JP2014203196A - 危険度判定装置、危険度判定方法、警報装置、及び運転支援装置 - Google Patents

Abstract

【課題】危険度の判定精度の低下を抑制する。【解決手段】対象物を検出する対象物検出手段１２と、対象物の対象物検出スコアを算出する対象物検出スコア算出手段１４と、対象物の進路が急変する危険度を判定する判定手段１６と、を備え、判定手段１６は、対象物検出手段１２により対象物が検出された場合において、対象物検出スコア算出手段１４により算出された当該対象物の対象物検出スコアＳｄに基づいて、危険度が高いか否かを判定する。【選択図】図２

Description

本発明は、危険度判定装置、危険度判定方法、警報装置、及び運転支援装置に関する。

従来の危険度判定装置に関する技術として、例えば、下記特許文献１に記載された飛び出し歩行者判定装置が知られている。この特許文献１に記載の装置では、自車両の前方を連続して撮像した複数の画像より歩行者の輪郭線を検出し、検出した輪郭線の動きと大きさとに基づいて飛び出す可能性が高い歩行者が存在するか否かの判定が行われる。

特開２０１２−２０３８８４号公報

ここで、上記の飛び出し歩行者判定装置では、歩行者の画像サイズが設定された条件を満たさない場合、非歩行者であると判定されて支援対象から除外される場合がある。このため、例えば、歩行者が体を大きく変化させた場合等において、歩行者の飛び出す可能性、即ち、対象物の進路が急変する危険度の判定精度が低下するおそれがある。

そこで、本発明は、危険度の判定精度の低下を抑制することが可能な危険度判定装置、危険度判定方法、警報装置、及び運転支援装置を提供することを課題とする。

上記課題を解決するために、本発明に係る危険度判定装置は、対象物を検出する対象物検出手段と、対象物の対象物検出スコアを算出する対象物検出スコア算出手段と、対象物の進路が急変する危険度を判定する判定手段と、を備え、判定手段は、対象物検出手段により対象物が検出された場合において、対象物検出スコア算出手段により算出された当該対象物の対象物検出スコアに基づいて、危険度が高いか否かを判定することを特徴とする。

また、本発明に係る危険度判定方法は、対象物を検出する対象物検出ステップと、対象物の対象物検出スコアを算出する対象物検出スコア算出ステップと、対象物の進路が急変する危険度を判定する判定ステップと、を含み、判定ステップは、対象物検出ステップにより対象物が検出された場合において、対象物検出スコア算出ステップにより算出された当該対象物の対象物検出スコアに基づいて、危険度が高いか否かを判定することを特徴とする。

本発明の危険度判定装置及び危険度判定方法では、検出された対象物検出スコアに基づいて、対象物の進路が急変する危険度（以下、単に「危険度」ともいう）が高いか否かを判定する。よって、例えば、対象物がその状態を大きく変化させたとき、対象物が検出されたのにも関わらず対象物検出スコアが小さくなるが、この場合においても、当該対象物を非対象物と判定せずに、危険度が高いと判定可能となる。従って、本発明によれば、危険度の判定精度の低下を抑制することができる。

ここで、上記作用効果を好適に奏する構成として、具体的には、判定手段は、対象物が検出された場合において当該対象物の対象物検出スコアが判定閾値を下回ったとき、危険度が高いと判定する構成が挙げられる。この場合、対象物が検出されたのにも関わらず対象物検出スコアが判定閾値を下回った場合に、対象物の進路が急変する危険度が高いと判定することができる。

また、判定手段は、対象物が検出された場合において当該対象物の対象物検出スコアの低下度合が大きい程、危険度が高いと判定され易くすることが好ましい。この場合、対象物の対象物検出スコアの低下度合が大きい程、当該対象物の進路が急変する危険度が高いと判定され易くなる。

また、対象物検出手段は、対象物を追跡する対象物追跡手段を含み、判定手段は、対象物追跡手段により対象物が追跡された場合において、当該対象物の対象物検出スコアに基づいて危険度が高いか否か判定してもよい。

また、好ましいとして、対象物は、歩行者であり、危険度は、歩行者の飛び出す可能性に関する指標であってもよい。この場合、検出された歩行者の歩行者らしさに基づいて、歩行者の飛び出す可能性が高いか否かが判定されることとなる。

