JP2018045357A - Drive support apparatus - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、運転支援装置に関する。 The present invention relates to a driving support device.
従来、四輪自動車を自動走行させる技術が提案されている。また、四輪自動車を手動運転する乗員に対して運転支援を行う技術も提案されている。 Conventionally, a technique for automatically driving a four-wheeled vehicle has been proposed. In addition, a technique for providing driving assistance to a passenger who manually drives a four-wheeled vehicle has been proposed.
これらの技術において、自車両の周囲に歩行者及び自動二輪車が存在する場合、監視対象が比較的小さく、また、すばやく方向転換が可能であるため、その挙動を予測することは難しい。このため、歩行者及び自動二輪車の行動を精度良く予測することが検討されている(例えば、特許文献1参照)。 In these techniques, when there are pedestrians and motorcycles around the host vehicle, it is difficult to predict the behavior because the monitoring target is relatively small and the direction can be changed quickly. For this reason, it has been studied to accurately predict the actions of pedestrians and motorcycles (see, for example, Patent Document 1).
しかしながら、特許文献1に開示されている技術は、道路を走行中の自車両の周囲に存在する歩行者及び自動二輪車を対象としており、駐車場内での歩行者及び自動二輪車については検討されていない。 However, the technique disclosed in Patent Document 1 is intended for pedestrians and motorcycles existing around the vehicle traveling on the road, and pedestrians and motorcycles in a parking lot have not been studied. .
高速道路のサービスエリア又はパーキングエリア、或いは、アウトレットモール等の大型駐車場では、歩行者、自動二輪車、自動四輪車(大型トラックも含む)が混在する。また、駐車場は、道路と比べて通常の交通ルールが遵守され難い場所である。このため、自車両の監視対象、特に自動二輪車や歩行者が不規則な行動をすることも多く、運転には道路の走行時以上に注意が必要である。さらに駐車場が混雑していた場合、狭い範囲に監視対象が大変多く存在し、より一層複雑な環境となる。 In a large parking lot such as a highway service area or parking area or an outlet mall, pedestrians, motorcycles, and automobiles (including large trucks) are mixed. In addition, the parking lot is a place where normal traffic rules are not easily observed compared to the road. For this reason, the monitoring target of the own vehicle, especially a motorcycle or a pedestrian, often performs irregular behavior, and driving requires more attention than when driving on a road. Furthermore, when the parking lot is congested, there are a large number of monitoring targets in a narrow area, and the environment becomes even more complicated.
このため、中でも俊敏な動きをする自動二輪車の的確な行動予測は、予防安全上、大切である。 For this reason, accurate behavior prediction of motorcycles that are particularly agile is important for preventive safety.
本発明は、かかる点に鑑みてなされたものであり、駐車場内で自車両の周囲に存在する自動二輪車、自動三輪車等の鞍乗型車両の行動予測を的確に行うことができる運転支援装置を提供することを目的の一つとする。 The present invention has been made in view of the above points, and provides a driving support device capable of accurately predicting behavior of a saddle-type vehicle such as a motorcycle or a three-wheeled vehicle that exists around the host vehicle in a parking lot. One of the purposes is to provide.
本発明の運転支援装置の一態様は、撮像手段から出力された画像情報に基づいて鞍乗型車両を認識し、前記鞍乗型車両の前面又は後面に配設した部品、或いは、前記鞍乗型車両の乗員の運転姿勢に基づいて、前記鞍乗型車両の進行方向を予測する進行方向予測手段と、前記進行方向予測手段が予測した前記鞍乗型車両の進行方向が自車両の進路上に影響を及ぼすか否か判定する判定手段と、を具備することを特徴とする。 One aspect of the driving support device of the present invention recognizes a saddle-riding vehicle based on image information output from the imaging means, and is arranged on the front or rear surface of the saddle-riding vehicle, or the saddle riding A traveling direction predicting means for predicting the traveling direction of the saddle riding type vehicle based on the driving posture of the occupant of the type vehicle, and the traveling direction of the saddle riding type vehicle predicted by the traveling direction prediction means is on the course of the own vehicle And determining means for determining whether or not the influence is affected.
本発明によれば、駐車場内で自車両の周囲に存在する自動二輪車、自動三輪車等の鞍乗型車両の行動予測を的確に行うことができる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the action prediction of saddle-type vehicles, such as a motorcycle and a motor tricycle which exist around the own vehicle in a parking lot, can be performed exactly.
