(57)【要約】【課題】コストをかけることなく物体の衝突の危険性を高精度に推定する。【解決手段】衝突危険度推定装置は、物体が移動する場合の経由点の複数の候補と各候補が経由点となる条件とを物体毎に定義した経由点データベースと、物体が移動する場合の終端点の複数の候補と各候補が終端点となる条件とを物体毎に定義した終端点データベースとを記憶する移動物意図予測部３１を備えている。移動物意図予測部３１は、物体状態認識部２３の認識結果と各データベースを参照して、前記車両及び各物体の経由点及び終端点を予測する。【選択図】図１
2010224786.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の周辺環境の物体を検出する物体検出手段と、
前記車両の走行状態を検出する走行状態検出手段と、
前記物体検出手段及び前記走行状態検出手段の検出結果に基づいて、前記車両の位置に対して、各物体の位置の確率的分布情報と、前記車両の位置の確率的分布情報と、を演算する相対位置演算手段と、
物体が移動する場合の経由点の複数の候補と、各候補が経由点となる条件とを、物体毎に定義した経由点予測データを記憶する第１の記憶手段と、
物体が移動する場合の終端点の複数の候補と、各候補が終端点となる条件とを、物体毎に定義した終端点予測データを記憶する第２の記憶手段と、
前記物体検出手段により検出された検出結果と、前記第１の記憶手段に記憶された経由点予測データと、に基づいて、前記車両及び各物体の経由点を予測する経由点予測手段と、
前記物体検出手段により検出された検出結果と、前記第１の記憶手段に記憶された終端点予測データと、に基づいて、前記車両及び各物体の終端点を予測する終端点予測手段と、
前記車両及び各物体について、前記経由点予測手段により予測された経由点に対応する物体についての確率的分布情報を用いて任意の経由点位置を生成し、前記終端点予測手段により予測された終端点に対応する物体についての確率的分布情報を用いて任意の終端点位置を生成し、前記経由点位置及び前記終端点位置を用いて、前記車両及び各物体の複数の軌道を予測する軌道予測手段と、
前記軌道予測手段により予測された前記車両の各軌道と、任意の物体の各軌道とを用いて、車両と前記任意の物体とが衝突する危険度を推定する危険度推定手段と、
を備えた衝突危険度推定装置。
【請求項２】
警報を出力する警報出力手段を更に備え、
前記危険度推定手段は、前記軌道予測手段により予測された前記車両の各軌道と、各物体の各軌道とを用いて、車両と各物体とがそれぞれ衝突する危険度を推定し、
前記警報出力手段は、前記危険度推定手段により推定された危険度の少なくとも１つが閾値を超えた場合に、警報を出力する
請求項１に記載の衝突危険度推定装置。
【請求項３】
前記車両の走行を制御する走行制御手段を更に備え、
前記危険度推定手段は、前記軌道予測手段により予測された前記車両の各軌道と、各物体の各軌道とを用いて、車両及び各物体の２つのすべての組み合わせでそれぞれ衝突する危険度を推定し、
前記走行制御手段は、前記危険度推定手段により推定された危険度の合計値が閾値を超えた場合に、前記車両の走行速度を抑制するように制御する
請求項１に記載の衝突危険度推定装置。
【請求項４】
コンピュータを、
車両の周辺環境の物体を検出する物体検出手段と、前記車両の走行状態を検出する走行状態検出手段と、の検出結果に基づいて、前記車両の位置に対して、各物体の位置の確率的分布情報と、前記車両の位置の確率的分布情報と、を演算する相対位置演算手段と、
物体が移動する場合の経由点の複数の候補と、各候補が経由点となる条件とを、物体毎に定義した経由点予測データを記憶する第１の記憶手段と、
物体が移動する場合の終端点の複数の候補と、各候補が終端点となる条件とを、物体毎に定義した終端点予測データを記憶する第２の記憶手段と、
前記物体検出手段により検出された検出結果と、前記第１の記憶手段に記憶された経由点予測データと、に基づいて、前記車両及び各物体の経由点を予測する経由点予測手段と、
前記物体検出手段により検出された検出結果と、前記第１の記憶手段に記憶された終端点予測データと、に基づいて、前記車両及び各物体の終端点を予測する終端点予測手段と、
前記車両及び各物体について、前記経由点予測手段により予測された経由点に対応する物体についての確率的分布情報を用いて任意の経由点位置を生成し、前記終端点予測手段により予測された終端点に対応する物体についての確率的分布情報を用いて任意の終端点位置を生成し、前記経由点位置及び前記終端点位置を用いて、前記車両及び各物体の複数の軌道を予測する軌道予測手段と、
