JP2008279842A - 死角領域推定装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】周辺を走行している車両の死角領域を推定することができる死角領域推定装置を提供すること。
【解決手段】死角領域推定装置1は、車両の前側方を撮像する撮像部2と、撮像部2によって撮像された映像から周辺車両の形状を認識する車両認識部8と、車両の形状データとドアミラーの位置とを対応付けて記憶したドアミラー位置記憶部4と、車両認識部8によって認識された周辺車両の形状とドアミラー位置記憶部4に記憶されたデータとに基づいて、周辺車両のドアミラー位置を推定するドアミラー位置推定部5と、車両認識部8によって認識された周辺車両の形状に基づいて周辺車両の方位を推定する車両方位推定部6と、ドアミラー位置推定部5によって推定されたドアミラーの位置と車両方位推定部6で推定された方位とに基づいて周辺車両の死角領域を推定する死角領域推定部7とを備える。
【選択図】図1
【解決手段】死角領域推定装置1は、車両の前側方を撮像する撮像部2と、撮像部2によって撮像された映像から周辺車両の形状を認識する車両認識部8と、車両の形状データとドアミラーの位置とを対応付けて記憶したドアミラー位置記憶部4と、車両認識部8によって認識された周辺車両の形状とドアミラー位置記憶部4に記憶されたデータとに基づいて、周辺車両のドアミラー位置を推定するドアミラー位置推定部5と、車両認識部8によって認識された周辺車両の形状に基づいて周辺車両の方位を推定する車両方位推定部6と、ドアミラー位置推定部5によって推定されたドアミラーの位置と車両方位推定部6で推定された方位とに基づいて周辺車両の死角領域を推定する死角領域推定部7とを備える。
【選択図】図1
Description
本発明は、車両の死角領域を運転者に提供する死角領域推定装置に関するものである。
過去の交通事故を分析すると、車線変更時や交差点での右左折時に、四輪車やバイクと衝突してしまう事故が少なくない。これは、車両側方の死角に四輪車やバイクがあることに気付かずにステアリングを切ってしまうことが原因の一つである。車両の死角は、ルームミラーとドアミラーで直接見ることができない車両側方において大きな領域を占め、事故の原因として重要と考えられる。
従来の死角領域推定装置は、運転手が死角となる領域を把握することを目的としており、例えば、自車の死角領域を算出し、車内のディスプレイに死角の映像を表示するものや、パソコンなどの端末を用いて希望する車両の死角領域を表示して、実際に車両に乗ることなく、その車両の死角領域を確認することができるものである。
前者の例としては、車両後側方を撮像する後側方カメラで後側方を撮像し、シート調整センサでシート調整位置を検出し、ドアミラー調整センサでドアミラー調整位置を検出する。シート調整位置とドアミラー調整位置に基づき後側方死角範囲を特定し、この後側方死角範囲に対応した死角映像を表示部に表示して運転者に提供することができるものがある(例えば、特許文献1参照)。
また、後者の例としては、ハードディスク装置に、複数種類の車の形状データを記憶させておき、キーボードあるいはマウスを用いて入力された被験者の身長あるいはアイポイントといった体格データに基づき、各車に被験者が搭乗した際の死角領域が算出され、その算出結果がCRT上に表示されるように、CPUを動作させるものがある(例えば、特許文献2参照)。
特開2005−132223号公報
特開平9−197950号公報
しかしながら、従来の死角領域推定装置は、自車両の死角を推定するものであり、周辺を走行中の他車両の死角領域を推定することができないという問題があった。
本発明は、前記従来の課題を解決するもので、周辺を走行している車両の死角領域を推定することができる死角領域推定装置を提供することを目的とする。
本発明の死角領域推定装置は、車両の前側方を撮像する撮像手段と、前記撮像手段によって撮像された映像から周辺車両の形状を認識する車両認識手段と、後方から見た車両の形状データとドアミラーの位置とを対応付けて記憶したドアミラー位置記憶手段と、前記車両認識手段によって認識された前記周辺車両の形状と前記ドアミラー位置記憶手段に記憶されたデータとに基づいて、前記周辺車両のドアミラー位置を推定するドアミラー位置推定手段と、前記車両認識手段によって認識された前記周辺車両の形状に基づいて前記周辺車両の方位を推定する車両方位推定手段と、前記ドアミラー位置推定手段によって推定されたドアミラーの位置と前記車両方位推定手段で推定された方位とに基づいて前記周辺車両の死角領域を推定する死角領域推定手段とを備えるよう構成している。
