運転支援システム
【課題】運転者を適切に支援することが可能な「運転支援システム」を提供する。
【解決手段】 カメラ１０１−１乃至１０２−４は、自車の周辺を撮影し、画像データを生成する。危険車両判別部１０８は、カメラ１０２−１乃至１０２−４により生成された画像データに基づいて、自車の周辺に存在する停止車両を検出する。次に、危険車両判別部１０８は、画像データと、メモリ１１０に記憶された危険度テーブルに基づいて、停止車両の危険度を導出し、当該危険度が所定値以上である停止車両を危険車両として特定する。更に、危険車両判別部１０８は、危険車両が存在する場合には、モニタ１１４に画像を表示させたり、スピーカ１１６に音声を出力されることによって、危険車両が存在する旨を通知する。
【解決手段】 カメラ１０１−１乃至１０２−４は、自車の周辺を撮影し、画像データを生成する。危険車両判別部１０８は、カメラ１０２−１乃至１０２−４により生成された画像データに基づいて、自車の周辺に存在する停止車両を検出する。次に、危険車両判別部１０８は、画像データと、メモリ１１０に記憶された危険度テーブルに基づいて、停止車両の危険度を導出し、当該危険度が所定値以上である停止車両を危険車両として特定する。更に、危険車両判別部１０８は、危険車両が存在する場合には、モニタ１１４に画像を表示させたり、スピーカ１１６に音声を出力されることによって、危険車両が存在する旨を通知する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運転者を支援する運転支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、車両走行における危険を回避するシステムが提案されている。例えば特許文献１に記載されたシステムは、車両の位置を検出するとともに、当該車両の周辺を撮影して画像を表示する。更に、その表示された画像において、運転者が駐車位置を指定した場合には、特許文献１に記載されたシステムは、運転者が指定した駐車位置に車両を駐車させるべく、周辺の障害物を検出し、その障害物を避けるように、車両に対する運転制御を行う。
【特許文献１】特開２００５−９６７０３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、例えば、停止車両が駐車枠の中央に停止している場合と、駐車枠のいずれかの辺に片寄って停止している場合とを比較すると、駐車枠の中央に停止している場合には、当該停止車両が出発する際に隣接する他の車両に衝突する可能性は低いが、駐車枠のいずれかの辺に片寄って停止している場合には、当該停止車両が出発する際に隣接する他の車両に衝突する可能性が高まるといったように、停止車両の危険度は、当該停止車両の状態によって異なっている。そして、運転者は、危険度が高い停止車両に隣接して自車を駐車させることは避けようとするのが一般的である。
【０００４】
しかしながら、上述した特許文献１に記載されたシステムは、車両の周辺に存在する停止車両は一律に障害物として検出しており、どの程度危険であるかについては判断することができない。このため、運転者は、駐車位置を指定する際に、自身の判断で周辺の停止車両の中から危険度が高い車両を見つける必要があり、煩雑である。
【０００５】
本発明の目的は、上述した問題を解決するものであり、運転者に対する適切な支援が可能な運転支援システムを提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る運転支援システムは、自車の周辺を撮影し、画像データを生成する撮影手段と、前記撮影手段により生成された画像データに基づいて、前記自車の周辺に存在する停止車両を検出する停止車両検出手段と、車両の状態に応じた危険度を保持する危険度保持手段と、前記停止車両検出手段により検出された停止車両に対応する画像データにより特定される前記停止車両の状態と、前記危険度保持手段に保持された危険度とに基づいて、前記停止車両検出手段により検出された停止車両の危険度を導出する危険度導出手段と、前記危険度導出手段により導出された停止車両の危険度が閾値以上である場合に、該停止車両を危険車両として特定する危険車両判別手段と、前記危険車両判別手段により危険車両が特定された場合に、危険車両が存在する旨を通知する通知手段とを有する。
【０００７】
この構成によれば、自車周辺を撮影して得られる画像データに基づいて、自車の周辺の停止車両を検出するとともに、当該停止車両の中から車両の状態に応じた危険度が閾値以上となるものを危険車両として特定し、通知する。従って、運転者は、自車周辺の停止車両の中から危険度の高い車両を把握することができ、自身の判断で危険車両を見つける必要がなく、当該運転者に対する適切な支援が可能となる。
【０００８】
また、本発明に係る運転支援システムは、前記自車の位置が駐車場内であるか否かを判定する位置判定手段を有し、前記停止車両検出手段が、前記位置判定手段により自車の位置が駐車場内であると判定された場合に、前記撮影手段により生成された画像データに基づいて、前記自車の周辺に存在する停止車両を検出する。
【０００９】
この構成によれば、自車の駐車時において自車周辺の停止車両の中から危険度の高い車両を判別、通知することで、運転者に対する適切な支援が可能となる。
【００１０】
同様の観点から本発明に係る運転支援システムは、前記位置判定手段が、前記自車の位置と、駐車場の領域情報とに基づいて、前記自車の位置が駐車場内であるか否かを判定する。
【００１１】
また、本発明に係る運転支援システムは、前記自車の速度が所定値以下であるか否かを判定する車速判定手段を有し、前記停止車両検出手段が、前記車速判定手段により自車の速度が所定値以下であると判定された場合に、前記撮影手段により生成された画像データに基づいて、前記自車の周辺に存在する停止車両を検出する。
【００１２】
この構成によれば、自車の停車直前等の低速走行時において自車周辺の停止車両の中から危険度の高い車両を判別、通知することで、運転者に対する適切な支援が可能となる。
【００１３】
同様の観点から本発明に係る運転支援システムは、前記車速判定手段が、前記自車が一定の距離を走行する毎に発生するパルスに基づいて、前記自車の速度が所定値以下であるか否かを判定する。
【００１４】
また、本発明に係る運転支援システムは、前記危険度保持手段が、車両の要素毎に、該要素の状態に応じた危険度を保持し、前記危険度導出手段が、前記停止車両検出手段により検出された停止車両に対応する画像データにより特定される前記停止車両の要素毎の状態と、前記危険度保持手段に保持された前記要素の状態に応じた危険度とに基づいて、前記停止車両の要素毎に危険度を取得し、該要素毎の危険度を前記停止車両毎に加算したものを該停止車両の危険度として導出する。
【００１５】
また、本発明に係る運転支援システムは、前記危険車両判別手段が、前記危険度導出手段により複数の停止車両のそれぞれについて導出された危険度の平均値を算出し、該平均値以上の危険度である停止車両を危険車両として特定する。
【００１６】
また、本発明に係る運転支援システムは、前記危険車両判別手段が、前記危険度導出手段により危険度が導出された複数の停止車両のうち、前記危険度が上位の所定数に該当するものを危険車両として特定する。
【００１７】
また、本発明に係る運転支援システムは、前記危険度導出手段により過去に導出された危険度の履歴を保持する危険度履歴保持手段と、前記危険度保持手段に保持された危険度の履歴に基づいて前記閾値を設定する閾値設定手段とを有し、前記危険車両判別手段が、前記危険度導出手段により導出された停止車両の危険度が前記閾値設定手段により設定された閾値以上である場合に、該停止車両を危険車両として特定する。
