JP2011034273A - 運転支援システム、運転支援装置、運転支援方法、及び運転支援プログラム - Google Patents

運転支援システム、運転支援装置、運転支援方法、及び運転支援プログラム Download PDF

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Abstract

【課題】ドライバの思い込みによるリスクを低減できる運転支援システムを提供する。
【解決手段】車両の運転を支援する運転支援システムにおいて、自車に搭載されている自車周辺の映像を撮像する映像撮像装置と、前記自車周辺にある障害物までの距離を測定する障害物距離計測装置と、前記撮像した自車周辺の映像と記憶している自車を模擬した画像とを合成するモニタ映像生成部と、前記計測された距離に基づいて、ドライバの危険運転度を判定する危険運転度判定部と、前記危険運転度判定部の判定結果に基づいて、自車を模擬した画像の大きさを変更する画像変更部とを備えた運転支援装置と、前記画像変更部で変更された画像を表示可能な画像表示装置とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、運転を支援する技術に関する。
近年、駐車等の状況下で、ドライバの運転操作をサポートし、負担を軽減する様々な技術が自動車に搭載されてきている。その技術の一つに、自車を含む周辺の画像を表示するシステムがある。
例えば、車両の前後左右に取り付けたカメラの画像を合成し、さらに自車を模擬した画像と重畳させ、車両の上方から見下ろしたような映像としてモニタに表示させるシステムがある。さらにこのシステムは、クルマの４隅に取り付けられたクリアランスソナーと連動し、クリアランスソナーの情報を元に画像データをモニタ画像に重畳させて表示することもできる。このシステムにおいて、ドライバに危険を知らせる仕組みが提案されている。
例えば、特許文献１では、車両情報（加速度、ステアリング変化量）を入手し、運転危険度を判定する。そして、運転危険度の判定結果に応じた画像がモニタ画像に重畳されて表示される。特許文献２では、自車、他車の車両情報を用いて、Ｘ秒後の互いの車両到達位置を算出して自車と他車が衝突する可能性を判定する。そして、衝突可能性の判定結果に応じた画像がモニタ画像に重畳されて表示される。
特開２０００−２８３７７１号公報 特開２００８−６５４８３号公報
しかしながら、上記従来の技術は、ドライバの負担を減らし、さらにはドライバから見えないエリアの危険を知らせるものとして有効なシステムであるが、ドライバがこのようなシステムを常に活用し習慣として身についてしまうと、見えることによる安心感、過去の経験等から、思い込みが発生し、危険を知らせているにも関わらず、リスクを伴う行動や操作をしてしまうといった問題がある。
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされた。すなわち、ドライバの思い込みによるリスクを低減できる運転支援システム、運転支援装置、運転支援方法、及び運転支援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、以下に開示する運転支援システムは、自車に搭載されている自車周辺の映像を撮像する映像撮像装置と、前記自車周辺にある障害物までの距離を測定する障害物距離計測装置と、前記撮像した自車周辺の映像と記憶している自車を模擬した画像とを合成するモニタ映像生成部と、前記計測された距離に基づいて、ドライバの危険運転度を判定する危険運転度判定部と、前記危険運転度判定部の判定結果に基づいて、自車を模擬した画像の大きさを変更する画像変更部とを備えた運転支援装置と、前記画像変更部で変更された画像を表示可能な画像表示装置とを備える。
上記の構成によれば、ドライバの思い込みによるリスクを低減できる運転支援システムを提供することができる。
本発明の実施形態１に係る運転支援システムの全体構成を示すブロック図 映像撮像装置と障害物距離計測装置の概略構成を示す図 情報記憶部が情報を記憶する構成を示す図 危険度加算テーブルの構成を示す図 画像拡大基準テーブルを示す図 モニタ映像を示す図 本発明の実施形態１に係る運転支援システムの動作を示すフロー図 本発明の実施形態１に係る運転支援システムの動作を示すフロー図 本発明の実施形態１に係る運転支援システムの動作を示すフロー図 本発明の実施形態２に係る運転支援システムの全体構成を示すブロック図 情報記憶部が情報を記憶する構成を示す図 危険度加算テーブルの構成を示す図 本発明の実施形態２に係る運転支援システムの動作を示すフロー図 本発明の実施形態２に係る運転支援システムの動作を示すフロー図 本発明の実施形態２に係る運転支援システムの動作を示すフロー図 本発明の実施形態３に係る運転支援システムの全体構成を示すブロック図 情報記憶部が情報を記憶する構成を示す図 情報記憶部が情報を送信する流れを示す図 情報記憶部が情報を送信及び消去する流れを示す図 情報記憶部が情報を送信及び消去する流れを示す図
本発明の一実施形態に係る運転支援システムは、自車に搭載されている自車周辺の映像を撮像する映像撮像装置と、前記自車周辺にある障害物までの距離を測定する障害物距離計測装置と、前記撮像した自車周辺の映像と記憶している自車を模擬した画像とを合成するモニタ映像生成部と、前記計測された距離に基づいて、ドライバの危険運転度を判定する危険運転度判定部と、前記危険運転度判定部の判定結果に基づいて、自車を模擬した画像の大きさを変更する画像変更部とを備えた運転支援装置と、前記画像変更部で変更された画像を表示可能な画像表示装置とを備える。
