(57)【要約】  車両の周辺領域にある物体の位置特定をするための位置特定システム（１２）と、少なくとも１つの支援機能（１８）とを備える運転支援システムを提供する。この運転支援システムは、位置特定された物体の集合体における位置特定データの少なくとも１つの分布（２４，２６，２８）に、特徴的な指標を認識することによって特殊状況を認識する装置（２２）を有していることを特徴とする。  この運転支援システムによれば、位置特定システムの制約があるにもかかわらず、特殊状況の認識が可能なので、適切な対策を開始したり、または少なくとも運転者に警報を発することができるという利点を提供することができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の周辺領域にある物体（３０，３６）の位置特定をするための位置特定システム（１２）と、少なくとも１つの支援機能（１８）と、を備える運転支援システムにおいて、
位置特定された物体の集合体における位置特定データの少なくとも１つの分布（２４，２６，２８）に特徴的な指標を認識することによって特殊状況を認識する装置（２２）を有していることを特徴とする、運転支援システム。
【請求項２】
認識されるべき特殊状況が、渋滞の最後尾および／または道路封鎖であることを特徴とする、請求項１に記載の運転支援システム。
【請求項３】
前記分布（２４，２６，２８）は、前記支援機能（１８）によっては評価されない、停止している物体または低速の物体（３０，３６）の位置特定データも含んでいることを特徴とする、請求項１または２に記載の運転支援システム。
【請求項４】
前記分布（２４）または前記分布のうちの１つは、間隔（Ｄ）に依存する物体（３０）の速度（Ｖ）を表しており、
当該分布または当該分布のうちの１つに付属する特徴的な指標は、前記間隔が増すにつれて前記速度が単調減少することであることを特徴とする、請求項３に記載の運転支援システム。
【請求項５】
前記分布（２６）または前記分布のうちの１つは、間隔（Ｄ）に依存する物体（３０）の相対加速度を表しており、
当該分布または当該分布のうちの１つに付属する特徴的な指標は、相対加速度の値が最大値まで増加してから、間隔が増すにつれて相対加速度が単調減少することに相当していることを特徴とする、請求項３または４に記載の運転支援システム。
【請求項６】
前記分布（２８）または前記分布のうちの１つは、走行方向に対して横向きの方向における静止物体（３６）のＹ座標を表しており、
当該分布または当該分布のうちの１つに付属する特徴的な指標は、実質的に車線幅全体にわたる停止物体（３６）の分布に相当していることを特徴とする、請求項３から５のいずれかに記載の運転支援システム。
【請求項７】
前記特徴的な指標が保存された状況ライブラリ（４０）と、
位置特定データの分布を、前記特徴的な指標と照合するための少なくとも１つの比較器（ＫＯＭＰ）と、
を有していることを特徴とする、請求項１から６のいずれかに記載の運転支援システム。
【請求項８】
前記装置（２２）は、位置特定データの複数の分布（２４，２６，２８）を記録するために構成されており、
前記複数の分布それぞれについて別個の前記比較器（ＫＯＭＰ）が設けられており、
比較結果を組み合わせるための装置（４２）が設けられていることを特徴とする、請求項７に記載の運転支援システム。
【請求項９】
前記装置（２２）は、特殊状況が認識されたときに警報信号を生成するための警報信号発生器（４４）を有していることを特徴とする、請求項１から８のいずれかに記載の運転支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の周辺領域にある物体を位置特定するための位置特定システムと、少なくとも１つの支援機能と、を備える運転支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車の運転者を車両の操作時に支援し、および／または、例えば迫りくる衝突などの危険な状況に対して警告をし、もしくは衝突を避けるための措置や衝突の結果を最低限に抑えるための措置を自動的に開始する運転支援システムは、車両の周辺領域にある物体、特に他の車両を位置特定することができる位置特定システム、特にレーダシステムまたはレーザレーダシステムに依拠している場合が多い。このような位置特定システムによれば、各物体の間隔や相対速度は比較的正確に測定することができる。
【０００３】
しかし、位置特定システムは、一般に、位置特定された物体がどのような種類の物体なのかを区別することはできず、また、区別できる場合であっても非常に大まかな区別しかできない。例えば、レーダエコーによれば、一般に、その物体が支援機能の特定の反応を必要とする他の車両なのか、それとも、支援機能には関係のない道路上にあるブリキ缶なのか、を認識することはできない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
