JP4412337B2 - 周囲環境推定装置及び周囲環境推定システム - Google Patents

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Description

本発明は、周囲環境推定装置及びそれを用いた周囲環境推定システムに関する。
自車両の周囲を走行する車両の位置を検知してユーザーに通知する技術が特許文献１に開示されている。この技術では、自車両に搭載されているレーダ装置により取得された前方車両情報に加え、自車両の周辺を走行中の他車両に搭載されているレーダ装置によって取得された車両情報や当該他車両の位置情報を車々間通信機を介して取得し、上記前方車両情報及び車々間通信機により取得された通信車両情報が示す車両位置をマッピング領域にマッピングして、車両位置の特定を行う。
特開２００５−１１５６３７号公報
上述した技術は、自車両に搭載されたレーダ装置のみでは全方位をカバーすることができないため、車々間通信機により取得された通信車両情報を併せて用いることにより、自車両のレーダ装置の検知可能領域から外れた領域の情報を補うものである。しかしながら、他車両に搭載されているレーダ装置も検知できない領域を有しており、また、自車両の周囲を走行しているすべての車両がレーダ装置や通信車両情報を送信する車々間通信機を備えているとは限らないため、上記技術では、検知できていない車両が自車両の周辺に存在しているおそれがある。
本発明は、上記問題点を解消する為になされたものであり、周辺監視センサで直接検知することができない領域における車両等の障害物の存在を推定することが可能な周囲環境推定装置及び周囲環境推定システムを提供することを目的とする。
本発明に係る周囲環境推定装置は、自車両の周囲に存在する障害物を検知する複数の障害物検知手段と、車両が走行することのできない走行不可領域を取得する不可領域取得手段と、複数の障害物検知手段の検知可能領域と、不可領域取得手段により取得された走行不可領域とによって囲まれた閉領域が形成されるときにのみ、該閉領域、及び障害物検知手段の検知結果を時系列的に管理することにより該閉領域内の障害物の存在を推定する推定手段とを備えることを特徴とする。
本発明に係る周囲環境推定装置によれば、複数の障害物検知手段の検知可能領域と、不可領域取得手段により取得された走行不可領域とによって囲まれた閉領域及び障害物検知手段の検知結果が時系列的に管理される。ここで、閉領域は、障害物検知手段の検知可能領域と車両が走行することのできない走行不可領域とによって囲まれた領域であることから、該閉領域に出入りする際には、必ず障害物検知手段の検知可能領域を通過することとなる。従って、この閉領域に対する車両などの障害物の出入りを時系列的に管理、すなわち継続的に監視することにより、障害物検知手段で検知することができない閉領域内の障害物の存在を推定することが可能となる。
本発明に係る周囲環境推定装置は、車両に搭載されている障害物検知手段の検知結果及び検知可能領域に関する情報を他車両との間で交換する車々間通信機をさらに備え、該車々間通信機が、他車両から送信された該他車両の検知結果及び検知可能領域情報を受信し、推定手段が、車々間通信機により受信された検知可能領域情報と、上記検知可能領域と、上記走行不可領域とによって囲まれた閉領域が形成されるときに、該閉領域、及び、前記自車両並びに前記他車両に搭載されている前記障害物検知手段の検知結果を時系列的に管理することにより該閉領域内の障害物の存在を推定することが好ましい。
この場合、車々間通信機により受信された他車両の検知可能領域情報と、自車両に搭載された障害物検知手段の検知可能領域と、不可領域取得手段により取得された走行不可領域とによって囲まれた閉領域、及び、自車両並びに他車両に搭載されている障害物検知手段の検知結果が時系列的に管理される。ここで、閉領域は、他車両の検知可能領域と、自車両の検知可能領域と、車両が走行することのできない走行不可領域とによって囲まれた領域であることから、該閉領域に出入りする際には、必ず、自車両又は他車両に搭載された障害物検知手段の検知可能領域を通過することとなる。従って、この閉領域に対する車両などの障害物の出入りを時系列的に管理、すなわち継続的に監視することにより、障害物検知手段で検知することができない閉領域内の障害物の存在を推定することが可能となる。
本発明に係る周囲環境推定装置では、上記推定手段が、閉領域の大きさに基づいて、該閉領域内の障害物の存在を推定することが好ましい。
車両などの障害物は一定の大きさを有している。そのため、例えば、閉領域の大きさが車両などの障害物の大きさに比べて小さい場合には、該閉領域には障害物が存在していないと判断することができる。また、閉領域の大きさと障害物の大きさを対比することにより、その閉領域内に存在することができる障害物の種類やその数を推定することができる。
また、上記推定手段は、閉領域の大きさがゼロの状態から閉領域が形成されたときには、この閉領域内には障害物が存在しないと推定することが好ましい。
例えば、自車両の側方を他車両が追い越して行くような状況では、自車両の検知可能領域と他車両の検知可能領域とが重なり合った後、閉領域が形成される。すなわち、閉領域の大きさがゼロの状態から、閉領域が形成される。ここで、閉領域の大きさがゼロの場合には、その閉領域の中に障害物は存在できないため、その後、閉領域の中に障害物が進入しない限り、該閉領域中には障害物が存在しないと推定することができる。
本発明に係る周囲環境推定装置では、上記推定手段が、車々間通信機により受信された先行車の検知可能領域情報、検知可能領域、及び走行不可領域によって囲まれる第１の閉領域と、車々間通信機により受信された後行車の検知可能領域情報、検知可能領域、及び走行不可領域によって囲まれる第２の閉領域とが一時的に結合した場合、該結合が発生した時間に基づいて、第１の閉領域内及び第２の閉領域内それぞれの障害物の存在を推定することが好ましい。
