JP4255906B2

JP4255906B2 - 運転支援装置

Info

Publication number: JP4255906B2
Application number: JP2004351884A
Authority: JP
Inventors: 克己阪田; 稔藤岡; 浩嗣山下
Original assignee: Denso Ten Ltd
Current assignee: Denso Ten Ltd
Priority date: 2004-12-03
Filing date: 2004-12-03
Publication date: 2009-04-22
Anticipated expiration: 2024-12-03
Also published as: JP2006163637A

Description

この発明は、車両の走行にかかる情報を収集し、該収集した情報をもとに車両の運転を支援する運転支援装置に関し、特に歩行者の安全を確保する運転支援装置に関する。

従来から車両事故、特に車両と歩行者（自転車などを含む）との事故の防止は非常に重要な課題である。このような事故は、車両の運転者が歩行者を見落としている場合や、歩行者が車両の接近に気付いていない場合など、互いの存在を認識していないことによって生じることが多い。

そのため、車両側と歩行者側による相互の存在認識を支援することで事故を防止する技術が考案されてきた。たとえば、特許文献１が開示する通行障害通報システムでは、車両や歩行者などの通行者に専用の端末を持たせ、端末間の通信によって互いの存在を認識している。

特開２００２−２４５５９５号公報

しかしながら、上述した従来の技術では各通行者が端末持っていることが前提となっており、端末を持たない通行者を認識することができないという問題点があった。

また、事故発生の危険度合いは、自車両の状態、歩行者の状態、周辺の状況などによって変化する。単に歩行者がいるだけで、歩行者に報知してしまうと、歩行者が安全であるにも関わらず歩行者に報知されることもあり、歩行者にとって迷惑である。そこで、事故発生の危険度合いを総合的に判断し、歩行者に自車両の存在を通知することが重要な課題となっていた。

この発明は、上述した従来技術による問題点を解消し、課題を解決するためになされたものであり、専用の端末を用いることなく歩行者との事故発生の危険度を判定し、危険度に適応した報知によって事故を防止する運転支援装置を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するため、請求項１の発明に係る運転支援装置は、車両の走行にかかる情報を収集し、該収集した情報をもとに車両の運転を支援する運転支援装置であって、前記収集した情報から検知された歩行者と前記車両とが接触する危険の度合を算出する危険度算出手段と、前記危険度算出手段によって算出された危険の度合に基づいて、前記車両が有する複数の報知手段のなかから、該危険の度合が高いほど多くの該報知手段を用いて前記歩行者に対する報知処理を行う報知制御手段と、前記報知手段による報知処理によって前記歩行者が前記危険に気付いたか否かを判定する判定手段と、を備え、前記危険度算出手段は、前記判定手段によって前記歩行者が前記危険に気付いていない旨が判定された場合には、前記危険の度合を改めて算出し、前記報知制御手段は、前記危険度算出手段によって改めて算出された危険の度合に基づいて、前記報知処理を改めて行うことを特徴とする。

この請求項１の発明によれば、危険の度合が高いほど多くの報知手段を用いて歩行者に対する報知処理を行うとともに、歩行者が危険に気付いていない旨が判定された場合には、危険の度合を改めて算出し、改めて算出された危険の度合に基づいて、報知処理を改めて行う。

また、請求項２の発明に係る運転支援装置は、請求項１に記載の発明において、前記複数の報知手段には、互いに異なる知覚系統に対して報知するものが含まれ、前記報知制御手段は、前記危険の度合が高いほど多くの前記報知手段を用いる際に、互いに異なる知覚系統に対して報知する複数の報知手段を用いることを特徴とする。

