(57)【要約】【課題】車両の運転者の死角となる後方部及び側方部において、車両と交通弱者との交通事故を未然に防ぐための情報を運転者に提供すること。【解決手段】距離データ生成部１１１は距離データを生成する。反射データ表示部３１１は距離データを時間軸の方向に蓄積させた時空間データを含む入力データに基づいて、反射物２１の時空間上の距離変化を示す第１画像データを生成し、生成された第１画像データ上に、反射物２１の反射データを表示させる。第１識別部３１２は反射データＵを移動体反射データと、固定体反射データとに識別する。移動体データ生成部３１３は移動体データを生成する。撮像部１０２は車両１０の周囲を撮像する。第２画像データ生成部１２２は第２画像データを生成する。第２識別部１０３は第２画像データに含まれる移動体のうち、車両１０に接近する移動体３１を識別する。【選択図】図３
2019175372.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載される危険予測装置であって、
前記車両の周囲の領域のうち測定可能領域に存在する反射物までの距離を計測し、当該計測の結果に基づいた距離データを生成する距離データ生成手段と、
生成された前記距離データを時間軸の方向に蓄積させた時空間データを含む入力データに基づいて、前記反射物の時空間上の距離変化を示す第１画像データを生成し、生成した第１画像データ上に、前記反射物の反射データを表示させる反射データ表示手段と、
前記第１画像データ上に表示された、１又は２以上の前記反射データを、移動体を示す移動体反射データと、固定体を示す固定体反射データとにそれぞれ識別する第１識別手段と、
前記移動体反射データにより示される前記移動体の、移動速度、加速度、及び移動方向を含む移動体データを生成する移動体データ生成手段と、
前記車両の周囲を撮像する撮像手段と、
撮像された画像に基づく第２画像データを生成する第２画像データ生成手段と、
生成された前記第２画像データと、前記移動体データとを少なくとも含む情報に基づいて、前記第２画像データに含まれる前記移動体のうち、前記車両に接近する移動体を識別する第２識別手段と、
を備える危険予測装置。
【請求項２】
前記第１識別手段は、
空間フィルタリング処理により、前記１又は２以上の前記反射データを、前記移動体を示す移動体反射データと、前記固定体を示す固定体反射データとにそれぞれ識別する、
請求項１に記載の危険予測装置。
【請求項３】
前記空間フィルタリング処理が、ガボールフィルタを複数段用いた処理である、
請求項２に記載の危険予測装置。
【請求項４】
前記第２識別手段は、さらに、
識別した前記移動体の水平方向の位置の特定を行う、
請求項１〜３のうちいずれか１項に記載の危険予測装置。
【請求項５】
前記第２識別手段は、さらに、
識別した前記移動体の種類を特定する、
請求項１〜４のうちいずれか１項に記載の危険予測装置。
【請求項６】
前記種類には、人間が少なくとも含まれる、
請求項５に記載の危険予測装置。
【請求項７】
前記車両と前記移動体との位置関係を示す時空間パターンが表示された２次元のマップを生成し、前記車両を運転する運転者に対し前記２次元マップを提示する２次元マップ生成提示手段をさらに備える、
請求項１〜６のうちいずれか１項に記載の危険予測装置。
【請求項８】
前記測定可能領域のうち、前記車両と前記移動体との間で交通事故が起きるリスクが高い領域を危険領域として予め設定する危険領域設定手段と、
前記時空間パターンに基づいて、前記車両の移動軌跡と、前記移動体の移動軌跡とを評価して、前記移動体が前記危険領域に進入するおそれがあるか否かを判断し、進入するおそれがあると判断した場合に、その旨を危険予測として前記運転者に提示する危険予測手段と、
をさらに備える、
請求項７に記載の危険予測装置。
【請求項９】
前記第２識別手段は、前記距離データ生成手段及び前記撮像手段の設置環境に応じて、前記測定可能領域と、前記第２画像データとを調整する、
請求項１〜８のうちいずれか１項に記載の危険予測装置。
【請求項１０】
車両における危険予測に用いられる方法であって、
前記車両の周囲の領域のうち測定可能領域に存在する反射物までの距離を計測し、当該計測の結果に基づいた距離データを生成する距離データ生成ステップと、
前記距離データを時間軸の方向に蓄積させた時空間データを含む入力データに基づいて、前記反射物の時空間上の距離変化を示す第１画像データを生成し、生成された前記第１画像データ上に、前記反射物の反射データを表示させる反射データ表示ステップと、
前記第１画像データ上に表示された、１又は２以上の前記反射データを、移動体を示す移動体反射データと、固定体を示す固定体反射データとにそれぞれ識別する第１識別ステップと、
前記移動体反射データにより示される前記移動体の、移動速度、加速度、及び移動方向を含む移動体データを生成する移動体データ生成ステップと、
前記車両の周囲を撮像する撮像ステップと、
撮像された画像に基づく第２画像データを生成する第２画像データ生成ステップと、
生成された前記第２画像データと、前記移動体データとを少なくとも含む情報に基づいて、前記第２画像データに含まれる前記移動体のうち、前記車両に接近する移動体を識別する第２識別ステップと、
を含む危険予測方法。
【請求項１１】
危険予測装置を制御するコンピュータに、
車両の周囲の領域のうち測定可能領域に存在する反射物までの距離を計測し、当該計測の結果に基づいた距離データを生成する距離データ生成ステップと、
前記距離データを時間軸の方向に蓄積させた時空間データを含む入力データに基づいて、前記反射物の時空間上の距離変化を示す第１画像データを生成し、生成された前記第１画像データ上に、前記反射物の反射データを表示させる反射データ表示ステップと、
前記第１画像データ上に表示された、１又は２以上の前記反射データを、移動体を示す移動体反射データと、固定体を示す固定体反射データとにそれぞれ識別する第１識別ステップと、
前記移動体反射データにより示される前記移動体の、移動速度、加速度、及び移動方向を含む移動体データを生成する移動体データ生成ステップと、
前記車両の周囲を撮像する撮像ステップと、
撮像された画像に基づく第２画像データを生成する第２画像データ生成ステップと、
生成された前記第２画像データと、前記移動体データとを少なくとも含む情報に基づいて、前記第２画像データに含まれる前記移動体のうち、前記車両に接近する移動体を識別する第２識別ステップと、
を含む制御処理を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、危険予測装置、危険予測方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
事業用貨物自動車による死亡事故者数が減少傾向にある中、事業用大型車による死亡事故者数については減少傾向が鈍化している。また、事業用大型車が関係する死亡事故のうち、対「人」の比率が４割近くを占め、そのうち７割近くが、人の横断中に発生し、その事故原因の約９割が運転者に起因するとされている。
