特許 7546102 運転支援システム及び運転支援方法

(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】2024-08-28

(45)【発行日】2024-09-05

(54)【発明の名称】運転支援システム及び運転支援方法

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/01 20060101AFI20240829BHJP

   G16Y 10/40 20200101ALI20240829BHJP

   G16Y 20/20 20200101ALI20240829BHJP

   G16Y 40/10 20200101ALI20240829BHJP

【ＦＩ】

G08G1/01 E

G16Y10/40

G16Y20/20

G16Y40/10

【請求項の数】 11

【外国語出願】

(21)【出願番号】P 2023079121

(22)【出願日】2023-05-12

(65)【公開番号】P2023174557

(43)【公開日】2023-12-07

【審査請求日】2023-08-23

(31)【優先権主張番号】111119618

(32)【優先日】2022-05-26

(33)【優先権主張国・地域又は機関】TW

(73)【特許権者】

【識別番号】513247101

【氏名又は名称】和碩聯合科技股▲分▼有限公司

(74)【代理人】

【識別番号】110002583

【氏名又は名称】弁理士法人平田国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】▲曽▼羽鴻

(72)【発明者】

【氏名】▲呉▼秉堯

(72)【発明者】

【氏名】陳嘉偉

【審査官】上野 博史

(56)【参考文献】

【文献】国際公開第２０１７／１８７８８２（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２０２０－０１６５０９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１５－２０７２１１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１２－０２２５０４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１６－１４５８８６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－０６１４０７（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０８Ｇ １／０１

Ｇ１６Ｙ １０／４０

Ｇ１６Ｙ ２０／２０

Ｇ１６Ｙ ４０／１０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

車両をナビゲートするための運転支援システムであって、
目標車線の複数の道路区間の複数の領域画像を撮像するよう構成された、複数の撮像装置と、
前記複数の撮像装置から前記複数の領域画像を受信し、前記複数の領域画像に基づき前記道路区間に対応する複数の渋滞レベルをそれぞれ算出するよう構成された、渋滞算出モジュールと、
前記渋滞算出モジュールから前記複数の渋滞レベルを受信し、前記複数の渋滞レベルに基づき前記車両に車線変更メッセージを提供するよう構成された、判定モジュールと
を含み、
前記渋滞算出モジュールは、前記複数の撮像装置のそれぞれに結合された複数の計算機を含み、
各前記計算機は、前記複数の領域画像のうちの対応する領域画像に基づいて対応するオプティカルフロー情報を生成し、前記対応する領域画像と前記対応するオプティカルフロー情報とに基づいて対応する渋滞レベルを算出し、
各前記計算機は、前記対応する領域画像のテクスチャに基づいて前記目標車線の対応する道路区間上の車両数を判定し、前記対応するオプティカルフロー情報に基づいて前記目標車線の前記対応する道路区間の交通速度を判定し、前記テクスチャの複雑さと前記対応するオプティカルフロー情報の光束とに基づいて前記対応する渋滞レベルの渋滞値を算出する、
運転支援システム。

【請求項2】

前記複数の撮像装置は、複数の道路脇施設に設けられる、
請求項１に記載の運転支援システム。

【請求項3】

前記渋滞算出モジュールは、前記複数の領域画像に対応する複数のオプティカルフロー情報をそれぞれ生成し、前記領域画像と前記オプティカルフロー情報とに基づき前記渋滞レベルを算出する、
請求項１に記載の運転支援システム。

【請求項4】

前記テクスチャの前記複雑さは、前記目標車線の前記対応する道路区間の前記車両数に正の相関があり、
前記光束は、前記目標車線の前記対応する道路区間の前記交通速度に正の相関がある、
請求項１に記載の運転支援システム。

【請求項5】

前記テクスチャの前記複雑さが高く前記光束が低いほど、前記渋滞値は高くなる、
請求項４に記載の運転支援システム。

【請求項6】

各前記計算機によって算出された渋滞値のうちの閾値よりも低い少なくとも１つの渋滞値に基づき、前記判定モジュールは、前記車両に前記少なくとも１つの渋滞値に対応する前記道路区間上の前記目標車線に変更するよう通知するため、前記車線変更メッセージを提供する、
請求項１に記載の運転支援システム。

