JP2006154967A - リスク最小軌跡生成装置およびこれを用いた危険状況警報装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】 道路形状、障害物を検出し、リスク最小走行軌跡を算出するリスク最小軌跡生成装置およびそれを用いた危険状況警報装置を提供する。
【解決手段】 危険状況警報装置１０は、障害物検出レーダ１、白線検出カメラ２、走行状態検出センサ３、ＣＰＵ５を備える。ＣＰＵは、障害物検出レーダから障害物の情報を取得し、白線検出カメラから道路形状と自車両の走行位置を取得する。さらに、走行状態検出センサから、車速データ、方向指示器の操作状況を取得し、ナビゲーション装置６から道路情報を取得する。ＣＰＵは、取得した情報にもとづき、走行経路推定部１１において走行経路を推定し、危険度場設定部１２において道路上の各地点の危険度の値を設定し、リスク最小軌跡算出部１３において危険度の総和が最小となるリスク最小走行軌跡を算出する。判定部１５は、リスク最小走行軌跡上の危険度が警報閾値を超えた時、表示装置７と音声装置９に警報を出力する。
【選択図】 図１
【解決手段】 危険状況警報装置１０は、障害物検出レーダ１、白線検出カメラ２、走行状態検出センサ３、ＣＰＵ５を備える。ＣＰＵは、障害物検出レーダから障害物の情報を取得し、白線検出カメラから道路形状と自車両の走行位置を取得する。さらに、走行状態検出センサから、車速データ、方向指示器の操作状況を取得し、ナビゲーション装置６から道路情報を取得する。ＣＰＵは、取得した情報にもとづき、走行経路推定部１１において走行経路を推定し、危険度場設定部１２において道路上の各地点の危険度の値を設定し、リスク最小軌跡算出部１３において危険度の総和が最小となるリスク最小走行軌跡を算出する。判定部１５は、リスク最小走行軌跡上の危険度が警報閾値を超えた時、表示装置７と音声装置９に警報を出力する。
【選択図】 図１
Description
本発明は、走行中の車両前方の道路状況、障害物の有無などを検出し、接触、衝突などの事故の危険状況を予測して危険が最小となる走行軌跡を算出するリスク最小軌跡生成装置およびこれを用いて、危険状況を運転者に報知する危険状況警報装置に関する。
自車両周囲の障害物を検出する車両周辺物体検出装置と、道路環境を検出する走行状況検出装置と、運転者の運転操作意思を推定する自車運転意思推定装置と、事故がおきる危険が潜在する危険潜在領域を決定する危険潜在領域決定装置を備え、危険潜在領域決定装置は危険潜在領域を、道路環境と運転者の推定運転操作意思から決定し、車両周辺物体検出装置で検出された障害物が危険潜在領域に存在していた場合に検出障害物の危険度を算出し、危険度の値に応じて運転者に危険の存在を報知する危険状況警報装置が知られている（特許文献１参照）。
特開平６−２１５３００号公報
上記従来技術では、危険潜在領域を道路環境と運転者の推定運転操作意思から決定する構成となっており、障害物の検出結果とは無関係に危険潜在領域を決定している。
しかし、人や走行中の他車両などの移動可能な障害物は、不意に針路変更する可能があるなど、その将来挙動には不確定性が含まれる。
さらに、例えば駐車車両の陰などには、車載センサでは障害物検知が困難な死角領域が形成され、死角領域から検出されていなかった障害物が新たに飛び出してくる可能性がある。
しかし、人や走行中の他車両などの移動可能な障害物は、不意に針路変更する可能があるなど、その将来挙動には不確定性が含まれる。
さらに、例えば駐車車両の陰などには、車載センサでは障害物検知が困難な死角領域が形成され、死角領域から検出されていなかった障害物が新たに飛び出してくる可能性がある。
このように従来技術では、道路環境と運転者の推定運転操作意思にもとづいて危険潜在領域として想定した場所以外で事故が発生するリスクに十分対応できていないという問題があった。
本発明は、上記の問題点を解決するリスク最小軌跡生成装置、およびこれを用いて危険状況を運転者に報知する危険状況警報装置を提供することを目的とする。
本発明は、上記の問題点を解決するリスク最小軌跡生成装置、およびこれを用いて危険状況を運転者に報知する危険状況警報装置を提供することを目的とする。
このため、本発明は自車両の走行状態を検出する走行状態検出手段と、自車両周囲の障害物を検出する車載障害物検出手段と、自車両が走行中の道路形状を取得する道路形状取得手段と、障害物の検出位置と道路形状とにもとづいて、道路上の各地点における危険度を設定する危険度場設定手段と、走行状態にもとづいて自車両の走行経路を推定する走行経路推定手段と、推定された走行経路に沿った危険度の総和が最小になるリスク最小走行軌跡を算出するリスク最小軌跡算出手段とを備えるものとした。
本発明により、道路形状および検出された障害物の位置にもとづき道路上の各地点の危険度の値を設定するので、道路形状によって生じる危険状況に加えて、検出した障害物に伴う危険状況も考慮できる。また、推定された自車両の走行経路に沿った自車両が取り得る走行軌跡の中から危険度の総和が最も小さくなるリスク最小走行軌跡を算出しているので、得られたリスク最小走行軌跡を用いて、運転者に危険状況を提示することができる。
以下本発明の実施の形態を実施例により説明する。
図１は第１の実施例の危険状況警報装置のブロック構成図である。
危険状況警報装置１０は、障害物検出レーダ１、白線検出カメラ２、走行状態検出センサ３、ＣＰＵ５、ナビゲーション装置６、表示装置７、音声装置９とからなる。
危険状況警報装置１０は、障害物検出レーダ１、白線検出カメラ２、走行状態検出センサ３、ＣＰＵ５、ナビゲーション装置６、表示装置７、音声装置９とからなる。
障害物検出レーダ１は、たとえばミリ波レーダによって構成され、車両前部に設置され、電磁波を射出する方向を水平方向、垂直方向に変え、自車両前方に位置する障害物を検出し、その位置、その大きさ（幅、高さ）、自車両との相対速度を測定し、それらの情報をＣＰＵ５に入力する。
なお、障害物の幅は、障害物までの距離とミリ波レーダの走査時の障害物からの反射信号の見かけの水平角度幅から得られる。また障害物の高さは、障害物までの距離とミリ波レーダの走査時の障害物からの反射信号の見かけの垂直角度幅から得られる。
なお、障害物の幅は、障害物までの距離とミリ波レーダの走査時の障害物からの反射信号の見かけの水平角度幅から得られる。また障害物の高さは、障害物までの距離とミリ波レーダの走査時の障害物からの反射信号の見かけの垂直角度幅から得られる。
白線検出カメラ２は、たとえばＣＣＤカメラで構成され、車室内前部に前方に向けて設置され、自車両前方の道路上に描かれた白線を検出することで、自車両前方の道路形状の取得と、道路上の自車両の走行位置を検出し、その情報をＣＰＵ５に出力する。
なお、白線カメラ２は画像処理部を含んでおり、撮像したカメラ画像を上方から路面を見た場合の２次元平面座標に変換し、道路形状を取得し、自車両の位置を検出する。
走行状態検出センサ３は、車速を検出する車速センサ、方向指示器スイッチの操作状況を検出する方向指示センサからなり、車速データ、方向指示器の操作状況をＣＰＵ５に入力する。
なお、白線カメラ２は画像処理部を含んでおり、撮像したカメラ画像を上方から路面を見た場合の２次元平面座標に変換し、道路形状を取得し、自車両の位置を検出する。
走行状態検出センサ３は、車速を検出する車速センサ、方向指示器スイッチの操作状況を検出する方向指示センサからなり、車速データ、方向指示器の操作状況をＣＰＵ５に入力する。
ナビゲーション装置６は、地図情報データベース１７と現在位置検出部１９を有する。現在位置検出部１９は、ＧＰＳ衛星からの信号を受信して、現在位置座標を算出し、地図情報データベース１７から現在位置周辺地図を検索し、走行中の前方の道路およびそれに連なる周囲の道路および交差点に関する道路形状、道路の属性（道路幅、車線数、自動車専用道路／人車共用道路、交通規制（例えば交差点における優先側道路、一方通行、左折禁止、右折禁止など））などの道路情報を取得し、ＣＰＵ５に入力する。
表示装置７は、例えば液晶パネルの表示用ディスプレイで構成され、ＣＰＵ５から出力された後述のリスク最小走行軌跡に関する情報を表示する。
音声装置９は、スピーカまたはブザーであり、ＣＰＵ５が運転者に警報が必要と判定したときに、運転者に音声による警報を発する。
表示装置７は、例えば液晶パネルの表示用ディスプレイで構成され、ＣＰＵ５から出力された後述のリスク最小走行軌跡に関する情報を表示する。
音声装置９は、スピーカまたはブザーであり、ＣＰＵ５が運転者に警報が必要と判定したときに、運転者に音声による警報を発する。
ＣＰＵ５は、障害物検出レーダ１からの障害物の位置、大きさ、相対速度などの障害物情報、白線検知カメラ２からの、自車両前方の道路形状の情報、自車両の道路上の走行位置の情報、走行状態検出センサ３からの車速、左折・直進・右折などの情報、ナビゲーション装置６からの前方の道路形状、道路属性などの道路情報を取得する。
ＣＰＵ５は上記取得した情報にもとづき、内蔵されているプログラムにより、自車両の走行経路を推定する走行経路推定部１１、走行経路に沿った道路上の各地点の危険度の値を設定し、走行可能な軌跡（以下、走行軌跡と称する）を探索する危険度場設定部１２、走行経路に沿った危険度の総和が最小となるリスク最小走行軌跡を算出するリスク最小軌跡算出部１３、リスク最小走行軌跡に沿った危険度の最大値にもとづいて運転者に警報が必要かどうかを判定し、警報を出力させる判定部１５とからなる。
なお、障害物検出レーダ１、白線検出カメラ２、走行状態検出センサ３、およびＣＰＵ５の走行経路推定部１１、危険度場設定部１２、リスク最小軌跡算出部１３は、リスク最小軌跡生成装置８を構成する。
図２は、危険状況警報装置１０の各構成部分の実装配置を示す図である。なお、走行状態検出センサ３として、代表的に車速センサの実装位置を例示している。
図２は、危険状況警報装置１０の各構成部分の実装配置を示す図である。なお、走行状態検出センサ３として、代表的に車速センサの実装位置を例示している。
次に本実施例の作用を以下に説明する。
図３は、リスク最小走行軌跡を生成して、必要に応じてリスク最小走行軌跡の危険状況を運転者に報知する制御の流れを示すメインのフローチャートである。
この制御は、周期的に繰り返される。
図３は、リスク最小走行軌跡を生成して、必要に応じてリスク最小走行軌跡の危険状況を運転者に報知する制御の流れを示すメインのフローチャートである。
この制御は、周期的に繰り返される。
ステップ１０１では、ＣＰＵ５は、道路形状と道路属性の情報を取得し、また障害物情報などを取得する。
つまり、白線検知カメラ２およびナビゲーション装置６から自車両前方の道路形状の情報、自車両の道路上の走行位置の情報、前方の道路属性の情報を取得する。また、走行状態検出センサ３からの自車両の車速、左折・直進・右折などの情報を取得する。障害物検出レーダ１からは障害物の位置、大きさ、相対速度などの障害物情報を取得する。
つまり、白線検知カメラ２およびナビゲーション装置６から自車両前方の道路形状の情報、自車両の道路上の走行位置の情報、前方の道路属性の情報を取得する。また、走行状態検出センサ３からの自車両の車速、左折・直進・右折などの情報を取得する。障害物検出レーダ１からは障害物の位置、大きさ、相対速度などの障害物情報を取得する。
ステップ１０２では、走行経路推定部１１は、自車両の道路上の走行位置、自車両前方の道路形状、方向指示器の左折・直進・右折情報、車速にもとづき現在時点から所定秒数内の走行経路を推定する。この所定秒数としては、後述の走行軌跡の探索において想定する設定時間Ｔより長い時間とする。
ステップ１０３では、危険度場設定部１２は、走行経路に沿った道路上の危険度場の算出と走行軌跡の探索を行う。
ステップ１０４では、リスク最小軌跡算出部１３は、設定時間Ｔに対する走行軌跡が存在するかどうかをチェックする。ステップ１０３において、車速を一定に維持したままステアリング操作だけの走行では、先行車、対向車などを避けられない場合は、走行軌跡が得られないとしてステップ１０９に進む。走行軌跡が得られた場合はステップ１０５に進む。
ステップ１０５では、リスク最小軌跡算出部１３は、走行経路に沿った走行軌跡の中から、危険度の総和が最小となるリスク最小走行軌跡を算出する。
ステップ１０３では、危険度場設定部１２は、走行経路に沿った道路上の危険度場の算出と走行軌跡の探索を行う。
ステップ１０４では、リスク最小軌跡算出部１３は、設定時間Ｔに対する走行軌跡が存在するかどうかをチェックする。ステップ１０３において、車速を一定に維持したままステアリング操作だけの走行では、先行車、対向車などを避けられない場合は、走行軌跡が得られないとしてステップ１０９に進む。走行軌跡が得られた場合はステップ１０５に進む。
ステップ１０５では、リスク最小軌跡算出部１３は、走行経路に沿った走行軌跡の中から、危険度の総和が最小となるリスク最小走行軌跡を算出する。
ステップ１０６では、判定部１５は、ステップ１０５で算出されたリスク最小走行軌跡の危険度の最大値が所定値以上かどうかをチェックする。所定値以上のとき運転者に危険報知が必要と判定し、ステップ１０７に進み、所定値未満のとき不必要と判定し、ステップ１０８に進む。
ステップ１０７では、判定部１５は、音声装置９に運転者への危険を報知させる。
ステップ１０８では、ＣＰＵ５は、表示装置７にリスク最小走行軌跡を表示させる。
ステップ１０４からステップ１０９に進んだ場合は、判定部１５は、運転者に対して音声装置９に減速、停止の警報をさせる。
ステップ１０８、またはステップ１０９の後、ステップ１０１に戻り一連の処理を繰り返す。