本発明に係る警報装置は、対象物を検出する対象物検出手段と、対象物の対象物検出スコアを算出する対象物検出スコア算出手段と、対象物の進路が急変する危険度を判定する判定手段と、警報の発動を制御する警報制御手段と、を備え、を備え、判定手段は、対象物検出手段により対象物が検出された場合において、対象物検出スコア算出手段により算出された当該対象物の対象物検出スコアに基づいて、危険度が高いか否かを判定し、警報制御手段は、判定手段により危険度が高いと判定された場合、警報の発動を促進する警報装置。

本発明に係る警報装置においても、上記の作用効果、即ち、危険度の判定精度の低下を抑制することができるという作用効果が奏される。さらに、危険度が高いと判定された場合、警報の発動を促進することができる。

本発明に係る運転支援装置は、対象物を検出する対象物検出手段と、対象物の対象物検出スコアを算出する対象物検出スコア算出手段と、対象物の進路が急変する危険度を判定する判定手段と、運転の支援を行う運転支援手段と、を備え、判定手段は、対象物検出手段により対象物が検出された場合において、対象物検出スコア算出手段により算出された当該対象物の対象物検出スコアに基づいて、危険度が高いか否かを判定し、運転支援手段は、判定手段により危険度が高いと判定された場合、運転支援を促進する運転支援装置。

本発明に係る運転支援装置においても、上記の作用効果、即ち、危険度の判定精度の低下を抑制することができるという作用効果が奏される。さらに、危険度が高いと判定された場合、運転支援を促進することができる。

本発明によれば、危険度の判定精度の低下を抑制することが可能な危険度判定装置、危険度判定方法、警報装置、及び運転支援装置を提供することができる。

本発明の第１実施形態に係る危険度判定装置のブロック構成図である。 本発明の第１実施形態における処理内容を示すフローチャートである。 本発明の第２実施形態に係る警報装置のブロック構成図である。 本発明の第３実施形態に係る運転支援装置のブロック構成図である。

（第１実施形態）
以下、図面を参照して、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、以下の説明において、同一又は相当要素には、同一符号を用い、重複する説明は省略する。

まず、図１を参照して、本発明の第１実施形態について詳細に説明する。図１は、本発明の第１実施形態に係る危険度判定装置のブロック構成図である。図１に示されるように、危険度判定装置１は、対象物の進路が急変する危険度を判定するものであり、自動車等の車両に搭載される。対象物としては、例えば、自車両周辺に存在する移動体が挙げられ、本実施形態では、一例として歩行者を想定している。この危険度判定装置１は、カメラＣと危険度判定部１０とを備えている。

カメラＣは、自車両周辺を撮像するカメラである。カメラＣは、自車両の前方、側方、又は、後方等における自車両周辺を撮像可能な所定の位置に取り付けられる。カメラＣは、自車両周辺の所定の方向を撮像し、撮像した画像に関する画像信号を危険度判定部１０へ送信する。このカメラＣは、例えば、一定時間毎に（例えば、１／３０秒毎に）撮像し、画像信号を危険度判定部１０に送信してもよいし、撮像した画像にフレーム番号が付与していてもよい。カメラＣとしては、例えば、可視光領域又は赤外光領域にて撮像可能なＣＣＤ[Charge Coupled Device]カメラ、及びＣＭＯＳ[Complementary Metal Oxide Semiconductor]カメラを用いることができる。

危険度判定部１０は、対象物検出部１２と、対象物検出スコア算出部１４と、対象物変化検出部１６とを機能的構成として備えている。本実施形態では、対象物検出部１２が特許請求の範囲に記載する対象物検出手段に相当し、対象物検出スコア算出部１４が特許請求の範囲に記載する対象物検出スコア算出手段に相当し、対象物変化検出部１６が特許請求の範囲に記載する判定手段に相当する。

危険度判定部１０は、カメラＣと通信可能に接続されており、カメラＣから画像信号を受信する。危険度判定部１０は、専用のＥＣＵ[Electronic Control Unit]で構成されていてもよく、あるいは、パソコン等の汎用コンピュータにおけるアプリケーションプログラムとして構成されてもよい。

対象物検出部１２は、カメラＣより画像信号を受信し、受信した画像信号に基づいて歩行者を検出する。ここでの対象物検出部１２は、カメラＣから画像信号を受信する毎に、画像信号から画像処理により歩行者を検出する。この画像処理としては、周知の画像処理技術を適用することができる。

本実施形態の対象物検出部１２は、テンプレートマッチングにより歩行者を検出する。即ち、対象物検出部１２は、歩行者等のテンプレートを予め記憶しておき、画像信号からパターンマッチングを行うための領域を抽出し、抽出した領域とテンプレートとに対して、パターンマッチングを行うことにより歩行者を検出する。