【請求項7】

車両をナビゲートするため運転支援方法であって、
複数の撮像装置により、目標車線の複数の道路区間の複数の領域画像を撮像することと、
前記複数の領域画像に基づいて前記複数の道路区間に対応する複数の渋滞レベルをそれぞれ算出することと、
前記複数の渋滞レベルに基づいて前記車両に車線変更メッセージを提供することと
を含み、
渋滞算出モジュールは複数の計算機を含み、各前記計算機は前記複数の撮像装置のうちの対応する撮像装置に結合され、
前記領域画像に基づいて前記道路区間に対応する前記渋滞レベルを算出するステップは、
各前記計算機により、前記複数の領域画像のうちの対応する領域画像に基づいて対応するオプティカルフロー情報を生成し、
前記対応する領域画像のテクスチャに基づいて前記目標車線の対応する道路区間上の車両数を判定することと、
前記対応するオプティカルフロー情報に基づいて前記目標車線の前記対応する道路区間の交通速度を判定することと、
前記テクスチャの複雑さと前記対応するオプティカルフロー情報の光束とに基づいて前記対応する渋滞レベルの渋滞値を算出することと
を含む、
運転支援方法。

【請求項8】

前記領域画像に基づいて前記道路区間に対応する前記渋滞レベルを算出するステップは、
前記複数の領域画像に基づいて前記複数の領域画像に対応する複数のオプティカルフロー情報をそれぞれ生成することと、
前記領域画像と前記オプティカルフロー情報とに基づいて前記渋滞レベルを算出することと
を含む、
請求項７に記載の運転支援方法。

【請求項9】

前記テクスチャの前記複雑さは、前記目標車線の前記対応する道路区間の前記車両数に正の相関があり、
前記光束は、前記目標車線の前記対応する道路区間の前記交通速度に正の相関がある、
請求項７に記載の運転支援方法。

【請求項10】

前記テクスチャの前記複雑さ高く前記光束が低いほど、前記渋滞値は高くなる、
請求項９に記載の運転支援方法。

【請求項11】

前記渋滞レベルに基づいて前記車両に車線変更メッセージを提供するステップは、
各前記計算機によって算出された渋滞値のうちの閾値よりも低い少なくとも１つの渋滞値に基づき、前記車両に前記少なくとも１つの渋滞値に対応する前記道路区間上の前記目標車線に変更するよう通知するため、前記車線変更メッセージを提供すること
を含む、
請求項７に記載の運転支援方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、運転支援システム及び運転支援方法に関するものであり、特に、実際の道路状況に応じて車両をナビゲートするための運転支援システム及び運転支援方法に関する。

【背景技術】

【0002】

現在の車両用の運転支援システムは、半自動運転システム（例えば、レベル２、レベル３運転システム）と全自動運転システム（例えば、レベル４運転システム）に分けることができる。半自動運転システムでは、車両が目標車線を変更するときに、車両を現在の車線から目標車線に変更するか否かを決定するため、運転者は依然として目標車線の渋滞状況を目視する必要がある。

【0003】

全自動運転システムは、それ自体により、現在の車線から目標車線へと運転するように自動運転車両を制御することができる。しかし、全自動運転システムは、目標車線が過度に渋滞しているため、円滑に車線変更するように自動運転車両を制御することができない可能性があり、よって元々予定されていた短距離の経路をとることができず、より長距離の経路を再計画することとなる場合がある。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

運転支援システムの種類に関わらず、目標車線の渋滞状況は車両の車線変更結果に影響すると考えることができる。よって、如何にして目標車線の渋滞状況に応じて可能な限り早く、現在の車線から目標車線に変更するように車両に指示するメッセージを提供するか、が当業者にとっての研究対象のうちの１つである。

【課題を解決するための手段】

【0005】

本発明は、目標車線の渋滞状況に応じて車両をナビゲートするための運転支援システム及び運転支援方法を対象とする。

【0006】

本発明は、車両をナビゲートするための運転支援システムを提供する。運転支援システムは、複数の撮像装置と、渋滞算出モジュールと、判定モジュールとを含む。撮像装置は、目標車線の複数の道路区間の複数の領域画像を撮像する。渋滞算出モジュールは、撮像装置から領域画像を受信し、領域画像に基づき道路区間に対応する複数の渋滞レベルを算出する。判定モジュールは、渋滞算出モジュールから渋滞レベルを受信し、渋滞レベルに基づき車両に車線変更メッセージを提供する。

