運転支援装置
【課題】車両に搭載した装置によって信号機が黄色表示になる時間を取得することができ、その情報を用いることでジレンマゾーン問題に対処できる運転支援装置を提供する。
【解決手段】車両に装備されたカメラで車両前方の画像を撮影して（Ｓ３０）、画像認識処理を実行し（Ｓ４０）、画像内の歩行者用信号機が赤信号に変化したことが検出されたら（Ｓ７０：ＹＥＳ）、車両用信号が黄信号に変わる予想時間を算出し（Ｓ８０）、さらに車両が交差点の停止線に到達する予想時間を算出し（Ｓ１００）、両予想時間の比較から、車両用信号機が青信号であるうちに車両が停止線に到達できるか否かを判定する（Ｓ１１０）。青信号であるうちに停止線まで到達できない場合には、運転者にその情報を報知する（Ｓ１２０）。
【解決手段】車両に装備されたカメラで車両前方の画像を撮影して（Ｓ３０）、画像認識処理を実行し（Ｓ４０）、画像内の歩行者用信号機が赤信号に変化したことが検出されたら（Ｓ７０：ＹＥＳ）、車両用信号が黄信号に変わる予想時間を算出し（Ｓ８０）、さらに車両が交差点の停止線に到達する予想時間を算出し（Ｓ１００）、両予想時間の比較から、車両用信号機が青信号であるうちに車両が停止線に到達できるか否かを判定する（Ｓ１１０）。青信号であるうちに停止線まで到達できない場合には、運転者にその情報を報知する（Ｓ１２０）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運転支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車が青色表示の交差点に近づいていくときに、今信号が黄色表示に変わったら交差点手前で停止すべきか、加速して交差点を渡りきるべきか、運転者が判断に悩むジレンマゾーンがあることが知られている。運転者がジレンマゾーンにうまく対処しなければ、急停止の際に後続車両から追突を受けたり、赤色表示で交差点を渡ってしまったりする等の問題が発生する。
【０００３】
例えば下記特許文献１では、ジレンマゾーン問題に対処するために、ジレンマゾーンに入ることを事前に予測して、信号機が黄色表示となる前に運転者にその旨を報知する装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０００−３５７２９３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし上記特許文献１の技術では、信号機が黄色表示に切り替わる時刻の情報を信号機の制御装置から通信で得るとしている。しかし国内（あるいは海外も含めて）の全ての信号機がそのような設備を備える状況は現時点では存在せず、また将来そのような状況が現実化されるかどうかも不確定である。さらに仮に将来そのような状況が現実化されるとしても、その時点までの期間は、そのような装備がないとしてジレンマゾーン問題への対処を考えることが必要である。
【０００６】
そこで本発明が解決しようとする課題は、上記問題点に鑑み、車両に搭載した装置によって信号機が黄色表示になる時間を取得することができ、その情報を用いることでジレンマゾーン問題に対処できる運転支援装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段及び発明の効果】
【０００７】
上記課題を達成するために、本発明に係る運転支援装置は、車両に装備されて車両前方の画像を撮影する撮影手段と、前記撮影手段により撮影された撮影画像から、前記車両の進行方向に存在する交差点の歩行者用信号機の信号灯の色変化を検出して、前記交差点の車両用信号機が黄色表示に変化する第１予想時間を算出する第１算出手段と、前記車両が前記交差点に到達する第２予想時間を算出する第２算出手段と、前記第１算出手段により算出された前記第１予想時間と、前記第２算出手段により算出された前記第２予想時間と、から前記交差点の車両用信号機が青色表示である間に前記車両が前記交差点に到達するか否かを判定する判定手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００８】
これにより本発明に係る運転支援装置では、車両前方の歩行者用信号機を撮影して、その赤色表示への変化から車両用信号機が黄色表示に変わる第１予想時間を算出し、また車両が交差点に到達する第２予想時間を算出し、両予想時間の比較から、車両用信号機が青色表示である間に交差点に到達できるかを判定する。よって車両に搭載した撮影手段による撮影画像を有効に利用して、車両用信号機が黄色表示に変化する予想時間を求めることができる。したがって信号機から情報を得ることなく、車両に搭載した装備を用いて、車両用信号機が青色表示である間に交差点に到達できるかどうかという、ジレンマゾーン問題に関係する重要な情報を取得することができ、安全運転に貢献する運転支援装置が実現できる。
【０００９】
また前記第１算出手段は、歩行者用信号機の線画像であるパターン画像を記憶する記憶部と、前記撮影画像と前記パターン画像との間でマッチング処理を実行して、前記撮影画像内に歩行者用信号機が撮影されているか否かを判定するマッチング手段と、を備えたとしてもよい。
【００１０】
これにより予め歩行者用信号機のパターン画像を記憶しておいて、そのパターン画像と撮影画像との間でマッチング処理を実行するので、車両前方の撮影画像から、歩行者用信号機の画像を取得して、この画像から歩行者用信号機の信号灯の色変化を高精度に検出できる。そして高精度に検出した色変化から車両用信号機が黄色表示となる予想時間を算出するので、車両用信号機が青色表示である間に交差点に到達できるかどうかという、ジレンマゾーン問題に関係する重要な情報を高精度に取得することができる。
【００１１】
また前記第１算出手段は、前記マッチング手段によって、前記撮影手段により撮影された画像内に歩行者用信号機が撮影されていると判定された場合に、前記画像内の歩行者用信号機の画像から、その歩行者用信号機の信号灯の色情報を検出する色情報検出手段を備えたとしてもよい。
【００１２】
これによりパターン画像と撮影画像との間でマッチング処理を実行して、歩行者用信号機が撮影されていると判定された場合に、歩行者用信号機の画像から信号灯の色情報を検出する。したがってマッチング処理を実行した上で、信号灯の色情報を検出するので、高精度に歩行者用信号機の信号灯の色情報が検出できる。したがって車両用信号機が青色表示である間に交差点に到達できるかどうかという、ジレンマゾーン問題に関係する重要な情報を高精度に取得することができる。
【００１３】
また前記色情報検出手段により検出された前記色情報によって、前記歩行者信号機が赤色表示に変化した変化時間を検出する変化時間検出手段を備え、前記第１算出手段は、その変化時間検出手段により検出された前記変化時間に応じて、前記第１予想時間を算出するとしてもよい。
【００１４】
これによりマッチング処理を実行した上で検出された歩行者用信号機の信号灯の色情報から、歩行者用信号機が赤色表示に変化した時間を検出し、その情報から車両用信号機が黄色表示に変化する予想時間を算出するので、高精度に取得した歩行者用信号機の変化時間から車両用信号機が黄色表示に変化する時間を予想できる。したがって車両用信号機が青色表示である間に交差点に到達できるかどうかという、ジレンマゾーン問題に関係する重要な情報を高精度に取得することができる。
【００１５】
