危険度算出装置
【課題】時間とともに刻々と変化する死角領域周辺の状況を考慮して危険度を設定することにより精度の高い危険度算出を行うことができる危険度算出装置を提供する。
【解決手段】本発明に係る危険度算出装置は、車両走行における交通環境情報を取得する交通環境情報取得手段と、障害物が形成する死角領域を検出する死角領域検出手段と、交通環境取得手段により取得された交通環境情報から死角領域の危険度に寄与する動的情報を抽出する動的情報抽出手段と、検出された死角領域の危険度に寄与する動的情報に基づいて死角領域の危険度を設定する危険度算出手段とを備える。
【解決手段】本発明に係る危険度算出装置は、車両走行における交通環境情報を取得する交通環境情報取得手段と、障害物が形成する死角領域を検出する死角領域検出手段と、交通環境取得手段により取得された交通環境情報から死角領域の危険度に寄与する動的情報を抽出する動的情報抽出手段と、検出された死角領域の危険度に寄与する動的情報に基づいて死角領域の危険度を設定する危険度算出手段とを備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、死角領域の危険度を算出する危険度算出装置に関する。
【背景技術】
【0002】
従来、自車両の運転者にとって死角となる領域からの物体が飛び出してくるかどうかを予測することにより衝突を回避しやすくする装置が知られている。例えば、特許文献1では、道路形状や検出された障害物の位置に基づいて道路上の地点の危険度を設定し、危険度の総和が最小となる走行軌跡を算出するリスク最小軌跡生成装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開2006−154967号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
ここで、特許文献1に記載の発明では、道路形状、道路幅、車線数、道路の種類(自動車専用道路、歩行者専用道路等)、交通ルール(一方通行、左折・右折禁止等)等の時間とともに変化することのない静的な道路環境情報に基づいて道路上の地点における危険度を設定している。また、特許文献1では、障害物が形成する死角領域内部の危険度は一定値として設定されている。しかしながら、時間とともに刻々と状況が変化する実際の道路においては、死角領域の周辺の状況の変化に伴い死角領域内部の危険度も変化することが考えられる。そのため、特許文献1のように静的な交通環境情報に基づいて算出される死角領域の危険度の精度は十分なものではなかった。
【0005】
そこで、本発明は、時間とともに刻々と変化する死角領域周辺の状況を考慮して死角領域の危険度を設定することにより精度の高い危険度算出を行うことができる危険度算出装置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】
【0006】
上記課題を解決するため、本発明に係る危険度算出装置は、車両走行における交通環境情報を取得する交通環境情報取得手段と、障害物が形成する死角領域を検出する死角領域検出手段と、交通環境取得手段により取得された交通環境情報から死角領域の危険度に寄与する動的情報を抽出する動的情報抽出手段と、抽出された死角領域の危険度に寄与する動的情報に基づいて死角領域の危険度を設定する危険度算出手段と、を備える。
【0007】
本発明に係る危険度算出装置は、死角領域の危険度に寄与する動的情報を抽出するとともに、動的情報に基づいて危険度を設定する。これにより、時間とともに刻々と変化する死角領域周辺の状況に合わせて死角領域の危険度を設定することができるため、精度の高い危険度算出を行なうことができる。
【0008】
動的情報抽出手段は、死角領域の危険度に寄与する動的情報として死角領域周辺に存在する横断歩道の信号表示を抽出し、危険度算出手段は、抽出された横断歩道の信号表示に基づいて危険度を設定することが好適である。
【0009】
横断歩道が死角領域の周辺に存在する場面においては、横断歩道の信号表示によって死角領域から歩行者等が飛び出してくる危険度が異なる。本発明に係る危険度算出装置は、危険度に寄与する動的情報として死角領域周辺に存在する横断歩道の信号表示を認識し、横断歩道の信号表示に基づいて危険度の設定を行うことにより、信号表示により変化する危険度に応じた精度の高い危険度設定を行うことができる。
【0010】
危険度算出手段は、抽出された横断歩道の信号表示が赤以外の場合には、横断歩道の信号表示が赤の場合と比較して死角領域の危険度を高く設定することが好適である。
【0011】
横断歩道が死角領域の周辺に存在する状況において、赤以外(青若しくは青点滅)の場合には横断歩道の信号表示が赤の場合と比較して歩行者が死角領域から飛び出してくる可能性が高まる。本発明に係る危険度算出装置は、危険度に寄与する動的情報として死角領域周辺に存在する横断歩道の信号表示を抽出し、抽出された信号表示が赤以外の場合には、横断歩道の信号表示が赤の場合と比較して死角領域の危険度を高く設定することにより、信号表示により変化する飛び出し確率に応じた精度の高い危険度設定を行うことができる。
【0012】
動的情報抽出手段は、死角領域の危険度に寄与する動的情報として過去に死角領域に出入りした移動体を抽出し、危険度算出手段は、抽出された移動体に基づいて危険度を設定することが好適である。
【0013】
過去に特定の種類の移動体が死角領域に出入りした場合には、同種の移動体がその後もその死角領域に出入りする可能性が高いと予測される。本発明に係る危険度算出装置は、死角領域の危険度に寄与する動的情報として過去に死角領域に出入りした移動体を抽出し、過去に死角領域に出入りした移動体の履歴に基づいて危険度を設定することにより、過去の道路環境の履歴を考慮した精度の高い危険度設定を行うことができる。
【0014】
危険度算出手段は、過去に死角領域に出入りした移動体が抽出された場合には、過去に死角領域に出入りした移動体が抽出されない場合と比較して死角領域の危険度を高く設定することが好適である。
【0015】
過去に死角領域に出入りした移動体が抽出された場合には、死角領域に出入りした移動体が抽出されない場合と比較して、死角領域が形成されている地点の交通量が多いことが予測される。本発明に係る危険度算出装置は、過去に死角領域に出入りした移動体が抽出された場合には、過去に死角領域に出入りした移動体情報が認識されない場合と比較して死角領域の危険度を高く設定することで、死角領域の交通量を考慮した精度の高い危険度設定を行うことができる。
【0016】
動的情報抽出手段は、死角領域の危険度に寄与する動的情報として死角領域周辺に存在する歩行者の人数を抽出し、危険度算出手段は、抽出された歩行者の人数に基づいて危険度を設定することが好適である。
【0017】
死角領域周辺に存在する歩行者の数が多い状況と少ない状況では、死角領域に歩行者が存在している確率は異なる。本発明に係る危険度算出装置は、死角領域の危険度に寄与する動的情報として死角領域周辺に存在する歩行者の人数を抽出し、抽出された歩行者の人数に基づいて危険度を設定することにより、死角領域の周囲の状況を考慮した精度の高い危険度設定を行うことができる。
【0018】
危険度算出手段は、抽出された歩行者の人数が多いほど死角領域の危険度を高く設定することが好適である。
【0019】
死角領域周辺に存在する歩行者の数が多い状況では、歩行者がほとんどいない状況と比較して、死角領域に歩行者が存在している確率が高いことが予測される。本発明に係る危険度算出装置は、死角領域周辺に存在する歩行者の人数が多いほど死角領域の危険度を高く設定することにより、死角領域の周囲の状況を考慮した精度の高い危険度設定を行うことができる。
【0020】
動的情報認識手段は、死角領域の危険度に寄与する動的情報として死角領域に接近する他車両の速度を抽出し、危険度算出手段は、抽出された他車両の速度に基づいて危険度を設定することが好適である。
【0021】
自車両から死角領域となる地点を目視可能な他車両は、死角領域に存在する移動体の存在の有無により挙動を変化させることが予測される。本発明に係る危険度算出装置は、死角領域の危険度に寄与する動的情報として死角領域に接近する他車両の速度を抽出し、死角領域に接近する他車両の速度に基づいて危険度を設定することにより、他車両の挙動を考慮した精度の高い危険度設定を行うことができる。
【0022】
危険度算出手段は、抽出された他車両の速度が遅いほど死角領域の危険度を高く設定することが好適である。
【0023】
自車両から死角領域となる地点を目視可能な他車両が死角領域周辺で速度を落としている場合には、死角領域に存在する移動体が飛び出してくる可能性を察知していることが考えられる。また、自車両から死角領域となる地点を目視可能な他車両が死角領域周辺で停止した場合には死角領域に存在する移動体に通行を譲ったことが予測される。このような場合は、死角領域から移動体が飛び出してくる可能性が高いことが予測される。本発明に係る危険度算出装置は、死角領域に接近する他車両の速度が遅いほど死角領域の危険度を高く設定することで、他車両の挙動を考慮した精度の高い危険度設定を行うことができる。
【0024】
