CN102449672A - 车辆用周边监视装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种车辆用周边监视装置，其具备：监视本车(100)的周边的障碍物的障碍物识别传感器(12)；检测本车(100)的行驶状态的行车道识别传感器(11)及车辆状态量传感器(13)；利用由障碍物识别传感器(12)取得的信息，而预测障碍物的移动，并基于预测到的障碍物的移动而运算障碍物对本车(100)的危险的危险运算单元(20)，其中，危险运算单元(20)基于行车道识别传感器(11)及车辆状态量传感器(13)所检测到的本车(100)的行驶状态，而变更预测障碍物的移动的范围。由此，考虑本车(100)的状况而预测障碍物的移动，从而能够减少运算负载并实现高精度的运算。

Description

车辆用周边监视装置
技术领域
本发明涉及一种车辆用周边监视装置，尤其是涉及一种对监视的障碍物的移动进行预测，并基于预测到的障碍物的移动而运算障碍物对本车的危险的车辆用周边监视装置。
背景技术
以往，提出有一种对监视的障碍物的移动进行预测，并基于预测到的障碍物的移动而运算障碍物对本车的危险的装置。例如，在专利文献1中公开有一种对自动驾驶车辆的行驶控制计划的安全性进行评价的行驶控制计划评价装置。专利文献1的行驶控制计划评价装置具备：在某时刻推定自动驾驶车辆的周边车辆有可能采取的行动的行动推定部；基于某时刻的周边车辆的存在位置和由行动推定部推定出的行动，而预测由某时刻开始的未来的周边车辆的存在位置的存在位置预测部；基于存在位置预测部所预测到的周边车辆的存在位置和自动驾驶车辆的行驶控制计划的存在位置，而评价行驶控制计划的安全性的评价部。
行动推定部至少基于道路形状信息而推定周边车辆的行动，因此专利文献1的行驶控制计划评价装置例如能够基于行车道减少或弯路等信息来推定周边车辆可能采取的行动。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2008-117082号公报
发明内容
然而，在上述的技术中，在推定周边车辆可能采取的行动时，根据本车的状况、周边车辆的数目的不同，而存在装置的运算负载变大或无法进行高精度的运算的可能性。
本发明考虑此种情况而作出，其目的在于提供一种能够降低运算负载并实现高精度的运算的车辆用周边监视装置。
本发明涉及一种车辆用周边监视装置，其具备：监视传感器，其监视本车的周边的障碍物；状态检测单元，其检测本车的行驶状态、本车的行驶环境的状态及本车的驾驶员的状态中的任一状态；危险运算单元，其利用由监视传感器取得的信息，预测监视传感器监视的障碍物的移动，并基于预测到的障碍物的移动而运算障碍物对本车的危险，其中，危险运算单元基于状态检测单元检测到的本车的行驶状态、本车的行驶环境的状态及本车的驾驶员的状态中的任一状态，而变更对障碍物的移动进行预测的范围。
根据该结构，由于车辆用周边监视装置具备：监视传感器，其监视本车的周边的障碍物；状态检测单元，其检测本车的行驶状态、本车的行驶环境的状态及本车的驾驶员的状态中的任一状态；危险运算单元，其利用由监视传感器取得的信息，预测监视传感器监视的障碍物的移动，并基于预测到的障碍物的移动而运算障碍物对本车的危险，其中，危险运算单元基于状态检测单元检测到的本车的行驶状态、本车的行驶环境的状态及本车的驾驶员的状态中的任一状态，而变更对障碍物的移动进行预测的范围，因此，考虑了本车的状况而预测障碍物的移动，从而能够减少运算负载，并实现高精度的运算。
这种情况下，优选的是，危险运算单元基于状态检测单元检测到的本车的行驶状态、本车的行驶环境的状态及本车的驾驶员的状态中的任一状态，而变更对监视传感器所取得的信息进行利用的范围。
根据该结构，由于危险运算单元基于状态检测单元检测到的本车的行驶状态、本车的行驶环境的状态及本车的驾驶员的状态中的任一状态，而变更对监视传感器所取得的信息进行利用的范围，因此，能够防止冗长地利用由监视传感器取得的信息的情况，从而能够进一步减少运算负载，并实现更高精度的运算。
