(57)【要約】【課題】現在の状況の危険性または状況に応じた自車両の速度を適切に判定する。【解決手段】交錯点計算部２２で、自車両と周辺移動物体との交錯点を計算し、存在確率計算部２６で、時刻ｔにおける各移動物体の移動ベクトル上の位置における存在確率密度値を計算し、衝突確率分布推定部２８で、交錯点上の各移動物体の存在確率密度値の積を用いて各時刻の自車両と周辺移動物体との衝突確率を推定し、所定時間分の衝突確率で表される衝突確率分布を推定する。危険性判定部３０で、回避行動の有無とそのときの衝突確率分布を学習データとして学習された判定モデル４０と、推定された現在の衝突確率分布との分布間距離を用いて、現在の状況が危険か否かを判定する。【選択図】図１
2013152551.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の速度、前記自車両周辺に存在する物体の速度、及び前記自車両と前記物体との相対位置を含む状況情報を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された状況情報に基づいて、現時点から所定時間後までの各時刻における前記自車両と前記物体との衝突確率を示す衝突確率分布を推定する推定手段と、
過去に取得された前記状況情報を用いて、前記自車両の回避行動の有無に対応付けられて予め学習された衝突確率分布と、前記推定手段により推定された衝突確率分布との類似度に基づいて、現在の状況における回避行動の必要性を判定する判定手段と、
を含む運転支援装置。
【請求項２】
自車両の速度、前記自車両周辺に存在する物体の速度、及び前記自車両と前記物体との相対位置を含む状況情報を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された状況情報に基づいて、現時点から所定時間後までの各時刻における前記自車両と前記物体との衝突確率を示す衝突確率分布を推定する推定手段と、
過去に取得された前記状況情報を用いて、前記物体側方通過時の前記自車両の速度と対応付けられて予め学習された衝突確率分布と、前記推定手段により推定された衝突確率分布との類似度に基づいて、現在の状況に対応した前記自車両の速度を判定する判定手段と、
を含む運転支援装置。
【請求項３】
前記取得手段により取得された前記状況情報に含まれる前記自車両の速度が、前記判定手段により判定された前記自車両の速度を超えている場合に、前記自車両の速度を減速させるように制御する制御手段を含む請求項２記載の運転支援装置。
【請求項４】
前記推定手段は、各時刻における前記自車両と前記物体との衝突確率を、前記状況情報に基づいて前記自車両及び前記物体各々の移動ベクトルを推定し、前記自車両の移動ベクトルと前記物体の移動ベクトルとの交錯点における前記自車両の存在確率密度値と前記物体の存在確率密度値とを乗算して求める請求項１〜請求項３のいずれか１項記載の運転支援装置。
【請求項５】
前記推定手段は、前記存在確率密度値を非心カイ分布に基づいて求める請求項４記載の運転支援装置。
【請求項６】
前記判定手段による判定結果に基づいて、前記自車両のドライバに対して警報を報知する報知手段を含む請求項１〜請求項５のいずれか１項記載の運転支援装置。
【請求項７】
自車両の速度、前記自車両周辺に存在する物体の速度、及び前記自車両と前記物体との相対位置を含む状況情報を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された状況情報に基づいて、現時点から所定時間後までの各時刻における前記自車両と前記物体との衝突確率を示す衝突確率分布を推定する推定手段と、
各時刻における前記自車両の回避行動の有無と前記推定手段により推定された衝突確率分布とを用いて、現在の状況における回避行動の必要性を判定するための衝突確率分布を学習する学習手段と、
を含む状況学習装置。
【請求項８】
自車両の速度、前記自車両周辺に存在する物体の速度、及び前記自車両と前記物体との相対位置を含む状況情報を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された状況情報に基づいて、現時点から所定時間後までの各時刻における前記自車両と前記物体との衝突確率を示す衝突確率分布を推定する推定手段と、
前記物体側方通過時の前記自車両の速度と前記推定手段により推定された衝突確率分布とを用いて、現在の状況に対応した前記自車両の速度を判定するための衝突確率分布を学習する学習手段と、
を含む状況学習装置。
【請求項９】
コンピュータを、請求項１〜請求項６のいずれか１項記載の運転支援装置を構成する各手段として機能させるための運転支援プログラム。
【請求項１０】