動的情報認識手段は、死角領域の危険度に寄与する動的情報として死角領域周辺を他車両が通過してからの経過時間を抽出し、危険度算出手段は、抽出された経過時間に基づいて危険度を設定することが好適である。
【0025】
発明者は、過去のヒヤリハット事例(事故には至らないものの運転者が事故に遭いそうになって「はっ」とする場面の事例)から、死角領域に存在する歩行者は車両が通過したことを確認した直後に横断を開始する傾向があることを見出した。本発明に係る危険度算出装置は、このような知見に基づいて、死角領域の危険度に寄与する動的情報として死角領域周辺を他車両が通過してからの経過時間を抽出し、死角領域周辺を他車両が通過してからの経過時間に基づいて危険度を設定することにより、死角領域に存在する歩行者の行動特性を考慮した精度の高い危険度設定を行うことができる。
【0026】
危険度算出手段は、抽出された経過時間が長いほど死角領域の危険度を低く設定することが好適である。
【0027】
上述のように、発明者は死角領域に存在する歩行者は車両が通過したことを確認後すぐに横断を開始する傾向があることを見出した。本発明に係る危険度算出装置は、死角領域周辺を他車両が通過してからの経過時間が長いほど死角領域の危険度を低く設定することにより、死角領域に存在する歩行者の行動特性を考慮した精度の高い危険度設定を行うことができる。
【発明の効果】
【0028】
本発明によれば、時間とともに刻々と変化する死角領域周辺の状況を考慮して危険度を設定することにより精度の高い危険度算出を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【0029】
【図1】本発明の実施形態に係る危険度算出装置を備える運転支援装置のブロック構成図である。
【図2】本発明の実施形態に係る危険度算出装置を備える運転支援装置の動作についてのフローチャートである。
【図3】死角領域前方の対向車両の挙動による危険度の変化を説明するための模式的説明図である。
【図4】危険度Pj、Pk決定処理の流れを示すフローチャートである。
【図5】対向車両の速度と危険度Pjの関係を示すグラフである。
【図6】対向車両の死角領域通過後の経過時間と危険度Pkの関係を示すグラフである。
【図7】死角領域周辺の横断歩道の信号表示による危険度の変化を説明するための模式的説明図である。
【図8】危険度Pr決定処理の流れを示すフローチャートである。
【図9】死角領域周辺の歩行者の数による危険度の変化を説明するための模式的説明図である。
【図10】危険度Pp決定処理の流れを示すフローチャートである。
【図11】死角領域周辺の歩行者数と危険度Ppの関係を示すグラフである。
【図12】死角領域に出入りした移動体による危険度の変化を説明するための模式的説明図である。
【図13】危険度Pb決定処理の流れを示すフローチャートである。
【0030】
図1は、本発明の実施形態に係る危険度算出装置を備える運転支援装置のブロック構成図である。図1に示すように、本実施形態の運転支援装置1は、ECU3、カメラ11、レーダ12、車輪速センサ13、ヨーレートセンサ14、舵角センサ15、表示装置21、スピーカ22、アクチュエータ23を備えている。この運転支援装置1は、自動車等の車両に搭載される。
【0031】
ECU3には、カメラ11、レーダ12が接続されている。カメラ11、レーダ12は自車両周辺の交通環境情報を取得するセンサであり、カメラ11、レーダ12が特許請求の範囲に記載する交通環境情報取得手段に相当する。
【0032】
カメラ11は、自車両の周辺を撮像する装置である。自車両の周辺とは、少なくとも前方であり、必要に応じて側方、後方も撮像する。カメラ11は、自車両の周辺を撮像し、その撮像画像のデータを画像信号としてECU3に送信する。なお、以後明細書中においては自車両の進行方向を「前方」といい、その逆方向を「後方」という。
【0033】
レーダ12は、自車両の周辺の物体を検出するための装置である。自車両の周辺とは、少なくとも前方であり、必要に応じて側方、後方の物体も検出する。レーダ12としては、例えば、レーザレーダ、ミリ波レーダがある。レーダ12では、電磁波を水平面内でスキャンしながら送信し、物体に反射して戻ってくる反射波を受信し、その送受信に関する情報を検出する。そして、レーダ12は、その検出した送受信情報をレーダ信号としてECU3に送信する。
【0034】
また、ECU3には、車輪速センサ13、ヨーレートセンサ14、舵角センサ15が接続されている。車輪速センサ13は、自車両の車輪の回転速度を検出するセンサである。車輪速センサ13では、検出した車輪の回転速度を車輪速信号としてECU3へ送信する。ヨーレートセンサ14は、自車両のヨーレートを検出するセンサである。ヨーレートセンサ14では、検出したヨーレートをヨーレート信号としてECU3へ送信する。舵角センサ15は、自車両の舵角を検出するセンサである。例えば、舵角センサ15は、ステアリングシャフトの回転角(操舵角)を検出することによって自車両の舵角を検出する。舵角センサ15では、検出した舵角を舵角信号としてECU3へ送信する。
【0035】
表示装置21は、車両内に設置されるディスプレイであり、ECU3から出力される運転支援信号に応じて各種情報を表示し、運転者に報知する。スピーカ22は、ECU3からの運転支援信号に応じて所定の音声を出力する。このように、表示装置21及びスピーカ22は、HMI(Human Machine Interface)として画面表示及び音声出力を行う。
【0036】
アクチュエータ23は、ECU3が運転支援信号に基づいて、ドライバーの運転操作に介入して、自車両のブレーキやアクセルを駆動させるブレーキアクチュエータやアクセルアクチュエータである。
【0037】
ECU3は、CPU[Central Processing Unit]や各種メモリなどからなり、運転支援装置1を統括制御する。ECU3は、危険度算出ECU30と運転支援ECU40を備えている。危険度算出ECU30は、ECU3のメモリに格納されている各アプリケーションプログラムをロードし、CPUで実行することによって交通環境情報取得部31、死角領域検出部32、動的情報抽出部33、危険度算出部34が構成される。なお、本実施形態では、死角領域検出部32が特許請求の範囲に記載する死角領域検出手段に、動的情報抽出部33が動的情報抽出手段に、危険度算出部34が危険度算出手段に相当する。
【0038】
交通環境情報取得部31は、カメラ11による画像情報及びレーダ12によるレーダ情報に基づいて、交通環境情報を取得する。ここで、交通環境情報とは自車両周辺の道路状況であり、例えば、道路形状、車線数、道路幅、横断歩道の位置、交差点の位置、交通標識、自車両周辺の車両や歩行者の位置及び相対速度等である。交通環境情報取得部31が検出した交通環境情報はECU3のメモリに記憶される。
【0039】
死角領域検出部32は、一定時間毎にカメラ11による画像情報及びレーダ12によるレーダ情報に基づいて、死角の発生要因となる障害物を検出する。また、死角領域検出部32は、検出した障害物の位置、大きさ(横方向の長さ、奥行き方向の長さ、高さ)や形状等の情報から、障害物が形成する死角領域を検出する。死角領域検出部32が検出した死角領域はECU3のメモリに記憶される。なお、死角領域の検出は、上記のようなセンサを用いた手法に限定されるものではなく、従来公知のいずれの死角領域検出手法を適用しても良い。
【0040】
動的情報抽出部33は、カメラ11による画像情報及びレーダ12によるレーダ情報から取得された交通環境情報から、死角領域検出部32によって検出された死角領域の周辺の動的情報を抽出する。ここで、動的情報とは、交通環境情報の中でも時間とともに刻々と変化する交通環境情報であり、具体的には、歩行者の位置・速度・進行方向、車両の位置・速度・進行方向、信号表示等である。動的情報抽出部33が抽出した動的情報はECU3のメモリに記憶される。
【0041】
危険度算出部34は、動的情報抽出部33が抽出した動的情報に基づいて死角領域の危険度を設定する。ここで、死角領域の危険度とは死角領域から移動体が飛び出してくる確率を示すものである。危険度算出部34は、死角領域から移動体が飛び出してくる可能性が高いほど危険度を高く設定する。危険度算出部34が算出した死角領域の危険度はECU3のメモリに記憶される。
【0042】
運転支援ECU40は、ECU3のメモリに格納されている各アプリケーションプログラムをロードし、CPUで実行することによって衝突確率算出部41、運転支援制御部42が構成される。
【0043】
衝突確率算出部41は、危険度算出部34において設定された死角領域の危険度に基づいて、自車両と飛び出してくると予測される移動体との衝突確率を算出する。衝突確率算出部41では、車輪速センサ13、ヨーレートセンサ14、舵角センサ15の計測結果に基づき所定時間後の自車両の将来位置を予測するとともに、死角領域から飛び出してくる移動体の移動速度、移動方向から所定時間後の移動体の将来位置を予測することにより、自車両と移動体が衝突する確率を算出する。この衝突確率の算出は従来公知の方法を適用して行うことができる。
【0044】
