進路設定方法、装置、プログラム、および自動運転システム
【課題】現実として起こりうる状況下においても安全性の確保を図ることができる進路設定方法、装置、プログラム、および自動運転システムを提供する。
【解決手段】複数の物体の位置と各物体の速度を含む内部状態とを少なくとも記憶する記憶手段を備えたコンピュータが、前記複数の物体の位置および内部状態を前記記憶手段から読み出し、この読み出した前記物体の位置および内部状態に基づいて、前記複数の物体の各々が時間の経過とともに取りうる位置の変化を時間および空間から構成される時空間上での軌跡としてそれぞれ生成し、この生成した軌跡を用いることによって前記複数の物体の進路の確率的な予測をそれぞれ行い、この予測した結果に基づいて、前記特定の物体が取りうる進路と前記その他の物体が取りうる進路との干渉の程度を定量的に示す干渉度を算出し、この算出した干渉度に応じて前記特定の物体が取るべき進路を選択する。
【解決手段】複数の物体の位置と各物体の速度を含む内部状態とを少なくとも記憶する記憶手段を備えたコンピュータが、前記複数の物体の位置および内部状態を前記記憶手段から読み出し、この読み出した前記物体の位置および内部状態に基づいて、前記複数の物体の各々が時間の経過とともに取りうる位置の変化を時間および空間から構成される時空間上での軌跡としてそれぞれ生成し、この生成した軌跡を用いることによって前記複数の物体の進路の確率的な予測をそれぞれ行い、この予測した結果に基づいて、前記特定の物体が取りうる進路と前記その他の物体が取りうる進路との干渉の程度を定量的に示す干渉度を算出し、この算出した干渉度に応じて前記特定の物体が取るべき進路を選択する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の物体に含まれる特定の物体が取りうる進路とその他の物体が取りうる進路とを予測することによって前記特定の物体が取るべき進路を設定する進路設定方法、装置、プログラム、および自動運転システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、四輪自動車等の移動体の自動運転を実現するために、さまざまな試みがなされてきている。移動体の自動運転を実現するためには、周囲に存在する車両、歩行者、または障害物などの物体の正確な検知と、この検知結果に基づいた走行中の危険の回避とが重要である。このうち、周囲の物体を精度よく検知するための技術として、各種センサや各種レーダを用いた物体検知技術が知られている。
【０００３】
移動体の自動運転技術は、目的地を入力すれば自動的に出発地から目的地へと移動体を動かす技術である。この技術は、移動範囲が狭い場合には、移動範囲の地図を事前に作成し、動的な障害物の影響を事前予測することによって経路探索技術に帰着させることができる。しかしながら、移動体が自動車である場合のように、移動体の移動範囲が広範囲である場合には、自動運転技術を経路探索技術に帰着させることはできない。ここでいう広範囲とは、動的障害物を回避する上で必要な時間ｔと全工程を走行するために必要な時間τとが著しく異なるような範囲のことであり、例えばｔが数秒程度であるのに対して、τが数時間程度であるような場合である。
【０００４】
移動体の移動範囲が広範囲である場合、自動運転技術を経路探索技術に帰着させることはできないのには、主に二つの理由がある。まず、第１の理由を述べる。移動体が出発地を出発してから、例えば１０ｔ程度時間が経過した後の状況を考える。この場合には、動的な障害物の影響は道路全体に広がり、衝突しない経路を定義することができない。すなわち、移動体の移動範囲が広範囲である場合、出発地から目的地までの経路を事前に算出することは不可能となる。次に、第２の理由を述べる。移動体の移動範囲が広範囲である場合には、上述したように、全工程を走行するために必要な時間τはｔと比べて非常に長い。このため、自動車に搭載されるコンピュータが、現実の衝突回避を実現可能な実用的な時間の内に必要な計算を終了することは不可能である。
【０００５】
このように、自動車などの広範囲を移動する移動体の自動運転技術においては、少なくとも他の動的障害物の影響を考慮しないか、またはその影響を実用上必要とせずに行う経路探索技術に加えて、動的障害物との衝突回避に必要な計算を実用的な時間で終了し、走行中の危険を回避するための進路を算出する進路算出技術が必要となる。
【０００６】
上述した進路算出技術として、走行中の危険を回避するための技術として、複数の物体と自車とから成るシステムにおいて、自車の位置および速度に関する情報と、自車以外の複数の物体の位置および速度に関する情報とを用いることにより、自車を含む各物体の進路を生成し、システムを構成する物体のうちいずれか二つの物体が衝突する可能性を予測する技術が知られている（例えば、非特許文献１を参照）。この技術では、システムを構成する全ての物体が取りうる進路を、確率概念を用いた同じ枠組みの操作系列によって予測して出力する。その後、得られた予測結果に基づいて、自車を含むシステム全体にとって最も安全な状況を実現する進路を求めて出力する。
【０００７】
【非特許文献１】A. Broadhurst, S. Baker, and T. Kanade, "Monte Carlo Road Safety Reasoning", IEEE Intelligent Vehicle Symposium (IV2005), IEEE,（２００５年６月）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、上記非特許文献１に開示されている技術では、システムを構成する全ての物体が安全となるような進路を予測することを主眼としているため、そのような予測によって得られた進路が、特定の物体（例えば自車）にとっての安全性を十分に確保するものであるか否かは定かではなかった。
【０００９】
この点についてより具体的に説明する。現実の道路状況においては、他車の運転者または歩行者が道路状況の認知ミスを起こし、本人が意識しないうちに自車を含む周囲の物体にとって好ましくない挙動を示す可能性がある。これに対して、上述した非特許文献１では、全ての物体は安全性を優先した挙動を示すということが暗黙裡に仮定されているため、ある物体が周囲の物体にとって好ましくない挙動を示す場合のように、現実として起こりうる状況下においても十分な安全性を確保することができるか否かは不明であった。
【００１０】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、現実として起こりうる状況下においても安全性の確保を図ることができる進路設定方法、装置、プログラム、および自動運転システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、請求項１記載の発明は、複数の物体の位置と各物体の速度を含む内部状態とを少なくとも記憶する記憶手段を備えたコンピュータが、前記複数の物体に含まれる特定の物体が取りうる進路とその他の物体が取りうる進路とを予測することによって前記特定の物体が取るべき進路を設定する進路設定方法であって、前記複数の物体の位置および内部状態を前記記憶手段から読み出し、この読み出した前記物体の位置および内部状態に基づいて、前記複数の物体の各々が時間の経過とともに取りうる位置の変化を時間および空間から構成される時空間上での軌跡としてそれぞれ生成する軌跡生成ステップと、前記軌跡生成ステップで生成した軌跡を用いることによって前記複数の物体の進路の確率的な予測をそれぞれ行う予測ステップと、前記予測ステップで予測した結果に基づいて、前記特定の物体が取りうる進路と前記その他の物体が取りうる進路との干渉の程度を定量的に示す干渉度を算出する干渉度算出ステップと、前記干渉度算出ステップで算出した干渉度に応じて前記特定の物体が取るべき進路を選択する進路選択ステップと、を有することを特徴とする。
【００１２】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記干渉度は、前記特定の物体が取りうる進路と前記その他の物体が取りうる進路との干渉の程度が小さいほど小さい値を有し、前記進路選択ステップは、前記干渉度が最小の進路を選択することを特徴とする。
【００１３】
請求項３記載の発明は、請求項２記載の発明において、前記進路選択ステップは、前記干渉度が最小の進路が複数ある場合、この複数の進路の中から所定の付加選択基準に最も適合する進路を選択することを特徴とする。
【００１４】
請求項４記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記干渉度は、前記特定の物体が取りうる進路と前記その他の物体が取りうる進路との干渉の程度が小さいほど大きい値を有し、前記進路選択ステップは、前記干渉度が最大の進路を選択することを特徴とする。
【００１５】
請求項５記載の発明は、請求項４記載の発明において、前記進路選択ステップは、前記干渉度が最大の進路が複数ある場合、この複数の進路の中から所定の付加選択基準に最も適合する進路を選択することを特徴とする。
【００１６】
請求項６記載の発明は、請求項２〜５のいずれか一項記載の発明において、前記進路選択ステップで選択した進路の位置の履歴および当該進路を実現する操作系列に応じた操作信号を生成し、この生成した操作信号を外部に送信する操作信号送信ステップをさらに有することを特徴とする。
【００１７】
請求項７記載の発明は、請求項１〜６のいずれか一項記載の発明において、前記干渉度算出ステップは、前記特定の物体と前記その他の物体の各々とが互いに干渉しあう空間的な距離である干渉距離よりも近づく回数に応じて、前記特定の物体と前記その他の物体の各々との間の前記干渉度の値を所定量だけ増加または減少させることを特徴とする。
【００１８】
請求項８記載の発明は、請求項１〜７のいずれか一項記載の発明において、前記干渉度算出ステップは、前記特定の物体と前記その他の物体との各干渉度の値を重み付けして和を取ることを特徴とする。
【００１９】
請求項９記載の発明は、請求項１〜８のいずれか一項記載の発明において、前記軌跡生成ステップは、前記物体に対する操作を複数の操作から選択する操作選択ステップと、前記操作選択ステップで選択した操作を所定時間動作させる物体操作ステップと、前記物体操作ステップで前記選択した操作を動作させた後の前記物体の位置および内部状態が当該物体の制御に関する制御条件および当該物体の移動可能領域に関する移動条件を満たしているか否かを判定する判定ステップと、を含み、前記操作選択ステップから前記判定ステップに至る一連の処理を、軌跡を生成する軌跡生成時間に達するまで繰り返し行うことを特徴とする。
【００２０】
請求項１０記載の発明は、請求項１〜９のいずれか一項記載の発明において、前記進路選択ステップで選択した進路に関する情報を出力する出力ステップをさらに有することを特徴とする。
【００２１】
請求項１１記載の発明は、複数の物体に含まれる特定の物体が取りうる進路とその他の物体が取りうる進路とを予測することによって前記特定の物体が取るべき進路を設定する進路設定装置であって、前記複数の物体の位置と各物体の速度を含む内部状態とを少なくとも記憶する記憶手段と、前記複数の物体の位置および内部状態を前記記憶手段から読み出し、この読み出した前記物体の位置および内部状態に基づいて、前記複数の物体の各々が時間の経過とともに取りうる位置の変化を時間および空間から構成される時空間上での軌跡としてそれぞれ生成する軌跡生成手段と、前記軌跡生成手段で生成した軌跡を用いることによって前記複数の物体の進路の確率的な予測をそれぞれ行う予測手段と、前記予測手段で予測した結果に基づいて、前記特定の物体が取りうる進路と前記その他の物体が取りうる進路との干渉の程度を定量的に示す干渉度を算出する干渉度算出手段と、前記干渉度算出手段で算出した干渉度に応じて前記特定の物体が取るべき進路を選択する進路選択手段と、を備えたことを特徴とする。
【００２２】
請求項１２記載の発明は、請求項１１記載の発明において、前記干渉度は、前記特定の物体が取りうる進路と前記その他の物体が取りうる進路との干渉の程度が小さいほど小さい値を有し、前記進路選択手段は、前記干渉度が最小の進路を選択することを特徴とする。
【００２３】
請求項１３記載の発明は、請求項１２記載の発明において、前記進路選択手段は、前記干渉度が最小の進路が複数ある場合、この複数の進路の中から所定の付加選択基準に最も適合する進路を選択することを特徴とする。
【００２４】
請求項１４記載の発明は、請求項１１記載の発明において、前記干渉度は、前記特定の物体が取りうる進路と前記その他の物体が取りうる進路との干渉の程度が小さいほど大きい値を有し、前記進路選択手段は、前記干渉度が最大の進路を選択することを特徴とする。
【００２５】
請求項１５記載の発明は、請求項１４記載の発明において、前記進路選択手段は、前記干渉度が最大の進路が複数ある場合、この複数の進路の中から所定の付加選択基準に最も適合する進路を選択することを特徴とする。
【００２６】
請求項１６記載の発明は、請求項１２〜１５のいずれか一項記載の発明において、前記進路選択手段で選択した進路の位置の履歴および当該進路を実現する操作系列に応じた操作信号を生成し、この生成した操作信号を外部に送信する操作信号送信手段をさらに備えたことを特徴とする。
【００２７】
請求項１７記載の発明は、請求項１１〜１６のいずれか一項記載の発明において、前記干渉度算出手段は、前記特定の物体と前記その他の物体の各々とが互いに干渉しあう空間的な距離である干渉距離よりも近づく回数に応じて、前記特定の物体と前記その他の物体の各々との間の前記干渉度の値を所定量だけ増加または減少させることを特徴とする。
【００２８】
請求項１８記載の発明は、請求項１１〜１７のいずれか一項記載の発明において、前記干渉度算出手段は、前記特定の物体と前記その他の物体との各干渉度の値を重み付けして和を取ることを特徴とする。
【００２９】
請求項１９記載の発明は、請求項１１〜１８のいずれか一項記載の発明において、前記軌跡生成手段は、前記物体に対する操作を複数の操作から選択する操作選択手段と、前記操作選択手段で選択した操作を所定時間動作させる物体操作手段と、前記物体操作手段で前記選択した操作を動作させた後の前記物体の位置および内部状態が当該物体の制御に関する制御条件および当該物体の移動可能領域に関する移動条件を満たしているか否かを判定する判定手段と、を含み、前記操作選択手段による操作選択処理から前記判定手段による判定処理に至る一連の処理を、軌跡を生成する軌跡生成時間に達するまで繰り返し行うことを特徴とする。
【００３０】
請求項２０記載の発明は、請求項１１〜１９のいずれか一項記載の発明において、前記進路選択手段で選択した進路に関する情報を出力する出力手段をさらに有することを特徴とする。
【００３１】
請求項２１記載の発明に係る進路設定プログラムは、請求項１〜１０のいずれか一項記載の進路設定方法を前記コンピュータに実行させることを特徴とする。
【００３２】
請求項２２記載の発明は、車両に搭載されて当該車両を自動的に運転する自動運転システムであって、請求項１１〜２０のいずれか一項記載の進路設定装置と、前記進路設定装置が備える前記進路選択手段で選択された進路を実現する操作信号に応じて当該車両を操作するアクチュエータ装置と、を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００３３】
本発明によれば、複数の物体の位置と各物体の速度を含む内部状態とを少なくとも記憶する記憶手段を備えたコンピュータが、前記複数の物体の位置および内部状態を前記記憶手段から読み出し、この読み出した前記物体の位置および内部状態に基づいて、前記複数の物体の各々が時間の経過とともに取りうる位置の変化を時間および空間から構成される時空間上での軌跡としてそれぞれ生成し、この生成した軌跡を用いることによって前記複数の物体の進路の確率的な予測をそれぞれ行い、この予測した結果に基づいて、前記特定の物体が取りうる進路と前記その他の物体が取りうる進路との干渉の程度を定量的に示す干渉度を算出し、この算出した干渉度に応じて前記特定の物体が取るべき進路を選択することにより、現実として起こりうる状況下においても安全性の確保を図ることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３４】
以下、添付図面を参照して本発明を実施するための最良の形態（以後、「実施の形態」と称する）を説明する。
【００３５】
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係る自動運転システムの機能構成を示すブロック図である。同図に示す自動運転システム１００は、四輪自動車等の移動体に搭載され、特定の物体である自車が取りうる進路とその他の物体（車両、人、障害物等を含む）が取りうる進路とを予測することによって自車が取るべき進路を設定する進路設定装置１と、進路設定装置１で設定された進路を実現する操作信号に応じて自車を操作するアクチュエータ装置１１とを備える。
【００３６】
進路設定装置１は、各種情報が外部から入力される入力部２と、所定の範囲に存在する物体の位置や内部状態を検知するセンサ部３と、センサ部３が検知した結果に基づいて、物体が時間の経過とともに取りうる位置の変化を時間および空間から構成される時空間上での軌跡として生成する軌跡生成部４と、軌跡生成部４で生成した軌跡を用いて物体の進路の確率的な予測を行う予測部５と、予測部５で予測した結果に基づいて自車が取りうる進路と他の物体が取りうる進路との干渉の程度を定量的に示す干渉度を算出する干渉度算出部６と、干渉度算出部６で算出された干渉度に応じて自車が取るべき進路を選択する進路選択部７と、進路選択部７の選択結果に対応する操作信号を生成してアクチュエータ装置１１へ送信する操作信号送信部８と、進路設定装置１で行われる処理に関する各種情報を出力する出力部９と、センサ部３で検知した物体の位置や内部状態を含む各種情報を記憶する記憶部１０と、を備える。
【００３７】
入力部２は、物体の進路を予測する際の各種設定情報等の入力を行う機能を有し、リモコン、キーボード（画面上での入力操作が可能なタッチパネル形式を含む）、ポインティングデバイス（マウス、トラックパッド等）などを用いて実現される。また、入力部２として、音声による情報の入力が可能なマイクロフォンを設けてもよい。なお、予め各種設定情報が定められる場合は、それらを格納したＲＯＭ（Read Only Memory）等を有する記憶部１０によって入力部２の機能を代替してもよい。
【００３８】
センサ部３は、ミリ波レーダ、レーザレーダ、画像センサ等を用いることによって実現される。また、センサ部３は、速度センサ、加速度センサ、舵角センサ、角速度センサ等の各種センサを備えており、自車の移動状況を検知することもできる。なお、センサ部３が検知する物体の内部状態とは、物体の予測に用いることができるような有益な状態のことであり、好ましくは物体の速度（速さと向きを有する）や角速度（大きさと向きを有する）等の物理量である。なお、それらの物理量の値が０の場合（物体が停止している状態）も含まれる。
【００３９】
軌跡生成部４は、所定の時間が経過するまでに物体が取りうる軌跡を予測生成するものであり、物体をシミュレーション上で仮想的に動作させるための操作を複数の操作から選択する操作選択部４１と、操作選択部４１で選択した操作を所定の時間行う物体操作部４２と、物体操作部４２で操作した後の物体の位置および内部状態が所定の条件を満たしているか否かを判定する判定部４３とを有する。
【００４０】
出力部９は、予測部５、干渉度算出部６、および進路選択部７でそれぞれ行われた処理に関する情報を、画像を含む情報として表示出力する表示部９１と、予測部５における予測結果や干渉度算出部６における算出結果等に応じて警告音を発生する警告音発生部９２とを有する。表示部９１は、液晶、プラズマ、または有機ＥＬ（Electroluminescence）等のディスプレイを用いて実現される一方、警告音発生部９２はスピーカ等を用いて実現される。本実施の形態１においては、表示部９１として運転席の後方上部にプロジェクタを設置している。このプロジェクタは、四輪自動車のフロントガラスへの重畳表示を行う機能を有している。
【００４１】
記憶部１０は、センサ部３での検知結果に加えて、軌跡生成部４で生成された軌跡、予測部５における予測結果、干渉度算出部６における干渉度算出結果、進路選択部７における進路選択結果、および軌跡生成部４の操作選択部４１で選択する操作などを記憶する。この記憶部１０は、所定のＯＳ（Operation System）を起動するプログラムや本実施の形態１に係る進路設定プログラム等が予め記憶されたＲＯＭ（Read Only Memory）、および各処理の演算パラメータやデータ等を記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）を用いて実現される。また、記憶部１０は、進路設定装置１に対してコンピュータ読み取り可能な記録媒体を搭載可能なインタフェースを設け、このインタフェースに対応する記録媒体を搭載することによって実現することもできる。
【００４２】
以上の機能構成を有する進路設定装置１は、演算および制御機能を有するＣＰＵ（Central Processing Unit）を備えた電子的な装置（コンピュータ）である。進路設定装置１が備えるＣＰＵは、記憶部１０が記憶、格納する情報および上述した進路設定プログラムを含む各種プログラムを記憶部１０から読み出すことによって本実施の形態１に係る進路設定方法に関する演算処理を実行する。
【００４３】
