JP2009086788A - 車両周辺監視装置 - Google Patents

Abstract

【課題】
従来技術では、道路上の設置物等によって監視領域が遮られた死角領域から急に出現する障害物に対しては、運転者に警報を与えることが困難という課題がある。
【解決手段】
本稿の車両周辺監視装置は、警報部と、自車周辺の障害物を検出する障害物検出部と、自車の運動を検出する自車運動検出部と、自車の走行方向と走行速度に基づいて自車進路軌跡を推定する自車進路軌跡推定部と、自車周辺に存在する障害物によって生じる死角領域を推定する死角領域推定部と、当該死角領域から当該自車進路軌跡を遮る進路妨害物が出現すると仮定して自車と進路妨害物が衝突する位置を推定する進路妨害物出現判断部と、当該衝突位置と自車との距離と、当該自車の走行速度に基づいて死角領域の危険度合いを演算し当該危険度合いに応じて警報部の動作を判断する警報判断部を備え、警報部は、警報判断部の判断に基づいて運転者に警報を与える。
【選択図】図１

Description

本発明は、衝突事故を未然に防ぐ車両周辺監視装置に関する。

従来から、車両同士の衝突を回避するための様々な技術が開発されている。

ここで、車両後方に生じる運転者の死角領域に対して複数のレーザビームを照射して、死角領域を走行する車両との相対距離を計測し、相対距離がある基準値以下となる場合に、警報を発する車両周辺監視装置がある（特許文献１参照）。又、車両に複数のレーダを備えることで、車両周辺の障害物を検知し、後方から接近する車両を回避する追突防止装置がある（特許文献２参照）。

特開平８−２４１４９号公報 特開２００５−１８２１９８号公報

上記従来技術によれば、自車に搭載されたレーダ等の監視装置で検知された障害物に対して運転者に警報を与える事はできるが、車両や壁面、道路上の設置物等によって監視領域が遮られた死角領域から急に出現する障害物に対しては、運転者に回避や制動を促す時間を考慮した警報を与える事が困難である。例えば、壁で遮られた見通しの悪い十字路の交差点では、壁によって監視領域が遮られるため、交差点の中心付近に接近するまで交差道路の交通状況を検知することができず、出会い頭の事故を起こすことがある。又、停車している車両によって生じる死角領域から歩行者が飛び出してくることもある。

このような死角が原因となる事故を防ぐために、道路上にカメラやレーダなどの監視装置を設置し、光ビーコンやＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communications）などの無線技術を使うことで、逐次障害物の存在を車両に知らせる路車間通信技術や、車両間で障害物の検知情報を共有する車車間通信技術が開発されている。しかし、監視装置が全国の道路上に十分に整備され、かつ車両側にも係る装置が搭載されるには多大な費用及び時間がかかる、という課題がある。

そこで、本発明の目的は、自車周辺に存在する障害物によって生じる死角領域の危険性を運転者に報知する車両周辺監視装置を提供することにある。

本発明の望ましい態様の一つは次の通りである。

車両周辺監視装置は、運転者に警報を与える警報部と、自車周辺の障害物を複数の検出点の点列として検出し、当該自車と各検出点の相対距離，方位角、及び、相対速度とを検出する障害物検出部と、自車の走行方向と走行速度とを検出する自車運動検出部と、自車運動検出部が検出した自車の走行方向と走行速度に基づいて、自車進路軌跡を推定する自車進路軌跡推定部と、自車周辺に存在する障害物によって生じる死角領域を推定する死角領域推定部と、死角領域推定部が推定した死角領域から、自車進路軌跡推定部が推定した自車進路軌跡を遮る進路妨害物が出現すると仮定して自車と進路妨害物が衝突する位置を推定する進路妨害物出現判断部と、進路妨害物出現判断部が推定した衝突位置と自車との距離と、自車運動検出部が検出した自車の走行速度に基づいて死角領域の危険度合いを演算し、当該危険度合いに応じて警報部の動作を判断する警報判断部を備え、警報部は、警報判断部の判断に基づいて運転者に警報を与える。