以下、本発明の実施の形態について添付図面を参照して詳細に説明する。なお、以下においては、本発明に係る運転支援装置を自動運転式の自動四輪車に適用した例について説明するが、適用対象はこれに限定されることなく変更可能である。例えば、本発明に係る運転支援装置を他のタイプの車両(例えば、自動運転式でない自動四輪車や自動三輪車等の鞍乗型車両)に適用してもよい。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the following description, an example in which the driving support apparatus according to the present invention is applied to an automatic four-wheeled automobile will be described, but the application target is not limited to this and can be changed. For example, the driving support device according to the present invention may be applied to other types of vehicles (for example, a saddle-type vehicle such as an automatic four-wheeled vehicle or an automatic three-wheeled vehicle that is not an automatic driving type).
図1を参照して、本実施の形態に係る運転支援装置が適用される大型駐車場での課題について説明する。図1は、高速道路のサービスエリアにおける自車両と他の監視対象との関係を示す模式図である。図1に示すように、サービスエリア1に入ってきた自車両2が進んでいく先には、多数の歩行者3、自動二輪車4、四輪自動車5、観光バス6、大型トラック7が存在する。
With reference to FIG. 1, the problem in the large-sized parking lot where the driving assistance apparatus which concerns on this Embodiment is applied is demonstrated. FIG. 1 is a schematic diagram showing the relationship between the host vehicle and other monitoring targets in the service area of the highway. As shown in FIG. 1, there are a large number of pedestrians 3, motorcycles 4, four-
例えば、サービスエリア1では、売店8に併設されたトイレ9の近傍に、自動二輪車4のための二輪駐車場10が設けられていることが多い。このため、四輪自動車5及び観光バス6を降りてきた歩行者3がトイレ9に向っていくと、トイレ9の近くは、多数の歩行者3及び自動二輪車4が混在する状態になりやすい。
For example, in the service area 1, a motorcycle parking lot 10 for the motorcycle 4 is often provided in the vicinity of the
また、二輪駐車場10の周囲には、休憩ベンチ11及び給油所12も存在し、より一層複雑になる。
In addition, there are a
このようなトイレ9の近傍では、自車両2の運転者は、見落としを回避しようと特定の対象に気を取られ、逆に他の対象の見落としが発生する可能性がある。このため、安全確保上、トイレ9の近傍は特に注意が必要である。
In the vicinity of such a
検知手段を用いた運転支援装置において、多くの検知対象が狭い範囲に同時に存在する場合、(例えば、多数の歩行者3及び自動二輪車4が自車両2の周辺に混在する場合)、超音波での検知では、一度に多くの検知対象を認識できてもその検知対象を識別管理して行動を予測することは大変難しい。レーダでの検知でも同様であり、反射波を利用した検知手段は不向きである。 In the driving support device using the detection means, when many detection objects are simultaneously present in a narrow range (for example, when a large number of pedestrians 3 and motorcycles 4 are mixed around the own vehicle 2), ultrasonically In this detection, even if many detection targets can be recognized at one time, it is very difficult to identify and manage the detection targets and predict the behavior. The same is true for radar detection, and detection means using reflected waves are unsuitable.
自車両(自動四輪車)2が自動運転車両である場合、小回りが利き、俊敏な動きをする自動二輪車4の的確な行動予測は、正確な運転制御をする上で大変重要である。 When the host vehicle (automobile 4) 2 is an autonomous driving vehicle, accurate behavior prediction of the motorcycle 4 that makes a small turn and moves quickly is very important for accurate driving control.
そこで、本件発明者は、上記のように、多数の歩行者3及び自動二輪車4が混在する状況においても、自動二輪車4の的確な行動予測を実現するために、検知手段として撮像手段を用いると共に、自動二輪車4の前後の部品及び自動二輪車4の乗員(ライダー)の姿勢に着目し、自動二輪車4の行動予測を行うことを見出し、本発明を完成した。 Therefore, the present inventor uses the imaging means as the detection means in order to realize accurate behavior prediction of the motorcycle 4 even in a situation where a large number of pedestrians 3 and the motorcycle 4 are mixed as described above. The present invention has been completed by finding that the behavior of the motorcycle 4 is predicted by focusing on the parts before and after the motorcycle 4 and the posture of the occupant (rider) of the motorcycle 4.
