特許 7307651 周囲車両挙動予測方法、車両制御方法及び周囲車両挙動予測装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2023-07-04

(45)【発行日】2023-07-12

(54)【発明の名称】周囲車両挙動予測方法、車両制御方法及び周囲車両挙動予測装置

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/16 20060101AFI20230705BHJP

   B60W 40/04 20060101ALI20230705BHJP

   B60W 50/14 20200101ALI20230705BHJP

   B60W 40/06 20120101ALI20230705BHJP

【ＦＩ】

G08G1/16 C

B60W40/04

B60W50/14

B60W40/06

【請求項の数】 20

(21)【出願番号】P 2019185923

(22)【出願日】2019-10-09

(65)【公開番号】P2021060906

(43)【公開日】2021-04-15

【審査請求日】2022-08-02

(73)【特許権者】

【識別番号】000003997

【氏名又は名称】日産自動車株式会社

(73)【特許権者】

【識別番号】507308902

【氏名又は名称】ルノー エス．ア．エス．

【氏名又は名称原語表記】ＲＥＮＡＵＬＴ Ｓ．Ａ．Ｓ．

【住所又は居所原語表記】１２２－１２２ ｂｉｓ， ａｖｅｎｕｅ ｄｕ Ｇｅｎｅｒａｌ Ｌｅｃｌｅｒｃ， ９２１００ Ｂｏｕｌｏｇｎｅ－Ｂｉｌｌａｎｃｏｕｒｔ， Ｆｒａｎｃｅ

(74)【代理人】

【識別番号】240000327

【弁護士】

【氏名又は名称】弁護士法人クレオ国際法律特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】方 芳

(72)【発明者】

【氏名】南里 卓也

【審査官】宮本 礼子

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１６－１４７５５６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１８－１４７０４０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１１－１６４９８９（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０１８／１３４９９４（ＷＯ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０８Ｇ １／００－９９／００

Ｂ６０Ｗ １０／００－１０／３０

Ｂ６０Ｗ ３０／００－６０／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

自車両の周囲に他車両が検出されると前記他車両の挙動を予測する挙動予測コントローラを備える周囲車両挙動予測方法において、
前記挙動予測コントローラは、
前記自車両の前方であって、同一の走行車線を走行している複数の他車両を予測対象車両として特定し、
前記複数の他車両のうち、前記他車両の進行方向もしくは車線幅方向における走行安定性が所定の安定性以下である走行不安定な第二他車両があるか否かを判断し、
前記走行不安定な第二他車両があると判断されると、前記第二他車両の後方に第一他車両があるか否かを判断し、
前記第二他車両の後方に前記第一他車両があると判断されると、前記第一他車両と前記第二他車両の接近度が予め定められた所定値以上であるか否かを判断し、
前記接近度が予め定められた所定値以上と判断されると、前記第一他車両の車線変更を予測し、
前記車線変更すると予測された前記第一他車両に対して、前記第一他車両が車線変更するときの候補車線を抽出し、
前記抽出された前記第一他車両の前記候補車線のうち、前記第一他車両が変更先として選択する走行車線を推定し、
前記第一他車両が車線変更できる前記候補車線が複数ある場合、前記複数の候補車線のそれぞれの状況をあらわす情報に基づいて、前記第一他車両の車線変更先を予測する
ことを特徴とする周囲車両挙動予測方法。

【請求項2】

請求項１に記載された周囲車両挙動予測方法において、
前記予測対象車両のうち、前記予測対象車両が予め決めた観測距離を走行する間又は観測時間の間の車線幅方向における位置の変動幅が所定値以上の車両があると、その車両は横方向ふらつきによる走行不安定な前記第二他車両と判定する
ことを特徴とする周囲車両挙動予測方法。

【請求項3】

請求項１に記載された周囲車両挙動予測方法において、
前記予測対象車両のうち、前記予測対象車両が予め決めた観測距離を走行する間又は観測時間の間の車両前後方向の速度変化幅が所定値以上の車両があると、その車両は縦方向ふらつきによる走行不安定な前記第二他車両と判定する
ことを特徴とする周囲車両挙動予測方法。

【請求項4】

請求項１から３までの何れか一項に記載された周囲車両挙動予測方法において、
前記第一他車両と前記第二他車両の接近度は、前記第一他車両と前記第二他車両との間の相対距離、相対速度、干渉余裕時間に基づいて算出する
ことを特徴とする周囲車両挙動予測方法。

【請求項5】

請求項１から４までの何れか一項に記載された周囲車両挙動予測方法において、
前記第一他車両の前方の所定距離内に交差点がある場合、前記第一他車両の前記交差点における進行方向を推定し、
前記第一他車両の進行方向に基づいて前記第一他車両の車線変更先を予測する
ことを特徴とする周囲車両挙動予測方法。

【請求項6】

請求項５に記載された周囲車両挙動予測方法において、
前記第一他車両の前方の所定距離内に前記交差点がある場合、前記第一他車両の過去の車線変更履歴を考慮し、前記第一他車両の前記交差点における進行方向を推定する
ことを特徴とする周囲車両挙動予測方法。

【請求項7】

請求項５に記載された周囲車両挙動予測方法において、
前記第一他車両の前方の所定距離内に前記交差点がある場合、当該交差点において記録された過去の統計データに基づいて、前記第一他車両の前記交差点における進行方向を推定する
ことを特徴とする周囲車両挙動予測方法。

【請求項8】

請求項１に記載された周囲車両挙動予測方法において、
前記第一他車両が車線変更できる候補車線が複数ある場合、前記第一他車両の後方における前記複数の候補車線のそれぞれの交通状況に基づいて、前記第一他車両の車線変更先を予測する
ことを特徴とする周囲車両挙動予測方法。

【請求項9】

請求項１に記載された周囲車両挙動予測方法において、
前記第一他車両が車線変更できる候補車線が複数ある場合、前記第一他車両の前方における前記複数の候補車線のそれぞれの交通状況に基づいて、前記第一他車両の車線変更先を予測する
ことを特徴とする周囲車両挙動予測方法。

【請求項10】

請求項１に記載された周囲車両挙動予測方法において、
前記第一他車両が車線変更できる候補車線が複数ある場合、前記第一他車両に対する前記複数の候補車線のそれぞれの属性情報に基づいて、前記第一他車両の車線変更先を予測する
ことを特徴とする周囲車両挙動予測方法。

【請求項11】

請求項１に記載された周囲車両挙動予測方法において、
前記第一他車両が車線変更できる候補車線が複数ある場合、前記第一他車両の前方における前記複数の候補車線のそれぞれの路面状況に基づいて、前記第一他車両の車線変更先を予測する
ことを特徴とする周囲車両挙動予測方法。

【請求項12】

請求項１から１１までの何れか一項に記載された周囲車両挙動予測方法において、
前記第一他車両の車線変更先を前記候補車線から予測するのに考慮する要素に対し、前記第一他車両が車線変更したときの車線変更先への影響度に応じて前記候補車線の状況の重みを設定する
ことを特徴とする周囲車両挙動予測方法。

【請求項13】

請求項５から７までの何れか一項を引用する請求項１２に記載された周囲車両挙動予測方法において、
前記候補車線の状況の重みを設定する場合、前記第一他車両の前記交差点における進行方向を前記候補車線の属性より大きく設定する
ことを特徴とする周囲車両挙動予測方法。

【請求項14】

請求項５から７までの何れか一項を引用する請求項１２に記載された周囲車両挙動予測方法において、
前記候補車線の状況の重みを設定する場合、前記交差点における進行方向を前記第一他車両の後方の交通状況より大きく設定する
ことを特徴とする周囲車両挙動予測方法。

【請求項15】

請求項５から７までの何れか一項を引用する請求項１２に記載された周囲車両挙動予測方法において、
前記候補車線の状況の重みを設定する場合、前記交差点における進行方向を前記第一他車両の前方の交通状況より大きく設定する
ことを特徴とする周囲車両挙動予測方法。

【請求項16】

請求項１２に記載された周囲車両挙動予測方法において、
前記候補車線の状況の重みを設定する場合、前記第一他車両の前方の交通状況を前記候補車線の路面状況より大きく設定する
ことを特徴とする周囲車両挙動予測方法。

【請求項17】

請求項１から１６までの何れか一項に記載された周囲車両挙動予測方法で予測された周囲車両の挙動に基づいて自車両を制御する車両制御方法であって、
前記第一他車両が前記自車両の前方へ車線変更する可能性が第一所定値以上の場合、前記自車両を減速させる
ことを特徴とする車両制御方法。

【請求項18】

請求項１７に記載された車両制御方法において、
前記第一他車両が前記自車両の前方へ車線変更する可能性が前記第一所定値以下であるが第二所定値以上の場合、ドライバによるマニュアル操作要求であるハンドオーバーリクエストを出す
ことを特徴とする車両制御方法。

【請求項19】

請求項１７に記載された車両制御方法において、
前記第一他車両が前記自車両の前方へ車線変更する可能性が前記第一所定値以下であるが第二所定値以上の場合、ドライバに警告をする
ことを特徴とする車両制御方法。