この請求項２の発明によれば、危険の度合が高いほど、互いに異なる知覚系統に対して報知する複数の報知手段を用いる。

また、請求項３の発明に係る運転支援方法は、車両の走行にかかる情報を収集し、該収集した情報をもとに車両の運転を支援する運転支援方法であって、前記収集した情報から検知された歩行者と前記車両とが接触する危険の度合を算出する危険度算出工程と、前記危険度算出工程によって算出された危険の度合に基づいて、前記車両が有する複数の報知手段のなかから、該危険の度合が高いほど多くの該報知手段を用いて前記歩行者に対する報知処理を行う報知制御工程と、前記報知手段による報知処理によって前記歩行者が前記危険に気付いたか否かを判定する判定工程と、を含み、前記危険度算出工程は、前記判定工程によって前記歩行者が前記危険に気付いていない旨が判定された場合には、前記危険の度合を改めて算出し、前記報知制御工程は、前記危険度算出工程によって改めて算出された危険の度合に基づいて、前記報知処理を改めて行うことを特徴とする。

この請求項３の発明によれば、危険の度合が高いほど多くの報知手段を用いて歩行者に対する報知処理を行うとともに、歩行者が危険に気付いていない旨が判定された場合には、危険の度合を改めて算出し、改めて算出された危険の度合に基づいて、報知処理を改めて行う。

請求項１の発明よれば、危険の度合が高いほど多くの報知手段を用いて歩行者に対する報知処理を行うとともに、歩行者が危険に気付いていない旨が判定された場合には、危険の度合を改めて算出し、改めて算出された危険の度合に基づいて、報知処理を改めて行うことができるという効果を奏する。

また、請求項２の発明によれば、危険の度合が高いほど、互いに異なる知覚系統に対して報知する複数の報知手段を用いることができるという効果を奏する。

また、請求項３の発明によれば、危険の度合が高いほど多くの報知手段を用いて歩行者に対する報知処理を行うとともに、歩行者が危険に気付いていない旨が判定された場合には、危険の度合を改めて算出し、改めて算出された危険の度合に基づいて、報知処理を改めて行うことができるという効果を奏する。

以下に添付図面を参照して、この発明に係る運転支援装置の好適な実施例を詳細に説明する。

図１は、本発明の実施例である運転支援装置の概要構成を説明する説明図である。同図に示すように運転支援装置１０は、ナビゲーション装置２０、自車カメラ３１、速度センサ３２、レーダ３３、雨滴センサ３４、路車間通信装置３５、車両間通信装置３６、車内通知系４０および車外通知系５０などと接続する。

ナビゲーション装置２０は、自車両の走行経路の設定および誘導を行なう装置である。具体的には、ナビゲーション装置２０は、ＧＰＳ（Global Positioning System）によって自車両の現在位置を取得し、地図データ２１を用いて自車両が走行している道路を特定し、車内通知系４０を用いて経路誘導を実行する。また、ナビゲーション装置２０は、運転支援装置１０に自車両の位置情報、道路形状、周辺の地図情報、および時刻情報を送信する。

自車カメラ３１は、自車両の周辺を撮影する車載撮影手段であり、速度センサ３２は、自車両の走行速度を測定するセンサである。また、レーダ３３は、電波などによって自車両周辺の物体を検知するセンサであり、雨滴センサ３４は、降雨状態を検知するセンサである。さらに、路車間通信装置３５は、路上に設置された路側通信端末と通信する通信手段であり、車両間通信装置３６は、他の車両との通信を行なう通信手段である。

車内通知系４０は、ディスプレイ４１や車内スピーカ４２などを含み、乗員への報知や情報提供を行なう。この車内通知系４０は、運転支援装置１０やナビゲーション装置２０、また図示しないオーディオ装置など複数の車載装置で共用する。

車外通知系５０は、車外スピーカ５１、ホーン５２、ヘッドライト５３、ウインカーランプ５４、ブレーキランプ５５などを含み、自車両周辺への報知や情報提供を行なう。具体的には、車外スピーカ５１は、車外に対して音声出力を行なうことで車両周辺への報知を行なう。また、ホーン５２は、車両周辺に自車両の存在を報知する警音器である。

