(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両（１０）の周囲の状況を検知するセンサ（１１）により生成されたセンサ情報に基づいて、前記車両（１０）の周囲の状況の特徴を表す複数の特徴量を抽出する特徴量抽出部（４１）と、
危険が生じる複数のシーンのそれぞれごとに求められた、前記車両（１０）の周囲の状況が当該シーンに該当する確からしさの分布を表す確率分布に前記複数の特徴量を適用することで、前記複数のシーンのそれぞれごとに、前記車両（１０）の周囲の状況が当該シーンに該当する確からしさを求めるシーン推定部（４２）と、
前記複数のシーンのそれぞれごとに設けられ、前記複数の特徴量から前記複数のシーンのうちの対応するシーンについての危険の度合いである個別危険度を算出する複数の個別危険度算出部（４３−１〜４３−ｎ）と、
前記複数のシーンのそれぞれについての前記個別危険度を、前記複数のシーンのうちの対応するシーンについての前記確からしさで重み付け加算することで前記車両（１０）の周囲の状況についての危険の度合いである危険度を算出する危険度推定部（４４）と、
を有する危険度推定装置。
【請求項２】
車両（１０）の周囲の状況を検知するセンサ（１１）により生成されたセンサ情報に基づいて、前記車両（１０）の周囲の状況の特徴を表す複数の特徴量を抽出する特徴量抽出部（４１）と、
危険が生じる複数のシーンのそれぞれごとに求められた、前記車両（１０）の周囲の状況が当該シーンに該当する確からしさの分布を表す確率分布に前記複数の特徴量を適用することで、前記複数のシーンのそれぞれごとに、前記車両（１０）の周囲の状況が当該シーンに該当する確からしさを求めるシーン推定部（４２）と、
前記複数のシーンのそれぞれごとに設けられ、前記複数の特徴量から前記複数のシーンのうちの対応するシーンについての危険の度合いである個別危険度を算出する複数の個別危険度算出部（４３−１〜４３−ｎ）と、
前記複数のシーンのうち、前記確からしさが最も高いシーンについての前記個別危険度を、前記車両（１０）の周囲の状況についての危険の度合いである危険度とする危険度推定部（４４）と、
を有する危険度推定装置。
【請求項３】
前記複数の個別危険度算出部（４３−１〜４３−ｎ）のそれぞれは、前記複数の特徴量のうちの当該個別危険度算出部について予め設定された１以上の特徴量を入力とし、前記個別危険度を出力とする識別器を有する、請求項１または２に記載の危険度推定装置。
【請求項４】
車両（１０）の周囲の状況を検知するセンサ（１１）により生成されたセンサ情報に基づいて、前記車両（１０）の周囲の状況の特徴を表す複数の特徴量を抽出するステップと、
危険が生じる複数のシーンのそれぞれごとに求められた、前記車両（１０）の周囲の状況が当該シーンに該当する確からしさの分布を表す確率分布に前記複数の特徴量を適用することで、前記複数のシーンのそれぞれごとに、前記車両（１０）の周囲の状況が当該シーンに該当する確からしさを求めるステップと、
前記複数のシーンのそれぞれごとに、前記複数の特徴量から当該シーンについての危険の度合いである個別危険度を算出するステップと、
前記複数のシーンのそれぞれについての前記個別危険度を、前記複数のシーンのうちの対応するシーンについての前記確からしさで重み付け加算することで前記車両（１０）の周囲の状況についての危険の度合いである危険度を算出するステップと、
を含む危険度推定方法。
【請求項５】
車両（１０）の周囲の状況を検知するセンサ（１１）により生成されたセンサ情報に基づいて、前記車両（１０）の周囲の状況の特徴を表す複数の特徴量を抽出するステップと、
危険が生じる複数のシーンのそれぞれごとに求められた、前記車両（１０）の周囲の状況が当該シーンに該当する確からしさの分布を表す確率分布に前記複数の特徴量を適用することで、前記複数のシーンのそれぞれごとに、前記車両（１０）の周囲の状況が当該シーンに該当する確からしさを求めるステップと、
前記複数のシーンのそれぞれごとに、前記複数の特徴量から当該シーンについての危険の度合いである個別危険度を算出するステップと、
前記複数のシーンのうち、前記確からしさが最も高いシーンについての前記個別危険度を、前記車両（１０）の周囲の状況についての危険の度合いである危険度とするステップと、
を含む危険度推定方法。
【請求項６】
車両（１０）の周囲の状況を検知するセンサ（１１）により生成されたセンサ情報に基づいて、前記車両（１０）の周囲の状況の特徴を表す複数の特徴量を抽出するステップと、
危険が生じる複数のシーンのそれぞれごとに求められた、前記車両（１０）の周囲の状況が当該シーンに該当する確からしさの分布を表す確率分布に前記複数の特徴量を適用することで、前記複数のシーンのそれぞれごとに、前記車両（１０）の周囲の状況が当該シーンに該当する確からしさを求めるステップと、
前記複数のシーンのそれぞれごとに、前記複数の特徴量から当該シーンについての危険の度合いである個別危険度を算出するステップと、
前記複数のシーンのそれぞれについての前記個別危険度を、前記複数のシーンのうちの対応するシーンについての前記確からしさで重み付け加算することで前記車両（１０）の周囲の状況についての危険の度合いである危険度を算出するステップと、
をコンピュータに実行させるための危険度推定用コンピュータプログラム。
【請求項７】
車両（１０）の周囲の状況を検知するセンサ（１１）により生成されたセンサ情報に基づいて、前記車両（１０）の周囲の状況の特徴を表す複数の特徴量を抽出するステップと、
