JP2016109498A - 環境予測システム及び環境予測方法 - Google Patents

Abstract

【課題】本発明は、車両の将来の運転環境を高精度に予測する環境予測システム及び環境予測方法の提供を目的とする。【解決手段】本発明に係る環境予測システムは、車両の環境を予測する環境予測システムであって、車両に搭載された環境センサーによる、風速、気圧、温度及び湿度のうち少なくとも一つを含む環境の計測値を取得するセンサー情報取得部と、車両に搭載され車両の外を撮影するカメラの撮影画像を取得する画像取得部と、撮影画像を解析して気象情報を取得する画像認識部と、計測値及び気象情報を時間情報に紐づけて記録する環境情報記録部と、環境情報記録部から計測値及び気象情報を取得し、計測値の時間変化及び気象情報に基づき将来の車両の環境を予測する環境予測部と、を備える。【選択図】図１

Description

この発明は、車両に対して用いられ、気象状況など車両が位置する環境の変化を予測し、搭乗者に予測情報を提供し、車両を制御することができる車両環境情報提供装置に関するものである。

車両の走行地点の天候、温度又は湿度などの気象若しくは地震などの環境（運転環境）は、車両の運転に影響を及ぼすものである。そのため、将来の運転環境を予測し、その予測に応じた車両制御を行うことが、安全かつ快適に車両を運転するために有用である。

この点、例えば特許文献１には、気圧を測定し、その絶対値や変化率から天候の悪化を予測し、最適な４輪駆動力分配制御を行う技術が開示されている。

特開２００３−３１２２８８号公報

上述の特許文献１に示されている技術は、車両に搭載した気圧センサー及び温度センサーにより車外の気圧及び温度を測定し、その測定結果に基づき天候の悪化（雨天又は雪天）を予測するというものである。しかし、現時点での天候を把握する手段を持たないため、その予測精度には向上の余地があった。

そこで本発明は、車両の将来の運転環境を高精度に予測する環境予測システム及び環境予測方法の提供を目的とする。

本発明に係る環境予測システムは、車両の環境を予測する環境予測システムであって、車両に搭載された環境センサーによる、風速、気圧、温度及び湿度のうち少なくとも一つを含む環境の計測値を取得するセンサー情報取得部と、車両に搭載され車両の外を撮影するカメラの撮影画像を取得する画像取得部と、撮影画像を解析して気象情報を取得する画像認識部と、計測値及び気象情報を時間情報に紐づけて記録する環境情報記録部と、環境情報記録部から計測値及び気象情報を取得し、計測値の時間変化及び気象情報に基づき将来の車両の環境を予測する環境予測部と、を備える。

本発明に係る環境予測システムは、車両の環境を予測する環境予測システムであって、車両に搭載された環境センサーによる、風速、気圧、温度及び湿度のうち少なくとも一つを含む環境の計測値を取得するセンサー情報取得部と、車両に搭載され車両の外を撮影するカメラの撮影画像を取得する画像取得部と、撮影画像を解析して気象情報を取得する画像認識部と、計測値及び気象情報を時間情報に紐づけて記録する環境情報記録部と、環境情報記録部から計測値及び気象情報を取得し、計測値の時間変化及び気象情報に基づき将来の車両の環境を予測する環境予測部と、を備える。従って、車両の将来の運転環境を高精度に予測することができる。

実施の形態１における環境予測システムの構成図である。 実施の形態１における環境予測システムの構成図である。 実施の形態１における環境予測システムの構成図である。 実施の形態１におけるセンサー情報取得部の構成図である。 実施の形態１における画像音声取得部の構成図である。 実施の形態１における環境情報記録部の構成図である。 実施の形態１における環境予測部の構成図である。 実施の形態１における表示制御部の構成図である。 実施の形態１における車両制御部の構成図である。 実施の形態１における環境予測システムの動作を示すフローチャートである。 実施の形態１における環境予測システムの動作を示すフローチャートである。 実施の形態２における環境予測部の構成図である。 実施の形態２における環境予測システムの動作を示すフローチャートである。 実施の形態３における環境予測システムの構成図である。 実施の形態４における環境予測システムの構成図である。 実施の形態４における画像音声取得部の構成図である。 実施の形態４における環境予測部の構成図である。 実施の形態４における環境予測システムの動作を示すフローチャートである。

＜Ａ．実施の形態１＞
＜Ａ−１．構成＞
図１は、実施の形態１に係る環境予測システム１００の全体構成を示すブロック図である。環境予測システム１００は、車両の環境を予測するシステムである。本明細書において車両の環境とは、車両を安全に又は快適に運転するために把握することが必要な車両外部の環境のことを指し、例えば気象がその一例として挙げられる。

