(57)【要約】【課題】運転者に対して的確な通知を行うことができる運転支援装置および運転支援方法を提供すること。【解決手段】実施形態に係る運転支援装置は、ヒストグラム生成部と、決定部と、算出部と、情報生成部とを備える。ヒストグラム生成部は、車両に設けられた撮像部の撮像画像から車両の移動に伴う移動ベクトルを抽出し、複数の移動ベクトルに基づいてヒストグラムを生成する。決定部は、ヒストグラム生成部によって生成されたヒストグラムに基づいて移動ベクトルの代表値を決定する。算出部は、ヒストグラム生成部によって生成されたヒストグラムに基づいて決定部によって決定された代表値の信頼度を算出する。情報生成部は、算出部によって算出された信頼度に基づいて車両の運転を支援するための支援情報を生成する。【選択図】図２
2018097685.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に設けられた撮像部の撮像画像から前記車両の移動に伴う移動ベクトルを抽出し、複数の前記移動ベクトルに基づいてヒストグラムを生成するヒストグラム生成部と、
前記ヒストグラム生成部によって生成された前記ヒストグラムに基づいて前記移動ベクトルの代表値を決定する決定部と、
前記ヒストグラム生成部によって生成された前記ヒストグラムに基づいて前記決定部によって決定された前記代表値の信頼度を算出する算出部と、
前記算出部によって算出された前記信頼度に基づいて前記車両の運転を支援するための支援情報を生成する情報生成部と
を備えることを特徴とする運転支援装置。
【請求項２】
前記車両の予測される進行方向を示す予測線を前記撮像画像に重ねて描画する描画部をさらに備え、
前記情報生成部は、
前記算出部によって算出された前記信頼度に応じた表示形態の前記予測線を含む前記支援情報を生成し、当該支援情報を前記描画部へ出力すること
を特徴とする請求項１に記載の運転支援装置。
【請求項３】
前記移動ベクトルの大きさは、
前記車両の旋回角度の成分と、前記車両の移動距離の成分とを含み、
前記ヒストグラム生成部は、
前記移動ベクトルの大きさから前記旋回角度の成分を除くことによって算出される前記移動距離の前記ヒストグラムを生成し、
前記算出部は、
前記移動距離の前記ヒストグラムに基づいて前記信頼度を算出すること
を特徴とする請求項１または２に記載の運転支援装置。
【請求項４】
前記決定部は、
前記ヒストグラムの最頻値を前記代表値として決定し、
前記算出部は、
前記ヒストグラムにおける前記最頻値と中央値との差分に基づいて前記信頼度を算出すること
を特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の運転支援装置。
【請求項５】
前記算出部は、
前記ヒストグラムのばらつきに基づいて前記信頼度を算出すること
を特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の運転支援装置。
【請求項６】
前記算出部は、
前記車両の走行速度に応じて前記信頼度を補正すること
を特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の運転支援装置。
【請求項７】
前記ヒストグラム生成部は、
前記撮像画像のみに基づいて前記ヒストグラムを生成すること
を特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の運転支援装置。
【請求項８】
前記算出部は、
前記車両の運転者が行う前記車両のバック走行への切替操作を検出した場合に、前記信頼度の算出を開始すること
を特徴とする請求項１〜７のいずれか一つに記載の運転支援装置。
【請求項９】
車両に設けられた撮像部の撮像画像から前記車両の移動に伴う移動ベクトルを抽出し、複数の前記移動ベクトルに基づいてヒストグラムを生成するヒストグラム生成工程と、
前記ヒストグラム生成工程によって生成された前記ヒストグラムに基づいて前記移動ベクトルの代表値を決定する決定工程と、
前記ヒストグラム生成工程によって生成された前記ヒストグラムに基づいて前記決定工程によって決定された前記代表値の信頼度を算出する算出工程と、
前記算出工程によって算出された前記信頼度に基づいて前記車両の運転を支援するための支援情報を生成する情報生成工程と
