JP2018106589A

JP2018106589A - Vehicle trajectory prediction device, method, program, recording medium, and alarm apparatus

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Publication number: JP2018106589A
Application number: JP2016255164A
Authority: JP
Inventors: 直也四十九; Naoya Yosoku; 西村　洋文; Hirofumi Nishimura; 洋文西村; 前田　昌克; Masakatsu Maeda; 昌克前田
Original assignee: Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Current assignee: Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Priority date: 2016-12-28
Filing date: 2016-12-28
Publication date: 2018-07-05

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To predict a traveling trajectory of a vehicle turning at an intersection with high accuracy.SOLUTION: A vehicle trajectory prediction device comprises: a travel information acquisition unit that acquires travel information at a first time point of a first time; and a trajectory prediction unit that predicts a traveling trajectory related to a turning of a vehicle at an intersection based on a turning model defining a future steering angle change of the vehicle turning at the intersection and information on a traveling state of the vehicle at the first point in time, such that a prediction processing for predicting the information on the traveling state of the vehicle at a second point in time after a predetermined time from the first point in time has passed is repeatedly executed using the information on the traveling state at the second point in time as the information on the traveling state at the next first point in time.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、車両軌道予測装置、方法、プログラム及び記録媒体、並びに、警報装置に関する。 The present invention relates to a vehicle trajectory prediction device, method, program, recording medium, and alarm device.

車両の安全運転支援技術の１つとして、車両の走行軌道を予測する技術が知られている。特許文献１には、車速と舵角を用いて或る地点までに自車が走行した道路の曲率を算出し、その算出した曲率をカルマンフィルタの予測器に入力し、その地点から先の道路の曲率を予測する技術が開示されている。 As one of vehicle safe driving support technologies, a technology for predicting a traveling track of a vehicle is known. In Patent Document 1, the curvature of the road on which the vehicle has traveled to a certain point is calculated using the vehicle speed and the steering angle, and the calculated curvature is input to the predictor of the Kalman filter. A technique for predicting curvature is disclosed.

特開２０１２−２５２４０６号公報JP 2012-252406 A

しかし、カルマンフィルタを用いた予測器では、或る地点までの道路の曲率とその或る地点から先の道路の曲率とが大きく異なる場合、その或る地点から先の道路の曲率を予測することができない。したがって、交差点を旋回する（曲がる）車両の軌道のように、途中で走行軌道の曲率が大きく変化するような場合には、特許文献１に開示されている技術を適用することができない。 However, the predictor using the Kalman filter can predict the curvature of the road ahead from a certain point when the curvature of the road to the certain point and the curvature of the road ahead from the certain point are greatly different. Can not. Therefore, the technique disclosed in Patent Document 1 cannot be applied when the curvature of the traveling track changes greatly on the way, such as the track of a vehicle turning (turning) at an intersection.

本発明は、交差点を旋回する車両の走行軌道をより高い精度で予測する、車両軌道予測装置、方法、プログラム及び記録媒体、並びに、警報装置を提供することを目的とする。 An object of the present invention is to provide a vehicle trajectory prediction device, a method, a program, a recording medium, and an alarm device that predict a travel trajectory of a vehicle turning at an intersection with higher accuracy.

本発明の一態様に係る車両軌道予測装置は、初回の第１の時点における車両の走行状態の情報を取得する走行情報取得部と、交差点を旋回する車両の将来の舵角の変化を規定した旋回モデルと第１の時点における車両の走行状態の情報とに基づいて、第１の時点よりも所定時間後である第２の時点における車両の走行状態の情報を予測する予測処理を、その予測した第２の時点の走行状態の情報を次回の第１の時点の走行状態の情報として繰り返し実行し、交差点における車両の旋回に係る走行軌道を予測する軌道予測部と、を備える。 A vehicle trajectory prediction apparatus according to an aspect of the present invention defines a change in a future steering angle of a vehicle that travels an intersection and a travel information acquisition unit that acquires information on a vehicle travel state at a first time point for the first time. Based on the turning model and the information on the traveling state of the vehicle at the first time point, a prediction process for predicting the information on the traveling state of the vehicle at a second time point that is a predetermined time after the first time point is performed as the prediction process. And a trajectory prediction unit that repeatedly executes the travel state information at the second time point as the next travel state information at the first time point and predicts the travel trajectory related to the turning of the vehicle at the intersection.

また、本発明の一態様に係る車両軌道予測方法は、初回の第１の時点における車両の走行状態の情報を取得するステップと、交差点を旋回する車両の将来の舵角の変化を規定した旋回モデルと第１の時点における車両の走行状態の情報とに基づいて、第１の時点よりも所定時間後である第２の時点における車両の走行状態の情報を予測する予測処理を、その予測した第２の時点の走行状態の情報を次回の第１の時点の走行状態の情報として繰り返し実行し、交差点における車両の旋回に係る走行軌道を予測するステップと、を備える。 Further, the vehicle trajectory prediction method according to one aspect of the present invention includes a step of acquiring information on a traveling state of the vehicle at the first time point for the first time, and a turn that defines a change in a future steering angle of the vehicle turning at the intersection. Based on the model and the information on the traveling state of the vehicle at the first time point, the prediction process for predicting the information on the traveling state of the vehicle at the second time point that is a predetermined time after the first time point is predicted. Repetitively executing the travel state information at the second time point as the next travel state information at the first time point, and predicting the travel trajectory related to the turning of the vehicle at the intersection.

また、本発明の一態様に係る車両軌道予測プログラムは、初回の第１の時点における車両の走行情報を取得する処理と、交差点を旋回する車両の将来の舵角の変化を規定した旋回モデルと第１の時点における車両の走行状態の情報とに基づいて、第１の時点よりも所定時間後である第２の時点における車両の走行状態の情報を予測する予測処理を、その予測した第２の時点の走行状態の情報を次回の第１の時点の走行状態の情報として繰り返し実行し、交差点における車両の旋回に係る走行軌道を予測する処理と、をコンピュータに実行させるものである。 In addition, the vehicle trajectory prediction program according to one aspect of the present invention includes a process for obtaining vehicle travel information at the first time point for the first time, a turning model that defines a change in the future steering angle of the vehicle turning at the intersection, Based on the information on the traveling state of the vehicle at the first time point, a prediction process for predicting the information on the traveling state of the vehicle at a second time point that is a predetermined time after the first time point is performed by the predicted second process. The information on the traveling state at the time point is repeatedly executed as the traveling state information at the next first time point, and the computer is caused to execute a process for predicting the traveling path related to the turning of the vehicle at the intersection.

また、本発明の一態様に係る記録媒体は、交差点における車両の旋回に係る走行軌道を予測する車両軌道予測装置において実行される車両軌道予測プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能で非一時的な記録媒体であって、初回の第１の時点における車両の走行情報を取得する処理と、交差点を旋回する車両の将来の舵角の変化を規定した旋回モデルと第１の時点における車両の走行状態の情報とに基づいて、第１の時点よりも所定時間後である第２の時点における車両の走行状態の情報を予測する予測処理を、その予測した第２の時点の走行状態の情報を次回の第１の時点の走行状態の情報として繰り返し実行し、交差点における前記車両の旋回に係る走行軌道を予測する処理と、を実行させる車両軌道予測プログラムを記録した記録媒体である。 In addition, a recording medium according to an aspect of the present invention is a computer-readable non-transitory recording medium that records a vehicle trajectory prediction program that is executed in a vehicle trajectory prediction apparatus that predicts a traveling trajectory related to turning of a vehicle at an intersection. In this case, the process of acquiring the vehicle travel information at the first time point for the first time, the turning model that defines the change in the future steering angle of the vehicle turning at the intersection, and the vehicle travel state information at the first time point Based on the above, a prediction process for predicting information on the traveling state of the vehicle at a second time point that is a predetermined time after the first time point is performed, and information on the predicted traveling state at the second time point is A vehicle trajectory prediction program that is repeatedly executed as the travel state information at the time point 1 and predicts a travel trajectory related to the turning of the vehicle at an intersection. It is a medium.

また、本発明の一態様に係る警報装置は、上記の走行情報取得部及び軌道予測部と、車両周辺の物標の移動軌道を予測する物標軌道予測部と、物標軌道予測部が予測した物標の移動軌道と、軌道予測部が予測した車両の走行軌道とが交差する場合、その旨を報知する報知部と、を備える。 Further, the alarm device according to one aspect of the present invention predicts the travel information acquisition unit and the trajectory prediction unit, the target trajectory prediction unit that predicts the movement trajectory of the target around the vehicle, and the target trajectory prediction unit. When the movement trajectory of the target and the traveling trajectory of the vehicle predicted by the trajectory prediction unit intersect, a notification unit that notifies the fact is provided.

本発明によれば、交差点を旋回する車両の走行軌道をより高い精度で予測することができる。 According to the present invention, it is possible to predict the traveling trajectory of a vehicle turning around an intersection with higher accuracy.

