JP2021190119A - 交通参加者の経路を予測するための方法およびデバイス、ならびにセンサシステム - Google Patents

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Abstract

【課題】交通参加者の経路を予測するための方法およびデバイス、ならびにセンサシステムを提供すること。【解決手段】本発明は、交通参加者の経路を予測するためのコンピュータ実施方法に関する。複数の取得時間に少なくとも１つの車両センサにより取得されたセンサデータが受信される。受信されたセンサデータに基づいて、交通参加者の少なくとも１つの動きパラメータの値が、各々の取得時間について検出される。交通参加者の経路は、交通参加者の少なくとも１つの動きパラメータの検出された値を入力とする確率的回帰アルゴリズムを使用して予測される。【選択図】図２

Description

本発明は、交通参加者の経路（トラジェクトリ）を予測するための方法およびデバイスに関する。本発明は、さらにセンサシステムに関する。
経路予測は、現代の運転者支援システムの重要な部分であり、自動運転に不可欠である。主要な用途には、車線推定、衝突回避、車線逸脱防止などがある。
経路予測は、典型的には、一部の動的パラメータが一定であるという仮定のもとに実行される。例えば、速度が、予測期間の間は一定を維持すると仮定することができる。さらに、一定加速度が仮定され得、すなわち、車両の加速度は、対象となる時間に対して一定であるとみなされる。定常旋回率モデルは、車両の旋回率またはヨーレートが一定であるということを仮定することにより、車両の将来の経路を予測するものである。
ＤＥ１０２０１３００５３６２Ａ１は、交通状況を分析するための方法を開示している。将来の移動の挙動が、移動経路の形で予測される。
ＤＥ１０２０１８２１００６５Ａ１は、車両の速度を制御するためのデバイスに関する。車両の加速度が、リスク関数に基づいて制御される。
ＥＰ３５１８００１Ａ１は、複数の検出点に基づいて車両の位置を決定することの信頼性を高めるための方法に関する。検出点の数量を表す重みが計算される。
さらなるモデルが、例えばカルマンフィルタを使用して、測定値のノイズを減少させたり、または、例えばスイッチド線形動的システム（ｓｗｉｔｃｈｅｄ ｌｉｎｅａｒ ｄｙｎａｍｉｃ ｓｙｓｔｅｍ）を使用して、最も適したものと思われるモデルを動的に選択したりすることができる。
ＤＥ１０２０１３００５３６２Ａ１ ＤＥ１０２０１８２１００６５Ａ１ ＥＰ３５１８００１Ａ１
本発明は、独立請求項に記載されるような、交通参加者の経路（トラジェクトリ）を予測するための方法およびデバイス、ならびにセンサシステムを提供する。好ましい実施形態が、従属請求項において記載される。
第１の態様によれば、本発明は、交通参加者の経路を予測するためのコンピュータ実施方法を提供する。複数の取得時間に少なくとも１つの車両センサにより取得されるセンサデータが受信される。受信されたセンサデータに基づいて、交通参加者の少なくとも１つの動きパラメータの値が、各々の取得時間について検出される。交通参加者の経路は、交通参加者の少なくとも１つの動きパラメータの測定される値を入力とする確率的回帰アルゴリズム（ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）を使用して予測される。
第２の態様によれば、本発明は、交通参加者の経路を予測するためのデバイスであって、インターフェイスと、メモリと、コンピュータとを備えたデバイスを提供する。インターフェイスは、複数の取得時間に少なくとも１つの車両センサにより取得されたセンサデータを受信するように構成される。メモリは、受信されたセンサデータを記憶するように構成される。コンピュータは、受信されたセンサデータに基づいて、交通参加者の少なくとも１つの動きパラメータの値を各々の取得時間について検出し、交通参加者の少なくとも１つの動きパラメータの当該検出された値を入力とする確率的回帰アルゴリズムを使用して交通参加者の経路を予測するように構成される。
第３の態様によれば、本発明は、センサデータを取得するように構成される少なくとも１つのセンサと、本発明による交通参加者の経路を予測するためのデバイスとを含む、車両用のセンサシステムを提供する。
本発明の利点
