JP5781233B2 - 車両接近報知音発生装置 - Google Patents

Description

本発明は、歩行者の属性（以下、歩行者属性とする）を推定し、当該推定した歩行者属性に基づいて自車両の接近を歩行者等に報知するための車両接近報知音を発生する車両接近報知音発生装置に関する。

従来、電気自動車やハイブリッド車などにおいて、歩行者等に自車両の接近を認識させるために、擬似音（車両接近報知音）を発生する車両接近報知音発生装置が備えられており、例えば、歩行者検知手段によって歩行者を検知して当該歩行者の年齢層（歩行者属性）を判定し、判定された年齢層に基づいて擬似音の種類等を変更して発生する装置がある（例えば、特許文献１参照）。

特開２００６−２１３２８３号公報

しかし、特許文献１では、歩行者検知手段としてカメラや赤外線センサなどの人感知センサを用いているため、装置が高価となり歩行者属性を判定する処理も複雑であった。

本発明は、これらの問題を解決するためになされたものであり、安価かつ容易に歩行者属性を推定し、当該推定した歩行者属性に基づいて車両接近報知音を発生させることが可能な歩行者属性推定装置およびそれを用いた車両接近報知音発生装置を提供することを目的とする。

上記の課題を解決するために、本発明による車両接近報知音発生装置は、自車両周辺の歩行者の属性である歩行者属性を推定する歩行者属性推定部と、自車両の接近を歩行者に報知する車両接近報知音を出力する車両接近報知部と、車両接近報知音の出力を制御する制御部とを備え、制御部は、歩行者属性推定部にて推定された歩行者属性に基づいて車両接近報知音の出力を制御し、歩行者属性に応じて車両接近報知音を異ならせるよう制御し、車両接近報知音に、歩行者属性に依存しないベース報知音と、歩行者属性に対応する歩行者報知音とを含めるよう制御することを特徴とする。

本発明によると、車両接近報知音発生装置は、車両周辺の歩行者の属性である歩行者属性を推定する歩行者属性推定部と、自車両の接近を歩行者に報知する車両接近報知音を出力する車両接近報知部と、車両接近報知音の出力を制御する制御部とを備え、制御部は、歩行者属性推定部にて推定された歩行者属性に基づいて車両接近報知音の出力を制御し、歩行者属性に応じて車両接近報知音を異ならせるよう制御し、車両接近報知音に、歩行者属性に依存しないベース報知音と、歩行者属性に対応する歩行者報知音とを含めるよう制御するため、安価かつ容易に歩行者属性を推定し、当該推定した歩行者属性に基づいて車両接近報知音を発生させることが可能となる。

この発明の目的、特徴、態様、および利点は、以下の詳細な説明と添付図面とによって、より明白となる。

本発明の実施の形態による車両接近報知音発生装置の構成の一例を示す図である。 本発明の実施の形態による車両接近報知音発生装置の動作の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態による路車間通信で歩行者属性に関する情報を取得する一例を示す図である。 本発明の実施の形態による歩行者属性の推定の一例を示す図である。 本発明の実施の形態による報知音の一例を示す図である。 本発明の実施の形態による報知音合成部の動作の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態による報知音の合成を模式的に示す図である。

本発明の実施の形態について、図面に基づいて以下に説明する。

＜実施の形態＞
まず、本発明の実施の形態による車両接近報知音発生装置の構成について説明する。なお、本実施の形態において、車両接近報知音とは、従来型ガソリン車のエンジン音の模擬音に限らず、ホームでの列車接近時の警報音（人工音）、あるいは楽曲など、車両の接近を報知するために用いることができるすべての音を含む。また、本実施の形態による車両接近報知音発生装置は、電気自動車やハイブリッド車といった走行音が小さい自動車に搭載することを想定している。

図１は、本実施の形態による車両接近報知音発生装置１の構成の一例を示すブロック図である。

図１に示すように、車両接近報知音発生装置１は、車両情報取得部２と、車外情報取得部３と、車速算出部４と、自車位置算出部５と、地図情報格納部６（地図情報取得部）と、通信部７と、歩行者属性推定部８と、報知音情報格納部９と、報知音合成部１０と、全体制御部１１と、車両接近報知音制御部１２とを備えている。また、車両接近報知音制御部１２は、車外スピーカ１３に接続されている。

車両情報取得部２は、車輪の回転パルス（車速パルス）や、ハンドルの陀角など、車両に関する各種情報（以下、車両情報という）を、車内ＬＡＮ等を介して取得し、車速算出部４や自車位置算出部５に入力する。

