JP2008257652A - 交通環境予測装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 移動物体の将来進路の予測精度を向上させることができる交通環境予測装置を提供する。
【解決手段】 交通環境予測装置１は、他車走行履歴保存部６及び他車進路予測部７を有する進路予測ＥＣＵ２と、進路を予測したい他車両の位置を設定入力するための位置設定器４とを備えている。他車走行履歴保存部６は、任意の複数の他車両が過去に走行した位置を時系列的に走行履歴データとして記憶保存している。他車進路予測部７は、他車走行履歴保存部６に保存されている複数の他車両の走行位置から、予測対象の他車両の設定位置に近接した走行位置を抜き出し、当該走行位置を含む走行履歴のうち設定位置からの距離が所定値以下にある予測領域内の部分走行履歴を抽出し、この部分走行履歴に基づいて予測対象の他車両の将来進路を予測する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、任意の位置に存在する他車両等の将来進路を予測する交通環境予測装置に関するものである。

従来の交通環境予測装置としては、例えば特許文献１に記載されているように、他車から発進される現在位置や車速等の他車データに基づいて他車の移動予測距離を求め、他車データの受信位置を中心とし移動予測距離を半径とする円形領域を他車の移動可能範囲として予測したものが知られている。
特開２０００−２４２８９８号公報

しかしながら、上記従来技術においては、他車データの受信位置を中心とし移動予測距離を半径とする円形領域という広い範囲を他車の進路予測範囲としているため、精度の良い進路予測を行うことができない。

本発明の目的は、移動物体の将来進路の予測精度を向上させることができる交通環境予測装置を提供することである。

本発明の交通環境予測装置は、複数の移動物体が走行した位置を走行履歴として記憶する走行履歴保存手段と、予測対象の移動物体の位置を設定する位置設定手段と、走行履歴保存手段に記憶された複数の移動物体の走行履歴から、位置設定手段で設定された予測対象の移動物体の位置に近接した走行履歴を抽出し、当該走行履歴に基づいて予測対象の移動物体の進路を予測する進路予測手段とを備えることを特徴とするものである。

このような交通環境予測装置においては、位置設定手段により予測対象の移動物体の位置が設定されると、走行履歴保存手段に記憶されている複数の走行履歴から、予測対象の移動物体の設定位置に近接した走行履歴が抽出される。そして、その抽出した走行履歴に対応する走行経路を、予測対象の移動物体が将来走行する可能性のある進路として予測する。このように複数の移動物体の走行履歴を利用することで、予測対象の移動物体の将来進路の予測精度を向上させることができる。

好ましくは、進路予測手段は、位置設定手段で設定された予測対象の移動物体の位置を含む予測領域を複数の小領域に分割し、予測対象の移動物体の位置に近接した走行履歴が各小領域内に存在する頻度を求め、当該頻度に基づいて予測対象の移動物体の進路を予測する。

この場合には、予測対象の移動物体の設定位置に近接した走行履歴が存在する頻度が高い小領域を通る走行経路については、予測対象の移動物体が将来走行する可能性が高い進路であると予測される。これにより、予測対象の移動物体の将来進路の予測精度を更に向上させることができる。

また、好ましくは、進路予測手段は、走行履歴保存手段に記憶された複数の移動物体の走行履歴から、位置設定手段で設定された予測対象の移動物体の時間的に連続した複数の位置に近接した走行履歴を抽出し、予測対象の移動物体の時間的に連続した複数の位置の履歴と当該複数の位置の履歴に近接した走行履歴との類似性を判断し、当該類似性に基づいて予測対象の移動物体の進路を予測する。

この場合には、予測対象の移動物体の時間的に連続した複数の設定位置の履歴と当該複数の設定位置に近接した走行履歴との類似性が高いときには、その走行履歴に対応する走行経路を、予測対象の移動物体が将来走行する可能性が高い進路であると予測する。これにより、予測対象の移動物体の将来進路の予測精度を一層向上させることができる。

このとき、好ましくは、進路予測手段は、予測対象の移動物体の時間的に連続した複数の位置の履歴と当該複数の位置に近接した走行履歴との類似性に基づいて、予測対象の移動物体の走行が異常走行であるかどうかを判定する判定手段を有する。

