WO2022181313A1

WO2022181313A1 - 処理方法、処理システム、処理プログラム

Info

Publication number: WO2022181313A1
Application number: PCT/JP2022/004915
Authority: WO
Inventors: 厚志馬場; 佑樹前
Original assignee: 株式会社デンソー
Priority date: 2021-02-25
Filing date: 2022-02-08
Publication date: 2022-09-01
Also published as: US20230391333A1; JPWO2022181313A1; CN116917968A; JP7364111B2; DE112022001186T5

Abstract

ホスト車両の運転制御に関する処理を遂行するために、プロセッサにより実行される処理方法であって、ホスト車両の走行環境において検知される状態を記述した検知情報を取得すること（Ｓ１００）と、ホスト車両の周囲の物理ベースの境界、マージン又は緩衝区域を定義することを含むように安全エンベロープを設定すること（Ｓ１０２）と、安全エンベロープと、ホスト車両とターゲット車両との間の位置関係との比較に基づいて、安全エンベロープの違反を監視すること（Ｓ１０３）、とを含み、ターゲット車両が先行車であり、ホスト車両が後続車であるときの安全エンベロープは、先行車の速度、最大減速度と、後続車の速度、最大加速度、最小減速度とをもとに算出するものであり、後続車の最小減速度が、先行車の最大減速度以下に設定されている。

Description

処理方法、処理システム、処理プログラム

関連出願の相互参照

　この出願は、２０２１年２月２５日に日本に出願された特許出願第２０２１－２８８７２号を基礎としており、基礎の出願の内容を、全体的に、参照により援用している。

　本開示は、ホスト車両の運転制御に関する処理を遂行するための、処理技術に関する。

　特許文献１に開示される技術は、ホスト車両のナビゲーション動作に関する運転制御を、ホスト車両の内外環境に関する検知情報に応じて計画している。そこで、運転ポリシに従う安全モデルと検知情報とに基づき潜在的な事故責任があると判断される場合には、運転制御に対して制約が与えられている。

特許第６７０８７９３号公報

　特許文献１に開示される技術は、さらなる変更が求められる。

　本開示の課題は、ホスト車両の運転制御に関する新規の技術を提供することにある。

　以下、課題を解決するための本開示の技術的手段について、説明する。尚、請求の範囲及び本欄に記載された括弧内の符号は、後に詳述する実施形態に記載された具体的手段との対応関係を示すものであり、本開示の技術的範囲を限定するものではない。

　本開示の第一態様は、
　ホスト車両の運転制御に関する処理を遂行するために、プロセッサにより実行される処理方法であって、
　ホスト車両の走行環境において検知される状態を記述した検知情報を取得することと、
　ホスト車両の周囲の物理ベースの境界、マージン又は緩衝区域を定義することを含むように安全エンベロープを設定することと、
　安全エンベロープと、ホスト車両とターゲット車両との間の位置関係との比較に基づいて、安全エンベロープの違反を監視すること、とを含み、
　ターゲット車両が先行車であり、ホスト車両が後続車であるときの安全エンベロープは、先行車の速度、最大減速度と、後続車の速度、最大加速度、最小減速度とをもとに算出するものであり、
　後続車の最小減速度が、先行車の最大減速度以下に設定されている。

　本開示の第二態様は、
　ホスト車両の運転制御に関する処理を遂行するために、プロセッサにより実行される処理方法であって、
　ホスト車両の走行環境において検知される状態を記述した検知情報を取得すること、
　ホスト車両の周囲の物理ベースの境界、マージン又は緩衝区域を定義することを含むように安全エンベロープを設定することと、
　安全エンベロープと、ホスト車両とターゲット車両との間の位置関係との比較、及び、ホスト車両の速度と速度に対する１つ以上の制限値との比較に基づいて、安全エンベロープの違反を監視することと、を含み、
　ターゲット車両が先行車であり、ホスト車両が後続車であるときの安全エンベロープは、先行車の速度、最大減速度と、後続車の速度、最大加速度、最小減速度とをもとに算出するものであり、
　後続車の最小減速度が、先行車の最大減速度よりも大きい値に設定されているときは、速度に対する制限値に下記式により算出される上限速度が含まれる。

　本開示の第三態様は、
　ホスト車両の運転制御に関する処理を遂行するために、プロセッサにより実行される処理方法であって、
　ホスト車両の走行環境において検知される状態を記述した検知情報を取得することと、
　ホスト車両の周囲の物理ベースの境界、マージン又は緩衝区域を定義することを含むように安全エンベロープを設定することと、
　安全エンベロープと、ホスト車両とターゲット車両との間の位置関係との比較に基づいて、安全エンベロープの違反を監視することと、を含み、
　ホスト車両が後続車であるときの停止距離をＳ、ホスト車両が先行車であるときの停止距離をＰ、ホスト車両の全長をＬとすると、
　Ｐ－Ｓ－Ｌ≦０
を満たすとして境界、マージン又は緩衝区域を定義する。

　本開示の第四態様は、
　プロセッサを含み、ホスト車両の運転制御に関する処理を遂行する処理システムであって、
　プロセッサは、
　ホスト車両の走行環境において検知される状態を記述した検知情報を取得することと、
　ホスト車両の周囲の物理ベースの境界、マージン又は緩衝区域を定義することを含むように安全エンベロープを設定することと、
　安全エンベロープと、ホスト車両とターゲット車両との間の位置関係との比較に基づいて、安全エンベロープの違反を監視すること、とを実行し、
　ターゲット車両が先行車であり、ホスト車両が後続車であるときの安全エンベロープは、先行車の速度、最大減速度と、後続車の速度、最大加速度、最小減速度とをもとに算出するものであり、
　後続車の最小減速度が、先行車の最大減速度以下に設定されている。

　本開示の第五態様は、
　プロセッサを含み、ホスト車両の運転制御に関する処理を遂行する処理システムであって、
　プロセッサは、
　ホスト車両の走行環境において検知される状態を記述した検知情報を取得することと、
　ホスト車両の周囲の物理ベースの境界、マージン又は緩衝区域を定義することを含むように安全エンベロープを設定することと、
　安全エンベロープと、ホスト車両とターゲット車両との間の位置関係との比較、及び、ホスト車両の速度と速度に対する１つ以上の制限値との比較に基づいて、安全エンベロープの違反を監視すること、とを実行し、
　ターゲット車両が先行車であり、ホスト車両が後続車であるときの安全エンベロープは、先行車の速度、最大減速度と、後続車の速度、最大加速度、最小減速度とをもとに算出するものであり、
　後続車の最小減速度が、先行車の最大減速度よりも大きい値に設定されているときは、速度に対する制限値に下記式により算出される上限速度が含まれる。

　本開示の第六態様は、
　プロセッサを含み、ホスト車両の運転制御に関する処理を遂行する処理システムであって、
　プロセッサは、
　ホスト車両の走行環境において検知される状態を記述した検知情報を取得することと、
　ホスト車両の周囲の物理ベースの境界、マージン又は緩衝区域を定義することを含むように安全エンベロープを設定することと、
　安全エンベロープと、ホスト車両とターゲット車両との間の位置関係との比較に基づいて、安全エンベロープの違反を監視すること、とを実行し、
　ホスト車両が後続車であるときの停止距離をＳ、ホスト車両が先行車であるときの停止距離をＰ、ホスト車両の全長をＬとすると、
　Ｐ－Ｓ－Ｌ≦０
を満たすとして境界、マージン又は緩衝区域を設定する。

　本開示の第七態様は、
　記憶媒体に記憶され、ホスト車両の運転制御に関する処理を遂行するためにプロセッサに実行させる命令を含む処理プログラムであって、
　命令は、
　ホスト車両の走行環境において検知される状態を記述した検知情報を取得させることと、
　ホスト車両の周囲の物理ベースの境界、マージン又は緩衝区域を定義することを含むように安全エンベロープを設定させることと、
　安全エンベロープと、ホスト車両とターゲット車両との間の位置関係との比較に基づいて、安全エンベロープの違反を監視させること、とを含み、
　ターゲット車両が先行車であり、ホスト車両が後続車であるときの安全エンベロープは、先行車の速度、最大減速度と、後続車の速度、最大加速度、最小減速度とをもとに算出するものであり、
　後続車の最小減速度が、先行車の最大減速度以下に設定されている。

　本開示の第八態様は、
　記憶媒体に記憶され、ホスト車両の運転制御に関する処理を遂行するためにプロセッサに実行させる命令を含む処理プログラムであって、
　命令は、
　ホスト車両の走行環境において検知される状態を記述した検知情報を取得させることと、
　ホスト車両の周囲の物理ベースの境界、マージン又は緩衝区域を定義することを含むように安全エンベロープを設定させることと、
　安全エンベロープと、ホスト車両とターゲット車両との間の位置関係との比較、及び、ホスト車両の速度と速度に対する１つ以上の制限値との比較に基づいて、安全エンベロープの違反を監視させること、とを含み、
　ターゲット車両が先行車であり、ホスト車両が後続車であるときの安全エンベロープは、先行車の速度、最大減速度と、後続車の速度、最大加速度、最小減速度とをもとに算出するものであり、
　後続車の最小減速度が、先行車の最大減速度よりも大きい値に設定されているときは、速度に対する制限値に下記式により算出される上限速度が含まれる。

　本開示の第九態様は、
　記憶媒体に記憶され、ホスト車両の運転制御に関する処理を遂行するためにプロセッサに実行させる命令を含む処理プログラムであって、
　命令は、
　ホスト車両の走行環境において検知される状態を記述した検知情報を取得させることと、
　ホスト車両の周囲の物理ベースの境界、マージン又は緩衝区域を確保した境界を確定する安全エンベロープを設定させることと、
　安全エンベロープと、ホスト車両とターゲット車両との間の位置関係との比較に基づいて、安全エンベロープの違反を監視させること、とを含み、
　ホスト車両が後続車であるときの停止距離をＳ、ホスト車両が先行車であるときの停止距離をＰ、ホスト車両の全長をＬとすると、
　Ｐ－Ｓ－Ｌ≦０
を満たすとして安全エンベロープを設定する。

　第一、四、七態様によると、後続車の最小減速度が先行車の最大減速度以下に設定されていると、３台以上が連なって走行している状況から、ホスト車両の１つ前の車両が車線変更したとしても、ホスト車両が、安全エンベロープの違反と判定されてしまうことを抑制できる。よって、安全エンベロープの違反についての監視結果の有用性が向上する。

　第二、三、五、六、八、九態様のようにしても、３台以上の車両が連なって走行している状況から、前後に他車両が存在している車両が車線変更した場合に、その他車両が、安全エンベロープの違反と判定されてしまうことを抑制できる。

本開示における用語の説明を示す説明表である。本開示における用語の説明を示す説明表である。本開示における用語の説明を示す説明表である。本開示における用語の定義を示す説明表である。本開示における用語の定義を示す説明表である。第一実施形態の処理システムを示すブロック図である。第一実施形態の適用されるホスト車両の走行環境を示す模式図である。第一実施形態の処理システムを示すブロック図である。ホスト車両がターゲット車両の後続車となって走行している図である。リスク監視ブロッが実行する処理方法を示すフローチャートである。先行車、後続車の速度と加速度の時間変化を示す図である。安全距離などの計算式を示す図である。２台の車両が向き合って走行している図である。２台の車両が隣り合って走行している図である。３台の車両が連なって走行している図である。３台の車両間の安全距離の計算式などを示す図である。式８を示す図である。式９を示す図である。式１０、式１１を示す図である。後続車のブレーキプロファイルの一例を示す図である。各車両間の安全距離などの計算式を示す図である。１台の車両が２台の車両とは反対方向に走行している図である。各安全距離を停止距離で示した図である。各車両が横方向にも移動している図である。各車両間の横方向の安全距離と停止距離の関係を示す図である。式１６を示す図である。式１７、式１８を示す図である。式１９から式３３を示す図である。第六実施形態の処理システムを示すブロック図である。第七実施形態の処理システムを示すブロック図である。第八実施形態の処理システムを示すブロック図である。第八実施形態の処理システムを示すブロック図である。

