JP4678110B2

JP4678110B2 - Environmental risk calculator

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Publication number: JP4678110B2
Application number: JP2001276235A
Authority: JP
Inventors: 浩之古西; 祥之梅村
Original assignee: Toyota Central R&D Labs Inc
Current assignee: Toyota Central R&D Labs Inc
Priority date: 2001-09-12
Filing date: 2001-09-12
Publication date: 2011-04-27
Anticipated expiration: 2021-09-12
Also published as: JP2003081039A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、環境危険度演算装置に係り、特に、車両の外部環境の危険度を求めて、ドライバの運転支援を行うのに用いて好適な環境危険度演算装置に関する。
【０００２】
【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】
特開平７−６５２９５号公報では、自動車の走行環境を各種の検出要素をもって正確に認識し、１次及び２次危険度に基づいて潜在危険度を求め、潜在危険度に応じて運転者に警報を発する自動車の潜在危険度検知装置（以下「従来技術１」という。）が提案されている。
【０００３】
従来技術１は、危険が起こるかもしれない潜在危険を運転者の行動や走行状態から算出して、それを１次危険としている。しかし、環境の構成要素を含む車両前方の状況を考慮することなく危険を予知するだけでは、不十分である。また、従来技術１は、操作量から１次危険の検出・推定を行っているので、余裕を持って注意喚起を行うことができない問題がある。
【０００４】
特開平６−２１５３００号公報では、ドライバの意思と車両の走行状況に応じて警報を行う運転状況警報装置（以下「従来技術２」という。）が提案されている。従来技術２は、障害物の位置を検出することに主眼がおかれており、更に、ハンドル操作や車速によってドライバの運転意思を推定している。そして、従来技術２は、検出された道路環境と推定されたドライバの意思とから危険物が存在する可能性のある領域を予測し、予測された領域に障害物かあるかを確認することで、必要に応じて警報を行っている。
【０００５】
しかし、従来技術２は、歩行者や車両その他の障害物を同一に取り扱って検出し、障害物の移動速度、距離、大きさ等の物理量に基づいて警報を発するだけなので、実際の事故を予測することができない問題がある。
【０００６】
特開平６−１４４１２９号公報では、運転手に注意を喚起するためのメッセージをタイミングよく出力する注意喚起アシスト装置（以下「従来技術３」という。）が提案されている。従来技術３は、運転モラルを計測するものであるが、走行状況を考慮していないので、ドライバが警報を煩わしく感じる問題がある。また、従来技術３は、煩わしさをなくすための閾値を備えているが、現実の車両走行ではある程度の危険を許容しながら運転する必要があるため、現実的ではない。
【０００７】
本発明は、上述した課題を解決するために提案されたものであり、車両周囲の様々な環境を認識して、ドライバが余裕のあるうちに、事故の可能性のある環境の危険度を総合的な観点から演算することができる環境危険度演算装置を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
請求項１記載の発明は、車両前方に存在する対象物を認識する環境認識手段と、対象物の種類毎の事故誘因の可能性に関連した危険度パラメータと、対象物の属性毎の危険度パラメータと、を記憶するパラメータ記憶手段と、前記環境認識手段で認識された車両前方に存在する対象物の種類及び当該対象物の属性に対応する危険度パラメータを、前記パラメータ記憶手段からそれぞれ読み出し、読み出された危険度パラメータに基づいて対象物の種類に応じた危険度を演算する危険度演算手段と、前記危険度演算手段で演算された危険度を出力する危険度出力手段と、を備えている。
【０００９】
請求項１記載の発明では、環境認識手段は、例えば、撮像画像に所定の画像処理を行って対象物を抽出したり、レーダによる対象物の認識処理が該当する。ここで、対象物とは、車両の前方において事故を起こす可能性のある物体をいう。対象物の種類としては、例えば、人、２輪車、自動車等が該当する。危険度演算手段は、対象物の種類毎の事故の危険性を考慮して、対象物の種類に応じて危険度を演算する。危険度出力手段は、人に注意を喚起させることができれば特に限定されず、危険度に応じて人の五感を刺激すればよく、特に、画像、音声を出力するのが好ましい。これにより、対象物の事故可能性などの特性を考慮して対象物の種類に応じた危険度を演算するので、運転者に注意を喚起して、交通事故を予防することができる。
【００１１】
パラメータ記憶手段は、対象物の種類毎に危険度パラメータを記憶しており、さらに、対象物の属性毎にも危険度パラメータを記憶している。対象物の属性としては、例えば、対象物の向き、速度、大きさ、位置等が好ましい。危険度演算手段は、環境認識手段で認識された対象物の種類及び当該対象物の属性に対応する危険度パラメータを用いることで、対象物の特性だけでなく対象物のその時の属性を総合的に考慮して、当該対象物の種類に応じた危険度をより正確に演算することができる。
【００１２】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の発明において、対象物の種類の事故誘因の可能性に関連した危険度パラメータ、対象物の属性の危険度パラメータの少なくとも１つを受信する受信手段と、前記受信手段で受信された危険度パラメータを前記パラメータ記憶手段に書き込んで危険度パラメータの更新処理を行うパラメータ更新手段と、を更に備えている。
【００１３】
請求項２記載の発明では、車両周囲の環境は時間、天候、工事等によって時々刻々と変化するので、その環境における対象物の種類に応じた危険度も変化することがある。そこで、パラメータ更新手段は、受信手段で受信された危険度パラメータをパラメータ記憶手段に書き込んでパラメータの更新処理を行うことで、危険度パラメータを常に最新のものにすることができる。これにより、危険度演算手段は、最新の危険度パラメータを用いることによって、環境の変化が生じた場合であっても、対象物の種類に応じた危険度を常に正確に演算することができる。
【００１４】
請求項３記載の発明は、地図データを記憶する地図データ記憶手段と、地図上の対象物毎の事故誘因の可能性に関連した危険度パラメータを記憶する地図パラメータ記憶手段と、車両の現在位置を検出する位置検出手段と、車両の走行状態を検出する車両走行状態検出手段と、前記位置検出手段で検出された現在位置と、前記車両走行状態検出手段で検出された車両の走行状態と、に基づいて所定時間経過後の車両位置を推定する車両位置推定手段と、前記車両位置推定手段で推定された所定時間経過後の車両位置に基づいて前記地図データ記憶手段から地図データを読み出すと共に、読み出された地図データに含まれる対象物の危険度パラメータを前記地図パラメータ記憶手段から読み出して、読み出された危険度パラメータに基づいて対象物に応じた危険度を演算する危険度演算手段と、前記危険度演算手段で演算された危険度を出力する危険度出力手段と、を備えている。
【００１５】
請求項４記載の発明では、地図データ記憶手段と地図パラメータ記憶手段とは、１つに構成されていてもよい。例えば、地図データ記憶手段と地図パラメータ記憶手段は光ディスクや磁気ディスク等の１つの記録媒体で構成され、これらの記録媒体に地図データ及びこれに対応する危険度パラメータが記録されてもよい。なお、地図上の対象物としては、例えば、交差点や見通しの悪い場所、また、これらの目印となる建物等が好ましい。
【００１６】
位置検出手段は、現在位置を検出できれば特に限定されるものではなく、ＧＰＳ（ＧｌｏｂａｌＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇＳｙｓｔｅｍ）の他に、地磁気センサ、ジャイロコンパス、ビーコン等を用いて現在位置を検出してもよい。前記車両走行状態検出手段は、車両走行状態として、例えば操舵角や車速等を検出する。そして、車両位置推定手段は、位置検出手段で検出された現在位置と、車両走行状態検出手段で検出された車両の走行状態と、に基づいて所定時間経過後の車両位置を推定する。所定時間経過後の車両位置としては、例えば、次の交差点、見通しの悪いカーブや交差点などが好ましい。
