CN101356078A - 安全行驶辅助装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种安全行驶辅助装置，即使视线方向检测的精度为1度左右的检测精度，也能够判定驾驶员是否识别到要注意的对象物。其中，交通环境检测装置(11)对车、步行者、道路标识及信号器等对象物进行检测，注视目标决定装置(12)从被检测的对象物中决定驾驶员应该注意的注视目标，视线方向检测装置(13)检测驾驶员的视线方向，识别判定装置(14)从注视目标和视线方向的移动图案对驾驶员是否识别注视目标进行判定，安全不确认判定装置(15)从识别判定装置(14)的判定结果对驾驶员安全不确认与否进行判定，提示装置(16)根据安全不确认判定装置(15)的判定结果告知安全不确认的内容。

Description

安全行驶辅助装置

技术领域

本发明涉及一种安全行驶辅助装置，其用于对于驾驶汽车等车辆的驾驶员来说是否存在碰撞、追尾、与步行者的接触等危险因素而进行告知。

背景技术

目前，作为将是否有危险的状态或安全的状态告知给车辆的驾驶员的装置例如有：对驾驶员是否识别交通环境进行判定且根据其可认知的程度将危险的要素进行告知的装置。

图11是现有安全行驶辅助装置的概念图。在该安全行驶辅助装置中，以驾驶员必须注视的对象的方向为需要注视方向而进行决定，求出驾驶员看见其需要注视方向的频率并将其作为注视频率，从而利用该频率对驾驶员是否识别交通环境进行判定(例如，参照专利文献1)。

图12是其它现有安全行驶辅助装置的概念图。在该安全行驶辅助装置中，从驾驶员的视线方向决定注视点，以其注视点为基准、以其附近为注视区域进行定义，根据在注视区域内是否有道路设备，对驾驶员是否识别道路设备的状态进行判定(例如，参照专利文献2)。

在对车辆的驾驶员进行告知是否存在碰撞、追尾、与步行者的接触等危险因素时，对驾驶员来说，希望只在需要的时候进行警告。即、在驾驶员已经识别到是危险的状态的情况下，不需要输出警报，对驾驶员来说，当报知多余的警报时，反倒增加了麻烦。

例如，只有在交叉路口等检测到当驾驶员看漏时可能存在成为危险状态的对象物、驾驶员看漏应该识别的对象物的情况下，只要警告作为该看漏的内容，才能够有效地对安全行驶进行辅助。

专利文献1：(日本)特开平7-167668号公报(第7页，图1)

专利文献2：(日本)特开2005-182307号公报(第13页，图4)

但是，驾驶员应该注意的对象物的大小为形形色色的大小，并且行驶中的驾驶员即使对位于远方的小的对象物也需要十分注意。

例如，如图13所示，在对是否识别到位于前方100m的信号器进行判定时，信号器的大小为高度约30cm左右，因此，在利用视线方向与对象物重叠的频率进行识别的判定的情况下，当视线方向的检测精度不为0.17度以下时，就不能正确判明与对象物是否重叠，因此，利用视线方向与对象物重叠的频率就不能进行正确的判定。

另一方面，作为检测视线方向的技术有利用近红外线照相机的瞳孔角膜反射法，其检测精度现状为0.3～0.4度左右(参考文献：“基于眼球形状模型的视线测定法”第8次图像传感研讨会pp.307-312，2002.)，检测精度不够准确。

另外，今后即使改善照相机的分辨力等，并实现0.17度以下的精度，也需要高精度的视线检测装置，从而涉及到成本增加的问题。

另外，当考虑人眼的结构时，作为视线方向其自身的定义很困难。即，对于人来说，位于眼中叫做黄斑的眼球后极的外侧的直径为2mm的部分的颜色辨别及视力良好，另外，利用投影于其中的叫做中心窝的部分的投影图像识别详细的视界信息，当考虑位于可识别的网膜的程度的面积存在时，该黄斑、中心窝的哪一部分成为作为视线方向的基准位置人们难以定义。

