(57)【要約】【課題】自車両の周囲において死角となる領域を表す死角領域を検出する死角領域検出装置において、何らかの対象物が死角領域から飛び出す可能性を正確に判断することできる技術を提供する。【解決手段】運転支援システムはレーダ処理にて、自車両の周囲に存在する物体を表す周囲物体の形状およびこの周囲物体までの距離についての情報を表す物体情報を取得し（Ｓ１１０，Ｓ１２０）、取得した物体情報に基づいて、周囲物体による死角領域の立体形状を検出する（Ｓ１３０，Ｓ１４０）。このような運転支援システムによれば、死角領域の平面的な分布だけでなく、立体的な分布を検出することができる。よって、検出された立体形状から死角領域に潜む物体の大きさを予想することができるので、何らかの対象物が死角領域から飛び出す可能性を正確に判断することができる。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載され、自車両の周囲において死角となる領域を表す死角領域を検出する死角領域検出装置であって、
自車両の周囲に存在する物体を表す周囲物体の高さを含む形状および該周囲物体までの距離についての情報を表す物体情報を取得する物体情報取得手段と、
前記取得した物体情報に基づいて、前記周囲物体によって死角となる領域である死角領域の大きさを検出する死角領域検出手段と、
を備えたことを特徴とする死角領域検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の死角領域検出装置において、
前記死角領域の大きさに基づいて、死角領域を区別する領域区別手段、を備えたこと
を特徴とする死角領域検出装置。
【請求項３】
請求項２に記載の死角領域検出装置において、
前記領域区別手段は、前記死角領域の大きさと、予め設定された形状を有する対象物のモデルの大きさとの関係に基づいて、前記死角領域を区別すること
を特徴とする死角領域検出装置。
【請求項４】
請求項３に記載の死角領域検出装置において、
前記領域区別手段は、前記モデルとして、自車両周囲に存在しうる移動物の形状を用いること
を特徴とする死角領域検出装置。
【請求項５】
請求項３または請求項４に記載の死角領域検出装置において、
前記領域区別手段は、前記モデルが前記死角領域に収まる割合に応じて前記対象物が前記死角領域に存在する確度を演算すること
を特徴とする死角領域検出装置。
【請求項６】
請求項１〜請求項５の何れか１項に記載の死角領域検出装置において、
前記領域区別手段は、前記死角領域までの距離も利用して、前記死角領域を区別すること
を特徴とする死角領域検出装置。
【請求項７】
請求項１〜請求項６の何れか１項に記載の死角領域検出装置において、
前記死角領域の立体形状と死角領域の位置に基づいて、前記死角領域から自車両の前に飛び出す虞がある対象物の有無を予想する予想手段、を備えたこと
を特徴とする死角領域検出装置。
【請求項８】
請求項７に記載の死角領域検出装置において、
前記予想手段は、前記死角領域の容積に応じて前記対象物の有無を予想すること
を特徴とする死角領域検出装置。
【請求項９】
請求項８に記載の死角領域検出装置において、
前記予想手段は、自車両周囲における予め設定された領域の全体の容積に対して前記各死角領域における容積の和の割合の変化率が予め設定された基準値を超えるか否かに応じて前記対象物の有無を予想すること
を特徴とする死角領域検出装置。
【請求項１０】
請求項１〜請求項９の何れか１項に記載の死角領域検出装置において、
前記物体情報取得手段は、自車両の進行方向側の領域に対して電磁波を照射したその反射波を検出することによって各領域に存在する物体までの距離を検出した物体情報を取得すること
を特徴とする死角領域検出装置。
【請求項１１】
請求項１０に記載の死角領域検出装置において、
前記物体情報取得手段は、自車両の進行方向側の領域を２次元で複数の領域に分割し、分割した各領域に電磁波を照射したその反射波を検出することによって各領域に存在する物体までの距離を検出した物体情報を取得すること
を特徴とする死角領域検出装置。
【請求項１２】
コンピュータを請求項１〜請求項１１の何れか１項に記載の死角領域検出装置を構成する各手段として機能させるための死角領域検出プログラム。
【請求項１３】
車両に搭載され、自車両の周囲において死角となる領域を表す死角領域を検出する死角領域検出装置において実施される死角領域検出方法であって、
自車両の周囲に存在する物体を表す周囲物体の高さを含む形状および該周囲物体までの距離についての情報を表す物体情報を取得する物体情報取得工程と、
前記取得した物体情報に基づいて、前記周囲物体によって死角となる領域である死角領域の大きさを検出する死角領域検出工程と、
