JP2015024713A - 衝突判定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】より正確に対象物との衝突判定を行う衝突判定装置を提供すること。【解決手段】自車両に障害物が衝突するか否かを判定する衝突判定装置１００において、前記障害物が前記自車両の前方を横断する方向の速度を持つ場合に、前記自車両の前記障害物の進行方向側に衝突判定領域を設定する領域設定手段２３を備え、前記衝突判定領域と前記障害物が交差すると判定される場合に、前記自車両に前記障害物が衝突すると判定する、ことを特徴とする。【選択図】図２

Description

本発明は自車両に対象物が衝突するか否かを判定する衝突判定装置に関する。

自車両に衝突する可能性がある対象物に対し警報やブレーキで衝突回避を支援するシステムでは、対象物の相対位置を精度よく推定することで、衝突回避の制御の要否、タイミングを適切に判定可能になる。

また、衝突する可能性がある場合に確実に警報するため、警報領域を拡張する技術が考えられている（例えば、特許文献１参照。）。特許文献１には、自車の走行軌道と障害物の移動軌道とに基づいて、自車両に対する障害物の衝突予測箇所を複数回取得する衝突予測箇所取得手段と、自車両の領域を複数に分割して得られる分割領域および自車両の領域を拡張した拡張領域と、衝突予測箇所取得手段によって取得された衝突予測箇所の取得結果との関係に基づいて、複数の分割領域および拡張領域のうちから、障害物が衝突すると予測される衝突予測領域を判定する衝突予測装置が開示されている。

特開２００９−２１４８２３

しかしながら、特許文献１に記載された従来の衝突判定方法では判定精度が低下するシーンがあるという問題がある。

図１は従来の衝突判定について説明する図の一例である。なお、領域５１は対象物が領域内の方向に移動する場合に衝突する可能性が高いと判定される対象物の存在範囲である。また、実線は歩行者の路面に対する移動ベクトルであり、点線は自車両に対する歩行者の相対的な移動ベクトルである。

図１（ａ）は、自車両が歩行者に接近してもぎりぎりで接触しないシーンを、図１（ｂ）は、歩行者が横断途中で停止するシーンをそれぞれ示している。すなわち、いずれのシーンも歩行者は自車両と衝突しない。

図１（ｃ）は、衝突判定をより詳細に説明する図の一例である。縦の点線は自車両の前面（車幅方向）を分割領域に区画するための線であり、横の実線は閾値を模式的に示している。また、信頼度が正方形で表されている。

まず、図１（ａ）のシーンでは、衝突しない範囲でぎりぎりまで接近することで、意図せぬ分割領域（例えば、歩行者が接近してきた側の分割領域５２ａ）で信頼度が閾値を超える可能性があり、実際には衝突しないのに衝突すると判定し衝突回避の制御を行う可能性がある。

また、図１（ｂ）のシーンでは、歩行者が横断途中で停止するまでの間に、右端から１つ目の分割領域５２ａに信頼度が蓄積して閾値に到達している。このため、自車両が衝突すると判定し衝突回避の制御を行う可能性がある。実際には、歩行者は横断途中で停止したため、衝突すると判定される領域５２以外に信頼度が蓄積されるか、分割領域外であるため信頼度が蓄積されない。

このように、従来の衝突判定では、衝突しない範囲でぎりぎりまで接近した場合や自車両との位置関係が急変したりした場合に、実際には衝突を回避できるのに衝突すると判定してしまう場合があった。

これに対し、歩行者が自車両に接触することなく横断しきる状況では、自車両の直前を横断した歩行者に対して衝突判定装置が警報しても作動しても、運転者に不要感を与える可能性が少ない。