現在測定された動的パラメータが将来に亘って一定のままであるという仮定は、一般的には有効でない。さらに、動的パラメータを一定であるとみなすモデルにおける誤差推定は、厳密な数学というよりむしろ発見的手法（ヒューリスティクス）に基づくものである。それゆえに、これらのモデルの誤差推定の信頼性が高いということを証明することは難しい。
本発明の着想は、車両の動きパラメータのいずれかが一定であるという仮定をせずに、最適経路推定を与え得る確率的回帰アルゴリズムを適用することである。予測処理の間に一定のパラメータを使用するモデルとは対照的に、確率的回帰アルゴリズムは、対象となる交通参加者および期間中の動きパラメータの確率分布の定常性のみを活用する。
交通参加者の経路を予測するための方法の実施形態によれば、交通参加者は、車両であり、車両センサは、車両の車載センサである。この実施形態によれば、車両それ自体の経路が予測される。
交通参加者の経路を予測するための方法のさらなる実施形態によれば、交通参加者には、車両センサを有する車両以外の、車両、歩行者、サイクリストなどがある。この実施形態によれば、他の交通参加者の経路が予測される。
交通参加者の経路を予測するための方法のさらなる実施形態によれば、交通参加者の経路を予測するステップは、交通参加者の予測加速度を、確率的回帰アルゴリズムを使用して計算するステップと、交通参加者の予測加速度を積分して、交通参加者の予測経路を計算するステップとを含む。
交通参加者の経路を予測するための方法のさらなる実施形態によれば、確率的回帰アルゴリズムは、ガウス回帰アルゴリズムである。
交通参加者の経路を予測するための方法のさらなる実施形態によれば、交通参加者の少なくとも１つの動きパラメータの検出された値は、各々の取得時間について、交通参加者の位置、交通参加者の速度および交通参加者の加速度の値を含む。
交通参加者の経路を予測するための方法のさらなる実施形態によれば、交通参加者の予測経路の不確かさが、確率的回帰アルゴリズムを使用して計算される。確率的回帰アルゴリズムの利点は、予測経路それ自体のみではなく、さらには、正確でかつ数学的に正しい不確かさの計算、すなわち誤差推定が提供され得るということである。当該方法は、それゆえに、因果律の度合い（グレード）を提供することができる。後の２つの測定値間の相関が高いほど、それより先の測定値が後のものに多くの影響を及ぼすこととなる。換言すれば、将来における特定の時間の動的特性は、過去の測定値から影響を受ける。一般的には、それらの間の時間差が大きければ大きいほど、影響は少なくなる。ガウス回帰アルゴリズムは、過去の測定値と将来の推定量との間の因果律を定量化することができる。
交通参加者の経路を予測するための方法のさらなる実施形態によれば、交通参加者の予測経路と、交通参加者の予測経路の不確かさとは、交通参加者に対する事故の確率を算出するために使用される。事故が高い確率で予測される場合には、自動緊急ブレーキが作動され得る。
交通参加者の経路を予測するための方法のさらなる実施形態によれば、予測経路と予測経路の不確かさとは、交通参加者が走行している道路の道路トポロジーを推定するために使用される。例えば、道路トポロジーは、少なくとも１つの車両センサをもつ車両の視線よりも先で推定され得る。他の交通参加者の予測経路は、曲がり角や建物などよりも先の交通環境を推定するために使用され得る。
交通参加者の経路を予測するための方法のさらなる実施形態によれば、方法は、複数の交通参加者に対して実行される。複数の交通参加者は、少なくとも１つの車両センサを有する車両を含み得る。複数の交通参加者の経路が予測され、複数の交通参加者の経路を予測するために複数の交通参加者の間の可能性のある相互作用が考慮される。例えば、交通参加者の間の事故は、事故の優先度を低くすることで避けられるべきとの仮定がなされてもよい。これにより、複数の交通参加者の可能性のある経路は、事故を生じさせるであろう経路を除外することで少なくなりうる。よって、交通参加者の運転作業が先取り的に認識される。
交通参加者の経路を予測するための方法のさらなる実施形態によれば、センサデータは、カメラデータまたはレーダデータのうちの少なくとも１つを含む。
本発明の実施形態による車両のセンサシステムの概略的なブロック図である。 車両の周辺における交通参加者の経路を予測する方法を説明するための例示的な交通シナリオを示す図である。 本発明の実施形態による交通参加者の経路を予測するための方法の概略的なフローチャートを示す図である。 図３による方法および定常旋回率モデルについてメートル単位での平均推定誤差を例示する図である。 図３による方法および定常旋回率モデルについて、複数の予測処理のおける現実の誤差と推定標準偏差との比率の標準偏差の誤差推定を例示する図である。