以下、環境予測システム１００を、車両に搭載された装置（車載装置）として説明するが、それだけではなく、ＰＤＡなどの携帯端末及びサーバと連携して環境予測システム１００が構成されていても良い。図２は、サーバ及び車載装置による構成例を示し、図３は、サーバ、携帯端末及び車載装置による構成例を示している。なお、図３において、車載装置はディスプレイオーディオであり、ディスプレイ１０を環境予測システム１００の構成に含めている。

環境予測システム１００は、センサー情報取得部３、画像音声取得部５、環境情報記録部６、環境予測部７、表示制御部８及び車両制御部を備えている。

センサー情報取得部３は、環境センサー１及び車両センサー２の出力を取得する。

環境センサー１は、車両に搭載された物理センサーであり、車両の環境を検知する。その一例は、風速センサー、気圧センサー、温度センサー又は湿度センサーである。これらの環境センサー１が検知する情報は、車両の環境を予測するために必要な情報である。また、振動を検知するモーションセンサーを含んでも良い。

車両センサー２は、車両に搭載された物理センサーであり、車両の位置、方向又は速度など車両に固有の情報を収集する。その一例は、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）信号の受信モジュール、地磁気センサー、ジャイロセンサーまたはホイールの回転計の出力などである。

図４は、センサー情報取得部３の構成図である。センサー情報取得部３は、上記の環境センサー１及び車両センサー２から取得したセンサー出力を、人間が把握可能な形式のデータである計測値に変換する変換部３１を備えている。

図１に戻り、カメラ４は、車両に搭載され、車外の映像を取得する。また、マイク１３は、車両に搭載され、車外の音声を取得する。

図５は、画像音声取得部５の構成図である。画像音声取得部５は、カメラ４の映像出力及びマイク１３の音声出力を取得し、これらの解析を行う。具体的には、画像音声取得部５は、カメラ４の映像出力（又は画像出力）を解析して気象情報を抽出する画像認識部５１と、マイク１３の音声出力を解析して気象情報を抽出する音声認識部５２とを備える。

画像認識部５１は、例えば、映像における木々の揺れ具合から風速を認識する。あるいは、雨粒、雲の厚さ若しくは形状又は全天に対して雲が覆っている割合等から、晴天、曇天又は雨天という天候又は雨量を認識することができる。さらに、映像の揺れから地震を認識することも出来る。カメラ４は車両に搭載されているため、通常、車両の走行に伴う揺れが映像にも生じる。しかし、地震が発生した際、通常の揺れとは異なるパターンの揺れが映像に生じる。画像音声取得部５は揺れのパターンから地震の発生を認識する。こうして認識した情報は気象情報とは異なるが、地震情報として気象情報と共に環境情報記録部６に送っても良い。

音声認識部５２は、例えば、雨音又は雷鳴から降雨又は落雷の発生を認識する。こうして認識した情報が気象情報となり、環境情報記録部６に送られる。

図６は、環境情報記録部６の構成図である。環境情報記録部６は、情報収集部６１、情報データベース（ＤＢ）６３及び情報検索部６２を備えている。情報収集部６１は、センサー情報取得部３から計測値を、そして画像音声取得部５から気象情報を、それぞれ取得し、これらを時間情報と関連付けて情報ＤＢ６３に記録する。情報検索部６２は、後述する環境予測部７の求めに応じて、情報ＤＢ６３から特定の時刻又は時間範囲の計測値又は気象情報を取り出し、環境予測部７へ出力する。

図７は、環境予測部７の構成図である。環境予測部７は、状況把握部７１および状況予測部７２を備える。状況把握部７１は、環境情報記録部６から取得した計測値及び気象情報から現時点の環境を把握する。そして、これらの情報を状況情報として表示制御部８及び車両制御部９に出力する。また、状況予測部７２は、計測値の時間変化と気象情報とから将来の環境を予測し、予測した将来の環境を予測情報として、表示制御部８及び車両制御部９に出力する。

図８は、表示制御部８の構成図である。表示制御部８は、ディスプレイ１０の表示を制御するものであり、数値表示制御部８１及び図形表示制御部８２を備えている。数値表示制御部８１は、状況情報及び予測情報から、ディスプレイ１０に表示すべき数値情報を作成する。また、図形表示制御部８２は、状況情報及び予測情報から、ディスプレイ１０に表示すべきグラフおよび図形を作成する。

なお、ここでは、状況情報及び予測情報をディスプレイ１０に表示することによりユーザに周知する方法を示しているが、表示制御部８に代えて、あるいは表示制御部８に加えて音声制御部（図示せず）を設け、音声によりユーザに周知する方法を採ってもよい。

