(57)【要約】【課題】運転者の認知特性とセンシング特性とを共に鑑みて運転者の認知特性に合致したセンシングを行い、過不足ない運転者への情報提供を可能とするセンシング技術を備えた車両用運転支援装置を提供する。【解決手段】車両の走行する環境に存在する物体を多段階の精度で検出可能な機能と、車両の走行する環境に存在する物体の検出を実施する範囲を任意に設定可能な機能とを備えた環境検出手段１３と、情報を運転者に提示する情報提示手段１４と、運転者の運転行動を検出する運転行動検出手段１０と、検出された運転者の運転行動に応じて運転者の認知状態を判定する認知状態判定手段１１とを備えた車両用運転支援装置において、判定された運転者の認知状態に応じて、環境検出手段１３の検出精度または検出範囲の少なくとも一方で表される検出特性を変更する検出特性変更手段１２を設けた。【選択図】        図１
2005004413.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の走行する環境に存在する物体を多段階の精度で検出可能な機能と、車両の走行する環境に存在する物体の検出を実施する範囲を任意に設定可能な機能との少なくとも一方を備えた環境検出手段と、
情報を運転者に提示する情報提示手段と、
運転者の運転行動を検出する運転行動検出手段と、
検出された運転者の運転行動に応じて、運転者の認知状態を判定する認知状態判定手段と、
を備えた車両用運転支援装置において、
判定された運転者の認知状態に応じて、前記環境検出手段の検出精度または検出範囲の少なくとも一方で表される検出特性を変更する検出特性変更手段を設けたことを特徴とする車両用運転支援装置。
【請求項２】
請求項１に記載の車両用運転支援装置において、
前記認知状態判定手段は、運転者の認知状態が、スキルベースの状態であるか、または知識−ルールベースの状態であるかを判定する手段であり、
前記検出特性変更手段は、運転者の認知状態がスキルベースの状態であると判定された場合には、広い範囲の環境に対して荒い精度にて物体の存在の検出を実施するように、環境検出手段の検出特性を変更することを特徴とする車両用運転支援装置。
【請求項３】
請求項２に記載の車両用運転支援装置において、
前記検出特性変更手段は、運転者の認知状態が知識−ルールベースの状態であると判定された場合には、狭い範囲の環境に対して詳細な精度にて物体の存在の検出を実施するように、環境検出手段の検出特性を変更することを特徴とする車両用運転支援装置。
【請求項４】
請求項２または請求項３記載の車両用運転支援装置において、
前記運転行動検出手段は、運転者の視線方向を検出する視線方向検出手段を備え、
前記検出特性変更手段は、
前記環境検出手段の検出特性を詳細な精度とするとき、前記環境検出手段による物体の検出範囲を、検出された運転者の視線方向に基づき、運転者の視線が及んでいない範囲に限定し、
一方、前記環境検出手段の検出特性を荒い精度とするとき、前記環境検出手段による物体の検出範囲を、検出された運転者の視線方向にかかわらず、検出可能な全ての範囲とすることを特徴とする車両用運転支援装置。
【請求項５】
請求項２ないし請求項４のいずれか１項に記載の車両用運転支援装置において、
前記環境検出手段は、車両前方の環境を撮像するカメラと、
撮像された画像を画素単位で走査し、エッジを抽出することによって環境に存在する物体を抽出する画像処理手段と、
を備え、
前記検出特性変更手段は、
前記環境検出手段の検出特性を荒い精度とするとき、前記画像処理手段における画像処理を、前記カメラが撮像した走行環境の画像に対する走査間隔を荒く実施するように変更し、
一方、前記環境検出手段の検出特性を詳細な精度とするとき、前記画像処理手段における画像処理を、前記カメラが撮像した走行環境の画像に対する走査間隔を詰めて実施するように変更することを特徴とする車両用運転支援装置。
【請求項６】
請求項２ないし請求項５のいずれか１項に記載の車両用運転支援装置において、
前記環境検出手段は、車両前方に所定の角度間隔でレーダを発信し、受信したレーダより環境に存在する物体の有無を検出するレーダ装置であり、
前記検出特性変更手段は、
前記環境検出手段の検出特性を荒い精度とするとき、前記レーダ装置が発するレーダの角度間隔を荒く実施するように変更し、
一方、前記環境検出手段の検出特性を詳細な精度とするとき、前記レーダ装置が発するレーダの角度間隔を詰めて実施するように変更することを特徴とする車両用運転支援装置。
【請求項７】
請求項５または請求項６に記載の車両用運転支援装置において、
前記環境検出手段は、
車両が走行する環境に存在しえる複数の物体の特徴を、物体の種別毎に保持する種別特徴保持手段と、
保持された複数の種別の特徴と、前記画像処理手段によって処理された画像とを比較し、特徴が合致しているほど高い類似度を付与し、最も高い類似度を得た種別を、前記環境検出手段が検出した物体の種別として特定する画像認識処理を実施する画像認識手段と、
を備え、
前記検出特性変更手段は、
前記環境検出手段の検出特性を荒い精度とするとき、前記画像認識手段における画像認識処理を行わない、または、前記画像認識手段における画像認識処理を、類似度が低くとも前記環境検出手段が検出した物体の種別として特定し、
