JP7438393B2

JP7438393B2 - 他車挙動予測診断装置および他車挙動予測診断方法

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Publication number: JP7438393B2
Application number: JP2022558797A
Authority: JP
Inventors: 琢也谷口
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2020-11-02
Filing date: 2020-11-02
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Description

本願は、他車挙動予測診断装置および他車挙動予測診断方法に関するものである。

近年、例えば先進運転支援システム（ＡＤＡＳ：Advanced Driver-Assistance Systems）といった、運転における衝突防止、先行車追従制御、レーン維持制御等を支援する技術が実用化されている。その際、自車両の周囲を走行する他車両の将来の挙動を正確に予測する他車挙動予測が必要となる。そこで、例えば、コンテキストベース予測を用いた予測方法、ニューラルネットワーク等の学習によって他車の挙動を予測する方法等、様々な挙動予測方法が提案されている（例えば、特許文献１、２参照。）。

特開２０１５－２１５８７３号公報（段落００４５～００６３、図３～図５、段落００６５～０１１９）特許第６０７４５５３号公報（段落０１８４～０２２０、図１６～図２２）

しかしながら、一定の規則に基づいて、車線変更をする確率を出力するコンテキストベース予測では、主に先行車と隣接車線を走る車両の位置、速度、および加速度を含む多くの情報に基づいて予測する。しかし、車線変更をする人間の判断は、所望の道路への分岐、サービスエリアへ入場するための車線変更、後方車両へ道を譲る挙動による車線変更などと多岐にわたっており、多くの情報と複雑な演算を伴う割には、予測精度の面で課題がある。

また、ニューラルネットワークのように、人工知能による挙動予測は、一般的に一定の規則に基づいて判断するアルゴリズムよりも精度が高く、人間の判断と同等以上の精度で予測することができる。しかし、学習には運転者ごとの運転データの蓄積が必要である反面、運転者の状態によっては予測精度が低下し、とくに未知の運転者に対しては、予測精度が極端に低下する。つまり、この場合でも、多くの情報と複雑な演算を伴う割には、予測精度の面で課題がある。

本願は、上記のような課題を解決するための技術を開示するものであり、他車挙動予測が正常に動作しているか否かを容易に診断することを目的とする。

本願に開示される他車挙動予測診断装置は、他車の将来の挙動を予測する他車挙動予測機能の健全性を診断する装置であって、センサとロケータから得られた走行中の道路情報と周囲の車両と物体の位置に関する情報から、自車両の前方を走行する他車両のそれぞれについて走行状況を推定する他車状況推定部、推定された走行状況のいずれかが、道路上の物体または別の車両への衝突を回避するために、減速、あるいは前記自車両が走行する車線への車線変更をすべき状況にあったときに、警戒状態にあると判定する警戒状態判定部、および前記警戒状態にあるとの判定結果を受けたときに、前記警戒状態に対応する他車挙動予測を前記他車挙動予測機能から受信できたか否かにより、前記他車挙動予測機能が健全か否かを診断する予測機能診断部、を備えたことを特徴とする。

本願に開示される他車挙動予測診断方法は、他車の将来の挙動を予測する他車挙動予測機能の健全性を診断するため、自車両および外部のいずれかに形成された装置が実行する方法であって、センサとロケータから得られた走行中の道路情報と周囲の車両と物体の位置に関する情報から、前記自車両の前方を走行する他車両のそれぞれについて走行状況を推定する他車走行状況推定ステップ、前記推定された走行状況のいずれかが、道路上の物体または別の車両への衝突を回避するために、減速、あるいは前記自車両が走行する車線への車線変更をすべき状態であったときに、警戒状態にあると判定する警戒状態判定ステップ、および前記警戒状態にあるとの判定結果を受けたときに、前記警戒状態に対応する他車挙動予測を前記他車挙動予測機能から受信できたか否かにより、前記他車挙動予測機能が健全か否かを診断する予測機能診断ステップ、を含むことを特徴とする。

本願に開示される他車挙動予測診断装置、あるいは他車挙動予測診断方法によれば、他車が減速または車線変更する必要がある状況になったときに、その状況に対応する予測がされているか否かによって、他車挙動予測機能の健全性を判断するようにしたので、他車挙動予測が正常に動作しているか否かを容易に診断することを目的とする。

