(57)【要約】【課題】ミリ波レーダの反射波に応じて移動体を識別する移動体認識システムでは、ミリ波レーダの死角となる領域からの飛出しに対する回避を行うことができなかった。【解決手段】本発明の移動体認識システムでは、車車間や路車間、または歩車間のインフラ通信により取得した通信機の位置情報とミリ波レーダによって検出された移動体の位置情報とから、ミリ波レーダによって検出された移動体の情報を、インフラ通信により取得した通信機の情報から削除することによって、レーダ検知領域の死角に存在する移動体を認識し、その移動体の移動情報から挙動を予測するようにした。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体によるミリ波レーダの反射波を受信し、レーダ検知領域内の前記移動体のレーダ検知位置情報を検出する移動体位置検出手段と、前記移動体の保有する通信機の信号によって前記通信機の位置情報を検出する通信機位置検出手段と、前記移動体位置検出手段によって検出された前記移動体のレーダ検知位置情報に近い位置情報を有する前記通信機の情報を、前記通信機位置検出手段によって検出された前記通信機の情報から削除することによって検知領域の死角に位置する移動体を認識する移動体認識手段とを備えたことを特徴とする移動体認識システム。
【請求項２】
前記移動体位置検出手段と、前記通信機位置検出手段と、前記移動体認識手段とが車両に搭載されていることを特徴とする請求項１に記載の移動体認識システム。
【請求項３】
前記移動体位置検出手段と、前記通信機位置検出手段と、前記移動体認識手段とが道路情報を提供するシステムに設けられていることを特徴とする請求項１に記載の移動体認識システム。
【請求項４】
前記移動体認識手段が、前記移動体位置検出手段により検出した移動体のレーダ検知位置情報と、前記通信機位置検出手段によって取得した前記通信機の位置情報との一致率を算出する一致率算出手段と、前記移動体の種別を識別する移動体識別手段とを有し、前記移動体識別手段の識別結果に応じて前記一致率を算出する場合の閾値を変化させるようにしたことを特徴とする請求項１に記載の移動体認識システム。
【請求項５】
前記移動体認識手段が、前記移動体位置検出手段の検知領域外に存在する前記通信機の位置情報の軌跡から前記通信機の位置情報の予測ベクトルによって前記通信機の挙動を予測する挙動予測手段を備えていることを特徴とする請求項１に記載の移動体認識システム。
【請求項６】
前記移動体認識手段が、前記挙動予測手段に応じて前記移動体の飛び出し確率を算出する飛出し確率算出手段を有し、取得した道路情報に応じて、前記移動体を制止させる要因がある場合には、前記飛出し確率算出手段における飛出し確率を低く見積もることを特徴とする請求項５に記載の移動体認識システム。
【請求項７】
前記移動体を制止させる要因が、横断禁止を示す標識であることを特徴とする請求項６に記載の移動体認識システム。
【請求項８】
前記移動体を制止させる要因が、一時停止を示す標識であることを特徴とする請求項６に記載の移動体認識システム。
【請求項９】
前記移動体を制止させる要因が、自車両側が優先道路であることを特徴とする請求項６に記載の移動体認識システム。
【請求項１０】
前記移動体認識手段が、前記挙動予測手段に応じて前記移動体の飛び出し確率を算出する飛出し確率算出手段を有し、取得した道路情報が、飛出しによる事故の発生箇所や危険個所である場合には、前記飛出し確率算出手段における飛出し確率を高く見積もることを特徴とする請求項５に記載の移動体認識システム。
【請求項１１】
前記移動体識別手段において、ミリ波レーダの反射波の強度では歩行者と車両の区別がつきにくく、かつ前記通信機位置検出手段において、移動体の種別が歩行者である場合、前記移動体を自転車と判別することを特徴とする請求項４の移動体認識システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両や歩行者などの移動体を認識する移動体認識システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
車両の自動運転や予防安全技術を目的に、カメラ等による映像情報の取得や、赤外線レーダ、ミリ波レーダ等のセンサによる移動体の検出や、車両と車両との間（以下、車車間という）の通信装置あるいは道路沿いなどに敷設された通信装置（路側機）と車両の通信装置（以下、路車間という）等の通信網（以下、インフラ通信という）が利用され、車両や歩行者との衝突回避のための情報の取得が行われている。