図面において、同じ参照符号は、対応する同様の部分を示す。
図１は、車両のセンサシステム１の概略的なブロック図を示す。センサシステム１は、カメラセンサ、レーダセンサ、ライダ（ｌｉｄａｒ）センサまたは赤外線センサなどを含み得る少なくとも１つのセンサ３を含む。センサ３は、複数の取得時間の各々においてセンサデータを取得する。センサデータは、カメラ画像およびレーダ画像などを含み得る。
センサシステム１は、交通参加者の経路（トラジェクトリ）を予測するためのデバイス２をさらに含む。交通参加者は、車両それ自体であり得る。交通参加者は、さらには、さらなる車両、歩行者またはサイクリストなどであり得る。車両それ自体の経路、および、他の交通参加者の経路の両方を予測することが、さらには可能である。デバイス２は、少なくとも１つのセンサ３に結合されるセンサデータ、および、少なくとも１つのセンサ３により取得されたセンサデータを受信するように構成されるインターフェイス２１を含む。デバイス２は、受信されたセンサデータを記憶するメモリ２２をさらに含む。メモリ２２は、揮発性または不揮発性のデータメモリ、例えば、ソリッドステートディスクやメモリカードなどを含み得る。
デバイス２のコンピュータ２３が、メモリ２２に接続されてメモリ２２を利用できる。コンピュータ２３は、中央処理ユニット（ｃｅｎｔｒａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ，ＣＰＵ）、グラフィックス処理ユニット（ｇｒａｐｈｉｃｓ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ，ＧＰＵ）、マイクロコントローラ、集積回路（ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔ，ＩＣ）および特定用途向け集積回路（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔ，ＡＳＩＣ）などのうちの少なくとも１つを含み得る。
コンピュータ２３は、受信されたセンサデータを分析して、交通参加者の動きパラメータの値を、各々の取得時間について計算する。例えば、コンピュータ２３は、交通参加者の位置、速度および加速度の値を、各々の取得時間について検出し得る。交通参加者の動きパラメータの値は、確率的回帰アルゴリズムに対して入力される。位置、速度および加速度は、走行面に対する２次元ベクトルとして与えられ得、または、３次元の値であり得る。
確率的回帰アルゴリズムは、確率過程、すなわち、時間が付与されたランダム変数の集合に基づくものであり、ランダム変数は、交通参加者の動きパラメータに対応するものである。好ましくは、確率的回帰アルゴリズムは、クリギング（ｋｒｉｇｉｎｇ）としても知られているガウス回帰アルゴリズムである。ガウス回帰アルゴリズムは、非線形多変量補間アルゴリズムとして機能する。確率的回帰アルゴリズムを使用して、コンピュータ２３は、交通参加者の動きパラメータの予測値を計算する。特に、コンピュータ２３は、交通参加者の予測加速度を、将来における複数の時間点について、または、時間の連続関数として検出し得る。加速度ベクトルの成分は、ガウス確率過程としてモデリングされ得るので、数学的に正しい最適な手法で予測に対処することが可能となる。当該方法は、最新の測定値のみを考慮して加速度の確率分布を推定することにより、現在の状況に自動的に適応するものである。
コンピュータ２３は、さらに、取得時間における交通参加者の検出された位置および速度を初期値として使用して交通参加者の予測加速度の分布を積分して、積分定数を検出する。コンピュータ２３は、予測経路を、例えば運転者支援システム６に出力する。
コンピュータ２３は、交通参加者の予測経路の不確かさを、確率的回帰アルゴリズムを使用してさらに提供し得る。コンピュータ２３は、不確かさすなわち誤差推定量を、予測経路とともに使用して、交通参加者との車両に対する事故の確率を算出し得る。コンピュータ２３は、さらには、車両が走行している道路の道路トポロジーを、不確かさおよび予測経路を使用して推定し得る。
