(57)【要約】第１の対象物の事故の危険性を少なくとも１つの第２の対象物により判定する方法を提案する。この方法では、所定の領域における少なくとも１つの第２の対象物の衝突確率と危険確率が算定される。ただし、衝突確率と危険確率は第１の対象物及び少なくとも１つの第２の対象物の動きと対象物クラスとに依存して求められる。そして、事故の危険性は衝突確率と危険確率とに依存して判定される。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の対象物（４８，５２）の事故の危険性を少なくとも１つの第２の対象物（４９；５３）により判定する方法において、
事故の危険性を所定の領域（５０，５５）における少なくとも１つの第２の対象物（４９；５３）の衝突確率と危険確率とに依存して判定し、
ただし、衝突確率と危険確率は第１の対象物及び少なくとも１つの第２の対象物の動きに依存して求めることを特徴とする、第１の対象物（４８，５２）の事故の危険性を少なくとも１つの第２の対象物（４９；５３）により判定する方法。
【請求項２】
衝突確率と危険確率とを求める際に、第１の対象物及び少なくとも１つの第２の対象物の対象物クラスを考慮する、請求項１記載の方法。
【請求項３】
少なくとも１つの第２の対象物の動きと対象物クラスとをセンサ系（１）により求め、第１の対象物（４８，５２）の動きと対象物クラスとを少なくとも１つのデータソースから呼び出す、請求項１又は２記載の方法。
【請求項４】
第１の対象物（４８，５２）の動きを該対象物の少なくとも１つの現在位置と速度とにより確定する、請求項１又は２記載の方法。
【請求項５】
少なくとも１つの第２の対象物（４９，５３）の動きを該対象物の少なくとも１つの現在位置により確定する、請求項１から４のいずれか１項記載の方法。
【請求項６】
第１の対象物の動きを付加的に該対象物の第１の縦及び／又は横加速度及び／又は第１の回転角及び／又は操舵角により確定する、請求項４記載の方法。
【請求項７】
少なくとも１つの第２の対象物の動きを付加的に該対象物の第１の対象物に対する相対速度及び／又は第２の縦加速度及び／又は第２の横加速度及び／又は第２の回転角により確定する、請求項５記載の方法。
【請求項８】
そのつどの動きを求める際に、環境要因及び／又はそのつどの走行特性を考慮する、請求項６又は７記載の方法。
【請求項９】
事故の危険性に応じて、ディスプレイ（４）及び／又はアクチュエータ系（３５）に対する少なくとも１つの信号を形成する、請求項１から８のいずれか１項記載の方法。
【請求項１０】
請求項１から９のいずれか１項記載の方法における対象物としての、車両内の制御装置の使用。
【請求項１１】
請求項１から９のいずれか１項記載の方法における対象物としての、車両内の身体拘束システムの使用。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は第１の対象物の事故の危険性を少なくとも１つの第２の対象物により判定する方法に関する。
【０００２】
発明の利点
独立請求項に記載された特徴を備えた、第１の対象物の事故の危険性を少なくとも１つの第２の対象物により判定する本発明による方法の利点は、自車両の衝突確率を１つ又は複数の他の対象物によって求めることができることである。この衝突確率は、すでに衝突が生じる以前に、衝突の作用を軽減又は完全に防ぐ措置を講じるために、例えば拘束システム又は他の安全システムの制御装置により評価され、使用される。
【０００３】
本発明による方法は対象物の検出を前提として、自分方の対象物と近傍の他の対象物の状態を求める。その際、特に自分方の対象物と他の対象物との間の衝突確率と危険確率が求められる。そして事故の危険性がこれから導出される。ここで、危険確率とは少なくとも１つのニアミスを意味している。すなわち、自分方の対象物がある領域に引き込まれ、この領域において自分方の対象物の近傍に他の対象物が現れる確率が計算されることを意味している。それゆえ、衝突はそれ自体、危険確率によっても把握される。これに対して、衝突確率は、自分方の対象物と少なくとも１つの他の対象物との間の重なり又は衝突が生じることを意味している。衝突予測の精度を向上させるために、オプションとしてクラス分けを用いてもよい。