先行車の検知可能領域情報、自車両の検知可能領域、及び走行不可領域によって囲まれる第１の閉領域と、後行車の検知可能領域情報、自車両の検知可能領域、及び走行不可領域によって囲まれる第２の閉領域とが一時的に結合した場合、障害物を検知することができない該結合部を通して、第１の閉領域と第２の閉領域との間で障害物が移動する確率は、結合が発生した時間によって変化する。この場合、結合が発生した時間に基づいて、第１の閉領域内及び第２の閉領域内それぞれの障害物の存在が推定されるため、一時的に生じた結合により、第１の閉領域と第２の閉領域との間で障害物が移動することのできる確率を考慮して、結合が解消された後の第１の閉領域内及び第２の閉領域内それぞれの障害物の存在を推定することが可能となる。
ここで、第１の閉領域と第２の閉領域との結合が発生した時間が短いほど、第１の閉領域と第２の閉領域との間で障害物が移動することのできる確率は低くなる。そのため、上記推定手段は、結合が発生した時間が短いほど、第１の閉領域と第２の閉領域との間で障害物が移動した確率を低く推定することが好ましい。
本発明に係る周囲環境推定システムは、複数の車両それぞれに搭載された上記いずれかの周囲環境推定装置によって構成されていることを特徴とする。
本発明に係る周囲環境推定システムによれば、車々間通信機を用いて、各車両に搭載されている障害物検知手段の検知結果及び検知可能領域に関する情報を他車両との間で相互に交換することにより、各車両に搭載された障害物検知手段の検知可能領域と走行不可領域とによって形成された閉領域の状態や該閉領域に出入りする車両などの障害物を時系列的に管理することができるため、障害物検知手段で検知することができない閉領域内の障害物の存在を推定することが可能となる。
本発明によれば、複数の障害物検知手段の検知可能領域と車両が走行することのできない走行不可領域とによって囲まれた閉領域、及び障害物検知手段の検知結果を継続的に管理することにより該閉領域内の障害物の存在を推定する構成としたので、周辺監視センサである障害物検知手段で直接検知することができない領域における車両等の障害物の存在を推定することが可能となる。
以下、図面を参照して本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。図中、同一又は相当部分には同一符号を用いることとする。
まず、図１を用いて、実施形態に係る周囲環境推定装置１の構成について説明する。図１は周囲環境推定装置１の構成を示すブロック図である。
周囲環境推定装置１は、車両に搭載され、周辺監視センサ１０の検知可能領域内に存在する他車両などの障害物を直接検知するとともに、周辺監視センサ１０で検知することができない自車両周辺の領域における他車両の存在を推定することにより、自車両周辺の走行環境を検知・推定ものである。なお、複数の周囲環境推定装置１によって周囲環境推定システムが構成される。
そのため、周囲環境推定装置１は、自車両周辺に存在する他車両などを検知する周辺監視センサ１０、道路情報や自車両の位置情報などを取得するカーナビゲーションシステム１１、他車両と自車両との間で無線通信により相互に情報を交換する車々間通信機１４、周辺監視センサ１０、カーナビゲーションシステム１１、及び車々間通信機１４から入力される情報に基づいて、自車両周辺の走行環境を検知・推定する電子制御装置（以下「ＥＣＵ」という）２０などを備えている。
周辺監視センサ１０は、自車両の周辺に存在する他車両などの障害物を検知するものである。すなわち、周辺監視センサ１０は特許請求の範囲に記載の障害物検知手段として機能する。本実施形態では、車両の前後左右それぞれに４台の周辺監視センサ１０を配置し、自車両の前方、後方、左右側方に存在する他車両を検知する構成とした。ただし、４台の周辺監視センサ１０では、自車両の全周をカバーすることができず、自車両の周辺には、検知範囲外の領域、すなわち不感領域が存在する。周辺監視センサ１０としては、ミリ波レーダ、レーザレーダ、ステレオカメラ等の画像センサや超音波センサなどが好適に用いられる。なお、異なるセンサを組み合わせて用いてもよい。周辺監視センサ１０とＥＣＵ２０とは、例えばＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等の通信回線で接続されることにより、相互にデータの交換が可能となるように構成されており、周辺監視センサ１０により検知された他車両の有無や他車両の位置情報などはこの通信回線を介してＥＣＵ２０へ出力される。
ここで、ミリ波レーダやレーザレーダは、ミリ波帯の電波やレーザ光などの検出波を水平方向にスキャンしながら車両の前方へ照射し、他車両などの障害物表面で反射された反射波を受信して、他車両との距離、相対速度および方向を検知するものである。他車両の方向は反射波の角度、距離は電波を発射してから反射波が帰ってくるまでの時間、他車両の速度は反射波の周波数変化（ドップラー効果）を利用して検知する。
ステレオカメラは、他車両などの障害物の画像を取得する一対のＣＣＤカメラと、取得した画像から画像認識によって他車両を検出する画像処理部とを有しており、ＣＣＤカメラが撮像した画像内からエッジ抽出やパターン認識処理などによって他車両を抽出するものである。また、左右の取得画像中における障害物位置の違いを基にして三角測量方式により他車両との距離および自車両からの横変位を求め、前のフレーム時に求めた距離に対する変化量から相対速度を求める。
カーナビゲーションシステム１１は、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）１２によって受信されたＧＰＳ衛星信号に基づき自車位置を検出する。また、車速信号に基づいて走行距離を算出すると共に、ジャイロセンサからの信号に応じて車両進行方向を検出する。また、カーナビゲーションシステム１１は、内蔵しているハードディスクやＤＶＤディスクなどの地図情報記憶装置１３から、自車両が走行している道路の車線構成や道路曲率などの道路情報に加えて、自車両が走行している道路の周辺に存在する、車両が走行することのできない走行不可領域に関する情報を取得する。すなわち、カーナビゲーションシステム１１は特許請求の範囲に記載の不可領域取得手段として機能する。カーナビゲーションシステム１１も、ＥＣＵ２０と接続されており、取得された自車位置情報や道路情報、走行不可領域などはＥＣＵ２０へ出力される。
車々間通信機１４は、自車両と他車両との間で無線通信により相互に周辺監視センサ１０の検知結果や検知可能範囲などの情報を交換するものである。車々間通信機１４は、他車両から送信された該他車両に搭載されている周辺監視センサの検知結果や検知可能領域情報などを受信する受信機と、自車両に搭載されている周辺監視センサ１０の検知結果や検知可能領域情報などを他車両に送信する送信機とを有して構成されている。
