JP2010204104A - 車両と物体との間の衝突防止を助けるための方法および装置 - Google Patents

Abstract

【課題】車両と物体との間の衝突防止を助けるための方法および装置に関し、物体が車両の運転者の視界から隠れている場合等であっても、物体からの音響信号を受信して物体の位置を検出し、車両と物体との間の衝突防止を助けることを目的とする。
【解決手段】本発明の方法および装置が、車両により支持されているマイクロホンを用いて、物体からの音響信号を受信し、車両および物体の環境に関連するトポロジ的データを用いて、環境の音響モデルを生成し、音響信号および環境の音響モデルを用いて、物体の位置を決定する。車両および物体の環境は、車両から物体を直接見ることを妨げるような構造を含む。
【選択図】図２

Description

本発明は、特に自動車に関連した衝突防止のための方法および装置に関する。

衝突防止は、安全車両運転の重要な側面である。しかしながら、従来の手法は、見通しのきく範囲での物体の検出（ｌｉｎｅ−ｏｆ−ｓｉｇｈｔ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）に制限されている。

本発明の目的は、物体が車両の運転者の視界から隠れている場合等であっても、物体からの音響信号を受信して物体の位置を検出することによって、車両と物体との間の衝突防止を助けるための方法または装置を提供することにある。

本発明に関する複数の例は、視界から隠れている物体の存在を車両の運転者に警告するための衝突防止装置および衝突防止方法を含む。幾つかの例において、物体の位置からの音響信号を検出するための複数のマイクロホンが、車両に設置されている。そして、たとえ、物体が車両の運転者から直接見通しのきく範囲から外れているか、または、物体が他の車両センサから直接見通しのきく範囲から外れている場合であっても、この音響信号は、物体の位置を決定するために使用され得る。ここで、物体の音響信号は所定の特性を有しており、且つ、物体を特定するために使用され得る。

下記の幾つかの例において、「物体（ｏｂｊｅｃｔ）」の用語は、潜在的な衝突の危険を起こす原因に言及するために使用され得る。自動車の応用分野において、潜在的な衝突の危険を起こす原因は、他の車両および歩行者等を含む。車両は、例えば、自動車車両等の陸上車両であってよいし、車両の運転者は、自動車のドライバであってよい。

幾つかの例において、例えば、交差点の角に存在するビルディング等によってドライバの視野または他の車両センサによる検出が妨げられている場合、車両が交差点の場所または交差点の最も近くに位置しているときに、警告が発せられる可能性がある。

検出された音響信号は、例えば、１Ｈｚ（ヘルツ）〜２０ｋＨｚ（キロヘルツ）の範囲内の１つの帯域の周波数を含む。音響信号の特性は、検出された物体の固有の性質を位置付け且つ特定するために使用され得る。例えば、複数のマイクロホンにおける音響信号の振幅および位相は、物体の位置を決定するために使用されることが可能であり、当該音響信号のスペクトル分布は、物体のタイプを特定するために使用されることが可能である。たとえ、視界の妨げになっているビルディングまたはその他の構造によって物体がドライバの目に見えない場合であっても、例えば、ドライバは、（音響信号の源として振舞う）物体の存在または位置を警告されることが可能である。実際に、音響信号の検出によって、交差点の角の周囲で物体が検出されることが可能になる。

本発明に従って車両と物体との間の衝突防止を助けるための方法の１つの例は、複数のマイクロホンを車両に設置するステップと、これらのマイクロホンを用いて、物体からの音響信号を受信するステップと、音響信号にフィルタをかけるステップと、整合フィールド処理を用いると共に音響信号および周囲の音響モデルを用いて、物体の位置を決定するステップとを有する。

整合フィールド処理を遂行するための整合フィールド処理装置（ＭＦＰ：ｍａｔｃｈｅｄ ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）は、プロセッサ、メモリおよびクロックを有するコンピュータによって提供されることが可能である。このコンピュータは、ナビゲーションシステムと交信する機能等の他の機能を提供するために使用され得る。整合フィールド処理装置（ＭＦＰ）は、車両により支持されているマイクロホンを用いて音響信号を受信することによって、物体の位置を決定するために使用され得る。整合フィールド処理装置（ＭＦＰ）はまた、音響モデルと組み合わせてマイクロホン信号を用いることによって、物体の位置を決定するためにも使用され得る。

幾つかの例において、環境は、車両から物体を直接見ることを妨げるような１つまたは２つ以上の構造（例えば、ビルディング）を含むことが可能である。例えば、上記の環境は、交差点を含むことが可能であり、上記の構造は、交差点の角の近傍のビルディングであってよい。従来は、視線センサ（ｌｉｎｅ−ｏｆ−ｓｉｇｈｔ ｓｅｎｓｏｒ）を用いて物体を検出することができない場合もあり得る。しかしながら、音響信号が、構造の角の周囲で物体から車両へ伝播し得るので、この音響信号によって物体の位置を決定することが可能になる。

例えば、音響信号は、構造の角の周囲で回折するかまたは反射することが可能である。環境の音響モデルは、受信された音響信号から物体の位置を決定することを可能にする。交差点の音響モデルは、環境内の構造の配置を用いて生成されることが可能である。

幾つかの例において、車両に設置された位置センサは、交差点を特定するために使用され、且つ、車両内またはその他の場所に設けられたメモリ装置から地形学的（ｔｏｐｏｇｒａｐｈｉｃ）データを検索するために使用され得る。ここで、地形学的データは、環境の音響モデルを生成するために使用され得る。

環境の音響モデルは、交差点において予め決定された構造の配置を含む地形学的データを用いて生成され得る。例えば、地形学的データは、ビルディングの位置に関連するマッピングデータを含むことが可能である。幾つかの例において、交差点の構造は、無線通信リンクを用いて、例えば、リモート・コンピュータネットワーク等のリモート・ロケーションから検索され得る。このような検索は、車両の位置および方向に基づいて、交差点に出くわす前に遂行され得る。幾つかの例において、交差点の構造は、音響信号を解析するために使用されるコンピュータの内部メモリ内に格納され得る。