【０００４】
本発明による方法は、対象物において行われる他の機能、例えばカルマンフィルタから、自分方の対象物の現在の状態と他方の対象物の状態をリアルタイムで受け取る。本発明による方法は、オプションとしてのクラス分けから、対象物タイプ、例えば、歩行者、自転車通行者、小型自動車、中型自動車、大型自動車又は貨物自動車などの対象物タイプを受け取り、これらの情報と所定の動的車両モデル−より厳密に言えば、それぞれ所定の車両クラスに関しており、場合によっては運転者行動モデルに依存している−によって衝突確率及び危険確率を求める。その際、速度や加速度のような現時点のパラメータを考慮して対象物の将来の挙動を推定することができるように、各対象物にこのような動的モデルが割り当てられる。この際、さらに、運転者ないし歩行者に関する行動モデルを考慮してもよい。このモデルはそのつど、所与の周辺条件のもとでその行動がどの程度の確率であるかを示す。このモデルを考慮することはまた対象物ないし道路使用者の将来の位置の予測を改善する。
【０００５】
カルマンフィルタは観測される各々の対象物について形成してもよい。カルマンフィルタには対象物のありうる動きがモデル状に入れられている。カルマンフィルタは、一般に誤りのある新たな観測とモデルからの知識とを最適に結びつけることができる。
【０００６】
この情報は事故の危険性の判定を可能にし、場合によっては生じうる衝突の以前にアクチュエータ系をトリガすることを可能にする。そしてこれは車両乗員及び／又は歩行者のような車両乗員以外の人の最適な保護をもたらすことができる。また衝突を避けるための制御援助を最適に使用することができるようにもなる。
【０００７】
今日の車両の安全システムは事故が生じ始めた後に衝突を検出するので、一般に、衝突を回避又は軽減することのできる行動のための可能性がない。しかし、これは車両乗員及び／又は歩行者のような他の道路使用者にとっては重要な時間でありうる。本発明による方法はこれを可能にし、したがってまた相応して対策も可能にする。本発明による方法は、すでに衝突が始まっている場合に使用しうる対策よりも長い時間を要する対策の使用を可能にする。例えば、事故の危険性を判定する本発明による方法によれば、運転者に衝突を回避するための反応をする十分な時間を提供するために、視覚的又は音響的な警告を十分適時に発することができる。さらに、本発明による方法によれば、事故の危険性が高いときに相応して反応することができるように、運転者行動モデルを変更できるようにすることが可能である。これにより、本発明による方法は個々の運転者の行動パターンに適合することができる。
【０００８】
本発明による方法によれば、さまざまな動きの経過に確率を割り当てることによって、危険確率に応じて対策を実行することができる。いくつかの状態をまとめると高い危険確率になる場合にのみ、対策の実行は指示されうる。本発明による方法は特に２次元の場合、つまり、例えば道路交通や海上での動きの場合に適している。しかしながら、本発明による方法は３次元空間で使用することも可能である。したがって、本発明による方法は航空交通及びロボットの動きに対して、又は水中交通において使用可能である。
【０００９】
従属請求項において実施されている措置及び発展形態により、独立請求項に示されている、第１の対象物の事故の危険性を少なくとも１つの第２の対象物により判定する方法の有利な改良が可能となる。
【００１０】
特に有利には、少なくとも１つの第２の対象物の動きと対象物クラスはセンサ系により決定され、第１の対象物の動きと対象物クラスは少なくとも１つのデータソースから呼び出される。このことは、例えば車両などの第１の対象物を囲む他の対象物、つまり、歩行者、自転車通行者、及び他の車両が、プリクラッシュセンサ系のようなセンサ系によって検出され、分類され、これらに動きパラメータが割り当てられることを意味している。自分方の値は内部データソースから呼び出される。つまり、車両タイプ、現時点の速度、方向、さらに運転者行動モデルも内部データソースから呼び出される。
【００１１】
