

本発明は、車両などの移動体の進路を推定する移動体進路推定装置に関する。

従来、移動体進路推定装置として、例えば特開２００７−２３０４５４号公報に記載されるように、複数の物体に含まれる特定の物体が取り得る進路を推定するものであって、複数の物体が時間経過とともに取りうる位置の変化を時間および空間から構成される時空間上での軌跡として生成し、その軌跡を用いて複数の物体の進路を予測し、その予測結果に基づいて特定の物体の取りうる進路と他の物体の取りうる進路との干渉度を定量的に算出するものが知られている。
特開２００７−２３０４５４号公報

しかしながら、従来の移動体進路推定装置にあっては、進路を推定したい特定物体の周囲に存在する他の複数の物体の動きを全て考慮し進路を推定するため、特定物体からは見えていない他の物体の動きも考慮している。その結果、適切な進路推定が行えないおそれがある。

そこで本発明は、このような技術課題を解決するためになされたものであって、適切な進路推定を可能にした移動体進路推定装置を提供することを目的とする。

すなわち、本発明に係る移動体進路推定装置は、自移動体周辺の情報を取得する周辺情報取得手段と、周辺情報取得手段により取得された周辺情報に基づいて自移動体周辺に存在する移動体から一つの移動体を特定し、特定した特定移動体の進路を、該特定移動体の個体情報に基づいて推定する進路推定手段と、自移動体に保存されるデータベース又は特定移動体との通信により、特定移動体の認識可能領域に関する認識情報を取得する認識情報取得手段と、を備え、進路推定手段は、認識情報取得手段により取得された特定移動体の認識情報に基づいて特定移動体の進路を推定することを特徴とする。

この発明によれば、認識情報取得手段により取得された特定移動体の認識情報に基づいて特定移動体の進路を推定するので、より正確に特定移動体の進路を推定することができる。従って、このように特定移動体の立場にたって特定移動体の進路を推定することにより、適切な進路推定を行うことが可能となる。しかも、この場合、特定移動体が認識する情報以外の情報を考慮する必要はないので、推定処理速度の向上を図ることができると共に、進路推定の精度を高めることができる。なお、ここでの認識情報には、特定移動体から直接視認できる情報のみならず、直接視認できなくても通信等で得られる情報も含まれる。

また本発明に係る移動体進路推定装置において、認識情報取得手段は、特定移動体から視認可能領域を含む情報を取得することが好適である。

この発明によれば、認識情報取得手段は特定移動体から視認可能領域を含む情報を取得するので、特定移動体の視認可能領域内の情報に基づいて適切な進路推定を行うことが可能となる。しかも、特定移動体の視認可能領域以外の情報を考慮しなくても良いので、推定処理量が少なくなり、処理速度を向上することができると共に、進路推定の精度を高めることができる。

また本発明に係る移動体進路推定装置において、認識情報取得手段は、特定移動体との通信により特定移動体の視認可能領域を含む情報を取得することが好適である。

この発明によれば、特定移動体との通信によりその特定移動体の認識可能領域に関する認識情報を取得するので、より正確に特定移動体の取りうる進路を推定することが可能となり、適切な進路推定を行うことができる。

また本発明に係る移動体進路推定装置において、認識情報取得手段は、特定移動体の個体情報に基づき、特定移動体の視認可能領域を含む情報を取得することが好適である。

この発明によれば、より正確に特定移動体の取りうる進路を推定することが可能となり、適切な進路推定を行うことができる。なお、ここでの特定移動体の個体情報は、特定移動体の視認可能領域を算出するために必要な情報である。例えば特定移動体が車である場合に、車種によって車の幅などの大きさやピラーの位置等が相違するので、視認可能領域は異なる。従って、車の大きさを表す情報やピラー位置情報を含む情報は個体情報になる。このように個体情報を考慮することで高精度な視認可能領域の算出が可能になる。

本発明によれば、適切な進路推定を可能にした移動体進路推定装置を提供することができる。

以下、添付図面を参照して本発明の実施形態について説明する。なお、図面の説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。