位置センサは、例えば、予め決定されたビルディングまたはその他の構造の配置等の地形学的データを用いて、物体の位置を決定するために使用され、ひいては、音響モデルを生成するために使用され得る。位置センサは、例えば、次のような１つまたは２つ以上の手段を使用することが可能である。この手段として、全地球測位システム（ＧＰＳ）、距離および方向のデータを用いた推測航法（例えば、ＧＰＳが一時的に利用不可能になった場合）、携帯電話を用いた三角測量データ、環境（例えば、道路標識、通りの名前、ビルディングの名前、および商号等）内で位置を特定する要素の画像による認識、および／または、任意の利用可能なデータと予め格納されている地図データとの比較が挙げられる。

それゆえに、代表的な例において、音響信号は、ＧＰＳデータを使用して取得される近似交差点形状（ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅ ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ ｇｅｏｍｅｔｒｙ）を用いて生成され得る。ＧＰＳデータは、車両の位置を確立し、且つ、特定の場所のビルディングの構造をデータベースから検索するために使用され得る。データベースの１つの例は、道路に関連するデータを含み、さらに、当該道路の交差点の周囲に存在するビルディングの配置に関連するデータを含むような地図データである。

幾つかの例において、音響モデルは、例えば、レーダーセンサ、レーザーセンサ、ライダーセンサおよび画像センサ等の１つまたは２つ以上の他のセンサシステムから送出されるデータを用いて決定され得る。ビルディング等の構造に関する構成は、視野センサ（ｓｉｇｈｔ ｓｅｎｓｏｒ）の列に基づき、環境内の構造の形状を推測することによって決定され得る。例えば、上記の構造は、水平面内で概ね長方形の断面を有するビルディングであると推測され得る。道路の反対側に存在する構造の複数の壁は、互いに平行であると推測され得る。

音響信号は、車両により支持されている複数のマイクロホンを用いて受信され得る。幾つかの例において、マイクロホンアレイは、複数のＭＥＭＳ（ｍｉｃｒｏ−ｅｌｅｃｔｒｏ−ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ ｓｙｓｔｅｍｓ：微小電気機械システム）マイクロホンを有することが可能である。このマイクロホンアレイは、例えば、バンパーのファシア（ｆａｓｃｉａ）および側部の成形品等の車両のトリム（ｔｒｉｍ）構成要素と一体化した状態で形成されることが可能である。複数のマイクロホンは、車両の任意のトリム構成要素（例えば、バンパー構成要素）の後方に配置され得る。例えば、少なくとも１つのマイクロホンアレイは、車両のフロントバンパーのカバーの後方に配置され得る。幾つかの例において、トリム構成要素は、マイクロホンのインピーダンスに整合するように調整された音響空洞を有することが可能である。

衝突防止のために音響信号を使用する方法は、交差点等の角の周囲で音が回折すると共にビルディングから音が反射するという事実において利点を有する。さらに、検出された音響信号の時間依存性を解析することによって、反射により遅延した信号の返信を検出することが可能である。そして、反射により遅延した信号の返信は、物体の位置を決定するのを助けるために処理され得る。

車両用の衝突防止システムに関する１つの例は、車両により支持されており、音響信号を受信するように動作する複数のマイクロホンと、これらのマイクロホンから送出される信号を受信すると共に、環境の音響モデルを用いて、物体の位置を決定する処理装置と、物体の位置を示す警告を与える警告装置とを備える。各々のマイクロホンに対し、ノイズの除去を実現するための整合フィルタが提供され得る。この衝突防止システムはまた、音響モデルを決定するために使用される位置信号を提供する位置センサを有する（または、位置センサから信号を受信する）。

各々のマイクロホンは、例えば、帯域フィルタ等の関連する音響フィルタを有することが可能である。この音響フィルタは、電子回路、信号処理部、機械的構造等の他の手段、またはこれらの手段の幾つかの組み合わせによって提供され得る。音響フィルタの低周波側の帯域通過周波数および高周波側の帯域通過周波数は、特定の物体から予測される音響信号に対して整合され得る。例えば、物体が車両である場合、帯域フィルタは、車両のエンジンにより生成される音響信号に対して整合され得る。例えば、低周波側の帯域通過周波数は、１０Ｈｚから１ｋＨｚまでの範囲内にあり、高周波側の帯域通過周波数は、２ｋＨｚから２０ｋＨｚまでの範囲内にあり得る。

交差点に近づいてくる車両であって、ドライバの見通しが聞く範囲から外れており、潜在的な衝突の危険を起こす原因となる車両を示す模式図である。 潜在的な衝突の危険を起こす原因となる物体から発生する音響信号であって、車両に設置されたマイクロホンアレイにより検出される音響信号を表示する模式図である。 音響信号の処理、衝突の危険を起こす原因の検出、および警告に関して可能性あるアプローチを示すフローチャートである。 衝突の危険を起こす原因となる物体から発生する音響信号を示すと共に、この音響信号から物体の位置が決定される様子を示す模式図である。 車両に設置されたマイクロホンアレイに関して考えられる位置を示す斜視図である。 基板上のアレイとして配置される複数のＭＥＭＳマイクロホンを示す図である。 車両のバンパーの後方に配置されるマイクロホンアレイを示す分解斜視図である。 信号検出を改善するために使用される音響空洞を示す正面図である。

以下、添付の図面（図１〜図８）に基づいて本発明の好ましい実施例を説明する。本発明の幾つかの実施例は、衝突防止システムと、交差点の位置、交差点の近傍、または交差点に近づいてくる物体であってドライバの視界から隠れている物体の存在をドライバに警告する方法とを含む。他の車両または歩行者等の物体が、目に見えるビルディング等の障害物によってドライバから隠れており、且つ、視線センサを用いて当該物体を検出することができない場合があり得る。幾つかの例において、複数の音響センサが、物体からの音響信号を受信するために使用される。これらの音響信号は、例えば、ビルディング等の構造の周囲での回折および／または反射のプロセスによって、目に見える障害物の周囲で伝播し得る。

