(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両用物体衝突警報システムにおいて、
車両周辺を検知するように構成された検知手段と、処理手段とを備え、
前記処理手段は、前記検知手段により提供された信号を処理することにより車両周辺の物体を検出するように構成されていて、車両と検出された物体との衝突確率の推定を実行し、衝突確率が無視できない場合に相応の信号を出力し、
前記処理手段は、カーブを通過した後、通過したカーブを記述する情報を決定し、カーブ記述情報を保存し、少なくとも１つの、以前に通過したカーブのカーブ記述情報を用いて、現在のカーブでの車両パスを決定するように構成されていて、
前記カーブ記述情報は、１またはそれ以上のカーブ変数を含み、
前記処理手段は、少なくとも１つのテーブルを用いて、測定された車両運動変数から前記カーブ変数を決定するように構成され、
前記測定された車両運動変数は、車両センサから得られ、前記テーブルは、実際に生じる対応する車両運動変数の作動範囲にわたり、少なくとも１つのカーブ変数を、少なくとも１つの車両運動変数と関連づけることを特徴とする車両用物体衝突警報システム。
【請求項２】
請求項１に記載の車両用物体衝突警報システムにおいて、少なくとも１つのカーブ変数は、カーブの長さを含むことを特徴とする車両用物体衝突警報システム。
【請求項３】
請求項１または２に記載の車両用物体衝突警報システムにおいて、少なくとも１つのカーブ変数は、カーブ半径を含むことを特徴とする車両用物体衝突警報システム。
【請求項４】
請求項１から３のいずれか１項に記載の車両用物体衝突警報システムにおいて、少なくとも１つのカーブ変数は、予測誤差を含むことを特徴とする車両用物体衝突警報システム。
【請求項５】
請求項１から４のいずれか１項に記載の車両用物体衝突警報システムにおいて、前記処理手段は、以前に通過した複数のカーブを記述した複数の情報セットを保存するように構成されていることを特徴とする車両用物体衝突警報システム。
【請求項６】
請求項５に記載の車両用物体衝突警報システムにおいて、様々なカーブのカーブ情報の重み付けは、より以前に通過したカーブほど、より小さく選択されることを特徴とする車両用物体衝突警報システム。
【請求項７】
請求項１から６のいずれか１項に記載の車両用物体衝突警報システムにおいて、直線道路とカーブとの間の変化を検出するよう構成された変化検出器を含むことを特徴とする車両用物体衝突警報システム。
【請求項８】
請求項１から７のいずれか１項に記載の車両用物体衝突警報システムにおいて、車両がカーブの中間部にいるときを推定する手段を含むことを特徴とする車両用物体衝突警報システム。
【請求項９】
請求項１から８のいずれか１項に記載の車両用物体衝突警報システムにおいて、車両がカーブの半分を通過するときを推定する手段を含むことを特徴とする車両用物体衝突警報システム。
【請求項１０】
請求項１から９のいずれか１項に記載の車両用物体衝突警報システムにおいて、前記処理手段は、推定されたカーブ変数に基づいて、車両パスを予測するように構成されることを特徴とする車両用物体衝突警報システム。
【請求項１１】
請求項１から１０のいずれか１項に記載の車両用物体衝突警報システムにおいて、前記検知手段は、車両周辺からの画像を記録するように構成された撮像手段であることを特徴とする車両用物体衝突警報システム。
【請求項１２】
車両用物体衝突警報方法であって、
検知手段により車両周辺を検知する工程と、
前記検知手段により提供された信号を処理する処理手段により、車両周辺の物体を検出する工程と、
前記処理手段により車両と検出された物体との間の衝突確率の推定を実行し、衝突確率が無視できない場合に対応する信号を出力する工程とを含み、
前記処理手段によりカーブを通過した後、通過したカーブを記述する情報を決定し、カーブ記述情報を保存し、少なくとも１つの、以前に通過したカーブのカーブ記述情報を用いて、現在のカーブでの車両パスを決定する工程を含み、
前記カーブ記述情報は、１またはそれ以上のカーブ変数を含み、
前記カーブ変数は、少なくとも１つのテーブルを用いて、測定された車両運動変数から決定され、