実施の形態１にかかる他車挙動予測診断装置の構成を示すブロック図である。図２Ａ～図２Ｄは、それぞれ実施の形態１にかかる他車挙動予測装置、あるいは他車挙動予測方法における、警戒状態にあるか否かの判断対象となる警戒パターンの典型例を説明するための模式図である。実施の形態１にかかる他車挙動予測診断装置の動作、あるいは他車挙動予測方法を示すフローチャートである。実施の形態１にかかる他車挙動予測装置のハードウエアによる構成例を示すブロック図である。

実施の形態１．
図１～図３は、実施の形態１にかかる他車挙動予測装置、あるいは他車挙動予測方法について説明するためのものであり、図１は他車挙動予測装置を情報のやり取りを行う他の車載装置とともに示すブロック図、図２Ａ～図２Ｄそれぞれは、他車挙動予測装置、あるいは他車挙動予測方法における、警戒状態にあるか否かの判断対象となる２車線の道路を走行中に生じ得る警戒パターンの典型的な具体例を示す模式図である。そして、図３は他車挙動予測診断装置の動作、あるいは他車挙動予測方法を示すフローチャートである。

本願の実施の形態１にかかる他車挙動予測診断装置１は、搭載された車両（自車両）の走行が他車両によって妨害される状況になった場合に、図１に示すように、他車挙動予測装置１２からそれに応じた予測情報Ｉｐが出力できているか否かを診断するものである。そのため、他車両が自車両の走行を妨害する可能性のある要警戒状態であるか否かを判定する他車状況判定部３、および要警戒状態の際に他車挙動予測装置１２からの予測情報Ｉｐ出力があるか否かで、予測機能が健全か否かを診断する予測機能診断部２を備えている。

他車状況判定部３は、他車両の状況を推定する状況推定部３１と、警戒すべき状態、または状況のパターン（警戒パターン）を記憶した警戒パターンデータベース３３（図ではＤＢと略称表示）と、推定した状況が警戒パターンと一致するか否かを照合する照合部３２とを有している。

状況推定部３１は、センサ１３から得られた他車両位置情報Ｐｖと物体位置情報Ｐｅ、およびロケータ１４から得られた道路情報Ｉｒに基づき、自車両の前方に位置する他車両の走行状況を推定するように構成している。他車両位置情報Ｐｖは、自車両の前方と周囲にある他車両の位置に関する情報であり、物体位置情報Ｐｅは、障害物を含む物体の位置に関する情報である。また、道路情報Ｉｒは、測定した自己位置と地図から走行している道路の位置と形状（とくに、道筋）に関する情報である。

センサ１３としては、前方、周囲にある物体を認識できるミリ波レーダ、カメラ、レーザレーダのいずれか、またはこれらセンサを複合して構成し、統合した認識結果を出力するものを想定している。ロケータ１４としては、全球測位衛星システムなどの自己位置測距技術を使用して測定した自己位置から、道路地図を使って走行する道路の位置、形状を認識するものを想定している。

警戒パターンデータベース３３には、周囲を走行する他車両が自車線に車線変更または減速をしなければ衝突を伴う警戒すべき状況である警戒パターンが記憶されている。なお、警戒パターンは予め記憶されたものに限らず、図示しない通信経路を介してバージョンアップ、あるいいは機械学習等により更新されるように構成してもよい。

照合部３２は、状況推定部３１が推定した他車両の走行状況と警戒パターンデータベース３３に記憶された警戒パターンとを照合し、他車両が上述した（後に詳細）要警戒状況にあるか否かを判定する。そして、要警戒であると判定した場合、要警戒信号Ｓｄを予測機能診断部２に出力するように構成している。

予測機能診断部２は、他車状況判定部３から要警戒信号Ｓｄを受信した際、他車挙動予測装置１２から要警戒信号Ｓｄに対応した内容の予測情報Ｉｐが出力されているか否かにより、他車挙動予測の装置、または予測機能が健全か否かを診断する。要警戒信号Ｓｄに対応した予測情報Ｉｐが出力されていない場合、他車挙動予測装置１２、予測機能、あるいは伝達経路に異常が生じていると診断し、異常がある旨の警告信号ＷａをＥＣＵ１１（Electronic Control Unit）等の自車両の制御装置に通知する。これにより、自車両における他車挙動予測装置１２、予測機能、あるいは伝達経路に異常が生じている旨を運転者、あるいはシステム管理者等に通知することができる。