車外情報取得部３は、ＧＰＳ（Global Positioning System）による車両の位置情報（ＧＰＳ情報）や、車両周辺のカメラ画像の情報など、車両の外部から各種情報（以下、車外情報という）を取得する。

車速算出部４は、車両情報取得部２より入力された車両情報に基づいて、車両の速度（車速）を算出する。

自車位置算出部５は、車両情報取得部２より入力された車両情報、車外情報取得部３が取得した車外情報、車速算出部４にて算出された車両の速度、および地図情報格納部６に格納された地図情報に基づいて、車両（自車両）の地図上での位置を算出する。

地図情報格納部６は、少なくとも自車両周辺の地図情報を格納している。地図情報は、所定の施設の属性である施設属性や、道路の属性である道路属性を含み、データベース（以下、地図ＤＢ（Data Base）という）として格納されている。施設としては、例えば小学校、児童館、高齢者施設、スーパー、飲食店などが挙げられる。また、道路としては、例えば歩道、スクールゾーン、通学路などが挙げられる。なお、地図情報は、通信部７を介して外部から取得することもできる。この場合、地図情報格納部６は地図情報取得部としても機能する。

通信部７は、ＦＭ放送などの放送を受信する機能や、道路のインフラ施設の情報等を受信するために路車間の近距離通信を行う機能を有している。路車間の近距離通信の例としては、ＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communications）が挙げられる。通信部７は、上記機能を用いることによって、歩行者属性に関する情報や地図情報を取得することができる。

歩行者属性推定部８は、地図情報格納部６に格納された地図情報に含まれる施設属性や道路属性に基づいて、自車両周辺に存在する歩行者の属性である歩行者属性を推定する。歩行者属性の推定については、後に詳細に説明する。

報知音情報格納部９は、歩行者属性に応じた報知音を格納している。

報知音合成部１０は、歩行者属性推定部８にて推定された歩行者属性に基づいて、報知音情報格納部９に格納された報知音を合成し、合成した報知音を車両接近報知音制御部１２に出力する。

全体制御部１１は、歩行者属性推定部８にて推定された歩行者属性に基づいて、車両接近報知音の出力を制御する。

車両接近報知音制御部１２は、報知音合成部１０にて合成された報知音に基づいて車両接近報知音信号を生成し、生成した車両接近報知音信号を車外スピーカ１３に出力する。

車外スピーカ１３（車両接近報知部）は、車両接近報知音制御部１２からの車両接近報知音信号を車両接近報知音として車外に出力する。

上記の車両接近報知音発生装置１において、特に、地図情報格納部６と歩行者属性推定部８との組み合わせは、歩行者の属性を推定する歩行者属性推定装置としての機能を有する。

次に、本実施の形態による車両接近報知音発生装置１の動作について説明する。

図２は、車両接近報知音発生装置１の動作の一例を示すフローチャートである。

ステップＳ２１において、自車位置算出部５は、車両情報取得部２より入力された車両情報、車外情報取得部３が取得したＧＰＳ情報などの車外情報、車速算出部４にて算出された自車両の速度に関する情報（車速情報）、および地図情報格納部６に格納された地図情報に基づいて、地図上における自車両の位置（自車位置）を算出する。

ステップＳ２２において、歩行者属性推定部８は、地図情報格納部６に格納された自車位置付近の地図情報に含まれる施設属性や道路属性に基づいて歩行者属性を推定する。ここで、自車位置付近とは、少なくとも車両接近報知音が聞こえる範囲よりも広い範囲のことをいう。

また、歩行者属性を予め地図情報格納部６の地図ＤＢに格納しておいてもよく、その場合は地図ＤＢに格納された歩行者属性を用いる。

ここで、歩行者属性の推定について説明する。

歩行者属性とは、歩行者に固有の属性（例えば性別、年齢など）や、条件に応じて変わる属性（例えば同一場所でも時間帯によって歩行者の年齢層が異なるなど）を含んだものである。本実施の形態では、歩行者属性として、「幼稚園児／小学生」、「学生」、「高齢者」の３つに分類している。

歩行者属性の推定方法の一例として、次の４つの方法を説明する。１つ目は、上述の通り地図ＤＢに格納された施設情報や道路情報に基づいて歩行者属性を推定する方法である。具体的に、高齢者施設がある場合は、当該高齢者施設周辺の歩行者には高齢者が多く含まれると判断して歩行者属性を「高齢者」と推定する。また、自車両が走行する道路が通学路である場合は、当該通学路の歩行者には小学生が多く含まれると判断して歩行者属性を「小学生」と推定する。また、深夜のコンビニには学生（高校生、大学生）が存在する可能性が高いと判断して歩行者属性を「学生」と推定する。

