JP2005122260A

JP2005122260A - 車両のリスク回避ガイド装置

Info

Publication number: JP2005122260A
Application number: JP2003353558A
Authority: JP
Inventors: Toshiaki Takahashi; 利彰高橋; Yasushi Inoue; 裕史井上
Original assignee: Nissan Motor Co Ltd
Current assignee: Nissan Motor Co Ltd
Priority date: 2003-10-14
Filing date: 2003-10-14
Publication date: 2005-05-12
Anticipated expiration: 2023-10-14
Also published as: JP4631075B2

Abstract

【課題】周辺物体の検出を行わなくても危険要因の推定を行う。
【解決手段】次到達交差点の地図データを道路環境検出部２０４で交差点形状データに加工し、運転者操作情報は自車運転意志推定部２１２で、運転者が次到達交差点を直進するのか、左折するのか、右折するのかの自車の進行方向を推定し、リスク領域とノーリスク領域データベース参照部２１３に送る。リスク領域とノーリスク領域データベース参照部２１３では、リスク領域とノーリスク領域記憶装置２１４にアクセスして、交差点形状データと自車進行方向を基に、交差点モデル８パターンの内の１つを選択してリスク領域とノーリスク領域情報を読み出し、回避ガイド生成手段２１５に送り、自車が今、リスク領域にいるのか、それともノーリスク領域いるのかを判断して、リスク領域にいる場合に回避ガイドを作成して、表示装置２１６に送る。
【選択図】図２

Description

本発明は、道路状況や運転状況に応じて危険状況を予測し、危険があることを運転者に警報として与える、車両のリスク回避ガイド装置に関するものである。

走行状況と運転意志から危険存在領域を推定し、これに周辺物体検出装置の情報を照合して危険度を決定して、危険の存在を報知していた。

特開平６−２１５３００号公報

走行状況と運転意志から危険存在領域を推定し、これに周辺物体検出装置の情報を照合して危険度を決定して、危険の存在を報知するものであるが周辺物体が検出できなかった場合、危険要因に対しての注意を喚起することができない。また、危険存在領域データベースを参照するため、きめ細かい危険存在領域推定をするためには、膨大な量のデータベースが必要になるという問題点があった。

本発明は上記の問題を解決するためになされたものであり、周辺物体の検出を行わなくても危険要因の推定を行う車両のリスク回避ガイド装置を提供することを目的としている。

上記の目的を達成するため、本発明においては、交差点危険要因領域モデル内でリスク領域、ノーリスク領域を生成し、自車のいる領域がリスク領域かノーリスク領域かに基づいてガイドをする。

本発明によれば、交差点危険要因領域モデル内でリスク領域、ノーリスク領域を生成し、自車のいる領域がリスク領域かノーリスク領域かに基づいてガイドをすることにより、周辺物体の検出を行わなくても安全確認をガイドできる。

以下、図面を用いて本発明の実施の形態について説明する。なお、以下で説明する図面で、同一機能を有するものは同一符号を付け、その繰り返しの説明は省略する。

本発明の第１の実施の形態について、図１〜４および図９を用いて説明する。

図９は本第１の実施の形態における交差点の危険要因領域モデルを説明するための図であり、図９（ａ）は交差点形状１０１が十字形状であり、自車１０２が直進する場合に、相手車両１０３が矢印で示すように右折すると推定した場合に、運転者の運転操作意志（運転行動）の実行に伴って事故が起こり得るリスクが潜在する要因（相手車両１０３）が存在するかもしれない領域を交差点の危険要因領域１０５と推定して示している。また、図１（ｂ）はやはり交差点形状１０１が十字形状であり、自車１０２が右折する場合に、相手車両１０３が直進して来ると推定した場合と、歩行者・軽車両１０４が移動していると推定した場合に、運転者の運転行動の実行に伴って事故が起こり得るリスクが潜在する要因（相手車両１０３、歩行者・軽車両１０４）が存在するかもしれない領域を交差点の危険要因領域１０５と推定して示している。

このように交差点形状（十字形状、Ｔ字形状等）と運転行動のパターン（直進、右折、左折等）との組み合わせに基づく交差点モデルパターンと事故が起こり得るリスクが潜在する要因が存在するかもしれない危険要因領域とをモデル化したものを交差点危険要因領域モデルと称す。

