(57)【要約】【課題】車両走行中の周辺地形の変化に適応できる車両周辺監視装置および方法を提供する。【解決手段】車両周辺監視装置１００は、車両の互いに異なる位置に配置され、それぞれが周囲から収音して収音データを生成する複数の音センサ１０２と、収音データを受け、収音データに基づいて周辺車両を示す目的音およびその発生位置を検出し、周辺車両位置データを生成する音響信号処理部１１０と、車両周辺の地形を示す周辺地形データを受け、複数の音反射体配置モデルから周辺地形データに応じた音反射体配置モデルを選択し、複数の音反射体配置モデルは、それぞれが異なる地形に関して音反射体の配置を示すものである、選択部１０８と、を備える。音響信号処理部１１０は、選択された音反射体配置モデルのもとで目的音の発生位置を検出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の互いに異なる位置に配置され、それぞれが周囲から収音して収音データを生成する複数の音センサと、
前記収音データを受け、前記収音データに基づいて周辺車両を示す目的音およびその発生位置を検出し、周辺車両位置データを生成する音響信号処理部と、
車両周辺の地形を示す周辺地形データを受け、複数の音反射体配置モデルから前記周辺地形データに応じた音反射体配置モデルを選択し、前記複数の音反射体配置モデルは、それぞれが異なる地形に関して音反射体の配置を示すものである、選択部と、を備え、
前記音響信号処理部は、選択された音反射体配置モデルのもとで前記目的音の発生位置を検出することを特徴とする車両周辺監視装置。
【請求項２】
前記複数の音反射体配置モデルは、トンネル出口に関して音反射体の配置を示すトンネル出口モデルを含むことを特徴とする請求項１に記載の車両周辺監視装置。
【請求項３】
前記複数の音反射体配置モデルは、死角がある交差点に関して音反射体の配置を示す死角交差点モデルを含むことを特徴とする請求項１または２に記載の車両周辺監視装置。
【請求項４】
前記音響信号処理部は、前記目的音が直接音または回折音である非反射音であるか反射音であるかを判別し、前記非反射音に基づいて前記目的音の発生位置を検出することを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の車両周辺監視装置。
【請求項５】
前記音響信号処理部は、前記非反射音および前記反射音の両方に基づいて前記目的音の発生位置を検出することを特徴とする請求項４に記載の車両周辺監視装置。
【請求項６】
車両の互いに異なる位置に配置された複数の音センサによって、周囲から収音して収音データを生成するステップと、
それぞれが異なる地形に関して音反射体の配置を示す複数の音反射体配置モデルから、車両周辺の地形を示す周辺地形データに応じた音反射体配置モデルを選択するステップと、
選択された音反射体配置モデルのもとで、前記収音データに基づいて周辺車両を示す目的音およびその発生位置を検出し、周辺車両位置データを生成するステップと、を備えることを特徴とする車両周辺監視方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両周辺監視装置および車両周辺監視方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、自動車の運転支援システム、自動運転システムの開発が急速に進展している。こうしたシステムでは、自車周辺の他の車両（以下、周辺車両ともいう）の位置や速度がセンサにより検出され、自車の挙動を決定するために利用される（例えば、特許文献１参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１８−１０６４３８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明者らは、音認識を利用した周辺車両の監視について検討したところ、以下の課題を認識するに至った。周囲の構造物など周辺地形は音を反射する反射体でありうるから、自車に向かってくる音には、周辺車両などの音源から直接来る音だけでなく、その反射音も混ざりうる。直接音であればその方向に音源があるが、反射音の方向には反射体があるだけで実際にはそこに音源は無い。そのため自車で収音した音に反射音が含まれると、ひとつの音源が複数の場所にあるかのように見えてしまい、音源すなわち周辺車両の位置を正しく把握しにくい。反射音のほかに、回折音も周辺車両の位置特定に影響を与えうる。自車が走行するにつれて周辺地形は変わっていく。反射体の配置が変化し続けることになるから、音認識による周辺車両の位置特定はさらに難しくなる。
