车辆行为预测装置的制作方法

1.本公开涉及车辆行为预测装置。

背景技术：

2.例如，专利文献1中记载了一种装置，该装置预测本车辆的周围的停车车辆的起步，并基于预测结果来控制车辆。在该装置中，基于停车车辆的驾驶员的有无、制动灯的点亮状态、危险灯的点亮状态、方向指示灯的点亮状态等来预测停车车辆的起步。
3.现有技术文献
4.专利文献
5.专利文献1：日本特开2021－009440号公报
6.在此，例如，有时对象车辆想要从纵列泊车的车列中出来。在该情况下，根据对象车辆与该对象车辆的前方车辆之间的空间的大小，有时对象车辆直接从车列中出来，也有时不进行折返就无法从车列中出来。因此，如上述专利文献1那样，即使想要仅基于方向指示灯等来预测对象车辆的进出，有时也会因对象车辆的前方的空间而无法准确地进行预测。

技术实现要素：

7.因此，本公开对能高精度地预测对象车辆从与本车辆所行驶的本车道邻接的道路区域向本车道内的进入的车辆行为预测装置进行说明。
8.本公开的一个方案是一种车辆行为预测装置，该车辆行为预测装置预测对象车辆从与本车辆所行驶的本车道邻接的道路区域向本车道内的进入，该对象车辆具备：对象车辆检测部，检测存在于道路区域的对象车辆；距离获取部，获取作为对象车辆与存在于对象车辆的前方的障碍物之间的距离的前方距离；转弯半径推定部，推定对象车辆的转弯半径；以及进入预测部，基于获取到的前方距离和推定出的转弯半径来预测对象车辆是否能躲开障碍物进入本车道内。
9.在该车辆行为预测装置中，使用对象车辆的前方的空余空间的长度(前方距离)和对象车辆的转弯半径来进行对象车辆是否能躲开障碍物进入本车道内的预测。就是说，车辆行为预测装置能基于对象车辆是否处于能通过进行转向物理上进入本车道内的状态来进行进入可否的预测。由此，车辆行为预测装置能高精度地预测对象车辆从与本车辆所行驶的本车道邻接的道路区域向本车道内的进入。
10.在上述的车辆行为预测装置中，转弯半径推定部也可以基于对象车辆的轮胎的转舵角来推定转弯半径。在该情况下，进入预测部能基于实际的轮胎的转舵角更高精度地预测对象车辆向本车道内的进入。
11.也可以是，上述的车辆行为预测装置还具备存储部，该存储部存储最小转弯半径与每个车辆的种类建立了对应的转弯半径信息，转弯半径推定部基于存储部所存储的转弯半径信息来提取与对象车辆的种类对应的最小转弯半径，并基于提取出的最小转弯半径来
推定对象车辆的转弯半径。在该情况下，车辆行为预测装置能根据对象车辆的种类更高精度地预测对象车辆向本车道内的进入。
12.在上述的车辆行为预测装置中，进入预测部还可以基于道路区域内的对象车辆的横向位置来预测对象车辆是否能进入本车道内。例如，即使前方距离相同，根据对象车辆的横向位置，有时对象车辆能进入本车道内，有时对象车辆被前方的障碍物阻碍而无法进入本车道内。因此，进入预测部能通过进一步使用对象车辆的横向位置进行预测来更高精度地预测对象车辆向本车道内的进入。
13.在上述的车辆行为预测装置中，进入预测部还可以基于对象车辆相对于本车道的延伸方向的倾斜度来预测对象车辆是否能进入本车道内。例如，即使前方距离相同，根据对象车辆的倾斜度，有时对象车辆能进入本车道内，有时对象车辆被前方的障碍物阻碍而无法进入本车道内。因此，进入预测部能通过进一步使用对象车辆的倾斜度进行预测来更高精度地预测对象车辆向本车道内的进入。
14.在上述的车辆行为预测装置中，进入预测部也可以在对象车辆无法躲开障碍物进入本车道内的情况下，预测对象车辆向本车道内的探出量。如此，即使在对象车辆无法进入本车道内的情况下，也能通过由车辆行为预测装置计算探出量来将探出量用于各种控制。
