JP2010102437A - 歩行者飛び出し予測装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】歩行者の飛び出しを精度良く予測することができるようにする。
【解決手段】歩行者車両情報収集部３４によって、自車両の前方に存在する歩行者の位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化を取得する。周辺情報収集部３８によって、周辺情報を取得する。飛び出し危険予測部４２によって、取得された位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化と、歩行者が車道に飛び出すときの予め求められた位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化のパターンとを比較すると共に、取得した周辺情報と、歩行者が車道に飛び出すときの予め求められた周辺情報とを比較することにより、自車両が走行している車道に歩行者が飛び出すか否かを予測する。
【選択図】図１

Description

本発明は、歩行者飛び出し予測装置及びプログラムに係り、特に、歩行者が車道に飛び出すか否かを予測する歩行者飛び出し予測装置及びプログラムに関する。

従来より、歩行者と車両の存在、向き、移動速度から、現在の速度が一定のときに歩行者と車両が衝突をするかを判断して警告を実施する技術が知られている（特許文献１、２）。また、地図や時間帯から「学校に近いと飛び出しが多い」、「通学時間帯だと飛び出しが多い」などの判断を行って、潜在的な歩行者飛び出しの危険度を警告する技術が知られている（特許文献３）。また、歩行者と車両の存在、向き、移動速度に加え、地図や時間帯から、現在の速度が一定のときに歩行者と車両が衝突をする衝突可能性を判定する技術が知られている（特許文献４）。
特許２５８２１１９号公報 特開２００５−３２７１７７号公報 特開２００６−９２２５８号公報 特開２００７−２５７３３８号公報

しかしながら、上記の特許文献１〜４に記載の技術では、歩行者の飛び出し意図を考慮していないため、歩行者の飛び出しを精度良く予測することができない、という問題がある。

本発明は、上記の問題点を解決するためになされたもので、歩行者の飛び出しを精度良く予測することができる歩行者飛び出し予測装置及びプログラムを提供することを目的とする。

上記の目的を達成するために第１の発明に係る歩行者飛び出し予測装置は、対象車両の前方に存在する歩行者の位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化を取得する取得手段と、前記取得手段によって取得された前記位置の時系列変化及び前記移動速度の時系列変化と、歩行者が車道に飛び出すときの予め求められた位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化のパターンとを比較して、前記対象車両が走行している車道に前記歩行者が飛び出すか否かを予測する飛び出し予測手段とを含んで構成されている。

第２の発明に係るプログラムは、コンピュータを、対象車両の前方に存在する歩行者の位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化を取得する取得手段、及び前記取得手段によって取得された前記位置の時系列変化及び前記移動速度の時系列変化と、歩行者が車道に飛び出すときの予め求められた位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化のパターンとを比較して、前記対象車両が走行している車道に前記歩行者が飛び出すか否かを予測する飛び出し予測手段として機能させるためのプログラムである。

第１の発明及び第２の発明によれば、取得手段によって、対象車両の前方に存在する歩行者の位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化を取得する。そして、飛び出し予測手段によって、取得手段によって取得された位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化と、歩行者が車道に飛び出すときの予め求められた位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化のパターンとを比較して、対象車両が走行している車道に歩行者が飛び出すか否かを予測することができる。

このように、歩行者の位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化を取得し、歩行者が車道に飛び出すときの予め求められた位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化のパターンと比較することにより、歩行者の飛び出しを精度良く予測することができる。

第１の発明に係る歩行者飛び出し予測装置は、対象車両が走行している道路の道路構造を取得する道路構造取得手段を更に含み、飛び出し予測手段は、道路構造取得手段によって取得された道路構造が歩道を有する場合、取得手段によって取得された位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化と、歩道と車道との境界の手前で位置及び移動速度の少なくとも一方の時系列変化における変化量を不連続に変化させたパターンとを比較して、車道に歩行者が飛び出すか否かを予測し、道路構造取得手段によって取得された道路構造が歩道を有しない場合、取得手段によって取得された位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化と、道路における歩行者通行領域と車両通行領域との境界の手前で位置及び移動速度の少なくとも一方の時系列変化における変化量を不連続に変化させたパターンとを比較して、車道に歩行者が飛び出すか否かを予測することができる。これによって、歩道と車道との境界などの手前で位置及び移動速度の少なくとも一方の時系列変化における変化量を不連続に変化させたパターンを用いて、歩行者の飛び出し意図を考慮した飛び出し予測を行うことができる。

第１の発明に係る歩行者飛び出し予測措置は、対象車両の前方に存在する駐車車両の有無を取得する周辺車両取得手段を更に含み、周辺車両取得手段によって駐車車両が存在することが取得され、かつ、駐車車両が歩行者の周辺に存在する場合、取得手段によって取得された位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化と、駐車車両の前又は後で位置及び移動速度の少なくとも一方の時系列変化における変化量を不連続に変化させたパターンとを比較して、車道に歩行者が飛び出すか否かを予測することができる。これによって、駐車車両の前後で位置及び移動速度の少なくとも一方の時系列変化における変化量を不連続に変化させたパターンを用いて、歩行者の飛び出し意図を考慮した飛び出し予測を行うことができる。

第１の発明に係る歩行者飛び出し予測装置は、歩行者の状態、及び歩行者の特性の少なくとも一方を示す歩行者情報を取得する歩行者情報取得手段を更に含み、飛び出し予測手段は、取得手段によって取得された位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化と、予め求められた位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化のパターンとを比較するともに、歩行者情報取得手段によって取得した歩行者情報と、歩行者が車道に飛び出すときの予め求められた歩行者情報とを比較して、車道に歩行者が飛び出すか否かを予測することができる。これによって、歩行者が車道に飛び出すときの予め求められた歩行者の状態、又は歩行者の特性と更に比較することにより、歩行者の飛び出しを更に精度良く予測することができる。

