CN114572108B - 注意提醒系统 - Google Patents

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Abstract

本发明的注意提醒系统应用于基于由识别传感器得到的识别结果来进行驾驶辅助控制的车辆，所述注意提醒系统包括：一个或多个存储器，储存盲区信息，该盲区信息表示由所述识别传感器识别的识别范围的周围的盲区；以及一个或多个处理器，该处理器被配置为：获取包括所述车辆的车速和车门开闭状态中的至少一方的车辆状态；响应于所述车辆状态满足开始条件而开始在所述车辆的周围的路面描绘所述盲区的描绘处理；以及通过使用发光装置来执行所述描绘处理。

Description

注意提醒系统
技术领域
本发明涉及一种注意提醒系统。
背景技术
日本特开2009－154775公开了一种提醒车辆的周围的行人等的注意的注意提醒装置。具体而言，注意提醒装置在路面描绘对于车辆的驾驶员而言难以应对的范围。对于驾驶员而言难以应对的范围是被车身框架(柱等)挡住而驾驶员看不到的范围、驾驶员的视野之外的范围。
考虑具备用于识别周围的状况的识别传感器的车辆。由识别传感器得到的识别结果用于自动驾驶控制、风险回避控制等驾驶辅助控制。因此，从安全确保的观点出发，将通过识别传感器识别不到的范围通知给周围的人来提醒注意是有用的。另一方面，若进行了必要以上的注意提醒，则车辆的周围的人可能会对不必要的注意提醒感到厌烦。
需要说明的是，日本特开2009－154775考虑了对于驾驶员而言难以应对的范围，但并没有考虑通过识别传感器识别不到的范围。
发明内容
本发明提供一种能在适当的定时进行针对基于由识别传感器得到的识别结果来进行驾驶辅助控制的车辆的注意提醒的技术。
本发明的方案的注意提醒系统是应用于基于由识别传感器得到的识别结果来进行驾驶辅助控制的车辆的注意提醒系统，包括：一个或多个存储器，储存盲区信息，该盲区信息表示由所述识别传感器识别的识别范围的周围的盲区；以及一个或多个处理器，该处理器被配置为：获取包括所述车辆的车速和车门开闭状态中的至少一方的车辆状态；响应于所述车辆状态满足开始条件而开始在所述车辆的周围的路面描绘所述盲区的描绘处理；以及通过使用发光装置来执行所述描绘处理。
根据上述方案，执行在车辆的周围的路面描绘盲区的描绘处理以进行注意提醒。描绘处理有用的主要状况是不清楚在盲区中是否存在物标的状况。例如，在发生向车辆的上下车时，可能会发生不清楚在盲区中是否存在物标的状况，因此描绘处理是有用的。发生向车辆的上下车至少是在车辆停止时。此外，进行车辆的车门的开闭启示了上下车的发生。因此，基于包括车辆的车速和车门开闭状态中的至少一方的车辆状态来进行描绘处理。具体而言，响应于车辆状态满足开始条件而开始描绘处理。
如此，描绘处理并不是始终进行，例如在可能会发生向车辆的上下车的有用的状况下进行。由此，会抑制不必要的注意提醒，从而会抑制车辆的周围的人所感到的厌烦。
附图说明
以下，参照附图，对本发明的示例性实施例的特征、优点以及技术和工业意义进行说明，其中，相同的附图标记表示相同的元件，其中：
图1是用于对本发明的实施方式的驾驶辅助系统的概要进行说明的概念图。
图2是用于对识别传感器的视场进行说明的概念图。
图3是用于对本发明的实施方式的注意提醒处理中的描绘处理进行说明的立体图。
图4是用于对本发明的实施方式的注意提醒处理中的描绘处理进行说明的俯视图。
图5是用于对本发明的实施方式的描绘处理的定时进行说明的概念图。
图6是概略地表示本发明的实施方式的驾驶辅助系统的构成例的框图。
图7是表示本发明的实施方式的驾驶环境信息的例子的框图。
图8是表示本发明的实施方式的车辆状态传感器和车辆状态信息的例子的框图。
图9是用于对本发明的实施方式的识别范围的第一例进行说明的概念图。
图10是用于对本发明的实施方式的识别范围的第二例进行说明的概念图。
图11是用于对本发明的实施方式的识别范围的第二例进行说明的概念图。
图12是用于对本发明的实施方式的识别范围的第二例进行说明的概念图。
图13是表示与本发明的实施方式的描绘处理关联的处理的流程图。
图14是表示本发明的实施方式的盲区的描绘图案的各种各样的例子的概念图。
图15是用于对本发明的实施方式的描绘处理的一个例子进行说明的概念图。
图16是用于对本发明的实施方式的描绘处理的另一例进行说明的概念图。
图17是用于对本发明的实施方式的描绘处理的又一例进行说明的概念图。
图18是用于对本发明的实施方式的基于车辆状态的描绘处理的一个例子进行说明的概念图。
图19是表示本发明的实施方式的基于车辆状态的开始条件判定(步骤S100)的第一例的流程图。