本発明は、上記課題に鑑み、より正確に対象物との衝突判定を行う衝突判定装置を提供することを目的とする。

本発明は、自車両に障害物が衝突するか否かを判定する衝突判定装置において、前記障害物が前記自車両の前方を横断する方向の速度を持つ場合に、前記自車両の前記障害物の進行方向側に衝突判定領域を設定する領域設定手段を備え、前記衝突判定領域と前記障害物が交差すると判定される場合に、前記自車両に前記障害物が衝突すると判定する、ことを特徴とする。

より正確に対象物との衝突判定を行う衝突判定装置を提供することができる。

従来の衝突判定について説明する図の一例である。 実施例１〜４にて本実施形態の衝突判定装置が判定閾値を変更する手順を示すフローチャート図の一例である。 衝突判定装置のブロック図の一例である。 衝突確率演算部による衝突確率の演算を模式的に説明する図の一例である。 各分割領域の区画幅と判定閾値の一例を示す図である。 衝突判定装置のブロック図の一例である（実施例２）。 横断方向が左方向と右方向の場合の判定閾値を模式的に示す図である。 衝突判定装置のブロック図の一例である（実施例３）。 混雑した周囲環境と閑散とした周囲環境の場合の判定閾値を模式的に示す図である。 衝突判定装置のブロック図の一例である（実施例４）。 視線方向が中央部よりも左側又は右側の場合の判定閾値を模式的に示す図である。

以下、本発明を実施するための形態について図面を参照しながら説明する。

本実施形態の衝突判定装置は、障害物が自車両の前方を横断する場合に、自車両に対し障害物の進行方向側に、自車両の車幅を超えて衝突判定領域を拡張することを特徴の１つとしている。歩行者が横断してくる側の衝突判定エリアは車幅程度とし、横断先の衝突エリアのみを車幅よりも拡大することで、不要警報を低減して、かつ、直前を横断する歩行者に対し安全サイドで警報できる。

また、本実施形態では閾値を分割領域毎に可変とすることを特徴の１つとする。より具体的には、分割領域のうち自車両の車幅方向の中央部よりも外側の分割領域の閾値を、中央部よりも大きくすることで、実際には衝突しない対象物が衝突すると判定することを抑制し、より高精度な衝突判定を可能とする。

図２は、以下の実施例１〜４にて本実施形態の衝突判定装置が判定閾値を変更する手順を示すフローチャート図の一例である。
実施例１：実施例２〜４を包含して、分割領域毎に判定閾値を任意に設定する実施例である。判定閾値と比較される衝突確率演算を行う（S1-1）。例えば自車両の車幅方向の中央部よりも外側の分割領域の判定閾値を大きくすることで、歩行者の移動方向が急変したり、ぎりぎりすれ違うことが可能な場合に、実際には衝突しないのに作動デバイスが作動することを抑制できる。

実施例２：より具体的には、対象物の横断方向を推定して（S2-1）、横断方向が左から右か、又は、右から左かによって（S2-2）、横断方向側の分割領域の判定閾値を中央部よりも大きく設定する（S2-3,S2-4）。また、横断先の衝突エリアのみを車幅よりも拡大する。なお、閾値設定Ａ１、Ａ２は各分割領域に設定される１セットの判定閾値を意味しており、各分割領域の判定閾値が一定であることを意味していない。

実施例３：さらに、自車両の周囲の環境が市街地か否かを推定して（S3-1）、各分割領域の判定閾値を設定する（S3-2,S3-3）。例えば、市街地では判定閾値を大きくすることで警報頻度を低減でき、市街地でなければ判定閾値を小さくすることで確実に警報できる。

実施例４：さらに、運転者の視線方向が左か右かを推定して（S4-1）、各分割領域の判定閾値を設定する（S4-2,S4-3）。例えば、視線方向が左方向の場合、左側の分割領域の判定閾値を大きくすることで、運転者が注視している歩行者に対する警報を低減でき、視線方向が右方向の場合、右側の分割領域の判定閾値を大きくすることで同様に警報を低減できる。なお、閾値設定Ｃ１、Ｃ２については閾値設定Ａ１、Ａ２と同様である。

