JP2007102639A - 衝突判定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】とくに前方立体物の位置を正確に求めることなく、前方立体物が自己に接触する可能性を統計的に考慮して推定し、自然な感覚で制御を行う。
【解決手段】制御ユニット５は、判定対象とする立体物の現在の前後方向加速度、前後方向速度、前後方向位置をカメラ等の誤差を考慮して統計処理して演算し、これらの値を基に、Δｔ秒後の前後方向加速度、前後方向速度、前後方向位置を統計処理にて演算し、Δｔ秒後の前後方向位置を基に、Δｔ秒後の接触確率を演算する。そして、前方立体物との接触確率が低い場合はそのままとし、この状態から接触確率が高まるとモニタ６を通じてドライバに情報を提供し、更にこの障害物情報表示の状態から接触確率が高まるとスピーカ７から音声による警報を発生し、更にこの警報制御の状態から接触確率が高まると自動ブレーキ制御装置８に減速信号を出力して一定の自動ブレーキを作動させる。
【選択図】図２

Description

本発明は、ステレオカメラ、単眼カメラ、ミリ波レーダ等で検出した前方の立体物に対し、接触の可能性を判定する衝突判定装置に関する。

近年、車両においては、車載したカメラ等により前方の走行環境を撮影し、前方立体物を認識して自車両との衝突の可能性を推定する様々な運転支援制御装置が提案され、実用化されている。こうした前方立体物と自車両との衝突の可能性を推定する装置においては、前方立体物の位置を正確に把握することが要求されるものの、カメラ等による検出は、誤差を含むため、誤差を考慮して前方立体物の位置を特定する必要がある。

そこで、例えば、特開２００４−３７２３９号公報では、複数のセンサのそれぞれが同一の対象物を検出した際の位置および速度の誤差に関する正規分布に基づき、特定された位置および速度の誤差から、検出した対象物のそれぞれが位置的および速度的に同一の対象物である確率として第１および第２の確率を算出し、これら第１の確率と第２の確率とに基づき、検出した対象物のそれぞれが同一の対象物である確率として第３の確率を算出する。そして、第３の確率が閾値を超えた場合に、検出した対象物のそれぞれを同一の対象物として判断する技術が開示されている。
特開２００４−３７２３９号公報

しかしながら、上述の特許文献１で開示されるように、前方立体物の現在位置を正確に判断したとしても、その前方立体物が自車両と接触するまでに、どのような位置で推移するかまでは、正確に予測することは不可能であるという問題がある。また、こうした不確定要素は、前方立体物を検出するカメラ等の誤差が大きければ大きくなり、こうした要因をも考慮して制御できる自然なシステムが望ましい。

本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、とくに前方立体物の位置を正確に求めることなく、前方立体物が自己に接触する可能性を統計的に考慮して推定し、自然な感覚で制御を行うことができる衝突判定装置を提供することを目的としている。

本発明は、周辺の立体物を検出する立体物検出手段と、上記立体物の現在の運動と位置状態を統計処理にて演算する現在状態処理手段と、上記統計処理にて演算した現在の運動と位置状態を基に上記立体物の予め設定した時間後の運動と位置状態を統計処理により推定する状態推定手段と、上記立体物の上記推定した予め設定した時間後の位置状態を基に上記立体物と接触する接触確率を演算する接触確率演算手段とを備えたことを特徴としている。

本発明による衝突判定装置は、とくに前方立体物の位置を正確に求めることなく、前方立体物が自己に接触する可能性を統計的に考慮して推定し、自然な感覚で制御を行うことが可能となる。

以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。
図１乃至図４は本発明の実施の第１形態を示し、図１は車両に搭載した運転支援制御装置の概略構成図、図２は運転支援制御プログラムのフローチャート、図３は現在からΔｔ秒後に至る判定対象とする立体物の統計的な位置の説明図、図４は接触確率の説明図である。

図１において、符号１は自動車等の車両（自車両）で、この車両１には、衝突判定装置としての車両用運転支援制御装置２が搭載されている。この車両用運転支援制御装置２は、ステレオカメラ３、ステレオ画像認識装置４、制御ユニット５を有して主要に構成されており、この車両用運転支援制御装置２では、基本的に、後述の運転支援制御プログラムに従って制御され、前方立体物との接触確率（演算の詳細は後述する）に応じて、そのままの状態維持、障害物情報表示、警報制御、及び、自動ブレーキ制御の何れかを実行する。

すなわち、前方立体物との接触確率が低い場合はそのままとし、この状態から接触確率が高まるとモニタ６を通じてドライバに情報を提供し（障害物情報表示）、更にこの障害物情報表示の状態から接触確率が高まるとスピーカ７より音声による警報を発生し（警報制御）、更にこの警報制御の状態から接触確率が高まると自動ブレーキ制御装置８に減速信号を出力して一定の自動ブレーキを作動させる（自動ブレーキ制御）。

ステレオカメラ３は、ステレオ光学系として例えば電荷結合素子（ＣＣＤ）等の固体撮像素子を用いた１組の（左右の）ＣＣＤカメラで構成され、これら左右のＣＣＤカメラは、それぞれ車室内の天井前方に一定の間隔をもって取り付けられ、車外の対象を異なる視点からステレオ撮像し、撮像信号をステレオ画像認識装置４に出力する。

