[go: up one dir, main page]

JP7538740B2 - Driving assistance method and driving assistance device - Google Patents

Driving assistance method and driving assistance device Download PDF

Info

Publication number
JP7538740B2
JP7538740B2 JP2021027778A JP2021027778A JP7538740B2 JP 7538740 B2 JP7538740 B2 JP 7538740B2 JP 2021027778 A JP2021027778 A JP 2021027778A JP 2021027778 A JP2021027778 A JP 2021027778A JP 7538740 B2 JP7538740 B2 JP 7538740B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
vehicle
turning
turning path
lane
radius
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2021027778A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2022129177A (en
Inventor
卓也 南里
慎也 田中
翔太郎 山口
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Renault SAS
Original Assignee
Renault SAS
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Renault SAS filed Critical Renault SAS
Priority to JP2021027778A priority Critical patent/JP7538740B2/en
Publication of JP2022129177A publication Critical patent/JP2022129177A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP7538740B2 publication Critical patent/JP7538740B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Traffic Control Systems (AREA)

Description

本発明は、運転支援方法及び運転支援装置に関する。 The present invention relates to a driving assistance method and a driving assistance device.

特許文献１には、道路データから取得したレーン情報と画像認識手段によるレーン情報に基づいて、交差点における進行方向の次道路を予測する次道路予測装置が記載されている。次道路予測装置は、運転者による交差点における進行方向の次道路の選択を認識し学習する学習処理手段を備えている。 Patent Document 1 describes a next road prediction device that predicts the next road in the traveling direction at an intersection based on lane information acquired from road data and lane information obtained by an image recognition means. The next road prediction device is equipped with a learning processing means that recognizes and learns the driver's selection of the next road in the traveling direction at an intersection.

特開２００６－１８９３２６号公報JP 2006-189326 A

特許文献１に記載の技術では、右折専用レーンや左折専用レーン等の専用車線の情報に基づいて車両の次道路を予測している。この場合には専用車線のない交差点では次道路を予測できない。
本発明は、専用車線の有無にかかわらず交差点における他車両の進路を判定可能とすることを目的とする。 In the technology described in Patent Document 1, the next road for a vehicle is predicted based on information on dedicated lanes such as a right-turn lane, a left-turn lane, etc. In this case, it is not possible to predict the next road at an intersection where there are no dedicated lanes.
An object of the present invention is to make it possible to determine the path of other vehicles at an intersection regardless of whether or not there is a dedicated lane.

本発明の一態様による運転支援方法では、車線の位置及び形状の情報である車線情報を含んだ地図の地図情報を取得し、自車両の周囲の他車両の地図上の位置を検出し、他車両の進行方向の前方の所定距離内に交差点が存在するか否かを判定し、他車両が走行する車線の右側及び左側の車線端のうち、車線幅方向の他車両の位置に近いいずれか一方の車線端を判定し、他車両の右方向及び左方向のうちいずれか一方の車線端から遠ざかる方向である第１方向へ、交差点で旋回する場合の他車両の旋回経路である第１旋回経路を、地図情報に基づいて推定し、第１旋回経路の曲率半径に基づいて他車両の進路を判定する。 In one aspect of the present invention, a driving assistance method acquires map information including lane information, which is information on the position and shape of lanes, detects the positions on the map of other vehicles around the vehicle, determines whether an intersection exists within a predetermined distance ahead in the direction of travel of the other vehicle, determines which of the right and left lane edges of the lane in which the other vehicle is traveling is closer to the position of the other vehicle in the lane width direction, estimates a first turning path, which is the turning path of the other vehicle when turning at the intersection in a first direction, which is a direction away from either the right or left lane edge of the other vehicle, based on the map information, and determines the course of the other vehicle based on the radius of curvature of the first turning path.

本発明によれば、専用車線の有無にかかわらず交差点における他車両の進路を判定できる。 The present invention makes it possible to determine the path of other vehicles at an intersection, regardless of whether or not there is a dedicated lane.

実施形態の運転支援装置の概略構成図である。1 is a schematic configuration diagram of a driving assistance device according to an embodiment; 実施形態における他車両の進路予測の一例の説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram of an example of a path prediction of another vehicle in the embodiment. 実施形態における運転支援装置の機能構成の一例を示すブロック図である。1 is a block diagram showing an example of a functional configuration of a driving assistance device according to an embodiment; 第１旋回経路の曲率半径の算出方法の説明図（その１）である。FIG. 11 is an explanatory diagram (part 1) of a method for calculating a radius of curvature of a first turning path. 第１旋回経路の曲率半径の算出方法の説明図（その２）である。FIG. 13 is an explanatory diagram (part 2) of a method for calculating a radius of curvature of a first turning path. 実施形態の運転支援方法の一例のフローチャートである。4 is a flowchart of an example of a driving assistance method according to an embodiment. 第１実施形態の行動予測処理の一例のフローチャートである。10 is a flowchart of an example of a behavior prediction process according to the first embodiment; 第２旋回経路の一例の説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram of an example of a second turning path. 第２実施形態の行動予測処理の一例のフローチャートである。13 is a flowchart of an example of a behavior prediction process according to the second embodiment;

以下、本発明の実施形態について、図面を参照しつつ説明する。なお、各図面は模式的なものであって、現実のものとは異なる場合がある。また、以下に示す本発明の実施形態は、本発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであって、本発明の技術的思想は、構成部品の構造、配置等を下記のものに特定するものではない。本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された請求項が規定する技術的範囲内において、種々の変更を加えることができる。 Below, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. Note that each drawing is a schematic view and may differ from the actual product. Furthermore, the embodiment of the present invention shown below is an example of an apparatus and method for embodying the technical concept of the present invention, and the technical concept of the present invention does not limit the structure, arrangement, etc. of the components to those described below. The technical concept of the present invention can be modified in various ways within the technical scope defined by the claims.

（第１実施形態）
（構成）
図１Ａを参照する。自車両１は、自車両１の運転支援を行う運転支援装置１０を備える。運転支援装置１０による運転支援には、自車両１の周辺の走行環境に基づいて、運転者が関与せずに自車両１を自動で運転する自動運転や、自動操舵、自動ブレーキ、定速走行制御、車線維持制御、合流支援制御などの走行制御のほか、運転者に操舵操作や減速操作を促すメッセージを出力することを含んでよい。
運転支援装置１０は、物体センサ１１と、車両センサ１２と、測位装置１３と、地図データベース（地図ＤＢ）１４と、通信装置１５と、コントローラ１６と、アクチュエータ１７とを備える。 First Embodiment
(composition)
1A , the vehicle 1 includes a driving assistance device 10 that provides driving assistance for the vehicle 1. The driving assistance provided by the driving assistance device 10 may include automatic driving, which automatically drives the vehicle 1 without the driver's involvement, based on the driving environment around the vehicle 1, driving control such as automatic steering, automatic braking, constant speed driving control, lane keeping control, and merging assistance control, as well as outputting a message to the driver to prompt the driver to perform a steering operation or deceleration operation.
The driving assistance device 10 includes an object sensor 11 , a vehicle sensor 12 , a positioning device 13 , a map database (map DB) 14 , a communication device 15 , a controller 16 , and an actuator 17 .

物体センサ１１は、自車両１に搭載されたレーザレーダやミリ波レーダ、カメラ、LIDAR（Light Detection and Ranging、Laser Imaging Detection and Ranging）など、自車両１の周辺の物体を検出する複数の異なる種類の物体検出センサを備える。
車両センサ１２は、自車両１に搭載され、自車両１から得られる様々な情報（車両信号）を検出する。車両センサ１２には、例えば、自車両１の走行速度（車速）を検出する車速センサ、自車両１が備える各タイヤの回転速度を検出する車輪速センサ、自車両１の３軸方向の加速度（減速度を含む）を検出する３軸加速度センサ（Ｇセンサ）、操舵角（転舵角を含む）を検出する操舵角センサ、自車両１に生じる角速度を検出するジャイロセンサ、ヨーレイトを検出するヨーレイトセンサ、自車両のアクセル開度を検出するアクセルセンサと、運転者によるブレーキ操作量を検出するブレーキセンサが含まれる。 The object sensor 11 includes multiple different types of object detection sensors mounted on the vehicle 1, such as a laser radar, millimeter wave radar, a camera, and LIDAR (Light Detection and Ranging, Laser Imaging Detection and Ranging), that detect objects around the vehicle 1.
The vehicle sensor 12 is mounted on the host vehicle 1 and detects various information (vehicle signals) obtained from the host vehicle 1. The vehicle sensor 12 includes, for example, a vehicle speed sensor that detects the traveling speed (vehicle speed) of the host vehicle 1, a wheel speed sensor that detects the rotational speed of each tire equipped on the host vehicle 1, a three-axis acceleration sensor (G sensor) that detects the acceleration (including deceleration) in three axial directions of the host vehicle 1, a steering angle sensor that detects the steering angle (including the turning angle), a gyro sensor that detects the angular velocity generated in the host vehicle 1, a yaw rate sensor that detects the yaw rate, an accelerator sensor that detects the accelerator opening degree of the host vehicle, and a brake sensor that detects the amount of brake operation by the driver.

測位装置１３は、全地球型測位システム（ＧＮＳＳ）受信機を備え、複数の航法衛星から電波を受信して自車両１の現在位置を測定する。ＧＮＳＳ受信機は、例えば地球測位システム（ＧＰＳ）受信機等であってよい。測位装置１３は、例えば慣性航法装置であってもよい。
地図データベース１４は、自動運転用の地図として好適な高精度地図データ（以下、単に「高精度地図」という。）を記憶する記憶装置であってよい。高精度地図は、ナビゲーション用の地図データ（以下、単に「ナビ地図」という。）よりも高精度の地図データであり、道路単位の情報よりも詳細な車線単位の情報を含む。
例えば、高精度地図は車線単位の情報として、車線基準線（例えば車線内の中央の線）上の基準点を示す車線ノードの情報と、車線ノード間の車線の区間態様を示す車線リンクの情報を含む。 The positioning device 13 includes a Global Navigation System (GNSS) receiver and receives radio waves from a plurality of navigation satellites to measure the current position of the vehicle 1. The GNSS receiver may be, for example, a Global Positioning System (GPS) receiver. The positioning device 13 may be, for example, an inertial navigation system.
The map database 14 may be a storage device that stores high-precision map data (hereinafter simply referred to as "high-precision map") suitable as a map for automated driving. The high-precision map is map data with higher precision than map data for navigation (hereinafter simply referred to as "navigation map"), and includes lane-by-lane information that is more detailed than road-by-road information.
For example, a high-precision map includes, as information for each lane, information on lane nodes that indicate reference points on lane reference lines (e.g., the center line within a lane) and information on lane links that indicate the section configuration of the lane between the lane nodes.