を含むことを特徴とする運転支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運転支援装置および運転支援方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば車両が旋回している場合に、車載カメラの撮像画像から車両の旋回角度や移動距離等の成分を含む移動ベクトルを抽出し、決定した移動ベクトルに応じて支援を行う運転支援装置がある。運転支援装置は、撮像画像から抽出された複数の移動ベクトルに基づいてヒストグラムを生成することで移動ベクトルの代表値を一意に決定する（たとえば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−２１７１２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、従来の技術では、複数の移動ベクトルから一意に決定された代表値と、実際の車両の移動とがズレている可能性については考慮されていなかった。このため、運転者にとって実際の車両の移動と支援内容とがズレている可能性があることを認識できないため、実際とはズレた支援内容が行われた場合に、戸惑うおそれがあった。
【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、運転者に対して的確な通知を行うことができる運転支援装置および運転支援方法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】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る運転支援装置は、ヒストグラム生成部と、決定部と、算出部と、情報生成部とを備える。ヒストグラム生成部は、車両に設けられた撮像部の撮像画像から前記車両の移動に伴う移動ベクトルを抽出し、複数の前記移動ベクトルに基づいてヒストグラムを生成する。決定部は、前記ヒストグラム生成部によって生成された前記ヒストグラムに基づいて前記移動ベクトルの代表値を決定する。算出部は、前記ヒストグラム生成部によって生成された前記ヒストグラムに基づいて前記決定部によって決定された前記代表値の信頼度を算出する。情報生成部は、前記算出部によって算出された前記信頼度に基づいて前記車両の運転を支援するための支援情報を生成する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、運転者に対して的確な通知を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１Ａ】図１Ａは、実施形態に係る運転支援方法の概要を示す図である。
【図１Ｂ】図１Ｂは、実施形態に係る運転支援方法の概要を示す図である。
【図２】図２は、実施形態に係る運転支援装置の構成を示すブロック図である。
【図３Ａ】図３Ａは、実施形態に係るヒストグラム生成部の処理内容を示す図である。
【図３Ｂ】図３Ｂは、実施形態に係るヒストグラム生成部の処理内容を示す図である。
【図４】図４は、実施形態に係る算出部の処理内容を示す図である。
【図５Ａ】図５Ａは、実施形態に係る信頼度情報の説明図である。
【図５Ｂ】図５Ｂは、車両の走行速度に応じた補正方法の説明図である。
【図６Ａ】図６Ａは、実施形態に係る情報生成部の処理内容を示す図である。
【図６Ｂ】図６Ｂは、実施形態に係る情報生成部の処理内容を示す図である。
【図７】図７は、実施形態に係る運転支援装置が実行する支援処理の処理手順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】
以下、添付図面を参照して、本願の開示する運転支援装置および運転支援方法の実施形態を詳細に説明する。なお、この実施形態により本発明が限定されるものではない。
【００１０】
まず、図１Ａおよび図１Ｂを用いて、実施形態に係る運転支援方法の概要について説明する。図１Ａおよび図１Ｂは、実施形態に係る運転支援方法の概要を示す図である。図１Ａに示すように、以下の実施形態では、車両Ｃが空きスペースへ旋回しながらバック走行している場面を一例として説明する。
【００１１】
図１Ａに示すように、実施形態に係る運転支援装置１は、車両Ｃに搭載され、実施形態に係る運転支援方法を実行する。実施形態に係る運転支援装置１は、撮像部１０である車載カメラから車両Ｃの後方の様子を撮像した撮像画像Ｐを取得する。図１Ｂにおいて、運転支援装置１が取得する撮像画像Ｐを示す。
【００１２】
