(57)【要約】  車外情報取得部（２）は、自車両外部の状況を示す車外情報を取得する。死角認識部（３）は、車外情報取得部（２）により取得された車外情報に基づいて、自車両の死角を認識する。学習モデル設定部（４）は、死角認識部（３）により認識された死角を入力情報とし、この死角からの障害物の飛び出しに対して自車両が衝突回避を行うために実行すべきアクセル操作、ブレーキ操作及び操舵、並びに走行すべき経路のうちの少なくとも１つを出力情報とする学習モデルを設定する。
2020110227.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両外部の状況を示す車外情報を取得する車外情報取得部と、
前記車外情報取得部により取得された前記車外情報に基づいて、前記自車両の死角を認識する死角認識部と、
前記死角認識部により認識された前記死角を入力情報とし、前記死角からの障害物の飛び出しに対して前記自車両が衝突回避を行うために実行すべきアクセル操作、ブレーキ操作及び操舵、並びに走行すべき経路のうちの少なくとも１つを出力情報とする学習モデルを設定する学習モデル設定部とを備える衝突回避学習装置。
【請求項２】
前記自車両の運転者が行ったアクセル操作、ブレーキ操作及び操舵、並びに走行した経路のうちの少なくとも１つを車両情報として取得する車両情報取得部と、
前記死角認識部により認識された前記死角及び前記車両情報取得部により取得された前記車両情報に基づいて、前記学習モデル設定部により設定された前記学習モデルを学習する学習部とを備えることを特徴とする請求項１記載の衝突回避学習装置。
【請求項３】
前記学習モデルの入力情報は、前記死角認識部により認識された前記死角に加えて、前記自車両の運転者情報、車種、走行状況、及び道路状況のうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１記載の衝突回避学習装置。
【請求項４】
前記学習部により学習された前記学習モデルに基づいて、前記死角認識部により認識された前記死角からの障害物の飛び出しに対して前記自車両が衝突回避を行うために実行すべきアクセル操作、ブレーキ操作及び操舵、並びに走行すべき経路のうちの少なくとも１つを出力情報として推論する推論部を備えることを特徴とする請求項２記載の衝突回避学習装置。
【請求項５】
前記学習モデルは、ニューラルネットワークにより構築され、
前記学習部は、前記ニューラルネットワークの各ノードの重みを繰り返し更新することを特徴とする請求項２記載の衝突回避学習装置。
【請求項６】
前記学習部は、前記自車両の走行状況に基づいて前記出力情報を補正し、補正後の前記出力情報に基づいて前記学習モデルを学習することを特徴とする請求項２記載の衝突回避学習装置。
【請求項７】
前記推論部は、前記学習モデルを用いて推論した前記出力情報を、前記自車両の走行状況に基づいて補正することを特徴とする請求項４記載の衝突回避学習装置。
【請求項８】
車外情報取得部は、自車両外部の状況を示す車外情報を取得し、
死角認識部は、前記車外情報取得部により取得された前記車外情報に基づいて、前記自車両の死角を認識し、
学習モデル設定部は、前記死角認識部により認識された前記死角を入力情報とし、前記死角からの障害物の飛び出しに対して前記自車両が衝突回避を行うために実行すべきアクセル操作、ブレーキ操作及び操舵、並びに走行すべき経路のうちの少なくとも１つを出力情報とする学習モデルを設定する衝突回避学習方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、車両と障害物との衝突を回避する衝突回避学習装置及び衝突回避学習方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
一般道での車両の自動運転における課題の１つに、自転車及び歩行者等の障害物との衝突回避がある。特に交差点等の死角環境下での障害物の飛び出しに対して車両が接触することが十分に考えられる。【０００３】
例えば、特許文献１に係る運転支援装置は、死角に他車両がいる前提で自車両の速度、死角位置との距離、並びに、減速及び加速等の運転挙動を考慮して、衝突を回避するための運転支援を実施する。この運転支援装置は、死角領域に対し、運転者が減速を終えて加速する地点を考慮して支援するので、運転者にとって違和感のない衝突回避を実現できる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第５９８２３４７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に係る運転支援装置は、衝突回避のために減速を支援するだけなので、衝突回避のために障害物を避けるように膨らむ挙動を好む運転者に対しては、減速での回避行動に違和感を与える。また、減速での回避行動を行う車両ばかりになると、渋滞につながる。【０００６】
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、死角から飛び出す障害物との衝突を回避するために、運転者の好みを考慮した回避行動を行うと共に、不要な減速を防ぐことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この発明に係る衝突回避学習装置は、自車両外部の状況を示す車外情報を取得する車外情報取得部と、車外情報取得部により取得された車外情報に基づいて、自車両の死角を認識する死角認識部と、死角認識部により認識された死角を入力情報とし、死角からの障害物の飛び出しに対して自車両が衝突回避を行うために実行すべきアクセル操作、ブレーキ操作及び操舵、並びに走行すべき経路のうちの少なくとも１つを出力情報とする学習モデルを設定する学習モデル設定部とを備えるものである。
【発明の効果】
【０００８】
この発明によれば、自車両の死角を入力情報とし、死角からの障害物の飛び出しに対して自車両が衝突回避を行うために実行すべきアクセル操作、ブレーキ操作及び操舵、並びに走行すべき経路のうちの少なくとも１つを出力情報とする学習モデルを用いるようにしたので、死角から飛び出す障害物との衝突を回避するために、運転者の好みを考慮した回避行動を行うと共に、不要な減速を防ぐことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施の形態１に係る衝突回避学習装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】実施の形態１に係る衝突回避学習装置による学習動作例を示すフローチャートである。
【図３】実施の形態１において学習モデル設定部が設定した学習モデルの一例である。
【図４】実施の形態１に係る衝突回避学習装置による衝突回避動作例を示すフローチャートである。
【図５】実施の形態２に係る衝突回避学習装置の構成例を示すブロック図である。
【図６】実施の形態２において学習モデル設定部が設定した学習モデルの一例である。
【図７】実施の形態３に係る衝突回避学習装置による学習動作例を示すフローチャートである。
【図８】図７のステップＳＴ３１における詳細動作の一例を示すフローチャートである。
【図９】図７のステップＳＴ３１における詳細動作の別の例を示すフローチャートである。
