(57)【要約】【課題】周囲の状況に応じた的確な危険予測を実現する技術を提供する。【解決手段】観測情報取得部（２）は、車両の周辺状況に関する観測情報を取得する。論理式変換部（３）は、観測情報取得部にて取得された観測情報を、車両周辺の状況を表現する論理式に変換する。仮説推論部（５）は、車両運転時に現れる危険および一般的な知識を、論理式で記述したルールの集合である知識ベース（４）を用い、重み付き仮説推論によって、前記論理式変換部にて変換された論理式から予測される危険を証明対象として証明を実施する。推論結果解釈部（６）は、仮説推論部での推論の過程で求められる証明コストから、証明された危険についての危険度を求めると共に、証明に使用された論理式を観測情報に関連づける。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の周辺状況に関する観測情報を取得する観測情報取得部（２）と、
前記観測情報取得部にて取得された観測情報を、車両周辺の状況を表現する論理式に変換する論理式変換部（３）と、
車両運転時に現れる危険および一般的な知識を、論理式で記述したルールの集合である知識ベース（４）を用い、重み付き仮説推論によって、前記論理式変換部にて変換された論理式から予測される危険を証明対象として証明を実施する仮説推論部（５，５Ａ，５Ｂ，８）と、
前記仮説推論部での推論の過程で求められる証明コストから、証明された危険についての危険度を求めると共に、証明に使用された論理式を前記観測情報に関連づける推論結果解釈部（６）と、
を備えることを特徴とする危険予測装置。
【請求項２】
前記仮説推論部は、前記ルールを構成する各論理式のコストを、前記観測情報の信頼度に応じて、前記信頼度が高いほど前記コストが小さくなるように変化させ、前記証明に使用された論理式のコストを合計したものを前記証明コストとすることを特徴とする請求項１に記載の危険予測装置。
【請求項３】
前記仮説推論部は、証明コストが小さい順に、一つ以上の証明を抽出すること特徴とする請求項１または請求項２に記載の危険予測装置。
【請求項４】
前記仮説推論部は、証明コストが最小となる最安証明を抽出し、該最安証明により証明された危険を否定する論理式を前記証明対象に追加して、前記仮説推論を繰り返すことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の危険予測装置。
【請求項５】
前記仮説推論部は、証明コストが最小となる最安証明を抽出すると共に、該最安証明に含まれる移動体の意図を表す論理式を抽出し、該論理式の内容に従って前記移動体の挙動を推定した結果を表す論理式を前記証明対象に追加して、前記仮説推論を繰り返すことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の危険予測装置。
【請求項６】
前記知識ベースは、前記一般的な知識に関するルールとして、物理法則などの自然法則を表現したルール（４２）を含むことを特徴とする請求項１ないし請求項５のいずれか１項に記載の危険予測装置。
【請求項７】
前記知識ベースは、前記一般的な知識に関するルールとして、車両やドライバの状態と、該状態から想定される前記ドライバの意図との関係を表現したルール（４１）を含むことを特徴とする請求項１ないし請求項６のいずれか１項に記載の危険予測装置。
【請求項８】
請求項１ないし請求項７のいずれか１項に記載の危険予測装置と、
前記危険予測装置により証明された危険に対処するための運転支援処理を実行する支援実行装置（７）と、
を備えることを特徴とする運転支援システム。
【請求項９】
前記支援実行装置は、前記運転支援処理として、ドライバに対する聴覚的または視覚的な注意喚起を実行することを特徴とする請求項８に記載の運転支援システム。
【請求項１０】
前記支援実行装置は、前記運転支援処理として、車両制御を実行することを特徴とする請求項８または請求項９に記載の運転支援システム。
【請求項１１】
前記支援実行装置は、前記推論結果解釈部で求められた危険度に応じて、前記運転支援処理の内容を変更することを特徴とする請求項８ないし請求項１０のいずれか１項に記載の運転支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、仮説推論により車両運転時に生じる各種危険を予測する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像センサ等により、車両の周辺状況をセンシングした結果を用いて、交通シーンの危険性を判定し、運転者に警告する技術が研究されている。
例えば、センシング結果を表す論理式から、一般常識等を論理式によって定義したルールの集合である知識ベースを用いて、論理式を用いて予め定義された危険の存在を証明できるか否かを判定する。そして、証明された危険について、その危険に対して予め割り当てられた危険度と共に出力する技術が知られている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】Andreas D. Lattner, Ingo J. Timm, Martin Lorenz, and Otthein Herzog." Knowledge-based Risk Assessment for Intelligent Vehicles" KIMAS2005.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来技術では、出力される危険度が、予測対象となる危険の種類のみに依存しており、実態とはかけ離れたものとなる可能性があるという問題があった。
即ち、証明の過程では、周囲状況の検出結果（観測情報）が証拠として使用されるが、その観測情報の信頼度や、どのような過程で証明されたかについて従来技術では、全く考慮されない。このため、観測情報から十分に支持されないこじつけの推論による証明から得られたか、観測情報から十分に支持された推論による証明から得られたかによらず、証明された危険の種類が同じでさえあれば、その危険度は同じ大きさとなってしまう。
【０００５】
例えば、死角から子供が飛び出してくる可能性があるという危険が証明された場合、「死角の近くにボールがある」という観測情報が得られている場合と、「ボールがある」という観測情報はなく「死角がある」という観測情報のみが得られている場合とでは、通常、より多くの観測情報が得られている前者の方が、危険度が高いと感じるはずである。しかし、従来技術では、どうちらも同じ危険度となってしまう。
