JP7390884B2 - 走行環境推定方法、走行支援方法及び走行環境推定装置 - Google Patents

Description

本発明は、走行環境推定方法、走行支援方法及び走行環境推定装置に関する。

下記特許文献１には、自車両の死角領域が存在する場合に、周辺の他車両の挙動から死角領域の環境を推定する環境推定装置が記載されている。この環境推定装置は、死角領域の環境状態を仮定して、仮定した環境状態における他車両の挙動を予測する。そして、予測した他車両の挙動と実際の他車両の挙動との比較結果に応じて、仮定した環境状態が死角領域の環境状態であるか否かを推定する。

特開２０１３－１４０５１５号公報

上記特許文献１の環境推定装置では、自車両の前方を走行する先行車の車線変更を検出した場合に、先行車の走行を阻害する要因を回避するために車線変更したのか、それ以外の目的で車線変更したのかを判別できない。
本発明は、自車両の前方を走行する先行車の車線変更を検出した場合に、先行車の走行を阻害する要因の有無の推定することを目的とする。

本発明の一態様に係る走行環境推定方法では、自車両が走行する道路上で自車両の前方を走行する先行車の位置を検出し、先行車の乗員が視認できる領域又は先行車が有する物体検出部が先行車の周囲の物体を検出できる領域である検出可能領域を推定し、所定長期間における検出可能領域の変化量、又は先行車が所定距離走行する間の検出可能領域の変化量である領域変化量を検出し、閾値以上の領域変化量を検出してから第１所定時間以内に先行車が道路上の第１車線から第２車線へ車線変更したことを検出した場合に、第１車線上かつ先行車の前方において車両の走行を阻害する要因である走行阻害要因が存在することを推定する。
本発明の他の態様に係る走行支援方法では、上記の走行環境推定方法において、走行阻害要因が存在すると推定した場合に、自車両が第２車線上を走行するように自車両の走行を支援する。

本発明によれば、自車両の前方を走行する先行車の車線変更を検出した場合に、先行車の走行を阻害する要因の有無の推定することができる。

実施形態の走行支援装置を搭載する車両の概略構成の一例を示す図である。 実施形態の走行環境推定方法の一例の説明図である。 図１のコントローラの機能構成の一例を示す図である。 行き先表示の一例を示す図である。 行き先表示の他の例を示す図である。 車線選択意図の推定方法の一例の説明図である。 車線選択意図の推定方法の他の例の説明図である。 検出可能領域の変化の一例の説明図である。 検出可能領域の変化の一例の説明図である。 検出可能領域の変化の他の例の説明図である。 検出可能領域の変化の他の例の説明図である。 実施形態の走行支援方法の全体フローの一例を示すフローチャートである。 図８の車線選択意図推定処理の一例を示すフローチャートである。 図８の走行阻害要因推定処理の一例を示すフローチャートである。

以下、図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号を付し、重複する説明を省略する。各図面は模式的なものであり、現実のものとは異なる場合が含まれる。以下に示す実施形態は、本発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであって、本発明の技術的思想は、下記の実施形態に例示した装置や方法に特定するものでない。本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された技術的範囲内において、種々の変更を加えることができる。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照しつつ説明する。
（構成）
自車両１は、自車両１の運転を支援する走行支援装置１０を備える。走行支援装置１０は、自車両１の現在位置である自己位置を検出し、検出した自己位置に基づいて自車両１の走行を支援する。
例えば、走行支援装置１０は、検出した自己位置と周囲の走行環境とに基づいて自車両１の走行を自動的に制御することにより、自車両１の走行を支援する。
自車両１の自動的な制御には、例えば乗員（例えば運転者）が関与せずに自車両１を自動で運転する自律走行制御を含んでよい。また例えば、自車両１の自動的な制御には、自車両１の操舵、加速及び減速の少なくとも１つを自動制御することを含んでもよい。

また例えば走行支援装置１０は、自車両１の周囲の走行環境に応じて運転者による自車両１の運転を支援することにより自車両１の走行を支援してもよい。走行支援装置１０は、推定した自己位置と周囲の走行環境に基づいて、運転者に操舵操作や減速操作を促すメッセージを出力することにより、運転者による運転を支援してよい。

走行支援装置１０は、物体センサ１１と、車両センサ１２と、測位装置１３と、地図データベース１４と、通信装置１５と、ナビゲーションシステム１６と、コントローラ１７と、アクチュエータ１８と、出力装置１９を備える。図面において地図データベースを「地図ＤＢ」と表記する。
なお、物体センサ１１とコントローラ１７は、特許請求の範囲に記載の「走行環境推定装置」の一例である。

物体センサ１１は、自車両１の周囲の物体を検出する複数の異なる種類のセンサを備える。
例えば物体センサ１１は、自車両１に搭載されたカメラを備える。カメラは、自車両１の前方の所定の画角範囲（撮影範囲）の画像を撮影し、撮像画像をコントローラ１７へ出力する。
また物体センサ１１は、レーザレーダやミリ波レーダ、LIDAR（Light Detection and Ranging、Laser Imaging Detection and Ranging）などの測距センサを備えてもよい。

車両センサ１２は、自車両１に搭載され、自車両１から得られる様々な情報（車両信号）を検出する。車両センサ１２には、例えば、自車両１の走行速度（車速）を検出する車速センサ、自車両１が備える各タイヤの回転速度を検出する車輪速センサ、自車両１の３軸方向の加速度（減速度を含む）を検出する３軸加速度センサ（Ｇセンサ）、操舵角（転舵角を含む）を検出する操舵角センサ、自車両１に生じる角速度を検出するジャイロセンサ、ヨーレートを検出するヨーレートセンサ、自車両のアクセル開度を検出するアクセルセンサと、乗員によるブレーキ操作量を検出するブレーキセンサが含まれる。

測位装置１３は、全地球型測位システム（ＧＮＳＳ）受信機を備え、複数の航法衛星から電波を受信して自車両１の現在位置を測定する。ＧＮＳＳ受信機は、例えば地球測位システム（ＧＰＳ）受信機等であってよい。測位装置１３は、例えば慣性航法装置であってもよい。
地図データベース１４は、自動運転用の地図情報として好適な高精度地図データ（以下、単に「高精度地図」という。）を記憶してよい。高精度地図は、ナビゲーション用の地図データ（以下、単に「ナビ地図」という。）よりも高精度の地図データである。
高精度地図が有する道路の情報は、道路単位の情報よりも詳細な車線単位の情報を含む。以下、高精度地図データに含まれる車線単位の情報を「車線情報」と表記することがある。