ステップ１０７では、判定部１５は、音声装置９に運転者への危険を報知させる。
ステップ１０８では、ＣＰＵ５は、表示装置７にリスク最小走行軌跡を表示させる。
ステップ１０４からステップ１０９に進んだ場合は、判定部１５は、運転者に対して音声装置９に減速、停止の警報をさせる。
ステップ１０８、またはステップ１０９の後、ステップ１０１に戻り一連の処理を繰り返す。
次に、ＣＰＵ５におけるステップ１０１〜１０５の詳細な制御の流れを、図５から図８のフローチャートにもとづいて説明する。本フローチャートのステップ２０１〜２０５はステップ１０１に対応し、ステップ２０６はステップ１０２に、ステップ２０７〜２２６はステップ１０３に、ステップ２２７、２３０はステップ１０４に、ステップ２２８、２３１はステップ１０５にそれぞれ対応する。
図４に示すような直線道路を、自車両２１が走行しているものとする。道路３１は、路側帯との境界を示す白線３３が道路幅員の両側に引かれ、両方向に通行可能な車線区分のない道路である。
自車両２１の前方の道路３１左端には大型車両２３が停車しており、さらにその前方の右の白線３３の内側を自転車２５が自車両２１に向かって走行している。
図４に示すような直線道路を、自車両２１が走行しているものとする。道路３１は、路側帯との境界を示す白線３３が道路幅員の両側に引かれ、両方向に通行可能な車線区分のない道路である。
自車両２１の前方の道路３１左端には大型車両２３が停車しており、さらにその前方の右の白線３３の内側を自転車２５が自車両２１に向かって走行している。
ステップ２０１では、ＣＰＵ５は、白線検出カメラ２からの情報を取得し、カメラ画像からの前方道路形状を取得する。
ステップ２０２では、ナビゲーション装置６から道路情報を取得する。この道路情報には、現在位置検出部１９で検出した現在位置にもとづいて、地図情報データベース１７から取得した前方の道路形状、道路属性の情報を含んでいる。
ステップ２０２では、ナビゲーション装置６から道路情報を取得する。この道路情報には、現在位置検出部１９で検出した現在位置にもとづいて、地図情報データベース１７から取得した前方の道路形状、道路属性の情報を含んでいる。
ステップ２０３では、ステップ２０１、２０２の情報を併せて、前方車両などの存在により白線検出カメラ２の画像にもとづいては把握できなかった道路形状部分を、ナビゲーション装置６からの情報で補い、２次元平面のｘ−ｙ座標で表す。また自車両の道路上の位置を取得する。
前方の道路上の各地点の位置は、例えば、自車両の前端位置における道路中央を原点とし、進行方向を＋ｘ座標で、左直角方向を＋ｙ座標で、右直角方向を−ｙ座標で表し、自車両前端の左右方向中央を自車両位置（ｘ０、ｙ０）とする。
カメラ画像にもとづく道路中央からのｙ座標のずれｙ０で自車両の道路幅方向の位置が表される。
前方の道路上の各地点の位置は、例えば、自車両の前端位置における道路中央を原点とし、進行方向を＋ｘ座標で、左直角方向を＋ｙ座標で、右直角方向を−ｙ座標で表し、自車両前端の左右方向中央を自車両位置（ｘ０、ｙ０）とする。
カメラ画像にもとづく道路中央からのｙ座標のずれｙ０で自車両の道路幅方向の位置が表される。
ステップ２０４では、障害物検出レーダ１からの障害物の検出位置、相対速度、大きさ（幅、高さ）などの障害物情報を取得する。
ステップ２０５では、走行状態検出センサ３からの情報を取得する。この情報には自車両の車速、方向指示器の操作状態が含まれる。
ステップ２０６では、走行経路推定部１１は、ステップ２０５で取得した方向指示器の操作状態から前方道路形状に対する自車両２１の走行経路を推定する。
ステップ２０７では、危険度場設定部１２は、ステップ２０４で取得した障害物情報にもとづき障害物が存在するかどうかをチェックする。障害物が存在した場合は、ステップ２０８に進み、存在しなかった場合はステップ２１４に進む。
ステップ２０８では、危険度場設定部１２は、検出障害物にインデックス（ｉ＝１、２、・・・、Ｎ）を付す。
ステップ２０５では、走行状態検出センサ３からの情報を取得する。この情報には自車両の車速、方向指示器の操作状態が含まれる。
ステップ２０６では、走行経路推定部１１は、ステップ２０５で取得した方向指示器の操作状態から前方道路形状に対する自車両２１の走行経路を推定する。
ステップ２０７では、危険度場設定部１２は、ステップ２０４で取得した障害物情報にもとづき障害物が存在するかどうかをチェックする。障害物が存在した場合は、ステップ２０８に進み、存在しなかった場合はステップ２１４に進む。
ステップ２０８では、危険度場設定部１２は、検出障害物にインデックス（ｉ＝１、２、・・・、Ｎ）を付す。
ステップ２０９では、危険度場設定部１２は、インデックスｉ＝１とし、ステップ２１０では、危険度場設定部１２は、障害物ｉの検出信頼度、速度を算出する。
ミリ波レーダによる障害物の検出は、測定環境や検出物体の種類や挙動に影響されるので、必ずしも安定した検出結果が得られるとは限らない。ある走査タイミングでは検出されていた物体が、次の走査タイミングではうまく検出できないということが起こり得る。そこで検出した物体には、検出信号状態である反射波の信号の状態やその履歴にもとづき検出信頼度という数値を割り当て、検出結果にどの程度の確実性があるかを表すようにする。
ミリ波レーダによる障害物の検出は、測定環境や検出物体の種類や挙動に影響されるので、必ずしも安定した検出結果が得られるとは限らない。ある走査タイミングでは検出されていた物体が、次の走査タイミングではうまく検出できないということが起こり得る。そこで検出した物体には、検出信号状態である反射波の信号の状態やその履歴にもとづき検出信頼度という数値を割り当て、検出結果にどの程度の確実性があるかを表すようにする。
なお、障害物検出レーダによる障害物検出においてこのような検出信頼度を定義する方法は公知であり、例えば特開２００３−２９６８７７号公報、特開２００３−３２０９１２号公報に検出信頼度の計算方法が示されている。
また、検出した障害物の速度は、障害物検出レーダ１で算出した自車両と障害物との相対速度に自車両の車速を加算することにより容易に算出される。
また、検出した障害物の速度は、障害物検出レーダ１で算出した自車両と障害物との相対速度に自車両の車速を加算することにより容易に算出される。
ステップ２１１では、危険度場設定部１２は、障害物の進行方向の長さを推定する。ミリ波レーダによるセンシングでは、障害物の背面からの反射波を検出して、自車両の進行方向の障害物の長さを検出することは、一般には困難である。したがって、障害物として事前にいくつかの属性を想定しておき、検出障害物の幅ｂｉと高さｃｉから障害物の属性を推定する。想定した障害物の属性に対応する障害物の典型的な長さａｉは、前もって記憶させてあり、推定した障害物の属性から、対応する長さａｉを推定する。
ここでは、障害物の属性として、大型四輪車両、普通四輪車両、二輪車両／歩行者の３種類を想定し、検出障害物の正面の投影面積Ｓｉ＝ｂｉ＊ｃｉ（単位ｍ２）にもとづいて、表１のように障害物の属性を推定する。
ここでは、障害物の属性として、大型四輪車両、普通四輪車両、二輪車両／歩行者の３種類を想定し、検出障害物の正面の投影面積Ｓｉ＝ｂｉ＊ｃｉ（単位ｍ２）にもとづいて、表１のように障害物の属性を推定する。
ステップ２１２では、危険度場設定部１２は、インデックスｉ＝ｉ＋１とし、ステップ２１３では、危険度場設定部１２は、インデックスｉが検出された障害物の数Ｎより大きいかどうかをチェックする。Ｎより大きい場合はステップ２１４に進み、Ｎ以下の場合はステップ２１０に戻り、全ての検出された障害物に対してステップ２１０、２１１の処理を繰り返す。
ステップ２１４では、危険度場設定部１２は、ステップ２０１〜２０３で取得した道路形状の情報と道路情報とにもとづき前方所定距離内に、例えば１００ｍ以内に交差点があるかどうかをチェックする。交差点がない場合はステップ２１６に進み、交差点がある場合はステップ２１５に進む。
ステップ２１５では、危険度場設定部１２は、自車両の交差点における進行方向が直進／左折／右折のいずれかを、ステップ２０６で推定した走行経路にもとづきチェックする。直進の場合はステップ２１６に進み、左折または右折の場合はステップ２２９に進む。
ステップ２１５では、危険度場設定部１２は、自車両の交差点における進行方向が直進／左折／右折のいずれかを、ステップ２０６で推定した走行経路にもとづきチェックする。直進の場合はステップ２１６に進み、左折または右折の場合はステップ２２９に進む。
ステップ２１６では、危険度場設定部１２は、走行軌跡の探索の設定時間をＴ秒とし、時刻ｔ＝０に初期化する。これは、時刻ｔ＝０の現在から設定時間のＴ秒先までの自車両と障害物の位置を予測し、未来の危険度場を計算するために設定するものである。ここで、直進走行の場合は、設定時間Ｔは、たとえば４ないし１０秒の適当な時間とする。
ステップ２１７では、危険度場設定部１２は、所定のタイムステップ幅Δｔを加算し、ステップ２１８では、危険度場設定部１２は、時刻ｔにおける自車両と障害物の予想位置を計算する。
ステップ２１０で算出した障害物ｉの速度のｘ座標成分をＶｉ ｘ、ｙ座標成分をＶｉ ｙとし、障害物の速度を一定とすると、時刻ｔにおける障害物ｉの位置（ｘｉ，ｙｉ）は式（１）と式（２）で表される。なお、障害物ｉの位置（ｘｉ，ｙｉ）は、障害物の自車両に近い端部左右方向中央で表す。
ステップ２１０で算出した障害物ｉの速度のｘ座標成分をＶｉ ｘ、ｙ座標成分をＶｉ ｙとし、障害物の速度を一定とすると、時刻ｔにおける障害物ｉの位置（ｘｉ，ｙｉ）は式（１）と式（２）で表される。なお、障害物ｉの位置（ｘｉ，ｙｉ）は、障害物の自車両に近い端部左右方向中央で表す。
なお、時刻ｔ＝０における障害物の位置はステップ２０４において取得した位置をそのまま使用する。
ステップ２１９では、時刻ｔにおけるすべての障害物の危険度場を計算し、一時記憶する。
図８は、上記危険度場の計算の詳細な流れを示すサブフローチャートである。
ステップ３０１では、障害物が存在するかどうかをチェックする。存在する場合はステップ３０２に進み、存在しない場合はステップ３０９に進む。
ステップ３０２では、総数Ｎの障害物それぞれの危険度場を計算するためのインデックスｉを１に初期化する。
図８は、上記危険度場の計算の詳細な流れを示すサブフローチャートである。
ステップ３０１では、障害物が存在するかどうかをチェックする。存在する場合はステップ３０２に進み、存在しない場合はステップ３０９に進む。
ステップ３０２では、総数Ｎの障害物それぞれの危険度場を計算するためのインデックスｉを１に初期化する。
ステップ３０３では、障害物ｉの推定占有領域Ｏｉ（ｔ）を設定する。推定占有領域Ｏｉ（ｔ）は、時刻ｔにおいて障害物ｉが道路上において占有している領域を表している。推定占有領域Ｏｉは、式（３）のように障害物の長さａｉと幅ｂｉを用いて、それぞれを長径、短径とする楕円で表す。
ステップ３０４では、危険度場を構成する諸要素のうち、障害物ｉの存在による直接寄与項Ｌｉ Ｏ（ｘ，ｙ，ｔ）を式（４）、（５）に示すように設定する。
ここで、ｒｉ：障害物ｉの検出信頼度、Ａ：検出信頼度１００％のときの、推定占有領域Ｏｉ（ｔ）の危険度を規格化する正の定数、σ：危険度の広がりを定める定数である。
σの値は例えば、推定占有領域Ｏｉ（ｔ）からｙ方向に１ｍ離れたときの危険度が１／ｅになるように設定する。
σの値は例えば、推定占有領域Ｏｉ（ｔ）からｙ方向に１ｍ離れたときの危険度が１／ｅになるように設定する。
式（４）、（５）は、障害物の推定占有領域Ｏｉ（ｔ）内では、危険度が障害物の検出信頼度で定まる一定値に設定され、その外側の領域では障害物に近づくほど危険度の値が大きくなることを示している。図９は、前方に停車している大型車両２３の占める推定占有領域Ｏｉ（ｔ）を２重斜線領域で示し、その外側に等高線ｍで危険度場の例を示している。
式（４）、（５）で算出された危険度の値が所定値以上の領域は、後述の走行軌跡を探索するときに自車両がその地点に進入不可とする。
たとえば、直接寄与項Ｌｉ Ｏ（ｘ，ｙ，ｔ）≧Ａ＊ｒｉ（５０％検出信頼度）のとき推定占有領域Ｏｉ（ｔ）の内部には進入不可とする。
式（４）、（５）で算出された危険度の値が所定値以上の領域は、後述の走行軌跡を探索するときに自車両がその地点に進入不可とする。
たとえば、直接寄与項Ｌｉ Ｏ（ｘ，ｙ，ｔ）≧Ａ＊ｒｉ（５０％検出信頼度）のとき推定占有領域Ｏｉ（ｔ）の内部には進入不可とする。
なお、検出信頼度が５０％以下のときは、式（５）を次式のように緩和して、推定占有領域Ｏｉ（ｔ）の内部に進入可としてもよい。
ステップ３０５では、障害物ｉの死角領域Ｄｉ（ｔ）と死角影響領域Ｄｉ Ｒ（ｔ）を設定する。死角領域Ｄｉ（ｔ）は、図１０に示すように、時刻ｔ＝０における自車両位置（ｘ０，ｙ０）から前方の障害物ｉを見たときの、死角になる領域で、推定占有領域Ｏｉ（ｔ＝０）の背後にある所定の奥行き長さｄｉの右斜線の領域である。この所定の奥行き長さｄｉは、例えば、障害物ｉの長さａｉの２倍程度とする。
死角領域Ｄｉ（ｔ）の左右の死角領域境界線ｙ＝ｙｉ Ｄ（ｘ）は、自車両位置（ｘ０，ｙ０）と障害物の前面の左右の検出端（ｘｉ，ｙｉ±ａｉ／２）を結ぶ直線である。
死角領域Ｄｉ（ｔ）の左右の境界の外側の道路上の領域には、死角領域Ｄｉ（ｔ）から未検出の障害物が出現する可能性があることから、死角影響領域Ｄｉ Ｒ（ｔ）を設定する。
なお、時刻ｔ（＞０）の死角領域Ｄｉ（ｔ）、死角影響領域Ｄｉ Ｒ（ｔ）および左右の死角領域境界線ｙ＝ｙｉ Ｄ（ｘ）は、簡単化のため障害物ｉが時刻ｔの位置に移動したとき、そのまま障害物ｉと共に並行移動するとして設定する。