コンピュータを、請求項７または請求項８記載の状況学習装置を構成する各手段として機能させるための状況学習プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運転支援装置、状況学習装置、及びプログラムに係り、特に、自車両周辺の物体との衝突可能性に基づく運転支援を行うための運転支援装置、状況学習装置、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、モンテカルロ法に従って車両の軌道と歩行者の軌道の対を表わすＮ個の粒子を生成し、各粒子の結果を評価して、各粒子の状態がつくる空間を、粒子の現在の運動状態に応じて重要度が異なる領域に分割し、衝突が発生しないと予測される場合に、現時点での粒子の重要度と直前の時点での粒子の重要度との関係を計算し、粒子の重要度が増大する場合はそれぞれ新規の重みを付けた粒子の数を２以上の整数に減少させることを決定し、粒子の重要度が低下する場合は重要度の関係に従って、粒子が残存する可能性が重要度の関係に等しくなるように粒子をランダムに除外することを決定し、予測される衝突の確率の推定が、Ｎ個の粒子の結果に基づく統計により取得される衝突予測方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
また、物体が移動する場合の経由点の複数の候補と各候補が経由点となる条件とを物体毎に定義した経由点データベースと、物体が移動する場合の終端点の複数の候補と各候補が終端点となる条件とを物体毎に定義した終端点データベースとを記憶する移動物意図予測部とを備え、移動物意図予測部は、物体状態認識部の認識結果と各データベースを参照して、車両及び各物体の経由点及び終端点を予測する衝突危険度推定装置が提案されている（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特表２００９−５０５２６０号公報
【特許文献２】特開２０１０−２２４７８６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記の特許文献１に記載の技術では、自車両と各物体との衝突確率を推定することはできるが、走行場面の全体的な状況に基づく回避行動の必要性などの危険性や適切な自車両の速度を判定することができない、という問題がある。
【０００６】
上記特許文献２に記載の技術では、複数の歩行者各々と自車両との衝突確率に基づくリスクの和である総リスク値が閾値以上か否かにより、自車両と歩行者との衝突可能性を判断しているが、総リスク値に対して、現在の状況に対応した適切な閾値を設定することは困難である、という問題がある。
【０００７】
本発明は、上記の問題点を解決するためになされたもので、現在の状況における回避行動の必要性または状況に応じた自車両の速度を適切に判定することができる運転支援装置、状況学習装置、及び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】
【０００８】
上記目的を達成するために、第１の発明の運転支援装置は、自車両の速度、前記自車両周辺に存在する物体の速度、及び前記自車両と前記物体との相対位置を含む状況情報を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された状況情報に基づいて、現時点から所定時間後までの各時刻における前記自車両と前記物体との衝突確率を示す衝突確率分布を推定する推定手段と、過去に取得された前記状況情報を用いて、前記自車両の回避行動の有無に対応付けられて予め学習された衝突確率分布と、前記推定手段により推定された衝突確率分布との類似度に基づいて、現在の状況における回避行動の必要性を判定する判定手段と、を含んで構成されている。
【０００９】
第１の発明の運転支援装置によれば、取得手段が、自車両の速度、自車両周辺に存在する物体の速度、及び自車両と物体との相対位置を含む状況情報を取得する。そして、推定手段が、取得手段により取得された状況情報に基づいて、現時点から所定時間後までの各時刻における自車両と物体との衝突確率を示す衝突確率分布を推定し、判定手段が、過去に取得された状況情報を用いて、自車両自車両の回避行動の有無に対応付けられて予め学習された衝突確率分布と、推定手段により推定された衝突確率分布との類似度に基づいて、現在の状況における回避行動の必要性を判定する。
【００１０】
このように、現時点から所定時間後までの各時刻における自車両と物体との衝突確率を示す衝突確率分布を推定し、これを現在の状況を表す特徴量として用いて、予め学習された衝突確率分布との類似度により状況の類似性を求めるため、現在の状況における回避行動の必要性を適切に判定することができる。
【００１１】
また、上記目的を達成するために、第２の発明の運転支援装置は、自車両の速度、前記自車両周辺に存在する物体の速度、及び前記自車両と前記物体との相対位置を含む状況情報を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された状況情報に基づいて、現時点から所定時間後までの各時刻における前記自車両と前記物体との衝突確率を示す衝突確率分布を推定する推定手段と、過去に取得された前記状況情報を用いて、前記物体側方通過時の前記自車両の速度と対応付けられて予め学習された衝突確率分布と、前記推定手段により推定された衝突確率分布との類似度に基づいて、現在の状況に対応した前記自車両の速度を判定する判定手段と、を含んで構成されている。