例えば、高精度地図は、車線情報として、車線基準線（例えば車線内の中央の線）上の基準点を示す車線ノードの情報と、車線ノード間の車線の区間態様を示す車線リンクの情報を含む。
車線ノードの情報は、その車線ノードの識別番号、位置座標、接続される車線リンク数、接続される車線リンクの識別番号を含む。車線リンクの情報は、その車線リンクの識別番号、車線の種類、車線の幅員、車線区分線の種類、車線の形状、車線の勾配、車線区分線の形状を含む。
高精度地図は更に、車線上又はその近傍に存在する停止線、標識、建物、電柱、縁石、横断歩道、建築物等の地物の種類及び位置座標と、地物の位置座標に対応する車線ノードの識別番号及び車線リンクの識別番号等の地物の情報を含む。

通信装置１５は、自車両１の外部の通信装置との間で無線通信を行う。通信装置１５による通信方式は、例えば公衆携帯電話網による無線通信や、車車間通信、路車間通信、又は衛星通信であってよい。
ナビゲーションシステム１６は、測位装置１３により自車両１の現在位置を認識し、その現在位置における地図情報を地図データベース１４から取得する。ナビゲーションシステム１６は、乗員が入力した目的地までの走行経路を設定し、この走行経路に従って乗員に経路案内を行う。
またナビゲーションシステム１６は、設定した走行経路の情報をコントローラ１７へ出力する。自律走行制御を行う際に、コントローラ１７は、ナビゲーションシステム１６が設定した走行経路に沿って走行するように自車両１を自動で運転する。

コントローラ１７は、自車両１の走行支援制御を行う電子制御ユニット（ＥＣＵ：Electronic Control Unit）である。
コントローラ１７は、自車両１の走行支援制御の際に周囲の走行環境に基づいて自車両１の走行を自動的に制御する。または、自車両１の周囲の走行環境に応じて乗員による自車両１の運転を支援する。
このためコントローラ１７は、自車両１の走行支援制御を実行する際に、実施形態の走行環境推定方法を実行する。走行環境推定方法の詳細は後述する。

コントローラ１７は、プロセッサ２１と、記憶装置２２等の周辺部品とを含む。プロセッサ２１は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro-Processing Unit）であってよい。
記憶装置２２は、半導体記憶装置や、磁気記憶装置、光学記憶装置等を備えてよい。記憶装置２２は、レジスタ、キャッシュメモリ、主記憶装置として使用されるＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリを含んでよい。
以下に説明するコントローラ１７の機能は、例えばプロセッサ２１が、記憶装置２２に格納されたコンピュータプログラムを実行することにより実現される。

なお、コントローラ１７を、以下に説明する各情報処理を実行するための専用のハードウエアにより形成してもよい。
例えば、コントローラ１７は、汎用の半導体集積回路中に設定される機能的な論理回路を備えてもよい。例えばコントローラ１７はフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ：Field-Programmable Gate Array）等のプログラマブル・ロジック・デバイス（ＰＬＤ：Programmable Logic Device）等を有していてもよい。

アクチュエータ１８は、コントローラ１７からの制御信号に応じて、自車両１の操舵機構、アクセル開度及びブレーキ装置を操作して、自車両１の車両挙動を発生させる。アクチュエータ１８は、ステアリングアクチュエータと、アクセル開度アクチュエータと、ブレーキ制御アクチュエータを備える。ステアリングアクチュエータは、自車両１の操舵機構の操舵方向及び操舵量を制御する。

アクセル開度アクチュエータは、自車両１のアクセル開度を制御する。ブレーキ制御アクチュエータは、自車両１のブレーキ装置による制動量を制御する。
出力装置１９は、走行支援装置１０が乗員に対して運転支援のために提示する情報（例えば、操舵操作や減速操作を促すメッセージ）を出力する。出力装置１９は、例えば、視覚情報を出力する表示装置、ランプ若しくはメータ、又は音声情報を出力するスピーカを備えてよい。

次に図２を参照して、コントローラ１７による実施形態の走行環境推定方法の概要を説明する。
図２の例では、自車両１が道路２上を走行している。道路２は、自車両１が現在走行している第１車線２ａと、第１車線２ａの隣接車線である第２車線２ｂを少なくとも有しており、第１車線２ａと第２車線２ｂの走行方向は同一である。自車両１の前方かつ道路２上には先行車３が走行しており、第１時刻ｔ１において先行車３は地点Ｐ１に位置している。

その後に先行車３は、第１時刻ｔ１より後の第２時刻ｔ２において地点Ｐ２まで走行する。そして、先行車３は第１車線２ａから第２車線２ｂへ車線変更して、第２時刻ｔ２より後の第３時刻ｔ３において地点Ｐ３まで走行する。
先行車３の第１車線２ａから第２車線２ｂへの車線変更には様々な目的が考えられる。例えば、先行車３は第１車線２ａを走行し続ける意図を持っていたところ、第１車線２ａ上でかつ先行車３の前方において先行車３の走行を阻害する要因（先行車３が第１車線２ａを走行し続けることを阻害する要因であり、以下「走行阻害要因」と表記することがある）を回避するために第２車線２ｂへ車線変更したことが考えられる。図２における走行阻害要因の一例は、交差点４における他車両５ａ及び５ｂの渋滞である。

一方で、走行阻害要因の回避以外の目的も考えられる。例えば、先行車３はそもそも交差点４で左折する予定であり、走行阻害要因が存在しなくても第２車線２ｂへ車線変更したことが考えられる。
上記の特許文献１の環境推定装置では、第１車線２ａから第２車線２ｂへの先行車３の車線変更を検出したとしても、走行阻害要因の回避のための車線変更なのか、それ以外の目的の車線変更なのか判別することができない。このため、先行車３の車線変更を検出しても、自車両１の死角領域の環境を推定した結果に基づいて自車両１を制御することは困難であるという問題があった。

例えば、先行車３の車線変更の実施に基づいて走行阻害要因が存在すると推定して、自車両１を第１車線２ａから第２車線２ｂへ車線変更させる走行支援を行うと、自車両１の死角領域に実際には走行阻害要因が存在しないのにも関わらず、無駄に自車両１を第２車線２ｂへ車線変更させる走行支援が発生しうる。反対に、先行車３が車線変更を実施しないことに基づいて走行阻害要因が存在しないと推定して、自車両１の第１車線２ａ上の走行を継続する走行支援を行うと、実際には走行阻害要因が存在するにも関わらず自車両１を第２車線２ｂへ車線変更させる走行支援が遅れて、走行阻害要因による待ち時間の発生や、大きな減速度を伴う制動動作が必要となることによって乗員に違和感を与える可能性が有る。