15.发明效果
16.根据本公开的一个方案，能高精度地预测对象车辆从与本车辆所行驶的本车道邻接的道路区域向本车道内的进入。
附图说明
17.图1是表示一个实施方式的驾驶辅助装置的一个例子的框图。
18.图2是用于说明进行驾驶辅助的场景的图。
19.图3的(a)～图3的(c)是用于说明有无对象车辆向本车道内的进入的图。
20.图4的(a)和图4的(b)是用于说明有无对象车辆向本车道内的进入的图。
21.图5是表示通过驾驶辅助ecu进行的针对对象车辆向本车道内的进入的驾驶辅助的处理的流程的流程图的前半部分。
22.图6是表示通过驾驶辅助ecu进行的针对对象车辆向本车道内的进入的驾驶辅助的处理的流程的流程图的后半部分。
23.附图标记说明：
24.3：存储部，10：车辆行为预测部(车辆行为预测装置)，11：对象车辆检测部，12：距离获取部，13：转弯半径推定部，14：进入预测部，l：本车道，l1：道路区域，t、t1、t3：对象车辆，t2：对象车辆(障碍物)，v：本车辆。
具体实施方式
25.以下，参照附图对示例性的实施方式进行说明。需要说明的是，在各图中，对相同或相当的要素彼此标注相同的附图标记，并省略重复的说明。
26.如图1所示，驾驶辅助装置100进行本车辆v的驾驶辅助。如图2所示，本实施方式中的驾驶辅助装置100预测对象车辆t从与本车辆v所行驶的本车道l邻接的道路区域l1向本车道l内的进入，并基于预测结果来进行本车辆v的驾驶辅助。
27.需要说明的是，在图2所示的例子中，作为对象车辆t，示出了对象车辆t1～t3在道路区域l1上排列的状态。该对象车辆t设为存在于与本车辆v所行驶的本车道l邻接的道路区域l1的车辆。道路区域l1既可以是与本车道l邻接的邻接车道，也可以是用于泊车的空间(与行驶车道邻接的用于纵列泊车的空间)。
28.对象车辆t既可以是在道路区域l1停车中的车辆，也可以是在道路区域l1行驶的拥堵车列内的车辆。此外，设为本车辆v的速度比对象车辆t的速度快。
29.如图1所示，驾驶辅助装置100包括外部传感器1、致动器2、存储部3以及驾驶辅助ecu(electronic control unit：电子控制单元)4。
30.外部传感器1是检测本车辆v的外部环境的检测设备。外部传感器1包括摄像机、雷达传感器中的至少一个。
31.摄像机是对本车辆v的外部环境进行拍摄的拍摄设备。摄像机设于本车辆v的前窗玻璃的里侧，对车辆前方进行拍摄。摄像机将与本车辆v的外部环境相关的拍摄信息发送向驾驶辅助ecu4。摄像机既可以是单目摄像机，也可以是立体摄像机。
32.雷达传感器是利用电波(例如毫米波)或光来检测本车辆v的周边的物体的检测设备。雷达传感器例如包括毫米波雷达或激光雷达(lidar：light detection and ranging)。雷达传感器通过将电波或光发送至本车辆v的周边，并接收由物体反射后的电波或光来检测物体。雷达传感器将与检测到的物体相关的物体信息发送向驾驶辅助ecu4。除了其他车辆之外，物体还包括设置于道路的护栏和杆等固定物、广告牌等。
33.致动器2是用于本车辆v的行驶的控制的设备。致动器2至少包括驱动致动器、制动致动器以及转向致动器。驱动致动器根据来自驾驶辅助ecu4的控制信号来控制对发动机的空气的供给量(节气门开度)，从而控制本车辆v的驱动力。需要说明的是，在本车辆v为混合动力车的情况下，除了对发动机的空气的供给量之外，还向作为动力源的马达输入来自驾驶辅助ecu4的控制信号来控制该驱动力。在本车辆v为电动汽车的情况下，向作为动力源的马达输入来自驾驶辅助ecu4的控制信号来控制该驱动力。这些情况下的作为动力源的马达构成致动器2。
