(57)【要約】【課題】予測モデルを用いて可動物の位置を予測する際に、可動物の挙動に応じた適切な位置予測を行うことができる可動物予測装置を提供する。【解決手段】可動物予測装置１のコントローラ３は、可動物の挙動を認識する可動物認識部４と、可動物の挙動に基づいて、可動物に関する予測モデルを決定する予測モデル決定部７と、予測モデルを用いて可動物の位置領域を予測する可動物位置予測部８とを有している。予測モデル決定部７は、可動物の挙動から可動物の速度分散σを求め、速度分散σが所定範囲内に含まれるときは、予測モデルの広がり角θを基準角θ０に設定し、速度分散σが所定範囲よりも小さいときは、予測モデルの広がり角θを基準角θ０よりも狭くなるように設定し、速度分散σが所定範囲よりも大きいときは、予測モデルの広がり角θを基準角θ０よりも広くなるように設定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
可動物に関する予測モデルを用いて前記可動物の位置を予測する可動物予測装置であって、
前記可動物の挙動を認識する可動物認識手段と、
前記可動物認識手段により認識された前記可動物の挙動に基づいて、前記予測モデルのパラメータを変更する予測モデル変更手段とを備えることを特徴とする可動物予測装置。
【請求項２】
前記予測モデル変更手段は、前記可動物の挙動に基づいて、前記可動物の速度分散が所定範囲内にあるかどうかを判断し、前記可動物の速度分散が前記所定範囲内に無いと判断されると、前記予測モデルのパラメータを変更することを特徴とする請求項１記載の可動物予測装置。
【請求項３】
前記予測モデル変更手段は、前記可動物の挙動に基づいて、前記可動物の認識位置が前記予測モデルを用いて得られた予測位置領域に含まれるか否かを判断し、その判断結果に応じて前記予測モデルのパラメータを変更することを特徴とする請求項１記載の可動物予測装置。
【請求項４】
可動物に関する予測モデルを用いて前記可動物の位置を予測するための可動物予測プログラムであって、
前記可動物の挙動を認識する可動物認識処理と、
前記可動物認識処理により認識された前記可動物の挙動に基づいて、前記予測モデルのパラメータを変更する予測モデル変更処理とを、コンピュータに実行させることを特徴とする可動物予測プログラム。
【請求項５】
可動物に関する予測モデルを用いて前記可動物の位置を予測する可動物予測方法であって、
前記可動物の挙動を認識する可動物認識ステップと、
前記可動物認識ステップにより認識された前記可動物の挙動に基づいて、前記予測モデルのパラメータを変更する予測モデル変更ステップとを含むことを特徴とする可動物予測方法。 
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、歩行者等といった可動物の位置を予測する可動物予測装置、可動物予測プログラム及び可動物予測方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
可動物予測装置としては、例えば特許文献１に記載のものが提案されている。特許文献１に記載の可動物予測装置は、可動物の位置、動作状態及び移動状態を検出し、その検出結果に基づいて可動物の位置分布及び移動状態分布を生成し、可動物の移動状態分布に基づいて可動物の位置分布を移動させることで、可動物の将来の位置を予測するというものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特願２０１０−２０１２１４号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
歩行者等の可動物の挙動には個人差があるが、全ての可動物に対して同一の予測モデルを用いて可動物の位置の予測を行う場合に、全可動物の挙動を想定した予測モデルを用いると、挙動の少ない可動物に対して過剰な位置予測を行うことになってしまう。
【０００５】
本発明の目的は、予測モデルを用いて可動物の位置を予測する際に、可動物の挙動に応じた適切な位置予測を行うことができる可動物予測装置、可動物予測プログラム及び可動物予測方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、可動物に関する予測モデルを用いて可動物の位置を予測する可動物予測装置であって、可動物の挙動を認識する可動物認識手段と、可動物認識手段により認識された可動物の挙動に基づいて、予測モデルのパラメータを変更する予測モデル変更手段とを備えることを特徴とするものである。
【０００７】