前記軌道予測手段により予測された前記車両の各軌道と、任意の物体の各軌道とを用いて、車両と前記任意の物体とが衝突する危険度を推定する危険度推定手段と、
して機能させるための衝突危険度推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、衝突危険度推定装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両等の移動体の安全運転を支援するために、ドライバに対して様々な運転支援を行う技術が開示されている（特許文献１及び２を参照）。
【０００３】
特許文献１には、ある物体が周囲の物体にとって好ましくない挙動を示すような、現実として起こり得る状況下においても、安全性を確保できるように物体の進路を予測する物体進路予測装置が開示されている。特許文献１の物体進路予測装置は、走行環境に存在する各物体について、センサ部の検知結果から初期位置及び内部状態を設定し、時間ΔＴの間に行う操作を操作選択確率に従って選択する。そして、時間ΔＴの間に選択した操作を動作させて、動作後の物体の位置及び内部状態を更新することで、物体の軌跡を生成する。
【０００４】
特許文献２には、車外監視センサの情報を統合し、走行環境の状況を解釈して、その結果を用いて車両のアクチュエータや運転者への働き掛けを行う技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−２３３６４６号公報
【特許文献２】特開２００７−５２７７８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、特許文献１の技術は、選択可能な操作を多くして物体のモデルを精緻にするほど、実現時のコストが割高になってしまう問題がある。また、特許文献２の技術は、精緻化を図ると、状況を解釈するために必要な記述の状態数が爆発的に増大してしまい、非常にコストがかかってしまう問題がある。
【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、コストをかけることなく物体の衝突の危険性を高精度に推定する衝突危険度推定装置及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明に係る衝突危険度推定装置は、車両の周辺環境の物体を検出する物体検出手段と、前記車両の走行状態を検出する走行状態検出手段と、前記物体検出手段及び前記走行状態検出手段の検出結果に基づいて、前記車両の位置に対して、各物体の位置の確率的分布情報と、前記車両の位置の確率的分布情報と、を演算する相対位置演算手段と、物体が移動する場合の経由点の複数の候補と、各候補が経由点となる条件とを、物体毎に定義した経由点予測データを記憶する第１の記憶手段と、物体が移動する場合の終端点の複数の候補と、各候補が終端点となる条件とを、物体毎に定義した終端点予測データを記憶する第２の記憶手段と、前記物体検出手段により検出された検出結果と、前記第１の記憶手段に記憶された経由点予測データと、に基づいて、前記車両及び各物体の経由点を予測する経由点予測手段と、前記物体検出手段により検出された検出結果と、前記第１の記憶手段に記憶された終端点予測データと、に基づいて、前記車両及び各物体の終端点を予測する終端点予測手段と、前記車両及び各物体について、前記経由点予測手段により予測された経由点に対応する物体についての確率的分布情報を用いて任意の経由点位置を生成し、前記終端点予測手段により予測された終端点に対応する物体についての確率的分布情報を用いて任意の終端点位置を生成し、前記経由点位置及び前記終端点位置を用いて、前記車両及び各物体の複数の軌道を予測する軌道予測手段と、前記軌道予測手段により予測された前記車両の各軌道と、任意の物体の各軌道とを用いて、車両と前記任意の物体とが衝突する危険度を推定する危険度推定手段と、を備えている。
【０００９】
本発明によれば、物体検出手段により検出された検出結果と経由点予測データとに基づいて、車両及び各物体の経由点が予測され、物体検出手段により検出された検出結果と終端点予測データとに基づいて、車両及び各物体の終端点が予測される。そして、予測された経由点及び終端点に基づいて車両及び物体の軌道が生成され、各軌道に基づいて衝突危険度が推定される。よって、コストをかけることなく車両及び各物体の経由点及び終端点が予測され、その結果、車両と物体との衝突危険度が推定される。
