(57)【要約】  記憶部（１７０）は、交通事故シーンの特徴量を表す事故特徴ベクトルを事故特徴情報（１７１）として記憶する。特徴生成部（１２０）は、走行車両の状況を表す走行シーンの特徴量を表す走行特徴ベクトル（２１）を生成する。特徴選択部（１３０）は、事故特徴情報（１７１）に含まれる事故特徴ベクトルと走行特徴ベクトル（２１）との類似度を計算する。特徴選択部（１３０）は、類似度に基づいて最も走行特徴ベクトル（２１）と類似する事故特徴ベクトルを類似特徴ベクトルとして事故特徴情報（１７１）から選択する。危険判定部（１４０）は、類似特徴ベクトルと走行特徴ベクトル（２１）との類似度に基づいて、走行車両に交通事故が発生する危険があるか否かを判定する。
2021038619.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
交通事故の状況を表す交通事故シーンの特徴量を表す事故特徴ベクトルであって、前記交通事故シーンにおける事故車両の走行の状況を表す複数の要素から成る事故特徴ベクトルを事故特徴情報として記憶する記憶部と、
走行中の走行車両の状況を表す走行シーンの特徴量を表す走行特徴ベクトルであって、前記走行車両の走行の状況を表す複数の要素から成る走行特徴ベクトルを生成する特徴生成部と、
前記事故特徴情報に含まれる事故特徴ベクトルと前記走行特徴ベクトルとの類似度を計算し、前記類似度に基づいて最も前記走行特徴ベクトルと類似する事故特徴ベクトルを類似特徴ベクトルとして前記事故特徴情報から選択する特徴選択部と、
前記類似特徴ベクトルと前記走行特徴ベクトルとの前記類似度に基づいて、前記走行車両に交通事故が発生する危険があるか否かを判定する危険判定部と
を備えた危険検知装置。
【請求項２】
前記記憶部は、
前記交通事故シーンにより表される交通事故の状況において、前記交通事故の回避に有効な車両の回避ルートを回避ルート情報として記憶し、
前記危険検知装置は、
前記走行車両に交通事故が発生する危険があると判定されると、前記回避ルート情報から、前記類似特徴ベクトルに対応する交通事故シーンに対応付けられた回避ルートを選択回避ルートとして選択する回避選択部と、
前記走行車両が前記選択回避ルートを実行するように前記走行車両を制御する回避制御部と
を備えた請求項１に記載の危険検知装置。
【請求項３】
前記危険判定部は、
前記類似特徴ベクトルと前記走行特徴ベクトルとの前記類似度が閾値以上の場合に、前記走行車両に交通事故が発生する危険があると判定する請求項１または請求項２に記載の危険検知装置。
【請求項４】
前記走行車両は、車載センサと、地図情報と、全球測位衛星システムとを搭載しており、
前記危険検知装置は、
前記走行車両に搭載された車載センサから、前記走行車両の状況を表す走行データを取得する走行データ取得部を備え、
前記特徴生成部は、
前記走行データと前記地図情報と前記全球測位衛星システムとに基づいて、前記走行車両の前記走行シーンを表す前記走行特徴ベクトルを生成する請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の危険検知装置。
【請求項５】
前記走行特徴ベクトルは、
前記事故特徴ベクトルを構成する複数の要素と同一の要素から構成され、前記複数の要素は位置情報以外の要素である請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の危険検知装置。
【請求項６】
走行中の走行車両に交通事故が発生する危険があるか否かを検知する危険検知装置の危険検知方法において、
前記危険検知装置は、交通事故の状況を表す交通事故シーンの特徴量を表す事故特徴ベクトルであって、前記交通事故シーンにおける事故車両の走行の状況を表す複数の要素から成る事故特徴ベクトルを事故特徴情報として記憶する記憶部を備え、
特徴生成部が、前記走行車両の状況を表す走行シーンの特徴量を表す走行特徴ベクトルであって、前記走行車両の走行の状況を表す複数の要素から成る走行特徴ベクトルを生成し、
特徴選択部が、前記事故特徴情報に含まれる事故特徴ベクトルと前記走行特徴ベクトルとの類似度を計算し、前記類似度に基づいて最も前記走行特徴ベクトルと類似する事故特徴ベクトルを類似特徴ベクトルとして前記事故特徴情報から選択し、
危険判定部が、前記類似特徴ベクトルと前記走行特徴ベクトルとの前記類似度に基づいて、前記走行車両に交通事故が発生する危険があるか否かを判定する危険検知方法。
【請求項７】
走行中の走行車両に交通事故が発生する危険があるか否かを検知する危険検知装置の危険検知プログラムにおいて、
前記危険検知装置は、交通事故の状況を表す交通事故シーンの特徴量を表す事故特徴ベクトルであって、前記交通事故シーンにおける事故車両の走行の状況を表す複数の要素から成る事故特徴ベクトルを事故特徴情報として記憶する記憶部を備え、
走行中の走行車両の状況を表す走行シーンの特徴量を表す走行特徴ベクトルであって、前記走行車両の走行の状況を表す複数の要素から成る走行特徴ベクトルを生成する特徴生成処理と、
前記事故特徴情報に含まれる事故特徴ベクトルと前記走行特徴ベクトルとの類似度を計算し、前記類似度に基づいて最も前記走行特徴ベクトルと類似する事故特徴ベクトルを類似特徴ベクトルとして前記事故特徴情報から選択する特徴選択処理と、
前記類似特徴ベクトルと前記走行特徴ベクトルとの前記類似度に基づいて、前記走行車両に交通事故が発生する危険があるか否かを判定する危険判定処理と
