BR102016012783B1

BR102016012783B1 - Dispositivo de assistência para prevenção de colisões para um veículo

Info

Publication number: BR102016012783B1
Application number: BR102016012783-1A
Authority: BR
Inventors: Edgard Yoshio Morales Teraoka; Shin Tanaka; Yoshitaka Oikawa
Original assignee: Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha
Priority date: 2015-06-05
Filing date: 2016-06-03
Publication date: 2023-04-11
Also published as: JP2017004106A; MY186583A; RU2666071C2; CA2932089C; US9849876B2; CN106240560B; KR101824803B1; KR20160143543A; CN106240560A; US20160355181A1; EP3101641A1; JP6481520B2; CA2932089A1; BR102016012783A2; EP3101641B1; RU2016121640A

Abstract

DISPOSITIVO [EE ASSISTÊNCIA PARA PREVENÇÃO [EE COLISÕES PARA UM VEÍCULO A presente invenção refere-se a um dispositivo de assistência para prevenção de colisões para um veículo que inclui: uma unidade de captura configurada para adquirir uma imagem em torno do veículo; uma unidade de detecção de imagem do animal configurada para detectar uma imagem de um animal; uma unidade de determinação de tipo de animal configurada para determinar um tipo de um animal; uma unidade de previsão de área de presença de animal configurada para prever uma futura área de presença do animal com base em valores de índice de características comportamentais que representam as características comportamentais do tipo determinado do animal; uma unidade de determinação de possibilidade de colisão configurada para determinar uma possibilidade de colisão do animal com o veículo com base em um resultado de previsão da futura área de presença do animal; e uma unidade de realização de processamento de assistência configurada para realizar o processamento de assistência para prevenção de colisões quando é determinado que há uma possibilidade de colisão do animal com o veículo.

Description

ANTECEDENTES DA INVENÇÃO 1. Campo da Invenção

[0001]A presente invenção refere-se a uma tecnologia de assistência para prevenção de colisões para um veículo como um automóvel e, mais particularmente a um dispositivo para prevenir colisões entre um veículo em movimento e um animal.

2. Descrição de Técnica Relacionada

[0002]No campo da tecnologia de assistência de condução para um veículo como um automóvel, várias configurações são propostas para um sistema que monitora a área à frente de um veículo em deslocamento usando uma câmera de vídeo a bordo do veículo ou um sensor de radar e, quando um objeto como os outros veículos, uma pessoa, ou um animal é detectado, prevê a possibilidade de colisão com o objeto para ajudar o condutor a evitar a colisão com o objeto. Por exemplo, a Publicação de Pedido de atente Japonês No. 2010-020401 (JP 2010-020401 A) e a Publicação de Pedido de atente Japonês No. 2010-108507 (JP 2010-108507 A) revelam uma configuração que determina se um objeto detectado em uma imagem, capturado pela câmera a bordo do veículo, é uma pessoa ou um tetrápode. Se a imagem detectada for a imagem de um tetrápode, a configuração estima a área de presença do tetrápode após o movimento do tetrápode, considerando que é mais provável que o tetrápode se mova na direção de sua cabeça. Então, a configuração determina se a área de presença do tetrápode estimada se sobrepõe à área de futura presença do veículo para detectar a possibilidade de colisão.A Publicação de Pedido de Patente japonês No. 2009-301283 (JP 2009301283 A) propõe uma configuração que, quando há uma possibilidade de colisão com um objeto, muda a frequência e o tempo, e que a possibilidade de colisão é notificada, entre o caso em que o objeto é uma pessoa e o caso em que o objeto é um tetrápode. Ademais, para o método de reconhecer se um objeto detectado em uma imagem capturada é um tetrápode, a Publicação de Pedido de Patente japonês No. 2010-113550 (JP 2010-113550 A), Publicação de Pedido de Patente japonês No. 2010-092429 (JP 2010-092429 A), e Publicação de Pedido de Patente japonês No. 2010-009372 (JP 2010-009372 A) propõe uma configuração que determina se o objeto é um tetrápode determinando-se se o ângulo do vetor que indica a postura da imagem do objeto muda periodicamente (Publicação de Pedido de Patente japonês No. 2010-113550 (JP 2010-113550 A)), determinando-se se o elemento de imagem correspondente ao movimento das pernas muda na configuração da parte inferior da imagem do objeto (Publicação de Pedido de Patente japonês No. 2010-092429 (JP 2010-092429 A)), ou determinando-se se a imagem do objeto tem um elemento de imagem correspondente à coluna vertebral e às quatro pernas de um tetrápode (Pu-blicação de Pedido de Patente japonês No. 2010-009372 (JP 2010-009372 A)).

[0003]Em geral, os animais (por exemplo, gado como um cavalo, boi e ovelha e animais selvagens como um cervo, cabra selvagem, urso, canguru) que podem entrar na estrada percorrida de um veículo se diferem no padrão de comportamento ou nas características comportamentais de acordo com o tipo. Por exemplo, o comportamento de um animal quando um veículo se aproxima do animal depende do tipo do animal; o animal foge (escapa) do veículo, fica paralisado onde o está, s aproxima do veículo, ou corre para estrada percorrida. A velocidade de movimento e a direção de movimento do animal também se diferem dentre tipos de animais. Portanto, quando um animal é detectado na imagem da estrada percorrida na direção de deslocamento do veículo ou na imagem de seus arredores, o tipo do animal deve ser identificado; de outro modo, é difícil estimar para onde o animal irá se mover após ser detectado, isto é, a posição em que o animal irá se apresentar ou a área em que o animal provavelmente irá se apresentar no futuro. Ademais, pode se tornar difícil determinar precisamente a possibilidade de colisão entre o veículo e o animal.Nesse ponto, se o objeto for um animal e se o tipo do animal não for identificado e a tendência do comportamento não puder ser prevista, não é conhecido em qual direção ou em que velocidade a imagem do animal na imagem capturada irá se mover. Portanto, para prever a área de futura presença do animal, pode se tornar necessário entender a tendência do comportamento do animal ou fazer uma análise de imagens de uma área relativamente grande na imagem para rastrear a imagem do animal. Entretanto, devido ao fato de as informações de imagens ser informações qua- dridimensionais tendo os elementos (valores de coordenadas bidimensionais, brilho e tempo), a carga de cálculo e o tempo de processamento são significativamente aumentados à medida que a faixa de análise da imagem se torna maior. Isso significa que a implementação rápida de determinação de possibilidade de colisão e assistência para prevenção de colisões exige um dispositivo de processamento de cálculo de maior desempenho e memória, resultando em um aumento no custo.

[0004]Além disso, quando as características comportamentais de animais se diferem dentre tipos de animais, a assistência eficiente para prevenção de colisões também se difere dentre tipos de animais. Quando um aviso por som e luz é emitido para um animal detectado à frente do veículo, a reação se difere dentre tipos de animais; alguns animais são altamente sensíveis ao aviso e se afastam do veículo e alguns outros animais não reagem de forma alguma ao aviso e entram na estrada percorrida com pouca ou nenhuma mudança no comportamento. Em particular, no primeiro caso, a colisão pode ser evitada emitindo-se um aviso por som ou luz sem a necessidade de aplicar o freio ou realizar operação de direção no veículo. No último caso, a colisão pode ser evitada aplicando-se o freio ou realizando-se a operação de direção no veículo. Em contrapartida, quando a colisão pode ser evitada apenas emitindo-se um aviso, a assistência de condução aplicando-se o freio ou executando-se a operação de direção no veículo não é necessária; similarmente, quando a colisão pode ser evitada aplicando-se o freio ou executando-se a operação de dire ção no veículo, a geração de um aviso não é necessária. Portanto, quando um animal é detectado como um objeto na imagem da estrada percorrida na direção de deslocamento do veículo ou na imagem de seus arredores, é preferível que a assistência para prevenção de colisões seja fornecida em um modo mais adequado de acordo com o tipo do animal.

SUMÁRIO DA INVENÇÃO

[0005]A presente invenção fornece um dispositivo para prevenção de colisões para um veículo que identifica o tipo de um animal quando o animal é detectado na estrada percorrida do veículo ou seus arredores. Após isso, o dispositivo de assistência para prevenção de colisões estima a área de futura presença do animal mais precisamente com base nas características de comportamento do tipo e determina a possibilidade de colisão.

[0006]De acordo com um primeiro aspecto da presente invenção, um dispositivo de assistência para prevenção de colisões para um veículo inclui: uma unidade de captura configurada para adquirir uma imagem em torno do veículo; uma unidade de detecção de imagem de animais configurada para detectar a presença/ausência de uma imagem de um animal na imagem; uma unidade de determinação de tipo de animal configurada para determinar um tipo de um animal quando uma imagem do animal é detectada na imagem; uma unidade de previsão de área de presença de animal configurada para prever uma futura área de presença do animal com base em valores de índice de características comportamentais que representam as características comportamen- tais do tipo determinado do animal; uma unidade de determinação de possibilidade de colisão configurada para determinar uma possibilidade de colisão do animal com o veículo com base em um resultado de previsão da futura área de presença do animal; e uma unidade de realização de processamento de assistência configurada para realizar o processamento de assistência para prevenção de colisões quando é determinado que há uma possibilidade de colisão do animal com o veículo.

[0007]Na configuração acima, o tipo do “animal” pode ser um cavalo, um boi, uma ovelha, um cervo, uma cabra selvagem, um urso, um canguru, ou qualquer outro tetrápode. As “características comportamentais do tipo determinado do animal” podem ser as características (tendência do tipo determinado de um animal para selecionar um padrão de comportamento ou a probabilidade com a qual vários padrões são selecionados) de vários padrões de comportamento (ou modo de comportamento) do animal quando o veículo se aproxima do animal, por exemplo, os possíveis padrões de comportamento que indicam que o animal foge (escapa) do veículo, permanece naquela posição (fica paralisado), ou corre para a estrada percorrida. Os “valores de índice de características comportamentais” podem ser valores que representam as “características comportamentais” de cada tipo de animal. Os “valores de índice de características comportamentais” podem ser um valor sinalizador atribuído a cada informação sobre as características comportamentais que são obtidas com antecedência através de uma investigação e pode ser gerado para um tipo de animal individual. Mais especificamente, conforme será descrito posteriormente, o valor pode ser um valor que é obtido com antecedência através de uma investigação e que indica a probabilidade de geração de um possível modo de comportamento gerado para um tipo de animal individual ou um valor que representa a velocidade e/ou direção de movimento em um possível modo de comportamento. Na “previsão de uma futura área de presença do animal” que é feita usando os “valores de índice de características comportamentais”, uma área definida por um limite dentro do qual o animal estará presente no futuro ou um caminho de movimento futuro pode ser previsto como uma área real. Conforme será descrito posteriormente em detalhes, uma distribuição das futuras áreas de presença do animal na área plana em torno do veí culo pode ser determinada. Na modalidade, a unidade de previsão de área de presença de animal pode incluir uma unidade de armazenamento de valor de índice de características comportamentais que armazena com antecedência um grupo de dados sobre os “valores de índice de características comportamentais” de um animal de um tipo que supõe-se que entre em uma estrada percorrida do veículo e pode selecionar os valores de índice de características comportamentais do tipo determinado do animal a partir do grupo de dados armazenados na unidade de armazenamento de valores de índice de características comportamentais. A unidade de captura descrita acima pode ser uma câmera a bordo do veículo que captura os arredores do veículo e gera uma imagem. A unidade de detecção de imagem do animal e a unidade de determinação de tipo de animal podem ser implementadas de qualquer modo por uma unidade que detecta a imagem de um animal na imagem capturada e determina o tipo do animal usando qualquer método de processamento de imagens como o método de extração de borda ou método de correspondência de padrões.

