(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両から所定の領域を撮影した撮影画像から、歩行者を検出する人検出部と、
前記人検出部が検出した歩行者情報と、自車位置情報とを統合した統合データを生成するデータ統合部と、
前記データ統合部が生成した統合データを蓄積するデータ蓄積部と、
目的地の設定および経路生成条件の指定を受け付ける操作入力部と、
前記操作入力部を介して歩行者との低遭遇確率の経路生成条件が指定されると、当該指定に基づいて前記自車両の現在位置から前記設定された目的地までの経路の探索を行う経路探索部と、前記データ蓄積部に蓄積された統合データと、前記自車位置情報とを用いて、前記経路探索部が探索した経路を構成する構成経路の遭遇確率を算出する遭遇確率算出部と、前記遭遇確率算出部が算出した遭遇確率に基づいて、前記構成経路の重みを設定する重み設定部と、前記重み設定部が設定した前記構成経路の重みを参照し、前記探索した経路のうちもっとも小さい重みを有する経路を走行経路として選択する経路選択部とを備えた経路生成部と、
前記撮影画像と、前記人検出部が検出した歩行者情報とから、前記歩行者の属性を推定する属性推定部とを備え、
前記データ統合部は、前記属性推定部が推定した前記歩行者の属性情報と、前記自車位置情報とを統合して前記統合データを生成し、
前記遭遇確率算出部は、前記歩行者の属性情報毎に各経路に対する属性別遭遇確率を算出し、算出した属性別遭遇確率に前記歩行者の各属性に対してあらかじめ設定された重みを適用して前記遭遇確率を算出することを特徴とする経路探索装置。
【請求項２】
前記自車両から歩行者までの距離を計測する距離センサを備え、
前記人検出部は、前記距離センサの計測結果を用いて前記撮影画像から歩行者を検出することを特徴とする請求項１記載の経路探索装置。
【請求項３】
前記自車位置情報は、前記自車両の位置情報および時間情報で構成されることを特徴とする請求項１または請求項２記載の経路探索装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、歩行者との遭遇確率の低い経路を生成する経路探索装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来より、安全運転を支援するための運転支援装置が提案されている。例えば、特許文献１には、歩行者検出用カメラから取得した画像から所定領域内の歩行者を検出し、検出した歩行者の歩行者状態と、自車両の走行状態に基づいて自車両の前方に危険領域を設定し、歩行者が危険領域のいずれかに存在するかによって危険度を判定し、運転者に注意喚起を行う車両用運転支援装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−９８９５６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述した特許文献１に開示された技術では、歩行者との遭遇を避けることはできず、歩行者との遭遇により運転者が受けるストレスを低減させることができないという課題があった。
【０００５】
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、歩行者と遭遇する確率の低い経路を優先して探索し、走行経路に設定する経路探索装置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】
【０００６】
この発明に係る経路探索装置は、自車両から所定の領域を撮影した撮影画像から、歩行者を検出する人検出部と、人検出部が検出した歩行者情報と、自車位置情報とを統合した統合データを生成するデータ統合部と、データ統合部が生成した統合データを蓄積するデータ蓄積部と、目的地の設定および経路生成条件の指定を受け付ける操作入力部と、操作入力部を介して歩行者との低遭遇確率の経路生成条件が指定されると、当該指定に基づいて自車両の現在位置から設定された目的地までの経路の探索を行う経路探索部と、データ蓄積部に蓄積された統合データと、自車位置情報とを用いて、経路探索部が探索した経路を構成する構成経路の遭遇確率を算出する遭遇確率算出部と、遭遇確率算出部が算出した遭遇確率に基づいて、構成経路の重みを設定する重み設定部と、重み設定部が設定した構成経路の重みを参照し、探索した経路のうちもっとも小さい重みを有する経路を走行経路として選択する経路生成部と、撮影画像と、人検出部が検出した歩行者情報とから、歩行者の属性を推定する属性推定部とを備え、データ統合部は、属性推定部が推定した歩行者の属性情報と、自車位置情報とを統合して統合データを生成し、遭遇確率算出部は、歩行者の属性情報毎に各経路に対する属性別遭遇確率を算出し、算出した属性別遭遇確率に歩行者の各属性に対してあらかじめ設定された重みを適用して遭遇確率を算出するものである。