をコンピュータである危険検知装置に実行させる危険検知プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、危険検知装置、危険検知方法、および、危険検知プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１では、交通事故の発生位置を含む交通事故履歴と、現在の車両の状況とに基づいて、車両が危険地点に位置するか否かを判定する技術が開示されている。そして、特許文献１の技術では、車両が危険地点に接近すると、運転者に危険であることを通知することにより、事故の回避を支援する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−０６６８２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
通常、車両が危険地点とは異なる地点に位置していたとしても、危険シーンに類似する状況および原因により事故が発生する可能性がある。特許文献１では、交通事故履歴の事故シーンとは異なる地点で発生する危険シーンに対しては、事故の回避を支援することが難しいという課題がある。
特許文献１では、見通しが悪い、あるいは、交差点が狭いといった場所の特徴を原因とする事故に対しては効果がある。しかし、スピード違反、あるいは、交通標識無視といった場所に寄らない原因で発生する事故に対しては、効果的な対応が難しいという課題がある。【０００５】
本発明は、走行車両の走行シーンの特徴を多角的に表す走行特徴ベクトルと、交通事故シーンの特徴を多角的に表す事故特徴ベクトルとを用いて、地点履歴に関わらず危険シーンを的確に検知することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る危険検知装置は、
交通事故の状況を表す交通事故シーンの特徴量を表す事故特徴ベクトルであって、前記交通事故シーンにおける事故車両の走行の状況を表す複数の要素から成る事故特徴ベクトルを事故特徴情報として記憶する記憶部と、
走行中の走行車両の状況を表す走行シーンの特徴量を表す走行特徴ベクトルであって、前記走行車両の走行の状況を表す複数の要素から成る走行特徴ベクトルを生成する特徴生成部と、
前記事故特徴情報に含まれる事故特徴ベクトルと前記走行特徴ベクトルとの類似度を計算し、前記類似度に基づいて最も前記走行特徴ベクトルと類似する事故特徴ベクトルを類似特徴ベクトルとして前記事故特徴情報から選択する特徴選択部と、
前記類似特徴ベクトルと前記走行特徴ベクトルとの前記類似度に基づいて、前記走行車両に交通事故が発生する危険があるか否かを判定する危険判定部とを備えた。
【発明の効果】
【０００７】
本発明に係る危険検知装置によれば、走行車両の走行シーンの特徴を多角的に表す走行特徴ベクトルと、交通事故シーンの特徴を多角的に表す事故特徴ベクトルとを用いて、地点履歴に関わらず危険シーンを的確に検知することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施の形態１に係る危険検知装置の構成図。
【図２】実施の形態１に係る事故特徴情報の例。
【図３】実施の形態１に係る危険検知装置の危険検知処理を示すフロー図。
【図４】実施の形態１に係る特徴抽出の例。
【図５】実施の形態１に係る走行車両の現在の走行状況の例。
【図６】実施の形態１に係る図５の走行車両の走行特徴ベクトルの例。
【図７】実施の形態１に係る類似度計算式を示す図。
【図８】実施の形態１に係る類似度計算結果の例。
【図９】実施の形態１に係る回避ルート情報の例。
【図１０】実施の形態１に係る回避ルートの例。
【図１１】実施の形態１の変形例に係る危険検知装置の構成図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施の形態について、図を用いて説明する。なお、各図中、同一または相当する部分には、同一符号を付している。実施の形態の説明において、同一または相当する部分については、説明を適宜省略または簡略化する。
【００１０】
実施の形態１．
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１は、本実施の形態に係る危険検知装置１００の構成図である。
危険検知装置１００は、コンピュータである。危険検知装置１００は、車両２００に搭載される。危険検知装置１００は、プロセッサ９１０を備えるとともに、メモリ９２１、補助記憶装置９２２、入力インタフェース９３０、出力インタフェース９４０、および通信装置９５０といった他のハードウェアを備える。プロセッサ９１０は、信号線を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。
【００１１】
危険検知装置１００は、機能要素として、走行データ取得部１１０と特徴生成部１２０と特徴選択部１３０と危険判定部１４０と回避選択部１５０と回避制御部１６０と記憶部１７０を備える。記憶部１７０には、事故特徴情報１７１と回避ルート情報１７２と閾値１７３が記憶される。
【００１２】
走行データ取得部１１０と特徴生成部１２０と特徴選択部１３０と危険判定部１４０と回避選択部１５０と回避制御部１６０の機能は、ソフトウェアにより実現される。記憶部１７０は、メモリ９２１あるいは補助記憶装置９２２に備えられる。
【００１３】
プロセッサ９１０は、危険検知プログラムを実行する装置である。危険検知プログラムは、走行データ取得部１１０と特徴生成部１２０と特徴選択部１３０と危険判定部１４０と回避選択部１５０と回避制御部１６０の機能を実現するプログラムである。
プロセッサ９１０は、演算処理を行うＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）である。プロセッサ９１０の具体例は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）である。