34.制动致动器根据来自驾驶辅助ecu4的控制信号来控制制动系统，从而控制向本车辆v的车轮赋予的制动力。作为制动系统，例如可以使用液压制动系统。转向致动器根据来自驾驶辅助ecu4的控制信号来控制电动动力转向系统中的控制转向转矩的辅助马达的驱动。由此，转向致动器控制本车辆v的转向转矩。
35.存储部3存储最小转弯半径与每个车辆的种类建立了对应的转弯半径信息。车辆的种类既可以是指大型车、中型车以及小型车等大小的区别，也可以是指轿车、厢式货车以及卡车等车辆形式的区别。最小转弯半径按每个车辆的种类被预先确定。
36.驾驶辅助ecu4是具有cpu(central processing unit：中央处理器)、rom(read only memory：只读存储器)、ram(random access memory：随机存取存储器)等的电子控制单元。在驾驶辅助ecu4中，例如通过将存储于rom的程序加载至ram，并由cpu执行加载至ram的程序来实现各种功能。驾驶辅助ecu4也可以由多个电子单元构成。
37.驾驶辅助ecu4在功能上具备车辆行为预测部(车辆行为预测装置)10和驾驶辅助部20。车辆行为预测部10执行预测对象车辆t向本车道l内的进入的处理。驾驶辅助部20基于车辆行为预测部10的预测结果来执行本车辆v的驾驶辅助处理。
38.更详细而言，车辆行为预测部10包括对象车辆检测部11、距离获取部12、转弯半径推定部13以及进入预测部14。
39.对象车辆检测部11检测存在于道路区域l1的对象车辆t。对象车辆检测部11例如基于外部传感器1的检测结果，使用众所周知的技术检测存在于道路区域l1的车辆来作为对象车辆t。此外，对象车辆检测部11基于外部传感器1的检测结果，使用众所周知的技术来检测道路区域l1内的对象车辆t的横向位置。道路区域l1内的对象车辆t的横向位置是指与沿着道路区域l1的延伸方向的方向正交的方向(在图2中为箭头a所示的方向)的对象车辆t的位置。
40.而且，对象车辆检测部11基于外部传感器1的检测结果，使用众所周知的技术来检测对象车辆t相对于本车道l的延伸方向的倾斜度(对象车辆t的朝向)。例如，在图2所示的例子中，在对象车辆t2处于实线所示的状态下，对象车辆t2未相对于本车道l的延伸方向倾斜。例如，在图2所示的例子中，在对象车辆t2处于虚线所示的状态下，对象车辆t2相对于本车道l的延伸方向b倾斜了角度θ。在本实施方式中，对象车辆检测部11针对对象车辆t1～t3的每一个检测横向位置和倾斜度。
41.距离获取部12获取作为对象车辆t与存在于对象车辆t的前方的障碍物之间的距离的前方距离。就是说，距离获取部12获取对象车辆t的前方的空余空间的长度。这里的障碍物除了指存在于对象车辆t的前方的其他车辆之外，还包括设置于道路的护栏和杆等固定物、广告牌等。在本实施方式中，距离获取部12针对对象车辆t1～t3的每一个获取前方距离。
42.在图2所示的例子中，例如，存在于对象车辆t2的前方的障碍物成为对象车辆t1。因此，距离获取部12例如获取对象车辆t2与对象车辆t1之间的前方距离c来作为对象车辆t2的前方距离。前方距离例如能设为沿着本车道l(道路区域l1)的延伸方向的方向的长度。需要说明的是，距离获取部12能基于外部传感器1的检测结果，使用众所周知的技术来获取前方距离。
