CN108238056B - 车载警告设备 - Google Patents

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Abstract

公开了一种车载警告设备。车载警告设备包括电子控制单元。电子控制单元被配置为，基于车辆状态信息估计主车辆的车辆宽度方向的中心点的预测行驶路线，提取具有与所述主车辆发生碰撞的可能性的对象作为障碍物，计算指标值，所述指标值根据对于每一提取的障碍物要进行警告所述驾驶者的警告操作的必要程度而被改变，通过使用对于每一提取的障碍物计算出的指标值来从所述提取的障碍物中选择处理目标障碍物，并且根据所述处理目标障碍物的所述指标值与预定的阈值之间的比较结果确定特定条件是否成立，并且所述特定条件被确定为成立时，在所述显示单元上显示警告屏面。

Description

车载警告设备
技术领域
本发明涉及一种车载警告设备，其提取具有与主车辆碰撞的可能性的障碍物，并通过显示单元向驾驶者警告障碍物。
背景技术
现有技术中已知的一个这种类型的车载警告设备(在下文中，被称为“现有技术中的设备”)计算障碍物与主车辆之间的碰撞之前的碰撞时间(TTC)并且向驾驶者警告碰撞时间小于或等于阈值的障碍物。现有技术中的设备被配置为相比于存在于驾驶者(操作者)容易识别的范围内的主体，优先将在主车辆前方横向移动的主体(例如，在交叉路口处暂时停车然后进入交叉路口的交叉路口车辆)设定为警告目标。具体地，现有技术中的设备将被确定为横向移动主体的主体的阈值设定为比未被确定为横向移动主体的主体的阈值更大的值(例如，参见日本未审专利申请公开第2010-102641号(JP2010-102641A))。
发明内容
当在驾驶者容易识别的范围内存在多个障碍物时，选择具有最小碰撞时间的障碍物作为警告驾驶者的处理目标障碍物。然而，具有最小碰撞时间的障碍物并不总为具有与主车辆碰撞的可能性最高的障碍物。例如，即使当“到主车辆的预测行驶路线的距离较短的障碍物”和“到主车辆的预测行驶路线的距离较长的障碍物”具有相同的碰撞时间时，到主车辆的预测行驶路线的距离较短的障碍物也具有与主车辆碰撞的较高可能性。
因此，即使当具有最小碰撞时间的障碍物被选择为处理目标障碍物并且驾驶者被警告存在该障碍物时，驾驶者也不会被警告存在具有与主车辆碰撞的可能性更高的障碍物。
现有技术中的设备不通过考虑障碍物与主车辆的预测行驶路线之间的距离来选择处理目标障碍物。从而，相比于与主车辆碰撞的可能性更高的障碍物，可能优先对具有与主车辆碰撞的可能性较低的障碍物进行警告。
本发明提供一种驾驶辅助设备，其能够通过考虑障碍物与主车辆的预测行驶路线之间的距离适当地警告驾驶者存在具有与主车辆碰撞的可能性最高的障碍物。
本发明的方案涉及一种车载警告设备(下文中被称为“根据本发明的方案的设备”)，其包括对象信息获取装置、车辆状态信息获取装置、显示单元和电子控制单元。所述对象信息获取装置被配置为获取与主车辆周围的对象相对于所述主车辆的位置以及所述对象相对于所述主车辆的相对速度有关的对象信息。所述车辆状态信息获取装置被配置为获取与所述主车辆的行驶状态有关的车辆状态信息。在所述显示单元上显示有将驾驶者的视线引导在处理目标障碍物存在的方向上的警告屏面。所述电子控制单元被配置为基于所述车辆状态信息估计所述主车辆的车辆宽度方向的中心点的预测行驶路线(RCR)。所述电子控制单元被配置为基于所述对象信息和所述预测行驶路线，提取具有与所述主车辆发生碰撞的可能性的对象作为障碍物。所述电子控制单元被配置为至少基于每一提取的障碍物的所述对象信息来计算指标值。所述指标值根据对于每一提取的障碍物要进行警告所述驾驶者的警告操作的必要程度而被改变。所述电子控制单元被配置为通过使用对于每一提取的障碍物计算出的指标值来从所述提取的障碍物中选择所述处理目标障碍物。所述电子控制单元被配置为确定特定条件是否成立。当根据所述处理目标障碍物的所述指标值与预定的阈值之间的比较结果而需要所述警告操作时所述特定条件被设定为成立。当所述电子控制单元确定所述特定条件成立时，在所述显示单元上显示所述警告屏面。
所述电子控制单元被配置为，当所述电子控制单元提取了多个所述障碍物时，对每一提取的障碍物执行如下操作：通过计算所述提取的障碍物上的特定点与所述预测行驶路线之间的距离来计算校正后指标值，将计算出的距离设定为校正横向距离，并且校正所述指标值使得随着所述校正横向距离的减小而增大“由所述指标值所指示的进行所述警告操作的所述必要程度”；并且从所述提取的障碍物中选择具有的“由所述校正后指标值指示的进行所述警告操作的所述必要程度”最高的障碍物作为所述处理目标障碍物。
根据本发明的方案的设备将指标值校正为随着障碍物上的特定点(例如，如下所述的障碍物的左端点和右端点之间的中心点)和预测行驶路线之间的距离越小而指示警告操作的必要程度越高的值。具有由校正后指标值指示的进行警告操作的必要程度最高的障碍物被选择作为处理目标障碍物。因此，在特定点与预测行驶路线之间具有短距离的障碍物，即，与主车辆碰撞的可能性最高并且需要进行警告操作的可能性较高的障碍物被选择作为处理目标障碍物。因此，可进一步增大朝对于警告操作必要性更高的障碍物方向进行警告的可能性。
在根据本发明的方案的车载警告设备中，所述电子控制单元可被配置为使用所述障碍物的在与所述预测行驶路线正交的方向上的一个端点与另一个端点之间的点作为所述特定点。
根据本发明的方案，障碍物的中心点与预测行驶路线之间的距离被设定为校正横向距离，并基于校正横向距离校正指标值。因此，即使在不能准确指定障碍物的左端点和右端点时，也能够以一定级别的精度来计算校正后指标值。因此，可进一步增大朝对于警告操作必要性更高的障碍物方向警告的可能性。
在根据本发明的方案的车载警告设备中，所述电子控制单元可被配置为使用所述障碍物的在与所述预测行驶路线正交的方向上的离所述预测行驶路线最近的点作为所述特定点。
根据本发明的方案，障碍物的“被估计为与主车辆碰撞的可能性最高的点”(即，障碍物的在与预测行驶路线正交的方向上离预测行驶路线最近的点)和预测行驶路线之间的距离是校正横向距离，并且基于校正横向距离来校正指标值。因此，校正后指标值具有更准确地指示警告操作的必要程度的值。因此，可进一步增大朝对于警告操作必要性更高的障碍物方向警告的可能性。
在根据本发明的方案的车载警告设备中，所述电子控制单元可被配置为：当所述障碍物未被定位成与所述预测行驶路线相交时，将所述计算出的距离设定为所述校正横向距离，以及当所述障碍物被定位成与所述预测行驶路线相交时，将所述校正横向距离设定为零。
与未定位成与预测行驶路线相交的障碍物相比，定位成与预测行驶路线相交的障碍物与主车辆碰撞的可能性更高。因此，根据该方案，定位成与预测行驶路线相交的障碍物的校正横向距离被设定为零。因此，这样的障碍物的指标值被校正为最大值，从而增大进行警告的必要程度。因此，可进一步增大由于障碍物的位置与预测行驶路线相交而与主车辆碰撞的可能性最高的该障碍物被选择作为处理目标障碍物的可能性。
在根据本发明的方案的车载警告设备中，所述电子控制单元可被配置为计算余量时间段作为所述指标值。所述余量时间段为其中所述提取的障碍物接触或接近离所述主车辆最近的点的时间段。所述电子控制单元可被配置为通过确定作为所述处理目标障碍物的所述指标值的所述余量时间段是否小于或等于作为所述阈值的阈值时间段来确定所述特定条件是否成立。