【００１４】
メモリ９２１は、データを一時的に記憶する記憶装置である。メモリ９２１の具体例は、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、あるいはＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）である。
補助記憶装置９２２は、データを保管する記憶装置である。補助記憶装置９２２の具体例は、ＨＤＤである。また、補助記憶装置９２２は、ＳＤ（登録商標）メモリカード、ＣＦ、ＮＡＮＤフラッシュ、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ（登録商標）ディスク、ＤＶＤといった可搬の記憶媒体であってもよい。なお、ＨＤＤは、Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅの略語である。ＳＤ（登録商標）は、Ｓｅｃｕｒｅ  Ｄｉｇｉｔａｌの略語である。ＣＦは、ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ（登録商標）の略語である。ＤＶＤは、Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋの略語である。
【００１５】
入力インタフェース９３０は、マウス、キーボード、あるいはタッチパネルといった入力装置と接続されるポートである。入力インタフェース９３０は、具体的には、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）端子である。なお、入力インタフェース９３０は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）と接続されるポートであってもよい。
出力インタフェース９４０は、ディスプレイといった出力機器のケーブルが接続されるポートである。出力インタフェース９４０は、具体的には、ＵＳＢ端子またはＨＤＭＩ（登録商標）（Ｈｉｇｈ  Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）端子である。ディスプレイは、具体的には、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）である。
【００１６】
通信装置９５０は、レシーバとトランスミッタを有する。通信装置９５０は、無線で、ＬＡＮ、インターネット、あるいは電話回線といった通信網に接続している。通信装置９５０は、具体的には、通信チップまたはＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  Ｃａｒｄ）である。
【００１７】
危険検知プログラムは、プロセッサ９１０に読み込まれ、プロセッサ９１０によって実行される。メモリ９２１には、危険検知プログラムだけでなく、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）も記憶されている。プロセッサ９１０は、ＯＳを実行しながら、危険検知プログラムを実行する。危険検知プログラムおよびＯＳは、補助記憶装置９２２に記憶されていてもよい。補助記憶装置９２２に記憶されている危険検知プログラムおよびＯＳは、メモリ９２１にロードされ、プロセッサ９１０によって実行される。なお、危険検知プログラムの一部または全部がＯＳに組み込まれていてもよい。
【００１８】
危険検知装置１００は、プロセッサ９１０を代替する複数のプロセッサを備えていてもよい。これら複数のプロセッサは、危険検知プログラムの実行を分担する。それぞれのプロセッサは、プロセッサ９１０と同じように、危険検知プログラムを実行する装置である。
【００１９】
危険検知プログラムにより利用、処理または出力されるデータ、情報、信号値および変数値は、メモリ９２１、補助記憶装置９２２、または、プロセッサ９１０内のレジスタあるいはキャッシュメモリに記憶される。
【００２０】
走行データ取得部１１０と特徴生成部１２０と特徴選択部１３０と危険判定部１４０と回避選択部１５０と回避制御部１６０の各部の「部」を「処理」、「手順」あるいは「工程」に読み替えてもよい。また、走行データ取得処理と特徴生成処理と特徴選択処理と危険判定処理と回避選択処理と回避制御処理の「処理」を「プログラム」、「プログラムプロダクト」または「プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体」に読み替えてもよい。
危険検知プログラムは、上記の各部の「部」を「処理」、「手順」あるいは「工程」に読み替えた各処理、各手順あるいは各工程を、コンピュータに実行させる。また、危険検知方法は、危険検知装置１００が危険検知プログラムを実行することにより行われる方法である。
危険検知プログラムは、コンピュータ読取可能な記録媒体に格納されて提供されてもよい。また、危険検知プログラムは、プログラムプロダクトとして提供されてもよい。
【００２１】
＊＊＊動作の説明＊＊＊
本実施の形態に係る危険検知装置１００の動作について説明する。
【００２２】
図２は、本実施の形態に係る事故特徴情報１７１の例を示す図である。
記憶部１７０は、事故特徴ベクトル２２が設定されている事故特徴情報１７１を記憶する。事故特徴ベクトル２２は、交通事故の状況を表す交通事故シーンの特徴量を表す。また、事故特徴ベクトル２２は、交通事故シーンにおける事故車両の走行の状況を表す複数の要素７０１から成る。