図１は本第１の実施の形態における交差点形状１０１と運転行動のパターンで示される交差点モデル８パターン例と推定される危険要因領域（リスク領域）で示される交差点危険要因領域モデル内に生成した、リスク領域１０５とノーリスク領域１０６について説明する図であり、図１では、（ａ）自車１０２が直進時に右折相手車両１０３が右折すると推定した場合のリスク領域１０５とノーリスク領域１０６を生成し、（ｂ）自車１０２が右折時に相手車両１０３が直進すると推定し、歩行者や軽車両推定位置１０４が道路を横断すると推定した場合のリスク領域１０５とノーリスク領域１０６を生成する。同じ方法で、交差点形状１０１と運転行動パターンを基に交差点危険要因領域モデル内に生成したリスク領域１０５とノーリスク領域１０６を（ｃ）左からの出会い頭（十字交差点−３）、（ｄ）右からの出会い頭（十字交差点−４）、（ｅ）左からの出会い頭（Ｔ字交差点−１）、（ｆ）右からの出会い頭（Ｔ字交差点−２）、（ｇ）左からの出会い頭（Ｔ字交差点−３）、（ｈ）右からの出会い頭（Ｔ字交差点−３）に示し、計８パターン例に分類して示している。

次に、本第１の実施形態の構成について図２のブロック図を用いて説明する。図２に示すように本第１の実施形態では、ＧＰＳレシーバー２０１、地図データベース参照部２０２、地図データベース２０３、道路環境検出部２０４で道路環境検出手段２２１を構成し、舵角センサ２０５、ウインカーレバー２０６、クラッチペダル２０７、ブレーキペダル２０８、アクセルペダル２０９、シフトセレクタ２１０、車速センサ２１１、自車運転意志推定部２１２で自車運転意志推定手段２２２を構成し、リスク領域とノーリスク領域データベース参照手段２１３、リスク領域とノーリスク領域データベース２１４で危険要因推定手段２２３を構成し、道路環境検出手段２２１、自車運転意志推定手段２２２、危険要因推定手段２２３および回避ガイド生成手段２１５からリスク回避ガイド装置が構成され、ドライバにガイドするための表示装置２１６を備えている。地図データベース参照部２０２、地図データベース２０３、道路環境検出部２０４、自車運転意志推定部２１２、リスク領域とノーリスク領域データベース参照部２１３、リスク領域とノーリスク領域データベース２１４、回避ガイド生成手段２１５の機能は、車載コンピュータ２１７が内部に持っている。

ＧＰＳレシーバー２０１で検出された自車位置および自車の進行方向情報は、地図データベース参照部２０２に送られる。地図データベース参照部２０２では、地図データベース２０３にアクセスして自車位置と自車の進行方向情報と照らし合わせ、自車が次に到達する交差点（次到達交差点）の地図データを読み出し、道路環境検出部２０４に送る。道路環境検出部２０４では、次到達交差点の地図データを交差点形状データ（交差の形、交差の角度、各道路の優先と非優先、各道路の車線数）に加工し、リスク領域とノーリスク領域データベース参照部２１３に送る。

一方、舵角センサ２０５で検出された舵角データ、ウインカーレバー２０６で検出されたウインカースイッチ（ＳＷ）データ、クラッチペダル２０７で検出されたクラッチスイッチ（ＳＷ）データ、ブレーキペダル２０８で検出されたブレーキ量データ、アクセルペダル２０９で検出されたアクセル開度データ、シフトセレクタ２１０で検出されたギア位置データ、車速センサ２１１で検出された車速データの運転者操作情報は、すべて自車運転意志推定部２１２に入力される。自車運転意志推定部２１２では、入力された運転者操作情報を基に、運転者が次到達交差点を直進するのか、左折するのか、右折するのかの自車の進行方向を推定し、リスク領域とノーリスク領域データベース参照部２１３に送る。

リスク領域とノーリスク領域データベース参照部２１３では、リスク領域とノーリスク領域記憶装置２１４にアクセスして、道路環境検出部２０４で得られた交差点形状データと自車運転意志推定部２１２で得られた次到達交差点での自車進行方向推定結果を基に、交差点モデル８パターンの内の１つを選択してリスク領域とノーリスク領域情報を読み出し、回避ガイド生成手段２１５に送る。回避ガイド生成手段２１５では、リスク領域とノーリスク領域データベース参照部２１３で得られたリスク領域とノーリスク領域情報およびＧＰＳレシーバー２０１から得られた自車位置を基に、自車が今、リスク領域にいるのか、それともノーリスク領域いるのかを判断して、リスク領域にいる場合に安全確認を促すガイド（回避ガイド）を作成して、表示装置２１６に送る。表示装置２１６では、回避ガイド生成手段２１５から送られてきた回避ガイドを表示する。なお、本第１の実施の形態では回避ガイドは表示装置で表示したが、音声で回避ガイドを行うこともできる。

