(57)【要約】  【課題】  車両の走行位置に応じて、精度よく歩行者等の通行者の存在の有無を判定することができる運転支援装置を提供する。  【解決手段】  運転支援装置１は、画像データ取得部１１と、取得された画像データの特徴量を用いて顕在的通行者存在確率を決定する顕在的通行者存在確率決定部１３と、車両の位置情報を取得する位置情報取得部１４と、取得された位置情報を用いて潜在的通行者存在確率を決定する潜在的通行者存在確率決定部１７と、顕在的通行者存在確率と潜在的通行者存在確率とを用いて、車両周辺の通行者の有無を判定する通行者存在判定部１８とを備えている。【選択図】  図１
2013214230.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両周辺の通行者の存在を検出するためのセンシングデータを取得するセンシングデータ取得部と、
取得された前記センシングデータの特徴量を用いて顕在的通行者存在確率を決定する顕在的通行者存在確率決定部と、
車両の位置情報を取得する位置情報取得部と、
取得された前記位置情報を用いて潜在的通行者存在確率を決定する潜在的通行者存在確率決定部と、
前記顕在的通行者存在確率と前記潜在的通行者存在確率とを用いて、車両周辺の通行者の有無を判定する通行者存在判定部と、
を備えたことを特徴とする運転支援装置。
【請求項２】
日時情報を取得する日時情報取得部をさらに備え、
前記潜在的通行者存在確率決定部は、さらに、取得された前記日時情報を用いて、前記潜在的通行者存在確率を決定することを特徴とする請求項１に記載の運転支援装置。
【請求項３】
天候情報を取得する天候情報取得部をさらに備え、
前記潜在的通行者存在確率決定部は、さらに、取得された前記天候情報を用いて、前記潜在的通行者存在確率を決定することを特徴とする請求項１または２に記載の運転支援装置。
【請求項４】
前記潜在的通行者存在確率決定部は、
予め算出された潜在的通行者存在確率を地図データ上に割り付けた潜在的通行者存在確率マップと、マップ検索部とを備え、
前記位置情報を検索キーとして、前記マップ検索部により前記潜在的通行者存在確率マップを検索して得られた確率値を、前記潜在的通行者存在確率として決定することを特徴とする請求項１に記載の運転支援装置。
【請求項５】
前記潜在的通行者存在確率決定部は、
予め算出された潜在的通行者存在確率を地図データ上に割り付けた潜在的通行者存在確率マップと、マップ検索部とを備え、
前記位置情報及び前記日時情報を検索キーとして、前記マップ検索部により前記潜在的通行者存在確率マップを検索して得られた確率値を、前記潜在的通行者存在確率として決定することを特徴とする請求項２に記載の運転支援装置。
【請求項６】
前記潜在的通行者存在確率決定部は、
予め算出された潜在的通行者存在確率を地図データ上に割り付けた潜在的通行者存在確率マップと、マップ検索部とを備え、
前記位置情報及び前記天候情報を検索キーとして、前記マップ検索部により前記潜在的通行者存在確率マップを検索して得られた確率値を、前記潜在的通行者存在確率として決定することを特徴とする請求項３に記載の運転支援装置。
【請求項７】
前記潜在的通行者存在確率は、位置、時間、天候の少なくともいずれか１つに関する情報に応じて異なる複数の数値の演算により算出される確率値であ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装置。
【請求項８】
前記複数の数値のうちの少なくとも１つが、人口統計データに基づき決定された数値であることを特徴とする請求項７に記載の運転支援装置。
【請求項９】
前記複数の数値のうちの少なくとも１つが、所定の施設または所定の道路区間から所定距離を有する範囲内において、前記潜在的通行者存在確率が高くなるように設定された数値であることを特徴とする請求項７に記載の運転支援装置。
【請求項１０】
前記複数の数値のうちの少なくとも１つが、交通事故発生場所から所定距離を有する範囲内において、前記潜在的通行者存在確率が高くなるように設定された数値であることを特徴とする請求項７に記載の運転支援装置。
【請求項１１】
前記複数の数値のうちの少なくとも１つが、時間帯、曜日区分、月区分のいずれかに応じて設定された数値であることを特徴とする請求項７に記載の運転支援装置。
【請求項１２】
前記複数の数値のうちの少なくとも１つが、開催されるイベント情報に応じて設定された数値であることを特徴とする請求項７に記載の運転支援装置。
【請求項１３】
前記通行者存在判定部は、
前記顕在的通行者存在確率と前記潜在的通行者存在確率とを用いて、通行者存在確率と、１から前記通行者存在確率を引いた値である通行者非存在確率とを算出し、
前記通行者存在確率と前記通行者非存在確率との比が、所定の閾値を上回る場合に通行者が存在すると判定することを特徴とする請求項１から１２のいずれかに記載の運転支援装置。
【請求項１４】
前記所定の閾値は、誤って通行者が存在しないと判定した場合の損失値と、誤って通行者が存在すると判定した場合の損失値との比であることを特徴とする請求項１３に記載の運転支援装置。
【請求項１５】
車両周辺の通行者の存在を検出するためのセンシングデータを取得するステップと、
取得された前記センシングデータの特徴量を用いて顕在的通行者存在確率を決定するステップと、
車両の位置情報を取得するステップと、
取得された前記位置情報を用いて潜在的通行者存在確率を決定するステップと、
前記顕在的通行者存在確率と前記潜在的通行者存在確率とを用いて、車両周辺の通行者の有無を判定するステップと、
を含むことを特徴とする運転支援方法。
【請求項１６】
請求項１５に記載の運転支援方法をコンピュータに実行させるための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、自動車等の車両の運転を支援する運転支援装置、運転支援方法及びコンピュータプログラムに関し、特に、車両周辺の通行者の存在を運転者に報知等することで運転を支援する運転支援装置、運転支援方法及びコンピュータプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、自動車等の車両における運転支援機能の一つとして、車両に設けられたカメラやレーザレーダ等のセンシングデバイスを用いて車両周辺の歩行者や自転車利用者等の通行者の有無を検出し、通行者の存在が検出された場合には、その旨を運転者に報知して注意を促す通行者検出機能が採用されつつある。