一方、前記環境検出手段の検出特性を詳細な精度とするとき、前記画像認識手段における画像認識処理において、高い類似度を得た場合に限り、前記環境検出手段が検出した物体の種別として特定する、または、前記画像認識手段における画像認識処理を、高い類似度を得るまで繰り返して実施することを特徴とする車両用運転支援装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、車両の走行進路上に存在する先行車両、歩行者や障害物の存在を認識して運転者に知らしめる機能を備えた車両用運転支援装置の技術分野に属する。
【０００２】
【従来の技術】
この種の従来技術としては、車両前方の障害物認識において、認識の高速化を目的としたものと、認識の正確さの向上を目指したものが知られている。
【０００３】
高速化を目的としたものとしては、例えば、車両の前方を撮影した画像に対する画像処理において、まず、水平方向のエッジを検出し、水平方向のエッジに障害物や走行車線である可能性のあるエッジが検出された場合に限り、その水平方向のエッジが検出された領域のみに対して、垂直方向のエッジの検出を行う車両用障害物検出装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
一方、正確さの向上を目的としたものでは、例えば、複数の障害物の検出において、障害物までの距離に基づいて距離画像上の連続性の確認を可能とするルール群を構築し、認識処理においては、これらルールを駆使することで、複数の障害物を分離して識別可能とした障害物検出装置が知られている（例えば、特許文献２参照）。
【０００５】
【特許文献１】
特開平１０−９７６９９号公報
【特許文献２】
特開平７−１２９８９８号公報
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、実際の運転者に対して障害物の存在等の情報提供場面を考えたとき、正確性や詳細度の高い情報提供が効果的な場面と、逆に、正確性、詳細度が低くとも、車両前方の全体的な環境の状態に関する情報提供が効果的な場面もある。すなわち、運転者の状態によって、求められる情報の正確性、詳細度のレベルが異なるため、情報提供の高速化と正確性のどちらか一方を向上させても、運転者にとって常に効果的な情報には成り得ないという問題があった。
【０００７】
本発明は、上記問題に着目してなされたもので、その目的とするところは、運転者の認知特性とセンシング特性とを共に鑑みて、運転者の認知特性に合致したセンシングを行うことにより、過不足ない運転者への情報提供を可能とするセンシング技術を備えた車両用運転支援装置を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明では、車両の走行する環境に存在する物体を多段階の精度で検出可能な機能と、車両の走行する環境に存在する物体の検出を実施する範囲を任意に設定可能な機能との少なくとも一方を備えた環境検出手段と、情報を運転者に提示する情報提示手段と、運転者の運転行動を検出する運転行動検出手段と、検出された運転者の運転行動に応じて、運転者の認知状態を判定する認知状態判定手段と、を備えた車両用運転支援装置において、判定された運転者の認知状態に応じて、前記環境検出手段の検出精度または検出範囲の少なくとも一方で表される検出特性を変更する検出特性変更手段を設けたことを特徴とする。
【０００９】
【発明の効果】
よって、本発明の車両用運転支援装置にあっては、認知状態判定手段の判定した運転者の認知状態に応じて、環境検出手段の検出特性を変更するため、車両の走行する環境に存在する物体を検出する際には、運転者の認知状態に応じて、検出精度と検出範囲の少なくとも一方を変更可能な運転支援が可能となる。すなわち、運転者の認知特性とセンシング特性とを共に鑑みて、運転者の認知特性に合致したセンシングを行うことにより、過不足ない運転者への情報提供が実現できる。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の車両用運転支援装置を実現する実施の形態を、図面に基づいて説明する。
図１は、実施の形態の車両用運転支援装置を示すブロック構成図である。車両用運転支援装置は、運転行動検出手段１０と、認知状態判定手段１１と、検出特性変更手段１２と、環境検出手段１３と、情報提示手段１４とから構成されている。
【００１１】
前記運転行動検出手段１０は、運転者の運転行動を検出する。前記認知状態判定手段１１は、運転行動検出手段１０により検出された運転者の運転行動に応じて、運転者の認知状態を判定する。
【００１２】
前記検出特性変更手段１２は、認知状態判定手段１１により判定された運転者の認知状態に応じて、環境検出手段１３の検出精度または検出範囲の少なくとも一方で表される検出特性を変更する。
【００１３】
前記環境検出手段１３は、車両の走行する環境に存在する物体を多段階の精度で検出可能な機能と、車両の走行する環境に存在する物体の検出を実施する範囲を任意に設定可能な機能との少なくとも一方を備えている。そして、前記情報提示手段１４は、環境検出手段１３により検出された情報を運転者に表示する。
【００１４】
以下、実施の形態の車両用運転支援装置を、第１実施例と第２実施例に基づいて説明する。
【００１５】