次に本第１の実施の形態の動作を、図３のフローチャートと図２に従い説明する。先ず、Ｓ３０１では、ＧＰＳレシーバー２０１から得られた自車の位置情報とその時間変化から自車位置と自車の進行方向を検出し、Ｓ３０２では、自車位置と自車の進行方向を基に地図データベース２０３を参照して、次到達交差点を算出してその地図データを読み出し、Ｓ３０３では道路環境検出部２０４で地図データを交差点形状データに加工する。また、Ｓ３０４では、舵角データ、ウインカースイッチデータ、クラッチスイッチデータ、ブレーキ量データ、アクセル開度データ、ギア位置データ、車速データといった運転者操作情報を検出し、Ｓ３０５では運転者操作情報を基に、自車運転意志推定部２１２で次到達交差点での自車進行方向を推定する。

次に、Ｓ３０６ではリスク領域とノーリスク領域記憶装置２１４にアクセスして、Ｓ３０３で得られた交差点形状データとＳ３０５で得られた次到達交差点での自車進行方向を基に１つの交差点モデルパターンを選択して、リスク領域とノーリスク領域情報を読み出し、Ｓ３０７では読み出したリスク領域とノーリスク領域情報に自車位置と自車進行方向を照らし合わせて、自車がリスク領域にいるか、もしくはノーリスク領域かを判断し、Ｓ３０８では、Ｓ３０７での判断結果をもとに回避ガイド生成部２１５で回避ガイドを生成する。Ｓ３０９では、Ｓ３０７で生成した回避ガイドの表示データを回避ガイド生成部２１５で作成してＳ３１０で回避ガイドを表示装置２１６に表示する。

図４に本第１の実施の形態の表示例を示す。本表示例では表示の一例として、表示装置としてＨＵＤ（ＨｅａｄｕｐＤｉｓｐｌａｙ）を使用し、自車前景４０１に重畳してリスクの存在する可能性のある方向にリスク回避ガイドマーク４０２を表示している。

上記のように、危険要因推定手段２２３で得られたリスク領域をもとに運転者に対して安全運転を促すリスク回避ガイド装置であって、交差点危険要因領域モデル内にリスク領域、ノーリスク領域を生成し、自車のいる領域がリスク領域かノーリスク領域かに基づいてガイドをすることにより、周囲物体検出装置がなくても安全確認をガイドできる。

更に交差点形状別、運転行動パターン別にリスク領域とノーリスク領域のデータベースを持っていることにより、リスク領域とノーリスク領域のデータベースは交差点危険要因領域モデル毎にデータを持っていればよく、少ないデータ量でリスク回避ガイドができる。

次に第２の実施の形態について図５のフローチャートに基づいて説明する。なお、構成は第１の実施の形態と同じなので、説明は省略する。

先ず、Ｓ５０１では、ＧＰＳレシーバー２０１から得られた位置情報とその時間変化から自車位置と自車進行方向を推定し、Ｓ５０２では自車位置と自車進行方向を基に地図データベース２０３を参照して次到達交差点を算出して、その次到達交差点の地図データを読み出し、Ｓ５０３では、地図データを交差点形状データに加工する。また、Ｓ５０４では舵角データ、ウインカースイッチデータ、クラッチスイッチデータ、ブレーキ量データ、アクセル開度データ、ギア位置データ、車速データといった運転者操作情報を検出し、Ｓ５０５では運転者操作情報を基に次到達交差点での自車の進行方向を推定する。

更に、Ｓ５０６では、リスク領域とノーリスク領域記憶装置２１４にアクセスして、交差点形状データと次到達交差点での自車進行方向を基に１つの交差点モデルパターンを選択してリスク領域とノーリスク領域情報を読み出し、Ｓ５０７ではリスク領域とノーリスク領域情報に自車位置と自車進行方向を照らし合わせて、自車がノーリスク領域からリスク領域に出ようとしているのかどうかを判断し、Ｓ５０８では、Ｓ５０７での判断結果をもとに回避ガイドを生成する。Ｓ５０９では、Ｓ５０７で生成した回避ガイドの表示データを作成してＳ５１０で回避ガイドを表示装置２１６でリスクの存在する可能性のある方向に表示する。