【発明の効果】
【００１０】
本発明に係る衝突危険度推定装置及びプログラムは、物体検出手段により検出された検出結果と経由点予測データとに基づいて、車両及び各物体の経由点を予測し、物体検出手段により検出された検出結果と終端点予測データとに基づいて、車両及び各物体の終端点を予測することにより、コストをかけることなく、車両及び各物体の軌道を生成して衝突危険度を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る衝突危険度推定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】歩行者の経由点を予測するための経由点データベースの構成を示す図である。
【図３】歩行者の終端点を予測するための終端点データベースの構成を示す図である。
【図４】自車の周囲に存在する物体を示す図である。
【図５】第１の実施形態に係る衝突危険度推定ルーチンを示すフローチャートである。
【図６】各物体の自車に対する相対位置確率的分布情報を示す図である。
【図７】移動物意図予測部により予測された経由点及び終端点を示す図である。
【図８】歩行者Ｂについての経由点位置ｘｐ、終端点位置ｘｆ、経由点通過時刻ｔｐ、終端点通過時刻ｔｆ及び軌道コストＨを示す図である。
【図９】軌道番号１〜３のそれぞれの軌道を示す図である。
【図１０】移動物軌道生成部で生成された歩行者Ｂ及び自車の軌道を示す図である。
【図１１】本発明の第１の実施形態に係る衝突危険度推定装置の構成を示すブロック図である。
【図１２】第２の実施形態に係る衝突危険度推定ルーチンを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
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。
【００１３】
［第１の実施形態］
図１は、本発明の第１の実施形態に係る衝突危険度推定装置の構成を示すブロック図である。衝突危険度推定装置は、車両（以下「自車」という。）に搭載され、自車と移動可能な物体である移動物との衝突の危険度を推定する。
【００１４】
衝突危険度推定装置は、センサ群１０と、自車及び物体の走行状態を認識する走行状態認識部２０と、衝突の危険度を推定する危険度推定部３０と、ドライバに対して危険を報知して注意を喚起する注意喚起部４０と、を備えている。
【００１５】
センサ群１０としては、自車の室内を撮像する車室内画像センサ１１、自車の室外を撮像する車室外画像センサ１２、路側の電波ビーコンからの電磁波を受信する電磁波センサ１３、アクセルペダル及びブレーキペダルの操作量を検出するペダル状態検出器１４、自車の方向指示器の作動状態を検出するスイッチ状態検出器１５、自車の車速を検出する車速センサ１６、自車の操舵角を検出する操舵角センサ１７、衛星からの信号に基づいて自車の緯度及び経度を計測するＧＰＳ（Global Positioning System）受信機１８、レーザレーダ１９がある。
【００１６】
走行状態認識部２０は、自車の走路状態を認識する走路状態認識部２１と、自車を運転するドライバの運転行動を認識する運転行動認識部２２と、自車の周囲の物体の状態を認識する物体状態認識部２３と、自車の状態を認識する車両状態認識部２４と、を備えている。
【００１７】
走路状態認識部２１は、車室外画像センサ１２及び電磁波センサ１３の検出結果に基づいて、自車が走行する路面の状態を認識する。
【００１８】
運転行動認識部２２は、車室内画像センサ１１、ペダル状態検出器１４、スイッチ状態検出器１５及び操舵角センサ１７の検出結果に基づいて、自車のドライバの運転行動（アクセル操作量、ブレーキ操作量、操舵角等）を認識する。
【００１９】
物体状態認識部２３は、自車の周囲の各物体の状態を認識する。物体状態認識部２３は、例えば、車室外画像センサ１２により生成された画像に基づいて、自車の周囲にある物体（自動車、自転車、歩行者などの物体の種別）を識別し、自車から各物体までの相対位置を識別し、さらに、標識を検出して交通規制を認識する。
【００２０】
また、物体状態認識部２３は、例えば、レーザレーダ１９の検出結果に基づいて、自車から各物体までの正確な相対位置及び相対速度を識別する。さらに、物体状態認識部２３は、ＧＰＳ受信機１８の検出結果と記録媒体に記録された電子地図データとに基づいて、自車に対する横断歩道の相対位置、走行路域の車線数、交通規制（制限速度等）を認識する。
【００２１】
