(57)【要約】【課題】自車両の車載検出手段によって検出された他車両と、通信により情報が取得された他車両との同定を精度良く行う。【解決手段】自車両に搭載され、他車両を検出する車載検出手段１０と、通信により、他車両の情報を取得する通信取得手段２０と、車載検出手段によって検出された他車両と、通信取得手段によって情報が取得された他車両との同定を行う同定手段３０とを備え、車載検出手段１０は、他車両の速度、大きさ及び位置を検出し、通信取得手段２０は、他車両の速度及び車種の情報を取得し、同定手段３０は、検出された速度、大きさ及び位置と、取得された速度、車種に対応する大きさ及び位置との一致度に基づいて同定を行う。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両に搭載され、他車両を検出する車載検出手段と、
通信により、他車両の情報を取得する通信取得手段と、
前記車載検出手段によって検出された他車両と、前記通信取得手段によって情報が取得された他車両との同定を行う同定手段と、
を備え、
前記車載検出手段は、他車両の速度及び大きさを検出し、
前記通信取得手段は、他車両の速度情報及び車種情報を取得し、
前記同定手段は、検出された速度と取得された速度情報の示す速度との一致度、及び、検出された大きさと取得された車種情報の示す車種に対応する大きさとの一致度に基づいて同定を行う、ことを特徴とする車両同定装置。
【請求項２】
前記車載検出手段は、他車両の位置を検出し、
前記通信取得手段は、他車両の位置情報を取得し、
前記同定手段は、更に、検出された位置と、取得された位置情報の示す位置との一致度に基づいて同定を行う、ことを特徴とする請求項１記載の車両同定装置。
【請求項３】
前記同定手段は、検出された位置と取得された位置情報の示す位置との一致度が所定の閾値以上の場合に、検出された他車両と、情報の取得された他車両とを同一と判定し、
前記閾値は、検出された他車両及び情報の取得された他車両の一方又は双方の、密度及び台数の一方又は双方が高いほど高く設定される、ことを特徴とする請求項２記載の車両同定装置。
【請求項４】
前記同定手段は、検出された位置と取得された位置情報の示す位置との一致度を、両位置間の距離の関数として与える、ことを特徴とする請求項２又は３記載の車両同定装置。
【請求項５】
自車両に搭載され、他車両を検出する車載検出手段と、
通信により、他車両の運転操作及び運転者挙動の一方又は双方を含む情報を取得する通信取得手段と、
前記車載検出手段によって検出された他車両と、前記通信取得手段によって情報が取得された他車両との同定を行う同定手段と、
前記車載検出手段から得られた他車両の情報、及び前記通信取得手段によって取得された他車両の情報とに基づいて、同定後の他車両の挙動を予測し、自車両の走行を制御する走行制御手段と、を備え、
前記車載検出手段は、他車両の速度及び大きさを検出し、
前記通信取得手段は、他車両の速度情報及び車種情報を取得し、
前記同定手段は、検出された速度と、取得された速度情報の示す速度との一致度、及び、検出された大きさと、取得された車種情報の示す車種に対応する大きさとの一致度に基づいて同定を行う、
ことを特徴とする車両の運転支援装置。
【請求項６】
自車両に搭載され、他車両を検出する車載検出手段と、
通信により、他車両の運転操作及び運転者挙動の一方又は双方を含む情報を取得する通信取得手段と、
前記車載検出手段によって検出された他車両と、前記通信取得手段によって情報が取得された他車両との同定を行う同定手段と、
前記通信取得手段によって取得された他車両の情報とに基づいて、同定後の他車両の危険度を判定する危険度判定手段と、
前記危険度判定手段が危険度大と判定した場合に、自車両の運転者に危険な他車両を特定して警報を与える警報手段と、を備え、
前記車載検出手段は、他車両の速度及び大きさを検出し、
前記通信取得手段は、他車両の速度情報及び車種情報を取得し、
前記同定手段は、検出された速度と、取得された速度情報の示す速度との一致度、及び、検出された大きさと、取得された車種情報の示す車種に対応する大きさとの一致度に基づいて同定を行う、
ことを特徴とする車両の運転支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両同定装置及びそれを用いた運転支援装置に係り、より詳細には、自車両に搭載したセンサにより検出した他車両と、車車間通信又は路車間通信により情報を取得した他車両とを対応付けて同定する車両同定装置、及び、自車両で検出した他車両の情報と、車車間通信等により取得した他車両の情報とを組み合わせて運転支援を行う運転支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の車両同定装置の一例が、下記の特許文献１に記載されている。この特許文献１に記載の技術によれば、自車両に搭載したセンサ（自律センサ）によって検出した他車両の速度変化と、車車間通信により取得した通信対象の他車両の速度変化とを対比して、両他車両が同一車両であるか否かを判定する。