実施の形態１に係る車両軌道予測装置の構成の一例を示す図The figure which shows an example of a structure of the vehicle track prediction apparatus which concerns on Embodiment 1. FIG. 交差点における車両の走行軌道を説明する図The figure explaining the running track of the vehicle at the intersection 交差点を曲がる際のハンドル舵角及び車両の向きの変化の一例を示す図The figure which shows an example of the change of the steering angle of a steering wheel and the direction of a vehicle when turning an intersection 車速の旋回モデルの一例を示す図The figure which shows an example of the turning model of the vehicle speed ハンドル舵角の旋回モデルの一例を示す図The figure which shows an example of the turning model of a steering wheel steering angle 実施の形態１に係る軌道予測部の処理の一例を示すフローチャートThe flowchart which shows an example of the process of the track | orbit prediction part which concerns on Embodiment 1. 時刻ｔ_ｎ＋１における車両位置等の予測処理の一例を示すフローチャートThe flowchart which shows an example of prediction processings, such as a vehicle position in time tn _{+ 1} 時刻ｔ_ｎにおけるタイヤ進行角の算出処理を説明する図Diagram for explaining the calculation processing of the tire travel angle at time t _n 時刻ｔ_ｎにおける車両の旋回角速度の算出処理を説明する図Diagram for explaining the calculation processing of the turning angular velocity of the vehicle at time t _n 時刻ｔ_ｎ＋１における車両位置等の算出処理を説明する図The figure explaining calculation processing, such as a vehicle position at time tn _{+ 1} 交差点角度を算出する変形例を説明する図The figure explaining the modification which calculates an intersection angle 実施の形態２に係る警報装置の構成の一例を示す図The figure which shows an example of a structure of the alarm device which concerns on Embodiment 2. 交差点において警報装置が発報する場合の一例を説明する図The figure explaining an example in case an alarm device reports at an intersection コンピュータのハードウェア構成の一例を示す図The figure which shows an example of the hardware constitutions of a computer

以下、図面を参照しながら、本発明に係る実施の形態を説明する。なお、各実施の形態において、同一機能を有する構成には、同一符号を付し、重複する説明は省略する。 Embodiments according to the present invention will be described below with reference to the drawings. In each embodiment, components having the same function are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted.

＜実施の形態１＞
図１及び図２を参照しながら、車両軌道予測装置２の構成、及び、交差点における車両１の走行軌道１００Ａについて説明する。 <Embodiment 1>
The configuration of the vehicle trajectory prediction device 2 and the travel trajectory 100A of the vehicle 1 at the intersection will be described with reference to FIGS.

車両軌道予測装置２は、交差点検知部１８、走行情報取得部１４、旋回状態特定部１６及び軌道予測部１２の機能を有する。これらの機能は、ＥＣＵ（ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＣｏｎｔｒｏｌＵｎｉｔ）内のＡＳＩＣ（ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＳｐｅｃｉｆｉｃＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＣｉｒｃｕｉｔ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−ＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＧａｔｅＡｒｒａｙ）等の論理回路デバイスとして構成される。又は、これらの機能は、ＥＣＵ内のメモリに格納され、ＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）で実行されるプログラムとして構成される。なお、走行情報取得部１４に係る機能を実現するデバイスを入力部、入力部から入力されたデータに基づいて、交差点検知部１８、旋回状態特定部１６及び軌道予測部１２に係る機能を実現するデバイスを制御部と呼んでもよい。 The vehicle trajectory prediction device 2 has functions of an intersection detection unit 18, a travel information acquisition unit 14, a turning state identification unit 16, and a trajectory prediction unit 12. These functions are configured as logic circuit devices such as ASIC (Application Specific Integrated Circuit) and FPGA (Field-Programmable Gate Array) in an ECU (Electronic Control Unit). Alternatively, these functions are configured as a program stored in a memory in the ECU and executed by a CPU (Central Processing Unit). In addition, the function which implement | achieves the function which concerns on the driving | running | working information acquisition part 14 implement | achieves the function which concerns on the intersection detection part 18, the turning state specific | specification part 16, and the track | orbit prediction part 12 based on the data input from the input part and the input part. The device may be called a control unit.

＜交差点検知部＞
交差点検知部１８は、車両の交差点への進入を検知する。例えば、交差点検知部１８は、地図データ及び航法衛生システムによって特定した車両の位置情報に基づいて、車両が交差点へ進入した（又は進入する）ことを検知する。 <Intersection detection part>
The intersection detection unit 18 detects the approach of the vehicle to the intersection. For example, the intersection detection unit 18 detects that the vehicle has entered (or entered) the intersection based on the map data and the position information of the vehicle specified by the navigation hygiene system.

また、交差点検知部１８は、交差点における車両の旋回先を検知する。例えば、交差点検知部１８は、車両の交差点への進入を検知した後、方向指示器が左折に操作された場合、交差点における旋回先を「左折」と検知し（図２参照）、方向指示器が右折に操作された場合、交差点における旋回先を「右折」と検知する。 In addition, the intersection detection unit 18 detects the turning destination of the vehicle at the intersection. For example, when the turn indicator is operated to turn left after detecting the approach of the vehicle to the intersection, the intersection detection unit 18 detects the turning destination at the intersection as “turn left” (see FIG. 2). When is turned to the right, the turning destination at the intersection is detected as “right turn”.

また、交差点検知部１８は、地図データ等から、車両が進入した交差点の道路の交差角度（「交差点角度」という）Ｂを特定する。例えば、交差点検知部１８は、交差点が十字路（図２参照）やＴ字路の場合、交差点角度Ｂを９０度と特定し、交差点がＹ字路の場合、交差点角度Ｂを４５度と特定する。 In addition, the intersection detection unit 18 specifies an intersection angle (referred to as “intersection angle”) B of the road where the vehicle has entered from the map data or the like. For example, the intersection detection unit 18 specifies the intersection angle B as 90 degrees when the intersection is a crossroad (see FIG. 2) or a T-junction, and specifies the intersection angle B as 45 degrees when the intersection is a Y-junction. .

実施の形態１では、交差点角度Ｂが９０度の場合について説明する。交差点角度Ｂが９０度以外の場合は、後述する車両１の向きＣを、「（Ｂ／９０）×Ｃ」に置き換えればよい。 In the first embodiment, a case where the intersection angle B is 90 degrees will be described. When the intersection angle B is other than 90 degrees, the direction C of the vehicle 1 described later may be replaced with “(B / 90) × C”.

＜走行情報取得部＞
走行情報取得部１４は、現時刻ｔ_０における、車両１の走行状態の情報（「走行情報」という）を取得する。走行情報は、車両位置Ｐ（ｔ_０）、車両の向きＣ（ｔ_０）、車速ｖ（ｔ_０）、及びハンドル舵角θ（ｔ_０）を含む。走行情報取得部１４は、走行情報を、車載の各種センサ装置及びＥＣＵ等から取得する。 <Running information acquisition unit>
The travel information acquisition unit 14 acquires information on the travel state of the vehicle 1 (referred to as “travel information”) at the current time t ₀ . The travel information includes a vehicle position P (t ₀ ), a vehicle direction C (t ₀ ), a vehicle speed v (t ₀ ), and a steering angle θ (t ₀ ). The travel information acquisition unit 14 acquires travel information from various in-vehicle sensor devices and ECUs.

車両位置Ｐ（ｔ_０）は、現時刻ｔ_０における車両１が位置する座標（例えば経度及び緯度）である。車両の向きＣ（ｔ_０）は、現時刻ｔ_０における車両１の向きを示す情報（例えばベクトル又は方位等）である。車速ｖ（ｔ_０）は、現時刻ｔ_０における車両１の走行速度である。ハンドル舵角θ（ｔ_０）は、現時刻ｔ_０における車両１のハンドルの回転角である。本実施の形態では、交差点を右折する場合のハンドル操作に相当する、時計回り方向のハンドル舵角θを負数で、交差点を左折する場合のハンドル操作に相当する、反時計回り方向のハンドル舵角θを正数で表現する。 The vehicle position P (t ₀ ) is coordinates (for example, longitude and latitude) at which the vehicle 1 is located at the current time t ₀ . The vehicle direction C (t ₀ ) is information (for example, a vector or a direction) indicating the direction of the vehicle 1 at the current time t ₀ . The vehicle speed v (t ₀ ) is the traveling speed of the vehicle 1 at the current time t ₀ . The steering wheel steering angle θ (t ₀ ) is the rotation angle of the steering wheel of the vehicle 1 at the current time t ₀ . In the present embodiment, the steering wheel angle θ in the clockwise direction corresponding to the steering wheel operation when turning right at the intersection is a negative number, and the steering wheel angle in the counterclockwise direction corresponding to the steering wheel operation when turning left at the intersection. θ is expressed as a positive number.

＜旋回状態特定部＞
例えば、車両１が交差点に進入してからその交差点を曲がり終えて当該交差点を進出するまでの間を、図２に示すように、旋回初期１１０Ａ、旋回中期１１０Ｂ、旋回後期１１０Ｃの３つの旋回状態に区分する。旋回状態特定部１６は、例えば次の条件（Ａ１）〜（Ａ３）に基づいて、現時刻ｔ_０の車両１が何れの旋回状態に属するかを特定する。 <Turning state identification part>
For example, as shown in FIG. 2, there are three turning states of a turning initial stage 110A, a turning middle period 110B, and a turning late stage 110C from the time when the vehicle 1 enters the intersection until the vehicle 1 turns at the intersection and moves forward at the intersection. Divide into The turning state specifying unit 16 specifies which turning state the vehicle 1 at the current time t ₀ belongs to based on, for example, the following conditions (A1) to (A3).

（Ａ１）旋回状態特定部１６は、ハンドル舵角θが０度でなく、かつ、ハンドル舵角θの正負の符号と、ハンドル舵角の時間に対する変化量Δθの正負の符号とが同じ場合、「旋回初期１１０Ａ」と特定する。
（Ａ２）旋回状態特定部１６は、ハンドル舵角θが０度でなく、上記の「旋回初期１１０Ａ」に該当せず、かつ、ハンドル舵角θの絶対値が所定の閾値以上である場合、「旋回中期１１０Ｂ」と特定する。
（Ａ３）旋回状態特定部１６は、上記の「旋回初期１１０Ａ」及び「旋回中期１１０Ｂ」の何れにも該当しない場合、「旋回後期１１０Ｃ」と特定する。 (A1) When the steering angle θ is not 0 degree and the sign of the steering angle θ is the same as the positive / negative sign of the change amount Δθ with respect to the time of the steering angle, Specify "turning initial stage 110A".
(A2) The turning state specifying unit 16 does not correspond to the above “turning initial stage 110A” when the steering angle θ is not 0 degree, and the absolute value of the steering angle θ is equal to or greater than a predetermined threshold value. It is specified as “turning middle period 110B”.
(A3) The turning state specifying unit 16 specifies “turning late 110C” when it does not correspond to any of the above “turning initial stage 110A” or “turning middle period 110B”.