本発明によれば、自車周辺に存在する障害物によって生じる死角領域の危険性を運転者に報知する車両周辺監視装置を提供することができる。

以下、車両周辺監視装置の一実施形態について図１〜図５を用いて説明する。

図１は、車両周辺監視装置３００を示す図である。

自車２０に周辺の障害物を検出するための障害物検出部１００ａ，１００ｂ，１００ｃ，１００ｄ，自車の位置姿勢（走行方向含む）、及び運動（走行速度含む）を検出する自車運動検出部として、ＧＰＳ１１０，加速度・ヨーレートセンサ１２０，方向指示器１３０，車輪速センサ１４０ａ，１４０ｂ，１４０ｃ，１４０ｄ，操舵角センサ１５０，運転者の視線を検知する視線検知部として視線検知センサ１６０が搭載されている。更に、地図情報記憶装置２００，道路交通情報受信装置２１０，交通事故情報記憶装置２４０，車両周辺監視に必要な演算処理を行う演算装置２２０及び警報装置２３０が搭載されている。本構成により、以下の効果を得る。
● 「死角領域の危険判断」：車両周辺に存在する障害物によって生じる死角領域の危険 度合いを自車に搭載した各種センサから自律的に判断し警報を発する。
● 「走行場面に応じた危険判断」：自車の走行状態，過去及び現在の交通状況，路面状 況など走行場面に応じた死角領域の危険度合いを算出。
● 「運転者との親和性」：運転者の視線を検知することで、死角領域に対する運転者の 注意状況を考慮した警報動作を行い、更に、死角の発生位置を警報によって知らせる。

次に、自車の位置姿勢及び運動を検出する自車運動検出部について説明する。

ＧＰＳ（Global Positioning System）１１０は、自車の地球上の現在位置を検出するセンサであり、ナビゲーションシステムの一つとして車両に一般的に使用されている。

加速度・ヨーレートセンサ１２０は、自車の進行方向と車幅方向の前後加速度・横加速度及びヨーレートを検出するセンサである。

方向指示器１３０は、運転者によって指示された自車の進路変更方向に対応する信号を出力する装置である。

車輪速センサ１４０ａ，１４０ｂ，１４０ｃ，１４０ｄは、普通乗用車等の４輪車両に一般的に装備される前後左右の車輪の回転速度を検出するセンサである。

操舵角センサ１５０は、ステアリングの操舵角を検出するセンサである。

これらの情報は、各々定期的に信号線を経由し、演算装置２２０に送信される。

次に、自車周辺の障害物を検出する障害物検出部について説明する。

障害物検出部１００ａ，１００ｂ，１００ｃ，１００ｄは、前方，後方，側方に複数備えられており、検出領域中をスキャンすることで得られる複数の検出点の相対距離・相対速度・方位角情報を出力する。代表的な障害物検出部としては、ミリ波レーダ１０３，レーザレンジファインダ１０２，カメラ１０１等が挙げられる。

ミリ波レーダ１０３は、２４ＧＨｚ帯域や３０〜３００ＧＨｚ帯域の周波数の電磁波を所定領域内で１次元もしくは２次元方向にスキャンし、障害物から反射する電磁波の往復時間及び電磁波の位相差を計測することで複数の検出点の２次元及び３次元の相対距離・方位角・相対速度の測定データを検出できる。障害物の材質によって電磁波の反射率が異なることから、反射波の反射強度を検出することで障害物の材質を特定することが可能である。

レーザレンジファインダ１０２は、指向性の高いレーザ光を使用したレーダであり、ミリ波レーダ１０３と同様に所定領域で１次元もしくは２次元方向にスキャンし障害物から反射する光の往復時間を計測することで、複数の検出点の２次元及び３次元の相対距離・方位角情報を検出できる。一般に、レーザレンジファインダ１０２では、直接相対速度を検出することができないため、１ステップ前にスキャンしたデータと現在のスキャンしたデータとの間で差分を行うことで相対速度を求める。レーザレンジファインダ１０２もミリ波レーダ１０３と同様に障害物の材質によって反射率が異なるため、反射強度を検出することで障害物の材質を特定することができる。

カメラ１０１による障害物検知には幾つのカメラ１０１を用いるかによって検知方法が異なる。代表的な２台のカメラ１０１を用いた両眼立体視では視差を利用した三角測量に基づいて撮像された領域内の３次元の相対距離・方位角情報を検出する事ができる。カメラ１０１は障害物の輝度情報を取得できるため、認識したい対象の形状や色などの特徴を表したテンプレートを用意し、そのテンプレートと撮影した画像間でマッチング処理を行うことで障害物の認識を行うことができる。カメラ１０１を用いた場合もレーザレンジファインダ１０２と同様に直接相対速度を検出することができないため、１ステップ前にスキャンしたデータと現在スキャンしたデータとの間で差分を行うことで相対速度を求める事ができる。これら障害物検出部の検出結果は信号線を経由し演算装置２２０に送信される。

尚、本実施例では説明を簡便にすませる都合上、２次元の検出データを取得する事ができる障害物検出部を使用した場合について説明する。３次元の障害物検出部を使用した場合も、２次元の場合と同様の処理手順を踏むため一般性が失われる事は無い。また、本実施形態でのセンサ類は本稿の内容を制限するものではなく、他のセンサや測定方法を用いても良いし、車両の設置箇所も限定しない。

運転者の視線を検知する視線検知部として搭載された視線検知センサ１６０は、視線を検知することで運転者がどの方向に注意を払っているか判断するために使用する。視線を検知するセンサの構成及び方法については特に限定しないが、車内に固定されたカメラで運転者の目を撮影し、画像データに基づいて視線を検知する方法がよく用いられる。