【００１７】
危険度演算手段は、車両位置推定手段で推定された所定時間経過後の車両位置に基づく地図データを読み出すと共に、読み出された地図データに含まれる対象物の危険度パラメータを読み出して、読み出された危険度パラメータに基づいて対象物に応じた危険度を演算する。これにより、所定時間経過後の車両周囲の環境にある対象物の種類に応じた危険度を予測する。
【００１８】
危険度出力手段は、人に注意を喚起させることができれば特に限定されず、危険度に応じて人の五感を刺激すればよく、特に、画像、音声を出力するのが好ましい。
【００１９】
これにより、対象物の事故可能性などの特性を考慮して対象物の種類に応じた危険度を演算するだけでなく、所定時間経過後の車両周囲の環境にある対象物の種類に応じた危険度を予測して、運転者に注意を喚起することができるので、どこで注意すべきか、いつ注意して運転すべきかをドライバに気付かせることができる。
【００２０】
なお、コンピュータを、請求項１から３のいずれか１項記載の発明として機能させることを特徴とする環境危険度演算プログラムを用いることもできる。
【００２１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の好ましい実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
【００２２】
［第１の実施の形態］
本発明の第１の実施の形態は、例えば図１に示す構成の環境危険度演算装置１に適用することができる。
【００２３】
環境危険度演算装置１は、ＧＰＳ（ＧｌｏｂａｌＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇＳｙｓｔｅｍ）信号を受信するＧＰＳ信号受信回路１１と、ＤＶＤディスクに記録されている地図情報を読み出すＤＶＤドライブ１２と、道路上や道路周囲の障害物を撮影するためのＣＣＤカメラ１３と、前方障害物を赤外線レーダにより認識するためのレーダ装置１４と、を備えている。
【００２４】
ＧＰＳ信号受信回路１１は、ＧＰＳアンテナ１１ａを介して、時刻及びＧＰＳ衛星の位置情報を有するＧＰＳ信号を受信し、データバス５を介してマイクロコンピュータ２０に供給する。ＤＶＤドライブ１２は、車両が現在走行している位置情報に基づいて、ＤＶＤディスクから地図情報を読み出し、データバス５を介して、マイクロコンピュータ２０に供給する。
【００２５】
ＣＣＤカメラ１３は、車両前方の対象物を撮像できるように設置されている。そして、ＣＣＤカメラ１３は、撮影した撮影画像を、データバス５を介してマイクロコンピュータ２０に供給する。レーダ装置１４は、前方障害物を認識するために、当該障害物に対してパルス状の赤外線レーダを鋭く絞って２次元方向に送信すると共に、障害物によって反射された赤外線レーダを受光する。なお、レーダ装置１４は、赤外線レーダを送受信するもの限らず、電波レーダを送受信するものであってもよい。
【００２６】
さらに、環境危険度演算装置１は、図示されていないマスタシリンダ内のブレーキ油圧を検出するマスタシリンダ油圧センサ１５と、操舵角を検出する操舵角センサ１６と、画像により環境の危険度を出力するＬＣＤ（ＬｉｑｕｉｄＣｒｙｓｔａｌＤｉｓｐｌａｙ）１８と、音声により環境の危険度を出力するスピーカ１８と、危険度の演算やその他の制御を行うマイクロコンピュータ２０と、を備えている。
【００２７】
マスタシリンダ油圧センサ１５は、ドライバのブレーキペダルの踏力に応じたマスタシリンダ内のブレーキ油圧を検出し、データバス５を介してマイクロコンピュータ２０に供給する。また、操舵角センサ１６は、図示されていないステアリングシャフトの回転角に応じた操舵角信号を発生し、データバス５を介してマイクロコンピュータ２０に供給する。
【００２８】
マイクロコンピュータ２０は、図示されていないＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）と、データのワークエリアとして機能したり必要な演算結果を一時的に記憶するＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）と、ルーチン処理を実行するプログラムや複数のテーブルが記憶されているＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）と、によって構成されている。
【００２９】
ここで、マイクロコンピュータ２０には、対象物パラメータテーブル、向きパラメータテーブル、速度パラメータテーブル、大きさパラメータテーブル、位置パラメータテーブルが記憶されている。
【００３０】
対象物パラメータテーブルは、図２に示すように、対象物の種類（カテゴリ）と、対象物の各種類の細分類と、細分類毎の危険度パラメータとで構成されている。なお、危険度パラメータとは、事故誘因の可能性に関連した値をいい、例えば、事故の統計、保険料算定データ、運転規範データ等を考慮して求められた値である。
【００３１】
対象物の種類としては、例えば、歩行者、２輪車、自動車がある。歩行者の細分類としては、高齢者、子供、中学生−成人がある。２輪車の細分類としては、自転車、バイクがある。自動車の細分類としては、普通車、大型車がある。高齢者、子供、中学生−成人、自転車、バイク、普通車、大型車には、それぞれ危険度パラメータｔ１、ｔ２、・・・、ｔ７が付されている。
【００３２】
一般に、高齢者、子供、中学生−成人、自転車、バイク、普通車、大型車の順に危険度が低くなると考えられる。すなわち、歩行者、２輪車、自動車の順に危険度が低くなっていき、例えば、高齢者の歩行者が最も危険度が高く、大型車が最も危険度が低くなっている。そこで、危険度パラメータは、ｔ１＞ｔ２＞・・・＞ｔ７になっている。
【００３３】
向きパラメータテーブルは、図３に示すように、対象物の向きと、向き毎の危険度パラメータとで構成されている。対象物の向きとしては、車両の進行方向に対して直交、車両の進行方向と同方向、車両の進行方向と対向がある。直交、同方向、対向には、それぞれ危険度パラメータｍ１、ｍ２、ｍ３が付されている。また、直交、同方向、対向の順に危険度が低くなっている。そこで、危険度パラメータは、ｍ１＞ｍ２＞ｍ３になっている。
【００３４】
速度パラメータテーブルは、図４に示すように、対象物の速度と、速度毎の危険度パラメータとで構成されている。対象物の速度としては、高速、歩行速度（例えば、時速４ｋｍ前後）、停止がある。高速、歩行速度、停止には、それぞれ危険度パラメータｓ１、ｓ２、ｓ３が付されている。また、高速、歩行速度、停止の順に危険度が低くなっている。そこで、危険度パラメータは、ｓ１＞ｓ２＞ｓ３になっている。
【００３５】
大きさパラメータテーブルは、図５に示すように、対象物の大きさと、大きさ毎の危険度パラメータとで構成されている。対象物の大きさは特に限定されるものではなく、対象物の大きさ毎に危険度パラメータｄ１、ｄ２、ｄ３・・・が付されている。なお、危険度が高い「大きさ」には大きな値の危険度パラメータが付され、危険度が低い「大きさ」には小さな値の危険度パラメータが付されている。
【００３６】
また、位置パラメータテーブルは、図６に示すように、対象物の位置と、位置毎の危険度パラメータとで構成されている。対象物の位置は特に限定されるものではなく、対象物の位置毎に危険度パラメータｐ１、ｐ２、ｐ３・・・が付されている。なお、危険度が高い「位置」には大きな値の危険度パラメータが付され、危険度が低い「位置」には小さな値の危険度パラメータが付されている。
【００３７】
以上のように構成された環境危険度演算装置１において、マイクロコンピュータ２０は、車両周囲の環境の対象物の種類毎に危険度を演算すべく、図７に示すステップＳＴ１からステップＳＴ３までの処理を実行する。
【００３８】
ステップＳＴ１では、マイクロコンピュータ２０は、車両周囲の環境を認識する。具体的には、マイクロコンピュータ２０は、ＣＣＤカメラ１３を駆動させて、ＣＣＤカメラ１３で得られた撮像画像にパターンマッチング等の所定の画像処理を施して、撮像画像から対象物を抽出して認識する。
【００３９】
