JP2007263737A - ナビゲーション装置、方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】信号に関する警報を出力するための、低負担で信頼性の高い技術を提供する。
【解決手段】カメラで撮像する画像データから信号機を認識しその表示色を判別する手段と、車速から車両停止距離を推定計算する手段と、ナビゲーション用の自車位置及び道路地図データから、前記信号機までの距離を算出する手段と、前記車両停止距離と信号機までの距離の大小関係と、判別した前記表示色と、の組合せに基いて警報を出力する手段と、を有する。
【選択図】図２

Description

本発明は、ナビゲーション技術の改良に関する。

近年、情報処理や通信における技術の普及発達に伴い、自動車でもナビゲーション装置が広く活用されている。ナビゲーション装置は、予め用意した道路地図データを利用し、ＧＰＳなどで逐次計算する自車位置を周辺地図上に表示したり、地図や施設検索で指定される目的地への経路を計算し案内するものである。

一方、近年では、車両の安全面も重要視されており、超音波センサーによる車間距離検知からの車両衝突防止システムや、バック走行時に衝突等防止するためのカメラによる後方確認システム、などが開発されて車両に搭載されている。
特開２００４−１９９１４８号公報

しかし、安全面においては、車両が走行するあらゆる状況・場面において危険を回避する、または防止することはまだ十分でなく対処する余地は色々とある。むしろ、車両の安全対策システムは限られたある条件下における危険を回避または防止するために車両に設置して限定的であるが安全対策が成されると言っても過言ではない。

さて、交通事故のひとつに交差点での信号機の見落しによる車両の誤進入での衝突がある。車両同士の衝突もあれば、横断歩道を歩行している人間への衝突もある。信号機をしっかりと確認して適切な状況判断のもと行動（信号機が赤なので停止する、など）を取れば事故にならないものの、いわゆるうっかりしていた事で事故を引き起こす結果となる。さらには信号機が変わる（黄色から赤色へ）ので強行に交差点を通り抜けようとする事で事故を誘発する場合がある。意外にも信号機のない交差点では運転者も注意を払い車両速度を落とすため事故が生じた場合でもかえって大事故にはなりにくいが、信号機のある交差点はそうでもなく時に大惨事を招くこともある。

近年のナビゲーション装置では、ナビゲーション、オーディオ、ビジュアルの各機能の統合一体化を活かして、交差点での衝突防止のため、車両に設けたステレオカメラで認識する信号機の距離と表示色により運転者に警報を出力する提案はあるが（特許文献１参照）、複数のカメラ画像が必須であり、構造の複雑化や、左右の画像照合による視差計算の煩雑さや演算負荷などにより、高額化、調整の難しさ、信頼性の低下といった課題があった。

本発明は、上記のような課題を解決するもので、その目的は、信号に関する警報を出力するための、低負担で信頼性の高い技術を提供することである。

上記の目的をふまえ、本発明のナビゲーション装置の一態様は、カメラで撮像する画像データから信号機を認識しその表示色を判別する手段と、車速から車両停止距離を推定計算する手段と、ナビゲーション用の自車位置及び道路地図データから、前記信号機までの距離を算出する手段と、前記車両停止距離と信号機までの距離の大小関係と、判別した前記表示色と、の組合せに基いて警報を出力する手段と、を有することを特徴とする。

本発明の他の態様は、交差点での危険を予測し、運転者に安全を促すナビゲーション装置であって、道路の位置と信号機もしくは交差点の位置を含む道路地図データを記憶する道路地図データ記憶手段と、車両に取り付けられ、車両前方を撮像する撮像手段と、前記撮像手段で撮像された画像を画像データに変換する画像データ変換手段と、前記画像データ変換手段で変換された前記画像データから信号機を認識する信号機認識手段と、前記信号機認識手段で認識された信号機の表示色を判定する表示色判定手段と、車両の走行速度を検出する速度検出手段と、前記速度検出手段で検出された前記走行速度から車両停止距離を算出する車両停止距離算出手段と、現在の自車位置を推定する自車位置推定手段と、前記道路地図データ記憶手段に記憶された道路地図データに基いて、前記信号機認識手段で認識された前記信号機の位置を取得する信号機位置取得手段と、前記信号機位置取得手段で取得した前記信号機の位置と、前記自車位置推定手段で推定された前記自車位置と、に基いて、自車から信号機までの距離を算出する信号機距離算出手段と、前記信号機距離算出手段で算出された前記信号機までの距離と、前記車両停止距離算出手段で算出された前記車両停止距離との差分を算出する差分算出手段と、前記差分算出手段で算出された前記差分が設定値以下で、かつ、前記表示色判定手段により前記信号機の表示色が赤色または黄色と判定された場合に、運転者に注意を促す警報を出力する警報制御手段と、をコンピュータの演算制御部又は電子回路が実現することを特徴とする。