根据本发明的方案，所述余量时间段为其中所述提取的障碍物接触或接近离所述主车辆最近的点的时间段，所述余量时间段被用作指示是否警告驾驶者的指标值。在选择处理目标障碍物时使用的校正后指标值具有余量时间段所校正到的值。所述余量时间段是准确地表示警告驾驶者的进行警告操作的必要程度的参数。因此，该方案使得能够在适当的时刻准确地选择处理目标障碍物并且警告驾驶者。
在根据本发明的方案的车载警告设备中，所述电子控制单元可被配置为基于所述校正横向距离获取随着所述校正横向距离的减小而减小的指标值校正增益。所述电子控制单元可被配置为将通过将所述余量时间段乘以所述指标值校正增益而计算出的校正后余量时间段设定为所述校正后指标值。所述电子控制单元可被配置为从所述提取的障碍物中选择具有最小的校正后余量时间段的所述障碍物作为所述处理目标障碍物。
本发明的该方案能够以简单的配置实现随着校正横向距离减小而减小的校正后余量时间段的计算。
在根据本发明的方案的车载警告设备中，所述对象信息获取装置可包括摄像传感器和雷达传感器。所述摄像传感器包括车载立体摄像机和处理由所述车载立体摄像机获取的图像的图像处理装置。所述雷达传感器被配置为辐射毫米波段的电波，当所述对象出现在毫米波的辐射范围内时接收由所述对象反射的反射波，并且基于所述反射波检测所述主车辆与所述对象之间的距离、所述对象相对于所述主车辆的方向以及所述对象相对于所述主车辆的所述相对速度。
在根据本发明的方案的车载警告设备中，所述车辆状态信息获取装置可包括：车速传感器，其被配置为检测所述主车辆的车体的速度；加速度传感器，其被配置为检测所述主车辆的在水平方向上的前后方向上和左右方向上的加速度；横摆率传感器，其被配置为检测所述主车辆的横摆率；以及转向角传感器，其被配置为检测所述主车辆的转向盘的转向角。
附图说明
下面将参照附图描述本发明的示例性实施例的特征、优点以及技术和工业意义，其中在附图中相同的附图标记表示相同的元件，并且其中：
图1是根据本发明的第一实施例的驾驶辅助设备的示意系统结构图；
图2是描述图1中所示的雷达传感器和摄像传感器安装的位置的图示；
图3是描述图1所示的雷达传感器的检测区域的图示；
图4是示出由图1所示的警告ECU的CPU执行的例程的流程图；
图5是示出在图4所示的例程的处理目标障碍物选择处理中由警告ECU的CPU执行的例程的流程图；
图6是描述从多个行人(障碍物)中选择一个行人作为处理目标障碍物时多个行人与主车辆之间的位置关系的图示；
图7是描述校正增益信息的图示；
图8是描述警告屏面的图示；
图9是描述为了使车辆转弯时将预测行驶路线与车辆中心线匹配进行坐标变换的图示；
图10是示出本发明的第二实施例的车载警告设备的CPU所执行的例程的流程图；和
图11是描述从多个行人(障碍物)中选择一个行人作为处理目标障碍物时多个行人与主车辆之间的位置关系的图示。
具体实施方式
在下文中，将使用附图来描述根据本发明的每个实施例的车载警告设备。
第一实施例
图1是根据本发明第一实施例的车载警告设备(以下称为“第一设备”)的示意性系统结构图。第一设备是安装在车辆中并且向车辆的驾驶者(操作者)警告存在有可能与车辆碰撞的障碍物的设备(即，警告存在障碍物的设备)。在下文中，当车辆需要与其他车辆区分时，安装有根据本发明实施例的车载警告设备的车辆将被称为“主车辆”。
第一设备包括警告ECU 10。ECU是“电子控制单元”的缩写，并且包括作为主要部分的微型计算机。所述微计算机包括CPU和诸如ROM和RAM的存储器。CPU通过执行存储在ROM中的指令(程序和例程)来实现各种功能。
第一设备包括摄像传感器11、前方雷达传感器12C、前侧方雷达传感器12L，12R、车辆状态传感器13以及显示器20。警告ECU 10连接到摄像传感器11、前方雷达传感器12C、前侧方雷达传感器12L，12R、车辆状态传感器13以及显示器20。
摄像传感器11包括捕获主车辆前方的视野的车载立体摄像机和处理由车载立体摄像机捕获的图像的图像处理装置(未示出车载立体摄像机和图像处理装置中的任一个)。
车载立体摄像机每经过预定时间段就向图像处理装置发送表示捕获图像的图像信号。
图像处理装置基于接收到的图像信号来确定在捕获区域中是否存在对象。当图像处理装置确定存在对象时，图像处理装置通过图案匹配来计算对象的位置并识别对象(行人、自行车、汽车等)的类型。对象的位置由对象相对于主车辆的方向(方位角)以及对象与主车辆之间的距离来指定。图像处理装置提取(指定)对象的中心点CP、左侧的端点LEP(左端点)和右端点REP，并获取关于提取点相对于主车辆的位置的信息。
摄像传感器11每经过预定时间段将指示对象的位置(大致为对象的中心位置；例如，对象的左端点LEP与右端点REP之间的中心)的信息和指示对象的类型的信息输出到警告ECU 10。摄像传感器11每经过预定时间段将关于对象的中心点CP、左端点LEP和右端点REP相对于主车辆的位置的信息输出到警告ECU 10。警告ECU 10基于从摄像传感器11接收到的指示对象的位置的信息来指定对象的位置的变化。警告ECU 10基于对象的位置的指定变化得到对象相对于主车辆的相对速度和相对移动轨迹。
如图2所示，前方雷达传感器12C布置在主车辆的前保险杠FB的车辆宽度方向上的中心位置。前侧方雷达传感器12R布置在前保险杠FB的右转角部。前侧方雷达传感器12L布置在前保险杠FB的左转角部。以下，将前方雷达传感器12C和前侧方雷达传感器12L，12R统称为“雷达传感器12”。
雷达传感器12辐射毫米波段的电波(以下称为“毫米波”)。当对象存在于毫米波的辐射范围内时，对象反射从雷达传感器12辐射的毫米波。雷达传感器12接收反射波，并基于反射波检测主车辆与对象(大致上，对象的中心位置)之间的距离、对象相对于主车辆的方向(方位角)、对象相对于主车辆的相对速度等。
如图3所示，前方雷达传感器12C的检测区域具有从车辆前后轴线(前方侧为0度)起在左右方向上±θ1度(0度<θ1<90度)的范围(图3没有示出左方向上的范围)。因此，前方雷达传感器12C主要检测主车辆前方的对象。前侧方雷达传感器12R的检测区域为从车辆前后轴线起在右方向上为θ2度(90度<θ2<180度)并且在左方向上为-θ3度(0度<θ3<90度)。因此，前侧方雷达传感器12R主要检测主车辆的右侧的对象。虽然没有图示，但前侧方雷达传感器12L的检测区域是与前侧方雷达传感器12R的检测区域关于车辆前后轴线左右对称的区域。因此，前侧方雷达传感器12L主要检测主车辆的左侧的对象。雷达传感器12C，12L，12R中的每一个的检测距离例如为数十米。雷达传感器12C，12L，12R中的每一个每经过预定时间段就检测位置信息(主车辆与对象的距离和对象相对于主车辆的方向)以及对象(大致上，对象的中心位置)相对于主车辆的相对速度，并且每经过预定时间段将检测到的位置信息和相对速度发送到警告ECU 10。因此，警告ECU 10基于从雷达传感器12发送的信息得出对象相对于主车辆的相对速度和相对移动轨迹。
在下文中，由摄像传感器11和雷达传感器12检测到的对象的信息(包括指示对象的近似中心位置与主车辆之间的距离的信息、对象的近似中心位置相对于主车辆的方向(方位角)的信息、对象相对于主车辆的相对速度的信息以及对象的类型的信息)将被称为对象信息。由雷达传感器12获取的信息被偏向于用作对象与主车辆之间的距离和相对速度。由摄像传感器11获取的信息被偏向于用作对象的方位角。