（第１実施例）
図２は、第１実施例の車両用運転支援装置を示すブロック構成図である。この車両用運転支援装置は、運転者認識用画像処理装置２０、認知状態判定装置２１、検出特性変更装置２２、環境認識用画像処理装置２３、情報提示装置２４を備えている。
【００１６】
前記運転者認識用画像処理装置２０は、図１に示した実施の形態の運転行動検出手段１０に対応する。また、認知状態判定装置２１は認知状態判定手段１１に、検出特性変更装置２２は検出特性変更手段１２に、環境認識用画像処理装置２３は環境検出手段１３に、情報提示装置２４は情報提示手段１４に、それぞれ対応している。
【００１７】
前記運転者認識用画像処理装置２０には、例えば、運転者を撮像するカメラ装置、および、そのカメラ装置が撮像した運転者の画像から、運転者の視線方向と頭部の左右方向の回転角度を、リアルタイムに算出する画像処理回路が備わった装置を用いている。なお、特に、本実施例においては、運転者の視線が、車室外においては、走行環境もしくはサイドミラーのいずれにあるか、また、車室内においても、ルームミラーもしくはナビゲーション装置の画面のいずれにあるかを判定可能である。
【００１８】
また、この運転者認識用画像処理装置２０は、運転者の頭部が左右方向に回転する角度を算出可能な画像処理回路を用いる。さらに、運転者の所定時間の視線方向を保持する視線方向保持手段を備え、所定の時間、運転者の視線が及んでいる領域、および視線が及んでいない領域を検出可能な画像処理回路が備わった装置を用いる。
【００１９】
前記認知状態判定装置２１には、運転者認識用画像処理装置２０が検出する運転者の運転行動によって認知状態を判定する装置を用いる。例えば、運転者認識用画像処理装置２０が検出した運転者の視線が、ルームミラーもしくはサイドミラー、ナビゲーション装置の画面に注がれる頻度や、運転者認識用画像処理装置２０が検出した運転者頭部の左右方向の回転角度や、頭部の左右方向の回転頻度より、運転者の認知状態がスキルベースの状態であるか、知識−ルールベースの状態であるかを判定する技術が開発されているので、本技術を搭載したものを用いる。
【００２０】
前記検出特性変更装置２２では、運転者認識用画像処理装置２０で検出した運転者の視線方向と、認知状態判定装置２１で判定した運転者の認知状態に基づいて、後述する環境認識用画像処理装置２３における環境認識のさせ方を決定づけるパラメータを設定する。なお、このパラメータは、「検出範囲」、「走査間隔」、「類似度閾値」の３種である。
【００２１】
環境認識用画像処理装置２３では、検出特性変更装置２２によって設定されたパラメータ「検出範囲」、「走査間隔」、「類似度閾値」に基づき、車両が走行する環境において、車両の安全な走行を妨げる可能性のある物体の検出を行う。
【００２２】
環境認識用画像処理装置２３の構成を図３に示す。環境認識用画像処理装置２３は、車両の前方の光景を撮影するカメラ装置３２、および、そのカメラ装置３２が撮影した画像に対してフィルタ処理等を行うことによって、エッジを抽出する画像処理回路３３、障害物や歩行者、先行車両など、車両の安全な走行を妨げる可能性のある物体の画像上の特徴を保持した保持回路３５、画像処理回路３３によって処理された画像と、保持回路に保持された障害物や歩行者、先行車両などの各種別の特徴とを比較して、一致する可能性の高い種別を選択する画像認識回路３４によって構成されている。なお、パラメータ「検出範囲」、「走査間隔」、「類似度閾値」は、入力回路３１を介して入力される。
【００２３】
前記情報提示装置２４は、運転者に情報を提示する装置であり、具体的には、ディスプレイ装置や音声提供装置、シートに備えられた振動装置などを用いることができる。本実施例においては、環境認識用画像処理装置２３が認識した、車両の進路上に存在する物体の種別と、認知状態判定装置２１によって判定された運転者の認知状態に応じて、運転者に情報を提供する。
【００２４】
次に、作用を説明する。
［検出特性変更制御処理］
以下、検出特性変更装置２２にて実施される検出特性変更制御処理の流れを、図４に示すフローチャートを用いて説明する。
【００２５】
ステップＳ１００では、認知状態判定装置２１が判定した運転者の認知状態を入手する。運転者の認知状態は、知識−ルールベースの状態か、スキルベースの状態のいずれかである。運転者の認知状態が、知識−ルールベースの認知状態であった場合には、ステップＳ１０１に移行し、一方、スキルベースの認知状態であった場合には、ステップＳ１０５に移行する。
【００２６】
ステップＳ１０１では、運転者認識用画像処理装置２０で検出した運転者の視線方向の情報を入手し、ステップＳ１０２へ移行する。ここで、運転者の視線方向の情報は、所定の時間、運転者の視線が注がれた方向を蓄積したものである。
【００２７】
ステップＳ１０２では、ステップＳ１０１で入手した運転者の視線方向の情報に基づき、逆に、視線が注がれない範囲を定義し、ステップＳ１０３へ移行する。この視線が注がれない範囲が、検出特性変更装置２２で設定するパラメータの一つである「検出範囲」である。定義した「検出範囲」は、例えば、検出特性変更装置２２の内部に備えたメモリ装置に保持する。
【００２８】