を実施することを特徴とする死角領域検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、死角領域を検出する死角領域検出装置、死角領域検出プログラム、および死角領域検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、自車両の周囲に存在する物体の陰に隠れて死角となる領域を表す死角領域を検出し、自車両と歩行者との衝突確率を演算する際に、この死角領域の存在の有無を加味する技術が開示されている（例えば特許文献１参照）。例えば、図１３（ａ）に示す鳥瞰図のようなシーンにおいて、特許文献１に記載の技術では、自車両周囲の領域を平面として捉えている。そして、図１３（ｂ）に示すように、自車両周囲の領域を表す平面において、検出した物体の影になる領域（図１３（ｂ）では薄く塗り潰した領域、図１４（ｂ）ではαで示す領域とβで示す領域との両方の領域）を死角領域として認定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−２５７３３８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで死角領域には、様々の大きさのものがあり、全ての死角領域に対して注意を払う必要はない。例えば、図１４（ａ）および図１４（ｂ）に示すように、ガードレールのような背の高さが低い物体を隔てた位置に歩行者が存在していたとしても、自車両の運転者からこの歩行者を視認することができる（図１４（ｂ）のβで示す領域）。一方で、図１４（ｂ）背の高い車両や建物を隔てた位置に存在する歩行者については、自車両の運転者からは視認することができない（図１４（ｂ）のαで示す領域）。
【０００５】
このように死角領域には、歩行者等の物体が隠れることができる領域と、隠れることができない領域とが存在し、歩行者等の物体が隠れることができる程度によって自車両がこの死角領域に対してどの程度注意すべきかが異なる。
【０００６】
しかしながら上記技術では、死角領域を平面でしか捉えておらず、死角領域の位置と平面上の面積しか分からないため、歩行者等の物体がそれぞれの死角領域に隠れることができるかどうかが判断できない。このため、上記技術では、それぞれの死角領域に対して自車両がどの程度注意すべきかを判断する際の精度が悪い。よって、自車両では、歩行者や自動車等の何らかの対象物が死角領域から飛び出す可能性について正確に判断できないという問題点があった。
【０００７】
そこで、このような問題点を鑑み、自車両の周囲において死角となる領域を表す死角領域を検出する死角領域検出装置において、何らかの対象物が死角領域から飛び出す可能性について正確に判断できるようにする技術を提供することを本発明の目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
かかる目的を達成するために成された第１の構成の死角領域検出装置において、物体情報取得手段は、自車両の周囲に存在する物体を表す周囲物体の高さを含む形状および該周囲物体までの距離についての情報を表す物体情報を取得し、死角領域検出手段は、取得した物体情報に基づいて、周囲物体による死角領域の大きさを検出する。なお、死角領域とは、自車両の周囲において死角となる領域であって、周囲物体に遮蔽されることによって周囲物体の陰に隠れてしまう領域を表す。
【０００９】
このような死角領域検出装置によれば、死角領域を平面として捉えるのではなく、高さを含む大きさとして捉えている。したがって、死角領域に潜むことができる物体の大きさを予想することができるので、何らかの対象物が死角領域から飛び出す可能性を正確に判断することができる。
【００１０】
なお、死角領域の大きさについては、周囲物体のうちの自車両から見えている部分（死角領域でない部分）の大きさからある程度予想することができる。また、死角領域については、物体情報に基づいて、その形状を検出するようにしてもよい。この場合、死角領域の平面的な分布だけでなく、立体的な分布を検出することができる。
【００１１】
ところで、上記死角領域検出装置においては、第２の構成のように、死角領域の大きさに基づいて、死角領域を区別する領域区別手段、を備えていてもよい。
このような死角領域検出装置によれば、死角領域の大きさに基づいて、死角領域を区別するので、死角領域を安全であるものとそうでないものに区別したり、重み付けを行ったりすることができる。よって、区別した死角領域を利用して、自車両の運転者に注意を促したり、注意を促さなかったりといった制御についても区別することができる。
【００１２】
また、上記死角領域検出装置においては、第３の構成のように、領域区別手段は、死角領域の大きさと、予め設定された形状を有する対象物のモデルの大きさとの関係に基づいて、死角領域を区別するようにしてもよい。
【００１３】
このような死角領域検出装置によれば、対象モデルが死角領域に存在するかどうかを基準として死角領域を区別することができる。
さらに、上記死角領域検出装置においては、第４の構成のように、領域区別手段は、モデルとして、自車両周囲に存在しうる移動物の形状を用いるようにしてもよい。
【００１４】
このような死角領域検出装置によれば、移動物が死角領域に存在するかどうかを基準として死角領域を区別することができる。
上記死角領域検出装置においては、第５の構成のように、領域区別手段は、モデルが死角領域に収まる割合に応じて対象物が死角領域に存在する確度を演算するようにしてもよい。
【００１５】
このような死角領域検出装置によれば、モデルが死角領域に存在する確度に応じて死角領域を区別することができる。