また前記車両の進行方向を基準とした前記交差点の方向を算出する方向算出手段を備え、前記マッチング手段は、前記方向算出手段によって算出された前記交差点の方向に応じて、前記撮影画像内において、前記交差点に前記歩行者用信号機が設置されているならば前記歩行者用信号機が存在する領域を、部分画像として抽出し、その部分画像と前記パターン画像との間でマッチング処理を実行する部分画像マッチング手段を備えたとしてもよい。
【００１６】
これにより車両の進行方向に対する交差点の方向を算出して、この情報を基にして、撮影画像中に歩行者用信号機が存在する可能性がある領域のみにマッチング処理を実行するので、不必要な領域へのマッチング処理を省略できて、マッチング処理の効率性が向上する。よって効率的な処理によって、迅速に車両用信号機が青色表示である間に交差点に到達できるかどうかという、ジレンマゾーン問題に関係する重要な情報を取得することができる。
【００１７】
また前記第１算出手段は、前記車両と前記交差点との間の距離を算出する距離算出手段と、前記距離算出手段によって算出された前記車両と前記交差点との間の距離に応じて、前記撮影手段により撮影された画像の相対的大きさを補正する補正手段と、を備えたとしてもよい。
【００１８】
これにより車両と交差点との距離を算出して、この情報に応じて撮影画像の相対的な大きさを補正するので、車両と交差点との距離が遠いか近いかで撮影画像が異なることで、歩行者用信号灯の色変化の検出の精度が低下することが抑制できる。したがって車両用信号が黄色表示に変わる予想時間を高精度に算出して、この情報から、車両用信号機が青色表示である間に交差点に到達できるかどうかという、ジレンマゾーン問題に関係する重要な情報を高精度に取得することができる。
【００１９】
また車両の位置の情報を取得する車両位置取得手段と、交差点の位置の情報を取得する交差点位置取得手段と、車両の速度の情報を取得する速度取得手段と、を備え、前記第２算出手段は、前記車両位置取得手段により取得された車両位置と、前記信号位置取得手段により取得された信号位置と、前記速度取得手段により取得された車両速度と、から前記第２予想時間を算出するとしてもよい。
【００２０】
これにより車両位置と、交差点位置と、車速との情報を取得して、これらの情報から車両が交差点に到達する予想時間を算出するので、高精度に交差点到達の予想時間を算出できる。よって高精度な交差点到達の予想時間を用いて、車両用信号機が青色表示である間に交差点に到達できるかどうかという、ジレンマゾーン問題に関係する重要な情報を高精度に取得することができる。
【００２１】
また前記判定手段が、前記交差点の車両用信号機が青色表示である間に前記車両は前記交差点に到達しないと判定した場合に、前記交差点での停止を促す情報を運転者に報知する報知手段を備えたとしてもよい。
【００２２】
これにより車両用信号機が青色表示である間に交差点に到達できるかどうかという情報を高精度に取得した上で、青色表示である間に交差点に到達できない場合には、その情報を運転者に報知するので、ジレンマゾーン問題に対処できるように運転者を支援する運転支援装置が実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明における運転支援装置の実施例における構成図。
【図２】実施例における制御処理のフローチャート。
【図３】画像認識処理のフローチャート。
【図４】交差点へ向かう車両を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、本発明の実施形態を図面を参照しつつ説明する。まず図１は、本発明に係る運転支援装置１の実施例における装置構成の概略図である。運転支援装置１は自動車車両に搭載されているとし、電子制御装置１０（ＥＣＵ：Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）と各種機器とを備える。
【００２５】
ＥＣＵ１０は、コンピュータの構造を有するとし、各種演算など情報処理のためのＣＰＵ１１、ＣＰＵ１１の作業領域のための一時記憶の場としてのＲＡＭ１２、各種プログラムなどを記憶しておくためのＲＯＭ１３、書き込み可能な不揮発性の記憶部であるメモリ１４、各種機器との接続のためのインターフェース部１５（Ｉ／Ｆ）を備えて、これらがバスで接続されて情報の受け渡しが可能となっている。なお本実施例におけるＥＣＵ１０は、カーナビゲーションのためのナビＥＣＵに、本発明に関わる機器や機能を付加したものであるとすればよい。メモリ１４には、後述するように歩行者用信号機の線画像であるパターン画像１４ａが記憶されている。
【００２６】
Ｉ／Ｆ１５に接続された各種機器としては、ＧＰＳ受信部２１、ジャイロセンサ２２、車速センサ２３、地図情報データベース２４（地図情報ＤＢ、ＤＢ）、カメラ２５、ディスプレイ２６、スピーカ２７を備える。
【００２７】
ＧＰＳ受信部２１は、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）衛星からのＧＰＳ信号を受信する。ジャイロセンサ２２は、車両のロール、ピッチ、ヨー方向の角速度を検出する機能を有するセンサである。検出した角速度を積分することにより車両の方向変化を検出することが可能となる。
【００２８】
車速センサ２３は、車両の速度を検出するセンサである。車速センサ２３は、例えばロータリーエンコーダ等の周知の構成によって、車輪の所定回転角度ごとにパルス信号を発生させ、それを基にして車両の速度を算出する。そしてＥＣＵ１０において車速センサ２３で得た車速を積算して車両の走行距離を算出することができるとする。地図情報ＤＢ２４は、カーナビゲーションで利用される様々な地図情報のデータベースである。地図情報には、交差点の位置情報と、個々の交差点における信号機の有無の情報を含むとすればよい。
【００２９】
カメラ２５は車両前方の画像を撮影するために装備される。カメラ２５は例えばＣＣＤカメラとし、フルカラー画像を撮影する。カメラ２５の配置場所は例えば、車室内において車両前方が良好に見渡せる位置であればよい。ディスプレイ２６は車両の運転者から見える位置に配置されて、各種情報を表示する。スピーカ２７は運転者に各種情報を音声で報知する。
【００３０】
上述のとおりＥＣＵ１０はナビＥＣＵの機能を有するものであり、ＧＰＳ受信部２１、ジャイロセンサ２２、車速センサ２３、地図情報ＤＢ２４を用いて、以下のとおりカーナビゲーション（以下ではナビと略記）の処理を実行する。
【００３１】
ＥＣＵ１０によるナビにおける位置算出方法は、主にＧＰＳ航法、自律航法、マップマッチング法からなる。このうちＧＰＳ航法は、ＧＰＳ受信部２１によってＧＰＳ衛星からのＧＰＳ信号を受信することによって、地球上での車両の位置（緯度、経度）を算出するものである。
【００３２】
自律航法では、上記構成の場合、ジャイロセンサによって車両の方向を求め、車速センサで検出した車速を積分して走行距離を求めることによって車両の位置を算出する。ＣＰＵ１１で、上記ＧＰＳ航法と自律航法とを組み合わせたハイブリッド航法によって車両位置を算出すればよい。
【００３３】
ハイブリッド航法では例えば、最初の位置決定を含めた、時々の数値補正のときにＧＰＳ航法を用い、それ以外のときは自律航法によって車両の進行方向及び走行距離を時々刻々算出し、それを積算していくことにより、逐次車両位置を算出していけばよい。ハイブリッド航法を使用することによって、ＧＰＳ航法ではトンネル内や建築物の陰でＧＰＳ衛星からの電波が受信しにくい状況では車両位置の算出が困難である問題点と、自律航法では走行距離を積算していくうちに誤差が累積していき車両位置の精度が低減する問題点とを互いに補うことができるので、高精度に車両位置が算出できる。