ここで、音響信号は、車両の運転者が、見通しのきく範囲から外れており且つ潜在的な衝突の危険を起こす原因となる物体の存在を警告されることを可能にする。例えば、衝突の危険を起こす原因となる物体は、ビルディング等の角の周囲に位置している。複数のマイクロホンのアレイが、音響信号を受信するために使用され得る。幾つかの例において、複数のマイクロホンのアレイは、ＭＥＭＳマイクロホンを有する。音響信号は、地形学的データを用いて生成され得る。これによって、整合フィールド処理（ＭＦＰ）を用いて物体の位置を決定することが可能になる。

車両および／または歩行者の音は、散乱するかまたは反射し、あるいはそうでなければ、ビルディングの角の周囲で伝播することが可能である。これによって、ビルディングによって運転者の視界から隠れている物体から、音響信号を検出することが可能になる。音響信号は、複数のマイクロホンのアレイによって検出され得る。検出された音響信号の周波数は、１Ｈｚから２０ｋＨｚまでの範囲内にあり、例えば、１００Ｈｚから１５ｋＨｚまでの範囲内にあり得る。これらの周波数の範囲は、例示的なものであり、限定的なものではない。

車両と物体との間の衝突防止を助けるための方法に関する１つの例は、車両により支持されているマイクロホンを用いて、物体からの音響信号を受信するステップと、音響信号の整合フィールド処理を用いると共に環境の音響モデルを用いて、物体の位置を決定するステップとを有する。衝突防止を助けるべく警告が与えられることが可能である。

例えば、上記の環境は、車両が位置している交差点の道路、または、物体が位置している他の交差している道路を含むことが可能である。従来は、物体が視界に入るようになるまで、物体に気がつかなかったであろう。物体が視界に入ったときには、衝突を防止することが比較的困難になるおそれがある。しかしながら、ビルディングの角の周囲で伝播し得る音響信号を受信することによって、衝突防止を助けるべく物体が早い段階で検出され得る。

１つまたは２つ以上のセンサが、地形学的データを検出するために使用され得る。例えば、レーザーレーダーセンサ（ライダーセンサ）、レーダーセンサ、カメラ、その他の画像センサもしくは距離測定センサ、または他のセンサ（または、これらのセンサの組み合わせ）が、交差点に隣接する構造（例えば、ビルディング）の配置を決定するために使用され得る。

幾つかの例において、ＧＰＳデータ等の車両の位置データが、交差点の構造等の地形学的データを集めるために使用され得る。この交差点の構造は、例えば、交差点の周囲のビルディングの構造を含む。近似ビルディング形状は、ＧＰＳデータまたはその他のデータから取得され得る。

警告装置を用いて、ドライバに警告が与えられることが可能である。このような警告は、次のような１つまたは２つ以上の物体の特性を示す。この物体の特性として、物体の位置、物体の向き（方向）、物体の速度、および物体のタイプが挙げられる。音響信号は、所定の特性を有しており、且つ、物体を特定するために使用され得る。さらに、音響信号は、音源（例えば、車、歩行者、および列車等）として振舞う物体の位置を車両のドライバに警告するために使用され得る。

音響信号は、マイクロホンアレイによって受信されることが可能であり、複数のマイクロホンから送出される信号は、ノイズ成分を減少させるためにフィルタをかけられることが可能である。代替的に、または付加的に、複数のマイクロホンは、検出されることが望まれる音響信号に整合している音響スペクトル応答を有するように構成され得る。

幾つかの例において、物体は、交差点に近づいてくる第２の車両であり得る。この第２の車両は、車両の運転者から見えない状態になっている可能性がある。車両に設置された複数のマイクロホンは、音響信号を受信するために使用され得る。この音響信号は、エンジンのノイズおよびタイヤのノイズ等を含むことが可能である。第２の車両は、検出された音響信号を解析することによって、車両のタイプ（例えば、自動車、トラック、バス、列車、市外電車、またはその他の車両のタイプ）により特定され得る。第２の車両の経路は、動的モデリングによって追跡され得る。さらに、幾つかの例において、ドップラー偏移の検出は、加速度を検出するために使用され得る。幾つかの例において、物体は、歩行者であり得る。この場合、音響信号は、スピーチ、足音、またはその他の構成要素を含むことが可能である。

図１は、一般的な視野センサ１２の列を有する車両１０であって、交差点に近づいてくる車両１０を示す模式図である。交差点１４は、車両が走行している第１の道路３２と、第１の道路３２と交差する道路３４との間に形成される。交差点１４の角に所定の構造（この場合は、ビルディング１６、１８、２０および２２）が存在する。衝突の危険を引き起こす物体は、第２の車両２８や、歩道３２上の歩行者３０等である。この場合、視線２６により示されるように、構造１６がこれらの物体を直接見ることを妨げているので、視線センサ（すなわち、視野センサ）は、物体を検出することができない。領域２４等は、視野センサの列から直接見通しのきく範囲から外れている。

図２は、図１に関連して議論したように、交差点１４の最も近くに位置している車両１０を示す模式図である。なお、これ以降、前述した構成要素と同様のものについては、同一の参照番号を付して表すこととする。この図２は、第２の車両２８および歩行者３０から発生する音響信号を含む音響フィールド４２の一部を示している。この例において、音響信号は、車両４０のフロントに配置されるマイクロホンアレイによって受信される。たとえ、物体２８、３０がビルディング１６の角の周囲に位置しており、且つ、ドライバから見通しのきく範囲から外れている場合であっても、マイクロホンアレイは、これらの物体から音響信号を検出することが可能である。

図３は、可能性ある方法の概略図である。ボックス６０は、車両により支持されているマイクロホンアレイを用いて、ノイズ信号と共に音響信号を受信するステップに対応している。このボックス６０に含まれるグラフ６２は、音響信号およびノイズ成分を表すマイクロホン信号である。ボックス６４は、各々のマイクロホンから送出される信号にフィルタをかけるステップに対応している。このボックス６４に含まれるグラフ６６は、フィルタ処理済みマイクロホン信号に対応している。この場合は、低周波のノイズ成分を除去するためのフィルタ処理が行われる。

