用于预测移动体的移动的设备制造技术

一种移动区域预测设备，包括：移动体检测装置（１０，１１），所述移动体检测装置（１０，１１）检测宿主车辆周围的移动体；预测装置（１３，１４），所述预测装置（１３，１４）预测检测到的移动体的移动区域；以及正常度获取装置（１２），所述正常度获取装置（１２）获取所述检测到的移动体的移动情况的正常度。所述预测装置具有用于预测所述移动体的移动区域的多个运动预测模型，并基于由正常度获取装置获取的正常度从所述多个移动预测模型中选择移动预测模型，并用选择的移动预测模型预测所述移动体的移动区域。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及一种预测移动体的移动区域的移动区域预测设备。
技术介绍
已经开发了用于预测宿主车辆的行车路线和防止宿主车辆与移动体碰撞的技术， 其中移动体为在预测的路线中存在于宿主车辆周围的其它车辆等移动体。还已经开发了用于获取宿主车辆为到达目的地而将采取的目标路线以及用于根据目标路线执行多种行驶控制或自动驾驶的技术。同样，在该技术中宿主车辆以避免与周围移动体碰撞的方式行驶是很重要的。日本专利申请公开号No. 7-104062 (JP-A-7-104062)中描述的设备基于由传感器检测到的宿主车辆的速度和偏航角速度获得宿主车辆的预测行驶轨迹及其预测行驶区域，该预测行驶区域在预测行驶轨迹的两侧具有预定范围；并且还基于由雷达检测到的障碍物(另一车辆等)的位置和速度获得障碍物的预测行驶轨迹及其预测行驶区域，该预测行驶区域在预测行驶轨迹的两侧具有预定范围。此外，该设备基于宿主车辆的预测行驶区域和障碍物的预测行驶区域计算宿主车辆与障碍物的碰撞点或它们之间的接近点，并且通过计算目标减速度和减后的目标速度来确定碰撞风险，并且如果碰撞风险提高，则根据目标减速度和减后的目标速度执行宿主车辆的速度控制。在一般的交通环境中，由于疲劳驾驶、醉酒驾车、或根据对交通规则的遵守情况等，不可避免地发生以异常方式行驶的车辆与以正常方式行驶的车辆混杂。然而，在前述设备中，另一车辆驶入的范围是为所有车辆统一设定的。因此，如果假设异常车辆，为宿主车辆周围的每个其它车辆设定较宽的范围，宿主车辆相对于所有附近车辆(包括正常车辆) 的碰撞风险变高，因此宿主车辆变得难以行驶(见图2A)。另一方面，如果假设正常车辆，对宿主车辆周围的每个其它车辆设定较小的范围，宿主车辆相对于所有其它车辆的碰撞风险变低，因此如果附近存在异常车辆，宿主车辆的行驶安全性下降(见图2B)。
技术实现思路
本专利技术提供了一种即使在宿主车辆周围混杂有正常移动体和异常移动体的环境中，也能对每个移动体预测适当的移动区域的移动区域预测设备。本专利技术的第一方面涉及一种移动区域预测设备，包括移动体检测装置，移动体检测装置检测宿主车辆周围的移动体；预测装置，预测装置预测检测到的移动体的移动区域； 以及正常度获取装置，正常度获取装置获取检测到的移动体的移动情况的正常度。预测装置具有用于预测移动体的移动区域的多个运动预测模型，并基于获取的正常度从多个移动预测模型中选择移动预测模型，并用选择的移动预测模型预测移动体的移动区域。该移动体检测装置检测宿主车辆周围的移动体，并且正常度获取装置获取宿主车辆周围的移动体移动情况的正常度(换言之，异常度)。此外，对于每个移动体，预测装置基于正常度从多个移动预测模型中选择移动预测模型(也可以选择多个模型)，并用选择的移动预测模型预测移动体的移动区域。例如，作为正常度高的移动体，可将其移动区域缩窄至一定程度。另一方面，对于正常度低的移动体(其异常度高)，难以预测其将如何移动。 因此，应用这样的移动预测模型，使得正常度越高，使移动区域越小；而正常度越低，使移动区域越大。因此，在移动区域预测设备中，由于对于每个移动体都应用与该移动体的正常度相对应的移动预测模型以预测其移动区域，所以即使在正常移动体和异常移动体混杂的环境中，也能对每个移动体预测适当的移动区域。通过用为每个移动体单独提供的移动区域执行行驶辅助或自动驾驶，即使在正常移动体和异常移动体混杂的环境中，也能同时实现相对于移动体的良好的安全性以及宿主车辆朝目的地行驶的高效率。顺带地，移动体例如为车辆、摩托车、自行车、行人等。