图20是表示本发明的实施方式的基于车辆状态的开始条件判定(步骤S100)的第二例的流程图。
图21是表示本发明的实施方式的基于车辆状态的开始条件判定(步骤S100)的第三例的流程图。
图22是表示本发明的实施方式的基于车辆状态的开始条件判定(步骤S100)的第四例的流程图。
图23是用于对本发明的实施方式的基于物标识别的描绘处理的一个例子进行说明的概念图。
图24是表示本发明的实施方式的基于物标识别的开始条件判定(步骤S100)的一个例子的流程图。
图25是用于对本发明的实施方式的驾驶辅助系统的变形例进行说明的概念图。
具体实施方式
参照附图对本发明的实施方式进行说明。
1.概要
图1是用于对本实施方式的驾驶辅助系统10的概要进行说明的概念图。驾驶辅助系统10进行辅助车辆1的驾驶的“驾驶辅助控制”。典型的是，驾驶辅助系统10搭载于车辆1。或者，也可以是，驾驶辅助系统10中的至少一部分配置于车辆1的外部的外部装置，远程地进行驾驶辅助控制。就是说，驾驶辅助系统10可以分散地配置于车辆1和外部装置。
作为驾驶辅助控制，举出自动驾驶控制、风险回避控制、紧急制动控制等。在自动驾驶控制中，对车辆1的自动驾驶进行控制。在风险回避控制中，进行转向控制和减速控制中的至少一方以事先降低车辆1与物标的碰撞风险。在紧急制动控制中，对车辆1进行减速以避免车辆1与物标的碰撞。紧急制动控制也被称为AEB(Autonomous Emergency Braking：自主紧急制动)或者PCS(Pre-Crash Safety System：预防碰撞安全系统)。
在这样的驾驶辅助控制中，使用搭载于车辆1的识别传感器(外界传感器)20。识别传感器20是用于识别车辆1的周围的状况的传感器。作为识别传感器20，举例示出LIDAR(Laser Imaging Detection and Ranging：激光成像探测和测距)、摄像机、雷达等。能通过使用识别传感器20来识别车辆1的周围的物标(行人、自行车、二轮车、其他车辆等)。然后，驾驶辅助系统10基于由识别传感器20得到的识别结果来进行驾驶辅助控制。
如图2所示，识别传感器20具有视场(视场角)。以下，将由识别传感器20识别的范围称为“识别范围REC”。例如，识别范围REC与识别传感器20的视场一致。作为另一例，识别范围REC也可以是从物标检测算法的观点出发实质上能对物标进行识别的有效识别范围。在该情况下，识别范围REC比识别传感器20的视场稍窄。
以下，将识别范围REC的周围的范围称为“盲区BLD”。盲区BLD中的物标无法识别。即使在盲区BLD中有人，车辆1也可能会识别不到人。因此，从安全确保的观点出发，将盲区BLD的存在通知给周围的人来提醒注意是有用的。因此，本实施方式的驾驶辅助系统10进行“注意提醒处理”以将盲区BLD的存在通知给周围的人。也可以说是驾驶辅助系统10包括进行注意提醒处理的“注意提醒系统”。
图3和图4分别是用于对本实施方式的注意提醒处理进行说明的立体图和俯视图。驾驶辅助系统10(注意提醒系统)在车辆1的周围的路面描绘盲区BLD以提醒车辆1的周围的人的注意。以下，将该处理称为“描绘处理”。描绘处理能通过使用发光装置60来进行。典型的是，发光装置60是搭载于车辆1的投影仪。作为另一例，发光装置60也可以设置于基础设施侧。通过使用发光装置60在路面描绘盲区BLD，能将盲区BLD的存在直接地通知给周围的人。
在图3和图4所示的例子中，识别传感器20被设置为对车辆1的前方的区域进行识别。在该情况下，通过发光装置60在路面至少描绘车辆1的前方的盲区BLD。还可以在路面描绘车辆1的侧方、后方的盲区BLD。不过，盲区BLD不需要是识别范围REC以外的“所有范围”。如图3和图4所示，盲区BLD只要具有能通过描绘盲区BLD来确保安全这样的范围就足够了，即，盲区BLD只要具有从车辆1起至一定程度的距离为止的范围就足够了。为了对车辆1的周围360度的整个范围进行识别，有时也在车辆1搭载多个识别传感器20。在该情况下，盲区BLD仅存在于车辆1的附近(几m以内)。
通过描绘处理，车辆1的周围的人知道盲区BLD的存在。假设在盲区BLD中有人的情况下，此人会立即想到走到盲区BLD之外。此外，遏制位于盲区BLD之外的人进入盲区BLD。由此，车辆1的周围的人的安全提高。
除了描绘处理之外，注意提醒处理还可以包括通过声音将盲区BLD的存在通知给周围的人的“声音通知处理”。
以上进行了说明的注意提醒处理对于车辆1的周围的人的安全确保是有用的。另一方面，若进行了必要以上的注意提醒处理，则车辆1的周围的人会对不必要的注意提醒处理感到厌烦。因此，本实施方式的驾驶辅助系统10(注意提醒系统)仅在适当的定时进行注意提醒处理。