【０００５】
本発明はこうした状況に鑑みてなされたものであり、そのある態様の例示的な目的のひとつは、車両走行中の周辺地形の変化に適応できる車両周辺監視装置および方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明のある態様の車両周辺監視装置は、車両の互いに異なる位置に配置され、それぞれが周囲から収音して収音データを生成する複数の音センサと、収音データを受け、収音データに基づいて周辺車両を示す目的音およびその発生位置を検出し、周辺車両位置データを生成する音響信号処理部と、車両周辺の地形を示す周辺地形データを受け、複数の音反射体配置モデルから周辺地形データに応じた音反射体配置モデルを選択し、複数の音反射体配置モデルは、それぞれが異なる地形に関して音反射体の配置を示すものである、選択部と、を備える。音響信号処理部は、選択された音反射体配置モデルのもとで目的音の発生位置を検出する。
【０００７】
本発明の別の態様は、車両周辺監視方法である。この方法は、車両の互いに異なる位置に配置された複数の音センサによって、周囲から収音して収音データを生成するステップと、それぞれが異なる地形に関して音反射体の配置を示す複数の音反射体配置モデルから、車両周辺の地形を示す周辺地形データに応じた音反射体配置モデルを選択するステップと、選択された音反射体配置モデルのもとで、収音データに基づいて周辺車両を示す目的音およびその発生位置を検出し、周辺車両位置データを生成するステップと、を備える。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、車両走行中の周辺地形の変化に適応できる車両周辺監視装置および方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施の形態に係る車両周辺監視装置のブロック図である。
【図２】実施の形態に係る音センサアレイの配置の一例を示す図である。
【図３】実施の形態に係る音反射体配置モデルの例を示す模式図である。
【図４】図４（ａ）〜図４（ｃ）は、実施の形態に係る音反射体配置モデルの他の例を示す模式図である。
【図５】実施の形態に係る車両周辺監視装置において実行される音響信号処理アルゴリズムの選択処理の一例を示すフローチャートである。
【図６】実施の形態に係る車両周辺監視装置において実行される音認識に基づく車両周辺監視の一例を示すフローチャートである。
【図７】実施の形態に係る車両周辺監視装置の動作を説明するための模式図である。
【図８】実施の形態に係る車両周辺監視装置の動作を説明するための模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明を好適な実施の形態をもとに図面を参照しながら説明する。実施の形態は、発明を限定するものではなく例示であって、実施の形態に記述されるすべての特徴やその組み合わせは、必ずしも発明の本質的なものであるとは限らない。各図面に示される同一または同等の構成要素、部材、処理には、同一の符号を付するものとし、適宜重複した説明は省略する。また、各図に示す各部の縮尺や形状は、説明を容易にするために便宜的に設定されており、特に言及がない限り限定的に解釈されるものではない。また、本明細書または請求項中に用いられる「第１」、「第２」等の用語は、いかなる順序や重要度を表すものでもなく、ある構成と他の構成とを区別するためのものである。
【００１１】
