JP2003081039A - Environment risk arithmetic unit - Google Patents

Environment risk arithmetic unit

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JP2003081039A JP2001276235A JP2001276235A JP2003081039A JP 2003081039 A JP2003081039 A JP 2003081039A JP 2001276235 A JP2001276235 A JP 2001276235A JP 2001276235 A JP2001276235 A JP 2001276235A JP 2003081039 A JP2003081039 A JP 2003081039A
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To operate the risk of environment having a possibility of an accident from a general viewpoint by recognizing various types of environment around a vehicle.
SOLUTION: A microcomputer recognizes an object in the environment around the vehicle using a CCD camera and a laser transmitting/receiving machine and recognizes the direction to the advancing direction, the speed, and the position of the vehicle for every type of the recognized object (step ST1). The microcomputer operates the risk according to the type of the object using risk parameters corresponding thereto (step ST2) and outputs the operated risk through an image and a voice (step ST3).
COPYRIGHT: (C)2003,JPO

Description

【発明の詳細な説明】 【0001】 【発明の属する技術分野】本発明は、環境危険度演算装置に係り、特に、車両の外部環境の危険度を求めて、ドライバの運転支援を行うのに用いて好適な環境危険度演算装置に関する。 BACKGROUND OF THE INVENTION [0001] [Technical Field of the Invention The present invention relates to environmental risk calculation device, in particular, seek risk of the external environment of the vehicle, to perform driving support of the driver of the preferred environmental risk calculation device using. 【0002】 【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】特開平7−65295号公報では、自動車の走行環境を各種の検出要素をもって正確に認識し、1次及び2次危険度に基づいて潜在危険度を求め、潜在危険度に応じて運転者に警報を発する自動車の潜在危険度検知装置(以下「従来技術1」という。)が提案されている。 [0002] In JP-A 7-65295 JP BACKGROUND OF INVENTION Problems to be Solved] The driving environment of a motor vehicle to accurately recognize with various detection elements, based on the primary and secondary risk obtains latent risk potential risk potential risk detection system of a motor vehicle that emits an alarm to the driver in accordance with (hereinafter referred to as "prior art 1".) it has been proposed. 【0003】従来技術1は、危険が起こるかもしれない潜在危険を運転者の行動や走行状態から算出して、それを1次危険としている。 [0003] The prior art 1, to calculate the risk might occur potential danger from the action and the running condition of the driver, is it with the primary danger. しかし、環境の構成要素を含む車両前方の状況を考慮することなく危険を予知するだけでは、不十分である。 However, only to predict the risk without considering the situation in front of the vehicle include components environment, insufficient. また、従来技術1は、操作量から1次危険の検出・推定を行っているので、余裕を持って注意喚起を行うことができない問題がある。 In addition, the prior art 1, since it carried out the primary danger of detection and estimation from the operation amount, there is a problem that can not be carried out the caution with a margin. 【0004】特開平6−215300号公報では、ドライバの意思と車両の走行状況に応じて警報を行う運転状況警報装置(以下「従来技術2」という。)が提案されている。 [0004] In JP-A 6-215300 and JP-driving condition warning device which performs warning in accordance with the driving situation of the driver's intention and the vehicle (hereinafter referred to as "prior art 2".) It has been proposed. 従来技術2は、障害物の位置を検出することに主眼がおかれており、更に、ハンドル操作や車速によってドライバの運転意思を推定している。 Prior art 2 has focus is placed on detecting the position of the obstacle, further estimates the driver's driving intention by the handle operation and the vehicle speed. そして、従来技術2は、検出された道路環境と推定されたドライバの意思とから危険物が存在する可能性のある領域を予測し、 The prior art 2 is to predict areas which may have hazardous materials present from the intention of the estimated and the detected road environment driver,
予測された領域に障害物かあるかを確認することで、必要に応じて警報を行っている。 By check or some obstacle on the predicted area, and performing an alarm when necessary. 【0005】しかし、従来技術2は、歩行者や車両その他の障害物を同一に取り扱って検出し、障害物の移動速度、距離、大きさ等の物理量に基づいて警報を発するだけなので、実際の事故を予測することができない問題がある。 However, the prior art 2 detects deal with pedestrians and vehicles and other obstacles to the same, the moving speed of the obstacle, the distance, since only issue a warning based on the physical quantity such as the size, the actual accident there is a problem that can not be predicted. 【0006】特開平6−144129号公報では、運転手に注意を喚起するためのメッセージをタイミングよく出力する注意喚起アシスト装置(以下「従来技術3」という。)が提案されている。 [0006] In JP-A 6-144129 and JP-caution assist device for outputting timely a message to alert the driver (hereinafter referred to as "prior art 3".) Has been proposed. 従来技術3は、運転モラルを計測するものであるが、走行状況を考慮していないので、ドライバが警報を煩わしく感じる問題がある。 Prior art 3, but is intended to measure the operating moral does not consider the travel situation, there is a problem that the driver feels annoying alarm. また、従来技術3は、煩わしさをなくすための閾値を備えているが、現実の車両走行ではある程度の危険を許容しながら運転する必要があるため、現実的ではない。 Further, the prior art 3 is provided with the threshold value for eliminating the hassle, since in the real vehicle running it is necessary to operate while allowing a certain degree of danger, not realistic. 【0007】本発明は、上述した課題を解決するために提案されたものであり、車両周囲の様々な環境を認識して、ドライバが余裕のあるうちに、事故の可能性のある環境の危険度を総合的な観点から演算することができる環境危険度演算装置を提供することを目的とする。 [0007] The present invention has been proposed to solve the problems described above, to recognize a variety of environment surrounding the vehicle, while the driver can afford, hazardous environment of possible accidents and to provide an environment risk calculation device capable of calculating the degree of comprehensive perspective. 【0008】 【課題を解決するための手段】請求項1記載の発明は、 [0008] According to an aspect of the invention described in claim 1,
車両周囲の環境の対象物を認識する環境認識手段と、前記環境認識手段で認識された対象物の種類に応じた危険度を演算する危険度演算手段と、前記危険度演算手段で演算された危険度を出力する危険度出力手段と、を備えている。 And environment recognition means for recognizing an object in the environment around the vehicle, and the risk calculating means for calculating a degree of risk according to the type of the recognized object in the environment recognition means, which is calculated by the risk calculating means and a, a risk outputting means for outputting a risk. 【0009】請求項1記載の発明では、環境認識手段は、例えば、撮像画像に所定の画像処理を行って対象物を抽出したり、レーダによる対象物の認識処理が該当する。 [0009] In the first aspect of the present invention, the environment recognition means, for example, to extract an object by performing a predetermined image processing to the captured image, recognition processing of the object by the radar corresponds. ここで、対象物とは、車両周囲の環境において事故を起こす可能性のある物体をいう。 Here, the object means the object that might cause accidents in the environment around the vehicle. 対象物の種類としては、例えば、人、2輪車、自動車等が該当する。 The types of objects, e.g., human, two-wheeled vehicles, automobiles or the like. 危険度演算手段は、対象物の種類毎の事故の危険性を考慮して、対象物の種類に応じて危険度を演算する。 Risk calculation means, taking into account the risk of accidents for each type of object, and calculates the degree of risk according to the type of the object. 危険度出力手段は、人に注意を喚起させることができれば特に限定されず、危険度に応じて人の五感を刺激すればよく、 Risk output means is not particularly limited as long as it can draw attention to a person, may be the senses of a person according to risk,