上記構成によれば、障害物までの距離情報に基づいて、危険運転度を判定し、判定結果に応じて自車を模擬した画像の大きさを変更するため、ドライバがシステムを常に活用し習慣として身についてしまった場合に、見えることによる安心感、過去の経験等により生じるドライバの思い込みによるリスクを低減できる運転支援システムを提供することができる。
[実施形態１]
以下、本発明の実施形態１に係る運転支援システム１００について、図面を参照しながら詳細に説明する。
図１は、本発明の実施形態１に係る運転支援システム１００の全体構成を示すブロック図である。図１において、運転支援システム１００は、映像撮像装置１１０、障害物距離計測装置１２０、情報記憶部１３０、危険運転度判定部１４０、画像拡大部１５０、モニタ映像生成部１６０、画像表示装置１７０、自車画像記憶部２００、判定データ記憶部２１０を備える。
映像撮像装置１１０は、車両周辺を撮像する。映像撮像装置１１０は、図２に示すように、車両の前後左右に設けられた、例えば４台のカメラを含む。これらのカメラはそれぞれ、前方領域１１１、側方領域１１２、１１３、及び後方領域１１４の映像を撮像する。
障害物距離計測装置１２０は、車両周辺の障害物までの距離を計測する。障害物距離計測装置１２０は、図２に示すように、車両の四隅に設けられた、例えばクリアランスソナーである。なお、障害物距離計測装置１２０は、赤外線センサ、ミリ波レーダ等であってもよい。障害物距離計測装置１２０は、所定の周期で情報記憶部１３０に情報を送信する。
情報記憶部１３０は、障害物距離計測装置１２０が順次計測した障害物までの距離を表す値を計測の時系列に応じて記憶する。情報記憶部１３０は、例えば、図４に示すように、計測時の順に、障害物距離値Ｄ１、障害物距離値Ｄ２、障害物距離値Ｄ３、・・・障害物距離値ＤＮのように記憶する。情報記憶部１３０は、例えばＲＡＭ、ＲＯＭ、ＨＤＤである。情報記憶部１３０は、例えば図４に示すような危険度加算数テーブル４００を記憶する。危険度加算数テーブル４００は、距離を表す値と危険度加算数とを対応付けて記憶する。なお、障害物までの距離を表す値は、測定された距離そのものであってもよいし、測定された距離を変換した値であってもよい。
危険運転度判定部１４０は、危険度加算数テーブル４００を参照し、距離を表す値に対応付けられた危険度加算数を読出し、当該危険度加算数を用いて、ドライバの危険運転度を判定する。
一例として、危険運転度判定部１４０は、時系列的に順次計測により得られた障害物までの距離を表す値に基づいて、距離を表す値と危険度加算数とを対応付けて記憶する危険度加算数テーブル４００を参照する。危険運転度判定部１４０は、危険度加算数テーブル４００から読み出したある一時点での計測で得られた距離を表す値に対応する危険度加算数を、当該時点よりも前の、計測により得られた距離を表す値に対応する危険度加算数に加算して累積危険度指数を算出する。危険運転度判定部１４０は、算出した累積危険度指数を危険度判定閾値と比較することによって、ドライバの危険運転度を判定する。危険度判定閾値は、複数設定することができる。例えば、判定データ記憶部２１０に危険度判定閾値を３つ設定することにより、「安全」、「危険度小」、「危険度中」、及び「危険度大」の４段階の危険運転度を判定結果として得ることができる。ここでは、障害物までの距離を表す値に基づいて、危険度を判定したが、障害物までの距離そのものを危険度としてもよい。
上記の運転支援システムにおいて、前記危険運転度判定部は、障害物までの距離情報と危険度指数とを対応付けて記憶する記憶部を参照し、前記計測により得られた障害物までの距離情報に対応付けられた危険度指数を読出し、当該危険度指数を用いて、ドライバの危険運転度を判定することが好ましい。
上記構成によれば、障害物までの距離に基づく危険度指数を用いて危険運転度を判定するため、より高い精度で危険運転度を判定できる。
上記の運転支援システムにおいて、前記危険運転度判定部は、時系列的に計測により得られた障害物までの距離を表す値に基づいて、障害物までの距離を表す値と危険度指数とを対応付けて記憶する記憶部を参照し、記憶部から読み出したある一時点での計測で得られた距離を表す値に対応する危険度指数を、当該時点よりも前の、計測により得られた障害物までの距離を表す値に対応する危険度指数に加算して累積危険度指数を算出し、算出した累積危険度指数を危険度判定閾値と比較することによって、ドライバの危険運転度を判定することが好ましい。
上記構成によれば、時系列的に計測された障害物までの距離を表す複数の値から累積危険度指数を算出して危険運転度を判定するため、より高い精度で危険運転度を判定できる。
画像拡大部１５０は、危険運転度の判定結果に基づいて、車両を模擬した画像を拡大する。画像拡大部１５０は、例えば図５に示す、判定結果と拡大率とを対応付けて記憶する画像拡大基準テーブル５００を参照する。画像拡大部１５０は、判定結果の危険運転度に対応する拡大率を画像拡大基準テーブル５００から読み出し、危険運転度に応じた拡大率で、自車画像記憶部２００が記憶している車両を模擬した画像を読み出して拡大する。なお、危険運転度が高い場合に、対応する部分が特に拡大される構成としてもよい。
モニタ映像生成部１６０は、映像撮像装置１１０が撮像し、当該映像撮像装置１１０から入力された自車周辺の映像を画像処理したものと、画像拡大部１５０が車両を模擬した画像を拡大したものとを重畳させて、図６に示すような、自車の上方から見下ろした映像を生成する。図６（ａ）は拡大前の映像例であり、図６（ｂ）は拡大後の映像例である。画像表示装置１７０は、モニタ映像生成部１６０が生成した映像を表示する、例えば液晶ディスプレイ、有機ELディスプレイである。画像表示装置は、既にカーナビの画面表示装置がついていれば、それを利用してもよい。また、表示される映像は、クリアランスソナーが検知した障害物の画像を合成した、自車を上方から見下ろした映像であってもよい。例えば、車両の四隅にクリアランスソナーを死角ができないように設けることにより、車両周辺の障害物を検知することができる。この検知された障害物を、車両の複数のカメラが撮影した画像および自車を模擬した画像と合成することにより、障害物も含む映像を生成することができる。
