JP7396308B2 - 走行軌跡推定システム、走行軌跡推定プログラム、及び走行軌跡推定方法 - Google Patents

Description

本開示は、車両の走行軌跡を推定する技術に関する。

走行中の車両が自己位置を推定する「ローカライズ処理（自己位置推定処理，Localization）」が知られている（特許文献１等）。ローカライズ処理では、車輪速や操舵角といった走行状態を検出する内界センサと、車両の周囲の特徴物を認識する外界センサとが用いられる。内界センサによる検出結果に基づいて推定される車両位置と外界センサによる認識結果に基づいて推定される車両位置とを組み合わせることによって、最終的な車両位置が決定される。

特開２０１９－１３９４００号公報

車両の実際の走行軌跡を高精度に推定することは有用である。例えば、実際の走行軌跡とローカライズ処理によって推定された車両位置とを比較することによって、ローカライズ処理の精度を評価したり、センサ異常を検出したりすることができる。

本開示の１つの目的は、車両の走行軌跡を高精度に推定することができる技術を提供することにある。

本開示の第１の観点は、走行軌跡推定システムに関連する。
走行軌跡推定システムは、
車両の過去の走行実績を示す走行実績情報と、特徴物の設置位置を示す特徴物位置情報とを格納する１又は複数の記憶装置と、
走行実績情報及び特徴物位置情報に基づいて、車両の走行軌跡を推定する走行軌跡推定処理を実行する１又は複数のプロセッサと
を備える。
走行実績情報は、
車両に搭載された内界センサによって検出された車両の走行状態あるいは位置を含む車両走行情報と、
車両に搭載された外界センサによって認識された特徴物の情報を含む外界認識情報と
を含む。
走行軌跡推定処理は、車両の位置である車両位置を推定する車両位置推定処理を含む。
対象車両位置は、対象時刻における車両位置である。
第１基準車両位置は、対象時刻よりも前の第１基準時刻における車両位置である。
第２基準車両位置は、対象時刻よりも後の第２基準時刻における車両位置である。
第１車両移動量は、第１基準時刻と対象時刻との間の車両の移動量である。
第２車両移動量は、第２基準時刻と対象時刻との間の車両の移動量である。
車両位置推定処理は、
車両走行情報に基づいて、第１車両移動量と第２車両移動量を取得する処理と、
外界認識情報に基づいて、対象時刻において認識された特徴物の相対位置を取得する処理と、
第１基準車両位置、第１車両移動量、第２基準車両位置、及び第２車両移動量に基づいて、対象車両位置を内界推定車両位置として算出する処理と、
特徴物位置情報で示される特徴物の設置位置と対象時刻における特徴物の相対位置に基づいて、対象車両位置を外界推定車両位置として算出する処理と、
内界推定車両位置と外界推定車両位置とを組み合わせて対象車両位置を推定する処理と
を含む。
１又は複数のプロセッサは、連続する複数の時刻の各々を対象時刻として設定して車両位置推定処理を実行することによって、複数の時刻のそれぞれにおける複数の対象車両位置を推定する。
そして、１又は複数のプロセッサは、推定された複数の対象車両位置の集合を車両の走行軌跡として決定する。

本開示の第２の観点は、コンピュータにより実行される走行軌跡推定プログラムに関連する。
走行軌跡推定プログラムは、コンピュータによって実行されることにより、
車両の過去の走行実績を示す走行実績情報と、特徴物の設置位置を示す特徴物位置情報とを取得する情報取得処理と、
走行実績情報と特徴物位置情報に基づいて、車両の走行軌跡を推定する走行軌跡推定処理と
をコンピュータに実行させる。
走行実績情報は、
車両に搭載された内界センサによって検出された車両の走行状態あるいは位置を含む車両走行情報と、
車両に搭載された外界センサによって認識された特徴物の情報を含む外界認識情報と
を含む。
走行軌跡推定処理は、車両の位置である車両位置を推定する車両位置推定処理を含む。
対象車両位置は、対象時刻における車両位置である。
第１基準車両位置は、対象時刻よりも前の第１基準時刻における車両位置である。
第２基準車両位置は、対象時刻よりも後の第２基準時刻における車両位置である。
第１車両移動量は、第１基準時刻と対象時刻との間の車両の移動量である。
第２車両移動量は、第２基準時刻と対象時刻との間の車両の移動量である。
車両位置推定処理は、
車両走行情報に基づいて、第１車両移動量と第２車両移動量を取得する処理と、
外界認識情報に基づいて、対象時刻において認識された特徴物の相対位置を取得する処理と、
第１基準車両位置、第１車両移動量、第２基準車両位置、及び第２車両移動量に基づいて、対象車両位置を内界推定車両位置として算出する処理と、
特徴物位置情報で示される特徴物の設置位置と対象時刻における特徴物の相対位置に基づいて、対象車両位置を外界推定車両位置として算出する処理と、
内界推定車両位置と外界推定車両位置とを組み合わせて対象車両位置を推定する処理と
を含む。
走行軌跡推定処理は、
連続する複数の時刻の各々を対象時刻として設定して車両位置推定処理を実行することによって、複数の時刻のそれぞれにおける複数の対象車両位置を推定する処理と、
推定された複数の対象車両位置の集合を車両の走行軌跡として決定する処理と
を含む。

本開示の第３の観点は、走行軌跡推定方法に関連する。
走行軌跡推定方法は、
車両の過去の走行実績を示す走行実績情報と、特徴物の設置位置を示す特徴物位置情報とを取得する情報取得処理と、
走行実績情報と特徴物位置情報に基づいて、車両の走行軌跡を推定する走行軌跡推定処理と
を含む。
走行実績情報は、
車両に搭載された内界センサによって検出された車両の走行状態あるいは位置を含む車両走行情報と、
車両に搭載された外界センサによって認識された特徴物の情報を含む外界認識情報と
を含む。
走行軌跡推定処理は、車両の位置である車両位置を推定する車両位置推定処理を含む。
対象車両位置は、対象時刻における車両位置である。
第１基準車両位置は、対象時刻よりも前の第１基準時刻における車両位置である。
第２基準車両位置は、対象時刻よりも後の第２基準時刻における車両位置である。
第１車両移動量は、第１基準時刻と対象時刻との間の車両の移動量である。
第２車両移動量は、第２基準時刻と対象時刻との間の車両の移動量である。
車両位置推定処理は、
車両走行情報に基づいて、第１車両移動量と第２車両移動量を取得する処理と、
外界認識情報に基づいて、対象時刻において認識された特徴物の相対位置を取得する処理と、
第１基準車両位置、第１車両移動量、第２基準車両位置、及び第２車両移動量に基づいて、対象車両位置を内界推定車両位置として算出する処理と、
特徴物位置情報で示される特徴物の設置位置と対象時刻における特徴物の相対位置に基づいて、対象車両位置を外界推定車両位置として算出する処理と、
内界推定車両位置と外界推定車両位置とを組み合わせて対象車両位置を推定する処理と
を含む。
走行軌跡推定処理は、
連続する複数の時刻の各々を対象時刻として設定して車両位置推定処理を実行することによって、複数の時刻のそれぞれにおける複数の対象車両位置を推定する処理と、
推定された複数の対象車両位置の集合を車両の走行軌跡として決定する処理と
を含む。

本開示によれば、車両の過去の走行実績を示す走行実績情報に基づいて車両位置推定処理が実行され、複数の時刻のそれぞれにおける車両位置、すなわち、車両の走行軌跡が推定される。車両位置推定処理では、対象時刻よりも前の時刻だけでなく、対象時刻よりも後の時刻も基準時刻として用いられる。すなわち、一般的なローカライズ処理と比較して、制約条件が増える。従って、走行軌跡の推定精度が向上する。

本開示の実施の形態に係る車両制御システムと走行軌跡推定システムの概要を説明するための概念図である。 車両走行中に実施される一般的なローカライズ処理を説明するための概念図である。 車両走行中に実施される一般的なローカライズ処理を説明するための概念図である。 車両走行中に実施される一般的なローカライズ処理を説明するための概念図である。 本開示の実施の形態に係る車両位置推定処理を説明するための概念図である。 本開示の実施の形態に係る車両位置推定処理を説明するための概念図である。 本開示の実施の形態に係る車両位置推定処理を説明するための概念図である。 本開示の実施の形態に係るキャリブレーションパラメータの異常を説明するための概念図である。 本開示の実施の形態に係る車両制御システムの構成例を示すブロック図である。 本開示の実施の形態に係る走行軌跡推定システムの構成例を示すブロック図である。 本開示の実施の形態に係る走行軌跡推定システムによる処理を説明するためのブロック図である。 本開示の実施の形態に係る走行軌跡推定システムによる処理を示すフローチャートである。 本開示の実施の形態に係る走行軌跡推定処理（ステップＳ２００）を示すフローチャートである。 本開示の実施の形態に係る走行軌跡評価処理（ステップＳ３００）の第３の例を説明するための概念図である。 本開示の実施の形態に係る判定処理（ステップＳ３５０）の例を説明するための概念図である。 本開示の実施の形態に係る走行軌跡評価処理（ステップＳ３００）の第４の例を説明するための概念図である。 本開示の実施の形態に係る走行軌跡評価処理（ステップＳ３００）の第５の例を説明するための概念図である。