ボックス６８は、一揃いのフィルタ処理済みマイクロホン出力を出力するステップに対応している。ボックス７２は、整合フィールド処理装置を用いると共に音響信号を用いて、且つ、物体を含む環境の音響モデルを用いて、１つまたは２つ以上の物体の位置を決定するステップに対応している。例えば、整合フィールド処理装置は、プロセッサおよび関連する電子構成要素によって提供されることが可能である。ボックス７４は、ターゲットの位置および方向の情報を出力するステップに対応している。方向の情報は、所定の期間にわたって音響信号を収集し、且つ、追跡されている物体（ここでは、ターゲットと称する）の位置の変化を見つけ出すことによって決定され得る。ボックス７６は、ターゲットの位置／方向の情報を警告システムに渡すステップに対応している。警告システムはまた、追跡されている物体のタイプの特定結果に対応するデータを受信する。このようなデータの受信は、音響信号のスペクトル解析（例えば、図示されているように、ボックス６４に対応する段階における音響信号のスペクトル解析）を用いて達成され得る。

ボックス７８は、車両のドライバに警告を与えるステップに対応している。警告は、視覚的な警告（例えば、ランプによる照明を含む）、聴覚的な警告（例えば、合成されたスピーチ、音声、またはブザー等）、触覚的な警告、またはその他の警告を含むことが可能である。この警告は、物体の方向等の情報を含むことが可能である。例えば、このような情報として、照明の方向、例えば、前方、左または右等の言葉を含むような合成されたスピーチ、または、危険を起こす原因となる方向からやってくると考えられる可聴信号が挙げられる。この警告はまた、例えば、自動車、トラック、歩行者、または動物等の検出された物体のタイプの表示を含むことも可能である。

図４は、物体８０からの音響信号を含む音響フィールドを受信する車両１０を示す模式図である。複数のマイクロホンを設置することによって、様々な空間的位置において、音響フィールドがサンプリングされ得る。物体の環境の音響モデルが既知である場合、物体の位置が決定され得る。この例において、環境は、好ましくは、車両での音響フィールド分布にかなりの影響を及ぼすような任意の構造を含む。しかしながら、例えば、比較的離れた位置にある構造を無視することによって、近似を行うことが可能である。

図５は、車両１０に設置された複数のマイクロホンに関して考えられる位置を示す斜視図である。例えば、複数のマイクロホンは、フロントバンパー１００に隣接して配置されるか、サイドパネル１０２に配置されるか、または、リア１０４に配置されることが可能である。

図６は、マイクロホンアレイ１２０を示す図である。この例において、マイクロホンアレイ１２０は、基板１２０上のＭＥＭＳマイクロホン１２２のアレイである。この場合、基板は、フレキシブル・ポリマー・バッキング１２６上の電極ストライプ１２４を含むリボンケーブルである。

図７は、バンパー構成要素の後方のマイクロホンアレイに関して考えられる配置を示す図である。この図７は、例えば、図６に関連して述べたように、マイクロホンアレイ１２０を示している。このマイクロホンアレイ１２０は、バンパーのカバー１３０の部分の後方に配置されるように構成される。これに関連して、バンパーの後方の位置は、車両のフロントを見ている人の視界からマイクロホンアレイを隠すようになっている。バンパーのカバーの材料は、音響信号を大きく減衰させないように選択され得る。バンパーのカバーが実装されたときに、このバンパーのカバーの部分は、マイクロホンアレイ１２０の最も近くに位置しているか、または、マイクロホンアレイ１２０に隣接していることが可能である。

図８は、ＭＥＭＳマイクロホン１２２がフレキシブル・バッキング１２６上に配置されている状態の断面に関して考えられる構成を示す図である。この例において、フレキシブル・バッキング１２６は、リボンケーブルのフレキシブル・ポリマー・バッキングである。バンパーの材料１３０内の窪みとして、空洞１２６が形成される。この空洞１２６は、マイクロホンの音響共振器として機能する。バンパーのカバー等の車両のトリムの部分は、このような窪みのアレイを有することが可能であり、マイクロホンアレイは、空間的に、これらの窪みに保持されることが可能である。

物体の検出
例えば、車両または歩行者等の検出された物体は、衝突の危険を起こす原因となり得る。物体によって生成される音響信号のスペクトル特性および／または変調は、例えば、エンジンのタイプおよび車両のタイプ等に関する物体のタイプを特定するために使用され得る。

さらに、本発明の複数の例は、例えば、警察車、救急車、消防車、またはその他の車両等の緊急車両の接近の方向を検出するために使用され得る。もし必要であれば、車両のタイプは、例えば、警察車のサイレン、救急車のサイレン、または消防車のサイレン等の検出可能な音響学的特性によって特定され得る。

ドライバに対する警告は、情報ディスプレイ等の視覚的に認識可能な警告、音響信号、および／または触覚信号を含むことが可能である。

他の応用
本明細書に例示されている複数の例は、例えば、自動車およびトラック等の乗用車に関する衝突防止を含む。しかしながら、本発明の複数の例は、乗用車に限定されることはなく、列車等の陸上車に対しても使用可能である。本発明の複数の例はまた、例えば、他の航空機（ａｉｒｃｒａｆｔ）からの音響信号を検出するための航空機を含むことが可能である。

幾つかの例において、１つまたは２つ以上のトランスジューサ（例えば、車両に設置されたスピーカ）が、音響励起パルスを生成するために使用され得る。ここで、受信された音響信号は、音響励起パルスによって励起される。励起パルスの周波数および／またはエンベロープは、共振を引き起こすために選択されるか、あるいはそうでなければ、励起された音響信号を増大させるために選択されることが可能である。励起パルスは、可聴下音または超可聴音（超音波）の成分を含んでよいし、且つ／または、人間が聞き取れるものであってよい。ここで、例えば、停車中の車両および障害物（ｂａｒｒｉｅｒ）等の静止物体は、音響信号を生成することが可能であり、且つ、整合フィールド処理を用いて位置付けられることが可能である。励起パルスはまた、検出された音響信号と同様に、ビルディング等の角の周囲で伝播することが可能であり、これによって、角の周囲の物体を検出することが可能になる。

本明細書で述べている幾つかの例は、公共道路上を走行する自動車車両に関連している。しかしながら、本発明の複数の例は、他の車両の衝突防止のための装置および方法を含む。これらの他の車両は、飛行機（ａｉｒｐｌａｎｅ）（ヘリコプタを含む）、他の飛行車両（空飛ぶ自動車等を含む）、他の個人的な乗り物（自動で平衡を保つ電動２輪車および自転車等を含む）、ボート、航空機、およびその他の車両を含む。