【０００３】
事業用大型車が関係する事故は、乗用車の事故に比べて社会的な損失が大きい傾向にある。これは、事故そのものの悲惨さはもとより、運転者はその地位を失い、事業者は損害保険料の増加が経営を圧迫し、さらに社会的な企業責任を厳しく追及されるからである。
しかしながら、事業用大型車が関係する事故のうち、事業用大型車が左折する際の巻き込み事故に関しては、運転者からの視認が困難な領域で発生する事故である。このため、運転者がどんなに注意を払ったとしても、巻き込み事故を完全に撲滅することは困難である。特に、自転車や二輪車などが後方から事業用大型車の側方に進入してくるケースでは、運転者がこれらを視認することは極めて困難であるとともに、重大な事故につながるおそれがある。このような状況の下、事業用大型車を製造するメーカに対しては、従来から、右左折時における車両側方や車両後方の領域に存在する人を検知できる運転者支援システムの導入が求められている。
【０００４】
しかしながら、事業用大型車を製造する各メーカにおいて、運転者支援システムの開発は進んでいない。その主な要因としては、（１）事業用大型車の市場規模が、普通自動車市場の約１２８分の１と小さいこと、（２）事業用大型車の車両サイズが積載量毎に異なるためセンサの共用化が難しく、小ロット・多品種での供給に対応できないこと、（３）普通自動車市場のように、多大な開発費を投入することができないため、柔軟に機種対応を行うことが困難であること、がある。すなわち、これらの供給条件が求められる事業用大型車の市場は、大量生産を得意とする大手企業にとって不向きな市場となる。これが、技術開発が進まない主な要因となっている。
【０００５】
運転者支援システムの分野における従来技術としては、（１）全周囲モニタ技術と、（２）前方障害物検知技術とがある。このうち、（１）の全周囲モニタ技術は、表示機能にすぎないため障害物を検知することができない。また、（２）の前方障害物検知技術は、前方の障害物を検知することに特化した技術であるため、事業用大型車に求められる、側方や後方の障害物検知の技術に転用することは困難である。
【０００６】
事業用大型車の運転者が危険を予測するためには、対象物（人、自転車、二輪車等）の種別を早期に認識し、かつ、対象物の位置や移動方向等に基づいて、事業用大型車への衝突可能性を推定する必要がある。一般的に用いられている車載カメラの画像から対象物の種別を認識することは可能ではあるが、対象物の位置や移動方向等に基づいて、対象物が事業用大型車に衝突する可能性を推定することは困難である。
【０００７】
例えば、特許文献１には、自車の周辺の物体の相対位置や相対速度を計測するセンサと、単眼カメラとを用いる場合にも、障害物を認識することができる、とされる車両用障害物認識装置が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００８−２７６６８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、特許文献１で提案されている技術を含め、従来の技術には少なくとも以下の（１）〜（３）の問題がある。すなわち、（１）接近物と離反物との双方からのレーダ反射波を検出する場合、両者を判別することができないことがある。具体的には例えば、車両側方後ろ向きにレーダを設置した場合に、道路上に存在する電柱や樹木等の安全物からのレーダ反射波と、接近する二輪車等の危険物からのレーダ反射波とがすれ違うと、レーダ反射波がクロスしてしまい、区別することができなくなる。また、（２）接近物が急に停止したり、接近物が急に加速したりするなど、接近物に急激な速度変化が生じると、接近物を追従することができない。具体的には例えば、後方の車両と並行して走っていた二輪車が、急加速で追い抜きをかけると、レーダのみの１次元の場合には、二輪車の挙動（速度変化）を得ることが困難となる。さらに、（３）「人」のレーダ反射波を検出するのが困難である。具体的には、人体の形状は複雑であるため、「人」のレーダ反射波のレベルは、ばらつきが大きいデータとなる。このため、レーダ反射波の形状が細切れの状態になり、有効な反射物として検出することができない。
【００１０】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、車両の運転者の死角となる後方部及び側方部において、接近物と離反物とを的確に判別し、接近物の急激な速度変化に的確に対応し、「人」を的確に判別することで、車両と交通弱者との交通事故を未然に防ぐための情報を運転者に提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するため、本発明の一態様である危険予測装置は、
車両に搭載される危険予測装置であって、
前記車両の周囲の領域のうち測定可能領域に存在する反射物までの距離を計測し、当該計測の結果に基づいた距離データを生成する距離データ生成手段と、
前記距離データを時間軸の方向に蓄積させた時空間データを含む入力データに基づいて、前記反射物の時空間上の距離変化を示す第１画像データを生成し、生成された前記第１画像データ上に、前記反射物の反射データを表示させる反射データ表示手段と、
前記第１画像データ上に表示された、１又は２以上の前記反射データを、移動体を示す移動体反射データと、固定体を示す固定体反射データとにそれぞれ識別する第１識別手段と、
前記移動体反射データにより示される前記移動体の、移動速度、加速度、及び移動方向を含む移動体データを生成する移動体データ生成手段と、
前記車両の周囲を撮像する撮像手段と、
撮像された画像に基づく第２画像データを生成する第２画像データ生成手段と、
生成された前記第２画像データと、前記移動体データとを少なくとも含む情報に基づいて、前記第２画像データに含まれる前記移動体のうち、前記車両に接近する移動体を識別する第２識別手段と、
を備える。
【００１２】
この発明によれば、車両の運転者の死角となる後方部及び側方部において、接近物と離反物とを的確に判別することが可能となる。
【００１３】
また、本発明の一態様の危険予測装置において、前記第１識別手段は、空間フィルタリング処理により、前記１又は２以上の前記反射データを、前記移動体を示す移動体反射データと、前記固定体反射データとにそれぞれ識別することができる、ことが好ましい。
この発明によれば、１又は２以上の反射データの中から、車両に接近する移動体反射データを識別表示させることができる。
【００１４】
また、本発明の一態様の危険予測装置において、空間フィルタリング処理が、ガボールフィルタを複数段用いた処理である、ことが好ましい。
この発明によれば、時空間データにおける線分の傾き（角度）を検出することができる。
【００１５】