この場合には、例えば予測対象の移動物体の時間的に連続した複数の設定位置の履歴に類似する走行履歴が殆ど無いときは、予測対象の移動物体の走行状態が異常走行であると判断することができる。

判定手段により予測対象の移動物体の走行が異常走行であると判定されたときに、警報を発生させる手段を更に備えることが好ましい。これにより、予測対象の移動物体の走行状態が異常走行である旨を警報により自車両のドライバに報知して、注意を促すことができる。

また、判定手段により予測対象の移動物体の走行が異常走行であると判定されたときに、予測対象の移動物体を回避するための走行経路を決定する手段を更に備えても良い。この場合には、決定された走行経路をドライバに提示したり、決定された走行経路に従って自動運転制御を行うことで、異常走行している移動物体から自車両を回避させることができる。

本発明によれば、移動物体の将来進路の予測精度を向上させることができる。これにより、移動物体の将来進路の予測結果を車両制御システム等に有効利用することが可能となる。

以下、本発明に係わる交通環境予測装置の好適な実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。

図１は、本発明に係わる交通環境予測装置の第１実施形態を示す概略構成図である。同図において、本実施形態の交通環境予測装置１は、自動車等の車両に搭載され、任意の位置に存在する他車両の将来進路を予測するものである。

交通環境予測装置１は、進路予測ＥＣＵ（Electronic Control Unit）２と、周辺監視センサ３と、位置設定器４とを備えている。進路予測ＥＣＵ２には、走行制御ＥＣＵ５が接続されている。

周辺監視センサ３は、自車両の周辺に存在する他車両の位置等を検出するセンサであり、例えばレーダやカメラ、或いは車車間通信手段及び路車間通信手段などで構成されている。位置設定器４は、将来走行する進路を予測したい他車両の絶対位置を設定入力するための機器である。

進路予測ＥＣＵ２は、他車走行履歴保存部６と、他車進路予測部７とを有している。他車走行履歴保存部６は、周辺監視センサ３により取得された他車両の情報に基づいて、任意の複数の他車両が過去に走行した絶対位置（走行位置）を時系列的に走行履歴データベースとして記憶保存している。他車両の走行履歴は、図２に示すように、ＸＹ座標上において、他車両の走行位置（ノード）と各ノードの時間的接続関係（エッジ）とをプロットして表現するグラフ構造をなしている。なお、他車両の走行位置の座標としては、例えば緯度経度の座標としても良いし、ある基準点からの距離を表したユークリッド座標を用いても良い。

他車進路予測部７は、位置設定器４で設定入力された予測対象の他車両の位置データと他車走行履歴保存部６に記憶された走行履歴データとに基づいて、予測対象の他車両の将来進路を予測し、その予測結果を走行制御ＥＣＵ５に送出する。

図３は、他車進路予測部７により実行される予測処理手順の詳細を示すフローチャートである。同図において、まず位置設定器４によって予測対象の他車両の位置が設定入力されたかどうかを判断する（手順Ｓ５１）。なお、予測対象の他車両の位置は、他車走行履歴保存部６に保存されている走行履歴を表現するＸＹ座標系と同じ座標系の位置として設定入力される。

位置設定器４によって予測対象の他車両の位置が設定入力されたときは、他車走行履歴保存部６に走行履歴として保存されている複数の他車両の走行位置から、設定入力された予測対象の他車両の位置（設定位置）に近接した走行位置を抜き出す（手順Ｓ５２）。

具体的には、図４（ａ）に示すように、走行履歴として保存されている走行位置Ｑｉ（ｉ＝１〜Ｎ；Ｎは履歴データ数）から、予測対象の他車両の設定位置Ｐとの距離（下記式参照）が別途定めた閾値θよりも小さくなるような走行位置Ｑｓ（ｓ＝１〜Ｍ：Ｍ＜Ｎ）を抽出する。ここで、設定位置Ｐと走行位置Ｑｉとの距離は、必ずしもユークリッド距離である必要は無く、距離の公理を満たすものであれば何でも良い。
√（Ｐ_ｘ−Ｑｉ_ｘ）^２＋（Ｐ_ｙ−Ｑｉ_ｙ）^２