特に、画像、音声を出力するのが好ましい。 In particular, an image, it is preferable to output the audio. これにより、対象物の事故可能性などの特性を考慮して対象物の種類に応じた危険度を演算するので、運転者に注意を喚起して、交通事故を予防することができる。 Accordingly, since it calculates the risk according to the type of the object in consideration of the characteristics of the accident potential of the object, it is possible to alert the driver to prevent a traffic accident. 【0010】請求項2記載の発明は、請求項1記載の発明において、対象物の種類毎の危険度パラメータと、対象物の属性毎の危険度パラメータと、を記憶するパラメータ記憶手段を更に備え、前記危険度演算手段は、前記環境認識手段で認識された対象物の種類及び当該対象物の属性に対応する危険度パラメータを、前記パラメータ記憶手段からそれぞれ読み出し、読み出された危険度パラメータに基づいて対象物の種類に応じた危険度を演算することを特徴とする。 [0010] According to a second aspect of the present invention, in the first aspect, further comprising a risk parameters for each type of object, and the risk parameters for each attribute of the object, a parameter storing means for storing the risk calculating means, the risk parameters corresponding to the type and attribute of the object of the recognized object in the environment recognition means reads from each of the parameter storage unit, the risk parameters read based characterized by calculating the degree of risk according to the type of the object. 【0011】請求項2記載の発明では、パラメータ記憶手段は、対象物の種類毎に危険度パラメータを記憶しており、さらに、対象物の属性毎にも危険度パラメータを記憶している。 [0011] In a second aspect of the present invention, the parameter storage means stores the risk parameters for each type of object, further, it is also stored the risk parameters for each attribute of the object. 対象物の属性としては、例えば、対象物の向き、速度、大きさ、位置等が好ましい。 The attributes of the object, for example, the orientation of the object, speed, size, position, etc. are preferable. 危険度演算手段は、環境認識手段で認識された対象物の種類及び当該対象物の属性に対応する危険度パラメータを用いることで、対象物の特性だけでなく対象物のその時の属性を総合的に考慮して、当該対象物の種類に応じた危険度をより正確に演算することができる。 Risk calculating means, by using the risk parameters corresponding to the type and attribute of the object of the recognized object in the environment recognition means, overall attributes of that time of the object as well as properties of the object in view, it is possible to calculate the degree of risk according to the type of the object more accurately. 【0012】請求項3記載の発明は、請求項2記載の発明において、対象物の種類の危険度パラメータ、対象物の属性の危険度パラメータの少なくとも1つを受信する受信手段と、前記受信手段で受信された危険度パラメータを前記パラメータ記憶手段に書き込んで危険度パラメータの更新処理を行うパラメータ更新手段と、を更に備えている。 [0012] According to a third aspect, the invention of claim 2, wherein, the type of risk parameters of the object, receiving means for receiving at least one of the risk parameters of the attributes of the object, said receiving means in which the risk parameters received further and a parameter updating means for updating process of the risk parameters written into the parameter storing unit. 【0013】請求項3記載の発明では、車両周囲の環境は時間、天候、工事等によって時々刻々と変化するので、その環境における対象物の種類に応じた危険度も変化することがある。 [0013] In claim 3 the invention described, the environment around the vehicle is time, weather, since constantly changing by construction work, may vary also risk depending on the type of the object in the environment. そこで、パラメータ更新手段は、受信手段で受信された危険度パラメータをパラメータ記憶手段に書き込んでパラメータの更新処理を行うことで、 Therefore, the parameter update means writes the risk parameters received by the receiving means in the parameter storage unit by performing the update processing of the parameter,
危険度パラメータを常に最新のものにすることができる。 It can always be up to date of what the risk parameters. これにより、危険度演算手段は、最新の危険度パラメータを用いることによって、環境の変化が生じた場合であっても、対象物の種類に応じた危険度を常に正確に演算することができる。 Thus, the risk calculating means, by using the latest risk parameters, even when the environmental change occurs, it is possible to always accurately calculating the degree of risk according to the type of the object. 【0014】請求項4記載の発明は、地図データを記憶する地図データ記憶手段と、地図上の対象物毎の危険度パラメータを記憶する地図パラメータ記憶手段と、車両の現在位置を検出する位置検出手段と、車両の走行状態を検出する車両走行状態検出手段と、前記位置検出手段で検出された現在位置と、前記車両走行状態検出手段で検出された車両の走行状態と、に基づいて所定時間経過後の車両位置を推定する車両位置推定手段と、前記車両位置推定手段で推定された所定時間経過後の車両位置に基づいて前記地図データ記憶手段から地図データを読み出すと共に、読み出された地図データに含まれる対象物の危険度パラメータを前記地図パラメータ記憶手段から読み出して、読み出された危険度パラメータに基づいて対象物に応じた危 [0014] The invention of claim 4, wherein the map data storage means for storing map data, a map parameter storing means for storing the risk parameters for each object on the map, the position detection for detecting a current position of the vehicle means and a vehicle running state detecting means for detecting a running condition of the vehicle, the current position detected by said position detecting means, a running state of the vehicle detected by the vehicle running state detecting means, a predetermined time based on and a vehicle position estimating means for estimating the vehicle position after the lapse reads the map data from said map data storage means based on the estimated vehicle position after a predetermined time at the vehicle position estimating means, read map the risk parameters of the object included in the data read from the map the parameter storage means, corresponding to the object based on the risk parameter read crisis 度を演算する危険度演算手段と、前記危険度演算手段で演算された危険度を出力する危険度出力手段と、を備えている。 It includes a risk calculation means for calculating a degree, and a risk output means for outputting the computed risk in the risk calculation unit. 【0015】請求項4記載の発明では、地図データ記憶手段と地図パラメータ記憶手段とは、1つに構成されていてもよい。 [0015] In the present invention of claim 4, wherein the map data storage means and the map parameter storage unit, may be configured into one. 例えば、地図データ記憶手段と地図パラメータ記憶手段は光ディスクや磁気ディスク等の1つの記録媒体で構成され、これらの記録媒体に地図データ及びこれに対応する危険度パラメータが記録されてもよい。 For example, the map data storage means and the map parameter storage means is composed of one recording medium such as an optical disk or a magnetic disk, the risk parameters corresponding to the map data and this in these recording media may be recorded.
なお、地図上の対象物としては、例えば、交差点や見通しの悪い場所、また、これらの目印となる建物等が好ましい。 It should be noted that, as the object on the map, for example, bad location of the intersection and outlook, also, building or the like to be with these landmarks is preferred. 【0016】位置検出手段は、現在位置を検出できれば特に限定されるものではなく、GPS(Global The position detecting means is not limited in particular as long detect the current position, GPS (Global
Positioning System)の他に、地磁気センサ、ジャイロコンパス、ビーコン等を用いて現在位置を検出してもよい。 In addition to the Positioning System), a geomagnetic sensor, a gyrocompass, may detect the current position by using a beacon or the like. 前記車両走行状態検出手段は、 The vehicle running condition detecting means,