また、マイクロコンピュータ２０は、レーダ装置１４を駆動させて、パルス状の赤外線レーダを鋭く絞って２次元方向に送信すると共に、障害物によって反射された赤外線レーダを受光し、受光した赤外線レーザに基づいて対象物までの距離や速度を認識する。そして、マイクロコンピュータ２０は、これらの認識結果に基づいて、対象物の種類毎に、車両の進行方向に対する向き、速度、大きさ、位置を認識して、ステップＳＴ２に移行する。
【００４０】
なお、ＩＤ信号を発信する発信器を歩行者に保持させたり、このような発信器を２輪車や自動車に取り付けてもよい。この場合、マイクロコンピュータ２０は、各発信器から発信されたＩＤ信号に基づいて、歩行者、２輪車、自動車を認識することができる。
【００４１】
ステップＳＴ２では、マイクロコンピュータ２０は、対象物の種類毎に危険度を演算する。具体的には、マイクロコンピュータ２０は、図２から図６に示した各テーブルを参照して、対象物、向き、速度、大きさ、位置にそれぞれ対応する危険度パラメータを選択する。そして、選択した危険度パラメータを用いて、対象物の種類に応じた危険度を示す関数Ｆを演算して、ステップＳＴ３に移行する。なお、危険度パラメータが例えばａ₁，ａ₂，ａ₃，・・・とあるときは、危険度を示す関数はＦ（ａ₁，ａ₂，ａ₃，・・・）として表すことができる。本実施の形態では、危険度を示す関数として例えば式（１）のように表すことができる。
【００４２】
【数１】

【００４３】
式（１）において、ｔは対象物の種類の危険度パラメータ、ｍは向きの危険度パラメータ、ｓは速度の危険度パラメータ、ｄは大きさの危険度パラメータ、ｐは位置の危険度パラメータである。Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅは、それぞれ所定の重み付け係数である。
【００４４】
マイクロコンピュータ２０は、上述したような危険度の演算処理を行う毎に、危険度の履歴データを記憶する。ここで、図８は、対象物の種類毎に演算された危険度の履歴データを示す図である。履歴データは、危険度が演算された日時、危険度、危険度を求めたときの危険度パラメータ（対象物、向き、速度、大きさ、位置）で構成されている。なお、マイクロコンピュータ２０は、危険度の履歴データをＲＡＭに記憶してもよいし、例えばフラッシュメモリ等の図示されていない不揮発性メモリに記憶してもよい。
【００４５】
ステップＳＴ３では、マイクロコンピュータ２０は、ＣＣＤカメラ１３で得られた撮像画像に対して、認識された対象物を枠で囲い、更に対象物に危険度を付して、認識した対象物及びその危険度を示す環境画像を生成する。そして、マイクロコンピュータ２０は、生成された環境画像をＬＣＤ１７に出力すると共に、スピーカ１８から音声により危険度を出力する。なお、マイクロコンピュータ２０は、ドライバに煩わしさを感じさせないように、危険度が高い場合に限ってスピーカ１８から危険度を出力するのが好ましい。
【００４６】
図９は、ＬＣＤ１７に表示された環境画像を示す図である。マイクロコンピュータ２０によって認識された対象物はそれぞれ枠で囲われている。認識された対象物の危険度が低い場合（例えば、危険度がゼロの場合）は、当該対象物は黄色の細い線で囲われている。そして、対象物の危険度が高くなるに従って、枠の線が太くなる共に、枠線の色が黄色から赤色に変化するようになっている。これにより、ドライバは、ＬＣＤ１７に表示された対象物の枠の色を見るだけで、対象物の危険度の度合を容易に把握することができる。
【００４７】
以上のように、環境危険度演算装置１は、ＣＣＤカメラ１３を用いて車両周囲の環境の対象物を認識すると共に、レーダ装置１４を用いて対象物の向きや速度等の属性を認識して、歩行者や自動車等の移動可能な対象物の種類毎に、危険度パラメータを用いて対象物の種類に応じた危険度を演算することができる。このとき、対象物の種類の危険度パラメータだけでなく、対象物の向き、速度、大きさ、位置それぞれの危険度パラメータを用いているので、対象物の総合的な危険度を求めることができる。
【００４８】
［第２の実施の形態］
つぎに、本発明の第２の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態と同一の部位や回路に対しては同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。
【００４９】
第２の実施の形態に係る環境危険度演算装置１は、車両環境の現在の危険度を演算するだけでなく、未来の危険度を予測する。具体的には、環境危険度演算装置１のマイクロコンピュータ２０は、以下の処理を実行する。
【００５０】
マイクロコンピュータ２０は、第１の実施の形態と同様にして対象物の認識処理を実行すると共に、ＧＰＳ信号受信回路１１で受信されたＧＰＳ信号に基づいて車両が現在走行している位置を認識する。
【００５１】
マイクロコンピュータ２０は、ＧＰＳ信号受信回路１１で受信されたＧＰＳ信号に基づく現在位置と、車両の進行方向及び車速を用いて、所定時間経過後（例えば５分後）の車両位置を推定する。このとき、マイクロコンピュータ２０は、例えば操舵角センサ１６で検出される操舵角によって車両の進行方向を判別し、図示されていない車輪速センサで検出される車輪速度に基づいて車速を演算して、これらの演算結果を用いて所定時間経過後の車両位置を推定する。
【００５２】
マイクロコンピュータ２０は、所定時間後の車両位置に対応する地図データをＤＶＤドライブ１２から読み出す。ここで、ＤＶＤドライブ１２のＤＶＤディスクには、地図データの他に、建物や交差点の危険度パラメータが記述された地図パラメータテーブルが記録されている。地図パラメータテーブルは、図１０に示すように、地図上の対象物と、各地図上の対象物の危険度パラメータと、で構成されている。
【００５３】
地図上の対象物としては、交差点の他に、事故の発生しやすい場所であれば特に限定されず、例えば人の飛び出しの多い建物周辺などであってもよい。図１０では、交差点Ａ、交差点Ｂ、交差点Ｃ・・・に、それぞれ危険度パラメータｘ１、ｘ２、ｘ３・・・が付されている。ここでは、交差点Ａ、交差点Ｂ、交差点Ｃの順に危険度が低くなっている。そこで、危険度パラメータは、ｘ１＞ｘ２＞ｘ３＞・・・になっている。
【００５４】
マイクロコンピュータ２０は、地図データを読み出すと共に、地図パラメータテーブルを参照して、その地図上の対象物の危険度パラメータを読み出し、交差点や建物等の危険度を演算する。そして、マイクロコンピュータ２０は、ＬＣＤ１７に所定時間経過後の地図を表示すると共に、交差点や建物の危険度も表示することができる。なお、マイクロコンピュータ２０は、危険度が高い場合には、スピーカ１８から警告音を発するようにしてもよい。
【００５５】
以上のように、第２の実施の形態に係る環境危険度演算装置１は、地図データ及び地図パラメータテーブルを用いることによって、所定時間後に通過する場所における環境の危険度を演算することができる。これにより、ドライバに対して余裕のある注意喚起を行って、事故の予防を飛躍的に向上させることができる。
【００５６】
すなわち、環境危険度演算装置１は、次の交差点等、現在位置から距離の離れた車両の走行コース上の危険度をドライバに提示することによって、どこで注意すべきか、いつ注意して運転すべきかをドライバに気付かせることができる。
【００５７】
なお、本実施の形態では、地図パラメータテーブルは、ＤＶＤディスクに記録されているものとして説明したが、その他、マイクロコンピュータ２０内のＲＡＭや、その他の媒体に記録されていてもよいのは勿論である。
【００５８】
［第３の実施の形態］
つぎに、本発明の第３の実施の形態について説明する。なお、上述した実施の形態と同一の部位や回路に対しては同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。
【００５９】
図１１に示すように、第３の実施の形態に係る環境危険度演算装置１Ａは、環境危険度演算装置１の構成回路に加えて、更に、データ演算装置３０との間でデータの送受信を行う通信回路１９を備えている。
【００６０】
通信回路１９は、データバス５を介して供給されたデータに所定の変調処理を行って、通信アンテナ１９ａを介してデータ演算装置３０に送信する。また、通信回路１９は、データ演算装置３０からのデータを、通信アンテナ１９ａを介して受信し、所定の復調処理を行った後、復調処理済みのデータをマイクロコンピュータ２０に供給する。一方、データ演算装置３０は、アンテナ３０ａを介して、環境危険度演算装置１Ａとの間でデータの送受信を行うことができる。
【００６１】
（パラメータテーブルの更新）
環境危険度演算装置１Ａは、データ演算装置３０から送信される情報に基づいて、常に最新のパラメータテーブルを保持することができる。
【００６２】