【００１２】
第２の発明の運転支援装置によれば、取得手段が、自車両の速度、自車両周辺に存在する物体の速度、及び自車両と物体との相対位置を含む状況情報を取得する。そして、推定手段が、取得手段により取得された状況情報に基づいて、現時点から所定時間後までの各時刻における自車両と物体との衝突確率を示す衝突確率分布を推定し、判定手段が、過去に取得された状況情報を用いて、物体側方通過時の自車両の速度と対応付けられて予め学習された衝突確率分布と、推定手段により推定された衝突確率分布との類似度に基づいて、現在の状況に対応した自車両の速度を判定する。
【００１３】
このように、現時点から所定時間後までの各時刻における自車両と物体との衝突確率を示す衝突確率分布を推定し、これを現在の状況を表す特徴量として用いて、予め学習された衝突確率分布との類似度により状況の類似性を求めるため、現在の状況に対応した自車両の速度を適切に判定することができる。
【００１４】
また、第２の発明の運転支援装置は、前記取得手段により取得された前記状況情報に含まれる前記自車両の速度が、前記判定手段により判定された前記自車両の速度を超えている場合に、前記自車両の速度を減速させるように制御する制御手段を含んで構成することができる。これにより、適切な速度を実現する運転支援を行うことができる。
【００１５】
また、前記推定手段は、各時刻における前記自車両と前記物体との衝突確率を、前記状況情報に基づいて前記自車両及び前記物体各々の移動ベクトルを推定し、前記自車両の移動ベクトルと前記物体の移動ベクトルとの交錯点における前記自車両の存在確率密度値と前記物体の存在確率密度値とを乗算して求めることができる。これにより、簡易に衝突確率を推定することができる。
【００１６】
また、前記推定手段は、前記存在確率密度値を非心カイ分布に基づいて求めることができる。これにより、自車両及び周辺の物体の移動にフィットした存在確率密度値を求めることができる。
【００１７】
また、第１及び第２の発明の運転支援装置は、前記判定手段による判定結果に基づいて、前記自車両のドライバに対して警報を報知する報知手段を含んで構成することができる。
【００１８】
また、第３の発明の状況学習装置は、自車両の速度、前記自車両周辺に存在する物体の速度、及び前記自車両と前記物体との相対位置を含む状況情報を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された状況情報に基づいて、現時点から所定時間後までの各時刻における前記自車両と前記物体との衝突確率を示す衝突確率分布を推定する推定手段と、各時刻における前記自車両の回避行動の有無と前記推定手段により推定された衝突確率分布とを用いて、前記自車両が回避行動を行った場合を危険状況として、現在の状況の危険性を判定するための衝突確率分布を学習する学習手段と、を含んで構成されている。
【００１９】
また、第４の発明の状況学習装置は、自車両の速度、前記自車両周辺に存在する物体の速度、及び前記自車両と前記物体との相対位置を含む状況情報を取得する取得手段と、前記取得手段により取得された状況情報に基づいて、現時点から所定時間後までの各時刻における前記自車両と前記物体との衝突確率を示す衝突確率分布を推定する推定手段と、前記物体側方通過時の前記自車両の速度と前記推定手段により推定された衝突確率分布とを用いて、現在の状況に対応した前記自車両の速度を判定するための衝突確率分布を学習する学習手段と、を含んで構成されている。
【００２０】
また、第５の発明の運転支援プログラムは、コンピュータを、上記の運転支援装置を構成する各手段として機能させるためのプログラムである。
【００２１】
また、第６の発明の状況学習プログラムは、コンピュータを、上記の状況学習装置を構成する各手段として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００２２】
以上説明したように、本発明の運転支援装置、状況学習装置、及びプログラムによれば、現時点から所定時間後までの各時刻における自車両と物体との衝突確率を示す衝突確率分布を推定し、これを現在の状況を表す特徴量として用いて、予め学習された衝突確率分布との類似度により状況の類似性を求めるため、現在の状況における回避行動の必要性または状況に応じた自車両の速度を適切に判定することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】第１の実施の形態に係る運転支援装置の構成を示すブロック図である。
【図２】自車両及び周辺移動物体の位置関係の一例を示す概略図である。
【図３】移動物体の存在確率分布、及び衝突確率分布の一例を示す概略図である。