また、本発明の一態様の危険予測装置において、前記第２識別手段は、さらに、前記移動体の水平方向の位置の特定を行う、ことが好ましい。
また、本発明の一態様の危険予測装置において、前記第２識別手段は、さらに、識別した前記移動体の種類を特定する、ことが好ましい。
これらの発明によれば、危険予測が精度良く行われるための前提となる第２画像データの正確性を担保することができる。
【００１６】
また、本発明の一態様の危険予測装置において、前記種類には、人間が少なくとも含まれる、ことが好ましい。
この発明によれば、接近物（移動体３１）の急激な速度変化に的確に対応し、「人」を的確に判別することが可能となる。
【００１７】
また、本発明の一態様の危険予測装置において、
前記測定可能領域のうち、前記車両と前記移動体との間で交通事故が起きるリスクが高い領域を危険領域として予め設定する危険領域設定手段と、
前記時空間パターンに基づいて、前記車両の移動軌跡と、前記移動体の移動軌跡とを評価して、前記移動体が前記危険領域に進入するおそれがあるか否かを判断し、進入するおそれがあると判断した場合に、その旨を危険予測として前記運転者に提示する危険予測手段と、
をさらに備える、ことが好ましい。
この発明によれば、車両と交通弱者との交通事故を未然に防ぐための情報を運転者に提供することができる。
【００１８】
また、本発明の一態様の危険予測装置において、前記第２識別手段は、前記距離データ生成手段及び前記撮像手段の設置環境に応じて、前記測定可能領域と、前記第２画像データとを調整する、ことが好ましい。
この発明によれば、危険予測が精度良く行われるための前提となる、第２画像データの正確性を担保することができる。
【００１９】
本発明の一態様の危険予測方法及びプログラムは、上述の本発明の一態様の危険予測装置に対応する方法及びプログラムである。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、車両の運転者の死角となる後方部及び側方部において、接近物と離反物とを的確に判別し、接近物の急激な速度変化に的確に対応し、「人」を的確に判別することで、車両と交通弱者との交通事故を未然に防ぐための情報を運転者に提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明に係る危険予測装置の構成を示すイメージ図である。
【図２】図１の危険予測装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】図１の危険予測装置の機能的構成のうち、危険予測処理を実現するための機能的構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図４】車両に搭載されたレーダが測定可能とする最大距離と、最大角度とにより定まる、レーダが測定可能とする最大領域を示す図である。
【図５】ガボールフィルタを用いて時空間解析を行う場合の処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】ガボールフィルタを用いた時空間解析の結果を示す図である。
【図７】画像データ中に存在する移動体までの距離と同一の距離の範囲を示す領域を含む画像の切り出しを行う処理の流れを示す図である。
【図８】サポートベクターマシン（ＳＶＭ）空間によるトラッキングアルゴリズムを用いて移動体を認識する様子を示す図である。
【図９】円弧上における水平方向から移動体の角度を算出し、車両と移動体との相対位置を特定する手法を示す図である。
【図１０】レーダ及びカメラを、設置環境に対応させる手法を示す図である。
【図１１】２次元マップの具体例を示す図である。
【図１２】危険予測の具体例を示す図である。
【図１３】図３の機能的構成を有する危険予測装置が実行する一連の処理の流れ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】
【００２２】
以下、本発明の実施形態について図面を用いて説明する。
【００２３】
図１は、本発明に係る危険予測装置１の構成を示すイメージ図である。
【００２４】
危険予測装置１は、図１に示すように、運転者Ｄが運転する車両１０に搭載される装置である。危険予測装置１は、車両１０の後方と側方とを少なくとも含む周囲の空間に存在する物体を検出し、このうち移動体３１のみを抽出して、抽出された移動体３１が交通弱者７０であるか否かを判断する。なお、「少なくとも」とは、他の方向が含まれていてもよいことを意味する。すなわち、車両１０の後方と側方に限らず、車両１０の前方、上方、下方等が含まれていてもよい。危険予測装置１は、移動体３１が交通弱者７０であると判断した場合には、車両１０を運転する運転者Ｄに対し、車両１０と交通弱者７０との位置関係を示す画像情報（以下「時空間パターン」と呼ぶ）が表示された２次元のマップ（以下「２次元マップ」と呼ぶ）と、予測される未来の危険に関する情報（以下「危険予測」と呼ぶ）とを提示する。
【００２５】
ここで、「車両」とは、道路交通法上の車（例えば普通自動車、原動機付自転車、軽車両等）や、戦車、装甲車、自走砲等の軍用車両、トラックやトロリーバス等の大型自動車、建設機械のうち自走する建設車両、農業機械のうち自走する農業車両、産業機械のうち自走する産業車両等の乗り物を意味する。
「移動体」とは、空間を移動する物体のことをいう。「交通弱者」とは、移動体のうち、歩行者、自転車、バイク、及びこれらに類するものであって、主に車両１０よりもサイズが小さい物体のことをいう。
【００２６】
本実施形態における危険予測装置１は、図１に示すように、主にトラック等の大型の車両１０に搭載される。大型の車両１０の後方部及び側方部には、運転者Ｄにとっての死角となる領域（以下「死角領域」と呼ぶ）Ｑが広く存在する。このため、運転者Ｄが、運転中に死角領域Ｑをどのように認識するかは、安全運転を行ううえで非常に重要な事項となる。
【００２７】
危険予測装置１は、後述する手法を用いて死角領域Ｑの状況を的確に判断するので、例えば車両１０に接近する移動体３１と、車両１０から離反する固定体４０とがすれ違ったとしても、これらを的確に判別することができる。また、車両１０に接近する移動体３１に急激な速度変化が生じたとしても、危険予測装置１であれば、速度変化に追従した対応を行うことができる。さらに、危険予測装置１であれば、レーダ反射波のレベルのばらつきが大きい「人」を正確に判別することができる。
このような危険予測装置１は、運転者Ｄに対し、２次元マップと危険予測とを提示することができる。これにより、運転者Ｄは、交通弱者７０との間で交通事故が起きる可能性があることを好適なタイミングで知ることができる。その結果、車両１０の死角領域Ｑで生じ得る車両１０と交通弱者７０との交通事故を未然に防ぐための情報を運転者Ｄに提供することができる。
【００２８】
図２は、図１の危険予測装置１のハードウェア構成を示すブロック図である。
【００２９】