なお、診断対象となる他車挙動予測装置１２は、例えば、特許文献１、あるいは特許文献２に記載されたような、運転者の判断に伴う将来の挙動を予測するものである。道路状況と車両の走行状態に基づいて、走行状態を維持できる状態であるか否かを判断する本願の状況推定部３１とは異なるものである。

そこで、動作の説明に先立ち、状況推定部３１における推定のレベル、および設定される警戒パターンを示すため、走行状態を維持できなくなる典型的な推定例（警戒パターン）について説明する。なお、図２においては、車線４１と車線４２の２車線の道路４において自車両１０が車線４１を走行しており、走行状態を維持できるか否かの判断対象を隣接する車線４２上で自車両１０の前方を走行する他車両５０であるとして説明する。

＜警戒パターン１＞
警戒パターン１は、図２Ａに示すように、他車両５０が走行する車線４２の前方に他車両５０よりも速度が遅い、または停車中の車両５１ａ、５１ｂが存在する場合である。これは、道路情報Ｉｒについては、現在自車両１０が走行している道路４は、自車線（車線４１）と隣接する車線４２が進行方向前方において、並行して延びているパターン（道筋パターン）に該当する。そして、他車両位置情報Ｐｖについては、隣接する他車線（車線４２）の前方に他車両５０があり、さらにその先に、他車両５０よりも速度が遅い、または停車中の車両５１ａ、５１ｂが存在しているというパターン（道路状況パターン）に対応する。

このような状況を検出したら、自車両１０が走行する車線４１の隣の車線４２を走行する他車両５０は、車線４１への車線変更、または車線４２内での減速を行わなければ、前方の車両５１ａに衝突する。つまり現状の走行状態を維持できない、警戒パターンと合致すると判定される。その際、他車両５０と車両５１ａとの相対速度と距離を、他車両５０が一定しきい値以上の加速度を伴う減速が必要な要警戒パターンに合致するか否かの判定基準に追加してもよい。

＜警戒パターン２＞
警戒パターン２は、図２Ｂに示すように、他車両５０の前方に車線４１への合流点４２ｊがある、つまり、他車両５０の走行車線（車線４２）が自車線（車線４１）に合流する道路状況である場合である。これは、道路情報Ｉｒについては、現在自車両１０が走行している道路４は、自車線（車線４１）と隣接する車線４２が進行方向前方に向かって延びているが、隣の車線４２が前方において車線４１に合流する合流点４２ｊを有する道筋パターンに該当する。そして、他車両位置情報Ｐｖについては、隣接する車線４２の前方に他車両５０が存在しているという道路状況パターンに対応する。

このような状況を検出したら、他車両５０は、車線４１への車線変更または減速を行わなければならない、要警戒パターンに合致すると判定する。この場合も、例えば、他車両５０の速度と合流点４２ｊまでの距離を、他車両５０が一定しきい値以上の加速度を伴う減速が必要な要警戒パターンに合致するか否かの判定基準に追加してもよい。

＜警戒パターン３＞
警戒パターン３は、図２Ｃに示すように、他車両５０の走行車線（車線４２）上に人、物体等の静的な障害物６がある場合である。これは、道路情報Ｉｒについては、現在自車両１０が走行している道路４は、自車線（車線４１）と隣接する車線４２が進行方向前方において、並行して延びている道筋パターンに該当する。そして、他車両位置情報Ｐｖ、物体位置情報Ｐｅについては、隣接する車線４２の前方に他車両５０があり、さらにその先に、障害物６が存在しているという道路状況パターンに対応する。

このような状況を検出したら、障害物６によって走行状態を継続できなくなる他車両５０が車線４１への車線変更または減速を行わなければならない要警戒パターンに合致すると判定する。この場合も、他車両５０と障害物６までの距離と他車両５０の速度を、他車両５０が一定しきい値以上の加速度を伴う減速が必要な要警戒パターンに合致するか否かの判定基準に追加してもよい。