２つ目の方法は、歩行者属性に関する情報を外部のサーバから通信部７を介して放送または通信で取得する方法である。外部のサーバは、「いつ、どこに、誰が存在するのか」という歩行者属性に関する情報を有している。図３は、路車間通信によって道路に設置された装置（路側機）から歩行者属性に関する情報を取得している様子の一例を示した図である。図３に示すように、自車両は、例えば信号機等に備えられた路側機から「小学校名、月日、登校時間帯」とともに、登校時間帯が学校行事のために通常とは異なる時間帯である旨の歩行者属性に関する情報を取得する。歩行者属性推定部８は、取得した歩行者属性に関する情報に基づいて、上記登校時間帯の歩行者属性を「小学生」と推定する。

また、他の例として、外部のサーバから「今日は創立記念日なので小学校が休みである」旨の歩行者属性に関する情報を取得した場合、歩行者属性推定部８は、小学校周辺であっても歩行者に小学生が含まれる可能性は低いと判断して歩行者属性を「小学生」と推定しない。

さらに、外部サーバから「今日は社会科見学なので小学生がこのエリア（地域）を通る」旨の歩行者属性に関する情報を取得した場合、歩行者属性推定部８は、小学校がないエリアであっても歩行者に小学生が含まれると判断して歩行者属性を「小学生」と推定する。

このように、歩行者属性に関する情報を放送または通信でリアルタイムに取得することによって、歩行者属性を推定する確度がさらに向上する。

３つ目の方法は、歩行者属性を予め地図情報格納部６に格納しておく方法である。具体的には、地図情報格納部６の地図ＤＢに格納されている施設属性や道路属性に対応して歩行者属性の情報を予め格納しておく（例えば、高齢者施設に対応する歩行者属性は「高齢者」）。歩行者属性推定部８は、地図各情報格納部６の地図ＤＢに格納された歩行者属性をそのまま歩行者属性として使用する。このように、歩行者属性を予め地図ＤＢに格納しているため、容易に歩行者属性の確度の高い推定が可能となる。

４つ目の方法は、施設属性を有する所定の施設と、当該施設から最寄りの交通機関の駅との間における経路に基づいて歩行者属性を推定する方法である。図４では、一例として学校と、当該学校から最寄りの交通機関の駅との間における複数の経路（図４中の破線）を示している。例えば、学校が高校である場合、歩行者属性推定部８は、当該複数の経路上の歩行者には高校生が多く含まれると判断して歩行者属性を「学生」と推定する。なお、施設と駅との間の経路は、少なくとも１つ以上あればよい。経路を設定する判断基準は任意であるが、例えば「通りやすい道」あるいは「近道」を経路として設定してもよい。このように、経路に基づいて歩行者属性を推定することによって、特定の経路での歩行者属性について確度の高い推定が可能となる。

また、歩行者属性の推定の際、上記のように時間情報を加味してもよい。施設属性や道路属性だけでなく時間情報を加味することによって、より細かい歩行者属性の推定を行うことができる。

図２に戻り、ステップＳ２３において、報知音合成部１０は、報知音情報格納部９に格納された、歩行者の多くが認識可能なベース報知音と、歩行者属性推定部８にて推定した歩行者属性に対応する報知音（歩行者報知音）とを合成する。

ステップＳ２４において、車両接近報知音制御部１２は、報知音合成部１０にて合成された報知音に基づいて車両接近報知音信号を生成し、生成した車両接近報知音を車外スピーカ１３に送信する。

ステップＳ２５において、車外スピーカ１３は、車両接近報知音制御部１２から車両接近報知音信号を受信し、受信した車両接近報知音信号に基づいて車両接近報知音を発生（出力）する。

次に、報知音情報格納部９に格納される報知音について図５を用いて説明する。

報知音情報格納部９には、図５に示すような、一般的に多くの歩行者が認識可能なベース報知音（Ｐｂａｓｅ）と、歩行者属性に対応する複数の報知音（Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３）とを格納している。図５において、横軸のＰ（パワー）は、報知音の出力（報知音の大きさ）を示し、横軸は周波数ｆを示している。

