(57)【要約】  車両（１）の周囲（２）にある、潜在的に危険な対象物又は危険に晒されている対象物（４１〜４３）を識別するための方法（１００）であって、周囲（２）の領域（２ａ）を、少なくとも１つのイベントベースのセンサ（３）によって検出するステップ（１１０）であって、イベントベースのセンサ（３）は、感光性のピクセル（３１）を有しており、少なくとも所定の割合だけの、ピクセル（３１）に入射する光の強度の相対的な変化によって、当該センサ（３）は、ピクセル（３１）に割り当てられているイベント（３１ａ）を出力する、ステップ（１１０）と、センサ（３）によって出力されるイベント（３１ａ）を、領域（２ａ）内の対象物（４１〜４３）に割り当てるステップ（１２０）と、イベント（３１ａ）が割り当てられている少なくとも１つの対象物（４１〜４３）に対して、対象物（４１〜４３）に割り当てられているイベント（３１ａ）を、対象物（４１〜４３）の現在の動作（４１ａ〜４３ａ）に関して分析するステップ（１３０）と、現在の動作（４１ａ〜４３ａ）から、対象物（４１〜４３）の差し迫った動作（４１ｂ〜４３ｂ）及び／又は対象物（４１〜４３）の差し迫った状態変化（４１ｃ〜４３ｃ）を特定するステップ（１４０）と、を備える方法に関する。本発明は、関連するコンピュータプログラムにも関する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両（１）の周囲（２）にある、潜在的に危険な対象物又は危険に晒されている対象物（４１〜４３）を識別するための方法（１００）であって、
前記周囲（２）の領域（２ａ）を、少なくとも１つのイベントベースのセンサ（３）によって検出するステップ（１１０）であって、前記イベントベースのセンサ（３）は、感光性のピクセル（３１）を有しており、少なくとも所定の割合だけの、ピクセル（３１）に入射する光の強度の相対的な変化によって、前記センサ（３）は、前記ピクセル（３１）に割り当てられているイベント（３１ａ）を出力する、ステップ（１１０）と、
前記センサ（３）によって出力されるイベント（３１ａ）を、前記領域（２ａ）内の対象物（４１〜４３）に割り当てるステップ（１２０）と、
前記イベント（３１ａ）が割り当てられている少なくとも１つの対象物（４１〜４３）に対して、前記対象物（４１〜４３）に割り当てられている前記イベント（３１ａ）を、前記対象物（４１〜４３）の現在の動作（４１ａ〜４３ａ）に関して分析するステップ（１３０）と、
前記現在の動作（４１ａ〜４３ａ）から、前記対象物（４１〜４３）の差し迫った動作（４１ｂ〜４３ｂ）及び／又は前記対象物（４１〜４３）の差し迫った状態変化（４１ｃ〜４３ｃ）を特定するステップ（１４０）と、
を備える方法（１００）。
【請求項２】
前記対象物（４１〜４３）の前記差し迫った動作（４１ｂ〜４３ｂ）が、前記車両（１）の現在の軌道（１ａ）又は計画された軌道（１ａ）と対立することに応じて、前記対象物（４１〜４３）を、危険である又は危険に晒されていると評価する（１５０）、請求項１に記載の方法（１００）。
【請求項３】
前記対象物（４１〜４３）の前記差し迫った状態変化（４１ｃ〜４３ｃ）が、前記対象物（４１〜４３）の少なくとも１つの部分を、前記車両（１）の前記現在の軌道（１ａ）又は前記計画された軌道（１ａ）と対立させる可能性があることに応じて、前記対象物（４１〜４３）を、危険である又は危険に晒されていると評価する（１６０）、請求項１又は２に記載の方法（１００）。
【請求項４】
少なくとも１つの自己動作を、前記対象物（４１〜４３）の現在の動作（４１ａ〜４３ａ）として選択する、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の方法（１００）。
【請求項５】
自己動作（４１ａ）の前記分析（１３０）及びそれに続く前記自己動作（４１ａ）の前記評価（１４０）から、剛体の対象物（４１）を除外する（１２５）、請求項４に記載の方法（１００）。
【請求項６】
自己動作（４１ａ）の前記分析（１３０）及びそれに続く前記自己動作（４１ａ）の前記評価（１４０）からの、剛体の対象物（４１）の前記除外（１２５）を、前記車両（１）が走行している道路の道路カテゴリに関連してアクティブにする（１２６）、請求項５に記載の方法（１００）。
【請求項７】