図２の例では、交通事故シーンの特徴を表す複数の要素７０１として、周辺車両数、周辺歩行者数、道路形状、走行速度、道路制限速度、対向車線はみ出しがあるかどうか、逆走行があるかどうか、および障害物との距離といった要素が設定されている。ここでは、説明を簡単にするため、交通事故シーンを３つとして説明する。なお、交通事故シーンの特徴を表す複数の要素７０１は一例であり、交通事故シーンの特徴を表すことができればその他の要素を採用してもよい。
【００２３】
図３は、本実施の形態に係る危険検知装置１００の危険検知処理を示すフロー図である。
【００２４】
＜走行データ取得処理＞
ステップＳ１０１において、走行データ取得部１１０は、走行車両２０１に搭載された車載センサから、走行車両２０１の状況を表す走行データを取得する。走行車両２０１は、走行中の車両２００である。走行データは、走行車両２０１の状況を表すセンサデータである。
【００２５】
＜特徴生成処理＞
ステップＳ１０２において、特徴生成部１２０は、走行中の走行車両２０１の状況を表す走行シーンの特徴量を表す走行特徴ベクトル２１を生成する。走行特徴ベクトル２１は、走行車両２０１の走行の状況を表す複数の要素７０２から成る。走行特徴ベクトル２１は、事故特徴ベクトル２２を構成する複数の要素７０１と同一の要素から構成される。なお、図２に示すように、複数の要素７０１は、位置情報以外の要素である。
【００２６】
図４は、本実施の形態に係る特徴抽出の例を示す図である。
車両２００には、車載センサ２１０と、地図情報２２０と、ＧＮＳＳ（全球測位衛星システム）２３０とが搭載されている。
特徴生成部１２０は、車載センサ２１０からの走行データと地図情報２２０とＧＮＳＳ２３０とに基づいて、走行車両２０１の走行シーンを表す走行特徴ベクトル２１を生成する。
【００２７】
特徴生成部１２０は、車載センサ２１０、地図情報２２０、およびＧＮＳＳ２３０からデータを収集し、収集したデータから必要な特徴を抽出してベクトル化する。例えば、特徴生成部１２０は、走行データ取得部１１０により取得された走行データから、自車の速度、道路形状、および障害物との距離といった特徴を抽出する。
車載センサ２１０は、具体的には、カメラ、ミリ波、およびライダーといったセンサである。ここでのベクトル化とは、セマンティック的な情報も数字化することを意味する。例えば、道路形状情報に関して、直進道路を１０、交差点を２０、およびＴ形を１１とするといったコード変換表を用いてベクトル化する。
【００２８】
以下に具体例を用いて説明する。
図５は、本実施の形態に係る走行車両２０１の現在の走行状況の例を示す図である。
図６は、本実施の形態に係る図５の走行車両２０１の走行特徴ベクトル２１の例を示す図である。
図５では、走行車両２０１が、信号なし交差点を左から右へ３８ｋｍ／ｈのスピードで通過する時に、死角から急に左折の車が現れるシーンである。
このとき、特徴生成部１２０は、自車の車載センサ２１０、地図情報２２０、およびＧＮＳＳ２３０から収集したデータから、現在の走行状況を表現する走行特徴ベクトル２１を生成する。
図６に示すように、走行特徴ベクトル２１は、例えば、周辺車両が１、周辺歩行者数が０、道路形状１２、走行速度３０、対向車線はみ出しは０、逆走行は０、障害物との距離は３０といった複数の要素７０２から成る。
【００２９】
＜特徴選択処理＞
ステップＳ１０３において、特徴選択部１３０は、事故特徴情報１７１に含まれる事故特徴ベクトル２２と走行特徴ベクトル２１との類似度Ｓを計算する。特徴選択部１３０は、類似度Ｓに基づいて、最も走行特徴ベクトル２１と類似する事故特徴ベクトル２２を類似特徴ベクトル２３として事故特徴情報１７１から選択する。
【００３０】
図７は、本実施の形態に係る類似度計算式を示す図である。
まず、特徴選択部１３０は、現在の走行データから抽出された走行特徴ベクトル２１と、事前に用意した各事故特徴ベクトル２２とを比較する。特徴選択部１３０は、特徴生成部１２０により生成された走行特徴ベクトル２１と、各事故特徴ベクトル２２との類似度計算を行う。特徴選択部１３０は、ベクトルの類似度計算アルゴリズムを使用する。特徴選択部１３０は、類似度計算アルゴリズムとして、例えば、図７に示すコサイン類似度の計算式によるコサイン類似度を使用する。図７に示すように、ベクトルｑとベクトルｄのコサイン類似度は、ベクトルのなす角のコサインより計算される。コサイン類似度では、より１に近いことで、走行特徴ベクトル２１と事故特徴ベクトル２２とが類似すると判断される。走行特徴ベクトル２１と事故特徴ベクトル２２とが類似するとは、走行特徴ベクトル２１に対応する現在の走行シーンと、事故特徴ベクトル２２に対応する交通事故シーンとが類似することを意味する。
【００３１】
特徴選択部１３０は、図７の類似度計算アルゴリズムを用いて、図６で示した現在の走行特徴ベクトル２１と、図２で示した各事故特徴ベクトル２２との類似度を計算する。
【００３２】
図８は、本実施の形態に係る類似度計算結果の例を示す図である。
図８に示すように、各事故特徴ベクトル２２に対応する各交通事故シーンに対し、類似度Ｓが計算される。特徴選択部１３０は、類似度Ｓの計算結果に基づいて、最も走行特徴ベクトル２１と類似する事故特徴ベクトル２２を類似特徴ベクトル２３として事故特徴情報１７１から選択する。そして、特徴選択部１３０は、類似特徴ベクトル２３の類似度Ｓを、危険判定部１４０に出力する。
図８では、交通事故シーン２に対応する事故特徴ベクトル２２の類似度Ｓが０．９９９であり最大である。このため、特徴選択部１３０は、交通事故シーン２に対応する事故特徴ベクトル２２を類似特徴ベクトル２３として選択する。そして、特徴選択部１３０は、類似特徴ベクトル２３の類似度Ｓ＝０．９９９を、危険判定部１４０に出力する。
【００３３】