地図情報記憶装置２００は、ナビゲーションシステムで一般的に使用される、地球表面の一部もしくは全部に関する土地の標高・地形・住所・建築物の形状・道路の形状・道路区分などの様々な地理情報が記憶された装置であり、演算装置２２０の情報要求に応じて必要な地理情報が読み出される。上記の全ての記憶情報が車両に搭載されていても、また一部情報のみ車両に搭載し、無線技術を利用することで基地局に保存された記憶情報を逐次車両に送信して更新されても構わないし、新たな地理情報が加えられてもよい。

道路交通情報受信装置２１０は、渋滞や事故・交通規制情報や、天気情報といった走行道路前方の道路交通情報を受信する装置である。例えば、「財団法人道路交通情報通信システムセンタ」が渋滞情報提供サービスを行っている。前記渋滞や事故・交通規制・天気情報を得ることで、危険を回避する方策を前もって取ることが可能となる。渋滞・事故・交通規制情報からは、前方道路において事故車両が存在することや渋滞が予報されている場合、低速走行もしくは停車している車両が存在する可能性が高いことから、走行道路前方に障害物が存在する可能性が高いことになる。一方で渋滞が予報されていない場合は、走行道路前方に障害物が存在する可能性が低いことになる。天気情報からは路面の乾きや濡れまた凍結といった路面状態を推測することが可能である。路面状態が推測できるとタイヤ路面間の摩擦係数を推測することができるため、天気に応じて制動に必要な距離を推測することが可能となる。

交通事故情報記憶装置２４０は、過去に道路上で生じた交通事故の統計量を保存した記憶装置であり、季節や時刻・場所・道路形状に応じた事故発生件数に関する統計量が保存されているとする。この情報から、ある地点で事故が多発する季節や時刻情報や、車両同士の事故が多いのか、車両と人の事故が多いのかという事故の内容が分かる。

図２は、車両周辺監視装置３００の処理の流れを示したブロック図である。

障害物検出部１は、図１の１００ａ，１００ｂ，１００ｃ，１００ｄをまとめて表現したブロックである。自車運動検出部２は、図１のＧＰＳ１１０，加速度・ヨーレートセンサ１２０，方向指示器１３０，車輪速センサ１４０ａ，１４０ｂ，１４０ｃ，１４０ｄ，操舵角センサ１５０をまとめて表現したブロックである。視線検知部３は、視線検知センサ１６０のことである。

演算装置２２０は、車両周辺監視を行うための演算処理を行う装置であり、障害物認識部４，マップマッチング部８，死角領域推定部６，進行方向推定部７，自車位置推定部５，障害物出現判断部９，警報判断部１０の演算処理を行う。演算装置２２０は、障害物検出部１と自車運動検出部２と地図情報記憶装置２００と交通事故情報記憶装置２４０と道路交通情報受信装置２１０とから送信された情報を処理し、処理結果に応じて警報装置２３０を動作させる。

自車位置推定部５は、自車運動検出部２の出力に基づき、自車の絶対位置及び姿勢を推定し、これら推定結果を出力する要素であり、この要素によって障害物検出部１の検出領域に生じる死角領域が自車周辺のどの位置に生じているか判断することが可能となる。

自車の絶対位置姿勢を推定するため、ＧＰＳ１１０だけではなく、加速度ヨーレートセンサ１２０，車輪速センサ１４０ａ，１４０ｂ，１４０ｃ，１４０ｄ，操舵角センサ１５０から得られる複数情報を基に車両ダイナミクスに基づく車両運動モデルを用いた位置姿勢推定を行う。車両運動モデルを用いた位置姿勢推定は時間積分操作を行うため、各種センサの計測誤差が蓄積し推定誤差が肥大化してしまう恐れがある。これに対しては、ＧＰＳ１１０から得られる位置情報を付加することで推定誤差の低減を図ることも可能である。又、カメラやレーダでレーン検知することでレーンに対する自車の位置姿勢を検出する方法や、道路上に備え付けたセンサあるいはビーコンから得られる情報に基づいて自車の位置姿勢を検出する方法など積分操作を行うことなく直接走行道路と自車との位置姿勢関係を検出できる方法と融合することで推定精度の向上を図る事が可能である。

自車位置及び姿勢の絶対座標系は、日本測地系に基づいて定義された緯度経度座標系でも、国際地球基準座標系に基づいて定義された緯度経度座標系でもよく、前記緯度経度座標系ではなく平面直角座標系を用いてもよい。基準点は基準座標系によって異なることから各々の基準点を使用すればよい。尚、上記位置姿勢推定法は本稿の内容を制限するものではなく、他の位置姿勢推定法を使用してもよいし、他の座標系を用いてもよい。