车辆状态传感器13是获取与主车辆的行驶状态有关的车辆状态信息的传感器，车辆状态信息用于估计主车辆的预测行驶路线RCR(参照图6)。车辆状态传感器13包括车速传感器、加速度传感器、横摆率传感器、转向角传感器等。车速传感器检测主车辆的车体速度(即车速)。加速度传感器检测主车辆在水平方向上的前后方向和左右(横向)方向上的加速度。横摆率传感器检测主车辆的横摆率。转向角传感器检测转向盘的转向角。车辆状态传感器13每经过预定时间段将车辆状态信息输出到警告ECU 10。
警告ECU 10基于由车速传感器检测到的车速和由横摆率传感器检测到的横摆率计算主车辆的转弯半径。警告ECU 10基于转弯半径将主车辆的车辆宽度方向的中心点(实际上，主车辆的左右前轮的车桥的中心点)移动所沿着的行驶路线估计为预测行驶路线RCR。当产生横摆率时，预测行驶路线RCR具有弧形形状。当横摆率为零时，警告ECU 10将在加速度传感器检测到的加速度的方向上延伸的线性路线估计为主车辆移动所沿着的行驶路线(即，预测行驶路线RCR)。警告ECU 10将预测行驶路线RCR识别(确定)为从主车辆到沿着预测行驶路线RCR的预定距离处的位置的路径(即，具有有限长度的线)，而不管主车辆正在转弯还是直行。
显示器20是平视显示器(以下称为“HUD”)。HUD从主车辆中的各种ECU和导航装置接收显示信息，并将显示信息投影到主车辆的挡风玻璃的部分区域(显示区域)。当检测到后述的警告目标时，警告ECU 10将用于警告屏面的显示指令发送给HUD。因此，通过使用显示区域的一部分，HUD显示将驾驶者的视线朝向障碍物的方向引导的警告屏面80(参照图8)。警告屏面将在下面详细描述。
显示器20不特别限于HUD。也就是说，显示器20可以是多信息显示器(MID)、导航装置的触摸面板等。MID是在仪表板上一并布置有诸如速度计、转速计、油量计、水温计、里程计或行程计的仪表和警告灯的显示面板。
操作概述
第一设备基于从车辆状态传感器13输入的车辆状态信息来估计主车辆的预测行驶路线RCR。第一设备基于预测行驶路线RCR和从摄像传感器11和雷达传感器12输入的对象信息提取具有碰撞可能性的对象(障碍物)。第一设备计算根据障碍物的进行警告操作的必要程度而改变的指标值。所述指标值采用作为障碍物接触或接近离主车辆最近的点的时间段的余量时间段(碰撞时间(TTC))。
第一设备计算每个障碍物的特定点与预测行驶路线RCR之间的距离作为校正横向距离，并校正指标值使得由每个障碍物的指标值指示的进行警告操作的必要程度根据校正横向距离而增大。更具体地，第一设备校正余量时间段TTC，使得余量时间段TTC随着校正横向距离减小而减小。实际上，第一设备计算每个障碍物的中心点CP与预测行驶路线RCR之间的距离作为校正横向距离。第一设备将每个障碍物的中心点CP的横向位置设定为校正横向位置，并且校正余量时间段TTC使得余量时间段TTC随着校正横向位置更接近预测行驶路线RCR而减小。
接下来，第一设备选择由校正后指标值指示的进行警告操作的最高必要程度的障碍物(即，具有最小校正后余量时间段TTC的障碍物)作为处理目标障碍物。在处理目标障碍物的指标值与预定的阈值之间的比较结果满足特定的条件时(即，在处理目标障碍物的余量时间段小于或等于阈值(阈值时间段)T1th时)，第一设备显示将驾驶者的视线引导在处理目标障碍物存在的方向上的警告屏面80(参考图8)。
具体操作
警告ECU 10的CPU(以下，除非特别指出，否则警告ECU 10的CPU将被称为“CPU”)每经过预定时间段就执行图4中的流程图所示的例程。图4所示出的例程是用于显示警告屏面80(参照图8)的例程。
因此，当预定时刻到达时，CPU从图4中的步骤400起开始处理。CPU依次执行以下描述的步骤405至步骤415的处理，从而转移到步骤420。
步骤405：CPU读取由摄像传感器11和雷达传感器12获取的对象信息。
步骤410：CPU读取由车辆状态传感器13获取的车辆状态信息。
步骤415：CPU基于在步骤410中读取的车辆状态信息如上所述地估计预测行驶路线RCR。
在步骤420中，CPU基于在步骤410中读取的车辆状态信息确定主车辆是否正在转弯。更具体地，当生成了包含在车辆状态信息中的横摆率时(即，当检测到的横摆率的幅值不为“0”时)，CPU确定主车辆正在转弯。当检测到的横摆率的幅值为零时，CPU确定主车辆未在转弯。当从车轮速度传感器获取的“左前轮的轮速与右前轮的轮速之间的差”大于或等于预定值时，CPU可以确定主车辆正在转弯。
当主车辆未在转弯时，在步骤420中，CPU做出“否”的确定，并且转移至步骤425。当主车辆正在直行或当主车辆停车时，主车辆未在转弯。主车辆正在直行时的预测行驶路线RCR与车辆中心线CL(参照图3)匹配。主车辆停车时的预测行驶路线RCR也与车辆中心线CL(参照图3)匹配。车辆中心线CL是从主车辆SV的前端部的车辆宽度方向上的中心位置起沿着在前后方向延伸的轴线朝前方延伸的线。换句话说，车辆中心线CL是从主车辆SV的前端部的车辆宽度方向上的中心位置起在与车辆宽度方向正交的方向上延伸的线。
在步骤425中，CPU基于在步骤405中读取的对象信息和在步骤415中估计的预测行驶路线RCR，提取具有与主车辆碰撞的可能性的对象(包括接近离主车辆最近的点的对象)作为障碍物。更具体地，如上所述，CPU将主车辆的左右前轮的车桥的中心点(参考图6中的点PO)移动所沿着的行驶路线估计为预测行驶路线RCR。CPU基于预测行驶路线RCR来估计左侧预测行驶路线和右侧预测行驶路线。位于距主车辆的车体的左端部一定距离αL的左侧的点PL经过左侧预测行驶路线(参照图6中的路线LEC)。位于距主车辆的车体的右端部一定距离αR的右侧的点PR经过右侧预测行驶路线(参照图6中的路线REC)。左侧预测行驶路线LEC是通过将在步骤415中估计的预测行驶路线RCR在主车辆的左右方向上向左侧平移“通过将车辆宽度W的一半(W/2)加到距离αL而获得的值”而获得的路线。右侧预测行驶路线REC是通过将在步骤415中估计的预测行驶路线RCR在主车辆的左右方向上向右侧平移“通过将车辆宽度W的一半(W/2)加到距离αR而获得的值”而获得的路线。距离αL和距离αR的值大于或等于“0”。距离α和距离αR可以彼此相同或不同。CPU将左侧预测行驶路线LEC与右侧预测行驶路线REC之间的区域确定为预测行驶路线区域ECA。
CPU基于对象的先前位置来计算(估计)对象的移动轨迹。CPU基于计算出的对象的移动轨迹来计算对象相对于主车辆的移动方向。接下来，基于预测行驶路线区域ECA、主车辆与对象之间的相对关系(相对位置和相对速度)以及对象相对于主车辆的移动方向，CPU提取已经存在于预测行驶路线区域ECA内的对象以及被预测为进入预测行驶路线区域ECA并与主车辆的前端区域TA(参照图6中的线TA)相交的对象作为具有与主车辆碰撞的可能性的对象(即，障碍物)。主车辆的前端区域TA是由将从主车辆的车体的前端部的左端起的左侧位于一定距离αL处的点PL和从主车辆的车体的前端部的右端起的右侧位于一定距离αR处的点PR连接的线所表示的区域。
以下，将更具体地描述步骤425的处理。当CPU检测到主车辆前方的对象时，CPU确定所述对象是否存在于预测行驶路线区域ECA内以及所述对象是否可能进入预测行驶路线区域ECA并且与主车辆的前端区域TA相交。在这种情况下，主车辆的前方是指前方雷达传感器12C的检测区域。具体地，当对象的位置在预测行驶路线区域ECA内时，CPU确定所述对象处于预测行驶路线区域ECA内。当从对象的位置起沿着对象的移动方向延伸的线与预测行驶区域ECA以及主车辆的前端区域TA相交时，CPU确定对象“可能进入预测行驶路线区域ECA并且与主车辆的前端区域TA相交”。