第１の発明に係る歩行者飛び出し予測装置は、前記対象車両の周辺に存在する施設、歩行者に対する信号機の信号状況、時刻、及び周辺車両の状況の少なくとも１つを示す周辺環境情報を取得する周辺環境取得手段を更に含み、飛び出し予測手段は、取得手段によって取得された位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化と、予め求められた位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化のパターンとを比較するともに、周辺環境取得手段によって取得した周辺環境情報と、歩行者が車道に飛び出すときの予め求められた周辺環境情報とを比較して、車道に歩行者が飛び出すか否かを予測することができる。これによって、歩行者が車道に飛び出すときの予め求められた周辺に存在する施設、歩行者に対する信号機の信号状況、時刻、又は周辺車両の状況と更に比較することにより、歩行者の飛び出しを更に精度良く予測することができる。

第３の発明に係る歩行者飛び出し予測装置は、対象車両の前方に存在する歩行者の位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化を取得する取得手段と、前記取得手段によって取得された前記位置の時系列変化及び前記移動速度の時系列変化の少なくとも一方における変化量が不連続に変化したか否かによって、前記対象車両が走行している車道に前記歩行者が飛び出すか否かを予測する飛び出し予測手段と、を含んで構成されている。

第４の発明に係るプログラムは、コンピュータを、対象車両の前方に存在する歩行者の位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化を取得する取得手段、及び前記取得手段によって取得された前記位置の時系列変化及び前記移動速度の時系列変化の少なくとも一方における変化量が不連続に変化したか否かによって、前記対象車両が走行している車道に前記歩行者が飛び出すか否かを予測する飛び出し予測手段として機能させるためのプログラムである。

第３の発明及び第４の発明によれば、取得手段によって、対象車両の前方に存在する歩行者の位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化を取得する。そして、飛び出し予測手段によって、取得手段によって取得された位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化の少なくとも一方における変化量が不連続に変化したか否かによって、対象車両が走行している車道に歩行者が飛び出すか否かを予測する。

このように、歩行者の位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化を取得し、位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化の少なくとも一方における変化量が不連続に変化したか否かによって、歩行者の飛び出しを精度良く予測することができる。

上記の歩行者飛び出し予測装置は、対象車両の位置及び速度を取得する車両情報取得手段と、飛び出し予測手段によって車道に歩行者が飛び出すと予測されたとき、車両情報取得手段によって取得された対象車両の位置及び速度と、歩行者の位置とに基づいて、対象車両と歩行者とが衝突する危険度を判定する危険度判定手段と、危険度判定手段によって判定された危険度に基づいて、運転支援を行なう運転支援手段とを更に含むことができる。これによって、車道に歩行者が飛び出すと予測され、かつ、対象車両と歩行者とが衝突する危険度が高い場合に、運転支援を行なうことにより、事故を防止することができる。

以上説明したように、本発明の歩行者飛び出し予測装置及びプログラムによれば、歩行者の位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化を取得し、歩行者が車道に飛び出すときの予め求められた位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化のパターンと比較することにより、又は、歩行者の位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化の少なくとも一方における変化量が不連続に変化したか否かによって、歩行者の飛び出しを精度良く予測することができる、という効果が得られる。

以下、図面を参照して、本発明の好適な実施の形態について説明する。本実施の形態では、路側の情報提供装置から送信される情報を用いて、車載機で飛び出し予測を行って警報を出力する運転支援システムに、本発明を適用した場合を例に説明する。

図１に示すように、第１の実施の形態に係る運転支援システム１０は、路側に設置され、かつ、歩行者の位置及び移動速度を示す歩行者情報を送信する情報提供装置１２と、情報提供装置１２からの歩行者情報を用いて、歩行者が飛び出すと予測し、衝突する危険度が高いと判定すると、ドライバに対して警報を出力する車載機１４とを備えている。

情報提供装置１２は、歩行者を撮影するためのカメラ１６と、カメラ１６によって撮影された画像に対して所定の画像処理を行うことにより、撮影された画像が表わす歩行者の位置及び移動速度を随時検出する画像処理部１８と、検出された歩行者の位置及び移動速度を示す歩行者情報を無線通信により車載機１４に随時送信する情報送信部２０とを備えている。

車載機１４は、自車両の位置を検出するＧＰＳ２２と、自車両の車速を検出する車速センサ２４と、自車両の周辺を撮影するためのカメラ２６と、路側の情報提供装置１２から送信される歩行者情報を無線通信により受信する情報受信部２８と、ＧＰＳ２２、車速センサ２４、及びカメラ２６の出力、並びに情報受信部２８により受信した歩行者情報に基づいて、歩行者が飛び出すと予測し、かつ、歩行者と衝突する危険度が高いと判定すると、警報装置３０を介してドライバに警報を出力するコンピュータ３２とを備えている。