環境のモデル
環境の音響モデル（伝播モデルと呼ばれることもあり得る）が、受信された音響信号から物体の位置を決定するために使用される。音響モデルは、例えば、交差点の周囲に存在するビルディングの配置等の環境に関連する地形学的データに基づいて生成されることが可能である。例えば、ビルディングの壁の特性が、代表的な音響特性に基づいて推測されるか、または、ビルディングに関する特定のデータが前もって取得され、モデル内で使用されることが可能である。幾つかの例において、ビルディングの３次元配置が、データベースから取得され得る。

例えば、視線センサ等の１つまたは２つ以上のセンサが、交差点の音響モデルを生成する際に利用されるような交差点の近傍のビルディングの配置を決定するために使用されることが可能である。視線センサは、レーダーセンサ、ライダーセンサ、画像センサ（例えば、カメラ、おそらくはビデオカメラ）、またはその他のセンサであってよい。図１を再度参照すれば、この図は、どのようにしてセンサがビルディングの配置を決定するために使用され得るかを例示している。例えば、構造２０、２２の中で２つの交差する道路に面している側は、構造１６、１８の中で第１の道路３２に面している側部と共に直接見られる。しかしながら、ビルディング１６の中で道路３４および歩道３２に面している側は、向かい側のビルディング２２および道路３４に対して平行であると推測され得る。

幾つかの例において、位置センサが、車両の位置を付与するために使用されることが可能である。そして、車両の位置は、例えば、特定の場所の構造および道路の配置等の地形学的データを検索するために使用されることが可能である。ここで、構造は、音を反射するような任意の物体であってよい。例えば、この構造は、ビルディング、橋および壁等の人間が作り出した構造、または、崖および木等の地質学的特性であってよい。都会の環境において、構造は、代表的にビルディングを含む。

例えば、特定の場所のビルディングの構造、ひいては、特定の場所の地勢図（ｔｏｐｏｇｒａｐｈｙ）は、メモリに格納されているデータベースから取得され得る。メモリは、本発明に従って改善された装置の一部として、車両内に設けられることが可能であり、且つ、無線接続を利用して更新されることが可能である。データベースは、ＧＰＳであってよい。幾つかの例において、ビルディングの構造は、特定の場所の道路の画像データから決定され得る。

幾つかの例において、音響モデルは、最初は未知である。そして、音響フィールドにおける時間依存性の変化は、不変であると仮定された環境内で移動している物体を特定するために使用され得る。

特定の場所の環境は、受信された信号の特性にかなり寄与するような任意の特徴を含むことが可能である。例えば、約５００ｍ（メートル）以内に存在する構造が含まれ、または、車両の全ての方向において１つの街区内に存在する構造が含まれることが可能である。

マイクロホン
車両の周囲に配置された複数のマイクロホンが存在し得る。特定の物体の音響スペクトルに整合するようにマイクロホンの感度を修正するために、フィルタが使用され得る。全てのマイクロホンに対して、同じフィルタが使用されるか、または、異なるマイクロホンに対して、それぞれ異なるフィルタが使用されることが可能である。

フィルタは、次のような構成要素の１つまたは２つ以上を含むことが可能である。これらの構成要素として、マイクロホンの空洞または環境の機械的変更（例えば、共振チューニング）、電子フィルタ（例えば、インダクタ−コンデンサ・フィルタ）、およびソフトウェア・フィルタリングが挙げられる。例えば、フィルタは、エンジンの音、および／または、第２の車両の車輪から発生する交通騒音に対してスペクトル的に整合するように構成され得る。さらに、このフィルタは、スピーチおよび足音等の予測される歩行者のノイズに整合するように構成され得る。

幾つかの例において、トリム構成要素は、マイクロホンのインピーダンスに整合するようにチューニングされる音響空洞を有することが可能である。例えば、バンパーのカバー（または、バンパーのファシア）等の車両のトリム構成要素は、（車両に面している）内側表面上に窪みを有する。マイクロホンは、窪みが音響空洞として機能するように当該窪みに対して整列された状態で配置されている。窪みの大きさおよび形状は、関係する周波数範囲内で（例えば、エンジンのノイズの音響範囲内で）音響共振を提供するように選択され得る。

マイクロホン信号データは、所定の走査速度（ｓｃａｎ ｒａｔｅ）にて取得されることが可能である。この走査速度は、要求される精度、データ取得の範囲、および計算処理速度等の要因に基づいて選択され得る。例えば、４４ｋＨｚのサンプリング・レートは、ナイキスト理論（Ｎｙｑｕｉｓｔ ｔｈｅｏｒｙ）を用いて、０〜２２ｋＨｚの範囲の音波の周波数を正確に表示することを可能にするであろう。また一方で、走査速度は、１ｋＨｚ〜１００ｋＨｚの範囲であってよいし、または、要求されるとおりであってよい。約２０ｋＨｚの音響範囲が検出可能であり（フィルタ処理前またはフィルタ処理後）、人間の耳の音声スペクトルの範囲に近づいている。フィルタのスペクトル特性は、感度を改善したり物体の選択的な追跡を助けたりするために、動的に再設定されることが可能である。

複数のマイクロホンは、ＭＥＭＳマイクロホンであってよい。これらのマイクロホンは、例えば、フレキシブル・プラスチック基板またはテープ状の基板等のフレキシブル基板により支持されており、トリム要素等の他の車両構成要素の後方に位置するように構成されている。ＭＥＭＳマイクロホンの１つの例は、硬い電極に隣接するフレキシブル・シリコン膜を有する。さらに、このＭＥＭＳマイクロホンの１つの例は、音響信号がフレキシブル・シリコン膜の動きを引き起こし、ひいては、電子的に検出可能な容量の変化を与えるように構成される。例えば、トランジスタ、ＡＳＩＣ（特殊用途集積回路）、またはその他の回路等の関連する電子装置が、ＭＥＭＳマイクロホンと一体化した状態で形成され得る。ＭＥＭＳマイクロホンは、電極パターンを有する基板上に搭載されるフリップチップであってよいし、あるいはそうでなければ、電極パターンを有する基板に接着されるフリップチップであってよい。さらに、この電極パターンは、音響信号と相関関係を有する信号を処理装置に伝達するために使用され得る。幾つかの例において、基板はリボンケーブルである。この基板は、トリム構成要素の内側（車両側）表面に配置されるように構成されることが可能である。