自車進路推定部７は、自車運動検出部２の出力に基づき、自車位置推定部５で推定された絶対位置から将来自車が進むと予想される進路軌跡の絶対位置を推定し、推定された進路軌跡の絶対位置を出力する要素である。具体的には、車輪速センサ１４０ａと１４０ｂと１４０ｃと１４０ｄとから出力する車輪速と車輪半径とから算出した車両速度と、加速度・ヨーレートセンサ１２０が出力するヨーレートとを基に将来自車が通過する地点を複数箇所算出する事で進路軌跡を推定する。

加速度・ヨーレートセンサ１２０が出力する前後加速度及び横加速度を用いて進路軌跡を推定してもよいし、操舵角センサ１５０の出力するステアリング角度を用いてもよい。又、自車位置推定部５で用いられた、車両ダイナミクスを表現した車両運動モデルを用いて進路軌跡の推定を行ってもよい。自車運動検出部２の一つである方向指示器１３０に基づいて自車の進路を決定してもよい。但し、方向指示器１３０だけでは自車の進路軌跡を推定できないため、前記進路軌跡を推定する手法と組み合わせて使用するのがよい。尚、上記進路軌跡推定法は本稿の内容を制限するものではなく、他の推定法を使用してもよい。

障害物認識部４は、障害物検出部１が出力する複数の検出点列から、同一の障害物を検出していると判断される検出点列のグルーピング処理を行い、障害物検出部１の出力データにグループ番号を付加したデータを出力する要素である。具体的には、隣接する検出点間の距離が閾値以下となる検出点の点列をスキャン方向に向かって順次グルーピングしていくことで、同一の障害物と認識する。検出点間の距離が所定の値以上となった場合は、隣接する検出点は異なる障害物であると判断し、グルーピングされた検出点データにグループ番号を付加し、次の検出点のグルーピング処理に移る。前記処理を全ての検出点のデータに行い、複数の検知点のグルーピングを行う。前記グルーピング方法は距離という空間的な情報だけを用いたが、検出点間の速度差や反射強度の差も含め、所定値以下となる検出点の点列を同一の障害物から検出された点と判断するグルーピング方法を用いてもよい。またグルーピング処理の結果、グループに属する検出点の数が所定の数より少ない場合はその検出点はノイズであると判断し、検出点列からデータを除去してもよい。

尚、本稿ではグルーピング処理の方法は限定しないため、前記方法以外の手段を用いてもよい。また障害物認識部４は演算装置２２０において処理される必要はなく、障害物検出部１に内蔵された演算装置で行われてもよい。但し、障害物検出部１に内蔵された演算装置で処理が行われた場合は、前記識別結果を含めた検出点の前記検出データが演算装置２２０に送信されるものとする。

図３は、障害物認識部４の処理例を示す図である。ここでは、自車２０のフロント部分に搭載された障害物検出部１であるレーザレンジファインダで検出範囲をスキャンし自車周辺の障害物を検知した例を示している。

自車２０は、右側に壁面２２が存在する道路を走行しており、前方に停車している他車２１がいるとし、この状況下でレーザレンジファインダによって自車周辺の障害物を検出したところ、他車２１及び壁面２２に該当する白抜きの丸３０で図示した複数の検出点と自車２０との相対位置と方位角及び相対速度のデータが得られたとする。この複数の検出点のデータを障害物認識部４が受け取り、前記グルーピング処理を行うことで、点線で囲まれたグループ３１，３２が形成され、グループ３１，３２内の検出点列データにそれぞれ識別子Ａ１及びＡ２が付加される。

死角領域推定部６は、障害物認識部４が出力するグループ番号が付加された複数の検出点の情報と、自車位置推定部５で推定された自車の絶対位置及び姿勢情報とから、障害物が存在することで検出領域に生じる障害物検出部１の死角領域の絶対場所を推定し、推定された死角領域の絶対場所情報を出力する要素である。障害物によって生じる障害物検出部１の死角領域とは、送信波及び太陽光の反射光が遮蔽され相対位置及び相対速度等のデータを測定することができない領域のことであり、障害物上の測定点、障害物上の測定点と死角領域との境界点（以下、死角発生点）、及び障害物検出部１の設置位置を知る事ができれば、死角領域を推定することができる。障害物検出部１によって得られた測定点から前記死角発生点を判断するために、障害物検出部１から得られた複数の検出点において、隣接する検出点間の距離が所定の値以上となる点を探す。前記死角発生点を探す処理は障害物認識手段４で行われたグルーピング処理と同様の処理内容であるため、障害物認識手段４によって既にグループ番号が付加されている検出点列の両端の検出点を、二つの死角発生点に該当させることにする。これにより死角領域を推定することができる。