【０００３】
センシングデバイスを用いた通行者検出においては、車両周辺の歩行者や自転車利用者でない物体が通行者として検出される誤検出や、検出されるべき通行者が通行者として検出されない未検出の問題が生じうる。このような誤検出・未検出は、解像度などのセンシングデバイス自体の性能や、オクルージョン（手前の物体により奥の通行者の一部が隠れる状態）あるいは熱雑音などといったセンシングの際の外乱、さらにはセンシングデバイスから取得されたデータを用いて通行者の有無を判定する際のアルゴリズムの精度など、種々の要因が、ある時は単独で、またある時は重なって引き起こされるものである。
【０００４】
車両の周辺に歩行者や自転車利用者等の人物が存在するにもかかわらず、未検出が多発するのでは、安全運転を支援するための運転支援装置として十分な信頼性を有しているとは言えない。この場合、検出の感度を高くする、すなわち、センシング結果を通行者と判定すべきか否かの基準となる所定の閾値を予め低く設定することで、未検出の頻度を下げることは可能である。ところが、このように単に閾値を下げると、今度は逆に、歩行者等がほとんどいない状況下で誤検出が多発する事態を招くおそれがある。誤検出により必要のない注意喚起が何度もなされることは、運転者にとって大きなストレスとなるため、運転場所や運転日時等の状況に応じて検出の感度を変えることが望ましい。
【０００５】
そこで、信号機の状態が青または赤である場合には、車両周辺画像から歩行者を探索する密度を一定とする一方、信号機の状態が黄色である場合には、歩道と車道との境界周辺において、歩行者を探索する密度を高密度とするように、探索密度モードを切り替えるものがある（特許文献１を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１１−２５３２１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１に記載の技術では、信号機のある場所でしか探索密度モードを切り替えることができないため、それ以外の場所では、未検出及び誤検出の発生を低下させることはできない。
【０００８】
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、車両の走行位置に応じて、精度よく歩行者等の通行者の存在の有無を判定することができる運転支援装置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】
【０００９】
本発明の運転支援装置は、車両周辺の通行者の存在を検出するためのセンシングデータを取得するセンシングデータ取得部と、取得された前記センシングデータの特徴量を用いて顕在的通行者存在確率を決定する顕在的通行者存在確率決定部と、車両の位置情報を取得する位置情報取得部と、取得された前記位置情報を用いて潜在的通行者存在確率を決定する潜在的通行者存在確率決定部と、前記顕在的通行者存在確率と前記潜在的通行者存在確率とを用いて、車両周辺の通行者の有無を判定する通行者存在判定部とを備えた構成を有している。
【００１０】
この構成によれば、センシングデータを用いて決定される顕在的通行者存在確率と、車両の位置情報に基づいて決定される潜在的通行者存在確率とを用いて通行者の存在の有無を判定するので、通行者が存在するのに存在しないと判定したり、通行者が存在しないのに存在すると判定する、判定ミスを減少させ、精度よく通行者の存在の有無を判定することができる。
【００１１】
本発明の運転支援装置は、日時情報を取得する日時情報取得部をさらに備え、前記潜在的通行者存在確率決定部は、さらに、取得された前記日時情報を用いて、前記潜在的通行者存在確率を決定するものであってもよい。
【００１２】
この構成によれば、潜在的通行者存在確率は、位置情報に加えて日時情報を加味して決定されるため、きめ細かく潜在的通行者存在確率を決定することができ、さらに判定ミスを減少させることができる。
【００１３】
本発明の運転支援装置は、天候情報を取得する天候情報取得部をさらに備え、前記潜在的通行者存在確率決定部は、さらに、取得された前記天候情報を用いて、前記潜在的通行者存在確率を決定するものであってもよい。
【００１４】
この構成によれば、潜在的通行者存在確率は、天候情報を加味して決定されるため、きめ細かく潜在的通行者存在確率を決定することができ、さらに判定ミスを減少させることができる。
【００１５】
本発明の運転支援装置において、前記潜在的通行者存在確率決定部は、予め算出された潜在的通行者存在確率を地図データ上に割り付けた潜在的通行者存在確率マップと、マップ検索部とを備え、前記位置情報を検索キーとして、前記マップ検索部により前記潜在的通行者存在確率マップを検索して得られた確率値を、前記潜在的通行者存在確率として決定するものであってもよい。
【００１６】
この構成によれば、潜在的通行者存在確率を決定する際には、潜在的通行者存在確率マップを検索すれば足り、実際に通行者をカウントしたりすることなく、簡易な構成により、センシングによる検出ミスを補完することができる。
【００１７】
本発明の運転支援装置において、前記潜在的通行者存在確率決定部は、予め算出された潜在的通行者存在確率を地図データ上に割り付けた潜在的通行者存在確率マップと、マップ検索部とを備え、前記位置情報及び前記日時情報を検索キーとして、前記マップ検索部により前記潜在的通行者存在確率マップを検索して得られた確率値を、前記潜在的通行者存在確率として決定するものであってもよい。
【００１８】
この構成によれば、潜在的通行者存在確率を決定する際には、潜在的通行者存在確率マップを検索するという簡易な構成によりながらも、日時情報をも検索キーとすることで、きめ細かく、センシングによる検出ミスを補完することができる。
【００１９】
