(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車の周辺に設定された複数の地点ごとの物体による危険度に基づいて、前記地点ごとの移動可能な物体による移動物危険度の全ての前記地点での合計値を算出する移動物危険度算出ユニットを備え、
前記移動物危険度算出ユニットは、前記地点ごとの物体による危険度の全ての前記地点での合計値から、前記地点ごとに固定されて移動不可能な物体による固定物危険度の全ての前記地点での合計値を減算することにより、前記移動物危険度の全ての前記地点での合計値を算出する、危険度算出装置。
【請求項２】
前記移動物危険度算出ユニットは、地図上の位置ごとに予め設定された前記固定物危険度の全ての前記地点での合計値と前記自車の前記地図上の位置とに基づいて、前記固定物危険度の全ての前記地点での合計値を取得する、請求項１に記載の危険度算出装置。
【請求項３】
前記移動物危険度算出ユニットは、前記地点ごとに検出された移動する物体に基づいて、前記地図上の位置ごとに予め設定された前記固定物危険度の全ての前記地点での合計値を修正する、請求項２に記載の危険度算出装置。
【請求項４】
前記自車の周辺の移動可能な物体の行動を予測する行動予測ユニットをさらに備え、
前記行動予測ユニットは、所定の離散時間ごとに前記自車の周辺の移動可能な物体の行動を予測し、前記移動物危険度算出ユニットが算出した前記移動物危険度の全ての前記地点での合計値が大きいほど、前記離散時間を短くする、請求項１〜３のいずれか１項に記載の危険度算出装置。
【請求項５】
前記自車の周辺の移動可能な物体の行動を予測する行動予測ユニットをさらに備え、
前記行動予測ユニットは、前記自車の周辺の移動可能な物体が所定の位置ごとに存在する確率を算出し、前記移動物危険度算出ユニットが算出した前記移動物危険度の全ての前記地点での合計値が大きいほど、前記確率の分布の分散が大きくなるようにする、請求項１〜４のいずれか１項に記載の危険度算出装置。
【請求項６】
前記自車の運転者の運転を支援する運転支援ユニットをさらに備え、前記運転支援ユニットは、前記移動物危険度算出ユニットが算出した前記移動物危険度の全ての前記地点での合計値が高いほど前記自車の運転者の運転を支援する度合を高くする、請求項１〜５のいずれか１項に記載の危険度算出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、危険度算出装置に関し、特に自車の周辺の危険度を算出するための危険度算出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
走行の安全性を高めるため、車両の周辺の潜在的な危険度を算出する装置が提案されている。例えば、特許文献１には、自車両の運動エネルギーに起因するリスクポテンシャルと、走行規則に起因するリスクポテンシャルと、障害物との接近度合によるリスクポテンシャルと、割り込み車両によるリスクポテンシャルとを算出する車両用運転操作補助装置が開示されている。特許文献１の装置は、運動エネルギーに起因するリスクポテンシャルと接近度合に起因するリスクポテンシャルの内、値の大きいほうを選択して、連続的に変化する反力をアクセルペダルおよびステアリングホイールに付加する。特許文献１の装置は、走行規則に起因するリスクポテンシャルと割り込み車両によるリスクポテンシャルとの内、割り込み車両によるものを優先的に選択し、ステップ状に増加する反力をさらにアクセルペダルおよびステアリングホイールに付加する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−６９２２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、上記のような技術では、障害物については、レーザレーダのようなセンサにより得られた情報から障害物が他車のような移動物か建築物のような静止物であるかを判断し、当該障害物についての危険度を演算している。このため、移動物についての危険度を演算するための演算負荷が高いという欠点がある。また、静止物についても、当該静止物がいつもそこにある建築物のような固定された物か、他車のような移動可能な物かについての判断はなされていない。【０００５】