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−４６８７３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
他車両との衝突回避等のための運転支援を行うにあたっては、他車両の位置や速度等の情報が利用される。自車両に対する他車両の相対位置等の情報は、通常、自車両の車載センサによって精度良く直接検出されるが、車車間通信や路車間通信により取得することも考えられる。さらに、車車間通信等により取得される情報には、例えば、他車両の運転者の様子といった、自車両の車載センサでは直接検出することができない情報を含めることも可能である。そこで、自車両に搭載したセンサによって検出した他車両の情報と、車車間通信により取得した通信対象の他車両の情報とを組み合わせて、車両の運転支援に利用することが考えられる。
【０００５】
しかしながら、一般に利用可能なＧＰＳ（全地球測位システム、Global Positioning System）は位置精度が低いため、車車間通信により取得される他車両の位置情報には誤差が含まれる。その結果、自車両の車載センサによって検出された他車両の位置と、車車間通信により取得された他車両の位置とは、必ずしも一致しない。このため、自車両の車載センサで直接検出した他車両の情報と、通信により取得した他車両の情報とを組み合わせて利用するためには、車載センサによって直接検出した他車両と通信対象の他車両とが同一のものであると同定する必要がある。
【０００６】
他車両を同定する際には、例えば、自車両の搭載センサによって直接検出した他車両の検出位置と、車車間通信の通信対象の他車両の位置との距離の最短のものどうしを同一車両として同定することが考えられる。しかし、通信により取得した位置情報には誤差が含まれている。このため、距離だけを基準としたのでは、別の車両どうしを同一車両として誤って同定してしまうおそれがある。また、他車両の速度変化だけに基づいて車両を同定する場合にも、誤って別の車両を同定してしまう可能性が考えられる。
【０００７】
そこで、本発明は、自車両の車載検出手段によって検出された他車両と、通信により情報が取得された他車両との同定を精度良く行うことができる車両同定装置、及び、その車両同定装置を用いた運転支援装置の提供を目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の目的を達成するため、本発明の車両同定装置は、自車両に搭載され、他車両を検出する車載検出手段と、通信により、他車両の情報を取得する通信取得手段と、前記車載検出手段によって検出された他車両と、前記通信取得手段によって情報が取得された他車両との同定を行う同定手段と、を備え、前記車載検出手段は、他車両の速度及び大きさを検出し、前記通信取得手段は、他車両の速度情報及び車種情報を取得し、前記同定手段は、検出された速度と取得された速度との一致度、及び、検出された大きさと取得された車種に対応する大きさとの一致度に基づいて同定を行うことを特徴としている。
【０００９】
これにより、自車両の車載検出手段によって検出された他車両と、通信により情報が取得された他車両との同定を精度良く行うことができる。
【００１０】
また、本発明において好ましくは、前記車載検出手段は、他車両の位置を検出し、前記通信取得手段は、他車両の位置の情報を取得し、前記同定手段は、更に、検出された位置と、取得された位置情報の示す位置との一致度に基づいて同定を行う。
このように、他車両の速度、大きさ及び位置を組み合わせて同定することにより、より精度良く同定を行うことができる。特に、複数の他車両の位置が接近している場合であっても、速度や大きさが一致しない車両は除外される。その結果、残りの候補となる他車両について位置に基づく同定を精度良く行うことができる。
【００１１】
また、本発明において好ましくは、前記同定手段は、検出された位置と取得された位置情報の示す位置との一致度が所定の閾値以上の場合に、検出された他車両と、情報の取得された他車両とを同一と判定し、前記閾値は、検出された他車両及び情報の取得された他車両の一方又は双方の、密度及び台数の一方又は双方が高いほど高く設定される。
