(57)【要約】【課題】運転者の意志に反した歩行者の行動に起因する運転者の違和感を好適に緩和することのできる車両の運転者意志通知装置を提供する。【解決手段】この車両の運転者意志推定装置では、横断歩道２０を横断しようとしている歩行者の存在を検出したとき、運転者に歩行者の横断を優先する意志があるか否かを推定する。そして、運転者に歩行者の横断を優先する意志がある旨を推定することができた場合には、車両のヘッドランプ１１により歩行者の足元を照射することで、推定される運転者の意志を歩行者に対して通知する。ここでは、ヘッドランプ１１により歩行者の足元を照射する際に、その照射強度を変化させることによって、運転者の意志の推定の確からしさの通知も歩行者に対して併せて行う。【選択図】図１
2010003225.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
横断歩道を横断しようとしている歩行者の存在を検出する歩行者検出手段と、車両の状態として検出される車両状態量に基づいて運転者に歩行者の横断を優先する意志があるか否かを推定する運転者意志推定手段と、該推定される運転者の意志を歩行者に通知する運転者意志通知手段とを備え、前記歩行者検出手段を通じて横断歩道を横断しようとしている歩行者の存在が検出されたとき、前記運転者意志推定手段を通じて運転者の意志を推定するとともに、該推定される運転者の意志に基づいて前記運転者意志通知手段を通じた歩行者への通知を行う車両の運転者意志通知装置において、
前記運転者意志通知手段が、前記推定される運転者の意志を歩行者に通知する際に、前記推定の確からしさの通知も併せて行う
ことを特徴とする車両の運転者意志通知装置。
【請求項２】
前記運転者意志通知手段は、車両のヘッドランプからなり、前記推定される運転者の意志が歩行者の横断を優先する旨の意志であることの歩行者への通知が、前記ヘッドランプにより歩行者を照射することによって行われるとともに、前記推定の確からしさの通知が、前記ヘッドランプの照射強度を変化させることによって行われる
請求項１に記載の車両の運転者意志通知装置。
【請求項３】
前記運転者意志推定手段は、車両が横断歩道を通過する直前の車両状態量に基づいて前記運転者が歩行者の横断を優先したか否かといった情報を２値情報として学習するとともに、前記車両状態量を入力データとして入力したとき、前記２値を上限値及び下限値とする連続値を出力する情報処理モデルを有し、前記連続値が予め設定された閾値を超えることに基づいて前記運転者に歩行者の横断を優先する意志がある旨を推定し、且つ、前記連続値に基づいて前記推定の確からしさを判断する
請求項１又は２に記載の車両の運転者意志通知装置。
【請求項４】
前記情報処理モデルが、車両から横断歩道までの距離をパラメータとして所定の距離毎に各別に設定された複数の独立した情報処理モデルからなり、これら複数の情報処理モデルが、前記車両から横断歩道までの距離に応じてその都度取得される前記車両状態量の推移を示すデータのまとまりを入力データとする
請求項３に記載の車両の運転者意志通知装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、横断歩道を横断しようとしている歩行者に対して運転者の意志を通知する車両の運転者意志通知装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
この種の車両の運転者意志通知装置としては、例えば特許文献１に記載の運転者意志通知装置が知られている。この特許文献１に記載の運転者意志通知装置では、例えば走行中の車両が横断歩道にさしかかった際に、レーザ装置等を通じて横断歩道を横断しようとしている歩行者が検出されると、車速やブレーキ圧などの各種車両状態量に基づいて、運転者が車両の走行よりも歩行者の横断を優先しようとしているか否かが推定される。そして、運転者に歩行者の横断を優先する意志があると推定された場合には、車両に設けられている表示装置を通じて、歩行者の横断を促す旨の表示、例えば「お先にどうぞ」といった文字の表示が行われる。こうした運転者意志通知装置によれば、運転者は、例えば歩行者に対してパッシングを行うなどの特別な操作を必要とすることなく、歩行者の横断を優先する意志を歩行者に対して自動的に通知することができるようになるため、車両の操作性が向上するようになる。
【特許文献１】特開２００５−３３２２９７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
このように、運転者に歩行者の横断を優先する意志があると推定された場合に、推定された運転者の意志を歩行者に対して自動的に通知するようにすることで、確かに車両の操作性が向上するようにはなる。ただし、運転者の意志は、例えば道路状況や天候などの影響を受けて様々に変化するものであるため、これを高い精度で推定することは非常に困難であり、運転者意志通知装置が運転者の意志を誤推定することも考えられる。すなわち、例えば運転者には歩行者の横断を優先する意志がないにもかかわらず、運転者意志通知装置がその意志があると誤推定したとすると、上記歩行者の横断を促す旨の表示が行われて、その表示内容を見た歩行者が横断歩道の横断を開始してしまうため、運転者は自らの意志に反して車両を停止させなければならなくなる。そしてこうした運転者の意志に反した歩行者の行動が、運転者に違和感を与える一つの要因となっている。
【０００４】
本発明は、こうした実情に鑑みてなされたものであり、その目的は、運転者の意志に反した歩行者の行動に起因する運転者の違和感を好適に緩和することのできる車両の運転者意志通知装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、横断歩道を横断しようとしている歩行者の存在を検出する歩行者検出手段と、車両の状態として検出される車両状態量に基づいて運転者に歩行者の横断を優先する意志があるか否かを推定する運転者意志推定手段と、該推定される運転者の意志を歩行者に通知する運転者意志通知手段とを備え、前記歩行者検出手段を通じて横断歩道を横断しようとしている歩行者の存在が検出されたとき、前記運転者意志推定手段を通じて運転者の意志を推定するとともに、該推定される運転者の意志に基づいて前記運転者意志通知手段を通じた歩行者への通知を行う車両の運転者意志通知装置において、前記運転者意志通知手段が、前記推定される運転者の意志を歩行者に通知する際に、前記推定の確からしさの通知も併せて行うことを要旨としている。