ステップＳ１０３では、検出特性変更装置２２で設定するパラメータの一つである「走査間隔」を、例えば「１画素毎」に設定し、ステップＳ１０４へ移行する。設定した「走査間隔」は、例えば、検出特性変更装置２２の内部に備えたメモリ装置に保持する。
【００２９】
ステップＳ１０４では、検出特性変更装置２２で設定するパラメータの一つである「類似度閾値」を、例えば「０．７以上」に設定し、ステップＳ１０８へ移行する。設定した「類似度閾値」は、例えば、検出特性変更装置２２の内部に備えたメモリ装置に保持する。
【００３０】
ステップＳ１０５では、検出特性変更装置２２で設定するパラメータの一つである「検出範囲」を、例えば「画像全体」に設定し、ステップＳ１０６へ移行する。設定した「検出範囲」は、例えば、検出特性変更装置２２の内部に備えたメモリ装置に保持する。
【００３１】
ステップＳ１０６では、検出特性変更装置２２で設定するパラメータの一つである「走査間隔」を、例えば「５画素毎」に設定し、ステップＳ１０７へ移行する。設定した「走査間隔」は、例えば、検出特性変更装置２２の内部に備えたメモリ装置に保持する。
【００３２】
ステップＳ１０７では、検出特性変更装置２２で設定するパラメータの一つである「類似度閾値」を、例えば「０以上」に設定し、ステップＳ１０８へ移行する。設定した「類似度閾値」は、例えば、検出特性変更装置２２の内部に備えたメモリ装置に保持する。
【００３３】
ステップＳ１０８では、検出特性変更装置２２の内部に備えたメモリ装置に保持したパラメータ「検出範囲」、「走査間隔」、「類似度閾値」を、環境認識用画像処理装置２３に対して出力し、本制御を終了する。
【００３４】
このフローチャートにおいて、運転者の認知状態が知識−ルールベースの状態である場合には、ステップＳ１００→ステップＳ１０１→ステップＳ１０２→ステップＳ１０３→ステップＳ１０４→ステップＳ１０８へと進む流れとなる。すなわち、ステップＳ１０２において検出範囲として運転者の視線が注がれない範囲が定義され、ステップＳ１０３において走査間隔が１画素毎に設定され、ステップＳ１０４において類似度閾値として０．７以上が設定される。
【００３５】
一方、運転者の認知状態がスキルベールの状態である場合には、ステップＳ１００→ステップＳ１０５→ステップＳ１０６→ステップＳ１０７→ステップＳ１０８へと進む流れとなる。すなわち、ステップＳ１０５において検出範囲として画像全体が定義され、ステップＳ１０６において走査間隔が５画素毎に設定され、ステップＳ１０７において類似度閾値として０以上が設定される。
【００３６】
［環境認識画像制御処理］
次に、環境認識用画像処理装置２３にて実施される環境認識画像制御処理の流れを、図５に示すフローチャートに基づいて説明する。
【００３７】
ステップＳ１１０では、カメラ装置３２によって、車両前方の光景を撮影し、ステップＳ１１１へ移行する。
【００３８】
ステップＳ１１１では、入力回路３１を介して検出特性変更装置２２が設定した検出範囲ａを入力し、ステップＳ１１２へ移行する。
【００３９】
ステップＳ１１２では、画像処理回路３３において、ステップＳ１１０で撮影した画像に対し、車両の安全な走行を妨げる可能性のある物体の検出を試みる範囲を、ステップＳ１１１で入力した検出範囲ａに基づいて設定し、ステップＳ１１３へ移行する。すなわち、検出範囲ａが「画像全体」であるときは、ステップＳ１１０で撮影した画像全体が、物体の検出を試みる範囲であり（図６参照）、また、検出範囲ａとして、運転者の視線が注がれない範囲が定義されている場合には、これをステップＳ１１０で撮影した画像上での座標値に変換して、その座標値を物体の検出を試みる範囲から削除する（図７参照）。
【００４０】
ステップＳ１１３では、入力回路３１を介して検出特性変更装置２２が設定した走査間隔ｂを入力し、ステップＳ１１４へ移行する。
【００４１】
ステップＳ１１４では、画像処理回路３３にて、ステップＳ１１２で設定した物体の検出を試みる画像上の範囲に対して、画像処理を実施し、ステップＳ１１５へ移行する。なお、本実施例における画像処理は、物体と道路等の背景の境界を抽出することを目的として、一般的なエッジ抽出を行う処理を実施する。通常、エッジ抽出は画像の水平方向および垂直方向に対して、画素ごとに走査し、隣接する画素間の輝度の差が大きい画素を、エッジとして抽出する。本実施例では、この画素ごとの走査を、ステップＳ１１３で入力した走査間隔ｂによって決定する。例えば、走査間隔ｂ＝５であれば、５画素毎の走査を実施する。
【００４２】
ステップＳ１１５では、入力回路３１を介して検出特性変更装置２２が設定した類似度閾値ｒｔを入力し、ステップＳ１１６へ移行する。
【００４３】
ステップＳ１１６では、画像認識回路３４にて、ステップＳ１１４が抽出したエッジの集合が、どの種別によるものか、すなわち、歩行者によるものであるか、先行車両のよるものであるか、障害物によるものであるかを同定し、ステップＳ１１７へ移行する。
【００４４】
