JP7347207B2 - Driving support device - Google Patents
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Description
本発明は、運転支援装置の技術分野に関する。 The present invention relates to the technical field of driving support devices.
この種の装置として、例えば、自車両の周囲に存在する動的オブジェクト（車、歩行者等）に係る位置、速度等から、該動的オブジェクトの行動を予測して、自車両が走行する軌道を生成する装置が提案されている（特許文献１参照）。その他関連する技術として、特許文献２乃至４が挙げられる。
For example, this type of device predicts the behavior of dynamic objects (cars, pedestrians, etc.) around the vehicle based on their positions, speeds, etc., and predicts the trajectory on which the vehicle will travel. A device that generates the following has been proposed (see Patent Document 1). Other related techniques include
特許文献２には、自動運転中に自車両の走行状態及び周囲の状況に基づいて、自車両が次に取り得る挙動をドライバに提示する装置であって、現在のドライバの走行履歴に類似する走行履歴からドライバモデルを生成して、該生成されたドライバモデルと、自車両の現在の走行環境を示す環境パラメータとをもとに、自車両が次に取り得る挙動を判定する装置が開示されている。特許文献３には、レーダ、カメラ等を用いて自車両の周辺に存在する周辺車両の状態を検出して、周辺車両により自車両が交通事故に遭遇する危険度を予測してドライバに報知する装置が開示されている。特許文献４には、レーダセンサによる後続車両の検出結果に基づいて、該後続車両が自車両に対する追い越し動作を行っているか否かを判定する装置が開示されている。
自車両が有するセンサの数や配置によっては死角が生じる。特許文献１に記載の技術において、センサの死角に動的オブジェクトが存在する場合に、その行動が予測されると、予測精度が比較的低いにもかかわらず、予測に係る演算負荷が比較的高くなってしまうという可能性がある。このため、特許文献１に記載の技術には改善の余地がある。尚、特許文献２乃至４に記載の技術では、センサの死角については考慮されていない。
Blind spots may occur depending on the number and arrangement of sensors that the vehicle has. In the technology described in
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、演算負荷を抑制しつつ、動的オブジェクトの挙動を予測することができる運転支援装置を提供することを課題とする。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and an object of the present invention is to provide a driving support device that can predict the behavior of a dynamic object while suppressing the calculation load.
本発明の一態様に係る運転支援装置は、運転支援装置であって、センサの出力に基づいて自車両の周囲に存在する移動体を認識する認識手段と、前記認識手段の認識結果に基づいて、前記移動体の挙動を予測する予測手段と、を備え、前記予測手段は、前記移動体が前記センサの死角域に進入すると予測される場合、前記移動体が前記死角域に進入する前の前記認識結果に基づいて前記移動体の前記死角域進入後の挙動を予測するとともに、前記移動体が前記死角域に存在する場合、前記移動体の挙動の予測を中断し、当該運転支援装置は、前記自車両に対する前記移動体の相対位置に応じた発光器の一の領域を発光させることによって、前記自車両のドライバに注意喚起を行い、当該運転支援装置は、前記自車両の前方を撮像した画像の消失点と、前記自車両のヨー角とから決定される角度に応じて、前記発光器における前記一の領域の位置を変更するというものである。 A driving support device according to one aspect of the present invention is a driving support device that includes a recognition device that recognizes a moving object existing around the own vehicle based on the output of a sensor, and a recognition device that recognizes a moving object existing around the own vehicle based on the output of a sensor. , a prediction means for predicting the behavior of the moving body, and the prediction means is configured to predict the behavior of the moving body before the moving body enters the blind spot area when the moving body is predicted to enter the blind spot area of the sensor. The driving support device predicts the behavior of the moving object after entering the blind spot area based on the recognition result, and if the moving object is present in the blind spot area, the prediction of the behavior of the moving object is interrupted, and the driving support device , the driver of the own vehicle is alerted by emitting light from one area of the light emitter according to the relative position of the moving object with respect to the own vehicle, and the driving support device captures an image of the front of the own vehicle. The position of the one area in the light emitter is changed according to the angle determined from the vanishing point of the image and the yaw angle of the host vehicle.
運転支援装置に係る実施形態を説明する。実施形態に係る運転支援装置は、認識手段及び予測手段を備える。 An embodiment related to a driving support device will be described. The driving support device according to the embodiment includes a recognition means and a prediction means.