続いて、手順Ｓ５２で抽出された走行位置Ｑｓを含み、当該走行位置Ｑｓよりも時間的に後の走行履歴のうち、設定位置Ｐからの距離が別途定めた閾値π以下である予測領域内の走行履歴（以下、部分走行履歴）Ｒｓ（ｓ＝１〜Ｍ）を抽出する（手順Ｓ５３）。

続いて、図４（ｂ）に示すように、手順Ｓ５２で設定された半径πの予測領域を複数のブロック状の小領域に別途定めた間隔δで分割し、各小領域Ｓ_ｉｊ（ｉ，ｊは小領域のインデックス）内を通過する部分走行履歴Ｒｓを積算し、部分走行履歴Ｒｓが各小領域Ｓ_ｉｊ内を通過する頻度Ｈを各小領域Ｓ_ｉｊ毎に下記式により算出することで、設定位置Ｐにある予測対象の他車両が将来的に各小領域Ｓ_ｉｊの中心位置に存在する確率分布（予測確率分布）を求める（手順Ｓ５４）。
頻度Ｈ＝通過履歴数（個）／部分走行履歴Ｒｓの数（Ｍ個）

なお、上記の蓄積した走行履歴に時間も同時に保存しておくことで、各時間毎に走行履歴の存在位置をカウントし、下記式から確率分布を求めても良い。
時間ｔに小領域Ｓ_ｉｊにいる数／時間ｔに他車両がいる小領域総数ΣＳ_ｉｊ

また、空間に対して連続な確率分布を得るために、各積算数のピークの数だけを正規分布の混合分布として確率分布を算出しても良い。また、半径πの予測領域内を分割する方法としては、上記の方法だけでなく、例えば同心円状に行っても良い。さらに、確率分布は必ずしも求める必要はなく、可能性のある将来進路を全て出力しても良いし、位置と共に時刻や車種を付加することで、特定の時刻や特定の車種に限定した一部を可能性のある将来進路として出力しても良い。

続いて、手順Ｓ５４で得られた予測確率分布データを走行制御ＥＣＵ５に送出する（手順Ｓ５５）。その後、走行制御ＥＣＵ５は、その確率分布データを用いて自車両の走行制御に係わる各種アプリケーションを実行することとなる。

このような交通環境予測装置１において、他車両の将来進路を予測する場合には、まず将来進路を予測したい他車両の位置（現在位置）を位置設定器４により設定入力する。すると、他車走行履歴保存部６に記憶されている走行履歴データから、設定位置Ｐの近傍に存在する走行位置Ｑｓが抽出され、この走行位置Ｑｓを含む部分走行履歴Ｒｓに沿った走行経路が、可能性のある将来進路として予測される。例えば図４に示すものでは、設定位置Ｐの近傍に存在する２つの部分走行履歴Ｒｓが抽出される。そして、部分走行履歴Ｒｓが予測領域の各小領域Ｓ_ｉｊ内を通過する頻度Ｈに応じて、予測確率分布が求められる。このとき、部分走行履歴Ｒｓの予測確率が高い場合には、予測対象の他車両がその部分走行履歴Ｒｓと同じ経路に沿って走行する可能性が高くなると予測される。

以上のように本実施形態にあっては、過去に走行した複数台の他車両の走行履歴をデータベース化して予め保存しておき、この走行履歴データを用いて他車両の将来進路を予測するので、現在位置時点では予想できないような進路も予測することが可能となる。これにより、他車両の将来進路の予測を高精度に行うことができる。

図５は、本発明に係わる交通環境予測装置の第２実施形態における進路予測ＥＣＵの他車進路予測部により実行される予測処理手順の詳細を示すフローチャートである。なお、本実施形態の交通環境予測装置の概略構成については、図１に示すものと同様である。

図５において、まず位置設定器４によって予測対象の他車両の位置が設定入力されたかどうかを判断する（手順Ｓ６１）。なお、予測対象の他車両の位置は、他車走行履歴保存部６に保存されている走行履歴を表現するＸＹ座標系と同じ座標系の位置として設定入力される。