【０００６】
本発明は、こうした問題に鑑みてなされたものであり、周囲の状況に応じた的確な危険予測を実現する技術を提供する目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の危険予測装置は、観測情報取得部と、論理式変換部と、仮説推論部と、推論結果解釈部とを備える。
観測情報取得部は、車両の周辺状況に関する観測情報を取得する。論理式変換部は、観測情報取得部にて取得された観測情報を、車両周辺の状況を表現する論理式に変換する。仮説推論部は、車両運転時に現れる危険および一般的な知識を、論理式で記述したルールの集合である知識ベースを用い、重み付き仮説推論によって、論理式変換部にて変換された論理式から予測される危険を証明対象として証明を実施する。推論結果解釈部は、仮説推論部での推論の過程で求められる証明コストから、証明された危険についての危険度を求めると共に、証明に使用された論理式を観測情報に関連づける。なお、証明された危険が、観測情報から予測される危険といえる。
【０００８】
このような構成によれば、仮説推論によって単に危険の有無を判断するだけでなく、証明のよさを表す証明コストを求め、その証明コストから、証明された危険の危険度を求めている。従って、証明のよさ、即ち、証明に適用する証拠（観測情報）やルールの信頼度を、危険度に反映させることができるため、周囲の状況に応じた的確な予測を実現することができる。
【０００９】
また、本発明の運転支援システムは、請求項１ないし請求項７のいずれか１項に記載の危険予測装置と、支援実行装置とを備える。支援実行装置は、危険予測装置により証明された危険に対処するための運転支援処理を実行する。
【００１０】
このような構成によれば、信頼性の高い運転支援処理を実現することができる。
なお、特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、一つの態様として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ものであって、本発明の技術的範囲を限定するものではない。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】運転支援システムの構成を示すブロック図である。
【図２】論理式変換部が実行する処理のフローチャートである。
【図３】（ａ）は認識された物体と論理定数との対応関係を例示する説明図、（ｂ）は観測情報から論理式への変換ルールを例示する説明図である。
【図４】観測リテラルへのコストの付与例を示す説明図である。
【図５】知識ベースの内容を例示する説明図であり、（ａ）は意図推定知識ベース、（ｂ）は自然法則知識ベース、（ｃ）は危険要因知識ベースである。
【図６】第１実施形態における仮説推論部が実行する処理のフローチャートである。
【図７】運転シーンの具体例、運転シーンから抽出される観測情報を例示する説明図である。
【図８】（ａ）は死角とボールが認識される運転シーンと証明候補の関係を示す説明図、（ｂ）は証明の手順および証明コストの算出方法などを示す説明図である。
【図９】（ａ）は死角が認識される運転シーンと証明候補の関係を示す説明図、（ｂ）は証明の手順および証明コストの算出方法などを示す説明図である。
【図１０】（ａ）は死角とボールらしきものが認識される運転シーンと証明候補の関係を示す説明図、（ｂ）は証明の手順および証明コストの算出方法などを示す説明図である。
【図１１】第２実施形態における仮説推論部が実行する処理のフローチャートである。
【図１２】（ａ）は運転シーンと運転シーンから抽出される観測情報を例示する説明図、（ｂ）は証明の手順を示す説明図である。
【図１３】第３実施形態における仮説推論部および物理計算部が実行する処理のフローチャートである。
【図１４】（ａ）は仮説推論の対象となる状況を示す説明図、（ｂ）は物理計算部での軌跡の計算結果、および仮説推論の結果を示す説明図であり、物理計算部での結果が仮説推論の結果に影響を与える例である。
【図１５】（ａ）は仮説推論の対象となる状況を示す説明図、（ｂ）は物理計算部での軌跡の計算結果、および仮説推論の結果を示す説明図であり、物理計算部での結果が仮説推論の結果に影響を与えない例である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に本発明が適用された実施形態について、図面を用いて説明する。
［１．第１実施形態］
［１．１．全体構成］
図１に示す運転支援システム１は、観測情報取得部２、論理式変換部３、知識ベース４、仮説推論部５、推論結果解釈部６、危険対処部７を備える。このうち、少なくとも、論理式変換部３、仮説推論部５、推論結果解釈部６は、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭを中心に構成された図示しないマイクロコンピュータが実行する処理によって実現される。
【００１３】
［１．２．観測情報取得部］
観測情報取得部２は、車両の挙動や状態を検出する、画像センサ２１、レーザセンサ２２、ナビゲーションシステム２３、車両状態センサ群２４、路車間通信機２５、車車間通信機２６等から得られる情報に基づいて、車両の状況や車両周辺の状況を観測し、車両周辺に存在する各オブジェクトの観測情報を生成する。以下では、各オブジェクトの観測情報の集合を観測情報群Ｄ１とよぶ。
【００１４】
なお、車両状態センサ群２４からは、車両の挙動や車両の状態に関する情報を取得する。画像センサ２１やレーザセンサ２２からの検出結果は、これを処理することによって自車両周辺に存在する各種物体に関する情報を取得する。路車間通信機２５からは、通信相手となるインフラを介して渋滞や道路規制などに関する情報を取得する。車車間通信機２６からは、他車両の挙動に関する情報を取得する。ナビゲーションシステム２３からは、自車両の現在地や現在地周辺の地図情報から得られる各種情報を取得する。
【００１５】
そして、これらの情報から生成する観測情報には、少なくとも、オブジェクトの種類、オブジェクトの属性、情報の信頼度に関する情報が含まれている。オブジェクトの属性としては、例えば、オブジェクトが移動体である場合、オブジエクトの位置や移動速度、移動方向などが含まれる。また、オブジェクトが人間である場合、性別、大人／子供、持ち物等の情報が含まれていてもよい。なお、信頼度に関する情報は、例えば、特開２００９ー２６９９７号公報に開示されている技術を用いて取得することが考えられる。
【００１６】