【0007】

本発明は、車両をナビゲートするための運転支援方法を提供する。運転支援方法は、複数の撮像装置により目標車線の複数の道路区間の複数の領域画像を撮像することと、領域画像に基づき道路区間に対応する複数の渋滞レベルを算出することと、渋滞レベルに基づき車両に車線変更メッセージを提供することとを含む。

【発明の効果】

【0008】

上記に基づき、本発明の運転支援システム及び運転支援方法は、領域画像に基づき道路区間に対応する複数の渋滞レベルを算出し、渋滞レベルに基づき車両に車線変更メッセージを提供する。このようにして、車線変更メッセージに基づいて、車両は比較的渋滞が深刻でない道路区間で、現在の車線から目標車線へと移動することができる。

【0009】

上記をより理解し易くするため、いくつかの実施形態を添付図面と併せて以下に詳細に説明する。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】本発明の１つの実施形態による運転支援システムの動作シナリオの概略図である。

【図2】本発明の１つの実施形態による運転支援方法のフロー図である。

【図3】本発明の１つの実施形態による運転支援システムの概略図である。

【図4】本発明の１つの実施形態による計算機の概略図である。

【発明を実施するための形態】

【0011】

図１を参照し、図１は本発明の１つの実施形態による運転支援システムの動作シナリオの概略図である。本実施形態において、運転支援システム１００は、車両ＶＨをナビゲートするために用いられる。運転支援システム１００は、撮像装置１１０＿１～１１０＿４と、渋滞算出モジュール１２０と、判定モジュール１３０とを含む。撮像装置１１０＿１～１１０＿４は、目標車線ＴＬの道路区間ＲＧ１～ＲＧ４の領域画像ＲＭ１～ＲＭ４を撮像する。例えば、目標車線ＴＬは高速自動車専用道路又は高速道路の出口である。撮像装置１１０＿１は、様々な道路脇の位置に取り付けられる。道路脇の位置間の距離は、数十メートルから数百メートルである。例えば、撮像装置１１０＿１は道路区間ＲＧ１の領域画像ＲＭ１を撮像し、撮像装置１１０＿２は道路区間ＲＧ２の領域画像ＲＭ２を撮像し、撮像装置１１０＿３は道路区間ＲＧ３の領域画像ＲＭ３を撮像し、撮像装置１１０＿４は道路区間ＲＧ４の領域画像ＲＭ４を撮像する。

【0012】

本実施形態において、渋滞算出モジュール１２０は、撮像装置１１０＿１～１１０＿４から領域画像ＲＭ１～ＲＭ４を受信するため、撮像装置１１０＿１～１１０＿４と通信する。渋滞算出モジュール１２０は、領域画像ＲＭ１～ＲＭ４に基づき道路区間ＲＧ１～ＲＧ４に対応する渋滞レベルＭＧ１～ＭＧ４を算出する。判定モジュール１３０は、渋滞算出モジュール１２０から渋滞レベルＭＧ１～ＭＧ４を受信するため、渋滞算出モジュール１２０と通信する。判定モジュール１３０は、渋滞レベルＭＧ１～ＭＧ４に基づき、車線変更メッセージＣＭＧを車両ＶＨに提供する。

【0013】

運転支援システム１００は、目標車線ＴＬの道路区間ＲＧ１～ＲＧ４の領域画像ＲＭ１～ＲＭ４を受信することに注意されたい。運転支援システム１００は、領域画像ＲＭ１～ＲＭ４に基づき道路区間ＲＧ１～ＲＧ４に対応する渋滞レベルＭＧ１～ＭＧ４を算出し、渋滞レベルＭＧ１～ＭＧ４に基づき車線変更メッセージＣＭＧを車両ＶＨに提供する。つまり、車両ＶＨにより受信される車線変更メッセージＣＭＧは、目標車線ＴＬの道路区間ＲＧ１～ＲＧ４の実際の渋滞状況に関係する。運転支援システム１００は、目標車線ＴＬの渋滞状況に応じて車線変更メッセージＣＭＧを車両ＶＨに提供することができ、車両ＶＨは可能な限り早く現在の車線ＣＬから目標車線ＴＬへと運転することができる。このようにして、車線変更メッセージＣＭＧに基づき、車両ＶＨは比較的渋滞が深刻でない道路区間で、現在の車線ＣＬから目標車線ＴＬへと移動することができ、これにより運転の安全性を向上させる。