車線ノードの情報は、その車線ノードの識別番号、位置座標、接続される車線リンク数、接続される車線リンクの識別番号を含む。車線リンクの情報は、その車線リンクの識別番号、車線の種類、車線の幅員、車線境界線の種類、車線の形状、車線区分線の形状、車線基準線の形状を含む。
通信装置１５は、自車両１の外部の通信装置との間で無線通信を行う。通信装置１５による通信方式は、例えば公衆携帯電話網による無線通信や、車車間通信、路車間通信、又は衛星通信であってよい。 The lane node information includes the lane node's identification number, position coordinates, the number of connected lane links, and the identification numbers of the connected lane links. The lane link information includes the lane link's identification number, lane type, lane width, lane boundary type, lane shape, lane division shape, and lane reference line shape.
The communication device 15 performs wireless communication with a communication device outside the vehicle 1. The communication method used by the communication device 15 may be, for example, wireless communication using a public mobile phone network, vehicle-to-vehicle communication, road-to-vehicle communication, or satellite communication.

コントローラ１６は、自車両１の走行支援制御を行う電子制御ユニット（ＥＣＵ：Electronic Control Unit）である。コントローラ１６は、プロセッサ２１と、記憶装置２２等の周辺部品とを含む。プロセッサ２１は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro-Processing Unit）であってよい。
記憶装置２２は、半導体記憶装置や、磁気記憶装置、光学記憶装置等を備えてよい。記憶装置２２は、レジスタ、キャッシュメモリ、主記憶装置として使用されるＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリを含んでよい。
以下に説明するコントローラ１６の機能は、例えばプロセッサ２１が、記憶装置２２に格納されたコンピュータプログラムを実行することにより実現される。
なお、コントローラ１６を、以下に説明する各情報処理を実行するための専用のハードウエアにより形成してもよい。
例えば、コントローラ１６は、汎用の半導体集積回路中に設定される機能的な論理回路を備えてもよい。例えばコントローラ１６はフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ：Field-Programmable Gate Array）等のプログラマブル・ロジック・デバイス（ＰＬＤ：Programmable Logic Device）等を有していてもよい。 The controller 16 is an electronic control unit (ECU) that performs driving assistance control of the host vehicle 1. The controller 16 includes a processor 21 and peripheral components such as a storage device 22. The processor 21 may be, for example, a CPU (Central Processing Unit) or an MPU (Micro-Processing Unit).
The storage device 22 may include a semiconductor storage device, a magnetic storage device, an optical storage device, etc. The storage device 22 may include a register, a cache memory, a memory such as a ROM (Read Only Memory) and a RAM (Random Access Memory) used as a main memory device.
The functions of the controller 16 described below are realized, for example, by the processor 21 executing a computer program stored in the storage device 22 .
The controller 16 may be formed of dedicated hardware for executing each of the information processes described below.
For example, the controller 16 may include a functional logic circuit configured in a general-purpose semiconductor integrated circuit, or may include a programmable logic device (PLD) such as a field programmable gate array (FPGA).

アクチュエータ１７は、コントローラ１６からの制御信号に応じて、自車両のステアリングホイール、アクセル開度及びブレーキ装置を操作して、自車両の車両挙動を発生させる。アクチュエータ１７は、ステアリングアクチュエータと、アクセル開度アクチュエータと、ブレーキ制御アクチュエータを備える。ステアリングアクチュエータは、自車両のステアリングの操舵方向及び操舵量を制御する。
アクセル開度アクチュエータは、自車両のアクセル開度を制御する。ブレーキ制御アクチュエータは、自車両１のブレーキ装置の制動動作を制御する。 The actuator 17 generates vehicle behavior of the host vehicle by operating the steering wheel, accelerator opening, and brake device of the host vehicle in response to control signals from the controller 16. The actuator 17 includes a steering actuator, an accelerator opening actuator, and a brake control actuator. The steering actuator controls the steering direction and steering amount of the host vehicle.
The accelerator opening actuator controls the accelerator opening of the host vehicle. The brake control actuator controls the braking operation of the brake device of the host vehicle 1.

次に、コントローラ１６による運転支援制御の一例を説明する。図１Ｂは、自車両１の周囲の他車両２が車線３上を走行する場面を示している。車線３の車線端４は他車両２から見て車線３の右側の車線端（以下「右側車線端」と表記することがある）であり、車線端５は他車両２から見て車線３の左側の車線端（以下「左側車線端」と表記することがある）である。
他車両２の進行方向の前方の所定距離内に交差点が存在しているが、右折専用レーンや左折専用レーン等の専用車線がない。このため、この交差点で他車両２がどの進路に進むのか（すなわち、右折するのか、左折するのか、若しくは直進するのか）を、専用車線の情報に基づいて判定することはできない。
また、図１Ｂに示すとおり、他車両２は車線３の右側車線端４に近寄っているが、他車両２は交差点で右折しようとして右側車線端４に近寄っているのか、交差点で左折しようとして、内輪差を考慮して、できるだけ大きな旋回半径を取るために左側車線端５から離れているのか判別できない。特に、図１Ｂのように左折進入先の道路の車線幅が狭い場合には、他車両２は車線３の右側車線端４に近寄って走行することで、左折時の旋回半径を大きく取ろうとする場合がある。 Next, an example of driving assistance control by the controller 16 will be described. Fig. 1B shows a scene in which another vehicle 2 around the host vehicle 1 is traveling on a lane 3. A lane edge 4 of the lane 3 is a lane edge on the right side of the lane 3 as seen from the other vehicle 2 (hereinafter, may be referred to as a "right lane edge"), and a lane edge 5 is a lane edge on the left side of the lane 3 as seen from the other vehicle 2 (hereinafter, may be referred to as a "left lane edge").
An intersection exists within a predetermined distance ahead in the traveling direction of the other vehicle 2, but there is no dedicated lane such as a lane for right turns or a lane for left turns, etc. Therefore, it is not possible to determine which path the other vehicle 2 will take at this intersection (i.e., whether to turn right, turn left, or go straight) based on the information about the dedicated lane.
1B, the other vehicle 2 is approaching the right lane edge 4 of the lane 3, but it is not possible to determine whether the other vehicle 2 is approaching the right lane edge 4 to make a right turn at the intersection, or whether the other vehicle 2 is moving away from the left lane edge 5 to make a left turn at the intersection and take the largest possible turning radius while considering the inside wheel difference. In particular, when the lane width of the road into which the vehicle is to turn left is narrow as shown in FIG. 1B, the other vehicle 2 may try to make a large turning radius when turning left by driving close to the right lane edge 4 of the lane 3.

そこで、コントローラ１６は、他車両２が走行する車線３の右側車線端４及び左側車線端５のうち、車線幅方向の他車両２の位置（以下「横位置」と表記することがある）に近いいずれか一方の車線端を判定する。
コントローラ１６は、他車両２の右方向及び左方向のうち、上記のいずれか一方の車線端から遠ざかる方向である第１方向へ、交差点で旋回する場合の他車両２の旋回経路である第１旋回経路６を、地図データに基づいて推定する。
図１Ｂの例では、他車両２の横位置に近いいずれか一方の車線端は右側車線端４であり、第１方向は右側車線端４から遠ざかる左方向であり、第１旋回経路６は左方向へ旋回する経路である。 Therefore, the controller 16 determines which of the right lane edge 4 or the left lane edge 5 of the lane 3 on which the other vehicle 2 is traveling is closer to the position of the other vehicle 2 in the lane width direction (hereinafter sometimes referred to as the ``lateral position'').
The controller 16 estimates, based on map data, a first turning path 6, which is the turning path of the other vehicle 2 when turning at an intersection in a first direction, which is a direction moving away from either one of the lane ends to the right or left of the other vehicle 2.
In the example of Figure 1B, one of the lane edges closer to the lateral position of the other vehicle 2 is the right lane edge 4, the first direction is the left direction away from the right lane edge 4, and the first turning path 6 is a path for turning to the left.

コントローラ１６は、第１旋回経路６の曲率半径Ｒ１に基づいて交差点における他車両２の進路を判定する。
例えば、第１旋回経路６の曲率半径Ｒ１が第１所定値Ｔｈ１以上である場合には、他車両２と左側車線端５との間隔が十分大きく左折時の内輪差の心配がないにもかかわらず、他車両２が右側車線端４に近付いたと判定してよい。このためコントローラ１６は、他車両２が第１方向（すなわち左方向）と反対の第２方向（すなわち右方向）に旋回すると判定してよい。
一方で、第１旋回経路６の曲率半径Ｒ１が第１所定値Ｔｈ１未満である場合には、他車両２は左折時の内輪差を考慮して左側車線端５から離れたと判定してよい。このためコントローラ１６は、他車両２が第１方向（すなわち左方向）に旋回すると判定してよい。 The controller 16 determines the path of the other vehicle 2 at the intersection based on the radius of curvature R1 of the first turning path 6 .
For example, when the curvature radius R1 of the first turning path 6 is equal to or greater than the first predetermined value Th1, even though the distance between the other vehicle 2 and the left lane edge 5 is sufficiently large so that there is no need to worry about an inside wheel difference when turning left, it may be determined that the other vehicle 2 is approaching the right lane edge 4. Therefore, the controller 16 may determine that the other vehicle 2 is turning in a second direction (i.e., rightward) opposite to the first direction (i.e., leftward).
On the other hand, when the curvature radius R1 of the first turning path 6 is less than the first predetermined value Th1, the other vehicle 2 may be determined to have left the left lane edge 5 in consideration of the inside wheel difference at the time of turning left. Therefore, the controller 16 may determine that the other vehicle 2 is turning in the first direction (i.e., left direction).

反対に、他車両２が左側車線端５に近付いている場合には、他車両２の横位置に近いいずれか一方の車線端は左側車線端５となり、第１方向は左側車線端５から遠ざかる右方向となり、第１旋回経路６は右方向へ旋回する経路となる。
以上のようにして、他車両２の横位置と第１旋回経路６の曲率半径Ｒ１に基づくことにより、交差点における他車両２の進路を判定することができる。このため、専用車線の有無にかかわらず交差点における他車両の進路を判定できる。 Conversely, when the other vehicle 2 is approaching the left lane edge 5, one of the lane edges closest to the lateral position of the other vehicle 2 becomes the left lane edge 5, the first direction becomes the rightward direction away from the left lane edge 5, and the first turning path 6 becomes a path for turning to the right.
In this manner, the path of the other vehicle 2 at the intersection can be determined based on the lateral position of the other vehicle 2 and the curvature radius R1 of the first turning path 6. Therefore, the path of the other vehicle at the intersection can be determined regardless of whether or not there is a dedicated lane.

