(57)【要約】【課題】自車の操舵前に操舵の可否を判定する車両運転支援装置を得る。【解決手段】操舵可否判定部３において、自車の操舵を伴った場合の未来の自車予測移動範囲を算出する自車運動予測部３１と、追尾航跡・識別結果２４に保存された目標航跡および目標種別を用いて、自車の操舵により衝突の可能性がある目標を抽出するとともに、抽出された目標について自車の操舵にかかる間の未来の目標予測移動範囲を算出する目標運動予測部３２と、自車運動予測部３１が算出した自車予測移動範囲と目標運動予測部３２が算出した目標予測移動範囲とを用いて衝突の可能性を検知し、操舵可否を判定する衝突確率評価部３３とを備えた。  よって、自車の操舵前に操舵の可否を判定することができる。【選択図】図１
2014241036.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサからの信号により目標位置の観測値を抽出する目標検出部と、
上記目標検出部が抽出した観測値の時系列を追尾処理して目標位置および目標速度を含む目標航跡を推定する目標追尾部と、
上記目標追尾部が推定した目標航跡を用いて目標種別を識別する目標識別部と、
自車の操舵を伴った場合の未来の自車予測移動範囲を算出する自車運動予測部と、
上記目標追尾部が推定した目標航跡および上記目標識別部が識別した目標種別を用いて上記自車の操舵により衝突の可能性がある目標を抽出するとともに、抽出された目標について該自車の操舵にかかる間の未来の目標予測移動範囲を算出する目標運動予測部と、
上記自車運動予測部が算出した自車予測移動範囲と上記目標運動予測部が算出した目標予測移動範囲とを用いて衝突の可能性を検知し、操舵可否を判定する衝突確率評価部とを備えた車両運転支援装置。
【請求項２】
上記目標運動予測部は、
目標予測移動範囲を、第一の予測誤差共分散により算出することを特徴とする請求項１記載の車両運転支援装置。
【請求項３】
上記目標識別部は、
上記目標追尾部が推定した目標航跡を用いて目標運動の不安定性を判定し、
上記第一の予測誤差共分散は、
上記目標識別部が判定した目標運動の不安定性に基づく、第一の未来運動不確定性により算出されることを特徴とする請求項２記載の車両運転支援装置。
【請求項４】
上記第一の予測誤差共分散は、
上記目標追尾部が目標航跡を推定する際に算出した平滑誤差共分散を外挿して算出される、現時刻の目標運動諸元の第一の推定誤差共分散により算出されることを特徴とする請求項２記載の車両運転支援装置。
【請求項５】
上記第一の予測誤差共分散は、
上記目標識別部が識別した目標種別を用いて算出される、目標運動の機動性に基づく、第二の未来運動不確定性により算出されることを特徴とする請求項２記載の車両運転支援装置。
【請求項６】
上記自車運動予測部は、
自車予測移動範囲を、操舵運動モデルおよび第二の予測誤差共分散により算出することを特徴とする請求項１記載の車両運転支援装置。
【請求項７】
上記第二の予測誤差共分散は、
自車センサあるいはＧＰＳにより観測された自車運動の観測誤差を外挿して算出される、現時刻の自車運動諸元の第二の推定誤差共分散により算出されることを特徴とする請求項６記載の車両運転支援装置。
【請求項８】
上記衝突確率評価部は、
上記自車予測移動範囲と上記目標予測移動範囲とを用いて算出される同時存在確率から操舵可否を判定することを特徴とする請求項１記載の車両運転支援装置。
【請求項９】
上記目標識別部は、
上記センサからの光学画像情報により目標と自車との衝突の可能性の有無を判定し、
上記目標運動予測部は、
上記目標識別部が自車との衝突の可能性が無いと判定した目標について、目標予測移動範囲の算出対象から除外することを特徴とする請求項１記載の車両運転支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動車に搭載されたレーダ、カメラなどのセンサを用いて、周囲の自動車、二輪車、歩行者、あるいは静止目標を観測し、それらとの衝突を避けるように円滑な運転を支援する車両運転支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
自車搭載センサから得られた情報により、運転を支援する技術については、多くの論文、特許文献で取り挙げられており、それらを実現する装置および方法については、様々な提案がなされている。
【０００３】
代表的な例として、衝突防止技術がある。
これはレーダおよび光学センサで目標を観測し、自車に対する距離および接近速度が閾値に達すると判明した場合に、衝突の可能性を判定し、警報を出す、あるいは自動車の走行自体を制御する技術である。