（第１実施形態）
本実施形態に係る移動体進路推定装置１は、自動運転車両のコントローラに適したものであり、他車両の進路を推定する装置である。

図１は本実施形態に係る移動体進路推定装置の構成を示すブロック図である。図１に示すように、移動体進路推定装置１は、物体検出ＥＣＵ５、位置算出ＥＣＵ６、観測可能物体抽出ＥＣＵ７及び物体進路予測ＥＣＵ８を備えている。これらのＥＣＵは、各制御を行うものであり、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、入力信号回路、出力信号回路、電源回路などにより構成されている。物体検出ＥＣＵ５はカメラ２とレーザレーダ３に接続され、位置算出ＥＣＵ６はＧＰＳ受信機４に接続されている。

カメラ２は、単眼カメラ、ステレオカメラ、赤外線カメラ等が適用でき、他車両、歩行者、路側物等の対象物を撮像することにより、自車両周辺の状況を取得するためのものである。

レーザレーダ３は、レーザ光を水平方向にスキャンしながら自車両の周囲へ発信し、他車両や歩行者の表面で反射された反射波を受信して、他車両や歩行者との距離・方向及び接近速度を検知するためのものである。他車両や歩行者の方向は反射波の角度、距離は電波を発射してから反射波が帰ってくるまでの時間、他車両や歩行者の速度は反射波の周波数変化を利用して検知する。

ＧＰＳ受信機４は、自車両の位置を検出するためのＧＰＳ（Global Positioning System）衛星信号を受信し、受信されたＧＰＳ衛星信号に基づき自車両の位置を検出するためのものである。ＧＰＳ受信機４は、自車両の位置情報を位置算出ＥＣＵ６に出力する。

物体検出ＥＣＵ５は、自車両周辺の情報を取得する周辺情報取得手段であり、カメラ２が出力した画像信号と、レーザレーダ３が出力した複数の他車両の信号とを取得し、複数の他車両を検出する。そして、物体検出ＥＣＵ５は、検出した他車両の情報を位置算出ＥＣＵ６へ出力する。

位置算出ＥＣＵ６は、物体検出ＥＣＵ５に接続され、物体検出ＥＣＵ５により検出された複数の他車両から車両を特定することができる。例えば、対向車線を走行する複数の対向車両のうち、自車両に最も接近している車両を選択することができる。また、この位置算出ＥＣＵ６は、特定された車両（以下、特定車両という）の情報と、ＧＰＳ受信機４が出力した自車両の絶対位置に基づいて、特定車両の絶対位置を算出する機能を有している。そして、位置算出ＥＣＵ６は、算出した特定車両の絶対位置の結果を観測可能物体抽出ＥＣＵ７に出力する。

観測可能物体抽出ＥＣＵ７は、位置算出ＥＣＵ６と地図情報保存装置９に接続されている。地図情報保存装置９は、道路情報や道路周辺構造物等を含む地図情報が予め保存されている装置であり、例えばＧＰＳ受信機４が出力した信号に基づいて自車両周辺の地図情報を読み込み、観測可能物体抽出ＥＣＵ７に出力する。道路周辺構造物の情報としては、例えば、構造物の形状、長さ、高さ等が挙げられる。

観測可能物体抽出ＥＣＵ７は、認識情報取得手段であり、位置算出ＥＣＵ６から出力された特定車両の絶対位置と、地図情報保存装置９から出力された自車両周辺の地図情報に基づいて、特定車両の観測可能物体を抽出する。ここで、特定車両の観測可能物体とは、特定車両の運転席から見えている物体といい、その物体としては、二輪車を含む他車両、歩行者などが挙げられる。そして、観測可能物体抽出ＥＣＵ７は、抽出した特定車両の観測可能物体の情報を物体進路予測ＥＣＵ８に出力する。

物体進路予測ＥＣＵ８は、進路推定手段であり、観測可能物体抽出ＥＣＵ７により抽出された特定車両の観測可能物体の情報に基づいて、これらの観測可能物体のそれぞれの予想進路を生成し、更に生成した結果に基づき特定物体の進路を予測する。そして、物体進路予測ＥＣＵ８は、予測した特定物体の予想進路の結果を出力部１０に出力する。出力部１０は、例えば特定物体の予想進路の結果に応じて自車両の進路を決定し、操舵アクチュエータや駆動アクチュエータ等を自動制御する。

次に、第１実施形態に係る移動体進路推定装置１の動作について説明する。

図２は、Ｔ字路において実施形態に係る移動体進路推定装置が適用される状況を示す説明図である。図２に示すように、Ｔ字路において、移動体進路推定装置１を搭載した自車両Ｍ１１と対向車両Ｍ１２とが優先道路を走行し、他車両Ｍ１３が非優先道路を走行している。自車両Ｍ１１の後方には、オートバイクＭ１４が走行している。また、対向車両Ｍ１２の左側の角部には、大きな建物Ｔがある。