另外，如图14所示，在从驾驶员看到要进行识别判定的对象物重叠的情况下，以注视点为基准设定注视区域，且判定注视区域内有无对象物，在该判定方法中，不能判定看见的是哪个对象物。

发明内容

本发明是为解决现有问题而提出的，其目的在于提供一种安全行驶辅助装置，其即使视线方向检测的精度为1度左右的检测精度，也能够对驾驶员是否识别到应该注意的对象物进行判定。

本发明的安全行驶辅助装置具有如下结构，具备：对所设定的对象物的存在或状态进行检测的交通环境检测装置、为了驾驶员安全驾驶而从所述对象物中决定应该注意的注视目标的注视目标决定装置、对驾驶员的单眼或双眼的视线方向进行检测的视线方向检测装置、从所述注视目标和通过所述视线方向检测装置检测到的视线方向的移动图案的相互关系中对驾驶员是否识别所述注视目标进行判定的识别判定装置、从通过所述识别判定装置判定到的识别判定结果中对驾驶员安全不确认与否进行判定的安全不确认判定装置、根据通过所述安全不确认判定装置决定了的安全不确认判定结果告知安全不确认的内容的提示装置。

通过该结构，利用驾驶员的视线方向的移动图案对是否识别注视目标进行判定，从而，不需要高精度的视线检测装置，能够抑制成本提高。

根据本发明，通过利用驾驶员的视线方向的移动图案对是否识别注视目标进行判定，即使视线方向检测的精度为1度左右的检测精度也能够对驾驶员是否识别应该注意的对象物进行判定。

附图说明

图1是本发明第一实施方式的安全行驶辅助装置的方框图；

图2是表示本发明第一实施方式的安全行驶辅助装置检测的对象物的实例的图；

图3是表示用于本发明第一实施方式的安全行驶辅助装置的识别判定的二维空间的设定例的图；

图4是表示本发明第一实施方式的安全行驶辅助装置的识别判定方法的图；

图5是表示本发明第一实施方式的安全行驶辅助装置的视线与对象物的推移的实例的图；

图6是表示本发明第一实施方式的安全行驶辅助装置的识别判定方法的另一实例的图；

图7是表示本发明第二实施方式的安全行驶辅助装置的识别判定方法的图；

图8是表示识别本发明第三实施方式的安全行驶辅助装置的道路标识时的视线方向的移动图案的实例的图；

图9是表示识别本发明的第三实施方式的安全行驶辅助装置的信号器时的视线方向的移动图案的实例的图；

图10是表示本发明第三实施方式的安全行驶辅助装置的多个注视目标位于附近时的视线方向的移动图案的实例的图；

图11是现有安全行驶辅助装置的概念图；

图12是其它现有安全行驶辅助装置的概念图；

图13是对现有安全行驶辅助装置中必要的视线检测精度进行说明的图；

图14是表示现有安全行驶辅助装置中不可识别判定的情况的实例的图。

符号说明

11  交通环境检测装置

12  注视目标决定装置

13  视线方向检测装置

14  识别判定装置

15  安全不确认判定装置

16  提示装置

具体实施方式

下面，参照附图对本发明的实施方式进行说明。

(第一实施方式)

图1是表示本发明的第一实施方式的安全行驶辅助装置的图。

在图1中，本实施方式的安全行驶辅助装置具备：对成为对象物的车、步行者等移动体和道路标识、信号器等道路设备的存在或状态进行检测的交通环境检测装置11、为了驾驶员安全驾驶而由通过交通环境检测装置11检测到的应该注意的对象物的对象物中决定要辨别或应该注意的程度的注视目标决定装置12、对驾驶员的单眼或双眼的视线方向进行检测的视线方向检测装置13、从通过注视目标决定装置12决定的注视目标和通过视线方向检测装置13检测到的视线方向的移动图案判定驾驶员是否看到对象物或判定识别的程度的识别判定装置14、从通过识别判定装置14判定的识别判定结果寻求出驾驶员的安全不确认程度的安全不确认判定装置15、根据通过安全不确认判定装置15决定的安全不确认判定结果对安全不确认的内容进行告知的提示装置16。