図９は、車両制御部９の構成図である。車両制御部９は、速度制御部９１、トルク制御部９２及び空調制御部９３を備えている。速度制御部９１は、状況情報及び予測情報に基づき、車両の車輪駆動部１１に車輪の回転速度を指示する。例えば、状況情報が現在雨天であることを示している場合、又は予測情報が将来雨天になることを示している場合は、雨量に基づき最高速度を決定し、車輪駆動部１１を制御する。

トルク制御部９２は、状況情報及び予測情報に基づき、車輪駆動部１１のトルクを制御する。例えば、状況情報が現在雨天であることを示している場合、又は予測情報が将来雨天になることを示している場合は、スリップ制御パラメータを摩擦抵抗が少ない路面を想定した設定に変更する。

空調制御部９３は、状況情報及び予測情報に基づき室内環境を制御するものの一例であり、車両の空調部１２の動作を制御する。例えば、外気温が低下してきたらデフロスタを動作させる。

なお、センサー情報取得部３、画像音声取得部５、情報収集部６１、情報検索部６２、環境予測部７、表示制御部８及び車両制御部９は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などのメモリに格納されたプログラムをＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）が実行することにより実現する。また、情報ＤＢ６３は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶媒体として構成される。

＜Ａ−２．動作＞
次に、図１０に沿って、環境予測システム１００による計測値、気象情報及び地震情報の記録動作について説明する。図１０は、環境予測システム１００による計測値、気象情報及び地震情報の記録動作を示すフローチャートである。

車両のアクセサリーオンにより環境予測システム１００に電源が投入されると、以下の動作が開始する。まず、センサー情報取得部３が、環境センサー１の出力を読み込み（ステップＳ１）、車両センサー２の出力を読み込む（ステップＳ２）。ステップＳ１，２は順不同であり、並行して行っても良い。次に、センサー情報取得部３は、ステップＳ１，２で読み込んだ各種センサー出力を、変換部３１で計測値へ変換する（ステップＳ３）。

また、ステップＳ１〜３と並行して、画像音声取得部５がカメラ４の映像出力及びマイク１３の音声出力を読み込む（ステップＳ４）。そして、画像音声取得部５は、画像認識部５１により映像から気象情報を取得する（ステップＳ５）。具体的には、映像から雨粒を認識すれば、その大きさと数から雨量を判定する。また、映像から雲を認識すれば、その厚さ、形状又は全天に対して雲が覆う割合等から晴天か曇天かを判定する。また、映像から樹木を認識すれば、その揺れ具合から風速を判定する。また、映像の揺れのパターンから地震の有無を判定し、地震情報を取得しても良い。

次に、画像音声取得部５は、音声認識部５２により音声から気象情報を取得する（ステップＳ６）。例えば、雨音又は雷鳴から降雨又は落雷の発生を認識する。また、雨音の音量から降雨量を認識しても良い。なお、ステップＳ５，６は順不同である。

ステップＳ１〜６の後、環境情報記録部６において、情報収集部６１がセンサー情報取得部３から計測値を、画像音声取得部５から気象情報をそれぞれ取得し、これらを情報ＤＢ６３に記録する（ステップＳ７）。ステップＳ５で地震情報を取得した場合、これを情報ＤＢ６３に記録してもよい。

その後、再びステップＳ１以降の動作を繰り返し、随時、新たな計測値及び気象情報を情報ＤＢ６３に記録する。ステップＳ１〜Ｓ７の動作は、車両がアクセサリーオフになるまで継続する。

次に、図１１に沿って、環境予測システム１００による環境予測と環境予測に基づく各種動作について説明する。図１１は、環境予測システム１００による環境予測と環境予測に基づく各種動作を示すフローチャートである。車両のアクセサリーオンにより環境予測システム１００に電源が投入されると、以下の動作が開始する。

まず、環境予測部７の状況把握部７１が、環境情報記録部６の情報検索部６２を介して情報ＤＢ６３内の計測値及び気象情報を読み出す（ステップＳ１１）。情報ＤＢ６３に地震情報が記録されている場合、これを読み出しても良い。

次に、状況把握部７１が、現在の計測値及び気象情報を基に車両の現在の環境を認識する処理を行う（ステップＳ１２）。例えば、風速センサーの測定値が閾値を超えていれば、強風であることを認識し、警告表示を行うべきと判断する。あるいは、気圧センサーの測定値が閾値未満であれば、天候が悪化していると認識し、警告表示を行うべきと判断する。以下、このような環境を認識するためのパラメータを認識パラメータと呼ぶ。また、モーションセンサーの計測値の中に、通常の車両の振動と異なる振動のパターンがあれば、地震があることを認識する。また、気象情報から、現在の天候や、雨天の場合は小雨、大雨、豪雨の別などを認識する。さらに、ステップＳ１１で地震情報を読み出した場合は、地震があることを認識する。ここで状況把握部７１が認識した環境の情報は、状況情報として表示制御部８および車両制御部９に送られる。