【００１２】
このように、他車両の密度又は台数に基づいて、位置の一致度の閾値を調整するので、より精度良く同定が行われる。
【００１３】
また、本発明において好ましくは、前記同定手段は、検出された位置と取得された位置情報の示す位置との一致度を、両位置間の距離の関数として与える。
【００１４】
また、本発明の第１の運転支援装置は、自車両に搭載され、他車両を検出する車載検出手段と、通信により、他車両の運転操作及び運転者挙動の一方又は双方を含む情報を取得する通信取得手段と、前記車載検出手段によって検出された他車両と、前記通信取得手段によって情報が取得された他車両との同定を行う同定手段と、前記車載検出手段から得られた他車両の情報、及び前記通信取得手段によって取得された他車両の情報とに基づいて、同定後の他車両の挙動を予測し、自車両の走行を制御する走行制御手段と、を備え、前記車載検出手段は、他車両の速度及び大きさを検出し、前記通信取得手段は、他車両の速度情報及び車種情報を取得し、前記同定手段は、検出された速度と、取得された速度情報の示す速度との一致度、及び、検出された大きさと、取得された車種情報の示す車種に対応する大きさとの一致度に基づいて同定を行うことを特徴としている。
【００１５】
本発明の第１の運転支援装置によれば、自車両の車載検出手段によって検出された他車両と、通信により情報が取得された他車両との同定を精度良く行うことができる。その結果、通信によって取得された情報と、車載検出手段によって検出された、他車両の相対位置等の正確な情報とを組み合わせて、適切な運転支援を行うことができる。
【００１６】
また、本発明の第２の運転支援装置は、自車両に搭載され、他車両を検出する車載検出手段と、通信により、他車両の運転操作及び運転者挙動の一方又は双方を含む情報を取得する通信取得手段と、前記車載検出手段によって検出された他車両と、前記通信取得手段によって情報が取得された他車両との同定を行う同定手段と、前記通信取得手段によって取得された他車両の情報とに基づいて、同定後の他車両の危険度を判定する危険度判定手段と、前記危険度判定手段が危険度大と判定した場合に、自車両の運転者に危険な他車両を特定して警報を与える警報手段と、を備え、前記車載検出手段は、他車両の速度及び大きさを検出し、前記通信取得手段は、他車両の速度情報及び車種情報を取得し、前記同定手段は、検出された速度と、取得された速度情報の示す速度との一致度、及び、検出された大きさと、取得された車種情報の示す車種に対応する大きさとの一致度に基づいて同定を行うことを特徴としている。
【００１７】
本発明の第２の運転支援装置によれば、自車両の車載検出手段によって検出された他車両と、通信により情報が取得された他車両との同定を精度良く行うことができる。このため、通信によって取得された情報と、車載検出手段によって検出された、他車両の相対位置等の正確な情報とを組み合わせて、適切な運転支援を行うことができる。
【発明の効果】
【００１８】
本発明の車両同定装置及びそれを利用した車両用運転支援装置によれば、自車両の車載検出手段によって検出された他車両と、通信により情報が取得された他車両との同定を精度良く行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、添付の図面を参照して、本発明の車両同定装置及び車両の運転支援装置の実施形態を説明する。
まず、図１のブロック図を参照して、第１実施形態の車両の運転支援装置の構成を説明する。図１に示すように、第１実施形態の車両の運転支援装置は、自車両に搭載され、他車両を検出する車載検出手段１０と、通信により、他車両の情報を取得する通信取得手段２０と、車載検出手段１０によって検出された他車両と、通信取得手段２０によって情報が取得された他車両との同定を行う同定手段３０とを備えている。さらに、本実施形態では、車載検出手段１０から得られた他車両の情報、及び通信取得手段２０によって取得された他車両の情報とに基づいて、同定手段３０による同定後の他車両の挙動を予測し、自車両の走行を制御する走行制御手段としての走行制御部４０をも備えている。
【００２０】
なお、図１の仮想線Ｃ内の各ブロックは、それぞれ、車載ＥＣＵ（electric control unit：電子制御装置）における処理機能に相当する。これらの処理機能は、ＥＣＵにおいて所定のプログラムを実行することにより、或いはマイクロチップにより実現される。
【００２１】