［１．３．論理式変換部］
論理式変換部３は、観測情報取得部２にて生成された観測情報群Ｄ１を論理式に変換する。以下では、論理式を構成するリテラルを、Ｌｉで表現するものとする。但し、ｉは識別子であり正整数によって表される。リテラルとは、部分論理式を持たない論理式のことをいう。また、各リテラルにはコストを付与する。コストは、リテラルの信頼度、ひいてはリテラルの生成源となった観測の信頼度に応じて設定される値であり、ｃｉで表現するものとする。コストｃｉは、ここでは、１〜１００の間で信頼度に反比例する値に設定される。つまり、コストｃｉ＝１は、リテラルＬｉで表現される内容が確実に成立すること、即ち、信頼度が１００％であることを意味する。また、コストｃｉ＝１００は、リテラルＬｉで表現される内容が成立するか否かが全く不明であること、即ち、信頼度が０％であることを意味する。以下では、コスト付きリテラルをＬｉ＄ｃｉ  で表すものとする。
【００１７】
以下、処理の詳細を、図２に示すフローチャートを用いて説明する。
論理式変換部３として機能するマイクロコンピュータ（以下、「変換マイコン」という）は、まず、観測情報群Ｄ１を構成する観測情報のそれぞれに、物体（オブジェクト）を識別するための識別名を付与することで識別名付き観測情報群Ｄ１１を生成する（Ｓ１１０）。なお、識別名には、図３（ａ）に示すように、アルファベットなどの記号からなる論理定数を用いる。
【００１８】
次に、変換マイコンは、識別名付き観測情報群Ｄ１１を構成する観測情報を、予め用意された変換ルール３１と照合して、リテラルＬｉに変換すると共に、各リテラルＬｉのコストを一律にｃｉ＝１に設定する。そして、これらのコスト付きリテラルをＡＮＤ（∧）で結合した論理式である観測論理式Ｄ１２を生成する（Ｓ１２０）。
【００１９】
なお、変換ルールは、例えば図３（ｂ）に示すように、天候や道路の状態に関するもの（雨が降っている／夜間である／交差点がある等）、物体の属性に関するもの（物体Ｘは自動車である／物体Ｙは歩行者である／物体Ｙは傘をさしている等）、物体間の位置関係に関するもの（Ｘの前方にＹがいる／交差点Ｃ上にＹがいる／交差点Ｃに対してＸよりもＹの方が近い等）などがある。
【００２０】
図２に戻り、変換マイコンは、観測論理式Ｄ１２を構成するコスト付きリテラルＬｉ＄ｃｉ  のそれぞれについて、図４に例示するように、その生成源となった観測情報に関する認識の信頼度に応じてコストｃｉを調整し、その調整結果をコスト付き観測論理式Ｄ２として出力する（Ｓ１３０）。
【００２１】
［１．４．知識ベース］
知識ベース４は、一般的な知識を論理式によって表現したものであり、意図推定知識ベース４１と、自然法則知識ベース４２と、危険要因知識ベース４３とで構成されている。
【００２２】
各知識ベース４１〜４３の内容は、Ａｊ，Ｃをリテラル、ｗｊをリテラルＡｊの重みとして、（１）式に示す形式の論理式で表現される。重みｗｊは０以上の実数値に設定される。
【００２３】
【数１】
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意図推定知識ベース４１は、ドライバの意図と、車両の状態や道路環境、検出された物体の位置関係等との関係を、述語論理の形式で記述したものである。例えば、図５（ａ）に示すように、「左折する意志があるなら、減速する意志もある」「左尾灯が点灯しているなら、左折する意志がある」「前方に大型車がいるなら、回避行動をとる」といった内容が論理式で表現される。
【００２４】
自然法則知識ベース４２は、物理法則や概念の矛盾関係、オブジェクト間の関係等を記述したものである。例えば、図５（ｂ）に示すように、「大人と子供という性質は同時に存在しない」「自動車は同時に違う車線に属することはできない」「子供はサッカーボールを追いかける」といった内容が論理式で表現される。
【００２５】
危険要因知識ベース４３は、危険な周辺状況のパターンを記述したものであり、後件部が「危険（ｒｉｓｋ）」となる論理式で表現される。例えば、図５（ｃ）に示すように、「将来、自分と同じ位置に別のオブジェクトがいるならば、危険」「自分の目の前に、減速左折する意志を持つオブジェクトがあるならば、危険」「自分から見えないオブジェクトが突然飛び出してくるならば、危険」といった内容が論理式で表現される。
【００２６】
なお、知識ベース４に格納される論理式は、人手によって生成してもよいし、周知のテキストマイニング技術により、Ｗｅｂ、事故事例を記録したデータベース等から自動獲得してもよい。また、リテラルＡｊの重みｗｊは、人手によって付与してもよいし、公知の教師あり機械学習手法（例えば、山本風人, 井之上直也, 渡邊陽太郎, 岡崎直観, 乾健太郎. 誤差逆伝播を利用した重み付き仮説推論の教師あり学習. 情報処理学会研究報告, Vol.2012-NL-206, May 2012.）等を利用して自動的に付与してもよい。
【００２７】
［１．５．論理式で使用される述語の例］
ここで、観測情報群Ｄ１から変換されるリテラルや、知識ベース４の内容（論理式）の記述に使用されるリテラルの例を以下に列挙する。リテラルには、オブジェクトの種類を表現するもの、オブジェクトの状態を表現するもの、エージェントの意志を表現するもの、オブジェクト間の位置関係を表現するもの、オブジェクト間の意味的関係を表現するもの、道路状態を表現するもの等がある。
【００２８】
オブジェクトの種類を表現するリテラルとしては、例えば、大人（adult ）、行為者（agent ）、危険な行為者（dangerous-agent ）、犬（dog ）、老人（elder ）、子供（child ）、子供たち（children）、人（person）、子供の集団（group-of-children ）、人の集団（group-of-persons）、歩行者（ambulance ）、自転車（bicycle ）、バス（bus ）、車両（car ）、車両の集団（group-of-cars ）、バイク（motor-bicycle ）, 自動車（motor-cycle ）、タンク／トラック（tank-truck）、タクシー（taxi）、バン（van ）、乗り物（vehicle ）、小道（alley ）、アパート（apartment ）、裂け目（break ）、建物（building）、橋（bridge）、コーン（cone）、門（gate）、公園（park）、壁（wall）、十字路（cross-road）、横断歩道（cross-walk）、カーブ（curve ）、下り坂（descent ）、車線（lane）、交差点（intersection）、踏切（railroad-crossing ）、信号（signal）、歩行者用信号（signal4walker ）、安全地帯（safety-zone ）、危険箇所（dangerous-spot）、マンホール（biscuit ）、サッカーボール（soccer-ball ）、物体（thing ）、鉄板（iron-plate）、葉（leaf）、発光体（light ）、荷物（load）、障害物（obstacle）、遮蔽物（screen）、水たまり（puddle）、砂地（sandy-spot）等がある。