【００３４】
そして、ハイブリッド航法によって得られた車両位置をマップマッチング法によって修正すればよい。マップマッチング法では、ハイブリッド航法によって得られた車両位置が地図情報ＤＢ２４が有する地図と照らし合わせて不適切な位置であるとみなされる場合に、地図情報ＤＢ２４が有する地図に整合させて、より適切な車両位置に修正する。
【００３５】
本実施例において、上記構成を用いた運転支援の処理手順が図２、３に示されている。図２、３のフローチャートはプログラム化されてＲＯＭ１３やメモリ１４に記憶しておき、ＣＰＵ１１がこれを実行することで自動的に順次処理されるとすればよい。図２、３の処理は、運転者が車両を運転している間、常に実行し続けるとすればよい。
【００３６】
図４には交差点に向かう車両３０が示されている。車両３０の進行方向には交差点があり、その交差点には車両用信号機３２、歩行者用信号機３１、横断歩道が設置されている。横断歩道の手前には車両用信号機３２が赤色表示のときに車両３０が停止するべき停止線３３が標示されている。歩行者用信号機３１には、青色表示のための信号灯３１ａ、赤色表示のための信号灯３１ｂが、車両用信号機３２には、青色表示のための信号灯３２ａ、黄色表示のための信号灯３２ｂ、赤色表示のための信号灯３２ｃが備えられている。
【００３７】
図２の処理ではまずＳ１０で、車両３０の現在位置と進行方向を算出する。上述のとおり、本発明はＥＣＵ１０によって時々刻々カーナビゲーションの処理を実行しつつ、それと平行して本発明に係る運転支援の処理を実行すればよい。したがってＳ１０では、ナビの方で時々刻々行われている、ＧＰＳ受信部２１、ジャイロセンサ２２、車速センサ２３、ＤＢ２４を用いて、ＧＰＳ航法、自律航法、地図マッチング法を組み合わせて実行して算出した車両位置及び進行方向の情報を取得すればよい。
【００３８】
次にＳ２０では、交差点位置の情報を取得する。ここでの交差点の位置とは、例えば交差点中心の位置とすればよい。本発明ではＤＢ２４には、交差点の位置情報、及び個々の交差点における信号機３２の有無が記憶されている。Ｓ２０では、ＤＢ２４のこれらの情報と、Ｓ１０で求めた車両３０の現在位置と進行方向とから、車両３０が現在接近しつつあり、かつ信号機３２がある交差点（以下では次の交差点と呼称する）を算出し、その交差点の位置情報を取得する。
【００３９】
手順Ｓ３０ではカメラ２５によって、車両前方の画像を撮影する。これにより次の交差点が写されたフルカラー画像が撮影される。カメラ２５による撮影は、手順Ｓ３０を実行するたびに画像を撮影してもよく、Ｓ３０とは関係なく所定の周期で撮影していき、Ｓ３０では直近の画像を取得するとしてもよい。
【００４０】
次にＳ４０では、Ｓ３０で撮影された画像に対して画像認識処理を実行する。画像認識処理を施す前のオリジナルのフルカラー画像は、例えばメモリ１４に記憶しておく。
【００４１】
Ｓ４０の画像認識処理の詳細は図３に示されている。図３の画像認識処理ではまずＳ２００で、Ｓ１０で取得された車両３０の進行方向の情報から、車両３０の進行方向を基準とした（あるいはカメラ２５の撮影方向を基準とした）交差点の方向を算出し、交差点に歩行者用信号３１が設置されているならば撮影画像内のどの領域に歩行者用信号３１の画像が存在するはずであるかをＣＰＵ１１で算出し、その領域を部分画像として取り出す。これにより撮影画像のうち不要な部分を解析対象から外すので、パターンマッチング処理の効率性が向上する。
【００４２】
その際、図４に示したとおり、歩行者用信号機３１が設置されている場合、それは車両３０の前方の左右両側にあるので、画像認識処理の精度を向上させるために、左右両側における歩行者用信号機３１があるはずの２つの領域をともに部分画像として抽出してもよい。
【００４３】
次にＳ２１０で、例えばフルカラー画像をグレイスケール画像（濃淡画像）へと変換したうえでエッジ強調処理を実行する。この目的のために例えば、グレイスケール画像に対してソーベルフィルタ等のエッジ強調フィルタを施せばよい。
【００４４】
次にＳ２２０で、エッジが強調された画像の各点を所定の閾値以上と未満とで２値化して、エッジだけが抽出された線画像を取得する。Ｓ２２０で求めた線画像に対して、後述するＳ２４０でパターンマッチングを実行するが、その際に車両３０と歩行者用信号機３１との間の距離が一定ではないので、線画像とパターン画像とでサイズの不一致が問題となる可能性がある。
【００４５】
そこでＳ２３０では、Ｓ２１０で求めた線画像に対して相対的な画像サイズの補正を行う。具体的には、Ｓ１０で求めた車両３０の位置と、Ｓ２０で求めた交差点の位置とから、車両３０と交差点との間の距離を算出する。そして、この距離が大きい程、Ｓ２２０で求めた線画像の相対的なサイズを拡大する。
【００４６】
ここで相対的な画像サイズの補正とは、Ｓ２２０で求めた線画像と、パターン画像１４とのサイズを相対的に補正するとの意味である。すなわち線画像の相対的なサイズを拡大（縮小）することは、線画像のサイズを拡大（縮小）することでもよく、パターン画像１４のサイズを縮小（拡大）することでもよく、これら両操作の組合せでもよい。このように画像の相対的サイズの補正を施すことによって、両画像のサイズが揃うのでパターンマッチングの精度が向上する。
【００４７】
次にＳ２４０では、Ｓ２３０でサイズ補正された線画像と、予めメモリ１４（あるいはＲＯＭ１３）に記憶しておいた歩行者用信号機の線画像（パターン画像）１４ａとの間で、パターンマッチングを実行する。パターンマッチングの方法としては、正規化相関法等を用いればよい。正規化相関法を用いる場合、Ｓ２２０で得られた線画像とパターン画像１４ａとから正規化相関係数を算出して、その数値が所定の閾値よりも大きい場合には、Ｓ２２０で得られた線画像とパターン画像１４ａとは類似性が高く、Ｓ２２０で得られた線画像は歩行者用信号機であると判定すればよい。
【００４８】
図２に戻って次にＳ５０では、Ｓ４０による画像認識の結果、進行方向に存在する次の交差点における歩行者用信号の画像が検出できたかどうかが判断される。上述のとおりＳ２３０で歩行者用信号の画像が検出できた場合（Ｓ５０：ＹＥＳ）はＳ６０へ進み、検出できなかった場合（Ｓ５０：ＮＯ）はＳ１０へ戻って、車両位置や交差点位置の検出や画像撮影を繰り返す。
【００４９】
Ｓ６０へ進んだ場合は次の交差点における歩行者用信号の画像が検出できた場合なので、Ｓ６０では、検出された歩行者用信号の画像における信号灯の色を検出する。この処理では、パターンマッチングによって歩行者用信号機３１の画像だと判断された線画像のオリジナルのフルカラー画像における、赤色表示の表示灯３１ｂがあるはずの領域、青色表示の表示灯３１ａがあるはずの領域内の１点、あるいは複数点の色情報を取得する。複数点の場合は、例えば多数決等の決定法で色を決定してもよい。
【００５０】
この色情報から歩行者用信号機３１が現在、青色表示点灯中か、赤色表示点灯中か、青色表示点滅中か、を判定する。青色表示が点滅している場合、撮影の瞬間が青色表示が消灯している期間に含まれる可能性がある。したがって青色も赤色も検出されない場合には、青色表示が点滅している期間であると判定するように設定すればよい。
【００５１】