以下、本発明の実施形態１に係る運転支援システム１００の動作について、図７A、図７B、図７Cのフロー図に従って説明する。
まず、危険運転度判定部１４０は、判定フラグを示す変数Flg＝０、累積危険度指数を示す変数Point＝０、１つ前の計測により得られた障害物までの距離を表す変数Distance_id＝０とする初期化を行う。
次に、危険運転度判定部１４０は、障害物までの距離を表す値を情報記憶部１３０から読み出す（ステップS７０１）。
次に、危険運転度判定部１４０は、障害物までの距離を表す値の全データの読み出しが終了したか否かを判定する（ステップS７０２）。
ステップS７０２において、全データの読み出しが終了していないと判定された場合、危険運転度判定部１４０は、判定フラグFlgが０であるか否かを判定する（ステップS７０３）。これは、読み出した値が、最初に計測された値か否かを判定する処理である。
ステップS７０３において、判定フラグFlgが０である場合（読み出した値が最初の計測により得られた値である場合）、危険運転度判定部１４０は、判定フラグFlgを１にし、読み出した値を、一つ前に計測された距離の値を示す変数Distance_idに格納する。その後、再度ステップS７０１の処理が実行される。すなわち、危険運転度判定部１４０は、２番目に計測された障害物までの距離を表す値を情報記憶部１３０から読み出す。
一方、ステップS７０３において、判定フラグFlgが０でないと判定された場合、危険運転度判定部１４０は、変数Distance_idに格納された、１つ前に計測された障害物までの距離を表す値を解析する（ステップS７０４）。ステップS７０４では、例えば、１つ前に計測された距離が、障害物距離値A〜障害物距離値Nのうちのいずれに該当するか判断される。判断結果に基づいて、次に実行される処理が決まる。例えば、１つ前に計測された距離の値が、障害物距離値Aである場合は、S０７０５−Aが実行され、障害物距離値Bである場合はS７０５−B、障害物距離値Nである場合は、S７０５−Nが実行される。
そして、次に、現在計測された障害物までの距離を表す値（S７０１で読み出した値）を解析する（ステップS７０５）。ステップS７０５では、例えば、現在計測された距離が、障害物距離値A〜障害物距離値Nのうちのいずれに該当するか判断される。
危険運転度判定部１４０は、S７０５―Aの判断結果に基づいて、危険度加算数を求める。危険運転度判定部１４０は、例えば、図４に示す危険度加算テーブル４００を参照して、危険度加算数を決定することができる。例えば、図４に示す危険度加算テーブル４００には、ある時点の障害物距離値と一つ前の時点の障害物距離値とに対応する危険度加算数が記憶されている。危険運転度判定部１４０は、例えば、現在計測された障害物までの距離を表す値、障害物距離値（ｘ）と、その１つ前の計測で得られた障害物距離値（ｘ−１）の双方に対応する危険度加算数を、危険度加算テーブル４００から読み出すことができる。
一例として、S７０４において１つ前に計測された障害物までの距離を表す値が障害物距離値Aと判断され、S７０５−Aで、現在計測された障害物距離値が障害物距離値Aと判断された場合、危険度加算テーブル４００から危険度加算数A1が読出される。読み出された危険度加算数A1は、累積危険度指数を示す変数Pointに加算される。S７０５―B〜S７０５−Nにおいても同様に、危険運転度判定部１４０は、危険度加算数テーブル４００から、１つ前に計測された障害物距離値（ｘ−１）および現在計測された障害物距離値（ｘ）に対応する危険度加算数を読み出して累積危険度指数に加算する。例えば、１つ前に計測された障害物までの距離値が障害物距離値Nであり、現在計測された障害物距離値が障害物距離値Nであった場合、危険度加算数Nnを読出し、読み出した危険度加算数Nnを加算して累積危険度指数を算出する。
上記のＳ７０３〜Ｓ７０５の処理は、情報記憶部１０３の全データについて繰り返される。全データについて上記処理が終了すると（Ｓ７０２でＹｅｓ）、次に、危険運転度判定部１４０は、危険度加算数の加算により算出された累積危険度指数Pointがthreshold Cより小さいか否かを判定する（ステップS７０６）。
ステップS７０６において、累積危険度指数Pointがthreshold Cより小さいと判定された場合、危険運転度判定部１４０は、判定結果「安全」を画像拡大部１５０に通知し、画像拡大部１５０は、車両を模擬した画像を１倍に拡大する（ステップS７０７）。一方、ステップS７０６において、累積危険度指数Pointがthreshold Cより小さくないと判定された場合、危険運転度判定部１４０は、累積危険度指数Pointがthreshold Bより小さいか否かを判定する（ステップS７０８）。
ステップS７０８において、累積危険度指数Pointがthreshold Bより小さいと判定された場合、危険運転度判定部１４０は、判定結果「危険度小」を画像拡大部１５０に通知し、画像拡大部１５０は、車両を模擬した画像を１．０５倍に拡大する（ステップS７０９）。一方、ステップS７０８において、累積危険度指数Pointがthreshold Bより小さくないと判定された場合、危険運転度判定部１４０は、累積危険度指数Pointがthreshold Aより小さいか否かを判定する（ステップS７１０）。