＜警戒パターン４＞
警戒パターン４は、図２Ｄに示すように、他車両５０の走行車線（車線４２）上に動的物体７（人、車両）が飛び出してきている場合に、他車両５０が車線４１への車線変更または減速を行わなければならない場合である。これは、道路情報Ｉｒについては、現在自車両１０が走行している道路４は、自車線（車線４１）と隣接する車線４２が進行方向前方において、並行して延びている道筋パターンに該当する。そして、他車両位置情報Ｐｖ、物体位置情報Ｐｅについては、隣接する車線４２の前方に他車両５０があり、さらにその先で、自転車のような動的物体７が車線４２を横切るように飛び出してきた状態であることを検知した道路状況パターンに対応する。

このような状況を検出したら、動的物体７の前方横切りによって走行状態を継続できなくなる他車両５０が車線４１への車線変更または減速を行わなければならない警戒パターンに合致すると判定する。その際、例えば、他車両５０と動的物体７が飛び出してきた位置までの距離と他車両５０の速度を、他車両５０が一定しきい値以上の加速度を伴う減速が必要な要警戒パターンに合致するか否かの判定基準に追加してもよい。

上記４パターンは典型例であり、警戒パターンであると判断できる状況（推定内容）はこれに限るものではない。一方、上記推定対象は、典型例で示したように、自車両１０の前方を走行する他車両５０が減速、または自車線（車線４１）への車線変更をしなければ、衝突、接触等の警戒状態にあるか否かの「状況」であり、挙動予測における「予測」とは異質のものである。つまり、将来の挙動を予測するのではなく、前方の他車両５０が現状走行を維持できるか否かを判断するための状況を推定するだけであるので、演算に必要なデータ数、階層構造等は挙動予測とは比べ物にならなく簡素になる。そのため、挙動予測のような高度な予測ができない反面、誤りが生じる可能性が低くなり、挙動予測の健全性を容易に診断することが可能となる。

上述した構成を踏まえ、図３のフローチャートを参考に、他車挙動予測診断装置１の動作、および他車挙動予測診断方法について説明する。なお、フローでは、動作開始後の工程として記載しているが、警戒パターンは基本的には他車挙動予測診断装置１が設置またはインストール（形成）される前に設定され（ステップＳ１０）、起動前には警戒パターンデータベース３３に記憶されているものとする。もちろん、上述したように、動作中に適宜修正、学習による調整を受けることは可能である。

状況推定部３１は、センサ１３から、他車両位置情報Ｐｖ、および物体位置情報Ｐｅを取得し、ロケータ１４から道路情報Ｉｒを取得する（ステップＳ１００）。そして、取得した情報に基づき、他車両位置と、障害物、道路の位置、形状から、他車両について１台ずつの走行状況（道筋パターンと道路状況パターン）を推定し（ステップＳ１２０）、照合部３２に送信する。

照合部３２は、推定された走行状況を警戒パターンデータベース３３に保存された警戒パターンと照合し、パターンとの合致、つまり推定された走行状況に車線変更または減速しなければならない警戒状態にあるか否かを判定する（ステップＳ１２０）。

「合致なし」と判定した場合（ステップＳ１３０で「Ｎｏ」）ステップＳ００に戻る。一方、「合致あり」と判定した場合（ステップＳ１３０で「ｙｅｓ」）ステップＳ２００以降の他車挙動予測診断工程に移行する。

他車挙動予測診断工程では、はじめに、他車挙動予測装置１２からの予測情報Ｉｐを取得する（ステップＳ２００）。そして、取得した予測情報Ｉｐの中に、警戒パターンと合致と判定した他車両の走行状況に、車線変更または減速をする要警戒挙動予測が入っているか否かを判定する（ステップＳ２１０）。

要警戒挙動予測が入っていなかった場合（ステップＳ２２０で「Ｎｏ」）、要警戒な状況であるにもかかわらず、車線変更または減速の予測がなされていないわけであり、他車挙動予測が異常である旨の警告信号Ｗａを発し、他車挙動予測に異常がある旨の通知を行う（ステップＳ３００）。要警戒挙動予測が入っていた場合（ステップＳ２２０で「Ｙｅｓ」）、警戒パターンに対応する車線変更または減速の予測がなされているわけであり、他車挙動予測に異常はなく（正常と診断）、ステップＳ１００に戻る。