【００２９】
オブジェクトの状態を表現するリテラルとしては、例えば、左前照灯オン（left-head-lamp-on）、左尾灯オン（left-tail-light-on）、右前照灯オン（right-head-lamp-on）、右尾灯オン（right-tail-light-on）、駐車中（being-parked）、空車（empty）、青信号（signal-blue）、青信号点滅（signal-blue-blink）、黄信号（signal-yellow）、上に何もない（nothing-on）、駐車（parked）、見えない（invisible-to）、見える（visible-to）、手を振る（waving-hands）、脱輪する（wheel-drop）等がある。
【００３０】
エージェントの意志を表す述語としては、例えば、横断する（will-across）、回避する（will-avoid）、車線から外れる（will-be-out-of-lane）、方向を変更する（will-change-direction）、車線変更する（will-change-lane）、横切る（will-cross）、道を譲る（will-give-way）、後に行く（will-go-back）、前に行く（will-go-front）、左に行く（will-go-left）、右に行く（will-go-right）、前側に移動する（will-move-front-side）、ドアを開く（will-open-door）、左のドアを開く（will-open-left-door）、追い越す（will-overtake）、飛び出す（will-rush-out）、速度を落とす（will-slow-down）、速度を上げる（will-speed-up）、（水や泥が）飛び散る（will-splash）、現状を保つ（will-stay）、停止する（will-stop）等がある。
【００３１】
オブジェクト間の位置関係を表現するリテラルとしては、例えば、〜の周辺（around）、〜の後側（behind）、〜の左後側（left-behind）、〜の左前側（left-front-of）、〜の左側（left-of）、〜の前側ではない（not-in-front-of）、〜の左前側ではない（not-left-front-of）、〜の左側ではない（not-left-of）、〜の右後側（right-behind）、〜の右前側（right-front-of）、〜の右側（right-of）、〜の側方（side-front-of）,〜の前側（front-side-of）、 〜の間（in-between）、〜の前側（in-front-of）、〜により近接している（is-closer-to）、最も近い乗り物（is-closest-vehicle-to）、〜の上に（on）、巻き込む（catch）、 接触する（contact）等がある。
【００３２】
オブジェクト間の意味的関係を表現するリテラルとしては、例えば、〜に属する（belongs-to）、〜を持つ（has）、〜を保つ（keep）、〜の源（mother-of）、〜で遊ぶ（plays-at）、〜に従う（follows）、〜に乗る（ride-on）、〜より重い（heavier-than）等がある。
【００３３】
道路状態を表現するリテラルとしては、例えば、環境（environment）、施設（facility）、工事現場（construction-site）、雨（rainy）、湿った（wet）、氷に覆われた（icy）, 泥に覆われた（muddy）、暗い（dark）、雪に覆われた（snowy）、直線道路（straight）等がある。
【００３４】
［１．６．仮説推論部］
仮説推論部５は、論理式変換部３で変換された観測論理式Ｄ２と知識ベース４に記憶された論理式（以下「知識論理式Ｄ３」という）とに基づき、危険な状況についての仮説推論を実行する。ここでは、背景知識となる知識論理式Ｄ３を用いて、観測論理式Ｄ２から予測される危険を証明する。ここでは、重み付き仮説推論（Hobbs, Jerry R., Mark Stickel, Douglas Appelt, and Paul Martin, 1993. ``Interpretation as Abduction'', Artificial Intelligence, Vol. 63, Nos. 1-2, pp. 69-142.参照）を用いることによって、最尤の証明を求める。
【００３５】
以下、処理の詳細を、図６に示すフローチャートを用いて説明する。
仮説推論部５として機能するマイクロコンピュータ（以下「推論マイコン」という）は、まず、観測論理式Ｄ２と「危険（ｒｉｓｋ）」を表すリテラルを論理記号「ＡＮＤ（∧）」で結合した論理式を証明候補として生成すると共に、その生成した証明候補に対して後ろ向き推論を実行することにより、複数の証明候補を生成する（Ｓ２１０）。
【００３６】
より詳しくは、まず、最初の証明候補に含まれる「危険」を表すリテラルに、危険要因知識ベース４３のルールを適用して複数の証明候補を作成する。なお、ここでいう「ルールを適用する」とは、証明候補を構成するあるリテラルを対象リテラルとして、対象リテラルをルールの後件部とする知識論理式Ｄ３を抽出し、証明候補中の対象リテラルを、抽出した知識論理式Ｄ３の前件部で置換することをいう。更に、その生成された複数の証明候補のそれぞれについて、その証明候補の任意のリテラルに対して、意図推定知識ベース４１および自然法則知識ベース４２のルールを適用する手順を繰り返すことによって、連鎖的に複数の証明候補を生成する。このようにして生成された証明候補の集合を、以下では証明候補群Ｄ２１とよぶ。
【００３７】
次に、証明候補群Ｄ２１に属する証明候補のそれぞれについて、証明コストを求め、証明コストが最安の証明候補である最安証明、即ち、最尤の証明を抽出し、その最安証明に関する論理式および証明コストを、最安証明情報Ｄ４として出力する（Ｓ２２０）。