交通环境检测装置11例如包括对车辆前方的影像进行拍摄的照相机和由运算器构成的传感器，对图2所示的车辆用的信号器和步行者用的信号器进行检测，并且对步行者进行检测。在图2中，对象物为步行者用信号器M1、M2和自己的车辆用信号器M4和步行者M3、M5、M6。此时，喷涂在临时停车线、人行横道、白线等道路上的显示也可以包含在对象物中。

具体而言，将两个照相机以拍摄车辆前方的影像的方式配置在车室内作为立体照相机使用，持续地对车辆前方的图像进行拍摄。运算器分别对用两个照相机拍摄到的图像按每帧进行处理。

首先，为了消除影像的干扰，采用平均移动进行平滑化，并使用数字滤波器提取图像的高频率成分，由此进行边缘提取。

另一方面，准备多个车辆、步行者及信号器等的驾驶员应该注意的对象物的图像，且对这些图像进行边缘提取。

而且，通过由照相机所获得的边缘提取结果和进行预先准备的边缘提取的对象物的图像的图案匹配而进行驾驶员应该注意的对象物的检测。

另外，相对于提取到的对象物，计算由两个照相机所获得的影像的差量，由此计算两个图像的视差，视差大的图像作为存在于附近的对象物，视差小的图像作为远处的对象物。此时，自己的车和立体物的相对位置关系只要采用三角测量进行计算即可。

在为车辆、步行者等移动体的情况下，对其位置、速度及前进的方向进行检测。具体而言，纪录拍摄到的图像的每帧的对象物的相对位置关系，由帧间的差量计算移动体的速度及移动方向。相对位置的座标以自己车的位置为原点、以自己的车前进的方向为y轴的正方向、以自己的车辆右侧为x轴的正方向而设定二维座标。作为交通环境检测装置11进行检测的移动体除车辆以外还包括步行者、摩托车、自行车等。

注视目标决定装置12从交通环境检测装置11检测到的对象物中选择驾驶员应该注意的对象物。

例如，在直行的情况下，驾驶员应该注意的对象物为自己的车辆用信号器M4。此时，如果通过交通环境检测装置11预测到步行者M6向自己的车辆前方移动，则步行者M6也可以属于驾驶员应该注意的对象物中。

另一方面，右转时的驾驶员应该注意的对象物为自己的车辆用信号器M4、步行者M3和M5。作为该选择的方法以在自己的车前方右侧的步行者作为应该注意的对象物。

判断为自己的车前方右侧的方法是，使用上述二维座标且以x座标为正行的步行者。

自己的车辆直行还是右转的判定通过检测转向灯的信号进行。另外，在直行的情况下和右转的情况下，存储油门操作、刹车操作、转向操作的特征，在驾驶员忘记操作转向灯的情况下，由这些信息也可以预测直行或右转。

另外，累积过去的行驶数据并预测右转时的行驶轨迹，相对于步行者M5保持足够的间隔来判断是否能进行右转，在能够判断出具有足够的间隔的情况下，作为驾驶员应该注意的对象物，也可以排除步行者M5。

此时是否保持足够的间隔的判定如下：使用以自己的车为原点的二维座标，在某规定期间内，计算已预测的行驶轨迹的自己的车和各步行者的间的欧几里德距离(ヨ一グリツド距離)，通过未达到某规定以下的距离的情况进行判断。

另外，在此，注视目标决定装置12作为与交通环境检测装置11不同的装置进行了说明，但是，通过将注视目标决定装置12决定的注视目标简化为驾驶员应该注意的区域例如前方右侧等且包含在交通环境检测装置11中进行安装，也可以减轻交通环境检测装置11的运算处理等，本实施方式对交通环境检测装置11与注视目标决定装置12的构成关系没有附加制约。