人物又は動物を対象物（４２）として選択し、その自己動作（４２ａ）を特定し（１３０）、前記人物又は動物（４２）の身体の少なくとも１つの部分の周期的な動作の振幅及び／又は回数の変化から、及び／又は、前記人物又は動物（４２）又は身体の部分の回転から、前記人物又は動物（４２）の差し迫った動作（４２ｂ）及び／又は状態変化を自己動作（４２ａ）として特定する（１４１）、請求項４乃至６のいずれか一項に記載の方法（１００）。
【請求項８】
人物を対象物（４２）として選択し、その自己動作（４２ａ）を分析し、特定の空間的な方向への前記人物（４２）のコミュニケーションを示唆する動作から、自己動作（４２ａ）として、前記空間的な方向への、前記人物（４２）の差し迫った動作（４２ｂ）を特定する（１４２）、請求項４乃至７のいずれか一項に記載の方法（１００）。
【請求項９】
前記対象物（４１）の残余の部分に対する、前記対象物（４１）のある部分（４１ｄ）の動作又は振動を含む、前記対象物（４１）の自己動作（４１ａ）から、前記対象物（４１）の差し迫った状態変化（４１ｃ）として、前記対象物（４１）からの前記部分（４１ｄ）の分離を特定する（１４３）、請求項４乃至８のいずれか一項に記載の方法（１００）。
【請求項１０】
対象物（４１〜４３）が危険である又は危険に晒されていると評価されたこと（１５０，１６０）に応じて、前記車両（１）の運転者が物理的に知覚可能な警告装置（１１）を起動させ（１７０）、及び／又は、前記車両の駆動システム（１２）、ステアリングシステム（１３）及び／又はブレーキシステム（１４）を介入（１８０ａ）によって駆動制御し（１８０）、これによって、衝突を回避する又は衝突の結果を軽減する、請求項１乃至９のいずれか一項に記載の方法（１００）。
【請求項１１】
前記領域（２ａ）内の対象物（４１〜４３）を識別するために、及び／又は、対象物（４１〜４３）を個々の部分にセグメント化するために、前記領域（２ａ）のカメラ画像を付加的に使用する（１１５）、請求項１乃至１０のいずれか一項に記載の方法（１００）。
【請求項１２】
現在の動作（４１ａ〜４３ａ）に関する前記イベント（４１〜４３）の前記分析（１３０）及び／又は差し迫った動作（４１ｂ〜４３ｂ）若しくは状態変化（４１ｃ〜４３ｃ）に関する前記現在の動作（４１ａ〜４３ａ）の前記評価を、人工ニューラルネットワークを用いて実行する（１３５）、請求項１乃至１１のいずれか一項に記載の方法（１００）。
【請求項１３】
コンピュータ及び／又は制御装置上において実行されたときに、前記コンピュータ及び／又は前記制御装置に、請求項１乃至１２のいずれか一項に記載の方法（１００）を実施させるための機械可読命令を含むコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の周囲にある対象物を、それらが車両にとって危険となり得るか、又は逆に、車両によって危険に晒されているかに関して、迅速に分析し得る方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来技術
過去の交通事故の分析によって、回避するための時間がもう少しだけあれば、これらの事故の大部分を回避することができたであろうことが明らかになっている。多くの場合、１秒又はそれを下回る付加的な時間があれば、違いが生じたであろう。
【０００３】
差し迫った衝突に自動的に応答し、例えば、緊急ブレーキをかける支援システムの、車両への装備が益々進んでいる。さらに、このような自動的な応答は、車両が公共の道路交通において少なくとも部分的に自動的に移動すべき場合に必要とされる。
【０００４】
可能な限り多くの応答時間を省略するために、米国特許出願公開第２０１６／０９６４７７号明細書は、イベントベースの（事象発生に基づく）感光性のピクセルを備えたセンサの使用を提案している。このようなイベントベースのピクセルに入射する光の強度が少なくとも所定の割合だけ変化すると直ちに、センサは、このピクセルに割り当てられているイベントを出力する。カメラベースの（カメラに基づく）センサとは異なり、完全な画像が記録されることを待つ必要はない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１６／０９６４７７号明細書
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の開示