また、上記死角領域検出装置においては、第６の構成のように、領域区別手段は、死角領域までの距離も利用して、死角領域を区別するようにしてもよい。
【００１６】
このような死角領域検出装置によれば、死角領域までの距離を利用して、死角領域が自車両にとって危険かどうかを判断し、この判断結果を利用して死角領域を区別することができる。よって、より的確に死角領域を区別することができる。
【００１７】
さらに、上記死角領域検出装置においては、第７の構成のように、検出された死角領域の立体形状に基づいて、何らかの対象物が死角領域から飛び出すかどうかについては、運転者が予想してもよいが、死角領域検出装置が予想してもよい。即ち、死角領域の立体形状と死角領域の自車両との位置関係に基づいて、死角領域から自車両の前に飛び出す虞がある対象物の有無を予想する予想手段、を備えていてもよい。
【００１８】
このような死角領域検出装置によれば、死角領域検出装置において、何らかの対象物が死角領域から飛び出すかどうかを予想することができるので運転者による負荷を軽減することができる。なお、予想手段による予想結果に応じて危険度を判定するようにしてもよい。
【００１９】
さらに、上記死角領域検出装置においては、第８の構成のように、死角領域の容積に応じて対象物の有無を予想してもよい。
このような死角領域検出装置によれば、死角領域に潜むことができる対象物の有無を精度よく検出することができる。なお、本発明においては、自車両周囲の所定領域全体の容積に対する死角となる領域の容積の割合によって対象物の有無を予想してもよい。
【００２０】
また、上記死角領域検出装置においては、第９の構成のように、自車両周囲における予め設定された領域の全体の容積に対して各死角領域における容積の和の割合の変化率が予め設定された基準値を超えるか否かに応じて対象物の有無を予想してもよい。
【００２１】
即ち、急激に死角領域が増加したり減少したりする場所は、見通しが悪い場所が多いため、各死角領域の和の変化率を演算して対象物の有無を予想するようにしている。このような死角領域検出装置によれば、簡素な処理で対象物の有無を予想することができる。
【００２２】
また、上記死角領域検出装置においては、第１０の構成のように、物体情報取得手段は、自車両の進行方向側の領域に対して電磁波を照射したその反射波を検出することによって各領域に存在する物体までの距離を検出した物体情報を取得するようにしてもよい。
【００２３】
このような死角領域検出装置によれば、自ら照射した電磁波の反射波を検出するので、周囲の明るさが暗い場合であっても、物体情報を良好に取得することができる。
さらに、上記死角領域検出装置においては、第１１の構成のように、自車両の進行方向側の領域を２次元で複数の領域に分割し、分割した各領域に電磁波を照射したその反射波を検出することによって各領域に存在する物体までの距離を検出した物体情報を取得するようにしてもよい。
【００２４】
このような死角領域検出装置によれば、レーザレーダ等による物体情報を利用して上記発明を実現することができる。
次に、上記目的を達成するために成された第１２の構成として死角領域検出プログラムは、コンピュータを上記何れか１項に記載の死角領域検出装置を構成する各手段として機能させるためのプログラムであることを特徴とする。
【００２５】
このような死角領域検出プログラムによれば、少なくとも第１の構成の死角領域検出装置と同様の効果を享受することができる。
また、上記目的を達成するためには、第１３の構成としての死角領域検出方法のように、上記死角領域検出装置の構成を方法として実現してもよい。
【００２６】
このような死角領域検出方法によれば、上記死角領域検出装置と同様の効果を享受することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】運転支援システム１の概略構成を示す説明図（ａ）、およびレーダ装置１０の配置例を示す車両１００の側面図（ｂ）である。
【図２】実施形態において、レーザ光を照射する領域を示す模式図である。
【図３】実施形態の死角検出処理を示すフローチャートである。
【図４】死角領域の立体形状の一例を示す鳥瞰図である。
【図５】死角領域の立体形状を検出する際の演算方法を示す説明図である。
【図６】対象モデルの一例を示す説明図である。
【図７】物体の背の高さが低い場合の死角領域を示す説明図である。
【図８】物体の背の高さが高い場合の死角領域を示す説明図である。
【図９】対象モデルの遮蔽率と存在確率との関係を示すグラフおよび存在確率を求める式である。
【図１０】第１変形例の死角検出処理を示すフローチャートである。
【図１１】死角領域までの距離を求める際の模式図である。
【図１２】第２変形例の死角検出処理を示すフローチャートである。
【図１３】背景技術での死角領域を示す鳥瞰図である。
【図１４】実際の死角領域を示す鳥瞰図である。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
以下に本発明にかかる実施の形態を図面と共に説明する。
［本実施形態の構成］
図１（ａ）は本実施形態の運転支援システム１の概略構成を示す説明図、図１（ｂ）はレーダ装置１０の配置例を示す車両１００の側面図である。また、図２はレーザ光を照射する領域を示す模式図である。