ヘッドライト５３、ウインカーランプ５４およびブレーキランプ５５は、それぞれ自車両前方の照明、右左折の報知、減速の報知などを行なう車載灯具である。また、運転支援装置１０は、これらの車載灯具を車両周辺に対する危険報知に利用する。さらに、運転支援装置１０は、周辺の他車両に対する報知に車両間通信装置３６による車両間通信を利用する。

運転支援装置１０は、その内部に画像処理部１１、画像認識部１２、危険度算出部１３および報知手段制御部１４を有する。画像処理部１１は、自車両周辺の画像にして画像処理を行なって画像認識部１２に出力する。なお、自車両周辺の画像は、自車カメラ３１の撮影結果を用いても良いし、路車間通信装置３５が路側通信端末から受信した周辺画像を用いても良い。また、車両間通信装置３６によって他車両が撮影した画像を受信して使用することもできる。

画像認識部１２は、この画像に対する画像認識によって歩行者の有無を判定する。そして、歩行者の存在を検出したならば、危険度算出部１３は歩行者と自車両とが接触する可能性（危険度）を算出する。報知手段選択部１４は、この危険度に基づいて車外報知系５０や車両間通信装置３６を制御し、歩行者や周辺車両に対する報知制御を実行する。

ここで、危険度算出部１３は、自車両の状態や周辺の状況を示す各種情報を用いて危険度の算出を行なう。図２は、危険度算出部１３が危険度の算出に使用する情報とその取得方法について説明する説明図である。

同図では、「歩行者の有無」、「歩行者の位置」、「歩行者の状態」、「歩行者の特性」、「自車両の位置」、「自車両の速度」、「周辺車両の有無」、「周辺車両の状態」、「道路形状」、「周辺の地図情報」、「時刻」、「天候」などを危険度算出に使用する情報として使用している。

ここで、「歩行者の有無」は既に述べたように画像認識によって取得できるほか、レーダ３３によって検知することもできる。「歩行者の位置」は、自車両と歩行者との相対的な位置関係を示す情報であり、画像認識部１２による画像認識やレーダ３３によって取得することができる。

「歩行者の状態」は、歩行者の移動状態や向き、自転車に乗っている、携帯電話を使っている、傘をさしている、などの状態を示す情報であり、画像認識部１２による画像認識によって取得することができる。また、歩行者の移動方向については、レーダ３３によって取得することもできる。

「歩行者の特性」は、歩行者の大まかな年齢、たとえば子供である、高齢者であるなどを示す情報であり、画像認識部１２による画像認識によって取得することができる。

「自車両の位置」を示す情報は、ナビゲーション装置２０から取得することができ、「自車両の速度」は、速度センサ３３から取得することができる。

「周辺車両の有無」は、自車両周辺に他の車両、たとえば対向車や後続車が存在するか否かを示す情報であり、画像認識部１２による画像認識やレーダ３３による検知の他、車両間通信装置３６による車両間通信によって取得することができる。

「周辺車両の状態」は、他の車両の移動方向、移動速度、走行予定経路などを示す情報であり、画像認識部１２による画像認識、車両間通信装置３６による車両間通信、レーダ３３による検知によって取得することができる。

「道路形状」を示す情報は、ナビゲーション装置２０からの地図データ２１の取得や、画像認識部１２による画像認識によって得ることができる。また、道路における白線の位置や路面状態なども画像認識によって取得することができる。

「周辺の地図情報」は、自車両が走行中の道路付近にどのような種類の建物（住宅、店舗、学校など）があるかを示す情報であり、ナビゲーション装置２０から地図データ２１を取得することで得ることができる。また、「時刻」を示す情報は、ナビゲーション装置２０がＧＰＳにおいて使用している時刻情報を取得することで得ることができる。

「天候」に関する情報、たとえば降雨の有無、霧の有無などについては、雨滴センサ３４によって取得することができる。また、ワイパーの操作状態やフォグランプの点灯状態などから降雨や霧の有無を判定してもよい。