さらに、物体状態認識部２３は、これらの識別結果をカルマンフィルタで処理することによって、各物体について自車に対する相対位置関係を統計上の正規分布で表現した相対位置確率的分布情報（物体の位置の期待値及び分散）を演算する。または、物体状態認識部２３は、上記識別結果をパーティクルフィルタで処理して、相対位置確率的分布情報として、連続な確率分布をパーティクルという離散変数の集合で表してもよい。なお、これらの相対位置確率的分布情報は公知の技術により算出可能であり、その詳細な説明は省略する。
【００２２】
車両状態認識部２４は、ＧＰＳ受信機１８の検出結果に基づいて自車の緯度及び経度を計測し、車速センサ１６及び操舵角センサ１７の検出結果に基づいて自車の車両状態（速度、方向等）を認識する。
【００２３】
危険度推定部３０は、認識された物体のうち歩行者、自車、他の車両等の移動可能なもの（以下「移動物」という。）の意図を予測する移動物意図予測部３１と、移動物の予測される軌道を生成する移動物軌道生成部３２と、軌道物の軌道を評価する移動物軌道評価部３３と、を備えている。
【００２４】
（移動物意図予測部３１）
移動物意図予測部３１は、物体状態認識部２３で認識された物体のうちの各移動物について、経由点及び終端点を予測する。ここで、移動物意図予測部３１は、移動物毎に、移動物の経由点を予測するための経由点データベース、移動物の終端点を予測するための終端点データベースをそれぞれ記憶している。
【００２５】
図２は、歩行者の経由点を予測するための経由点データベースの構成を示す図である。なお、他の移動物の経由点を予測するための経由点データベースも、図２と同様に構成されている。図２の経由点データベースには、歩行者の経由点となる複数の「候補」と、各候補が経由点となるための「条件」と、の組み合わせが複数記述されている。なお、この経由点データベースには、移動物が静止状態である場合についての経由点の「候補」及びその「条件」も記述されている。
【００２６】
図３は、歩行者の終端点を予測するための終端点データベースの構成を示す図である。なお、他の移動物の終端点を予測するための経由点データベースも、図３と同様に構成されている。図３の終端点データベースには、歩行者の終端点となる複数の「候補」と、各候補が終端点となるための「条件」と、の組み合わせが複数記述されている。なお、終端点データベースには、移動物が静止状態である場合についての終端点の「候補」及びその「条件」も記述されている。
【００２７】
移動物意図予測部３１は、物体状態認識部２３で認識された各物体の相対位置確率的分布情報（期待値及び分散）を入力し、図２及び図３に示す各データベースを参照して、各物体のうち移動物についての経由点及び終端点を予測して出力する。そして、移動物意図予測部３１は、予測した経由点及び終端点のそれぞれに対応する物体の相対位置確率的分布情報（期待値及び分散）を出力する。
【００２８】
例えば、物体状態認識部２３で認識された物体の中に歩行者が含まれる場合、歩行者の経由点及び終端点は次のようにして予測される。
【００２９】
移動物意図予測部３１は、図２に示す経由点データベースの「候補」及び「条件」の各々の組み合わせのうち、物体状態認識部２３で認識された物体の状況に合致している、組み合わせの「候補」を、経由点として予測する。図２の場合、例えば、歩行者の前方に横断歩道が存在する場合は「横断歩道」、横断歩道が存在しない場合は「車道」がそれぞれ経由点として予測される。
【００３０】
移動物意図予測部３１は、歩行者の経由点の候補として「横断歩道」が予測された場合は、横断歩道の相対位置確率的分布情報（期待値及び分散）を出力し、歩行者の経由点の候補として「車道」が予測された場合は、車道の相対位置確率的分布情報（期待値及び分散）を出力する。
【００３１】
また、移動物意図予測部３１は、図３に示す終端点データベースの「候補」及び「条件」の各々の組み合わせのうち、物体状態認識部２３で認識された物体の状況に合致している、組み合わせの「候補」を、終端点として予測する。図３の場合、例えば、歩行者の右路側に自車の左路側が存在する場合は自車の「右路側」、歩行者の左路側に自車の右路側が存在する場合は自車の「左路側」、歩行者の左路側に自車の左路側が存在する場合は自車の「左路側」がそれぞれ終端点として予測される。
【００３２】
移動物意図予測部３１は、歩行者の終端点の候補として「右路側」が予測された場合は、右路側の相対位置確率的分布情報（期待値及び分散）を出力し、歩行者の終端点の候補として「左路側」が予測された場合は、車道の相対位置確率的分布情報（期待値及び分散）を出力する。