上記のような技術では、センサにより得られた情報から障害物が移動物か静止物かを判定するためには、センサにより得られた情報の詳細な処理が必要である。さらに、静止している物体が、単に停車している他車であるか、固定されて移動不可能な建築物であるかの判定も行う場合には、さらに高い演算負荷が必要となる。【０００６】
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、その目的は、より少ない演算負荷で移動可能な物体による危険度を算出することが可能な危険度算出装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、自車の周辺に設定された複数の地点ごとの物体による危険度に基づいて、地点ごとの移動可能な物体による移動物危険度の全ての地点での合計値を算出する移動物危険度算出ユニットを備え、移動物危険度算出ユニットは、地点ごとの物体による危険度の全ての地点での合計値から、地点ごとに固定されて移動不可能な物体による固定物危険度の全ての地点での合計値を減算することにより、移動物危険度の全ての地点での合計値を算出する危険度算出装置である。【０００８】
この構成によれば、移動物危険度算出ユニットは、自車の周辺に設定された複数の地点ごとの物体による危険度に基づいて、地点ごとの移動可能な物体による移動物危険度の全ての地点での合計値を算出する。これにより、走行中及び停車中の他車や、歩行中及び立ち止まっている歩行者等の移動物による危険の度合を得ることができる。また、移動物危険度算出ユニットは、地点ごとの物体による全ての地点での危険度の合計値から、地点ごとに固定されて移動不可能な物体による固定物危険度の全ての地点での合計値を減算することにより、移動物危険度の全ての地点での合計値を算出する。これにより、移動物危険度算出ユニットは、移動可能な物体と移動不可能な物体とを地点ごとに判別する必要がなくなるため、少ない演算負荷で移動物危険度の合計値を算出することができる。【０００９】
この場合、移動物危険度算出ユニットは、地図上の位置ごとに予め設定された固定物危険度の全ての地点での合計値と自車の地図上の位置とに基づいて、固定物危険度の全ての地点での合計値を取得するものとできる。【００１０】
この構成によれば、移動物危険度算出ユニットは、地図上の位置ごとに予め設定された固定物危険度の全ての地点での合計値と自車の地図上の位置とに基づいて、固定物危険度の全ての地点での合計値を取得する。これにより、移動物危険度算出ユニットは、自車が当該位置に行くたびに、移動不可能な物体を検知して、当該物体による危険度を算出する必要がなくなるため、少ない演算負荷で固定物危険度の合計値を算出することができる。【００１１】
この場合、移動物危険度算出ユニットは、地点ごとに検出された移動する物体に基づいて、地図上の位置ごとに予め設定された固定物危険度の全ての地点での合計値を修正するものとできる。【００１２】
新たに建築物や構造物が当該地点に設置された場合には、予め設定された固定物危険度と実際の固定物危険度とに相違が生じてしまう。しかし、この構成によれば、移動物危険度算出ユニットは、地点ごとに検出された移動する物体に基づいて、地図上の位置ごとに予め設定された固定物危険度の全ての地点での合計値を修正する。これにより、新たに建築物等が設置された場合にも対応することができる。【００１３】
また、自車の周辺の移動可能な物体の行動を予測する行動予測ユニットをさらに備え、行動予測ユニットは、所定の離散時間ごとに自車の周辺の移動可能な物体の行動を予測し、移動物危険度算出ユニットが算出した移動物危険度の全ての地点での合計値が大きいほど、離散時間を短くするものとできる。【００１４】
この構成によれば、行動予測ユニットが自車の周辺の移動可能な物体の行動を予測する。また、行動予測ユニットは、所定の離散時間ごとに自車の周辺の移動可能な物体の行動を予測し、移動物危険度算出ユニットが算出した移動物危険度の全ての地点での合計値が大きいほど、離散時間を短くする。これにより、移動物危険度の合計値が大きいときは、予測の精度を向上させることにより安全性を向上させることができ、移動物危険度の合計値が小さいときは、安全性を担保しつつ演算負荷を低減することが可能となる。【００１５】