ステップS７１０において、累積危険度指数Pointがthreshold Aより小さいと判定された場合、危険運転度判定部１４０は、判定結果「危険度中」を画像拡大部１５０に通知し、画像拡大部１５０は、車両を模擬した画像を１．１倍に拡大する（ステップS７１１）。一方、ステップS７１０において、累積危険度指数Pointがthreshold Aより小さくないと判定された場合、危険運転度判定部１４０は、判定結果「危険度大」を画像拡大部１５０に通知し、画像拡大部１５０は、車両を模擬した画像を１．１５倍に拡大する（ステップＳ７１２）。
上記実施形態１によれば、ドライバがシステムを常に活用し習慣として身についてしまった場合に、見えることによる安心感、過去の経験等により生じるドライバの思い込みによるリスクを低減できる運転支援システムを提供することができる。時系列的に得られる累積危険度指数を用いて危険運転度を判定するため、より高い精度で、ドライバの思い込みによるリスクを低減できる運転支援システムを提供することができる。
[実施形態２]
図８は、本発明の実施形態２に係る運転支援システム１００の全体構成を示すブロック図である。実施形態１と同様の構成については説明を省略する。図８に示す例では、走行情報検出部１８０を更に備える。走行情報検出部１８０は、車両の走行状態を検出し、検出した走行情報を情報記憶部１３０に送信する。走行情報検出部１８０は、例えば車両の速度を検出する速度センサである。
情報記憶部１３０は、障害物距離計測装置１２０が計測した障害物距離値、走行情報検出部１８０が検出した走行情報を記憶する。情報記憶部１３０は、例えば、図９（a）に示す障害物距離値と走行情報とを対応付けたデータフォーマットで蓄積する。情報記憶部１３０は、例えば図９（ｂ）に示すように、障害物距離値と走行情報とを対応付けたデータを計測の時系列に応じて記憶する。すなわち、計測された順番に障害物距離値と走行情報が並ぶように記憶される。例えば、障害物距離値と走行情報とを対応付けたデータDD１からDD2、以下同様にDDNまでのデータを時系列的に記憶する。図９（ｂ）に示す例では、走行情報と、障害物距離値がほぼ同じ周期で障害物距離計測装置１２０および走行情報検出部１８０から送信され、情報記憶部１３０に順次、蓄積される。
危険運転度判定部１４０は、例えば図１０に示す危険度加算数テーブル１０００を参照し、走行情報と距離を表す値とに対応付けられた危険度加算数を読出し、当該危険度加算数を用いて、ドライバの危険運転度を判定する。
危険運転度判定部１４０は、時系列的に取得された走行情報と時系列的に計測により得られた障害物までの距離を表す値とに基づいて、走行情報及び距離を表す値と危険度加算数とを対応付けて記憶する危険度加算数テーブル１０００を参照する。危険運転度判定部１４０は、危険度加算数テーブル１０００から読み出したある一時点で得られた走行情報及び距離を表す値に対応する危険度加算数を、当該時点よりも前に取得された走行情報と当該時点のより前の計測により得られた距離を表す値とに対応する危険度加算数に加算して累積危険度指数を算出する。危険運転度判定部１４０は、算出した累積危険度指数を危険度判定閾値と比較することによって、ドライバの危険運転度を判定する。
上記の運転支援システムにおいて、自車の走行状態を示す走行情報を取得する走行情報取得部を更に備え、前記危険運転度判定部は、走行情報及び障害物までの距離情報と危険度指数とを対応付けて記憶する記憶部を参照し、取得された走行情報及び障害物までの距離情報に対応付けられた危険度指数を読出し、当該危険度指数を用いて、ドライバの危険運転度を判定することが好ましい。
上記構成によれば、障害物までの距離だけでなく、自車の走行状態も加味した危険度指数を用いて危険運転度を判定するため、より高い精度で危険運転度を判定できる。
上記の運転支援システムにおいて、自車の走行状態を示す走行情報を取得する走行情報取得部を更に備えることが好ましい。前記危険運転度判定部は、取得された走行情報と時系列的に計測により得られた障害物までの距離を表す値に基づいて、走行情報及び障害物までの距離を表す値と危険度指数とを関連付けて記憶する記憶部を参照する。そして、前記危険運転度判定部は、記憶部から読み出したある一時点で得られた走行情報及び距離を表す値に対応する危険度指数を、当該時点よりも前の計測により得られた障害物までの距離を表す値及び当該時点よりも前に取得された走行情報に対応する危険度指数に加算して累積危険度指数を算出し、算出した累積危険度指数を危険度判定閾値と比較することによって、ドライバの危険運転度を判定することができる。
上記構成によれば、取得された走行情報と時系列的に計測された障害物までの距離を表す値から累積危険度指数を算出して危険運転度を判定するため、より高い精度で危険運転度を判定できる。
以下、本発明の実施形態２に係る運転支援システム１００の動作について、図１１A、図１１B、図１１Cのフロー図に従って説明する。
まず、危険運転度判定部１４０は、判定フラグを示す変数Flg＝０、１つ前に取得された走行情報を表す変数Vehicle_info＝０、累積危険度指数を示す変数Point＝０、１つ前の計測により得られた障害物までの距離を表す変数Distance_id＝０とする初期化を行う。
次に、危険運転度判定部１４０は、情報記憶部１３０から障害物距離値及び走行情報を読み出す（ステップS１１０１）。
次に、危険運転度判定部１４０は、障害物距離値及び走行情報の全データの読み出しが終了したか否かを判定する（ステップS１１０２）。