ここで、データ演算装置３０は、車両毎に、図２から図６と同様に構成されたパラメータテーブルを記憶している。そして、データ演算装置３０は、所定の車両のパラメータテーブルが更新処理されると、更新されたパラメータテーブルのデータを、所定の車両の環境危険度演算装置１Ａに送信する。
【００６３】
所定の車両に設けられた環境危険度演算装置１Ａは、パラメータテーブルをデータ演算装置３０から送信されたパラメータテーブルに更新し、この結果、常に最新の危険度パラメータを用いて危険度を正確に演算することができる。
【００６４】
（データ演算装置３０の危険度演算）
データ演算装置３０は、環境危険度演算装置１Ａに代わって、対象物の種類に応じた危険度を演算することもできる。このために、環境危険度演算装置１Ａ及びデータ演算装置３０は、以下の処理を実行する。
【００６５】
環境危険度演算装置１Ａのマイクロコンピュータ２０は、上述したステップＳＴ１と同様に、車両周囲の環境にある対象物を認識し、認識した対象物の種類毎に、車両の進行方向に対する向き、速度、大きさ、位置を認識する。そして、マイクロコンピュータ２０は、これらのデータを、通信回路１９を介してデータ演算装置３０に送信する。
【００６６】
データ演算装置３０は、環境危険度演算装置１Ａから送信されたデータを受信し、受信したデータに基づいて、上述したステップＳＴ２と同様にして対象物の種類に応じた危険度を演算する。そして、データ演算装置３０は、演算された対象物の種類に応じた危険度を示すデータを環境危険度演算装置１Ａに送信する。このとき、データ演算装置３０は、危険度を演算する毎に、図８と同様にして、危険度の履歴データを記憶するのが好ましい。
【００６７】
環境危険度演算装置１Ａのマイクロコンピュータ２０は、通信回路１９を介して対象物の種類に応じた危険度を受信すると、ステップＳＴ３と同様にして環境画像を生成し、生成された環境画像をＬＣＤ１７に出力すると共に、スピーカ１８から音声により危険度を出力する。
【００６８】
これにより、環境危険度演算装置１Ａは、データ量の多いパラメータテーブルを記憶する必要もなく、また、危険度の演算処理を行う必要がないので、危険度演算処理のための負担を少なくすることができる。
【００６９】
（危険度マップ）
さらに、データ演算装置３０は、危険度の履歴データを参照して、危険度が高い地域（位置）や対象物を記述した危険度マップを生成してもよい。危険度マップを生成すべく、環境危険度演算装置１Ａ及びデータ演算装置３０は、以下の処理を実行する。
【００７０】
環境危険度演算装置１Ａのマイクロコンピュータ２０は、急ブレーキ又は急ハンドルがあったかを判定する。具体的には、マイクロコンピュータ２０は、マスタシリンダ油圧センサ１５で検出されるブレーキ油圧が所定時間内に所定値以上になると、急ブレーキがあったと判定する。また、マイクロコンピュータ２０は、操舵角センサ１６で検出された操舵角を時間微分して操舵角レートを求め、操舵角レートが所定値以上になると急ハンドルがあったと判定する。
【００７１】
マイクロコンピュータ２０は、急ハンドル、急ブレーキのいずれかを検出すると、ＣＣＤカメラ１３からの撮像画像によって認識した対象物の種類及びその向き、速さ、大きさ、位置、更に、ＧＰＳ信号受信回路１１で受信されたＧＰＳ信号に基づく現在位置を、データ演算装置３０に送信する。
【００７２】
データ演算装置３０は、環境危険度演算装置１Ａから送信されたデータに基づいて、図８と同様に構成された危険度マップを生成する。危険度マップは、急ブレーキや急ハンドルがあった等の車両が危険な状態になった場合における対象物の種類に応じた危険度の履歴を表している。そして、データ演算装置３０は、危険度マップを参照して、危険度の高い地域を通過しようとする車両に対して、危険度が高いことを報知する情報を送信する。
【００７３】
これにより、データ演算装置３０は、危険度の高い地域を通過しようとする車両に対して、過去の危険度の情報から生成された危険度マップに基づいて事故の発生が多い等の警報を行うことができるので、ドライバが余裕のあるうちに注意を喚起させることができる。
【００７４】
なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範囲内で、種々の設計上の変更を行うことができる。
【００７５】
例えば上述した実施の形態では、対象物、向き、速度、大きさ、位置のそれぞれに危険度パラメータを付していたが、その他、地域毎に又は時間毎に危険度パラメータを付すこともできる。
【００７６】
また、上述した各危険度パラメータは、本発明の一例であり、これに限定されるものではない。したがって、パラメータテーブルとしては、図２から図６に示したものに限定されず、例えば、自車の車両位置、前方信号の色、天候、環境の明るさに応じてパラメータテーブルを設けてもよいのは勿論である。
【００７７】
【発明の効果】
請求項１記載の発明は、環境認識手段で認識された対象物の種類に応じた危険度を演算して出力することによって、対象物の事故可能性などの特性を考慮して対象物の種類に応じた危険度を演算して出力するので、運転者に注意を喚起して、交通事故を予防することができる。
【００７８】
請求項２記載の発明は、危険度演算手段は、環境認識手段で認識された対象物の種類及び当該対象物の属性に対応する危険度パラメータを、パラメータ記憶手段からそれぞれ読み出し、読み出された危険度パラメータに基づいて対象物の種類に応じた危険度を演算することによって、認識された対象物だけでなく当該対象物の属性を考慮して、総合的な観点から危険度を演算することができる。
【００７９】
請求項３記載の発明は、対象物の種類の危険度パラメータ、対象物の属性の危険度パラメータの少なくとも１つを受信し、受信された危険度パラメータをパラメータ記憶手段に書き込んで危険度パラメータの更新処理を行うことによって、環境の変化が生じる場合であっても、常に最新の危険度パラメータを用いて対象物の種類に応じた危険度を正確に演算することができる。
【００８０】
請求項４記載の発明は、所定時間経過後の車両位置に基づいて地図データを読み出すと共に、読み出された地図データに含まれる対象物の種類の危険度パラメータを読み出して、読み出された危険度パラメータに基づいて対象物の種類に応じた危険度を演算することによって、車両周囲の環境を直接認識することなく、所定時間経過後の対象物の種類に応じた危険度を予測することができる。これにより、ドライバに対して余裕のある注意喚起を行って、事故の予防を飛躍的に向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１及び第２の実施の形態に係る環境危険度演算装置の構成を示すブロック図である。
【図２】環境危険度演算装置に備えられたマイクロコンピュータに記憶された対象物パラメータテーブルの構成を示す図である。
【図３】マイクロコンピュータに記憶された向きパラメータテーブルの構成を示す図である。
【図４】マイクロコンピュータに記憶された速度パラメータテーブルの構成を示す図である。
【図５】マイクロコンピュータに記憶された大きさパラメータテーブルの構成を示す図である。
【図６】マイクロコンピュータに記憶された位置パラメータテーブルの構成を示す図である。
【図７】マイクロコンピュータの動作手順を示すフローチャートである。
【図８】危険度の履歴データの構成を示す図である。
【図９】ＬＣＤに表示された環境画像を示す図である。
【図１０】ＤＶＤディスクに記録された地図パラメータテーブルの構成を示す図である。
【図１１】本発明の第３の実施の形態に係る環境危険度演算装置の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１，１Ａ環境危険度演算装置
１１ＧＰＳ信号受信回路
１２ＤＶＤドライブ
１３ＣＣＤカメラ
１４レーダ装置
１５マスタシリンダ油圧センサ
１６操舵角センサ
１７ＬＣＤ
１８スピーカ
１９通信回路
２０マイクロコンピュータ[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an environmental risk calculation apparatus, and more particularly to an environmental risk calculation apparatus suitable for use in driving assistance for a driver by determining the risk of an external environment of a vehicle.