　以下、本開示による複数の実施形態を、図面に基づき説明する。尚、各実施形態において対応する構成要素には同一の符号を付すことにより、重複する説明を省略する場合がある。また、各実施形態において構成の一部分のみを説明している場合、当該構成の他の部分については、先行して説明した他の実施形態の構成を適用することができる。さらに、各実施形態の説明において明示している構成の組み合わせばかりではなく、特に組み合わせに支障が生じなければ、明示していなくても複数の実施形態の構成同士を部分的に組み合わせることができる。

　図１～５は、本開示の各実施形態に関連する用語の説明を、示している。但し、用語の定義は、図１～５に示される説明に限定して解釈されるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲内において解釈されるものである。

　（第一実施形態）
　図６に示される第一実施形態の処理システム１は、ホスト移動体の運転制御に関連する処理（以下、運転制御処理と表記）を、遂行する。ホスト車両２の視点において、ホスト車両２は自車両（ego-vehicle）であるともいえる。処理システム１が運転制御処理の対象とするホスト移動体は、図７に示されるホスト車両２である。ホスト車両２は、例えば処理システム１の全てが搭載される場合等には、当該処理システム１にとっての自車両（ego-vehicle）であるといえる。

　ホスト車両２においては、自動運転が実行される。自動運転は、動的運転タスク（Dynamic Driving Task：以下、ＤＤＴと表記）における乗員の手動介入度に応じて、レベル分けされる。自動運転は、条件付運転自動化、高度運転自動化、又は完全運転自動化といった、作動時のシステムが全てのＤＤＴを実行する自律走行制御により、実現されてもよい。自動運転は、運転支援、又は部分運転自動化といった、乗員としてのドライバが一部若しくは全てのＤＤＴを実行する高度運転支援制御において、実現されてもよい。自動運転は、それら自律走行制御と高度運転支援制御とのいずれか一方、組み合わせ、又は切り替えにより実現されてもよい。

　ホスト車両２には、図６，８に示されるセンサ系５、通信系６、地図ＤＢ（Data Base）７、及び情報提示系４が搭載される。センサ系５は、処理システム１により利用可能なセンサデータを、ホスト車両２における外界及び内界の検出により取得する。そのためにセンサ系５は、外界センサ５０及び内界センサ５２を含んで構成される。

　外界センサ５０は、ホスト車両２の外界に存在する物標を、検出してもよい。物標検出タイプの外界センサ５０は、例えばカメラ、ＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging / Laser Imaging Detection and Ranging）、レーザレーダ、ミリ波レーダ、及び超音波ソナー等のうち、少なくとも一種類である。外界センサ５０は、ホスト車両２の外界における大気の状態を、検出してもよい。大気検出タイプの外界センサ５０は、例えば外気温センサ、及び湿度センサ等のうち、少なくとも一種類である。

　内界センサ５２は、ホスト車両２の内界において車両運動に関する特定の物理量（以下、運動物理量と表記）を、検出してもよい。物理量検出タイプの内界センサ５２は、例えば速度センサ、加速度センサ、及びジャイロセンサ等のうち、少なくとも一種類である。内界センサ５２は、ホスト車両２の内界における乗員の状態を、検出してもよい。乗員検出タイプの内界センサ５２は、例えばアクチュエータセンサ、ドライバステータスモニタ、生体センサ、着座センサ、及び車内機器センサ等のうち、少なくとも一種類である。ここで特にアクチュエータセンサとしては、ホスト車両２の運動アクチュエータに関する乗員の操作状態を検出する、例えばアクセルセンサ、ブレーキサンサ、及び操舵センサ等のうち、少なくとも一種類が採用される。

　通信系６は、処理システム１により利用可能な通信データを、無線通信により取得する。通信系６は、ホスト車両２の外界に存在するＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）の人工衛星から、測位信号を受信してもよい。測位タイプの通信系６は、例えばＧＮＳＳ受信機等である。通信系６は、ホスト車両２の外界に存在するＶ２Ｘシステムとの間において、通信信号を送受信してもよい。Ｖ２Ｘタイプの通信系６は、例えばＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communications）通信機、及びセルラＶ２Ｘ（C-V2X）通信機等のうち、少なくとも一種類である。通信系６は、ホスト車両２の内界に存在する端末との間において、通信信号を送受信してもよい。端末通信タイプの通信系６は、例えばブルートゥース（Bluetooth：登録商標）機器、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）機器、及び赤外線通信機器等のうち、少なくとも一種類である。

　地図ＤＢ７は、処理システム１により利用可能な地図データを、記憶する。地図ＤＢ７は、例えば半導体メモリ、磁気媒体、及び光学媒体等のうち、少なくとも一種類の非遷移的実体的記憶媒体（non-transitory tangible storage medium）を含んで構成される。地図ＤＢ７は、自己位置を含んだホスト車両２の自己状態量を推定するロケータのＤＢであってもよい。地図ＤＢは、ホスト車両２の走行経路をナビゲートするナビゲーションユニットの、ＤＢであってもよい。地図ＤＢ７は、複数種類のＤＢの組み合わせにより、構築されてもよい。

　地図ＤＢ７は、例えばＶ２Ｘタイプの通信系６を介した外部センタとの通信等により、最新の地図データを取得して記憶する。地図データは、ホスト車両２の走行環境を表すデータとして、二次元又は三次元にデータ化されている。三次元の地図データとしては、高精度地図のデジタルデータが採用されてもよい。地図データは、例えば道路構造の位置座標、形状、及び路面状態等のうち、少なくとも一種類を表した道路データを含んでいてもよい。地図データは、例えば道路に付属する道路標識、道路表示、及び区画線の、位置座標並びに形状等のうち、少なくとも一種類を表した標示データを含んでいてもよい。地図データに含まれる標示データは、ランドマークのうち、例えば交通標識、矢印マーキング、車線マーキング、停止線、方向標識、ランドマークビーコン、長方形標識、ビジネス標識、又は道路のラインパターン変化等を表していてもよい。地図データは、例えば道路に面する建造物及び信号機の、位置座標並びに形状等のうち、少なくとも一種類を表した構造物データを含んでいてもよい。地図データに含まれる標示データは、ランドマークのうち、例えば街灯、道路のエッジ、反射板、ポール、又は道路標識の裏側等を表していてもよい。

　情報提示系４は、ホスト車両２のドライバを含む乗員へ向けた報知情報を提示する。情報提示系４は、視覚提示ユニット、聴覚提示ユニット、及び皮膚感覚提示ユニットを含んで構成される。視覚提示ユニットは、乗員の視覚を刺激することより、報知情報を提示する。視覚提示ユニットは、例えばＨＵＤ（Head-up Display）、ＭＦＤ（Multi Function Display）、コンビネーションメータ、ナビゲーションユニット、及び発光ユニット等のうち、少なくとも一種類である。聴覚提示ユニットは、乗員の聴覚を刺激することにより、報知情報を提示する。聴覚提示ユニットは、例えばスピーカ、ブザー、及びバイブレーションユニット等のうち、少なくとも一種類である。皮膚感覚提示ユニットは、乗員の皮膚感覚を刺激することにより、報知情報を提示する。皮膚感覚提示ユニットにより刺激される皮膚感覚には、例えば触覚、温度覚、及び風覚等のうち、少なくとも一種類が含まれる。皮膚感覚提示ユニットは、例えばステアリングホイールのバイブレーションユニット、運転席のバイブレーションユニット、ステアリングホイールの反力ユニット、アクセルペダルの反力ユニット、ブレーキペダルの反力ユニット、及び空調ユニット等のうち、少なくとも一種類である。

　図６に示されるように処理システム１は、例えばＬＡＮ（Local Area Network）、ワイヤハーネス、内部バス、及び無線通信回線等のうち、少なくとも一種類を介してセンサ系５、通信系６、地図ＤＢ７、及び情報提示系４に接続される。処理システム１は、少なくとも一つの専用コンピュータを含んで構成される。処理システム１を構成する専用コンピュータは、ホスト車両２の運転制御を統合する、統合ＥＣＵ（Electronic Control Unit）であってもよい。処理システム１を構成する専用コンピュータは、ホスト車両２の運転制御におけるＤＤＴを判断する、判断ＥＣＵであってもよい。処理システム１を構成する専用コンピュータは、ホスト車両２の運転制御を監視する、監視ＥＣＵであってもよい。処理システム１を構成する専用コンピュータは、ホスト車両２の運転制御を評価する、評価ＥＣＵであってもよい。

　処理システム１を構成する専用コンピュータは、ホスト車両２の走行経路をナビゲートする、ナビゲーションＥＣＵであってもよい。処理システム１を構成する専用コンピュータは、ホスト車両２の自己位置を含む自己状態量を推定する、ロケータＥＣＵであってもよい。処理システム１を構成する専用コンピュータは、ホスト車両２の運動アクチュエータを制御する、アクチュエータＥＣＵであってもよい。処理システム１を構成する専用コンピュータは、ホスト車両２における情報提示を制御する、ＨＣＵ（HMI（Human Machine Interface） Control Unit）であってもよい。処理システム１を構成する専用コンピュータは、例えば通信系６を介して通信可能な外部センタ又はモバイル端末等を構築する、少なくとも一つの外部コンピュータであってもよい。

　処理システム１を構成する専用コンピュータは、メモリ１０及びプロセッサ１２を、少なくとも一つずつ有している。メモリ１０は、コンピュータにより読み取り可能なプログラム及びデータ等を非一時的に記憶する、例えば半導体メモリ、磁気媒体、及び光学媒体等のうち、少なくとも一種類の非遷移的実体的記憶媒体（non-transitory tangible storage medium）である。プロセッサ１２は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、及びＲＩＳＣ（Reduced Instruction Set Computer）－ＣＰＵ等のうち、少なくとも一種類をコアとして含む。

　プロセッサ１２は、ソフトウェアとしてメモリ１０に記憶された処理プログラムに含まれる複数の命令を、実行する。これにより処理システム１は、ホスト車両２の運転制御処理を遂行するための機能ブロックを、複数構築する。このように処理システム１では、ホスト車両２の運転制御処理を遂行するためにメモリ１０に記憶された処理プログラムが複数の命令をプロセッサ１２に実行させることにより、複数の機能ブロックが構築される。処理システム１により構築される複数の機能ブロックには、図８に示されるように検知ブロック１００、計画ブロック１２０、リスク監視ブロック１４０、及び制御ブロック１６０が含まれる。

　検知ブロック１００は、センサ系５の外界センサ５０及び内界センサ５２からセンサデータを取得する。検知ブロック１００は、通信系６から通信データを取得する。検知ブロック１００は、地図ＤＢ７から地図データを取得する。検知ブロック１００は、これらの取得データを入力としてフュージョンすることにより、ホスト車両２の内外環境を検知する。内外環境の検知により検知ブロック１００は、後段の計画ブロック１２０とリスク監視ブロック１４０とへ与える検知情報を生成する。このように検知情報の生成に当たって検知ブロック１００は、センサ系５及び通信系６からデータを取得し、取得データの意味を認識又は理解し、ホスト車両２の外界状況及びその中での自己の置かれた状況、並びにホスト車両２の内界状況を含む状況全般を、取得データを統合して把握するといえる。検知ブロック１００は、計画ブロック１２０とリスク監視ブロック１４０とへ実質同一の検知情報を与えてもよい。検知ブロック１００は、計画ブロック１２０とリスク監視ブロック１４０とへ相異なる検知情報を与えてもよい。