このように本発明の可動物予測装置においては、可動物の挙動を認識し、その可動物の挙動に基づいて予測モデルのパラメータを変更する。例えば、可動物の挙動範囲が広いときは、予測モデルが広くなるように予測モデルのパラメータを変更し、可動物の挙動範囲が狭いときは、予測モデルが狭くなるように予測モデルのパラメータを変更する。これにより、可動物の挙動に個人差があっても、予測モデルを用いて可動物の位置を予測する際に、可動物の挙動に応じた適切な位置領域を予測することができる。
【０００８】
好ましくは、予測モデル変更手段は、可動物の挙動に基づいて、可動物の速度分散が所定範囲内にあるかどうかを判断し、可動物の速度分散が所定範囲内に無いと判断されると、予測モデルのパラメータを変更する。
【０００９】
この場合には、例えば可動物の速度分散が所定範囲の最大値よりも大きいと判断されたときは、予測モデルが広くなるように予測モデルのパラメータを変更し、可動物の速度分散が所定範囲の最小値よりも小さいと判断されたときは、予測モデルが狭くなるように予測モデルのパラメータを変更することで、可動物の挙動に応じた適切な位置領域を確実に予測することができる。
【００１０】
また、予測モデル変更手段は、可動物の挙動に基づいて、可動物の認識位置が予測モデルを用いて得られた予測位置領域に含まれるか否かを判断し、その判断結果に応じて予測モデルのパラメータを変更しても良い。
【００１１】
この場合には、例えば可動物の認識位置が予測位置領域に含まれないと判断されたときは、予測モデルが広くなるように予測モデルのパラメータを変更し、可動物の認識位置が予測位置領域に含まれると判断されたときは、予測モデルが狭くなるように予測モデルのパラメータを変更することで、可動物の挙動に応じた適切な位置領域を確実に予測することができる。
【００１２】
また、本発明は、可動物に関する予測モデルを用いて可動物の位置を予測するための可動物予測プログラムであって、可動物の挙動を認識する可動物認識処理と、可動物認識処理により認識された可動物の挙動に基づいて、予測モデルのパラメータを変更する予測モデル変更処理とを、コンピュータに実行させることを特徴とするものである。
【００１３】
このように本発明の可動物予測プログラムにおいては、可動物の挙動を認識し、その可動物の挙動に基づいて予測モデルのパラメータを変更するという処理をコンピュータに実行させることにより、上述したように、予測モデルを用いて可動物の位置を予測する際に、可動物の挙動に応じた適切な位置領域を予測することができる。
【００１４】
さらに、本発明は、可動物に関する予測モデルを用いて可動物の位置を予測する可動物予測方法であって、可動物の挙動を認識する可動物認識ステップと、可動物認識ステップにより認識された可動物の挙動に基づいて、予測モデルのパラメータを変更する予測モデル変更ステップとを含むことを特徴とするものである。
【００１５】
このように本発明の可動物予測方法においては、可動物の挙動を認識し、その可動物の挙動に基づいて予測モデルのパラメータを変更することにより、上述したように、予測モデルを用いて可動物の位置を予測する際に、可動物の挙動に応じた適切な位置領域を予測することができる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、予測モデルを用いて可動物の位置を予測する際に、可動物の挙動に応じた適切な位置予測を行うことができる。これにより、例えば可動物の予測位置に基づいて衝突回避の支援を実施する場合に、ドライバの感覚に合った支援を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明に係わる可動物予測装置の第１実施形態を示す概略構成図である。
【図２】図１に示した予測モデル決定部により実行される予測モデル決定処理手順の詳細を示すフローチャートである。
【図３】図１に示した予測モデル決定部により設定される予測モデルを示す概念図である。
【図４】本発明に係わる可動物予測装置の第２実施形態を示す概略構成図である。
【図５】図４に示した予測モデル決定部により実行される予測モデル決定処理手順の詳細を示すフローチャートである。
【図６】図４に示した予測モデル決定部により設定される予測モデルを示す概念図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明に係わる可動物予測装置、可動物予測プログラム及び可動物予測方法の好適な実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００１９】
図１は、本発明に係わる可動物予測装置の第１実施形態を示す概略構成図である。同図において、本実施形態の可動物予測装置１は、自車両と可動物（ここでは歩行者）との衝突を回避する支援を行う運転支援システムに具備されている。