すなわち、本発明の運転支援装置は、撮像手段と、前記撮像手段から出力された画像情報に基づいて鞍乗型車両を認識し、前記鞍乗型車両の前面又は後面に配設した部品、又は、前記鞍乗型車両の乗員の運転姿勢に基づいて、前記鞍乗型車両の進行方向を予測する進行方向予測手段と、前記進行方向予測手段が予測した前記乗車型車両の進路が自車両の進路上に影響を及ぼすか否か判定する判定手段と、を具備することを特徴とする。 That is, the driving support device according to the present invention recognizes a saddle-ride type vehicle on the basis of image pickup means and image information output from the image pickup means, and is disposed on the front or rear surface of the saddle-ride type vehicle, or The traveling direction predicting means for predicting the traveling direction of the saddle riding type vehicle based on the driving posture of the occupant of the saddle riding type vehicle, and the course of the riding type vehicle predicted by the traveling direction prediction means is that of the own vehicle. Determining means for determining whether or not the course is affected.
本発明の運転支援装置の監視対象は、自動二輪車、自動三輪車等の鞍乗型車両である。鞍乗型車両は、自動四輪車に比べてサイズが小さく、かつ、動きが俊敏であるという特徴を持つ。 The monitoring target of the driving support device of the present invention is a straddle-type vehicle such as a motorcycle or a tricycle. A straddle-type vehicle is characterized by being small in size and agile in comparison with an automobile.
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照してより詳細に説明する。まず、本実施の形態に係る運転支援装置100の構成について説明する。図2は、本実施の形態に係る運転支援装置の概略構成図である。なお、運転支援装置100が適用される自車両2(図1参照)において、自動四輪車(自動運転車両)が通常備えている構成(エンジン、タイヤ等)は備えているものとし、説明は省略する。また、以下の説明においては、自車両2の周囲に存在する車両を自動二輪車4(図1参照)として説明する。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in more detail with reference to the drawings. First, the configuration of the
本実施の形態に係る運転支援装置100(図2参照)は、自動二輪車4の監視を行う運転支援情報提供手段101と、自車両2の自動運転を制御する運転制御手段102と、撮像手段103と、記憶手段104と、GPS受信部105と、ジャイロセンサ106と、加速度センサ107と、車速センサ108と、警報手段109と、減速手段110と、を含んでいる。
The driving support apparatus 100 (see FIG. 2) according to the present embodiment includes a driving support
運転支援情報提供手段101及び運転制御手段102は、ECU(Electronic Control Unit)に備えられており、例えば各種処理を実行するプロセッサにより構成される。
The driving support
記憶手段104は、用途に応じてROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)等の一つ又は複数の記憶媒体で構成される。記憶手段104は、後述する駐車場に関する情報を記憶している。
The
撮像手段103は、自車両2の前方を撮影し、画像情報を出力するものである。具体的には、撮像手段103は、CCDカメラで構成され、例えば自車両2の前方側に設けられる。また、撮像手段103は、夜間のために赤外線カメラで構成されていてもよい。
The
撮像手段103で撮影された画像情報は、運転支援情報提供手段101に出力される。運転支援情報提供手段101は、画像情報を解析し、自動二輪車4及び人(歩行者3(図1参照)及び自動二輪車4の乗員を含む)を認識すると共に、自動二輪車4の乗員の運転姿勢を識別できるように構成されている。
Image information captured by the
また、運転支援情報提供手段101は、後述するように、自動二輪車4の前後の部品であるヘッドライト及びマフラーの後端部に配置される部品(例えば、図6、図9に示すマフラーの排気口4a)を認識するように構成されている。
Further, as will be described later, the driving support
また、運転支援情報提供手段101は、自動二輪車4の前面に配設したヘッドライト又は後面に配設したマフラーの後端部に配置される部品(例えばマフラーの排気口4a)或いは、自動二輪車4の乗員の運転姿勢に基づいて、自動二輪車4の進路を予測する進行方向予測手段として機能するように構成されている。
The driving support
さらに、運転支援情報提供手段101は、鞍乗型車両の予測した進路が自車両2の進路上に影響を及ぼすか否か判定する判定手段として機能するように構成されている。そして運転支援情報提供手段101は、判定結果を運転支援情報として運転制御手段102に出力する。
Further, the driving support
運転制御手段102は、主に自車両2の自動運転制御を実行する。GPS受信部105、ジャイロセンサ106、加速度センサ107及び車速センサ108からの出力に基づいて、自車両2の加速、減速及び操舵を行うように構成されている。なお、自車両2が、手動運転車両である場合、自車両2の進行方向を検知するためにジャイロセンサ106が必要であるが、加速度センサ107及び車速センサ108は必ずしも必要がない。
The driving control means 102 mainly executes automatic driving control of the
運転制御手段102は、運転支援情報提供手段101からの出力(運転支援情報)に応じて警報手段109に警報を行わせ、又は、減速手段110に自車両2の減速を行わせるように構成されている。
The driving control means 102 is configured to cause the warning means 109 to issue a warning or cause the deceleration means 110 to decelerate the