この同定の処理は、ステップＳ１１４で抽出したエッジの集合を、保持回路３５に保持された各種別の特徴を参照することで行うが、このような処理には、公知のニューラルネットや、隠れマルコフモデルを用いることが可能である。これらニューラルネットや隠れマルコフモデルを用いた画像認識の処理では、エッジの集合を各種別の特徴に参照し、それぞれの種別のうち、どれが最も合致するかを、確率的に表現する。例えば、｛歩行者ｐ１，先行車両ｐ２，障害物ｐ３｝＝｛０．１，０．７，０．２｝と算出されたとき、種別が歩行者である確率が０．１、先行車両である確率が０．７、障害物である可能性が０．２という意味である。本実施例では、最も確率が高い値を示した種別を、同定の種別とする。すなわち、先の例における同定の種別は、ｐ２＝０．７を示した「先行車両」となる。さらに本実施例では、この確率ｐ２を類似度ｒ（＝０．７）とする。
【００４５】
ステップＳ１１７では、画像認識回路３４にて、ステップＳ１１５で入力した類似度閾値ｒｔと、ステップＳ１１６で同定した物体の類似度ｒの比較を実施する。類似度ｒが類似度閾値ｒｔ以上である場合には、環境認識用画像処理装置２３の処理を終了する。一方、類似度ｒが類似度閾値ｒｔより小さい場合には、再度、ステップＳ１１６の処理を実施する。この際、前回のステップＳ１１６の処理において、最も確率の低かった種別に関する同定は行わない。すなわち、先述のステップＳ１１６の例においては、「歩行者」で確率が低かったので、次回のＳ１１６の処理では、「歩行者」の同定を省く。
【００４６】
［運転者の認知特性に応じたセンシング特性の変更］
運転者の安全な車両運転を実現することを目的として、様々な車両用運転支援装置が発明されている。車両の走行進路上に存在する先行車両や歩行者、障害物の存在を運転者に知らしめる、いわゆる、接近警報も車両用運転支援装置の一つである。これら車両用運転支援装置には、通常、車両の走行する環境の状態を検出するためのセンサ類が備わっている。例えば、カメラを備え、車両前方の光景を画像として撮像し、その画像に対して画像処理を施すことによって、車両の安全な走行を妨げる物体の存在するか否かを確認するセンシング装置や、車両前方に対してレーザ光を発信し、物体からの反射光を検出することによって、車両の安全な走行を妨げる物体が存在するか否かを確認するセンシング装置、等が発明、開発されている。
【００４７】
この分野における発明および開発は、２つの方向が存在する。すなわち、その車両の安全な走行を妨げる物体が存在することの検出と、その物体の種別の識別、すなわち、物体が先行車両であるか、歩行者であるか、または障害物であるかを、「いかに高速に行うか」と「いかに正確に検出するか」ということである。
【００４８】
この発明および開発における２つの方向の背景には、そもそも、前記のセンシング装置によって取り込んだ車両前方の状態に含まれる情報量が膨大であり、膨大な情報から必要な情報、すなわち、物体の存在確認と種別認識を行うことの複雑さが挙げられる。この複雑さに伴って、物体の検出を試みる領域が広いほど、また、物体の存在確認に正確さが求められるほど、さらには、物体の種別の識別において詳細さが求められるほど、コスト、すなわち時間や必要とされる演算処理装置の能力等が増大する為である。
【００４９】
ところが、実際の運転者に対して障害物の存在等の情報提供場面を考えたとき、正確性や詳細度の高い情報提供が効果的な場面と、逆に、正確性、詳細度が低くとも車両前方の全体的な環境の状態に関する情報提供が効果的な場面が想定される。
【００５０】
ドライバの運転は、次の２つの状態に大別できる。
▲１▼  与えられた状況に対して、経験により会得したスキルを駆使し、機械的、反射的に情報を処理しながら運転を行うスキルベースの運転状態。
▲２▼  経験、学習により会得した知識やルールを適用しながら運転を行う知識−ルールベースの運転状態。
【００５１】
ドライバの情報収集という面から考察すると、スキルベースの運転状態の場合、環境の全体的な様子を広く浅く把握することで、運転者は運転という作業を達成している。一方、知識−ルールベースの運転状態の場合、環境の局所的な様子を狭く深く把握することで、運転という作業を実現している。
【００５２】
事故を予防するための情報提供を行う場合においても、自ずと、それぞれの運転状態に対して提供すべき情報は異なる。例えば、スキルベースの運転状態の場合、重要時、例えば障害物の存在確認を無意識に意識のルーチンから外したり、障害物に対する対処を無意識に誤ったりする傾向がある。このような場合の事故の予防は、運転者に対して、重要事が意識のルーチンから外れていることを簡潔に示唆することで達成される。これを実現するためには、運転支援装置において、車両前方の走行環境全体に関する環境把握が必要である。
【００５３】
一方、知識−ルールベースの運転状態の場合、状況に対してどの知識やルールを使ったらよいのかが解らなかったり、誤った知識やルールを駆動したりする傾向がある。このような場合の事故の予防は、運転者に対して、正しい情報を与えたり、情報の所在を指示したり、また、対処の優先順位、対処方法を与えたりすることで達成される。これを実現するためには、運転視線装置において、環境の状態について正確であり、また詳細である環境把握が必要である。
【００５４】
このことは、従来技術によって正確性や詳細度が向上したとしても、運転者がその正確かつ詳細な情報を求める状態になければ、これらの従来技術は効果的に活用されないことを示唆し、また、逆に、検出される情報において、多少、正確性や詳細度が損なわれたとしても、運転者の状態によっては効果的な情報に成り得ることを示唆している。
【００５５】