この技術の実現例を記述した文献として、下記特許文献１の「衝突回避通知システム」および下記特許文献２の「衝突危険度推定装置及びドライバ支援装置」などがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−３１４４３号公報
【特許文献２】特開２００８−２８２０９７号公報
【特許文献３】特開平０８−２７１６１７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来の装置は以上のように構成されているので、自車操舵による操舵開始後に発生した目前の危険を防止する機能であり、操舵開始そのものは運転者が決定しなければならない。
よって、自車の操舵前に操舵の可否を判定するものではないなどの課題があった。
【０００６】
本発明は、自車の操舵前に操舵の可否を判定する車両運転支援装置を得るものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の車両運転支援装置は、自車の操舵を伴った場合の未来の自車予測移動範囲を算出する自車運動予測部と、目標追尾部が推定した目標航跡および目標識別部が識別した目標種別を用いて自車の操舵により衝突の可能性がある目標を抽出するとともに、抽出された目標について自車の操舵にかかる間の未来の目標予測移動範囲を算出する目標運動予測部と、自車運動予測部が算出した自車予測移動範囲と目標運動予測部が算出した目標予測移動範囲とを用いて衝突の可能性を検知し、操舵可否を判定する衝突確率評価部とを備えたものである。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、自車運動予測部が算出した自車予測移動範囲と目標運動予測部が算出した目標予測移動範囲とを用いて衝突の可能性を検知し、操舵可否を判定する。
よって、自車の操舵前に操舵の可否を判定することができる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施の形態１による車両運転支援装置を示す構成図である。
【図２】目標認識手順を示すフローチャートである。
【図３】目標検出結果例を示す説明図である。
【図４】目標追尾結果例を示す説明図である。
【図５】目標種別毎の属性の確率密度の例を示す説明図である。
【図６】追尾目標の識別結果例を示す説明図である。
【図７】追尾軌道の直進近似と残差の例を示す説明図である。
【図８】操舵可否判定手順を示すフローチャートである。
【図９】自車の運動予測結果例を示す説明図である。
【図１０】衝突候補目標の抽出結果例を示す説明図である。
【図１１】目標の運動予測結果例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
実施の形態１．
図１は本発明の実施の形態１による車両運転支援装置を示す構成図である。
図において、センサ群１は、自動車に搭載されたレーダおよびカメラなどである。
目標認識部２は、自車周囲の目標についての状態を推定するものである。
操舵可否判定部３は、目標認識部２より得られた目標についての状態を用いて、自車の操舵の可否を決定するものである。
ユーザ４は、自車の運転者などである。
【００１１】
目標認識部２において、目標検出部２１は、センサ群１からの信号により目標位置の観測値を抽出し、その観測位置を蓄積観測値２２として保存するものである。
目標追尾部２３は、目標検出部２１が抽出した観測値の時系列を追尾処理して、目標位置および目標速度を含む目標航跡を推定し、追尾航跡・識別結果２４として保存するものである。
目標識別部２５は、目標追尾部２３が推定した目標航跡を用いて目標種別を識別し、追尾航跡・識別結果２４として保存するものである。
【００１２】
操舵可否判定部３において、自車運動予測部３１は、自車の操舵を伴った場合の未来の自車予測移動範囲を算出するものである。
目標運動予測部３２は、追尾航跡・識別結果２４に保存された目標航跡および目標種別を用いて、自車の操舵により衝突の可能性がある目標を抽出するものである。
また、抽出された目標について自車の操舵にかかる間の未来の目標予測移動範囲を算出するものである。
衝突確率評価部３３は、自車運動予測部３１が算出した自車予測移動範囲と目標運動予測部３２が算出した目標予測移動範囲とを用いて衝突の可能性を検知し、操舵可否を判定するものである。
【００１３】
図１の例では、車両運転支援装置の構成要素である目標認識部２および操舵可否判定部３が、例えば、マイコンなどを実装している半導体回路基板のハードウエアで構成されていることを想定している。
【００１４】