警報手段109は、自車両2の運転者に対して警報を行うものである。警報手段109は、例えば、警報音発生器及びスピーカで構成されてもよいし、警報に関する情報を表示するディスプレイ、例えば、スピードメータのディスプレイやナビゲーションシステムのディスプレイで構成されてもよい。
The warning means 109 gives a warning to the driver of the
減速手段110は、自車両2の速度を減速するものである。減速手段110の例としては、車輪の回転を制動するブレーキ装置等が挙げられる。なお、減速手段110は、運転者の直接の操作に伴って作動するブレーキ装置に限らず、その他、ハイブリッド車や電動自動車における回生ブレーキや、変速に伴うエンジンブレーキ等、ECU等によって自動的に制御される手段も含むものとする。
The
さらに、運転制御手段102は、GPS受信部105、ジャイロセンサ106、加速度センサ107及び車速センサ108からの出力を、運転支援情報提供手段101に入力するように構成されている。
Further, the driving control means 102 is configured to input the outputs from the
次に、本実施の形態に係る運転支援装置の制御フローについて説明する。図3〜図5、図7、図10、図11は、本実施の形態に係る運転支援装置の制御フローを示す図である。 Next, a control flow of the driving support apparatus according to the present embodiment will be described. 3 to 5, 7, 10, and 11 are diagrams illustrating a control flow of the driving support apparatus according to the present embodiment.
以下の説明では、鞍乗型車両を自動二輪車とし、1台の自動二輪車4を画像情報から認識し、監視を行う場合を例に挙げて説明するが、実際には複数の自動二輪車4を同時に認識し、並行して監視を行うことが可能である。 In the following explanation, a saddle type vehicle is assumed to be a motorcycle, and one motorcycle 4 is recognized from image information and monitored. However, in practice, a plurality of motorcycles 4 are simultaneously used. It is possible to recognize and monitor in parallel.
まず、運転支援情報提供手段101(図2参照)は、図3に示すように、自車両2が駐車場内にいるかどうか判定する(ST101)。この判定は、例えば、GPS受信部105から入力された自車位置情報(例えば、座標)と、記憶手段104に記憶された駐車場に関する情報(例えば、地図データのサービスエリア1の座標)とに基づいて行うことができる。これ以外に、例えば、ビーコン、RFIDタグなどの外部装置からの情報を利用して駐車場内にいるかどうか判定を行ってもよい。
First, as shown in FIG. 3, the driving support information providing unit 101 (see FIG. 2) determines whether the
ST101において、判定がNOであれば、ST101を繰り返す。 If the determination is NO in ST101, ST101 is repeated.
ST101において、判定がYESであれば、運転支援情報提供手段101は、撮像手段103からの画像情報に基づいて自動二輪車4(図1参照)を検知したか否か判定する(ST102)。
If the determination is YES in ST101, the driving support
ST102において、判定がNOであれば、ST101に戻る。 If the determination is NO in ST102, the process returns to ST101.
ST102において、判定がYESであれば、検知した自動二輪車4が発車する可能性があるかどうか判定する(発車可能性判定処理)。図4に、発車可能性判定のフローの一例を示す。 In ST102, if the determination is YES, it is determined whether or not the detected motorcycle 4 is likely to depart (departure possibility determination process). FIG. 4 shows an example of a flow for determining the possibility of departure.
発車可能性判定処理では、図4に示すように、まず、運転支援情報提供手段101は、自動二輪車4の近傍に人がいるかどうか判定する(ST201)。判定がNOであれば、発車する可能性がないと判定し(ST202)、処理を終了する。
In the departure possibility determination process, as shown in FIG. 4, first, the driving support
ST201において、判定がYESであれば、自動二輪車4の近傍にいる人がヘルメットをかぶっているか否かを判定する(ST203)。判定がNOであれば、発車する可能性がないと判定し(ST202)、処理を終了する。 If the determination is YES in ST201, it is determined whether a person in the vicinity of the motorcycle 4 is wearing a helmet (ST203). If the determination is NO, it is determined that there is no possibility of departure (ST202), and the process is terminated.
ST203において、判定がYESであれば、自動二輪車4のヘッドライトが点灯しているかどうか判定する(ST204)。判定がYESであれば、自動二輪車4は発車する可能性があると判定する(ST205)。判定がNOであれば、発車する可能性がないと判定し(ST202)、処理を終了する。 If the determination is YES in ST203, it is determined whether the headlight of the motorcycle 4 is lit (ST204). If the determination is YES, it is determined that the motorcycle 4 may depart (ST205). If the determination is NO, it is determined that there is no possibility of departure (ST202), and the process is terminated.