また色情報の検出によって青色が検出された場合、現在青色表示が点灯中なのか、それとも点滅しているのか、の判定が現時点の画像１枚のみからは判定できない。そこでＳ３０で撮影した画像は、現時点から所定枚数過去の画像を、例えばメモリ１４に記憶しておくようにすればよい。そして過去の画像と組み合わせて、現在青色表示が点灯中なのか、点滅しているのか、の判定を実行するように設定すればよい。
【００５２】
Ｓ７０では、Ｓ６０で検出された信号灯の色が赤、つまりであるか否かを判定する。赤色表示の場合（Ｓ７０：ＹＥＳ）はＳ５０へ進み、赤色表示でない場合（Ｓ７０：ＮＯ）は再びＳ１０へ戻って、歩行者用信号が赤色表示になるまで上記手順を繰り返す。
【００５３】
Ｓ８０では車両用信号機３２が黄色表示になる予想時間を算出する。上述のとおり図２の処理では、Ｓ７０で肯定判断とならない間はＳ１０からＳ７０の処理を繰り返すので、Ｓ８０へ進んだ場合は、歩行者用信号機３１が赤色表示に変化した時点であるとみなすことができる。
【００５４】
Ｓ８０では、歩行者用信号機３１が赤色表示に変わった時間に、歩行者用信号機３１が赤色表示に変わる時間から車両用信号機３２が黄色表示に変わる時間までの予想時間を加算することによって、車両用信号機３２が黄色表示に変わる予想時間を算出する。ここで、歩行者用信号機３１が赤色表示に変わる時間から車両用信号機３２が黄色表示に変わる時間までの予想時間は、例えば、この予想時間の統計的な平均値を予め求めておいて、この数値を用いればよい。
【００５５】
Ｓ９０では車速を検出する。これは車速センサ２３により計測すればよい。Ｓ１００では車両３０が停止線３３に到達する予想時間を算出する。具体的には、Ｓ２０で求めた交差点位置から停止線３３の位置を算出し、そしてＳ１０で求めた車両３０の現在位置と、停止線３３の位置とから停止線３３までの距離を算出し、さらに停止線３３までの距離をＳ９０で求めた車速で除算する。
【００５６】
これにより停止線３３に到達する予想時間が算出される。なお、Ｓ２０で求めた交差点位置から停止線３３の位置を算出する手順においては、例えば、交差点位置（交差点中心位置）と停止線位置との間の平均的な位置関係を予め求めておいてメモリ１４に記憶しておき、この情報を用いればよい。
【００５７】
Ｓ１１０では車両用信号が青色表示である間に車両が停止線３３まで到達することができるか否かを判断する。具体的には、Ｓ１００で求めた停止線到達予想時間よりも、Ｓ８０で求めた黄色表示開始予想時間の方が後の場合は、青色表示である間に車両が停止線３３まで到達することができると判断する。
【００５８】
逆にＳ１００で求めた停止線到達予想時間よりも、Ｓ８０で求めた黄色表示開始予想時間の方が先の場合は、青色表示である間に車両が停止線３３まで到達しないと判断する。青色表示である間に車両が停止線３３まで到達すると判断される場合（Ｓ１１０：ＹＥＳ）は図２の処理を終了し、到達しないと判断される場合（Ｓ１１０：ＮＯ）はＳ１２０へ進む。
【００５９】
Ｓ１２０では、次の信号での停止を促すメッセージを運転者に報知する。次の信号での停止を促すメッセージとしては、「このまま進むと次の交差点に達する前に黄色信号に変わります」といった内容や、もっと直接的に「次の信号で停止してください」と運転者に停止を要求する内容等とすればよい。報知方法は、ディスプレイ２６への文字による表示や、スピーカ２７からの音声による報知や、これらの組合せとすればよい。
【００６０】
上記実施例において、Ｓ３０の手順が撮影手段を構成する。Ｓ８０の手順が第１算出手段を構成する。Ｓ１００の手順が第２算出手段を構成する。Ｓ１１０の手順が判定手段を構成する。メモリ１４が記憶部を構成する。Ｓ２４０の手順がマッチング手段を構成する。Ｓ６０の手順が色情報検出手段を構成する。Ｓ７０の手順が変化時間検出手段を構成する。Ｓ１０の手順が方向算出手段を構成する。
【００６１】
Ｓ２００、Ｓ２４０の手順が部分画像マッチング手段を構成する。Ｓ１０、Ｓ２０の手順が距離算出手段を構成する。Ｓ２３０の手順が補正手段を構成する。Ｓ１０の手順が車両位置取得手段を構成する。Ｓ２０の手順が交差点位置取得手段を構成する。Ｓ４０の手順が速度取得手段を構成する。Ｓ１２０の手順が報知手段を構成する。
【符号の説明】
【００６２】
１ 運転支援装置
１０ ＥＣＵ
２１ ＧＰＳ受信部
２２ ジャイロセンサ
２３ 車速センサ
２４ 地図情報データベース
２５ カメラ
２６ ディスプレイ
２７ スピーカ
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運転支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車が青色表示の交差点に近づいていくときに、今信号が黄色表示に変わったら交差点手前で停止すべきか、加速して交差点を渡りきるべきか、運転者が判断に悩むジレンマゾーンがあることが知られている。運転者がジレンマゾーンにうまく対処しなければ、急停止の際に後続車両から追突を受けたり、赤色表示で交差点を渡ってしまったりする等の問題が発生する。
【０００３】
例えば下記特許文献１では、ジレンマゾーン問題に対処するために、ジレンマゾーンに入ることを事前に予測して、信号機が黄色表示となる前に運転者にその旨を報知する装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０００−３５７２９３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし上記特許文献１の技術では、信号機が黄色表示に切り替わる時刻の情報を信号機の制御装置から通信で得るとしている。しかし国内（あるいは海外も含めて）の全ての信号機がそのような設備を備える状況は現時点では存在せず、また将来そのような状況が現実化されるかどうかも不確定である。さらに仮に将来そのような状況が現実化されるとしても、その時点までの期間は、そのような装備がないとしてジレンマゾーン問題への対処を考えることが必要である。
【０００６】
そこで本発明が解決しようとする課題は、上記問題点に鑑み、車両に搭載した装置によって信号機が黄色表示になる時間を取得することができ、その情報を用いることでジレンマゾーン問題に対処できる運転支援装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段及び発明の効果】
【０００７】
上記課題を達成するために、本発明に係る運転支援装置は、車両に装備されて車両前方の画像を撮影する撮影手段と、前記撮影手段により撮影された撮影画像から、前記車両の進行方向に存在する交差点の歩行者用信号機の信号灯の色変化を検出して、前記交差点の車両用信号機が黄色表示に変化する第１予想時間を算出する第１算出手段と、前記車両が前記交差点に到達する第２予想時間を算出する第２算出手段と、前記第１算出手段により算出された前記第１予想時間と、前記第２算出手段により算出された前記第２予想時間と、から前記交差点の車両用信号機が青色表示である間に前記車両が前記交差点に到達するか否かを判定する判定手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００８】
これにより本発明に係る運転支援装置では、車両前方の歩行者用信号機を撮影して、その赤色表示への変化から車両用信号機が黄色表示に変わる第１予想時間を算出し、また車両が交差点に到達する第２予想時間を算出し、両予想時間の比較から、車両用信号機が青色表示である間に交差点に到達できるかを判定する。よって車両に搭載した撮影手段による撮影画像を有効に利用して、車両用信号機が黄色表示に変化する予想時間を求めることができる。したがって信号機から情報を得ることなく、車両に搭載した装備を用いて、車両用信号機が青色表示である間に交差点に到達できるかどうかという、ジレンマゾーン問題に関係する重要な情報を取得することができ、安全運転に貢献する運転支援装置が実現できる。