本第２の実施の形態の表示例も、第１の実施の形態の表示例と同様であるので省略する。

上記のように、自車がノーリスク領域からリスク領域に移るときに安全確認を促すことにより、自車がリスク領域に入る直前にリアルタイムでガイドできるため、スキルの不十分な運転者にも効果が大きい。

次に第３の実施の形態について図６のブロック図および図７のフローチャートを用いて説明する。

まず、図６を用いて本第３の実施の形態の構成について説明する。ＧＰＳレシーバー６０１、地図データベース参照手段６０２、地図データベース６０３、道路環境検出部６０４で道路環境検出手段６２１を構成し、舵角センサ６０５、ウインカーレバー６０６、クラッチペダル６０７、ブレーキペダル６０８、アクセルペダル６０９、シフトセレクタ６１０、車速センサ６１１、自車運転意志推定部６１２で自車運転意志推定手段６２２を構成し、リスク領域とノーリスク領域データベース参照部６１３、リスク領域とノーリスク領域記憶装置６１４で危険要因推定手段６２３を構成し、回避ガイド生成部６１５、危険率と損失データベース６１６で回避ガイド生成手段６２４を構成し、これら道路環境検出手段６２１、自車運転意志推定手段６２２、危険要因推定手段６２３および回避ガイド生成手段６２４でリスク回避ガイド装置を構成し、ドライバにガイドするための表示装置６１７を備えている。地図データベース参照手段６０２、地図データベース６０３、道路環境検出部６０４および自車運転意志推定部６１２、リスク領域とノーリスク領域データベース参照手段６１３、リスク領域とノーリスク領域記憶装置６１４、回避ガイド生成部６１５、危険率と損失データベース６１６の機能は、車載コンピュータ６１８が内部に持っている。

ＧＰＳレシーバー６０１で検出された自車位置と自車進行方向情報は、地図データベース参照部６０２に送られる。地図データベース参照部６０２では、地図データベース６０３にアクセスして自車位置と自車進行方向情報とを照らし合わせ、自車が次に到達する次到達交差点の地図データを読み出し、道路環境検出部６０４に送る。道路環境検出部６０４では、次到達交差点の地図データを加工して交差点形状データに加工し、リスク領域とノーリスク領域データベース参照部６１３に送る。

一方、舵角センサ６０５で検出された舵角データ、ウインカーレバー６０６で検出されたウインカースイッチデータ、クラッチペダル６０７で検出されたクラッチスイッチデータ、ブレーキペダル６０８で検出されたブレーキ量データ、アクセルペダル６０９で検出されたアクセル開度データ、シフトセレクタ６１０で検出されたギア位置データ、車速センサ６１１で検出された車速データの運転者操作情報は、すべて自車運転意志推定部６１２に入力される。自車運転意志推定部６１２では、入力された運転者操作情報を基に、運転者が次到達交差点を直進するのか、左折するのか、右折するのかを推定し、リスク領域とノーリスク領域データベース参照部６１３に送る。

リスク領域とノーリスク領域データベース参照部６１３では、リスク領域とノーリスク領域記憶装置６１４にアクセスして、道路環境検出部６０４で得られた交差点形状データと自車運転意志推定部６１２で得られた次到達交差点での自車進行方向推定結果を基に、交差点モデル８パターンのうちの１つを選択してリスク領域とノーリスク領域情報を読み出し、回避ガイド生成部６１５に送る。回避ガイド生成部６１５では、リスク領域とノーリスク領域データベース参照部６１３で得られたリスク領域とノーリスク領域情報を基に、自車が今、リスク領域にいるのか、それともノーリスク領域いるのかを判断して、リスク領域にいる場合にはさらに危険率と損失データベース６１６にアクセスして、自車がいるリスク領域の危険率と損失情報を読み出し、その危険率と損失情報に基づいてガイドを強力に行うために、回避ガイドの色と形状を設定してから、安全確認を促すガイド（回避ガイド）を作成して、表示装置６１７に送る。表示装置６１７では、回避ガイド生成手段６１６から送られてきた回避ガイドを表示する。