図4を参照して説明した制御フローは、発車可能性判定処理の一例であり、判定の条件の追加及び削除並びに順番の変更が可能である。 The control flow described with reference to FIG. 4 is an example of a departure possibility determination process, and determination conditions can be added and deleted, and the order can be changed.
例えば、ST204で判定がYESであった場合、すぐに発車する可能性があると判定するのではなく、所定時間が経過した後、人がヘルメットを脱いだか否か、自動二輪車4から人が離れたか否か、又は、ヘッドライトが消灯するか否かを判定し、いずれもNOである場合に、発車する可能性があると判定(ST205)してもよい。 For example, if the determination is YES in ST204, it is not determined that there is a possibility of leaving immediately, but whether a person has taken off the helmet after a predetermined time has passed, whether the person has left the motorcycle 4 or not. It may be determined whether or not the headlight is extinguished, and if both are NO, it may be determined that there is a possibility of departure (ST205).
また、ここでは、撮像手段103が撮像したある一時点での静止画像情報に基づいて判定を行っているが、撮像手段103が撮影した動画像情報に基づいて動的な判定を行ってもよい。例えば、ST201において、人が自動二輪車4に近づいているか、又は、離れていっているかを判定してもよい。また、ST203において、人がヘルメットをかぶろうとしているか、又は、ヘルメットを脱ごうとしているか否か判定をしてもよい。
Here, the determination is performed based on still image information at a certain point captured by the
図3に戻り、発車可能性判定処理(ST103)の結果に基づいて、運転支援情報提供手段101は、自動二輪車4が発車する可能性ありと判定したか否か判定する(ST104)。判定がNOであれば、ST101に戻る。ST104において、判定がYESであれば、図5に示すST105に進む。
Returning to FIG. 3, based on the result of the departure possibility determination process (ST103), the driving assistance
ST105において、自動二輪車4の近くにいる人(以下、乗員(ライダー)と表記する)が、自動二輪車4に跨っているか否か判定する。判定がNOであれば、自動二輪車4は直ぐに発車しないと考えられるが、発車しないとは断定できないので、ST103(図3参照)に戻り、発車可能性判定処理からの処理を再度実施し、監視を継続する。 In ST105, it is determined whether or not a person near the motorcycle 4 (hereinafter referred to as an occupant (rider)) straddles the motorcycle 4. If the determination is NO, the motorcycle 4 is considered not to depart immediately, but it cannot be determined that it does not depart, so it returns to ST103 (see FIG. 3), and the processing from the departure possibility determination process is performed again and monitored. Continue.
ST105において、判定がYESであれば、運転支援情報提供手段101は、自動二輪車4のマフラーの排気口が認識できているか否か判定する(ST106)。マフラーの排気口が認識できているとは、自車両2側からマフラーの排気口が直接見える状態であり、したがって、自動二輪車4が自車両2と同じ方向に向かって進んでいる状態である。
If the determination is YES in ST105, the driving support
この状態であれば、自動二輪車4が自車両2の進路上に影響を及ぼす可能性がないと判断することもできる。しかし、自動二輪車4は俊敏であり、瞬時で発車して方向転換をする可能性がある。図6は、自車両2と自動二輪車4との関係を示す模式図である。図6中、実線の矢印は、自車両2及び自動二輪車4の進行方向を示し、一点破線は、自車両2の撮像手段103による撮影範囲を示している。
In this state, it can be determined that there is no possibility that the motorcycle 4 will affect the course of the
図6に示すように、自車両2から見て自動二輪車4のマフラーの排気口4aが直接見える状態から、自動二輪車4が方向転換し、自車両2に向って進んでくることが想定される。このような場合に対応するために、運転支援情報提供手段101は、ST106(図5参照)において、判定がYESであった場合、図7に示すST301に進み、所定時間が経過したか否か判定し、所定時間が経過した後(ST301で判定がYES)、自動二輪車4のヘッドライトが見えるか否か判定する(ST302)。所定時間内に自動二輪車4が発車し、方向転換していると図6に示すようにヘッドライトが見えるようになる。そこで、判定がYESであれば、運転支援情報提供手段101は、方向転換ありと判断(ST303)し、ST107へ進み(図5参照)、後述する自動二輪車4の進行方向に関する監視を行う。
As shown in FIG. 6, it is assumed that the motorcycle 4 changes direction from the state in which the
一方、ST302において、判定がNOであれば、運転支援情報提供手段101は、自動二輪車4は同じ方向に向かっていると判断し、ST101(図3参照)に戻り、当該自動二輪車4の監視を終了する。