また、自車両１には、自車速を検出する車速センサ９が設けられており、この自車速Ｖ０は、ステレオ画像認識装置４と制御ユニット５とに出力される。

ステレオ画像認識装置４は、ステレオカメラ３からの画像、車速センサ６からの自車速Ｖ０が入力され、ステレオカメラ３からの画像に基づき自車両１前方の立体物データと白線データの前方情報を検出し、自車両１の進行路（自車進行路）を推定する。そして、自車進行路上の自車両１に最も近い立体物を、自車両１に対して接触する可能性を判定する判定対象物として抽出し、この判定対象とする立体物までの距離ｘ、判定対象とする立体物の前後方向速度Ｖｘ（距離ｘの微分値＋自車速Ｖ０）、判定対象とする立体物の前後方向加速度ａｘ（前後方向速度Ｖｘの微分値）等の各データを制御ユニット５に出力する。

ここで、ステレオ画像認識装置４における、ステレオカメラ３からの画像の処理は、例えば以下のように行われる。まず、ステレオカメラ３で撮像した自車両１前方のステレオ画像に対し、対応する位置のずれ量から三角測量の原理によって距離情報を生成する。そして、このデータを基に、周知のグルーピング処理や、予め記憶しておいた３次元的な道路形状データ、立体物データ等と比較し、白線データ、道路に沿って存在するガードレール、縁石等の側壁データ、車両や歩行者等の立体物データを抽出する。立体物データでは、立体物までの距離と、この距離の時間的変化（自車両１に対する相対速度）が求められ、特に自車進行路上にある最も近い立体物が判定対象とする立体物として抽出される。このように、ステレオカメラ３及びステレオ画像認識装置４は、立体物情報検出手段及び判定対象物選択手段として設けられている。

制御ユニット５は、ステレオ画像認識装置４から判定対象とする立体物までの距離ｘ、判定対象とする立体物の前後方向速度Ｖｘ（距離ｘの微分値＋自車速Ｖ０）、判定対象とする立体物の前後方向加速度ａｘ（前後方向速度Ｖｘの微分値）等の各データ、及び、車速センサ９から自車速Ｖ０が入力される。

そして、判定対象とする立体物までの距離ｘ、判定対象とする立体物の前後方向速度Ｖｘ（距離ｘ＋自車速Ｖ０）、判定対象とする立体物の前後方向加速度ａｘ（前後方向速度Ｖｘの微分値）等の各データを基に、これらの各データが真値を中心に、車両の前後方向を軸（ｘ軸）とする正規分布で出力されていると仮定し、現在の前後方向加速度ａｘ（０）、現在の前後方向速度Ｖｘ（０）、現在の前後方向位置ｘ（０）を統計処理して以下のように演算する。尚、以下の各正規分布において、−∞＜ｘ＜∞であり、各正規分布の分散は正の値である。

すなわち、現在の前後方向加速度ａｘ（０）は、現在の前後方向加速度の平均値ａｘ（０）ａと、現在の前後方向加速度の偏差σax（０）で示される分散σax（０）^２を有する正規分布としてａｘ（ａｘ（０）ａ，σax（０）^２）で演算する。
ａｘ（ａｘ（０）ａ，σax（０）^２）
＝（１／（（２・π）^１／２・σax（０）））
・ｅｘｐ（−（ｘ−ａｘ（０）ａ）^２／（２・σax（０）^２）） …（１）

また、現在の前後方向速度Ｖｘ（０）は、現在の前後方向速度の平均値Ｖｘ（０）ａと、現在の前後方向速度の偏差σvx（０）で示される分散σvx（０）^２を有する正規分布としてＶｘ（Ｖｘ（０）ａ，σvx（０）^２）で演算する。
Ｖｘ（Ｖｘ（０）ａ，σvx（０）^２）
＝（１／（（２・π）^１／２・σvx（０）））
・ｅｘｐ（−（ｘ−Ｖｘ（０）ａ）^２／（２・σvx（０）^２）） …（２）

更に、現在の前後方向位置ｘ（０）は、現在の前後方向位置の平均値ｘ（０）ａと、現在の前後方向位置の偏差σx（０）で示される分散σx（０）^２を有する正規分布としてｘ（ｘ（０）ａ，σｘ（０）^２）で演算する。
ｘ（ｘ（０）ａ，σｘ（０）^２）
＝（１／（（２・π）^１／２・σｘ（０）））
・ｅｘｐ（−（ｘ−ｘ（０）ａ）^２／（２・σｘ（０）^２）） …（３）

尚、上述の各分散σax（０）^２，σvx（０）^２，σx（０）^２は、ステレオ画像認識装置４や、認識対象物によって予め設定しておいた値であり、本実施の第１形態ではステレオカメラによる認識結果を用いるようにしているが、他にミリ波レーダによる認識では、速度精度が高いので分散は小さく設定することができる。

そして、これら演算した現在の前後方向加速度ａｘ（０）、前後方向速度Ｖｘ（０）、前後方向位置ｘ（０）を基に、予め設定しておいた時間Δｔ秒後（例えば、０．５秒後）の状態を以下のように統計処理して推定演算する。

すなわち、Δｔ秒後の前後方向加速度ａｘ（Δｔ）は、Δｔ秒後の前後方向加速度の平均値ａｘ（Δｔ）ａと、Δｔ秒後の前後方向加速度の偏差σax（Δｔ）で示される分散σax（Δｔ）^２を有する正規分布としてａｘ（ａｘ（Δｔ）ａ，σax（Δｔ）^２）で演算する。尚、本実施の第１形態では、等加速度運動と仮定して求めるものとし、
ａｘ（Δｔ）＝ａｘ（ａｘ（０）ａ，σax（０）^２）
＝ａｘ（ａｘ（Δｔ）ａ，σax（Δｔ）^２） …（４）