添付図面を参照して、本開示の実施の形態を説明する。

１．概要
図１は、本実施の形態に係る車両制御システム１０と走行軌跡推定システム１００の概要を説明するための概念図である。

車両制御システム１０は、車両１の走行を制御する「車両走行制御」を実行する。典型的には、車両制御システム１０は、車両１に搭載されている。あるいは、車両制御システム１０の少なくとも一部は、車両１の外部の外部装置に配置され、リモートで車両１を制御してもよい。つまり、車両制御システム１０は、車両１と外部装置とに分散的に配置されてもよい。

車両走行制御の例としては、自動運転制御、運転支援制御、等が挙げられる。自動運転制御は、車両１の自動運転を制御する。運転支援制御としては、リスク回避制御、車線維持制御（LKA: Lane Keep Assist）、等が挙げられる。リスク回避制御は、車両１と物体との衝突リスクを低減するために操舵制御と減速制御のうち少なくとも一方を行う。車線維持制御は、車両１を走行車線に沿って走行させる。このような車両走行制御では、例えば、車両制御システム１０によって車両１の目標軌跡（目標トラジェクトリ）ＴＲｔが生成される。目標軌跡ＴＲｔは、車両１の目標位置の集合である。例えば、目標軌跡ＴＲｔは、車線の中心位置に沿うように生成される。目標位置毎に目標速度が設定されてもよい。そして、車両制御システム１０は、車両１が目標軌跡ＴＲｔに追従するように車両走行制御を実行する。このような車両走行制御は、「軌跡追従制御」とも呼ばれる。

軌跡追従制御に代表される車両走行制御においては、車両１の位置である「車両位置」が用いられる。車両走行制御の精度を確保するためには、車両位置の精度が重要である。そのため、車両制御システム１０は、車両位置を高精度に推定する「ローカライズ処理（Localization）」を行う。ローカライズ処理では、車両１に搭載されているセンサ２０が用いられる。ローカライズ処理の詳細は後述される。

その一方で、車両１の実際の走行軌跡ＴＲａを高精度に取得することは有用である。例えば、実際の走行軌跡ＴＲａと目標軌跡ＴＲｔとを比較することによって、軌跡追従制御の性能を評価することができる。他の例として、実際の走行軌跡ＴＲａとローカライズ処理によって推定された車両位置とを比較することによって、ローカライズ処理の精度を評価したり、センサ２０の異常を検出したりすることができる。

そこで、本実施の形態は、車両１の走行軌跡を高精度に推定するための技術を提案する。

本実施の形態に係る走行軌跡推定システム１００は、車両１の過去の走行軌跡を高精度に推定する。より詳細には、走行軌跡推定システム１００は、車両１の過去の走行実績（走行ログ）を示す走行実績情報ＴＲＥＣを取得する。そして、走行軌跡推定システム１００は、走行実績情報ＴＲＥＣに基づいて、車両１の過去の走行軌跡を推定する「走行軌跡推定処理」を実行する。走行軌跡情報ＴＲＡＪは、走行軌跡推定処理によって推定される「推定走行軌跡ＴＲｅ」を示す。後述されるように、本実施の形態により得られる推定走行軌跡ＴＲｅは、実際の走行軌跡ＴＲａを高精度に再現する。

また、本実施の形態に係る走行軌跡推定システム１００は、走行軌跡情報ＴＲＡＪ（推定走行軌跡ＴＲｅ）を解析する機能を有していてもよい。例えば、走行軌跡推定システム１００は、推定走行軌跡ＴＲｅと目標軌跡ＴＲｔとを比較することによって、軌跡追従制御の性能を評価することができる。他の例として、走行軌跡推定システム１００は、推定走行軌跡ＴＲｅとローカライズ処理によって推定された車両位置とを比較することによって、ローカライズ処理の精度を評価したり、センサ２０の異常を検出したりすることができる。

尚、走行軌跡推定システム１００の少なくとも一部が車両制御システム１０に含まれていてもよい。

以下、本実施の形態に係る走行軌跡推定処理について更に詳しく説明する。

２．ローカライズ処理
本実施の形態に係る走行軌跡推定処理の理解を促進するために、まず、車両１の走行中に実施される一般的なローカライズ処理について説明する。図２～図４は、一般的なローカライズ処理を説明するための概念図である。

ローカライズ処理では、車両１に搭載されているセンサ２０が用いられる。図２に示されるように、センサ２０は、内界センサ２１と外界センサ２２を含んでいる。内界センサ２１は、車両１の走行状態あるいは位置を検出する。内界センサ２１の例としては、車輪速センサ、操舵角センサ、ヨーレートセンサ、ＩＭＵ（Inertial Measurement Unit）、ＧＰＳ（Global Positioning System）センサ、等が挙げられる。外界センサ２２は、車両１の周囲の状況を認識する。外界センサ２２としては、ＬＩＤＡＲ（Laser Imaging Detection and Ranging）、カメラ、レーダ、等が挙げられる。

車両座標系は、車両１に固定され、車両１の移動と共に変化する相対座標系である。車両１における車両座標系の原点Ｏの位置は任意である。キャリブレーションパラメータＥは、車両座標系における外界センサ２２の設置位置及び設置方向を示す。つまり、キャリブレーションパラメータＥは、原点Ｏに対する外界センサ２２の並進回転移動量（回転行列＋平行移動量）を表す。

車両位置Ｐは、絶対座標系における車両１の絶対位置である。車両位置Ｐは、絶対座標系における車両座標系の原点Ｏの位置であると言うこともできる。絶対座標系は、例えば、緯度と経度により規定される。

車両１の走行中、ローカライズ処理は、車両位置Ｐを一定サイクル毎に推定する。便宜上、推定対象の時刻ｔ_ｋ及び車両位置Ｐ_ｋを、それぞれ、「対象時刻ｔ_ｋ」及び「対象車両位置Ｐ_ｋ」と呼ぶ。対象時刻ｔ_ｋにおける対象車両位置Ｐ_ｋを推定するために、一つ前の時刻ｔ_ｋ－１における車両位置Ｐ_ｋ－１が用いられる。便宜上、一つ前の時刻ｔ_ｋ－１及び車両位置Ｐ_ｋ－１を、それぞれ、「基準時刻ｔ_ｋ－１」及び「基準車両位置Ｐ_ｋ－１」と呼ぶ。

車両移動量Ｔ_{ｋ－１，ｋ}は、基準時刻ｔ_ｋ－１と対象時刻ｔ_ｋとの間の車両１の移動量（並進回転移動量）である。車両移動量Ｔ_{ｋ－１，ｋ}は、内界センサ２１による検出結果に基づいて算出可能である。例えば、車両移動量Ｔ_{ｋ－１，ｋ}は、基準時刻ｔ_ｋ－１と対象時刻ｔ_ｋとの間の期間において検出された車輪速及び操舵角の履歴に基づいて算出可能である。他の例として、車両移動量Ｔ_{ｋ－１，ｋ}は、ＧＰＳセンサによって検出される車両１の大まかな位置及び方位から算出されてもよい。

また、外界センサ２２を用いることにより、車両１の周囲に存在する１以上の特徴物ｊを認識することができる。典型的には、特徴物ｊは、静止物体である。特徴物ｊとしては、白線、ポール、電信柱、標識、看板、等が例示される。絶対座標系における特徴物ｊの絶対位置Ｆ_ｊは、既知であるとする。例えば、特徴物ｊの絶対位置Ｆ_ｊは、地図情報に登録されている。その一方で、時刻ｔ_ｋにおける外界センサ２２による認識結果に基づいて、外界センサ２２に対する特徴物ｊの相対位置Ｒ_ｊ，ｋが算出される。すなわち、時刻ｔ_ｋにおける１以上の特徴物ｊの各々の相対位置Ｒ_ｊ，ｋが算出される。

図３は、対象時刻ｔ_ｋにおける「内界推定車両位置ＰＩ_ｋ」及び「外界推定車両位置ＰＯ_ｊ，ｋ」を説明するための概念図である。内界推定車両位置ＰＩ_ｋは、基準時刻ｔ_ｋ－１における基準車両位置Ｐ_ｋ－１と内界センサ２１により得られる車両移動量Ｔ_{ｋ－１，ｋ}から算出（推定）される対象車両位置Ｐ_ｋである。つまり、内界推定車両位置ＰＩ_ｋは、基準車両位置Ｐ_ｋ－１と車両移動量Ｔ_{ｋ－１，ｋ}の関数で表される。一方、外界推定車両位置ＰＯ_ｊ，ｋは、特徴物ｊの絶対位置Ｆ_ｊ、外界センサ２２に対する特徴物ｊの相対位置Ｒ_ｊ，ｋ、及びキャリブレーションパラメータＥから算出（推定）される対象車両位置Ｐ_ｋである。つまり、外界推定車両位置ＰＯ_ｊ，ｋは、特徴物ｊの絶対位置Ｆ_ｊと相対位置Ｒ_ｊ，ｋ及びキャリブレーションパラメータＥの関数で表される。

内界推定車両位置ＰＩ_ｋと１以上の特徴物ｊに関する外界推定車両位置ＰＯ_ｊ，ｋとは必ずしも一致しない。よって、内界推定車両位置ＰＩ_ｋと１以上の特徴物ｊに関する外界推定車両位置ＰＯ_ｊ，ｋとを組み合わせることによって、対象時刻ｔ_ｋにおける対象車両位置Ｐ_ｋが決定される。例えば、１以上の特徴物ｊに関する外界推定車両位置ＰＯ_ｊ，ｋに最も整合するように内界推定車両位置ＰＩ_ｋを補正することによって、対象車両位置Ｐ_ｋが決定される。言い換えれば、内界推定車両位置ＰＩ_ｋと外界推定車両位置ＰＯ_ｊ，ｋに基づく評価関数を用いることによって、対象車両位置Ｐ_ｋが最適化される。尚、評価関数や最適化の手法は、周知であり、本実施の形態では特に限定されない。