運転支援制御部42は、衝突確率算出部41によって算出された衝突確率にも基づいて衝突を回避するための制御を行うものである。例えば、自車両と死角領域から飛び出す移動体との衝突確率が高いと判断された場合には、表示装置21やスピーカ22により運転者に注意喚起を行い、もしくはブレーキ制御信号やエンジン制御信号をアクチュエータ23に送信することで介入制御を実施することにより、衝突を回避する。
【0045】
次に、本実施形態に係る危険度算出装置の動作について説明する。
【0046】
図2は、本実施形態に係る危険度算出装置を備えた運転支援装置の動作についてのフローチャートである。図2に示す一連の運転支援処理は、例えばECU3において予め設定された所定周期で繰り返し実行される。
【0047】
運転支援の処理が開始されると、カメラ11、レーダ12、車輪速センサ13、ヨーレートセンサ14、舵角センサ15等の自車両に搭載された各種センサの検出結果が読み込まれる(S10)。取得された結果はECU3内のRAMに記憶される。
【0048】
続いて、交通環境情報取得部31により画像情報及びレーダ情報に基づいて交通環境情報が生成される(S11)。ここで、交通環境情報としては少なくとも道路形状、道路の種類(歩道、車道等)、横断歩道の位置、交差点の位置、交通標識、自車両周辺の車両や歩行者の位置及び相対速度、障害物の位置・大きさ・種類が取得される。
【0049】
次に、死角領域検出部32によって死角領域検出処理が行なわれる(S12)。その後、死角領域周辺の交通環境情報から、死角領域の危険度に寄与する動的情報が抽出される(S13)。ここで、少なくとも死角領域周辺に存在する移動体、死角領域に出入りする移動体、信号表示を認識した場合には、それらの交通環境情報は死角領域の危険度に寄与する動的情報として抽出される。
【0050】
次に、動的情報として死角領域の前方に対向車両を認識したか否かが判定される(S14)。動的情報として死角領域の前方に対向車両が認識された場合には、死角領域からの危険度Pj及びPkの決定処理が行なわれる(S15)。
【0051】
危険度Pj及びPkは死角領域前方を走行する対向車両の挙動に基づいて決定される危険度である。発明者は、過去に発生したヒヤリハット事例に基づいて対向車両が死角前方で減速した場合には死角領域に存在する歩行者が飛び出しくる可能性が高いことを見出した。図3を参照してこのような事例について説明する。図3は、自車両V0が走行する車線において、死角領域Zを形成する駐車車両が存在し、その死角領域に歩行者が存在する可能性がある事例を示している。ここで、図3(a)のように、対向車両V1が死角前方で停止した場合には、対向車両V1が死角領域に存在する歩行者に通行を譲ったことが予測される。そのため、死角領域に存在する歩行者は、自車両V0の存在を気に留めずに車線に飛び出してくる可能性がある。これに対して、図3(b)のように、対向車両V2が車速vで減速せずに死角領域に接近している場合には死角領域には飛び出してくる歩行者が存在する可能性は低いことが予測される。危険度Pjはこのような知見に基づいて決定されるものである。
【0052】
また、発明者は過去に発生したヒヤリハット事例に基づいて死角領域に歩行者が存在している場合、死角領域の歩行者は対向車両が過ぎ去ったことを確認してから車道を横断することを見出した。そのため、対向車両が死角領域を通過した直後は死角領域の歩行者が自車両を気に留めずに飛び出してくる可能性が高いことが予測される。危険度Pkはこのような知見に基づいて決定されるものである。
【0053】
図4は、危険度Pj及びPkの決定処理手順を示している。危険度Pj及びPkの決定処理では、まず対向車両が死角領域の前方で減速中であるか否かが判定される(S31)。対向車両が死角領域の前方で減速中であると判定された場合には、対向車両の速度が計測される(S32)。対向車両の速度は、例えば自車両の速度とレーダ12により計測される対向車両の相対速度から算出される。
【0054】
対向車両の速度が計測されると、対向車両の速度に基づいて危険度Pjが決定される(S33)。図5に示すように、危険度Pjは対向車両が停止したときに最も高く設定され、対向車両の車速が早くなるほど危険度Pjが低く設定される。すなわち、対向車両の速度が遅いほど、危険度Pjは高く設定される。
【0055】
また、S31において対向車両が死角領域の手前で減速中ではないと判定された場合には、対向車両が死角領域を通過したか否かが判定される(S34)。対向車両が死角を通過したと判定されると、対向車両の死角領域通過後の経過時間が計測される(S35)。対向車両の死角領域通過後の経過時間が計測されると、対向車両の死角領域通過後の経過時間に基づいて危険度Pkが決定される(S36)。図6に示すように、危険度Pkは対向車両が通過した直後が最も高く設定され、その後時間の経過とともに低く設定される。危険度Pkは、設定時間Tの経過後は一定の危険度を保つように設定される。また、S34において対向車両が死角領域を通過していないと判定された場合には、危険度Pj及びPkの決定処理を終了する。
【0056】
危険度Pj及びPkの決定処理が終了した場合、又はS14において死角領域前方に対応車両が認識されなかった場合には、図2の処理に戻り、動的情報として死角領域周辺に横断歩道を認識したか否かが判定される(S16)。死角領域周辺に横断歩道を認識した場合には、死角領域からの飛び出しPrの決定処理が行なわれる(S17)。
【0057】
危険度Prは、死角領域周辺の横断歩道の信号表示に基づいて決定される危険度である。図7を参照して死角領域周辺の横断歩道の信号表示により危険度が変化する事例について説明する。図7は、自車両V0が走行する車線において、死角領域Zを形成する駐車車両が存在し、その死角領域Z周辺に横断歩道が存在する事例を示している。ここで、横断歩道の信号Sの表示が赤の場合は、歩行者が横断歩道を横断する可能性は低いと考えられる。これに対して、信号Sが赤以外の場合には歩行者が死角領域から飛び出して横断歩道を横断する可能性が高まる。特に、歩行者は、信号Sが青点滅で表示されている場合には、自車両の接近を気に留めることなく死角領域Zから飛び出してくる可能性が高いことが推測される。危険度Prはこのような知見に基づいて決定されるものである。
【0058】
図8は、危険度Prの決定処理手順を示している。危険度Prの決定処理では、まず横断歩道の信号表示が赤点灯であるか否かが判定される(S41)。横断歩道の信号表示が赤点灯であると判定された場合には、死角領域に存在する仮想移動体数nrが所定値r0に設定される(S42)。横断歩道の信号表示が赤点灯でない場合には、横断歩道の信号表示が青点灯であるか否かが判定される(S43)。横断歩道の信号表示が青点灯であると判定された場合には、死角領域に存在する仮想移動体数nrが所定値r1に設定される(S44)。横断歩道の信号表示が青点灯でない場合には、横断歩道の信号表示が青点滅であるか否かが判定される(S45)。横断歩道の信号表示が青点滅であると判定された場合には、死角領域に存在する仮想移動体数nrが所定値r2に設定される(S46)。ここで、所定値r0,r1,r2は、r0<r1<r2の関係を有する正の実数である。
【0059】
S42、S44、S46の処理が終了した場合、またはS45において横断歩道の信号表示が青点滅でないと判定された場合には、式(1)により危険度Prが決定される(S47)。ここで、prは通常の道路環境における危険度である。なお、危険度Prは、信号Sの存在しない場合でも、死角領域周辺に横断歩道が認識された際には横断歩道が認識されない場合と比較して危険度Prを高く設定しても良い。
【0060】
Pr=nr・pr (1)
【0061】
危険度Prの決定処理が終了した場合、又はS16において死角領域周辺に横断歩道を認識しなかった場合には、図2の処理に戻り、動的情報として死角領域周辺に歩行者を認識したか否かが判定される(S18)。死角領域周辺に歩行者が認識された場合には、死角領域からの危険度Ppの決定処理が行なわれる(S19)。
【0062】
危険度Ppは死角領域周辺に存在する歩行者の数に基づいて決定される危険度である。図9を参照して死角領域周辺の歩行者の数により危険度が変化する事例について説明する。図9(a)は、自車両が走行する車線において、死角領域Zを形成する駐車車両が存在し、その死角領域Z周辺に多数の歩行者が存在している状況を示している。このような人通りの多い道路環境では、図9(b)のような死角領域Z周辺に歩行者が存在しない道路環境と比較して、死角領域Zに歩行者が隠れている頻度が高くなる。危険度Ppはこのような知見に基づいて決定されるものであり、人通りの多い道路環境では人通りの少ない道路環境よりも死角領域に存在する仮想移動体の存在確率を増加させることにより適切に危険度を設定するものである。
【0063】
図10は、危険度Ppの決定処理手順を示している。危険度Ppの決定処理では、まず死角領域周辺に存在する歩行者の数npを検出する(S51)。続いて式(2)により危険度Ppが決定される(S52)。ここで、式(2)において、ppは歩行者1人分の危険度である。図11に示すように、危険度Ppは、死角領域周辺に存在する歩行者の数が多いほど高く設定される。
【0064】
Pp=np・pp (2)