図１Ｂに示すように、実施形態に係る運転支援装置１は、撮像画像Ｐから車両Ｃの移動に伴う移動ベクトルＶ（図３Ａ等参照）のヒストグラムを生成し、かかるヒストグラムに基づいて移動ベクトルＶの代表値およびかかる代表値の信頼度を算出するものである。
【００１３】
なお、信頼度とは、決定した代表値の信頼性を示す度合である。具体的には、信頼度は、移動ベクトルＶの代表値と実際の車両Ｃの移動とが一致している可能性を示す度合である。
【００１４】
ここで、従来の運転支援方法について説明する。従来の運転支援方法では、複数の移動ベクトルを値毎に分類したヒストグラムに基づいて移動ベクトルの代表値を決定し、かかる代表値に基づいて運転者に対して支援を行っていた。
【００１５】
ところが、従来は、複数の移動ベクトルの値から一意に代表値を決定しているにすぎず、代表値と実際の車両Ｃの移動とがズレている可能性については考慮されていなかった。つまり、従来は、運転者にとって支援内容が実際の車両の移動とズレている可能性があることを認識できないため、実際とはズレた支援内容が行われた場合に、戸惑うおそれがあった。すなわち、従来は、運転者に対して的確な通知を行う点で改善の余地があった。
【００１６】
そこで、実施形態に係る運転支援方法では、決定した代表値が実際の移動ベクトルＶとズレている可能性がどの程度あるかを示す信頼度を算出することとした。具体的には、まず、実施形態に係る運転支援装置１は、車両Ｃに設けられた撮像部１０の撮像画像Ｐから車両Ｃの移動ベクトルＶ（図３Ａ等参照）を抽出し、複数の移動ベクトルＶに基づいてヒストグラムを生成する（ステップＳ１）。例えば、移動ベクトルＶに含まれる車両Ｃの旋回角度および移動距離のヒストグラムを生成する。
【００１７】
つづいて、実施形態に係る運転支援装置１は、生成したヒストグラムに基づいて移動ベクトルＶの代表値を決定する（ステップＳ２）。つづいて、実施形態に係る運転支援装置１は、生成したヒストグラムに基づいて決定した代表値の信頼度を算出する（ステップＳ３）。
【００１８】
そして、実施形態に係る運転支援装置１は、算出した信頼度に基づいて車両Ｃの運転を支援するための支援情報を生成する（ステップＳ４）。例えば、運転支援装置１は、代表値に基づいて車両Ｃの予測される進行方向を示す予測線１００（図６Ａ参照）を支援情報として生成するとともに、信頼度に応じて予測線１００の表示形態を変化させる。なお、予測線１００の生成については、図６Ａおよび図６Ｂを用いて後述する。
【００１９】
つまり、実施形態に係る運転支援装置１では、例えば信頼度が低い場合に、予測線１００の透過率を上げて表示することで、運転者が予測線１００の信頼度が低いことを認識できる。
【００２０】
これにより、例えば実際とはズレた予測線１００が表示された場合であっても、運転者は、信頼度が低いことを認識しているため、戸惑うことを防止できる。つまり、運転者に対して的確な通知を行うことができる。
【００２１】
なお、実施形態に係る運転支援装置１では、移動ベクトルＶに含まれる移動距離のヒストグラムに基づいて信頼度を算出するが、かかる点については、図４を用いて後述する。
【００２２】
また、実施形態に係る運転支援装置１は、ヒストグラムの最頻値を代表値として決定するとともに、最頻値Ｆと中央値Ｍ（図４参照）との差分に基づいて信頼度を算出するが、かかる点については、図４を用いて後述する。
【００２３】
次に、図２を参照して、実施形態に係る運転支援装置１の構成について詳細に説明する。図２は、実施形態に係る運転支援装置１の構成を示すブロック図である。図２に示すように、運転支援装置１は、撮像部１０と、シフトセンサ１１と、表示装置５０とに接続される。まず、運転支援装置１以外の構成について説明する。
【００２４】
撮像部１０は、例えば、ＣＣＤ（Charge  Coupled  Device）やＣＭＯＳ（Complementary  Metal  Oxide  Semiconductor）などの撮像素子を備えた車載カメラであり、例えば車両Ｃ後方の様子を撮像する位置に設けられる。
【００２５】
また、撮像部１０は、魚眼レンズ等の広角レンズを備えており、車両Ｃの周囲を広範囲に撮像することが可能である。なお、撮像部１０は、車両Ｃ後方を撮像する場合に限らず、車両Ｃの前方や側方を撮像する位置に設けられてもよい。
【００２６】
シフトセンサ１１は、トランスミッションのシフト位置を検出するセンサである。シフトセンサ１１は、検出したシフト位置を示す信号を運転支援装置１へ出力する。
【００２７】