【０００６】
同構成によるように、推定される運転者の意志を歩行者に通知する際にその推定の確からしさも歩行者に併せて通知するようにすれば、運転者の推定意志を示す通知が誤推定の可能性のある通知であるか否かを歩行者に知らせることができる。これにより、運転者には歩行者の横断を優先する意志がないにもかかわらず、同運転者意志通知装置が運転者に歩行者の横断を優先する意志がある旨を誤推定し、その誤推定した運転者の意志を歩行者に通知してしまったとしても、上記推定の確からしさの通知を通じて、その運転者の推定意志を示す通知が誤推定の可能性のある通知であることを歩行者に知らせることができる。そして、このように運転者の推定意志を示す通知が誤推定の可能性のある通知であることを歩行者に知らせることで、歩行者が横断歩道の横断を思い止まることが予想される。したがって、運転者の意志に反した歩行者の行動を抑制することができるようになるため、運転者の違和感を好適に緩和することができるようになる。
【０００７】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の車両の運転者意志通知装置において、前記運転者意志通知手段は、車両のヘッドランプからなり、前記推定される運転者の意志が歩行者の横断を優先する旨の意志であることの歩行者への通知が、前記ヘッドランプにより歩行者を照射することによって行われるとともに、前記推定の確からしさの通知が、前記ヘッドランプの照射強度を変化させることによって行われることを要旨としている。
【０００８】
同構成によれば、推定される運転者の意志の通知とその推定の確からしさを示す通知といった２つの通知を車両のヘッドランプといった一つの車載機器を通じて行うことができるようになるため、上記推定の確からしさを示す通知を行うために新たに装置を設ける必要がなく、車両の部品点数の増加を回避することができるようになる。
【０００９】
請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の車両の運転者意志通知装置において、前記運転者意志推定手段は、車両が横断歩道を通過する直前の車両状態量に基づいて前記運転者が歩行者の横断を優先したか否かといった情報を２値情報として学習するとともに、前記車両状態量を入力データとして入力したとき、前記２値を上限値及び下限値とする連続値を出力する情報処理モデルを有し、前記連続値が予め設定された閾値を超えることに基づいて前記運転者に歩行者の横断を優先する意志がある旨を推定し、且つ、前記連続値に基づいて前記推定の確からしさを判断することを要旨としている。
【００１０】
同構成によるように、運転者が歩行者の横断を優先したか否かといった情報を示す２値情報を情報処理モデルを通じて学習するようにすれば、同情報処理モデルの出力データ、すなわち上記２値を上限値及び下限値とする連続値の算出精度が向上するようになる。したがって、算出精度の高い連続値に基づいて上記運転者に歩行者の横断を優先する意志があるか否かの推定を行うようにすれば、運転者の意志の推定精度が向上するようになり、また、同連続値に基づいてその推定の確からしさを算出するようにすれば、同推定の確からしさの算出精度も向上するようになる。したがって、上記推定される運転者の意志及びその推定の確からしさについてのより精度の高い通知を歩行者に対して行うことができるため、上記運転者の意志に反した歩行者の行動をより好適に抑制することができるようになる。
【００１１】
請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の車両の運転者意志通知装置において、前記情報処理モデルが、車両から横断歩道までの距離をパラメータとして所定の距離毎に各別に設定された複数の独立した情報処理モデルからなり、これら複数の情報処理モデルが、前記車両から横断歩道までの距離に応じてその都度取得される前記車両状態量の推移を示すデータのまとまりを入力データとすることを要旨としている。
【００１２】
車両状態量を入力データとする情報処理モデルを利用して運転者の意志を推定するようにした場合には、車両が横断歩道に接近したときの車両状態量、すなわち運転者の意志がより反映された車両状態量を用いた方が、より高い精度で運転者の意志を推定することができる。一方、推定される運転者の意志の歩行者への通知は、車両が横断歩道に接近するよりもなるべく前の時点で行ったほうが、歩行者にとっては望ましい通知となる。すなわち、上記運転者の意志の推定精度と上記推定される運転者の意志の通知の時期との間には、いわゆるトレードオフの関係があるため、これらの両立を図ることは難しい。この点、同構成によるように、車両から横断歩道までの距離をパラメータとして所定の距離毎に各別に情報処理モデルを設けるようにすれば、車両が横断歩道から離間した場所を走行しているときには、その場所に対応した情報処理モデルを用いて運転者の意志を推定することができるため、歩行者に対して早期の通知を行うことができる。また、そこから車両が横断歩道に更に接近したときには、その場所に対応した情報処理モデルを用いて運転者の意志を推定することで、歩行者に対してより推定精度の高い通知を行うことができる。このため、上記運転者の意志の推定精度と上記運転者の意志の通知の時期とについて両立を図ることができるようになる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明にかかる車両の運転者意志通知装置によれば、運転者の意志に反した歩行者の行動に起因する運転者の違和感を好適に緩和することができるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明にかかる車両の運転者意志通知装置を具体化した一実施形態について図１〜図９を参照して説明する。はじめに、図１を参照して、この実施形態にかかる車両の運転者意志通知装置の概要について説明する。