【0065】
危険度Ppの決定処理が終了した場合、又はS18において死角領域周辺に歩行者が認識されなかった場合、図2の処理に戻り、動的情報として一定時間内に死角領域に移動体が出入りしたか否かが判定される(S20)。一定時間内に死角領域に移動体が出入りしたと判定された場合には、死角領域からの危険度Pbの決定処理が行なわれる(S21)。
【0066】
危険度Pbは、死角領域に出入りした車や人に基づいて決定される危険度である。図12を参照して死角領域に出入りした移動体により危険度が変化する事例について説明する。図12(a)は、自車両V0が走行する車道R1と、車道R2により形成されるT字交差点において一方の死角領域Zrから他車両V3が飛び出すとともに、その車両が他方の死角領域Zlへ進入している事例を示している。自車両V0は、図12(a)のように、他車両V3が死角領域から出入りする状況を認識した場合、死角領域Zr、Zlは車両が出入り可能な領域であり交通量が多いことが考えられることから、車両の出入りが認識されない死角領域より危険であると予測することができる。
【0067】
また、図12(b)に示すように、死角領域Zから歩行者が出てきて横断歩道を横断した場合には、死角領域周辺は今後も歩行者が横断歩道を横断することが考えられるため死角領域Zは歩行者の飛び出し可能性が高いことを予測することができる。図12(c)は道路R2に存在する歩行者がZrに侵入していく状況を示している。このような状況では、歩行者は死角領域Zrに車両を認知していないと考えられることから、死角領域Zrからの車両の飛び出し確率は低いと予測することができる。
【0068】
図13は、危険度Pbの決定処理手順を示している。危険度Pbの決定処理では、まず死角領域に車両の出入りを認識したか否かが判定される(S61)。死角領域に車両が出入りしたと判定された場合には、出入り車両数nbcがインクリメント(+1)される(S62)。死角領域に車両の出入りが認識されなかった場合、またはS62の処理が終了した場合には、死角領域に歩行者の出入りを認識したか否かが判定される(S63)。死角領域に歩行者の出入りを認識したと判定された場合には、出入り歩行者数nbpがインクリメントされる(S64)。死角領域に歩行者の出入りが認識されなかった場合、またはS64の処理が終了した場合には、自車両と死角領域との距離が所定値Dよりも小さいか否かが判定される(S65)。自車両と死角領域との距離が所定値D以上である場合には、S61の処理に移行し、自車両と死角領域との距離がDより小さくなるまで同様の処理が繰り返し実行される。一方、自車両と死角領域との距離が所定値Dより小さい場合には危険度Pbが式(3)により決定される(S66)。ここで、pbcは車両1台分の危険度であり、pbpは歩行者1人分の危険度である。
【0069】
Pb=nbc・pbc+nbp・pbp (3)
【0070】
危険度Pbの決定処理が終了した場合、又は一定時間内に死角領域に移動体の出入りが認識されなかった場合は、図2の処理に戻り、死角領域の危険度Pが式(4)により決定される(S23)。ここで、式(4)においてa、b、c、d、eはそれぞれ危険度Pj、Pk、Pr、Pp、Pbの重みづけを行う設定値である。
【0071】
P=a・Pj+b・Pk+c・Pr+d・Pp+e・Pb (4)
【0072】
次に、死角領域に存在すると仮定される仮想移動体が設定される(S24)。仮想移動体の設定では、仮想移動体の種類と速度が設定される。仮想移動体の種類は、例えば、死角領域の位置や死角領域に出入りした移動体の種類から推定され設定される。例えば、図12(a)に示すように、車両V1が死角領域Zrから飛び出すとともに、車両V1が死角領域Zlへ進入したことを認識した場合には、道路R2は車両が出入りできる領域であると判断し、死角領域Zr、Zlに車両を想定した仮想移動体を設定する。また、仮想移動体の種類に応じて仮想移動体の速度を推定する。
【0073】
仮想移動体の種類と速度の設定が終了すると、死角領域から飛び出す仮想移動体と自車両との衝突確率Pcが算出される(S25)。S10で取得された車輪速センサ13、ヨーレートセンサ14、舵角センサ15の計測結果に基づき所定時間後の自車両の将来位置を予測するとともに、死角領域から飛び出してくる仮想移動体の所定時間後の将来位置を予測することにより、自車両が移動体と衝突する確率が算出される。
【0074】
次に、衝突確率Pcが設定値以上であるか否かが判定される(S26)。衝突確率Pcが設定値以上であると判断された場合には、運転者への注意喚起や介入制御などの制御信号を生成し運転支援が実行され(S27)、死角から飛び出す移動体との衝突を防止する。一方、衝突確率Pcが設定値よりも小さい場合には、一連の運転支援処理が終了する。
【0075】
本実施形態に係る危険度算出装置は、死角領域の危険度に寄与する動的情報を抽出するとともに、動的情報に基づいて危険度を設定する。これにより、時間とともに刻々と変化する死角領域周辺の状況に合わせて死角領域の危険度を設定することができるため、精度の高い危険度算出を行なうことができる。
【0076】
なお、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。例えば、本実施形態では、死角領域周辺に存在する移動体、死角領域に出入りする移動体、信号表示を動的情報として抽出しているが、抽出する動的情報としてはこれらの交通環境情報に限られず、上記以外の時間とともに刻々と変化する交通環境情報を動的情報として抽出しても良い。また、本実施形態では、死角前方に対向車両を認識した場合、死角領域周辺に横断歩道を認識した場合、死角領域周辺に歩行者を認識した場合、一定時間に死角領域に移動体が出入りした場合において、それぞれ危険度Pj及びPk、Pr、Pp、Pbを算出し、それらの危険度を合計することにより死角領域の危険度を算出しているが、これらの危険度算出処理は一連の処理として実行される必要はなく、それぞれ独立で実行されるように構成しても良い。
【符号の説明】
【0077】
1…運転支援装置、3…ECU、11…カメラ、12…レーダ、13…車輪速センサ、14…ヨーレートセンサ、15…舵角センサ、21…表示装置、22…スピーカ、23…アクチュエータ、30…危険度算出ECU、31…交通環境情報取得部、32…死角領域検出部、33…動的情報抽出部、34…危険度算出部、40…運転支援ECU、41…衝突確率算出部、42…運転支援制御部。
【技術分野】
【0001】
本発明は、死角領域の危険度を算出する危険度算出装置に関する。
【背景技術】
【0002】
従来、自車両の運転者にとって死角となる領域からの物体が飛び出してくるかどうかを予測することにより衝突を回避しやすくする装置が知られている。例えば、特許文献1では、道路形状や検出された障害物の位置に基づいて道路上の地点の危険度を設定し、危険度の総和が最小となる走行軌跡を算出するリスク最小軌跡生成装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開2006−154967号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
ここで、特許文献1に記載の発明では、道路形状、道路幅、車線数、道路の種類(自動車専用道路、歩行者専用道路等)、交通ルール(一方通行、左折・右折禁止等)等の時間とともに変化することのない静的な道路環境情報に基づいて道路上の地点における危険度を設定している。また、特許文献1では、障害物が形成する死角領域内部の危険度は一定値として設定されている。しかしながら、時間とともに刻々と状況が変化する実際の道路においては、死角領域の周辺の状況の変化に伴い死角領域内部の危険度も変化することが考えられる。そのため、特許文献1のように静的な交通環境情報に基づいて算出される死角領域の危険度の精度は十分なものではなかった。
【0005】
そこで、本発明は、時間とともに刻々と変化する死角領域周辺の状況を考慮して死角領域の危険度を設定することにより精度の高い危険度算出を行うことができる危険度算出装置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】
【0006】
上記課題を解決するため、本発明に係る危険度算出装置は、車両走行における交通環境情報を取得する交通環境情報取得手段と、障害物が形成する死角領域を検出する死角領域検出手段と、交通環境取得手段により取得された交通環境情報から死角領域の危険度に寄与する動的情報を抽出する動的情報抽出手段と、抽出された死角領域の危険度に寄与する動的情報に基づいて死角領域の危険度を設定する危険度算出手段と、を備える。
【0007】
本発明に係る危険度算出装置は、死角領域の危険度に寄与する動的情報を抽出するとともに、動的情報に基づいて危険度を設定する。これにより、時間とともに刻々と変化する死角領域周辺の状況に合わせて死角領域の危険度を設定することができるため、精度の高い危険度算出を行なうことができる。
【0008】
動的情報抽出手段は、死角領域の危険度に寄与する動的情報として死角領域周辺に存在する横断歩道の信号表示を抽出し、危険度算出手段は、抽出された横断歩道の信号表示に基づいて危険度を設定することが好適である。