これに対し、本実施例の車両用運転支援装置では、認知状態判定装置２１と運転者認識用画像処理装置２０の判定または検出結果によって、検出特性変更装置２２を介して環境認識用画像処理装置２３における画像認識を用いた物体認識の特性を変更することとした。
【００５６】
すなわち、運転者の認知状態がスキルベース状態である場合には、車両前方の光景を撮影した画像について、荒くかつ類似度の低い種別同定ではあっても、広い範囲について物体の検出を行うことが可能となり、さらには、その結果に基づいた情報提供が可能となる。
【００５７】
一方、運転者の認知状態が知識−ルールベースの状態である場合には、物体の検出範囲が運転者の視線方向が及ばない範囲に限定はされるが、詳細で、かつ、類似度が高い同定を行うことが可能となり、さらには、その結果に基づいた情報提供が可能となる。
【００５８】
このように、運転者の認知特性に応じてセンシング特性を変更することにより、運転者の認知特性に合致し、運転者にとって違和感のない情報提供が可能となる。
【００５９】
次に、効果を説明する。
第１実施例の車両用運転支援装置にあっては、下記の列挙する効果を得ることができる。
【００６０】
（１）  検出特性変更装置２２は、判定された認知状態に応じて環境認識用画像処理装置２３の検出範囲と走査間隔を変更させるため、車両の走行する環境に存在する物体を検出する際には、運転者の認知状態に応じて、検出範囲と精度を変更可能な運転支援が可能となる（請求項１に対応）。
【００６１】
（２）  検出特性変更装置２２は、運転者の認知状態がスキルベールの状態である場合には、画像全体を検出範囲として定義するとともに、走査間隔を５画素毎として類似度閾値を０以上に設定するため、運転者に広範囲の領域における概要的な情報を与えることが効果的なスキルベースの状態においては、広い範囲の環境に対する荒い精度の物体検出の結果を提示する運転支援が可能となる（請求項２に対応）。
【００６２】
（３）  検出特性変更装置２２は、運転者の認知状態が知識−ルールベースの状態である場合には、運転者の視線が注がれない範囲を検出範囲として定義するとともに、走査間隔を１画素毎として類似度閾値を０．７以上に設定するため、運転者に狭い領域における具体的な情報を与えることが効果的な知識−ルールベースの状態においては、狭い範囲の環境に対する詳細な精度の物体検出の結果を提示する運転支援が可能となる（請求項３に対応）。
【００６３】
（４）  運転者認識用画像処理装置２０は、運転者の視線方向を検出する視線方向検出手段を備え、検出特性変更装置２２は、検出特性変更装置２２による環境認識用画像処理装置２３の検出特性の狭い範囲への変更は、運転者認識用画像処理装置２０における物体の存在の検出を、視線方向検出手段によって検出された運転者の視線方向に基づき、運転者の視線が及んでいない範囲に限定して行うように変更することで実現し、一方、検出特性の広い範囲への変更は、運転者認識用画像処理装置２０における物体の存在の検出を、視線方向検出手段によって検出された運転者の視線方向にかかわらず、環境認識用画像処理装置２３が物体の検出可能が可能な全ての範囲に対して行うように変更することで実現することとしたので、環境認識用画像処理装置２３の検出特性を狭い範囲の検出に変更した場合には、運転者が注意を払っていない範囲を中心に、物体の検出を試みることによる運転支援が可能となり、一方、検出特性を広い範囲の検出に変更した場合には、運転者の注意にかかわらず、走行環境全体における物体の検出を試みることによる運転支援が可能となる（請求項４に対応）。
【００６４】
（５）  環境認識用画像処理装置２３は、車両前方の環境を撮像するカメラ装置３２と、撮像された画像を画素単位で走査し、エッジを抽出することによって環境に存在する物体を抽出する画像処理回路３３とを備え、検出特性変更装置２２による環境認識用画像処理装置２３の検出特性の荒い精度への変更は、画像処理回路３３における画像処理を、カメラ装置３２が撮像した走行環境の画像に対する走査間隔を５画素毎に設定することで実現し、一方、検出特性の詳細な精度への変更は、カメラ装置３２が撮像した走行環境の画像に対する走査間隔を１画素毎に設定することで実現することとしたので、画像処理を用いた車両前方の環境における物体の検出において、異なった精度で物体検出が可能となり、異なった物体検出精度に基づく運転支援が可能となる（請求項５に対応）。
【００６５】
（６）  環境認識用画像処理装置２３は、車両が走行する環境に存在しえる複数の物体の特徴を、物体の種別毎に保持する保持回路３５と、保持回路３５に保持された複数の種別の特徴と、画像処理回路３３によって処理された画像とを比較して、特徴が合致しているほど高い類似度を付与し、最も高い類似度を得た種別を、環境認識用画像処理装置２３が検出した物体の種別として特定する画像認識処理を実施する画像認識回路３４とを備え、検出特性変更装置２２による環境認識用画像処理装置２３の検出特性の荒い精度への変更は、画像認識回路３４における画像認識処理を、類似度閾値０以上であれば、環境認識用画像処理装置２３が検出した物体の種別として特定することで実現し、一方、検出特性の詳細な精度への変更は、画像認識回路３４における画像認識処理において、類似度閾値が０．７以上となるまで繰り返して実施することで実現することとしたので、画像処理を用いた車両前方の環境における物体の検出において、異なった精度で物体検出が可能となり、異なった物体検出精度に基づく運転支援が可能となる（請求項７に対応）。