死角領域Ｄｉ（ｔ）の左右の境界の外側の道路上の領域には、死角領域Ｄｉ（ｔ）から未検出の障害物が出現する可能性があることから、死角影響領域Ｄｉ Ｒ（ｔ）を設定する。
なお、時刻ｔ（＞０）の死角領域Ｄｉ（ｔ）、死角影響領域Ｄｉ Ｒ（ｔ）および左右の死角領域境界線ｙ＝ｙｉ Ｄ（ｘ）は、簡単化のため障害物ｉが時刻ｔの位置に移動したとき、そのまま障害物ｉと共に並行移動するとして設定する。
次にステップ３０６では、障害物ｉの危険度への死角寄与項Ｌｉ Ｄ（ｘ，ｙ，ｔ）を設定する。死角寄与項Ｌｉ Ｄ（ｘ，ｙ，ｔ）は式（７）で表す。
ここで、Ｂは所定の危険度の値であり、死角領域Ｄｉ（ｔ）の内部は、直接寄与項Ｌｉ Ｏ（ｘ，ｙ，ｔ）のように推定占有領域Ｏｉ（ｔ）の内部に進入不可というほど高い危険度ではないが、未検出の障害物が存在する危険があるとして所定の危険度Ｂとする。
ρは所定の正の定数であり、死角領域Ｄｉ（ｔ）の左右の死角領域境界線ｙ＝ｙｉ Ｄ（ｘ）の外側の道路上の地点は、死角領域Ｄｉ（ｔ）から未検出の障害物が出現する可能性があることから、死角領域境界線ｙ＝ｙｉ Ｄ（ｘ）までの距離に応じて減衰する。ρの値は、例えば、死角領域境界線ｙ＝ｙｉ Ｄ（ｘ）からｙ方向に１ｍ離れたときの危険度が、死角領域境界線上の値の１／ｅになるように設定する。
ρは所定の正の定数であり、死角領域Ｄｉ（ｔ）の左右の死角領域境界線ｙ＝ｙｉ Ｄ（ｘ）の外側の道路上の地点は、死角領域Ｄｉ（ｔ）から未検出の障害物が出現する可能性があることから、死角領域境界線ｙ＝ｙｉ Ｄ（ｘ）までの距離に応じて減衰する。ρの値は、例えば、死角領域境界線ｙ＝ｙｉ Ｄ（ｘ）からｙ方向に１ｍ離れたときの危険度が、死角領域境界線上の値の１／ｅになるように設定する。
ステップ３０７では、ｉ＝ｉ＋１とし、ステップ３０８においてｉが障害物総数Ｎを超えたかどうかをチェックする。超えていない場合はステップ３０３に戻り、検出した全ての障害物ｉに対して危険度場を計算する。超えている場合はステップ３０９に進む。
ステップ３０９では、ステップ２０２において取得した前方の道路属性にもとづいて道路属性による道路上の地点（ｘ，ｙ）における危険度への寄与項ＬＲ（ｘ，ｙ）を設定する。この道路属性による危険度への寄与項ＬＲ（ｘ，ｙ）は、たとえば、自車両が見通しの悪い交差点において、優先権のある側から交差点を直進走行する場合に、交差点付近において左右からの飛び出しがある危険度などである。
なお、この危険度への寄与項は、時間に依存せず、道路上の地点（ｘ，ｙ）だけで決まるものであり、詳細は次のブラインド交差点を直進するケースにおいて後述する。
ステップ３０９では、ステップ２０２において取得した前方の道路属性にもとづいて道路属性による道路上の地点（ｘ，ｙ）における危険度への寄与項ＬＲ（ｘ，ｙ）を設定する。この道路属性による危険度への寄与項ＬＲ（ｘ，ｙ）は、たとえば、自車両が見通しの悪い交差点において、優先権のある側から交差点を直進走行する場合に、交差点付近において左右からの飛び出しがある危険度などである。
なお、この危険度への寄与項は、時間に依存せず、道路上の地点（ｘ，ｙ）だけで決まるものであり、詳細は次のブラインド交差点を直進するケースにおいて後述する。
ステップ３１０では、上記時刻ｔにおけるそれぞれの危険度への寄与項を合算し、危険度場Ｌ（ｘ，ｙ，ｔ）として一時記憶する。
以上ステップ３０１〜３１０がステップ２１９の内容である。
図６のフローチャートに戻り、ステップ２１９の後、ステップ２２０では、危険度場設定部１２は、時刻ｔが走行軌跡の探索の設定時間Ｔ以上かどうかをチェックする。時刻ｔが設定時間Ｔ未満の場合はステップ２１７に戻り、次のタイムステップに対する処理を繰り返す。時刻ｔが設定時間Ｔ以上の場合はステップ２２１に進む。
以上ステップ３０１〜３１０がステップ２１９の内容である。
図６のフローチャートに戻り、ステップ２１９の後、ステップ２２０では、危険度場設定部１２は、時刻ｔが走行軌跡の探索の設定時間Ｔ以上かどうかをチェックする。時刻ｔが設定時間Ｔ未満の場合はステップ２１７に戻り、次のタイムステップに対する処理を繰り返す。時刻ｔが設定時間Ｔ以上の場合はステップ２２１に進む。
ステップ２２１では、危険度場設定部１２は、走行経路の道路上にメッシュを生成する。メッシュは、ｘ−ｙ座標に沿った時刻ｔ＝０から設定時間Ｔまでの自車両が走行する軌跡の通過点の候補であり、同時に危険度値の評価点でもある。なお、自車両の走行軌跡は車両前端の左右方向中央の位置で代表させている。
ここでは、自車両はｘ軸座標に沿って一定速度で走行すると仮定して、ステップ２１８で算出したタイムステップ幅Δｔごとのｘ座標の位置をメッシュ位置として設定する。すなわち、ｘ軸方向には距離ｖ０＊Δｔごとに等間隔にメッシュを配置していくことになる。
ここでは、自車両はｘ軸座標に沿って一定速度で走行すると仮定して、ステップ２１８で算出したタイムステップ幅Δｔごとのｘ座標の位置をメッシュ位置として設定する。すなわち、ｘ軸方向には距離ｖ０＊Δｔごとに等間隔にメッシュを配置していくことになる。
図１１の（ａ）に示すようにｘ軸方向に予測ステップ変数ｋに対して、ｋ＝０，１，２，３，・・・・，Ｍ本のメッシュ線を示す。なお、予測ステップ変数ｋ＝０の位置は時刻ｔ＝０に対応する位置である。
ｙ軸方向には、時刻ｔ＝０における自車両の位置（ｘ０，ｙ０）のｙ座標を基準に、道路上に所定の間隔、例えば１ｍでメッシュ線を配置する。
走行軌跡の探索は、このメッシュの格子点（以下ノードと称する）を自車両がつなぐように走行するときの、各ノードにおける危険度の値を考慮して、走行可能な軌跡を求める。
ｙ軸方向には、時刻ｔ＝０における自車両の位置（ｘ０，ｙ０）のｙ座標を基準に、道路上に所定の間隔、例えば１ｍでメッシュ線を配置する。
走行軌跡の探索は、このメッシュの格子点（以下ノードと称する）を自車両がつなぐように走行するときの、各ノードにおける危険度の値を考慮して、走行可能な軌跡を求める。
ステップ２２２では、危険度場設定部１２は、予測ステップ変数をｋ＝１に初期化する。
ステップ２２３では、危険度場設定部１２は、時刻ｔ＝ｋ＊Δｔにおけるステップ２１９で算出した危険度場Ｌ（ｘ，ｙ，ｔ）の設定を読み込んで、ｘ軸方向のｋ列目の各ノードの危険度を設定する。
なお、ｋ列目のノード（ｘｋ，ｙｊ＋１）、（ｘｋ，ｙｊ）、（ｘｋ，ｙｊ−１）の危険度の値を設定するとは、ノードの位置に自車両の前端中央が位置したとき、自車両前端部の中央、左右端における危険度の値を算出して、最大の値をそのノードにおける危険度の値とすることである。
ステップ２２３では、危険度場設定部１２は、時刻ｔ＝ｋ＊Δｔにおけるステップ２１９で算出した危険度場Ｌ（ｘ，ｙ，ｔ）の設定を読み込んで、ｘ軸方向のｋ列目の各ノードの危険度を設定する。
なお、ｋ列目のノード（ｘｋ，ｙｊ＋１）、（ｘｋ，ｙｊ）、（ｘｋ，ｙｊ−１）の危険度の値を設定するとは、ノードの位置に自車両の前端中央が位置したとき、自車両前端部の中央、左右端における危険度の値を算出して、最大の値をそのノードにおける危険度の値とすることである。
ステップ２２４では、危険度場設定部１２は、ｋ−１列目のノードからｋ列目のノードのうち到達不可能な枝を削除する。これは、図１２に示すようにｋ−１列目のノード（ｘｋ−１，ｙｊ）とｋ列目のノード（ｘｋ，ｙｊ＋１）、（ｘｋ，ｙｊ）、（ｘｋ，ｙｊ−１）を結ぶ枝のそれぞれについて、ｋ列目のそれぞれノードの危険度の値を該当する枝を通過するコストとして設定する。ｋ列目のノードにおける危険度の値が所定値（Ａ＊ｒｉ（５０％検出信頼度））以上の場合、該当するノードに接続されている全ての枝を到達不可能な枝として削除する。
このようにしてｋ列目のノードに至る枝の全てに対するコストの割り振り、必要に応じた枝の削除を終えたら、ステップ２２５に進み、予測ステップ変数ｋを１増加させる。
このようにしてｋ列目のノードに至る枝の全てに対するコストの割り振り、必要に応じた枝の削除を終えたら、ステップ２２５に進み、予測ステップ変数ｋを１増加させる。
ステップ２２６では、予測ステップ変数ｋの値がＭを超えているかどうかをチェックする。Ｍを超えている場合はステップ２２７に進み、超えていない場合はステップ２２３に戻り、ステップ２２３、２２４を繰り返す。
以上の繰り返しにより、図１１の（ｂ）に示すような、走行軌跡のメッシュのグラフが生成される。図中×印は危険度の値が所定値以上で走行不可能なノードを示している。また、図に表示してないが、ノードとノードを結ぶ枝には、接続している進行方向のノードの危険度の値を反映したコストが割り当てられている。
以上の繰り返しにより、図１１の（ｂ）に示すような、走行軌跡のメッシュのグラフが生成される。図中×印は危険度の値が所定値以上で走行不可能なノードを示している。また、図に表示してないが、ノードとノードを結ぶ枝には、接続している進行方向のノードの危険度の値を反映したコストが割り当てられている。
ステップ２２７では、リスク最小軌跡算出部１３は、設定時間Ｔに対する走行軌跡が存在するかどうかチェックする。つまり、危険度場設定部１２において探索された走行軌跡が予測ステップ変数ｋ＝Ｍまでつながって存在しているかどうかをチェックする。走行軌跡が存在している場合はステップ２２８に進み、存在しない場合は図３のフローチャートのステップ１０９に進む。
ステップ２２８では、リスク最小軌跡算出部１３は、危険度場設定部１２にて生成されたＭ列のノードからなるグラフの最短経路問題を解く。つまり、ノード間をつなぐ各枝の通過コストの和が最小となる走行軌跡を探す。このような問題は、グラフの最短経路問題としてよく知られており、ダイクストラ法を始めとする公知のアルゴリズムを用いて、効率よく解を求めることができる。
ステップ２２８では、リスク最小軌跡算出部１３は、危険度場設定部１２にて生成されたＭ列のノードからなるグラフの最短経路問題を解く。つまり、ノード間をつなぐ各枝の通過コストの和が最小となる走行軌跡を探す。このような問題は、グラフの最短経路問題としてよく知られており、ダイクストラ法を始めとする公知のアルゴリズムを用いて、効率よく解を求めることができる。
最短経路問題を解くと、例えば図１１の（ｃ）に示すようなリスク最小走行軌跡３７を得ることができる。この結果は、図１３の（ａ）に示すように、自車両２１が停車中の大型車両２３と、右側を対向して走ってくる自転車２５を前方に検出したとき、（ｂ）に示すような、大型車両２３を避けながら自転車２５とも距離を確保して通り過ぎるリスク最小走行軌跡３７を算出したことを意味する。
なお、リスク最小走行軌跡が２つ以上存在する場合は、ステアリング操作量の少ない、つまりノードにおける進行方向が直進となる回数が多い走行軌跡を優先的に選択する。
なお、リスク最小走行軌跡が２つ以上存在する場合は、ステアリング操作量の少ない、つまりノードにおける進行方向が直進となる回数が多い走行軌跡を優先的に選択する。
その後、判定部１５は、図１４の（ａ）の算出されたリスク最小走行軌跡３７に沿った危険度の値が、（ｂ）に示すように、所定の警報閾値を越えているかどうかチェックし、超えている場合は表示装置７と音声装置９により運転者に注意喚起させる（図３のフローチャートのステップ１０６〜１０８に対応）。
図１５は、ＣＰＵ５が、表示装置７に表示させる危険状況表示画面を示す。ＣＰＵ５は、運転者が前方状況と対比しやすいように、自車両上方から前方を俯瞰したグラフィック表示で、自車両２１、大型車両２３、自転車２５をそれぞれマーカーで表示し、さらに計算したリスク最小走行軌跡３７を表示させる。
図１５は、ＣＰＵ５が、表示装置７に表示させる危険状況表示画面を示す。ＣＰＵ５は、運転者が前方状況と対比しやすいように、自車両上方から前方を俯瞰したグラフィック表示で、自車両２１、大型車両２３、自転車２５をそれぞれマーカーで表示し、さらに計算したリスク最小走行軌跡３７を表示させる。
リスク最小走行軌跡３７上の危険度の値が警報閾値を超えている場合は、リスク最小走行軌跡３７上の警報閾値を超える部分を注意マーカー２７で表示させ、さらに、画面表示の下部に、「注意！」の文字点滅表示２８と、注意すべき方向を示す注意方向矢印２９を表示させる。
警報閾値は、例えば、自車両が障害物にギリギリまで接近するような場合の危険度の値をもって設定する。
警報閾値は、例えば、自車両が障害物にギリギリまで接近するような場合の危険度の値をもって設定する。
なお、この危険状況表示画面は、ステップ２０１（時刻ｔ＝０）における白線検出カメラ２の画像に、算出したリスク最小走行軌跡３７と、必要に応じて注意マーカー２７、文字点滅表示２８、注意方向矢印２９を重畳表示するようにしてもよい。
また、注意方向矢印２９の代わりに、リスク最小走行軌跡上の地点で、警報閾値を越えるのに寄与している、所定値以上の危険度の大きい障害物を指し示す矢印のマーカーを白線検出カメラ２の画像に、重畳表示するようにしてもよい。
また、注意方向矢印２９の代わりに、リスク最小走行軌跡上の地点で、警報閾値を越えるのに寄与している、所定値以上の危険度の大きい障害物を指し示す矢印のマーカーを白線検出カメラ２の画像に、重畳表示するようにしてもよい。
ステップ２１５からステップ２２９へ進んだ場合、危険度場設定部１２は、走行経路に沿った危険度場の算出と、走行軌跡の探索を行う。
ステップ２３０では、リスク最小軌跡算出部１３は、設定時間Ｔに対する走行軌跡が存在するかどうかをチェックする。走行軌跡が存在する場合はステップ２３１へ進み、存在しない場合は図３のフローチャートのステップ１０９に進む。
ステップ２３１では、リスク最小軌跡算出部１３は、得られた走行軌跡の最短経路問題を解く。
なお、ステップ２２９〜２３１の詳細な制御の流れについては、後述する右折のケースにおいて説明する。