【請求項20】

自車両の周囲に他車両が検出されると前記他車両の挙動を予測する挙動予測コントローラを備える周囲車両挙動予測装置において、
前記挙動予測コントローラは、
自車両の前方であって、同一の走行車線を走行している第一他車両と第二他車両を予測対象車両として特定する予測対象車両特定部と、
前記第一他車両の前方を走行している前記第二他車両の進行方向もしくは車線幅方向における走行安定性を評価すると共に、前記第一他車両と前記第二他車両との間の接近度を算出する対象車両挙動情報取得部と、
前記第二他車両の走行安定性が所定の安定性以下であり、且つ、前記第一他車両と前記第二他車両との間の接近度が予め定められた所定値以上である場合、前記第一他車両の車線変更を予測する車線変更予測部と、
前記車線変更すると予測された前記第一他車両に対して、前記第一他車両が車線変更するときの候補車線を抽出する車線変更候補車線抽出部と、
前記抽出された前記第一他車両の前記候補車線のうち、前記第一他車両が変更先として選択する走行車線を推定する変更先車線推定部と、を有し、
前記変更先車線推定部は、前記第一他車両が車線変更できる前記候補車線が複数ある場合、前記複数の候補車線のそれぞれの状況をあらわす情報に基づいて、前記第一他車両の車線変更先を予測する
ことを特徴とする周囲車両挙動予測装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、周囲車両挙動予測方法、車両制御方法及び周囲車両挙動予測装置に関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１に開示された車線変更判定装置は、自車両が走行する走行車線と、隣接車線を走行する他車両との位置関係に基づいて、他車両が自車線へ車線変更するか否かを判定する。このとき、他車両の走行車線側のウィンカが点滅している場合は、点滅していない場合に比べて、車線変更すると判定しやすくするために、車線変更の判定閾値を小さくしている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０１４－２０１１５９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかし、先行技術のように他車両と車線区分線までの距離に基づいて他車両の車線変更を予測する場合には、他車両が車線変更動作を開始して、車線区分線までの距離が近くになってからでなければ他車両の車線変更を予測することができない。このため、他車両の車線変更を早期に予測する他車両の挙動予測が望まれている、という課題があった。

【0005】

本開示は、上記課題に着目してなされたもので、第一他車両の走行車線上の前方を第二他車両が走行しているシーンにおいて、第二他車両の走行安定性が低い場合、第一他車両の車線変更を早期に予測することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

上記目的を達成するため、本開示の周囲車両挙動予測方法は、自車両の前方であって、同一の走行車線を走行している複数の他車両を予測対象車両として特定する。複数の他車両のうち、他車両の進行方向もしくは車線幅方向における走行安定性が所定の安定性以下である走行不安定な第二他車両があるか否かを判断する。走行不安定な第二他車両があると判断されると、第二他車両の後方に第一他車両があるか否かを判断する。第二他車両の後方に第一他車両があると判断されると、第一他車両と第二他車両の接近度が予め定められた所定値以上であるか否かを判断する。接近度が予め定められた所定値以上と判断されると、第一他車両の車線変更を予測する。車線変更すると予測された第一他車両に対して、第一他車両が車線変更するときの候補車線を抽出する。抽出された第一他車両の候補車線のうち、第一他車両が変更先として選択する走行車線を推定する。第一他車両が車線変更できる候補車線が複数ある場合、複数の候補車線のそれぞれの状況をあらわす情報に基づいて、第一他車両の車線変更先を予測する。

【発明の効果】

【0007】

上記課題解決手段を採用したため、第一他車両の走行車線上の前方を第二他車両が走行しているシーンにおいて、第二他車両の走行安定性が低い場合、第一他車両の車線変更を早期に予測することができる。加えて、第一他車両が車線変更できる候補車線が複数ある場合、候補車線の状況に基づいて車線変更先予測を行うことで、第一他車両の車線変更先の予測精度を向上することができる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】実施例１の周囲車両挙動予測装置を示すブロック構成図である。

【図2】予測対象車両を特定する例１(a)と例２(b)を示す説明図である。

【図3】車線候補を抽出する例を示す説明図である。

【図4】実施例１の挙動予測コントローラ及び車両制御部にて実行される周囲車両挙動予測処理及び車両制御処理の流れを示すフローチャートである。

【図5】走行安定性を横方向のふらつきにより判断する例を示す説明図である。

【図6】走行安定性を縦方向のふらつきにより判断する例を示す説明図である。

【図7】交差点における第一他車両の進行方向を推定する例を示す説明図である。

【図8】第一他車両の進行方向を推定するときの候補車線の後方側の交通状況の例を示す説明図である。

【図9】第一他車両の進行方向を推定するときの候補車線の前方側の交通状況の例を示す説明図である。

【図10】図４のＳ２６０にて実行される車両Ａの車線変更予測処理の流れを示すフローチャートである。

【図11】第一他車両の走行車線上の前方を走行安定性が低い第二他車両が走行しているシーンにおいて背景技術での課題を示す説明図である。

【図12】第一他車両の走行車線上の前方を走行安定性が低い第二他車両が走行しているシーンにおいて本開示技術での車線変更予測効果を示す説明図である。

【図13】車両Ａの車線変更予測例１を示す説明図である。

【図14】車両Ａの車線変更予測例１において影響度に基づいて設定した重みによる候補車線１への車線変更尤度と候補車線２への車線変更尤度の計算方法例１を示す図である。

【図15】車両Ａの車線変更予測例１において優先度による候補車線１への車線変更尤度と候補車線２への車線変更尤度の計算方法例１を示す図である。

【図16】車両Ａの車線変更予測例２を示す説明図である。

【図17】車両Ａの車線変更予測例２において重みによる候補車線１への車線変更尤度と候補車線２への車線変更尤度の計算方法例２を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下、本開示による周囲車両挙動予測方法、車両制御方法及び周囲車両挙動予測装置を実施するための形態を、図面に示す実施例１に基づいて説明する。

【実施例1】

【0010】

実施例１における周囲車両挙動予測方法、車両制御方法及び周囲車両挙動予測装置は、周囲車両挙動予測機能を備える運転支援車両又は自動運転車両に適用したものである。以下、実施例１の構成を、「周囲車両挙動予測装置のブロック構成」、「周囲車両挙動予測処理及び車両制御処理構成」、「車線変更予測処理構成」に分けて説明する。

【0011】

［周囲車両挙動予測装置のブロック構成（図１～図３）］
周囲車両挙動予測装置は、図１に示すように、物体検出装置００１、物体検出統合・追跡部００２、自車位置推定装置００３、地図記憶装置００４、地図内自車位置推定部００５、挙動予測コントローラ０１０を備えている。

【0012】

物体検出装置００１は、自車両の周囲に存在する物体検出処理を行う。物体検出処理では、レーザレーダやミリ波レーダやカメラなどの物体を検出するセンサを用い、自車周囲の物体、例えば、他車両、バイク、歩行者、障害物などの位置、姿勢、大きさ、速度などを検出する。検出結果は、例えば、自車両を空中から眺める天頂図において、物体の２次元位置、姿勢、大きさ、速度などを表現する。

【0013】

物体検出統合・追跡部００２は、レーザレーダとカメラを融合させたフュージョンセンサやミリ波レーダとカメラを融合させたフュージョンセンサを用い物体検出統合・追跡処理を行う。物体検出統合・追跡処理では、物体検出装置００１から取得された物体検出結果、即ち、複数のセンサから得られた複数の物体位置、姿勢、大きさ、速度結果を基に、各センサの誤差特性なども考慮した上で最も物体位置などの誤差が少なくなるような最も合理的な位置を算出し、各物体に対して一つの２次元位置、姿勢、大きさ、速度などを出力する。さらに、異なる時刻に出力された物体位置、姿勢、大きさ、速度などに対して、異なる時刻間における物体の同一性検証（対応付け）を行い、かつ、物体の対応付けを基に、物体の速度情報を推定する。

【0014】

自車位置推定装置００３では、自車位置情報取得処理を行う。自車位置情報取得処理では、ＧＰＳやオドメトリなど絶対位置を計測するセンサにより自車両の絶対位置、即ち、ある基準点に対する位置、姿勢、速度などを計測する。

【0015】

地図記憶装置００４では、地図情報取得処理を行う。地図情報取得処理では、走行車線情報を含む高精度地図情報を保持しており、高精度地図情報から走行車線の絶対位置や走行車線の接続関係、相対位置関係などを取得する。

【0016】

地図内自車位置推定部００５では、自車位置推定装置００３と地図記憶装置００４からの情報入力に基づいて、地図内自車位置推定処理を行う。地図内自車位置推定処理では、自車位置情報取得処理から得られた自車両の絶対位置と、地図情報取得処理から得られた地図情報から、地図における自車両の位置を推定する。即ち、自車両がどの走行車線を走行しているかなどの情報を取得する。

【0017】

挙動予測コントローラ０１０は、物体検出統合・追跡部００２から得られた物体位置情報と、地図内自車位置推定部００５から得られた自車両の地図内での位置情報を基に、自車両周辺の物体の挙動を予測する。

【0018】

挙動予測コントローラ０１０は、図１に示すように、予測対象車両特定部０１１、対象車両挙動情報取得部０１２、車線変更予測部０１３、車線変更候補車線抽出部０１４、変更先車線推定部０１５を有する。さらに、候補車線の車線属性取得部０１６、候補車線上の交通状況取得部０１７、候補車線の路面状況取得部０１８、車線変更可能性計算部０１９を有して構成される。以下、各部での処理を説明する。

【0019】

予測対象車両特定部０１１は、自車両の周囲に存在する他車両が地図内のどの走行車線に属しているかの判定に基づき、自車両の周囲に存在する他車両のうち、車線変更予測対象車両の特定処理を行う。例えば、図２(a)に示すように、自車両Ｖが走行している走行車線の右側隣接車線に存在する４台の他車両のうち、自車両Ｖより前に走行している３台の他車両を予測対象車両とする。また、例えば、図２(b)に示すように、自車両Ｖが走行している走行車線の左側隣接車線に存在する４台の他車両のうち、自車両Ｖより前に走行している３台の他車両を予測対象車両とする。

