JP7013284B2 - 移動体挙動予測装置 - Google Patents
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Description
10 認識部
20 限定部
30 評価部
40 推定部
50 修正部
60 予測部
61 RNN(第1のニューラルネットワーク)
62 空間埋め込み部
62a クエリ生成部
62c 埋め込み値生成部
62b キー生成部
64 畳み込み層(第2のニューラルネットワーク)
65 結合層(結合部)
66 畳み込み層(第3のニューラルネットワーク)
70 追従判定部
80 軌道計画部
100 移動体挙動予測装置
100A 移動体挙動予測装置
BA 死角領域
PA 予測領域
Mo 移動体
So 静止体
Tp 予測挙動
Tr 実挙動
Vs 自車両
Claims (11)
- 自車両の周囲の移動体および静止体を認識する認識部と、
前記認識部によって前記移動体および前記静止体を直接的に認識することができない死角領域に該死角領域よりも狭い予測領域を設定する限定部と、
前記移動体の予測挙動と実挙動との誤差を算出する評価部と、
前記誤差を減少させるように前記予測領域に前記移動体または前記静止体の存在を推定する推定部と、
前記推定部の推定結果に基づいて前記認識部の認識結果を修正する修正部と、
前記修正部によって修正された前記認識部の認識結果に基づいて前記移動体の挙動を予測する予測部と、
を備えることを特徴とする移動体挙動予測装置。 - 前記限定部は、前記移動体によって他の移動体または静止体を認識可能な範囲に前記予測領域を設定することを特徴とする請求項1に記載の移動体挙動予測装置。
- 前記限定部は、前記予測領域が設定されていない領域に前記予測領域を設定することを特徴とする請求項1または請求項2に記載の移動体挙動予測装置。
- 前記限定部は、前記移動体の挙動に影響を及ぼす可能性のある該移動体の近傍の領域に前記予測領域を設定することを特徴とする請求項1から請求項3のいずれか一項に記載の移動体挙動予測装置。
- 前記限定部は、前記自車両の周囲の地図情報に基づいて前記移動体の挙動に影響を及ぼす範囲に前記予測領域を設定することを特徴とする請求項1から請求項4のいずれか一項に記載の移動体挙動予測装置。
- 前記限定部は、前記修正部によって修正された前記認識部の認識結果と前記認識部によって認識された前記自車両の移動量とに基づいて前記死角領域の状態を推定することを特徴とする請求項1から請求項5のいずれか一項に記載の移動体挙動予測装置。
- 前記限定部は、前記認識部によって前記移動体が認識されていない場合、前記予測領域を設定しないことを特徴とする請求項1に記載の移動体挙動予測装置。
- 前記推定部は、前記予測部において微分可能な関数で記述された情報に基づいて勾配降下法により前記誤差を減少させることを特徴とする請求項1に記載の移動体挙動予測装置。
- 前記評価部によって算出された前記誤差がしきい値以上である場合に先行車両である前記移動体に追従することを決定する追従判定部と、
前記追従判定部によって前記先行車両に追従する決定が行われた場合に前記自車両を前記先行車両に追従させ、前記追従判定部によって前記先行車両に追従する決定が行われなかった場合に前記予測部の予測結果に基づいて前記自車両の目標軌道を決定する軌道計画部と、を備えることを特徴とする請求項1に記載の移動体挙動予測装置。 - 前記予測部は、
各々の前記移動体の将来位置をベクトル表現で予測する第1のニューラルネットワークと、
前記自車両の周囲の地形情報をテンソル表現で認識する第2のニューラルネットワークと、
前記地形情報と一つ以上の前記移動体の処理結果を組み合わせて処理する第3のニューラルネットワークと、
前記第1のニューラルネットワークの内部状態を前記第2のニューラルネットワークの内部状態に次元が合うように変換し結合する空間埋め込み部と、
前記移動体ごとに前記空間埋め込み部で変換された情報を集約して前記第2のニューラルネットワークの内部状態を結合する結合部と、を備え、
前記結合部で結合されたテンソル表現に前記第3のニューラルネットワークを適用して前記移動体の将来時刻ごとの将来位置を予測することを特徴とする請求項1に記載の移動体挙動予測装置。 - 前記空間埋め込み部は、
前記ベクトル表現の情報から埋め込みに用いるクエリを生成するクエリ生成部と、
前記ベクトル表現の情報から埋め込む情報を生成する埋め込み値生成部と、
前記テンソル表現の情報から埋め込みに用いるキーを生成するキー生成部と、を備え、
前記クエリ、前記埋め込む情報、および前記キーから埋め込みテンソルを生成することを特徴とする請求項10に記載の移動体挙動予測装置。
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