在以后的说明中，作为驾驶员应该注意的对象物，直行时只是对自己的车辆用信号器M4，右转时对自己的车辆用信号器M4和步行者M3、M5进行说明。

视线方向检测装置13对驾驶员的视线方向进行检测。作为具体的实现方法的一例，对通过使用近红外线照相机的瞳孔角膜反射法进行的视线检测方法进行说明。

将近红外线照相机配置在驾驶员的眼能拍摄的位置。例如，配置在汽车的仪表板上及驾驶室后视镜的位置。此时，在和照相机的光轴大致相同的位置同时设置用于照射近红外线的LED(Light Emitting Diode)。

于是，在对驾驶员的眼进行拍摄的情况下，使该LED进行照射。从拍摄到的图像中检测瞳孔的中心位置。瞳孔的检测只要例如在检测出眼的位置之后，检测在其中心为最黑且投影为圆形的部分并作为瞳孔即可。

在眼的位置的检测中，例如，进行边缘提取且将在左右描画圆弧并延伸的曲线作为上眼皮和下眼皮而进行检测。

另外，在对眼进行拍摄时对照射的LED的反射像进行检测。由于LED的反射像为明亮地投影于眼球上的点，因此，作为最简单的检测方法的实例，只要在眼中检测出亮度最高的部分即可。

而且，由瞳孔的中心和LED的反射像的位置关系对驾驶员的视线方向进行检测。即，在瞳孔与反射像重叠的情况下，在照相机方向具有视线方向，在偏移的情况下，该偏移的量在其方向上具有视线方向。

在上述的说明中虽未特别地言及，但是，可以检测单眼的视线方向，也可以分别求出双眼的视线方向。此时，也可以分别求出两眼的视线方向并由该角度差求出正在识别的对象物的距离，且在识别判定装置14的判定时加以利用。

识别判定装置14从视线方向的移动图案进行是否识别对象物的判定。用图3～图6对该原理进行说明。

首先，如图3所示，在对象物和驾驶员之间，设定二维空间且设定X轴和Y轴。Y轴以沿垂直方向且上为正的方式进行设定，X轴以沿水平方向且右为正的方式进行设定。原点设定在何处都可以，但是，在此使驾驶员的脸正面位于原点进行说明。

从通过交通环境检测装置11检测到的对象物中由注视目标决定装置12决定的注视目标对象物表示在上述的X-Y二维空间上。此时，在连结驾驶员的眼的位置与对象物的线被映射在与X-Y二维空间相交的位置。在图3中，以信号器为例，以信号器的外框的范围映射于X-Y二维空间的实例进行表示。

另一方面，通过视线方向检测装置13检测到的视线方向映射在X-Y二维空间上。由此，在二维空间上可以将对象物与视线方向的关系进行比较。

图4是使用视线方向的移动图案判定驾驶员是否看到对象物的方法的概念图。

图4为拍摄于X-Y二维空间的情况的示例，以车为对象物且以自右向左移动的情况为例。在此，为了简单地进行说明，驾驶员驾驶着的车作为停止的车进行说明。

在对驾驶员是否看到车进行判定的情况下，首先，为了压缩判定识别与否的对象物，而进行不能明确识别的对象物的排除。例如，相对于视线方向设某规定角度的阈值，且从判定是否识别的对象物中、将在所检测的视线方向的上下左右方向位于比加上该阈值的范围更靠外侧的对象物、作为不能明确识别的对象物排除。

该阈值可以设定驾驶中的人的有效视角即5度～30度的值，也可以用视线方向检测的检测误差的最大值进行设定。

接着，作为判定是否识别的对象物的候补，求出剩余的对象物的移动图案的向量。在图4的实例中，检测对象物即、车的移动，求出车的移动图案且作为向量V1表示。该向量只要设定某规定期间内，将初始时刻和终了时刻的车的位置表示在X-Y空间上，作为该位置的差量只要求出即可。