次に動作について説明する。
本実施の形態１の航跡抽出の処理手順を、１サンプリング時刻分の観測値の処理について、図２および図８に示す。
図２は目標認識手順を示すフローチャートである。
目標認識部２の動作を図２に従って説明する。
【００１５】
「目標検出」のステップＳＴ１では、目標検出部２１が、従来の信号処理により、センサ群１から得られた目標位置の情報を算出する。
これにより、現時刻における目標位置による静的な情報が得られる。
【００１６】
図３は目標検出結果例を示す説明図である。
図３は、自車周囲を２つのセンサＡ、センサＢで観測し、目標検出で得られた結果である。
センサＡとセンサＢでは、検出される目標個数が異なるものの、同一の目標に対して、ほぼ同一の目標位置を検出している。
目標検出部２１は、この目標位置を蓄積観測値２２として保存する。
【００１７】
「目標追尾」のステップＳＴ２では、目標追尾部２３が追尾処理により、「目標検出」のステップＳＴ１で得られた目標位置の情報の時系列より、目標の正確な位置、および速度を推定する。
この時系列処理により、目標運動の情報に速度が加わって動的になり、「目標検出」のステップＳＴ１で得られた情報が、さらに正確になる。
この推定に、カルマンフィルタを用いた場合の処理例を以下に示す。
【００１８】
まず、最新の観測時刻の観測値をセンサ群１から読み込む。
次に既存航跡のゲートを算出し、さらに、入力された観測値がそのゲート内にあるかどうかを調べ、入ってきた観測値がどの航跡と相関可能であるかを決定する。
ここで、航跡はxyの２次元空間における目標の位置、および速度からなる以下の４個の要素を持ったベクトルを推定諸元とする。
2014241036.tif 000003
【００１９】
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【００２０】
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【００２１】
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【００２２】
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【００２３】
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【００２４】
観測値のベクトルが、距離および方位角の極座標上の値で得られる場合、各々は次式(7)から(9)となる。
2014241036.tif 000015
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【００２５】
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ゲート内外は、次式(10)の不等式の成否により決まる。
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【００２６】
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【００２７】
上記のゲート内外判定によって、ゲート内と判定された観測値を用いて、航跡の最新時刻における運動諸元推定値を算出する。
ただし、複数の既存航跡が存在し、特定の観測値が複数の航跡のゲート内に入った場合は、観測値に既存航跡に１対１対応させる相関決定処理が必要となる。
特に、自動車の周囲には、複数の目標が存在する場合が多いので、この相関の問題が重要となる。
この相関を複数の仮説を生成しながら決定する方式は、これまで幾つか提案されており、その一例が、上記特許文献３の「目標追尾装置」に示されている。
【００２８】
相関決定により、観測値が既存航跡に割り当てられると、これらの航跡の観測時刻における平滑諸元を計算し、更新航跡については、さらに相関結果に対応する航跡の尤度を計算する。
平滑ベクトルは、次式(12)で計算される。
2014241036.tif 000022
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【００２９】
また、平滑誤差共分散行列は、次式(14)で計算される。
2014241036.tif 000024
さらに、航跡の尤度(尤もらしさ)は、観測値の確率分布が予測観測値（３次元の位置）を中心としたガウス分布となることを仮定して、次式(15)で計算する。
2014241036.tif 000025
【００３０】
図４は目標追尾結果例を示す説明図である。