また、Δｔ秒後の前後方向速度Ｖｘ（Δｔ）は、Δｔ秒後の前後方向速度の平均値Ｖｘ（Δｔ）ａと、Δｔ秒後の前後方向速度の偏差σvx（Δｔ）で示される分散σvx（Δｔ）^２を有する正規分布としてＶｘ（Ｖｘ（Δｔ）ａ，σvx（Δｔ）^２）で演算する。この際、現在の前後方向加速度ａｘ（０）、前後方向速度Ｖｘ（０）を用いて、以下の（５）式の通り演算する。
Ｖｘ（Δｔ）＝Ｖｘ（Ｖｘ（０）ａ，σvx（０）^２）
＋ａｘ（ａｘ（０）ａ，σax（０）^２）・Δｔ
＝Ｖｘ（Ｖｘ（０）ａ＋ａｘ（０）ａ・Δｔ，
（σvx（０）＋σax（０）・Δｔ）^２）
＝Ｖｘ（Ｖｘ（Δｔ）ａ，σvx（Δｔ）^２） …（５）

更に、Δｔ秒後の前後方向位置ｘ（Δｔ）は、Δｔ秒後の前後方向位置の平均値ｘ（Δｔ）ａと、Δｔ秒後の前後方向位置の偏差σx（Δｔ）で示される分散σx（Δｔ）^２を有する正規分布としてｘ（ｘ（Δｔ）ａ，σｘ（Δｔ）^２）で演算する。この際、現在の前後方向加速度ａｘ（０）、前後方向速度Ｖｘ（０）、前後方向位置ｘ（０）を用いて、以下の（６）式の通り演算する。
ｘ（Δｔ）＝ｘ（ｘ（０）ａ，σｘ（０）^２）
＋Ｖｘ（Ｖｘ（０）ａ，σvx（０）^２）・Δｔ
＋（１／２）・ａｘ（ａｘ（０）ａ，σax（０）^２）・Δｔ^２
＝ｘ（ｘ（０）ａ＋Ｖｘ（０）ａ・Δｔ
＋（１／２）・ａｘ（０）ａ・Δｔ^２，
（σｘ（０）＋σvx（０）・Δｔ
＋（１／２）・σax（０）・Δｔ^２）^２）
＝ｘ（ｘ（Δｔ）ａ，σｘ（Δｔ）^２） …（６）

そして、上述の（６）式で得られる、判定対象とする立体物のΔｔ秒後の前後方向位置ｘ（Δｔ）と自車両１の位置とに基づいて、以下の（７）式により接触確率Ｒ（Δｔ）を演算し、この接触確率Ｒ（Δｔ）の値の大きさに応じて、そのままの状態維持、障害物情報表示、警報制御、及び、自動ブレーキ制御の何れかを実行する。
Ｒ（Δｔ）＝∫（ｘ（ｘ（Δｔ）ａ，σｘ（Δｔ）^２））ｄｘ …（７）
（但し、積分範囲は、−∞＜ｘ＜０）

すなわち、判定対象とする立体物の現在の前後方向位置ｘ（０）が、図３（ａ）に示すように、正規分布で示されるとすると、Δｔ／２秒後の前後方向位置ｘ（Δｔ／２）は、図３（ｂ）に示すような位置になると推定され、Δｔ秒後の前後方向位置ｘ（Δｔ）は、図３（ｃ）に示すような位置になると推定される。

これを、図４に示すように、自車両１の位置を、ｘ軸上の０と仮定して積分し（積分範囲：−∞＜ｘ＜０）、その面積を接触確率Ｒ（Δｔ）として演算するのである。尚、判定対象とする立体物のΔｔ秒後の前後方向位置ｘ（Δｔ）は、正規分布の関数であるため、−∞＜ｘ＜∞における積分の結果は、１．０である。

このように、本実施の第１形態においては、制御ユニット５は、現在状態処理手段、状態推定手段、接触確率演算手段、及び、制御手段としての機能を有して構成されている。

次に、車両用運転支援制御装置２で実行される実施の第１形態による運転支援制御プログラムを、図２のフローチャートで説明する。
まず、ステップ（以下、「Ｓ」と略称）１０１で、必要情報（画像情報、自車速Ｖ０）の読み込みを行い、Ｓ１０２に進み、ステレオ画像認識装置４は、判定対象とする立体物の抽出を行う。尚、本実施の第１形態では、特に自車進行路上にある最も近い立体物が判定対象とする立体物として抽出される。

次いで、Ｓ１０３に進み、制御ユニット５は、前述の（１）、（２）、（３）式により、判定対象とする立体物の、現在の前後方向加速度ａｘ（０）、前後方向速度Ｖｘ（０）、前後方向位置ｘ（０）を統計処理にて演算する。

次に、Ｓ１０４に進み、制御ユニット５は、前述の（４）、（５）、（６）式により、判定対象とする立体物の、Δｔ秒後の前後方向加速度ａｘ（Δｔ）、前後方向速度Ｖｘ（Δｔ）、前後方向位置ｘ（Δｔ）を統計処理にて演算する。