なお、旋回状態特定部１６は、例えば次の条件（Ｂ１）から（Ｂ３）に基づいて、現時刻ｔ_０の車両１が何れの旋回状態に属するかを特定してもよい。なお、ここでは、交差点角度Ｂを９０度、直進方向の車両の向きＣを０度とする。 The turning state specifying unit 16 may specify which turning state the vehicle 1 at the current time t ₀ belongs to based on, for example, the following conditions (B1) to (B3). Here, it is assumed that the intersection angle B is 90 degrees and the direction C of the vehicle in the straight traveling direction is 0 degrees.

（Ｂ１）旋回状態特定部１６は、車両の向きＣが０度から所定のＣａ度の場合、「旋回初期１１０Ａ」と特定する。
（Ｂ２）旋回状態特定部１６は、車両の向きＣが所定のＣａ度から所定のＣｂ度（但しＣｂ＜Ｃa）の場合、「旋回中期１１０Ｂ」と特定する。
（Ｂ３）旋回状態特定部１６は、車両の向きＣが所定のＣｂ度から９０度の場合、「旋回後期１１０Ｃ」と特定する。 (B1) The turning state specifying unit 16 specifies “turning initial 110A” when the direction C of the vehicle is 0 degree to a predetermined Ca degree.
(B2) When the vehicle orientation C is from a predetermined Ca degree to a predetermined Cb degree (where Cb <Ca), the turning state specifying unit 16 specifies “turning middle period 110B”.
(B3) The turning state specifying unit 16 specifies “turning late stage 110C” when the direction C of the vehicle is from a predetermined Cb degree to 90 degrees.

＜軌道予測部＞
軌道予測部１２は、交差点における車両１の走行軌道１００Ａを予測する。例えば、軌道予測部１２は、交差点を旋回（例えば右折又は左折）する車両１の将来の舵角の変化Δθを規定した旋回モデルと第１の時点における車両１の走行状態の情報（走行情報）とに基づいて、第１の時点よりも所定時間Δｔ後の第２の時点における車両１の走行状態の情報を予測する予測処理を、その予測した第２の時点の走行状態の情報を次回の第１の時点の走行状態の情報として繰り返し実行し、交差点における車両１の旋回に係る走行軌道１００Ａを予測する。 <Orbit prediction unit>
The track prediction unit 12 predicts the travel track 100A of the vehicle 1 at the intersection. For example, the trajectory prediction unit 12 includes a turning model that defines a future steering angle change Δθ of the vehicle 1 turning (eg, turning right or left) at an intersection, and information on the traveling state of the vehicle 1 at the first time point (traveling information). Based on the above, the prediction process for predicting the travel state information of the vehicle 1 at the second time point after the predetermined time Δt from the first time point is performed, and the predicted travel state information at the second time point is It is repeatedly executed as information on the traveling state at the first time point, and the traveling track 100A related to the turning of the vehicle 1 at the intersection is predicted.

旋回モデルには、交差点の旋回時における車両の向きＣとハンドル舵角θの変化点との関係を規定するハンドル舵角の旋回モデルと、交差点の旋回時における車両の向きＣと車速ｖの変化点との関係を規定する車速の旋回モデルとがある。 The turning model includes a turning model of a steering angle that defines the relationship between the direction C of the vehicle when turning at an intersection and a change point of the steering angle θ, and a change in the direction C and speed v of the vehicle when turning at the intersection. There are vehicle speed turning models that define the relationship between points.

次に、図３、図４及び図５を参照しながら、旋回モデルについて説明する。 Next, the turning model will be described with reference to FIGS. 3, 4, and 5.

図３の上段は、交差点の旋回時にハンドル舵角θがどのように変化するかを説明するための図であり、図３の下段は、交差点の旋回時に車両の向きＣがどのように変化するかを説明するための図である。 The upper part of FIG. 3 is a diagram for explaining how the steering angle θ changes when turning at the intersection, and the lower part of FIG. 3 shows how the direction C of the vehicle changes when turning at the intersection. It is a figure for demonstrating.

運転手は、交差点の旋回時、図３の上段及び下段の点線１０００、１００２に示すようなハンドル操作を行う。すなわち、運転手は、ハンドルを、車両の向きＣが閾値Ｃ_ｈ１に達するまでハンドル舵角θを０度から乖離させ、車両の向きＣが閾値Ｃ_ｈ１に達するとハンドル舵角θを一定に固定し、その後、車両の向きＣがＣ_ｈ２に達するとハンドル舵角θを０度に戻し始め、車両の向きＣが９０度に達するとハンドル舵角θを０度にするように操作する。 The driver performs a steering operation as indicated by dotted lines 1000 and 1002 in the upper and lower stages of FIG. 3 when turning at the intersection. Or fixed, the driver, the steering wheel, the steering angle θ to the direction C of the vehicle reaches the threshold C _h1 is deviated from 0 °, the steering angle θ constant if the direction C of the vehicle reaches the threshold C _h1 After that, when the vehicle direction C reaches _Ch2 , the steering angle θ starts to return to 0 degrees, and when the vehicle direction C reaches 90 degrees, the steering angle θ is set to 0 degrees.

図３の上段の実線１００４は、現時刻ｔ_０において軌道予測部１２に入力されるハンドル舵角θを表しており、破線１００６は、従来の手法によって交差点の旋回時のハンドル舵角θを予測した場合を示す。従来の手法では、現時刻ｔ_０までのハンドル舵角の時間に対する変化量Δθに基づいて、時刻ｔ_０以降のハンドル舵角θを予測する。しかし、この従来の手法では、上記の車両の向きＣが閾値Ｃ_ｈ１に達するとハンドル舵角θを一定に固定するという運転手のハンドル操作が考慮されないため、図３の上段に示すように、予測を示す破線１００６が実測を示す点線１０００と大きく乖離してしまう。また、従来の手法では、ハンドル舵角θを０度に戻し始めるタイミングも考慮されない。 A solid line 1004 in the upper part of FIG. 3 represents the steering angle θ that is input to the trajectory prediction unit 12 at the current time t ₀ , and a broken line 1006 predicts the steering angle θ at the time of turning at the intersection by a conventional method. Shows the case. In the conventional method, the steering angle θ after the time t ₀ is predicted based on the change Δθ with respect to the time of the steering angle up to the current time t ₀ . However, in this conventional method, since the driver's steering operation of fixing the steering angle θ is fixed when the vehicle orientation C reaches the threshold value _Ch1 , as shown in the upper part of FIG. The broken line 1006 indicating the prediction is greatly deviated from the dotted line 1000 indicating the actual measurement. Further, in the conventional method, the timing at which the steering wheel steering angle θ starts to return to 0 degrees is not taken into consideration.

すなわち、従来の手法では、交差点における車両の走行軌道１００Ａを精度良く予測することができない。これは車速についても同様である。本実施の形態では、旋回モデルを用いることにより、上述のような交差点における運転手の操作を、交差点における車両の旋回の走行軌道の予測に反映させる。 That is, with the conventional method, the traveling track 100A of the vehicle at the intersection cannot be accurately predicted. The same applies to the vehicle speed. In this embodiment, by using the turning model, the driver's operation at the intersection as described above is reflected in the prediction of the traveling trajectory of the vehicle turning at the intersection.

図４に示す車速の旋回モデルは、車速ｖ（ｔ_ｎ）の限界値をｖ_ｍとして、現時刻ｔ_０までの車速の時間に対する変化量Δｖに基づいて車速ｖ（ｔ_ｎ）を予測するモデルである（ｎは正の整数）。当該車速の旋回モデルを用いた場合、予測した車速ｖ（ｔ_ｎ）がｖ_ｍを超えるときは、車速ｖ（ｔ_ｎ）＝ｖ_ｍとする。なお、図４に示すように、車速の旋回モデルは、途中に車両の向きＣの閾値Ｃ_ｖ１、Ｃ_ｖ２が設定されており、当該閾値Ｃ_ｖ１、Ｃ_ｖ２を超えると車速の変化量Δθを変化させるモデルであってもよい。 The vehicle speed turning model shown in FIG. 4 is a model that predicts the vehicle speed v (t _n ) based on the amount of change Δv of the vehicle speed up to the current time t ₀ with the limit value of the vehicle speed v (t _n ) as v _m. (N is a positive integer). When using the turning model of the vehicle speed, when the predicted vehicle speed v _{(t n)} is greater than _{v m,} and the vehicle speed _{_{v (t n) = v m}} . As shown in FIG. 4, the turning model of the vehicle speed is set threshold C _v1, C _v2 direction C of the vehicle in the middle, if it exceeds the threshold value C _v1, C _v2 the variation Δθ of the vehicle speed It may be a model to be changed.