本発明の運転支援装置において、前記潜在的通行者存在確率決定部は、予め算出された潜在的通行者存在確率を地図データ上に割り付けた潜在的通行者存在確率マップと、マップ検索部とを備え、前記位置情報及び前記天候情報を検索キーとして、前記マップ検索部により前記潜在的通行者存在確率マップを検索して得られた確率値を、前記潜在的通行者存在確率として決定するものであってもよい。
【００２０】
この構成によれば、潜在的通行者存在確率を決定する際には、潜在的通行者存在確率マップを検索するという簡易な構成によりながらも、天候情報をも検索キーとすることで、きめ細かく、センシングによる検出ミスを補完することができる。
【００２１】
本発明の運転支援装置において、前記潜在的通行者存在確率は、位置、時間、天候の少なくともいずれか１つに関する情報に応じて異なる複数の数値の演算により算出される確率値であってもよい。
【００２２】
この構成によれば、潜在的通行者存在確率を、例えば、位置または時間帯や曜日、季節、祝祭日か否か、雨が降っているか否かに応じて変えることができるため、潜在的通行者存在確率を用いた通行者存在判定に車両の走行位置や日時、天候といった運転状況を反映させることができる。
【００２３】
本発明の運転支援装置において、前記複数の数値のうちの少なくとも１つが、人口統計データに基づき決定された数値であってもよい。
【００２４】
この構成によれば、例えば、人口統計データに基づいて推測される通行者数を他の数値を用いて修正することができ、既存のデータを用いながらも、きめの細かい潜在的通行者存在確率を決定することが可能となる。
【００２５】
本発明の運転支援装置において、前記複数の数値のうちの少なくとも１つが、所定の施設または所定の道路区間から所定距離を有する範囲内において、前記潜在的通行者存在確率が高くなるように設定された数値であってもよい。
【００２６】
この構成によれば、例えば、通行者の存在が予測される施設周辺において、潜在的通行者存在確率をより大きくするような数値を係数値として設定することで、通行者の存在に影響を与えうる要因を潜在的通行者存在確率に反映させることができる。
【００２７】
本発明の運転支援装置において、前記複数の数値のうちの少なくとも１つが、交通事故発生場所から所定距離を有する範囲内において、前記潜在的通行者存在確率が高くなるように設定された数値であってもよい。
【００２８】
この構成によれば、交通事故発生の可能性の高い場所において、潜在的通行者存在確率をより大きくするような数値を係数値を設定することができ、通行者数に直接影響を与える要因がない場所であっても、運転に注意を要する場所において、潜在的通行者存在確率を高め、運転者に注意を促すことが可能になる。
【００２９】
本発明の運転支援装置において、前記複数の数値のうちの少なくとも１つが、時間帯、曜日区分、月区分のいずれかに応じて設定された数値であってもよい。
【００３０】
この構成によれば、例えば、時間帯や曜日、季節ごとに、潜在的通行者存在確率を大きくしたり、小さくしたりするような数値を係数値として設定することができ、きめ細かく、信頼性の高い潜在的通行者存在確率を決定することができる。
【００３１】
本発明の運転支援装置において、前記複数の数値のうちの少なくとも１つが、開催されるイベント情報に応じて設定された数値であってもよい。
【００３２】
この構成によれば、多数の通行者の存在が予測されるイベントの開催に合わせて潜在的通行者存在確率を大きくするような数値を係数値として設定することができ、きめ細かく、信頼性の高い潜在的通行者存在確率を決定することができる。
【００３３】
本発明の運転支援装置において、前記通行者存在判定部は、前記顕在的通行者存在確率と前記潜在的通行者存在確率とを用いて、通行者存在確率と、１から前記通行者存在確率を引いた値である通行者非存在確率とを算出し、前記通行者存在確率と前記通行者非存在確率との比が、所定の閾値を上回る場合に通行者が存在すると判定するものであってもよい。
【００３４】
この構成によれば、例えば、単純に通行者存在確率と通行者非存在確率とを比較して通行者の存在を判定する場合に比べて、より精度よく通行者の存在を判定することができる。
【００３５】
本発明の運転支援装置において、前記所定の閾値は、誤って通行者が存在しないと判定した場合の損失値と、誤って通行者が存在すると判定した場合の損失値との比であってもよい。
【００３６】
この構成によれば、通行者が存在するのに存在しないと判定した場合及び通行者が存在しないのに存在すると判定する、判定ミスによる負効果（コスト）を最小化することができる。
【００３７】
本発明の運転支援方法は、車両周辺の通行者の存在を検出するためのセンシングデータを取得するステップと、取得された前記センシングデータの特徴量を用いて顕在的通行者存在確率を決定するステップと、車両の位置情報を取得するステップと、取得された前記位置情報を用いて潜在的通行者存在確率を決定するステップと、前記顕在的通行者存在確率と前記潜在的通行者存在確率とを用いて、車両周辺の通行者の有無を判定するステップとを含んでいる。
【００３８】
この構成によれば、センシングデータを用いて決定される顕在的通行者存在確率と、車両の位置情報に基づいて決定される潜在的通行者存在確率とを用いて通行者の存在の有無を判定するので、通行者が存在するのに存在しないと判定したり、通行者が存在しないのに存在すると判定する、判定ミスを減少させ、精度よく通行者の存在の有無を判定することができる。
【００３９】
本発明のさらに別の態様は、上記の運転支援方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムである。
【発明の効果】
【００４０】
本発明によれば、車両の走行位置に応じて、精度よく歩行者等の通行者の存在の有無を判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】本発明の実施の形態における運転支援装置の構成を示すブロック図
【図２】本発明の実施の形態における運転支援装置の動作を示すフロー図
【図３】本発明の実施の形態における顕在的通行者存在確率決定処理の流れを示すフロー図