続いて図２を参照して、コントローラ１６の機能を詳しく説明する。コントローラ１６は、物体検出部３０と、自車両位置推定部３１と、地図取得部３２と、検出統合部３３と、物体追跡部３４と、地図内位置演算部３５と、行動予測部３６と、自車経路生成部３７と、車両制御部３８を備える。
物体検出部３０は、物体センサ１１の検出信号に基づいて、自車両１の周辺の物体、例えば車両やバイク、歩行者、障害物などの位置、姿勢、大きさ、速度などを検出する。物体検出部３０は、例えば自車両１を空中から眺める天頂図（平面図ともいう）において、物体の２次元位置、姿勢、大きさ、速度などを表現する検出結果を出力する。 Next, the functions of the controller 16 will be described in detail with reference to Fig. 2. The controller 16 includes an object detection unit 30, a vehicle position estimation unit 31, a map acquisition unit 32, a detection integration unit 33, an object tracking unit 34, an in-map position calculation unit 35, a behavior prediction unit 36, a vehicle path generation unit 37, and a vehicle control unit 38.
The object detection unit 30 detects the positions, postures, sizes, speeds, etc. of objects around the vehicle 1, such as vehicles, motorcycles, pedestrians, obstacles, etc., based on the detection signals from the object sensor 11. The object detection unit 30 outputs detection results that express the two-dimensional positions, postures, sizes, speeds, etc. of objects in, for example, a zenith diagram (also called a plan view) of the vehicle 1 viewed from the air.

自車両位置推定部３１は、測位装置１３による測定結果や、車両センサ１２からの検出結果を用いたオドメトリに基づいて、自車両１の絶対位置、すなわち、所定の基準点に対する自車両１の位置、姿勢及び速度を計測する。
地図取得部３２は、地図データベース１４から自車両１が走行する道路の構造を示す地図情報を取得する。地図取得部３２は、通信装置１５により外部の地図データサーバから地図情報を取得してもよい。 The vehicle position estimation unit 31 measures the absolute position of the vehicle 1, i.e., the position, attitude and speed of the vehicle 1 relative to a predetermined reference point, based on odometry using measurement results from the positioning device 13 and detection results from the vehicle sensor 12.
The map acquisition unit 32 acquires map information indicating the structure of the road on which the vehicle 1 is traveling from the map database 14. The map acquisition unit 32 may acquire the map information from an external map data server via the communication device 15.

検出統合部３３は、複数の物体検出センサの各々から物体検出部３０が得た複数の検出結果を統合して、各物体に対して一つの検出結果を出力する。
具体的には、物体検出センサの各々から得られた物体の挙動から、各物体検出センサの誤差特性などを考慮した上で最も誤差が少なくなる最も合理的な物体の挙動を算出する。
具体的には、既知のセンサ・フュージョン技術を用いることにより、複数種類のセンサで取得した検出結果を総合的に評価して、より正確な検出結果を得る。
物体追跡部３４は、物体検出部３０によって検出された物体を追跡する。具体的には、検出統合部３３により統合された検出結果に基づいて、異なる時刻に出力された物体の挙動から、異なる時刻間における物体の同一性の検証（対応付け）を行い、かつ、その対応付けを基に、物体の速度、姿勢（例えばヨー角）などの挙動を予測する。 The detection integration unit 33 integrates the multiple detection results obtained by the object detection unit 30 from each of the multiple object detection sensors, and outputs one detection result for each object.
Specifically, the most reasonable object behavior that will result in the least error is calculated from the object behavior obtained from each of the object detection sensors, taking into account the error characteristics of each object detection sensor.
Specifically, by using known sensor fusion technology, detection results obtained by multiple types of sensors are comprehensively evaluated to obtain more accurate detection results.
The object tracking unit 34 tracks the object detected by the object detection unit 30. Specifically, based on the detection results integrated by the detection integration unit 33, the object tracking unit 34 verifies (associates) the identity of the object between different times from the behavior of the object output at different times, and predicts behavior such as the speed and attitude (e.g., yaw angle) of the object based on the association.

地図内位置演算部３５は、自車両位置推定部３１により得られた自車両１の絶対位置、及び地図取得部３２により取得された地図情報から、地図上における自車両１の位置及び姿勢を推定する。すなわち自車両１がどの車線を走行しているか等を推定する。
行動予測部３６は、検出統合部３３及び物体追跡部３４により得られた検出結果と、地図内位置演算部３５により特定された自車両１の位置に基づいて、自車両１の周囲で検出された他車両２の行動を予測する。
行動予測部３６は、他車両位置推定部４０と、交差点判定部４１と、走行位置判定部４２と、旋回経路推定部４３と、障害物判定部４４と、旋回方向判定部４５と、車速姿勢変化算出部４６を備える。 The intra-map position calculation unit 35 estimates the position and attitude of the vehicle 1 on the map from the absolute position of the vehicle 1 obtained by the vehicle position estimation unit 31 and the map information acquired by the map acquisition unit 32. That is, it estimates which lane the vehicle 1 is traveling in, etc.
The behavior prediction unit 36 predicts the behavior of other vehicles 2 detected around the vehicle 1 based on the detection results obtained by the detection integration unit 33 and the object tracking unit 34 and the position of the vehicle 1 identified by the map position calculation unit 35.
The behavior prediction unit 36 includes an other vehicle position estimation unit 40 , an intersection determination unit 41 , a driving position determination unit 42 , a turning path estimation unit 43 , an obstacle determination unit 44 , a turning direction determination unit 45 , and a vehicle speed and attitude change calculation unit 46 .

他車両位置推定部４０は、地図取得部３２が取得した地図情報と、自車両位置推定部３１が推定した自車両１の地図内位置と、検出統合部３３及び物体追跡部３４が取得した自車両１の周囲の物体の位置、速度、姿勢の情報に基づいて、地図上の他車両２の位置を推定する。すなわち、他車両２がどの車線を走行しているかなどを取得する。
交差点判定部４１は、地図上の他車両２の位置と地図情報とに基づいて、他車両２の進行方向の前方の所定距離内に交差点が存在するか否かを判定する。
走行位置判定部４２は、車線３を走行する他車両２の横位置を判定する。走行位置判定部４２は、他車両２が走行する車線３の右側車線端４及び左側車線端５のうち、他車両２の横位置に近いいずれか一方の車線端（以下「近位車線端」と表記することがある）を判定する。図１Ｂの例では、近位車線端は右側車線端４である。 The other vehicle position estimation unit 40 estimates the position of the other vehicle 2 on the map based on the map information acquired by the map acquisition unit 32, the position of the host vehicle 1 within the map estimated by the host vehicle position estimation unit 31, and information on the positions, speeds, and attitudes of objects around the host vehicle 1 acquired by the detection integration unit 33 and the object tracking unit 34. That is, it acquires information such as which lane the other vehicle 2 is traveling in.
The intersection determination unit 41 determines whether or not an intersection exists within a predetermined distance ahead in the traveling direction of the other vehicle 2, based on the position of the other vehicle 2 on the map and map information.
The traveling position determination unit 42 determines the lateral position of the other vehicle 2 traveling on the lane 3. The traveling position determination unit 42 determines which of the right lane edge 4 and the left lane edge 5 of the lane 3 on which the other vehicle 2 is traveling is closer to the lateral position of the other vehicle 2 (hereinafter, may be referred to as the "proximal lane edge") In the example of FIG. 1B, the proximal lane edge is the right lane edge 4.

障害物判定部４４は、検出統合部３３及び物体追跡部３４が取得した周囲の物体の位置、速度、姿勢の情報に基づいて、他車両２が交差点で旋回する際に障害となり得る障害物を判定する。障害物は、例えば電柱や工事関係物体等の静止物体や、歩行者や自転車、停車車両などの静止している移動物体であってよい。
障害物判定部４４は、検出統合部３３が検出した障害物の大きさや形状に基づいて障害物の属性判定を行い、障害物が静止物体であるか、静止している移動物体であるかを判定してもよい。障害物が静止している移動物体である場合には、移動物体がどの方向に動く可能性があるかを判定してもよい。例えば、障害物の向きに基づいて移動方向を判定してよい。 The obstacle determination unit 44 determines obstacles that may impede the other vehicle 2 when it turns at an intersection, based on the information on the positions, speeds, and attitudes of surrounding objects acquired by the detection integration unit 33 and the object tracking unit 34. The obstacles may be stationary objects such as utility poles and construction-related objects, or stationary moving objects such as pedestrians, bicycles, and parked vehicles.
The obstacle determination unit 44 may determine the attributes of the obstacle based on the size and shape of the obstacle detected by the detection integration unit 33, and determine whether the obstacle is a stationary object or a stationary moving object. If the obstacle is a stationary moving object, it may determine in which direction the moving object is likely to move. For example, the moving direction may be determined based on the orientation of the obstacle.

旋回経路推定部４３は、他車両２が走行する車線３、交差点において車線３と交差する交差車線の地図情報と、障害物判定部４４による障害物判定結果を基に、交差点で旋回する旋回経路を推定する。
例えば第１実施形態では、近位車線端から遠ざかる方向である第１方向へ、交差点で旋回する場合の他車両２の旋回経路である第１旋回経路６を推定する。図１Ｂの例では、近位車線端４から遠ざかる左方向へ旋回する第１旋回経路６を推定する。
交差点において他車両２が走行すると予想される経路付近に存在する障害物がない場合には、例えば、他車両２が走行する車線３と、交差点で第１方向へ旋回した後の交差車線の中心線を地図情報から抽出し、これらを接続する旋回経路を算出してよい。
一方で、障害物がある場合には、他車両２の車線位置と地図情報を基に、障害物を回避して、交差点で第１方向へ旋回して交差車線へ進入する旋回経路を算出してよい。また静止した移動物体がある場合には、移動物体の向きを考慮した上で、移動物体の向き方向に所定値オフセットを加えた障害物があると想定した上で、回避する経路を算出してよい。 The turning path estimation unit 43 estimates the turning path for turning at the intersection based on map information of the lane 3 on which the other vehicle 2 is traveling and the intersecting lanes that intersect with the lane 3 at the intersection, and the obstacle determination result by the obstacle determination unit 44.
For example, in the first embodiment, a first turning path 6 is estimated, which is a turning path of the other vehicle 2 when turning at an intersection in a first direction away from the proximal lane end. In the example of FIG. 1B, the first turning path 6 is estimated to be a turning path in a left direction away from the proximal lane end 4.
If there are no obstacles near the route along which the other vehicle 2 is expected to travel at the intersection, for example, the lane 3 along which the other vehicle 2 is traveling and the center line of the intersecting lane after turning in a first direction at the intersection can be extracted from map information, and a turning route connecting these can be calculated.
On the other hand, if there is an obstacle, a turning path that avoids the obstacle, turns in a first direction at the intersection, and enters the intersecting lane may be calculated based on the lane position and map information of the other vehicle 2. Also, if there is a stationary moving object, an avoidance path may be calculated taking into account the orientation of the moving object and assuming that there is an obstacle with a predetermined offset added in the orientation direction of the moving object.