図５の上段に示す、現時刻ｔ_０の旋回状態が「旋回初期１１０Ａ」の場合におけるハンドル舵角の旋回モデルは、ハンドル舵角θ（ｔ_ｎ）の絶対値に対する限界値をθ_ｍとして、現時刻ｔ_０までのハンドル舵角の変化量Δθに基づいてハンドル舵角θ（ｔ_ｎ）を予測し、車両の向きＣ（ｔ_ｎ）が車両の向きの閾値Ｃ_ｈ２を超えるとハンドル舵角の変化量Δθの符号を反転させ、ハンドル舵角θ（ｔ_ｎ）の絶対値に対する限界値を０として、ハンドル舵角θ（ｔ_ｎ）を予測するモデルである。なお、図５の上段に示すように、ハンドル舵角の旋回モデルは、途中に車両の向きＣの閾値Ｃ_ｈ３が設定されており、当該閾値Ｃ_ｈ３を超えるとハンドル舵角の変化量Δθを変化させるモデルであってもよい。 The turning model of the steering wheel steering angle when the turning state at the current time t ₀ is “initial turning 110A” shown in the upper part of FIG. 5 is that the limit value with respect to the absolute value of the steering wheel steering angle θ (t _n ) is θ _m . The steering wheel steering angle θ (t _n ) is predicted based on the change amount Δθ of the steering wheel angle up to the current time t _0, and the steering angle of the steering wheel when the vehicle direction C (t _n ) exceeds the vehicle direction threshold value _{Ch 2.} Is a model that predicts the steering angle θ (t _n ) by reversing the sign of the change amount Δθ of the steering angle θ and setting the limit value for the absolute value of the steering angle θ (t _n ) to 0. As shown in the upper part of FIG. 5, in the steering model of the steering wheel steering angle, a threshold value _{Ch 3} of the vehicle direction C is set in the middle, and when the threshold value _{Ch h3} is exceeded, the change amount Δθ of the steering wheel steering angle is obtained. It may be a model to be changed.

図５の中段に示す、現時刻ｔ_０の旋回状態が「旋回中期１１０Ｂ」の場合におけるハンドル舵角の旋回モデルは、ハンドル舵角θ（ｔ_ｎ）の絶対値に対する限界値を０として、現時刻ｔ_０までのハンドル舵角の変化量Δθに基づいてハンドル舵角θ（ｔ_ｎ）を予測するモデルである。なお、当該図５の中段に示すように、ハンドル舵角の旋回モデルは、途中に車両の向きの閾値Ｃ_ｈ２、Ｃ_ｈ３が設定されており、当該閾値Ｃ_ｈ２、Ｃ_ｈ３を超えるとハンドル舵角の変化量Δθを変化させるモデルであってもよい。 The turning model of the steering wheel steering angle when the turning state at the current time t ₀ is “intermediate turning 110B” shown in the middle of FIG. 5 is that the limit value with respect to the absolute value of the steering wheel steering angle θ (t _n ) is set to 0. This is a model for predicting a steering wheel steering angle θ (t _n ) based on a steering wheel steering angle change amount Δθ until time t ₀ . Incidentally, as shown in the middle of the Figure 5, the turning model of steering angle is set the threshold C _h2, C _h3 orientation of the vehicle in the middle, the steering wheel exceeds the threshold value C _h2, C _h3 A model in which the change amount Δθ of the angle is changed may be used.

図５の下段に示す、現時刻ｔ_０の旋回状態が「旋回後期１１０Ｃ」の場合におけるハンドル舵角の旋回モデルは、ハンドル舵角θ（ｔ_ｎ）の絶対値に対する限界値を０として、現時刻ｔ_０までのハンドル舵角の変化量Δθに基づいてハンドル舵角θ（ｔ_ｎ）を予測するモデルである。 The steering model of the steering wheel steering angle in the case where the turning state at the current time t ₀ is “late stage 110C” shown in the lower part of FIG. 5 is set such that the limit value with respect to the absolute value of the steering wheel steering angle θ (t _n ) is 0. This is a model for predicting a steering wheel steering angle θ (t _n ) based on a steering wheel steering angle change amount Δθ until time t ₀ .

軌道予測部１２は、図４に示す車速の旋回モデル、及び、図５に示すハンドル舵角の旋回モデルを用いて、時刻ｔ_ｎの車両位置Ｐ（ｔ_ｎ）を予測することにより、交差点を旋回する際の運転手のアクセル操作及びハンドル操作を反映した高精度な車両の走行軌道１００を予測することができる。 The trajectory prediction unit 12 predicts the vehicle position P (t _n ) at time t _n by using the vehicle speed turning model shown in FIG. 4 and the steering wheel turning angle turning model shown in FIG. A highly accurate traveling track 100 of the vehicle reflecting the driver's accelerator operation and steering wheel operation when turning can be predicted.

次に、図６のフローチャートを参照しながら、軌道予測部１２の処理を詳しく説明する。 Next, the process of the trajectory prediction unit 12 will be described in detail with reference to the flowchart of FIG.

軌道予測部１２は、交差点検知部１８が車両１の交差点への進入を検知すると（ＳＴ１００）、走行情報取得部１４から現時刻ｔ_０における走行情報を取得する（ＳＴ１０２）。 Trajectory prediction unit 12, the intersection detection unit 18 detects the entry into the intersection of the vehicle 1 (ST100), acquires traveling information at the current time _{t 0} from the travel information acquisition unit 14 (ST 102).

軌道予測部１２は、旋回状態特定部１６によって特定された、現時刻ｔ_０における旋回状態を取得する（ＳＴ１０４）。 The trajectory prediction unit 12 acquires the turning state at the current time t ₀ specified by the turning state specifying unit 16 (ST104).

軌道予測部１２は、その旋回状態に対応する、車速の旋回モデル及び舵角の旋回モデルを決定する（ＳＴ１０６）。 The trajectory prediction unit 12 determines a vehicle speed turning model and a steering angle turning model corresponding to the turning state (ST106).

軌道予測部１２は、変数ｎを「０」に初期化する（ＳＴ１０８）。 The trajectory prediction unit 12 initializes the variable n to “0” (ST108).

軌道予測部１２は、時刻ｔ_ｎ（第１の時点に相当）における車両位置Ｐ（ｔ_ｎ）、車両の向きＣ（ｔ_ｎ）、車速ｖ（ｔ_ｎ）、及び、ハンドル舵角θ（ｔ_ｎ）と、ＳＴ１０６で決定した旋回モデルとに基づいて、時刻ｔ_ｎ＋１（＝ｔ_ｎ＋Δｔ；第２の時点に相当）における車両位置Ｐ（ｔ_ｎ＋１）、車両の向きＣ（ｔ_ｎ＋１）、車速ｖ（ｔ_ｎ＋１）、及び、ハンドル舵角θ（ｔ_ｎ＋１）を予測する（ＳＴ１１０）。当該処理の詳細については後述する（図７参照）。 The trajectory predicting unit 12 determines the vehicle position P (t _n ), the vehicle direction C (t _n ), the vehicle speed v (t _n ), and the steering angle θ (t) at time t _n (corresponding to the first time point). _n ) and the turning model determined in ST106, the vehicle position P (t _{n + 1} ), the vehicle direction C (t _{n + 1} ), the vehicle speed at time t _{n + 1} (= t _n + Δt; corresponding to the second time point) v (t _{n + 1} ) and steering angle θ (t _{n + 1} ) are predicted (ST110). Details of this processing will be described later (see FIG. 7).

軌道予測部１２は、変数ｎに「１」を加算する（ＳＴ１１２）。 The trajectory prediction unit 12 adds “1” to the variable n (ST112).

軌道予測部１２は、時刻ｔ_ｎの車両の向きＣ（ｔ_ｎ）に基づいて、時刻ｔ_ｎのときに車両が交差点を曲がり終えているか否かを判定する（ＳＴ１１４）。 Trajectory prediction unit 12, based on the time _{t n} of the vehicle orientation C _{(t n),} the vehicle at time _{t n} is determined whether the finished bend the intersection (ST114).

時刻ｔ_ｎのときに車両はまだ交差点を曲がり終えていないと判定した場合（ＳＴ１１４：ＮＯ）、軌道予測部１２は、ＳＴ１１０の処理へ戻る。 When it is determined that the vehicle has not yet turned the intersection at time t _n (ST114: NO), the trajectory prediction unit 12 returns to the process of ST110.

時刻ｔ_ｎのときに車両が交差点を曲がり終えていると判定した場合（ＳＴ１１４：ＹＥＳ）、軌道予測部１２は、上述で予測した各時刻ｔ_０、ｔ_１、…、ｔ_ｎの車両位置Ｐ（ｔ_０）、Ｐ（ｔ_１）、…、Ｐ（ｔ_ｎ）に基づいて、時刻ｔ_０〜ｔ_ｎにおける車両の予測の走行軌道を生成し（ＳＴ１２０）、本処理を終了する。 If the vehicle at time _{t n} is determined to have finished bend at the intersection (ST114: YES), the track prediction unit 12, the time point _t 0 predicted in the _above, t 1, ..., _{t n} of the vehicle position P _{_{(t 0), P (t}} 1), ..., based on the P _{(t n),} to generate a running path of the prediction of the vehicle at time _t 0 ~t _n (ST120), the process ends.

次に、図７のフローチャートを参照しながら、図６のＳＴ１１０の処理を詳しく説明する。 Next, the process of ST110 of FIG. 6 will be described in detail with reference to the flowchart of FIG.