＜危険判定処理＞
ステップＳ１０４において、危険判定部１４０は、類似特徴ベクトル２３と走行特徴ベクトル２１との類似度Ｓに基づいて、走行車両２０１に交通事故が発生する危険があるか否かを判定する。危険判定部１４０は、類似特徴ベクトル２３と走行特徴ベクトル２１との類似度Ｓが閾値１７３以上の場合に、走行車両２０１に交通事故が発生する危険があると判定する。あるいは、危険判定部１４０は、類似度Ｓが閾値１７３を超える場合に、走行車両２０１に交通事故が発生する危険があると判定してもよい。
【００３４】
例えば、閾値１７３が０．９８に設定されているものとする。このとき、危険判定部１４０は、特徴選択部１３０から出力された類似特徴ベクトル２３の類似度Ｓが０．９８以上であれば、危険性ありと判断し、回避ルートの実行を起動する。図８では、交通事故シーン２に対応する類似特徴ベクトル２３の類似度は０．９９９と計算され、０．９８を上回る。よって、危険判定部１４０は、交通事故シーン２に類似する現在の走行シーンは、交通事故が発生する可能性が高い危険シーンであると判定する。よって、危険判定部１４０は、回避ルートの実行を起動するコマンドを回避選択部１５０に出力する。
【００３５】
図９は、本実施の形態に係る回避ルート情報１７２の例を示す図である。
本実施の形態に係る回避ルート情報１７２について説明する。
回避ルート情報１７２には、交通事故シーンにより表される交通事故の状況において、交通事故の回避に有効な車両の回避ルートが設定されている。
回避ルート情報１７２には、交通事故シーンと、その交通事故シーンに有効な回避ルートとが対応付けられて設定されている。回避ルート情報１７２は、交通事故シーンの状況が蓄積された交通事故データベースに基づいて、事前に設定される。
【００３６】
回避ルート情報１７２の設定例について説明する。例えば、交通事故データベースに基づき、１つの交通事故シーンに対して回避ルートの候補が複数設定される。回避ルート情報１７２を設定する回避ルート設定部は、複数の回避ルートの候補について、ドメインエクスパートにより有効性を評価する。そして、回避ルート設定部は、複数の回避ルートの候補から、最も有効と評価された回避ルートを交通事故シーンとペアとして回避ルート情報１７２に設定する。
【００３７】
＜回避選択処理＞
ステップＳ１０５において、回避選択部１５０は、走行車両２０１に交通事故が発生する危険があると判定されると、回避ルート情報１７２から、類似特徴ベクトル２３に対応する交通事故シーンに対応付けられた回避ルートを選択回避ルート７２１として選択する。
【００３８】
回避ルート情報１７２には、交通事故シーン１，２，３と、各交通事故シーンに有効な回避ルート１，２，３とが対応付けられている。
具体例では、回避選択部１５０は、類似特徴ベクトル２３に対応する交通事故シーン２に対応付けられた回避ルート２を選択し、回避制御部１６０に出力する。
【００３９】
図１０は、本実施の形態に係る回避ルートの例を示す図である。
図１０では、交通事故シーン２として、死角からの飛び出しシーンを表現している。図１０の走行シーンの走行特徴ベクトル２１と、図２の交通事故シーン２の事故特徴ベクトル２２との類似度Ｓが０．９９９である。
また、回避ルート情報１７２には、図１０の交通事故シーン２に対して回避ルート２が設定されている。
交通事故シーン２では、死角からの飛び出しシーンに対して、自車である走行車両２０１が１００ｍｓことに角度を１０度ずつ変換する回避ルート２を実行すれば、交通事故を回避できる。回避選択部１５０は、回避ルート２を選択回避ルート７２１として選択し、回避制御部１６０に出力する。
【００４０】
＜回避制御処理＞
ステップＳ１０６において、回避制御部１６０は、走行車両２０１が選択回避ルート７２１を実行するように走行車両２０１を制御する。
具体的には、回避制御部１６０では、選択回避ルート７２１を実際の物理量に変換し、走行車両２０１を制御する。図１０では、回避制御部１６０は、交通事故シーン２と対応する回避ルート２、すなわち「１００ｍｓことに角度を１０度ずつ変換」を用いて、実際の車両走行用の物理量に変換し、走行車両２０１を制御する。
【００４１】
＊＊＊他の構成＊＊＊
＜変形例１＞
本実施の形態で説明した危険検知装置１００の機能の一部は、車両以外の他の装置で実行されるようにしてもよい。例えば、危険検知装置１００の一部の機能を、外部に設けられたサーバといった装置により実行するようにしてもよい。
【００４２】
＜変形例２＞
本実施の形態では、複数の要素７０１，７０２には、位置情報を含めない。しかし、複数の要素７０１，７０２には、位置情報を含めてもよい。位置情報を含める場合、類似度計算に対する位置情報の影響が小さくなるように、位置情報に重み付けをして類似度計算を行ってもよい。
【００４３】
＜変形例３＞
本実施の形態では、走行データ取得部１１０と特徴生成部１２０と特徴選択部１３０と危険判定部１４０と回避選択部１５０と回避制御部１６０の機能がソフトウェアで実現される。変形例として走行データ取得部１１０と特徴生成部１２０と特徴選択部１３０と危険判定部１４０と回避選択部１５０と回避制御部１６０の機能がハードウェアで実現されてもよい。
【００４４】
図１１は、本実施の形態の変形例に係る危険検知装置１００の構成を示す図である。
危険検知装置１００は、電子回路９０９、メモリ９２１、補助記憶装置９２２、入力インタフェース９３０、および出力インタフェース９４０を備える。
【００４５】
電子回路９０９は、走行データ取得部１１０と特徴生成部１２０と特徴選択部１３０と危険判定部１４０と回避選択部１５０と回避制御部１６０の機能を実現する専用の電子回路である。