なお、診断対象である他車挙動予測装置１２が予測できないと想定されるシーンについては、診断対象にしないという使い方も考えられる。例えば、警戒パターンのそれぞれに、対応する他車挙動予測装置等に応じた照合対象の有無のデータを紐づけすることにより、他車挙動予測装置の機種、あるいは予測機能の種類に応じて診断項目を選択できるようにしてもよい。

なお、本実施の形態１にかかる他車挙動予測診断装置１を構成する予測機能診断部２、他車状況判定部３は、図４に示すようにプロセッサ１０１と記憶装置１０２を備えたひとつのハードウエア１００による構成で表すことができる。記憶装置１０２は、図示していないが、ランダムアクセスメモリ等の揮発性記憶装置と、フラッシュメモリ等の不揮発性の補助記憶装置とを具備する。また、フラッシュメモリの代わりにハードディスクの補助記憶装置を具備してもよい。プロセッサ１０１は、記憶装置１０２から入力されたプログラムを実行する。この場合、補助記憶装置から揮発性記憶装置を介してプロセッサ１０１にプログラムが入力される。また、プロセッサ１０１は、演算結果等のデータを記憶装置１０２の揮発性記憶装置に出力してもよいし、揮発性記憶装置を介して補助記憶装置にデータを保存してもよい。

なお、本願は、様々な例示的な実施の形態および実施例が記載されているが実施の形態に記載された様々な特徴、態様、および機能は例示に限られるのではなく、単独で、または様々な組み合わせで適用可能である。従って、例示されていない無数の変形例が、本願明細書に開示される技術の範囲内において想定される。例えば、少なくとも１つの構成要素を変形する場合、追加する場合または省略する場合、さらには、少なくとも１つの構成要素を抽出し、他の構成要素と組み合わせる場合が含まれるものとする。

例えば、本例では、状況推定部３１が推定した他車状況が、警戒パターンデータベース３３に記憶された警戒パターンと合致するか否かで警戒状態にあるか否かを判定したが、これに限ることはない。例えば、状況推定部３１内において他車が減速、あるいは自車線（車線４１）への車線変更をすべき状況にあるか否かを直接判断するようにしてもよい。これは、将来の挙動予測と異なる状況推定であるため、簡単なアルゴリズムで実行可能である。

また、診断対象となる他車挙動予測診断装置１は必ずしも自車両１０に搭載されたものでなくてもよく、クラウド等の外部から得られるものでもよい。そして挙動予測も特許文献１または２に記載された内容にとどまらず、さらに高度な、あるいは多様な挙動予測機能を有するものであってもよい。もちろん、警戒パターンも２車線に限らず、１車線、あるいは３車線以上、交差点のある場合でもよいことは言うまでもない。

以上のように、本実施の形態１にかかる他車挙動予測診断装置１によれば、他車の将来の挙動を予測する他車挙動予測機能（例えば、他車挙動予測装置１２）の健全性を診断する装置であって、センサ１３とロケータ１４から得られた走行中の道路情報Ｉｒと周囲の車両と物体の位置に関する情報（他車両位置情報Ｐｖ、物体位置情報Ｐｅ）から、自車両１０の前方を走行する他車両５０のそれぞれについて走行状況を推定する他車状況推定部（状況推定部３１）、推定された走行状況のいずれかが、道路４上の物体または別の車両への衝突を回避するために、減速、あるいは自車両１０が走行する車線４１への車線変更をすべき状態であったときに、警戒状態にあると判定する警戒状態判定部（照合部３２、警戒パターンデータベース３３）、および警戒状態にあるとの判定結果を受けたときに、警戒状態に対応する他車挙動予測を他車挙動予測機能（例えば、他車挙動予測装置１２）から受信できたか否かにより、他車挙動予測機能（例えば、他車挙動予測装置１２）が健全か否かを診断する予測機能診断部２、を備えるように構成したので、他車挙動予測が正常に動作しているか否かを容易に診断することができる。