ステップ２３０では、リスク最小軌跡算出部１３は、設定時間Ｔに対する走行軌跡が存在するかどうかをチェックする。走行軌跡が存在する場合はステップ２３１へ進み、存在しない場合は図３のフローチャートのステップ１０９に進む。
ステップ２３１では、リスク最小軌跡算出部１３は、得られた走行軌跡の最短経路問題を解く。
なお、ステップ２２９〜２３１の詳細な制御の流れについては、後述する右折のケースにおいて説明する。
次に、図４のような直線道路とは異なり、図１６に示すような住居地域のブラインド交差点を直進する場合の危険状況警報装置１０の作用を説明する。
自車両２１が両方向に通行可能な車線区分のない道路３１Ａを走行しており、交差点３５を直進しようとしている。
交差点３５の向こう側では他車両２３Ａが自車両２１から見て道路右側に停車している。この交差点３５は、住居壁などにより視界が制限され、道路３１Ｂから交差点３５に進入してくる他車両２３Ｂは、自車両２１から視認することが困難な状況である。また、道路３１Ａの道幅は、道路３１Ｂの道幅よりも広く、交差点３５通過時には、道路３１Ｂ側の車両には、一旦停止義務があるが、優先側の道路３１Ａ側の車両は徐行して優先通過できる場合である。
自車両２１が両方向に通行可能な車線区分のない道路３１Ａを走行しており、交差点３５を直進しようとしている。
交差点３５の向こう側では他車両２３Ａが自車両２１から見て道路右側に停車している。この交差点３５は、住居壁などにより視界が制限され、道路３１Ｂから交差点３５に進入してくる他車両２３Ｂは、自車両２１から視認することが困難な状況である。また、道路３１Ａの道幅は、道路３１Ｂの道幅よりも広く、交差点３５通過時には、道路３１Ｂ側の車両には、一旦停止義務があるが、優先側の道路３１Ａ側の車両は徐行して優先通過できる場合である。
この場合も、図４の直線道路の場合と同様に図３のフローチャートに従って、（白線検出カメラ２からの）道路形状の情報および、道路情報、障害物情報などを取得し、次いで危険度場設定部１２において危険度場を設定し、走行軌跡を探索し、リスク最小軌跡算出部１３においてリスク最小走行軌跡を算出する。この危険度場の設定において、図８のフローチャートのステップ３０９にて、以下のように道路属性による地点（ｘ，ｙ）の危険度への寄与項ＬＲ（ｘ，ｙ）を設定する。
道路属性による地点（ｘ，ｙ）の危険度への寄与項ＬＲ（ｘ，ｙ）は、走行中の道路の左右の路側帯との境界を示す白線、または左右の道路境界からの自車両までの距離Ｄｓ Ｌ（ｘ，ｙ）、Ｄｓ Ｒ（ｘ，ｙ）と自車両の車速ｖ０とを用いて式（８）のように表す。
なお、距離Ｄｓ Ｌ（ｘ，ｙ）、Ｄｓ Ｒ（ｘ，ｙ）は、白線検出カメラ２からの画像から、画像処理により容易に算出できる。
ここでＣは所定の正の定数である。ＲＬ、ＲＲは道路幅と自動車専用道かどうかで決まる定数であり、道路属性の情報にもとづいて次のように定める。
ここでＣは所定の正の定数である。ＲＬ、ＲＲは道路幅と自動車専用道かどうかで決まる定数であり、道路属性の情報にもとづいて次のように定める。
直線道路走行において右側に対向車とのすれ違いのための余裕を予め確保して、左側からの飛び出しを重点的に警戒する走行を通常の走行と考え、Ｒ０＜Ｒ１とすることにより、道路属性による地点（ｘ，ｙ）の危険度は、道路幅方向の中央よりも左寄りにおいて最小値とする。信号無し交差点においては、左右いずれの側からの飛び出しもありうるので、交差点中央での危険度を最小に設定してある。
前述の直線道路のケースのように、障害物ｉの直接寄与項Ｌｉ Ｏ（ｘ，ｙ，ｔ）、死角寄与項Ｌｉ Ｄ（ｘ，ｙ，ｔ）、および上記道路属性による寄与項ＬＲ（ｘ，ｙ）を加算して、時刻ｔ＝０〜Ｔまでの自車両の位置および障害物ｉの位置の変化を考慮した危険度場を設定し、図１７の（ａ）に示すような走行経路の道路上に生成したメッシュに対して、（ｂ）に示すような走行可能な走行軌跡が得られる。
さらに、このグラフに対して最短経路問題を解き、図１８の（ｃ）に示すようなリスク最小走行軌跡３７を得る。
図１９は、ＣＰＵ５が、表示装置７に表示させる危険状況表示画面を示す。
この場合は、ＣＰＵ５は、リスク最小走行軌跡３７として、左側の道路３１Ｂからの飛び出しのリスクを考慮して、交差点３５を通過するときの走行軌跡を道路中央よりに蛇行させている。
図１９は、ＣＰＵ５が、表示装置７に表示させる危険状況表示画面を示す。
この場合は、ＣＰＵ５は、リスク最小走行軌跡３７として、左側の道路３１Ｂからの飛び出しのリスクを考慮して、交差点３５を通過するときの走行軌跡を道路中央よりに蛇行させている。
次に、図２０に示すような交差点を右折する場合の危険状況警報装置１０の作用を説明する。
自車両２１が両方向に通行可能な車線区分のない道路３１Ａを走行しており、Ｔ字の交差点３５で方向指示器を作動させて右折しようとしている。
交差点３５の向こう側からは普通乗用車である他車両２３Ａが交差点３５に進入しようとしている。さらに他車両２３Ａの後方には、オートバイである他車両２３Ｂが走行しているが、自車両２１からは視認しがたい位置を走行している場面を想定している。
また、道路３１Ａの道幅は、道路３１Ｂの道幅よりも広く、この交差点３５では一方通行標識３２が示すように、道路３１Ａから道路３１Ｂへの進入のみを許容する、一方通行の入口となっている場合である。
自車両２１が両方向に通行可能な車線区分のない道路３１Ａを走行しており、Ｔ字の交差点３５で方向指示器を作動させて右折しようとしている。
交差点３５の向こう側からは普通乗用車である他車両２３Ａが交差点３５に進入しようとしている。さらに他車両２３Ａの後方には、オートバイである他車両２３Ｂが走行しているが、自車両２１からは視認しがたい位置を走行している場面を想定している。
また、道路３１Ａの道幅は、道路３１Ｂの道幅よりも広く、この交差点３５では一方通行標識３２が示すように、道路３１Ａから道路３１Ｂへの進入のみを許容する、一方通行の入口となっている場合である。
この場合も、図４の直線道路の場合と同様に図３のフローチャートに従って、（白線検出カメラ２からの）道路形状の情報および、道路情報、障害物情報などを取得し、次いで危険度場を設定し、走行軌跡を探索し、さらにリスク最小走行軌跡を算出する。
この場合の図５から図７のフローチャートのステップ２２９〜２３１に示した、交差点における左折／右折時の走行経路に沿った危険度場の算出と走行軌跡の探索、得られた軌跡の最短経路問題を解いてリスク最小走行軌跡を算出する流れを図２１から図２４の詳細なフローチャートで説明する。
本フローチャートのステップ３５１〜３７９はステップ２２９に対応し、ステップ３８０はステップ２３０に対応する。
この場合の図５から図７のフローチャートのステップ２２９〜２３１に示した、交差点における左折／右折時の走行経路に沿った危険度場の算出と走行軌跡の探索、得られた軌跡の最短経路問題を解いてリスク最小走行軌跡を算出する流れを図２１から図２４の詳細なフローチャートで説明する。
本フローチャートのステップ３５１〜３７９はステップ２２９に対応し、ステップ３８０はステップ２３０に対応する。
ステップ３５１では、危険度場設定部１２は、自車両の現在の車速ｖ０が所定値ＶＴより大きいかどうかをチェックする。車速ｖ０が所定値ＶＴより大きい場合は、ステップ３５２に進み、以下の場合はステップ３５４に進む。
ここで所定値ＶＴは、交差点を徐行して左折または右折する速度であり、例えば１０ｋｍ／ｈとする。
ここで所定値ＶＴは、交差点を徐行して左折または右折する速度であり、例えば１０ｋｍ／ｈとする。
ステップ３５２では、危険度場設定部１２は、進行中の道路の停止線位置で車速がＶＴになるように線形の減速を仮定して、停止線位置までの車速ｖ（ｔ）を、タイムステップ幅Δｔ毎に算出する。
なお危険度場設定部１２は、白線検出カメラ２が交差点手前に検出した横線を停止線と認識して、時刻ｔ＝０における自車両の位置と停止線位置との距離から上記減速計算を行う。
なお、停止線が路面に描かれていない場合は、図２０に示すように所定の交差点手前距離Ｌ１（例えば自車両の１車体分の長さ相当分）を停止線位置とみなして、上記減速計算を行う。
ステップ３５３では、危険度場設定部１２は、停止線位置までの自車両の位置をタイムステップ幅Δｔ毎に算出する。ステップ３５３の後ステップ３５７へ進む。
なお危険度場設定部１２は、白線検出カメラ２が交差点手前に検出した横線を停止線と認識して、時刻ｔ＝０における自車両の位置と停止線位置との距離から上記減速計算を行う。
なお、停止線が路面に描かれていない場合は、図２０に示すように所定の交差点手前距離Ｌ１（例えば自車両の１車体分の長さ相当分）を停止線位置とみなして、上記減速計算を行う。
ステップ３５３では、危険度場設定部１２は、停止線位置までの自車両の位置をタイムステップ幅Δｔ毎に算出する。ステップ３５３の後ステップ３５７へ進む。
ステップ３５４では、危険度場設定部１２は、車速ｖ０が０より大きいかどうかをチェックする。
車速ｖ０が０より大きい場合は、ステップ３５５に進み、停止線位置まで車速ｖ０で走行すると仮定して、自車両の位置をタイムステップ幅Δｔ毎に算出する。ステップ３５５の後ステップ３５７へ進む。
車速ｖ０が０の場合は、ステップ３５６に進み、停止線位置まで車速ＶＴで走行すると仮定して、自車両の位置をタイムステップ幅Δｔ毎に算出する。ステップ３５６の後ステップ３５７へ進む。
車速ｖ０が０より大きい場合は、ステップ３５５に進み、停止線位置まで車速ｖ０で走行すると仮定して、自車両の位置をタイムステップ幅Δｔ毎に算出する。ステップ３５５の後ステップ３５７へ進む。
車速ｖ０が０の場合は、ステップ３５６に進み、停止線位置まで車速ＶＴで走行すると仮定して、自車両の位置をタイムステップ幅Δｔ毎に算出する。ステップ３５６の後ステップ３５７へ進む。
ステップ３５７では、危険度場設定部１２は、停止線位置までのメッシュをタイムステップ幅Δｔごとに生成する。これにより図２５に示すようにタイムステップ幅Δｔ毎の自車両２１の位置に対応する予測ステップ変数ｋ＝１、２、・・・Ｍ１個のメッシュ線が、停止線位置ＳＰまで引かれる。
ステップ３５８では、危険度場設定部１２は、停止線位置までの走行軌跡の探索の設定時間Ｔ＝Ｍ１＊Δｔとし、時刻ｔ＝０、予測ステップ変数ｋ＝１に初期化する。
ステップ３５９では、危険度場設定部１２は、時刻ｔ＝ｔ＋Δｔとタイムステップを進める。
ステップ３６０では、危険度場設定部１２は、時刻ｔにおける障害物の予想位置を計算する。この場合、他車両２３Ａ、２３Ｂの車速が一定として算出する。
ステップ３５８では、危険度場設定部１２は、停止線位置までの走行軌跡の探索の設定時間Ｔ＝Ｍ１＊Δｔとし、時刻ｔ＝０、予測ステップ変数ｋ＝１に初期化する。
ステップ３５９では、危険度場設定部１２は、時刻ｔ＝ｔ＋Δｔとタイムステップを進める。
ステップ３６０では、危険度場設定部１２は、時刻ｔにおける障害物の予想位置を計算する。この場合、他車両２３Ａ、２３Ｂの車速が一定として算出する。
ステップ３６１では、危険度場設定部１２は、障害物のステップ３６０で得られた予想位置にもとづき、時刻ｔにおける危険度場を計算する。詳細は図８のフローチャートの説明と同じである。
ステップ３６２では、危険度場設定部１２は、ｋ列目のノードの危険度を設定する。詳細はステップ２２３と同じ内容である。
ステップ３６３では、危険度場設定部１２は、ｋ−１列目のノードからｋ列目のノードのうち、到達不可能な枝を削除する。詳細はステップ２２４と同じ内容である。
ステップ３６４では、危険度場設定部１２は、予測ステップ変数ｋ＝ｋ＋１とし、ステップ３６５では、危険度場設定部１２は、予測ステップ変数ｋがＭ１を超えたかどうかをチェックする。予測ステップ変数ｋがＭ１以下の場合は、ステップ３５９に戻り、停止線位置に到達するまでのノードの危険度の値の設定と到達不可能な枝の削除を続ける。予測ステップ変数ｋがＭ１を超えた場合は、ステップ３６６に進む。
ステップ３６２では、危険度場設定部１２は、ｋ列目のノードの危険度を設定する。詳細はステップ２２３と同じ内容である。
ステップ３６３では、危険度場設定部１２は、ｋ−１列目のノードからｋ列目のノードのうち、到達不可能な枝を削除する。詳細はステップ２２４と同じ内容である。
ステップ３６４では、危険度場設定部１２は、予測ステップ変数ｋ＝ｋ＋１とし、ステップ３６５では、危険度場設定部１２は、予測ステップ変数ｋがＭ１を超えたかどうかをチェックする。予測ステップ変数ｋがＭ１以下の場合は、ステップ３５９に戻り、停止線位置に到達するまでのノードの危険度の値の設定と到達不可能な枝の削除を続ける。予測ステップ変数ｋがＭ１を超えた場合は、ステップ３６６に進む。
ステップ３６６では、危険度場設定部１２は、停止線位置における到達可能なノードが存在するかどうかをチェックする。先行車が右折（または左折）待ちのため自車両の前にいる場合は、停止線位置に到達できないので、右折（または左折）における危険度場の設定と走行軌跡の探索を終了する。
この右折の例では、図２５に示すように対向車である他車両２３Ａが交差点３５を突き切って進行してくるので、自車両２１が停止線位置ＳＰまで右よりに進行しようとしても、他車両２３Ａの寄与する危険度の値が所定値以上なので、×印で示したノードへの枝が削除されている。この場合、停止線位置ＳＰにおいてＡ、Ｂ、Ｃの３つの終端ノードのみが存在している。したがって、以後この３つの終端ノードからの右折走行軌跡について、危険度場の計算と走行可能な軌跡の探索を続ける。
停止線位置における到達可能なノードが存在する場合は、ステップ３６７へ進む。存在しない場合は、ステップ３８０へ進む。