【0014】

本実施形態を例とし、渋滞算出モジュール１２０は、領域画像ＲＭ１に基づき道路区間ＲＧ１に対応する渋滞レベルＭＧ１を算出する。渋滞算出モジュール１２０は、領域画像ＲＭ２に基づき道路区間ＲＧ２に対応する渋滞レベルＭＧ２を算出する。渋滞算出モジュール１２０は、領域画像ＲＭ３に基づき道路区間ＲＧ３に対応する渋滞レベルＭＧ３を算出する。また、渋滞算出モジュール１２０は、領域画像ＲＭ４に基づき道路区間ＲＧ４に対応する渋滞レベルＭＧ４を算出する。本発明の本実施形態において、道路区間ＲＧ１とＲＧ２は交通渋滞しており、道路区間ＲＧ３とＲＧ４は交通渋滞していない。判定モジュール１３０は、渋滞レベルＭＧ１～ＭＧ４に基づき車線変更メッセージＣＭＧを車両ＶＨに提供する。よって、車両ＶＨは、車線変更メッセージＣＭＧに基づき、現在の車線ＣＬから道路区間ＲＧ３とＲＧ４のうちの１つの目標車線ＴＬへと可能な限り早く移動することができる。

【0015】

本実施形態において、撮像装置１１０＿１～１１０＿４は、それぞれの道路脇施設（ＲＳＵ）ＲＳＵ１～ＲＳＵ４に取り付けられてよい。例えば、撮像装置１１０＿１は道路脇施設ＲＳＵ１に取り付けられ、撮像装置１００＿２は道路脇施設ＲＳＵ２に取り付けられる等である。道路脇施設ＲＳＵ１～ＲＳＵ４は、例えば道路脇に取り付けられた街灯、信号、任意の道路標識、及び交通表示板である。撮像装置１００＿１～１００＿４は、例えばカメラ又はビデオカメラにより実装される。

【0016】

本実施形態において、運転支援システム１００は、４つの撮像装置１００＿１～１００＿４により例示されている。しかし、本発明の撮像装置の数は本実施形態に限定されない。本発明の撮像装置の数は、実際の要件に応じて設計されてよい。

【0017】

本実施形態において、渋滞算出モジュール１２０は、道路脇設備及び判定モジュール１３０の外に配置されてよい。渋滞算出モジュール１２０と判定モジュール１３０は、例えば、コンピュータプログラムをロードして実行する、少なくとも１つの中央処理装置（ＣＰＵ）、又は少なくとも１つのプログラマブル汎用又は特定用途向けマイクロプロセッサ、少なくとも１つのデジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、少なくとも１つのプログラマブルコントローラ、少なくとも１つの特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、少なくとも１つのプログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ）、又は他の類似のデバイス、又はこれらデバイスの組合せを含む。

【0018】

いくつかの実施形態において、渋滞算出モジュール１２０は、第１サーバ又は第１ホストであってよい。判定モジュール１３０は、第２サーバ又は第２ホストであってよい。

【0019】

いくつかの実施形態において、渋滞算出モジュール１２０は、道路脇施設ＲＳＵ１～ＲＳＵ４のうちの少なくとも１つの内部に設けられてよい。

【0020】

図１と図２を同時に参照し、図２は本発明の１つの実施形態による運転支援方法のフロー図である。本実施形態において、運転支援方法Ｓ１００は、車両ＶＨをナビゲートするために用いられる。運転支援方法Ｓ１００は、運転支援システム１００に適用される。運転支援方法Ｓ１００は、ステップＳ１１０～Ｓ１３０を含む。ステップＳ１１０にて、撮像装置１１０＿１～１１０＿４は目標車線ＴＬの道路区間ＲＧ１～ＲＧ４の領域画像ＲＭ１～ＲＭ４を撮像する。ステップＳ１２０にて、道路区間ＲＧ１～ＲＧ４に対応する渋滞レベルＭＧ１～ＭＧ４が領域画像ＲＭ１～ＲＭ４に基づき算出される。ステップＳ１３０にて、渋滞レベルＭＧ１～ＭＧ４に基づき車線変更メッセージＣＭＧが車両ＶＨに提供される。本実施形態において、ステップＳ１１０～Ｓ１３０の実装に詳細については、図１の実施形態から十分な教示が得られ、このためその詳細は繰り返し述べない。