另外，优选的是，在监视传感器监视多个障碍物时，危险运算单元基于状态检测单元检测到的本车的行驶状态、本车的行驶环境的状态及本车的驾驶员的状态中的任一状态，分别对障碍物设定优先度，并按照该优先度来预测障碍物的移动。
根据该结构，由于在监视传感器监视多个障碍物时，危险运算单元基于状态检测单元检测到的本车的行驶状态、本车的行驶环境的状态及本车的驾驶员的状态中的任一状态，分别对障碍物设定优先度，并按照该优先度来预测障碍物的移动，因此，即使在监视传感器监视多个障碍物时，也能够防止冗长地利用由监视传感器取得的信息的情况，从而能够进一步减少运算负载，并实现更高精度的运算。
另外，优选的是，危险运算单元设定自然数n，预测存在于第n-1障碍物的周边且距本车的距离比第n-1障碍物远的第n障碍物的移动，并基于预测到的第n障碍物的移动而预测第n-1障碍物的移动，同样地基于第n-1～第2障碍物的移动而分别依次预测第n-2～第1障碍物的移动。
根据该结构，由于危险运算单元设定自然数n，基于第n～第2障碍物的移动而分别依次连续地预测第n-1～第1障碍物的移动，能够进行更高精度的运算。
这种情况下，优选的是，危险运算单元基于状态检测单元检测到的本车的行驶状态、本车的行驶环境的状态及本车的驾驶员的状态中的任一状态，变更自然数n并分别依次预测第n～第1所述障碍物的移动。
根据该结构，由于危险运算单元基于状态检测单元检测到的本车的行驶状态、本车的行驶环境的状态及本车的驾驶员的状态中的任一状态，变更自然数n并分别依次预测第n～第1所述障碍物的移动，因此，根据本车的行驶状态等而变更从距本车远的障碍物连续地预测障碍物的移动的范围，从而能够进一步减少运算负载，并实现更高精度的运算。
另外，优选的是，危险运算单元基于状态检测单元检测到的本车的行驶状态、本车的行驶环境的状态及本车的驾驶员的状态中的任一状态，对存在于本车周边的多个第1障碍物分别设定优先度，按照该优先度变更自然数n并分别依次预测第n～第1障碍物的移动。
根据该结构，由于危险运算单元基于状态检测单元检测到的本车的行驶状态、本车的行驶环境的状态及本车的驾驶员的状态中的任一状态，对存在于本车周边的多个第1障碍物分别设定优先度，按照该优先度变更自然数n并分别依次预测第n～第1障碍物的移动，因此，即使在本车的周边存在多个障碍物的情况下，也能够根据优先度来变更从距本车远的障碍物连续地预测障碍物的移动的范围，从而能够进一步减少运算负载，并实现更高精度的运算。
这种情况下，优选的是，危险运算单元对设定的优先度越高的第1障碍物设定越大的自然数n，并分别依次预测第n～第1障碍物的移动。
在该结构中，由于危险运算单元对设定的优先度越高的第1障碍物设定越大的自然数n，并分别依次预测第n～第1障碍物的移动，因此，对于优先度越高的障碍物从距本车远的障碍物连续地预测障碍物的移动的范围越变宽，从而能够进一步减少运算负载，并实现更高精度的运算。
另外，优选的是，还具备能够接收来自作为障碍物的其他车的信息的其他车信息接收单元，危险运算单元基于通过其他车信息接收单元从其他车接收到的信息而预测其他车的移动。
根据该结构，由于还具备能够接收来自作为障碍物的其他车的信息的其他车信息接收单元，危险运算单元基于通过其他车信息接收单元从其他车接收到的信息而预测其他车的移动，因此，将本车所取得的信息和来自其他车的信息合在一起而预测其他车的移动，从而能够进一步减少运算负载，并实现更高精度的运算。
另外，优选的是，还具备取得与本车行驶的道路相关的信息的道路信息取得单元，危险运算单元基于道路信息取得单元取得的与本车行驶的道路相关的信息，而变更对障碍物的移动进行预测的范围。
根据该结构，由于还具备取得与本车行驶的道路相关的信息的道路信息取得单元，危险运算单元基于道路信息取得单元取得的与本车行驶的道路相关的信息，而变更对障碍物的移动进行预测的范围，因此，基于例如行车道减少、弯路等信息，而能够推定其他车可能采取的行动。