図１は、実施の形態に係る車両周辺監視装置のブロック図である。車両周辺監視装置１００は、車両に搭載されている。車両周辺監視装置１００は、自車周辺の他の車両が発する音をリアルタイムに解析することによって周辺車両の挙動を監視するように構成されている。
【００１２】
車両周辺監視装置１００は、複数の音センサ１０２と、センサＥＣＵ（Electronic Control Unit）１０４とを備える。センサＥＣＵ１０４は、周辺地図生成部１０６、選択部１０８、音響信号処理部１１０、データ処理部１１２、統合部１１４を備える。また、車両は、車両ＥＣＵ２００、周辺監視センサ２０２、車両位置センサ２０４、３Ｄマップデータベース２０６を備え、これらは車両周辺監視装置１００の一部とみなすこともできる。車両ＥＣＵ２００は、衝突被害軽減ブレーキシステムなどの運転支援システムまたは自動運転システムの一部であってもよい。センサＥＣＵ１０４と車両ＥＣＵ２００とは、ＣＡＮ（Controller Area Network）やＬＩＮ（Local Interconnect Network）などのネットワークプロトコルに準拠しており、通信可能となっている。
【００１３】
複数の音センサ１０２は、車両の互いに異なる位置に配置され、それぞれが周囲から収音して収音データＳＤを生成する。音センサ１０２は、収音データＳＤをセンサＥＣＵ１０４に出力する。収音データＳＤは、複数の音センサ１０２の出力データの総称として把握される。音センサ１０２は、車両に少なくとも２つまたは少なくとも３つ設けられている。複数の音センサ１０２は、車両上に複数の収音位置を形成し、音センサアレイとも称される。収音データＳＤには、周辺車両の挙動を示す音（以下、目的音ともいう）と雑音が含まれる。
【００１４】
音センサ１０２は、たとえば、可聴音（たとえば約２０〜２００００Ｈｚ）を収音する無指向性のマイクロフォンであるが、これに限定されず、指向性を有するマイクロフォンまたはその他の音センサであってもよい。
【００１５】
周辺車両などの音源から音センサ１０２に到達する音には、音源から直線的に向かってくる直接音、途中の構造物や地形によって回折された回折音、反射された反射音がある。本書では説明の便宜上、直接音と回折音を非反射音と総称することがある。
【００１６】
周辺監視センサ２０２は、周辺状況データＤ１を生成し、センサＥＣＵ１０４に出力する。周辺監視センサ２０２は、画像処理により、または、電波または光を用いて、周辺車両などの対象物の位置を直接検知する。周辺監視センサ２０２の構成は特に限定されず、たとえば、カメラ、ＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging、Laser Imaging Detection and Ranging）、ミリ波レーダ、またはその他のセンサまたはレーダでありうる。周辺状況データＤ１は、周辺監視センサ２０２がカメラである場合、撮像した画像データでありうる。周辺状況データＤ１は、ＬｉＤＡＲ、ミリ波レーダによる点群データであってもよい。
【００１７】
車両位置センサ２０４は、自車の現在位置に関連する自車位置データＤ２を生成し、センサＥＣＵ１０４に出力する。車両位置センサ２０４の構成は特に限定されず、ＧＰＳセンサ、加速度センサ、地磁気センサ、ジャイロセンサなど自車の現在位置を測定するために使用されうる少なくとも１つのセンサを含みうる。また、地域によっては三次元の地図があらかじめ作成され、３ＤマップデータＭＰとして３Ｄマップデータベース２０６に格納されている。
【００１８】
周辺地図生成部１０６は、周辺状況データＤ１、自車位置データＤ２に基づいて、車両周辺の地形を示す周辺地形データＤ３を生成する。周辺地形データＤ３は、たとえば、自車位置データＤ２が示す自車の現在位置を含む局所的なエリアについて周辺状況データＤ１から構築された３Ｄマップを示す。現在走行している地域の３Ｄマップが３Ｄマップデータベース２０６に準備されている場合には、周辺地図生成部１０６は、３ＤマップデータＭＰを参照し、周辺地形データＤ３を生成してもよい。なお本書において「地形」は、地面の形状のみには限定されず、建物その他の周辺構造物の形状を含みうる。
【００１９】