代表的な例において、処理装置等の電子回路は、信号データを解析したり物体の位置を予測したりするために使用される。各々のマイクロホンによって受信される音と相関関係を有するマイクロホン信号は、処理装置に対する入力信号であってよい。処理装置は、マイクロホンから送出される出力信号を処理し、且つ、ディスプレイ・スクリーンまたはその他のデバイス等の出力装置に出力信号を供給するために、予めプログラミングされていることが可能である。

整合フィールド処理
整合フィールド処理（ＭＦＰ）は、米国特許第６，２２７，０３６号および米国特許出願公開第２００８／１７０４７２号公報（いずれも、ヨーナック（Ｙｏｎａｋ）による）に記述されている。これらの特許文献に記述されているＭＦＰの手法は、本発明の複数の例で使用されている。

ＭＦＰは、マイクロホン信号、および、物体（音響源）が位置している環境の音響モデルを使用した信号処理技術である。ＭＦＰは、物体の位置を決定することを可能にする。

ＭＦＰの手法の１つの例において、各々のマイクロホンから送出される信号は、高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を用いて周波数ドメイン内に投入され、且つ、走査速度の高調波である周波数における信号のみを残すために、くし形フィルタにより処理されることが可能である。これらの信号高調波の振幅および位相は、ＭＥＰルーチンに渡される。関係する環境に対する音響モデル（伝播モデル）は、グリーン関数（Ｇｒｅｅｎ’ｓ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）によって表示され得る。このグリーン関数は、各々のテスト位置において、各々のマイクロホンに対して評価され得る（関係する信号周波数において、上記のような信号高調波が出力される）。他のＭＦＰの手法も使用可能である。

複数のテスト位置は、決定されるべき実際の物体の位置を含む検索用グリッド（ｓｅａｒｃｈ ｇｒｉｄ）上で分布している可能性がある。これらのテスト位置は、環境の部分をカバーすることが可能であるが、道路および／または歩道に限定してもよい。衝突の可能性がより高い位置（例えば、２車線道路上の車両の位置に関して道路上の正しい側）でのテスト位置は、早い段階で評価され得る。

ＭＦＰの手法の１つの例において、音響信号データ（あるいは、音声データとも呼ばれる）は、車両により支持されている複数のマイクロホンと相関関係を有している。これらのマイクロホンによって受信された音声データは処理され、収集された音声データ内の相互相関および自己相関のベクトルを含む相互スペクトル密度マトリクス（ｃｒｏｓｓ−ｓｐｅｃｔｒａｌ ｄｅｎｓｉｔｙ ｍａｔｒｉｘ）が形成される。ここで、環境内の予め決定された複数の位置におけるテスト音に基づいて、音声データを含むレプリカ・ベクトルマトリクスが構築される。さらに、相互スペクトル密度マトリクス内の音声データベクトルは、レプリカ・ベクトルマトリクス内のレプリカ・ベクトル上に投影され、環境内の予め決定された各々の位置における音源の位置の確率が得られる。この確率は、最も高い可能性を有する分布が、音源の位置と相関関係を有するような環境内の分布を形成する。

ここで、ＭＦＰの手法の１つの例をさらに詳しく説明する。相互スペクトル密度マトリクスは、取得された音響データをアレイＲ内に格納することによって構築され得る。このアレイＲは、次の式（マトリクス）により表される。

このマトリクスにおいて、Ｒは、マイクロホンからの音響データ（のアレイ）を表しており、ｍはマイクロホンの番号であり、ｔは時間である。生の（フィルタ処理されていない）音声データのアレイＲは、関係する音響信号およびノイズ信号を含む。この音声データのアレイＲは、受信された音響データに関連する振幅情報および位相情報の両方を含む。

音声データがアレイＲ内に格納された後、時間ドメインにおける音声データＲ_m（ｔ）は、当該音声データのアレイＲ内の各々の要素に対する複素周波数ドメインの音声データ∧Ｒ_m（ｆ）に変換される（∧Ｒ_m（ｆ）の∧は、本来は、Ｒの上部に付して表されるべき記号であるが、現行の電子出願ではそのようにすることが不可能なので、やむを得ず、Ｒの左側に付記することとする）。時間ドメインにおける音声データＲ_m（ｔ）を周波数ドメインの音声データに変換する際に、例えば、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）等の任意の手法が使用され得る。

周波数ドメインの音声データアレイは、次の式（マトリクス）により表される。

この周波数ドメインの音声データアレイは、少なくとも１つの整合フィルタ∧Ｆ^*（ｆ）を用いてフィルタ処理される。この整合フィルタ∧Ｆ^*（ｆ）によりフィルタ処理された音声データ∧Ｍ_m（ｆ）は、次の式により表される。

この式において、ｉは整合フィルタの番号であり、Ｍはフィルタ処理済みデータアレイであり、∧Ｆ^*（ｆ）は、番号ｉの整合フィルタの複素共役である。各々のフィルタ（番号１〜ｉ）は、異なる物体からの音響信号に対してそれぞれ整合されるように選択され得る。

例えば、１番目のフィルタは、車両のエンジンのノイズおよびタイヤのノイズに対応し、２番目のフィルタは、歩行者に対応し、３番目のフィルタは、サイレンに対応し、４番目のフィルタは、車両のホーンに対応するものであってよい。フィルタは、生の（フィルタ処理されていない）音声データ∧Ｒ（ｆ）から送出されるノイズおよびその他の無関係な信号を実質的に除去するか、または、少なくとも減少させるために使用され得る。さらに、フィルタ処理されたデータは、フィルタ処理済み音声マトリクス∧Ｍ（ｆ）内に格納される。

フィルタ処理済み音声マトリクス∧Ｍ（ｆ）は、各々のフィルタ（番号ｉ）に対する現在のスレッショールドと比較される。フィルタ処理済み音声マトリクス∧Ｍ（ｆ）の値が、各々のフィルタに対するスレッショールドよりも小さい場合、検出が必要であるような音は存在しないことを示しており、上記のプロセスが繰り返される。