【図１０】図７のステップＳＴ３１における詳細動作の別の例を示すフローチャートである。
【図１１】図７のステップＳＴ３１における詳細動作の別の例を示すフローチャートである。
【図１２】実施の形態４に係る衝突回避学習装置による衝突回避動作例を示すフローチャートである。
【図１３】図１２のステップＳＴ４１における詳細動作の一例を示すフローチャートである。
【図１４】図１２のステップＳＴ４１における詳細動作の別の例を示すフローチャートである。
【図１５】図１２のステップＳＴ４１における詳細動作の別の例を示すフローチャートである。
【図１６】図１２のステップＳＴ４１における詳細動作の別の例を示すフローチャートである。
【図１７】各実施の形態に係る衝突回避学習装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図１８】各実施の形態に係る衝突回避学習装置のハードウェア構成の別の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、この発明をより詳細に説明するために、この発明を実施するための形態について、添付の図面に従って説明する。
実施の形態１．
図１は、実施の形態１に係る衝突回避学習装置１の構成例を示すブロック図である。図１に係る衝突回避学習装置１は、自車両に搭載され、死角から飛び出す障害物との衝突を回避するために、運転者の好みを考慮した回避行動を行うものである。
【００１１】
衝突回避学習装置１は、車外情報取得部２、死角認識部３、学習モデル設定部４、学習部５、推論部６、車両操作部７、車両情報取得部８、制御部１０、死角情報データベース１１（以下、「死角情報ＤＢ１１」と称する）、学習モデルデータベース１２（以下、「学習モデルＤＢ１２」と称する）、及び、車両情報データベース１３（以下、「車両情報ＤＢ１３」と称する）を備える。なお、車両操作部７は、衝突回避学習装置１外に構築されていてもよい。
【００１２】
車外情報取得部２は、自車両に搭載されている各種センサが検出した情報、又はネットワーク上のサーバ装置に蓄積されている情報等を、車外情報として取得する。車外情報とは、自車両外部の撮像画像、又は自車両周囲に存在する死角を生む障害物等の情報である。そして、車外情報取得部２は、取得した車外情報を死角認識部３へ出力する。
【００１３】
死角認識部３は、車外情報取得部２により取得された車外情報に基づいて、自車両の死角を認識する。なお、死角認識部３は、周知の技術を用いて交差点及び駐車車両等の死角を認識すればよい。死角認識部３は、認識した死角の種類及び位置等を示す死角情報を死角情報ＤＢ１１に格納するよう、制御部１０に指示する。
なお、上記サーバ装置に死角情報を蓄積されている場合、死角認識部３は、上記サーバ装置に蓄積されている死角情報の中から、自車両がこれから通過する位置の死角情報を抽出すればよい。
【００１４】
学習モデル設定部４は、死角からの障害物の飛び出しに対して自車両が実行すべき回避行動を学習する学習モデルを設定する。なお、学習モデル設定部４は、自身が学習モデルを作成してもよいし、ネットワーク上のサーバ装置等から作成済みの学習モデルを取得してもよい。
【００１５】
学習部５は、死角情報ＤＢ１１に格納されている死角情報を取得するよう、制御部１０に指示する。また、学習部５は、車両情報ＤＢ１３に格納されている車両情報を取得するよう、制御部１０に指示する。そして、学習部５は、制御部１０を介して死角情報ＤＢ１１及び車両情報ＤＢ１３から取得した死角情報及び車両情報に基づいて、学習モデル設定部４が設定した学習モデルの学習を実施する。学習部５は、学習した学習モデルを学習モデルＤＢ１２に格納するよう、制御部１０に指示する。
【００１６】
推論部６は、学習モデルＤＢ１２に格納されている学習済みの学習モデルを取得するよう、制御部１０に指示する。また、推論部６は、死角情報ＤＢ１１に格納されている死角情報を取得するよう、制御部１０に指示する。そして、推論部６は、制御部１０を介して死角情報ＤＢ１１から取得した死角情報を、制御部１０を介して学習モデルＤＢ１２から取得した学習モデルの入力情報とし、この学習モデルの出力情報を推論する。推論部６は、推論した出力情報を車両操作部７へ出力する。
【００１７】
車両操作部７は、推論部６により推論された出力情報を用いて、自車両のアクセル、ブレーキ、操舵、及びギアチェンジ等を操作する。これにより、車両操作部７は、死角からの障害物の飛び出しに備えて、減速での回避行動又は避ける回避行動を自車両に行わせる。
【００１８】
車両情報取得部８は、自車両に搭載されている各種センサが検出した情報を、車両情報として取得する。車両情報は、自車両の位置、アクセル操作、ブレーキ操作、操舵、及び自車両が走行した経路のうちの少なくとも１つを含む。車両情報取得部８は、取得した車両情報を車両情報ＤＢ１３に格納するよう、制御部１０に指示する。
【００１９】
制御部１０は、死角認識部３、学習部５、又は車両情報取得部８の指示に従い、情報を死角情報ＤＢ１１、学習モデルＤＢ１２、又は車両情報ＤＢ１３に格納する。また、制御部１０は、学習部５又は推論部６の指示に従い、情報を死角情報ＤＢ１１、学習モデルＤＢ１２、又は車両情報ＤＢ１３から読み出し、読み出した情報を学習部５又は推論部６へ出力する。
【００２０】
死角情報ＤＢ１１は、死角認識部３により認識された死角情報を格納する。
学習モデルＤＢ１２は、学習モデル設定部４により設定され学習部５により学習された学習モデルを格納する。
車両情報ＤＢ１３は、車両情報取得部８により取得された自車両の位置、アクセル操作、ブレーキ操作、操舵、及び自車両が走行した経路のうちの少なくとも１つを含む車両情報を格納する。
【００２１】
図２は、実施の形態１に係る衝突回避学習装置１による学習動作例を示すフローチャートである。衝突回避学習装置１は、自車両の運転者が手動運転を実施している場合に、図２のフローチャートに示される動作を繰り返し行う。なお、以下の説明において、制御部１０の動作の説明を省略する。
【００２２】
ステップＳＴ１において、死角認識部３は、車外情報取得部２により取得された車外情報に基づいて死角を認識し、死角情報を死角情報ＤＢ１１に格納する。学習モデル設定部４は、死角情報ＤＢ１１の死角情報を用いて、自車両がこれから死角環境下を通過するか否かを判定する。
【００２３】
学習モデル設定部４は、自車両がこれから死角環境下を通過する場合（ステップＳＴ１“ＹＥＳ”）、ステップＳＴ２において、入力候補と出力候補とを組み合わせた学習モデルを設定する。なお、学習モデル設定部４は、外部から学習モデルを取得してもよい。
一方、学習モデル設定部４は、自車両がこれから死角環境下を通過しない場合（ステップＳＴ１“ＮＯ”）、ステップＳＴ１の動作を繰り返す。
【００２４】
図３は、実施の形態１において学習モデル設定部４が設定した学習モデルの一例である。図３の例では、入力候補として死角情報が設定され、出力候補としてアクセル操作量とブレーキ操作量とが設定されている。出力候補は、アクセル操作、ブレーキ操作、操舵、及び走行した経路のうちの少なくとも１つであればよい。なお、図３ではニューラルネットワークで構築された学習モデルを例示するが、学習モデルは、ニューラルネットワークに限定されるものではなく、サポートベクターマシン等であってもよい。学習モデル設定部４は、学習モデルを設定する際、ニューラルネットワークの各ノードの初期値を適当な値にすればよい。