図４は、この追尾処理で得られた結果であり、検出される目標位置に、目標速度が加えられることにより、追尾結果として、移動目標航跡と静止目標航跡が得られる。
目標追尾部２３は、この目標航跡を、追尾航跡・識別結果２４として保存する。
【００３１】
次の「目標識別」のステップＳＴ３では、目標識別部２５がベイズ推定法などを適用して、目標の速度などの属性情報から追尾目標を、自動車、二輪車、歩行者、およびガードレール（停止物）に分類する。
【００３２】
図５は目標種別毎の属性の確率密度の例を示す説明図である。
図５は、属性を速度と光学センサより得られた画像上の目標の大きさ（広がり）の２種類とした場合の、目標種別毎の属性の確率密度関数の例である。
【００３３】
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【００３４】
識別では、各属性の目標種別毎の尤度を掛け合わせて、それが最大である種別を追尾目標の種別とする。
すなわち、次式(16)
2014241036.tif 000028
を実現する目標種別を、その追尾目標の種別の候補とする。
【００３５】
上記の候補の種別を確定してよいかを、以下により判別する。
例えば、上記次式(16)で、尤度最大を実現する目標種別が人であった場合、次式(17)が成立すれば、追尾目標の種別を「人」と確定する。
2014241036.tif 000029
【００３６】
ここで、左辺の事後確率は、次式(18)で計算する。
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2014241036.tif 000031
2014241036.tif 000032
【００３７】
図６は追尾目標の識別結果例を示す説明図である。
図６は、以上の識別処理により得られた情報の例であり、追尾目標が、自動車、二輪車、歩行者、およびガードレールに分けて検出され、追尾目標の位置および速度についても識別されている。
目標識別部２５は、この識別結果を、追尾航跡・識別結果２４として保存する。
【００３８】
本実施の形態１の目標識別部２５では、従来の識別結果に加え、さらに、目標運動の安定・不安定を識別する。
この安定性は、例えば、以下のように、自車右折時の衝突の危険性を反映する。
・他車の間を強引に割り込む二輪車は、不安定で、より衝突が起き易い。
・車線変更を殆ど行わない自動車は、安定で、より衝突が起き易い。
【００３９】
不安定な目標については、右折の際に、安定な目標よりも、さらに、大きな注意を払う必要があると考えられる。
過去のサンプリング時刻における追尾平滑値を繋ぐことによって生成される追尾軌道より、次式(19)の運動の変化を算出する。
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【００４０】
図７は追尾軌道の直進近似と残差の例を示す説明図である。
運動の変化が大きい目標については、「不安定な目標」と判別する。
2014241036.tif 000035
が成り立つ場合、目標は不安定な目標と識別し、次式(21)
2014241036.tif 000036
である場合は、安定な目標と識別する。
【００４１】
以上が目標認識部２５の処理であり、これにより追尾航跡毎に以下が推定される。
・追尾目標の位置、速度の推定値
・上記の推定誤差共分散行列（平滑誤差共分散行列）
・目標種別
・安定・不安定の区別
これらの情報は、操舵可否判定部３への入力となり、操舵の可否を判定するために用いられる。
【００４２】
図８は操舵可否判定手順を示すフローチャートである。
操舵可否判定部３の動作を図８に従って説明する。
目標認識部２がセンサ群１から観測値が得られる度に動作するのに対し、この操舵可否判定部３は、ウィンカーなどにより運転者から右折の意思が示された場合に起動する。
【００４３】
「自車運動予測」のステップＳＴ４では、自車運動予測部３１が、自車が現時刻から右折運動を開始した場合の、未来の位置および速度を、右旋回運動モデル（操舵運動モデル）により予測し、その予測誤差共分散行列より右折完了までの予測移動範囲を算出する。
予測時刻は、現時刻から右折完了までの一定のサンプリング間隔に従って設定する離散的な複数の時刻である。
2014241036.tif 000037
【００４４】
ここで、各サンプリング時刻における自車運動は、xyの２次元空間における自車の位置および速度からなる、次式(22)の４個の要素を持ったベクトルとする。
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【００４５】