【００２９】
運転支援システム１は、図１（ａ）に示すように、レーダ装置１０（死角領域検出装置）と車両制御部３０とを備えている。運転支援システム１は、例えば乗用車等の車両１００に搭載されており、特にレーダ装置１０においては、車両１００の天井付近等、レーダ装置１０が検出する物体を見下ろすことができるように、より高い位置に配置されている。
【００３０】
このような配置とされているのは、レーダ装置１０が検出する物体に遮蔽された領域である死角領域がより小さくなるようにするためである。また、本実施形態ではレーダ装置１０の設置位置を運転者の目線に近い高さに設定しているので、運転者にとっての死角領域がレーダ装置１０にとっても死角領域となり、運転者と同様の立場で死角領域の危険性を判断することができる。
【００３１】
なお、レーダ装置１０の設置位置については、運転者の目線と同じか、運転者の目線よりも高い位置に配置されていればよい。運転者の目線よりも高い位置に配置されている場合には、レーダ装置１０が検出する物体を隔てて検出可能な歩行者等の検出対象についても検出するようにするとよい。
【００３２】
レーダ装置１０は、レーダ制御部１１と、走査駆動部１２と、光学ユニット１３とを備えている。レーダ制御部１１は、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ等からなる周知のマイクロコンピュータとして構成されており、ＲＯＭ等に記憶されたプログラムに従って、後述するレーダ処理等の各種処理を実施する。
【００３３】
走査駆動部１２は、例えばモータ等のアクチュエータとして構成されており、レーダ制御部１１からの指令を受けて、光学ユニット１３を水平方向および鉛直方向の任意の方向に向けることができるよう構成されている。
【００３４】
光学ユニット１３は、レーダ制御部１１からの指令に応じてレーザ光を射出する発光部１４と、発光部１４からのレーザ光（図１（ａ）では実線の矢印で示す）が物体５０に反射したときの反射波（図１（ａ）では破線の矢印で示す）を受光する受光部１５と、を備えている。
【００３５】
なお、走査駆動部１２は、結果として発光部１４によるレーザ光の射出方向が受光部１５により反射光を受光可能な方向と同じ方向となるよう変化させられる構成であればよい。例えば、走査駆動部１２は、光学ユニット１３に換えて、レーザ光および反射光を任意の方向に反射させるミラーを駆動するよう構成されていてもよい。
【００３６】
この場合には、複数の反射面を有するミラーを走査駆動部１２で回転させることによって水平方向にレーザ光を走査し、反射面の角度をそれぞれ異なる角度に設定することによって、鉛直方向にもレーザ光を振りつつ走査する構成を採用すればよい。また、１つの反射面を有するミラーを任意の方向に向ける機構を採用してもよい。
【００３７】
上述のようにレーダ装置１０は、自車両の進行方向（本実施形態では前方）の所定領域に対して、走査しつつ間欠的に電磁波であるレーザ光を照射し、その反射波（反射光）をそれぞれ受信することによって、自車両前方の物標を各検出点として検出するレーザレーダとして構成されている。なお、自車両が後方や側方に移動する場合には、レーダ装置１０はその方向にレーザ光を照射し、その反射波を受信するようにしてもよい。
【００３８】
ここで、本実施形態のレーダ装置１０においてレーダ制御部１１は、前述のように走査駆動部１２を利用して、光学ユニット１３から照射されるレーザ光を所定の領域内において走査させる。なお、レーダ装置１０が向けられた方向については、レーザ光を照射する全領域をレーザ光が照射される領域毎にマトリクス状に区切り、各領域に番号を付すことによって特定できるようにしておく。例えば、図２に示すように、水平方向については左から順に番号を付し、この番号を方位番号と呼ぶ。また、鉛直方向については上から順に番号を付し、この番号をレイヤ番号と呼ぶ。
【００３９】
レーザ光を走査する際には、図２に示すように、この領域の左上隅（レイヤ番号１、方位番号１）から方位番号のみを１ずつ大きくし、右上隅（レイヤ番号１、方位番号Ｎ）に向かって水平方向右側にレーザ光を照射させる範囲を変化させつつ間欠的に等間隔（等角度）でレーザ光を照射させる（図２のレイヤ番号１における実線参照）。
【００４０】
そして、レーザ光が右上隅に到達すると、左上隅からレイヤ番号を１だけ増加させ、左上隅よりも所定角度だけ下方の領域（レイヤ番号２、方位番号１）にレーザ光の照射範囲を変更し（図２のレイヤ番号１およびレイヤ番号２の間の破線参照）、この領域から水平方向右側にレーザ光を照射させる範囲（方位番号）を変化させつつ再びレーザ光を照射させる。
【００４１】
このように、各レイヤ番号において右隅（方位番号Ｎ）までレーザ光を照射させる範囲が移動すると、レイヤ番号を１だけ増加させ、方位番号１の領域から再びレーザ光を照射させる。この作動を繰り返すことによってレーダ装置１０は、自車両の進行方向側の領域を２次元で複数の領域に分割し、分割した各領域に存在する物体までの距離を検出した物体情報を取得することになる。このようにして、右下隅（レイヤ番号Ｋ、方位番号Ｎ）の領域までレーザ光を照射すると、１周期分の走査（１回の走査）を終了する。