さらに、有利には、第１の対象物の動きはこの対象物の少なくとも１つの現在位置と速度とによって確定される。これにより、他の対象物に対する関係を定める速度ベクトルが得られる。他の対象物の動きはこの対象物の少なくとも１つの現在位置により確定される。したがって、対象物が静止している場合には、衝突確率ないし危険確率を求めるために、この対象物の速度を求める必要はなく、位置だけを求めるだけでよい。動きを確定するための別のパラメータとして、第１の対象物に関してさらにその縦加速度及び／又は横加速度及び／又は回転角ないしは回転角から導出された量及び／又は操舵角を使用してもよい。他の対象物に関しては、さらにその縦加速度及び／又は横加速度及び／又は回転角ないしは回転角から導出された量を使用してよい。動きを求める際に、環境要因、つまり、道路状態ないし予め定められた最高速度、及び／又はそのつどの運転者行動を相応するモデルによって考慮してもよい。
【００１２】
最後に、事故の危険性に応じて、通知、つまり、運転者への警告、及び／又はアクチュエータ系へのメッセージ及び／又は少なくとも１つの信号を発するようにすると有利である。本発明による方法では、有利には、車両内の制御装置ないしは拘束システムの使用が可能である。対象物としては、自動車、船舶、ミサイル及びロボットが対象となる。
【００１３】
図面
本発明の実施例は図面に示されており、以下の記述においてより詳細に説明される。図１は本発明による装置のブロック回路図を示しており、図２は本発明による方法のフローチャートを示しており、図３は本発明による方法のブロック回路図を示しており、図４は活動化のために種々の対策が要する時間をグラフで示しており、図５は危険確率を求める第１のモデルを示しており、図６は危険確率を求める第２のモデルを示している。
【００１４】
説明
自動車においては、すでに衝突センサが広く普及している。さらに、車両近傍を監視するために、レーダーや超音波やビデオのようなプリクラッシュセンサも益々使用されるようになっている。このような近傍の監視に依存して、危険が近づくと、例えば安全ベルトのような可逆式の身体拘束手段が作動することができる。しかし、適切な対策をできるだけ早期に状況に即して講じるためには、車両を囲む対象物の動きの比較的正確な分析が必要である。
【００１５】
本発明によれば、状況に即した対策を講じることができるよう近傍データをより正確に分析する、事故の危険性を判定する方法が提案される。この場合、特に、衝突確率の他に、対象物の周りの最近傍を顧慮する危険確率も計算される。しかし、本発明による方法は道路交通での使用に限定されず、航空交通、海上交通、ロボット、及び他の用途でも使用することができる。
【００１６】
図１には、本発明による装置がブロック回路図で示されている。近傍センサ系１はプロセッサ２に接続されている。センサ系１は側愛知データをプロセッサ２に伝達し、プロセッサ２がこれを処理する。プロセッサ２はこの処理のためにデータ入／出力側を介してメモリ３と接続されている。第１のデータ出力側を介してプロセッサ２はディスプレイ４に接続されている。このディスプレイ４は運転者への警告に使用され、ここでは有利には光学式ディスプレイとして形成されている。択一的には、運転者に対して付加的に又は択一的に音響的な警告を与えるために、ディスプレイ４が付加的に又は択一的にスピーカを有するようにすることも可能である。また、接触によって運転者に対して警告を与えるために、動くエレメントによる触覚的な警告も考えられる。
【００１７】
プロセッサ２は、第２のデータ出力側を介して、衝突の際に乗員保護に使用される拘束システム５と接続されている。拘束システム５は、様々な身体部位に対して使用される安全ベルト及びエアバッグのような拘束手段を含んでいる。安全ベルトは発火式及び／又は可逆式に実施することができる。なお、可逆式の安全ベルトのほとんどは電気モータによって駆動される。通常のフロントエアバッグの他に、サイドエアバッグ、膝用エアバッグ、及び特殊な事故のための他のエアバッグを使用してもよい。
【００１８】