危険が生じる複数のシーンのそれぞれごとに求められた、前記車両（１０）の周囲の状況が当該シーンに該当する確からしさの分布を表す確率分布に前記複数の特徴量を適用することで、前記複数のシーンのそれぞれごとに、前記車両（１０）の周囲の状況が当該シーンに該当する確からしさを求めるステップと、
前記複数のシーンのそれぞれごとに、前記複数の特徴量から当該シーンについての危険の度合いである個別危険度を算出するステップと、
前記複数のシーンのうち、前記確からしさが最も高いシーンについての前記個別危険度を、前記車両（１０）の周囲の状況についての危険の度合いである危険度とするステップと、
をコンピュータに実行させるための危険度推定用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、車両の走行の際に発生する危険の度合いを推定する危険度推定装置、危険度推定方法及び危険度推定用コンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
車両と車両、あるいは、車両と人との接触事故を減らすために、何らかの事故が起きそうな危険を予測して、その予測結果を利用することで車両の走行を支援する技術が提案されている（例えば、特許文献１、２及び非特許文献１を参照）。
【０００３】
例えば、特許文献１に開示された危険個所情報表示装置は、車両の位置に基づいて、危険個所データベースに記録されている危険個所を車両が通過することが想定される場合、その危険個所における危険因子に関する情報を、視角的なオブジェクトにイメージ化して、ウインドウディスプレイ上の危険個所に対応する視点位置に表示させる。
【０００４】
また、特許文献２に開示された移動体警告装置は、クライアント、ユーザ及び周囲の環境の状況に対応するヒヤリハット情報を状況依存ヒヤリハットマップから検索して抽出し、抽出したヒヤリハット情報をユーザに通知する。
【０００５】
また、非特許文献１に開示された方法は、センサの死角に対する警告を与える。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００７−５１９７３号公報
【特許文献２】国際公開第２００９／１２８３９８号
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Alberto Broggi他、「A New Approach to Urban Pedestrian Detection for Automatic Braking」、IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEM、vol. 10、No. 4、2009年12月
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
特許文献１または２に開示された技術では、予め登録された危険個所についての危険が通知されるに過ぎない。したがって、それらの技術は、登録されていない場所において生じた危険を検知したり、そのような危険についての警告をドライバへ行うことはできない。また、非特許文献１に開示された技術は、センサの死角についての警告を与えるに過ぎず、他の危険、例えば、センサの死角外にいる他の移動物体との関係で生じ得る危険を検知することはできない。
【０００９】
そこで、本発明は、車両の走行の際に生じる様々な危険に対する危険の度合いを推定できる危険度推定装置、危険度推定方法及び危険度推定用コンピュータプログラム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】
【００１０】
請求項１の記載によれば、本発明の一つの形態として、危険度推定装置が提供される。係る危険度推定装置は、車両（１０）の周囲の状況を検知するセンサ（１１）により生成されたセンサ情報に基づいて、車両（１０）の周囲の状況の特徴を表す複数の特徴量を抽出する特徴量抽出部（４１）と、危険が生じる複数のシーンのそれぞれごとに求められた、車両（１０）の周囲の状況がそのシーンに該当する確からしさの分布を表す確率分布に複数の特徴量を適用することで、複数のシーンのそれぞれごとに、車両（１０）の周囲の状況がそのシーンに該当する確からしさを求めるシーン推定部（４２）と、複数のシーンのそれぞれごとに設けられ、複数の特徴量から複数のシーンのうちの対応するシーンについての危険の度合いである個別危険度を算出する複数の個別危険度算出部（４３−１〜４３−ｎ）と、複数のシーンのそれぞれについての個別危険度と確からしさに応じて車両（１０）の周囲の状況についての危険の度合いである危険度を算出する危険度推定部（４４）とを有する。
本発明に係る危険度推定装置は、上記の構成を有することにより、車両の走行の際に生じる様々な危険に対する危険の度合いを推定できる。
【００１１】
また、危険度推定部（４４）は、複数のシーンのそれぞれについての個別危険度を、複数のシーンのうちの対応するシーンについての確からしさで重み付け加算することで危険度を算出することが好ましい。
これにより、危険度推定装置は、危険が生じる様々なシーンについての個別危険度を考慮して危険度を求めるので、車両の走行の際に生じる様々な危険に対する危険の度合いをより適切にもとめることができる。
【００１２】
さらに、請求項２の記載によれば、危険度推定部（４４）は、複数のシーンのうち、確からしさが最も高いシーンについての個別危険度を、危険度とすることが好ましい。