[0002]
[Prior art and problems to be solved by the invention]
In Japanese Patent Laid-Open No. 7-65295, the driving environment of a vehicle is accurately recognized by various detection elements, a potential risk is determined based on primary and secondary risks, and a driver is alerted according to the potential risks. A potential risk detection device (hereinafter referred to as “Prior Art 1”) for automobiles has been proposed.
[0003]
Prior art 1 calculates a potential danger that may cause a danger from a driver's behavior and a running state, and makes it a primary danger. However, it is not sufficient to predict the danger without considering the situation ahead of the vehicle including the environmental components. Further, since the prior art 1 detects and estimates the primary danger from the manipulated variable, there is a problem that it is impossible to call attention with a margin.
[0004]
Japanese Laid-Open Patent Publication No. 6-215300 proposes a driving situation warning device (hereinafter referred to as “Prior Art 2”) that gives a warning according to the driver's intention and the running situation of the vehicle. The prior art 2 focuses on detecting the position of the obstacle, and further estimates the driver's driving intention based on the steering wheel operation and the vehicle speed. Then, the related art 2 predicts an area where a dangerous object may exist based on the detected road environment and the estimated intention of the driver, and confirms whether there is an obstacle in the predicted area. Alarms are given as necessary.
[0005]
However, since the conventional technique 2 handles and detects pedestrians, vehicles and other obstacles in the same way, and only issues an alarm based on physical quantities such as the moving speed, distance and size of the obstacles, it predicts an actual accident. There is a problem that cannot be done.
[0006]
Japanese Patent Application Laid-Open No. 6-144129 proposes a warning assistance device (hereinafter referred to as “Prior Art 3”) that outputs a message for calling attention to a driver in a timely manner. Although the prior art 3 measures driving morality, since the driving situation is not taken into consideration, there is a problem that the driver feels troublesome. The prior art 3 has a threshold value for eliminating inconvenience, but it is not practical because it is necessary to drive while allowing a certain degree of danger in actual vehicle travel.
[0007]
The present invention has been proposed in order to solve the above-described problems, and recognizes various environments around the vehicle, and comprehensively assesses the risk of an environment that may cause an accident while the driver has a margin. It is an object of the present invention to provide an environmental risk calculation device that can be calculated from a general viewpoint.
[0008]
[Means for Solving the Problems]
The invention according to claim 1 is a vehicle. Exists ahead An environment recognition means for recognizing an object; Parameter storage means for storing risk parameters related to the possibility of accident triggers for each type of object, and risk parameters for each attribute of the object; Recognized by the environment recognition means A risk parameter corresponding to the type of the object existing in front of the vehicle and the attribute of the object is read from the parameter storage unit, and based on the read risk parameter Risk level calculating means for calculating the risk level according to the type of the object, and risk level output means for outputting the risk level calculated by the risk level calculating means.
[0009]
In the first aspect of the present invention, the environment recognition means corresponds to, for example, a predetermined image processing performed on the captured image to extract an object, or an object recognition process by a radar. Here, the object is a vehicle Forward of An object that may cause an accident. Examples of the types of objects include people, two-wheeled vehicles, automobiles, and the like. The risk level calculation means calculates the risk level according to the type of the target object in consideration of the risk of an accident for each type of target object. The risk level output means is not particularly limited as long as it can alert a person, and it is sufficient to stimulate the human senses according to the risk level. In particular, it is preferable to output images and sounds. As a result, the degree of danger corresponding to the type of the object is calculated in consideration of characteristics such as the possibility of an accident of the object, so that the driver can be alerted and a traffic accident can be prevented.
[0011]
Pa The parameter storage means stores a risk parameter for each type of object, and further stores a risk parameter for each attribute of the object. As the attribute of the object, for example, the direction, speed, size, position, and the like of the object are preferable. The risk level calculation means uses not only the characteristics of the target object but also the current attributes of the target object by using the risk parameter corresponding to the type of target object recognized by the environment recognition means and the attribute of the target object. In view of the above, it is possible to calculate the degree of risk corresponding to the type of the object more accurately.
[0012]
Claim 2 The described invention is claimed. 1 In the described invention, the type of object Related to the possibility of incentives A receiving unit that receives at least one of a risk parameter and a risk parameter of an attribute of an object, and a parameter that writes the risk parameter received by the reception unit into the parameter storage unit and updates the risk parameter Updating means.
[0013]
Claim 2 In the described invention, since the environment around the vehicle changes every moment depending on time, weather, construction, etc., the degree of danger corresponding to the type of object in the environment may also change. Therefore, the parameter update means can always update the risk parameter by writing the risk parameter received by the reception means to the parameter storage means and performing parameter update processing. Thereby, the risk level calculation means can always calculate the risk level according to the type of the object accurately even when the environment changes due to the use of the latest risk level parameter.
[0014]

Claim

3 The described invention includes a map data storage means for storing map data, and an object for each object on the map. Related to the possibility of incentives Map parameter storage means for storing the risk parameter, position detection means for detecting the current position of the vehicle, vehicle travel state detection means for detecting the travel state of the vehicle, and the current position detected by the position detection means, Vehicle position estimation means for estimating a vehicle position after a predetermined time has elapsed based on the vehicle running state detected by the vehicle running state detection means, and a vehicle after the predetermined time has elapsed estimated by the vehicle position estimation means Based on the position, the map data is read from the map data storage means, and the risk parameter of the object included in the read map data is read from the map parameter storage means, and based on the read risk parameter A risk level calculation means for calculating a risk level according to the object, and a risk level output means for outputting the risk level calculated by the risk level calculation means, It is equipped with a.
[0015]
In the invention described in claim 4, the map data storage means and the map parameter storage means may be configured as one. For example, the map data storage means and the map parameter storage means may be composed of one recording medium such as an optical disk or a magnetic disk, and map data and the corresponding risk parameter may be recorded on these recording media. Note that the object on the map is preferably, for example, an intersection, a place with a poor view, or a building serving as a landmark for these.
[0016]
The position detection means is not particularly limited as long as the current position can be detected, and the current position may be detected using a geomagnetic sensor, a gyrocompass, a beacon, or the like in addition to GPS (Global Positioning System). The vehicle running state detecting means detects, for example, a steering angle and a vehicle speed as the vehicle running state. The vehicle position estimation means estimates the vehicle position after a predetermined time based on the current position detected by the position detection means and the vehicle running state detected by the vehicle running state detection means. As the vehicle position after the lapse of a predetermined time, for example, the next intersection, a curve or intersection with poor visibility, and the like are preferable.
[0017]
The risk degree calculation means reads map data based on the vehicle position after the lapse of a predetermined time estimated by the vehicle position estimation means, and reads and reads the risk parameter of the object included in the read map data. The risk level corresponding to the object is calculated based on the determined risk level parameter. Thereby, the risk according to the type of the object in the environment around the vehicle after a predetermined time has elapsed is predicted.
[0018]
The risk level output means is not particularly limited as long as it can alert a person, and it is sufficient to stimulate the human senses according to the risk level. In particular, it is preferable to output images and sounds.
[0019]
This not only calculates the degree of danger according to the type of object in consideration of characteristics such as the possibility of an accident of the object, but also according to the type of object in the environment around the vehicle after a predetermined time has elapsed. Since the degree of danger can be predicted and the driver can be alerted, the driver can be made aware of where to pay attention and when to drive carefully.
[0020]
Note that the computer is defined in claim 1. 3 It is also possible to use an environmental risk degree calculation program characterized by functioning as the invention described in any one of the above.