本発明において、車両の周囲にある潜在的に危険な対象物又は危険に晒されている対象物を識別するための方法が考案された。これに関連して、「危険な」とは、特に、対象物と車両との衝突が差し迫っており、車両、車両の乗員及び／又は他の交通利用者に不利益をもたらす可能性があることを意味している。「危険に晒されている」とは、特に、対象物と車両との衝突が差し迫っており、対象物自体に不利益をもたらす可能性があることを意味している。
【０００７】
周囲の領域は、少なくとも１つのイベントベースの（事象発生に基づく）センサによって検出される。ここで、このイベントベースのセンサは、感光性のピクセルを有しており、少なくとも所定の割合だけの、ピクセルに入射する光の強度の相対的な変化によって、センサは、このピクセルに割り当てられているイベントを出力する。検出される領域は、例えば、車両が現在向かっている領域であるものとするとよい。特に、車両の周囲は、複数のイベントベースのセンサによって検出範囲とされるものとするとよく、これらのセンサのうち、現在の走行方向（特に、前進又は後進）に関連しているセンサが各時点において使用されるものとするとよい。しかし、例えば、側面領域も監視可能である。車両が路肩で停止している場合には、例えば、後方の交通エリアを、車両が右側の車線を路肩の方向において逸脱しそうか否かに関して監視することもできる。
【０００８】
センサによって出力されるイベントは、領域内の少なくとも１つの対象物に割り当てられる。対象物は、特に、イベントのデータストリーム自体から特定されるものとするとよい。例えば、最初に、互いに区別可能でありかつ互いに独立して移動する対象物自体が抽象的に検出されるものとするとよく、次のステップにおいて、対象物のタイプ（歩行者、サイクリスト又は他の自動車等）に従って分類される。しかし、選択的に又は組合せにおいて、どのような対象物が車両の周囲に存在しているかの情報についてのあらゆる他の供給源を用いることができる。例えば、以前にカメラセンサを使用して検出及び分類された対象物にもイベントを割り当てることができる。さらに、例えば、イベントベースのセンサの視点から複数の対象物が重畳している場合には、同一のイベントを複数の対象物に割り当てることができる。しかし、これと同時に、センサによって出力される総てのイベントが少なくとも１つの対象物に割り当てられる必要はない。イベントは、割り当てられないままでもよい。
【０００９】
イベントが割り当てられている少なくとも１つの対象物に対して、この対象物に割り当てられているイベントが、対象物の現在の動作に関して分析される。これらの現在の動作は、例えば、対象物の自己動作（Ｉｎｓｉｃｈｂｅｗｅｇｕｎｇ）であるものとするとよく、又は、カメラセンサの典型なフレームレートと比較して短い時間スケールにおいて発生する他の動作であるものとしてもよい。これに関連して、用語「自己動作（Ｉｎｓｉｃｈｂｅｗｅｇｕｎｇ）」には、特に、全体として見れば、空間内における対象物の位置が変化しない動作が含まれる。これらは、特に、空間内における対象物の少なくとも１つの点が固定されたままの動作である。
【００１０】
現在の動作から、対象物の差し迫った動作及び／又は対象物の差し迫った状態変化が特定される。差し迫った動作は、特に、例えば、全体として見た、対象物の前進であるものとするとよい。しかし、例えば、第１の自己動作から先ずは差し迫った第２の自己動作を特定し、この第２の自己動作から、初めて、全体として見た、対象物の差し迫った前進を推測することもできる。用語「状態変化」には、例えば、全体として見た対象物の前進ではないが、車両から見れば関連している対象物のあらゆる変化が含まれる。例えば、前方を走行する乗用車のトランクルームのドアの動作は、荷物がトランクルームから車道に落ちることを知覚させることができる。同様に、前方を走行する乗用車に、例えばルーフボックス又は他の荷物を固定しているブラケットの湾曲又は破損は、この荷物の脱落が差し迫っていることを知覚させることができる。
【００１１】
対象物の多くの動作又は状態変化は、外見上においては完全に突発的に発生するが、実際には、このような対象物に対応する自己動作によって、又は、カメラセンサのフレームレートと比較して短い時間スケールで発生する他の動作によっても、知覚させ得ることが判明している。例えば、歩いている人物の場合には、歩幅又は腕の振りの動作の頻度も、人物の速度が著しく上昇する前に変化する。サイクリストは、自身の自転車にブレーキをかける前にペダルを踏むことを中止し、全体として見て自転車を著しく加速する前に自身のペダリング速度を加速する。さらに、人物は、他の方向に歩くことを可能にするために、通常、自身の固有の軸を中心に回転しなければならず、これによって、所望の方向に向き、その方向において自身の行程を続行することができる。従って、有利には、少なくとも１つの自己動作が、対象物の現在の動作として選択される。