　検知ブロック１００が生成する検知情報は、ホスト車両２の走行環境においてシーン毎に検知される状態を、記述している。検知ブロック１００は、ホスト車両２の外界における道路ユーザ、障害物、及び構造物を含んだ物体を検知することにより、当該物体の検知情報を生成してもよい。物体の検知情報は、例えば物体までの距離、物体の相対速度、物体の相対加速度、物体の追尾検知による推定状態等のうち、少なくとも一種類を表していてもよい。物体の検知情報はさらに、検知された物体の状態から認識又は特定される種別を、表していてもよい。検知ブロック１００は、ホスト車両２の現在及び将来に走行する走路を検知することにより、当該走路の検知情報を生成してもよい。走路の検知情報は、例えば路面、車線、道路端、及びフリースペース等のうち、少なくとも一種類の状態を表していてもよい。

　検知ブロック１００は、ホスト車両２の自己位置を含む自己状態量を推定的に検知するローカリゼーションにより、当該自己状態量の検知情報を生成してもよい。検知ブロック１００は、自己状態量の検知情報と同時に、ホスト車両２の走路に関する地図データの更新情報を生成して、当該更新情報を地図ＤＢ７へフィードバックしてもよい。検知ブロック１００は、ホスト車両２の走路に関連付けられた標示を検知することにより、当該標示の検知情報を生成してもよい。標示の検知情報は、例えば標識、区画線、及び信号機等のうち、少なくとも一種類の状態を表していてもよい。標示の検知情報はさらに、標示の状態から認識又は特定される交通ルールを、表していてもよい。検知ブロック１００は、ホスト車両２の走行するシーン毎の気象状況を検知することにより、当該気象状況の検知情報を生成してもよい。検知ブロック１００は、ホスト車両２の走行シーン毎の時刻を検知することにより、当該時刻の検知情報を生成してもよい。

　計画ブロック１２０は、検知ブロック１００から検知情報を取得する。計画ブロック１２０は、取得した検知情報に応じてホスト車両２の運転制御を計画する。運転制御の計画では、ホスト車両２のナビゲーション動作及びドライバの支援動作に関する制御指令が生成される。計画ブロック１２０が生成する制御指令は、ホスト車両２の運動アクチュエータを制御するための制御パラメータを、含んでいてもよい。制御指令の出力対象となる運動アクチュエータとしては、例えば内燃機関、電動モータ、及びそれらが組み合わされたパワトレイン、ブレーキ装置、並びに操舵装置等のうち、少なくとも一種類が挙げられる。

　計画ブロック１２０は、運転ポリシとその安全性に従って記述された安全モデルを用いることにより、当該運転ポリシと適合するように制御指令を生成してもよい。安全モデルの従う運転ポリシとは、例えば意図された機能の安全性（Safety Of The Intended Functionality：以下、ＳＯＴＩＦと表記）を保証する車両レベル安全戦略を踏まえて、規定される。換言すれば安全モデルは、車両レベル安全戦略の実装となる運転ポリシに従うことにより、且つＳＯＴＩＦをモデリングすることにより、記述される。計画ブロック１２０は、運転制御結果を安全モデルに逆伝播させる機械学習アルゴリズムにより、安全モデルをトレーニングしてもよい。トレーニングされる安全モデルとしては、例えばＤＮＮ（Deep Neural Network）といったニュラーラルネットワークによるディープラーニング、及び強化学習等のうち、少なくとも一種類の学習モデルが用いられてもよい。

　計画ブロック１２０は、運転制御によってホスト車両２に将来走行させる経路を、制御指令の生成に先立って計画してもよい。経路計画は、検知情報に基づいてホスト車両２をナビゲートするために、例えばシミュレーション等の演算によって実行されてもよい。計画ブロック１２０はさらに、計画経路を辿るホスト車両２に対して、取得した検知情報に基づく適正な軌道を、制御指令の生成に先立って計画してもよい。計画ブロック１２０が計画する軌道は、ホスト車両２に関する運動物理量として、例えば走行位置、速度、加速度、及びヨーレート等のうち、少なくとも一種類を時系列に規定してもよい。時系列な軌道計画は、ホスト車両２のナビゲートによる将来走行のシナリオを、構築する。計画ブロック１２０は、安全モデルを用いた計画によって軌道を生成してもよい。この場合には、生成された軌道に対してコストを与えるコスト関数が演算されることにより、当該演算結果に基づく機械学習アルゴリズムによって安全モデルがトレーニングされてもよい。

　計画ブロック１２０は、ホスト車両２における自動運転レベルの調整を、取得した検知情報に応じて計画してもよい。自動運転レベルの調整には、自動運転と手動運転との間での引き継ぎも含まれていてもよい。自動運転と手動運転との間での引き継ぎは、自動運転を実行する運行設計領域（Operational Design Domain,：以下、ＯＤＤと表記）の設定により、当該運行設計領域に対する進入又は退出に伴うシナリオにおいて実現されてもよい。運行設計領域からの退出シナリオ、即ち自動運転から手動運転への引き継ぎシナリオでは、例えば安全モデル等に基づき不合理なリスクが存在すると判断される不合理な状況が、ユースケースとして挙げられる。このユースケースにおいて計画ブロック１２０は、フォールバック予備ユーザとなるドライバが最小リスク操作をホスト車両２に与えてホスト車両２を最小リスク状態へ移行させるためのＤＤＴフォールバックを、計画してもよい。

　自動運転レベルの調整には、ホスト車両２の縮退走行が含まれてもよい。縮退走行のシナリオでは、手動運転への引き継ぎによっては不合理なリスクが存在すると、例えば安全モデル等に基づき判断される不合理な状況が、ユースケースとして挙げられる。このユースケースにおいて計画ブロック１２０は、自律走行及び自律停止によりホスト車両２を最小リスク状態へ移行させるためのＤＤＴフォールバックを、計画してもよい。ホスト車両２を最小リスク状態へ移行させるためのＤＤＴフォールバックは、自動運転レベルを引き下げる調整において実現されるだけでなく、自動運転レベルを維持して縮退走行させる調整、例えばＭＲＭ（Minimum Risk Maneuver）等において実現されてもよい。

　リスク監視ブロック１４０は、検知ブロック１００から検知情報を取得する。リスク監視ブロック１４０は、取得した検知情報に基づくことにより、ホスト車両２とその他のターゲット移動体３（図７参照）との間におけるリスクを、シーン毎に監視する。リスク監視ブロック１４０は、ターゲット移動体３に対してホスト車両２のＳＯＴＩＦを保証するように、検知情報に基づくリスク監視を時系列に実行する。リスク監視において想定されるターゲット移動体３は、ホスト車両２の走行環境に存在する他の道路ユーザである。ターゲット移動体３には、例えば自動車、トラック、バイク、及び自転車といった脆弱性のない道路ユーザと、歩行者といった脆弱な道路ユーザとが、含まれる。ターゲット移動体３にはさらに、動物が含まれてもよい。

　リスク監視ブロック１４０は、ホスト車両２においてＳＯＴＩＦを保証する、例えば車両レベル安全戦略等を踏まえた安全エンベロープを、取得したシーン毎の検知情報に基づき設定する。リスク監視ブロック１４０は、上述の運転ポリシに従う安全モデルを用いて、ホスト車両２及びターゲット移動体３間における安全エンべーロープを設定してもよい。安全エンベロープの設定に用いられる安全モデルは、不合理なリスク又は道路ユーザの誤用に起因する潜在的な事故責任を、事故責任規則に則って回避するように設計されてもよい。換言すれば安全モデルは、運転ポリシに従う事故責任規則をホスト車両２が遵守するように設計されてもよい。こうした安全モデルとしては、例えば特許文献１に開示されるような責任敏感型安全性モデル（Responsibility Sensitive Safety model）等が、挙げられる。

　安全エンベロープの設定では、運転ポリシに従うと仮定したホスト車両２及びターゲット移動体３に対する安全モデルに基づくことにより、少なくとも一種類の運動物理量に関するプロファイルから、安全距離が想定されてもよい。安全距離は、予測されるターゲット移動体３の運動に対して、ホスト車両２の周囲に物理ベースのマージンを確保した境界を、画定する。安全距離は、道路ユーザにより適切な応答が実行されるまでの反応時間を加味して、想定されてもよい。安全距離は、事故責任規則を遵守するように、想定されてもよい。例えば車線等の車線構造が存在するシーンでは、ホスト車両２の縦方向において追突及び正面衝突のリスクを回避する安全距離と、ホスト車両２の横方向において側面衝突のリスクを回避する安全距離とが、演算されてもよい。一方、車線構造が存在しないシーンでは、ホスト車両２の任意方向において軌道の衝突するリスクを回避する安全距離が、演算されてもよい。

　リスク監視ブロック１４０は、ホスト車両２及びターゲット移動体３間における相対運動のシーン毎での状況を、上述した安全エンベロープの設定に先立って特定してもよい。例えば車線等の車線構造が存在するシーンでは、縦方向において追突及び正面衝突のリスクが想定される状況と、横方向において側面衝突のリスクが想定される状況とが、特定されてもよい。これら縦方向及び横方向の状況特定では、直線状の車線を前提とする座標系へ、ホスト車両２及びターゲット移動体３に関する状態量が変換されてもよい。一方、車線構造が存在しないシーンでは、ホスト車両２の任意方向において軌道が衝突するリスクの想定される状況が、特定されてもよい。尚、以上の状況特定機能については、検知ブロック１００により少なくとも一部が実行されることにより、状況特定結果が検知情報としてリスク監視ブロック１４０に与えられてもよい。

　リスク監視ブロック１４０は、ホスト車両２及びターゲット移動体３間における安全判定を、設定した安全エンベロープと、取得したシーン毎の検知情報とに基づき、実行する。即ちリスク監視ブロック１４０は、ホスト車両２及びターゲット移動体３間において検知情報に基づき解釈される走行シーンには、安全エンベロープの違反があるか否かをテストすることにより、安全判定を実現する。安全エンベロープの設定において安全距離が想定される場合には、ホスト車両２及びターゲット移動体３間の現実距離が当該安全距離超過となることにより、安全エンベロープの違反はないとの判定が下されてもよい。一方、ホスト車両２及びターゲット移動体３間の現実距離が安全距離以下となることにより、安全エンベロープの違反があるとの判定が下されてもよい。

　リスク監視ブロック１４０は、安全エンベロープの違反ありとの判定を下した場合に、適切な応答として取るべき適正な行動をホスト車両２へ与えるための合理的なシナリオを、シミュレーションにより演算してもよい。合理的シナリオのシミュレーションでは、ホスト車両２及びターゲット移動体３間での状態遷移が推定されることにより、遷移する状態毎に取るべき行動が、ホスト車両２に対する制約として設定されてもよい。行動の設定では、ホスト車両２へ与える少なくとも一種類の運動物理量を、ホスト車両２に対する制約として制限するように、当該運動物理量に対して仮定される制限値が演算されてもよい。

　リスク監視ブロック１４０は、運転ポリシに従うと仮定したホスト車両２及びターゲット移動体３に対しての安全モデルに基づくことにより、少なくとも一種類の運動物理量に関するプロファイルから、事故責任規則を遵守するための制限値を直接的に演算してもよい。直接的な制限値の演算は、それ自体が安全エンべーロープの設定であって、運転制御に対する制約の設定でもあるといえる。そこで、制限値よりも安全側の現実値が検知される場合、安全エンベロープの違反なしとの判定が下されてもよい。一方、制限値を外れる側の現実値が検知される場合、安全エンベロープの違反ありとの判定が下されてもよい。