【００２５】
ステップＳＴ３において、車両情報取得部８は、自車両が死角環境下を通過する際の車両情報を取得し、車両情報ＤＢ１３に格納する。学習部５は、死角認識部３が認識した死角情報を、ステップＳＴ２で学習モデル設定部４が設定した学習モデルの入力情報として用いる。また、学習部５は、車両情報ＤＢ１３に格納された、自車両が死角環境下を通過する際の運転者の手動運転による実際の自車両の動きを示す車両情報を、出力情報の正解値として用い、学習を実施する。出力情報の正解値は、実際の自車両のアクセル操作量、ブレーキ操作量、操舵角、及び走行した経路のうちの少なくとも１つを含む。図３の例では、出力情報は、運転者が実際に行ったアクセル操作量とブレーキ操作量である。学習モデルがニューラルネットワークにより構築されている場合、学習部５は、ニューラルネットワーク内の各ノードの重みを更新する。学習部５は、重みの更新に、誤差逆伝搬法等、各種のアルゴリズムを使用すればよい。そして、学習部５は、学習した学習モデルを学習モデルＤＢ１２に格納する。
【００２６】
なお、ステップＳＴ２において、学習モデル設定部４は、入力候補と出力候補とが同じ組み合わせの学習モデルが既に学習モデルＤＢ１２に存在する場合、その学習モデルを学習モデルＤＢ１２から取得してもよい。その場合、ステップＳＴ３において、学習部５は、ニューラルネットワーク内の各ノードの重みを再更新することになる。このように、自車両が死角環境下を通過するごとに学習部５が学習モデルの入力情報に対するアクセル操作等についての学習を実施し、入力情報に対する出力情報の誤差が少なくなるように各ノードの重みの更新を繰り返す。
【００２７】
図４は、実施の形態１に係る衝突回避学習装置１による衝突回避動作例を示すフローチャートである。衝突回避学習装置１は、例えば自車両の運転者が手動運転から自動運転又は運転支援に切り替えた場合に、図４のフローチャートに示される動作を繰り返し行う。なお、以下の説明において、制御部１０の動作の説明を省略する。
【００２８】
ステップＳＴ１１において、死角認識部３は、車外情報取得部２により取得された車外情報に基づいて死角を認識し、死角情報を死角情報ＤＢ１１に格納する。推論部６は、死角情報ＤＢ１１の死角情報を用いて、自車両がこれから死角環境下を通過するか否かを判定する。
【００２９】
推論部６は、自車両がこれから死角環境下を通過する場合（ステップＳＴ１１“ＹＥＳ”）、ステップＳＴ１２において、学習モデルＤＢ１２に格納されている学習モデルを呼び出す。なお、入力候補と出力候補との組み合わせが異なる複数の学習モデルが学習モデルＤＢ１２に格納されている場合、推論部６は、その時点で学習が完了している、つまり出力情報の誤差が予め定められた値以下になっている学習モデルを呼び出す。また、学習が完了している学習モデルが学習モデルＤＢ１２に複数存在する場合、推論部６は、任意の学習モデルを呼び出せばよい。
一方、推論部６は、自車両がこれから死角環境下を通過しない場合（ステップＳＴ１１“ＮＯ”）、ステップＳＴ１１の動作を繰り返す。
【００３０】
ステップＳＴ１３において、推論部６は、呼び出した学習モデルの入力情報に、死角認識部３が認識した死角情報を用い、学習モデルの出力情報を推論する。学習モデルが図３に示されるものである場合、推論部６は、出力情報として自車両が死角環境下を通過する際のアクセル操作量とブレーキ操作量とを推論する。
【００３１】
ステップＳＴ１４において、車両操作部７は、ステップＳＴ１３で推論部６が推論した出力情報に応じて、自車両を操作する。なお、車両操作部７は、出力情報が走行すべき経路であった場合、自車両がその経路上を走行するように操舵角等を操作すればよい。
【００３２】
ここで、死角から飛び出してくる障害物との衝突を回避するために運転者が行う回避行動として、自車両を減速させる回避行動と、障害物を避けるように膨らむ回避行動とを想定する。
自車両の運転者が自車両を減速させる回避行動を好んで行う傾向がある場合、車両操作部７は、出力情報であるアクセル操作量とブレーキ操作量とに応じて自車両のアクセルとブレーキとを操作することによって回避行動を行う。
自車両の運転者が障害物を避けるように自車両を操舵する回避行動を好んで行う傾向がある場合、車両操作部７は、出力情報である操舵角又は自車両が走行すべき経路に応じて自車両を操舵することによって回避行動を行う。例えば、自車両の左側にある死角から障害物が飛び出してくることを想定した場合、車両操作部７は、右側に膨らむ経路を走行するように自車両を操作する。
【００３３】
以上のように、実施の形態１に係る衝突回避学習装置１は、車外情報取得部２と、死角認識部３と、学習モデル設定部４とを備える。車外情報取得部２は、自車両外部の状況を示す車外情報を取得する。死角認識部３は、車外情報取得部２により取得された車外情報に基づいて、自車両の死角を認識する。学習モデル設定部４は、死角認識部３により認識された死角を入力情報とし、この死角からの障害物の飛び出しに対して自車両が衝突回避を行うために実行すべきアクセル操作、ブレーキ操作及び操舵、並びに走行すべき経路のうちの少なくとも１つを出力情報とする学習モデルを設定する。衝突回避学習装置１は、上記学習モデルを用いて学習及び推論を行うことにより、死角からの障害物の飛び出しに備えた回避行動を、自車両に行わせることが可能となる。
【００３４】
また、衝突回避学習装置１は、自車両の運転者が行う回避行動と類似する回避行動を自車両に行わせることが可能となるため、運転者に違和感を与えない。具体的には、運転者が手動運転時に回避行動を行う際は自身が好む速度又は経路をとるはずであり、衝突回避学習装置１が上記学習モデルを用いて運転者の回避行動を学習することで、運転者の回避行動を真似た自動運転又は運転支援を行うことができるようになり、違和感のない運転となる。さらに、自動運転から運転者への緊急操作引継ぎの際に、運転者はスムーズに手動運転を行うことができる。
【００３５】
また、衝突回避学習装置１は、運転者の回避行動を真似た自動運転又は運転支援を行うことができるようになるため、運転者が減速ではなく避けることで障害物を回避する傾向にある場合、不要な減速を防ぐことができる。不要な減速の防止は、渋滞の防止、無駄時間の削減による生産性向上、燃費悪化の防止、二酸化炭素排出量の削減、及び大気汚染の防止に貢献する。
【００３６】
このように、実施の形態１に係る衝突回避学習装置１は、上記学習モデルを用いることにより、死角から飛び出す障害物との衝突を回避するために、運転者の好みを考慮した回避行動を行うと共に、不要な減速を防ぐことができるようになる。
【００３７】
また、実施の形態１に係る衝突回避学習装置１は、車両情報取得部８と、学習部５とを備える。車両情報取得部８は、自車両の運転者が行ったアクセル操作、ブレーキ操作及び操舵、並びに走行した経路のうちの少なくとも１つを車両情報として取得する。学習部５は、死角認識部３により認識された死角及び車両情報取得部８により取得された車両情報に基づいて、学習モデル設定部４により設定された学習モデルを学習する。この構成により、衝突回避学習装置１は、死角から飛び出す障害物との衝突を回避するために、運転者の好みを考慮した回避行動を行うと共に、不要な減速を防ぐことができるようになる。