次に、状況予測部７２が、計測値の時間変化と気象情報とに基づき、未来の環境を予測する（ステップＳ１３）。一般的な手法として、気圧変化及び温度変化から天候の変化を予測できる。

一般的に、気圧の経時的な変化から、気圧急上昇、気圧急低下等を認識する。その他、気圧が上昇を続けた後、低下に転じた場合は高気圧が通過したと認識し、気圧が低下を続けた後、上昇に転じた場合は低気圧が通過したと認識する。そして、こうして認識した気象のパターンから将来の天候を予測する。本発明では気圧等の計測値の時間変化に加え、映像（画像）解析又は音声解析によって取得した気象情報を用いることにより、将来の環境をより正確に予測することができる。

すなわち、現在の環境が晴天か、曇天か、積乱雲が発生しているかの情報を予測条件に加えることにより、気象パターンをより細分化することが出来る。一般的には、気圧の低下速度が閾値を超える場合に、これから天候が悪化すると予測することが出来る。この閾値を、晴天である場合は大きくし、積乱雲が発生している場合は小さくする等、現在の気象情報に応じて調整する。以下、このような環境を予測するためのパラメータを予測パラメータと呼ぶ。また、現在の推定雨量を予測条件に加えて気象パターンを細分化することもできる。そして、雨量の変化の予測を行うこともできる。また、風速センサーでは、車両の位置での局所的な風速しか計測することが出来ないが、カメラ４の映像の解析からは、車両近傍の空間における風の流れ又は強さを認識することが出来る。そのため、局所的な突風なのか、地域全体で風が強まっているのかを認識でき、これを予測条件に加えて気象パターンを細分化することができる。

ここで状況予測部７２が予測した環境の情報は、予測情報として表示制御部８および車両制御部９に送られる。

次に、表示制御部８が状況情報に基づき現在の環境を示す画像を、予測情報に基づき将来の環境を示す画像を生成し、ディスプレイ１０に表示する（ステップＳ１４）。表示制御部８のうち、数値表示制御部８１は環境を数値で表現し、図形表示制御部８２は環境を図形で表現する。例えば、数値表示制御部８１は、現在の気圧を数値で表現しても良い。また、図形表示制御部８２は、過去の気圧の変化をグラフで表し、将来の天候が晴天、曇天、雨天のいずれであるかをアイコンで表現しても良い。なお、表示制御部８は、単に環境を表示するだけではなく、状況把握部７１が警告表示を行うと判断した状況情報については警告表示を行う。例えば、気圧が閾値より低くなった場合には、これから天候の悪化が予測されることを警告する表示を行う。

次に、車両制御部９が状況情報及び予測情報に基づき、すなわち現在及び未来の状況に従い車両の制御を行う（ステップＳ１５）。ここでは、速度制御部９１が、現在の環境に応じた速度の制御を行う。例えば、強風又は豪雨のときには車両速度を制限し、地震のときには車両を停止させる。トルク制御部９２は、現在の環境に応じてトルクの制御を行う。例えば、強風又は豪雨のときにはスリップ制御パラメータを摩擦抵抗が少ない路面を想定した設定に変更する。また、速度制御部９１及びトルク制御部９２は、現在の環境に応じるだけでなく、将来の環境に応じて事前に車両の制御を行っても良い。空調制御部９３は、例えば外気温が低下するとデフロスタを動作させて窓ガラスの曇りを抑制する。

ステップＳ１５が終わると、再びステップＳ１１に戻りステップＳ１１〜Ｓ１５を繰り返す。これらの動作は、車両がアクセサリーオフになるまで継続する。

＜Ａ−３．変形例＞
情報ＤＢ６３には、計測値と気象情報が記録される。計測値は、気圧、温度又は風速等の環境センサー１の計測値であり、その時間変化を将来の環境の予測に用いる。一方、気象情報はカメラ４の撮影画像から抽出された情報であり、現時点での気象状態等を示す情報である。そこで、計測値と気象情報とを照合することにより、計測値の変化とそれによる気象状態の変化のパターンとを学習することができ、車両の走行経路における気象予報データベースの構築が可能になる。また、こうして作成した気象予報データベースをサーバに集約することにより、地域の気象予報データベースの構築が可能になる。