以下、各実施例について説明するが、実施例１〜４は任意の２つ以上の実施例を組み合わせて衝突判定装置に適用可能である。

図３は、衝突判定装置のブロック図の一例を示す。衝突判定装置１００は、ミリ波レーダ１１、レーダＥＣＵ（Electronic Control Unit）１２、カメラ１３、カメラＥＣＵ１４、ヨーレートセンサ１５、車輪速センサ１６、システムＥＣＵ１７、及び、作動デバイス１８を有している。レーダＥＣＵ１２、カメラＥＣＵ１４、及び、システムＥＣＵ１７はＣＡＮ（Controller Area Network）やイーサネット（登録商標）などの車載ＬＡＮを介して接続されている。

ミリ波レーダ１１は、車両の周囲にミリ波を送信し対象物から反射したミリ波を受信することで、測定周期毎に対象物までの距離、相対速度及び方位を検出する。レーザーレーダなど、ミリ波帯の電波だけでなく他の波長の電波を使用してもよい。ミリ波レーダ１１は主に車両の前方に配置され前方の所定範囲にミリ波を送信するが、車両後方や側方に配置され、車両後方や側方に送信してもよい。

レーダＥＣＵ１２は、測定周期毎にミリ波レーダ１１から送信される距離、相対速度及び方位により対象物の位置情報を算出し、また、同一の対象物を特定する。位置情報は、例えば自車両の所定位置（例えば、車幅方向の中央）を原点とする２次元平面の座標で表される。レーダＥＣＵ１２は各対象物の位置情報をシステムＥＣＵ１７に送信する。

カメラ１３は、車両の周囲を撮影して撮影周期毎に画像データを作成しカメラＥＣＵ１４に送信する。カメラ１３は、対象物の検出方向に応じて車両に搭載され、例えば車両のルームミラーに搭載されたカメラ１３は前方を、バックドアに搭載されたカメラ１３は後方を、ドアミラーなどに搭載されたカメラ１３は側方をそれぞれ撮影する。カメラ１３は距離情報を撮影可能なステレオカメラやＴＯＦ（Time of Flight）距離画像カメラなどであり、カメラＥＣＵ１４は画像データから対象物までの距離を検出可能である。歩行者を効率的に撮影するために前照灯から近赤外線などを照射してもよい。

カメラＥＣＵ１４は、テンプレートマッチング、ＨＯＧ（Histograms of Oriented Gradients）解析、特徴的な形状の有無、などを利用して画像データから対象物を認識する。テンプレートマッチングでは、予め用意された対象物（本実施例では歩行者、自転車、車両など）の標準テンプレートとエッジ画像を比較して対象物を認識する。ＨＯＧ解析では輝度勾配の方向分布を教師データと比較して対象物を認識する。特徴的な形状の有無に基づく認識では、歩行者の頭部があるか、横幅が１ｍ程度か、高さが１〜２ｍかなどにより例えば歩行者を絞り込む。また、カメラＥＣＵ１４は例えばステレオカメラにより撮影された２つの画像データから三角測量の原理で対象物までの距離を検出する。距離の検出は対象物の認識の前でも後でもよい。カメラＥＣＵ１４は距離と対象物の画像データにおける撮影位置などから位置情報を算出する。座標の取り方はミリ波レーダ１１の場合と同様である。

ミリ波レーダ１１とカメラ１３のいずれかにより位置情報を検出すればよく、ミリ波レーダ１１とカメラ１３は両方が車載されていなくてもよい。また、対象物が歩行者の場合はミリ波が反射しにくい場合があるので、カメラ１３により位置情報を検出することが好ましい場合がある。また、ミリ波レーダ１１とカメラ１３の位置情報のうち、確度の高い方を採用したり、２つの位置情報の平均を採用するセンサフュージョンを行ってもよい。

ヨーレートセンサ１５は、車体の中央に配置され、車体が路面に対し水平に回転する際の回転速度を検出する。車輪速センサ１６は各輪に配置され、各輪の回転速度を車輪速度信号として出力する。