【００１８】
また、本発明に係る運転支援システムは、前記閾値設定手段が、前記危険度履歴保持手段に保持された危険度の履歴の平均値を前記閾値として設定する。
【００１９】
また、本発明に係る運転支援システムは、前記通知手段が、前記撮影手段により生成された画像データに基づく画像を表示するとともに、該画像における危険車両の位置又は近傍に、危険車両であることを表す画像を表示する。
【００２０】
この構成によれば、画像における危険車両の位置又は近傍に危険車両であることを表す画像が表示され、運転者は容易に危険車両を認識することができる。
【００２１】
また、本発明に係る運転支援システムは、前記通知手段が、前記危険度導出手段により導出された危険度に応じて、該危険度に対応する危険車両の位置又は近傍に表示される、前記危険車両であることを表す画像の態様を異ならせる。
【００２２】
この構成によれば、危険車両であることを表す画像の態様により、運転者は容易に危険車両の危険度を認識することができる。
【００２３】
また、本発明に係る運転支援システムは、前記通知手段が、前記危険車両の状態を通知する。
【００２４】
この構成によれば、運転者は、危険車両についてより詳細な情報を得ることができる。
【００２５】
また、本発明に係る運転支援システムは、前記通知手段が、前記危険車両の方向を通知する。
【００２６】
この構成によれば、運転者は、危険車両の方向を認識することができる。
【発明の効果】
【００２７】
本発明によれば、運転者は、自車周辺の停止車両の中から危険度の高い車両を把握することができ、自身の判断で危険車両を見つける必要がなく、当該運転者に対する適切な支援が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して具体的に説明する。図１は、本発明の実施形態に係る運転支援システムの構成を示す図である。
【００２９】
図１に示す運転支援システム１００は、車両（以下、「自車」と称する）に搭載されるものであり、前方カメラ１０２−１、右側カメラ１０２−２、左側カメラ１０２−３、後方カメラ１０２−４、画像入力部１０４、画像処理部１０６、危険車両判別部１０８、メモリ１１０、出力制御部１１２、モニタ１１４及びスピーカ１１６により構成される。ここで、前方カメラ１０２−１、右側カメラ１０２−２、左側カメラ１０２−３及び後方カメラ１０２−４は撮影手段に対応し、危険車両判別部１０８は危険車両検出手段、危険度導出手段、危険車両判別手段、通知手段、位置判定手段、車速判定手段及び閾値設定手段に対応し、メモリ１１０は危険度保持手段及び危険度履歴保持手段に対応し、モニタ１１４及びスピーカ１１６は通知手段に対応する。
【００３０】
前方カメラ１０２−１、右側カメラ１０２−２、左側カメラ１０２−３及び後方カメラ１０２−４は、それぞれ車外に取り付けられており、自車の周辺を撮影して画像データを生成する。図２は、自車における前方カメラ１０２−１、右側カメラ１０２−２、左側カメラ１０２−３及び後方カメラ１０２−４の配置を示す図である。図２において、前方カメラ１０２−１は、自車１５０の前部に取り付けられ、当該自車１５０の前方を撮影する。右側カメラ１０２−２は、自車１５０の右部に取り付けられ、当該自車１５０の右側を撮影する。左側カメラ１０２−３は、自車１５０の左部に取り付けられ、当該自車１５０の左側を撮影する。後方カメラ１０２−４は、自車１５０の後部に取り付けられ、当該自車１５０の後方を撮影する。前方カメラ１０２−１、右側カメラ１０２−２、左側カメラ１０２−３及び後方カメラ１０２−４の撮影によって生成された画像データは、随時、画像入力部１０４へ出力される。
【００３１】
画像入力部１０４は、前方カメラ１０２−１、右側カメラ１０２−２、左側カメラ１０２−３及び後方カメラ１０２−４からの画像データを入力する毎に、必要に応じて当該画像データの形式を後段の画像処理部１０６において処理可能な形式に変換する。変換後の各画像データは、画像処理部１０６へ出力される。
【００３２】
画像処理部１０６は、画像データを入力する毎に、当該画像データに基づいて、所定の画像処理を行う。具体的には、画像処理部１０６は、前方カメラ１０２−１からの画像データに基づいて自車１５０の前方の画像を描画する。同様に、画像処理部１０６は、右側カメラ１０２−２からの画像データに基づいて自車１５０の右側の画像を描画し、左側カメラ１０２−３からの画像データに基づいて自車１５０の左側の画像を描画し、後方カメラ１０２−４からの画像データに基づいて自車１５０の後方の画像を描画する。
【００３３】
更に、画像処理部１０６は、描画により得られた前方画像、右側画像、左側画像及び後方画像のそれぞれを構成する各画素について、色彩や輝度等を数値化した画素値を取得する。その後、画像処理部１０６は、前方画像、右側画像、左側画像及び後方画像と、これら画像のそれぞれの画素値とを危険車両判別部１０８へ出力する。
【００３４】
危険車両判別部１０８は、前方画像、右側画像、左側画像及び後方画像と、これら画像の画素値とを入力すると、自車１５０の周辺（前方カメラ１０２−１、右側カメラ１０２−２、左側カメラ１０２−３及び後方カメラ１０２−４の撮影範囲内）に存在する停止車両を検出する。次に、危険車両判別部１０８は、検出した停止車両に対応する画像の画像データと、メモリ１１０に保持されている、後述する危険度テーブルとに基づいて、停止車両の危険度を算出する。更に、危険車両判別部１０８は、停止車両の危険度が閾値以上である場合に、当該停止車両を危険車両として特定し、その危険車両が存在する旨を通知すべく、出力制御部１１２を介して、所定の画像をモニタ１１４に表示させたり、所定の音声をスピーカ１１４から出力させる。
【００３５】
以下、フローチャートを参照しつつ、危険車両判別部１０８の詳細な動作について説明する。図３は、危険車両判別部１０８の詳細な動作を示すフローチャートである。
【００３６】
危険車両判別部１０８は、自車１５０が駐車場内に存在するか否か、又は、自車１５０が低速走行中であるか否かを判定する（Ｓ１０１）。具体的には、図示しないＧＰＳ受信部は、ＧＰＳ衛星からのＧＰＳ信号を受信し、危険車両判別部１０８へ出力する。また、図示しない自律航法センサは、実空間上の自車１５０の方位を検出するためのジャイロと、自車１５０が所定距離走行する毎にパルス（車速パルス）を発生する距離センサとを有し、これら自車１５０の方位と、車速パルスとを危険車両判別部１０８へ出力する。危険車両判別部１０８は、これらＧＰＳ信号、自車１５０の方位及び車速パルスを入力する。
【００３７】
また、図示しないハードディスクドライブは、図示しないハードディスクに記憶された地図データのうち、自車位置を含む所定領域に対応するものを読み出して、危険車両判別部１０８へ出力する。ここで、地図データには、駐車場の領域の外縁の経度及び緯度の集合である領域情報が含まれている。危険車両判別部１０８は、この自車位置を含む所定領域に対応する地図データを入力する。なお、上述したＧＰＳ受信部、自律航法センサ及びハードディスクドライブは、例えば、カーナビゲーションシステムに備えられている。
【００３８】
危険車両判別部１０８は、自車１５０が駐車場内に存在するか否かを判定する場合には、車速パルスの入力間隔を把握し、当該車速パルスの入力間隔と、ＧＰＳ信号と、自車１５０の方位とに基づいて、実空間上の自車１５０の位置（自車位置）を算出する。ここで、自車位置は、経度及び緯度により特定される。また、危険車両判別部１０８は、ハードディスクドライブによって読み出される自車１５０の周辺に対応する地図データを入力する。次に、危険車両判別部１０８は、入力した地図データに含まれる駐車場の領域情報を抽出する。更に、危険車両判別部１０８は、自車位置と駐車場の領域情報とに基づいて、自車位置が駐車場の領域内に存在するか否かを判定する。