車載検出手段１０は、車載センサ１１と、速度検出部１２と、大きさ検出部１３と、位置検出部１４とから構成されている。車載センサ１１は、前方監視カメラやレーダー装置を含むのがよい。例えば、カメラの撮像画像から、自車両の前方の他車両の画像が抽出され、他車両が検出される。また、ステレオカメラを使用すれば、それぞれのカメラの視角に基づいて自車両から他車両までの距離も検出される。また、例えば、レーダーの入射波と反射波との時間差から、自車両と他車両との相対距離も検出される。さらに、例えば、ドップラーレーダーの波長のシフト量から自車両と他車両との相対速度も検出される。
【００２２】
速度検出部１２は、車載センサ１１の出力に基づいて、他車両の速度を検出する。例えば、自車両と他車両との相対速度ベクトル及び自車両の車速ベクトルに基づいて、他車両の速度ベクトルが検出される。また、レーダー等により捕捉した他車両のサンプリング時間ごとの位置の変位量から車速を検出してもよい。
【００２３】
大きさ検出部１３は、車載センサ１１の出力に基づいて、他車両の大きさを検出する。例えば、カメラで撮像した他車両の大きさ（例えば、画像中の占有面積）と、自車両から他車両までの距離に基づいて、他車両の大きさが検出される。
【００２４】
位置検出部１４は、車載センサ１１の出力に基づいて、他車両の位置を検出する。自車両に対する他車両の相対位置は、例えば、レーダー等により測定された、自車両から見た他車両の方向と、自車両から他車両までの距離とによって正確に求められる。しかし、ＧＰＳにより求めた自車両の位置自体が誤差を含むため、地図データ上の他車両の位置は誤差を含むものとなる。
【００２５】
また、通信取得手段２０は、通信手段２１と、受信情解析部２２と、操作情報等抽出部２３と、速度情報抽出部２４と、車種情報抽出部２５と、位置情報抽出部２６とから構成されている。通信手段２１は、例えば、車両間で通信する車車間通信の手段でもよいし、地上の基地局又は道路沿いに設けられたポイントと車両間で通信する路車間通信の手段でもよいし、また、その両方を兼ね備えたものでもよい。そして、通信手段２１で受信された情報は、受信解析部２２へ送られる。
なお、通信手段２１により受信した情報と同様の種類の自車両の情報を、自車両から他車両へ送信するのがよい。
【００２６】
操作情報等抽出部２３は、受信解析部２２へ送られた情報から、通信対象の他車両の運転操作及び運転者挙動の一方又は双方を含む情報を抽出する。運転操作の情報としては、例えば、ハンドルの舵角や、ハンドルの操舵速度が挙げられる。また、運転者挙動の情報には、他車両の車内カメラで撮像された運転者の様子を画像解析して得られた情報が含まれる。具体的には、例えば、運転者の頭部の動きから、運転者が脇見運転をしていることを示す情報や、運転者の瞼の動きから、運転者が居眠り運転をしていること示す情報が挙げられる。
【００２７】
速度情報抽出部２４は、通信対象の他車両の速度を示す情報を抽出する。他車両の速度は、他車両の速度センサで計測された値として得られる。
【００２８】
車種情報抽出手段２５は、通信対象の他車両の車種を示す情報を抽出する。車種は、例えば、大型車、中型車、小型車、二輪車の別で表してもよい。車種の情報は、車車間通信における各車両の識別情報（ＩＤ情報）に含めるようにするのがよい。
【００２９】
位置情報抽出手段２６は、通信対象の他車両の位置を示す情報を抽出する。他車両の位置は、その他車両のＧＰＳにより取得した位置情報をそのまま使用するのがよい。
【００３０】
また、同定手段３０は、速度一致度判定部３１と、大きさ一致度判定部３２と、位置一致度判定部３３と、車両確定部３４とから構成される。速度一致判定部３１は、車載検出手段１０の速度検出部１２によって検出された他車両の検出速度と、通信取得手段２０の速度情報抽出部２４によって抽出された速度情報の示す速度との一致度を判定する。ここでは、例えば、検出速度と速度情報の示す速度との速度差ΔＶが所定の閾値以内の場合に、速度が一致するものと判定するとよい。或いは、一致度Ｍｖを速度差ΔＶの関数Ｆ（ΔＶ）として求め、その一致度Ｍｖの値が所定の閾値（Ｖthresh）以上の場合に、速度が一致するものと判定してもよい。
なお、速度差の関数Ｆ（ΔＶ）には任意好適なものを用いることができる。また、閾値の値（Ｖthresh）は、経験的に任意好適なものを設定することができる。
【００３１】
大きさ一致度判定部３２は、車載検出手段１０の速度検出部１２によって検出された他車両のシルエットの大きさと、通信取得手段２０の車種情報抽出部２５によって抽出された車種情報の示す車種に対応する他車両のシルエットの大きさとの一致度を判定する。
なお、他車両のシルエット大きさは、画像中に示す他車両の面積、及び他車両までの距離に基づいて求めるとよい。
【００３２】