これらのように、車両が交差点に近付く際、車両に設けた単一のカメラの画像で信号機を認識して表示色も判定しその色が赤や黄で、車速から計算する停止距離が、ナビゲーション用の自車位置と道路地図データで計算する信号機までの距離を超えるなどの場合に警報を出力することにより、構造や制御演算が単純化され少ない負担で高い信頼性が実現される。

本発明の他の態様は、さらに、前記画像データから、信号機の各表示色と位置を検出する手段を有し、前記信号機認識手段は、検出された前記各表示色の配列に基いて信号機を認識することを特徴とする。
このように、画像データから信号機の表示色である青、黄、赤とその位置を検出しその配列を基準とすることにより、信号機を簡単なアルゴリズムで迅速確実に認識可能となる。

本発明の他の態様は、さらに、前記画像データから、信号機の各表示色の各輝度を算出する信号輝度算出手段を有し、前記表示色判定手段は、前記輝度算出手段が算出した前記各表示色の各輝度の相対的な高低に基いて前記表示色を判定することを特徴とする。
このように、画像データから信号機の表示色である青、黄、赤の各輝度を算出しその相対的な高低を基準とすることにより、信号機の表示色を簡単なアルゴリズムで迅速確実に判定可能となる。

本発明の他の態様は、さらに、前記信号機認識手段は、前記画像データにより複数の信号機を認識した場合は、前記各表示色の位置範囲の大きさに基いて、最も近い信号機を選択することを特徴とする。
このように、画像データに複数の信号機があるときは大きさから一番近いものを選択することにより、最も差し迫った危険の可能性を、簡単なアルゴリズムで処理可能となる。

本発明の他の態様は、さらに、前記信号機位置取得手段は、前記道路地図データ記憶手段に記憶された道路地図データのうち、マップマッチングで得られた自車位置のリンクで進行方向の交差点に相当するノードの位置を、前記信号機の位置として取得することを特徴とする。
このように、交差点の位置を信号機の位置とみなすことにより、交差点のノードの位置データに対し、個別の信号機の位置データが無いか複数の場合も、実用にたえる信号機の位置を簡単なアルゴリズム取得可能となる。

なお、以上各項については、方法及びプログラムについても同様である。

次に、本発明を実施するための最良の実施形態について、図に沿って説明する。なお、背景技術や課題での説明と共通の前提事項は適宜省略する。

〔構成〕
本実施形態は、交差点での危険を予測し、運転者に安全を促すナビゲーション装置（「本装置」と呼ぶ）に関するもので、本装置は、カメラで撮像する画像データから信号機を認識しその表示色を判別する手段と、車速から車両停止距離を推定計算する手段と、ナビゲーション用の自車位置及び道路地図データから、前記信号機までの距離を算出する手段と、前記車両停止距離と信号機までの距離の大小関係と、判別した前記表示色と、の組合せに基いて警報を出力する手段と、を備えたものである。

具体的には、本装置は、図１の構成図に示すように、メインユニット２、ＧＰＳ受信機４、ビーコン受信機６、ＦＭ多重受信機８、ドライブ装置１０、ディスプレイ１２及びスピーカー１４などを有する。