【００３８】
また、実施の形態１に係る衝突回避学習装置１は、推論部６を備える。推論部６は、学習部５により学習された学習モデルに基づいて、死角認識部３により認識された死角からの障害物の飛び出しに対して自車両が衝突回避を行うために実行すべきアクセル操作、ブレーキ操作及び操舵、並びに走行すべき経路のうちの少なくとも１つを出力情報として推論する。この構成により、衝突回避学習装置１は、死角から飛び出す障害物との衝突を回避するために、運転者の好みを考慮した回避行動を行うと共に、不要な減速を防ぐことができるようになる。
【００３９】
また、実施の形態１における学習モデルは、ニューラルネットワークにより構築され、学習部５は、ニューラルネットワークの各ノードの重みを繰り返し更新する。この構成により、学習部５は誤差の小さい学習モデルを構築することができる。したがって、衝突回避学習装置１は、死角から飛び出す障害物との衝突を回避するために、運転者の好みを考慮した回避行動を行うことができる。
【００４０】
実施の形態２．
実施の形態１では、学習モデルの入力情報は、死角認識部３により認識された死角情報であった。実施の形態２では、学習モデルの入力情報は、死角情報に加えて、自車両の運転者情報、車種、走行状況、及び道路状況の少なくとも１つを含むものとする。自車両の運転者情報、車種、走行状況、及び道路状況は、学習モデルに影響する情報である。
【００４１】
図５は、実施の形態２に係る衝突回避学習装置１の構成例を示すブロック図である。実施の形態２に係る衝突回避学習装置１は、図１に示された実施の形態１の衝突回避学習装置１に対して走行状況データベース１４（以下、「走行状況ＤＢ１４」と称する）、道路状況データベース１５（以下、「道路状況ＤＢ１５」と称する）、地図データベース１６（以下、「地図ＤＢ１６」と称する）、走行状況判定部２１、及び道路状況判定部２２が追加された構成である。図５において図１と同一又は相当する部分は、同一の符号を付し説明を省略する。
【００４２】
走行状況判定部２１は、自車両に搭載されている各種センサが検出した情報、又はネットワーク上のサーバ装置に蓄積されている情報等を用いて、自車両の走行状況を判定する。走行状況は、対向車両の有無、並走車両の有無、後続車両の有無、時間帯、天候、工事の有無、及び通行止めの有無等である。そして、走行状況判定部２１は、判定した走行状況の情報を走行状況ＤＢ１４に格納するよう、制御部１０に指示する。走行状況は、死角環境下を通過する際の運転者の車両操作に影響する情報である。
【００４３】
道路状況判定部２２は、地図ＤＢ１６に格納されている地図情報を取得するよう、制御部１０に指示する。そして、道路状況判定部２２は、制御部１０を介して地図ＤＢ１６から取得した地図情報に基づいて、自車両がこれから通行する死角の特徴を判定する。例えば死角が交差点である場合、交差点の特徴は、信号無視する車両の多さ、交通整備の有無、並びに、カーブミラー及び信号機等のインフラストラクチャの有無等である。そして、道路状況判定部２２は、判定した死角の特徴を道路状況の情報として道路状況ＤＢ１５に格納するよう、制御部１０に指示する。道路状況は、死角環境下を通過する際の運転者の車両操作に影響する情報である。
【００４４】
走行状況ＤＢ１４は、走行状況判定部２１により判定された走行状況の情報を格納する。
道路状況ＤＢ１５は、道路状況判定部２２により判定された道路状況の情報を格納する。
【００４５】
車両情報ＤＢ１３ａは、実施の形態１の車両情報ＤＢ１３と同様に、車両情報取得部８により取得された自車両の位置、アクセル操作、ブレーキ操作、操舵、及び自車両が走行した経路のうちの少なくとも１つを含む車両情報を格納する。また、車両情報ＤＢ１３ａは、上記車両情報に加え、自車両の運転者情報、又は自車両の車種情報の少なくとも一方を格納する。運転者情報は、自車両に搭乗している運転者の体格、又は頭部の位置等、死角の見え方に影響を及ぼす情報である。車種情報は、自車両の車種、年式、グレード、オプションパーツ、又は搭載センサ等、死角の見え方に影響を及ぼす情報である。
【００４６】
図６は、実施の形態２において学習モデル設定部４が設定した学習モデルの一例である。図６の例では、入力候補として死角情報と運転者情報と車種情報とが設定され、出力候補としてアクセル操作量とブレーキ操作量とが設定されている。
【００４７】
実施の形態２では、学習モデルの入力候補の数が増えたが、衝突回避学習装置１における学習及び推論の動作は、図２及び図４のフローチャートに示される動作と同様である。
【００４８】
以上のように、実施の形態２では、学習モデルの入力情報が、死角情報に加えて、自車両の運転者情報、車種、走行状況、及び道路状況の少なくとも１つを含む。自車両の運転者情報、車種、走行状況、及び道路状況は学習モデルに影響する情報であるため、衝突回避学習装置１は、死角の特徴に応じた運転者が好む回避行動を学習するだけでなく、死角の見え方、自車両周囲の走行状況、及び道路状況に応じた運転者が好む回避行動を学習することができる。したがって、衝突回避学習装置１は、死角から飛び出す障害物との衝突を回避するために、運転者の好みをより精度よく考慮した回避行動を行うことが可能になる。
【００４９】
実施の形態３．
実施の形態３では、学習部５は、学習時の走行状況次第で、正解値として用いる出力情報に補正を加えた上で学習を実施するようにする。
【００５０】
実施の形態３に係る衝突回避学習装置１の構成は、実施の形態２の図５に示された構成と図面上は同一であるため、以下では図５を援用する。ただし、実施の形態３に係る衝突回避学習装置１において、道路状況判定部２２、道路状況ＤＢ１５、及び地図ＤＢ１６は必須の構成ではない。
【００５１】
図７は、実施の形態３に係る衝突回避学習装置１による学習動作例を示すフローチャートである。図７のステップＳＴ１，ＳＴ２における動作は、図２のステップＳＴ１，ＳＴ２における動作と同じである。
【００５２】
ステップＳＴ２に続くステップＳＴ３１において、学習部５は、図８〜図１１のフローチャートに示される動作のいずれかを実施して、学習モデルの正解値として用いる出力情報を補正する。または、学習部５は、図８〜図１１のフローチャートに示される動作のうちの少なくとも２つ以上を組み合わせて実施してもよい。
【００５３】
ステップＳＴ３２において、学習部５は、死角情報を、ステップＳＴ２で学習モデル設定部４が設定した学習モデルの入力情報として用いる。または、学習部５は、死角情報に加えて、運転者情報、車種情報、走行状況、及び道路状況のうちの少なくとも１つを入力情報として用いてもよい。また、学習部５は、ステップＳＴ３１で補正した出力情報を正解値として用い、学習モデルの学習を実施する。そして、学習部５は、学習した学習モデルを学習モデルＤＢ１２に格納する。
【００５４】
図８は、図７のステップＳＴ３１における詳細動作の一例を示すフローチャートである。学習部５は、自車両と後続車両との距離が近い場合、図８のフローチャートに示される動作を行う。
【００５５】
ステップＳＴ３１−１において、走行状況判定部２１は、走行状況を判定し、判定した走行状況の情報を走行状況ＤＢ１４に格納する。学習部５は、走行状況ＤＢ１４に格納された走行状況の情報に基づいて、後続車両が存在するか否かを判定する。