認識手段は、例えばカメラ、ミリ波レーダ、ＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）等のセンサの出力に基づいて、自車両の周囲に存在する移動体を認識する。このとき、認識手段は、移動体の認識結果として、例えば、自車両に対する移動体の相対速度、自車両に対する移動体の相対位置、等を取得してよい。尚、移動体の認識方法には、既存の技術を適用可能であるので、その詳細についての説明は省略する。 The recognition means recognizes moving objects existing around the vehicle based on outputs from sensors such as cameras, millimeter wave radars, and LiDAR (Light Detection and Ranging). At this time, the recognition means may obtain, for example, the relative speed of the moving object with respect to the own vehicle, the relative position of the moving object with respect to the own vehicle, etc. as the recognition result of the moving object. Note that existing technology can be applied to the method of recognizing a moving object, so a detailed explanation thereof will be omitted.
予測手段は、認識手段による認識結果に基づいて、移動体の挙動を予測する。「挙動」の一例としては、移動体の将来の位置や軌道（即ち、位置の時間変化）が挙げられる。尚、予測手段は、自車両との距離が縮まりつつある移動体についての挙動を予測し、その他の移動体についての挙動は予測しなくてもよい。 The prediction means predicts the behavior of the moving body based on the recognition result by the recognition means. An example of "behavior" is the future position or trajectory of a moving object (that is, a change in position over time). Note that the prediction means may predict the behavior of a moving object whose distance to the own vehicle is decreasing, and may not predict the behavior of other moving objects.
ところで、上述したカメラ等のセンサには、例えば取り付け位置や構造上の理由等から死角が生じる。センサの死角に移動体が存在する場合に、予測手段が、該移動体の挙動を予測しようとすると、例えば現在の移動体をセンサにより検出できないが故に予測結果の精度が低くなってしまうにもかかわらず、予測に係る演算負荷は比較的高くなってしまう。 Incidentally, sensors such as the above-mentioned cameras have blind spots due to, for example, mounting positions and structural reasons. When a moving object exists in the sensor's blind spot, if the prediction means attempts to predict the behavior of the moving object, the accuracy of the prediction result may become low, for example, because the sensor cannot detect the current moving object. Regardless, the computational load associated with prediction is relatively high.
そこで、予測手段は、移動体がセンサの死角域に進入すると予測される場合、移動体が死角域に進入する前の認識手段による認識結果（即ち、移動体がセンサの検出範囲内に存在するときの認識結果）に基づいて、移動体の死角域進入後の挙動を予測する。ここで、センサの取り付け位置や構造上の理由等からで生じる死角域については、その範囲が既知であるので、移動体が、センサの死角域に進入するタイミングや、センサの死角域から退出するタイミングを予測することも可能である。このため、「移動体の死角域進入後の挙動」には、移動体が死角域から退出するタイミングでの位置が含まれていてよい。予測手段は更に、移動体がセンサの死角域に存在する場合、移動体の挙動の予測を中断する。 Therefore, when it is predicted that the moving object will enter the blind spot area of the sensor, the prediction means calculates the recognition result by the recognition means before the moving object enters the blind spot area (i.e., if the moving object is within the detection range of the sensor). The system predicts the behavior of a moving object after it enters the blind spot area based on the recognition results (recognition results). Here, the range of blind spots that occur due to sensor installation positions or structural reasons is known, so the timing at which a moving object enters the sensor's blind spot or exits from the sensor's blind spot is determined. It is also possible to predict the timing. Therefore, the "behavior of the moving object after entering the blind spot area" may include the position at the time when the moving object exits the blind spot area. The prediction means further stops predicting the behavior of the moving object when the moving object is present in the blind spot area of the sensor.
このように、当該運転支援装置では、センサの死角に挙動予測の対象となる移動体が存在する場合には、該移動体の挙動の予測が中断される。このため、当該運転支援装置では、移動体の挙動の予測に係る演算負荷を抑制することができる。従って、当該運転支援装置によれば、演算負荷を抑制しつつ、移動体（上述の動的オブジェクトに相当）の行動を予測することができる。 In this manner, in the driving support device, when a moving object whose behavior is to be predicted is present in the blind spot of the sensor, prediction of the behavior of the moving object is interrupted. Therefore, in the driving support device, the calculation load related to predicting the behavior of the moving body can be suppressed. Therefore, according to the driving support device, it is possible to predict the behavior of a moving object (corresponding to the above-mentioned dynamic object) while suppressing the calculation load.