車々間通信機１４とＥＣＵ２０も、上述した通信回線で接続されることにより、相互にデータの交換が可能となるように構成されている。車々間通信機１４により受信された他車両に搭載されている周辺監視センサの検知結果や検知可能領域情報などは通信回線を介してＥＣＵ２０に伝送される。また、自車両に搭載されている周辺監視センサ１０の検知結果や検知可能領域情報などは通信回線を介して車々間通信機１４に伝送される。
ＥＣＵ２０は、演算を行うマイクロプロセッサ、マイクロプロセッサに各処理を実行させるためのプログラム等を記憶するＲＯＭ、演算結果などの各種データを記憶するＲＡＭ及び１２Ｖバッテリによってその記憶内容が保持されるバックアップＲＡＭ等により構成されている。
ＥＣＵ２０は、複数の周辺監視センサ１０の検知可能領域と、カーナビゲーションシステム１１により取得された車両が走行することのできない走行不可領域とによって囲まれた不感閉領域が形成されるときに、該不感閉領域に対する他車両の出入りを時系列的に管理、すなわち継続的に監視することにより、周辺監視センサ１０で直接検知することができない不感閉領域内の他車両の存在を推定する。
また、ＥＣＵ２０は、車々間通信機１４により受信された他車両に搭載されている周辺監視センサの検知可能領域情報と、自車両に搭載されている周辺監視センサ１０の検知可能領域と、車両が走行することのできない走行不可領域とによって囲まれた不感閉領域が形成されるときに、該不感閉領域に対する他車両の出入りを継続的に管理することにより、周辺監視センサ１０で直接検知することができない不感閉領域内の他車両の存在を推定する。すなわち、ＥＣＵ２０は特許請求の範囲に記載の推定手段として機能する。
次に、図２及び図３を併せて参照しつつ、周囲環境推定装置１の動作について説明する。ここで、図２は、周囲環境推定装置１による車両存在推定処理（第１の制御形態）の処理手順を示すフローチャートである。この処理は、ＥＣＵ２０によって行われるものであり、電源がオンされてからオフされるまでの間、所定のタイミングで繰り返し実行される。図３は、周囲環境推定装置１による車両存在推定処理を説明するための図である。ここでは、図３に示されるように、周辺監視センサ１０及び車々間通信機１４が搭載された自車両ＶＭ及び先行車両ＶＦが前後に並んで走行しており、その周囲に、周辺監視センサ１０及び車々間通信機１４が搭載されていない車両Ｖ１〜車両Ｖ９が存在している状況を例にして説明する。
ステップＳ１００では、自車両ＶＭ周辺の検知・推定対象領域マップがＥＣＵ２０（又は周辺装置）のメモリ内に確保される。具体的には、１容量（例えば２バイト）当たり１０ｃｍ四方（１００ｃｍ２）の正方形の単位領域と対応させ、横５０ｍ縦２００ｍの領域（２Ｍバイト）がメモリ上に配置される。
続いて、ステップＳ１０２では、カーナビゲーションシステム１１から取得した道路情報に基づいて、車両が走行することができる走行可能領域、及び車両が走行することができない走行不可領域が検知・推定対象領域マップ上に配置される。具体的には、走行可能領域（図３の斜線領域以外の領域）であれば「０」が、走行不可領域（図３の斜線領域）であれば「−１」が各単位領域に書き込まれる。
続くステップＳ１０４では、自車両ＶＭ周辺を走行している車両のうち、車々間通信可能な車両（本実施形態では先行車両ＶＦ）の位置が車々間通信により取得され、この車両ＶＦが占めている領域が検知・推定対象領域マップ上に配置される。具体的には、この車両ＶＦが占める領域に車両のＩＤ番号（１，２，・・・、本実施形態では「１」）が書き込まれる。
次に、ステップＳ１０６では、先行車両ＶＦに搭載されている周辺監視センサ１０により検知された車両（本実施形態では車両Ｖ８）の位置が車々間通信により取得され、この車両Ｖ８が占めている領域が検知・推定対象領域マップ上に配置される。具体的には、この車両Ｖ８が占める領域に車両のＩＤ番号（１０１，１０２，・・・、本実施形態では「１０１」）が書き込まれる。ただし、上述したステップＳ１０４で既に書き込まれた車両については書き込み（上書き）は行われない。
続いて、ステップＳ１０８では、先行車両ＶＦに搭載されている周辺監視センサ１０の検知可能領域ＤＯ１〜ＤＯ４が車々間通信により取得され、この検知可能領域ＤＯ１〜ＤＯ４が検知・推定対象領域マップ上に配置される。具体的には、この検知可能領域ＤＯ１〜ＤＯ４に車両不在ＩＤ番号「９９９９」が書き込まれる。ただし、上述したステップＳ１０４，Ｓ１０６で書き込まれた領域には書き込みは行われない。
続くステップＳ１１０では、走行不可領域（−１）と、自車両ＶＭに搭載された周辺監視センサ１０の検知可能領域ＤＭ１〜ＤＭ４と、先行車両ＶＦに搭載された周辺監視センサ１０の検知可能領域ＤＯ１〜ＤＯ４とで囲まれた閉領域、すなわち周辺監視センサ１０で直接検知することができない閉じた走行可能領域（０）が不感閉領域として検知・推定対象領域マップ上に配置される。具体的には、この不感閉領域に不感閉領域ＩＤ（１００１，１００２，・・・、本実施形態では「１００１」「１００２」）が書き込まれる。
次に、ステップＳ１１２では、閉じていない検知不能領域、すなわち検知・推定対象領域マップの境界線と接している走行可能領域（０）が不感開領域として検知・推定対象領域マップ上に配置される。具体的には、この不感開領域に不感開領域ＩＤ（２００１，２００２，・・・、本実施形態では「２００１」「２００２」）が書き込まれる。
続いて、ステップＳ１１４では、前回検知された不感閉領域の一覧と今回検知された不感閉領域の一覧とが比較され、同一の領域を含む不感閉領域は同一不感閉領域として同一ＩＤが割り振られる。
続くステップＳ１１６では、同一不感閉領域毎にその不感閉領域内に存在すると推定される車両の最小台数（以下「推定存在最小台数」という）及び最大台数（以下「推定存在最大台数」という）が保持される。なお、推定存在最小台数又は推定存在最大台数に関して、推定することができる情報がないときには、推定存在最小台数に「０」が設定され、推定存在最大台数に「不明（例えば、９９９９）」が設定される。