プロセッサ２は拘束手段５の作動時には室内センシングによるデータを使用する。これにより、拘束手段の作動が危険になり兼ねない場合には拘束手段を抑制し、このような拘束手段による負傷を防ぐことができる。このことは、例えば、当該の人物が拘束手段に近付き過ぎている場合、例えば、いわゆるアウトオブポジションにある場合、又はエアバッグによる力の作用で負傷してしまうほど軽い人である場合に当てはまる。室内センサ系としては、座席マットのような圧力ベースのシステム又は力センサ、あるいはまた、超音波、ビデオ、又は赤外線もしくは高周波のような波動ベースの室内センサ系も使用することができる。プロセッサ２は、衝突を回避する際に運転者をサポートするために、第３のデータ出力側を介してアクティブパワーステアリング６に接続されている。プロセッサを拘束手段５及び／又はディスプレイ４及び／又はパワーステアリング６とだけ接続することも可能である。
【００１９】
歩行者ないし自転車通行者を保護するための拘束手段も、拘束手段５に属している。歩行者ないし自転車通行者の保護には、エンジンブロックないしはフロントガラスに衝突する前にこれらの人を保護するためにボンネットを上げることが含まれる。また、衝突適合性を改善するために、バンパの吸収特性も相応して適合させ、車両ないしは車両前部を上げ下げしてもよい。また、歩行者や他の道路使用者を保護するために、車両対車両の衝突の場合のように外部エアバッグを使用することも可能である。
【００２０】
プロセッサ２はセンサ系１のセンサ信号を評価し、それをモデル、動的車両モデル及び場合によってはメモリ３からロードされる運転者モデルに結合する。衝突確率と発生速度の計算のためには、車両内のデータソースからのデータが必要である。これらのデータはメモリ３にバッファ記憶される。自車両のタイプ、速度、速度の方向、車両内での加速度、及び回転角に現れる回転加速度も、これらのデータに属している。
【００２１】
衝突確率ないし危険確率を用いて、プロセッサ２は、ロードされたデータに依存して現時点のシナリオに関する事故の危険性を計算することができる。この事故の危険性に応じて、相応の対策が講じられる。それゆえ、拘束システム、ないし走行特性に介入するためのシステムは、状況に即して動作することができる。
【００２２】
図２には、事故の危険性を判定する本発明による方法の第１のフローチャートが示されている。方法ステップ７では、センサ系１によって、車両の近傍にある衝突対象の動きの特徴付けが行われる。この特徴付けは以下のパラメータに基づいて行われる。すなわち、現在位置、観測対象物に対する相対速度、それぞれの対象物の縦加速度及び横加速度及び回転加速度に基づいて行われる。さらに、個々の対象物の分類がオプションとしてプロセッサ２により行われる。車両タイプはこの分類に数えられる。この車両タイプはセンサ系１により求められる。その際、例えばビデオ信号、レーダー信号、又は超音波信号などのセンサ信号を評価して車両タイプを割り当てるために、有利にはパターン認識手段が使用される。観測されるべき車両の動きパラメータもセンサ系１により求められる。上で示されたように、動きパラメータには、このような近傍監視信号から導出可能な車両位置、車両速度、縦及び横方向の加速度及び回転加速度、ならびに回転加速度が属している。択一的に、このような車両データの交換を可能にするために車両間に通信を確立してもよい。
【００２３】
方法ステップ８では、本発明による方法が実施される車両において、メモリからの呼び出し、例えばメモリ３からの呼び出しによって、動きと対象物の分類が行われる。タコメータによって速度が知られ、加速度センサによって縦加速度及び横加速度ないしは角加速度を測定することができ、操舵角は相応のセンサによって求めることができる。対象物クラス、つまり、車両タイプは、メモリに格納することができる。タコメータの代わりに、ＧＰＳのような衛星を援用した測位信号によって速度を求めてもよい。また、この際、レーダーセンサをイナーシャセンサと組み合わせて使用してもよい。
【００２４】
つぎに、方法ステップ９及び１０では、これらのデータから衝突確率ないし危険確率を求めることができる。その際、車両の動的モデルが使用される。この動的モデルは対象物クラスに依存しており、それゆえ各車両についてメモリ３からロードすることができる。付加的に、運転者行動モデルを考慮してもよい。この運転者行動モデルは、運転者の行動に確率を割り当てる少なくとも１つのモデルを含んでいる。車両の動的モデルと運転者行動モデルとの関連によって、本発明による方法は、車両及び他方の対象物の可能なすべての将来の状態に確率を割り当てることができる。状態は少なくとも位置を含んでおり、さらにはオプションとして速度、方向、加速度、回転速度及び回転加速度を含んでいる。