危険予測装置１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１３と、バス１４と、入出力インターフェース１５と、出力部１６と、入力部１７と、記憶部１８と、通信部１９と、ドライブ２０とを備えている。
【００３０】
ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に記録されているプログラム、又は、記憶部１８からＲＡＭ１３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。
ＲＡＭ１３には、ＣＰＵ１１が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。
【００３１】
ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２及びＲＡＭ１３は、バス１４を介して相互に接続されている。このバス１４にはまた、入出力インターフェース１５も接続されている。入出力インターフェース１５には、出力部１６、入力部１７、記憶部１８、通信部１９及びドライブ２０が接続されている。
【００３２】
出力部１６は各種液晶ディスプレイ等で構成され、各種情報を出力する。
入力部１７は、各種ハードウェア鉛等で構成され、各種情報を入力する。
記憶部１８は、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成され、各種データを記憶する。
通信部１９は、インターネットを含むネットワークＮを介して他の装置との間で行う通信を制御する。
【００３３】
ドライブ２０は、必要に応じて設けられる。ドライブ２０には磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリ等よりなる、リムーバブルメディア３０が適宜装着される。ドライブ２０によってリムーバブルメディア３０から読み出されたプログラムは、必要に応じて記憶部１８にインストールされる。またリムーバブルメディア３０は、記憶部１８に記憶されている各種データも、記憶部１８と同様に記憶することができる。
【００３４】
次に、このようなハードウェア構成を持つ危険予測装置１の機能的構成について、図３〜図１２を参照して説明する。
図３は、図１の危険予測装置１の機能的構成のうち、危険予測処理を実現するための機能的構成の一例を示す機能ブロック図である。
図４は、車両１０に搭載されたレーダ１２０が測定可能とする最大距離（以下「測定可能距離」と呼ぶ）Ｌと、最大角度（以下「測定可能角度」と呼ぶ）Ｋとにより定まる、レーダ１２０が測定可能とする最大領域（以下「測定可能領域」と呼ぶ）Ｍを示す図である。図４（Ａ）は、車両１０を平面から見た場合における測定可能領域Ｍを示す図である。図４（Ｂ）は、車両１０を側方から見た場合における測定可能領域Ｍを示す図である。
図５は、ガボールフィルタを用いて時空間解析を行う場合の処理の流れを示すフローチャートである。
図６は、ガボールフィルタを用いた時空間解析の結果を示す図である。図６（Ａ）は、減速する車両１０を、バイクが追い抜くシーンを示す図である。図６（Ｂ）は、横軸を時間とし縦軸を反射レベルとするグラフである。図６（Ｃ）は、図６（Ａ）に示すシーンを図６（Ｂ）のグラフに基づいて時空間解析した結果を示す図であり、縦軸は時間Ｔ、横軸は距離Ｐを表している。
図７は、画像データ中に存在する移動体までの距離Ｐと同一の距離の範囲を示す領域を含む画像Ｓの切り出しを行う処理の流れを示す図である。
図８は、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）空間によるトラッキングアルゴリズムを用いて移動体３１を認識する様子を示す図である。
図９は、円弧状の線分Ｗにおける水平方向から移動体の角度を算出し、車両と移動体との相対位置を特定する手法を示す図である。
図１０は、レーダ１２０及びカメラ１２１を、設置環境に対応させる手法を示す図である。
図１１は、２次元マップの具体例を示す図である。
図１２は、危険予測の具体例を示す図である。
図１３は、図３の機能的構成を有する危険予測装置１が実行する一連の処理の流れを示すフローチャートである。
【００３５】
図３に示すように、危険予測装置１のＣＰＵ１１（図２）において危険予測処理が実行される場合には、センサ部１０１と、撮像部１０２と、画像処理部１０３と、２次元マップ生成提示部１０４と、危険予測部１０５とが機能する。記憶部１８（図２）の一領域には、距離ＤＢ４０１と、画像ＤＢ４０２と、自車ＤＢ４０３、時空間ＤＢ４０４とが設けられている。
【００３６】
（センサ部）
センサ部１０１は、距離データ生成部１１１と、自車データ生成部１１２と、時空間解析部１１３とを含むように構成される。
【００３７】
距離データ生成部１１１は、車両１０の周囲の領域のうち、測定可能領域Ｍに存在する反射物２１までの距離Ｐを計測し、この計測結果に基づいた情報（以下「距離データ」と呼ぶ）を生成する。距離データ生成部１１１により生成された距離データは、距離ＤＢ４０１に記憶されて管理される。距離データ生成部１１１が反射物２１までの距離Ｐを測定する具体的な手法は特に限定されない。２４ＧＨｚ帯の周波数帯を利用したマイクロ波レーダ、６０ＧＨｚ帯及び７６ＧＨｚ帯の周波数帯を利用したミリ波レーダ、赤外線センサ等を用いることができる。なお、本実施形態では、マイクロ波レーダ（以下、単に「レーダ」と呼ぶ）１２０を採用し、周波数変調された連続波（ＦＭＣＷ／Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｍｏｄｕｌａｔｅｄ  Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ  Ｗａｖｅ  ｒａｄａｒ）によって反射物２１までの距離Ｐを計測して距離データを生成する。レーダ１２０を用いることにより、後述するカメラ１２１により撮像された画像に基づく画像データでは測定することができない奥行方向の正確な距離を測定することができる。
【００３８】
レーダ１２０の測定可能距離Ｌ及び測定可能角度Ｋは特に限定されないが、測定可能距離Ｌは２５ｍ以上であり、測定可能角度Ｋは４５°以上であることが好ましい。例えば、測定可能距離Ｌを２５ｍとし、測定可能角度Ｋを４５°とするレーダ１２０を、車両１０の右側先端部と、左側先端部と、後端中央部との３箇所に搭載した場合を想定する。この場合、車両１０の全長Ａが、道路運送車両法で定められた普通自動車の最大の長さと同じ１２ｍであったとしても、例えば車両１０の右側方部から右方向に５ｍ、車両１０の左側方部から左方向に５ｍ、車両１０の後端部から後方に１３ｍ（測定可能距離Ｌ（２５ｍ）−車両１０の全長Ａ（１２ｍ））で示される領域は、レーダ１２０の測定可能領域Ｍの一部に含まれることとなる。
【００３９】