このうち、ＧＰＳ受信機４は、各衛星からの電波を受信して自分の位置を測定するものである。近年、ＧＰＳ衛星からの電波受信状態による測位誤差を補正するためのディファレンシャルＧＰＳ（Ｄ−ＧＰＳ）サービスがＦＭ多重放送によって提供されており、そのためにＦＭ多重受信機８が使用される。また、後述の道路交通情報通信システム（ＶＩＣＳ）においても、このＦＭ多重受信機８は利用される。

ビーコン受信機６は、上述のＶＩＣＳにおいて日本道路交通情報センターが提供する渋滞や交通規制などの交通情報を受信して走行における情報として利用するものである。

メインユニット２は、コンピュータにおける演算処理の中枢であるＣＰＵ（演算制御部）と、各種センサー１６（角度を検知する振動ジャイロや傾斜角度と加速度を検出する３Ｄジャイロなどのジャイロセンサー、車の走行スピードを検知する車速センサーなど）と、地図、地理情報、地域情報及びそれら関連する各種データなどが格納される記憶媒体のドライブ装置１０（ＣＤ、ＤＶＤ、ハードディスクドライブなど）を有する。

また、メインユニット２は、ドライブ装置１０からのデータをデコードするデコーダ１８と、音声による案内をスピーカ１４へ出力する音声出力装置２０と、運転手及び同乗者へ情報を画面表示するディスプレイ１２及び描画のためのグラフィックレンダー２２と、内部演算に用いられるＤＲＡＭなどの記憶装置（主メモリ）２４と、を有する。

なお、ディスプレイ１２は、近年、タッチパネルとして利用され、ユーザインターフェース１３の一つとなっているが、これまでの赤外線リモートコントローラーを使用する場合も本実施形態は含むものである。

また、ドライブ装置１０は、道路の位置と信号機もしくは交差点の位置を含む道路地図データを記憶する道路地図データ記憶手段を兼ね、また、本装置はさらに、カメラ２６及び画像演算処理部２８を有する。このうちカメラ２６は、車両に取り付けられ、車両前方を撮像するＣＣＤカメラユニットなどの撮像手段で、図２に示すように車両の前方に設置する場合が典型例であるが、車両の前方が撮影できるのであれば設置する場所は限定されない。

また、画像演算処理部２８は、電子回路が、図３に示す下記のような各手段（符号３０以降）を実現するもので、これら各手段の全部又は一部は、コンピュータの演算制御部であるＣＰＵ２９が、予め格納した制御プログラムに従いメモリなどの記憶手段を用いながら実現することもできる。このＣＰＵ２９は、上記の各種センサー１６からの出力をもとに自車位置を逐次推定計算する自車位置推定手段と、車速パルスで車速を検出する速度検出手段を兼ねる。

上記の画像演算処理部２８は、カメラからの画像信号をデジタル変換した画像データをもとに信号機の認識を行う信号機認識手段３０と、前記画像データから信号機の青、黄、赤のライトの輝度を算出する信号輝度算出手段３２と、ナビゲーションで逐次計算されている自車位置をもとに信号機との距離を算出する信号機距離算出手段３４と、及び、これらの結果や車速などをもとに安全性を求めて警報を出力する警報制御手段３６のほか、図３に示す後述のような各手段を有する。
これら各手段による処理の手順を図４のフローチャートに示す。

〔従来との共通点〕
まず、本装置では、従来技術と同様に、自車位置推定手段を兼ねるＣＰＵ２９が、現在の自車位置を推定する（自車位置推定処理）。この処理は、ＧＰＳ受信機４によって自車位置を測定する他律航法と、各種センサー１６による自車位置の算出を行う自律航法の組み合わせによって、それらより算出された自車位置を基に地図へのマップマッチングを行って適切な自車位置を表示するものである。

すなわち、従来及び本実施形態における道路地図データは一般に、図５に示すように、交点（端点のこともある）及び交点間を結ぶ線を要素として、各々ノード、リンクと呼び、この幾何学的な要素を座標と対応させて作られたものである。これよりノードは主に交差点（分岐、Ｔ字路や屈曲点などを含む）、リンクは道路や道路区間に相当する。

そしてマップマッチングは、センサーによって算出され一般に誤差を含む自車位置Ａ（デッドレコニング位置座標）をもとに、それが実際の道路位置から多少ずれていても、走行している実際の道路を現す最近傍のリンクを求めて、リンク上の適する場所に自車位置の座標Ｂ（マップマッチング位置）を定めることである。

