(57)【要約】  自車１００の周辺の障害物を監視する障害物認識センサ１２と、自車１００の走行状態を検出する車線認識センサ１１及び車両状態量センサ１３と、障害物認識センサ１２により取得した情報を利用して、障害物の移動を予測しつつ、予測された障害物の移動に基づいて障害物の自車１００に対するリスクを演算するリスク演算ユニット２０とを備えた車両用周辺監視装置において、リスク演算ユニット２０は、車線認識センサ１１及び車両状態量センサ１３が検出した自車１００の走行状態に基づいて、障害物の移動を予測する範囲を変更する。これにより、自車１００の状況を加味して障害物の移動が予測されることになり、演算負荷を低減しつつ、精度の高い演算を実現できる。
2010140215.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車の周辺の障害物を監視する監視センサと、
前記自車の走行状態、前記自車の走行環境の状態及び前記自車のドライバーの状態のいずれかを検出する状態検出ユニットと、
前記監視センサにより取得した情報を利用して、前記監視センサが監視する前記障害物の移動を予測しつつ、予測された前記障害物の移動に基づいて前記障害物の前記自車に対するリスクを演算するリスク演算ユニットと、
を備え、
前記リスク演算ユニットは、前記状態検出ユニットが検出した前記自車の走行状態、前記自車の走行環境の状態及び前記自車のドライバーの状態のいずれかに基づいて、前記障害物の移動を予測する範囲を変更する、車両用周辺監視装置。
【請求項２】
前記リスク演算ユニットは、前記状態検出ユニットが検出した前記自車の走行状態、前記自車の走行環境の状態及び前記自車のドライバーの状態のいずれかに基づいて、前記監視センサにより取得した情報を利用する範囲を変更する、請求項１に記載の車両用周辺監視装置。
【請求項３】
前記リスク演算ユニットは、前記監視センサが複数の前記障害物を監視しているとき、前記状態検出ユニットが検出した前記自車の走行状態、前記自車の走行環境の状態及び前記自車のドライバーの状態のいずれかに基づいて前記障害物それぞれに優先度を設定し、当該優先度に従って前記障害物の移動を予測する、請求項１又は２に記載の車両用周辺監視装置。
【請求項４】
前記リスク演算ユニットは、自然数ｎを設定し、第ｎ−１番目の前記障害物の周辺に存在し前記自車からの距離が第ｎ−１番目の前記障害物より遠い第ｎ番目の前記障害物の移動を予測しつつ、予測された第ｎ番目の前記障害物の移動に基づいて第ｎ−１番目の前記障害物の移動を予測し、同様にして第ｎ−１番目〜第２番目の前記障害物の移動に基づいて第ｎ−２番目〜第１の前記障害物の移動をそれぞれ順次予測する、請求項１〜３のいずれか１項に記載の車両用周辺監視装置。
【請求項５】
前記リスク演算ユニットは、前記状態検出ユニットが検出した前記自車の走行状態、前記自車の走行環境の状態及び前記自車のドライバーの状態のいずれかに基づいて、前記自然数ｎを変更しつつ第ｎ番目〜第１番目の前記障害物の移動をそれぞれ順次予測する、請求項４に記載の車両用周辺監視装置。
【請求項６】
前記リスク演算ユニットは、前記状態検出ユニットが検出した前記自車の走行状態、前記自車の走行環境の状態及び前記自車のドライバーの状態のいずれかに基づいて、前記自車の周辺に存在する複数の第１の前記障害物それぞれに優先度を設定し、当該優先度に従って前記自然数ｎを変更しつつ第ｎ番目〜第１番目の前記障害物の移動をそれぞれ順次予測する、請求項４又は５に記載の車両用周辺監視装置。
【請求項７】
前記リスク演算ユニットは、設定した優先度が高い第１の前記障害物ほど前記自然数ｎを多く設定しつつ第ｎ番目〜第１番目の前記障害物の移動をそれぞれ順次予測する、請求項６に記載の車両用周辺監視装置。
【請求項８】
前記障害物である他車からの情報の受信を可能とする他車情報受信ユニットをさらに備え、
前記リスク演算ユニットは、前記他車情報受信ユニットにより前記他車から受信した情報に基づいて前記他車の移動を予測する、請求項１〜７のいずれか１項に記載の車両用周辺監視装置。
【請求項９】
前記自車が走行する道路に関する情報を取得する道路情報取得ユニットをさらに備え、
前記リスク演算ユニットは、前記道路情報取得ユニットが取得した前記自車が走行する道路に関する情報に基づいて、前記障害物の移動を予測する範囲を変更する、請求項１〜８のいずれか１項に記載の車両用周辺監視装置。
【請求項１０】
前記道路情報取得ユニットは、前記自車の周辺の道路形状に関する情報を取得し、
前記リスク演算ユニットは、前記監視センサにより取得した情報と、前記道路情報取得ユニットが取得した前記自車の周辺の道路形状に関する情報とに基づいて、他車である前記障害物の移動を予測する、請求項９に記載の車両用周辺監視装置。
【請求項１１】
前記他車が走行を予定している道路に関する情報を取得する走行予定情報取得ユニットをさらに備え、
前記リスク演算ユニットは、前記走行予定情報取得ユニットが取得した前記他車が走行を予定している道路に関する情報に基づいて、前記他車の移動を予測する、請求項１０に記載の車両用周辺監視装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は車両用周辺監視装置に関し、特に、監視する障害物の移動を予測しつつ、予測された障害物の移動に基づいて障害物の自車に対するリスクを演算する車両用周辺監視装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、監視する障害物の移動を予測しつつ、予測された障害物の移動に基づいて障害物の自車に対するリスクを演算する装置が提案されている。例えば、特許文献１には、自動運転車両の走行制御計画の安全性を評価する走行制御計画評価装置が開示されている。特許文献１の走行制御計画評価装置は、ある時刻において自動運転車両の周辺車両が取る可能性がある行動を推定する行動推定部と、ある時刻における周辺車両の存在位置と行動推定部により推定した行動とに基づいて、ある時刻より未来の周辺車両の存在位置を予測する存在位置予測部と、存在位置予測部により予測した周辺車両の存在位置と、自動運転車両の走行制御計画による存在位置とに基づいて、走行制御計画の安全性を評価する評価部とを備える。【０００３】