実施形態に係る運転支援装置の一具体例としての支援系ＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）１０について図１乃至図６を参照して説明する。図１において、支援系ＥＣＵ１０は、上述した自車両の一例に相当する車両１に搭載されている。
A support system ECU (Electronic Control Unit) 10 as a specific example of a driving support device according to an embodiment will be described with reference to FIGS. 1 to 6. In FIG. 1, a support system ECU 10 is mounted on a
車両１は、支援系ＥＣＵ１０に加えて、ドライバモニタ２１、地図情報を含むナビゲーション装置２２、車両センサ２３、全周囲センサ２４、スイッチ類及び操作系装置２５、エンジンＥＣＵ３１、ブレーキＥＣＵ３２、ステアリングＥＣＵ３３、灯火類３４、セカンダリアビリティ３５、並びに、ＨＭＩ（Ｈｕｍａｎ Ｍａｃｈｅｎｅ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）類３６を備える。尚、セカンダリアビリティは、例えばエアコンディショナ、オーディオ装置等の車両１の走行に関連しない装置を意味する。
In addition to the
支援系ＥＣＵ１０は、ドライバモニタ２１、ナビゲーション装置２２、車両センサ２３、全周囲センサ２４、並びに、スイッチ類及び操作系装置２５各々から出力された信号を参照して、車両１におけるドライバの車両操作（例えば加速操作、減速操作、操舵操作等）を支援可能に構成されている。
The
ドライバモニタ２１、ナビゲーション装置２２、車両センサ２３、全周囲センサ２４、スイッチ類及び操作系装置２５、エンジンＥＣＵ３１、ブレーキＥＣＵ３２、ステアリングＥＣＵ３３、灯火類３４、セカンダリアビリティ３５、並びに、ＨＭＩ類３６には、既存の各種態様を適用可能であるので、その詳細についての説明は省略する。
The
支援系ＥＣＵ１０は、ドライバの車両操作の支援を実現するために、その内部に論理的に実現される処理ブロックとして又は物理的に実現される処理回路として、外界認識部１１及び予測部１２を備えている。尚、「外界認識部１１」及び「予測部１２」は、夫々、上述した「認識手段」及び「予測手段」の一例に相当する。
The support system ECU 10 includes an external
外界認識部１１は、例えば全周囲センサ２４の出力に基づいて、車両１の周囲に存在する、例えば他車両、障害物等を認識可能に構成されている。具体的には例えば、外界認識部１１は、車両１に対する他車両等の相対速度や相対位置、等を認識可能に構成されている。外界認識部１１は更に、例えばナビゲーション装置２２から車両１周辺の道路に係る情報を取得して、他車両等が存在する具体的な位置（例えば車線）や、車線端から他車両等までの車線幅方向の距離（例えば車線オフセット）、等を認識してよい。
The external
外界認識部１１は、また、例えば全周囲センサ２４の出力に基づいて、車両１が走行している車線を規定する白線を認識したり、車両１が走行している車線の車線端から車両１までの車線幅方向の距離を認識したりしてよい。尚、外界認識部１１には、既存の各種態様を適用可能であるので、その詳細についての説明は省略する。
The external
予測部１２は、外界認識部１１による認識結果に基づいて、上述した移動体の一例に相当する他車両の挙動を予測する。他車両の挙動の予測方法には、既存の各種態様を適用可能であるが、一例としては、外界認識部１１による認識結果や、ナビゲーション装置２２から取得される車両１周辺の道路に係る情報等から他車両の過去の挙動を学習して、学習結果から他車両の挙動を予測する方法が挙げられる。
The
上記学習結果には、例えば、他車両の前後加速度や横加速度、他車両の操舵角、他車両の車線幅方向への変動（例えばふらつき）の周期や振幅、他車両の姿勢の変動、等が含まれてよい。上記学習結果には更に、例えば、第１の他車両が第２の他車両を追い越したときの、第１及び第２の他車両各々の相対速度や相対位置等から学習された、第１の他車両が追越を開始したときの、第１の他車両及び第２の他車両の車間距離、第１の他車両と第２の他車両との相対速度及び第１の他車両の操舵角、第１の他車両が追越を完了したときの第１の他車両及び第２の他車両の車間距離、等が含まれてよい。 The above learning results include, for example, the longitudinal acceleration and lateral acceleration of other vehicles, the steering angle of other vehicles, the period and amplitude of fluctuations in the lane width direction (for example, wobbling) of other vehicles, and fluctuations in the attitude of other vehicles, etc. May be included. The above learning result further includes, for example, the first other vehicle learned from the relative speed and relative position of each of the first and second other vehicles when the first other vehicle overtakes the second other vehicle. The inter-vehicle distance between the first other vehicle and the second other vehicle, the relative speed between the first other vehicle and the second other vehicle, and the steering angle of the first other vehicle when the other vehicle starts overtaking. , the inter-vehicle distance between the first other vehicle and the second other vehicle when the first other vehicle completes overtaking, and the like.