警報装置３０は、スピーカやディスプレイから構成され、運転支援として、警報を音声出力すると共に、警報メッセージを表示する。

コンピュータ３２は、ＣＰＵ、後述する運転支援処理ルーチンのプログラムを記憶したＲＯＭ、データ等を記憶するＲＡＭ、ＨＤＤ、及びこれらを接続するバスを含んで構成されている。このコンピュータ３２をハードウエアとソフトウエアとに基づいて定まる機能実現手段毎に分割した機能ブロックで説明すると、図１に示すように、コンピュータ３２は、情報受信部２８によって受信された歩行者情報を収集すると共に、ＧＰＳ２２からの自車両の位置及び車速センサ２４からの車速を収集する歩行者車両情報収集部３４と、施設情報及び道路構造情報を含む地図情報を記憶した道路地図データベース３６と、カメラ２６によって撮影された画像から所定の画像処理により周辺車両の状況や信号機の信号状況を認識して、周辺車両の状況や信号機の信号状況を示す周辺環境情報を収集すると共に、道路地図データベース３６から自車両が走行している道路の道路構造や自車両の周辺の施設情報を取得して収集する周辺情報収集部３８と、歩行者の飛び出し事例に基づく歩行者の位置及び移動速度の時系列変化のパターン、並びに歩行者の飛び出し事例に基づく周辺車両の状況、信号機の信号状況、及び周辺の施設情報を記憶した飛び出し事例データベース４０と、歩行者情報、周辺環境情報、及び歩行者の位置及び移動速度の時系列変化のパターンに基づいて、自車両の前方に存在する歩行者が飛び出すか否かを予測すると共に、自車両の前方に存在する歩行者と衝突する危険度を判定する飛び出し危険予測部４２と、警報装置３０による警報を制御する運転支援制御部４４とを備えている。

なお、歩行者車両情報収集部３４は、本発明の取得手段、及び車両情報取得手段に対応し、周辺情報収集部３８は、本発明の道路構造取得手段、周辺車両取得手段、及び周辺環境取得手段に対応する。また、飛び出し危険予測部４２は、本発明の飛び出し予測手段、及び危険度判定手段に対応する。

歩行者車両情報収集部３４は、情報受信部２８によって受信された歩行者情報を収集して、図２に示すような、自車両の前方に存在する歩行者の位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化を取得する。なお、図２では、Ｘ軸方向を車道及び歩道の進行方向と平行な方向とし、Ｙ軸方向を車道及び歩道の幅方向と平行な方向としている。また、歩行者車両情報収集部３４は、ＧＰＳ２２から得られる自車両の位置及び車速センサ２４から得られる自車両の車速を取得する。

周辺情報収集部３８は、カメラ２６によって撮影された画像に対して所定の画像処理（例えば、パターン認識処理）を行うことにより、自車両の周辺に存在する周辺車両の状況として、例えば、自車両の前方に存在する駐車車両の有無と位置、渋滞中であるか否か、隣の車線の停止車両の有無と位置、対向車線の停止車両の有無と位置、自車両が走行している道路の交通量などを認識して収集する。また、周辺情報収集部３８は、カメラ２６によって撮影された画像に対して所定の画像処理（例えば、パターン認識処理）を行うことにより、歩行者用の信号機の信号状況を認識して収集する。また、周辺情報収集部３８は、道路地図データベース３６から、自車両が走行している道路の道路構造や自車両の周辺に存在する施設の情報を取得して収集する。

飛び出し事例データベース４０には、道路構造の種類毎に、飛び出し事例の分析結果から求められた、歩行者が車道に飛び出すときの歩行者の位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化のパターンが記憶されている。例えば、図３に示すように、歩道を有する道路構造に対して、歩道と車道との境界の手前で、移動速度の変化量が不連続に変化した位置及び移動速度の時系列変化のパターンや、図４に示すように、歩道と車道との境界の手前で、歩行者の位置の変化量が不連続に変化し、かつ、移動速度の変化量が不連続に変化した位置及び移動速度の時系列変化のパターン、及び、図５に示すように、歩道と車道との境界の手前で、歩行者の位置の変化量が不連続に変化した位置及び移動速度の時系列変化のパターンが、飛び出し事例データベース４０に記憶されている。また、歩道が存在しない道路構造に対して、予め定められた道路における歩行者通行領域と車両通行領域との境界の手前で、移動速度の変化量が不連続に変化した位置及び移動速度の時系列変化のパターンや、歩行者通行領域と車両通行領域との境界の手前で、歩行者の位置の変化量が不連続に変化し、かつ、移動速度の変化量が不連続に変化した位置及び移動速度の時系列変化のパターン、及び歩行者通行領域と車両通行領域との境界の手前で、歩行者の位置の変化量が不連続に変化した位置及び移動速度の時系列変化のパターンが、飛び出し事例データベース４０に記憶されている。

また、飛び出し事例データベース４０には、自車両前方に駐車車両が存在し、かつ、駐車車両が歩行者の周辺に存在する場合に対応して、飛び出し事例の分析結果から求められた、歩行者が車道に飛び出すときの歩行者の位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化のパターンが記憶されている。例えば、自車両前方に駐車車両が存在し、かつ、駐車車両が歩行者の周辺に存在する場合に対して、駐車車両の前又は後で、移動速度の変化量が不連続に変化した位置及び移動速度の時系列変化のパターンや、駐車車両の前又は後で、歩行者の位置の変化量が不連続に変化し、かつ、移動速度の変化量が不連続に変化した位置及び移動速度の時系列変化のパターン、及び駐車車両の前又は後で、歩行者の位置の変化量が不連続に変化した位置及び移動速度の時系列変化のパターンが、飛び出し事例データベース４０に記憶されている。