システムＥＣＵ１７は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、入出力Ｉ／Ｏ、などを備えたマイコン、マイコンを監視したり電源などを管理する監視マイコン、及び、電源生成部などを有している。他のＥＣＵについても同様である。

システムＥＣＵ１７は、ＣＰＵがＲＯＭに記憶されたプログラムを実行し各種のハードウェアリソースと協働することで実現される、衝突位置検出部２１、衝突確率演算部２２、衝突確率閾値演算部２３、及び、衝突判定部２４を有している。衝突位置検出部２１は、自車両前面のうち対象物が衝突する位置を検出する。衝突確率演算部２２は自車両の車幅方向を複数の分割領域に区画して、各分割領域における衝突確率（特許請求の範囲の確度情報の一例である）を演算する。衝突確率閾値演算部２３は、分割領域の閾値を適宜決定することで各分割領域の衝突判定感度を制御する。また、分割領域を追加することで衝突判断する領域を拡大する場合がある。衝突判定部２４は、分割領域毎に衝突確率が閾値を超えた場合に衝突すると判定し作動デバイス１８を作動させる。なお、これらについて詳しくは後述する。

作動デバイス１８は、警報を出力したり、運転者がブレーキ操作を行わなくても車両を減速させる自動ブレーキなどである。警報には、例えば警報音の吹鳴、メータパネルの警告ランプの点灯・点滅などがある。また、自動ブレーキには軽い制動、減速するための制動、衝突被害を軽減するための急制動（停止する場合を含む）などがある。

なお、以下では主に対象物として歩行者を例にして説明するが、歩行者の他、自転車、バイク、１〜２人乗りコミュータ（ＥＶを含む）、自動車などを対象物としてもよい。

図４は、衝突確率演算部２２による衝突確率の演算を模式的に説明する図の一例である。
Ｓ１：衝突位置検出部２１は、レーダＥＣＵ１２又はカメラＥＣＵ１４の少なくとも一方から得られた位置情報に基づき対象物の移動ベクトルを算出し、自車両前面との交点を算出する。図４に示すように、測定周期又は撮影周期毎に位置情報（図では×印で示した）が得られるので自車位置を基準とする二次元平面に同じ対象物の複数の座標が得られる。複数の座標に直線近似を行って得られた直線が、自車両の前面と交差する点が求める交点となる。
Ｓ２：衝突確率演算部２２は、図の点線で示すように自車両前面をいくつかの一定幅の分割領域に区画している。衝突確率演算部２２は、ステップＳ１で求めた交点が属する分割領域を決定し、決定された分割領域に衝突確率を加算する。図４では、この確率を同一サイズの正方形で表しているが、加算される衝突確率は同じであるとは限らない。

衝突確率は、自車両から対象物までの距離、速度、対象物軌道線の形状等によって算出される。たとえば、自車両から対象物までの距離を距離確率に変換するマップを用意しておき、距離が近いほど大きな距離確率に変換する。また、速度を速度確率に変換するマップを用意しておき、速度が大きいほど大きな速度確率に変換する。また、対象物軌道線（直線）を算出した際に得られる直線との相関係数を対象物軌道線確率に変換するマップを用意しておき、相関係数が高いほど（直線に近いほど）大きな対象物軌道線確率に変換する。衝突確率演算部２２は、距離確率、速度確率及び対象物軌道線確率を合計して、衝突確率を算出する。

したがって、衝突する可能性が高くなると衝突確率が増大するので、徐々に交点が属する分割領域の積算値が大きくなっていく。交点は、位置情報の検出精度によって変わりうるが、複数の位置情報から直線を算出しているので、繰り返し直線を計算しても交点が属する分割領域が大きく変わることは少ない。よって、特定の分割領域の衝突確率が閾値を超えやすくなる。