行動推定部は、少なくとも道路形状情報に基づいて周辺車両の行動を推定するため、特許文献１の走行制御計画評価装置は、例えば車線減少やカーブ等の情報に基づいて、周辺車両が取る可能性のある行動を推定することが可能である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−１１７０８２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記の技術では、周辺車両が取る可能性のある行動を推定する際、自車の状況や周辺車両の数によっては、装置の演算負荷が大きくなったり、精度の高い演算を行なうことができない可能性がある。【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、演算負荷を低減しつつ、精度の高い演算を実現できる車両用周辺監視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、自車の周辺の障害物を監視する監視センサと、自車の走行状態、自車の走行環境の状態及び自車のドライバーの状態のいずれかを検出する状態検出ユニットと、監視センサにより取得した情報を利用して、監視センサが監視する障害物の移動を予測しつつ、予測された障害物の移動に基づいて障害物の自車に対するリスクを演算するリスク演算ユニットとを備え、リスク演算ユニットは、状態検出ユニットが検出した自車の走行状態、自車の走行環境の状態及び自車のドライバーの状態のいずれかに基づいて、障害物の移動を予測する範囲を変更する車両用周辺監視装置である。【０００８】
この構成によれば、自車の周辺の障害物を監視する監視センサと、自車の走行状態、自車の走行環境の状態及び自車のドライバーの状態のいずれかを検出する状態検出ユニットと、監視センサにより取得した情報を利用して、監視センサが監視する障害物の移動を予測しつつ、予測された障害物の移動に基づいて障害物の自車に対するリスクを演算するリスク演算ユニットとを備えた車両用周辺監視装置において、リスク演算ユニットは、状態検出ユニットが検出した自車の走行状態、自車の走行環境の状態及び自車のドライバーの状態のいずれかに基づいて、障害物の移動を予測する範囲を変更するため、自車の状況を加味して障害物の移動を予測することになり、演算負荷を低減しつつ、精度の高い演算を実現できる。【０００９】
この場合、リスク演算ユニットは、状態検出ユニットが検出した自車の走行状態、自車の走行環境の状態及び自車のドライバーの状態のいずれかに基づいて、監視センサにより取得した情報を利用する範囲を変更することが好適である。【００１０】
この構成によれば、リスク演算ユニットは、状態検出ユニットが検出した自車の走行状態、自車の走行環境の状態及び自車のドライバーの状態のいずれかに基づいて、監視センサにより取得した情報を利用する範囲を変更するため、監視センサにより取得した情報を冗長に利用することを防止することができ、より演算負荷を低減しつつ、より精度の高い演算を実現できる。【００１１】
また、リスク演算ユニットは、監視センサが複数の障害物を監視しているとき、状態検出ユニットが検出した自車の走行状態、自車の走行環境の状態及び自車のドライバーの状態のいずれかに基づいて障害物それぞれに優先度を設定し、当該優先度に従って障害物の移動を予測することが好適である。【００１２】
この構成によれば、リスク演算ユニットは、監視センサが複数の障害物を監視しているとき、状態検出ユニットが検出した自車の走行状態、自車の走行環境の状態及び自車のドライバーの状態のいずれかに基づいて障害物それぞれに優先度を設定し、当該優先度に従って障害物の移動を予測するため、監視センサが複数の障害物を監視しているときであっても、監視センサにより取得した情報を冗長に利用することを防止することができ、より演算負荷を低減しつつ、より精度の高い演算を実現できる。【００１３】
また、リスク演算ユニットは、自然数ｎを設定し、第ｎ−１番目の障害物の周辺に存在し自車からの距離が第ｎ−１番目の障害物より遠い第ｎ番目の障害物の移動を予測しつつ、予測された第ｎ番目の障害物の移動に基づいて第ｎ−１番目の障害物の移動を予測し、同様にして第ｎ−１番目〜第２番目の障害物の移動に基づいて第ｎ−２番目〜第１の障害物の移動をそれぞれ順次予測することが好適である。【００１４】
この構成によれば、リスク演算ユニットは、自然数ｎを設定し、より自車からの距離が遠い第ｎ番目〜第２番目の障害物の移動に基づいて、より自車からの距離が近い第ｎ−１番目〜第１の障害物の移動をそれぞれ順次、連鎖的に予測することになり、より精度の高い演算が可能となる。【００１５】
この場合、リスク演算ユニットは、状態検出ユニットが検出した自車の走行状態、自車の走行環境の状態及び自車のドライバーの状態のいずれかに基づいて、自然数ｎを変更しつつ第ｎ番目〜第１番目の障害物の移動をそれぞれ順次予測することが好適である。【００１６】
この構成によれば、リスク演算ユニットは、状態検出ユニットが検出した自車の走行状態、自車の走行環境の状態及び自車のドライバーの状態のいずれかに基づいて、自然数ｎを変更しつつ第ｎ番目〜第１番目の障害物の移動をそれぞれ順次予測するため、自車の走行状態等に応じて障害物の移動を自車に遠い障害物から連鎖的に予測する範囲が変更されるため、より演算負荷を低減しつつ、より精度の高い演算を実現できる。【００１７】