On the other hand, if the determination in step ST302 is NO, the driving support
図5に戻り、運転支援情報提供手段101は、自動二輪車4のヘッドライトが自車両2に向っているか否か判定する(ST107)。判定がYESであれば、図11に示すST111に進み、自動二輪車4がこのまま進むと自車両2の進路上に影響を及ぼす可能性が大きいと判断する。
Returning to FIG. 5, the driving support
一方、ST107において、判定がNOであり、ヘッドライトが自車両2を向いていない場合、乗員の運転姿勢に基づいた判定を行う。まず、運転支援情報提供手段101は、乗員の乗車姿勢を認識できるかどうか判定する(ST108)。判定がNOである場合、ST105に戻り、自動二輪車4の監視を継続する。乗員の乗車姿勢を認識できるとは、例えば、後述の乗員61の頭を沿って腕にわたる外郭線62(図8A参照)を認識できる状態をいう。
On the other hand, when the determination is NO in ST107 and the headlight does not face the
ST108において、判定がYESであれば、乗員の腕が自動二輪車4の前方に向って伸びているかどうか判定する(ST109)。図8は、自動二輪車の乗員の乗車姿勢を示す模式図である。図8Aは、スポーツタイプの自動二輪車4を示し、図8Bはネイキッドタイプの自動二輪車4を示している。図8中、矢印は自動二輪車4の進行方向を示す。図8Aに示すように、スポーツタイプの自動二輪車4において、乗員61の頭部から腕にわたる外郭線62を基準にして、腕が自動二輪車4の進行方向前方に伸びているかどうか判定する。図8Bに示すように、ネイキッドタイプの自動二輪車4において、二人乗りをしている場合、後部座面に座っている乗員63の頭から、前部座面に座っている、運転者である乗員64の頭を沿って腕にわたる外郭線65を基準として腕が自動二輪車4の進行方向前方に伸びているかどうか判定する。
If the determination is YES in ST108, it is determined whether the passenger's arm extends toward the front of the motorcycle 4 (ST109). FIG. 8 is a schematic diagram showing the riding posture of the occupant of the motorcycle. FIG. 8A shows a sports type motorcycle 4, and FIG. 8B shows a naked type motorcycle 4. In FIG. 8, the arrow indicates the traveling direction of the motorcycle 4. As shown in FIG. 8A, in the sports type motorcycle 4, it is determined whether or not the arm extends forward in the traveling direction of the motorcycle 4 with reference to an
ST109において、判定がNOである場合、ST105に戻り、自動二輪車4の監視を継続する。 If the determination is NO in ST109, the process returns to ST105 and monitoring of the motorcycle 4 is continued.
ST109において、判定がYESであれば、腕の伸びている方向と、自車両2の進行方向とを比較し、両者が交差しているか否か判定する(ST110)。
If the determination is YES in ST109, the direction in which the arm is extended and the traveling direction of the
ここで、腕の伸びている方向は、自動二輪車4の進行方向と想定できる。自車両2の進行方向は、ジャイロセンサ106(図2参照)の出力から取得することができる。
Here, the extending direction of the arm can be assumed to be the traveling direction of the motorcycle 4. The traveling direction of the
ST110において、判定がYESであれば、ST111(図11参照)に進み、自動二輪車4がこのまま進むと自車両2の進路上に影響を及ぼす可能性が大きいと判断する。
If the determination is YES in ST110, the process proceeds to ST111 (see FIG. 11), and it is determined that there is a high possibility of affecting the course of the
ST110において、判定がNOである場合、自動二輪車4が発車し、そのまま直進すれば、自動二輪車4が自車両2の進路上に影響を及ぼす可能性がないと判断することもできる。しかし、自動二輪車4は俊敏であり、瞬時で発車して方向転換をする可能性がある。図9は、自車両2と自動二輪車4との関係を示す模式図である。図9中、実線の矢印は、自車両2及び自動二輪車4の進行方向を示し、一点破線は、自車両2の撮像手段103による撮影範囲を示している。
If the determination is NO in ST110, it can be determined that there is no possibility that the motorcycle 4 will affect the course of the
図9に示すように、自車両2から見て自動二輪車4が左側方向を向いている状態から、自動二輪車4が発車し方向転換して、自車両2の進行方向前方に向って進んでくることが想定される。このような場合に対応するために、運転支援情報提供手段101は、ST110(図5参照)において、判定がNOであった場合、図10に示すST401に進み、所定時間が経過したか否か判定し、所定時間が経過した後(ST401で判定がYES)、自動二輪車4のマフラーの排気口4aが認識できるか否か判定する(ST402)。所定時間内に自動二輪車4が発車し、方向転換していると図9に示すようにマフラーの排気口4aが見えるようになる。そこで、判定がYESであれば、運転支援情報提供手段101は、方向転換ありと判断(ST403)し、ST107へ戻り(図5参照)、自動二輪車4の監視を継続する。
