JP2016177722A - 安全運転支援装置及び自動運転車 - Google Patents

Abstract

【課題】動体オブジェクトの違いに応じると共に、オブジェクトの振舞に応じた的確な警告や制御ができるようにする。
【解決手段】走行中の車両の周囲の動体オブジェクトを検知するオブジェクト検知手段と、オブジェクト検知手段で検知された動体オブジェクトの個々の属性を検出するオブジェクト属性検出手段と、オブジェクト検知手段で検知された動体オブジェクトに関して、動体オブジェクトの振舞様態及び／または動体オブジェクトを移動させる主体の振舞様態を検出する振舞様態検出手段とを備える。オブジェクト属性検出手段で検出された動体オブジェクトの個々の属性と、振舞様態検出手段で検出された振舞様態とに基づいて、警告メッセージを生成し報知する、あるいは安全運転を担保する制御を実行する。
【選択図】図１

Description

この発明は、車両を運転する運転者に対する安全運転支援を行う安全運転支援装置及び車両を安全に走行させることができるようにした自動運転車に関する。

車両を運転する運転者に対する安全運転支援を行う技術として、特許文献１（特開２０１３−１４３１３４号公報）には、自車に関係する周辺域内の車両、ロボット、動物、人間などをオブジェクト（動体オブジェクト）として、このオブジェクトの挙動（進行方向及び／または速度）を予測するようにしたものが開示されている。

この特許文献１の技術を用いれば、オブジェクトの挙動（進行方向及び／または速度）を予測することで、車両を運転する運転者に、オブジェクトの予測される挙動（進行方向及び／または速度）に応じた警告をすることができる。あるいは、オブジェクトの予測される挙動（進行方向及び／または速度）に応じて、自律性車両（自動運転車）において所定の制御をすることができる。

特開２０１３−１４３１３４号公報

しかしながら、特許文献１の技術では、オブジェクトの個々の属性を把握せず、しかも、予測する交通オブジェクトの挙動は、進行方向及び／または速度のみであるので、オブジェクトの違いに応じると共に、オブジェクトの進行方向及び／または速度のみ以外の振舞様態（例えば視線や行動状況）に応じた的確な警告や制御ができないという問題がある。

例えば、オブジェクトが人であって、単に横断歩道に向かって歩いてきているときには、「歩行者、徐行」という警告で良い。ところが、当該横断歩道に向かって歩いてきている人が、こちらを向いておらず、他に注意を奪われているときには、「歩行者、一時停止」、「歩行者、クラクション」などの警告を発すべきである。

しかしながら、特許文献１の技術では、このようなオブジェクトに応じると共に、オブジェクトの振舞様態に応じた的確な警告や制御をすることができない。

この発明は、以上の点に鑑み、動体オブジェクトの違いに応じると共に、オブジェクトの振舞様態に応じた的確な警告や制御ができるようにすることを目的とする。

上記の課題を解決するために、請求項１の発明は、
走行中の車両の周囲の動体オブジェクトを検知するオブジェクト検知手段と、
前記オブジェクト検知手段で検知された動体オブジェクトの個々の属性を検出するオブジェクト属性検出手段と、
前記オブジェクト検知手段で検知された動体オブジェクトに関して、前記動体オブジェクトの振舞様態及び／または前記動体オブジェクトを移動させる主体の振舞様態を検出する振舞様態検出手段と、
前記オブジェクト属性検出手段で検出された前記動体オブジェクトの個々の属性と、前記振舞様態検出手段で検出された前記振舞様態とに基づいて、警告メッセージを生成する警告メッセージ生成手段と、
前記警告メッセージ生成手段で生成された前記警告メッセージを報知する報知手段と、
を備える安全運転支援装置を提供する。