次いで、Ｓ１０５に進み、制御ユニット５は、判定対象とする立体物のΔｔ秒後の前後方向位置ｘ（Δｔ）を基に、前述の（７）式により、Δｔ秒後の接触確率Ｒ（Δｔ）を演算する。

そして、Ｓ１０６に進み、Δｔ秒後の接触確率Ｒ（Δｔ）が０．４以上か否か判定し、０．４以上の場合はＳ１０７に進んで、自動ブレーキ制御装置８に減速信号を出力して一定の自動ブレーキを作動させ、プログラムを抜ける。

また、Ｓ１０６の判定の結果、Δｔ秒後の接触確率Ｒ（Δｔ）が０．４未満の場合は、Ｓ１０８に進んで、Δｔ秒後の接触確率Ｒ（Δｔ）が０．２以上か否か判定する。

このＳ１０８の判定の結果、Δｔ秒後の接触確率Ｒ（Δｔ）が０．２以上の場合はＳ１０９に進んで、スピーカ７から音声による警報を発生し、プログラムを抜ける。

また、Ｓ１０８の判定の結果、Δｔ秒後の接触確率Ｒ（Δｔ）が０．２未満の場合は、Ｓ１１０に進んで、Δｔ秒後の接触確率Ｒ（Δｔ）が０．１以上か否か判定する。

このＳ１１０の判定の結果、Δｔ秒後の接触確率Ｒ（Δｔ）が０．１以上の場合はＳ１１１に進み、モニタ６を通じてドライバに情報を提供しプログラムを抜ける。また、０．１未満の場合は、そのままプログラムを抜ける。

このように本発明の実施の第１形態によれば、判定対象とする立体物の現在の前後方向加速度ａｘ（０）、前後方向速度Ｖｘ（０）、前後方向位置ｘ（０）をカメラ等の誤差を考慮して統計処理して演算し、これらの値を基に、Δｔ秒後の前後方向加速度ａｘ（Δｔ）、前後方向速度Ｖｘ（Δｔ）、前後方向位置ｘ（Δｔ）を統計処理にて演算し、Δｔ秒後の前後方向位置ｘ（Δｔ）を基に、Δｔ秒後の接触確率Ｒ（Δｔ）を演算する。このため、とくに前方立体物の位置を正確に求めることなく、前方立体物が自車両１に接触する可能性を統計的に考慮して推定し、自然な感覚で制御を行うことができる。

次に、図５乃至図７は本発明の実施の第２形態を示し、図５は運転支援制御プログラムのフローチャート、図６は現在からΔｔ秒後に至る判定対象とする立体物の統計的な位置の説明図、図７は接触確率の説明図である。尚、本発明の実施の第２形態は、判定対象とする立体物を前方の平面上の立体物とした点が前記第１形態とは異なり、他の構成作用効果は前記第１形態と同じであるので、同じ構成部には同じ符号を記し、説明は省略する。

すなわち、前記第１形態の図１において、ステレオ画像認識装置４は、ステレオカメラ３からの画像領域の中で、判定を実行する領域を設定し、該設定領域内に存在する全ての立体物を判定対象とする立体物として抽出する。この際、判定対象とする立体物として抽出された各立体物の識別番号ｉを、１〜ｎとする（以降、各符号に記される「ｉ」は、立体物毎の番号とする）。尚、判定対象とする立体物は、設定領域の中で、最も近くにある立体物としても良く、或いは、最も近くにあるｎ個の立体物として設定することもできる。

制御ユニット５は、ステレオ画像認識装置４から判定対象とする全立体物までの距離ｘｉ、自車進行路を中心座標軸とする判定対象とする全立体物の横方向位置ｙｉ、判定対象とする全立体物の前後方向速度Ｖix（距離ｘｉの微分値＋自車速Ｖ０）、判定対象とする全立体物の横方向速度Ｖiy（横方向位置ｙｉの微分値）、判定対象とする全立体物の前後方向加速度ａix（前後方向速度Ｖixの微分値）、判定対象とする全立体物の横方向加速度ａiy（横方向速度Ｖiyの微分値）等の各データ、及び、車速センサ９から自車速Ｖ０が入力される。

そして、判定対象とする全立体物までの距離ｘｉ、判定対象とする全立体物の前後方向速度Ｖix（距離ｘ＋自車速Ｖ０）、判定対象とする全立体物の前後方向加速度ａix（前後方向速度Ｖixの微分値）等の各データを基に、これらの各データが真値を中心に、車両の前後方向を軸（ｘ軸）とする正規分布で出力されていると仮定し、判定対象とする全立体物の現在の前後方向加速度ａix（０）、現在の前後方向速度Ｖix（０）、現在の前後方向位置ｘｉ（０）を統計処理して以下のように演算する。尚、以下の各正規分布において、−∞＜ｘ＜∞であり、各正規分布の分散は正の値である。

すなわち、現在の前後方向加速度ａix（０）は、現在の前後方向加速度の平均値ａix（０）ａと、現在の前後方向加速度の偏差σiax（０）で示される分散σiax（０）^２を有する正規分布としてａix（ａix（０）ａ，σiax（０）^２）で演算する。
ａix（ａix（０）ａ，σiax（０）^２）
＝（１／（（２・π）^１／２・σiax（０）））
・ｅｘｐ（−（ｘ−ａix（０）ａ）^２／（２・σiax（０）^２）） …（８）