車両走行状態として、例えば操舵角や車速等を検出する。 As the vehicle running state, for example, to detect the steering angle and the vehicle speed and the like. そして、車両位置推定手段は、位置検出手段で検出された現在位置と、車両走行状態検出手段で検出された車両の走行状態と、に基づいて所定時間経過後の車両位置を推定する。 Then, the vehicle position estimating means estimates the current position detected by the position detecting means, a running state of the vehicle detected by the vehicle running state detecting means, a vehicle position after a predetermined time based on. 所定時間経過後の車両位置としては、例えば、次の交差点、見通しの悪いカーブや交差点などが好ましい。 The vehicle position after a predetermined time, for example, the next intersection, such as bad curves and intersections of sight is preferred. 【0017】危険度演算手段は、車両位置推定手段で推定された所定時間経過後の車両位置に基づく地図データを読み出すと共に、読み出された地図データに含まれる対象物の危険度パラメータを読み出して、読み出された危険度パラメータに基づいて対象物に応じた危険度を演算する。 The risk calculating means reads the map data based on the vehicle position after elapse of a predetermined estimated time at the vehicle position estimating means, reads out the risk parameters of the object included in the map data read , calculates the risk in response to the object based on the risk parameters read. これにより、所定時間経過後の車両周囲の環境にある対象物の種類に応じた危険度を予測する。 Thus, to predict the risk for the type of objects in the environment around the vehicle after a predetermined time. 【0018】危険度出力手段は、人に注意を喚起させることができれば特に限定されず、危険度に応じて人の五感を刺激すればよく、特に、画像、音声を出力するのが好ましい。 The risk output means is not particularly limited as long as it can draw attention to a person, may be the senses of a person according to risk, particularly to an image, it is preferable to output the audio. 【0019】これにより、対象物の事故可能性などの特性を考慮して対象物の種類に応じた危険度を演算するだけでなく、所定時間経過後の車両周囲の環境にある対象物の種類に応じた危険度を予測して、運転者に注意を喚起することができるので、どこで注意すべきか、いつ注意して運転すべきかをドライバに気付かせることができる。 [0019] Thus, not only computes the degree of risk according to the type of the object in consideration of the characteristics of the accident potential of the object, type of object in the environment around the vehicle after a predetermined time to predict the degree of risk in accordance with, since it is possible to alert the driver, where to be noted, when to operation in mind it is possible to notice the driver. 【0020】なお、コンピュータを、請求項1から4のいずれか1項記載の発明として機能させることを特徴とする環境危険度演算プログラムを用いることもできる。 [0020] Incidentally, the computer may be used environmental risk calculation program for causing to function as an invention of any one of claims 1 to 4. 【0021】 【発明の実施の形態】以下、本発明の好ましい実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。 DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION Hereinafter, will be described in detail with reference to the accompanying drawings preferred embodiments of the present invention. 【0022】[第1の実施の形態]本発明の第1の実施の形態は、例えば図1に示す構成の環境危険度演算装置1に適用することができる。 [0022] [First Embodiment] The first embodiment of the present invention can be applied to, for example, environmental risk calculation device 1 having the configuration shown in FIG. 【0023】環境危険度演算装置1は、GPS(Glo [0023] environment risk arithmetic unit 1, GPS (Glo
bal PositioningSystem)信号を受信するGPS信号受信回路11と、DVDディスクに記録されている地図情報を読み出すDVDドライブ12 A GPS signal receiving circuit 11 for receiving the bal Positioning System) signal, DVD drive 12 reads map information recorded on a DVD disc
と、道路上や道路周囲の障害物を撮影するためのCCD If, CCD for photographing a road or on a road around the obstacle
カメラ13と、前方障害物を赤外線レーダにより認識するためのレーダ装置14と、を備えている。 A camera 13, and a radar device 14 for recognizing the infrared radar the front obstacle, the. 【0024】GPS信号受信回路11は、GPSアンテナ11aを介して、時刻及びGPS衛星の位置情報を有するGPS信号を受信し、データバス5を介してマイクロコンピュータ20に供給する。 The GPS signal receiver circuit 11, via a GPS antenna 11a, receives a GPS signal having position information of the time and the GPS satellite, and supplies to the microcomputer 20 via the data bus 5. DVDドライブ12 DVD drive 12
は、車両が現在走行している位置情報に基づいて、DV Based on the position information which the vehicle is currently traveling, DV
Dディスクから地図情報を読み出し、データバス5を介して、マイクロコンピュータ20に供給する。 From D disk read map information via the data bus 5, and supplies to the microcomputer 20. 【0025】CCDカメラ13は、車両前方の対象物を撮像できるように設置されている。 The CCD camera 13 is disposed so as to be able to image the front of the vehicle object. そして、CCDカメラ13は、撮影した撮影画像を、データバス5を介してマイクロコンピュータ20に供給する。 Then, CCD camera 13, the captured image captured, and supplies to the microcomputer 20 via the data bus 5. レーダ装置14 The radar device 14
は、前方障害物を認識するために、当該障害物に対してパルス状の赤外線レーダを鋭く絞って2次元方向に送信すると共に、障害物によって反射された赤外線レーダを受光する。 In order to recognize a front obstacle, it sends a pulsed infrared radar with respect to the obstacle sharply squeezed in a two-dimensional direction, for receiving the infrared radar reflected by the obstacle. なお、レーダ装置14は、赤外線レーダを送受信するもの限らず、電波レーダを送受信するものであってもよい。 Incidentally, the radar apparatus 14 is not limited as to transmit and receive infrared radar, it may be configured to transmit and receive the radio wave radar. 【0026】さらに、環境危険度演算装置1は、図示されていないマスタシリンダ内のブレーキ油圧を検出するマスタシリンダ油圧センサ15と、操舵角を検出する操舵角センサ16と、画像により環境の危険度を出力するLCD(Liquid Crystal Displa Furthermore, environmental risk calculation device 1 includes a master cylinder pressure sensor 15 for detecting the brake hydraulic pressure of the master cylinder, not shown, a steering angle sensor 16 for detecting a steering angle, the image of the environment risk outputs a LCD (Liquid Crystal displa
y)18と、音声により環境の危険度を出力するスピーカ18と、危険度の演算やその他の制御を行うマイクロコンピュータ20と、を備えている。 And y) 18, it includes a speaker 18 for outputting the risk of environmental, a microcomputer 20 for performing arithmetic operations and other control of risk, a by voice. 【0027】マスタシリンダ油圧センサ15は、ドライバのブレーキペダルの踏力に応じたマスタシリンダ内のブレーキ油圧を検出し、データバス5を介してマイクロコンピュータ20に供給する。 The master cylinder pressure sensor 15 detects the brake hydraulic pressure in the master cylinder in accordance with the depression force of the driver on the brake pedal, and supplies to the microcomputer 20 via the data bus 5. また、操舵角センサ16 In addition, the steering angle sensor 16
は、図示されていないステアリングシャフトの回転角に応じた操舵角信号を発生し、データバス5を介してマイクロコンピュータ20に供給する。 Generates a steering angle signal corresponding to the rotation angle of the steering shaft, not shown, and supplies to the microcomputer 20 via the data bus 5. 【0028】マイクロコンピュータ20は、図示されていないCPU(Central Processing The microcomputer 20, not illustrated CPU (Central Processing
Unit)と、データのワークエリアとして機能したり必要な演算結果を一時的に記憶するRAM(Rand And Unit), RAM for temporarily storing calculation results necessary or act as a data work area (Rand
om Access Memory)と、ルーチン処理を実行するプログラムや複数のテーブルが記憶されているROM(Read Only Memory)と、によって構成されている。 And om Access Memory), ROM for program and a plurality of tables which execute a routine process is stored as (Read Only Memory), and is constituted by. 【0029】ここで、マイクロコンピュータ20には、 [0029] In this case, the micro computer 20,
対象物パラメータテーブル、向きパラメータテーブル、 Object parameter table, the orientation parameter table,
速度パラメータテーブル、大きさパラメータテーブル、 Speed ​​parameter table, the size parameter table,
位置パラメータテーブルが記憶されている。 Positional parameter table is stored. 【0030】対象物パラメータテーブルは、図2に示すように、対象物の種類(カテゴリ)と、対象物の各種類の細分類と、細分類毎の危険度パラメータとで構成されている。 The object parameter table, as shown in FIG. 2, the type of the object (category), and is constituted by a respective kind of fine classification of the object, the risk parameters subdivided each. なお、危険度パラメータとは、事故誘因の可能性に関連した値をいい、例えば、事故の統計、保険料算定データ、運転規範データ等を考慮して求められた値である。 It should be noted that the risk parameter, means a possibility values ​​associated with the accident trigger, for example, statistics of accidents, insurance premiums calculation data, a value obtained by considering the operating norms data. 【0031】対象物の種類としては、例えば、歩行者、 Examples of the type of object, for example, a pedestrian,
2輪車、自動車がある。 Two-wheel vehicles, there is a car. 歩行者の細分類としては、高齢者、子供、中学生−成人がある。 The subdivision of the pedestrian, the elderly, children, junior high school students - there is an adult. 2輪車の細分類としては、自転車、バイクがある。 The two-wheeled vehicle subdivision, bicycle, there is a bike. 自動車の細分類としては、 The subdivision of the car,