すなわち、本実施形態においても、これら自車の位置Ａ及びＢを算出するが、この算出更新の周期は、マップマッチングのタイミングと同じか又はそれ以上の高速な周期であり、例えば、近年のナビゲーション装置では、０．１秒などの周期でマップマッチングを行うものがある。これらは従来との共通点である。

〔信号機の認識〕
一方、従来と相違する本装置の特徴を表す動作のフローチャートを図４に示す。すなわち、本発明や本実施形態の機能がＯＦＦになっていない限り（ステップＳ１１）、継続して、カメラで撮像された画像をＡ／Ｄコンバータなどの画像データ変換手段３８（図３）が変換することにより画像データを取得し（ステップＳ１２。画像データ変換処理）、このように取得した画像データをもとに、信号機認識手段３０が信号機の認識を試みる（ステップＳ１３、Ｓ１４。信号機認識処理）。

すなわち、カメラは車両の進行方向を撮像しており、その画像データを元に前方に信号機があるかを認識するが、このような信号機の認識は、画像データから信号機の点灯箇所である青、黄、赤の色の並びを抽出して行うことが考えられる。

この場合における色の抽出方法は、各方面で従来公知のものから自由に選択可能であるが、一例として、画像データより信号処理ＩＣなどを使用して色分離を行い基本色の３つである青、緑及び赤を抽出して、各色のプレーン画像よりノイズ除去や色濃度処理を行った画像情報から色を求める。これにより、数値化された色が求まるためマイコン等によって数値計算処理が可能となり信号機の点灯箇所である青、黄、赤の色の並びを見つけ信号機と判断することが可能となる。

具体的には本装置では、信号輝度算出手段３２が、前記画像データから、信号機の各表示色（青、黄、赤）と、それぞれの位置や範囲と、輝度と、を検出する前処理をまとめて行うものとし、信号機認識手段３０が、これら各表示色の情報から色の配列を判断しこれに基いて信号機を認識する。このように、画像データから信号機の表示色である青、黄、赤とその位置を検出しその配列を基準とすることにより、信号機を簡単なアルゴリズムで迅速確実に認識可能となる

〔信号機が複数の場合〕
また、信号機認識手段３０は、前方に存在する複数の信号機を画像データにより認識した場合には（ステップＳ１５）、データから信号機のライト（各表示色の位置範囲）の大きさで遠近を判別することにより最も近い最近接の信号機を選択する（ステップＳ１６）。このように、画像データに複数の信号機があるときは大きさから一番近いものを選択することにより、最も差し迫った危険の可能性を、簡単なアルゴリズムで処理可能となる。

〔色の判定〕
また、信号機認識手段３０で認識された信号機の表示色を、表示色判定手段４０が判定する（ステップＳ１７）。すなわち、信号機を確認した場合、上に述べた信号輝度算出手段３２が、検出された信号機の青、黄、赤のライトの輝度を検出又は算出する。

信号輝度算出手段は、信号機の認識に関わる処理とは別系統として設けてもよいが、いずれの場合も例えば、ナビゲーション装置のマップマッチング周期毎に輝度計算を行う。具体的には、算出された色の強さから輝度を算出したり、または、例えば光学機器の輝度計の測定原理などを利用してもよい。そして、このように得た３つの色から一番輝度の高い色を選択する（ステップＳ１７）。

この場合、各色の輝度の絶対値を算出するのではなく、３つの輝度の相対的な輝度の判断が出来ればよいため特に高精度な輝度算出は必要とせず、３つのライトのどの色が点灯しているかの判断ができれば十分である。

このような相対的判断を用いる場合、信号輝度算出手段３２が、画像データから信号機の各表示色の各輝度を算出し、この各表示色の各輝度の相対的な高低に基いて表示色判定手段４０が表示色を判定することになる。このように、画像データから信号機の表示色である青、黄、赤の各輝度を算出しその相対的な高低を基準とすることにより、信号機の表示色を簡単なアルゴリズムで迅速確実に判定可能となる。