【００４２】
そしてレーダ装置１０は、反射波を検出したタイミング（レーザ光を照射してから反射波を検出するまでの時間）に基づいて物標（検出点）までの距離を検出し、また、レーザ光を照射した方向に基づいて、物標の方向を検出する。反射波を検出したタイミングについては、受光部１５にて得られる平均的な出力に対して一定以上の大きさを有するパルス波が検出されたときのタイミングを採用する。
【００４３】
そして、レーダ装置１０は、レーザ光を照射する度に物標（検出点）の位置（物体の座標（方位・レイヤ）と物体までの距離とが対応付けられたもの）を検出し、この検出結果が得られるたびに、レーダ制御部１１のＲＡＭ等のメモリに格納する。
【００４４】
次に、車両制御部３０においては、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ等からなる周知のマイクロコンピュータとして構成されており、ＲＯＭ等に記憶されたプログラムに従って、自車両の挙動を制御する処理や、運転者に対する報知を行う等の各種処理を実施する。例えば、車両制御部３０は、自車両の挙動を変更するような（或いは挙動の変更を促すような）運転支援を行う旨の指令をレーダ装置１０から受けると、この指令に応じた制御信号を表示装置、音声出力装置、制動装置、操舵装置等の何れかに出力するようにすればよい。
【００４５】
さらに詳細に述べると、車両制御部３０は、ＡＣＣ(Adaptive Cruise Control)、ＬＫＡ(Lane Keep Assist)、ＰＣＳ(Pre-Crash Safety)として構成することができる。例えば、車両制御部３０をＡＣＣとして構成する場合には、車両制御部３０は、死角領域についての情報を取得するとともに、先行車との距離を計測し、これらの情報に基づき車速・車間を制御するために、スロットル制御やブレーキ制御に対して指令を出すようにすればよい。
【００４６】
車両制御部３０をＬＫＡとして構成する場合には、車両制御部３０は、死角領域についての情報を取得するとともに、自車線を認識し、自車線を安全に走行するために、警報装置や操舵制御、ブレーキ制御に対して指令を出すようにすればよい。車両制御部３０をＰＣＳとして構成する場合には、車両制御部３０は、死角領域についての情報を取得するとともに、先行車や人などの障害物を認識する。そして、障害物までの距離を計測し、衝突を軽減し、または回避する為に、スロットル制御やブレーキ制御、シートベルト、エアバックに対して指令を出すようにすればよい。
【００４７】
なお、本実施形態のレーダ装置１０は、自車両の傾きを検出する傾きセンサによる出力を取得することができ、この出力に基づいてレーダ装置１０が配置された位置（特に高さ）とレーザ光を照射する方向（特に俯角、仰角）とを特定することができるよう構成されている。
【００４８】
［本実施形態による処理］
このようなレーダ装置１０においては、物体によって遮蔽されて陰となる領域である死角領域を立体形状として検出し、この死角領域の立体形状に応じて自車両の運転者に対する運転支援を行うか否かを判定する処理を実施する。この処理について図３を用いて説明する。図３はレーダ制御部１１が実行する死角検出処理を示すフローチャートである。
【００４９】
死角検出処理は、例えばレーダ装置１０の電源が投入されると開始され、その後、所定の周期で（例えば１００ｍｓ毎に）繰り返し実施される処理である。詳細には、まず、１走査分のスキャンデータを取り込む（Ｓ１１０：物体情報取得手段）。つまり、１回の走査によって得られる、物体の座標（方位・レイヤ）と物体までの距離とが対応付けられた多数のデータ（スキャンデータ）をＲＡＭ等のメモリから読み出す。
【００５０】
そして、読み出したデータについてグルーピングを行う（Ｓ１２０：物体情報取得手段）。この処理では、距離が近接する物体、つまり、近接する座標を有し、光学ユニット１３により検出された距離が概ね同じ物体を１つの物体であるものとしてまとめ、物体毎に物体の形状を検出する。
【００５１】
続いて、死角領域の位置を検出し（Ｓ１３０：死角領域検出手段）、これらの死角領域について立体形状（３次元形状）を算出する（Ｓ１４０：死角領域検出手段）。死角領域の位置を検出する処理では、物体の陰となる部位を指定する。
【００５２】
ここで、Ｓ１４０の処理においては図４および図５を用いて説明する。図４は死角領域の立体形状の一例を示す鳥瞰図、図５は死角領域の立体形状を検出する際の演算方法を示す説明図である。
【００５３】
死角領域は、レーダ装置１０が配置された位置と、レーザが照射された方向（レイヤ番号・方位番号で特定される方向を、車両の傾きに応じて補正した方向）と、各方向において検出された物体までの距離と、に基づいて、発光部１４から各物体を見たときに、これらの物体の陰となり、見えなくなる領域を３次元で認識したものである。具体的には、図４に示すように、レーダ装置１０が配置された位置から見える物体の位置と大きさとに応じて、その物体の陰の部分に対応する大きさの死角領域が生じることを示している。
【００５４】