なお、本実施の形態１に係る進路設定プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＭＯディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して広く流通させることも可能である。
【００４４】
次に、本発明の実施の形態１に係る進路設定方法について説明する。図２は、本実施の形態１に係る進路設定方法の処理の概要を示すフローチャートである。以下の説明においては、予測対象の物体は全て２次元平面上を移動するものと仮定して説明を行うが、本実施の形態１に係る進路設定方法は、３次元空間を移動する物体に対しても適用可能である。また、一つの物体が複数の自由度を有する場合（例えば６自由度を有するロボットアームのような物体）にも適用することができる。
【００４５】
まず、センサ部３において、所定の範囲にある物体の自車に対する位置および内部状態を検知し、検知した情報を記憶部１０に格納する（ステップＳ１）。以後、物体の位置は物体の中心の値であるとし、物体の内部状態は速度（速さｖ、向きθ）によって特定されるものとする。なお、このステップＳ１において、自車の内部状態も検知し、記憶部１０に格納することは勿論である。
【００４６】
次に、センサ部３によって入力された検知結果を用いることにより、軌跡生成部４が、物体ごとに時間および空間から構成される時空間上の軌跡を生成する（ステップＳ２）。図３は、軌跡生成部４における軌跡生成処理の詳細を示すフローチャートである。同図においては、センサ部３で検知した物体の総数（自車を含む）をＫとし、一つの物体Ｏk（１≦ｋ≦Ｋ、ｋは自然数）に対して軌跡を生成する演算をＮk回行うものとする（この意味で、ｋおよびＮkはともに自然数）。また、軌跡を生成する時間（軌跡生成時間）をＴ（＞０）とする。
【００４７】
本実施の形態１では、軌跡生成時間Ｔ（および後述する操作時間Δｔ）を適切に定めることにより、実用的な計算時間で他車の進路など外界の変化の予測を行うことが可能となる。この点については、本発明の他の実施の形態に対しても共通していえることである。
【００４８】
ところで、以下に説明する演算を行う際、自車が予め設定された場所（目的地もしくは目的地に類する中間的な場所）に到達したか否かではなく、軌跡生成時間Ｔで予測演算を打ち切る構成とすることは技術思想上重要である。一般に道路上では、事前に安全が保障されている場所はない。例えば、図４に示すように、３車線の道路Ｒｄを走行する自車Ｏ1が予め設定された場所Ｑ1、Ｑ2、Ｑ3へ順次到達するとして予測を行うとき、その設定された場所に向けて自車Ｏ1が同じ車線をほぼ直進していく場合を考慮に入れると、他車Ｏ3が進路Ｂ3を取ることによって危険を回避するために進路Ｂ2をとって自車Ｏ1が走行している車線に進入してくる恐れがある。このように、従来の進路予測演算では、自車Ｏ1が予め設定された場所へ走行するのが安全であるということまでは事前に保証されない。
【００４９】
本実施の形態１においては、自車Ｏ1が到達すべき目的地等の場所を予め定めることなく、その都度最適な進路を判断しているため、図４と同じ状況下で、例えば図５に示すような進路Ｂ1を自車Ｏ1の進路として選択することができ、自車Ｏ1が走行する際の危険を適確に回避して、安全性を確保することが可能となる。
【００５０】
なお、軌跡生成時間Ｔの代わりに、生成すべき軌跡の長さを示す軌跡生成長によって予測計算の打ち切り条件を定めてもよい。この場合、物体の速度（自車の速度でもよい）によって軌跡生成長を適応的に変化させることは好ましい。
【００５１】
最初に、物体を識別するカウンタｋの値を１とするとともに、同じ物体に対する軌跡生成回数を示すカウンタｎの値を１とする初期化を行う（ステップＳ２０１）。なお、以下の説明は、一般の物体Ｏkに対する処理として説明する。
【００５２】
次に、軌跡生成部４では、センサ部３で検知した結果を記憶部１０から読み出し、この読み出した検知結果を初期状態とする（ステップＳ２０２）。具体的には、時間ｔを０とし、初期位置（ｘk（０）、ｙk（０））および初期内部状態（ｖk（０）、θk（０））を、それぞれセンサ部３からの入力情報（ｘk0、ｙk0）および（ｖk0、θk0）とする。
【００５３】
続いて、操作選択部４１が、その後の時間Δｔの間に行う操作ｕk（ｔ）を、選択可能な複数の操作の中から、各操作に予め付与された操作選択確率にしたがって一つの操作を選択する（ステップＳ２０３）。操作ｕkcを選択する操作選択確率ｐ（ｕkc）は、例えばｕk（ｔ）として選択可能な操作の集合｛ｕkc｝の要素と所定の乱数とを対応付けることによって定義される。この意味で、操作ｕkcごとに異なる操作選択確率ｐ（ｕkc）を付与してもよいし、操作集合｛ｕkc｝の全要素に対して等しい確率を付与してもよい。後者の場合には、ｐ（ｕkc）＝１／（選択可能な全操作数）となる。なお、操作選択確率ｐ（ｕkc）を、自車の位置および内部状態、ならびに周囲の道路環境に依存する関数として定義することも可能である。
【００５４】
一般に、操作ｕkcは複数の要素から構成され、物体Ｏkの種類によって選択可能な操作の内容が異なる。例えば、物体Ｏkが四輪自動車の場合、その四輪自動車の加速度や角速度はステアリングの切り具合やアクセルの踏み具合等によって決まる。このことに鑑みて、四輪自動車である物体Ｏkに対して施される操作ｕkcは、加速度や角速度を含む要素によって決定される。これに対して、物体Ｏkが人である場合には、速度によって操作ｕkcを指定することができる。
【００５５】
より具体的な操作ｕkcの設定例を挙げる。物体Ｏkが自動車の場合には、加速度を−１０〜＋３０ｋｍ／ｈ／ｓｅｃ、操舵角を−７〜＋７ｄｅｇ／ｓｅｃの範囲で取り（いずれも符号で向きを指定）、物体Ｏkが人の場合には、速さを０〜３６ｋｍ／ｈ、向きを０〜３６０ｄｅｇの範囲で取る。なお、ここで記載した量は全て連続量である。このような場合には、適当な離散化を施すことによって各操作の要素数を有限とし、操作の集合｛ｕkc｝を構成すればよい。
【００５６】
この後、物体操作部４２が、ステップＳ２０３で選択した操作ｕkcを時間Δｔの間動作させる（ステップＳ２０４）。この時間Δｔは、精度の上では小さい方がより好ましいが、実用上は０．１〜０．５（ｓｅｃ）程度の値とすればよい。なお、以下の説明において、軌跡生成時間ＴはΔｔの整数倍であるとするが、Ｔの値は物体Ｏiの速度に応じて可変としてもよく、Δｔの整数倍でなくてもよい。
【００５７】
続いて、判定部４３では、ステップＳ２０４で操作ｕkcを動作させた後の物体Ｏkの内部状態が所定の制御条件を満たしているか否かを判定する（ステップＳ２０５）とともに、操作ｕkcを動作させた後の物体Ｏkの位置が移動可能領域内にあるか否かを判定する（ステップＳ２０６）。このうち、ステップＳ２０５で判定する制御条件は、物体Ｏkの種類に応じて定められ、例えば物体Ｏkが四輪自動車である場合には、ステップＳ２０４の動作後の速度の範囲や、ステップＳ２０４の動作後の加速度の最高車両Ｇ等によって定められる。他方、ステップＳ２０６で判定する移動可能領域とは、道路（車道、歩道を含む）等の領域を指す。以後、物体が移動可能領域に位置する場合を、「移動条件を満たす」と表現する。
【００５８】
上述した判定部４３における判定の結果、一つでも満足しない条件がある場合（ステップＳ２０５でＮｏまたはステップＳ２０６でＮｏ）には、ステップＳ２０２に戻る。これに対して、判定部４３における判定の結果、ステップＳ２０４における操作ｕkc終了後の物体Ｏkの位置および内部状態が全ての条件を満足している場合（ステップＳ２０５でＹｅｓおよびステップＳ２０６でＹｅｓ）には、時間をΔｔだけ進め（ｔ←ｔ＋Δｔ）、ステップＳ２０４の動作後の位置を（ｘk（ｔ）、ｙk（ｔ））、内部状態を（ｖk（ｔ）、θk（ｔ））とする（ステップＳ２０７）。
【００５９】
以上説明したステップＳ２０２〜Ｓ２０７の処理は、軌跡生成時間Ｔに達するまで繰り返し行われる。すなわち、ステップＳ２０７で新たに定義された時間ｔがＴに達していない場合（ステップＳ２０８でＮｏ）、ステップＳ２０３に戻って処理を繰り返す。他方、ステップＳ２０７で新たに定義された時間ｔがＴに達した場合（ステップＳ２０８でＹｅｓ）、物体Ｏkに対する軌跡を出力し、記憶部１０に格納する（ステップＳ２０９）。
【００６０】
図６は、物体Ｏkに対して時間ｔ＝０、Δｔ、２Δｔ、・・・、ＴでステップＳ２０３からステップＳ２０７に至る一連の処理を繰り返すことによって生成された物体Ｏkの軌跡を模式的に示す図である。同図に示す軌跡Ｐk（ｍ）（１≦ｍ≦Ｎk、ｍは自然数）は、空間２次元（ｘ、ｙ）、時間１次元（ｔ）の３次元時空間（ｘ，ｙ，ｔ）を通過する。この軌跡Ｐk（ｍ）をｘ−ｙ平面上に射影すれば、２次元空間（ｘ，ｙ）における物体Ｏkの予測進路を得ることができる。
【００６１】
ステップＳ２０９の後、カウンタｎの値がＮkに達していなければ（ステップＳ２１０でＮｏ）、カウンタｎの値を１増やし（ステップＳ２１１）、ステップＳ２０２に戻って上述したステップＳ２０３〜Ｓ２０８の処理を軌跡生成時間Ｔに達するまで繰り返し行う。
【００６２】
ステップＳ２１０でカウンタｎがＮkに達した場合（ステップＳ２１０でＹｅｓ）、物体Ｏkに対する全ての軌跡の生成が完了する。図７は、一つの物体Ｏkに対して生成されたＮk個の軌跡Ｐk（１）、Ｐk（２）、・・・、Ｐk（Ｎk）から成る軌跡集合｛Ｐk（ｎ）｝を３次元時空間上で模式的に示す説明図である。軌跡集合｛Ｐk（ｎ）｝の要素をなす各軌跡の始点すなわち初期位置（ｘk0，ｙk0，０）は同じである（ステップＳ２０２を参照）。なお、図７はあくまでも模式図であり、Ｎkの値としては、例えば数百〜数万程度程度の値をとることが可能である。
【００６３】
ステップＳ２１０でカウンタｎがＮkに達した場合、物体識別用のカウンタｋが物体の総数Ｋに達していなければ（ステップＳ２１２でＮｏ）、そのカウンタｋの値を１増やすとともに軌跡生成回数のカウンタｎの値を１に初期化し（ステップＳ２１３）、ステップＳ２０２に戻って処理を繰り返す。これに対して物体のカウンタｋがＫに達した場合（ステップＳ２１２でＹｅｓ）、全ての物体に対する軌跡生成が完了したことになるので、ステップＳ２の軌跡生成処理を終了し、続くステップＳ３に進む。
【００６４】
このようにして、センサ部３で検知した全ての物体に対して所定の回数の軌跡生成処理を行うことにより、３次元時空間の所定の範囲内に存在する複数の物体が取りうる軌跡の集合から成る時空間環境が形成される。図８は、時空間環境の構成例を模式的に示す説明図である。同図に示す時空間環境Ｅｎｖ（Ｐ1，Ｐ2）は、物体Ｏ1の軌跡集合｛Ｐ1（ｎ1）｝（図８では実線で表示）および物体Ｏ2の軌跡集合｛Ｐ2（ｎ2）｝（図８では破線で表示）から成る。より具体的には、時空間環境Ｅｎｖ（Ｐ1，Ｐ2）は、二つの物体Ｏ1およびＯ2が、高速道路のような平坦かつ直線状の道路Ｒを＋ｙ軸方向に向かって移動している場合の時空間環境を示すものである。本実施の形態１においては、物体同士の相関は考慮せずに物体ごとに独立に軌跡生成を行っているため、異なる物体の軌跡同士が時空間上で交差することもある。
【００６５】
図８において、時空間の各領域における軌跡集合｛Ｐk（ｎk）｝（ｋ＝１，２）の単位体積当たりの密度は、その時空間の各領域における物体Ｏkの存在確率の密度（以後、「時空間確率密度」と称する）を与えている。したがって、ステップＳ２における軌跡生成処理によって構成された時空間環境Ｅｎｖ（Ｐ1，Ｐ2）を用いることにより、物体Ｏkが３次元時空間上の所定の領域を通過する確率を求めることが可能となる。なお、上述した時空間確率密度は、あくまでも時空間上における確率概念であるため、一つの物体に対して時空間上でその値の総和を取ったときに１になるとは限らない。
【００６６】
ところで、軌跡生成時間Ｔの具体的な値は、予め固定値として設定する場合には、その値Ｔを超えたところまで軌跡を生成すると時空間上の確率密度分布が一様になってしまい、計算しても意味がないような値とするのが好ましい。例えば、物体が四輪自動車であって、その四輪自動車が通常の走行を行っている場合には、たかだかＴ＝５（ｓｅｃ）程度とすればよい。この場合、ステップＳ２０４における操作時間Δｔを０．１〜０．５（ｓｅｃ）程度とすると、１本の軌跡Ｐk（ｍ）を生成するために、ステップＳ２０３からステップＳ２０７に至る一連の処理を１０〜５０回繰り返すことになる。
【００６７】
なお、高速道路、一般道、２車線道路などの道路の種類ごとに異なる軌跡生成時間Ｔを設定し、位置データを用いて現在走行中の道路の種類を地図データから読み取る方法や、画像認識等を応用した道路認識装置によって道路の種類を読み取る方法などによって切替を行うことは好ましい。
【００６８】
また、軌跡生成時間Ｔまで算出した軌跡を用いることによって時空間上の確率密度分布を統計的に評価し、分布が一定となっている場合には軌跡生成時間Ｔを減らし、分布が一定となっていない場合には生成時間を増やすような適応制御を行うことも好ましい。
【００６９】
さらには、自車の取り得る複数の進路を予め用意しておき、自車の進路と他の物体の進路との交差する確率が一定となる時間を軌跡生成時間Ｔとして予測を行うことも可能である。この場合、予測時間をΔｔだけ増やしたときに自車の取り得る進路ごとのリスクの増分が一定となる場合をもって打ち切り条件としてもよい。かかる構成においては、安全を確保するために現在取るべき進路の判断材料を得るため、自車の取り得る進路の未来側の端点が空間的に広く分布するように設定されていることはいうまでもない。
【００７０】
以上説明した物体ごとの軌跡生成処理の後、予測部５では、各物体が取りうる進路の確率的な予測を行う（ステップＳ３）。以下では、予測部５における具体的な予測演算処理として、物体Ｏkに対して生成された軌跡集合｛Ｐk（ｎk）｝の中で特定の軌跡Ｐk（ｍ）が選ばれる確率を求める場合について説明するが、この予測演算が一例に過ぎないことは勿論である。
【００７１】
物体Ｏkの軌跡がＮk本生成されたとき、そのうちの１本の軌跡Ｐk（ｍ）が実際の軌跡となる確率ｐ（Ｐk（ｍ））は、次のように算出される。まず、物体Ｏkの軌跡Ｐk（ｍ）を実現するための操作列｛ｕkm（ｔ）｝が｛ｕkm（０），ｕkm（Δｔ），ｕkm（２Δｔ），・・・，ｕkm（Ｔ）｝であったとすると、時間ｔにおいて操作ｕkm（ｔ）が選択される確率はｐ（ｕkm（ｔ））であったので、ｔ＝０〜Ｔで操作列｛ｕkm（ｔ）｝が実行される確率は、
【数１】
と求められる。したがって、物体ＯkにＮk本の軌跡集合｛Ｐk（ｎk）｝が与えられたとき、物体Ｏkが取りうる一つの軌跡Ｐk（ｍ）が選ばれる確率ｐ（Ｐk（ｍ））は、
【数２】
となる。
【００７２】
ここで、全ての操作ｕkm（ｔ）が等確率ｐ0（ただし、０＜ｐ0＜１）で選択される場合、式（１）は、
【数３】
となる。ここで、ｓはｔ＝０からＴまでの操作時間Δｔの総数すなわち操作回数である。したがって、物体Ｏkが取りうるＮk本の軌跡に含まれる軌跡Ｐk（ｍ）の確率の総和はＮkｐ0sとなり、そのうちの１本の軌跡Ｐk（ｍ）が選ばれる確率ｐ（Ｐk（ｍ））は、式（３）を式（２）に代入することによって、
【数４】
となる。すなわち、確率ｐ（Ｐk（ｍ））は軌跡Ｐk（ｍ）に依存しない。
【００７３】
なお、式（４）において、全ての物体に対して生成する軌跡の数が同じ（Ｎ本）であるとすると、Ｎ1＝Ｎ2＝・・・＝ＮK＝Ｎ（定数）なので、ｐ（Ｐk（ｍ））＝１／Ｎとなり、物体Ｏkによらず一定となる。この場合には、確率ｐ（Ｐk（ｍ））の値を１に規格化することによって予測部５における予測演算を簡素化し、より迅速に所定の予測演算を実行することが可能となる。
【００７４】
予測部５では、物体Ｏk（ｋ＝１，２，・・・，Ｋ）ごとに算出した確率ｐ（Ｐk（ｍ））に基づいて、３次元時空間の各領域における単位体積当たりの物体Ｏkの存在確率を求める。この存在確率は、軌跡集合｛Ｐk（ｎk）｝の３次元時空間上の時空間確率密度に対応しており、通過している軌跡の密度が高い領域は、存在確率が概ね大きい。
【００７５】
続くステップＳ４では、干渉度算出部６で自車と他車との間の干渉度を算出する（ステップＳ４）。図９は、干渉度算出処理の詳細を示すフローチャートである。以後の説明においては、物体Ｏ1を自車とする。また、説明の便宜上、その他の物体Ｏk（ｋ＝２，３，・・・，Ｋ）もすべて四輪自動車であるとし、他車Ｏkと称する。図９に示す干渉度算出処理は、４つのループ処理から構成されており、ステップＳ３で求めた自車Ｏ1の軌跡集合｛Ｐ1（ｎ1）｝の全要素に対して、他車Ｏkの全ての軌跡集合｛Ｐk（ｎk）｝との間の干渉度を個別に算出する。
【００７６】
ステップＳ４で干渉度算出部６が受け取る入力は、自車Ｏ1の軌跡集合｛Ｐ1（ｎ1）｝、他車Ｏkの全ての軌跡集合｛Ｐk（ｎk）｝、および自車Ｏ1と他車Ｏkの干渉度を評価する干渉度評価関数である。なお、本実施の形態１では、干渉度算出部６が干渉度評価関数を内蔵しているものとして説明を行うが、この干渉度評価関数を外部から入力する構成としてもよい。また、干渉度評価関数を道路の種類や自車Ｏ1の速度によって適応的に変化させる構成としてもよい。
【００７７】
まず、自車Ｏ1の全ての軌跡に対する繰り返し処理（Ｌｏｏｐ１）を開始する（ステップＳ４０１）。この際には、軌跡集合｛Ｐ1（ｎ1）｝の一つの軌跡を選択し、その選択した軌跡に対して後に続く処理を実行する。
【００７８】
次に、他車Ｏkに対する繰り返し処理（Ｌｏｏｐ２）を開始する（ステップＳ４０２）。このＬｏｏｐ２では、他車識別用のカウンタｋ＝２と初期化して、１回ごとの繰り返し処理が終了するたびにｋの値を増やしていく。
【００７９】
Ｌｏｏｐ２の中では、他車Ｏkに対し、ステップＳ３で生成した軌跡集合｛Ｐk（ｎk）｝の全要素に対する繰り返し処理（Ｌｏｏｐ３）が行われる（ステップＳ４０３）。この繰り返し処理においては、Ｌｏｏｐ１の繰り返しすなわち自車Ｏ1に対して生成された軌跡を識別するカウンタｎ1と他車識別用のカウンタｋとによって定められる干渉度をｒ1（ｎ1，ｋ）とし、このｒ1（ｎ1，ｋ）の値を０とおく（ステップＳ４０４）。
【００８０】
続いて、自車Ｏ1の軌跡Ｐ1（ｎ1）と他車Ｏkの軌跡Ｐk（ｎk）との干渉を評価するための繰り返し処理（Ｌｏｏｐ４）を開始する（ステップＳ４０５）。このＬｏｏｐ４では、二つの軌跡Ｐ1（ｎ1）と軌跡Ｐk（ｎk）との同時間における距離を、時間ｔ＝０，Δｔ，・・・、Ｔにおいて順次求める。各軌跡の２次元空間上の位置は、各車両の中心として定義されているため、二つの軌跡の空間的な距離が所定値（例えば車両の標準的な幅や長さ）よりも小さくなった場合、自車Ｏ1と他車Ｏkは衝突したとみなすことができる。この意味で、二つの車両の座標値が一致しなくても二つの物体が衝突したと判定される場合がある。以後、二つの車両が衝突したとみなし得る距離の最大値（互いに干渉しあう空間的な距離）のことを干渉距離と呼ぶ。
【００８１】
図１０は、自車Ｏ1の軌跡Ｐ1（ｎ1）と他車Ｏkの軌跡Ｐk（ｎk）との時空間上での関係を模式的に示す図である。同図に示す場合、軌跡Ｐ1（ｎ1）と軌跡Ｐk（ｎk）とは、２点Ｃ1およびＣ2で交差している。したがって、この２点Ｃ1およびＣ2の近傍には、二つの軌跡間の同時間における距離が干渉距離よりも小さい領域Ａ1およびＡ2が存在する。すなわち、二つの軌跡Ｐ1（ｎ1）および軌跡Ｐk（ｎk）が領域Ａ1およびＡ2内にそれぞれ含まれる時間では、自車Ｏ1と他車Ｏkとが衝突したという判定がなされる。換言すれば、時間ｔ＝０，Δｔ，・・・、Ｔのうちで、領域Ａ1およびＡ2内を通過する数が自車Ｏ1と他車Ｏkとの衝突回数である。
【００８２】
図１０からも明らかなように、本実施の形態１において形成される時空間環境は、二つの軌跡が一度衝突してもその後の軌跡が生成される。これは、物体ごとの軌跡を独立に生成しているからである。
【００８３】
自車Ｏ1と他車Ｏkの距離を求めた結果、上述した意味において自車Ｏ1と他車Ｏkが衝突したと判定された場合（ステップＳ４０６でＹｅｓ）には、干渉度ｒ1（ｎ1，ｋ）の値を、
【数５】
とする（ステップＳ４０７）。ここで、第２項目ｃ1k・ｐ（Ｐk（ｎk））・Ｆ（ｔ）について説明する。係数ｃ1kは正の定数であり、例えばｃ1k＝１とおくことができる。また、ｐ（Ｐk（ｎk））は式（２）で定義される量であり、他車Ｏkで１本の軌跡Ｐk（ｎk）が選ばれる確率である。最後のＦ（ｔ）は、１回の衝突における物体間の干渉の時間依存性を与える量である。したがって、物体間の干渉に時間依存性を持たせない場合には、Ｆ（ｔ）の値を一定とすればよい。これに対して、物体間の干渉に時間依存性を持たせる場合には、例えば図１１に示すように、時間が経過するとともに値が徐々に小さくなっていくような関数としてＦ（ｔ）を定義してもよい。図１１に示すＦ（ｔ）は、より直近の衝突を重要視する場合に適用される。
【００８４】
ステップＳ４０７の後、時間ｔがＴに達していない場合には、Ｌｏｏｐ４を繰り返す（ステップＳ４０８でＮｏ）。この場合には、ｔの値をΔｔ増加させ（ステップＳ４０９）、ステップＳ４０５に戻ってＬｏｏｐ４を繰り返す。他方、ステップＳ４０７の後、時間ｔがＴに達している場合には、Ｌｏｏｐ４を終了する（ステップＳ４０８でＹｅｓ）。なお、ある時間ｔで自車Ｏ1と他車Ｏkが衝突しない場合には、Ｌｏｏｐ４を繰り返すか否かの判断処理（ステップＳ４０８）に直接進む。
【００８５】
以上説明したＬｏｏｐ４の繰り返し処理により、干渉度ｒ1（ｎ1，ｋ）の値は、衝突回数が多いほど大きい値となる。このＬｏｏｐ４が終了した後、ステップＳ４１０ではＬｏｏｐ３を繰り返すか否かの判断処理を行う。すなわち、他車Ｏkに対して生成した軌跡のうち自車Ｏ1の一つの軌跡Ｐ1（ｎ1）との干渉評価が行われていないものがあれば（ステップＳ４１０でＮｏ）、ｎkをｎk＋１とし（ステップＳ４１１）、ステップＳ４０３に戻ってＬｏｏｐ３を繰り返す。
【００８６】