また、リスク演算ユニットは、状態検出ユニットが検出した自車の走行状態、自車の走行環境の状態及び自車のドライバーの状態のいずれかに基づいて、自車の周辺に存在する複数の第１の障害物それぞれに優先度を設定し、当該優先度に従って自然数ｎを変更しつつ第ｎ番目〜第１番目の障害物の移動をそれぞれ順次予測することが好適である。【００１８】
この構成によれば、リスク演算ユニットは、状態検出ユニットが検出した自車の走行状態、自車の走行環境の状態及び自車のドライバーの状態のいずれかに基づいて、自車の周辺に存在する複数の第１の障害物それぞれに優先度を設定し、当該優先度に従って自然数ｎを変更しつつ第ｎ番目〜第１番目の障害物の移動をそれぞれ順次予測するため、自車の周辺に複数の障害物が存在する場合でも、優先度に応じて障害物の移動を自車に遠い障害物から連鎖的に予測する範囲が変更されるため、より演算負荷を低減しつつ、より精度の高い演算を実現できる。【００１９】
この場合、リスク演算ユニットは、設定した優先度が高い第１の障害物ほど自然数ｎを多く設定しつつ第ｎ番目〜第１番目の障害物の移動をそれぞれ順次予測することが好適である。【００２０】
この構成では、リスク演算ユニットは、設定した優先度が高い第１の障害物ほど自然数ｎを多く設定しつつ第ｎ番目〜第１番目の障害物の移動をそれぞれ順次予測するため、優先度が高い障害物ほど、障害物の移動を自車に遠い障害物から連鎖的に予測する範囲が広くなるため、より演算負荷を低減しつつ、より精度の高い演算を実現できる。【００２１】
また、障害物である他車からの情報の受信を可能とする他車情報受信ユニットをさらに備え、リスク演算ユニットは、他車情報受信ユニットにより他車から受信した情報に基づいて他車の移動を予測することが好適である。【００２２】
この構成によれば、障害物である他車からの情報の受信を可能とする他車情報受信ユニットをさらに備え、リスク演算ユニットは、他車情報受信ユニットにより他車から受信した情報に基づいて他車の移動を予測するため、自車が取得した情報と他車からの情報とを合わせて他車の移動を予測することになり、より演算負荷を低減しつつ、より精度の高い演算を実現できる。【００２３】
また、自車が走行する道路に関する情報を取得する道路情報取得ユニットをさらに備え、リスク演算ユニットは、道路情報取得ユニットが取得した自車が走行する道路に関する情報に基づいて、障害物の移動を予測する範囲を変更することが好適である。【００２４】
この構成によれば、自車が走行する道路に関する情報を取得する道路情報取得ユニットをさらに備え、リスク演算ユニットは、道路情報取得ユニットが取得した自車が走行する道路に関する情報に基づいて、障害物の移動を予測する範囲を変更するため、例えば車線減少やカーブ等の情報に基づいて、他車が取る可能性のある行動を推定することが可能となる。【００２５】
この場合、道路情報取得ユニットは、自車の周辺の道路形状に関する情報を取得し、リスク演算ユニットは、監視センサにより取得した情報と、道路情報取得ユニットが取得した自車の周辺の道路形状に関する情報とに基づいて、他車である障害物の移動を予測することが好適である。【００２６】
この構成によれば、道路情報取得ユニットは、自車の周辺の道路形状に関する情報を取得し、リスク演算ユニットは、監視センサにより取得した情報と、道路情報取得ユニットが取得した自車の周辺の道路形状に関する情報とに基づいて、他車である障害物の移動を予測するため、車線減少やカーブ等の情報に基づいて、他車が取る可能性のある行動を推定することが可能となる。【００２７】
この場合、他車が走行を予定している道路に関する情報を取得する走行予定情報取得ユニットをさらに備え、リスク演算ユニットは、走行予定情報取得ユニットが取得した他車が走行を予定している道路に関する情報に基づいて、他車の移動を予測することが好適である。【００２８】
この構成によれば、他車が走行を予定している道路に関する情報を取得する走行予定情報取得ユニットをさらに備え、リスク演算ユニットは、走行予定情報取得ユニットが取得した他車が走行を予定している道路に関する情報に基づいて、他車の移動を予測するため、より演算負荷を低減しつつ、より精度の高い演算を実現できる。
【発明の効果】
【００２９】
本発明の車両用周辺監視装置によれば、演算負荷を低減しつつ、精度の高い演算を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】第１実施形態に係るレーダクルーズコントロールシステムの構成を示すブロック図である。
【図２】自車の周囲のセーフティエリアとリスクエリアとを示す平面図である。
【図３】自車の周囲の第１のリスク対象と第２のリスク対象との連鎖を示す図である。
【図４】自車の周囲の第１のリスク対象と第２のリスク対象となる他車を示す平面図である。
【図５】第１実施形態に係るレーダクルーズコントロールシステムの動作を示すフロー図である。
【図６】自車から見た現在のリスクエリアを示す平面図である。
【図７】他車の移動を加味した将来のリスクエリアを示す平面図である。
【図８】第２実施形態に係るレーダクルーズコントロールシステムの構成を示すブロック図である。
【図９】道路種別ごとに設定された最大連鎖回数を示す表である。
【図１０】第３実施形態に係るレーダクルーズコントロールシステムの構成を示すブロック図である。
【図１１】第３実施形態に係る他車への優先度の決定方向を示す平面図である。
【図１２】第５実施形態に係るレーダクルーズコントロールシステムの構成を示すブロック図である。
【図１３】第５実施形態に係る道路形状に関する情報により他車の移動を予測する方法を示す平面図である。