これにより、危険度推定装置は、危険が生じる様々なシーンのうち、車両の周囲の状況に最も類似するシーンに基づいて危険度を求めるので、危険度を適切に求めることができるとともに、危険度の算出に要する演算量を削減できる。
【００１３】
さらに、請求項３の記載によれば、複数の個別危険度算出部（４３−１〜４３−ｎ）のそれぞれは、複数の特徴量のうちのその個別危険度算出部について予め設定された１以上の特徴量を入力とし、個別危険度を出力とする識別器を有することが好ましい。
これにより、危険度推定装置は、個別危険度への寄与の度合いが比較的大きい特徴量のみを個別危険度の算出に利用できるので、個別危険度の精度を向上できるとともに、個別危険度の算出に要する演算量を削減できる。
【００１４】
また請求項４または５の記載によれば、本発明の他の形態として、危険度推定方法が提供される。係る危険度推定方法は、車両（１０）の周囲の状況を検知するセンサ（１１）により生成されたセンサ情報に基づいて、車両（１０）の周囲の状況の特徴を表す複数の特徴量を抽出するステップと、危険が生じる複数のシーンのそれぞれごとに求められた、車両（１０）の周囲の状況がそのシーンに該当する確からしさの分布を表す確率分布に複数の特徴量を適用することで、複数のシーンのそれぞれごとに、車両（１０）の周囲の状況がそのシーンに該当する確からしさを求めるステップと、複数のシーンのそれぞれごとに、複数の特徴量からそのシーンについての危険の度合いである個別危険度を算出するステップと、複数のシーンのそれぞれについての個別危険度と確からしさに応じて車両（１０）の周囲の状況についての危険の度合いである危険度を算出するステップと、を含む。そして危険度を算出するステップは、複数のシーンのそれぞれについての個別危険度を、複数のシーンのうちの対応するシーンについての確からしさで重み付け加算することで危険度を算出することが好ましい。あるいは、危険度を算出するステップは、複数のシーンのうち、確からしさが最も高いシーンについての個別危険度を、危険度とすることが好ましい。
本発明に係る危険度推定方法は、上記のステップを有することにより、車両の走行の際に生じる様々な危険に対する危険の度合いを推定できる。
【００１５】
また請求項６または７の記載によれば、本発明のさらに他の形態として、危険度推定用コンピュータプログラムが提供される。係る危険度推定用コンピュータプログラムは、車両（１０）の周囲の状況を検知するセンサ（１１）により生成されたセンサ情報に基づいて、車両（１０）の周囲の状況の特徴を表す複数の特徴量を抽出するステップと、危険が生じる複数のシーンのそれぞれごとに求められた、車両（１０）の周囲の状況がそのシーンに該当する確からしさの分布を表す確率分布に複数の特徴量を適用することで、複数のシーンのそれぞれごとに、車両（１０）の周囲の状況がそのシーンに該当する確からしさを求めるステップと、複数のシーンのそれぞれごとに、複数の特徴量からそのシーンについての危険の度合いである個別危険度を算出するステップと、複数のシーンのそれぞれについての個別危険度と確からしさに応じて車両（１０）の周囲の状況についての危険の度合いである危険度を算出するステップと、をコンピュータに実行させる命令を有する。そして危険度を算出するステップは、複数のシーンのそれぞれについての個別危険度を、複数のシーンのうちの対応するシーンについての確からしさで重み付け加算することで危険度を算出することが好ましい。あるいは、危険度を算出するステップは、複数のシーンのうち、確からしさが最も高いシーンについての個別危険度を、危険度とすることが好ましい。
本発明に係る危険度推定用コンピュータプログラムは、上記の命令を有することにより、車両の走行の際に生じる様々な危険に対する危険の度合いを推定できる。
【００１６】
上記各部に付した括弧内の符号は、後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示す一例である。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の一つの実施形態に係る危険度推定装置の概略構成図である。
【図２】本発明の一つの実施形態に係る危険度推定装置の制御部の機能ブロック図である。
【図３】ワードの一例を示す図である。
【図４】車両の周囲に設定される部分領域の一例を示す図である。
【図５】危険が生じるシーンにおける、車両の前方を撮影した画像の一例を示す図である。
【図６】危険度推定処理の動作フローチャートである。
【図７】シーンごとに用いられる特徴量の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、図を参照しつつ、危険度推定装置について説明する。
この危険度推定装置は、車両に搭載された各種のセンサからの信号に基づいて、車両の周囲または車両自身の挙動に関する特徴を表す複数の特徴量を抽出し、抽出した特徴量の組を、予め分類された、危険が発生する様々なシーンについての確率分布に適用して、シーンごとに車両の周囲の状況がそのシーンに該当する確からしさを求める。そしてこの危険度推定装置は、シーンごとに設けられた識別器にその抽出された特徴量の組を入力することにより得られる、車両の周囲の状況がそのシーンに該当するとした場合の危険の度合いを表す個別危険度を、シーンごとの確からしさで重み付け加算することで、車両の周囲の状況の危険の度合いを推定する。
【００１９】
図１は、一つの実施形態による危険度推定装置の概略構成図である。図１に示すように、危険度推定装置１は、車両１０に搭載され、通信部２と、記憶部３と、制御部４とを有する。なお、図１では、説明の都合のため、危険度推定装置１の各構成要素及び車両１０の形状、サイズ及び配置は、実際のものとは異なっている。