また、歩行者が車道に飛び出す可能性が高い場合の周辺車両の状況として、例えば、渋滞中であること、隣の車線に停止車両が存在すること、対向車線に停止車両が存在すること、交通量の少ない道路であることが、飛び出し事例データベース４０に記憶されている。また、歩行者が車道に飛び出す可能性が高い場合の歩行者用の信号機の信号状況として、例えば、赤から青への変わり目であること、青から青点滅への変わり目であること、及び青点滅から赤への変わり目であることが、飛び出し事例データベース４０に記憶されている。また、歩行者が車道に飛び出す可能性が高い場合の周辺の施設情報として、例えば、車道を挟んだ歩道側に店舗があること、周辺に公園があること、周辺にイベント会場があること、観光地であること、周辺に学校や幼稚園があることが、飛び出し事例データベース４０に記憶されている。

飛び出し危険予測部４２は、以下に説明するように、歩行者が車道に飛び出すか否かを予測する。

まず、周辺情報収集部３８によって収集された道路構造の種類や自車両前方の駐車車両の存在の有無に対応する、歩行者の位置及び移動速度の時系列変化のパターンを、飛び出し事例データベース４０から読み込み、歩行者車両情報収集部３４で取得した自車両前方の歩行者の位置及び移動速度の時系列変化と、読み込んだ歩行者の位置及び移動速度の時系列変化のパターンとを比較して、一致度を算出する。なお、読み込んだパターンが複数ある場合には、複数のパターンの各々から算出された一致度のうち、最も高い一致度を用いればよい。

また、歩行者の飛び出し事例に基づく周辺車両の状況、周辺の施設情報、及び信号機の信号状況を、飛び出し事例データベース４０から読み込み、周辺情報収集部３８によって収集された周辺車両の状況、周辺の施設情報、及び歩行者用の信号機の状況と、読み込んだ周辺車両の状況、周辺の施設情報、及び信号機の信号状況とを比較して、一致度を算出する。

上記のように算出された２つの一致度を合わせた値が閾値以上であれば、自車両が走行している車道に歩行者が飛び出すと予測し、２つの一致度を合わせた値が閾値未満であれば、歩行者が車道に飛び出さないと予測する。

また、飛び出し危険予測部４２は、歩行者が車道に飛び出すと予測した場合に、以下に説明するように、歩行者と自車両とが衝突する危険度を判定する。

歩行者車両情報収集部３４によって収集された歩行者の位置及び移動速度から得られる自車両前方の歩行者の現在位置及び平均移動速度と自車両の現在位置及び現在の車速とに基づいて、ＴＴＣ（Ｔｉｍｅ Ｔｏ Ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ）を算出し、ＴＴＣに基づいて、自車両前方の歩行者と自車両とが衝突する危険度を判定する。なお、歩行者の平均移動速度を用いずに、予め定められた歩行者の一般的な移動速度を用いて、ＴＴＣを算出するようにしてもよい。

運転支援制御部４４は、飛び出し危険予測部４２によって判定された危険度が高い場合には、警報装置３０によってドライバに対して警報を出力させる。

次に、第１の実施の形態に係る運転支援システム１０の動作について説明する。まず、路側に設置された情報提供装置１２において、カメラ１６により撮影された画像から、歩行者を検出すると共に、検出された歩行者の位置及び移動速度を検出して、歩行者の位置及び移動速度を示す歩行者情報を、周辺に存在する車載機１４に随時送信する。

また、車載機１４のコンピュータ３２において、図６に示す運転支援処理ルーチンが実行される。

まず、ステップ１００において、情報受信部２８によって受信された歩行者情報を所定期間分収集して、自車両の前方に存在する歩行者の位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化を取得する。

そして、ステップ１０２において、ＧＰＳ２２より得られる自車両の位置と車速センサ２４より得られる自車両の車速とを取得する。次のステップ１０４では、カメラ２６により撮影された画像から、駐車車両の有無及び位置を含む周辺車両の状況、及び歩行者用の信号機の信号状況を認識して取得すると共に、道路地図データベース３６から、自車両が走行している道路の道路構造や周辺に存在する施設情報を取得する。

そして、ステップ１０６において、飛び出し事例データベース４０から、上記ステップ１０４で取得した道路構造や駐車車両の有無及び位置に対応する、歩行者が車道に飛び出すときの位置及び移動速度の時系列変化のパターンを読み込むと共に、歩行者が車道に飛び出すときの、周辺車両の状況、歩行者用の信号機の信号状況、及び周辺施設の情報を読み込む。

ステップ１０８では、上記ステップ１００で取得した、自車両前方の歩行者の位置及び移動速度の時系列変化と、上記ステップ１０６で読み込んだ位置及び移動速度の時系列変化のパターンとを比較して、一致度を算出する。また、上記ステップ１０４で取得した周辺車両の状況、歩行者用の信号機の信号状況、及び周辺の施設情報と、上記ステップ１０６で読み込んだ周辺車両の状況、歩行者用の信号機の信号状況、及び周辺の施設情報とを比較して一致度を算出する。算出された２つの一致度を合わせた値に基づいて、歩行者が飛び出すか否かを予測する。

そして、ステップ１１０において、上記ステップ１０８で歩行者が飛び出すと予測されたか否かを判定し、歩行者が飛び出さないと予測された場合には、ステップ１００へ戻るが、一方、歩行者が飛び出すと予測された場合には、ステップ１１２へ移行する。

ステップ１１２では、上記ステップ１００で取得した自車両前方の歩行者の位置及び移動速度と、上記ステップ１０２で取得した自車両の位置及び車速とに基づいて、自車両前方の歩行者と自車両とが衝突する危険度を判定する。