图5是用于对本发明的实施方式的描绘处理的定时进行说明的概念图。在定时ts，描绘处理的开始条件成立。响应于开始条件已成立，驾驶辅助系统10(注意提醒系统)开始描绘处理。在定时ts之后的定时te，描绘处理的结束条件成立。响应于结束条件已成立，驾驶辅助系统10(注意提醒系统)结束描绘处理。从定时ts起至定时te为止的期间是进行描绘处理的描绘期间PD。
描绘处理有用的主要状况是不清楚在盲区BLD中是否存在物标的状况。例如，考虑巴士已在巴士站停车的情况。从巴士下车的乘客可能会不被识别传感器20识别地留在盲区BLD内。不过，从识别传感器20无法得知在盲区BLD中是否真的有乘客。此外，想要乘坐巴士的乘客可能会从识别范围REC经过盲区BLD而乘入巴士。不过，从识别传感器20无法得知进入盲区BLD后的乘客是否真的乘入巴士。
根据以上的内容，认为发生向车辆1的上下车的状况是描绘处理有用的状况之一。向车辆1的上下车至少是要在车辆1停止时发生。因此，描绘处理的开始条件的一个例子是车速成为零。此外，进行车辆1的车门的开闭启示了上下车的发生。因此，描绘处理的开始条件的另一例是进行车门的开闭。此外，描绘处理的开始条件和结束条件的各种各样的例子将在后文进行叙述。
驾驶辅助系统10(注意提醒系统)例如获取包括车辆1的车速和车门开闭状态中的至少一方的“车辆状态”。然后，驾驶辅助系统10(注意提醒系统)响应于车辆状态满足开始条件而开始描绘处理。即，描绘处理并不是始终进行，例如在可能会发生向车辆1的上下车的有用的状况下进行。由此，会抑制不必要的注意提醒，从而会抑制车辆1的周围的人所感到的厌烦。
以下，更详细地对本实施方式的驾驶辅助系统10进行说明。
2.驾驶辅助系统
2－1.构成例
图6是概略地表示本实施方式的驾驶辅助系统10的构成例的框图。驾驶辅助系统10具备识别传感器20、车辆状态传感器30、位置传感器40、行驶装置50、发光装置60以及控制装置100。
识别传感器20(外界传感器)搭载于车辆1，对车辆1的周围的状况进行识别(检测)。作为识别传感器20，举例示出LIDAR、摄像机、雷达等。
车辆状态传感器30(内部传感器)搭载于车辆1，检测车辆1的状态。作为车辆状态传感器30，举例示出车速传感器、加速度传感器、横摆角速度传感器、转向角传感器、挡位传感器、车门开闭传感器、载荷传感器等。
位置传感器40搭载于车辆1，检测车辆1的位置和方位。作为位置传感器40，举例示出GPS(Global Positioning System：全球定位系统)传感器。
行驶装置50包括转向装置、驱动装置以及制动装置。转向装置对车辆1的车轮进行转舵。例如，转向装置包括动力转向(EPS:Electric Power Steering)装置。驱动装置是产生驱动力的动力源。作为驱动装置，举例示出发动机、电动机、轮内马达等。制动装置产生制动力。
发光装置60例如是搭载于车辆1的投影仪。发光装置60的光源不被特别限定，举出例如激光器、超高压汞灯、卤素灯、LED(Light Emitting Diode：发光二极管)等。
控制装置100对车辆1进行控制。控制装置100包括一个或多个处理器110(以下，仅称为处理器110)和一个或多个存储器120(以下，仅称为存储器120)。处理器110执行各种处理。例如，处理器110包括CPU(Central Processing Unit：中央处理器)。存储器120储存各种信息。作为存储器120，举例示出易失性存储器、非易失性存储器、HDD(Hard Disk Drive：硬盘驱动器)、SSD(Solid State Drive：固态硬盘)等。通过处理器110执行作为计算机程序的控制程序来实现由处理器110(控制装置100)进行的各种处理。控制程序储存于存储器120，或者记录于计算机可读取记录介质。控制装置100也可以包括一个或多个ECU(Electronic Control Unit：电子控制单元)。控制装置100的一部分也可以是车辆1的外部的信息处理装置。在该情况下，控制装置100的一部分与车辆1进行通信，远程地控制车辆1。
2－2.信息获取处理
处理器110获取表示车辆1的驾驶环境的驾驶环境信息200。驾驶环境信息200储存于存储器120。
图7是表示驾驶环境信息200的例子的框图。驾驶环境信息200包括周边状况信息220、车辆状态信息230以及导航信息240。
周边状况信息220是表示车辆1的周围的状况的信息。周边状况信息220包括由识别传感器20得到的信息。例如，周边状况信息220包括由摄像机拍摄的图像信息。作为另一例，周边状况信息220包括由LIDAR得到的点群信息。