レーダ１２０の感度は特に限定されないが、交通弱者７０に含まれる歩行者（人体）の反射断面積が０．１ｍ２以下であっても検知することができることが好ましい。レーダ１２０の感度がこのレベルに達していれば、形状が複雑であるがために有効な反射物として検出することが難しいとされている「人」を判別することが可能となる。
【００４０】
自車データ生成部１１２は、加速度センサで構成され、自車となる車両１０の速度、加速度、及び移動する方向を算出し、算出結果に基づいた情報（以下「自車データ」と呼ぶ）を生成する。自車データ生成部１１２により生成された自車データは、自車ＤＢ４０３に記憶されて管理される。なお、自車データ生成部１１２による加速度の検出方式は特に限定されない。例えば、ＭＥＭＳ（Ｍｉｃｒｏ  Ｅｌｅｃｔｒｏ  Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ  Ｓｙｓｔｅｍ）技術を用いたものであってもよい。
【００４１】
時空間解析部１１３は、時空間解析を行う。時空間解析とは、時空間解析部１１３を構成する反射データ表示部３１１、第１識別部３１２、及び移動体データ生成部３１３により実行される一連の処理をいう。
【００４２】
反射データ表示部３１１は、距離データ生成部１１１により生成された距離データを時間軸の方向に蓄積させた情報（以下「時空間データ」と呼ぶ）を含む入力データに基づいて、反射物２１の時空間上の距離変化を示す第１画像データを生成し、生成した第１画像データ上に、反射物２１の反射データを表示させる。入力データには、自車データ生成部１１２により生成された自車データを含めることができる。
【００４３】
第１識別部３１２は、第１画像データ上に表示された、１又は２以上の反射データＵを、移動体を示す移動体反射データと、固定体を示す固定体反射データとにそれぞれ識別する。具体的には、第１識別部３１２は、空間フィルタリング処理により、１又は２以上の反射データＵを、移動体３１を示す移動体反射データと、固定体４０を示す固定体反射データとにそれぞれ識別する。すなわち、第１識別部３１２では、図６（Ｂ）に示すように、横軸を時間Ｔとし縦軸を反射データＵとするグラフＢにおいて反射物２１を示す曲線γを、横軸を時間Ｔとし縦軸を距離ＰとするグラフＣにおいて時間Ｔの方向に複数並べていく処理が行われる。そして、グラフＣ上に並べられた複数の曲線γのそれぞれのピークとなる点を結ぶ処理が行われる。この処理により描画される線分の形状が、右上がりである場合には固定体反射データとして識別され、右下がりである場合には移動体反射データとして識別される。このようにして、１又は２以上の反射データＵの中から、車両１０に接近する移動体反射データαを識別表示させることができる。
【００４４】
移動体データ生成部３１３は、移動体反射データにより示される移動体３１の、移動速度、加速度、及び移動方向を含む移動体データを生成する。
【００４５】
時空間解析部１１３による時空間解析の結果、入力データから、電柱やガードレールなどの固定体反射データが除去され、相対速度が異なる移動体反射データのみが抽出される。これにより、例えば、図６（Ｃ）に示すように、複数の反射物２１の中から、車両１０に接近する移動体３１（バイク）を示す移動体反射データが、右肩下がりの線分αで識別表示される。このとき、右肩上がりの線分βは、車両１０から離反する固定体４０（電柱）を示す移動体反射データによって示されたものである。なお、本実施形態では、固定体反射データと移動体反射データとの違いを色の違いで示すことにより、車両１０に接近する移動体３１を識別表示させている。ただし、これに限定されず、模様による識別や形状による識別等、あらゆる手法を用いて識別表示させてもよい。
【００４６】
複数の反射データＵの中から、車両１０に接近する移動体反射データを右肩下がりの線分αで識別表示させる空間フィルタリング処理の具体的な手法は特に限定されないが、本実施形態では、画像処理で用いられる空間フィルタリング処理の１つであるガボールフィルタを用いた処理が採用されている。ガボールフィルタは、特定の傾き（角度）を強調する性質を有する。本実施形態では、この性質を利用して、図５に示すように、傾き（角度）を示す値θが０°〜１８０°となる範囲で、合計１８段のガボールフィルタを用いている。すなわち、傾き（角度）θの値の範囲が１０°毎に異なるガボールフィルタを、０°≦θ＜１０°とするフィルタ０から１７０°≦θ＜１８０°とするフィルタ１７まで、合計１８段のガボールフィルタを用いた解析が行われる。このように、傾き（角度）がそれぞれ異なる１８段のガボールフィルタを用いた時空間解析が行われることで、時空間データにおける線分の傾き（角度）を検出することができる。
【００４７】
（撮像部）
撮像部１０２は、カメラ１２１と、第２画像データ生成部１２２とで構成される。カメラ１２１は、車両１０の周囲を撮像する。第２画像データ生成部１２２は、撮像された画像に基づく第２画像データを生成する。生成された第２画像データは、後述する画像処理部１０３による画像処理に用いられる。即ち、レーダ１２０のみでは移動体３１の水平方向の位置を特定することができないので、後述する画像処理部１０３が、撮像部１０２で生成された第２画像データを用いて、移動体３１の水平方向の位置の特定を行う。
【００４８】
（第２識別部）
第２識別部１０３は、第２画像データ生成部１２２により生成された第２画像データと、移動体データ生成部３１３により生成された移動体データとを少なくとも含む情報に基づいて、第２画像データに含まれる移動体３１のうち、車両１０に接近する移動体３１を識別する。なお、「少なくとも」とは、第２画像データに含まれる移動体３１のうち、車両１０に接近する移動体３１を識別する際に用いられる情報に、移動体データ以外の情報が含まれていてもよいことを意味する。例えば、この情報に自車データが含まれていてもよい。
第２識別部１０３が、第２画像データに含まれる移動体３１のうち、車両１０に接近する移動体３１を識別する具体的な手法は特に限定されない。例えば、機械学習の手法の１つであるＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）によってＨＯＧ（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍｓ  ｏｆ  Ｏｒｉｅｎｔｅｄ  Ｇｒａｄｉｅｎｔｓ）特徴量を学習することにより、画像データに含まれる移動体３１を識別してもよい。これにより、識別表示された移動体３１が交通弱者７０であるか否かを判断することができる。
【００４９】
また、第２識別部１０３は、識別した移動体３１の水平方向の位置の特定と、移動体３１の種類の特定とを行う。第２識別部１０３により特定される移動体３１の種類には、人間が少なくとも含まれる。なお、「少なくとも」とは、移動体３１の種類として人間以外が含まれてもよいことを意味する。つまり、移動体３１には、車両１０の周囲の領域内を移動し得るあらゆる物体が含まれてよい。例えば、人間が運転する自転車やオートバイや、犬や猫等の動物は、いずれも移動体３１の一例である。