【００１５】
同図１に示されるように、この車両の運転者意志通知装置では、車両の走行時に、走行ルート上に横断歩道２０が存在することを検出すると、検出された横断歩道２０を横断しようとしている歩行者が存在するか否かの検出を行う。そして、横断歩道２０を横断しようとしている歩行者を検出することができた場合には、運転者に歩行者の横断を優先する意志があるか否かの推定を行い、運転者に歩行者の横断を優先する意志がある旨を推定した場合には、車両の左側のヘッドランプ１１により歩行者の足元を照射する。すなわち、こうしたヘッドランプ１１の照射を通じて、推定される運転者の意志の通知を歩行者に対して行う。
【００１６】
図２はこうした車両の運転者意志通知装置の概略構成をブロック図として示したものであり、続いて、この図２を参照して、この運転者意志通知装置の構成、動作をより具体的に説明する。
【００１７】
同図２に示されるように、この運転者意志通知装置が搭載される車両には、車両前方を撮像する可視光カメラ１２、及びＤＶＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体に記憶された道路地図情報やＧＰＳ（全地球測位システム）などを利用してディスプレイ上に車両の現在位置や目的地を表示して走行経路案内を行うカーナビゲーション装置１３が設けられている。また、この車両には、例えば車両を中心とした半径２００メートル程度の範囲を検出範囲としてその範囲内の歩行者や他車両などの位置を検出するレーダ装置１４、車両の速度Ｖを検出する車速センサ１５、アクセルペダルの踏み込み量Ａを検出するアクセルセンサ１６、及びブレーキペダルの踏み込み量Ｂを検出するブレーキペダルセンサ１７が設けられている。さらに、この車両には、照射方向を調整することの可能な上記ヘッドランプ１１が設けられており、このヘッドランプ１１が、例えば車両のステアリングホイールの操舵角に連動して車両の進行方向を照射するヘッドランプコントロールシステムなどに用いられている。なお、このヘッドランプ１１は、例えば印加電圧の変更などを通じて照射強度を変更することも可能である。そして、可視光カメラ１２を通じて取得される車両前方の画像データ、カーナビゲーション装置１３の所有する車両の現在位置の情報及び道路地図情報、レーダ装置１４を通じて取得される車両周辺の歩行者や他車両などの位置に関する情報、並びにセンサ１５〜１７を通じて取得される検出信号が制御装置３０に入力される。この制御装置３０は、マイクロコンピュータを中心に構成されて、例えば上記ヘッドランプ１１の照射制御などの各種制御を統括的に司る部分である。
【００１８】
ここで、制御装置３０は、上記可視光カメラ１２を通じて取得される画像データや上記カーナビゲーション装置１３の所有する車両の現在位置の情報や道路地図情報などに基づき、車両の走行ルート上に存在する横断歩道２０の位置の検出を行う横断歩道検出部３１を有している。ちなみに、この横断歩道検出部３１は、横断歩道２０が検出された際に、自車両の現在位置から、検出された横断歩道２０までの距離Ｃの算出も行う。また、この制御装置３０は、横断歩道検出部３１を通じて検出される横断歩道２０の位置情報と、上記レーダ装置１４を通じて取得される車両周辺の歩行者の位置情報とに基づき、横断歩道２０を横断しようとしている歩行者の有無の検出を行う歩行者検出部３２を有している。なお、この歩行者検出部３２は、例えば横断歩道検出部３１を通じて検出された横断歩道２０の手前のエリアに歩行者がいる旨を検出し、且つ、この歩行者が立ち止まっていると判断したとき、横断歩道２０を横断しようとしている歩行者がいる旨を判断する。さらに、この制御装置３０は、上記レーダ装置１４を通じて取得される車両周辺の他車両の位置情報に基づき、自車両の前方を走行する先行車の位置の検出を行うとともに、先行車が検出された場合には、その先行車と自車両との間の距離Ｌの算出を行う先行車検出部３３を有している。そして、上記横断歩道２０までの距離Ｃ、上記横断歩道２０を横断しようとしている歩行者の有無を示す歩行者情報、上記自車両と先行車との間の距離Ｌ、並びに上記各センサ１５〜１７を通じて取得される車速Ｖなどの各種車両状態量が、同じく制御装置３０に設けられている運転者意志推定部３４に入力される。この運転者意志推定部３４は、車速Ｖなどの車両状態量を入力データとするとともに、運転者に歩行者の横断を優先する意志があるか否かを示す情報を出力とする情報処理モデルを有し、この情報処理モデルを利用して運転者の意志の推定を行う部分である。ちなみに、この情報処理モデルでは、入出力間の因果関係がニューラルネットワークのアルゴリズムにより定量化されている。また、この運転者意志推定部３４は、運転者の意志の推定を行うにあたり、運転者に歩行者の横断を優先する意志があるか否かを示す情報を２値情報として扱う。具体的には、例えば運転者に歩行者の横断を優先する意志がある旨の情報を情報「１」として扱うとともに、運転者に歩行者の横断を優先する意志がない旨の情報を情報「０」として扱うようにしている。そして、制御装置３０は、運転者意志推定部３４を通じて推定された運転者の意志に基づき、上記ヘッドランプ１１の照射制御を行う。
【００１９】
次に、上記運転者意志推定部３４による運転者の意志を推定する方法について説明する。この運転者意志推定部３４は、運転者の意志を推定するにあたり、基本的には、以下の（ａ１），（ａ２）に示す処理を実行する。
【００２０】
（ａ１）車両が横断歩道２０を通過する直前に検出された上記車速Ｖなどの車両状態量から、上記情報処理モデルを利用して、運転者に歩行者の横断を優先するか否かを推定する推定処理。
【００２１】
（ａ２）運転者が歩行者の横断を実際に優先したか否かを示す２値情報を教師データとして、上記情報処理モデルの学習を行う学習処理。
そこで、まず、上記（ａ１）の推定処理についてその具体的な内容を図３を参照して説明する。ここで、図３は、車両が横断歩道２０を通過する直前に検出された車両状態量のデータ例を示したものである。
【００２２】