普通車、大型車がある。 Passenger cars, there is a large vehicle. 高齢者、子供、中学生−成人、 The elderly, children, junior high school students - adults,
自転車、バイク、普通車、大型車には、それぞれ危険度パラメータt1、t2、・・・、t7が付されている。 Bicycles, motorcycles, passenger cars, to large-sized cars, each risk parameter t1, t2, ···, t7 is attached. 【0032】一般に、高齢者、子供、中学生−成人、自転車、バイク、普通車、大型車の順に危険度が低くなると考えられる。 [0032] In general, the elderly, children, junior high school students - adults, bicycles, motorcycles, passenger cars, the risk in the order of large vehicles is considered to be low. すなわち、歩行者、2輪車、自動車の順に危険度が低くなっていき、例えば、高齢者の歩行者が最も危険度が高く、大型車が最も危険度が低くなっている。 In other words, pedestrians, two-wheeled vehicle, the risk in the order of the car will be lower, for example, high pedestrian is the most dangerous of the elderly, the most dangerous degree of large vehicles is low. そこで、危険度パラメータは、t1>t2>・・・ Therefore, the risk parameters, t1> t2> ···
>t7になっている。 > It has become t7. 【0033】向きパラメータテーブルは、図3に示すように、対象物の向きと、向き毎の危険度パラメータとで構成されている。 The orientation parameter table, as shown in FIG. 3, and orientation of the object, and a risk parameters for each orientation. 対象物の向きとしては、車両の進行方向に対して直交、車両の進行方向と同方向、車両の進行方向と対向がある。 The orientation of the object, perpendicular to the traveling direction of the vehicle, the same direction as the traveling direction of the vehicle, there is a traveling direction opposite the vehicle. 直交、同方向、対向には、それぞれ危険度パラメータm1、m2、m3が付されている。 Orthogonal, the same direction, the opposite is the risk parameters m1, m @ 2, m3 are attached respectively. また、直交、同方向、対向の順に危険度が低くなっている。 Also, orthogonal, the same direction, the risk in the order of the counter is low. そこで、危険度パラメータは、m1>m2>m3になっている。 Therefore, the risk parameters, have become m1> m2> m3. 【0034】速度パラメータテーブルは、図4に示すように、対象物の速度と、速度毎の危険度パラメータとで構成されている。 The speed parameter table, as shown in FIG. 4, is composed of a velocity of the object, the risk parameters for each speed. 対象物の速度としては、高速、歩行速度(例えば、時速4km前後)、停止がある。 The velocity of the object, high-speed, walking speed (e.g., per hour 4km longitudinal), a stop. 高速、歩行速度、停止には、それぞれ危険度パラメータs1、s High-speed, walking speed, to stop, each risk parameter s1, s
2、s3が付されている。 2, s3 is attached. また、高速、歩行速度、停止の順に危険度が低くなっている。 In addition, high-speed, walking speed, the degree of risk in the order of the stops is lower. そこで、危険度パラメータは、s1>s2>s3になっている。 Therefore, the risk parameters, have become s1> s2> s3. 【0035】大きさパラメータテーブルは、図5に示すように、対象物の大きさと、大きさ毎の危険度パラメータとで構成されている。 The size parameter table, as shown in FIG. 5, is composed of the size of the object, the risk parameters for each size. 対象物の大きさは特に限定されるものではなく、対象物の大きさ毎に危険度パラメータd1、d2、d3・・・が付されている。 Size of the object is not limited in particular, the risk parameters for each size d1, d2, d3 · · · are assigned objects. なお、危険度が高い「大きさ」には大きな値の危険度パラメータが付され、危険度が低い「大きさ」には小さな値の危険度パラメータが付されている。 Note that the high risk "size" are given the risk parameters large value, and the low risk "size" are given the risk parameters smaller value. 【0036】また、位置パラメータテーブルは、図6に示すように、対象物の位置と、位置毎の危険度パラメータとで構成されている。 Further, the position parameter table, as shown in FIG. 6, the position of the object, and a risk parameters for each position. 対象物の位置は特に限定されるものではなく、対象物の位置毎に危険度パラメータp Position of the object is not limited in particular, the risk parameters for each position of the object p
1、p2、p3・・・が付されている。 1, p2, p3 ··· are assigned. なお、危険度が高い「位置」には大きな値の危険度パラメータが付され、危険度が低い「位置」には小さな値の危険度パラメータが付されている。 Note that the high risk "position" are given the risk parameters large value, and the low risk "position" are given the risk parameters smaller value. 【0037】以上のように構成された環境危険度演算装置1において、マイクロコンピュータ20は、車両周囲の環境の対象物の種類毎に危険度を演算すべく、図7に示すステップST1からステップST3までの処理を実行する。 [0037] In environmental risk calculation device 1 configured as described above, the microcomputer 20, so as to calculates the risk for each type of object in the environment around the vehicle, step ST3 from step ST1 shown in FIG. 7 to perform the processing of up to. 【0038】ステップST1では、マイクロコンピュータ20は、車両周囲の環境を認識する。 [0038] In step ST1, the microcomputer 20 recognizes the environment around the vehicle. 具体的には、マイクロコンピュータ20は、CCDカメラ13を駆動させて、CCDカメラ13で得られた撮像画像にパターンマッチング等の所定の画像処理を施して、撮像画像から対象物を抽出して認識する。 Recognition Specifically, the microcomputer 20 drives the CCD camera 13 performs predetermined image processing such as pattern matching on the captured image obtained by the CCD camera 13, to extract the object from the captured image to. 【0039】また、マイクロコンピュータ20は、レーダ装置14を駆動させて、パルス状の赤外線レーダを鋭く絞って2次元方向に送信すると共に、障害物によって反射された赤外線レーダを受光し、受光した赤外線レーザに基づいて対象物までの距離や速度を認識する。 Further, the microcomputer 20 drives the radar device 14, sends a pulsed infrared radar sharply squeezed in two-dimensional directions, and receives the infrared radar reflected by an obstacle, the infrared rays received It recognizes the distance and speed to the object based on laser. そして、マイクロコンピュータ20は、これらの認識結果に基づいて、対象物の種類毎に、車両の進行方向に対する向き、速度、大きさ、位置を認識して、ステップST2 Then, the microcomputer 20, based on these recognition results, for each type of object, the orientation with respect to the traveling direction of the vehicle, speed, size, recognizes the position, step ST2
に移行する。 To migrate to. 【0040】なお、ID信号を発信する発信器を歩行者に保持させたり、このような発信器を2輪車や自動車に取り付けてもよい。 It should be noted, or to hold a transmitter for transmitting the ID signal to the pedestrian may be attached to such transmitters to motorcycles and automobiles. この場合、マイクロコンピュータ2 In this case, the microcomputer 2
0は、各発信器から発信されたID信号に基づいて、歩行者、2輪車、自動車を認識することができる。 0, based on the originating the ID signals from the respective transmitter, pedestrian, motorcycle, it is possible to recognize the car. 【0041】ステップST2では、マイクロコンピュータ20は、対象物の種類毎に危険度を演算する。 [0041] At step ST2, the microcomputer 20 calculates the risk for each type of object. 具体的には、マイクロコンピュータ20は、図2から図6に示した各テーブルを参照して、対象物、向き、速度、大きさ、位置にそれぞれ対応する危険度パラメータを選択する。 Specifically, the microcomputer 20 refers to the table shown in FIGS. 2-6, object orientation, speed, size, selects the risk parameters corresponding respectively to positions. そして、選択した危険度パラメータを用いて、対象物の種類に応じた危険度を示す関数Fを演算して、ステップST3に移行する。 Then, using the risk parameter selected, calculates the function F indicating the degree of risk according to the type of the object, the process proceeds to step ST3. なお、危険度パラメータが例えばa 1 ,a 2 ,a 3 ,・・・とあるときは、危険度を示す関数はF(a 1 ,a 2 ,a 3 ,・・・)として表すことができる。 Incidentally, the risk parameters are for example a 1, a 2, a 3 , when phrase ... are functions representing the degree of risk can be expressed as F (a 1, a 2, a 3, ···) . 本実施の形態では、危険度を示す関数として例えば式(1)のように表すことができる。 In the present embodiment, it can be expressed as for example expression as a function indicating the risk (1). 【0042】 【数1】 [0042] [number 1] 【0043】式(1)において、tは対象物の種類の危険度パラメータ、mは向きの危険度パラメータ、sは速度の危険度パラメータ、dは大きさの危険度パラメータ、pは位置の危険度パラメータである。 [0043] In the formula (1), t is the type of risk parameters of the object, m is the risk parameters orientation, s is the risk parameters speed, d is the size risk parameters, p is the risk of the position it is the degree parameter. A、B、C、 A, B, C,