[0008]De acordo com a configuração descrita acima, quando a imagem de um animal é detectada na imagem em torno do veículo adquirida pela unidade de captura, como uma câmera no veículo, enquanto o veículo está se movimentando, o tipo do animal é primeiramente determinado e, usando as informações sobre as “características comportamentais” do tipo de animal determinado, a área de presença do animal é prevista. Nesse caso, as características comportamentais do tipo de animal detectado são refletidas nas informações sobre a área de presença prevista do animal. Portanto, espera-se que o resultado de previsão seja mais preciso ou mais exato que anteriormente. Isso torna possível determinar a possibilidade de o animal, detectado na imagem dos arredores do veículo, colidir com o veículo de forma mais precisa e mais exata.

[0009]No aspecto descrito acima, o dispositivo de assistência para prevenção de colisões para um veículo pode incluir adicionalmente uma unidade de sele ção de processamento de assistência configurada para selecionar um modo do pro-cessamento de assistência para prevenção de colisões com base no tipo do animal determinado. Ademais, a unidade de realização de processamento de assistência pode ser configurada para realizar o processamento de assistência para o modo selecionado. Conforme já descrito acima, as características comportamentais de um animal quando o veículo se aproxima do animal se diferem de acordo com o tipo. Portanto, a assistência eficiente para prevenção de colisões se difere de acordo com o tipo do animal. Por exemplo, a geração de um aviso é eficiente para um animal do tipo que reage ao som ou luz e se afasta do veículo. A assistência freando-se ou conduzindo-se o veículo para permitir que o veículo evite entrar na área de presença do animal é eficiente para um animal do tipo que não reage a um aviso e entra na estrada percorrida. Isto é, o modo de processamento de assistência eficiente se difere de acordo com o tipo do animal determinado. Portanto, se um animal for detectado em torno do veículo e houver uma possibilidade de o animal colidir com o veículo, o modo de processamento de assistência também pode ser selecionado de acordo com o tipo do animal. Esse modo permite a provisão de assistência à condução mais adequada para prevenção de colisões. Isso também reduz o desconforto e estranheza nos arredores ou reduz aqueles do condutor ou ocupantes.

[0010]No aspecto descrito acima, a previsão da futura área de presença rea-lizada pela unidade de previsão de área de presença de animal, em mais detalhes, o resultado de previsão, pode ser representada em vários modos. Por exemplo, em um modo, o resultado de previsão pode ser representado por uma trajetória, começando na posição em que o animal é detectado, na imagem na área plana em torno do veículo. Ademais, uma área em que o animal pode estar presente no futuro após passar algum tempo a partir do momento em que o animal é detectado na imagem pode ser definida como o resultado de previsão. Ademais, conforme será descrito na Descrição Detalhada das Modalidades, o resultado de previsão pode ser represen tado como uma distribuição de probabilidades de futura presença do animal na área plana em torno do veículo. A área de futura presença do animal é prevista usando a direção, posição e velocidade de movimento atuais do animal, obtidas a partir da imagem e os valores de índice de características comportamentais do tipo de animal determinado (por exemplo, o valor que indica a probabilidade de geração de um possível modo de comportamento e o valor que representa a velocidade de movimento e/ou direção em um possível modo de comportamento no tipo de animal determinado como descrito acima). Portanto, devido ao fato de as características comportamentais do tipo do animal determinado serem refletidas sobre o resultado de previsão da área de futura presença do animal, espera-se que o resultado seja mais preciso ou mais exato. Ademais, para determinar a possibilidade de colisão, a área que será processada ou a área que será analisada pode ser reduzida. Isso resulta em uma redução na carga de cálculo e no tempo de processamento. Além disso, no aspecto descrito acima, a unidade de previsão de área de presença de animal pode ser configurada para gerar uma distribuição de probabilidades de futura presença do animal em uma área plana em torno do veículo como o resultado de previsão da área de futura presença do animal usando os valores de índice de características comportamentais do tipo do animal determinado e da direção, posição e velocidade de movimento atuais do animal. Além disso, os valores de índice de características comportamentais do tipo determinado do animal podem incluir a direção de movimento e a velocidade de movimento do animal que podem ser geradas no padrão de comportamento esperado no tipo do animal determinado bem como a probabilidade de geração daquele padrão de comportamento.

[0011]O modo ou padrão de comportamento pode se diferir de acordo com o tipo de animal entre quando o animal está presente como um indivíduo e quando o animal pertence a um grupo. Portanto, no aspecto o descrito acima, a unidade de determinação de tipo de animal pode ser configurada para determinar se o animal, cuja imagem é detectada na imagem, pertence a um grupo e, se as características comportamentais se diferem entre quando o animal do tipo determinado pertence a um grupo e quando o animal está presente como um indivíduo, a unidade de previsão de área de presença de animal pode ser configurada para prever a área de futura presença do animal usando os valores de índice de características comportamentais que se diferem entre quando o animal na imagem é determinado para formar um grupo e quando o animal não é determinado para formar um grupo. Isso aumenta ainda mais a precisão no resultado de previsão da área de futura presença do animal quando o animal pertence a um grupo.

[0012]A determinação da possibilidade de colisão de um animal com o veículo no aspecto descrito acima é descrita brevemente como se segue. A possibilidade de colisão do animal com o veículo é determinada registrando o resultado de previsão da área de futura presença do animal, obtido considerando-se as características comportamentais do tipo de animal como descrito acima, para determinar se o animal irá entrar no caminho percorrido ou a área de futura presença do veículo. Para determinar a possibilidade de colisão mais precisamente nesse processamento, o dispositivo de assistência para prevenção de colisões de um veículo no aspecto descrito acima pode incluir adicionalmente uma unidade de previsão de área de presença de veículo que prevê uma área de futura presença do veículo em que a unidade de determinação de possibilidade de colisão pode ser configurada para determinar se há uma possibilidade de colisão do animal com o veículo com base no resultado de previsão da área de futura presença do animal e um resultado de previsão da área de futura presença do veículo. Para prever a área de futura presença do veículo, o resultado de previsão pode ser representado por uma trajetória futura, determinado com base no estado de movimento como a velocidade de veículo, a partir da posição de veículo atual, ou uma área em que o veículo pode estar presente no futuro após decorrer algum tempo a partir do momento em que o animal é detectado na imagem pode ser definida como o resultado de previsão. Ademais, conforme será descrito na Descrição Detalhada das Modalidades, o resultado de previsão pode ser representado como uma distribuição de probabilidades de futura presença do veículo na área plana em torno do veículo. Nesse caso, a unidade de determinação de possibilidade de colisão pode ser configurada para determinar a possibilidade de colisão do animal com o veículo com base na distribuição de probabilidades de futura presença do animal e a na distribuição de probabilidades de futura presença do veículo. Mais especificamente, como será posteriormente descrito, pode ser determinado que há uma possibilidade de colisão se houver uma área ou posição com uma alta probabilidade da presença do animal e uma área ou posição com uma alta probabilidade da presença do veículo dentro da faixa de uma distância predeterminada ou se houver uma área em que o animal e o veículo estão presentes ao mesmo tempo com uma alta probabilidade na área plana em torno do veículo.

[0013]Vários dispositivos foram propostos para detectar se há um animal em torno de um veículo em movimento, determinar a possibilidade de colisão, e realizar o processamento de assistência para prevenção de colisões. Entretanto, esses dispositivos não realizam processamento para determinar o tipo de animal e, portanto, não preveem o comportamento do animal considerando a diferença nas características comportamentais que dependem do tipo de animal. Nesse caso, mesmo que a presença de um animal seja detectada em torno do veículo enquanto o veículo está se movendo, o comportamento do animal detectado, como a direção de movimento ou velocidade de movimento, não pode ser substancialmente determinado e, portanto, é difícil prever a área de futura presença precisamente.

[0014]Por outro lado, no aspecto descrito acima, se um animal for detectado em torno de um veículo em movimento, o tipo do animal é primeiramente determinado como descrito acima, as características comportamentais do animal daquele tipo são registradas e, então, pode ser previsto para cada tipo de animal como o animal irá se mover após isso em torno do veículo. Portanto, essa capacidade permite que a área de presença do animal ou uma provável área seja estimada precisamente e permite que a possibilidade de colisão do animal com o veículo seja precisamente prevista conforme descrito acima, tornando possível determinar se deve executar a assistência para prevenção de colisões. Além disso, devido ao fato de a tendência de futuro comportamento previsto ser medida de acordo com o tipo detectado do animal conforme descrito acima, a área, em que o processamento relacionado à assistência para prevenção de colisões será realizado, é seletivamente determinada (reduzida). Isso irá resultar em uma redução na carga de cálculo e no tempo de processamento e tornará possível acelerar a determinação da possibilidade de colisão, a determinação da exigência de processamento de assistência e a provisão do processamento de assistência. Além disso, em uma configuração em que o modo de processamento de assistência é determinado de acordo com o tipo de animal, uma assistência mais eficiente pode ser realizada para o animal detectado e, portanto, é vantajosa, pois uma assistência desnecessária não precisa ser realizada.

[0015]De acordo com um segundo aspecto da presente invenção, um dispositivo de assistência para prevenção de colisões para um veículo inclui: um dispositivo de captura que adquire uma imagem em torno do veículo; e um dispositivo de controle eletrônico. O dispositivo de controle eletrônico implementa funções de uma unidade de detecção de imagem do animal configurada para detectar a presença ou ausência de uma imagem de um animal na imagem, uma unidade de determinação de tipo de animal configurada para determinar um tipo de um animal quando uma imagem do animal é detectada na imagem, uma unidade de previsão de área de presença de animal configurada para prever uma área de futura presença do animal com base em valores de índice de características comportamentais que representam características comportamentais do tipo determinado do animal, uma unidade de determinação de possibilidade de colisão configurada para determinar uma possibili- dade de colisão do animal com o veículo com base em um resultado de previsão da área de futura presença do animal, e uma unidade de realização de processamento de assistência configurada para realizar o processamento de assistência para prevenção de colisões quando se determina que há uma possibilidade de colisão do animal com o veículo.