この右折の例では、図２５に示すように対向車である他車両２３Ａが交差点３５を突き切って進行してくるので、自車両２１が停止線位置ＳＰまで右よりに進行しようとしても、他車両２３Ａの寄与する危険度の値が所定値以上なので、×印で示したノードへの枝が削除されている。この場合、停止線位置ＳＰにおいてＡ、Ｂ、Ｃの３つの終端ノードのみが存在している。したがって、以後この３つの終端ノードからの右折走行軌跡について、危険度場の計算と走行可能な軌跡の探索を続ける。
停止線位置における到達可能なノードが存在する場合は、ステップ３６７へ進む。存在しない場合は、ステップ３８０へ進む。
ステップ３６７では、危険度場設定部１２は、停止線位置の終端ノードを１つ選定し、所定の変針角度の可能な旋回軌跡を、車速ＶＴを仮定してタイムステップ幅Δｔ毎のノードを設定（メッシュ数Ｍ２）する。
このノードの設定においては、予め白線検出カメラ２からの画像情報およびナビゲーション装置６からの道路形状の情報から、右折（または左折）方向に変針すべき角度が得られている。また、車速ＶＴで旋回して所定の変針角度を得る旋回軌跡は、予めパターン化してＣＰＵ５に接続する図示しないメモリーに記憶させてある。
したがって、危険度場設定部１２は、メモリーから旋回軌跡を取得し、停止線位置ＳＰから旋回開始位置まで直進し、所定の旋回軌跡で旋回完了位置まで旋回して道路３１Ｂの分岐区間に進入可能な走行軌跡の候補を生成し、その候補の走行軌跡上にタイムステップ幅Δｔ毎のノードを設定できる。
図２６は、終端ノードＡ、Ｂ、Ｃそれぞれの位置からの９０度右折時の旋回完了位置のノード（１）〜（９）までの旋回軌跡を示している。
このノードの設定においては、予め白線検出カメラ２からの画像情報およびナビゲーション装置６からの道路形状の情報から、右折（または左折）方向に変針すべき角度が得られている。また、車速ＶＴで旋回して所定の変針角度を得る旋回軌跡は、予めパターン化してＣＰＵ５に接続する図示しないメモリーに記憶させてある。
したがって、危険度場設定部１２は、メモリーから旋回軌跡を取得し、停止線位置ＳＰから旋回開始位置まで直進し、所定の旋回軌跡で旋回完了位置まで旋回して道路３１Ｂの分岐区間に進入可能な走行軌跡の候補を生成し、その候補の走行軌跡上にタイムステップ幅Δｔ毎のノードを設定できる。
図２６は、終端ノードＡ、Ｂ、Ｃそれぞれの位置からの９０度右折時の旋回完了位置のノード（１）〜（９）までの旋回軌跡を示している。
ステップ３６８では、危険度場設定部１２は、所定の変針の旋回を完了したノードを１つを選定し、選定したノードを始点として、車速ＶＴを仮定してタイムステップ幅Δｔ毎に分岐区間の所定距離Ｌ２までのメッシュを生成する（メッシュ数Ｍ３）。
なお、所定距離Ｌ２は自車両２１の車体長の約２倍の距離に相当する、例えば１０ｍとする。
ステップ３６９では、危険度場設定部１２は、分岐区間の所定距離Ｌ２までのメッシュを生成したかどうかをチェックする。所定距離Ｌ２までメッシュを生成していない場合は、ステップ３６８を続け、メッシュの生成が完了している場合はステップ３７０に進む。
なお、所定距離Ｌ２は自車両２１の車体長の約２倍の距離に相当する、例えば１０ｍとする。
ステップ３６９では、危険度場設定部１２は、分岐区間の所定距離Ｌ２までのメッシュを生成したかどうかをチェックする。所定距離Ｌ２までメッシュを生成していない場合は、ステップ３６８を続け、メッシュの生成が完了している場合はステップ３７０に進む。
ステップ３７０では、危険度場設定部１２は、停止線位置から分岐区間の所定距離Ｌ２までの走行軌跡の探索の設定時間Ｔ＝（Ｍ１＋Ｍ２＋Ｍ３）＊Δｔとし、時間ｔと、予測ステップ変数ｋを初期化する（ｔ＝Ｍ１＊Δｔ、ｋ＝Ｍ１＋１）。
ステップ３７１では、危険度場設定部１２は、時間ステップをΔｔだけ進める。
ステップ３７２では、危険度場設定部１２は、時刻ｔにおける障害物の予想位置を計算する。この場合、他車両２３Ａ、２３Ｂの車速は一定として算出する。
ステップ３７３では、危険度場設定部１２は、障害物のステップ３７２で得られた予想位置にもとづき、時刻ｔにおける危険度場を計算する。詳細は図８のフローチャートの説明と同じである。
ステップ３７１では、危険度場設定部１２は、時間ステップをΔｔだけ進める。
ステップ３７２では、危険度場設定部１２は、時刻ｔにおける障害物の予想位置を計算する。この場合、他車両２３Ａ、２３Ｂの車速は一定として算出する。
ステップ３７３では、危険度場設定部１２は、障害物のステップ３７２で得られた予想位置にもとづき、時刻ｔにおける危険度場を計算する。詳細は図８のフローチャートの説明と同じである。
ステップ３７４では、危険度場設定部１２は、ｋ列目のノードの危険度を設定する。詳細はステップ２２３の説明と同じ内容である。
ステップ３７５では、危険度場設定部１２は、ｋ−１列目のノードからｋ列目のノードのうち、到達不可能な枝を削除する。詳細はステップ２２４の説明と同じ内容である。
ステップ３７６では、危険度場設定部１２は、予測ステップ変数をｋ＝ｋ＋１とし、ステップ３７７では、予測ステップ変数ｋがＭ１＋Ｍ２＋Ｍ３を超えたかどうかをチェックする。予測ステップ変数ｋがＭ１＋Ｍ２＋Ｍ３以下の場合は、ステップ３７１に戻り分岐区間の所定距離Ｌ２に到達するまでのノードの危険度の値の設定と到達不可能な枝の削除を続ける。予測ステップ変数ｋがＭ１＋Ｍ２＋Ｍ３を超えた場合は、ステップ３７８に進む。
図２７の（ａ）に停止線位置ＳＰからの各旋回完了位置のノード（１）〜（９）を示し、（ｂ）に旋回完了位置のノード（１）から分岐区間内の所定距離Ｌ２までの走行軌跡を示す。×印は、このノードにおいては、他車両２３Ｂの寄与する危険度の値が所定値以上なので、このノードへの枝が削除されていることを示している。
ステップ３７５では、危険度場設定部１２は、ｋ−１列目のノードからｋ列目のノードのうち、到達不可能な枝を削除する。詳細はステップ２２４の説明と同じ内容である。
ステップ３７６では、危険度場設定部１２は、予測ステップ変数をｋ＝ｋ＋１とし、ステップ３７７では、予測ステップ変数ｋがＭ１＋Ｍ２＋Ｍ３を超えたかどうかをチェックする。予測ステップ変数ｋがＭ１＋Ｍ２＋Ｍ３以下の場合は、ステップ３７１に戻り分岐区間の所定距離Ｌ２に到達するまでのノードの危険度の値の設定と到達不可能な枝の削除を続ける。予測ステップ変数ｋがＭ１＋Ｍ２＋Ｍ３を超えた場合は、ステップ３７８に進む。
図２７の（ａ）に停止線位置ＳＰからの各旋回完了位置のノード（１）〜（９）を示し、（ｂ）に旋回完了位置のノード（１）から分岐区間内の所定距離Ｌ２までの走行軌跡を示す。×印は、このノードにおいては、他車両２３Ｂの寄与する危険度の値が所定値以上なので、このノードへの枝が削除されていることを示している。
ステップ３７８では、危険度場設定部１２は、停止線位置ＳＰにおける１つの終端ノードに対する全ての旋回完了位置のノードについて、走行軌跡を探索したかどうかチェックする。探索が終了していなければステップ３６８に戻り、終了している場合はステップ３７９に進む。
ステップ３７９では、危険度場設定部１２は、停止線位置ＳＰの全ての終端ノードからの走行軌跡の探索をしたかどうかをチェックする。探索が終了していなければステップ３６７に戻り、別の終端ノードを起点とする右折（または左折）の走行軌跡候補の危険度場の計算、枝の削除を続け、走行軌跡の探索が終了している場合はステップ３８０に進む。
ステップ３７９では、危険度場設定部１２は、停止線位置ＳＰの全ての終端ノードからの走行軌跡の探索をしたかどうかをチェックする。探索が終了していなければステップ３６７に戻り、別の終端ノードを起点とする右折（または左折）の走行軌跡候補の危険度場の計算、枝の削除を続け、走行軌跡の探索が終了している場合はステップ３８０に進む。
ステップ３８０では、リスク最小軌跡算出部１３は、削除されずに残った走行軌跡が分岐区間の所定距離Ｌ２まで到達しているかどうかチェックする。到達していない場合は、右折（または左折）における走行軌跡の探索の結果、先行車、対向車などの存在により、一定速度を維持してそのまま右折（または左折）可能な走行軌跡が存在していないとして、図３のステップ１０９に進む。その後、ステップ１０９において、判定部１５が運転者へ減速、停止の警報を出力させる。
到達している場合は、ステップ２３１に進み、得られた走行軌跡の最短経路問題を解く。ここで得られた走行軌跡とは、時刻ｔ＝０における位置から道路３１Ｂの分岐区間の所定距離Ｌ２を越えるまでの全走行軌跡である。
図２８は、最短経路問題を解いて得られたリスク最小走行軌跡３７を示している。予測ステップ変数ｋ＝０（ｔ＝０）の位置のノードを起点とし、停止線位置ＳＰの終端ノードＢ、旋回完了位置ノード（４）を経て、予測ステップ変数ｋが１０に至る道路３１Ｂの分岐区間における右よりの走行軌跡である。ここでは、予測ステップ変数ｋの番号をノード番号として付してある。
到達している場合は、ステップ２３１に進み、得られた走行軌跡の最短経路問題を解く。ここで得られた走行軌跡とは、時刻ｔ＝０における位置から道路３１Ｂの分岐区間の所定距離Ｌ２を越えるまでの全走行軌跡である。
図２８は、最短経路問題を解いて得られたリスク最小走行軌跡３７を示している。予測ステップ変数ｋ＝０（ｔ＝０）の位置のノードを起点とし、停止線位置ＳＰの終端ノードＢ、旋回完了位置ノード（４）を経て、予測ステップ変数ｋが１０に至る道路３１Ｂの分岐区間における右よりの走行軌跡である。ここでは、予測ステップ変数ｋの番号をノード番号として付してある。
この結果は、図２９の（ａ）に示すように、自車両２１が、右側を対向して走ってくる普通乗用車の他車両２３Ａとその後方を走行している二輪車の他車両２３Ｂを前方に検出したとき、（ｂ）に示すような、他車両２３Ａをやり過ごして、他車両２３Ｂの直前を右折するリスク最小走行軌跡３７を算出したことを意味する。
図３０は、得られたリスク最小走行軌跡３７に沿った危険度の値の変化を、横軸をノード番号、縦軸を危険度の値として表したものである。
ノード番号６の位置で、所定の警報閾値を超えており、判定部１５は音声装置９に運転者へ警報を出力させる。
図３０は、得られたリスク最小走行軌跡３７に沿った危険度の値の変化を、横軸をノード番号、縦軸を危険度の値として表したものである。
ノード番号６の位置で、所定の警報閾値を超えており、判定部１５は音声装置９に運転者へ警報を出力させる。
図３１は、ＣＰＵ５が、表示装置７に表示させる危険状況表示画面を示す。自車両２１、他車両２３Ａ、他車両２３Ｂをそれぞれマーカーで表示し、さらに計算したリスク最小走行軌跡３７表示させる。
リスク最小走行軌跡上の危険度の値が警報閾値を超えているノード番号６に対応する部分を注意マーカー２７で表示し、さらに、画面表示の下部に、「注意！」の文字点滅表示２８と、注意すべき方向を示す注意方向矢印２９を表示している。
なお、障害物検出レーダ１が他車両２３Ａ後方の他車両２３Ｂを、他車両２３Ａの陰になり検出できないときでも、他車両２３Ａ後方の２車体分の死角領域に対しては、比較的高い危険度が設定されているので、図３０において破線で示したようにノード番号６に対応する位置での危険度の値は警報閾値を超え、危険状況警報装置１０は警報を提示する。
リスク最小走行軌跡上の危険度の値が警報閾値を超えているノード番号６に対応する部分を注意マーカー２７で表示し、さらに、画面表示の下部に、「注意！」の文字点滅表示２８と、注意すべき方向を示す注意方向矢印２９を表示している。
なお、障害物検出レーダ１が他車両２３Ａ後方の他車両２３Ｂを、他車両２３Ａの陰になり検出できないときでも、他車両２３Ａ後方の２車体分の死角領域に対しては、比較的高い危険度が設定されているので、図３０において破線で示したようにノード番号６に対応する位置での危険度の値は警報閾値を超え、危険状況警報装置１０は警報を提示する。
なお、図２１から図２４のフローチャートでは、自車両が交差点の停止線位置ＳＰより手前にいる時点において、走行経路に沿った危険度場の算出と走行軌跡の探索を行う例で説明したが、すでに交差点の停止線位置ＳＰを越えている時点において走行経路に沿った危険度場の算出と走行軌跡の探索を行う場合は、自車両の現在位置をステップ３６７における終端ノードとして、ステップ３６７以降のフローチャートを実行するように制御することにより、交差点中央手前付近で対向車をやり過ごすために右折待ちしている場合の、危険状況を運転者に提示できる。
本実施例の音声装置９は本発明の警報手段を構成する。また、本実施例のフローチャートにおけるステップ１０６、１０７、１０９は、本発明の判定手段を、ステップ２０１、２０３は道路形状取得手段を、ステップ２０２は道路情報取得手段を、ステップ２０４は車載障害物検出手段を、ステップ２０５は走行状態検出手段を、ステップ２０６は走行経路推定手段を、ステップ２０７〜２２６、２２９は危険度場設定手段を、ステップ２２７、２２８、２３０、２３１はリスク最小軌跡算出手段を構成する。
以上のように本実施例によれば、推定された走行経路に沿った走行軌跡を探索するときに、道路形状および、検出された障害物の位置の動きとその道路平面上の占有面積も推定した上で、道路上の各地点の危険度の値を設定するので、障害物が移動している場合、推定占有領域の大きさを持った障害物の挙動に伴う危険度の高い路上位置の時間変化も考慮できる。
また、自車両から前方の障害物を見た時の死角領域および死角領域に隣接した死角影響領域に対しては、そうでない領域よりも危険度の値を高く設定するので、障害物の近傍を走行するときの死角への不用意な接近、死角からの不意の飛び出しに対するリスクを考慮することができる。
また、自車両から前方の障害物を見た時の死角領域および死角領域に隣接した死角影響領域に対しては、そうでない領域よりも危険度の値を高く設定するので、障害物の近傍を走行するときの死角への不用意な接近、死角からの不意の飛び出しに対するリスクを考慮することができる。