＜Ａ−４．効果＞
実施の形態１に係る環境予測システム１００は、車両の環境を予測するものであり、車両に搭載された環境センサー１による、風速、気圧、温度及び湿度のうち少なくとも一つを含む環境の計測値を取得するセンサー情報取得部３と、車両に搭載され車両の外を撮影するカメラ４の撮影画像を取得する画像取得部（画像音声取得部５）と、カメラ４の撮影画像を解析して気象情報を取得する画像認識部（画像音声取得部５）と、環境センサー１の計測値及び気象情報を時間情報に紐づけて記録する環境情報記録部６と、環境情報記録部６から計測値及び気象情報を取得し、計測値の時間変化及び気象情報に基づき将来の車両の環境を予測する環境予測部７と、を備える。計測値と気象情報とを併用することにより、車両の環境を高精度に予測することができる。

また、環境予測システム１００は、環境予測部７が予測した情報をディスプレイ１０に表示するための表示信号を生成する表示信号生成部（表示制御部８）を備えるので、予測した車両の環境を画像でユーザに提示することができる。

また、環境予測システム１００は、環境予測部７が予測した情報を音声出力するための音声信号を生成する音声信号生成部を備える場合、予測した車両の環境を音声でユーザに提示することができる。

また、環境予測システム１００は、環境予測部７が予測した環境の情報に基づき、車両の挙動を制御する車両制御部９をさらに備える。例えば、車両制御部９が車両の速度を制御する速度制御部９１を備える場合、悪天候になることを予測したときには車両の速度を一定値以下にするなどの制御を行うことで、環境に応じた適切な走行を行うよう運転支援することができる。

また、車両制御部９が、車両のトルクを制御するトルク制御部９２を備える場合、例えば、状況情報が現在雨天であることを示している、又は予測情報が将来雨天になることを示している場合は、スリップ制御パラメータを摩擦抵抗が少ない路面を想定した設定に変更する等、車両のトルクを制御することによって、環境に応じた適切な走行を行うよう運転支援することができる。

また、環境予測システム１００は、環境予測部７の予測に基づき、車両の室内の環境を制御する室内環境制御部をさらに備え、その一例が、車両の空調を制御する空調制御部９３である。例えば、外気温が低下してきたらデフロスタを動作させることによって、車外の環境変化に応じて室内環境を適切に保つことができる。

また、環境予測システム１００は、車両に搭載され車両の外の音声を集音するマイク１３の集音音声を取得する音声取得部（画像音声取得部５）と、集音音声を解析した結果として気象情報を取得する音声認識部（画像音声取得部５）と、を備えるので、音声から取得した気象情報を用いて車両の環境を高精度に予測することができる。

実施の形態１に係る車両の環境を予測する環境予測方法によれば、車両に搭載された環境センサー１による、風速、気圧、温度及び湿度のうち少なくとも一つを含む環境情報の測定結果を取得し、車両に搭載され車両の外を撮影するカメラ４の撮影画像を取得し、撮影画像を解析して気象情報を取得し、環境情報及び気象情報を時間情報に紐づけて記録し、環境情報の時間変化及び気象情報に基づき将来の車両の環境を予測する。このように、計測値と気象情報を併用することにより、車両の環境を高精度に予測することができる。

＜Ｂ．実施の形態２＞
実施の形態１において、状況把握部７１は認識パラメータに基づき計測値から環境を認識する。また、状況予測部７２は、予測パラメータに基づき計測値の時間変化及び気象情報から未来の環境を予測する。これらのパラメータは、予め定めておくことも可能であるが、ユーザ操作によって任意に設定できれば、ユーザの住んでいる地域の気候の特性又はユーザの経験を、認識又は予測に反映させることができる。そこで、実施の形態２では、ユーザが認識パラメータ及び予測パラメータを設定することが可能な構成とした。

＜Ｂ−１．構成＞
図１２は、実施の形態２における環境予測部７Ａの構成図である。環境予測部７Ａは、実施の形態１の環境予測部７の構成に加え、パラメータ設定部７４及びパラメータ情報ＤＢ７３を備えている。実施の形態２の環境予測システムの構成は、環境予測部７Ａの構成を除き実施の形態１の環境予測システム１００と同様である。パラメータ設定部７４は、ユーザの操作に応じて、認識パラメータ及び予測パラメータを設定する。

認識パラメータの一例は、状況把握部７１で、気圧センサーの計測値が閾値を下回ったときに警告表示を行う場合の当該閾値である。また、予測パラメータの一例は、状況予測部７２において、気圧センサーの計測値の低下速度が閾値を超えたときに天候が悪化すると予測する場合の当該閾値である。これらパラメータ設定部７４で設定されたパラメータは、パラメータ情報ＤＢ７３に記録される。

＜Ｂ−２．動作＞
次に、図１３に沿って、実施の形態２の環境予測部７Ａの動作を説明する。図１３は、環境予測部７Ａの動作を示すフローチャートである。車両のアクセサリーオンにより環境予測システム１００に電源が投入されると、以下の動作が開始する。