〔位置と距離の計算〕
続いて、信号機位置取得手段４２が、道路地図データ記憶手段に記憶された道路地図データに基いて、認識された信号機の位置を取得し（信号機位置取得処理）、このように取得した信号機の位置と、ＣＰＵ２９で推定された自車位置と、に基いて、信号機距離算出手段３４が、自車から信号機までの距離Ｌ（図２）を算出する（信号機距離算出処理）。

この際、マップマッチングより得られた自車位置Ｂ（図５）のリンク上前方の交差点に相当するノードが信号機のある交差点と判断して、自車位置から交差点までの距離Ｌを、道路地図データから算出することができる。すなわち、距離Ｌは、地図データの信号機の場所（座標）と自車位置座標Ａとの差分、との座標間距離（Ｌ）を算出することで求まり、信号機ごとの座標も記録されていることが理想であるが、処理の簡単化を計り、誤差の影響も避けるため、前方の交差点であるノードの座標と自車位置Ｂであるリンク上の座標との差分より算出することも現実的な対応と考えられる。

この場合、信号機位置取得手段４２は、道路地図データ記憶手段に記憶された道路地図データのうち、マップマッチングで得られた自車位置のリンクで進行方向の交差点に相当するノードの位置を、信号機の位置として取得する。このように、交差点の位置を信号機の位置とみなすことにより、交差点のノードの位置データに対し、個別の信号機の位置データが無いか複数の場合も、実用にたえる信号機の位置を簡単なアルゴリズム取得可能となる。また、自車位置としてデッドレコニング位置座標だけでなくマップマッチング位置の利用により容易な処理で誤差の影響も避けられる。

〔車両停止距離の算出〕
また、適宜なタイミングで、望ましくはマップマッチングごとに、もしくはリアルタイムに逐次、速度検出手段が車両の走行速度（車速）を各種センサー１６に含まれる図示しない車速センサーより取得し（ステップＳ２２。速度検出処理）、この車速から車両停止距離算出手段が、推定的な車の停止距離である車両停止距離Ｌstopを算出する（ステップＳ２３。車両停止距離算出処理）。

この計算の参考例として、高木典雄「自動車による業務上（重）過失致傷事件における過失の認定について」司法研究報告書２１−２，ｐ２８９によれば、

◎車の停止距離（stopping distance）＝
空走距離（thinking distance）＋制動距離（braking distance）

とされ、例えば、

空走距離 ＝ 速度ｋｍ／３６００×０．７５
制動距離 ＝ 速度＾２／（２×９．８×摩擦係数）

のような例を挙げることできる。

すなわち、距離の計算では、運転者が危険を感じ急ブレーキが必要と判断した時点から、ブレーキペダルを踏み込んでブレーキが効き始める時点までの反応時間（空走時間）は、個人差はあるが、通常人の平均的な反応時間を０．７５秒として計算した。制動距離の計算において用いる、各種路面にするタイヤの摩擦係数は、図６に示す。この場合、摩擦係数は路面状況に応じて可変させることが最も適するが、構成が複雑になるため、ここは一般的な環境を想定して０．５程度の固定値に設定する。

上記のように、停止距離Ｌstopが算出されることで、交差点までの距離（Ｌ）から車両が十分に停止することが出来るのかが分かる。そのため、その時の前方信号機の状態に応じて追突防止の警報を発することで運転者へ安全な走行状態を確保させること可能となる。

〔警報の条件判断〕
すなわち、以上の処理の結果として、マップマッチング毎に、車両停止距離Ｌstop、信号機までの距離Ｌ、信号機の表示色の状態（青、黄、赤のいずれか）、の３項目の情報が得られ、これらの情報を元にして、警報制御手段３６にて以下の処理を行う。

すなわち、警報を発動する方法としては、現在における信号機までの距離Ｌと停止距離Ｌstopの大小関係、及び、信号機の状態との組合せにより、警報出力を音声出力装置２０からナビゲーション装置のスピーカー１４へ合成音声などで出力する。