【図１４】第５実施形態に係る他車の走行計画に関する情報により他車の移動を予測する方法を示す平面図である。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
以下、図面を参照して本発明の実施形態に係る車両用周辺監視装置を説明する。
【００３２】
本発明の第１実施形態では、本発明に係る車両の車両用周辺監視装置を、レーダクルーズコントロールシステムに適用する。レーダクルーズコントロールシステムは、ＡＣＣ（Adaptive  Cruise  Control）システムとも言われ、自車両を設定車速及び先行車との設定車間距離（車間時間）のいずれかに従って走行させるＡＣＣ制御を実行し、運転者の運転操作を支援するためのものである。
【００３３】
図１に示すように、第１実施形態のレーダクルーズコントロールシステム１０ａは、車線認識センサ１１、障害物認識センサ１２、車両状態量センサ１３、リスク演算ユニット２０、警報ユニット３１、制御ユニット３２及びアクチュエータ３３を備えている。上記各機器は、それぞれ車載ＬＡＮ等により接続されている。
【００３４】
車線認識センサ１１は、道路上の車線区分線（以下、白線と略す）を認識するためのものである。車線認識センサ１１は、具体的にはカメラ等の画像センサである。しかし、車線認識センサ１１には、レーザレーダ等を適用することもできる。
【００３５】
障害物認識センサ１２は、他車等の自車の周辺に存在する障害物を認識するためのものである。障害物認識センサ１２は、具体的にはミリ波レーダである。しかし、障害物認識センサ１２には、カメラ等の画像センサやレーザレーダ等を適用することもできる。
【００３６】
車両状態量センサ１３は、自車の車速、加速度、ヨーレート、操舵角及び自車の位置等の車両の状態量を検出するためのものである。車両状態量センサ１３は、具体的には、車速センサ、加速度センサ、ヨーレートセンサ、操舵角センサ及びＧＰＳ（Global  Positioning  System）等である。
【００３７】
リスク演算ユニット２０は、車線認識センサ１１、障害物認識センサ１２及び車両状態量センサ１３により検出された情報に基づいて、自車の周辺の障害物の移動を予測しつつ、予測された障害物の移動に基づいて当該障害物の自車に対するリスクを演算するためのものである。
【００３８】
リスク演算ユニット２０は、間接リスク演算ユニット２１と直接リスク演算ユニット２２とを有している。間接リスク演算ユニット２１は、後述するように、自車に直接的に接触等のリスクをもたらさない間接リスク対象である他車等の障害物の移動を予測するためのものである。
【００３９】
直接リスク演算ユニット２２は、後述するように、間接リスク演算ユニット２１により予測された間接リスク対象の移動を加味して、自車に直接的に接触等のリスクをもたらす直接リスク対象である他車等の障害物の移動を予測するためのものである。また、直接リスク演算ユニット２２は、移動を予測された直接リスク対象が自車にもたらすリスクを演算するためのものである。
【００４０】
警報ユニット３１は、リスク演算ユニット２０が演算した障害物のリスクに応じて自車のドライバーに警報を報知するためのものである。警報ユニット３１は、具体的には、ブザー、ランプ、スピーカ及びディスプレイ等を適用することができる。
【００４１】
制御ユニット３２は、リスク演算ユニット２０が演算した障害物のリスクに応じてアクチュエータ３３を駆動し、自車の車速、加速度及び操舵角等を制御するためのものである。アクチュエータ３３は、具体的には、スロットルアクチュエータ、ブレーキアクチュエータ及びステアリングアクチュエータ等である。
【００４２】
以下、本実施形態のレーダクルーズコントロールシステム１０ａの動作について説明する。本実施形態では、自車の安全な走行を支援することを目的として、周囲の状況からリスクエリアが演算される。演算されたリスクエリアから適切なセーフティエリアが求められることにより自車を常に当該セーフティエリア内に留めるように、ドライバーの運転操作の補助が行なわれる。
【００４３】
図２に示すように、セーフティエリアＡＳとは、自車１００周辺の他車２０１，２０２、自車１００の走行領域周辺の工作物、及び交通規則に基づく車線区分線等から構成されるリスクエリアＡＲを除いた自車１００が安全に走行可能な領域のことを意味する。自車１００の周辺の状況の変化に伴い、リスクエリアＡＲが移動又は拡大し、自車１００のセーフティエリアＡＳが侵食された場合には、必要なだけのセーフティエリアＡＳを確保するように自車１００の走行状態を制御することが必要となる。
【００４４】
例えば、図２の例では、自車両１００の正面に存在する他車両（先行車）２０１の減速に伴い自車１００前方のセーフティエリアＡＳが減少した場合には、自車１００も減速を行ない、自車１００の前方に十分なセーフティエリアＡＳを確保する必要が生じる。
【００４５】
リスクエリアＡＲは、現在の周辺車両の状態及び道路環境等に依存する定常的なリスクと、現在の周辺車両の状態（速度や方向）を基に予測される将来のリスクとから求められる。しかしながら、将来のリスクは、現在の物理的な情報から求められるものであるため、運動に表れない潜在的なリスクを予測することが困難である。そのため、他車２００の急な割込や急減速等が発生した場合には、それらに対して十分な対処が困難である可能性がある。
【００４６】
そこで、本実施形態では、実際の物理的な情報が得られる前に、周辺車両の将来の動きや、現在は検出されていない新たな障害物によるリスクを予測することで、将来のリスクを求める。すなわち、本実施形態では、自車１００の周辺の他車２０１等の視点に立ち、他車２０１等の周辺のリスクを求めることにより、他車２０１等の将来の行動を予測する。これにより、将来の自車１００の周辺のリスクエリアＡＲが予測され、自車１００のセーフティエリアＡＳが新たに求められる。