とくに、第一の車両（自車両１０に対応）の前方を走る第二の車両（他車両５０に対応）が、道路４上の物体または別の車両への衝突を回避するために、減速、あるいは第一の車両が走行する車線４１への車線変更をすべき状況にあると想定される道路４の道筋と、前方の道路状況の組み合わせを警戒パターンとして記憶する警戒パターンデータベース３３が設けられ、他車状況判定部３（の照合部３２）は、（状況推定部３１が）推定した走行状況が警戒パターンに合致するか否かによって、警戒状態にあるか否かを判定するようにすれば、簡易な演算で他車挙動予測が正常に動作しているか否かを容易に診断することができる。

とくに、警戒パターンデータベース３３には、第二の車両（他車両５０に対応）の前方に第二の車両よりも速度が遅い車両、または停車中の車両（例えば、車両５１ａ、車両５１ｂ）がある場合（警戒パターン１）、第二の車両の前方に第一の車両（自車両１０）が走行する車線４１への合流点がある場合（警戒パターン２）、第二の車両の前方に障害物６がある場合（警戒パターン３）、および第二の車両の前方に動的物体７の侵入を検知した場合（警戒パターン４）、の少なくともいずれかが、警戒パターンとして記憶されているようにすれば、容易で確実に、典型的な警戒況であるか否かを判断することができる。

また、警戒状態判定部（照合部３２）は、減速をすべき状況に対応する走行状況を判定する際、減速に要する加速度が閾値を上回るか否かで警戒状態であるか否かを判定するようにすれば、警戒すべき状況であるか否かをより実態に沿って判断することができる。

警戒状態判定部（照合部３２）は、他車挙動予測機能（例えば、他車挙動予測装置１２）において予測対象外の状況を、警戒状態であるか否かの判定対象から除外するように構成すれば、他車挙動予測機能で予測しない状況に対して、誤って異常と判定してしまうことを防止することができる。

以上のように、本実施の形態１にかかる他車挙動予測診断方法によれば、他車の将来の挙動を予測する他車挙動予測機能（例えば、他車挙動予測装置１２）の健全性を診断する方法であって、センサ１３とロケータ１４から得られた走行中の道路情報Ｉｒと周囲の車両と物体の位置に関する情報（他車両位置情報Ｐｖ、物体位置情報Ｐｅ）から、自車両１０の前方を走行する他車両５０のそれぞれについて走行状況を推定する走行状況推定ステップ（ステップＳ１００～Ｓ１１０)、推定された走行状況のいずれかが、道路４上の物体または別の車両への衝突を回避するために、減速、あるいは自車両１０が走行する車線４１への車線変更をすべき状態であったときに、警戒状態にあると判定する警戒状態判定ステップ（ステップＳ１２０～Ｓ１３０）、および警戒状態にあるとの判定結果を受けたときに、警戒状態に対応する他車挙動予測を他車挙動予測機能（例えば、他車挙動予測装置１２）から受信できたか否かにより、他車挙動予測機能（例えば、他車挙動予測装置１２）が健全か否かを診断する予測機能診断ステップ（ステップＳ２００～Ｓ３００）、を含むように構成したので、他車挙動予測が正常に動作しているか否かを容易に診断することができる。

とくに、第一の車両（自車両１０に対応）の前方を走る第二の車両（他車両５０に対応）が、道路４上の物体または別の車両への衝突を回避するために、減速、あるいは第一の車両が走行する車線４１への車線変更をすべき状況にあると想定される道路４の道筋と、前方の道路状況の組み合わせが警戒パターンとして設定されており（ステップＳ１０）、警戒状態判定ステップでは、推定した走行状況が警戒パターンに合致するか否かによって、警戒状態にあるか否かを判定するようにすれば、簡易な演算で他車挙動予測が正常に動作しているか否かを容易に診断することができる。

とくに、警戒パターンを設定するステップ（ステップＳ１０）では、他車両５０の前方に他車両５０よりも速度が遅い車両または停車中の車両５１ａ、５１ｂがある場合、他車両５０の前方に自車両１０の走行車線（車線４１）への合流点４２ｊがある場合、他車両５０の前方に障害物６がある場合、および他車両５０の前方に動的物体７の侵入を検知した場合、の少なくともいずれかが、警戒パターンとして設定するようにすれば、容易で確実に、典型的な警戒すべき状況であるか否かを判断することができる。