【0021】

図１と図３を同時に参照し、図３は本発明の１つの実施形態による運転支援システムの概略図である。本実施形態において、運転支援システム２００は、撮像装置２１０＿１～２１０＿４と、渋滞算出モジュール２２０と、判定モジュール２３０とを含む。撮像装置２１０＿１～２１０＿４は、目標車線ＴＬの道路区間ＲＧ１～ＲＧ４の領域画像ＲＭ１～ＲＭ４を撮像する。撮像装置２１０＿１～２１０＿４の構成方法及び実施の詳細は、図１の撮像装置１１０＿１～１１０＿４の構成方法及び実施の詳細に類似し、その詳細は繰り返し述べない。

【0022】

本実施形態において、渋滞算出モジュール２２０は、領域画像ＲＭ１～ＲＭ４に基づきオプティカルフロー情報ＯＦＭ１～ＯＦＭ４を生成する。オプティカルフロー情報ＯＦＭ１は領域画像ＲＭ１に対応し、オプティカルフロー情報ＯＦＭ２は領域画像ＲＭ２に対応し、オプティカルフロー情報ＯＦＭ３は領域画像ＲＭ３に対応し、オプティカルフロー情報ＯＦＭ４は領域画像ＲＭ４に対応する。渋滞算出モジュール２２０は、領域画像ＲＭ１～ＲＭ４とオプティカルフロー情報ＯＦＭ１～ＯＦＭ４に基づき渋滞レベルＭＧ１～ＭＧ４を算出する。

【0023】

本実施形態において、渋滞算出モジュール２２０は計算機２２１＿１～２２１＿４を含む。計算機２２１＿１～２２１＿４は、それぞれ撮像装置２１０＿１～２１０＿４と結合される。本実施形態を例とし、計算機２２１＿２は撮像装置２１０＿２に結合される等である。計算機２２１＿１は領域画像ＲＭ１を受け取り、領域画像ＲＭ１に基づきオプティカルフロー情報ＯＦＭ１を生成し、領域画像ＲＭ１とオプティカルフロー情報ＯＦＭ１に基づき渋滞レベルＭＧ１を算出する。計算機２２１＿２は領域画像ＲＭ２を受け取り、領域画像ＲＭ２に基づきオプティカルフロー情報ＯＦＭ２を生成し、領域画像ＲＭ２とオプティカルフロー情報ＯＦＭ２に基づき渋滞レベルＭＧ２を算出する。他も同様である。

【0024】

計算機２２１＿１は、領域画像ＲＭ１のテクスチャに基づき目標車線ＴＬの道路区間ＲＧ１上の車両数を判定し、オプティカルフロー情報ＯＦＭ１に基づき目標車線ＴＬの道路区間ＲＧ１上の交通速度を判定する。計算機２２１＿１はまた、領域画像ＲＭ１のテクスチャの複雑さとオプティカルフロー情報ＯＦＭ１の光束に基づき渋滞レベルＭＧ１の値を算出する。計算機２２１＿２は、領域画像ＲＭ２のテクスチャに基づき目標車線ＴＬの道路区間ＲＧ２上の車両数を判定し、オプティカルフロー情報ＯＦＭ２に基づき目標車線ＴＬの道路区間ＲＧ２上の交通速度を判定する。計算機２２１＿２はまた、領域画像ＲＭ２のテクスチャの複雑さとオプティカルフロー情報ＯＦＭ２の光束に基づき渋滞レベルＭＧ２の値を算出する。他も同様である。

【0025】

領域画像ＲＭ１～ＲＭ４のテクスチャの複雑さは、目標車線ＴＬの対応する道路区間上の車両数に正の相関がある。光束は、目標車線ＴＬの対応する道路区間上の交通速度に正の相関がある。よって、テクスチャの複雑さが高く光束が低いほど、対応する渋滞レベルは高くなる。逆に、テクスチャの複雑さが低く光束が高いほど、対応する渋滞レベルは低くなる。

【0026】

更に説明すると、図３と図４を同時に参照し、図４は本発明の１つの実施形態による計算機の概略図である。本実施形態において、計算機２２１＿１は、オプティカルフロー情報生成モジュール２２１１と、渋滞レベル生成モジュール２２１２とを含む。オプティカルフロー情報生成モジュール２２１１は、領域画像ＲＭ１を受け取り、領域画像ＲＭ１に基づきオプティカルフロー情報ＯＦＭ１を算出する。