Ｓ３：衝突判定部２４は、判定閾値と衝突確率を比較して、１つでも分割領域の衝突確率が判定閾値を超えた場合に衝突すると判定する。

しかしながら、自車両が歩行者のぎりぎり近くを通過可能であったり、歩行者が急停止したり移動方向を急に変更した場合、実際には衝突しないのに衝突すると判定する場合があった。そこで、本実施例の衝突判定装置１００は、各分割領域の閾値を任意の値に設定することで、これらの不都合を解消する。

図５は、各分割領域と判定閾値の一例を示す図である。具体的な判定閾値の設定方法は実施例２以降で説明するが、図５では一例として、自車両の中央部付近よりも外側の分割領域では基準値よりも判定閾値が大きくなり、中央部から遠くなるほど判定閾値が大きくなっている。基準値とは、従来の判定閾値であり、運転者が違和感を感じにくいように適切なタイミングで衝突すると判定するための衝突確率の積算値である。

例えば、判定閾値を最大値に設定すれば、最大値に設定された分割領域に上記の交点が属していても、衝突判定部２４が衝突すると判定することはほとんどない。また、最大値を無限大などの特定の値とすれば、衝突すると判定することは全くない。すなわち、この場合は判定領域を狭くすることに相当する。例えば、車幅よりも広い領域で判定閾値を無限大とすれば、車幅より広い部位に対し衝突すると判定する可能性をなくすことができる。図５では最も外側の分割領域で判定閾値が最大値に設定されている。なお、中央部から遠くなるほど判定閾値を大きく設定する場合、最も外側よりも内側の分割領域の判定閾値は、例えば最大値よりも予め定められた分だけ小さくする。どの程度小さくするかは区画幅などにより決定される。

したがって、自車両が歩行者のぎりぎり近くを通過したり、歩行者が横断途中で停止した場合、自車両の中央部よりも外側の分割領域では判定閾値が高いので、衝突確率の積算値が判定閾値を超えにくく、衝突しないのに衝突すると判定することを抑制できる。

また、図５では、自車両の中央部に近い分割領域では、基準値よりも判定閾値が小さくなっている。自車両の中央部に近い分割領域では積算された衝突確率が小さくても最終的に衝突する可能性が高いので、早期に衝突すると判定して作動デバイス１８を作動できる。

なお、図５の判定閾値は一例であり、判定閾値は任意の値を設定できる。例えば、各分割領域の判定閾値はそれぞれが異なっている必要はなく、同じ判定閾値の分割領域が存在してもよい。また、中央部よりも外側ほど判定閾値が一様に大きくなる他に、中央部よりも外側で高くなった判定閾値がより外側で高くなった判定閾値よりも小さくなっていてもよい。

また、本実施例では、分割領域の区画幅は一定としたが、区画幅は一定である必要はなく、区画幅を互いに異ならせてもよい。

本実施例の衝突判定装置によれば、各分割領域の判定閾値を自車両前面の場所に応じて任意に設定することで、歩行者が急停止したり移動方向を急に変更した場合、実際には衝突しないのに衝突すると判定することを抑制できる。

本実施例では歩行者の横断方向に応じて自車両の左側の分割領域と右側の分割領域の判定閾値を可変にする衝突判定装置１００について説明する。

図６は、本実施例の衝突判定装置１００のブロック図の一例を示す。なお、本実施例において、図３において同一の符号を付した構成要素は同様の機能を果たすので、主に本実施例の主要な構成要素についてのみ説明する場合がある。

本実施例ではシステムＥＣＵ１７が横断方向推定演算部２５を有している。横断方向推定演算部２５は、位置情報に基づき歩行者の横断方向を判定する。例えば、車幅方向をＸ軸（右方向を正）、車長方向をＹ軸（前方を正）とした場合、位置情報のｘ座標が時間と共に大きくなっていけば右方向に横断すると判定し、位置情報のｘ座標が時間と共に小さくなっていけば左方向に横断すると判定する。