そして、ステップ１１４において、上記ステップ１１４で判定された危険度が閾値以上であるか否かを判定し、危険度が閾値未満である場合には、ステップ１００へ戻るが、危険度が閾値以上である場合には、ステップ１１６において、ドライバに対して警報を出力するように警報装置３０を制御して、ステップ１００へ戻る。

上記の運転支援処理ルーチンを実行することにより、例えば、図７（Ａ）、（Ｂ）に示すように、歩道と車道との境界の手前で、移動速度の変化量が不連続に変化すると、歩行者が車道に飛び出すと予測することができるため、実際に境界を越えて車道に飛び出す時点から約４秒前に、歩行者が車道に飛び出すと予測することができる。

以上説明したように、第１の実施の形態に係る運転支援システムによれば、自車両前方の歩行者の位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化を取得し、歩行者が車道に飛び出すときの予め求められた位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化のパターンと比較することにより、歩行者の飛び出し意図を考慮して、歩行者の飛び出しを精度良く予測することができる。

また、歩行者が車道に飛び出す可能性が高い場合の予め求められた周辺に存在する施設、歩行者に対する信号機の信号状況、及び周辺車両の状況を更に比較することにより、歩行者の飛び出しを更に精度良く予測することができる。

また、車道に歩行者が飛び出すと予測され、かつ、自車両と歩行者とが衝突する危険度が高い場合に、ドライバに対して警報を出力することにより、歩行者との事故を防止することができる。

また、従来の静的な情報を用いて歩行者の飛び出しを予測する場合に比べて、早めにかつ正確に予測することが可能となり、歩行者事故を回避する可能性が高くなる。また、虚報を減らすことができる。

次に、第２の実施の形態について説明する。なお、第２の実施の形態に係る運転支援システムの構成は、第１の実施の形態と同様の構成であるため、同一符号を付して説明を省略する。

第２の実施の形態では、歩行者の状態、歩行者の特性、時刻などを更に用いて、歩行者が飛び出すか否かを予測している点が、第１の実施の形態と異なっている。

第２の実施の形態では、情報提供装置１２の画像処理部１８によって、カメラ１６によって撮影された画像に対して所定の画像処理を行うことにより、撮影された画像が表わす歩行者の位置及び移動速度を検出すると共に、歩行者の状態及び特性を認識する。

例えば、歩行者の状態として、歩行者の体の向き、歩行者の顔の向き、同伴者の有無、同伴者の行動、歩行者の動作などが画像認識処理により認識される。また、歩行者の特性として、歩行者の年齢、歩行者の服装、歩行者の荷物などが、画像認識処理により認識される。

また、情報送信部２０は、検出された歩行者の位置、移動速度、歩行者の状態、及び歩行者の特性を示す歩行者情報を無線通信により車載機１４に送信する。

車載機１４の歩行者車両情報収集部３４は、情報受信部２８によって受信された歩行者情報を収集して、自車両の前方に存在する歩行者の位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化を取得すると共に、自車両の前方に存在する歩行者の状態及び歩行者の特性を取得する。また、歩行者車両情報収集部３４は、ＧＰＳ２２から得られる自車両の位置及び車速センサ２４から得られる自車両の車速を取得する。なお、歩行者車両情報収集部３４は、本発明の取得手段、歩行者情報取得手段、及び車両情報取得手段に対応する。

また、周辺情報収集部３８は、周辺車両の状況、歩行者用の信号機の信号状況、自車両が走行している道路の道路構造や周辺に存在する施設情報を収集すると共に、現在の時刻を取得する。

飛び出し事例データベース４０には、歩行者が車道に飛び出すときの歩行者の位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化のパターン、歩行者が車道に飛び出す可能性が高い場合の周辺車両の状況、歩行者用の信号機の信号状況、及び周辺の施設情報が記憶されている。また、飛び出し事例データベース４０には、歩行者が車道に飛び出す可能性が高い場合の歩行者の状態、歩行者の特性、及び時間帯が記憶されている。

歩行者が車道に飛び出す可能性が高い場合の歩行者の状態として、例えば、体が車道に向いていること、顔が車道に向いていること、同伴者が先に道路を横断していること、同伴者との会話に夢中であること、携帯電話で会話中であること、ビルなどの探し物をしていること、移動速度が速いこと（走っていること）などが記憶されている。

また、歩行者が車道に飛び出す可能性が高い場合の歩行者の特性として、例えば、年齢が高齢であること、幼児であること、服装が浴衣などの観光客姿であること、荷物が大きいことなどが記憶されている。

また、歩行者が車道に飛び出す可能性が高い場合の時間帯として、朝および夕方の通勤時間帯や、交通量の少ない時間帯（夜中、早朝）が記憶されている。

飛び出し危険予測部４２は、周辺情報収集部３８によって収集された道路構造の種類や駐車車両の存在の有無及び位置に対応する、歩行者の位置及び移動速度の時系列変化のパターンと、歩行者車両情報収集部３４で取得した自車両前方の歩行者の位置及び移動速度の時系列変化とを比較して、一致度を算出する。また、飛び出し危険予測部４２は、歩行者の飛び出し事例に基づく周辺車両の状況、周辺の施設情報、信号機の信号状況、歩行者の状態、歩行者の特性、及び時間帯を、飛び出し事例データベース４０から読み込み、歩行者車両情報収集部３４によって収集された歩行者の状態及び歩行者の特性、並びに、周辺情報収集部３８によって収集された周辺車両の状況、周辺の施設情報、歩行者用の信号機の状況、及び現在時刻と、読み込んだ周辺車両の状況、周辺の施設情報、信号機の信号状況、歩行者の状態、歩行者の特性、及び時間帯とを比較して、一致度を算出する。