次に、旋回経路推定部４３は、第１旋回経路６の曲率半径Ｒ１を算出する。図３Ａを参照する。まず、旋回経路推定部４３は、第１旋回経路６の曲線開始点Ｐｓ及び曲線終了点Ｐｅを算出する。
例えば、旋回経路推定部４３は、他車両２が走行する道路の道路中心線５０と平行であって、且つ第１旋回経路６に接する仮想線５１を算出し、仮想線５１と第１旋回経路６との間の距離ｄ１が閾値以上となる位置を曲線開始点Ｐｓとして算出してよい。
また例えば、旋回経路推定部４３は、交差点で旋回後に他車両２が走行する交差道路の道路中心線５３と平行であって、且つ第１旋回経路６に接する仮想線５２を算出し、仮想線５２と第１旋回経路６との間の距離ｄ２が閾値以上となる位置を、曲線終了点Ｐｅとして算出してよい。
図３Ｂを参照する。旋回経路推定部４３は、曲線開始点Ｐｓと曲線終了点Ｐｅとの間の弧ＡＲＣの弦長Ｗと矢高ｈとに基づいて、次式（１）にしたがって第１旋回経路６の曲率半径Ｒ１を算出してよい。
Ｒ１＝（（Ｗ／２）２＋ｈ２）／（２ｈ） …（１） Next, the turning path estimating unit 43 calculates a radius of curvature R1 of the first turning path 6. See Fig. 3A. First, the turning path estimating unit 43 calculates a curve start point Ps and a curve end point Pe of the first turning path 6.
For example, the turning path estimation unit 43 may calculate a virtual line 51 that is parallel to the road center line 50 of the road on which the other vehicle 2 is traveling and is tangent to the first turning path 6, and calculate the position where the distance d1 between the virtual line 51 and the first turning path 6 is greater than or equal to a threshold value as the curve start point Ps.
For example, the turning path estimation unit 43 may calculate a virtual line 52 that is parallel to the road center line 53 of the intersecting road along which the other vehicle 2 travels after turning at the intersection and that is tangent to the first turning path 6, and calculate the position where the distance d2 between the virtual line 52 and the first turning path 6 is greater than or equal to a threshold value as the curve end point Pe.
3B , the turning path estimator 43 may calculate the radius of curvature R1 of the first turning path 6 in accordance with the following formula (1) based on the chord length W and the arrow height h of the arc ARC between the curve start point Ps and the curve end point Pe.
R1=((W/2) 2 +h 2 )/(2h)...(1)

図２を参照する。車速姿勢変化算出部４６は、検出統合部３３及び物体追跡部３４が取得した他車両２の情報に基づいて、他車両２が減速しているか否か、及び他車両２の姿勢のヨー角変化が所定値よりも高く、すなわち急な姿勢変化が発生しているか否かを算出する。
旋回方向判定部４５は、第１旋回経路６の曲率半径Ｒ１が第１所定値Ｔｈ１以上である場合、他車両２は、第１旋回経路６の旋回方向と反対の第２方向へ旋回すると判定する。
すなわち、右側車線端４が近位車線端であれば（他車両２の横位置が右側車線端４に近ければ）他車両２が右方向に旋回すると判定し、左側車線端５が近位車線端であれば（他車両２の横位置が左側車線端５に近ければ）他車両２が左方向に旋回すると判定する。
これは、第１方向へ旋回する第１旋回経路６の曲率半径Ｒ１が十分大きい場合には、反対側の近位車線端に近付かなくても内輪差で車線から逸脱せずに第１方向へ旋回できることから、第１方向へ旋回するために近位車線端に近付く必要はなく、他車両２は単に第２方向へ旋回するために近位車線端に近付いたと判断できるためである。 2 , the vehicle speed attitude change calculation unit 46 calculates, based on the information on the other vehicle 2 acquired by the detection integration unit 33 and the object tracking unit 34, whether the other vehicle 2 is decelerating and whether the yaw angle change in the attitude of the other vehicle 2 is higher than a predetermined value, i.e., whether a sudden attitude change is occurring.
When the curvature radius R1 of the first turning path 6 is equal to or greater than a first predetermined value Th1, the turning direction determination unit 45 determines that the other vehicle 2 will turn in a second direction opposite to the turning direction of the first turning path 6 .
In other words, if the right lane edge 4 is the proximal lane edge (if the lateral position of the other vehicle 2 is close to the right lane edge 4), it is determined that the other vehicle 2 is turning to the right, and if the left lane edge 5 is the proximal lane edge (if the lateral position of the other vehicle 2 is close to the left lane edge 5), it is determined that the other vehicle 2 is turning to the left.
This is because, if the radius of curvature R1 of the first turning path 6 for turning in the first direction is sufficiently large, the vehicle can turn in the first direction without departing from the lane due to the inside wheel difference even if it does not approach the proximal lane end on the opposite side, so there is no need to approach the proximal lane end in order to turn in the first direction, and it can be determined that the other vehicle 2 has simply approached the proximal lane end in order to turn in the second direction.

一方で、旋回方向判定部４５は、第１旋回経路６の曲率半径Ｒ１が第１所定値Ｔｈ１未満である場合、他車両２は、第１旋回経路６の旋回方向（第１方向）へ旋回すると判定してもよい。
これは、第１旋回経路６の旋回方向に旋回する際の内輪差を考慮して、旋回方向とは反対の近位車線端に近付いたと考えられるためである。
なお、旋回方向判定部４５は、車速姿勢変化算出部４６により他車両２の車速が減速していると算出した場合に他車両２が交差点で旋回し、他車両２が減速していない場合には交差点で直進すると判定してもよい。すなわち、他車両２が減速している場合には、他車両２が旋回すると判定する尤度を高めてよい。
同様に、他車両２の姿勢のヨー角変化が所定値よりも大きいと算出した場合に他車両２が交差点で旋回し、ヨー角変化が所定値より大きくない場合には交差点で直進すると判定してもよい。すなわち、他車両２の姿勢のヨー角変化が所定値より大きい場合には、他車両２が旋回すると判定する尤度を高めてよい。 On the other hand, if the curvature radius R1 of the first turning path 6 is less than the first predetermined value Th1, the turning direction determination unit 45 may determine that the other vehicle 2 will turn in the turning direction (first direction) of the first turning path 6.
This is because, taking into account the inside wheel difference when turning in the turning direction of the first turning path 6, it is considered that the vehicle approached the proximal lane edge opposite the turning direction.
The turning direction determination unit 45 may determine that the other vehicle 2 will turn at the intersection when the vehicle speed and attitude change calculation unit 46 calculates that the vehicle speed of the other vehicle 2 is decelerating, and may determine that the other vehicle 2 will go straight at the intersection when the other vehicle 2 is not decelerating. In other words, when the other vehicle 2 is decelerating, the likelihood of determining that the other vehicle 2 will turn may be increased.
Similarly, it may be determined that the other vehicle 2 will turn at the intersection if the yaw angle change of the attitude of the other vehicle 2 is calculated to be greater than a predetermined value, and that the other vehicle 2 will go straight through the intersection if the yaw angle change is not greater than the predetermined value. In other words, when the yaw angle change of the attitude of the other vehicle 2 is greater than the predetermined value, the likelihood of determining that the other vehicle 2 will turn may be increased.

図２を参照する。自車経路生成部３７は、旋回方向判定部４５による他車両２の進路の推定結果に基づいて自車両１が走行する自車両経路を生成する。自車両経路は、例えば目標走行軌道や速度プロファイルを含む。
他車両２の進路が自車両１の進路と交差する場合には、自車経路生成部３７は、他車両２を回避する自車両経路を生成する。
例えば、他車両２の進路（旋回方向）が自車両１の進路と交差する場合には、自車両１の速度を変更してもよい。
この場合、例えば、他車両２の進路と自車両１の進路とが交差する交差ポイントを算出し、自車両１が他車両２よりも遅く交差ポイントに到達することが予想される場合には、事前に減速してもよい。事前に減速準備をすることで急減速することなく他車両２との接近を避けることができる。急減速でないため、乗り心地が低下することなく回避準備動作を実行できる。さらに、ブレーキ与圧を付与して回避準備動作を実行することも可能である。 2, the host vehicle path generating unit 37 generates a host vehicle path along which the host vehicle 1 travels, based on the result of estimation of the path of the other vehicle 2 by the turning direction determining unit 45. The host vehicle path includes, for example, a target travel trajectory and a speed profile.
When the path of the other vehicle 2 intersects with the path of the host vehicle 1 , the host vehicle route generating unit 37 generates a host vehicle route that avoids the other vehicle 2 .
For example, when the path (turning direction) of the other vehicle 2 intersects with the path of the host vehicle 1, the speed of the host vehicle 1 may be changed.
In this case, for example, an intersection point where the path of the other vehicle 2 and the path of the vehicle 1 intersect may be calculated, and the vehicle 1 may decelerate in advance if it is expected that the vehicle 1 will reach the intersection point later than the other vehicle 2. By preparing for deceleration in advance, it is possible to avoid approaching the other vehicle 2 without suddenly decelerating. Since there is no sudden deceleration, the avoidance preparation operation can be performed without deteriorating the ride comfort. Furthermore, it is also possible to perform the avoidance preparation operation by applying brake pressure.

一方で、自車両１が他車両２よりも早く交差ポイントに到達する（若しくは、自車両１が他車両２よりも所定時間差以上早く交差ポイントに到達する）ことが予想される場合には、事前に加速をすることで他車両２との接近を避けてもよい。これにより、自車両１の減速も減り、スムーズな走行を実現できる。
車両制御部３８は、自車経路生成部３７が生成した自車両経路に基づいて車両制御を行う。ただし、自車両経路を生成しない場合にも、ある物体の相対距離などに基づいて制御を行うことも可能であり、本発明を限定するものではない。 On the other hand, when it is expected that the host vehicle 1 will reach the intersection point earlier than the other vehicle 2 (or the host vehicle 1 will reach the intersection point a predetermined time difference or more earlier than the other vehicle 2), the host vehicle 1 may accelerate in advance to avoid approaching the other vehicle 2. This reduces the deceleration of the host vehicle 1, and enables smooth driving.
The vehicle control unit 38 performs vehicle control based on the vehicle route generated by the vehicle route generating unit 37. However, even if the vehicle route is not generated, the vehicle control unit 38 can also perform control based on the relative distance of an object, and this does not limit the present invention.

（動作）
次に、図４を参照して、実施形態における運転支援装置１０の動作の一例を説明する。
ステップＳ１において物体検出部３０は、自車両１の周辺における物体の位置、姿勢、大きさ、速度などを検出する。
ステップＳ２において検出統合部３３は、複数の物体検出センサの各々から得られた複数の検出結果を統合する。物体追跡部３４は、統合された各物体を追跡し、自車両１の周辺の物体の挙動を予測する。 (Operation)
Next, an example of the operation of the driving assistance device 10 in the embodiment will be described with reference to FIG.
In step S<b>1 , the object detection unit 30 detects the position, orientation, size, speed, etc. of an object in the vicinity of the host vehicle 1 .
In step S2, the detection integration unit 33 integrates the detection results obtained from the object detection sensors. The object tracking unit 34 tracks each of the integrated objects and predicts the behavior of the objects in the vicinity of the host vehicle 1.