図５（ａ）に示すように、ベース報知音（Ｐｂａｓｅ）は車両の種類（車種）ごとに特有の音であり、当該ベース報知音（Ｐｂａｓｅ）のピーク周波数ｆｏは、車両のモータ回転数、あるいは車両の走行速度に応じて変化する。例えば、車両の走行速度が速くなる（モータ回転数が速くなる）に従って、ベース報知音（Ｐｂａｓｅ）のピークの周波数ｆｏを高周波側に変化させる。また、周波数特性を同じにして、車両の速度が速くなるに従ってピッチ周波数を高くするようにしてもよい。

図５（ｂ）は、高齢者用の報知音Ｐ３、および学生用の報知音Ｐ２の一例を示している。高齢者は、低音であってやや大きい音が聞き取りやすい傾向にあるため、報知音Ｐ３は低い周波数で大きめの音となっている。また、学生は、高音が聞き取りやすい傾向にあるため、報知音Ｐ２は高めの周波数の音となっている。

図５（ｃ）は、幼稚園児／小学生用の報知音Ｐ１の一例を示している。幼稚園児／小学生は、音色が変化する音であって大きめの音が聞き取りやすい傾向にあるため、報知音Ｐ１は低い周波数の音Ｐ１（１）と高めの周波数の音Ｐ１（２）とを変化させた音となっている。報知音Ｐ１は、音Ｐ１（１）と音Ｐ１（２）とを交互に切り替えてもよく、スイープさせてもよい。

次に、報知音合成部１０による報知音の合成処理について図６を用いて説明する。なお、図６に示す報知音の合成処理は、図２のステップＳ２３に対応している。また、図６中に示す「＋」は、音響的に音を合成（重畳）することを意味している。

ステップＳ６１において、ベース音（Ｐｂａｓｅ）を報知音とする。このとき、合成した報知音Ｐｏｕｔは、ベース音（Ｐｂａｓｅ）となる（報知音Ｐｏｕｔ←Ｐｂａｓｅ）。

ステップＳ６２において、歩行者属性推定部８にて推定された歩行者属性が「幼稚園児／小学生」であるか否かを判断する。歩行者属性が「幼稚園児／小学生」である場合はステップＳ６３に移行し、歩行者属性が「幼稚園児／小学生」でない場合はステップＳ６４に移行する。

ステップＳ６３において、報知音Ｐｏｕｔに対して幼稚園児／小学生が認識しやすい報知音Ｐ１を加算合成する。このとき、報知音Ｐｏｕｔは、ステップＳ６３までに合成した報知音Ｐｏｕｔに対して報知音Ｐ１を合成したものとなる（報知音Ｐｏｕｔ←報知音Ｐｏｕｔ＋Ｐ１）。

ステップＳ６４において、歩行者属性推定部８にて推定された歩行者属性が「学生」であるか否かを判断する。歩行者属性が「学生」である場合はステップＳ６５に移行し、歩行者属性が「学生」でない場合はステップＳ６６に移行する。

ステップＳ６５において、報知音Ｐｏｕｔに対して学生が認識しやすい報知音Ｐ２を加算合成する。このとき、報知音Ｐｏｕｔは、ステップＳ６５までに合成した報知音Ｐｏｕｔに対して報知音Ｐ２を合成したものとなる（報知音Ｐｏｕｔ←報知音Ｐｏｕｔ＋Ｐ２）。

ステップＳ６６において、歩行者属性推定部８にて推定された歩行者属性が「高齢者」であるか否かを判断する。歩行者属性が「高齢者」である場合はステップＳ６７に移行し、歩行者属性が「高齢者」でない場合はステップＳ６８に移行する。

ステップＳ６７において、報知音Ｐｏｕｔに対して高齢者が認識しやすい報知音Ｐ３を加算合成する。このとき、報知音Ｐｏｕｔは、ステップＳ６７までに合成した報知音Ｐｏｕｔに対して報知音Ｐ３を合成したものとなる（報知音Ｐｏｕｔ←報知音Ｐｏｕｔ＋Ｐ３）。

ステップＳ６８において、報知音報知音Ｐｏｕｔを車両接近報知音制御部１２に送信し、処理を終了する。

図７は、報知音の合成の一例を模式的に示した図である。図７（ａ）は、ベース音（Ｐｂａｓｅ）を模式的に示している。図７（ｂ）は、高齢者用の報知音Ｐ３を模式的に示している。図７（ｃ）は、ベース音（Ｐｂａｓｅ）と高齢者用の報知音Ｐ３とを合成した報知音Ｐｏｕｔを模式的に示している。ここでは、図７（ｃ）に示すような報知音Ｐｏｕｔが車両接近報知音制御部１２に送信される。