ステップS１１０２において、全データの読み出しが終了していないと判定された場合、危険運転度判定部１４０は、判定フラグFlgが０であるか否かを判定する（ステップS１１０３）。これは、読み出した値が、最初に計測された値か否かを判定する処理である。
ステップS１１０３において、判定フラグFlgが０である場合（読み出した値が最初の計測により得られた値である場合）、危険運転度判定部１４０は、判定フラグFlg＝１とし、読み出した障害物距離値を、一つ前に計測された距離の値を表す変数Distance_idに格納する。さらに、読み出した走行情報を、一つ前に取得された走行情報を表す変数Distance_idに格納する。その後、再度ステップS１１０１の処理が実行される。一方、ステップS１１０３において、判定フラグFlgが０でないと判定された場合、危険運転度判定部１４０は、変数Distance_idに格納された、一つ前に計測された障害物距離値を解析する（ステップS１１０４）。
ステップS１１０４では、例えば、１つ前に計測された距離が、障害物距離値A〜障害物距離値Nのうちのいずれに該当するか判断される。判断結果に基づいて、次に実行される処理が決まる。例えば、１つ前に計測された距離の値が、障害物距離値Aである場合は、S１１０５−Aが実行され、障害物距離値Bである場合はS１１０５−B、障害物距離値Nである場合は、S１１０５−Nが実行される。
次に、危険運転度判定部１４０は、現在計測された障害物距離値および現在取得した走行情報（S１１０１で読み出した値）を解析する（ステップS１１０５）。ステップS１１０５―Ａでは、例えば、現在計測された距離が、障害物距離値A〜障害物距離値Nのうちのいずれに該当するか判断される。判断結果に基づいて、次に実行される処理が決まる。
例えば、現在計測された距離の値が、障害物距離値Aである場合は、S１１０６−Aが実行され、障害物距離値Bである場合はS１１０６−B、障害物距離値Nである場合は、S１１０６−Nが実行される。ステップS１１０６―Ａ〜Ｎにおいて、危険運転度判定部１４０は、現在取得した走行情報（Ｓ１１０１で読み出した走行情報）を解析する。そして、危険運転度判定部１４０は、S１１０５―Aの結果に基づいて危険度加算数を求め、累積危険度指数に加算する。例えば、ステップS１１０６―Ａでは、現在取得された走行情報が、走行情報条件ａ〜ｎのうちのいずれに該当するかが判断される。
そして、危険運転度判定部１４０は、Ｓ１１０６−Ａで判断された走行情報条件に対応する危険度加算数を危険度加算数テーブルから読み出す。図１０は、危険度加算テーブル１０００の一例を示す図である。図１０に示す危険度加算テーブル１０００には、ある時点の障害物距離値および走行情報条件と一つ前の時点の障害物距離値とに対応する危険度加算数が記憶されている。障害物距離値には走行情報条件が対応付けられており、それぞれ走行情報条件ごとに、危険度加算数が記録されている。
危険運転度判定部１４０は、例えば、現在計測された障害物までの距離を表す値、障害物距離値（ｘ）と現在取得された走行情報に該当する走行情報条件に対応する危険度加算数のうち、１つ前の計測で得られた障害物距離値（ｘ−１）に対応する危険度加算数を、危険度加算テーブル１０００から読み出すことができる。読み出された危険度換算数は、累積危険度指数Pointに加算される。
例えば、一つ前に計測された障害物までの距離を表す値が障害物距離値A、現在の計測された障害物までの距離を表す値が障害物距離値Aであり、走行情報条件が走行情報条件aであった場合、累積危険度指数Pointに、危険度加算数Aa1を加算する。S１１０５―B〜S１１０５−Nにおいても同様に、危険運転度判定部１４０は、危険度加算数テーブル１０００から、１つ前に計測された障害物距離値（ｘ−１）および現在計測された障害物距離値（ｘ）および走行情報に対応する危険度加算数を読み出して累積危険度指数に加算する。
例えば、一つ前に計測された障害物までの距離を表す値が障害物距離値N、現在計測された障害物までの距離を表す値が障害物距離値Nであり、走行情報条件が走行情報条件nであった場合、これまでに加算してきた危険度加算数に、危険度加算数Nnnを加算して累積危険度指数を算出する。
このように、危険運転度判定部１４０は、ある一時点で得られた走行情報及び障害物距離値と一つ前の時点に得られた走行情報及び障害物距離値とに基づいて、危険度加算テーブル１０００から危険度加算数を読み出すことができる。
そして、読み出した危険度加算数を、累積危険度数に加算することで、車の走行状態および障害物との距離の変化を累積危険度指数に反映することができる。その結果、車の走行状態および障害物との距離の変化を考慮した危険度判定が可能になる。
上記のＳ１１０３〜Ｓ１１０６の処理は、情報記憶部１０３の全データについて繰り返される。全データについて上記処理が終了すると（Ｓ１１０２でＹｅｓ）次に、危険運転度判定部１４０は、危険度加算数の加算により算出された累積危険度指数PointがthresholdCより小さいか否かを判定する（ステップS１１０７）。
ステップＳ1１０７において、累積危険度指数PointがthresholdCより小さいと判定された場合、危険運転度判定部１４０は、判定結果「安全」を画像拡大部１５０に通知し、画像拡大部１５０は、車両を模擬した画像を１倍に拡大する（ステップS１１０８）。一方、ステップS1１０７において、累積危険度指数PointがthresholdCより小さくないと判定された場合、危険運転度判定部１４０は、累積危険度指数PointがthresholdBより小さいか否かを判定する（ステップＳ1１０９）。