上記した交通参加者の経路予測は、車両の周辺における複数の交通参加者に対して実行され得る。複数の交通参加者の間の可能性のある相互作用を考慮に入れることによりすべての経路が同時に予測され得る。例えば、そのような交通参加者の可能性のある経路は、他の交通参加者または車両と当該交通参加者との間の事故を生じさせるであろう経路を除外することにより少なくなり得る。
運転者支援システム６は、さらなる交通参加者の予測経路に基づいて車両を制御し得る。運転者支援システム６は、車両の加速度や旋回率などを制御することにより自動運転機能を実行するように構成され得る。
さらなる交通参加者の経路を予測する代わりに、デバイスは、車両それ自体の経路をも予測し得る。この場合において、センサ３は、車両の加速度を測定するための慣性センサを含み得る。
図２は、車両４の周辺における交通参加者５の経路Ｔを予測するための方法を説明するための例示的な交通シナリオを示す。車両４のセンサ３により取得されたセンサデータに基づいて、コンピュータ２３は、交通参加者５の位置ｘ、速度ｖおよび加速度ａを、各々の取得時間について検出する。交通参加者５が走行している経路Ｔは、将来の時間点について予測される。
図３は、交通参加者の経路を予測するための方法の概略的なフローチャートを示す。
第１の方法ステップＳ１において、車両４の少なくとも１つのセンサ３が、複数の取得時間の各々についてセンサデータを取得する。インターフェイス２１が、取得されたセンサデータを受信する。
第２の方法ステップＳ２において、コンピュータ２３は、受信されたセンサデータに基づいて、交通参加者の少なくとも１つの動きパラメータの値を各々の取得時間について検出する。動きパラメータは、交通参加者の位置、速度および加速度を含み得る。動きパラメータは、さらには、旋回率などを含み得る。
さらなる方法ステップＳ３において、交通参加者の経路が予測される。方法ステップＳ３は第１のサブステップＳ３１を含み、ここでは、コンピュータが、確率的回帰アルゴリズムを使用して交通参加者の予測加速度を検出する。さらなるサブステップＳ３２において、コンピュータ２３は、予測加速度を積分して交通参加者５の予測経路を計算する。
図４は、推定経路の品質に関する。図４は、メートル（ｍ）単位で２乗推定誤差（ｓｑｕａｒｅｄ ｅｒｒｏｒ ｏｆ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ）の平方根の平均（Ｅ）を例示する。推定経路と（現実の測定値に基づく）実際の経路との間の差が、メートル（ｍ）単位でいくつかの特徴的な距離（ｄ）で説明されている。推定誤差は、参照モデル（Ｍ１）と本発明による方法（Ｍ２）とに対して表示されている。参照モデルは、定常旋回率モデルである。すなわち、旋回率が、考慮された時間スパンの中で変化しないとの仮定がなされている。車両の約１０メートル前方の短距離範囲における推定誤差は、参照モデルＭ１と比較して、約７５パーセント減少することが確認され得る。車両の約５０メートル前方の中距離範囲における推定誤差は、それでもなお約５０パーセント減少する。約１００メートルのさらに大きな距離でも、その差は有意である。
図５は、本発明による方法（Ｍ２）および定常旋回率モデル（Ｍ１）についての複数の予測処理における、現実の誤差と推定標準偏差との比率の標準偏差の誤差推定を例示する。関数はメートル（ｍ）単位での距離（ｄ）に依存する。１の定数に対応する目標線Ａが示される。図５は、誤差推定の品質に関する。誤差推定は、統計的特性であり、統計量に基づいてのみ検証可能である。誤差推定の評価は複雑な作業であり、なぜならば、現実の誤差および推定誤差の両方が、経過時間および距離とともに変化しているからである。ｉ番目の予測処理における現実の誤差はε_ｉで表され、ｉ番目の予測における推定標準偏差はσ_ｉで表される。現実の誤差ε_ｉおよび推定誤差σ_ｉからなる対の複数のサンプルが検査される。推定誤差σ_ｉの値が、現実の誤差ε_ｉの値に対して良好な推定であるならば、ε_ｉ／σ_ｉの標準偏差すなわちＳｔｄｄｅｖ（ε_ｉ／σ_ｉ）は、１の近くにとどまる。このことは、ε_ｉのサンプルの各々が推定誤差σ_ｉで正規化されることになるという事実から得られる結果である。よって、推定誤差が現実の誤差より統計的に小さいならば、すなわち、モデルが楽観的すぎるならば、当該比率の標準偏差は、１より大であることになる。一方、推定誤差が現実の誤差よりも統計的に大きいならば、すなわち、モデルが悲観的すぎるならば、当該比率の標準偏差は１より小さいことになる。