【００２０】
通信部２は、車両１０に搭載され、車両１０の周囲の状況または車両１０自身の挙動を表すセンサ情報を生成する各種のセンサ１１及びディスプレイ１２と、例えば、コントロールエリアネットワーク（以下、ＣＡＮという）１３を介して接続される。そして通信部２は、センサ１１から、所定の周期（例えば、100msec〜1sec）ごとに、センサ情報を取得する。そして通信部２は、取得したセンサ情報を制御部４へ渡す。
【００２１】
本実施形態では、センサ１１は、車両１０の周囲の状況を検知してセンサ情報を生成するセンサとして、例えば、車両１０に搭載され、車両１０の周囲、特に前方を撮影するように構成された車載カメラ、レーザセンサあるいはレーダといった、車両１０の周囲にある他の物体の検出または他の物体までの距離の測定に利用されるセンサを含む。さらに、センサ１１は、車両１０の周囲の状況を検知してセンサ情報を生成するセンサとして、Global Positioning System(GPS)の受信機といった、車両１０の現在位置情報を取得するセンサ、雨滴の有無を検知する雨滴センサ、現在時刻を表す時計などを含んでもよい。さらに、センサ１１は、車両１０の挙動を検知してセンサ情報を生成するセンサとして、車両１０の速度を表す車速センサ、車両１０のアクセル開度、ブレーキの踏みこみ度合い、ハンドルの回転量などを取得するセンサを含んでもよい。なお、通信部２は、センサ１１からのセンサ情報を、車両１０の電子制御ユニット（ＥＣＵ、図示せず）を介して間接的に取得してもよい。
【００２２】
ディスプレイ１２は、例えば、液晶ディスプレイあるいは有機ＥＬディスプレイで構成され、表示画面がドライバに向くように、インストルメントパネル内に配置される。また、ディスプレイ１２は、インストルメントパネルと独立して配置されてもよい。あるいは、ディスプレイ１２は、ナビゲーション装置など、他の車載装置のディスプレイであってもよい。そしてディスプレイ１２は、制御部４から受信した画像を表示する。
【００２３】
記憶部３は、例えば、電気的に書き換え可能な不揮発性メモリ及び揮発性メモリなどの半導体メモリを有する。そして記憶部３は、危険度推定装置１を制御するための各種プログラム、交差点または建物などの位置座標を表す地図情報、センサ１１から取得した各種のセンサ情報、及び制御部４による一時的な演算結果などを記憶する。また記憶部３は、危険が生じる可能性がある複数のシーンのそれぞれごとの確率分布、各シーンに対応する識別器を規定するための各種パラメータなどを記憶する。
【００２４】
制御部４は、１個もしくは複数個の図示してないプロセッサ及びその周辺回路を有する。そして制御部４は、危険度推定装置１全体を制御する。
図２に、制御部４の機能ブロック図を示す。図２に示すように、制御部４は、特徴量抽出部４１と、シーン推定部４２と、個別危険度算出部４３−１〜４３−ｎと、危険度推定部４４とを有する。制御部４が有するこれらの各部は、例えば、制御部４が有するマイクロプロセッサ上で実行されるコンピュータプログラムによって実現される機能モジュールとして実装される。
【００２５】
特徴量抽出部４１は、所定の周期ごとに、最新のセンサ情報などから、車両１０の周囲の状況の特徴を表す特徴量の組を抽出する。例えば、特徴量抽出部４１は、車載カメラから得られた車両周囲が撮影された画像から、車両１０の周囲にある、車両１０に対する危険をもたらす可能性が有る物体、あるいは危険度の推定に関連する物体を検出する。
【００２６】
検出対象となる、車両１０に対する危険をもたらす可能性が有る物体、あるいは危険度の推定に関連する物体は、例えば、他の車両、歩行者、信号機、分離帯、信号機、あるいは車両１０の周囲にある建物である。
特徴量抽出部４１は、センサ情報の一例である、車両周囲が撮影された画像から、これらの検出対象となる物体を検出するために、例えば、検出対象となる物体か否かを識別する識別器をその画像に適用することで、検出対象となる物体を検出する。そのような識別器として、例えば、Haarlike特徴、あるいはHOG特徴などを入力とするAdaBoostベースあるいはReal AdaBoostベースの識別器を利用できる。また特徴量抽出部４１は、サポートベクトルマシンなど、他の識別器を利用してもよい。なお、識別器は、検出対象となる物体の種類ごとに設けられてもよい。そして特徴量抽出部４１は、例えば、画像を複数の部分領域に分割し、部分領域ごとに識別器の入力となる特徴量を抽出し、その特徴量を識別器に入力することで、その部分領域に検出対象となる物体が存在するか否かの判定結果を得ることができる。
【００２７】
また、特徴量抽出部４１は、記憶部３に記憶されている地図情報を参照して、センサ情報として取得した車両１０の現在位置が特定の場所に対応するか否か判定し、その判定結果に応じて、車両１０の現在位置を表す情報を特徴量としてもよい。例えば、車両１０の現在位置が交差点から30m以内である場合、特徴量抽出部４１は、特徴量として、車両１０の現在位置が交差点であることを求めてもよい。
【００２８】
さらに、特徴量抽出部４１は、抽出した特徴量の組を、シーン推定部４２及び個別危険度算出部４３−１〜４３−ｎが利用するワードに変換する。
【００２９】
本実施形態では、ワードは、各特徴量が、それぞれ、1ビットから複数のビットで表されるビット列として生成される。
【００３０】