【００３９】
一方、自車１５０が低速走行中であるか否かを判定する場合には、危険車両判別部１０８は、自律航法センサからの車速パルスの入力間隔に基づいて、自車１５０の速度を特定し、当該自車１５０の速度が所定値以下（例えば時速１０ｋｍ以下）であるか否かを判定する。
【００４０】
自車１５０が駐車場内に存在せず、且つ、低速走行中でもない場合には、一連の動作が終了する。一方、自車１５０が駐車場内に存在する場合、及び、自車１５０が低速走行中である場合のいずれか一方を満たす場合には、次に、危険車両判別部１０８は、自車１５０の周辺に存在する停止車両を検出する（Ｓ１０２）。
【００４１】
具体的には、危険車両判別部１０８は、画像処理部１０６からの前方画像、右側画像、左側画像及び後方画像と、これら画像のそれぞれの画素値とを入力すると、画像認識処理を行い、取得した画素値に基づいて、車両の形状を有する画像（車両形状画像）を特定する。車両の形状を有する画像は、前方画像、右側画像、左側画像及び後方画像のうち、当該車両形状画像を含む画像（全体画像）の識別情報と、当該全体画像の座標平面における、車両の形状を有する画像を含む画像の外縁部の座標の集合とによって一意に特定される。図４は、画像処理部１０６によって描画される自車１５０の周辺の画像の一例を示す図である。図４に示す画像（全体画像）２００において、危険車両判別部１０８は、太線内の領域の画像２１０及び２１１を車両形状画像として特定する。
【００４２】
更に、危険車両判別部１０８は、車両形状画像の変化を把握し、当該変化に基づいて車両形状画像に対応する車両が停止しているか否かを判定する。ここで、危険車両判別部１０８は、自車１５０が停止している場合には、車両形状画像が変化していない場合、あるいは、変化がごくわずかな所定範囲内である場合に、当該車両形状画像に対応する車両が停止していると判定する。一方、危険車両判別部１０８は、自車１５０が走行している場合には、車両形状画像の変化について、自車１５０の速度や舵角に基づく自車１５０の走行による変化分を相殺することで修正し、修正後の車両形状画像が変化していない場合、あるいは、変化がごくわずかな所定範囲内である場合に、当該車両形状画像に対応する車両が停止していると判定する。
【００４３】
再び、図３に戻って説明する。次に、危険車両判別部１０８は、検出した停止車両に対応する画像の画像データと、メモリ１１０に保持されている、後述する危険度テーブルとに基づいて、停止車両のそれぞれについての危険度を算出する（Ｓ１０３）。
【００４４】
図５は、危険度テーブルの一例を示す図である。図５に示す危険度テーブルは、車両の要素、具体的には、タイヤの角度、駐車枠に対する車両の角度、駐車枠に対する車両の位置、駐車方法、ホイールキャップ、車体、サイドミラー、ルームミラー、ウィンドウ、ダッシュボード上の各要素と、これらの要素の状態に応じて定まる１乃至５の危険度とを対応付けて構成される。例えば、要素「タイヤ角度」の危険度は、要素の状態、すなわち、タイヤの角度状態が直進方向であれば「１」であり、大幅に斜め（例えば直進方向に対して３０度以上傾斜）であれば「５」である。また、要素「ホイールキャップ」の危険度は、要素の状態、すなわち、ホイールキャップの装着状態が装着済であれば「１」であり、未装着であれば「５」である。
【００４５】
危険車両判別部１０８は、Ｓ１０３の危険度算出において、まず、画像認識処理により、停止車両毎に、当該停止車両に対応する車両形状画像の画像データに基づいて、当該停止車両における、図５に示す危険度テーブルに含まれる各要素の状態を特定する。次に、危険車両判別部１０８は、危険度テーブルを参照して、停止車両毎に、当該停止車両の各要の状態に応じた危険度を取得する。なお、停止車両の各要素のうち、自車１５０から死角になるために画像データでは状態を把握することができないものが存在する場合には、その要素については、例えば最も低い「１」としてもよく、中間の「３」としてもよい。更に、危険車両判別部１０８は、停止車両毎に、取得した各要素の危険度を加算して、当該停止車両の危険度とする。この際、危険車両判別部１０８は、停止車両毎に、対応する危険度と、各要素の状態の情報と、対応する車両形状画像の特定情報である全体画像の識別情報及び外縁部の座標集合とを対応付けておく。
【００４６】
再び、図３に戻って説明する。次に、危険車両判別部１０８は、停止車両のそれぞれのうち、Ｓ１０３において算出した危険度が、閾値以上となるものを危険車両として特定する（Ｓ１０４）。
【００４７】
ここで、閾値は、予め定めておいてもよく、その都度定めるようにしてもよい。その都度定める場合には、以下のような手法を採ることができる。すなわち、第１の手法では、危険車両判別部１０８は、Ｓ１０３において停止車両毎に算出した危険度の平均値を算出し、当該平均値を閾値として設定する。この場合には、危険車両判別部１０８は、停止車両のうち、対応する危険度が平均値以上となるものを危険車両として特定することになる。
【００４８】
第２の手法では、危険車両判別部１０８は、過去において図３の動作を行う都度、Ｓ１０３にて算出した危険度（危険度履歴）をメモリ１１０に記憶しておくようにする。そして、危険車両判別部１０８は、新たに図３の動作を行ってＳ１０３にて危険度を算出した場合には、メモリ１１０に記憶された危険度履歴の平均値を算出し、当該平均値を閾値としての閾値として算出する。この場合には、危険車両判別部１０８は、停止車両のうち、対応する危険度が閾値以上となるものを危険車両として特定することになる。
【００４９】
なお、閾値を直接に定めなくてもよい。具体的には、危険度判別部１０８は、Ｓ１０３において算出した危険度が上位の所定数に該当する停止車両を危険車両として特定する。この場合、上位所定数のうちの最下位の停止車両の危険度が間接的には閾値となる。
【００５０】
次に、危険車両判別部１０８は、Ｓ１０４における処理結果に基づいて、危険車両が存在するか否かを判定する（Ｓ１０５）。危険車両が存在しない場合には、一連の動作が終了する。
【００５１】
一方、危険車両が存在する場合には、危険車両判別部１０８は、その旨を通知する処理を行う（Ｓ１０６）。具体的には、以下の手法を採ることができる。第１の手法では、危険車両判別部１０８は、車両形状画像の特定情報である、全体画像の識別情報に基づいて、画像処理部１０６からの前方画像、右側画像、左側画像及び後方画像のうち、危険車両に対応する車両形状画像を含むもの（全体画像）を特定して、当該全体画像をモニタ１１４に表示させる。更に、危険車両判別部１０８は、車両形状画像の特定情報である、外縁部の座標集合に基づいて、全体画像における車両形状画像の位置に、あるいは、車両形状画像の近傍に、その車両形状画像に対応する車両が危険車両であることを表す画像（危険通知画像）を表示させる。
【００５２】
図６は、危険車両存在通知時の画像の第１の例を示す図である。図６の例では、全体画像２０１に含まれる車両形状画像２１０及び２１１のうち、車両形状画像２１０が危険車両に対応するものである。危険車両判別部１０８は、この車両形状画像２１０の近傍に、危険度を含んだ危険通知画像２１２を表示させる。表示される危険度は、車両形状画像２１０の特定情報である全体画像の識別情報及び外縁部の座標集合に対応付けられたものである。