これに対して、他車Ｏkに対して生成した軌跡のうち自車Ｏ1の一つの軌跡Ｐ1（ｎ1）との干渉評価が全て行われた場合（ステップＳ４１０でＹｅｓ）には、自車Ｏ1の軌跡Ｐ1（ｎ1）と他車Ｏkの全軌跡との間の干渉を評価する最終的な干渉度ｒ1（ｎ1，ｋ）付与し（ステップＳ４１２）、この付与した値を出力して記憶部１０に格納する（ステップＳ４１３）。
【００８７】
ステップＳ４１３で出力された最終的な干渉度ｒ1（ｎ1，ｋ）の値は、他車Ｏkの全軌跡中、１本の軌跡Ｐk（ｎk）が選ばれる確率ｐ（Ｐk（ｎk））に依存している。このため、式（５）において、係数ｃ1kをｋによらずに一定（例えばｃ1k＝１）とし、Ｆ（ｔ）を定数（例えば１）とおき、自車Ｏ1の軌跡Ｐ1（ｎ1）と他車Ｏkの軌跡Ｐk（ｎk）との衝突回数をＭ1k（ｎ1，ｎk）とすると、干渉度ｒ1（ｎ1，ｋ）の値は、軌跡Ｐk（ｎk）ごとの確率ｐ（Ｐk（ｎk））をＭ1k（ｎ1，ｎk）倍した値を全ての軌跡集合｛Ｐk（ｎk）｝の要素について和を取ったものになる。この和は、自車Ｏ1の一つの軌跡Ｐ1（ｎ1）と他車Ｏkが取りうる軌跡と衝突する衝突確率に他ならない。したがって、干渉度ｒ1（ｎ1，ｋ）として最終的に得られる値は、自車Ｏ1の一つの軌跡Ｐ1（ｎ1）と他車Ｏkとの衝突確率に比例して増加する。
【００８８】
ステップＳ４１３に続いて、Ｌｏｏｐ２を繰り返すか否かの判断処理を行う。自車Ｏ1との干渉評価を行うべき他車Ｏkが残っている場合（ステップＳ４１４でＮｏ）には、ｋの値を１増加させ（ステップＳ４１５）、ステップＳ４０２に戻ってＬｏｏｐ２を繰り返す。他方、自車Ｏ1との干渉評価を行うべき他車Ｏkが残っていない場合（ステップＳ４１４でＹｅｓ）には、続くステップＳ４１６に進む。
【００８９】
ステップＳ４１６では、Ｌｏｏｐ１を繰り返すか否かの判断処理を行う。具体的には、自車Ｏ1の軌跡集合｛Ｐ1（ｎ1）｝のうちで干渉評価を行うべき軌跡が残っている場合（ステップＳ４１６でＮｏ）には、ｎ1の値を１増加させ（ステップＳ４１７）、ステップＳ４０１に戻ってＬｏｏｐ１を繰り返す。他方、自車Ｏ1の軌跡集合｛Ｐ1（ｎ1）｝のうちで干渉評価を行うべき軌跡が残っていない場合（ステップＳ４１６でＹｅｓ）には、Ｌｏｏｐ１を終了して干渉度算出処理（ステップＳ４）が終了する。
【００９０】
次に、干渉度算出処理で算出した干渉度に応じた進路選択処理を行う（ステップＳ５）。上述したように、自動車等の広範囲を移動する移動体の自動運転技術においては、少なくとも他の動的障害物の影響を考慮しないか、またはその影響を実用上必要とせずに行う経路探索技術に加えて、動的障害物との衝突回避に係る計算を実用的な時間で実現し、走行中の危険を回避するために行う進路算出技術が必要となる。本実施の形態１では、危険を回避するための進路選択処理において二つの評価値を用いる。第１の評価値は、干渉度算出処理で算出した干渉度であり、この干渉度を用いて１回目の進路選択処理を行う。１回目の進路選択処理で複数の進路が選択された場合には、記憶部１０に格納された第２の評価値を用いて２回目の進路選択処理を行う構成をとる。この２回目の進路選択処理では、第２の評価値として、進路が目的地に至る経路に沿った成分を有するという選択基準に加えて、進路をさらに絞るための付加選択基準（後述）を適宜組み合わせることが好ましい。
【００９１】
このようにして、他車の軌跡集合と互いの端点が異なる自車の軌跡集合との干渉度を評価し、この評価した干渉度に応じた進路選択を行うことにより、図５を用いて説明した場合のように、自車が到達すべき目的地等の場所を予め定めることなく、その都度最適な進路を判断し、自車走行中の危険を適確に回避して、安全性を確保することが可能となる。その結果、図４に示す場合のように、道路上では予め設定された場所に向かって自車が走行しても安全が保障されないという致命的な問題を解決することができる。
【００９２】
図１２は、進路選択処理の詳細を示すフローチャートである。まず、干渉度算出処理で算出した干渉度ｒ1（ｎ1，ｋ）の値が最小の軌跡を選択する（ステップＳ５０１）。
【００９３】
干渉度ｒ1（ｎ1，ｋ）が最小の軌跡を選択した結果、一つの軌跡が選択された場合（ステップＳ５０２でＮｏ）には、その選択された軌跡に対応する位置（ｘ（ｔ）、ｙ（ｔ））の履歴、およびｔ＝０〜Ｔの操作集合｛ｕ（ｔ）｝を記憶部１０から読み出し、操作信号送信部８へ出力する（ステップＳ５０４）。これに対して、干渉度ｒ1（ｎ1，ｋ）が最小の軌跡を選択した結果、複数の軌跡が選択された場合（ステップＳ５０２でＹｅｓ）には、ステップＳ５０３に進む。
【００９４】
ステップＳ５０３では、進路が目的地にいたる経路に沿った成分を有すること、および予め設定されて記憶部１０で記憶されている付加選択基準を用いることにより、ステップＳ５０１で選択された複数の軌跡のうち、付加選択基準に最も適合する軌跡を選択する（ステップＳ５０３）。付加選択基準としては、軌跡間で重複した値を有する可能性がほとんどないような条件を設定すればよい。
【００９５】
以下、付加選択基準の例を挙げる。
（１）操作後（Δｔ後）の自車Ｏ1の位置のうち、路幅方向の位置（図４等のｘ座標）が走行中の車線の中央に最も近い。この場合、路上で最も好ましい位置を走行する軌跡が選択される。なお、ｔ＝０〜Ｔの間最も安定した位置取りを行う軌跡を選択する場合には、ｔ＝０〜Ｔの各操作後の路幅方向の位置の和が最小となるものを選択するようにしてもよい。
【００９６】
（２）操作後（Δｔ後）の自車Ｏ1の位置のうち、進行方向（図４等のｙ座標正の方向）の位置が最大。この場合、最速となる軌跡が選択される。なお、ｔ＝Ｔにおける進行方向の位置が最大である軌跡を選択してもよい。
【００９７】
（３）初期時刻（ｔ＝０）における加速度の大きさが最小。この場合、加減速が最も滑らかな軌跡が選択される。なお、ｔ＝０〜Ｔの操作系列において加減速が最も滑らかな軌跡を選択する場合には、ｔ＝０〜Ｔの各操作後の加速度の大きさの和が最小となるものを選択するようにしてもよい。
【００９８】
（４）初期時刻（ｔ＝０）における角速度の大きさが最小。この場合、操舵が最も滑らかな軌跡が選択される。なお、ｔ＝０〜Ｔの操作系列において操舵が最も滑らかな軌跡選択する場合には、（３）と同様に、ｔ＝０〜Ｔの各操作後の角速度の大きさの和が最大のものを選択するようにして、が選択されるようにしてもよい。
【００９９】
以上説明した進路選択処理によれば、時空間上の軌跡として自車Ｏ1の危険を回避する可能性が最も高い軌跡を選択することにより、結果的に自車Ｏ1が現実の２次元平面上で取るべき進路を選択したことになる。
【０１００】
ステップＳ５０３でただ一つの軌跡が選ばれた後は、上述したステップＳ５０４に進む。なお、付加選択基準でも複数の軌跡が選ばれた場合には、例えばカウンタｎ1やｋの値が最小または最大となるものを自動的に選択するように設定しておけばよい。
【０１０１】
以上説明したステップＳ５の進路選択処理に続いて、操作信号送信部８は、ステップＳ５の選択結果に応じて出力された軌跡に対応する位置（ｘ（ｔ）、ｙ（ｔ））の履歴、およびｔ＝０〜Ｔの操作集合｛ｕ（ｔ）｝に応じた操作信号を生成し、アクチュエータ装置１１に対して送信する（ステップＳ６）。
【０１０２】
ステップＳ６で操作信号送信部８が生成、送信する操作信号は、アクチュエータ装置１１の構成によって異なる。例えば、アクチュエータ装置１１がステアリング、アクセル、ブレーキ等の機械的な装置である場合、操作信号送信部８は、進路選択部７から受信した位置（ｘ（ｔ）、ｙ（ｔ））の履歴、操作｛ｕ（ｔ）｝をそのまま操作信号として出力すればよい。
【０１０３】
これに対して、アクチュエータ装置１１がステアリング、アクセル、ブレーキ等の機械的な装置に操作トルクを加える装置である場合には、上記同様に進路選択部７から受信した位置（ｘ（ｔ）、ｙ（ｔ））の履歴、操作集合｛ｕ（ｔ）｝をそのまま操作信号として送信してもよいし、それらの機械的な装置に対して操作時に加える操作トルクを算出し、この算出した結果を送信してもよい。前者の場合には、アクチュエータ装置１１側で操作トルクが算出されることになる。
【０１０４】
アクチュエータ装置１１が操作トルクを加える装置である場合には、運転者がアクチュエータ装置１１よりも大きな操作トルクを加えれば手動運転に切り替えることが可能な構成、すなわち運転者がオーバーライド可能な構成としておけば、自動運転システム１００を運転操作補助装置として適用することもでき、進路選択を行いつつも、運転者の意思を反映した操作を実現することが可能となる。
【０１０５】
なお、センサ部３で自車Ｏ1が走行する路面状況も検知し、アクチュエータ装置１１に対して路面状況に応じたフィードバック制御を行うようにしてもよい。
【０１０６】
図１３は、出力部９の表示部９１における進路選択結果等の表示出力例を示す図であり、二つの自車Ｏ1および他車Ｏ2によって構成された時空間環境Ｅｎｖ（Ｐ1，Ｐ2）（図８を参照）における進路選択を行った場合の表示出力例を模式的に示す図である。より具体的には、図１３では、設定進路を半透明の矢印ＨによってフロントガラスＦに重畳表示するとともに、自車Ｏ1と他車Ｏ2の干渉度ｒ1（ｎ1，２）に応じて、自車Ｏ1が２次元平面上で取りうる進路のうち、その干渉度ｒ1（ｎ1，２）の値が予め定めた閾値を超えるような領域を物体Ｏ1（自車）のフロントガラスＦに半透明に重畳表示した場合を図示している。図１３に示す場合には、アクチュエータ装置１１がステアリングＳＴに操作トルクを発生させ、設定された進路に進むようにステアリングＳＴを時計回りに回転させる操作トルクを発生した状況を模式的に示している。
【０１０７】
ところで、図１３では、半透明に表示されている二つの領域Ｄaと領域Ｄbとでは照度が異なっている（ここでは、領域Ｄaの照度の方が大きいとする）。かかる照度の違いは干渉度ｒ1（ｎ1，２）の値の差に対応しており、照度が領域Ｄa付近へ走行する進路を選択した方が干渉度ｒ1（ｎ1，２）の値が大きいことを意味している。この意味で、図１３は、干渉度ｒ1（ｎ1，２）の値が相対的に小さい領域Ｄbの方に進路を取った方が危険を回避した運転ができることを視覚的に表現している。
【０１０８】
なお、表示部９１で表示する以外にも、現在の操作に応じた予想される進路に対応して得られる干渉度ｒ1（ｎ1，２）の値が所定の閾値を超える場合には、警告音発生部９２が警告音（音声を含む）を発生してもよい。
【０１０９】
また、出力部９における表示出力例はこれに限られるわけではなく、例えばカーナビゲーションシステムの表示画面ＣＮ（図１４を参照）に表示部９１の機能を具備させることによって設定された進路および干渉評価結果を表示してもよい。この場合には、図１４に示すように、設定進路を矢印Ｈで表示するとともに、表示画面ＣＮに表示される２次元平面上で領域ごとに色の濃淡をつけることによって二つの領域ＤaおよびＤbの干渉度の違いを表示する。
【０１１０】
以上説明した本発明の実施の形態１によれば、複数の物体の位置と各物体の速度を含む内部状態とを少なくとも記憶する記憶手段を備えたコンピュータが、前記複数の物体の位置および内部状態を前記記憶手段から読み出し、この読み出した前記物体の位置および内部状態に基づいて、前記複数の物体の各々が時間の経過とともに取りうる位置の変化を時間および空間から構成される時空間上での軌跡としてそれぞれ生成し、この生成した軌跡を用いることによって前記複数の物体の進路の確率的な予測をそれぞれ行い、この予測した結果に基づいて、前記特定の物体が取りうる進路と前記その他の物体が取りうる進路との干渉の程度を定量的に示す干渉度を算出し、この算出した干渉度に応じて前記特定の物体が取るべき進路を実用的な時間の内に選択することにより、現実として起こりうる状況下においても安全性の確保を図ることが可能となる。
【０１１１】
また、本実施の形態１によれば、特定の物体とその他の物体との時空間上での衝突確率を用いて定義される干渉度を適用し、この干渉度が最小であるような時空間上での軌跡を選択することにより、特定の物体が取りうる進路のうち、その他の物体との衝突の可能性が最も低い進路を精度よく設定することができる。
【０１１２】
さらに、本実施の形態１によれば、時間と空間から構成される時空間上に形成された時空間環境を用いて物体の進路予測を行うことにより、静的物体だけでなく動的物体の進路予測も精度よく行うことができる。
【０１１３】
加えて、本実施の形態１によれば、検知した物体の軌跡を互いに独立に生成しているため、特定の物体（例えば自車）とその他の物体とを区別することができる。この結果、特定の物体とその他の物体との間で生じうる危険度を容易にかつ適確に予測することが可能となる。
【０１１４】
なお、干渉度ｒ1（ｎ1，ｋ）の値を増加させる際の式（５）の係数ｃ1kは定数とは限らない。例えば、係数ｃ1kを自車Ｏ1と他車Ｏkとの衝突時点の相対速度の大きさとしてもよい。一般に、相対速度の大きさが大きければ、衝突の際の衝撃は大きくなる。したがって、係数ｃ1kを車両間の衝突時点での相対速度の大きさとした場合には、干渉度ｒ1（ｎ1，ｋ）には車両間の衝突の衝撃度が加味されたことになる。
【０１１５】
他にも、係数ｃ1kに対して被害の深刻さを示す値を代入してもよい。この場合には、例えば衝突時の車両間の相対速度の大きさを、衝突によって生じる被害規模を数値化して評価する被害規模評価値または衝突によって生じる被害損失額と対応付けて記憶部１０で記憶しておき、この記憶した値を記憶部１０から読み出して係数ｃ1kを付与すればよい。なお、センサ部３が物体の種別までを検知する機能を有している場合には、物体の種別に応じて被害規模評価値または被害損失額を定めておいてもよい。この場合、例えば衝突する相手の物体が人間の場合と車両の場合とでは、人間に衝突したときの係数ｃ1kの値を他の物体に衝突したときの係数ｃ1kの値よりも顕著に大きく取っておくなどして、人間と衝突する可能性を極力低くするようにすればより好ましい。
【０１１６】
ところで、本実施の形態１は、上述したように４次元時空間（空間３次元、時間１次元）においても適用可能である。この場合には、高低差のある道路を走行中の自動車に適用できるのは勿論のこと、他にも飛行機やヘリコプターのように、空中を移動する移動体が同じく空中を移動する他の移動体の進路予測を行う場合にも適用可能である。
【０１１７】
ここで、上記背景技術で引用した非特許文献１と本実施の形態１との差異について説明する。これら二つの技術は、ともに確率概念を用いた物体の進路予測を行っているが、非特許文献１では、所定の範囲内にある物体の進路を独立に予測しているわけではなく、相互の相関に基づいた確率計算を行っている。このため、複数の物体のうちいずれか二つの物体が衝突した場合、その二つの物体の進路予測は衝突した時点で終了する。これは、３次元時空間上で考えると、二つの異なる物体の軌跡は、交差した時点以後の衝突判定処理が行われないことを意味している。
【０１１８】
これに対して、本実施の形態１では、物体の軌跡は物体ごとに独立に生成されるため、３次元時空間上において異なる物体の軌跡が交差しても、衝突判定処理は所定時間経過するまで継続される。このように、非特許文献１で生成される時空間環境と本実施の形態１で生成される時空間環境とは全く異質なものである。
【０１１９】
また、本実施の形態１では、物体の相関を考慮することなく、物体ごとに独立な進路探索を行っているため、計算量も非特許文献１より少なくて済む。特に、本実施の形態１において、軌跡ごとの干渉度の算出回数は
【数６】
であり、時空間環境を構成する物体の総数によらず、軌跡の本数の２乗のオーダ程度の計算量で済む。これに対して、非特許文献１において干渉評価を行う場合には、特定の物体（自車）とその他の物体（他車）とを区別していないため、互いの干渉評価を行う際の計算量（本実施の形態１における干渉度の算出回数に相当）が
【数７】
であり、軌跡の本数のＫ乗のオーダ程度の計算量が必要になる。この結果、時空間環境を構成する物体の数が多いほど本実施の形態１の計算量との違いが顕著に大きくなっていく。
【０１２０】
加えて、非特許文献１では、衝突という事象が予測できたとしても、それがいつの時点で起こるかまで把握することはできない。これは、非特許文献１が、時間の流れの中で物体が衝突する確率を求めているのではなく、各時間における状態ごとに衝突の有無を探索することを主眼としているためである。換言すれば、非特許文献１では、時空間環境といったものを明示的に用いていない上、時空間確率密度という概念には到達していない。
【０１２１】
このように、本実施の形態１と非特許文献１とは、ともに確率概念を用いた進路予測を行っているため、一見すると類似した技術であるかのような印象を与えかねないが、その技術的な思想の本質は全く異なっており、非特許文献１から本実施の形態１を想到することは、当業者といえども困難を極めるものである。
【０１２２】
（実施の形態２）
本発明の実施の形態２は、上記実施の形態１と同様にして得られた自車（特定の物体）と他車との干渉度算出結果をまとめることにより、自車と周囲の時空間環境との間の干渉を評価し、この評価結果に基づいて自車が取るべき進路を選択することを特徴とする。なお、本実施の形態２に係る進路設定装置の機能構成は、上述した実施の形態１に係る進路設定装置１の機能構成（図１を参照）と同様である。また、本実施の形態２に係る進路設定方法は、干渉度算出処理および進路選択処理を除いて、上記実施の形態１に係る進路設定方法と同じである。
【０１２３】
図１５は、本実施の形態２に係る進路設定方法の干渉度算出処理（図２のステップＳ４に相当）の詳細を示すフローチャートである。まず、自車Ｏ1の全ての軌跡に対する繰り返し処理（Ｌｏｏｐ１）を開始する（ステップＳ４２１）。この際には、軌跡集合｛Ｐ1（ｎ1）｝の一つの軌跡を選択し、その選択した軌跡に対して後に続く処理を実行する。
【０１２４】
次に、他車Ｏkに対する繰り返し処理（Ｌｏｏｐ２）を開始する（ステップＳ４２２）。このＬｏｏｐ２では、他車識別用のカウンタｋ＝２と初期化して、１回ごとの繰り返し処理が終了するたびにｋの値を増やしていく。
【０１２５】
他車Ｏkに対しても、ステップＳ３で生成した軌跡集合｛Ｐk（ｎk）｝の全要素に対する繰り返し処理（Ｌｏｏｐ３）が行われる（ステップＳ４２３）。この繰り返し処理においては、Ｌｏｏｐ１の繰り返しすなわち自車Ｏ1に対して生成された軌跡を識別するカウンタｎ1と他車識別用のカウンタｋとによって定められる干渉度を上記実施の形態１と同様にｒ1（ｎ1，ｋ）とおき、このｒ1（ｎ1，ｋ）の値を軌跡生成時間Ｔとおく（ステップＳ４２４）。
【０１２６】
続いて、自車Ｏ1の軌跡Ｐ1（ｎ1）と他車Ｏkの軌跡Ｐk（ｎk）との干渉を評価するための繰り返し処理（Ｌｏｏｐ４）を開始する（ステップＳ４２５）。このＬｏｏｐ４では、二つの軌跡Ｐ1（ｎ1）と軌跡Ｐk（ｎk）との同時間における距離を、時間ｔ＝０，Δｔ，・・・、Ｔにおいて順次求め、自車Ｏ1と他車Ｏkの衝突の有無を判定する。この判定を行う際の衝突の定義は、上記実施の形態１と同じであり、自車Ｏ1と他車Ｏkとの距離が干渉距離よりも近づいた場合を衝突と判定する。
【０１２７】
自車Ｏ1と他車Ｏkの距離を求めた結果、自車Ｏ1と他車Ｏkが衝突したと判定された場合（ステップＳ４２６でＹｅｓ）、干渉度ｒ1（ｎ1，ｋ）の値がその時点での時間ｔ（初期位置から衝突までに要した時間）よりも大きいとき（ステップＳ４２７でＹｅｓ）には、ｒ1（ｎ1，ｋ）の値をｔとした後、ｔをＴとする（ステップＳ４２８）。したがって、この場合には、Ｌｏｏｐ４が終了となる（ステップＳ４２９でＹｅｓ）。
【０１２８】
これに対して、自車Ｏ1と他車Ｏkは衝突し（ステップＳ４２６でＹｅｓ）、干渉度ｒ1（ｎ1，ｋ）の値がその時点での時間ｔ以下である場合（ステップＳ４２７でＮｏ）には、ステップＳ４２９に進んでＬｏｏｐ４を終了するかどうかを判定する。なお、自車Ｏ1と他車Ｏkは衝突しない場合（ステップＳ４２６でＮｏ）にも、ステップＳ４２９に進む。
【０１２９】
ステップＳ４２９では、時間ｔがＴに達していない場合、Ｌｏｏｐ４を繰り返す（ステップＳ４２９でＮｏ）。この場合には、ｔの値をΔｔ増加させ（ステップＳ４３０）、ステップＳ４２５に戻ってＬｏｏｐ４を繰り返す。他方、ステップＳ４２９で時間ｔがＴに達している場合には、Ｌｏｏｐ４を終了する（ステップＳ４２９でＹｅｓ）。
【０１３０】
以上説明したＬｏｏｐ４の繰り返し処理により、干渉度ｒ1（ｎ1，ｋ）の値は、自車Ｏ1と他車Ｏkとの間で起こる衝突のうち、初期位置から衝突するまでに要する時間が最も短い最短衝突時間となる。
【０１３１】
Ｌｏｏｐ４が終了した後、ステップＳ４３１ではＬｏｏｐ３を繰り返すか否かの判断処理を行う。すなわち、他車Ｏkに対して生成した軌跡のうち自車Ｏ1の一つの軌跡Ｐ1（ｎ1）との干渉評価が行われていないものがあれば（ステップＳ４３１でＮｏ）、ｎkをｎk＋１とし（ステップＳ４３２）、ステップＳ４２３に戻ってＬｏｏｐ３を繰り返す。他方、他車Ｏkに対して生成した軌跡のうち自車Ｏ1の一つの軌跡Ｐ1（ｎ1）との干渉評価が全て行われた場合（ステップＳ４３１でＹｅｓ）には、他車Ｏkの一つの軌跡Ｐk（ｎk）に対する干渉評価が終了したことになる。したがってこの場合には、自車Ｏ1の軌跡Ｐ1（ｎ1）と他車Ｏkの全軌跡との間の干渉を評価する干渉度ｒ1（ｎ1，ｋ）を付与し（ステップＳ４３３）、この付与した値を出力して記憶部１０に格納する（ステップＳ４３４）。
【０１３２】
ステップＳ４３４に続いて、Ｌｏｏｐ２を繰り返すか否かの判断処理を行う。自車Ｏ1との干渉評価を行うべき他車Ｏkが残っている場合（ステップＳ４３５でＮｏ）には、ｋの値を１増加させ（ステップＳ４３６）、ステップＳ４２２に戻ってＬｏｏｐ２を繰り返す。他方、自車Ｏ1との干渉評価を行うべき他車Ｏkが残っていない場合（ステップＳ４３５でＹｅｓ）には、続くステップＳ４３７に進む。
【０１３３】
本実施の形態２では、Ｌｏｏｐ２の繰り返し処理が終了した後、Ｌｏｏｐ２〜Ｌｏｏｐ４によって得られた干渉度ｒ1（ｎ1，ｋ）に対して他車Ｏkに応じた重みα（ｋ）（＞０）を付与し、これらの総和として全体干渉度
【数８】