推定された対象車両位置Ｐ_ｋは、次の時刻ｔ_ｋ＋１における基準車両位置として用いられる。

以上の処理が繰り返されることにより、図４に示されるように、車両１の走行中に車両位置Ｐがシーケンシャルに推定される。内界推定車両位置ＰＩ_ｋと１以上の特徴物ｊに関する外界推定車両位置ＰＯ_ｊ，ｋとを組み合わせることにより、例えばＧＰＳセンサにより検出される大まかな車両位置よりも高精度な車両位置Ｐが得られる。

３．走行軌跡推定処理
次に、本実施の形態に係る走行軌跡推定システム１００による走行軌跡推定処理について説明する。

３－１．コンセプト
走行軌跡推定処理は、車両１の過去の走行軌跡を推定する。車両１の過去の走行軌跡は、過去の連続する複数の時刻ｔ_１～ｔ_ｎのそれぞれにおける車両位置Ｐ_１～Ｐ_ｎの集合で与えられる。ここで、ｎは、２以上の整数である。走行軌跡推定処理は、過去の連続する複数の時刻ｔ_１～ｔ_ｎのそれぞれにおける車両位置Ｐ_１～Ｐ_ｎを推定する処理を含む。この処理を、上述の一般的なローカライズ処理と区別するため、以下「車両位置推定処理」と呼ぶ。

車両位置推定処理は、車両１の過去の走行実績（走行ログ）を示す「走行実績情報ＴＲＥＣ」に基づいて行われる。走行実績情報ＴＲＥＣは、「車両走行情報」と「外界認識情報」を含んでいる。車両走行情報は、車両１に搭載された内界センサ２１による検出結果を示す情報である。具体的には、車両走行情報は、車両１の車輪速、操舵角、ヨーレートといった走行状態、あるいは、ＧＰＳセンサによって検出される大まかな車両位置を含む。一方、外界認識情報は、車両１に搭載された外界センサ２２による認識結果を示す情報である。具体的には、外界認識情報は、外界センサ２２によって認識された特徴物ｊの情報を含む。外界認識情報は、外界センサ２２に対する特徴物ｊの相対位置Ｒ_ｊ，ｋを含んでいてもよい。

図５～図７は、本実施の形態に係る車両位置推定処理を説明するための概念図である。上述のローカライズ処理の場合と同様に、対象時刻ｔ_ｋにおける対象車両位置Ｐ_ｋは、基準時刻における基準車両位置に基づいて推定される。但し、基準時刻として、対象時刻ｔ_ｋよりも前の時刻ｔ_ｋ－１だけでなく、対象時刻ｔ_ｋよりも後の時刻ｔ_ｋ＋１も用いられる。過去の走行実績情報ＴＲＥＣが利用可能であるため、対象時刻ｔ_ｋよりも前の情報だけでなく、対象時刻ｔ_ｋよりも後の情報も利用可能なのである。

第１基準時刻ｔ_ｋ－１は、対象時刻ｔ_ｋよりも前の基準時刻である。第１基準車両位置Ｐ_ｋ－１は、第１基準時刻ｔ_ｋ－１における基準車両位置である。第１車両移動量Ｔ_{ｋ－１，ｋ}は、第１基準時刻ｔ_ｋ－１と対象時刻ｔ_ｋとの間の車両１の移動量である。ローカライズ処理の場合と同様に、第１車両移動量Ｔ_{ｋ－１，ｋ}は、走行実績情報ＴＲＥＣに含まれる車両走行情報に基づいて算出される。

第２基準時刻ｔ_ｋ＋１は、対象時刻ｔ_ｋよりも後の基準時刻である。第２基準車両位置Ｐ_ｋ＋１は、第２基準時刻ｔ_ｋ＋１における基準車両位置である。第２車両移動量Ｔ_{ｋ，ｋ＋１}は、第２基準時刻ｔ_ｋ＋１と対象時刻ｔ_ｋとの間の車両１の移動量である。ローカライズ処理の場合と同様に、第２車両移動量Ｔ_{ｋ＋１，ｋ}は、走行実績情報ＴＲＥＣに含まれる車両走行情報に基づいて算出される。

図６は、対象時刻ｔ_ｋにおける内界推定車両位置ＰＩ_ｋ及び外界推定車両位置ＰＯ_ｊ，ｋを説明するための概念図である。第１内界推定車両位置ＰＩＡ_ｋは、第１基準時刻ｔ_ｋ－１における第１基準車両位置Ｐ_ｋ－１と第１車両移動量Ｔ_{ｋ－１，ｋ}から算出（推定）される対象車両位置Ｐ_ｋである。一方、第２内界推定車両位置ＰＩＢ_ｋは、第２基準時刻ｔ_ｋ＋１における第２基準車両位置Ｐ_ｋ＋１と第２車両移動量Ｔ_{ｋ，ｋ＋１}から算出（推定）される対象車両位置Ｐ_ｋである。内界推定車両位置ＰＩ_ｋは、第１内界推定車両位置ＰＩＡ_ｋと第２内界推定車両位置ＰＩＢ_ｋを組み合わせることにより算出される。例えば、内界推定車両位置ＰＩ_ｋは、第１内界推定車両位置ＰＩＡ_ｋと第２内界推定車両位置ＰＩＢ_ｋとの中間位置である。このように、内界推定車両位置ＰＩ_ｋは、第１基準車両位置Ｐ_ｋ－１、第１車両移動量Ｔ_{ｋ－１，ｋ}、第２基準車両位置Ｐ_ｋ＋１、及び第２車両移動量Ｔ_{ｋ，ｋ＋１}の関数で表される。

外界推定車両位置ＰＯ_ｊ，ｋは、上述のローカライズ処理の場合と同様である。つまり、外界推定車両位置ＰＯ_ｊ，ｋは、特徴物ｊの絶対位置Ｆ_ｊ、外界センサ２２に対する特徴物ｊの相対位置Ｒ_ｊ，ｋ、及びキャリブレーションパラメータＥから算出（推定）される対象車両位置Ｐ_ｋである。外界推定車両位置ＰＯ_ｊ，ｋは、走行実績情報ＴＲＥＣに含まれる外界認識情報に基づいて算出される。

そして、上述のローカライズ処理の場合と同様に、内界推定車両位置ＰＩ_ｋと１以上の特徴物ｊに関する外界推定車両位置ＰＯ_ｊ，ｋとを組み合わせることによって、対象時刻ｔ_ｋにおける対象車両位置Ｐ_ｋが決定される。例えば、１以上の特徴物ｊに関する外界推定車両位置ＰＯ_ｊ，ｋに最も整合するように内界推定車両位置ＰＩ_ｋを補正することによって、対象車両位置Ｐ_ｋが決定される。言い換えれば、内界推定車両位置ＰＩ_ｋと外界推定車両位置ＰＯ_ｊ，ｋに基づく評価関数を用いることによって、対象車両位置Ｐ_ｋが最適化される。

図７は、車両位置Ｐの全体最適化を概念的に示している。車両位置推定処理の場合、過去の走行実績情報ＴＲＥＣが利用可能であり、複数の時刻ｔ_１～ｔ_ｎに対する車両移動量Ｔ_１，２～Ｔ_{ｎ－１，ｎ}が全て判明している。従って、図７に示されるように、複数の時刻ｔ_１～ｔ_ｎを“並列的”に対象時刻ｔ_ｋとして設定して車両位置推定処理を一括して実行することも可能である。すなわち、複数の時刻ｔ_１～ｔ_ｎのそれぞれにおける複数の対象車両位置Ｐ_１～Ｐ_ｎを一括して最適化することも可能である。このような全体最適化は、図４で示されたシーケンシャルなローカライズ処理とは対照的である。

複数の時刻ｔ_１～ｔ_ｎのそれぞれにおける車両位置Ｐ_１～Ｐ_ｎの初期値は、走行実績情報ＴＲＥＣに含まれる車両走行情報から得られる。例えば、ＧＰＳセンサによって検出された大まかな車両位置Ｐ_１～Ｐ_ｎが初期値として設定される。他の例として、ＧＰＳセンサによって検出された車両位置Ｐ_１に車両移動量Ｔ_１，２～Ｔ_{ｎ－１，ｎ}を加算していくことによって、車両位置Ｐ_１～Ｐ_ｎの初期値が設定されてもよい。車両位置Ｐ_１の代わりに別の車両位置Ｐ_ｘが起点として用いられてもよい。

走行軌跡推定システム１００は、車両位置Ｐ_１～Ｐ_ｎの初期値を設定した後、上述の車両位置推定処理を繰り返し実行する。前回の車両位置推定処理によって推定された複数の対象車両位置Ｐ_１～Ｐ_ｎが、今回の車両位置推定処理における車両位置Ｐ_１～Ｐ_ｎ（第１基準車両位置Ｐ_ｋ－１や第２基準車両位置Ｐ_ｋ＋１）として設定される。その結果、車両位置推定処理が実行されるたびに、車両位置Ｐ_１～Ｐ_ｎが更新されていく。車両位置推定処理が実行されるたびに車両位置Ｐ_１～Ｐ_ｎは変化するが、その変化量は次第に小さくなる。これは「収束計算」と呼ばれる。車両位置Ｐ_１～Ｐ_ｎが収束することは、車両位置Ｐ_１～Ｐ_ｎの精度が向上していることを意味する。