【００３８】
なお、証明コストは、証明候補を構成する全てのリテラルのコストを合計することによって求める。このとき、「ルールの適用」があった場合は、置換前のリテラル（被置換リテラル）のコストｃｉに、置換後のリテラル（置換リテラル）に付与された重みｗｊを乗じたものを、置換リテラルのコストとする。また、証明候補中に同一の述語を表すリテラルが存在する場合、コストの大きい方を削除して、両リテラルを単一化する。つまり、通常、ルールを適用することによって、証明候補を構成するリテラルの数が増加すると、証明コストが増大するが、証明候補中に同一のリテラルが存在する場合には、証明コストが低下する場合があることになる。このことは、直感的には、危険要因知識ベース４３のルールのうち、より多くの観測論理式を使用して証明できるものが最尤の証明となることを表している。
【００３９】
［１．７．証明候補の生成例］
証明に使用されるルールである知識論理式Ｄ３の集合Ｂが（２）式、観測論理式を構成するリテラルの集合Ｏが（３）式で表されるものとする。ｐ（ｘ），ｑ（ｘ），ｒ（ｘ），ｓ（ｘ）は、リテラルを表す。
【００４０】
【数２】
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まず、（４）式に示すように、観測論理式そのものを証明候補Ｈ１とすると、証明候補Ｈ１の証明コストｃｏｓｔ（Ｈ１）は、（５）式で求められる。
【００４１】
【数３】
2016091039.tif 000005
次に、証明候補Ｈ１に属するリテラルｑ（ａ）に対してルールを適用すると、（６）に示す証明候補Ｈ２が生成される。なお、ここでは、証明候補Ｈ２から、被置換リテラルを削除することを、リテラルのコストを＄０に設定することで表すものとする。証明候補Ｈ２の証明コストｃｏｓｔ（Ｈ２）は、（７）式で求められる。証明候補Ｈ２は、ルールの適用、即ち後向き推論が行われたことにより、証明候補Ｈ１より証明コストが増加していることがわかる。
【００４２】
【数４】
2016091039.tif 000006
次に、証明候補Ｈ２に属するリテラルｓ（ｂ）に対してルールを適用すると、（８）式に示す証明候補Ｈ３が生成される。この証明候補Ｈ３の証明コストｃｏｓｔ（Ｈ３）を、単純に求めた結果は（９）式で表される。
【００４３】
【数５】
2016091039.tif 000007
しかし、証明候補Ｈ３には、同一のリテラルｐ（ａ）、ｐ（ｂ）が存在するため、両者を単一化（ａ＝ｂ）し、コストの大きいｐ（ａ）を削除する。これにより、証明候補Ｈ３は、（１０）式で表されることになる。つまり、証明候補Ｈ３の証明コストｃｏｓｔ（Ｈ３）は、実際には（１１）式で求められ、単一化により、証明コストが減少することがわかる。
【００４４】
【数６】
2016091039.tif 000008
［１．８．推論結果解釈部］
推論結果解釈部６は、最安証明情報Ｄ４に基づき、観測論理式Ｄ２および観測論理式Ｄ２を構成する各リテラルに対応づけられた観測情報を参照して、現在の周囲状況から予測される危険を特定し、その特定された危険について、危険度を算出すると共に危険箇所を特定し、これらの情報を、危険予測結果Ｄ５として出力する。
【００４５】
なお、危険の特定は、最安証明の生成に使用された危険要因知識ベース４３のルールから特定することができる。また、危険度は、証明コストから求めることができる。具体的には、証明コストの逆数を危険度として求めることが考えられる。これに限らず、証明の結果・証明のコスト・自車の速度等を特徴量とした回帰モデルを用いて、危険度を求める等してもよい。危険箇所の特定には、最安証明を構成するリテラルを、観測論理式Ｄ２を構成するリテラルに付与された識別名と関連づけ、その識別名を介して特定される観測情報に示されたオブジェクトの位置情報を利用することが考えられる。
【００４６】
[１．９．危険対処部]
危険対処部７は、危険予測結果Ｄ５に基づき、予測された危険に対して、車両制御やドライバに対する通知等の危険対処を実行する。車両制御には、例えば、スピード制御、スピード抑制、緊急停止、危険を回避するための自動運転等が考えられる。ドライバに対する注意喚起の通知には、聴覚的な通知と、視覚的な通知とがある。聴覚的な通知としては、例えば、ブザーによる警告や音声ガイドによる警告等が考えられる。視覚的な通知としては、例えば、液晶ディスプレイに示された地図上での危険箇所の表示、フロントガラス一体型ディスプレイ（ヘッドアップディスプレイ）による危険箇所の表示や危険箇所への視線の誘導等が考えられる。また、危険対処部７は、予測された危険について求められた危険度の大きさに応じて実行する危険対処の内容を変化させてもよい。
【００４７】
［１．１０．具体例］
ここで、図７に示すような、住宅街を走行中に遭遇するシーンを例にして、運転支援システム１の動作を説明する。
【００４８】
まず、このシーンでは、観測情報の生成対象となるオブジェクトとして、車両の左側の壁、道路上のボール、車両の右側に見える車庫中の車などがある。そして、壁の観測情報として「種類：壁」「信頼度：０．８９」との情報を含んだものが生成され、ボールの観測情報として「種類：ボール」「信頼度：０．９」との情報を含んだものが生成され、車庫中の車の観測情報として「種類：乗用車」「信頼度：０．７８」との情報を含んだものが生成される。
【００４９】
＜ケース１＞
次に、簡単のため、図８（ａ）に示すように、観測情報が「壁」と「ボール」だけであるものとして、その状況で生じるリスクを予測する場合について説明する。
【００５０】
まず、各オブジェクトに対して識別子となる論理定数を付与する。ここでは、「壁」にはＷ、「ボール」にはＢが付与されるものとする。
次に、観測情報をコスト付き観測リテラルに変換する。ここでは、「壁」は「wall(W)＄１  」、「ボール」は「soccer−ball(B)＄１  」に変換される。観測リテラルのコストは、観測情報中の信頼度の逆数を求めたものであるが、ここでは簡単のため、いずれも＄１に設定している。
【００５１】
次に、上述の観測リテラルと、「交通シーンにリスクＲが存在する」ことを表すリテラルである「risk(R)＄１００  」を用いて証明候補（第１証明候補）「wall(W)＄１  ∧soccer−ball(B)＄１  ∧risk(R)＄１００  」を生成する。危険を表すリテラルのコストが＄１００である理由は、そのリスクが存在するか否かが不明であるからである。
【００５２】