【００１２】
このような知識は、生物である対象物に限定されるものではない。従って、例えば、後続の交通にとって極めて危険である、高速道路上における車両部分又は荷物の脱落も、詳細に観察すれば、突発的に発生するイベントではあることはほとんどない。むしろ、対応する固定具は、多くの場合、徐々に弛緩するので、車両部分又は荷物は、最初は遊びを有しており、最後に固定具が最終的に機能しなくなる前に、走行動態によって励起されて、車両の残余の部分に対して動作し又は振動する。
【００１３】
さらに、このような知識は、意図せずに発生する危険な状況にも限定されるものではない。従って、例えば、走行中の車両に石を投げるために手を後方へひく自己動作も識別することができる。
【００１４】
従って、それらに限定されるものではないが、差し迫った動作又は差し迫った状態変化、特に、対象物の根底にあるそれぞれの意図を特定することができる。
【００１５】
上述の自己動作は、極めて微細であると同時に速い動作である可能性がある。従って、イベントベースのセンサを使用してこれらの動作を物理的に検出することは、特に有利である。イベントベースのセンサは、継続的なデータストリームを提供する。各イベントは、それが発生したまさにその瞬間に報告される。カメラセンサの場合のように、フレームレートの形態における時間の離散化は固定的に設定されない。これは、一方では、自己動作を格段に詳細に追跡することができるという結果をもたらす。他方では、全体的に格段に迅速に、即ち、カメラセンサの場合に２つの完全な画像（フレーム）の記録の間に経過する時間よりも短い時間でも応答することができる。イベントのより迅速な報告に加えて、イベントが最初から、現在の状況の変化にのみ関連するということも役に立つ。例えば、２つの画像の比較から、先ずは、何が変化したのかを評価するために時間を費やす必要はない。
【００１６】
カメラセンサのビデオデータストリームと比較して、イベントベースのセンサによって提供されるイベントのデータストリームは、極めて強く圧縮されている。このため、車両内におけるデータ伝送の際に、及び、さらなる処理の際に、必要な帯域幅がそれぞれ減少する。例えば、最大帯域幅が１Ｍｂｉｔ／ｓのＣＡＮバスが伝送チャネルとして使用される場合、これは、ＨＤ品質におけるビデオデータストリームの伝送においては、既にビジー状態になるであろう。
【００１７】
例えば、自己動作の所定の原形の規準に基づく一連の規則は、自己動作と、予測される動作又は状態変化との間の関連を確立することができる。このような一連の規則は、明示的に作成されているものとしてよいが、例えば機械学習を使用してトレーニングされるものとしてもよい。このような規則には、例えば、歩道を歩く歩行者の場合に、歩数の変化と車道への身体の回転との組合せによって、高い確率で、歩行者が車道に足を踏み入れることが予想されることが含まれ得る。
【００１８】
有利には、対象物の差し迫った動作が、車両の現在の軌道又は計画された軌道と対立することに応じて、対象物は、危険である又は危険に晒されていると評価される。これに対する判断基準は、例えば、対象物の差し迫った動作が、車両の現在の軌道若しくは計画された軌道と交差すること、又は、所定の安全間隔を超えてそれに近づくことであるものとするとよい。差し迫った動作がこのように車両に近接しない場合、それを重大ではないと分類することができる。このような場合には、例えば、このような動作を追跡するためのさらなるリソースを省略し、これらのリソースを他の対象物のより関連性の高い動作に集中させることができる。
【００１９】
有利には、対象物の差し迫った状態変化が、対象物の少なくとも１つの部分を、車両の現在の軌道又は計画された軌道と対立させる可能性があることに応じて、対象物は、危険である又は危険に晒されていると評価される。これには、例えば、前方を走行する乗用車の上述した、開放されているトランクルームのドア又は破損しているブラケットが含まれる。なぜなら、このような乗用車の荷物が、自身の車両の軌道に達する可能性があるからである。
【００２０】