ここでは、車種によって、シルエットの大きさの範囲を設定しておき、検出された大きさが、車種に対応した大きさの許容範囲内の場合に、大きさ一致するものと判定するとよい。或いは、一致度Ｍｓを面積差ΔＳの関数Ｆ（ΔＳ）として求め、その一致度Ｍｓの値が所定の閾値（Ｓthresh）以上の場合に、速度が一致するものと判定してもよい。
なお、速度差の関数Ｆ（ΔＳ）には任意好適なものを用いることができる。また、閾値の値（Ｓthresh）は、経験的に任意好適なものを設定することができる。
【００３３】
位置情報抽出部３３は、車載検出手段１０の位置検出部１４によって検出された他車両の検出位置と、通信取得手段２０の位置情報抽出部２６によって抽出された位置情報との一致度を判定する。検出された位置と取得された位置情報の示す位置との一致度Ｍｐを、両位置間の距離ｌの関数Ｆ（ｌ）として与える。すなわち、直線距離ｌの長さが短いほど、位置の一致度Ｍｐが高くなるように関数Ｆ（ｌ）を設定するとよい。
【００３４】
そして、算出された位置の一致度Ｍｐが、所定の閾値（Ｐthresh）以上の場合に、位置が一致するものと判定する。ただし、閾値（Ｐthresh）は、検出された他車両及び情報の取得された他車両の一方又は双方の、密度Ｄ及び台数Ｎの一方又は双方が高いほど高く設定される。
【００３５】
例えば、閾値（Ｐthresh）を車両密度Ｄの関数として、下記の式（１）のように与えてもよい。
（Ｐthresh）＝αＤ  ・・・（１）
ここで、αは、任意の係数である。
【００３６】
また、閾値（Ｐthresh）を車両台数Ｎの関数として、下記の式（２）のように与えてもよい。
（Ｐthresh）＝βＮ  ・・・（２）
ここで、βは、任意の係数である。
【００３７】
さらに、閾値（Ｐthresh）を車両密度Ｄ及び車両台数Ｎの関数として、下記の式（３）のように与えてもよい。
（Ｐthresh）＝αＤ＋βＮ  ・・・（３）
ここで、α及びβは、任意の係数である。
【００３８】
ここで、図２（ａ）に、他車両の密度が低い場合と高い場合の例を模式的に示す。図２（ａ）には、車載検出手段１０によって検出された２台の他車両１及び２の位置と、車車間通信の通信対象の他車両Ａ及びＢの位置が模式的に示されている。図２（ａ）の左側には、他車両の密度が低い「疎」の場合の例が示され、図２（ａ）の右側には、他車両の密度が高い「密」の場合の例が示されている。
【００３９】
一般的には、車両が密集している場合（車両密度が高い場合）の方が、密集していない場合よりも、誤ったマッチングが行われる可能性が高い。例えば、他車両１及び２と、他車両Ａ及びＢとのマッチングをとるにあたり、図２（ａ）の右側の車両が密集している場合には、他車両Ｂが、他車両１及び他車両２の両方に近くなっているため、図２（ｂ）の左側の車両が密集していない場合よりも誤ってマッチングが行われる可能性が高い。
【００４０】
そこで、車両密度が高い場合には、一致と判定する条件を厳しくするため、位置の一致度の閾値（Ｐthresh）を高くすることが望ましい。これにより、車両密度が高い場合であっても、誤ってマッチングが行われる可能性が低減され、精度良い同定が可能となる。一方、車両密度が低い場合には、位置の一致度の閾値（Ｐthresh）を低くすることが望ましい。常に閾値（Ｐthresh）を高いままにしておくと、他車両の同定が成立しない場合が多くなるからである。
【００４１】
なお、車両密度は、例えば、車載検出手段１０によって検出された所定の範囲内の他車両の台数を、所定の範囲の面積で除して求めるとよい。或いは、車載検出手段１０によって検出された複数の他車両のうち、マッチング対象とする一台の他車両から所定の距離の範囲内の台数を、その所定の距離の範囲内の面積で除して求めてもよい。その場合、個々の他車両ごとに、異なる車両密度の値が算出されることになる。また、他車両の台数は、車載検出手段１０によって検出された他車両の台数であってもよいし、通信取得手段よって情報が取得された他車両の台数、すなわち、車車間通信の場合には通信対象となった他車両の台数であってもよいし、両者の合計であってもよい。
【００４２】
さらに図２（ｂ）に、他車両の台数が少ない場合と多い場合の例を模式的に示す。図２（ｂ）の左側には、他車両の台数が少ない場合の例として、車載検出手段１０によって２台の他車両１及び２が検出されるとともに、車車間通信の通信対象の２台の他車両Ａ及びＢが模式的に示されている。また、図２（ｂ）の右側には、他車両の台数が多い場合の例として、車載検出手段１０によって検出された３台の他車両１〜３と、車車間通信の通信対象の３台の他車両Ａ〜Ｃが模式的に示されている。
【００４３】