这种情况下，优选的是，道路信息取得单元取得与本车的周边的道路形状相关的信息，危险运算单元基于通过监视传感器取得的信息和道路信息取得单元取得的与本车的周边的道路形状相关的信息，而预测障碍物的移动，其中，所述障碍物是其他车。
根据该结构，由于道路信息取得单元取得与本车的周边的道路形状相关的信息，危险运算单元基于通过监视传感器取得的信息和道路信息取得单元取得的与本车的周边的道路形状相关的信息，而预测作为其他车的障碍物的移动，因此，基于行车道减少、弯路等信息，而能够推定其他车可能采取的行动。
这种情况下，优选的是，还具备取得与其他车预定行驶的道路相关的信息的行驶预定信息取得单元，危险运算单元基于行驶预定信息取得单元取得的与其他车预定行驶的道路相关的信息，而预测其他车的移动。
根据该结构，由于还具备取得与其他车预定行驶的道路相关的信息的行驶预定信息取得单元，危险运算单元基于行驶预定信息取得单元取得的与其他车预定行驶的道路相关的信息，而预测其他车的移动，因此，能够进一步减少运算负载，并实现更高精度的运算。
发明效果
根据本发明的车辆用周边监视装置，能够降低运算负荷并能够实现高精度的运算。
附图说明
图1是表示第1实施方式的雷达巡航控制系统的结构的框图。
图2是表示本车的周围的安全区域和危险区域的俯视图。
图3是表示本车的周围的第1危险对象和第2危险对象的连续(连锁)的图。
图4是表示成为本车的周围的第1危险对象和第2危险对象的其他车的俯视图。
图5是表示第1实施方式的雷达巡航控制系统的动作的流程图。
图6是表示从本车观察到的当前的危险区域的俯视图。
图7是表示将考虑其他车的移动后的将来的危险区域的俯视图。
图8是表示第2实施方式的雷达巡航控制系统的结构的框图。
图9是表示按照道路种类设定的最大连续次数的表。
图10是表示第3实施方式的雷达巡航控制系统的结构的框图。
图11是表示第3实施方式的向其他车的优先度的决定方向的俯视图。
图12是表示第5实施方式的雷达巡航控制系统的结构的框图。
图13是表示第5实施方式的根据与道路形状相关的信息而预测其他车的移动的方法的俯视图。
图14是表示第5实施方式的根据与其他车的行驶计划相关的信息而预测其他车的移动的方法的俯视图。
具体实施方式
以下，参照附图，说明本发明的实施方式的车辆用周边监视装置。
在本发明的第1实施方式中，将本发明的车辆的车辆用周边监视装置适用于雷达巡航控制系统。雷达巡航控制系统也称为ACC(Adaptive Cruise Control)系统，执行根据设定车速及与先行车的设定车间距离(车间时间)的任一种而使本车辆行驶的ACC控制，并用于辅助驾驶者的驾驶操作。
如图1所示，第1实施方式的雷达巡航控制系统10a具备行车道识别传感器11、障碍物识别传感器12、车辆状态量传感器13、危险运算单元20、警报单元31、控制单元32及促动器33。上述各设备分别通过车载LAN等连接。
行车道识别传感器11用于识别道路上的行车道区分线(以下，简称为白线)。具体而言，行车道识别传感器11是相机等图像传感器。然而，在行车道识别传感器11中能够适用激光雷达等。
障碍物识别传感器12用于识别其他车等的存在于本车周边的障碍物。具体而言，障碍物识别传感器12是毫米波雷达。然而，可以在障碍物识别传感器12中适用相机等的图像传感器或激光雷达等。
车辆状态量传感器13用于检测本车的车速、加速度、偏摆率、转向角及本车的位置等的车辆的状态量。具体而言，车辆状态量传感器13具体而言是车速传感器、加速度传感器、偏摆率传感器、转向角传感器及GPS(Global  Positioning  System)等。
危险运算单元20基于由行车道识别传感器11、障碍物识别传感器12及车辆状态量传感器13检测到的信息，预测本车的周边的障碍物的移动，并基于预测到的障碍物的移动来运算该障碍物对本车的危险。
危险运算单元20具有间接危险运算单元21和直接危险运算单元22。如后所述，间接危险运算单元21用于预测不会带来与本车直接接触等危险的作为间接危险对象的其他车等的障碍物的移动。