また、現在の前後方向速度Ｖix（０）は、現在の前後方向速度の平均値Ｖix（０）ａと、現在の前後方向速度の偏差σivx（０）で示される分散σivx（０）^２を有する正規分布としてＶix（Ｖix（０）ａ，σivx（０）^２）で演算する。
Ｖix（Ｖix（０）ａ，σivx（０）^２）
＝（１／（（２・π）^１／２・σivx（０）））
・ｅｘｐ（−（ｘ−Ｖix（０）ａ）^２／（２・σivx（０）^２）） …（９）

更に、現在の前後方向位置ｘｉ（０）は、現在の前後方向位置の平均値ｘｉ（０）ａと、現在の前後方向位置の偏差σix（０）で示される分散σix（０）^２を有する正規分布としてｘｉ（ｘｉ（０）ａ，σix（０）^２）で演算する。
ｘｉ（ｘｉ（０）ａ，σix（０）^２）
＝（１／（（２・π）^１／２・σix（０）））
・ｅｘｐ（−（ｘ−ｘｉ（０）ａ）^２／（２・σix（０）^２）） …（１０）

同様に、判定対象とする全立体物の横方向位置ｙｉ、判定対象とする全立体物の横方向速度Ｖiy（横方向位置ｙｉの微分値）、判定対象とする全立体物の横方向加速度ａiy（横方向速度Ｖiyの微分値）等の各データを基に、これらの各データが真値を中心に、車両の横方向を軸（ｙ軸）とする正規分布で出力されていると仮定し、判定対象とする全立体物の現在の横方向加速度ａiy（０）、現在の横方向速度Ｖiy（０）、現在の横方向位置ｙｉ（０）を統計処理して以下のように演算する。尚、以下の各正規分布において、−∞＜ｙ＜∞であり、各正規分布の分散は正の値である。

すなわち、現在の横方向加速度ａiy（０）は、現在の横方向加速度の平均値ａiy（０）ａと、現在の横方向加速度の偏差σiay（０）で示される分散σiay（０）^２を有する正規分布としてａiy（ａiy（０）ａ，σiay（０）^２）で演算する。
ａiy（ａiy（０）ａ，σiay（０）^２）
＝（１／（（２・π）^１／２・σiay（０）））
・ｅｘｐ（−（ｙ−ａiy（０）ａ）^２／（２・σiay（０）^２）） …（１１）

また、現在の横方向速度Ｖiy（０）は、現在の横方向速度の平均値Ｖiy（０）ａと、現在の横方向速度の偏差σivy（０）で示される分散σivy（０）^２を有する正規分布としてＶiy（Ｖiy（０）ａ，σivy（０）^２）で演算する。
Ｖiy（Ｖiy（０）ａ，σivy（０）^２）
＝（１／（（２・π）^１／２・σivy（０）））
・ｅｘｐ（−（ｙ−Ｖiy（０）ａ）^２／（２・σivy（０）^２）） …（１２）

更に、現在の横方向位置ｙｉ（０）は、現在の横方向位置の平均値ｙｉ（０）ａと、現在の横方向位置の偏差σiy（０）で示される分散σiy（０）^２を有する正規分布としてｙｉ（ｙｉ（０）ａ，σiy（０）^２）で演算する。
ｙｉ（ｙｉ（０）ａ，σiy（０）^２）
＝（１／（（２・π）^１／２・σiy（０）））
・ｅｘｐ（−（ｙ−ｙｉ（０）ａ）^２／（２・σiy（０）^２）） …（１３）

尚、上述の各分散σiax（０）^２，σivx（０）^２，σix（０）^２，σiay（０）^２，σivy（０）^２，σiy（０）^２は、ステレオ画像認識装置４や、認識対象物によって予め設定しておいた値であり、本実施の第２形態ではステレオカメラによる認識結果を用いるようにしているが、他にミリ波レーダによる認識では、速度精度が高いので分散は小さく設定することができる。

そして、これら演算した現在の前後方向加速度ａix（０）、前後方向速度Ｖix（０）、前後方向位置ｘｉ（０）、横方向加速度ａiy（０）、横方向速度Ｖiy（０）、横方向位置ｙｉ（０）を基に、予め設定しておいた時間Δｔ秒後（例えば、０．５秒後）の状態を以下のように統計処理して推定演算する。

すなわち、Δｔ秒後の前後方向加速度ａix（Δｔ）は、Δｔ秒後の前後方向加速度の平均値ａix（Δｔ）ａと、Δｔ秒後の前後方向加速度の偏差σiax（Δｔ）で示される分散σiax（Δｔ）^２を有する正規分布としてａix（ａix（Δｔ）ａ，σiax（Δｔ）^２）で演算する。尚、本実施の第２形態では、等加速度運動と仮定して求めるものとし、
ａix（Δｔ）＝ａix（ａix（０）ａ，σiax（０）^２）
＝ａix（ａix（Δｔ）ａ，σiax（Δｔ）^２） …（１４）

また、Δｔ秒後の前後方向速度Ｖix（Δｔ）は、Δｔ秒後の前後方向速度の平均値Ｖix（Δｔ）ａと、Δｔ秒後の前後方向速度の偏差σivx（Δｔ）で示される分散σivx（Δｔ）^２を有する正規分布としてＶix（Ｖix（Δｔ）ａ，σivx（Δｔ）^２）で演算する。この際、現在の前後方向加速度ａix（０）、前後方向速度Ｖix（０）を用いて、以下の（１５）式の通り演算する。
Ｖix（Δｔ）＝Ｖix（Ｖix（０）ａ，σivx（０）^２）
＋ａix（ａix（０）ａ，σiax（０）^２）・Δｔ
＝Ｖix（Ｖix（０）ａ＋ａix（０）ａ・Δｔ，
（σivx（０）＋σiax（０）・Δｔ）^２）
＝Ｖix（Ｖix（Δｔ）ａ，σivx（Δｔ）^２） …（１５）