ステップＳ３において自車両位置推定部３１は、所定の基準点に対する自車両１の位置、姿勢及び速度を計測する。
ステップＳ４において地図取得部３２は、自車両１が走行する道路の構造を示す地図情報を取得する。
ステップＳ５において地図内位置演算部３５は、地図上における自車両１の位置及び姿勢を推定する。
ステップＳ６において行動予測部３６は、自車両１の周辺において検出された他車両２の行動を予測する。行動予測部３６による行動予測処理は図５を参照して後述する。
ステップＳ７において自車経路生成部３７は、ステップＳ６で決定した他車両２の行動予測結果に基づいて、自車両１が走行する自車両経路を生成する。
ステップＳ８において車両制御部３８は、自車両経路に従って自車両１が走行するように自車両１を制御する。 In step S3, the vehicle position estimation unit 31 measures the position, attitude, and speed of the vehicle 1 relative to a predetermined reference point.
In step S4, the map acquisition unit 32 acquires map information indicating the structure of the road on which the host vehicle 1 is traveling.
In step S5, the in-map position calculation unit 35 estimates the position and attitude of the vehicle 1 on the map.
In step S6, the behavior prediction unit 36 predicts the behavior of the other vehicle 2 detected in the vicinity of the host vehicle 1. The behavior prediction process performed by the behavior prediction unit 36 will be described later with reference to FIG.
In step S7, the host vehicle route generation unit 37 generates a host vehicle route along which the host vehicle 1 will travel, based on the behavior prediction result of the other vehicle 2 determined in step S6.
In step S8, the vehicle control unit 38 controls the host vehicle 1 so that the host vehicle 1 travels along the host vehicle route.

図５は、第１実施形態の行動予測処理の一例のフローチャートである。ステップＳ１０において他車両位置推定部４０は、地図上の他車両２の位置を推定する。
ステップＳ１１において交差点判定部４１は、他車両２の進行方向の前方の所定距離内に交差点が存在するか否かを判定する。交差点が存在する場合（Ｓ１２：Ｙ）に処理はステップＳ１３へ進む。交差点が存在しない場合（Ｓ１２：Ｎ）行動予測処理は終了する。
ステップＳ１３において走行位置判定部４２は、他車両２が走行する車線３の右側車線端４及び左側車線端５のうち、他車両２の横位置に近いいずれか一方の近位車線端を判定する。 5 is a flowchart of an example of the behavior prediction process according to the first embodiment. In step S10, the other vehicle position estimating unit 40 estimates the position of the other vehicle 2 on the map.
In step S11, the intersection determination unit 41 determines whether or not an intersection exists within a predetermined distance ahead in the traveling direction of the other vehicle 2. If an intersection exists (S12: Y), the process proceeds to step S13. If an intersection does not exist (S12: N), the behavior prediction process ends.
In step S13, the traveling position determination unit 42 determines which of the right lane edge 4 and the left lane edge 5 of the lane 3 on which the other vehicle 2 is traveling is the proximal lane edge that is closer to the lateral position of the other vehicle 2.

ステップＳ１４において障害物判定部４４は、他車両２が交差点で旋回する際に障害となり得る障害物を判定する。
ステップＳ１５において旋回経路推定部４３は、他車両２が近位車線端から遠ざかる方向である第１方向へ交差点で旋回する第１旋回経路６を推定する。
ステップＳ１６において車速姿勢変化算出部４６は、他車両２が減速しているか否か、及び他車両２の姿勢のヨー角変化が所定値よりも高いか否かを算出する。
ステップＳ１７において旋回方向判定部４５は、第１旋回経路６の曲率半径Ｒ１が第１所定値Ｔｈ１以上か否かを判定する。曲率半径Ｒ１が第１所定値Ｔｈ１以上である場合（Ｓ１７：Ｙ）に処理はステップＳ１８へ進む。曲率半径Ｒ１が第１所定値Ｔｈ１以上でない場合（Ｓ１７：Ｎ）に処理はステップＳ１９へ進む。
ステップＳ１８において旋回方向判定部４５は、他車両２が第２方向に旋回すると判定する。その後に行動予測処理は終了する。
ステップＳ１９において旋回方向判定部４５は、他車両２が第１方向に旋回すると判定する。その後に行動予測処理は終了する。 In step S14, the obstacle determining unit 44 determines an obstacle that may be an obstacle when the other vehicle 2 turns at the intersection.
In step S15, the turning path estimation unit 43 estimates a first turning path 6 along which the other vehicle 2 turns at the intersection in a first direction, which is a direction away from the proximal lane end.
In step S16, the vehicle speed attitude change calculation unit 46 calculates whether the other vehicle 2 is decelerating and whether the yaw angle change in the attitude of the other vehicle 2 is higher than a predetermined value.
In step S17, the turning direction determination unit 45 determines whether the radius of curvature R1 of the first turning path 6 is equal to or greater than the first predetermined value Th1. If the radius of curvature R1 is equal to or greater than the first predetermined value Th1 (S17: Y), the process proceeds to step S18. If the radius of curvature R1 is not equal to or greater than the first predetermined value Th1 (S17: N), the process proceeds to step S19.
In step S18, the turning direction determination unit 45 determines that the other vehicle 2 will turn in the second direction. Then, the behavior prediction process ends.
In step S19, the turning direction determination unit 45 determines that the other vehicle 2 will turn in the first direction. Then, the behavior prediction process ends.

（第１実施形態の効果）
（１）第１実施形態の運転支援方法では、車線の位置及び形状の情報である車線情報を含んだ地図の地図情報を取得し、自車両１の周囲の他車両２の地図上の位置を検出し、他車両２の進行方向の前方の所定距離内に交差点が存在するか否かを判定し、他車両２が走行する車線３の右側及び左側の車線端４、５のうち、車線幅方向の他車両２の位置に近いいずれか一方の車線端を判定し、他車両の右方向及び左方向のうちいずれか一方の車線端から遠ざかる方向である第１方向へ、交差点で旋回する場合の他車両２の旋回経路である第１旋回経路６を、地図情報に基づいて推定し、第１旋回経路６の曲率半径Ｒ１に基づいて他車両の進路を判定する。
これにより、他車両２の横位置と交差点で曲がるときの旋回半径に基づいて他車両２の進路を判定できる。このため、右折専用レーンや左折専用レーン等の専用車線の有無にかかわらず交差点における他車両の進路を判定できる。 (Effects of the First Embodiment)
(1) In the driving assistance method of the first embodiment, map information of a map including lane information, which is information on the position and shape of lanes, is obtained, the position on the map of other vehicles 2 around the vehicle 1 is detected, it is determined whether an intersection exists within a predetermined distance ahead in the direction of travel of the other vehicle 2, it is determined which of the lane edges 4, 5 on the right and left sides of the lane 3 in which the other vehicle 2 is traveling is closer to the position of the other vehicle 2 in the lane width direction, and a first turning path 6, which is the turning path of the other vehicle 2 when turning at the intersection in a first direction, which is a direction moving away from either the lane edge to the right or left of the other vehicle, is estimated based on the map information, and the course of the other vehicle is determined based on the radius of curvature R1 of the first turning path 6.
This makes it possible to determine the path of the other vehicle 2 based on the lateral position of the other vehicle 2 and the turning radius when turning at the intersection. Therefore, it is possible to determine the path of the other vehicle at the intersection regardless of the presence or absence of dedicated lanes such as a right-turn lane or a left-turn lane.

（２）第１旋回経路６の曲率半径Ｒ１が第１所定値Ｔｈ１以上である場合、他車両２が第１方向と反対方向である第２方向へ旋回すると判定してよい。
これにより、他車両２の横位置に近い車線端である近位車線端側の方向へ、他車両２が交差点で旋回することを判定できる。
（３）他車両２が減速している場合には、他車両２が旋回すると判定する尤度を高めてもよく、他車両２の姿勢のヨー角変化が所定値よりも大きい場合に、他車両２が旋回すると判定する尤度を高めてもよい。
これにより、他車両２が旋回することを精度良く判定できる。
（４）他車両２が交差点で旋回する経路上に障害物が存在する場合には、障害物を回避するように旋回経路を推定してもよい。
障害物が移動可能な静止物体である場合に、移動した場合の障害物を回避するように旋回経路を推定してもよい。
これにより、障害物がいる場合にも精度良く旋回方向を判定できる。 (2) When the curvature radius R1 of the first turning path 6 is equal to or greater than the first predetermined value Th1, it may be determined that the other vehicle 2 is turning in a second direction that is opposite to the first direction.
This makes it possible to determine that the other vehicle 2 is turning at the intersection in the direction of the proximal lane end, which is the lane end closer to the lateral position of the other vehicle 2.
(3) When the other vehicle 2 is decelerating, the likelihood of determining that the other vehicle 2 is turning may be increased, and when the yaw angle change in the attitude of the other vehicle 2 is greater than a predetermined value, the likelihood of determining that the other vehicle 2 is turning may be increased.
This makes it possible to accurately determine whether the other vehicle 2 is turning.
(4) If an obstacle is present on the path along which the other vehicle 2 turns at an intersection, the turning path may be estimated so as to avoid the obstacle.
If the obstacle is a stationary object that can move, a turning path may be estimated so as to avoid the obstacle if it moves.
This allows the turning direction to be determined with high accuracy even when an obstacle is present.

（第２実施形態）
図６を参照する。第２実施形態の旋回経路推定部４３は、上述の第１旋回経路６に加えて、第１旋回経路６の旋回方向と反対方向である第２方向へ、交差点で旋回する場合の他車両２の旋回経路である第２旋回経路７を推定し、第２旋回経路７の曲率半径Ｒ２を算出する。第２旋回経路７の推定方法と曲率半径Ｒ２の算出方法は、第１実施例における第１旋回経路６の推定方法及び曲率半径Ｒ１の算出方法と同様である。
第２実施形態の旋回方向判定部４５は、第１旋回経路６の曲率半径Ｒ１と、第２旋回経路７の曲率半径Ｒ２とに基づいて他車両２の進路を判定する。 Second Embodiment
6 is referred to. In addition to the above-mentioned first turning path 6, the turning path estimating unit 43 of the second embodiment estimates a second turning path 7, which is a turning path of the other vehicle 2 when turning at an intersection in a second direction opposite to the turning direction of the first turning path 6, and calculates a radius of curvature R2 of the second turning path 7. The method of estimating the second turning path 7 and the method of calculating the radius of curvature R2 are similar to the method of estimating the first turning path 6 and the method of calculating the radius of curvature R1 in the first embodiment.
The turning direction determination unit 45 of the second embodiment determines the path of the other vehicle 2 based on the radius of curvature R1 of the first turning path 6 and the radius of curvature R2 of the second turning path 7 .