選択部１０８は、周辺地形データＤ３を受け、複数の音反射体配置モデルから周辺地形データＤ３に応じた音反射体配置モデルを選択する。複数の音反射体配置モデルは、それぞれが異なる地形に関して音反射体の配置を示すものである。音反射体配置モデルのいくつかの例は後述する。選択部１０８は、選択された音反射体配置モデルを示す選択データＤ４を生成する。
【００２０】
音響信号処理部１１０は、収音データＳＤを受け、収音データＳＤに基づいて周辺車両を示す目的音およびその発生位置を検出し、第１周辺車両位置データＰＤ１を生成する。音響信号処理部１１０は、選択された音反射体配置モデルのもとで目的音の発生位置を検出する。
【００２１】
周辺車両を示す目的音としては、たとえば、エンジンまたはモータの動作音、タイヤと路面の摩擦音、またはその他の車両走行音が挙げられるがこれに限定されない。周辺車両が緊急車両である場合には、サイレン音が目的音として使用されてもよい。
【００２２】
第１周辺車両位置データＰＤ１は、周辺車両が発する音に基づくので、周辺監視センサ２０２の視界内に位置する周辺車両の位置情報だけでなく、物陰など周辺監視センサ２０２の視界外に位置する周辺車両の位置情報も含みうる。
【００２３】
音響信号処理部１１０には、音響信号処理アルゴリズムが実装されている。音響信号処理部１１０は、選択データＤ４を受けると、選択された音反射体配置モデルを組み込んだ音響信号処理アルゴリズムに従って動作可能となる。音響信号処理アルゴリズムは、収音データＳＤから目的音の少なくとも１つの特性を示す目的音データを生成する音認識アルゴリズムと、目的音データから目的音の発生位置を示す発生位置データを生成する音源定位アルゴリズムとを含みうる。音響信号処理部１１０は、こうした音響信号処理をリアルタイムに行う。
【００２４】
音認識アルゴリズムは、目的音を認識可能な既存の音認識アルゴリズムを適宜採用することができ、たとえば、深層学習などの機械学習に基づく音認識アルゴリズムであってもよい。音認識アルゴリズムは、様々な車種および様々な走行場面についてあらかじめ準備された多数のサンプル音データと収音データＳＤとのパターンマッチングに基づいてもよい。
【００２５】
音源定位アルゴリズムは、目的音の発生位置を特定可能な既存の音源定位アルゴリズムを適宜採用することができ、たとえば、音源から各音センサ１０２への音の到達時間差から音源位置を特定する音源定位法に基づいてもよい。音源から各音センサ１０２までの音の到達時間は、音源の位置の関数となることが知られている。ある２つの音センサ１０２から得られる到達時間差から音源方位を推定し、別の２つの音センサ１０２から得られる到達時間差からも音源方位を推定できる。２つの推定された音源方位から、三角測量の原理により、音源の位置が測定される。よって、２つの音センサ１０２があれば音源の方向、３つあれば音源の位置を特定できる。
【００２６】
音響信号処理部１１０は、目的音が直接音または回折音である非反射音であるか反射音であるかを判別し、非反射音に基づいて目的音の発生位置を検出する。音響信号処理部１１０は、非反射音のみに基づいて目的音の発生位置を検出してもよい。音響信号処理部１１０は、非反射音および反射音の両方に基づいて目的音の発生位置を検出してもよい。音響信号処理部１１０は、反射音のみに基づいて目的音の発生位置を検出してもよい。
【００２７】
反射音と非反射音がひとつの音源から音センサ１０２に到来するとき、反射音のほうが非反射音に比べて音の伝搬経路が長くなるから、若干遅れて届くことになる。したがって、収音データＳＤにおいて、同一または類似の特性をもつ複数の目的音が時間的に近接している場合には、音響信号処理部１１０は、最初に届いた音を非反射音と判断し、他の音を反射音と判断することによって、反射音と非反射音を判別することができる。
【００２８】
あるいは、直接音に比べて、回折音では高周波成分が減衰し、反射音では反射体の物性により周波数成分が変化することを利用して、音響信号処理部１１０は、収音データＳＤの周波数分析により、直接音、回折音、反射音を判別してもよい。
【００２９】