軌道予測部１２は、ＳＴ１０６で決定した車速の旋回モデル、及び、車両の向きＣ（ｔ_ｎ）に基づいて、車速ｖ（ｔ_ｎ）を算出する（ＳＴ２００）。例えば、軌道予測部１２は、図４に示す車速の旋回モデルを用いると、車両の向きＣ（ｔ_ｎ）が閾値Ｃ_ｖ１を超えるまでは、車速ｖ（ｔ_ｎ）＝車速ｖ（ｔ_ｎ−１）＋Δｖとして算出し、車速ｖ（ｔ_ｎ）が限界値ｖ_ｍを超える場合は車速（ｔ_ｎ）＝ｖ_ｍとして算出する。 The trajectory prediction unit 12 calculates the vehicle speed v (t _n ) based on the vehicle speed turning model determined in ST 106 and the vehicle direction C (t _n ) (ST 200). For example, when the trajectory prediction unit 12 uses the vehicle speed turning model shown in FIG. 4, the vehicle speed v (t _n ) = vehicle speed v (t _n− ) until the vehicle direction C (t _n ) exceeds the threshold C _v1. ₁₎ + calculated as Delta] v, when the vehicle speed v _{(t n)} exceeds a limit value _{v m} is calculated as a vehicle speed _(t n) = _{v m.}

軌道予測部１２は、ＳＴ１０６で決定した舵角の旋回モデル、及び、車両の向きＣ（ｔ_ｎ）に基づいて、ハンドル舵角θ（ｔ_ｎ）を算出する（ＳＴ２０２）。例えば、軌道予測部１２は、図５の上段に示す旋回初期１１０Ａのハンドル舵角の旋回モデルを用いると、車両の向きＣ（ｔ_ｎ）が閾値Ｃ_ｈ１を超えるまでは、ハンドル舵角θ（ｔ_ｎ）＝θ（ｔ_ｎ−１）＋Δθとして算出し、ハンドル舵角θ（ｔ_ｎ）の絶対値が限界値θ_ｍを超える場合は、ハンドル舵角θ（ｔ_ｎ）＝θ_ｍとして算出する。また、軌道予測部１２は、車両の向きＣ（ｔ_ｎ）が閾値Ｃ_ｈ２を超えると、例えば、ハンドル舵角θ（ｔ_ｎ）＝θ（ｔ_ｎ−１）−Δθ_rとして算出する。なお、Δθは、例えば、時刻ｔ_ｎ−１よりも所定時間前から当該時刻ｔ_ｎ−１までのハンドル舵角θの変化量の平均値とすればよい。あるいは、所定時間前から当該時刻ｔ_ｎ−１までのハンドル舵角θをサンプル値とし、最小二乗法に基づいてΔθを求めてもよい。また、Δθ_rは予め定めた所定の倍率αを用いてΔθ_r＝αΔθとしてよい。あるいは、Δθ_rを予め定めた所定値としてもよい。 The trajectory prediction unit 12 calculates the steering angle θ (t _n ) based on the turning model of the steering angle determined in ST 106 and the vehicle direction C (t _n ) (ST 202). For example, when using the steering model of the steering angle at the initial turning 110A shown in the upper part of FIG. 5, the trajectory prediction unit 12 uses the steering angle θ () until the vehicle direction C (t _n ) exceeds the threshold value _Ch1. t _n ) = θ (t _n−1 ) + Δθ, and when the absolute value of the steering angle θ (t _n ) exceeds the limit value θ _m , the steering angle θ (t _n ) = θ _m is calculated. To do. Further, when the vehicle direction C (t _n ) exceeds the threshold value _{Ch 2} , the trajectory prediction unit 12 calculates, for example, steering wheel steering angle θ (t _n ) = θ (t _n−1 ) −Δθ _r . Incidentally, [Delta] [theta] may be, for example, a mean value of the variation in the steering angle θ from a predetermined time before to the time t _n-1 than the time t _n-1. Or you may obtain | require (DELTA) (theta) based on the least squares method by making into a sample value the steering wheel steering angle (theta) from the predetermined time before to the said time tn _-1 . Δθ _r may be set to Δθ _r = αΔθ using a predetermined magnification α. Alternatively, Δθ _r may be set to a predetermined value.

軌道予測部１２は、車速ｖ（ｔ_ｎ）及びハンドル舵角θ（ｔ_ｎ）に基づいて、タイヤ進行角β（ｔ_ｎ）を算出する（ＳＴ２０４）。本処理の詳細については後述する（図８参照）。 The track prediction unit 12 calculates the tire advance angle β (t _n ) based on the vehicle speed v (t _n ) and the steering angle θ (t _n ) (ST204). Details of this processing will be described later (see FIG. 8).

軌道予測部１２は、車速ｖ（ｔ_ｎ）、ハンドル舵角θ（ｔ_ｎ）及びタイヤ進行角β（ｔ_ｎ）に基づいて、旋回角速度ω（ｔ_ｎ）を算出する（ＳＴ２０６）。本処理の詳細については後述する（図９参照）。 The track prediction unit 12 calculates the turning angular velocity ω (t _n ) based on the vehicle speed v (t _n ), the steering wheel steering angle θ (t _n ), and the tire traveling angle β (t _n ) (ST206). Details of this processing will be described later (see FIG. 9).

軌道予測部１２は、車速ｖ（ｔ_ｎ）、ハンドル舵角θ（ｔ_ｎ）、タイヤ進行角β（ｔ_ｎ）及び旋回角速度ω（ｔ_ｎ）に基づいて、次の時刻ｔ_ｎ＋１における車両位置Ｐ（ｔ_ｎ＋１）及び車両の向きＣ（ｔ_ｎ＋１）を算出する（ＳＴ２０８）。本処理の詳細については後述する（図１０参照）。 The trajectory prediction unit 12 determines the vehicle position at the next time t _{n + 1} based on the vehicle speed v (t _n ), the steering wheel steering angle θ (t _n ), the tire advance angle β (t _n ), and the turning angular velocity ω (t _n ). P (t _{n + 1} ) and vehicle direction C (t _{n + 1} ) are calculated (ST208). Details of this processing will be described later (see FIG. 10).

次に、図８を参照しながら、時刻ｔ_ｎにおけるタイヤ進行角β（ｔ_ｎ）の算出処理を説明する。本処理は、図７のＳＴ２０４に相当する。 Next, a process for calculating the tire advance angle β (t _n ) at time t _n will be described with reference to FIG. This process corresponds to ST204 in FIG.

本実施の形態では、２つの前輪の間に存在すると仮定したタイヤ２００の舵角及び進行角を算出する。すなわち２輪モデルを採用する。また、タイヤの舵角とハンドルの舵角との関係は車両毎に異なり得るが、ここでは、タイヤの舵角θ’はハンドル舵角θと１対１に対応付けられていると仮定して説明する。すなわち、ハンドル舵角θからタイヤ舵角θ’を算出する変換関数ｆが存在し、θ’＝ｆ（θ）の関係が成立しているとする。 In the present embodiment, the steering angle and traveling angle of the tire 200 that are assumed to exist between the two front wheels are calculated. That is, a two-wheel model is adopted. Further, the relationship between the steering angle of the tire and the steering angle of the steering wheel may be different for each vehicle, but here, it is assumed that the steering angle θ ′ of the tire is associated with the steering wheel steering angle θ on a one-to-one basis. explain. That is, it is assumed that there is a conversion function f for calculating the tire steering angle θ ′ from the steering wheel steering angle θ, and the relationship θ ′ = f (θ) is established.

車速が極めて低速の場合、車両に遠心力が働かないため、タイヤ進行角βは、タイヤの舵角θ’と同じになる。しかし、車速が上がると、車両に遠心力が働いてタイヤが横滑りするため、タイヤ進行角βには、タイヤの舵角θ’に対して横滑り分のオフセット角γが生じる。 When the vehicle speed is extremely low, centrifugal force does not act on the vehicle, so that the tire traveling angle β is the same as the steering angle θ ′ of the tire. However, when the vehicle speed increases, centrifugal force acts on the vehicle and the tire skids. Therefore, the tire traveling angle β has an offset angle γ for skidding with respect to the steering angle θ ′ of the tire.

そこで、軌道予測部１２は、タイヤの舵角θ’（ｔ_ｎ）及び車速ｖ（ｔ_ｎ）に基づいて決定される横滑りのオフセット角γを含めて、時刻ｔ_ｎにおけるタイヤ進行角β（ｔ_ｎ）を算出する。車速ｖ及び舵角θ’に対する横滑りのオフセット角γの算出モデル又は対応テーブルは、シミュレーション、車両の設計情報又は実測等に基づいて予め生成されてよい。 Accordingly, the trajectory prediction unit 12 includes the tire travel angle β (t at time t _n including the skid offset angle γ determined based on the tire steering angle θ ′ (t _n ) and the vehicle speed v (t _n ). _n ). The calculation model or the correspondence table of the side slip offset angle γ with respect to the vehicle speed v and the steering angle θ ′ may be generated in advance based on simulation, vehicle design information, actual measurement, or the like.

次に、図９を参照しながら、時刻ｔ_ｎにおける車両の旋回角速度ω（ｔ_ｎ）の算出処理を説明する。本処理は、図７のＳＴ２０６に相当する。 Next, a calculation process of the turning angular velocity ω (t _n ) of the vehicle at time t _n will be described with reference to FIG. This process corresponds to ST206 in FIG.

車両のホイールベースをＷＢとした場合、後輪２０２の旋回半径Ｒ（ｔ_ｎ）＝ＷＢ／ｔａｎ（β（ｔ_ｎ））である。 When the wheel base of the vehicle is WB, the turning radius R (t _n ) of the rear wheel 202 = WB / tan (β (t _n )).

また、車速ｖ（ｔ_ｎ）を後輪２０２の車速とした場合、車両の旋回角速度ω（ｔ_ｎ）＝ｖ（ｔ_ｎ）／Ｒ（ｔ_ｎ）である。 When the vehicle speed v (t _n ) is the vehicle speed of the rear wheel 202, the vehicle turning angular velocity ω (t _n ) = v (t _n ) / R (t _n ).