表示装置５０は、例えば液晶パネルを備え、運転支援装置１から出力される情報を表示する。表示装置５０は、例えば撮像画像Ｐや、撮像画像Ｐに予測線１００を重ねた合成画像を表示する。
【００２８】
次に、実施形態に係る運転支援装置１について説明する。運転支援装置１は、制御部２と、記憶部３とを備える。制御部２は、画像取得部２１と、ヒストグラム生成部２２と、決定部２３と、算出部２４と、情報生成部２５と、描画部２６とを備える。記憶部３は、画像情報３１と、信頼度情報３２とを備える。
【００２９】
ここで、運転支援装置１は、たとえば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）、入出力ポートなどを有するコンピュータや各種の回路を含む。
【００３０】
コンピュータのＣＰＵは、たとえば、ＲＯＭに記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、制御部２の画像取得部２１、ヒストグラム生成部２２、決定部２３、算出部２４、情報生成部２５および描画部２６として機能する。
【００３１】
また、制御部２の画像取得部２１、ヒストグラム生成部２２、決定部２３、算出部２４、情報生成部２５および描画部２６の少なくともいずれか一つまたは全部をＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等のハードウェアで構成することもできる。
【００３２】
また、記憶部３は、たとえば、ＲＡＭやＨＤＤに対応する。ＲＡＭやＨＤＤは、画像情報３１や、信頼度情報３２、各種プログラムの情報等を記憶することができる。なお、運転支援装置１は、有線や無線のネットワークで接続された他のコンピュータや可搬型記録媒体を介して上記したプログラムや各種情報を取得することとしてもよい。
【００３３】
制御部２は、撮像画像Ｐから抽出した移動ベクトルＶのヒストグラムに基づいて移動ベクトルＶの代表値を決定するとともに、かかる代表値の信頼度を算出し、信頼度に基づいて運転を支援するための支援情報を生成する。
【００３４】
画像取得部２１は、撮像部１０から所定の周期（例えば、１／３０秒周期）で時間的に連続して撮像画像Ｐを取得する。画像取得部２１は、取得した撮像画像Ｐを画像情報３１として記憶部３に記憶させるとともに、ヒストグラム生成部２２へ出力する。
【００３５】
ここで、画像情報３１は、撮像画像Ｐが時系列に並べて記憶された情報である。画像情報３１は、画像取得部２１によって最新の撮像画像Ｐが記憶されると、時間的に最も古い撮像画像Ｐから順次削除して更新される。
【００３６】
ヒストグラム生成部２２は、撮像画像Ｐから車両Ｃの移動に伴う移動ベクトルＶを抽出し、複数の移動ベクトルＶに基づいてヒストグラムを生成する。ここで、図３Ａおよび図３Ｂを用いて、ヒストグラム生成部２２の処理内容について詳細に説明する。
【００３７】
図３Ａおよび図３Ｂは、ヒストグラム生成部２２の処理内容を示す図である。図３Ａおよび図３Ｂには、路面をＸ軸およびＹ軸の平面とする路面座標を示している。路面座標において、原点は、車両Ｃの後端中央部を示し、Ｘ軸は、車両Ｃの車幅方向を示し、Ｙ軸は、車両Ｃの前後方向を示す。また、図３Ａおよび図３Ｂには、Ｘ軸と平行な軸Ｘａを示しており、かかる軸Ｘａは、車両Ｃの後輪（旋回軸）の位置に対応している。
【００３８】
また、図３Ａおよび図３Ｂには、撮像画像Ｐから抽出されたオプティカルフローを路面座標に投影した移動ベクトルＶを示している。オプティカルフローから移動ベクトルＶへの座標変換は、撮像部１０の取り付け俯角および取り付け高さに基づいて変換可能である。
【００３９】
ヒストグラム生成部２２は、複数の移動ベクトルＶに基づいて車両Ｃの旋回角度αおよび移動距離を算出する。まず、図３Ａを用いて、車両Ｃの旋回角度αの算出方法について説明する。
【００４０】
図３Ａに示すように、まず、ヒストグラム生成部２２は、路面座標に変換された移動ベクトルＶに基づいて車両Ｃの旋回中心Ａを算出する。具体的には、ヒストグラム生成部２２は、各移動ベクトルＶの始点Ｐ１および終点Ｐ２の中点を通り、移動ベクトルＶと直交する直線が交わる点を旋回中心Ａとして算出する。
【００４１】
旋回中心Ａは、軸Ｘａである車両Ｃの旋回軸上に位置しており、車両Ｃが円弧状に旋回する場合の中心となる位置である。つまり、路面座標において、旋回中心Ａと車両Ｃとの距離が遠い程、車両Ｃの旋回半径が大きいことを示す。
【００４２】