【００５０】
ここで、移動体３１は、サイズが同じである場合、カメラ１２１から遠い位置に存在する移動体３１よりも、カメラ１２１から近い位置に存在する移動体３１の方が画像データに大きく表示される。
このため、第２識別部１０３は、第２画像データ上の移動体３１のスケールの調整を行う。具体的には、図７に示すように、第２識別部１０３は、第２画像データ中に存在する移動体３１までの距離Ｐと同一の距離の範囲を示す領域を含む画像Ｓの切り出しを行い、切り出した画像Ｓを、想定される「人」のサイズに縮小させる。画像Ｓを縮小させる際の縮小スケールの段数ｎ（ｎは１以上の整数値）は特に限定されないが、本実施形態では１２段としている。これにより、カメラ１２１からの距離Ｐが異なる位置に存在する移動体３１同士のスケールの調整を行うことができる。その結果、第２識別部１０３は、第２画像データ上の移動体３１をより正確に識別することができる。
【００５１】
第２画像データに、移動体３１の全体が表示されない場合には、第２識別部１０３は、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）空間によるトラッキングアルゴリズムを用いて移動体３１を識別する。例えば、図８は、移動体３１が車両１０に近寄ってくる様子を図８（Ａ）〜（Ｄ）の順で示している。移動体３１と車両１０との距離が５ｍであるとき（図８（Ａ））、及び移動体３１と車両１０との距離が３ｍであるとき（図８（Ｂ））は、第２画像データに移動体３１の全部が表示されている。このため、画像処理部１０３は、ＨＯＧ特徴量をＳＶＭによって学習することで第２画像データに含まれる移動体３１を識別する。図８（Ａ）及び（Ｂ）に示される、移動体３１を囲む枠線Ｒは、ＨＯＧ特徴量をＳＶＭによる学習によって移動体３１を識別表示する枠線である。一方、移動体３１と車両１０との距離が２ｍであるとき（図８（Ｃ））、及び移動体３１と車両１０との距離が１ｍであるとき（図８（Ｄ））は、移動体３１の一部が、第２画像データに表示されていない（つまり移動体３１が第２画像データから切れている）。このため、画像処理部１０３は、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）空間によるトラッキングアルゴリズムを用いることで、第２画像データに含まれる移動体３１を識別する。図８（Ｃ）及び（Ｄ）に示される、移動体３１を囲む枠線Ｖは、ＨＯＧ特徴量をＳＶＭによる学習によって移動体３１を識別表示する枠線である。これにより、図８（Ａ）〜（Ｄ）に示すように、第２画像データに全体が表示されずに一部のみが表示されている移動体３１についてもスムーズに認識することが可能となる。
【００５２】
第２識別部１０３は、上述したように、第２画像データ中に存在する移動体３１までの距離Ｐと同一の距離の範囲を示す領域を含んだ画像Ｓを切り出す処理を行うことにより、移動体３１を識別する画像処理を行う範囲を限定することができる。すなわち、画像処理部１０３は、第２画像データのうち、画像処理の対象となる移動体３１の大きさと、画像処理を行う位置とを限定した画像処理を行うことができる。これにより、画像処理に伴う計算量を減らすことができる。これにより、カメラ１２１の高解像度化に伴い増加傾向にある演算コストの低減化を図ることができる。
【００５３】
第２識別部１０３は、第２画像データ中に存在する移動体３１を識別する画像処理を行う範囲を限定し、図９に示すように、第２画像データ中に存在する移動体３１までの距離Ｐと同一の距離の範囲を示す領域を円弧状の線分Ｗで表示する。そして、線分Ｗに重畳して表示させた枠線Ｒの水平方向の向きに基づいて、移動体３１の角度を算出する。これにより、自車（車両１０）と移動体３１との相対位置を特定することができる。
【００５４】
ところで、車両１０の両側方にレーダ１２０及びカメラ１２１を搭載する場合、具体的な設置場所は、サイドミラーのアーム部分となる。しかしながら、サイドミラーのアーム部分は、車両１０の種類によって大きく位置が異なる。例えば、車両１０が大型トラックの場合、サイドミラーのアームの部分は、地面から約１８０ｃｍ程度の高さに配置される。また、車両１０が中型トラックの場合、サイドミラーのアームの部分は、地面から約１５５ｃｍ程度の高さに配置される。また、車両１０がトレーラの場合、サイドミラーのアームの部分は、地面から約２００ｃｍ程度の高さに配置される。このため、車両１０に搭載されるレーダ１２０及びカメラ１２１は、実際に設置する場所の地面からの高さや角度（以下「設置環境」と呼ぶ）の違いに対応可能できるようにする必要がある。
【００５５】
画像処理部１０３は、レーダ１２０及びカメラ１２１の設置環境に応じて、測定可能距離Ｌを含む測定可能領域Ｍと、カメラ１２１の第２画像データ上の位置とを調整する。これにより、レーダ１２０及びカメラ１２１は、設置環境の違いに容易に対応させることができる。具体的には、画像処理部１０３は、図１０（Ａ）に示すように、アームに設置されたレーダ１２０及びカメラ１２１の設置環境（地面からの高さａや角度ｂ）に応じて、第２画像データとして表示される映像の角度、反射物２１までの距離Ｐ、反射物２１を囲む枠線Ｒ及びＶの縦の長さｄや横の長さｅ等について、キャリブレーションを実行する。例えば、画像処理部１０３は、図１０（Ｂ）に示すように、第２画像データに、車両１０（すなわちレーダ１２０及びカメラ１２１）からの距離Ｐや車両１０との相対的な角度を示すメッシュ状の線分Ｙを重畳的に表示させて、キャリブレーションを実行してもよい。これにより、後述する危険予測部１０５による危険予測が精度良く行われるための前提となる、第２画像データの正確性を担保することができる。
【００５６】
（２次元マップ生成提示部）
２次元マップ生成提示部１０４は、車両１０を運転する運転者Ｄに対し、車両１０と移動体３１との位置関係を示す時空間パターンが表示された２次元マップＦを生成し、生成された２次元マップＦを運転者Ｄに提示する。２次元マップ生成提示部１０４により生成される２次元マップＦは、図１１に示すように、車両１０の長手方向を表す縦軸と、車両１０の長手方向に対し垂直方向（水平方向）の距離を表す横軸とからなる２次元のマップである。２次元マップＦには、中心部に車両１０を配置させた時空間パターンが表示されるとともに、交通弱者７０（移動体３１）の過去の移動履歴に基づいた移動軌跡が表示される。２次元マップＦが車両１０の運転席に搭載されたモニタ（出力部１６）から出力されると、車両１０を運転する運転者Ｄは、交通弱者７０（移動体３１）との間で交通事故が起きる可能性があることを、視覚を通じて直感的に認識することができる。