ステップS１１０９において、累積危険度指数PointがthresholdBより小さいと判定された場合、危険運転度判定部１４０は、判定結果「危険度小」を画像拡大部１５０に通知し、画像拡大部１５０は、車両を模擬した画像を１．０５倍に拡大する（ステップS1１１０）。一方、ステップS1１０９において、累積危険度指数PointがthresholdBより小さくないと判定された場合、危険運転度判定部１４０は、累積危険度指数PointがthresholdAより小さいか否かを判定する（ステップS1１１１）。
ステップＳ1１１１において、累積危険度指数PointがthresholdAより小さいと判定された場合、危険運転度判定部１４０は、判定結果「危険度中」を画像拡大部１５０に通知し、画像拡大部１５０は、車両を模擬した画像を１．１倍に拡大する（ステップＳ１１１２）。一方、ステップＳ１１１１において、累積危険度指数PointがthresholdAより小さくないと判定された場合、危険運転度判定部１４０は、判定結果「危険度大」を画像拡大部１５０に通知し、画像拡大部１５０は、車両を模擬した画像を１．１５倍に拡大する（ステップＳ１１１３）。本実施形態では、累積危険度指数に応じて車両を模擬した画像を拡大していたが、累積危険度指数に応じた自車画像をはじめから記憶しておいてもよい。
上記実施形態２によれば、ドライバがシステムを常に活用し習慣として身についてしまった場合に、見えることによる安心感、過去の経験等により生じるドライバの思い込みによるリスクを低減できる運転支援システムを提供することができる。障害物までの距離だけでなく、自車の走行状態も加味した累積危険度指数を算出して危険運転度を判定するため、より高い精度で、ドライバの思い込みによるリスクを低減できる運転支援システムを提供することができる。
[実施形態３]
以下、本発明の実施形態３に係る運転支援システム１００について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、実施形態１、２と同様の構成については説明を省略する。実施形態１、２と異なる構成は、図１２に示すドライバ認識部１９０を更に備えたことである。
情報記憶部１３０は、ドライバ認識部１９０、障害物距離計測装置１２０、走行情報検出部１８０から情報の送信があると、ドライバ認識部１９０が認識したドライバ識別情報、障害物距離計測装置１２０が計測した障害物までの距離情報、走行情報検出部１８０が検出した走行情報を、図１３（a）に示す障害物距離値と走行情報とを対応付けたデータフォーマットで、図１３（ｂ）に示すように、障害物距離値と走行情報とを時系列的にドライバ毎に格納する。例えば、ドライバAについては、障害物距離値と走行情報とを対応付けたデータDA１〜DAN、ドライバBについては、障害物距離値と走行情報とを対応付けたデータDB１〜DBN、以下、ドライバNについては、障害物距離値と走行情報とを対応付けたデータDN１〜DNNを格納する。
情報記憶部１３０は、図１４に示すように、危険運転度判定部１４０から情報の読み出し要求があると、要求時に運転操作をしているドライバのドライバ識別情報に対応付けられた障害物距離値と走行情報とを危険運転度判定部１４０に送信する。
上記の運転支援システムにおいて、ドライバ認識部と、障害物までの距離情報及び走行情報をドライバに関連付けて格納する情報記憶部とを更に備え、前記危険運転度判定部は、前記ドライバ認識部が認識したドライバに対応付けられた障害物までの距離情報及び走行情報に基づいて、危険運転度を判定することが好ましい。
上記構成によれば、認識されたドライバの危険運転度を判定するため、ドライバに応じて、より高い精度で、ドライバの思い込みによるリスクを低減できる運転支援システムを提供することができる。
[変形例１]
情報記憶部１３０は、図１５に示すように、危険運転度判定部１４０から情報の読み出し要求があると、要求時に運転操作をしているドライバのドライバ識別情報に対応付けられていない障害物距離識値と走行情報を全て削除する。そして、情報記憶部１３０は、要求時に運転操作をしているドライバのドライバ識別情報に対応付けられた障害物距離値と走行情報を危険運転度判定部１４０に送信する。これにより、認識されたドライバに関連付けられた情報のみを格納するため、メモリを効率的に使用できる。
[変形例２]
情報記憶部１３０は、図１６に示すように、危険運転度判定部１４０から情報の読み出し要求があると、要求時に運転操作をしているドライバのドライバ識別情報に対応付けられた障害物距離値と走行情報を危険運転度判定部１４０に送信する。そして、情報記憶部１３０は、送信したドライバ識別情報に関連付けられている障害物距離値と走行情報を全て削除する。これにより、メモリから読み出した情報を消去できるため、メモリを効率的に使用できる。
なお、本発明の実施形態は、上述した実施形態を実現するソフトウェアのプログラム（実施の形態では図に示すフロー図に対応したプログラム）が装置に供給され、その装置のコンピュータが、供給されたプログラムを読出して、実行することによっても達成せれる場合を含む。したがって、本実施形態で説明した機能処理をコンピュータで実現するために、コンピュータにインストールされるプログラム自体も本発明の一実施形態である。つまり、本発明の機能処理を実現させるためのプログラムも、実施形態の一側面に含まれる。
上記実施形態では、運転支援システムとして説明したが、画像の表示はカーナビ等の表示装置に接続され、距離情報は別の計測装置から、自車周辺の映像は別の撮像装置から取得するように構成した運転支援装置も本発明の実施形態の一つである。上記実施形態で説明した構成は、単に具体例を示すものであり、本発明の技術的範囲を制限するものではない。本発明の効果を奏する範囲において、任意の構成を採用することが可能である。
以上の実施形態１〜実施形態３に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