上述の構成の請求項１の発明の安全運転支援装置においては、オブジェクト属性検出手段は、オブジェクト検知手段で検知された動体オブジェクトの個々の属性を検出する。すなわち、動体オブジェクトが、例えば、人であるか、車両であるか、動物であるかなどを検出する。また、振舞様態検出手段は、オブジェクト検知手段で検知された動体オブジェクトに関して、動体オブジェクト自身の振舞様態及び／または動体オブジェクトを移動させる主体（例えば運転手）の振舞様態を検出する。振舞様態検出手段は、例えば、動体オブジェクトが人であるときには、個々の人の視線や行動状況を動体追尾し、振舞様態として検出する。

そして、警告メッセージ生成手段は、オブジェクト属性検出手段で検出された動体オブジェクトの属性と、振舞様態検出手段で検出された振舞様態とに基づいて、警告メッセージを生成し、報知手段により、それを報知する。

例えば、動体オブジェクトが人であって、その視線がこちらを向いているときに、その側方を通過するときには、例えば「徐行して下さい」という警告メッセージをするか、あるいは、警告メッセージを発しなくてもよい。また、動体オブジェクトが人で、その人が前方の横断歩道を渡ろうとしているときであって、その視線がこちらを向いていないときには、「歩行者、クラクション」あるいは「歩道、一時停止」などの警告メッセージを生成して報知することができる。

したがって、この発明による安全運転支援装置によれば、検出したオブジェクトの属性に応じると共に、その時のオブジェクトの振舞様態に応じた適切な警告メッセージを、運転者に発することができる。

また、請求項６の発明は、
走行中の車両の周囲の動体オブジェクトを検知するオブジェクト検知手段と、
前記オブジェクト検知手段で検知された動体オブジェクトの個々の属性を検出するオブジェクト属性検出手段と、
前記オブジェクト検知手段で検知された動体オブジェクトに関して、前記動体オブジェクトの振舞様態及び／または前記動体オブジェクトを移動させる主体の振舞様態を検出する振舞様態検出手段と、
前記オブジェクト属性検出手段で検出された前記動体オブジェクトの属性と、前記振舞様態検出手段で検出された前記振舞様態とに基づいて、事故防止制御を実行する制御手段と、
を備える自動運転車を提供する。

この請求項６の発明の自動運転車においては、請求項１の安全運転支援装置と同様にして、振舞様態検出手段は、例えば、動体オブジェクトが人であるときには、個々の人の視線や行動状況を動体追尾し、振舞様態として検出する。

そして、この請求項６の発明の自動運転車の制御手段は、例えば、動体オブジェクトが人であって、その視線がこちらを向いているときに、その側方を通過するときには、例えば徐行するように走行制御する。また、動体オブジェクトが人で、その人が前方の横断歩道を渡ろうとしているときであって、その視線がこちらを向いていないときには、クラクションを鳴らして注意を喚起する、あるいは、横断歩道の前で一時停止する、などの制御をするようにする。

したがって、この発明による自動運転車によれば、検出したオブジェクトの属性に応じると共に、その時のオブジェクトの振舞様態に応じた適切な制御をすることができる。

この発明による安全運転支援装置によれば、検出したオブジェクトの属性に応じると共に、その時のオブジェクトの振舞様態に応じた適切な警告メッセージを、運転者に発することができる。また、この発明による自動運転車によれば、検出したオブジェクトの属性に応じると共に、その時のオブジェクトの振舞様態に応じた適切な制御をすることができる。

この発明による安全運転支援装置の実施形態としてのカーナビ装置の一例の構成を示すブロック図である。 この発明による安全運転支援装置の実施形態としてのカーナビ装置の一例の処理動作例を説明するためのフローチャートを示す図である。 この発明による安全運転支援装置の実施形態としての自動運転車の電子回路の一例の構成を示すブロック図である。 この発明による安全運転支援装置の実施形態としての自動運転車の一例の処理動作例を説明するためのフローチャートを示す図である。