43.转弯半径推定部13推定对象车辆t的转弯半径。这里的转弯半径是指用于供存在于道路区域l1的对象车辆t进入本车道l的行驶轨迹的半径。转弯半径推定部13能基于外部传感器1的检测结果来推定对象车辆t的转弯半径。在本实施方式中，转弯半径推定部13针对对象车辆t1～t3的每一个推定转弯半径。
44.具体而言，例如，转弯半径推定部13基于外部传感器1的检测结果来检测对象车辆t的轮胎的转舵角。在此，转弯半径推定部13例如检测作为转向轮的前侧的轮胎的转舵角。例如，转弯半径推定部13基于轮胎的圆形的变形或车轮面的倾斜度等的检测结果来检测轮胎的转舵角。在该情况下，转弯半径推定部13例如能基于作为外部传感器1的摄像机的拍摄图像或雷达传感器的检测结果来检测轮胎的转舵角。
45.然后，转弯半径推定部13基于检测到的轮胎的转舵角来推定对象车辆t的转弯半径。在此，轮胎的转舵角越大，则转弯半径越小。
46.此外，转弯半径推定部13也能基于存储于存储部3的转弯半径信息来推定转弯半径。例如，转弯半径推定部13能在无法基于外部传感器1的检测结果来检测对象车辆t的轮胎的转舵角的情况下，使用转弯半径信息来推定转弯半径。具体而言，转弯半径推定部13基于外部传感器1的检测结果来识别对象车辆t的种类。转弯半径推定部13基于存储部3所存
储的转弯半径信息来提取与对象车辆t的种类对应的最小转弯半径。转弯半径推定部13基于提取出的最小转弯半径来推定对象车辆t的转弯半径。需要说明的是，例如，转弯半径推定部13能基于图案匹配等来识别对象车辆t的种类，其中，该图案匹配是基于摄像机图像的图案匹配。此外，例如，转弯半径推定部13也可以将提取出的最小转弯半径推定为对象车辆t的转弯半径。
47.进入预测部14预测对象车辆t是否能躲开前方的障碍物(避开障碍物)进入本车道l内(是否有进入的可能性)。在此，进入预测部14能在当前的对象车辆t的状态下对象车辆t朝向本车道l进入的情况下，预测对象车辆t是否能不与前方的障碍物发生干涉地进入本车道l内。在图2所示的例子中，前方的障碍物是指，例如对象车辆t2的前方的障碍物成为对象车辆t2的前方的对象车辆t1。例如对象车辆t3的前方的障碍物成为对象车辆t3的前方的对象车辆t2。例如，对象车辆t1的前方的障碍物也可以是未图示的其他车辆或设置于道路区域l1的栅栏、广告牌、杆等，也可以是在前方的规定距离以内不存在障碍物的状态。
48.更详细而言，进入预测部14基于通过距离获取部12获取到的前方距离和通过转弯半径推定部13推定出的转弯半径来预测对象车辆t是否能躲开前方的障碍物进入本车道l内。在此，进入预测部14基于转弯半径来推定对象车辆t的行驶轨迹。然后，进入预测部14基于到前方的障碍物为止的前方距离来预测对象车辆t是否能在按推定出的行驶轨迹行驶的情况下不与障碍物发生干涉地进入本车道l内。
49.此外，进入预测部14在对象车辆t无法躲开前方的障碍物进入本车道l内的情况下，预测对象车辆t向本车道l内的探出量。在此，进入预测部14预测在对象车辆t最大限度地行进直到与前方的障碍物发生干涉的情况下的、对象车辆t向本车道l内的探出量。该探出量能设为本车道l的宽度方向的长度。例如，有时由于对象车辆t的左前端部与前方的障碍物发生干涉而对象车辆t无法躲开障碍物，但对象车辆t的右前端部会探出至本车道l内。进入预测部14例如预测这样的对象车辆t的右前端部向本车道l内的探出量。