隣接する死角領域が複数存在する場合は、それらを１つの死角領域に纏めてもよい。具体的には、隣り合う死角領域における近接する死角発生点と、障害物検出手段４の設置点を頂点とする三角形において、障害物検出手段４の角度がある所定の値以下となる場合、隣り合う死角領域を同一の死角領域と見なせばよい。

図４は、死角領域推定部６が行う処理を示す図である。ここで太線３３，３４は、それぞれ死角領域４０，４１の境界を表し、黒丸６０，６１，６２，６３は死角発生点を表す。

図４は、図３の障害物認識部４の処理が済んだデータを死角領域推定部６が受け取った際の処理結果を示しており、グループ番号の順に検出点列の両端に位置する二つの死角発生点６０，６１，６２，６３を検出し、障害物検出部１の座標系の原点と死角発生点６０，６１とを通過する２つの直線および検出点列から斜線で表示される死角領域４０を推定し、同様に死角発生点６２，６３に対して死角領域４１を推定する。

マップマッチング部８は、絶対位置情報に基づいて所定の位置の地理情報を地理情報記憶装置２００から取得する。自車位置推定部５から得られる自車の絶対位置と、死角領域推定部６から得られる死角領域の絶対場所と、自車進路推定部７から得られる進路軌跡の絶対位置とから、自車周辺と死角領域周辺と進路軌跡周辺との地理情報を地図情報記憶装置２００から引き出す。地理情報から得られる建築物や道路の種類及び形状を基に、どのような区分の道路が存在するのか建築物が存在するのかという判断が可能となる。マップマッチング部８から出力される信号は、地理情報を含んだ自車位置推定部５と自車進路推定部７と死角領域推定部４０との出力値である。

進路妨害物出現判断部９は、障害物認識部４が出力するグルーピング処理が済んだ車両周辺の障害物の検出点データと、マップマッチング部８が出力する地理情報を含んだ死角領域の境界位置及び自車の進路軌跡情報とに基づき、自車の進路を妨げる進路妨害物の死角領域からの出現判断を行い、出現すると判断された場合は進路妨害物との衝突位置を予測し、その予測位置を出力する要素である。尚、進路妨害物の種類及び大きさは任意に設定できるものとする。

進路妨害物出現判断部９は、以下の条件を満足する死角領域の境界（以降探索境界と呼ぶ）に対して、進路妨害物の出現判断処理を行う。
（条件１−１）自車から所定の範囲内に存在する死角領域
（条件１−２）障害物の検出点上の境界を除いた自車進行軌跡に近い境界

（条件１−１）の探索境界を所定距離内で限定する目的は、自車にとって危険性が高い近距離の死角領域のみ処理する事で障害物出現判断部９の処理量を減らすことにある。

（条件１−２）の進行軌跡に近い死角領域の境界に限定する目的は、死角領域から出現した進路妨害物が前記境界を通過した時にはじめて障害物検出部１によって検出する事に対応させるためである。

以上より選択された探索境界において、以下の２つの条件を満たす場合、死角領域から進路妨害物が出現すると判断する。尚、進路妨害物は、道路形状によって進路が制約されない限り、基本的に自車進路軌跡に対して垂直に侵入すると仮定する。
（条件２−１）探索境界付近の死角領域に進路妨害物が存在しうる地理的条件が揃っている
（条件２−２）探索境界もしくは進路妨害物の進路に進入する障害物が存在しない

（条件２−１）に記載する地理的条件とは、（条件Ａ）死角領域に進路妨害物の存在しうる面積があるか否か、（条件Ｂ）死角領域が進路妨害物の存在しうる土地であるか否か、（条件Ｃ）死角領域に進路を妨げる立体物が存在しないか、という地図情報から得られる地理情報に基づいて設定された条件である。（条件Ａ）の判断は、例えば、進路妨害物の一候補に車両が分類され所定の大きさが決定されている場合、車両が存在しうる面積が死角領域にないと判断された場合は、進路妨害物の候補から車両が除かれることになる。（条件Ｂ）の判断は、例えば、死角領域が水面や建物内である場合は、進路妨害物は存在しないことになる。（条件Ｃ）については、例えば、ガードレールや縁石の設置情報がある場合、（条件Ａ）および（条件Ｂ）の判断で進路妨害物が存在しうると判断された場合も自車進路軌跡に侵入できる車両が存在しないと判断される。但し、（条件Ｂ）及び（条件Ｃ）の判断は地理情報が非常に多岐に渡るため、予め地理情報に基づいた進路妨害物の存在の可否パターンをデータベースとして記憶装置に保存しておくのが望ましい。

（条件２−２）に記載される探索境界に侵入する、もしくは進路妨害物の進路を妨げる障害物とは、障害物検出部１によって検出された障害物で、探索境界もしくは進路妨害物の進路に進入すると予想される障害物のことであり、前記障害物が存在する場合、（条件２−１）で存在すると判断された進路妨害物と前記障害物との衝突が予想されるため、進路妨害物が自車進路軌跡上に出現しないと判断する。