同図３に示されるように、運転者意志推定部３４は、横断歩道２０までの距離Ｃが１００ｍ以内であると判断されるとき、上記車速Ｖｎ、アクセルペダルの踏み込み量Ａｎ、ブレーキペダルの踏み込み量Ｂｎ、及び自車両と先行車との間の距離Ｌｎといった各種車両状態量を取得する（但しｎ＝１〜１５）。具体的には、横断歩道２０までの距離Ｃが１００ｍ〜２０ｍの間にあっては１０ｍ間隔で、２０ｍ〜１０ｍの間にあっては５ｍ間隔で、また、１０ｍ〜２ｍの間にあっては２ｍ間隔で上記車速Ｖｎなどの車両状態量を取得する。一方、この運転者意志推定部３４は、こうして取得される車速Ｖｎなどの車両状態量の推移を示すデータのまとまりを入力とし、運転者に歩行者の横断を優先する意志があるか否かを示す情報を出力とする、以下の（ｂ１）〜（ｂ４）に示す独立した４つの情報処理モデルを有している。なお、これらの情報処理モデルは、運転者に歩行者の横断を優先する意志があるか否かを示す情報を、上記情報「１」及び情報「０」を上限値及び下限値とする連続値である意志推定値Ｇｎ（但しｎ＝１〜４）として出力する。
【００２３】
（ｂ１）上記横断歩道２０までの距離Ｃが１００ｍ〜２０ｍまでの間で取得される車速Ｖ１〜Ｖ９、アクセルペダルの踏み込み量Ａ１〜Ａ９、ブレーキペダルの踏み込み量Ｂ１〜Ｂ９、及び先行車と自車両との間の距離Ｌ１〜Ｌ９を入力とし、横断歩道２０までの距離Ｃが２０ｍとなった時点での意志推定値Ｇ１を出力とする第１の情報処理モデル。
【００２４】
（ｂ２）上記横断歩道２０までの距離Ｃが１００ｍ〜１０ｍまでの間で取得される車速Ｖ１〜Ｖ１１、アクセルペダルの踏み込み量Ａ１〜Ａ１１、ブレーキペダルの踏み込み量Ｂ１〜Ｂ１１、及び先行車と自車両との間の距離Ｌ１〜Ｌ１１を入力とし、横断歩道２０までの距離Ｃが１０ｍとなった時点での意志推定値Ｇ２を出力とする第２の情報処理モデル。
【００２５】
（ｂ３）上記横断歩道２０までの距離Ｃが１００ｍ〜６ｍまでの間で取得される車速Ｖ１〜Ｖ１３、アクセルペダルの踏み込み量Ａ１〜Ａ１３、ブレーキペダルの踏み込み量Ｂ１〜Ｂ１３、及び先行車と自車両との間の距離Ｌ１〜Ｌ１３を入力とし、横断歩道２０までの距離Ｃが６ｍとなった時点での意志推定値Ｇ３を出力とする第３の情報処理モデル。
【００２６】
（ｂ４）上記横断歩道２０までの距離Ｃが１００ｍ〜２ｍまでの間で取得される車速Ｖ１〜Ｖ１５、アクセルペダルの踏み込み量Ａ１〜Ａ１５、ブレーキペダルの踏み込み量Ｂ１〜Ｂ１５、及び先行車と自車両との間の距離Ｌ１〜Ｌ１５を入力とし、横断歩道２０までの距離Ｃが２ｍとなった時点での意志推定値Ｇ４を出力とする第４の情報処理モデル。
【００２７】
次に、図４を参照し、これら第１〜第４の情報処理モデルの概要について説明する。ここで図４は、これらのうちの第１の情報処理モデルの構成を模式的に示したものである。
同図４に示されるように、この第１の情報処理モデルは、いわゆる階層型のニューラルネットワークのアルゴリズムに基づいて構築されており、入力データの数に対応して３６個のユニットｎ１からなる入力層、所定の個数のユニットｎ２からなる中間層、及び出力データの数に対応して１個のユニットｎ３からなる出力層を備えている。ちなみに、中間層のユニットｎ２の数は予めの実験等を通じて最適な数に設定されている。ここで、この第１の情報処理モデルでは、入力層と中間層との間の結合強度を示す結合荷重がｗｉに、また、中間層と出力層との間の結合強度を示す結合強度がｗｊにそれぞれ設定されている。そして、入力層のユニットｎ１に上記車両状態量Ｖ１〜Ｖ９，Ａ１〜Ａ９，Ｂ１〜Ｂ９，Ｌ１〜Ｌ９が入力されると、上記結合荷重ｗｉに基づく重み付け処理が行われて、その処理結果が中間層のユニットｎ２へと出力される。さらに、この中間層のユニットｎ２にデータが入力されると、上記結合荷重ｗｊに基づく重み付け処理が行われて、その処理結果が出力層のユニットｎ３に出力され、このユニットｎ３の値が上記意志推定値Ｇ１として算出される。なお、第２〜第４の情報処理モデルは、入力層が４２個、５０個、及び５８個のユニットからなる情報処理モデルとしてそれぞれ構成されており、第１の情報処理モデルに準じた階層型のニューラルネットワークのアルゴリズムに基づいて構築されている。
【００２８】
そして、運転者意志推定部３４は、こうして算出された意志推定値Ｇｎ（但しｎ＝１〜４）に基づき、運転者に歩行者の横断を優先する意志があるか否かの推定を、以下の（ｃ１），（ｃ２）に示す態様にて行う。
【００２９】
（ｃ１）意志推定値Ｇｎが閾値「０．５」未満であるとき。このとき、運転者意志推定部３４は、運転者に歩行者の横断を優先する意志がないと推定する。
（ｃ２）意志推定値Ｇｎが閾値「０．５」以上であるとき。このとき、運転者意志推定部３４は、運転者に歩行者の横断を優先する意志があると推定する。
【００３０】
ここで、制御装置３０は、運転者意志推定部３４を通じて運転者に歩行者の横断を優先する意志がある旨を推定したとき、上記ヘッドランプ１１により歩行者の足元を照射する照射制御を実行する。この照射制御では、図５に示すように、意志推定値Ｇｎが閾値「０．５」に近い値であるほど、上記運転者に歩行者の横断を優先する意志がある旨の推定の確からしさが低いと判定し、上記ヘッドランプ１１の照射強度を弱くする。一方、この照射制御では、意志推定値Ｇｎが「１」に近い値であるほど、上記運転者に歩行者の横断を優先する意志がある旨の推定の確からしさが高いと判定し、上記ヘッドランプ１１の照射強度を強くする。
【００３１】
図６は、実際に車両が走行しているときに制御装置３０を通じて実行される意志推定値Ｇｎの経時的な算出態様を示したものである。