前記測定された車両運動変数は、車両センサから得られ、前記テーブルは、実際に生じる対応する車両運動変数の作動範囲にわたり、少なくとも１つのカーブ変数を、少なくとも１つの車両運動変数と関連づけることを特徴とする車両用物体衝突警報方法。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
本発明は、車両用物体衝突警報システムに関する。同システムは、車両の周辺を検知するよう構成された検知手段と、処理手段とを含む。処理手段は、検知手段から提供された信号を処理することによって車両周辺における物体を検知するよう構成されていて、車両と検知された物体との衝突確率を推定し、衝突確率が無視できない場合に警報信号を出力する。さらに本発明は、上記システムに対応する車両用物体衝突警報方法に関する。
【０００２】
米国特許出願公開公報ＵＳ２００５／０２２５４７７号は、車両の衝突警報システムを開示している。当該システムは、ホスト車両の運動センサからの測定値を用いて道路の曲率を推定する道路曲率推定サブシステムと、レーダーの測定値に基づいて対象車両の状態を推定する対象状態推定サブシステムと、ホスト車両が対象と衝突する危険があるか否かを判断し、危険がある場合には、対応する動作を決定し実行する制御サブシステムとを備える。
【０００３】
歩行者警報システムの目的は、車両前方の道路もしくは道路近辺にいる歩行者、および道路に向かって歩く歩行者がいる場合に、車両のドライバに警告することである。歩行者がいることを適切に警告するためには、本システムは、車両前方のどこに歩行者がいて、どこに道路があるかを認識しなければならないが、これは、カーブにおいて特に難しい。ドライバにとって警報が有効になるためには、警報は、衝突の予測時刻の数秒前に作動していなければならない。しかし、車両力学に基づく車両の曲線軌道の予測は、一般に、せいぜい数百ミリ秒前に正常に機能するものでしかない。
【０００４】
本発明の目的は、改良された予測性能を有する物体衝突警報システムおよび物体衝突警報方法を提供することである。
【０００５】
本発明は、独立請求項の特徴によってこの目的を解決する。本発明は、同一タイプの道路に属する連続したカーブは、同様の特徴を有するという仮定に基づいている。したがって、以前に通過したカーブを記述する保存されたカーブ・パラメータを用いることにより、次に通過するカーブがどのように現れるかを、カーブの始まる時点で既に予測可能である。すなわち、単に車両力学だけを用いる場合のようにカーブの中間で車両パス（path）を予測するだけに留まらない。その結果として、特にカーブでの物体との衝突の危険性を、先行技術よりも著しく早期に確実に判定可能である。
【０００６】
カーブを通過後、このカーブを記述するカーブ情報は、測定された車両運動変数から決定されることが好ましい。測定された車両運動変数は、ヨー・センサおよび／または車両速度より決定される車両のヨーを含むが、これに限定されない。また、当該カーブ情報は、電子メモリに保存されることが好ましい。カーブの記述に適したカーブ情報は、カーブの長さ、カーブの半径および／または予測の信頼性などの１またはそれ以上のカーブ変数を含むことが好ましい。
【０００７】
メモリは、好ましくは、以前に通過した複数のカーブを記述する複数の情報セットを保存するよう構成される。以前に通過した複数のカーブからの情報を用いることによって、最後に通過したカーブからの情報のみを用いることに比べて、車両パスの予測の質が向上する可能性がある。以前に通過した複数のカーブからの情報が用いられる場合、様々なカーブのカーブ情報は、衝突確率の推定において重み付けされることが好ましい。特に、より過去に通過したカーブのカーブ情報ほど、その重み付けは、小さく選択される。なぜなら、最新のカーブは、最後に通過したカーブに最も類似していると仮定してよいからである。
【０００８】
検知手段は、車両の周辺からの画像を記録するように構成された撮像手段であることが好ましい。しかし、本発明は、撮像手段または視覚システムに限定されず、例えばレーザーレーダー、レーダーまたはこれらに類するものに基づく非視覚検知手段にも適応可能である。
【０００９】
以下、本発明を、添付図面を参照しながら、好ましい実施形態に基づいて説明する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】車両用安全システムを示す図である。
【図２】来たるべき車両パスの予測を示す概略図である。
【図３】カーブ情報の算出に用いられる最新のパラメータを示す概略図である。