【０００９】
また前記第１算出手段は、歩行者用信号機の線画像であるパターン画像を記憶する記憶部と、前記撮影画像と前記パターン画像との間でマッチング処理を実行して、前記撮影画像内に歩行者用信号機が撮影されているか否かを判定するマッチング手段と、を備えたとしてもよい。
【００１０】
これにより予め歩行者用信号機のパターン画像を記憶しておいて、そのパターン画像と撮影画像との間でマッチング処理を実行するので、車両前方の撮影画像から、歩行者用信号機の画像を取得して、この画像から歩行者用信号機の信号灯の色変化を高精度に検出できる。そして高精度に検出した色変化から車両用信号機が黄色表示となる予想時間を算出するので、車両用信号機が青色表示である間に交差点に到達できるかどうかという、ジレンマゾーン問題に関係する重要な情報を高精度に取得することができる。
【００１１】
また前記第１算出手段は、前記マッチング手段によって、前記撮影手段により撮影された画像内に歩行者用信号機が撮影されていると判定された場合に、前記画像内の歩行者用信号機の画像から、その歩行者用信号機の信号灯の色情報を検出する色情報検出手段を備えたとしてもよい。
【００１２】
これによりパターン画像と撮影画像との間でマッチング処理を実行して、歩行者用信号機が撮影されていると判定された場合に、歩行者用信号機の画像から信号灯の色情報を検出する。したがってマッチング処理を実行した上で、信号灯の色情報を検出するので、高精度に歩行者用信号機の信号灯の色情報が検出できる。したがって車両用信号機が青色表示である間に交差点に到達できるかどうかという、ジレンマゾーン問題に関係する重要な情報を高精度に取得することができる。
【００１３】
また前記色情報検出手段により検出された前記色情報によって、前記歩行者信号機が赤色表示に変化した変化時間を検出する変化時間検出手段を備え、前記第１算出手段は、その変化時間検出手段により検出された前記変化時間に応じて、前記第１予想時間を算出するとしてもよい。
【００１４】
これによりマッチング処理を実行した上で検出された歩行者用信号機の信号灯の色情報から、歩行者用信号機が赤色表示に変化した時間を検出し、その情報から車両用信号機が黄色表示に変化する予想時間を算出するので、高精度に取得した歩行者用信号機の変化時間から車両用信号機が黄色表示に変化する時間を予想できる。したがって車両用信号機が青色表示である間に交差点に到達できるかどうかという、ジレンマゾーン問題に関係する重要な情報を高精度に取得することができる。
【００１５】
また前記車両の進行方向を基準とした前記交差点の方向を算出する方向算出手段を備え、前記マッチング手段は、前記方向算出手段によって算出された前記交差点の方向に応じて、前記撮影画像内において、前記交差点に前記歩行者用信号機が設置されているならば前記歩行者用信号機が存在する領域を、部分画像として抽出し、その部分画像と前記パターン画像との間でマッチング処理を実行する部分画像マッチング手段を備えたとしてもよい。
【００１６】
これにより車両の進行方向に対する交差点の方向を算出して、この情報を基にして、撮影画像中に歩行者用信号機が存在する可能性がある領域のみにマッチング処理を実行するので、不必要な領域へのマッチング処理を省略できて、マッチング処理の効率性が向上する。よって効率的な処理によって、迅速に車両用信号機が青色表示である間に交差点に到達できるかどうかという、ジレンマゾーン問題に関係する重要な情報を取得することができる。
【００１７】
また前記第１算出手段は、前記車両と前記交差点との間の距離を算出する距離算出手段と、前記距離算出手段によって算出された前記車両と前記交差点との間の距離に応じて、前記撮影手段により撮影された画像の相対的大きさを補正する補正手段と、を備えたとしてもよい。
【００１８】
これにより車両と交差点との距離を算出して、この情報に応じて撮影画像の相対的な大きさを補正するので、車両と交差点との距離が遠いか近いかで撮影画像が異なることで、歩行者用信号灯の色変化の検出の精度が低下することが抑制できる。したがって車両用信号が黄色表示に変わる予想時間を高精度に算出して、この情報から、車両用信号機が青色表示である間に交差点に到達できるかどうかという、ジレンマゾーン問題に関係する重要な情報を高精度に取得することができる。
【００１９】
また車両の位置の情報を取得する車両位置取得手段と、交差点の位置の情報を取得する交差点位置取得手段と、車両の速度の情報を取得する速度取得手段と、を備え、前記第２算出手段は、前記車両位置取得手段により取得された車両位置と、前記信号位置取得手段により取得された信号位置と、前記速度取得手段により取得された車両速度と、から前記第２予想時間を算出するとしてもよい。
【００２０】
これにより車両位置と、交差点位置と、車速との情報を取得して、これらの情報から車両が交差点に到達する予想時間を算出するので、高精度に交差点到達の予想時間を算出できる。よって高精度な交差点到達の予想時間を用いて、車両用信号機が青色表示である間に交差点に到達できるかどうかという、ジレンマゾーン問題に関係する重要な情報を高精度に取得することができる。
【００２１】
また前記判定手段が、前記交差点の車両用信号機が青色表示である間に前記車両は前記交差点に到達しないと判定した場合に、前記交差点での停止を促す情報を運転者に報知する報知手段を備えたとしてもよい。
【００２２】
これにより車両用信号機が青色表示である間に交差点に到達できるかどうかという情報を高精度に取得した上で、青色表示である間に交差点に到達できない場合には、その情報を運転者に報知するので、ジレンマゾーン問題に対処できるように運転者を支援する運転支援装置が実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明における運転支援装置の実施例における構成図。
【図２】実施例における制御処理のフローチャート。
【図３】画像認識処理のフローチャート。
【図４】交差点へ向かう車両を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、本発明の実施形態を図面を参照しつつ説明する。まず図１は、本発明に係る運転支援装置１の実施例における装置構成の概略図である。運転支援装置１は自動車車両に搭載されているとし、電子制御装置１０（ＥＣＵ：Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）と各種機器とを備える。
【００２５】
ＥＣＵ１０は、コンピュータの構造を有するとし、各種演算など情報処理のためのＣＰＵ１１、ＣＰＵ１１の作業領域のための一時記憶の場としてのＲＡＭ１２、各種プログラムなどを記憶しておくためのＲＯＭ１３、書き込み可能な不揮発性の記憶部であるメモリ１４、各種機器との接続のためのインターフェース部１５（Ｉ／Ｆ）を備えて、これらがバスで接続されて情報の受け渡しが可能となっている。なお本実施例におけるＥＣＵ１０は、カーナビゲーションのためのナビＥＣＵに、本発明に関わる機器や機能を付加したものであるとすればよい。メモリ１４には、後述するように歩行者用信号機の線画像であるパターン画像１４ａが記憶されている。