そこでコントローラ１７は、先行車３から先行車３の前方の周囲の物体を検出できる領域である検出可能領域を推定する。点線６ａは第１時刻ｔ１における（地点Ｐ１における）検出可能領域を示す。点線６ｂは第２時刻ｔ２における（地点Ｐ２における）検出可能領域を示す。
例えば検出可能領域は、先行車３の乗員（例えば運転者）が前方監視中（又は前方注視中）に視認できる領域であってよい。また例えば検出可能領域は、先行車３に搭載されて先行車３の自動運転装置や走行支援装置に使用される物体検出部が先行車３の前方の周囲の物体を検出できる領域であってもよい。

第１時刻ｔ１の検出可能領域６ａから第２時刻ｔ２の検出可能領域６ｂへと、先行車３の検出可能領域の変化が発生した場合、先行車３の乗員又は物体検出部が新たな視野を得たことを意味する。この結果、図２の例では走行阻害要因である他車両５ａ及び５ｂの渋滞を検出することができるようになる。
したがって、このように検出可能領域６ａ、６ｂの変化の発生直後に先行車３が第１車線２ａから第２車線２ｂへ車線変更した場合には、新たに得られた検出可能領域で走行阻害要因を発見し、この走行阻害要因を回避するために車線変更を行った蓋然性が高い。

したがって、コントローラ１７は、検出可能領域の変化を検出してから第１所定時間以内に先行車３が道路２上の第１車線２ａから第２車線２ｂへ車線変更したことを検出した場合に、第１車線２ａ上かつ先行車３の前方において車両の走行を阻害する走行阻害要因が存在すると推定する。
これにより、走行阻害要因の回避の蓋然性が高いタイミングにおける車線変更を検出することが可能になり、第１車線２ａ上の前方の走行阻害要因の存否を精度よく推定できる。

次に、図３を参照してコントローラ１７の機能を詳しく説明する。コントローラ１７は、自己位置推定部３０と、物体検出部３１と、車線構造取得部３２と、車線変更検出部３３と、行き先表示取得部３４と、車線選択意図推定部３５と、立体物検出部３６と、検出可能領域推定部３７と、領域変化量検出部３８と、車線変更阻害要因判定部３９と、走行阻害要因推定部４０と、車両制御部４１を備える。

自己位置推定部３０は、地図データベース１４に記憶されている地図上における、自車両１が現在走行している自己位置、自車両１の姿勢（例えば自車両１の進行方向）、及び速度を推定する。
自己位置推定部３０は、例えば測位装置１３の測位結果や、車両センサ１２によるオドメトリ、物体センサ１１による自車両１の周囲の物標の検出結果に基づいて、自車両１の自己位置を推定する。

物体検出部３１は、物体センサ１１により自車両１の周囲の物体を検出し、その位置、速度、大きさを取得する。物体検出部３１は、検出した物体が車両であるか否かを判定する。例えば物体検出部３１は、検出した物体の位置が道路上であり、物体の大きさが、車両の大きさとして想定される所定範囲内である場合に、検出した物体を車両と判定する。

物体検出部３１は、検出した自車両１の周囲の他車両の位置、姿勢（例えば進行方向）及び速度を検出する。さらに物体検出部３１は、検出した他車両と自車両１の位置、姿勢及び速度とに基づいて、検出した他車両が自車両１の前方を走行する先行車３であるか否かを判定し、先行車３の位置を検出する。
車線構造取得部３２は、自己位置推定部３０が推定した自車両１の自己位置に基づいて地図データベース１４から自車両１が走行する道路２上の自車両１の前方の車線や交差点、その周囲の地物（例えば縁石）等の構造である車線構造の情報を取得する。

車線変更検出部３３は、物体検出部３１が検出した先行車３の位置、姿勢及び速度と、車線構造取得部３２が取得した自車両１の前方の車線構造とを比較して、自車両１の前方かつ道路２上を走行する先行車３が車線変更したか否かを判定する。例えば車線変更検出部３３は、自車両１が現在走行している第１車線２ａから第１車線２ａの隣接車線である第２車線２ｂへ先行車３が車線変更したか否かを判定する。または、車線変更検出部３３は、第２車線２ｂから第１車線２ａへ先行車３が車線変更したか否かを判定する。

例えば車線変更検出部３３は、現時刻に先行車３が走行する位置と、過去に先行車３が走行してきた軌跡に基づいて、第１車線２ａから第２車線２ｂへ、又は第２車線２ｂから第１車線２ａへ移動したか否かを判定することによって車線変更を検出してよい。
また例えば車線変更検出部３３は、先行車３の姿勢と速度から将来の先行車３の位置を予測し、予測した先行車３の位置と車線の位置から先行車の車線変更を判定してもよい。

行き先表示取得部３４は、自己位置推定部３０が推定した自車両１の自己位置に基づいて、自車両１の周囲に存在する、道路２の車線の行き先を示す行き先表示の情報を地図データベース１４から取得する。
図４Ａを参照する。例えば行き先表示は、第１車線２ａ及び第２車線２ｂの路面にペイントされた、各車線の各々の行き先の地名を示す案内標示であってよい。案内標示は、地名に限らず車線の行き先を表す名称（例えば「首都高」、「○○通り」、「国道」）を表す表示であってよい。

図４Ｂを参照する。例えば行き先表示は、第１車線２ａ及び第２車線２ｂの路面にペイントされた、各車線の各々の進行方向別通行区分を表す路面標示であってもよい。
また、行き先表示は路面標示に限らず、道路標識などの看板であってもよい。例えば、行き先表示は、各車線の各々の行き先の地名や名称を表す案内標識であってもよく、進行方向別通行区分を表す道路標識であってもよい。
なお、行き先表示取得部３４は、自己位置や地図データベース１４に限らず、物体センサ１１の検出結果に基づいて行き先表示の情報を取得してもよい。

図３を参照する。車線選択意図推定部３５は、第１車線２ａを走行する先行車３が、何らかの意図に基づいて第１車線２ａを選択して走行しているか否かを判定する。
すなわち、先行車３の乗員が手動で先行車３を運転している場合には先行車３の乗員の意図に基づいて、第１車線２ａが選択され、先行車３が第１車線２ａ上を走行しているか否かを判定する。
また、先行車３が自動運転装置や走行支援装置により自動運転されている場合にはこれらの装置による決定に基づいて、第１車線２ａが選択され、先行車３が第１車線２ａ上を走行しているか否かを判定する。
このように、先行車３の乗員、自動運転装置又は走行支援装置が、先行車３が走行する車線として第１車線２ａを選択する意図や決定を「車線選択意図」と表記する。