【００５３】
一方、図７は、危険車両存在通知時の画像の第２の例を示す図である。図７の例では、危険車両判別部１０８は、車両形状画像２１０の近傍に、危険度及び要素の状態の情報を含んだ危険通知画像２１４を表示させる。表示される危険度及び要素の状態の情報は、車両形状画像２１０の特定情報である全体画像の識別情報及び外縁部の座標集合に対応付けられたものである。
【００５４】
なお、危険車両判別部１０８は、図６における危険通知画像２１２や図７における危険通知画像２１４の態様、例えば表示色を、対応する危険度に応じて異ならせるようにしてもよい。また、危険車両判別部１０８は、危険車両の要素の状態の情報に対応する音声をスピーカ１１６に出力させるようにしてもよい。
【００５５】
更には、危険車両判別部１０８は、自車１５０から見た危険車両の方向を通知する音声をスピーカ１１６に出力させるようにしてもよい。この場合には、危険車両判別部１０８は、自車位置と、カメラ１０２−１乃至１０２−４の撮影範囲とに基づいて、実空間上の危険車両の位置を算出し、更には、自車位置及び危険車両の位置と、自車１５０の方位とに基づいて、自車１５０から見た危険車両の方向を導出することができる。
【００５６】
このように、本実施形態の運転支援システム１００は、危険車両判別部１０８は、カメラ１０２−１乃至１０２−４により自車１５０の周辺を撮影して得られる画像データに基づいて、自車１５０の周辺の停止車両を検出するとともに、当該停止車両の中から車両の各要素の状態に応じた危険度の合計値が所定値以上となるものを危険車両として特定し、当該危険車両が存在する旨を、モニタ１１４における画像表示やスピーカ１１６における音声出力によって通知する。従って、運転者は、自車１５０の周辺の停止車両の中から危険度の高い車両を把握することができ、自身の判断で危険車両を見つける必要がなく、当該運転者の支援が可能となる。
【００５７】
なお、上述した実施形態では、運転支援システム１００は、単体のシステムとして説明したが、カーナビゲーションシステム内に内蔵され、当該カーナビゲーションシステムの一機能として動作する場合にも、同様に本発明を適用することができる。
【産業上の利用可能性】
【００５８】
以上、説明したように、本発明に係る運転支援システムは、運転者を適切に支援することが可能であり、運転支援システムとして有用である。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】本発明の実施形態に係る運転支援システムの構成を示す図である。
【図２】カメラの配置を示す図である。
【図３】危険車両判別部の詳細な動作を示すフローチャートである。
【図４】自車周辺の画像の一例を示す図である。
【図５】危険度テーブルの一例を示す図である。
【図６】危険車両存在通知用画像の第１の例を示す図である。
【図７】危険車両存在通知用画像の第２の例を示す図である。
【符号の説明】
【００６０】
１００ 運転支援システム
１０２−１、１０２−２、１０２−３、１０２−４ カメラ
１０４ 画像入力部
１０６ 画像処理部
１０８ 危険車両判別部
１１０ メモリ
１１２ 出力制御部
１１４ モニタ
１１６ スピーカ
１５０ 自車
２００、２０１ 全体画像
２０１、２１１ 車両形状画像
２１２、２１４ 危険通知画像
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運転者を支援する運転支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、車両走行における危険を回避するシステムが提案されている。例えば特許文献１に記載されたシステムは、車両の位置を検出するとともに、当該車両の周辺を撮影して画像を表示する。更に、その表示された画像において、運転者が駐車位置を指定した場合には、特許文献１に記載されたシステムは、運転者が指定した駐車位置に車両を駐車させるべく、周辺の障害物を検出し、その障害物を避けるように、車両に対する運転制御を行う。
【特許文献１】特開２００５−９６７０３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、例えば、停止車両が駐車枠の中央に停止している場合と、駐車枠のいずれかの辺に片寄って停止している場合とを比較すると、駐車枠の中央に停止している場合には、当該停止車両が出発する際に隣接する他の車両に衝突する可能性は低いが、駐車枠のいずれかの辺に片寄って停止している場合には、当該停止車両が出発する際に隣接する他の車両に衝突する可能性が高まるといったように、停止車両の危険度は、当該停止車両の状態によって異なっている。そして、運転者は、危険度が高い停止車両に隣接して自車を駐車させることは避けようとするのが一般的である。
【０００４】
しかしながら、上述した特許文献１に記載されたシステムは、車両の周辺に存在する停止車両は一律に障害物として検出しており、どの程度危険であるかについては判断することができない。このため、運転者は、駐車位置を指定する際に、自身の判断で周辺の停止車両の中から危険度が高い車両を見つける必要があり、煩雑である。
【０００５】
本発明の目的は、上述した問題を解決するものであり、運転者に対する適切な支援が可能な運転支援システムを提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る運転支援システムは、自車の周辺を撮影し、画像データを生成する撮影手段と、前記撮影手段により生成された画像データに基づいて、前記自車の周辺に存在する停止車両を検出する停止車両検出手段と、車両の状態に応じた危険度を保持する危険度保持手段と、前記停止車両検出手段により検出された停止車両に対応する画像データにより特定される前記停止車両の状態と、前記危険度保持手段に保持された危険度とに基づいて、前記停止車両検出手段により検出された停止車両の危険度を導出する危険度導出手段と、前記危険度導出手段により導出された停止車両の危険度が閾値以上である場合に、該停止車両を危険車両として特定する危険車両判別手段と、前記危険車両判別手段により危険車両が特定された場合に、危険車両が存在する旨を通知する通知手段とを有する。
【０００７】
この構成によれば、自車周辺を撮影して得られる画像データに基づいて、自車の周辺の停止車両を検出するとともに、当該停止車両の中から車両の状態に応じた危険度が閾値以上となるものを危険車両として特定し、通知する。従って、運転者は、自車周辺の停止車両の中から危険度の高い車両を把握することができ、自身の判断で危険車両を見つける必要がなく、当該運転者に対する適切な支援が可能となる。
【０００８】
また、本発明に係る運転支援システムは、前記自車の位置が駐車場内であるか否かを判定する位置判定手段を有し、前記停止車両検出手段が、前記位置判定手段により自車の位置が駐車場内であると判定された場合に、前記撮影手段により生成された画像データに基づいて、前記自車の周辺に存在する停止車両を検出する。
【０００９】
この構成によれば、自車の駐車時において自車周辺の停止車両の中から危険度の高い車両を判別、通知することで、運転者に対する適切な支援が可能となる。
【００１０】
同様の観点から本発明に係る運転支援システムは、前記位置判定手段が、前記自車の位置と、駐車場の領域情報とに基づいて、前記自車の位置が駐車場内であるか否かを判定する。
【００１１】
また、本発明に係る運転支援システムは、前記自車の速度が所定値以下であるか否かを判定する車速判定手段を有し、前記停止車両検出手段が、前記車速判定手段により自車の速度が所定値以下であると判定された場合に、前記撮影手段により生成された画像データに基づいて、前記自車の周辺に存在する停止車両を検出する。