また、道路属性、交差点の情報にもとづいて道路上の各地点の危険度の値を補正するので、道路上の各地点の危険度への障害物による直接的な寄与、障害物の死角による寄与のほか、道路環境、交差点の状況に応じた道路上の各地点の危険度を考慮できる。
例えば、住居地域の狭い道路では、住居の出入り口からの人などの飛び出しを考慮して、道路際に近いほど、また車速が速いほど、道路上の地点の危険度を高くできる。また、信号無しブラインド交差点における自車両走行道路に交差する道路からの人や他車両の飛び出しなどを考慮して、道路上の各地点の危険度を考慮できる。
例えば、住居地域の狭い道路では、住居の出入り口からの人などの飛び出しを考慮して、道路際に近いほど、また車速が速いほど、道路上の地点の危険度を高くできる。また、信号無しブラインド交差点における自車両走行道路に交差する道路からの人や他車両の飛び出しなどを考慮して、道路上の各地点の危険度を考慮できる。
さらに、障害物の検出信頼度を反映して、上記危険度の設定を行うので検出信頼度の低い障害物に対する、危険度の設定における誤差の拡大を防止できる。
また、障害物の推定占有領域の外側にも危険度を、障害物の直接寄与項として指数関数的に減衰する形で設定しているので、障害物、自車両の将来の位置の推定誤差があったとしても、その影響はリスク最小走行軌跡を計算する上で考慮されている。
自車両の走行経路を推定して、走行経路に沿ってリスク最小走行軌跡の算出を行っているので、交差点などの分岐路において、自車両に必要な情報だけを反映したリスク最小走行軌跡を効率的に算出できる。
なお、走行経路の推定に当たっては、取得した道路形状の情報と、自車両の方向指示器の作動状態にもとづいて自車両の走行経路を推定しているので、精度の高い走行経路の推定ができる。
また、障害物の推定占有領域の外側にも危険度を、障害物の直接寄与項として指数関数的に減衰する形で設定しているので、障害物、自車両の将来の位置の推定誤差があったとしても、その影響はリスク最小走行軌跡を計算する上で考慮されている。
自車両の走行経路を推定して、走行経路に沿ってリスク最小走行軌跡の算出を行っているので、交差点などの分岐路において、自車両に必要な情報だけを反映したリスク最小走行軌跡を効率的に算出できる。
なお、走行経路の推定に当たっては、取得した道路形状の情報と、自車両の方向指示器の作動状態にもとづいて自車両の走行経路を推定しているので、精度の高い走行経路の推定ができる。
本実施例の危険状況警報装置は以上の実施例のように、予測時間経過で変化する道路上の各地点の危険度にもとづき、走行可能な軌跡を探索し、自車両の走行経路に沿った走行軌跡の中のリスク最小走行軌跡を算出する。危険状況警報装置は、走行可能な軌跡が得られなかった場合、または得られたリスク最小走行軌跡上の危険度の値が所定の警報閾値を超えたとき、音声装置で運転者に警報を発するので、単に現在の障害物の位置だけから危険を警報するのに比して、本当に危険な場合にだけ運転者に警報を発することができる。
また、推定された走行経路に沿ったリスク最小走行軌跡を表示装置に提示するので、運転者の運転支援となる。
また、推定された走行経路に沿ったリスク最小走行軌跡を表示装置に提示するので、運転者の運転支援となる。
次に、本発明の第２の実施例を説明する。
図３２は本実施例の危険状況警報装置のブロック構成図である。
危険状況警報装置１０’は、障害物検出レーダ１、白線検出カメラ２、走行状態検出センサ３、通信装置４、ＣＰＵ５’、ナビゲーション装置６、表示装置７、音声装置９とからなる。
第１の実施例と異なる点は、通信装置４が加わり、ＣＰＵ５’における危険度場の設定と走行軌跡の探索において、通信装置４を介して取得した情報も用いる点である。
第１の実施例と同じ構成については同じ符号を付し、説明を省略する。なお、ＣＰＵ５はＣＰＵ５’に、リスク最小軌跡生成装置８はリスク最小軌跡生成装置８’に、危険状況警報装置１０は危険状況警報装置１０’に、危険度場設定部１２は危険度場設定部１２’に読み直す。
図３２は本実施例の危険状況警報装置のブロック構成図である。
危険状況警報装置１０’は、障害物検出レーダ１、白線検出カメラ２、走行状態検出センサ３、通信装置４、ＣＰＵ５’、ナビゲーション装置６、表示装置７、音声装置９とからなる。
第１の実施例と異なる点は、通信装置４が加わり、ＣＰＵ５’における危険度場の設定と走行軌跡の探索において、通信装置４を介して取得した情報も用いる点である。
第１の実施例と同じ構成については同じ符号を付し、説明を省略する。なお、ＣＰＵ５はＣＰＵ５’に、リスク最小軌跡生成装置８はリスク最小軌跡生成装置８’に、危険状況警報装置１０は危険状況警報装置１０’に、危険度場設定部１２は危険度場設定部１２’に読み直す。
通信装置４は路側監視装置４０の路側通信機４５と通信して、路側監視装置４０からの情報を受信する路車間通信機１６と、図示しない他車両と通信して他車両情報を受信する移動体間通信機１８を有している。
路側監視装置４０は、たとえばブラインド交差点に設置され、交差点に進入する車両などを俯瞰して撮影する監視カメラ４１、コントロールユニット４３、交差点に進入してくる車両に情報を送信する路側通信機４５を有している。
路側監視装置４０は、たとえばブラインド交差点に設置され、交差点に進入する車両などを俯瞰して撮影する監視カメラ４１、コントロールユニット４３、交差点に進入してくる車両に情報を送信する路側通信機４５を有している。
コントロールユニット４３は画像処理部を有し、監視カメラ４１からの画像を上方から路面を見た２次元平面座標に変換し、道路形状を取得する。また、コントロールユニット４３は、交差点近傍に存在する車両などの障害物を検出し、障害物の位置を算出し、また検出障害物の道路上における占有領域の大きさを算出する。
障害物の道路上における占有領域の大きさ、つまり障害物の幅ｂｉと長さａｉは、監視カメラ４１が交差点の高所から俯瞰して撮影していることから、コントロールユニット４３における画像処理により、障害物の像を路上の２次元平面座標に変換して、直接得られる。
障害物の道路上における占有領域の大きさ、つまり障害物の幅ｂｉと長さａｉは、監視カメラ４１が交差点の高所から俯瞰して撮影していることから、コントロールユニット４３における画像処理により、障害物の像を路上の２次元平面座標に変換して、直接得られる。
路側通信機４５は、コントロールユニット４３に制御されて交差点近傍の通信エリア内に進入した車両の路車間通信機１６と通信し、以下の情報を送信する。
（１）路側監視装置の設置座標
（２）障害物との距離
（３）障害物の検出方位
（４）障害物の道路上における占有領域の大きさ（障害物の幅ｂｉと長さａｉ）
移動体間通信機１８は、自車両と自車両近傍の他車両との間で互いに交信して、車両の位置、走行方向、車速、方向指示器操作状態、車両の属性情報である大きさ（車幅と車体長）、などの他車両情報を受信する。
（１）路側監視装置の設置座標
（２）障害物との距離
（３）障害物の検出方位
（４）障害物の道路上における占有領域の大きさ（障害物の幅ｂｉと長さａｉ）
移動体間通信機１８は、自車両と自車両近傍の他車両との間で互いに交信して、車両の位置、走行方向、車速、方向指示器操作状態、車両の属性情報である大きさ（車幅と車体長）、などの他車両情報を受信する。
ＣＰＵ５’は、障害物検出レーダ１からの障害物の位置、大きさ（幅、高さ）、相対速度などの障害物情報、白線検知カメラ２からの、自車両前方の道路形状の情報、自車両の道路上の走行位置の情報、走行状態検出センサ３からの車速、左折・直進・右折などの情報、ナビゲーション装置６からの前方の道路形状、道路属性などの道路情報を取得する。
さらにＣＰＵ５’は、路側監視装置４０からの情報、および移動体間通信による近傍の他車両からの情報を取得する。
ＣＰＵ５’は、走行経路推定部１１、走行経路に沿った道路上の各地点の危険度の値を設定し、走行可能な軌跡を探索する危険度場設定部１２’、リスク最小軌跡算出部１３、判定部１５とからなる。
図３３は、危険状況警報装置１０’の各構成部分の実装配置を示す図である。
さらにＣＰＵ５’は、路側監視装置４０からの情報、および移動体間通信による近傍の他車両からの情報を取得する。
ＣＰＵ５’は、走行経路推定部１１、走行経路に沿った道路上の各地点の危険度の値を設定し、走行可能な軌跡を探索する危険度場設定部１２’、リスク最小軌跡算出部１３、判定部１５とからなる。
図３３は、危険状況警報装置１０’の各構成部分の実装配置を示す図である。
次に本実施例の作用を、図３４に示すようなブラインド交差点における例で説明する。
自車両２１が両方向に通行可能な車線区分のない道路３１Ａを走行しており、交差点３５を直進しようとしている。
交差点３５の向こう側では他車両２３Ａが自車両から見て道路右側に停車している。この交差点３５は、住居壁などにより視界が制限され、道路３１Ｂから交差点３５に進入してくる他車両２３Ｂは、自車両２１から視認することが困難な状況である。また、道路３１Ａの道幅は、道路３１Ｂの道幅よりも広く、交差点３５通過時には、道路３１Ｂ側の車両には、一旦停止義務があるが、優先側の道路３１Ａ側の車両は徐行して優先通過できる場合である。
自車両２１が両方向に通行可能な車線区分のない道路３１Ａを走行しており、交差点３５を直進しようとしている。
交差点３５の向こう側では他車両２３Ａが自車両から見て道路右側に停車している。この交差点３５は、住居壁などにより視界が制限され、道路３１Ｂから交差点３５に進入してくる他車両２３Ｂは、自車両２１から視認することが困難な状況である。また、道路３１Ａの道幅は、道路３１Ｂの道幅よりも広く、交差点３５通過時には、道路３１Ｂ側の車両には、一旦停止義務があるが、優先側の道路３１Ａ側の車両は徐行して優先通過できる場合である。
交差点３５には路側監視装置４０の監視カメラ４１（４１Ａ、４１Ｂ、４１Ｃ、４１Ｄ）がそれぞれの方向から交差点３５に進入してくる車両などを、交差点近傍の高所から俯瞰して撮影している。
図示省略の路側通信機のアンテナ４２Ａ、４２Ｂ、４２Ｃ、４２Ｄは、通信エリアを限定するように指向性を有し、交差点接近部分の所定の領域内に進入した車両とのみ通信可能とする。
図示省略の路側通信機のアンテナ４２Ａ、４２Ｂ、４２Ｃ、４２Ｄは、通信エリアを限定するように指向性を有し、交差点接近部分の所定の領域内に進入した車両とのみ通信可能とする。
リスク最小走行軌跡を生成して、必要に応じてリスク最小走行軌跡の危険状況を運転者に報知する制御のメインのフローチャートは、第１の実施例の図３と基本的に同じであり、この制御は、周期的に繰り返される。
ただし、第１の実施例における詳細フローチャートのステップ２０１〜２１３は後述の図３５、図３６のステップ２５１〜２６６に置き換え、ステップ２１４以降に繋がる。
ここでステップ２５１〜２５９はメインのフローチャートのステップ１０１に対応し、またステップ２６０はステップの１０２に対応する。ステップ２６１〜２６６はステップ１０３の一部である。
ただし、第１の実施例における詳細フローチャートのステップ２０１〜２１３は後述の図３５、図３６のステップ２５１〜２６６に置き換え、ステップ２１４以降に繋がる。
ここでステップ２５１〜２５９はメインのフローチャートのステップ１０１に対応し、またステップ２６０はステップの１０２に対応する。ステップ２６１〜２６６はステップ１０３の一部である。
図３５、図３６の詳細なフローチャートにもとづいて説明する。この制御はＣＰＵ５’において行う。
ステップ２５１〜２５５は、第１の実施例のステップ２０１〜２０５と同じである。
ステップ２５１〜２５５は、第１の実施例のステップ２０１〜２０５と同じである。
ステップ２５６では、ＣＰＵ５’は、路側監視装置４０の通信エリアに自車両が進入したかどうかをチェックする。路側監視装置４０の路側通信機４５の通信エリアに自車両が進入したことは、路車間通信機１６が所定の電界強度を検出したことで、判定できる。
通信エリアに進入した場合はステップ２５７に進み、そうでない場合はステップ２５８に進む。
ステップ２５７では、路側監視装置４０からの情報を取得する。路側監視装置４０からの情報は、（１）当該路側監視装置の設置座標、（２）当該路側監視装置が検出した障害物との距離、（３）障害物の検出方位、（４）障害物の道路上における占有領域の大きさを含んでいる。
通信エリアに進入した場合はステップ２５７に進み、そうでない場合はステップ２５８に進む。
ステップ２５７では、路側監視装置４０からの情報を取得する。路側監視装置４０からの情報は、（１）当該路側監視装置の設置座標、（２）当該路側監視装置が検出した障害物との距離、（３）障害物の検出方位、（４）障害物の道路上における占有領域の大きさを含んでいる。
ステップ２５８では、ＣＰＵ５’は、移動体間通信機１８が他車両との移動体間通信を接続したかどうかをチェックする。移動体間通信が接続したことは、移動体間通信機１８が所定の電界強度を検出したことで判定できる。接続した場合は、ステップ２５９に進み、接続していない場合はステップ２６０に進む。
ステップ２５９では、移動体間通信機１８を介して他車両から他車両の位置、走行方向、車速、車両の大きさ（車幅と車体長）、方向指示器操作状態などの他車両情報を取得する。
なお、この時自車両の同様の情報を他車両に送信する。
ステップ２６０では、走行経路推定部１１は、ステップ２５５で取得した方向指示器の操作状態から前方道路形状に対する自車両２１の走行経路を推定する。
ステップ２５９では、移動体間通信機１８を介して他車両から他車両の位置、走行方向、車速、車両の大きさ（車幅と車体長）、方向指示器操作状態などの他車両情報を取得する。