【図４】第１の実施の形態に係る運転支援装置における学習処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図５】第１の実施の形態に係る運転支援装置における判定処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図６】第２の実施の形態に係る運転支援装置の構成を示すブロック図である。
【図７】第２の実施の形態に係る運転支援装置における学習処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図８】第２の実施の形態に係る運転支援装置における判定処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。本実施の形態では、車両に搭載され、自車両周辺の状況を判定して運転支援を実行する運転支援装置に本発明を適用した場合について説明する。
【００２５】
図１に示すように、第１の実施の形態に係る運転支援装置１０は、自車両周辺の物体を検出する環境センサ１２と、自車両の状態を検出する自車両センサ１４と、危険状況の場合に警報を報知する処理を実行するコンピュータ１６と、警報を報知するためのスピーカや表示装置で構成された報知装置１８とを備えている。
【００２６】
環境センサ１２は、自車両周辺に存在する歩行者や他車両の自車両に対する相対位置及び移動速度を検出するもので、例えば、撮像装置やレーザレーダ等を用いることができる。
【００２７】
自車両センサ１４は、自車両の速度を検出する車速センサ、自車両の加速度を検出する加速度センサ、自車両の操舵角を検出する操舵角センサ、ブレーキペダルの操作量を検出するペダル操作量センサ等を用いることができる。
【００２８】
コンピュータ１６は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する判定処理ルーチン及び学習処理ルーチンを含む運転支援処理を実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭとを備えており、機能的には、判定部２０及び学習部５０を含んだ構成で表すことができる。
【００２９】
まず、判定部２０について説明する。判定部２０は、さらに、交錯点計算部２２と、回避行動判定部２４と、存在確率計算部２６と、衝突確率分布推定部２８と、危険性判定部３０と、報知制御部３２とを含んだ構成で表すことができる。
【００３０】
交錯点計算部２２は、環境センサ１２及び自車両センサ１４の各センサ値から、自車両の速度、自車両周辺に存在する移動物体（以下、「周辺移動物体」という）の速度、自車両と周辺移動物体との相対位置を含む状況情報を取得し、自車両と周辺移動物体との交錯点を計算する。以下では、自車両及び周辺移動物体を区別なく説明する場合には、これらを単に「移動物体」ともいう。また、交錯点とは、各移動物体の現在の移動速度及び移動方向が維持されると仮定した場合に、各移動物体の移動ベクトルが幾何的に交わる点である。
【００３１】
具体的には、現在の状況として、自車両Ａ、歩行者Ｂ、及び歩行者Ｃが図２に示すような位置関係で存在する場合には、自車両Ａに対する歩行者Ｂ及び歩行者Ｃの相対位置、並びに自車両Ａ、歩行者Ｂ、及び歩行者Ｃ各々の移動速度が得られる。なお、各移動物体の現在の移動方向は、センサ値から得られる値を用いてもよいし、自車両の移動方向を道路の延伸方向、周辺移動物体の移動方向を道路の幅方向などのように仮定してもよい。図２の例では、自車両Ａが走行する道路の延伸方向を（自車両Ａの進行方向）をｘ軸、ｘ軸に垂直な方向（道路の幅方向）をｙ軸とし、自車両Ａの移動方向がｘ軸、歩行者Ｂ及び歩行者Ｃの移動方向がｙ軸に平行であるとする。この場合の各移動物体の移動ベクトルを、図２中の破線矢印で示す。図２に示すように、各移動物体の移動ベクトルから、交錯点１及び２が求められる。
【００３２】
回避行動判定部２４は、自車両センサ１４のセンサ値に基づいて、自車両の回避行動の有無を判定する。周辺移動物体との衝突の可能性があるにも関わらず回避行動を行っていない場合に、後述の危険性判定部３０の処理を実行するためのものである。また、後述する判定モデル４０を学習するための学習データとして用いるためにも、回避行動の有無を判定する。
【００３３】
回避行動を行ったか否かの判定は、例えば、制動加速度が一定値以下で、かつ操舵角が一定値未満またはブレーキ操作量が一定値未満の場合は、回避行動を行っていないと判定することができる。
【００３４】
存在確率計算部２６は、時刻ｔにおける各移動物体の移動ベクトル上の位置における存在確率密度値を求める。ここでは、各移動物体の移動を一定方向にσのばらつきを持ってランダウォークする確率事象とみなして、非心カイ分布により各移動物体の存在確率密度値を計算する。なお、存在確率密度値の計算は非心カイ分布を用いる場合に限定されず、正規分布等の他の２次分布を用いてもよいが、非心カイ分布に近似することにより、移動物体の移動によりフィットした存在確率密度値を求めることができる。
【００３５】
ある移動物体の現在の位置からの変位で表される移動ベクトル上の位置をｘ、速度をｖとしたときの存在確率密度値ｐ（ｘ；ｔ，λ）は、下記（１）式により得られる。