如后所述，直接危险运算单元22考虑由间接危险运算单元21预测到的间接危险对象的移动，而用于预测带来与本车直接接触等危险的直接危险对象即其他车等的障碍物的移动。而且，直接危险运算单元22用于运算被预测到移动的直接危险对象给本车带来的危险。
警报单元31用于根据危险运算单元20运算出的障碍物的危险而对本车的驾驶员发出警报。具体而言，警报单元31可以适用蜂鸣器、灯、扬声器及显示器等。
控制单元32根据危险运算单元20运算出的障碍物的危险而驱动促动器33，并控制本车的车速、加速度及转向角等。具体而言，促动器33是节气门促动器、制动促动器及转向促动器等。
以下，说明本实施方式的雷达巡航控制系统10a的动作。在本实施方式中，以辅助本车的安全行驶为目的，根据周围的状况而运算危险区域。根据运算出的危险区域而求出适当的安全区域，从而进行驾驶员的驾驶操作的辅助，以便于使本车始终留在该安全区域内。
如图2所示，安全区域AS是指由本车100周边的其他车201、202、本车100的行驶区域周边的工作物、及基于交通规则的行车道区分线等构成的除危险区域AR之外的本车100能够安全行驶的区域。伴随着本车100的周边的状况的变化，危险区域AR移动进一步扩大，在侵蚀本车100的安全区域AS时，为了确保必要的安全区域AS，而需要控制本车100的行驶状态。
例如，在图2的例子中，伴随着存在于本车辆100正面的其他车辆(先行车)201的减速而本车100前方的安全区域AS减少时，本车100也进行减速，从而需要在本车100的前方确保充分的安全区域AS。
危险区域AR根据取决于当前的周边车辆的状态及道路环境等的常规的危险和以当前的周边车辆的状态(速度或方向)为基础所预测的将来的危险来求出。然而，将来的危险是根据当前的物理信息而求出的值，因此难以预测运动中未表现的潜在的危险。因此，在发生其他车200的急加塞急减速等时，有可能难以对这些情况进行充分的应对。
因此，在本实施方式中，在得到实际的物理信息之前，通过预测周边车辆的将来的动作或当前未检测的新障碍物引起的危险，而求出将来的危险。即，在本实施方式中，立足于本车100的周边的其他车201等的视点，求出其他车201等的周边的危险，从而预测其他车201等的将来的行动。由此，预测将来的本车100的周边的危险区域AR，重新求出本车100的安全区域AS。
如图3所示，通过从第2危险对象向本车100的周边的第1危险对象依次连续性地运算危险，而能够预测出可靠性更高的将来的本车100周边的危险区域AR。在此，如图4所示，第1危险对象R1是在本车100的周边，各方角的最接近本车100的其他车201、201。而且，第2危险对象R2是比第1危险对象R1距本车100的距离远，从第1危险对象R1的其他车201、202观察到的在周边车辆的各方角的最接近车辆203、204。
危险对象R1等除了车辆以外，还以人、自行车、机动二轮车及结构物等作为存在于道路上或道路周边的能成为事故原因的对象。而且，危险对象R1等既可以移动，也可以像停车的车辆那样停止。而且，关于任意的自然数n，从第1危险对象R1到第n危险对象Rn，基于本车100的行驶状态、本车100的行驶环境的状态及本车100的驾驶员的状态，而能够求出其该危险区域AR。
如图5所示，在本车100行驶时，危险运算单元20通过行车道识别传感器11、障碍物识别传感器12及车辆状态量传感器13，来检测本车100的周边的危险对象及本车100的状况(S11)。行车道识别传感器11以图像传感器的输出为基础而识别本车100所行驶的行车道及该行车道上的本车100的位置。由此，运算本车100脱离行车道的危险。需要说明的是，图5的工序在本车100的行驶中每隔10m秒～1秒反复执行。
障碍物识别传感器12识别本车100周边的障碍物。通过考虑车辆状态量传感器13所检测的本车100的速度、加速度、偏摆率、转向角及本车的位置等，而取得与障碍物的相对速度、相对距离、相对加速度等物理信息。根据这些信息而求出障碍物的对本车100的接近程度，因此能够运算障碍物与本车100接触的危险。