まず、環境予測部７Ａの状況把握部７１が、環境情報記録部６の情報検索部６２を介して情報ＤＢ６３内の計測値及び気象情報を読み出す（ステップＳ２１）。情報ＤＢ６３に地震情報が記録されている場合、これを読み出しても良い。この工程は、図１１のステップＳ１１と同様である。さらに、状況把握部７１は、パラメータ情報ＤＢ７３から認識パラメータを読み出す（ステップＳ２２）。

そして、状況把握部７１は、ステップＳ２１で取得した計測値及び気象情報に基づき、ステップＳ２２で取得した認識パラメータに従って現在の環境を認識する（ステップＳ２３）。ここでの環境の認識方法は、ユーザが設定した認識パラメータに従って認識をする点で実施の形態１と異なる。

次に、状況予測部７２が、パラメータ情報ＤＢ７３から予測パラメータを読み出す（ステップＳ２４）。そして、計測値の時間変化と気象情報とに基づき、ステップＳ２４で取得した予測パラメータに従って未来の環境を予測する（ステップＳ２５）。ここでの環境の予測方法は、ユーザが設定した予測パラメータに従って予測をする点で実施の形態１と異なる。

その後、ステップＳ２６では表示制御部８が現在及び未来の環境をディスプレイ１０に表示し、ステップＳ２７では車両制御部９が現在及び未来の環境により車両を制御するが、これらの動作は図１１のステップＳ１４，１５と同様であるため、ここでの詳細な説明は省略する。

ステップＳ２７が終わると、再びステップＳ１１に戻りステップＳ２１〜Ｓ２７を繰り返す。これらの動作は、車両がアクセサリーオフになるまで継続する。

＜Ｂ−３．効果＞
実施の形態２に係る環境予測システム１００において、環境予測部７Ａは、ユーザが設定したパラメータに基づき、将来の車両の環境を予測するので、ユーザの住んでいる地域の気候の特性又はユーザの経験を予測に反映させることができる。

＜Ｃ．実施の形態３＞
実施の形態１において、環境予測システム１００の各部は、車両がアクセサリーオンである間に動作を行っていた。そのため、車両がアクセサリーオフで駐停車している状態では環境情報記録部６に十分な計測値又は気象情報等が記録されていない。そのため、アクセサリーオンにして走行を開始した直後は、環境予測部７で環境の認識又は予測を適切に行えない場合がある。

そこで、実施の形態３では、環境予測システムの構成のうち、環境情報記録部６に計測値又は気象情報等を記録するために必要な構成を、それ以外の構成とは別の電源系統とし、車両のアクセサリーオン又はオフに関わらず動作させることにより、車両をアクセサリーオンした直後から適切に環境の認識又は予測を行えるようにする。

＜Ｃ−１．構成＞
図１４は、実施の形態３に係る環境予測システム１０１の構成図である。環境予測システム１０１は、環境予測システム１００の構成のうち、センサー情報取得部３、画像音声取得部５及び環境情報記録部６を環境情報記録装置１０１Ａとし、それ以外の構成、すなわち環境予測部７、表示制御部８および車両制御部９を環境情報表示装置１０１Ｂとしたものである。そして、環境情報記録装置１０１Ａは、環境情報表示装置１０１Ｂと別の電源系統であり、車両のアクセサリーオン時だけでなくオフ時も動作を行う。なお、環境センサー１、車両センサー２、カメラ４は、車両のアクセサリーオン時だけでなくオフ時も動作を行うが、車両センサー２については車両のアクセサリーオン時だけに動作を限定しても良い。

＜Ｃ−２．動作＞
環境予測システム１０１の動作は、図１０，１１にフローを示した実施の形態１に係る環境予測システム１００の動作と同様である。環境情報記録装置１０１Ａにおいて、図１０に示すステップＳ１〜ステップＳ７が行われ、環境情報表示装置１０１Ｂにおいて、図１１に示すステップＳ１１〜ステップＳ１５が行われる。ステップＳ１〜ステップＳ７は車両のアクセサリーオン又はオフに関わらず車両の駐停車中においても実行される。そのため、走行開始時においても、ステップＳ１１において過去の計測値又は気象情報等を参照することができ、適切に環境予測を行うことができる。

＜Ｃ−３．効果＞
実施の形態３に係る環境予測システム１０１において、センサー情報取得部３、画像取得部（画像音声取得部５）、画像認識部（画像音声取得部５）及び環境情報記録部６は、車両の駐停車中に動作するので、車両が駐停車した状態から走行を開始した直後であっても、適切に環境の予測を行うことができる。