２次元マップＦの具体的な構成は特に限定されないが、本実施形態に係る２次元マップＦは、サイズを横（Ｗ）４８０ｐｉｘｅｌ×縦（Ｈ）４８０ｐｉｘｅｌ（ピクセル）とし、解像度を横（Ｗ）５０ｍｍ×縦（Ｈ）５０ｍｍ（０．１０４ｍｍ／ｐｉｘｅｌ（ピクセル））とし、移動軌跡保持期間を４秒としている。これにより、２次元マップ生成提示部１０４は、車両１０の死角領域Ｑで生じ得る車両１０と交通弱者７０（移動体３１）との交通事故を未然に防ぐための情報を運転者Ｄに提供することができる。その結果、運転者Ｄは、交通弱者７０（移動体３１）との間で交通事故が起きる可能性があることを好適なタイミングで知ることができる。
【００５７】
（危険予測部）
危険予測部１０５は、測定可能領域Ｍのうち、車両１０と移動体３１との間で交通事故が起きるリスクが高い領域を危険領域Ｘとして予め設定する。危険予測部１０５は、２次元マップＦに表示される時空間パターンに基づいて、車両１０の移動軌跡と、移動体３１の移動軌跡とを評価して、移動体３１が危険領域Ｘに進入するおそれがあるか否かを判断し、進入するおそれがあると判断した場合に、その旨を危険予測として運転者Ｄに提示する。例えば図１２には、車両１０と、車両１０の測定可能領域Ｍに存在する移動体３１（バイク）との相対速度が２５ｋｍ／ｈで、０．８秒後に移動体３１（バイク）が危険領域Ｘに進入するおそれがある旨を危険予測する例が示されている。
この例において危険予測部１０５は、車両１０の移動軌跡と、測定可能領域Ｍに存在する移動体３１（バイク）の直近１秒間（１．０Ｓ）の移動軌跡とを評価し、移動体３１（バイク）が、今から０．８秒後に５．６ｍ離れた危険領域Ｘに進入するおそれがあると判断して、その旨を危険予測として運転者Ｄに提示する。運転者Ｄが警報を受けてハンドルを操作するまでの時間は、通常０．５秒程度とされている。このため、危険予測を提示するタイミングを、危険領域Ｘに進入する０．８秒前とすることにより、運転者Ｄとしてみれば、余裕を持った対応が可能となる。
【００５８】
運転者Ｄに危険予測を提示する具体的な手法は特に限定されないが、本実施形態では、車両１０の運転席に搭載されたモニタ（出力部１６）と、エンジンの運転制御を電気的に制御する車両エンジンコントロールユニット（ＥＣＵ）とに出力することにより危険予測を提示する。この場合、車両エンジンコントロールユニット（ＥＣＵ）は、提示された危険予測に基づいて、車両制御、舵制御、警報の出力等を行ってもよい。
【００５９】
危険予測部１０５が、危険領域Ｘを予め設定する際の具体的手法は特に限定されない。例えば、時空間ＤＢ４０４に記憶されている時空間パターンに基づいて機械学習による回帰分析を行ってもよい。この場合、危険予測部１０５は、車両１０と移動体３１との間で交通事故が起きるリスクを数値化して、測定可能領域Ｍ内のあらゆる場所における危険度を複数段階（例えば危険度が高い順に高中低の３段階）で設定してもよい。
【００６０】
次に、図１３を参照して、図３の機能的構成を有する危険予測装置１が実行する一連の処理の流れについて説明する。
図１３は、図３の危険予測装置１が実行する危険予測処理の流れを説明するフローチャートである。
【００６１】
図１３に示すように、危険予測装置１では、次のような一連の処理が実行される。
ステップＳ１において、距離データ生成部１１１（レーダ１２０）は、車両１０の周囲の領域のうち測定可能領域Ｍに存在する反射物２１までの距離Ｐを計測し、この計測結果に基づいた距離データを生成する。
【００６２】
ステップＳ２において、反射データ表示部３１１は、ステップＳ１で生成された距離データを時間軸の方向に蓄積させた時空間データを含む入力データに基づいて、反射物２１の時空間上の距離変化を示す第１画像データを生成し、生成された第１画像データ上に、反射物２１の反射データを表示させる。
ステップＳ３において、第１識別部３１２は、第１画像データ上に表示された、１又は２以上の反射データＵを、移動体３１を示す移動体反射データと、固定体を示す固定体反射データとにそれぞれ識別する。
ステップＳ４において、移動体データ生成部３１３は、移動体反射データにより示される移動体３１の、移動速度、加速度、及び移動方向を含む移動体データを生成する。
【００６３】
ステップＳ５において、撮像部１０２は、車両の周囲を撮像する。
ステップＳ６において、第２画像データ生成部１２２は、撮像された画像に基づく第２画像データを生成する。
【００６４】
ステップＳ７において、２次元マップ生成提示部１０４は、車両１０を運転する運転者Ｄに対し、車両１０と移動体３１との位置関係を示す時空間パターンが表示された２次元マップＦを生成し、生成された２次元マップＦを運転者Ｄに提示する。
ステップＳ８において、危険予測部１０５は、測定可能領域Ｍのうち、車両１０と移動体３１との間で交通事故が起きるリスクが高い領域を危険領域Ｘとして予め設定する。
ステップＳ９において、危険予測部１０５は、時空間パターンに基づいて、車両１０の移動軌跡と、移動体３１の移動軌跡とを評価して、移動体３１が危険領域Ｘに進入するおそれがあるか否かを判断し、進入するおそれがあると判断した場合に、その旨を危険予測として運転者Ｄに提示する。これにより処理は終了する。
【００６５】
以上のような一連の処理が実行されることにより、車両１０の運転者Ｄの死角領域Ｑにおいて、移動体３１と固定体４０とを的確に判別し、移動体３１の急激な速度変化に的確に対応し、また、「人」を的確に判別する。その結果、車両１０と交通弱者７０（移動体３１）との交通事故を未然に防ぐための情報を運転者Ｄに提供することができる。
【００６６】
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものである。
【００６７】
例えば、本実施形態における車両１０は、トラック等の大型の車両としているが、これは例示であり、普通車等であってもよい。
【００６８】
また、図２に示す各ハードウェア構成は、本発明の目的を達成するための例示に過ぎず、特に限定されない。
【００６９】
また、図３に示す機能ブロック図は、例示に過ぎず、特に限定されない。即ち、上述した一連の処理を全体として実行出来る機能が危険予測装置に備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは、特に図３の例に限定されない。
【００７０】
また、機能ブロックの存在場所も、図３に示す場所に限定されず、任意でよい。
そして、１つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成しても良いし、ソフトウェア単体との組み合わせで構成しても良い。
【００７１】
各機能ブロックの処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータ等にネットワークや記録媒体からインストールされる。
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えばサーバの他汎用のスマートフォンやパーソナルコンピュータであってもよい。
【００７２】