　リスク監視ブロック１４０は、例えば安全エンベロープの設定に用いられた検知情報、安全エンベロープの判定結果を表す判定情報、当該判定結果を左右した検知情報、及びシミュレートしたシナリオ等のうち、少なくとも一種類のエビデンス情報をメモリ１０に記憶してもよい。エビデンス情報の記憶されるメモリ１０は、処理システム１を構成する専用コンピュータの種類に応じて、ホスト車両２内に搭載されていてもよいし、例えばホスト車両２外の外部センタ等に設置されていてもよい。エビデンス情報は、非暗号化状態で記憶されてもよいし、暗号化又はハッシュ化されて記憶されてもよい。エビデンス情報の記憶は、安全エンベロープの違反はあるとの判定の場合に、少なくとも実行される。勿論、安全エンベロープの違反はないとの判定の場合にも、エビデンス情報の記憶は実行されてもよい。安全エンベロープの違反なしとの判定の場合におけるエビデンス情報は、記憶時点では遅行型指標として利活用可能であり、将来に対しては先行型指標としても利活用可能となる。

　制御ブロック１６０は、計画ブロック１２０から制御指令を取得する。制御ブロック１６０は、リスク監視ブロック１４０から安全エンベロープに関する判定情報を取得する。制御ブロック１６０は、安全エンベロープの違反なしとの判定情報を取得した場合に、計画されたホスト車両２の運転制御を、制御指令に従って実行する。

　これに対して制御ブロック１６０は、安全エンベロープの違反ありとの判定情報を取得した場合に、計画されたホスト車両２の運転制御に対して、判定情報に基づき運転ポリシに従う制約を与える。運転制御に対する制約は、機能的な制約（functional restriction）であってもよい。運転制御に対する制約は、縮退した制約（degraded constraints）であってもよい。運転制御に対する制約は、これらとは別の制約であってもよい。運転制御に対して制約は、制御指令の制限によって与えられる。合理的なシナリオがリスク監視ブロック１４０によりシミュレートされている場合に制御ブロック１６０は、当該シナリオに従って制御指令を制限してもよい。このとき、ホスト車両２の運動物理量に関して制限値が設定されている場合には、制御指令に含まれる運動アクチュエータの制御パラメータが、当該制限値に基づき補正されてもよい。

　以下、第一実施形態の詳細を説明する。

　図９に示されるように第一実施形態は、車線の区切られた車線構造８を、想定する。車線構造８は、車線の延伸する方向を縦方向として、ホスト車両２及びターゲット移動体３の運動を規制する。車線構造８は、車線の幅方向又は並ぶ方向を横方向として、ホスト車両２及びターゲット移動体３の運動を規制する。

　車線構造８におけるホスト車両２及びターゲット移動体３間の運転ポリシは、例えばターゲット移動体３がターゲット車両３ａの場合、次の（Ａ）～（Ｅ）等に規定される。尚、ホスト車両２を基準とする前方とは、例えばホスト車両２の現在舵角における旋回円上の進行方向、ホスト車両２の車軸と直交する車両重心を通る直線の進行方向、又はホスト車両２のセンサ系５のうちフロントカメラモジュールから同カメラのＦＯＥ(Focus Of Expansion)の軸線上における進行方向等を、意味する。
（Ａ）　車両は、前方を走行している車両に、後方から追突しない。
（Ｂ）　車両は、他の車両間に強引な割り込みをしない。
（Ｃ）　車両は、自己が優先の場合でも、状況に応じて他の車両と譲り合う。
（Ｄ）　車両は、見通しの悪い場所では、慎重に運転する。
（Ｅ）　車両は、自責他責に関わらず、自己で事故を防止可能な状況であれば、そのために合理的行動を取る。

　運転ポリシに従うモデルであって、ＳＯＴＩＦのモデリングされた安全モデルは、不合理な状況には至らない道路ユーザの行動を、取るべき適正な合理的行動として想定する。車線構造８におけるホスト車両２及びターゲット移動体３間での不合理な状況とは、正面衝突、追突、及び側面衝突である。正面衝突における合理的行動は、例えばホスト車両２に対するターゲット移動体３がターゲット車両３ａの場合、逆走している車両がブレーキを掛けること等を、含む。追突における合理的行動は、例えばホスト車両２に対するターゲット移動体３がターゲット車両３ａの場合、前方を走行している車両が一定以上の急ブレーキを掛けないこと、及びそれを前提として後方を走行している車両が追突を回避すること等を、含む。側面衝突における合理的行動は、例えばホスト車両２に対するターゲット移動体３がターゲット車両３ａの場合、並走する車両同士が互いの離間方向へ操舵すること等を、含む。合理的行動の想定に際してホスト車両２及びターゲット移動体３に関する状態量は、車線がカーブする車線構造８と、車線が高低する車線構造８とのいずれであっても、直線状且つ平面状の車線構造８を仮定して縦方向及び横方向を規定する、直交座標系に変換される。

　安全モデルは、合理的行動を取らなかった移動体が事故責任を負うとする、事故責任規則に則って設計されるとよい。車線構造８での事故責任規則下、ホスト車両２及びターゲット移動体３間のリスクを監視するために用いられる安全モデルは、合理的行動によって潜在的な事故責任を回避するように、ホスト車両２に対する安全エンベロープをホスト車両２に対して設定する。そこで、処理システム１の全体が正常な状況でのリスク監視ブロック１４０は、ホスト車両２及びターゲット移動体３間の現実距離に対して、走行シーン毎に安全モデルに基づく安全距離を照らし合わせることにより、安全エンベロープの違反の有無を判定する。正常な状況でのリスク監視ブロック１４０は、安全エンベロープの違反がある場合に、合理的行動をホスト車両２へ与えるためのシナリオを、シミュレーションする。シミュレーションによりリスク監視ブロック１４０は、制御ブロック１６０での運転制御に対する制約として、例えば速度及び加速度等のうち少なくとも一方に関する制限値を、設定する。以下の説明において、正常な状況における違反判定機能及び制約設定機能は、正常時安全機能と表記される。

　図９では、ホスト車両２はターゲット車両３ａに対して後続車である。ターゲット車両３ａはターゲット移動体３の一例である。ターゲット移動体３は、ホスト車両２との間で違反判定を行う移動体である。ターゲット移動体３とホスト車両２との間には、他の移動体が存在していなくてもよい。ターゲット移動体３とホスト車両２との間には、他の移動体が存在していてもよく、この場合においても安全距離ｄ_ｍｉｎを算出できることがある。

　図１０は、リスク監視ブロック１４０が実行する処理方法を示している。処理方法は、一定周期で繰り返し実行する。処理方法のＳ１００では、リスク監視ブロック１４０は、検知ブロック１００から検知情報を取得する。

　処理方法のＳ１０１では、Ｓ１００で取得した検知情報をもとに、状況を判定する。状況は、ターゲット移動体３ごとに判定する。状況を判定する理由は、違反判定の方法を選択するためである。ここで判定される状況は、シナリオ又はシーンであってもよく、判定は、ホスト車両２の周囲に存在する複数のターゲット移動体３をまとめて判定するものであってもよい。

　状況は、縦方向と横方向と分けて判定してもよい。縦方向の状況は、追突を判定する状況と、正面衝突を判定する状況とを含んでいてもよい。追突を判定する状況の一例には、ホスト車両２が先行車であり、ターゲット車両３ａが後続車である状況と、ターゲット車両３ａが先行車であり、ホスト車両２が後続車である状況とを含んでいてもよい。正面衝突を判定する状況には、ホスト車両２とターゲット車両３ａがともに正しい車線を走行している状況と、いずれか一方のみが正しい車線を走行している状況と、いずれも正しくない車線を走行している状況と、車線情報が不明な状況とを含んでいてもよい。ここで、正しい車線を走行している状況とは、法規、道路標識及び道路標示によって定められた正規の進行方向に沿って、車線を走行している状況であってよい。ホスト車両２とターゲット車両３ａがともに正しい車線を走行している状況の例としては、ホスト車両２及びターゲット車両３ａが中央線のない道路を走行している状況などが挙げられる。いずれか一方のみが正しい車線を走行している状況の例としては、当該一方（この車両は、緊急車両であってもよい）が、片側一車線道路の他方の車両（この車両は、路上駐車中の車両であってもよい）を追い越すために対向車線へはみ出して走行している状況、当該一方が一方通行道路を逆走している状況などが挙げられる。いずれも正しくない状況の例としては、両方が通行禁止区間を走行している状況などが挙げられる。車線状況が不明な状況の例としては、走行中の道路が地図に未掲載の道路である状況などが挙げられる。横方向の状況は、側面衝突を判定する状況を含んでいてもよい。側面衝突を判定する状況には、ホスト車両２が右、ターゲット車両３ａが左である状況と、ホスト車両２が左、ターゲット車両３ａが右である状況とを含んでいてもよい。

　処理方法のＳ１０２では、安全距離ｄ_ｍｉｎを設定する。安全距離ｄ_ｍｉｎは、ターゲット移動体３ごとに設定する。安全距離ｄ_ｍｉｎは、Ｓ１０１で判定した状況別に異なる計算式により設定してもよい。安全距離ｄ_ｍｉｎを算出する計算式は、事前に設定されている。安全距離ｄ_ｍｉｎを算出する計算式は、ホスト車両２とターゲット車両３ａのそれぞれの速度ｖと加速度ａとを用いて算出してもよい。安全距離ｄ_ｍｉｎの算出について、詳細は後述する。安全距離は、他の道路ユーザに対して維持すべき適切な距離（appropriate distances）と言い換えることができる。安全距離ｄ_ｍｉｎの設定は、実質的に、ホスト車両の周囲の物理ベースの境界、マージン又は緩衝区域を定義することを含む安全エンベロープの設定そのものであってもよい。あるいは、安全距離ｄ_ｍｉｎの設定に基づいて、安全エンベロープの設定に含まれる境界、マージン又は緩衝区域が定義されてもよい。安全エンベロープは、シナリオ毎に定義された仮定の最小セットに基づき、設定されてよい。

　処理方法のＳ１０３では、安全判定（安全エンベロープの違反判定ともいう）をする。安全判定は、安全エンベロープと、ホスト車両２とターゲット移動体３との間の現在の位置関係とを比較して行う。詳細には、安全判定は、状況別に設定した安全距離ｄ_ｍｉｎと、ホスト車両２とターゲット移動体３との間の現在距離とを比較して行ってもよい。安全距離ｄ_ｍｉｎが現在距離よりも短ければ安全エンベロープの違反状態と判定する。つまり、安全距離ｄ_ｍｉｎよりも現在距離が長ければ安全エンベロープの違反状態でないと判定する。違反判定は、ターゲット移動体３ごとに行う。

　処理方法のＳ１０４では、加速度ａと速度ｖとを評価する。この評価は、加速度ａの制限値及び速度ｖの制限値と、ホスト車両２の現在の加速度ａ及び速度ｖを比較して行う。

　加速度ａの制限値は、違反判定の結果に基づいて決定する。違反判定の結果、安全エンベロープの違反状態でないという判定結果であれば、加速度ａには新たな制限は課されない。すなわち、既に何らかの他の理由で課されている加速度ａの制限は、継続的に課されてもよい。安全エンベロープの違反状態であるという判定結果になった場合、縦方向及び横方向のうち、後から安全エンベロープの違反状態であるとの判定結果になった側の加速度ａが制限されたり、制動（ブレーキ）が必要になったりする。すなわち、縦方向及び横方向のうち、いずれか一方において安全エンベロープの違反状態になったとしても、必ずしも加速度ａを制限したり、ブレーキをかけなくてもよい。例えば、一車線道路においては、ホスト車両２とターゲット移動体３としての先行車との間の横方向の安全距離が確保できない。この状態において、後から縦方向の安全距離が確保できない状態に遷移すると、追突事故が発生する可能性が生じ得る。こうした状況下では、ホスト車両２に対して加速度ａを制限したり、ホスト車両２にブレーキをかけさせることにより、縦方向の安全距離を確保した状態へと遷移させることができる。