As shown in FIG. 9, the motorcycle 4 departs from the state in which the motorcycle 4 is facing leftward when viewed from the
図11に示すST111において、自動二輪車4が自車両2の進路上に影響を及ぼす可能性が大きいと判定した場合、運転支援情報提供手段101は、判定結果を運転制御手段102に出力する(ST112)。
In ST111 shown in FIG. 11, when it is determined that there is a high possibility that the motorcycle 4 has an influence on the course of the
運転制御手段102は、運転支援情報提供手段101から入力された判定結果に応じて、警報手段109により自車両2の運転者に対して警報音や警報の表示を行わせる。また、運転制御手段102は、減速手段110に、例えば、最徐行速度まで減速を行わせる。警報及び減速のいずれか一方を行ってもよいし、両方を行ってもよい。
The driving
以上説明した運転支援装置100における制御フローに示した各処理の順番は一例であり、当業者であれば変更が可能であることは容易に理解できるであろう。
The order of each process shown in the control flow in the driving
以上説明したように、本実施の形態によれば、撮像手段103から出力された画像情報に基づいて自動二輪車4を認識し、自動二輪車4の前後に配設されたヘッドライト及びマフラーの排気口、或いは、自動二輪車4の乗員の運転姿勢に基づいて、自動二輪車4の進行方向を予測し、その結果を利用して、自車両2の進路上に影響を及ぼすか否か判定している。
As described above, according to the present embodiment, the motorcycle 4 is recognized based on the image information output from the imaging means 103, and the headlights and the exhaust ports of the muffler disposed before and after the motorcycle 4. Alternatively, the traveling direction of the motorcycle 4 is predicted based on the driving posture of the occupant of the motorcycle 4, and the result is used to determine whether the course of the
このような構成により、検知手段として撮像手段103を用いるため、反射波を利用した検知手段を使用しないので、装置の構成が簡単で、コンパクトにまとまり、自車両2への搭載が容易である。
With such a configuration, since the
また、運転支援情報提供手段101は、行動予測に自動二輪車4の車両特性(部品の配置)及び乗員の運転姿勢を利用しているので、簡易でありながらも判定精度を上げやすい。この結果、駐車場内での鞍乗型車両の行動予測が、簡易な構成で予測可能になり、予防安全効果を上げやすい。
In addition, since the driving support
また、運転支援情報提供手段101は、画像処理により行動予測を行い、使用するパラメータも少ないため、演算式が簡潔であり、計算処理速度を上げやすく、コスト面でも有利である。
In addition, the driving support
また、サービスエリア1内のトイレ9の近傍のような多数の歩行者3及び自動二輪車4が存在する状況において、多数の自動二輪車4を監視対象にしても短時間で行動予測が可能であり、混雑時でも予防安全効果を向上した運転支援ができる。
Further, in a situation where there are a large number of pedestrians 3 and motorcycles 4 such as the vicinity of the
また、自車両2の前方に多数の歩行者3と自動二輪車4が混在した場合、運転者は、一般的には、予防安全上、歩行者に注意が偏りがちになる。しかしながら、本実施の形態では、自動二輪車4の行動予測を運転支援情報提供手段101が判定し、運転制御手段102に警報又は減速を行わせるため、予防安全効果が上げやすい。
In addition, when a large number of pedestrians 3 and motorcycles 4 are mixed in front of the
また、上述の実施の形態では、図4に示すように、自動二輪車4の乗員のヘルメットの装着状態(ST203)、ヘッドライトの点灯の有無(ST204)など、自動二輪車4への乗員の乗車のパターン、ルーチン又は安全確保のための習慣を利用して、図5、図7、図10、図11に示す行動予測の監視対象を絞っている。これにより、大型駐車場のように監視対象となり得る自動二輪車4が多数存在する環境でも、運転制御手段102の負荷を減らし、行動予測の精度及び処理速度をより高めることができる。 Further, in the above-described embodiment, as shown in FIG. 4, the riding state of the occupant on the motorcycle 4 such as the wearing state of the occupant's helmet (ST203), the presence or absence of lighting of the headlight (ST204), The monitoring targets of the behavior prediction shown in FIGS. 5, 7, 10, and 11 are narrowed down by using patterns, routines, or habits for ensuring safety. Thereby, even in an environment where there are a large number of motorcycles 4 that can be monitored, such as a large parking lot, the load on the operation control means 102 can be reduced, and the accuracy and processing speed of action prediction can be further increased.