を算出し、その算出結果を出力して記憶部１０に格納する（ステップＳ４３７）。ここでの重みα（ｋ）の値は、全て等しく定数（例えば１）としてもよいし、他車Ｏkの種別等の条件に応じた値を付与してもよい。この結果、自車Ｏ1の軌跡Ｐ1（ｎ1）が全ての他車Ｏ2、・・・、ＯKを含む周囲の他車全体との間での干渉を評価することが可能となる。
【０１３４】
なお、全体干渉度Ｒ1（ｎ1）を、
【数９】
と定義してもよい。この場合には、最も危険な物体Ｏkの危険度を全体干渉度として扱うことになる。この場合、次のような利点を有する。一般に、式（６）の定義にしたがう場合には、自車Ｏ1が少数の物体と干渉するが、残り多数の物体とは干渉しないようなシーンの全体干渉度を低く計算してしまう恐れがあるため、例えば自車Ｏ1の近傍を少数の他車が走行中であって人間の直観では非常に危険に思える状況であっても、直観に反して安全と判断されて可能性がある。これに対して、式（７）のような定義に基づいた干渉評価を行えば、自車Ｏ1の近傍に存在する物体（他車を含む）の数に依存しない全体干渉度を与えるため、人間の直観に反して安全と判断してしまう可能性を低減することができる。
【０１３５】
続くステップＳ４３８では、Ｌｏｏｐ１の繰り返すか否かの判断処理を行う。すなわち、自車Ｏ1の軌跡集合｛Ｐ1（ｎ1）｝のうちで干渉評価を行うべき軌跡が残っている場合（ステップＳ４３８でＮｏ）には、ｎ1の値を１増加させ（ステップＳ４３９）、ステップＳ４２１に戻ってＬｏｏｐ１を繰り返す。他方、自車Ｏ1の軌跡集合｛Ｐ1（ｎ1）｝のうちで干渉評価を行うべき軌跡が残っていない場合（ステップＳ４３８でＹｅｓ）には、Ｌｏｏｐ１を終了して干渉度算出処理（ステップＳ４）が終了する。
【０１３６】
図１６は、本実施の形態３に係る進路設定方法が適用される時空間環境の構成を模式的に示す図である。同図に示す時空間環境Ｅｎｖ（Ｐ1，Ｐ2，Ｐ3）は、自車Ｏ1に対して所定の範囲内に他車が２台存在している場合を示しており、自車Ｏ1の軌跡Ｐ1（ｎ1）を実線で示すとともに、他車Ｏ2の軌跡Ｐ2（ｎ2）を破線で示し、他車Ｏ3の軌跡Ｐ3（ｎ3）を太線で示している。このとき、他車Ｏ2との干渉度ｒ1（ｎ1，２）および他車Ｏ3との干渉度ｒ1（ｎ1，３）を個別に扱うのではなく、時空間環境Ｅｎｖ（Ｐ1，Ｐ2，Ｐ3）との間の全体干渉度Ｒ1（ｎ1）を用いて干渉評価を行うことにより、自車Ｏ1の危険を周囲の環境に応じて回避することができる。
【０１３７】
次に、進路選択処理（図２のステップＳ５に相当）について説明する。図１７は、進路選択処理の詳細を示すフローチャートである。まず、干渉度算出処理で算出した全体干渉度Ｒ1（ｎ1）の値が最大の軌跡を選択する（ステップＳ５１１）。
【０１３８】
干渉度が最大の軌跡を選択した結果、一つの軌跡が選択された場合（ステップＳ５１２でＮｏ）には、その選択された軌跡に対応する位置（ｘ（ｔ）、ｙ（ｔ））の履歴、および操作系列｛ｕ（ｔ）｝を記憶部１０から読み出し、操作信号送信部８へ出力する（ステップＳ５１４）。これに対して、干渉度が最大の軌跡を選択した結果、複数の軌跡が選択された場合（ステップＳ５１２でＹｅｓ）には、ステップＳ５１３に進む。
【０１３９】
ステップＳ５１３では、予め設定されて記憶部１０で記憶されている付加選択基準を用いることにより、ステップＳ５０１で選択された複数の軌跡のうち、付加選択基準に最も適合する軌跡を選択する（ステップＳ５１３）。付加選択基準としては、上記実施の形態１と同様の条件を適用すればよい。
【０１４０】
ステップＳ５１３でただ一つの軌跡が選ばれた後は、上述したステップＳ５１４に進む。なお、付加選択基準でも複数の軌跡が選ばれた場合には、例えばカウンタｎ1やｋの値が最小または最大となるものを自動的に選択するようにしておけばよい。
【０１４１】
以上説明した進路選択処理によれば、時空間上の軌跡として自車Ｏ1の危険を回避する可能性が最も高い軌跡を選択することにより、結果的に自車Ｏ1が現実の２次元平面上で取るべき進路を選択したことになる。
【０１４２】
ステップＳ５の進路選択処理に続く操作信号送信部８の処理は、上述した実施の形態１と同じである。また、操作信号送信部８から操作信号を受信したアクチュエータ装置１１の処理についても、上記実施の形態１と同様である。
【０１４３】
以上説明した本発明の実施の形態２によれば、複数の物体の位置と各物体の速度を含む内部状態とを少なくとも記憶する記憶手段を備えたコンピュータが、前記複数の物体の位置および内部状態を前記記憶手段から読み出し、この読み出した前記物体の位置および内部状態に基づいて、前記複数の物体の各々が時間の経過とともに取りうる位置の変化を時間および空間から構成される時空間上での軌跡としてそれぞれ生成し、この生成した軌跡を用いることによって前記複数の物体の進路の確率的な予測をそれぞれ行い、この予測した結果に基づいて、前記特定の物体が取りうる進路と前記その他の物体が取りうる進路との干渉の程度を定量的に示す干渉度を算出し、この算出した干渉度に応じて前記特定の物体が取るべき進路を実用的な時間の内に選択することにより、上記実施の形態１と同様に、現実として起こりうる状況下においても安全性の確保を図ることが可能となる。
【０１４４】
また、本実施の形態２によれば、最短衝突時間を用いて定義される干渉度を物体ごとに重み付けして和を取った全体干渉度を適用し、この全体干渉度が最大である時空間上での軌跡を選択することにより、時空間環境を構成する物体の数が多い場合であっても、他の物体との衝突の可能性が最も低い進路を精度よく設定することができる。
【０１４５】
なお、本実施の形態２において、干渉度ｒ1（ｎ1，ｋ）を実施の形態１と同様に定義してもよく、衝突によって干渉度ｒ1（ｎ1，ｋ）を増加させる際の係数ｃ1kやＦ（ｔ）の値として、上記実施の形態１と同様にさまざまな定義の仕方のいずれかを採用することが可能である。この場合には、進路選択処理の際にＲ1（ｎ1）が最小となる軌跡を選択すればよい。
【０１４６】
加えて、本実施の形態２において干渉評価を行う際には、全体干渉度Ｒ1（ｎ1）と個別の干渉度ｒ1（ｎ1，ｋ）との双方を加味した干渉評価を行うようにしてもよい。
【０１４７】
（その他の実施の形態）
ここまで、本発明を実施するための最良の形態として、実施の形態１および２を詳述してきたが、本発明はそれら二つの実施の形態によってのみ限定されるべきものではない。例えば、本発明において、軌跡生成部の操作選択部では、自車に関してのみ現時点での操作を維持するものとしてもよい。この場合、自車では予測時点での内部状態が維持され、唯一つの操作が行われ続けることになるため、その操作を選択する操作選択確率は１であり、自車の軌跡集合として、時空間上には１本の軌跡のみが生成される。
【０１４８】
図１８は、上記の如く自車の操作を維持した場合に生成された時空間環境を示すものであり、図８に対応する図である。図１８に示す時空間環境Ｅｎｖ'（Ｐ1，Ｐ2）においては、３次元時空間における自車Ｏ1の軌跡集合は、直線状の１本の軌跡Ｐ1のみによって構成されている（他車Ｏ2に関しては図８と同様）。このように、自車Ｏ1の操作を維持するモデルを適用すれば、周囲の物体が多い場合などにおいて状況を単純化して予測を行うことが可能となり、軌跡生成部、予測部、干渉度算出部、および進路選択部における計算量を少なくすることができる。なお、自車Ｏ1に対して選択可能な各操作の操作選択確率は、入力部からの入力によって適宜設定できるようにしてもよい。
【０１４９】
このように自車Ｏ1の操作を維持する場合、出力部の表示部では、自車Ｏ1の予想進路を表示するとともに、所定の範囲を走行中の他車の危険度を、干渉度の算出結果に応じて表示することも可能である。加えて、出力部の警告音発生部で警告音を発生してもよい。
【０１５０】
また、本発明に係る進路設定方法において、物体ごとの時空間上での軌跡生成処理を行う際には、選択可能な全ての操作を動作させることによって軌跡を生成してもよい。このような軌跡生成処理を実現するアルゴリズムは、例えば縦型探索または横型探索による再帰呼出を適用することによって実現することが可能である。この場合、一つの物体Ｏkに対して最終的に生成される軌跡集合｛Ｐk（ｎ）｝の要素数すなわち軌跡の本数は、その物体Ｏkに対する軌跡生成処理が終了するまで分からない。したがって、実行可能な操作を全探索することによって各物体が取りうる軌跡を生成する場合には、操作時間Δｔにおける操作ｕkc（ｔ）の要素の数（操作ｕkc（ｔ）が連続量の場合には離散化の度合い）に応じて最適な計算量を有する探索方法を選択すればよい。
【０１５１】
さらに、本発明に係る進路設定方法においては、センサ部で検知した実在の物体に加えて、架空の物体を配置し、この配置した架空の物体の進路予測を行ってもよい。より具体的には、自車にとって好ましくない挙動を示すような架空の物体モデルを構成し、この物体モデルを所定の位置に配置して進路予測を行ってもよい。このような架空の物体モデルは、例えば遮蔽物等が存在して見通しが悪い交差点付近を走行する車両（自車）が進路予測を行う場合、その自車から検知できない位置に配置することによって、交差点から飛び出してくる可能性のある物体との衝突等の危険を予測することが可能となる。なお、架空の物体モデルの情報は予め記憶部で記憶しておき、入力部からの条件設定に応じてかかる物体モデルを所望の位置に配置するようにしてもよい。
【０１５２】
ところで、本発明に係る進路設定装置を、車両のみの走行が前提となる高速道路などの領域で適用する場合には、各車両に車車間通信用の通信手段をあわせて具備させることにより、互いに近くを走行している車両同士が、互いの走行状況を車車間通信によって交換し合うようにしてもよい。この場合には、各車両が操作履歴を各自の記憶部で記憶しておき、その操作履歴に基づいて操作ごとの操作選択確率を付与し、この操作選択確率に関する情報もあわせて他の車両に送信するようにしてもよい。これにより、進路予測の精度が高くなり、走行中の危険を一段と確実に回避することが可能となる。
【０１５３】
加えて、本発明に対してＧＰＳ（Global Positioning System）を位置検出手段として援用することも可能である。この場合には、ＧＰＳが記憶する３次元地図情報を参照することによってセンサ部で検知した物体の位置情報や移動情報の補正を行うことができる。さらには、ＧＰＳの出力を相互に通信することによってセンサ部として機能させることも可能である。いずれの場合にも、ＧＰＳを援用することによって高精度の進路予測を実現することができ、予測結果の信頼性をさらに向上させることができる。
【０１５４】
以上の説明からも明らかなように、本発明は、ここでは記載していないさまざまな実施の形態等を含みうるものであり、特許請求の範囲により特定される技術的思想を逸脱しない範囲内において種々の設計変更等を施すことが可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１５５】
【図１】本発明の実施の形態１に係る自動運転システムの機能構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態１に係る進路設定方法の概要を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施の形態１に係る進路設定方法における軌跡生成処理の詳細を示すフローチャートである。
【図４】３次元時空間に生成された軌跡を示す模式的に示す図である。
【図５】従来の進路予測演算の問題点を模式的に示す図である。
【図６】本実施の形態１に係る進路設定方法における進路予測演算の利点を模式的に説明する図である。
【図７】一つの物体に対して３次元時空間に生成された軌跡集合を模式的に示す図である。
【図８】時空間環境の構成を模式的に示す説明図である。
【図９】本発明の実施の形態１に係る進路設定方法における干渉度算出処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１０】自車の１本の軌跡と他車の１本の軌跡との時空間上での関係を模式的に示す図である。
【図１１】物体間の干渉の時間依存性を与える関数の例を示す図である。
【図１２】本発明の実施の形態１に係る進路設定方法における進路選択処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１３】本発明の実施の形態１に係る進路設定装置における設定結果の表示出力例を示す図である。
【図１４】本発明の実施の形態１に係る進路設定装置における設定結果の表示出力例（第２例）を示す図である。
【図１５】本発明の実施の形態２に係る進路設定方法における干渉度算出処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１６】時空間環境の別な構成を模式的に示す説明図である。
【図１７】本発明の実施の形態３に係る進路設定方法における進路選択処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１８】自車の操作を維持するモデルを採用した場合に形成された時空間環境の構成を模式的に示す図である。
【符号の説明】
【０１５６】
１ 進路設定装置
２ 入力部
３ センサ部
４ 軌跡生成部（軌跡生成手段）
５ 予測部（予測手段）
６ 干渉度算出部（干渉度算出手段）
７ 進路選択部（進路選択手段）
８ 操作信号送信部（操作信号送信手段）
９ 出力部（出力手段）
１０ 記憶部（記憶手段）
１１ アクチュエータ装置
４１ 操作選択部（操作選択手段）
４２ 物体操作部（物体操作手段）
４３ 判定部（判定手段）
９１ 表示部
９２ 警告音発生部
１００ 自動運転システム
Ｂ1、Ｂ2、Ｂ3 進路
ＣＮ 表示画面
Ｄa、Ｄb 領域
Ｅｎｖ（Ｐ1，Ｐ2）、Ｅｎｖ'（Ｐ1，Ｐ2）、Ｅｎｖ（Ｐ1，Ｐ2，Ｐ3） 時空間環境
Ｆ フロントガラス
Ｈ 矢印
Ｏ1、Ｏ2、Ｏi 物体
Ｒ、Ｒｄ 道路
ＳＴ ステアリング
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の物体に含まれる特定の物体が取りうる進路とその他の物体が取りうる進路とを予測することによって前記特定の物体が取るべき進路を設定する進路設定方法、装置、プログラム、および自動運転システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、四輪自動車等の移動体の自動運転を実現するために、さまざまな試みがなされてきている。移動体の自動運転を実現するためには、周囲に存在する車両、歩行者、または障害物などの物体の正確な検知と、この検知結果に基づいた走行中の危険の回避とが重要である。このうち、周囲の物体を精度よく検知するための技術として、各種センサや各種レーダを用いた物体検知技術が知られている。
【０００３】
移動体の自動運転技術は、目的地を入力すれば自動的に出発地から目的地へと移動体を動かす技術である。この技術は、移動範囲が狭い場合には、移動範囲の地図を事前に作成し、動的な障害物の影響を事前予測することによって経路探索技術に帰着させることができる。しかしながら、移動体が自動車である場合のように、移動体の移動範囲が広範囲である場合には、自動運転技術を経路探索技術に帰着させることはできない。ここでいう広範囲とは、動的障害物を回避する上で必要な時間ｔと全工程を走行するために必要な時間τとが著しく異なるような範囲のことであり、例えばｔが数秒程度であるのに対して、τが数時間程度であるような場合である。
【０００４】
移動体の移動範囲が広範囲である場合、自動運転技術を経路探索技術に帰着させることはできないのには、主に二つの理由がある。まず、第１の理由を述べる。移動体が出発地を出発してから、例えば１０ｔ程度時間が経過した後の状況を考える。この場合には、動的な障害物の影響は道路全体に広がり、衝突しない経路を定義することができない。すなわち、移動体の移動範囲が広範囲である場合、出発地から目的地までの経路を事前に算出することは不可能となる。次に、第２の理由を述べる。移動体の移動範囲が広範囲である場合には、上述したように、全工程を走行するために必要な時間τはｔと比べて非常に長い。このため、自動車に搭載されるコンピュータが、現実の衝突回避を実現可能な実用的な時間の内に必要な計算を終了することは不可能である。
【０００５】
このように、自動車などの広範囲を移動する移動体の自動運転技術においては、少なくとも他の動的障害物の影響を考慮しないか、またはその影響を実用上必要とせずに行う経路探索技術に加えて、動的障害物との衝突回避に必要な計算を実用的な時間で終了し、走行中の危険を回避するための進路を算出する進路算出技術が必要となる。
【０００６】
上述した進路算出技術として、走行中の危険を回避するための技術として、複数の物体と自車とから成るシステムにおいて、自車の位置および速度に関する情報と、自車以外の複数の物体の位置および速度に関する情報とを用いることにより、自車を含む各物体の進路を生成し、システムを構成する物体のうちいずれか二つの物体が衝突する可能性を予測する技術が知られている（例えば、非特許文献１を参照）。この技術では、システムを構成する全ての物体が取りうる進路を、確率概念を用いた同じ枠組みの操作系列によって予測して出力する。その後、得られた予測結果に基づいて、自車を含むシステム全体にとって最も安全な状況を実現する進路を求めて出力する。
【０００７】
【非特許文献１】A. Broadhurst, S. Baker, and T. Kanade, "Monte Carlo Road Safety Reasoning", IEEE Intelligent Vehicle Symposium (IV2005), IEEE,（２００５年６月）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、上記非特許文献１に開示されている技術では、システムを構成する全ての物体が安全となるような進路を予測することを主眼としているため、そのような予測によって得られた進路が、特定の物体（例えば自車）にとっての安全性を十分に確保するものであるか否かは定かではなかった。
【０００９】
この点についてより具体的に説明する。現実の道路状況においては、他車の運転者または歩行者が道路状況の認知ミスを起こし、本人が意識しないうちに自車を含む周囲の物体にとって好ましくない挙動を示す可能性がある。これに対して、上述した非特許文献１では、全ての物体は安全性を優先した挙動を示すということが暗黙裡に仮定されているため、ある物体が周囲の物体にとって好ましくない挙動を示す場合のように、現実として起こりうる状況下においても十分な安全性を確保することができるか否かは不明であった。
【００１０】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、現実として起こりうる状況下においても安全性の確保を図ることができる進路設定方法、装置、プログラム、および自動運転システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、請求項１記載の発明は、複数の物体の位置と各物体の速度を含む内部状態とを少なくとも記憶する記憶手段を備えたコンピュータが、前記複数の物体に含まれる特定の物体が取りうる進路とその他の物体が取りうる進路とを予測することによって前記特定の物体が取るべき進路を設定する進路設定方法であって、前記複数の物体の位置および内部状態を前記記憶手段から読み出し、この読み出した前記物体の位置および内部状態に基づいて、前記複数の物体の各々が時間の経過とともに取りうる位置の変化を時間および空間から構成される時空間上での軌跡としてそれぞれ生成する軌跡生成ステップと、前記軌跡生成ステップで生成した軌跡を用いることによって前記複数の物体の進路の確率的な予測をそれぞれ行う予測ステップと、前記予測ステップで予測した結果に基づいて、前記特定の物体が取りうる進路と前記その他の物体が取りうる進路との干渉の程度を定量的に示す干渉度を算出する干渉度算出ステップと、前記干渉度算出ステップで算出した干渉度に応じて前記特定の物体が取るべき進路を選択する進路選択ステップと、を有することを特徴とする。
【００１２】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記干渉度は、前記特定の物体が取りうる進路と前記その他の物体が取りうる進路との干渉の程度が小さいほど小さい値を有し、前記進路選択ステップは、前記干渉度が最小の進路を選択することを特徴とする。
【００１３】
請求項３記載の発明は、請求項２記載の発明において、前記進路選択ステップは、前記干渉度が最小の進路が複数ある場合、この複数の進路の中から所定の付加選択基準に最も適合する進路を選択することを特徴とする。
【００１４】
請求項４記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記干渉度は、前記特定の物体が取りうる進路と前記その他の物体が取りうる進路との干渉の程度が小さいほど大きい値を有し、前記進路選択ステップは、前記干渉度が最大の進路を選択することを特徴とする。
【００１５】
請求項５記載の発明は、請求項４記載の発明において、前記進路選択ステップは、前記干渉度が最大の進路が複数ある場合、この複数の進路の中から所定の付加選択基準に最も適合する進路を選択することを特徴とする。
【００１６】
請求項６記載の発明は、請求項２〜５のいずれか一項記載の発明において、前記進路選択ステップで選択した進路の位置の履歴および当該進路を実現する操作系列に応じた操作信号を生成し、この生成した操作信号を外部に送信する操作信号送信ステップをさらに有することを特徴とする。
【００１７】
請求項７記載の発明は、請求項１〜６のいずれか一項記載の発明において、前記干渉度算出ステップは、前記特定の物体と前記その他の物体の各々とが互いに干渉しあう空間的な距離である干渉距離よりも近づく回数に応じて、前記特定の物体と前記その他の物体の各々との間の前記干渉度の値を所定量だけ増加または減少させることを特徴とする。