【0020】

対象車両挙動情報取得部０１２は、特定された予測対象車両の走行安定性を評価すると共に、特定された予測対象車両に含まれる複数の他車両同士の接近度を算出する。例えば、図３に示すように、自車両Ｖの前方であって、自車線Ｌ３と隣接する同一の走行車線Ｌ２を走行している車両Ａ（第一他車両に相当）と車両Ｂ（第二他車両に相当）を予測対象車両として特定したとする。このとき、車両Ａの前方を走行している車両Ｂの走行安定性を評価すると共に、車両Ａと車両Ｂとの間の接近度を算出する。

【0021】

車線変更予測部０１３は、特定された予測対象車両の中に走行不安定な第二他車両がある場合、第二他車両の後方に第一他車両があって、且つ、２台の他車両の接近度が予め定められた所定値以上である場合、第一他車両の車線変更を予測する。例えば、図３に示すように、自車両Ｖの前方に存在する車両Ｂの走行安定性が所定の安定性以下であり、且つ、車両Ａと車両Ｂとの間の接近度が予め定められた所定値以上である場合、車両Ａの車線変更を予測する。

【0022】

車線変更候補車線抽出部０１４は、車線変更すると予測された車両Ａに対して、車両Ａが車線変更するときの候補車線を抽出する処理を行う。例えば、図３に示すように、車両Ａと車両Ｂが現在走行している走行車線をＬ２とした場合、走行車線Ｌ２の左右の隣接車線Ｌ１，Ｌ３が、車両Ａが車線変更するときの候補車線として抽出される。

【0023】

変更先車線推定部０１５は、車線変更候補車線抽出部０１４で抽出された車両Ａの候補車線のうち、車両Ａが変更先として選択する走行車線を推定する処理を行う。例えば、車両Ａの前方の一定距離内に交差点がある場合は、車両Ａが車線変更するときの変更先車線を、車両Ａの交差点における進行方向に基づいて推定する。

【0024】

候補車線の車線属性取得部０１６は、車線変更候補車線抽出部０１４で抽出された車線変更候補車線の属性を取得する。ここで、車線変更候補車線の属性とは、例えば、バス専用、バス優先などの属性をいう。

【0025】

候補車線上の交通状況取得部０１７は、車線変更候補車線抽出部０１４で抽出された車線変更候補車線において、走行にふらつきがあると判断された車両Ｂの後方を走行している車両Ａの前方と後方の交通状況を取得する処理を行う。

【0026】

候補車線の路面状況取得部０１８は、車線変更候補車線抽出部０１４で抽出された車線変更候補車線において、走行にふらつきがあると判断された車両Ｂの後方を走行している車両Ａの前方の路面状況を取得する処理である。ここで、路面状況とは、例えば、水たまり、凍結、工事中などをいう。また、路面状況の情報を取得する手法としては、センサで検出しても良いし、路車間通信や車々間通信で取得しても良い。

【0027】

車線変更可能性計算部０１９は、変更先車線推定部０１５、候補車線の車線属性取得部０１６、候補車線上の交通状況取得部０１７、候補車線の路面状況取得部０１８からの情報を入力する。そして、入力情報を総合的に判断することで、走行にふらつきがあると判断された車両Ｂの後方を走行している車両Ａが車線変更する可能性の程度（車線変更尤度）を計算すると共に、車両Ａの車線変更先の走行車線を予測する。車線変更可能性計算部０１９での予測結果は、車両制御部０２０へ出力される。

【0028】

車両制御部０２０は、車線変更可能性計算部０１９の予測結果に基づいて、自車両の挙動を制御する処理を行う。例えば、走行にふらつきがあると判断された車両Ｂの後方を走行している車両Ａが、車線変更により自車両Ｖの前方に割り込んで入ると予測された場合には、予測されたタイミングで自車両を減速させる制御を行う。

【0029】

［周囲車両挙動予測処理及び車両制御処理構成（図４～図９）］
以下、周囲車両挙動予測処理及び車両制御処理の流れを示す図４の各ステップについて説明する。

【0030】

ステップＳ１１０では、スタート、或いは、Ｓ２８０でのIGN ONの判断に続き、自車両に取り付けている物体検出センサにより自車両周囲の物体情報を取得し、ステップＳ１２０へ進む。

【0031】

ステップＳ１２０では、Ｓ１１０での物体情報の取得に続き、格納している地図情報を取得し、ステップＳ１３０へ進む。なお、地図情報には、少なくとも車線情報、交通ルール、表示標識が含まれている。

【0032】

ステップＳ１３０では、Ｓ１２０での地図情報の取得に続き、自車両の地図に対しての位置、向きを示す自己位置情報を取得し、さらに、Ｓ１１０で取得した物体が地図に対しての存在位置もマッピングし、ステップＳ１４０へ進む。

【0033】

ステップＳ１４０では、Ｓ１３０での自己位置情報取得に続き、Ｓ１１０で取得した物体情報の中から車線変更予測対象車両を特定し、予測対象車両の情報を取得し、ステップＳ１５０へ進む。

【0034】

ステップＳ１５０では、Ｓ１４０での予測対象車両取得に続き、予測対象車両の走行安定性の評価を行い、予測対象車両のうち、走行不安定な車両Ｂ（＝第二他車両）があるか否かを判断する。YES（走行不安定な車両Ｂがある）と判断された場合はステップＳ１５５へ進み、NO（走行不安定な車両Ｂがない）と判断された場合は、ステップＳ２７０へ進む。

【0035】

ここで、走行安定性の評価方法は、予測対象車両のうち、予め決めた観測距離又は観測時間にて車線幅方向のフレ幅が所定値以上の車両があると、その車両は横方向ふらつきによる走行不安定な車両Ｂと判定する。具体的には、図５に示すように、車両Ｂが予め決めた観測距離（例えば、20mなど）を走行する間、又は、観測時間（例えば、3secなど）の間における車両Ｂの走行軌道を記憶する。そして、記憶した走行軌道の中央に対して、車線幅方向のフレ幅（車線幅方向における位置の変動幅）が所定値以上の場合、横方向ふらつきによる走行不安定な車両Ｂと判定する。

【0036】

また、走行安定性の判断方法は、予測対象車両のうち、車両Ｂが予め決めた観測距離を走行する間、又は、観測時間の間にて車両前後方向の速度変化幅が所定値以上の車両があると、その車両は縦方向ふらつきによる走行不安定な車両Ｂと判定する。具体的には、図６の上部に示すように、対象車ブレーキランプを検出し、予測対象車両がブレーキを踏んだ回数が一定値（例えば、５回など）以上、且つ、毎回の踏み続ける時間が一定時間（例えば、1secなど）以下の場合、縦方向ふらつきにより走行不安定な車両Ｂと判定する。又は、図６の下部に示すように、予測対象車両の前後方向（縦方向）の速度変化を検出し、縦方向の速度変化幅が所定値以上の場合、縦方向ふらつきにより走行不安定な車両Ｂと判定する。

【0037】

ステップＳ１５５では、Ｓ１５０での走行不安定な車両Ｂがあるとの判断に続き、走行不安定な車両Ｂの後方に車両Ａ（＝第一他車両）があるか否かを判断する。YES（車両Ｂの後方に車両Ａがある）と判断された場合はステップＳ１６０へ進み、NO（車両Ｂの後方に車両Ａがない）と判断された場合はステップＳ２７０へ進む。

【0038】

ステップＳ１６０では、Ｓ１５５での車両Ｂの後方に車両Ａがあるとの判断に続き、車両Ａと車両Ｂの相対距離を取得し、ステップＳ１７０へ進む。

【0039】

ステップＳ１７０では、Ｓ１６０での相対距離の取得に続き、車両Ａと車両Ｂの相対速度を取得し、ステップＳ１７５へ進む。

【0040】

ステップＳ１７５では、ステップＳ１７０での相対速度の取得に続き、車両Ａ,Ｂの接近度が所定値以上であるか否かを判断する。YES（接近度≧所定値）の場合はステップＳ１８０へ進み、NO（接近度＜所定値）の場合はステップＳ２７０へ進む。

【0041】

ここで、「車両Ａ,Ｂの接近度」は、車両Ａと車両Ｂの接近度合であり、Ｓ１６０、Ｓ１７０で取得した車両Ａ,Ｂの相対距離、相対速度に基づいて、車両Ａと車両Ｂの接近度が高いほど大きな値に算出する。具体的には、車両Ａ,Ｂが走行している車線が渋滞してない場合、接近度の算出に干渉余裕時間（TTC：「Time to Collision」の略）を用い、車両Ａ,Ｂが走行している道路が渋滞している場合、接近度の算出に車両Ａと車両Ｂの相対距離を用いる。又、車両Ａと車両Ｂの相対速度が所定値を超えている場合、接近度の算出に干渉余裕時間TTCを用い、車両Ａと車両Ｂの相対速度が所定値以下の場合、接近度の算出に車両Ａと車両Ｂの相対距離を用いる。なお、干渉余裕時間TTCは、相対距離を相対速度で割ることで算出される。なお、車両Ａと車両Ｂ路の「接近度」は、接近する度合であるため車両Ａと車両Ｂとが接近するほど大きな値となり、例えば、車両Ａと車両Ｂとの相対距離の逆数、あるいは干渉余裕時間の逆数を用いる事ができる。