回折音は、物体の角部から音センサ１０２へと届き、反射音は、反射面（つまり角部ではない）から届く。この違いを利用して、音響信号処理部１１０は、回折音と反射音を判別してもよい。
【００３０】
データ処理部１１２は、周辺状況データＤ１を受け、第２周辺車両位置データＰＤ２を生成する。データ処理部１１２は、カメラで撮像した画像データを処理し、またはＬｉＤＡＲ、ミリ波レーダによる点群データを処理して、周辺監視センサ２０２の視界内に位置する周辺車両の位置情報を取得する。第２周辺車両位置データＰＤ２は、第１周辺車両位置データＰＤ１とは異なり、周辺監視センサ２０２の視界内に位置する周辺車両の位置情報のみを含む。こうしたデータ処理には種々の既存の手法を利用することができるので、ここでは詳述しない。
【００３１】
統合部１１４は、第１周辺車両位置データＰＤ１と第２周辺車両位置データＰＤ２を統合し、統合位置データＰＤ３を生成する。よって、統合位置データＰＤ３には、周辺監視センサ２０２によって捕捉された周辺車両の位置情報だけでなく、音センサ１０２を利用した音認識によって捕捉された周辺車両の位置情報も含まれる。統合位置データＰＤ３は、センサＥＣＵ１０４から車両ＥＣＵ２００に送信される。
【００３２】
車両周辺監視装置１００は、第１周辺車両位置データＰＤ１に含まれるが第２周辺車両位置データＰＤ２には含まれない周辺車両（すなわち、音認識により検知されたが周辺監視センサ２０２では検知されていない周辺車両）を示す情報を車両ＥＣＵ２００に通知してもよい。
【００３３】
車両ＥＣＵ２００は、周辺車両（たとえば自車に接近しうる他の車両）の位置に関する情報を、音声、画像またはその他の手段により、ドライバーに通知してもよい。車両ＥＣＵ２００は、そうした情報を運転支援または自動運転のために利用してもよい。
【００３４】
センサＥＣＵ１０４、車両ＥＣＵ２００はそれぞれ、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、マイコンなどのプロセッサ（ハードウェア）と、プロセッサ（ハードウェア）が実行するソフトウェアプログラムの組み合わせで実装することができる。たとえば、音響信号処理部１１０は、デジタルシグナルプロセッサで構成することができ、たとえばＣＰＵやマイコンとソフトウェアプログラムの組み合わせで構成してもよいし、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）やＡＳＩＣ（Application Specified IC）などで構成してもよい。
【００３５】
図２は、実施の形態に係る音センサアレイの配置の一例を示す図である。複数の音センサ１０２は、少なくとも車両２１０の四隅に配置されている。実線で示すように、４つの音センサ１０２が車両２１０の前後左右のコーナにそれぞれ配置されている。音源位置の測定精度はセンサ距離が離れるほど向上する。音センサ１０２を車両２１０の四隅に配置すれば音センサ１０２どうしの距離を最大化できるから、目的音の発生位置の測定精度を向上できる。
【００３６】
また、配置される音センサ１０２の数が増えるほど音源位置の測定精度は向上する。破線で示すように、たとえば、車両２１０の各辺の中間部に音センサ１０２が追加されてもよい。このようにすれば、車両２１０の各辺に３個の音センサ１０２が配置され、各辺で目的音の発生位置の測定でき、測定精度を向上させやすい。
【００３７】
さらに、車両２１０の天面に音センサ１０２を設けるなど、異なる高さに音センサ１０２を追加することで、上下方向に音源位置を特定することもできる。
【００３８】
図３は、実施の形態に係る音反射体配置モデルの例を示す模式図である。図３は、トンネル出口３０２に関して音反射体の配置を示すトンネル出口モデル３００を示す。トンネル出口モデル３００は、トンネル出口３０２、道路３０４、トンネル壁面３０６を有する。トンネル壁面３０６は、道路３０４の左右両側および上方に配置された音反射体にあたる。
【００３９】
選択部１０８によってトンネル出口モデル３００が選択された場合、音響信号処理部１１０は、トンネル出口モデル３００のもとで目的音の発生位置を検出する。言い換えれば、音響信号処理部１１０は、半円柱状のトンネル内部空間で音が反響する状態を加味した音響信号処理アルゴリズムに従って動作可能となる。