【発明の詳細な説明】
【００１１】
安全／視覚システム１０は、車両に搭載されていて、車両周辺領域、例えば車両の前方領域の画像を記録する撮像手段１１を備える。撮像手段１１は、好ましくは、１またはそれ以上の光学および／または赤外線撮像素子１２ａ、１２ｂを備えている。これらは特にカメラとしてよく、近赤外では５ミクロン以下の波長、および／または遠赤外では５ミクロンを越える波長の赤外線をカバーするカメラとしてよい。撮像手段１１は、好ましくは、特にステレオ撮像手段１１を形成する複数の撮像素子１２ａ、１２ｂを備えることが好ましい。あるいは、モノラル撮像手段を形成する単一の撮像素子を用いてもよい。
【００１２】
撮像手段１１は、好ましくは、画像前処理装置１３に結合される。画像前処理装置１３は、撮像手段１１による画像キャプチャを制御し、撮像素子１２ａ、１２ｂからの画像情報を含む電気信号を受信し、左／右ペア画像のアライメントをずらし、視差画像を作成する。これは、本技術分野で実質的に周知である。画像前処理装置１３は、専用のハードウェア回路により実現してよい。あるいは、前処理装置１３またはその機能部分は、電子処理手段１４で実現可能である。
【００１３】
前処理された画像データは、つぎに電子処理手段１４に提供され、対応するソフトウェアにより画像処理およびデータ処理が実行される。特に、車両周辺の予想される物体、例えば歩行者、他の車両、自転車走行車、もしくは大型動物などが識別される。識別には、好ましくは、分類および検証工程が含まれる。記録された画像で識別された物体の位置は、ある期間にわたって追跡される。識別された物体に関連する情報は、好ましくは、表示手段１９でドライバに表示される。
【００１４】
さらに、車両の予測パスは、車両力学情報に基づいて算出される。車両力学情報は、速度センサ１５、ヨー・センサ１６および／またはステアリング角センサ１７を備える車両センサ１５、１６、１７から得られる。処理手段１４が、その場面での識別された物体の位置および車両の予測パスに基づいて、無視できない衝突の危険性があると推定した場合、処理手段１４は、相応の信号を出力して、車両安全手段１８、１９、２０．．．を適切な方法で作動させまたは制御する。例えば、ドライバに警告するよう構成された警報手段１８が作動されることが好ましい。警報手段１８は、光学的、聴覚的および／または触覚的な警報信号を適切に提供する。これは、表示手段１９上に光学的な警報を表示することを含む。さらに、安全手段を作動させまたは適切に制御してもよい。安全手段は、例えば、乗員用エアバッグもしくは安全ベルトテンショナなどの拘束システム、歩行者用エアバッグやフードリフタおよびこれらに類するもの、または、ブレーキなどの力学的車両制御システムである。
【００１５】
電子処理手段１４は、好ましくは、プログラム化され、またはプログラム可能であり、マイクロプロセッサまたはマイクロコントローラを備えてよい。便宜上、電子処理手段１４は、電子メモリ手段２５へのアクセス権を有する。画像前処理装置１３、電子処理手段１４およびメモリ手段２５は、好ましくは、オンボードの電子制御ユニット（ＥＣＵ）によって実現し、また、分離ケーブルまたはこれに代わる車両のデータバスを介して、撮像手段１１に結合してよい。他の実施形態として、ＥＣＵおよびカメラ１２ａ、１２ｂは、単一のユニットに統合してもよい。撮像、画像前処理、安全手段１、１９．．．を作動させまたは制御する画像処理からのすべての工程は、走行中にリアルタイムで自動的および継続的に実行される。
【００１６】
処理手段１４による車両の予測パスの決定を、図２を用いて詳細に説明する。入力値３０は、車両力学センサ１５から１７より得られ、特に、車両速度、ヨー・レートおよびステアリング角を含んでよい。入力値３０は、一定の時間間隔で継続的に更新され、カルマンフィルタ３１に入力される。カルマンフィルタ３１は、フィルタ処理した車両パラメータ３２、特にフィルタ処理したヨー・レートおよびフィルタ処理した車両速度を提供する。
【００１７】
フィルタ処理した車両パラメータ３２は、直線道路・カーブの変化を検出するよう構成された変化検出器３３に提供される。変化検出器３３の出力３４は、カーブの前回の開始時間、カーブの前回の終了時間、および車両が現在カーブにいるのか直線道路にいるのか、を示す指標である。カーブの前回の開始時間、現在の車両速度およびヨー・レートから、車両がこのカーブの半分を通過する時間が、ハーフタイム予測器３５よって推定される。前回のカーブの開始時間および終了時間、ハーフタイム予測器３５によるハーフタイム出力、ならびに前回のカーブの速度およびヨー・レートは、メモリ３６に保存される。これは、図１に示すメモリ２５で実現してもよい。