そして、本実施例の衝突確率閾値演算部２３は、横断方向の分割領域の判定閾値を基準値よりも大きくする。すなわち、横断方向の分割領域の判定閾値を自車両の中央部や横断先の分割領域の判定閾値よりも大きくする。

図７（ａ）は横断方向が左方向の場合の判定閾値を模式的に示す図であり、図７（ｂ）は横断方向が右方向の場合の判定閾値を模式的に示す図である。図７（ａ）に示すように左側から横断してくる歩行者に対しては、自車両の中央部よりも左側の判定閾値を大きく設定する。また、横断方向の側に近いほど判定閾値が大きくなっている。最左の分割領域の判定閾値は例えば最大値とするが、最左の分割領域を含め判定閾値は実験的に設計することができる。

中央部を基準とするのでなく最左からｎ個のように判定閾値を変更する分割領域を決定してもよい（ｎは１以上の整数）。例えば、横断速度が小さければｎを大きくすることで、立ち止まった場合に作動デバイス１８が作動しにくくできる。また、横断速度が速ければｎを小さくすることで、自車両の中央部付近では衝突判定感度を基準値のままにして、早期に作動デバイス１８を作動できる。

また、図では横断方向に近い側の分割領域ほど判定閾値が大きくなっているが、基準値より判定閾値が大きい全ての分割領域の判定閾値を一定にしてもよい。この場合、例えば最大値一定としてもよいし、最大値よりも小さい値で一定としてもよい。また、２つ以上の分割領域の判定閾値を一定にしてもよい。

横断方向の側の判定閾値を大きくすることで、横断の寸前で停止したり、停止しなくても自車がぎりぎりすり抜けられる可能性があるシーンで、実際には衝突しないのに衝突すると判定することを抑制できる。例えば、車幅よりも左側で判定閾値を無限大とする。

また、歩行者を回避しにくくなる中央部付近では外側よりも判定閾値が小さいので、早期に作動デバイス１８を作動できる。また、自車両の中央付近の分割領域については判定閾値を基準値よりも小さくしてもよい。

衝突確率閾値演算部２３は自車両の左側の判定閾値を大きくする際、右側の判定閾値を基準値よりも小さくすることも有効である。これにより、歩行者が急に加速したため、横断先の側の分割領域に衝突する可能性が生じても、早期に衝突すると判定できる。

また、衝突確率閾値演算部２３は自車両の左側の判定閾値を大きくする際、右側の衝突判定エリアに拡大エリア５３を付加することで拡大することが好適である。衝突判定エリアは、車幅と同程度か車幅よりやや大きく設定されているが、車幅よりも衝突判定エリアを拡大することで、左から横断してきた歩行者が近距離で横断しきった場合に作動デバイス１８を作動できる。すなわち、目の前を横断した歩行者に対しては作動デバイス１８が作動しても運転者に不要感を与える可能性が少ないので、警報作動を許容できる。また、目の前を横断する歩行者に対しては接触しなくても作動デバイス１８が作動することで安全サイドに設計することができる。拡大エリア５３の幅は実験的に設計できるが、例えば車幅の数％〜数１０％とすればよい。このように、歩行者が横断してくる側の衝突判定エリアは車幅程度とし、横断先の衝突エリアのみを車幅よりも拡大することで、不要警報を低減して、かつ、直前を横断する歩行者に対し安全サイドで警報できる。

拡大された衝突判定エリアの判定閾値は、基準値より小さくしてもよいし、基準値のままでもよいし、基準値より大きくしてもよい。基準値より小さくすれば、自車両の前を横断する歩行者に対して早期に作動デバイス１８が作動させることができる。基準値より大きくすれば、実際には衝突しない歩行者に対し作動デバイス１８が作動しにくくなるため不要警報を低減できる。