[0021]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
[0022]
[First Embodiment]
The first embodiment of the present invention can be applied to, for example, the environmental risk degree computing device 1 having the configuration shown in FIG.
[0023]
The environmental risk calculating device 1 includes a GPS signal receiving circuit 11 that receives a GPS (Global Positioning System) signal, a DVD drive 12 that reads map information recorded on a DVD disc, and obstacles on and around the road. A CCD camera 13 for photographing and a radar device 14 for recognizing a front obstacle by an infrared radar are provided.
[0024]
The GPS signal receiving circuit 11 receives a GPS signal having time and GPS satellite position information via the GPS antenna 11 a and supplies the GPS signal to the microcomputer 20 via the data bus 5. The DVD drive 12 reads the map information from the DVD disk based on the position information where the vehicle is currently traveling, and supplies it to the microcomputer 20 via the data bus 5.
[0025]
The CCD camera 13 is installed so that an object in front of the vehicle can be imaged. Then, the CCD camera 13 supplies the captured image to the microcomputer 20 via the data bus 5. In order to recognize a front obstacle, the radar device 14 sharply squeezes a pulsed infrared radar with respect to the obstacle and transmits it in a two-dimensional direction, and receives the infrared radar reflected by the obstacle. The radar device 14 is not limited to transmitting and receiving infrared radars, but may be one that transmits and receives radio wave radars.
[0026]
Further, the environmental risk level computing device 1 outputs a master cylinder hydraulic pressure sensor 15 that detects a brake hydraulic pressure in a master cylinder (not shown), a steering angle sensor 16 that detects a steering angle, and an environmental risk level based on an image. An LCD (Liquid Crystal Display) 18, a speaker 18 that outputs an environmental risk level by voice, and a microcomputer 20 that performs risk level calculation and other controls are provided.
[0027]
The master cylinder oil pressure sensor 15 detects the brake oil pressure in the master cylinder according to the depression force of the brake pedal of the driver, and supplies it to the microcomputer 20 via the data bus 5. The steering angle sensor 16 generates a steering angle signal corresponding to the rotation angle of a steering shaft (not shown) and supplies the steering angle signal to the microcomputer 20 via the data bus 5.
[0028]
The microcomputer 20 includes a CPU (Central Processing Unit) (not shown), a RAM (Random Access Memory) that functions as a data work area and temporarily stores necessary calculation results, a program that executes routine processing, It comprises a ROM (Read Only Memory) in which a plurality of tables are stored.
[0029]
Here, the microcomputer 20 stores an object parameter table, an orientation parameter table, a speed parameter table, a size parameter table, and a position parameter table.
[0030]
As shown in FIG. 2, the object parameter table is composed of object types (categories), sub-classification of each type of object, and risk parameters for each sub-classification. The risk parameter refers to a value related to the possibility of accident incentives, for example, a value obtained in consideration of accident statistics, insurance premium calculation data, driving norm data, and the like.
[0031]
Examples of the types of objects include pedestrians, two-wheeled vehicles, and automobiles. The subcategories of pedestrians include elderly people, children, junior high school students and adults. Bicycles and motorcycles are classified into two-wheeled vehicles. There are two types of automobiles: ordinary cars and large cars. Elderly persons, children, junior high school students-adults, bicycles, motorcycles, ordinary cars, and large cars are assigned risk parameters t1, t2,.
[0032]
In general, it is considered that the risk decreases in the order of elderly, children, junior high school students-adults, bicycles, motorcycles, ordinary cars, and large cars. That is, the risk level decreases in the order of pedestrians, two-wheeled vehicles, and automobiles. For example, elderly pedestrians have the highest risk level, and large vehicles have the lowest risk level. Therefore, the risk parameter is t1>t2>...> T7.
[0033]
As shown in FIG. 3, the orientation parameter table is composed of the orientation of the object and the risk parameter for each orientation. As the direction of the object, there are orthogonal to the traveling direction of the vehicle, the same direction as the traveling direction of the vehicle, and facing the traveling direction of the vehicle. Risk parameters m1, m2, and m3 are assigned to the orthogonal, the same direction, and the opposite, respectively. Also, the degree of risk decreases in the order of orthogonal, same direction, and facing. Therefore, the risk parameter is m1>m2> m3.
[0034]
As shown in FIG. 4, the speed parameter table is composed of the speed of the object and the risk parameter for each speed. The speed of the object includes high speed, walking speed (for example, around 4 km / h) and stop. Risk parameters s1, s2, and s3 are assigned to high speed, walking speed, and stop, respectively. Moreover, the danger level is low in the order of high speed, walking speed, and stop. Therefore, the risk parameter is s1>s2> s3.
[0035]
As shown in FIG. 5, the size parameter table is composed of the size of the object and the risk parameter for each size. The size of the object is not particularly limited, and risk parameters d1, d2, d3,... Are assigned for each size of the object. It should be noted that a “magnitude” with a high risk level is assigned with a large risk parameter, and a “magnitude” with a low risk level has a low risk parameter.
[0036]
Further, as shown in FIG. 6, the position parameter table is composed of the position of the object and the risk parameter for each position. The position of the object is not particularly limited, and risk parameters p1, p2, p3,... Are assigned for each position of the object. It should be noted that a “position” with a high degree of risk is assigned a risk parameter with a large value, and a “position” with a low degree of risk is assigned a risk parameter with a small value.
[0037]
In the environmental risk level calculation apparatus 1 configured as described above, the microcomputer 20 performs the processing from step ST1 to step ST3 shown in FIG. 7 in order to calculate the risk level for each type of environmental object around the vehicle. Execute.
[0038]
In step ST1, the microcomputer 20 recognizes the environment around the vehicle. Specifically, the microcomputer 20 drives the CCD camera 13, performs predetermined image processing such as pattern matching on the captured image obtained by the CCD camera 13, and extracts and recognizes an object from the captured image. To do.
[0039]
Further, the microcomputer 20 drives the radar device 14 to sharply squeeze the pulsed infrared radar and transmit it in a two-dimensional direction, receive the infrared radar reflected by the obstacle, and based on the received infrared laser. To recognize the distance and speed to the object. Then, the microcomputer 20 recognizes the direction, speed, size, and position of the vehicle with respect to the traveling direction for each type of the object based on these recognition results, and proceeds to step ST2.
[0040]
In addition, you may make a pedestrian hold | maintain the transmitter which transmits ID signal, or such a transmitter may be attached to a two-wheeled vehicle or a motor vehicle. In this case, the microcomputer 20 can recognize a pedestrian, a two-wheeled vehicle, and an automobile based on the ID signal transmitted from each transmitter.
[0041]
In step ST2, the microcomputer 20 calculates the degree of risk for each type of object. Specifically, the microcomputer 20 refers to the tables shown in FIGS. 2 to 6 and selects risk parameters corresponding to the object, orientation, speed, size, and position, respectively. And the function F which shows the danger according to the kind of target object is calculated using the selected danger parameter, and it transfers to step ST3. The risk parameter is, for example, a ₁ , A ₂ , A _Three ,..., The risk function is F (a ₁ , A ₂ , A _Three ,... In the present embodiment, the function indicating the degree of risk can be expressed as, for example, Expression (1).
[0042]
[Expression 1]

[0043]
In equation (1), t is a risk parameter for the type of object, m is a risk parameter for direction, s is a risk parameter for speed, d is a risk parameter for magnitude, and p is a risk parameter for position. is there. A, B, C, D, and E are predetermined weighting coefficients.
[0044]
The microcomputer 20 stores the risk history data every time the risk calculation processing described above is performed. Here, FIG. 8 is a diagram showing risk history data calculated for each type of object. The history data includes the date and time when the risk level is calculated, the risk level, and the risk level parameters (object, orientation, speed, size, and position) when the risk level is obtained. The microcomputer 20 may store the risk history data in a RAM or a non-illustrated non-volatile memory such as a flash memory.