なお、この時自車両の同様の情報を他車両に送信する。
ステップ２６０では、走行経路推定部１１は、ステップ２５５で取得した方向指示器の操作状態から前方道路形状に対する自車両２１の走行経路を推定する。
ステップ２６１では、危険度場設定部１２’は、障害物を検出したかどうかをチェックする。
障害物を検出したかどうかは、障害物検出レーダ１からの障害物の情報、路側監視装置４０からの障害物の情報に加え、移動体間通信により取得した他車両の位置が、自車両が走行している道路の自車両の現在位置から所定距離Ｌａ内の前方の位置、または自車両が走行している道路の前述の所定距離Ｌａ内にある交差点からの分岐路を走行しており、その位置が交差点から所定距離Ｌｂ内にある場合に、障害物を検出したと判定する。
障害物を検出した場合はステップ２６２に進み、検出しなかった場合はステップ２１４に進む。
障害物を検出したかどうかは、障害物検出レーダ１からの障害物の情報、路側監視装置４０からの障害物の情報に加え、移動体間通信により取得した他車両の位置が、自車両が走行している道路の自車両の現在位置から所定距離Ｌａ内の前方の位置、または自車両が走行している道路の前述の所定距離Ｌａ内にある交差点からの分岐路を走行しており、その位置が交差点から所定距離Ｌｂ内にある場合に、障害物を検出したと判定する。
障害物を検出した場合はステップ２６２に進み、検出しなかった場合はステップ２１４に進む。
ステップ２６２では、危険度場設定部１２’は、ステップ２６１で検出した障害物にインデックス（ｉ＝１、２、・・・、Ｎ）を付す。このとき、一つの障害物に対して、障害物検出レーダ１で検出した障害物、路側監視装置４０で検出した障害物、移動体間通信で取得した障害物としての他車両の情報が重複する場合がある。
そこで、障害物検出レーダ１、路側監視装置４０、移動体間通信という異なる情報源からの障害物に対してそれぞれの位置、速度、走行方向を算出し、走行方向が同一で、位置と速度がそれぞれ所定の誤差範囲内で一致するものは、一つの障害物であると判定してインデックスｉを付する。
そこで、障害物検出レーダ１、路側監視装置４０、移動体間通信という異なる情報源からの障害物に対してそれぞれの位置、速度、走行方向を算出し、走行方向が同一で、位置と速度がそれぞれ所定の誤差範囲内で一致するものは、一つの障害物であると判定してインデックスｉを付する。
障害物検出レーダ１によって検出された障害物の速度、走行方向は、ステップ２１０で説明したような方法で算出できる。
路側監視装置４０によって検出された障害物の位置については、受信した路側監視装置４０の設置座標と、路側監視装置４０と障害物との距離と、路側監視装置４０からの検出方位とから算出でき、速度と走行方向は障害物の位置の時間的変化から算出できる。
移動体間通信からの情報による障害物の場合は、その情報に位置、速度、走行方向のデータが含まれている。
路側監視装置４０によって検出された障害物の位置については、受信した路側監視装置４０の設置座標と、路側監視装置４０と障害物との距離と、路側監視装置４０からの検出方位とから算出でき、速度と走行方向は障害物の位置の時間的変化から算出できる。
移動体間通信からの情報による障害物の場合は、その情報に位置、速度、走行方向のデータが含まれている。
次に、情報源が異なるだけで同一障害物と判定された場合に、その障害物に対する情報が移動体間通信からの情報をも有するときは、移動体間通信からの情報を以て障害物の情報とし、他の情報源からの障害物情報は削除する。
また、情報源が異なるだけで同一障害物と判定された場合に、その障害物に対する情報として、移動体間通信からの障害物情報は有せず、路側監視装置４０からの情報を有するときは、路側監視装置４０からの情報を以て障害物の情報とし、障害物検出レーダ１からの障害物情報は削除する。
また、情報源が異なるだけで同一障害物と判定された場合に、その障害物に対する情報として、移動体間通信からの障害物情報は有せず、路側監視装置４０からの情報を有するときは、路側監視装置４０からの情報を以て障害物の情報とし、障害物検出レーダ１からの障害物情報は削除する。
ステップ２６３では、危険度場設定部１２’は、インデックスｉ＝１とし、ステップ２６４では、各情報源に応じて障害物ｉの検出信頼度、幅、長さを取得する。
たとえば、ステップ２６２において、障害物検出レーダ１からの障害物の情報を選定した場合は、ステップ２１０、２１１で説明したような方法で、検出信頼度、障害物の長さを算出する。障害物の幅は、障害物検出レーダ１からのデータをそのまま使用する。
また、ステップ２６２において、路側監視装置４０からの障害物の情報を選定した場合は、ステップ２１０で説明したような方法で検出信頼度が得られ、障害物の幅ｂｉと長さａｉは路側監視装置４０からのものをそのまま用いる。
また、ステップ２６２において、移動体間通信からの障害物の情報を選定した場合は、検出信頼度を１００％と設定し、障害物の幅ｂｉと長さａｉは移動体間通信で得られたものをそのまま用いる。
たとえば、ステップ２６２において、障害物検出レーダ１からの障害物の情報を選定した場合は、ステップ２１０、２１１で説明したような方法で、検出信頼度、障害物の長さを算出する。障害物の幅は、障害物検出レーダ１からのデータをそのまま使用する。
また、ステップ２６２において、路側監視装置４０からの障害物の情報を選定した場合は、ステップ２１０で説明したような方法で検出信頼度が得られ、障害物の幅ｂｉと長さａｉは路側監視装置４０からのものをそのまま用いる。
また、ステップ２６２において、移動体間通信からの障害物の情報を選定した場合は、検出信頼度を１００％と設定し、障害物の幅ｂｉと長さａｉは移動体間通信で得られたものをそのまま用いる。
ステップ２６５では、危険度場設定部１２’は、インデックスｉ＝ｉ＋１とし、ステップ２６６では、インデックスｉが検出された障害物の数Ｎより大きいかどうかをチェックする。インデックスがＮより大きい場合はステップ２１４に進む。インデックスがＮ以下の場合はステップ２６４に戻り、全ての検出された障害物に対してステップ２６４の処理を繰り返す。
本フローチャートのステップ２６１は第１の実施例のステップ２０７に対応し、ステップ２６２〜２６６はステップ２０８〜２１３に対応する。
本実施例におけるステップ２６６より後の制御の流れは、第１の実施例において図６、図７に示した詳細なフローチャートのステップ２１４以降と同じである。つまり、走行経路に沿った危険度場の算出と走行軌跡の探索を行い、得られた走行軌跡の最短経路問題を解き、運転者への危険報知が必要かどうかを判断し、必要に応じ危険報知をし、リスク最小走行軌跡を表示装置７に表示させる。
本フローチャートのステップ２６１は第１の実施例のステップ２０７に対応し、ステップ２６２〜２６６はステップ２０８〜２１３に対応する。
本実施例におけるステップ２６６より後の制御の流れは、第１の実施例において図６、図７に示した詳細なフローチャートのステップ２１４以降と同じである。つまり、走行経路に沿った危険度場の算出と走行軌跡の探索を行い、得られた走行軌跡の最短経路問題を解き、運転者への危険報知が必要かどうかを判断し、必要に応じ危険報知をし、リスク最小走行軌跡を表示装置７に表示させる。
自車両２１が図３４のようにブラインド交差点に優先側の道路３１Ａから進入して直進しようとするとき、危険状況警報装置１０’は、第１の実施例の場合と異なり、路側監視装置４０からの情報により道路３１Ｂに他車両２３Ｂが存在していることを検出している。
したがって、交差点近傍の危険度場を算出する場合に、道路属性によるブラインド交差点の危険度の値に、他車両２３Ｂの危険度の直接寄与項が加算されるので、交差点３５を直進するリスク最小走行軌跡３７は、図３７に示すように図１９の場合よりやや右側となる。また、リスク最小走行軌跡上の危険度の値は、図１９の場合よりも増加して所定の警報閾値を超え、図３７に示すように文字点滅表示２８と、注意方向矢印２９が表示される。
したがって、交差点近傍の危険度場を算出する場合に、道路属性によるブラインド交差点の危険度の値に、他車両２３Ｂの危険度の直接寄与項が加算されるので、交差点３５を直進するリスク最小走行軌跡３７は、図３７に示すように図１９の場合よりやや右側となる。また、リスク最小走行軌跡上の危険度の値は、図１９の場合よりも増加して所定の警報閾値を超え、図３７に示すように文字点滅表示２８と、注意方向矢印２９が表示される。
また、自車両が優先側の道路３１Ａではなく、道路３１Ｂ側からブライド交差点である交差点３５に接近し、停止線３４で停止した場合は、危険状況警報装置１０’は、路側監視装置４０からの情報により、優先側の道路３１Ａを走行する他車両の情報を取得し、自車両の直進、左折、右折にかかわらず、自車両の走行経路に沿う危険度場の算出と走行軌跡の探索を行うときに、自車両は所定の車速ＶＴで設定時間Ｔ秒だけ走行するとし、自車両および他車両の予測位置にもとづく危険度場を算出して用いる。
したがって、優先側の道路３１Ａを走行する他車両に対して、自車両が衝突するようなタイミングの場合、リスク最小走行軌跡を得ることができず、減速、停止の警報が運転者に出される。また優先側の道路３１Ａを走行する他車両に対して、直前横断、または直前左折、直前右折するようなタイミングの場合に、危険状況警報装置１０’は高い危険度の値を示すことになる。
したがって、優先側の道路３１Ａを走行する他車両に対して、自車両が衝突するようなタイミングの場合、リスク最小走行軌跡を得ることができず、減速、停止の警報が運転者に出される。また優先側の道路３１Ａを走行する他車両に対して、直前横断、または直前左折、直前右折するようなタイミングの場合に、危険状況警報装置１０’は高い危険度の値を示すことになる。
本実施例の音声装置９は本発明の警報手段を、路車間通信機１６は路車間通信手段を、移動体間通信機１８は移動体間通信手段を構成する。また、本実施例のフローチャートにおけるステップ１０６、１０７、１０９は、本発明の判定手段を、ステップ２５１、２５３は道路形状取得手段を、ステップ２５２は道路情報取得手段を、ステップ２５４は車載障害物検出手段を、ステップ２５５は走行状態検出手段を、ステップ２５７は路側障害物検出手段を、ステップ２６２〜２６６、およびステップ２１４〜２２６、２２９は危険度場設定手段を、ステップ２６０は走行経路推定手段を、ステップ２２７、２２８、２３０、２３１はリスク最小軌跡算出手段を構成する。
以上のように本実施例によれば、第１の実施例と同様に、推定された走行経路に沿った走行軌跡を探索するときに、道路形状および、検出された障害物の位置の動きとその道路平面上の占有面積も考慮した上で、道路上の各地点の危険度の値を設定するので、障害物が移動している場合、占有領域の大きさを持った障害物の挙動に伴う危険度の高い路上位置の時間変化も考慮できる。
特に、路側監視装置４０から障害物の情報を取得しているので、車載の障害物検出レーダ１での障害物の検出が困難な場合、例えばブラインド交差点における自車両から見通せない道路上の他車両などの位置、走行方向、車速を得ることができるので、その車両の危険度の値を適切に設定することができる。
特に、路側監視装置４０から障害物の情報を取得しているので、車載の障害物検出レーダ１での障害物の検出が困難な場合、例えばブラインド交差点における自車両から見通せない道路上の他車両などの位置、走行方向、車速を得ることができるので、その車両の危険度の値を適切に設定することができる。
また、第１の実施例と同様に、自車両から前方の障害物を見た時の死角領域および死角領域に隣接した死角影響領域に対しては、そうでない領域よりも危険度の値を高く設定するので、障害物の近傍を走行するときの死角への不用意な接近、死角からの不意の飛び出しに対するリスクを考慮することができる。
また、道路属性、交差点の情報にもとづいて道路上の各地点の危険度の値を補正するので、道路上の各地点の危険度への障害物による直接的な寄与、障害物の死角による寄与のほか、道路環境、交差点の状況に応じた道路上の各地点の危険度を考慮できる。
例えば、住居地域の狭い道路では、住居の出入り口からの人などの飛び出しを考慮して、道路際に近いほど、また車速が速いほど、道路上の地点の危険度を高くできる。また、信号無しブラインド交差点における自車両走行道路に交差する道路からの人や他車両の飛び出しなどを考慮して、道路上の各地点の危険度を考慮できる。
また、道路属性、交差点の情報にもとづいて道路上の各地点の危険度の値を補正するので、道路上の各地点の危険度への障害物による直接的な寄与、障害物の死角による寄与のほか、道路環境、交差点の状況に応じた道路上の各地点の危険度を考慮できる。
例えば、住居地域の狭い道路では、住居の出入り口からの人などの飛び出しを考慮して、道路際に近いほど、また車速が速いほど、道路上の地点の危険度を高くできる。また、信号無しブラインド交差点における自車両走行道路に交差する道路からの人や他車両の飛び出しなどを考慮して、道路上の各地点の危険度を考慮できる。
さらに、障害物の検出信頼度を反映して、上記危険度の設定を行うので検出信頼度の低い障害物に対する、危険度の値設定における誤差の拡大を防止できる。
また、障害物の推定占有領域の外側にも危険度を、障害物の直接寄与項として指数関数的に減衰する形で設定しているので、障害物、自車両の将来の位置の推定誤差があったとしても、その影響はリスク最小走行軌跡を計算する上で考慮されている。
また、障害物の推定占有領域の外側にも危険度を、障害物の直接寄与項として指数関数的に減衰する形で設定しているので、障害物、自車両の将来の位置の推定誤差があったとしても、その影響はリスク最小走行軌跡を計算する上で考慮されている。