［安全運転支援装置の実施形態］
この発明による安全運転支援装置の実施形態を、図を参照しながら説明する。以下に説明する実施形態においては、この発明の安全運転支援装置が、自動車用ナビゲーション（以下、カーナビという）装置の一つの機能（モード）として搭載されている場合として説明する。

図１は、この実施形態の安全運転支援装置が機能（モード）として搭載されているカーナビ装置１の構成例を示すブロック図である。このカーナビ装置１は、制御部１０１に対して、表示制御部１０２、音声出力部１０３、カーナビ機能部１０４、現在位置検出部１０５、周囲音解析部１０６、レーダー１０７、カメラ群１０８、画像認識部１０９、動体オブジェクト把握部１１０、オブジェクト属性及び振舞様態検出部１１１、周囲状況把握部１１２、事故防止警告メッセージ生成部１１３、が接続されて構成されている。

そして、表示制御部１０２には例えばＬＣＤ（Liquid Crystal Display；液晶ディスプレイ）からなる表示部１２１が接続され、音声出力部１０３には、スピーカ１２２が接続されている。また、カーナビ機能部１０４には、カーナビ用データベース１２３が接続されている。カーナビ用データベース１２３には、カーナビ用の地図データと経路探索及び経路案内用データとが格納されている。

現在位置検出部１０５は、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）測位機能に加えて、ジャイロや地磁気センサ等を用いて、カーナビ装置１の現在位置を検出する。さらに、カーナビ装置１が携帯電話網を通じて通信を行える機能やＷｉ−Ｆｉ（登録商標）通信を備える場合には、携帯電話基地局から取得される位置情報やＷｉ−Ｆｉ（登録商標）アクセスポイントからから得られる位置情報を用いて位置検出の精度を高めることができる。

周囲音解析部１０６には、収音用マイクロフォン１２４が接続されている。収音用マイクロフォン１２４は、無指向性の１個としてもよいが、１個ではなく、車両の前方、後方、左側方、右側方の音声を収音するために、複数個を設けてもよい。周囲音解析部１０６は、収音用マイクロフォン１２４からの音声信号を音声認識するなどして解析して、例えば救急車やパトロールカーのサイレン、自動二輪車のエンジン音、動物の鳴き声、などを認識して、その認識結果を、後述する動体オブジェクト把握部１１０に対して、動体オブジェクトの把握処理のための材料の一部として提供する。

レーダー１０７は、自車の車両の周囲に存在する物との距離を測るためのもので、レーザー・レーダーやミリ波レーダーなどからなる。レーザー・レーダーは、車両の例えば天井やバンパー付近に埋め込まれ、ミリ波レーダーは、例えば車両の前部及び後部に設けられている。レーダー１０７は、レーザー・レーダーとミリ波レーダーの両方を備えてもよいし、一方のみであってもよい。

このレーダー１０７での測距結果は、動体オブジェクトについては、測距距離が変化するものとなる。動体オブジェクト把握部１１０は、動体オブジェクトの把握の際に、このレーダー１０７の測距結果も用いる。また、オブジェクト属性及び振舞様態検出部１１１においては、動体オブジェクトと自車との距離の変化から、動体オブジェクトが自車に対して接近しているか、あるいは遠ざかっているかなどを判定する。

カメラ群１０８は、自車の周囲を撮影する複数個のカメラを含む。このカメラ群１０８の各カメラは、例えばバックミラーの左側方及び右側方に取り付けられて、自車の左前方及び右前方を主として撮影する２台のカメラ（ステレオカメラ）の他、自車の例えばドアミラーまたはフェンダーミラーに取り付けられて左右の側方を撮影するカメラ、自車の後方を撮影するカメラを含む。カメラ群１０８の各カメラのそれぞれには、識別情報（カメラＩＤ）が付与されており、各カメラからの撮影画像情報には、それぞれのカメラのカメラＩＤが付加されている。