この際、ガードレールや縁石のようにレーダ装置１０よりも背の高さが低い物体においては、死角領域は有限の大きさとなり、死角領域の形状は錘状になるのに対して、レーダ装置１０よりも建物等の背が高い物体（遮蔽物）による死角領域の大きさは、無限大となる。なお、死角領域の大きさが無限大となる場合には、死角領域が予め設定された上限距離（例えばレーダ装置１０よって物体を検出できる最大距離）までのみ続いているものとする。
【００５５】
また、レーダ装置１０よりも上端部が低い位置に検出された物体による死角領域は、図５に示すように、レーダ装置１０の配置高さＬ、９０度から俯角φを差し引いた角度θを用いると、任意の距離Ｚにおける死角領域の高さＹは、
Ｙ＝Ｌ−Ｚ／ｔａｎθ
と表現できる。この式を利用して、死角領域の高さおよび奥行きを求めることができる。
なお、レーダ装置１０が物体の上端部よりも低い位置に配置されている場合においても、同様に死角領域の高さを求めることができる。
【００５６】
続いて、立体形状を演算した死角領域毎に、対象モデルの存在確率を算出する（Ｓ１５０：予想手段、領域区別手段）。ここで、存在確率とは、対象物が死角領域内に隠れて見えない、または見にくい状態において、対象物が死角領域内に存在しうる確率を示したものである。また、対象モデルとは、例えば図６に示すように、子供、大人、自転車、バイク、自動車等の一般的な形状を、円柱または直方体等の簡素な形状で模したものである。
【００５７】
例えば、大人の歩行者の対象モデルでは、高さ１６０ｃｍ、幅２０ｃｍの円柱とし、子供の対象モデルでは、高さ１００ｃｍ、幅２０ｃｍの円柱とする。また、自動車の対象モデルでは、高さ１６０ｃｍ、幅１６０ｃｍ、奥行き３５０ｃｍの直方体とし、自転車またはバイクの対象モデルでは、高さ１２０ｃｍ、幅５０ｃｍ、奥行き１５０ｃｍとする。
【００５８】
この処理では、死角領域毎に、死角領域内において各モデルが隠れることができる領域を検出する。つまり、図５に示す例では、対象モデルの大きさ（特に高さ）を前述の高さＹとして距離Ｚを求めることによって、死角領域のうちの対象モデル（図５では子供のモデル）が隠れることができる領域（図５に示す濃いハッチングの領域）を検出する。
【００５９】
例えば、図７に示すように、歩行者等の対象モデルの背の高さよりもレーダ装置１０によって検出される物体の背の高さが充分低い場合、歩行者等の対象物を運転者が認識することができる可能性が高いため、この死角領域の重み付け（危険度）を低くする。なお、図７（ａ）はガードレールとその側方を歩行する歩行者とを示す鳥瞰図、図７（ｂ）は同じ状況での平面図、図７（ｃ）は同じ状況での側面図である。
【００６０】
また、図８に示すように、歩行者等の対象モデルの背の高さよりもレーダ装置１０によって検出される物体の陰となる部分の高さが高い場合、歩行者等の対象物を運転者が認識できない可能性が高いため、この死角領域の重み付けを高く設定する。つまり、死角領域に対象モデルが隠れる比率に応じて死角領域を区別している。なお、図８（ａ）は、比較的背の高い車両とその近傍を歩行する歩行者とを示す鳥瞰図、図８（ｂ）は同じ状況での平面図、図８（ｃ）は同じ状況での側面図である。
【００６１】
このように、対象モデル毎に各死角領域について重み付けを行う、そして、対象モデルが各死角領域に存在しうる確率（存在確率）を算出する。このようにＳ１５０の処理では、死角領域のうちの対象モデルが隠れることができない領域（図５に示す薄いハッチングの領域）は死角領域ではないもの（危険な死角領域でないもの）として取り扱うことができる旨を示している。
【００６２】
ここで、存在確率は、対象モデル毎に対象モデルの大きさに対する死角領域の容積に基づいて対象モデルが死角領域に隠れる確率を演算し、同一の死角領域に対する各対象モデルについての隠れる確率を利用して（例えば、各対象モデルの隠れる確率の総和や加重平均等を利用して）求めるようにすればよい。
【００６３】
続いて、各存在確率と閾値（例えば５０％）とを比較する（Ｓ１６０：予想手段）。存在確率が閾値以上のものがあれば（Ｓ１６０：ＹＥＳ）、運転者に対する支援が必要と判定し（Ｓ１７０）、死角検出処理を終了する。なお、Ｓ１６０の処理において利用する閾値は、運転者に対する支援が過剰になることがなく、かつ必要な支援が実施できる程度の値が研究や実験を通じて設定される。
【００６４】
また、存在確率が閾値以上のものがなければ（Ｓ１６０：ＮＯ）、直ちに死角検出処理を終了する。なお、存在確率と閾値との比較結果はＲＡＭ等のメモリに記録される。
［本実施形態による効果］
以上のように詳述した運転支援システム１において、レーダ制御部１１はレーダ処理にて、自車両の周囲に存在する物体を表す周囲物体の形状およびこの周囲物体までの距離についての情報を表す物体情報を取得し、取得した物体情報に基づいて、周囲物体による死角領域の立体形状を検出する。
【００６５】
このような運転支援システム１によれば、死角領域の平面的な分布だけでなく、立体的な分布を検出することができる。よって、検出された立体形状から死角領域に潜む物体の大きさを予想することができるので、何らかの対象物が死角領域から飛び出す可能性を正確に判断することができる。
【００６６】