また、自車の周辺の移動可能な物体の行動を予測する行動予測ユニットをさらに備え、行動予測ユニットは、自車の周辺の移動可能な物体が所定の位置ごとに存在する確率を算出し、移動物危険度算出ユニットが算出した移動物危険度の全ての地点での合計値が大きいほど、確率の分布の分散が大きくなるようにするものとできる。【００１６】
この構成によれば、行動予測ユニットが自車の周辺の移動可能な物体の行動を予測する。また、行動予測ユニットは、自車の周辺の移動可能な物体が所定の位置ごとに存在する確率を算出し、移動物危険度算出ユニットが算出した移動物危険度の全ての地点での合計値が大きいほど、確率の分布の分散が大きくなるようにする。これにより、移動物危険度の合計値が大きいときほど、より安全な予測とすることができる。【００１７】
また、自車の運転者の運転を支援する運転支援ユニットをさらに備え、運転支援ユニットは、移動物危険度算出ユニットが算出した移動物危険度の全ての地点での合計値が高いほど自車の運転者の運転を支援する度合を高くするものとできる。【００１８】
この構成によれば、運転支援ユニットが自車の運転者の運転を支援する。また、運転支援ユニットは、移動物危険度算出ユニットが算出した移動物危険度の全ての地点での合計値が高いほど自車の運転者の運転を支援する度合を高くする。これにより、移動物危険度の合計値に応じた運転の支援が可能となる。
【発明の効果】
【００１９】
本発明の危険度算出装置によれば、より少ない演算負荷で移動可能な物体による危険度を算出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】第１実施形態に係る運転支援装置の構成を示すブロック図である。
【図２】第１実施形態に係る運転支援装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】第１実施形態に係るメッシュを示す図である。
【図４】図３のメッシュにレーザレーダの反射点を表現したものを示す図である。
【図５】第２実施形態に係る運転支援装置の構成を示すブロック図である。
【図６】第２実施形態に係る運転支援装置の動作を示すフローチャートである。
【図７】第３実施形態に係る運転支援装置の構成を示すブロック図である。
【図８】図７の行動予測演算部において演算する他車の存在確率分布を示す平面図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、図面を参照して本発明の第１実施形態について説明する。本実施形態は、本発明の危険度算出装置を運転支援装置に適用したものである。図１に示すように、本実施形態の運転支援装置１０ａは、レーザレーダ１２、メッシュ演算部１４、トータルリスク演算部１６、ＧＰＳ１８、構造物リスク記憶装置２０、移動物リスク演算部２２、及び情報提供装置２４を備えている。
【００２２】
レーザレーダ（Lidar）１２は、パルス状に発光するレーザ光の照射に対する散乱光を測定することにより、自車の周辺に設定された各地点における物体を、移動物及び固定物のいずれであるかに関わらずに検出するためのものである。
【００２３】
メッシュ演算部１４は、自車の周辺に格子状領域であるメッシュを設定し、当該メッシュの各交点における危険度（Risk）を算出するためのものである。トータルリスク演算部１６は、メッシュの各交点における危険度を合計して、自車の周辺の物体による危険度の合計値を算出するためのものである。
【００２４】
ＧＰＳ（Global  Positioning  System）１８は、自車の測位を行うためのものである。構造物リスク記憶装置２０は、自車が当該地点に位置する場合におけるメッシュの各交点での移動不可能な建築物等の固定物による危険度の合計値が地図上の地点ごとに記憶されたデータベースである。
【００２５】
移動物リスク演算部２２は、後述するように、トータルリスク演算部１６が算出した自車の周辺の物体による危険度の合計値と、構造物リスク記憶装置２０から抽出された固定物による危険度の合計値とに基づいて、自車の周辺の移動物による危険度の合計値を算出するためのものである。
【００２６】