具体的には、差分算出手段４６が、信号機距離算出手段３４で算出された信号機までの距離Ｌと、車両停止距離算出手段４４で算出された車両停止距離Ｌstopとの差分を算出し（差分算出処理）、警報制御手段３６は、このように算出された差分が設定値（例えばゼロ）以下で（ステップＳ２０）、かつ、表示色判定手段４０により信号機の表示色が赤色または黄色と判定された場合に（ステップＳ２１，Ｓ２４）、表示色に応じて、運転者に注意を促す警報を出力する（ステップＳ２５，Ｓ２６。警報制御処理）。この組合せを図７に示す。これにより、運転者への安全な走行運転を支援するための機能がナビゲーション装置を介して提供できる。

また、警報出力の種類としては、例えば、スピーカーの場合は音（例えば、警報出力１は遅い間欠な警報音：ピーピーピー、警報出力２は早い間欠な警報音：ピッピッピッなど）で提供する場合や、もしくは警報出力１及び２を音声による案内やディスプレイ画面に視覚的に表示をするなど、運転者へ知らしめるための種類や組合せは自由である。

以上の処理は、本発明や本実施形態における機能を設定等によりＯＦＦにしない限り常に行われるため、例えば、警報制御手段３６より警報出力が発せられた後、車速が減速され、図７の条件α＞０が成立すれば（ステップＳ２０）警報は停止する（ステップＳ３０）。また車両が停止した時（ステップＳ２７）もしくは車両が信号機（交差点）を通過した時においても（ステップＳ２８）警報出力は解除される（ステップＳ２９）。その後再び監視を行うことで車両が走行している状況下において常時本機能が動作することを実現する。

なお、本機能の使用の可否を運転者がナビゲーション装置のメニューから選択することができる形態にすることで、用途に応じたナビゲーション装置のカスタマイズ性が図れる。

〔主な効果〕
以上のように、本実施形態によれば、車両が交差点に近付く際、車両に設けた単一のカメラの画像で信号機を認識して表示色も判定しその色が赤や黄で、車速から計算する停止距離が、ナビゲーション用の自車位置と道路地図データで計算する信号機までの距離を超えるなどの場合に警報を出力することにより、構造や制御演算が単純化され少ない負担で高い信頼性が実現される。また、これにより、安全な車両走行を支援するための車載ナビゲーション装置を提供することにより、交差点等での安全な車両走行が支援でき、事故の低減にも寄与できる。

本発明の実施形態におけるナビゲーション装置の構成を示す図。 本発明の実施形態において、車両に設置したカメラと、信号機との距離Ｌを示す概念図。 本発明の実施形態における画像演算処理部の具体的な構成を示す図。 本発明の実施形態における処理手順を示すフローチャート。 本発明の実施形態において、道路地図データに含まれるノードとリンクの関係を示す図。 本発明の実施形態で用いる摩擦係数を例示する図。 本発明の実施形態における警報の条件を示す図。

符号の説明

２…メインユニット
４…ＧＰＳ受信機
６…ビーコン受信機
８…ＦＭ多重受信機
１０…ドライブ装置
１２…ディスプレイ
１３…ユーザインターフェース
１４…スピーカー
１６…各種センサー
１８…デコーダ
２０…音声出力装置
２２…グラフィックレンダー
２６…カメラ
２８…画像演算処理部
３０…信号機認識手段
３２…信号輝度算出手段
３４…信号機距離算出手段
３６…警報制御手段
３８…画像データ変換手段
４０…表示色判定手段
４２…信号機位置取得手段
４４…車両停止距離算出手段
４６…差分算出手段
Ａ…デッドレコニングによる自車位置座標
Ｂ…マップマッチングによる自車位置
Ｌ…距離
Ｌstop…車両停止距離
Ｓ〜…手順の各ステップ

Claims (14)