同図６に示されるように、例えばいま、歩行者が横断しようと待機している横断歩道２０に車両が近づいてきたとする。このとき、運転者意志推定部３４は、上記横断歩道２０までの距離Ｃが１００ｍになる時刻ｔ１の時点で、上記歩行者情報に基づき横断歩道２０を横断しようとしている歩行者がいることを検出すると、上記車速Ｖｎなどの車両状態量の取得を開始する。そして、運転者意志推定部３４は、時刻ｔ２で横断歩道２０までの距離Ｃが２０ｍになると、その時点までに取得したデータを上記第１の情報処理モデルに入力して上記意志推定値Ｇ１を算出するとともに、この算出した意志推定値Ｇ１に基づいて上記運転者の意志の推定にかかる処理を実行する。こうして運転者の意志の推定にかかる処理が実行されると、制御装置３０は、その処理結果に基づいて上記ヘッドランプ１１の照射制御を実行する。そしてその後、時刻ｔ３で横断歩道２０までの距離Ｃが１０ｍになると、運転者意志推定部３４は、今度はその時点までに取得した上記車速Ｖｎなどの車両状態量を上記第２の情報処理モデルに入力して上記意志推定値Ｇ２を算出するとともに、この算出した意志推定値Ｇ２に基づいて、上記運転者の意志の推定にかかる処理を実行する。こうして運転者の意志の推定にかかる処理が実行されると、制御装置３０は、その処理結果に基づいて上記ヘッドランプ１１の照射制御を再び実行する。さらに、運転者意志推定部３４は、時刻ｔ４，ｔ５の時点で上記意志推定値Ｇ３，Ｇ４の算出を行うとともに、算出された意志推定値Ｇ３，Ｇ４に基づく上記運転者の意志の推定にかかる処理を行い、制御装置３０は、同処理の結果に基づいてヘッドランプ１１の照射制御を実行する。
【００３２】
ところで、車速Ｖｎなどの車両状態量を入力データとする情報処理モデルを利用して運転者の意志を推定するようにした場合には、車両が横断歩道２０に接近したときの車両状態量、すなわち運転者の意志がより反映された車両状態量を用いた方が、より高い精度で運転者の意志を推定することができる。一方、推定される運転者の意志の歩行者への通知は、車両が横断歩道２０に接近するよりもなるべく前の時点で行ったほうが、歩行者にとっては望ましい通知となる。すなわち、上記運転者の意志の推定精度と上記推定される運転者の意志の通知の時期との間には、いわゆるトレードオフの関係があるため、これらの両立を図ることは難しい。そこで、本実施形態にかかる車両の運転者意志通知装置では、車両から横断歩道２０までの距離Ｃに応じて、具体的には２０ｍ、１０ｍ、６ｍ、２ｍの距離毎に各別に第１〜第４の情報処理モデルを設けるようにしている。これにより、車両が横断歩道２０から２０ｍ手前を走行しているときには、第１の情報処理モデルを用いて運転者の意志を推定することができるため、歩行者に対して早期に通知を行うことができる。また、そこから車両が横断歩道２０に更に接近したときには、第２〜第４の情報処理モデルを用いて運転者の意志を推定することができるため、歩行者に対してより推定精度の高い通知を行うことができる。したがって、本実施形態にかかる車両の運転者意志通知装置によれば、運転者の意志の推定精度と運転者の意志の通知の時期とについて両立を図ることができる。
【００３３】
一方、前述のように、運転者意志推定部３４は、運転者の意志の推定にかかる処理に加え、運転者が歩行者の横断を実際に優先したか否かを示す２値情報を教師データとして、上記第１〜第４の情報処理モデルの学習を行う学習処理を実行する。この学習処理では、車両が横断歩道２０を通過した際に、その通過する直前の車速Ｖｎなどの車両状態量の時系列的なデータを入力データとして、また、実際に運転者が歩行者の横断を優先したか否かを示す２値情報値Ｇｘを教師データとして学習を行う。以下、まずは図７（ａ），（ｂ）を参照して、実際に運転者が歩行者の横断を優先したか否かの２値情報値Ｇｘの取得の方法について説明する。
【００３４】
この運転者意志推定部３４は、基本的には、横断歩道２０までの距離Ｃが１０ｍ〜２ｍになったときに上記車速Ｖが時速１ｋｍ以下となった旨を判断すると、運転者が横断歩道２０の手前で車両を停車させて歩行者の横断を優先させた状況である旨を判定する。ここで、例えばいま、車両が横断歩道２０を通過する際の車速Ｖなどの車両状態量の時系列的なデータとして図７（ａ）に示すデータが得られたとする。このとき、車速Ｖは、横断歩道２０までの距離Ｃが８ｍ及び４ｍとなったときに時速１ｋｍ、また、同距離Ｃが２ｍとなったときに時速０ｋｍとなっていることから、運転者意志推定部３４は、運転者が横断歩道２０の手前で車両を停車させて歩行者の横断を優先させた状況である旨を判定する。そして、運転者意志推定部３４は、こうした歩行者の横断を優先させた状況である旨の判定に基づき、２値情報値Ｇｘとして上記情報「１」を取得する。一方、例えばいま、車両が横断歩道２０を通過する際の車速Ｖなどの時系列的なデータとして、図７（ｂ）に示すデータが得られたとする。このとき、車速Ｖは、横断歩道２０までの距離Ｃが１０ｍ〜２ｍとなったときに時速１ｋｍ以下となっていないことから、運転者意志推定部３４は、運転者が横断歩道２０の手前で車両を停車させて歩行者の横断を優先させた状況でない旨を判定する。そして、運転者意志推定部３４は、こうした歩行者の横断を優先させた状況でない旨の判定に基づき、２値情報値Ｇｘとして上記情報「０」を取得する。
【００３５】
そして、運転者意志推定部３４は、横断歩道２０までの距離Ｃが１００ｍ〜２ｍの間に取得される車速Ｖｎなどの車両状態量及び上記２値情報値Ｇｘに基づき、第１〜第４の情報処理モデルの学習処理を実施する。図８は、これら第１〜第４の情報処理モデルのうちの第１のニューラルネットワークの学習処理の概要を模式的に示したものである。
【００３６】
同図８に示されるように、この学習処理では、まず、上記横断歩道２０までの距離Ｃが１００ｍ〜２０ｍの間に取得される車速Ｖｎなどの車両状態量を入力データとして第１の情報処理モデルに入力して、その出力である意志推定値Ｇ１を算出する。そして、上記２値情報値Ｇｘを教師データとして、この２値情報値Ｇｘと意志推定値Ｇ１とを比較し、これらの値の偏差ΔＧ（＝Ｇｘ−Ｇ１）を誤差として、その誤差が小さくなる方向に上記結合荷重ｗｉ，ｗｊの値の修正を行う。すなわち、意志推定値Ｇ１が２値情報値Ｇｘに近づく態様にて学習が実施される。
【００３７】
ただし、この運転者意志推定部３４では、２値情報値Ｇｘとして上記情報「１」を取得した場合であっても、以下の（ｄ１），（ｄ２）のいずれかの状況に該当すると判断したときには、上記学習処理を行わないようにしている。
【００３８】
（ｄ１）車速Ｖｎなどの車両状態量を取得している期間に横断歩道２０を横断しようとしていた歩行者がいなくなった旨を判断したとき。このときには、運転者が横断歩道２０の手前で車両を停止させたとしても、歩行者の横断を優先させた状況であるとは判断することができないからである。
【００３９】