【発明の効果】
【０００７】
この発明によれば、走行中の道路における歩行者情報の蓄積を可能にし、蓄積した歩行者情報に基づいて歩行者と遭遇する確率の低い経路を優先して探索し、走行経路に設定することができる。これにより、歩行者との遭遇により運転者が受けるストレスを低減させることができる。さらに、歩行者との接触事故などの発生を防止することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施の形態１による経路探索装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施の形態１による経路探索装置の処理動作を示す説明図である。
【図３】実施の形態１による経路探索装置のデータ収集処理動作を示すフローチャートである。
【図４】実施の形態１による経路探索装置の経路探索処理動作を示すフローチャートである。
【図５】実施の形態１による経路探索装置の経路生成の動作を示すフローチャートである。
【図６】地図情報をグラフ化して示した図である。
【図７】実施の形態１による経路探索装置の最適経路を設定する一例を示す説明図である。
【図８】実施の形態２による経路探索装置の構成を示すブロック図である。
【図９】実施の形態２による経路探索装置の処理動作を示す説明図である。
【図１０】実施の形態２による経路探索装置のデータ収集処理動作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】
【０００９】
実施の形態１．
まず始めに、図１および図２を参照しながら実施の形態１による経路探索装置の構成および処理動作について説明する。図１は、この発明の実施の形態１による経路探索装置の構成を示すブロック図であり、図２は実施の形態１による経路探索装置の処理動作を示す説明図である。
図１に示すように経路探索装置は、カメラ１、人検出部２、属性推定部３、ＧＰＳ４、データ統合部５、データ蓄積部６、操作入力部７、経路生成部８および経路表示部９で構成されている。
【００１０】
図１および図２に示すように、経路探索装置は、データ収集処理と収集したデータを用いた経路探索処理を行う。データ収集処理は、カメラ１、人検出部２、属性推定部３、ＧＰＳ４、データ統合部５およびデータ蓄積部６によって実行され、経路探索処理はデータ蓄積部６、低遭遇確率優先選択部７ａを備えた操作入力部７、経路生成部８および経路表示部９によって実行される。
【００１１】
次に、図２を参照しながら経路探索装置の処理動作について説明する。
まず、データ収集処理について説明する。車両１１の前方に配置されたカメラ１を用いて歩行者１２を含む所定領域Ａを撮影し、当該撮影により画像１３を取得する。人検出部２は、取得した画像１３内の歩行者１４を検出する。属性推定部３は、検出された歩行者１４について、それぞれ属性の推定が行われ、老人、大人、子供のいずれかに分類された属性情報を生成される。データ統合部５は、生成された属性情報と、車両１１に搭載したＧＰＳ４が取得した位置情報および時間情報とを統合した統合データを生成し、データ蓄積部６に蓄積する。
【００１２】
次に、データ蓄積部６に蓄積された蓄積データを活用した経路探索処理について説明する。ナビゲーション装置１５などの表示画面上に表示された項目「時間優先」、「値段優先」または「低遭遇確率優先」などから、項目「低遭遇確率優先」が選択１６された場合、経路生成部８は、ＧＰＳ４が取得した位置情報および時間情報、およびデータ蓄積部６に格納された蓄積データに基づいて、歩行者との遭遇確率の低い経路を優先した経路探索処理を行う。経路表示部９は、経路生成部８により設定された走行経路を画面上に表示する。
【００１３】
次に、データ収集処理を実行する各構成の詳細について説明する。
カメラ１は、周期的に所定領域Ａを撮影し、撮影した画像１３を人検出部２および属性推定部３に出力する。人検出部２は、入力された画像１３から歩行者１４を検出し、歩行者１４の検出結果である画像座標を属性推定部３に出力する。
ここで、歩行者の検出は、画像から得られるアピアランス情報をあらかじめ機械学習により学習し、その学習結果を用いることにより検出する。アピアランス情報として勾配情報を用いるＨＯＧ（Histogram of Oriented Gradient：参考文献１参照）特徴などを用いればよく、学習にはＳＶＭ（Support Vector Machine：参考文献２参照）などを用いればよい。