【0042】

ステップＳ１８０では、Ｓ１７５での接近度≧所定値であるとの判断に続き、車両Ｂの後方を走行している車両Ａが車線変更するとの予測に基づき、車両Ａの車線変更候補車線を取得し、ステップＳ１９０へ進む。

【0043】

ステップＳ１９０では、Ｓ１８０での車両Ａの車線変更候補車線の取得に続き、車線変更可能性のある車両Ａの前方一定距離内（例えば、50m以内）に交差点があるか否かを判断する。YES（一定距離内に交差点がある）と判断された場合はステップＳ２００へ進み、NO（一定距離内に交差点がない）と判断された場合はステップＳ２２０へ進む。なお、交差点情報の取得方法としては、例えば、地図情報を使っても良いし、路車間通信でも良い。

【0044】

ステップＳ２００では、Ｓ１９０での一定距離内に交差点があるとの判断に続き、車両Ａが交差点へ進入するための専用車線がある場合に専用車線情報を取得し、ステップＳ２１０へ進む。ここで、「専用車線」とは、例えば、直進専用、右左折専用車線などをいう。専用車線情報の取得方法は、地図情報を使っても良いし、路車間通信でも良い。

【0045】

ステップＳ２１０では、Ｓ２００での専用車線情報の取得に続き、車両Ａの前方一定距離内にある交差点における車両Ａの進行方向を推定し、ステップＳ２３０へ進む。車両Ａの交差点における進行方向の推定方法は、例えば、車両Ａの車線変更履歴、及び、Ｓ２００で取得した専用車線情報から推定する。例えば、図７に示すように、車両Ａが数秒前に一番左側の走行車線Ｌ１から真ん中の走行車線Ｌ２へ車線変更したとする。このとき、一番左側の走行車線Ｌ３に障害物がなく、真ん中の走行車線Ｌ２が直進専用車線である場合、車両Ａは交差点において、直進する可能性が高いと推定することができる。また、その交差点の統計データにより車両Ａの進行方向を推定する。例えば、午後には右折する車両は80％あり、直進する車両が5％、左折する車両は15％がある交差点においては、車両Ａが右折する可能性が高いと推定することができる。

【0046】

ステップＳ２２０では、Ｓ１９０での一定距離内に交差点がないとの判断に続き、Ｓ１８０で抽出された車両Ａの車線変更候補車線の属性情報を取得し、ステップＳ２３０へ進む。ここで、「属性情報」とは、例えば、バス専用車線、バス優先車線などをいう。属性情報の取得方法は、地図情報を使っても良いし、路車間通信でも良い。

【0047】

ステップＳ２３０は、Ｓ２１０又はＳ２２０に続き、Ｓ１８０にて取得された車両Ａの車線変更候補車線において、車両Ａより後方の交通状況を取得し、車両Ａが車線変更するときの難易度を推定し、ステップＳ２４０へ進む。

【0048】

ここで、車両Ａが車線変更するときの難易度は、車両Ａより後方に存在する他車両の台数、及び、他車両と車両Ａとの相対距離、相対速度に基づいて推定する。例えば、図８に示すように、走行車線Ｌ２を走行している車両Ａの左側の走行車線Ｌ１に複数台の他車両が走行している場合、車両Ａとの相対距離、相対速度により干渉余裕時間TTCが小さいことが検出できる。よって、車両Ａが車線変更するとき、左側の走行車線Ｌ１へ車線変更する難易度よりも、右側の走行車線Ｌ３へ車線変更する難易度が低く、走行車線Ｌ３へ車線変更しやすいことが推定できる。

【0049】

ステップＳ２４０では、Ｓ２３０での車両Ａより後方の交通状況の取得に続き、Ｓ１８０にて取得された車両Ａの車線変更候補車線において、車両Ａより前方の交通状況を取得し、車両Ａが車線変更するときの難易度を推定し、ステップＳ２５０へ進む。

【0050】

ここで、車両Ａが車線変更するときの難易度は、車両Ａの前方が渋滞しているか、減速して道路を出ようとしている車両がいるかなどの検出に基づいて推定する。例えば、図９に示すように、走行車線Ｌ２を走行している車両Ａの左側の走行車線Ｌ１にウィンカを点滅しながら減速している他車両がある場合、その他車両が道路を出ようとしていることを推定できる。さらに、その他車両が旋回する方向に歩行者などの旋回に妨げるものがいる場合、旋回するのに時間かかることも推定できる。この場合、車両Ａが右側の走行車線Ｌ３へ車線変更した方が、車両Ａが左側の走行車線Ｌ１へ車線変更するよりも難易度が低くなり、走行車線Ｌ３へ車線変更しやすいことが推定できる。

【0051】

ステップＳ２５０は、Ｓ２４０での車両Ａより前方の交通状況を取得に続き、車両Ａの前方の路面状況を取得し、ステップＳ２６０へ進む。ここで、車両Ａの前方の路面状況とは、例えば、車両Ａの車線変更候補車線において、車両Ａの前方に存在する水溜りや凍結場所や工事などによって通行止めになっている場所をいう。

【0052】

ステップＳ２６０では、Ｓ２５０での車両Ａより前方の路面状況の取得に続き、車両Ａが車線変更する可能性（尤度）を予測すると共に、車両Ａの車線変更先を推定し、ステップＳ２７０へ進む。

【0053】

ここで、車両Ａの車線変更する可能性予測と車両Ａの車線変更先の推定は、取得した交差点においての進行方向、候補車線の属性、候補車線側後方の交通状況、候補車線側前方の交通状況、候補車線側前方の路面状況に基づいて行う。Ｓ２６０での詳しい処理は、図１０のフローチャートに示す。

【0054】

ステップＳ２７０では、Ｓ１５０又はＳ１５５又はＳ１７５でNOの判断、或いは、Ｓ２６０での車線変更可能性予測及び視線変更先の推定に続き、予測処理の結果に基づいて自車制御し、ステップＳ２８０へ進む。

【0055】

ここで、Ｓ１５０又はＳ１５５又はＳ１７５でNOと判断された場合は、目標軌跡や目標車速プロファイルに基づいて、自車両の駆動・制動・操舵の制御が行われる。一方、車両Ａが自車両の前方へ車線変更する可能性が第一所定値（例えば、自車線への車線変更尤度＝0.8程度）以上の場合は、自車両を減速させる制御が行われる。又、車両Ａが自車両の前方へ車線変更する可能性が第一所定値以下であるが第二所定値（例えば、自車線への車線変更尤度＝0.6程度）以上の場合、ドライバによるマニュアル操作要求であるハンドオーバーリクエストを出すと共に、ドライバに警告する。

【0056】

ステップＳ２８０では、Ｓ２７０での自車制御に続き、イグニッションスイッチがOFFにされたか否かを判断する。YES（IGN OFF）の場合は処理を終了し、NO（IGN ON）の場合はステップＳ１１０へ戻る。

【0057】

［車線変更予測処理構成（図１０）］
以下、図４のフローチャートのＳ２６０にて実行される具体的な車線変更予測処理の流れを示す図１０の各ステップについて説明する。

【0058】

ステップＳ１０１０では、スタートに続き、車線変更すると予測された車両Ａの前方の一定距離内に交差点があるか否かを判断する。YES（一定距離内に交差点がある）の場合はステップＳ１０２０へ進み、NO（一定距離内に交差点がない）の場合はステップＳ１０５０へ進む。

【0059】

ステップＳ１０２０では、Ｓ１０１０での一定距離内に交差点があるとの判断に続き、車両Ａの交差点における進路情報を取得し、ステップＳ１０３０へ進む。

【0060】

ステップＳ１０３０では、Ｓ１０２０での車両Ａの交差点における進路情報の取得に続き、交差点における専用車線情報を取得し、ステップＳ１０４０へ進む。

【0061】

ステップＳ１０４０では、Ｓ１０３０での専用車線情報の取得に続き、取得した交差点における進路情報、及び、専用車線情報に基づいて、車線変更可能性ありと予測された車両Ａの車線変更尤度を推定し、ステップＳ１０８０へ進む。なお、車線変更尤度とは、車両Ａが車線変更することが可能な車線毎に算出され、車両Ａが車線変更先として選択する尤度であり、以下では、単に「車線変更尤度」と記載する。

【0062】

ステップＳ１０５０では、Ｓ１０１０での一定距離内に交差点がないとの判断に続き、車両Ａが車線変更する候補車線の属性（例えば、専用車線、優先車線、など）を取得し、ステップＳ１０６０へ進む。

【0063】

ステップＳ１０６０では、ステップＳ１０５０での車線属性取得に続き、車両Ａが車線変更する候補車線のうち、専用車線があるか否かを判断する。YES（専用車線がある）の場合はステップＳ１０７０へ進み、NO（専用車線がない）の場合ステップＳ１０６５へ進む。

【0064】

ステップＳ１０６５では、Ｓ１０６０で専用車線がないとの判断に続き、車両Ａが車線変更する候補車線のうち、優先車線があるか否かを判断する。YES（優先車線がある）の場合はステップＳ１０７０へ進み、NO（優先車線がない）の場合はステップＳ１０８０へ進む。

【0065】

ステップＳ１０７０では、Ｓ１０６０での専用車線があるとの判断、或いは、Ｓ１０６５での優先車線があるとの判断に続き、取得した車線の属性に基づいて、車線変更可能性ありと予測された車両Ａの車線変更尤度を推定し、ステップＳ１０８０へ進む。