以上（条件２−１）（条件２−２）の判定処理は、探索境界において自車位置に近い場所から順に行われるとし、（条件２−１）（条件２−２）を満たした位置から進路妨害物が出現すると判断し、判定処理を終了させる。探索境界が複数存在する場合は、次の探索境界に移し同様の処理を繰り返し行うことで、全ての探索境界に対し進路妨害物出現判断処理を行う。

図５は、進路妨害物出現判断部９の判断例を示す図である。特に、図３の死角推定部６による処理が済んだデータを進路妨害物出現判断部９が受け取り死角領域４１から進路妨害物２３が出現するという判断を行った結果を示した図である。

図５中にはグループ番号Ａ１及びＡ２の障害物によって生じた死角領域４０，４１が二つ存在し、自車２０は自車進路軌跡５０の矢印の方向に向かって進むとする。太線３３で表示された死角領域の境界において（条件１−１）（条件１−２）に基づき、自車２０から所定の範囲に存在し自車進路軌跡５０に近い探索境界を選択すると、極太線で表示される二つの死角領域の境界が探索境界４２，４３として選択されることになる。

次にこの二つの探索境界４２，４３に対して（条件２−１）（条件２−２）に基づき、障害物の出現判断を行う。グループ番号Ａ１の壁面２２によって生じる死角領域４０に属する探索境界４２は、壁面に存在することから（条件２−１）を満足しないため進路妨害物が存在しないと判断される。又、グループ番号Ａ２の停車している他車２１によって生じる死角領域４１に属する探索境界４３は、進路妨害物が存在しうる面積が存在すること、道路上であること、進路を妨げる立体物が存在しないことから、（条件２−１）を満足し、又、進路妨害物の進路を妨げる障害物が周辺に存在しないことから（条件２−２）も満足する。従って、図に示す場所に進路妨害物２３が存在すると判断することができる。

前記出現判断された進路妨害物２３と自車の進路軌跡５０との衝突予想位置４４は、進路妨害物２３の周辺道路に制約を与える道路形状が存在しないため、進路軌跡５０に対して垂直に進むという仮定に基づき、図中の×で表示する位置となる。尚、グループ番号Ａ２の他車２１が前方方向に走行している場合は、（条件２−１）を満足するが、他車２１が走行することで探索境界４３に侵入するため、（条件２−２）を満足しないことになり、進路妨害物が出現しないと判断される。

警報判断部１０は、進路妨害物出現判断部９が出力する衝突予想位置，自車運動検出部２の出力値、マップマッチング部８の出力値、視線検知部３に基づき、警報装置２３０の動作判断を行う。動作判断には、衝突予想位置で停止するのに必要となる減速度Ｄ、及び交通事故情報記憶装置２４０から得られる衝突予想位置周辺の過去の交通事故情報と道路交通情報受信装置２１０から得られるリアルタイムの交通情報に基づいて算出される事故発生パラメータＰの二つの変数からなる警報判断パラメータＡ、及び、視線検知部から得られる視線情報を用いる。減速度Ｄは以下の式より算出される。

ここでＶ［ｍ／ｓ］は自車の速度、μはタイヤと路面との摩擦係数、Ｌ［ｍ］は自車の現在位置と衝突予想位置との距離、ｇ［ｍ／ｓ²］は重力加速度を表す。単位は［Ｇ］である。（式１）より、減速度Ｄは、車両速度Ｖが大きく、距離Ｌが小さく、摩擦係数μが小さい場合に値が大きくなる変数である。即ち、減速度が大きくなるに従い、衝突予想位置で静止するのが困難になる。一般に人が不快に感じる減速度は０.４〜０.５［Ｇ］であると言われており、その値以上は急ブレーキ操作に対応する。以上を鑑みて、警報判断を行うための一つの指標として減速度Ｄを使用する。

尚、速度Ｖ及び距離Ｌは、自車運動検出部２，マップマッチング部９から得られる情報を用いて算出できる。摩擦係数μは、タイヤトレッドの摩耗具合や路面状況，路面の濡れ程度に応じて値が変化する係数であり、高精度にその値を算出することは困難である。しかし、路面がアスファルトであるのか、砂利道であるのかという情報及び天候情報が分かると、おおよそ摩擦係数μの値を見積もる事ができる。例えば、乾いたアスファルトもしくはコンクリートではμ＝０.７であり、濡れたコンクリートではμ＝０.５、濡れたアスファルトではμ＝０.４５〜０.６、砂利道ではμ＝０.５５という値が一般的に使用される。従って、衝突予想位置周辺の地理情報から路面の種類を判断し、道路交通情報受信装置２１０から得られる天候情報から路面の濡れ具合を判断することで、摩擦係数μの値を推定できる。以上より、値が決定された各変数に基づき（式１）によって減速度Ｄを算出することができる。