【0009】
横断歩道が死角領域の周辺に存在する場面においては、横断歩道の信号表示によって死角領域から歩行者等が飛び出してくる危険度が異なる。本発明に係る危険度算出装置は、危険度に寄与する動的情報として死角領域周辺に存在する横断歩道の信号表示を認識し、横断歩道の信号表示に基づいて危険度の設定を行うことにより、信号表示により変化する危険度に応じた精度の高い危険度設定を行うことができる。
【0010】
危険度算出手段は、抽出された横断歩道の信号表示が赤以外の場合には、横断歩道の信号表示が赤の場合と比較して死角領域の危険度を高く設定することが好適である。
【0011】
横断歩道が死角領域の周辺に存在する状況において、赤以外(青若しくは青点滅)の場合には横断歩道の信号表示が赤の場合と比較して歩行者が死角領域から飛び出してくる可能性が高まる。本発明に係る危険度算出装置は、危険度に寄与する動的情報として死角領域周辺に存在する横断歩道の信号表示を抽出し、抽出された信号表示が赤以外の場合には、横断歩道の信号表示が赤の場合と比較して死角領域の危険度を高く設定することにより、信号表示により変化する飛び出し確率に応じた精度の高い危険度設定を行うことができる。
【0012】
動的情報抽出手段は、死角領域の危険度に寄与する動的情報として過去に死角領域に出入りした移動体を抽出し、危険度算出手段は、抽出された移動体に基づいて危険度を設定することが好適である。
【0013】
過去に特定の種類の移動体が死角領域に出入りした場合には、同種の移動体がその後もその死角領域に出入りする可能性が高いと予測される。本発明に係る危険度算出装置は、死角領域の危険度に寄与する動的情報として過去に死角領域に出入りした移動体を抽出し、過去に死角領域に出入りした移動体の履歴に基づいて危険度を設定することにより、過去の道路環境の履歴を考慮した精度の高い危険度設定を行うことができる。
【0014】
危険度算出手段は、過去に死角領域に出入りした移動体が抽出された場合には、過去に死角領域に出入りした移動体が抽出されない場合と比較して死角領域の危険度を高く設定することが好適である。
【0015】
過去に死角領域に出入りした移動体が抽出された場合には、死角領域に出入りした移動体が抽出されない場合と比較して、死角領域が形成されている地点の交通量が多いことが予測される。本発明に係る危険度算出装置は、過去に死角領域に出入りした移動体が抽出された場合には、過去に死角領域に出入りした移動体情報が認識されない場合と比較して死角領域の危険度を高く設定することで、死角領域の交通量を考慮した精度の高い危険度設定を行うことができる。
【0016】
動的情報抽出手段は、死角領域の危険度に寄与する動的情報として死角領域周辺に存在する歩行者の人数を抽出し、危険度算出手段は、抽出された歩行者の人数に基づいて危険度を設定することが好適である。
【0017】
死角領域周辺に存在する歩行者の数が多い状況と少ない状況では、死角領域に歩行者が存在している確率は異なる。本発明に係る危険度算出装置は、死角領域の危険度に寄与する動的情報として死角領域周辺に存在する歩行者の人数を抽出し、抽出された歩行者の人数に基づいて危険度を設定することにより、死角領域の周囲の状況を考慮した精度の高い危険度設定を行うことができる。
【0018】
危険度算出手段は、抽出された歩行者の人数が多いほど死角領域の危険度を高く設定することが好適である。
【0019】
死角領域周辺に存在する歩行者の数が多い状況では、歩行者がほとんどいない状況と比較して、死角領域に歩行者が存在している確率が高いことが予測される。本発明に係る危険度算出装置は、死角領域周辺に存在する歩行者の人数が多いほど死角領域の危険度を高く設定することにより、死角領域の周囲の状況を考慮した精度の高い危険度設定を行うことができる。
【0020】
動的情報認識手段は、死角領域の危険度に寄与する動的情報として死角領域に接近する他車両の速度を抽出し、危険度算出手段は、抽出された他車両の速度に基づいて危険度を設定することが好適である。
【0021】
自車両から死角領域となる地点を目視可能な他車両は、死角領域に存在する移動体の存在の有無により挙動を変化させることが予測される。本発明に係る危険度算出装置は、死角領域の危険度に寄与する動的情報として死角領域に接近する他車両の速度を抽出し、死角領域に接近する他車両の速度に基づいて危険度を設定することにより、他車両の挙動を考慮した精度の高い危険度設定を行うことができる。
【0022】
危険度算出手段は、抽出された他車両の速度が遅いほど死角領域の危険度を高く設定することが好適である。
【0023】
自車両から死角領域となる地点を目視可能な他車両が死角領域周辺で速度を落としている場合には、死角領域に存在する移動体が飛び出してくる可能性を察知していることが考えられる。また、自車両から死角領域となる地点を目視可能な他車両が死角領域周辺で停止した場合には死角領域に存在する移動体に通行を譲ったことが予測される。このような場合は、死角領域から移動体が飛び出してくる可能性が高いことが予測される。本発明に係る危険度算出装置は、死角領域に接近する他車両の速度が遅いほど死角領域の危険度を高く設定することで、他車両の挙動を考慮した精度の高い危険度設定を行うことができる。
【0024】
動的情報認識手段は、死角領域の危険度に寄与する動的情報として死角領域周辺を他車両が通過してからの経過時間を抽出し、危険度算出手段は、抽出された経過時間に基づいて危険度を設定することが好適である。
【0025】
発明者は、過去のヒヤリハット事例(事故には至らないものの運転者が事故に遭いそうになって「はっ」とする場面の事例)から、死角領域に存在する歩行者は車両が通過したことを確認した直後に横断を開始する傾向があることを見出した。本発明に係る危険度算出装置は、このような知見に基づいて、死角領域の危険度に寄与する動的情報として死角領域周辺を他車両が通過してからの経過時間を抽出し、死角領域周辺を他車両が通過してからの経過時間に基づいて危険度を設定することにより、死角領域に存在する歩行者の行動特性を考慮した精度の高い危険度設定を行うことができる。
【0026】
危険度算出手段は、抽出された経過時間が長いほど死角領域の危険度を低く設定することが好適である。
【0027】
上述のように、発明者は死角領域に存在する歩行者は車両が通過したことを確認後すぐに横断を開始する傾向があることを見出した。本発明に係る危険度算出装置は、死角領域周辺を他車両が通過してからの経過時間が長いほど死角領域の危険度を低く設定することにより、死角領域に存在する歩行者の行動特性を考慮した精度の高い危険度設定を行うことができる。
【発明の効果】
【0028】
本発明によれば、時間とともに刻々と変化する死角領域周辺の状況を考慮して危険度を設定することにより精度の高い危険度算出を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【0029】
【図1】本発明の実施形態に係る危険度算出装置を備える運転支援装置のブロック構成図である。
【図2】本発明の実施形態に係る危険度算出装置を備える運転支援装置の動作についてのフローチャートである。
【図3】死角領域前方の対向車両の挙動による危険度の変化を説明するための模式的説明図である。
【図4】危険度Pj、Pk決定処理の流れを示すフローチャートである。
【図5】対向車両の速度と危険度Pjの関係を示すグラフである。
【図6】対向車両の死角領域通過後の経過時間と危険度Pkの関係を示すグラフである。
【図7】死角領域周辺の横断歩道の信号表示による危険度の変化を説明するための模式的説明図である。
【図8】危険度Pr決定処理の流れを示すフローチャートである。
【図9】死角領域周辺の歩行者の数による危険度の変化を説明するための模式的説明図である。
【図10】危険度Pp決定処理の流れを示すフローチャートである。
【図11】死角領域周辺の歩行者数と危険度Ppの関係を示すグラフである。
【図12】死角領域に出入りした移動体による危険度の変化を説明するための模式的説明図である。
【図13】危険度Pb決定処理の流れを示すフローチャートである。
【0030】
図1は、本発明の実施形態に係る危険度算出装置を備える運転支援装置のブロック構成図である。図1に示すように、本実施形態の運転支援装置1は、ECU3、カメラ11、レーダ12、車輪速センサ13、ヨーレートセンサ14、舵角センサ15、表示装置21、スピーカ22、アクチュエータ23を備えている。この運転支援装置1は、自動車等の車両に搭載される。
【0031】
ECU3には、カメラ11、レーダ12が接続されている。カメラ11、レーダ12は自車両周辺の交通環境情報を取得するセンサであり、カメラ11、レーダ12が特許請求の範囲に記載する交通環境情報取得手段に相当する。
【0032】
カメラ11は、自車両の周辺を撮像する装置である。自車両の周辺とは、少なくとも前方であり、必要に応じて側方、後方も撮像する。カメラ11は、自車両の周辺を撮像し、その撮像画像のデータを画像信号としてECU3に送信する。なお、以後明細書中においては自車両の進行方向を「前方」といい、その逆方向を「後方」という。
【0033】