［参考文献１］
N. Dalal and B. Triggs: ``Histograms of Oriented Gradients for Human Detection'', CVPR, pp. 886-893, 2005.
［参考文献２］
Support Vector Machine：Nello Cristianini(原著), John Shawe‐Taylor(原著), 大北剛(翻訳): 「サポートベクターマシン入門」. 共立出版, 2005
【００１４】
属性推定部３は、人検出部２から入力された画像座標と、カメラ１から入力された画像１３とから歩行者１４の画像を抽出し、抽出した画像の各歩行者１４を老人、大人、あるいは子供の３属性に分類する。分類結果は属性情報としてデータ統合部５に出力される。
ここで、属性の分類は、人検出部２における歩行者の検出と同様に、アピアランス情報を用いて機械学習を行い、その識別器にて行う。以下に示す参考文献３および参考文献４などに開示された手法を適用してもよく、手段は限定されない。
［参考文献３］
特開２００５−１６５４４７号公報
［参考文献４］
特開２００５−１４８８８０号公報
【００１５】
データ統合部５は、属性推定部３から入力された属性情報と、ＧＰＳ４が取得した位置情報および時間情報とを統合し、統合データとしてデータ蓄積部６に出力する。統合データには、例えば老人の人数、大人の人数、子供の人数、緯度、経度および時刻が含まれる。データ蓄積部６は、データ統合部５から入力された統合データを格納する。
【００１６】
次に、経路探索処理を実行する構成について説明する。
データ蓄積部６は、データ収集処理で生成された統合データを格納する。操作入力部７は、例えばキーボードやタッチパネル、マウスなどの入力手段で構成され、目的地の設定や経路生成条件の指定などを受け付ける。なお、図２では、低遭遇確率優先の経路生成を指定する構成を低遭遇確率優先選択部７ａとして示している。操作入力部７が受け付けた目的地情報や、低遭遇確率優先の経路生成指示は、経路生成部８に出力される。
【００１７】
経路生成部８は、操作入力部７から入力された目的地情報および低遭遇確率優先の経路生成指示が入力されると、ＧＰＳ４から取得した車両１１の現在位置情報および時間情報に基づいてデータ蓄積部６にアクセスして目的地までの経路の探索を行い、探索した経路から歩行者との遭遇確率の低い経路を選択し、選択結果である走行経路を経路表示部９に出力する。経路表示部９は、経路生成部８から入力された走行経路を、ナビゲーション装置１５のモニタなどの表示画面（不図示）上に表示する。
【００１８】
図１を参照しながら、経路生成部８の構成をより詳細に説明する。経路生成部８は、経路探索部８ａ、遭遇確率算出部８ｂ、重み設定部８ｃおよび経路選択部８ｄで構成されている。経路は、ダイクストラ法を用いて生成される。
経路探索部８ａは、操作入力部７を介して入力された目的地情報、ＧＰＳ４から取得した車両１１の現在位置情報および時間情報に基づいて、データ蓄積部６にアクセスし、経路の探索を行う。
【００１９】
遭遇確率算出部８ｂは、以下の式（１）に基づいて、経路探索部８ａが探索した各経路の遭遇確率を算出する。
遭遇確率＝ｆ（老人、大人、子供）    ・・・（１）
式（１）において関数ｆは、老人、大人、子供を入力した際に遭遇確率を算出する関数であり、以下の式（２）に示すように設定可能である。
ｆ（老人、大人、子供）＝λ老人＋μ大人＋ν子供    ・・・（２）