画像認識部１０９は、カメラ群１０８の各カメラからの撮影画像情報を受けて、各カメラで撮影された自車の周辺の撮影画像のそれぞれについて画像認識を行い、その画像認識結果のそれぞれを、動体オブジェクト把握部１１０、オブジェクト属性及び振舞様態検出部１１１、周囲状況把握部１１２に提供するようにする。この場合に、画像認識部１０９からの画像認識結果については、各カメラのカメラＩＤが付加されているので、いずれのカメラの撮影画像からの画像認識結果であるかが識別可能である。

動体オブジェクト把握部１１０は、周囲音解析部１０６からの解析結果情報、レーダー１０７からの周囲オブジェクトの測距情報、及び画像認識部１０９からのカメラ群１０８の各カメラの撮影画像情報についての画像認識結果に基づいて、自車の車両の周辺に存在する動体オブジェクトを検出すると共に、その検出した自車に対する位置、検出した動体オブジェクトの種別及びその動体オブジェクトの特徴を把握するようにする。

この実施形態では、動体オブジェクトの種別は、人オブジェクト、自動車オブジェクト、自転車オブジェクト、自動二輪車オブジェクト、動物オブジェクト、とされており、動体オブジェクト把握部１１０は、周知の認識手法でこれらのそれぞれを認識して検出する。検出した動体オブジェクトの、自車に対する位置は、カメラ群１０８のいずれのカメラの撮影画像から動体オブジェクトが検知されたか、また、その撮影画像の画枠内のどの位置で検出したかにより、検出される。

そして、オブジェクト属性及び振舞様態検出部１１１は、動体オブジェクト把握部１１０で把握（検知）された動体オブジェクトのそれぞれの個々の属性として、次のような属性を検出する。なお、この動体オブジェクトの個々の属性には、それ自身に付帯する付帯物の属性が含まれる。また、動体オブジェクトが、自動車オブジェクト、自転車オブジェクト、自動二輪車オブジェクトなどの場合には、それらの動体オブジェクトを移動させる主体（運転手）の属性（人オブジェクトの場合の属性と同様）も含むようにしてもよい。

この実施形態では、人オブジェクトについての属性としては、
・性別、年代、服装（制服）、所持品、障害（車椅子、松葉杖、ベビーカーなど）、
などが検出対象として把握される。

また、自動車オブジェクトについての属性としては、
・車種（メーカー、型式）、年式、積荷、
・車種（タクシー、トラック、救急、警察、宅配便、乗用）
などが検出対象として把握される。

また、自転車オブジェクトについての属性としては、
・車種（一般用（いわゆるママチャリ）、スポーツ、電動アシスト）、積荷、
などが検出対象として把握される。

また、自動二輪車オブジェクトについての属性としては、
・車種（原付、中型、大型、スクーター）、積荷、
などが検出対象として把握される。

さらに、動物オブジェクトについての属性としては、
・種類（犬、猫、猿、鹿、カラス、他）
などが検出対象として把握される。

以上のオブジェクトの個々の属性は、的確な状況判断を行うための個々の属性である。例えば、
・性別が男性で高校生（制服から把握）なら俊敏に回避行動を取れる、
・３０代前半の主婦でもベビーカーを押していれば回避が遅れる、
・大型トラックが砂利を満載していればこちらが危険
などと、状況判断することができる。

オブジェクト属性及び振舞様態検出部１１１は、また、動体オブジェクト把握部１１０で検出された動体オブジェクトの個々の振舞様態または動体オブジェクトを移動させる主体（運転手）の振舞様態を、レーダー１０７からの周囲オブジェクトの測距情報、及び画像認識部１０９からのカメラ群１０８の各カメラの撮影画像情報についての画像認識結果に基づいて検出する。

この例では、振舞様態には、動体オブジェクトが人オブジェクトや動物オブジェクトの場合には、当該動体オブジェクトの視線と行動状況を含む。また、動体オブジェクトが、自動車オブジェクト、自転車オブジェクト、自動二輪車オブジェクトなどの場合には、振舞様態には、それらの動体オブジェクトの振舞様態に加えて、その動体オブジェクトを移動させる主体（運転手）の振舞様態を含む。