また一方で、フィルタ処理済み音声マトリクス∧Ｍ（ｆ）の値が、１つまたは２つ以上のフィルタ（番号ｉ）に対するスレッショールドよりも大きい場合、音声データ∧Ｍ_m（ｆ）は、データベクトルマトリクスＤ_n 内に格納される。このデータベクトルマトリクスＤ_n は、次の式（マトリクス）により表される。

さらに、エルミート転置Ｄ_n ^H は、次の式（マトリクス）に従って構築される。

データベクトルマトリクスＤ_n およびエルミート転置Ｄ_n ^H の両方におけるデータは、正規化されていないデータであり、全てのマイクロホン２２および全てのサンプリング周波数ｎに対する振幅情報および位相情報を含む。データベクトルマトリクスＤ_n およびエルミート転置Ｄ_n ^H の両方のマトリクスは、次の式のように正規化され得る。

これらの式において、ｄ_n は、正規化されたデータベクトルマトリクスであり、ｄ_n ^Hは、ｄ_n のエルミート転置である。さらに、正規化されたデータベクトルマトリクスｄは、エルミート転置ｄ^Hにより乗算され、次の式のようになる。

この式において、Ｋは相互スペクトル密度マトリクスであり、次の式（マトリクス）と同等であるとみなされる。

この式から明らかなように、相互スペクトル密度マトリクスは、データを取得している間に提示された全てのマイクロホンＭ₁ 〜Ｍ_m の測定結果に対する全ての相互相関および全ての自己相関を含む。一度、関係する音波が識別され、且つ、相互スペクトル密度マトリクスが構築されると、検出された音源の位置の特定が開始され得る。

環境の伝播モデルが、検出された物体（音源）の位置の特定を遂行するために使用される。このような伝播モデルの１つは、グリーン関数を含む。このグリーン関数は、ヘルムホルツの式（Ｈｅｌｍｈｏｌｔｚ ｅｑｕａｔｉｏｎ）を解くと共に、エコーの原因となる反射境界を含む環境の音響特性を説明している。種々のグリーン関数が、様々な環境のトポロジ（ｔｏｐｏｌｏｇｙ）に対して使用され得る。例えば、平地の広々とした土地に対するグリーン関数は、多くのビルディングおよびその他の反射源を有する街区に対するグリーン関数とは異なる。

これらのグリーン関数は、代表的に、実験的に決定される。さらに、複数の異なるグリーン関数は、処理装置によりアクセス可能なメモリ内に格納され得る。例えば、ＧＰＳ等の位置センサから送出される位置信号を用いることによって、車両の環境に応じて適切なグリーン関数が選択され得る。代替的に、あるいは付加的に、環境のトポロジは、レーザー、レーダー、および／またはその他のセンサ等の１つまたは２つ以上のセンサによって決定され得る。

レプリカ・ベクトルマトリクスは、各々のマイクロホン（番号１〜ｍ）に対して、各々のサンプリング周波数における適切なグリーン関数を用いて生成される。レプリカ・ベクトルマトリクスを構築するために、関係する環境（例えば、５００ｍ以内の環境、または車両の１つの街区内の環境）に対して、１つのグリッドが数学的に付与される。この環境は、受信された音響信号を大幅に変化させる任意の構造を含むように定義され得る。ここで、グリーン関数は、各々のマイクロホンに対して且つ各々のグリッドに対して、各々のサンプリング周波数における振幅データおよび位相データの両方を計算するために使用され得る。この場合、各々のグリッドは、互いに交差しており、レプリカ・ベクトルマトリクスΦを形成する。このレプリカ・ベクトルマトリクスΦは、次の式（マトリクス）により表される。

このマトリクスにおいて、ｘ_t はテスト音の位置であり、ｘ_m はマイクロホンの位置であり、Ｇはグリーン関数であり、ｆは周波数である。さらに、レプリカ・ベクトルマトリクスΦは、次の式（マトリクス）に従って構築される。

さらに、レプリカ・ベクトルマトリクスの複素転置、すなわち、エルミート転置が構築される。このレプリカ・ベクトルマトリクスのエルミート転置は、次の式（マトリクス）により表される。

相互スペクトル密度マトリクスＫは、バートレット・プロセッサ（Ｂａｒｔｌｅｔｔ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）Ｂ^Bart を用いて、各々のサンプリング周波数に対して正規化されたレプリカ・ベクトル上に投影される。このバートレット・プロセッサＢ^Bart により計算されたバートレット値は、次の式のように表される。

このバートレット・プロセッサは、各々の周波数および環境内の各々のテストポイントに対して（すなわち、ここで提示されている例における各々のグリッドの交点、および、各々の周波数帯域セグメントｎに対して）、単一の値を提供する。さらに、このバートレット・プロセッサは、グリッド全体にわたって、または、関係するような検出された音響信号が位置している場所において確率分布を提供する。実際のところ、バートレット・プロセッサによる計算によって提供される確率分布は、実際に関係する音源が位置している領域において、より重要な数値を提供するであろう。

各々の周波数に対するバートレット値の計算に続いて、非干渉性の平均値が、環境内の各々のテスト位置に対する様々なサンプリング周波数を合計するために使用され得る。これによって、広帯域のバートレット値を取得することが可能になる。この広帯域のバートレット値は、次の式により表される。

バートレット・プロセッサの代替手段として、ＭＶプロセッサが、環境内の確率を計算するために使用され得る。このＭＶプロセッサによる値は、次の式のように表される。

この式において、Ｂ^MV は、ＭＶプロセッサにより計算された値を表している。さらに、計算された非干渉性の誤差は、次の式のように表される。

音源の位置は、プロセッサ（処理装置）によって、警告装置等の出力装置に出力されることが可能である。

上記の観点より、本発明の複数の例（実施例）は、関係する複数の異なる音響信号を識別し且つ特定するための装置および方法を含む。特定の環境における音波の様々なエコーおよびその他の反射の相関関係は、環境の音響モデルを使用する際に決定され得る。このような相関関係を決定することによって、任意の要求される音響信号源の位置をより正確に特定することが可能になる。