【００２５】
もっとも単純なケースでは、運転者行動モデルのみが使用される。運転者行動モデルは自車両と他の対象物とにとって同一である。このモデルは、自車両に関しては、運転者の観察センサを用いた適合モデルによって又はクリティカルな状況での運転者の反応の観察によって改善することができる。
【００２６】
つぎに、方法ステップ１１では、所定の衝突確率と危険確率とによって事故の危険性が評価される。方法ステップ１２では、この事故の危険性に依存して、対策が実施される。この対策には、拘束システムのトリガ、運転者への警告の発出、及び衝突を回避する際の運転者のサポートが含まれる。
【００２７】
図３には、本発明による方法の流れがブロック図で示されている。センサ系１はここでは衝突センサ２２、車両動特性を検出するためのセンサ２３、近傍センサ２４，環境センサ２５、及び運転者観察センサ２６を有している。環境センサ２５及び運転者観察センサ２６は省略することも可能である。衝突センサ２２が信号を供給し、この信号はブロック２７において事故の危険性の判定とアクチュエータ系の制御とに使用される。車両動特性センサ２３はブロック３１において自車両の動きの追跡に使用される。これらのデータはつぎにブロック３４に入り、そこで衝突の確率と危険確率とが計算される。
【００２８】
近傍センサ２４は対象物検出部２８にデータを供給する。対象物検出部２８は、近傍対象物の分類のために、対象物検出データを分類モジュール２９にインポートする。この対象物はつぎに後続のブロック３０において対象物分類と対象物検出のデータによって追跡される。ブロック３０のこの追跡データも、ブロック３４において、衝突確率と危険確率の算定に使用される。しかし、その際、車両動的モデル３２も、場合によっては運転者行動モデル３３も考慮される。環境センサ２５のデータは車両動的モデル３２に入る。このセンサ２５は、道路、摩擦、また場合によっては温度ならびに他のパラメータに関するデータを供給する。これによって車両動的モデル２３は適合させられる。運転者観察センサ２６のデータは運転者行動モデル３３に入る。このセンサ２６は運転者の注意深さに関するデータを供給する。このために、例えば、まばたきを観察するセンサを使用してもよい。しかしながら、他の監視センサも使用可能である。
【００２９】
ブロック３４において求められた衝突及び発生の確率は、事故の危険性の判定のためにモジュール２７に供給される。しかし、ブロック２７からは、行動に応じて運転者行動モデルを適合させるために、運転者行動モデル３３にデータが転送される。モジュール２７は事故の危険性に応じてアクチュエータ系３５の制御を行う。アクチュエータ系３５には、拘束システム３６、例えば自動操舵もしくは自動制動のような衝突回避３７、例えばバンパの調整のような衝突軽減３８、衝突車両の滑り落ちを促進するための車両前部の上げ下げ、車両対車両エアバッグ、又は折り曲げ可能な前輪、例えばボンネットの持ち上げもしくは歩行者エアバッグなどの歩行者保護装置３９、及び、ディスプレイ４もしくはスピーカによって実現可能な運転者警報機４０が属している。また、触覚的な通知も可能である。
【００３０】
図４には、種々の対策の活動化に必要な時間、ならびに、例示的に衝突までの時間に対する計算された確率の依存関係がグラフで示されている。
【００３１】
縦軸４１には衝突確率と危険確率がとられており、それぞれ最大で値１をとることができる。値１は予測時間内に確実に衝突ないし危険が生じることを意味する。
【００３２】
横軸４２には、対策を講じるために衝突前に必要とされる時間が示されている。４３においては、この所要時間が定性的に記述されている。いくつかの対策は衝突後に講じることもできるが、他の対策は衝突前の数ミリ秒から数秒までを要する。時間軸の下には、時間軸上のそれぞれの所要時間に従ってさまざまな対策が配置されている。この期間が過ぎたら、対策を活動化してはならない。
【００３３】
曲線４４は、典型例として、衝突までの時間が減るにつれて上昇する衝突確率を示しており、同じように上昇する曲線４５は危険確率を示している。これらの経過は、後に実際に衝突が生じる場合に典型的である。