BREVE DESCRIÇÃO DOS DESENHOS

[0016]Características, vantagens e significância técnica e industrial de moda-lidades exemplificadoras da invenção serão descritas abaixo com referência aos de-senhos em anexo, em que referências numéricas similares denotam elementos simi-lares, e em que: A Figura 1A é uma vista plana esquemática de um veículo em que uma mo-dalidade de um dispositivo de assistência para prevenção de colisões em um modo da presente invenção é montada; A Figura 1B é um diagrama de blocos mostrando uma configuração da mo-dalidade do dispositivo de assistência para prevenção de colisões no modo da presente invenção; A Figura 2A é um fluxograma mostrando uma modalidade da operação de processamento em uma ECU de reconhecimento do dispositivo de assistência para prevenção de colisões no modo da presente invenção; A Figura 2B é um fluxograma mostrando uma modalidade do processamento de determinação de tipo de animal na operação de processamento na Figura 2A; A Figura 3 é um fluxograma mostrando uma modalidade da operação de processamento em uma ECU de controle de assistência do dispositivo de assistência para prevenção de colisões no modo da presente invenção; A Figura 4A é um diagrama mostrando o processo de extração de bordas para detectar a imagem de um animal em uma imagem capturada por uma câmera a bordo do veículo; A Figura 4B é um diagrama esquemático mostrando as imagens de borda extraídas das imagens de um tetrápode, um pedestre (objeto caminhante bípede), e um veículo em uma imagem; A Figura 5A é um diagrama mostrando o processamento para determinar o tipo de um animal realizando-se uma correspondência de padrões para imagem de um animal detectado em uma imagem capturada pela câmera a bordo do veículo; A Figura 5B é um diagrama mostrando esquematicamente um exemplo dos padrões de imagens de animais usados para correspondência de padrões; A Figura 5C é um diagrama mostrando esquematicamente a imagem de animais em uma imagem, capturada pela câmera a bordo do veículo, quando uma pluralidade de animais forma um grupo com índices atribuídos aos animais individuais na figura; A Figura 6A é um diagrama mostrando os padrões de comportamento que são usados para prever uma área de futura presença do animal e são selecionados por um animal no modelo de movimento, bem como suas probabilidades de geração, no modo da presente invenção; A Figura 6B é um diagrama mostrando a distância de movimento por unidade de tempo e a direção de uma posição de animal em um modelo de movimento de animal; A Figura 6C é um diagrama mostrando a direção de movimento de um animal em um modelo de movimento de animal; A Figura 6D é um diagrama de gráfico mostrando esquematicamente a dis-tribuição de probabilidades de geração pθ da direção de movimento θik da largura de ângulo Δθik que é fornecida como um dos valores de índice de características com-portamentais de um animal em um modelo de movimento de animal; A Figura 6E é um diagrama de gráfico representado convertendo-se a distri-buição de probabilidades de geração pθ da direção de movimento θik da largura de ângulo Δθik, mostrada na Figura 6D, na distância na direção de um arco com o raio de r; A Figura 6F é um diagrama de gráfico mostrando esquematicamente a dis-tribuição de probabilidades de geração pj da variação (jerk) de velocidade J que é fornecida como um dos valores de índice de características comportamentais de um animal em um modelo de movimento de animal; A Figura 6G é um diagrama de gráficos mostrando esquematicamente a dis-tribuição de probabilidades de geração pma da máxima velocidade possível do animal Vmax que é fornecida como um dos valores de índice de características compor-tamentais de um animal em um modelo de movimento de animal; A Figura 6H é um diagrama mostrando esquematicamente a distribuição de futuras posições de presença do animal que é obtida de acordo com um modelo de movimento de animal; A Figura 7A é um diagrama mostrando esquematicamente uma mudança na posição de probabilidade de presença mais alta ao longo do tempo para cada padrão de comportamento, usando um modelo de movimento de animal usado para prever a área de futura presença do animal no modo da presente invenção (primeiro modo); A Figura 7B é um diagrama mostrando esquematicamente um exemplo da distribuição de gráficos de futuras posições previstas do animal na área plana em torno do veículo em um determinado tempo t que é calculado de acordo com um modelo de movimento do animal em que números aleatórios são usados como valores de índice de características comportamentais (segundo modo); A Figura 7C é um diagrama mostrando esquematicamente a distribuição de probabilidades de futura presença p calculadas a partir dos gráficos das posições previstas mostradas na Figura 7B; A Figura 7D é um diagrama mostrando esquematicamente a distribuição de probabilidades de futura presença do animal Pa em um determinado tempo t; A Figura 7E é um diagrama mostrando esquematicamente uma mudança ao longo do tempo na distribuição de probabilidades de futura presença do animal (a linha tracejada indica a linha de contorno da probabilidade); A Figura 8 é um diagrama mostrando um exemplo da lista de valores de índice de características comportamentais do animal por tipo de animal que é usado para prever a área de futura presença do animal; A Figura 9A é um diagrama mostrando o processamento para determinar a possibilidade de colisão entre um veículo e um animal no modo (primeiro modo) em que a posição de probabilidade de presença mais alta é estima em cada ponto de tempo para cada padrão de comportamento como a previsão da área de futura presença do animal; A Figura 9B é um diagrama mostrando o processamento para determinar a possibilidade de colisão entre um veículo e um animal no modo (segundo modo) em que a distribuição de probabilidade de presença do animal na área em torno do veículo é gerada como a previsão da área de futura presença do animal; A Figura 9C é um diagrama mostrando esquematicamente que a distribuição de probabilidades de futura presença do animal se sobrepõe à área da futura presença do veículo de alta probabilidade enquanto a distribuição de probabilidade de futura presença do animal muda ao longo do tempo; A Figura 10A é um diagrama, similar ao diagrama na Figura 9B, mostrando esquematicamente um exemplo em que a distribuição de probabilidades de futura presença do animal se difere de acordo com o tipo de um animal; A Figura 10B é um diagrama, similar ao diagrama na Figura 9B, mostrando esquematicamente um exemplo em que a distribuição de probabilidades de futura presença do animal se difere de acordo com o tipo de um animal; A Figura 10C é um diagrama, similar ao diagrama na Figura 9B, mostrando esquematicamente um exemplo em que a distribuição de probabilidades de futura presença do animal se difere de acordo com o tipo de um animal; A Figura 10D é um diagrama, similar ao diagrama na Figura 9B, mostrando esquematicamente o caso em que um animal de um tipo particular se apresenta como um indivíduo; e A Figura 10E é um diagrama, similar ao diagrama na Figura 9B, mostrando esquematicamente o caso em que animais do mesmo tipo se apresentam como um grupo.

DESCRIÇÃO DETALHADA DE MODALIDADES

[0017]As modalidades da presente invenção são descritas abaixo com refe-rência aos desenhos anexos. Nas figuras, a mesma referência numérica indica o mesmo componente.

[0018]Uma modalidade preferencial de um dispositivo de assistência para prevenção de colisões em um modo da presente invenção pode ser montada em um veículo 10, como um automóvel padrão, como esquematicamente mostrado na Figura 1A. Em um modo normal, um sistema de condução que gera força de condu- ção/frenagem nas rodas (somente uma parte do dispositivo é mostrada), um dispositivo de sistema de frenagem 40 que gera força de frenagem nas rodas e um dispositivo de sistema de direção 30 são montados no veículo 10 que tem rodas dianteiras esquerda e direita 12FL e 12FR e rodas traseiras esquerda e direita 12RL e 12RR. O dispositivo de sistema de frenagem 40 opera da seguinte forma. Em um tempo normal, a pressão de freio nos cilindros de roda 42i (i = FL, FR, RL, RR; essa notação será usada na descrição abaixo) instalados nas rodas, isto é, força de frenagem nas rodas, é ajustada por um circuito hidráulico 46 comunicado com um cilindro mestre 45 que é operado quando o condutor pisa no pedal de freio 44. Por outro lado, quando a frenagem é aplicada ao veículo pelo dispositivo de assistência para prevenção de colisões na presente invenção como uma assistência para prevenção de colisão, a pressão de freio nos cilindros de roda das rodas é aumentada com base em um comando de um dispositivo de controle eletrônico 60 para gerar força de fre- nagem nas rodas. O dispositivo de sistema de frenagem 40 pode ser um dispositivo que aplica força de frenagem de forma pneumática ou eletromagnética às rodas ou pode ser qualquer dispositivo usado por versados na técnica. Em um tempo normal, o dispositivo de sistema de direção pode ser um dispositivo de direção assistida que transmite a rotação de uma roda de direção 32, operada pelo condutor, para barras de direção 36L e 36R para dirigir as rodas dianteiras 12FL e 12FR enquanto aumenta a força de rotação por um reforçador 34. Por outro lado, quando o veículo é dirigido pelo dispositivo de assistência para prevenção de colisões no modo da presente invenção como uma assistência para prevenção de colisões, o reforçador 34 é operado com base em um comando do dispositivo de controle eletrônico 60 para dirigir as rodas dianteiras 12FL e 12FR.

[0019]Além disso, uma câmera 70 para capturar a situação na direção de deslocamento do veículo e seus arredores é montada no veículo 10 sobre o qual o dispositivo de assistência para prevenção de colisões no modo da presente invenção é montado e as informações de imagem capturada s1 são enviadas para o dispositivo de controle eletrônico 60. A câmera 70 pode ser uma câmera de vídeo geralmente usada nesse campo. Exige-se que a câmera empregada tenha a função de capturar uma imagem em cores monocromáticas, converter a imagem capturada no sinal em uma forma processável por um computador, e enviar o sinal convertido para o dispositivo de controle eletrônico 60. Além disso, um alto-falante 74 e luzes 72 (as luzes podem ser faróis geralmente montados no veículo), usado para emitir um aviso w1 por som e/ou luz, pode ser montado para uso em assistência para prevenção de colisões.

[0020]A operação do dispositivo de assistência para prevenção de colisões no modo da presente invenção descrita acima é realizada pelo dispositivo de contro le eletrônico 60. O dispositivo de controle eletrônico 60 pode incluir um microcomputador padrão que inclui a CPU, ROM, RAM e dispositivo de porta de entrada/saída interconectado por um barramento comum bidirecional e o circuito de condução. A configuração e a operação dos componentes do dispositivo de assistência para pre-venção de colisões no modo da presente invenção, que serão posteriormente descritas, podem ser implementadas pela operação do dispositivo de controle eletrônico (computador) 60 sob controle do programa. Além das informações de imagem s1 da câmera 70, o dispositivo de controle eletrônico 60 recebe o seguinte para prever a área de futura presença do veículo: os valores de velocidade de roda VwFL, VwFR, VwRL, e VwRR a partir de um sensor de velocidade de roda 14 fornecido para detectar a velocidade de veículo do veículo, a taxa de guinada ya parti r cee um senso r de taxa de guinada (sensor giroscópico, etc.) 62 para medir o ângulo de guinada e o ângulo de direção δ a partir do reforçador 34 . Embora não mostrado , os vários parâmetros (por exemplo, valores de sensor G longitudinal) necessários para vários tipos de controle que serão realizados no veículo nessa modalidade podem ser inseridos no dispositivo de controle eletrônico 60, e vários comandos de controle podem ser emitidos a partir do dispositivo de controle eletrônico 60 para os dispositivos correspondentes.