なお、右側から横断してくる歩行者に対しては、左右を逆にして判定閾値の変更、及び、衝突判定エリアの拡大を行う。

本実施例の衝突判定装置によれば、横断方向の側の判定閾値を大きく設定することで自車両がぎりぎりすり抜けられる可能性があるシーンや横断の寸前で停止するシーンで、実際には衝突しないのに衝突すると判定することを抑制できる。

本実施例では周囲の環境に応じて判定閾値を可変にする衝突判定装置１００について説明する。

図８は、本実施例の衝突判定装置１００のブロック図の一例を示す。本実施例のシステムＥＣＵ１７は、周囲環境推定演算部２６を有する。周囲環境推定演算部２６は、混雑した周囲環境か、閑散とした周囲環境かを推定する。混雑した周囲環境とは、商店街、住宅街などの市街地であり歩行者とすれすれですれ違う可能性が高い環境を言う。閑散とした周囲環境とは、周囲に障害物がほとんどない広場、閑散とした道路、駐車場などであり歩行者とすれ違う可能性が低い環境を言う。

周囲環境は、例えば、ミリ波レーダ１１で補足する又はカメラ１３で撮影する対象物（主に歩行者）の数、ミリ波レーダ１１で検出した対象物（主に地物）の形状、カメラ１３が撮影した画像データに対してパターン認識を行って検出した対象物（主に地物）の形状、対象物までの距離、ナビゲーションシステムや路車間通信から取得した位置に基づき参照した道路地図の地図情報、などにより推定できる。例えば、歩行者の数が閾値以上であれば混雑した周囲環境であり、また、対象物に連続性があり距離が近い場合は商店街であるため混雑した周囲環境であると推定できる。また、周囲に歩行者もその他の対象物もなければ閑散とした周囲環境であると推定できる。また、道路地図の地図情報から、市街地や郊外であることを検出できる。

図９（ａ）は混雑した周囲環境の場合の判定閾値を模式的に示す図であり、図９（ｂ）は閑散とした周囲環境の場合の判定閾値を模式的に示す図である。衝突確率閾値演算部２３は、混雑した周囲環境において、全体の判定閾値を基準値よりも高めに設定する。混雑した周囲環境では歩行者とすれすれですれ違う可能性が高く、運転者も注意して運転する可能性が高いため、全体の判定閾値を基準値よりも高めに設定することで、作動デバイス１８を作動しにくくする。したがって、混雑した周囲環境において作動デバイス１８が頻繁に作動することを抑制できる。

なお、各分割領域の判定閾値は一定でなくてもよく、例えば、自車両の中央部よりも外側の分割領域の判定閾値を、基準値を下回らない範囲で中央部よりも高く又は低くしてもよい。

一方、閑散とした周囲環境においては、全体の判定閾値を基準値よりも低めに設定する。閑散とした周囲環境では衝突判定装置１００が衝突判定を誤る可能性が小さいので、全体の判定閾値を基準値よりも低めに設定することで、不要警報のおそれがほとんどない状態で作動デバイス１８を早期に作動させることができる。したがって、閑散とした周囲環境において、衝突判定感度を高くすることができる。

なお、各分割領域の判定閾値は一定でなくてもよく、例えば、自車両の中央部よりも外側の分割領域の判定閾値を、基準値を上回らない範囲で中央部よりも高く又は低くしてもよい。

本実施によれば、混雑した周囲環境において作動デバイス１８が頻繁に作動することを抑制でき、閑散とした周囲環境において不要警報のおそれがほとんどない状態で作動デバイス１８を早期に作動させることができる。