次に、図８（ｂ）に示すように、第１証明候補のリテラル「risk(R) 」に、危険要因知識ベース４３のルールの一つを適用する。ここでは、「∀x invisible(x)０．４ ∧ child(x)０．４  ∧ will-rush-out(x)０．４ → ∃r risk(r) 」というルールを適用する（図中ＡＰ１参照）。このルールは、「ｘが不可視である」かつ「ｘが子供である」かつ「ｘが飛び出す」、即ち、「（壁で生じる）死角から子供が飛び出してくる」のであれば「危険である」という知識を表現したものである。このルールを適用することにより、ルールの前件部を構成する各リテラル（置換リテラル）のコストは、いずれも＄４０（＝＄１００×０．４）となる。これを、新たな証明候補（第２証明候補）として追加する。
【００５３】
次に、意図推定知識ベース４１および自然法則知識ベース４２を用いて置換リテラルを後件部とするルールを検索し、そのようなルールがあれば、そのルールを置換リテラルに適用する。ここでは、「∀x, y wall(x)１．０ ∧ behind(y, x)０．２ → invisible(y)」（図中ＡＰ２参照）、「∀x, y soccer-ball(x)１．０ ∧ follows(y, x) ０．５５ → will-rush-out(y)」（図中ＡＰ３参照）という二つのルールを適用する。前者のルールは「ｘが壁である」かつ「ｙがｘの背後にいる」、即ち「ｙが壁の背後にいる」のであれば「ｙは不可視である」という知識を表現したものである。後者のルールは「ｘがサッカーボールである」かつ「ｙがｘを追いかける」、即ち「ｙがサッカーボールを追いかける」のであれば「ｙが飛び出す」という知識を表現したものである。これらのルールを適用することにより、置換リテラルである「wall(x)」「behind(y, x)」「soccer-ball(x)」「follows(y, x)」のコストは、それぞれ、＄４０（＝＄４０×１．０）、＄８（＝＄４０×０．２）、＄４０（＝＄４０×１．０）、＄２２（＝＄４０×０．５５）となる。このとき、被置換リテラルである「invisible(y)」「will-rush-out(y)」のコストは、削除したことを表す＄０となる。また、置換リテラルである「wall(x)」「soccer-ball(x)」については、同一の観測リテラルが存在するため（図中の矢印線を参照）、コストを比較し、コストの高い置換リテラルは削除される。なお、「invisible(y)」を後件部とするルールのみを適用した場合を第３証明候補、「will-rush-out(y)」を後件部とするルールのみを適用した場合を第４証明候補、両ルールを適用した場合を第５証明候補として追加する。
【００５４】
実際には、第３〜第５証明候補の置換リテラルに対して、更にルールの適用を行って新たな証明候補を生成するが、ここでは簡単のため説明を省略する。
次に、第１〜第５証明候補の証明コストを求めると、それぞれ＄１０２、＄１２２、＄９０、＄１０４、＄７２となる。つまり、第５証明候補が最尤の証明となり、証明コストを用いて危険度が算出される。また、第５証明候補を構成するリテラルと観測情報を関連づけることによって、各オブジェクト（壁やボール）の位置を特定することによって、危険箇所を特定する。
【００５５】
＜ケース２＞
次に、図９（ａ）に示すように、「ボール」が観測されていない以外は、ケース１と同じシーン、即ち、観測情報が「壁」だけである状況である場合について説明する。
【００５６】
この場合、ケース１と同様の後向き推論が実施され、同様の証明候補が生成される。但し、図９（ｂ）に示すように、「soccer-ball(x)」のリテラルが存在せず、これについての単一化が行われないため、ケース１の場合とは異なった証明コストが得られる。そして、ここでは、第３証明候補が最尤の証明となり、その証明コストは＄８９となる。つまり、予測される危険要因は、ケース１の場合と同じであるが、その危険度は、ケース１の場合より小さな値となる。なお、図では「will-rush-out(y)」を後件部とするルールを適用する例は、証明コストが大きくなるため、図示を省略している。
【００５７】
＜ケース３＞
次に、図１０（ａ）に示すように、ケース１と同じシーンで、「ボール」についての観測情報の信頼度が低い場合、即ち、「ボール」を表すリテラルのコストがケース１の時より大きい場合について説明する。
【００５８】
この場合、ケース１と同様の後向き推論が実施され、同様の証明候補が生成される。但し、図１０（ｂ）に示すように、リテラル「soccer-ball(x)」のコストが大きいため、ケース１とは異なった証明コストが得られる。ここでは、ケース１と同様に第５証明候補が最尤の証明となるが、その証明コストはケース１とは異なり＄８１となる。つまり、予測される危険は、ケース１，２の場合と同じであるが、その危険度は、ケース１より小さくケース２より大きな値となる。
【００５９】
［１．１１．効果］
以上説明したように、運転支援システム１では、仮説推論によって危険予測をする際に、単に危険の有無を判断するのではなく、観測の信頼度に応じたコストと、知識のルールを構成する各リテラルに予め付与された重みから証明コストを求め、証明された危険の危険度を、証明コストに従って設定するようにしている。
【００６０】
つまり、証明に適用する証拠（観測論理式）やルールの信頼度を、証明された危険の危険度に反映させることができるため、周囲の状況に応じた的確な危険予測を実現することができる。
【００６１】
更に、運転支援システム１では、その的確に予測された危険に対処する運転支援を実行するため、信頼性の高い運転支援を実現することができる。
また、運転支援システム１では、証明に適用するルールを記憶する知識ベース４に、意図推定知識ベース４１や自然法則知識ベース４２が含まれているため、人間の意図に起因する危険や、自然法則により引き起こされる危険を推論することができる。
【００６２】
［２．第２実施形態］
第２実施形態は、基本的な構成は第１実施形態と同様であるため、共通する構成については説明を省略し、相違点を中心に説明する。
【００６３】
前述した第１実施形態では、危険度が最大となる危険要因に関する証明を一つだけ抽出する。これに対し、本実施形態では、危険度が大きい複数の危険要因に関する証明を抽出する点で第１実施形態とは相違する。具体的には、仮説推論部での処理が一部異なる。
【００６４】
［２．１．仮説推論部］
仮説推論部５Ａにて実行される処理を、図１１に示すフローチャートを用いて説明する。
【００６５】
仮説推論部５Ａとして機能する推論マイコンは、まず、第１実施形態の仮説推論部５での処理と同様の処理を実行する（Ｓ２１０〜Ｓ２２０）。