事故発生パラメータＰは、衝突予想位置周辺の過去及び現在の交通状況に応じて決定されるパラメータであり、衝突予想位置周辺の過去の事故発生件数が少なくかつ現在の交通状況に事故や渋滞が発生していない場合は小さい値に、過去の事故発生件数が多く、現在の交通状況に事故や渋滞が発生している場合は大きい値となるように設定する。尚、事故発生パラメータは０から１の値に正規化された値とする。事故発生パラメータＰは、交通事故情報記憶装置２４０及び道路交通情報受信装置２１０から得られる過去の事故発生件数及び現在の道路交通情報に対し、事故の状況や件数，道路の込み具合に応じて１０段階評価などで過去及び現在の道路上の危険度合いをそれぞれＰ１，Ｐ２と数値化し、０〜１の数字に正規化することで以下の式から求めることができる。

ここでα及びβは正の実数とし、過去と現在の事故情報が警報動作判断の基準となる事故発生パラメータＰにどの割合で関わるかを決定する重みパラメータとする。例えば、過去の情報より現在の情報の方が警報判断に重要であると判断される場合はβの値をαより大きく設定することで、現在の情報が支配的となる事故発生パラメータＰを算出することができる。算出された減速度Ｄ及び事故発生パラメータＰの二つの指標から、警報動作判断を行うための警報判断パラメータＡを以下のように算出する。

（式３）によって算出された警報判断パラメータの値に応じて、警報装置２３０の動作を決定することができる。警報装置２３０の動作パターンは様々存在し、本稿では警報装置２３０の動作パターンを限定しないが、例えば、警報判断パラメータＡが所定の閾値以上の場合のみディスプレイに危険と判断された死角領域を明示させたり、警報判断パラメータＡの値に応じてブザー音を変化させるなど、ランプやディスプレイ、スピーカやブザーによって運転者の感性に適した警報を行うことが望ましい。

又、警報を発する判断及び警報を解除する方法として、視線検知部３から得られる運転者の視線情報を用いるとよい。視線情報を用いることで、運転者が死角領域を視認しているにも関わらず警報装置が動作することで生じる運転者の不快感を低減することが可能となる。又、視線情報を用いて警報を解除できれば、ハンドル操作に与える影響を少なくすることができる。死角領域の境界付近を運転者が視認したと判断するには、所定の時間視線が死角領域の境界付近に向いていることを検知すればよい。視認したと判断された場合は、警報判断パラメータＡの値を所定時間０とする。所定時間経過後に再度警報判断パラメータＡの値を算出し、以降前記処理を繰り返すことで、死角領域の監視を継続的に実行させる。

又、自車室内に複数の警報装置を設置し、進路妨害物出現判断部９によって進路妨害物が出現すると判断された死角領域の存在場所に応じて、警報装置を作動させることで、運転者に死角領域の存在場所を知らせることができる。例えば、室内の前後左右にスピーカやブザーを設置し、自車の前方左側に存在する死角領域から進路妨害物が出現すると判断された場合は、自車室内の左前に設置されたスピーカ及びブザーで警報を発生することで、自車前方左側に運転者の注意を向ける事が可能となる。

本稿によれば、自車周辺に発生する死角領域を推定し、地理情報と過去及び現在の交通情報と天気情報との複数の情報に基づき死角領域の危険度合いを計算することで、路車間通信や車車間通信を用いることなく自律的に死角が原因となる衝突事故を防ぐ事が可能になる。又、複数の情報に基づき危険度合いを計算することで、走行環境や走行時刻に応じた死角領域の警報を与える事ができる。又、運転者の視線を検知し、死角領域に対する運転者の注意動向に応じた警報を与える事で、運転者の死角領域の見落としを防ぎ、かつ、車両周辺監視装置の警報に対する運転者の違和感の低減が可能になる。更に、自車内に複数の警報部を備え、危険と判断された死角領域の存在する場所に応じて警報部を動作させることで、運転者に危険と判断された死角領域の存在場所を知らせる事が可能となり、ひいては、運転者の危険回避判断を促す事が可能となる。

車両周辺監視装置を示す図。 車両周辺監視装置の処理の流れを示したブロック図。 障害物認識部の処理例を示す図。 死角領域推定部が行う処理を説明する図。 進路妨害物出現判断部９の判断例を示す図。

符号の説明

１００ 障害物検出部
１１０ ＧＰＳ
１２０ 加速度・ヨーレートセンサ
１３０ 方向指示器
１４０ 車輪速センサ
１５０ 操舵角センサ
２００ 地図情報記憶装置
２１０ 道路交通情報受信装置
２２０ 演算装置
２３０ 警報装置
２４０ 交通事故情報記憶装置
３００ 車両周辺監視装置