＜Ｄ．実施の形態４＞
実施の形態４では、センサーの計測値又は気象情報に加え、車両が走行している現在地の地形情報を考慮して環境を予測し、車両の危険度を判断する。

＜Ｄ−１．構成＞
図１５は、実施の形態４に係る環境予測システム１０２の構成を示す図である。環境予測システム１０２は、画像音声取得部の構成が図１に示す実施の形態１に係る環境予測システム１００とは異なるため、図１５ではこれを画像音声取得部５Ａとして示している。また、車両センサー２から画像音声取得部５Ａに位置情報が入力される。また、環境予測部の構成が図１に示す実施の形態１に係る環境予測システム１００とは異なるため、図１５ではこれを環境予測部７Ｂとして示している。

図１６は、環境予測システム１０２の画像音声取得部５Ａの構成を示す図である。画像音声取得部５Ａは、実施の形態１における画像音声取得部５の構成に加えて、地形認識部５３及び地形情報取得部５４を備えている。

画像音声取得部５Ａの画像認識部５１は、カメラ４の映像解析から気象情報及び地震情報を取得する他、車両周辺の山、建物又は障害物等の物体に関する情報（物体情報）を取得し、これを地形認識部５３に送る。

地形情報取得部５４は、サーバ等の環境予測システム１０２の外部から地形情報を取得する。地形情報とは、地図上の各地点における標高を示す情報のことであり、一般的な地図データを用いても良いし、国土地理院が提供する地形情報を用いても良い。また、地形情報を外部から取得する代わりに、地形情報を格納した地形情報データベースを画像音声取得部５Ａが有する構成であっても良い。

地形認識部５３は、地形情報取得部５４からの地形情報及び画像認識部５１からの物体情報を用いて、車両前方の地形を認識し、地形情報を生成する。

図１７は、環境予測システム１０２の環境予測部７Ｂの構成を示す図である。環境予測部７Ｂは、実施の形態１における環境予測部７の構成に加えて、危険性判定部７５を備えている。

危険性判定部７５は、状況把握部７１から状況情報を、状況予測部７２から予測情報を、画像音声取得部５Ａから地形情報を、それぞれ取得する。そして、状況把握部７１で把握した現在の環境の危険度を、又は状況予測部７２で予測した将来の環境の危険度を、地形情報に基づき判定する。

例えば、気象情報から現在雨天であることを認識した場合、車両が平地を走行中であれば、危険とは判定しない。しかし、車両が走行している場所が山間部であれば、がけ崩れの可能性があり危険と判定する。あるいは、計測値の時間変化及び気象情報から将来雨天になることを予測した場合に、車両が平地を走行中であれば危険と判定しないが、山間部を走行中であれば、がけ崩れの可能性があり危険と判定する。

なお、危険性判定部７５が危険性の判定基準を有していても良いし、地形情報取得部５４が取得する地形情報に、降雨量やその他の気象条件に応じた危険性の情報を持たせておくことにより、それに従って危険性判定部７５が判定を行うようにしても良い。

こうした危険性の判定情報は、状況情報及び予測情報にそれぞれ含めて、表示制御部８及び車両制御部９に送られる。そして、危険性判定部７５で危険と判定された状況情報及び予測情報については、その旨が併せてディスプレイ１０に表示されるよう、表示制御部８において表示制御を行う。

＜Ｄ−２．動作＞
図１８のフローチャートに沿って、環境予測システム１０２が各種センサーやカメラ４から情報を取得して環境情報記録部６に記録するまでの動作を説明する。

図１８のステップＳ３１〜ステップＳ３６は、実施の形態１で説明した図１０のステップＳ１〜ステップＳ６と同様であるため、ここでは説明を省略する。ステップＳ３６の後、画像認識部５１はカメラ４の映像を解析して車両周辺の山、建物又は障害物等の物体情報を取得し（ステップＳ３７）、これを地形認識部５３へ出力する。

次に、地形認識部５３は、車両センサー２から車両の位置情報を取得し、当該位置情報を基に、車両の現在地の地形情報を地形情報取得部５４から読み出す（ステップＳ３８）。そして、ステップＳ３８で読み出した地形情報とステップＳ３７で取得した物体情報とをマッチングし、地形情報の誤差を修正する（ステップＳ３９）。ここでは、走行時に認識している道路、斜面などの地形、建物等と、地形情報取得部５４から読み出した地形情報とをマッチングさせて、実際に走行している前方の地形情報を取得する。

ステップＳ３３及びステップＳ３９が終わると、環境情報記録部６において、情報収集部６１が、センサー情報取得部３から取得した計測値と、画像音声取得部５Ａから取得した気象情報及び地形情報を情報ＤＢ６３に記録する（ステップＳ４０）。