[0021]Com referência à Figura 1B, a configuração específica do dispositivo de assistência para prevenção de colisões no modo da presente invenção implementado pelo dispositivo de controle eletrônico 60 inclui uma ECU de reconhecimento e uma ECU de controle de assistência. Uma ECU de reconhecimento inclui uma unidade de detecção de imagem de objeto que detecta a presença da imagem de um objeto (um objeto como um animal, um pedestre e um veículo que pode colidir com o veículo) na imagem da câmera a bordo do veículo 70; uma unidade de identificação de candidato animal que identifica se um objeto é um animal quando a imagem do objeto é detectada; uma unidade de determinação de tipo de animal que determina o tipo de um animal quando o objeto é um animal; e uma unidade de detecção de in-formações de posição de animal que detecta as informações de posição (posição, velocidade e direção como visualizado a partir do veículo) sobre um animal. Por outro lado, a Ecu de controle de assistência inclui uma unidade de memória que armazena com antecedência o grupo de dados de “valores de índice de características comportamentais” que representam as características comportamentais de animais dos tipos que supõe-se que irá entrar na estrada percorrida do veículo; uma unidade de previsão de área de presença de animal que prevê a área de futura presença do animal usando os valores de índice de características comportamentais, que representam as características do comportamento do tipo determinado de um animal detectado na imagem na unidade de memória e as informações de posição sobre um animal; uma unidade de previsão de área de veículo que prevê a área de futura presença do veículo usando as informações de estado de movimento sobre o veículo, isto é, valores de índice que representam o estado de movimento atual como a velocidade, ângulo de direção ou taxa de guinada; uma unidade de determinação de possibilidade de colisão que determina se há uma possibilidade de colisão entre o veículo e um animal usando o resultado de previsão da área de futura presença do veículo e o resultado de previsão da área de futura presença do veículo; e uma unidade de seleção de assistência para evitar colisão de acordo com o tipo de um animal quando é determinado que há uma possibilidade de colisão. Para fornecer assistência, a unidade de exibição, alto-falante, ou luzes são operadas de acordo com o modo da assistência selecionada, e um comando de controle é enviado para um dispositivo de controle correspondente para realizar o controle de frenagem ou controle de direção como necessário. Conforme descrito acima, deve ser entendido que a configuração e a operação das unidades descritas acima são implementadas executando-se o programa no computador (dispositivo de controle eletrônico 60). A seguir será descrito em detalhes o processamento realizado pela ECU de reconheci- mento para assistência para prevenção de colisões (para reconhecer uma imagem de animal na imagem e para determinar um tipo de animal) e o processamento realizado pela ECU de controle de assistência (para determinar se há uma possibilidade de colisão e para fornecer assistência para prevenção de colisões).

[0022]O dispositivo de assistência para prevenção de colisões no modo da presente invenção realiza o seguinte conforme descrito no Sumário da Invenção. Brevemente, quando a imagem de um animal é detectada em uma imagem criada capturando-se a área na direção de deslocamento de um veículo em movimento e seus arredores, o dispositivo de assistência para prevenção de colisões prevê a área de futura presença do animal e determina se há uma possibilidade de o animal colidir com o veículo e, quando houver uma possibilidade de colisão, fornece uma assistência para prevenção de colisões. Em tal configuração, devido ao fato de o padrão de comportamento do animal e ao modo de comportamento dependerem do tipo conforme descrito acima, não se sabe em que direção e qual velocidade o animal irá se mover se o tipo não for identificado (por exemplo, dependendo do tipo, o animal pode ter uma forte tendência a se mover para uma direção diferente da direção quando o mesmo foi detectado). Nesse caso, se torna difícil prever precisamente a área de futura presença do animal. Para aumentar a precisão de previsão da área de futura presença do animal na situação em que o tipo não é identificado, é necessário rastrear a imagem do animal na imagem durante um período de tempo relativamente longo para determinar seu modo de comportamento. Entretanto, devido à direção de movimento e velocidade de movimento serem incertas, há a necessidade de buscar uma área maior na imagem e, nesse caso, a carga de cálculo e o tempo de processamento são significativamente reduzidos. Ademais, para fornecer assistência para prevenção de colisões, o modo de assistência eficiente para prevenção de colisão depende do tipo de um animal. Para o tipo de um animal que se afasta do veículo simplesmente emitindo-se um aviso por som ou luz, um aviso por som ou luz é uma assistência eficiente. Para o tipo de um animal que não reage a um aviso por som ou luz, porém pode entrar na estrada percorrida do veículo, evitando o animal por fre- nagem ou direção é um modo de assistência eficiente.

[0023]Quando a imagem de um animal é detectada, o dispositivo de assistência para prevenção de colisões no modo da presente invenção, primeiramente, determina o tipo do animal como descrito acima e prevê a área de futura presença do animal, considerando as características comportamentais do tipo determinado, isto é, o provável padrão de comportamento ou o modo de comportamento, do animal. Nesse caso, o dispositivo de assistência para prevenção de colisões registra as características comportamentais do tipo do animal detectado para aumentar a precisão no resultado de previsão da área de futura presença detectada do animal. Ao mesmo tempo, como comparado quando a direção na qual é provável que o animal se mova e a velocidade na qual o veículo irá se mover não são conhecidas, o dispositivo de assistência para prevenção de colisões reduz o tempo para rastrear o animal na imagem, resultando em uma redução na carga de cálculo e no tempo de processamento. Além disso, a capacidade de identificar o tipo do animal possibilita selecionar ou determinar um modo eficiente como uma assistência para prevenção de colisões de acordo com o tipo do animal, dessa forma, fornecendo uma assistência para prevenção de colisões adequada. A configuração principal do dispositivo de assistência para prevenção de colisões no modo da presente invenção é a configuração especificamente desenhada para assistência para prevenção de colisões quando a imagem de um animal é detectada na imagem. Quando uma imagem de não animal é detectada na imagem, o processamento para assistência para prevenção de colisões pode ser realizado em algum outro modo. Portanto, o dispositivo de assistência para prevenção de colisões no modo da presente invenção pode ser implementado como uma parte de um dispositivo de assistência para prevenção de colisões de uso geral para um veículo. A seguir descreve-se cada processamento.

[0024]Com referência à Figura 2A, no processamento de detecção de imagem de animal e determinação de tipo de animal realizadas da imagem pela ECU de reconhecimento no dispositivo no modo da presente invenção, a ECU de reconheci-mento, primeiro, adquire dados de imagem capturados pela câmera a bordo do veículo 70 (etapa 10). Após isso, a ECU de reconhecimento detecta se há a imagem de um objeto, como um animal, um pedestre, e um veículo com o qual o veículo pode colidir, na imagem capturada (etapa 12). A imagem capturada pela câmera a bordo do veículo 70 pode ser uma imagem criada de acordo com a especificação geralmente usada nesse campo como esquematicamente mostrado na parte superior da Figura 4A. O ângulo de visão da imagem é tipicamente ajustado de modo que a estrada percorrida R e seus arredores à frente do veículo em deslocamento são incluídos. O processamento de detecção quanto à presença da imagem de um objeto pode ser realizado por um método de processamento de imagens arbitrário. Em um modo, como esquematicamente mostrado na parte superior na Figura 4A, a diferença em brilho é, primeiramente, calculada para cada pixel nas imagens temporariamente contínuas. Como resultado, a diferença é essencialmente zero na imagem de fundo ou na imagem de um objeto estacionário, embora uma discrepância posicional seja gerada entre imagens contínuas na imagem d de um objeto em movimento como um animal e, conforme mostrado na parte inferior na Figura 4A, a borda da imagem d é gerada nas imagens Δ11 e At2,senoo qu ecada um a representa um a diferença entre imagens contínuas, como a imagem de diferença S de valores de brilho. Portanto, extraindo-se a imagem da borda S que é a diferença em valores de brilho, a presença da imagem d de um objeto em movimento pode ser detectada. Mais especificamente, na detecção da imagem de diferença S de valores de brilho, isto é, na extração da borda da imagem d de um objeto em movimento, uma área com valores de brilho que excedem um limite predeterminado é extraída nas imagens de diferença Δt1 e Δt2 , Isso permite que a imagem de borda S , isto é, a área de presenaa da imagem d de um objeto em movimento, seja detectada (No cálculo de diferenças em imagens contínuas, uma discrepância de fundo gerada à medida que o veículo se desloca e um ruído gerado por captura pode ser ignorado definindo-se um limiar para extrair a imagem de diferença S de valores de brilho nas imagens de diferença Δt1 e ΔtΔ. Ademais, a imagem de diferença entre imagens contínuas pode ser calculada após corrigir uma discrepância de fundo entre imagens contínuas usando as informações de velocidade de veículo).

[0025]Se as imagens de um objeto forem detectadas na imagem capturada pela câmera 70 dessa maneira, uma determinação é feita se a imagem é um animal (etapa 14). O processamento para determinar se a imagem candidata do objeto detectado é um animal pode ser realizado por um método de processamento de imagens arbitrário. Em um modo, a determinação pode ser feita com base na configuração da imagem de borda S nas imagens de diferença Δ11 e Δtd descritas acim a. Mais especificamente, como esquematicamente mostrado na Figura 4B, as imagens de borda a e b que representam duas pernas são detectadas na imagem de borda quando o objeto é um pedestre (objeto caminhante bípede) (figura no meio), e a imagem de borda ‘a’ que representa o esboço é detectada quando o objeto é um veículo (figura à direita). Por outro lado, as imagens de borda a, b, c, d, e e das quatro pernas e do pescoço são detectadas quando o objeto é um tetrápode (figura à esquerda). Portanto, pode ser determinado se a imagem d do objeto em movimento é um animal tetrápode determinando-se se há imagens de borda a, b, c, d, e e das quatro pernas e do pescoço na imagem de borda S da imagem de diferença.

[0026]Se a imagem de um objeto em movimento não for encontrada no pro-cessamento de determinação descrito acima, o ciclo seguinte é iniciado. Se a imagem d do objeto em movimento for um pedestre (objeto caminhante bípede) ou um veículo, qualquer outro processamento exceto aquele no modo da presente invenção pode ser realizado. Se a imagem d do objeto em movimento for um tetrápode, o processamento de determinação de tipo de animal (etapa 16) é realizado. Tipicamente, como esquematicamente mostrado na Figura 5B, o processamento de determinação de tipo de animal pode ser feito realizando-se a correspondência de padrões da imagem, obtida pela câmera a bordo do veículo 70, usando os padrões preparados das imagens de vários animais que supõe-se que entrem na estrada percorrida de um veículo. Nesse caso, para reduzir o número de padrões candidatos que serão usados para correspondência com a imagem de um animal em uma imagem, o animal pode ser classificado em um dos tamanhos, por exemplo, no tamanho grande, tamanho médio e tamanho pequeno, antes de realizar a correspondência de padrões. Isso permite que o padrão, que será usado para correspondência, seja selecionado a partir dos padrões de animais tendo o tamanho determinado pela classificação.