車両位置推定処理は、所定の条件が満たされるまで、有限回数繰り返し実行される。例えば、前回の車両位置推定処理において推定された複数の対象車両位置Ｐ_１～Ｐ_ｎと今回の車両位置推定処理において推定された複数の対象車両位置Ｐ_１～Ｐ_ｎとの間の変化量ΔＰは、下記式（１）で表される。式（１）において、ΔＰ_ｉ（ｉ＝１～ｎ）は、前回の車両位置推定処理において推定された対象車両位置Ｐ_ｉと今回の車両位置推定処理において推定された対象車両位置Ｐ_ｉとの間の変化量である。この変化量ΔＰが所定の閾値未満になるまで、車両位置推定処理が繰り返し実行される。

このようにして推定された複数の時刻ｔ_１～ｔ_ｎのそれぞれにおける対象車両位置Ｐ_１～Ｐ_ｎの集合が、「推定走行軌跡ＴＲｅ」である。

３－２．効果
以上に説明されたように、本実施の形態によれば、走行実績情報ＴＲＥＣに基づいて車両位置推定処理が実行され、時刻ｔ_１～ｔ_ｎのそれぞれにおける車両位置Ｐ_１～Ｐ_ｎ、すなわち、推定走行軌跡ＴＲｅが推定される。車両位置推定処理では、対象時刻ｔ_ｋよりも前の時刻ｔ_ｋ－１だけでなく、対象時刻ｔ_ｋよりも後の時刻ｔ_ｋ＋１も基準時刻として用いられる。すなわち、一般的なローカライズ処理と比較して、制約条件が増える。従って、車両位置Ｐ_１～Ｐ_ｎ、すなわち、推定走行軌跡ＴＲｅの推定精度が向上する。

また、本実施の形態によれば、車両位置推定処理を繰り返し実行することも可能である。車両位置推定処理が実行されるたびに、車両位置Ｐ_１～Ｐ_ｎは更新され、その推定精度は向上していく。すなわち、車両位置推定処理を繰り返し実行することによって、推定走行軌跡ＴＲｅの推定精度を更に向上させることが可能である。尚、上記の通り、制約条件が増えるため、車両位置Ｐ_１～Ｐ_ｎは収束しやすい。

更に、本実施の形態によれば、図７で示されたように、複数の時刻ｔ_１～ｔ_ｎを並列的に対象時刻ｔ_ｋとして設定して車両位置推定処理を実行することも可能である。すなわち、複数の時刻ｔ_１～ｔ_ｎのそれぞれにおける複数の車両位置Ｐ_１～Ｐ_ｎを一括して最適化することも可能である。このような全体最適化により、車両位置推定処理がより効率化され、また、車両位置Ｐ_１～Ｐ_ｎの推定精度もより向上する。

このように、本実施の形態によれば、実際の走行軌跡ＴＲａを高精度に再現する推定走行軌跡ＴＲｅを効率的に取得することが可能となる。

３－３．キャリブレーションパラメータの推定
上述の通り、キャリブレーションパラメータＥは、車両座標系における外界センサ２２の設置位置及び設置方向を示す。外界センサ２２が車両１に取り付けられるとき、キャリブレーションパラメータＥが一意に決まる。上述のローカライズ処理においては、キャリブレーションパラメータＥとして、予め登録された所定の設定値が用いられる。

しかしながら、外界センサ２２が車両１に取り付けられた後、外界センサ２２の軸ズレ等が発生する可能性もある。外界センサ２２の軸ズレ等が発生した場合、実際のキャリブレーションパラメータＥは、所定の設定値から乖離する。言い換えれば、キャリブレーションパラメータＥの設定値が実状を反映しなくなる。その場合、図８に示されるように、異なる時刻において同一の特徴物ｊが外界センサ２２によって認識されていても、その同一の特徴物ｊが異なる絶対位置に存在するかのように見えてしまう。このことは、外界推定車両位置ＰＯ_ｊ，ｋの精度の低下、ひいては、ローカライズ処理の精度の低下を招く。

本実施の形態に係る車両位置推定処理によれば、最新のキャリブレーションパラメータＥを推定することが可能である。具体的には、車両位置推定処理において、キャリブレーションパラメータＥは、所定の設定値ではなく一つの変数として扱われる。そして、複数の対象車両位置Ｐ_１～Ｐ_ｎと共にキャリブレーションパラメータＥも同時に最適化（推定）される。車両位置推定処理が実行されるたびに、車両位置Ｐ_１～Ｐ_ｎと共にキャリブレーションパラメータＥの推定精度が向上していく。

キャリブレーションパラメータＥの所定の設定値が実際値から乖離している場合、その所定の設定値をそのまま用いることは、車両位置Ｐ_１～Ｐ_ｎの推定精度の低下を招く。一方、キャリブレーションパラメータＥを変数として設定し、車両位置Ｐ_１～Ｐ_ｎと共にキャリブレーションパラメータＥも推定することにより、車両位置Ｐ_１～Ｐ_ｎの推定精度が更に向上する。

また、キャリブレーションパラメータＥの推定値を所定の設定値と比較することによって、キャリブレーションパラメータＥの異常、すなわち、外界センサ２２の軸ズレを検知することも可能である。外界センサ２２の軸ズレを解消する、あるいは、キャリブレーションパラメータＥの設定値を最新の推定値に更新することによって、ローカライズ処理の精度を回復させることも可能である。

以下、本実施の形態に係る車両制御システム１０及び走行軌跡推定システム１００について更に詳しく説明する。

４．車両制御システム
４－１．構成例
図９は、本実施の形態に係る車両制御システム１０の構成例を示すブロック図である。車両制御システム１０は、センサ２０、通信装置３０、走行装置４０、及び制御装置５０を備えている。

センサ２０は、内界センサ２１と外界センサ２２を含んでいる。内界センサ２１は、車両１の走行状態あるいは位置を検出する。内界センサ２１の例としては、車輪速センサ、操舵角センサ、加速度センサ、ヨーレートセンサ、ＧＰＳセンサ、等が挙げられる。外界センサ２２は、車両１の周囲の状況を認識する。外界センサ２２としては、ＬＩＤＡＲ、カメラ、レーダ、等が挙げられる。

通信装置３０は、車両制御システム１０の外部と通信を行う。例えば、通信装置３０は、走行軌跡推定システム１００と通信を行う。通信方式は、有線通信であってもよいし、無線通信であってもよい。

走行装置４０は、操舵装置、駆動装置、及び制動装置を含んでいる。操舵装置は、車輪を転舵する。例えば、操舵装置は、パワーステアリング（EPS: Electric Power Steering）装置を含んでいる。駆動装置は、駆動力を発生させる動力源である。駆動装置としては、エンジン、電動機、インホイールモータ、等が例示される。制動装置は、制動力を発生させる。

制御装置５０は、車両１を制御する。制御装置５０は、１又は複数のプロセッサ５１（以下、単にプロセッサ５１と呼ぶ）と１又は複数の記憶装置５２（以下、単に記憶装置５２と呼ぶ）を含んでいる。プロセッサ５１は、各種処理を実行する。例えば、プロセッサ５１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を含んでいる。記憶装置５２は、各種情報を格納する。記憶装置５２としては、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、等が例示される。プロセッサ５１がコンピュータプログラムである制御プログラムを実行することにより、プロセッサ５１（制御装置５０）による各種処理が実現される。制御プログラムは、記憶装置５２に格納されている、あるいは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されている。制御装置５０は、１又は複数のＥＣＵ（Electronic Control Unit）を含んでいてもよい。制御装置５０の一部は、車両１の外部の情報処理装置であってもよい。その場合、制御装置５０の一部は、車両１と通信を行い、車両１をリモートで制御する。

記憶装置５２は、車両走行情報６０、外界認識情報７０、特徴物位置情報ＭＡＰ、等を格納する。

車両走行情報６０は、内界センサ２１によって検出される情報であり、車両１の走行状態あるいは位置を含む。車両１の走行状態の例としては、車輪速、操舵角、加速度、ヨーレート、等が挙げられる。また、ここでの車両１の位置は、ＧＰＳセンサによって得られる大まかな車両位置である。

外界認識情報７０は、外界センサ２２によって認識される情報である。外界認識情報７０は、車両１の周囲の物体に関する物体情報を含む。車両１の周囲の物体としては、歩行者、他車両（先行車両、駐車車両、等）、特徴物ｊ、等が例示される。特に、外界認識情報７０は、外界センサ２２によって認識される特徴物ｊに関する物体情報を含む。特徴物ｊに関する物体情報は、外界センサ２２に対する特徴物ｊの相対位置Ｒ_ｊ，ｋを含んでいてもよい。

特徴物位置情報ＭＡＰは、絶対座標系における特徴物ｊの設置位置（絶対位置Ｆ_ｊ）を示す。典型的には、特徴物ｊは、静止物体である。特徴物ｊとしては、白線、ポール、電信柱、標識、看板、等が例示される。特徴物位置情報ＭＡＰは、予め作成される。特徴物位置情報ＭＡＰは、地図情報に含まれていてもよい。プロセッサ５１は、地図データベースから、必要なエリアの地図情報を取得する。地図データベースは、車両１に搭載されている所定の記憶装置に格納されていてもよいし、車両１の外部の管理サーバに格納されていてもよい。

４－２．ローカライズ処理
車両１の走行中、プロセッサ５１は、車両位置Ｐを推定するローカライズ処理を行う。より詳細には、プロセッサ５１は、車両走行情報６０、外界認識情報７０、及び特徴物位置情報ＭＡＰに基づいて、ローカライズ処理を行う（図２～図４参照）。ローカライズ結果情報ＬＯＣは、ローカライズ処理によって推定される車両位置Ｐを示す。ローカライズ結果情報ＬＯＣは、記憶装置５２に格納される。