【００２０】
可動物予測装置１は、認識用センサ２と、コントローラ３とを備えている。認識用センサ２は、自車両の周辺に存在する可動物や自車両の周囲環境（縁石やガードレール等）を認識するためのセンサであり、カメラやレーダ等が使用される。この認識用センサ２は複数あっても良い。
【００２１】
コントローラ３は、特に図示はしないが、ＣＰＵ、可動物予測プログラム等のプログラムを記憶したＲＯＭ、データ等を記憶するＲＡＭ、入出力回路等を有するコンピュータにより構成されている。コントローラ３は、可動物認識部４と、メモリ部５と、周囲環境認識部６と、予測モデル決定部７と、可動物位置予測部８とを有している。これらの機能は、主としてソフトウェアで構成されている。
【００２２】
可動物認識部４は、認識用センサ２の検出信号に基づいて、可動物の位置や速度等の挙動を認識する。メモリ部５は、可動物認識部４により認識された可動物の挙動データを順次記憶する。周囲環境認識部６は、認識用センサ２の検出信号に基づいて、自車両の周囲環境を認識する。
【００２３】
予測モデル決定部７は、メモリ部５に記憶された可動物の挙動データと周囲環境認識部６により認識された周囲環境情報とを入力し、所定の処理を行い、可動物に関する予測モデル（図３参照）を決定する。予測モデルのパラメータとしては、可動物の速度平均Ｖ及び速度分散σ、パーティクル数Ｐｎ、広がり角θ、予測時間間隔Δｔを含んでいる。なお、予測モデルのパラメータに可動物の加速度を含めても良い。
【００２４】
可動物位置予測部８は、予測モデル決定部７により決定された予測モデルを用いて、可動物のｔ秒後までの位置領域をΔｔ秒間隔で予測する。
【００２５】
図２は、図１に示した予測モデル決定部７により実行される予測モデル決定処理手順の詳細を示すフローチャートである。同図において、まずメモリ部５に記憶された可動物の挙動データのトラッキングを行い、可動物の速度分散σを算出する（手順Ｓ５１）。続いて、可動物の速度分散σが分散最小値σｍｉｎと分散最大値σｍａｘとの間の範囲内に含まれるかどうかを判断する（手順Ｓ５２）。
【００２６】
可動物の速度分散σが分散最小値σｍｉｎと分散最大値σｍａｘとの間の範囲内に含まれる（σｍｉｎ≦σ≦σｍａｘ）と判断されたときは、図３（ａ）に示すように、予測モデルの広がり角θを基準角θ０に設定する（手順Ｓ５３）。可動物の速度分散σが分散最小値σｍｉｎと分散最大値σｍａｘとの間の範囲内に含まれないと判断されたときは、可動物の速度分散σが分散最小値σｍｉｎよりも小さいかどうかを判断する（手順Ｓ５４）。
【００２７】
可動物の速度分散σが分散最小値σｍｉｎよりも小さくない、つまり可動物の速度分散σが分散最大値σｍａｘよりも大きい（σ＞σｍａｘ）と判断されたときは、予測モデルの広がり角θを下記のように設定する（手順Ｓ５５）。つまり、図３（ｂ）に示すように、予測モデルの広がり角θを基準角θ０よりも広くなるように設定する。
θ＝θ０＋ｆ２（σ）
なお、ｆ２（σ）はσの関数であり、任意に決定される。
【００２８】
可動物の速度分散σが分散最小値σｍｉｎよりも小さい（σ＜σｍｉｎ）と判断されたときは、周囲環境認識部６により認識された周囲環境情報に基づいて、今回（最新）の可動物の認識位置が交差点等の分岐地点でないかどうかを判断する（手順Ｓ５６）。今回の可動物の認識位置が分岐地点でないと判断されたときは、予測モデルの広がり角θを下記のように設定する（手順Ｓ５７）。つまり、図３（ｃ）に示すように、予測モデルの広がり角θを基準角θ０よりも狭くなるように設定する。
θ＝θ０−ｆ１（σ）
なお、ｆ１（σ）はσの関数であり、任意に決定される。
【００２９】
今回の可動物の認識位置が分岐地点であると判断されたときは、図３（ａ）に示すように、予測モデルの広がり角θを基準角θ０に設定する（手順Ｓ５３）。
【００３０】
以上において、認識用センサ２とコントローラ３の可動物認識部４とは、可動物の挙動を認識する可動物認識手段を構成する。コントローラ３のメモリ部５及び予測モデル決定部７は、可動物認識手段により認識された可動物の挙動に基づいて、予測モデルのパラメータを変更する予測モデル変更手段を構成する。
【００３１】