図３は、第１実施形態に係る移動体進路推定装置の動作を示すフローチャートである。図３に示す制御処理は、例えばイグニッションオンされてから所定の周期（例えば、１００〜１０００ｍｓ）で繰り返し実行される。

初めに、Ｓ１１の処理では、自車両Ｍ１１の周囲の他車両や歩行者等の物体を検出する。検出方法は、既存の方法であればよく、例えば、レーザレーダ３を用いて自車両Ｍ１１の周囲をスキャンし、対向車両Ｍ１２、他車両Ｍ１３及びオートバイクＭ１４の位置を計測し、連続した時間での位置の変化からこれらの車両のそれぞれの速度を計測する。また、カメラ２により撮像された画像に基づいて、対向車両Ｍ１２、他車両Ｍ１３及びオートバイクＭ１４を含む周囲の他車両や歩行者等の物体を検出する。

Ｓ１１の処理に続くＳ１２の処理では、Ｓ１１の処理で検出した複数の車両から、進路を予測したい特定物体を一つ選択する。例えば、対向車線を走行する複数の対向車両のうち、自車両Ｍ１１に最も接近している対向車両Ｍ１２を選択する。

Ｓ１２の処理に続くＳ１３の処理では、ＧＰＳ受信機４が受信されたＧＰＳ衛星信号に基づいてから自己位置を検出し、自車両Ｍ１１の絶対位置を求める。そして、Ｓ１３の処理に続くＳ１４の処理では、対向車両Ｍ１２の自車両Ｍ１１からの相対位置と、自車両Ｍ１１の絶対位置に基づいて、対向車両Ｍ１２の絶対位置を算出する。

Ｓ１４の処理に続くＳ１５の処理では、Ｓ１４の処理で算出した対向車両Ｍ１２の絶対位置に応じて、地図情報保存装置９から対向車両Ｍ１２の周囲の地図情報を読み込む。地図情報は、地図上の道路構造物によって対向車両Ｍ１２が遮蔽されるか否かを判断できる情報であって、少なくとも道路構造物の高さ方向の情報をもっている。

Ｓ１５の処理に続くＳ１６の処理では、対向車両Ｍ１２から見て、周囲にある他の物体が道路構造物により遮蔽されるか否かを判定し、遮蔽されて見えない物体を除去し、遮蔽されない物体のみを抽出する。具体的には、図２に示すように、特定物体として対向車両Ｍ１２を選択した場合に、対向車両Ｍ１２から他の物体が見えるか否かを判定する。

そのために、例えば対向車両Ｍ１２の運転席Ｐ１から建物Ｔ角部の頂点Ｐ２を通過する直線Ｌ１を引くと、この直線Ｌの左側の視野は建物Ｔによって遮蔽され、遮蔽領域Ｈ１が形成される。そして、他車両Ｍ１３はこの遮蔽領域Ｈ１内にあるため、対向車両Ｍ１２からは見えないと判定される。一方、自車両Ｍ１１と対向車両Ｍ１２との間には遮蔽物等がないので、自車両Ｍ１１は対向車両Ｍ１２からは見えると判定される。

また、対向車両Ｍ１２からの運転席Ｐ１から、運転席Ｐ１から見た場合における自車両Ｍ１１の左右両端を通過する直線Ｌ２、Ｌ３をそれぞれ引くと、直線Ｌ１とＬ２との間であって自車両Ｍ１１の後方は、自車両Ｍ１１によって遮蔽され、遮蔽領域Ｈ２が形成される。そして、オートバイクＭ１４はこの遮蔽領域Ｈ２内にあるため、対向車両Ｍ１２からは見えないと判定される。以上より、対向車両Ｍ１２から見える物体は、自車両Ｍ１１のみとなる。そして、他車両Ｍ１３及びオートバイクＭ１４は除去され、自車両Ｍ１１は抽出される。