周边状况信息220还包括与车辆1的周围的物标相关的物标信息225。作为物标，举例示出行人、自行车、二轮车、其他车辆(先行车辆、停车车辆等)、白线、障碍物等。物标信息225表示物标相对于车辆1的相对位置和相对速度。例如，能通过对由摄像机得到的图像信息进行解析来辨别物标，并计算该物标的相对位置。此外，还能基于由LIDAR得到的点群信息来辨别物标，并获取该物标的相对位置和相对速度。物标信息也可以包括物标的移动方向、移动速度。
车辆状态信息230是表示车辆1的状态的信息。处理器110从由车辆状态传感器30得到的检测结果获取车辆状态信息230。
图8是表示车辆状态传感器30和车辆状态信息230的例子的框图。例如，车辆状态传感器30包括车速传感器31、车门开闭传感器32、乘坐者传感器33以及货物传感器34。例如，车辆状态信息230包括车速信息231、车门开闭信息232、乘坐者信息233以及货物信息234。
车速传感器31检测车辆1的车速。车速信息231表示由车速传感器31检测到的车速。
车门开闭传感器32检测车辆1的车门开闭状态。车门开闭信息232表示由车门开闭传感器32检测到的车门开闭状态。
乘坐者传感器33检测搭乘于车辆1的乘坐者的量(总数或者总重量)。例如，乘坐者传感器33包括监视车辆1的客舱内的摄像机。作为另一例，乘坐者传感器33也可以包括载荷传感器。乘坐者信息233表示由乘坐者传感器33检测的乘坐者的量。
货物传感器34检测装载于车辆1的货物的量(总数或者总重量)。例如，货物传感器34包括监视车辆1的货物室内的摄像机。作为另一例，货物传感器34也可以包括载荷传感器。货物信息234表示由货物传感器34检测的货物的量。
导航信息240包括位置信息和地图信息。位置信息表示车辆1的位置和方位。位置信息通过位置传感器40得到。地图信息表示车道配置、道路形状等。处理器110从地图数据库获取需要的区域的地图信息。地图数据库既可以储存于搭载于车辆1的规定的存储装置，也可以储存于车辆1的外部的管理服务器。在后者的情况下，处理器110与管理服务器进行通信来获取需要的地图信息。
2－3.车辆行驶控制和驾驶辅助控制
处理器110执行对车辆1的行驶进行控制的“车辆行驶控制”。车辆行驶控制包括转向控制、加速控制以及减速控制。处理器110通过对行驶装置50进行控制来执行车辆行驶控制。具体而言，处理器110通过对转向装置进行控制来执行转向控制。此外，处理器110通过对驱动装置进行控制来执行加速控制。此外，处理器110通过对制动装置进行控制来执行减速控制。
典型的是，车辆行驶控制在辅助车辆1的驾驶的“驾驶辅助控制”中进行。作为驾驶辅助控制，举出自动驾驶控制、风险回避控制、紧急制动控制等。这样的驾驶辅助控制基于上述的驾驶环境信息200来进行。特别是，驾驶辅助控制基于表示由识别传感器20得到的识别结果的周边状况信息220来进行。
自动驾驶控制对车辆1的自动驾驶进行控制。例如，处理器110基于周边状况信息220、导航信息240来生成自动驾驶中的车辆1的行驶计划。行驶计划包括维持当前的行驶车道、进行车道变更、回避障碍物等。而且，处理器110基于车辆状态信息230等来生成车辆1按照行驶计划行驶所需的目标轨迹。目标轨迹包括车辆1所行驶的道路内的车辆1的目标位置和目标速度。然后，处理器110以车辆1追随目标轨迹的方式执行车辆行驶控制。
在风险回避控制中，进行转向控制和减速控制中的至少一方以事先降低车辆1与物标的碰撞风险。例如，处理器110基于物标信息225和车辆状态信息230来生成用于降低与物标的碰撞风险的目标轨迹。然后，处理器110以车辆1追随目标轨迹的方式进行转向控制和减速控制中的至少一方。
在紧急制动控制中，对车辆1进行减速以避免车辆1与物标的碰撞。例如，处理器110基于物标信息225和车辆状态信息230来计算避免与物标的碰撞所需的目标减速度。然后，处理器110按照目标减速度进行减速控制。
2－4.注意提醒处理
如上所述，驾驶辅助控制基于由识别传感器20得到的识别结果来进行。由识别传感器20识别的识别范围REC的周围的范围是盲区BLD。处理器110进行“注意提醒处理”以将该盲区BLD的存在通知给周围的人。具体而言，处理器110通过使用发光装置60来执行在车辆1的周围的路面描绘盲区BLD的“描绘处理”。此外，处理器110也可以通过使用扬声器(未图示)来进行通过声音通知盲区BLD的存在的声音通知处理。
以下，更详细地对与本实施方式的描绘处理关联的处理进行说明。
3.识别范围和盲区
3－1.第一例
图9是用于对由识别传感器20识别的识别范围REC的第一例进行说明的概念图。作为第一例，将识别传感器20的视场(视场角)直接用作识别范围REC。