　速度ｖの制限値は、ホスト車両２の交差点からの距離と、仮想的な他車の位置、想定速度から設定されてもよい。速度ｖの制限値を設定するために、ホスト車両２と仮想的な他車のどちらが優先道路を走行しているか、ホスト車両２と他車のうちどちらが交差点に近いかを考慮してもよい。たとえば、ホスト車両２が優先道路を走行しており、仮想他車がホスト車両２よりも交差点に近い場合、速度ｖの制限値として上限値を設定する。速度ｖの制限値には、速度ｖの上限値及び下限値のいずれか一方又は両方を設定することができる。

　複数の速度ｖの制限値が設定される場合、複数の制限値を統合して評価する。統合は、複数の制限値のうち、最も制限する値を、ホスト車両２の現在の速度ｖと比較する制限値として採用することであってもよい。

　評価の結果は、制御ブロック１６０に与えられる。評価の結果は、判定情報に含まれて制御ブロック１６０に与えてもよい。判定情報には、Ｓ１０３で実行した安全判定の結果が含まれる。Ｓ１０３で実行した安全判定の結果は、安全エンベロープの判定結果と言うこともできる。

　次に、安全距離ｄ_ｍｉｎの算出方法を詳述する。図９には、追突を判定する状況における安全距離ｄ_ｍｉｎも図示している。追突を判定する状況における安全距離ｄ_ｍｉｎと、先行車である車両ｃ_ｆの停止距離ｄ_{ｂｒａｋｅ，ｆｒｏｎｔ}と、後続車である車両ｃ_ｒの空走距離ｄ_{ｒｅａｃｔｉｏｎ,ｒｅａｒ}と、車両ｃ_ｒの制動距離ｄ_{ｂｒａｋｅ,ｒｅａｒ}との間には、図９に示す関係がある。

　追突を判定する状況における安全距離ｄ_ｍｉｎは、先行車である車両ｃ_ｆが速度ｖ_ｆで走行中、最大減速度ａ_{ｍａｘ，ｂｒａｋｅ}でブレーキをかけて停車したとき、後続車である車両ｃ_ｒが反応時間ρ秒間、最大加速度ａ_{ｍａｘ，ａｃｃｅｌ}で加速し、その後、最小減速度ａ_{ｍｉｎ，ｂｒａｋｅ}でブレーキをかけて停車したとしても、追突しない距離としてもよい。本実施形態では、処理システム１を搭載しているすべての車両が、最大減速度ａ_{ｍａｘ，ｂｒａｋｅ}、最大加速度ａ_{ｍａｘ，ａｃｃｅｌ}、最小減速度ａ_{ｍｉｎ，ｂｒａｋｅ}を同じ値に設定している。一方で、処理システム１を搭載しているすべての車両が、最大減速度ａ_{ｍａｘ，ｂｒａｋｅ}、最大加速度ａ_{ｍａｘ，ａｃｃｅｌ}、最小減速度ａ_{ｍｉｎ，ｂｒａｋｅ}を同じ値に設定する処理がなされていなくてもよい。各車両において合理的に予見可能なシナリオとして同一のシナリオが選択され、その選択の結果として、最大減速度ａ_{ｍａｘ，ｂｒａｋｅ}、最大加速度ａ_{ｍａｘ，ａｃｃｅｌ}、最小減速度ａ_{ｍｉｎ，ｂｒａｋｅ}が実質的に同じ値になっていてもよい。

　最大加速度ａ_{ｍａｘ，ａｃｃｅｌ}は車両が加速能力を最大限に発揮した場合の加速度ａとは異なっていてもよい。例えば、最大加速度ａ_{ｍａｘ，ａｃｃｅｌ}は、安全に走行を継続するという観点で設定する値であってもよい。また例えば、最大加速度ａ_{ｍａｘ，ａｃｃｅｌ}は、ターゲット移動体３（他の道路ユーザ）が示し得る合理的に予見可能な最大想定加速度であってもよい。最大減速度ａ_{ｍａｘ，ｂｒａｋｅ}は、車両が減速能力を最大限に発揮した場合の減速度とは異なっていてもよい。例えば、最小減速度ａ_{ｍｉｎ，ｂｒａｋｅ}は、安全に走行を継続するという観点で設定する値であってもよい。また例えば、最小減速度ａ_{ｍｉｎ，ｂｒａｋｅ}は、ターゲット移動体３（他の道路ユーザ）が示し得る合理的に予見可能な最小想定減速度であってよい。反応時間ρは、先行車が減速を開始してから後続車が減速を開始するまでの時間である。例えば反応時間ρは、事前に設定されていてもよい。また例えば反応時間ρは、ターゲット移動体３（他の道路ユーザ）が示し得る合理的に予見可能な最大想定反応時間であってもよい。尚、減速度は正の値とする。減速度は、マイナスの符号がつくことにより減速を示す。

　図１１には、このときの先行車と後続車の速度ｖと加速度ａの時間変化を示している。先行車加速度は、時刻ｔ０から時刻ｔ１まで－ａ_{ｍａｘ，ｂｒａｋｅ}で一定である。後続車加速度は、時刻ｔ０から反応時間ρが経過するまではａ_{ｍａｘ，ａｃｃｅｌ}であり、反応時間ρが経過してから時刻ｔ２までは－ａ_{ｍａｘ，ｂｒａｋｅ}である。したがって、先行車速度の時間変化は３段目のグラフになり、後続車速度の時間変化は４段目のグラフになる。

　図１１より、図１２に示すように、先行車の停止距離ｄ_{ｂｒａｋｅ，ｆｒｏｎｔ}は式１で表すことができ、後続車の空走距離ｄ_{ｒｅａｃｔｉｏｎ，ｒｅａｒ}は式２で表すことができ、後続車の制動距離ｄ_{ｂｒａｋｅ，ｒｅａｒ}は式３で表すことができる。安全距離ｄ_ｍｉｎは式４で表すことができる。

　正面衝突を判定する状況では、図１３に示すように、車両ｃ_１と車両ｃ_２がそれぞれ速度ｖ_１、ｖ_２で向き合って走行中、反応時間ρ秒間、最大加速度ａ_{ｍａｘ，ａｃｃｅｌ}で加速し、その後、最小減速度ａ_{ｍｉｎ，ｂｒａｋｅ}でブレーキをかけて停車したとしても、正面衝突しない距離を安全距離ｄ_ｍｉｎとしてもよい。ただし、正しい車線を走行している車両については、最小減速度をａ_{ｍｉｎ，ｂｒａｋｅ}より小さいａ_{ｍｉｎ，ｂｒａｋｅ，ｃｏｒｒｅｃｔ}としてもよい。最大加速度ａ_{ｍａｘ，ａｃｃｅｌ}と最小減速度ａ_{ｍｉｎ，ｂｒａｋｅ}の意味は、追突を判定する状況と同じである。

　側面衝突を判定する状況では、図１４に示すように、車両ｃ_１、ｃ_２がそれぞれ横速度ｖ_１、ｖ_２で隣り合って走行中、反応時間ρ秒間、最大加速度ａ_{ｍａｘ，ａｃｃｅｌ，ｌａｔ}で加速し、その後、最小減速度ａ_{ｍｉｎ，ｂｒａｋｅ，ｌａｔ}で横方向に減速したとしても、最低距離μを空けて衝突しない距離を安全距離ｄ_ｍｉｎとしてもよい。例えば最大加速度ａ_{ｍａｘ，ａｃｃｅｌ，ｌａｔ}は、安全に走行を継続するという観点で設定する値であってもよい。また例えば最大加速度ａ_{ｍａｘ，ａｃｃｅｌ，ｌａｔ}は、ターゲット移動体３（他の道路ユーザ）が示し得る合理的に予見可能な最大想定加速度であってもよい。例えば、最小減速度ａ_{ｍｉｎ，ｂｒａｋｅ，ｌａｔ}は、安全に走行を継続するという観点で設定する値であってもよい。また例えば、最小減速度ａ_{ｍｉｎ，ｂｒａｋｅ，ｌａｔ}は、ターゲット移動体３（他の道路ユーザ）が示し得る合理的に予見可能な最小想定減速度であってもよい。最低距離μは事前に設定する値である。

　図１５では、車両ｃ_ｆ、車両ｃ_ｒの間を、車両ｃ_ｍが走行している。処理システム１では、図１５に示すように、３台の車両が連なって同一方向に走行しているシナリオ又はシーンも考慮する。車両ｃ_ｒが車両ｃ_ｆを検知できていないとする。このとき、以下の式５が成り立つ場合、車両ｃ_ｍと車両ｃ_ｒがそれぞれ先行車との安全距離ｄ_ｍｉｎを保っているにもかかわらず、車両ｃ_ｒと車両ｃ_ｆは安全距離ｄ_ｍｉｎを維持できていないことになる。以下の式において、ｄ_{ｍｉｎ，ｍｒ}は、車両ｃ_ｍ、ｃ_ｒ間の安全距離、ｄ_{ｍｉｎ，ｆｍ}は車両ｃ_ｆ、ｃ_ｍ間の安全距離、ｄ_{ｍｉｎ，ｆｒ}は車両ｃ_ｆ、ｃ_ｒ間の安全距離である。Ｌは車両ｃ_ｍの車長である。
（式５）　ｄ_{ｍｉｎ，ｍｒ}＋ｄ_{ｍｉｎ，ｆｍ}＋Ｌ＜ｄ_{ｍｉｎ，ｆｒ}

　上記式が成り立つ場合、車両ｃ_ｍが車線変更をすると、車両ｃ_ｒと車両ｃ_ｆは安全エンベロープの違反と判定される。ここで、最小リスク状態への以降を回避するために、安全エンベロープの違反が発生し難い状況を作っておくこと、換言すると、安全エンベロープの違反と判定されることを抑制することが好ましい。したがって、処理システム１は、後続車の最小減速度ａ_{ｍｉｎ，ｂｒａｋｅ}を、先行車の最大減速度ａ_{ｍａｘ，ｂｒａｋｅ}以下に設定する。つまり、式６を満たすように、後続車の最小減速度ａ_{ｍｉｎ，ｂｒａｋｅ}と先行車の最大減速度ａ_{ｍａｘ，ｂｒａｋｅ}とを設定する。
（式６）　ａ_{ｍｉｎ，ｂｒａｋｅ}≦ａ_{ｍａｘ，ｂｒａｋｅ}

　このように、後続車の最小減速度ａ_{ｍｉｎ，ｂｒａｋｅ}と先行車の最大減速度ａ_{ｍａｘ，ｂｒａｋｅ}を設定すると、車両ｃ_ｆと車両ｃ_ｒの間も安全距離ｄ_ｍｉｎを確保できる。この理由を説明する。

　式５の右辺と左辺の大小関係を変更した式７が成立する場合、車両ｃ_ｆと車両ｃ_ｒは、安全と判定できる。
（式７）　ｄ_{ｍｉｎ，ｍｒ}＋ｄ_{ｍｉｎ，ｆｍ}＋Ｌ≧ｄ_{ｍｉｎ，ｆｒ}