つづいて、ヒストグラム生成部２２は、始点Ｐ１および終点Ｐ２から旋回中心Ａまで引かれた２直線のなす角を車両Ｃの旋回角度αとして算出する。ヒストグラム生成部２２は、各移動ベクトルＶについて同様に旋回角度αを算出し、算出した複数の旋回角度αの角度毎のヒストグラム（図１Ｂ等参照）を生成する。
【００４３】
ヒストグラム生成部２２は、例えば旋回角度αの階級値を１度毎に設定するが、これに限定されず、階級値の区分けは、任意に設定可能である。ヒストグラム生成部２２は、生成した旋回角度αのヒストグラムを決定部２３へ出力する。
【００４４】
なお、ヒストグラム生成部２２は、撮像画像Ｐのみに基づいてヒストグラムを生成することが可能である。つまり、ヒストグラム生成部２２は、舵角センサ等を用いることなく旋回角度αを算出することができる。これにより、運転支援装置１が例えば撮像部１０の後付にも対応可能となるため、汎用性を向上させることができる。
【００４５】
次に、図３Ｂを用いて、車両Ｃの移動距離の算出方法について説明する。移動距離とは、２時刻間（例えば撮像画像Ｐの撮像間隔）における車両Ｃの移動距離を示す。ここで、移動ベクトルＶの元となるオプティカルフローは、撮像画像Ｐの路面等から抽出された特徴点を用いている。
【００４６】
このため、車両Ｃが旋回しながら移動する場合、得られるオプティカルフローの長さは、車両Ｃの移動距離に加えて、車両Ｃの旋回角度αも影響する。
【００４７】
つまり、移動ベクトルＶの始点Ｐ１と終点Ｐ２とを結ぶ直線の長さは、移動距離および旋回角度αの２成分が合成された値となる。なお、車両Ｃが直進する場合は、旋回角度αが影響しない、つまり、移動ベクトルＶの長さがそのまま移動距離となる。
【００４８】
そこで、ヒストグラム生成部２２は、この点に着目し、移動ベクトルＶから旋回角度αの成分を除くことで、移動距離を算出する。具体的には、図３Ｂに示すように、まず、ヒストグラム生成部２２は、車両Ｃの所定の点Ａ１を中心として、移動ベクトルＶの始点Ｐ１を旋回角度α分回転させる。所定の点Ａ１は、例えば、車両Ｃの後輪軸の中心位置、言い換えれば、Ｙ軸および軸Ｘａの交点である。
【００４９】
ヒストグラム生成部２２は、始点Ｐ１の回転後の点Ｐ１ａから終点Ｐ２までを変換ベクトルＶａとして設定する。これにより、変換ベクトルＶａでは、移動ベクトルＶから旋回角度αの成分が除かれ、移動距離の成分、いわゆる並進量のみとなる。
【００５０】
ヒストグラム生成部２２は、各移動ベクトルＶについて同様に変換ベクトルＶａに変換するとともに、変換ベクトルＶａの長さである移動距離を算出し、ヒストグラムを生成する。ヒストグラム生成部２２は、生成した移動距離のヒストグラムを決定部２３へ出力する。
【００５１】
なお、ヒストグラム生成部２２は、変換ベクトルＶａの長さを移動距離としてヒストグラムを生成したが、例えば、変換ベクトルＶａの長さをＹ軸向きの長さ（Ｙ軸並進量）およびＸ軸向きの長さ（Ｘ軸並進量）に分解して、それぞれについてヒストグラムを生成することとしてもよい。
【００５２】
図２に戻って、決定部２３について説明する。決定部２３は、ヒストグラム生成部２２によって生成されたヒストグラムに基づいて移動ベクトルＶの代表値を決定する。具体的には、決定部２３は、旋回角度αおよび移動距離それぞれのヒストグラムの最頻値Ｆ（図４参照）を代表値として決定する。
【００５３】
決定部２３は、決定した代表値の情報を算出部２４へ出力する。なお、決定部２３は、最頻値Ｆを代表値として決定したが、これに限定されず、旋回角度αおよび移動距離の平均値を代表値として決定してもよい。
【００５４】
算出部２４は、ヒストグラム生成部２２によって生成されたヒストグラムに基づいて決定部２３によって決定された代表値の信頼度を算出する。信頼度とは、代表値の信頼性を示す度合であり、より具体的には、決定部２３が決定した代表値が実際の移動ベクトルＶとずれる可能性がどの程度あるかを示す指標である。ここで、図４を用いて、算出部２４の処理内容について詳細に説明する。
【００５５】
図４は、算出部２４の処理内容を示す図である。図４には、ヒストグラム生成部２２によって生成された移動距離のヒストグラムを示している。ここで、決定部２３は、ヒストグラムの最頻値Ｆを移動距離の代表値として決定している。
【００５６】
算出部２４は、車両Ｃの運転者が行う車両Ｃのバック走行への切替操作を検出した場合に、信頼度の算出を開始する。具体的には、算出部２４は、シフトセンサ１１からシフト位置がリバースであることを示す情報を取得した場合に、信頼度の算出を開始する。
【００５７】