電子回路９０９は、具体的には、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、ロジックＩＣ、ＧＡ、ＡＳＩＣ、または、ＦＰＧＡである。ＧＡは、Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙの略語である。ＡＳＩＣは、Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔの略語である。ＦＰＧＡは、Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙの略語である。
【００４６】
走行データ取得部１１０と特徴生成部１２０と特徴選択部１３０と危険判定部１４０と回避選択部１５０と回避制御部１６０の機能は、１つの電子回路で実現されてもよいし、複数の電子回路に分散して実現されてもよい。
【００４７】
別の変形例として、走行データ取得部１１０と特徴生成部１２０と特徴選択部１３０と危険判定部１４０と回避選択部１５０と回避制御部１６０の一部の機能が電子回路で実現され、残りの機能がソフトウェアで実現されてもよい。また、別の変形例として、走行データ取得部１１０と特徴生成部１２０と特徴選択部１３０と危険判定部１４０と回避選択部１５０と回避制御部１６０の一部あるいは全部の機能がファームウェアで実現されてもよい。
【００４８】
プロセッサと電子回路の各々は、プロセッシングサーキットリとも呼ばれる。つまり、危険検知装置１００において、走行データ取得部１１０と特徴生成部１２０と特徴選択部１３０と危険判定部１４０と回避選択部１５０と回避制御部１６０の機能は、プロセッシングサーキットリにより実現される。
【００４９】
＊＊＊本実施の形態の効果の説明＊＊＊
本実施の形態に係る危険検知装置では、事前に、過去の交通事故の履歴である交通事故データベースに基づいて、交通事故シーンの特徴量を表す事故特徴ベクトルを生成しておく。事故特徴ベクトルを生成する生成部は、膨大な交通事故データベースから各交通事故シーンに対して、必要な交通事故発生時の情報を抽出し、抽出した特徴に基づいて、事故特徴ベクトルを生成する。
また、本実施の形態に係る危険検知装置では、実際に走行中に、一定な時間間隔で、車載センサから現在の走行状況を抽出し、事故特徴ベクトルと同様に、走行特徴ベクトルを抽出する。このとき、地図情報およびＧＮＳＳを用いてもよい。本実施の形態に係る危険検知装置では、走行特徴ベクトルを事前に記憶した各事故特徴ベクトルと比較し、一番類似する交通事故シーンを出力することで、危険シーンを検知する。
よって、本実施の形態に係る危険検知装置によれば、実際に発生した交通事故により、早い段階で危険を検知することができる。
【００５０】
また、本実施の形態に係る危険検知装置では、事前に交通事故シーンとその交通事故を回避するための回避ルートを対応付けておく。そして、現在の走行シーンと一番類似する危険な交通事故シーンが出力された時に、その交通事故シーンに対応付けられている回避ルートを実行し、事故回避を実施する。
よって、本実施の形態に係る危険検知装置によれば、実際に発生した交通事故により、早い段階で危険を検知し、適切な緊急回避ルートを採用することができる。このように、事故の回避および衝突時の傷害低減を図り、安全安心な自動運転および運転支援を実現することになる。
【００５１】
以上の実施の形態１では、危険検知装置の各装置の各部を独立した機能ブロックとして説明した。しかし、危険検知装置の各装置の構成は、上述した実施の形態のような構成でなくてもよい。危険検知装置の各装置の機能ブロックは、上述した実施の形態で説明した機能を実現することができれば、どのような構成でもよい。
また、危険検知装置は、１つの装置でなく、複数の装置から構成されたシステムでもよい。
【００５２】
また、実施の形態１のうち、複数の部分を組み合わせて実施しても構わない。あるいは、この実施の形態のうち、１つの部分を実施しても構わない。その他、この実施の形態を、全体としてあるいは部分的に、どのように組み合わせて実施しても構わない。
すなわち、実施の形態１では、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。
【００５３】
なお、上述した実施の形態は、本質的に好ましい例示であって、本発明の範囲、本発明の適用物の範囲、および本発明の用途の範囲を制限することを意図するものではない。上述した実施の形態は、必要に応じて種々の変更が可能である。
【符号の説明】
【００５４】
２１  走行特徴ベクトル、２２  事故特徴ベクトル、２３  類似特徴ベクトル、１００  危険検知装置、１１０  走行データ取得部、１２０  特徴生成部、１３０  特徴選択部、１４０  危険判定部、１５０  回避選択部、１６０  回避制御部、１７０  記憶部、１７１  事故特徴情報、１７２  回避ルート情報、１７３  閾値、２００  車両、２０１  走行車両、２１０  車載センサ、２２０  地図情報、２３０  ＧＮＳＳ、７０１，７０２  複数の要素、９０９  電子回路、９１０  プロセッサ、９２１  メモリ、９２２  補助記憶装置、９３０  入力インタフェース、９４０  出力インタフェース、９５０  通信装置、Ｓ  類似度。
【図１】
2021038619.tif 000003
【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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【図１１】
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【手続補正書】