例えば車線選択意図は、予定された先行車３の行き先に応じて第１車線２ａを選択する意図や決定であってよい。
例えば、行き先表示取得部３４が行き先表示の情報を取得した状況（すなわち、自車両１の周囲（つまり先行車３の周囲）に行き先表示が存在する状況）で、先行車３が第１車線２ａを走行している場合には、第１車線２ａを選択する車線選択意図が存在すると考えられる。
したがって、車線選択意図推定部３５は、行き先表示取得部３４が行き先表示の情報を取得した後に先行車３が第１車線２ａを走行し続けていることを検出した場合には、第１車線２ａを選択する車線選択意図が存在すると推定する。

また例えば、車線選択意図推定部３５は、図５Ａに示すように、行き先表示取得部３４が行き先表示の情報を取得した後（好ましくは所定時間以内）に、車線変更検出部３３が第１車線２ａへの先行車３の車線変更を検出した場合に、第１車線２ａを選択する車線選択意図が存在すると推定してもよい。この場合には、より積極的な車線選択意図を推定できる。
また例えば、車線選択意図推定部３５は、図５Ｂに示すように、道路２の車線数が増えた場合に、新たに増加した第１車線２ａへ先行車３が車線変更したことを車線変更検出部３３が検出した場合に、第１車線２ａを選択する車線選択意図が存在すると推定してもよい。

図３を参照する。立体物検出部３６は、自車両１及び先行車３の周囲の立体物を検出する。ここで立体物とは、自車両１及び先行車３からの視野を妨げる要因となる壁や建物等の構造物である。
例えば立体物検出部３６は、物体センサ１１の検出結果に基づいて自車両１及び先行車３の周囲の立体物を検出してよい。例えば物体センサ１１のLIDARが出力する点群データを利用する場合には、ロボット工学等で知られている占有グリッド等の既知の手法に点群データを入力して、先行車などの移動物体を除いた立体物マップを生成してよい。
また例えば立体物検出部３６は、自車両１の自己位置に基づいて、地図データベース１４から自車両１及び先行車３の周囲の立体物の情報を取得してもよい。

検出可能領域推定部３７は、物体検出部３１が検出した先行車３の位置及び姿勢と、立体物検出部３６が検出した立体物の情報とに基づいて、先行車３の検出可能領域を推定する。
例えば、検出可能領域推定部３７は、一般的な運転者が前方監視中又は前方注視中に視認できる領域を検出可能領域として推定する。例えば、前方監視中又は前方注視中の運転者の視野の範囲から、立体物検出部３６が検出した立体物により生じる死角を除いた領域を検出可能領域として推定する。
または、先行車３が自動運転装置や走行支援装置により自動運転されている場合を想定して、先行車３に搭載されているセンサなどの物体検出部が先行車３の前方の周囲の物体を検出できる領域を検出可能領域として推定する。
例えば、物体検出部が検出可能な方位角範囲、上下角範囲及び距離範囲によって定まる領域から、立体物検出部３６が検出した立体物により生じる死角を除いた領域を検出可能領域として推定する。

領域変化量検出部３８は、先行車３の検出可能領域の経時的変化の有無を検出する。すなわち新たな検出可能領域が生まれたか否かを判定する。
検出可能領域の経時的変化の一例を図６Ａ及び図６Ｂに示す。ハッチングされた領域６ａは第１時刻ｔ１における検出可能領域を示し、ハッチングされた領域６ｂは第１時刻ｔ１よりも後の第２時刻ｔ２における検出可能領域を示す。地点Ｐ１及びＰ２は、それぞれ第１時刻ｔ１及び第２時刻ｔ２における先行車３の所在位置である。後述の図７Ａ及び７Ｂにおいても同様である。

図６Ａ及び図６Ｂの例では、先行車３の姿勢の変化に伴って、第１時刻ｔ１の検出可能領域６ａと第２時刻ｔ２の検出可能領域６ａとの間に方位角範囲（ヨー角度範囲であり、検出可能な方向）の経時的変化が生じている。
検出可能領域の経時的変化の他の例を図７Ａ及び図７Ｂに示す。参照符号７ａ及び７ｂは、先行車３の周囲の立体物を示す。
図７Ａ及び図７Ｂの例では、先行車３と立体物７ａ及び７ｂとの相対位置関係の変化に伴う検出可能領域（検出可能な角度範囲）の経時的変化が生じている。

図３を参照する。例えば領域変化量検出部３８は、所定長期間（単位期間）における検出可能領域の変化量や、先行車３が所定距離走行する間の検出可能領域の変化量を「領域変化量」として検出し、領域変化量に応じて検出可能領域の経時的変化が発生したか否かを検出してよい。
例えば領域変化量検出部３８は、第１時刻ｔ１の検出可能領域６ａと第１時刻ｔ１より所定長期間だけ後の第２時刻ｔ２の検出可能領域６ｂとによりカバーされる領域から、検出可能領域６ａ及び６ｂの重複領域を除いた領域の面積を、領域変化量として検出してよい。

また例えば、領域変化量検出部３８は、地点Ｐ１における検出可能領域６ａと、地点Ｐ１から先行車３が所定距離進んだ地点Ｐ２における検出可能領域６ｂとによりカバーされる領域から、検出可能領域６ａ及び６ｂの重複領域を除いた領域の面積を、領域変化量として検出してよい。
領域変化量検出部３８は、領域変化量が閾値以上である場合（すなわち閾値以上の領域変化量が検出された場合）に、検出可能領域の経時的変化の発生を検出する。
これに代えて領域変化量検出部３８は、検出可能領域６ａと検出可能領域６ｂの重複領域が所定値以下の場合に、検出可能領域の経時的変化の発生を検出してもよい。言い換えれば、重複領域がどれくらいゼロに近くなるかを領域変化量として判定し、重複領域が所定値以下である場合に、領域変化量が閾値以上であると検出してもよい。

車線変更阻害要因判定部３９は、第１車線２ａから第２車線２ｂへの車線変更を阻害する要因である「車線変更阻害要因」が存在するか否かを判定する。
例えば第１車線２ａを走行する先行車３の並走車が第２車線２ｂを走行する場合には、このような並走車は第１車線２ａから第２車線２ｂへの車線変更を阻害しうる。したがって車線変更阻害要因判定部３９は、このような並走車が存在する場合に車線変更阻害要因が存在すると判断する。
例えば車線変更阻害要因判定部３９は、第１車線２ａを走行する先行車３の前後方向所定距離以内又は前後方向所定車間時間以内に、第２車線２ｂを走行する並走車が存在する場合に、車線変更阻害要因が存在すると判断する。