式（２）において、λ，μ，νは、各属性に対する重みである。また式（２）における、老人、大人、子供は、道路を通過する際に遭遇する確率であり、以下の式（３）に基づいて算出される。なお、以下の式（３）では、探索した現在位置から目的地までの経路毎に各属性の遭遇確率を算出するものとする。
0005622766.tif 000002
なお、老人、大人、子供の遭遇確率の算出は、上述した式（３）に限定されるものではなく、時間ごとの確率、あらかじめ設定した距離あたりの確率、およびあらかじめ設定した領域当たりの確率を算出するように構成可能である。
【００２０】
重み設定部８ｃは、上述した式（１）から式（３）により算出された遭遇確率を用いて、以下の式（４）に基づき、各経路の重みｗを算出する。
ｗ＝αコスト＋（１−α）遭遇確率    ・・・（４）
式（４）において、αはコストと遭遇確率にかかる重みであり、コストはダイクストラ法で使用される重みである。
【００２１】
経路選択部８ｄは、重み設定部８ｃが設定した各経路の重みｗを参照し、重みｗが最も小さい値を有する経路を走行経路として選択する。以上のように、ダイクストラ法では最適経路を生成するために、重みｗにデータ蓄積部６から得られる統合データを反映させることにより経路を生成する。
【００２２】
次に、経路探索装置の動作について、データ収集処理と経路探索処理に分けて説明を行う。
まず、図３は、この発明に係る実施の形態１による経路探索装置のデータ収集処理の動作を示すフローチャートである。
カメラ１は、画像の撮影を行い、撮影した画像を人検出部２および属性推定部３に出力する（ステップＳＴ１）。人検出部２は、ステップＳＴ１で入力された撮影画像に基づいて、画像内の歩行者の検出処理を実行する（ステップＳＴ２）。さらにステップＳＴ２の検出結果を参照し、歩行者を検出したか否か判定を行う（ステップＳＴ３）。歩行者を検出しなかった場合（ステップＳＴ３；ＮＯ）、処理を終了し、異なるカメラからの画像取得処理へ移行する。
【００２３】
一方、歩行者を検出した場合（ステップＳＴ３；ＹＥＳ）、検出した歩行者の画像座標を取得し、属性推定部３に出力する（ステップＳＴ４）。属性推定部３は、ステップＳＴ４で入力された画像座標を用いて、ステップＳＴ１で入力された撮影画像から歩行者の画像を抽出し、抽出した歩行者の画像から歩行者の属性を推定して、老人、大人、子供の３種類に分類し、分類された情報は属性情報としてデータ統合部５に出力される（ステップＳＴ５）。
【００２４】
データ統合部５は、ＧＰＳ４から位置情報および時間情報を取得し（ステップＳＴ６）、取得した位置情報および時間情報と、ステップＳＴ５で入力された属性情報とを統合した統合データを生成し、データ蓄積部６に出力する（ステップＳＴ７）。データ蓄積部６は、ステップＳＴ７で入力された統合データを蓄積し（ステップＳＴ８）、処理を終了する。
【００２５】
次に、経路探索装置の経路探索処理について説明する。図４は、この発明に係る実施の形態１による経路探索装置のデータ収集処理の動作を示すフローチャートである。
操作入力部７は目的地の設定を指示する入力操作を受け付けると（ステップＳＴ１１）、さらに低遭遇確率優先選択部７ａが低遭遇確率優先の経路探索の指定を受け付けたか否か判定を行う（ステップＳＴ１２）。低遭遇確率優先の経路探索の選択指示を受け付けていない場合（ステップＳＴ１２；ＮＯ）、処理を終了する。一方、低遭遇確率の経路探索の選択指示を受け付けた場合（ステップＳＴ１２；ＹＥＳ）、当該低遭遇確率優先の経路探索指示を経路探索部８に出力する（ステップＳＴ１３）。
【００２６】