危険度算出部１３は、これらの情報を用いて歩行者と自車両が接触する可能性（危険度）を算出し、報知手段制御部１４は、危険度に対応した報知制御を実行する。図３は、危険度と報知制御との対応関係の具体例を示す図である。

図３では、危険度算出部１３は、危険が最も小さい「危険度０」から最も大きい「危険度５」までの６段階で危険度を算出している。「危険度０」は、歩行者が存在するが安全である状態に対応しているので、報知制御は実行しない。

そして、「危険度１」では、報知手段制御部１４は、車外スピーカ５１による小音量での報知と車両間通信部３６による他車両への報知を実行する。また、「危険度２」では、車外スピーカ５１による大音量での報知、ウインカーランプ５４を長周期で点滅することによる報知、車両間通信部３６による他車両への報知を実行する。

さらに、「危険度３」では、ホーン５２を長周期で吹鳴することによる報知、ヘッドライト５３を長周期で点滅することによる報知、ウインカーランプ５４を中周期で点滅することによる報知、ブレーキランプ５５を長周期で点滅することによる報知、車両間通信部３６による他車両への報知を実行する。

同様に、「危険度４」では、ホーン５２を短周期で吹鳴することによる報知、ヘッドライト５３を短周期で点滅することによる報知、ウインカーランプ５４を短周期で点滅することによる報知、ブレーキランプ５５を短周期で点滅することによる報知、車両間通信部３６による他車両への報知を実行する。

さらに、「危険度５」では、ホーン５２の継続的な吹鳴、ヘッドライト５３の継続点灯、ウインカーランプの継続点灯、ブレーキランプの継続点灯、車両間通信部３６による他車両への報知を実行する。

このように、危険度に対応して使用する報知手段およびその組み合わせを変更し、また、各報知手段の制御内容を危険度に対応して変更することで、状況に適応した報知を実現することができる。

ここで、歩行者に対しては、車外スピーカ５１、ホーン５２、ヘッドライト５３を用いた報知が特に有効である。また、周辺の車両に対しては、ホーン５２、ヘッドライト５３、ウインカーランプ５４、ブレーキランプ５５、車両間通信装置３６を用いた報知が有効であり、特に対向車に対してはヘッドライト５３を用いた報知が、後続車両に対してはブレーキランプを用いた報知が有効である。

なお、図３に示した危険度と報知制御との対応関係はあくまで一例であり、危険度は任意の段階数に設定することができる。また、対応する報知制御の内容についても適宜変更して実施することができる。たとえば、車外スピーカ５１を用いた報知に対し、危険度に対応して異なる種類の音を出力するように構成してもよいし、ホーン５２からの出力音量を危険度に対応して変更するように構成してもよい。

つぎに、運転支援装置１０の処理動作について説明する。図４は運転支援装置１０の処理動作を説明するフローチャートであり、同図に示す処理フローは運転支援装置１０の電源投入時に繰り返し実行される。

まず、運転支援装置１０は、自車カメラ３１、路車間通信装置３５もしくは車両間通信装置３６から自車両周辺の画像を取得する（ステップＳ１０１）。そして、取得した画像に対して画像処理部１１による画像処理を加えたのち、画像認識部１２によって歩行者の認識を行なう（ステップＳ１０２）。

その結果、歩行者の存在を認識したならば（ステップＳ１０３，Ｙｅｓ）、危険度算出部１３が車両周辺の情報を収集して危険度を算出し（ステップＳ１０４）、報知手段制御部１４が危険度に対応した報知処理を実行する（ステップＳ１０５）。

そして、報知処理を行なっても歩行者が危険に気付いていない場合（ステップＳ１０６，Ｎｏ）、自車両周辺の画像を再度取得する（ステップＳ１０１）。

一方、歩行者が危険に気付いた場合（ステップＳ１０６，Ｙｅｓ）、もしくは歩行者が存在しないと判定した場合（ステップＳ１０３，Ｎｏ）、運転支援装置１０は処理を終了する。