また例えば、車線変更阻害要因判定部３９は、第１車線２ａから第２車線２ｂへ車線変更する際の先行車３の速度変化や加速度変化が所定変化以上であった場合には、車線変更のための速度調整や加速度調整を必要とする何らかの理由があったと考えられるため、車線変更阻害要因が存在すると判断する。

走行阻害要因推定部４０は、車線選択意図推定部３５の推定結果と、領域変化量検出部３８の検出結果と、車線変更阻害要因判定部３９の判定結果に基づいて、第１車線２ａ上でかつ先行車３の前方において先行車３の走行を阻害する走行阻害要因が存在するか否かを推定する。
具体的には、走行阻害要因推定部４０は、先行車３の検出可能領域の経時的変化が発生してから（例えば閾値以上の前記領域変化量を検出してから）第１所定時間以内に、先行車３が第１車線２ａから第２車線２ｂへ車線変更した場合であって、かつ検出可能領域の経時的変化が発生する前の第２所定時間以内に車線選択意図が有ると推定した場合に、走行阻害要因が存在すると推定する。

一方で、先行車３が第１車線２ａから第２車線２ｂへ車線変更しても、先行車３の検出可能領域の経時的変化が発生してから第１所定時間を経過していた場合には、走行阻害要因が存在する確率がないと推定する。
検出可能領域の経時的変化が発生した時点から第２所定時間前までの期間に車線選択意図が有ると推定していない場合も、走行阻害要因が存在する確率がないと推定する。

また、走行阻害要因推定部４０は、先行車３の検出可能領域の経時的変化が発生してから第１所定時間以内に、先行車３が第１車線２ａから第２車線２ｂへ車線変更した場合であって、かつ検出可能領域の経時的変化が発生した時点から第２所定時間前までの期間に車線選択意図が有ると推定し、かつ車線変更阻害要因が存在すると判定した場合に、走行阻害要因が存在すると推定してもよい。
車線変更阻害要因が存在しないと判定した場合に走行阻害要因推定部４０は、走行阻害要因が存在しないと判定してもよい。

また、走行阻害要因推定部４０は、先行車３の検出可能領域の経時的変化が発生してから第１所定時間以内に、先行車３が第１車線２ａから第２車線２ｂへ車線変更した場合であって、かつ検出可能領域の経時的変化が発生した時点から第２所定時間前までの期間に車線選択意図が有ると推定した場合に走行阻害要因が存在すると推定し、車線変更阻害要因が存在するか否かに応じて、走行阻害要因の存在確率を推定してもよい。

例えば走行阻害要因推定部４０は、第１車線２ａを走行する先行車３の前後方向所定距離以内又は前後方向所定車間時間以内に、第２車線２ｂを走行する並走車が存在し、かつ第１車線２ａから第２車線２ｂへ車線変更する際の先行車３の速度変化や加速度変化が所定変化以上であった場合には、リスクを取ってまで車線変更をしているので、走行阻害要因が存在する確率が高いと推定してよい。

一方で、第１車線２ａを走行する先行車３の前後方向所定距離以内又は前後方向所定車間時間以内に、第２車線２ｂを走行する並走車が存在しないか、車線変更する際の先行車３の速度変化や加速度変化が所定変化未満であった場合には、走行阻害要因が存在する確率は中程度であると推定してよい。このように、走行阻害要因推定部４０は、車線変更阻害要因が存在しない場合に走行阻害要因が存在する確率は中程度であると推定してよい。

また、先行車３が第１車線２ａから第２車線２ｂへ車線変更しても、先行車３の検出可能領域の経時的変化が発生してから第１所定時間を経過していた場合には、走行阻害要因が存在する確率が低いと推定してよい。
検出可能領域の経時的変化が発生する前の第２所定時間以内に車線選択意図が有ると推定していない場合も、走行阻害要因が存在する確率が低いと推定してよい。

車両制御部４１は、走行阻害要因推定部４０による推定結果に応じて自車両１の走行を制御することにより自車両１の走行を支援する。
具体的には、走行阻害要因が存在すると走行阻害要因推定部４０が推定した場合には、自車両１が先行車３と同様に第１車線２ａから第２車線２ｂへ車線変更するように、自車両１の走行を制御する。走行阻害要因が存在する可能性が高いと走行阻害要因推定部４０が推定した場合も同様である。車両制御部４１は、第１車線２ａから第２車線２ｂへ車線変更する目標走行軌道と目標速度プロファイルを生成する。

一方で、走行阻害要因が存在しないと走行阻害要因推定部４０が推定した場合には、第１車線２ａを走行し続けるように自車両１の走行を制御する。走行阻害要因が存在する可能性が低いと走行阻害要因推定部４０が推定した場合も同様である。車両制御部４１は、第１車線２ａを走行し続ける目標走行軌道と目標速度プロファイルを生成する。

また、走行阻害要因が存在する中程度であると走行阻害要因推定部４０が推定した場合には、走行阻害要因以外の理由によって先行車３が第１車線２ａから第２車線２ｂへ車線変更した場合もありえる。
この場合には、車両制御部４１は、自車両１が第２車線２ｂへ車線変更しやすいように、第２車線２ｂを走行する他車両である並走車と第１車線２ａを走行する自車両１との前後方向の車間距離又は車間時間が所定長以上になるように自車両１の走行を制御する。
車両制御部４１は、第１車線２ａを走行し続けるように目標走行軌道を生成し、並走車と自車両１との前後方向の車間距離又は車間時間が所定長以上になるように目標速度プロファイルを生成する。

車両制御部４１は、生成した目標速度プロファイルに従う速度で自車両１が目標走行軌道を走行するようにアクチュエータ１８を駆動することにより、自車両1が目標走行軌道に沿って自動で走行するように自車両1の操舵機構の操舵方向及び操舵速度を制御する。また目標速度プロファイルに従って自車両１のアクセル開度又はブレーキ装置の制動量を制御する。

なお、車両制御部４１は、第１車線２ａから第２車線２ｂへ車線変更するように、自車両１の走行を制御するのに代えて又は加えて、第１車線２ａから第２車線２ｂへ車線変更することを促すメッセージを出力装置１９から出力することにより、自車両１の走行を支援してもよい。
また、第１車線２ａを走行し続けるように自車両１の走行を制御するのに代えて又は加えて、第１車線２ａを走行し続けることを促すメッセージを出力装置１９から出力することにより、自車両１の走行を支援してもよい。

また、第２車線２ｂを走行する並走車と第１車線２ａを走行する自車両１との前後方向の車間距離又は車間時間が所定長以上になるように自車両１の走行を制御するのに代えて又は加えて、これらの車間距離又は車間時間が所定長以上になるように自車両１の速度を調整することを促すメッセージを出力装置１９から出力することにより、自車両１の走行を支援してもよい。