【００５６】
学習部５は、後続車両が存在する場合（ステップＳＴ３１−１“ＹＥＳ”）、ステップＳＴ３１−２において、走行状況の情報に基づいて、自車両と後続車両との距離を測定する。学習部５は、自車両と後続車両との距離が予め定められた距離未満である場合（ステップＳＴ３１−３“ＹＥＳ”）、ステップＳＴ３１−４において、正解値として用いる出力情報の「減速」度合いを低減し、死角から飛び出してくる障害物を避ける「操舵」での膨らみ具合を増加する補正を行う。つまり、学習部５は、自車両と後続車両との距離が近いため、死角から飛び出す障害物に備えて、減速での回避行動よりも避ける回避行動を優先するように正解値を補正する。
【００５７】
後続車両が存在しない場合（ステップＳＴ３１−１“ＮＯ”）、又は後続車両との距離が予め定められた距離以上である場合（ステップＳＴ３１−３“ＮＯ”）、処理は図７のステップＳＴ３２へ進む。
【００５８】
図９は、図７のステップＳＴ３１における詳細動作の別の例を示すフローチャートである。学習部５は、後続車両の速度が相対的に速い場合、図９のフローチャートに示される動作を行う。
【００５９】
ステップＳＴ３１−１１において、走行状況判定部２１は、走行状況を判定し、判定した走行状況の情報を走行状況ＤＢ１４に格納する。学習部５は、走行状況ＤＢ１４に格納された走行状況の情報に基づいて、後続車両が存在するか否かを判定する。
【００６０】
学習部５は、後続車両が存在する場合（ステップＳＴ３１−１１“ＹＥＳ”）、ステップＳＴ３１−１２において、走行状況の情報に基づいて、自車両に対する後続車両の相対的な速度を測定する。学習部５は、後続車両の相対的な速度が予め定められた速度以上である場合（ステップＳＴ３１−１３“ＹＥＳ”）、ステップＳＴ３１−１４において、正解値として用いる出力情報の「減速」度合いを低減し、「操舵」での膨らみ具合を増加する補正を行う。つまり、学習部５は、後続車両が自車両に接近してきているため、死角から飛び出す障害物に備えて、減速での回避行動よりも避ける回避行動を優先するように正解値を補正する。
【００６１】
後続車両が存在しない場合（ステップＳＴ３１−１１“ＮＯ”）、又は後続車両の相対的な速度が予め定められた速度未満である場合（ステップＳＴ３１−１３“ＮＯ”）、処理は図７のステップＳＴ３２へ進む。
【００６２】
図１０は、図７のステップＳＴ３１における詳細動作の別の例を示すフローチャートである。学習部５は、自車両と並走車両との距離が近い場合、図１０のフローチャートに示される動作を行う。
【００６３】
ステップＳＴ３１−２１において、走行状況判定部２１は、走行状況を判定し、判定した走行状況の情報を走行状況ＤＢ１４に格納する。学習部５は、走行状況ＤＢ１４に格納された走行状況の情報に基づいて、並走車両が存在するか否かを判定する。
【００６４】
学習部５は、並走車両が存在する場合（ステップＳＴ３１−２１“ＹＥＳ”）、ステップＳＴ３１−２２において、走行状況の情報に基づいて、自車両と並走車両との距離を測定する。学習部５は、自車両と並走車両との距離が予め定められた距離未満である場合（ステップＳＴ３１−２３“ＹＥＳ”）、ステップＳＴ３１−２４において、正解値として用いる出力情報の「減速」度合いを増加し、「操舵」での膨らみ具合を低減する補正を行う。つまり、学習部５は、自車両と並走車両との距離が近いため、死角から飛び出す障害物に備えて、避ける回避行動よりも減速での回避行動を優先するように正解値を補正する。
【００６５】
並走車両が存在しない場合（ステップＳＴ３１−２１“ＮＯ”）、又は並走車両との距離が予め定められた距離以上である場合（ステップＳＴ３１−２３“ＮＯ”）、処理は図７のステップＳＴ３２へ進む。
【００６６】
図１１は、図７のステップＳＴ３１における詳細動作の別の例を示すフローチャートである。学習部５は、自車両が走行している車線に車両以外の障害物がある場合、図１１のフローチャートに示される動作を行う。車両以外の障害物とは、道路の穴、又は工事の看板等である。
【００６７】
ステップＳＴ３１−３１において、走行状況判定部２１は、走行状況を判定し、判定した走行状況の情報を走行状況ＤＢ１４に格納する。学習部５は、走行状況ＤＢ１４に格納された走行状況の情報に基づいて、走行車線に車両以外の障害物が存在するか否かを判定する。
【００６８】
学習部５は、走行車線に車両以外の障害物が存在する場合（ステップＳＴ３１−３１“ＹＥＳ”）、ステップＳＴ３１−３２において、走行状況の情報に基づいて、自車両と障害物との距離を測定する。学習部５は、自車両と障害物との距離が予め定められた距離未満である場合（ステップＳＴ３１−３３“ＹＥＳ”）、ステップＳＴ３１−３４において、正解値として用いる出力情報の「減速」度合いを増加し、「操舵」での膨らみ具合を低減する補正を行う。つまり、学習部５は、自車両と障害物との距離が近いため、死角から飛び出す障害物に備えて、避ける回避行動よりも減速での回避行動を優先するように正解値を補正する。減速での回避行動を優先するのは、自車両が対向車両又は並走車両に接触しないようにするためである。
【００６９】
障害物が存在しない場合（ステップＳＴ３１−３１“ＮＯ”）、又は障害物との距離が予め定められた距離以上である場合（ステップＳＴ３１−３３“ＮＯ”）、処理は図７のステップＳＴ３２へ進む。
【００７０】
以上のように、実施の形態３の学習部５は、自車両の走行状況に基づいて出力情報を補正し、補正後の出力情報に基づいて学習モデルを学習する。走行状況は、自車両と後続車両との距離、自車両と後続車両との相対速度、自車両と並走車両との距離、又は、車両以外の障害物と自車両との距離である。これにより、衝突回避学習装置１は、運転者が好む回避行動を考慮しつつ、後続車両又は並走車両等の存在も考慮して、死角から飛び出す障害物との衝突リスクを軽減することができる。
【００７１】
実施の形態４．
実施の形態４では、推論部６は、推論時の走行状況次第で、学習済みの学習モデルの出力情報に補正を加え、車両操作部７は、補正された出力情報に基づいて自車両に回避行動をとらせる。
【００７２】
実施の形態４に係る衝突回避学習装置１の構成は、実施の形態２の図５に示された構成と図面上は同一であるため、以下では図５を援用する。ただし、実施の形態４に係る衝突回避学習装置１において、道路状況判定部２２、道路状況ＤＢ１５、及び地図ＤＢ１６は必須の構成ではない。
【００７３】
図１２は、実施の形態４に係る衝突回避学習装置１による衝突回避動作例を示すフローチャートである。図１２のステップＳＴ１１〜ＳＴ１３における動作は、図４のステップＳＴ１１〜ＳＴ１３における動作と同じである。なお、学習モデルの入力情報は、死角情報のみであってもよいし、死角情報に加えて、運転者情報、車種情報、走行状況、及び道路状況のうちの少なくとも１つであってもよい。
【００７４】
ステップＳＴ１３に続くステップＳＴ４１において、推論部６は、図１３〜図１６のフローチャートに示される動作のいずれかを実施して、ステップＳＴ１３で推論した学習モデルの出力情報を補正する。または、推論部６は、図１３〜図１６のフローチャートに示される動作のうちの少なくとも２つ以上を組み合わせて実施してもよい。
【００７５】
ステップＳＴ４２において、車両操作部７は、ステップＳＴ４１で推論部６が補正した出力情報に応じて、自車両を操作する。