この構成により、周辺車両のドアミラー位置と車両方位とに基づいて、その周辺車両の死角領域を推定できる。
また、本発明の死角領域推定装置は、前記撮像手段によって撮像された映像から前記周辺車両の車輪を認識する車輪認識手段をさらに備え、前記ドアミラー位置推定手段は、前記車両認識手段によって認識された前記周辺車両の形状と、前記ドアミラー位置記憶手段に記憶されたデータと、前記車輪認識手段によって認識された前記周辺車両の車輪の位置に基づいて、周辺車両のドアミラー位置を推定するよう構成している。
この構成により、車両認識手段によって認識された周辺車両の形状とドアミラー位置記憶手段に記憶されたデータだけでなく、車輪認識手段によって認識された周辺車両の車輪の位置を利用することで、より高精度にドアミラー位置を推定することが可能となる。
また、本発明の死角領域推定装置は、前記車両方位推定手段は、前記車両認識手段によって認識された前記周辺車両の形状及び前記車輪認識手段によって認識された車輪の位置のうち少なくとも何れか一方に基づいて前記周辺車両の方位を推定するよう構成している。
この構成により、車両方位を周辺車両の形状や車輪の位置に基づいて推定しているため、より正確な周辺車両の方位を特定でき、より正確な周辺車両の死角領域を推定することができる。
本発明は、周辺を走行している車両の死角領域を推定可能な死角領域推定装置を提供することができる。
以下、本発明の実施の形態の死角領域推定装置について、図面を用いて説明する。
本発明の実施の形態における死角領域推定装置の概略構成図を図1に示す。
死角領域推定装置1は、図1に示すように、撮像部2と、画像処理部3と、ドアミラー位置記憶部4と、ドアミラー位置推定部5と、車両方位推定部6と、死角領域推定部7とを備えており、各部は、CPU(Central Processing Unit)と、ROM(Read Only Memory)と、RAM(Random Access Memory)等によって実現される。
撮像部2は、車両の前部で前方に向けて搭載され、車両の前側方を撮像するカメラであり、走行車線あるいは近隣の車線を走行中の車両を撮像するようになっている。
画像処理部3は、撮像部2で撮像した映像を画像処理するものであり、車両認識部8と車輪認識部9から構成される。
車両認識部8は、撮像部2によって撮像された映像から周辺車両を検知し、その位置と形状を認識するようになっている。また、車両認識部8は、死角領域を推定する必要がある車両か否かを判断するようになっている。
車輪認識部9は、撮像部2によって撮像された映像から周辺車両の車輪を検知し、その位置と形状を認識するようになっている。
ドアミラー位置記憶部4は、図3に示すように代表的な車両の形状データとドアミラーの位置とを対応付けて記憶している。ドアミラーの位置を推定する場合、車両の形状に関しては、特に運転席の位置すなわちボンネットの有無が重要になるため、ボンネットがある車両及びボンネットがない車両の代表的な形状と、ドアミラーの位置関係とを対応付けて記憶していることが特徴である。さらに、ドアミラー位置記憶部4に記憶される車両の形状に関しては、撮像部2で撮像できる範囲に応じて複数の形状データを記憶することが望ましい。走行車線と両隣の車線に同じ形状の車両がある場合、撮像部2で撮像される車両の形状は車線毎に大きく異なる。例えば、自車の走行車線上の車両の形状は台形となる場合が多いが、両隣の車線を走行中の車両の形状は複雑な形状になる。
なお、様々な車両の形状データとドアミラーの位置との詳細な対応付けをデータベースとして蓄積しておいてもよい。これにより、車輪認識部9を設けなくても、車両認識部8によって認識された車両の形状のみからドアミラーの位置を推定することが可能となる。
ドアミラー位置推定部5は、車両認識部8によって認識された周辺車両の形状と、ドアミラー位置記憶部4に記憶されたデータと、車輪認識部9によって認識された周辺車両の車輪の位置に基づいて、周辺車両のドアミラー位置を推定するようになっている。なお、ドアミラー位置推定部5は、車両認識部8によって認識された周辺車両の形状とドアミラー位置記憶部4に記憶されたデータとに基づいて、周辺車両のドアミラー位置を推定するようになっていてもよい。