【図４】本発明の実施の形態における潜在的通行者存在確率決定部の構成を示すブロック図
【図５】本発明の実施の形態における潜在的通行者存在確率マップの生成処理の流れを示すフロー図
【発明を実施するための形態】
【００４２】
以下、本発明を実施するための形態について、図面を参照しながら説明する。図１は、本実施の形態の運転支援装置の構成を示すブロック図である。運転支援装置１は、画像データ取得部１１、特徴量抽出部１２、顕在的通行者存在確率決定部１３、位置情報取得部１４、日時情報取得部１５、天候情報取得部１６、潜在的通行者存在確率決定部１７、通行者存在判定部１８、報知制御部１９を備えている。
【００４３】
また、運転支援装置１が使用される車両には、カメラ２０、ＧＰＳ受信機３０、時計部４０、ワイパー制御部５０、報知部６０が設けられている。
【００４４】
カメラ２０は、通行者を含む車両周辺の状況を撮影するために、車両に設置される小型のＣＣＤカメラやＣＭＯＳカメラなどの撮像装置である。カメラ２０は、フロントガラス上部付近に設置して車両前方を撮影してもよいし、車両後部に設けられて、後方周辺を撮影してもよい。
【００４５】
画像データ取得部１１は、カメラ２０が撮像した車両周辺の画像データを取得し、特徴量抽出部１２に出力する。
【００４６】
特徴量抽出部１２は、画像データ取得部１１が取得した画像データから、通行者を識別するための特徴量を抽出し、顕在的通行者存在確率算出部１３に出力する。ここで抽出される特徴量は、検出対象である通行者のパターンを示す所定の指標データと比較可能なデータである。運転支援装置１の存在判定対象である通行者には、車両に対して様々な向き、姿勢で歩行する歩行者や、自転車に乗った者も含まれる。したがって、ここでの特徴量は、このような多様性にかかわらず、通行者の存在を検出できるような情報であることが好ましい。本実施の形態においては、ＨＯＧ（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍｓ  ｏｆ  Ｏｒｉｅｎｔｅｄ  Ｇｒａｄｉｅｎｔｓ）特徴量の抽出が行われる。
【００４７】
顕在的通行者存在確率決定部１３は、特徴量抽出部１２から出力された特徴量データを用いてパターン認識を行い、カメラ２０が撮影した車両周辺の画像データに通行者が含まれている確率を算出し、通行者存在判定部１８に出力する。ここで、顕在的通行者存在確率とは、特徴量が与えられたときの通行者が存在する確率のことをいい、カメラなどのセンサを用いて実際に観測、計測された車両の周辺状況に関する情報の特徴量から直接的に算出される。本実施の形態においては、ニューラルネットワークを用いたパターン認識により、顕在的通行者存在確率を算出する。したがって、顕在的通行者存在確率決定部１３においては、通行者の特徴量について、事前学習が施されている。
【００４８】
位置情報取得部１４は、車両に搭載されたＧＰＳ受信機３０から車両の現在位置を示す位置情報を取得し、潜在的通行者存在確率決定部１７に出力する。位置情報取得部１４は、カメラ２０による車両周辺の撮影のとき、ないし、画像データ取得部１１により画像データが取得されたときに、位置情報を取得する。すなわち、位置情報の取得は、撮影または画像データの取得と同時もしくは略同時に行われてもよいが、同時または略同時である必要はなく、車両周辺の撮影ないし画像データの取得と近接する、幅のある時間内に位置情報が取得されてもよい。
【００４９】
日時情報取得部１５は、車両に搭載された時計部４０から日時情報を取得し、潜在的通行者存在確率決定部１７に出力する。
【００５０】
天候情報取得部１６は、車両に付属するワイパーを制御するワイパー制御部５０から、ワイパーの動作に関する情報を、天候情報として取得し、潜在的通行者存在確率決定部１７に出力する。すなわち、天候取得部１６において、ワイパーの動作に関する情報は、天候情報と対応付けられる。例えば、ワイパーが間欠動作をしているときには「小雨」、一定のペースで連続動作しているときには、「雨」、早いペースで連続動作しているときには、「大雨」などとして、潜在的通行者存在確率決定部１７に出力される。なお、単にワイパーが動作しているか否かに関する情報だけを取得して、潜在的通行者存在確率決定部１７に出力してもよい。
【００５１】
潜在的通行者存在確率決定部１７は、位置情報取得部１４から出力された位置情報と、日時情報取得部１５から出力された日時情報と、天候情報取得部１６から取得された天候情報に基づき、潜在的通行者存在確率を決定する。潜在的通行者存在確率決定部１７は、後に詳述するように、潜在的通行者存在確率マップを備えており、位置情報と日時情報、さらには天候情報とに基づき、潜在的通行者存在確率マップを検索する。潜在的通行者存在確率マップには、位置Ｘと日時Ｔとをパラメータとして算出された通行者の存在確率が地図データ上に表現されている。すなわち、潜在的通行者存在確率とは、ある位置Ｘ及び時刻Ｔが与えられたときの通行者が存在する確率のことをいう。
【００５２】
位置情報も日時情報も、それらの情報自体からは人を検出するための特徴量を観念することはできず、したがって、それらの情報のみで通行者の存在を検出することはできない。しかし、特定の日時、特定の位置における通行者の存在について、統計的なデータに基づき、予測を立てることは可能である。同様に、天候情報も、通行者の存在に影響を与える要因としてこのような予測に用いることができる。パラメータとしての位置情報、日時情報等は取得するが、車両周辺の状況を実際にセンシングして得られた画像データ等のセンシングデータを用いずに通行者の存否を推定するために、顕在的通行者存在確率算出の際に考慮されない通行者をも含み得るという意味において、位置情報と日時情報、さらには天候情報に基づき、決定された通行者の存在確率は「潜在的」であるということができる。
【００５３】