あるいは、対象物検出部１２は、歩行者を検出する方法として、例えば、Viola andJones法を用いてもよい。この場合、まず、第１領域（白領域）と第２領域（黒領域）とからなるテンプレートをあらかじめ複数備え、画像信号と各テンプレートとの輝度値の総和を画素ごとに求める。そして、第１領域と画素信号との画素値の総和から、第２領域と画素信号との輝度値の総和を減算する。さらに、減算された差分を画素信号の特徴量とし、この特徴量に基づいて歩行者を検出する。Viola and Jones法を用いて歩行者の検出を行った場合、歩行者の顔の向き等を検出できるため、歩行者の検出のみならず歩行者の進行方向を検出することができる。

なお、対象物検出部１２は、歩行者であるかどうかの判別をＳＶＭ（Support Vector Machine)を用いて機械学習することにより、歩行者の検出精度を向上させてもよい。また、対象物検出部１２において用いる手法は、ニューラルネットワークを利用した手法であってもよく、その他の機械学習法のアルゴリズムであってもよい。

対象物検出部１２は、歩行者を検出できた場合、画像信号から歩行者を含む矩形領域を抽出する。この矩形領域は、歩行者の動きの変化を検出する処理で有効となる領域である。矩形領域としては、歩行者全体を含む領域でもよいし、パターンマッチングの時に抽出した領域でもよいし、歩行者の動きが顕著に表れる歩行者の一部を含む矩形領域でよい。歩行者の一部を含む矩形領域とは、例えば、歩行者の場合には、歩行者の下半身のみを含む矩形領域であってもよく、歩行者の顔を含む矩形領域であってもよい。そして、対象物検出部１２は、歩行者を検出できた場合、当該歩行者を含む矩形領域の画像信号からなる対象物画像信号を対象物検出スコア算出部１４に出力する。

また、この対象物検出部１２は、歩行者を追跡する対象物追跡手段として機能することができ、連続する時刻にカメラＣから受信したフレーム間で同じ歩行者が検出された場合、当該歩行者を追跡する。具体的には、対象物検出部１２は、歩行者の対象物追跡スコアＳｔを算出し、この対象物追跡スコアＳｔを対象物検出スコア算出部１４に出力する。

対象物追跡スコアＳｔは、同一の歩行者を含む複数の画像データ間の特徴量を示す。本実施形態では、対象物追跡スコアＳｔは、歩行者の対象物の存在又は動きを検知するために用いる指標である。対象物追跡スコアＳｔは、歩行者の画像信号が複数入力されると、直前に入力された画像信号と、その直前に入力された画像信号とを比較し、これらの画像信号に共通して検出されている歩行者に対し、対象物追跡スコアＳｔを算出する。

対象物追跡スコアＳｔの算出は、周知の画像処理技術を適用することができる。本実施形態では、対象物追跡スコアＳｔとして、画像の特徴量を算出する。画像の特徴量は、入力画像の輝度勾配をヒストグラム化することによって得られる特徴量の変化量に基づいて算出する。あるいは、例えば、連続する時刻に受信した画像信号の画素ごとのユークリッド距離を算出し、算出した値を対象物追跡スコアＳｔとしてもよい。また、対象物検出部１２は、対象物画像信号と過去の追跡結果とを用いて、歩行者の追跡を判定してもよい。即ち、対象物追跡スコアＳｔが予め定めた判定閾値以下である場合、当該歩行者が、同一でないと判断してもよい。

なお、連続する時刻にカメラＣから受信したフレーム間から検出された歩行者が同一か否かを判定する手法は、既存の手法を用いてよい。例えば、歩行者が同一か否かを判定する手法として、対象物検出部１２は、追跡のための識別番号を歩行者ごとに画像信号に付与してもよい。

対象物検出スコア算出部１４は、対象物検出部１２から受信した対象物画像信号から対象物検出スコアＳｄを算出する。対象物検出スコアＳｄは、歩行者を含む画像データの特徴量を示す情報であって、本実施形態では、歩行者らしさを表す指標である。対象物検出スコア算出部１４は、算出された対象物追跡スコアＳｔ及び対象物検出スコアＳｄを対象物変化検出部１６へ送信する。