【００４７】
図３に示すように、第２のリスク対象から、自車１００の周辺の第１のリスク対象へと順次、連鎖的にリスクを演算することで、さらに信頼性の高い将来の自車１００周辺のリスクエリアＡＲを予測することが可能となる。ここで、図４に示すように、第１のリスク対象Ｒ１とは、自車１００の周辺で各方角の自車１００に最も近い他車２０１，２０１である。また、第２のリスク対象Ｒ２とは、第１のリスク対象Ｒ１よりも自車１００からの距離が遠く、第１のリスク対象Ｒ１の他車２０１，２０２から見た周辺車両で各方角の最も近い車両２０３，２０４である。
【００４８】
リスク対象Ｒ１等は、車両以外にも、人、自転車、自動二輪車及び構造物等、道路上又は道路周辺に存在する事故原因となり得る対象とする。また、リスク対象Ｒ１等は、移動していても良いし、駐車している車両のように停止していても良い。また、任意の自然数ｎについて、第１のリスク対象Ｒ１から第ｎのリスク対象Ｒｎについて、自車１００の走行状態、自車１００の走行環境の状態及び自車１００のドライバーの状態に基づいて、そのリスクエリアＡＲを求めることができる。
【００４９】
図５に示すように、自車１００の走行時には、リスク演算ユニット２０は、車線認識センサ１１、障害物認識センサ１２及び車両状態量センサ１３により、自車１００の周辺のリスク対象及び自車１００の状況を検出する（Ｓ１１）。車線認識センサ１１は、画像センサの出力を元に自車１００の走行する車線及び当該車線における自車１００の位置を認識する。これにより、自車１００が車線を逸脱するリスクが演算される。なお、図５の工程は自車１００の走行中に１０ｍ秒〜１秒ごとに繰り返し実行される。
【００５０】
障害物認識センサ１２は、自車１００周辺の障害物を認識する。車両状態量センサ１３が検出した自車１００の速度、加速度、ヨーレート、操舵角及び自車の位置等を考慮することにより、障害物との相対速度、相対距離、相対加速度などの物理的な情報が取得される。これらの情報から障害物の自車１００に対する接近の度合いが求められるため、障害物が自車１００に接触するリスクを演算することができる。
【００５１】
障害物が自車１００と接触するリスクとしては、ＴＴＣ（Time  To  Collision：相対距離を相対速度で割った値）が用いられる。ＴＴＣに対して段階的に閾値が設定され、当該閾値に応じてリスクレベルが判断される。リスクを演算するためには、ＴＴＣ以外にも、単純に障害物との相対距離、相対速度及び障害物の大きさ等を組み合わせて演算することも可能である。
【００５２】
リスク演算ユニット２０は、第１のリスク対象Ｒ１のリスクを演算する（Ｓ１２）。ここで、図６に示すように、自車１００の前方に、自車１００の走行車線に隣接する車線を走行している他車２０１が存在している状況を想定する。他車２０１の前方には、同一車線を走行する他車２０２が存在する。リスク演算ユニット２０は、障害物認識センサ１２により、第１のリスク対象Ｒ１として他車２０１を認識し、第２のリスク対象Ｒ２として他車２０２を認識する。リスク演算ユニット２０の間接リスク演算ユニット２１は、第１のリスク対象Ｒ１である他車２０１の視点に立ち、他車２０１の周辺の障害物に対するリスク及び他車２０１の走行環境に対するリスクを演算する。
【００５３】
図６に示すように、第１のリスク対象Ｒ１である他車２０１が第２のリスク対象Ｒ２である他車２０２に接近しており、他車２０１の前方のリスクが増大する場合（Ｓ１３）、間接リスクユニット２１は、第１のリスク対象Ｒ１である他車２０１の将来の行動は、同一車線内で減速するか、又は隣接車線に車線変更を行なう確率が高くなると推定する。
【００５４】
リスク演算ユニット２０の直接リスク演算ユニット２２は、間接リスクユニット２１の演算結果を自車１００の視点に置き換え、第１のリスク対象Ｒ１である他車２０１が自車１００の左側に接近するか、又は自車１００の前方に割り込むことを予測する。そこで、図７に示すように、直接リスク演算ユニット２２は、当該予測に基づいて、自車１００の将来予測されるリスクエリアＡＲを修正したリスクエリアＡＲ’とする（Ｓ１４）。図７の場合、将来予測されるリスクエリアＡＲを考慮すると、自車１００の左車線への車線変更又は前方への加速を抑制するような走行支援を行なう必要が生じる。そこで、リスク演算ユニット２０は、警報ユニット３１による報知又は制御ユニット３２による自車１００の走行制御により、自車１００の左車線への車線変更又は前方への加速を抑制する。
【００５５】
本実施形態によれば、自車１００の周辺の障害物を監視する障害物認識センサ１２と、自車１００の走行状態を検出する車線認識センサ１１及び車両状態量センサ１３と、障害物認識センサ１２により取得した情報を利用して、障害物の移動を予測しつつ、予測された障害物の移動に基づいて障害物の自車１００に対するリスクを演算するリスク演算ユニット２０とを備えた車両用周辺監視装置において、リスク演算ユニット２０は、車線認識センサ１１及び車両状態量センサ１３が検出した自車１００の走行状態に基づいて、障害物の移動を予測する範囲を変更するため、自車１００の状況を加味して障害物の移動を予測することになり、演算負荷を低減しつつ、精度の高い演算を実現できる。
【００５６】
また、本実施形態によれば、リスク演算ユニット２０は、より自車からの距離が遠い第２リスク対象Ｒ２の障害物の移動に基づいて、より自車からの距離が近い第１リスク対象Ｒ１の障害物の移動を順次、連鎖的に予測することになり、より精度の高い演算が可能となる。
【００５７】