一般的には、車両密度が等しくても、車両の台数が多い場合の方が、少ない場合よりも、誤ったマッチングが行われる可能性が高い。例えば、図２（ｂ）の左側の場合には、検出された他車両１に対応する候補は、他車両Ａ及びＢの二つだけである。これに対して、図２（ｂ）の右側の場合には、検出された他車両１に対応する候補は、他車両Ａ〜Ｃの三つである。このため、マッチングの候補が多いほど、誤ってマッチングが行われる可能性が高い。
【００４４】
そこで、車両台数が多い場合には、一致と判定する条件を厳しくするため、位置の一致度の閾値（Ｐthresh）を高くすることが望ましい。これにより、車両台数が多い場合であっても、誤ってマッチングが行われる可能性が低減され、精度良い同定が可能となる。一方、車両台数が少ない場合には、位置の一致度の閾値（Ｐthresh）を低くすることが望ましい。常に閾値（Ｐthresh）を高いままにしておくと、他車両の同定が成立しない場合が多くなるからである。
【００４５】
なお、他車両の台数は、車載検出手段１０によって検出された他車両の台数であってもよいし、通信取得手段よって情報が取得された他車両の台数、すなわち、車車間通信の場合には、通信対象となった他車両の台数であってもよいし、又は、両者の合計台数であってもよい。
【００４６】
また、車両確定部３４は、速度の一致度、及び大きさの一致度によって同定候補を絞った上で、位置一致度判定部３３による位置の一致度に基づいて、最終的な同定を行う。
なお、車載検出手段１０によって検出された個々の他車両について、通信取得手段２０により情報が取得された他車両の中から候補を絞って同定を行ってもよいし、通信取得手段２０により情報が取得された個々の他車両について、車載検出手段１０によって検出された他車両の中から候補を絞って同定を行ってもよい。
【００４７】
そして、走行制御部４０は、車載検出手段１０から得られた他車両の情報、及び、操作情報等抽出部２３から送られた他車両の情報とに基づいて、同定後の他車両の挙動を予測し、自車両の走行を制御する。なお、走行制御にあたっては、従来公知の任意好適な技術を用いることができる。
【００４８】
次に、図３のフローチャートを参照して、本発明の車両同定装置の動作例について説明する。
まず、通信取得手段２０が、車車間通信又は路車間通信により、他車両の車両情報を取得する（Ｓ１）。ここでは、下記の表１に示すように、車両Ａ〜Ｃの車両情報が取得される。車両情報には、個々の車両を識別する車両ＩＤと、車速と、位置と、車両操作情報としての操舵角と、運転者挙動を示すデータが含まれている。
【００４９】
【表１】
2010086269.tif 000003
【００５０】
車両ＩＤには、他車両の車種の情報が含まれている。また、車速データ及び操舵角データは、他車両の車速センサ及び舵角センサによってそれぞれ検出される。また、位置データは、他車両のＧＰＳにより測位される。また、運転者挙動データには、例えば、他車両に搭載された車内カメラによって運転者が居眠り運転が検知された場合には、その情報が含まれる。また、車内カメラによって運転者の脇見運転が検知された場合には、その情報が含まれる。
【００５１】
次に、車載検出手段１０が他車両を検出する（Ｓ２）。
ここでは、図４に示すように、車両１〜３の３台の他車両が検出される。図４は、自車両の運転席からフロントガラスＦ越しに前方を見た様子を示す模式図である。他車両を検出する際には、各車両について、車速、位置及び車両の大きさが検出される。
【００５２】
なお、ステップＳ１の処理とステップＳ２の処理は、順序を入れ替えて行ってもよいし、並列に行ってもよい。
【００５３】
（Ｓ３）
次に、車載検出手段１０によって検出された他車両の検出速度と、通信取得手段２０によって抽出された速度情報の示す速度との一致度Ｍｖを判定する。ここでは、車車間の通信対象の車両Ａ〜Ｃの各々について、検出された車両１〜３の中から、それぞれ速度の一致度Ｍｖが所定の閾値（Ｖthresh）以上の他車両を抽出する（Ｓ３）。
【００５４】
このように、位置による車両の同定を行う前に、速度の一致度Ｍｖによって候補を絞ることによって、車両の同定の精度が向上する。例えば、走行車線上の車両１を追い越し車線上の車両３が追い越している場合、図４に示すサンプリング時には、車両１の直ぐ横に車両３が位置している。かかる場合、ＧＰＳに起因する誤差を含む位置情報だけでは、両者を正確に区別することが困難な場合がある。その結果、車両１と同定すべきところを、誤って車両３と同定してしまったり、その逆の誤った同定が行われるおそれがある。
【００５５】
しかし、通常、車両１を追い越している車両３の車速は、車両１の車速よりも大きい。このため、車両１の車速と車両３の車速とは大きく異なってる。そこで、速度の一致度Ｍｖを判定することにより、車両１又は車両３のどちらか一方が候補から予め排除される。これにより、同定の精度が向上する。