また、飛び出し危険予測部４２は、上記のように算出された２つの一致度を合わせた値が閾値以上であれば、歩行者が車道に飛び出すと予測し、２つの一致度を合わせた値が閾値未満であれば、歩行者が車道に飛び出さないと予測する。

なお、第２の実施の形態の運転支援システムの他の構成及び作用は、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。

このように、歩行者が車道に飛び出す可能性が高い場合の、予め求められた歩行者の状態、歩行者の特性、及び時間帯を更に比較することにより、歩行者の飛び出しを更に精度良く予測することができる。

次に、第３の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態と同様の構成となっている部分については、同一符号を付して説明を省略する。

第３の実施の形態では、路側の情報提供装置において、歩行者の飛び出し予測及び衝突危険度の判定を行っている点が、第１の実施の形態と異なっている。

図８に示すように、第３の実施の形態に係る運転支援システム３１０は、路側に設置され、かつ、歩行者が飛び出すと予測し衝突する危険度が高いと判定すると、警報メッセージを送信する情報提供装置３１２と、情報提供装置３１２から警報メッセージを受信すると、ドライバに対して警報を出力する車載機３１４とを備えている。

情報提供装置３１２は、歩行者、車両、及び周辺環境を撮影するためのカメラ３１６と、無線通信により車載機１４に情報を送信する情報送信部２０と、カメラ３１６によって撮影された画像に基づいて、歩行者が飛び出すと予測し、かつ、車両と歩行者とが衝突する危険度が高いと判定すると、情報送信部２０によって車載機３１４に警報メッセージを送信させるコンピュータ３１８とを備えている。

コンピュータ３１８は、ＣＰＵ、後述する運転支援処理ルーチンのプログラムを記憶したＲＯＭ、データ等を記憶するＲＡＭ、ＨＤＤ、及びこれらを接続するバスを含んで構成されている。このコンピュータ３１８をハードウエアとソフトウエアとに基づいて定まる機能実現手段毎に分割した機能ブロックで説明すると、図８に示すように、コンピュータ３１８は、カメラ３１６によって撮影された画像に対して所定の画像処理を行うことにより、撮影された画像が表わす歩行者の位置及び移動速度、並びに対象車両の位置及び移動速度を検出すると共に、周辺車両の状況や信号機の信号状況を認識する画像処理部３２０と、画像処理部３２０によって検出された歩行者の位置及び移動速度を示す歩行者情報を収集すると共に、対象車両の位置及び車速を収集する歩行者車両情報収集部３２２と、道路地図データベース３６と、画像処理部３２０によって認識された周辺車両の状況や信号機の信号状況を収集すると共に、道路地図データベース３６から対象車両が走行している道路の道路構造や周辺の施設情報を取得して収集する周辺情報収集部３２４と、飛び出し事例データベース４０と、飛び出し危険予測部４２とを備えている。

情報送信部２０は、飛び出し危険予測部４２によって判定された危険度が高い場合に、対象車両の車載機３１４に警報メッセージを送信する。

車載機３１４は、情報受信部２８と、警報装置３０と、情報受信部２８によって警報メッセージが受信された場合に、警報装置３０によってドライバに対して警報を出力させる運転支援制御部３４４とを備えている。

次に、第３の実施の形態に係る運転支援システム３１０の動作について説明する。まず、路側に設置された情報提供装置３１２において、カメラ３１６により撮影された画像から、歩行者及び車両を随時検出し、検出された歩行者の位置及び移動速度と対象車両の位置及び車速を随時検出する。また、情報提供装置３１２において、カメラ３１６により撮影された画像から、周辺車両の状況及び歩行者用の信号機の信号状況を随時認識して取得する。

また、情報提供装置３１２のコンピュータ３１８において、図９に示す運転支援処理ルーチンが実行される。なお、第１の実施の形態と同様の処理については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。また、カメラ３１６により撮影された画像から検出された対象車両の各々について、運転支援処理ルーチンが実行される。

まず、ステップ３５０において、カメラ３１６で撮影された画像から検出される歩行者情報を所定期間分収集して、対象車両の前方に存在する歩行者の位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化を取得する。

そして、ステップ３５２において、カメラ３１６で撮影された画像から検出される対象車両の位置及び車速を取得する。次のステップ３５４では、カメラ３１６で撮影された画像から、駐車車両の有無及び位置を含む周辺車両の状況、及び歩行者用の信号機の信号状況を認識して取得すると共に、道路地図データベース３６から、対象車両が走行している道路の道路構造や周辺に存在する施設情報を取得する。

そして、ステップ１０６において、飛び出し事例データベース４０から、上記ステップ３５４で取得した道路構造や駐車車両の有無及び位置に対応する、歩行者が車道に飛び出すときの位置及び移動速度の時系列変化のパターンを読み込むと共に、歩行者が車道に飛び出すときの、周辺車両の状況、歩行者用の信号機の信号状況、及び周辺施設の情報を読み込む。

ステップ１０８では、上記ステップ３５０で取得した前方の歩行者の位置及び移動速度の時系列変化と、上記ステップ１０６で読み込んだ位置及び移動速度の時系列変化のパターンとを比較して、一致度を算出する。また、上記ステップ３５４で取得した周辺車両の状況、歩行者用の信号機の信号状況、及び周辺施設の情報と、上記ステップ１０６で読み込んだ周辺車両の状況、歩行者用の信号機の信号状況、及び周辺施設の情報とを比較して一致度を算出する。算出された２つの一致度を合わせた値に基づいて、歩行者が飛び出すか否かを予測する。