４－３．通信処理
プロセッサ５１は、通信装置３０を介して、走行軌跡推定システム１００と通信を行う。例えば、通信装置３０は、車両走行情報６０と外界認識情報７０を走行軌跡推定システム１００に送信する。通信装置３０は、ローカライズ結果情報ＬＯＣを走行軌跡推定システム１００に送信してもよい。走行軌跡推定システム１００への情報の送信は、車両１の走行中にリアルタイムに行われてもよいし、車両１の待機中に行われてもよい。

４－４．車両走行制御
プロセッサ５１は、車両１の走行を制御する車両走行制御を実行する。車両走行制御は、操舵制御、加速制御、及び減速制御を含む。プロセッサ５１は、走行装置４０（操舵装置、駆動装置、制動装置）を制御することによって車両走行制御を実行する。

車両走行制御の例としては、自動運転制御、運転支援制御、等が挙げられる。自動運転制御は、車両１の自動運転を制御する。運転支援制御としては、リスク回避制御、車線維持制御（LKA: Lane Keep Assist）、等が挙げられる。リスク回避制御は、車両１と物体との衝突リスクを低減するために操舵制御と減速制御のうち少なくとも一方を行う。車線維持制御は、車両１を走行車線に沿って走行させる。

典型的には、プロセッサ５１は、車両１の目標軌跡（目標トラジェクトリ）ＴＲｔを生成する。目標軌跡ＴＲｔは、地図情報、ローカライズ結果情報ＬＯＣ（車両位置）、外界認識情報７０（物体情報）、等に基づいて生成される。例えば、目標軌跡ＴＲｔは、車線の中心位置に沿うように生成される。目標軌跡ＴＲｔは、車両１の目標位置の集合である。目標位置毎に目標速度が設定されてもよい。プロセッサ５１は、車両１が目標軌跡ＴＲｔに追従するように車両走行制御（軌跡追従制御）を実行する。

５．走行軌跡推定システム
５－１．構成例
図１０は、本実施の形態に係る走行軌跡推定システム１００の構成例を示すブロック図である。走行軌跡推定システム１００は、通信装置１１０、入出力装置１２０、及び情報処理装置１３０を含んでいる。

通信装置１１０は、外部との通信を行う。例えば、通信装置１１０は、車両１の車両制御システム１０と通信を行う。通信方式は、有線通信であってもよいし、無線通信であってもよい。

入出力装置１２０は、走行軌跡推定システム１００のオペレータから情報を受け付け、また、オペレータに情報を提供するためのインタフェースである。入力装置としては、キーボード、マウス、タッチパネル、等が例示される。出力装置としては、表示装置、スピーカ、等が例示される。

情報処理装置１３０は、各種情報処理を行う。情報処理装置１３０は、１又は複数のプロセッサ１３１（以下、単にプロセッサ１３１と呼ぶ）と１又は複数の記憶装置１３２（以下、単に記憶装置１３２と呼ぶ）を含んでいる。プロセッサ１３１は、各種処理を実行する。例えば、プロセッサ１３１は、ＣＰＵを含んでいる。記憶装置１３２は、各種情報を格納する。記憶装置１３２としては、揮発性記憶装置、不揮発性記憶装置、ＨＤＤ、ＳＳＤ、等が例示される。プロセッサ１３１がコンピュータプログラムである「走行軌跡推定プログラムＰＲＯＧ」を実行することによって、情報処理装置１３０の機能が実現される。走行軌跡推定プログラムＰＲＯＧは、記憶装置１３２に格納される。走行軌跡推定プログラムＰＲＯＧは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。走行軌跡推定プログラムＰＲＯＧは、ネットワーク経由で提供されてもよい。

記憶装置１３２は、走行実績情報ＴＲＥＣ、特徴物位置情報ＭＡＰ、走行軌跡情報ＴＲＡＪ、比較対象情報ＣＯＭＰ、等を格納する。

走行実績情報ＴＲＥＣは、車両１の過去の走行実績を示す。走行実績情報ＴＲＥＣは、車両１の走行中に取得された上記の車両走行情報６０及び外界認識情報７０を含む。走行実績情報ＴＲＥＣは、更に、ローカライズ結果情報ＬＯＣを含んでいてもよい。プロセッサ１３１は、通信装置１１０を介して、車両制御システム１０から走行実績情報ＴＲＥＣを受け取る。車両制御システム１０から走行軌跡推定システム１００への走行実績情報ＴＲＥＣの伝送は、車両１の走行中にリアルタイムに行われてもよいし、車両１の待機中に行われてもよい。

特徴物位置情報ＭＡＰは、絶対座標系における特徴物ｊの設置位置（絶対位置Ｆ_ｊ）を示す。この特徴物位置情報ＭＡＰは、車両制御システム１０によるローカライズ処理において利用されるものと同様である。

走行軌跡情報ＴＲＡＪは、走行軌跡推定処理によって推定される推定走行軌跡ＴＲｅを示す。推定走行軌跡ＴＲｅは、実際の走行軌跡ＴＲａを高精度に再現する。

比較対象情報ＣＯＭＰは、後述の走行軌跡評価処理において用いられる。比較対象情報ＣＯＭＰの例は後述される。

５－２．走行軌跡推定システムによる処理
図１１は、本実施の形態に係る走行軌跡推定システム１００（プロセッサ１３１）による処理を説明するためのブロック図である。走行軌跡推定システム１００は、機能ブロックとして、走行軌跡推定部２００、走行軌跡評価部３００、及び警告部４００を含んでいる。これら機能ブロックは、プロセッサ１３１が走行軌跡推定プログラムＰＲＯＧを実行することにより実現される。

図１２は、本実施の形態に係る走行軌跡推定システム１００（プロセッサ１３１）による処理を示すフローチャートである。

５－２－１．情報取得処理（ステップＳ１００）
ステップＳ１００において、走行軌跡推定部２００は、走行実績情報ＴＲＥＣと特徴物位置情報ＭＡＰを取得する。

５－２－２．走行軌跡推定処理（ステップＳ２００）
ステップＳ２００において、走行軌跡推定部２００は、車両１の走行軌跡を推定する走行軌跡推定処理を実行する。より詳細には、走行軌跡推定部２００は、走行実績情報ＴＲＥＣ及び特徴物位置情報ＭＡＰに基づいて走行軌跡推定処理を行う。走行軌跡情報ＴＲＡＪは、走行軌跡推定処理によって推定される推定走行軌跡ＴＲｅを示す。

図１３は、本実施の形態に係る走行軌跡推定処理（ステップＳ２００）を示すフローチャートである。

ステップＳ２１０において、走行軌跡推定部２００は、複数の時刻ｔ_１～ｔ_ｎのそれぞれにおける車両位置Ｐ_１～Ｐ_ｎの初期設定を行う。より詳細には、走行軌跡推定部２００は、走行実績情報ＴＲＥＣに含まれる車両走行情報６０に基づいて、車両位置Ｐ_１～Ｐ_ｎの初期値を設定する。例えば、ＧＰＳセンサによって検出された大まかな車両位置Ｐ_１～Ｐ_ｎが初期値として設定される。他の例として、ＧＰＳセンサによって検出された車両位置Ｐ_１に車両移動量Ｔ_１，２～Ｔ_{ｎ－１，ｎ}を加算していくことによって、車両位置Ｐ_１～Ｐ_ｎの初期値が設定されてもよい。車両位置Ｐ_１の代わりに別の車両位置Ｐ_ｘが起点として用いられてもよい。

ステップＳ２２０において、走行軌跡推定部２００は、走行実績情報ＴＲＥＣ及び特徴物位置情報ＭＡＰに基づいて、車両位置Ｐ_１～Ｐ_ｎを推定する車両位置推定処理を行う（図５～図７参照）。

より詳細には、ステップＳ２２１において、走行軌跡推定部２００は、走行実績情報ＴＲＥＣに含まれる車両走行情報６０に基づいて、第１車両移動量Ｔ_{ｋ－１，ｋ}と第２車両移動量Ｔ_{ｋ，ｋ＋１}を取得する。また、走行軌跡推定部２００は、走行実績情報ＴＲＥＣに含まれる外界認識情報７０に基づいて、対象時刻ｔ_ｋにおいて認識された特徴物ｊの相対位置Ｒ_ｊ，ｋを取得する。

ステップＳ２２２において、走行軌跡推定部２００は、第１基準車両位置Ｐ_ｋ－１、第１車両移動量Ｔ_{ｋ－１，ｋ}、第２基準車両位置Ｐ_ｋ＋１、及び第２車両移動量Ｔ_{ｋ，ｋ＋１}に基づいて、内界推定車両位置ＰＩ_ｋを算出する。また、走行軌跡推定部２００は、特徴物位置情報ＭＡＰで示される特徴物ｊの絶対位置Ｆ_ｊ、特徴物ｊの相対位置Ｒ_ｊ，ｋ、及びキャリブレーションパラメータＥに基づいて、外界推定車両位置ＰＯ_ｊ，ｋを算出する。