なお、算出部２４は、シフトセンサ１１からの情報に限らず、バック走行への切替操作であればよく、例えば車速がゼロになったことを検知して、信頼度の算出を開始することとしてもよい。これにより、不必要に信頼度を算出しなくてよいため、制御部２の処理負荷を抑えることができる。
【００５８】
つづいて、算出部２４は、信頼度情報３２を用いて、ヒストグラム生成部２２によって生成された移動距離のヒストグラムにおける最頻値Ｆと中央値Ｍとの差分Ｄに基づいて信頼度を算出する。
【００５９】
信頼度情報３２は、信頼度を算出するための係数の情報を含んだ情報であるが、かかる点について図５Ａを用いて後述する。最頻値Ｆとは、ヒストグラムにおいて頻度が最大となる階級値である。中央値Ｍとは、最小の階級値および最大の階級値の中間となる階級値である。
【００６０】
最頻値Ｆと中央値Ｍとの差分Ｄが大きくなる場面として、夜間の撮像画像Ｐからヒストグラムを生成した場合がある。具体的には、算出部２４は、撮像画像Ｐが夜間画像である場合に、車両Ｃのバックライトや暗闇の影響で、ゼロ付近の階級値を最頻値Ｆとしてしまうことがある。
【００６１】
このため、算出部２４は、夜間画像の影響で最頻値Ｆおよび中央値Ｍの差分Ｄが大きい場合に、代表値の信頼度が低くなるように算出する。これにより、例えば夜間画像によって信頼度が低下していることを運転者が容易に知ることができる。
【００６２】
また、算出部２４は、ヒストグラムのばらつきに基づいて信頼度を算出する。具体的には、算出部２４は、ヒストグラムの分散や標準偏差をばらつきとして算出する。つまり、算出部２４は、例えばヒストグラムの階級値が広範囲に分布している場合には、代表値が実際の値とずれる可能性が高い。このため、分散が大きい程、信頼度が低くなるように算出することで、信頼度をより正確に算出することができる。
【００６３】
なお、図４に示すように、算出部２４は、移動距離のヒストグラムを用いて信頼度を算出することが好ましい。これは、旋回角度αに基づいて移動距離を算出していることに基づく。つまり、算出部２４は、移動距離のヒストグラムを用いることで、旋回角度αおよび移動距離双方の影響を加味した信頼度を算出することができる。
【００６４】
なお、算出部２４は、移動距離のヒストグラムに限らず、旋回角度αのヒストグラムを用いて信頼度を算出することとしてもよい。かかる場合、移動距離および旋回角度α双方のヒストグラムからそれぞれ信頼度を算出し、かかる２つの信頼度を比較することで最終的な信頼度を算出することとしてもよい。
【００６５】
次に、図５Ａおよび図５Ｂを用いて算出部２４の信頼度算出についてさらに説明する。図５Ａは、信頼度情報３２の説明図である。まず、図５Ａを用いて、算出部２４の信頼度算出方法について説明する。
【００６６】
図５Ａに示すように、信頼度情報３２は、算出部２４によって算出された差分Ｄに応じた係数Ｘと、分散に応じた係数Ｙとを組み合わせて、信頼度を算出するための係数を決定する情報である。
【００６７】
より具体的には、算出部２４は、信頼度の最大値を４とし、係数Ｘおよび係数Ｙに応じて決定された係数を４から差し引いて信頼度を算出する、いわゆる減点方式を用いる。これにより、信頼度を容易に算出することができる。
【００６８】
図５Ａに示すように、算出部２４は、差分Ｄが大きい程、係数Ｘが大きくなり、また、分散が大きい程、係数Ｙが大きくなる、つまり、係数Ｘおよび係数Ｙの合算値が大きくなるため、結果として信頼度が小さくなる。
【００６９】
また、例えば、算出部２４は、ヒストグラムの差分Ｄが「４以下」であり、分散が「４５以下」である場合、減点数を「０」とする、すなわち、算出結果である信頼度は最大値である「４」となる。
【００７０】
一方、算出部２４は、ヒストグラムの差分Ｄが「８以上」であり、分散が「６０以上」である場合、減点数を「４」とする、すなわち、算出結果である信頼度は最小値である「０」となる。
【００７１】
なお、算出部２４は、信頼度を減点方式によって算出する場合に限らず、例えば、係数Ｘおよび係数Ｙに応じて決定された係数をそのまま信頼度として決定することとしてもよい。かかる場合には、信頼度の最大値は「０」となり、最小値は「４」となる。
【００７２】
また、図５Ａに示した信頼度の最大値や係数Ｘおよび係数Ｙは、一例であり、差分Ｄと分散との組み合わせによって相対的に信頼度が決定されるものであれば足りる。つづいて、算出部２４は、係数Ｘおよび係数Ｙによって算出した信頼度を、車両Ｃの走行速度に応じて補正する。かかる点について、図５Ｂを用いて説明する。