更に、Δｔ秒後の前後方向位置ｘｉ（Δｔ）は、Δｔ秒後の前後方向位置の平均値ｘｉ（Δｔ）ａと、Δｔ秒後の前後方向位置の偏差σix（Δｔ）で示される分散σix（Δｔ）^２を有する正規分布としてｘｉ（ｘｉ（Δｔ）ａ，σix（Δｔ）^２）で演算する。この際、現在の前後方向加速度ａix（０）、前後方向速度Ｖix（０）、前後方向位置ｘｉ（０）を用いて、以下の（１６）式の通り演算する。
ｘｉ（Δｔ）＝ｘｉ（ｘｉ（０）ａ，σix（０）^２）
＋Ｖix（Ｖix（０）ａ，σivx（０）^２）・Δｔ
＋（１／２）・ａix（ａix（０）ａ，σiax（０）^２）・Δｔ^２
＝ｘｉ（ｘｉ（０）ａ＋Ｖix（０）ａ・Δｔ
＋（１／２）・ａix（０）ａ・Δｔ^２，
（σix（０）＋σivx（０）・Δｔ
＋（１／２）・σiax（０）・Δｔ^２）^２）
＝ｘｉ（ｘｉ（Δｔ）ａ，σix（Δｔ）^２） …（１６）

また、Δｔ秒後の横方向加速度ａiy（Δｔ）は、Δｔ秒後の横方向加速度の平均値ａiy（Δｔ）ａと、Δｔ秒後の横方向加速度の偏差σiay（Δｔ）で示される分散σiay（Δｔ）^２を有する正規分布としてａiy（ａiy（Δｔ）ａ，σiay（Δｔ）^２）で演算する。尚、本実施の第２形態では、等加速度運動と仮定して求めるものとし、
ａiy（Δｔ）＝ａiy（ａiy（０）ａ，σiay（０）^２）
＝ａiy（ａiy（Δｔ）ａ，σiay（Δｔ）^２） …（１７）

また、Δｔ秒後の横方向速度Ｖiy（Δｔ）は、Δｔ秒後の横方向速度の平均値Ｖiy（Δｔ）ａと、Δｔ秒後の横方向速度の偏差σivy（Δｔ）で示される分散σivy（Δｔ）^２を有する正規分布としてＶiy（Ｖiy（Δｔ）ａ，σivy（Δｔ）^２）で演算する。この際、現在の横方向加速度ａiy（０）、横方向速度Ｖiy（０）を用いて、以下の（１８）式の通り演算する。
Ｖiy（Δｔ）＝Ｖiy（Ｖiy（０）ａ，σivy（０）^２）
＋ａiy（ａiy（０）ａ，σiay（０）^２）・Δｔ
＝Ｖiy（Ｖiy（０）ａ＋ａiy（０）ａ・Δｔ，
（σivy（０）＋σiay（０）・Δｔ）^２）
＝Ｖiy（Ｖiy（Δｔ）ａ，σivy（Δｔ）^２） …（１８）

更に、Δｔ秒後の横方向位置ｙｉ（Δｔ）は、Δｔ秒後の横方向位置の平均値ｙｉ（Δｔ）ａと、Δｔ秒後の横方向位置の偏差σiy（Δｔ）で示される分散σiy（Δｔ）^２を有する正規分布としてｙｉ（ｙｉ（Δｔ）ａ，σiy（Δｔ）^２）で演算する。この際、現在の横方向加速度ａiy（０）、横方向速度Ｖiy（０）、横方向位置ｙｉ（０）を用いて、以下の（１９）式の通り演算する。
ｙｉ（Δｔ）＝ｙｉ（ｙｉ（０）ａ，σiy（０）^２）
＋Ｖiy（Ｖiy（０）ａ，σivy（０）^２）・Δｔ
＋（１／２）・ａiy（ａiy（０）ａ，σiay（０）^２）・Δｔ^２
＝ｙｉ（ｙｉ（０）ａ＋Ｖiy（０）ａ・Δｔ
＋（１／２）・ａiy（０）ａ・Δｔ^２，
（σiy（０）＋σivy（０）・Δｔ
＋（１／２）・σiay（０）・Δｔ^２）^２）
＝ｙｉ（ｙｉ（Δｔ）ａ，σiy（Δｔ）^２） …（１９）

ここで、前後方向（ｘ軸方向）及び横方向（ｙ軸方向）を考慮した平面上における、立体物ｉのΔｔ秒後の存在確率ｒｉ（ｘ，ｙ，Δｔ）は、上述の（１６）式、及び、（１９）式を用いて、以下の（２０）式により演算される。
ｒｉ（ｘ，ｙ，Δｔ）＝ｘｉ（ｘｉ（Δｔ）ａ，σix（Δｔ）^２）
×ｙｉ（ｙｉ（Δｔ）ａ，σiy（Δｔ）^２）…（２０）