支援系ＥＣＵ１０は、外界認識部１１による認識結果や、予測部１２による予測結果等に基づいて、例えば、ドライバにより設定された速度や車間距離を維持するようにエンジンＥＣＵ３１等を制御したり、車両１が自動で車線変更するようにステアリングＥＣＵ３３等を制御したり、緊急時に車両１が回避行動をとるようにステアリングＥＣＵ３３等を制御したりする。予測部１２は、緊急時には、その旨をドライバに報知するために、ＨＭＩ類３６を制御してよい。これらの制御により、支援系ＥＣＵ１０は、ドライバの車両操作を支援する。
The
ここで、全周囲センサ２４について図２を参照して説明を加える。全周囲センサ２４には、例えば車両１の前方及び後方を夫々撮像する前方カメラ及び後方カメラ、車両１の前方、右前側方、左前側方、後方、右後側方及び左後側方各々に存在する物体を夫々検出する前方レーダ、右前側方レーダ、左前側方レーダ、後方レーダ、右後側方レーダ及び左後側方レーダが含まれている。尚、前方レーダ等は、例えばミリ波レーダであってもよいし、レーザレーダ（即ち、ＬｉＤＡＲ）であってもよい。
Here, the all-around
図２において、点線の直線は、前方カメラ及び後方カメラ各々の画角の一例を表しており、破線の楕円形は、前方レーダ等の検出範囲の一例を表している。図２に示す態様では、全周囲センサ２４に死角が生じているものとする（図２の“死角域”参照）。
In FIG. 2, the dotted straight line represents an example of the angle of view of each of the front camera and the rear camera, and the dashed ellipse represents an example of the detection range of the front radar or the like. In the embodiment shown in FIG. 2, it is assumed that the all-around
予測部１２は、他車両が死角域に進入すると予測される場合、該他車両が死角域に進入する前（典型的には、直前）の外界認識部１１による認識結果に基づいて、該他車両の死角域進入後の挙動を予測するように構成されている。このとき、予測部１２は、死角域を通過した後の他車両の位置（例えば、他車両が死角域から退出したタイミングでの位置）を予測してよい。そして、予測部１２は、他車両が死角域に存在する場合は、該他車両の挙動の予測を中断するように構成されている。
When it is predicted that another vehicle will enter the blind spot area, the
上述の如く構成された支援系ＥＣＵ１０が対象とする場面の一例について図３を参照して説明する。図３において、車両１は、３車線の道路を走行している。車両１が走行している走行車線に隣接する隣接車線の該走行車線とは反対側に隣接する隣隣接車線には、車両２が走行している。車両２は、車両１を追い越そうとしている。このとき、車両２が取り得る軌道としては、図３の軌道（Ｉ）、（ＩＩ）及び（ＩＩＩ）が挙げられる。
An example of a scene targeted by the
このような場面において、車両１のドライバが、車両２の挙動について十分な注意を払うことは少ない。なぜなら、ドライバは、隣隣接車線を走行している車両２の挙動が、直ちに車両１（即ち、自車両）の走行に影響を及ぼすと考えることが少ないからである。しかしながら、車両２は、図３の軌道（ＩＩ）又は（ＩＩＩ）を取る（即ち、車線変更する）可能性がある。支援系ＥＣＵ１０は、このような場面において、車両１のドライバに、車両２に対する注意喚起を行うことができる。
In such a situation, the driver of the
ここで、支援系ＥＣＵ１０の予測部１２は、上述の如く、他車両が全周囲センサ２４の死角域に存在する場合は、該他車両の挙動の予測を中断する。尚、本実施形態においては、全周囲センサ２４の死角域の間の領域であって、隣隣接車線と重複する領域（図３の“検出外域”参照）は、全周囲センサ２４の有効検出範囲内ではあるが、検出対象外とされている。従って、予測部１２は、他車両（例えば、車両２）が、全周囲センサ２４の死角域又は検出外域に存在する場合、該他車両の挙動の予測を中断する。全周囲センサ２４の死角域及び検出外域を、以降、適宜「センサ不検知領域」と称する。
Here, as described above, the