50.具体而言，例如，如图3的(a)所示，在对象车辆t2的前方距离c短的情况下，就是说在对象车辆t2与对象车辆t1之间的空间窄的情况下，推定出的对象车辆t2的行驶轨迹k会与对象车辆t1发生干涉。在该情况下，进入预测部14预测为对象车辆t2无法从道路区域l1的车列中脱离，并且对象车辆t2无法进入本车道l内。
51.例如，如图3的(b)所示，在对象车辆t2的前方距离c长的情况下，就是说在对象车辆t2与对象车辆t1之间的空间宽的情况下，推定出的对象车辆t2的行驶轨迹k不会与对象车辆t1发生干涉。在该情况下，进入预测部14预测为对象车辆t2能从道路区域l1的车列中脱离，并且对象车辆t2能进入本车道l内。
52.需要说明的是，例如，在对象车辆t2的轮胎的转舵角小的情况下，基于轮胎的转舵角推定的对象车辆t2的转弯半径大。因此，即使在如图3的(c)所示那样前方距离c长的情况下，推定出的行驶轨迹k有时也会与对象车辆t1发生干涉。在该情况下，进入预测部14预测为对象车辆t2无法从道路区域l1的车列中脱离，并且对象车辆t2无法进入本车道l内。
53.如此，进入预测部14通过使用前方距离和转弯半径针对对象车辆t的每一个预测向本车道l内进入的可能性。
54.此外，进入预测部14还能基于道路区域l1内的对象车辆t的横向位置来预测对象车辆t是否能进入本车道l内。就是说，进入预测部14基于通过距离获取部12获取到的前方
距离c、通过转弯半径推定部13推定出的转弯半径以及通过对象车辆检测部11检测到的道路区域l1内的对象车辆t的横向位置来预测对象车辆t是否能进入本车道l内。
55.具体而言，例如，如图4的(a)所示，即使在对象车辆t2的前方距离c短的情况下，根据对象车辆t2的横向位置，对象车辆t2有时也能在行驶轨迹k不与对象车辆t1发生干涉的情况下从道路区域l1的车列中脱离。因此，除了前方距离c和转弯半径之外，进入预测部14还考虑对象车辆t2的横向位置来预测对象车辆t2是否能进入本车道l内。
56.此外，进入预测部14还能基于对象车辆t相对于本车道l的延伸方向的倾斜度来预测对象车辆t是否能进入本车道l内。就是说，进入预测部14基于通过距离获取部12获取到的前方距离c、通过转弯半径推定部13推定出的转弯半径以及通过对象车辆检测部11检测到的对象车辆t的倾斜度来预测对象车辆t是否能进入本车道l内。
57.具体而言，例如，如图4的(b)所示，即使在对象车辆t2的前方距离c短的情况下，根据对象车辆t2的倾斜度，对象车辆t2有时也能在行驶轨迹k不与对象车辆t1发生干涉的情况下从道路区域l1的车列中脱离。因此，除了前方距离c和转弯半径之外，进入预测部14还考虑对象车辆t2的倾斜度来预测对象车辆t2是否能进入本车道l内。
58.需要说明的是，进入预测部14也能基于前方距离、转弯半径、对象车辆t的横向位置以及对象车辆t的倾斜度来预测对象车辆t是否能进入本车道l内。
59.驾驶辅助部20基于车辆行为预测部10的预测结果来进行本车辆v的驾驶辅助。驾驶辅助部20能在预测为对象车辆t能进入本车道l内的情况下进行各种驾驶辅助。例如，该驾驶辅助既可以是通过hmi(human machine interface：人机接口)等进行的对本车辆v的驾驶员的报告，也可以是通过对致动器2发出指示来使本车辆v减速或停车的控制，还可以是通过对致动器2发出指示来使本车辆v的行驶的横向位置向远离道路区域l1的一侧偏移的控制。