対象物検出スコアＳｄの算出は、周知の画像処理技術を適用することができる。本実施形態では、対象物検出スコアＳｄとして、画像の特徴量を算出する。画像の特徴量は、入力画像の輝度勾配をヒストグラム化することによって得られる特徴量である。本実施形態では、入力画像の輝度勾配をヒストグラム化する方法として、ＨＯＧ（Histogram of Oriented Gradients）又はＳＩＦＴ（ScaleInvariant Feature Transform）を用いている。なお、入力画像の輝度勾配をヒストグラム化する方法は、これらに限定されない。さらに、画像の特徴量は、例えば、画像データの輝度値や輝度値のＰＣＡ（Principal Component Analysis）によって得られる値等を用いてもよい。本実施形態では、対象物検出スコアＳｄをスカラーとするが、ベクトルであっても、確率分布であってもよい。

対象物変化検出部１６は、歩行者を検出する対象物検出部１２により歩行者が検出された場合、対象物検出スコア算出部１４で算出された対象物検出スコアに基づいて、危険度が高いか否かを判定する。対象物変化検出部１６は、判定閾値として、検出閾値Ｔｄ及び追跡閾値Ｔｔを有している。ここでの対象物変化検出部１６は、対象物検出スコアＳｄと検出閾値Ｔｄとを比較し、対象物追跡スコアＳｔが追跡閾値Ｔｔより大きく、かつ、対象物検出スコアＳｄが検出閾値Ｔｄより小さい場合、歩行者の存在又は動きがあるにも関わらず当該歩行者の歩行者らしさが低下したとして、この歩行者の飛び出す可能性、つまり、進路が急変する危険度が高いと判定する。

また、対象物変化検出部１６は、歩行者が検出された場合において当該歩行者の対象物検出スコアＳｄの低下度合が大きい程、危険度が高いと判定してもよい。この場合、検出閾値Ｔｄは固定した値ではなく、条件によって変動する値であってもよい。

追跡閾値Ｔｔとしては、画像計測によって得られる値又はレーダ計測によって得られる値に関する閾値を用いることができる。また、検出閾値Ｔｄ及び追跡閾値Ｔｔは、画像計測によって得られる値に基づきレーダ計測によって得られる値を演算した値に関する閾値を用いてもよい。さらに、検出閾値Ｔｄと追跡閾値Ｔｔとは、相互に依存する値であってもよい。

そして、対象物変化検出部１６は、歩行者についての変化の判定結果を対象物変化判定結果Ｒとし、この対象物変化判定結果Ｒを含む対象物変化検出結果信号を、警報装置（ＨＭＩ[Human Machine Interface]装置）や運転支援装置等に送信する。

次に、図２を参照して、危険度判定装置１の具体的な処理について説明する。図２は、危険度判定装置１での処理内容を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ１０において、対象物検出部１２によりカメラＣが撮像した画像情報信号が受信される。続いて、ステップＳ１２において、対象物検出スコア算出部１４により画像情報信号より歩行者が検出され、歩行者を含む対象物画像信号が出力される（対象物検出ステップ）。さらに、ステップＳ１２において、歩行者の対象物追跡スコアＳｔが算出される。さらに、ステップＳ１４において、対象物検出スコア算出部１４により対象物画像信号から対象物検出スコアＳｄが算出される（対象物検出スコア算出ステップ）。なお、ステップＳ１２は省略してもよい。

そして、ステップＳ１６において、対象物変化検出部１６により、対象物追跡スコアＳｔと追跡閾値Ｔｔとが比較され、対象物検出スコアＳｄと検出閾値Ｔｄとが比較される（判定ステップ）。対象物追跡スコアＳｔが追跡閾値Ｔｔより大きく、かつ、対象物検出スコアＳｄが検出閾値Ｔｄより小さい場合、対象物変化検出部１６は歩行者の変化を検出し、危険度が高いと判定する。（ステップＳ１８）

また対象物変化検出部１６は、対象物検出スコアＳｄが大きく低下した場合、歩行者の変化を検出し、危険度が高いと判定してもよい。さらに、対象物変化検出部１６は、対象物検出スコアＳｄが大きく低下する程、歩行者が飛び出す可能性が高い、又は、歩行者が飛び出す勢いがあるとして、危険度がより高いと判定してもよい。

なお、対象物変化検出部１６は対象物追跡スコアＳｔを算出した場合、歩行者の対象物追跡スコアＳｔを参照して、危険度を判定してもよい。歩行者の存在又は動きの検出及び歩行者の対象物検出スコアＳｄの算出は、それぞれ独立に行われてもよいし、又は、歩行者の存在又は動きの検出結果に基づき対象物検出スコアＳｄを算出してもよい。