Ｓ１６の処理に続くＳ１７の処理では、Ｓ１６の処理で抽出した物体の予想進路を生成する。Ｓ１６の処理において自車両Ｍ１１のみが抽出されたので、自車両Ｍ１１の予想進路が生成される。ここで、対向車両Ｍ１２からは、自車両Ｍ１１は単なる物体として扱われるため、自車両Ｍ１１がプランしている進路に関わらず、他の物体と同様な進路生成をするものとする。なお、進路生成方法は周知の方法で行えばよい。例えば、逐次時間の経過で変化する位置の軌跡を確率的に表現する方法が挙げられる。具体的には、対向車両Ｍ１２から見える自車両Ｍ１１が時間経過とともに取りうる位置の変化を時間から構成される時間上での軌跡として生成し、その軌跡を用いて自車両Ｍ１１の進路を予測し、その予測結果に基づいて自車両Ｍ１１の取りうる進路と他の物体の取りうる進路との干渉度を定量的に算出することより、自車両Ｍ１１の進路を生成する。

Ｓ１７の処理に続くＳ１８の処理では、特定物体の予想進路を決定する。具体的には、Ｓ１７の処理で生成した対向車両Ｍ１２の周囲の他の物体（すなわち自車両Ｍ１１）の予想進路に基づいて、対向車両Ｍ１２の予想進路を決定する。なお、進路決定方法は周知の方法で行えばよい。例えば、互いに干渉する軌跡をとるであろう確率を低下させる方法が挙げられる。

Ｓ１８の処理に続くＳ１９の処理では、検出物体全てに対して予想進路を決定するか否かを判定する。特定物体としての対向車両Ｍ１２について予想進路を決定した後に、他車両Ｍ１３とオートバイクＭ１４とを順次に選択し、上述した処理を繰り返し、これらの物体の進路をそれぞれ生成し決定する。そして、検出物体全てに対して予想進路を決定した後に、一連の制御処理を終了する。

以上のように、本実施形態に係る移動体進路推定装置１によれば、対向車両Ｍ１２、他車両Ｍ１３、オートバイクＭ１４をそれぞれ選択し、これらの物体の視認情報に基づいてそれぞれの予想進路を推定するので、より正確に予想進路を推定することができる。このように対向車両Ｍ１２、他車両Ｍ１３及びオートバイクＭ１４の立場にたって車両の予想進路を推定することにより、適切な進路推定を行うことが可能となる。しかも、これらの車両の視認範囲外の情報を考慮しなくても良いので、推定処理量が少なくなり、処理速度を向上することができると共に、進路推定の精度を高めることができる。

（第２実施形態）
次に、本発明の第２実施形態に係る移動体進路推定装置について説明する。

図４は本実施形態に係る移動体進路推定装置の構成を示すブロック図である。図４に示すように、本実施形態に係る移動体進路推定装置１１と第１実施形態の移動体進路推定装置１との相違点は、観測物体特定ＥＣＵ１２と受信装置１３とを備えることである。すなわち、移動体進路推定装置１１は、物体検出ＥＣＵ５、位置算出ＥＣＵ６、観測物体特定ＥＣＵ１２、物体進路予測ＥＣＵ８を備え、受信装置１３は観測物体特定ＥＣＵ１２に接続されている。

受信装置１３は、自車両の周辺の他車両と車車間通信を行うためのものであり、例えば、対向車線を走行する対向車両と自車両の後続車両（二輪車を含む）からこれらの車両情報を受信する。受信装置１３は、受信した他車両の情報を観測物体特定ＥＣＵ１２に出力する。

観測物体特定ＥＣＵ１２は、認識情報取得手段であり、位置算出ＥＣＵ６と物体進路予測ＥＣＵ８との間に設けられている。観測物体特定ＥＣＵ１２は、位置算出ＥＣＵ６から出力された特定車両の絶対位置と、受信装置１３から出力された特定車両の情報に基づいて、特定車両の観測物体を特定する。ここで、特定車両の観測物体とは、特定車両の運転席から見えている物体といい、その物体としては、二輪車を含む他車両、歩行者などが挙げられる。そして、観測物体特定ＥＣＵ１２は、特定した特定車両の観測物体の情報を物体進路予測ＥＣＵ８に出力する。

一方、自車両と車車間通信を行う他車両に搭載された制御装置１４は、例えばカメラ２、レーザレーダ３、ＧＰＳ受信機４、物体検出ＥＣＵ５、位置算出ＥＣＵ６及び送信装置１５から構成されている。送信装置１５は、位置算出ＥＣＵ６に接続され、算出した周辺の他の車両の絶対位置と自己位置とを含む情報を周囲の車両に送信する。