図５から分かるように、参照モデルＭ１は、そのモデルの予測に関して楽観的すぎるものであり、そのモデルが現実に生成する誤差は、それが仮定するものより大幅に大きくなる。新しい手法に基づけば、誤差推定は、１の目標値に近いので信頼性が高いものとなる。
その誤差推定の信頼性により、その手法を他のモデルと組み合わせて使用することが可能となる。その手法は、その手法自体の不確かさに関して、楽観的すぎることも、悲観的すぎることもない。結果として、その手法を他の経路推定法と融合（フュージョン）する間、正確な経路予測の不確かさは、経路融合アルゴリズムで干渉しないことになる。
１ センサシステム
２ デバイス
３ センサ
４ 車両
５ 交通参加者
６ 運転者支援システム
２１ インターフェイス
２２ メモリ
２３ コンピュータ

Claims (10)

  1. 交通参加者（４、５）の経路（Ｔ）を予測するためのコンピュータ実施方法であって、
    複数の取得時間に少なくとも１つの車両センサ（３）により取得されたセンサデータを受信するステップ（Ｓ１）と、
    当該受信されたセンサデータに基づいて、前記交通参加者（４、５）の少なくとも１つの動きパラメータの値を各々の取得時間について検出するステップ（Ｓ２）と、
    前記交通参加者（４、５）の前記少なくとも１つの動きパラメータの当該検出された値を入力とする確率的回帰アルゴリズムを使用して、前記交通参加者（４、５）の前記経路（Ｔ）を予測するステップ（Ｓ３）と
    を含む、コンピュータ実施方法。
  2. 前記交通参加者（４、５）の前記経路（Ｔ）を予測する当該ステップは、
    前記確率的回帰アルゴリズムを使用して前記交通参加者（４、５）の予測加速度を計算するステップ（Ｓ３１）と、
    前記予測加速度を積分して、前記交通参加者（４、５）の当該予測された経路（Ｔ）を計算するステップ（Ｓ３２）と
    を含む、請求項１に記載の方法。
  3. 前記確率的回帰アルゴリズムは、ガウス回帰アルゴリズムである、請求項１または２に記載の方法。
  4. 前記交通参加者（４、５）の前記少なくとも１つの動きパラメータの当該検出された値は、各々の取得時間について、前記交通参加者（４、５）の位置（ｘ）、前記交通参加者（４、５）の速度（ｖ）、および、前記交通参加者（４、５）の加速度（ａ）の値を含む、請求項１から３のいずれかに記載の方法。
  5. 前記交通参加者（４、５）の当該予測された経路（Ｔ）の不確かさが、前記確率的回帰アルゴリズムを使用して計算される、請求項１から４のいずれかに記載の方法。
  6. 前記交通参加者（４、５）の当該予測された経路（Ｔ）と、前記交通参加者（４、５）の当該予測された経路（Ｔ）の前記不確かさとは、事故の確率を算出するために、および／または、道路トポロジーを推定するために使用される、請求項５に記載の方法。
  7. 複数の交通参加者（５）の前記経路が予測され、前記複数の交通参加者（５）の前記経路（Ｔ）を予測するために前記複数の交通参加者（５）の間の可能性のある相互作用が考慮される、請求項１から６のいずれかに記載の方法。
  8. 前記センサデータは、カメラデータおよびレーダデータのうちの少なくとも１つを含む、請求項１から７のいずれかに記載の方法。
  9. 交通参加者（４、５）の経路（Ｔ）を予測するためのデバイス（２）であって、
    複数の取得時間に少なくとも１つの車両センサ（３）により取得されたセンサデータを受信するように構成されるインターフェイス（２１）と、
    当該受信されたセンサデータを記憶するように構成されるメモリ（２２）と、
    当該受信されたセンサデータに基づいて、前記交通参加者（４、５）の少なくとも１つの動きパラメータの値を各々の取得時間について検出し、前記交通参加者（４、５）の前記少なくとも１つの動きパラメータの当該検出された値を入力とする確率的回帰アルゴリズムを使用して、前記交通参加者（４、５）の前記経路（Ｔ）を予測するように構成されるコンピュータ（２３）と
    を備えたデバイス（２）。
  10. 車両（４）用センサシステム（１）であって、
    センサデータを取得するように構成される少なくとも１つのセンサ（３）と、
    当該取得されたセンサデータに基づいて、交通参加者（４、５）の経路（Ｔ）を予測する請求項９に記載のデバイス（２）と
    を備えるセンサシステム（１）。
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