以下、本発明の第２実施形態について説明する。図８に示すように、本実施形態のレーダクルーズコントロールシステム１０ｂでは、自車１００の走行環境を識別する走行環境識別ユニット４１と、連鎖的に周辺車両のリスクを演算するときの連鎖回数を決定する連鎖範囲決定ユニット４２とを有する。
【００５８】
走行環境識別ユニット４１は、自車１００を含めた周辺車両がどの程度複雑に変化し得るかを識別することが必要となる。そのため、走行環境識別ユニット４１は、自車１００や周辺車両が走行する道路種別を識別して出力する。図９に示すように、道路種別ごとに最大連鎖回数として定数が予め割り当てられている。走行環境識別ユニット４１は、識別した道路種別に該当する定数を出力する。なお、走行環境識別ユニット４１は、図９の道路種別の他に、時間帯、天候、渋滞情報及び特定地域等の情報を自車１００の走行環境として識別し、同様に識別した時間帯等ごとに最大連鎖回数として割当てられた定数を出力しても良い。
【００５９】
連鎖範囲決定ユニット４２は、走行環境識別ユニット４１の出力値を最大連鎖回数として、周辺の状況に応じて適宜連鎖回数を出力する。例えば、走行環境識別ユニット４１から出力された最大連鎖回数は図９の一般道市街地に該当する「２」である場合でも、第１リスク対象Ｒ１である他車２０１と第２リスク対象Ｒ２である他車２０２との車間距離が長い場合には、連鎖回数として「１」を設定する。
【００６０】
リスク演算ユニット２０は、連鎖範囲決定ユニット４２が決定した連鎖回数に従って上記第１実施形態と同様に自車１００周囲の障害物のリスクを演算する。例えば、連鎖範囲決定ユニット４２が決定した連鎖回数が「２」の場合は、リスク演算ユニット２０は、第３〜第１リスク対象のリスクを順次、連鎖的に演算することにより、第１リスク対象Ｒ１のリスクを演算する。また、連鎖範囲決定ユニット４２が決定した連鎖回数が「１」の場合は、リスク演算ユニット２０は、第２〜第１リスク対象のリスクを順次、連鎖的に演算することにより、第１リスク対象Ｒ１のリスクを演算する。
【００６１】
本実施形態によれば、リスク演算ユニット２０は、走行環境識別ユニット４１が検出した自車１００の走行環境の状態に基づいて、障害物認識センサ１２により取得した情報を利用する範囲である連鎖範囲を変更するため、障害物認識センサ１２により取得した情報を冗長に利用することを防止することができ、より演算負荷を低減しつつ、より精度の高い演算を実現できる。
【００６２】
特に、本実施形態によれば、リスク演算ユニット２０は、走行環境識別ユニット４１が検出した自車１００の走行環境の状態に基づいて、連鎖範囲を変更しつつ第ｎリスク対象〜第１リスク対象である障害物の移動をそれぞれ順次予測するため、自車１００の走行環境に応じて障害物の移動を自車１００に遠い障害物から連鎖的に予測する範囲が変更されるため、より演算負荷を低減しつつ、より精度の高い演算を実現できる。
【００６３】
以下、本発明の第３実施形態について説明する。図１０に示すように、本実施形態のレーダクルーズコントロールシステム１０ｃでは、ドライバー顔向き／視線センサ１４を備える。ドライバー顔向き／視線センサ１４は、具体的には、カメラ等で撮像した運転者の頭部の画像をパターン認識し、運転者の眼球の動き及び視線方法を検出するセンサである。
【００６４】
図１１に示すように、自車１００の周辺に複数の他車２０１〜２０５が存在する場合、本実施形態のレーダクルーズコントロールシステム１０ｃでは、リスク演算ユニット２０は、第１リスク対象Ｒ１となる他車２０１〜２０３について、特に注意深く行動を予測する必要がある順に優先度を設ける。
【００６５】
優先度は、自車１００の一定時間経過後の位置Ｐに対する相対距離が近く、自車１００に対して接近する相対速度が増加しているほど高く設定される。また、優先度は、ドライバー顔向き／視線センサ１４により検出されるドライバーの視線方向に近いほど低く設定され、遠いほど高く設定される。自車１００の一定時間経過後の位置Ｐは、車両状態量センサ１３により検出される自車１００の車速や、走行環境識別ユニット４１により検出された自車１００が走行する道路種別等に応じて変更される。
【００６６】
リスク演算ユニット２０は、設定した優先度に応じて連鎖回数を変更しつつ上記第１及び第２実施形態と同様に自車１００周囲の障害物のリスクを演算する。例えば、連鎖範囲決定ユニット４２が決定した連鎖回数が「１」の場合において、自車１００からの距離が近い他車２０２については、リスク演算ユニット２０は連鎖回数を「２」に変更し、第３〜第１リスク対象のリスクを順次、連鎖的に演算することにより、他車２０２のリスクを演算する。また、自車１００からの距離が遠く、ドライバーの視線方向である他車２０１については、リスク演算ユニット２０は連鎖回数を「０」に変更し、他車２０１のリスクのみを演算する。
【００６７】
本実施形態によれば、リスク演算ユニット２０は、障害物認識センサ１２が複数の障害物を監視しているとき、車両状態量センサ１３が検出した自車１００の走行状態及びドライバー顔向き／視線センサ１４により検出された自車１００のドライバーの視線方向に基づいて障害物それぞれに優先度を設定し、当該優先度に従って障害物の移動を予測するため、障害物認識センサ１２が複数の障害物を監視しているときであっても、障害物認識センサ１２により取得した情報を冗長に利用することを防止することができ、より演算負荷を低減しつつ、より精度の高い演算を実現できる。
【００６８】
また、本実施形態によれば、リスク演算ユニット２０は、車両状態量センサ１３が検出した自車１００の走行状態及びドライバー顔向き／視線センサ１４により検出された自車１００のドライバーの視線方向に基づいて、自車１００の周辺に存在する複数の第１のリスク対象Ｒ１の障害物それぞれに優先度を設定し、当該優先度に従って連鎖回数を変更しつつ第ｎリスク対象〜第１リスク対象の障害物の移動をそれぞれ順次予測するため、自車１００の周辺に複数の障害物が存在する場合でも、優先度に応じて障害物の移動を自車１００に遠い障害物から連鎖的に予測する範囲が変更されるため、より演算負荷を低減しつつ、より精度の高い演算を実現できる。