すなわち、人オブジェクトについての振舞様態としては、
・視線（こちらを見て認識している、よそ見をしているなど）
・行動状況（こちらに接近している、ボールを追いかけている、子供を連れている、集団でしゃべりながら歩いている、携帯電話端末や本を見ているなど）
などが検出対象として検出する。

また、自動車オブジェクトについての振舞様態としては、
・運転手の視線（こちらを見て認識している、よそ見をしているなど）
・行動状況（並走している、前方から接近、右側方から接近、左側方から接近、後方から接近、積荷を満載している、運転マナー（安全、荒い）など）
などを検出対象として検出する。

また、自転車オブジェクトについての振舞様態としては、
・運転手の視線（こちらを見て認識している、よそ見をしているなど）
・行動状況（並走している、前方から接近、右側方から接近、左側方から接近、後方から接近、傘を持って片手運転、子供を乗せている、運転マナー（安全、荒い）など）
などを検出対象として検出する。

また、自動二輪車オブジェクトについての振舞様態としては、
・運転手の視線（こちらを見て認識している、よそ見をしているなど）
・行動状況（並走している、前方から接近、右側方から接近、左側方から接近、後方から接近、積荷を満載している、運転マナー（安全、荒い）など）
などを検出対象として検出する。

また、動物オブジェクトについての振舞様態としては、
・動物自身の視線（こちらを見て認識している、よそ見をしているなど）
・行動状況（回避する、襲い掛かる）
などを検出対象として検出する。

周囲状況把握部１１２は、検出した動体オブジェクトの行動状況についての周囲状況との関係属性を把握する。例えば、「赤信号であるが、信号無視で人が横断歩道を渡っている」、「道路標識から制限速度は４０ｋｍであるが、速度違反の自動車や自動二輪車が後方から追い抜き行動をしようとしている」などを周囲状況把握部１１２は把握する。なお、オブジェクト属性及び振舞様態検出部１１１が、この周囲状況把握部１１２の機能を併せ持つように構成してもよい。

事故防止警告メッセージ生成部１１３は、動体オブジェクト把握部１１０で把握された動体オブジェクトの検知位置及び特徴の属性情報と、オブジェクト属性及び振舞様態検出部１１１で検出させた動体オブジェクトの振舞様態と、周囲状況把握部１１２で把握された動体オブジェクトと周囲状況との関係属性とから、自車の運転者に対する事故防止警告メッセージを生成する。この事故防止警告メッセージ生成部１１３で生成された事故防止警告メッセージは、音声出力部１０３からスピーカ１２２を通じて運転者に対して放音される。

なお、図１において、表示制御部１０２、カーナビ機能部１０４、周囲音解析部１０６、画像認識部１０９、動体オブジェクト把握部１１０、オブジェクト属性及び振舞様態検出部１１１、周囲状況把握部１１２、事故防止警告メッセージ生成部１１３は、制御部１０１が、ソフトウェア機能部として構成することもできるものである。

［カーナビ装置１の安全支援ナビ機能の処理動作例］
次に、上述のように構成されたカーナビ装置１における安全支援ナビ機能が起動されたときの処理動作例の一例を、図２のフローチャートを参照しながら説明する。

安全支援ナビ機能が起動されると、動体オブジェクト把握部１１０は、周囲音解析部１０６の解析結果や画像認識部１０９からのカメラ群１０８の各カメラの撮影画像の画像認識結果と、レーダー１０７の測距結果とを用いて、動体オブジェクトの有無を監視する（ステップＳ１０１）。そして、動体オブジェクト把握部１１０は、動体オブジェクトを検知したか否か判別し（ステップＳ１０２）、検知してはいないと判別したときには、処理をステップＳ１０１に戻して、動体オブジェクトの有無の監視を継続する。