[0027]Mais especificamente, com referência à Figura 2B, a área de análise de correspondência padrão é, primeiramente, definida na imagem obtida pela câmera a bordo do veículo 70 conforme mostrado na Figura 5A (etapa 30). Devido ao fato de a área de presença da imagem do objeto na imagem acima já ser detectada, a área de análise pode ser ajustada com base na área de presença. Então, o animal detectado é classificado por tamanho em um dos tamanhos conforme descrito acima de acordo com o tamanho do animal estimado a partir do tamanho da imagem do objeto (etapa 32). Nesse momento, devido ao ângulo de visão da imagem de câmera inteira ser conhecido e supõe-se que o veículo se desloque essencialmente sobre um plano, o tamanho do animal na imagem pode ser estimado a partir do tamanho da imagem do objeto na imagem (ângulo de visão) e sua posição na imagem.

[0028]Após o animal na imagem ser classificado por tamanho, um dos padrões dos animais correspondentes ao tamanho é selecionado (etapa 34), a direção é ajustada entre a imagem do animal na imagem e o padrão (etapa 36) e, então, a correspondência de padrões é realizada (etapa 38). Por exemplo, na seleção de um padrão, se o tamanho da imagem do animal na imagem for classificado no tamanho médio, um dos padrões de animal de tamanho médio é selecionado dentre os padrões mostrados na Figura 5B). Para ajustar a direção entre a imagem do animal e o padrão, devido ao fato de a direção da imagem do animal ser conhecida a partir da disposição da imagem de borda do pescoço em relação à imagem de borda das pernas na imagem de borda descrita acima, a direção do padrão selecionado pode ser determinada de modo que a mesma seja ajustada para a relação posicional entre as pernas e o pescoço da imagem do animal. A correspondência de padrões pode ser realizada usando um método de processamento de imagens arbitrário. Por exemplo, o valor de função de correlação cruzada entre o valor de brilho da área de análise da imagem e aquele do padrão é calculado. Se o valor de função de correlação cruzada for maior que o valor predeterminado, pode ser determinado que a imagem de animal corresponde ao padrão. A correspondência de padrões pode ser realizada para a imagem de animal em várias imagens.

[0029]Dessa forma, é determinado na correspondência de padrões se a imagem de animal corresponde ao padrão selecionado (etapa 40). Se for determinado que a imagem do animal corresponde ao padrão, o tipo do animal é determinado para ser o tipo do padrão correspondente (etapa 44). Por outro lado, é determinado que a imagem do animal não corresponde ao padrão, um dos outros padrões de animais com o tamanho determinado por imagem de animal é selecionado. O mesmo processamento descrito acima é repetido para buscar o tipo do animal na imagem até o padrão correspondente ser encontrado. Se a imagem do animal não corresponder a qualquer um dos padrões de animais preparados, é determinado que um animal não processado por essa assistência para prevenção de colisões é encontrado (etapa 46). Nesse caso, o ciclo seguinte é iniciado (etapa 18). (Um animal de tamanho pequeno (cachorro, gato, etc.), que é um tetrápode, porém ainda é menor que os animais de tamanho pequeno mostrados na Figura 5B, não é processado por assistência para prevenção de colisões no modo da presente invenção. Geralmente, é muito raro que um animal, que tem um tamanho para o qual a assistência para prevenção de colisões é, de preferência, realizado, porém não é antecipado por assistência para prevenção de colisões, entre na estrada percorrida).

[0030]Um grupo de muitos animais pode ser detectado na imagem como es-quematicamente mostrado na Figura 5C. Nesse caso, o processamento de determi-nação de tipo similar àquele descrito acima pode ser realizado para imagens de animais individuais. Após determinar os tipos, um número de indivíduos é fornecido a cada uma das imagens de animal conforme mostrado na figura (etapa 20). Quando um animal está presente como um indivíduo, o número individual pode ser atribuído somente àquele indivíduo.

[0031]Após o tipo de animal da imagem de animal incluída na imagem ser determinado como descrito acima, as informações de posição sobre o animal, ou a posição e a velocidade como visualizado a partir do veículo, são detectadas. Conforme descrito acima, a posição do animal pode ser estimada a partir da posição da imagem incluída na imagem e a direção do animal pode ser identificada a partir da relação posicional entre as pernas e o pescoço na imagem de borda S. A velocidade do animal (velocidade atual) pode ser detectada a partir de uma mudança nas posições das imagens em várias imagens contínuas. (A quantidade de processamento de imagens não é aumentada devido ao fato de a tendência de mudança de velocidade não precisar ser detectada e a posição da imagem ser conhecida).

[0032]Após a imagem de um ser detectada na imagem da câmera a bordo do veículo 70, o tipo é determinado e as informações de posição são detectadas conforme descrito acima, as informações são registradas pela ECU de controle de assistência. Então, conforme mostrado na Figura 3, os três seguintes tipos processamento são realizados: (1) previsão da área de futura presença do animal, (2) previsão de área de futura presença do veículo e (3) determinação de possibilidade de colisão entre o veículo e o animal.

[0033](1) Previsão da área de futura presença do animal: Brevemente, na previsão da área de futura presença do animal, a direção de movimento e a velocidade do animal no futuro são estimadas com base na posição, velocidade e direção atuais do animal detectadas na imagem da câmera 70 bem como nos “valores de índice de características comportamentais” que representam as características comportamentais do tipo do animal. Com base nessa estimativa, a posição ou a faixa na área plana em torno do veículo, onde o animal estará presente no futuro, é prevista. Nesse ponto, o resultado de previsão da área de futura presença do animal pode ser representado de vários modos. Por exemplo, o resultado de previsão pode ser representado como um caminho de movimento do animal a partir da posição atual do animal até a posição em um momento arbitrário no futuro ou como uma posição de futura presença do animal ou faixa em um momento arbitrário no futuro.

[0034]Em geral, para o futuro comportamento de um animal, cada um dos vários padrões de comportamento pode ser gerado com a probabilidade de geração de cada padrão correspondente às características comportamentais do tipo de animal. Isso significa que o animal estará presente em várias posições ou em várias faixas na área plana em torno do veículo com base na probabilidade de geração de cada um desses vários padrões de comportamento. Por exemplo, devido ao fato de um animal ser considerado para se mover para uma determinada direção e em uma determinada velocidade com uma determinada probabilidade, a probabilidade com a qual o animal estará presente em uma determinada posição em um determinado momento pode ser calculada usando a probabilidade, direção e velocidade. Após isso, coletando-se as probabilidades em várias posições (não necessariamente a área total) dentro da área plana em torno do veículo, a distribuição das probabilidades de futura presença do animal na área plana em torno do veículo pode ser determinada. Portanto, para prever a área de futura presença do animal, a posição de futura presença do animal na área plana em torno do veículo e a probabilidade de presença naquela posição são calculadas ou sua distribuição é gerada, nessa moda-lidade usando a posição, velocidade e direção atuais do animal, a direção e velocidade em vários padrões de comportamento possíveis e a probabilidade de geração de cada padrão de comportamento. Mais especificamente, nesse processamento, a futura posição do animal na área plana em torno do veículo e a probabilidade com a qual o animal estará presente naquela posição são calculadas, ou a distribuição das probabilidades de presença do animal na área plana em torno do veículo é calculada, para cada ponto de tempo usando o modelo de movimento do animal no qual o modo de movimento a partir da posição detectada do animal é presumido. A seguir descreve-se um modelo de movimento do animal presumido nessa modalidade, o cálculo da posição de futura presença do animal na área plana em torno do veículo e sua probabilidade com base no modelo, e a geração de sua distribuição.

[0035](i) Modelo de movimento do animal: Primeiro, conforme esquematica-mente mostrado na Figura 6A, presume-se no modelo de movimento do animal que, quando o veículo se aproxima de um animal, o animal de um tipo determinado seleciona um dos padrões de comportamento -- parar, correr para frente, correr para trás, continuar se movendo (sem se aproximar do veículo) - com a probabilidade de geração de “Pik”. “i” é o símbolo que representa um tipo de animal (por exemplo, cavalo, boi, ovelha, cervo, cabra selvagem, urso, canguru, etc.), e “k” é o símbolo que representa um padrão de comportamento (por exemplo, parar, parar, correr para frente, correr para trás, continuar se movendo (sem se aproximar do veículo)). Quando o padrão de comportamento k é selecionado, presume-se que o animal se mova de acordo com a fórmula de recorrência fornecida abaixo como esquematicamente mostrado na Figura 6B). xik(tn + 1) = xik(tn) + vik(tn + i)-cos(θo + θik)-Δt... (1), yik(tn +1) = yik(tn) + vik(tn + i)-sin(θo + θik)- Δt ... (2) em que xik(tn), yik(tn), e vik(tn) são a posição de presença no tempo tn quando o animal i seleciona o padrão de comporta- mento k (valores de coordenadas no sistema de coordenadas com a posição atual do veículo como a origem e com a direção de deslocamento de veículo na direção x) e a velocidade. Os valores iniciais de xik, yik, e vik na fórmula de recorrência fornecida acima são a posição atual do animal (x(0), y(0)) na imagem e a velocidade v(0) na direção do animal θo na imagem, respectivamente. Portanto, conforme mostrado na Figura 6B, presume-se que o animal se mova em séria a partir da posição, em que o animal é detectado na imagem, para a direção do ângulo θo + θik visualizado a partir da direção de deslocamento do veículo, vikΔt por unidade de tempo Δt [tn +1 to tn].

[0036]No modelo fornecido acima, a direção de movimento θo + θik e, um tempo de movimento de animal é presumida, em mais detalhes, para ser a direção determinada ao deslocar a direção do animal θo na imagem por θik quando o padrão de comportamento k é selecionado, conforme esquematicamente mostrado na Figura 6C. Presume-se que o valor de θik seja um valor na faixa na largura de ângulo de Δθik, como aquela mostrada na Figura 6C, com a probabilidade de geração pθ que acompanha a distribuição (valor central θc) do perfil em formato de sino como aquele esquematicamente mostrado na Figura 6D (A largura da distribuição de probabilidade se difere de acordo com o tipo de animal e o padrão de comportamento). Portanto, conforme esquematicamente mostrado na Figura 6C, as posições de presença na direção de ângulo do animal são distribuídas de acordo com a distribuição das pro-babilidades de presença qθ com base na probabilidade de geração pθ. Para tornar o modelo mais simples, o valor da direção de movimento do animal θo + θik, que é de-terminado primeiro, pode ser mantido inalterado. Ademais, a largura de distância real (comprimento do arco) que corresponde à largura de ângulo Δθik se torna mais longa à medida que a distância de movimento do animal se torna mais longa. Portanto, quando a distância é convertida na distância real, a probabilidade de geração pθ se torna mais baixa à medida que a distância a partir da posição atual do animal se torna maior (r1 -> r2 -> r3 -> r4) (valor de integração é constante) conforme esquemati- camente mostrado na Figura 6E. Isto é, quanto mais longa for a distância de movimento do animal, mais baixa será a probabilidade de presença em cada posição.