（ｄ２）運転者が横断歩道２０の手前で車両を停止させた旨を判断した時点、すなわち車速Ｖｎが時速１ｋｍ以下となった時点で、自車両と横断歩道２０との間に先行車が存在していると判断したとき。このときにも、同様に、運転者が横断歩道２０の手前で車両を停止させたとしても、歩行者の横断を優先させた状況であるとは判断することができないからである。
【００４０】
なお、こうした学習処理は、第２〜第４の情報処理モデルについても同様に行われる。
図９は、上記制御装置３０を通じて実行される、第１〜第４の情報処理モデルを利用した運転者の意志の推定処理及びそれらのモデルの学習処理に基づくヘッドランプ１１の照射制御についてその手順をフローチャートとして示したものであり、次に、この図９を参照して同処理の具体的手順を総括する。なお、図９に示す処理は、実際には車両の走行中に所定の演算周期をもって繰り返し実行される。
【００４１】
同図９に示されるように、このヘッドランプ１１の照射制御では、はじめに、横断歩道２０までの距離Ｃが１００ｍとなったか否かが判断される（ステップＳ１０）。そして、このステップＳ１０の処理を通じて横断歩道２０までの距離Ｃが１００ｍとなった旨が判断された場合には（ステップＳ１０：ＹＥＳ）、続いて、歩行者が横断歩道２０を横断しようとしているか否かが判断される（ステップＳ１１）。ちなみに、このステップＳ１１の処理を通じて歩行者が横断歩道２０を横断しようとしていない旨が判断された場合には（ステップＳ１１：ＮＯ）、上記車速Ｖｎなどの車両状態量及び上記意志推定値Ｇｎの初期化が実行されて（ステップＳ２０）、同処理はそのまま終了される。一方、歩行者が横断歩道２０を横断しようとしている旨が判断された場合には（ステップＳ１１：ＹＥＳ）、上記車速Ｖｎなどの車両状態量の時系列的なデータの取得が実行され（ステップＳ１２）、横断歩道２０までの距離Ｃが運転者の意志を推定する距離、すなわち２０ｍ、１０ｍ、６ｍ、２ｍに達したか否かが判断される（ステップＳ１３）。ちなみに、横断歩道２０までの距離Ｃが運転者の意志を推定する距離に達していない旨が判断されている期間に（ステップＳ１３：ＮＯ）、歩行者が横断歩道２０から遠ざかるなどして、歩行者が横断歩道２０を横断しようとしていない旨が判断された場合にも（ステップＳ１１：ＮＯ）、上記車速Ｖｎなどの車両状態量及び上記意志推定値Ｇｎの初期化が実行されて（ステップＳ２０）、同処理はそのまま終了される。
【００４２】
一方、横断歩道２０までの距離Ｃが運転者の意志を推定する距離に達した旨が判断された場合には（ステップＳ１３：ＹＥＳ）、横断歩道２０までの距離Ｃに応じて上記第１〜第４の情報処理モデルのうちの対応する情報処理モデルが選定される（ステップＳ１４）。そしてこの場合には、この選定された情報処理モデルに上記車速Ｖｎなどの時系列的なデータが入力されて上記意志推定値Ｇｎが算出されるとともに（ステップＳ１５）、この算出された意志推定値Ｇｎに基づいて上記ヘッドランプ１１の照射制御が実行される（ステップＳ１６）。さらに、このステップＳ１６の処理に続いて、車両が横断歩道２０に達したか否かが判断され（ステップＳ１７）、車両が横断歩道２０に達してない旨が判断されている期間（ステップＳ１７：ＮＯ）、上記ステップＳ１１〜Ｓ１６の処理が繰り返し実行される。一方、ステップＳ１７の処理を通じて、車両が横断歩道２０に達した旨が判断された場合には（ステップＳ１７：ＹＥＳ）、上記ヘッドランプ１１の照射制御を終了する（ステップＳ１８）。そして、このステップＳ１８の処理に続いて、上記取得した車速Ｖｎなどの車両状態量に基づいて上記第１〜第４の情報処理モデルの学習を実行した後（ステップＳ１９）、車両状態量及び上記意志推定値Ｇｎの初期化を実行して（ステップＳ２０）、制御装置３０はこの一連の処理を終了する。
【００４３】
車両の運転者意志通知装置としてのこうした構成によれば、歩行者は、ヘッドランプ１１により足元が照射されることによって、運転者に歩行者の横断を優先する意志があるか否かについて、推定される運転者の意志を知ることができるとともに、そのときの照射強度の強弱を通じてその意志の推定の確からしさを知ることができる。このため、運転者には歩行者の横断を優先する意志がないにもかかわらず、運転者意志通知装置が、運転者に歩行者の横断を優先する意志がある旨を誤推定し、ヘッドランプ１１によって歩行者の足元を照射してしまったとしても、そのときのヘッドランプ１１の照射強度が弱ければ、歩行者は、ヘッドランプ１１の照射を通じた運転者の推定意志を示す通知が誤推定の可能性のある通知であることを知ることができる。そして、このように運転者の推定意志を示す通知が誤推定の可能性のある通知であることを歩行者が知れば、横断歩道２０の横断を思い止まることが予想される。したがって、運転者の意志に反した歩行者の行動を抑制することができるようになる。
【００４４】
以上説明したように、本実施形態にかかる車両の運転者意志通知装置によれば、以下のような効果が得られるようになる。
（１）ヘッドランプ１１によって歩行者の足元を照射することによって、推定される運転者の意志を歩行者に対して通知するとともに、そのときのヘッドランプ１１の照射強度の強弱を通じて、その推定の確からしさも併せて通知するようにした。これにより、運転者には歩行者の横断を優先する意志がないにもかかわらず、運転者意志通知装置が、運転者に歩行者の横断を優先する意志がある旨を誤推定し、ヘッドランプ１１によって歩行者の足元を照射してしまったとしても、ヘッドランプ１１の照射強度が弱ければ、歩行者は、ヘッドランプ１１の照射を通じた運転者の推定意志を示す通知が誤推定の可能性のある通知であることを知ることができる。そして、このように運転者の推定意志を示す通知が誤推定の可能性のある通知であることを歩行者に知らせることで、歩行者が横断歩道２０の横断を思い止まることが予想される。したがって、運転者の意志に反した歩行者の行動を抑制することができるようになり、ひいては運転者の違和感を好適に緩和することができるようになる。一方、ヘッドランプ１１の照射強度が強ければ、歩行者は、ヘッドランプ１１の照射を通じた運転者の推定意志を示す通知が誤推定の可能の低いものであることを知ることができる。このため、歩行者は、安心して横断歩道２０を横断することができるようになる。