車両方位推定部6は、車両認識部8によって認識された周辺車両の形状に基づいて周辺車両の方位を推定するようになっている。すなわち、車両方位推定部6は、車両認識部8によって認識された車両のうち車輪を除く車両の最も低い直線部分から車両の方位を推定するようになっている。本実施の形態における車両方位推定部6は、これに限らず、車輪認識部9によって認識された車輪の位置に基づいて前記周辺車両の方位を推定するようになっていてもよい。この場合には、車両認識部8によって認識された車両の前輪と後輪を結ぶ直線から車両の方位を推定する。また、これら複数の方法を単独、あるいは平行に用いることで、車両の方位を推定するようにしてもよい。
死角領域推定部7は、ドアミラー位置推定部5によって推定されたドアミラーの位置と車両方位推定部6で推定された方位とに基づいて周辺車両の死角領域を推定するようになっている。
図2は、本発明の実施の形態における代表的な車両形状を示す図である。
図2(A)に示すように、ボンネットがない車両21は、例えばバス、トラックがあり、車両前方の形状が箱型になる点が特徴である。底辺22は、車両方位を推定する際の基準となる。また、図2(B)に示すように、ボンネットがある車両31は、例えば乗用車やRV車があり、車高が比較的低く、車両先方の形状が薄いことが特徴である。底辺32は、車両方位を推定する際の基準となる。
図3は、本発明の実施の形態におけるドアミラー位置記憶部に記憶されている車両の形状とドアミラーの位置とを対応付けたデータベースを示した図である。
図3に示す形状データは、図2で示した車両の形状を数値データに変換したものである。例えば、特徴となる複数の点を座標で示すことにより、撮像部2が撮像した映像から、近似した形状の画像すなわち車両を対応付けることができる。本実施の形態では、ボンネットの有無に着目し、ドアミラーの位置は、車両の先端または前輪の後端の2パターンに分けている。このような構成により、少ない形状データを基にドアミラーの位置を推定することが可能になるため、画像処理のデータ量も少なくすることができる。
図4は、本発明の実施の形態における代表的な車両の形状に応じたドアミラーの位置を示す図である。
図4(A)に示すように、車両41は、ボンネットを有しておらず、運転席の位置が車両前方にあることから、ドアミラー42の位置は車両の先端にあるものとしている。
図4(B)に示すように、車両43は、ボンネットを有しており、運転席の位置が車両の先端よりも後方にあることから、ドアミラー44の位置は車両の先端ではなく中央前方寄りにあると考えられる。ただし、車両の形状だけではドアミラー44の位置を判断することが困難なため、前輪45の位置に着目している。ボンネットがある車両の場合、前輪45の後方に運転席があることから、前輪45の後端がドアミラー44の位置となる。
図5は、本発明の実施の形態における死角領域推定装置によって推定された死角領域を示す平面図であり、死角領域の算出方法の概要について説明する。
51は車両であり、52は車輪認識部9が認識した車両の前輪である。53はドアミラー位置推定部5が推定したドアミラーの位置を示し、54は車両方位推定部6が推定した車両の進行方位である。
第1の死角領域境界線55は、運転手がドアミラーを用いて側方を確認できるか否かの境界線であり、ドアミラー位置53を基点に、進行方位54から車両の外側に向かって所定の角度開いた直線となる。この所定の角度は、車両により変動はあるのだが、概ね20度から30度程度が望ましい。
第2の死角領域境界線56は、ドアミラー位置53から車両の進行方位54に対して垂直な方向に伸ばした直線である。これは、第2の死角領域境界線よりも前方は、肉眼で確認できる範囲と考えられるからである。そして、死角領域57は、第1の死角領域境界線55と第2の死角領域境界線56で挟まれた部分であって、死角領域推定部7によって推定された死角領域である。
ここで、車両を運転する運転手は、肉眼で前方を見ると共に、ルームミラーとドアミラーを用いて周辺の状況を確認しながら走行する。しかし、ルームミラーでもドアミラーでも確認することができない死角となる領域が存在する。車両側方の死角は、運転手の立場で考えた場合、ドアミラーのミラーの角度と運転手のアイポイントすなわち目の位置で決まる。この死角の領域を他車から推定しようとした場合には、ドアミラーのミラーの角度も運転手のアイポイントも共に検知することが困難である。そこで、本発明の実施の形態における死角領域推定装置は、カメラ等の撮像手段を用いてドアミラーの位置と車両方位を認識することにより他車の死角領域を推定している。