作为障碍物与本车100接触的危险，使用TTC(Time ToCollision：相对距离除以相对速度而得到的值)。对于TTC阶段性地设定阈值，根据该阈值而判断危险程度。为了运算危险，除了TTC以外，也可以单纯地将与障碍物的相对距离、相对速度及障碍物的尺寸等组合进行运算。
危险运算单元20运算第1危险对象R1的危险(S12)。在此，如图6所示，设想在本车100的前方存在有在与本车100的行驶行车道相邻的行车道上行驶的其他车201的状况。在其他车201的前方存在有在同一行车道上行驶的其他车202。危险运算单元20通过障碍物识别传感器12，而识别其他车201作为第1危险对象R1，并识别其他车202作为第2危险对象R2。危险运算单元20的间接危险运算单元21立足于第1危险对象R1即其他车201的视点，而运算其他车201相对于周边的障碍物的危险及其他车201相对于行驶环境的危险。
如图6所示，第1危险对象R1即其他车201接近第2危险对象R2即其他车202且其他车201的前方的危险增大时(S13)，间接危险单元21将第1危险对象R1即其他车201的将来的行动推定为在同一行车道内减速或向相邻行车道进行行车道变更的概率变高。
危险运算单元20的直接危险运算单元22将间接危险单元21的运算结果置换成本车100的视点，预测第1危险对象R1即其他车201向本车100的左侧接近或向本车100的前方加塞的情况。因此，如图7所示，直接危险运算单元22基于该预测，而形成将本车100的将来预测的危险区域AR修正后的危险区域AR’(S14)。在图7的情况下，考虑将来预测的危险区域AR时，需要进行抑制本车100的向左行车道的行车道变更或向前方的加速那样的行驶辅助。因此，危险运算单元20根据警报单元31的通知或控制单元32对本车100的行驶控制，而抑制本车100的向左行车道的行车道变更或向前方的加速。
根据本实施方式，一种车辆用周边监视装置，具备：监视本车100的周边的障碍物的障碍物识别传感器12；检测本车100的行驶状态的行车道识别传感器11及车辆状态量传感器13；利用由障碍物识别传感器12取得的信息，而预测障碍物的移动，并基于预测到的障碍物的移动而运算障碍物对本车100的危险的危险运算单元20，其中，危险运算单元20基于行车道识别传感器11及车辆状态量传感器13所检测到的本车100的行驶状态，而变更预测障碍物的移动的范围，因此将本车100的状况考虑在内而预测障碍物的移动，从而能够减少运算负载并实现高精度的运算。
另外，根据本实施方式，危险运算单元20基于距本车的距离较远的第2危险对象R2的障碍物的移动，依次、连续地预测距本车的距离较近的第1危险对象R1的障碍物的移动，从而能够进行更高精度的运算。
以下，说明本发明的第2实施方式。如图8所示，在本实施方式的雷达巡航控制系统10b中，具有：识别本车100的行驶环境的行驶环境识别单元41；连续地决定运算周边车辆的危险时的连续次数的连续范围决定单元42。
行驶环境识别单元41需要识别包含本车100在内的周边车辆能以何种程度复杂变化。因此，行驶环境识别单元41识别并输出本车100、周边车辆进行行驶的道路种类。如图9所示，按照道路种类而预先分配常数作为最大连续次数。行驶环境识别单元41输出与识别出的道路种类相应的常数。需要说明的是，除了图9的道路种类之外，行驶环境识别单元41也可以识别时间段、天气、交通拥堵信息及特定地域等信息作为本车100的行驶环境，同样地按照识别的时间段等输出分配的常数作为最大连续次数。
连续范围决定单元42将行驶环境识别单元41的输出值作为最大连续次数，对应于周边的状况而适当输出连续次数。例如，从行驶环境识别单元41输出的最大连续次数是图9的与一般市区道路对应的“2”时，在第1危险对象R1即其他车201与第2危险对象R2即其他车202的车间距离长时，设定“1”作为连续次数。