当CPU确定所述对象处于“预测行驶路线区域ECA内或者可能进入预测行驶路线区域ECA并且与主车辆的前端区域TA相交”时，并且摄像传感器11确定所述对象是行人时，CPU提取行人作为具有与主车辆碰撞的可能性的障碍物。
当CPU检测到主车辆前侧方的对象时，CPU确定所述对象是否可能进入预测行驶路线区域ECA并且与主车辆的前端区域TA相交。在这种情况下，主车辆前侧方是指前侧方雷达传感器12L，12R的检测区域。具体地，当从在主车辆的前侧方检测到的对象的位置起沿对象的移动方向延伸的线与预测行驶路线区域ECA以及主车辆的前端区域TA相交时，CPU确定所述对象可能进入预测行驶路线区域ECA并且与主车辆的前端区域TA相交。当CPU确定对象可能进入预测行驶路线区域ECA并且与主车辆的前端区域TA相交时，CPU提取所述对象作为具有与主车辆碰撞的可能性的障碍物，而不管所述对象是行人、自行车、或汽车等。
如上所述，CPU将左侧预测行驶路线LEC估计为“从主车辆的左端部起位于一定距离αL处的左侧的点PL经过的路线”，并且将右侧预测行驶路线REC估计为“从主车辆的右端部起位于一定距离αR处的右侧的点PR经过的路线”。因此，CPU甚至确定具有经过主车辆的左侧附近或右侧附近的可能性的对象(行人、自行车等)是“处于预测行驶路线区域ECA内或者可能进入预测行驶路线区域ECA并且与主车辆的前端区域TA相交”。因此，CPU甚至可以提取具有穿过主车辆的左侧或右侧的可能性的对象作为障碍物。
如从上文可以理解的，由步骤425的处理提取的障碍物包括存在于主车辆前方的行人、与从主车辆的侧方起的主车辆的右侧预测行驶路线或左侧预测行驶路线相交然后接近为与主车辆的前端区域TA相交的移动体、以及具有穿过主车辆的一侧的可能性的移动体。
接下来，CPU转移到步骤427以确定在步骤425中是否提取了障碍物。当在步骤425中没有提取障碍物时，不必警告驾驶者。在这种情况下，CPU在步骤427中做出“否”的确定，并且转移到步骤495以暂时结束本例程。因此，不显示警告屏面80(参照图8)。
当在步骤425中提取了障碍物时，CPU在步骤427中做出“是”的确定，并且转移至步骤430。
步骤430：CPU针对在步骤425的处理中提取的所有障碍物中的每一个计算余量时间段(碰撞时间)TTC。余量时间段(碰撞时间)TTC是下面的时间段T1和时间段T2中的任一个。
·距障碍物被预测为与主车辆碰撞的时间点的时间段T1(从当前时间点到预测碰撞时间点的时间段)。
·距可能穿过主车辆的一侧的障碍物接近离主车辆最近的点的时间点的时间段T2(从当前时间点到预测最近点接近时间点的时间段)。
余量时间段TTC通过用主车辆和障碍物之间的距离(相对距离)除以障碍物相对于主车辆的速度(相对速度)来计算。也就是说，余量时间段TTC是在假定障碍物和主车辆在维持其当前的相对速度和相对移动方向的同时移动时障碍物到达“主车辆的前端区域TA”的时间段。当基于障碍物的移动方向，障碍物被确定为不到达主车辆的前端区域TA时，余量时间段TTC被设定为无穷大(实际上，充分大于阈值时间段T1th的值)。
余量时间段TTC表示驾驶者可以操作主车辆以避免主车辆与障碍物之间的碰撞的时间段。也就是说，余量时间段TTC是表示进行警告的必要程度的参数，并且对应于进行警告的必要程度(以下称为“警告必要度”)。也就是说，随着余量时间段TTC越小，警告必要度越大。随着余量时间段TTC越大，警告必要度越小。
在步骤430中CPU计算出障碍物的余量时间段TTC之后，CPU转移到步骤435。在步骤435中，CPU确定在步骤425中是否提取了多个障碍物。
当在步骤425中提取了多个障碍物时，CPU在步骤435中做出“是”的确定，并且转移至步骤440以从障碍物中选择一个处理目标障碍物。
在步骤440中，CPU执行处理目标障碍物选择处理。实际上，当CPU转移到步骤440时，CPU执行图5中的流程图所示的子例程。所述子例程是用于获得校正后余量时间段TTCg并且选择具有最小校正后余量时间段TTCg的障碍物作为处理对象障碍物的例程。所述子例程校正余量时间段TTC，使得余量时间段TTC随着预测行驶路线RCR与障碍物的中心点CP之间的横向距离减小而减小。
也就是说，当CPU转移到步骤440时，CPU开始从图5中的步骤500起的处理。CPU依次执行以下描述的步骤505至步骤530的处理，并且经由步骤595转移到图4中的步骤445。
步骤505：CPU基于在步骤405中读取的对象信息提取每个障碍物的中心点CP(参考图6)，并且转移到步骤510。将通过使用图6描述障碍物的中心点CP。图6是主车辆正在直行时的图示。预测行驶路线RCR与车辆中心线CL匹配。每个障碍物(行人A和行人B)的中心点CP是每个障碍物的与预测行驶路线RCR(车辆中心线CL)正交的方向(车辆宽度方向)LR上的左端点LEP与右端点REP之间的中心位置。因此，CPU提取每个障碍物的左右方向线LR上的左端点LEP和右端点REP，并提取所提取的左端点LEP与右端点REP之间的与预测行驶路线RCR正交的方向LR上的中心位置作为每个障碍物的中心点CP。
步骤510：CPU计算在步骤505中提取的每个障碍物的中心点CP与预测行驶路线RCR之间的横向距离DC。由于雷达传感器12测量对象的中心位置与主车辆之间的距离以及对象的中心位置相对于主车辆的方位角，所以CPU可以基于从雷达传感器12接收到的对象信息计算对象每个障碍物的中心点CP和预测行驶路线RCR之间的横向距离DC。在这样的情况下，可以省略步骤505的处理。
步骤515：CPU基于在步骤510中计算出的横向距离DC计算每个障碍物的中心点CP相对于预测行驶路线RCR的位置(横向位置或横向坐标)作为校正增益计算横向位置。具体地，位于预测行驶路线RCR的左侧的区域中的中心点CP的横向位置为负值。位于预测行驶路线RCR右侧的区域中的中心点CP的横向位置具有正值。即，位于预测行驶路线RCR的左侧的区域中的中心点CP的横向位置是“-DC”。位于预测行驶路线RCR右侧的区域中的中心点CP的横向位置是“DC”。当中心点CP位于预测行驶路线RCR上时，中心点CP的横向位置为“0”。
步骤520：CPU参考图7中所示的校正增益信息70。并且获取对应于在步骤515中针对在图4的步骤425中提取的每个障碍物计算出的校正增益计算横向位置的校正增益G。
将通过使用图7来描述校正增益信息70的细节。校正增益信息70以查找表(映射)的形式存储在警告ECU 10的ROM中。校正增益信息70定义了校正增益计算横向位置和校正增益G之间的关系。校正增益G具有校正增益信息70中大于“0”且小于或等于“1”的值。校正增益G被设定为随着校正增益计算横向位置靠近“0”而将余量时间段TTC校正为更小值的值。如下所述，通过将余量时间段TTC乘以校正增益G来校正余量时间段TTC，从而计算校正后余量时间段TTCg(＝G·TTC)。
因此，在校正增益信息70中，校正增益G被设定为随着校正增益计算横向位置所指示的横向距离减小而减小。也就是说，随着障碍物的中心点CP接近预测行驶路线RCR，障碍物的余量时间段TTC被校正为更小的值，并且经校正的余量时间段TTC作为校正后余量时间段TTCg被获取。如下所述，CPU选择具有最小校正后余量时间段TTCg的障碍物作为处理目标障碍物。因此，当障碍物的横向距离越小时，选择障碍物作为处理目标障碍物的可能性增大。