なお、歩行者が気付いたか否かの判定は、歩行者の体の向きや顔の向き、視線方向を画像認識することで行なうことができる。

つぎに、危険度算出部１３による危険度算出の具体例について説明する。まず図５では、自車両Ｃ１０が道路Ｒ１０を走行中であり、前方から歩行者Ｈ１０が自車両の方向に移動している。

このような状態において危険度算出部１３は、自車両Ｃ１０と歩行者Ｈ１０との相対距離と相対速度から危険度を算出する。すなわち、相対距離が小さく、相対速度が大きいほど、即ち歩行者と自車両とが互いに接近しつつある場合は、危険度の値を大きく設定する。

ここで、道路の形状によっては、危険度の値が変化する。たとえば、図６−１に示すように、道路が車道Ｒ２０と歩道Ｒ２１に分かれており、歩行者Ｈ２０が歩道に居る場合、自車両Ｃ２０と歩行者Ｈ２０との相対距離および相対速度が図５に示した状況と同一であったとしても、その危険度は図５に示した状況に比して小さくする。

つぎに図６−１と同じ道路形状ではあるが危険度が大きい場合を説明する。図６−２では歩行者が歩道から道路上に出て渡ろうとしている状況であり、歩行者と自車両との相対速度、相対距離により互いに接近しつつあり、将来衝突する可能性が大きいことが検出される。

図５や図６−１では互いに接近しつつも、すれ違う可能性が大きいが、図６−２ではすれ違いではなく、歩行者が自車両の進行方向に対して横方向に移動してきており、互いに衝突する可能性が極めて大きい。このような場合、危険度が図５や図６−１の場合に比して大きくされ、歩行者に対しての警告レベルが大きくなる。

但し、歩行者の顔や視線が自車両を向いている場合や、歩行者が渡る道路上に横断歩道が検出され、かつ自車両の進行方向に対する信号機が赤であることが検出（ナビ等で判別できる）されると、危険度が下がる。逆に、歩行者が高齢者や子供であったり、夜間や霧など車両周辺環境が悪い場合は、危険度が図６−２よりもさらに大きくなる。

なお、本実施例では危険度を判別する際、自車両との相対速度を考慮しているが、これに限らず、自車両の周囲に設定した所定の監視エリア内で歩行者が認識され、かつ自車両が走行している道路をその歩行者が渡ろうとしていることが、認識された歩行者の状態により判別されたときに危険度を大きくして歩行者に対して警告を発するようにしてもよい。

また、道路がカーブしている場合にも危険度の値は変化する。たとえば図７に示すように道路Ｒ３０がカーブしている場合、自車両Ｃ３０と歩行者Ｈ３０との相対距離および相対速度が図５に示した場合と同一であったとしても、歩行者Ｈ３０に対する危険度は小さくなる。これはカーブしているため、特に画像処理においては見かけ上自車両の走行先に歩行者が接近するように見えてしまい、衝突する可能性が高いと判断してしまうが、本実施例においては白線認識やナビ等の道路情報を取り込み、カーブ中で、歩行者が歩道上を歩いていることが検出された場合は、単にすれ違うと判断して危険度を低くする。

ところで、自車両Ｃ３０と歩行者Ｈ３１との相対距離は歩行者Ｈ３０に対する相対距離に比して大きく、自車両Ｃ３０と歩行者Ｈ３１との相対速度は歩行者Ｈ３０に対する相対速度に比して小さい。しかし、自車両Ｃ３０が道路３０に沿って走行することから、歩行者Ｈ３１に対する危険度は歩行者Ｈ３０に対する危険度に比して大きくなる。

つぎに、対向車両が存在する場合の危険度について図８を参照して説明する。図８では、自車両Ｃ４０が道路Ｒ４０を走行中であり、前方から歩行者Ｈ４０が自車両の方向に移動しているとともに、対向車Ｃ４１が走行している。

