JP2019182093A - 挙動予測装置 - Google Patents
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Abstract
Description
この挙動予測装置によれば、乖離発生理由に基づいて挙動予測モデルデータベースの更新必要度を演算することで、更新必要度を用いて挙動予測モデルデータベースの更新の要否を判定することができる。
この挙動予測装置によれば、挙動予測の予測時点が先の時点であるほど挙動予測モデル以外の影響により予測乖離が生じた可能性が高まっていくことから、短期挙動予測の予測乖離が生じていると判定された場合には、長期挙動予測の予測乖離が生じていると判定された場合と比べて挙動予測モデルデータベースの更新必要度を大きい値とすることで、挙動予測モデルデータベースの更新の要否を適切に判定することができる。
この挙動予測装置によれば、地図情報を考慮して挙動予測モデルを利用した移動体の挙動予測を演算することができるので、地図情報を用いない場合と比べて挙動予測の精度向上を図ることが可能になる。
この挙動予測装置によれば、挙動予測における移動体の位置が川などの移動体進入不能領域に含まれないにも関わらず、移動体挙動の検出結果における移動体の位置が移動体進入不能領域に含まれる場合には、地図情報の異常により予測乖離が生じたと考えられるので、乖離発生理由として地図情報の異常を推定して挙動予測モデルデータベースの更新を不要とすることができる。
この挙動予測装置によれば、車両、歩行者などの移動体の種類を考慮して挙動予測モデルを利用した移動体の挙動予測を演算することができるので、移動体の種類を考慮しない場合と比べて挙動予測の精度向上を図ることが可能になる。
図1に示す第1実施形態の挙動予測装置100は、乗用車などの車両(自車両)に搭載され、自車両の周囲の移動体の挙動予測を行う装置である。移動体とは、他車両(四輪車、二輪車など)である。移動体には、歩行者、自転車を含んでもよい。移動体は、道路上に位置するものに限られてもよい。
図1に示すように、第1実施形態の挙動予測装置100は、装置を統括的に管理する挙動予測ECU[Electronic Control Unit]10を備えている。挙動予測ECU10は、CPU[Central Processing Unit]、ROM[Read Only Memory]、RAM[Random Access Memory]、CAN[Controller Area Network]通信回路などを有する電子制御ユニットである。挙動予測ECU10では、例えば、ROMに記憶されているプログラムをRAMにロードし、RAMにロードされたプログラムをCPUで実行することにより各種の機能を実現する。挙動予測ECU10は、複数の電子ユニットから構成されていてもよい。
次に、第1実施形態の挙動予測装置100の処理について図面を参照して説明する。
図2は、挙動予測処理の一例を示すフローチャートである。図2に示すフローチャートの処理は、例えば自車両のエンジン駆動中又は自車両の自動運転中に実行される。
図3は、更新要否判定処理の一例を示すフローチャートである。図3に示すフローチャートは、図2に示される挙動予測が行われる度に実行される。
図4(a)は、車間マージン設定処理の一例を示すフローチャートである。図4(a)に示すフローチャートの処理は、自車両の自動運転開始時に開始される。
以上説明した第1実施形態の挙動予測装置100によれば、移動体の挙動予測と挙動予測に対応する移動体挙動の検出結果との予測乖離が生じていると判定された場合に、移動体の挙動予測と検出結果とから乖離発生理由を推定し、乖離発生理由に基づいて挙動予測モデルDB5の更新の要否を判定するので、乖離発生理由を考慮しない場合と比べて挙動予測モデルDB5の更新の要否を適切に判定することができる。
次に、第2実施形態の挙動予測装置について図面を参照して説明する。図5は、第2実施形態の挙動予測装置を示すブロック図である。図5に示す第2実施形態の挙動予測装置200は、第1実施形態と比べて、挙動予測として短期挙動予測と長期挙動予測とを行い、短期挙動予測の予測乖離の場合と長期挙動予測の予測乖離の場合とで処理を変える機能を更に有している点が異なっている。