１：他車挙動予測診断装置、１０：自車両、１１：ＥＣＵ、１２：他車挙動予測装置、１３：センサ、１４：ロケータ、２：予測機能診断部、３：他車状況判定部、３１：状況推定部、３２：照合部（警戒状態判定部）、３３：警戒パターンデータベース（警戒状態判定部）、４：道路、４１：車線、４２：車線、４２ｊ：合流点、５０：他車両、６：障害物、７：動的物体、Ｉｐ：予測情報、Ｉｒ：道路情報、Ｐｅ：物体位置情報、Ｐｖ：他車両位置情報、Ｓｄ：要警戒信号、Ｗａ：警告信号。

Claims

他車の将来の挙動を予測する他車挙動予測機能の健全性を診断する装置であって、
センサとロケータから得られた走行中の道路情報と周囲の車両と物体の位置に関する情報から、自車両の前方を走行する他車両のそれぞれについて走行状況を推定する他車状況推定部、
推定された走行状況のいずれかが、道路上の物体または別の車両への衝突を回避するために、減速、あるいは前記自車両が走行する車線への車線変更をすべき状況にあったときに、警戒状態にあると判定する警戒状態判定部、および
前記警戒状態にあるとの判定結果を受けたときに、前記警戒状態に対応する他車挙動予測を前記他車挙動予測機能から受信できたか否かにより、前記他車挙動予測機能が健全か否かを診断する予測機能診断部、
を備えたことを特徴とする他車挙動予測診断装置。
第一の車両の前方を走る第二の車両が、道路上の物体または別の車両への衝突を回避するために、減速、あるいは前記第一の車両が走行する車線への車線変更をすべき状況にあると想定される前記道路の道筋と、前方の道路状況の組み合わせを警戒パターンとして記憶する警戒パターンデータベースが設けられ、
前記警戒状態判定部は、前記推定された走行状況が前記警戒パターンに合致するか否かによって、前記警戒状態にあるか否かを判定することを特徴とする請求項１に記載の他車挙動予測診断装置。
前記警戒パターンデータベースには、
前記第二の車両の前方に前記第二の車両よりも速度が遅い車両、または停車中の車両がある場合、前記第二の車両の前方に前記第一の車両が走行する車線への合流点がある場合、前記第二の車両の前方に障害物がある場合、および前記第二の車両の前方に動的物体の侵入を検知した場合、の少なくともいずれかが、前記警戒パターンとして記憶されていることを特徴とする請求項２に記載の他車挙動予測診断装置。
前記警戒状態判定部は、前記減速をすべき状況に対応する走行状況を判定する際、前記減速に要する加速度が閾値を上回るか否かで前記警戒状態であるか否かを判定することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の他車挙動予測診断装置。
前記警戒状態判定部は、前記他車挙動予測機能において予測対象外の状況を、前記警戒状態であるか否かの判定対象から除外することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の他車挙動予測診断装置。
他車の将来の挙動を予測する他車挙動予測機能の健全性を診断するため、自車両および外部のいずれかに形成された装置が実行する方法であって、
センサとロケータから得られた走行中の道路情報と周囲の車両と物体の位置に関する情報から、前記自車両の前方を走行する他車両のそれぞれについて走行状況を推定する他車走行状況推定ステップ、
前記推定された走行状況のいずれかが、道路上の物体または別の車両への衝突を回避するために、減速、あるいは前記自車両が走行する車線への車線変更をすべき状態であったときに、警戒状態にあると判定する警戒状態判定ステップ、および
前記警戒状態にあるとの判定結果を受けたときに、前記警戒状態に対応する他車挙動予測を前記他車挙動予測機能から受信できたか否かにより、前記他車挙動予測機能が健全か否かを診断する予測機能診断ステップ、
を含むことを特徴とする他車挙動予測診断方法。
第一の車両の前方を走る第二の車両が、道路上の物体または別の車両への衝突を回避するために、減速、あるいは前記第一の車両が走行する車線への車線変更をすべき状況にあると想定される前記道路の道筋と、前方の道路状況の組み合わせが警戒パターンとして設定されており、
前記警戒状態判定ステップでは、前記推定された走行状況が前記警戒パターンに合致するか否かによって、前記警戒状態にあるか否かを判定することを特徴とする請求項６に記載の他車挙動予測診断方法。