【００３６】
【数１】
2013152551.tif 000003
【００３７】
ここで、σ２は各移動物体の移動分散量で、移動物の属性に応じて予め定めておく。
【００３８】
上記（１）式で求められる自車両Ａ、歩行者Ｂ、及び歩行者Ｃ各々の存在確率分布は、図３中段の各図のようになる。各図において横軸が移動ベクトル（自車両Ａはｘ軸、歩行者Ｂ及びＣはｙ軸）、縦軸が移動ベクトル上の各位置における存在確率密度値ｐを示す。
【００３９】
衝突確率分布推定部２８は、存在確率計算部２６で計算された各移動物体の存在確率密度値を用いて、各時刻における自車両と周辺移動物体との衝突確率を推定し、衝突確率の所定時間分の分布である衝突確率分布を推定する。
【００４０】
まず、時刻ｔにおける衝突確率（ｔ）は、下記（２）式に従って、各交錯点における自車両の存在確率密度値とその交錯点に対応する周辺移動物体の存在確率密度値との積を、全ての交錯点について加算し、自車両の存在確率密度値の和で正規化することにより求める。
【００４１】
【数２】
2013152551.tif 000004
【００４２】
ここで、ｘｈ及びλｈは、それぞれ自車両の座標（位置）及び自車両の自由度である。また、ｉは交錯点を識別する添え字であり、ｋは周辺移動物体を識別する添え字である。図２及び３の例では、ｉ＝１，２、ｋ＝１，２である。λｋは、周辺移動物体ｋの自由度である。ｘｈｉ及びｘｋｉは、それぞれ自車両の移動ベクトル上の交錯点ｉの座標、周辺移動物体ｋの移動ベクトル上の交錯点ｉの座標を示している。また、Ｓは自車両の移動ベクトル上の座標値の上限値である。
【００４３】
上記（２）式により推定される衝突確率は、図３下段の図に示すように、各時刻に対し一つ求まる。これをｔ＝１，・・・，Ｔ１，・・・Ｔ２，・・・，Ｔのように所定の時刻Ｔまで順次繰り返すことで、現在の状況における時刻Ｔまでの衝突確率分布が得られる。衝突確率分布は、現在の状況を表す特徴量として用いる。
【００４４】
危険性判定部３０は、衝突確率分布推定部２８で推定された衝突確率分布と、後述する学習部５０で学習された判定モデル４０とに基づいて、現在の状況が危険か否か（回避行動が必要か否か）を判定する。本実施の形態では、回避行動を行う必要がある場面を危険な状況と判定する。具体的には、下記（３）式で示されるマージンを計算し、このマージンの値が正の場合は危険な状況であると判定し、マージンの値が負の場合は危険な状況ではないと判定する。
【００４５】
【数３】
2013152551.tif 000005
【００４６】
ここで、Ｘｉは後述する学習されたサポートベクターとなる衝突確率分布の集合で、ｉは衝突確率分布の識別番号でｉ＝１，２，・・・，ｌである。またα、ｔ、ｈ＊はそれぞれ学習によって得られたパラメータである。判定モデル４０には、これらの衝突確率分布の集合Ｘｉ、パラメータα、ｔ、ｈ＊が含まれる。またＸｈは現在の状況における衝突確率分布推定部２８で推定された自車両の衝突確率分布を表す。Ｋは二つの衝突確率分布間の距離を表す関数である。衝突確率分布は現在の状況を表すものであるため、衝突確率分布間の距離は、状況の類似性を表すものとなる。関数Ｋは、例えば、ＪＳダイバージェンスに基づいて、下記（４）式によって定義される。
【００４７】
【数４】
2013152551.tif 000006
【００４８】
報知制御部３２は、危険性判定部３０により、現在の状況が危険な状況であると判定された場合には、報知装置１８としてのスピーカから警報を鳴らすように制御したり、表示装置に警報メッセージを表示するように制御したりする。
【００４９】
次に、学習部５０について説明する。学習部５０は、さらに、交錯点計算部２２と、回避行動判定部２４と、存在確率計算部２６と、衝突確率分布推定部２８と、学習データ蓄積部５２と、判定モデル学習部５４とを含んだ構成で表すことができる。なお、交錯点計算部２２、回避行動判定部２４、存在確率計算部２６、及び衝突確率分布推定部２８は、判定部２０と共通の構成であるため、詳細な説明を省略する。
【００５０】
学習データ蓄積部５２には、自車両が回避行動を行ったときに取得された状況情報から推定された衝突確率分布が正例の学習データ、回避行動を行っていない通常運転行動時に取得された状況情報から推定された衝突確率分布が負例の学習データとして蓄積される。回避行動の有無は、回避行動判定部２４の判定結果を用いる。上記のように、例えば、制動加速度が一定値以下で、かつ操舵角が一定値未満またはブレーキ操作量が一定値未満の場合は回避行動なし、という判定基準の下での判定結果を用いることができる。ｉ番目の学習データに対して正例の場合（回避行動あり）は、その回避行動時点で推定された衝突確率分布Ｘｉにｔｉ＝＋１を加え、負例の場合（回避行動なし）はｔｉ＝−１を加え、（Ｘｉ，ｔｉ)の組で学習データ蓄積部５２に学習データとして蓄積する。
【００５１】