図３は、ワードの一例を示す図である。図３において、ワード３００は、特徴量３０１〜３０３を含む。例えば、特徴量３０１は、雨滴の検出の有無を表す。特徴量３０１のように、取り得る状態が２通りしかない特徴量は1ビットで表される。例えば、この例では、雨滴が検出されている場合、特徴量３０１は'1'となり、雨滴が検出されていない場合、特徴量３０１は'0'となる。したがって、図３の場合、特徴量３０１は、雨滴が検出されていることを表す。また、特徴量３０２は、車両１０の速度を表す。速度のように、取り得る値が連続値である場合には、その値が取り得る範囲を複数の区間に区切り、区間ごとに一つのビットが割り当てられる。そしてセンサ情報などで示される値が含まれる区間に対応するビットの値を'1'とし、他の区間に対応するビットの値を'0'とすることで、その特徴量が表される。例えば、車両１０の速度は、0〜30km/hの区間（速度低）、30km/h〜60km/hの区間（速度中）、60km/h以上の区間（速度高）に区分される。図３の場合、先頭のビットのみが'1'であるので、特徴量３０２は、車両１０の速度が速度低であることを表している。
【００３１】
特徴量３０３は、車両１０の周囲で検出された物体の個数とその物体の位置を表す。本実施形態では、特徴量３０３として、物体の種類ごとに、かつ、車両１０の周囲に設定される複数の部分領域のそれぞれに、検出された物体の数を表す複数のビットが設定される。
【００３２】
図４は、車両１０の周囲の設定される部分領域の一例を示す図である。図４において、車両１０の周囲の領域４００は、車両１０の進行方向に沿って３列、かつ、進行方向に直交する方向に３列の９個の部分領域w0〜w8に区分される。そしてw3は、車両１０が存在する部分領域に相当する。図４において、上側に表示される部分領域ほど、車両１０から前方側へ離れていることを表す。一例では、部分領域w2、w5、w8は、それぞれ、車両１０の前方16m〜30mの範囲に相当する。また、部分領域w1、w4、w7は、車両１０の前方6m〜16mの範囲に相当する。そして部分領域w0、w3、w6は、車両１０の後方5m〜車両１０の前方6mの範囲に相当する。また、車両１０の周囲は、車両１０の進行方向に直交する方向については、2mごとに区切られている。すなわち、部分領域w0〜w2は、それぞれ、車両１０の左側1m〜3mの範囲に相当する。また、部分領域w3〜w5は、車両１０の左側1m〜右側1mの範囲に相当する。そして部分領域w6〜w8は、それぞれ、車両１０の右側1m〜3mの範囲に相当する。
【００３３】
そこで、ワードでは、特徴量３０３として、検出された物体の種類ごとに、各部分領域w0〜w2、w4〜w8のそれぞれについて、検出された物体の数を表すために3ビットが割り当てられる。ある物体の種類（例えば、歩行者）について、部分領域wi(i=0〜8)の3ビットとも'0'である場合、その部分領域wiにおいてその種類の物体は検出されていないことを表す。部分領域wiにおいてその種類の物体が一つだけ検出されている場合、割り当てられた3ビットのうちの先頭のビットのみが'1'となり、後続のビットは'0'となる(すなわち、'100')。また、部分領域wiにおいてその種類の物体が二つ検出されている場合、割り当てられた3ビットのうちの中央のビットのみが'1'となり、他のビットは'0'となる(すなわち、'010')。そして部分領域wiにおいてその種類の物体が３個以上検出されている場合、割り当てられた3ビットのうちの最後のビットのみが'1'となり、他のビットは'0'となる(すなわち、'001')。図３の例では、特徴量３０３は、部分領域w1に一つの物体が検出され、部分領域w8に二つの物体が検出されていることを表している。
【００３４】
さらに、ワード３００は、複数の車両１０の挙動、操作、または車両１０の周囲の状況の組み合わせを一つの特徴量として表してもよい。例えば、ワード３００は、ブレーキ操作後の所定期間（例えば、1秒以内）にアクセル操作が有ったか否かを一つの特徴量とし、1ビットで表してもよい。
【００３５】
なお、以下の表に、ワードとして使用される特徴量の一覧の例を示す。表１において、自車両情報は、車両１０の状態に関する特徴量である。また、歩行者情報は、画像などから検出された、車両１０の周囲に存在する歩行者に関する特徴量である。また、環境情報は、車両１０の周囲の環境に依存する特徴量である。そして他車両情報は、画像などから検出された、車両１０の周囲に存在する他の車両に関する特徴量である。ただし、使用される特徴量は、表１に挙げられたものに限定されない。
【表１】
0006418574.tif 000002
【００３６】
特徴量抽出部４１は、各特徴量を表すビットまたはビット列をワードの表記規則に従って並べることでワードを生成する。
【００３７】
特徴量抽出部４１は、生成したワードをシーン推定部４２及び個別危険度算出部４３−１〜４３−ｎのそれぞれへ出力する。
【００３８】
シーン推定部４２は、ワードを取得する度に、危険が生じる複数のシーンのそれぞれごとに予め求められた、特徴量の組が表す車両１０の周囲の状況がそのシーンに該当する確からしさの分布を表す確率分布に特徴量抽出部４１から取得したワードを適用することで、シーンごとに、現在の車両１０の周囲の状況がそのシーンに該当する確からしさを算出する。
【００３９】
ここで、危険が生じる複数のシーンのそれぞれについての確率分布の生成について説明する。本実施形態では、各シーンの確率分布は、予め、危険が生じた瞬間が撮影された動画のデータベースから抽出された、複数の動画のサンプルに基づいて学習される。危険が生じた瞬間とは、例えば、走行中の車両が他の物体と衝突しそうになった瞬間、例えば、歩行者あるいは他の車両が車両の前方に飛び出して、ドライバが急ブレーキをかけた瞬間とすることができる。またそのようなデータベースとして、例えば、東京農工大学のSmart Mobility Research Centerが提供するヒヤリハットデータベースが利用可能である。