【００１２】
この構成によれば、自車の停車直前等の低速走行時において自車周辺の停止車両の中から危険度の高い車両を判別、通知することで、運転者に対する適切な支援が可能となる。
【００１３】
同様の観点から本発明に係る運転支援システムは、前記車速判定手段が、前記自車が一定の距離を走行する毎に発生するパルスに基づいて、前記自車の速度が所定値以下であるか否かを判定する。
【００１４】
また、本発明に係る運転支援システムは、前記危険度保持手段が、車両の要素毎に、該要素の状態に応じた危険度を保持し、前記危険度導出手段が、前記停止車両検出手段により検出された停止車両に対応する画像データにより特定される前記停止車両の要素毎の状態と、前記危険度保持手段に保持された前記要素の状態に応じた危険度とに基づいて、前記停止車両の要素毎に危険度を取得し、該要素毎の危険度を前記停止車両毎に加算したものを該停止車両の危険度として導出する。
【００１５】
また、本発明に係る運転支援システムは、前記危険車両判別手段が、前記危険度導出手段により複数の停止車両のそれぞれについて導出された危険度の平均値を算出し、該平均値以上の危険度である停止車両を危険車両として特定する。
【００１６】
また、本発明に係る運転支援システムは、前記危険車両判別手段が、前記危険度導出手段により危険度が導出された複数の停止車両のうち、前記危険度が上位の所定数に該当するものを危険車両として特定する。
【００１７】
また、本発明に係る運転支援システムは、前記危険度導出手段により過去に導出された危険度の履歴を保持する危険度履歴保持手段と、前記危険度保持手段に保持された危険度の履歴に基づいて前記閾値を設定する閾値設定手段とを有し、前記危険車両判別手段が、前記危険度導出手段により導出された停止車両の危険度が前記閾値設定手段により設定された閾値以上である場合に、該停止車両を危険車両として特定する。
【００１８】
また、本発明に係る運転支援システムは、前記閾値設定手段が、前記危険度履歴保持手段に保持された危険度の履歴の平均値を前記閾値として設定する。
【００１９】
また、本発明に係る運転支援システムは、前記通知手段が、前記撮影手段により生成された画像データに基づく画像を表示するとともに、該画像における危険車両の位置又は近傍に、危険車両であることを表す画像を表示する。
【００２０】
この構成によれば、画像における危険車両の位置又は近傍に危険車両であることを表す画像が表示され、運転者は容易に危険車両を認識することができる。
【００２１】
また、本発明に係る運転支援システムは、前記通知手段が、前記危険度導出手段により導出された危険度に応じて、該危険度に対応する危険車両の位置又は近傍に表示される、前記危険車両であることを表す画像の態様を異ならせる。
【００２２】
この構成によれば、危険車両であることを表す画像の態様により、運転者は容易に危険車両の危険度を認識することができる。
【００２３】
また、本発明に係る運転支援システムは、前記通知手段が、前記危険車両の状態を通知する。
【００２４】
この構成によれば、運転者は、危険車両についてより詳細な情報を得ることができる。
【００２５】
また、本発明に係る運転支援システムは、前記通知手段が、前記危険車両の方向を通知する。
【００２６】
この構成によれば、運転者は、危険車両の方向を認識することができる。
【発明の効果】
【００２７】
本発明によれば、運転者は、自車周辺の停止車両の中から危険度の高い車両を把握することができ、自身の判断で危険車両を見つける必要がなく、当該運転者に対する適切な支援が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して具体的に説明する。図１は、本発明の実施形態に係る運転支援システムの構成を示す図である。
【００２９】
図１に示す運転支援システム１００は、車両（以下、「自車」と称する）に搭載されるものであり、前方カメラ１０２−１、右側カメラ１０２−２、左側カメラ１０２−３、後方カメラ１０２−４、画像入力部１０４、画像処理部１０６、危険車両判別部１０８、メモリ１１０、出力制御部１１２、モニタ１１４及びスピーカ１１６により構成される。ここで、前方カメラ１０２−１、右側カメラ１０２−２、左側カメラ１０２−３及び後方カメラ１０２−４は撮影手段に対応し、危険車両判別部１０８は危険車両検出手段、危険度導出手段、危険車両判別手段、通知手段、位置判定手段、車速判定手段及び閾値設定手段に対応し、メモリ１１０は危険度保持手段及び危険度履歴保持手段に対応し、モニタ１１４及びスピーカ１１６は通知手段に対応する。
【００３０】
前方カメラ１０２−１、右側カメラ１０２−２、左側カメラ１０２−３及び後方カメラ１０２−４は、それぞれ車外に取り付けられており、自車の周辺を撮影して画像データを生成する。図２は、自車における前方カメラ１０２−１、右側カメラ１０２−２、左側カメラ１０２−３及び後方カメラ１０２−４の配置を示す図である。図２において、前方カメラ１０２−１は、自車１５０の前部に取り付けられ、当該自車１５０の前方を撮影する。右側カメラ１０２−２は、自車１５０の右部に取り付けられ、当該自車１５０の右側を撮影する。左側カメラ１０２−３は、自車１５０の左部に取り付けられ、当該自車１５０の左側を撮影する。後方カメラ１０２−４は、自車１５０の後部に取り付けられ、当該自車１５０の後方を撮影する。前方カメラ１０２−１、右側カメラ１０２−２、左側カメラ１０２−３及び後方カメラ１０２−４の撮影によって生成された画像データは、随時、画像入力部１０４へ出力される。
【００３１】
画像入力部１０４は、前方カメラ１０２−１、右側カメラ１０２−２、左側カメラ１０２−３及び後方カメラ１０２−４からの画像データを入力する毎に、必要に応じて当該画像データの形式を後段の画像処理部１０６において処理可能な形式に変換する。変換後の各画像データは、画像処理部１０６へ出力される。
【００３２】
画像処理部１０６は、画像データを入力する毎に、当該画像データに基づいて、所定の画像処理を行う。具体的には、画像処理部１０６は、前方カメラ１０２−１からの画像データに基づいて自車１５０の前方の画像を描画する。同様に、画像処理部１０６は、右側カメラ１０２−２からの画像データに基づいて自車１５０の右側の画像を描画し、左側カメラ１０２−３からの画像データに基づいて自車１５０の左側の画像を描画し、後方カメラ１０２−４からの画像データに基づいて自車１５０の後方の画像を描画する。
【００３３】
更に、画像処理部１０６は、描画により得られた前方画像、右側画像、左側画像及び後方画像のそれぞれを構成する各画素について、色彩や輝度等を数値化した画素値を取得する。その後、画像処理部１０６は、前方画像、右側画像、左側画像及び後方画像と、これら画像のそれぞれの画素値とを危険車両判別部１０８へ出力する。
【００３４】
危険車両判別部１０８は、前方画像、右側画像、左側画像及び後方画像と、これら画像の画素値とを入力すると、自車１５０の周辺（前方カメラ１０２−１、右側カメラ１０２−２、左側カメラ１０２−３及び後方カメラ１０２−４の撮影範囲内）に存在する停止車両を検出する。次に、危険車両判別部１０８は、検出した停止車両に対応する画像の画像データと、メモリ１１０に保持されている、後述する危険度テーブルとに基づいて、停止車両の危険度を算出する。更に、危険車両判別部１０８は、停止車両の危険度が閾値以上である場合に、当該停止車両を危険車両として特定し、その危険車両が存在する旨を通知すべく、出力制御部１１２を介して、所定の画像をモニタ１１４に表示させたり、所定の音声をスピーカ１１４から出力させる。