60.此外，即使在预测为对象车辆t无法进入本车道l内的情况下，驾驶辅助部20也能基于对象车辆t向本车道l内的探出量来进行本车辆v的驾驶辅助。例如，驾驶辅助部20也可以在对象车辆t的探出量大于基准阈值的情况下，进行上述的对驾驶员的报告、本车辆v的减速或停车的控制以及使本车辆v的横向位置偏移的控制。
61.就是说，驾驶辅助部20在预测为对象车辆t无法进入本车道l内的情况下，不进行针对对象车辆t的冲出(向本车道l内的进入)的驾驶辅助。不过，即使在预测为对象车辆t无法进入本车道l内的情况下，驾驶辅助部20也能在对象车辆t的探出量大于基准阈值的情况下，进行针对对象车辆t的探出的驾驶辅助。
62.接着，使用图5和图6，对通过驾驶辅助ecu4进行的针对对象车辆t向本车道l内的进入的驾驶辅助的处理的流程进行说明。需要说明的是，图5和图6所示的处理在成为能进行本车辆v的行驶的状态的情况下开始。此外，在处理到了“结束”的情况下，在规定时间后再次从“开始”起开始处理。就是说，驾驶辅助ecu4按规定时间反复预测存在于道路区域l1的对象车辆t是否能进入本车道l内。
63.如图5所示，对象车辆检测部11进行检测存在于道路区域l1的对象车辆t的处理(s101)。在不存在对象车辆t的情况下(s101：否(no))，驾驶辅助ecu4在规定时间后再次从“开始”起开始处理。在存在对象车辆t的情况下(s101：是(yes))，距离获取部12获取作为对象车辆t与存在于对象车辆t的前方的障碍物之间的距离的前方距离(s102)。此外，对象车
辆检测部11检测对象车辆t的横向位置和对象车辆t的倾斜度(s103)。
64.转弯半径推定部13基于外部传感器1的检测结果来进行检测对象车辆t的轮胎的转舵角的处理(s104)。在检测到轮胎的转舵角的情况下(s104：是)，转弯半径推定部13基于轮胎的转舵角来推定对象车辆t的转弯半径(s105)。另一方面，在无法检测到轮胎的转舵角的情况下(s104：否)，转弯半径推定部13确定对象车辆t的种类(s106)。然后，转弯半径推定部13基于确定出的对象车辆t的种类和存储部3所存储的转弯半径信息来推定对象车辆t的转弯半径(s107)。
65.在s105或s107中推定出转弯半径之后，进入预测部14基于转弯半径、对象车辆t的横向位置和倾斜度来推定对象车辆t的行驶轨迹(s108)。然后，进入预测部14基于到前方的障碍物为止的前方距离来预测在按推定出的行驶轨迹行驶的情况下是否会与障碍物发生干涉(s109)。在不会与障碍物发生干涉的情况下(s109：否)，进入预测部14预测为对象车辆t能躲开前方的障碍物进入本车道l内(s110)。然后，驾驶辅助部20进行应对对象车辆t向本车道l内的冲出的驾驶辅助(s111)。
66.另一方面，在会与障碍物发生干涉的情况下(s109：是)，进入预测部14预测为对象车辆t无法躲开前方的障碍物进入本车道l内(s112)。然后，进入预测部14预测对象车辆t向本车道l内的探出量(s113)。驾驶辅助部20判定预测出的对象车辆t的探出量是否大于基准阈值(s114)。在探出量大于基准阈值的情况下(s114：是)，驾驶辅助部20进行针对对象车辆t的探出的驾驶辅助(s115)。另一方面，在探出量为基准阈值以下的情况下(s114：否)，驾驶辅助部20不执行驾驶辅助。然后，驾驶辅助ecu4在规定时间后再次从“开始”起开始处理。
67.如以上那样，在驾驶辅助装置100的车辆行为预测部10中，使用对象车辆t的前方的空余空间的长度(前方距离)和对象车辆t的转弯半径来进行对象车辆t是否能躲开前方的障碍物进入本车道l内的预测。就是说，车辆行为预测部10能基于对象车辆t是否处于能通过进行转向物理上进入本车道l内的状态来进行进入可否的预测。由此，车辆行为预测部10能高精度地预测对象车辆t从与本车辆v所行驶的本车道l邻接的道路区域l1向本车道l内的进入。