3－2.第二例
图10～图12是用于对由识别传感器20识别的识别范围REC的第二例进行说明的概念图。在此，认为LIDAR是识别传感器20的一个例子。识别传感器20为摄像机等的情况也是同样的。
图10中的白圈表示来自某个物标(例：行人)的反射点。在由LIDAR进行的物标检测中，为了去除噪声等，来自同一物标的反射点需要为一定数量以上。如果在来自同一物标的反射点未满足一定数量的情况下，该物标不会被检测为物标。例如，在图10中示出的例子中，从同一物标需要3×3以上的反射点。在某个物标存在于LIDAR的视场的中央的情况下，该物标被检测为物标。然而，在某个物标与LIDAR的视场的外周重叠的情况下，该物标可能会不被检测为物标。
因此，实质上能对物标进行识别的有效识别范围比识别传感器20的视场窄。在第二例中，该有效识别范围被用作识别范围REC。更详细而言，如图11和图12所示，识别范围REC是比识别传感器20的视场的外周窄一定宽度的范围。在该情况下，识别范围REC的周围的盲区BLD比识别传感器20的盲区宽一定宽度。这样的第二例的情况下的盲区BLD可以说是“识别的盲区”，而不是“传感器的盲区”。从识别传感器20的视场的外周起的缩小宽度，即“识别的盲区”通过识别传感器20的种类与物标检测算法的组合来唯一地确定。
如此，根据第二例，考虑“识别的盲区”来设定识别范围REC和盲区BLD。其结果是，与上述的第一例的情况相比，盲区BLD的精度更高。根据第二例，通过描绘处理实现的安全性进一步提高。
3－3.盲区信息
处理器110获取表示识别范围REC的周围的盲区BLD的盲区信息300。盲区信息300储存于存储器120(参照图6)。
例如，预先准备表示车辆1的构成的车辆构成信息400(参照图6)。车辆构成信息400包括与车辆1的车身相关的信息。与车身相关的信息包括车高、车宽、全长等。此外，车辆构成信息400包括与识别传感器20相关的信息。与识别传感器20相关的信息包括种类、性能(视场、分辨率等)以及车辆1上的设置状态(设置位置和朝向)等。处理器110能基于车辆构成信息400来计算固定于识别传感器20的传感器坐标系上的识别范围REC和盲区BLD。需要说明的是，上述的第二例的情况下的“识别的盲区”通过识别传感器20的种类与物标检测算法的组合来唯一地确定。
车辆构成信息400还包括与发光装置60相关的信息。与发光装置60相关的信息包括车辆1上的设置状态(设置位置和朝向)。发光装置坐标系是固定于发光装置60的坐标系。处理器110能基于识别传感器20与发光装置60的相对位置关系来将传感器坐标系上的盲区BLD坐标变换为发光装置坐标系上的盲区BLD。
盲区信息300表示如此得到的传感器坐标系或者发光装置坐标系上的盲区BLD。例如，盲区信息300被预先生成，并被储存于存储器120。
4.描绘处理
图13是表示与本实施方式的描绘处理关联的处理的流程图。
4－1.步骤S100
在步骤S100中，处理器110判定描绘处理的开始条件是否成立。开始条件的各种各样的具体例子将在后文进行叙述。在开始条件成立的情况下(步骤S100：是(Yes))，处理进入步骤S200。在除此以外的情况下(步骤S100：否(No))，本次的循环中的处理结束。
4－2.步骤S200
在步骤S200中，处理器110执行描绘处理。具体而言，处理器110基于盲区信息300来获取发光装置坐标系上的盲区BLD。然后，处理器110通过使用发光装置60来在车辆1的周围的路面描绘盲区BLD。
图14示出盲区BLD的描绘图案的各种各样的例子。例如，以条纹图案(斑马纹图案)来描绘盲区BLD。作为另一例，仅描绘盲区BLD的轮廓。作为又一例，描绘盲区BLD的整个轮廓和内部。也可以在盲区BLD内描绘文字(例：“盲区”、“注意！”、“禁止入内”)。也可以在盲区BLD内描绘促使移动的记号(例：箭头)。
图15示出车辆1搭载有多个识别传感器20的情况下的描绘处理的一个例子。在车辆1搭载有多个识别传感器20的情况下，处理器110将各个识别传感器20的识别范围REC重叠来获取作为整体的识别范围REC。然后，处理器110基于作为整体的识别范围REC来计算盲区BLD。例如，在以能对车辆1的周围360度的整个范围进行识别的方式配置多个识别传感器20的情况下，盲区BLD仅存在于车辆1的附近(几m以内)。
在图15所示的例子中，在车辆1搭载有多个识别传感器20－1～20－4。识别传感器20－1～20－4分别对车辆1的前方、后方、左侧以及右侧的状况进行识别。盲区BLD－1～BLD－4分别是车辆1的前方、后方、左侧以及右侧的盲区BLD。处理器110在路面描绘盲区BLD－1～BLD－4。