レーダ12は、自車両の周辺の物体を検出するための装置である。自車両の周辺とは、少なくとも前方であり、必要に応じて側方、後方の物体も検出する。レーダ12としては、例えば、レーザレーダ、ミリ波レーダがある。レーダ12では、電磁波を水平面内でスキャンしながら送信し、物体に反射して戻ってくる反射波を受信し、その送受信に関する情報を検出する。そして、レーダ12は、その検出した送受信情報をレーダ信号としてECU3に送信する。
【0034】
また、ECU3には、車輪速センサ13、ヨーレートセンサ14、舵角センサ15が接続されている。車輪速センサ13は、自車両の車輪の回転速度を検出するセンサである。車輪速センサ13では、検出した車輪の回転速度を車輪速信号としてECU3へ送信する。ヨーレートセンサ14は、自車両のヨーレートを検出するセンサである。ヨーレートセンサ14では、検出したヨーレートをヨーレート信号としてECU3へ送信する。舵角センサ15は、自車両の舵角を検出するセンサである。例えば、舵角センサ15は、ステアリングシャフトの回転角(操舵角)を検出することによって自車両の舵角を検出する。舵角センサ15では、検出した舵角を舵角信号としてECU3へ送信する。
【0035】
表示装置21は、車両内に設置されるディスプレイであり、ECU3から出力される運転支援信号に応じて各種情報を表示し、運転者に報知する。スピーカ22は、ECU3からの運転支援信号に応じて所定の音声を出力する。このように、表示装置21及びスピーカ22は、HMI(Human Machine Interface)として画面表示及び音声出力を行う。
【0036】
アクチュエータ23は、ECU3が運転支援信号に基づいて、ドライバーの運転操作に介入して、自車両のブレーキやアクセルを駆動させるブレーキアクチュエータやアクセルアクチュエータである。
【0037】
ECU3は、CPU[Central Processing Unit]や各種メモリなどからなり、運転支援装置1を統括制御する。ECU3は、危険度算出ECU30と運転支援ECU40を備えている。危険度算出ECU30は、ECU3のメモリに格納されている各アプリケーションプログラムをロードし、CPUで実行することによって交通環境情報取得部31、死角領域検出部32、動的情報抽出部33、危険度算出部34が構成される。なお、本実施形態では、死角領域検出部32が特許請求の範囲に記載する死角領域検出手段に、動的情報抽出部33が動的情報抽出手段に、危険度算出部34が危険度算出手段に相当する。
【0038】
交通環境情報取得部31は、カメラ11による画像情報及びレーダ12によるレーダ情報に基づいて、交通環境情報を取得する。ここで、交通環境情報とは自車両周辺の道路状況であり、例えば、道路形状、車線数、道路幅、横断歩道の位置、交差点の位置、交通標識、自車両周辺の車両や歩行者の位置及び相対速度等である。交通環境情報取得部31が検出した交通環境情報はECU3のメモリに記憶される。
【0039】
死角領域検出部32は、一定時間毎にカメラ11による画像情報及びレーダ12によるレーダ情報に基づいて、死角の発生要因となる障害物を検出する。また、死角領域検出部32は、検出した障害物の位置、大きさ(横方向の長さ、奥行き方向の長さ、高さ)や形状等の情報から、障害物が形成する死角領域を検出する。死角領域検出部32が検出した死角領域はECU3のメモリに記憶される。なお、死角領域の検出は、上記のようなセンサを用いた手法に限定されるものではなく、従来公知のいずれの死角領域検出手法を適用しても良い。
【0040】
動的情報抽出部33は、カメラ11による画像情報及びレーダ12によるレーダ情報から取得された交通環境情報から、死角領域検出部32によって検出された死角領域の周辺の動的情報を抽出する。ここで、動的情報とは、交通環境情報の中でも時間とともに刻々と変化する交通環境情報であり、具体的には、歩行者の位置・速度・進行方向、車両の位置・速度・進行方向、信号表示等である。動的情報抽出部33が抽出した動的情報はECU3のメモリに記憶される。
【0041】
危険度算出部34は、動的情報抽出部33が抽出した動的情報に基づいて死角領域の危険度を設定する。ここで、死角領域の危険度とは死角領域から移動体が飛び出してくる確率を示すものである。危険度算出部34は、死角領域から移動体が飛び出してくる可能性が高いほど危険度を高く設定する。危険度算出部34が算出した死角領域の危険度はECU3のメモリに記憶される。
【0042】
運転支援ECU40は、ECU3のメモリに格納されている各アプリケーションプログラムをロードし、CPUで実行することによって衝突確率算出部41、運転支援制御部42が構成される。
【0043】
衝突確率算出部41は、危険度算出部34において設定された死角領域の危険度に基づいて、自車両と飛び出してくると予測される移動体との衝突確率を算出する。衝突確率算出部41では、車輪速センサ13、ヨーレートセンサ14、舵角センサ15の計測結果に基づき所定時間後の自車両の将来位置を予測するとともに、死角領域から飛び出してくる移動体の移動速度、移動方向から所定時間後の移動体の将来位置を予測することにより、自車両と移動体が衝突する確率を算出する。この衝突確率の算出は従来公知の方法を適用して行うことができる。
【0044】
運転支援制御部42は、衝突確率算出部41によって算出された衝突確率にも基づいて衝突を回避するための制御を行うものである。例えば、自車両と死角領域から飛び出す移動体との衝突確率が高いと判断された場合には、表示装置21やスピーカ22により運転者に注意喚起を行い、もしくはブレーキ制御信号やエンジン制御信号をアクチュエータ23に送信することで介入制御を実施することにより、衝突を回避する。
【0045】
次に、本実施形態に係る危険度算出装置の動作について説明する。
【0046】
図2は、本実施形態に係る危険度算出装置を備えた運転支援装置の動作についてのフローチャートである。図2に示す一連の運転支援処理は、例えばECU3において予め設定された所定周期で繰り返し実行される。
【0047】
運転支援の処理が開始されると、カメラ11、レーダ12、車輪速センサ13、ヨーレートセンサ14、舵角センサ15等の自車両に搭載された各種センサの検出結果が読み込まれる(S10)。取得された結果はECU3内のRAMに記憶される。
【0048】
続いて、交通環境情報取得部31により画像情報及びレーダ情報に基づいて交通環境情報が生成される(S11)。ここで、交通環境情報としては少なくとも道路形状、道路の種類(歩道、車道等)、横断歩道の位置、交差点の位置、交通標識、自車両周辺の車両や歩行者の位置及び相対速度、障害物の位置・大きさ・種類が取得される。
【0049】
次に、死角領域検出部32によって死角領域検出処理が行なわれる(S12)。その後、死角領域周辺の交通環境情報から、死角領域の危険度に寄与する動的情報が抽出される(S13)。ここで、少なくとも死角領域周辺に存在する移動体、死角領域に出入りする移動体、信号表示を認識した場合には、それらの交通環境情報は死角領域の危険度に寄与する動的情報として抽出される。
【0050】
次に、動的情報として死角領域の前方に対向車両を認識したか否かが判定される(S14)。動的情報として死角領域の前方に対向車両が認識された場合には、死角領域からの危険度Pj及びPkの決定処理が行なわれる(S15)。
【0051】
危険度Pj及びPkは死角領域前方を走行する対向車両の挙動に基づいて決定される危険度である。発明者は、過去に発生したヒヤリハット事例に基づいて対向車両が死角前方で減速した場合には死角領域に存在する歩行者が飛び出しくる可能性が高いことを見出した。図3を参照してこのような事例について説明する。図3は、自車両V0が走行する車線において、死角領域Zを形成する駐車車両が存在し、その死角領域に歩行者が存在する可能性がある事例を示している。ここで、図3(a)のように、対向車両V1が死角前方で停止した場合には、対向車両V1が死角領域に存在する歩行者に通行を譲ったことが予測される。そのため、死角領域に存在する歩行者は、自車両V0の存在を気に留めずに車線に飛び出してくる可能性がある。これに対して、図3(b)のように、対向車両V2が車速vで減速せずに死角領域に接近している場合には死角領域には飛び出してくる歩行者が存在する可能性は低いことが予測される。危険度Pjはこのような知見に基づいて決定されるものである。
【0052】
また、発明者は過去に発生したヒヤリハット事例に基づいて死角領域に歩行者が存在している場合、死角領域の歩行者は対向車両が過ぎ去ったことを確認してから車道を横断することを見出した。そのため、対向車両が死角領域を通過した直後は死角領域の歩行者が自車両を気に留めずに飛び出してくる可能性が高いことが予測される。危険度Pkはこのような知見に基づいて決定されるものである。
【0053】
図4は、危険度Pj及びPkの決定処理手順を示している。危険度Pj及びPkの決定処理では、まず対向車両が死角領域の前方で減速中であるか否かが判定される(S31)。対向車両が死角領域の前方で減速中であると判定された場合には、対向車両の速度が計測される(S32)。対向車両の速度は、例えば自車両の速度とレーダ12により計測される対向車両の相対速度から算出される。