このような運転支援システムの１つの典型例は、ＡＣＣシステム（アダプティブ・クルーズ・コントロール  Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｃｒｕｉｓｅ  Ｃｏｎｔｒｏｌ）とも呼ばれ、適切な間隔で前方車両の後を走るように、自分の車両の速度を制御することを可能にする、アダプティブな走行速度コントローラである。
【０００５】
従来利用されてきたＡＣＣシステムでは、物体認識の欠陥という問題は、一般に、停止目標物が無視されることによって解決されている。つまり、相対速度が、その値からして自分の車両の速度とほぼ同じである物体が無視されることにより、解決されている。それが可能である理由は、ＡＣＣシステムは一般に、静止している障害物が車道上にあることを通常の場合考慮に入れなくてもよいアウトバーン（高速道路等）や整備の行き届いた幹線道路でのみ利用されるからである。
【０００６】
そのため、止まっている物体やきわめて低速で走っている車両は認識されず、もしくは、少なくともシステム反応を引き起こさないので、例えば、渋滞の最後尾に向かって送稿している場合などの特別なケースでは、危険な状況が生じる恐れがある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
請求項１に記載の構成要件を備える本発明は、位置特定システムの制約があるにもかかわらず、前述したような特殊状況の認識が可能なので、適切な対策を開始したり、または少なくとも運転者に警報を発することができるという利点を提供する。
【０００８】
車道上で静止している個々の物体を位置特定しただけでは、潜在的に危険な特殊状況があるという推定はまだできない。そこで、本発明は、複数の物体の集合体が一緒に観察され、その際に、例えば、間隔、相対速度、および／または相対加速度などの位置特定データの分布に関して、特定の種類の特殊状況を示唆するような特徴的な指標が認識されたときには、そのような状況を認識できるであろうという考察に基づいている。
【０００９】
例えば、渋滞の最後尾へ向かって走行していくときには、多くの場合、多数の車両がレーダセンサの位置特定範囲内にあり、これらの車両の多くが低い速度を有しているか、または停車している。さらに別の特徴的な指標は、渋滞の最後尾へと次第に近づいていく前方車両が速度を落とし、渋滞の最後尾へ近づけば近づくほど低速で走行するという点にある。これらの車両の速度を間隔に対してプロットすると、降下していく曲線の形態の特徴的な指標が得られる。これに準じて、これらの車両の相対加速度についても特徴的な指標が得られる。
【００１０】
このように本発明では、位置特定データにアクセスして、位置特定された物体の集合体があるとき、つまり少なくとも２つの物体があるときには、上に述べたような種類の特徴的な指標がないかどうかを探す装置が、従来式の運転支援システムに追加される。
【００１１】
本発明の有利な実施形態は、従属請求項に記載されている。
【００１２】
当然ながら、特に物体の縦方向運動、つまり自分の車両の走行方向への動きに関する位置特定データが評価される。しかしながら、レーダセンサもある程度の角度分解能を有しているので、縦方向運動に関する特定の基準を満たす物体が、車道の幅にわたってどのように分布しているかを評価することも可能である。
【００１３】
事前に定義された１つまたは複数の特殊状況について、特徴的な指標が状況ライブラリに記憶されており、最新に記録された位置特定データと照合できるようになっているのが好ましい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
本発明の実施例が図面に示されており、以下の記述において詳しく説明する。
【００１５】
図１に示す運転支援システムは、まず第１に、駆動システムまたはブレーキシステムへの介入によって車両１４の速度を制御するために、レーダセンサ１２の位置特定データを評価する従来式の走行速度コントローラ１０を含んでいる。さらに走行速度コントローラ１０は、運転者インターフェース１６を通じて運転者とコミュニケーションをとることができる。走行速度コントローラ１０の機能形態は、それ自体として周知なので、図１では簡素化されたブロックとしてのみ図示してあり、本来のＡＣＣコントローラ１８と、これの前方に配置され、ここでは図に明示する都合上別個に示されている、停止目標物を除去する役目を果たす処理段階２０と、を備えている。厳密に言うと、この処理段階により、絶対速度が特定の閾値よりも低いすべての物体が以後の評価から排除される。
【００１６】
時としてアウトバーンに生じる可能性がある障害物、たとえば渋滞の最後尾や道路封鎖などを運転者に警告するために、上記の補足として、停止目標物が除去される前に、レーダセンサ１２の位置特定データにアクセスする警報システム２２が設けられている。すなわちこの警報システムにより、動いている目標物だけでなく、停止目標物についても相対速度、相対加速度、間隔、アジムス角（Azimutwinkel）が記録される。そして、間隔とアジムス角とに基づいて、車道の長手方向に対して横向きの方向における物体の位置を表すＹ座標が算出される。このデータに基づいて、ここでは「集合的な速度推移」、「集合的な加速度推移」、および「車道幅全体にわたる集合的な停止目標物」と名づけられた３種類の分布２４，２６，２８が生成される。