【００３３】
なお、移動物意図予測部３１は、複数の経由点又終端点を予測した場合は、予測したすべての経由点又終端点の相対位置確率的分布情報を出力すればよい。
【００３４】
（移動物軌道生成部３２）
移動物軌道生成部３２は、走行状態認識部２０の認識結果及び移動物意図予測部３１の予測結果に基づいて、各移動物について予測される複数の軌道を生成する。
【００３５】
最初に、移動物軌道生成部３２は、移動物の開始点、経由点、終端点のそれぞれの相対位置確率的分布情報を入力し、乱数を発生することで、各物体の予測軌道（計画軌道）を構成する複数の開始点位置ｘｉ、複数の経由点位置ｘｐ、複数の終端点位置ｘｆをそれぞれ演算する。
【００３６】
次に、移動物軌道生成部３２は、走行状態認識部２０の情報（自車の位置及び速度、各移動物の位置及び速度など）を用いて、各移動物が経由点位置ｘｐを通過する経由点通過時刻ｔｐと、終端点位置ｘｆに達する終端点時刻ｔｆをそれぞれ演算する。
【００３７】
更に、移動物軌道生成部３２は、各軌道について軌道の滑らかさを示す軌道コストＨ（ｘ（ｔ））を演算する。軌道コストＨ（ｘ（ｔ））は、次の式（１）により求められる。
【００３８】
【数１】
2010224786.tif 000003
【００３９】
なお、式（１）においてｔ０は開始時刻である。また、各移動物の軌道コストＨ（ｘ（ｔ））が最大となる場合の軌道を「最適軌道」という。ｎはＨ（ｘ（ｔ））の性質を決定する自然数である。例えばｎ＝１であれば速度、ｎ＝２であれば加速度、ｎ＝３であればジャークの総和をコストとすることになる。
【００４０】
（移動物軌道評価部３３）
移動物軌道評価部３３は、移動物軌道生成部３２で生成された各移動物のすべての軌道を用いて、式（２）に従って、２物体（ｖ，ｗ）間の衝突可能性を示すリスク値Ｒｖ，ｗを演算する。本実施形態では、移動物軌道評価部３３は、自車と他の移動物の衝突可能性を示すリスク値Ｒ自車，ｗを演算する（ｖ＝自車）。
【００４１】
【数２】
2010224786.tif 000004
【００４２】
なお、各変数は次の通りである。
Ｘｖｉ：物体ｖの軌道ｉの時系列
Ｘｗｉ：物体ｗの軌道ｉの時系列
δ（Ｙ，Ｚ）：０（軌道Ｙと軌道Ｚが交錯する場合）
１（軌道Ｙと軌道Ｚが交錯しない場合）
Ｍ：物体ｖに対して生成した軌道の数
Ｎ：物体ｗに対して生成した軌道の数
【００４３】
式（２）によると、２物体の軌道が最も滑らか（軌道コストＨが最小）で、かつ、各軌道が交錯しない場合に、リスク値Ｒｖ、ｗは最大値をとる。リスク値Ｒｖ、ｗは、大きくなるほど衝突可能性が高く危険であることを意味する。
【００４４】
注意喚起部４０は、２物体間の衝突の危険判定を行う危険判定部４１と、危険判定部４１により危険と判定された場合にドライバに対して危険であることを報知する危険報知部４２と、を備えている。危険報知部４２は、ドライバに危険を報知することができれば特に限定されるものではなく、例えば、危険を示す音を出力するスピーカ、危険であることを画像で表示するモニタ、衝突の危険性がある物体に光を照射する前照灯のいずれであってもよい。
【００４５】
以上のように構成された衝突危険度推定装置は、衝突危険度推定ルーチンを実行することで、自車と移動物との衝突危険度を推定する。なお、車両の周囲には例えば次のような物体が存在しているものと仮定する。
【００４６】
図４は、自車の周囲に存在する物体を示す図である。自車の周囲で静止している物体としては、自車が走行する「車道」、自車の前方にある「横断歩道」、自車の進行方向に対して左側にある「左路側」、自車の進行方向に対して右側にある「右路側」が存在している。自車の周囲で移動している物体（移動物）としては、左路側から横断歩道を渡って右路側へ向かっている「歩行者Ａ」、右路側から自車へ向かって斜めに横断歩道を渡って左路側へ向かっている「歩行者Ｂ」が存在している。
【００４７】
そして、衝突危険度推定装置のセンサ群１０が情報検出を開始すると、次の衝突危険度推定ルーチンが実行される。
【００４８】
図５は、第１の実施形態に係る衝突危険度推定ルーチンを示すフローチャートである。
【００４９】
ステップＳ１では、走行状態認識部２０の物体状態認識部２３が、車室外画像センサ１２で撮像された車両周囲の画像、ＧＰＳ受信機１８の検出結果、レーザレーダ１９の検出結果を用いて自車の周囲の物体を識別する。そして、物体状態認識部２３は、これらの識別結果をカルマンフィルタで処理することによって、各物体の自車に対する相対位置確率的分布情報を演算する。本実施形態では、例えば次のような様々な物体が識別され、相対位置確率的分布情報が求められている。