【0066】

ステップＳ１０８０では、Ｓ１０４０又はＳ１０７０での車線変更尤度推定、或いは、Ｓ１０６５での優先車線がないとの判断に続き、取得した車両Ａの後方における車線変更候補車線の交通状況に基づいて、車両Ａの車線変更尤度を推定し、ステップＳ１０９０へ進む。

【0067】

ステップＳ１０９０では、Ｓ１０８０での車両Ａの車線変更尤度推定及び車線変更先推定に続き、取得した車両Ａの前方における車線変更候補車線の交通状況に基づいて、車両Ａの車線変更尤度を推定し、ステップＳ１１００へ進む。

【0068】

ステップＳ１１００では、Ｓ１０９０での車両Ａの車線変更尤度推定及び車線変更先推定に続き、取得した車両Ａの前方における車線変更候補車線の路面状況に基づいて、車両Ａの車線変更尤度を推定し、ステップＳ１１１０へ進む。

【0069】

ステップＳ１１１０では、ステップＳ１０４０及びステップＳ１０７０～Ｓ１１００にて算出した車両Ａの車線変更尤度に基づいて最終的な車両Ａの車線変更尤度を計算する。例えば、ステップＳ１０４０及びステップＳ１０７０～Ｓ１１００にて算出した車線変更尤度を候補車線毎に合算して、候補車線毎に最終的な車線変更尤度を算出し、エンドへ進む。なお、ステップＳ１１１０にて算出した候補車線毎の最終的な車線変更尤度が、図４のステップＳ２６０における車線変更の可能性であり、また、車線変更尤度が最も高い候補車線が車線変更先の車線として推定される。

【0070】

次に、「背景技術の課題及び課題解決方策」を説明する。そして、実施例１の作用を、「周囲車両挙動予測及び車両制御作用」、「車線変更予測作用」に分けて説明する。

【0071】

［背景技術の課題及び課題解決方策（図１１、図１２）］
例えば、特開２０１４－２０１１５９号公報に開示されている車線変更判定装置は、自車両が走行する走行車線と、隣接車線を走行する他車両との位置関係に基づいて、他車両が自車線へ車線変更するか否かを判定している（背景技術１）。よって、背景技術１のように他車両と車線区分線までの距離に基づいて他車両の車線変更を予測する場合には、他車両が車線変更動作を開始して、車線区分線までの距離が近くになってからでなければ他車両の車線変更を予測することができない。

【0072】

例えば、特開２００１－１９９２６０号公報に開示されている装置は、路面の車線区分線に対して他車両の移動ベクトルが成す角度を算出し、この算出角度が所定の確度閾値を超えた場合に、他車両が車線変更すると判定している（背景技術２）。よって、背景技術２のように他車両の移動ベクトルに基づいて他車両の車線変更を予測する場合には、他車両が車線変更動作を開始して、移動ベクトルが発生した後でなければ他車両の車線変更を予測することができない。

【0073】

このため、背景技術１，２の何れの技術においても、他車両が車線変更することを予測した時点で既に他車両の車線変更動作は開始されていることになる。よって、他車両の車線変更を予測した時点で自車両を減速あるいは回避動作させた場合には、自車両と他車両との間に充分な距離が無く、自車両の急な挙動変化を伴う可能性があった。

【0074】

例えば、図１１に示すように、車両Ａの走行車線Ｌ２上の前方を走行安定性が低い車両Ｂが走行しているシーンにおいて、走行車線Ｌ１を２台の他車両が走行しているために車両Ａが自車両Ｖの走行車線Ｌ３への車線変更を意図しているとする。このとき、車両Ａが車線変更動作を開始した後、走行車線Ｌ３へ移動したことによって車両Ａの車線変更予測する背景技術１，２の場合、車線変更予測タイミングでの自車両Ｖと車両Ａの車間距離ＩＤ１が近くなる。よって、自車両Ｖと自車線Ｌ３へ割り込んできた車両Ａとの車間距離を保つために急減速する必要がある。このため、車両Ａの車線変更を早期に予測する車両Ａの挙動予測が望まれていた。

【0075】

本発明者等は、上記課題と要望に対して、その解決手法を検証した結果、
(A) 車両Ａの走行車線上の前方を走行安定性が低い車両Ｂが走行しているシーンにおいては、車両Ａが車線変更する可能性が高い。
(B) 車両Ａが車線変更を意図すると、車両Ａを加速させ車両Ｂを車線変更によりすり抜ける必要があるため、車線変更を意図した直後、車両Ａが車両Ｂに接近する。
ということを知見した。そして、車両Ａの走行車線上の前方を走行安定性が低い車両Ｂが走行している場合、車両Ｂへの縦方向の接近により車両Ａの車線変更を予測すると、車両Ａが横方向に車線変更移動を開始する前の早期予測になる点に着目した。

【0076】

上記着目点に基づいて本開示の周囲車両挙動予測方法は、自車両Ｖの前方であって、同一の走行車線を走行している複数の他車両を予測対象車両として特定する。複数の他車両のうち、他車両の進行方向もしくは車線幅方向における走行安定性が所定の安定性以下である走行不安定な車両Ｂがあるか否かを判断する。走行不安定な車両Ｂがあると判断されると、車両Ｂの後方に車両Ａがあるか否かを判断する。車両Ｂの後方に車両Ａがあると判断されると、車両Ａと車両Ｂの接近度が予め定められた所定値以上であるか否かを判断する。接近度が予め定められた所定値以上と判断されると、車両Ａの車線変更を予測する、という課題解決方策を採用した。

【0077】

上記周囲車両挙動予測方法を採用することで、下記の作用効果を奏することができる。即ち、図１２に示すように、車両Ａの走行車線Ｌ２上の前方を走行安定性が低い車両Ｂが走行しているシーンにおいて、走行車線Ｌ１を２台の他車両が走行しているために車両Ａが自車両Ｖの走行車線Ｌ３への車線変更を意図しているとする。このとき、車両Ａが車線変更を意図して車両Ｂに向かって縦方向に接近すると、本開示技術の場合、接近度が予め定められた所定値以上と判断され、車両Ａが車線変更すると予測される。

【0078】

このため、車両Ｂへの縦方向の接近により車両Ａの車線変更を予測する本開示の車線変更予測タイミングは、背景技術での車両Ａが横方向に車線変更移動したこと確認することによる車線変更予測タイミングに比べて早期になる。そして、車線変更予測タイミングでの自車両Ｖと車両Ａの車間距離ＩＤ２が、背景技術での車間距離ＩＤ１より長い距離になる。よって、車両Ａの車線変更予測タイミングで自車両Ｖの減速を開始する場合、自車両Ｖと自車線Ｌ３へ割り込んできた車両Ａとの車間距離を保つための減速走行を緩やかな減速度に抑えることができる。

【0079】

このように、車両Ａの走行車線Ｌ２上の前方を走行安定性が低い車両Ｂが走行している場合、車両Ｂへの縦方向の接近により車両Ａが車線変更すると予測している。この結果、車両Ａの走行車線Ｌ２上の前方を車両Ｂが走行しているシーンにおいて、車両Ｂの走行安定性が低い場合、車両Ａの車線変更を早期に予測することができることになる。

【0080】

［周囲車両挙動予測及び車両制御作用（図４）］
例えば、自車両Ｖの隣接車線を走行している複数台の予測対象車両のうち走行不安定な車両Ｂがない場合、図４のフローチャートにおいて、Ｓ１１０→Ｓ１２０→Ｓ１３０→Ｓ１４０→Ｓ１５０→Ｓ２７０→Ｓ２８０へと進む流れが繰り返される。そして、Ｓ２７０では、目標軌跡や目標車速プロファイルに基づいて、自車両Ｖの駆動・制動・操舵の制御が行われる。

【0081】

複数台の予測対象車両のうち走行不安定な車両Ｂがあるが、車両Ｂの後方に車両Ａがない場合、図４のフローチャートにおいて、Ｓ１１０→Ｓ１２０→Ｓ１３０→Ｓ１４０→Ｓ１５０→Ｓ１５５→Ｓ２７０→Ｓ２８０へと進む流れが繰り返される。そして、Ｓ２７０では、目標軌跡や目標車速プロファイルに基づいて、自車両Ｖの駆動・制動・操舵の制御が行われる。

【0082】

一方、複数台の予測対象車両のうち走行不安定な車両Ｂがあり、かつ、車両Ｂの後方に車両Ａがある場合、図４のフローチャートにおいて、Ｓ１１０→Ｓ１２０→Ｓ１３０→Ｓ１４０→Ｓ１５０→Ｓ１５５→Ｓ１６０→Ｓ１７０→Ｓ１７５へと進む。Ｓ１６０では、車両Ａと車両Ｂの相対距離が取得され、Ｓ１７０では、車両Ａと車両Ｂの相対速度が取得される。そして、Ｓ１７５において車両Ａと車両Ｂの接近度が所定値未満と判断されている間は、Ｓ１７５からＳ２７０→Ｓ２８０へと進む流れが繰り返される。そして、Ｓ２７０では、目標軌跡や目標車速プロファイルに基づいて、自車両Ｖの駆動・制動・操舵の制御が行われる。