このため、例えば図３の軌道（ＩＩ）及び（ＩＩＩ）のように、センサ不検知領域において車両２が車線変更を開始する場合、全周囲センサ２４では、車両２の車線変更の開始を検出することができない。そこで、予測部１２は、上述の如く、車両２がセンサ不検知領域に進入する前の外界認識部１１による認識結果に基づいて、車両２のセンサ不検知領域進入後の挙動を予測する。このとき、予測部１２は、例えば車両２がセンサ不検知領域を通過した後の位置（例えば、図３の“Ｐ１”、“Ｐ２”、“Ｐ３”）を予測してよい。或いは、予測部１２は、センサ不検知領域における車両２の軌道（例えば図３の軌道（Ｉ）、（ＩＩ）又は（ＩＩＩ））を予測してよい。
Therefore, when the
その後、支援系ＥＣＵ１０は、予測部１２により予測された車両２の挙動と、車両２がセンサ不検知領域を通過した後の外界認識部１１による車両２の認識結果とを紐づけて、車両２の実際の挙動を特定する。そして、支援系ＥＣＵ１０は、車両１と車両２との相対的な位置関係に応じて、車両１のドライバに、車両２に対する注意喚起を行うか否かを決定する。注意喚起を行う場合には、支援系ＥＣＵ１０は、ＨＭＩ類３６を制御する。尚、注意喚起の具体例については後述する。
Thereafter, the
支援系ＥＣＵ１０の動作について図４のフローチャートを参照して説明を加える。図４において、支援系ＥＣＵ１０は、外界認識部１１による認識結果に基づいて、対象車両（例えば図３の車両２）を監視する（ステップＳ１０１）。このとき、予測部１２は、外界認識部１１による認識結果に基づいて、対象車両の挙動を予測してよい。また、予測部１２は、外界認識部１１による認識結果に基づいて、対象車両の挙動を予測するための学習を行ってよい。
The operation of the
支援系ＥＣＵ１０は、対象車両がセンサ不検知領域に達したか否かを判定する（ステップＳ１０２）。尚、対象車両がセンサ不検知領域に達したか否かは、外界認識部１１による認識結果に基づいて判定されてもよいし、予測部１２により到達予測時刻を予測して、該到達予測時刻になったか否かを判定することにより判定されてもよい。
The
ステップＳ１０２の処理において、対象車両がセンサ不検知領域に達していないと判定された場合（ステップＳ１０２：Ｎｏ）、ステップＳ１０１の処理が行われる。他方、ステップＳ１０２の処理において、対象車両がセンサ不検知領域に達したと判定された場合（ステップＳ１０２：Ｙｅｓ）、予測部１２は、対象車両がセンサ不検知領域を通過するｔ秒後の相対位置を予測する（ステップＳ１０３）。尚、「ｔ秒」は、センサ不検知領域の大きさと、車両１に対する車両２の相対速度とから求められてよい。
In the process of step S102, if it is determined that the target vehicle has not reached the sensor non-detection area (step S102: No), the process of step S101 is performed. On the other hand, in the process of step S102, if it is determined that the target vehicle has reached the sensor non-detection area (step S102: Yes), the
ステップＳ１０３の処理の後、予測部１２は、対象車両の挙動の予測に係る演算を停止（中断）する（ステップＳ１０４）。支援系ＥＣＵ１０は、対象車両がセンサ不検知領域を通過したか否かを判定する（ステップＳ１０５）。尚、対象車両がセンサ不検知領域を通過したか否かは、例えば、上記ｔ秒経過したか否かを判定することにより判定されてよい。
After the process in step S103, the
ステップＳ１０５の処理において、対象車両がセンサ不検知領域を通過していないと判定された場合（ステップＳ１０５：Ｎｏ）、ステップＳ１０４の処理が継続される。他方、ステップＳ１０５の処理において、対象車両がセンサ不検知領域を通過したと判定された場合（ステップＳ１０５：Ｙｅｓ）、支援系ＥＣＵ１０は、ステップＳ１０３の処理において予測された相対位置と、外界認識部１１により認識された対象車両の実際の位置とを紐づけて、対象車両を特定する（ステップＳ１０６）。