危险运算单元20根据连续范围决定单元42所决定的连续次数而与上述第1实施方式同样地运算本车100周围的障碍物的危险。例如，当连续范围决定单元42所决定的连续次数为“2”时，危险运算单元20通过依次、连续地运算第3至第1危险对象的危险，而运算第1危险对象R1的危险。而且，当连续范围决定单元42所决定的连续次数为“1”时，危险运算单元20通过依次、连续地运算第2至第1危险对象的危险，而运算第1危险对象R1的危险。
根据本实施方式，危险运算单元20基于行驶环境识别单元41所检测到的本车100的行驶环境的状态，而变更利用障碍物识别传感器12所取得的信息的范围即连续范围，因此能够防止冗长地利用由障碍物识别传感器12所取得的信息，从而能够进一步减少运算负载，并实现更高精度的运算。
尤其是根据本实施方式，危险运算单元20基于行驶环境识别单元41所检测到的本车100的行驶环境的状态，变更连续范围并分别依次预测作为第n危险对象至第1危险对象的障碍物的移动，因此根据本车100的行驶环境而变更从距本车100远的障碍物连续(连锁)地预测障碍物的移动的范围，因此能够进一步减少运算负载，并能够实现更高精度的运算。
以下，说明本发明的第3实施方式。如图10所示，在本实施方式的雷达巡航控制系统10c中，具备驾驶员对脸/视线传感器14。具体而言，驾驶员对脸/视线传感器14是对相机等拍摄到的驾驶者的头部的图像进行图案识别，并检测驾驶者的眼球的移动及视线方法的传感器。
如图11所示，在本车100的周边存在多个其他车201～205时，在本实施方式的雷达巡航控制系统10c中，危险运算单元20对于成为第1危险对象R1的其他车201～203，按照特别需要加强注意预测的行动的顺序来设置优先度。
优先度在距本车100经过一定时间后的位置P的相对距离越接近、接近本车100的相对速度越增加时设定得越高。而且，优先度在越接近由驾驶员对脸/视线传感器14检测的驾驶员的视线方向时设定得越低，越远设定得越高。本车100的经过一定时间后的位置P根据由车辆状态量传感器13所检测的本车100的车速、由行驶环境识别单元41所检测到的本车100行驶的道路种类等进行变更。
危险运算单元20对应于设定的优先度而变更连续次数并与上述第1及第2实施方式同样地运算本车100周围的障碍物的危险。例如，在连续范围决定单元42所决定的连续次数为“1”时，对于距本车100的距离近的其他车202，危险运算单元20将连续次数变更为“2”，通过依次、连续地运算第3至第1危险对象的危险，而运算其他车202的危险。而且，对于距本车100的距离远且在驾驶员的视线方向的其他车201，危险运算单元20将连续次数变更为“0”，仅运算其他车201的危险。
根据本实施方式，当障碍物识别传感器12监视多个障碍物时，危险运算单元20基于由车辆状态量传感器13检测到的本车100的行驶状态及由驾驶员对脸/视线传感器14检测到的本车100的驾驶员的视线方向而分别对障碍物设定优先度，按照该优先度来预测障碍物的移动，因此障碍物识别传感器12即使在监视多个障碍物时，也能够防止冗长地利用由障碍物识别传感器12取得的信息，从而能够进一步减少运算负载，并实现更高精度的运算。
另外，根据本实施方式，危险运算单元20基于车辆状态量传感器13所检测到的本车100的行驶状态及由驾驶员对脸/视线传感器14检测到的本车100的驾驶员的视线方向，而对存在于本车100周边的多个第1危险对象R1的障碍物分别设定优先度，按照该优先度变更连续次数并分别依次预测第n危险对象至第1危险对象的障碍物的移动，因此即使在本车100的周边存在多个障碍物的情况下，也能够根据优先度而变更从距本车100远的障碍物连续地预测障碍物的移动的范围，因此能够进一步减少运算负载，且能够实现更高精度的运算。
而且在本实施方式中，危险运算单元20对设定的优先度越高的第1危险对象R1的障碍物，越多地设定连续次数，并分别依次预测第n危险对象至第1危险对象的障碍物的移动，因此优先度越高的障碍物，从距本车100远的障碍物连续地预测障碍物的移动的范围越宽，因此能够进一步减少运算负载，并能够够实现更高精度的运算。