通行者存在判定部１８は、顕在的通行者存在確率決定部１３から出力された顕在的通行者存在確率と潜在的通行者存在確率決定部１７から出力された潜在的通行者存在確率とを用いて、通行者の存否を判定する。通行者の存否の判定は、誤って通行者が存在しないと判定した場合と、誤って通行者が存在すると判定した場合の、２つの判定ミス（誤判定）によるリスクを最小化するために、本実施の形態においては、ベイズの決定理論に従う。すなわち、前者の判定ミスにより生じる負の効果（コスト）と後者の判定ミスにより生じるコストのうち、低いコストを選択する。具体的には、通行者存在確率、つまり、通行者が存在する確率と、通行者非存在確率、つまり、通行者が存在しない確率の比が、所定の閾値を上回るときに通行者が存在すると判定する。通行者存在確率は、顕在的通行者存在確率と潜在的通行者存在確率との積に比例するものとして与えられる。一方、通行者非存在確率は、（１−顕在的通行者存在確率）と（１−潜在的通行者存在確率）との積に比例するものとして与えられる。
【００５４】
顕在的通行者存在確率は、実際の車両の周辺状況に、より即した検出結果を与えることができる一方で、センシングの際の外乱などを原因とする検出ミスが生じやすい。これに対して、潜在的通行者存在確率は、実際の車両の周辺状況を必ずしも反映しないものの、車両の走行位置や日時等に基づく合理的推測を提供する。本実施の形態においては、顕在的通行者存在確率と潜在的通行者存在確率の双方を用いて通行者の存否を判定することで、誤判定を減少させ、精度よく通行者の存在の有無を判定することができる。
【００５５】
なお、上述のように、位置情報取得部１４による位置情報取得は、カメラ２０により車両周辺が撮影されるとき、ないし、画像データ取得部１１が画像データを取得するときに行われるため、顕在的通行者存在確率と潜在的通行者存在確率は、略同じ位置あるいは、相互に近接した位置における通行者の存在確率を示すものとなる。したがって、通行者存在判定部１８は、この２つの通行者存在確率を用いて、当該位置における通行者の存在の有無を判定することができる。一方、日時情報取得部１５による時計部４０からの日時情報の取得は、カメラ２０による撮影ないし画像データの取得のつど行ってもよいし、一度日時情報を取得した後、時間帯が切り替わるまでその日時情報を記憶しておき、記憶された日時情報を潜在的通行者存在確率決定部１７に出力してもよい。また、天候情報取得部１６による天候情報取得は、カメラ２０による撮影ないし画像データの取得のつど行ってもよいし、ワイパー動作の開始や終了、動作切替などに応じて行ってもよい。
【００５６】
報知制御部１９は、通行者存在判定部１８により通行者が存在すると判定された場合、運転者に対して注意を促すために、通行者の存在を報知するための命令を報知部６０対して出力する。報知部６０は、例えば、車両に搭載されたディスプレイやスピーカであり、通行者が存在する旨のメッセージを表示したり、同様の音声メッセージの出力を行う。
【００５７】
運転支援装置１は、これらの各機能を実現するためのプログラムを記憶している。
【００５８】
次に、このような構成を備えた運転支援装置１の動作を図２のフロー図を用いて説明する。
【００５９】
まず、顕在的通行者存在確率が決定される（ステップＳ２１）。顕在的通行者存在確率は、上述のように、画像データから抽出された特徴量に基づき算出される。算出された顕在的通行者存在確率は、与えられた特徴量Ｖを用いて、ｐ（α１｜Ｖ）と表記することができる。ここで、α１は、通行者が存在する状態を表している。
【００６０】
次に、潜在的通行者存在確率が決定される（ステップＳ２２）。潜在的通行者存在確率は、上述のように、位置情報及び日時情報、さらには天候情報を用いて潜在的通行者存在確率マップを検索することにより決定される。潜在的通行者存在確率は、場所Ｘと時刻Ｔとを用いて、ｐ（α１｜Ｘ，Ｔ）と表記することができる。
【００６１】
さらに、通行者存在確率と通行者非存在確率とを算出する（ステップＳ２３）。通行者存在確率ｐ１は、顕在的通行者存在確率と潜在的通行者存在確率とを用いて、式（１）により求めることができる。
ｐ１＝ｒｐ（α１｜Ｖ）ｐ（α１｜Ｘ，Ｔ）／ｐ（α１）    ・・・（１）
ここで、ｐ（α１）は、
ｐ（α１）＝ΣX,Tｐ（α１｜Ｘ，Ｔ）／ΣX,T１
により与えられ、あらゆる日時、場所において、通行者の存在する確率を示している。
一方、通行者非存在確率ｐ２は、顕在的通行者存在確率と潜在的通行者存在確率とを用いて、式（２）により求めることができる。
ｐ２＝ｒ（１−ｐ（α１｜Ｖ））（１−ｐ（α１｜Ｘ，Ｔ））／（１−ｐ（α１））・・・（２）
【００６２】
なお、式（１）、（２）において、ｒは、
ｒ＝ｐ（Ｖ）ｐ（Ｘ，Ｔ）／ｐ（Ｖ，Ｘ，Ｔ）により与えられる係数であるが、後述の閾値処理における不等式の左辺と右辺とで打ち消されることになるため、実際の数値を求める必要はない。
【００６３】
こうして求められた通行者存在確率ｐ１と通行者非存在確率ｐ２とから、通行者が存在するか否かを判定する（ステップＳ２４）。このとき、単にｐ１とｐ２を比較して、ｐ２＜ｐ１となる場合に通行者が存在するものと判定してもよいが、本実施の形態においては、誤判定による負の効果（コスト）を最小化するため、ベイズの決定理論に従い、閾値処理を行う。
【００６４】
すなわち、誤って通行者が存在しないと判定した場合の損失値をｃ１、誤って通行者が存在すると判定した場合の損失値をｃ２としたときに、ｃ２ｐ２＜ｃ１ｐ１ならば、通行者が存在するものと判定する。ｃ１とｃ２は、例えば、誤って通行者が存在すると判定した場合のコストが、誤って通行者が存在しないと判定した場合のコストの１０倍とするとき、ｃ２＝１０ｃ１、ｃ１＝１などとおくことができる。ｃ１とｃ２の比は、あらかじめ決定される必要があるが、かかる閾値処理により、あらゆる位置（Ｘ）、日時（Ｔ）の下においても、誤判定によるコストが最小化されることとなる。
【００６５】
ステップＳ２４において、通行者が存在すると判定された場合には、報知制御部１９から報知部６０に対してその旨を報知するための命令が出力され、報知部６０は、所定の方法により報知を行う（ステップＳ２５）。
【００６６】
図３は、図２のステップＳ２１における顕在的通行者存在確率の決定処理の流れを示すフロー図である。まず、画像データ取得部１１が、カメラ２０により撮影された車両周辺の画像データを取得する（ステップＳ３１）。
【００６７】