そして、ステップ１１０において、上記ステップ１０８で、歩行者が飛び出すと予測されたか否かを判定し、歩行者が飛び出さないと予測された場合には、ステップ３５０へ戻るが、一方、歩行者が飛び出すと予測された場合には、ステップ１１２へ移行する。

ステップ１１２では、上記ステップ３５０で取得した対象車両前方の歩行者の位置及び移動速度と、上記ステップ３５２で取得した対象車両の位置及び車速とに基づいて、歩行者と対象車両とが衝突する危険度を判定する。

そして、ステップ１１４において、上記ステップ１１４で判定された危険度が閾値以上であるか否かを判定し、危険度が閾値未満である場合には、ステップ３５０へ戻るが、危険度が閾値以上である場合には、ステップ３５６において、情報送信部２０によって対象車両の車載機３１４に対して警報メッセージを送信させて、ステップ３５０へ戻る。

車載機３１４では、情報受信部２８によって、情報提供装置３１２から送信された自車両に対する警報メッセージを受信すると、警報装置３０によって、ドライバに対して警報を出力する。

以上説明したように、第３の実施の形態に係る運転支援システムによれば、対象車両前方の歩行者の位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化を取得し、歩行者が車道に飛び出すときの予め求められた位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化のパターンと比較することにより、歩行者の飛び出し意図を考慮して、歩行者の飛び出しを精度良く予測することができる。

また、車道に歩行者が飛び出すと予測され、かつ、対象車両と歩行者とが衝突する危険度が高い場合に、対象車両の車載機に対して警報メッセージを送信することにより、歩行者との事故を防止することができる。

なお、上記の実施の形態では、路側に設置された情報提供装置において、歩行者の飛び出し予測及び衝突危険度の判定を行う場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、交通情報センターなどのセンター側に設置された情報提供装置において、歩行者の飛び出し予測及び衝突危険度の判定を行うようにしてもよい。

また、上記の第３の実施の形態においても、上記の第２の実施の形態を適用してもよい。

次に、第４の実施の形態について説明する。なお、第４の実施の形態に係る運転支援システムの構成は、第１の実施の形態と同様の構成であるため、同一符号を付して説明を省略する。

第４の実施の形態では、歩行者の位置及び移動速度の時系列変化に基づいて、位置の変化量又は移動速度の変化量が不連続に変化したか否かを判定して、歩行者が飛び出すか否かを予測している点が、第１の実施の形態と異なっている。

第４の実施の形態では、車載機１４の飛び出し危険予測部４２によって、歩行者車両情報収集部３４で取得した自車両前方の歩行者の位置及び移動速度の時系列変化に基づいて、周辺情報収集部３８によって収集された道路構造の種類や駐車車両の存在の有無及び位置に対応する境界の手間で、歩行者の位置の変化量及び移動速度の変化量の少なくとも一方が不連続に変化したか否かを判定し、対応する境界の手前で、歩行者の位置の変化量及び移動速度の変化量の少なくとも一方が不連続に変化したと判定された場合には、歩行者が車道に飛び出すと予測し、対応する境界の手前で、歩行者の位置の変化量及び移動速度の変化量のいずれもが不連続に変化しなかったと判定された場合には、歩行者が車道に飛び出さないと予測する。

なお、第４の実施の形態の運転支援システムの他の構成及び作用は、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。

このように、歩行者の位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化を取得し、位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化の少なくとも一方における変化量が不連続に変化したか否かによって、歩行者の飛び出しを精度良く予測することができる。

なお、上記の第４の実施の形態においても、上記の第２の実施の形態又は第３の実施の形態の内容を適用してもよい。

上記の第１の実施の形態〜第４の実施の形態では、運転支援として、警報を出力する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、運転支援として制動介入制御などの車両の介入制御を行うようにしてもよい。

また、周辺環境情報などを用いずに、歩行者の位置及び移動速度の時系列変化のパターンのみを比較して、歩行者が飛び出すか否かを予測するようにしてもよい。

また、天候や明暗などの周辺環境を更に考慮して、歩行者と衝突する危険度を判定するようにしてもよい。この場合には、車両に搭載されたワイパースイッチや明度センサから、天候や明暗を示す情報を取得するようにすればよい。

本発明に係るプログラムを、記憶媒体に格納して提供するようにしてもよい。

本発明の第１の実施の形態に係る運転支援システムを示すブロック図である。 歩行車の位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化の例を示す図である。 歩道と車道との境界の手前で、移動速度の変化量が不連続に変化したパターンを示した図である。 歩道と車道との境界の手前で、移動速度の変化量が不連続に変化し、かつ、位置の変化量が不連続に変化したパターンを示した図である。 歩道と車道との境界の手前で、位置の変化量が不連続に変化したパターンを示した図である。 本発明の第１の実施の形態に係る車載機のコンピュータにおける運転支援処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。 （Ａ）歩行者が車道に飛び出す場合の歩道の進行方向の位置の変化及び移動速度の変化と時刻との関係を示したグラフ、及び（Ｂ）歩行者が車道に飛び出す場合の歩道の幅方向の位置の変化及び移動速度の変化と時刻との関係を示したグラフである。 本発明の第３の実施の形態に係る運転支援システムを示すブロック図である。 本発明の第３の実施の形態に係る情報提供装置のコンピュータにおける運転支援処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。