1. カメラで撮像する画像データから信号機を認識しその表示色を判別する手段と、
   車速から車両停止距離を推定計算する手段と、
   ナビゲーション用の自車位置及び道路地図データから、前記信号機までの距離を算出する手段と、
   前記車両停止距離と信号機までの距離の大小関係と、判別した前記表示色と、の組合せに基いて警報を出力する手段と、
   を有することを特徴とするナビゲーション装置。
2. 交差点での危険を予測し、運転者に安全を促すナビゲーション装置であって、
   道路の位置と信号機もしくは交差点の位置を含む道路地図データを記憶する道路地図データ記憶手段と、
   車両に取り付けられ、車両前方を撮像する撮像手段と、
   前記撮像手段で撮像された画像を画像データに変換する画像データ変換手段と、
   前記画像データ変換手段で変換された前記画像データから信号機を認識する信号機認識手段と、
   前記信号機認識手段で認識された信号機の表示色を判定する表示色判定手段と、
   車両の走行速度を検出する速度検出手段と、
   前記速度検出手段で検出された前記走行速度から車両停止距離を算出する車両停止距離算出手段と、
   現在の自車位置を推定する自車位置推定手段と、
   前記道路地図データ記憶手段に記憶された道路地図データに基いて、前記信号機認識手段で認識された前記信号機の位置を取得する信号機位置取得手段と、
   前記信号機位置取得手段で取得した前記信号機の位置と、前記自車位置推定手段で推定された前記自車位置と、に基いて、自車から信号機までの距離を算出する信号機距離算出手段と、
   前記信号機距離算出手段で算出された前記信号機までの距離と、前記車両停止距離算出手段で算出された前記車両停止距離との差分を算出する差分算出手段と、
   前記差分算出手段で算出された前記差分が設定値以下で、かつ、前記表示色判定手段により前記信号機の表示色が赤色または黄色と判定された場合に、運転者に注意を促す警報を出力する警報制御手段と、
   をコンピュータの演算制御部又は電子回路が実現することを特徴とするナビゲーション装置。
3. 前記画像データから、信号機の各表示色と位置を検出する手段を有し、
   前記信号機認識手段は、検出された前記各表示色の配列に基いて信号機を認識する
   ことを特徴とする請求項２記載のナビゲーション装置。
4. 前記画像データから、信号機の各表示色の各輝度を算出する信号輝度算出手段を有し、
   前記表示色判定手段は、前記輝度算出手段が算出した前記各表示色の各輝度の相対的な高低に基いて前記表示色を判定する
   ことを特徴とする請求項２又は３記載のナビゲーション装置。
5. 前記信号機認識手段は、前記画像データにより複数の信号機を認識した場合は、前記各表示色の位置範囲の大きさに基いて、最も近い信号機を選択することを特徴とする請求項２から４のいずれか一項に記載のナビゲーション装置。
6. 前記信号機位置取得手段は、前記道路地図データ記憶手段に記憶された道路地図データのうち、マップマッチングで得られた自車位置のリンクで進行方向の交差点に相当するノードの位置を、前記信号機の位置として取得することを特徴とする請求項２から５のいずれか一項に記載のナビゲーション装置。
7. カメラで撮像する画像データから信号機を認識しその表示色を判別する処理と、
   車速から車両停止距離を推定計算する処理と、
   ナビゲーション用の自車位置及び道路地図データから、前記信号機までの距離を算出する処理と、
   前記車両停止距離と信号機までの距離の大小関係と、判別した前記表示色と、の組合せに基いて警報を出力する処理と、
   を含むことを特徴とするナビゲーション方法。
8. 道路の位置と信号機もしくは交差点の位置を含む道路地図データを記憶する道路地図データ記憶手段と、
   車両に取り付けられ、車両前方を撮像する撮像手段と、
   車両の走行速度を検出する速度検出手段と、
   を有し、
   交差点での危険を予測し、運転者に安全を促すナビゲーション装置を用いるナビゲーション方法であって、
   前記撮像手段で撮像された画像を画像データに変換する画像データ変換処理と、
   前記画像データ変換処理で変換された前記画像データから信号機を認識する信号機認識処理と、
   前記信号機認識処理で認識された信号機の表示色を判定する表示色判定処理と、
   前記速度検出手段で検出された前記走行速度から車両停止距離を算出する車両停止距離算出処理と、
   現在の自車位置を推定する自車位置推定処理と、