ステップＳ２２３において、走行軌跡推定部２００は、内界推定車両位置ＰＩ_ｋと１以上の特徴物ｊに関する外界推定車両位置ＰＯ_ｊ，ｋとを組み合わせることによって、対象時刻ｔ_ｋにおける対象車両位置Ｐ_ｋを推定する。このとき、走行軌跡推定部２００は、複数の時刻ｔ_１～ｔ_ｎを並列的に対象時刻ｔ_ｋとして設定し、複数の時刻ｔ_１～ｔ_ｎのそれぞれにおける複数の対象車両位置Ｐ_１～Ｐ_ｎを一括して推定（最適化）してもよい（図７参照）。また、走行軌跡推定部２００は、キャリブレーションパラメータＥも変数として設定し、複数の対象車両位置Ｐ_１～Ｐ_ｎと共にキャリブレーションパラメータＥを推定してもよい（上述のセクション３－３参照）。

ステップＳ２３０において、走行軌跡推定部２００は、前回の車両位置推定処理において推定された複数の対象車両位置Ｐ_１～Ｐ_ｎと今回の車両位置推定処理において推定された複数の対象車両位置Ｐ_１～Ｐ_ｎとの間の変化量ΔＰを算出する。変化量ΔＰは、例えば、上記式（１）で表される。そして、走行軌跡推定部２００は、変化量ΔＰを所定の閾値と比較する。

変化量ΔＰが所定の閾値以上である場合（ステップＳ２３０；Ｎｏ）、処理は、ステップＳ２４０に進む。ステップＳ２４０において、車両位置Ｐ_１～Ｐ_ｎが更新される。つまり、今回のステップＳ２２０において推定された複数の対象車両位置Ｐ_１～Ｐ_ｎが、最新の車両位置Ｐ_１～Ｐ_ｎ（第１基準車両位置Ｐ_ｋ－１や第２基準車両位置Ｐ_ｋ＋１）として設定される。そして、処理は、ステップＳ２２０（車両位置推定処理）に戻る。

変化量ΔＰが所定の閾値未満になるまで、車両位置推定処理が繰り返し実行される。変化量ΔＰが所定の閾値未満になると（ステップＳ２３０；Ｙｅｓ）、処理は、ステップＳ２５０に進む。ステップＳ２５０において、走行軌跡推定部２００は、推定された複数の対象車両位置Ｐ_１～Ｐ_ｎの集合を推定走行軌跡ＴＲｅとして決定する。走行軌跡情報ＴＲＡＪは、推定走行軌跡ＴＲｅを示す。

５－２－３．走行軌跡評価処理（ステップＳ３００）
ステップＳ３００において、走行軌跡評価部３００は、走行軌跡情報ＴＲＡＪで示される推定走行軌跡ＴＲｅを評価する「走行軌跡評価処理」を実行する。ここで、走行軌跡評価部３００は、必要に応じて比較対象情報ＣＯＭＰを用いる。走行軌跡評価処理の様々な例は後述される。

ステップＳ３５０において、走行軌跡評価部３００は、走行軌跡評価処理の結果が警告条件を満たすか否かを判定する。警告条件の様々な例は後述される。走行軌跡評価処理の結果が警告条件を満たさない場合（ステップＳ３５０；Ｎｏ）、今回の処理は終了する。一方、走行軌跡評価処理の結果が警告条件を満たす場合（ステップＳ３５０；Ｙｅｓ）、処理はステップＳ４００に進む。

５－２－４．警告処理（ステップＳ４００）
ステップＳ４００において、警告部４００は、警告を出力する。例えば、警告部４００は、入出力装置１２０の出力装置を用いて、走行軌跡推定システム１００のオペレータに対して警告を出力する。他の例として、警告部４００は、通信装置１１０を介して車両制御システム１０と通信を行い、車両制御システム１０を介して車両１のユーザに警告を出力してもよい。

警告の内容としては様々な例が考えられる。例えば、警告は、走行軌跡評価処理において検知された異常の内容を示す。他の例として、警告は、車両１の自動運転の一時停止を要求してもよい。更に他の例として、警告は、車両１のセンサ２０等の点検を要求してもよい。

５－３．走行軌跡評価処理の様々な例
以下、本実施の形態に係る走行軌跡評価処理の様々な例について説明する。

５－３－１．第１の例
第１の例において、走行軌跡評価部３００は、推定走行軌跡ＴＲｅが「蛇行」を含むか否かを判定する。ここで、蛇行とは、車両１が走行した走行車線が蛇行していないにも関わらず、推定走行軌跡ＴＲｅが蛇行していることを意味する。車両１が走行した車線の形状は、地図情報から得られる。比較対象情報ＣＯＭＰは、地図情報で示される車線形状を含む。警告条件は、「推定走行軌跡ＴＲｅが蛇行を含むこと」である。

５－３－２．第２の例
第２の例において、走行軌跡評価部３００は、推定走行軌跡ＴＲｅが「異常曲率」を含むか否かを判定する。ここで、異常曲率とは、所定の曲率閾値を超える推定走行軌跡ＴＲｅの曲率を意味する。比較対象情報ＣＯＭＰは、所定の曲率閾値を含む。警告条件は、「推定走行軌跡ＴＲｅが異常曲率を含むこと」である。

５－３－３．第３の例
図１４は、走行軌跡評価処理（ステップＳ３００）の第３の例を説明するための概念図である。第３の例において、走行軌跡評価部３００は、車両制御システム１０による軌跡追従制御の性能（精度）を評価する。

具体的には、走行軌跡評価部３００は、推定走行軌跡ＴＲｅと目標軌跡ＴＲｔ（理想経路）との間の誤差を算出する。つまり、比較対象情報ＣＯＭＰは、目標軌跡ＴＲｔ（理想経路）を含む。推定走行軌跡ＴＲｅと目標軌跡ＴＲｔとの間の誤差は、例えば、推定車両位置ＰＥ_ｋと目標軌跡ＴＲｔとの間の最短距離である。推定車両位置ＰＥ_ｋは、走行軌跡推定処理によって推定された時刻ｔ_ｋにおける車両位置Ｐ_ｋであり、走行軌跡情報ＴＲＡＪから得られる。

警告条件は、例えば、推定走行軌跡ＴＲｅと目標軌跡ＴＲｔとの間の誤差が所定の閾値を超えることである。

他の例として、過去の統計情報が考慮されてもよい。例えば、図１５は、車両１が所定の周回コース上を走行する場合を示している。推定走行軌跡ＴＲｅと目標軌跡ＴＲｔとの間の誤差が、周回コース上の位置毎に蓄積される。典型的には、軌跡追従制御が正常である期間の誤差が、周回コース上の位置毎に蓄積される。誤差平均値ａｖｅは、蓄積された誤差の分布の平均値であり、周回コース上の位置毎に算出される。

例えば、走行軌跡評価部３００は、今回推定された推定走行軌跡ＴＲｅと目標軌跡ＴＲｔとの間の誤差を、位置毎に誤差平均値ａｖｅと比較する。警告条件は、「今回の誤差が誤差平均値ａｖｅから一定値以上離れている位置が、周回コース上で一定割合以上存在すること」である。一定値として、蓄積された誤差の分布の３σが用いられてもよい。

他の例として、位置毎の誤差平均値ａｖｅを周回コース全体にわたって平均した「全体誤差平均値ａｖｅ＿ｔ」が用いられてもよい。この場合、走行軌跡評価部３００は、今回推定された推定走行軌跡ＴＲｅに関する誤差についても、周回コース全体にわたって平均値を求める。警告条件は、「今回の誤差の平均値が全体誤差平均値ａｖｅ＿ｔから一定値以上離れていること」である。

軌跡追従制御の性能の低下は、走行装置４０（特に操舵装置）の不調、及び／あるいは、ローカライズ処理の精度の低下に起因する。警告が出力された場合、オペレータあるいは車両１のユーザは、走行装置４０やセンサ２０の点検を検討することができる。

５－３－４．第４の例
図１６は、走行軌跡評価処理（ステップＳ３００）の第４の例を説明するための概念図である。第４の例において、走行軌跡評価部３００は、車両制御システム１０によるローカライズ処理の精度を評価する。

具体的には、走行軌跡評価部３００は、推定走行軌跡ＴＲｅとローカライズ処理によって推定された車両位置とを比較する。つまり、比較対象情報ＣＯＭＰは、ローカライズ結果情報ＬＯＣを含む。ローカライズ結果位置ＰＬ_ｋは、車両１の走行中にローカライズ処理によって推定された時刻ｔ_ｋにおける車両位置Ｐ_ｋであり、ローカライズ結果情報ＬＯＣから得られる。一方、推定車両位置ＰＥ_ｋは、走行軌跡推定処理によって推定された時刻ｔ_ｋにおける車両位置Ｐ_ｋであり、走行軌跡情報ＴＲＡＪから得られる。走行軌跡評価部３００は、推定車両位置ＰＥ_ｋとローカライズ結果位置ＰＬ_ｋとの間の誤差を算出する。図１６に示されるように、推定車両位置ＰＥ_ｋとローカライズ結果位置ＰＬ_ｋとの間の誤差は、縦誤差と横誤差を含む。

警告条件は、例えば、推定車両位置ＰＥ_ｋとローカライズ結果位置ＰＬ_ｋとの間の縦誤差及び横誤差の少なくとも一方が所定の閾値を超えることである。

他の例として、図１５で示されたような過去の統計情報が考慮されてもよい。この場合、統計情報は、縦誤差と横誤差の各々について蓄積される。統計情報に基づく警告条件は、上述の第３の例において説明されたものと同様である。

ローカライズ処理の精度の低下は、センサ２０（内界センサ２１、外界センサ２２）の異常、及び／あるいは、ローカライズアルゴリズムの不調に起因する。警告が出力された場合、オペレータあるいは車両１のユーザは、センサ２０の点検やローカライズアルゴリズムの更新を検討することができる。