判定モデル学習部５４は、学習データ蓄積部５２に学習データが所定数蓄積された段階で判定モデル４０の学習処理を行う。学習には、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）やＳＶＲ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）を用いることができる。具体的には、下記（５）式の制約の下で、下記（６）式の目的関数を最大化するαの集合を求める。
【００５２】
【数５】
2013152551.tif 000007
【００５３】
（６）式により得られた（αｉ，ｔｉ)の組の集合、求めた（αｉ，ｔｉ)の組の集合を（６）式に代入したときのｈ（「ｈ＊」とする）、及び衝突確率分布の集合Ｘｉを判定モデル４０として記憶し、上述の危険性判定部３０で危険性を判定するために計算するマージン（（３）式）のパラメータとして用いる。
【００５４】
次に、第１の実施の形態に係る運転支援装置１０の作用について説明する。第１の実施の形態の運転支援装置１０では、学習部５０において、判定モデル４０を学習する学習処理が実行され、また、判定部２０において、実際の走行時における危険状況の判定処理が実行される。
【００５５】
まず、図４を参照して、第１の実施の形態の学習処理ルーチンについて説明する。
【００５６】
ステップ１００で、環境センサ１２及び自車両センサ１４の各センサ値から、自車両の速度、周辺移動物体の速度、自車両と周辺移動物体との相対位置を含む状況情報を取得する。
【００５７】
次に、ステップ１０２で、上記ステップ１００で取得した状況情報に基づいて、各移動物体の移動ベクトルを推定し、各移動物体の現在の移動速度及び移動方向が維持されると仮定した場合に、各移動物体の移動ベクトルが幾何的に交わる点である交錯点を計算する。ここでは、例えば、図３上段左図に示すように、交錯点１及び２が計算されたものとする。
【００５８】
次に、ステップ１０４で、現在の状況において交錯点が存在するか否かを判定する。交錯点が存在する場合には、ステップ１０６へ移行し、交錯点が存在しない場合には、自車両と周辺移動物体との衝突の可能性がないため、ステップ１００へ戻る。ここでは、交錯点が存在するため、ステップ１０６へ移行する。
【００５９】
ステップ１０６では、時刻を示す変数ｔに０をセットし、次に、ステップ１０８で、ｔを１インクリメントする。
【００６０】
次に、ステップ１１０で、時刻ｔにおける各移動物体の移動ベクトル上の位置における存在確率密度値を、（１）式により求める。ここでは、図３のｔ＝１における中段の各図に示すような、各移動物体の存在確率分布が得られる。
【００６１】
次に、ステップ１１２で、上記ステップ１１０で計算した各移動物体の移動ベクトル上の存在確率密度値を用いて、（２）式により、時刻ｔにおける衝突確率を推定する。
【００６２】
次に、ステップ１１４で、上記ステップ１１２で推定した時刻ｔの衝突確率を衝突確率分布に追加する。衝突確率分布は、現時点（ｔ＝１）から所定時間後（ｔ＝Ｔ）までの各時刻における衝突確率を示す分布である。ここでは、衝突確率分布のｔ＝１の値として、上記ステップ１１２で推定した値を追加して、図３のｔ＝１における下段の図に示すような衝突確率分布を作成する。
【００６３】
次に、ステップ１１６で、ｔが衝突確率分布作成に必要な所定時間を表すＴ以上となったか否かを判定する。ｔ＜Ｔの場合には、ステップ１０８へ戻り、処理を繰り返す。時刻ｔ＝Ｔ１では、図３のｔ＝Ｔ１における中段の各図に示すような、各移動物体の存在確率分布が得られ、これらの存在確率密度値から時刻Ｔ１における衝突確率が推定され、同図下段に示すように衝突確率分布に時刻Ｔ１における衝突確率が追加される。
【００６４】
上記ステップ１１６で、ｔ≧Ｔとなったと判定された場合には、ステップ１１８へ移行して、自車両が回避行動を行ったか否かを判定する。例えば、制動加速度が一定値以下で、かつ操舵角が一定値未満またはブレーキ操作量が一定値未満か否かを判定基準として、回避行動ありと判定された場合には、ステップ１２０へ移行する。ステップ１２０では、上記ステップ１１４で得られた現時点から時刻Ｔまでの衝突確率分布を正例の学習データ（Ｘｉ，＋１）として、学習データ蓄積部５２へ蓄積する。一方、上記ステップ１１８で、回避行動なしと判定された場合には、ステップ１２２へ移行する。ステップ１２２では、上記の衝突確率分布を負例の学習データ（Ｘｉ，−１）として、学習データ蓄積部５２へ蓄積する。
【００６５】
次に、ステップ１２４で、学習データ蓄積部５２に蓄積された学習データが所定数となったか否かを判定し、所定数となった場合には、ステップ１２６へ移行し、所定数に達していない場合には、ステップ１００へ戻り、学習データの蓄積を継続する。
【００６６】
ステップ１２６では、蓄積された学習データを用いて、（５）式及び（６）式に基づいて学習し、（αｉ，ｔｉ)の組の集合及びｈ＊を求め、これらと衝突確率分布の集合Ｘｉとを判定モデル４０として記憶して、学習処理を終了する。
【００６７】
次に、図５を参照して、第１の実施の形態の判定処理ルーチンについて説明する。