次に、第２実施形態に係る移動体進路推定装置１１の動作について説明する。以下の説明においては、図２に示すような状況を想定して説明する。

図５は、第２実施形態に係る移動体進路推定装置の動作を示すフローチャートである。図５に示す制御処理は、例えばイグニッションオンされてから所定の周期（例えば、１００〜１０００ｍｓ）で繰り返し実行される。

初めに、Ｓ２１の処理では、自車両Ｍ１１の周囲の他車両や歩行者等の物体を検出する。検出方法は、既存の方法であればよく、例えば、レーザレーダ３を用いて自車両Ｍ１１の周囲をスキャンし、対向車両Ｍ１２、他車両Ｍ１３及びオートバイクＭ１４の位置を計測し、連続した時間での位置の変化からこれらの車両のそれぞれの速度を計測する。また、カメラ２により撮像された画像に基づいて、対向車両Ｍ１２、他車両Ｍ１３及びオートバイクＭ１４を含む周囲の他車両や歩行者等の物体を検出する。

Ｓ２１の処理に続くＳ２２の処理では、Ｓ２１の処理で検出した複数の車両から、進路を予測したい特定物体を一つ選択する。例えば、対向車線を走行する複数の対向車両のうち、自車両Ｍ１１に最も接近している対向車両Ｍ１２を選択する。

Ｓ２２の処理に続くＳ２３の処理では、対向車両Ｍ１２から受信した情報を読み込む。これらの情報は、対向車両Ｍ１２の車両情報と、対向車両Ｍ１２により検出された物体とを含んでいる。そして、対向車両Ｍ１２により検出された物体には、対向車両Ｍ１２が直接観測できる物体のみならず、対向車両Ｍ１２が直接観測できなくても、車車間通信で得られた物体も含まれている。図２に示す状況において、他車両Ｍ１３とオートバイクＭ１４とは、それぞれ遮蔽領域Ｈ１、Ｈ２内にあるので対向車両Ｍ１２からは直接観測できないが、対向車両Ｍ１２は、他車両Ｍ１３とオートバイクＭ１４との車車間通信でこれらの車両を検出することができる。

Ｓ２３の処理に続くＳ２４の処理では、対向車両Ｍ１２により検出された物体から対向車両Ｍ１２が観測できる物体を選択する。図２に示す状況においては、対向車両Ｍ１２が観測できる物体は、自車両Ｍ１１のみとなるので、自車両Ｍ１１は選択される。

Ｓ２５の処理では、Ｓ２４の処理で選択した物体の予想進路を生成する。自車両Ｍ１１のみが選択されるので、自車両Ｍ１１の予想進路が生成される。なお、進路生成方法は周知の方法で行えばよい。例えば、逐次時間の経過で変化する位置の軌跡を確率的に表現する方法が挙げられる。

Ｓ２６及びＳ２７の処理は、上述した第１実施形態のＳ１８、Ｓ１９の処理と同様のため、重複説明を省略する。そして、検出物体全てに対して予想進路を決定した後に、一連の制御処理を終了する。

以上のように、本実施形態に係る移動体進路推定装置１１によれば、第１実施形態に係る移動体進路推定装置１と同様な作用効果に加え、対向車両Ｍ１２との車車間通信により対向車両Ｍ１２の観測可能物体の情報を得られるので、より正確に対向車両Ｍ１２の取りうる進路を推定することが可能となり、適切な進路推定を行うことができる。

（第３実施形態）
次に、本発明の第３実施形態に係る移動体進路推定装置について説明する。

図６は本実施形態に係る移動体進路推定装置の構成を示すブロック図である。図６に示すように、本実施形態に係る移動体進路推定装置１６と第１実施形態の移動体進路推定装置１との相違点は、死角算出ＥＣＵ１７、観測物体選択ＥＣＵ１８、個体認証ＥＣＵ１９及び個体別死角情報ＤＢ２０を備えることである。

個体認証ＥＣＵ１９は、物体検出ＥＣＵ５に接続され、物体検出ＥＣＵ５により検出された複数の他車両の個体認証を行う。例えば、個体認証ＥＣＵ１９は、カメラ２により撮像された他車両の画像やナンバープレートの読み取りから車種の認証を行う。個体別死角情報ＤＢ２０は、車種ごとの死角情報が予め記憶されているものである。この個体別死角情報ＤＢ２０は、個体認証ＥＣＵ１９に接続され、個体認証ＥＣＵ１９が出力した車種の結果に応じて、その車両固有の死角情報を抽出し、死角算出ＥＣＵ１７に出力する。