なお、本発明は上記実施の形態に限定されず、種々変更して実施することが可能である。上記実施の形態において、添付図面に図示されている大きさや形状などについては、これに限定されず、本発明の効果を発揮する範囲内で適宜変更することが可能である。その他、本発明の目的の範囲を逸脱しない限りにおいて適宜変更して実施することが可能である。 In addition, this invention is not limited to the said embodiment, It can change and implement variously. In the above-described embodiment, the size, shape, and the like illustrated in the accompanying drawings are not limited to this, and can be appropriately changed within a range in which the effect of the present invention is exhibited. In addition, various modifications can be made without departing from the scope of the object of the present invention.
例えば、上記の実施の形態においては、図5に示すST110において、腕の伸びている方向、すなわち自動二輪車4の進行方向と、自車両2の進行方向とが交差しているか否か判定に基づいて、自動二輪車4が自車両2の進路上に影響を及ぼす可能性が大きいか否か判定している。しかし、さらに自車両2及び自動二輪車4の相対速度を考慮に入れてもよい。すなわち、タイミングの観点からも両者が接触する可能性があるかどうかに基づいて、自動二輪車4が自車両2の進路上に影響を及ぼす可能性が大きいか否か判定を行ってもよい。この場合、運転支援情報提供手段101は、例えば、撮像手段103としてステレオカメラを用い、ステレオカメラから出力された動画像情報に基づいて画像フレームごとの距離の変化から、自動二輪車4との相対速度を算出することができる。
For example, in the above embodiment, in ST110 shown in FIG. 5, based on the determination whether or not the arm extending direction, that is, the traveling direction of the motorcycle 4 and the traveling direction of the
また、上記の実施の形態においては、自車両2に対して警報を発する構成としたが、この構成に限定されない。例えば、自動二輪車4に対してクラクション等、音を発させてもよい。この場合、自車両2の進路上に影響を与える可能性がある自動二輪車4に対して注意を促すことができる。
Moreover, in said embodiment, although it was set as the structure which issues a warning with respect to the
また、上記した実施の形態では、高速道路のサービスエリア1を例に挙げて説明したが、本発明は、パーキングエリア、アウトレットモール等の大型駐車場に適用することができる。 In the above-described embodiment, the service area 1 of the highway has been described as an example, but the present invention can be applied to a large parking lot such as a parking area or an outlet mall.
以上説明したように、本発明は、大型駐車場のような多数の歩行者や鞍乗型車両が存在する環境において鞍乗型車両の行動予測の精度を高め、予防安全を図ることができるという効果を有し、特に、自動運転車両の運転支援装置に有用である。 As described above, the present invention can improve the accuracy of behavior prediction of a saddle riding type vehicle in an environment where there are a large number of pedestrians and saddle riding type vehicles such as a large parking lot, and can prevent safety. It has an effect, and is particularly useful for a driving support device of an autonomous driving vehicle.
1 サービスエリア
2 自車両
3 歩行者
4 自動二輪車(鞍乗型車両)
100 運転支援装置
101 運転支援情報提供手段(進行方向予測手段、判定手段)
102 運転制御手段
103 撮像手段
104 記憶手段
105 GPS受信部
106 ジャイロセンサ
107 加速度センサ
108 車速センサ
109 警報手段
110 減速手段
1
100
102 Driving control means 103 Imaging means 104 Storage means 105
Claims (7)
前記進行方向予測手段が予測した前記鞍乗型車両の進行方向が自車両の進路上に影響を及ぼすか否か判定する判定手段と、
を具備することを特徴とする運転支援装置。 Based on image information output from the imaging means, the saddle type vehicle is recognized, based on the components disposed on the front or rear surface of the saddle type vehicle, or the driving posture of the occupant of the saddle type vehicle, Traveling direction prediction means for predicting the traveling direction of the saddle riding type vehicle;
Determining means for determining whether or not the traveling direction of the straddle-type vehicle predicted by the traveling direction predicting means affects the course of the own vehicle;
A driving support apparatus comprising:
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