そのため、自車両Ｃ４０にとって歩行者Ｈ４０の回避が困難となり、歩行者Ｈ４０の危険度は対向車両がない場合に比して大きくなる。また、この危険度は、対向車両の位置や速度によっても変化する。

そこで、このような状況では運転支援装置１０は、歩行者Ｈ４０に対する報知に加えて対向車両Ｃ４１に対する報知を行なうことで、歩行者Ｈ４０の安全を確保する。なお、既に述べたように対向車両Ｃ４１に対する報知は、ホーン５２、ヘッドライト５３、ウインカーランプ５４、車両間通信装置３６などを用いることが好適である。

つぎに、画像取得のバリエーションについて説明する。図５〜８に示した状況では、自車両は自車カメラ３１によって直接歩行者を撮影し、その存在を認識することができる。しかし、歩行者が建物や他の車両の陰にいる場合、自車カメラ３１は歩行者の姿を撮影することができない。

たとえば図９に示した状況では、自車両Ｃ５０の前方に先行車両Ｃ５１が走行しており、自車両Ｃ５０に搭載したカメラでは歩行者Ｈ５０を撮影することができない。そこで、自車両Ｃ５０は、先行車両Ｃ５１が撮影した画像を車両間通信によって取得し、その画像に対して画像認識を行なうことで、歩行者Ｈ５０の存在を認識する。

ここで、先行車両Ｃ５１が撮影した画像から歩行者の位置などの情報を得るためには、先行車両Ｃ５１の位置情報が必要となる。この先行車両Ｃ５１の位置情報は、先行車両Ｃ５１から車両間通信によって取得してもよいし、自車両Ｃ５０に搭載したカメラによって先行車両Ｃ５１を撮影し、画像認識によって算出してもよい。

また、自車両が歩行者を撮影可能で、後続車両からは歩行者が撮影できない状態では、自車両が撮影した画像を後続車両に送信することで、後続車両における歩行者認識を支援する。

なお、図９では他車両が撮影した画像を使用する場合について説明したが、路上にカメラと通信手段を備えた端末を設置し、この路側端末が撮影した画像を受信して利用することもできる。

つぎに、周辺の地図情報を危険度の算出に利用する場合の具体例について図１０を参照して説明する。図１０では、自車両Ｃ６０は道路Ｒ６０を走行中であり、道路Ｒ６０の周辺に建物Ｂ６０が存在する。そして、建物Ｂ６０の前に歩行者群Ｈ６０が居る。

この状況において、たとえば建物Ｂ６０が居酒屋などである場合、歩行者群Ｈ６０は酔っている可能性があるので、危険度を高い値に算出する。同様に、建物Ｂ６０が学校などである場合にも、子供が道路側に飛び出してくる可能性があるので、危険度を高く算出する。

このように、道路周辺の建物の種類によって歩行者の状態を推定し、危険度の値を算出することで、より状況に適応した危険度の算出が可能となる。

また、図５〜１０に示した例に共通するが、天候が雨である場合には危険度を高い値に補正する。これは、雨によって視界が低下し、また車両走行音が聴き取り難くなるので車両と歩行者が互いを認識するのが遅れること、路面状態の悪化によって車両の制動距離が伸び、事故発生の可能性が上がること、に対応するためである。

同様に、時刻情報などから夜間であると判定した場合には、危険度を高い値に補正する。これは、視界が低下して車両と歩行者が互いを認識するのが遅れ、事故発生の可能性が上がることに対応するためである。

さらに、歩行者が携帯電話を使っている状態、傘をさしている状態、子供である場合、高齢者である場合などにも、危険度を高くする。

上述してきたように、本実施例にかかる運転支援装置は、車両周辺の画像から歩行者の存在を認識し、歩行者の状態や特性、自車両の状態、周辺の状況に基づいて自車両と歩行者が接触する可能性（危険度）を算出し、危険度に応じた報知制御を実行することで、専用の端末を用いることなく既存の車載機器を利用して事故を防止することができる。