   前記道路地図データ記憶手段に記憶された道路地図データに基いて、前記信号機認識処理で認識された前記信号機の位置を取得する信号機位置取得処理と、
   前記信号機位置取得処理で取得した前記信号機の位置と、前記自車位置推定処理で推定された前記自車位置と、に基いて、自車から信号機までの距離を算出する信号機距離算出処理と、
   前記信号機距離算出処理で算出された前記信号機までの距離と、前記車両停止距離算出処理で算出された前記車両停止距離との差分を算出する差分算出処理と、
   前記差分算出処理で算出された前記差分が設定値以下で、かつ、前記表示色判定処理により前記信号機の表示色が赤色または黄色と判定された場合に、運転者に注意を促す警報を出力する警報制御処理と、
   をコンピュータの演算制御部又は電子回路が実行することを特徴とするナビゲーション方法。
9. 前記画像データから、信号機の各表示色と位置を検出する処理を含み、
   前記信号機認識処理は、前記輝度算出処理が検出した前記各表示色の配列に基いて信号機を認識する
   ことを特徴とする請求項８記載のナビゲーション方法。
10. 前記画像データから、信号機の各表示色の各輝度を算出する信号輝度算出処理を含み、
    前記表示色判定処理は、前記輝度算出処理が算出した前記各表示色の各輝度の相対的な高低に基いて前記表示色を判定する
    ことを特徴とする請求項８又は９記載のナビゲーション方法。
11. 前記信号機認識処理は、前記画像データにより複数の信号機を認識した場合は、前記各表示色の位置範囲の大きさに基いて、最も近い信号機を選択することを特徴とする請求項８から１０のいずれか一項に記載のナビゲーション方法。
12. 前記信号機位置取得処理は、前記道路地図データ記憶手段に記憶された道路地図データのうち、マップマッチングで得られた自車位置のリンクで進行方向の交差点に相当するノードの位置を、前記信号機の位置として取得することを特徴とする請求項８から１１のいずれか一項に記載のナビゲーション方法。
13. コンピュータの演算制御部を制御することにより、
    カメラで撮像する画像データから信号機を認識しその表示色を判別する処理と、
    車速から車両停止距離を推定計算する処理と、
    ナビゲーション用の自車位置及び道路地図データから、前記信号機までの距離を算出する処理と、
    前記車両停止距離と信号機までの距離の大小関係と、判別した前記表示色と、の組合せに基いて警報を出力する処理と、
    を実行させることを特徴とするナビゲーションプログラム。
14. 道路の位置と信号機もしくは交差点の位置を含む道路地図データを記憶する道路地図データ記憶手段と、
    車両に取り付けられ、車両前方を撮像する撮像手段と、
    車両の走行速度を検出する速度検出手段と、
    コンピュータの演算制御部と、
    を有し、
    交差点での危険を予測し、運転者に安全を促すナビゲーション装置を制御するナビゲーションプログラムであって、
    そのプログラムは前記演算制御部を制御することにより、
    前記撮像手段で撮像された画像を画像データに変換する画像データ変換処理と、
    前記画像データ変換処理で変換された前記画像データから信号機を認識する信号機認識処理と、
    前記信号機認識処理で認識された信号機の表示色を判定する表示色判定処理と、
    前記速度検出手段で検出された前記走行速度から車両停止距離を算出する車両停止距離算出処理と、
    現在の自車位置を推定する自車位置推定処理と、
    前記道路地図データ記憶手段に記憶された道路地図データに基いて、前記信号機認識処理で認識された前記信号機の位置を取得する信号機位置取得処理と、
    前記信号機位置取得処理で取得した前記信号機の位置と、前記自車位置推定処理で推定された前記自車位置と、に基いて、自車から信号機までの距離を算出する信号機距離算出処理と、
    前記信号機距離算出処理で算出された前記信号機までの距離と、前記車両停止距離算出処理で算出された前記車両停止距離との差分を算出する差分算出処理と、
    前記差分算出処理で算出された前記差分が設定値以下で、かつ、前記表示色判定処理により前記信号機の表示色が赤色または黄色と判定された場合に、運転者に注意を促す警報を出力する警報制御処理と、
    を実行させることを特徴とするナビゲーションプログラム。

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