【００１７】
図２は、目標物の絶対速度Ｖ（相対速度と、自分の車両の走行速度から算出）が、測定された間隔Ｄに対してプロットされた分布２４の一例を示している。図２に示す分布は、自分の車両および複数の前方車両が、渋滞の最後尾に向かって走行していく状況についての典型的な分布である。すなわち前方車両は速度を落としており、走行している一番前の車両がもっとも低速である。場合によっては、停止した物体で形成される渋滞の最後尾だけが視野に入ることもある。物体３０は、図２では丸で図示されており、曲線３２は速度分布を表すフィット曲線を示している。単調減少していく曲線３２の推移は、渋滞の最後尾を示唆する特徴的な指標である。
【００１８】
図３は、分布２６の一例を上記に準じて示している。ここでは物体３０の相対速度ｄＶ／ｄｔが間隔Ｄに対してプロットされている。曲線３４はこの分布を表すフィット曲線であり、前方車両の加速度（厳密に言えば減速度）が、間隔が広がるにつれてまず最大値まで増加してから、ゼロまで低下することを特徴としている。このような分布は、すでに図２を参照して説明したのと同じ前方車両の運動パターンに相当している。分布２４および２６を並行して評価することで、いっそう高い認識の確実性が実現される。
【００１９】
図４は、分布２８の一例である。ここでは、静止しているすべての物体３６のＹ座標が、間隔Ｄに対してプロットされている。停止目標物または静止物体３６は、特定の間隔のところで、車道の幅全体にわたっていわばバリヤーを形成していることがわかる。これは、すべての車線の車両がほぼ等しい距離だけ停滞している、渋滞の最後尾を表す典型的な配列に相当している。物体３６の数は、実際に存在している停止車両の数よりも多い場合がある。個々の車両が、物体３６として解釈される複数の反射目標物として、レーダ画像に表れる可能性があるからである。さらに図４では、２つのグループの物体を区別することができる。Ｙ座標が大きい４つの物体は、Ｙ座標が小さい３つの物体よりも若干狭い間隔を有している。このことは、異なる車線上の渋滞の最後尾が若干異なる間隔のところに位置している可能性に相当しており、同じく渋滞の最後尾の特徴的な指標のひとつである。
【００２０】
すべての物体がほぼ等しい間隔のところに位置している図４に相当する分布は、警察車両や遮断棒によって形成される、車道の全面通行禁止に相当している可能性もある。
【００２１】
図１に示すように、図２から図４に図示されている個々の集合体の分布が、比較器ＫＯＭＰで、状況ライブラリ４０に由来するデータと照合される。この状況ライブラリには、渋滞の最後尾または一般的に認識されるべき状況を表す特徴的な指標が保存されている。状況ライブラリは、たとえば、認識されるべき状況を数多くのシミュレーションまたは現実に近い実験で再現し、その際に、図１に示すシステムと同じ機能性をもつシステムでさまざまな分布を記録して、各々の分布タイプについて別個に統計分析（平均値の形成、許容限度の算定）を行うことによって作成することができる。
【００２２】
比較器ＫＯＭＰのうち少なくとも１つが、状況ライブラリ４０に由来する付属の指標と分布が一致していることを判定すると、論理信号「１」がＯＲゲート４２に出力される。このことは、警報信号発生器４４および運転者インターフェース１６を介して、音響信号、光学信号、または運動感覚信号の出力を引き起こし、それによって運転者は危険な状況に対する警告を与えられる。
【００２３】
選択的に、論理信号の代わりに、測定された分布と指標との一致の程度を表す比較器ＫＯＭＰの量的な信号を評価する複雑な回路を、ＯＲゲート４２に代えて用いることもできる。この場合、警報信号は、すべての分布２４，２６および２８と、それぞれ対応する指標との一致の合計が、特定の閾値を上回っているときに発せられる。このとき、比較器から出力される一致の程度は、該当する集合体がどれだけ多くの個別物体を含んでいるかに依存して決めることもできる。分布として観察される物体の数は、少なくとも２つに等しいのが望ましい。物体の最低数がこれ以上であれば、誤った警報発令の可能性が減る。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明の運転支援システムのブロック図である。
【図２】位置特定された物体の運動データにおける特徴的な指標の例を示すグラフである。
【図３】位置特定された物体の運動データにおける特徴的な指標の例を示すグラフである。
【図４】位置特定された物体の運動データにおける特徴的な指標の例を示すグラフである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【国際調査報告】
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