在此，对从缩小判定是否识别的对象物的候补开始、求出对象物的移动图案的向量的情况进行了说明，但是，也可以对可检测的全部对象物求出移动图案的向量，其后，将不能明确识别的对象物从候补中排除。在该情况下，也可以在求出对象物的移动图案的向量时，在已设定的规定期间内，判定是否是从视线方向不能明确识别的对象物，将判定为是在该规定期间内一次也不能明确识别的对象物排除。

另一方面，就视线的移动方向而言，在和检测车移动的时间相同的规定期间内也可研究移动图案。由于视线方向在已经说明的检测精度的关系上有时误差大，因此，不求出在以初始时刻和终了时刻的位置的差量，而是在规定时间内，由所检测的视线方向的轨迹整体检测移动图案。

具体而言，在对眼进行了拍摄的动态图像的每帧所检测出的每一视线方向将其位置映射于X-Y二维空间，以映射的位置为各试样点。在图4中，以“×”表示的点相当于各试样点。

而且，求出该试样点的回归直线，在X-Y二维空间上设置新的一维Z轴。该Z轴的正方向和负方向的定义由具有初始时刻和终了时刻的试样点的位置的相对关系决定其正/负方向。在图4中，Z轴相当于与X-Y二维空间的X座标轴平行且正/负方向相反的情况。而且，以X-Y二维空间的Z轴的方向为视线移动的向量的方向。

另外，利用该Z轴对全部试样点求出最大值和最小值，并求出最大值与最小值的差的绝对值，通过该绝对值乘以1以下的某规定比例而作为视线移动的向量的大小。

另外，对于视线移动的向量而言，也可以提取视线方向的局部性的变化点，并在变化点间的每区间求出向量。对于视线方向的局部性的变化点而言，只要检测出以下的局部性的变化点既可，即、设定某阈值，在与前帧的视线方向的检测结果的差为该阈值以上的情况的局部性的变化点。

图5是表示自水平方向的视线方向和从对象物的正面开始的角度的推移的图。在该实例中，视线方向的角度变化的点α、β作为变化点被提取，且在该区间求出视线移动的向量。

此时，视线方向的移动图案的向量也可以单纯地求出二维空间上的被提取出的变化点间的差而作为视线移动的向量，求出回归直线而作为向量的方向，向量的大小也可以作为在X-Y二维空间上的被提取出的变化点上的视线方向之间的距离。

另外，对象物的移动图案的向量只要对被提取出的变化点之间的移动求出向量即可。

另外，变化点在只检测最初的部分且即使超过某规定期间内也不能提取到后续的变化点的情况下，也可以以经过该规定期间后的点为变化点求出向量。

而且，计算对象物的移动向量V1和视线的移动向量V2的内积，在其大小相对于对象物的移动向量V1的大小的比为某规定值以上的比例的情况下，判定为看见对象物。

这样，只要利用对象物和视线移动的图案进行是否看见的识别判定，则即使在视线方向的检测精度不够且检测到的视线方向与对象物不重叠的情况下，也可以进行是否看见对象物的判定。另外，在所述判定方法的基础上，如果考虑从Z轴到对象物的距离，则也可期望使识别的判定精度进一步提高。

图6是自己的车辆正在移动的情况下利用视线方向的移动图案判定驾驶员是否看见对象物的方法的概念图。由于基本的思路和用图4进行说明的情况相同，因此省略说明。

在图6中，以信号器为例进行说明。信号器、道路标识这样的道路设备不是移动体，但是，由于自己的车辆移动，从而相对而言可以作为移动体对待，可以采用和图4中说明的情况同样的处理。

即，设定某规定时间，且将信号器的位置在X-Y二维空间上如何移动且能看得见作为向量V3而求出。而且，就视线方向的移动而言，也可以同样由视线方向的试样点求出回归直线，由此，在X-Y二维空间上设定Z轴并利用和图4的情况说明同样的方法求出视线的移动的向量V4。