【0083】

その後、Ｓ１７５において車両Ａと車両Ｂの接近度が所定値以上と判断されると、Ｓ１７５からＳ１８０→Ｓ１９０へと進む。Ｓ１８０では、車両Ｂの後方を走行している車両Ａが車線変更するとの予測に基づき、車両Ａの車線変更候補車線が取得される。次のＳ１９０では、車線変更可能性のある車両Ａの前方一定距離内に交差点があるか否かが判断される。Ｓ１９０において一定距離内に交差点があると判断されると、Ｓ１９０からＳ２００→Ｓ２１０へと進む。Ｓ２００では、車両Ａが交差点へ進入するための専用車線がある場合に専用車線情報が取得される。Ｓ２１０では、車両Ａの前方一定距離内にある交差点における車両Ａの進行方向が推定される。Ｓ１９０において一定距離内に交差点がないと判断されると、Ｓ１９０からＳ２２０へと進む。Ｓ２２０では、Ｓ１８０で抽出された車両Ａの車線変更候補車線の属性情報が取得される。

【0084】

そして、Ｓ２１０又はＳ２２０からは、Ｓ２３０→Ｓ２４０→Ｓ２５０→Ｓ２６０→Ｓ２７０→Ｓ２８０へと進む流れが繰り返される。Ｓ２３０は、Ｓ１８０にて取得された車両Ａの車線変更候補車線において、車両Ａより後方の交通状況が取得され、車両Ａが車線変更するときの難易度が推定される。Ｓ２４０では、Ｓ１８０にて取得された車両Ａの車線変更候補車線において、車両Ａより前方の交通状況が取得され、車両Ａが車線変更するときの難易度が推定される。Ｓ２５０は、車両Ａの前方の路面状況が取得される。Ｓ２６０では、車両Ａが車線変更する可能性が予測されると共に、車両Ａの車線変更先が推定される。Ｓ２７０では、予測処理の結果に基づいて自車制御される。ここで、車両Ａが自車両Ｖの前方へ車線変更する可能性が第一所定値以上の場合は、自車両Ｖを減速させる制御が行われる。又、車両Ａが自車両Ｖの前方へ車線変更する可能性が第一所定値以下であるが第二所定値以上の場合、ドライバによるマニュアル操作要求であるハンドオーバーリクエストが出されると共に、ドライバに警告が出される。以上の処理は、Ｓ２８０においてイグニッションスイッチがOFFにされるまで繰り返し実行される。

【0085】

このように、自車両Ｖの前方であって、自車線に隣接する同一の走行車線を走行している複数の他車両を予測対象車両として特定すると（Ｓ１４０）、複数の他車両のうち、走行安定性が所定の安定性以下である走行不安定な車両Ｂがあるか否かを判断する（Ｓ１５０）。走行不安定な車両Ｂがあると判断されると、車両Ｂの後方に車両Ａがあるか否かを判断する（Ｓ１５５）。車両Ｂの後方に車両Ａがあると判断されると、車両Ａと車両Ｂの接近度が予め定められた所定値以上であるか否かを判断する（Ｓ１７５）。接近度が予め定められた所定値以上と判断されると、車両Ａの車線変更を予測するものである（Ｓ１８０以降）。

【0086】

そして、車両Ｂの後方を走行している車両Ａが車線変更するとの予測に基づき、車両Ａの車線変更候補車線を取得し（Ｓ１８０）、車線変更可能性のある車両Ａの前方一定距離内に交差点があるか否かを判断する（Ｓ１９０）。交差点の有無により処理流れを異ならせ、車両Ａが車線変更する可能性を予測すると共に、車両Ａの車線変更先を推定する（Ｓ２６０）。この車線変更可能性の予測と車線変更先の推定により、例えば、車両Ａが自車両Ｖの前方へ車線変更する可能性が第一所定値以上という予測/推定結果が得られると、車両Ａの車線変更の予測タイミングで自車両Ｖを減速させる制御を開始することになる（Ｓ２７０）。

【0087】

［車線変更予測作用（図１０、図１３～図１７）］
車線変更すると予測された車両Ａの前方一定距離内に交差点がある場合、図１０のフローチャートにおいて、Ｓ１０１０→Ｓ１０２０→Ｓ１０４０→Ｓ１０８０→Ｓ１０９０→Ｓ１１００→Ｓ１１１０→エンドへと進む。

【0088】

車線変更すると予測された車両Ａの前方一定距離内に交差点がないが専用車線がある場合、図１０のフローチャートにおいて、Ｓ１０１０→Ｓ１０５０→Ｓ１０６０→Ｓ１０７０→Ｓ１０８０→Ｓ１０９０→Ｓ１１００→Ｓ１１１０→エンドへと進む。

【0089】

車線変更可能性のある車両Ａの前方一定距離内に交差点がないが優先車線がある場合、図１０のフローチャートにおいて、Ｓ１０１０→Ｓ１０５０→Ｓ１０６０→Ｓ１０６５→Ｓ１０７０→Ｓ１０８０→Ｓ１０９０→Ｓ１１００→Ｓ１１１０→エンドへと進む。

【0090】

車線変更すると予測された車両Ａの前方一定距離内に交差点がなく、専用車線も優先車線もない場合は、図１０のフローチャートにおいて、Ｓ１０１０→Ｓ１０５０→Ｓ１０６０→Ｓ１０６５→Ｓ１０８０→Ｓ１０９０→Ｓ１１００→Ｓ１１１０→エンドへと進む。

【0091】

車線変更すると予測された車両Ａの前方一定距離内に交差点がある場合、Ｓ１０２０では、車両Ａの交差点における進路情報が取得される。Ｓ１０３０では、交差点における専用車線情報が取得される。Ｓ１０４０では、取得した交差点における進路情報、及び、専用車線情報に基づいて、車線変更可能性ありと予測された車両Ａの車線変更尤度が推定されると共に、車両Ａの車線変更先が推定される。Ｓ１０８０では、取得した車両Ａの後方における車線変更候補車線の交通状況に基づいて、車両Ａの車線変更尤度が推定されると共に、車両Ａの車線変更先が推定される。Ｓ１０９０では、取得した車両Ａの前方における車線変更候補車線の交通状況に基づいて、車両Ａの車線変更尤度が推定されると共に、車両Ａの車線変更先が推定される。Ｓ１１００では、取得した車両Ａの前方における車線変更候補車線の路面状況に基づいて、車両Ａの車線変更尤度が推定されると共に、車両Ａの車線変更先が推定される。そして、Ｓ１１２０では、車線変更先への影響度に基づいて最終的な車両Ａの車線変更尤度が計算される。

【0092】

一方、車線変更すると予測された車両Ａの前方一定距離内に交差点がない場合、Ｓ１０５０では、車両Ａが車線変更する候補車線の属性（例えば、専用車線、優先車線、など）が取得される。そして、Ｓ１０７０では、専用車線、或いは、優先車線があるとき、取得した車線の属性に基づいて、車線変更可能性ありと予測された車両Ａの車線変更尤度が推定されると共に、車両Ａの車線変更先が推定される。なお、Ｓ１０８０～Ｓ１１２０の処理は、上記同様である。

【0093】

ここで、例えば、図１３に示すように、車両Ａの前方一定距離内に交差点があり、交差点付近に候補車線Ｌ１（左折専用車線）と直進専用車線Ｌ２と候補車線Ｌ３（右折専用車線、自車線）があり、車両Ａが直進専用車線Ｌ２を走行している。また、候補車線Ｌ１には車両Ａの前方に２台の他車両が存在し、車両Ａの後方に２台の他車両が存在している車線変更予測例１を想定する。

【0094】

車線変更予測例１の場合、交差点情報に基づいて車線変更尤度を推定すると、図１４及び図１５に示すように、候補車線Ｌ３への車線変更尤度が0.8に推定され、候補車線Ｌ１への車線変更尤度が0.2に推定される。車線属性に基づいて車線変更尤度を推定すると、図１４及び図１５に示すように、候補車線Ｌ３への車線変更尤度が0に推定され、候補車線Ｌ１への車線変更尤度が0に推定される。車線変更候補車線の後方の交通状況に基づいて車線変更尤度を推定すると、図１４及び図１５に示すように、候補車線Ｌ３への車線変更尤度が0.7に推定され、候補車線Ｌ１への車線変更尤度が0.3に推定される。車線変更候補車線の前方の交通状況に基づいて車線変更尤度を推定すると、図１４及び図１５に示すように、候補車線Ｌ３への車線変更尤度が0.7に推定され、候補車線Ｌ１への車線変更尤度が0.3に推定される。車線変更候補車線の前方の路面状況に基づいて車線変更尤度を推定すると、図１４及び図１５に示すように、候補車線Ｌ３への車線変更尤度が0.4に推定され、候補車線Ｌ１への車線変更尤度が0.6に推定される。

【0095】

影響度に基づいて設定した重みは、図１４に示すように、交差点情報に基づく車線変更尤度推定は「1」、車線属性に基づく車線変更尤度推定は「0.8」、車線変更候補車線の後方の交通状況に基づく車線変更尤度推定は「0.6」である。そして、車線変更候補車線の後方の交通状況に基づく車線変更尤度推定は「0.4」、車線変更候補車線の前方の交通状況に基づく車線変更尤度推定は「0.3」である。

【0096】

優先度は、図１５に示すように、交差点情報に基づく車線変更尤度推定が優先度１、車線属性に基づく車線変更尤度推定が優先度２、車線変更候補車線の後方の交通状況に基づく車線変更尤度推定が優先度３である。そして、車線変更候補車線の後方の交通状況に基づく車線変更尤度推定が優先度４、車線変更候補車線の前方の交通状況に基づく車線変更尤度推定が優先度５である。