続いて、取得された画像データから、通行者識別のためのＨＯＧ特徴量が抽出される（ステップＳ３２）。ＨＯＧ特徴量は、物体の大まかな形状を表現することができる特徴量であり、多少の形状変化に頑健であるため、人物検出等にもしばしば利用される。特徴量抽出部１２は、取得された画像データを局所領域（セル）に分割し、セルごとの輝度の勾配強度、勾配方向をヒストグラム化した上で、複数のセルからなるブロック単位で、生成されたヒストグラムを正規化し、ＨＯＧ特徴量を得る。
【００６８】
さらに、顕在的通行者存在確率決定部１３において、抽出されたＨＯＧ特徴量がニューラルネットワークに入力され、顕在的通行者存在確率が決定される（ステップＳ３３）。そのため、顕在的通行者存在確率の決定に先立ち、ニューラルネットワークに対して事前学習を施す必要がある。具体的には、通行者の特徴量（正例）と、それ以外の特徴量（負例）から、それぞれの目標変数が１と０に近づくように、誤差逆伝播法を用いた学習によりニューラルネットワークの各層の間の結合係数を繰り返し調整しておく。このようにして生成されたニューラルネットワークの出力は、特徴量Ｖが与えられた状態での通行者の存在確率、すなわち、顕在的通行者存在確率（ｐ（α１｜Ｖ））とみることができる。
【００６９】
図４は、潜在的通行者存在確率決定部１７の詳細な構成を示すブロック図である。図４に示すように、潜在的通行者存在確率決定部１７は、潜在的通行者存在確率マップ検索部１６１、潜在的通行者存在確率マップ１６２、人口統計データベース１６３、交通事故統計データベース１６４、地図情報データベース１６５、イベント情報データベース１６６、データ読み出し部１６７、推定通行者数算出部１６８、確率変換部１６９を備えている。
【００７０】
潜在的通行者存在確率マップ検索部１６１は、位置情報取得部１４が取得した車両の位置情報と、日時情報取得部１５が取得した日時情報と、天候情報取得部１６が取得した天候情報とを検索キーとして、潜在的通行者存在確率マップ１６２を検索し、得られた潜在的通行者存在確率を通行者存在判定部１８へ出力する。
【００７１】
潜在的通行者存在確率マップ１６２は、ある日時（Ｔ）において、ある位置（Ｘ）に通行者が存在する確率を地図上に表したものであり、後述のように、人口統計データベース１６３、交通事故統計データベース１６４、地図情報データベース１６５、イベント情報データベース１６６に格納されている情報をもとに生成される。
【００７２】
人口統計データベース１６３には、地域ごと、例えば、市区町村単位またはそれより小さい区分である地区や丁目単位ごとの人口及び人口密度に関するデータや、地域ごとの昼間人口に関するデータが格納されている。交通事故統計データベース１６４には、ある期間内に発生した交通事故の、地域ごとの件数や発生場所に関するデータが格納されている。地図情報データベース１６５は、カーナビゲーション装置などに利用される一般的な地図情報が格納されており、店舗や公共施設等の営業時間や通学路などの道路に関する情報を含んでいる。イベント情報データベース１６６には、イベントの開催日時と開催場所に関する情報を含むイベント情報が格納されている。このイベント情報は、例えば、イベント情報を配信するサーバから、所定の通信手段を用いて随時取得される。
【００７３】
なお、人口統計データベース１６３、交通事故統計データベース１６４、イベント情報データベース１６６は、数値データを地図上にマッピングして保持していてもよいし、数値データと、その数値データに対応する位置または場所的範囲が、緯度・経度により特定されて保持していてもよい。
【００７４】
データ読み出し部１６７は、人口統計データベース１６３、交通事故統計データベース１６４、地図情報データベース１６５、イベント情報データベース１６６に格納されるデータを読み出し、推定通行者数算出部１６８に出力する。
【００７５】
推定通行者数算出部１６８は、各データベースから読み出されたデータをもとに、場所Ｘ、日時Ｔにおける推定通行者数を算出し、確率変換部１６９に出力する。
【００７６】
確率変換部１６９は、推定通行者数を０〜１の確率値に変換する。この確率変換部１６９により算出された推定通行者の存在確率を地図データ上に表したものが、潜在的通行者存在確率マップ１６２である。
【００７７】
図５は、潜在的通行者存在確率マップ１６２の生成処理の流れを示すフロー図である。なお、本実施の形態においては、位置情報取得部１４による位置情報の取得や日時情報取得部１５による日時情報取得、天候情報取得部１６による天候情報取得に先立ち、潜在的通行者存在確率マップ１６２が生成されているものとする。
【００７８】
まず、データ読み出し部１６７が人口統計データベース１６３から、地域ごとの人口密度に関するデータを読み出し、基本推定通行者数を算出する（ステップＳ５１１）。ここで、基本推定通行者数とは、地域ごとの人口密度から推定される、その地域に属する単位面積エリア内の所定の時刻の推定通行者数である。具体的には、例えば、人口統計データベースからＡ区の人口密度（ａ人／平方キロメートル）が読み出され、典型的な平日の午後３時には住民の１％が近所を歩いていると仮定する。この場合、基本推定通行者数は、ａ×０．０１により求められ、Ａ区に属する１平方キロメートルの各エリアには、０．０１ａ人の通行人が存在すると推定される。
【００７９】
次に、地図情報データベース１６５の地図データに含まれる所定の施設または道路区間から一定の距離以下の範囲において、施設または道路区間の属性ごとに定められた係数値を基本推定通行者数に掛け合わせる（ステップＳ５１２）。所定の施設とは、例えば、駅、バス停、店舗、図書館等の公共施設であり、所定の道路区間とは、例えば、通学路や交差点を含む道路の一部または全部である。一般的に、このような施設または道路区間においては、多くの通行者が存在する可能性が高い。そこで、このステップにおいては、１より大きい係数値を基本推定通行者数に掛け合わせる。具体的な係数値は、例えば、道路区間の属性が交差点であれば３．０、施設属性が駅であれば、５．０などと定められる。
【００８０】