根据校正增益信息70，当校正增益计算横向位置大于或等于“通过将车辆宽度W的一半(W/2)加到距离αR所获得的值”时，以及当阈值计算横向位置小于或等于“通过将车辆宽度W的一半(W/2)加到距离αL获得的值的符号进行反向而获得的值”时，校正增益G被设定为“1”。因此，当障碍物的中心点CP出现在预测行驶路线RCR的右侧，并且障碍物的中心点CP与预测行驶路线RCR之间的横向距离大于或等于“通过将车辆宽度W的一半(W/2)加到距离αR获得的值”时，校正增益G被设定为“1”。因此，障碍物的余量时间段TTC实质上未被校正(即，校正后余量时间段TTCg等于余量时间段TTC)。类似地，当障碍物的中心点CP出现在预测行驶路线RCR的左侧，并且障碍物的中心点CP与预测行驶路线RCR之间的横向距离大于或等于“通过将车辆宽度W的一半(W/2)加到距离αL获得的值”时，校正增益G被设定为“1”。因此，障碍物的余量时间段TTC实质上未被校正(即，校正后余量时间段TTCg等于余量时间段TTC)。
步骤525：CPU在步骤520中通过使用针对每个障碍物设定的校正增益G校正每个障碍物的余量时间段TTC来计算校正后余量时间段TTCg。具体地，CPU在步骤520中通过将每个障碍物的余量时间段TTC乘以针对每个障碍物设定的校正增益G来计算校正后余量时间段TTCg。
步骤530：CPU选择具有在步骤525中计算出的最小的校正后余量时间段TTCg的障碍物作为处理目标障碍物。然后，CPU转移到步骤595以暂时结束本例程，并且转移到图4所示的步骤445。
当CPU如上所述在图4中的步骤440中选择处理目标障碍物之后转移到步骤445时，CPU确定处理目标障碍物的余量时间段TTC是否小于或等于预定的阈值(阈值时间段)T1th。
当处理目标障碍物的余量时间段TTC小于或等于阈值T1th时，CPU在步骤445中做出“是”的确定，并转移至步骤450。在步骤450中，CPU在显示器20上显示引导驾驶者的视线在处理目标障碍物存在的方向上的第一警告屏面80(参照图8)。然后，CPU转移到步骤495以暂时结束本例程。
将通过使用图8来描述警告屏面80的细节。显示器20的显示区域设置在主车辆的在驾驶者座椅前方的挡风玻璃上的区域中。显示区域的中心线在图8中用点划线表示。虽然为了方便描述而示出了中心线，但是中心线不显示在实际的显示区域中。显示区域的中心线对应于车辆中心线CL。显示区域的中心线的左侧的区域对应于主车辆前方周围的左侧区域。显示区域的中心线的右侧的区域对应于主车辆前方周围的右侧区域。
在警告屏面80中显示引导驾驶者的视线在处理目标障碍物的方向上的视线引导图标81。在本说明书中，视线引导图标可以被称为显示要素或视线引导标志。
视线引导图标81具有三个弧线线性地排布的形状。视线引导图标81从作为范围的中心的显示区域的中心线上的预定位置P0起在左右方向在±90度的范围内以辐射状显示。三个弧线中的距预定位置P0较远的弧线具有较短的长度。三个弧线按照从最近的弧线至位置P0的顺序点亮。视线引导图标81能够以单位角度(12度)显示，该单位角度将从作为与中心线正交的水平线的一部分并且从位置P0向右侧延伸的线到作为水平线的一部分并从位置P0起向左侧延伸的线的角度范围(180度)等分为15份而获得。虽然在图8中用虚线表示能够显示视线引导图标81的位置(轴线)，但虚线不显示在实际的显示区域中。
在图8中所示的例子中，视线引导图标81指示从显示区域的中心线向右侧处于18度的方向，并指示处理目标障碍物存在于该方向上。通过引导驾驶者的视线在由视线引导图标81指示的方向上，向驾驶者警告存在处理目标障碍物。当CPU转移到图4中的步骤450时，CPU基于处理目标障碍物的方向(方位角)确定由视线引导图标81所指示的方向，并且向显示器(HUD)20发送显示指令以将视线引导图标81显示在该方向上。
当处理目标障碍物的余量时间段TTC大于阈值T1th时，CPU在步骤445中做出“否”的确定，并转移到步骤495以暂时结束本例程。因此，当处理目标障碍物的余量时间段TTC大于阈值T1th时，不显示警告屏面80。
当在步骤425中没有提取出多个障碍物时(即，当在步骤425中提取了一个障碍物时)，CPU在步骤435中做出“否”的确定，并转移至步骤455。在这种情况下，存在一个障碍物是因为CPU在步骤427中确定存在至少一个障碍物。在步骤455中，CPU将在步骤425中提取出的该一个障碍物设定为处理目标障碍物，并转移到步骤445。
当主车辆正在转弯并且CPU转移到步骤420时，CPU在步骤420中做出“是”的确定，并且转移到步骤460。在步骤460中，CPU在维持预测行驶路线RCR与对象的中心位置之间的距离以及当假定主车辆SV沿着预测行驶路线RCR行驶时的对象与主车辆SV之间的距离的同时，变换每个对象的坐标，使得预测行驶路线RCR与车辆中心线CL匹配。CPU转移到步骤425。
将通过使用图9来描述步骤460的细节。在图9中，预测行驶路线RCR与对象A的中心位置之间的距离是“L1”。假定主车辆SV沿着预测行驶路线RCR行驶时的主车辆SV与对象A之间的距离是“L2”。“假定主车辆SV沿着预测行驶路线RCR行驶时的主车辆SV与对象A之间的距离”换句话说是“在沿着预测行驶路线RCR从主车辆SV到预测行驶路线RCR中离对象A最近的点的距离(路径距离)”。
在维持预测行驶路线RCR与对象A之间的距离“L1”以及当假定主车辆SV沿着预测行驶路线RCR行驶时的对象A与车辆SV之间的距离“间的距的同时，将对象A的坐标变换为使得预测行驶路线RCR与车辆中心线CL匹配。因此，坐标变换后的车辆中心线CL与对象A之间的距离为“L1”，并且坐标变换后的主车辆SV与对象A之间的距离为“L2”。因此，坐标变换后的对象A的坐标在以x轴表示车辆宽度方向且以y轴表示车辆中心线CL的方向的坐标系中为(L1，L2)。
然后，CPU通过使用坐标变换之后的对象的坐标来执行步骤425及以下的处理。
将描述从具有变换后坐标的对象中提取障碍物的处理(图4中的步骤425)。在步骤425中，CPU变换在步骤460中坐标被变换的对象的位置的先前坐标。更具体地，以与步骤460相同的方式，CPU在维持当前估计的预测行驶路线RCR与对象的中心的先前位置之间的距离以及当假定主车辆SV沿着当前估计的预测行驶路线RCR行驶时的对象与主车辆SV之间的先前距离的同时，变换对象的位置的先前坐标使得预测行驶路线RCR与车辆中心线CL匹配。
CPU基于坐标变换后的对象的坐标来计算对象的移动轨迹，并且基于计算出的对象的移动轨迹来计算对象的移动方向。因此，计算了坐标变换后的坐标系中的对象的移动方向。CPU基于取决于与车辆中心线CL匹配的预测行驶路线RCR的预测行驶路线区域ECA、坐标变换后的主车辆与对象之间的相对关系(坐标变换之后的相对位置和坐标变换之后的相对速度)、以及坐标变换后的对象相对于主车辆的移动方向来提取已经存在于预测行驶区域ECA中的对象、被预测为进入预测行驶路线区域ECA并与主车辆的前端区域TA相交的对象作为障碍物。
在步骤430中，CPU通过将根据坐标变换后的障碍物相对于主车辆的位置指定的主车辆与障碍物之间的距离除以取决于基于坐标变换之后的障碍物的先前移动轨迹计算出的移动方向的障碍物相对于主车辆的相对速度，计算余量时间段TTC。