【００１８】
請求項８記載の発明は、請求項１〜７のいずれか一項記載の発明において、前記干渉度算出ステップは、前記特定の物体と前記その他の物体との各干渉度の値を重み付けして和を取ることを特徴とする。
【００１９】
請求項９記載の発明は、請求項１〜８のいずれか一項記載の発明において、前記軌跡生成ステップは、前記物体に対する操作を複数の操作から選択する操作選択ステップと、前記操作選択ステップで選択した操作を所定時間動作させる物体操作ステップと、前記物体操作ステップで前記選択した操作を動作させた後の前記物体の位置および内部状態が当該物体の制御に関する制御条件および当該物体の移動可能領域に関する移動条件を満たしているか否かを判定する判定ステップと、を含み、前記操作選択ステップから前記判定ステップに至る一連の処理を、軌跡を生成する軌跡生成時間に達するまで繰り返し行うことを特徴とする。
【００２０】
請求項１０記載の発明は、請求項１〜９のいずれか一項記載の発明において、前記進路選択ステップで選択した進路に関する情報を出力する出力ステップをさらに有することを特徴とする。
【００２１】
請求項１１記載の発明は、複数の物体に含まれる特定の物体が取りうる進路とその他の物体が取りうる進路とを予測することによって前記特定の物体が取るべき進路を設定する進路設定装置であって、前記複数の物体の位置と各物体の速度を含む内部状態とを少なくとも記憶する記憶手段と、前記複数の物体の位置および内部状態を前記記憶手段から読み出し、この読み出した前記物体の位置および内部状態に基づいて、前記複数の物体の各々が時間の経過とともに取りうる位置の変化を時間および空間から構成される時空間上での軌跡としてそれぞれ生成する軌跡生成手段と、前記軌跡生成手段で生成した軌跡を用いることによって前記複数の物体の進路の確率的な予測をそれぞれ行う予測手段と、前記予測手段で予測した結果に基づいて、前記特定の物体が取りうる進路と前記その他の物体が取りうる進路との干渉の程度を定量的に示す干渉度を算出する干渉度算出手段と、前記干渉度算出手段で算出した干渉度に応じて前記特定の物体が取るべき進路を選択する進路選択手段と、を備えたことを特徴とする。
【００２２】
請求項１２記載の発明は、請求項１１記載の発明において、前記干渉度は、前記特定の物体が取りうる進路と前記その他の物体が取りうる進路との干渉の程度が小さいほど小さい値を有し、前記進路選択手段は、前記干渉度が最小の進路を選択することを特徴とする。
【００２３】
請求項１３記載の発明は、請求項１２記載の発明において、前記進路選択手段は、前記干渉度が最小の進路が複数ある場合、この複数の進路の中から所定の付加選択基準に最も適合する進路を選択することを特徴とする。
【００２４】
請求項１４記載の発明は、請求項１１記載の発明において、前記干渉度は、前記特定の物体が取りうる進路と前記その他の物体が取りうる進路との干渉の程度が小さいほど大きい値を有し、前記進路選択手段は、前記干渉度が最大の進路を選択することを特徴とする。
【００２５】
請求項１５記載の発明は、請求項１４記載の発明において、前記進路選択手段は、前記干渉度が最大の進路が複数ある場合、この複数の進路の中から所定の付加選択基準に最も適合する進路を選択することを特徴とする。
【００２６】
請求項１６記載の発明は、請求項１２〜１５のいずれか一項記載の発明において、前記進路選択手段で選択した進路の位置の履歴および当該進路を実現する操作系列に応じた操作信号を生成し、この生成した操作信号を外部に送信する操作信号送信手段をさらに備えたことを特徴とする。
【００２７】
請求項１７記載の発明は、請求項１１〜１６のいずれか一項記載の発明において、前記干渉度算出手段は、前記特定の物体と前記その他の物体の各々とが互いに干渉しあう空間的な距離である干渉距離よりも近づく回数に応じて、前記特定の物体と前記その他の物体の各々との間の前記干渉度の値を所定量だけ増加または減少させることを特徴とする。
【００２８】
請求項１８記載の発明は、請求項１１〜１７のいずれか一項記載の発明において、前記干渉度算出手段は、前記特定の物体と前記その他の物体との各干渉度の値を重み付けして和を取ることを特徴とする。
【００２９】
請求項１９記載の発明は、請求項１１〜１８のいずれか一項記載の発明において、前記軌跡生成手段は、前記物体に対する操作を複数の操作から選択する操作選択手段と、前記操作選択手段で選択した操作を所定時間動作させる物体操作手段と、前記物体操作手段で前記選択した操作を動作させた後の前記物体の位置および内部状態が当該物体の制御に関する制御条件および当該物体の移動可能領域に関する移動条件を満たしているか否かを判定する判定手段と、を含み、前記操作選択手段による操作選択処理から前記判定手段による判定処理に至る一連の処理を、軌跡を生成する軌跡生成時間に達するまで繰り返し行うことを特徴とする。
【００３０】
請求項２０記載の発明は、請求項１１〜１９のいずれか一項記載の発明において、前記進路選択手段で選択した進路に関する情報を出力する出力手段をさらに有することを特徴とする。
【００３１】
請求項２１記載の発明に係る進路設定プログラムは、請求項１〜１０のいずれか一項記載の進路設定方法を前記コンピュータに実行させることを特徴とする。
【００３２】
請求項２２記載の発明は、車両に搭載されて当該車両を自動的に運転する自動運転システムであって、請求項１１〜２０のいずれか一項記載の進路設定装置と、前記進路設定装置が備える前記進路選択手段で選択された進路を実現する操作信号に応じて当該車両を操作するアクチュエータ装置と、を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００３３】
本発明によれば、複数の物体の位置と各物体の速度を含む内部状態とを少なくとも記憶する記憶手段を備えたコンピュータが、前記複数の物体の位置および内部状態を前記記憶手段から読み出し、この読み出した前記物体の位置および内部状態に基づいて、前記複数の物体の各々が時間の経過とともに取りうる位置の変化を時間および空間から構成される時空間上での軌跡としてそれぞれ生成し、この生成した軌跡を用いることによって前記複数の物体の進路の確率的な予測をそれぞれ行い、この予測した結果に基づいて、前記特定の物体が取りうる進路と前記その他の物体が取りうる進路との干渉の程度を定量的に示す干渉度を算出し、この算出した干渉度に応じて前記特定の物体が取るべき進路を選択することにより、現実として起こりうる状況下においても安全性の確保を図ることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３４】
以下、添付図面を参照して本発明を実施するための最良の形態（以後、「実施の形態」と称する）を説明する。
【００３５】
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係る自動運転システムの機能構成を示すブロック図である。同図に示す自動運転システム１００は、四輪自動車等の移動体に搭載され、特定の物体である自車が取りうる進路とその他の物体（車両、人、障害物等を含む）が取りうる進路とを予測することによって自車が取るべき進路を設定する進路設定装置１と、進路設定装置１で設定された進路を実現する操作信号に応じて自車を操作するアクチュエータ装置１１とを備える。
【００３６】
進路設定装置１は、各種情報が外部から入力される入力部２と、所定の範囲に存在する物体の位置や内部状態を検知するセンサ部３と、センサ部３が検知した結果に基づいて、物体が時間の経過とともに取りうる位置の変化を時間および空間から構成される時空間上での軌跡として生成する軌跡生成部４と、軌跡生成部４で生成した軌跡を用いて物体の進路の確率的な予測を行う予測部５と、予測部５で予測した結果に基づいて自車が取りうる進路と他の物体が取りうる進路との干渉の程度を定量的に示す干渉度を算出する干渉度算出部６と、干渉度算出部６で算出された干渉度に応じて自車が取るべき進路を選択する進路選択部７と、進路選択部７の選択結果に対応する操作信号を生成してアクチュエータ装置１１へ送信する操作信号送信部８と、進路設定装置１で行われる処理に関する各種情報を出力する出力部９と、センサ部３で検知した物体の位置や内部状態を含む各種情報を記憶する記憶部１０と、を備える。
【００３７】
入力部２は、物体の進路を予測する際の各種設定情報等の入力を行う機能を有し、リモコン、キーボード（画面上での入力操作が可能なタッチパネル形式を含む）、ポインティングデバイス（マウス、トラックパッド等）などを用いて実現される。また、入力部２として、音声による情報の入力が可能なマイクロフォンを設けてもよい。なお、予め各種設定情報が定められる場合は、それらを格納したＲＯＭ（Read Only Memory）等を有する記憶部１０によって入力部２の機能を代替してもよい。
【００３８】
センサ部３は、ミリ波レーダ、レーザレーダ、画像センサ等を用いることによって実現される。また、センサ部３は、速度センサ、加速度センサ、舵角センサ、角速度センサ等の各種センサを備えており、自車の移動状況を検知することもできる。なお、センサ部３が検知する物体の内部状態とは、物体の予測に用いることができるような有益な状態のことであり、好ましくは物体の速度（速さと向きを有する）や角速度（大きさと向きを有する）等の物理量である。なお、それらの物理量の値が０の場合（物体が停止している状態）も含まれる。
【００３９】
軌跡生成部４は、所定の時間が経過するまでに物体が取りうる軌跡を予測生成するものであり、物体をシミュレーション上で仮想的に動作させるための操作を複数の操作から選択する操作選択部４１と、操作選択部４１で選択した操作を所定の時間行う物体操作部４２と、物体操作部４２で操作した後の物体の位置および内部状態が所定の条件を満たしているか否かを判定する判定部４３とを有する。
【００４０】
出力部９は、予測部５、干渉度算出部６、および進路選択部７でそれぞれ行われた処理に関する情報を、画像を含む情報として表示出力する表示部９１と、予測部５における予測結果や干渉度算出部６における算出結果等に応じて警告音を発生する警告音発生部９２とを有する。表示部９１は、液晶、プラズマ、または有機ＥＬ（Electroluminescence）等のディスプレイを用いて実現される一方、警告音発生部９２はスピーカ等を用いて実現される。本実施の形態１においては、表示部９１として運転席の後方上部にプロジェクタを設置している。このプロジェクタは、四輪自動車のフロントガラスへの重畳表示を行う機能を有している。
【００４１】
記憶部１０は、センサ部３での検知結果に加えて、軌跡生成部４で生成された軌跡、予測部５における予測結果、干渉度算出部６における干渉度算出結果、進路選択部７における進路選択結果、および軌跡生成部４の操作選択部４１で選択する操作などを記憶する。この記憶部１０は、所定のＯＳ（Operation System）を起動するプログラムや本実施の形態１に係る進路設定プログラム等が予め記憶されたＲＯＭ（Read Only Memory）、および各処理の演算パラメータやデータ等を記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）を用いて実現される。また、記憶部１０は、進路設定装置１に対してコンピュータ読み取り可能な記録媒体を搭載可能なインタフェースを設け、このインタフェースに対応する記録媒体を搭載することによって実現することもできる。
【００４２】
以上の機能構成を有する進路設定装置１は、演算および制御機能を有するＣＰＵ（Central Processing Unit）を備えた電子的な装置（コンピュータ）である。進路設定装置１が備えるＣＰＵは、記憶部１０が記憶、格納する情報および上述した進路設定プログラムを含む各種プログラムを記憶部１０から読み出すことによって本実施の形態１に係る進路設定方法に関する演算処理を実行する。
【００４３】
なお、本実施の形態１に係る進路設定プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＭＯディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して広く流通させることも可能である。
【００４４】
次に、本発明の実施の形態１に係る進路設定方法について説明する。図２は、本実施の形態１に係る進路設定方法の処理の概要を示すフローチャートである。以下の説明においては、予測対象の物体は全て２次元平面上を移動するものと仮定して説明を行うが、本実施の形態１に係る進路設定方法は、３次元空間を移動する物体に対しても適用可能である。また、一つの物体が複数の自由度を有する場合（例えば６自由度を有するロボットアームのような物体）にも適用することができる。
【００４５】
まず、センサ部３において、所定の範囲にある物体の自車に対する位置および内部状態を検知し、検知した情報を記憶部１０に格納する（ステップＳ１）。以後、物体の位置は物体の中心の値であるとし、物体の内部状態は速度（速さｖ、向きθ）によって特定されるものとする。なお、このステップＳ１において、自車の内部状態も検知し、記憶部１０に格納することは勿論である。
【００４６】
次に、センサ部３によって入力された検知結果を用いることにより、軌跡生成部４が、物体ごとに時間および空間から構成される時空間上の軌跡を生成する（ステップＳ２）。図３は、軌跡生成部４における軌跡生成処理の詳細を示すフローチャートである。同図においては、センサ部３で検知した物体の総数（自車を含む）をＫとし、一つの物体Ｏk（１≦ｋ≦Ｋ、ｋは自然数）に対して軌跡を生成する演算をＮk回行うものとする（この意味で、ｋおよびＮkはともに自然数）。また、軌跡を生成する時間（軌跡生成時間）をＴ（＞０）とする。
【００４７】
本実施の形態１では、軌跡生成時間Ｔ（および後述する操作時間Δｔ）を適切に定めることにより、実用的な計算時間で他車の進路など外界の変化の予測を行うことが可能となる。この点については、本発明の他の実施の形態に対しても共通していえることである。
【００４８】
ところで、以下に説明する演算を行う際、自車が予め設定された場所（目的地もしくは目的地に類する中間的な場所）に到達したか否かではなく、軌跡生成時間Ｔで予測演算を打ち切る構成とすることは技術思想上重要である。一般に道路上では、事前に安全が保障されている場所はない。例えば、図４に示すように、３車線の道路Ｒｄを走行する自車Ｏ1が予め設定された場所Ｑ1、Ｑ2、Ｑ3へ順次到達するとして予測を行うとき、その設定された場所に向けて自車Ｏ1が同じ車線をほぼ直進していく場合を考慮に入れると、他車Ｏ3が進路Ｂ3を取ることによって危険を回避するために進路Ｂ2をとって自車Ｏ1が走行している車線に進入してくる恐れがある。このように、従来の進路予測演算では、自車Ｏ1が予め設定された場所へ走行するのが安全であるということまでは事前に保証されない。
【００４９】
本実施の形態１においては、自車Ｏ1が到達すべき目的地等の場所を予め定めることなく、その都度最適な進路を判断しているため、図４と同じ状況下で、例えば図５に示すような進路Ｂ1を自車Ｏ1の進路として選択することができ、自車Ｏ1が走行する際の危険を適確に回避して、安全性を確保することが可能となる。
【００５０】
なお、軌跡生成時間Ｔの代わりに、生成すべき軌跡の長さを示す軌跡生成長によって予測計算の打ち切り条件を定めてもよい。この場合、物体の速度（自車の速度でもよい）によって軌跡生成長を適応的に変化させることは好ましい。
【００５１】
最初に、物体を識別するカウンタｋの値を１とするとともに、同じ物体に対する軌跡生成回数を示すカウンタｎの値を１とする初期化を行う（ステップＳ２０１）。なお、以下の説明は、一般の物体Ｏkに対する処理として説明する。
【００５２】
次に、軌跡生成部４では、センサ部３で検知した結果を記憶部１０から読み出し、この読み出した検知結果を初期状態とする（ステップＳ２０２）。具体的には、時間ｔを０とし、初期位置（ｘk（０）、ｙk（０））および初期内部状態（ｖk（０）、θk（０））を、それぞれセンサ部３からの入力情報（ｘk0、ｙk0）および（ｖk0、θk0）とする。
【００５３】
続いて、操作選択部４１が、その後の時間Δｔの間に行う操作ｕk（ｔ）を、選択可能な複数の操作の中から、各操作に予め付与された操作選択確率にしたがって一つの操作を選択する（ステップＳ２０３）。操作ｕkcを選択する操作選択確率ｐ（ｕkc）は、例えばｕk（ｔ）として選択可能な操作の集合｛ｕkc｝の要素と所定の乱数とを対応付けることによって定義される。この意味で、操作ｕkcごとに異なる操作選択確率ｐ（ｕkc）を付与してもよいし、操作集合｛ｕkc｝の全要素に対して等しい確率を付与してもよい。後者の場合には、ｐ（ｕkc）＝１／（選択可能な全操作数）となる。なお、操作選択確率ｐ（ｕkc）を、自車の位置および内部状態、ならびに周囲の道路環境に依存する関数として定義することも可能である。
【００５４】
一般に、操作ｕkcは複数の要素から構成され、物体Ｏkの種類によって選択可能な操作の内容が異なる。例えば、物体Ｏkが四輪自動車の場合、その四輪自動車の加速度や角速度はステアリングの切り具合やアクセルの踏み具合等によって決まる。このことに鑑みて、四輪自動車である物体Ｏkに対して施される操作ｕkcは、加速度や角速度を含む要素によって決定される。これに対して、物体Ｏkが人である場合には、速度によって操作ｕkcを指定することができる。
【００５５】
より具体的な操作ｕkcの設定例を挙げる。物体Ｏkが自動車の場合には、加速度を−１０〜＋３０ｋｍ／ｈ／ｓｅｃ、操舵角を−７〜＋７ｄｅｇ／ｓｅｃの範囲で取り（いずれも符号で向きを指定）、物体Ｏkが人の場合には、速さを０〜３６ｋｍ／ｈ、向きを０〜３６０ｄｅｇの範囲で取る。なお、ここで記載した量は全て連続量である。このような場合には、適当な離散化を施すことによって各操作の要素数を有限とし、操作の集合｛ｕkc｝を構成すればよい。
【００５６】
この後、物体操作部４２が、ステップＳ２０３で選択した操作ｕkcを時間Δｔの間動作させる（ステップＳ２０４）。この時間Δｔは、精度の上では小さい方がより好ましいが、実用上は０．１〜０．５（ｓｅｃ）程度の値とすればよい。なお、以下の説明において、軌跡生成時間ＴはΔｔの整数倍であるとするが、Ｔの値は物体Ｏiの速度に応じて可変としてもよく、Δｔの整数倍でなくてもよい。
【００５７】
続いて、判定部４３では、ステップＳ２０４で操作ｕkcを動作させた後の物体Ｏkの内部状態が所定の制御条件を満たしているか否かを判定する（ステップＳ２０５）とともに、操作ｕkcを動作させた後の物体Ｏkの位置が移動可能領域内にあるか否かを判定する（ステップＳ２０６）。このうち、ステップＳ２０５で判定する制御条件は、物体Ｏkの種類に応じて定められ、例えば物体Ｏkが四輪自動車である場合には、ステップＳ２０４の動作後の速度の範囲や、ステップＳ２０４の動作後の加速度の最高車両Ｇ等によって定められる。他方、ステップＳ２０６で判定する移動可能領域とは、道路（車道、歩道を含む）等の領域を指す。以後、物体が移動可能領域に位置する場合を、「移動条件を満たす」と表現する。
【００５８】
上述した判定部４３における判定の結果、一つでも満足しない条件がある場合（ステップＳ２０５でＮｏまたはステップＳ２０６でＮｏ）には、ステップＳ２０２に戻る。これに対して、判定部４３における判定の結果、ステップＳ２０４における操作ｕkc終了後の物体Ｏkの位置および内部状態が全ての条件を満足している場合（ステップＳ２０５でＹｅｓおよびステップＳ２０６でＹｅｓ）には、時間をΔｔだけ進め（ｔ←ｔ＋Δｔ）、ステップＳ２０４の動作後の位置を（ｘk（ｔ）、ｙk（ｔ））、内部状態を（ｖk（ｔ）、θk（ｔ））とする（ステップＳ２０７）。
【００５９】
以上説明したステップＳ２０２〜Ｓ２０７の処理は、軌跡生成時間Ｔに達するまで繰り返し行われる。すなわち、ステップＳ２０７で新たに定義された時間ｔがＴに達していない場合（ステップＳ２０８でＮｏ）、ステップＳ２０３に戻って処理を繰り返す。他方、ステップＳ２０７で新たに定義された時間ｔがＴに達した場合（ステップＳ２０８でＹｅｓ）、物体Ｏkに対する軌跡を出力し、記憶部１０に格納する（ステップＳ２０９）。
【００６０】
図６は、物体Ｏkに対して時間ｔ＝０、Δｔ、２Δｔ、・・・、ＴでステップＳ２０３からステップＳ２０７に至る一連の処理を繰り返すことによって生成された物体Ｏkの軌跡を模式的に示す図である。同図に示す軌跡Ｐk（ｍ）（１≦ｍ≦Ｎk、ｍは自然数）は、空間２次元（ｘ、ｙ）、時間１次元（ｔ）の３次元時空間（ｘ，ｙ，ｔ）を通過する。この軌跡Ｐk（ｍ）をｘ−ｙ平面上に射影すれば、２次元空間（ｘ，ｙ）における物体Ｏkの予測進路を得ることができる。
【００６１】
ステップＳ２０９の後、カウンタｎの値がＮkに達していなければ（ステップＳ２１０でＮｏ）、カウンタｎの値を１増やし（ステップＳ２１１）、ステップＳ２０２に戻って上述したステップＳ２０３〜Ｓ２０８の処理を軌跡生成時間Ｔに達するまで繰り返し行う。
【００６２】
ステップＳ２１０でカウンタｎがＮkに達した場合（ステップＳ２１０でＹｅｓ）、物体Ｏkに対する全ての軌跡の生成が完了する。図７は、一つの物体Ｏkに対して生成されたＮk個の軌跡Ｐk（１）、Ｐk（２）、・・・、Ｐk（Ｎk）から成る軌跡集合｛Ｐk（ｎ）｝を３次元時空間上で模式的に示す説明図である。軌跡集合｛Ｐk（ｎ）｝の要素をなす各軌跡の始点すなわち初期位置（ｘk0，ｙk0，０）は同じである（ステップＳ２０２を参照）。なお、図７はあくまでも模式図であり、Ｎkの値としては、例えば数百〜数万程度程度の値をとることが可能である。
【００６３】