In the process of step S105, if it is determined that the target vehicle has not passed through the sensor non-detection area (step S105: No), the process of step S104 is continued. On the other hand, if it is determined in the process of step S105 that the target vehicle has passed through the sensor non-detection area (step S105: Yes), the
続いて、支援系ＥＣＵ１０は、上記特定された対象車両と、車両１（即ち、自車両）との相対的な位置関係を特定する（ステップＳ１０７）。そして、支援系ＥＣＵ１０は、該特定された相対的な位置関係に応じて、必要であれば、他車両に対する注意喚起をドライバに行うようにＨＭＩ類３６を制御する（ステップＳ１０８）。
Subsequently, the
注意喚起の具体例について図５を参照して説明する。ＨＭＩ類３６は、例えばインストルメントルパネルのメータ類が配置される部分の枠を発光させる発光器を有する。図５（ａ）は、発光器の外観の一例を示す図である。
A specific example of alerting will be described with reference to FIG. 5. The
支援系ＥＣＵ１０は、車両１が走行している車線に他車両が進入した又は進入する可能性がある場合、発光器の領域１（図５（ａ）参照）の少なくとも一部が発光するように発光器を制御する。支援系ＥＣＵ１０は、車両１が走行している車線の右側の隣接車線に他車両が進入した又は進入する可能性がある場合、発光器の領域２（図５（ａ）参照）の少なくとも一部が発光するように発光器を制御する。支援系ＥＣＵ１０は、車両１が走行している車線の左側の隣接車線に他車両が進入した又は進入する可能性がある場合、発光器の領域３（図５（ａ）参照）の少なくとも一部が発光するように発光器を制御する。尚、図５（ａ）に示す「領域１」、「領域２」及び「領域３」の区切りは一例であり、これに限定されるものではないことは言うまでもない。
The
注意喚起のより具体的な例について図３及び図５（ｂ）～（ｅ）を参照して説明する。例えば、他車両としての車両２が、図３の軌道（ＩＩＩ）に沿って走行すると予測され、車両２がセンサ不検知領域を通過した後に、“Ｐ３”の位置において、上述のステップＳ１０６及びＳ１０７の処理により、車両１と車両２との相対的な位置関係が特定されたものとする。この場合、支援系ＥＣＵ１０は、例えば図５（ｂ）に示すように、光（図中の網掛けの丸参照）が、発光器の領域２から領域１に向かって（即ち、発光器の右から中央に向かって）流れるように発光するように、発光器を制御する。
A more specific example of alerting will be described with reference to FIG. 3 and FIGS. 5(b) to 5(e). For example, it is predicted that the
その後、車両２が、図３の軌道（ＩＩＩ）に沿って走行し、車両１が走行している車線に進入した場合、支援系ＥＣＵ１０は、例えば図５（ｃ）に示すように、光が発光器の領域２を右から左に向かって流れるように発光するとともに、領域１の比較的広い範囲が点滅するように、発光器を制御する。
Thereafter, when the
或いは、他車両としての車両２が、図３の軌道（ＩＩ）に沿って走行すると予測され、車両２がセンサ不検知領域を通過した後に、“Ｐ２”の位置において、上述のステップＳ１０６及びＳ１０７の処理により、車両１と車両２との相対的な位置関係が特定されたものとする。この場合、支援系ＥＣＵ１０は、例えば図５（ｄ）に示すように、光が発光器の領域２を右から左に向かって流れるように発光するように、発光器を制御する。
Alternatively, the
その後、車両２が、図３の軌道（ＩＩ）に沿って走行し、車両１が走行している車線の右側の隣接車線に進入した場合、支援系ＥＣＵ１０は、例えば図５（ｅ）に示すように、領域２の比較的広い範囲が点滅するように、発光器を制御する。
After that, when the
他方で、他車両としての車両２が、図３の軌道（Ｉ）に沿って走行すると予測され、車両２がセンサ不検知領域を通過した後に、“Ｐ１”の位置において、上述のステップＳ１０６及びＳ１０７の処理により、車両１と車両２との相対的な位置関係が特定されたものとする。この場合、支援系ＥＣＵ１０は、車両が車両１の走行に影響を及ぼさないと判定して、発光しないように発光器を制御する（即ち、この場合、支援系ＥＣＵ１０は、注意喚起を行わない）。
On the other hand, it is predicted that the
（技術的効果）