【００４０】
サンプル動画としては、例えば、危険の度合い（以下、単に危険度と呼ぶ）が'低'のものと危険度が'高'のものがそれぞれ複数含まれるように選択される。なお、危険度が'低'か'高'かの判断、及び、サンプル動画の選択は、作業者がデータベースに登録されている動画を目視で確認することで行ってもよい。
【００４１】
選択されたサンプル動画のそれぞれについて、危険が生じたと判定される瞬間、例えば、ドライバが急ブレーキをかけた瞬間から所定時間前の画像、及び、その画像に対応するセンサ情報に対して特徴量抽出部４１と同様の処理を行ってワードを生成する。そして生成されたワードと対応する危険度の組を学習データとする。なお、所定時間は、例えば、2秒とすることができる。危険が生じた瞬間ではなく、危険が生じた瞬間よりも所定時間前のセンサ情報を利用するのは、車両１０の実際の走行時において、実際に危険が生じるよりも前に、危険が生じるか否かの予測を可能とするためである。
【００４２】
本実施形態では、複数の学習データに対して潜在的ディリクレ配分法（Latent Dirichlet Allocation, LDA）を適用することで、シーンごとの確率分布が求められる。この場合、ある事象（本実施形態では、個々の学習データに対応する車両の走行）について複数のトピック（本実施形態では、それぞれのトピックは、危険が生じる様々なシーンの何れかに対応する）が存在すると想定した確率的トピックモデルに従って、それぞれのトピックがある確率をもって生起するとして、そのトピックの確率分布が導出される。その際、各事象d(d=1,2,...,M、Mは事象の数)はトピック分布θdを持ち、各事象のトピック分布Θ={θ1,θ2,...,θM}も同様にパラメータαのディリクレ分布に従って生成されると仮定する。そして、事象dの各ワードWd={wdn}(n=1,2,...,N、Nは事象dについてのワード数)が出現する際の潜在的トピックZd={zdn}は、トピック分布θdに従う多項分布で表されると仮定する。また、事象の集合をD={W1,…, WM}とする。さらに、各ワード分布Wdは、各ワードが出現する際の潜在的トピックzdnとパラメータβの多項分布に従って決定されると仮定する。この場合、トピック集合に対する確率分布P(D|α,β)は次式で表される。
【数１】
0006418574.tif 000003
【００４３】
本実施形態では、Tは、危険が生じたシーンの数を表す。また、p(θd|α)は、トピック分布θdについてのパラメータαのディリクレ分布を表す。さらに、p(zdn|θd)は、トピック分布θdに対する潜在的トピックzdnの多項分布を表し、p(wdn|zdn,β)は、潜在的トピックzdnのワード分布に対するパラメータβのワードwdnの多項分布を表す。
【００４４】
（１）式における各パラメータα、βは、各学習データを（１）式に適用した場合の次式で表される対数尤度l(α,β)が最大化されるように、例えば、変分ベイズ法等の学習手法を用いて学習される。
【数２】
0006418574.tif 000004
【００４５】
また、シーン数Tを最適化するために、例えば、Tを所定の範囲（例えば、2〜10）で1ずつ変化させながら、Tの値ごとに、学習データを用いて（１）式を学習し、その結果に対して、赤池情報量基準あるいはベイズ情報量基準などの情報量基準を算出して、その情報量基準が最小となるときのTの値を特定したり、交叉確認法を適用することで、最も適切なシーン数Tを求めてもよい。
【００４６】
上記のようにして求められた、各シーンの確率分布を表すパラメータ、すなわち、（１）式を特定するためのパラメータが記憶部３に予め記憶される。
【００４７】
このような学習の結果により、危険が生じるシーンは、複数のシーンに分類される。例えば、分類された結果を人が解釈すると、危険が生じるシーンは、それぞれ、「走行中の車両の影が存在するシーン」、「停車中の車両の影が存在するシーン」、「車両以外の物の影が存在するシーン」、「歩行者の横断の意図が予測されるシーン」、及び、「側方から来る歩行者が認識されたシーン」となる。
【００４８】
図５は、危険が生じるシーンにおける、車両の前方を撮影した画像の一例を示す図である。図５に示される画像５００は、「停車中の車両の影が存在するシーン」に該当し、右前方に停車中の車両５０１が写っている。さらに、停車中の車両５０１の影に一部が隠れている歩行者５０２が写っているのが分かる。
【００４９】
シーン推定部４２は、特徴量抽出部４１から得られたワードを（１）式に適用することで、現在の車両１０の周囲の状況がそれぞれのシーンに該当する確からしさを求める。すなわち、現在の車両１０の周囲の状況がシーンｔである確からしさπtは、（１）式を周辺化した次式において得られたワードwjを入力することで算出される。
【数３】
0006418574.tif 000005
シーン推定部４２は、各シーンの確からしさを危険度推定部４４へ出力する。
【００５０】
個別危険度算出部４３−１〜４３−ｎは、それぞれ、互いに異なる危険が生じるシーンに対応する。そして個別危険度算出部４３−１〜４３−ｎは、それぞれ、ワードを受け取る度に、そのワード（すなわち、特徴量の組）を入力として、対応するシーンにおける現在の車両１０の周囲の状況の危険度である個別危険度を算出する。なお、ｎは、危険が生じるシーンの数Tと等しいことが好ましい。