ステップＳ２１０でカウンタｎがＮkに達した場合、物体識別用のカウンタｋが物体の総数Ｋに達していなければ（ステップＳ２１２でＮｏ）、そのカウンタｋの値を１増やすとともに軌跡生成回数のカウンタｎの値を１に初期化し（ステップＳ２１３）、ステップＳ２０２に戻って処理を繰り返す。これに対して物体のカウンタｋがＫに達した場合（ステップＳ２１２でＹｅｓ）、全ての物体に対する軌跡生成が完了したことになるので、ステップＳ２の軌跡生成処理を終了し、続くステップＳ３に進む。
【００６４】
このようにして、センサ部３で検知した全ての物体に対して所定の回数の軌跡生成処理を行うことにより、３次元時空間の所定の範囲内に存在する複数の物体が取りうる軌跡の集合から成る時空間環境が形成される。図８は、時空間環境の構成例を模式的に示す説明図である。同図に示す時空間環境Ｅｎｖ（Ｐ1，Ｐ2）は、物体Ｏ1の軌跡集合｛Ｐ1（ｎ1）｝（図８では実線で表示）および物体Ｏ2の軌跡集合｛Ｐ2（ｎ2）｝（図８では破線で表示）から成る。より具体的には、時空間環境Ｅｎｖ（Ｐ1，Ｐ2）は、二つの物体Ｏ1およびＯ2が、高速道路のような平坦かつ直線状の道路Ｒを＋ｙ軸方向に向かって移動している場合の時空間環境を示すものである。本実施の形態１においては、物体同士の相関は考慮せずに物体ごとに独立に軌跡生成を行っているため、異なる物体の軌跡同士が時空間上で交差することもある。
【００６５】
図８において、時空間の各領域における軌跡集合｛Ｐk（ｎk）｝（ｋ＝１，２）の単位体積当たりの密度は、その時空間の各領域における物体Ｏkの存在確率の密度（以後、「時空間確率密度」と称する）を与えている。したがって、ステップＳ２における軌跡生成処理によって構成された時空間環境Ｅｎｖ（Ｐ1，Ｐ2）を用いることにより、物体Ｏkが３次元時空間上の所定の領域を通過する確率を求めることが可能となる。なお、上述した時空間確率密度は、あくまでも時空間上における確率概念であるため、一つの物体に対して時空間上でその値の総和を取ったときに１になるとは限らない。
【００６６】
ところで、軌跡生成時間Ｔの具体的な値は、予め固定値として設定する場合には、その値Ｔを超えたところまで軌跡を生成すると時空間上の確率密度分布が一様になってしまい、計算しても意味がないような値とするのが好ましい。例えば、物体が四輪自動車であって、その四輪自動車が通常の走行を行っている場合には、たかだかＴ＝５（ｓｅｃ）程度とすればよい。この場合、ステップＳ２０４における操作時間Δｔを０．１〜０．５（ｓｅｃ）程度とすると、１本の軌跡Ｐk（ｍ）を生成するために、ステップＳ２０３からステップＳ２０７に至る一連の処理を１０〜５０回繰り返すことになる。
【００６７】
なお、高速道路、一般道、２車線道路などの道路の種類ごとに異なる軌跡生成時間Ｔを設定し、位置データを用いて現在走行中の道路の種類を地図データから読み取る方法や、画像認識等を応用した道路認識装置によって道路の種類を読み取る方法などによって切替を行うことは好ましい。
【００６８】
また、軌跡生成時間Ｔまで算出した軌跡を用いることによって時空間上の確率密度分布を統計的に評価し、分布が一定となっている場合には軌跡生成時間Ｔを減らし、分布が一定となっていない場合には生成時間を増やすような適応制御を行うことも好ましい。
【００６９】
さらには、自車の取り得る複数の進路を予め用意しておき、自車の進路と他の物体の進路との交差する確率が一定となる時間を軌跡生成時間Ｔとして予測を行うことも可能である。この場合、予測時間をΔｔだけ増やしたときに自車の取り得る進路ごとのリスクの増分が一定となる場合をもって打ち切り条件としてもよい。かかる構成においては、安全を確保するために現在取るべき進路の判断材料を得るため、自車の取り得る進路の未来側の端点が空間的に広く分布するように設定されていることはいうまでもない。
【００７０】
以上説明した物体ごとの軌跡生成処理の後、予測部５では、各物体が取りうる進路の確率的な予測を行う（ステップＳ３）。以下では、予測部５における具体的な予測演算処理として、物体Ｏkに対して生成された軌跡集合｛Ｐk（ｎk）｝の中で特定の軌跡Ｐk（ｍ）が選ばれる確率を求める場合について説明するが、この予測演算が一例に過ぎないことは勿論である。
【００７１】
物体Ｏkの軌跡がＮk本生成されたとき、そのうちの１本の軌跡Ｐk（ｍ）が実際の軌跡となる確率ｐ（Ｐk（ｍ））は、次のように算出される。まず、物体Ｏkの軌跡Ｐk（ｍ）を実現するための操作列｛ｕkm（ｔ）｝が｛ｕkm（０），ｕkm（Δｔ），ｕkm（２Δｔ），・・・，ｕkm（Ｔ）｝であったとすると、時間ｔにおいて操作ｕkm（ｔ）が選択される確率はｐ（ｕkm（ｔ））であったので、ｔ＝０〜Ｔで操作列｛ｕkm（ｔ）｝が実行される確率は、
【数１】
と求められる。したがって、物体ＯkにＮk本の軌跡集合｛Ｐk（ｎk）｝が与えられたとき、物体Ｏkが取りうる一つの軌跡Ｐk（ｍ）が選ばれる確率ｐ（Ｐk（ｍ））は、
【数２】
となる。
【００７２】
ここで、全ての操作ｕkm（ｔ）が等確率ｐ0（ただし、０＜ｐ0＜１）で選択される場合、式（１）は、
【数３】
となる。ここで、ｓはｔ＝０からＴまでの操作時間Δｔの総数すなわち操作回数である。したがって、物体Ｏkが取りうるＮk本の軌跡に含まれる軌跡Ｐk（ｍ）の確率の総和はＮkｐ0sとなり、そのうちの１本の軌跡Ｐk（ｍ）が選ばれる確率ｐ（Ｐk（ｍ））は、式（３）を式（２）に代入することによって、
【数４】
となる。すなわち、確率ｐ（Ｐk（ｍ））は軌跡Ｐk（ｍ）に依存しない。
【００７３】
なお、式（４）において、全ての物体に対して生成する軌跡の数が同じ（Ｎ本）であるとすると、Ｎ1＝Ｎ2＝・・・＝ＮK＝Ｎ（定数）なので、ｐ（Ｐk（ｍ））＝１／Ｎとなり、物体Ｏkによらず一定となる。この場合には、確率ｐ（Ｐk（ｍ））の値を１に規格化することによって予測部５における予測演算を簡素化し、より迅速に所定の予測演算を実行することが可能となる。
【００７４】
予測部５では、物体Ｏk（ｋ＝１，２，・・・，Ｋ）ごとに算出した確率ｐ（Ｐk（ｍ））に基づいて、３次元時空間の各領域における単位体積当たりの物体Ｏkの存在確率を求める。この存在確率は、軌跡集合｛Ｐk（ｎk）｝の３次元時空間上の時空間確率密度に対応しており、通過している軌跡の密度が高い領域は、存在確率が概ね大きい。
【００７５】
続くステップＳ４では、干渉度算出部６で自車と他車との間の干渉度を算出する（ステップＳ４）。図９は、干渉度算出処理の詳細を示すフローチャートである。以後の説明においては、物体Ｏ1を自車とする。また、説明の便宜上、その他の物体Ｏk（ｋ＝２，３，・・・，Ｋ）もすべて四輪自動車であるとし、他車Ｏkと称する。図９に示す干渉度算出処理は、４つのループ処理から構成されており、ステップＳ３で求めた自車Ｏ1の軌跡集合｛Ｐ1（ｎ1）｝の全要素に対して、他車Ｏkの全ての軌跡集合｛Ｐk（ｎk）｝との間の干渉度を個別に算出する。
【００７６】
ステップＳ４で干渉度算出部６が受け取る入力は、自車Ｏ1の軌跡集合｛Ｐ1（ｎ1）｝、他車Ｏkの全ての軌跡集合｛Ｐk（ｎk）｝、および自車Ｏ1と他車Ｏkの干渉度を評価する干渉度評価関数である。なお、本実施の形態１では、干渉度算出部６が干渉度評価関数を内蔵しているものとして説明を行うが、この干渉度評価関数を外部から入力する構成としてもよい。また、干渉度評価関数を道路の種類や自車Ｏ1の速度によって適応的に変化させる構成としてもよい。
【００７７】
まず、自車Ｏ1の全ての軌跡に対する繰り返し処理（Ｌｏｏｐ１）を開始する（ステップＳ４０１）。この際には、軌跡集合｛Ｐ1（ｎ1）｝の一つの軌跡を選択し、その選択した軌跡に対して後に続く処理を実行する。
【００７８】
次に、他車Ｏkに対する繰り返し処理（Ｌｏｏｐ２）を開始する（ステップＳ４０２）。このＬｏｏｐ２では、他車識別用のカウンタｋ＝２と初期化して、１回ごとの繰り返し処理が終了するたびにｋの値を増やしていく。
【００７９】
Ｌｏｏｐ２の中では、他車Ｏkに対し、ステップＳ３で生成した軌跡集合｛Ｐk（ｎk）｝の全要素に対する繰り返し処理（Ｌｏｏｐ３）が行われる（ステップＳ４０３）。この繰り返し処理においては、Ｌｏｏｐ１の繰り返しすなわち自車Ｏ1に対して生成された軌跡を識別するカウンタｎ1と他車識別用のカウンタｋとによって定められる干渉度をｒ1（ｎ1，ｋ）とし、このｒ1（ｎ1，ｋ）の値を０とおく（ステップＳ４０４）。
【００８０】
続いて、自車Ｏ1の軌跡Ｐ1（ｎ1）と他車Ｏkの軌跡Ｐk（ｎk）との干渉を評価するための繰り返し処理（Ｌｏｏｐ４）を開始する（ステップＳ４０５）。このＬｏｏｐ４では、二つの軌跡Ｐ1（ｎ1）と軌跡Ｐk（ｎk）との同時間における距離を、時間ｔ＝０，Δｔ，・・・、Ｔにおいて順次求める。各軌跡の２次元空間上の位置は、各車両の中心として定義されているため、二つの軌跡の空間的な距離が所定値（例えば車両の標準的な幅や長さ）よりも小さくなった場合、自車Ｏ1と他車Ｏkは衝突したとみなすことができる。この意味で、二つの車両の座標値が一致しなくても二つの物体が衝突したと判定される場合がある。以後、二つの車両が衝突したとみなし得る距離の最大値（互いに干渉しあう空間的な距離）のことを干渉距離と呼ぶ。
【００８１】
図１０は、自車Ｏ1の軌跡Ｐ1（ｎ1）と他車Ｏkの軌跡Ｐk（ｎk）との時空間上での関係を模式的に示す図である。同図に示す場合、軌跡Ｐ1（ｎ1）と軌跡Ｐk（ｎk）とは、２点Ｃ1およびＣ2で交差している。したがって、この２点Ｃ1およびＣ2の近傍には、二つの軌跡間の同時間における距離が干渉距離よりも小さい領域Ａ1およびＡ2が存在する。すなわち、二つの軌跡Ｐ1（ｎ1）および軌跡Ｐk（ｎk）が領域Ａ1およびＡ2内にそれぞれ含まれる時間では、自車Ｏ1と他車Ｏkとが衝突したという判定がなされる。換言すれば、時間ｔ＝０，Δｔ，・・・、Ｔのうちで、領域Ａ1およびＡ2内を通過する数が自車Ｏ1と他車Ｏkとの衝突回数である。
【００８２】
図１０からも明らかなように、本実施の形態１において形成される時空間環境は、二つの軌跡が一度衝突してもその後の軌跡が生成される。これは、物体ごとの軌跡を独立に生成しているからである。
【００８３】
自車Ｏ1と他車Ｏkの距離を求めた結果、上述した意味において自車Ｏ1と他車Ｏkが衝突したと判定された場合（ステップＳ４０６でＹｅｓ）には、干渉度ｒ1（ｎ1，ｋ）の値を、
【数５】
とする（ステップＳ４０７）。ここで、第２項目ｃ1k・ｐ（Ｐk（ｎk））・Ｆ（ｔ）について説明する。係数ｃ1kは正の定数であり、例えばｃ1k＝１とおくことができる。また、ｐ（Ｐk（ｎk））は式（２）で定義される量であり、他車Ｏkで１本の軌跡Ｐk（ｎk）が選ばれる確率である。最後のＦ（ｔ）は、１回の衝突における物体間の干渉の時間依存性を与える量である。したがって、物体間の干渉に時間依存性を持たせない場合には、Ｆ（ｔ）の値を一定とすればよい。これに対して、物体間の干渉に時間依存性を持たせる場合には、例えば図１１に示すように、時間が経過するとともに値が徐々に小さくなっていくような関数としてＦ（ｔ）を定義してもよい。図１１に示すＦ（ｔ）は、より直近の衝突を重要視する場合に適用される。
【００８４】
ステップＳ４０７の後、時間ｔがＴに達していない場合には、Ｌｏｏｐ４を繰り返す（ステップＳ４０８でＮｏ）。この場合には、ｔの値をΔｔ増加させ（ステップＳ４０９）、ステップＳ４０５に戻ってＬｏｏｐ４を繰り返す。他方、ステップＳ４０７の後、時間ｔがＴに達している場合には、Ｌｏｏｐ４を終了する（ステップＳ４０８でＹｅｓ）。なお、ある時間ｔで自車Ｏ1と他車Ｏkが衝突しない場合には、Ｌｏｏｐ４を繰り返すか否かの判断処理（ステップＳ４０８）に直接進む。
【００８５】
以上説明したＬｏｏｐ４の繰り返し処理により、干渉度ｒ1（ｎ1，ｋ）の値は、衝突回数が多いほど大きい値となる。このＬｏｏｐ４が終了した後、ステップＳ４１０ではＬｏｏｐ３を繰り返すか否かの判断処理を行う。すなわち、他車Ｏkに対して生成した軌跡のうち自車Ｏ1の一つの軌跡Ｐ1（ｎ1）との干渉評価が行われていないものがあれば（ステップＳ４１０でＮｏ）、ｎkをｎk＋１とし（ステップＳ４１１）、ステップＳ４０３に戻ってＬｏｏｐ３を繰り返す。
【００８６】
これに対して、他車Ｏkに対して生成した軌跡のうち自車Ｏ1の一つの軌跡Ｐ1（ｎ1）との干渉評価が全て行われた場合（ステップＳ４１０でＹｅｓ）には、自車Ｏ1の軌跡Ｐ1（ｎ1）と他車Ｏkの全軌跡との間の干渉を評価する最終的な干渉度ｒ1（ｎ1，ｋ）付与し（ステップＳ４１２）、この付与した値を出力して記憶部１０に格納する（ステップＳ４１３）。
【００８７】
ステップＳ４１３で出力された最終的な干渉度ｒ1（ｎ1，ｋ）の値は、他車Ｏkの全軌跡中、１本の軌跡Ｐk（ｎk）が選ばれる確率ｐ（Ｐk（ｎk））に依存している。このため、式（５）において、係数ｃ1kをｋによらずに一定（例えばｃ1k＝１）とし、Ｆ（ｔ）を定数（例えば１）とおき、自車Ｏ1の軌跡Ｐ1（ｎ1）と他車Ｏkの軌跡Ｐk（ｎk）との衝突回数をＭ1k（ｎ1，ｎk）とすると、干渉度ｒ1（ｎ1，ｋ）の値は、軌跡Ｐk（ｎk）ごとの確率ｐ（Ｐk（ｎk））をＭ1k（ｎ1，ｎk）倍した値を全ての軌跡集合｛Ｐk（ｎk）｝の要素について和を取ったものになる。この和は、自車Ｏ1の一つの軌跡Ｐ1（ｎ1）と他車Ｏkが取りうる軌跡と衝突する衝突確率に他ならない。したがって、干渉度ｒ1（ｎ1，ｋ）として最終的に得られる値は、自車Ｏ1の一つの軌跡Ｐ1（ｎ1）と他車Ｏkとの衝突確率に比例して増加する。
【００８８】
ステップＳ４１３に続いて、Ｌｏｏｐ２を繰り返すか否かの判断処理を行う。自車Ｏ1との干渉評価を行うべき他車Ｏkが残っている場合（ステップＳ４１４でＮｏ）には、ｋの値を１増加させ（ステップＳ４１５）、ステップＳ４０２に戻ってＬｏｏｐ２を繰り返す。他方、自車Ｏ1との干渉評価を行うべき他車Ｏkが残っていない場合（ステップＳ４１４でＹｅｓ）には、続くステップＳ４１６に進む。
【００８９】
ステップＳ４１６では、Ｌｏｏｐ１を繰り返すか否かの判断処理を行う。具体的には、自車Ｏ1の軌跡集合｛Ｐ1（ｎ1）｝のうちで干渉評価を行うべき軌跡が残っている場合（ステップＳ４１６でＮｏ）には、ｎ1の値を１増加させ（ステップＳ４１７）、ステップＳ４０１に戻ってＬｏｏｐ１を繰り返す。他方、自車Ｏ1の軌跡集合｛Ｐ1（ｎ1）｝のうちで干渉評価を行うべき軌跡が残っていない場合（ステップＳ４１６でＹｅｓ）には、Ｌｏｏｐ１を終了して干渉度算出処理（ステップＳ４）が終了する。
【００９０】
次に、干渉度算出処理で算出した干渉度に応じた進路選択処理を行う（ステップＳ５）。上述したように、自動車等の広範囲を移動する移動体の自動運転技術においては、少なくとも他の動的障害物の影響を考慮しないか、またはその影響を実用上必要とせずに行う経路探索技術に加えて、動的障害物との衝突回避に係る計算を実用的な時間で実現し、走行中の危険を回避するために行う進路算出技術が必要となる。本実施の形態１では、危険を回避するための進路選択処理において二つの評価値を用いる。第１の評価値は、干渉度算出処理で算出した干渉度であり、この干渉度を用いて１回目の進路選択処理を行う。１回目の進路選択処理で複数の進路が選択された場合には、記憶部１０に格納された第２の評価値を用いて２回目の進路選択処理を行う構成をとる。この２回目の進路選択処理では、第２の評価値として、進路が目的地に至る経路に沿った成分を有するという選択基準に加えて、進路をさらに絞るための付加選択基準（後述）を適宜組み合わせることが好ましい。
【００９１】
このようにして、他車の軌跡集合と互いの端点が異なる自車の軌跡集合との干渉度を評価し、この評価した干渉度に応じた進路選択を行うことにより、図５を用いて説明した場合のように、自車が到達すべき目的地等の場所を予め定めることなく、その都度最適な進路を判断し、自車走行中の危険を適確に回避して、安全性を確保することが可能となる。その結果、図４に示す場合のように、道路上では予め設定された場所に向かって自車が走行しても安全が保障されないという致命的な問題を解決することができる。
【００９２】
図１２は、進路選択処理の詳細を示すフローチャートである。まず、干渉度算出処理で算出した干渉度ｒ1（ｎ1，ｋ）の値が最小の軌跡を選択する（ステップＳ５０１）。
【００９３】
干渉度ｒ1（ｎ1，ｋ）が最小の軌跡を選択した結果、一つの軌跡が選択された場合（ステップＳ５０２でＮｏ）には、その選択された軌跡に対応する位置（ｘ（ｔ）、ｙ（ｔ））の履歴、およびｔ＝０〜Ｔの操作集合｛ｕ（ｔ）｝を記憶部１０から読み出し、操作信号送信部８へ出力する（ステップＳ５０４）。これに対して、干渉度ｒ1（ｎ1，ｋ）が最小の軌跡を選択した結果、複数の軌跡が選択された場合（ステップＳ５０２でＹｅｓ）には、ステップＳ５０３に進む。
【００９４】
ステップＳ５０３では、進路が目的地にいたる経路に沿った成分を有すること、および予め設定されて記憶部１０で記憶されている付加選択基準を用いることにより、ステップＳ５０１で選択された複数の軌跡のうち、付加選択基準に最も適合する軌跡を選択する（ステップＳ５０３）。付加選択基準としては、軌跡間で重複した値を有する可能性がほとんどないような条件を設定すればよい。
【００９５】
以下、付加選択基準の例を挙げる。
（１）操作後（Δｔ後）の自車Ｏ1の位置のうち、路幅方向の位置（図４等のｘ座標）が走行中の車線の中央に最も近い。この場合、路上で最も好ましい位置を走行する軌跡が選択される。なお、ｔ＝０〜Ｔの間最も安定した位置取りを行う軌跡を選択する場合には、ｔ＝０〜Ｔの各操作後の路幅方向の位置の和が最小となるものを選択するようにしてもよい。
【００９６】
（２）操作後（Δｔ後）の自車Ｏ1の位置のうち、進行方向（図４等のｙ座標正の方向）の位置が最大。この場合、最速となる軌跡が選択される。なお、ｔ＝Ｔにおける進行方向の位置が最大である軌跡を選択してもよい。
【００９７】
（３）初期時刻（ｔ＝０）における加速度の大きさが最小。この場合、加減速が最も滑らかな軌跡が選択される。なお、ｔ＝０〜Ｔの操作系列において加減速が最も滑らかな軌跡を選択する場合には、ｔ＝０〜Ｔの各操作後の加速度の大きさの和が最小となるものを選択するようにしてもよい。
【００９８】
（４）初期時刻（ｔ＝０）における角速度の大きさが最小。この場合、操舵が最も滑らかな軌跡が選択される。なお、ｔ＝０〜Ｔの操作系列において操舵が最も滑らかな軌跡選択する場合には、（３）と同様に、ｔ＝０〜Ｔの各操作後の角速度の大きさの和が最大のものを選択するようにして、が選択されるようにしてもよい。
【００９９】
以上説明した進路選択処理によれば、時空間上の軌跡として自車Ｏ1の危険を回避する可能性が最も高い軌跡を選択することにより、結果的に自車Ｏ1が現実の２次元平面上で取るべき進路を選択したことになる。
【０１００】
ステップＳ５０３でただ一つの軌跡が選ばれた後は、上述したステップＳ５０４に進む。なお、付加選択基準でも複数の軌跡が選ばれた場合には、例えばカウンタｎ1やｋの値が最小または最大となるものを自動的に選択するように設定しておけばよい。
【０１０１】
以上説明したステップＳ５の進路選択処理に続いて、操作信号送信部８は、ステップＳ５の選択結果に応じて出力された軌跡に対応する位置（ｘ（ｔ）、ｙ（ｔ））の履歴、およびｔ＝０〜Ｔの操作集合｛ｕ（ｔ）｝に応じた操作信号を生成し、アクチュエータ装置１１に対して送信する（ステップＳ６）。
【０１０２】
ステップＳ６で操作信号送信部８が生成、送信する操作信号は、アクチュエータ装置１１の構成によって異なる。例えば、アクチュエータ装置１１がステアリング、アクセル、ブレーキ等の機械的な装置である場合、操作信号送信部８は、進路選択部７から受信した位置（ｘ（ｔ）、ｙ（ｔ））の履歴、操作｛ｕ（ｔ）｝をそのまま操作信号として出力すればよい。
【０１０３】
これに対して、アクチュエータ装置１１がステアリング、アクセル、ブレーキ等の機械的な装置に操作トルクを加える装置である場合には、上記同様に進路選択部７から受信した位置（ｘ（ｔ）、ｙ（ｔ））の履歴、操作集合｛ｕ（ｔ）｝をそのまま操作信号として送信してもよいし、それらの機械的な装置に対して操作時に加える操作トルクを算出し、この算出した結果を送信してもよい。前者の場合には、アクチュエータ装置１１側で操作トルクが算出されることになる。
【０１０４】
アクチュエータ装置１１が操作トルクを加える装置である場合には、運転者がアクチュエータ装置１１よりも大きな操作トルクを加えれば手動運転に切り替えることが可能な構成、すなわち運転者がオーバーライド可能な構成としておけば、自動運転システム１００を運転操作補助装置として適用することもでき、進路選択を行いつつも、運転者の意思を反映した操作を実現することが可能となる。
【０１０５】
なお、センサ部３で自車Ｏ1が走行する路面状況も検知し、アクチュエータ装置１１に対して路面状況に応じたフィードバック制御を行うようにしてもよい。
【０１０６】
図１３は、出力部９の表示部９１における進路選択結果等の表示出力例を示す図であり、二つの自車Ｏ1および他車Ｏ2によって構成された時空間環境Ｅｎｖ（Ｐ1，Ｐ2）（図８を参照）における進路選択を行った場合の表示出力例を模式的に示す図である。より具体的には、図１３では、設定進路を半透明の矢印ＨによってフロントガラスＦに重畳表示するとともに、自車Ｏ1と他車Ｏ2の干渉度ｒ1（ｎ1，２）に応じて、自車Ｏ1が２次元平面上で取りうる進路のうち、その干渉度ｒ1（ｎ1，２）の値が予め定めた閾値を超えるような領域を物体Ｏ1（自車）のフロントガラスＦに半透明に重畳表示した場合を図示している。図１３に示す場合には、アクチュエータ装置１１がステアリングＳＴに操作トルクを発生させ、設定された進路に進むようにステアリングＳＴを時計回りに回転させる操作トルクを発生した状況を模式的に示している。
【０１０７】
ところで、図１３では、半透明に表示されている二つの領域Ｄaと領域Ｄbとでは照度が異なっている（ここでは、領域Ｄaの照度の方が大きいとする）。かかる照度の違いは干渉度ｒ1（ｎ1，２）の値の差に対応しており、照度が領域Ｄa付近へ走行する進路を選択した方が干渉度ｒ1（ｎ1，２）の値が大きいことを意味している。この意味で、図１３は、干渉度ｒ1（ｎ1，２）の値が相対的に小さい領域Ｄbの方に進路を取った方が危険を回避した運転ができることを視覚的に表現している。