将描述使用坐标变换之后的对象的坐标进行的处理目标障碍物选择处理的细节。在步骤505中，CPU提取坐标变换后的障碍物的中心点CP。中心点CP是坐标变换后的障碍物的在与坐标变换后的车辆中心线CL正交的方向(即，车辆宽度方向)上的左端点LEP和右端点REP之间的中间位置的点。坐标变换后的障碍物的中心点CP是坐标变换前的障碍物的在与主车辆的预测行驶路线RCR正交的方向上的中心点CP。与预测行驶路线RCR正交的方向是在预测行驶路线RCR上的离障碍物的中心点最近的点处与预测行驶路线RCR的切线正交的方向。
因此，步骤505中提取的坐标变换后的障碍物的中心点被认为是坐标变换前的障碍物的在与预测行驶路线RCR正交的方向上的中心点。
在步骤510中，CPU计算在步骤505中提取的坐标变换后的车辆中心线CL与障碍物的中心点CP之间的横向距离。所述横向距离是坐标变换前的预测行驶路线RCR与障碍物的中心点CP之间的横向距离。在步骤515中，CPU计算在步骤505中提取的坐标变换之后的障碍物的中心点CP相对于车辆中心线CL的横向位置。所述横向位置是坐标变换前的障碍物的中心点CP相对于坐标变换前的预测行驶路线RCR的横向位置。
步骤520及以下的处理与主车辆SV不转弯时相同，所以省略描述。
如上所述，当主车辆SV正在转弯时，CPU执行坐标变换，然后计算校正增益计算横向位置。因此，由于根据主车辆SV可能实际行驶所沿着的预测行驶路线RCR来计算校正增益计算横向位置，所以在主车辆SV正在转弯时更加精确地设定了校正增益。因此，进一步增大了选择与预测行驶路线RCR具有小的横向距离并且具有与主车辆SV碰撞的可能性高的障碍物作为处理目标障碍物的可能性。
接下来，将通过使用图6所示的一个示例来描述由第一设备执行的“从多个行人(障碍物)中选择处理目标障碍物的处理”。在图6中示出的示例假定以下所有条件都成立。
·主车辆SV没有在转弯而是在直行。
·未检测到“行人A和行人B”以外的对象。
·行人A的中心(CP)的位置和行人B的中心(CP)的位置都位于预测行驶路线区域ECA内，并位于预测行驶路线RCR的左侧。
·行人A的余量时间段TTC(行人A接近离主车辆SV最近的点的时间段＝TTC(A))小于行人B的余量时间段TTC(预测行人B与主车辆SV碰撞的时间段＝TTC(B))(即，TTC(A)<TTC(B))。
行人A的中心位置和行人B的中心位置都存在于预测行驶路线区域ECA内。因此，在步骤425中，“行人A和行人B”都被提取为障碍物。因此，由于提取了多个障碍物(即，行人A和行人B)，所以在步骤435中做出“是”的确定，并且在步骤440中执行处理目标障碍物选择处理(即，图5中的子例程)。
因此，在步骤505中，提取了行人A的中心点CP和行人B的中心点CP。在步骤510中，计算了行人A的中心点CP与预测行驶路线RCR之间的横向距离“La”以及行人B的中心点CP与预测行驶路线RCR之间的横向距离“Lb”。由于主车辆正在直行，因此预测行驶路线RCR与车辆中心线CL匹配。行人A的中心点CP和行人B的中心点CP两者都位于预测行驶路线RCR的左侧。因此，在步骤515中，行人A的中心点CP的横向位置被计算为“-La”，而行人B的中心点CP的横向位置被计算为“-Lb”。即，行人A的校正增益计算横向位置是“-La”，而行人B的校正增益计算横向位置是“-Lb”。
在步骤520中，基于校正增益信息70，设定了与行人A的校正增益计算横向位置“-La”相对应的校正增益G(＝Ga)，并且设定了与行人B的校正增益计算横向位置“-Lb”相对应的校正增益G(＝Gb)。如图6所示，行人B与预测行驶路线RCR之间的横向距离“Lb”小于行人A与预测行驶路线RCR之间的横向距离“La”。因此，如图7所示，对行人B设定的校正增益Gb比对行人A设定的校正增益Ga小。
在步骤525中，如下来计算行人A的校正后余量时间段TTCg(A)和行人B的校正后余量时间段TTCg(B)。下面，行人A的余量时间段TTC由TTC(A)表示，而行人B的余量时间段TTC由TTC(B)表示。
TTCg(A)＝Ga·TTC (A)
TTCg(B)＝Gb·TTC (B)
在本示例的假设下，TTC(A)<TTC(B)成立。然而，由于行人B的校正增益Gb小于行人A的校正增益Ga，因此行人B的校正后余量时间段TTCg(B)可能小于行人A的校正后余量时间段TTCg(A)。也就是说，下面的不等式可能成立。
TTCg(B)<TTCg(A)
因此，当不等式(TTCg(B)<TTCg(A))的关系成立时，在具有最小校正后余量时间段TTCg的障碍物被选择为处理目标障碍物的步骤530中，选择行人B作为处理目标障碍物。即，即使当行人A的余量时间段TTC(A)小于行人B的余量时间段TTC(B)，也可能通过处理目标障碍物选择处理将行人B选择为处理目标障碍物。
行人B比行人A更靠近预测行驶路线RCR。行人B与主车辆SV的碰撞的可能性高于行人A与主车辆SV的碰撞的可能性。换句话说，驾驶者会相比于避免与行人A碰撞或接近的操作而优先执行避免与行人B碰撞或接近的操作。
然而，由于行人A的余量时间段TTC(A)小于行人B的余量时间段TTC(B)，所以当具有最小余量时间段TTC的障碍物被选择为处理目标障碍物时，选择行人A作为处理目标障碍物。当行人A的余量时间段TTC(A)小于或等于阈值T1th时，优先警告存在行人A。
第一设备通过处理目标障碍物选择处理来选择具有最小的“被校正使得障碍物的余量时间段TTC随着障碍物和预测行驶路线RCR之间的横向距离更小而明显减小的余量时间段TTC(即，校正后余量时间段TTCg)的值”的障碍物作为处理目标障碍物。因此，即使行人B的余量时间段TTC大于行人A，但是与行人A相比与主车辆SV碰撞的可能性更高的行人B也可能被选择为处理目标障碍物。因此，即使在这样的情况下，驾驶者的视线也能够可靠地引导到与主车辆SV碰撞的可能性最高的障碍物的方向。
第二实施例
接下来，将描述根据本发明第二实施例的车载警告设备(在下文中，称为“第二设备”)。第二设备与第一设备的不同之处在于，在处理目标障碍物选择处理中，使用障碍物的左端点LEP和右端点REP中具有较小横向距离的一个的横向位置作为校正增益计算横向位置。在下文中，将主要描述该不同。
与第一设备的CPU的方式相同，第二设备的CPU每经过预定时间段就执行图4中所示的例程。然而，当第二设备的CPU转移到图4中的步骤440时，第二设备的CPU执行图10中的流程图所示的子例程来代替图5。即，图10中的例程是用于选择处理目标障碍物的例程。在图10所示的步骤中，执行与图5中所示的步骤相同的处理的步骤将与图5中的步骤被指定相同的附图标记。这些步骤将不会详细描述。
也就是说，当CPU转移到步骤440时，CPU开始图10中的步骤1000起的处理。CPU依次执行下面描述的步骤1005至步骤1025的处理，并转移至步骤520。
步骤1005：CPU基于从摄像传感器11发送的信息来提取障碍物的左端点LEP和右端点REP。将通过使用图11来描述左端点LEP和右端点REP的细节。
在图11所示的示例中，CPU提取在行人A的图像区域中位于与预测行驶路线RCR正交的方向LR上的最左侧的点作为左端点LEP。CPU提取(指定)在行人A的图像区域中位于与预测行驶路线RCR正交的方向LR上的最右侧的点作为右端点REP。由于当主车辆SV正在直行时预测行驶路线RCR与车辆中心线CL匹配，因此与预测行驶路线RCR正交的方向LR是车辆宽度方向。行人B的左端点LEP和右端点REP以相同的方式被提取(指定)。