本実施例では、運転者の視線方向に応じて判定閾値を可変にする衝突判定装置１００について説明する。

図１０は、本実施例の衝突判定装置１００のブロック図の一例を示す。本実施例の衝突判定装置１００は、ドライバモニタセンサ２７とドライバモニタＥＣＵ２８を有している。ドライバモニタセンサ２７は、例えばドライバを撮影するカメラ及び視線方向を推定するためのＬＥＤなどである。ドライバモニタＥＣＵ２８はドライバモニタセンサ２７が撮影した画像データから視線方向を検出する。視線方向を検出する方法としては角膜反射法が知られている。目に見えない近赤外光を照射し、運転者の眼を含む画像データを撮影する。画像データから瞳孔を検出するとともに、ＬＥＤにより生じる眼球の表面（角膜）での反射光を検出する。ＬＥＤの反射の位置は視線方向には影響を受けないのに対し、瞳孔は視線方向により位置が変わるので、瞳孔と角膜反射の二つの位置関係から視線方向を算出することができる。なお、視線方向は角膜反射法の他、様々な方法で検出可能であり、車両の運転者の視線を検出するために適当な方法で検出すればよい。

そして本実施例の衝突確率閾値演算部２３は、視線方向の判定閾値を増大させる。これにより、注視している方向から歩行者などが接近した場合に不要に作動デバイス１８が作動することを抑制できる。

図１１（ａ）は視線方向が中央部よりも左側の場合の判定閾値を模式的に示す図であり、図１１（ｂ）は視線方向が中央部よりも右側の場合の判定閾値を模式的に示す図である。視線方向が左側の場合、衝突確率閾値演算部２３は、例えば中央部よりも左側の分割領域の判定閾値を基準値よりも大きくする。また、視線方向に近い側ほど判定閾値が大きくなっている。最左の分割領域の判定閾値は例えば最大値とするが、最左の分割領域を含め判定閾値は実験的に設計することができる。

これにより、運転者が注視していたにも係わらず、不要に警報やブレーキが作動して運転者に不要感を与えることを抑制できる。判定閾値を基準値よりも大きくする分割領域は、中央を基準とするのでなく最左からｎ個のように決定してもよい（ｎは１以上の整数）。この場合、中央方向に対する視線方向のなす角が大きいほどｎを大きくすることで、視線方向が外側に向いている場合ほど不要感を少なくできる。

また、図では視線方向外側の分割領域ほど判定閾値が大きくなっているが、基準値より判定閾値が大きい全ての分割領域の判定閾値を一定にしてもよい。この場合、例えば最大値一定としてもよいし、最大値よりも小さい値で一定としてもよい。また、２つ以上の分割領域の判定閾値を一定にしてもよい。

また、歩行者を回避しにくくなる中央部付近では外側よりも判定閾値が小さいので、早期に作動デバイス１８を作動できる。また、自車両の中央付近の分割領域については判定閾値を基準値よりも小さくしてもよい。

視線方向とは反対の方向の判定閾値（例えば中央部よりも右側の分割領域）は基準値のままでもよいが、基準値よりも小さくすることが有効である。視線方向とは反対の方向は、運転者が注視していない方向なので判定閾値を下げることで、運転者が見ていない方向から歩行者が接近した場合に早期に作動デバイス１８を作動させ、注意を促すことができる。なお、視線方向が右側の場合、左右を逆にして判定閾値の変更を行う。

本実施によれば、運転者の視線方向に応じて分割領域の判定閾値を設定することで、不要感を与えることを抑制でき、運転者が見ていない方向から歩行者が接近した場合に早期に作動デバイス１８を作動させることができる。

１１ ミリ波レーダ
１３ カメラ
１７ システムＥＣＵ
１８ 作動デバイス
２１ 衝突位置検出部
２２ 衝突確率演算部
２３ 衝突確率閾値演算部
２４ 衝突判定部
１００ 衝突判定装置

Claims (1)

1. 自車両に障害物が衝突するか否かを判定する衝突判定装置において、
   前記障害物が前記自車両の前方を横断する方向の速度を持つ場合に、
   前記自車両の前記障害物の進行方向側に衝突判定領域を設定する領域設定手段を備え、
   前記衝突判定領域と前記障害物が交差すると判定される場合に、前記自車両に前記障害物が衝突すると判定する、ことを特徴とする衝突判定装置。

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