＜Ｄ−３．効果＞
実施の形態４に係る環境予測システム１０２は、カメラ４の撮影画像を解析して物体情報を取得する物体情報取得部（画像認識部５１）と、地形情報を取得する地形情報取得部５４と、物体情報及び地形情報に基づき、車両の走行位置の地形情報を認識する地形認識部５３を備え、環境予測部７Ｂは、地形情報、計測値及び気象情報に基づき、車両の危険度を判定する危険性判定部７５を備える。これにより、車両が走行している場所の地形に応じた危険性の判定を行うことができる。

なお、本発明は、その発明の範囲内において、各実施の形態を自由に組み合わせたり、各実施の形態を適宜、変形、省略することが可能である。

１ 環境センサー、２ 車両センサー、３ センサー情報取得部、４ カメラ、５，５Ａ 画像音声取得部、６ 環境情報記録部、７，７Ａ，７Ｂ 環境予測部、８ 表示制御部、９ 車両制御部、１０ ディスプレイ、１１ 車輪駆動部、１２ 空調部、１３ マイク、３１ 変換部、５１ 画像認識部、５２ 音声認識部、５３ 地形認識部、５４ 地形情報取得部、６１ 情報収集部、６２ 情報検索部、７１ 状況把握部、７２ 状況予測部、７４ パラメータ設定部、７５ 危険性判定部、８１ 数値表示制御部、８２ 図形表示制御部、９１ 速度制御部、９２ トルク制御部、９３ 空調制御部。

Claims (13)

1. 車両の環境を予測する環境予測システムであって、
   前記車両に搭載された環境センサーによる、風速、気圧、温度及び湿度のうち少なくとも一つを含む環境の計測値を取得するセンサー情報取得部と、
   前記車両に搭載され前記車両の外を撮影するカメラの撮影画像を取得する画像取得部と、
   前記撮影画像を解析した結果として気象情報を取得する画像認識部と、
   前記計測値及び前記気象情報を時間情報に紐づけて記録する環境情報記録部と、
   前記環境情報記録部から前記計測値及び前記気象情報を取得し、前記計測値の時間変化及び前記気象情報に基づき将来の前記車両の環境を予測する環境予測部と、を備える、
   環境予測システム。
2. 前記環境予測部は、ユーザが設定したパラメータに基づき、将来の前記車両の環境を予測する、
   請求項１に記載の環境予測システム。
3. 前記センサー情報取得部、前記画像取得部、前記画像認識部及び前記環境情報記録部は、前記車両の駐停車中にも動作する、
   請求項１又は２に記載の環境予測システム。
4. 前記環境予測部が予測した情報をディスプレイに表示するための表示信号を生成する表示信号生成部をさらに備える、
   請求項１から３のいずれか１項に記載の環境予測システム。
5. 前記環境予測部が予測した情報を音声出力するための音声信号を生成する音声信号生成部をさらに備える、
   請求項１から４のいずれか１項に記載の環境予測システム。
6. 前記環境予測部が予測した環境の情報に基づき、前記車両の挙動を制御する車両制御部をさらに備える、
   請求項１から５のいずれか１項に環境予測システム。
7. 前記車両制御部は、前記車両の速度を制御する速度制御部を備える、
   請求項６に記載の環境予測システム。
8. 前記車両制御部は、前記車両のトルクを制御するトルク制御部を備える、
   請求項６又は７に記載の環境予測システム。
9. 前記環境予測部の予測に基づき、前記車両の室内の環境を制御する室内環境制御部をさらに備える、
   請求項１から８のいずれか１項に環境予測システム。
10. 前記室内環境制御部は、前記車両の空調を制御する空調制御部である、
    請求項９に記載の環境予測システム。
11. 前記撮影画像を解析して物体情報を取得する物体情報取得部と、
    地形情報を取得する地形情報取得部と、
    前記物体情報及び前記地形情報に基づき、前記車両の走行位置の前記地形情報を認識する地形認識部をさらに備え、
    前記環境予測部は、予測した将来の前記車両の環境の危険性を前記地形情報に基づき判定する危険性判定部を備える、
    請求項１又は２に記載の環境予測システム。
12. 前記車両に搭載され前記車両の外の音声を集音するマイクの集音音声を取得する音声取得部と、
    前記集音音声を解析した結果として前記気象情報を取得する音声認識部と、をさらに備える、
    請求項１から１０のいずれか１項に記載の環境予測システム。
13. 車両の環境を予測する環境予測方法であって、
    前記車両に搭載された環境センサーによる、風速、気圧、温度及び湿度のうち少なくとも一つを含む環境の計測値を取得し、
    前記車両に搭載され前記車両の外を撮影するカメラの撮影画像を取得し、
    前記撮影画像を解析して気象情報を取得し、
    前記計測値及び前記気象情報を時間情報に紐づけて記録し、
    前記計測値の時間変化及び前記気象情報に基づき将来の前記車両の環境を予測する、
    環境予測方法。

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