【００３４】
危険確率は原則的に衝突確率より高いか又は等しい。というのも、過度に近接した通行を意味する危険は衝突の場合を含むからである。
【００３５】
曲線４４及び４５にはそれぞれ、衝突確率ないし危険確率の結果に関する避けられない不確実性がハッチングで示されている。この不確実性は例えば測定誤差により引き起こされる。この不確実性は、傾向として、時間が進むにつれて減少する。なぜならば、観察の数が増え、対象物距離がより短くなるので測定誤差が同様に小さくなるからである。
【００３６】
対策を講じなければならない時期が早期であればあるほど、この時点で、衝突が発生せずに対策が不要に実施されることになる残りの確率が高くなる。このことの理由は、例えば、熟練した運転者が回避の可能性に気付くことがまだあり得るということにある。
【００３７】
したがって、長い活動化時間を要する対策は、それが誤ってトリガされた場合に、できれば損害をまったく引き起こさないか又は損害が非常に小さくなくてはならない。
【００３８】
衝突確率と危険確率の計算値は閾値と比較される。考察されている確率が双方向矢印によって表された期間の間に閾値を超えると、相応の対策を活動化させることができる。活動化は、この期間に入ったときにすでに閾値が超えられている場合にも行われる。活動化のトリガ時点は、曲線４４ないし４５と曲線４６との第１の交点４７によって与えられている。閾値４６は必ずしも一定でなくてもよく、時間的に可変の閾値も同様に使用可能である。
【００３９】
例：対策「運転者への警告」に関して、警告の活動化に関する閾値を示す曲線４６が例として記入されている（他の閾値を記入することは見易さの観点から断念した）。双方向矢印によって表された期間の間に危険確率がこの閾値を超えると、警告が発される。この期間が過ぎると、警告を発する必要はなくなる。なぜならば、運転者にとってもはや十分に多くの反応目標が残っていないからである。
【００４０】
例えば通常であれば運転者に何の損害も生じない運転者への警告のような対策に関して、脅威となる過度に近接した通行を警戒させるために、閾値との比較のために危険確率を考慮してもよい。他の対策に関しては、衝突確率が優先される。これら２つの確率の間には根本的な違いは存在しない。衝突確率は危険確率の特殊な場合を表しているに過ぎない。
【００４１】
グラフの原点の付近では、対策を実施するのに必要とされる時間は非常に短い。ここでは最後に、措置として、エアバッグトリガアルゴリズムだけしか変更することができない。対策実施のための時間がもう少し長ければ、発火式安全ベルトもまだ使用することができる。さらに多くの時間が使用できるならば、可逆式の安全ベルトも使用することができる。時間がさらに長ければ、衝突に対する車両適合性を上げる措置を実施することができる。次のステップとしては、自動制動を活動化させることが可能である。さらに多くの時間が使用できるならば、自動操舵も考慮されうる。最下位の措置としては、運転者に対して場合によっては音響的又は光学的な指示を与えるために、運転者の反応を観察することができる。
【００４２】
図５には、衝突確率がどのように計算されるかが鳥瞰図で概略的に示されている。自分方の対象物４８はここでは第２の対象物４９と重ね合わされているので、自分方の対象物の座標系に領域５０が生じる。その際、基準点＋を有する自分方の対象物は原点に置かれ、第２の対象物４９は、対象物４８と４９が接触するように対象物４８の周りに多重に配置される。多重配置５１において、第２の対象物の基準点×は、領域５０の外形（縁）を表す輪郭を記述している。これは衝突確率が考慮される領域である。この領域に関しては、将来時点において第２の対象物の基準点×がこの領域内に存在するか否かが調べられなければならない。将来時点において第２の基準点×がこの領域内に存在する場合、これは衝突に相当する。将来時点において第２の基準点×がこの領域内に存在しない場合には、衝突は生じない。
【００４３】