図6は、本発明の実施の形態における死角領域推定装置によって推定された死角領域を撮像部で撮像した映像で示す図であり、図5と同じ車両51が自車の右前方を走行している場合の例である。なお、図6における各部は、図5と同じ番号を付しており、図6における53は、進行方向でのドアミラーの位置である。
次に、本発明の実施の形態における死角領域推定装置の画像処理の動作について説明する。
図7に示すように、死角領域推定装置のプログラムの実行時にCPUによって行われる処理は、画像処理(S71)、ドアミラー位置推定処理及び車両方位推定処理(S72)、死角領域推定処理(S73)に大別される。これらについて以下詳細に説明する。
(画像処理)
まず、本発明の実施の形態における死角領域推定装置の画像処理の動作を図1、2と、図8のフローチャートを用いて説明する。
(画像処理)
まず、本発明の実施の形態における死角領域推定装置の画像処理の動作を図1、2と、図8のフローチャートを用いて説明する。
車両の前側方が撮像部2によって撮像される(S81)。ここで、撮像する範囲は、走行中の車両を認識できる範囲が拡大するため、できるだけ広いほうが良いのであるが、画像処理の負荷が大きくなる。そこで、自車の走行している車線に加えて、少なくとも両隣の車線を走行中の車両を撮像できる程度が好ましい。撮像部2によって周辺車両や車線、歩行者、建物等が撮像される。
次に、撮像部2によって撮像された映像が画像処理部3によって画像処理される。具体的には、撮像部2によって撮像された映像から画像処理部3の車両認識部8によって物体の形状が認識される(S82)。形状認識の方法は、これに限定されるものではなく、図2に示すような車両の形状を認識できる程度のものを用いる。
次に、認識された物体の形状から車両認識部8によって車両であるか否かが判断(S83)され、認識された物体が車両(車両Aとする)であると判断された場合、撮像された映像上での車両Aの時間的な変化やオプティカルフロー等から車両Aの相対速度が車両認識部8によって算出される(S84)。
そして、自車の走行速度に基づいて、車両Aの絶対速度が車両認識部8によって算出さ(S85)、自車と同一の方向に進んでいるか否かが車両認識部8によって判断される(S86)。例えば、自車の走行速度が70(km/h)で、車両Aの相対速度が−20(km/h)の場合、車両Aは自車と同一の方向に50(km/h)で進んでいることがわかる。逆に、自車の走行速度が60(km/h)で、車両Aの相対速度が−120(km/h)の場合、車両Aは自車と逆方向に60(km/h)で進んでいることがわかる。
ここで、他車が自車と同一の方向に進んでいる場合、今後、自車は車両Aの周辺を追い越していく可能性があるため、死角領域を推定する必要があり、一方、他車が自車と逆方向に進んでいる場合、自車は車両Aの周辺を追い越していく可能性がないため、対向車両であるため死角領域を推定する必要がない。
そして、他車が自車と同一の方向に進んでいる場合には、撮像部2によって撮像された映像から車輪と推定される物体を画像処理部3の車輪認識部9によって認識される(S87)。車両の車輪は、タイヤとホイールで構成されており、車を構成する部品としては、ライトやドアミラーに比べても大きく、両者とも丸い形状をしており、タイヤは黒く、ホイールはシルバー等の明るい色であるという特徴があるため、撮像された画像から比較的容易に認識することが可能である。したがって、撮像部2にカメラを用いる場合には、周辺車両の車輪を認識できる程度の解像度で十分である。
(ドアミラー位置推定処理)
次に、本発明の実施の形態における死角領域推定装置のドアミラー位置推定処理の動作を図1、図3、図4、図9のフローチャートを用いて説明する。
(ドアミラー位置推定処理)
次に、本発明の実施の形態における死角領域推定装置のドアミラー位置推定処理の動作を図1、図3、図4、図9のフローチャートを用いて説明する。
車両認識部8で認識された車両の形状とドアミラー位置記憶部4に記憶された形状データとが比較され、最も近い形状データがドアミラー位置推定部5によって選択される(S91)。
例えば、車両認識部8で認識された車両の形状が、図2に示すような形状データAの場合、形状データAがドアミラー位置推定部5によって選択される。この場合、図3に示すデータベースから形状データAのドアミラーの位置が読み取られ、ドアミラーの位置が車両の先端であるとドアミラー位置推定部5によって推測される。