[0045]
In step ST3, the microcomputer 20 surrounds the recognized object in a frame with respect to the captured image obtained by the CCD camera 13, and further assigns a risk level to the object, and recognizes the recognized object and its danger. An environment image indicating the degree is generated. The microcomputer 20 outputs the generated environmental image to the LCD 17 and outputs the degree of danger from the speaker 18 by voice. The microcomputer 20 preferably outputs the degree of danger from the speaker 18 only when the degree of danger is high so that the driver does not feel bothered.
[0046]
FIG. 9 is a diagram showing an environment image displayed on the LCD 17. Each object recognized by the microcomputer 20 is surrounded by a frame. When the risk level of the recognized object is low (for example, when the risk level is zero), the target object is surrounded by a thin yellow line. As the risk level of the object increases, the frame line becomes thicker and the color of the frame line changes from yellow to red. Thus, the driver can easily grasp the degree of risk of the object simply by looking at the color of the frame of the object displayed on the LCD 17.
[0047]
As described above, the environmental risk calculation apparatus 1 recognizes an object in the environment around the vehicle using the CCD camera 13 and recognizes attributes such as the direction and speed of the object using the radar apparatus 14. For each type of movable object such as a pedestrian or automobile, the risk level corresponding to the type of the target object can be calculated using the risk level parameter. At this time, since not only the risk parameter of the object type but also the risk parameters of the direction, speed, size, and position of the object, the overall risk of the object can be obtained. .
[0048]
[Second Embodiment]
Next, a second embodiment of the present invention will be described. In addition, the same code | symbol is attached | subjected to the site | part and circuit same as 1st Embodiment, and the detailed description is abbreviate | omitted.
[0049]
The environmental risk level calculation apparatus 1 according to the second embodiment not only calculates the current risk level of the vehicle environment, but also predicts the future risk level. Specifically, the microcomputer 20 of the environmental risk computing device 1 executes the following processing.
[0050]
The microcomputer 20 executes the object recognition process in the same manner as in the first embodiment, and recognizes the position where the vehicle is currently traveling based on the GPS signal received by the GPS signal receiving circuit 11. .
[0051]
The microcomputer 20 estimates the vehicle position after elapse of a predetermined time (for example, after 5 minutes) using the current position based on the GPS signal received by the GPS signal receiving circuit 11, the traveling direction of the vehicle, and the vehicle speed. At this time, the microcomputer 20 determines the traveling direction of the vehicle based on the steering angle detected by the steering angle sensor 16, for example, calculates the vehicle speed based on the wheel speed detected by a wheel speed sensor (not shown), The vehicle position after a predetermined time has elapsed is estimated using these calculation results.
[0052]
The microcomputer 20 reads map data corresponding to the vehicle position after a predetermined time from the DVD drive 12. Here, in addition to the map data, a map parameter table in which risk parameters of buildings and intersections are described is recorded on the DVD disk of the DVD drive 12. As shown in FIG. 10, the map parameter table is composed of objects on the map and risk parameters of the objects on each map.
[0053]
The object on the map is not particularly limited as long as it is a place where an accident is likely to occur, in addition to the intersection, and may be, for example, the vicinity of a building where people often jump out. 10, risk parameters x1, x2, x3,... Are assigned to the intersection A, the intersection B, the intersection C,. Here, the degree of risk decreases in the order of intersection A, intersection B, and intersection C. Therefore, the risk parameters are x1>x2>x3>.
[0054]
The microcomputer 20 reads out the map data, refers to the map parameter table, reads out the risk parameter of the object on the map, and calculates the risk of an intersection or a building. The microcomputer 20 can display a map after a predetermined time has elapsed on the LCD 17 and can also display the risk of intersections and buildings. Note that the microcomputer 20 may emit a warning sound from the speaker 18 when the degree of danger is high.
[0055]
As described above, the environmental risk level calculation apparatus 1 according to the second embodiment can calculate the environmental risk level at a place where a predetermined time passes by using the map data and the map parameter table. As a result, the driver can be alerted with sufficient margin, and the prevention of the accident can be dramatically improved.
[0056]
That is, the environmental risk calculation device 1 presents to the driver the risk on the driving course of the vehicle that is far from the current position, such as the next intersection, etc. Can be noticed to the driver.
[0057]
In the present embodiment, the map parameter table has been described as being recorded on a DVD disk. However, it is needless to say that the map parameter table may be recorded on a RAM in the microcomputer 20 or other media. is there.
[0058]
[Third Embodiment]
Next, a third embodiment of the present invention will be described. In addition, the same code | symbol is attached | subjected to the site | part and circuit same as embodiment mentioned above, and the detailed description is abbreviate | omitted.
[0059]
As shown in FIG. 11, the environmental risk calculation device 1A according to the third embodiment further transmits / receives data to / from the data calculation device 30 in addition to the constituent circuits of the environmental risk calculation device 1. A communication circuit 19 is provided.
[0060]
The communication circuit 19 performs a predetermined modulation process on the data supplied via the data bus 5, and transmits the data to the data arithmetic unit 30 via the communication antenna 19a. The communication circuit 19 receives the data from the data arithmetic unit 30 via the communication antenna 19a, performs a predetermined demodulation process, and then supplies the demodulated data to the microcomputer 20. On the other hand, the data calculation device 30 can transmit / receive data to / from the environmental risk calculation device 1A via the antenna 30a.
[0061]
(Update parameter table)
The environmental risk degree computing device 1A can always hold the latest parameter table based on information transmitted from the data computing device 30.
[0062]
Here, the data arithmetic unit 30 stores a parameter table configured in the same manner as in FIGS. 2 to 6 for each vehicle. Then, when the parameter table of the predetermined vehicle is updated, the data calculation device 30 transmits the updated parameter table data to the environmental risk calculation device 1A of the predetermined vehicle.
[0063]
The environmental risk level calculation device 1A provided in a predetermined vehicle updates the parameter table to the parameter table transmitted from the data calculation device 30, and as a result, always calculates the risk level accurately using the latest risk level parameter. can do.
[0064]
(Risk calculation of the data processor 30)
The data calculation device 30 can calculate the risk according to the type of the object instead of the environmental risk calculation device 1A. For this reason, the environmental risk degree computing device 1A and the data computing device 30 execute the following processing.
[0065]
Similarly to step ST1 described above, the microcomputer 20 of the environmental risk calculation device 1A recognizes an object in the environment around the vehicle, and for each type of the recognized object, the direction, speed, Recognize size and position. The microcomputer 20 transmits these data to the data arithmetic unit 30 via the communication circuit 19.
[0066]
The data computation device 30 receives the data transmitted from the environmental risk computation device 1A, and computes the risk according to the type of the object in the same manner as in step ST2 described above based on the received data. Then, the data calculation device 30 transmits data indicating the degree of risk corresponding to the type of the calculated object to the environmental risk level calculation device 1A. At this time, it is preferable that the data calculation device 30 stores the risk history data in the same manner as in FIG. 8 every time the risk is calculated.
[0067]
When the microcomputer 20 of the environmental risk calculation device 1A receives the risk corresponding to the type of the object via the communication circuit 19, the microcomputer 20 generates an environmental image in the same manner as in step ST3, and the generated environmental image is displayed on the LCD 17. And the degree of danger is output by voice from the speaker 18.
[0068]
As a result, the environmental risk level calculation device 1A does not need to store a parameter table with a large amount of data and does not need to perform risk level calculation processing, thereby reducing the burden for risk level calculation processing. Can do.
[0069]
(Danger level map)
Furthermore, the data calculation device 30 may generate a risk map describing a high risk area (position) and an object with reference to the risk history data. In order to generate the risk map, the environmental risk calculation device 1A and the data calculation device 30 execute the following processing.
[0070]
The microcomputer 20 of the environmental risk calculation device 1A determines whether there has been a sudden brake or a sudden handle. Specifically, the microcomputer 20 determines that there has been a sudden brake when the brake hydraulic pressure detected by the master cylinder hydraulic pressure sensor 15 exceeds a predetermined value within a predetermined time. Further, the microcomputer 20 obtains the steering angle rate by differentiating the steering angle detected by the steering angle sensor 16 with respect to time, and determines that there is an abrupt steering when the steering angle rate exceeds a predetermined value.