したがって、軌道予測部１２は、図８において算出したタイヤ進行角β（ｔ_ｎ）を用いて、時刻ｔ_ｎにおける車両の旋回角速度ω（ｔ_ｎ）を算出することができる。 Therefore, the trajectory prediction unit 12 can calculate the turning angular velocity ω (t _n ) of the vehicle at time t _n using the tire advance angle β (t _n ) calculated in FIG.

次に、図１０を参照しながら、時刻ｔ_ｎ＋１における車両位置Ｐ（ｔ_ｎ＋１）及び車両の向きＣ（ｔ_ｎ＋１）の算出処理を説明する。本処理は、図７のＳＴ２０８に相当する。 Next, referring to FIG. 10, the vehicle position P at time _{_{t n + 1 (t n +}} 1) and explaining the calculation process of the vehicle orientation C _{(t n + 1).} This process corresponds to ST208 in FIG.

軌道予測部１２は、ＳＴ２０６で算出した旋回角速度ω（ｔ_ｎ）を、微小時間Δｔで積分することにより、時刻ｔ_ｎ＋１における車両の向きＣ（ｔ_ｎ＋１）及び車両位置Ｐ（ｔ_ｎ＋１）を算出する。 The trajectory prediction unit 12 calculates the vehicle orientation C (t _{n + 1} ) and vehicle position P (t _{n + 1} ) at time t _{n + 1} by integrating the turning angular velocity ω (t _n ) calculated in ST206 with a minute time Δt. To do.

旋回角速度ω（ｔ_ｎ）には、車速の旋回モデル、ハンドル舵角の旋回モデル、及び、遠心力による横滑りのオフセット角γが考慮されているので、当該旋回角速度ω（ｔ_ｎ）を用いて算出される車両の向きＣ（ｔ_ｎ＋１）及び車両位置Ｐ（ｔ_ｎ＋１）の予測精度は比較的高い。したがって、図６のＳＴ１１０からＳＴ１１４の間のループ処理によって算出される車両位置Ｐ（ｔ_０）、Ｐ（ｔ_１）、…、Ｐ（ｔ_ｎ）の予測精度も比較的高い。ゆえに、図６のＳＴ１２０の処理において、それらの予測した車両位置Ｐ（ｔ_０）、Ｐ（ｔ_１）、…、Ｐ（ｔ_ｎ）をつなげて生成される、交差点における車両の走行軌道の予測精度も比較的高くなる。 The turning angular velocity ω (t _n ) takes into account the turning model of the vehicle speed, the turning model of the steering angle of the steering wheel, and the offset angle γ of the skid due to the centrifugal force. Therefore, the turning angular velocity ω (t _n ) is used. Prediction accuracy of the calculated vehicle direction C (t _{n + 1} ) and vehicle position P (t _{n + 1} ) is relatively high. Therefore, the prediction accuracy of the vehicle positions P (t ₀ ), P (t ₁ ),..., P (t _n ) calculated by the loop processing between ST 110 and ST 114 in FIG. Therefore, in the process of ST120 in FIG. 6, the prediction of the traveling trajectory of the vehicle at the intersection generated by connecting the predicted vehicle positions P (t ₀ ), P (t ₁ ),..., P (t _n ). The accuracy is also relatively high.

＜交差点検知部の変形例＞
次に、図１１を参照しながら、交差点角度Ｂを算出する変形例を説明する。 <Modification of intersection detection unit>
Next, a modified example of calculating the intersection angle B will be described with reference to FIG.

交差点検知部１８は、車載センサによる車両周辺のセンシング情報を用いて、例えば次の処理手順によって、車両１が進入する交差点角度Ｂを算出する。 The intersection detection unit 18 calculates the intersection angle B at which the vehicle 1 enters using, for example, the following processing procedure using sensing information around the vehicle by the in-vehicle sensor.

（Ｓ１）交差点検知部１８は、センシング情報に基づいて、車両周辺の複数の物標座標Ｍ（ｘ，ｙ）を特定する。 (S1) The intersection detection unit 18 specifies a plurality of target coordinates M (x, y) around the vehicle based on the sensing information.

（Ｓ２）交差点検知部１８は、Ｓ１で特定した複数の物標座標Ｍに基づいて、旋回前に自車１が走行中の道路に対応する直線（「走行直線」という）ＣＤを特定する。例えば、交差点検知部１８は、Ｘ軸を所定長Δｄで区分し、物標座標Ｍを最も多く含む矩形領域Δｄ_Ｊ×Ｙを特定する（Ｊは０以上の整数）。そして、交差点検知部１８は、その特定した矩形領域Δｄ_Ｊ×Ｙに含まれる複数の物標座標Ｍから回帰直線を算出し、その算出した回帰直線を走行直線ＣＤとする。 (S2) The intersection detection unit 18 specifies a straight line (referred to as “traveling straight line”) CD corresponding to the road on which the vehicle 1 is traveling before turning based on the plurality of target coordinates M specified in S1. For example, the intersection detection unit 18 divides the X axis by a predetermined length Δd and specifies a rectangular region Δd _J × Y that includes the most target coordinates M (J is an integer of 0 or more). Then, the intersection detection unit 18 calculates a regression line from a plurality of target coordinates M included in the specified rectangular area Δd _J × Y, and sets the calculated regression line as a travel line CD.

（Ｓ３）交差点検知部１８は、走行中の道路と交差している道路が存在するために、物標座標Ｍが存在しない区間ＡＤを特定する。例えば、交差点検知部１８は、上記Ｓ１で特定した矩形領域Δｄ_Ｊ×ＹのＹ軸を所定長Δｈで区分し、物標座標Ｍを所定数未満しか含まない１つ以上の矩形領域Δｄ_Ｊ×Δｈ_Ｋを特定する（Ｋは０以上の整数）。そして、交差点検知部１８は、Ｋが最も連続する区間Ｋ１からＫＮを特定し、矩形領域Δｄ_Ｊ×（Δｈ_Ｋ１＋Δｈ_Ｋ２＋…＋Δｈ_ＫＮ）におけるＹ軸上の最小座標Ｄ及び最大座標Ａを特定する。 (S3) The intersection detection unit 18 specifies a section AD where the target coordinates M do not exist because there is a road that intersects the road that is running. For example, the intersection detection unit 18 divides the Y axis of the rectangular area Δd _J × Y specified in S1 above by a predetermined length Δh, and one or more rectangular areas Δd _J × including the target coordinates M less than a predetermined number. Δh _K is specified (K is an integer of 0 or more). Then, the intersection detection unit 18 specifies KN from the section K1 where K is the most continuous, and specifies the minimum coordinate D and the maximum coordinate A on the Y axis in the rectangular region Δd _J × (Δh _K1 + Δh _K2 +... + Δh _KN ). To do.

（Ｓ４）車両位置ＯとＹ軸上の最小座標Ｄとを結ぶ直線ＯＤとＸ軸とによってなされる角を「角ＸＯＤ」、原点ＯとＹ軸上の最大座標Ａとを結ぶ直線ＯＡとＸ軸とによってなされる角を「角ＸＯＡ」とすると、交差点検知部１８は、角ＸＯＡから角ＸＯＤの範囲内であって、原点Ｏから座標Ｄまでの距離よりも遠くに存在する複数の物標座標Ｍを特定する。 (S4) The angle formed by the straight line OD connecting the vehicle position O and the minimum coordinate D on the Y axis and the X axis is “angle XOD”, and the straight line OA and X connecting the origin O and the maximum coordinate A on the Y axis Assuming that the angle formed by the axis is “angle XOA”, the intersection detection unit 18 is within a range from the angle XOA to the angle XOD and is a plurality of targets that are located farther than the distance from the origin O to the coordinate D. The coordinate M is specified.

（Ｓ５）交差点検知部１８は、Ｓ４で特定した複数の物標座標Ｍから回帰直線を算出し、その算出した回帰直線を交差直線ＡＥとする。 (S5) The intersection detection unit 18 calculates a regression line from the plurality of target coordinates M specified in S4, and sets the calculated regression line as the intersection line AE.

（Ｓ６）交差点検知部１８は、Ｓ２で算出した走行直線ＣＤと、Ｓ５で算出した交差直線ＡＥとによってなされる角度を、交差点角度Ｂとする。 (S6) The intersection detection unit 18 sets an angle formed by the travel straight line CD calculated in S2 and the intersection straight line AE calculated in S5 as an intersection angle B.

＜実施の形態１の効果＞
実施の形態１によれば、車両が交差点を旋回する際の走行軌道を、比較的高い精度で予測することができる。 <Effect of Embodiment 1>
According to the first embodiment, it is possible to predict the traveling track when the vehicle turns at the intersection with relatively high accuracy.

＜実施の形態２＞
実施の形態１では、車両１が交差点を旋回する際の走行軌道を予測した。実施の形態２では、実施の形態１で予測した走行軌道を利用して、車両１が物標に衝突する可能性がある場合にその旨を報知する警報装置３について説明する。 <Embodiment 2>
In the first embodiment, the traveling track when the vehicle 1 turns around the intersection is predicted. In the second embodiment, a warning device 3 that notifies the fact that the vehicle 1 may collide with a target using the traveling trajectory predicted in the first embodiment will be described.

図１２を参照しながら、実施の形態２に係る警報装置３の構成を説明する。 The configuration of the alarm device 3 according to Embodiment 2 will be described with reference to FIG.