上記より、報知音合成部１０で合成された報知音Ｐｏｕｔには、必ずベース音（Ｐｂａｓｅ）が含まれている。また、歩行者属性推定部８によって歩行者属性が複数推定される場合もある。このような場合は、ベース音（Ｐｂａｓｅ）に対して、それぞれの歩行者属性に対応する報知音を加算合成する。従って、一般的に多くの歩行者が認識可能な音と、歩行者属性に対応した報知音とを合成して車両接近報知音として発生させるため、多くの歩行者等に対する認識度を高めることができる。また、歩行者属性推定部８による歩行者属性の推定が正しくない場合であっても、多くの歩行者が認識することができるベース音を発生させているため、最低限の車両接近報知音による効果は得られる。

以上のことから、本実施の形態によれば、安価かつ容易に歩行者属性を推定し、当該推定した歩行者属性に基づいて車両接近報知音を発生させることが可能となり、歩行者等に対して自車両の認識度を高めることができる。

本実施の形態では、歩行者属性推定部８にて推定された歩行者属性に基づいて、車両接近報知音を制御することについて説明したが、これに限るものではない。以下の変形例１〜４では、歩行者属性に基づく様々な制御の一例について説明する。

＜変形例１＞
歩行者属性推定部８にて推定された歩行者属性に基づいて、推定された歩行者属性を有する歩行者が自車両周辺に存在していることを車内に向けて報知してもよい。

具体的には、歩行者属性が高齢者が多く含まれていると判断した場合は、車内に備えられたカーナビゲーション装置等のモニタに「歩行者には高齢者が多く含まれているため注意」等のメッセージを表示する。メッセージを見た運転者は、速度を落として運転するなどの対応をとることができる。

＜変形例２＞
歩行者属性推定部８にて推定された歩行者属性に基づいて、車両のヘッドライトの出力を制御してもよい。

具体的には、推定された歩行者属性に基づいて、自車両周辺の歩行者に小学生が多く含まれていると判断した場合は、ヘッドライトを明滅して出力するなどして歩行者等（個々では小学生）に対して自車両の接近を報知する。歩行者等は、ヘッドライトの光によって車両の接近を認識することができる。

＜変形例３＞
歩行者属性推定部８にて推定された歩行者属性を、カメラの認識の補助として用いてもよい。

具体的には、推定された歩行者属性に基づいて、自車両周辺の歩行者に小学生が多く含まれると判断した場合は、カメラが自車両周辺の歩行者等（ここでは幼稚園児）を認識する際、例えば低い位置に焦点を合わせてカメラの認識精度を向上させることができる。

＜変形例４＞
歩行者属性推定部８にて推定された歩行者属性に基づいて、車内で聴いている音楽等の音量を下げるように制御してもよい。

具体的には、推定された歩行者属性に基づいて、自車両周辺の歩行者に幼稚園児が多く含まれると判断した場合は、音楽等の車内に向けて出力している音の音量を下げる。これは、一般的に幼稚園児は動きが早く、運転者は特に運転に注意する必要があるためである。

なお、本実施の形態において、地図情報格納部６は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）など恒久的に情報を保持するものに限らず、メモリあるいはキャッシュなど外部から取得した情報を一時的に保持するものでもよい。

また、車外スピーカ１３は、一般的な音響スピーカでもよい。また、例えばパラメトリックスピーカに代表される指向性スピーカでもよい。

また、歩行者属性の推定について、歩行者属性が予め地図ＤＢに格納されている場合について説明したが、例えば、歩行者属性が想定外に変更されたとき（例えば、学校が臨時休校になったとき）、予め地図ＤＢに格納されている歩行者属性を異なって変更することができない。この場合、歩行者属性を外部のサーバから取得することによって、変更後の歩行者属性を用いることができる。すなわち、本実施の形態では、歩行者属性の推定方法の一例として４つの方法を挙げたが、それぞれの方法で推定するだけでなく、複数の方法を組み合わせて推定してもよい。

また、歩行者属性を推定する際に施設属性だけでなく時間情報も考慮してもよいと説明した。時間情報は、地図情報格納部６の地図ＤＢの施設属性や道路属性に対応して格納してもよい。また、地図情報格納部６の地図ＤＢに格納された施設属性に基づいて、例えば全体制御部１１に組み込まれたプログラムで当該施設に関する時間帯を算出してもよい。また、外部のサーバに問合せて時間情報を取得してもよい（例えば、この学校は何時から何時までが通学時間であるかなど）。