次に、ステップＳ１１８では、前回検知された不感閉領域と今回検知された不感閉領域とが比較され、例えば周辺監視センサ１０の検知可能領域などによって、不感閉領域が分断されたか否かについての判断が行われる。ここで、不感閉領域が分断されたと判断された場合には、ステップＳ１２０に処理が移行する。一方、不感閉領域の分断が生じていないと判断されたときには、ステップＳ１２２に処理が移行する。
ステップＳ１２０では、分断処理が実行される。すなわち、分断により生成された不感閉領域の推定存在最大台数には分断前と同一の値がコピーされる。一方、推定存在最小台数は「０」に設定される。その後、ステップＳ１２２に処理が移行する。
ステップＳ１２２では、前回検知された不感閉領域と今回検知された不感閉領域とが比較され、例えば周辺監視センサ１０の検知可能領域の変化などによって、複数の不感閉領域同士が結合したか否かについての判断が行われる。ここで、複数の不感閉領域が結合したと判断された場合には、ステップＳ１２４に処理が移行する。一方、不感閉領域の結合が生じていないと判断されたときには、ステップＳ１２６に処理が移行する。
ステップＳ１２４では、不感閉領域同士の結合処理（以下「閉閉結合処理」という）が実行される。すなわち、結合後の不感閉領域の推定存在最大台数には、結合前の各不感閉領域の推定存在最大台数を加算した値が設定される。一方、結合後の不感閉領域の推定存在最小台数には、結合前の各不感閉領域の推定存在最小台数を加算した値が設定される。その後、ステップＳ１２６に処理が移行する。
ステップＳ１２６では、不感閉領域が不感開領域と結合したか否かについての判断が行われる。ここで、不感閉領域が不感開領域と結合したと判断された場合には、ステップＳ１２８に処理が移行する。一方、不感閉領域と不感開領域との結合が生じていないと判断されたときには、ステップＳ１３０に処理が移行する。
ステップＳ１２８では、不感開領域と不感閉領域との結合処理（以下「開閉結合処理」という）が実行される。すなわち、不感閉領域が不感開領域と結合した場合には、この領域が継続管理対象から除かれるとともに、ＩＤ番号の割り当てが解除される。その後、ステップＳ１３０に処理が移行する。
ステップＳ１３０では、例えば道路上に設置されている走行車両検知システム等のインフラセンサによって不感閉領域内に存在する車両の台数が検知されたか否かについての判断が行われる。ここで、車両の台数が検知された場合には、ステップＳ１３２において、不感閉領域の推定存在最大台数及び推定存在最小台数それぞれに検知された車両の台数が設定される。その後、ステップＳ１３４に処理が移行する。一方、車両の台数が検知されていないときには、車両台数の設定が行われることなく、ステップＳ１３４に処理が移行する。
ステップＳ１３４では、自車両ＶＭに搭載された周辺監視センサ１０の検知可能領域ＤＭ１〜ＤＭ４、及び／又は、先行車両ＶＦに搭載された周辺監視センサ１０の検知可能領域ＤＯ１〜ＤＯ４において車両が新たに検知されたか否かについての判断が行われる。ここで、これらの検知可能領域ＤＭ１〜ＤＭ４，ＤＯ１〜ＤＯ４において車両が新たに検知された場合には、ステップＳ１３６に処理が移行する。一方、新たに検知された車両がないときには、ステップＳ１３８に処理が移行する。
ステップＳ１３６では、新たに検知された車両が、検知・推定対象領域マップ上のいずれの領域から移動してきたかを判断し、不感閉領域から移動してきたと判断された場合には、その不感閉領域の推定存在最大台数及び推定存在最小台数それぞれに、検知された車両の台数分だけ減算した値を設定する。その後、ステップＳ１３８に処理が移行する。
ステップＳ１３８では、自車両ＶＭに搭載された周辺監視センサ１０の検知可能領域ＤＭ１〜ＤＭ４、及び／又は、先行車両ＶＦに搭載された周辺監視センサ１０の検知可能領域ＤＯ１〜ＤＯ４において前回まで検知されていた車両が今回検知されなくなったか否かについての判断が行われる。ここで、これらの検知可能領域ＤＭ１〜ＤＭ４，ＤＯ１〜ＤＯ４において車両が検知されなくなった場合には、ステップＳ１４０に処理が移行する。一方、新たに検知された車両がないときには、ステップＳ１４２に処理が移行する。
ステップＳ１４０では、今回検知されなくなった車両が、検知・推定対象領域マップ上のいずれの領域に移動したかが判断され、不感閉領域に移動したと判断された場合には、その不感閉領域の推定存在最大台数及び推定存在最小台数それぞれに、検知された車両の台数分だけ加算した値が設定される。その後、ステップＳ１３８に処理が移行する。
ステップＳ１４２では、終了判断が行われる。ここで、本処理の終了条件が満足されている場合には、本処理から一旦抜ける。一方、本処理の終了条件が満足されていないときには、ステップＳ１０２に処理が移行し、終了条件が満足されるまで、ステップＳ１０２〜Ｓ１４２の処理が繰り返し実行される。
本実施形態によれば、車々間通信機１４により受信された他車両ＶＦの検知可能領域情報と、自車両ＶＭに搭載された周辺監視センサ１０の検知可能領域と、カーナビゲーションシステム１１により取得された走行不可領域とによって囲まれた不感閉領域、及び、自車両ＶＭ並びに他車両ＶＦに搭載されている周辺監視センサ１０の検知結果が継続的に管理される。ここで、不感閉領域は、他車両ＶＦの検知可能領域と、自車両ＶＭの検知可能領域と、車両が走行することのできない走行不可領域とによって囲まれた領域であることから、該不感閉領域に出入りする際には、必ず、自車両ＶＭ又は他車両ＶＦに搭載された周辺監視センサ１０の検知可能領域を通過することとなる。従って、この不感閉領域に対する車両などの障害物の出入りを継続的に管理することにより、周辺監視センサ１０で直接検知することができない不感閉領域内の車両の台数を推定することが可能となる。
また、本実施形態によれば、自車両ＶＭに搭載された周囲環境推定装置１と他車両ＶＦに搭載された周囲環境推定装置１とにより周囲環境推定システムが構築される。この周囲環境推定システムによれば、車々間通信機１４を用いて、各車両に搭載されている周辺監視センサ１０の検知結果及び検知可能領域に関する情報を他車両ＶＦとの間で相互に交換することにより、各車両に搭載された周辺監視センサ１０の検知可能領域と走行不可領域とによって形成された不感閉領域の状態や該不感閉領域に出入りする車両などの障害物を継続的に管理することができるため、周辺監視センサ１０で検知することができない不感閉領域内の車両の台数を推定することが可能となる。