（動作）
次に、図８～図１０を参照して、実施形態の走行支援方法の一例を説明する。図８は、実施形態の走行支援方法の全体フローを示す。
ステップＳ１において自己位置推定部３０は、地図データベース１４に記憶されている地図上における、自車両１が現在走行している自己位置、自車両１の姿勢、及び速度を推定する。

ステップＳ２において物体検出部３１は、物体センサ１１により自車両１の周囲の物体を検出しその位置、速度、大きさを取得する。また、検出した物体が先行車３であるか否かを判定し、先行車３の位置を検出する。
ステップＳ３において車線構造取得部３２は、自車両１の自己位置に基づいて地図データベース１４から自車両１が走行する道路２上の自車両１の前方の車線構造の情報を取得する。
ステップＳ４において車線変更検出部３３と、行き先表示取得部３４と、車線選択意図推定部３５は、車線選択意図推定処理を実行する。車線選択意図推定処理では、先行車３が走行する車線として、予定された先行車３の行き先に応じて第１車線２ａを選択する車線選択意図の有無を推定する。
図９を参照して車線選択意図推定処理を説明する。

ステップＳ１０において行き先表示取得部３４は、自己位置推定部３０が推定した自車両１の自己位置に基づいて、自車両１の周囲に存在する、道路２の車線の行き先表示の情報を地図データベース１４から検出したか否かを判定する。行き先表示の情報を検出した場合（ステップＳ１０：Ｙ）に処理はステップＳ１１へ進む。行き先表示の情報を検出しない場合（ステップＳ１０：Ｎ）にステップＳ１１をスキップして処理はステップＳ１２へ進む。

ステップＳ１１において行き先表示取得部３４は、道路２の車線の行き先表示の情報を地図データベース１４から取得する。
ステップＳ１２において車線選択意図推定部３５は、車線変更検出部３３が第１車線２ａへの先行車３の車線変更を検出したか否かを判定する。車線変更を検出した場合（ステップＳ１２：Ｙ）に処理はステップＳ１３へ進む。車線変更を検出しない場合（ステップＳ１２：Ｎ）に処理はステップＳ１４へ進む。

ステップＳ１３において車線選択意図推定部３５は、道路２の車線数が増加し、かつ検出した車線変更が新たに増加した第１車線２ａへの車線変更であったか否かを判定する。新たに増加した第１車線２ａへの車線変更である場合（ステップＳ１３：Ｙ）に処理はステップＳ１５へ進む。新たに増加した第１車線２ａへの車線変更でない場合（ステップＳ１３：Ｎ）に処理はステップＳ１４へ進む。

ステップＳ１４において車線選択意図推定部３５は、行き先表示取得部３４が行き先表示の情報を取得した後に先行車３が第１車線２ａを走行しているか否かを判定する。行き先表示の情報を取得した後に先行車３が第１車線２ａを走行している場合（ステップＳ１４：Ｙ）に処理はステップＳ１５へ進む。行き先表示の情報を取得していない場合（ステップＳ１４：Ｎ）に処理はステップＳ１６へ進む。
ステップＳ１５において車線選択意図推定部３５は、車線選択意図があると推定する。その後に処理は図８のステップＳ５へ進む。
ステップＳ１６において車線選択意図推定部３５は、車線選択意図がないと推定する。その後に処理は図８のステップＳ５へ進む。

図８を参照する。ステップＳ５において車線変更検出部３３と、立体物検出部３６と、検出可能領域推定部３７と、領域変化量検出部３８と、車線変更阻害要因判定部３９と、走行阻害要因推定部４０は、走行阻害要因推定処理を実行する。走行阻害要因推定処理では、第１車線２ａ上でかつ先行車３の前方において先行車３の走行を阻害する走行阻害要因の存在確率を推定する。
図１０を参照して走行阻害要因推定処理を説明する。

ステップＳ２０において立体物検出部３６は、自車両１及び先行車３の周囲の立体物を検出する。検出可能領域推定部３７は、物体検出部３１が検出した先行車３の位置及び姿勢と、立体物検出部３６が検出した立体物の情報とに基づいて、先行車３の検出可能領域を推定する。
ステップＳ２１において領域変化量検出部３８は、先行車３の新たな検出可能領域が生まれたか否か、すなわち検出可能領域の経時的変化の有無を検出する。検出可能領域の経時的変化が発生した場合（ステップＳ２１：Ｙ）に処理はステップＳ２２へ進む。検出可能領域の経時的変化が発生しない場合（ステップＳ２１：Ｎ）に処理はステップＳ２０へ戻る。

ただし、車線選択意図が有ると車線選択意図推定部３５が推定していない場合、又は検出可能領域の経時的変化の発生が、車線選択意図が有ると推定してから第２所定時間を経過して後である場合には、走行阻害要因推定部４０は、走行阻害要因が存在する確率が低いと推定して処理は図８のステップＳ６に進む。
ステップＳ２２において走行阻害要因推定部４０は、検出可能領域の経時的変化が発生してからの経過時間を計測するカウントを開始する。

ステップＳ２３において走行阻害要因推定部４０は、車線変更検出部３３が第１車線２ａから第２車線２ｂへの先行車３の車線変更を検出したか否かを判定する。先行車３の車線変更を検出した場合（ステップＳ２３：Ｙ）に処理はステップＳ２４へ進む。先行車３の車線変更を検出しない場合（ステップＳ２３：Ｎ）に処理はステップＳ２８へ進む。
ステップＳ２４において車線変更阻害要因判定部３９は、第１車線２ａを走行する先行車３の前後方向所定距離以内又は前後方向所定車間時間以内に、第２車線２ｂを走行する並走車が存在するか否かを判定する。並走車が存在する場合（ステップＳ２４：Ｙ）に処理はステップＳ２５へ進む。並走車が存在しない場合（ステップＳ２４：Ｎ）に処理はステップＳ２７へ進む。

ステップＳ２５において車線変更阻害要因判定部３９は、第１車線２ａから第２車線２ｂへ車線変更する際の先行車３の速度変化や加速度変化が所定変化以上であったか否かを判定する。速度変化や加速度変化が所定変化以上であった場合（ステップＳ２５：Ｙ）に処理はステップＳ２６へ進む。速度変化や加速度変化が所定変化以上でない場合（ステップＳ２５：Ｎ）に処理はステップＳ２７へ進む。

ステップＳ２６において走行阻害要因推定部４０は、走行阻害要因が存在する確率が高いと推定する。その後に処理は図８のステップＳ６に進む。
ステップＳ２７において走行阻害要因推定部４０は、走行阻害要因が存在する確率が中程度であると推定する。その後に処理は図８のステップＳ６に進む。