他の特に有利な構成においては、剛体の対象物は、自己動作の分析及びそれに続く自己動作の評価から除外される。ここで、剛体の対象物は、特に、通常は、自己動作が発生しない、又は、車両から見て関連しない対象物であるものとするとよい。なぜなら、これらは、例えば、車両を危険に晒すものとして適当でないからである。従って、例えば、荷物の差し迫った脱落の上述した特別な場合を除いて、乗用車は、通常、剛体の対象物とみなされるべきである。例えば、前方を走行する乗用車のリアウィンドウワイパーが動作している場合、これは、自身の車両の安全性を侵害するものとしては適当でないため、このような動作を追跡するためにリソースを拘束する必要はない。
【００２１】
特に、自己動作の分析及びそれに続く自己動作の評価からの、剛体の対象物の除外を、現在、車両が走行している道路の道路カテゴリに関連してアクティブにするものとしてよい。このようにして、利用可能な処理リソースに優先順位を付けることができる。
【００２２】
例えば、都市部の交通においては、荷物を脱落させて、後続の車両に深刻な損傷を与えるリスクは、比較的低い。これに対して、歩行者が突然、車両の前を走ることは、比較的頻繁に生じ、この場合には、歩行者への被害は、深刻であり得る。従って、例えば、都市部の交通において、剛体の対象物の上述した除外をアクティブにすることは、有利であり得る。
【００２３】
これに対して、高速道路においては、歩行者は滅多に見られない。これに対して、高速道路においては、速度が速い場合に、荷物の脱落が比較的頻繁に生じる。従って、高速道路においては、通常の場合においても、乗用車又はトラック等の、剛体の対象物の自己動作を監視することは、有利であり得る。
【００２４】
上述の例の一般化においては、有利には、人物又は動物が対象物として選択され、その自己動作が特定される。人物又は動物の身体の少なくとも１つの部分の周期的な動作の振幅及び／又は回数の変化から、及び／又は、人物又は動物又はその身体の部分の回転から、人物又は動物の差し迫った動作及び／又は状態変化が自己動作として特定される。特に、周期的な動作の分析は、これらの動作をノイズと良好に区別することができるという利点を有している。
【００２５】
他の有利な構成においては、人物が対象物として選択され、その自己動作が分析される。特定の空間的な方向への人物のコミュニケーションを示唆する動作から、自己動作として、この空間的な方向への、人物の差し迫った動作が特定される。
【００２６】
対象物としての人物の分析は、特に、歩道上で車道に向かう方向に移動している人物が車道の縁で停止したままであるのか又は道路を横断し始めるのかが予測されるべき状況において、関連性を有するものとしてよい。これに関連して、例えば、特定の自己動作が存在していることだけでなく、特定の自己動作が存在してないことも、明示的に、衝突が差し迫っているか否かに対する判断基準として使用されるものとしてよい。例えば、歩行者が車道の縁に向かって移動しており、その前に、接近する車両の方向に頭部を回転させていた場合には、歩行者が車両を見て、停止したままである可能性が高いので、緊急ブレーキは必要とされない。しかし、歩行者が頭部を回転させておらず、例えば、スマートフォンの操作を示唆する他の自己動作を識別することができる場合には、歩行者が交通イベントに全く気づいていないことが仮定されるべきである。このような場合には、緊急ブレーキが指示される。
【００２７】
対象物としての動物の分析は、特に、野生動物の道路横断が行われる状況において、関連性を有するものとしてよい。車道の縁にいる動物は、恐らく、車両が到着する少し前にヘッドライトの光円錐に入るので、光に対する動物の応答を評価する時間はほとんどない。光は、車道に足を踏み入れる前に動物に警告をすることができるが、車道への飛び込みにつながる脱出反射も同様に大いに引き起こしてしまい得る。
【００２８】
上述の記載によれば、有利には、対象物の残余の部分に対する、対象物のある部分の動作又は振動を含む、対象物の自己動作から、対象物の差し迫った状態変化として、対象物からのこの部分の分離が特定される。特に、走行動態によって引き起こされる振動は、しばしば、カメラセンサの典型的なフレームレートよりも格段に速い時間スケールで発生する。従って、カメラセンサによって提供された画像に基づいて、この振動を明確に特定することはできない。その他の点においては、車両部分又は荷物の差し迫った分離だけが識別され得るものではない。例えば、前方を走行するトラックの幌に蓄積した氷の動作も識別することができ、このことから、このトラックが間もなくこの氷の塊を脱落させるであろうと結論付けることができる。