【００５０】
図６は、各物体の自車に対する相対位置確率的分布情報を示す図である。自車、横断歩道、歩行者Ａ及びＢの相対位置確率的分布情報である期待値μ、分散Σは同図の通りである。また、同図では省略されているが、左路側、車道、右路側の相対位置確率的分布情報である期待値μ、分散Σは下記の通りである。
【００５１】
【数３】
2010224786.tif 000005
【００５２】
ステップＳ２では、物体状態認識部２３は、ステップＳ１で識別された物体の中から、移動物を抽出して、ステップＳ３へ進む。なお、移動物の抽出方法は特に限定されるものではなく、例えば次のような方法がある。
【００５３】
物体状態認識部２３は、例えば、車室外画像センサ１２の検出結果に基づいて各物体の種別（例えば自動車、自転車、歩行者）を識別し、自動車、自転車、歩行者に該当する物体のみを移動物として抽出する。また、物体状態認識部２３は、各物体の位置及び移動速度、自車の位置及び移動速度に基づいて、各物体が移動しているかを判定し、移動している物体を移動物として抽出してもよい。
【００５４】
ステップＳ３では、危険度推定部３０の移動物意図予測部３１が、ステップＳ２で抽出された各移動物の意図として、各移動物の開始点、経由点、及び終端点の相対位置確率的分布情報を出力する。
【００５５】
具体的には、移動物意図予測部３１は、各移動物の相対位置確率的分布情報（期待値及び分散）を入力し、経由点データベース及び終端点データベースを参照して、各移動物についての経由点及び終端点を予測する。そして、移動物意図予測部３１は、各移動物について開始点の相対位置確率的分布情報を出力すると共に、予測した経由点及び終端点のそれぞれに対応する物体の相対位置確率的分布情報（期待値及び分散）を出力する。
【００５６】
例えば歩行者Ｂの場合、移動物意図予測部３１は、次のようにして経由点及び終端点を予測する。
【００５７】
最初に、物体状態認識部２３は、物体状態認識部２３で認識された各移動物のうち、図２に示す経由点データベースの「条件」に合致する「候補」があるかを判定する。ここでは、歩行者Ｂの前方に横断歩道が存在しているので、図２によると、経由点の「候補」として「横断歩道」が該当する。
【００５８】
そこで、移動物意図予測部３１は、歩行者Ｂの経由点の候補として「横断歩道」を予測し、「横断歩道」に対応する相対位置確率的分布情報を、経由点の相対位置確率的分布情報として出力する。
【００５９】
次に、物体状態認識部２３は、物体状態認識部２３で認識された各移動物のうち、図３に示す終端点データベースの「条件」に合致する「候補」があるかを判定する。ここでは、歩行者Ｂからみて右路側に自車の左路側が存在し、歩行者Ｂからみて左路側に自車の右路側が存在しているので、図３によると、終端点の「候補」として「左路側」及び「右路側」の２つが該当する。
【００６０】
そこで、移動物意図予測部３１は、歩行者Ｂの終端点の候補として「左路側」及び「右路側」を予測し、「左路側」及び「右路側」にそれぞれ対応する相対位置確率的分布情報を、終端点の相対位置確率的分布情報として出力する。
【００６１】
なお、移動物意図予測部３１は、歩行者Ｂの開始点の相対位置確率的分布情報については、物体状態認識部２３で最初に認識された歩行者Ｂの相対位置確率的分布情報をそのまま出力すればよい。
【００６２】
図７は、移動物意図予測部３１により予測された経由点及び終端点を示す図である。同図に示すように、歩行者Ａ及びＢの場合、共に、経由点として横断歩道が予測され、終端点として右路側及び左路側が予測されている。
【００６３】
ステップＳ４では、移動物軌道生成部３２は、各移動物の軌道を生成する。ここでは、歩行者Ｂの軌道の生成について説明するが、他の移動物（例えば歩行者Ａ、自車）の軌道も同様にして生成できる。
【００６４】
移動物軌道生成部３２は、ステップＳ３で予測された歩行者Ｂの開始点、経由点、終端点のそれぞれの相対位置確率的分布情報を入力し、乱数を発生することで、歩行者Ｂの予測軌道（計画軌道）を構成する複数の開始点位置ｘｉ、複数の経由点位置ｘｐ、複数の終端点位置ｘｆをそれぞれ演算する。
【００６５】
次に、移動物軌道生成部３２は、走行状態認識部２０の情報（自車の位置及び速度、歩行者Ｂの位置及び速度など）を用いて、歩行者Ｂが経由点位置ｘｐを通過する経由点通過時刻ｔｐと、終端点位置ｘｆに達する終端点時刻ｔｆをそれぞれ演算する。更に、移動物軌道生成部３２は、上述した式（１）に従って、歩行者Ｂの各軌道について軌道コストＨ（ｘ（ｔ））を演算する。