【００６８】
ステップ１３０〜１４６で、学習処理のステップ１００〜１１６と同様の処理により、現時点の衝突確率分布を推定する。なお、ステップ１３４では、自車両が回避行動を行っておらず、かつ交錯点が存在する場合に肯定判定されるようにする。
【００６９】
次に、ステップ１４８で、上記ステップ１４４で得られた現時点の衝突確率分布、及び学習処理で学習された判定モデル４０に基づいて、（３）式に従ってマージンを計算する。
【００７０】
次に、ステップ１５０で、上記ステップ１４８で計算したマージンの値が正の場合は、現在の状況が危険な状況であると判定し、ステップ１５２へ移行して、警報を報知する。一方、マージンの値が負の場合は、危険な状況ではないと判定して、ステップ１３０へ戻る。
【００７１】
以上説明したように、第１の実施の形態の運転支援装置によれば、各移動物体の交錯点における各移動物体の存在確率密度値の積から得られる各時刻の自車両と周辺移動物体との衝突確率の所定時間分の分布である衝突確率分布を、現在の状況を表す特徴量として用い、判定モデルとの分布間距離により状況の類似性を求めるため、現在の状況の危険性を適切に判定することができる。
【００７２】
次に、第２の実施の形態について説明する。なお、第２の実施の形態の運転支援装置について、第１の実施の形態の運転支援装置１０と同一の構成については、同一符号を付して詳細な説明は省略する。
【００７３】
図６に示すように、第２の実施の形態に係る運転支援装置２１０は、環境センサ１２と、自車両センサ１４と、状況に応じた速度制御を行う処理を実行するコンピュータ２１６と、自車両の速度を制御する速度制御装置１９とを備えている。
【００７４】
コンピュータ２１６は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述する判定処理ルーチン及び学習処理ルーチンを含む運転支援処理を実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭとを備えており、機能的には、判定部２２０及び学習部２５０を含んだ構成で表すことができる。
【００７５】
まず、判定部２２０について説明する。判定部２２０は、さらに、交錯点計算部２２と、回避行動判定部２４と、存在確率計算部２６と、衝突確率分布推定部２８と、状況対応速度判定部３４と、速度制御部３６とを含んだ構成で表すことができる。
【００７６】
状況対応速度判定部３４は、衝突確率分布推定部２８で推定された衝突確率分布と、後述する学習部２５０で学習された判定モデル２４０とに基づいて、現在の状況に対応した自車両の速度（以下、「状況対応速度」という）を判定する。具体的には、衝突確率分布推定部２８で推定された現在の状況に対応した衝突確率分布Ｘｈから、下記（７）式により、状況対応速度ｖ（Ｘｈ）を判定する。
【００７７】
【数６】
2013152551.tif 000008
【００７８】
ここで、Ｘｉは後述する学習されたサポートベクターとなる衝突確率分布の集合で、ｉは衝突確率分布の識別番号でｉ＝１，２，・・・，ｌである。またα、α＊、ｈ＊はそれぞれ学習によって得られたパラメータである。判定モデル２４０には、これらの衝突確率分布の集合Ｘｉ、パラメータα、α＊、ｈ＊が含まれる。またＸｈは現在の状況における衝突確率分布推定部２８で推定された自車両の衝突確率分布を表す。Ｋは、第１の実施の形態と同様に、二つの衝突確率分布間の距離を表す関数であり、例えば、（４）式によって定義される。
【００７９】
速度制御部３６は、状況対応速度判定部３４で判定された状況対応速度ｖ（Ｘｈ）と、現在の自車両の速度とを比較して、自車両の速度が適切な速度となるように速度制御装置１９を制御する。
【００８０】
次に、学習部２５０について説明する。学習部２５０は、さらに、交錯点計算部２２と、通過速度取得部５６と、存在確率計算部２６と、衝突確率分布推定部２８と、学習データ蓄積部５２と、判定モデル学習部２５４とを含んだ構成で表すことができる。なお、交錯点計算部２２、存在確率計算部２６、及び衝突確率分布推定部２８は、判定部２２０と共通の構成であるため、詳細な説明を省略する。
【００８１】
通過速度取得部５６は、環境センサ１２及び自車両センサ１４のセンサ値に基づいて、自車両が周辺移動物体側方を通過したときの速度、または周辺移動物体を減速回避後の速度を、通過速度ｙとして取得する。
【００８２】
学習データ蓄積部５２には、衝突確率分布推定部２８で推定された衝突確率分布Ｘｉと、その際に通過速度取得部５６で取得された通過速度ｙｉとの組（Ｘｉ，ｙｉ）を、学習データとして学習データ蓄積部５２に蓄積する。
【００８３】
判定モデル学習部２５４は、学習データ蓄積部５２に学習データが所定数蓄積された段階で判定モデル２４０の学習処理を行う。学習には、ＳＶＭやＳＶＲを用いることができる。具体的には、下記（８）式の制約の下で、下記（９）式の目的関数を最小化するα，α＊の集合を求める。なお、Ｃ及びεは設計パラメータである。
【００８４】
【数７】
2013152551.tif 000009