支援系ＥＣＵ１０によれば、対象車両がセンサ不検知領域に存在する場合には、予測部１２による対象車両の挙動の予測が中断されるので、予測部１２の演算負荷を抑制することができる。支援系ＥＣＵ１０では、予測部１２により、センサ不検知領域に進入後の対象車両の挙動が予測されるので、上述の如く挙動の予測が中断されたとしても、車両１の安全を担保することができる。加えて、支援系ＥＣＵ１０によれば、対象車両がセンサ不検知領域を通過した後の、車両１（即ち、自車両）と対象車両との相対的な位置関係に応じてドライバに注意喚起を行うことができる。このとき、例えば発光器を用いて、図５（ｂ）～（ｅ）に示すような注意喚起を行えば、対象車両の挙動を車両１のドライバが直感的に把握することが期待できる。
(technical effect)
According to the
＜変形例１＞
車両１が直線区間を走行している場合、車両１が走行している車線は、正面を向いているドライバの視野の中央に位置する。このため、例えば図５（ａ）に示すように各領域を設定して、対象車両の車両１に対する相対位置に応じて、領域１、領域２及び領域３の少なくとも一部を発光させれば、ドライバが対象車両の位置や挙動を直感的に把握することができる。
<
When the
しかしながら、車両１がカーブ区間を走行している場合、カーブの方向に応じて、車両１が走行している車線は、正面を向いているドライバの視野の右側又は左側に位置する。そこで、支援系ＥＣＵ１０は、以下のようにして、発光器の各領域を設定又は変更してよい。
However, when the
即ち、支援系ＥＣＵ１０は、全周囲センサ２４に含まれる前方カメラにより撮像された画像から、車両１が走行している道路に係る消失点（Ｖａｎｉｓｈｉｎｇ ｐｏｉｎｔ）を特定する。支援系ＥＣＵ１０は、車両１の位置及び地図情報を参照して、上記特定された消失点に相当する地図上の地点（例えば図６（ａ）の点Ａ）を特定する。また、支援系ＥＣＵ１０は、車両１のヨー角（図６（ａ）の角度θｅｇｏ参照）を特定する。支援系ＥＣＵ１０は、上記消失点に相当する地図上の地点と車両１のヨー角とから、例えば図６（ａ）における∠ＡＥＢ（即ち、角度θｖａｎ）を特定する。
That is, the
そして、支援系ＥＣＵ１０は、例えば図６（ｂ）に示すように、角度θｖａｎだけ、発光器の中心軸（図６（ｂ）の一点鎖線参照）を回転して、図５（ａ）の領域１、領域２及び領域３に夫々対応する領域１´、領域２´及び領域３´を設定する。このように構成すれば、車両１がカーブ区間を走行している場合にも、車両１のドライバが対象車両の挙動を直感的に把握可能な注意喚起を行うことができる。
Then, the
＜変形例２＞
支援系ＥＣＵ１０は、気象や路面状態を考慮して注意喚起を行うタイミングを変更してもよい。具体的には例えば、支援系ＥＣＵ１０は、降雨・降雪時や、霧が発生している時、路面の摩擦係数が比較的小さい時（例えば路面凍結時等）は、晴天時に比べて早く注意喚起を開始してよい。このように構成すれば、車両１のドライバが対象車両に比較的早期に気付くことができ、ドライバが対象車両に比較的早期に対応できることが期待できる。
<
The
＜変形例３＞
支援系ＥＣＵ１０は、夜間や、車両１がトンネル内等の比較的暗い場所を走行している場合、ドライバへの注意喚起を行う際に発光器の発光量を減らしてよい。また、支援系ＥＣＵ１０は、車両１の進行方向前方に比較的強い光源（例えば太陽）が存在する場合、ドライバへの注意喚起を行う際に発光器の発光量を増やしてよい。このように構成すれば、車両１の周囲の光量に応じた適切な注意喚起を行うことができる。
<Modification 3>
The
＜変形例４＞
支援系ＥＣＵ１０は、センサ不検知領域を通過した後の対象車両が、例えばＰＣＳ（Ｐｒｅ Ｃｒａｓｈ Ｓａｆｅｔｙ）機能が作動するほど車両１に接近する場合、ドライバへの注意喚起を行う際に、発光器の発行色を変更してよい。具体的には、通常の発行色が例えば青色である場合、対象車両がＰＣＳ機能が作動するほど車両１に接近する場合の発行色を、例えば赤色等の警戒色にしてよい。
<Modification 4>
When the target vehicle passes through the sensor non-detection area and approaches the
以上に説明した実施形態及び変形例から導き出される発明の各種態様を以下に説明する。 Various aspects of the invention derived from the embodiments and modifications described above will be described below.