【００６６】
（第２実施例）
図８は、第２実施例の車両用運転支援装置を示すブロック構成図である。第２実施例の基本構成は、図２に示した第１実施例のブロック構成図とほぼ同一であるため、同一の構成部分には同符号を付して重複した説明は省略する。
【００６７】
この車両用運転支援装置は、運転者認識用画像処理装置２０、認知状態判定装置２１、検出特性変更装置４０、レーダ装置４１、情報提示装置２４を備えており、検出特性変更装置４０は、図１の検出特性変更手段１２に対応し、レーダ装置４１は、環境検出手段１３に対応している。
【００６８】
前記検出特性変更装置４０では、運転者認識用画像処理装置２０で検出した運転者の視線方向と、認知状態判定装置２１で判定した運転者の認知状態に基づいて、レーダ装置４１における環境認識の方法を決定するパラメータを設定する。なお、このパラメータは、「検出方向」、「分解能」の２種である。
【００６９】
前記レーダ装置４１では、検出特性変更装置４０によって設定されたパラメータ「検出方向」、「分解能」に基づき、車両が走行する環境において、車両の安全な走行を妨げる可能性のある物体の検出を行う。レーダ装置４１の構成を図９に示す。レーダ装置４１は、レーザ光を照射するタイプのものであり、レーザ光を発信する発信部５２、発信したレーザ光の反射を受信する受信部５３、タイマー５４、発信部を左右方向に回転させるモータ５５、このモータ５５を制御するモータ制御回路５６によって構成されている。
【００７０】
前記発信部５２は、一方向にのみレーザ光を発信可能であるため、車両の走行方向の前方に存在する物体を検出するためには、モータ５５によって発信部５２を左右方向に回転させる必要がある。なお、パラメータ「検出方向」、「分解能」は、入力回路５１を介して入力される。
【００７１】
次に、作用を説明する。
［検出特性変更制御処理］
以下、検出特性変更装置４０にて実施される検出特性変更制御処理の流れを、図１０に示すフローチャートに基づいて説明する。
【００７２】
ステップＳ２００では、認知状態判定装置２１が判定した運転者の認知状態を入手する。運転者の認知状態は、知識−ルールベースの状態か、またはスキルベースの状態かのいずれかである。知識−ルールベースの認知状態である場合には、ステップＳ２０１へ移行し、スキルベースの認知状態である場合には、ステップＳ２０４へ移行する。
【００７３】
ステップＳ２０１では、運転者認識用画像処理装置２０で検出した運転者の視線方向の情報を入手し、ステップＳ２０２へ移行する。ここで、運転者の視線方向の情報は、所定の時間、運転者の視線が注がれた方向を蓄積したものである。
【００７４】
ステップＳ２０２では、ステップＳ２０１で入手した運転者の視線方向の情報に基づき、逆に、視線が注がれない方向を定義し、ステップＳ２０３へ移行する。この視線が注がれない方向が、検出特性変更装置２２で設定するパラメータの一つである「検出方向」である。定義した「検出方向」は、例えば、検出特性変更装置２２の内部に備えたメモリ装置に保持する。
【００７５】
ステップＳ２０３では、検出特性変更装置２２で設定するパラメータの一つである「分解能」を、例えば０．１°に設定し、ステップＳ２０６へ移行する。設定した「分解能」は、例えば、検出特性変更装置２２の内部に備えたメモリ装置に保持する。
【００７６】
ステップＳ２０４では、検出特性変更装置２２で設定するパラメータの一つである「検出方向」を、例えば「全方向」に設定し、ステップＳ２０５へ移行する。設定した「検出方向」は、例えば、検出特性変更装置２２の内部に備えたメモリ装置に保持する。
【００７７】
ステップＳ２０５では、検出特性変更装置２２で設定するパラメータの一つである「分解能」を、例えば０．３°に設定し、ステップＳ２０６へ移行する。設定した「分解能」は、例えば、検出特性変更装置２２の内部に備えたメモリ装置に保持する。
【００７８】
ステップＳ２０６では、検出特性変更装置２２の内部に備えたメモリ装置に保持したパラメータ「検出方向」、「分解能」を、レーダ装置４１に対して出力し、本制御を終了する。
【００７９】
このフローチャートにおいて、運転者の認知状態が知識−ルールベースの状態である場合には、ステップＳ２００→ステップＳ２０１→ステップＳ２０２→ステップＳ２０３→ステップＳ２０６へと進む流れとなる。すなわち、ステップＳ２０２において検出方向として運転者の視線が注がれない範囲が定義され、ステップＳ２０３において分解能が０．１°に設定される。
【００８０】
一方、運転者の認知状態がスキルベールの状態である場合には、ステップＳ２００→ステップＳ２０４→ステップＳ２０５→ステップＳ２０６へと進む流れとなる。すなわち、ステップＳ２０４において検出方向として全方向が定義され、ステップＳ２０５において分解能が０．３°に設定される。
【００８１】
［物体検出制御処理］
次に、レーダ装置４１にて実施される物体検出制御処理の流れを、図１１に示すフローチャートに基づいて説明する。
【００８２】
ステップＳ２１０では、入力回路５１を介して、検出特性変更装置４０が設定した「検出方向」と「分解能」を入力し、ステップＳ２１１へ移行する。