そして、上述の（２０）式で得られる、判定対象とする立体物ｉのΔｔ秒後の存在確率ｒｉ（ｘ，ｙ，Δｔ）と自車両１の位置とに基づいて、以下の（２１）式により各立体物毎に接触確率Ｒｉ（Δｔ）を演算し、以下（２２）式により演算される全立体物の接触確率の総計Ｒｔ（Δｔ）の値の大きさに応じて、そのままの状態維持、障害物情報表示、警報制御、及び、自動ブレーキ制御の何れかを実行する。
Ｒｉ（Δｔ）＝∫∫（ｒｉ（ｘ，ｙ，Δｔ））ｄｘｄｙ …（２１）
（但し、積分範囲は、（Δｔ秒後における前後方向自車位置）＜ｘ＜∞，
−∞＜ｙ＜（Δｔ秒後における横方向自車位置））
Ｒｔ（Δｔ）＝Σ_ｉ＝１ ^ｎＲｉ（Δｔ） …（２２）

すなわち、判定対象とする立体物（例えば、２つの立体物（ｉ＝１、ｉ＝２））の現在の平面上の位置（ｘｉ（ｘｉ（０）ａ，σix（０）^２）、ｙｉ（ｙｉ（０）ａ，σiy（０）^２））が、存在確率ｒｉ（ｘ，ｙ，０）として、図６（ａ）に示すように、ｘ−ｙ平面上の正規分布で示されるとすると、Δｔ／２秒後には、図６（ｂ）に示すような存在確率ｒｉ（ｘ，ｙ，Δｔ／２）の位置になると推定され、Δｔ秒後には、図６（ｃ）に示すような存在確率ｒｉ（ｘ，ｙ，Δｔ）の位置になると推定される。

これを 図７に示すように、自車両１の位置を基準として、判定対象とする立体物ｉの存在確率ｒｉ（ｘ，ｙ，Δｔ）を積分することにより、その体積を、その立体物ｉに対する接触確率Ｒｉ（Δｔ）として演算するのである。この際、判定対象とする立体物が複数存在する場合は、これらの総計Ｒｔ（Δｔ）の値を判定の基準とする。

次に、車両用運転支援制御装置２で実行される実施の第２形態による運転支援制御プログラムを、図５のフローチャートで説明する。
まず、Ｓ２０１で、必要情報（画像情報、自車速Ｖ０）の読み込みを行い、Ｓ２０２に進み、ステレオ画像認識装置４は、判定対象とする立体物の抽出を行う。尚、本実施の第２形態では、ステレオカメラ３からの画像領域の中で、判定を実行する領域を設定し、該設定領域内に存在する全ての立体物を判定対象とする立体物として抽出する。

次いで、Ｓ１０３に進み、制御ユニット５は、前述の（８）、（９）、（１０）、（１１）、（１２）、（１３）式により、判定対象とする全立体物の、現在の前後方向加速度ａix（０）、前後方向速度Ｖix（０）、前後方向位置ｘｉ（０）、横方向加速度ａiy（０）、横方向速度Ｖiy（０）、横方向位置ｙｉ（０）を統計処理にて演算する。

次に、Ｓ２０４に進み、制御ユニット５は、前述の（１４）、（１５）、（１６）、（１７）、（１８）、（１９）式により、判定対象とする立体物の、Δｔ秒後の前後方向加速度ａix（Δｔ）、前後方向速度Ｖix（Δｔ）、前後方向位置ｘｉ（Δｔ）、横方向加速度ａiy（Δｔ）、横方向速度Ｖiy（Δｔ）、横方向位置ｙｉ（Δｔ）を統計処理にて演算する。

次いで、Ｓ２０５に進み、制御ユニット５は、判定対象とする全立体物のΔｔ秒後の前後方向位置ｘｉ（Δｔ）、横方向位置ｙｉ（Δｔ）を基に、前述の（２０）式により、前後方向（ｘ軸方向）及び横方向（ｙ軸方向）を考慮した平面上における、立体物ｉのΔｔ秒後の存在確率ｒｉ（ｘ，ｙ，Δｔ）を演算する。

次に、Ｓ２０６に進み、全立体物ｉのΔｔ秒後の存在確率ｒｉ（ｘ，ｙ，Δｔ）を基に、前述の（２１）式により、全立体物の接触確率Ｒｉ（Δｔ）を演算する。

次いで、Ｓ２０７に進み、前述の（２２）式により、全立体物の接触確率の総計Ｒｔ（Δｔ）を演算する。

そして、Ｓ２０８に進み、全立体物の接触確率の総計Ｒｔ（Δｔ）が０．２０以上か否か判定し、０．２０以上の場合はＳ２０９に進んで、自動ブレーキ制御装置８に減速信号を出力して一定の自動ブレーキを作動させ、プログラムを抜ける。

また、Ｓ２０８の判定の結果、全立体物の接触確率の総計Ｒｔ（Δｔ）が０．２０未満の場合は、Ｓ２１０に進んで、全立体物の接触確率の総計Ｒｔ（Δｔ）が０．１０以上か否か判定する。

このＳ２１０の判定の結果、全立体物の接触確率の総計Ｒｔ（Δｔ）が０．１０以上の場合はＳ２１１に進んで、スピーカ７から音声による警報を発生し、プログラムを抜ける。

また、Ｓ２１０の判定の結果、全立体物の接触確率の総計Ｒｔ（Δｔ）が０．１０未満の場合は、Ｓ２１２に進んで、全立体物の接触確率の総計Ｒｔ（Δｔ）が０．０５以上か否か判定する。