　安全距離ｄ_ｍｉｎは、後続車空走距離＋後続車制動距離－先行車制動距離である。図１１、図１２を使って説明した考え方により、各車両間の安全距離ｄ_ｍｉｎと、後続車空走距離、後続車制動距離、先行車制動距離は、図１６に示す文字式で表すことができる。

　図１６に示す先行車制動距離、後続車空走距離、後続車制動距離を式７に代入すると、図１７に示す式８が得られる。式８を変形すると、図１８に示す式９が得られる。式９において、ａ_{ｍａｘ，ａｃｃｅｌ}、ａ_{ｍｉｎ，ｂｒａｋｅ}、ρ、ｖ_ｍ、Ｌは正の数であるので、左辺第２、第３、第４項は、いずれも０以下の値である。

　式６を満たせば、左辺第１項も０以下の値になる。以上より、式６を満たせば、式９は常に成り立つ。よって、式６を満たせば式７も成立する。

　前述したように、後続車の最小減速度ａ_{ｍｉｎ，ｂｒａｋｅ}と、先行車の最大減速度ａ_{ｍａｘ，ｂｒａｋｅ}は、いずれも設定値である。そこで、処理システム１は、これらの値を、式６を満たすように設定する。この設定は、安全距離ｄ_ｍｉｎの算出、車両の制御に反映される。

　以上説明した第一実施形態の処理方法は、後続車となるときに使う最小減速度ａ_{ｍｉｎ，ｂｒａｋｅ}を、先行車となるときに使う最大減速度ａ_{ｍａｘ，ｂｒａｋｅ}以下にする。このようにすることで、３台の車両が連なって走行している状況から、ホスト車両２の１つ前の車両が車線変更したとしても、ホスト車両２が、安全エンベロープの違反と判定されてしまうことを抑制できる。

　（第二実施形態）
　第二実施形態は、第一実施形態の変形例である。

　第二実施形態でも、処理システム１を搭載しているすべての車両が、最大減速度ａ_{ｍａｘ，ｂｒａｋｅ}、最小減速度ａ_{ｍｉｎ，ｂｒａｋｅ}などのパラメータを同じ値に設定している。

　第二実施形態では、図１９に示す式１０に示すように、第一実施形態とは反対に、後続車となるときに使う値である最小減速度ａ_{ｍｉｎ，ｂｒａｋｅ}が、先行車となるときに使う値である最大減速度ａ_{ｍａｘ，ｂｒａｋｅ}よりも大きい値に設定されている。

　第二実施形態では、Ｓ１０４の速度評価において、第一実施形態で説明した速度ｖの制限値に加え、式１１により算出される上限速度ｖ_{ｌｉｍｉｔ}も、速度ｖの制限値とする。式１１のｂ_ｆ、ａ_ｒ、ｂ_ｒは、それぞれ、最大減速度ａ_{ｍａｘ，ｂｒａｋｅ}、最大加速度ａ_{ｍａｘ，ａｃｃｅｌ}、最小減速度ａ_{ｍｉｎ，ｂｒａｋｅ}である。最大減速度ａ_{ｍａｘ，ｂｒａｋｅ}、最大加速度ａ_{ｍａｘ，ａｃｃｅｌ}、最小減速度ａ_{ｍｉｎ，ｂｒａｋｅ}、Ｌ、ρは、第一実施形態で説明した内容と同じであり、事前に設定されている値である。

　式１１は、式９を等式としてｖ_ｍについて解いた解である。式９をｖ_ｍについて解くと２つの実数解が得られる。２つの実数解は正の解と負の解である。ｖ_ｍは正であるので、式９を速度ｖ_ｍについて解いた解のうち正の解のみが、実際に速度ｖ_ｍを示す解である。

　最大減速度ａ_{ｍａｘ，ｂｒａｋｅ}、最大加速度ａ_{ｍａｘ，ａｃｃｅｌ}、最小減速度ａ_{ｍｉｎ，ｂｒａｋｅ}は、処理システム１を搭載しているすべての車両が同じ値に設定している。したがって、式１１は、ホスト車両２に設定している先行車としての最大減速度ａ_{ｍａｘ，ｂｒａｋｅ}、最大加速度ａ_{ｍａｘ，ａｃｃｅｌ}、後続車としての最小減速度ａ_{ｍｉｎ，ｂｒａｋｅ}、ホスト車両２の車長Ｌ、反応時間ρと、ホスト車両２の上限速度ｖ_{ｌｉｍｉｔ}との関係と考えることができる。

　式１０及び式１１を満たす場合、式６を満たす場合と同様、式９を満たす。したがって、第二実施形態のようにしても、３台以上の車両が連なって走行している状況から、前後に他車両が存在している車両が車線変更したとしても、その他車両が、安全エンベロープの違反と判定されてしまうことを抑制できる。

　（第三実施形態）
　第三実施形態は、第一実施形態の変形例である。

　第三実施形態では、先行車ブレーキプロファイルと後続車ブレーキプロファイルを用いて安全距離ｄ_ｍｉｎを算出する。先行車ブレーキプロファイルは先行車としての停止距離（以下、先行車停止距離）を含む情報である。後続車ブレーキプロファイルは後続車としての停止距離を含む情報（以下、後続車停止距離）である。これら２つの停止距離は、先行車が制動処理を開始した時点を基準として車両が停止するまでの距離である。先行車停止距離には空走距離は含まれず、先行車停止距離は先行車制動距離と同じである。一方、後続車停止距離は、後続車空走距離と後続車制動距離の和になる。ブレーキプロファイルは、停止距離のほか、車両の加速度ａの時間変化を含む情報である。

　第一実施形態の説明で用いた図１１に示す先行車加速度、先行車速度は、１つの先行車ブレーキプロファイルにおける加速度ａと速度ｖの時間変化を示す。図１１に示す後続車加速度、後続車速度は、１つの後続車ブレーキプロファイルにおける加速度ａと速度ｖの時間変化を示す。図２０には、図１１とは別の後続車ブレーキプロファイルにおける加加速度、加速度ａ、速度ｖの時間変化を示す。

　図２１には、図１５に示した３台の車両ｃ_ｆ、ｃ_ｍ、ｃ_ｒにおいて、車両ｃ_ｍ、ｃ_ｒ間、車両ｃ_ｆ、ｃ_ｍ間、車両ｃ_ｆ、ｃ_ｒ間の先行車停止距離、後続車停止距離、安全距離ｄ_ｍｉｎを示している。

　尚、Ｐは反応時間ρなしの停止距離であり、Ｓは反応時間ρありの停止距離である。図１１に示すように、停止距離は、先行車の減速開始時をｔ０とするので、先行車停止距離には制動開始までの反応時間ρを考慮する必要がない。一方、図１１に示すように、後続車は反応時間ρが経過してから制動が開始される。したがって、後続車停止距離は反応時間ρを考慮する必要がある。換言すれば、反応時間ρなしの停止距離は先行車停止距離を意味し、反応時間ρありの停止距離は後続車停止距離を意味する。

　これら停止距離の記号であるＰ，Ｓを用いると、各安全距離ｄ_ｍｉｎは、図２１に示す表の最下段で表すことができる。図２１に示す各安全距離ｄ_ｍｉｎを式７に代入すると、式１２が得られる。
（式１２）　Ｐ_ｍ－Ｓ_ｍ－Ｌ≦０

　ホスト車両２が、自車両の反応時間ρありの停止距離及び反応時間ρなしの停止距離を、式１２を満たすように設定する。これにより、ホスト車両２が車両ｃ_ｍである場合、車両ｃ_ｆと車両ｃ_ｒは、ホスト車両２が車線変更しても、安全エンベロープの違反と判定されてしまうことを抑制できる。

　車両ｃ_ｆ、車両ｃ_ｒなど、ホスト車両２以外の他の車両も、式１２を満たすように反応時間ρなしの停止距離（すなわち先行車停止距離）及び反応時間ρありの停止距離（すなわち後続車停止距離）を設定することが好ましい。尚、式１２において、Ｐ_ｍ、Ｓ_ｍに比べＬは小さい。そこで、Ｌを考慮しない式１３を満たすように、先行車停止距離と後続車停止距離を設定してもよい。
（式１３）　Ｐ_ｍ≦Ｓ_ｍ

　式１３は、式１２において影響の小さいＬを省略した式である。また、式１３を満たす場合、必ず式１２も満たす。よって、式１３を満たすようにすることは、式１２を満たすようにすることと、実質的に同じであると考えてもよい。

　式１２及び式１３においてパラメータであるＰ_ｍ、Ｓ_ｍは、同じ車両についての停止距離である。したがって、これらＰ_ｍ、Ｓ_ｍは、車両別の異なる値を取ることもできる。

　上述したように、ブレーキプロファイルは、加速度ａの時間変化を含んでいる。式１２あるいは式１３を満たすようにブレーキプロファイルに含まれる停止距離を設定するには、どのように加速度ａを時間変化させるかも、合わせて設定することになる。Ｓ１０２の安全距離ｄ_ｍｉｎの設定においては加速度ａを用いるので、加速度ａの時間変化の設定は、Ｓ１０２の安全距離ｄ_ｍｉｎの設定に反映される。安全距離ｄ_ｍｉｎの設定におけるパラメータが異なるのみで、第三実施形態の処理システム１においてリスク監視ブロック１４０が実行する処理方法は、第一実施形態と同じである。

　図２２には、道路に沿った１つの方向に車両ｃ_ｆが走行しており、車両ｃ_ｆとは反対方向に車両ｃ_ｍと車両ｃ_ｒが走行している図を示している。図２２に示す状況でも、式７を満たしていれば、安全距離ｄ_{ｍｉｎ，ｆｒ}を算出して、その安全距離ｄ_{ｍｉｎ，ｆｒ}を用いた安全判定を行わなくてもよい。

　図２３は、図２２に示す状況において、各安全距離ｄ_ｍｉｎを停止距離で示した図である。図２３に示す各安全距離ｄ_ｍｉｎを式７に代入すると、３台が同じ方向に走行している場合と同様、式１２が得られる。したがって、式１２を満たすように、先行車停止距離と後続車停止距離を設定することで、図２２に示す状況から車両ｃ_ｍが車線変更したとしても、車両ｃ_ｒが安全エンベロープの違反と判定されてしまうことを抑制できる。

　つまり、式１２を満たしていれば、あるいは、式１３を満たしていれば、図１５に示す状況及び図２２に示す状況の両方とも、車両ｃ_ｍが車線変更したとしても、車両ｃ_ｒが安全エンベロープの違反と判定されてしまうことを抑制できる。

　図２４は、車両ｃ_ｆ、ｃ_ｍ、ｃ_ｒが横方向にも移動している状態を概念的に示している。車両ｃ_ｆ、ｃ_ｍ、ｃ_ｒから延びている矢印は、各車両ｃ_ｆ、ｃ_ｍ、ｃ_ｒの横方向の移動方向が左右いずれであるかを示している。もちろん、各車両ｃ_ｆ、ｃ_ｍ、ｃ_ｒは縦方向にも移動している。

　横方向における安全距離ｄ_ｍｉｎが以下の式１４を満たす場合、車両ｃ_ｍが、車両ｃ_ｆ、ｃ_ｒに対して相対的に前後に移動しても、車両ｃ_ｆ又は車両ｃ_ｒが、安全エンベロープの違反と判定されてしまうことはない。尚、式１４においてＷは、車両ｃ_ｍの幅方向長さである。
（式１４）　ｄ_{ｍｉｎ，ｍｒ}＋ｄ_{ｍｉｎ，ｆｍ}＋Ｗ≧ｄ_{ｍｉｎ，ｆｒ}