発明の一態様に係る運転支援装置は、センサの出力に基づいて自車両の周囲に存在する移動体を認識する認識手段と、前記認識手段の認識結果に基づいて、前記移動体の挙動を予測する予測手段と、を備え、前記予測手段は、前記移動体が前記センサの死角域に進入すると予測される場合、前記移動体が前記死角域に進入する前の前記認識結果に基づいて前記移動体の前記死角域進入後の挙動を予測するとともに、前記移動体が前記死角域に存在する場合、前記移動体の挙動の予測を中断するというものである。 A driving support device according to one aspect of the invention includes a recognition unit that recognizes a moving object existing around the host vehicle based on the output of a sensor, and a behavior of the moving object is predicted based on the recognition result of the recognition unit. and a prediction means for predicting the movement of the moving body based on the recognition result before the moving body enters the blind spot area, when the moving body is predicted to enter the blind spot area of the sensor. The system predicts the behavior of a body after it enters the blind spot area, and if the moving body is present in the blind spot area, the prediction of the behavior of the moving body is interrupted.
本発明は、上述した実施形態に限られるものではなく、特許請求の範囲及び明細書全体から読み取れる発明の要旨或いは思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴う運転支援装置もまた本発明の技術的範囲に含まれるものである。 The present invention is not limited to the embodiments described above, and can be modified as appropriate within the scope or idea of the invention that can be read from the claims and the entire specification. are also included within the technical scope of the present invention.
１、２…車両、１０…支援系ＥＣＵ、１１…外界認識部、１２…予測部
DESCRIPTION OF
Claims (1)
センサの出力に基づいて自車両の周囲に存在する移動体を認識する認識手段と、
前記認識手段の認識結果に基づいて、前記移動体の挙動を予測する予測手段と、
を備え、
前記予測手段は、前記移動体が前記センサの死角域に進入すると予測される場合、前記移動体が前記死角域に進入する前の前記認識結果に基づいて前記移動体の前記死角域進入後の挙動を予測するとともに、前記移動体が前記死角域に存在する場合、前記移動体の挙動の予測を中断し、
当該運転支援装置は、前記自車両に対する前記移動体の相対位置に応じた発光器の一の領域を発光させることによって、前記自車両のドライバに注意喚起を行い、
当該運転支援装置は、前記自車両の前方を撮像した画像の消失点と、前記自車両のヨー角とから決定される角度に応じて、前記発光器における前記一の領域の位置を変更する
ことを特徴とする運転支援装置。 A driving support device,
recognition means for recognizing moving objects existing around the host vehicle based on the output of the sensor;
prediction means for predicting the behavior of the moving object based on the recognition result of the recognition means;
Equipped with
When the mobile object is predicted to enter the blind spot area of the sensor, the prediction means is configured to determine whether the mobile object will enter the blind spot area based on the recognition result before the mobile object enters the blind spot area. predicting the behavior and, if the moving body is present in the blind spot area, interrupting the prediction of the behavior of the moving body ;
The driving support device alerts the driver of the own vehicle by causing one area of the light emitter to emit light according to the relative position of the moving object with respect to the own vehicle;
The driving support device changes the position of the one region in the light emitter according to an angle determined from a vanishing point of an image taken in front of the own vehicle and a yaw angle of the own vehicle.
A driving support device characterized by:
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