本発明は、ここで述べている例示的な実施例に制限されることはない。ここで述べている実施例は典型的なものであり、本発明の範囲を制限するように意図されているものではない。ここでの本発明の変化、他の要素との組み合わせ、および他の使用方法が、当業者にとって容易に考えられるであろう。本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲の各請求項によって定義される。

Claims (24)

1. 車両と物体との間の衝突防止を助けるための方法であって、前記車両は陸上車両であり、前記物体および前記車両は、１つの環境内に置かれており、
   前記方法は、
   前記車両により支持されているマイクロホンを用いて、物体からの音響信号を受信するステップと、
   前記環境に関連するトポロジ的データを用いて、前記環境の音響モデルを生成するステップと、
   前記音響信号および前記環境の音響モデルを用いて、前記物体の位置を決定するステップとを有し、
   前記環境は、前記車両から前記物体を直接見ることを妨げるような構造を含むことを特徴とする方法。
2. 前記トポロジ的データは、前記環境内の構造の空間的配置に関連するデータを含む請求項１記載の方法。
3. 前記環境は、第１の道路と第２の道路との間の交差点を含み、
   前記車両は、前記第１の道路上に位置しており、
   前記物体は、前記第２の道路上に位置しており、
   前記車両から前記物体を直接見ることを妨げるような前記構造は、交差点に隣接するビルディングである請求項２記載の方法。
4. 前記トポロジ的データは、前記交差点に隣接するビルディングの配置を含む請求項３記載の方法。
5. 前記トポロジ的データは、センサシステムから送出されるデータを含み、前記センサシステムは、レーダーセンサ、レーザーセンサ、ライダーセンサおよび画像センサからなるグループから選択される１つまたは２つ以上のセンサを含む請求項４記載の方法。
6. 前記交差点は、前記車両に設置された位置センサを用いて特定され、
   前記トポロジ的データは、予め決定された前記環境内の構造の配置を含む請求項４記載の方法。
7. 前記位置センサは全地球測位システム（ＧＰＳ）であり、
   前記音響モデルは、ＧＰＳデータを使用して取得される近似交差点形状を用いて生成される請求項６記載の方法。
8. 前記物体の位置は、整合フィールド処理を用いて、前記音響信号から取得される請求項１記載の方法。
9. 前記整合フィールド処理は、処理装置によって遂行され、前記処理装置は、前記マイクロホンから送出される信号を受信する請求項８記載の方法。
10. 前記音響信号は、前記車両のトリム構成要素の下方に配置されるマイクロホンアレイを用いて取得される請求項１記載のデータ保護装置。
11. １つの環境内の車両と物体との間の衝突防止を助けるための方法であって、前記車両は陸上車両であり、
    前記方法は、
    前記車両により支持されているマイクロホンを用いて、物体からの音響信号を受信するステップと、
    前記環境の音響モデルを生成するステップと、
    前記音響信号の整合フィールド処理を用いると共に前記環境の音響モデルを用いて、前記物体の位置を決定するステップと、
    前記車両と前記物体との間の衝突防止を助けるべく警告を与えるステップとを有し、
    前記物体は、前記車両からの視界から隠れていることを特徴とする方法。
12. 前記環境は、第１の道路と第２の道路との交差点を含み、
    前記車両は、前記第１の道路上に位置しており、
    前記物体は、前記第２の道路上に位置する第２の車両であり、
    前記第２の車両は、前記交差点に隣接するビルディングによって、前記車両からの視界から視覚的に隠れている請求項１１記載の方法。
13. 前記物体は歩行者である請求項１１記載の方法。
14. 前記方法は、さらに、前記物体からの前記音響信号に対して整合されるフィルタを用いて、前記音響信号にフィルタをかけるステップを有する請求項１１記載の方法。
15. 前記方法は、さらに、位置センサを用いて、前記車両の位置を決定するステップを有し、
    前記音響モデルは、前記環境に関連するトポロジ的データを用いて生成され、
    前記トポロジ的データは、前記環境内のビルディングの配置を含む請求項１１記載の方法。
16. 前記環境は、前記車両および前記物体を含み、前記トポロジ的データは、前記車両または前記物体から５００ｍ以内に存在する構造の配置を含む請求項１１記載の方法。
17. １つの環境内の車両と物体との間の衝突防止を助けるための装置であって、前記物体は音響信号を生成し、
    前記装置は、
    前記車両により支持されており、前記音響信号を受信するように動作するマイクロホンと、
    前記マイクロホンから送出される信号を受信すると共に、前記環境の音響モデルを用いて、前記環境内の前記物体の位置を決定するように動作する処理装置と、
    前記物体の位置を示す警告を与えるように動作する警告装置とを備え、
    前記車両は陸上車両であり、
    前記マイクロホンは、前記車両のトリム構成要素の後方に配置されることを特徴とする装置。
18. 前記トリム構成要素はバンパーのカバーである請求項１７記載の装置。
19. 前記トリム構成要素は、音響空洞として機能するように前記マイクロホンに対して整列されている窪みを有する請求項１８記載の装置。
20. 前記物体は、第２の車両または歩行者である請求項１７記載の装置。
21. 前記装置は、さらに、位置信号を提供する位置センサを備え、
    前記位置信号は、前記環境の音響モデルを決定するために使用される請求項１７記載の装置。
22. 前記装置は、さらに、トポロジ的データのデータベースを含むメモリを備え、
    前記位置信号は、前記環境に関するトポロジ的データを検索するために使用される請求項２１記載の装置。
23. 前記装置は、さらに、受信された前記音響信号からノイズを除去するように動作するフィルタを備え、前記フィルタは、低周波側の帯域通過周波数および高周波側の帯域通過周波数を有する帯域フィルタであり、
    前記低周波側の帯域通過周波数は、１０Ｈｚと１ｋＨｚとの間にあり、
    前記高周波側の帯域通過周波数は、２ｋＨｚと２０ｋＨｚとの間にある請求項１７記載の装置。
24. 整合フィールド処理を遂行するための前記処理装置は、プロセッサ、メモリおよびクロックを有するコンピュータによって提供される請求項１７記載の装置。

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