例えば、旋回方向判定部４５は、第２旋回経路７の曲率半径Ｒ２が第２所定値Ｔｈ２未満である場合、他車両が第２方向に旋回しないと判定してよい。例えば、図６に示すように近位車線端が右側車線端４である場合、右方向に旋回する第２旋回経路７の曲率半径Ｒ２が第２所定値Ｔｈ２未満である場合、右側に旋回しないと判定してよい。
これは曲率半径Ｒ２が小さい場合に、他車両２は内輪差のため車線に沿って第２方向へ旋回することが困難となるためである。これにより、他車両２が第１方向へ旋回するか、若しくは直進すると判定できる。このとき、他車両２が減速しているか他車両２のヨー角変化が所定値よりも大きい場合に、他車両２が第１方向へ旋回すると判定し、他車両２が減速せずヨー角変化が所定値以下の場合に直進すると判定してもよい。 For example, the turning direction determination unit 45 may determine that the other vehicle will not turn in the second direction when the curvature radius R2 of the second turning path 7 is less than the second predetermined value Th2. For example, when the proximal lane edge is the right lane edge 4 as shown in Fig. 6, the turning direction determination unit 45 may determine that the other vehicle will not turn to the right when the curvature radius R2 of the second turning path 7 turning to the right is less than the second predetermined value Th2.
This is because when the radius of curvature R2 is small, it is difficult for the other vehicle 2 to turn in the second direction along the lane due to the difference in the inside wheel radius. This makes it possible to determine whether the other vehicle 2 will turn in the first direction or go straight. At this time, if the other vehicle 2 is decelerating or the change in the yaw angle of the other vehicle 2 is greater than a predetermined value, it may be determined that the other vehicle 2 will turn in the first direction, and if the other vehicle 2 is not decelerating and the change in the yaw angle is equal to or less than a predetermined value, it may be determined that the other vehicle 2 will go straight.

また例えば、旋回方向判定部４５は、第１旋回経路６の曲率半径Ｒ１が第１所定値Ｔｈ１以上であり、かつ第２旋回経路７の曲率半径Ｒ２が第２所定値Ｔｈ２以上である場合に第２方向に旋回すると判定してもよい。例えば、図６に示すように近位車線端が右側車線端４である場合、右方向に旋回すると判定してよい。
これは、どちらの旋回方向の曲率半径Ｒも大きい場合には、後続する二輪車等を巻き込むのを避けるために、交差点で旋回しようとする方向の車線端へ他車両２が近づけると考えられるためである。
なお、第１所定値Ｔｈ１と第２所定値Ｔｈ２とは同じでもよく異なっていてもよい。例えば第１所定値Ｔｈ１と第２所定値Ｔｈ２のうち、右方向に旋回する旋回経路の曲率半径と比較される所定値を、左方向に旋回する旋回経路の曲率半径と比較される所定値よりも大きく設定してもよく、その逆となるように設定してもよい。 For example, the turning direction determination unit 45 may determine that the vehicle will turn in the second direction when the radius of curvature R1 of the first turning path 6 is equal to or greater than a first predetermined value Th1 and the radius of curvature R2 of the second turning path 7 is equal to or greater than a second predetermined value Th2. For example, when the proximal lane edge is the right lane edge 4 as shown in FIG. 6 , the turning direction determination unit 45 may determine that the vehicle will turn in the right direction.
This is because, when the radius of curvature R in both turning directions is large, it is believed that the other vehicle 2 will approach the edge of the lane in the direction in which it is trying to turn at the intersection in order to avoid hitting a following motorcycle or the like.
The first and second predetermined values Th1 and Th2 may be the same or different. For example, the first and second predetermined values Th1 and Th2 may be set so that the predetermined value to be compared with the radius of curvature of the turning path for turning to the right is larger than the predetermined value to be compared with the radius of curvature of the turning path for turning to the left, or vice versa.

また例えば、旋回方向判定部４５は、第１旋回経路６の曲率半径Ｒ１が第１所定値Ｔｈ１未満であり、かつ第２旋回経路７の曲率半径Ｒ２が第２所定値Ｔｈ２未満である場合に、近位車線端から離れる第１方向に旋回すると判定してもよい。例えば、図６に示すように近位車線端が右側車線端４である場合、左方向に旋回すると判定してよい。
これは、内輪差を考慮して、交差点で旋回しようとする方向と反対側に他車両２が寄ると、考えられるためである。
なお、第２実施形態においても、他車両２が減速している場合には、他車両２が旋回すると判定する尤度を高めてよく、他車両２の姿勢のヨー角変化が所定値より大きい場合には、他車両２が旋回すると判定する尤度を高めてよい。 For example, the turning direction determination unit 45 may determine that the vehicle will turn in a first direction away from the proximal lane edge when the radius of curvature R1 of the first turning path 6 is less than a first predetermined value Th1 and the radius of curvature R2 of the second turning path 7 is less than a second predetermined value Th2. For example, when the proximal lane edge is the right lane edge 4 as shown in FIG. 6, the turning direction determination unit 45 may determine that the vehicle will turn in a left direction.
This is because, taking into consideration the inside wheel difference, it is considered that the other vehicle 2 approaches in the opposite direction to the direction in which the vehicle is trying to turn at the intersection.
In the second embodiment, too, if the other vehicle 2 is decelerating, the likelihood of determining that the other vehicle 2 is turning may be increased, and if the yaw angle change in the attitude of the other vehicle 2 is greater than a predetermined value, the likelihood of determining that the other vehicle 2 is turning may be increased.

図７は、第２実施形態の行動予測処理の一例のフローチャートである。
ステップＳ２０～Ｓ２４の処理は、図５のステップＳ１０～Ｓ１４と同様である。
ステップＳ２５において旋回経路推定部４３は、他車両２が近位車線端から遠ざかる方向である第１方向へ交差点で旋回する第１旋回経路６と、第１方向と反対の第２方向へ交差点で旋回する第２旋回経路７を推定する。
ステップＳ２６の処理は、図５のステップＳ１６と同様である。
ステップＳ２７において旋回方向判定部４５は、第２旋回経路７の曲率半径Ｒ２が第２所定値Ｔｈ２未満であるか否かを判定する。曲率半径Ｒ２が第２所定値Ｔｈ２未満である場合（Ｓ２７：Ｙ）に処理はステップＳ２８へ進む。曲率半径Ｒ２が第２所定値Ｔｈ２未満でない場合（Ｓ２７：Ｎ）に処理はステップＳ３１へ進む。 FIG. 7 is a flowchart illustrating an example of the behavior prediction process according to the second embodiment.
The processes in steps S20 to S24 are similar to those in steps S10 to S14 in FIG.
In step S25, the turning path estimation unit 43 estimates a first turning path 6 in which the other vehicle 2 turns at the intersection in a first direction, which is the direction away from the proximal lane end, and a second turning path 7 in which the other vehicle 2 turns at the intersection in a second direction opposite to the first direction.
The process of step S26 is similar to step S16 in FIG.
In step S27, the turning direction determination unit 45 determines whether the radius of curvature R2 of the second turning path 7 is less than the second predetermined value Th2. If the radius of curvature R2 is less than the second predetermined value Th2 (S27: Y), the process proceeds to step S28. If the radius of curvature R2 is not less than the second predetermined value Th2 (S27: N), the process proceeds to step S31.

ステップＳ２８において、旋回方向判定部４５は他車両２が第２方向へ旋回しないと判定する。その後に処理はステップＳ２９へ進む。
ステップＳ２９において旋回方向判定部４５は、第１旋回経路６の曲率半径Ｒ１が第１所定値Ｔｈ１未満か否かを判定する。曲率半径Ｒ１が第１所定値Ｔｈ１未満である場合（Ｓ２９：Ｙ）に処理はステップＳ３０へ進む。曲率半径Ｒ１が第１所定値Ｔｈ１未満でない場合（Ｓ２９：Ｎ）に行動予測処理は終了する。 In step S28, the turning direction determination unit 45 determines that the other vehicle 2 is not turning in the second direction. After that, the process proceeds to step S29.
In step S29, the turning direction determination unit 45 determines whether the radius of curvature R1 of the first turning path 6 is less than the first predetermined value Th1. If the radius of curvature R1 is less than the first predetermined value Th1 (S29: Y), the process proceeds to step S30. If the radius of curvature R1 is not less than the first predetermined value Th1 (S29: N), the behavior prediction process ends.

ステップＳ３０において旋回方向判定部４５は、他車両２が第１方向に旋回すると判定する。その後に行動予測処理は終了する。
ステップＳ３１において旋回方向判定部４５は、曲率半径Ｒ１が第１所定値Ｔｈ１以上か否かを判定する。曲率半径Ｒ１が第１所定値Ｔｈ１以上である場合（Ｓ３１：Ｙ）に処理はステップＳ３２へ進む。曲率半径Ｒ１が第１所定値Ｔｈ１以上でない場合（Ｓ３１：Ｎ）に行動予測処理は終了する。
ステップＳ３２において旋回方向判定部４５は、他車両２が第２方向に旋回すると判定する。その後に行動予測処理は終了する。 In step S30, the turning direction determination unit 45 determines that the other vehicle 2 will turn in the first direction. Then, the behavior prediction process ends.
In step S31, the turning direction determination unit 45 determines whether the radius of curvature R1 is equal to or greater than the first predetermined value Th1. If the radius of curvature R1 is equal to or greater than the first predetermined value Th1 (S31: Y), the process proceeds to step S32. If the radius of curvature R1 is not equal to or greater than the first predetermined value Th1 (S31: N), the behavior prediction process ends.
In step S32, the turning direction determination unit 45 determines that the other vehicle 2 will turn in the second direction. Then, the behavior prediction process ends.

（第２実施形態の効果）
（１）第２実施形態の運転支援方法では、他車両２の右方向及び左方向のうち第１方向と反対方向である第２方向へ、交差点で旋回する場合の他車両の旋回経路である第２旋回経路７を、地図情報に基づいて推定する。第１旋回経路６の曲率半径Ｒ１と第２旋回経路７の曲率半径Ｒ２とに基づいて他車両２の進路を判定する。
これにより、交差点で他車両２がどの進路に進むのか（すなわち、右折するのか、左折するのか、若しくは直進するのか）をより高い精度で判定できる。 (Effects of the Second Embodiment)
(1) In the driving assistance method of the second embodiment, a second turning path 7, which is a turning path of the other vehicle 2 when the other vehicle 2 turns at an intersection in a second direction, which is the opposite direction to the first direction among the right and left directions of the other vehicle 2, is estimated based on map information. The path of the other vehicle 2 is determined based on a curvature radius R1 of the first turning path 6 and a curvature radius R2 of the second turning path 7.
This makes it possible to determine with greater accuracy which path the other vehicle 2 will take at the intersection (i.e., whether to turn right, turn left, or go straight).