【００８５】
（９）式により得られた（αｉ，αｉ＊)の組の集合、求めた（αｉ，αｉ＊)の組の集合を（１０）式に代入したときのｈ（「ｈ＊」とする）、及び衝突確率分布の集合Ｘｉを判定モデル２４０として記憶し、上述の状況対応速度判定部３４で状況対応速度（（７）式）を判定する際のパラメータとして用いる。
【００８６】
次に、第２の実施の形態に係る運転支援装置２１０の作用について説明する。第１の実施の形態の運転支援装置２１０では、学習部２５０において、判定モデル２４０を学習する学習処理が実行され、また、判定部２２０において、状況対応速度を判定する判定処理が実行される。
【００８７】
まず、図７を参照して、第２の実施の形態の学習処理ルーチンについて説明する。なお、第１の実施の形態の学習処理ルーチンと同一の処理については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。
【００８８】
ステップ１００〜１１６で、第１の実施の形態と同様に、現時点から時刻Ｔまでの衝突確率分布を推定する。
【００８９】
次に、ステップ２００で、環境センサ１２及び自車両センサ１４のセンサ値に基づいて、自車両が周辺移動物体側方を通過したときの速度、または周辺移動物体を減速回避後の速度を、通過速度ｙとして取得する。
【００９０】
次に、ステップ２０２で、上記ステップ１１４で推定された衝突確率分布Ｘｉと、上記ステップ２００で取得された通過速度ｙｉとの組（Ｘｉ，ｙｉ）を、学習データとして学習データ蓄積部５２に蓄積する。
【００９１】
次に、ステップ１２４で、学習データ蓄積部５２に所定数の学習データが蓄積されたと判定されると、ステップ２０４へ移行し、蓄積された学習データを用いて、（８）式及び（９）式に基づいて学習し、（αｉ，αｉ＊)の組の集合及びｈ＊を求め、これらと衝突確率分布の集合Ｘｉとを判定モデル２４０として記憶して、学習処理を終了する。
【００９２】
次に、図８を参照して、第２の実施の形態の判定処理ルーチンについて説明する。なお、第１の実施の形態の判定処理ルーチンと同一の処理については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。
【００９３】
ステップ１３０〜１４６で、第１の実施の形態と同様の処理により、現時点の衝突確率分布を推定する。
【００９４】
次に、ステップ２３０で、上記ステップ１４４で得られた現時点の衝突確率分布、及び学習処理で学習された判定モデル２４０に基づいて、（７）式に従って状況対応速度を判定する。
【００９５】
次に、ステップ２３２で、上記ステップ１００で取得した状況情報に含まれる自車両の速度が、上記ステップ２３０で判定した状況対応速度を超えているか否かを判定する。現在の速度が状況対応速度を超えている場合には、ステップ２３４へ移行して、車速を減速させるように速度制御装置１９を制御する。一方、現在の速度が状況対応速度を超えていない場合には、ステップ１００に戻る。
【００９６】
以上説明したように、第２の実施の形態の運転支援装置によれば、各移動物体の交錯点における各移動物体の存在確率密度値の積から得られる各時刻の自車両と周辺移動物体との衝突確率の所定時間分の分布である衝突確率分布を、現在の状況を表す特徴量として用い、判定モデルとの分布間距離により状況の類似性を求めるため、現在の状況に対応した速度を適切に判定することができる。
【００９７】
なお、第２の実施の形態では、現在の速度が状況対応速度を超えている場合に減速制御を行う場合について説明したが、第１の実施の形態と同様に、警報を報知するようにしてもよい。
【００９８】
また、上記第１及び第２の実施の形態では、学習部と判定部とを同一のコンピュータで構成する場合について説明したが、別々のコンピュータで構成するようにしてもよい。
【００９９】
なお、本発明のプログラムは、記録媒体に格納して提供することができる。
【符号の説明】
【０１００】
１０、２１０  運転支援装置
１２   環境センサ
１４   自車両センサ
１６、２１６  コンピュータ
１８   報知装置
１９   速度制御装置
２０、２２０  判定部
２２   交錯点計算部
２４   回避行動判定部
２６   存在確率計算部
２８   衝突確率分布推定部
３０   危険性判定部
３２   報知制御部
３４   状況対応速度判定部
３６   速度制御部
４０、２４０  判定モデル
５０、２５０  学習部
５２   学習データ蓄積部
５４、２５４  判定モデル学習部
５６   通過速度取得部
【図１】
2013152551.tif 000010
【図２】
2013152551.tif 000011
【図３】
2013152551.tif 000012
【図４】
2013152551.tif 000013
【図５】
2013152551.tif 000014
【図６】
2013152551.tif 000015
【図７】
2013152551.tif 000016
【図８】
2013152551.tif 000017