【００２６】
Ｉ／Ｆ１５に接続された各種機器としては、ＧＰＳ受信部２１、ジャイロセンサ２２、車速センサ２３、地図情報データベース２４（地図情報ＤＢ、ＤＢ）、カメラ２５、ディスプレイ２６、スピーカ２７を備える。
【００２７】
ＧＰＳ受信部２１は、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）衛星からのＧＰＳ信号を受信する。ジャイロセンサ２２は、車両のロール、ピッチ、ヨー方向の角速度を検出する機能を有するセンサである。検出した角速度を積分することにより車両の方向変化を検出することが可能となる。
【００２８】
車速センサ２３は、車両の速度を検出するセンサである。車速センサ２３は、例えばロータリーエンコーダ等の周知の構成によって、車輪の所定回転角度ごとにパルス信号を発生させ、それを基にして車両の速度を算出する。そしてＥＣＵ１０において車速センサ２３で得た車速を積算して車両の走行距離を算出することができるとする。地図情報ＤＢ２４は、カーナビゲーションで利用される様々な地図情報のデータベースである。地図情報には、交差点の位置情報と、個々の交差点における信号機の有無の情報を含むとすればよい。
【００２９】
カメラ２５は車両前方の画像を撮影するために装備される。カメラ２５は例えばＣＣＤカメラとし、フルカラー画像を撮影する。カメラ２５の配置場所は例えば、車室内において車両前方が良好に見渡せる位置であればよい。ディスプレイ２６は車両の運転者から見える位置に配置されて、各種情報を表示する。スピーカ２７は運転者に各種情報を音声で報知する。
【００３０】
上述のとおりＥＣＵ１０はナビＥＣＵの機能を有するものであり、ＧＰＳ受信部２１、ジャイロセンサ２２、車速センサ２３、地図情報ＤＢ２４を用いて、以下のとおりカーナビゲーション（以下ではナビと略記）の処理を実行する。
【００３１】
ＥＣＵ１０によるナビにおける位置算出方法は、主にＧＰＳ航法、自律航法、マップマッチング法からなる。このうちＧＰＳ航法は、ＧＰＳ受信部２１によってＧＰＳ衛星からのＧＰＳ信号を受信することによって、地球上での車両の位置（緯度、経度）を算出するものである。
【００３２】
自律航法では、上記構成の場合、ジャイロセンサによって車両の方向を求め、車速センサで検出した車速を積分して走行距離を求めることによって車両の位置を算出する。ＣＰＵ１１で、上記ＧＰＳ航法と自律航法とを組み合わせたハイブリッド航法によって車両位置を算出すればよい。
【００３３】
ハイブリッド航法では例えば、最初の位置決定を含めた、時々の数値補正のときにＧＰＳ航法を用い、それ以外のときは自律航法によって車両の進行方向及び走行距離を時々刻々算出し、それを積算していくことにより、逐次車両位置を算出していけばよい。ハイブリッド航法を使用することによって、ＧＰＳ航法ではトンネル内や建築物の陰でＧＰＳ衛星からの電波が受信しにくい状況では車両位置の算出が困難である問題点と、自律航法では走行距離を積算していくうちに誤差が累積していき車両位置の精度が低減する問題点とを互いに補うことができるので、高精度に車両位置が算出できる。
【００３４】
そして、ハイブリッド航法によって得られた車両位置をマップマッチング法によって修正すればよい。マップマッチング法では、ハイブリッド航法によって得られた車両位置が地図情報ＤＢ２４が有する地図と照らし合わせて不適切な位置であるとみなされる場合に、地図情報ＤＢ２４が有する地図に整合させて、より適切な車両位置に修正する。
【００３５】
本実施例において、上記構成を用いた運転支援の処理手順が図２、３に示されている。図２、３のフローチャートはプログラム化されてＲＯＭ１３やメモリ１４に記憶しておき、ＣＰＵ１１がこれを実行することで自動的に順次処理されるとすればよい。図２、３の処理は、運転者が車両を運転している間、常に実行し続けるとすればよい。
【００３６】
図４には交差点に向かう車両３０が示されている。車両３０の進行方向には交差点があり、その交差点には車両用信号機３２、歩行者用信号機３１、横断歩道が設置されている。横断歩道の手前には車両用信号機３２が赤色表示のときに車両３０が停止するべき停止線３３が標示されている。歩行者用信号機３１には、青色表示のための信号灯３１ａ、赤色表示のための信号灯３１ｂが、車両用信号機３２には、青色表示のための信号灯３２ａ、黄色表示のための信号灯３２ｂ、赤色表示のための信号灯３２ｃが備えられている。
【００３７】
図２の処理ではまずＳ１０で、車両３０の現在位置と進行方向を算出する。上述のとおり、本発明はＥＣＵ１０によって時々刻々カーナビゲーションの処理を実行しつつ、それと平行して本発明に係る運転支援の処理を実行すればよい。したがってＳ１０では、ナビの方で時々刻々行われている、ＧＰＳ受信部２１、ジャイロセンサ２２、車速センサ２３、ＤＢ２４を用いて、ＧＰＳ航法、自律航法、地図マッチング法を組み合わせて実行して算出した車両位置及び進行方向の情報を取得すればよい。
【００３８】
次にＳ２０では、交差点位置の情報を取得する。ここでの交差点の位置とは、例えば交差点中心の位置とすればよい。本発明ではＤＢ２４には、交差点の位置情報、及び個々の交差点における信号機３２の有無が記憶されている。Ｓ２０では、ＤＢ２４のこれらの情報と、Ｓ１０で求めた車両３０の現在位置と進行方向とから、車両３０が現在接近しつつあり、かつ信号機３２がある交差点（以下では次の交差点と呼称する）を算出し、その交差点の位置情報を取得する。
【００３９】
手順Ｓ３０ではカメラ２５によって、車両前方の画像を撮影する。これにより次の交差点が写されたフルカラー画像が撮影される。カメラ２５による撮影は、手順Ｓ３０を実行するたびに画像を撮影してもよく、Ｓ３０とは関係なく所定の周期で撮影していき、Ｓ３０では直近の画像を取得するとしてもよい。
【００４０】
次にＳ４０では、Ｓ３０で撮影された画像に対して画像認識処理を実行する。画像認識処理を施す前のオリジナルのフルカラー画像は、例えばメモリ１４に記憶しておく。
【００４１】
Ｓ４０の画像認識処理の詳細は図３に示されている。図３の画像認識処理ではまずＳ２００で、Ｓ１０で取得された車両３０の進行方向の情報から、車両３０の進行方向を基準とした（あるいはカメラ２５の撮影方向を基準とした）交差点の方向を算出し、交差点に歩行者用信号３１が設置されているならば撮影画像内のどの領域に歩行者用信号３１の画像が存在するはずであるかをＣＰＵ１１で算出し、その領域を部分画像として取り出す。これにより撮影画像のうち不要な部分を解析対象から外すので、パターンマッチング処理の効率性が向上する。
【００４２】
その際、図４に示したとおり、歩行者用信号機３１が設置されている場合、それは車両３０の前方の左右両側にあるので、画像認識処理の精度を向上させるために、左右両側における歩行者用信号機３１があるはずの２つの領域をともに部分画像として抽出してもよい。
【００４３】
次にＳ２１０で、例えばフルカラー画像をグレイスケール画像（濃淡画像）へと変換したうえでエッジ強調処理を実行する。この目的のために例えば、グレイスケール画像に対してソーベルフィルタ等のエッジ強調フィルタを施せばよい。
【００４４】
次にＳ２２０で、エッジが強調された画像の各点を所定の閾値以上と未満とで２値化して、エッジだけが抽出された線画像を取得する。Ｓ２２０で求めた線画像に対して、後述するＳ２４０でパターンマッチングを実行するが、その際に車両３０と歩行者用信号機３１との間の距離が一定ではないので、線画像とパターン画像とでサイズの不一致が問題となる可能性がある。