[0037]Ademais, presume-se no modelo fornecido acima que a velocidade do animal acompanha a seguinte fórmula de recorrência. vik(tn + 1) = min{vik(tn) + Jik, Vmaik} ...(3) em que Jik e Vmaik são a mudança por unidade de tempo na velocidade de movimento (variação de velocidade) do animal e a velocidade máxima, res-pectivamente, quando o animal i seleciona o padrão de ação k. Portanto, a fórmula de recorrência acima indica que a velocidade de movimento do animal muda pela variação de velocidade Jik por unidade de tempo. Entretanto, quando o vik(tn) + Jik é maior que a velocidade máxima Vmaik, presume-se que a velocidade de movimento seja a velocidade máxima Vmaik ou que a velocidade de movimento não exceda o valor prático. Em mais detalhes, presume-se que o valor da variação de velocidade Jik seja um valor determinado de acordo com a probabilidade de geração pj que acompanha a distribuição (valor central Jc) do perfil em formato de sino como aquele esquematicamente mostrado na Figura 6F (A largura da distribuição de probabilidade se difere de acordo com o tipo de animal e o padrão de comportamento). Similarmente, pode-se presumir que o valor da velocidade máxima Vmaik seja um valor determinado de acordo com a probabilidade de geração pMa que acompanha a distribuição do perfil em formato de sino como aquele esquematicamente mostrado na Figura 6G (A distribuição na qual o valor central Vmac que fornece o valor de probabilidade máximo é deslocada para o lado de maior velocidade) (A largura da distribuição de probabilidade se difere de acordo com o tipo do animal e o padrão de comportamento). Isto é, presume-se que o valor da velocidade vik(t) do animal seja um valor gerado com a probabilidade de geração pj ou pMa. Portanto, novamente com referência à Figura 6B, as posições após o animal se mover por unidade de tempo são distribuídas de acordo com a probabilidade de presença qr com base na probabilidade de geração pj ou pMa sobre alguma faixa (faixa indicada por círculos brancos na figura) antes e após o círculo preenchido correspondente ao valor central Jc ou Vmac.

[0038]A Figura 6H é um diagrama mostrando esquematicamente um exemplo do movimento da posição do animal na área plana em torno do veículo bem como as probabilidades quando presume-se que o animal i irá se mover de acordo com o modelo representado pelas fórmulas de recorrência (1) a (3). Com referência à figura, no modelo fornecido acima, prevê-se que o animal se move para uma das áreas em forma de leque, indicadas por II, III e IV na figura, correspondente a cada um dentre uma pluralidade de padrões de comportamento possíveis com a probabilidade de geração de Pi2, Pi3 e Pi4 respectivamente. Em mais detalhes, o cálculo da posição e da velocidade do animal é repetido de acordo com as fórmulas de recorrência (1) a (3) usando (Ji2, Vmai2, θi2), (Ji3 , Vmai3 , θi3), e (Ji4 , Vmai4θ θi4 t teno o a distribuição de probabilidade de geração, mostrada na Figura 6D, Figura 6E, Figura 6F, e Figura 6G, em cada uma das áreas em formato de leque II, III e IV. Por exemplo, no tempo t1 na figura, as posições de animal são distribuídas a partir da posição (círculo preenchido), calculada usando os valores centrais Jc, Vmac, e θc (valores de probabilidade de geração mais alta) do (Jik, Vmaik, θik, , até a pereeria com as probabilidades decrescentes qi2(t), qi3(t) e qi4(t) (na figura, os círculos de linha pontilhada em torno do círculo preenchido são os contornos da probabilidade). À medida que o tempo passa t1 -> t2 -> t3, espera-se que a distribuição das posições de presença se mova.

[0039]No modelo descrito acima, os quatro parâmetros (Jik, Vmaik, θik, Pik) são os valores de índice de características comportamentais que representam as características do comportamento do animal. Devido ao fato de um conjunto de valores, que se difere de acordo com o tipo de animal, ser usado para os valores de índice de características comportamentais (Jik, Vmaik, θik, Pik), a distribuição de posições de presença do animal e o modo de mudança ao longo do tempo se diferem de acordo com o tipo do animal (consulte a Figura 10). Devido ao fato de o tamanho da área na qual o animal estará presente ser geralmente aumentado ao longo do tempo conforme mostrado na figura, a probabilidade de presença em cada uma das posições é reduzida.

[0040](ii) Cálculo de probabilidade de futura presença do animal e geração de sua distribuição: De acordo com o modelo de movimento de animal fornecido acima, a probabilidade de futura presença do animal em uma determinada posição em um determinado momento é fornecida por Pik x pθ(θik) x pj(Jik) (ou x pma(Vmaik)). Entretanto, o cálculo analítico da probabilidade de presença em cada posição na área plana total em torno do veículo é difícil, pois o cálculo exige uma quantidade enorme de cálculo. Para resolver esse problema, o primeiro modo do resultado de previsão é que, como os valores representativos da futura posição do animal e a probabilidade com a qual o animal estará presente naquela posição, a posição de probabilidade de presença mais alta e a probabilidade de presença naquela posição podem ser calculadas por meio das fórmulas de recorrência (1) a (3) fornecidas acima usando os valores centrais Jc, Vmac e θc de (Jik, Vmaik, θik:) para cada padrão de comportamento. Conforme esquematicamente mostrado na Figura 7A, a posição de presença é calculada realizando-se um cálculo em série usando as fórmulas de recorrência para cada ponto de tempo (t1, t2, t3, ...), e a probabilidade de presença em cada posição de presença é fornecida por Pik x pθ (θik = θc) x pj(Jik = Jc) (ou x pma(Vmaik = Vma)). Nesse caso, no resultado de cálculo, a posição de futura presença do animal se move ao longo da linha, criada unindo-se os círculos preenchidos na Figura 6H, à medida que o tempo passa. Conforme descrito acima, devido ao fato de pθ ser reduzido à medida que a distância a partir da primeira posição se torna mais longa à medida que o tempo passa, a probabilidade de presença em cada posição de presença é reduzida.

[0041]Em outro modo do resultado de previsão (segundo modo), números aleatórios de acordo com a probabilidade de geração de cada (Jik, Vmaik, θik) são substituídos nas fórmulas de recorrência descritas acima (1) a (3) para calcular muitas posições de futura presença do animal em cada ponto de tempo e, após isso, a distribuição de probabilidades de presença, obtida coletando-se as frequências de presença de animal na área plana em torno do veículo, pode ser gerada como o resultado de previsão. Mais especificamente, como os valores de (Jik, Vmaik, θik), números aleatórios são, primeiramente, gerados de acordo com cada probabilidade de geração conforme descrito acima e, então, os números aleatórios gerados são substituídos nas fórmulas de recorrência (1) a (3) fornecidos acima para calcular as posições de futura presença do animal em cada ponto de tempo. Com isso, muitas posições de presença do animal em um determinado tempo t na área plana em torno do veículo podem ser representadas conforme esquematicamente mostrado na Figura 7B). Portanto, a frequência de presença (número de gráficos) pode ser calculada para cada pequena área obtida dividindo-se a área plana em torno do veículo em áreas, cada uma com uma largura predeterminada. Após isso, dividindo-se as fre-quências de presença em cada pequena área pelo número total de frequências de presença, a probabilidade de presença em cada pequena área é calculada como esquematicamente mostrada na Figura 7C. Além disso, multiplicando-se a probabilidade de presença pela probabilidade com a qual (Jik, Vmaik, θik) é seleciona, isto é, pela probabilidade de geração Pik do padrão de comportamento k, a distribuição de probabilidade de presença do animal no tempo t é gerada. Nesse caso, a probabilidade de presença do animal para cada pequena área da área plana em torno do veículo é fornecida e, conforme esquematicamente mostrado na Figura 7D, a distribuição de probabilidades de futura presença em cada ponto de tempo é gerada em torno do animal (na figura, a linha tracejada é a linha de contorno da probabilidade de presença). Além disso, gerando-se a distribuição das probabilidades de futura presença em uma base de série de tempo, a mudança na distribuição da probabili- dade de futura presença ao longo do tempo pode ser prevista como mostrado na Figura 7E (A linha tracejada é a linha de contorno de uma determinada probabilidade).

[0042](iii) Processo de processamento: Novamente com referência ao fluxo-grama na Figura 3, o processamento real é descrito. Primeiro, de acordo com o tipo de animal determinado, os valores de índice de características comportamentais (Jik, Vmaik, θik, Pik) descritos acima são selecionados a partir do grupo de dados de valores de índice de características comportamentais que é armazenado na unidade de memória com antecedência e que representa as características comportamentais de tipos de animal que supõe-se que entrem na estrada percorrida do veículo (Figura 3 - etapa 50). A Figura 8 mostra, em uma forma tabular, o grupo de dados da variação de velocidade, velocidade máxima, deslocamento angular e probabilidade de geração salvo na unidade de memória. Como entendido a partir da figura, o grupo de dados de valores de índice de características comportamentais inclui dados na variação de velocidade Jik, velocidade máxima Vmaik, deslocamento angular θik, e probabilidade de geração Pik para cada possível modo de comportamento para cada um dentre vários tipos de animais. Quando o tipo de um animal detectado na imagem é identificado, todo o conjunto de valores de índice de características comportamentais do tipo é selecionado. Por exemplo, se o tipo de animal for um cervo, todos o grupo de dados de um cervo é selecionado. Nesse ponto, na configuração em que a posição de probabilidade de presença mais alta e a probabilidade de presença naquela posição são calculadas em cada ponto de tempo como o resultado de previsão (primeiro modo), o valor central de cada um dentre a variação de velocidade Jik, velocidade máxima Vmaik, e deslocamento angular θik é selecionado (Portanto, na configuração em que somente a previsão no primeiro modo é realizada, exige-se que o grupo de dados salvo na unidade de memória apenas inclua os valores centrais desses parâmetros). Na configuração na qual a distribuição de probabilidades de presença em cada ponto de tempo é gerada (segundo modo), valores de números aleatórios, fornecidos de acordo com cada probabilidade de geração, são selecionados quanto à variação de velocidade Jik, velocidade máxima Vmaik e deslocamento angularθik. O grupo de dados da variação de velocidade, velocidade máxima, deslocamento angular e probabilidade de geração, salvo na unidade de memória, pode consistir em dados coletados com antecedência pelo teste de observação de vários animais.