【０００３】
例えば、ミリ波レーダを用いた移動体の検出としては、ミリ波レーダを所定方向に向けて送信し、その方向に存在している移動体からの反射波を検出し、測定・分析することで、移動体の位置や種別を判別することが行われている。移動体の位置は、送信したミリ波と受信したミリ波の遅延時間等により検出し、また、移動体の種別は、移動体から反射される電波の強弱を判別することによって判別するものである。反射された電波が、送信した電波と比較して、減衰の小さい場合には、強く反射している移動体であると見なして車両であると判断し、反射された電波が弱い電波の場合には、人体と判断している。
【０００４】
また、車車間と路車間等のインフラ通信では、DＳＲＣ（Ｄｅｄｉｃａｔｅｄ  Ｓｈｏｒｔ  Ｒａｎｇｅ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ）通信等により路側機や他の車両、または歩行者等の保有する携帯端末から出力されている電波に応じて他の車両や歩行者等の位置や速度等の情報を取得することが行われている。
【０００５】
さらに、車両に搭載されている通信装置の位置情報がＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）から得られる情報であるため、僅かな誤差を含んでおり、その誤差が車両の大きさに対して無視できない大きさであることから、特許文献１に開示されているように、他車の位置情報を、車両に設けられた通信装置によって認識し、その位置情報をレーダによって得られる情報で補正することによって、衝突の危険性のある車両の存在をより正確に認識するようにしたものがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第４５６９６５２号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１に開示されたように、複数車線の道路を同じ方向に走行する周辺の車両の位置情報を対象として、インフラ通信で取得した車両の位置情報に含まれる誤差を、レーダによって得られた情報によって補正し、自車両に対する周辺車両の位置の変化を推定して、衝突の危険性のある車両の存在をより正確に認識できることは、自車両に対する周辺車両の位置関係を正確に把握する上で重要なことである。
しかし、道路に存在する複数の交差点などで、レーダの死角になる領域からの車両や歩行者などの突然の飛出しに対しては、周辺車両の情報だけでは十分ではなく、衝突を回避する手段としては、更に改善が必要であった。
【０００８】
本発明は、車両や歩行者などの道路への突然の飛出しを検知するための移動体認識システムを提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の移動体認識システムは、移動体によるミリ波レーダの反射波を受信し、検知領域内の移動体のレーダ検知位置情報を検出する移動体位置検出手段と、移動体の保有する通信機の信号によって通信機の位置情報を検出する通信機位置検出手段と、移動体位置検出手段によって検出された移動体のレーダ検知位置情報に近い位置情報を有する通信機の情報を、前記通信機位置検出手段によって検出された通信機の情報から削除することによって検知領域の死角に位置する移動体を認識する移動体認識手段とを備えたものである。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の移動体認識システムによれば、通信機位置検出手段によって検出された移動体のうち、移動体位置検出手段によって検出されなかった移動体を選別し、この移動体の軌道予測を行うことによって、ミリ波レーダの死角になる領域に位置する移動体の移動、すなわち突然の飛出しの予測を可能にしている。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施の形態１の移動体認識システムの運用形態を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態１の移動体認識システムの構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態１の移動体認識システムによる通信機の検出状態を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態１の移動体認識システムの検出の信号状態を示す図である。
【図５】一致度に関する変数の関係を表す模式図である。