图16示出描绘处理的另一例。在图16所示的例子中，车辆1的预定行进方向为前方。在该情况下，处理器110可以仅选择性地描绘存在于前方的盲区BLD－1。例如，车辆1的预定行进方向根据挡位来得到。挡位的信息包括在车辆状态信息230中。在执行自动驾驶控制的情况下，车辆1的预定行进方向可以根据行驶计划或者目标轨迹来得到。
图17示出描绘处理的又一例。在图17所示的例子中，车辆1(例如：巴士)在规定的停车空间(例：巴士站)停车。车辆1的预定行进方向为右前方。在该情况下，处理器110可以仅选择性地描绘存在于前方和右侧的盲区BLD－1、BLD－4。例如，车辆1的预定行进方向根据挡位和方向指示灯状态来得到。在执行自动驾驶控制的情况下，车辆1的预定行进方向可以根据行驶计划或者目标轨迹来得到。
选择性地描绘存在于车辆1的预定行进方向的盲区BLD的意思是从安全确保的观点出发描绘特别需要注意的盲区BLD。由此，能充分地确保安全，并且能进一步抑制车辆1的周围的人所感到的厌烦。
4－3.步骤S300
在步骤S300中，处理器110判定描绘处理的结束条件是否成立。结束条件的各种各样的具体例子将在后文进行叙述。在结束条件成立的情况下(步骤S300：是)，处理进入步骤S400。在除此以外的情况下(步骤S300：否)，处理返回步骤S200。
4－4.步骤S400
在步骤S400中，处理器110结束描绘处理。
从开始条件成立起至结束条件成立为止的期间是进行描绘处理的描绘期间PD(参照图5)。描绘处理并不是始终进行，而是仅在描绘期间PD进行。由此，会抑制车辆1的周围的人所感到的厌烦。
5.描绘处理的开始条件和结束条件的各种各样的例子
以下，对描绘处理的开始条件和结束条件的各种各样的例子进行说明。
5－1.基于车辆状态的描绘处理
5－1－1.第一例
图18是用于对基于车辆状态的描绘处理的一个例子进行说明的概念图。在此，考虑巴士在巴士站停车的状况。巴士接近巴士站(状态(A))，并在巴士站停车(状态(B))。接下来，巴士的车门打开，乘客从巴士上下车(状态(C))。之后，乘客的上下车完成，车门关闭(状态(D))。
从巴士下车的乘客可能会不被识别传感器20识别地留在盲区BLD内。不过，从识别传感器20无法得知在盲区BLD中是否真的有乘客。此外，想要乘坐巴士的乘客可能会从识别范围REC经过盲区BLD而乘入巴士。不过，从识别传感器20无法得知进入盲区BLD后的乘客是否真的乘入巴士。就是说，状态(D)是不清楚在盲区BLD中是否存在人的状态。在这样的状态下，描绘处理是特别有用的。因此，将状态(D)作为开始条件来进行描绘处理(状态(E))。
一般来说，巴士的乘客是车辆1的乘坐者。此外，在货物的装卸时人也会靠近车辆1，因此可能会产生同样的状态。根据以上的内容，在图18中举例示出的描绘处理的开始条件如下这样被一般化。
图19是表示基于车辆状态的开始条件判定(步骤S100)的第一例的流程图。处理器110获取在上述的图8示出的车辆状态信息230。
在步骤S110中，处理器110基于车速信息231来判定车速是否成为零。在车速成为零的情况下(步骤S110：是)，处理进入步骤S120。在除此以外的情况下(步骤S110：否)，处理进入步骤S190。
在步骤S120中，处理器110基于车门开闭信息232来判定车辆1的车门是否打开了。在车门打开了的情况下(步骤S120：是)，处理进入步骤S130。在除此以外的情况下(步骤S120：否)，处理进入步骤S190。
在步骤S130中，处理器110基于乘坐者信息233来判定是否发生了车辆1内的乘坐者的增减。此外，处理器110基于货物信息234来判定是否发生了车辆1内的货物的增减。在发生了乘坐者或者货物的增减的情况下(步骤S130：是)，处理进入步骤S140。在除此以外的情况下(步骤S130：否)，处理进入步骤S190。
在步骤S140中，处理器110基于车门开闭信息232来判定车辆1的车门是否关闭了。在车门关闭了的情况下(步骤S140：是)，处理进入步骤S180。在除此以外的情况下(步骤S140：否)，处理进入步骤S190。
在步骤S180中，处理器110判定为描绘处理的开始条件已成立。另一方面，在步骤S190中，处理器110判定为描绘处理的开始条件不成立。
描绘处理的结束条件例如是从车门关闭起经过一定时间。作为另一例，结束条件也可以是车辆1起步。车辆1的起步能基于车速信息231来判定。作为又一例，结束条件也可以是从车辆1起步起经过一定时间。
如以上进行了说明的那样，根据第一例，在发生向车辆1的上下车的状况下进行描绘处理。在发生向车辆1的上下车时，可能会发生不清楚在盲区BLD中是否存在物标的状况，因此描绘处理是特别有用的。描绘处理并不是始终进行，而是在有用的状况下进行，因此会抑制车辆1的周围的人所感到的厌烦。