そして、仮説推論を終了させるために予め設定された終了条件が成立しているか否かを判断する（Ｓ２３０）。具体的には、例えば、予め決められた数の最安証明が抽出されていること、あるいは抽出された最安証明の証明コストが予め設定された閾値以上になっていること、全ての証明候補について処理が実行されることなどを終了条件とすることが考えられる。
【００６６】
終了条件が成立していれば（Ｓ２３０：ＹＥＳ）、Ｓ２２０で選択された全ての証明について、その証明の論理式および証明コストを出力する。
終了条件が成立していなければ（Ｓ２３０：ＮＯ）、Ｓ２２０で選択された最安証明の否定論理式を生成する（Ｓ２４０）。
【００６７】
この生成された否定論理式を、観測論理式に加えて、再び、証明候補の生成（Ｓ２１０）、最安証明の選択（Ｓ２２０）を繰り返す。
［２．２．具体例］
図１２（ａ）に示すように、図７で説明したものと同じシーンを前提とする。また、上述の終了条件は、３つの最安証明が抽出されるとこを用いるものとする。
【００６８】
図１２（ｂ）に示すように、１周目の仮説推論では、観測情報から「ボールＢがある」「壁Ｗがある」「赤い車Ｒがいる」「Ｔ字路Ｃがある」というリテラルで構成された観測論理式を生成し、この観測論理式を用いて証明候補の生成、最安証明の選択を行う。ここでは、「壁Ｗの影から子供Ｘが飛び出すので、危険」という証明候補が最安証明として選択され、その証明コストは７０となる。この時点では、一つの最安証明が抽出されているだけであり、終了条件は成立しない。このため、最安証明を否定する論理式「壁Ｗの影から子供は飛び出さない」（第１否定論理式）が生成される。
【００６９】
２周目の仮説推論では、１回目の仮説推論で使用した観測論理式に、第１否定論理式を加えて、証明候補の生成、最安証明の選択を行う。ここでは「赤い車Ｒが突然バックしてくるので、危険」という証明候補が最安証明として選択され、その証明コストは８０となる。この時点では、二つの最安証明が抽出されているだけであり、終了条件は成立しない。このため、最安証明を否定する論理式「赤い車Ｒはバックしてこない」（第２否定論理式）が生成される。
【００７０】
３周目の仮説推論では、２回目の仮説推論で使用した観測論理式に、第２否定論理式を加えて、証明候補の生成、最安証明の選択を行う。ここでは「Ｔ字路Ｃの視覚から自動車Ｙが飛び出すので、危険」という証明候補が最安証明として選択され、その証明コストは８５となる。この時点では、三つの最安証明が抽出されており、終了条件が成立する。このため、２回の推論で得られた３つの最安証明が出力されることになる。
【００７１】
なお、３周目の推論でも終了条件が成立しなかった場合は、最安証明を否定する論理式「Ｔ字路Ｃの死角から自動車は飛び出さない」（第３否定論理式）が生成される。以下、同様に４周目以降の推論が実行され、新たな最安証明が抽出されることになる。
【００７２】
［２．３．効果］
以上説明したように、本実施形態では、選択された最安証明を証明候補から除外して、仮説推論を繰り返すことにより新たな最安証明を選択している。これにより、証明コストの小さい順、即ち、危険度の高い順に複数の危険を、効率良く抽出することができる。また、その結果を用いて、複数の危険に同時に対処する運転支援処理を実現することができる。
【００７３】
一般に、証明候補の数は膨大であるため、あらゆる証明候補を生成し、コストの安い順に証明を抽出することは現実的ではない。一方で、最尤の証明を求める手法には高速な手法が提案されており（例えば、Naoya Inoue and Kentaro Inui. ILP-based Inference for Cost-based Abduction on First-order Predicate Logic. Journal of Natural Language Processing, Vol.20, No.5, pp.629-656, December 2013.）、これを利用することにより効率的に複数の証明を列挙することが可能になる。
【００７４】
［３．第３実施形態］
第３実施形態は、基本的な構成は第１実施形態と同様であるため、共通する構成については説明を省略し、相違点を中心に説明する。
【００７５】
前述した第１，２実施形態では、観測情報から得られた観測論理式に従って仮説推論を行っている。これに対し、本実施形態では、選択された最安証明の内容から、移動物体の挙動をシミュレーションし、そのシミュレーションの結果を観測論理式に加えて仮説推論を繰り返す点で上述の実施形態とは相違する。具体的には、仮説推論部５Ｂの構成が一部異なると共に、新たに物理計算部８が追加されている。
【００７６】
［３．１．仮説推論部］
仮説推論部５Ｂにて実行される処理を、図１３に示すフローチャートを用いて説明する。
【００７７】
仮説推論部５Ｂとして機能する推論マイコンは、まず、第１実施形態の仮説推論部５での処理と同様の処理を実行する（Ｓ２１０〜Ｓ２２０）。
そして、選択された最安証明から、移動体の意図に関する情報を抽出する（Ｓ２５０）。移動体の意図に関する情報とは、例えば「○○を避ける」「××に飛び出す」「速度を落とす」などがある。
【００７８】
次に、仮説推論を終了させるために予め設定された終了条件が成立しているか否かを判断する（Ｓ２６０）。具体的には、例えば、最安証明から抽出される移動体の意図が、過去に推論された意図と同一であることや、シミュレーションの結果を加えた仮説推論を繰り返すことによって抽出された危険の数が所定数に達していることなどを終了条件とすることが考えられる。
【００７９】
終了条件が成立していれば（Ｓ２６０：ＹＥＳ）、Ｓ２２０で選択された全ての証明について、その証明の論理式および証明コストを出力する。
終了条件が成立していなければ（Ｓ２６０：ＮＯ）、Ｓ２５０で抽出した移動体の意図に関する意図情報を物理計算部８に渡す。
【００８０】
［３．２．物理計算部］
物理計算部８は、仮説推論部５Ｂと同様に、マイクロコンピュータが実行する処理によって実現される。
【００８１】
物理計算部８として機能するマイクロコンピュータ（以下「物理計算マイコン」という）は、仮説推論部５Ｂから意図情報を取得すると、観測情報群Ｄ１のうち、自車両および意図情報の対象となる移動体を含む自車両の周囲に存在する物体の挙動を表す情報（位置、速度、移動方向）に基づいて、自車両および各物体の軌道を求める（Ｓ３１０）。
【００８２】