経路探索部８は、ステップＳＴ１３で入力された低遭遇確率優先の経路探索指示に従い、ＧＰＳ４から位置情報および時間情報を取得し（ステップＳＴ１４）、取得した位置情報および時間情報と、データ蓄積部６の統合データとを参照し、歩行者と遭遇確率の低い経路を探索し、生成した経路を経路表示部９に出力する（ステップＳＴ１５）。経路表示部９は、ステップＳＴ１５で入力された経路をモニタなどの表示画面に表示し（ステップＳＴ１６）、処理を終了する。
【００２７】
ステップＳＴ１５の経路生成処理の詳細を、図５から図７を参照しながら説明する。
図５は、この発明に係る実施の形態１による経路探索装置の経路探索部の動作を示すフローチャートである。図６は、地図情報をグラフ化して示した図である。図７は、図６に示す地図情報に基づいて最適経路を設定する一例を示す説明図である。
経路は、上述のようにダイクストラ法を用いて生成される。図６のグラフ化した地図上方では、現在の車両位置をＣ（以下、現在位置Ｃと称する）、目的地をＧ（以下、目的地Ｇと称する）、各交差点を１から４の番号で示し、道路は各交差点を結ぶ直線で示している。道路を示す直線に付した重みｗは道路の距離や道幅などによって決定される数値であり、上述した式（４）に基づき算出されるものである。
【００２８】
車両の現在位置Ｃから到達可能な交差点までの経路を設定し、設定した経路の重みｗを算出する（ステップＳＴ２１）。図７（ａ）に示す例では、ステップＳＴ２１の処理として、経路Ｃ１（構成経路）および経路Ｃ２を設定し、経路Ｃ１の重みｗｃ１および経路Ｃ２の重みｗｃ２を算出する。次に、ステップＳＴ２１で到達した交差点からさらに到達可能な交差点を探索し、探索した交差点までの経路の重みｗを加算する（ステップＳＴ２２）。図７（ｂ）に示す例では、ステップＳＴ２２の処理として、経路Ｃ１２、Ｃ１３、Ｃ１４を設定し、経路Ｃ１２の重みｗｃ１＋ｗ１２、経路Ｃ１３の重みｗｃ１＋ｗ１３および経路Ｃ２４の重みｗｃ２＋ｗ２４を算出する。
【００２９】
次に、ステップＳＴ２２で加算した重みｗが小さい順位に経路を並び替える（ステップＳＴ２３）。図７（ｃ）に示す例では、ステップＳＴ２３の処理として、経路Ｃ１３、Ｃ２４、Ｃ１２の順に並び替える。次に、ステップＳＴ２３で並び替えた経路に目的地Ｇが含まれているか判定を行う（ステップＳＴ２４）。経路に目的地Ｇが含まれていない場合（ステップＳＴ２４；ＮＯ）、ステップＳＴ２２の処理に戻り、上述した処理を繰り返す。
【００３０】
一方、経路に目的地Ｇが含まれている場合（ステップＳＴ２４；ＹＥＳ）、ステップＳＴ２３で並び替えた経路のうち最も重みｗの小さい経路を最適経路に設定し（ステップＳＴ２５）、経路探索処理を終了する。図７（ｃ）に示す例では、ステップＳＴ２４として、経路Ｃ１３、Ｃ２４、Ｃ１２に目的地Ｇが含まれていないと判定されることから、ステップＳＴ２２の処理に戻り、さらに到達可能な交差点を探索し、経路Ｃ１３４、Ｃ１３Ｇ、Ｃ２４Ｇ、Ｃ１２４を設定し、各経路の重みｗを算出する（図７（ｄ）参照）。次に、ステップＳＴ２３として経路Ｃ１３Ｇ、Ｃ２４Ｇ、Ｃ１３４、Ｃ１２４の順に並び替え、ステップＳＴ２４として経路Ｃ１３Ｇおよび経路Ｃ２４Ｇに目的地Ｇが含まれていると判定されることから、ステップＳＴ２５として重みｗの最も小さい経路Ｃ１３Ｇを経路に最適経路に設定し（図７（ｅ）参照）、処理を終了する。
【００３１】
以上のように、この実施の形態１によれば、撮影画像から歩行者を検出する人検出部２と、歩行者の画像を抽出し、あらかじめ設定された属性に分類する属性推定部３と、属性情報、位置情報および時間情報とを統合した統合データを生成するデータ統合部５と、統合データを蓄積するデータ蓄積部６とを備えるように構成したので、走行中の道路における歩行車情報の蓄積が可能となる。