【００６９】
さらに本実施形態では、リスク演算ユニット２０は、設定した優先度が高い第１リスク対象Ｒ１の障害物ほど連鎖回数を多く設定しつつ第ｎリスク対象〜第１リスク対象の障害物の移動をそれぞれ順次予測するため、優先度が高い障害物ほど、障害物の移動を自車１００に遠い障害物から連鎖的に予測する範囲が広くなるため、より演算負荷を低減しつつ、より精度の高い演算を実現できる。
【００７０】
以下、本発明の第４実施形態について説明する。本実施形態では、複数の隣接して走行する車両同士が上記第１〜３実施形態に係るレーダクルーズコントロールシステム１０ａ〜１０ｃを搭載し、且つ車車間通信又は路車間通信を行うことが可能な通信機を搭載している場合を想定する。この場合、複数の車両同士は、それぞれのレーダクルーズコントロールシステム１０ａで演算したリスクの結果を他車に対して送信する。これにより、複数の車両同士は、演算したリスクを共有することができる。
【００７１】
１つの自車１００の第１リスク対象となる他車２０１等について、リスクが高いレベルに達していると判定される他車２０２等が存在する場合には、リスク演算ユニット２０は、上記第１実施形態のように、自車１００の将来のリスクを増大する。
【００７２】
本実施形態によれば、リスク演算ユニット２０は、車車間通信又は路車間通信が可能な通信機により他車２０１等から受信した情報に基づいて他車２０１等の移動を予測するため、自車１００が取得した情報と他車２０１等からの情報とを合わせて他車２０１等の移動を予測することになり、より演算負荷を低減しつつ、より精度の高い演算を実現できる。
【００７３】
以下、本発明の第５実施形態について説明する。図１２に示すように、本実施形態のレーダクルーズコントロールシステム１０ｄは、ＧＰＳ５１及び地図ＤＢ５２を有するナビゲーションシステム５０を備える。また、レーダクルーズコントロールシステム１０ｄは、周辺車両走行ルート情報取得ユニット６１を備える。
【００７４】
図１３に示すように、ナビゲーションシステム５０は、地図ＤＢ５２により道路情報として、自車１００の前方に存在する交差点に関する情報を取得可能である。リスク演算ユニット２０は、自車１００の前方の第１リスク対象Ｒ１となる他車２０１と自車１００との相対距離、相対速度及び交差点に関する情報により、他車２０１が交差点を通過するタイミングを予測する。
【００７５】
この場合、リスク演算ユニット２０は、交差点からの進入車両により先行する他車２０１が減速することを予測可能となる。そのため、リスク演算ユニット２０は、自車１００の将来のリスクとして、前方のリスクを増加させ、予め他車２０１との車間距離を交差点以外の地域よりも増大させるように、警報ユニット３１及び制御ユニット３２を制御する。
【００７６】
また、周辺車両走行ルート情報取得ユニット６１は、車車間通信又は路車間通信により、他車２０１から他車２０１の走行計画を受信可能である。この場合、図１４に示すように、例えば、周辺車両走行ルート情報取得ユニット６１が、第１リスク対象である他車２０１の走行計画の走行方向が直進であることを取得しているときは、他車２０１が左車線に車線変更をする可能性が増大する。そのため、リスク演算ユニット２０は、予め自車１００の前方の将来のリスクを増加させ、必要に応じて自車１００を減速させるように、警報ユニット３１及び制御ユニット３２を制御する。
【００７７】
本実施形態によれば、自車１００が走行する道路に関する情報を取得するナビゲーションシステム５０をさらに備え、リスク演算ユニット２０は、ナビゲーションシステム５０が取得した自車１００が走行する道路に関する情報に基づいて、障害物の移動を予測する範囲を変更するため、例えば車線減少やカーブ等の情報に基づいて、他車２０１が取る可能性のある行動を推定することが可能となる。
【００７８】
また、本実施形態によれば、ナビゲーションシステム５０は、自車１００の周辺の道路形状に関する情報を取得し、リスク演算ユニット２０は、障害物認識センサ１２により取得した情報と、ナビゲーションシステム５０が取得した自車１００の周辺の道路形状に関する情報とに基づいて、他車２０１の移動を予測するため、車線減少やカーブ等の情報に基づいて、他車２０１が取る可能性のある行動を推定することが可能となる。
【００７９】
さらに本実施形態によれば、他車２０１が走行を予定している道路に関する情報を取得する周辺車両走行ルート情報取得ユニット６１をさらに備え、リスク演算ユニット２０は、周辺車両走行ルート情報取得ユニット６１が取得した他車２０１が走行を予定している道路に関する情報に基づいて、他車２０１の移動を予測するため、より演算負荷を低減しつつ、より精度の高い演算を実現できる。
【００８０】
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】
【００８１】
本発明は、演算負荷を低減しつつ、精度の高い演算を実現できる車両用周辺監視装置を提供することができる。
【符号の説明】
【００８２】
１０ａ〜１０ｄ  レーダクルーズコントロールシステム
１１  車線認識センサ
１２  障害物認識センサ
１３  車両状態量センサ
１４  ドライバー顔向き／視線センサ
２０  リスク演算ユニット
２１  間接リスク演算ユニット
２２  直接リスク演算ユニット
３１  警報ユニット
３２  制御ユニット
３３  アクチュエータ
４１  走行環境識別ユニット
４２  連鎖範囲決定ユニット