自車に搭載されている自車周辺の映像を撮像する映像撮像装置と、
前記自車周辺にある障害物までの距離を測定する障害物距離計測装置と、
前記撮像した自車周辺の映像と記憶している自車を模擬した画像とを合成するモニタ映像生成部と、前記計測された距離に基づいて、ドライバの危険運転度を判定する危険運転度判定部と、前記危険運転度判定部の判定結果に基づいて、自車を模擬した画像の大きさを変更する画像変更部とを備えた運転支援装置と、
前記画像変更部で変更された画像を表示可能な画像表示装置とを備えることを特徴とする、運転支援システム。
（付記２）
自車に搭載されている自車周辺の映像を撮像する撮像装置と、前記自車周辺にある障害物までの距離を測定する距離計測装置と、画像を表示可能な画像表示装置と連携動作可能な運転支援装置であって、
前記自車を模擬した画像を記憶しておく自車画像記憶部と、
前記自車と自車周辺の障害物までの距離に基づき、危険運転度を判定するためのデータを記憶した判定データ記憶部と、
前記撮像装置で撮像された画像データを入力する入力部と、
前記距離計測装置が測定した距離情報に基づいて、前記判定データ記憶部を参照して、ドライバの危険運転度を判定する危険運転度判定部と、
前記入力された画像データと前記自車画像とを合成して表示するモニタ映像生成部と、
当該危険運転度に基づいて、自車を模擬した画像の大きさを変更する画像変更部とを備えることを特徴とする、運転支援装置。
（付記３）
前記危険運転度判定部は、障害物までの距離情報と危険度指数とを対応付けて記憶する記憶部を参照し、前記計測により得られた障害物までの距離情報に対応付けられた危険度指数を読出し、当該危険度指数を用いて、ドライバの危険運転度を判定する、付記２に記載の運転支援装置。
（付記４）
前記危険運転度判定部は、時系列的に計測により得られた障害物までの距離を表す値に基づいて、障害物までの距離を表す値と危険度指数とを対応付けて記憶する記憶部を参照し、記憶部から読み出したある一時点での計測で得られた距離を表す値に対応する危険度指数を、当該時点よりも前の、計測により得られた障害物までの距離を表す値に対応する危険度指数に加算して累積危険度指数を算出し、算出した累積危険度指数を危険度判定閾値と比較することによって、ドライバの危険運転度を判定する、付記２又は３に記載の運転支援装置。
（付記５）
前記障害物までの距離を表す値は、クリアランスソナーで取得される、付記４に記載の運転支援装置。
（付記６）
自車の走行状態を示す走行情報を取得する走行情報取得部を更に備え、
前記危険運転度判定部は、走行情報及び障害物までの距離情報と危険度指数とを対応付けて記憶する記憶部を参照し、取得された走行情報及び障害物までの距離情報に対応付けられた危険度指数を読出し、当該危険度指数を用いて、ドライバの危険運転度を判定する、付記２〜５のいずれかに記載の運転支援装置。
（付記７）
自車の走行状態を示す走行情報を取得する走行情報取得部を更に備え、
前記危険運転度判定部は、取得された走行情報と時系列的に計測により得られた障害物までの距離を表す値に基づいて、走行情報及び障害物までの距離を表す値と危険度指数とを関連付けて記憶する記憶部を参照し、記憶部から読み出したある一時点で得られた走行情報及び距離を表す値に対応する危険度指数を、当該時点よりも前の、取得された走行情報及び計測により得られた障害物までの距離を表す値に対応する危険度指数に加算して累積危険度指数を算出し、算出した累積危険度指数を危険度判定閾値と比較することによって、ドライバの危険運転度を判定する、付記２〜６のいずれかに記載の運転支援装置。
（付記８）
前記走行情報取得部は、自車の車速を取得する、付記６又は７に記載の運転支援装置。
（付記９）
ドライバ認識部と、
障害物までの距離情報及び走行情報をドライバに関連付けて格納する情報記憶部とを更に備え、
前記危険運転度判定部は、前記ドライバ認識部が認識したドライバに関連付けられた障害物までの距離情報及び走行情報に基づいて、危険運転度を判定する、付記２〜８のいずれかに記載の運転支援装置。
（付記１０）
前記情報記憶部は、前記ドライバ認識部がドライバを認識したときに、当該ドライバに関連付けられていない障害物までの距離情報、及び自車の走行情報を消去する、付記９に記載の運転支援装置。
（付記１１）
前記情報記憶部は、前記危険運転度判定部がドライバに関連付けられた障害物までの距離情報、及び自車の走行情報を読み出したときに、当該読み出された情報を消去する、付記９又は１０に記載の運転支援装置。
（付記１２）
撮像装置で撮像された画像データを入力する入力ステップと、
距離計測装置が測定した距離情報に基づいて、危険運転度を判定するためのデータを記憶した判定データ記憶部を参照して、ドライバの危険運転度を判定する危険運転度判定ステップと、
前記入力された画像データと自車を模擬した画像を記憶しておく自車画像記憶部から読み出した自車画像とを合成して表示するモニタ映像生成ステップと、
当該危険運転度に基づいて、自車を模擬した画像の大きさを変更する画像変更ステップとを備えることを特徴とする、運転支援方法。
（付記１３）
コンピュータに、
撮像装置で撮像された画像データを入力する入力ステップと、
距離計測装置が測定した距離情報に基づいて、危険運転度を判定するためのデータを記憶した判定データ記憶部を参照して、ドライバの危険運転度を判定する危険運転度判定ステップと、
前記入力された画像データと自車を模擬した画像を記憶しておく自車画像記憶部から読み出した自車を模擬した画像とを合成して表示するモニタ映像生成ステップと、
当該危険運転度に基づいて、自車を模擬した画像の大きさを変更する画像変更ステップとを実行させることを特徴とする、運転支援プログラム。