【００３２】
また、この実施の形態１によれば、低遭遇確率優先の経路生成指示が入力された場合に、データ蓄積部６に蓄積された統合データを参照して歩行者との遭遇確率の低い経路を探索する経路生成部８とを備えるように構成したので、蓄積した歩行者情報に基づいて歩行者との遭遇確率の低い経路を生成することができる。これにより、歩行者との遭遇により運転者が受けるストレスを低減させることができる。また、歩行者との接触事故などの発生を防止することができる。
【００３３】
なお、上述した実施の形態１では、歩行者を老人、大人、子供の３つの属性に分類する構成を示したが、分類する属性はこれら３つに限定されるものではなく適宜変更可能である。
【００３４】
また、上述した実施の形態１では、撮影画像から歩行者を検出し、データを収集する構成を示したが、歩行者の検出を手動で入力するように構成してもよい。
【００３５】
また、上述した実施の形態１では、歩行者を検出する手法として、ＨＯＧ特徴を用いた手法を挙げて説明を行ったが、当該手法に限定されるものではない。また、学習方法としてＳＶＭを挙げたが、当該手法に限定されるものではない。
【００３６】
また、上述した実施の形態１では、関数ｆとして老人、大人、子供の確率にそれぞれ重みｗを付けて算出する構成を示したが、以下の式（５）に示すように老人、大人、子供全ての確率をまとめて歩行者の遭遇確率として使用してもよい。
0005622766.tif 000003
【００３７】
実施の形態２．
この実施の形態２では、上述した実施の形態１の構成に加え、車両前方の歩行者や物体までの距離を計測する構成を備えた経路探索装置を示す。
図８はこの発明の実施の形態２による経路探索装置の構成を示すブロック図であり、図９はこの発明の実施の形態２による経路探索装置の処理動作を示す説明図である。実施の形態１で示した経路探索装置に距離センサ１０を追加して設けている。なお以下では、実施の形態１による経路探索装置の構成要素と同一または相当する部分には、実施の形態１で使用した符号と同一の符号を付して説明を省略または簡略化する。
【００３８】
距離センサ１０は、図２に示すように車両１１の前方に配置され、車両１１前方に位置する歩行者や物体までの距離を計測する。人検出部２は、カメラ１が取得した画像と、距離センサ１０が取得した距離データを用いて画像１３内の歩行者１４を検出する。経路探索装置のその他の構成は実施の形態１と同一であるため、説明を省略する。
【００３９】
次に、実施の形態２の経路探索装置のデータ収集処理の動作について説明する。
図１０は、この発明に係る実施の形態２による経路探索装置のデータ収集処理の動作を示すフローチャートである。なお、以下では実施の形態１に係る経路探索装置のデータ収集処理と同一のステップには図３で使用した符号と同一の符号を付し、説明を省略または簡略化する。
カメラ１は、画像の撮影を行い、撮影した画像を人検出部２および属性推定部３に出力する（ステップＳＴ１）。また、ステップＳＴ１の処理と同時に距離センサ１０は、車両前方に位置する歩行者や物体までの距離を計測して距離データを取得し、人検出部２および属性推定部３に出力する（ステップＳＴ３１）。
【００４０】
人検出部２は、ステップＳＴ１およびステップＳＴ３１で入力された撮影画像および距離データに基づいて、画像内の歩行者の検出処理を実行する（ステップＳＴ２´）。さらに、ステップＳＴ２´の検出結果を参照し、歩行者を検出したか否か判定を行う（ステップＳＴ３）。歩行者を検出しなかった場合（ステップＳＴ３；ＮＯ）、処理を終了し、異なるカメラからの画像取得処理へ移行する。