死角算出ＥＣＵ１７は、個体別死角情報ＤＢ２０と位置算出ＥＣＵ６に接続され、個体別死角情報ＤＢ２０から出力された車両固有の死角情報と、位置算出ＥＣＵ６から出力された特定車両の絶対位置に基づいて、その特定車両の死角領域を算出する。そして、死角算出ＥＣＵ１７は、算出した特定車両の死角領域の結果を観測物体選択ＥＣＵ１８に出力する。観測物体選択ＥＣＵ１８は、認識情報取得手段であり、死角算出ＥＣＵ１７から出力された特定車両の死角領域の結果に基づき、特定車両の死角領域に入っていない物体であって特定車両から観測できる物体を選択し、その選択された結果を物体進路予測ＥＣＵ８に出力する。

次に、第３実施形態に係る移動体進路推定装置１６の動作について説明する。

図７は、Ｔ字路において実施形態に係る移動体進路推定装置が適用される状況を示す説明図である。図７に示すように、Ｔ字路において、移動体進路推定装置１６を搭載した自車両Ｍ１５と対向車両Ｍ１６とが優先道路を走行し、オートバイクＭ１７とＭ１８はそれぞれ対向車両Ｍ１６の左側と後方を走行している。オートバイクＭ１７は、対向車両Ｍ１６の死角領域Ｈ３内に入っている。

図８は、第３実施形態に係る移動体進路推定装置の動作を示すフローチャートである。図８に示す制御処理は、例えばイグニッションオンされてから所定の周期（例えば、１００〜１０００ｍｓ）で繰り返し実行される。

初めに、Ｓ３１の処理では、自車両Ｍ１５の周囲の他車両や歩行者等の物体を検出する。検出方法は、既存の方法であればよく、例えば、レーザレーダ３を用いて自車両Ｍ１５の周囲をスキャンし、対向車両Ｍ１６、オートバイクＭ１７，Ｍ１８の位置を計測し、連続した時間での位置の変化からこれらの車両のそれぞれの速度を計測する。また、カメラ２により撮像された画像に基づいて、対向車両Ｍ１２、オートバイクＭ１７，Ｍ１８を検出する。

Ｓ３１の処理に続くＳ３２の処理では、Ｓ３１の処理で検出した複数の車両から、進路を予測したい特定物体を一つ選択する。例えば、対向車線を走行する複数の車両のうち、自車両Ｍ１５に最も接近している対向車両Ｍ１６を選択する。

Ｓ３２の処理に続くＳ３３の処理では、Ｓ３２の処理で選択した対向車両Ｍ１２の個体情報を特定する。例えば対向車両Ｍ１６の車種を特定する。車種の特定方法は、従来の方法であればよい。例えば、カメラ２により撮像された対向車両Ｍ１６の画像に基づき、画像のパターンマッチングにより車種を特定し、又はナンバープレートを読み取り、データベースから車種を特定する。

Ｓ３３の処理に続くＳ３４の処理では、Ｓ３３の処理で特定した対向車両Ｍ１６の個体情報に応じて、対向車両Ｍ１６固有の死角情報を個体別死角情報ＤＢ２０から読み取り、死角領域を特定する。例えば、図７に示すように、対向車両Ｍ１６の死角領域Ｈ３を特定する。

Ｓ３４の処理に続くＳ３５の処理では、Ｓ３４の処理で特定した死角領域内に入っている物体を除去し、死角領域に入っていない物体のみを抽出する。図７では、対向車両Ｍ１６にとって、自車両Ｍ１５とオートバイクＭ１８は見えるが、オートバイクＭ１７は死角領域Ｈ３内にあるので、対向車両Ｍ１６からは見えない。

Ｓ３５の処理に続くＳ３６の処理では、対向車両Ｍ１６から見える物体の予想進路を生成する。Ｓ３５の処理において自車両Ｍ１５及びオートバイクＭ１８が抽出されたので、自車両Ｍ１５とオートバイクＭ１８との予想進路がそれぞれ生成される。なお、進路生成方法は周知の方法で行えばよい。例えば、逐次時間の経過で変化する位置の軌跡を確率的に表現する方法が挙げられる。