位置設定器４によって予測対象の他車両の位置が設定入力されたときは、引き続いて位置設定器４によって設定入力された予測対象の他車両の位置（設定位置）の数が将来進路の予測に必要な規定時間Ｔに相当する分の数であるかどうかを判断する（手順Ｓ６２）。つまり、図６に示すように、最新（現在）の設定位置Ｐ_ｔの時刻から遡って規定時間Ｔに相当する分の時間的に連続した複数の設定位置の入力があったかどうかを判断する。

時間的に連続した複数の設定位置の入力があったときは、現在の設定位置Ｐ_ｔから規定時間Ｔに相当する分だけ遡った位置までの間で予測対象の他車両の連続する設定位置Ｐｊ（ｊ＝ｔ〜ｔ−Ｎ＋１）を抽出する（手順Ｓ６３）。例えば図６に示すものでは、設定位置Ｐ_ｔ，Ｐ_ｔ−１，Ｐ_ｔ−２が抽出される。

続いて、他車走行履歴保存部６に走行履歴として保存されている複数の他車両の走行位置から、上記予測対象の他車両の設定位置Ｐｊに近接した走行位置を抜き出す（手順Ｓ６４）。

具体的には、図６に示すように、走行履歴として保存されている走行位置Ｑｉ（ｉ＝１〜Ｎ；Ｎは履歴データ数）から、予測対象の他車両の設定位置Ｐｊとの距離の和（下記式参照）が別途定めた閾値Θよりも小さくなるような走行位置Ｑｓ（ｓ＝１〜Ｍ：Ｍ＜Ｎ）を抽出する。ここで、設定位置Ｐｊと走行位置Ｑｉとの距離は、必ずしもユークリッド距離である必要は無く、距離の公理を満たすものであれば何でも良い。
Σ√（Ｐ_ｘ−Ｑｉ_ｘ）^２＋（Ｐ_ｙ−Ｑｉ_ｙ）^２

続いて、図６に示すように、手順Ｓ６４で抽出された走行位置Ｑｓを含み、当該走行位置Ｑｓよりも時間的に後の走行履歴のうち、設定位置Ｐからの距離が別途定めた閾値π以下にある予測領域内の走行履歴（以下、部分走行履歴）Ｒｓ（ｓ＝１〜Ｍ）を抽出する（手順Ｓ６５）。これにより、予測対象の他車両の時間的に連続した設定位置Ｐｊの履歴と部分走行履歴Ｒｓとの類似性が判断され、設定位置Ｐｊの履歴との類似性の高い部分走行履歴Ｒｓが抽出されることとなる。

続いて、図３に示す手順Ｓ５４と同様に、手順Ｓ６５で設定された半径πの予測領域を複数のブロック状の小領域に分割し、各小領域Ｓ_ｉｊ（ｉ，ｊは小領域のインデックス）内を通過する部分走行履歴Ｒｓを積算し、部分走行履歴Ｒｓが各小領域Ｓ_ｉｊ内を通過する頻度を算出することで、設定位置Ｐｊにある予測対象の他車両が将来的に各小領域Ｓ_ｉｊの中心位置に存在する確率分布（予測確率分布）を求める（手順Ｓ６６）。そして、その確率分布データを走行制御ＥＣＵ５に送出する（手順Ｓ６７）。

以上のような本実施形態において、他車両の将来進路を予測する場合には、まず将来進路を予測したい他車両の位置（現在位置）と過去の位置とを位置設定器４により設定入力する。すると、他車走行履歴保存部６に記憶されている走行履歴データから、予測対象の他車両の設定位置Ｐｊの近傍に存在する走行位置Ｑｓが抽出され、この走行位置Ｑｓを含む部分走行履歴Ｒｓが設定位置Ｐｊの履歴に類似すると判断されると、その部分走行履歴Ｒｓに沿った走行経路が可能性のある将来進路として予測される。そして、部分走行履歴Ｒｓが予測領域の各小領域Ｓ_ｉｊ内を通過する頻度に応じて、予測確率分布が求められる。