【図６】予測ベクトルの模式図である。
【図７】認識システムにおけるレーダで移動体を判別する処理手順を示すフロー図である。
【図８】図７のステップＳ４における飛出し判定の具体的な処理手順を示すフロー図である。
【図９】飛出し判定となる場合を示す模式図である。
【図１０】図７のステップＳ５における閾値変更の具体的な処理手順を示すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
実施の形態１
＜移動体認識システムの運用例＞
図１に移動体認識システムの運用例を示す。図１は、交差点に進入しようとする車両１と、交差点に向かう歩行者２を示している。この状況において、建物等の障害物により、歩行者２が交差点に進入するまで、車両１から歩行者２を見ることができない。また、歩行者２は、交差点に入るまでは、建物などの障害物によって、車両１に備えられたミリ波レーダの検知領域の死角に入っている。
【００１３】
車両１には、ミリ波レーダ検出機能とインフラ通信機能が備わった移動体認識システムが備えられ、歩行者２は、インフラ通信機能が備わった携帯端末を保有しており、交差点にはインフラ通信機能が備わった路側機３が設けられている。
【００１４】
車両１に備えられた移動体認識システムは、ミリ波レーダによる移動体検出に加え、インフラ通信により歩行者２のもつ携帯端末から歩行者２の位置や情報を取得すると共に、路側機３から周辺道路の信号状態、標識、および過去の事故発生情報の取得が行われる。また、移動体認識システムは、移動体の検出と同時に、移動体の種類の判別や飛出し予測を行うように構成されている。
【００１５】
＜移動体認識システムの構成＞
図１の車両１に搭載されている移動体認識システムは、図２に示すように構成されている。すなわち、移動体認識システムは、インフラ通信手段１０と、レーダ検出手段１１とを備えている。
【００１６】
インフラ通信手段１０は、車両情報が流れるＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）に接続され、他の車両に備わったインフラ通信手段や、歩行者が保有する携帯端末や、道路脇あるいは架線等に設置された路側機からの信号を受信して、他の車両のインフラ通信手段、歩行者の携帯端末、路側機などの通信機の位置を通信機位置検出手段１２によって検出している。また、インフラ通信手段１０は道路情報取得手段１４に接続されて、路側機から提供される道路情報を取得するように構成されている。
【００１７】
また、レーダ検出手段１１は、アンテナ（図示せず）から送信されたミリ波の反射波を受信している。このレーダ検出手段１１の情報は、移動体位置検出手段１５に送られ、移動体位置検出手段１５において、送信したミリ波と受信した反射波とを比較して処理することによって移動体の位置を検出している。
【００１８】
移動体位置検出手段１５、通信機位置検出手段１２、および道路情報取得手段１４は、通信バス２０に接続され、移動体位置検出手段１５、通信機位置検出手段１２、および道路情報取得手段１４の出力する情報が、移動体が自車両の走行に対して関係するか否かの判定に利用されるように構成されている。
【００１９】
移動体位置検出手段１５は、ミリ波の反射波の時間的変化から、静止している物体と移動体との区別を行い、移動体の位置を検出し、移動体のレーダ検知位置情報を出力している。すなわち、時間と共に変化する反射波と、変化しない反射波に区分し、変化しない反射波を背景情報として扱い、変化する反射波を移動体による反射波として扱うものである。また、移動体位置検出手段１５は、移動体の位置の検出だけでなく、反射波の振幅の情報を検出している。
【００２０】
通信機位置検出手段１２は、車両周辺の全方位に存在する通信機の位置情報を検出している。すなわち、建物の影等のミリ波レーダの死角にある領域等含め、インフラから無線通信により周辺の車両に搭載されている通信機および歩行者２の保有する通信機の位置情報を検出し、通信機の位置情報を出力している。車両に搭載されている通信機あるいは歩行者の保有している通信機の位置情報は、それらの通信機との無線通信によって取得することができる。また、通信機の位置情報を、路側機３を経由してインフラ通信手段１０が取得することができる。
【００２１】
通信バス２０には、移動体認識手段１００が接続されている。この移動体認識手段１００は、移動体識別手段１６、一致率算出手段１７、挙動予測手段１３、および飛出し確率算出手段１８を備えて構成されている。
【００２２】