５－３－５．第５の例
図１７は、走行軌跡評価処理（ステップＳ３００）の第５の例を説明するための概念図である。第５の例において、走行軌跡評価部３００は、内界センサ２１の精度を評価する。

具体的には、走行軌跡評価部３００は、外界認識情報７０を用いることなく、車両走行情報６０だけに基づいて、複数の時刻ｔ_１～ｔ_ｎのそれぞれにおける複数の車両位置Ｐ_１～Ｐ_ｎを算出する。車両走行情報６０だけから算出される車両位置Ｐ_１～Ｐ_ｎを、便宜上、「比較車両位置ＰＣ_１～ＰＣ_ｎ」と呼ぶ。比較車両位置ＰＣ_１～ＰＣ_ｎは、上述の走行軌跡推定処理における車両位置Ｐ_１～Ｐ_ｎの初期値と同等である。例えば、比較車両位置ＰＣ_１～ＰＣ_ｎは、ＧＰＳセンサによって検出された大まかな車両位置である。他の例として、ＧＰＳセンサによって検出された車両位置Ｐ_１に車両移動量Ｔ_１，２～Ｔ_{ｎ－１，ｎ}を加算していくことによって、比較車両位置ＰＣ_１～ＰＣ_ｎが算出されてもよい。車両位置Ｐ_１の代わりに別の車両位置Ｐ_ｘが起点として用いられてもよい。

そして、走行軌跡評価部３００は、推定走行軌跡ＴＲｅと比較車両位置ＰＣ_１～ＰＣ_ｎとを比較する。つまり、比較対象情報ＣＯＭＰは、車両走行情報６０から算出される比較車両位置ＰＣ_１～ＰＣ_ｎを含む。推定車両位置ＰＥ_ｋは、走行軌跡推定処理によって推定された時刻ｔ_ｋにおける車両位置Ｐ_ｋであり、走行軌跡情報ＴＲＡＪから得られる。走行軌跡評価部３００は、推定車両位置ＰＥ_ｋと比較車両位置ＰＣ_ｋとの間の誤差を算出する。

図１７に示されるように、推定車両位置ＰＥ_ｋと比較車両位置ＰＣ_ｋとの間の誤差は、「車両移動量誤差」と「角度誤差」により規定されてもよい。推定車両移動量ＴＥ_{ｋ－１，ｋ}は、推定車両位置ＰＥ_ｋ－１と推定車両位置ＰＥ_ｋとの間の車両移動量である。推定車両移動量ＴＥ_{ｋ，ｋ＋１}は、推定車両位置ＰＥ_ｋと推定車両位置ＰＥ_ｋ＋１との間の車両移動量である。推定角度ＤＥ_ｋは、推定車両移動量ＴＥ_{ｋ－１，ｋ}と推定車両移動量ＴＥ_{ｋ，ｋ＋１}のそれぞれを表すベクトル間の角度である。一方、比較車両移動量ＴＣ_{ｋ－１，ｋ}は、比較車両位置ＰＣ_ｋ－１と比較車両位置ＰＣ_ｋとの間の車両移動量である。比較車両移動量ＴＣ_{ｋ，ｋ＋１}は、比較車両位置ＰＣ_ｋと比較車両位置ＰＣ_ｋ＋１との間の車両移動量である。比較角度ＤＣ_ｋは、比較車両移動量ＴＣ_{ｋ－１，ｋ}と比較車両移動量ＴＣ_{ｋ，ｋ＋１}のそれぞれを表すベクトル間の角度である。車両移動量誤差は、推定車両移動量ＴＥ_{ｋ－１，ｋ}と比較車両移動量ＴＣ_{ｋ－１，ｋ}との間の誤差と、推定車両移動量ＴＥ_{ｋ，ｋ＋１}と比較車両移動量ＴＣ_{ｋ，ｋ＋１}との間の誤差を含む。角度誤差は、推定角度ＤＥ_ｋと比較角度ＤＣ_ｋとの間の誤差である。

警告条件は、例えば、推定車両位置ＰＥ_ｋと比較車両位置ＰＣ_ｋとの間の誤差が所定の閾値を超えることである。例えば、警告条件は、車両移動量誤差と角度誤差のうち少なくとも一方が所定の閾値を超えることである。

他の例として、図１５で示されたような過去の統計情報が考慮されてもよい。この場合、統計情報は、車両移動量誤差と角度誤差の各々について蓄積される。統計情報に基づく警告条件は、上述の第３の例において説明されたものと同様である。

警告が出力された場合、オペレータあるいは車両１のユーザは、内界センサ２１に異常が発生したと判断し、内界センサ２１の点検を検討することができる。

５－３－６．第６の例
第６の例において、走行軌跡評価部３００は、外界センサ２２に関するキャリブレーションパラメータＥを評価する。そのために、上述の走行軌跡推定処理では、キャリブレーションパラメータＥも推定される（セクション３－３参照）。

具体的には、走行軌跡評価部３００は、キャリブレーションパラメータＥの推定値を所定の設定値と比較する。つまり、比較対象情報ＣＯＭＰは、キャリブレーションパラメータＥの所定の設定値である。走行軌跡評価部３００は、キャリブレーションパラメータＥの推定値と所定の設定値との間の誤差を算出する。警告条件は、例えば、キャリブレーションパラメータＥの推定値と所定の設定値との間の誤差が所定の閾値を超えることである。

警告が出力された場合、オペレータあるいは車両１のユーザは、キャリブレーションパラメータＥに異常があると判断し、外界センサ２２の設置状態の点検を検討することができる。外界センサ２２の軸ズレが発生していた場合、その軸ズレが解消されるように外界センサ２２の設置状態を修正することができる。あるいは、キャリブレーションパラメータＥの設定値を最新の推定値に更新してもよい。これらの処置により、ローカライズ処理の精度を回復させることが可能となる。

６．まとめ
本実施の形態によれば、走行実績情報ＴＲＥＣに基づく走行軌跡推定処理によって、車両１の走行軌跡を高精度に推定することが可能となる。

また、本実施の形態によれば、推定走行軌跡ＴＲｅを解析することによって、軌跡追従制御の性能、ローカライズ処理の精度、センサ２０の精度、等を評価することが可能となる。これにより、走行装置４０やセンサ２０の異常を検知することが可能となる。ここで、走行装置４０やセンサ２０の異常を検知するために、特別な環境や特殊な装置は不要であることに留意されたい。本実施の形態に係る手法は、汎用的且つ低コストであると言える。

本実施の形態は、自動運転車両に適用されてもよい。例えば、本実施の形態は、周回コースに沿って走行する自動運転バスに適用される。この場合、自動運転バスの運行前後あるいは運行中に、自動運転バスの走行軌跡の推定及び評価が自動的に行われる。本実施の形態を適用することによって、自動運転バスのセンサ２０や走行装置４０の異常をシステマティックに検知することが可能となる。

１ 車両
１０ 車両制御システム
２０ センサ
２１ 内界センサ
２２ 外界センサ
３０ 通信装置
４０ 走行装置
５０ 制御装置
６０ 車両走行情報
７０ 外界認識情報
１００ 走行軌跡推定システム
１１０ 通信装置
１２０ 入出力装置
１３０ 情報処理装置
１３１ プロセッサ
１３２ 記憶装置
２００ 走行軌跡推定部
３００ 走行軌跡評価部
４００ 警告部
ＬＯＣ ローカライズ結果情報
ＭＡＰ 特徴物位置情報
ＴＲａ 実際の走行軌跡
ＴＲｅ 推定走行軌跡
ＴＲｔ 目標軌跡
ＣＯＭＰ 比較対象情報
ＰＲＯＧ 走行軌跡推定プログラム
ＴＲＡＪ 走行軌跡情報
ＴＲＥＣ 走行実績情報

Claims (12)