警報装置３は、車両軌道予測部３０、物標軌道予測部３２、衝突判定部３４及び報知部３６の機能を有する。車両軌道予測部３０は、実施の形態１で説明した、走行情報取得部１４、旋回状態特定部１６及び軌道予測部１２の機能を有する。これらの機能は、実施の形態１と同様、ＥＣＵ内のＡＩＣやＦＰＧＡ等の論理回路デバイスとして構成される。又は、これらの機能は、ＥＣＵ内のメモリに格納され、ＣＰＵで実行されるプログラムとして構成される。 The alarm device 3 has functions of a vehicle trajectory prediction unit 30, a target trajectory prediction unit 32, a collision determination unit 34, and a notification unit 36. The vehicle trajectory prediction unit 30 has the functions of the travel information acquisition unit 14, the turning state identification unit 16, and the trajectory prediction unit 12 described in the first embodiment. These functions are configured as a logic circuit device such as an AIC or FPGA in the ECU as in the first embodiment. Alternatively, these functions are configured as a program stored in a memory in the ECU and executed by the CPU.

走行情報取得部１４、旋回状態特定部１６及び軌道予測部１２の機能については、実施の形態１で説明した通りであるので、説明を省略する。 The functions of the travel information acquisition unit 14, the turning state identification unit 16, and the trajectory prediction unit 12 are as described in the first embodiment, and thus the description thereof is omitted.

物標軌道予測部３２は、車両１に搭載されたセンサ装置４０によって検知された物標の移動軌道を予測する。物標の例は、歩行者、自転車及び他の車両等である。 The target trajectory prediction unit 32 predicts the movement trajectory of the target detected by the sensor device 40 mounted on the vehicle 1. Examples of targets are pedestrians, bicycles and other vehicles.

例えば、物標軌道予測部３２は、時刻ｔ_ｎにおける物標位置Ｕ（ｔ_ｎ）の移動方向Ｑ（ｔ_ｎ）及び移動速度ｗ（ｔ_ｎ）がそのまま続くとして、移動速度ｗ（ｔ_ｎ）を微小時間Δｔで積分することにより、時刻ｔ_ｎ＋１における物標位置Ｕ（ｔ_ｎ＋１）を予測する。物標軌道予測部３２は、この処理を繰り返すことにより、時刻ｔ_０、ｔ_１、…、ｔ_ｎのそれぞれにおける物標位置Ｕ（ｔ_０）、Ｕ（ｔ_１）、…、Ｕ（ｔ_ｎ）を予測する。そして、物標軌道予測部３２は、それらの予測した物標位置Ｕ（ｔ_０）、Ｕ（ｔ_１）、…、Ｕ（ｔ_ｎ）をつなげることにより、物標の移動軌道を予測する。 For example, the target trajectory prediction unit 32 assumes that the movement direction Q (t _n ) and the movement speed w (t _n ) of the target position U (t _n ) at time t _n continue as they are, and the movement speed w (t _n ). Is integrated with the minute time Δt to predict the target position U (t _{n + 1} ) at time t _{n + 1} . Target trajectory prediction unit 32, by repeating this process, the time _t _0, t 1, ..., a target position _U (t ₀₎ in each _{_{t n, U (t 1)}} , ..., U (t n ). Then, the target trajectory prediction unit 32 predicts the movement trajectory of the target by connecting the predicted target positions U (t ₀ ), U (t ₁ ),..., U (t _n ).

衝突判定部３４は、軌道予測部１２によって予測された車両１の走行軌道１００と、物標軌道予測部３２によって予測された物標の移動軌道とに基づいて、車両１と物標とが衝突する可能性があるか否かを判定する。例えば、衝突判定部３４は、車両１の走行軌道１００と物標の移動軌道とが交差する場合、車両１と物標とが衝突する可能性があると判定する。 The collision determination unit 34 collides between the vehicle 1 and the target based on the traveling track 100 of the vehicle 1 predicted by the track prediction unit 12 and the movement track of the target predicted by the target track prediction unit 32. It is determined whether or not there is a possibility. For example, the collision determination unit 34 determines that the vehicle 1 and the target may collide when the traveling track 100 of the vehicle 1 and the moving track of the target intersect.

報知部３６は、衝突判定部３４によって車両１と物標とが衝突する可能性があると判定された場合、その旨を運転手に報知する。例えば、警報音や警報音声を出力したり、警報情報を表示したり、運転席やハンドルを振動させたりして、その旨を運転手に報知する。 When the collision determination unit 34 determines that the vehicle 1 and the target may collide, the notification unit 36 notifies the driver to that effect. For example, an alarm sound or alarm sound is output, alarm information is displayed, or the driver's seat or handle is vibrated to notify the driver of that fact.

次に、図１３を参照しながら、交差点において警報装置３が報知する一例を説明する。 Next, an example in which the alarm device 3 notifies at an intersection will be described with reference to FIG.

図１３に示すように、交差点検知部１８が車両１の旋回先を「左折」と検知した場合、車両軌道予測部３０は、上述のとおり、交差点における車両１の左折の走行軌道１００Ｂを予測する。 As illustrated in FIG. 13, when the intersection detection unit 18 detects the left turn of the vehicle 1 as “left turn”, the vehicle trajectory prediction unit 30 predicts the travel trajectory 100B of the left turn of the vehicle 1 at the intersection as described above. .

図１３において、歩行者３００のみが存在する場合、物標軌道予測部３２は、歩行者３００の移動軌道３０２を予測する。この場合、車両１の走行軌道１００Ｂと歩行者３００の移動軌道３０２とが交差するので、衝突判定部３４は、車両１と歩行者３００とが衝突する可能性があると判定する。したがって、報知部３６は、その旨を運転手に報知する。 In FIG. 13, when only the pedestrian 300 exists, the target trajectory prediction unit 32 predicts the movement trajectory 302 of the pedestrian 300. In this case, since the traveling trajectory 100B of the vehicle 1 and the moving trajectory 302 of the pedestrian 300 intersect, the collision determination unit 34 determines that the vehicle 1 and the pedestrian 300 may collide. Therefore, the notification unit 36 notifies the driver to that effect.

一方、図１３において、自転車３１０のみが存在する場合、物標軌道予測部３２は、自転車３１０の移動軌道３１２を予測する。この場合、車両１の走行軌道１００Ｂと自転車の移動軌道３１２とは交差しないので、衝突判定部３４は、車両１と自転車３１０とは衝突しないと判定する。この場合、報知部３６は報知しないので、運転手に対する誤報が低減する。よって、警報装置３からの報知に対する、運転手からの信頼性が向上する。 On the other hand, in FIG. 13, when only the bicycle 310 exists, the target trajectory prediction unit 32 predicts the movement trajectory 312 of the bicycle 310. In this case, since the traveling track 100B of the vehicle 1 and the moving track 312 of the bicycle do not intersect, the collision determination unit 34 determines that the vehicle 1 and the bicycle 310 do not collide. In this case, since the notification unit 36 does not notify, the false report to the driver is reduced. Therefore, the reliability from the driver with respect to the notification from the alarm device 3 is improved.

＜実施の形態２の効果＞
実施の形態２によれば、交差点の旋回時において車両と物標とが衝突する可能性がある場合に警報装置３から発せられる報知に対する、運転手からの信頼性を高めることができる。 <Effect of Embodiment 2>
According to the second embodiment, it is possible to improve the reliability from the driver with respect to the notification issued from the alarm device 3 when there is a possibility that the vehicle and the target collide when turning at the intersection.

＜付記＞
図１４は、上述した実施の形態および変形例における各部の機能をプログラムにより実現するコンピュータのハードウェア構成を示す図である。 <Appendix>
FIG. 14 is a diagram illustrating a hardware configuration of a computer that realizes the functions of the respective units in the above-described embodiments and modifications by a program.

図１４に示すように、コンピュータ２１００は、入力ボタン、タッチパッドなどの入力装置２１０１、ディスプレイ、スピーカなどの出力装置２１０２、ＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）２１０３、ＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）２１０４、ＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）２１０５を備える。また、コンピュータ２１００は、ハードディスク装置、ＳＳＤ（ＳｏｌｉｄＳｔａｔｅＤｒｉｖｅ）などの記憶装置２１０６、ＤＶＤ−ＲＯＭ（ＤｉｇｉｔａｌＶｅｒｓａｔｉｌｅＤｉｓｋＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）、ＵＳＢ（ＵｎｉｖｅｒｓａｌＳｅｒｉａｌＢｕｓ）メモリなどの記録媒体から情報を読み取る読取装置２１０７、ネットワークを介して通信を行う送受信装置２１０８を備える。上述した各部は、バス２１０９により接続される。 As shown in FIG. 14, a computer 2100 includes an input device 2101 such as an input button and a touch pad, an output device 2102 such as a display and a speaker, a CPU (Central Processing Unit) 2103, a ROM (Read Only Memory) 2104, and a RAM (Random). (Access Memory) 2105. Further, the computer 2100 reads information from a recording medium such as a hard disk device, a storage device 2106 such as an SSD (Solid State Drive), a DVD-ROM (Digital Versatile Disk Read Only Memory), or a USB (Universal Serial Bus) memory. 2107, a transmission / reception device 2108 that performs communication via a network is provided. Each unit described above is connected by a bus 2109.

そして、読取装置２１０７は、上記各部の機能を実現するためのプログラムを記録した記録媒体からそのプログラムを読み取り、記憶装置２１０６に記憶させる。あるいは、送受信装置２１０８が、ネットワークに接続されたサーバ装置と通信を行い、サーバ装置からダウンロードした上記各部の機能を実現するためのプログラムを記憶装置２１０６に記憶させる。 Then, the reading device 2107 reads the program from a recording medium on which a program for realizing the functions of the above-described units is recorded, and stores the program in the storage device 2106. Alternatively, the transmission / reception device 2108 communicates with the server device connected to the network, and causes the storage device 2106 to store a program for realizing the function of each unit downloaded from the server device.