一致率算出手段１７は、通信機位置検出手段１２からインフラ通信による通信機の位置情報と、移動体位置検出手段１５からミリ波レーダによる移動体のレーダ検知位置情報とを受けて、移動体のレーダ検知位置情報と通信機の位置情報の一致率を算出している。
【００２３】
一般的に、移動体のレーダ検知位置情報と通信機の位置情報とは、わずかに一致していない。そのため、誤差範囲を閾値として設定して、位置情報と移動情報から、通信機の位置情報と移動体のレーダ検知位置情報が一致するものと、相違するものとの区別を行う。
そして、インフラ通信による通信機の位置情報があるが、移動体のレーダ検知位置情報を得ることができない位置情報の通信機を処置の対象として抽出する。
【００２４】
通信機位置検出手段１２の位置情報では、通信機は、図３のＡとＢに示すように、二通りの状態にある。図３のＡに示した通信機の位置は、レーダ検知領域の死角に位置しており、図３のＢに示した通信機の位置は、レーダ検知領域内にある通信機の位置を示している。しかし、通信機位置検出手段１２の位置情報だけでは区別することはできない。このため、移動体のレーダ検知位置情報と通信機の位置情報の一致率を算出して、レーダ検知領域の死角に位置する通信機Ａの位置情報を把握することができる。ここで得られた、レーダ検知領域の死角に位置する通信機Ａを監視対象として取扱う。
【００２５】
図３のＡとして示した通信機のうちのいくつかが、自車両の目前に出現して、レーダ検知領域に入ってくることになる。レーダ検知領域の死角に位置する通信機の検出状態は、図４に示すようになる。すなわち、図４の上段は、インフラ通信による通信機の位置情報の検出の状態を表し、下段は、ミリ波レーダによる移動体のレーダ検知位置情報の検出の状態を表しており、横軸に時間経過を表している。
【００２６】
すなわち、自車両が、レーダ検知領域の死角に位置する通信機に接近し、インフラ通信による通信機の位置情報が検出される領域に入ると検出値が立ち上がる。
これに対して、ミリ波レーダでは、対象となる移動体が検知領域の死角にあるため、検出値は立ち上がらず、問題なしとして処置することとなる。そして移動体が、死角から眼前に現れ、検出値が突然立ち上がることになり、問題の移動体の出現として急な対応を要求されることになる。
【００２７】
ここで、インフラ通信によって得たすべての通信機の位置情報を対象とした場合には、情報量が多くなり、情報の処理に時間がかかることになる。この実施例では、死角に位置する移動体を選別して、この移動体のみを対象として飛出し予測を行うことによって、情報処理量をできるだけ少なくし、対応を速やかにすることができる。
【００２８】
移動体のレーダ検知位置情報と通信機の位置情報の一致率は、図５に記載の数値より算出する。インフラ通信の予測領域を中心座標Ａ（ｘ０、ｙ０）、半径Ｄの円とし、レーダにより検出した位置座標をＢ（ｘ１、ｙ１）とすると、線分ＡＢの距離を半径Ｄで割った値を１から引いた値を一致率（Ｒ）と定義する。
【００２９】
よって、一致率は、以下によって算出される。
一致率：Ｒ＝１−（ＡＢ／Ｄ）
Ａ：インフラ通信の予測領域の中心座標
Ｂ：レーダの検出位置
Ｄ：インフラ通信の予測半径
【００３０】
移動体識別手段１６は、移動体位置検出手段１５から出力されたミリ波レーダによる反射波の振幅情報を取得し、また一致率算出手段１７から一致率を取得して移動体識別の振幅の閾値を変更し、車両か歩行者の種別を判別することができる。
【００３１】
もしも、インフラ通信での移動体種別が、歩行者の保有する携帯電話などの場合には、閾値を次のように変更する。
ｔｈ１＝ｔｈ０×（１＋Ｒ）
ｔｈ１：変更後の閾値
ｔｈ０：変更前の閾値
Ｒ：一致率
【００３２】
一方、インフラ通信での移動体種別が、車両に搭載されている通信機の場合には、閾値を次のように変更する。
ｔｈ１＝ｔｈ０×（１−Ｒ）
【００３３】
挙動予測手段１３は、自車両のＣＡＮ等から自車両の速度を取得し、通信機位置検出手段１２からミリ波レーダの検知領域外の検出物すなわちミリ波レーダの死角に位置する通信機の位置情報を取得し、過去の位置情報から次の移動先を予測し、予測ベクトルで表す。
【００３４】
予測ベクトルは、過去ｉ番目の速度ベクトルをＸｉ、ｉ番目の重みづけ定数をＡｉ、何番目までのデータを使用するかを示す定数をＮとすると、最新の位置である１番目の予測ベクトルＹは、次のように定義される。
【数１】
2017173948.tif 000003
なお、パラメータＡｉは、任意の値に設定可能とする。
【００３５】