【００７３】
図５Ｂは、車両Ｃの走行速度に応じた補正方法の説明図である。図５Ｂに示すように、算出部２４は、車両Ｃの走行速度（車速）を行、差分Ｄおよび分散によって算出された信頼度を列とするテーブルの情報に基づいて信頼度を算出する。なお、かかるテーブルの情報は、例えば信頼度情報３２と合わせて記憶部３に記憶される。
【００７４】
図５Ｂに示すように、算出部２４は、車速に応じた係数Ｚを用いて信頼度を補正することで、最終的な信頼度を算出する。具体的には、算出部２４は、車速が速い程、係数Ｚを小さくする、つまり、最終的な信頼度が小さくなるようにする。
【００７５】
これは、車速が速い程、２時刻間の撮像画像Ｐの変化が大きくなることで、同一特徴点の変化の追従精度が悪化することを考慮している。したがって、車速に応じて信頼度を補正することで、より正確な信頼度を算出することができる。
【００７６】
なお、算出部２４は、撮像画像Ｐに基づいて算出した移動距離を用いて車両Ｃの走行速度を算出してもよく、あるいは、別途設けられた車速センサ等から車両Ｃの走行速度を取得することとしてもよい。
【００７７】
図２に戻って、情報生成部２５について説明する。情報生成部２５は、算出部２４によって算出された信頼度に基づいて車両Ｃの運転を支援するための支援情報を生成する。ここで、図６Ａおよび図６Ｂを用いて情報生成部２５の処理内容について説明する。
【００７８】
図６Ａおよび図６Ｂは、情報生成部２５の処理内容を示す図である。図６Ａおよび図６Ｂでは、情報生成部２５が支援情報として車両Ｃの予測される進行方向を示す予測線１００を生成する処理を一例として説明する。
【００７９】
図６Ａに示すように、情報生成部２５は、領域Ｒ内に予測線１００を描画するための支援情報を生成する。領域Ｒは、車両Ｃの前後方向Ｈおよび車幅Ｗによって規定される。例えば、前後方向Ｈは、算出部２４によって算出された移動距離に応じて動的に変化する値であり、車幅Ｗは、静的な値である。
【００８０】
情報生成部２５は、ヒストグラム生成部２２によって算出された旋回中心Ａを中心とする２つの円弧を予測線１００として生成する。かかる２つの円弧は、車両Ｃ側の基端がそれぞれ車両Ｃの側面位置に対応する。つまり、２つの円弧の間隔は、車幅を示す。
【００８１】
情報生成部２５は、生成した予測線１００を路面座標から撮像画像Ｐの座標に変換する。なお、情報生成部２５は、予測線１００に加えて、車両Ｃの前後方向で平行となるように固定され、車幅を示す固定ガイド線を併せて生成することとしてもよい。
【００８２】
また、情報生成部２５は、算出部２４によって算出された信頼度に応じた表示形態の予測線１００を生成する。かかる点について、図６Ｂを用いて説明する。図６Ｂに示すグラフでは、横軸に信頼度を示し、縦軸に予測線１００の透過率を示している。
【００８３】
ここで、透過率「０％」とは、予測線１００が運転者に視認できる状態であり、予測線１００と重なった部分の撮像画像Ｐは視認できない状態を示す。また、透過率が０より大きく、１００％未満である場合、たとえば、「５０％」は、半透明の予測線１００と予測線１００と重なった部分の撮像画像Ｐとが視認できる状態を示す。
【００８４】
５０％より透過率が高くなると、予測線１００を通して撮像画像Ｐをより鮮明に視認でき、一方、５０％より透過率が低くなると、予測線１００がより鮮明に視認できる。透過率「１００％」は、予測線１００が透明のため視認できず、予測線１００と重なった部分の撮像画像Ｐのみが視認できる状態を示す。
【００８５】
図６Ｂに示すように、情報生成部２５は、信頼度が低い程、生成する予測線１００の透過率を高くする。つまり、情報生成部２５は、信頼度が低い程、予測線１００よりも撮像画像Ｐを視認しやすくすることで、撮像画像Ｐをより鮮明に視認できるようにする。
【００８６】
また、情報生成部２５は、信頼度がゼロの場合には、予測線１００の透過率を１００％にする、つまり、予測線１００を非表示とする。このように、予測線１００の表示形態を変えることで、車両Ｃの運転者が予測線１００の信頼度を認識できるため、予測線１００が実際と一致していなかった場合でも戸惑いにくくすることができる。
【００８７】
なお、予測線１００の表示形態は、透過率に限定されるものではなく、色の濃淡を変化させるようにしてもよい。あるいは、予測線１００を信頼度に応じた点滅間隔で点滅表示させることとしてもよい。
【００８８】