【００３５】
以下、フローチャートを参照しつつ、危険車両判別部１０８の詳細な動作について説明する。図３は、危険車両判別部１０８の詳細な動作を示すフローチャートである。
【００３６】
危険車両判別部１０８は、自車１５０が駐車場内に存在するか否か、又は、自車１５０が低速走行中であるか否かを判定する（Ｓ１０１）。具体的には、図示しないＧＰＳ受信部は、ＧＰＳ衛星からのＧＰＳ信号を受信し、危険車両判別部１０８へ出力する。また、図示しない自律航法センサは、実空間上の自車１５０の方位を検出するためのジャイロと、自車１５０が所定距離走行する毎にパルス（車速パルス）を発生する距離センサとを有し、これら自車１５０の方位と、車速パルスとを危険車両判別部１０８へ出力する。危険車両判別部１０８は、これらＧＰＳ信号、自車１５０の方位及び車速パルスを入力する。
【００３７】
また、図示しないハードディスクドライブは、図示しないハードディスクに記憶された地図データのうち、自車位置を含む所定領域に対応するものを読み出して、危険車両判別部１０８へ出力する。ここで、地図データには、駐車場の領域の外縁の経度及び緯度の集合である領域情報が含まれている。危険車両判別部１０８は、この自車位置を含む所定領域に対応する地図データを入力する。なお、上述したＧＰＳ受信部、自律航法センサ及びハードディスクドライブは、例えば、カーナビゲーションシステムに備えられている。
【００３８】
危険車両判別部１０８は、自車１５０が駐車場内に存在するか否かを判定する場合には、車速パルスの入力間隔を把握し、当該車速パルスの入力間隔と、ＧＰＳ信号と、自車１５０の方位とに基づいて、実空間上の自車１５０の位置（自車位置）を算出する。ここで、自車位置は、経度及び緯度により特定される。また、危険車両判別部１０８は、ハードディスクドライブによって読み出される自車１５０の周辺に対応する地図データを入力する。次に、危険車両判別部１０８は、入力した地図データに含まれる駐車場の領域情報を抽出する。更に、危険車両判別部１０８は、自車位置と駐車場の領域情報とに基づいて、自車位置が駐車場の領域内に存在するか否かを判定する。
【００３９】
一方、自車１５０が低速走行中であるか否かを判定する場合には、危険車両判別部１０８は、自律航法センサからの車速パルスの入力間隔に基づいて、自車１５０の速度を特定し、当該自車１５０の速度が所定値以下（例えば時速１０ｋｍ以下）であるか否かを判定する。
【００４０】
自車１５０が駐車場内に存在せず、且つ、低速走行中でもない場合には、一連の動作が終了する。一方、自車１５０が駐車場内に存在する場合、及び、自車１５０が低速走行中である場合のいずれか一方を満たす場合には、次に、危険車両判別部１０８は、自車１５０の周辺に存在する停止車両を検出する（Ｓ１０２）。
【００４１】
具体的には、危険車両判別部１０８は、画像処理部１０６からの前方画像、右側画像、左側画像及び後方画像と、これら画像のそれぞれの画素値とを入力すると、画像認識処理を行い、取得した画素値に基づいて、車両の形状を有する画像（車両形状画像）を特定する。車両の形状を有する画像は、前方画像、右側画像、左側画像及び後方画像のうち、当該車両形状画像を含む画像（全体画像）の識別情報と、当該全体画像の座標平面における、車両の形状を有する画像を含む画像の外縁部の座標の集合とによって一意に特定される。図４は、画像処理部１０６によって描画される自車１５０の周辺の画像の一例を示す図である。図４に示す画像（全体画像）２００において、危険車両判別部１０８は、太線内の領域の画像２１０及び２１１を車両形状画像として特定する。
【００４２】
更に、危険車両判別部１０８は、車両形状画像の変化を把握し、当該変化に基づいて車両形状画像に対応する車両が停止しているか否かを判定する。ここで、危険車両判別部１０８は、自車１５０が停止している場合には、車両形状画像が変化していない場合、あるいは、変化がごくわずかな所定範囲内である場合に、当該車両形状画像に対応する車両が停止していると判定する。一方、危険車両判別部１０８は、自車１５０が走行している場合には、車両形状画像の変化について、自車１５０の速度や舵角に基づく自車１５０の走行による変化分を相殺することで修正し、修正後の車両形状画像が変化していない場合、あるいは、変化がごくわずかな所定範囲内である場合に、当該車両形状画像に対応する車両が停止していると判定する。
【００４３】
再び、図３に戻って説明する。次に、危険車両判別部１０８は、検出した停止車両に対応する画像の画像データと、メモリ１１０に保持されている、後述する危険度テーブルとに基づいて、停止車両のそれぞれについての危険度を算出する（Ｓ１０３）。
【００４４】
図５は、危険度テーブルの一例を示す図である。図５に示す危険度テーブルは、車両の要素、具体的には、タイヤの角度、駐車枠に対する車両の角度、駐車枠に対する車両の位置、駐車方法、ホイールキャップ、車体、サイドミラー、ルームミラー、ウィンドウ、ダッシュボード上の各要素と、これらの要素の状態に応じて定まる１乃至５の危険度とを対応付けて構成される。例えば、要素「タイヤ角度」の危険度は、要素の状態、すなわち、タイヤの角度状態が直進方向であれば「１」であり、大幅に斜め（例えば直進方向に対して３０度以上傾斜）であれば「５」である。また、要素「ホイールキャップ」の危険度は、要素の状態、すなわち、ホイールキャップの装着状態が装着済であれば「１」であり、未装着であれば「５」である。
【００４５】
危険車両判別部１０８は、Ｓ１０３の危険度算出において、まず、画像認識処理により、停止車両毎に、当該停止車両に対応する車両形状画像の画像データに基づいて、当該停止車両における、図５に示す危険度テーブルに含まれる各要素の状態を特定する。次に、危険車両判別部１０８は、危険度テーブルを参照して、停止車両毎に、当該停止車両の各要の状態に応じた危険度を取得する。なお、停止車両の各要素のうち、自車１５０から死角になるために画像データでは状態を把握することができないものが存在する場合には、その要素については、例えば最も低い「１」としてもよく、中間の「３」としてもよい。更に、危険車両判別部１０８は、停止車両毎に、取得した各要素の危険度を加算して、当該停止車両の危険度とする。この際、危険車両判別部１０８は、停止車両毎に、対応する危険度と、各要素の状態の情報と、対応する車両形状画像の特定情報である全体画像の識別情報及び外縁部の座標集合とを対応付けておく。
【００４６】
再び、図３に戻って説明する。次に、危険車両判別部１０８は、停止車両のそれぞれのうち、Ｓ１０３において算出した危険度が、閾値以上となるものを危険車両として特定する（Ｓ１０４）。
【００４７】
ここで、閾値は、予め定めておいてもよく、その都度定めるようにしてもよい。その都度定める場合には、以下のような手法を採ることができる。すなわち、第１の手法では、危険車両判別部１０８は、Ｓ１０３において停止車両毎に算出した危険度の平均値を算出し、当該平均値を閾値として設定する。この場合には、危険車両判別部１０８は、停止車両のうち、対応する危険度が平均値以上となるものを危険車両として特定することになる。
【００４８】
第２の手法では、危険車両判別部１０８は、過去において図３の動作を行う都度、Ｓ１０３にて算出した危険度（危険度履歴）をメモリ１１０に記憶しておくようにする。そして、危険車両判別部１０８は、新たに図３の動作を行ってＳ１０３にて危険度を算出した場合には、メモリ１１０に記憶された危険度履歴の平均値を算出し、当該平均値を閾値としての閾値として算出する。この場合には、危険車両判別部１０８は、停止車両のうち、対応する危険度が閾値以上となるものを危険車両として特定することになる。