【００４０】
図４（ａ）〜図４（ｃ）は、実施の形態に係る音反射体配置モデルの他の例を示す模式図である。死角がある交差点３１２に関して音反射体の配置を示す死角交差点モデル３１０ａ〜３１０ｃが示されている。
【００４１】
図４（ａ）には、十字路が示されている。交差点３１２で直角に交差する２本の道路３１４、３１６のそれぞれに沿って左右両側に音反射体３１８が連続している。音反射体３１８は、たとえば、塀や、密集して立ち並ぶ建物など、音を反射する構造物または地形を模擬している。図４（ｂ）には、Ｔ字路が示されている。道路３１４には交差点３１２で道路３１６が左側から接続している。道路３１４、３１６の両側に音反射体３１８が連続している。図４（ｃ）には、別のＴ字路が示されている。道路形状は図４（ｂ）と同じであるが、道路３１４の右側に音反射体３１８が存在しない。これは、道路３１４の右側に、たとえば街路樹や金網など隙間のある構造物（つまり、音を透過する構造物）があるか、または開放地であることを示す。
【００４２】
図４（ａ）〜図４（ｃ）に示される死角交差点モデル３１０ａ〜３１０ｃでは、音反射体３１８が道路３１４に沿って連続しているため、一方の道路３１４を進むとき交差点３１２の手前から他方の道路３１６はよく見えず、交差点３１２には死角がある。選択部１０８によって死角交差点モデル３１０ａ〜３１０ｃのいずれかが選択された場合、音響信号処理部１１０は、選択された死角交差点モデル３１０ａ〜３１０ｃのもとで目的音の発生位置を検出する。
【００４３】
様々な音反射体配置モデルがあらかじめ用意されうる。たとえば、トンネル内部やトンネル入口に関するモデル、左右両側に音反射体３１８が設置され上方は開放されたモデルもありうる。道路形状も、直線道路、カーブなど種々ありうる。交差点については、道路の交差角度や、交差する道路の本数も種々可能である。音反射体３１８が道路に沿って連続している必要はなく、不連続な分布でもよい。さらに、構造物の材質によって音の反射率が異なることを模擬するために、音反射体３１８の反射率は一様である必要はなく、音反射体３１８の位置に応じて異なる反射率としてもよい。
【００４４】
図５は、実施の形態に係る車両周辺監視装置において実行される音響信号処理アルゴリズムの選択処理の一例を示すフローチャートである。このルーチンは、センサＥＣＵ１０４によって、車両の走行中に所定周期（たとえば数ミリ秒から数十ミリ秒の周期）で繰り返し実行される。
【００４５】
まず、車両周辺の地形に関連する情報が取得される（Ｓ１０）。センサＥＣＵ１０４は、周辺監視センサ２０２から周辺状況データＤ１を取得し、車両位置センサ２０４から自車位置データＤ２を取得する。必要に応じて、センサＥＣＵ１０４は、３Ｄマップデータベース２０６から周辺地形データＤ３を取得する。
【００４６】
車両周辺の地形を示す周辺地図が作成される（Ｓ１１）。周辺地図生成部１０６は、取得された情報、たとえば、周辺状況データＤ１、自車位置データＤ２に基づいて、車両周辺の地形を示す周辺地形データＤ３を生成する。周辺地図生成部１０６は、３ＤマップデータＭＰを参照し、周辺地形データＤ３を生成してもよい。周辺状況データＤ１は、周囲の構造物の材質に関する情報を含んでもよく、周辺地形データＤ３は、この材質情報に基づく音反射率分布を示す情報を含んでもよい。
【００４７】
車両周辺の地形に応じた音反射体配置モデルが選択される（Ｓ１２）。選択部１０８は、周辺地形データＤ３を受け、複数の音反射体配置モデルから周辺地形データＤ３に応じた音反射体配置モデルを選択し、選択された音反射体配置モデルを示す選択データＤ４を生成する。選択部１０８は、周辺地形データＤ３に示される比較的詳細な３Ｄマップが複数の地形パターンのうちどの地形パターンに分類されるかを判断し、当該地形パターンに対応する音反射体配置モデルを選択してもよい。この場合、選択部１０８は、周辺地形データＤ３を単純化する処理を施し、単純化された３Ｄマップを作成し、その単純な３Ｄマップがどの地形パターンに分類されるかを判断してもよい。