　ここで、各車両ｃ_ｆ、ｃ_ｍ、ｃ_ｒの横方向の停止距離をＱとする。横方向の停止距離は、横方向への減速処理を開始した時点を基準として車両が停止するまでの距離である。横方向のブレーキプロファイルは、横方向の停止距離と、車両の横方向の加速度ａの時間変化とを含む情報である。

　互いに左右に位置する２台の車両間の安全距離ｄ_ｍｉｎは、左側車両と右側車両のそれぞれの停止距離の差で表すことができる。図２４に示す位置関係において、車両ｃ_ｍ、ｃ_ｒ間、車両ｃ_ｆ、ｃ_ｍ間、車両ｃ_ｆ、ｃ_ｒ間の安全距離ｄ_ｍｉｎは、停止距離Ｑを用いて、それぞれ、図２５の最下段に示す関係で表すことができる。

　図２５に示す各安全距離ｄ_ｍｉｎを式１４に代入すると式１５が得られる。
（式１５）　Ｗ≧０
　式１５は常に成立する。したがって、横方向への車両移動に関しては、隣の車両との距離と安全距離ｄ_ｍｉｎとを比較していればよく、加速度ａや速度ｖの制限を設けなくてもよいといえる。

　（第四実施形態）
　第四実施形態は、第一、第二、第三実施形態の変形例である。

　第四実施形態では、追突を判定する状況における安全距離ｄ_ｍｉｎを、式４ではなく、図２６に示す式１６から決定する。式１６は第１距離ｄ_１と第２距離ｄ_２を比較して長い側の距離を安全距離ｄ_ｍｉｎとする式である。式１６の右辺は、停止距離で第１距離ｄ_１、第２距離ｄ_２を表している。

　第１距離ｄ_１は、第三実施形態の停止距離Ｐ、Ｓを用いて、Ｓ_ｒ－Ｐ_ｍと表すことができる。つまり、第１距離ｄ_１は、図１５に示す車両ｃ_ｒを自車両とすると、車両ｃ_ｍ、ｃ_ｒ間の安全距離ｄ_{ｍｉｎ，ｍｒ}である。自車両をホスト車両２とすると、安全距離ｄ_{ｍｉｎ，ｍｒ}すなわち第１距離ｄ_１は、後続車であるホスト車両２の後続車としての停止距離Ｓ_ｒから、先行車であるｃ_ｍの先行車としての停止距離Ｐ_ｍを引いた距離である。安全距離ｄ_{ｍｉｎ，ｍｒ}は図１６にも示している。図１６に示す安全距離ｄ_{ｍｉｎ，ｍｒ}は、式４から算出できる。

　第２距離ｄ_２は、第三実施形態の停止距離Ｐ、Ｓを用いて、（Ｓ_ｒ－Ｐ_ｆ）－（Ｓ_ｍ－Ｐ_ｆ）－Ｌと表すことができる。Ｓ_ｒ－Ｐ_ｆは、図２１に示すように、車両ｃ_ｆ、ｃ_ｒ間の安全距離ｄ_{ｍｉｎ，ｆｒ}である。Ｓ_ｍ－Ｐ_ｆは、図２１に示すように、車両ｃ_ｆ、ｃ_ｍ間の安全距離ｄ_{ｍｉｎ，ｆｍ}である。第１距離ｄ_１は、直接、安全距離ｄ_{ｍｉｎ、ｍｒ}を算出する。これに対して、第２距離ｄ_２は、図１５に示す安全距離ｄ_{ｍｉｎ，ｍｒ}、車長Ｌ、安全距離ｄ_{ｍｉｎ，ｆｍ}、安全距離ｄ_{ｍｉｎ，ｆｒ}の関係を利用し、安全距離ｄ_{ｍｉｎ，ｍｒ}以外から、安全距離ｄ_{ｍｉｎ，ｍｒ}を算出している。

　式１６の第１行に示す（Ｓ_ｒ－Ｐ_ｆ）－（Ｓ_ｍ－Ｐ_ｆ）－Ｌを計算すると、Ｓ_ｒ－Ｓ_ｍ－Ｌになる。したがって、第２距離ｄ_２は、ホスト車両２の後続車としての停止距離Ｓ_ｒから先行車である車両ｃ_ｍの後続車としての停止距離Ｓ_ｍと先行車である車両ｃ_ｍの車長Ｌを引いた距離である。

　図２７に示す式１７、式１８は、第１距離ｄ_１、第２距離ｄ_２を、最大加速度ａ_{ｍａｘ，ａｃｃｅｌ}などを用いてさらに変形した式である。式１７は、式４に、式１、式２、式３を代入して得られる。式１７、式１８から分かるように、第１距離ｄ_１、第２距離ｄ_２には、速度ｖが含まれている。速度ｖはセンサを用いて検出する値であるため、検出誤差を含む。このため、第１距離ｄ_１と第２距離ｄ_２は完全には一致しない。そこで、第四実施形態では、式１６により、追突を判定する状況における安全距離ｄ_ｍｉｎを算出する。

　このようにして算出した安全距離ｄ_ｍｉｎを用いて安全判定をすることで、安全判定の結果がより有用になる。

　（第五実施形態）
　第五実施形態は、第四実施形態の変形例である。

　第五実施形態では、式１６に代えて図２８に示す式１９を用い、式１９により得られる値を、追突を判定する状況における安全距離ｄ_ｍｉｎとする。式１９の第１項は、式２０により算出できるものであり、センサの検出誤差に起因してり変動する安全距離ｄ_ｍｉｎの平均値すなわち期待値である。式１９の第２項は、センサの検出誤差に起因してり変動する安全距離ｄ_ｍｉｎの標準偏差σの３倍である。尚、式１９では、標準偏差σではなく分散Ｖを用いている。式１９の第２項は期待値に加算する加算値である。この加算値は、標準偏差σを基準としていればよく、標準偏差σの３倍以外の値であってもよい。たとえば、加算値は標準偏差σの１倍、２倍あるいは６倍などの整数倍でもよく、小数倍でもよい。

　式１９の第１項は式２０により表すことができ、式１９の第２項は式２１により表すことができる。これら式２０、式２１におけるθ、αは式２２により表すことができる。

　式２０、式２１に示すＥ［ｄ_１］、Ｖ［ｄ_１］、Ｅ［ｄ_２］、Ｖ［ｄ_２］は、それぞれ、式２３、式２４、式２５、式２６により表すことができる。

　ここで、速度ｖを確率変数として、速度ｖの確率分布が正規分布に従うと仮定すると、式２７が成り立つ。式２７を用いると、式２３、式２５におけるＥ［Ｓ_ｒ］、Ｅ［Ｓ_ｍ］、Ｅ［Ｐ_ｍ］は、式２８、式２９、式３０により表すことができる。式２４、式２６におけるＶ［Ｓ_ｒ］、Ｖ［Ｓ_ｍ］、Ｖ［Ｐ_ｍ］は式３１、式３２、式３３により表すことができる。

　式１９により得られる安全距離ｄ_ｍｉｎを用いて安全判定をすることで、安全判定の結果が、速度ｖの検出誤差を考慮したものとなる。

　（第六実施形態）
　第六実施形態は、第一実施形態の変形例である。

　図２９に示されるように第六実施形態の制御ブロック６１６０では、リスク監視ブロック１４０から安全エンベロープに関する判定情報の取得処理が、省かれている。そこで第六実施形態の計画ブロック６１２０は、リスク監視ブロック１４０から安全エンベロープに関する判定情報を取得する。計画ブロック６１２０は、安全エンベロープの違反なしとの判定情報を取得した場合に、計画ブロック１２０に準じてホスト車両２の運転制御を計画する。一方、安全エンベロープの違反ありとの判定情報を取得した場合に計画ブロック６１２０は、計画ブロック１２０に準じた運転制御を計画する段階において、判定情報に基づく制約を当該運転制御に与える。即ち計画ブロック６１２０は、計画する運転制御を制限する。いずれの場合においても、計画ブロック６１２０により計画されたホスト車両２の運転制御を、制御ブロック６１６０が実行する。

　（第七実施形態）
　第七実施形態は、第一実施形態の変形例である。

　図３０に示されるように第七実施形態の制御ブロック７１６０では、リスク監視ブロック７１４０から安全エンベロープに関する判定情報の取得処理が、省かれている。そこで第七実施形態のリスク監視ブロック７１４０は、ホスト車両２に対して制御ブロック７１６０により実行された運転制御の結果を表す情報を、取得する。リスク監視ブロック７１４０は、運転制御の結果に対して安全エンベロープに基づく安全判定を実行することにより、当該運転制御を評価する。

　（第八実施形態）
　第八実施形態は、第一及び第七実施形態の変形例である。

　図３１，図３２に示されるように、処理システム１の観点では第一実施形態の変形例となる第八実施形態には、処理システム１による運転制御を、例えば安全性認可用等にテストするテストブロック８１８０が、追加されている。テストブロック８１８０には、検知ブロック１００及びリスク監視ブロック１４０に準ずる機能が、与えられる。尚、図３１，図３２では、検知情報の障害を監視且つ判定するためのデータ取得の経路について、図示が省略されている。

　テストブロック８１８０は、各ブロック１００，１２０，１４０，１６０を構築する処理プログラムに追加されるテストプログラムを、図３１に示される処理システム１が実行することにより、構築されてもよい。テストブロック８１８０は、各ブロック１００，１２０，１４０，１６０を構築する処理プログラムとは異なるテスト用の処理プログラムを、図３２に示されるように処理システム１とは異なるテスト用の処理システム８００１が実行することにより、構築されてもよい。ここでテスト用の処理システム８００１は、運転制御をテストするために処理システム１と接続される（通信系６を通じた接続の場合の図示は省略）、メモリ１０及びプロセッサ１２を有した少なくとも一つの専用コンピュータにより、構成されるとよい。

　テストブロック８１８０による安全判定は、運転制御の結果を表す情報の制御サイクル一回分が処理システム１又は別の処理システム８００１のメモリ１０に記憶される毎に、実行されてもよい。また、テストブロック８１８０による安全判定は、上記制御サイクル複数回分がメモリ１０に記憶されるごとに、実行されてもよい。

　（他の実施形態）
　以上、複数の実施形態について説明したが、本開示は、それらの実施形態に限定して解釈されるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲内において種々の実施形態及び組み合わせに適用することができる。

　変形例において、側面衝突を判定する状況における安全距離、すなわち横方向の安全距離は、ホスト車両２の横方向制動距離とターゲット移動体３の横方向制動距離の合計であってもよい。ホスト車両２の横方向制動距離は、ホスト車両２の現在の横方向速度、最大ヨーレート及び回転半径の最大変化に基づいて決定されてよい。ターゲット移動体３の横方向制動距離は、ターゲット車両３ａの現在の横方向速度、最大ヨーレート及び回転半径の最大変化に基づいて決定されてよい。最大ヨーレートは、安全に走行を継続するという観点で設定する値であってもよい。最大ヨーレートは、ターゲット移動体３（他の道路ユーザ）が示し得る合理的に予見可能な最大想定ヨーレートであってもよい。回転半径の最大変化は、安全に走行を継続するという観点で設定する値であってもよい。回転半径の最大変化は、ターゲット移動体３（他の道路ユーザ）が示し得る合理的に予見可能な回転半径の最大想定変化であってもよい。最大ヨーレート及び回転半径の最大変化のうち少なくとも１つは、路面の状態（例えば道路の傾斜、材料）、気象条件（例えば雪、湿度）、車両の状態（例えばタイヤの圧力、ブレーキパッドの状態）などに基づいて決定されてもよい。