また、係数値を掛け合わせる場所的範囲すなわち、所定の施設または道路区間からの距離も、施設属性または道路区間属性ごとに異なってよく、例えば、道路区間属性が交差点であれば、その３０メートル以内の距離の範囲において、係数値３．０を掛け合わせ、施設属性が駅であれば、その１００メートル以内の距離において、係数値５．０を掛け合わせる。このように、通行者の存在が予測される施設または道路区間周辺において、推定通行者数をより大きくするような係数値を設定することで、人口統計データに含まれないが、通行者の存在に影響を与えうる要因を反映させることができる。
【００８１】
さらに、読み出された地図データを用いて、道路属性すなわち道路の種類に応じた係数値をステップＳ５１２の値に掛け合わせる（ステップＳ５１３）。具体的には、高速道路であれば、通行者は少ないと推測されるため、係数値として０．１を、一般道路であれば、係数値として１．０を、それぞれ掛け合わせる。
【００８２】
次に、事故統計データベース１６４を読み出された事故発生件数データから決定される係数値をステップ５１３の値に掛け合わせる（ステップＳ５１４）。例えば、年間の平均事故件数が１件以上の地点の３０メートル以内の範囲において、係数値２．０を掛け合わせる。これにより、通行者数に直接影響を与える要因がない場所であっても、交通事故発生確率が高く、運転に注意を要する場所において、潜在的通行者存在確率を高め、運転者に注意を促すことができる。
【００８３】
ステップＳ５１５では、上述の地図データに含まれる道路区間属性が所定のものについて、ステップＳ５１４で算出された値にさらに所定の係数値を掛け合わせる。具体的には、例えば、道路区間属性が狭い路地や見通しの悪い交差点、多差路である場合に、係数値２．０が設定される。ステップＳ５１２における道路区間属性は、多くの通行者の存在が予測されるものであるのに対し、このステップにおいて係数値を掛け合わせるべき道路区間属性は、一般的に事故発生の確率が高いものである。したがって、ステップＳ５１４の係数値計算と同様に、運転に注意を要する場所において潜在的通行者存在確率を高め、運転者に注意を促すことができる。
【００８４】
そして、人口統計データベース１６３から読みだされた昼間人口データに基づく係数値をステップＳ５１５の値に掛け合わせる（ステップＳ５１６）。このときの係数値は、例えば、昼間人口／住人の人口で与えられる。このような係数値をかけ合わせることで、都会のように、住人の数よりも日中の人口が多い地域において、推定通行者数にその都市の規模を反映させることができる。なお、昼間人口が未知である場合には、一律に係数を３．０としてもよい。
【００８５】
以上のステップＳ５１６までの処理により、ある日時における推定通行者数が割り付けられた推定通行者数マップを生成することができる。このマップから、確率値変換を行い、潜在的通行者存在確率マップ１６２を生成することもできる。しかし、同じ位置においても、時間帯などによって推定される通行者数に有意の差が生じうる。そこで、本実施の形態においては、ステップＳ５１６までの処理により生成された推定通行者数マップを、以下のステップにより、さらに時間帯ごと、曜日ごとなど、複数の時間区分ごとに、それぞれ用意する。
【００８６】
具体的には、ステップＳ５１７において、１日、つまり２４時間を１時間ずつ区切った時間帯ごとに定められた係数値を、それぞれステップＳ５１６で求められた数値に掛け合わせる。例えば、午前７時から午前８時までは、通勤時間帯として、ステップＳ５１１で仮定した午後３時の通行者数よりも多数の通行者の存在が推測されるので、係数値３．０を掛け合わせ、正午から午後１時までの時間帯は、昼休みの時間帯として、通勤時間帯ほどではないものの、午後３時よりも多くの外出者の存在が予測されるので、係数値として２．０を掛け合わせる。このステップＳ５１７において掛け合わせる係数値は、地図データに含まれる店舗や施設の営業時間に合わせて設定されてよく、したがって、同じ時間帯であっても、エリアごとにさらに異なる係数値が設定されてもよい。これを、２４の時間帯すべてについて算出し、ステップＳ５１８に進む。なお、時間帯をさらに細かく区切って、係数値を設定してもよい。
【００８７】
続くステップＳ５１８では、１週間における曜日、１年における祝祭日などの日付（月日）または季節（月）など、ステップＳ５１７よりも大きな時間区分に着目して設定された係数値を、ステップＳ５１７の数値にそれぞれ掛け合わせる。例えば、平日（月曜から金曜）ならば１．０、それよりも多くの通行者の存在が予測される土曜、日曜なら１．５を、さらに、季節が冬（１２月から２月）であれば、０．８を、それ以外の季節なら１．２を掛け合わせる。なお、オフィス街など、休日の方が通行者が少なくなるエリアでは、平日の係数値を休日の係数値よりも高く設定するなど、同じ時間区分であっても、エリアごとにさらに異なる係数値が設定されてもよい。
【００８８】
続いて、天候に応じた係数値が乗算される（ステップＳ５１９）。その個数や具体的数値は、天候情報取得部１６が天候情報としてどのような情報を取得するかに応じて異なりうる。例えば、ワイパーの動作に応じて、間欠動作を「小雨」、通常の連続動作を「雨」、早いペースでの連続動作を「大雨」の天候情報として、それぞれ取得する場合、小雨の場合には、０．９、雨の場合には０．７、大雨の場合には０．３、それ以外の場合には１などと設定することができる。
【００８９】
さらに、大きなイベントなどが開催される場合は、その開催場所付近、開始時刻及び終了時刻に近い時間帯において、多くの通行者の存在が推測される。そこで、ステップＳ５２０では、開催されるイベント場所、日時に応じて、所定の係数をステップＳ５１９の数値に掛け合わせる。具体的には、データ読み出し部１６７が、イベント情報データベース１６６から、イベント開催施設と開催日時に関する情報を読み出し、推定通行者数決定部１６８が、イベントが開催される日の、開始時刻前後の複数時間帯及び終了時刻前後の複数時間帯において、施設から所定距離範囲内にあるエリアについて、ステップＳ５１９の数値に係数値１０．０を掛け合わせる。この係数値は、イベントが開催される施設ごとに異なるものであってもよい。
【００９０】
以上のステップＳ５２０までの処理により、基本推定通行者数に係数値を順次掛け合わせて得られた数値が、ある位置Ｘ日時Ｔにおける推定通行者数ｎ（Ｘ，Ｔ）である。