ここで、直近の重み付け定数Ａｉを過去のものより大きくすることにより、直近の予測ベクトルの影響が大きくなるように算出し、急な相手車両や歩行者の挙動にも素早く飛出し確率を上げることができる。
【００３６】
インフラ通信により取得した移動体の予測ベクトルの一例を図６に示す。予測ベクトルＹは、最新の位置に至るまでの速度ベクトルＸ１、Ｘ２、Ｘ３をそれぞれ重み付けして加算して、平均を求めたもので、最新の位置から次の行動をベクトルとして表すことができる。
【００３７】
道路情報取得手段１４は、交差点などの道路の傍に設置された路側機３等のインフラから無線通信により、周辺の信号機や標識の存在の情報および過去の事故の有無などの情報を取得する。
【００３８】
＜移動体判別の処理手順＞
図７において、移動体判別の処理のフロー図を示す。この図７のフロー図は、ミリ波レーダによる移動体のレーダ検知位置情報の処理を表している。ステップＳ１は、レーダ検出手段１１が、ミリ波レーダを発射し、移動体位置検出手段１５が、移動体から反射して戻ってくるレーダの反射波に応じて移動体の位置を算出することを示している。ステップＳ２は、移動体位置検出手段１５が、レーダの反射波の振幅の増幅を行うことを示している。
【００３９】
移動体識別手段１６は、ステップＳ３において、車両や歩行者の移動体が存在するか否かを判断し、もし移動体が検出されない場合には、レーダ検出手段１１を含むミリ波レーダのシステムをステップＳ１１において終了するか確認し、終了しない場合には、再びステップＳ１においてレーダ検出を行う。一方、システムを終了する場合は、処理を終了する。
【００４０】
ステップＳ３において、もし、移動体が検出された場合、レーダ検出手段１１を含むミリ波レーダのシステムの処理は、ステップＳ４に進む。
【００４１】
ステップＳ４において、飛出し判定の処理を行う。詳細は図８に示す。
【００４２】
ステップＳ５において、振幅変更の処理を行う。詳細は図１０に示す。
【００４３】
続いてステップＳ６において反射波の振幅と閾値を比較し、もし閾値より大きければステップＳ７において移動体識別手段１６は、移動体の種別を車両と判別する。一方もし閾値より小さければステップＳ８において移動体識別手段１６は種別を歩行者と判別する。歩行者からの反射は、多点からの反射と考えられ、反射特性を予め把握することによって判別を行うことが可能である。
【００４４】
続いてステップＳ９以降は、自転車を判別する処理を説明している。
【００４５】
＜飛出し判定の処理手順＞
図８は、前述のとおり、図７のステップＳ４の飛出し判定の処理のフロー図を示している。このフロー図の中で、ステップＳ２１において、一致率算出手段１７は、一致率を算出する。そして、ステップＳ２２において、一致率が閾値Ｔより大きいか否かを判断して、一致率が閾値Ｔよりも大きい場合には、ミリ波レーダによる検出物を、インフラ通信による検出物と同一であると判断でき、一致率が閾値Ｔよりも小さい場合には、インフラ通信による検出物に該当するミリ波レーダによる検出物がないと判断する。すなわち、インフラ通信による検出物のうちミリ波レーダによって検出されていない検出物を選別することができる。
【００４６】
ステップＳ２３において挙動予測手段１３は、通信機位置検出手段１２から取得した位置情報から相手車両、または歩行者の軌道を予測して、速度ベクトルで表す。この速度ベクトルを予測軌道ベクトルとする。
なお、複数のインフラ通信による検出物がある場合、一致率が最も大きいものをミリ波レーダによる検出物、すなわち移動体と同一物であると判断する。また、一致率の大きな移動体の極めて近い位置にインフラ通信による検出物がある場合には、ミリ波レーダの検知領域内か否かによって、飛出し判定の処理の対象か否かの判断を行う。
【００４７】
一方、ステップＳ２２において、一致率が、閾値Ｔ以下の場合、インフラ通信による検出物と同一ではないと判断する。
また、インフラ通信による通信機の位置情報に該当する移動体のレーダ検知位置情報が無い場合には、インフラ通信手段１０の通信機位置検出手段１２によって検出された通信機は、レーダ検知領域外に位置していると想定して、飛出しの可能性のある移動体であるということを前提にして、図６にて説明したように、インフラ通信により取得した移動体の予測ベクトルに応じて挙動予測手段１３の処置が行われる。