5－1－2.第二例
图20是表示基于车辆状态的开始条件判定(步骤S100)的第二例的流程图。省略与第一例重复的说明。
在第二例中，在发生了车辆1内的乘坐者或者货物的增减的情况下(步骤S130：是)，描绘处理的开始条件成立。就是说，从第一例省略步骤S140。
描绘处理的结束条件例如是车辆1的车门关闭。车门关闭能基于车门开闭信息232来判定。作为另一例，结束条件也可以是从车门关闭起经过一定时间。作为又一例，结束条件也可以是车辆1起步。作为又一例，结束条件也可以是从车辆1起步起经过一定时间。
在第二例的情况下，也得到与第一例的情况同样的效果。此外，能从比第一例的情况更早的阶段提醒注意。其结果是，车辆1的周围的人的安全进一步提高。
5－1－3.第三例
图21是表示基于车辆状态的开始条件判定(步骤S100)的第三例的流程图。省略与第一例重复的说明。
在车辆1的车门打开了的情况下，预想随后会发生向车辆1的上下车。从该观点出发，在第三例中，在车辆1的车门打开了的情况下(步骤S120：是)，描绘处理的开始条件成立。就是说，省略步骤S130、S140。
描绘处理的结束条件例如是车辆1的车门关闭。作为另一例，结束条件也可以是从车门关闭起经过一定时间。作为又一例，结束条件也可以是车辆1起步。作为又一例，结束条件也可以是从车辆1起步起经过一定时间。
在第三例的情况下，也得到与第一例的情况同样的效果。此外，能从比第一例的情况更早的阶段提醒注意。其结果是，车辆1的周围的人的安全进一步提高。
5－1－4.第四例
图22是表示基于车辆状态的开始条件判定(步骤S100)的第四例的流程图。省略与第一例重复的说明。
发生向车辆1的上下车至少是在车辆1停止时。从该观点出发，在第四例中，在车速成为零的情况下(步骤S110：是)，描绘处理的开始条件成立。就是说，省略步骤S120、S130、S140。
描绘处理的结束条件例如是车辆1起步。作为另一例，结束条件也可以是从车辆1起步起经过一定时间。
在第四例的情况下，也得到与第一例的情况同样的效果。此外，能从比第一例的情况更早的阶段提醒注意。其结果是，车辆1的周围的人的安全进一步提高。
5－2.基于车辆起动的描绘处理
在车辆1未起动时，各种传感器、控制装置100的电源大多断开(OFF)。因此，在车辆1刚刚起动后，也处于不清楚在盲区BLD中是否存在物标的状况。因此，处理器110响应于车辆1的起动而进行描绘处理。就是说，描绘处理的开始条件是车辆1起动。该开始条件包括在上述的第四例的情况下的开始条件即“车速＝0”中。
描绘处理的结束条件例如是从车辆1起动起经过一定时间。作为另一例，结束条件也可以是车辆1起步。作为又一例，结束条件也可以是从车辆1起步起经过一定时间。
5－3.基于物标识别的描绘处理
图23是用于对基于物标识别的描绘处理的一个例子进行说明的概念图。最开始，某个物标存在于识别范围REC内，并被识别传感器20识别出(状态(A))。之后，被识别出的物标从识别范围REC移动到盲区BLD，并消失(状态(B))。假定为在盲区BLD存在物标，因此进行描绘处理(状态(C))。之后，物标从盲区BLD移动到识别范围REC，再次被识别传感器20识别出(状态(D))。由此，描绘处理结束(状态(E))。
图24是表示基于物标识别的开始条件判定(步骤S100)的一个例子的流程图。
在步骤S150中，处理器110基于物标信息225来判定在车辆1的周边是否识别出物标。在识别出物标的情况下(步骤S150：是)，处理进入步骤S160。在除此以外的情况下(步骤S150：否)，处理进入步骤S190。
在步骤S160中，处理器110判定识别出的物标是否消失了。在识别出的物标消失了的情况下(步骤S160：是)，处理进入步骤S170。在除此以外的情况下(步骤S160：否)，处理进入步骤S190。
在步骤S170中，处理器110判定物标消失了的原因是否是从识别范围REC向盲区BLD的移动。例如，在物标远离车辆1而不能被识别传感器20识别的情况下，不需要描绘处理。在物标消失了的原因是从识别范围REC向盲区BLD的移动的情况下(步骤S170：是)，处理进入步骤S180。在除此以外的情况下(步骤S170：否)，处理进入步骤S190。
在步骤S180中，处理器110判定为描绘处理的开始条件已成立。另一方面，在步骤S190中，处理器110判定为描绘处理的开始条件不成立。
作为变形例，描绘处理的开始条件也可以是“物标靠近离盲区BLD一定距离以内”。在该情况下，在物标快要进入盲区BLD的定时开始描绘处理。
描绘处理的结束条件是物标从盲区BLD返回到识别范围REC，并再次被识别传感器20识别出。