なお、上記実施形態では、周辺監視センサ１０及び車々間通信機１４が搭載された自車両ＶＭ及び先行車両ＶＦが前後に並んで走行している状況を例にして説明したが、自車両ＶＭに搭載されている周辺監視センサ１０の検知可能領域と走行不可領域とで不感領域が形成される場合には、単一の周囲環境推定装置１により、不感閉領域内の車両の台数を推定することができる。すなわち、この場合には、複数の周辺監視センサ１０の検知可能領域と、カーナビゲーションシステム１１により取得された走行不可領域とによって囲まれた不感閉領域及び周辺監視センサ１０の検知結果が継続的に管理される。ここで、不感閉領域は、周辺監視センサ１０の検知可能領域と車両が走行することのできない走行不可領域とによって囲まれた領域であることから、この不感閉領域に対する車両などの障害物の出入りを継続的に管理することにより、周辺監視センサ１０で検知することができない不感閉領域内の車両の台数を推定することが可能となる。
さらに、本実施形態によれば、車両の存在しない不感閉領域を推定することができるため、例えば車群の制御計画を立案する際に、車両の存在しない不感閉領域を有効に活用することが可能となる。
次に、図４及び図５を併せて参照しつつ、周囲環境推定装置１による車両台数推定処理（第２の制御形態）について説明する。ここで、図４は、周囲環境推定装置１による車両台数等推定処理の処理手順を示すフローチャートである。この処理も、ＥＣＵ２０によって行われるものであり、電源がオンされてからオフされるまでの間、所定のタイミングで繰り返し実行される。図５は、周囲環境推定装置による車両台数等推定処理を説明するための図である。なお、図５において、図３と同一又は同等の構成要素については同一の符号を付した。
ステップＳ２００では、自車両ＶＭが現在走行している道路を走行することができる車両のデータベース（代表的な車両形状やサイズの一覧）が読み込まれる。
続くステップＳ２０２では、上述した車両存在推定処理（ステップＳ１００〜Ｓ１４２）が実行され、不感閉領域が継続的に管理される。この車両存在推定処理については、上述したとおりであるので、ここでは説明を省略する。
次に、ステップＳ２０４では、想定車間距離が設定される。具体的には、自車両ＶＭ周辺の車群の平均速度（Ｖａｖｅ）に想定最小ＴＴＣ（ＴＩＭＥ ＴＯ ＣＯＬＬＩＳＩＯＮ、例えば１秒）を乗算することにより想定車間距離Ｄが求められる。
続いて、ステップＳ２０６では、ステップＳ２００で読み込んだ車両データとステップＳ２０４で求めた想定車間距離Ｄとを組み合わせた車群のサイズが求められる。
続くステップＳ２０８では、不感閉領域内にステップＳ２０６で求めたサイズの車群を含むことができるか否かが車両形状毎に判定されることにより、車両形状毎に、その不感閉領域内に存在し得る車両台数が推定される。より詳細には、不感閉領域の面積と車群の面積との比較や、不感閉領域の形状と車群の形状との比較が行われることにより判断される。ここで、図５に示される例では、不感閉領域（ＩＤ＝１００１）の中に、トラックであれば１台、乗用車であれば２台存在し得ると判断される。なお、異なる車両形状の組み合わせを考慮する構成としてもよい。
次にステップＳ２１０では、ステップＳ２０８で求められた車両形状毎の推定存在最大台数が現在設定されている車両形状毎の推定存在最大台数よりも小さいか否かについての判断が不感閉領域毎に行われる。ここで、車両形状毎の推定存在最大台数が現在設定されている値よりも小さい場合には、その不感閉領域の車両形状毎の推定存在最大台数を更新する必要があるため、ステップＳ２０８で求められた車両形状毎の推定存在最大台数がその不感閉領域の推定存在最大台数として設定される（ステップＳ２１２）。一方、車両形状毎の推定存在最大台数が現在設定されている値以上であるときには、車両形状毎の推定存在最大台数が更新されることなく、ステップＳ２１４に処理が移行する。
続いて、ステップＳ２１４では、ステップＳ２０８で求められた車両形状別の推定存在最大台数の最大値が現在設定されている車両形状別の推定存在最大台数の最大値よりも小さいか否かについての判断が不感閉領域毎に行われる。ここで、車両形状別の推定存在最大台数の最大値が現在設定されている値よりも小さい場合には、その不感閉領域の推定存在最大台数の最大値が更新される必要があるため、ステップＳ２０８で求められた車両形状別の推定存在最大台数の最大値がその不感閉領域の車両形状別の推定最大存在台数の最大値として設定される（ステップＳ２１６）。一方、車両形状別の推定存在最大台数の最大値が現在設定されている値以上であるときには、車両形状別の推定存在最大台数の最大値が更新されることなく、ステップＳ２１８に処理が移行する。
ステップＳ２１８では、不感閉領域毎に、その不感閉領域の推定最大存在台数が１台であるか否かについての判断が行われる。ここで、推定最大存在台数が１台である場合には、ステップＳ２２０に処理が移行する。一方、推定最大存在台数が１台ではないときには、ステップＳ２２４に処理が移行する。
ステップＳ２２０では、上述したステップＳ２１０の結果に基づいて、車両形状の最大値（以下「推定車両最大形状」という）が求められるとともに、この推定車両最大形状が既に設定されている数値よりも小さいか否かについての判断が行われる。ここで、推定車両最大形状が既に設定されている数値よりも小さい場合には、推定車両最大形状を更新する必要があるため、求められた推定車両最大形状がその不感閉領域の推定車両最大形状として設定される（ステップＳ２２２）。一方、推定車両最大形状が既に設定されている数値以上のときには、ステップＳ２２４に処理が移行する。
ステップＳ２２４では、終了判断が行われる。ここで、本処理の終了条件が満足されている場合には、本処理から一旦抜ける。一方、本処理の終了条件が満足されていないときには、ステップＳ２０２に処理が移行し、終了条件が満足されるまで、ステップＳ２０２〜Ｓ２２４の処理が繰り返し実行される。
本制御形態によれば、不感閉領域の大きさと車両の形状や大きさを対比することにより、その不感閉領域内に存在することができる車両の種類や数を推定することができる。また、不感閉領域の大きさが車両の大きさに比べて小さい場合には、該不感閉領域には車両が存在していないと判断することができる。