以上、本実施形態では、例えば、検出（追跡）された歩行者が体の状態を大きく変化させたとき、歩行者が検出されたにも関わらず歩行者らしさ（対象物検出スコアＳｔ）が小さくなるが、この場合においても、当該歩行者を非対象物とせず、歩行者が飛び出す可能性が高いとして、危険度が高いと判定することが可能となる。従って、危険度の判定精度の低下を抑制することができる。

さらに、本実施の形態に係る危険度判定装置は、その対象物変化判定結果Ｒを運転支援装置や警報装置（ＨＭＩ[Human Machine Interface]装置）等に提供することができる。

（第２実施形態）
次に、図３を参照して、本発明の第２実施形態について説明する。図３は、本発明の第２実施形態に係る警報装置のブロック構成図である。

図３に示されるように、本実施形態に係る警報装置２は、第１実施形態の危険度判定装置１に対し、警報制御部２０をさらに備え、対象物変化判定結果Ｒを用いて警報を促進する点で相違する。以下、第１実施形態との重複説明は省略し、相違点を中心に説明する。

警報装置２は、危険度判定装置１で得られる対象物変化判定結果Ｒに基づいて警報を行う。警報装置２では、歩行者の進路が急変する危険度が高いと判定された場合、警報制御部２０が警報の発動を促進する。本実施形態では、警報制御部２０が特許請求の範囲に記載する警報制御手段に相当する。

警報制御部２０による警報の発動の促進は、警報を発動する場合のみならず、支援対象としての歩行者が存在していると判定され易くする（検出範囲を広げる、検出精度を上げる等）ことによって促進する場合、警報の発動の条件を緩和する（閾値を下げる等）ことによって促進する場合、警報を発動するタイミングを早くすることによって促進する場合、及び、警報の内容のレベルを引き上げる（ＨＭＩによる表示又は警報から介入制御に移行等）ことによって促進する場合の少なくとも１つを含んでいてもよい。

以上、本実施形態においても、危険度の判定精度の低下を抑制するという上記作用効果が奏される。さらに、危険度が高いと判定された場合、警報の発動を促進することができる。

（第３実施形態）
次に、図４を参照して、本発明の第３実施形態について説明する。図４は、本発明の第３実施形態に係る運転支援装置のブロック構成図である。

図４に示されるように、本実施形態に係る運転支援装置３は、第１実施形態の危険度判定装置１に対し、運転支援部３０をさらに備え、対象物変化判定結果Ｒを用いて運転を支援する点が相違する。以下、第１実施形態との重複説明は省略し、相違点を中心に説明する。

運転支援装置３は、危険度判定装置１で得られる対象物変化判定結果Ｒに基づいて運転支援を行う。運転支援装置３では、歩行者の進路が急変する危険度が高いと判定された場合、運転支援部３０が運転支援を促進する。本実施形態では、運転支援部３０が特許請求の範囲に記載する運転支援手段に相当する。

運転支援部３０は、例えば制動装置、駆動装置、又は操舵装置によって構成されており、目標速度まで減速する運転支援や、目標位置にて停止する運転支援や、衝突を回避するために進路を変更する運転支援を行う。

さらに、運転支援部３０よる運転支援は、例えば、歩行者の動きが変化あると判定されている場合にその歩行者との衝突回避のための運転支援、車両挙動を安定させるための運転支援、制動介入による衝突回避、操舵介入による衝突回避、及び、運転者への注意喚起による衝突回避の少なくとも１つを含んでいる。また、運転支援装置３は、ブレーキ、制動力サポート、表示、音声又は振動等の物理刺激による運転者へ制動操作を促す手段を含んでいてもよいし、自動操舵、操舵力サポート又は物理刺激による運転者へ操舵操作を促す技術を含んでいてもよい。運転支援装置３により支援される衝突回避の技術は、その他の周知の技術が含まれていてもよい。

さらに、運転支援部３０よる運転支援は、運転支援を発動することによって促進する場合のみならず、支援対象としての歩行者が存在している判定され易くする（検出範囲を広げる、検出精度を上げる等）ことによって促進する場合、運転支援の発動の条件を緩和する（閾値を下げる等）ことによって促進する場合、運転支援を発動するタイミングを早くすることによって促進する場合、及び、運転支援の内容のレベルを引き上げる（ＨＭＩによる表示又は警報から介入制御に移行等）ことによって促進する場合の少なくとも１つを含んでいてもよい。