【００４１】
一方、歩行者を検出した場合（ステップＳＴ３；ＹＥＳ）、検出した歩行者の画像座標を取得し、属性推定部３に出力する（ステップＳＴ４）。属性推定部３は、ステップＳＴ４で入力された画像座標、およびステップＳＴ３１で入力された距離情報を用いて、ステップＳＴ１で入力された撮影画像から歩行者の画像を抽出し、抽出した歩行者の画像から歩行者の属性を推定して、老人、大人、子供の３種類に分類し、分類された情報は属性情報としてデータ統合部５に出力される（ステップＳＴ５）。以降の処理は、実施の形態１と同一であるため、説明を省略する。
【００４２】
実施の形態２の人検出部２における歩行者の検出処理は、画像から得られるアピアランス情報と、距離データから得られる歩行者までの距離をあらかじめ機械学習により学習し、当該学習結果を用いることにより行う。距離センサ１０により得られる距離データを用いることにより、歩行者のテクスチャ情報だけでなく、歩行者までの距離や歩行者の大きさなどの特徴を利用することができるため、精度の高い歩行者検出を行うことができる。実施の形態１と同様に、アピアランス情報として勾配情報を用いるＨＯＧ特徴などを利用し、学習にはＳＶＭなどを用いればよい。
【００４３】
また、属性推定部３による分類は、歩行者の検出と同様に、アピアランス情報と距離情報を用いて機械学習を行い、その識別器にて行う。この分類は、歩行者検出と同様に、距離センサ１０により得られる距離情報を用いることにより、歩行者あるいは物体の大きさなどの特徴を利用することができるため、精度の高い識別を行うことが可能となる。また、分類の手法は、実施の形態１で示した参考文献３および参考文献４に開示された手法などを適用してもよく、手段は限定されない。
【００４４】
以上のように、この実施の形態２によれば、自車両前方の歩行者あるいは物体までの距離を計測する距離センサ１０を設け、人検出部がカメラ１の撮影画像と、距離センサ１０の距離データとを用いて歩行者を検出するように構成したので、精度の高い歩行者の識別を行うことができる。また、精度の高い歩行者情報に基づいて歩行者との遭遇確率の低い経路を生成することができる。これにより、歩行者との遭遇により運転者が受けるストレスを低減させることができる。さらに、歩行者との接触事故などの発生を防止することができる。
【００４５】
なお、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。
【符号の説明】
【００４６】
１  カメラ、２  人検出部、３  属性推定部、４  ＧＰＳ、５  データ統合部、６  データ蓄積部、７  操作入力部、７ａ  低遭遇確率優先選択部、８  経路生成部、８ａ  経路探索部、８ｂ  遭遇確率算出部、８ｃ  重み設定部、８ｄ  経路選択部、９  経路表示部、１０  距離センサ、１１  車両、１２，１４  歩行者、１３  画像、１５  ナビゲーション装置、１６  選択。
【図１】
0005622766.tif 000004
【図２】
0005622766.tif 000005
【図３】
0005622766.tif 000006
【図４】
0005622766.tif 000007
【図５】
0005622766.tif 000008
【図６】
0005622766.tif 000009
【図７】
0005622766.tif 000010
【図８】
0005622766.tif 000011
【図９】
0005622766.tif 000012
【図１０】
0005622766.tif 000013