また、歩行者属性として「幼稚園児／小学生」、「学生」、「高齢者」の３つに分類したが、これに限らず任意に分類することができる。例えば、施設属性と時間情報とに基づいて、「深夜の飲食店付近の歩行者等は、酔った者が多く含まれる」と判断し、当該判断に基づいて例えば車両接近報知音の音量を大きくする。

また、図２のステップＳ２４において、車両接近報知音制御部１２は、報知音合成部１０にて合成された報知音に基づいて車両接近報知音信号を生成する際、指向や音量を変更するようにしてもよい。例えば、小学生は急に動いて道路に飛び出す可能性があるため、指向の幅を広めに変更する。また、高齢者は急には動けないため、指向の幅を狭めに変更する。

また、図４では、学校と駅との間の経路に基づいて歩行者属性を推定することについて説明したがこれに限るものではない。例えば、学校とバスの停留所との間の経路に基づいて歩行者属性を推定してもよい。また、学習塾と当該学習塾から所定の距離以内に存在する主要な交差点との間の経路に基づいて歩行者属性を推定してもよい。

また、図６において、例えば、ベース報知音（Ｐｂａｓｅ）は、エンジン音を模した音であって、車速に応じて音量を変化させるようにしてもよい。また、幼稚園児／小学生用の報知音Ｐ１は、子どもに人気のあるアニメの楽曲であってもよい。

なお、本発明は、その発明の範囲内において、実施の形態を適宜、変形、省略することが可能である。

この発明は詳細に説明されたが、上記した説明は、すべての態様において、例示であって、この発明がそれに限定されるものではない。例示されていない無数の変形例が、この発明の範囲から外れることなく想定され得るものと解される。

１ 車両接近報知音発生装置、２ 車両情報取得部、３ 車外情報取得部、４ 車速算出部、５ 自車位置算出部、６ 地図情報格納部、７ 通信部、８ 歩行者属性推定部、９ 報知音情報格納部、１０ 報知音合成部、１１ 全体制御部、１２ 車両接近報知音制御部、１３ 車外スピーカ。

Claims (9)

1. 自車両周辺の歩行者の属性である歩行者属性を推定する歩行者属性推定部と、
   前記自車両の接近を前記歩行者に報知する車両接近報知音を出力する車両接近報知部と、
   前記車両接近報知音の出力を制御する制御部と、
   を備え、
   前記制御部は、前記歩行者属性推定部にて推定された前記歩行者属性に基づいて前記車両接近報知音の出力を制御し、前記歩行者属性に応じて前記車両接近報知音を異ならせるよう制御し、前記車両接近報知音に、前記歩行者属性に依存しないベース報知音と、前記歩行者属性に対応する歩行者報知音とを含めるよう制御することを特徴とする、車両接近報知音発生装置。
2. 前記ベース報知音は、エンジン音を模した音であり、
   前記制御部は、前記自車両の車速に応じて前記ベース報知音の音量を変化させるよう制御することを特徴とする、請求項１に記載の車両接近報知音発生装置。
3. 前記ベース報知音は、エンジン音を模した音であり、
   前記制御部は、前記自車両の車速に応じて前記ベース報知音のピッチ周波数を変化させるよう制御することを特徴とする、請求項１または２に記載の車両接近報知音発生装置。
4. 前記制御部は、前記歩行者属性に基づいて前記車両接近報知音の指向特性を制御することを特徴とする、請求項１に記載の車両接近報知音発生装置。
5. 前記制御部は、前記歩行者属性に基づいて前記自車両のヘッドライトの出力を制御することを特徴とする、請求項１に記載の車両接近報知音発生装置。
6. 前記制御部は、前記歩行者属性に基づいて前記自車両の車内に向けて出力している音の音量を制御することを特徴とする、請求項１に記載の車両接近報知音発生装置。
7. 前記歩行者属性推定部は、地図情報に含まれる前記歩行者属性の情報を前記歩行者属性とすることを特徴とする、請求項１に記載の車両接近報知音発生装置。
8. 外部と通信可能な通信部をさらに備え、
   前記通信部は、前記歩行者属性の情報を、放送または通信で取得することを特徴とする、請求項１に記載の車両接近報知音発生装置。
9. 前記歩行者属性推定部は、施設属性を有する所定の施設と、当該施設の最寄りの交通機関の駅との間における経路に基づいて、前記歩行者属性を推定することを特徴とする、請求項１に記載の車両接近報知音発生装置。

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