また、上記の運転支援システム１では、カメラを用いることなく、レーダ装置１０を備えるだけで上記効果を得ることができる。このため、当該システム１の構成を簡素にすることができる。また、レーダ装置とカメラとを併用する構成と比較して安価にシステム１を構成することができる。
【００６７】
さらに、上記の運転支援システム１では、運転支援を行う場合において、重み付けが低く設定された死角領域についての運転支援を抑制することができる。したがって、不要な運転支援を行うことによって運転者に煩わしさを感じさせることを防止することができる。
【００６８】
ところで、レーダ制御部１１は、死角領域の立体形状に基づいて、死角領域から自車両の前に飛び出す虞がある対象物の有無を予想する。
このような運転支援システム１によれば、運転支援システム１において、何らかの対象物が死角領域から飛び出すかどうかを予想することができるので運転者による負荷を軽減することができる。なお、レーダ制御部１１による予想結果に応じて危険度を判定するようにしてもよい。
【００６９】
さらに、レーダ制御部１１は、予め設定された形状を有する対象モデルが死角領域に収まるか否かを判断することによって対象物の有無を予想する。
このような運転支援システム１によれば、死角領域に潜むことができる対象物の有無を精度よく検出することができる。したがって、飛び出してくる可能性がある対象物自体を認識することなく、対象物に対する対処（減速制御等）を良好に行うことができる。
【００７０】
また、死角領域の大きさに基づいて、どのような対象物が死角領域から飛び出す可能性があるかを推定することができる。
［その他の実施形態］
本発明の実施の形態は、上記の実施形態に何ら限定されることはなく、本発明の技術的範囲に属する限り種々の形態を採りうる。
【００７１】
例えば、上記実施形態においては、各対象モデルは、その大きさの情報のみを有するものとして説明したが、対象モデル毎に移動速度の情報（例えば、歩行者：５ｋｍ／ｈ、自転車：１５ｋｍ／ｈ、自動車、バイク：３０ｋｍ／ｈ等）を対応付けておき、死角領域の位置と自車両の走行路との距離に応じて一定時間以内に死角領域から飛び出した対象物が自車両の走行路に到達できるか否かを判定し、この判定結果に応じて存在確率（危険度）を算出する際の重み付けを変更するようにしてもよい。
【００７２】
このように対象モデルに移動速度の情報を対応付けておくと、対象モデルに対応する対象物が死角領域から飛び出してきた場合の自車両との衝突までの時間を算出することができるようになり、より高精度な危険判定や、早期の注意喚起を実施することができるようになる。
【００７３】
また、上記実施形態において、死角検出処理のＳ１５０の処理では、死角領域に対象モデルが隠れる割合に応じて存在確率（死角領域に対象物が存在する確率）を演算するようにしてもよい。例えば、成人の大人の対象モデルの場合、図９（ａ）に示すように、対象モデルの身長の７０％（１６０ｃｍの７０％では１１２ｃｍ）以上が死角領域に隠れている場合には、人間の首から上が死角領域から出ているだけであり、運転者が見落とす可能性があることから、高さについての存在確率Ｐｈを０．５以上とする。この場合において、対象モデルの７０％が死角領域に隠れている場合には、高さについての存在確率Ｐｈを０．５とし、対象モデルが死角領域に隠れる割合が大きくなるにつれて高さについての存在確率Ｐｈを大きく設定し、対象モデルの全てが死角領域に隠れれば高さについての存在確率Ｐｈを１とする。
【００７４】
また、対象モデルの幅（または奥行き）についても同様に、図９（ｂ）に示すように、対象モデルの幅の７０％（２０ｃｍの７０％では１４ｃｍ）以上が死角領域に隠れている場合には、幅についての存在確率Ｐｗを０．５以上とする。この場合において、対象モデルの７０％が死角領域に隠れている場合には、幅についての存在確率Ｐｗを０．５とし、対象モデルが死角領域に隠れる割合が大きくなるにつれて幅についての存在確率Ｐｗを大きく設定し、対象モデルの全てが死角領域に隠れれば幅についての存在確率Ｐｗを１とする。
【００７５】
そして、図９（ｃ）に示すように、高さについての存在確率Ｐｈと幅についての存在確率Ｐｗとの積を（総合的な）存在確率Ｐとして設定する。このようにすれば、運転者が歩行者等の対象物を見落とす可能性を考慮して存在確率を演算することができる。
【００７６】
さらに上記実施形態においては、存在確率に基づいて支援が必要か否かを判定したが、図１０の第１変形例の死角検出処理のようにしてもよい。第１変形例の死角検出処理では、存在確率や他のパラメータに基づく危険度を算出し（Ｓ１５５）、この危険度が閾値以上の場合に（Ｓ１６５：ＹＥＳ）、支援が必要と判定している（Ｓ１７０）。
【００７７】
ここで、危険度を算出する際には、他のパラメータとして、例えば、自車両から死角領域までの距離（或いは衝突までの時間）を利用するようにすればよい。死角領域までの距離は、例えば図１１（ａ）に示すように、まず、自車両の予想進行路をヨーレートや舵角から演算し（図１１（ａ）での予想進行路はＺ軸）、死角領域からこの予想進行路に対して垂線を下ろし、この垂線の長さが最短になる位置を検出する。
【００７８】