【００５１】
本実施形態では、個別危険度算出部４３−１〜４３−ｎは、ワードを入力として、個別危険度を出力とするナイーブベイズ識別器として構成される。そのため、個別危険度算出部４３−１〜４３−ｎのナイーブベイズ識別器は、例えば、対応するシーンの確率分布の生成に利用した学習データを用いて事前に学習される。すなわち、学習データごとに、（３）式に従ってその学習データから得られるワードについてのシーンごとの確からしさが求められ、その確からしさが最大となるシーンにその学習データは分類される。そしてシーンごとに、すなわち、そのシーンに対応する個別危険度算出部ごとに、そのシーンに分類された学習データを利用して、その個別危険度算出部のナイーブベイズ識別器が教師付学習される。これにより、ナイーブベイズ識別器は、入力されたワードに対して、例えば、個別危険度が'高'（例えば、'1'）と'低'（例えば、'0'）のそれぞれの確率を出力する識別器となる。なお、個別危険度'高'の確率p(1)と個別危険度'低'の確率p(0)の間には、p(1)=1-p(0)の関係が成立する。
【００５２】
したがって、個別危険度算出部４３−１〜４３−ｎは、それぞれ、取得したワードを、その個別危険度算出部が有するナイーブベイズ識別器に入力することで、その個別危険度算出部に対応するシーンにおける、現在の車両１０の周囲の状況の個別危険度として、危険度'高'と'低'のそれぞれの確率を得る。そして個別危険度算出部４３−１〜４３−ｎは、それぞれ、得られた個別危険度を危険度推定部４４へ通知する。
【００５３】
危険度推定部４４は、個別危険度算出部４３−１〜４３−ｎから個別危険度を受け取る度に、その個別危険度のそれぞれを、シーン推定部４２から受け取った、対応するシーンについての確からしさで重み付け加算することで、現在の車両１０の周囲の状況の危険度を算出する。例えば、危険度推定部４４は、次式に従って危険度Rを算出する。
【数４】
0006418574.tif 000006
ここで、πtは、シーンtについての確からしさであり、0〜1の値となる。またpt(1)は、個別危険度算出部４３−ｔが出力する、シーンtについての個別危険度が'高'である確率であり、0〜1の範囲内の何れかの値となる。
【００５４】
例えば、危険が生じるシーンの数が5(すなわち、T=5)であり、個別危険度として表される、各シーンについての危険度'高'となる確率p1(1)〜p5(1)が、それぞれ、{0.1,0.9,0.8,0.0,0.2}であったとする。そしてシーンごとの確からしさπ1〜π5が、それぞれ、{0.1, 0.5, 0.1, 0.2, 0.1}であったとする。この場合、最終的に得られる危険度Rは0.1*0.1+0.5*0.9+0.1*0.8+0.2*0+0.1*0.2=0.56となる。
【００５５】
危険度推定部４４は、最終的に求められた危険度が所定の閾値以上か否か判定する。そして危険度推定部４４は、危険度が所定の閾値以上である場合、ディスプレイ１２に警告メッセージを表示させる。あるいは、危険度推定部４４は、危険度が所定の閾値以上である場合、スピーカ（図示せず）を介して、ドライバに警告信号を発するようにしてもよい。なお、所定の閾値は、例えば、0.5〜0.7に設定される。
【００５６】
なお、危険度推定部４４は、得られた危険度の値に基づいて、危険度を複数の区分の何れかに分類し、その分類された結果をディスプレイ１２に表示させてもよい。例えば、危険度の値が0以上0.3未満の範囲に含まれる場合、危険度'低'とし、危険度の値が0.3以上0.7未満の場合、危険度'中'とし、危険度の値が0.7以上の場合、危険度'高'としてもよい。
【００５７】
図６は、危険度推定処理の動作フローチャートである。なお、危険度推定装置１は、所定の周期ごとに、以下の動作フローチャートに従って危険度推定処理を実行する。
【００５８】
特徴量抽出部４１は、最新のセンサ情報から、車両１０の周囲の状況の特徴を表す複数の特徴量を抽出する（ステップＳ１０１）。そして特徴量抽出部４１は、抽出された特徴量の組をワード化する（ステップＳ１０２）。特徴量抽出部４１は、ワードをシーン推定部４２及び個別危険度算出部４３−１〜４３−ｎへ出力する。
【００５９】
シーン推定部４２は、ワードと危険が生じる各シーンの確率分布に基づいて、シーンごとに、現在の車両１０の周囲の状況がそのシーンに該当する確からしさを算出する（ステップＳ１０３）。そしてシーン推定部４２は、各シーンの確からしさを危険度推定部４４へ通知する。
【００６０】
個別危険度算出部４３−１〜４３−ｎは、それぞれ、ワードに基づいて、対応するシーンについての個別危険度を算出する（ステップＳ１０４）。そして個別危険度算出部４３−１〜４３−ｎは、それぞれ、個別危険度を危険度推定部４４へ出力する。
【００６１】
危険度推定部４４は、シーンごとの個別危険度を、対応するシーンの確からしさで重み付け加算することで、現在の車両１０の周囲の状況の危険度をもとめる（ステップＳ１０５）。そして危険度推定部４４は、現在の車両１０の周囲の状況の危険度が所定の閾値Th以上か否か判定する（ステップＳ１０６）。現在の車両１０の周囲の状況の危険度が閾値Th以上である場合（ステップＳ１０６−Ｙｅｓ）、危険度推定部４４は、現在の車両１０の周囲の状況が危険であることをドライバに報知する警告メッセージをディスプレイ１２に表示させる（ステップＳ１０７）。
【００６２】