一方で、車線変更検出部３３が第１車線２ａから第２車線２ｂへの先行車３の車線変更を検出しない場合（ステップＳ２３：Ｎ）に、ステップＳ２８において走行阻害要因推定部４０は、カウントが閾値を超えたか否か、すなわち、検出可能領域の経時的変化が発生してから第１所定時間が経過したか否かを判定する。検出可能領域の経時的変化が発生してから第１所定時間が経過してない場合（ステップＳ２８：Ｎ）に処理はステップＳ２３へ戻る。

検出可能領域の経時的変化が発生してから第１所定時間が経過した場合（ステップＳ２８：Ｙ）に処理はステップＳ２９へ進む。
ステップＳ２９において走行阻害要因推定部４０は、走行阻害要因が存在する確率が低いと推定する。その後に処理は図８のステップＳ６に進む。
図８を参照する。ステップＳ６において車両制御部４１は、走行阻害要因推定部４０による推定結果に応じて自車両１の走行を制御することにより自車両１の走行を支援する。

具体的には、走行阻害要因が存在する可能性が高いと走行阻害要因推定部４０が推定した場合に車両制御部４１は、自車両１が先行車３と同様に第１車線２ａから第２車線２ｂへ車線変更するように、自車両１の走行を制御する。
自車両１の走行制御に代えて又は加えて、第１車線２ａから第２車線２ｂへ車線変更することを促すメッセージを出力装置１９から出力することにより、自車両１の走行を支援してもよい。

走行阻害要因が存在する可能性が中程度であると走行阻害要因推定部４０が推定した場合に車両制御部４１は、第２車線２ｂを走行する並走車と第１車線２ａを走行する自車両１との前後方向の車間距離又は車間時間が所定長以上になるように自車両１の走行を制御する。
自車両１の走行制御に代えて又は加えて、車間距離又は車間時間が所定長以上になるように自車両１の速度を調整することを促すメッセージを出力装置１９から出力することにより、自車両１の走行を支援してもよい。

走行阻害要因が存在する可能性が低いと走行阻害要因推定部４０が推定した場合に車両制御部４１は、第１車線２ａを走行し続けるように自車両１の走行を制御する。
自車両１の走行制御に代えて又は加えて、第１車線２ａを走行し続けることを促すメッセージを出力装置１９から出力することにより、自車両１の走行を支援してもよい。
その後に処理は終了する。

（実施形態の効果）
（１）物体検出部３１は、自車両１の周囲に存在する物体の位置と、自車両１が走行する道路上で自車両１の前方を走行する先行車３の位置と、を検出する。検出可能領域推定部３７は、先行車３の乗員が視認できる領域又は先行車３が有する物体検出部が先行車３の前方の周囲の物体を検出できる領域である検出可能領域を推定する。領域変化量検出部３８は、所定長期間における検出可能領域の変化量、又は先行車３が所定距離走行する間の検出可能領域の変化量である領域変化量を検出する。走行阻害要因推定部４０は、閾値以上の領域変化量を検出してから第１所定時間以内に先行車３が道路上の第１車線２ａから第２車線２ｂへ車線変更したことを検出した場合に、第１車線２ａ上かつ先行車３の前方において車両の走行を阻害する要因である走行阻害要因が存在することを推定する。
これにより、走行阻害要因の回避の蓋然性が高いタイミングで車線変更が行われたか否かを判定することができるので、第１車線２ａ上の前方の走行阻害要因の存否を精度よく推定できる。

（２）走行阻害要因推定部４０は、閾値以上の領域変化量を検出してから第１所定時間以内に先行車３が第１車線２ａから第２車線２ｂへ車線変更した場合であって、かつ閾値以上の領域変化量を検出した時点から第２所定時間前までの期間に、第１車線２ａへの先行車３の車線変更又は第１車線２ａの行き先表示を検出した場合に、走行阻害要因が存在することを推定する。
これにより、第１車線２ａ上で先行車３を走行させようとする車線選択意図が推定できる状況で、検出可能領域の変化に伴い車線変更が行われた場合には、走行阻害要因の回避の蓋然性が高いと考えられる。このような車線変更を検出することにより走行阻害要因の存否を精度よく推定できる。

（３）車線選択意図推定部３５は、先行車３の乗員又は先行車３の自動運転装置が先行車３の行き先に応じて第１車線２ａを選択して先行車３を走行させる意図である車線選択意図の有無を推定する。走行阻害要因推定部４０は、閾値以上の領域変化量を検出してから第１所定時間以内に先行車３が第１車線２ａから第２車線２ｂへ車線変更した場合であって、かつ閾値以上の領域変化量を検出した時点から第２所定時間前までの期間に車線選択意図が有ると推定した場合に、走行阻害要因が存在することを推定する。
これにより、第１車線２ａ上で先行車３を走行させようとする車線選択意図が推定できる状況で、検出可能領域の変化に伴い車線変更が行われた場合には、走行阻害要因の回避の蓋然性が高いと考えられる。このような車線変更を検出することにより走行阻害要因の存否を精度よく推定できる。

（４）車線変更阻害要因判定部３９は、第１車線２ａから第２車線２ｂへの車線変更を阻害する要因である車線変更阻害要因が存在するか否かを判定する。走行阻害要因推定部４０は、閾値以上の領域変化量を検出してから第１所定時間以内に先行車３が第１車線２ａから第２車線２ｂへ車線変更する際に車線変更阻害要因があると判定した場合に、走行阻害要因が存在することを推定する。
車線変更阻害要因が存在するにも関わらず車線変更をしたと判定することにより、走行阻害要因の存否をより精度よく推定できる。

（５）車線変更阻害要因判定部３９は、第１車線２ａを走行する先行車３の前後方向所定距離以内又は前後方向所定車間時間以内に、第２車線２ｂを走行する他車両を検出した場合に、車線変更阻害要因が存在すると推定する。
これにより車線変更阻害要因の存否を推定でき、このような車線変更阻害要因が存在するにも関わらず車線変更をしたと判定することにより、走行阻害要因の存否をより精度よく推定できる。

（６）車線変更阻害要因判定部３９は、第１車線２ａから第２車線２ｂへ車線変更する際の先行車３の速度変化が所定変化以上である場合に、車線変更阻害要因が存在すると推定する。
これにより車線変更阻害要因の存否を推定でき、このような車線変更阻害要因が存在するにも関わらず車線変更をしたと判定することにより、走行阻害要因の存否をより精度よく推定できる。