図5に示すように、第2実施形態の挙動予測装置200は、第1実施形態と比べて、挙動予測演算部21、予測乖離判定部22、乖離発生理由推定部23、車間マージン設定部24、及び更新要否判定部25の機能が異なっている。
続いて、第2実施形態の挙動予測装置200の更新必要度演算処理の一例について図6を参照して説明する。図6は、第2実施形態における更新必要度演算処理の一例を示すフローチャートである。
以上説明した第2実施形態の挙動予測装置200によれば、挙動予測の予測時点が先の時点であるほど挙動予測モデル以外の影響により予測乖離が生じた可能性が高まっていくことから、短期挙動予測の予測乖離が生じていると判定された場合には、長期挙動予測の予測乖離が生じていると判定された場合と比べて挙動予測モデルDBの更新必要度を大きい値とすることで、挙動予測モデルDBの更新の要否を適切に判定することができる。
Claims (6)
- 自車両の周囲の移動体の位置、進行方向、及び速度を少なくとも含む移動体挙動を検出する移動体挙動検出部と、
前記移動体挙動を予測するための挙動予測モデルを記憶する挙動予測モデルデータベースと、
前記移動体挙動の検出結果に基づいて、前記挙動予測モデルを利用して前記移動体の挙動予測を演算する挙動予測演算部と、
前記挙動予測と当該挙動予測に対応する前記移動体挙動の検出結果とに基づいて、予測乖離が生じているか否かを判定する予測乖離判定部と、
前記予測乖離判定部により前記予測乖離が生じていると判定された場合に、前記挙動予測と前記挙動予測に対応する前記移動体挙動の検出結果とに基づいて、乖離発生理由を推定する乖離発生理由推定部と、
前記予測乖離判定部により前記予測乖離が生じていると判定された場合に、前記乖離発生理由に基づいて、前記挙動予測モデルデータベースの更新の要否を判定する更新要否判定部と、
を備える挙動予測装置。 - 前記更新要否判定部は、前記予測乖離判定部により前記予測乖離が生じていると判定された場合に、前記乖離発生理由に基づいて前記挙動予測モデルデータベースの更新必要度を演算し、前記更新必要度が更新閾値以上であるとき前記挙動予測モデルデータベースの更新が必要であると判定する、請求項1に記載の挙動予測装置。
- 前記挙動予測演算部は、予め設定された短期予測時点における前記移動体の挙動予測である短期挙動予測と、前記短期予測時点より後の時点として予め設定された長期予測時点における前記移動体の挙動予測である長期挙動予測とを少なくとも演算し、
前記更新要否判定部は、同じ前記乖離発生理由に基づいた前記更新必要度の演算において、前記予測乖離判定部により前記短期挙動予測の前記予測乖離が生じていると判定された場合、前記短期挙動予測の前記予測乖離が生じておらず前記長期挙動予測の前記予測乖離のみが生じていると判定された場合と比べて、前記更新必要度を大きい値として演算する、請求項2に記載の挙動予測装置。 - 車線毎の位置情報を含む地図情報を記憶する地図データベースと、
前記自車両の地図上の位置を認識する車両位置認識部と、を更に備え、
前記挙動予測モデルデータベースには、前記地図情報における地図上の位置と関連付けて前記挙動予測モデルが記憶されており、
前記挙動予測演算部は、前記移動体挙動の検出結果と前記挙動予測モデルと前記地図情報と前記自車両の地図上の位置とに基づいて前記移動体の挙動予測を演算する、請求項1〜3のうち何れか一項に記載の挙動予測装置。 - 前記乖離発生理由推定部は、前記挙動予測における前記移動体の位置が地図上の移動体進入不能領域に含まれず、前記挙動予測に対応する前記移動体挙動の検出結果における前記移動体の位置が地図上の前記移動体進入不能領域に含まれる場合、前記乖離発生理由として前記地図情報の異常を推定し、
前記更新要否判定部は、前記乖離発生理由推定部により前記乖離発生理由として前記地図情報の異常が推定された場合、前記挙動予測モデルデータベースの更新を不要と判定する、請求項4に記載の挙動予測装置。 - 前記移動体の種類を認識する種類認識部を更に備え、
前記挙動予測モデルデータベースには、前記移動体の種類と関連付けて前記挙動予測モデルが記憶されており、
前記挙動予測演算部は、前記移動体挙動の検出結果と前記挙動予測モデルと前記移動体の種類とに基づいて、前記移動体の挙動予測を演算する、請求項1〜5のうち何れか一項に記載の挙動予測装置。
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