【0027】

例えば、オプティカルフロー情報生成モジュール２２１１は、領域画像ＲＭ１の複数の最新フレーム（例えば、領域画像ＲＭ１における直近９０フレームであるが、本発明はこれに限定されない）を取り込む。オプティカルフロー情報生成モジュール２２１１は複数フレームを用いて、複数フレームに対応するオプティカルフロー情報ＯＦＭ１を算出する。オプティカルフロー情報生成モジュールは、領域画像ＲＭ１をオプティカルフロー情報ＯＦＭ１に変換するための変換回路又はソフトウェアであってよい。

【0028】

渋滞レベル生成モジュール２２１２は、オプティカルフロー情報生成モジュール２２１１と連結される。渋滞レベル生成モジュール２２１２は、領域画像ＲＭ１とオプティカルフロー情報ＯＦＭ１を受け取る。渋滞レベル生成モジュール２２１２は、例えば、深層学習モジュール又はニューラルネットワークを含む。深層学習モジュールは、例えば、分類モデル（例えば、ＡｌｅｘｔＮｅｔ、Ｇｏｏｇｌｅｎｅｔ、Ｒｅｓｎｅｔ、Ｍｏｂｉｌｅｎｅｔ等）又は物体検出モデル（例えば、Ｍａｓｋ ＲＣＮＮ、ＳＳＤ、Ｙｏｌｏ４、Ｙｏｌｏ５等）である。

【0029】

渋滞レベル生成モジュール２２１２は、目標車線ＴＬの道路区間ＲＧ１上の車両数を特定するため、領域画像ＲＭ１のテクスチャを取り込む。領域画像ＲＭ１のテクスチャは、道路区間ＲＧ１上の車両の輪郭と色に関連付く。よって、領域画像ＲＭ１のテクスチャが単純であるほど、渋滞レベル生成モジュール２２１２により道路区間ＲＧ１上に特定される車両が少なくなる。領域画像ＲＭ１のテクスチャが複雑であるほど、渋滞レベル生成モジュール２２１２により道路区間ＲＧ１上に特定される車両が多くなる。

【0030】

オプティカルフロー情報ＯＦＭ１の光束は、道路区間ＲＧ１上の車両の移動速度に関連付く。よって、オプティカルフロー情報ＯＦＭ１の光束が小さいほど、道路区間ＲＧ１上のより遅い交通速度が渋滞レベル生成モジュール２２１２により判定される。オプティカルフロー情報ＯＦＭ１の光束が大きいほど、道路区間ＲＧ１上のより速い交通速度が渋滞レベル生成モジュール２２１２により判定される。詳細には、渋滞レベル生成モジュール２２１２は、オプティカルフロー情報ＯＦＭ１のテクスチャの複雑さ及び光束に基づき道路区間ＲＧ１の渋滞レベルＭＧ１に関連付く値を算出する。渋滞レベルは、例えば百分率値である（０％～１００％）。渋滞レベルが大きいほど、道路区間ＲＧ１の渋滞レベルは深刻である。

【0031】

１つの実施形態において、渋滞レベル生成モジュール２２１２は、畳み込みネットワークを介して領域画像ＲＭ１及びオプティカルフロー情報ＯＦＭ１の複数の特徴を抽出し、該複数の特徴を分類のための全結合層（Ｆｕｌｌｙ Ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ Ｌａｙｅｒ）に与え、渋滞レベルを取得するため損失関数（Ｌｏｓｓ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）演算を実行してよい。

【0032】

図１と図３に示した実施形態を参照し、計算機２２１＿１を例とし、計算機２２１＿１と撮像装置２１０＿１は道路脇施設ＲＳＵ１に設置されてよい。いくつかの実施形態において、計算機２２１＿１は撮像装置２１０＿１に設けられてよい。

【0033】

本実施形態において、判定モジュール２３０は渋滞レベルＭＧ１～ＭＧ４を受け取る。判定モジュール２３０は、渋滞レベルＭＧ１～ＭＧ４の複数の渋滞値に基づき車線変更メッセージＣＭＧを提供する。判定モジュール２３０は、渋滞レベルＭＧ１～ＭＧ４の渋滞値に基づき道路区間ＲＧ１～ＲＧ４の現在の渋滞レベルを特定し、それに基づき車線変更メッセージＣＭＧを提供してよい。判定モジュール２３０は、閾値に基づき渋滞レベルＭＧ１～ＭＧ４の渋滞値を判定する。例えば、閾値は４０％に設定される。渋滞レベルＭＧ１の渋滞値は９０％である。渋滞レベルＭＧ２の渋滞値は８５％である。渋滞レベルＭＧ３の渋滞値は１０％である。渋滞レベルＭＧ４の渋滞値は９０％である。渋滞レベルＭＧ１とＭＧ２の渋滞値は、両方とも閾値よりも高い。渋滞レベルＭＧ３とＭＧ４の渋滞値は、両方とも閾値よりも低い。このため、判定モジュール２３０により提供される車線変更メッセージＣＭＧは、車両ＶＨに道路区間ＲＧ３とＲＧ４の目標車線ＴＬに変更するよう通知する。