一方、ステップＳ１０６にて現在の車両１０の周囲の状況の危険度が閾値Th未満である場合（ステップＳ１０６−Ｎｏ）、あるいは、ステップＳ１０７の後、危険度推定装置１は、危険度推定処理を終了する。
【００６３】
以上説明してきたように、この危険度推定装置は、センサ情報から得られる、車両の現在の状況の特徴を表す特徴量の組に基づいて、危険が生じるシーンごとに、現在の車両の周囲の状況がそのシーンである確からしさを求める。そしてこの危険度推定装置は、シーンごとの確からしさで、シーンごとに求められる現在の状況の個別危険度を重み付け加算することで、現在の車両の周囲の状況の危険度を求める。そのため、この危険度推定装置は、例え初めて通行する場所であったとしても、車両の走行の際に生じる様々な危険に対する危険の度合いを推定できる。
【００６４】
以上、本発明の好適な実施形態について説明してきたが、本発明はこれらの実施形態に限定されるものではない。例えば、個別危険度算出部４３−１〜４３−ｎのそれぞれが有する識別器として、ナイーブベイズ識別器の代わりに、多層パーセプトロンあるいはサポートベクトルマシンが用いられてもよい。これらの識別器も、対応するシーンの学習データを用いて事前に教師付学習されることで構築される。さらに、個別危険度算出部４３−１〜４３−ｎのそれぞれは、入力された特徴量の組に対して、個別危険度を離散値として出力してもよい。この場合には、例えば、個別危険度算出部４３−１〜４３−ｎのそれぞれは、ナイーブベイズ識別器により出力される、入力された特徴量の組に対する個別危険度が'高'である確率が所定の閾値以上の場合に'1'を出力し、一方、個別危険度が'高'である確率が所定の閾値未満の場合に'0'を出力してもよい。
【００６５】
また、各シーンの確率分布は、ガウス分布によって与えられてもよい。この場合には、例えば、各学習データにEMアルゴリズムを適用することで、各シーンの確率分布の集合である混合ガウス分布が求められる。なお、この場合には、特徴量の組は、ワード化されずにそのまま利用されてもよい。
【００６６】
また、シーンごとに、個別危険度の算出に利用される特徴量は異なっていてもよい。例えば、シーンごとに、そのシーンに対応する学習データに対して主成分分析を行うことで、予め個別危険度への寄与が一定以上となる特徴量が特定される。そして個別危険度算出部４３−１〜４３−ｎは、特徴量の組に含まれる特徴量のうち、特定された特徴量のみを識別器に入力することで、個別危険度を算出すればよい。また、個別危険度算出部４３−１〜４３−ｎのそれぞれが有する識別器も、その個別危険度算出部で利用される特徴量のみを入力とするように、再学習されてもよい。
【００６７】
図７は、シーンごとに用いられる特徴量の一例を示す図である。図７において、欄７０１〜７０５は、それぞれ、「走行中の車両の影が存在するシーン」、「停車中の車両の影が存在するシーン」、「車両以外の物の影が存在するシーン」、「歩行者の横断の意図が予測されるシーン」、及び、「側方から来る歩行者が認識されたシーン」について利用される特徴量を表す。例えば、「走行中の車両の影が存在するシーン」では、特徴量として、自車両の速度が'高'であるか否か、車両１０の位置が交差点か否か、及び、歩行者が道路上で検知されているか否かが利用される。また、「歩行者の横断の意図が予測されるシーン」では、個別危険度の算出に利用される特徴量として、他の車両が部分領域w4及びw6のそれぞれで検知されているか否かを表す特徴量、車両１０の位置が右側車線か否かを表す特徴量、及び、ブレーキ操作後にアクセル操作が行われているか否かを表す特徴量が選択される。
【００６８】
さらに、学習データを何れかのシーンに分類するために、k近傍法といった、他のクラスタリング手法が利用されてもよい。あるいはまた、学習データのそれぞれが属するシーンを、予め作業者が決定してもよい。そしてシーンごとに分類された学習データに基づいて、各シーンの確率分布が求めれてもよい。
【００６９】
さらに他の変形例によれば、危険度推定部は、複数のシーンのうち、確からしさが最も高いシーンに対応する個別危険度を、現在の車両１０の周囲の状況についての危険度そのものとしてもよい。
【００７０】
さらに他の実施形態によれば、危険度の算出結果は、車両の自動運転に利用されてもよい。例えば、危険度推定装置は、危険度が所定の閾値以上であった場合、ＥＣＵへ制動操作を指示する制御信号を送信することで、車両１０を減速させてもよい。
【００７１】
また、上記の制御部４で実行される各部の処理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムは、光記録媒体あるいは磁気記録媒体に記録されて配布されてもよい。
【００７２】
以上のように、当業者は、本発明の範囲内で、実施される形態に合わせて様々な変更を行うことができる。
【符号の説明】
【００７３】
１    危険度推定装置
２    通信部
３    記憶部
４    制御部
１０    車両
１１    センサ
１２    ディスプレイ
１３    ＣＡＮ
４１    特徴量抽出部
４２    シーン推定部
４３−１〜４３−ｎ    個別危険度算出部
４４    危険度推定部
【図１】
0006418574.tif 000007
【図２】
0006418574.tif 000008
【図３】
0006418574.tif 000009
【図４】
0006418574.tif 000010
【図５】
0006418574.tif 000011
【図６】
0006418574.tif 000012
【図７】
0006418574.tif 000013