1. 車両の過去の走行実績を示す走行実績情報と、特徴物の設置位置を示す特徴物位置情報とを格納する１又は複数の記憶装置と、
   前記走行実績情報及び前記特徴物位置情報に基づいて、前記車両の走行軌跡を推定する走行軌跡推定処理を実行する１又は複数のプロセッサと
   を備え、
   前記走行実績情報は、
   前記車両に搭載された内界センサによって検出された前記車両の走行状態あるいは位置を含む車両走行情報と、
   前記車両に搭載された外界センサによって認識された前記特徴物の情報を含む外界認識情報と
   を含み、
   前記走行軌跡推定処理は、前記車両の位置である車両位置を推定する車両位置推定処理を含み、
   対象車両位置は、対象時刻における前記車両位置であり、
   第１基準車両位置は、前記対象時刻よりも前の第１基準時刻における前記車両位置であり、
   第２基準車両位置は、前記対象時刻よりも後の第２基準時刻における前記車両位置であり、
   第１車両移動量は、前記第１基準時刻と前記対象時刻との間の前記車両の移動量であり、
   第２車両移動量は、前記第２基準時刻と前記対象時刻との間の前記車両の移動量であり、
   前記車両位置推定処理は、
   前記車両走行情報に基づいて、前記第１車両移動量と前記第２車両移動量を取得する処理と、
   前記外界認識情報に基づいて、前記対象時刻において認識された前記特徴物の相対位置を取得する処理と、
   前記第１基準車両位置、前記第１車両移動量、前記第２基準車両位置、及び前記第２車両移動量に基づいて、前記対象車両位置を内界推定車両位置として算出する処理と、
   前記特徴物位置情報で示される前記特徴物の前記設置位置と前記対象時刻における前記特徴物の前記相対位置に基づいて、前記対象車両位置を外界推定車両位置として算出する処理と、
   前記内界推定車両位置と前記外界推定車両位置とを組み合わせて前記対象車両位置を推定する処理と
   を含み、
   前記１又は複数のプロセッサは、
   連続する複数の時刻の各々を前記対象時刻として設定して前記車両位置推定処理を実行することによって、前記複数の時刻のそれぞれにおける複数の対象車両位置を推定し、
   推定された前記複数の対象車両位置の集合を前記車両の前記走行軌跡として決定する
   走行軌跡推定システム。
2. 請求項１に記載の走行軌跡推定システムであって、
   前記１又は複数のプロセッサは、前記複数の時刻を並列的に前記対象時刻として設定して前記車両位置推定処理を実行することによって、前記複数の時刻のそれぞれにおける前記複数の対象車両位置を一括して推定する
   走行軌跡推定システム。
3. 請求項２に記載の走行軌跡推定システムであって、
   前記１又は複数のプロセッサは、前回の前記車両位置推定処理によって推定された前記対象車両位置を今回の前記車両位置推定処理における前記第１基準車両位置及び前記第２基準車両位置として設定することによって、前記車両位置推定処理を繰り返し実行する
   走行軌跡推定システム。
4. 請求項３に記載の走行軌跡推定システムであって、
   前記１又は複数のプロセッサは、前回の前記車両位置推定処理において推定された前記複数の対象車両位置と今回の前記車両位置推定処理において推定された前記複数の対象車両位置との間の変化量が閾値未満になるまで、前記車両位置推定処理を繰り返し実行する
   走行軌跡推定システム。
5. 請求項１乃至４のいずれか一項に記載の走行軌跡推定システムであって、
   キャリブレーションパラメータは、前記車両に固定された車両座標系における前記外界センサの設置位置及び設置方向を示し、
   前記１又は複数のプロセッサは、前記特徴物の前記設置位置、前記対象時刻における前記特徴物の前記相対位置、及び前記キャリブレーションパラメータに基づいて、前記外界推定車両位置を算出し、
   前記車両位置推定処理において、前記１又は複数のプロセッサは、前記キャリブレーションパラメータも変数として設定し、前記複数の対象車両位置と共に前記キャリブレーションパラメータも推定する
   走行軌跡推定システム。
6. 請求項１乃至５のいずれか一項に記載の走行軌跡推定システムであって、
   前記１又は複数のプロセッサは、更に、
   前記推定された走行軌跡が走行車線とは関係ない蛇行を含む場合、あるいは、前記推定された走行軌跡が所定の曲率閾値を超える異常曲率を有する場合、警告を前記走行軌跡推定システムのオペレータあるいは前記車両のユーザに出力する
   走行軌跡推定システム。
7. 請求項１乃至５のいずれか一項に記載の走行軌跡推定システムであって、
   前記車両は、目標軌跡に追従するように走行する軌跡追従制御を行い、
   前記１又は複数のプロセッサは、更に、
   前記推定された走行軌跡と前記目標軌跡との間の誤差を算出し、
   前記誤差が警告条件を満たす場合、警告を前記走行軌跡推定システムのオペレータあるいは前記車両のユーザに出力する
   走行軌跡推定システム。
8. 請求項１乃至５のいずれか一項に記載の走行軌跡推定システムであって、
   前記車両は、走行中に、前記車両走行情報、前記外界認識情報、及び前記特徴物位置情報に基づいて前記車両位置を推定するローカライズ処理を実行し、
   前記１又は複数のプロセッサは、更に、
   前記推定された走行軌跡と前記ローカライズ処理によって推定された前記車両位置との間の誤差を算出し、
   前記誤差が警告条件を満たす場合、警告を前記走行軌跡推定システムのオペレータあるいは前記車両のユーザに出力する
   走行軌跡推定システム。
9. 請求項１乃至５のいずれか一項に記載の走行軌跡推定システムであって、
   前記１又は複数のプロセッサは、更に、
   前記外界認識情報を用いることなく、前記車両走行情報に基づいて、前記複数の時刻のそれぞれにおける複数の車両位置を比較車両位置として算出し、
   前記推定された走行軌跡と前記比較車両位置との間の誤差を算出し、
   前記誤差が警告条件を満たす場合、警告を前記走行軌跡推定システムのオペレータあるいは前記車両のユーザに出力する
   走行軌跡推定システム。
10. 請求項５に記載の走行軌跡推定システムであって、
    前記１又は複数のプロセッサは、更に、
    推定された前記キャリブレーションパラメータと前記キャリブレーションパラメータの設定値との間の誤差を算出し、
    前記誤差が警告条件を満たす場合、警告を前記走行軌跡推定システムのオペレータあるいは前記車両のユーザに出力する
    走行軌跡推定システム。
11. コンピュータにより実行される走行軌跡推定プログラムであって、
    前記走行軌跡推定プログラムは、前記コンピュータによって実行されることにより、
    車両の過去の走行実績を示す走行実績情報と、特徴物の設置位置を示す特徴物位置情報とを取得する情報取得処理と、
    前記走行実績情報と前記特徴物位置情報に基づいて、前記車両の走行軌跡を推定する走行軌跡推定処理と
    を前記コンピュータに実行させ、
    前記走行実績情報は、
    前記車両に搭載された内界センサによって検出された前記車両の走行状態あるいは位置を含む車両走行情報と、
    前記車両に搭載された外界センサによって認識された前記特徴物の情報を含む外界認識情報と
    を含み、
    前記走行軌跡推定処理は、前記車両の位置である車両位置を推定する車両位置推定処理を含み、
    対象車両位置は、対象時刻における前記車両位置であり、
    第１基準車両位置は、前記対象時刻よりも前の第１基準時刻における前記車両位置であり、
    第２基準車両位置は、前記対象時刻よりも後の第２基準時刻における前記車両位置であり、
    第１車両移動量は、前記第１基準時刻と前記対象時刻との間の前記車両の移動量であり、
    第２車両移動量は、前記第２基準時刻と前記対象時刻との間の前記車両の移動量であり、
    前記車両位置推定処理は、
    前記車両走行情報に基づいて、前記第１車両移動量と前記第２車両移動量を取得する処理と、
    前記外界認識情報に基づいて、前記対象時刻において認識された前記特徴物の相対位置を取得する処理と、
    前記第１基準車両位置、前記第１車両移動量、前記第２基準車両位置、及び前記第２車両移動量に基づいて、前記対象車両位置を内界推定車両位置として算出する処理と、
    前記特徴物位置情報で示される前記特徴物の前記設置位置と前記対象時刻における前記特徴物の前記相対位置に基づいて、前記対象車両位置を外界推定車両位置として算出する処理と、
    前記内界推定車両位置と前記外界推定車両位置とを組み合わせて前記対象車両位置を推定する処理と
    を含み、
    前記走行軌跡推定処理は、
    連続する複数の時刻の各々を前記対象時刻として設定して前記車両位置推定処理を実行することによって、前記複数の時刻のそれぞれにおける複数の対象車両位置を推定する処理と、
    推定された前記複数の対象車両位置の集合を前記車両の前記走行軌跡として決定する処理と
    を含む
    走行軌跡推定プログラム。
12. １又は複数のプロセッサが、車両の過去の走行実績を示す走行実績情報と、特徴物の設置位置を示す特徴物位置情報とを取得する情報取得処理と、
    前記１又は複数のプロセッサが、前記走行実績情報と前記特徴物位置情報に基づいて、前記車両の走行軌跡を推定する走行軌跡推定処理と
    を含み、
    前記走行実績情報は、
    前記車両に搭載された内界センサによって検出された前記車両の走行状態あるいは位置を含む車両走行情報と、
    前記車両に搭載された外界センサによって認識された前記特徴物の情報を含む外界認識情報と
    を含み、
    前記走行軌跡推定処理は、前記車両の位置である車両位置を推定する車両位置推定処理を含み、
    対象車両位置は、対象時刻における前記車両位置であり、
    第１基準車両位置は、前記対象時刻よりも前の第１基準時刻における前記車両位置であり、
    第２基準車両位置は、前記対象時刻よりも後の第２基準時刻における前記車両位置であり、
    第１車両移動量は、前記第１基準時刻と前記対象時刻との間の前記車両の移動量であり、
    第２車両移動量は、前記第２基準時刻と前記対象時刻との間の前記車両の移動量であり、
    前記車両位置推定処理は、
    前記車両走行情報に基づいて、前記第１車両移動量と前記第２車両移動量を取得する処理と、
    前記外界認識情報に基づいて、前記対象時刻において認識された前記特徴物の相対位置を取得する処理と、
    前記第１基準車両位置、前記第１車両移動量、前記第２基準車両位置、及び前記第２車両移動量に基づいて、前記対象車両位置を内界推定車両位置として算出する処理と、
    前記特徴物位置情報で示される前記特徴物の前記設置位置と前記対象時刻における前記特徴物の前記相対位置に基づいて、前記対象車両位置を外界推定車両位置として算出する処理と、
    前記内界推定車両位置と前記外界推定車両位置とを組み合わせて前記対象車両位置を推定する処理と
    を含み、
    前記走行軌跡推定処理は、
    連続する複数の時刻の各々を前記対象時刻として設定して前記車両位置推定処理を実行することによって、前記複数の時刻のそれぞれにおける複数の対象車両位置を推定する処理と、
    推定された前記複数の対象車両位置の集合を前記車両の前記走行軌跡として決定する処理と
    を含む
    走行軌跡推定方法。

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