而且，在求出这些向量V3和向量V4的内积，且该内积的大小与向量V3的绝对值的比为具有某规定以上的大小的情况下，判定为看见该对象物。

另外，作为表示对象物的移动和视线方向的移动的向量的比较，在此，进行了采用内积和对象物的向量的大小的说明，但是，若与视线方向的移动向量的大小都进行比较，则可以进行精度更高的识别判定。

安全不确认判定装置15相对于通过注视目标决定装置12决定的注视目标，对由识别判定装置14进行是否识别的判定即、是不是安全不确认进行判断。

例如，在直行的情况下，只要判断对图2的信号器M4是否进行识别即可，在右转的情况下，只要判断对图2的所有信号器M4、步行者M3、步行者M5是否进行识别即可。即，如果哪一个也不能判定为识别，则驾驶员就判断为安全不确认。

另外，驾驶员对各对象物是否进行安全确认的判断也可以如下进行：设定某规定时间内为安全确认判定期间，且在该安全确认判定期间内通过识别判定装置14进行一次以上识别的判定的情况下，将其对象物判断为安全确认。

安全确认判定期间的初始时间可以作为交叉路口前的某规定距离的通过时刻，也可以作为到进入交叉路口的某规定时间前，也可以作为当前时刻的规定时间前。安全确认判定期间的终了时间可以作为到由注视目标决定装置12决定的注视目标的对象物的距离比规定距离更近的时间，也可以作为由车速、加速度、舵角等预测自己的车的移动轨迹且到达对象物的时刻的时间比某规定时间短的时间，也可以以交叉路口的中央位置、停止线等为基准位置，以特定的通过点为安全确认判定终了位置进行设定，以作为通过安全确认判定终了位置的时间。而且，在判断为安全不确认的情况下，将涉及其识别不充分的对象物的对象物的种类、对象物的方向等信息向提示装置16输出。

提示装置16可以采用监视器显示图像，也可以采用扬声器用语音进行告知，也可以采用监视器和扬声器双方进行告知。在此，作为一例，对采用扬声器用语音将危险内容进行告知的方法进行说明。

首先，对交通环境检测装置11可检测的每个对象物准备能识别每个对象物的声音数据，将其作为电子数据进行存储。其可以采用例如作为使车辆认知时的声音发声为“车”的语音，也可以采用能够模拟车辆行驶的效果音那样的车辆的声音。对诸如信号器、步行者、摩托车、自行车等那样的交通环境检测装置11可检测的所有对象物准备声音数据，并作为电子数据进行存储。

而且，在安全不确认判定装置15对由注视目标决定装置12决定的对象物判断为不履行安全确认的情况下，将对应于其对象物的声音数据利用D/A(Digital to Analog)转换器变换为模拟信号，采用功率放大器进行增益放大，自扬声器进行输出。

此时，也可以设置多个扬声器，并且对作为安全确认而驾驶员不履行的对象物的相对的方向进行计算，使设置于最接近其方向的位置的扬声器的声音发出的声音听得见，从而驾驶员也能够确认驾驶员应该确认的对象物的方向。另外，当减少扬声器的数量时，也可以同时采用音像定位技术而能够获得同样的效果。

另外，在本实施方式中，对在将对象物与视线方向进行比较时，采用二维空间进行了说明，但是，也可以直接使用现实的三维空间保持不变进行比较。在该情况下，分别检测两眼的视线方向，由其角度的差算出到驾驶员识别到的对象物的距离，将此也可用于识别的判定。

如上所述，根据本实施方式，通过利用视线方向的移动的图案，从而即使视线方向的检测精度为与要判定识别的对象物不重叠的水平的精度，也能够进行是否看见的识别判定。

另外，由于识别判定装置14在规定期间内的注视目标的移动图案与视线方向的移动图案具有关联性的情况下判定为进行识别，因此，通过用眼追随注视目标那样的动作而判定为进行识别，且即使没有高精度的视线检测装置也能够判定是否识别。