【００９１】
ステップＳ５２１においては、推定通行者数が確率値に変換される。本実施の形態においては、シグモイド関数を用いてステップＳ５２０の実数値を（０，１）の間の値に変換し、確率化する。この確率値が、潜在的通行者存在確率Ｐc（Ｘ，Ｔ）である。Ｐc（Ｘ，Ｔ）は、次式により求められる。
Ｐc（Ｘ，Ｔ）＝σａ（ｎ（Ｘ，Ｔ）−ｎm）
ここで、ｎmはｎの平均値である。また、σａ（ｘ）は、ゲインａを持つシグモイド関数であり、
σａ（ｘ）＝１／（１＋ｅｘｐ（−ａｘ））で与えられる。確率値の片寄りを防ぐために、ゲインａは、ｘの標準偏差を返す関数ｓｔｄ（ｘ）を用いて、
ａ＝１／ｓｔｄ（ｎ）で与えられる。このようにして得られた確率値を地図データ上に表したものが潜在的通行者存在確率マップ１６２である。潜在的通行者存在確率マップ１６２は、上述のように、位置情報及び日時情報等を用いた潜在的通行者存在確率の決定に供される。
【００９２】
以上のように、本実施の形態における運転支援装置１によれば、カメラ２０が撮影した車両周辺の画像から特徴量を抽出して算出された顕在的通行者存在確率と、ＧＰＳ受信機３０から取得された位置情報、時計部４０から取得された日時情報、ワイパー制御部５０から取得された天候情報を用いて、潜在的通行者存在確率マップ１６２を検索することにより決定される潜在的通行者存在確率とを用いて、車両周辺の通行者の有無を判定するので、車両の走行場所に応じて、通行者が存在するのに存在しないと判定したり、通行者が存在しないのに存在すると判定する、判定ミスを減少させることができる。
【００９３】
以上、本発明の実施の形態を例示により説明したが、本発明の範囲はこれらに限定されるものではなく、請求項に記載された範囲内において目的に応じて変更・変形することが可能である。
【００９４】
例えば、以上の説明では、センサとしてカメラを、センシングデータとして画像データを用いる場合について説明したが、センサとしてレーザレーダを、センシングデータとして走査データを用いてもよい。
【００９５】
また、以上の説明では、天候情報取得部１６がワイパー制御部５０から天候情報を取得する場合について説明したが、ワイパー制御部５０の代わりに、あるいは、それとともに温度計から天候情報を取得してもよく、この場合にはさらに、潜在的通行者存在確率は、気温区分に応じて設定された係数値を乗算して算出してもよい。また、温度や天気などの天候情報を、テレビ、ラジオ、ネットワークサービス等から取得してもよい。
【００９６】
また、以上の説明では、通行者存在判定部１８が通行者が存在すると判定した場合に、報知制御部１９により報知部６０が通行者の存在を報知する場合について説明したが、報知の代わりに、あるいは、報知とともに、運転支援装置１が搭載された車両のブレーキ制御や速度制御により、車両の運転を支援してもよい。すなわち、運転支援装置１は、報知制御部１９を備えない構成であってもよい。
【００９７】
また、以上の説明では、潜在的通行者存在確率マップ１６２が、潜在的通行者存在確率を地図データ上に割り付けたものである場合について説明したが、潜在的通行者存在確率を、位置データまたはエリアデータと対応付けたものであってもよく、潜在的通行者存在確率決定の際には、取得された位置情報が示す位置やそれに近い位置、または取得された位置情報が示す位置を含むエリアやその近傍のエリアに対応付けられた潜在的通行者存在確率が検索結果として出力されてもよい。
【００９８】
また、以上の説明では、所定の日時における推定通行者数が地図データ上に割り付けられた推定通行者数マップに、時間帯ごと、曜日ごとなどの日時情報に応じた係数値、天候情報に応じた係数値、イベント情報に応じた係数値を乗算して潜在的通行者存在確率マップ１６２を生成する場合について説明したが、日時情報、天候情報、イベント情報の少なくともいずれか１つを用いずに、潜在的通行者存在確率マップ１６２を生成してもよい。
【００９９】
また、以上の説明では、人口統計データベース１６３に格納されるデータに基づき決定された基本推定通行者数に、順次係数値を乗算することで推定通行者数及び潜在的通行者存在確率を算出する場合について説明したが、基本推定通行者数は、他のデータに基づき決定されてもよいし、あるいは、基本推定通行者数を決定せずに、あるデータベースに格納されるデータに基づきはじめに確率値を決定して、その確率値に他の複数のデータによる調整を繰り返すことで、潜在的通行者存在確率を算出してもよい。
【０１００】
さらに、以上の説明では、潜在的通行者存在確率決定部１７が、潜在的通行者存在確率マップ１６２を予め備えている場合について説明したが、潜在的通行者存在確率決定部１７が、位置情報や日時情報等を取得してから、人口統計データベース１６３等に基づき、潜在的通行者存在確率を算出してもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１０１】
本発明は、車両の走行位置に応じて、精度よく歩行者等の通行者の存在の有無を判定することができるという効果を有し、自動車等の車両の運転を支援する運転支援装置等として有用である。
【符号の説明】
【０１０２】
１  運転支援装置
１１  画像データ取得部
１２  特徴量抽出部
１３  顕在的通行者存在確率決定部
１４  位置情報取得部
１５  日時情報取得部
１６  天候情報取得部
１７  潜在的通行者存在確率決定部
１８  通行者存在判定部
１９  報知制御部
２０  カメラ
３０  ＧＰＳ受信機
４０  時計部
５０  ワイパー制御部
６０  報知部
１６１  潜在的通行者存在確率マップ検索部
１６２  潜在的通行者存在確率マップ
１６３  人口統計データベース
１６４  交通事故統計データベース
１６５  地図情報データベース
１６６  イベント情報データベース
１６７  データ読み出し部
１６８  推定通行者数算出部
１６９  確率変換部
【図１】
2013214230.tif 000003
【図２】
2013214230.tif 000004
【図３】
2013214230.tif 000005
【図４】
2013214230.tif 000006
【図５】
2013214230.tif 000007