自車両の走行経路を推定して、走行経路に沿ってリスク最小走行軌跡の算出を行っているので、交差点などの分岐路において、自車両に必要な情報だけを反映したリスク最小走行軌跡を効率的に算出できる。
なお、走行経路の推定に当たっては、取得した道路形状の情報と、自車両の方向指示器の作動状態にもとづいて自車両の走行経路を推定しているので、精度の高い走行経路の推定をできる。
なお、走行経路の推定に当たっては、取得した道路形状の情報と、自車両の方向指示器の作動状態にもとづいて自車両の走行経路を推定しているので、精度の高い走行経路の推定をできる。
特に本実施例では、移動体間通信によって自車両の走行経路に係わる他車両の位置、車速、走行方向、大きさ、進路（方向指示器の作動状態）などの情報を取得し、障害物としての危険度場の設定に用いているので、路側監視装置のない場所においても障害物の情報を外部から取得し、リスク最小走行軌跡を算出する上で考慮することができる。
本実施例の危険状況警報装置は以上の実施例のように、予測時間経過で変化する道路上の各地点の危険度にもとづき、走行可能な軌跡を探索し、自車両の走行経路に沿った走行軌跡の中のリスク最小走行軌跡を算出する。危険状況警報装置は、走行可能な軌跡が得られなかった場合、または得られたリスク最小走行軌跡上の危険度の値が所定の警報閾値を超えたとき、音声装置で運転者に警報を発するので、単に現在の障害物の位置だけから危険を警報するのに比して、本当に危険な場合にだけ運転者に警報を発することができる。
また、推定された走行経路に沿ったリスク最小走行軌跡を表示装置に提示するので、運転者の運転支援となる。
また、推定された走行経路に沿ったリスク最小走行軌跡を表示装置に提示するので、運転者の運転支援となる。
なお、第１の実施例および第２の実施例において、検出された障害物の後方に死角領域、死角領域に隣接するｙ軸方向側には死角影響領域を設定して、危険度場を設定することとしているが、その死角領域、死角影響領域の奥行き長さは、検出した障害物の長さの２倍としたがそれに限定されるものではない。
たとえば、路側監視装置４０の監視カメラ４１により検出された障害物ｉの場合は、上方から俯瞰して撮影し、後方死角となる距離が短いので、死角領域、死角影響領域の奥行き長さを、障害物ｉの長さａｉと等しい長さとしてもよい。
たとえば、路側監視装置４０の監視カメラ４１により検出された障害物ｉの場合は、上方から俯瞰して撮影し、後方死角となる距離が短いので、死角領域、死角影響領域の奥行き長さを、障害物ｉの長さａｉと等しい長さとしてもよい。
また、第１の実施例および第２の実施例において、障害物の危険度への直接寄与項は、等方向的に指数関数で減衰する形で設定しているが、それに限定されるものではない。
例えば、障害物の進行方向側への危険度の広がりは、障害物の速度に依存して、より広く設定するようにしてもよい。
例えば、障害物の進行方向側への危険度の広がりは、障害物の速度に依存して、より広く設定するようにしてもよい。
第１の実施例および第２の実施例において、走行経路の推定は、走行状態検出センサ３から取得した方向指示器の作動状態、ナビゲーション装置６および白線検出カメラ２からの前方の道路形状の情報にもとづくものとしたが、それに限定されるものではない。
図１および図３２に示すように、ナビゲーション装置６は、運転者が設定した走行経路に沿って走行するように運転者に案内提示する経路案内部２０を有し、リスク最小軌跡生成装置８、８’の走行経路推定部１１は、経路案内部２０からの経路誘導指令がある場合はその指令にもとづいて、前方道路形状における自車両の走行経路を推定するようにしてもよい。
なお、経路案内部２０は、本発明の走行経路案内手段を構成する。
図１および図３２に示すように、ナビゲーション装置６は、運転者が設定した走行経路に沿って走行するように運転者に案内提示する経路案内部２０を有し、リスク最小軌跡生成装置８、８’の走行経路推定部１１は、経路案内部２０からの経路誘導指令がある場合はその指令にもとづいて、前方道路形状における自車両の走行経路を推定するようにしてもよい。
なお、経路案内部２０は、本発明の走行経路案内手段を構成する。
ナビゲーション装置６の経路案内部２０からの経路誘導指令を利用することによって、交差点の停止線より相当手前の位置においても、自車両がその交差点を直進、左折、右折のいずれかを推定することができるので、運転者が意図している走行経路に沿ったリスク最小走行軌跡が算出できる。
したがって、交差点に接近する早期の段階で、潜在している危険を運転者に報知することができる。
したがって、交差点に接近する早期の段階で、潜在している危険を運転者に報知することができる。
また、第１の実施例および第２の実施例における運転者への危険状況表示画面において、表示画面の下段にはリスク最小走行軌跡にもとづく現在位置からの推奨操作、例えば操舵方向指示、減速または停止指示などを表示してもよい。
なお、第２の実施例において、路側監視装置４０は、障害物の走行方向と速度を画像処理によって算出することとしたが、それに限定されるものではない。さらにミリ波レーダ、またはドップラーレーダを設け、監視カメラ４１と連動させて、監視カメラ４１が検出した障害物の速度を検出するようにしてもよい。
なお、第２の実施例において、路側監視装置４０は、障害物の走行方向と速度を画像処理によって算出することとしたが、それに限定されるものではない。さらにミリ波レーダ、またはドップラーレーダを設け、監視カメラ４１と連動させて、監視カメラ４１が検出した障害物の速度を検出するようにしてもよい。
また、本発明のリスク最小軌跡生成装置８、８’は、車両の自動運転装置にも適用できる。
その場合、リスク最小軌跡生成装置８、８’においてリスク最小走行軌跡を算出し、得られたリスク最小走行軌跡にもとづいて自動運転装置が車両の運転操作指令を生成するようすればよい。例えば自動運転装置は、車両がリスク最小走行軌跡に沿って走行するように操舵指令を生成する。また、得られたリスク最小走行軌跡の危険度が所定値以上の場合は、減速または停止指令を出して、次の繰り返しで得られるリスク最小走行軌跡の危険度が所定値以下になるようにすればよい。
その場合、リスク最小軌跡生成装置８、８’においてリスク最小走行軌跡を算出し、得られたリスク最小走行軌跡にもとづいて自動運転装置が車両の運転操作指令を生成するようすればよい。例えば自動運転装置は、車両がリスク最小走行軌跡に沿って走行するように操舵指令を生成する。また、得られたリスク最小走行軌跡の危険度が所定値以上の場合は、減速または停止指令を出して、次の繰り返しで得られるリスク最小走行軌跡の危険度が所定値以下になるようにすればよい。
１ 障害物検出レーダ
２ 白線検出カメラ
３ 走行状態検出センサ
４ 通信装置
５、５’ ＣＰＵ
６ ナビゲーション装置
７ 表示装置
８、８’ リスク最小軌跡生成装置
９ 音声装置
１０、１０’ 危険状況警報装置
１１ 走行経路推定部
１２、１２’ 危険度場設定部
１３ リスク最小軌跡算出部
１５ 判定部
１６ 路車間通信機
１７ 地図情報データベース
１８ 移動体間通信機
１９ 現在位置検出部
２０ 経路案内部
２１ 自車両
２３ 大型車両
２３Ａ、２３Ｂ 他車両
２５ 自転車
２７ 注意マーカー
２８ 文字点滅表示
２９ 注意方向矢印
３１、３１Ａ、３１Ｂ 道路
３２ 一方通行標識
３３ 白線
３４ 停止線
３５ 交差点
３７ リスク最小走行軌跡
４０ 路側監視装置
４１、４１Ａ、４１Ｂ、４１Ｃ、４１Ｄ 監視カメラ
４２Ａ、４２Ｂ、４２Ｃ、４２Ｄ アンテナ
４３ コントロールユニット
４５ 路側通信機
２ 白線検出カメラ
３ 走行状態検出センサ
４ 通信装置
５、５’ ＣＰＵ
６ ナビゲーション装置
７ 表示装置
８、８’ リスク最小軌跡生成装置
９ 音声装置
１０、１０’ 危険状況警報装置
１１ 走行経路推定部
１２、１２’ 危険度場設定部
１３ リスク最小軌跡算出部
１５ 判定部
１６ 路車間通信機
１７ 地図情報データベース
１８ 移動体間通信機
１９ 現在位置検出部
２０ 経路案内部
２１ 自車両
２３ 大型車両
２３Ａ、２３Ｂ 他車両
２５ 自転車
２７ 注意マーカー
２８ 文字点滅表示
２９ 注意方向矢印
３１、３１Ａ、３１Ｂ 道路
３２ 一方通行標識
３３ 白線
３４ 停止線
３５ 交差点
３７ リスク最小走行軌跡
４０ 路側監視装置
４１、４１Ａ、４１Ｂ、４１Ｃ、４１Ｄ 監視カメラ
４２Ａ、４２Ｂ、４２Ｃ、４２Ｄ アンテナ
４３ コントロールユニット
４５ 路側通信機
Claims (13)
- 自車両の走行状態を検出する走行状態検出手段と、
自車両周囲の障害物を検出する車載障害物検出手段と、
自車両が走行中の道路形状を取得する道路形状取得手段と、
前記障害物の検出位置と前記道路形状とにもとづいて、道路上の各地点における危険度を設定する危険度場設定手段と、
前記走行状態にもとづいて自車両の走行経路を推定する走行経路推定手段と、
前記推定された走行経路に沿った危険度の総和が最小になるリスク最小走行軌跡を算出するリスク最小軌跡算出手段とを備えることを特徴とするリスク最小軌跡生成装置。 - さらに自車両が走行中の道路およびそれに連なる周囲の道路の属性および交差点に関する道路情報を取得する道路情報取得手段を備え、
前記危険度場設定手段は、前記道路情報にもとづいて道路上の各地点における危険度の値を補正することを特徴とする請求項１に記載のリスク最小軌跡生成装置。 - 自車両の走行状態を検出する走行状態検出手段と、
自車両が走行中の道路およびそれに連なる周囲の道路および交差点に関する道路形状、道路の属性を含む道路情報を取得する道路情報取得手段と、
道路に設置された道路上の障害物を検出する路側障害物検出手段の障害物に関する情報を受信する路車間通信手段と、
前記検出された障害物の検出位置と前記道路情報から、道路上の各地点における危険度の値を設定する危険度場設定手段と、
前記走行状態にもとづいて自車両の走行経路を推定する走行経路推定手段と、
前記推定された走行経路に沿った危険度の総和が最小になるなリスク最小走行軌跡を算出するリスク最小軌跡算出手段とを備えることを特徴とするリスク最小軌跡生成装置。 - 前記危険度場設定手段は、前記検出された障害物の速度から前記障害物の未来の位置を予測して、前記道路形状における各地点の危険度の値を、予測時点によって変化させて設定することを特徴とする請求項１から３のいずれか１に記載のリスク最小軌跡生成装置。
- 前記危険度場設定手段は、前記車載障害物検出手段または前記路側障害物検出手段が前記障害物を検出した時の検出信号状態にもとづいて検出信頼度を算出し、該検出信頼度にもとづいて前記道路形状における各地点の危険度の値に対する障害物の危険度の寄与の大きさを設定することを特徴とする請求項１から４のいずれか１に記載のリスク最小軌跡生成装置。
- 前記危険度場設定手段は、前記障害物の検出位置と大きさにもとづいて、前記車載または路側障害物検出手段が障害物を検出することが困難な前記道路形状における死角領域を算出し、算出された死角領域およびその周辺の死角影響領域に対して危険度の値を設定することを特徴とする請求項１から５のいずれか１に記載のリスク最小軌跡生成装置。
- 前記危険度場設定手段は、交差点において前記走行経路推定手段が推定した走行経路に沿って危険度場の設定をすることを特徴とする請求項１から６のいずれか１に記載のリスク最小軌跡生成装置。
- 前記走行経路推定手段は、方向指示器の作動状態と道路形状にもとづいて、自車両の走行経路を推定することを特徴とする請求項１から７のいずれか１に記載のリスク最小軌跡生成装置。
- さらに、運転者が設定した目的地までの経路の誘導を行う走行経路案内手段を備え、
前記走行経路推定手段は、前記走行経路案内手段が指示する方向を自車両の走行経路と推定することを特徴とする請求項１から８のいずれか１に記載のリスク最小軌跡生成装置。 - さらに自車両周囲の他車両から発信される該他車両の位置および属性を含む他車両情報を受信する移動体間通信手段を備え、
前記危険度場設定手段は、前記移動体間通信手段によって取得した他車両情報も障害物の情報に加え、道路上の各地点の危険度を設定することを特徴とする請求項１から９のいずれか１に記載のリスク最小軌跡生成装置。 - 請求項１から１０のいずれか１に記載の前記リスク最小軌跡生成装置と、
該リスク最小軌跡生成装置から出力される前記リスク最小走行軌跡上の危険度の最大値にもとづいて、乗員への警報の要否を判定する判定手段と、
警報手段とを備えることを特徴とする危険状況警報装置。 - 自車両周囲に検出された障害物の情報を取得し、
自車両の走行状態を検出し、
自車両が走行中の道路形状を取得し、
前記検出した走行状態と前記道路形状にもとづいて自車両の走行経路を推定し、
前記障害物の検出位置と前記道路形状にもとづき、道路上の各地点における危険度を設定し、
前記走行経路に沿った危険度の総和が最小になる走行軌跡を算出することを特徴とするリスク最小走行軌跡の算出方法。 - 自車両が走行中の道路およびそれに連なる周囲の道路および交差点に関する道路形状、道路の属性を含む道路情報をナビゲーション装置から取得し、
自車両の走行状態を検出し、
前記検出した走行状態と前記道路情報にもとづいて自車両の走行経路を推定し、
道路に設置された道路上の障害物を検出する路側障害物検出手段から障害物に関する情報を取得し、
前記障害物の検出位置と前記道路情報にもとづき、道路上の各地点における危険度を設定し、
前記走行経路に沿った危険度の総和が最小になる走行軌跡を算出することを特徴とするリスク最小走行軌跡の算出方法。
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