【００４５】
そこでＳ２３０では、Ｓ２１０で求めた線画像に対して相対的な画像サイズの補正を行う。具体的には、Ｓ１０で求めた車両３０の位置と、Ｓ２０で求めた交差点の位置とから、車両３０と交差点との間の距離を算出する。そして、この距離が大きい程、Ｓ２２０で求めた線画像の相対的なサイズを拡大する。
【００４６】
ここで相対的な画像サイズの補正とは、Ｓ２２０で求めた線画像と、パターン画像１４とのサイズを相対的に補正するとの意味である。すなわち線画像の相対的なサイズを拡大（縮小）することは、線画像のサイズを拡大（縮小）することでもよく、パターン画像１４のサイズを縮小（拡大）することでもよく、これら両操作の組合せでもよい。このように画像の相対的サイズの補正を施すことによって、両画像のサイズが揃うのでパターンマッチングの精度が向上する。
【００４７】
次にＳ２４０では、Ｓ２３０でサイズ補正された線画像と、予めメモリ１４（あるいはＲＯＭ１３）に記憶しておいた歩行者用信号機の線画像（パターン画像）１４ａとの間で、パターンマッチングを実行する。パターンマッチングの方法としては、正規化相関法等を用いればよい。正規化相関法を用いる場合、Ｓ２２０で得られた線画像とパターン画像１４ａとから正規化相関係数を算出して、その数値が所定の閾値よりも大きい場合には、Ｓ２２０で得られた線画像とパターン画像１４ａとは類似性が高く、Ｓ２２０で得られた線画像は歩行者用信号機であると判定すればよい。
【００４８】
図２に戻って次にＳ５０では、Ｓ４０による画像認識の結果、進行方向に存在する次の交差点における歩行者用信号の画像が検出できたかどうかが判断される。上述のとおりＳ２３０で歩行者用信号の画像が検出できた場合（Ｓ５０：ＹＥＳ）はＳ６０へ進み、検出できなかった場合（Ｓ５０：ＮＯ）はＳ１０へ戻って、車両位置や交差点位置の検出や画像撮影を繰り返す。
【００４９】
Ｓ６０へ進んだ場合は次の交差点における歩行者用信号の画像が検出できた場合なので、Ｓ６０では、検出された歩行者用信号の画像における信号灯の色を検出する。この処理では、パターンマッチングによって歩行者用信号機３１の画像だと判断された線画像のオリジナルのフルカラー画像における、赤色表示の表示灯３１ｂがあるはずの領域、青色表示の表示灯３１ａがあるはずの領域内の１点、あるいは複数点の色情報を取得する。複数点の場合は、例えば多数決等の決定法で色を決定してもよい。
【００５０】
この色情報から歩行者用信号機３１が現在、青色表示点灯中か、赤色表示点灯中か、青色表示点滅中か、を判定する。青色表示が点滅している場合、撮影の瞬間が青色表示が消灯している期間に含まれる可能性がある。したがって青色も赤色も検出されない場合には、青色表示が点滅している期間であると判定するように設定すればよい。
【００５１】
また色情報の検出によって青色が検出された場合、現在青色表示が点灯中なのか、それとも点滅しているのか、の判定が現時点の画像１枚のみからは判定できない。そこでＳ３０で撮影した画像は、現時点から所定枚数過去の画像を、例えばメモリ１４に記憶しておくようにすればよい。そして過去の画像と組み合わせて、現在青色表示が点灯中なのか、点滅しているのか、の判定を実行するように設定すればよい。
【００５２】
Ｓ７０では、Ｓ６０で検出された信号灯の色が赤、つまりであるか否かを判定する。赤色表示の場合（Ｓ７０：ＹＥＳ）はＳ５０へ進み、赤色表示でない場合（Ｓ７０：ＮＯ）は再びＳ１０へ戻って、歩行者用信号が赤色表示になるまで上記手順を繰り返す。
【００５３】
Ｓ８０では車両用信号機３２が黄色表示になる予想時間を算出する。上述のとおり図２の処理では、Ｓ７０で肯定判断とならない間はＳ１０からＳ７０の処理を繰り返すので、Ｓ８０へ進んだ場合は、歩行者用信号機３１が赤色表示に変化した時点であるとみなすことができる。
【００５４】
Ｓ８０では、歩行者用信号機３１が赤色表示に変わった時間に、歩行者用信号機３１が赤色表示に変わる時間から車両用信号機３２が黄色表示に変わる時間までの予想時間を加算することによって、車両用信号機３２が黄色表示に変わる予想時間を算出する。ここで、歩行者用信号機３１が赤色表示に変わる時間から車両用信号機３２が黄色表示に変わる時間までの予想時間は、例えば、この予想時間の統計的な平均値を予め求めておいて、この数値を用いればよい。
【００５５】
Ｓ９０では車速を検出する。これは車速センサ２３により計測すればよい。Ｓ１００では車両３０が停止線３３に到達する予想時間を算出する。具体的には、Ｓ２０で求めた交差点位置から停止線３３の位置を算出し、そしてＳ１０で求めた車両３０の現在位置と、停止線３３の位置とから停止線３３までの距離を算出し、さらに停止線３３までの距離をＳ９０で求めた車速で除算する。
【００５６】
これにより停止線３３に到達する予想時間が算出される。なお、Ｓ２０で求めた交差点位置から停止線３３の位置を算出する手順においては、例えば、交差点位置（交差点中心位置）と停止線位置との間の平均的な位置関係を予め求めておいてメモリ１４に記憶しておき、この情報を用いればよい。
【００５７】
Ｓ１１０では車両用信号が青色表示である間に車両が停止線３３まで到達することができるか否かを判断する。具体的には、Ｓ１００で求めた停止線到達予想時間よりも、Ｓ８０で求めた黄色表示開始予想時間の方が後の場合は、青色表示である間に車両が停止線３３まで到達することができると判断する。
【００５８】
逆にＳ１００で求めた停止線到達予想時間よりも、Ｓ８０で求めた黄色表示開始予想時間の方が先の場合は、青色表示である間に車両が停止線３３まで到達しないと判断する。青色表示である間に車両が停止線３３まで到達すると判断される場合（Ｓ１１０：ＹＥＳ）は図２の処理を終了し、到達しないと判断される場合（Ｓ１１０：ＮＯ）はＳ１２０へ進む。
【００５９】
Ｓ１２０では、次の信号での停止を促すメッセージを運転者に報知する。次の信号での停止を促すメッセージとしては、「このまま進むと次の交差点に達する前に黄色信号に変わります」といった内容や、もっと直接的に「次の信号で停止してください」と運転者に停止を要求する内容等とすればよい。報知方法は、ディスプレイ２６への文字による表示や、スピーカ２７からの音声による報知や、これらの組合せとすればよい。
【００６０】
上記実施例において、Ｓ３０の手順が撮影手段を構成する。Ｓ８０の手順が第１算出手段を構成する。Ｓ１００の手順が第２算出手段を構成する。Ｓ１１０の手順が判定手段を構成する。メモリ１４が記憶部を構成する。Ｓ２４０の手順がマッチング手段を構成する。Ｓ６０の手順が色情報検出手段を構成する。Ｓ７０の手順が変化時間検出手段を構成する。Ｓ１０の手順が方向算出手段を構成する。
【００６１】
Ｓ２００、Ｓ２４０の手順が部分画像マッチング手段を構成する。Ｓ１０、Ｓ２０の手順が距離算出手段を構成する。Ｓ２３０の手順が補正手段を構成する。Ｓ１０の手順が車両位置取得手段を構成する。Ｓ２０の手順が交差点位置取得手段を構成する。Ｓ４０の手順が速度取得手段を構成する。Ｓ１２０の手順が報知手段を構成する。
【符号の説明】
【００６２】
１ 運転支援装置
１０ ＥＣＵ
２１ ＧＰＳ受信部
２２ ジャイロセンサ
２３ 車速センサ
２４ 地図情報データベース
２５ カメラ
２６ ディスプレイ
２７ スピーカ
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に装備されて車両前方の画像を撮影する撮影手段と、