なお、ステップＳ２２において、一致率が閾値Ｔ以下と判断された場合には、この判断に応じて、飛出し判定の処理が進められ、衝突が回避されることになる。このため、レーダ検出手段１１を含むミリ波レーダのシステムにおいては、一旦、インフラ通信によって認知された検出物については、死角からレーダ検知領域に移動体が出現したとしても、新たに衝突の回避策の処理を行う必要が無い。このように、インフラ通信によって取得する情報とミリ波レーダによるレーダ検知一情報を統合することによって、情報の処理量を少なくすることができる。
【００４８】
ステップＳ２４では、挙動予測手段１３は、ＣＡＮ等から取得した自車両の今までの軌
跡から、相手車両または歩行者の軌道の予測と同様に自車両の挙動を予測して、速度ベクトルで表す。この速度ベクトルを予測軌道ベクトルとする。
【００４９】
ステップＳ２５において、挙動予測手段１３は、ステップＳ２３で算出した相手車両、または歩行者の予測軌道ベクトルと、ステップＳ２４で算出した自車両の予測軌道ベクトルを比較し、自車両の予測軌道ベクトルの終点から一定半径Ｄ内に相手車両や歩行者の予測軌道ベクトルの終点がある場合、もしくは前記二つの予測軌道ベクトルが交差する場合には、自車両に対して移動体の飛出しが生じると判定する。
【００５０】
図９に終点が近い場合と予測ベクトルが交差する場合の飛出しと判定する例を示す。
また、ステップＳ２５において、挙動予測手段１３が、飛出しが生じると判定した場合、ステップＳ２６で分岐し、ステップＳ２７にて飛出し確率算出手段１８は、飛出し確率を算出する。自車両の予測ベクトルと相手車両や歩行者の予測ベクトルについて、終点どうしの距離や交わりの有無に応じて飛出し確率を算出する。
【００５１】
なお、飛出し確率とは、以下で定義する。図９（Ａ）に示すように、終点が近い場合において、自車両の予測ベクトルの終点Ａと、相手車両や歩行者の予測ベクトルの終点Ｂの距離ＡＢをｘ、図９（Ａ）に示す危険エリアの半径をｄとすると、飛出し確率Ｒｃは、
Ｒｃ＝５０＋５０×（ｄ−ｘ）／Ｄ
（予測ベクトルの交差無し、かつ０＜ｘ＜ｄ）
Ｄ：インフラ通信の予測半径
となる。
【００５２】
したがって、図９（Ｂ）に示すように、自車両の予測ベクトルと相手車両の予測ベクトルが交差する場合には、飛出し確率Ｒｃは、
Ｒｃ＝１００
（予測ベクトルの交差あり）
とする。
【００５３】
なお、危険エリアの半径ｄは、パラメータとして任意の値に設定する。値が大きい場合、飛出しと判定し易くなるが、確度が下がる。
【００５４】
また、危険エリアの半径ｄは、道路情報取得手段１４が道路情報としてインフラから取得してもよい。
【００５５】
また、ステップＳ２５において挙動予測手段１３が、飛出しと判断しなかった場合、ステップＳ２６で分岐し、ステップＳ２８において飛出し確率算出手段１８は、飛出し確率を０として終了する。
【００５６】
＜閾値変更の処理手順＞
図１０において、閾値変更の処理のフロー図を示す。図７のステップＳ４に続き、ステップＳ４１以降の閾値変更の処理を行う。ステップＳ４１において、一致率算出手段１７は、レーダによる検出物と、インフラ通信による全ての検出物との一致率を算出し、最も高い一致率となるものを探索する。
【００５７】
次にステップＳ４２において、一致率算出手段１７は、最も一致率が高いインフラ通信による検出物の移動体種別を確認する。そしてステップＳ４３において、もし種別が人である場合、移動体識別手段１６は振幅の閾値を一致度に応じて増加させて、人であることを識別し易くする。
【００５８】
一方、ステップＳ４３において、もし種別が車両である場合、ステップＳ４５において移動体識別手段１６は、振幅の閾値を一致度に応じて減少させて、車両であることを識別し易くする。
【００５９】
＜飛出し判定の補正の処理手順（信号情報）＞
道路情報取得手段１４は、自車両周辺の道路環境に関する情報を取得するように構成されている。すなわち、信号機の点灯状態や、標識の存在についての情報を取得する。そして、図８のステップＳ２５の飛出し判定において、例えば、相手車両または歩行者側の信号機の点灯状態が赤の場合、相手車両または歩行者は信号により停止する可能性が高いと判断して、飛び出す確率を低く見積もる。
【００６０】
一例として、飛出し確率：Ｒｃを以下のように補正する。Ｃｒ、Ｃｙ、Ｃｂはそれぞれ相手車両や歩行者側の信号の点灯状態が赤、黄、青での補正値を示す。次に示す補正後の飛出し確率：Ｒｃ１を算出する。
Ｒｃ１＝Ｒｃ−Ｃｒ  （赤の場合）
Ｒｃ１＝Ｒｃ−Ｃｙ  （黄の場合）
Ｒｃ１＝Ｒｃ−Ｃｂ  （青の場合）
【００６１】
なお、前記補正値Ｃｒ、Ｃｙ、Ｃｂは、パラメータとして任意の値に設定することができる。赤の場合Ｃｒを黄の場合Ｃｙより大きくすることで、相手車両や歩行者の信号機が赤の場合を黄の場合に比べて飛出し確率を小さくし、また青の場合、Ｃｂを0に近づけることで、飛出し判定の確度を上げることが可能である。