【００４９】
なお、閾値を直接に定めなくてもよい。具体的には、危険度判別部１０８は、Ｓ１０３において算出した危険度が上位の所定数に該当する停止車両を危険車両として特定する。この場合、上位所定数のうちの最下位の停止車両の危険度が間接的には閾値となる。
【００５０】
次に、危険車両判別部１０８は、Ｓ１０４における処理結果に基づいて、危険車両が存在するか否かを判定する（Ｓ１０５）。危険車両が存在しない場合には、一連の動作が終了する。
【００５１】
一方、危険車両が存在する場合には、危険車両判別部１０８は、その旨を通知する処理を行う（Ｓ１０６）。具体的には、以下の手法を採ることができる。第１の手法では、危険車両判別部１０８は、車両形状画像の特定情報である、全体画像の識別情報に基づいて、画像処理部１０６からの前方画像、右側画像、左側画像及び後方画像のうち、危険車両に対応する車両形状画像を含むもの（全体画像）を特定して、当該全体画像をモニタ１１４に表示させる。更に、危険車両判別部１０８は、車両形状画像の特定情報である、外縁部の座標集合に基づいて、全体画像における車両形状画像の位置に、あるいは、車両形状画像の近傍に、その車両形状画像に対応する車両が危険車両であることを表す画像（危険通知画像）を表示させる。
【００５２】
図６は、危険車両存在通知時の画像の第１の例を示す図である。図６の例では、全体画像２０１に含まれる車両形状画像２１０及び２１１のうち、車両形状画像２１０が危険車両に対応するものである。危険車両判別部１０８は、この車両形状画像２１０の近傍に、危険度を含んだ危険通知画像２１２を表示させる。表示される危険度は、車両形状画像２１０の特定情報である全体画像の識別情報及び外縁部の座標集合に対応付けられたものである。
【００５３】
一方、図７は、危険車両存在通知時の画像の第２の例を示す図である。図７の例では、危険車両判別部１０８は、車両形状画像２１０の近傍に、危険度及び要素の状態の情報を含んだ危険通知画像２１４を表示させる。表示される危険度及び要素の状態の情報は、車両形状画像２１０の特定情報である全体画像の識別情報及び外縁部の座標集合に対応付けられたものである。
【００５４】
なお、危険車両判別部１０８は、図６における危険通知画像２１２や図７における危険通知画像２１４の態様、例えば表示色を、対応する危険度に応じて異ならせるようにしてもよい。また、危険車両判別部１０８は、危険車両の要素の状態の情報に対応する音声をスピーカ１１６に出力させるようにしてもよい。
【００５５】
更には、危険車両判別部１０８は、自車１５０から見た危険車両の方向を通知する音声をスピーカ１１６に出力させるようにしてもよい。この場合には、危険車両判別部１０８は、自車位置と、カメラ１０２−１乃至１０２−４の撮影範囲とに基づいて、実空間上の危険車両の位置を算出し、更には、自車位置及び危険車両の位置と、自車１５０の方位とに基づいて、自車１５０から見た危険車両の方向を導出することができる。
【００５６】
このように、本実施形態の運転支援システム１００は、危険車両判別部１０８は、カメラ１０２−１乃至１０２−４により自車１５０の周辺を撮影して得られる画像データに基づいて、自車１５０の周辺の停止車両を検出するとともに、当該停止車両の中から車両の各要素の状態に応じた危険度の合計値が所定値以上となるものを危険車両として特定し、当該危険車両が存在する旨を、モニタ１１４における画像表示やスピーカ１１６における音声出力によって通知する。従って、運転者は、自車１５０の周辺の停止車両の中から危険度の高い車両を把握することができ、自身の判断で危険車両を見つける必要がなく、当該運転者の支援が可能となる。
【００５７】
なお、上述した実施形態では、運転支援システム１００は、単体のシステムとして説明したが、カーナビゲーションシステム内に内蔵され、当該カーナビゲーションシステムの一機能として動作する場合にも、同様に本発明を適用することができる。
【産業上の利用可能性】
【００５８】
以上、説明したように、本発明に係る運転支援システムは、運転者を適切に支援することが可能であり、運転支援システムとして有用である。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】本発明の実施形態に係る運転支援システムの構成を示す図である。
【図２】カメラの配置を示す図である。
【図３】危険車両判別部の詳細な動作を示すフローチャートである。
【図４】自車周辺の画像の一例を示す図である。
【図５】危険度テーブルの一例を示す図である。
【図６】危険車両存在通知用画像の第１の例を示す図である。
【図７】危険車両存在通知用画像の第２の例を示す図である。
【符号の説明】
【００６０】
１００ 運転支援システム
１０２−１、１０２−２、１０２−３、１０２−４ カメラ
１０４ 画像入力部
１０６ 画像処理部
１０８ 危険車両判別部
１１０ メモリ
１１２ 出力制御部
１１４ モニタ
１１６ スピーカ
１５０ 自車
２００、２０１ 全体画像
２０１、２１１ 車両形状画像
２１２、２１４ 危険通知画像
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車の周辺を撮影し、画像データを生成する撮影手段と、
前記撮影手段により生成された画像データに基づいて、前記自車の周辺に存在する停止車両を検出する停止車両検出手段と、
車両の状態に応じた危険度を保持する危険度保持手段と、
前記停止車両検出手段により検出された停止車両に対応する画像データにより特定される前記停止車両の状態と、前記危険度保持手段に保持された危険度とに基づいて、前記停止車両検出手段により検出された停止車両の危険度を導出する危険度導出手段と、
前記危険度導出手段により導出された停止車両の危険度が閾値以上である場合に、該停止車両を危険車両として特定する危険車両判別手段と、
前記危険車両判別手段により危険車両が特定された場合に、危険車両が存在する旨を通知する通知手段とを有する運転支援システム。
【請求項２】
前記自車の位置が駐車場内であるか否かを判定する位置判定手段を有し、
前記停止車両検出手段は、前記位置判定手段により自車の位置が駐車場内であると判定された場合に、前記撮影手段により生成された画像データに基づいて、前記自車の周辺に存在する停止車両を検出する請求項１に記載の運転支援システム。
【請求項３】
前記位置判定手段は、前記自車の位置と、駐車場の領域情報とに基づいて、前記自車の位置が駐車場内であるか否かを判定する請求項２に記載の運転支援システム。
【請求項４】
前記自車の速度が所定値以下であるか否かを判定する車速判定手段を有し、
前記停止車両検出手段は、前記車速判定手段により自車の速度が所定値以下であると判定された場合に、前記撮影手段により生成された画像データに基づいて、前記自車の周辺に存在する停止車両を検出する請求項１に記載の運転支援システム。
【請求項５】
前記車速判定手段は、前記自車が所定距離を走行する毎に発生するパルスに基づいて、前記自車の速度が所定値以下であるか否かを判定する請求項４に記載の運転支援システム。
【請求項６】
前記危険度保持手段は、車両の要素毎に、該要素の状態に応じた危険度を保持し、
前記危険度導出手段は、前記停止車両検出手段により検出された停止車両に対応する画像データにより特定される前記停止車両の要素毎の状態と、前記危険度保持手段に保持された前記要素の状態に応じた危険度とに基づいて、前記停止車両の要素毎に危険度を取得し、該要素毎の危険度を前記停止車両毎に加算したものを該停止車両の危険度として導出する請求項１乃至５のいずれかに記載の運転支援システム。