【００６６】
図８は、歩行者Ｂについて移動物軌道生成部３２で演算された経由点位置ｘｐ、終端点位置ｘｆ、経由点通過時刻ｔｐ、終端点通過時刻ｔｆ及び軌道コストＨを示す図である。図９は、軌道番号１〜３のそれぞれの軌道を示す図である。なお、軌道番号は、歩行者Ｂについて生成された複数の軌道のいずれか１つを特定する番号である。また、移動物軌道生成部３２は、軌道コストＨが最大となる軌道番号の示す軌道を最適軌道として選択する。
【００６７】
図１０は、移動物軌道生成部３２で生成された歩行者Ｂ及び自車の軌道を示す図である。なお、同図では、歩行者Ｂ及び自車について共に軌道１〜３のみを例示しているが、軌道はこれらに限定されるものではない。
【００６８】
ステップＳ５では、移動物軌道評価部３３は、移動物の各軌道を評価する。ここでは、移動物軌道評価部３３が自車と歩行者Ｂ間の衝突可能性を示すリスク値Ｒを演算する場合について説明するが、自車と歩行者Ａ間のリスク値Ｒについても同様に演算可能である。
【００６９】
最初に、移動物軌道評価部３３は、図３に示す歩行者Ｂの軌道１〜３及び自車の軌道１〜３の中から、歩行者Ｂと自車のすべての軌道の組み合わせを抽出し、自車と歩行者Ｂの軌道が交錯するか否かに基づいて、式（２）のδ（Ｘｖｉ，Ｘｗｊ）を決定する。
【００７０】
なお、式（２）において、
Ｘｖｉ：物体ｖ（自車）の軌道ｉ（＝１〜３）
Ｘｗｊ：物体ｗ（歩行者Ｂ）の軌道ｊ（＝１〜３）
であり、
δ（Ｘｖｉ，Ｘｗｊ）＝０（自車と歩行者Ｂの軌道が交錯する場合）
＝１（自車と歩行者Ｂの軌道が交錯しない場合）
である。
【００７１】
次に、移動物軌道評価部３３は、ステップＳ４で演算された軌道コストＨを用いて、式（２）に従って、自車と歩行者Ｂとが衝突する可能性を示すリスク値Ｒ自車，歩行者Ｂを演算する。なお、移動物軌道評価部３３は、自車と歩行者Ａとが衝突する可能性を示すリスク値Ｒ自車，歩行者Ａも同様にして演算する。
【００７２】
ステップＳ６では、注意喚起部４０の危険判定部４１は、ある移動物のリスク値Ｒが閾値以上であるかを判定する。本実施形態では、危険判定部４１は、ステップＳ５で演算されたリスク値Ｒ自車，歩行者Ｂ及びリスク値Ｒ自車，歩行者Ａが衝突可能性を示す閾値以上であるかを判定する。そして、２つのリスク値Ｒが共に閾値以上でない場合はステップＳ１に戻り、少なくとも１つのリスク値Ｒが閾値以上である場合はステップＳ７に進む。
【００７３】
ステップＳ７では、注意喚起部４０の危険報知部４２が、例えば音、画像、照明のいずれかを用いて、ドライバに衝突の危険があることを報知して、再びステップＳ１に戻る。
【００７４】
以上のように、本発明の第１の実施形態に係る衝突危険度推定装置は、自車の周囲に存在する移動物を認識し、経由点の候補及び経由点となる条件を定めたデータベースを参照することで、複雑な演算を行うことなく又はコストをかけることなく、各移動物の経由点及び終端点を予測することができる。また、上記衝突危険度推定装置は、データベースには静止状態の移動物についても記述されている。
【００７５】
そして、上記衝突危険度推定装置は、経由点及び終端点の相対位置確率的分布情報を用いて各移動物の軌道を生成し、最も滑らかな軌道を最適軌道として求めることができる。また、上記衝突危険度推定装置は、自車と移動物の軌道に基づいて衝突可能性を判定することで、静止状態の移動物との衝突可能性も判定することができる。
【００７６】
［第２の実施形態］
つぎに、本発明の第２の実施形態について説明する。ここでは、主に、第１の実施形態と異なる点について説明し、第１の実施形態と重複する記載は省略する。
【００７７】
図１１は、本発明の第２の実施形態に係る衝突危険度推定装置の構成を示すブロック図である。第２の実施形態に係る衝突危険度推定装置は、図１に示す構成において、危険報知部４２の代わりに車両制御部４３を備えたものである。
【００７８】
車両制御部４３は、危険判定部４１により衝突の危険があると判定された場合に、自車と物体と衝突しないように自車の挙動を制御できるものであればよく、例えば自車の制動、操舵角などを制御する。
【００７９】
そして、本実施形態に係る衝突危険度推定装置は、第１の実施形態の図５に示す衝突危険度推定ルーチンの代わりに、次に示す衝突危険度推定ルーチンを実行する。
【００８０】
図１２は、第２の実施形態に係る衝突危険度推定ルーチンを示すフローチャートである。同図のステップＳ１〜Ｓ４は、図５と同様に処理される。そして、ステップＳ４が終了すると、ステップＳ８へ進む。