68.然后，驾驶辅助部20基于该车辆行为预测部10的预测结果来进行本车辆v的驾驶辅助。由此，例如，能防止如下情况：尽管对象车辆t处于不进行折返就无法进入本车道l内的状态，驾驶辅助部20也进行针对对象车辆t向本车道l内的冲出的驾驶辅助。因此，驾驶辅助装置100能防止进行不必要的驾驶辅助，从而能抑制本车辆v的驾驶员感到麻烦。
69.在车辆行为预测部10中，转弯半径推定部13能基于对象车辆t的轮胎的转舵角来推定转弯半径。在该情况下，进入预测部14能基于实际的轮胎的转舵角更高精度地预测对象车辆t向本车道l内的进入。
70.在车辆行为预测部10中，转弯半径推定部13能基于存储部3所存储的转弯半径信息，根据与对象车辆t的种类对应的最小转弯半径来推定对象车辆t的转弯半径。在该情况下，车辆行为预测部10能根据对象车辆t的种类更高精度地预测对象车辆t向本车道l内的进入。
71.例如，有时在前后的车间距离窄的纵列泊车的状态下，对象车辆t从车列中脱离。在这样的情况下，对象车辆t大多尽可能后退，并在停车状态下进行转向(在静止状态下打方向盘)来尝试以最小转弯半径从车列中脱离。在这样的情况下，使用对象车辆t的每个种
类的最小转弯半径来推定转弯半径特别有效。
72.在车辆行为预测部10中，进入预测部14还基于道路区域l1内的对象车辆t的横向位置来预测对象车辆t是否能进入本车道l内。例如，即使前方距离相同，根据对象车辆t的横向位置，有时对象车辆t能进入本车道l内，有时对象车辆t被前方的障碍物阻碍而无法进入本车道l内。因此，进入预测部14能通过进一步使用对象车辆t的横向位置来更高精度地预测对象车辆t向本车道l内的进入。
73.在车辆行为预测部10中，进入预测部14还基于对象车辆t的倾斜度来预测对象车辆t是否能进入本车道l内。例如，即使前方距离相同，根据对象车辆t的倾斜度，有时对象车辆t能进入本车道l内，有时对象车辆t被前方的障碍物阻碍而无法进入本车道l内。因此，进入预测部14能通过进一步使用对象车辆t的倾斜度进行预测来更高精度地预测对象车辆t向本车道l内的进入。
74.在车辆行为预测部10中，进入预测部14在对象车辆t无法躲开障碍物进入本车道l内的情况下，预测对象车辆t向本车道l内的探出量。如此，即使在对象车辆t无法进入本车道l内的情况下，也能通过由车辆行为预测部10计算探出量来将探出量用于各种控制。在本实施方式中，驾驶辅助部20根据对象车辆t向本车道l内的探出量来进行本车辆v的驾驶辅助。由此，即使在对象车辆t无法进入本车道l内的情况下，驾驶辅助装置100也能在向本车道l内的探出量大的情况下，进行用于应对探出的驾驶辅助。
75.如此，驾驶辅助装置100能检测对象车辆t是否能躲开前方的障碍物进入本车道l内，并且在无法进入本车道l内的情况下定量性地检测对象车辆t向本车道l内的最大的探出量。由此，驾驶辅助装置100能抑制过度地进行本车辆v的驾驶辅助，从而能减少本车辆v的驾驶员的厌烦，并且能进行针对对象车辆t的行为的有效的驾驶辅助。
76.特别是，在前后的车间距离窄的纵列泊车的状态下，对象车辆t从车列中脱离的情况下，有时会进行多次折返。即使在这样的状况下，驾驶辅助装置100也能高精度地预测对象车辆t是否能从车列中脱离，因此，能适当地进行本车辆v的驾驶辅助。