Ｓ３６の処理に続くＳ３７の処理では、特定物体の予想進路を決定する。具体的には、Ｓ３６の処理で生成した自車両Ｍ１５とオートバイクＭ１８との予想進路に基づき、対向車両Ｍ１６の予想進路を決定する。なお、進路決定方法は周知の方法で行えばよい。例えば、互いに干渉する軌跡をとるであろう確率を低下させる方法が挙げられる。

Ｓ３７の処理に続くＳ３８の処理では、検出物体全てに対して予想進路を決定するか否かを判定する。特定物体としての対向車両Ｍ１６について予想進路を決定した後に、オートバイクＭ１７、Ｍ１８を順次に選択し、上述した処理を繰り返し、これらの物体の進路をそれぞれ生成し決定する。そして、検出物体全てに対して予想進路を決定した後に、一連の制御処理を終了する。

以上のように、本実施形態に係る移動体進路推定装置１６によれば、第１実施形態に係る移動体進路推定装置１と同様な作用効果に加え、車両Ｍ１６の個体情報に応じて、対向車両Ｍ１６固有の死角領域を特定し、その死角情報内にある物体を除去することで、より正確に対向車両Ｍ１６の取りうる進路を推定することが可能となり、適切な進路推定を行うことができる。

なお、本実施形態において、観測物体選択ＥＣＵ１８は特定車両の死角領域に基づいて特定車両から観測できる物体を特定するが、これに限らず、特定車両が備えているセンシング能力情報から各物体が観測できる物体を特定してもよい。センシング能力情報は、各物体の搭載しているセンサの種類やセンサの有無、各センサの観測可能距離や観測可能環境などのセンシング能力、死角、視野を含む。

また、車種の特定方法は、上述のナンバープレートの読み取りや画像処理をしてからデータベースにより取得する方法のほか、直接通信によって取得する方法等が挙げられる。また、車両の個体情報は、必ずしも車種情報を得なくてもカメラや通信を使って車の大きさを表す情報やピラー位置情報などを取得してもよい。

なお、上述した実施形態は本発明に係る移動体進路推定装置の一例を示すものである。本発明に係る移動体進路推定装置は本実施形態に記載したものに限定されるものではない。例えば、本発明に係る移動体進路推定装置は、車両の自動運転に限らず、他移動体の動きを予測して警報することや、ロボット等にも適用される。

第１実施形態に係る移動体進路推定装置の構成を示すブロック図である。Ｔ字路において実施形態に係る移動体進路推定装置が適用される状況を示す説明図である。第１実施形態に係る移動体進路推定装置の動作を示すフローチャートである。第２実施形態に係る移動体進路推定装置の構成を示すブロック図である。第２実施形態に係る移動体進路推定装置の動作を示すフローチャートである。第３実施形態に係る移動体進路推定装置の構成を示すブロック図である。Ｔ字路において実施形態に係る移動体進路推定装置が適用される状況を示す説明図である。第３実施形態に係る移動体進路推定装置の動作を示すフローチャートである。

符号の説明

１，１１，１６…移動体進路推定装置、５…物体検出ＥＣＵ、７…観測可能物体抽出ＥＣＵ、８…物体進路予測ＥＣＵ、１２…観測物体特定ＥＣＵ、１８…観測物体選択ＥＣＵ。

Claims

自移動体周辺の情報を取得する周辺情報取得手段と、
前記周辺情報取得手段により取得された周辺情報に基づいて自移動体周辺に存在する移動体から一つの移動体を特定し、特定した特定移動体の進路を、該特定移動体の個体情報に基づいて推定する進路推定手段と、
自移動体に保存されるデータベース又は前記特定移動体との通信により、前記特定移動体の認識可能領域に関する認識情報を取得する認識情報取得手段と、
を備え、
前記進路推定手段は、前記認識情報取得手段により取得された前記特定移動体の前記認識情報に基づいて前記特定移動体の進路を推定することを特徴とする移動体進路推定装置。
前記認識情報取得手段は、前記特定移動体から視認可能領域を含む情報を取得することを特徴とする請求項１に記載の移動体進路推定装置。
前記認識情報取得手段は、前記特定移動体との通信により前記特定移動体の視認可能領域を含む情報を取得することを特徴とする請求項２に記載の移動体進路推定装置。
前記認識情報取得手段は、前記特定移動体の個体情報に基づき、前記特定移動体の視認可能領域を含む情報を取得することを特徴とする請求項２に記載の移動体進路推定装置。