【提出日】令和1年12月18日(2019.12.18)
【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】
交通事故の状況を表す交通事故シーンの特徴量を表す事故特徴ベクトルであって、前記交通事故シーンにおける事故車両の走行の状況を表す、事故後に第三者が得られる過去の交通事故の履歴が蓄積された交通事故データベースの情報をもとに構成した複数の要素から成る事故特徴ベクトルを事故特徴情報として記憶する記憶部と、
走行中の走行車両の状況を表す走行シーンの特徴量を表す走行特徴ベクトルであって、前記走行車両の走行の状況を表す複数の要素から成る走行特徴ベクトルを生成する特徴生成部と、
前記事故特徴情報に含まれる事故特徴ベクトルと前記走行特徴ベクトルとの類似度を計算し、前記類似度に基づいて最も前記走行特徴ベクトルと類似する事故特徴ベクトルを類似特徴ベクトルとして前記事故特徴情報から選択する特徴選択部と、
前記類似特徴ベクトルと前記走行特徴ベクトルとの前記類似度に基づいて、前記走行車両に交通事故が発生する危険があるか否かを判定する危険判定部と
を備えた危険検知装置。
【請求項２】
前記記憶部は、
前記交通事故シーンにより表される交通事故の状況において、事故後に第三者が得られる過去の交通事故の履歴が蓄積された交通事故データベースの情報をもとに構成した前記交通事故の回避に有効な車両の回避ルートを回避ルート情報として記憶し、
前記危険検知装置は、
前記走行車両に交通事故が発生する危険があると判定されると、前記回避ルート情報から、前記類似特徴ベクトルに対応する交通事故シーンに対応付けられた回避ルートを選択回避ルートとして選択する回避選択部と、
前記走行車両が前記選択回避ルートを実行するように前記走行車両を制御する回避制御部と
を備えた請求項１に記載の危険検知装置。
【請求項３】
前記危険判定部は、
前記類似特徴ベクトルと前記走行特徴ベクトルとの前記類似度が閾値以上の場合に、前記走行車両に交通事故が発生する危険があると判定する請求項１または請求項２に記載の危険検知装置。
【請求項４】
前記走行車両は、車載センサと、地図情報と、全球測位衛星システムとを搭載しており、
前記危険検知装置は、
前記走行車両に搭載された車載センサから、前記走行車両の状況を表す走行データを取得する走行データ取得部を備え、
前記特徴生成部は、
前記走行データと前記地図情報と前記全球測位衛星システムとに基づいて、前記走行車両の前記走行シーンを表す前記走行特徴ベクトルを生成する請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の危険検知装置。
【請求項５】
前記走行特徴ベクトルは、
前記事故特徴ベクトルを構成する複数の要素と同一の要素から構成され、前記複数の要素は位置情報以外の要素である請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の危険検知装置。
【請求項６】
走行中の走行車両に交通事故が発生する危険があるか否かを検知する危険検知装置の危険検知方法において、
前記危険検知装置は、交通事故の状況を表す交通事故シーンの特徴量を表す事故特徴ベクトルであって、前記交通事故シーンにおける事故車両の走行の状況を表す、事故後に第三者が得られる過去の交通事故の履歴が蓄積された交通事故データベースの情報をもとに構成した複数の要素から成る事故特徴ベクトルを事故特徴情報として記憶する記憶部を備え、
特徴生成部が、前記走行車両の状況を表す走行シーンの特徴量を表す走行特徴ベクトルであって、前記走行車両の走行の状況を表す複数の要素から成る走行特徴ベクトルを生成し、
特徴選択部が、前記事故特徴情報に含まれる事故特徴ベクトルと前記走行特徴ベクトルとの類似度を計算し、前記類似度に基づいて最も前記走行特徴ベクトルと類似する事故特徴ベクトルを類似特徴ベクトルとして前記事故特徴情報から選択し、
危険判定部が、前記類似特徴ベクトルと前記走行特徴ベクトルとの前記類似度に基づいて、前記走行車両に交通事故が発生する危険があるか否かを判定する危険検知方法。
【請求項７】
走行中の走行車両に交通事故が発生する危険があるか否かを検知する危険検知装置の危険検知プログラムにおいて、
前記危険検知装置は、交通事故の状況を表す交通事故シーンの特徴量を表す事故特徴ベクトルであって、前記交通事故シーンにおける事故車両の走行の状況を表す、事故後に第三者が得られる過去の交通事故の履歴が蓄積された交通事故データベースの情報をもとに構成した複数の要素から成る事故特徴ベクトルを事故特徴情報として記憶する記憶部を備え、
走行中の走行車両の状況を表す走行シーンの特徴量を表す走行特徴ベクトルであって、前記走行車両の走行の状況を表す複数の要素から成る走行特徴ベクトルを生成する特徴生成処理と、
前記事故特徴情報に含まれる事故特徴ベクトルと前記走行特徴ベクトルとの類似度を計算し、前記類似度に基づいて最も前記走行特徴ベクトルと類似する事故特徴ベクトルを類似特徴ベクトルとして前記事故特徴情報から選択する特徴選択処理と、
前記類似特徴ベクトルと前記走行特徴ベクトルとの前記類似度に基づいて、前記走行車両に交通事故が発生する危険があるか否かを判定する危険判定処理と
をコンピュータである危険検知装置に実行させる危険検知プログラム。
【手続補正書】
【提出日】令和2年3月18日(2020.3.18)
【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】
事故後に第三者が得られる過去の交通事故の履歴が蓄積された交通事故データベースの情報に基づいて、交通事故の状況を表す交通事故シーンにおける事故車両の走行の状況の特徴量を、位置情報以外の複数の要素により表した事故特徴ベクトルを含む事故特徴情報、