Claims (8)

1. 運転者に警報を与える警報部と、
   自車周辺の障害物を複数の検出点の点列として検出し、当該自車と各検出点の相対距離，方位角、及び、相対速度とを検出する障害物検出部と、
   前記自車の走行方向と走行速度とを検出する自車運動検出部と、
   前記自車運動検出部が検出した前記自車の走行方向と走行速度に基づいて、前記自車進路軌跡を推定する自車進路軌跡推定部と、
   前記自車周辺に存在する障害物によって生じる死角領域を推定する死角領域推定部と、
   前記死角領域推定部が推定した死角領域から、前記自車進路軌跡推定部が推定した自車進路軌跡を遮る進路妨害物が出現すると仮定して前記自車と前記進路妨害物が衝突する位置を推定する進路妨害物出現判断部と、
   前記進路妨害物出現判断部が推定した衝突位置と前記自車との距離と、前記自車運動検出部が検出した前記自車の走行速度に基づいて前記死角領域の危険度合いを演算し、当該危険度合いに応じて前記警報部の動作を判断する警報判断部を備え、
   前記警報部は、前記警報判断部の判断に基づいて前記運転者に警報を与える、車両周辺監視装置。
2. 前記障害物検出部が取得した複数の検出点の中に、隣接する検出点間の距離が所定の閾値内となる検出点が存在する場合、前記隣接する検出点は同一の障害物から得られた検出点列であると判断する障害物認識部を備え、
   前記死角領域推定部は、前記障害物検出部の視点を原点とする、前記検出点列が不連続となる両端の検出点を通過する二つの半直線とで構成される前記検出点列を含む領域において、前記検出点列で囲まれた領域を除く領域を死角領域と判断する、請求項１記載の車両周辺監視装置。
3. 地球表面に関する地理情報を記憶した地図情報記憶装置と、前記自車の走行位置を推定する自車位置推定部を更に備え、
   前記進路妨害物出現判断部は、前記自車から所定の範囲内に存在する前記死角領域の前記自車進路軌跡付近の境界を処理対象とし、前記自車の走行位置を基に前記地図情報記憶装置から得られる前記死角領域の境界付近の地理情報が、進路妨害物の存在しうる地理条件を満たし、前記自車進路軌跡への前記進路妨害物の進路を妨げる障害物が前記死角領域の境界付近に存在しない場合、前記進路妨害物が出現すると判断する、請求項１又は２記載の車両周辺監視装置。
4. 前記自車の位置と前記衝突位置との距離を算出し、前記衝突位置において前記自車が静止するために必要な減速度を、前記算出した距離と車両速度と路面とタイヤとの摩擦係数とに基づいて算出する減速度算出部を更に備え、
   前記警報判断部は、前記算出した減速度を前記死角領域の危険度合いとすることで前記運転者に警報を与える、請求項１乃至３何れかに記載の車両周辺監視装置。
5. 前記地図情報記憶装置から得られる前記自車走行路の路面情報と、現在の自車周辺の道路上の事故や渋滞や交通規制情報や天気情報などの道路交通情報を受信する道路交通情報受信装置から得られる前記自車周辺の前記天気情報とに基づいて、前記路面とタイヤとの摩擦係数の値を推定する摩擦係数推定部を更に備え、
   前記減速度算出部は、前記摩擦係数推定部が推定した摩擦係数に基づいて減速度を算出する、請求項４記載の車両周辺監視装置。
6. 過去の交通事故統計情報を記憶した交通事故情報記憶装置と、前記道路交通情報受信装置とから得られる前記自車周辺の過去及び現在の交通事故情報に基づいて、過去の事故発生件数が少なく、かつ現在の交通状況に事故や渋滞が発生していない場合は小さい値に、過去の事故発生件数が多く、かつ現在の交通状況に事故や渋滞が発生している場合は大きい値となるように算出する事故発生パラメータ算出部を備え、
   前記警報判断部は、前記算出された事故発生パラメータと前記減速度とを独立変数とする危険度合いを算出することで前記運転者に警報を与える、請求項５記載の車両周辺監視装置。
7. 前記運転者の視線を検知する視線検知部を更に備え、
   前記警報判断部は、前記自車進路を遮る進路妨害物が出現すると判断された死角領域の方向に視線が向いていることを検知した場合、前記死角領域の危険度合いを低くした状態で前記運転者に警報を与える、請求項１乃至６何れかに記載の車両周辺監視装置。
8. 前記自車に複数の警報部を備え、
   前記警報判断部は、前記自車進路を遮る前記進路妨害物が出現すると判断された前記死角領域の場所に応じて、前記複数の警報部の中から警報を発する前記警報部を選択することで運転者に前記死角領域の存在場所を知らしめる、請求項１乃至７何れかに記載の車両周辺監視装置。

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