【0034】

いくつかの実施形態において、判定モジュール２３０は、渋滞レベルＭＧ１～ＭＧ４に基づき車両ＶＨのための渋滞道路区間に最も近い特定非渋滞道路区間を判定し、車両ＶＨに特定非渋滞道路区間で目標車線ＴＬに変更するよう通知してもよい。例えば、渋滞レベルＭＧ１とＭＧ２の渋滞値は、両方とも閾値よりも高い。渋滞レベルＭＧ３とＭＧ４の渋滞値は、両方とも閾値よりも低い。このため、判定モジュール２３０は、道路区間ＲＧ１とＲＧ２は渋滞道路区間であり、道路区間ＲＧ３とＲＧ４は非渋滞道路区間であると判定する。判定モジュール２３０は、道路区間ＲＧ３を非渋滞道路区間として特定し、車両ＶＨに道路区間ＲＧ３で目標車線ＴＬに変更するよう通知する。

【0035】

判定モジュール２３０は、例えば深層学習モデル又はニューラルネットワークを含む。深層学習モデルは、例えば分類モデル（例えば、ＡｌｅｘｔＮｅｔ、Ｇｏｏｇｌｅｎｅｔ、Ｒｅｓｎｅｔ、Ｍｏｂｉｌｅｎｅｔ等）又は物体検出モデル（例えば、Ｍａｓｋ ＲＣＮＮ、ＳＳＤ、Ｙｏｌｏ４、Ｙｏｌｏ５等）である。

【0036】

運転支援システム１００と２００は、車線変更判断支援運転ナビゲーションソフトウェア、レベル２運転支援システム、レベル３半自動運転システム、及び自動運転システムに適用可能であることに注意されたい。運転支援システム１００と２００は、目標車線ＴＬの道路区間ＲＧ１～ＲＧ４での実際の渋滞状況に基づき、車線変更メッセージＣＭＧを通じて非渋滞道路区間で目標車線ＴＬに変更するよう通知する。このようにして、車両ＶＨは本来の運転経路を逃すことはない。

【0037】

まとめると、本発明の運転支援システム及び運転支援方法は、領域画像に基づき道路区間に対応する複数の渋滞レベルを算出し、渋滞レベルに基づき車両に車線変更メッセージを提供する。車線変更メッセージに基づいて、車両は比較的渋滞が深刻でない道路区間で、現在の車線から目標車線へと移動することができる。このようにして、車両ＶＨは道路区間の渋滞のために本来の運転経路を逃すことはない。

【0038】

当業者にとって、本発明の範囲又は精神から逸脱することなく開示した実施形態に改変や変更を行うことができることは明らかであろう。上記を鑑み、添付の特許請求の範囲及びそれらの均等物の範囲内にある限り、本発明はそのような改変や変更をカバーすることを意図している。

【産業上の利用可能性】

【0039】

本発明の運転支援システム及び運転支援方法は、車両に応用することができる。

【符号の説明】

【0040】

１００、２００：運転支援システム
１１０＿１～１１０＿４、２１０＿１～２１０＿４：撮像装置
１２０、２２０：渋滞算出モジュール
１３０、２３０：判定モジュール
２２１＿１～２２１＿４：計算機
２２１１：オプティカルフロー情報生成モジュール
２２１２：渋滞レベル生成モジュール
ＣＬ：現在の車線
ＣＭＧ：車線変更メッセージ
ＭＧ１～ＭＧ４：渋滞レベル
ＯＦＭ１～ＯＦＭ４：オプティカルフロー情報
ＲＧ１～ＲＧ４：道路区間
ＲＭ１～ＲＭ４：領域画像
ＲＳＵ１～ＲＳＵ４：道路脇施設
Ｓ１００：運転支援方法
Ｓ１１０～Ｓ１３０：ステップ
ＴＬ：目標車線
ＶＨ：車両

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】