図２に戻って、描画部２６について説明する。描画部２６は、車両Ｃの予測される進行方向を示す予測線１００を撮像画像Ｐに重ねて描画した合成画像を生成する。描画部２６は、生成した合成画像を表示装置５０に出力することで、合成画像を表示させる。
【００８９】
次に、図７を用いて、実施形態に係る運転支援装置１が実行する支援処理の処理手順について説明する。図７は、実施形態に係る運転支援装置１が実行する支援処理の処理手順を示すフローチャートである。
【００９０】
図７に示すように、まず、画像取得部２１は、バック走行の切替操作を検出する（ステップＳ１０１）。なお、画像取得部２１が切替操作を検出することとしたが、算出部２４が切替操作を直接検出することとしてもよい。
【００９１】
つづいて、ヒストグラム生成部２２は、車両Ｃに設けられた撮像部１０の撮像画像Ｐから車両Ｃの移動に伴う移動ベクトルＶを抽出し、複数の移動ベクトルＶに基づいてヒストグラムを生成する（ステップＳ１０２）。
【００９２】
つづいて、決定部２３は、ヒストグラム生成部２２によって生成されたヒストグラムに基づいて移動ベクトルＶの代表値を算出する（ステップＳ１０３）。つづいて、算出部２４は、ヒストグラム生成部２２によって生成されたヒストグラムに基づいて決定部２３によって決定された代表値の信頼度を算出する（ステップＳ１０４）。
【００９３】
つづいて、情報生成部２５は、算出部２４によって算出された信頼度が最大値であるか否かを判定する（ステップＳ１０５）。情報生成部２５は、信頼度が最大値であった場合（ステップＳ１０５，Ｙｅｓ）、通常表示となる予測線１００を生成し（ステップＳ１０６）、処理を終了する。
【００９４】
一方、ステップＳ１０５において、情報生成部２５は、信頼度が最大値でなかった場合（ステップＳ１０５，Ｎｏ）、信頼度がゼロであるか否かを判定する（ステップＳ１０７）。
【００９５】
情報生成部２５は、信頼度がゼロであった場合（ステップＳ１０７，Ｙｅｓ）、非表示となるように予測線１００を生成し（ステップＳ１０８）、処理を終了する。あるいは、情報生成部２５は、予測線１００の生成を禁止する。
【００９６】
一方、ステップＳ１０７において、情報生成部２５は、信頼度がゼロでない場合（ステップＳ１０７，Ｎｏ）、信頼度に応じた表示形態で表示される予測線１００を生成し（ステップＳ１０９）、処理を終了する。
【００９７】
上述してきたように、実施形態に係る運転支援装置１は、ヒストグラム生成部２２と、決定部２３と、算出部２４と、情報生成部２５とを備える。ヒストグラム生成部２２は、車両Ｃに設けられた撮像部１０の撮像画像Ｐから車両Ｃの移動に伴う移動ベクトルＶを抽出し、複数の移動ベクトルＶに基づいてヒストグラムを生成する。決定部２３は、ヒストグラム生成部２２によって生成されたヒストグラムに基づいて移動ベクトルＶの代表値を決定する。算出部２４は、ヒストグラム生成部２２によって生成されたヒストグラムに基づいて決定部２３によって決定された代表値の信頼度を算出する。情報生成部２５は、算出部２４によって算出された信頼度に基づいて車両Ｃの運転を支援するための支援情報を生成する。これにより、運転者が戸惑うことを防止できる。
【００９８】
なお、上述した実施形態では、撮像画像Ｐのみを用いて移動ベクトルＶの代表値を決定したが、例えば舵角センサ等を別途設けておいてもよい。つまり、通常は、舵角センサから車両Ｃの旋回移動を検出することとし、例えば、舵角センサが故障した場合に、撮像画像Ｐを用いて移動ベクトルＶを決定することとしてもよい。
【００９９】
さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。
【符号の説明】
【０１００】
１    運転支援装置
２    制御部
３    記憶部
１０    撮像部
２１    画像取得部
２２    ヒストグラム生成部
２３    決定部
２４    算出部
２５    情報生成部
Ｃ    車両
Ｖ    移動ベクトル
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４】
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【図５Ａ】
2018097685.tif 000009
【図５Ｂ】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７】
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