D、Eは、それぞれ所定の重み付け係数である。 D, E are each predetermined weighting factor. 【0044】マイクロコンピュータ20は、上述したような危険度の演算処理を行う毎に、危険度の履歴データを記憶する。 The microcomputer 20, each performing the computation processing of risk as described above, stores history data of risk. ここで、図8は、対象物の種類毎に演算された危険度の履歴データを示す図である。 Here, FIG. 8 is a diagram showing the historical data of risk, which is calculated for each type of object. 履歴データは、危険度が演算された日時、危険度、危険度を求めたときの危険度パラメータ(対象物、向き、速度、大きさ、位置)で構成されている。 Historical data, date and time when the risk is computed, risk, the risk parameters used determine the risk (the object, orientation, speed, size, position) are composed of. なお、マイクロコンピュータ20は、危険度の履歴データをRAMに記憶してもよいし、例えばフラッシュメモリ等の図示されていない不揮発性メモリに記憶してもよい。 Incidentally, the microcomputer 20 may be stored historical data risk to RAM, may be stored in a nonvolatile memory, for example (not shown) such as a flash memory. 【0045】ステップST3では、マイクロコンピュータ20は、CCDカメラ13で得られた撮像画像に対して、認識された対象物を枠で囲い、更に対象物に危険度を付して、認識した対象物及びその危険度を示す環境画像を生成する。 [0045] At step ST3, the microcomputer 20, the captured image obtained by the CCD camera 13, surrounds the recognized object in the frame, further denoted by the risk to the object, recognized object and generating the environment image indicating the risk. そして、マイクロコンピュータ20は、 Then, the microcomputer 20,
生成された環境画像をLCD17に出力すると共に、スピーカ18から音声により危険度を出力する。 And outputs the generated environmental image in LCD 17, and outputs the risk by voice from the speaker 18. なお、マイクロコンピュータ20は、ドライバに煩わしさを感じさせないように、危険度が高い場合に限ってスピーカ1 In addition, the micro computer 20, so as not to feel the burden to the driver, the speaker 1 only when there is a high degree of risk
8から危険度を出力するのが好ましい。 It is preferable to output the risk from 8. 【0046】図9は、LCD17に表示された環境画像を示す図である。 [0046] Figure 9 is a diagram illustrating an environment image displayed on the LCD 17. マイクロコンピュータ20によって認識された対象物はそれぞれ枠で囲われている。 Objects recognized by the microcomputer 20 are surrounded by each frame. 認識された対象物の危険度が低い場合(例えば、危険度がゼロの場合)は、当該対象物は黄色の細い線で囲われている。 If risk of the recognized object is low (e.g., if the risk of zero), the object is surrounded by thin lines yellow.
そして、対象物の危険度が高くなるに従って、枠の線が太くなる共に、枠線の色が黄色から赤色に変化するようになっている。 Then, according to the risk of the object is high, both lines of the frame becomes thick, the color of the border is adapted to change from yellow to red. これにより、ドライバは、LCD17に表示された対象物の枠の色を見るだけで、対象物の危険度の度合を容易に把握することができる。 Thus, the driver only sees the color of the frame of the object displayed on the LCD 17, it is possible to easily grasp the degree of risk of the object. 【0047】以上のように、環境危険度演算装置1は、 [0047] As described above, the environmental risk calculation device 1,
CCDカメラ13を用いて車両周囲の環境の対象物を認識すると共に、レーダ装置14を用いて対象物の向きや速度等の属性を認識して、歩行者や自動車等の移動可能な対象物の種類毎に、危険度パラメータを用いて対象物の種類に応じた危険度を演算することができる。 Recognizes the object of environmental around the vehicle using a CCD camera 13, recognizes the attributes such as orientation and velocity of the object using a radar device 14, the pedestrians and movable object such as an automobile for each type, it can be calculated the risk according to the type of the object using the risk parameters. このとき、対象物の種類の危険度パラメータだけでなく、対象物の向き、速度、大きさ、位置それぞれの危険度パラメータを用いているので、対象物の総合的な危険度を求めることができる。 In this case, not only the risk parameter type of the object, the orientation of the object, speed, size, because of the use respective risk parameter position, can be determined overall risk of the object . 【0048】[第2の実施の形態]つぎに、本発明の第2の実施の形態について説明する。 [0048] [Second Embodiment] Next, a description will be given of a second embodiment of the present invention. なお、第1の実施の形態と同一の部位や回路に対しては同一の符号を付し、 The same reference numerals are designated to the first embodiment and the same parts or circuits,
その詳細な説明は省略する。 And a detailed description thereof will be omitted. 【0049】第2の実施の形態に係る環境危険度演算装置1は、車両環境の現在の危険度を演算するだけでなく、未来の危険度を予測する。 The environmental risk calculation device 1 according to the second embodiment, not only calculates the current risk of the vehicle environment, to predict the future risk. 具体的には、環境危険度演算装置1のマイクロコンピュータ20は、以下の処理を実行する。 Specifically, the microcomputer 20 of the environmental risk calculation device 1 performs the following processing. 【0050】マイクロコンピュータ20は、第1の実施の形態と同様にして対象物の認識処理を実行すると共に、GPS信号受信回路11で受信されたGPS信号に基づいて車両が現在走行している位置を認識する。 The microcomputer 20, and executes the recognition processing of the object in the same manner as in the first embodiment, the position where the vehicle is currently traveling based on the GPS signal received by the GPS signal receiver circuit 11 recognize. 【0051】マイクロコンピュータ20は、GPS信号受信回路11で受信されたGPS信号に基づく現在位置と、車両の進行方向及び車速を用いて、所定時間経過後(例えば5分後)の車両位置を推定する。 [0051] The microcomputer 20 includes a current position based on GPS signals received by the GPS signal receiving circuit 11, with reference to the traveling direction and speed of the vehicle, estimates a vehicle position after a predetermined time (e.g., after 5 minutes) to. このとき、マイクロコンピュータ20は、例えば操舵角センサ16で検出される操舵角によって車両の進行方向を判別し、図示されていない車輪速センサで検出される車輪速度に基づいて車速を演算して、これらの演算結果を用いて所定時間経過後の車両位置を推定する。 At this time, the microcomputer 20 may determine the traveling direction of the vehicle by the steering angle detected by the steering angle sensor 16, and calculates the vehicle speed based on the wheel speed detected by the wheel speed sensor (not shown), estimating the vehicle position after a predetermined time by using these calculation results. 【0052】マイクロコンピュータ20は、所定時間後の車両位置に対応する地図データをDVDドライブ12 [0052] The microcomputer 20, DVD drive map data corresponding to the vehicle position after a predetermined time 12
から読み出す。 Read from. ここで、DVDドライブ12のDVDディスクには、地図データの他に、建物や交差点の危険度パラメータが記述された地図パラメータテーブルが記録されている。 Here, the DVD disc of the DVD drive 12, in addition to the map data, the map parameter table risk parameters of the building and intersections is described is recorded. 地図パラメータテーブルは、図10に示すように、地図上の対象物と、各地図上の対象物の危険度パラメータと、で構成されている。 Map parameter table, as shown in FIG. 10, and the object on the map, are risk parameters and, in configuration of the object on each map. 【0053】地図上の対象物としては、交差点の他に、 [0053] The object on the map, in addition to the intersection,
事故の発生しやすい場所であれば特に限定されず、例えば人の飛び出しの多い建物周辺などであってもよい。 If prone location of the accident is not particularly limited, for example, it may be a large building near the jump out of people. 図10では、交差点A、交差点B、交差点C・・・に、それぞれ危険度パラメータx1、x2、x3・・・が付されている。 In Figure 10, the intersection A, the intersection B, and an intersection C · · ·, and risk parameters x1, x2, x3 · · · are attached, respectively. ここでは、交差点A、交差点B、交差点Cの順に危険度が低くなっている。 Here, an intersection A, the intersection B, and risk in the order of intersection C is low. そこで、危険度パラメータは、x1>x2>x3>・・・になっている。 Therefore, the risk parameters, have become x1> x2> x3> ···. 【0054】マイクロコンピュータ20は、地図データを読み出すと共に、地図パラメータテーブルを参照して、その地図上の対象物の危険度パラメータを読み出し、交差点や建物等の危険度を演算する。 [0054] The microcomputer 20 reads the map data, by referring to the map parameter table, the read the risk parameters of the object on the map, it calculates the risk of such intersections and buildings. そして、マイクロコンピュータ20は、LCD17に所定時間経過後の地図を表示すると共に、交差点や建物の危険度も表示することができる。 Then, the microcomputer 20, and displays the map after a predetermined time the LCD 17, also risk of intersections and buildings can be displayed. なお、マイクロコンピュータ20 In addition, the micro computer 20