【0097】

そして、それぞれの状況に基づいて算出した車線変更尤度に対して、各状況の重みを掛け算し、その値を加算して合計し、最終結果として、図１４に示すように、候補車線Ｌ３への車線変更尤度1.62、候補車線Ｌ１への車線変更尤度0.62を算出する。なお、最終結果は、合計値が大きい方がその候補車線へ車線変更する可能性が大きいことを示し、最終結果が同じ値、又は、近い値の場合は、優先度による車線変更尤度の値を用いて車線変更する可能性が大きい候補車線を決める。

【0098】

図１３に示す車線変更予測例１の場合、車両Ａが交差点を右折すると推定されると、車両Ａが候補車線Ｌ３へ車線変更する可能性が、車両Ａが候補車線Ｌ１へ車線変更する可能性より高いと予測できる。また、車両Ａが交差点を直進すると推定されると、車両Ａが車線変更しない可能性が高いと予測できる。また、車両Ａの後方の候補車線Ｌ１に複数台の他車両があり、かつ、車両Ａの後方の候補車線Ｌ３に一台の自車両Ｖがあると、車両Ａと自車両Ｖとの距離が遠いので、車両Ａが候補車線Ｌ３へ車線変更する可能性が高いと予測できる。また、車両Ａの前方の候補車線Ｌ１に複数台の他車両があり、かつ、車両Ａの前方の候補車線Ｌ３に他車両が無いと、候補車線Ｌ３へ車線変更したほうが早く交差点通過できるので、車両Ａが候補車線１へ車線変更する可能性が高いと予測できる。車両Ａの前方の候補車線Ｌ１に障害物や走行しにくくなる要因がなく、かつ、車両Ａの前方の候補車線Ｌ３に大きな水たまりＷがあると、車両Ａが候補車線Ｌ１へ車線変更する可能性が高いと予測できる。

【0099】

次に、例えば、図１６に示すように、車両Ａの前方一定距離内に交差点がなく、候補車線Ｌ１（バス専用車線）と走行車線Ｌ２と候補車線Ｌ３（自車線）があり、車両Ａが走行車線Ｌ２を走行している。また、候補車線Ｌ３には車両Ａの前方に大きな水たまりＷがある車線変更予測例２を想定する。

【0100】

車線変更予測例２の場合、交差点情報に基づいて車線変更尤度を推定すると、図１７に示すように、候補車線Ｌ３への車線変更尤度が0に推定され、候補車線Ｌ１への車線変更尤度が0に推定される。車線属性に基づいて車線変更尤度を推定すると、図１７に示すように、候補車線Ｌ３への車線変更尤度が0.8に推定され、候補車線Ｌ１への車線変更尤度が0.2に推定される。車線変更候補車線の後方の交通状況に基づいて車線変更尤度を推定すると、図１７に示すように、候補車線Ｌ３への車線変更尤度が0.4に推定され、候補車線Ｌ１への車線変更尤度が0.6に推定される。車線変更候補車線の前方の交通状況に基づいて車線変更尤度を推定すると、図１７に示すように、候補車線Ｌ３への車線変更尤度が0.5に推定され、候補車線Ｌ１への車線変更尤度が0.5に推定される。車線変更候補車線の前方の路面状況に基づいて車線変更尤度を推定すると、図１７に示すように、候補車線Ｌ３への車線変更尤度が0.4に推定され、候補車線Ｌ１への車線変更尤度が0.6に推定される。ここで、影響度に基づいて設定した重みと優先度は、車線変更予測例１と同様である。

【0101】

そして、それぞれの状況に基づいて算出した車線変更尤度に対して、各状況の重みを掛け算し、その値を加算して合計し、最終結果として、図１７に示すように、候補車線Ｌ３への車線変更尤度1.2、候補車線Ｌ１への車線変更尤度0.9を算出する。なお、最終結果は、合計値が大きい方がその候補車線へ車線変更する可能性が大きいことを示し、最終結果が同じ値、又は、近い値の場合は、優先度による車線変更尤度の値を用いて車線変更する可能性が大きい候補車線を決める。

【0102】

図１６に示す車線変更予測例２の場合、候補車線Ｌ１がバス専用車線であるため、車両Ａがバス専用車線ではない候補車線Ｌ３へ車線変更する可能性が高いと予測できる。また、車両Ａの前方の候補車線Ｌ１に障害物や走行しにくくなる要因がなく、かつ、車両Ａの前方の候補車線Ｌ３に大きな水たまりＷがあると、車両Ａが候補車線Ｌ１へ車線変更する可能性が高いと予測できる。

【0103】

以上説明したように、実施例１の周囲車両挙動予測方法及び周囲車両挙動予測装置にあっては、下記に列挙する効果を奏する。

【0104】

(1) 自車両Ｖの周囲に他車両が検出されると他車両の挙動を予測する挙動予測コントローラ０１０を備える周囲車両挙動予測方法において、
挙動予測コントローラ０１０は、
自車両Ｖの前方であって、同一の走行車線Ｌ２を走行している複数の他車両を予測対象車両として特定し、
複数の他車両のうち、他車両の進行方向もしくは車線幅方向における走行安定性が所定の安定性以下である走行不安定な第二他車両（車両Ｂ）があるか否かを判断し、
走行不安定な第二他車両（車両Ｂ）があると判断されると、第二他車両（車両Ｂ）の後方に第一他車両（車両Ａ）があるか否かを判断し、
第二他車両（車両Ｂ）の後方に第一他車両（車両Ａ）があると判断されると、第一他車両（車両Ａ）と第二他車両（車両Ｂ）の接近度が予め定められた所定値以上であるか否かを判断し、
接近度が予め定められた所定値以上と判断されると、第一他車両（車両Ａ）の車線変更を予測する（図１２）。
このため、第一他車両（車両Ａ）の走行車線Ｌ２上の前方を第二他車両（車両Ｂ）が走行しているシーンにおいて、第二他車両（車両Ｂ）の走行安定性が低い場合、第一他車両（車両Ａ）の車線変更を早期に予測する周囲車両挙動予測方法を提供できる。

【0105】

(2) 予測対象車両のうち、予測対象車両が予め決めた観測距離を走行する間又は観測時間の間の車線幅方向における位置の変動幅が所定値以上の車両があると、その車両は横方向ふらつきによる走行不安定な第二他車両（車両Ｂ）と判定する（図５）。
このため、第二他車両（車両Ｂ）の走行安定性評価を、第二他車両（車両Ｂ）が走行の横方向ふらつきの有無に基づいて評価するので、第一他車両（車両Ａ）が車線変更する可能性を精度よく予測することができる。

【0106】

(3) 予測対象車両のうち、予測対象車両が予め決めた観測距離を走行する間又は観測時間の間の車両前後方向の速度変化幅が所定値以上の車両があると、その車両は縦方向ふらつきによる走行不安定な第二他車両（車両Ｂ）と判定する（図６）。
このため、第二他車両（車両Ｂ）の走行安定性評価を、第二他車両（車両Ｂ）が走行の縦方向のふらつきの有無に基づいて評価するので、第一他車両（車両Ａ）が車線変更する可能性を精度よく予測することができる。

【0107】

(4) 第一他車両（車両Ａ）と第二他車両（車両Ｂ）の接近度は、第一他車両（車両Ａ）と第二他車両（車両Ｂ）との間の相対距離、相対速度、干渉余裕時間TTCに基づいて算出する（図７）。
このため、第一他車両（車両Ａ）と第二他車両（車両Ｂ）の走行状況に応じて接近度が算出されることで、第一他車両（車両Ａ）の車線変更を予測するタイミングを精度よく決めることができる。

【0108】

(5) 第一他車両（車両Ａ）の前方の所定距離内に交差点がある場合、第一他車両（車両Ａ）の交差点における進行方向を推定し、
第一他車両（車両Ａ）の進行方向に基づいて第一他車両（車両Ａ）の車線変更先を予測する（図１３）。
このため、第一他車両（車両Ａ）の前方の所定距離内に交差点がある場合、交差点における進行方向の推定に基づいて第一他車両（車両Ａ）の車線変更先を予測するので、第一他車両（車両Ａ）の車線変更先の予測精度を向上することができる。

【0109】

(6) 第一他車両（車両Ａ）の前方の所定距離内に交差点がある場合、第一他車両（車両Ａ）の過去の車線変更履歴を考慮し、第一他車両（車両Ａ）の交差点における進行方向を推定する（図１３）。
このため、第一他車両（車両Ａ）の前方の所定距離内に交差点がある場合、第一他車両（車両Ａ）の過去の車線変更履歴を考慮することで、第一他車両（車両Ａ）の交差点における進行方向の推定精度を向上することができる。

【0110】

(7) 第一他車両（車両Ａ）の前方の所定距離内に交差点がある場合、当該交差点において記録された過去の統計データに基づいて、第一他車両（車両Ａ）の交差点における進行方向を推定する（図１３）。
このため、第一他車両（車両Ａ）の前方の所定距離内に交差点がある場合、当該交差点において記録された過去の統計データに基づく進行方向の推定とすることで、第一他車両（車両Ａ）の交差点における進行方向の推定精度を向上することができる。

【0111】

(8) 第一他車両（車両Ａ）が車線変更できる候補車線が複数ある場合、複数の候補車線のそれぞれの状況をあらわす情報に基づいて、第一他車両（車両Ａ）の車線変更先を予測する（図８、９）。
このため、第一他車両（車両Ａ）が車線変更できる候補車線が複数ある場合、候補車線の状況に基づいて車線変更先予測を行うことで、第一他車両（車両Ａ）の車線変更先の予測精度を向上することができる。