【００８３】
ステップＳ２１１では、モータ制御回路５６において、レーダ装置４１にて車両の安全な走行を妨げる可能性のある物体の検出を試みる方向を、ステップＳ２１０で入力した「検出方向」に基づいて設定し、ステップＳ２１２へ移行する。
【００８４】
すなわち、検出方向が「全方向」であるときは、発信部５２および発信部５２を回転させるモータ５５において、設計上、動作させることが可能な方向の全てを、検出方向に設定する（図１２参照）。また、検出方向として、運転者の視線が注がれない方向が定義されている場合には、その方向を中心とし、所定の角度（±α）の範囲の方向を、検出方向に設定する（図１３参照）。
【００８５】
ステップＳ２１２では、モータ制御回路５６において、発信部５２の左右方向の回転を制御する単位を決定し、ステップＳ２１３へ移行する。この単位の決定は、ステップＳ２１０で入力した「分解能」に基づく。つまり、「分解能」が０．１°であった場合には、モータ制御回路５６はモータ５５の回転の制御を０．１°単位で実施しするように設定し、「分解能」が０．３°であった場合には、モータ制御回路５６はモータ５５の回転の制御を０．３°単位で実施するように設定する。
【００８６】
ステップＳ２１３では、モータ制御回路５６において、ステップＳ２１１で設定した「検出方向」と、ステップＳ２１２で設定した「分解能」に基づいて、モータ５５を制御し、その間、発信部５２は、レーザ光を発信し、物体等によって反射して戻ってきたレーザ光を受信部５３によって受信することで、物体の検出を行い、本制御を終了する。また、レーザ光を送信してから受信するまでの時間をタイマー５４で計測することによって、物体までの距離を計測する。
【００８７】
次に、効果を説明する。
第２実施例の車両用運転支援装置にあっては、次に列挙する効果を得ることができる。
【００８８】
（７）  検出特性変更装置４０によるレーダ装置４１の検出特性の荒い精度への変更は、レーダ装置４１が発するレーダの分解能を０．３°に設定することで実現し、一方、レーダ装置４１の検出特性の詳細な精度への変更は、レーダ装置４１の分解能を０．１°に設定することで実現することとしたため、レーダ装置４１を用いた車両前方の環境における物体の検出において異なった精度で物体検出が可能となり、異なった物体検出精度に基づく運転支援が可能となる（請求項６に対応）。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施の形態の車両用運転支援装置を示すブロック構成図である。
【図２】第１実施例の車両用運転支援装置を示すブロック構成図である。
【図３】環境認識用画像処理装置を示すブロック構成図である。
【図４】検出特性変更装置にて実施される検出特性変更制御処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】環境認識用画像処理装置にて実施される環境認識画像制御処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】環境認識用画像処理装置における物体検出範囲の説明図である。
【図７】環境認識用画像処理装置における物体検出範囲の説明図である。
【図８】第２実施例の車両用運転支援装置を示すブロック構成図である。
【図９】レーダ装置を示すブロック構成図である。
【図１０】検出特性変更装置にて実施される検出特性変更制御処理の流れを示すフローチャートである。
【図１１】レーダ装置にて実施される物体検出制御処理の流れを示すフローチャートである。
【図１２】レーダ装置における物体検出範囲の説明図である。
【図１３】レーダ装置における物体検出範囲の説明図である。
【符号の説明】
１０    運転行動検出手段
１１    認知状態判定手段
１２    検出特性変更手段
１３    環境検出手段
１４    情報提示手段
２０    運転者認識用画像処理装置
２１    認知状態判定装置
２２    検出特性変更装置
２３    環境認識用画像処理装置
２４    情報提示装置
３１    入力回路
３２    カメラ装置
３３    画像処理回路
３４    画像認識回路
３５    保持回路
４０    検出特性変更装置
４１    レーダ装置
５１    入力回路
５２    発信部
５３    受信部
５４    タイマー
５５    モータ
５６    モータ制御回路
【図１】
2005004413.tif 000003
【図２】
2005004413.tif 000004
【図３】
2005004413.tif 000005
【図４】
2005004413.tif 000006
【図５】
2005004413.tif 000007
【図６】
2005004413.tif 000008
【図７】
2005004413.tif 000009
【図８】
2005004413.tif 000010
【図９】
2005004413.tif 000011
【図１０】
2005004413.tif 000012
【図１１】
2005004413.tif 000013
【図１２】
2005004413.tif 000014
【図１３】
2005004413.tif 000015