【００５６】
なお、車両の同定にあたり、車両Ａ〜Ｃの各々について、車両１〜３の中から候補を抽出する例について説明するが、車両１〜３の各々について、車両Ａ〜Ｃの中から候補を抽出するようにしてもよい。
【００５７】
そして、車両Ａ〜Ｃの各々について、１台以上の他車両が抽出された場合（Ｓ４で「Ｙｅｓ」の場合）、続いて、車載検出手段１０によって検出された他車両の大きさと、通信取得手段２０によって抽出された車種情報の示す車種に対応する大きさとの一致度Ｍｓを判定する。ここでは、車車間通信の通信対象の車両Ａ〜Ｃの各々について、検出された車両１〜３のうち、速度が一致した車両の中から、それぞれ大きさの一致度Ｍｓが所定の閾値（Ｓthresh）以上の他車両を抽出する（Ｓ５）。
なお、ステップＳ３の処理とステップＳ５の処理は、順序を入れ替えて行ってもよい。
【００５８】
このように、位置による車両の同定を行う前に、大きさの一致度Ｍｓによって更に候補を絞ることによって、車両の同定の精度が更に向上する。例えば、車両前方を、大型バスと自動二輪車が並走している場合、ＧＰＳに起因する誤差を含む位置情報だけでは、両者を正確に区別することが困難な場合がある。その結果、大型バスと同定すべきところを、誤って自動二輪車と同定してしまったり、その逆の誤った同定が行われるおそれがある。
【００５９】
しかし、通常、大型バスと自動二輪車とでは、車種が異なり、前方監視カメラの画像中のシルエットの占める面積も大きく異なっている。そこで、大きさの一致度Ｍｓを判定することにより、大型バス又は自動二輪車のどちらか一方が候補から予め排除される。これにより、同定の精度が更に向上する。
【００６０】
そして、車両Ａ〜Ｃの各々について、１台以上の他車両が抽出された場合（Ｓ６で「Ｙｅｓ」の場合）、続いて、車両の密度及び台数に基づいて位置の閾値（Ｐthresh）を計算して設定する（Ｓ７）。
なお、位置の閾値（Ｐthresh）の値は、車両Ａ〜Ｃごとに異なってもよいし、共通であってもよい。
【００６１】
続いて、車載検出手段１０によって検出された他車両の位置と、通信取得手段２０によって抽出された位置情報の示す位置との一致度Ｍｐを判定する。ここでは、車車間の通信対象の車両Ａ〜Ｃの各々について、検出された車両１〜３のうち、速度及び大きさが一致した車両の中から、それぞれ位置の一致度Ｍｐが所定の閾値（Ｐthresh）以上の他車両を抽出する（Ｓ８）。
【００６２】
そして、車両Ａ〜Ｃの各々について、車両１〜３の中から１台の車両が車両が抽出された場合（Ｓ９で「Ｙｅｓ」の場合）、その車両を対応するものとして、他車両どうしを確定する（Ｓ１０）。
図５に示す例では、車両Ａが車両３と同定され、車両Ｂが車両１と同定され、且つ、車両Ｃが車両２と同定されている。
【００６３】
一方、車両Ａ〜Ｃの各々について、２台以上の車両が抽出された場合には、同一車両を確定せずに処理を終了する（Ｓ１１）。
【００６４】
そして、車載検出手段１０によって検出された他車両１〜３と、通信取得手段２０によって情報が取得された他車両Ａ〜Ｃとの同定が正確に行われて初めて、車載検出手段１０によって得られた他車両の情報と、車車間通信等の通信により得られた他車両の情報とを組み合わせて、自車両の運転支援に利用することが可能となる。
【００６５】
ここで、図６を参照して、他車両の同定の確定を前提とした運転支援の一例について説明する。図６は、自車両の運転席からフロントガラスＦ越しに前方を見た様子を示す模式図である。
【００６６】
図６に示すように、車載検出手段１０は、車両２（車両Ｃ）が、自車両の走行レーンの左隣のレーンの前方を走行していることを検出している。そして、車車間通信により車両Ｃ（車両２）から受信した情報において、操舵角のデータが、車両Ｃが大きく右へハンドルを切ったことを示しているとする。かかる場合、走行制御部４０は、車両Ｃが、図６に矢印Ａで示すように、自車両前方に割り込んでくることを予測する。そして、走行制御部４０は、自車両と車両Ｃとの衝突の可能性が高いと予測した場合、衝突防止のために自車両を左側のレーンへ車線変更させる走行制御を行う。図６に、自車両の誘導方向矢印Ｂで模式的に示す。
【００６７】
このように、自車両に搭載したセンサによって検出した他車両の情報と、車車間通信により取得した通信対象の他車両の情報とを組み合わせて、車両の運転支援に利用することにより、より適切な運転支援が可能となる。例えば、車両Ｃがウインカーを出さずに急に車線変更をした場合には、車載センサによって車両Ｃの車線変更が検出されるより早く、車車間通信により車線Ｃの操舵角の情報が得られる。このため、より早期に衝突回避の走行制御を行うことができる。