【００７６】
図１３は、図１２のステップＳＴ４１における詳細動作の一例を示すフローチャートである。推論部６は、自車両と後続車両との距離が近い場合、図１３のフローチャートに示される動作を行う。
【００７７】
ステップＳＴ４１−１において、走行状況判定部２１は、走行状況を判定し、判定した走行状況の情報を走行状況ＤＢ１４に格納する。推論部６は、走行状況ＤＢ１４に格納された走行状況の情報に基づいて、後続車両が存在するか否かを判定する。
【００７８】
推論部６は、後続車両が存在する場合（ステップＳＴ４１−１“ＹＥＳ”）、ステップＳＴ４１−２において、走行状況の情報に基づいて、自車両と後続車両との距離を測定する。推論部６は、自車両と後続車両との距離が予め定められた距離未満である場合（ステップＳＴ４１−３“ＹＥＳ”）、ステップＳＴ４１−４において、学習モデルを用いて推論した出力情報の「減速」度合いを低減し、「操舵」での膨らみ具合を増加する補正を行う。つまり、推論部６は、自車両と後続車両との距離が近いため、死角から飛び出す障害物に備えて、減速での回避行動よりも避ける回避行動を優先するように出力情報を補正する。
【００７９】
後続車両が存在しない場合（ステップＳＴ４１−１“ＮＯ”）、又は後続車両との距離が予め定められた距離以上である場合（ステップＳＴ４１−３“ＮＯ”）、処理は図１２のステップＳＴ４２へ進む。
【００８０】
図１４は、図１２のステップＳＴ４１における詳細動作の別の例を示すフローチャートである。推論部６は、後続車両の速度が相対的に速い場合、図１４のフローチャートに示される動作を行う。
【００８１】
ステップＳＴ４１−１１において、走行状況判定部２１は、走行状況を判定し、判定した走行状況の情報を走行状況ＤＢ１４に格納する。推論部６は、走行状況ＤＢ１４に格納された走行状況の情報に基づいて、後続車両が存在するか否かを判定する。
【００８２】
推論部６は、後続車両が存在する場合（ステップＳＴ４１−１１“ＹＥＳ”）、ステップＳＴ４１−１２において、走行状況の情報に基づいて、自車両に対する後続車両の速度を測定する。推論部６は、自車両が死角で回避行動する際の自車両の速度に比べ、後続車両の速度が予め定められた速度以上に速い場合（ステップＳＴ４１−１３“ＹＥＳ”）、ステップＳＴ４１−１４において、学習モデルを用いて推論した出力情報の「減速」度合いを低減し、「操舵」での膨らみ具合を増加する補正を行う。つまり、推論部６は、回避行動時に後続車両が自車両に接近するため、死角から飛び出す障害物に備えて、減速での回避行動よりも避ける回避行動を優先するように出力情報を補正する。
【００８３】
後続車両が存在しない場合（ステップＳＴ４１−１１“ＮＯ”）、又は後続車両の相対的な速度が予め定められた速度未満である場合（ステップＳＴ４１−１３“ＮＯ”）、処理は図１２のステップＳＴ４２へ進む。
【００８４】
図１５は、図１２のステップＳＴ４１における詳細動作の別の例を示すフローチャートである。推論部６は、自車両と並走車両との距離が近い場合、図１５のフローチャートに示される動作を行う。
【００８５】
ステップＳＴ４１−２１において、走行状況判定部２１は、走行状況を判定し、判定した走行状況の情報を走行状況ＤＢ１４に格納する。推論部６は、走行状況ＤＢ１４に格納された走行状況の情報に基づいて、並走車両が存在するか否かを判定する。
【００８６】
推論部６は、並走車両が存在する場合（ステップＳＴ４１−２１“ＹＥＳ”）、ステップＳＴ４１−２２において、走行状況の情報に基づいて、自車両と並走車両との距離を測定する。推論部６は、自車両と並走車両との距離が予め定められた距離未満である場合（ステップＳＴ４１−２３“ＹＥＳ”）、ステップＳＴ４１−２４において、学習モデルを用いて推論した出力情報の「減速」度合いを増加し、「操舵」での膨らみ具合を低減する補正を行う。つまり、推論部６は、自車両と並走車両との距離が近いため、死角から飛び出す障害物に備えて、避ける回避行動よりも減速での回避行動を優先するように出力情報を補正する。
【００８７】
並走車両が存在しない場合（ステップＳＴ４１−２１“ＮＯ”）、又は並走車両との距離が予め定められた距離以上である場合（ステップＳＴ４１−２３“ＮＯ”）、処理は図１２のステップＳＴ４２へ進む。
【００８８】
図１６は、図１２のステップＳＴ４１における詳細動作の別の例を示すフローチャートである。推論部６は、自車両が走行している車線に車両以外の障害物がある場合、図１６のフローチャートに示される動作を行う。車両以外の障害物とは、道路の穴、又は工事の看板等である。
【００８９】
ステップＳＴ４１−３１において、走行状況判定部２１は、走行状況を判定し、判定した走行状況の情報を走行状況ＤＢ１４に格納する。推論部６は、走行状況ＤＢ１４に格納された走行状況の情報に基づいて、走行車線に車両以外の障害物が存在するか否かを判定する。
【００９０】
推論部６は、走行車線に車両以外の障害物が存在する場合（ステップＳＴ４１−３１“ＹＥＳ”）、ステップＳＴ４１−３２において、走行状況の情報に基づいて、自車両と障害物との距離を測定する。推論部６は、自車両と障害物との距離が予め定められた距離未満である場合（ステップＳＴ４１−３３“ＹＥＳ”）、ステップＳＴ４１−３４において、学習モデルを用いて推論した出力情報の「減速」度合いを増加し、「操舵」での膨らみ具合を低減する補正を行う。つまり、推論部６は、自車両と障害物との距離が近いため、死角から飛び出す障害物に備えて、避ける回避行動よりも減速での回避行動を優先するように出力情報を補正する。減速での回避行動を優先するのは、自車両が対向車両又は並走車両に接触しないようにするためである。
【００９１】
障害物が存在しない場合（ステップＳＴ４１−３１“ＮＯ”）、又は障害物との距離が予め定められた距離以上である場合（ステップＳＴ４１−３３“ＮＯ”）、処理は図１２のステップＳＴ４２へ進む。
【００９２】
以上のように、実施の形態４の推論部６は、学習モデルを用いて推論した出力情報を、自車両の走行状況に基づいて補正する。走行状況は、自車両と後続車両との距離、自車両と後続車両との相対速度、自車両と並走車両との距離、又は、車両以外の障害物と自車両との距離である。これにより、衝突回避学習装置１は、運転者が好む回避行動を考慮しつつ、後続車両又は並走車両等の存在も考慮して、死角から飛び出す障害物との衝突リスクを軽減することができる。
【００９３】
なお、実施の形態１〜４では、衝突回避学習装置１の各機能が、車両に搭載される車載器に集約された構成であったが、ネットワーク上のサーバ装置と車載器とに分散されていてもよい。例えば、車両操作部７及び制御部１０を備える車載器と、車外情報取得部２、死角認識部３、学習モデル設定部４、学習部５、推論部６、車両情報取得部８、走行状況判定部２１、道路状況判定部２２、死角情報ＤＢ１１、学習モデルＤＢ１２、車両情報ＤＢ１３，１３ａ、走行状況ＤＢ１４、道路状況ＤＢ１５、及び地図ＤＢ１６を備えるサーバ装置とにより、衝突回避学習システムが構築される。この衝突回避学習システムを構築している車載器とサーバ装置とは、無線通信により互いに情報を授受する。
【００９４】
最後に、各実施の形態に係る衝突回避学習装置１のハードウェア構成を説明する。