さらに、本制御形態によれば、不感閉領域内の最大車両サイズを考慮して、周辺車両の行動予測や自動運転車両の制御計画を立案することができるため、例えば車群の制御計画を立案する際に、車両が存在すると推定される不感閉領域から最大車両サイズの車両が車群内に出現することを仮定してスペースを確保した制御計画を立案することが可能となる。
次に、図６及び図７を併せて参照しつつ、周囲環境推定装置１による車両台数リセット処理（第３の制御形態）について説明する。ここで、図６は、周囲環境推定装置１による車両台数リセット処理の処理手順を示すフローチャートである。この処理も、ＥＣＵ２０によって行われるものであり、電源がオンされてからオフされるまでの間、所定のタイミングで繰り返し実行される。図７は、周囲環境推定装置１による車両台数リセット処理を説明するための図であり、（ａ）は不感閉領域が存在していない状態を示し、（ｂ）は、その後に不感閉領域が形成された状態を示す。なお、図７において、図３と同一又は同等の構成要素については同一の符号を付した。
ステップＳ３００では、上述した車両存在推定処理（ステップＳ１００〜Ｓ１４２）のうちステップＳ１１４を除いた処理が実行され、不感閉領域が継続的に管理される。車両存在推定処理については、上述したとおりであるので、ここでは説明を省略する。
続くステップＳ３０２では、今回検知された不感閉領域に対応するフラグ（以下「対応フラグ」という）がセット（１に設定）される。続いて、ステップＳ３０４では、ステップＳ３０２でセットされた対応フラグのうち、前回の不感閉領域に対応するフラグがリセット（０に設定）される。また、ステップＳ３０６では、ステップＳ３０２でセットされた対応フラグのうち、前回の不感開領域に対応するフラグがリセット（０に設定）される。さらに、ステップＳ３０８において、ステップＳ３０２でセットされた対応フラグのうち、前回の車両占有領域に対応するフラグがリセット（０に設定）される。
続くステップＳ３１０では、検知・推定対象領域マップのすべての領域について、上述したステップＳ３０４〜Ｓ３０８の処理が実行されたか否かについての判断が行われる。ここで、すべての領域についてまだ処理がされていないときには、ステップＳ３０４に処理が移行し、すべての領域について処理が終了するまで、ステップＳ３０４〜３０８の処理が繰り返して実行される。一方、すべての領域について処理が終了したときには、ステップＳ３１２に処理が移行する。
ステップＳ３１２では、ステップＳ３０２でセット（１に設定）された対応フラグが存在している場合には、新規の不感閉領域（以下「新規不感閉領域」という）であるとして、不感閉領域ＩＤが付与される（図３（ｂ）参照）。
次に、ステップＳ３１４では、新規不感閉領域が発生した領域に、前回車両が存在していたか否かについての判断が行われる。ここで、前回車両が存在していなかった場合には、この新規不感閉領域の推定存在最小台数及び推定存在最大台数に「０」が設定される（ステップＳ３１６）。一方、前記車両が存在していた場合には、この新規不感領域の推定存在最小台数及び推定存在最大台数に前回存在していた車両の台数が設定される（ステップＳ３１８）。
ステップＳ３２０では、終了判断が行われる。ここで、本処理の終了条件が満足されている場合には、本処理から一旦抜ける。一方、本処理の終了条件が満足されていないときには、ステップＳ３００に処理が移行し、終了条件が満足されるまで、ステップＳ３００〜Ｓ３２０の処理が繰り返し実行される。
例えば、自車両ＶＭの側方を他車両が追い越して行くような状況では、図３（ａ）に示されるように、自車両ＶＭの検知可能領域と他車両の検知可能領域とが重なり合った後、図３（ｂ）に示されるように、不感閉領域が形成されることがある。すなわち、不感閉領域の大きさがゼロの状態から、不感閉領域が形成される。ここで、不感閉領域の大きさがゼロの場合には、その不感閉領域の中に車両は存在できないため、その後、不感閉領域の中に車両が進入しない限り、該不感閉領域中には車両が存在しないと推定することができる。
本制御形態によれば、不感閉領域の対応処理（前回の検知範囲とほぼ同一な座標を有する不感閉領域を同一ＩＤで管理する）を実施した際に、その直前に存在していなかった不感閉領域であれば、その各不感閉領域に対して推定台数が「０」に設定されるため、推定存在最小台数及び推定存在最大台数のリセットを適切に行うことができる。
さらに、本制御形態によれば、新たに発生した不感閉領域に含まれる車両台数の初期値を設定することができ、その不感閉領域に車両が存在するか否かを正確に把握することができるため、例えば車群の協調制御を行う際に、より効率的な車群協調制御を実行することが可能となる。
次に、図８及び図９を併せて参照しつつ、周囲環境推定装置１による不感閉領域結合処理（第４の制御形態）について説明する。ここで、図８は、周囲環境推定装置１による不感閉領域結合処理の処理手順を示すフローチャートである。この処理も、ＥＣＵ２０によって行われるものであり、電源がオンされてからオフされるまでの間、所定のタイミングで繰り返し実行される。図９は、周囲環境推定装置１による不感閉領域結合処理を説明するための図であり、（ａ）は結合前の状態を示し、（ｂ）は結合時の状態を示す。ここでは、図９に示されるように、周辺監視センサ１０及び車々間通信機１４が搭載された先行車両ＶＦ、自車両ＶＭ及び後行車両ＶＢが前後に並んで走行しており、自車両ＶＭの右前方に形成された第１不感閉領域ＣＡ１と、自車両ＶＭの右後方に形成された第２不感閉領域ＣＡ２とが一時的に結合する状況を例にして説明する。なお、ここでは、第１不感閉領域ＣＡ１の推定存在最大台数をＣＡ１ｍａｘ、推定存在最小台数をＣＡ１ｍｉｎとし、第２不感閉領域ＣＡ２の推定存在最大台数をＣＡ２ｍａｘ、推定存在最小台数をＣＡ２ｍｉｎとする。また、図９において、図３と同一又は同等の構成要素については同一の符号を付した。
ステップＳ４００では、上述した車両存在推定処理（ステップＳ１００〜Ｓ１４２）のうちステップＳ１２２〜Ｓ１２８を除いた処理が実行され、不感閉領域が継続的に管理される。車両存在推定処理については、上述したとおりであるので、ここでは説明を省略する。
ステップＳ４０２では、第１不感閉領域ＣＡ１内の推定最高走行速度Ｖｍ１、及び第２不感閉領域ＣＡ２内の推定最高走行速度Ｖｍ２が求められる。より詳細には、カーナビゲーションシステム１１などから取得した法定走行速度や道路線形情報と、想定限界横加速度（例えば０．２Ｇ）との関係から算出される走行限界速度に個人差によるばらつき（例えば＋２０ｋｍ／ｈ）が加味されて、第１不感閉領域ＣＡ１内の推定最高走行速度Ｖｍ１、及び第２不感閉領域ＣＡ２内の推定最高走行速度Ｖｍ２が算出される。