【０１０８】
なお、表示部９１で表示する以外にも、現在の操作に応じた予想される進路に対応して得られる干渉度ｒ1（ｎ1，２）の値が所定の閾値を超える場合には、警告音発生部９２が警告音（音声を含む）を発生してもよい。
【０１０９】
また、出力部９における表示出力例はこれに限られるわけではなく、例えばカーナビゲーションシステムの表示画面ＣＮ（図１４を参照）に表示部９１の機能を具備させることによって設定された進路および干渉評価結果を表示してもよい。この場合には、図１４に示すように、設定進路を矢印Ｈで表示するとともに、表示画面ＣＮに表示される２次元平面上で領域ごとに色の濃淡をつけることによって二つの領域ＤaおよびＤbの干渉度の違いを表示する。
【０１１０】
以上説明した本発明の実施の形態１によれば、複数の物体の位置と各物体の速度を含む内部状態とを少なくとも記憶する記憶手段を備えたコンピュータが、前記複数の物体の位置および内部状態を前記記憶手段から読み出し、この読み出した前記物体の位置および内部状態に基づいて、前記複数の物体の各々が時間の経過とともに取りうる位置の変化を時間および空間から構成される時空間上での軌跡としてそれぞれ生成し、この生成した軌跡を用いることによって前記複数の物体の進路の確率的な予測をそれぞれ行い、この予測した結果に基づいて、前記特定の物体が取りうる進路と前記その他の物体が取りうる進路との干渉の程度を定量的に示す干渉度を算出し、この算出した干渉度に応じて前記特定の物体が取るべき進路を実用的な時間の内に選択することにより、現実として起こりうる状況下においても安全性の確保を図ることが可能となる。
【０１１１】
また、本実施の形態１によれば、特定の物体とその他の物体との時空間上での衝突確率を用いて定義される干渉度を適用し、この干渉度が最小であるような時空間上での軌跡を選択することにより、特定の物体が取りうる進路のうち、その他の物体との衝突の可能性が最も低い進路を精度よく設定することができる。
【０１１２】
さらに、本実施の形態１によれば、時間と空間から構成される時空間上に形成された時空間環境を用いて物体の進路予測を行うことにより、静的物体だけでなく動的物体の進路予測も精度よく行うことができる。
【０１１３】
加えて、本実施の形態１によれば、検知した物体の軌跡を互いに独立に生成しているため、特定の物体（例えば自車）とその他の物体とを区別することができる。この結果、特定の物体とその他の物体との間で生じうる危険度を容易にかつ適確に予測することが可能となる。
【０１１４】
なお、干渉度ｒ1（ｎ1，ｋ）の値を増加させる際の式（５）の係数ｃ1kは定数とは限らない。例えば、係数ｃ1kを自車Ｏ1と他車Ｏkとの衝突時点の相対速度の大きさとしてもよい。一般に、相対速度の大きさが大きければ、衝突の際の衝撃は大きくなる。したがって、係数ｃ1kを車両間の衝突時点での相対速度の大きさとした場合には、干渉度ｒ1（ｎ1，ｋ）には車両間の衝突の衝撃度が加味されたことになる。
【０１１５】
他にも、係数ｃ1kに対して被害の深刻さを示す値を代入してもよい。この場合には、例えば衝突時の車両間の相対速度の大きさを、衝突によって生じる被害規模を数値化して評価する被害規模評価値または衝突によって生じる被害損失額と対応付けて記憶部１０で記憶しておき、この記憶した値を記憶部１０から読み出して係数ｃ1kを付与すればよい。なお、センサ部３が物体の種別までを検知する機能を有している場合には、物体の種別に応じて被害規模評価値または被害損失額を定めておいてもよい。この場合、例えば衝突する相手の物体が人間の場合と車両の場合とでは、人間に衝突したときの係数ｃ1kの値を他の物体に衝突したときの係数ｃ1kの値よりも顕著に大きく取っておくなどして、人間と衝突する可能性を極力低くするようにすればより好ましい。
【０１１６】
ところで、本実施の形態１は、上述したように４次元時空間（空間３次元、時間１次元）においても適用可能である。この場合には、高低差のある道路を走行中の自動車に適用できるのは勿論のこと、他にも飛行機やヘリコプターのように、空中を移動する移動体が同じく空中を移動する他の移動体の進路予測を行う場合にも適用可能である。
【０１１７】
ここで、上記背景技術で引用した非特許文献１と本実施の形態１との差異について説明する。これら二つの技術は、ともに確率概念を用いた物体の進路予測を行っているが、非特許文献１では、所定の範囲内にある物体の進路を独立に予測しているわけではなく、相互の相関に基づいた確率計算を行っている。このため、複数の物体のうちいずれか二つの物体が衝突した場合、その二つの物体の進路予測は衝突した時点で終了する。これは、３次元時空間上で考えると、二つの異なる物体の軌跡は、交差した時点以後の衝突判定処理が行われないことを意味している。
【０１１８】
これに対して、本実施の形態１では、物体の軌跡は物体ごとに独立に生成されるため、３次元時空間上において異なる物体の軌跡が交差しても、衝突判定処理は所定時間経過するまで継続される。このように、非特許文献１で生成される時空間環境と本実施の形態１で生成される時空間環境とは全く異質なものである。
【０１１９】
また、本実施の形態１では、物体の相関を考慮することなく、物体ごとに独立な進路探索を行っているため、計算量も非特許文献１より少なくて済む。特に、本実施の形態１において、軌跡ごとの干渉度の算出回数は
【数６】
であり、時空間環境を構成する物体の総数によらず、軌跡の本数の２乗のオーダ程度の計算量で済む。これに対して、非特許文献１において干渉評価を行う場合には、特定の物体（自車）とその他の物体（他車）とを区別していないため、互いの干渉評価を行う際の計算量（本実施の形態１における干渉度の算出回数に相当）が
【数７】
であり、軌跡の本数のＫ乗のオーダ程度の計算量が必要になる。この結果、時空間環境を構成する物体の数が多いほど本実施の形態１の計算量との違いが顕著に大きくなっていく。
【０１２０】
加えて、非特許文献１では、衝突という事象が予測できたとしても、それがいつの時点で起こるかまで把握することはできない。これは、非特許文献１が、時間の流れの中で物体が衝突する確率を求めているのではなく、各時間における状態ごとに衝突の有無を探索することを主眼としているためである。換言すれば、非特許文献１では、時空間環境といったものを明示的に用いていない上、時空間確率密度という概念には到達していない。
【０１２１】
このように、本実施の形態１と非特許文献１とは、ともに確率概念を用いた進路予測を行っているため、一見すると類似した技術であるかのような印象を与えかねないが、その技術的な思想の本質は全く異なっており、非特許文献１から本実施の形態１を想到することは、当業者といえども困難を極めるものである。
【０１２２】
（実施の形態２）
本発明の実施の形態２は、上記実施の形態１と同様にして得られた自車（特定の物体）と他車との干渉度算出結果をまとめることにより、自車と周囲の時空間環境との間の干渉を評価し、この評価結果に基づいて自車が取るべき進路を選択することを特徴とする。なお、本実施の形態２に係る進路設定装置の機能構成は、上述した実施の形態１に係る進路設定装置１の機能構成（図１を参照）と同様である。また、本実施の形態２に係る進路設定方法は、干渉度算出処理および進路選択処理を除いて、上記実施の形態１に係る進路設定方法と同じである。
【０１２３】
図１５は、本実施の形態２に係る進路設定方法の干渉度算出処理（図２のステップＳ４に相当）の詳細を示すフローチャートである。まず、自車Ｏ1の全ての軌跡に対する繰り返し処理（Ｌｏｏｐ１）を開始する（ステップＳ４２１）。この際には、軌跡集合｛Ｐ1（ｎ1）｝の一つの軌跡を選択し、その選択した軌跡に対して後に続く処理を実行する。
【０１２４】
次に、他車Ｏkに対する繰り返し処理（Ｌｏｏｐ２）を開始する（ステップＳ４２２）。このＬｏｏｐ２では、他車識別用のカウンタｋ＝２と初期化して、１回ごとの繰り返し処理が終了するたびにｋの値を増やしていく。
【０１２５】
他車Ｏkに対しても、ステップＳ３で生成した軌跡集合｛Ｐk（ｎk）｝の全要素に対する繰り返し処理（Ｌｏｏｐ３）が行われる（ステップＳ４２３）。この繰り返し処理においては、Ｌｏｏｐ１の繰り返しすなわち自車Ｏ1に対して生成された軌跡を識別するカウンタｎ1と他車識別用のカウンタｋとによって定められる干渉度を上記実施の形態１と同様にｒ1（ｎ1，ｋ）とおき、このｒ1（ｎ1，ｋ）の値を軌跡生成時間Ｔとおく（ステップＳ４２４）。
【０１２６】
続いて、自車Ｏ1の軌跡Ｐ1（ｎ1）と他車Ｏkの軌跡Ｐk（ｎk）との干渉を評価するための繰り返し処理（Ｌｏｏｐ４）を開始する（ステップＳ４２５）。このＬｏｏｐ４では、二つの軌跡Ｐ1（ｎ1）と軌跡Ｐk（ｎk）との同時間における距離を、時間ｔ＝０，Δｔ，・・・、Ｔにおいて順次求め、自車Ｏ1と他車Ｏkの衝突の有無を判定する。この判定を行う際の衝突の定義は、上記実施の形態１と同じであり、自車Ｏ1と他車Ｏkとの距離が干渉距離よりも近づいた場合を衝突と判定する。
【０１２７】
自車Ｏ1と他車Ｏkの距離を求めた結果、自車Ｏ1と他車Ｏkが衝突したと判定された場合（ステップＳ４２６でＹｅｓ）、干渉度ｒ1（ｎ1，ｋ）の値がその時点での時間ｔ（初期位置から衝突までに要した時間）よりも大きいとき（ステップＳ４２７でＹｅｓ）には、ｒ1（ｎ1，ｋ）の値をｔとした後、ｔをＴとする（ステップＳ４２８）。したがって、この場合には、Ｌｏｏｐ４が終了となる（ステップＳ４２９でＹｅｓ）。
【０１２８】
これに対して、自車Ｏ1と他車Ｏkは衝突し（ステップＳ４２６でＹｅｓ）、干渉度ｒ1（ｎ1，ｋ）の値がその時点での時間ｔ以下である場合（ステップＳ４２７でＮｏ）には、ステップＳ４２９に進んでＬｏｏｐ４を終了するかどうかを判定する。なお、自車Ｏ1と他車Ｏkは衝突しない場合（ステップＳ４２６でＮｏ）にも、ステップＳ４２９に進む。
【０１２９】
ステップＳ４２９では、時間ｔがＴに達していない場合、Ｌｏｏｐ４を繰り返す（ステップＳ４２９でＮｏ）。この場合には、ｔの値をΔｔ増加させ（ステップＳ４３０）、ステップＳ４２５に戻ってＬｏｏｐ４を繰り返す。他方、ステップＳ４２９で時間ｔがＴに達している場合には、Ｌｏｏｐ４を終了する（ステップＳ４２９でＹｅｓ）。
【０１３０】
以上説明したＬｏｏｐ４の繰り返し処理により、干渉度ｒ1（ｎ1，ｋ）の値は、自車Ｏ1と他車Ｏkとの間で起こる衝突のうち、初期位置から衝突するまでに要する時間が最も短い最短衝突時間となる。
【０１３１】
Ｌｏｏｐ４が終了した後、ステップＳ４３１ではＬｏｏｐ３を繰り返すか否かの判断処理を行う。すなわち、他車Ｏkに対して生成した軌跡のうち自車Ｏ1の一つの軌跡Ｐ1（ｎ1）との干渉評価が行われていないものがあれば（ステップＳ４３１でＮｏ）、ｎkをｎk＋１とし（ステップＳ４３２）、ステップＳ４２３に戻ってＬｏｏｐ３を繰り返す。他方、他車Ｏkに対して生成した軌跡のうち自車Ｏ1の一つの軌跡Ｐ1（ｎ1）との干渉評価が全て行われた場合（ステップＳ４３１でＹｅｓ）には、他車Ｏkの一つの軌跡Ｐk（ｎk）に対する干渉評価が終了したことになる。したがってこの場合には、自車Ｏ1の軌跡Ｐ1（ｎ1）と他車Ｏkの全軌跡との間の干渉を評価する干渉度ｒ1（ｎ1，ｋ）を付与し（ステップＳ４３３）、この付与した値を出力して記憶部１０に格納する（ステップＳ４３４）。
【０１３２】
ステップＳ４３４に続いて、Ｌｏｏｐ２を繰り返すか否かの判断処理を行う。自車Ｏ1との干渉評価を行うべき他車Ｏkが残っている場合（ステップＳ４３５でＮｏ）には、ｋの値を１増加させ（ステップＳ４３６）、ステップＳ４２２に戻ってＬｏｏｐ２を繰り返す。他方、自車Ｏ1との干渉評価を行うべき他車Ｏkが残っていない場合（ステップＳ４３５でＹｅｓ）には、続くステップＳ４３７に進む。
【０１３３】
本実施の形態２では、Ｌｏｏｐ２の繰り返し処理が終了した後、Ｌｏｏｐ２〜Ｌｏｏｐ４によって得られた干渉度ｒ1（ｎ1，ｋ）に対して他車Ｏkに応じた重みα（ｋ）（＞０）を付与し、これらの総和として全体干渉度
【数８】
を算出し、その算出結果を出力して記憶部１０に格納する（ステップＳ４３７）。ここでの重みα（ｋ）の値は、全て等しく定数（例えば１）としてもよいし、他車Ｏkの種別等の条件に応じた値を付与してもよい。この結果、自車Ｏ1の軌跡Ｐ1（ｎ1）が全ての他車Ｏ2、・・・、ＯKを含む周囲の他車全体との間での干渉を評価することが可能となる。
【０１３４】
なお、全体干渉度Ｒ1（ｎ1）を、
【数９】
と定義してもよい。この場合には、最も危険な物体Ｏkの危険度を全体干渉度として扱うことになる。この場合、次のような利点を有する。一般に、式（６）の定義にしたがう場合には、自車Ｏ1が少数の物体と干渉するが、残り多数の物体とは干渉しないようなシーンの全体干渉度を低く計算してしまう恐れがあるため、例えば自車Ｏ1の近傍を少数の他車が走行中であって人間の直観では非常に危険に思える状況であっても、直観に反して安全と判断されて可能性がある。これに対して、式（７）のような定義に基づいた干渉評価を行えば、自車Ｏ1の近傍に存在する物体（他車を含む）の数に依存しない全体干渉度を与えるため、人間の直観に反して安全と判断してしまう可能性を低減することができる。
【０１３５】
続くステップＳ４３８では、Ｌｏｏｐ１の繰り返すか否かの判断処理を行う。すなわち、自車Ｏ1の軌跡集合｛Ｐ1（ｎ1）｝のうちで干渉評価を行うべき軌跡が残っている場合（ステップＳ４３８でＮｏ）には、ｎ1の値を１増加させ（ステップＳ４３９）、ステップＳ４２１に戻ってＬｏｏｐ１を繰り返す。他方、自車Ｏ1の軌跡集合｛Ｐ1（ｎ1）｝のうちで干渉評価を行うべき軌跡が残っていない場合（ステップＳ４３８でＹｅｓ）には、Ｌｏｏｐ１を終了して干渉度算出処理（ステップＳ４）が終了する。
【０１３６】
図１６は、本実施の形態３に係る進路設定方法が適用される時空間環境の構成を模式的に示す図である。同図に示す時空間環境Ｅｎｖ（Ｐ1，Ｐ2，Ｐ3）は、自車Ｏ1に対して所定の範囲内に他車が２台存在している場合を示しており、自車Ｏ1の軌跡Ｐ1（ｎ1）を実線で示すとともに、他車Ｏ2の軌跡Ｐ2（ｎ2）を破線で示し、他車Ｏ3の軌跡Ｐ3（ｎ3）を太線で示している。このとき、他車Ｏ2との干渉度ｒ1（ｎ1，２）および他車Ｏ3との干渉度ｒ1（ｎ1，３）を個別に扱うのではなく、時空間環境Ｅｎｖ（Ｐ1，Ｐ2，Ｐ3）との間の全体干渉度Ｒ1（ｎ1）を用いて干渉評価を行うことにより、自車Ｏ1の危険を周囲の環境に応じて回避することができる。
【０１３７】
次に、進路選択処理（図２のステップＳ５に相当）について説明する。図１７は、進路選択処理の詳細を示すフローチャートである。まず、干渉度算出処理で算出した全体干渉度Ｒ1（ｎ1）の値が最大の軌跡を選択する（ステップＳ５１１）。
【０１３８】
干渉度が最大の軌跡を選択した結果、一つの軌跡が選択された場合（ステップＳ５１２でＮｏ）には、その選択された軌跡に対応する位置（ｘ（ｔ）、ｙ（ｔ））の履歴、および操作系列｛ｕ（ｔ）｝を記憶部１０から読み出し、操作信号送信部８へ出力する（ステップＳ５１４）。これに対して、干渉度が最大の軌跡を選択した結果、複数の軌跡が選択された場合（ステップＳ５１２でＹｅｓ）には、ステップＳ５１３に進む。
【０１３９】
ステップＳ５１３では、予め設定されて記憶部１０で記憶されている付加選択基準を用いることにより、ステップＳ５０１で選択された複数の軌跡のうち、付加選択基準に最も適合する軌跡を選択する（ステップＳ５１３）。付加選択基準としては、上記実施の形態１と同様の条件を適用すればよい。
【０１４０】
ステップＳ５１３でただ一つの軌跡が選ばれた後は、上述したステップＳ５１４に進む。なお、付加選択基準でも複数の軌跡が選ばれた場合には、例えばカウンタｎ1やｋの値が最小または最大となるものを自動的に選択するようにしておけばよい。
【０１４１】
以上説明した進路選択処理によれば、時空間上の軌跡として自車Ｏ1の危険を回避する可能性が最も高い軌跡を選択することにより、結果的に自車Ｏ1が現実の２次元平面上で取るべき進路を選択したことになる。
【０１４２】
ステップＳ５の進路選択処理に続く操作信号送信部８の処理は、上述した実施の形態１と同じである。また、操作信号送信部８から操作信号を受信したアクチュエータ装置１１の処理についても、上記実施の形態１と同様である。
【０１４３】
以上説明した本発明の実施の形態２によれば、複数の物体の位置と各物体の速度を含む内部状態とを少なくとも記憶する記憶手段を備えたコンピュータが、前記複数の物体の位置および内部状態を前記記憶手段から読み出し、この読み出した前記物体の位置および内部状態に基づいて、前記複数の物体の各々が時間の経過とともに取りうる位置の変化を時間および空間から構成される時空間上での軌跡としてそれぞれ生成し、この生成した軌跡を用いることによって前記複数の物体の進路の確率的な予測をそれぞれ行い、この予測した結果に基づいて、前記特定の物体が取りうる進路と前記その他の物体が取りうる進路との干渉の程度を定量的に示す干渉度を算出し、この算出した干渉度に応じて前記特定の物体が取るべき進路を実用的な時間の内に選択することにより、上記実施の形態１と同様に、現実として起こりうる状況下においても安全性の確保を図ることが可能となる。
【０１４４】
また、本実施の形態２によれば、最短衝突時間を用いて定義される干渉度を物体ごとに重み付けして和を取った全体干渉度を適用し、この全体干渉度が最大である時空間上での軌跡を選択することにより、時空間環境を構成する物体の数が多い場合であっても、他の物体との衝突の可能性が最も低い進路を精度よく設定することができる。
【０１４５】
なお、本実施の形態２において、干渉度ｒ1（ｎ1，ｋ）を実施の形態１と同様に定義してもよく、衝突によって干渉度ｒ1（ｎ1，ｋ）を増加させる際の係数ｃ1kやＦ（ｔ）の値として、上記実施の形態１と同様にさまざまな定義の仕方のいずれかを採用することが可能である。この場合には、進路選択処理の際にＲ1（ｎ1）が最小となる軌跡を選択すればよい。
【０１４６】
加えて、本実施の形態２において干渉評価を行う際には、全体干渉度Ｒ1（ｎ1）と個別の干渉度ｒ1（ｎ1，ｋ）との双方を加味した干渉評価を行うようにしてもよい。
【０１４７】
（その他の実施の形態）
ここまで、本発明を実施するための最良の形態として、実施の形態１および２を詳述してきたが、本発明はそれら二つの実施の形態によってのみ限定されるべきものではない。例えば、本発明において、軌跡生成部の操作選択部では、自車に関してのみ現時点での操作を維持するものとしてもよい。この場合、自車では予測時点での内部状態が維持され、唯一つの操作が行われ続けることになるため、その操作を選択する操作選択確率は１であり、自車の軌跡集合として、時空間上には１本の軌跡のみが生成される。
【０１４８】
図１８は、上記の如く自車の操作を維持した場合に生成された時空間環境を示すものであり、図８に対応する図である。図１８に示す時空間環境Ｅｎｖ'（Ｐ1，Ｐ2）においては、３次元時空間における自車Ｏ1の軌跡集合は、直線状の１本の軌跡Ｐ1のみによって構成されている（他車Ｏ2に関しては図８と同様）。このように、自車Ｏ1の操作を維持するモデルを適用すれば、周囲の物体が多い場合などにおいて状況を単純化して予測を行うことが可能となり、軌跡生成部、予測部、干渉度算出部、および進路選択部における計算量を少なくすることができる。なお、自車Ｏ1に対して選択可能な各操作の操作選択確率は、入力部からの入力によって適宜設定できるようにしてもよい。
【０１４９】
このように自車Ｏ1の操作を維持する場合、出力部の表示部では、自車Ｏ1の予想進路を表示するとともに、所定の範囲を走行中の他車の危険度を、干渉度の算出結果に応じて表示することも可能である。加えて、出力部の警告音発生部で警告音を発生してもよい。
【０１５０】
また、本発明に係る進路設定方法において、物体ごとの時空間上での軌跡生成処理を行う際には、選択可能な全ての操作を動作させることによって軌跡を生成してもよい。このような軌跡生成処理を実現するアルゴリズムは、例えば縦型探索または横型探索による再帰呼出を適用することによって実現することが可能である。この場合、一つの物体Ｏkに対して最終的に生成される軌跡集合｛Ｐk（ｎ）｝の要素数すなわち軌跡の本数は、その物体Ｏkに対する軌跡生成処理が終了するまで分からない。したがって、実行可能な操作を全探索することによって各物体が取りうる軌跡を生成する場合には、操作時間Δｔにおける操作ｕkc（ｔ）の要素の数（操作ｕkc（ｔ）が連続量の場合には離散化の度合い）に応じて最適な計算量を有する探索方法を選択すればよい。
【０１５１】
さらに、本発明に係る進路設定方法においては、センサ部で検知した実在の物体に加えて、架空の物体を配置し、この配置した架空の物体の進路予測を行ってもよい。より具体的には、自車にとって好ましくない挙動を示すような架空の物体モデルを構成し、この物体モデルを所定の位置に配置して進路予測を行ってもよい。このような架空の物体モデルは、例えば遮蔽物等が存在して見通しが悪い交差点付近を走行する車両（自車）が進路予測を行う場合、その自車から検知できない位置に配置することによって、交差点から飛び出してくる可能性のある物体との衝突等の危険を予測することが可能となる。なお、架空の物体モデルの情報は予め記憶部で記憶しておき、入力部からの条件設定に応じてかかる物体モデルを所望の位置に配置するようにしてもよい。
【０１５２】
ところで、本発明に係る進路設定装置を、車両のみの走行が前提となる高速道路などの領域で適用する場合には、各車両に車車間通信用の通信手段をあわせて具備させることにより、互いに近くを走行している車両同士が、互いの走行状況を車車間通信によって交換し合うようにしてもよい。この場合には、各車両が操作履歴を各自の記憶部で記憶しておき、その操作履歴に基づいて操作ごとの操作選択確率を付与し、この操作選択確率に関する情報もあわせて他の車両に送信するようにしてもよい。これにより、進路予測の精度が高くなり、走行中の危険を一段と確実に回避することが可能となる。