[0043]Após isso, para cada um dos padrões de comportamento selecionados, a posição de probabilidade de presença mais alta e a probabilidade de presença naquela posição em cada ponto de tempo são calculadas usando as fórmulas de recorrência (1) a (3) fornecidas acima (primeiro modo) ou a distribuição de probabilidade de presença em cada ponto de tempo é gerada (segundo modo) (etapa 52). O resultado de previsão que será calculado ou gerado, tanto no primeiro modo como no segundo modo, pode ser adequadamente selecionado pelo designer do dispositivo. O processamento de determinação de possibilidade de colisão, que será posteriormente descrito, se difere de acordo com o modo que é selecionado. A faixa de tempo de previsão (último momento do dia em que a previsão é realizada) pode ser apropriadamente ajustada.

[0044]Quando uma pluralidade de animais é detectada em torno do veículo conforme mostrado na Figura 5C, o resultado de previsão no primeiro ou segundo m odo pode ser calculado ou gerado separadamente para cada animal. Nesse caso, devido ao fato de um índice ser fornecido a cada um dentre a pluralidade de animais conforme descrito acima, a posição de probabilidade de presença mais alta e a probabilidade de presença naquela posição em cada ponto de tempo são calculadas (primeiro modo), ou a distribuição de probabilidade de presença em cada ponto de tempo é gerada (segundo modo), para cada índice. Nesse ponto, para algum tipo de animal, o padrão de comportamento ou as características comportamentais podem se diferir entre o momento quando o animal se comporta como um indivíduo e o momento quando o animal pertence a um grupo (consulte a Figura 10D e Figura 10E). Portanto, quando os animais formam um grupo quando calcula-se a probabilidade de futura presença do animal usando as fórmulas de recorrência (1) a (3) fornecidas acima ou gerando sua distribuição, os valores para cada tipo de animal, que são usados quando os animais formam um grupo, são selecionados para o conjunto de valores de índice de características comportamentais conforme mostrado na parte inferior da Figura 8.

[0045](2) Previsão de área de futura presença do veículo: Após a área de futura presença do animal ser prevista dessa maneira, a área de futura presença do veículo é prevista (Figura 3 - etapa 54). Tipicamente, a posição de futura presença do veículo pode ser estimada apropriadamente usando os valores de índice que representam o estado de movimento do veículo como a velocidade do veículo, aceleração, ângulo de direção, ou taxa de guinada atual do veículo. De forma mais simples, o resultado de previsão pode ser calculado a partir dos valores de índice em que a posição de veículo ou trajetória em cada ponto de tempo representa o estado de movimento do veículo. Entretanto, devido ao fato de o condutor poder executar a operação de aceleração/desaceleração ou a operação de direção na prática, a posição de futura presença do veículo e sua probabilidade de presença podem ser calculadas ou sua distribuição pode ser gerada usando as seguintes fórmulas de recorrência (4) a (6) similares às fórmulas recorrentes (1) a (3) descritas acima. Xv(tn +1) = Xv(tn) + Vv(tn + i)-cosθv-Δt ... (4), Yv(tn+i) = Yv(tn) + Vv(tn + i)-sinθv-Δt... (5), Vv(tn+1) = min{Vv(tn) + Jv, Vmav} ... (6) em que Xv(tn), Yv(tn), e Vv(tn) são a posição de presença do veículo no tempo tn (valores de coordenadas no sistema de coordenadas com a posição atual do veículo como a origem e com a direção de deslocamento do veículo na direção x) e a velocidade, respectivamente. θv é a futura direção cee deslocamento do veículo, e pode-se presumir que seu valor seja gerado com a direção de deslocamento do veículo, calculada a partir do ângulo de direção atual, como o valor central e com a probabilidade de geração com base na distribuição em forma de sino mostrada na Figura 6D (A largura de distribuição é diferente daquela de um animal). A variação de velocidade jerk Jv é a mudança na velocidade quando o controle de aceleração/desaceleração é realizado pelo condutor (ou um sistema de controle de condução), e pode-se presumir que seu valor seja gerado com a probabilidade de geração com base na distribuição em forma de sino mostrada na Figura 6F em que o aumento de velocidade por unidade de tempo, que é calculado a partir do valor de aceleração/desaceleração atual, é o valor central. Vmav é a velocidade máxima do veículo.

[0046]No primeiro modo, o resultado de previsão da área de futura presença do veículo é obtido da mesma maneira que para um animal e como esquematicamente mostrado na Figura 9A. Isto é, como os valores representativos da futura posição do veículo e a probabilidade com a qual o veículo estará presente naquela posição, a posição de probabilidade de presença mais alta e a probabilidade de presença naquela posição podem ser calculadas por meio das fórmulas de recorrência (4) a (6) fornecidas acima usando os valores centrais de Jv e θv em cada ponto de tempo (t1, t2, ...). No segundo modo, como no caso do animal, números aleatórios de acordo com cada probabilidade de geração são gerados como Jv e θv, e os números aleatórios gerados são substituídos nas fórmulas de recorrência (4) a (6) para calcular a futura presença do veículo em cada ponto de tempo. Após isso, a frequência de presença (número de gráficos) em cada pequena área, obtida dividindose a área plana em torno do veículo em áreas com uma largura predeterminada, é calculada, a probabilidade de presença p de cada pequena área é calculada e, conforme mostrado na Figura 9B, a distribuição das probabilidades de futura presença (Pv1, Pv2, ...) é gerada para cada ponto de tempo. Como resultado, a mudança na distribuição de probabilidades de futura presença (t1, t2, t3, ...) é obtida conforme mostrado na Figura 9C. A faixa de tempo de previsão (último momento do dia em que a previsão é realizada) pode ser apropriadamente ajustada.

[0047](3) Determinação de possibilidade de colisão entre o veículo e o animal: Após as áreas de futura presença do animal serem previstas dessa maneira, esses resultados de previsão são usados para determinar se há uma possibilidade de colisão que o animal irá colidir com o veículo (Figura 3 - etapa 56).

[0048]Se os resultados de previsão das áreas de futura presença do animal e do veículo forem obtidos no primeiro modo , isto é, se a posição de probabilidade de presença mais alta de cada um dentre o animal e o veículo em cada ponto no tempo e sua probabilidade de presença naquela posição forem calculadas, é determinado em cada ponto no tempo se a posição de presença prevista do animal (posição de probabilidade de presença mais alta em cada padrão de comportamento) e a posição de presença prevista do veículo (posição de probabilidade de presença mais alta) estiverem na faixa de uma distância predeterminada L, conforme esquematicamente mostrado na Figura 9A. Se a posição de presença prevista do animal e a posição de presença prevista do veículo estiverem presentes na faixa da distância predeterminada L, a probabilidade de possibilidade de colisão Pc é calculada usando a probabilidade de presença Pa da posição de presença prevista do animal e a probabilidade de presença Pv da posição de presença prevista do veículo. Pc = Pa x Pv ... (7). Se a probabilidade de possibilidade de colisão Pc for maior que o valor predeterminado Pco, isto é, se Pc > Pco ... (8) for satisfeito, pode ser determinado que há uma possibilidade de colisão entre o animal e o veículo considerando que há uma alta probabilidade de tanto o animal como o veículo estarem presentes ao mesmo tempo. A distância predeterminada L e o valor predeterminado Pco podem ser apropriadamente ajustados em uma base experimental ou teórica. No exemplo na Figura 9A, é determinado que não há possibilidade de colisão no tempo t1, pois a posição de presença prevista do animal não está presente dentro do círculo do raio L na po sição de presença do veículo. Por outro lado, devido ao fato de a posição de presença prevista do animal estar presente dentro do círculo do raio L na posição de presença prevista do veículo no tempo t2, a probabilidade de possibilidade de colisão Pc é calculada pela fórmula (7) registrando a probabilidades de presença Pa e Pv nas respectivas posições. Se a fórmula (8) for satisfeita, é determinado que há uma possibilidade de colisão. Conforme entendido a partir da descrição do método para determinar a probabilidade de presença descrita acima, quanto mais longa for a distância entre a posição atual e a posição de presença prevista, mais baixas serão as probabilidades de presença Pa e Pv. Portanto, quando a posição de presença prevista do animal estiver próxima à posição atual e estiver presente dentro do círculo do raio L na posição de presença prevista do veículo, é facilmente determinado que há uma possibilidade de colisão. Por outro lado, quando a posição de presença prevista do animal está distante da posição atual e está presente dentro do círculo do raio L na posição de presença prevista do veículo, não é facilmente determinado que há uma possibilidade de colisão.

[0049]Se os resultados de previsão das áreas de futura presença do animal e do veículo forem obtidos no segundo modo, isto é, se as distribuições das probabilidades de presença do animal e do veículo em cada ponto no tempo, isto é, as probabilidades de presença pa(x, y) e pv(x, y) em cada pequena área, criada dividindose a área plana em torno do veículo em áreas, cada uma com uma largura predeterminada, são obtidas, a probabilidade pc, com a qual tanto o animal como o veículo estão presentes, é calculada para cada pequena área em cada ponto no tempo realizando-se a multiplicação entre a probabilidade de presença do animal pa(x, y) e a probabilidade de presença do veículo pv(x, y), isto é, a fórmula pc(x, y) = pa(x, y) x pv(x, y) ... (9), é calculada. Além disso, a probabilidade de possibilidade de colisão Pc é calculada calculando-se o valor integrado da probabilidade pc com a qual tanto o animal como o veículo estão presentes em cada pequena área, isto é, a fórmula Pc = ∑pc(x, y) ... (10), é calculada. Após isso, como na fórmula (8) fornecida acima, se a probabilidade de possibilidade de colisão Pc for maior que o valor predeterminado Pco, pode ser determinado que há uma probabilidade de colisão. Esse cálculo pode ser realizado apenas na área na qual os valores de probabilidade de presença tanto do animal como do veículo são significativos (Realizar o cálculo dessa forma limita as áreas exigidas para análise e reduz bastante a quantidade de cálculo em comparação quando a área total é analisada). A Figura 9B e Figura 9C são diagramas mostrando esquematicamente exemplos da distribuição de probabilidade de presença entre o animal e o veículo em cada ponto no tempo obtida de acordo com o segundo modo. Primeiro, com referência à Figura 9B, a probabilidade de possibilidade de colisão Pc em um determinado tempo t é substancialmente o valor integrado do valor de multiplicação entre a probabilidade de presença do animal pa(x, y) e a probabilidade de presença do veículo pv(x, y) na parte (área sombreada) em que a probabilidade de presença do animal e a probabilidade de presença do veículo são valores significativos. Nesse caso, se a probabilidade de possibilidade de colisão Pc na área sombreada não for maior que o valor predeterminado Pco em um determinado tempo t, é determinado que não há possibilidade de colisão no tempo t. Entretanto, se cada parte (linha tracejada) onde a probabilidade de presença do animal e a probabilidade de presença do veículo são altas for deslocada para fora conforme mostrado na Figura 9C e se a probabilidade de possibilidade de colisão Pc, calculada pelas fórmulas (9) e (10) fornecidas acima, se tornar mais alta que o valor predeterminado Pco, por exemplo, no tempo t3, é determinado que há uma possibilidade de colisão.