【００１８】
車両がカーブを通過するとき、現在のカーブの予測されたカーブの長さ、および現在のカーブについて予測されたカーブ変角の合計／曲率半径を、メモリ、例えば図１に示されるメモリ２５に保存された対応する参照テーブル３７、３８に抽出可能である。テーブル３７では、カーブの長さの値は、実際に生じるヨー・レートおよび速度の範囲で保存される。テーブル３８では、カーブ変角の合計の値は、実際に生じるヨー・レートおよび速度の範囲で保存される。新しい測定値に基づいてテーブルを更新する方が、対応するアルゴリズムを更新することに比べて簡単であるから、テーブル３７、３８を用いることは好ましい。
【００１９】
カーブの長さテーブル３７、カーブ変角テーブル３８、およびカーブのハーフタイム予測器３５からの情報に基づいて、現在のカーブの予測されたカーブの長さおよび現在のカーブ変角のための最終値が、カーブの長さおよび変角推定器３９によって算出される。推定されたカーブの長さと推定されたカーブ変角、およびメモリ３６に保存された前回のカーブの情報に基づいて、車両パス予測器４０によって、車両パスが予測される。車両パス予測器４０の出力４１は、例えば、ある将来の時点での車両の長手方向の位置および横方向の位置としてよい。この車両パス情報４１は、車両前方に検出された物体との衝突確率を、確実に推定するために用いることができる。
【００２０】
カーブが終了するとき、当該最後のカーブの正確なカーブの長さおよびカーブ変角は、更新部４２によって算出される。最後に通過したカーブのこれらの正確なカーブの値に基づいて、更新部４２は、つぎに、カーブの進行の一般的なモデルを採用して、テーブル３７、３８への新しい値を算出する。一例として、一般的なモデルは、一般的な構成要件に基づいてよい。例えば、これらの構成要件として、カーブは通常、線形に増加する曲率を有する開始部分と、基本的に一定の曲率である中間部分と、線形に減少する曲率を有する終了部分とを有する。またカーブは、例えば道路の制限速度で３秒間走行した距離といった、最短時間という観点からの最小の道路長さを有する。テーブル３７、３８への新しい値は、好ましくは、最後に通過したカーブだけでなく、最近通過した複数のカーブの情報に基づいて算出される。ここでは、カーブの影響は、減少する重み付けがされていることが好ましい。減少する重み付けとは、例えば、指数関数的に減少する重み付けであり、より以前に通過したカーブである。テーブル３７、３８用の新しい値は、つぎに、テーブル３７、３８に書き込まれ、テーブルの更新が完了する。
【００２１】
図３は、カーブ情報の算出に用いられるモデルを記述するパラメトリック曲線のパラメータを更新するための、一般的な図式を示している。カーブを通過するとき、カーブの長さ、カーブ半径および／または予測誤差などのカーブを記述する変数は、ステップ４３において、入力値３０を用いて算出される。入力値３０は、車両の力学または運動力学を記述するものであり、特に、速度センサ１５、ヨー・センサ１６および／またはステアリング角センサ１７で測定される、車両速度、車両ヨーおよび／またはステアリング角である。また、測定値３０および変数入力パラメータ４４から、カーブをどのように予測するかを記述するパラメトリック曲線モデルに基づいて、カーブを記述する変数が算出される。決定したカーブ変数は、ステップ４５において、損失関数を算出するために用いられる。損失関数は、最後に通過したカーブを、当該モデルがどの程度正確に予測できたかを記述する。ステップ４６では、最後に通過したカーブにとってより適した更新パラメータが、損失関数に基づいて算出され、カーブ変数算出器４３にフィードバックされる。最初に、更新パラメータがまだ利用できない場合には、一連の初期パラメータ４８が、入力パラメータとして、カーブ変数算出器４３で用いられる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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