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【００４６】
2014241036.tif 000040
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2014241036.tif 000042
代表的な単一の値としてもよいし、典型値を複数用意して各々で予測計算し、それらを重み付け統合してもよい。
【００４７】
2014241036.tif 000043
2014241036.tif 000044
【００４８】
2014241036.tif 000045
2014241036.tif 000046
【００４９】
図９は自車の運動予測結果例を示す説明図である。
図中の楕円は、時刻ｔ１から時刻ｔ４についての予測移動範囲を示したものであり、右旋回運動モデルによる未来予測位置を中心とし、予測誤差共分散行列の標準偏差分の広がりをもつものである。
【００５０】
「衝突候補目標抽出」のステップＳＴ５では、目標運動予測部３２が自車の右折運動軌道の近傍にある目標を抽出する。
具体的には、各追尾位置から最大移動分（目標最大加速度を加えた速度を右折時間に要する時間で積分）の領域と、自車右折軌道がぶつかる移動目標のみを抽出する。
【００５１】
図１０は衝突候補目標の抽出結果例を示す説明図である。
図中の破線枠内が衝突候補目標である。
なお、目標Ａは、最大速度の移動範囲が自車右折軌道とぶつからないため、衝突候補目標から除外される。
【００５２】
なお、目標識別部２５は、センサ群１のうちのカメラなどによる光学画像情報により、目標と自車との衝突の可能性の有無を判定する。
例えば、対向車がウィンカーの動作によって、自車と衝突する可能性の無いことが明らかである場合、目標識別部２５がこれを判定する。
目標運動予測部３２は、目標識別部２５が自車との衝突の可能性が無いと判定した目標について、衝突候補目標から除外する。
このようにすれば、無駄な算出対象を減らすことができる。
【００５３】
「目標運動予測」のステップＳＴ６では、目標運動予測部３２が目標追尾部２３により算出された目標の現時刻の位置、速度、それらの平滑誤差共分散行列を含む予測誤差共分散行列により、自車が右折に至るまでの未来の目標予測移動範囲を算出する。
予測時刻は、現時刻から右折完了までの一定のサンプリング間隔に従って設定する、離散的な複数の時刻である。
これらのサンプリング時刻は、「自車運動予測」のステップＳＴ４において設定したサンプリング時刻と完全に一致させる。
2014241036.tif 000047
なお、予測誤差共分散行列では、目標種別毎の加速の可能性の要素を加える。
【００５４】
目標の未来予測位置は、次式(27)で算出する。
2014241036.tif 000048
2014241036.tif 000049
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【００５５】
2014241036.tif 000051
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【００５６】
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【００５７】
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目標運動の不確定性を、機動性の高い目標（例えば、自動車と二輪車は、同程度の機動性を有し、歩行者は、これらよりも低い機動性を有するとする）ほど、このパラメータを大きく設定する。
【００５８】
2014241036.tif 000058
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目標が不安定であるほど、このパラメータを大きく設定する。
設定値としては、不安点な度合に応じた離散的な値を複数用意してもよいし、例えば、次式(33)のように、「目標識別」のステップＳＴ３で算出した残差平均値に比例した値としてもよい。
2014241036.tif 000061
【００５９】
図１１は目標の運動予測結果例を示す説明図である。
図中の楕円は、自動車、二輪車、および歩行者の時刻ｔ１から時刻ｔ４についての予測移動範囲を示したものであり、各目標の未来予測位置を中心とし、予測誤差共分散行列の標準偏差分の広がりをもつものである。
【００６０】
「操舵可否判定」のステップＳＴ７では、衝突確率評価部３３が自車と目標の予測移動範囲の重なりの有無を次式(34)により、自車が目的地に到達するまでの目標との衝突する可能性を判定する。