【００８１】
ステップＳ８では、移動物軌道評価部３３は、自車を含むすべての２つの移動物間の衝突の可能性を示すリスク値Ｒｖ，ｗ（ｖ≠ｗ）を演算する。本実施形態では、移動物軌道評価部３３は、第１の実施形態における図５のステップＳ５と同様にして、自車と歩行者Ｂ間、及び自車と歩行者Ａ間の衝突可能性を示すリスク値Ｒ自車、歩行者Ｂ、Ｒ自車、歩行者Ａをそれぞれ演算する。更に、移動物軌道評価部３３は、リスク値Ｒ自車、歩行者Ｂの求め方と同様にして、歩行者Ａと歩行者Ｂ間の衝突可能性を示すリスク値Ｒ歩行者Ａ、歩行者Ｂを演算する。
【００８２】
ステップＳ９では、危険判定部４１は、式（３）に従って、ステップＳ８で演算されたすべての軌道リスクＲｖ，ｗの合計値である総リスク値を演算する。
【００８３】
【数４】
2010224786.tif 000006
【００８４】
そして、危険判定部４１は、すべての軌道リスクＲｖ，ｗの総リスク値が閾値以上であるかを判定し、否定判定である場合はステップＳ１に戻り、肯定判定である場合はステップＳ１０に進む。
【００８５】
ステップＳ１０では、車両制御部４３は、アクセルを抑制し、又は制動制御によりブレーキ支援を行って、ステップＳ１に戻る。
【００８６】
以上のように、第２の実施形態に係る衝突危険度推定装置は、すべての軌道リスクＲｖ，ｗの合計値が閾値以上である場合は、車両の周囲には、衝突の可能性のある物体が多く存在するので、自車の走行速度を抑制することで、自車の安全を確保することができる。
【００８７】
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設計上の変更をされたものにも適用可能であるのは勿論である。
【００８８】
コスト関数Ｈは、上述した式（１）に限定されるものではなく、移動物のダイナミクス（車両は急停車できない、操舵角に上限及び下限がある等）を考慮して、より精緻な軌道を生成する場合には、以下のようなものを用いてもよい。
【００８９】
例えば、次の式（４）（式（６）を含む）に示すようなエネルギ変化最小化規範についてのコスト関数Ｈを用いてもよし、次の式（５）（式（６）を含む）に示すようなエネルギ最小化規範についてのコスト関数Ｈを用いてもよい。
【００９０】
【数５】
2010224786.tif 000007
【００９１】
但し、ｆ（;θ）は移動物の運動方程式であり、θは物理パラメータである。
【００９２】
また、関数δは、上述したものに限定されるものではない。例えば簡便さを求める場合、式（７）（式（８）を含む）の交錯関数δを用いるとよい。
【００９３】
【数６】
2010224786.tif 000008
【００９４】
なお、式（７）のＷは正規化係数である。また例えば、精緻さを求める場合、式（９）（式（１０）を含む）の関数δを用いるとよい。
【００９５】
【数７】
2010224786.tif 000009
【００９６】
また、図２及び図３に示す各データベースの「条件」は、リスク値を含んでもよい。これにより、リスク値が高い場合はその候補を経由点又は終端点にしないようにすることができる。
【００９７】
また、相対位置確率分布情報として期待値及び分散を例に挙げたが、自車に対する各物体の位置を確率的に表現できる指標であれば、期待値及び分散に限定されるものではない。
【符号の説明】
【００９８】
１０  センサ群
２０  走行状態認識部
２３  物体状態認識部
３０  危険度推定部
３１  移動物意図予測部
３２  移動物軌道生成部
３３  移動物軌道評価部
４０  注意喚起部
４１  危険判定部
４２  危険報知部
４３  車両制御部
【図１】
2010224786.tif 000010
【図２】
2010224786.tif 000011
【図３】
2010224786.tif 000012
【図４】
2010224786.tif 000013
【図５】
2010224786.tif 000014
【図６】
2010224786.tif 000015
【図７】
2010224786.tif 000016
【図８】
2010224786.tif 000017
【図９】
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【図１０】
2010224786.tif 000019
【図１１】
2010224786.tif 000020
【図１２】
2010224786.tif 000021