図１１（ａ）の例での垂線は、ａやａ’となるが、ａが最短となるため、垂線としてはａを採用する。そして、この垂線と予想進行路との交点を求め、自車両からこの交点までの距離ｂを求める。
【００７９】
続いて、ａとｂとの和を死角領域までの距離Ｌとする。このように距離Ｌを求めるのは、死角領域からの飛び出しがあった場合に、最も危険な位置までの距離を求めるためである。そして、この距離Ｌと存在確率とを加味して、死角領域の危険度を判定すればよい。
【００８０】
したがって、このような第１変形例の死角検出処理によれば、死角領域のうちの自車両に影響を与える位置からの飛び出しを考慮して支援を行うか否かを判定することができる。
【００８１】
また、上記実施形態においては、対象モデルが死角領域に収まるか否かを判断することによって対象物の有無を予想するようにしたが、死角領域の容積に応じて対象物の有無を予想してもよい。
【００８２】
特に、レーダ制御部１１は、自車両周囲における予め設定された領域の全体の容積に対する、各死角領域における容積の和の割合や、その変化率が予め設定された基準値を超えるか否かに応じて対象物の有無を予想してもよい。ここで、死角領域全体の容積の和は、高速道路のような開けた場所では減少し、一般道のような物体（遮蔽物）が多い環境では増加する。また、この死角領域全体の容積の和の変化量を時系列で追っていくと、直線路の変化率は緩やかであるが、路側に駐車した車両があった場合には容積の和が急に増える。さらに、交差点に差し掛かると、急に容積の和（以下、単に「容積の和」という。）が減少する。
【００８３】
このように、容積の和が多い場合は見通しの悪い環境であり注意が必要となり、容積の和の急な変化がある場所でも、運転負荷に変化が現れたと領域を示す。ここで、見通しが悪くなった場合や、交差点での飛び出し等には注意が必要となるので、容積の和やその変化率を危険度の判定に利用することが可能となる。
【００８４】
具体的には、図１２に示す第２変形例の死角検出処理を実施するようにすればよい。なお、変形例の死角検出処理においてＳ２１０〜Ｓ２５０の処理は、本発明でいう予想手段に相当する。
【００８５】
変形例の死角検出処理では、図６に示すように、前述のＳ１１０〜Ｓ１３０の処理を実施し、その後、死角領域の体積を算出する（Ｓ２１０）。この際の体積については、前述の上限距離（Ｓ１４０の処理参照）を利用して算出すればよい。
【００８６】
そして、死角領域毎に危険度の重み付けを行う（Ｓ２２０）。ここで、危険度の重み付けは、例えば、自車両の走行路を認識し、この走行路から近い死角領域の体積がより大きいものとして補正すればよい。
【００８７】
また、算出された危険度については一定期間ＲＡＭ等のメモリにて保持される。なお、死角領域のうちの対象モデル（例えば最小の対象モデルである子供のモデル）が隠れることができない部分については、死角領域の体積に含まないようにしてもよい。
【００８８】
続いて、過去に検出した危険度（所定期間前の危険度）と現在の危険度とを比較することによって、危険度の変化量（つまり死角領域の体積の変化量）を算出する（Ｓ２３０）。そして、各死角領域における危険度と閾値とを比較する（Ｓ２４０）。危険度が閾値以上の死角領域がなければ（Ｓ２４０：ＮＯ）、危険度の変化量と閾値とを比較する（Ｓ２５０）。危険度の変化量が閾値未満であれば（Ｓ２５０：ＮＯ）、直ちに死角検出処理を終了する。
【００８９】
また、危険度が閾値以上の場合（Ｓ２４０：ＹＥＳ）、および危険度の変化量が閾値以上の場合（Ｓ２５０：ＹＥＳ）、支援が必要と判定し（Ｓ２６０）、死角検出処理を終了する。なお、Ｓ２６０の処理にて支援が必要と判定されると、その旨が車両制御部３０に送信され、車両制御部３０において何らかの運転支援を行う処理が実施される。
【００９０】
このような変形例の運転支援システムによれば、死角領域に潜むことができる対象物の有無を精度よく検出することができる。また、簡素な処理で対象物の有無を予想することができる。
【００９１】
なお、上記実施形態では、検出された死角領域の立体形状に基づいて、何らかの対象物が死角領域から飛び出すかどうかについては、運転支援システムが予想したが、運転者が予想するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００９２】
１…運転支援システム、１０…レーダ装置、１１…レーダ制御部、１２…走査駆動部、１３…光学ユニット、１４…発光部、１５…受光部、３０…車両制御部、１００…車両。
【図２】
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【図３】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１】
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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１３】
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【図１４】
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