【００４５】
（２）推定される運転者の意志の通知を、ヘッドランプ１１の照射を通じて行うとともに、その意志の推定の確からしさの通知を、ヘッドランプ１１の照射強度の強弱を通じて行うようにした。これにより、これら２つの通知をヘッドランプ１１といった一つの車載機器を通じて行うことができるため、上記推定の確からしさを示す通知を行うために新たな装置を設ける必要がなく、車両の部品点数の増加を回避することができるようになる。
【００４６】
（３）車速Ｖｎなどの車両状態量を入力データとするとともに、運転者に歩行者の横断を優先する意志があるか否かを示す情報を意志推定値Ｇｎとして出力とする第１〜第４の情報処理モデルを運転者意志推定部３４に構築するようにした。そして、意志推定値Ｇｎが閾値「０．５」以上であることに基づいて運転者に歩行者の横断を優先する意志がある旨を推定するとともに、意志推定値Ｇｎに基づいてその推定の確からしさを判断するようにした。一方、これら第１〜第４の情報処理モデルについて、車両が横断歩道２０を通過する直前の車両状態量を入力データとして、また、運転者が歩行者の横断歩道の横断を実際に優先したか否かを示す２値情報値Ｇｘを教師データとして学習も行うようにした。このため、こうした学習を通じて上記意志推定値Ｇｎの算出精度が向上するようになり、運転者の意志の推定精度が向上するようになる。また、この算出精度の高い意志推定値Ｇｎに基づいてその推定の確からしさを算出するようにすれば、その推定の確からしさの算出精度も向上するようになる。したがって、推定される運転者の意志及びその推定の確からしさについてのより精度の高い通知を歩行者に対して行うことができるため、運転者の意志に反した歩行者の行動をより好適に抑制することができるようになる。
【００４７】
（４）車両から横断歩道２０までの距離Ｃが２０ｍ、１０ｍ、６ｍ、２ｍの各距離に応じて各別に第１〜第４の情報処理モデルを設けるようにした。これにより、車両が横断歩道２０から２０ｍ手前を走行しているときには、第１の情報処理モデルを用いて運転者の意志を推定することができるため、歩行者に対して早期に通知を行うことができる。また、そこから車両が横断歩道２０に更に接近したときには、第２〜第４の情報処理モデルを用いて運転者の意志を推定することで、歩行者に対してより推定精度の高い通知を行うことができる。したがって、本実施形態にかかる車両の運転者意志通知装置によれば、運転者の意志の推定精度と運転者の意志の通知の時期とについて両立を図ることができるようになる。
【００４８】
なお、上記実施形態は、これを適宜変更した以下の形態にて実施することもできる。
・上記実施形態では、車両が横断歩道２０を通過する直前の車両状態量として、横断歩道２０までの距離Ｃが１００ｍの間に検出される車速Ｖｎなどの車両状態量を採用するようにしたが、例えば横断歩道２０までの距離Ｃが２００ｍの間に検出される車速Ｖｎなどの車両状態量を採用するようにしてもよい。また、横断歩道２０までの距離Ｃが５０ｍの間に検出される車両状態量を採用するようにしてもよい。
【００４９】
・上記実施形態では、運転者に歩行者の横断を優先する意志がある旨を推定したときに、車両の左側のヘッドランプ１１により歩行者の足元を照射するようにしたが、例えば車両が右側通行の車道を走行する場合には、車両の右側のヘッドライトにより歩行者の足元を照射するようにしてもよい。
【００５０】
・例えば通勤ルート上の横断歩道など、通過する頻度の高い横断歩道が複数存在する場合には、これらの横断歩道に対して各別に上記第１〜第４の情報処理モデルを設けるようにしてもよい。これにより、特に通過する頻度の高い横断歩道にあっては、上記運転者の意志の推定を高い精度で行うことができるようになるため、運転者の意志の誤推定を抑制することができるようになる。
【００５１】
・運転者が横断歩道２０の手前で車両を停止させて歩行者の横断を優先させた後、歩行者が横断歩道２０を横断し始めたときに、ヘッドランプ１１により歩行者の足元を照射し続けるといった制御を併せて実行するようにしてもよい。これにより、歩行者は、特に夜間のような視界を確保し難い状況であっても、良好な視界を確保することができるため、安心して横断歩道２０を渡ることができるようになる。
【００５２】
・上記実施形態では、車速Ｖｎなどの車両状態量の推移を示すデータのまとまりを入力データとし、運転者に歩行者の横断を優先する意志があるか否かを示す情報を出力データとする情報処理モデルを、階層型のニューラルネットワークのアルゴリズムに基づいて構築するようにした。これに代えて、例えば、相互結合型のニューラルネットワークのアルゴリズムに基づいて、あるいはファジー推論などの知的制御手法に基づいて情報処理モデルを構築するようにしてもよい。
【００５３】
・上記実施形態では、横断歩道検出部３１を通じた横断歩道２０の検出を、可視光カメラ１２を通じて取得される画像データやカーナビゲーション装置１３の道路地図情報などを利用して行うようにしたが、これに代えて、例えば可視光カメラ１２を通じて取得される画像データのみを利用して横断歩道２０の検出を行うようにしてもよい。また、これらに代えて、近赤外カメラなどを通じて取得される画像データを利用して横断歩道２０の検出を行うようにしてもよい。
【００５４】
・上記実施形態では、歩行者検出手段としての歩行者検出部３２を設けた上で、この歩行者検出部３２を通じた横断歩道２０を横断しようとしている歩行者の有無の検出を、レーダ装置１４を通じて取得される歩行者の位置情報を利用して行うようにした。これに代えて、例えば遠赤外カメラや可視光カメラを通じて取得される画像データを利用して横断歩道２０を横断しようとしている歩行者の有無の検出を行うようにしてもよい。
【００５５】
・上記実施形態では、運転者意志推定手段としての運転者意志推定部３４を設けた上で、この運転者意志推定部３４に４つの情報処理モデルを構築するようにしたが、例えば３つ以下の情報処理モデルを構築するようにしたり、あるいは５つ以上の情報処理モデルを構築するようにするなど、情報処理モデルの数を適宜変更することも可能である。
【００５６】