このＳ２１２の判定の結果、全立体物の接触確率の総計Ｒｔ（Δｔ）が０．０５以上の場合はＳ２１３に進み、モニタ６を通じてドライバに情報を提供しプログラムを抜ける。また、０．０５未満の場合は、そのままプログラムを抜ける。

このように本発明の実施の第２形態によれば、判定対象とする全立体物の現在の前後方向加速度ａix（０）、前後方向速度Ｖix（０）、前後方向位置ｘｉ（０）、横方向加速度ａiy（０）、横方向速度Ｖiy（０）、横方向位置ｙｉ（０）をカメラ等の誤差を考慮して統計処理して演算し、これらの値を基に、Δｔ秒後の前後方向加速度ａix（Δｔ）、前後方向速度Ｖix（Δｔ）、前後方向位置ｘｉ（Δｔ）、横方向加速度ａiy（Δｔ）、横方向速度Ｖiy（Δｔ）、横方向位置ｙｉ（Δｔ）を統計処理にて演算する。そして、Δｔ秒後の存在確率ｒｉ（ｘ，ｙ，Δｔ）を演算し、このΔｔ秒後の存在確率ｒｉ（ｘ，ｙ，Δｔ）を基に、各々の接触確率Ｒｉ（Δｔ）を演算して、これらの接触確率の総計Ｒｔ（Δｔ）の値の大きさに応じて警報等の制御を行うようになっている。このため、前方平面上に存在する全立体物を対象とした、より広範な領域で、とくに前方立体物の位置を正確に求めることなく、前方立体物が自車両１に接触する可能性を統計的に考慮して推定し、自然な感覚で警報制御等を行うことができる。

尚、本実施の第１、第２形態では、先行車の認識をステレオカメラからの画像を基に行うようになっているが、他の技術、例えば、ミリ波レーダと単眼カメラからの情報を基に認識するものであっても良い。

本発明の実施の第１形態による、車両に搭載した運転支援制御装置の概略構成図 同上、運転支援制御プログラムのフローチャート 同上、現在からΔｔ秒後に至る判定対象とする立体物の統計的な位置の説明図 同上、接触確率の説明図 本発明の実施の第２形態による、運転支援制御プログラムのフローチャート 同上、現在からΔｔ秒後に至る判定対象とする立体物の統計的な位置の説明図 同上、接触確率の説明図

符号の説明

１ 自車両
２ 車両用運転支援制御装置（衝突判定装置）
３ ステレオカメラ（立体物情報検出手段、判定対象物選択手段）
４ ステレオ画像認識装置（立体物情報検出手段、判定対象物選択手段）
５ 制御ユニット（現在状態処理手段、状態推定手段、接触確率演算手段、制御手段）
６ モニタ
７ スピーカ
８ 自動ブレーキ制御装置
９ 車速センサ

Claims (6)

1. 周辺の立体物を検出する立体物検出手段と、
   上記立体物の現在の運動と位置状態を統計処理にて演算する現在状態処理手段と、
   上記統計処理にて演算した現在の運動と位置状態を基に上記立体物の予め設定した時間後の運動と位置状態を統計処理により推定する状態推定手段と、
   上記立体物の上記推定した予め設定した時間後の位置状態を基に上記立体物と接触する接触確率を演算する接触確率演算手段と、
   を備えたことを特徴とする衝突判定装置。
2. 上記衝突判定装置は移動体に搭載され、上記接触確率の値を基に減速制御と、警報制御と、注意情報の提供の少なくとも一つを行う制御手段を備えたことを特徴とする請求項１記載の衝突判定装置。
3. 上記立体物は、前方に存在する立体物であって、
   上記現在状態処理手段で統計処理にて演算する上記立体物の現在の運動と位置状態は、自車両の前後方向の分布で求め、
   上記状態推定手段で推定する上記立体物の予め設定した時間後の運動と位置状態は、上記予め設定した時間後の自己の前後方向の分布で求め、
   上記接触確率演算手段は、上記立体物の位置状態の上記予め設定した時間後の上記前後方向の分布と自己位置とに基づき上記接触確率を演算することを特徴とする請求項１又は請求項２記載の衝突判定装置。
4. 上記立体物は、前方の平面上に存在する立体物であって、
   上記現在状態処理手段で統計処理にて演算する上記立体物の現在の運動と位置状態は、自己の前後方向の分布と横方向の分布で求め、
   上記状態推定手段で推定する上記立体物の予め設定した時間後の運動と位置状態は、上記予め設定した時間後の自己の前後方向の分布と横方向の分布で求め、
   上記接触確率演算手段は、上記立体物の位置状態の上記予め設定した時間後の上記前後方向の分布と上記横方向の分布と自己位置とに基づき上記接触確率を演算することを特徴とする請求項１又は請求項２記載の衝突判定装置。
5. 上記衝突判定装置は、検出した立体物の中から接触する可能性を判定するための立体物を抽出する判定立体物選択手段を備え、
   上記判定立体物選択手段で選択する立体物は、予め複数設定することを特徴とする請求項４記載の衝突判定装置。
6. 上記制御手段は、上記複数の判定立体物毎に演算する接触確率の合計の値を基に減速制御と、警報制御と、注意情報の提供の少なくとも一つを行うことを特徴とする請求項５記載の衝突判定装置。

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