は、危険度が高い場合には、スピーカ18から警告音を発するようにしてもよい。 It is, in the case of a high degree of risk, may be issued a warning sound from the speaker 18. 【0055】以上のように、第2の実施の形態に係る環境危険度演算装置1は、地図データ及び地図パラメータテーブルを用いることによって、所定時間後に通過する場所における環境の危険度を演算することができる。 [0055] As described above, environmental risk calculation device 1 according to the second embodiment, by using the map data and the map parameter table, computing the risk of environment in place to pass after a predetermined time can. これにより、ドライバに対して余裕のある注意喚起を行って、事故の予防を飛躍的に向上させることができる。 Thus, by performing the alerting having a margin with respect to the driver, the prevention of accidents can be dramatically improved. 【0056】すなわち、環境危険度演算装置1は、次の交差点等、現在位置から距離の離れた車両の走行コース上の危険度をドライバに提示することによって、どこで注意すべきか、いつ注意して運転すべきかをドライバに気付かせることができる。 [0056] In other words, environmental risk calculation device 1, the next intersection, etc., by presenting the risk of on the running course of remote vehicle of the distance from the current position to the driver, where you should be noted, when carefully You can be aware of what should be driving to the driver. 【0057】なお、本実施の形態では、地図パラメータテーブルは、DVDディスクに記録されているものとして説明したが、その他、マイクロコンピュータ20内のRAMや、その他の媒体に記録されていてもよいのは勿論である。 [0057] In the present embodiment, the map parameter table has been described as being recorded on a DVD disc, other, the program may be recorded in the RAM or other media in the microcomputer 20 it is a matter of course. 【0058】[第3の実施の形態]つぎに、本発明の第3の実施の形態について説明する。 [0058] [Third Embodiment] Next, a description will be given of a third embodiment of the present invention. なお、上述した実施の形態と同一の部位や回路に対しては同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。 The same reference numerals are designated to the practice of the embodiment and identical parts and circuits described above, and detailed description thereof will be omitted. 【0059】図11に示すように、第3の実施の形態に係る環境危険度演算装置1Aは、環境危険度演算装置1 As shown in FIG. 11, environmental risk calculation apparatus 1A according to the third embodiment, the environmental risk calculation device 1
の構成回路に加えて、更に、データ演算装置30との間でデータの送受信を行う通信回路19を備えている。 In addition to the configuration circuit further comprises a communication circuit 19 for transmitting and receiving data to and from the data processing apparatus 30. 【0060】通信回路19は、データバス5を介して供給されたデータに所定の変調処理を行って、通信アンテナ19aを介してデータ演算装置30に送信する。 [0060] The communication circuit 19, the supplied via the data bus 5 data by performing predetermined modulation processing, via the communication antenna 19a to the data processing apparatus 30. また、通信回路19は、データ演算装置30からのデータを、通信アンテナ19aを介して受信し、所定の復調処理を行った後、復調処理済みのデータをマイクロコンピュータ20に供給する。 The communication circuit 19, the data from the data processing apparatus 30 receives via the communication antenna 19a, after performing a predetermined demodulation processing and supplies the demodulated processed data to the microcomputer 20. 一方、データ演算装置30は、 On the other hand, the data computation unit 30,
アンテナ30aを介して、環境危険度演算装置1Aとの間でデータの送受信を行うことができる。 Via the antenna 30a, it is possible to transmit and receive data to and from the environmental risk calculation apparatus 1A. 【0061】(パラメータテーブルの更新)環境危険度演算装置1Aは、データ演算装置30から送信される情報に基づいて、常に最新のパラメータテーブルを保持することができる。 [0061] (updated in parameter table) Environmental risk calculation device 1A based on the information transmitted from the data processing apparatus 30 can always hold the latest parameter table. 【0062】ここで、データ演算装置30は、車両毎に、図2から図6と同様に構成されたパラメータテーブルを記憶している。 [0062] Here, the data calculation unit 30, for each vehicle, and stores the parameter table configured similarly to FIGS. 2-6. そして、データ演算装置30は、所定の車両のパラメータテーブルが更新処理されると、更新されたパラメータテーブルのデータを、所定の車両の環境危険度演算装置1Aに送信する。 The data processing apparatus 30, the parameter table of a given vehicle when it is updating the data of the updated parameter table, and transmits the environmental risk calculation device 1A of a given vehicle. 【0063】所定の車両に設けられた環境危険度演算装置1Aは、パラメータテーブルをデータ演算装置30から送信されたパラメータテーブルに更新し、この結果、 [0063] Environmental risk calculation unit 1A provided at a predetermined vehicle updates the parameter table that is transmitted to the parameter table from the data processing apparatus 30, as a result,
常に最新の危険度パラメータを用いて危険度を正確に演算することができる。 It can always be accurately calculated the risk using the latest risk parameters. 【0064】(データ演算装置30の危険度演算)データ演算装置30は、環境危険度演算装置1Aに代わって、対象物の種類に応じた危険度を演算することもできる。 [0064] data processing apparatus 30 (data processing apparatus risk calculation of 30), instead of the environmental risk calculation device 1A, it is also possible to calculate the degree of risk according to the type of the object. このために、環境危険度演算装置1A及びデータ演算装置30は、以下の処理を実行する。 Therefore, environmental risk calculation device 1A and the data calculation unit 30 executes the following processing. 【0065】環境危険度演算装置1Aのマイクロコンピュータ20は、上述したステップST1と同様に、車両周囲の環境にある対象物を認識し、認識した対象物の種類毎に、車両の進行方向に対する向き、速度、大きさ、 [0065] Environmental risk calculation device 1A microcomputer 20 as in step ST1 described above, to recognize the object in the environment around the vehicle, for each type of the recognized object, the orientation with respect to the traveling direction of the vehicle , speed, size,
位置を認識する。 Position to recognize. そして、マイクロコンピュータ20 Then, the microcomputer 20
は、これらのデータを、通信回路19を介してデータ演算装置30に送信する。 It makes these data via the communication circuit 19 to the data processing apparatus 30. 【0066】データ演算装置30は、環境危険度演算装置1Aから送信されたデータを受信し、受信したデータに基づいて、上述したステップST2と同様にして対象物の種類に応じた危険度を演算する。 [0066] data processing apparatus 30 receives the data transmitted from the environment risk calculation unit 1A, based on the received data, calculates the degree of risk according to the type of the object as in step ST2 described above to. そして、データ演算装置30は、演算された対象物の種類に応じた危険度を示すデータを環境危険度演算装置1Aに送信する。 The data processing apparatus 30, the data indicating the degree of risk according to the type of the computed object to send to the environmental risk calculation apparatus 1A. このとき、データ演算装置30は、危険度を演算する毎に、図8と同様にして、危険度の履歴データを記憶するのが好ましい。 At this time, data processing apparatus 30, for each of calculating the risk, in the same manner as in FIG. 8, it is preferable to store historical data for risk. 【0067】環境危険度演算装置1Aのマイクロコンピュータ20は、通信回路19を介して対象物の種類に応じた危険度を受信すると、ステップST3と同様にして環境画像を生成し、生成された環境画像をLCD17に出力すると共に、スピーカ18から音声により危険度を出力する。 [0067] Microcomputer 20 environmental risk calculation apparatus 1A receives the degree of risk according to the type of the object through the communication circuit 19, as in step ST3 generates environmental image, generated environment it outputs the image to the LCD 17, and outputs the risk by voice from the speaker 18. 【0068】これにより、環境危険度演算装置1Aは、 [0068] Thus, environmental risk calculation apparatus 1A,