５０  ナビゲーションシステム
５１  ＧＰＳ
５２  地図ＤＢ
６１  周辺車両走行ルート情報取得ユニット
【図１】
2010140215.tif 000003
【図２】
2010140215.tif 000004
【図３】
2010140215.tif 000005
【図４】
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【図５】
2010140215.tif 000007
【図６】
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【図７】
2010140215.tif 000009
【図８】
2010140215.tif 000010
【図９】
2010140215.tif 000011
【図１０】
2010140215.tif 000012
【図１１】
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【図１２】
2010140215.tif 000014
【図１３】
2010140215.tif 000015
【図１４】
2010140215.tif 000016
【手続補正書】
【提出日】平成23年3月31日(2011.3.31)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車の周辺の障害物を監視する監視センサと、
前記自車の走行状態、前記自車の走行環境の状態及び前記自車のドライバーの状態のいずれかを検出する状態検出ユニットと、
前記監視センサにより取得した情報を利用して、前記監視センサが監視する前記障害物の移動を予測しつつ、予測された前記障害物の移動に基づいて前記障害物の前記自車に対するリスクを演算するリスク演算ユニットと、
を備え、
前記リスク演算ユニットは、前記状態検出ユニットが検出した前記自車の走行状態、前記自車の走行環境の状態及び前記自車のドライバーの状態のいずれかに基づいて、前記障害物の移動を予測する範囲を変更し、
自然数ｎを設定し、第ｎ−１番目の前記障害物の周辺に存在し前記自車からの距離が第ｎ−１番目の前記障害物より遠い第ｎ番目の前記障害物の移動を予測しつつ、予測された第ｎ番目の前記障害物の移動に基づいて第ｎ−１番目の前記障害物の移動を予測し、同様にして第ｎ−１番目〜第２番目の前記障害物の移動に基づいて第ｎ−２番目〜第１の前記障害物の移動をそれぞれ順次予測し、
前記状態検出ユニットが検出した前記自車の走行状態、前記自車の走行環境の状態及び前記自車のドライバーの状態のいずれかに基づいて、前記自車の周辺に存在する複数の第１の前記障害物それぞれに優先度を設定し、当該優先度に従って前記自然数ｎを変更しつつ第ｎ番目〜第１番目の前記障害物の移動をそれぞれ順次予測する、車両用周辺監視装置。
【請求項２】
前記リスク演算ユニットは、前記状態検出ユニットが検出した前記自車の走行状態、前記自車の走行環境の状態及び前記自車のドライバーの状態のいずれかに基づいて、前記監視センサにより取得した情報を利用する範囲を変更する、請求項１に記載の車両用周辺監視装置。
【請求項３】
前記リスク演算ユニットは、前記監視センサが複数の前記障害物を監視しているとき、前記状態検出ユニットが検出した前記自車の走行状態、前記自車の走行環境の状態及び前記自車のドライバーの状態のいずれかに基づいて前記障害物それぞれに優先度を設定し、当該優先度に従って前記障害物の移動を予測する、請求項１又は２に記載の車両用周辺監視装置。
【請求項４】
（削除）
【請求項５】
前記リスク演算ユニットは、前記状態検出ユニットが検出した前記自車の走行状態、前記自車の走行環境の状態及び前記自車のドライバーの状態のいずれかに基づいて、前記自然数ｎを変更しつつ第ｎ番目〜第１番目の前記障害物の移動をそれぞれ順次予測する、請求項１に記載の車両用周辺監視装置。
【請求項６】
（削除）
【請求項７】
前記リスク演算ユニットは、設定した優先度が高い第１の前記障害物ほど前記自然数ｎを多く設定しつつ第ｎ番目〜第１番目の前記障害物の移動をそれぞれ順次予測する、請求項１に記載の車両用周辺監視装置。
【請求項８】
前記障害物である他車からの情報の受信を可能とする他車情報受信ユニットをさらに備え、
前記リスク演算ユニットは、前記他車情報受信ユニットにより前記他車から受信した情報に基づいて前記他車の移動を予測する、請求項１〜３、５又は７のいずれか１項に記載の車両用周辺監視装置。
【請求項９】
前記自車が走行する道路に関する情報を取得する道路情報取得ユニットをさらに備え、
前記リスク演算ユニットは、前記道路情報取得ユニットが取得した前記自車が走行する道路に関する情報に基づいて、前記障害物の移動を予測する範囲を変更する、請求項１〜３、５、７又は８のいずれか１項に記載の車両用周辺監視装置。
【請求項１０】
前記道路情報取得ユニットは、前記自車の周辺の道路形状に関する情報を取得し、
前記リスク演算ユニットは、前記監視センサにより取得した情報と、前記道路情報取得ユニットが取得した前記自車の周辺の道路形状に関する情報とに基づいて、他車である前記障害物の移動を予測する、請求項９に記載の車両用周辺監視装置。
【請求項１１】
前記他車が走行を予定している道路に関する情報を取得する走行予定情報取得ユニットをさらに備え、
前記リスク演算ユニットは、前記走行予定情報取得ユニットが取得した前記他車が走行を予定している道路に関する情報に基づいて、前記他車の移動を予測する、請求項１０に記載の車両用周辺監視装置。
【国際調査報告】
2010140215.tif 000017
2010140215.tif 000018
2010140215.tif 000019
2010140215.tif 000020