（２）第２旋回経路７の曲率半径Ｒ２が第２所定値Ｔｈ２未満である場合、他車両２が第２方向に旋回しないと判定し、曲率半径Ｒ２が第２所定値Ｔｈ２以上であって、かつ第１旋回経路６の曲率半径Ｒ１が第１所定値Ｔｈ１以上である場合には、他車両２が第２方向に旋回すると判定してもよい。
これにより、後続の二輪車の巻き込みを避けるために旋回しようとする方向の車線端に他車両２が寄った場合の旋回方向を判定できる。
（３）第１旋回経路６の曲率半径Ｒ１が第１所定値Ｔｈ１未満であって、かつ第２旋回経路７の曲率半径Ｒ２が第２所定値Ｔｈ２未満である場合には、他車両２が第１方向に旋回すると判定してもよい。
これにより、内輪差を考慮して、旋回しようとする方向と反対側の車線端に他車両２が寄った場合の旋回方向を判定できる。 (2) If the radius of curvature R2 of the second turning path 7 is less than a second predetermined value Th2, it may be determined that the other vehicle 2 will not turn in the second direction, and if the radius of curvature R2 is greater than or equal to the second predetermined value Th2 and the radius of curvature R1 of the first turning path 6 is greater than or equal to the first predetermined value Th1, it may be determined that the other vehicle 2 will turn in the second direction.
This makes it possible to determine the turning direction when the other vehicle 2 approaches the edge of the lane in the direction in which the vehicle is trying to turn in order to avoid being hit by a following two-wheeled vehicle.
(3) If the radius of curvature R1 of the first turning path 6 is less than a first predetermined value Th1 and the radius of curvature R2 of the second turning path 7 is less than a second predetermined value Th2, it may be determined that the other vehicle 2 is turning in the first direction.
This makes it possible to determine the turning direction when another vehicle 2 approaches the edge of the lane on the opposite side to the direction in which the vehicle is about to turn, taking into consideration the inside wheel difference.

１…自車両、１０…運転支援装置、１１…物体センサ、１２…車両センサ、１３…測位装置、１４…地図データベース、１５…通信装置、１６…コントローラ、１７…アクチュエータ、２１…プロセッサ、２２…記憶装置、３０…物体検出部、３１…自車両位置推定部、３２…地図取得部、３３…検出統合部、３４…物体追跡部、３５…地図内位置演算部、３６…行動予測部、３７…自車経路生成部、３８…車両制御部、４０…他車両位置推定部、４１…交差点判定部、４２…走行位置判定部、４３…旋回経路推定部、４４…障害物判定部、４５…旋回方向判定部、４６…車速姿勢変化算出部 1...own vehicle, 10...driving assistance device, 11...object sensor, 12...vehicle sensor, 13...positioning device, 14...map database, 15...communication device, 16...controller, 17...actuator, 21...processor, 22...storage device, 30...object detection unit, 31...own vehicle position estimation unit, 32...map acquisition unit, 33...detection integration unit, 34...object tracking unit, 35...map position calculation unit, 36...behavior prediction unit, 37...own vehicle path generation unit, 38...vehicle control unit, 40...other vehicle position estimation unit, 41...intersection determination unit, 42...traveling position determination unit, 43...turning path estimation unit, 44...obstacle determination unit, 45...turning direction determination unit, 46...vehicle speed and attitude change calculation unit

Claims (12)

車線の位置及び形状の情報である車線情報を含んだ地図の地図情報を取得し、
自車両の周囲の他車両の前記地図上の位置を検出し、
前記他車両の進行方向の前方の所定距離内に交差点が存在するか否かを判定し、
前記他車両が走行する車線の右側及び左側の車線端のうち、車線幅方向の前記他車両の位置に近いいずれか一方の車線端を判定し、
前記他車両の右方向及び左方向のうち前記いずれか一方の車線端から遠ざかる方向である第１方向へ、前記交差点で旋回する場合の前記他車両の旋回経路である第１旋回経路を、前記地図情報に基づいて推定し、
前記第１旋回経路の曲率半径に基づいて前記他車両の進路を判定し、
前記第１旋回経路の曲率半径が第１所定値以上である場合、前記他車両が前記第１方向と反対方向である第２方向へ旋回すると判定する、
ことを特徴とする運転支援方法。 Acquire map information of a map including lane information, which is information on the positions and shapes of lanes;
Detecting the positions of other vehicles around the vehicle on the map;
determining whether or not an intersection is present within a predetermined distance ahead in the traveling direction of the other vehicle;
determining which of the right and left lane edges of the lane on which the other vehicle is traveling is closer to the position of the other vehicle in a lane width direction;
estimating, based on the map information, a first turning path that is a turning path of the other vehicle when the other vehicle turns at the intersection in a first direction that is a direction away from either one of the lane edges to the right and the left of the other vehicle;
determining a course of the other vehicle based on a radius of curvature of the first turning path;
When a curvature radius of the first turning path is equal to or greater than a first predetermined value, it is determined that the other vehicle is turning in a second direction that is opposite to the first direction.
A driving assistance method comprising : 車線の位置及び形状の情報である車線情報を含んだ地図の地図情報を取得し、
自車両の周囲の他車両の前記地図上の位置を検出し、
前記他車両の進行方向の前方の所定距離内に交差点が存在するか否かを判定し、
前記他車両が走行する車線の右側及び左側の車線端のうち、車線幅方向の前記他車両の位置に近いいずれか一方の車線端を判定し、
前記他車両の右方向及び左方向のうち前記いずれか一方の車線端から遠ざかる方向である第１方向へ、前記交差点で旋回する場合の前記他車両の旋回経路である第１旋回経路を、前記地図情報に基づいて推定し、
前記他車両の右方向及び左方向のうち前記第１方向と反対方向である第２方向へ、前記交差点で旋回する場合の前記他車両の旋回経路である第２旋回経路を、前記地図情報に基づいて推定し、
前記第１旋回経路の曲率半径と前記第２旋回経路の曲率半径とに基づいて前記他車両の進路を判定し、
前記第２旋回経路の曲率半径が第２所定値未満である場合、前記他車両が前記第２方向に旋回しないと判定し、
前記第２旋回経路の曲率半径が前記第２所定値以上であって、かつ前記第１旋回経路の曲率半径が第１所定値以上である場合には、前記他車両が前記第２方向に旋回すると判定する、
ことを特徴とする運転支援方法。 Acquire map information of a map including lane information, which is information on the positions and shapes of lanes;
Detecting the positions of other vehicles around the vehicle on the map;
determining whether or not an intersection is present within a predetermined distance ahead in the traveling direction of the other vehicle;
determining which of the right and left lane edges of the lane on which the other vehicle is traveling is closer to the position of the other vehicle in a lane width direction;
estimating, based on the map information, a first turning path that is a turning path of the other vehicle when the other vehicle turns at the intersection in a first direction that is a direction away from either one of the lane edges to the right and the left of the other vehicle;
estimating, based on the map information, a second turning path that is a turning path of the other vehicle when the other vehicle turns at the intersection in a second direction, which is a right direction or a left direction of the other vehicle, that is an opposite direction to the first direction;
determining a course of the other vehicle based on a radius of curvature of the first turning path and a radius of curvature of the second turning path;
When the radius of curvature of the second turning path is less than a second predetermined value, it is determined that the other vehicle is not turning in the second direction;
when the radius of curvature of the second turning path is equal to or greater than the second predetermined value and the radius of curvature of the first turning path is equal to or greater than the first predetermined value, it is determined that the other vehicle is turning in the second direction.
A driving assistance method comprising: 前記第１旋回経路の曲率半径が第１所定値未満であって、かつ前記第２旋回経路の曲率半径が第２所定値未満である場合には、前記他車両が前記第１方向に旋回すると判定することを特徴とする請求項２に記載の運転支援方法。 3. The driving assistance method according to claim 2, further comprising: determining that the other vehicle is turning in the first direction when the radius of curvature of the first turning path is less than a first predetermined value and the radius of curvature of the second turning path is less than a second predetermined value. 車線の位置及び形状の情報である車線情報を含んだ地図の地図情報を取得し、Acquire map information of a map including lane information, which is information on the positions and shapes of lanes;
自車両の周囲の他車両の前記地図上の位置を検出し、Detecting the positions of other vehicles around the vehicle on the map;
前記他車両の進行方向の前方の所定距離内に交差点が存在するか否かを判定し、determining whether or not an intersection is present within a predetermined distance ahead in the traveling direction of the other vehicle;
前記他車両が走行する車線の右側及び左側の車線端のうち、車線幅方向の前記他車両の位置に近いいずれか一方の車線端を判定し、determining which of the right and left lane edges of the lane on which the other vehicle is traveling is closer to the position of the other vehicle in a lane width direction;
前記他車両の右方向及び左方向のうち前記いずれか一方の車線端から遠ざかる方向である第１方向へ、前記交差点で旋回する場合の前記他車両の旋回経路である第１旋回経路を、前記地図情報に基づいて推定し、estimating, based on the map information, a first turning path that is a turning path of the other vehicle when the other vehicle turns at the intersection in a first direction that is a direction away from either one of the lane edges to the right and the left of the other vehicle;
前記他車両の右方向及び左方向のうち前記第１方向と反対方向である第２方向へ、前記交差点で旋回する場合の前記他車両の旋回経路である第２旋回経路を、前記地図情報に基づいて推定し、estimating, based on the map information, a second turning path that is a turning path of the other vehicle when the other vehicle turns at the intersection in a second direction, which is a right direction or a left direction of the other vehicle, that is an opposite direction to the first direction;
前記第１旋回経路の曲率半径と前記第２旋回経路の曲率半径とに基づいて前記他車両の進路を判定し、determining a course of the other vehicle based on a radius of curvature of the first turning path and a radius of curvature of the second turning path;
前記第１旋回経路の曲率半径が第１所定値未満であって、かつ前記第２旋回経路の曲率半径が第２所定値未満である場合には、前記他車両が前記第１方向に旋回すると判定することを特徴とする運転支援方法。A driving assistance method characterized by determining that the other vehicle is turning in the first direction when the radius of curvature of the first turning path is less than a first predetermined value and the radius of curvature of the second turning path is less than a second predetermined value. 前記他車両が減速している場合には、前記他車両が旋回すると判定する尤度を高めることを特徴とする請求項１～４のいずれか一項に記載の運転支援方法。 5. The driving support method according to claim 1 , further comprising increasing a likelihood that the other vehicle will turn when the other vehicle is decelerating. 前記他車両の姿勢のヨー角変化が所定値よりも大きい場合に、前記他車両が旋回すると判定する尤度を高めることを特徴とする請求項１～５のいずれか一項に記載の運転支援方法。 The driving support method according to any one of claims 1 to 5 , characterized in that, when a yaw angle change in the attitude of the other vehicle is larger than a predetermined value, a likelihood of determining that the other vehicle is turning is increased. 前記他車両が前記交差点で旋回する経路上に障害物が存在する場合には、前記障害物を回避するように前記旋回経路を推定することを特徴とする請求項１～６のいずれか一項に記載の運転支援方法。 The driving support method according to any one of claims 1 to 6 , characterized in that, when an obstacle is present on a path along which the other vehicle turns at the intersection, the turning path is estimated so as to avoid the obstacle. 前記障害物が移動可能な静止物体である場合に、移動した場合の前記障害物を回避するように前記旋回経路を推定することを特徴とする請求項７に記載の運転支援方法。 8. The driving support method according to claim 7 , wherein, when the obstacle is a movable stationary object, the turning path is estimated so as to avoid the obstacle if it moves. 車線の位置及び形状の情報である車線情報を含んだ地図の地図情報を記憶する記憶装置又は前記地図情報を受信する通信装置の少なくとも一方と、
自車両の周囲の物体の位置を検出するセンサと、
自車両の周囲の他車両の前記地図上の位置を検出し、前記他車両の進行方向の前方の所定距離内に交差点が存在するか否かを判定し、前記他車両が走行する車線の右側及び左側の車線端のうち、車線幅方向の前記他車両の位置に近いいずれか一方の車線端を判定し、前記他車両の右方向及び左方向のうち前記いずれか一方の車線端から遠ざかる方向である第１方向へ、前記交差点で旋回する場合の前記他車両の旋回経路である第１旋回経路を、前記地図情報に基づいて推定し、前記第１旋回経路の曲率半径に基づいて前記他車両の進路を判定するコントローラと、
を備え、
前記コントローラは、前記第１旋回経路の曲率半径が第１所定値以上である場合、前記他車両が前記第１方向と反対方向である第２方向へ旋回すると判定することを特徴とする運転支援装置。 At least one of a storage device that stores map information of a map including lane information, which is information on the positions and shapes of lanes, and a communication device that receives the map information;
A sensor for detecting the positions of objects around the vehicle;
a controller that detects positions of other vehicles around the vehicle on the map, determines whether an intersection exists within a predetermined distance ahead in a traveling direction of the other vehicle, determines which of the right and left lane edges of the lane on which the other vehicle is traveling is closer to the position of the other vehicle in a lane width direction, estimates a first turning path that is a turning path of the other vehicle when turning at the intersection in a first direction that is a direction away from either of the lane edges to the right and left of the other vehicle, based on the map information, and determines a course of the other vehicle based on a curvature radius of the first turning path;
Equipped with
A driving assistance device characterized in that the controller determines that the other vehicle is turning in a second direction that is opposite to the first direction when a radius of curvature of the first turning path is equal to or greater than a first predetermined value . 車線の位置及び形状の情報である車線情報を含んだ地図の地図情報を記憶する記憶装置又は前記地図情報を受信する通信装置の少なくとも一方と、At least one of a storage device that stores map information of a map including lane information, which is information on the positions and shapes of lanes, and a communication device that receives the map information;
自車両の周囲の物体の位置を検出するセンサと、A sensor for detecting the positions of objects around the vehicle;
自車両の周囲の他車両の前記地図上の位置を検出し、前記他車両の進行方向の前方の所定距離内に交差点が存在するか否かを判定し、前記他車両が走行する車線の右側及び左側の車線端のうち、車線幅方向の前記他車両の位置に近いいずれか一方の車線端を判定し、前記他車両の右方向及び左方向のうち前記いずれか一方の車線端から遠ざかる方向である第１方向へ、前記交差点で旋回する場合の前記他車両の旋回経路である第１旋回経路を、前記地図情報に基づいて推定し、前記他車両の右方向及び左方向のうち前記第１方向と反対方向である第２方向へ、前記交差点で旋回する場合の前記他車両の旋回経路である第２旋回経路を、前記地図情報に基づいて推定し、前記第１旋回経路の曲率半径と前記第２旋回経路の曲率半径とに基づいて前記他車両の進路を判定するコントローラと、a controller that detects positions of other vehicles around the host vehicle on the map, determines whether an intersection exists within a predetermined distance ahead in a traveling direction of the other vehicle, determines which of the right and left lane edges of the lane on which the other vehicle is traveling is closer to the position of the other vehicle in a lane width direction, estimates a first turning path that is a turning path of the other vehicle when turning at the intersection in a first direction that is a direction moving away from either of the lane edges of the right and left of the other vehicle, based on the map information, estimates a second turning path that is a turning path of the other vehicle when turning at the intersection in a second direction that is opposite to the first direction, based on the map information, and determines a course of the other vehicle based on a radius of curvature of the first turning path and a radius of curvature of the second turning path;
を備え、Equipped with
前記コントローラは、前記第２旋回経路の曲率半径が第２所定値未満である場合、前記他車両が前記第２方向に旋回しないと判定し、前記第２旋回経路の曲率半径が前記第２所定値以上であって、かつ前記第１旋回経路の曲率半径が第１所定値以上である場合には、前記他車両が前記第２方向に旋回すると判定する、ことを特徴とする運転支援装置。the controller determines that the other vehicle will not turn in the second direction when the radius of curvature of the second turning path is less than a second predetermined value, and determines that the other vehicle will turn in the second direction when the radius of curvature of the second turning path is equal to or greater than the second predetermined value and the radius of curvature of the first turning path is equal to or greater than a first predetermined value. 前記コントローラは、前記第１旋回経路の曲率半径が第１所定値未満であって、かつ前記第２旋回経路の曲率半径が第２所定値未満である場合には、前記他車両が前記第１方向に旋回すると判定することを特徴とする請求項１０に記載の運転支援装置。11. The driving assistance device according to claim 10, wherein the controller determines that the other vehicle is turning in the first direction when a radius of curvature of the first turning path is less than a first predetermined value and a radius of curvature of the second turning path is less than a second predetermined value. 車線の位置及び形状の情報である車線情報を含んだ地図の地図情報を記憶する記憶装置又は前記地図情報を受信する通信装置の少なくとも一方と、At least one of a storage device that stores map information of a map including lane information, which is information on the positions and shapes of lanes, and a communication device that receives the map information;
自車両の周囲の物体の位置を検出するセンサと、A sensor for detecting the positions of objects around the vehicle;
自車両の周囲の他車両の前記地図上の位置を検出し、前記他車両の進行方向の前方の所定距離内に交差点が存在するか否かを判定し、前記他車両が走行する車線の右側及び左側の車線端のうち、車線幅方向の前記他車両の位置に近いいずれか一方の車線端を判定し、前記他車両の右方向及び左方向のうち前記いずれか一方の車線端から遠ざかる方向である第１方向へ、前記交差点で旋回する場合の前記他車両の旋回経路である第１旋回経路を、前記地図情報に基づいて推定し、前記他車両の右方向及び左方向のうち前記第１方向と反対方向である第２方向へ、前記交差点で旋回する場合の前記他車両の旋回経路である第２旋回経路を、前記地図情報に基づいて推定し、前記第１旋回経路の曲率半径と前記第２旋回経路の曲率半径とに基づいて前記他車両の進路を判定するコントローラと、a controller that detects positions of other vehicles around the host vehicle on the map, determines whether an intersection exists within a predetermined distance ahead in a traveling direction of the other vehicle, determines which of the right and left lane edges of the lane on which the other vehicle is traveling is closer to the position of the other vehicle in a lane width direction, estimates a first turning path that is a turning path of the other vehicle when turning at the intersection in a first direction that is a direction moving away from either of the lane edges of the right and left of the other vehicle, based on the map information, estimates a second turning path that is a turning path of the other vehicle when turning at the intersection in a second direction that is opposite to the first direction, based on the map information, and determines a course of the other vehicle based on a radius of curvature of the first turning path and a radius of curvature of the second turning path;
を備え、Equipped with
前記コントローラは、前記第１旋回経路の曲率半径が第１所定値未満であって、かつ前記第２旋回経路の曲率半径が第２所定値未満である場合には、前記他車両が前記第１方向に旋回すると判定することを特徴とする運転支援装置。The driving assistance device is characterized in that the controller determines that the other vehicle is turning in the first direction when a radius of curvature of the first turning path is less than a first predetermined value and a radius of curvature of the second turning path is less than a second predetermined value.
JP2021027778A 2021-02-24 2021-02-24 Driving assistance method and driving assistance device Active JP7538740B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2021027778A JP7538740B2 (en) 2021-02-24 2021-02-24 Driving assistance method and driving assistance device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2021027778A JP7538740B2 (en) 2021-02-24 2021-02-24 Driving assistance method and driving assistance device