另外，由于识别判定装置14提取视线方向的规定的变化点，在被提取的变化点的间的期间内，对注视目标的移动图案和视线方向的移动图案的关联性进行判断，因此，可适当地决定用于判定是否识别的期间。

(第二实施方式)

下面，对本发明的第二实施方式的安全行驶辅助装置进行说明。另外，由于本实施方式的结构和上述的第一实施方式大致相同，因此，引用图1只说明特征部分。

本实施方式的安全行驶辅助装置的识别判定装置14基于视线方向的大部分的移动图案而判定是否识别对象物。

图7是本实施方式的安全行驶辅助装置的识别判定方法的概念图，表示第一实施方式中说明的X-Y二维空间。图7中，检测的视线方向为用“×”表示的部分，E1是表示驾驶员的视线方向的移动的概念图。在此，以看见对象物M7的后看见对象物M8的情况为例。

在判定识别时，首先，求出对象物的近侧的视线方向的大部分的移动图案。

视线方向是否存在于对象物的近侧，通过如下途径进行判定：就某规定期间内的视线方向的试样点而言，对在X-Y二维空间上的座标进行平均，通过该平均座标是否为判定识别的对象物的规定距离以下而进行判定。

在此，以对象物M7的情况为例进行说明。由于在对象物M7的近侧具有视线方向的试样点，因此，例如，若将从E1的初始到对象物M8的右侧的期间的视线方向的试样点的座标进行平均，则平均座标就变成距对象物M7为设定的距离以下。

而且，以在计算用于判定是否为对象物的近侧的平均的期间内的中央时刻上的试样点为基准，由取平均的初始的试样点求出到基准试样点的视线方向的大部分的移动方向V5。

具体而言，求出从开始试样点到基准试样点的回归直线，其大小与第一实施方式中说明的情况相同，求出向量的大小。，同样，利用从基准试样点到计算出平均的最后的试样点的试样点，同样可求出大部分的移动方向V6。

接着，计算该大部分的移动方向的向量V5与V6的角度，在角度大的情况下，以某规定值为阈值而判定为识别。此时，不直接计算向量的角度而计算两个向量的内积，然后求出将该内积除以两个向量的大小的指标，即使使用该指标进行是否进行识别的判定也同样能够进行判断。

这样，对象物M7的情况是两个向量的夹角大，因此，判定为识别。另一方面，对象物M9的情况是作为向量求出V7和V8，但是，由于该两个向量的夹角小，因此，将会不能判定为识别。

这样，通过利用视线方向的大部分的移动图案，从而可与视线检测的精度无关地判定是否看见对象物。

另外，由于识别判定装置14在视线方向位于注视目标附近且注视目标附近的视线方向的移动图案的接近注视目标的方向和远离的方向从设定的量开始变化的情况下，判定为进行识别，因此，即使是位于远处的小的对象物也能够以视线检测精度为1度左右的检测精度判定驾驶员是否识别。

(第三实施方式)

下面，对本发明的第三实施方式的安全行驶辅助装置进行说明。另外，由于本实施方式的结构和上述的第一实施方式大致相同，因此，引用图1只说明特征部分。

本实施方式的安全行驶辅助装置的识别判定装置14基于识别预先设定的对象物的种类的每类的该对象物时的对象物近侧的视线方向的移动图案的特征，根据实际对象物近侧的视线方向的移动图案是否适合识别该对象物时的视线方向的移动图案的特征而对是否识别对象物进行判定。

图8及图9是本实施方式的安全行驶辅助装置的识别判定方法的概念图，表示了第一实施方式中说明的X-Y二维空间。在图8及图9中，检测的视线方向为用“×”表示的部分，E2、E3是表示驾驶员的视线方向的移动的概念图。

在此，为了简化说明，例如对如下结构进行说明，如图8所示，在道路标识的情况下，容易识别其内容且视线方向的移动图案为平滑，并且，如图9所示，在信号器的情况下，需要多加注意且视线方向的移动图案变为复杂的形状。