符号の説明

１０、３１０ 運転支援システム
１２、３１２ 情報提供装置
１４、３１４ 車載機
１６、２６、３１６ カメラ
２４ 車速センサ
３０ 警報装置
３２、３１８ コンピュータ
３４、３２２ 歩行者車両情報収集部
３６ 道路地図データベース
３８、３２４ 周辺情報収集部
４０ 飛び出し事例データベース
４２ 危険予測部
４４、３４４ 運転支援制御部
３２０ 画像処理部

Claims (9)

1. 対象車両の前方に存在する歩行者の位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化を取得する取得手段と、
   前記取得手段によって取得された前記位置の時系列変化及び前記移動速度の時系列変化と、歩行者が車道に飛び出すときの予め求められた位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化のパターンとを比較して、前記対象車両が走行している車道に前記歩行者が飛び出すか否かを予測する飛び出し予測手段と、
   を含む歩行者飛び出し予測装置。
2. 前記対象車両が走行している道路の道路構造を取得する道路構造取得手段を更に含み、
   前記飛び出し予測手段は、前記道路構造取得手段によって取得された道路構造が歩道を有する場合、前記取得手段によって取得された前記位置の時系列変化及び前記移動速度の時系列変化と、歩道と車道との境界の手前で前記位置及び前記移動速度の少なくとも一方の時系列変化における変化量を不連続に変化させた前記パターンとを比較して、前記車道に前記歩行者が飛び出すか否かを予測し、前記道路構造取得手段によって取得された道路構造が歩道を有しない場合、前記取得手段によって取得された前記位置の時系列変化及び前記移動速度の時系列変化と、道路における歩行者通行領域と車両通行領域との境界の手前で前記位置及び前記移動速度の少なくとも一方の時系列変化における変化量を不連続に変化させた前記パターンとを比較して、前記車道に前記歩行者が飛び出すか否かを予測する請求項１記載の歩行者飛び出し予測装置。
3. 対象車両の前方に存在する駐車車両の有無を取得する周辺車両取得手段を更に含み、
   前記周辺車両取得手段によって前記駐車車両が存在することが取得され、かつ、前記駐車車両が歩行者の周辺に存在する場合、前記取得手段によって取得された前記位置の時系列変化及び前記移動速度の時系列変化と、前記駐車車両の前又は後で位置及び移動速度の少なくとも一方の時系列変化における変化量を不連続に変化させた前記パターンとを比較して、前記車道に前記歩行者が飛び出すか否かを予測する請求項１又は２記載の歩行者飛び出し予測装置。
4. 歩行者の状態、及び歩行者の特性の少なくとも一方を示す歩行者情報を取得する歩行者情報取得手段を更に含み、
   前記飛び出し予測手段は、前記取得手段によって取得された前記位置の時系列変化及び前記移動速度の時系列変化と、前記予め求められた位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化のパターンとを比較するともに、前記歩行者情報取得手段によって取得した前記歩行者情報と、歩行者が車道に飛び出すときの予め求められた前記歩行者情報とを比較して、前記車道に前記歩行者が飛び出すか否かを予測する請求項１〜請求項３の何れか１項記載の歩行者飛び出し予測装置。
5. 前記対象車両の周辺に存在する施設、歩行者に対する信号機の信号状況、時刻、及び周辺車両の状況の少なくとも１つを示す周辺環境情報を取得する周辺環境取得手段を更に含み、
   前記飛び出し予測手段は、前記取得手段によって取得された前記位置の時系列変化及び前記移動速度の時系列変化と、前記予め求められた位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化のパターンとを比較するともに、前記周辺環境取得手段によって取得した前記周辺環境情報と、歩行者が車道に飛び出すときの予め求められた前記周辺環境情報とを比較して、前記車道に前記歩行者が飛び出すか否かを予測する請求項１〜請求項４の何れか１項記載の歩行者飛び出し予測装置。
6. 対象車両の前方に存在する歩行者の位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化を取得する取得手段と、
   前記取得手段によって取得された前記位置の時系列変化及び前記移動速度の時系列変化の少なくとも一方における変化量が不連続に変化したか否かによって、前記対象車両が走行している車道に前記歩行者が飛び出すか否かを予測する飛び出し予測手段と、
   を含む歩行者飛び出し予測装置。
7. 前記対象車両の位置及び速度を取得する車両情報取得手段と、
   前記飛び出し予測手段によって前記車道に前記歩行者が飛び出すと予測されたとき、前記車両情報取得手段によって取得された前記対象車両の位置及び速度と、前記歩行者の位置とに基づいて、前記対象車両と前記歩行者とが衝突する危険度を判定する危険度判定手段と、
   前記危険度判定手段によって判定された危険度に基づいて、運転支援を行なう運転支援手段とを更に含む請求項１〜請求項６の何れか１項記載の歩行者飛び出し予測装置。
8. コンピュータを、
   対象車両の前方に存在する歩行者の位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化を取得する取得手段、及び
   前記取得手段によって取得された前記位置の時系列変化及び前記移動速度の時系列変化と、歩行者が車道に飛び出すときの予め求められた位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化のパターンとを比較して、前記対象車両が走行している車道に前記歩行者が飛び出すか否かを予測する飛び出し予測手段
   として機能させるためのプログラム。
9. コンピュータを、
   対象車両の前方に存在する歩行者の位置の時系列変化及び移動速度の時系列変化を取得する取得手段、及び
   前記取得手段によって取得された前記位置の時系列変化及び前記移動速度の時系列変化の少なくとも一方における変化量が不連続に変化したか否かによって、前記対象車両が走行している車道に前記歩行者が飛び出すか否かを予測する飛び出し予測手段
   として機能させるためのプログラム。

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