【００６２】
また、前記補正値Ｃｒ、Ｃｙ、Ｃｂは、道路情報取得手段１４がインフラ通信より設定値を取得してもよい。
【００６３】
＜飛出し判定の補正の処理手順（横断禁止、一時停止、優先道路）＞
道路情報取得手段１４にて自車両の道路が横断禁止や一時停止、優先道路等標識の情報を取得する。図８のステップＳ２５の飛出し判定において一致率算出手段１７は、歩行者が横断しないと判断して、飛び出す確率を低く見積もる。
【００６４】
一例として、飛出し確率：Ｒｃを以下のように補正する。Ｃｓは、横断禁止や一時停止、優先道路など標識に応じた補正値を示し、次の式にて補正後の飛出し確率：Ｒｃ１を算出する。
Ｒｃ１＝Ｒｃ−Ｃｓ  （横断禁止、一時停止、優先道路の場合）
【００６５】
なお、補正値Ｃｓはパラメータとして任意の値に設定する。また、道路情報取得手段１４によってインフラ通信より設定値を取得してもよい。
【００６６】
また、一時停止や優先道路の情報は、必ずしも標識だけの情報ではなく、道路にペイントされた情報も含む。
【００６７】
＜飛出し判定の補正の処理手順（事故発生情報）＞
道路情報取得手段１４にて過去の飛出し事故発生や危険個所の情報を取得する。図８のステップＳ２５の飛出し判定において一致率算出手段１７は、危険個所と判断して、飛出し確率を高く設定する。
【００６８】
一例として、飛出し確率：Ｒｃを以下のように補正する。Ｃａは、過去に事故が発生したことがある場合の、事故発生の補正値を示し、次の式にて補正後の飛出し確率：Ｒｃ１を算出する。
Ｒｃ１＝Ｒｃ−Ｃａ  （事故発生の場合）
【００６９】
＜自転車判別の処理手順＞
図７のステップＳ９の振幅と閾値の比較において、移動体識別手段１６は、振幅が、閾値のある一定範囲α内にあって車両と歩行者の区別がつきにくい場合、ステップＳ１０において移動体識別手段１６は、移動体種別を自転車と判別する。
【００７０】
なお、自転車判別に用いられる値αは、インフラ通信により移動体識別手段１６が取得する。
【００７１】
図７のステップＳ９において、「Ｎｏ」となり、ステップＳ１１においてシステムが終了しない場合、再びステップＳ１のレーダ検出を行う。一方、ステップＳ１１においてシステムが終了する場合、図７のレーダ移動体判別処理が終了する。
【００７２】
以上のように、本実施の形態１の移動体認識システムによれば、インフラ情報の検出結果により、反射波の信号の強弱により車両と歩行者を判別するミリ波レーダの移動体判別において、インフラ情報の検出物との一致率から判別閾値を増減させて、検出確度を向上させることができる。
【００７３】
また、本実施の形態１によると、ミリ波レーダの検知領域外にある他車両や歩行者の挙動を予測ベクトルで表現し、自車両の予測ベクトルとの距離や交わりの有無を算出することにより、ミリ波レーダ検出後飛出しを検知することが可能である。
【００７４】
また、本実施の形態１によると、信号の情報をインフラから取得し、相手車両や歩行者側の道路が赤信号であるなど、移動体の移動を制止させる要因がある場合には、相手車両や歩行者の飛び出す確率を低く見積り、飛出しの予測の確度を高めることが可能である。
【００７５】
また、移動体の移動を制止させる要因は信号機だけでなく、歩行者の地点が横断禁止である場合、あるいは、相手車両側の道路に一時停止地点である場合には、相手車両や歩行者の飛び出す確率を低く見積り、飛出しの予測の確度を高めることが可能である。
【００７６】
また、優先道路の情報を交差点に設置された路側機等のインフラから取得し、自車両側が優先道路であれば相手車両や歩行者の飛び出す確率を低く見積り、飛出しの予測の確度を高めることが可能である。
【００７７】
また、本実施の形態１によると、事故発生の情報を交差点に設置された路側機等のインフラから取得し、過去に事故が発生した道路や飛出しの危険個所であれば相手車両や歩行者の飛び出す確率を高く見積り、飛出しの予測の確度を高めることが可能である。
【００７８】
また、本実施の形態１によると、ミリ波レーダ反射波の信号の強弱だけでは歩行者と車両の区別がつきにくい場合、かつインフラから歩行者と判別した情報を取得した場合、移動体を自転車と判別して、移動体判別の確度を高めることが可能である。
【００７９】