【００４８】
その結果、音響信号処理部１１０は、選択データＤ４を参照することにより、選択された音反射体配置モデルを音響信号処理アルゴリズムに組み込むことができる。音響信号処理部１１０は、選択された音反射体配置モデルを組み込んだ音響信号処理アルゴリズムを利用可能となる。
【００４９】
図６は、実施の形態に係る車両周辺監視装置において実行される音認識に基づく車両周辺監視の一例を示すフローチャートである。このルーチンは、センサＥＣＵ１０４によって、車両の走行中に所定周期（たとえば数ミリ秒から数十ミリ秒の周期）で繰り返し実行される。また、この処理では、図５を参照して説明した選択処理の結果として得られた音響信号処理アルゴリズムが使用される。
【００５０】
まず、車両周辺監視装置１００は、車両上の複数の収音位置で、車両の周囲から収音する（Ｓ２０）。音センサ１０２は、収音データＳＤを生成し、センサＥＣＵ１０４は、収音データＳＤを取得する。
【００５１】
周辺車両を示す目的音が検知される（Ｓ２１）。音響信号処理部１１０は、収音データＳＤを受け、収音データＳＤを音認識アルゴリズムにより解析することによって、周辺車両を示す目的音を検知する。
【００５２】
検知された目的音が、直接音であるか、回折音であるか、または反射音であるかが判別される（Ｓ２２）。音響信号処理部１１０は、検知された目的音について、たとえば、音センサ１０２への到達時刻、周波数特性、またはその他の特性に基づいて、その目的音が直接音、回折音、反射音のいずれであるかを識別する。
【００５３】
次に、目的音の発生位置が特定される（Ｓ２３）。音響信号処理部１１０は、検知された目的音について、音源定位アルゴリズムを適用し、目的音の発生位置を特定する。音響信号処理部１１０は、直接音または回折音のみを用いて発生位置を特定してもよい。あるいは、音響信号処理部１１０は、直接音、回折音、反射音を用いて発生位置を特定してもよい。音響信号処理部１１０は、目的音の発生位置、すなわち周辺車両の位置を示す第１周辺車両位置データＰＤ１を生成する。
【００５４】
得られた周辺車両の位置情報は車両に通知され（Ｓ２４）、本ルーチンは終了する。
【００５５】
図７および図８は、実施の形態に係る車両周辺監視装置の動作を説明するための模式図である。
【００５６】
図７には、トンネルの出口付近で自車が先行車４００の後方を走行しているケースが示されている。知られているように、トンネルの出口付近ではいわゆる蒸発現象や逆光により、カメラなど周辺監視センサ２０２による先行車４００の捕捉が一時的に途切れてしまう（つまり先行車４００を見失う）可能性がある。こうしたなか、先行車４００が急ブレーキをかけて、それにより急ブレーキ音４０２が発生したとする。急ブレーキ音４０２は、自車の音センサ１０２に、直接音４０４として届くとともに、トンネル壁面で反射する反射音４０６ａ、４０６ｂとしても届く。
【００５７】
単純な音認識の方法では、たとえば、最も大きな音量の方向に対象物があると判断される。そうすると、トンネル内では壁面からの反射音が直接音に比べてかなり大きくなりがちであるので、先行車４００が反射音４０６ａ（または４０６ｂ）の方向、つまりトンネル壁面近傍に位置すると誤認してしまう。
【００５８】
車両周辺監視装置１００は、上述のように、現在の走行位置がトンネル出口であることを把握し、トンネル出口に適応した音響信号処理アルゴリズムを選択し、このアルゴリズムを急ブレーキ音４０２に適用する。車両周辺監視装置１００は、直接音４０４を反射音４０６ａ、４０６ｂから分離し、直接音４０４のみを解析して、急ブレーキ音４０２の発生場所を検出する。こうして、車両周辺監視装置１００は、音認識を利用して、先行車４００の位置を正しく特定する。
【００５９】
あるいは、車両周辺監視装置１００は、直接音４０４を反射音４０６ａ、４０６ｂから分離し、直接音４０４に基づく急ブレーキ音４０２の発生場所と反射音４０６ａ、４０６ｂに基づく急ブレーキ音４０２の発生場所とを総合して、先行車４００の位置を正しく特定する。
【００６０】