以下，说明本发明的第4实施方式。在本实施方式中，设想多个相邻行驶的车辆彼此搭载上述第1～3实施方式的雷达巡航控制系统10a～10c，且搭载能够进行车车间通信或路车间通信的通信机的情况。这种情况下，多个车辆彼此将由各个雷达巡航控制系统10a运算的危险的结果对其他车发送。由此，多个车辆彼此可以共有运算出的危险。
关于作为一个本车100的第1危险对象的其他车201等，当存在判定为达到危险高的水平的其他车202等时，危险运算单元20如上述第1实施方式那样增大本车100的将来的危险。
根据本实施方式，危险运算单元20基于通过能够进行车车间通信或路车间通信的通信机而从其他车201等接收到的信息来预测其他车201等的移动，因此将本车100所取得的信息和来自其他车201等的信息合在一起而预测其他车201等的移动，从而能够进一步减少运算负载，并实现更高精度的运算。
以下，说明本发明的第5实施方式。如图12所示，本实施方式的雷达巡航控制系统10d具备导航系统50，该导航系统50具有GPS51及地图DB52。而且，雷达巡航控制系统10d具备周边车辆行驶路线信息取得单元61。
如图13所示，导航系统50能够通过地图DB52取得与存在于本车100的前方的交叉点相关的信息作为道路信息。危险运算单元20根据本车100的前方的作为第1危险对象R1的其他车201与本车100的相对距离、相对速度及与交叉点相关的信息，而预测其他车201通过交叉点的时间。
这种情况下，危险运算单元20能够预测比从交叉点进入的进入车辆先行的其他车201进行减速的情况。因此，危险运算单元20以增加前方的危险作为本车100的将来的危险，并预先比交叉点以外的地域增大与其他车201的车间距离的方式控制警报单元31及控制单元32。
另外，周边车辆行驶路线信息取得单元61通过车车间通信或路车间通信，而能够从其他车201接收其他车201的行驶计划。这种情况下，如图14所示，例如，周边车辆行驶路线信息取得单元61取得第1危险对象即其他车201的行驶计划的行驶方向为直线前进这一信息时，其他车201向左行车道进行行车道变更的可能性增大。因此，危险运算单元20以预先增加本车100的前方的将来的危险并根据需要而使本车100减速的方式控制警报单元31及控制单元32。
根据本实施方式，还具备取得与本车100行驶的道路相关的信息的导航系统50，危险运算单元20基于导航系统50取得的与本车100行驶的道路相关的信息，而变更预测障碍物的移动的范围，因此例如能够基于行车道减少或弯路等信息，来推定其他车201可能采取的行动。
另外，根据本实施方式，导航系统50取得与本车100的周边的道路形状相关的信息，危险运算单元20基于由障碍物识别传感器12取得的信息和导航系统50所取得的与本车100的周边的道路形状相关的信息，而预测其他车201的移动，因此能够基于行车道减少、弯路等信息，来推定其他车201可能采取的行动。
而且根据本实施方式，还具备取得与其他车201预定行驶的道路相关的信息的周边车辆行驶路线信息取得单元61，危险运算单元20基于周边车辆行驶路线信息取得单元61取得的与其他车201预定行驶的道路相关的信息，而预测其他车201的移动，因此能够进一步减少运算负载，并能够实现更高精度的运算。
以上，说明了本发明的实施方式，但本发明并未限定为上述实施方式而能够进行各种变形。
工业实用性
本发明能够提供一种减少运算负载并实现高精度的运算的车辆用周边监视装置。
符号说明：
10a～10d雷达巡航控制系统
11行车道识别传感器
12障碍物识别传感器
13车辆状态量传感器
14驾驶员对脸/视线传感器
20危险运算单元
21间接危险运算单元
22直接危险运算单元
31警报单元
32控制单元
33促动器
41行驶环境识别单元
42连续范围决定单元
50导航系统
51GPS
52地图DB
61周边车辆行驶路线信息取得单元