【００６８】
次に、本発明の運転支援装置の第２実施形態について説明する。
まず、図７のブロック図を参照して、第２実施形態の運転支援装置の構成を説明する。図７に示すように、第２実施形態の運転支援装置は、図１に示した走行制御部４０が無い代わりに、危険度判定部５０及び警報手段６０が設けられている点を除いては、上述の第１実施形態の構成と同じである。このため、第１実施形態と同一の構成部分についてはその詳細な説明を省略する。
【００６９】
ここで、図８のフローチャートを参照して、危険度判定部５０及び警報手段６０による警報処理について説明する。
【００７０】
第２実施形態の運転支援装置では、危険度判定部５０が、通信取得手段２０によって取得された他車両の情報とに基づいて、同定後の他車両の危険度を判定する（Ｓ８１）。ここでは、例えば、車両Ａ（車両３）から受信した運転者挙動情報に、運転者が居眠り運転や、運転者の脇見運転の情報が含まれている場合、危険度判定部５０は、車両Ａについて危険度大と判定する。
【００７１】
なお、居眠り運転や脇見運転の情報は、他車両において居眠り運転等と判定した結果を送信してもよいし、他車両の車内カメラで撮像した画像を解析した運転者の瞼の動きのデータや、脇見の頻度のデータを自車両で受信し、自車両において居眠り運転や脇見運転を判定するようにしてもよい。また、危険度の判定には、車載検出手段１０から得られた他車両の情報も利用することが望ましい。例えば、危険度の高い車両が、自車両の前方に位置するか、側方に位置するかによって、危険度を判定が異なるようにしてもよい。
【００７２】
そして、危険度判定手段５０が危険度大と判定した場合に、警報手段６０は、自車両の運転者に危険な他車両を特定して警報を与える（Ｓ８２）。
ここで、図９に、警報の表示の一例を示す。図９に示す例では、運転者から見てフロントガラス越しに見える車両Ａに重畳するように、警報表示の枠Ｗをフロントガラスにウインドディスプレイとして投影する。
なお、警報の表示は、ナビゲーション画面に図７に示す画像を表示することによって行ってもよい。
【００７３】
このように、危険性の高い他車両を特定して警報を与えることにより、運転者は、危険度の高い車両Ａを容易に認識することができる。その結果、危険度の高い車両に対する注意が喚起され、安全性の向上が図られる。
【００７４】
上述した各実施形態においては、本発明を特定の条件で構成した例について説明したが、本発明は種々の変更及び組み合わせを行うことができ、これに限定されるものではない。例えば、上述の実施形態では、自車両の前方の他車両を検出し他例について説明したが、自車両の後方、側方、又は全周囲の他車両を検出するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７５】
【図１】本発明の第１実施形態の車両の運転支援装置の構成を説明するブロック図である。
【図２】（ａ）は、他車両の密度の高い場合と低い場合を示し、（ｂ）は、他車両の台数の多い場合と少ない場合を示す。
【図３】実施形態における同定処理を説明するフローチャートである。
【図４】車載検出手段によって検出された他車両の模式図である。
【図５】車載検出手段によって検出された他車両と、通信取得手段によって情報が取得された他車両との対応を示す模式図である。
【図６】第１実施形態における走行制御の一例を示す組織図である。
【図７】本発明の第２実施形態の車両の運転支援装置の構成を説明するブロック図である。
【図８】第２実施形態における警報処理を説明するフローチャートである。
【図９】第２実施液体における警報例を示す模式図である。
【符号の説明】
【００７６】
１，２，３  他車両
１０  車載検出手段
１１  車載センサ
１２  速度検出部
１３  大きさ検出部
１４  位置検出部
２０  通信取得手段
２１  通信手段
２２  受信情報解析部
２３  操作情報等抽出部
２４  速度情報抽出部
２５  車種情報抽出部
２６  位置情報抽出部
３０  同定手段
３１  速度一致度判定部
３２  大きさ一致度判定部
３３  位置一致度判定部
３４  車両確定部
４０  走行制御部
５０  危険度判定部
６０  警報手段
【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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【図９】
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