図１７及び図１８は、各実施の形態に係る衝突回避学習装置１のハードウェア構成例を示す図である。衝突回避学習装置１における死角情報ＤＢ１１、学習モデルＤＢ１２、車両情報ＤＢ１３，１３ａ、走行状況ＤＢ１４、道路状況ＤＢ１５、及び地図ＤＢ１６の機能は、メモリ１０２によって実現される。
【００９５】
衝突回避学習装置１における車外情報取得部２、死角認識部３、学習モデル設定部４、学習部５、推論部６、車両操作部７、車両情報取得部８、制御部１０、走行状況判定部２１、及び道路状況判定部２２の機能は、処理回路により実現される。即ち、衝突回避学習装置１は、上記機能を実現するための処理回路を備える。処理回路は、専用のハードウェアとしての処理回路１００であってもよいし、メモリ１０２に格納されるプログラムを実行するプロセッサ１０１であってもよい。
【００９６】
図１７に示されるように、処理回路が専用のハードウェアである場合、処理回路１００は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）、又はこれらを組み合わせたものが該当する。車外情報取得部２、死角認識部３、学習モデル設定部４、学習部５、推論部６、車両操作部７、車両情報取得部８、制御部１０、走行状況判定部２１、及び道路状況判定部２２の機能を複数の処理回路１００で実現してもよいし、各部の機能をまとめて１つの処理回路１００で実現してもよい。
【００９７】
図１８に示されるように、処理回路がプロセッサ１０１である場合、車外情報取得部２、死角認識部３、学習モデル設定部４、学習部５、推論部６、車両操作部７、車両情報取得部８、制御部１０、走行状況判定部２１、及び道路状況判定部２２の機能は、ソフトウェア、ファームウェア、又はソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェア又はファームウェアはプログラムとして記述され、メモリ１０２に格納される。プロセッサ１０１は、メモリ１０２に格納されたプログラムを読みだして実行することにより、各部の機能を実現する。即ち、衝突回避学習装置１は、プロセッサ１０１により実行されるときに、図２及び図４等のフローチャートで示されるステップが結果的に実行されることになるプログラムを格納するためのメモリ１０２を備える。また、このプログラムは、車外情報取得部２、死角認識部３、学習モデル設定部４、学習部５、推論部６、車両操作部７、車両情報取得部８、制御部１０、走行状況判定部２１、及び道路状況判定部２２の手順又は方法をコンピュータに実行させるものであるとも言える。
【００９８】
ここで、プロセッサ１０１とは、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、処理装置、演算装置、又はマイクロプロセッサ等のことである。
メモリ１０２は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ）、又はフラッシュメモリ等の不揮発性もしくは揮発性の半導体メモリであってもよいし、ハードディスク又はフレキシブルディスク等の磁気ディスクであってもよいし、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ）又はＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）等の光ディスクであってもよい。
【００９９】
なお、車外情報取得部２、死角認識部３、学習モデル設定部４、学習部５、推論部６、車両操作部７、車両情報取得部８、制御部１０、走行状況判定部２１、及び道路状況判定部２２の機能について、一部を専用のハードウェアで実現し、一部をソフトウェア又はファームウェアで実現するようにしてもよい。このように、衝突回避学習装置１における処理回路は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、又はこれらの組み合わせによって、上述の機能を実現することができる。
【０１００】
本発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、各実施の形態の任意の構成要素の変形、又は各実施の形態の任意の構成要素の省略が可能である。ただし、実施の形態３と実施の形態４は、どちらか一方のみを実施するものである。
【産業上の利用可能性】
【０１０１】
この発明に係る衝突回避学習装置は、死角から飛び出す障害物との衝突を回避するために運転者の好みを考慮した回避行動を行うようにしたので、自動運転又は運転支援を行う車載器等に用いるのに適している。
【符号の説明】
【０１０２】
１  衝突回避学習装置、２  車外情報取得部、３  死角認識部、４  学習モデル設定部、５  学習部、６  推論部、７  車両操作部、８  車両情報取得部、１０  制御部、１１  死角情報ＤＢ、１２  学習モデルＤＢ、１３，１３ａ  車両情報ＤＢ、１４  走行状況ＤＢ、１５  道路状況ＤＢ、１６  地図ＤＢ。
【図１】
2020110227.tif 000003
【図２】
2020110227.tif 000004
【図３】
2020110227.tif 000005
【図４】
2020110227.tif 000006
【図５】
2020110227.tif 000007
【図６】
2020110227.tif 000008
【図７】
2020110227.tif 000009
【図８】
2020110227.tif 000010
【図９】
2020110227.tif 000011
【図１０】
2020110227.tif 000012
【図１１】
2020110227.tif 000013
【図１２】
2020110227.tif 000014
【図１３】
2020110227.tif 000015
【図１４】
2020110227.tif 000016
【図１５】
2020110227.tif 000017
【図１６】
2020110227.tif 000018
【図１７】
2020110227.tif 000019
【図１８】
2020110227.tif 000020
【手続補正書】
【提出日】令和2年10月1日(2020.10.1)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
この発明に係る衝突回避学習装置は、自車両外部の状況を示す車外情報を取得する車外情報取得部と、車外情報取得部により取得された車外情報に基づいて、自車両の死角を認識する死角認識部と、地図情報に基づいて、自車両が走行する道路における、死角から飛び出し得る障害物に関する道路状況を判定する道路状況判定部と、死角認識部により認識された死角及び道路状況判定部により判定された道路状況を入力情報とし、死角からの障害物の飛び出しに対して、道路状況に応じた自車両が衝突回避を行うために実行すべきアクセル操作、ブレーキ操作及び操舵、並びに走行すべき経路のうちの少なくとも１つを出力情報とする学習モデルを設定する学習モデル設定部とを備えるものである。
【手続補正２】
【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】
自車両の外部の状況を示す車外情報を取得する車外情報取得部と、
前記車外情報取得部により取得された前記車外情報に基づいて、前記自車両の死角を認識する死角認識部と、