また、他の車両や路側通信端末から画像を取得することで、自車両から撮影できない位置にいる歩行者をも保護することが可能であるとともに、自車両か撮影した画像を周辺の車両に送信することで、周辺の車両における歩行者保護を支援することができる。なお、本例では歩行者や他車に対する報知としているが、これに限らず自車両の運転者への報知に適用しても良い。

以上のように、本発明にかかる運転支援装置は、車両事故防止、特に歩行者との接触事故の防止に適している。

本発明の実施例である運転支援装置の概要構成を示す概要構成図である。図１に示した危険度算出部が危険度の算出に使用する情報とその取得方法について説明する説明図である。危険度と報知制御との対応関係の具体例を示す図である。図１に示した運転支援装置の処理動作を説明するフローチャートである。図１に示した危険度算出部による危険度算出の具体例について説明する説明図である。歩道がある場合の危険度算出について説明する説明図である（その１）。歩道がある場合の危険度算出について説明する説明図である（その２）。カーブにおける危険度算出について説明する説明図である。対向車がある場合の危険度算出について説明する説明図である。車両間通信を用いた画像の取得について説明する説明図である。地図情報を用いた危険度算出について説明する説明図である。

符号の説明

１０運転支援装置
１１画像処理部
１２画像認識部
１３危険度算出部
１４報知手段制御部
２０ナビゲーション装置
２１地図データ
３１自車カメラ
３２速度センサ
３３レーダ
３４雨滴センサ
３５路車間通信装置
３６車両間通信装置
４０車内通知系
４１ディスプレイ
４２車内スピーカ
５０車外報知系
５１車外スピーカ
５２ホーン
５３ヘッドライト
５４ウインカーランプ
５５ブレーキランプ

Claims

車両の走行にかかる情報を収集し、該収集した情報をもとに車両の運転を支援する運転支援装置であって、
前記収集した情報から検知された歩行者と前記車両とが接触する危険の度合を算出する危険度算出手段と、
前記危険度算出手段によって算出された危険の度合に基づいて、前記車両が有する複数の報知手段のなかから、該危険の度合が高いほど多くの該報知手段を用いて前記歩行者に対する報知処理を行う報知制御手段と、
前記報知手段による報知処理によって前記歩行者が前記危険に気付いたか否かを判定する判定手段と、
を備え、
前記危険度算出手段は、前記判定手段によって前記歩行者が前記危険に気付いていない旨が判定された場合には、前記危険の度合を改めて算出し、
前記報知制御手段は、前記危険度算出手段によって改めて算出された危険の度合に基づいて、前記報知処理を改めて行うことを特徴とする運転支援装置。
前記複数の報知手段には、互いに異なる知覚系統に対して報知するものが含まれ、
前記報知制御手段は、前記危険の度合が高いほど多くの前記報知手段を用いる際に、互いに異なる知覚系統に対して報知する複数の報知手段を用いることを特徴とする請求項１に記載の運転支援装置。
車両の走行にかかる情報を収集し、該収集した情報をもとに車両の運転を支援する運転支援方法であって、
前記収集した情報から検知された歩行者と前記車両とが接触する危険の度合を算出する危険度算出工程と、
前記危険度算出工程によって算出された危険の度合に基づいて、前記車両が有する複数の報知手段のなかから、該危険の度合が高いほど多くの該報知手段を用いて前記歩行者に対する報知処理を行う報知制御工程と、
前記報知手段による報知処理によって前記歩行者が前記危険に気付いたか否かを判定する判定工程と、
を含み、
前記危険度算出工程は、前記判定工程によって前記歩行者が前記危険に気付いていない旨が判定された場合には、前記危険の度合を改めて算出し、
前記報知制御工程は、前記危険度算出工程によって改めて算出された危険の度合に基づいて、前記報知処理を改めて行うことを特徴とする運転支援方法。