[0050]Na configuração acima, devido ao fato de os valores de índice de ca-racterísticas comportamentais, que são diferentes de acordo com o tipo de animal, serem usados para prever as áreas de futura presença do animal conforme descrito acima, as áreas de futura presença prevista do animal (distribuição de probabilidade de presença), que são diferentes de acordo com o tipo de animal, são obtidas conforme esquematicamente mostrado na Figura 10A, Figura 10B, Figura 10C, e Figura 10D. Isso possibilita prever se há uma área em que a probabilidade com a qual o animal e o veículo estão presentes ao mesmo tempo é alta, o tamanho da área onde a probabilidade é alta, e o tempo de acordo com o tipo de animal, dessa forma, permitindo que a possibilidade de colisão seja determinada mais precisamente do que antes. Além disso, na configuração descrita acima, valores de índice de características comportamentais diferentes são usados como descrito acima de acordo com a possibilidade de o animal se comportar como um indivíduo ou pertencer a um grupo. Com base nesses valores de índice de características comportamentais, se houver uma área em que a probabilidade com a qual o animal e o veículo estão presentes ao mesmo é alta, o tamanho da área em que a probabilidade é alta e o tempo são previstos de acordo com a possibilidade de o animal ser um indivíduo ou pertencer a um grupo. Isso possibilita prever mais precisamente a área de futura presença do animal para um tipo de animal, cujas características comportamentais se diferem de acordo com a possibilidade de o animal se comportar como um indivíduo ou pertencer a um grupo, de acordo com sua situação conforme esquematicamente mostrado na Figura 10D e 10E, dessa forma, permitindo que a possibilidade de colisão seja determinada mais precisamente. Por exemplo, no caso de um animal do tipo que se afasta rapidamente quando o animal está presente como um indivíduo, porém não raramente se move quando o animal pertence a um grupo conforme mostrado nos exemplos na Figura 10D e Figura 10E, a área de futura presença do animal é prevista considerando tais características comportamentais. Portanto, mesmo para um animal do mesmo tipo, o resultado de determinação se há uma possibilidade de colisão pode se diferir de acordo com a possibilidade de o animal se comportar como um indivíduo ou pertencer a um grupo.

[0051]Se for determinado por uma série de processamento descrita acima que não há possibilidade de colisão ao longo de toda a faixa de tempo a partir do momento atual até o momento em que a previsão é feita, é determinado que não há possibilidade de colisão (etapa 58). Por outro lado, se for determinado pela série de processamento que há uma possibilidade de colisão em um momento na faixa de tempo a partir do momento atual até o momento em que a previsão é feita, uma das assistências para prevenção de colisões, que será descrita abaixo, é realizada (etapa 58).

[0052]Se a série de processamento determinar que há uma possibilidade de colisão que o animal detectado na imagem irá colidir com o veículo, a assistência para prevenção de colisões, que será descrita abaixo, é realizada. Nesse caso, devido ao fato de o modo de assistência eficiente se diferir de acordo com o tipo de animal, o modo de assistência que será realizado é selecionado de acordo com o tipo do animal detectado (Figura 3 - etapa 60). A operação real de assistência que será realizada pode incluir os seguintes: (i) geração de aviso (por som/luz) (ii) frenagem de veículo para desacelerar ou parar o veículo e (iii) direção de veículo para evitar um animal. Na seleção do modo de assistência, o modo de uma combinação dessas operações pode ser selecionado de acordo com o tipo de animal.

[0053]Mais especificamente, qualquer um dos seguintes modos de assistência pode ser selecionado. (a) Quando o animal é um animal grande e a velocidade de movimento é lenta ou estacionária: (i) geração de aviso - gerar um aviso (ii) frenagem de veículo - aplicar força de frenagem máxima (iii) direção de veículo - executar a direção de veículo (b) Quando o animal é um animal grande e a velocidade de movimento é rápida: (i) geração de aviso - gerar um aviso (ii) frenagem de veículo - aplicar força de frenagem média (iii) direção de veículo - não executar direção de veículo (c) Quando o animal é um animal pequeno que foge do veículo: (i) geração de aviso - gerar um aviso (ii) frenagem de veículo - aplicar força de frenagem baixa (iii) direção de veículo - não executar a direção de veículo. A magnitude de força de frenagem “média” ou “baixa” para a frenagem de veículo descrita acima pode ser ajustada apropriadamente em uma base experimental. Outras combinações de operações de assistência nos exemplos acima também podem ser usadas considerando as características comportamentais do animal e, nesse caso, deve-se compreender que aquelas combinações são incluídas no escopo do modo da presente invenção.

[0054]Quando o modo de assistência de acordo com o tipo de animal é sele-cionado dessa maneira, a assistência no modo selecionado é realizada (etapa 62).

[0055]Embora a descrição acima se refira ao modo da presente invenção, será compreendido que muitas modificações e alterações podem ser facilmente adicionadas por versados na técnica e que a presente invenção não é limitada apenas às modalidades acima.

[0056]Por exemplo, a área de futura presença do animal pode ser prevista usando qualquer um dos outros métodos por meio dos quais as características com-portamentais de acordo com o tipo de animal são refletidas. O modo de representação do resultado de previsão também pode ser um modo exceto aquele descrito na modalidade. O ponto importante é que o tipo de animal é determinado, as características comportamentais do animal do tipo determinado são registradas, e o futuro movimento do animal em torno do veículo é previsto para cada tipo de animal e que, com isso, a área de presença do animal ou a área altamente provável pode ser estimada precisamente. O modo de assistência para prevenção de colisões pode ser um modo exceto aquele mostrado nos exemplos. O ponto importante é que, determinando-se o tipo de animal, uma assistência para prevenção de colisões precisa pode ser fornecida de acordo com o tipo

Claims

1. Dispositivo de assistência para prevenção de colisões para um veículo CARACTERIZADO pelo fato de que compreende: uma unidade de captura (70) configurada para obter uma imagem em torno do veículo; uma unidade de detecção de imagem do animal configurada para detectar a presença ou ausência de uma imagem de um animal tetrápode na imagem; uma unidade de determinação configurada para determinar um tipo do animal tetrápode quando a imagem do animal tetrápode é detectada na imagem; uma unidade de previsão de área de presença de animal configurada para prever uma futura área na qual o animal tetrápode estará presente com base em valores de índice de características comportamentais que representam as características comportamentais do tipo determinado do animal tetrápode; em que a unidade de previsão da área de presença de animal calcula uma probabilidade (Pa) da área futura prevista do animal tetrápode; uma unidade de previsão da área de presença do veículo configurada para prever a área futura na qual o veículo será reenviado e calcular uma probabilidade (Pv) da área futura prevista do veículo; uma unidade de determinação de possibilidade de colisão configurada para determinar uma probabilidade (Pc) de colisão do animal tetrápode com o veículo se a área futura prevista do animal tetrápode e a área futura prevista do veículo estiverem dentro de uma distância predeterminada (L), em que a probabilidade (Pc) de colisão é calculada multiplicando a probabilidade (Pa) da área futura prevista do animal tetrápode pela probabilidade (Pv) da área futura prevista do veículo; e uma unidade de realização de processamento de assistência configurada para realizar o processamento de assistência para prevenção de colisões quando é determinado que a probabilidade (Pc) de colisão do animal tetrápode com o veículo é maior do que um valor determinador (Pco).

2. Dispositivo de assistência para prevenção de colisões para o veículo, de acordo com a reivindicação 1, CARACTERIZADO pelo fato de que compreende adi-cionalmente uma unidade de seleção de processamento de assistência configurada para selecionar um modo do processamento de assistência para prevenção de colisões com base no tipo determinado do animal tetrápode em que a unidade de realização de processamento de assistência é configurada para realizar o processamento de assistência no modo selecionado.

3. Dispositivo de assistência para prevenção de colisões para o veículo, de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 ou 2, CARACTERIZADO pelo fato de que a unidade de previsão de área de presença de animal é configurada para gerar uma distribuição de probabilidades de futura presença do animal tetrápode em uma área plana em torno do veículo como uma previsão da área de futura do animal tetrápode usando os valores de índice de características comportamentais do tipo determinado do animal tetrápode e uma direção, posição e velocidade de movimento atuais do animal tetrápode.

4. Dispositivo de assistência para prevenção de colisões para o veículo, de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 3, CARACTERIZADO pelo fato de que a unidade de previsão de área de presença de animal é configurada para incluir a unidade de armazenamento de valores de índice de características comportamentais que armazena com antecedência um grupo de dados sobre os valores de índice de características comportamentais do animal tetrápode do tipo que supõe-se que entra em uma estrada percorrida do veículo e é configurada para selecionar os valores de índice de características com- portamentais do tipo determinado do animal tetrápode a partir do grupo de dados armazenado na unidade de armazenamento de valores de índice de características comportamentais.

5. Dispositivo de assistência para prevenção de colisões para o veículo, de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 4, CARACTERIZADO pelo fato de que os valores de índice de características comportamentais do tipo determinado do animal tetrápode incluem uma direção de movimento e uma velocidade de movimento do animal tetrápode que podem ser geradas em um padrão de comportamento e uma probabilidade de adoção do padrão de comportamento, sendo que o padrão de comportamento é um padrão de comportamento que pode ser esperado para o tipo determinado do animal tetrápode.

6. Dispositivo de assistência para prevenção de colisões para o veículo, de acordo com a reivindicação 3, CARACTERIZADO pelo fato de que compreende adi-cionalmente uma unidade de previsão de área de presença de veículo configurado para prever a área de futura presença do veículo em que a unidade de determinação de possibilidade de colisão é configurada para determinar se há a possibilidade de colisão do animal tetrápode com o veículo com base no resultado de previsão da área futura do animal tetrápode e o resultado de previsão da área futura do veículo.

7. Dispositivo de assistência para prevenção de colisões para o veículo, de acordo com a reivindicação 6, CARACTERIZADO pelo fato de que a unidade de previsão de área de presença de veículo é configurada para gerar a distribuição de probabilidades de futura presença do veículo na área plana em torno do veículo como o resultado de previsão da área futura do veículo e a unidade de determinação de possibilidade de colisão é configurada para determinar a possibilidade de colisão do animal tetrápode com o veículo com base na distribuição de probabilidades de futura presença do animal tetrápode e a distribuição de probabilidades de futura presença do veículo.

8. Dispositivo de assistência para prevenção de colisões para o veículo, de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 9, CARACTERIZADO pelo fato de que a unidade de determinação de tipo de animal é configurada para determinar se o animal tetrápode, cuja imagem é detectada na imagem, pertence a um grupo e, se as características comportamentais se diferem entre quando o animal tetrápode do tipo determinado pertence ao grupo e quando o animal tetrápode está presente como um indivíduo, a unidade de previsão de área de presença de animal tetrápode é configurada para prever a área futura do animal tetrápode usando os valores de índice de características comportamentais que se diferem entre quando o animal na imagem é determinado por formar um grupo e quando o animal tetrápode não é determinado por formar um grupo.