このようなプログラムを含む記録媒体は、各ユーザにプログラムを提供するために装置本体とは別に配布される、リムーバブルメディアにより構成されるだけではなく、装置本体に予め組み込まれた状態で各ユーザに提供される記録媒体等で構成される。
【００７３】
なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に添って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的或いは個別に実行される処理をも含むものである。
【００７４】
以上まとめると、本発明が適用される危険予測装置（例えば図３の危険予測装置１）は、次のような構成を取れば足り、各種各様な実施形態を取ることができる。
即ち、本発明が適用される危険予測装置は、
車両（例えば図１の車両１０）に搭載される危険予測装置であって、
前記車両の周囲の領域のうち測定可能領域（例えば図４の測定可能領域Ｍ）に存在する反射物（例えば図１０の反射物２１）までの距離（例えば図１０の距離Ｐ）を計測し、当該計測の結果に基づいた距離データを生成する距離データ生成手段（例えば図３の距離データ生成部１１１）と、
前記距離データを時間軸の方向に蓄積させた時空間データを含む入力データに基づいて、前記反射物の時空間上の距離変化を示す第１画像データを生成し、生成された前記第１画像データ上に、前記反射物の反射データを表示させる反射データ表示手段（例えば図３の反射データ表示部３１１）と、
前記第１画像データ上に表示された、１又は２以上の前記反射データを、移動体を示す移動体反射データと、固定体を示す固定体反射データとにそれぞれ識別する第１識別手段（例えば図３の第１識別部３１２）と、
前記移動体反射データにより示される前記移動体の、移動速度、加速度、及び移動方向を含む移動体データを生成する移動体データ生成手段（例えば図３の移動体データ生成部３１３）と、
前記車両の周囲を撮像する撮像手段（例えば図３の撮像部１０２）と、
撮像された画像に基づく第２画像データを生成する第２画像データ生成手段（例えば図３の第２画像データ生成部１２２）と、
生成された前記第２画像データと、前記移動体データとを少なくとも含む情報に基づいて、前記第２画像データに含まれる前記移動体のうち、前記車両に接近する移動体を識別する第２識別手段（例えば図３の第２識別部１０３）と、
を備える。
これにより、車両（例えば図１の車両１０）の運転者（例えば図１の運転者Ｄ）の死角となる後方部及び側方部において、接近物（例えば移動体３１）と離反物（例えば固定体４０）とを的確に判別することが可能となる。
【００７５】
また、本発明の一態様の危険予測装置において、前記第１識別手段は、空間フィルタリング処理により、前記１又は２以上の前記反射データを、前記移動体を示す移動体反射データと、前記固定体反射データとにそれぞれ識別することができる、ことが好ましい。
この発明によれば、１又は２以上の反射データの中から、車両に接近する移動体反射データを識別表示させることができる。
【００７６】
また、本発明の一態様の危険予測装置において、空間フィルタリング処理が、ガボールフィルタを複数段用いた処理である、ことが好ましい。
この発明によれば、時空間データにおける線分の傾き（角度）を検出することができる。
【００７７】
また、本発明の一態様の危険予測装置において、前記第２識別手段は、さらに、前記移動体の水平方向の位置の特定を行う、ことが好ましい。
また、本発明の一態様の危険予測装置において、前記第２識別手段は、さらに、識別した前記移動体の種類を特定する、ことが好ましい。
この発明によれば、危険予測が精度良く行われるための前提となる第２画像データの正確性を担保することができる。
【００７８】
また、本発明の一態様の危険予測装置において、前記種類には、人間が少なくとも含まれる、ことが好ましい。
この発明によれば、接近物（移動体３１）の急激な速度変化に的確に対応し、「人」を的確に判別することが可能となる。
【００７９】
また、本発明の一態様の危険予測装置において、
前記測定可能領域のうち、前記車両と前記移動体との間で交通事故が起きるリスクが高い領域を危険領域として予め設定する危険領域設定手段と、
前記時空間パターンに基づいて、前記車両の移動軌跡と、前記移動体の移動軌跡とを評価して、前記移動体が前記危険領域に進入するおそれがあるか否かを判断し、進入するおそれがあると判断した場合に、その旨を危険予測として前記運転者に提示する危険予測手段と、
をさらに備える、ことが好ましい。
この発明によれば、車両１０と交通弱者７０（移動体３１）との交通事故を未然に防ぐための情報を運転者Ｄに提供することができる。
【００８０】
また、本発明の一態様の危険予測装置において、前記第２識別手段は、前記距離データ生成手段及び前記撮像手段の設置環境に応じて、前記測定可能領域と、前記第２画像データとを調整する、ことが好ましい。
この発明によれば、危険予測が精度良く行われるための前提となる、第２画像データの正確性を担保することができる。
【符号の説明】
【００８１】
１：危険予測装置
１０：車両
１１：ＣＰＵ
１２：ＲＯＭ
１３：ＲＡＭ
１４：バス
１５：入出力インターフェース
１６：表示部
１７：入力部
１８：記憶部
１９：通信部
２０：ドライブ
２１：反射物
３０：リムーバブルメディア
３１：移動体
４０：固定体
７０：交通弱者
１０１：センサ部
１０２：撮像部
１０３：第２識別部
１０４：２次元マップ生成部
１０５：危険予測部
１１１：距離データ生成部
１１２：自車データ生成部
１１３：時空間解析部
１２０：レーダ
１２１：カメラ
１２２：第２画像データ生成部
３１１：反射データ表示部
３１２：第１識別部
３１３：移動体データ生成部
４０１：距離ＤＢ
４０２：画像ＤＢ
４０３：自車ＤＢ
４０４：時空間ＤＢ
Ａ：車両の全長
Ｂ：グラフ
Ｃ：グラフ
Ｄ：運転者
Ｆ：２次元マップ
Ｋ：測定可能角度
Ｌ：測定可能距離
Ｍ：測定可能領域
ｎ：段数
Ｐ：距離
Ｑ：死角領域
Ｒ：枠線
Ｓ：画像
Ｔ：時間
Ｕ：反射レベル
Ｖ：枠線
Ｗ：線分
Ｘ：危険領域
Ｙ：線分
α：線分
β：線分
γ：曲線
【図１】
2019175372.tif 000003
【図２】
2019175372.tif 000004
【図３】
2019175372.tif 000005
【図４】
2019175372.tif 000006
【図５】
2019175372.tif 000007
【図６】
2019175372.tif 000008
【図７】
2019175372.tif 000009
【図８】
2019175372.tif 000010
【図９】
2019175372.tif 000011
【図１０】
2019175372.tif 000012
【図１１】
2019175372.tif 000013
【図１２】
2019175372.tif 000014
【図１３】
2019175372.tif 000015