移动体的移动情况正常度例如由移动体的摆动程度、其对交通规则的遵守程度、加速度/减速度、移动体所接受的关于与其它物体碰撞的风险(碰撞概率)等。多个移动预测模型可以是对应于各种正常度的单独的移动预测模型。本专利技术的第二方面涉及一种移动区域预测设备，包括移动体检测装置，移动体检测装置检测宿主车辆周围的移动体；预测装置，预测装置预测检测到的移动体的移动区域； 以及正常度获取装置，正常度获取装置获取检测到的移动体的移动情况的正常度。预测装置具有多个运动预测模型，多个运动预测模型具有用于预测移动体的移动区域的预测参数，并且预测装置基于获取的正常度确定预测参数的值，并用预测参数具有确定的预测参数的值的移动预测模型预测移动体的移动区域。移动体检测装置检测宿主车辆周围的移动体，并且正常度获取装置获取宿主车辆周围的移动体的移动情况的正常度。此外，对于每个移动体，预测装置基于移动体的正常度确定移动预测模型的预测参数的值(可以确定一个值或多个值)，并用预测参数具有该确定值的移动预测模型预测移动体的移动区域。这样，在移动区域预测设备中，由于对于每个移动体都应用预测参数的值与该移动体的正常度相对应的移动预测模型以预测其移动区域，所以即使在正常移动体和异常移动体混杂的环境中，也能对每个移动体预测适当的移动区域。预测参数的示例例如为移动体的摆动程度、对交通规则的遵守程度、加速度/减速度、转向角、移动体所接受的关于与其它物体碰撞的风险(碰撞概率)等。预测参数可以是正常度本身。还可以采用以下结构在具有正常度作为参数的移动预测模型中替代为与正常度相称的不同参数，从而获得多个移动预测模型。一个移动预测模型所具有的预测参数的数量可以是一个或多于一个。正常度获取装置可基于移动体的移动历史获取正常度。正常度获取装置检测移动体的移动历史(其以前的运动)，并基于移动历史获取正常度。移动体的移动历史的示例包括移动体的以往行驶期间的时间序列上的位置轨迹、 其速度随时间的变化(加速度/减速度)、以及行驶方向随时间的变化等。例如，在移动体的位置在以往行驶期间变化较大(车辆的摆动程度较大)的情况下、速度变化大的情况下、 或行驶方向变化大的情况下，移动体的正常度低。正常度获取装置可基于移动体的位置获取正常度。此外，正常度获取装置可基于移动体的位置和速度获取正常度。在移动体(车辆等)的位置变化大、移动体的摆动程度大、或其速度变化大的情况下，移动体的正常度低。正常度获取装置可基于移动体的驾驶员状态获取正常度。正常度获取装置可检测移动体的驾驶员状态，并且可基于驾驶员状态获取移动体的移动情况正常度。驾驶员状态的示例包括醉酒状态、清醒状态、疲劳状态、心理状态(急躁之类)等。例如，在驾驶员酒后驾车的情况下，或驾驶员清醒程度低的情况下，车辆的摆动程度很有可能变大。在驾驶员急躁的情况下，加速度/减速度很有可能变大。在这些情况下，正常度低。获得关于移动体驾驶员的信息的方法可以是例如以下方法通过设置在移动区域预测设备中的传感器检测移动体的驾驶员状态的方法，或者通过附接于移动体或路基等的传感器检测移动体的驾驶员状态的方法，并且这些信息通过车与车间通信或路与车间通信被传送到移动区域预测设备。传送的数据可以是与正常度相关的驾驶员状态，或者可以是由该驾驶员状态获得的正常度。正常度获取装置可基于移动体对交通规则的遵守情况获取正常度。具体地，对交通规则的遵守情况可以是对分优先级的多项交通规则的遵守程度的结合。正常度获取装置可检测移动体对交通规则的遵守情况，并且可基于对交通规则的遵守情况获取移动体的移动情况正常度。越倾向于遵守交通规则，正常度越高，并且越不倾向于遵守交通规则，正常度越低。本文档来自技高网...

【技术保护点】
１．一种移动区域预测设备，包括：移动体检测装置，所述移动体检测装置检测宿主车辆周围的移动体；预测装置，所述预测装置预测所检测到的移动体的移动区域；以及正常度获取装置，所述正常度获取装置获取所检测到的移动体的移动情况的正常度，其中所述预测装置具有多个用于预测所述移动体的所述移动区域的移动预测模型，所述预测装置基于所获取的正常度从所述多个移动预测模型中选择移动预测模型，并利用所选择的移动预测模型来预测所述移动体的所述移动区域。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员：坂井克弘，
申请(专利权)人：丰田自动车株式会社，
类型：发明
国别省市：JP