【0054】
対向車両の速度が計測されると、対向車両の速度に基づいて危険度Pjが決定される(S33)。図5に示すように、危険度Pjは対向車両が停止したときに最も高く設定され、対向車両の車速が早くなるほど危険度Pjが低く設定される。すなわち、対向車両の速度が遅いほど、危険度Pjは高く設定される。
【0055】
また、S31において対向車両が死角領域の手前で減速中ではないと判定された場合には、対向車両が死角領域を通過したか否かが判定される(S34)。対向車両が死角を通過したと判定されると、対向車両の死角領域通過後の経過時間が計測される(S35)。対向車両の死角領域通過後の経過時間が計測されると、対向車両の死角領域通過後の経過時間に基づいて危険度Pkが決定される(S36)。図6に示すように、危険度Pkは対向車両が通過した直後が最も高く設定され、その後時間の経過とともに低く設定される。危険度Pkは、設定時間Tの経過後は一定の危険度を保つように設定される。また、S34において対向車両が死角領域を通過していないと判定された場合には、危険度Pj及びPkの決定処理を終了する。
【0056】
危険度Pj及びPkの決定処理が終了した場合、又はS14において死角領域前方に対応車両が認識されなかった場合には、図2の処理に戻り、動的情報として死角領域周辺に横断歩道を認識したか否かが判定される(S16)。死角領域周辺に横断歩道を認識した場合には、死角領域からの飛び出しPrの決定処理が行なわれる(S17)。
【0057】
危険度Prは、死角領域周辺の横断歩道の信号表示に基づいて決定される危険度である。図7を参照して死角領域周辺の横断歩道の信号表示により危険度が変化する事例について説明する。図7は、自車両V0が走行する車線において、死角領域Zを形成する駐車車両が存在し、その死角領域Z周辺に横断歩道が存在する事例を示している。ここで、横断歩道の信号Sの表示が赤の場合は、歩行者が横断歩道を横断する可能性は低いと考えられる。これに対して、信号Sが赤以外の場合には歩行者が死角領域から飛び出して横断歩道を横断する可能性が高まる。特に、歩行者は、信号Sが青点滅で表示されている場合には、自車両の接近を気に留めることなく死角領域Zから飛び出してくる可能性が高いことが推測される。危険度Prはこのような知見に基づいて決定されるものである。
【0058】
図8は、危険度Prの決定処理手順を示している。危険度Prの決定処理では、まず横断歩道の信号表示が赤点灯であるか否かが判定される(S41)。横断歩道の信号表示が赤点灯であると判定された場合には、死角領域に存在する仮想移動体数nrが所定値r0に設定される(S42)。横断歩道の信号表示が赤点灯でない場合には、横断歩道の信号表示が青点灯であるか否かが判定される(S43)。横断歩道の信号表示が青点灯であると判定された場合には、死角領域に存在する仮想移動体数nrが所定値r1に設定される(S44)。横断歩道の信号表示が青点灯でない場合には、横断歩道の信号表示が青点滅であるか否かが判定される(S45)。横断歩道の信号表示が青点滅であると判定された場合には、死角領域に存在する仮想移動体数nrが所定値r2に設定される(S46)。ここで、所定値r0,r1,r2は、r0<r1<r2の関係を有する正の実数である。
【0059】
S42、S44、S46の処理が終了した場合、またはS45において横断歩道の信号表示が青点滅でないと判定された場合には、式(1)により危険度Prが決定される(S47)。ここで、prは通常の道路環境における危険度である。なお、危険度Prは、信号Sの存在しない場合でも、死角領域周辺に横断歩道が認識された際には横断歩道が認識されない場合と比較して危険度Prを高く設定しても良い。
【0060】
Pr=nr・pr (1)
【0061】
危険度Prの決定処理が終了した場合、又はS16において死角領域周辺に横断歩道を認識しなかった場合には、図2の処理に戻り、動的情報として死角領域周辺に歩行者を認識したか否かが判定される(S18)。死角領域周辺に歩行者が認識された場合には、死角領域からの危険度Ppの決定処理が行なわれる(S19)。
【0062】
危険度Ppは死角領域周辺に存在する歩行者の数に基づいて決定される危険度である。図9を参照して死角領域周辺の歩行者の数により危険度が変化する事例について説明する。図9(a)は、自車両が走行する車線において、死角領域Zを形成する駐車車両が存在し、その死角領域Z周辺に多数の歩行者が存在している状況を示している。このような人通りの多い道路環境では、図9(b)のような死角領域Z周辺に歩行者が存在しない道路環境と比較して、死角領域Zに歩行者が隠れている頻度が高くなる。危険度Ppはこのような知見に基づいて決定されるものであり、人通りの多い道路環境では人通りの少ない道路環境よりも死角領域に存在する仮想移動体の存在確率を増加させることにより適切に危険度を設定するものである。
【0063】
図10は、危険度Ppの決定処理手順を示している。危険度Ppの決定処理では、まず死角領域周辺に存在する歩行者の数npを検出する(S51)。続いて式(2)により危険度Ppが決定される(S52)。ここで、式(2)において、ppは歩行者1人分の危険度である。図11に示すように、危険度Ppは、死角領域周辺に存在する歩行者の数が多いほど高く設定される。
【0064】
Pp=np・pp (2)
【0065】
危険度Ppの決定処理が終了した場合、又はS18において死角領域周辺に歩行者が認識されなかった場合、図2の処理に戻り、動的情報として一定時間内に死角領域に移動体が出入りしたか否かが判定される(S20)。一定時間内に死角領域に移動体が出入りしたと判定された場合には、死角領域からの危険度Pbの決定処理が行なわれる(S21)。
【0066】
危険度Pbは、死角領域に出入りした車や人に基づいて決定される危険度である。図12を参照して死角領域に出入りした移動体により危険度が変化する事例について説明する。図12(a)は、自車両V0が走行する車道R1と、車道R2により形成されるT字交差点において一方の死角領域Zrから他車両V3が飛び出すとともに、その車両が他方の死角領域Zlへ進入している事例を示している。自車両V0は、図12(a)のように、他車両V3が死角領域から出入りする状況を認識した場合、死角領域Zr、Zlは車両が出入り可能な領域であり交通量が多いことが考えられることから、車両の出入りが認識されない死角領域より危険であると予測することができる。
【0067】
また、図12(b)に示すように、死角領域Zから歩行者が出てきて横断歩道を横断した場合には、死角領域周辺は今後も歩行者が横断歩道を横断することが考えられるため死角領域Zは歩行者の飛び出し可能性が高いことを予測することができる。図12(c)は道路R2に存在する歩行者がZrに侵入していく状況を示している。このような状況では、歩行者は死角領域Zrに車両を認知していないと考えられることから、死角領域Zrからの車両の飛び出し確率は低いと予測することができる。
【0068】
図13は、危険度Pbの決定処理手順を示している。危険度Pbの決定処理では、まず死角領域に車両の出入りを認識したか否かが判定される(S61)。死角領域に車両が出入りしたと判定された場合には、出入り車両数nbcがインクリメント(+1)される(S62)。死角領域に車両の出入りが認識されなかった場合、またはS62の処理が終了した場合には、死角領域に歩行者の出入りを認識したか否かが判定される(S63)。死角領域に歩行者の出入りを認識したと判定された場合には、出入り歩行者数nbpがインクリメントされる(S64)。死角領域に歩行者の出入りが認識されなかった場合、またはS64の処理が終了した場合には、自車両と死角領域との距離が所定値Dよりも小さいか否かが判定される(S65)。自車両と死角領域との距離が所定値D以上である場合には、S61の処理に移行し、自車両と死角領域との距離がDより小さくなるまで同様の処理が繰り返し実行される。一方、自車両と死角領域との距離が所定値Dより小さい場合には危険度Pbが式(3)により決定される(S66)。ここで、pbcは車両1台分の危険度であり、pbpは歩行者1人分の危険度である。
【0069】
Pb=nbc・pbc+nbp・pbp (3)
【0070】
危険度Pbの決定処理が終了した場合、又は一定時間内に死角領域に移動体の出入りが認識されなかった場合は、図2の処理に戻り、死角領域の危険度Pが式(4)により決定される(S23)。ここで、式(4)においてa、b、c、d、eはそれぞれ危険度Pj、Pk、Pr、Pp、Pbの重みづけを行う設定値である。
【0071】
P=a・Pj+b・Pk+c・Pr+d・Pp+e・Pb (4)
【0072】
次に、死角領域に存在すると仮定される仮想移動体が設定される(S24)。仮想移動体の設定では、仮想移動体の種類と速度が設定される。仮想移動体の種類は、例えば、死角領域の位置や死角領域に出入りした移動体の種類から推定され設定される。例えば、図12(a)に示すように、車両V1が死角領域Zrから飛び出すとともに、車両V1が死角領域Zlへ進入したことを認識した場合には、道路R2は車両が出入りできる領域であると判断し、死角領域Zr、Zlに車両を想定した仮想移動体を設定する。また、仮想移動体の種類に応じて仮想移動体の速度を推定する。