如此，在物标从识别范围REC进入了盲区BLD的情况下，或者在快要进入的情况下，进行描绘处理。描绘处理并不是始终进行，而是在有用的状况下进行，因此会抑制车辆1的周围的人所感到的厌烦。
需要说明的是，在本例的情况下，也可能会在车辆1正在行驶的过程中进行描绘处理。例如，在车辆1的行驶中摩托车、自行车从车辆1的旁边经过时，可能会进行描绘处理。
5－4.基于导航信息的描绘处理
描绘处理的开始条件也可以是车辆1已在规定的停车空间停车。例如，在巴士已在巴士车站停车时，进行描绘处理。处理器110能基于导航信息240来判定车辆1是否已在规定的停车空间停车，即开始条件是否已成立。结束条件例如是车辆1从规定的停车空间起步。
5－5.组合
也可以是在上述的第5－1节～第5－4节中进行了说明的描绘处理中的两种以上的组合。
6.变形例
图25是用于对本实施方式的驾驶辅助系统10的变形例进行说明的概念图。在变形例中，发光装置60不设置于车辆1而设置于基础设施侧。为了方便，将基础设施侧的发光装置60称为“发光装置60X”。典型的是，发光装置60X设置于巴士站等规定的停车空间或者其附近。例如，发光装置60X是设置于停车空间的附近的投影仪。作为另一例，发光装置60X也可以是埋入停车空间的地面的道路钉。
使用发光装置60X来进行描绘处理的控制装置100X也设置于基础设施侧。控制装置100X是驾驶辅助系统10的控制装置100的一部分。控制装置100X与车辆1进行通信，获取描绘处理所需的驾驶环境信息200、盲区信息300。控制装置100X基于驾驶环境信息200(车辆状态信息230等)来判定描绘处理的开始条件是否成立。此外，控制装置100X基于盲区信息300来进行描绘处理。而且，控制装置100X基于驾驶环境信息200来判定描绘处理的结束条件是否成立。
还考虑规定的停车空间中的车辆1的停车位置为大致固定的情况。在该情况下，描绘于路面的盲区BLD的位置也可以被固定。控制装置100X在不使用盲区信息300的情况下将盲区BLD描绘于停车空间内的固定位置。发光装置60X也可以是埋入停车空间内的固定位置的道路钉。

Claims (10)

1.一种注意提醒系统，应用于基于由识别传感器得到的识别结果来进行驾驶辅助控制的车辆，所述注意提醒系统的特征在于，包括：
一个或多个存储器，储存盲区信息，该盲区信息表示由所述识别传感器识别的识别范围的周围的盲区；以及
一个或多个处理器，该处理器被配置为：
获取包括所述车辆的车速和车门开闭状态中的至少一方的车辆状态；
响应于所述车辆状态满足开始条件而开始在所述车辆的周围的路面描绘所述盲区的描绘处理；以及
通过使用发光装置来执行所述描绘处理，
在所述描绘处理中，仅描绘存在于所述车辆的预定行进方向的所述盲区。
2.根据权利要求1所述的注意提醒系统，其特征在于，
所述开始条件包括所述车速成为零。
3.根据权利要求1所述的注意提醒系统，其特征在于，
所述开始条件包括所述车辆的车门打开。
4.根据权利要求1所述的注意提醒系统，其特征在于，
所述车辆状态还包括车辆内的乘坐者和货物中的至少一方的量，
并且，所述开始条件包括：在所述车辆的车门打开后，发生所述乘坐者和所述货物中的所述至少一方的量的增减。
5.根据权利要求1所述的注意提醒系统，其特征在于，
所述车辆状态还包括车辆内的乘坐者和货物中的至少一方的量，
并且，所述开始条件包括：所述车辆的车门打开，在所述车门打开后发生所述乘坐者和所述货物中的所述至少一方的量的增减，在发生所述乘坐者和所述货物中的所述至少一方的量的增减后所述车门关闭。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的注意提醒系统，其特征在于，
所述一个或多个处理器还响应于结束条件成立而结束所述描绘处理。
7.根据权利要求2至5中任一项所述的注意提醒系统，其特征在于，
所述一个或多个处理器被配置为：在所述车辆起步了的情况下，或者在从所述车辆起步起经过了一定时间的情况下，结束所述描绘处理。
8.根据权利要求3或4所述的注意提醒系统，其特征在于，
所述一个或多个处理器被配置为：在所述车门关闭了的情况下，或者在从所述车门关闭起经过了一定时间的情况下，结束所述描绘处理。
9.根据权利要求5所述的注意提醒系统，其特征在于，
所述一个或多个处理器被配置为：在从所述车门关闭起经过了一定时间的情况下，结束所述描绘处理。
10.根据权利要求1至5中任一项所述的注意提醒系统，其特征在于，
所述识别范围是比所述识别传感器的视场的外周窄一定宽度的范围。
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