以上のように本実施形態にあっては、可動物の挙動を認識して可動物の速度分散σを求め、速度分散σが所定範囲内に含まれるときは、予測モデルの広がり角θを基準角θ０に設定し、速度分散σが所定範囲よりも小さいときは、予測モデルの広がり角θを基準角θ０よりも狭くなるように設定し、速度分散σが所定範囲よりも大きいときは、予測モデルの広がり角θを基準角θ０よりも広くなるように設定する。このように可動物の挙動に応じた予測モデルを適用するようにしたので、挙動範囲の狭い可動物に対して位置予測が過剰気味になったり、挙動範囲の広い可動物に対して位置予測が不足気味になることが防止され、可動物の挙動に応じた適切な位置予測を行うことができる。その結果、ドライバの感覚に近い衝突回避支援を実施することが可能となる。
【００３２】
また、速度分散σが所定範囲よりも小さい場合でも、可動物の認識位置が交差点等の分岐地点であるときは、予測モデルの広がり角θを通常の基準角θ０に設定するようにしたので、可動物が分岐地点で曲がる可能性も加味して、可動物の位置領域が予測されることとなる。従って、可動物の位置予測を更に適切に行うことができる。
【００３３】
図４は、本発明に係わる可動物予測装置の第２実施形態を示す概略構成図である。図中、上記第１実施形態と同一または同等の要素には同じ符号を付し、その説明を省略する。
【００３４】
同図において、本実施形態の可動物予測装置１は、上記第１実施形態と同様に、認識用センサ２及びコントローラ３を備えている。コントローラ３は、上記のメモリ部５に代えて、メモリ部１０を有している。メモリ部１０は、可動物位置予測部８により予測された可動物の位置領域のデータを記憶する。
【００３５】
予測モデル決定部７は、可動物認識部４により認識された可動物の挙動情報と周囲環境認識部６により認識された周囲環境情報とメモリ部１０に記憶された可動物の予測位置領域データとを入力し、所定の処理を行い、今回使用する予測モデル（図６参照）を決定する。予測モデルのパラメータは、図３に示すものと同様である。
【００３６】
図５は、図４に示した予測モデル決定部７により実行される予測モデル決定処理手順の詳細を示すフローチャートである。同図において、まず前回得られた可動物の予測位置領域データをメモリ部１０から読み出して取得する（手順Ｓ６１）。続いて、可動物認識部４により認識された可動物の挙動情報に基づいて、今回の可動物の認識位置が前回の予測位置領域に含まれるかどうかを判断する（手順Ｓ６２）。
【００３７】
今回の可動物の認識位置が前回の予測位置領域に含まれないと判断されたときは、図６（ａ）に示すように、予測モデルの広がり角θをθ０＋β（βは定数）に設定する（手順Ｓ６３）。つまり、予測モデルの広がり角θを基準角θ０よりも広くなるように設定する。
【００３８】
今回の可動物の認識位置が前回の予測位置領域に含まれると判断されたときは、周囲環境認識部６により認識された周囲環境情報に基づいて、今回の可動物の認識位置が交差点等の分岐地点であるかどうかを判断する（手順Ｓ６４）。今回の可動物の認識位置が分岐地点でないと判断されたときは、図６（ｂ）に示すように、予測モデルの広がり角θをθ０−α（αは定数）に設定する（手順Ｓ６５）。つまり、予測モデルの広がり角θを基準角θ０よりも狭くなるように設定する。
【００３９】
今回の可動物の認識位置が分岐地点であると判断されたときは、予測モデルの広がり角θを通常の基準角θ０に設定する（手順Ｓ６６）。
【００４０】
以上において、コントローラ３の予測モデル決定部７及びメモリ部１０は、可動物認識手段により認識された可動物の挙動に基づいて、予測モデルのパラメータを変更する予測モデル変更手段を構成する。
【００４１】
本実施形態においては、今回の可動物の認識位置が前回の予測位置領域に含まれないときは、予測モデルの広がり角θを基準角θ０よりも広くなるように設定し、今回の可動物の認識位置が前回の予測位置領域に含まれるときは、予測モデルの広がり角θを基準角θ０よりも狭くなるように設定する。このように可動物の挙動に応じて予測モデルを変更するので、上記第１実施形態と同様に、可動物の挙動に応じた適切な位置予測を行うことができる。
【００４２】
なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。例えば上記実施形態では、可動物を歩行者としたが、可動物としては、歩行者以外に自転車、二輪車、他車両等も考えられることは言うまでもない。
【符号の説明】
【００４３】
１…可動物予測装置、２…認識用センサ（可動物認識手段）、３…コントローラ、４…可動物認識部（可動物認識手段）、５…メモリ部（予測モデル変更手段）、６…周囲環境認識部、７…予測モデル決定部（予測モデル変更手段）、８…可動物位置予測部、１０…メモリ部（予測モデル変更手段）。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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