步骤1010：CPU获取左端点LEP与预测行驶路线RCR之间的距离(左端点距离)DL，并且获取右端点REP与预测行驶路线RCR之间的距离(右端点距离)DR。左端点距离DL和右端点距离DR两者的值均大于或等于“0”。在这种情况下，CPU根据关于从摄像传感器11接收的左端点LEP和右端点REP的位置的信息来计算左端点距离DL和右端点距离DR。
步骤1015：CPU基于在步骤1010中计算出的左端点距离DL来计算左端点LEP相对于预测行驶路线RCR的位置(横向位置或横向坐标)。CPU基于在步骤1010中计算出的右端点距离DR来计算右端点REP相对于预测行驶路线RCR的位置(横向位置或横向坐标)。计算横向位置的方法与步骤515中的计算方法相同。
步骤1020：CPU选择左端点LEP和右端点REP没有出现与预测行驶路线RCR相交的障碍物。CPU将所选择的障碍物的左端点LEP和右端点REP中具有较小横向距离的一个的横向位置作为校正增益计算横向位置。当障碍物的左端点LEP和右端点REP出现在预测行驶路线RCR的左侧的区域以及预测行驶路线RCR的右侧的区域中的一个区域中时，障碍物的左端点LEP和右端点REP未出现与预测行驶路线RCR相交。因此，CPU选择左端点LEP的横向位置和右端点REP的横向位置均具有正值或负值的障碍物。
步骤1025：CPU选择左端点LEP和右端点REP出现与预测行驶路线RCR相交的障碍物。当障碍物的左端点LEP位于预测行驶路线RCR的左侧的区域中而障碍物的右端点REP位于预测行驶路线RCR的右侧的区域中时，左端点LEP和右端点REP出现与预测行驶路线RCR相交。因此，CPU选择左端点LEP的横向位置具有负值并且右端点REP的横向位置具有正值的障碍物。CPU将选择的障碍物的校正增益计算横向位置设定为“0”。
当障碍物的左端点LEP和右端点REP出现与预测行驶路线RCR相交时，假定CPU以与障碍物的左端点LEP和右端点REP不出现与预测行驶路线RCR相交时的相同的方式，将具有较小横向距离的端点的位置选择为校正增益计算横向位置。在这种情况下，CPU选择与预测行驶路线RCR最接近的端点的横向位置作为校正增益计算横向位置，并且设定与校正增益计算横向位置对应的校正增益G。
但是，当障碍物的左端点LEP和右端点REP出现与预测行驶路线RCR相交时，障碍物位于预测行驶路线RCR上，并且被认为与主车辆碰撞的可能性最高。因此，无论左端点LEP和右端点REP的位置如何，都应当将所述障碍物选择为处理目标障碍物。换句话说，校正增益计算横向位置应当被设定为“0”，从而应当设定最小的校正增益G。在该假设中，校正增益G被设定为大于应当设定的校正增益G，并且即使应当选择所述障碍物作为处理目标障碍物，也可能不将所述障碍物选择为处理目标障碍物。
因此，在本实施例中，CPU将左端点LEP和右端点REP出现与预测行驶路线RCR相交的障碍物的校正增益计算横向位置设定为“0”。因此，对于左端点LEP和右端点REP出现与预测行驶路线RCR相交的障碍物，设定了应当设定的校正增益计算横向位置“0”，从而设定了最小的校正增益G。因此，可以设定对于左端点LEP和右端点REP出现与预测行驶路线RCR相交的障碍物应当设定的校正增益G。
在步骤1025之后，CPU依次执行步骤520至步骤530的处理。即，CPU通过使用与每个障碍物的校正增益计算横向位置相对应的校正增益G来校正每个障碍物的余量时间段TTC，计算每个障碍物的校正后余量时间段TTCg。CPU选择具有最小校正后余量时间段TTCg的障碍物作为处理目标障碍物。然后，如上所述，CPU转移到步骤1095以暂时结束本例程，并转移到图4中所示的步骤445。
通过以上所述的处理，将障碍物的左端点LEP和右端点REP中更靠近预测行驶路线RCR的一个的横向位置用作校正增益计算横向位置。因此，通过考虑障碍物的横向宽度来设定校正增益G，并且进一步增大选择与主车辆SV碰撞的可能性最高的障碍物作为处理目标障碍物的可能性。因此，驾驶者的视线被可靠地引导到与主车辆SV碰撞的可能性最高的障碍物。
接下来，将通过使用图11中所示的一个示例来描述由第二设备执行的“从多个行人中选择处理目标障碍物的处理”。图11中所示的例子与图6中的情况相同，并且在图6中成立的所有条件都成立。
以与图6相同的方式，在步骤425中，“行人A和行人B”两者都被提取作为障碍物。因此，在步骤435中做出“是”的确定，并且在步骤440中执行处理目标障碍物选择处理(即，图10中的子例程)。
因此，在步骤1005中，提取了行人A的左端点LEP和右端点REP。在步骤1005中，提取了行人B的左端点LEP和右端点REP。接下来，在步骤1010中，计算行人A的左端点距离DL(距离Lc)，并计算行人A的右端点距离DR(距离Ld)。在步骤1010中，计算了行人B的左端点距离DL(距离Le)，并计算了行人B的右端点距离DR(距离Lf)。
行人A的左端点LEP和右端点REP位于预测行驶路线RCR的左侧。因此，在步骤1015中，行人A的左端点LEP的横向位置是“-Lc”，而行人A的右端点REP的横向位置是“-Ld”。行人B的左端点LEP位于预测行驶路线RCR的左侧。因此，在步骤1015中，行人B的左端点LEP的横向位置是“-Le”。行人B的右端点REP位于预测行驶路线RCR的右侧。因此，在步骤1015中，行人B的右端点REP的横向位置是“Lf”。
行人A的左端点LEP和右端点REP都位于预测行驶路线RCR的左侧，因此没有出现与预测行驶路线RCR相交。行人A的右端点REP的横向距离“Ld”小于行人A的左端点LEP的横向距离“Lc”。因此，在步骤1020中，选择行人A的右端点REP的横向位置“-Ld”作为校正增益计算横向位置。
行人B的左端点LEP的横向位置“-Le”为负值，而行人B的右端点REP的横向位置“Lf”为正值。因此，出现行人B的左端点LEP和右端点REP与预测行驶路线RCR相交。因此，在步骤1025中，行人B的校正增益计算横向位置被设定为“0”。
在步骤520中，基于校正增益信息70，设定与行人A的校正增益计算横向位置“-Lc”相对应的校正增益G(＝Gc)，并且设定了与行人B的校正增益计算横向位置“0”对应的校正增益G(＝G0)。如图7所示，针对行人B设定的校正增益G0小于针对行人A设定的校正增益Gc。在步骤525中，如下地计算行人A的校正后余量时间段TTCg(A)和行人B的校正后余量时间段TTCg(B)。
TTCg(A)＝Gc·TTC (A)
TTCg(B)＝G0·TTC (B)
因此，以与图6相同的方式，行人B的校正后余量时间段TTC(B)可能小于行人A的校正后余量时间段TTC(A)。当行人B的校正后余量时间段TTC(B)小于行人A的校正后余量时间段TTC(A)时，在步骤530中选择行人B作为处理目标障碍物。
本发明不限于这些实施例，并且能够采用在本发明范围内的各种变形例。在步骤445中，第一设备和第二设备可以确定在步骤440中校正的处理目标障碍物的校正后余量时间段TTCg是否小于或等于阈值T1th。因此，能够基于主车辆的预测行驶路线RCR与处理目标障碍物的中心点CP或离预测行驶路线RCR最近的点(左端点LEP和右端点REP中的任意一个)之间的距离，在适当的时刻警告驾驶者。
只要视线引导图标81具有如上所述的引导驾驶者视线的每一功能，其可以是任何的设计。