図５には、単純化された、したがってまた比較的に不正確な領域決定の変種が示されている。図５では、対象物は円であると想定されているため、重ね合わせの結果としてふたたび円状の領域が生じている。図６では、この単純化は行われない。向きを持った２つの対象物、すなわち、自分方の対象物５２と第２の対象物５３とが示されている。重ね合わせは、右側に示されている領域５５を生じる。自分方の対象物５２は他の対象物５４によってまたも接触するように包囲される。ただし、ここでは向きも考慮されている。ここでもまた第２の対象物の基準点×は領域５５の外形（縁）を記述している。
【００４４】
危険確率が考慮される領域を決定するためには、まず図５及び６に示されているのと同じようにする。さらに、領域５０ないし５５に原点の周りに円状に置かれた別の領域が重ね合わされる。ただし、この円の半径は対象物間の安全距離よりも小さいと解釈される。両対象物の重ね合わせの順序は任意である。すなわち、上記のやり方の代わりに、最終結果を変えることなく、一方の対象物を円状の領域と重ね合わせ、その後に中間結果を他の対象物と重ね合わせることができる。
【００４５】
上記の確率は、確率密度関数とその積分の計算を介して求められる。その際、両対象物の現在位置の組み合わせのそれぞれについて（現在位置はそのつど対象物の基準点の位置によって決定される）、領域５０ないし５５に基づいて、衝突ないし危険が発生するか否かが決定される。
【００４６】
現在位置に関しては量子化が用いられる。その際、サンプリングは短い予測時間に対しては密であり、比較的長い予測時間に対しては比較的大きな間隔を有する。
【００４７】
静止状態コースとは、車両パラメータ、すなわち、速度及び加速度ベクトルを変化させるための行動を運転者が起こさないときに車両がとるコースである。それゆえ、操舵ないし制動ないし加速度の変更が運転者によって行われないときには、このコースが継続される。これは、運転者が脅威となる状況をまだ認識していない又はこの状況を誤って判断するときに典型的に生じる。運転者行動モデルによって与えられる静止コースの確率は、一般に、他の可能なコースの確率よりも明らかに高い。それゆえ、この静止コースを別個に、しかも高い優先度でモデル化し、運転者がとることのできる他のすべてのコースに残りの確率が分配されるようにすることが得策である。これらの他のコースは制動、操舵、又は加速により引き起こされる。衝突確率と危険確率とを求めることで事故の危険性を判定する本発明による方法は、３つの入力パラメータに依存している。１．リアルタイムセンサ情報により供給される、第１の対象物及び別の対象物の初期状態。２．自車両と他の対象物の将来の位置の予測に車両動的モデルが使用される。その際、リアルタイムセンサ情報が考慮される。３．自車両と他の対象物の可能な将来の位置に確率を割り当てるために、運転者行動モデルが使用される。
【００４８】
本発明による方法の品質はこれらの入力パラメータを改善することによって向上させることができる。例えば、対象物クラスを入力パラメータとして使用することによって、衝突確率と危険確率の精度を上げることができる。つまり、個々の対象物の物理的境界が各々の対象物の可能な将来の位置の数を減らす。
【００４９】
車両動的モデルを考察する代わりに、歩行者も取り込んだ一般的な動的モデルを選択することも可能である。これは、一般的な行動モデルの上で拡張することができ、かつ歩行者をも考慮した運転者行動モデルの概念にも関係している。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】本発明による装置のブロック回路図を示す。
【００５１】
【図２】本発明による方法のフローチャートを示す。
【００５２】
【図３】本発明による方法のブロック回路図を示す。
【００５３】
【図４】活動化のために種々の対策が要する時間をグラフで示す。
【００５４】
【図５】危険確率を求める第１のモデルを示す。
【００５５】
【図６】危険確率を求める第２のモデルを示す。
【図１】
2005524900.tif 000003
【図２】
2005524900.tif 000004
【図３】
2005524900.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【国際調査報告】
2005524900.tif 000009
2005524900.tif 000010
2005524900.tif 000011
2005524900.tif 000012