　変形例において処理システム１を構成する専用コンピュータは、デジタル回路、及びアナログ回路のうち、少なくとも一方をプロセッサとして含んでいてもよい。ここでデジタル回路とは、例えばＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＳＯＣ（System on a Chip）、ＰＧＡ（Programmable Gate Array）、及びＣＰＬＤ（Complex Programmable Logic Device）等のうち、少なくとも一種類である。またこうしたデジタル回路は、プログラムを記憶したメモリを、有していてもよい。

Claims

　ホスト車両（２）の運転制御に関する処理を遂行するために、プロセッサ（１２）により実行される処理方法であって、
　前記ホスト車両の走行環境において検知される状態を記述した検知情報を取得すること（Ｓ１００）と、
　前記ホスト車両の周囲の物理ベースの境界、マージン又は緩衝区域を定義することを含むように安全エンベロープを設定すること（Ｓ１０２）と、
　前記安全エンベロープと、前記ホスト車両とターゲット車両との間の位置関係との比較に基づいて、前記安全エンベロープの違反を監視すること（Ｓ１０３）、とを含み、
　前記ターゲット車両が先行車であり、前記ホスト車両が後続車であるときの前記安全エンベロープは、前記先行車の速度、最大減速度と、前記後続車の速度、最大加速度、最小減速度とをもとに算出するものであり、前記後続車の最小減速度が、前記先行車の最大減速度以下に設定されている、処理方法。
　請求項１に記載の処理方法であって、
　前記安全エンベロープを設定することは、安全距離を設定すること、又は、安全距離に基づいて前記境界、前記マージン又は前記緩衝区域を確定することを含み、
　前記ターゲット車両が先行車であり、前記ホスト車両が後続車であるときの前記安全距離は、前記先行車の速度、前記最大減速度と、前記後続車の速度、前記最大加速度、前記最小減速度とをもとに算出するものであり、前記後続車の最小減速度が、前記先行車の最大減速度以下に設定されている、処理方法。
　ホスト車両（２）の運転制御に関する処理を遂行するために、プロセッサ（１２）により実行される処理方法であって、
　前記ホスト車両の走行環境において検知される状態を記述した検知情報を取得する（Ｓ１００）こと、
　前記ホスト車両の周囲の物理ベースの境界、マージン又は緩衝区域を定義することを含むように安全エンベロープを設定すること（Ｓ１０２）と、
　前記安全エンベロープと、前記ホスト車両とターゲット車両との間の位置関係との比較、及び、前記ホスト車両の速度と前記速度に対する１つ以上の制限値との比較に基づいて、前記安全エンベロープの違反を監視すること（Ｓ１０３）と、を含み、
　前記ターゲット車両が先行車であり、前記ホスト車両が後続車であるときの前記安全エンベロープは、前記先行車の速度、最大減速度と、前記後続車の速度、最大加速度、最小減速度とをもとに算出するものであり、
　前記後続車の最小減速度が、前記先行車の最大減速度よりも大きい値に設定されているときは、前記速度に対する前記制限値に下記式により算出される上限速度が含まれる、処理方法。
　請求項３に記載の処理方法であって、
　前記安全エンベロープを設定することは、安全距離を設定すること、又は、安全距離に基づいて前記境界、前記マージン又は前記緩衝区域を確定することを含み、
　前記ターゲット車両が先行車であり、前記ホスト車両が後続車であるときの前記安全距離は、前記先行車の速度、前記最大減速度と、前記後続車の速度、前記最大加速度、前記最小減速度とをもとに算出するものである、処理方法。
　ホスト車両（２）の運転制御に関する処理を遂行するために、プロセッサ（１２）により実行される処理方法であって、
　前記ホスト車両の走行環境において検知される状態を記述した検知情報を取得すること（Ｓ１００）と、
　前記ホスト車両の周囲の物理ベースの境界、マージン又は緩衝区域を定義することを含むように安全エンベロープを設定すること（Ｓ１０２）と、
　前記安全エンベロープと、前記ホスト車両とターゲット車両との間の位置関係との比較に基づいて、前記安全エンベロープの違反を監視すること（Ｓ１０３）と、を含み、
　前記ホスト車両が後続車であるときの停止距離をＳ、前記ホスト車両が先行車であるときの停止距離をＰ、前記ホスト車両の全長をＬとすると、
　Ｐ－Ｓ－Ｌ≦０
を満たすとして前記境界、前記マージン又は前記緩衝区域を定義する、処理方法。
　請求項５に記載の処理方法であって、
　前記安全エンベロープを設定することは、安全距離を設定すること、又は、安全距離に基づいて前記境界、前記マージン又は前記緩衝区域を確定することを含み、
　Ｐ－Ｓ－Ｌ≦０
を満たすとして前記安全距離を設定する、処理方法。
　請求項２，４及び６のいずれか１項に記載の処理方法であって、
　前記ホスト車両の後続車としての停止距離（Ｓ_ｒ）から前記先行車の先行車としての停止距離（Ｐ_ｍ）を引いた第１距離（ｄ_１）と、前記ホスト車両の後続車としての停止距離から前記先行車の後続車としての停止距離（Ｓ_ｍ）と前記先行車の車長（Ｌ）とを引いた第２距離（ｄ_２）のうち長い側の距離に基づいて、前記監視に用いる前記安全距離を設定する、処理方法。
　請求項７に記載の処理方法であって、
　前記第１距離と前記第２距離のうち長い側の距離の期待値に、前記第１距離と前記第２距離のうち長い側の距離の標準偏差に基づき定まる加算値を加えた値を、前記監視に用いる前記安全距離に設定する、処理方法。
　請求項８に記載の処理方法であって、
　前記加算値は、前記標準偏差の３倍の値である、処理方法。
　プロセッサ（１２）を含み、ホスト車両（２）の運転制御に関する処理を遂行する処理システムであって、
　前記プロセッサは、
　前記ホスト車両の走行環境において検知される状態を記述した検知情報を取得すること（Ｓ１００）と、
　前記ホスト車両の周囲の物理ベースの境界、マージン又は緩衝区域を定義することを含むように安全エンベロープを設定すること（Ｓ１０２）と、
　前記安全エンベロープと、前記ホスト車両とターゲット車両との間の位置関係との比較に基づいて、前記安全エンベロープの違反を監視すること（Ｓ１０３）、とを実行し、
　前記ターゲット車両が先行車であり、前記ホスト車両が後続車であるときの前記安全エンベロープは、前記先行車の速度、最大減速度と、前記後続車の速度、最大加速度、最小減速度とをもとに算出するものであり、前記後続車の最小減速度が、前記先行車の最大減速度以下に設定されている、処理システム。
　プロセッサ（１２）を含み、ホスト車両（２）の運転制御に関する処理を遂行する処理システムであって、
　前記プロセッサは、
　前記ホスト車両の走行環境において検知される状態を記述した検知情報を取得すること（Ｓ１００）と、
　前記ホスト車両の周囲の物理ベースの境界、マージン又は緩衝区域を定義することを含むように安全エンベロープを設定すること（Ｓ１０２）と、
　前記安全エンベロープと、前記ホスト車両とターゲット車両との間の位置関係との比較、及び、前記ホスト車両の速度と前記速度に対する１つ以上の制限値との比較に基づいて、前記安全エンベロープの違反を監視すること（Ｓ１０３）、とを実行し、
　前記ターゲット車両が先行車であり、前記ホスト車両が後続車であるときの前記安全エンベロープは、前記先行車の速度、最大減速度と、前記後続車の速度、最大加速度、最小減速度とをもとに算出するものであり、
　前記後続車の最小減速度が、前記先行車の最大減速度よりも大きい値に設定されているときは、前記速度に対する前記制限値に下記式により算出される上限速度が含まれる、処理システム。
　プロセッサ（１２）を含み、ホスト車両（２）の運転制御に関する処理を遂行する処理システムであって、
　前記プロセッサは、
　前記ホスト車両の走行環境において検知される状態を記述した検知情報を取得すること（Ｓ１００）と、
　前記ホスト車両の周囲の物理ベースの境界、マージン又は緩衝区域を定義することを含むように安全エンベロープを設定すること（Ｓ１０２）と、
　前記安全エンベロープと、前記ホスト車両とターゲット車両との間の位置関係との比較に基づいて、前記安全エンベロープの違反を監視すること（Ｓ１０３）、とを実行し、
　前記ホスト車両が後続車であるときの停止距離をＳ、前記ホスト車両が先行車であるときの停止距離をＰ、前記ホスト車両の全長をＬとすると、
　Ｐ－Ｓ－Ｌ≦０
を満たすとして前記境界、前記マージン又は前記緩衝区域を定義する、処理システム。
　記憶媒体（１０）に記憶され、ホスト車両（２）の運転制御に関する処理を遂行するためにプロセッサ（１２）に実行させる命令を含む処理プログラムであって、
　前記命令は、
　前記ホスト車両の走行環境において検知される状態を記述した検知情報を取得させること（Ｓ１００）と、
　前記ホスト車両の周囲の物理ベースの境界、マージン又は緩衝区域を定義することを含むように安全エンベロープを設定させること（Ｓ１０２）と、
　前記安全エンベロープと、前記ホスト車両とターゲット車両との間の位置関係との比較に基づいて、前記安全エンベロープの違反を監視させること（Ｓ１０３）、とを含み、
　前記ターゲット車両が先行車であり、前記ホスト車両が後続車であるときの前記安全エンベロープは、前記先行車の速度、最大減速度と、前記後続車の速度、最大加速度、最小減速度とをもとに算出するものであり、前記後続車の最小減速度が、前記先行車の最大減速度以下に設定されている、処理プログラム。
　記憶媒体（１０）に記憶され、ホスト車両（２）の運転制御に関する処理を遂行するためにプロセッサ（１２）に実行させる命令を含む処理プログラムであって、
　前記命令は、
　前記ホスト車両の走行環境において検知される状態を記述した検知情報を取得させること（Ｓ１００）と、
　前記ホスト車両の周囲の物理ベースの境界、マージン又は緩衝区域を定義することを含むように安全エンベロープを設定させること（Ｓ１０２）と、
　前記安全エンベロープと、前記ホスト車両とターゲット車両との間の位置関係との比較、及び、前記ホスト車両の速度と前記速度に対する１つ以上の制限値との比較に基づいて、前記安全エンベロープの違反を監視させること（Ｓ１０３）、とを含み、
　前記ターゲット車両が先行車であり、前記ホスト車両が後続車であるときの前記安全エンベロープは、前記先行車の速度、最大減速度と、前記後続車の速度、最大加速度、最小減速度とをもとに算出するものであり、
　前記後続車の最小減速度が、前記先行車の最大減速度よりも大きい値に設定されているときは、前記速度に対する前記制限値に下記式により算出される上限速度が含まれる、処理プログラム。
　記憶媒体（１０）に記憶され、ホスト車両（２）の運転制御に関する処理を遂行するためにプロセッサ（１２）に実行させる命令を含む処理プログラムであって、
　前記命令は、
　前記ホスト車両の走行環境において検知される状態を記述した検知情報を取得させること（Ｓ１００）と、
　前記ホスト車両の周囲の物理ベースの境界、マージン又は緩衝区域を定義することを含むように安全エンベロープを設定させること（Ｓ１０２）と、
　前記安全エンベロープと、前記ホスト車両とターゲット車両との間の位置関係との比較に基づいて、前記安全エンベロープの違反を監視させること（Ｓ１０３）、とを含み、
　前記ホスト車両が後続車であるときの停止距離をＳ、前記ホスト車両が先行車であるときの停止距離をＰ、前記ホスト車両の全長をＬとすると、
　Ｐ－Ｓ－Ｌ≦０
を満たすとして前記境界、前記マージン又は前記緩衝区域を定義する、処理プログラム。