および、
前記交通事故データベースの情報に基づいて、前記交通事故シーンと、前記交通事故シーンにより表される交通事故の状況において前記交通事故の回避に最も有効な車両の回避ルートとを対応付けた回避ルート情報
を記憶する記憶部と、
走行中の走行車両の状況を表す走行シーンの特徴量として、前記走行車両の走行の状況を前記複数の要素により表した走行特徴ベクトルを生成する特徴生成部と、
前記事故特徴情報に含まれる事故特徴ベクトルと前記走行特徴ベクトルとの類似度を計算し、前記類似度に基づいて最も前記走行特徴ベクトルと類似する事故特徴ベクトルを類似特徴ベクトルとして前記事故特徴情報から選択する特徴選択部と、
前記類似特徴ベクトルと前記走行特徴ベクトルとの前記類似度に基づいて、前記走行車両に交通事故が発生する危険があるか否かを判定する危険判定部と、
前記走行車両に交通事故が発生する危険があると判定されると、前記回避ルート情報から、前記類似特徴ベクトルに対応する交通事故シーンに対応付けられた回避ルートを選択回避ルートとして選択する回避選択部と、
前記走行車両が前記選択回避ルートを実行するように前記走行車両を制御する回避制御部と
を備えた危険検知装置。
【請求項２】
前記危険判定部は、
前記類似特徴ベクトルと前記走行特徴ベクトルとの前記類似度が閾値以上の場合に、前記走行車両に交通事故が発生する危険があると判定する請求項１に記載の危険検知装置。
【請求項３】
前記走行車両は、車載センサと、地図情報と、全球測位衛星システムとを搭載しており、
前記危険検知装置は、
前記走行車両に搭載された車載センサから、前記走行車両の状況を表す走行データを取得する走行データ取得部を備え、
前記特徴生成部は、
前記走行データと前記地図情報と前記全球測位衛星システムとに基づいて、前記走行車両の前記走行シーンを表す前記走行特徴ベクトルを生成する請求項１または請求項２に記載の危険検知装置。
【請求項４】
前記走行特徴ベクトルは、
前記事故特徴ベクトルを構成する前記複数の要素と同一の要素から構成された請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の危険検知装置。
【請求項５】
走行中の走行車両に交通事故が発生する危険があるか否かを検知する危険検知装置の危険検知方法において、
記憶部が、
事故後に第三者が得られる過去の交通事故の履歴が蓄積された交通事故データベースの情報に基づいて、交通事故の状況を表す交通事故シーンにおける事故車両の走行の状況の特徴量を、位置情報以外の複数の要素により表した事故特徴ベクトルを含む事故特徴情報、
および、
前記交通事故データベースの情報に基づいて、前記交通事故シーンと、前記交通事故シーンにより表される交通事故の状況において前記交通事故の回避に最も有効な車両の回避ルートと、を対応付けた回避ルート情報
を記憶し、
特徴生成部が、走行中の走行車両の状況を表す走行シーンの特徴量として、前記走行車両の走行の状況を前記複数の要素により表した走行特徴ベクトルを生成し、
特徴選択部が、前記事故特徴情報に含まれる事故特徴ベクトルと前記走行特徴ベクトルとの類似度を計算し、前記類似度に基づいて最も前記走行特徴ベクトルと類似する事故特徴ベクトルを類似特徴ベクトルとして前記事故特徴情報から選択し、
危険判定部が、前記類似特徴ベクトルと前記走行特徴ベクトルとの前記類似度に基づいて、前記走行車両に交通事故が発生する危険があるか否かを判定し、
回避選択部が、前記走行車両に交通事故が発生する危険があると判定されると、前記回避ルート情報から、前記類似特徴ベクトルに対応する交通事故シーンに対応付けられた回避ルートを選択回避ルートとして選択し、
回避制御部が、前記走行車両が前記選択回避ルートを実行するように前記走行車両を制御する危険検知方法。
【請求項６】
走行中の走行車両に交通事故が発生する危険があるか否かを検知する危険検知装置の危険検知プログラムにおいて、
事故後に第三者が得られる過去の交通事故の履歴が蓄積された交通事故データベースの情報に基づいて、交通事故の状況を表す交通事故シーンにおける事故車両の走行の状況の特徴量を、位置情報以外の複数の要素により表した事故特徴ベクトルを含む事故特徴情報、
および、
前記交通事故データベースの情報に基づいて、前記交通事故シーンと、前記交通事故シーンにより表される交通事故の状況において前記交通事故の回避に最も有効な車両の回避ルートとを対応付けた回避ルート情報
を記憶する記憶処理と、
走行中の走行車両の状況を表す走行シーンの特徴量として、前記走行車両の走行の状況を前記複数の要素により表した走行特徴ベクトルを生成する特徴生成処理と、
前記事故特徴情報に含まれる事故特徴ベクトルと前記走行特徴ベクトルとの類似度を計算し、前記類似度に基づいて最も前記走行特徴ベクトルと類似する事故特徴ベクトルを類似特徴ベクトルとして前記事故特徴情報から選択する特徴選択処理と、
前記類似特徴ベクトルと前記走行特徴ベクトルとの前記類似度に基づいて、前記走行車両に交通事故が発生する危険があるか否かを判定する危険判定処理と、
前記走行車両に交通事故が発生する危険があると判定されると、前記回避ルート情報から、前記類似特徴ベクトルに対応する交通事故シーンに対応付けられた回避ルートを選択回避ルートとして選択する回避選択処理と、
前記走行車両が前記選択回避ルートを実行するように前記走行車両を制御する回避制御処理と
をコンピュータである危険検知装置に実行させる危険検知プログラム。
【国際調査報告】
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