続くステップＳ４０４では、推定最高走行速度Ｖｍ１と推定最高走行速度Ｖｍ２の平均速度Ｖａｖｅが次式（１）により求められる。
Ｖａｖｅ＝（Ｖｍ１＋Ｖｍ２）／２ ・・・（１）
続いて、ステップＳ４０６では、速度Ｖａｖｅでの、一般的な車両の最大加速度Ｇａｍ（例えば、＋０．２Ｇ）が取得される。また、続くステップＳ４０８では、速度Ｖａｖｅでの、一般的な車両の最大減速度Ｇｄｍ（例えば、−０．５Ｇ）が取得される。なお、速度Ｖａｖｅに対する最大加速度Ｇａｍや最大減速度Ｇｄｍは、予めデータベースなどに記憶しておく。
次に、ステップＳ４１０では、第１不感閉領域ＣＡ１の推定存在最大台数（ＣＡ１ｍａｘ）が１以上であるか否かについての判断が行われる。ここで、推定存在最大台数（ＣＡ１ｍａｘ）が１以上である場合には、ステップＳ４１２に処理が移行する。一方、推定存在最大台数（ＣＡ１ｍａｘ）が１未満、すなわち第１不感閉領域ＣＡ１に車両が存在していないと推定されるときには、ステップＳ４２４に処理が移行する。
ステップＳ４１２では、第１不感閉領域ＣＡ１内の推定最高走行速度Ｖｍ１が第２不感閉領域ＣＡ２内の推定最高走行速度Ｖｍ２以上であるか否かについての判断が行われる。ここで、推定最高走行速度Ｖｍ１が推定最高走行速度Ｖｍ２以上である場合には、ステップＳ４１４に処理が移行する。一方、推定最高走行速度Ｖｍ１が推定最高走行速度Ｖｍ２未満であるときには、ステップＳ４１６に処理が移行する。
ステップＳ４１４では、第１不感閉領域ＣＡ１と第２不感閉領域ＣＡ２との境界領域において、ステップＳ４０２で求められた第１不感閉領域ＣＡ１内の推定最高走行速度Ｖｍ１からステップＳ４０８で求められた最大減速度Ｇｄｍで車両が減速されたと仮定したときの減速パターン（速度変化パターン）が生成され、この速度変化パターンに基づいて、第１不感閉領域ＣＡ１と第２不感閉領域ＣＡ２との結合がシミュレートされる。その後、ステップＳ４１８に処理が移行する。
一方、ステップＳ４１６では、第１不感閉領域ＣＡ１と第２不感閉領域ＣＡ２との境界領域において、ステップＳ４０２で求められた第１不感閉領域ＣＡ１内の推定最高走行速度Ｖｍ１からステップＳ４０８で求められた最大加速度Ｇａｍで車両が加速されたと仮定したときの加速パターン（速度変化パターン）が生成され、この速度変化パターンに基づいて、第１不感閉領域ＣＡ１と第２不感閉領域ＣＡ２との結合がシミュレートされる。その後、ステップＳ４１８に処理が移行する。
ステップＳ４１８では、上述したステップＳ４１４又はＳ４１６で生成された速度変化パターンを前提として車両の走行軌跡が生成される。
続いて、ステップＳ４２０では、第１不感閉領域ＣＡ１と第２不感閉領域ＣＡ２との結合が生じてからの経過時間Ｔ（秒）内に、ステップＳ４１８で生成された走行軌跡により第１不感閉領域ＣＡ１から第２不感閉領域ＣＡ２へ移動することが可能か否かについての判断が行われる。ここで、移動が可能であると判断された場合には、ステップＳ４２２に処理が移行する。一方、移動が不可能であると判断された場合には、ステップＳ４２４に処理が移行する。
ステップＳ４２２では、第１不感閉領域ＣＡ１から第２不感閉領域ＣＡ２へ移動することが可能な車両の台数に応じて、第１不感閉領域ＣＡ１の推定存在最小台数ＣＡ１ｍｉｎ、及び第２不感閉領域ＣＡ２の推定存在最大台数ＣＡ２ｍａｘが更新される。具体的には、移動可能台数をＤ（台）とした場合、推定存在最小台数ＣＡ１ｍｉｎ（前回値）−Ｄが推定存在最小台数ＣＡ１ｍｉｎ（今回値）とされ、推定存在最大台数ＣＡ２ｍａｘ（前回値）＋Ｄが推定存在最大台数ＣＡ２ｍａｘ（今回値）とされる。
続いて、ステップＳ４２４では、第２不感閉領域ＣＡ２の推定存在最大台数ＣＡ２ｍａｘが１以上であるか否かについての判断が行われる。ここで、推定存在最大台数ＣＡ２ｍａｘが１以上である場合には、ステップＳ４２６に処理が移行する。一方、推定存在最大台数ＣＡ２ｍａｘが１未満、すなわち第２不感閉領域ＣＡ２に車両が存在していないと推定されるときには、ステップＳ４３８に処理が移行する。
ステップＳ４２６では、第２不感閉領域ＣＡ２内の推定最高走行速度Ｖｍ２が第１不感閉領域ＣＡ１内の推定最高走行速度Ｖｍ１以上であるか否かについての判断が行われる。ここで、推定最高走行速度Ｖｍ２が推定最高走行速度Ｖｍ１以上である場合には、ステップＳ４２８に処理が移行する。一方、推定最高走行速度Ｖｍ１が推定最高走行速度Ｖｍ２未満であるときには、ステップＳ４３０に処理が移行する。
ステップＳ４２８では、第２不感閉領域ＣＡ２と第１不感閉領域ＣＡ１との境界領域において、ステップＳ４０２で求められた第２不感閉領域ＣＡ２内の推定最高走行速度Ｖｍ２からステップＳ４０８で求められた最大減速度Ｇｄｍで車両が減速されたと仮定したときの減速パターン（速度変化パターン）が生成され、この速度変化パターンに基づいて、第２不感閉領域ＣＡ２と第１不感閉領域ＣＡ１との結合がシミュレートされる。その後、ステップＳ４３２に処理が移行する。
一方、ステップＳ４３０では、第２不感閉領域ＣＡ２と第１不感閉領域ＣＡ１との境界領域において、ステップＳ４０２で求められた第２不感閉領域ＣＡ２内の推定最高走行速度Ｖｍ２からステップＳ４０８で求められた最大加速度Ｇａｍで車両が加速されたと仮定したときの加速パターン（速度変化パターン）が生成され、この速度変化パターンに基づいて、第２不感閉領域ＣＡ２と第１不感閉領域ＣＡ１との結合がシミュレートされる。その後、ステップＳ４３２に処理が移行する。
ステップＳ４３２では、上述したステップＳ４２８又はＳ４３１で生成された速度変化パターンを前提として車両の走行軌跡が生成される。
続いて、ステップＳ４３４では、第２不感閉領域ＣＡ２と第１不感閉領域ＣＡ１との結合が生じてからの経過時間Ｔ（秒）内に、ステップＳ４３２で生成された走行軌跡により第２不感閉領域ＣＡ２から第１不感閉領域ＣＡ１へ移動することが可能か否かについての判断が行われる。ここで、移動が可能であると判断された場合には、ステップＳ４３６に処理が移行する。一方、移動が不可能であると判断された場合には、ステップＳ４３８に処理が移行する。