そして、ＣＰＵ２１０３が、記憶装置２１０６に記憶されたプログラムをＲＡＭ２１０５にコピーし、そのプログラムに含まれる命令をＲＡＭ２１０５から順次読み出して実行することにより、上記各部の機能が実現される。また、プログラムを実行する際、ＲＡＭ２１０５又は記憶装置２１０６には、各実施の形態で述べた各種処理で得られた情報が記憶され、適宜利用される。 Then, the CPU 2103 copies the program stored in the storage device 2106 to the RAM 2105, and sequentially reads out and executes the instructions included in the program from the RAM 2105, thereby realizing the functions of the above-described units. When executing the program, the RAM 2105 or the storage device 2106 stores information obtained by the various processes described in each embodiment, and appropriately uses the information.

＜注記＞
上述した実施形態は、本発明の説明のための例示であり、本発明の範囲を実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本発明の要旨を逸脱することなしに、他の様々な態様で本発明を実施することができる。 <Note>
The above-described embodiments are examples for explaining the present invention, and are not intended to limit the scope of the present invention only to the embodiments. Those skilled in the art can implement the present invention in various other modes without departing from the gist of the present invention.

本発明に係る車両軌道予測装置、方法、プログラム及び記録媒体、並びに、警報装置は、車両の走行安全性を高めることができるので、自動運転装置及び運転支援装置への適用に好適である。 The vehicle trajectory prediction device, method, program and recording medium, and alarm device according to the present invention can improve the traveling safety of the vehicle, and thus are suitable for application to an automatic driving device and a driving support device.

１車両
２車両軌道予測装置
３警報装置
１２軌道予測部
１４走行情報取得部
１６旋回状態特定部
１８交差点検知部
３２物標軌道予測部
３４衝突判定部
３６報知部 1 Vehicle 2 Vehicle Trajectory Prediction Device 3 Alarm Device 12 Trajectory Prediction Unit 14 Travel Information Acquisition Unit 16 Turning State Identification Unit 18 Intersection Detection Unit 32 Target Trajectory Prediction Unit 34 Collision Determination Unit 36 Notification Unit

Claims

初回の第１の時点における車両の走行状態の情報を取得する走行情報取得部と、
交差点を旋回する前記車両の将来の舵角の変化を規定した旋回モデルと第１の時点における前記車両の走行状態の情報とに基づいて、前記第１の時点よりも所定時間後である第２の時点における前記車両の走行状態の情報を予測する予測処理を、その予測した第２の時点の走行状態の情報を次回の第１の時点の走行状態の情報として繰り返し実行し、前記交差点における前記車両の旋回に係る走行軌道を予測する軌道予測部と、
を備える車両軌道予測装置。 A travel information acquisition unit that acquires information on the travel state of the vehicle at the first time point for the first time;
A second time after a predetermined time from the first time point based on a turning model that defines a change in the future steering angle of the vehicle turning at an intersection and information on the traveling state of the vehicle at the first time point. The prediction process for predicting the travel state information of the vehicle at the time point is repeatedly executed as the predicted travel state information at the second time point as the next travel state information at the first time point. A trajectory prediction unit for predicting a travel trajectory related to turning of the vehicle;
A vehicle trajectory prediction apparatus.

前記走行状態の情報は、前記車両の舵角の情報を含み、
前記軌道予測部は、予測した舵角が限界値を超える場合、当該限界値を舵角とする、
請求項１に記載の車両軌道予測装置。 The traveling state information includes information on the steering angle of the vehicle,
If the predicted steering angle exceeds the limit value, the trajectory prediction unit, the limit value as the steering angle,
The vehicle trajectory prediction apparatus according to claim 1.

前記走行状態の情報は、前記車両の向きの情報をさらに含み、
前記旋回モデルは、前記車両の向きと前記舵角との関係が規定されており、
前記軌道予測部は、前記第１の時点における走行状態の情報に係る舵角と、前記旋回モデルにおいて前記第１の時点における前記車両の向きに対して規定されている舵角の変化とに基づいて、前記第２の時点における走行状態の情報に係る舵角を予測する、
請求項２に記載の車両軌道予測装置。 The traveling state information further includes information on the direction of the vehicle,
In the turning model, a relationship between the direction of the vehicle and the rudder angle is defined,
The trajectory prediction unit is based on a rudder angle related to information on a traveling state at the first time point and a change in rudder angle defined with respect to the vehicle direction at the first time point in the turning model. And predicting the steering angle related to the information on the running state at the second time point,
The vehicle trajectory prediction apparatus according to claim 2.

前記軌道予測部は、前記第１の時点における走行状態の情報に係る舵角と、前記第１の時点における車速から算出されたタイヤの横滑り角度とに基づいて、前記第２の時点における前記車両の位置を予測する、
請求項３に記載の車両軌道予測装置。 The trajectory prediction unit is configured to determine the vehicle at the second time point based on a steering angle related to the travel state information at the first time point and a tire slip angle calculated from the vehicle speed at the first time point. Predict the position of
The vehicle trajectory prediction apparatus according to claim 3.

前記限界値は、前記交差点における道路の交差角度に基づいて規定される値である、
請求項２に記載の車両軌道予測装置。 The limit value is a value defined based on an intersection angle of a road at the intersection.
The vehicle trajectory prediction apparatus according to claim 2.

前記軌道予測部は、前記車両の方向指示器の操作から、前記交差点における前記車両の旋回方向を判断する、
請求項１に記載の車両軌道予測装置。 The trajectory prediction unit determines a turning direction of the vehicle at the intersection from an operation of a direction indicator of the vehicle.
The vehicle trajectory prediction apparatus according to claim 1.

請求項１から６の何れか１項に記載の走行情報取得部及び軌道予測部と、
車両周辺の物標の移動軌道を予測する物標軌道予測部と、
前記物標軌道予測部が予測した前記物標の移動軌道と、前記軌道予測部が予測した前記車両の走行軌道とが交差する場合、その旨を報知する報知部と、
を備える警報装置。 The travel information acquisition unit and the trajectory prediction unit according to any one of claims 1 to 6,
A target trajectory prediction unit for predicting a moving trajectory of a target around the vehicle;
When the movement trajectory of the target predicted by the target trajectory prediction unit and the traveling trajectory of the vehicle predicted by the trajectory prediction unit intersect, a notification unit that notifies that fact;
An alarm device comprising:

初回の第１の時点における車両の走行状態の情報を取得するステップと、
交差点を旋回する前記車両の将来の舵角の変化を規定した旋回モデルと第１の時点における前記車両の走行状態の情報とに基づいて、前記第１の時点よりも所定時間後である第２の時点における前記車両の走行状態の情報を予測する予測処理を、その予測した第２の時点の走行状態の情報を次回の第１の時点の走行状態の情報として繰り返し実行し、前記交差点における前記車両の旋回に係る走行軌道を予測するステップと、
を備える車両軌道予測方法。 Obtaining information on the running state of the vehicle at the first time for the first time;
A second time after a predetermined time from the first time point based on a turning model that defines a change in the future steering angle of the vehicle turning at an intersection and information on the traveling state of the vehicle at the first time point. The prediction process for predicting the travel state information of the vehicle at the time point is repeatedly executed as the predicted travel state information at the second time point as the next travel state information at the first time point. Predicting a travel path related to turning of the vehicle;
A vehicle trajectory prediction method comprising:

初回の第１の時点における車両の走行情報を取得する処理と、
交差点を旋回する前記車両の将来の舵角の変化を規定した旋回モデルと第１の時点における前記車両の走行状態の情報とに基づいて、前記第１の時点よりも所定時間後である第２の時点における前記車両の走行状態の情報を予測する予測処理を、その予測した第２の時点の走行状態の情報を次回の第１の時点の走行状態の情報として繰り返し実行し、前記交差点における前記車両の旋回に係る走行軌道を予測する処理と、
をコンピュータに実行させる車両軌道予測プログラム。 A process of acquiring vehicle travel information at the first time for the first time;
A second time after a predetermined time from the first time point based on a turning model that defines a change in the future steering angle of the vehicle turning at an intersection and information on the traveling state of the vehicle at the first time point. The prediction process for predicting the travel state information of the vehicle at the time point is repeatedly executed as the predicted travel state information at the second time point as the next travel state information at the first time point. A process of predicting a traveling track related to turning of the vehicle;
Vehicle trajectory prediction program that causes a computer to execute.

交差点における車両の旋回に係る走行軌道を予測する車両軌道予測装置において実行される車両軌道予測プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能で非一時的な記録媒体であって、
初回の第１の時点における車両の走行情報を取得する処理と、
交差点を旋回する前記車両の将来の舵角の変化を規定した旋回モデルと第１の時点における前記車両の走行状態の情報とに基づいて、前記第１の時点よりも所定時間後である第２の時点における前記車両の走行状態の情報を予測する予測処理を、その予測した第２の時点の走行状態の情報を次回の第１の時点の走行状態の情報として繰り返し実行し、前記交差点における前記車両の旋回に係る走行軌道を予測する処理と、
を実行させる車両軌道予測プログラムを記録した記録媒体。 A computer-readable non-transitory recording medium that records a vehicle trajectory prediction program executed in a vehicle trajectory prediction apparatus that predicts a travel trajectory related to a turning of a vehicle at an intersection,
A process of acquiring vehicle travel information at the first time for the first time;
A second time after a predetermined time from the first time point based on a turning model that defines a change in the future steering angle of the vehicle turning at an intersection and information on the traveling state of the vehicle at the first time point. The prediction process for predicting the travel state information of the vehicle at the time point is repeatedly executed as the predicted travel state information at the second time point as the next travel state information at the first time point. A process of predicting a traveling track related to turning of the vehicle;
The recording medium which recorded the vehicle orbit prediction program which performs this.