77.此外，即使在对象车辆t从正在拥堵的车列中脱离的情况下，驾驶辅助装置100也能预测对象车辆t向本车道l内的进入的可能性，并且进行本车辆v的驾驶辅助。在该情况下，驾驶辅助装置100也可以考虑本车辆v的车速和/或本车辆v的前方的车辆的车速来预测对象车辆t向本车道l内的进入的可能性。
78.以上，对本公开的实施方式进行了说明，但本发明不限定于上述实施方式。例如，本车辆v不限定为汽车。例如，本车辆v也可以是自行车、自动二轮车以及电动摩托车等。在该情况下，车辆行为预测部10中的对象车辆t的行为的预测结果也可以用于自行车等的注意提醒系统。例如在自行车超越正停车于路肩的泊车车辆的情况下，报告该泊车车辆是否能从泊车车辆的车列中脱离是特别有效的。此外，车辆行为预测部10中的对象车辆t的行为的预测结果也可以应用于针对行人的注意提醒系统。在该情况下，例如，能使用搭载于行人所佩戴的眼镜等的外部传感器的信息与上述同样地预测对象车辆t的行为。
79.需要说明的是，例如，在坡道中，车辆有时在转向轮被转向至路肩侧的状态下停车。在该情况下，驾驶辅助装置100也可以不进行行驶轨迹的推定等，而仅通过轮胎的角度来预测泊车车辆是否可能会进入本车道侧。

技术特征：

1.一种车辆行为预测装置，预测对象车辆从与本车辆所行驶的本车道邻接的道路区域向所述本车道内的进入，所述车辆行为预测装置具备：对象车辆检测部，检测存在于所述道路区域的所述对象车辆；距离获取部，获取作为所述对象车辆与存在于所述对象车辆的前方的障碍物之间的距离的前方距离；转弯半径推定部，推定所述对象车辆的转弯半径；以及进入预测部，基于获取到的所述前方距离和推定出的所述转弯半径来预测所述对象车辆是否能躲开所述障碍物进入所述本车道内。2.根据权利要求1所述的车辆行为预测装置，其中，所述转弯半径推定部基于所述对象车辆的轮胎的转舵角来推定所述转弯半径。3.根据权利要求1所述的车辆行为预测装置，还具备存储部，该存储部存储最小转弯半径与每个车辆的种类建立了对应的转弯半径信息，所述转弯半径推定部基于所述存储部所存储的所述转弯半径信息来提取与所述对象车辆的种类对应的所述最小转弯半径，并基于提取出的所述最小转弯半径来推定所述对象车辆的所述转弯半径。4.根据权利要求1～3中任一项所述的车辆行为预测装置，其中，所述进入预测部还基于所述道路区域内的所述对象车辆的横向位置来预测所述对象车辆是否能进入所述本车道内。5.根据权利要求1～4中任一项所述的车辆行为预测装置，其中，所述进入预测部还基于所述对象车辆相对于所述本车道的延伸方向的倾斜度来预测所述对象车辆是否能进入所述本车道内。6.根据权利要求1～5中任一项所述的车辆行为预测装置，其中，所述进入预测部在所述对象车辆无法躲开所述障碍物进入所述本车道内的情况下，预测所述对象车辆向所述本车道内的探出量。

技术总结

本公开涉及车辆行为预测装置。车辆行为预测部(10)预测对象车辆(T2)从与本车辆(V)所行驶的本车道(L)邻接的道路区域(L1)向本车道(L)内的进入。车辆行为预测部(10)具备：对象车辆检测部(11)，检测对象车辆(T2)；距离获取部(12)，获取作为对象车辆(T2)与存在于对象车辆(T2)的前方的对象车辆(T1)之间的距离的前方距离(C)；转弯半径推定部(13)，推定对象车辆(T2)的转弯半径；以及进入预测部(14)，基于前方距离和转弯半径来预测对象车辆(T2)是否能躲开对象车辆(T1)进入本车道(L)内。躲开对象车辆(T1)进入本车道(L)内。躲开对象车辆(T1)进入本车道(L)内。