（７）車線変更阻害要因判定部３９は、第１車線２ａから第２車線２ｂへ車線変更する際の先行車３の加速度変化が所定変化以上である場合に、車線変更阻害要因が存在すると推定する。
これにより車線変更阻害要因の存否を推定でき、このような車線変更阻害要因が存在するにも関わらず車線変更をしたと判定することにより、走行阻害要因の存否をより精度よく推定できる。

（８）走行阻害要因が存在すると走行阻害要因推定部４０が推定した場合に、車両制御部４１は、自車両１が第２車線２ｂ上を走行するように自車両１の走行を支援する。
これにより走行阻害要因が存在する可能性が高い場合に、走行阻害要因を回避してスムーズに運転できるように自車両１の走行を支援できる。

（９）閾値以上の領域変化量を検出してから第１所定時間以内に先行車３が第１車線２ａから第２車線２ｂへ車線変更し、かつ車線変更阻害要因が存在しないと判定された場合に、車両制御部４１は、第２車線２ｂを走行する他車両と第１車線２ａを走行する自車両１との前後方向の車間距離又は車間時間が所定長以上になるように自車両１の走行を支援する。
これにより、走行阻害要因が存在する可能性が残されている場合に、走行阻害要因を検出してからスムーズに車線変更して走行阻害要因を回避できるように、隣接車線の並走車との縦方向の間隔を確保することができる。

１…自車両、２…道路、２ａ…第１車線、２ｂ…第２車線、３…先行車、６ａ、６ｂ…検出可能領域、１０…走行支援装置、１１…物体センサ、１２…車両センサ、１３…測位装置、１４…地図データベース、１５…通信装置、１６…ナビゲーションシステム、１７…コントローラ、１８…アクチュエータ、１９…出力装置、２１…プロセッサ、２２…記憶装置、３０…自己位置推定部、３１…物体検出部、３２…車線構造取得部、３３…車線変更検出部、３４…先表示取得部、３５…車線選択意図推定部、３６…立体物検出部、３７…検出可能領域推定部、３８…領域変化量検出部、３９…車線変更阻害要因判定部、４０…走行阻害要因推定部、４１…車両制御部

Claims (10)

1. 物体検出センサが、自車両が走行する道路上で前記自車両の前方を走行する先行車の位置を検出し、
   コントローラが、
   前記先行車の乗員が視認できる領域又は前記先行車が有する物体検出部が前記先行車の前方の周囲の物体を検出できる領域である検出可能領域を推定し、
   所定長期間における前記検出可能領域の変化量、又は前記先行車が所定距離走行する間の前記検出可能領域の変化量である領域変化量を検出し、
   閾値以上の前記領域変化量を検出してから第１所定時間以内に前記先行車が前記道路上の第１車線から第２車線へ車線変更したことを検出した場合に、前記第１車線上かつ前記先行車の前方において車両の走行を阻害する要因である走行阻害要因が存在することを推定する、ことを特徴とする走行環境推定方法。
2. 前記コントローラは、前記閾値以上の前記領域変化量を検出してから前記第１所定時間以内に前記先行車が前記第１車線から前記第２車線へ車線変更した場合であって、かつ前記閾値以上の前記領域変化量を検出した時点から第２所定時間前までの期間に、前記第１車線への前記先行車の車線変更又は前記第１車線の行き先表示を検出した場合に、前記走行阻害要因が存在することを推定する、ことを特徴とする請求項１に記載の走行環境推定方法。
3. 前記コントローラは、
   前記先行車の乗員又は前記先行車の自動運転装置が前記先行車の行き先に応じて前記第１車線を選択して前記先行車を走行させる意図である車線選択意図の有無を推定し、
   前記閾値以上の前記領域変化量を検出してから前記第１所定時間以内に前記先行車が前記第１車線から前記第２車線へ車線変更した場合であって、かつ前記閾値以上の前記領域変化量を検出した時点から第２所定時間前までの期間に前記車線選択意図が有ると推定した場合に、前記走行阻害要因が存在することを推定する、ことを特徴とする請求項１に記載の走行環境推定方法。
4. 前記コントローラは、
   前記第１車線から前記第２車線への車線変更を阻害する要因である車線変更阻害要因が存在するか否かを判定し、
   前記閾値以上の前記領域変化量を検出してから前記第１所定時間以内に前記先行車が前記第１車線から前記第２車線へ車線変更する際に前記車線変更阻害要因があると判定した場合に、前記走行阻害要因が存在することを推定する、ことを特徴とする請求項１～３のいずれか一項に記載の走行環境推定方法。
5. 前記コントローラは、前記第１車線を走行する前記先行車の前後方向所定距離以内又は前後方向所定車間時間以内に、前記第２車線を走行する他車両を検出した場合に、前記車線変更阻害要因が存在すると推定することを特徴とする請求項４に記載の走行環境推定方法。
6. 前記コントローラは、前記第１車線から前記第２車線へ車線変更する際の前記先行車の速度変化が所定変化以上である場合に、前記車線変更阻害要因が存在すると推定することを特徴とする請求項４又は５に記載の走行環境推定方法。
7. 前記コントローラは、前記第１車線から前記第２車線へ車線変更する際の前記先行車の加速度変化が所定変化以上である場合に、前記車線変更阻害要因が存在すると推定することを特徴とする請求項４～６のいずれか一項に記載の走行環境推定方法。
8. 前記コントローラは、請求項１～７のいずれか一項に記載の走行環境推定方法により前記走行阻害要因が存在すると推定した場合に、前記自車両が前記第２車線上を走行するように前記自車両の走行を支援する走行支援方法。
9. 前記コントローラは、請求項４～７のいずれか一項に記載の走行環境推定方法により前記閾値以上の前記領域変化量を検出してから前記第１所定時間以内に前記先行車が前記第１車線から前記第２車線へ車線変更し、かつ前記車線変更阻害要因が存在しないと判定された場合に、前記第２車線を走行する他車両と前記第１車線を走行する前記自車両との前後方向の車間距離又は車間時間が所定長以上になるように前記自車両の走行を支援する走行支援方法。
10. 自車両が走行する道路上で前記自車両の前方を走行する先行車の位置を検出する物体検出センサと、
    前記先行車の乗員が視認できる領域又は前記先行車が有する物体検出部が前記先行車の前方の周囲の物体を検出できる領域である検出可能領域を推定し、所定長期間における前記検出可能領域の変化量、又は前記先行車が所定距離走行する間の前記検出可能領域の変化量である領域変化量を検出し、閾値以上の前記領域変化量を検出してから第１所定時間以内に前記先行車が前記道路上の第１車線から第２車線へ車線変更したことを検出した場合に、前記第１車線上かつ前記先行車の前方において車両の走行を阻害する要因である走行阻害要因が存在することを推定する、コントローラと、
    を備えることを特徴とする走行環境推定装置。

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