此时，图8所示的视线方向的移动图案E2能够适用以低的次数下的多项式近似曲线。利用此进行每个对象物的识别的判定。

即，如图10所示，在判定识别的对象物在X-Y二维空间上位于附近的情况下，利用视线方向的移动图案对看见是道路标识还是信号器进行判别。

首先，求出该近侧的视线方向的试样点。求出方法只要与第一实施方式中说明的方法相同即可。接着，对该试样点尝试适用低次的多项式近似式。

此时，如果近似式的适用度良好，则判定为看见标识，若适用度差，则判定为看见信号器。适用度的程度(一致程度)在计算近似式时进行的重回归分析中，只要重回归系数为某规定值以上的情况就判定为适用度良好。

据此，在沿驾驶员的方向有多个应该识别的对象物重叠且能看见的情况下，也可以进行识别哪个对象物的判定。

另外，识别判定装置14具有对对象物的每类识别时的视线方向的移动图案，根据作为注视目标的对象物近侧的视线方向的移动图案和识别时的视线方向的移动图案的一致程度进行是否识别的判定，因此，即使在驾驶员看见应该识别的对象物重叠的情况下，也可以判定看见重叠的对象物的哪一个。

另外，在本实施方式中，作为区别视线方向的移动图案的方法，对使用近似曲线的方法进行了说明，但实际上，对各移动图案准备驾驶员是否识别的正解的数据，利用神经网络等非线形模型，也可以对该移动图案进行判定。

另外，就对象物其自身而言，对视线方向的移动图案进行分类并进行了说明，但是，也可以以对象物在X-Y二维空间上的大小及对象物的亮度等进行分类并求出移动图案，对进行识别判定的对象物的在X-Y二维空间上的大小及对象物的亮度等进行检测后再进行识别的判定。

工业上的可利用性

如上所述，本发明的安全行驶辅助装置具有即使视线方向检测的精度为1度左右的检测精度也能够判定驾驶员是否识别应该注意的对象物的效果，作为用于将是否存在碰撞、追尾、与步行者的接触等危险因素告知给驾驶车辆的驾驶员的安全行驶辅助装置等比较适用。

Claims (5)

1、一种安全行驶辅助装置，其特征在于，具备：对所设定的对象物的存在或状态进行检测的交通环境检测装置、为了驾驶员安全驾驶而从所述对象物中决定应该注意的注视目标的注视目标决定装置、对驾驶员的单眼或双眼的视线方向进行检测的视线方向检测装置、从所述注视目标和通过所述视线方向检测装置检测到的视线方向的移动图案的相互关系中对驾驶员是否识别所述注视目标进行判定的识别判定装置、从通过所述识别判定装置判定到的识别判定结果对驾驶员安全不确认与否进行判定的安全不确认判定装置、根据通过所述安全不确认判定装置决定的安全不确认判定结果告知安全不确认的内容的提示装置。

2、如权利要求1所述的安全行驶辅助装置，其特征在于，所述识别判定装置在规定期间内的所述注视目标的移动图案与所述视线方向的移动图案具有关联性时，判定为已进行识别。

3、如权利要求2所述的安全行驶辅助装置，其特征在于，所述识别判定装置提取所述视线方向的规定的变化点，在提取到的变化点的间的时间内，对所述注视目标的移动图案和所述视线方向的移动图案的关联性进行判定。

4、如权利要求1所述的安全行驶辅助装置，其特征在于，所述识别判定装置在所述视线方向位于所述注视目标附近且所述注视目标附近的所述视线方向的移动图案的接近所述注视目标的方向和远离方向的移动量从所设定的量开始变化的情况下，判定为已进行识别。

5、如权利要求1所述的安全行驶辅助装置，其特征在于，所述识别判定装置具有识别所述对象物的每个种类时的视线方向的移动图案，根据成为所述注视目标的对象物近侧的视线方向的移动图案和所述识别时的视线方向的移动图案的一致程度，进行识别与否的判定。

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