【０１５３】
加えて、本発明に対してＧＰＳ（Global Positioning System）を位置検出手段として援用することも可能である。この場合には、ＧＰＳが記憶する３次元地図情報を参照することによってセンサ部で検知した物体の位置情報や移動情報の補正を行うことができる。さらには、ＧＰＳの出力を相互に通信することによってセンサ部として機能させることも可能である。いずれの場合にも、ＧＰＳを援用することによって高精度の進路予測を実現することができ、予測結果の信頼性をさらに向上させることができる。
【０１５４】
以上の説明からも明らかなように、本発明は、ここでは記載していないさまざまな実施の形態等を含みうるものであり、特許請求の範囲により特定される技術的思想を逸脱しない範囲内において種々の設計変更等を施すことが可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１５５】
【図１】本発明の実施の形態１に係る自動運転システムの機能構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態１に係る進路設定方法の概要を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施の形態１に係る進路設定方法における軌跡生成処理の詳細を示すフローチャートである。
【図４】３次元時空間に生成された軌跡を示す模式的に示す図である。
【図５】従来の進路予測演算の問題点を模式的に示す図である。
【図６】本実施の形態１に係る進路設定方法における進路予測演算の利点を模式的に説明する図である。
【図７】一つの物体に対して３次元時空間に生成された軌跡集合を模式的に示す図である。
【図８】時空間環境の構成を模式的に示す説明図である。
【図９】本発明の実施の形態１に係る進路設定方法における干渉度算出処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１０】自車の１本の軌跡と他車の１本の軌跡との時空間上での関係を模式的に示す図である。
【図１１】物体間の干渉の時間依存性を与える関数の例を示す図である。
【図１２】本発明の実施の形態１に係る進路設定方法における進路選択処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１３】本発明の実施の形態１に係る進路設定装置における設定結果の表示出力例を示す図である。
【図１４】本発明の実施の形態１に係る進路設定装置における設定結果の表示出力例（第２例）を示す図である。
【図１５】本発明の実施の形態２に係る進路設定方法における干渉度算出処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１６】時空間環境の別な構成を模式的に示す説明図である。
【図１７】本発明の実施の形態３に係る進路設定方法における進路選択処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１８】自車の操作を維持するモデルを採用した場合に形成された時空間環境の構成を模式的に示す図である。
【符号の説明】
【０１５６】
１ 進路設定装置
２ 入力部
３ センサ部
４ 軌跡生成部（軌跡生成手段）
５ 予測部（予測手段）
６ 干渉度算出部（干渉度算出手段）
７ 進路選択部（進路選択手段）
８ 操作信号送信部（操作信号送信手段）
９ 出力部（出力手段）
１０ 記憶部（記憶手段）
１１ アクチュエータ装置
４１ 操作選択部（操作選択手段）
４２ 物体操作部（物体操作手段）
４３ 判定部（判定手段）
９１ 表示部
９２ 警告音発生部
１００ 自動運転システム
Ｂ1、Ｂ2、Ｂ3 進路
ＣＮ 表示画面
Ｄa、Ｄb 領域
Ｅｎｖ（Ｐ1，Ｐ2）、Ｅｎｖ'（Ｐ1，Ｐ2）、Ｅｎｖ（Ｐ1，Ｐ2，Ｐ3） 時空間環境
Ｆ フロントガラス
Ｈ 矢印
Ｏ1、Ｏ2、Ｏi 物体
Ｒ、Ｒｄ 道路
ＳＴ ステアリング
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の物体の位置と各物体の速度を含む内部状態とを少なくとも記憶する記憶手段を備えたコンピュータが、前記複数の物体に含まれる特定の物体が取りうる進路とその他の物体が取りうる進路とを予測することによって前記特定の物体が取るべき進路を設定する進路設定方法であって、
前記複数の物体の位置および内部状態を前記記憶手段から読み出し、この読み出した前記物体の位置および内部状態に基づいて、前記複数の物体の各々が時間の経過とともに取りうる位置の変化を時間および空間から構成される時空間上での軌跡としてそれぞれ生成する軌跡生成ステップと、
前記軌跡生成ステップで生成した軌跡を用いることによって前記複数の物体の進路の確率的な予測をそれぞれ行う予測ステップと、
前記予測ステップで予測した結果に基づいて、前記特定の物体が取りうる進路と前記その他の物体が取りうる進路との干渉の程度を定量的に示す干渉度を算出する干渉度算出ステップと、
前記干渉度算出ステップで算出した干渉度に応じて前記特定の物体が取るべき進路を選択する進路選択ステップと、
を有することを特徴とする進路設定方法。
【請求項２】
前記干渉度は、前記特定の物体が取りうる進路と前記その他の物体が取りうる進路との干渉の程度が小さいほど小さい値を有し、
前記進路選択ステップは、前記干渉度が最小の進路を選択することを特徴とする請求項１記載の進路設定方法。
【請求項３】
前記進路選択ステップは、
前記干渉度が最小の進路が複数ある場合、この複数の進路の中から所定の付加選択基準に最も適合する進路を選択することを特徴とする請求項２記載の進路設定方法。
【請求項４】
前記干渉度は、前記特定の物体が取りうる進路と前記その他の物体が取りうる進路との干渉の程度が小さいほど大きい値を有し、
前記進路選択ステップは、前記干渉度が最大の進路を選択することを特徴とする請求項１記載の進路設定方法。
【請求項５】
前記進路選択ステップは、
前記干渉度が最大の進路が複数ある場合、この複数の進路の中から所定の付加選択基準に最も適合する進路を選択することを特徴とする請求項４記載の進路設定方法。
【請求項６】
前記進路選択ステップで選択した進路の位置の履歴および当該進路を実現する操作系列に応じた操作信号を生成し、この生成した操作信号を外部に送信する操作信号送信ステップをさらに有することを特徴とする請求項２〜５のいずれか一項記載の進路設定方法。
【請求項７】
前記干渉度算出ステップは、
前記特定の物体と前記その他の物体の各々とが互いに干渉しあう空間的な距離である干渉距離よりも近づく回数に応じて、前記特定の物体と前記その他の物体の各々との間の前記干渉度の値を所定量だけ増加または減少させることを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項記載の進路設定方法。
【請求項８】
前記干渉度算出ステップは、
前記特定の物体と前記その他の物体との各干渉度の値を重み付けして和を取ることを特徴とする請求項１〜７のいずれか一項記載の進路設定方法。
【請求項９】
前記軌跡生成ステップは、
前記物体に対する操作を複数の操作から選択する操作選択ステップと、
前記操作選択ステップで選択した操作を所定時間動作させる物体操作ステップと、
前記物体操作ステップで前記選択した操作を動作させた後の前記物体の位置および内部状態が当該物体の制御に関する制御条件および当該物体の移動可能領域に関する移動条件を満たしているか否かを判定する判定ステップと、
を含み、
前記操作選択ステップから前記判定ステップに至る一連の処理を、軌跡を生成する軌跡生成時間に達するまで繰り返し行うことを特徴とする請求項１〜８のいずれか一項記載の進路設定方法。
【請求項１０】
前記進路選択ステップで選択した進路に関する情報を出力する出力ステップをさらに有することを特徴とする請求項１〜９のいずれか一項記載の進路設定方法。
【請求項１１】
複数の物体に含まれる特定の物体が取りうる進路とその他の物体が取りうる進路とを予測することによって前記特定の物体が取るべき進路を設定する進路設定装置であって、
前記複数の物体の位置と各物体の速度を含む内部状態とを少なくとも記憶する記憶手段と、
前記複数の物体の位置および内部状態を前記記憶手段から読み出し、この読み出した前記物体の位置および内部状態に基づいて、前記複数の物体の各々が時間の経過とともに取りうる位置の変化を時間および空間から構成される時空間上での軌跡としてそれぞれ生成する軌跡生成手段と、
前記軌跡生成手段で生成した軌跡を用いることによって前記複数の物体の進路の確率的な予測をそれぞれ行う予測手段と、
前記予測手段で予測した結果に基づいて、前記特定の物体が取りうる進路と前記その他の物体が取りうる進路との干渉の程度を定量的に示す干渉度を算出する干渉度算出手段と、
前記干渉度算出手段で算出した干渉度に応じて前記特定の物体が取るべき進路を選択する進路選択手段と、
を備えたことを特徴とする進路設定装置。
【請求項１２】
前記干渉度は、前記特定の物体が取りうる進路と前記その他の物体が取りうる進路との干渉の程度が小さいほど小さい値を有し、
前記進路選択手段は、前記干渉度が最小の進路を選択することを特徴とする請求項１１記載の進路設定装置。
【請求項１３】
前記進路選択手段は、
前記干渉度が最小の進路が複数ある場合、この複数の進路の中から所定の付加選択基準に最も適合する進路を選択することを特徴とする請求項１２記載の進路設定装置。
【請求項１４】
前記干渉度は、前記特定の物体が取りうる進路と前記その他の物体が取りうる進路との干渉の程度が小さいほど大きい値を有し、
前記進路選択手段は、前記干渉度が最大の進路を選択することを特徴とする請求項１１記載の進路設定装置。
【請求項１５】
前記進路選択手段は、
前記干渉度が最大の進路が複数ある場合、この複数の進路の中から所定の付加選択基準に最も適合する進路を選択することを特徴とする請求項１４記載の進路設定装置。
【請求項１６】
前記進路選択手段で選択した進路の位置の履歴および当該進路を実現する操作系列に応じた操作信号を生成し、この生成した操作信号を外部に送信する操作信号送信手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１２〜１５のいずれか一項記載の進路設定装置。
【請求項１７】
前記干渉度算出手段は、
前記特定の物体と前記その他の物体の各々とが互いに干渉しあう空間的な距離である干渉距離よりも近づく回数に応じて、前記特定の物体と前記その他の物体の各々との間の前記干渉度の値を所定量だけ増加または減少させることを特徴とする請求項１１〜１６のいずれか一項記載の進路設定装置。
【請求項１８】
前記干渉度算出手段は、
前記特定の物体と前記その他の物体との各干渉度の値を重み付けして和を取ることを特徴とする請求項１１〜１７のいずれか一項記載の進路設定装置。
【請求項１９】
前記軌跡生成手段は、
前記物体に対する操作を複数の操作から選択する操作選択手段と、
前記操作選択手段で選択した操作を所定時間動作させる物体操作手段と、
前記物体操作手段で前記選択した操作を動作させた後の前記物体の位置および内部状態が当該物体の制御に関する制御条件および当該物体の移動可能領域に関する移動条件を満たしているか否かを判定する判定手段と、
を含み、
前記操作選択手段による操作選択処理から前記判定手段による判定処理に至る一連の処理を、軌跡を生成する軌跡生成時間に達するまで繰り返し行うことを特徴とする請求項１１〜１８のいずれか一項記載の進路設定装置。
【請求項２０】
前記進路選択手段で選択した進路に関する情報を出力する出力手段をさらに有することを特徴とする請求項１１〜１９のいずれか一項記載の進路設定装置。
【請求項２１】
請求項１〜１０のいずれか一項記載の進路設定方法を前記コンピュータに実行させることを特徴とする進路設定プログラム。
【請求項２２】
車両に搭載されて当該車両を自動的に運転する自動運転システムであって、
請求項１１〜２０のいずれか一項記載の進路設定装置と、
前記進路設定装置が備える前記進路選択手段で選択された進路を実現する操作信号に応じて当該車両を操作するアクチュエータ装置と、
を備えたことを特徴とする自動運転システム。
【請求項１】
複数の物体の位置と各物体の速度を含む内部状態とを少なくとも記憶する記憶手段を備えたコンピュータが、前記複数の物体に含まれる特定の物体が取りうる進路とその他の物体が取りうる進路とを予測することによって前記特定の物体が取るべき進路を設定する進路設定方法であって、
前記複数の物体の位置および内部状態を前記記憶手段から読み出し、この読み出した前記物体の位置および内部状態に基づいて、前記複数の物体の各々が時間の経過とともに取りうる位置の変化を時間および空間から構成される時空間上での軌跡としてそれぞれ生成する軌跡生成ステップと、
前記軌跡生成ステップで生成した軌跡を用いることによって前記複数の物体の進路の確率的な予測をそれぞれ行う予測ステップと、
前記予測ステップで予測した結果に基づいて、前記特定の物体が取りうる進路と前記その他の物体が取りうる進路との干渉の程度を定量的に示す干渉度を算出する干渉度算出ステップと、
前記干渉度算出ステップで算出した干渉度に応じて前記特定の物体が取るべき進路を選択する進路選択ステップと、
を有することを特徴とする進路設定方法。
【請求項２】
前記干渉度は、前記特定の物体が取りうる進路と前記その他の物体が取りうる進路との干渉の程度が小さいほど小さい値を有し、
前記進路選択ステップは、前記干渉度が最小の進路を選択することを特徴とする請求項１記載の進路設定方法。
【請求項３】
前記進路選択ステップは、
前記干渉度が最小の進路が複数ある場合、この複数の進路の中から所定の付加選択基準に最も適合する進路を選択することを特徴とする請求項２記載の進路設定方法。
【請求項４】
前記干渉度は、前記特定の物体が取りうる進路と前記その他の物体が取りうる進路との干渉の程度が小さいほど大きい値を有し、
前記進路選択ステップは、前記干渉度が最大の進路を選択することを特徴とする請求項１記載の進路設定方法。
【請求項５】
前記進路選択ステップは、
前記干渉度が最大の進路が複数ある場合、この複数の進路の中から所定の付加選択基準に最も適合する進路を選択することを特徴とする請求項４記載の進路設定方法。
【請求項６】
前記進路選択ステップで選択した進路の位置の履歴および当該進路を実現する操作系列に応じた操作信号を生成し、この生成した操作信号を外部に送信する操作信号送信ステップをさらに有することを特徴とする請求項２〜５のいずれか一項記載の進路設定方法。
【請求項７】
前記干渉度算出ステップは、
前記特定の物体と前記その他の物体の各々とが互いに干渉しあう空間的な距離である干渉距離よりも近づく回数に応じて、前記特定の物体と前記その他の物体の各々との間の前記干渉度の値を所定量だけ増加または減少させることを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項記載の進路設定方法。
【請求項８】
前記干渉度算出ステップは、
前記特定の物体と前記その他の物体との各干渉度の値を重み付けして和を取ることを特徴とする請求項１〜７のいずれか一項記載の進路設定方法。
【請求項９】
前記軌跡生成ステップは、
前記物体に対する操作を複数の操作から選択する操作選択ステップと、
前記操作選択ステップで選択した操作を所定時間動作させる物体操作ステップと、
前記物体操作ステップで前記選択した操作を動作させた後の前記物体の位置および内部状態が当該物体の制御に関する制御条件および当該物体の移動可能領域に関する移動条件を満たしているか否かを判定する判定ステップと、
を含み、
前記操作選択ステップから前記判定ステップに至る一連の処理を、軌跡を生成する軌跡生成時間に達するまで繰り返し行うことを特徴とする請求項１〜８のいずれか一項記載の進路設定方法。
【請求項１０】
前記進路選択ステップで選択した進路に関する情報を出力する出力ステップをさらに有することを特徴とする請求項１〜９のいずれか一項記載の進路設定方法。
【請求項１１】
複数の物体に含まれる特定の物体が取りうる進路とその他の物体が取りうる進路とを予測することによって前記特定の物体が取るべき進路を設定する進路設定装置であって、
前記複数の物体の位置と各物体の速度を含む内部状態とを少なくとも記憶する記憶手段と、
前記複数の物体の位置および内部状態を前記記憶手段から読み出し、この読み出した前記物体の位置および内部状態に基づいて、前記複数の物体の各々が時間の経過とともに取りうる位置の変化を時間および空間から構成される時空間上での軌跡としてそれぞれ生成する軌跡生成手段と、
前記軌跡生成手段で生成した軌跡を用いることによって前記複数の物体の進路の確率的な予測をそれぞれ行う予測手段と、
前記予測手段で予測した結果に基づいて、前記特定の物体が取りうる進路と前記その他の物体が取りうる進路との干渉の程度を定量的に示す干渉度を算出する干渉度算出手段と、
前記干渉度算出手段で算出した干渉度に応じて前記特定の物体が取るべき進路を選択する進路選択手段と、
を備えたことを特徴とする進路設定装置。
【請求項１２】
前記干渉度は、前記特定の物体が取りうる進路と前記その他の物体が取りうる進路との干渉の程度が小さいほど小さい値を有し、
前記進路選択手段は、前記干渉度が最小の進路を選択することを特徴とする請求項１１記載の進路設定装置。
【請求項１３】
前記進路選択手段は、
前記干渉度が最小の進路が複数ある場合、この複数の進路の中から所定の付加選択基準に最も適合する進路を選択することを特徴とする請求項１２記載の進路設定装置。
【請求項１４】
前記干渉度は、前記特定の物体が取りうる進路と前記その他の物体が取りうる進路との干渉の程度が小さいほど大きい値を有し、
前記進路選択手段は、前記干渉度が最大の進路を選択することを特徴とする請求項１１記載の進路設定装置。
【請求項１５】
前記進路選択手段は、
前記干渉度が最大の進路が複数ある場合、この複数の進路の中から所定の付加選択基準に最も適合する進路を選択することを特徴とする請求項１４記載の進路設定装置。
【請求項１６】
前記進路選択手段で選択した進路の位置の履歴および当該進路を実現する操作系列に応じた操作信号を生成し、この生成した操作信号を外部に送信する操作信号送信手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１２〜１５のいずれか一項記載の進路設定装置。
【請求項１７】
前記干渉度算出手段は、
前記特定の物体と前記その他の物体の各々とが互いに干渉しあう空間的な距離である干渉距離よりも近づく回数に応じて、前記特定の物体と前記その他の物体の各々との間の前記干渉度の値を所定量だけ増加または減少させることを特徴とする請求項１１〜１６のいずれか一項記載の進路設定装置。
【請求項１８】
前記干渉度算出手段は、
前記特定の物体と前記その他の物体との各干渉度の値を重み付けして和を取ることを特徴とする請求項１１〜１７のいずれか一項記載の進路設定装置。
【請求項１９】
前記軌跡生成手段は、
前記物体に対する操作を複数の操作から選択する操作選択手段と、
前記操作選択手段で選択した操作を所定時間動作させる物体操作手段と、
前記物体操作手段で前記選択した操作を動作させた後の前記物体の位置および内部状態が当該物体の制御に関する制御条件および当該物体の移動可能領域に関する移動条件を満たしているか否かを判定する判定手段と、
を含み、
前記操作選択手段による操作選択処理から前記判定手段による判定処理に至る一連の処理を、軌跡を生成する軌跡生成時間に達するまで繰り返し行うことを特徴とする請求項１１〜１８のいずれか一項記載の進路設定装置。
【請求項２０】
前記進路選択手段で選択した進路に関する情報を出力する出力手段をさらに有することを特徴とする請求項１１〜１９のいずれか一項記載の進路設定装置。
【請求項２１】
請求項１〜１０のいずれか一項記載の進路設定方法を前記コンピュータに実行させることを特徴とする進路設定プログラム。
【請求項２２】
車両に搭載されて当該車両を自動的に運転する自動運転システムであって、
請求項１１〜２０のいずれか一項記載の進路設定装置と、
前記進路設定装置が備える前記進路選択手段で選択された進路を実現する操作信号に応じて当該車両を操作するアクチュエータ装置と、
を備えたことを特徴とする自動運転システム。
【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】
【図１８】
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【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【公開番号】特開２００７−２３０４５４（Ｐ２００７−２３０４５４Ａ）
【公開日】平成１９年９月１３日（２００７．９．１３）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００６−５６８７４（Ｐ２００６−５６８７４）
【出願日】平成１８年３月２日（２００６．３．２）
【出願人】（０００００３２０７）トヨタ自動車株式会社 (59,920)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１９年９月１３日（２００７．９．１３）
【国際特許分類】
【出願日】平成１８年３月２日（２００６．３．２）
【出願人】（０００００３２０７）トヨタ自動車株式会社 (59,920)
【Ｆターム（参考）】
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