ステップＳ４３６では、第２不感閉領域ＣＡ２から第２不感閉領域ＣＡ２へ移動することが可能な車両の台数に応じて、第２不感閉領域ＣＡ２の推定存在最小台数ＣＡ２ｍｉｎ、及び第１不感閉領域ＣＡ１の推定存在最大台数ＣＡ１ｍａｘが更新される。具体的には、移動可能台数をＤ（台）とした場合、推定存在最小台数ＣＡ２ｍｉｎ（前回値）−Ｄが推定存在最小台数ＣＡ２ｍｉｎ（今回値）とされ、推定存在最大台数ＣＡ１ｍａｘ（前回値）＋Ｄが推定存在最大台数ＣＡ１ｍａｘ（今回値）とされる。
ステップＳ４４０では、終了判断が行われる。ここで、本処理の終了条件が満足されている場合には、本処理から一旦抜ける。一方、本処理の終了条件が満足されていないときには、ステップＳ４００に処理が移行し、終了条件が満足されるまで、ステップＳ４００〜Ｓ４３６の処理が繰り返し実行される。
図９（ｂ）に示されるように、第１不感閉領域ＣＡ１と、第２不感閉領域ＣＡ２とが一時的に結合した場合、その結合部を通して、第１不感閉領域ＣＡ１と第２不感閉領域ＣＡ２との間で車両が移動する確率は、結合が発生した時間などによって変化する。本制御形態によれば、結合が発生した時間などに基づいて、第１不感閉領域内と第２不感閉領域内との間の車両の移動可能性が推定されるため、結合が解消された後の第１不感閉領域ＣＡ１内及び第２不感閉領域ＣＡ２内それぞれの車両台数を精度よく推定することが可能となる。
ここで、第１不感閉領域ＣＡ１と第２不感閉領域ＣＡ２との結合が発生した時間が短いほど、第１不感閉領域ＣＡ１と第２不感閉領域ＣＡ２との間で車両が移動することのできる確率は低くなる。本制御形態では、結合が発生した時間を考慮して、第１不感閉領域ＣＡ１と第２不感閉領域ＣＡ２との間で車両が移動した確率を推定するため、車両の移動可能性を精度良く推定することができる。
さらに、本制御形態によれば、結合が解消された後の第１不感閉領域ＣＡ１内及び第２不感閉領域ＣＡ２内それぞれの車両台数を精度よく推定することができるため、例えば車群の協調制御を行う際に、より効率的な車群協調制御を実行することが可能となる。
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく種々の変形が可能である。例えば、車両に搭載される周辺監視センサ１０の数や設置場所、検知特性（検知可能領域）などは上記実施形態に限られない。
また、上記実施形態では、周囲環境推定装置１を搭載した車両が２台又は３台の場合を例にして説明したが、周囲環境推定装置１を搭載した車両の数は、４台以上であってもよい。すなわち、周囲環境推定システムを構成する周囲環境推定装置１の数は、２台以上であればよい。
実施形態に係る周囲環境推定装置の構成を示すブロック図である。 周囲環境推定装置による車両存在推定処理の処理手順を示すフローチャートである。 周囲環境推定装置による車両存在推定処理を説明するための図である。 周囲環境推定装置による車両台数等推定処理の処理手順を示すフローチャートである。 周囲環境推定装置による車両台数等推定処理を説明するための図である。 周囲環境推定装置による車両台数リセット処理の処理手順を示すフローチャートである。 周囲環境推定装置による車両台数リセット処理を説明するための図であり、（ａ）は不感閉領域が存在していない状態を示し、（ｂ）は、その後に不感閉領域が形成された状態を示す。 周囲環境推定装置による不感閉領域結合処理の処理手順を示すフローチャートである。 周囲環境推定装置による不感閉領域結合処理を説明するための図であり、（ａ）は結合前の状態を示し、（ｂ）は結合時の状態を示す。
符号の説明
１…周囲環境推定装置、１０…周辺監視センサ、１１…ナビゲーションシステム、１２…ＧＰＳ、１３…地図情報記憶装置、１４…車々間通信機、２０…ＥＣＵ。

Claims (6)

  1. 自車両の周囲に存在する障害物を検知する複数の障害物検知手段と、
    車両が走行することのできない走行不可領域を取得する不可領域取得手段と、
    車両に搭載されている障害物検知手段の検知結果及び検知可能領域に関する情報を他車両との間で交換する車々間通信機と、
    前記複数の障害物検知手段の検知可能領域と、前記不可領域取得手段により取得された前記走行不可領域とによって囲まれた閉領域が形成されるときに、該閉領域、及び前記障害物検知手段の検知結果を時系列的に管理することにより該閉領域内の障害物の存在を推定する推定手段と、
    を備え、
    前記車々間通信機は、前記他車両から送信された検知結果及び検知可能領域情報を受信し、
    前記推定手段は、前記車々間通信機により受信された前記検知可能領域情報と、前記検知可能領域と、前記走行不可領域とによって囲まれた閉領域が形成されるときに、該閉領域、及び、前記自車両並びに前記他車両に搭載されている前記障害物検知手段の検知結果を時系列的に管理することにより、該閉領域内の障害物の存在を推定することを特徴とする周囲環境推定装置。
  2. 前記推定手段は、前記閉領域の大きさに基づいて、該閉領域内の障害物の存在を推定することを特徴とする請求項１に記載の周囲環境推定装置。
  3. 前記推定手段は、前記閉領域の大きさがゼロの状態から、前記閉領域が形成されたときには、この閉領域内には障害物が存在しないと推定することを特徴とする請求項１又は２に記載の周囲環境推定装置。
  4. 前記推定手段は、前記車々間通信機により受信された先行車の検知可能領域情報、前記検知可能領域、及び前記走行不可領域によって囲まれる第１の閉領域と、前記車々間通信機により受信された後行車の検知可能領域情報、前記検知可能領域、及び前記走行不可領域によって囲まれる第２の閉領域とが一時的に結合した場合、該結合が発生した時間に基づいて、前記第１の閉領域内及び前記第２の閉領域内それぞれの障害物の存在を推定することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の周囲環境推定装置。
  5. 前記推定手段は、前記結合が発生した時間が短いほど、前記第１の閉領域と前記第２の閉領域との間で障害物が移動した確率を低く推定することを特徴とする請求項４に記載の周囲環境推定装置。
  6. 複数の車両それぞれに搭載された請求項１〜５のいずれか１項に記載の周囲環境推定装置により構成されることを特徴とする周囲環境検出システム。
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