Claims (11)

1.一种车辆用周边监视装置，具备：
监视传感器，监视本车的周边的障碍物；
状态检测单元，检测所述本车的行驶状态、所述本车的行驶环境的状态及所述本车的驾驶员的状态中的任一状态；及
危险性运算单元，利用由所述监视传感器取得的信息，预测所述监视传感器监视的所述障碍物的移动，并基于预测到的所述障碍物的移动而运算所述障碍物对所述本车的危险性，
所述危险性运算单元基于所述状态检测单元检测到的所述本车的行驶状态、所述本车的行驶环境的状态及所述本车的驾驶员的状态中的任一状态，而变更对所述障碍物的移动进行预测的范围。
2.根据权利要求1所述的车辆用周边监视装置，其中，
所述危险性运算单元基于所述状态检测单元检测到的所述本车的行驶状态、所述本车的行驶环境的状态及所述本车的驾驶员的状态中的任一状态，而变更对由所述监视传感器取得的信息进行利用的范围。
3.根据权利要求1或2所述的车辆用周边监视装置，其中，
在所述监视传感器监视多个所述障碍物时，所述危险性运算单元基于所述状态检测单元检测到的所述本车的行驶状态、所述本车的行驶环境的状态及所述本车的驾驶员的状态中的任一状态，分别对所述障碍物设定优先度，并按照该优先度来预测所述障碍物的移动。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的车辆用周边监视装置，其中，
所述危险性运算单元设定自然数n，预测存在于第n-1所述障碍物的周边且距所述本车的距离比第n-1所述障碍物远的第n所述障碍物的移动，并基于预测到的第n所述障碍物的移动而预测第n-1所述障碍物的移动，同样地基于第n-1～第2所述障碍物的移动而分别依次预测第n-2～第1所述障碍物的移动。
5.根据权利要求4所述的车辆用周边监视装置，其中，
所述危险性运算单元基于所述状态检测单元检测到的所述本车的行驶状态、所述本车的行驶环境的状态及所述本车的驾驶员的状态中的任一状态，变更所述自然数n并分别依次预测第n～第1所述障碍物的移动。
6.根据权利要求4或5所述的车辆用周边监视装置，其中，
所述危险性运算单元基于所述状态检测单元检测到的所述本车的行驶状态、所述本车的行驶环境的状态及所述本车的驾驶员的状态中的任一状态，对存在于所述本车的周边的多个第1所述障碍物分别设定优先度，按照该优先度变更所述自然数n并分别依次预测第n～第1所述障碍物的移动。
7.根据权利要求6所述的车辆用周边监视装置，其中，
所述危险性运算单元对设定的优先度越高的第1所述障碍物设定越大的所述自然数n，并分别依次预测第n～第1所述障碍物的移动。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的车辆用周边监视装置，其中，
还具备能够接收来自作为所述障碍物的其他车的信息的其他车信息接收单元，
所述危险性运算单元基于由所述其他车信息接收单元从所述其他车接收到的信息而预测所述其他车的移动。
9.根据权利要求1至8中任一项所述的车辆用周边监视装置，其中，
还具备取得与所述本车行驶的道路相关的信息的道路信息取得单元，
所述危险性运算单元基于所述道路信息取得单元取得的与所述本车行驶的道路相关的信息，而变更对所述障碍物的移动进行预测的范围。
10.根据权利要求9所述的车辆用周边监视装置，其中，
所述道路信息取得单元取得与所述本车的周边的道路形状相关的信息，
所述危险性运算单元基于由所述监视传感器取得的信息和所述道路信息取得单元取得的与所述本车的周边的道路形状相关的信息，而预测所述障碍物的移动，其中，所述障碍物是其他车。
11.根据权利要求10所述的车辆用周边监视装置，其中，
还具备取得与所述其他车预定行驶的道路相关的信息的行驶预定信息取得单元，
所述危险性运算单元基于所述行驶预定信息取得单元取得的与所述其他车预定行驶的道路相关的信息，而预测所述其他车的移动。
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