また、例えば、車両認識部8で認識された物体の形状が、図2に示すような形状データCの場合、図3に示すデータベースから形状データCのドアミラーの位置が読み取られ、ドアミラーの位置が前輪の後端であるとドアミラー位置推定部5によって推測される。
このようにして、ドアミラー位置推定部5は、車両認識部8で認識された車両の形状からドアミラーの位置を推測する(S92)。
そして、ドアミラーの位置が前輪の後端であると判断(S93)した場合には、車両の進行方位が車両認識部8により算出されているため、車輪認識部9が認識した複数の車輪の中から、進行方位に基づいて車両の前輪を選択し、ドアミラーの位置を、その前輪の後端であると決定する(S94)。具体的には、図4(B)に示すように、ドアミラー62の位置が、車両43の前輪の後端と決定する。
一方、ドアミラーの位置が車両の先端であると判断(S93)した場合には、ドアミラー位置推定部5は、ドアミラーの位置を車両先端として決定する(S96)。具体的には、図4(A)に示すように、ドアミラー42の位置が車両41の先端であると決定する。
(車両方位推定処理)
次に、本発明の実施の形態における死角領域推定装置の車両方位推定の動作を図1、図2、図10のフローチャートを用いて説明する。
(車両方位推定処理)
次に、本発明の実施の形態における死角領域推定装置の車両方位推定の動作を図1、図2、図10のフローチャートを用いて説明する。
まず、図10(A)に示す車両の形状に基づく車両方位推定処理について説明する。
図10(A)に示すように、車両認識部8が認識した車両の形状から車両の底面を求め、この求められた車両の底面が車両方位推定部6によって車両方位と推定される(S101)。ここで、底面とは、車輪を除き、車両の最も低い部分のことであり、撮像した映像上では、長辺でかつ低い位置にあたる直線になる。例えば、図2(A)の場合、22が底面であり、図2(B)の場合、32が底面である。この底面を車両の方位と決定する。
図10(B)に示す車輪に基づく車両方位推定処理について説明する。
図10(B)に示すように、車両認識部8によって認識された車両に関して、車輪認識部9によって車輪が認識され、この認識された車両の前輪と後輪を結ぶ直線が車両方位推定部6によって車両方位と推定される。
そして、上述したように、図10(A)に示す車両の形状に基づく車両方位推定処理と図10(B)に示す車輪に基づく車両方位推定処理とは平行に処理され、各処理において推定された車両方位を平均化して車両方位推定処理を終了する。また、これに限定されるものではなく、いずれか一方の処理結果である車両方位を他方の処理結果である車両方位によって補正して車両方位を求めてもよい。
なお、上述した例では、図10(A)に示す車両の形状に基づく車両方位推定処理と図10(B)に示す車輪に基づく車両方位推定処理とは平行に処理されているが、何れか一方の処理のみで車両方位を求めてもよい。
(死角領域推定処理)
最後に、本発明の実施の形態における死角領域推定装置の死角領域推定の動作を、図1、図5、図6と、図11のフローチャートを用いて説明する。
(死角領域推定処理)
最後に、本発明の実施の形態における死角領域推定装置の死角領域推定の動作を、図1、図5、図6と、図11のフローチャートを用いて説明する。
まず、死角領域推定部7は、ドアミラー位置推定部5によって推定された進行方向でのドアミラー位置53と、車両方位推定部6によって推定された車両の進行方位54とが死角領域推定部7によって読み込まれる(S111)。
次に、推定されたドアミラー位置53を基点として、推定された車両の進行方位54から車両とは逆方向に所定の角度まで回転した第1の死角領域境界線55が死角領域推定部7によって算出される(S112)。所定の角度は、車両により変動はあるのだが、概ね20度から30度程度が望ましい。車両の進行方位54と第1の死角領域境界線55に挟まれた領域は、運転手がドアミラーで確認することができる。
そして、推定したドアミラー位置53から、車両の進行方位54に対して垂直方向に伸ばした第2の死角領域境界線56が死角領域推定部7によって算出される(S113)。第2の死角領域境界線56よりも前方は肉眼で確認することができる。
次いで、第1の死角領域境界線55と第2の死角領域境界線56で挟まれた領域が死角領域57と推定される(S114)。