データ量の多いパラメータテーブルを記憶する必要もなく、また、危険度の演算処理を行う必要がないので、危険度演算処理のための負担を少なくすることができる。 No need to store a large amount of data parameter table, also, it is not necessary to perform calculation processing of risk, it is possible to reduce the burden of the risk calculation process. 【0069】(危険度マップ)さらに、データ演算装置30は、危険度の履歴データを参照して、危険度が高い地域(位置)や対象物を記述した危険度マップを生成してもよい。 [0069] (risk map) Furthermore, the data calculating unit 30 refers to the history data of risk may generate a risk map describing the high risk area (position) and the object. 危険度マップを生成すべく、環境危険度演算装置1A及びデータ演算装置30は、以下の処理を実行する。 To generate a risk map, environmental risk calculation device 1A and the data calculation unit 30 executes the following processing. 【0070】環境危険度演算装置1Aのマイクロコンピュータ20は、急ブレーキ又は急ハンドルがあったかを判定する。 [0070] Microcomputer 20 environmental risk calculation device 1A determines whether there is sudden braking or abrupt steering. 具体的には、マイクロコンピュータ20は、 Specifically, the microcomputer 20,
マスタシリンダ油圧センサ15で検出されるブレーキ油圧が所定時間内に所定値以上になると、急ブレーキがあったと判定する。 Determining brake hydraulic pressure detected by the master cylinder hydraulic pressure sensor 15 becomes equal to or larger than a predetermined value within a predetermined time, and there was a sudden braking. また、マイクロコンピュータ20は、 In addition, the micro-computer 20,
操舵角センサ16で検出された操舵角を時間微分して操舵角レートを求め、操舵角レートが所定値以上になると急ハンドルがあったと判定する。 A steering angle detected by the steering angle sensor 16 the time derivative to determine the steering angle rate, determines a steering angle rate had abrupt steering becomes more than a predetermined value. 【0071】マイクロコンピュータ20は、急ハンドル、急ブレーキのいずれかを検出すると、CCDカメラ13からの撮像画像によって認識した対象物の種類及びその向き、速さ、大きさ、位置、更に、GPS信号受信回路11で受信されたGPS信号に基づく現在位置を、 [0071] The microcomputer 20 is abrupt steering, when detecting any sudden braking, type and orientation, the speed of the object recognized by the captured image from the CCD camera 13, the size, position, further, GPS signal the current position based on the received GPS signal by the receiving circuit 11,
データ演算装置30に送信する。 Transmitting to the data processing apparatus 30. 【0072】データ演算装置30は、環境危険度演算装置1Aから送信されたデータに基づいて、図8と同様に構成された危険度マップを生成する。 [0072] data processing apparatus 30, on the basis of the transmitted data from the environment risk calculation unit. 1A, generates a risk map that is configured similarly to FIG. 危険度マップは、 Risk map,
急ブレーキや急ハンドルがあった等の車両が危険な状態になった場合における対象物の種類に応じた危険度の履歴を表している。 It represents the risk of history according to the type of the object in the case where a vehicle such as where there is sudden braking or sudden steering wheel is turned at risk. そして、データ演算装置30は、危険度マップを参照して、危険度の高い地域を通過しようとする車両に対して、危険度が高いことを報知する情報を送信する。 The data processing apparatus 30 refers to the risk map, the vehicle to be passed through the high-risk area, transmits information for notifying the increased risk. 【0073】これにより、データ演算装置30は、危険度の高い地域を通過しようとする車両に対して、過去の危険度の情報から生成された危険度マップに基づいて事故の発生が多い等の警報を行うことができるので、ドライバが余裕のあるうちに注意を喚起させることができる。 [0073] Thus, the data computation unit 30, the vehicle to be passed through the high-risk areas, such as the occurrence of accidents is often based on the risk map generated from the information of the past risk it is possible to perform warning, the driver can be alerted while having a margin. 【0074】なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範囲内で、種々の設計上の変更を行うことができる。 [0074] The present invention is not limited to the embodiments described above, within the ranges set forth in the appended claims, it is possible to change over various design. 【0075】例えば上述した実施の形態では、対象物、 [0075] For example, in the embodiment described above, the object,
向き、速度、大きさ、位置のそれぞれに危険度パラメータを付していたが、その他、地域毎に又は時間毎に危険度パラメータを付すこともできる。 Orientation, speed, size, had given the risk parameters to each position, other may be subjected to risk parameters for each for each area or time. 【0076】また、上述した各危険度パラメータは、本発明の一例であり、これに限定されるものではない。 [0076] Further, the risk parameters described above is an example of the present invention, but is not limited thereto. したがって、パラメータテーブルとしては、図2から図6 Therefore, the parameter table, Figures 2 6
に示したものに限定されず、例えば、自車の車両位置、 Not limited to those shown in, for example, the vehicle position of the vehicle,
前方信号の色、天候、環境の明るさに応じてパラメータテーブルを設けてもよいのは勿論である。 The color of the front signals, weather, of may be provided to the parameter table according to the brightness of the environment is a matter of course. 【0077】 【発明の効果】請求項1記載の発明は、環境認識手段で認識された対象物の種類に応じた危険度を演算して出力することによって、対象物の事故可能性などの特性を考慮して対象物の種類に応じた危険度を演算して出力するので、運転者に注意を喚起して、交通事故を予防することができる。 [0077] The invention of claim 1, wherein according to the present invention is that by calculating and outputting a degree of risk according to the type of the recognized object in the environment recognition means, characteristics of the accident potential of the object since operation and outputs the degree of risk according to the type of the object in mind, it is possible to alert the driver to prevent a traffic accident. 【0078】請求項2記載の発明は、危険度演算手段は、環境認識手段で認識された対象物の種類及び当該対象物の属性に対応する危険度パラメータを、パラメータ記憶手段からそれぞれ読み出し、読み出された危険度パラメータに基づいて対象物の種類に応じた危険度を演算することによって、認識された対象物だけでなく当該対象物の属性を考慮して、総合的な観点から危険度を演算することができる。 [0078] According to a second aspect of the invention, the risk calculating means, the risk parameters corresponding to the type and attribute of the object of the recognized object in the environment recognition means, read respectively from the parameter storage means, reading by calculating the degree of risk according to the type of the object based on the risk parameters issued, taking into account the attributes of the object as well as the recognized object, the risk from a comprehensive point of view it can be calculated. 【0079】請求項3記載の発明は、対象物の種類の危険度パラメータ、対象物の属性の危険度パラメータの少なくとも1つを受信し、受信された危険度パラメータをパラメータ記憶手段に書き込んで危険度パラメータの更新処理を行うことによって、環境の変化が生じる場合であっても、常に最新の危険度パラメータを用いて対象物の種類に応じた危険度を正確に演算することができる。 [0079] dangerous invention of claim 3, wherein the type of risk parameters of the object, receiving at least one of the risk parameters of the attributes of the object, writes the risk parameters received in the parameter memory means by performing the process of updating the degree parameter, even if the changes in the environment occur, it can always be calculated accurately the degree of risk according to the type of the object by using the latest risk parameters. 【0080】請求項4記載の発明は、所定時間経過後の車両位置に基づいて地図データを読み出すと共に、読み出された地図データに含まれる対象物の種類の危険度パラメータを読み出して、読み出された危険度パラメータに基づいて対象物の種類に応じた危険度を演算することによって、車両周囲の環境を直接認識することなく、所定時間経過後の対象物の種類に応じた危険度を予測することができる。 [0080] The invention of claim 4, wherein reads the map data on the basis of the vehicle position after a predetermined time, reads the risk parameters for types of objects included in the map data read out, read out by calculating the degree of risk according to the type of the object based on the risk parameters, without recognizing the environment around the vehicle directly, it predicts the risk for the type of the object after a predetermined time can do. これにより、ドライバに対して余裕のある注意喚起を行って、事故の予防を飛躍的に向上させることができる。 Thus, by performing the alerting having a margin with respect to the driver, the prevention of accidents can be dramatically improved.