情報提供装置２４は、移動物リスク演算部２２が算出した移動物による危険度の合計値を自車のドライバーに表示するものである。情報提供装置２４は、具体的には、ディスプレイやスピーカである。情報提供装置２４は、映像や音声により移動物による危険度の合計値を自車のドライバーに提示する他、当該移動物による危険度の合計値に基づいて、自車のドライバーの運転を支援する。
【００２７】
以下、本実施形態の運転支援装置１０ａの動作について説明する。図２に示すように、運転支援装置１０ａは、レーザレーダ１２による自車の周辺の物体の検出を行う（Ｓ１１）。運転支援装置１０ａのメッシュ演算部１４は、レーザレーダ１２によるレーザ光の反射点をメッシュ上に表現する（Ｓ１２）。
【００２８】
図３に示すようにメッシュ演算部１４は、自車１００の周辺に格子状領域であるメッシュＭを設定している。メッシュＭの個々の格子状領域の大きさは、Ｘ軸方向の単位ベクトルｉ及びＹ軸方向の単位ベクトルｊの大きさとされる。図４に示すように、メッシュ演算部１４は、メッシュＭの交点に反射点に係る物体の存在確率Ｐを表現する。
【００２９】
ここで存在確率Ｐとは、物体がメッシュＭの当該交点に存在する確率である。メッシュ演算部１４は、レーザレーダ１２の検出の信頼度や、確率分布の広がりを考慮してメッシュＭの各交点における存在確率Ｐ（ｘ，ｙ）を演算する。
【００３０】
トータルリスク演算部１６は、レーザレーダ１２によるレーザ光の反射点により、メッシュＭの各交点における危険度の全ての交点での合計値を演算する（Ｓ１３）。トータルリスク演算部１６は、メッシュＭの各交点における危険度の全ての交点での合計値Ｒａｌｌを以下の式（１）で算出する。下式（１）において、ｆ（Ｐ（ｘ，ｙ））は、存在確率Ｐから危険度への換算式を表し、例えば、ｆ（Ｐ）＝Ａ×Ｐのように、存在確率Ｐに対して一定のゲインＡを乗じたものである。
Ｒａｌｌ＝Σ｛ｆ（Ｐ（ｘ，ｙ））｝          （１）
【００３１】
構造物リスク記憶装置２０には、地図上の各位置に自車１００が位置していた場合を想定して、メッシュＭの各交点における移動不可能な固定物による危険度について、メッシュＭの全ての交点での合計値が予め記憶されている。移動物リスク演算部２２は、構造物リスク記憶装置２０から、ＧＰＳ２０により検出された自車の位置に対応した固定物による危険度の合計値を抽出する（Ｓ１４）。
【００３２】
移動物リスク演算部２２は、Ｓ１３で算出したメッシュＭの各交点における危険度の合計値Ｒａｌｌから、Ｓ１４で抽出した自車の位置に対応した固定物による危険度の合計値を減算して、移動物による危険度のメッシュＭの全ての交点での合計値を算出する（Ｓ１５）。
【００３３】
情報提供装置２４は、移動物による危険度の合計値を自車１００のドライバーに表示する（Ｓ１６）。情報提供装置２４は、移動物による危険度の合計値が大きいほど、ドライバーへ情報を与える頻度、映像表示の大きさ、映像表示の輝度、音声の音量を大きくすることができる。これにより、ドライバーの安全への行動を促すことができる。あるいは、運転支援装置１０ａは、移動物による危険度の合計値が大きいほど、自車１００のアクセル操作、ブレーキ操作及び操舵操作に対してアクチュエータによる強制的な介入を行う物としても良い。
【００３４】
本実施形態によれば、移動物リスク演算部２２は、自車１００の周辺に設定された複数のメッシュＭの交点ごとの物体による危険度に基づいて、交点ごとの移動物による危険度のメッシュＭの全ての交点での合計値を算出する。これにより、走行中及び停車中の他車や、歩行中及び立ち止まっている歩行者等の移動物による危険の度合を得ることができる。また、移動物リスク演算部２２は、物体による危険度の合計値から、交点ごとに固定されて移動不可能な物体による危険度のメッシュＭの全ての交点での合計値を減算することにより、移動物による危険度のメッシュＭの全ての交点での合計値を算出する。これにより、移動物リスク演算部２２は、移動可能な物体と移動不可能な物体とをメッシュＭの交点ごとに判別する必要がなくなるため、少ない演算負荷で短時間に移動物による危険度の合計値を算出することができる。
【００３５】
本実施形態では、自車１００の周辺に設定された複数のメッシュＭの交点ごとの物体をレーザレーダ１２により検出する。レーザレーダ１２により物体が移動物か固定物であるかの判定は比較的に難しい。しかし、レーザレーダ１２により物体が存在しているか否かを検出する精度は高い。本実施形態では、レーザレーダ１２により移動物と固定物とを判別する必要はなく、存在しているか否かの検出の精度が高ければ良いので、レーザレーダ１２の特性を活かすことができる。