なお、上述した図9示すドアミラー位置推定処理と図10に示す車両方位推定処理は、死角領域推定処理を考慮して平行して処理されているが、これに限定されるものではなく、何れかの処理を順次行ってもよい。
以上説明したように、本発明の実施の形態における死角領域推定装置は、周辺を走行中の車両の形状と車輪を認識することにより、周辺車両の側方の死角領域を推定することができる。この結果、自車が周辺を走行中の車両の死角に入った場合に、死角に入ってしまっていることを運転手に警告したり、相手の車両に対して、自車が死角に入っていることを報知することにより、安心して車両の追い越しや並走などが可能になる。
なお、様々な車両の形状データとドアミラーの位置との対応付けをデータベースとして蓄積しておくことで、車輪を認識することなく、車両の形状を認識するだけでドアミラーの位置を推定し、周辺車両の側方の死角領域を推定することも可能である。
以上のように、本発明に係る死角領域推定装置は、周辺を走行している車両の死角領域を推定することができるという効果を有し、車両の死角領域を運転者に提供する装置等として有用である。
1 死角領域推定装置
2 撮像部
3 画像処理部
4 ドアミラー位置記憶部
5 ドアミラー位置推定部
6 車両方位推定部
7 死角領域推定部
8 車両認識部
9 車輪認識部
53 ドアミラー位置
54 進行方位
55 第1の死角領域境界線
56 第2の死角領域境界線
57 死角領域
2 撮像部
3 画像処理部
4 ドアミラー位置記憶部
5 ドアミラー位置推定部
6 車両方位推定部
7 死角領域推定部
8 車両認識部
9 車輪認識部
53 ドアミラー位置
54 進行方位
55 第1の死角領域境界線
56 第2の死角領域境界線
57 死角領域
Claims (3)
- 車両の前側方を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段によって撮像された映像から周辺車両の形状を認識する車両認識手段と、
後方から見た車両の形状データとドアミラーの位置とを対応付けて記憶したドアミラー位置記憶手段と、
前記車両認識手段によって認識された前記周辺車両の形状と前記ドアミラー位置記憶手段に記憶されたデータとに基づいて、前記周辺車両のドアミラー位置を推定するドアミラー位置推定手段と、
前記車両認識手段によって認識された前記周辺車両の形状に基づいて前記周辺車両の方位を推定する車両方位推定手段と、
前記ドアミラー位置推定手段によって推定されたドアミラーの位置と前記車両方位推定手段で推定された方位とに基づいて前記周辺車両の死角領域を推定する死角領域推定手段とを備えたことを特徴とする死角領域推定装置。 - 前記撮像手段によって撮像された映像から前記周辺車両の車輪を認識する車輪認識手段をさらに備え、
前記ドアミラー位置推定手段は、前記車両認識手段によって認識された前記周辺車両の形状と、前記ドアミラー位置記憶手段に記憶されたデータと、前記車輪認識手段によって認識された前記周辺車両の車輪の位置に基づいて、周辺車両のドアミラー位置を推定することを特徴とする請求項1に記載の死角領域推定装置。 - 前記車両方位推定手段は、前記車両認識手段によって認識された前記周辺車両の形状及び前記車輪認識手段によって認識された車輪の位置のうち少なくとも何れか一方に基づいて前記周辺車両の方位を推定することを特徴とする請求項2に記載の死角領域推定装置。
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009026200A (ja) * | 2007-07-23 | 2009-02-05 | Toyota Motor Corp | 自律移動装置 |
JP2013225295A (ja) * | 2012-04-20 | 2013-10-31 | Honda Research Inst Europe Gmbh | 方位情報を考慮する衝突警告システム |
KR101843251B1 (ko) * | 2016-03-23 | 2018-03-28 | 현대오토에버 주식회사 | 타차의 진행방향 추정장치 및 이를 이용한 충돌방지 제어장치 |
-
2007
- 2007-05-09 JP JP2007124413A patent/JP2008279842A/ja active Pending
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