次に、求めた軌道に基づき自車両と各物体とが衝突するか否かをシミュレーションによって判定し、物体毎の判定結果を論理式で表現した物体衝突情報を生成する（Ｓ３２０）。この物体衝突情報の集合を物体衝突情報群Ｄ３１とよぶ。この物体衝突情報群Ｄ３１は、仮説推論部５Ｂに提供される。
【００８３】
仮説推論部５Ｂは、物理計算部８から提供された物体衝突情報群Ｄ３１を観測論理式Ｄ２に加えて、再び、証明候補の生成（Ｓ２１０）、最安証明の選択（Ｓ２２０）、移動体意図情報の抽出（Ｓ２６０）を繰り返す。
【００８４】
［３．３．具体例］
自車両の前を二輪車が走行しており、二輪車の走行経路上に水たまりがあるシーンを前提とする。
【００８５】
＜シーン１＞
まず、図１４（ａ）に示すように、自車両と二輪車とが接近した状態にある場合について説明する。
【００８６】
仮説推論部５Ｂは、最安証明として、観測論理式と同一の証明を選択する。この最安証明からは、意図は抽出されない。
物理計算部８は、自車両を含む自車両周辺の物体に関する観測情報Ｄ１に基づいて、物体の移動軌跡を求める。この結果、二輪車と水たまりが衝突することが予測されるため、「二輪車（MotorBicycle）と水たまり（Puddle）が衝突する」という内容の物体衝突情報を生成する。
【００８７】
仮説推論部５Ｂは、物理計算部８にて生成された物体衝突情報を観測論理式Ｄ２に加えて仮説推論を再度実行する。その結果、仮説推論部５Ｂは、最安証明として、「二輪車（MotorBicycle）が水たまり（Puddle）を避ける」を選択し、更に、この最安証明から「二輪車が水たまりを避ける」を意図情報として抽出する。
【００８８】
物理計算部８は、抽出された意図情報と、自車両を含む自車両周辺の物体に関する観測情報群Ｄ１とに基づいて、物体の移動軌跡を求める。特に、意図情報の対象となる物体（ここでは二輪車）については、意図を反映した移動軌跡を予測する。物理計算部８は、求めた移動軌跡に基づき、自車両が他の物体と衝突するか否かを、シミュレーションを用いて判定する。シーン１では、図１４（ｂ）に示すように、自車両と二輪車とが衝突することが予測されるため、「自車両（Me）と二輪車が衝突する」という内容の物体衝突情報を生成する。なお、二輪車以外の物体（対向車、併走車、先々行車、路側物、落下物等）が存在する場合には、自車両とそれら物体との衝突、および物体同士の衝突も判定する。
【００８９】
仮説推論部５Ｂは、物理計算部８にて生成された物体衝突情報を観測論理式Ｄ２に加えて仮説推論を再度実行する。その結果、最安証明として「自車両と二輪車が衝突するので危険」が選択される。つまり、シミュレーション結果を反映した危険予測が行われる。
【００９０】
＜シーン２＞
次に、図１５（ａ）に示すように、自車両と二輪車とがシーン１の場合と比較して十分に離れた状態にある場合について説明する。
【００９１】
なお、仮説推論部５Ｂが最安証明を選択し、その選択された最安証明から意図情報を抽出し、物理計算部８が、意図情報に基づいて物体の移動軌跡を求め、自車両と他車両とが衝突するか否かを判定するところまでは、シーン１と同様である。
【００９２】
シーン２では、図１５（ｂ）に示すように、シミュレーションの結果、自車両と二輪車との衝突は起きないと判定されるため、「自車両と二輪車とは衝突しない」という内容の物体衝突情報が生成される。
【００９３】
仮説推論部５Ｂは、この物体衝突情報を観測論理式Ｄ２に加えて仮説推論を再度実行する。その結果、シーン１で選択された危険を証明できないため、結局、最安証明として、シミュレーションを反映するまえに選択された最安証明である「二輪車が水たまりを避ける」が選択される。
【００９４】
［３．４．効果］
以上説明したように、本実施形態では、意図情報と、物体に関する観測情報（位置、速度、移動方向等）に基づいてシミュレーションにより得られた衝突判定結果を、観測論理式Ｄ２に加えて仮説推論を繰り返している。
【００９５】
これにより、最初の仮説推論で得られた情報をもと推定された物体の挙動も考慮して危険予測することになるため、より緻密な危険予測を実現することができる。
［４．他の実施形態］
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されることなく、種々の形態を採り得る。
【００９６】
（１）上記実施形態における一つの構成要素が有する機能を複数の構成要素に分散させたり、複数の構成要素が有する機能を一つの構成要素に統合させたりしてもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、同様の機能を有する公知の構成に置き換えてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加または置換等してもよい。なお、特許請求の範囲に記載した文言のみによって特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本発明の実施形態である。
【００９７】
（２）本発明は、危険予測装置の他、当該危険予測装置を構成要素とする運転支援システムを始めとする各種システム、当該危険予測装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム、このプログラムを記録した媒体、危険予測方法など、種々の形態で実現することもできる。
【符号の説明】
【００９８】
１…運転支援システム  ２…観測情報取得部  ３…論理式変換部  ４…知識ベース  ５，５Ａ，５Ｂ…仮説推論部  ６…推論結果解釈部  ７…危険対処部  ８…物理計算部  ２１…画像センサ  ２２…レーザセンサ  ２３…ナビゲーションシステム  ２４…車両状態センサ群  ２５…路車間通信機  ２６…車車間通信機  ４１…意図推定知識ベース  ４２…自然法則知識ベース  ４３…危険要因知識ベース  Ｄ１…観測情報群  Ｄ２…コスト付き観測論理式  Ｄ３…知識論理式  Ｄ４…最安証明情報  Ｄ５…危険予測結果
【図１】
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【図２】
2016091039.tif 000010
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
2016091039.tif 000016
【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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