[0071]
When the microcomputer 20 detects either the sudden handle or the sudden brake, the type, direction, speed, size, and position of the object recognized from the captured image from the CCD camera 13 and the GPS signal receiving circuit 11 are detected. The current position based on the GPS signal received in is transmitted to the data calculation device 30.
[0072]
The data calculation device 30 generates a risk map configured similarly to FIG. 8 based on the data transmitted from the environmental risk calculation device 1A. The risk map represents a history of the risk according to the type of the object when the vehicle is in a dangerous state, such as when there is a sudden brake or a sharp handle. Then, the data calculation device 30 refers to the risk map and transmits information notifying that the risk is high to the vehicle that is about to pass through the high risk area.
[0073]
As a result, the data calculation device 30 issues a warning to a vehicle that is about to pass through a high-risk area, such as the occurrence of an accident, based on the risk map generated from past risk information. So that the driver can be alerted while he can afford.
[0074]
The present invention is not limited to the above-described embodiments, and various design changes can be made within the scope described in the claims.
[0075]
For example, in the above-described embodiment, the risk parameter is attached to each of the object, the direction, the speed, the size, and the position. However, the risk parameter may be attached for each region or for each time.
[0076]
Moreover, each risk parameter mentioned above is an example of this invention, and is not limited to this. Therefore, the parameter table is not limited to those shown in FIGS. 2 to 6, and may be provided according to, for example, the vehicle position of the host vehicle, the color of the front signal, the weather, and the brightness of the environment. Of course.
[0077]
【The invention's effect】
According to the first aspect of the present invention, by calculating and outputting the degree of risk corresponding to the type of the object recognized by the environment recognition means, the type of the object in consideration of characteristics such as the possibility of an accident of the object. Since the risk level corresponding to the vehicle is calculated and output, the driver can be alerted and a traffic accident can be prevented.
[0078]
According to the second aspect of the present invention, the risk degree calculation means reads out and reads out from the parameter storage means the risk parameter corresponding to the type of the object recognized by the environment recognition means and the attribute of the object. By calculating the risk according to the type of the object based on the risk parameter, the risk is calculated from a comprehensive point of view in consideration of not only the recognized object but also the attributes of the object. Can do.
[0079]
The invention according to claim 3 receives at least one of the risk parameter of the object type and the risk parameter of the attribute of the object, writes the received risk parameter in the parameter storage means, and sets the risk parameter By performing the update process, it is possible to accurately calculate the risk according to the type of the object, always using the latest risk parameter, even when the environment changes.
[0080]
The invention according to claim 4 reads out the map data based on the vehicle position after the lapse of a predetermined time, reads out the risk parameter of the type of the object included in the read out map data, and reads out the read risk. By calculating the degree of risk according to the type of object based on the degree parameter, it is possible to predict the degree of risk according to the type of object after a predetermined time without directly recognizing the environment around the vehicle it can. As a result, the driver can be alerted with sufficient margin, and the prevention of the accident can be dramatically improved.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an environmental risk degree calculation apparatus according to first and second embodiments of the present invention.
FIG. 2 is a diagram showing a configuration of an object parameter table stored in a microcomputer provided in the environmental risk degree calculation device.
FIG. 3 is a diagram showing a configuration of an orientation parameter table stored in a microcomputer.
FIG. 4 is a diagram showing a configuration of a speed parameter table stored in a microcomputer.
FIG. 5 is a diagram showing a configuration of a size parameter table stored in a microcomputer.
FIG. 6 is a diagram showing a configuration of a position parameter table stored in a microcomputer.
FIG. 7 is a flowchart showing an operation procedure of the microcomputer.
FIG. 8 is a diagram illustrating a configuration of risk history data.
FIG. 9 is a diagram showing an environment image displayed on the LCD.
FIG. 10 is a diagram showing a configuration of a map parameter table recorded on a DVD disc.
FIG. 11 is a block diagram showing a configuration of an environmental risk degree computing device according to a third embodiment of the present invention.
[Explanation of symbols]
1,1A Environmental risk calculator
11 GPS signal receiving circuit
12 DVD drive
13 CCD camera
14 Radar equipment
15 Master cylinder oil pressure sensor
16 Steering angle sensor
17 LCD
18 Speaker
19 Communication circuit
20 Microcomputer

Claims

車両前方に存在する対象物を認識する環境認識手段と、
対象物の種類毎の事故誘因の可能性に関連した危険度パラメータと、対象物の属性毎の危険度パラメータと、を記憶するパラメータ記憶手段と、
前記環境認識手段で認識された車両前方に存在する対象物の種類及び当該対象物の属性に対応する危険度パラメータを、前記パラメータ記憶手段からそれぞれ読み出し、読み出された危険度パラメータに基づいて対象物の種類に応じた危険度を演算する危険度演算手段と、
前記危険度演算手段で演算された危険度を出力する危険度出力手段と、
を備えた環境危険度演算装置。An environment recognition means for recognizing an object existing in front of the vehicle;
Parameter storage means for storing risk parameters related to the possibility of accident triggers for each type of object, and risk parameters for each attribute of the object;
The type of the object existing in front of the vehicle recognized by the environment recognition unit and the risk parameter corresponding to the attribute of the object are read from the parameter storage unit, respectively, and the target is based on the read risk parameter A risk calculation means for calculating the risk according to the type of the object,
A risk output means for outputting the risk calculated by the risk calculation means;
Environmental risk calculation device equipped with.

対象物の種類の事故誘因の可能性に関連した危険度パラメータ、対象物の属性の危険度パラメータの少なくとも１つを受信する受信手段と、
前記受信手段で受信された危険度パラメータを前記パラメータ記憶手段に書き込んで危険度パラメータの更新処理を行うパラメータ更新手段と、を更に備えた請求項１記載の環境危険度演算装置。Receiving means for receiving at least one of a risk parameter related to the possibility of an accident trigger of the object type, a risk parameter of the attribute of the object;
Further environmental risk calculation device according to claim 1, further comprising a parameter updating means for updating process of the risk parameters written into the parameter memory it means the risk parameters received, at the receiving unit.

地図データを記憶する地図データ記憶手段と、
地図上の対象物毎の事故誘因の可能性に関連した危険度パラメータを記憶する地図パラメータ記憶手段と、
車両の現在位置を検出する位置検出手段と、
車両の走行状態を検出する車両走行状態検出手段と、
前記位置検出手段で検出された現在位置と、前記車両走行状態検出手段で検出された車両の走行状態と、に基づいて所定時間経過後の車両位置を推定する車両位置推定手段と、
前記車両位置推定手段で推定された所定時間経過後の車両位置に基づいて前記地図データ記憶手段から地図データを読み出すと共に、読み出された地図データに含まれる対象物の危険度パラメータを前記地図パラメータ記憶手段から読み出して、読み出された危険度パラメータに基づいて対象物に応じた危険度を演算する危険度演算手段と、
前記危険度演算手段で演算された危険度を出力する危険度出力手段と、
を備えた環境危険度演算装置。Map data storage means for storing map data;
Map parameter storage means for storing risk parameters related to the possibility of accident triggers for each object on the map;
Position detecting means for detecting the current position of the vehicle;
Vehicle running state detecting means for detecting the running state of the vehicle;
Vehicle position estimating means for estimating a vehicle position after elapse of a predetermined time based on the current position detected by the position detecting means and the running state of the vehicle detected by the vehicle running state detecting means;
The map data is read out from the map data storage means based on the vehicle position after a predetermined time estimated by the vehicle position estimating means, and the risk parameter of the object included in the read map data is set as the map parameter. A risk degree calculation means that reads out from the storage means and calculates a risk level according to the object based on the read risk parameter;
A risk output means for outputting the risk calculated by the risk calculation means;
Environmental risk calculation device equipped with.