地図情報に基づいて、前記自車両が走行する道路における、前記死角から飛び出し得る障害物に関する道路状況を判定する道路状況判定部と、
前記死角認識部により認識された前記死角及び前記道路状況判定部により判定された前記道路状況を入力情報とし、前記死角からの障害物の飛び出しに対して、前記道路状況に応じた前記自車両が衝突回避を行うために実行すべきアクセル操作、ブレーキ操作及び操舵、並びに走行すべき経路のうちの少なくとも１つを出力情報とする学習モデルを設定する学習モデル設定部と
を備えたことを特徴とする衝突回避学習装置。
【請求項２】
前記自車両の運転者が行ったアクセル操作、ブレーキ操作及び操舵、並びに走行した経路のうちの少なくとも１つを車両情報として取得する車両情報取得部と、
前記死角認識部により認識された前記死角、前記道路状況判定部により判定された前記道路状況及び前記車両情報取得部により取得された前記車両情報に基づいて、前記学習モデル設定部により設定された前記学習モデルを学習する学習部と
を備えたことを特徴とする請求項１記載の衝突回避学習装置。
【請求項３】
前記自車両と当該自車両の周辺車両との走行状況を判定する走行状況判定部を備え、
前記学習モデルは、前記死角認識部により認識された前記死角、前記道路状況判定部により判定された前記道路状況、及び前記走行状況判定部により判定された前記走行状況を入力情報とし、前記死角からの障害物の飛び出しに対して、前記自車両の運転者情報、車種、前記走行状況及び前記道路状況に応じた前記自車両が衝突回避を行うために実行すべきアクセル操作、ブレーキ操作及び操舵、並びに走行すべき経路のうちの少なくとも１つを出力情報とすること
を特徴とする請求項２記載の衝突回避学習装置。
【請求項４】
前記学習部により学習された前記学習モデルに基づいて、前記死角認識部により認識された前記死角からの障害物の飛び出しに対して、前記自車両が衝突回避を行うために実行すべきアクセル操作、ブレーキ操作及び操舵、並びに走行すべき経路のうちの少なくとも１つを出力情報として推論する推論部を備えること
を特徴とする請求項３記載の衝突回避学習装置。
【請求項５】
前記学習モデルは、ニューラルネットワークにより構築され、
前記学習部は、前記ニューラルネットワークの各ノードの重みを繰り返し更新することを特徴とする請求項２記載の衝突回避学習装置。
【請求項６】
前記学習部は、前記自車両に後続する後続車両が存在する場合、前記走行状況の情報に基づいて、前記自車両と前記後続車両との距離を測定し、測定した距離が予め定められた距離未満であると、前記死角から飛び出し得る障害物の回避行動として、前記自車両の減速度合いを低減し、障害物を避ける操舵の膨らみ具合を増加させる正解値に補正し、補正した正解値を用いて前記学習モデルを学習すること
を特徴とする請求項３記載の衝突回避学習装置。
【請求項７】
前記学習部は、前記自車両に後続する後続車両が存在する場合、前記走行状況の情報に基づいて、前記自車両に対する前記後続車両の相対的な速度を測定し、測定した相対的な速度が予め定められた速度以上であると、前記死角から飛び出し得る障害物の回避行動として、前記自車両の減速度合いを低減し、障害物を避ける操舵の膨らみ具合を増加させる正解値に補正し、補正した正解値を用いて前記学習モデルを学習すること
を特徴とする請求項３記載の衝突回避学習装置。
【請求項８】
前記学習部は、前記自車両に並走する並走車両が存在する場合、前記走行状況の情報に基づいて、前記自車両と前記並走車両との距離を測定し、測定した距離が予め定められた距離未満であると、前記死角から飛び出し得る障害物の回避行動として、前記自車両の減速度合いを増加し、障害物を避ける操舵の膨らみ具合を低減させる正解値に補正し、補正した正解値を用いて前記学習モデルを学習すること
を特徴とする請求項３記載の衝突回避学習装置。
【請求項９】
前記学習部は、前記自車両が走行する車線に車両以外の障害物が存在する場合に、前記走行状況の情報に基づいて、前記自車両と車両以外の障害物との距離を測定し、測定した距離が予め定められた距離未満であると、前記死角から飛び出し得る障害物の回避行動として、前記自車両の減速度合いを増加し、障害物を避ける操舵の膨らみ具合を低減させる正解値に補正し、補正した正解値を用いて前記学習モデルを学習すること
を特徴とする請求項３記載の衝突回避学習装置。
【請求項１０】
前記推論部は、前記自車両に後続する後続車両が存在する場合、前記走行状況の情報に基づいて、前記自車両と前記後続車両との距離を測定し、測定した距離が予め定められた距離未満であると、前記死角から飛び出し得る障害物の回避行動として、前記自車両の減速度合いを低減し、障害物を避ける操舵の膨らみ具合を増加させるように前記学習モデルの出力情報を補正すること
を特徴とする請求項４記載の衝突回避学習装置。
【請求項１１】
前記推論部は、前記自車両に後続する後続車両が存在する場合、前記走行状況の情報に基づいて、前記自車両が前記死角で回避行動する際の当該自車両の速度に比べ、前記後続車両の速度が予め定められた速度以上の速度であると、前記死角から飛び出し得る障害物の回避行動として、前記自車両の減速度合いを低減し、障害物を避ける操舵の膨らみ具合を増加させるように前記学習モデルの出力情報を補正すること
を特徴とする請求項４記載の衝突回避学習装置。
【請求項１２】
前記推論部は、前記自車両に並走する並走車両が存在する場合、前記走行状況の情報に基づいて、前記自車両と前記並走車両との距離を測定し、測定した距離が予め定められた距離未満であると、前記死角から飛び出し得る障害物の回避行動として、前記自車両の減速度合いを増加し、障害物を避ける操舵の膨らみ具合を低減させるように前記学習モデルの出力情報を補正すること
を特徴とする請求項４記載の衝突回避学習装置。
【請求項１３】
前記学習部は、前記自車両が走行する車線に車両以外の障害物が存在する場合に、前記走行状況の情報に基づいて、前記自車両と車両以外の障害物との距離を測定し、測定した距離が予め定められた距離未満であると、前記死角から飛び出し得る障害物の回避行動として、前記自車両の減速度合いを増加し、障害物を避ける操舵の膨らみ具合を低減させるように前記学習モデルの出力情報を補正すること
を特徴とする請求項４記載の衝突回避学習装置。
【請求項１４】
車外情報取得部が、自車両の外部の状況を示す車外情報を取得するステップと、
死角認識部が、前記車外情報取得部により取得された前記車外情報に基づいて、前記自車両の死角を認識するステップと、
道路状況判定部が、地図情報に基づいて、前記自車両が走行する道路における、前記死角から飛び出し得る障害物に関する道路状況を判定するステップと、
学習モデル設定部が、前記死角認識部により認識された前記死角及び前記道路状況判定部により判定された前記道路状況を入力情報とし、前記死角からの障害物の飛び出しに対して、前記道路状況に応じた前記自車両が衝突回避を行うために実行すべきアクセル操作、ブレーキ操作及び操舵、並びに走行すべき経路のうちの少なくとも１つを出力情報とする学習モデルを設定するステップと、
を備えたことを特徴とする衝突回避学習方法。
【国際調査報告】
2020110227.tif 000021
2020110227.tif 000022
2020110227.tif 000023
2020110227.tif 000024