【0073】
仮想移動体の種類と速度の設定が終了すると、死角領域から飛び出す仮想移動体と自車両との衝突確率Pcが算出される(S25)。S10で取得された車輪速センサ13、ヨーレートセンサ14、舵角センサ15の計測結果に基づき所定時間後の自車両の将来位置を予測するとともに、死角領域から飛び出してくる仮想移動体の所定時間後の将来位置を予測することにより、自車両が移動体と衝突する確率が算出される。
【0074】
次に、衝突確率Pcが設定値以上であるか否かが判定される(S26)。衝突確率Pcが設定値以上であると判断された場合には、運転者への注意喚起や介入制御などの制御信号を生成し運転支援が実行され(S27)、死角から飛び出す移動体との衝突を防止する。一方、衝突確率Pcが設定値よりも小さい場合には、一連の運転支援処理が終了する。
【0075】
本実施形態に係る危険度算出装置は、死角領域の危険度に寄与する動的情報を抽出するとともに、動的情報に基づいて危険度を設定する。これにより、時間とともに刻々と変化する死角領域周辺の状況に合わせて死角領域の危険度を設定することができるため、精度の高い危険度算出を行なうことができる。
【0076】
なお、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。例えば、本実施形態では、死角領域周辺に存在する移動体、死角領域に出入りする移動体、信号表示を動的情報として抽出しているが、抽出する動的情報としてはこれらの交通環境情報に限られず、上記以外の時間とともに刻々と変化する交通環境情報を動的情報として抽出しても良い。また、本実施形態では、死角前方に対向車両を認識した場合、死角領域周辺に横断歩道を認識した場合、死角領域周辺に歩行者を認識した場合、一定時間に死角領域に移動体が出入りした場合において、それぞれ危険度Pj及びPk、Pr、Pp、Pbを算出し、それらの危険度を合計することにより死角領域の危険度を算出しているが、これらの危険度算出処理は一連の処理として実行される必要はなく、それぞれ独立で実行されるように構成しても良い。
【符号の説明】
【0077】
1…運転支援装置、3…ECU、11…カメラ、12…レーダ、13…車輪速センサ、14…ヨーレートセンサ、15…舵角センサ、21…表示装置、22…スピーカ、23…アクチュエータ、30…危険度算出ECU、31…交通環境情報取得部、32…死角領域検出部、33…動的情報抽出部、34…危険度算出部、40…運転支援ECU、41…衝突確率算出部、42…運転支援制御部。
【特許請求の範囲】
【請求項1】
車両走行における交通環境情報を取得する交通環境情報取得手段と、
障害物が形成する死角領域を検出する死角領域検出手段と、
前記交通環境情報取得手段により取得された交通環境情報から死角領域の危険度に寄与する動的情報を抽出する動的情報抽出手段と、
抽出された死角領域の危険度に寄与する動的情報に基づいて前記死角領域の危険度を設定する危険度算出手段と、
を備える危険度算出装置。
【請求項2】
前記動的情報抽出手段は、前記死角領域の危険度に寄与する動的情報として前記死角領域周辺に存在する横断歩道の信号表示を抽出し、
前記危険度算出手段は、抽出された前記横断歩道の信号表示に基づいて危険度を設定する、請求項1に記載の危険度算出装置。
【請求項3】
前記危険度算出手段は、抽出された前記横断歩道の信号表示が赤以外の場合には、前記横断歩道の信号表示が赤の場合と比較して前記死角領域の危険度を高く設定する請求項2に記載の危険度算出装置。
【請求項4】
前記動的情報抽出手段は、前記死角領域の危険度に寄与する動的情報として過去に前記死角領域に出入りした移動体を抽出し、
前記危険度算出手段は、抽出された前記移動体に基づいて危険度を設定する、請求項1に記載の危険度算出装置。
【請求項5】
前記危険度算出手段は、過去に前記死角領域に出入りした移動体が抽出された場合には、過去に前記死角領域に出入りした移動体が抽出されない場合と比較して前記死角領域の危険度を高く設定する請求項4に記載の危険度算出装置。
【請求項6】
前記動的情報抽出手段は、前記死角領域の危険度に寄与する動的情報として前記死角領域周辺に存在する歩行者の人数を抽出し、
前記危険度算出手段は、前記抽出された歩行者の人数に基づいて危険度を設定する、請求項1に記載の危険度算出装置。
【請求項7】
前記危険度算出手段は、前記抽出された歩行者の人数が多いほど前記死角領域の危険度を高く設定する請求項6に記載の危険度算出装置。
【請求項8】
前記動的情報認識手段は、前記死角領域の危険度に寄与する動的情報として前記死角領域に接近する他車両の速度を抽出し、
前記危険度算出手段は、前記抽出された他車両の速度に基づいて危険度を設定する、請求項1に記載の危険度算出装置。
【請求項9】
前記危険度算出手段は、前記抽出された他車両の速度が遅いほど前記死角領域の危険度を高く設定する請求項8に記載の危険度算出装置。
【請求項10】
前記動的情報認識手段は、前記死角領域の危険度に寄与する動的情報として前記死角領域周辺を他車両が通過してからの経過時間を抽出し、
前記危険度算出手段は、前記抽出された経過時間に基づいて危険度を設定する、請求項1に記載の危険度算出装置。
【請求項11】
前記危険度算出手段は、前記抽出された経過時間が長いほど前記死角領域の危険度を低く設定する請求項10に記載の危険度算出装置。
【請求項1】
車両走行における交通環境情報を取得する交通環境情報取得手段と、
障害物が形成する死角領域を検出する死角領域検出手段と、
前記交通環境情報取得手段により取得された交通環境情報から死角領域の危険度に寄与する動的情報を抽出する動的情報抽出手段と、
抽出された死角領域の危険度に寄与する動的情報に基づいて前記死角領域の危険度を設定する危険度算出手段と、
を備える危険度算出装置。
【請求項2】
前記動的情報抽出手段は、前記死角領域の危険度に寄与する動的情報として前記死角領域周辺に存在する横断歩道の信号表示を抽出し、
前記危険度算出手段は、抽出された前記横断歩道の信号表示に基づいて危険度を設定する、請求項1に記載の危険度算出装置。
【請求項3】
前記危険度算出手段は、抽出された前記横断歩道の信号表示が赤以外の場合には、前記横断歩道の信号表示が赤の場合と比較して前記死角領域の危険度を高く設定する請求項2に記載の危険度算出装置。
【請求項4】
前記動的情報抽出手段は、前記死角領域の危険度に寄与する動的情報として過去に前記死角領域に出入りした移動体を抽出し、
前記危険度算出手段は、抽出された前記移動体に基づいて危険度を設定する、請求項1に記載の危険度算出装置。
【請求項5】
前記危険度算出手段は、過去に前記死角領域に出入りした移動体が抽出された場合には、過去に前記死角領域に出入りした移動体が抽出されない場合と比較して前記死角領域の危険度を高く設定する請求項4に記載の危険度算出装置。
【請求項6】
前記動的情報抽出手段は、前記死角領域の危険度に寄与する動的情報として前記死角領域周辺に存在する歩行者の人数を抽出し、
前記危険度算出手段は、前記抽出された歩行者の人数に基づいて危険度を設定する、請求項1に記載の危険度算出装置。
【請求項7】
前記危険度算出手段は、前記抽出された歩行者の人数が多いほど前記死角領域の危険度を高く設定する請求項6に記載の危険度算出装置。
【請求項8】
前記動的情報認識手段は、前記死角領域の危険度に寄与する動的情報として前記死角領域に接近する他車両の速度を抽出し、
前記危険度算出手段は、前記抽出された他車両の速度に基づいて危険度を設定する、請求項1に記載の危険度算出装置。
【請求項9】
前記危険度算出手段は、前記抽出された他車両の速度が遅いほど前記死角領域の危険度を高く設定する請求項8に記載の危険度算出装置。
【請求項10】
前記動的情報認識手段は、前記死角領域の危険度に寄与する動的情報として前記死角領域周辺を他車両が通過してからの経過時間を抽出し、
前記危険度算出手段は、前記抽出された経過時間に基づいて危険度を設定する、請求項1に記載の危険度算出装置。
【請求項11】
前記危険度算出手段は、前記抽出された経過時間が長いほど前記死角領域の危険度を低く設定する請求項10に記載の危険度算出装置。
【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2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【公開番号】特開2012−104029(P2012−104029A)
【公開日】平成24年5月31日(2012.5.31)
【国際特許分類】
【出願番号】特願2010−253927(P2010−253927)
【出願日】平成22年11月12日(2010.11.12)
【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24年5月31日(2012.5.31)
【国際特許分類】
【出願日】平成22年11月12日(2010.11.12)
【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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