【請求項７】
前記危険車両判別手段は、前記危険度導出手段により複数の停止車両のそれぞれについて導出された危険度の平均値を算出し、該平均値以上の危険度である停止車両を危険車両として特定する請求項１乃至６のいずれかに記載の運転支援システム。
【請求項８】
前記危険車両判別手段は、前記危険度導出手段により危険度が導出された複数の停止車両のうち、前記危険度が上位の所定数に該当するものを危険車両として特定する請求項１乃至６のいずれかに記載の運転支援システム。
【請求項９】
前記危険度導出手段により過去に導出された危険度の履歴を保持する危険度履歴保持手段と、
前記危険度保持手段に保持された危険度の履歴に基づいて前記閾値を設定する閾値設定手段とを有し、
前記危険車両判別手段は、前記危険度導出手段により導出された停止車両の危険度が前記閾値設定手段により設定された閾値以上である場合に、該停止車両を危険車両として特定する請求項１乃至６のいずれかに記載の運転支援システム。
【請求項１０】
前記閾値設定手段は、前記危険度履歴保持手段に保持された危険度の履歴の平均値を前記閾値として設定する請求項９に記載の運転支援システム。
【請求項１１】
前記通知手段は、前記撮影手段により生成された画像データに基づく画像を表示するとともに、該画像における危険車両の位置又は近傍に、危険車両であることを表す画像を表示する請求項１乃至１０のいずれかに記載の運転支援システム。
【請求項１２】
前記通知手段は、前記危険度導出手段により導出された危険度に応じて、該危険度に対応する危険車両の位置又は近傍に表示される、前記危険車両であることを表す画像の態様を異ならせる請求項１１に記載の運転支援システム。
【請求項１３】
前記通知手段は、前記危険車両の要素の状態を通知する請求項１乃至１２のいずれかに記載の運転支援システム。
【請求項１４】
前記通知手段は、前記危険車両の方向を通知する請求項１乃至１３のいずれかに記載の運転支援システム。
【請求項１】
自車の周辺を撮影し、画像データを生成する撮影手段と、
前記撮影手段により生成された画像データに基づいて、前記自車の周辺に存在する停止車両を検出する停止車両検出手段と、
車両の状態に応じた危険度を保持する危険度保持手段と、
前記停止車両検出手段により検出された停止車両に対応する画像データにより特定される前記停止車両の状態と、前記危険度保持手段に保持された危険度とに基づいて、前記停止車両検出手段により検出された停止車両の危険度を導出する危険度導出手段と、
前記危険度導出手段により導出された停止車両の危険度が閾値以上である場合に、該停止車両を危険車両として特定する危険車両判別手段と、
前記危険車両判別手段により危険車両が特定された場合に、危険車両が存在する旨を通知する通知手段とを有する運転支援システム。
【請求項２】
前記自車の位置が駐車場内であるか否かを判定する位置判定手段を有し、
前記停止車両検出手段は、前記位置判定手段により自車の位置が駐車場内であると判定された場合に、前記撮影手段により生成された画像データに基づいて、前記自車の周辺に存在する停止車両を検出する請求項１に記載の運転支援システム。
【請求項３】
前記位置判定手段は、前記自車の位置と、駐車場の領域情報とに基づいて、前記自車の位置が駐車場内であるか否かを判定する請求項２に記載の運転支援システム。
【請求項４】
前記自車の速度が所定値以下であるか否かを判定する車速判定手段を有し、
前記停止車両検出手段は、前記車速判定手段により自車の速度が所定値以下であると判定された場合に、前記撮影手段により生成された画像データに基づいて、前記自車の周辺に存在する停止車両を検出する請求項１に記載の運転支援システム。
【請求項５】
前記車速判定手段は、前記自車が所定距離を走行する毎に発生するパルスに基づいて、前記自車の速度が所定値以下であるか否かを判定する請求項４に記載の運転支援システム。
【請求項６】
前記危険度保持手段は、車両の要素毎に、該要素の状態に応じた危険度を保持し、
前記危険度導出手段は、前記停止車両検出手段により検出された停止車両に対応する画像データにより特定される前記停止車両の要素毎の状態と、前記危険度保持手段に保持された前記要素の状態に応じた危険度とに基づいて、前記停止車両の要素毎に危険度を取得し、該要素毎の危険度を前記停止車両毎に加算したものを該停止車両の危険度として導出する請求項１乃至５のいずれかに記載の運転支援システム。
【請求項７】
前記危険車両判別手段は、前記危険度導出手段により複数の停止車両のそれぞれについて導出された危険度の平均値を算出し、該平均値以上の危険度である停止車両を危険車両として特定する請求項１乃至６のいずれかに記載の運転支援システム。
【請求項８】
前記危険車両判別手段は、前記危険度導出手段により危険度が導出された複数の停止車両のうち、前記危険度が上位の所定数に該当するものを危険車両として特定する請求項１乃至６のいずれかに記載の運転支援システム。
【請求項９】
前記危険度導出手段により過去に導出された危険度の履歴を保持する危険度履歴保持手段と、
前記危険度保持手段に保持された危険度の履歴に基づいて前記閾値を設定する閾値設定手段とを有し、
前記危険車両判別手段は、前記危険度導出手段により導出された停止車両の危険度が前記閾値設定手段により設定された閾値以上である場合に、該停止車両を危険車両として特定する請求項１乃至６のいずれかに記載の運転支援システム。
【請求項１０】
前記閾値設定手段は、前記危険度履歴保持手段に保持された危険度の履歴の平均値を前記閾値として設定する請求項９に記載の運転支援システム。
【請求項１１】
前記通知手段は、前記撮影手段により生成された画像データに基づく画像を表示するとともに、該画像における危険車両の位置又は近傍に、危険車両であることを表す画像を表示する請求項１乃至１０のいずれかに記載の運転支援システム。
【請求項１２】
前記通知手段は、前記危険度導出手段により導出された危険度に応じて、該危険度に対応する危険車両の位置又は近傍に表示される、前記危険車両であることを表す画像の態様を異ならせる請求項１１に記載の運転支援システム。
【請求項１３】
前記通知手段は、前記危険車両の要素の状態を通知する請求項１乃至１２のいずれかに記載の運転支援システム。
【請求項１４】
前記通知手段は、前記危険車両の方向を通知する請求項１乃至１３のいずれかに記載の運転支援システム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【公開番号】特開２００９−２０８５３３（Ｐ２００９−２０８５３３Ａ）
【公開日】平成２１年９月１７日（２００９．９．１７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−５１６０５（Ｐ２００８−５１６０５）
【出願日】平成２０年３月３日（２００８．３．３）
【出願人】（０００１０１７３２）アルパイン株式会社 (2,424)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２１年９月１７日（２００９．９．１７）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年３月３日（２００８．３．３）
【出願人】（０００１０１７３２）アルパイン株式会社 (2,424)
【Ｆターム（参考）】
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