衝突の可能性があれば「右折不可」と判定する。
2014241036.tif 000062
左辺は、自車と目標が同一位置となる確率であり、次式(35)に示すように、自車と目標の特定の位置における同時存在確率密度の位置空間全体に渡る積分である。
【００６１】
これを数値計算することにより近似する。
2014241036.tif 000063
【００６２】
「操作可？」のステップＳＴ８では、もし「右折可」と判定されたら、ユーザ（運転者）４に、現時点で右折しても安全である旨のメッセージを提示する。
【００６３】
もし、右折不可と判定されたら、「一定時間経過」のステップＳＴ９の後、再度一連の判定処理を実施する。
これを右折可能と判定されるまで繰り返す。
【００６４】
本実施の形態１によれば、操舵可否判定部３において、自車の操舵を伴った場合の未来の自車予測移動範囲を算出する自車運動予測部３１と、追尾航跡・識別結果２４に保存された目標航跡および目標種別を用いて、自車の操舵により衝突の可能性がある目標を抽出するとともに、抽出された目標について自車の操舵にかかる間の未来の目標予測移動範囲を算出する目標運動予測部３２と、自車運動予測部３１が算出した自車予測移動範囲と目標運動予測部３２が算出した目標予測移動範囲とを用いて衝突の可能性を検知し、操舵可否を判定する衝突確率評価部３３とを備えた。
よって、自車の操舵前に操舵の可否を判定することができる。
【００６５】
本実施の形態１によれば、目標運動予測部３２は、目標予測移動範囲を、第一の予測誤差共分散行列により算出する。
よって、目標予測移動範囲を、第一の予測誤差共分散行列の標準偏差分による広がりをもつものとすることができ、目標予測移動範囲を、衝突の危険性を回避する上でほどよい範囲で算出することができる。
【００６６】
本実施の形態１によれば、目標識別部２５は、目標追尾部２３が推定した目標航跡を用いて目標運動の不安定性を判定し、目標運動予測部３２は、第一の予測誤差共分散行列を、目標識別部２５が判定した目標運動の不安定性に基づく、第一の未来運動不確定性行列により算出する。
よって、目標予測移動範囲を、目標運動の不安定性を加味して算出することができ、操舵可否について、より信頼性の高い判定を行うことができる。
【００６７】
本実施の形態１によれば、目標運動予測部３２は、第一の予測誤差共分散行列を、目標識別部２５が識別した目標種別を用いて算出される、目標運動の機動性に基づく、第二の未来運動不確定性行列により算出する。
よって、目標予測移動範囲を、目標運動の機動性を加味して算出することができ、操舵可否について、より信頼性の高い判定を行うことができる。
【００６８】
本実施の形態１によれば、自車運動予測部３１は、自車予測移動範囲を、操舵運動モデルおよび第二の予測誤差共分散行列により算出する。
よって、自車予測移動範囲を、操舵運動モデルによる未来予測位置を中心とし、第二の予測誤差共分散行列の標準偏差分による広がりをもつものとすることができ、自車予測移動範囲を、衝突の危険性を回避する上でほどよい範囲で算出することができる。
【００６９】
本実施の形態１によれば、衝突確率評価部３３は、自車予測移動範囲と目標予測移動範囲とを用いて算出される同時存在確率密度から操舵可否を判定する。
よって、操舵可否について、より信頼性の高い判定を行うことができる。
【００７０】
本実施の形態１によれば、目標識別部２５は、センサ１からの光学画像情報により目標と自車との衝突の可能性の有無を判定し、目標運動予測部３２は、目標識別部２５が自車との衝突の可能性が無いと判定した目標について、目標予測移動範囲の算出対象から除外する。
よって、無駄な算出対象を減らし、算出効率を高めることができる。
【００７１】
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】
【００７２】
１  センサ群、２  目標認識部、３  操舵可否判定部、４  ユーザ、２１  目標検出部、２２  蓄積観測値、２３  目標追尾部、２４  追尾航跡・識別結果、２５  目標識別部、３１  自車運動予測部、３２  目標運動予測部、３３  衝突確率評価部。
【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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【図１０】
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【図１１】
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