１００ 運転支援システム
１１０ 映像撮像装置
１２０ 障害物距離計測装置
１３０ 情報記憶部
１４０ 危険運転度判定部
１５０ 画像拡大部
１６０ モニタ映像生成部
１７０ 画像表示装置
１８０ 走行情報検出部
１９０ ドライバ認識部
２００ 自車画像記憶部
２１０ 判定データ記憶部

Claims (9)

  1. 自車に搭載されている自車周辺の映像を撮像する映像撮像装置と、
    前記自車周辺にある障害物までの距離を測定する障害物距離計測装置と、
    前記撮像した自車周辺の映像と記憶している自車を模擬した画像とを合成するモニタ映像生成部と、前記計測された距離に基づいて、ドライバの危険運転度を判定する危険運転度判定部と、前記危険運転度判定部の判定結果に基づいて、自車を模擬した画像の大きさを変更する画像変更部とを備えた運転支援装置と、
    前記画像変更部で変更された画像を表示可能な画像表示装置とを備える、運転支援システム。
  2. 自車に搭載されている自車周辺の映像を撮像する撮像装置と、前記自車周辺にある障害物までの距離を測定する距離計測装置と、画像を表示可能な画像表示装置と連携動作可能な運転支援装置であって、
    前記自車を模擬した画像を記憶しておく自車画像記憶部と、
    前記自車と自車周辺の障害物までの距離に基づき、危険運転度を判定するためのデータを記憶した判定データ記憶部と、
    前記撮像装置で撮像された画像データを入力する入力部と、
    前記距離計測装置が測定した距離情報に基づいて、前記判定データ記憶部を参照して、ドライバの危険運転度を判定する危険運転度判定部と、
    前記入力された画像データと前記前記自車を模擬した画像とを合成して表示するモニタ映像生成部と、
    当該危険運転度に基づいて、自車を模擬した画像の大きさを変更する画像変更部とを備えることを特徴とする、運転支援装置。
  3. 前記危険運転度判定部は、障害物までの距離情報と危険度指数とを対応付けて記憶する記憶部を参照し、前記計測により得られた障害物までの距離情報に対応付けられた危険度指数を読出し、当該危険度指数を用いて、ドライバの危険運転度を判定する、請求項２に記載の運転支援装置。
  4. 前記危険運転度判定部は、時系列的に計測により得られた障害物までの距離を表す複数の値に基づいて、障害物までの距離を表す値と危険度指数とを対応付けて記憶する記憶部を参照し、記憶部から読み出したある一時点での計測で得られた距離を表す値に対応する危険度指数を、当該時点よりも前の、計測により得られた障害物までの距離を表す値に対応する危険度指数に加算して累積危険度指数を算出し、算出した累積危険度指数を危険度判定閾値と比較することによって、ドライバの危険運転度を判定する、請求項２又は３に記載の運転支援装置。
  5. 自車の走行状態を示す走行情報を取得する走行情報取得部を更に備え、
    前記危険運転度判定部は、走行情報及び障害物までの距離情報と危険度指数とを対応付けて記憶する記憶部を参照し、取得された走行情報及び障害物までの距離情報に対応付けられた危険度指数を読出し、当該危険度指数を用いて、ドライバの危険運転度を判定する、請求項２〜４のいずれかに記載の運転支援装置。
  6. 自車の走行状態を示す走行情報を取得する走行情報取得部を更に備え、
    前記危険運転度判定部は、取得された走行情報と時系列的に計測により得られた障害物までの距離を表す値に基づいて、走行情報及び障害物までの距離を表す値と危険度指数とを対応付けて記憶する記憶部を参照し、記憶部から読み出したある一時点で得られた走行情報及び距離を表す値に対応する危険度指数を、当該時点よりも前の、取得された走行情報及び計測により得られた障害物までの距離を表す値に対応する危険度指数に加算して累積危険度指数を算出し、算出した累積危険度指数を危険度判定閾値と比較することによって、ドライバの危険運転度を判定する、請求項２〜５のいずれかに記載の運転支援装置。
  7. ドライバ認識部と、
    障害物までの距離情報及び走行情報をドライバに関連付けて格納する情報記憶部とを更に備え、
    前記危険運転度判定部は、前記ドライバ認識部が認識したドライバに関連付けられた障害物までの距離情報及び走行情報に基づいて、危険運転度を判定する、請求項２〜６のいずれかに記載の運転支援装置。
  8. 撮像装置で撮像された画像データを入力する入力ステップと、
    距離計測装置が測定した距離情報に基づいて、危険運転度を判定するためのデータを記憶した判定データ記憶部を参照して、ドライバの危険運転度を判定する危険運転度判定ステップと、
    前記入力された画像データと自車を模擬した画像を記憶しておく自車画像記憶部から読み出した自車画像とを合成して表示するモニタ映像生成ステップと、
    当該危険運転度に基づいて、自車を模擬した画像の大きさを変更する画像変更ステップとを備えることを特徴とする、運転支援方法。
  9. コンピュータに、
    撮像装置で撮像された画像データを入力する入力ステップと、
    距離計測装置が測定した距離情報に基づいて、危険運転度を判定するためのデータを記憶した判定データ記憶部を参照して、ドライバの危険運転度を判定する危険運転度判定ステップと、
    前記入力された画像データと自車を模擬した画像を記憶しておく自車画像記憶部から読み出した自車を模擬した画像とを合成して表示するモニタ映像生成ステップと、
    当該危険運転度に基づいて、自車を模擬した画像の大きさを変更する画像変更ステップとを実行させることを特徴とする、運転支援プログラム。
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