次に、本第３の実施の形態の動作を、図７のフローチャートと図６に基づき説明する。先ずＳ７０１では、ＧＰＳレシーバー６０１から得られた位置情報とその時間変化から自車位置と自車進行方向を推定し、Ｓ７０２では、自車位置と自車進行方向を基に地図データベース６０３を参照して次到達交差点を算出し、その次到達交差点の地図データを読み出し、Ｓ７０３では、地図データを交差点形状データに加工する。またＳ７０４では、舵角データ、ウインカースイッチデータ、クラッチスイッチデータ、ブレーキ量データ、アクセル開度データ、ギア位置データ、車速データといった運転者操作情報を検出し、Ｓ７０５では運転者操作情報を基に次到達交差点での自車進行方向を推定する。

更にＳ７０６では、リスク領域とノーリスク領域記憶装置６１４にアクセスして、交差点形状データと次到達交差点での自車進行方向を基に１つの交差点モデルパターンを選択してリスク領域とノーリスク領域情報を読み出し、Ｓ７０７ではリスク領域とノーリスク領域情報に自車位置と自車進行方向を照らし合わせて、リスク有りか、もしくはノーリスクかを判断する。リスク有りの場合には危険率と損失データベース６１６にアクセスして各リスク領域の危険率と損失情報を読み出し、その危険率と損失情報に基づいて回避ガイドの色と形状を設定し、Ｓ７０８ではＳ７０７での判断結果をもとに回避ガイドを生成する。Ｓ７０９では、Ｓ７０８で生成した回避ガイドの表示データを作成してＳ７１０で回避ガイドを表示装置６１７でリスクの存在する可能性のある方向に表示する。

図８に本第３の実施の形態の表示例を示す。本表示例では表示の一例として、表示装置としてＨＵＤを使用し、自車前景８０１に重畳して危険率と損失が低い場合のリスク回避ガイドマーク８０２と危険率と損失が高い場合のリスク回避ガイドマーク８０３を表示している。

上記のように、リスクが現実になる確率である危険率とリスクが現実になった場合に予想される被害の大きさである損失を併せて作成しておき、自車がいる領域の危険率と損失に応じてガイドの強度を変更して安全確認を促すことにより、きめ細かいリスク回避ガイドができる。

第１の実施の形態の交差点形状と運転行動のパターン例とリスク領域、ノンリスク領域について説明する図。第１の実施の形態の構成を示すブロック図。第１の実施の形態の動作を示すフローチャート図。第１の実施の形態における表示イメージを示す図。第２の実施の形態の動作を示すフローチャート図。第３の実施の形態の構成を示すブロック図。第３の実施の形態の動作を示すフローチャート図。第３の実施の形態における表示イメージを示す図。交差点危険領域モデルを説明する図。

符号の説明

１０１交差点形状１０２自車
１０３相手車両１０４歩行者・軽車両
１０５リスク領域１０６ノーリスク領域
２２１、６２１道路環境検出手段
２２２、６２２自車運転意志推定手段
２２３、６２３危険要因推定手段
８０２危険率と損失が低い場合のリスク回避ガイドマーク
８０３危険率と損失が高い場合のリスク回避ガイドマーク

Claims

自車が走行している道路環境、及び走行路の前方における道路環境を検出する道路環境検出手段と、
上記道路環境及び前方の道路環境に対して、運転者の運転操作意志を推定する自車運転意志推定手段と、
上記道路環境検出手段と上記自車運転意志推定手段の出力を入力し、上記道路環境または上記前方の道路環境に対する運転操作意志の実行に伴って事故が起こり得る危険要因領域モデルに基づいて、リスクが潜在する危険要因領域を推定する危険要因推定手段と、
を備え、
上記危険要因推定手段で得られた上記危険要因領域をもとに運転者に対して安全運転を促す車両のリスク回避ガイド装置において、
交差点の上記危険要因領域モデル内にリスク領域、ノーリスク領域を生成し、自車のいる領域が上記リスク領域か上記ノーリスク領域かに基づいて回避ガイドをすること
、を特徴とする車両のリスク回避ガイド装置。
上記交差点の上記危険要因領域モデルにおいて、交差点形状別に上記リスク領域と上記ノーリスク領域のデータベースを持っていることを特徴とする請求項１に記載の車両のリスク回避ガイド装置。
上記自車が上記ノーリスク領域から上記リスク領域に移るときに回避ガイドを行うことを特徴とする請求項１または２に記載の車両のリスク回避ガイド装置。
上記交差点の上記危険要因領域モデルにおいて危険要因領域の危険率と、損失を併せて作成しておき、自車がいる危険要因領域の上記危険率と上記損失に応じて、回避ガイドを変更することを特徴とする請求項１または２に記載の車両のリスク回避ガイド装置。