【００３６】
また、本実施形態によれば、移動物リスク演算部２２は、構造物リスク記憶装置２０に記憶された地図上の位置ごとに予め設定された固定物による危険度と自車１００の地図上の位置とに基づいて、固定物による危険度のメッシュＭの全ての交点での合計値を取得する。これにより、移動物リスク演算部２２は、自車１００が当該位置に行くたびに、移動不可能な物体を検知して、当該物体による危険度を算出する必要がなくなるため、少ない演算負荷で固定物による危険度の合計値を算出することができる。
【００３７】
さらに、本実施形態によれば、情報提供装置２４が自車１００のドライバーの運転を支援する。また、情報提供装置２４は、移動物リスク演算部２２が算出した移動物による危険度のメッシュＭの全ての交点での合計値が高いほど自車１００のドライバーの運転を支援する度合を高くする。これにより、移動物による危険度の合計値に応じた運転の支援が可能となる。
【００３８】
以下、本発明の第２実施形態について説明する。本実施形態では、メッシュＭの交点ごとに検出された移動する物体に基づいて、構造物リスク記憶装置２０の地図上の位置ごとに予め設定された固定物による危険度を修正を行う点が上記第１実施形態と異なっている。
【００３９】
図５に示すように、本実施形態の運転支援装置１０ｂは、上記第１実施形態の運転支援装置１０ａの構成要素に加えて、カメラ２６、ミリ波レーダ２８、移動物検出演算部３０及び構造物リスク学習演算部３２を備えている。カメラ２６及びミリ波レーダ２８は、自車１００の周辺に存在する移動物あるいは固定物を検出するためのものである。カメラ２６は、物体の自車１００からの距離の変化を検出し易いステレオカメラ等とすることができる。ミリ波レーダ２８は、反射波のドップラー変位を検出することにより、物体の自車１００からの距離の変化を検出することができる。
【００４０】
移動物検出演算部３０は、カメラ２６及びミリ波レーダ２８による検出結果から、メッシュＭの交点に存在する移動物及び固定物を特定するためのものである。構造物リスク学習演算部３２は、移動物検出演算部３０が特定したメッシュＭの交点に存在する移動物及び固定物に基づいて、構造物リスク記憶装置２０に記憶された値を修正するためのものである。
【００４１】
以下、本実施形態の運転支援装置１０ｂの動作について説明する。図６に示すように、カメラ２６、ミリ波レーダ２８及び移動物検出演算部３０は、自車１００の周辺に存在する移動物あるいは固定物を検出する（Ｓ２１）。
【００４２】
構造物リスク学習演算部３２は、移動物検出演算部３０が特定したメッシュＭの交点に存在する移動物あるいは固定物とから、自車１００の位置における固定物による危険度のメッシュＭの全ての交点における合計値を算出する。構造物リスク学習演算部３２は、構造物リスク記憶装置２０に記憶されている自車１００の位置における固定物による危険度の合計値と、移動物検出演算部３０が新たに特定した固定物による危険度の合計値とを比較する（Ｓ２２）。
【００４３】
もし、構造物リスク記憶装置２０に記憶された固定物による危険度の合計値と、移動物検出演算部３０が新たに特定した固定物による危険度の合計値とに所定の閾値以上の相違がある場合には（Ｓ２２）、構造物リスク学習演算部３２は、構造物リスク記憶装置２０に記憶された固定物による危険度の合計値を、移動物検出演算部３０が新たに特定した固定物による危険度の合計値に修正する（Ｓ２３）。
【００４４】
構造物リスク学習演算部３２は、自車１００が当該地点を通過するたびに、移動物検出演算部３０による移動物及び固定物の特定を行うものとできる。構造物リスク学習演算部３２は、例えば前回及び今回といった複数回の移動物検出演算部３０による移動物及び固定物の特定の結果に対して、新しい特定の結果ほど重く評価し、構造物リスク記憶装置２０に記憶された固定物による危険度の合計値を修正することができる。これにより、構造物リスク学習演算部３２による学習の精度を向上させることができる。
【００４５】