【００２９】
特に有利な構成においては、対象物が危険である又は危険に晒されていると評価されたことに応じて、車両の運転者が物理的に知覚可能な警告装置が起動され、及び／又は、車両の駆動システム、ステアリングシステム及び／又はブレーキシステムが介入によって駆動制御され、これによって、衝突を回避する又は衝突の結果を軽減することができる。例えば、ブレーキ操作及び／又は回避操作を実行に移すことができる。前方を走行する車両が荷物を脱落させた場合、例えば、前方を走行するこの車両までの間隔を長くするだけで、先ずは充分であることがある。しかし、交通状況が許せば、例えば、脱落する可能性のある荷物に当たることがないように、前方を走行する車両を追い越すことも合理的であり得る。
【００３０】
他の特に有利な構成においては、イベントベースのセンサによって検出される領域内の対象物を識別するために、及び／又は、対象物を個々の部分にセグメント化するために、この領域のカメラ画像が付加的に使用される。このようにして、両方のタイプのデータ取得の長所を組み合わせることができる。基本的には、イベントのデータストリームのみに基づいて対象物を複数のセグメントに分割することが可能であるが、このようなデータストリームが常に、まさに移動している、対象物の領域のみを示すことによって、これは、複雑になる。これに対して、カメラ画像上においては、対象物全体が可視であり、例えば、対象物の異なる部分間の色のコントラストを利用することができる。さらに、システムによっては、カメラセンサは、イベントベースのセンサよりも高い空間分解能を有している。
【００３１】
これに関連して、対象物の特徴のより正確な抽出、及び、個々の部分への、場合によって行われる対象物のセグメント化も、必ずしも現在の動作の分析に先行する必要はないことに留意されたい。例えば、特徴抽出又はセグメント化がまだ終了していない時点において既に、この対象物のタイプの最悪のケースの推定に基づいて分析が行われるものとするとよく、後に、対象物がより正確に分類又はセグメント化された状態において、この分析が修正されるものとしてよい。このようにして、後になって初めて利用することができる、カメラ画像からの付加的な情報も、合理的に導入することができる。
【００３２】
基本的に、イベントベースのセンサとカメラベースのセンサとの組合せは、まさに、道路交通における、安全に関連した要求に対して、データ検出時及びデータ処理時に多様性が取り入れられるという利点を提供する。特に、検出又は評価された各情報が相互に妥当性検査されるものとしてよい。例えば、カメラ画像に基づいて、木が誤って歩行者として分類されていることがある。ここで、例えば、現在の動作のパターンが、歩行者ではなく木に対して典型的であることが確認されると、それに応じて、この分類が修正されるものとしてよい。
【００３３】
現在の動作に関するイベントの分析、及び／又は、差し迫った動作若しくは状態変化に関する現在の動作の評価を、特に人工ニューラルネットワークを用いて実行することができる。ここでは、特に、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）又は再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ）を使用することができる。しかし、分析及び評価を、例えばモデルに基づいて実行することもできる。
【００３４】
対象物の差し迫った動作又は状態変化を予測するための時間範囲は、例えば、１秒から３秒までの間であり得る。これに必要な計算能力は、通常の制御装置によって提供可能である。
【００３５】
本発明を改良するさらなる措置を、以下において、図面に基づく本発明の有利な実施例の説明と共に、より詳細に示す。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】方法１００の実施例である。
【図２】車両１の周囲２における、方法１００が有利に作用する例示的な交通状況である。
【発明を実施するための形態】
【００３７】
実施例
図１によれば、方法１００のステップ１１０において、最初に、図１に示されていない車両１の周囲２の領域２ａが、イベントベース（事象発生に基づく）のセンサ３によって検出される。センサ３によって報告されたイベント３１ａは、ステップ１２０において、領域２ａにおける対象物４１〜４３に割り当てられる。ここで、対象物４１〜４３を識別及び／又は分類するために、任意のステップ１１５において、領域２ａのカメラ画像も使用することができる。