以上、本実施形態においても、危険度の判定精度の低下を抑制するという上記作用効果が奏される。さらに、危険度が高いと判定された場合、運転支援の発動を促進することができる。

以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本実施形態は上述した形態に限定されるものではなく、変形し、又は他のものに適用したものであってもよい。

例えば、上記実施形態では、対象物を歩行者としたが、対象物は歩行者に限定されない。対象物として、自車両周辺に存在する動く物体であり、例えば、自転車、車両（自動四輪車）、自動二輪車等の移動物体、車両のドア等の可動物体であってもよい。

また、危険度として判定する対象物の動きの変化は、交通環境における対象物の変化であればよく、対象物の運動変化開始時における形状の変化を含んでもよい。対象物の動きの変化としては、例えば、自転車が急に動きを変えて道路に飛び出してくる変化、並走している車両や自動二輪車が急に車線変更して自車線に割り込んでくる変化、前方を走行している車両や自動二輪車が急にＵターンを開始する変化、前方を走行している車両や自動二輪車が道路脇の店等に入るために急に右左折する変化、及び、駐車している車両がドアを急に開ける変化が挙げられる。

１０…危険度判定部、１２…対象物検出部、１４…対象物検出スコア算出部、１６…対象物変化検出部、Ｓｄ…対象物検出スコア。

Claims (8)

1. 対象物を検出する対象物検出手段と、
   前記対象物の対象物検出スコアを算出する対象物検出スコア算出手段と、
   前記対象物の進路が急変する危険度を判定する判定手段と、を備え、
   前記判定手段は、前記対象物検出手段により前記対象物が検出された場合において、前記対象物検出スコア算出手段により算出された当該対象物の前記対象物検出スコアに基づいて、前記危険度が高いか否かを判定する、危険度判定装置。
2. 前記判定手段は、前記対象物が検出された場合において当該対象物の前記対象物検出スコアが判定閾値を下回ったとき、前記危険度が高いと判定する、請求項１に記載の危険度判定装置。
3. 前記判定手段は、前記対象物が検出された場合において当該対象物の前記対象物検出スコアの低下度合が大きい程、前記危険度が高いと判定され易くする、請求項１又は２に記載の危険度判定装置。
4. 前記対象物検出手段は、前記対象物を追跡する対象物追跡手段を含み、
   前記判定手段は、前記対象物追跡手段により前記対象物が追跡された場合において、当該対象物の前記対象物検出スコアに基づいて前記危険度が高いか否か判定する、請求項１〜３の何れか一項に記載の危険度判定装置。
5. 前記対象物は、歩行者であり、
   前記危険度は、前記歩行者の飛び出す可能性に関する指標である、請求項１〜３の何れか一項に記載の危険度判定装置。
6. 対象物を検出する対象物検出ステップと、
   前記対象物の対象物検出スコアを算出する対象物検出スコア算出ステップと、
   前記対象物の進路が急変する危険度を判定する判定ステップと、を含み、
   前記判定ステップは、前記対象物検出ステップにより前記対象物が検出された場合において、前記対象物検出スコア算出ステップにより算出された当該対象物の前記対象物検出スコアに基づいて、前記危険度が高いか否かを判定する、危険度判定方法。
7. 対象物を検出する対象物検出手段と、
   前記対象物の対象物検出スコアを算出する対象物検出スコア算出手段と、
   前記対象物の進路が急変する危険度を判定する判定手段と、
   警報の発動を制御する警報制御手段と、を備え、
   前記判定手段は、前記対象物検出手段により前記対象物が検出された場合において、前記対象物検出スコア算出手段により算出された当該対象物の前記対象物検出スコアに基づいて、前記危険度が高いか否かを判定し、
   前記警報制御手段は、前記判定手段により前記危険度が高いと判定された場合、前記警報の発動を促進する、警報装置。
8. 対象物を検出する対象物検出手段と、
   前記対象物の対象物検出スコアを算出する対象物検出スコア算出手段と、
   前記対象物の進路が急変する危険度を判定する判定手段と、
   運転の支援を行う運転支援手段と、を備え、
   前記判定手段は、前記対象物検出手段により前記対象物が検出された場合において、前記対象物検出スコア算出手段により算出された当該対象物の前記対象物検出スコアに基づいて、前記危険度が高いか否かを判定し、
   前記運転支援手段は、前記判定手段により前記危険度が高いと判定された場合、前記運転支援を促進する、運転支援装置。

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