【0112】

(9) 第一他車両（車両Ａ）が車線変更できる候補車線が複数ある場合、第一他車両（車両Ａ）の後方における複数の候補車線のそれぞれの交通状況に基づいて、第一他車両（車両Ａ）の車線変更先を予測する（図８）。
このため、第一他車両（車両Ａ）が車線変更できる候補車線が複数ある場合、第一他車両（車両Ａ）の後方における候補車線の交通状況に基づいて車線変更先予測を行うことで、第一他車両（車両Ａ）の車線変更先の予測精度を向上することができる。

【0113】

(10) 第一他車両（車両Ａ）が車線変更できる候補車線が複数ある場合、第一他車両（車両Ａ）の前方における複数の候補車線のそれぞれの交通状況に基づいて、第一他車両（車両Ａ）の車線変更先を予測する（図９）。
このため、第一他車両（車両Ａ）が車線変更できる候補車線が複数ある場合、第一他車両（車両Ａ）の前方における候補車線の交通状況に基づいて車線変更先予測を行うことで、第一他車両（車両Ａ）の車線変更先の予測精度を向上することができる。

【0114】

(11) 第一他車両（車両Ａ）が車線変更できる候補車線が複数ある場合、第一他車両（車両Ａ）に対する複数の候補車線のそれぞれの属性情報に基づいて、第一他車両（車両Ａ）の車線変更先を予測する（図１６）。
このため、第一他車両（車両Ａ）が車線変更できる候補車線が複数ある場合、複数の候補車線のそれぞれの属性情報に基づいて車線変更先予測を行うことで、第一他車両（車両Ａ）の車線変更先の予測精度を向上することができる。

【0115】

(12) 第一他車両（車両Ａ）が車線変更できる候補車線が複数ある場合、第一他車両（車両Ａ）の前方における複数の候補車線のそれぞれの路面状況に基づいて、第一他車両（車両Ａ）の車線変更先を予測する（図１６）。
このため、第一他車両（車両Ａ）が車線変更できる候補車線が複数ある場合、複数の候補車線のそれぞれの路面状況に基づいて車線変更先予測を行うことで、第一他車両（車両Ａ）の車線変更先の予測精度を向上することができる。

【0116】

(13) 第一他車両（車両Ａ）の車線変更先を候補車線から予測するのに考慮する要素に対し、第一他車両（車両Ａ）が車線変更したときの車線変更先への影響度に応じて重みを設定する（図１４、１７）。
このため、第一他車両（車両Ａ）が車線変更できる候補車線の状況に対して、第一他車両（車両Ａ）の車線変更先への影響度に応じて重みを設定するので、第一他車両（車両Ａ）の車線変更先の予測精度を向上することができる。

【0117】

(14) 候補車線の状況の重みを設定する場合、第一他車両（車両Ａ）の交差点における進行方向を候補車線の属性より大きく設定する（図１４）。
このため、第一他車両（車両Ａ）が車線変更できる候補車線に対して、交差点における進行方向を候補車線の属性より大きく設定するので、交差点における進行方向を属性に優先して第一他車両（車両Ａ）の車線変更先を予測することができる。

【0118】

(15) 候補車線の状況の重みを設定する場合、交差点における進行方向を第一他車両（車両Ａ）の後方の交通状況より大きく設定する（図１４）。
このため、第一他車両（車両Ａ）が車線変更できる候補車線に対して、交差点における進行方向を後方の交通状況より大きく設定するので、交差点における進行方向を後方の交通状況に優先して第一他車両（車両Ａ）の車線変更先を予測することができる。

【0119】

(16) 候補車線の状況の重みを設定する場合、交差点における進行方向を第一他車両（車両Ａ）の前方の交通状況より大きく設定する（図１４）。
このため、第一他車両（車両Ａ）が車線変更できる候補車線に対して、交差点における進行方向を前方の交通状況より大きく設定するので、交差点における進行方向を前方の交通状況に優先して第一他車両（車両Ａ）の車線変更先を予測することができる。

【0120】

(17) 候補車線の状況の重みを設定する場合、第一他車両（車両Ａ）の前方の交通状況を候補車線の路面状況より大きく設定する（図１４）。
このため、第一他車両（車両Ａ）が車線変更できる候補車線に対して、前方の交通状況を路面状況より大きく設定するので、前方の交通状況を前方の路面状況に優先して第一他車両（車両Ａ）の車線変更先を予測することができる。

【0121】

(18) 周囲車両挙動予測方法で予測された周囲車両の挙動に基づいて自車両を制御する車両制御方法であって、
第一他車両（車両Ａ）が自車両Ｖの前方へ車線変更する可能性が第一所定値以上の場合、自車両Ｖを減速させる（図１２）。
このため、第１他車両（車両Ａ）が自車両Ｖの前方へ車線変更する可能性に基づき、第１他車両（車両Ａ）の車線変更の横移動に先行して自車制御を行うことで、第一他車両（車両Ａ）に対する自車両Ｖの減速度を小さく抑えることができる。

【0122】

(19) 車両制御方法において、第一他車両（車両Ａ）が自車両Ｖの前方へ車線変更する可能性が第一所定値以下であるが第二所定値以上の場合、ドライバによるマニュアル操作要求であるハンドオーバーリクエストを出す（図１２）。
このため、第１他車両（車両Ａ）が自車両Ｖの前方へ車線変更する可能性に基づいてハンドオーバーリクエストを出すことで、第１他車両（車両Ａ）の車線変更に備えてドライバによるマニュアル操作を開始することができる。

【0123】

(20) 車両制御方法において、第一他車両（車両Ａ）が自車両Ｖの前方へ車線変更する可能性が第一所定値以下であるが第二所定値以上の場合、ドライバに警告をする（図１２）。
このため、第１他車両（車両Ａ）が自車両Ｖの前方へ車線変更する可能性に基づいて警告を出すことで、第１他車両（車両Ａ）の車線変更に備える必要があることをドライバに知らせることができる。

【0124】

(21) 自車両Ｖの周囲に他車両が検出されると他車両の挙動を予測する挙動予測コントローラ０１０を備える周囲車両挙動予測装置において、
挙動予測コントローラ０１０は、
自車両Ｖの前方であって、同一の走行車線Ｌ２を走行している第一他車両（車両Ａ）と第二他車両（車両Ｂ）を予測対象車両として特定する予測対象車両特定部０１１と、
第一他車両（車両Ａ）の前方を走行している第二他車両（車両Ｂ）の走行安定性を評価すると共に、第一他車両（車両Ａ）と第二他車両（車両Ｂ）との間の接近度を算出する対象車両挙動情報取得部０１２と、
第二他車両（車両Ｂ）の走行安定性が所定の安定性以下であり、且つ、第一他車両（車両Ａ）と第二他車両（車両Ｂ）との間の接近度が予め定められた所定値以上である場合、第一他車両（車両Ａ）の車線変更を予測する車線変更予測部０１３と、を有する（図１）。
このため、第一他車両（車両Ａ）の走行車線Ｌ２上の前方を第二他車両（車両Ｂ）が走行しているシーンにおいて、第二他車両（車両Ｂ）の走行安定性が低い場合、第一他車両（車両Ａ）の車線変更を早期に予測する周囲車両挙動予測装置を提供できる。

【0125】

以上、本開示の周囲車両挙動予測方法及び周囲車両挙動予測装置を、実施例１に基づき説明してきた。しかし、具体的な構成については、この実施例１に限られるものではなく、特許請求の範囲の各請求項に係る発明の要旨を逸脱しない限り、設計の変更や追加などは許容される。

【0126】

実施例１では、予測対象車両特定部０１１として、自車両Ｖの前方であって、自車線Ｌ３に隣接する同一の走行車線Ｌ２を走行している複数の他車両を予測対象車両として特定する例を示した。しかし、予測対象車両特定部としては、自車両の前方であって、自車線と同一の走行車線を走行している複数の他車両を予測対象車両として特定する例としても良い。また、自車両の前方であって、自車線から二車線以上離れた走行車線を走行している複数の他車両を予測対象車両として特定する例としても良い。

【0127】

実施例１では、本開示の周囲車両挙動予測方法及び周囲車両挙動予測装置を、周囲車両挙動予測機能を備える運転支援車両又は自動運転車両の挙動予測コントローラに適用する例を示した。しかし、本開示の周囲車両挙動予測方法及び周囲車両挙動予測装置は、運転支援車両の運転支援コントローラや自動運転車両の自動運転コントローラの内部に有する周囲車両の挙動予測部に有する例であっても勿論良い。

【符号の説明】

【0128】

００１ 物体検出装置
００２ 物体検出統合・追跡部
００３ 自車位置推定装置
００４ 地図記憶装置
００５ 地図内自車位置推定部
０１０ 挙動予測コントローラ
０１１ 予測対象車両特定部
０１２ 対象車両挙動情報取得部
０１３ 車線変更予測部
０１４ 車線変更候補車線抽出部
０１５ 変更先車線推定部
０１６ 候補車線の車線属性取得部
０１７ 候補車線上の交通状況取得部
０１８ 候補車線の路面状況取得部
０１９ 車線変更可能性計算部
０２０ 車両制御部
Ｖ 自車両
Ａ 車両（第一他車両）
Ｂ 車両（第二他車両）
Ｌ１ 走行車線（他車両の走行車線、候補車線）
Ｌ２ 走行車線（予測対象車両の走行車線）
Ｌ３ 走行車線（自車両の走行車線、候補車線）

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】