在步骤425中，当CPU从前方雷达传感器12C检测出的对象中提取障碍物时，CPU可以提取“预测行驶路线区域内或被预测为进入预测行驶路线区域并与主车辆的前端区域相交”的对象作为障碍物，而不管该对象是否为行人。

Claims (15)

1.一种车载警告设备，其特征在于包括：
对象信息获取装置，其被配置为获取与主车辆周围的对象相对于所述主车辆的位置以及所述对象相对于所述主车辆的相对速度有关的对象信息；
车辆状态信息获取装置，其被配置为获取与所述主车辆的行驶状态有关的车辆状态信息；
显示单元，其上显示有将驾驶者的视线引导在处理目标障碍物存在的方向上的警告屏面；以及
电子控制单元，其被配置为
基于所述车辆状态信息估计所述主车辆的车辆宽度方向的中心点的预测行驶路线，
基于所述对象信息和所述预测行驶路线，提取具有与所述主车辆发生碰撞的可能性的对象作为障碍物，
至少基于每一提取的障碍物的所述对象信息来计算指标值，所述指标值根据对于每一提取的障碍物要进行警告所述驾驶者的警告操作的必要程度而被改变，
通过使用对于每一提取的障碍物计算出的指标值来从所述提取的障碍物中选择所述处理目标障碍物，并且
确定特定条件是否成立，当根据所述处理目标障碍物的所述指标值与预定的阈值之间的比较结果而需要所述警告操作时所述特定条件被设定为成立，并且当所述电子控制单元确定所述特定条件成立时，在所述显示单元上显示所述警告屏面，
其中所述电子控制单元被配置为，当所述电子控制单元提取了多个所述障碍物时，
对每一提取的障碍物执行如下操作：通过计算所述提取的障碍物上的特定点与所述预测行驶路线之间的距离来计算校正后指标值，将计算出的距离设定为校正横向距离，并且校正所述指标值使得随着所述校正横向距离的减小而增大由所述指标值所指示的进行所述警告操作的所述必要程度，并且
从所述提取的障碍物中选择具有的由所述校正后指标值指示的进行所述警告操作的所述必要程度最高的障碍物作为所述处理目标障碍物。
2.根据权利要求1所述的车载警告设备，其特征在于，所述电子控制单元被配置为使用所述障碍物的在与所述预测行驶路线正交的方向上的一个端点与另一个端点之间的点作为所述特定点。
3.根据权利要求1所述的车载警告设备，其特征在于，所述电子控制单元被配置为使用所述障碍物的在与所述预测行驶路线正交的方向上的离所述预测行驶路线最近的点作为所述特定点。
4.根据权利要求3所述的车载警告设备，其特征在于，所述电子控制单元被配置为：
当所述障碍物未被定位成与所述预测行驶路线相交时，将所述计算出的距离设定为所述校正横向距离，以及
当所述障碍物被定位成与所述预测行驶路线相交时，将所述校正横向距离设定为零。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的车载警告设备，其特征在于，所述电子控制单元被配置为：
计算余量时间段作为所述指标值，所述余量时间段为其中所述提取的障碍物接触或接近离所述主车辆最近的点的时间段，以及
通过确定作为所述处理目标障碍物的所述指标值的所述余量时间段是否小于或等于作为所述阈值的阈值时间段来确定所述特定条件是否成立。
6.根据权利要求5所述的车载警告设备，其特征在于，所述电子控制单元被配置为：
基于所述校正横向距离获取随着所述校正横向距离的减小而减小的指标值校正增益，
将通过将所述余量时间段乘以所述指标值校正增益而计算出的校正后余量时间段设定为所述校正后指标值，
从所述提取的障碍物中选择具有最小的校正后余量时间段的所述障碍物作为所述处理目标障碍物。
7.根据权利要求1-4中任一项所述的车载警告设备，其特征在于，所述对象信息获取装置包括：摄像传感器，其包括车载立体摄像机和处理由所述车载立体摄像机获取的图像的图像处理装置；以及雷达传感器，其被配置为辐射毫米波段的电波，当所述对象出现在毫米波的辐射范围内时接收由所述对象反射的反射波，并且基于所述反射波检测所述主车辆与所述对象之间的距离、所述对象相对于所述主车辆的方向以及所述对象相对于所述主车辆的所述相对速度。
8.根据权利要求5中所述的车载警告设备，其特征在于，所述对象信息获取装置包括：摄像传感器，其包括车载立体摄像机和处理由所述车载立体摄像机获取的图像的图像处理装置；以及雷达传感器，其被配置为辐射毫米波段的电波，当所述对象出现在毫米波的辐射范围内时接收由所述对象反射的反射波，并且基于所述反射波检测所述主车辆与所述对象之间的距离、所述对象相对于所述主车辆的方向以及所述对象相对于所述主车辆的所述相对速度。
9.根据权利要求6中所述的车载警告设备，其特征在于，所述对象信息获取装置包括：摄像传感器，其包括车载立体摄像机和处理由所述车载立体摄像机获取的图像的图像处理装置；以及雷达传感器，其被配置为辐射毫米波段的电波，当所述对象出现在毫米波的辐射范围内时接收由所述对象反射的反射波，并且基于所述反射波检测所述主车辆与所述对象之间的距离、所述对象相对于所述主车辆的方向以及所述对象相对于所述主车辆的所述相对速度。
10.根据权利要求1-4中任一项所述的车载警告设备，其特征在于所述车辆状态信息获取装置包括：车速传感器，其被配置为检测所述主车辆的车体的速度；加速度传感器，其被配置为检测所述主车辆的在水平方向上的前后方向上和左右方向上的加速度；横摆率传感器，其被配置为检测所述主车辆的横摆率；以及转向角传感器，其被配置为检测所述主车辆的转向盘的转向角。
11.根据权利要求5中所述的车载警告设备，其特征在于所述车辆状态信息获取装置包括：车速传感器，其被配置为检测所述主车辆的车体的速度；加速度传感器，其被配置为检测所述主车辆的在水平方向上的前后方向上和左右方向上的加速度；横摆率传感器，其被配置为检测所述主车辆的横摆率；以及转向角传感器，其被配置为检测所述主车辆的转向盘的转向角。
12.根据权利要求6所述的车载警告设备，其特征在于所述车辆状态信息获取装置包括：车速传感器，其被配置为检测所述主车辆的车体的速度；加速度传感器，其被配置为检测所述主车辆的在水平方向上的前后方向上和左右方向上的加速度；横摆率传感器，其被配置为检测所述主车辆的横摆率；以及转向角传感器，其被配置为检测所述主车辆的转向盘的转向角。
13.根据权利要求7中所述的车载警告设备，其特征在于所述车辆状态信息获取装置包括：车速传感器，其被配置为检测所述主车辆的车体的速度；加速度传感器，其被配置为检测所述主车辆的在水平方向上的前后方向上和左右方向上的加速度；横摆率传感器，其被配置为检测所述主车辆的横摆率；以及转向角传感器，其被配置为检测所述主车辆的转向盘的转向角。
14.根据权利要求8中所述的车载警告设备，其特征在于所述车辆状态信息获取装置包括：车速传感器，其被配置为检测所述主车辆的车体的速度；加速度传感器，其被配置为检测所述主车辆的在水平方向上的前后方向上和左右方向上的加速度；横摆率传感器，其被配置为检测所述主车辆的横摆率；以及转向角传感器，其被配置为检测所述主车辆的转向盘的转向角。
15.根据权利要求9中所述的车载警告设备，其特征在于所述车辆状态信息获取装置包括：车速传感器，其被配置为检测所述主车辆的车体的速度；加速度传感器，其被配置为检测所述主车辆的在水平方向上的前后方向上和左右方向上的加速度；横摆率传感器，其被配置为检测所述主车辆的横摆率；以及转向角传感器，其被配置为检测所述主车辆的转向盘的转向角。
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