・上記実施形態では、車両状態量として、車速Ｖ、アクセルペダルの踏み込み量Ａ、ブレーキペダルの踏み込み量Ｂ、及び自車両と先行車との間の距離Ｌを採用するようにしたが、これらに加え、例えばステアリングホイールの操舵角、ドライバの視線の情報、及び天候条件などを採用するようにしてもよい。これにより、運転者の意志の推定精度をさらに向上させることができるようになる。また、運転者が急いでいる状況であるか否かを判定するための指標として、例えば信号が黄色の点灯を開始したときの車両から交差点までの距離とそのときの運転者の停車実績などを採用するようにしても、運転者の意志の推定精度をさらに向上させることができるようになる。
【００５７】
・上記実施形態では、意志推定値Ｇｎの閾値として「０．５」を採用し、意志推定値Ｇｎが閾値「０．５」未満であるとき、運転者に歩行者の横断を優先する意志がないと推定するとともに、意志推定値Ｇｎが閾値「０．５」以上であるとき、運転者に歩行者の横断を優先する意志があると推定するようにした。これに代えて、例えば、意志推定値Ｇｎの閾値として「０」を採用し、意志推定値Ｇｎが閾値「０」であるとき、運転者に歩行者の横断を優先する意志がないと推定するとともに、意志推定値Ｇｎが閾値「０」を超える値であるとき、運転者に歩行者の横断を優先する意志があると推定するようにしてもよい。なお、この場合、例えば意志推定値Ｇｎが「０」に近づくほどヘッドランプ１１の照射強度を弱くするとともに、意志推定値Ｇｎが「１」に近づくほど上記ヘッドランプ１１の照射強度を強くするといった態様で上記ヘッドランプ１１の照射制御を行うようにしてもよい。また、例えば、意志推定値Ｇｎの閾値として「０．８」を採用し、意志推定値Ｇｎが閾値「０．８」未満であるとき、運転者に歩行者の横断を優先する意志がないと推定するとともに、意志推定値Ｇｎが閾値「０．８」を超える値であるとき、運転者に歩行者の横断を優先する意志があると推定するようにしてもよい。
【００５８】
・上記実施形態では、推定される運転者の意志の通知を、ヘッドランプ１１により歩行者の足元を照射することによって行うようにしたが、例えば、歩行者の全身を照射することによって行うようにしてもよい。
【００５９】
・上記実施形態及びその変形例では、運転者意志通知手段としてヘッドランプ１１を採用するとともに、推定される運転者の意志の通知及びその推定の確からしさの通知を、ヘッドランプ１１により歩行者を照射することによって行うようにしたが、例えば車両に設けられたスピーカから音声を流すことによって行うなど、その通知方法を適宜変更するようにしてもよい。
（付記）
次に、上記実施形態及びその変形例から把握できる技術的思想について追記する。
【００６０】
（イ）請求項３又は４に記載の車両の運転者意志通知装置において、前記情報処理モデルが、ニューラルネットワークのアルゴリズムに基づいて構築されてなることを特徴とする車両の運転者意志通知装置。具体的には、付記イに記載の発明によるように、情報処理モデルを、ニューラルネットワークのアルゴリズムに基づいて構築するといった構成を採用することができる。
【００６１】
（ロ）請求項１〜４、及び付記イのいずれか一項に記載の車両の運転者意志通知装置において、前記車両の状態として検出される車両状態量が、車両の速度、アクセルペダルの踏み込み量、ブレーキペダルの踏み込み量、及び自車両の前を走行する先行車と自車両との間の距離であることを特徴とするの車両の運転者意志通知装置。具体的には、付記ロに記載の発明によるように、車両の状態として検出される車両状態量としては、車両の速度、アクセルペダルの踏み込み量、ブレーキペダルの踏み込み量、及び自車両の前を走行する先行車と自車両との間の距離などを採用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６２】
【図１】本発明にかかる車両の運転者意志通知装置の一実施形態についてその概要を模式的に示す平面図。
【図２】同実施形態の運転者意志通知装置についてそのシステム構成を示すブロック図。
【図３】車両が横断歩道を通過する直前に検出される横断歩道までの距離Ｃ、車速Ｖ、アクセルペダルの踏み込み量Ａ、ブレーキペダルの踏み込み量Ｂ、及び自車両と先行車との間の距離Ｌのデータ例を示す図表。
【図４】同実施形態の運転者意志通知装置の運転者意志推定部において構築される情報処理モデルについてその構成を模式的に示す図。
【図５】同実施形態の運転者意志通知装置についてその意志推定値Ｇｎとヘッドランプの照射強度との関係を示すグラフ。
【図６】車両が横断歩道を通過する直前に検出される横断歩道までの距離Ｃ、車速Ｖ、アクセルペダルの踏み込み量Ａ、ブレーキペダルの踏み込み量Ｂ、及び自車両と先行車との間の距離Ｌの推移と、意志推定値Ｇｎの算出の推移とを併せて示す図表。
【図７】（ａ），（ｂ）は、車両が横断歩道を通過した際にその通過の直前検出された横断歩道までの距離Ｃ、車速Ｖ、アクセルペダルの踏み込み量Ａ、ブレーキペダルの踏み込み量Ｂ、及び自車両と先行車との間の距離Ｌの推移と、２値情報値Ｇｘとの関係をそれぞれ示す図表。
【図８】同実施形態の運転者意志通知装置の運転者意志推定部において構築される情報処理モデルについてその学習方法を模式的に示す図。
【図９】同実施形態の運転者意志通知装置によるヘッドランプの照射制御についてその手順を示すフローチャート。
【符号の説明】
【００６３】
１１…ヘッドランプ、１２…可視光カメラ、１３…カーナビゲーション装置、１４…レーダ装置、１５…車速センサ、１６…アクセルセンサ、１７…ブレーキペダルセンサ、２０…横断歩道、３０…制御装置、３１…横断歩道検出部、３２…歩行者検出部、３３…先行車検出部、３４…運転者意志推定部。
【図１】
2010003225.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
2010003225.tif 000007
【図６】
2010003225.tif 000008
【図７】
2010003225.tif 000009
【図８】
2010003225.tif 000010
【図９】
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