このように他車両の設定位置Ｐｊの履歴とデータベースとして保存された走行履歴との類似性を利用して、他車両の将来進路を予測するので、より高精度な予測を行うことができる。

図７は、本発明に係わる交通環境予測装置の第３実施形態を示す概略構成図である。図中、第１及び第２実施形態と同一または同等の部材には同じ符号を付し、その説明を省略する。

同図において、本実施形態の交通環境予測装置１は、第１及び第２実施形態の構成要素に加え、スピーカ等の警報器１１を更に備えている。進路予測ＥＣＵ２の他車進路予測部７は、他車両の将来進路を予測し、その予測結果を走行制御ＥＣＵ５に送出すると共に、予測対象の他車両の走行状態に応じて警報器１１を制御する。

図８は、他車進路予測部７により実行される予測処理手順の詳細を示すフローチャートである。同図において、手順Ｓ６１〜Ｓ６５については、図５に示すフローチャートと同様である。

手順Ｓ６５において予測領域内の部分走行履歴Ｒｓを抽出した後、予測対象の他車両の時間的に連続した設定位置Ｐｊの履歴と類似する部分走行履歴Ｒｓの数が別途定めた規定数以下であるかどうかを判断する（手順Ｓ７０）。このとき、設定位置Ｐｊの履歴と類似する部分走行履歴Ｒｓの数が規定数以下であるときは、予測対象の他車両の走行状態が異常走行であると判定し、警報器１１から警報を発するように警報器１１を制御する（手順Ｓ７１）。

一方、設定位置Ｐｊの履歴と類似する部分履歴Ｒｓの数が規定数よりも多いときは、予測対象の他車両の走行状態が正常走行であると判定し、図５に示すフローチャートと同様の手順Ｓ６６，Ｓ６７を実行する。

このように予測対象の他車両が異常走行していると判定されたときには、警報器１１から警報を発生させ、他車両の走行が異常走行状態である旨をドライバに報知する。これにより、ドライバは十分注意した上で、その他車両との衝突を避けるための運転操作を行うことが可能となる。

図９は、本発明に係わる交通環境予測装置の第４実施形態を示す概略構成図である。図中、第１〜第３実施形態と同一または同等の部材には同じ符号を付し、その説明を省略する。

同図において、本実施形態の交通環境予測装置１は、第１〜第３実施形態における進路予測ＥＣＵ２に代えて、進路予測ＥＣＵ２１を備えている。また、交通環境予測装置１は、第１及び第２実施形態の構成要素に加え、ＧＰＳ（全地球測位システム）を利用して位置情報を取得するＧＰＳ受信器２２と、自車両の進路を画面表示する進路表示器２３とを更に備えている。

進路予測ＥＣＵ２１は、上記の他車走行履歴保存部６及び他車進路予測部７に加え、自車位置算出部２４と、自車走行履歴保存部２５と、計画進路生成部２６とを更に有している。

他車進路予測部７は、上述した図８に示す処理手順を実行すると共に、予測対象の他車両の走行状態が異常走行であると判定されたときに、その異常走行である旨を当該他車両の設定位置Ｐｊの履歴情報と一緒に計画進路生成部２６に送出する。

自車位置算出部２４は、ＧＰＳ受信器２２により取得した位置情報から、自車両の現在位置を算出する。自車走行履歴保存部２５は、自車位置算出部２４の算出結果に基づいて、自車両が走行した絶対位置を時系列的に走行履歴データとして記憶保存する。

計画進路生成部２６は、他車進路予測部７において予測対象の他車両の走行状態が異常走行であると判定されたときに、当該他車両の設定位置Ｐｊの履歴と自車走行履歴保存部２５に記憶された自車両の走行履歴とを用いて、当該他車両を避けるための進路を決定し、その進路を進路表示器２３に表示させる。

これにより、ドライバが進路表示器２３の画面表示に従って運転操作を行うことで、異常走行している他車両との衝突を避けることができる。

図１０は、図９に示す交通環境予測装置の変形例を示す概略構成図である。本変形実施形態では、他車進路予測部７において予測対象の他車両の走行状態が異常走行であると判定されると、計画進路生成部２６は、当該他車両の設定位置Ｐｊの履歴と自車走行履歴保存部２５に記憶された自車両の走行履歴とを用いて、当該他車両を避けるための誘導用進路を決定し、その誘導用進路情報を走行制御ＥＣＵ５に送出する。そして、走行制御ＥＣＵ５は、当該誘導用進路に応じて自車両の自動走行を行うように、例えば車輪駆動モータ等の駆動部２７を制御する。

なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。例えば上記実施形態は、自車の周囲に存在する他車両の将来進路を予測するものであるが、本発明は、そのような車両の他に、バイク及び自転車等といった路上を走行する各種移動物体の将来進路を予測しても良い。

本発明に係わる交通環境予測装置の第１実施形態を示す概略構成図である。 図１に示す他車走行履歴保存部に記憶保存された他車両の走行履歴の表現構造を示す図である。 図１に示す他車進路予測部により実行される予測処理手順の詳細を示すフローチャートである。 図３に示す処理手順に従って他車両の将来進路を予測する方法を示す概念図である。 本発明に係わる交通環境予測装置の第２実施形態において他車進路予測部により実行される予測処理手順の詳細を示すフローチャートである。 図５に示す処理手順に従って他車両の将来進路を予測する方法を示す概念図である。 本発明に係わる交通環境予測装置の第３実施形態を示す概略構成図である。 図７に示す他車進路予測部により実行される予測処理手順の詳細を示すフローチャートである。 本発明に係わる交通環境予測装置の第４実施形態を示す概略構成図である。 図９に示す交通環境予測装置の変形例を示す概略構成図である。

符号の説明

１…交通環境予測装置、２…進路予測ＥＣＵ、４…位置設定器（位置設定手段）、６…他車走行履歴保存部（走行履歴保存手段）、７…他車進路予測部（進路予測手段）、１１…警報器、２１…進路予測ＥＣＵ、２３…進路表示器、２４…自車位置算出部、２５…自車走行履歴保存部、２６…計画進路生成部。

Claims (6)

1. 複数の移動物体が走行した位置を走行履歴として記憶する走行履歴保存手段と、
   予測対象の移動物体の位置を設定する位置設定手段と、
   前記走行履歴保存手段に記憶された前記複数の移動物体の走行履歴から、前記位置設定手段で設定された前記予測対象の移動物体の位置に近接した走行履歴を抽出し、当該走行履歴に基づいて前記予測対象の移動物体の進路を予測する進路予測手段とを備えることを特徴とする交通環境予測装置。
2. 前記進路予測手段は、前記位置設定手段で設定された前記予測対象の移動物体の位置を含む予測領域を複数の小領域に分割し、前記予測対象の移動物体の位置に近接した走行履歴が前記各小領域内に存在する頻度を求め、当該頻度に基づいて前記予測対象の移動物体の進路を予測することを特徴とする請求項１記載の交通環境予測装置。
3. 前記進路予測手段は、前記走行履歴保存手段に記憶された前記複数の移動物体の走行履歴から、前記位置設定手段で設定された前記予測対象の移動物体の時間的に連続した複数の位置に近接した走行履歴を抽出し、前記予測対象の移動物体の時間的に連続した複数の位置の履歴と当該複数の位置の履歴に近接した走行履歴との類似性を判断し、当該類似性に基づいて前記予測対象の移動物体の進路を予測することを特徴とする請求項１または２記載の交通環境予測装置。
4. 前記進路予測手段は、前記予測対象の移動物体の時間的に連続した複数の位置の履歴と当該複数の位置の履歴に近接した走行履歴との類似性に基づいて、前記予測対象の移動物体の走行が異常走行であるかどうかを判定する判定手段を有することを特徴とする請求項３記載の交通環境予測装置。
5. 前記判定手段により前記予測対象の移動物体の走行が異常走行であると判定されたときに、警報を発生させる手段を更に備えることを特徴とする請求項４記載の交通環境予測装置。
6. 前記判定手段により前記予測対象の移動物体の走行が異常走行であると判定されたときに、前記予測対象の移動物体を回避するための走行経路を決定する手段を更に備えることを特徴とする請求項４または５記載の交通環境予測装置。
   
   
   
   
   

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