本実施の形態１によれば、ミリ波レーダの検知領域の死角に位置する移動体を通信機の位置情報によって認識し、ミリ波レーダの検知領域に位置する移動体については、ミリ波レーダによる移動体位置検出手段によって得られた位置情報に近い情報を削除することによって対象とする移動体を制限している。この移動体情報の削減と、その移動体の挙動の予測と、移動体の飛び出し確率の算出などが、移動体認識手段１００によって行われている。
【００８０】
実施の形態２
実施の形態１においては、移動体認識システムを車載用として説明した。この移動体認識システムは車載用に限らず、道路情報を提供するシステムに設け、インフラ通信によって車載の通信機の位置情報を検出し、遭遇すると想定される移動体に情報を提供するように利用することができる。特に、路側機による情報提供システムでは、交通整理のための信号機を、交通状況に応じて点灯を操作することによって突然の衝突を防止することができることになる。システムの構成および機能としては、車載システムとして説明した実施の形態１と変わりはない。
【００８１】
なお、本発明は、その発明の範囲内において、実施の形態の任意の構成要素を適宜、変更または省略することが可能である。
【符号の説明】
【００８２】
１  車両、２  歩行者（携帯端末所持）、３  路側機、１０  インフラ通信手段、
１１  レーダ検出手段、１２  通信機位置検出手段、１３  挙動予測手段、
１４  道路情報取得手段、１５  移動体位置検出手段、１６  移動体識別手段、
１７  一致率算出手段、１８  飛出し確率算出手段、２０  通信バス
１００  移動体認識手段
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【手続補正書】
【提出日】平成29年3月21日(2017.3.21)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体によるミリ波レーダの反射波を受信し、レーダ検知領域内の前記移動体のレーダ検知位置情報を検出する移動体位置検出手段と、前記移動体の保有する通信機の信号によって前記通信機の位置情報を検出する通信機位置検出手段と、前記移動体位置検出手段によって検出された前記移動体のレーダ検知位置情報に近い位置情報を有する前記通信機の情報を、前記通信機位置検出手段によって検出された前記通信機の情報から削除することによって検知領域の死角に位置する移動体を認識する移動体認識手段とを備えたことを特徴とする移動体認識システム。
【請求項２】
前記移動体位置検出手段と、前記通信機位置検出手段と、前記移動体認識手段とが車両に搭載されていることを特徴とする請求項１に記載の移動体認識システム。
【請求項３】
前記移動体位置検出手段と、前記通信機位置検出手段と、前記移動体認識手段とが道路情報を提供するシステムに設けられていることを特徴とする請求項１に記載の移動体認識システム。
【請求項４】
前記移動体認識手段が、前記移動体位置検出手段により検出した移動体のレーダ検知位置情報と、前記通信機位置検出手段によって取得した前記通信機の位置情報との一致率を算出する一致率算出手段と、前記移動体の種別を識別する移動体識別手段とを有し、前記移動体識別手段の識別結果に応じて前記一致率を算出する場合の閾値を変化させるようにしたことを特徴とする請求項１に記載の移動体認識システム。
【請求項５】
前記移動体認識手段が、前記移動体位置検出手段の検知領域外に存在する前記通信機の位置情報の軌跡から前記通信機の位置情報の予測ベクトルによって前記通信機の挙動を予測する挙動予測手段を備えていることを特徴とする請求項１に記載の移動体認識システム。
【請求項６】
前記移動体認識手段が、前記挙動予測手段に応じて前記移動体の飛び出し確率を算出する飛出し確率算出手段を有し、取得した道路情報に応じて、前記移動体を制止させる要因がある場合には、前記飛出し確率算出手段における飛出し確率を低く見積もることを特徴とする請求項５に記載の移動体認識システム。
【請求項７】
前記移動体を制止させる要因が、横断禁止を示す標識であることを特徴とする請求項６に記載の移動体認識システム。
【請求項８】
前記移動体を制止させる要因が、一時停止を示す標識であることを特徴とする請求項６に記載の移動体認識システム。
【請求項９】
前記移動体を制止させる要因が、自車両側が優先道路であることを特徴とする請求項６に記載の移動体認識システム。
【請求項１０】
前記移動体認識手段が、前記挙動予測手段に応じて前記移動体の飛び出し確率を算出する飛出し確率算出手段を有し、取得した道路情報が、飛出しによる事故の発生箇所や危険個所である場合には、前記飛出し確率算出手段における飛出し確率を高く見積もることを特徴とする請求項５に記載の移動体認識システム。