【００３８】
ステップ１３０において、対象物４１〜４３の現在の動作４１ａ〜４３ａが、対象物４１〜４３にそれぞれ割り当てられているイベント３１ａから評価される。これを、特に、ステップ１３５に従って、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）を用いて行うことができる。
【００３９】
ステップ１４０において、例えば、自己動作等の現在の動作４１ａ〜４３ａから、対象物４１〜４３の差し迫った動作４１ｂ〜４３ｂ及び／又は差し迫った状態変化４１ｃ〜４３ｃが評価される。ここで、例えば、ステップ１４１に従って、人物又は動物４２の身体の少なくとも１つの部分の周期的な動作、及び／又は、人物又は動物４２又はその身体の部分の回転を、自己動作４２ａとして使用することができる。選択的に又は組み合わせて、例えば、ステップ１４２に従って、人物４２の、コミュニケーションに向けられた自己動作４２ａを使用することができる。選択的に又は組み合わせて、例えば、ステップ１４３に従って、図１に示されていない、対象物４１の部分４１ｄの、対象物４１の残余の部分に対する動作又は振動を自己動作４１ａとして使用することができる。
【００４０】
任意のステップ１２５に従って、自己動作４１ａ〜４３ａを特定すること１３０及びその後に評価すること１４０から、剛体の対象物を除外することができ、ここで、このような除外を、任意のステップ１２６に従って、車両１が走行している道路の道路カテゴリに応じてアクティブにすることができる。
【００４１】
ステップ１５０に従って、対象物４１〜４３は、その差し迫った動作４１ｂ〜４３ｂが、図１に示されていない、車両１の現在の軌道１ａ又は計画された軌道１ａと対立する場合に、危険であると評価される。ステップ１６０に従って、対象物４１〜４３は、その差し迫った状態変化４１ｃ〜４３ｃが、対象物４１〜４３の少なくとも１つの部分を、車両１の現在の軌道１ａ又は計画された軌道１ａと対立させる可能性がある場合に、危険であると評価される。
【００４２】
対象物４１〜４３が危険である又は危険に晒されているという特定に応じて、ステップ１７０に従って、車両の警告装置１１を起動させることができ、及び／又は、ステップ１８０に従って、車両１の駆動システム１２、ステアリングシステム１３及び／又はブレーキシステム１４を、介入１８０ａによって駆動制御することができる。
【００４３】
図２は、車両１の周囲２における例示的な交通状況を示している。車両１は、歩道２２及び２３が縁に並ぶ道路２１上を、軌道１ａに沿って走行している。周囲２の領域２ａは、複数の感光性のピクセル３１に分割されたイベントベースのセンサ３によって検出される。例示的に示されているこの状況においては、３つの対象物４１〜４３が関連している。
【００４４】
前方を走行する車両４１はバンパー４１ｄを有しており、バンパーの下端は、そのブラケットから折れている。走行動態によって、バンパー４１ｄは、著しく誇張して示された振動運動を行い、これは、全体として見ると、車両４１の自己動作４１ａとみなされる。この自己動作４１ａから、車両１の差し迫った状態変化４１ｃとして、バンパー４１ｄが間もなく車両４１から完全に分離し、道路２１上に落下することを推測することができる（図２において破線により示されている）。
【００４５】
歩道２３上の第１の人物４２は、自己動作４２ａとして自身の固有の軸の周りを回転する。ここから、人物４２の差し迫った動作４２ｂとして、この人物が間もなく道路２１へ飛び出すことを推測することができる。
【００４６】
歩道２２上の第２の人物４３は、自己動作４３ａとして、石４３ｄを持って、手を後方へひく。ここから、人物４３の差し迫った状態変化４３ｃとして、この人物が石４３ｄを投げ、これによって、石４３ｄが道路２１に到達し、さらには車両１に当たることを推測することができる（図２において破線により示されている）。
【図１】
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【図２】
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【国際調査報告】
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