前記撮影手段により撮影された撮影画像から、前記車両の進行方向に存在する交差点の歩行者用信号機の信号灯の色変化を検出して、前記交差点の車両用信号機が黄色表示に変化する第１予想時間を算出する第１算出手段と、
前記車両が前記交差点に到達する第２予想時間を算出する第２算出手段と、
前記第１算出手段により算出された前記第１予想時間と、前記第２算出手段により算出された前記第２予想時間と、から前記交差点の車両用信号機が青色表示である間に前記車両が前記交差点に到達するか否かを判定する判定手段と、
を備えたことを特徴とする運転支援装置。
【請求項２】
前記第１算出手段は、
歩行者用信号機の線画像であるパターン画像を記憶する記憶部と、
前記撮影画像と前記パターン画像との間でマッチング処理を実行して、前記撮影画像内に歩行者用信号機が撮影されているか否かを判定するマッチング手段と、
を備えた請求項１に記載の運転支援装置。
【請求項３】
前記第１算出手段は、前記マッチング手段によって、前記撮影手段により撮影された画像内に歩行者用信号機が撮影されていると判定された場合に、前記画像内の歩行者用信号機の画像から、その歩行者用信号機の信号灯の色情報を検出する色情報検出手段を備えた請求項２に記載の運転支援装置。
【請求項４】
前記色情報検出手段により検出された前記色情報によって、前記歩行者信号機が赤色表示に変化した変化時間を検出する変化時間検出手段を備え、
前記第１算出手段は、その変化時間検出手段により検出された前記変化時間に応じて、前記第１予想時間を算出する請求項３に記載の運転支援装置。
【請求項５】
前記車両の進行方向を基準とした前記交差点の方向を算出する方向算出手段を備え、
前記マッチング手段は、前記方向算出手段によって算出された前記交差点の方向に応じて、前記撮影画像内において、前記交差点に前記歩行者用信号機が設置されているならば前記歩行者用信号機が存在する領域を、部分画像として抽出し、その部分画像と前記パターン画像との間でマッチング処理を実行する部分画像マッチング手段を備えた請求項２乃至４のいずれか１項に記載の運転支援装置。
【請求項６】
前記第１算出手段は、
前記車両と前記交差点との間の距離を算出する距離算出手段と、
前記距離算出手段によって算出された前記車両と前記交差点との間の距離に応じて、前記撮影手段により撮影された画像の相対的大きさを補正する補正手段と、
を備えた請求項１乃至５のいずれか１項に記載の運転支援装置。
【請求項７】
車両の位置の情報を取得する車両位置取得手段と、
交差点の位置の情報を取得する交差点位置取得手段と、
車両の速度の情報を取得する速度取得手段と、
を備え、
前記第２算出手段は、前記車両位置取得手段により取得された車両位置と、前記信号位置取得手段により取得された信号位置と、前記速度取得手段により取得された車両速度と、から前記第２予想時間を算出する請求項１乃至６のいずれか１項に記載の運転支援装置。
【請求項８】
前記判定手段が、前記交差点の車両用信号機が青色表示である間に前記車両は前記交差点に到達しないと判定した場合に、前記交差点での停止を促す情報を運転者に報知する報知手段を備えた請求項１乃至７のいずれか１項に記載の運転支援装置。
【請求項１】
車両に装備されて車両前方の画像を撮影する撮影手段と、
前記撮影手段により撮影された撮影画像から、前記車両の進行方向に存在する交差点の歩行者用信号機の信号灯の色変化を検出して、前記交差点の車両用信号機が黄色表示に変化する第１予想時間を算出する第１算出手段と、
前記車両が前記交差点に到達する第２予想時間を算出する第２算出手段と、
前記第１算出手段により算出された前記第１予想時間と、前記第２算出手段により算出された前記第２予想時間と、から前記交差点の車両用信号機が青色表示である間に前記車両が前記交差点に到達するか否かを判定する判定手段と、
を備えたことを特徴とする運転支援装置。
【請求項２】
前記第１算出手段は、
歩行者用信号機の線画像であるパターン画像を記憶する記憶部と、
前記撮影画像と前記パターン画像との間でマッチング処理を実行して、前記撮影画像内に歩行者用信号機が撮影されているか否かを判定するマッチング手段と、
を備えた請求項１に記載の運転支援装置。
【請求項３】
前記第１算出手段は、前記マッチング手段によって、前記撮影手段により撮影された画像内に歩行者用信号機が撮影されていると判定された場合に、前記画像内の歩行者用信号機の画像から、その歩行者用信号機の信号灯の色情報を検出する色情報検出手段を備えた請求項２に記載の運転支援装置。
【請求項４】
前記色情報検出手段により検出された前記色情報によって、前記歩行者信号機が赤色表示に変化した変化時間を検出する変化時間検出手段を備え、
前記第１算出手段は、その変化時間検出手段により検出された前記変化時間に応じて、前記第１予想時間を算出する請求項３に記載の運転支援装置。
【請求項５】
前記車両の進行方向を基準とした前記交差点の方向を算出する方向算出手段を備え、
前記マッチング手段は、前記方向算出手段によって算出された前記交差点の方向に応じて、前記撮影画像内において、前記交差点に前記歩行者用信号機が設置されているならば前記歩行者用信号機が存在する領域を、部分画像として抽出し、その部分画像と前記パターン画像との間でマッチング処理を実行する部分画像マッチング手段を備えた請求項２乃至４のいずれか１項に記載の運転支援装置。
【請求項６】
前記第１算出手段は、
前記車両と前記交差点との間の距離を算出する距離算出手段と、
前記距離算出手段によって算出された前記車両と前記交差点との間の距離に応じて、前記撮影手段により撮影された画像の相対的大きさを補正する補正手段と、
を備えた請求項１乃至５のいずれか１項に記載の運転支援装置。
【請求項７】
車両の位置の情報を取得する車両位置取得手段と、
交差点の位置の情報を取得する交差点位置取得手段と、
車両の速度の情報を取得する速度取得手段と、
を備え、
前記第２算出手段は、前記車両位置取得手段により取得された車両位置と、前記信号位置取得手段により取得された信号位置と、前記速度取得手段により取得された車両速度と、から前記第２予想時間を算出する請求項１乃至６のいずれか１項に記載の運転支援装置。
【請求項８】
前記判定手段が、前記交差点の車両用信号機が青色表示である間に前記車両は前記交差点に到達しないと判定した場合に、前記交差点での停止を促す情報を運転者に報知する報知手段を備えた請求項１乃至７のいずれか１項に記載の運転支援装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図２】
【図３】
【図４】
【公開番号】特開２０１０−２２５０７５（Ｐ２０１０−２２５０７５Ａ）
【公開日】平成２２年１０月７日（２０１０．１０．７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−７４１４５（Ｐ２００９−７４１４５）
【出願日】平成２１年３月２５日（２００９．３．２５）
【出願人】（０００００４２６０）株式会社デンソー (27,639)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年１０月７日（２０１０．１０．７）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年３月２５日（２００９．３．２５）
【出願人】（０００００４２６０）株式会社デンソー (27,639)
【Ｆターム（参考）】
[ Back to top ]