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2022129177A JP2022129177A (en) 2022-09-05
JP7538740B2 true JP7538740B2 (en) 2024-08-22

Family

ID=83150260

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2021027778A Active JP7538740B2 (en) 2021-02-24 2021-02-24 Driving assistance method and driving assistance device

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP7538740B2 (en)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009259147A (en) 2008-04-21 2009-11-05 Toyota Motor Corp Apparatus for automatically detecting drive on right-hand or left-hand side
JP2017054343A (en) 2015-09-10 2017-03-16 株式会社デンソー Behavior detection device
WO2018134973A1 (en) 2017-01-20 2018-07-26 日産自動車株式会社 Vehicle behavior prediction method and vehicle behavior prediction apparatus

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009259147A (en) 2008-04-21 2009-11-05 Toyota Motor Corp Apparatus for automatically detecting drive on right-hand or left-hand side
JP2017054343A (en) 2015-09-10 2017-03-16 株式会社デンソー Behavior detection device
WO2018134973A1 (en) 2017-01-20 2018-07-26 日産自動車株式会社 Vehicle behavior prediction method and vehicle behavior prediction apparatus

Also Published As

Publication number Publication date
JP2022129177A (en) 2022-09-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111066071B (en) Position error correction method and position error correction device for driving assistance vehicle
CN114728657B (en) Vehicle control method and vehicle control device
CN115427759B (en) Map information correction method, driving assistance method, and map information correction device
JP7251611B2 (en) Mobile object behavior prediction method, behavior prediction device, and vehicle
JPWO2020025991A1 (en) Travel locus correction method, travel control method, and travel locus correction device
JP6809531B2 (en) Vehicle determination method, travel route correction method, vehicle determination device, and travel route correction device
EP3912877B1 (en) Driving assistance method and driving assistance device
JP2020166539A (en) Intersection start determination device
JP7346722B2 (en) Driving support method and driving support device
JP7552918B2 (en) Vehicle control method and vehicle control device
JP2018181036A (en) Lane change determination method and lane change determination device
JP7336861B2 (en) Behavior prediction method and behavior prediction device
JP7458743B2 (en) Vehicle control method and vehicle control device
JP2018185156A (en) Target position estimation method and target position estimation device
JP7538740B2 (en) Driving assistance method and driving assistance device
JP7652286B2 (en) Vehicle control method and vehicle control device
JP7458797B2 (en) Driving support method and driving support device
JP7669836B2 (en) Vehicle control method and vehicle control device
RU2803579C1 (en) Driving assistance method and driving assistance device
WO2021074659A1 (en) Driving assistance method and driving assistance device
JP2023151311A (en) Travel control method and travel control device
JP2023151308A (en) Preceding vehicle determination method and preceding vehicle determination device
JP2023075667A (en) Driving support method and driving support device
JP2023151306A (en) Runway estimation method and runway estimation device
JP2023151393A (en) Travel control method and travel control apparatus

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20231107

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20240425

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20240507

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20240522

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20240716

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20240809

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7538740

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150