【図面の簡単な説明】 【図1】本発明の第1及び第2の実施の形態に係る環境危険度演算装置の構成を示すブロック図である。 It is a block diagram showing the configuration of environmental risk calculation device according to the first and second embodiments of the BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS [Figure 1] present invention. 【図2】環境危険度演算装置に備えられたマイクロコンピュータに記憶された対象物パラメータテーブルの構成を示す図である。 2 is a diagram showing the configuration of environmental risk calculation object parameter table stored in the microcomputer provided in the apparatus. 【図3】マイクロコンピュータに記憶された向きパラメータテーブルの構成を示す図である。 3 is a diagram showing a configuration of a direction parameter table stored in the microcomputer. 【図4】マイクロコンピュータに記憶された速度パラメータテーブルの構成を示す図である。 4 is a diagram showing the configuration of a speed parameter table stored in the microcomputer. 【図5】マイクロコンピュータに記憶された大きさパラメータテーブルの構成を示す図である。 5 is a diagram showing the configuration of a size parameter table stored in the microcomputer. 【図6】マイクロコンピュータに記憶された位置パラメータテーブルの構成を示す図である。 6 is a diagram showing a configuration of a position parameter table stored in the microcomputer. 【図7】マイクロコンピュータの動作手順を示すフローチャートである。 7 is a flowchart showing an operation procedure of the microcomputer. 【図8】危険度の履歴データの構成を示す図である。 8 is a diagram showing a configuration of a risk of historical data. 【図9】LCDに表示された環境画像を示す図である。 9 is a diagram illustrating an environment image displayed on the LCD. 【図10】DVDディスクに記録された地図パラメータテーブルの構成を示す図である。 10 is a diagram showing a configuration of the recorded map parameter table on the DVD disc. 【図11】本発明の第3の実施の形態に係る環境危険度演算装置の構成を示すブロック図である。 11 is a block diagram showing the configuration of environmental risk calculation device according to a third embodiment of the present invention. 【符号の説明】 1,1A 環境危険度演算装置11 GPS信号受信回路12 DVDドライブ13 CCDカメラ14 レーダ装置15 マスタシリンダ油圧センサ16 操舵角センサ17 LCD 18 スピーカ19 通信回路20 マイクロコンピュータ [Reference Numerals] 1,1A environmental risk calculation device 11 GPS signal receiver circuit 12 DVD drive 13 CCD camera 14 radar system 15 the master cylinder pressure sensor 16 steering angle sensor 17 LCD 18 speaker 19 communication circuit 20 microcomputer

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl. 7識別記号 FI テーマコート゛(参考) B60R 21/00 B60R 21/00 628F B62D 6/00 B62D 6/00 G06T 1/00 330 G06T 1/00 330A G08G 1/16 G08G 1/16 C // B62D 101:00 B62D 101:00 113:00 113:00 137:00 137:00 Fターム(参考) 3D032 CC30 DA03 DA24 DA52 DA77 DA78 DA87 DA88 DA90 DC03 DC08 DC09 DC10 DC33 GG01 5B057 AA16 BA11 DA06 DA11 DA15 DC33 5H180 AA01 BB13 BB15 CC02 CC04 CC14 FF05 FF10 FF25 FF27 FF33 LL01 LL07 LL08 ────────────────────────────────────────────────── ─── of the front page continued (51) Int.Cl. 7 identification mark FI theme Court Bu (reference) B60R 21/00 B60R 21/00 628F B62D 6/00 B62D 6/00 G06T 1/00 330 G06T 1/00 330A G08G 1/16 G08G 1/16 C // B62D 101: 00 B62D 101: 00 113: 00 113: 00 137: 00 137: 00 F-term (reference) 3D032 CC30 DA03 DA24 DA52 DA77 DA78 DA87 DA88 DA90 DC03 DC08 DC09 DC10 DC33 GG01 5B057 AA16 BA11 DA06 DA11 DA15 DC33 5H180 AA01 BB13 BB15 CC02 CC04 CC14 FF05 FF10 FF25 FF27 FF33 LL01 LL07 LL08

Claims (1)

  1. 【特許請求の範囲】 【請求項1】 車両周囲の環境の対象物を認識する環境認識手段と、 前記環境認識手段で認識された対象物の種類に応じた危険度を演算する危険度演算手段と、 前記危険度演算手段で演算された危険度を出力する危険度出力手段と、 を備えた環境危険度演算装置。 [Claimed is: 1. A environment recognizing means for recognizing objects around the vehicle environment, risk calculating means for calculating the degree of risk according to the type of the recognized object in the environment recognition means When the environmental risk calculation device and a risk output means for outputting the computed risk hazardous calculating means. 【請求項2】 対象物の種類毎の危険度パラメータと、 Wherein the risk parameters for each type of object,
    対象物の属性毎の危険度パラメータと、を記憶するパラメータ記憶手段を更に備え、 前記危険度演算手段は、前記環境認識手段で認識された対象物の種類及び当該対象物の属性に対応する危険度パラメータを、前記パラメータ記憶手段からそれぞれ読み出し、読み出された危険度パラメータに基づいて対象物の種類に応じた危険度を演算する請求項1記載の環境危険度演算装置。 Further comprising a parameter storing means for storing the risk parameters for each attribute of the object, and the risk calculating means danger corresponding to the type and attribute of the object of the recognized object in the environment recognition means the degree parameter, the parameter read from each storage unit, read the risk parameters environmental risk calculation device according to claim 1, wherein calculating the risk according to the type of the object based on. 【請求項3】 対象物の種類の危険度パラメータ、対象物の属性の危険度パラメータの少なくとも1つを受信する受信手段と、 前記受信手段で受信された危険度パラメータを前記パラメータ記憶手段に書き込んで危険度パラメータの更新処理を行うパラメータ更新手段と、を更に備えた請求項2 3. A kind of risk parameters of the object, receiving means for receiving at least one of the risk parameters of the attributes of the object, writes the risk parameter received by said receiving means into said parameter storage means claim 2 in which the parameter updating means for updating process of the risk parameters in, further comprising
    記載の環境危険度演算装置。 Environmental hazards degree operation apparatus according. 【請求項4】 地図データを記憶する地図データ記憶手段と、 地図上の対象物毎の危険度パラメータを記憶する地図パラメータ記憶手段と、 車両の現在位置を検出する位置検出手段と、 車両の走行状態を検出する車両走行状態検出手段と、 前記位置検出手段で検出された現在位置と、前記車両走行状態検出手段で検出された車両の走行状態と、に基づいて所定時間経過後の車両位置を推定する車両位置推定手段と、 前記車両位置推定手段で推定された所定時間経過後の車両位置に基づいて前記地図データ記憶手段から地図データを読み出すと共に、読み出された地図データに含まれる対象物の危険度パラメータを前記地図パラメータ記憶手段から読み出して、読み出された危険度パラメータに基づいて対象物に応じた危険度を演算する危険 4. A map data storage means for storing map data, a map parameter storing means for storing the risk parameters for each object on the map, a position detecting means for detecting a current position of the vehicle, the traveling of the vehicle the vehicle running condition detecting means for detecting the state, and the current position detected by said position detecting means, a running state of the vehicle detected by the vehicle running state detecting means, a vehicle position after a predetermined time based on the a vehicle position estimating means for estimating, from said said map data storage means based on the estimated vehicle position after a predetermined time at the vehicle position estimating means reads the map data, the object included in the map data read reading of the risk parameters from the map the parameter storage unit, risk of calculating the risk corresponding to the object on the basis of the risk parameter read 演算手段と、 前記危険度演算手段で演算された危険度を出力する危険度出力手段と、 を備えた環境危険度演算装置。 Calculating means and the environmental risk calculation device and a risk output means for outputting the computed risk hazardous calculating means.
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