図８には、見通しの悪い十字路に向かって自車４１０が走行しているケースが示されている。他車４１２が自車４１０から見て左側から同じ十字路に進入しようとしている。道路に沿って壁があり、自車４１０から他車４１２は見えていない。ただし、他車４１２の走行音は自車４１０に届いている。走行音の一部は回折音４１４ａであり、十字路の左側の角で回折されている。走行音の他の一部は反射音４１４ｂであり、右側の壁で反射されている。
【００６１】
車両周辺監視装置１００は、上述のように、現在の走行位置が見通しの悪い十字路であることを把握し、こうした死角交差点に適応した音響信号処理アルゴリズムを選択し、このアルゴリズムを回折音４１４ａ、反射音４１４ｂに適用する。車両周辺監視装置１００は、回折音４１４ａと反射音４１４ｂを分離し、回折音４１４ａを解析して、他車４１２が十字路の左側の死角に位置することを検出する。それとともに、またはそれに代えて、車両周辺監視装置１００は、反射音４１４ｂを解析して、他車４１２が十字路の左側の死角に位置することを検出する。こうして、車両周辺監視装置１００は、視界に入っていない他車４１２が十字路に進入しようとしていることを正しく認識する。
【００６２】
このように、車両周辺監視装置１００によれば、車両走行中の周辺地形の変化に音響信号処理アルゴリズムを適応させ、周辺車両の認識精度を向上することができる。
【００６３】
とくに、トンネル出口や、死角がある交差点など、周辺監視センサ２０２の視界が制約され、周辺車両を監視しにくい場所で、車両周辺監視装置１００は、音認識を利用して、周辺監視センサ２０２による監視を補完できる。よって、車両周辺監視装置１００は、走行の安全性を向上するうえで効果的である。
【００６４】
車両周辺監視装置１００は、周辺車両を示す目的音が非反射音であるか反射音であるかを識別可能である。反射音を排除して非反射音のみを選択的に解析することにより、反射音の影響を受けずに、周辺車両の位置を精度よく認識することができる。
【００６５】
あるいは、車両周辺監視装置１００は、車両周辺の地形に応じた音反射体配置モデルを組み込んだ音響信号処理アルゴリズムを使用するので、反射音の経路を音源へとたどることができる。非反射音と反射音の両方に基づくことにより、音源すなわち周辺車両の位置の認識精度を向上することができる。
【００６６】
本発明は、上述した実施の形態及び変形例に限定されるものではなく、実施の形態及び変形例を組み合わせたり、当業者の知識に基づいて各種の設計変更などのさらなる変形を加えることも可能であり、そのような組み合わせられ、もしくはさらなる変形が加えられた実施の形態や変形例も本発明の範囲に含まれる。上述した実施の形態や変形例、及び上述した実施の形態や変形例と以下の変形との組合せによって生じる新たな実施の形態は、組み合わされる実施の形態、変形例及びさらなる変形それぞれの効果をあわせもつ。
【００６７】
車両周辺監視装置１００がデータ処理部１１２、統合部１１４を備えることに代えて、データ処理部１１２、統合部１１４は、車両側に（たとえば車両ＥＣＵ２００に）設けられてもよい。この場合、音認識に基づく第１周辺車両位置データＰＤ１が、車両周辺監視装置１００から車両ＥＣＵ２００に出力されてもよい。
【００６８】
実施の形態にもとづき、具体的な語句を用いて本発明を説明したが、実施の形態は、本発明の原理、応用の一側面を示しているにすぎず、実施の形態には、請求の範囲に規定された本発明の思想を逸脱しない範囲において、多くの変形例や配置の変更が認められる。
【符号の説明】
【００６９】
１００  車両周辺監視装置、  １０２  音センサ、  １０８  選択部、  １１０  音響信号処理部、  Ｄ１  周辺状況データ、  Ｄ２  自車位置データ、  Ｄ３  周辺地形データ、  ＳＤ  収音データ、  ＰＤ１  第１周辺車両位置データ、  ＰＤ２  第２周辺車両位置データ、  ＰＤ３  統合位置データ。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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