新たに建築物や構造物が当該地点に設置された場合には、構造物リスク記憶装置２０に予め設定された固定物による危険度と実際の固定物による危険度とに相違が生じてしまう。しかし、本実施形態によれば、構造物リスク学習演算部３２は、メッシュＭの交点ごとに検出された移動物及び固定物に基づいて、地図上の位置ごとに予め設定された固定物による危険度の合計値を修正する。これにより、新たに建築物等が設置された場合にも対応することができる。
【００４６】
以下、本発明の第３実施形態について説明する。本実施形態では、自車１００の周辺の移動可能な物体の行動を予測する点が、上記第１実施形態と異なっている。図７に示すように、本実施形態の運転支援装置１０ｃは、上記第１実施形態の運転支援装置１０ａの構成要素に加えて、行動予測演算部３４を備えている。行動予測演算部３４は、モンテカルロ法により、所定の離散時間ごとに自車１００の周辺に存在する移動物がメッシュＭの各交点に存在する存在確率を算出する。
【００４７】
図８に示すように、自車１００の前方を他車２００が走行しているものとする。行動予測演算部３４は、予測サンプリング時間ΔＴごとに、モンテカルロ法（パーティクルフィルター）により、他車２００がメッシュＭの各交点に存在する存在確率分布Ｐ（ｔ＋ΔＴ）、存在確率分布Ｐ（ｔ＋２ΔＴ）を算出する。図８中で、存在確率の平均は、平均Ｐａｖ（ｔ＋ΔＴ）、平均Ｐａｖ（ｔ＋２ΔＴ）で示される。図８中で、存在確率の分散は、分散Ｐｖ（ｔ＋ΔＴ）、分散Ｐｖ（ｔ＋２ΔＴ）で示される。
【００４８】
行動予測演算部３４は、移動物リスク演算部２２が算出した移動物による危険度の合計値が少ないほど、予測サンプリング時間ΔＴを大きくするか、乱数発生回数Ｎを少なくし、分散Ｐｖ（ｔ＋ΔＴ）、分散Ｐｖ（ｔ＋２ΔＴ）を小さくする。また、行動予測演算部３４は、移動物リスク演算部２２が算出した移動物による危険度の合計値が多いほど、予測サンプリング時間ΔＴを小さくするか、乱数発生回数Ｎを多くし、分散Ｐｖ（ｔ＋ΔＴ）、分散Ｐｖ（ｔ＋２ΔＴ）を大きくする。情報提供装置２４は、行動予測演算部３４で予測された他車２００の行動に従って、自車１００のドライバーに情報を表示する。
【００４９】
本実施形態では、行動予測演算部３４が自車１００の周辺の他車２００等の移動物の行動を予測する。行動予測演算部３４は、予測サンプリング時間ΔＴごとに自車１００の周辺の移動物が所定の位置ごとに存在する確率を算出し、移動物リスク演算部２２が算出した移動物による危険度の合計値が多いほど、予測サンプリング時間ΔＴを短くする。これにより、移動物による危険度の合計値が大きいときは、予測の精度を向上させることにより安全性を向上させることができ、移動物危険度の合計値が小さいときは、安全性を担保しつつ演算負荷を低減することが可能となる。
【００５０】
また、本実施形態では、行動予測演算部３４は、移動物リスク演算部２２が算出した移動物による危険度の合計値が多いほど、存在確率分布Ｐ（ｔ＋ΔＴ）の分散Ｐｖ（ｔ＋ΔＴ）を大きくする。これにより、これにより、移動物による危険度の合計値が大きいときほど、より安全な予測とすることができる。
【００５１】
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく種々の変形が可能である。
【産業上の利用可能性】
【００５２】
本発明の危険度算出装置によれば、より少ない演算負荷で移動可能な物体による危険度を算出することが可能となる。
【符号の説明】
【００５３】
１０ａ，１０ｂ，１０ｃ  運転支援装置
１２  レーザレーダ
１４  メッシュ演算部
１６  トータルリスク演算部
１８  ＧＰＳ
２０  構造物リスク記憶装置
２２  移動物リスク演算部
２４  情報提供装置
２６  カメラ
２８  ミリ波レーダ
３０  移動物検出演算部
３２  構造物リスク学習演算部
３４  行動予測演算部
１００  自車
２００  他車
【図１】
0005403152.tif 000002
【図２】
0005403152.tif 000003
【図３】
0005403152.tif 000004
【図４】
0005403152.tif 000005
【図５】
0005403152.tif 000006
【図６】
0005403152.tif 000007
【図７】
0005403152.tif 000008
【図８】
0005403152.tif 000009