そして、ステップＳ１０２で、動体オブジェクトを検知したと判別したときには、動体オブジェクト把握部１１０は、その検知した動体オブジェクトが、人オブジェクト、自動車オブジェクト、自転車オブジェクト、自動二輪車オブジェクト、動物オブジェクトのいずれであるかを把握すると共に、把握したそれぞれの動体オブジェクトの自車に対する位置を把握する（ステップＳ１０３）。

次に、オブジェクト属性及び振舞様態検出部１１１は、動体オブジェクト把握部１１０が把握した動体オブジェクトの個々の属性を検出する（ステップＳ１０４）。ｋのとき、オブジェクト属性及び振舞様態検出部１１１は、動体オブジェクトの個々の属性として、動体オブジェクト把握部１１０で把握された動体オブジェクトの付帯物、すなわち、人オブジェクトの場合の所持品や、子供連れ、自動車オブジェクト、自転車オブジェクト、自動二輪車オブジェクトの場合には積荷なども検出する。

次に、オブジェクト属性及び振舞様態検出部１１１は、ステップＳ１０３で特徴を認定した動体オブジェクト自身の振舞様態、及び／または動体オブジェクトを移動させている主体（運転手）の振舞様態を検出する（ステップＳ１０５）。すなわち、前述したように、動体オブジェクト自身の視線や、その運転手の視線、また、行動状況を認識して、認識した動体オブジェクトの振舞様態を検出する。

次に、認識した動体オブジェクトとの関係において、周囲状況を把握する（ステップＳ１０６）。前述したように、動体オブジェクトが人オブジェクトであって、信号無視で道路を横断している、また、動体オブジェクトが自動二輪車オブジェクトであって、速度違反の状態で追い抜き行為を使用としている、などを把握する。

事故防止警告メッセージ生成部１１３は、動体オブジェクト把握部１１０で把握された動体オブジェクトの位置及び特徴と、オブジェクト属性及び振舞様態検出部１１１で検出された動体オブジェクトの振舞様態と、それらと周囲状況把握部１１２で把握された周囲状況との関係性とに基づいて、自車の運転者に対して警告メッセージを送出する必要があるか否か判別する（ステップＳ１０７）。

このステップＳ１０７では、例えば、信号無視や速度違反等などの危険な行為があったかどうか、人オブジェクトの場合には、老人や子供で、飛び出しなどの危険行為があったかどうか、視線が携帯電話端末や本などに向いていて、こちらを向いておらず、自車の接近を当該動体オブジェクトが気づいていない、などの危険を予想できる場合等に、警告メッセージを送出する必要があると判別する。

このステップＳ１０７で、事故防止警告メッセージ生成部１１３により警告メッセージの送出の必要はないと判別されたときには、制御部１０１は、処理をステップＳ１０１に戻して、上述したステップＳ１０１以降の処理を実行させるようにする。

また、ステップＳ１０７で、警告メッセージの送出の必要があると判別したときには、事故防止警告メッセージ生成部１１３は、動体オブジェクト把握部１１０で把握された動体オブジェクトの位置及び特徴の属性と、オブジェクト属性及び振舞様態検出部１１１で検出された動体オブジェクトの振舞様態と、それらと周囲状況把握部１１２で把握された周囲状況との関係性（属性）とに基づいて、事故防止警告メッセージを生成する（ステップＳ１０８）。

事故防止警告メッセージ生成部１１３は、動体オブジェクト把握部１１０で、例えば動体オブジェクトとして人オブジェクトを把握すると共に、その人オブジェクトが自車の左前方に位置していることを把握し、オブジェクト属性及び振舞様態検出部１１１で、人オブジェクトは高齢の女性であって、該女性が交差点を横断していることを検出し、かつ、周囲状況把握部１１２で、歩行者用信号が赤信号であることを把握した場合には、「右前方より高齢の女性が、信号無視で交差点を横断」という警告メッセージを生成する。

この警告メッセージによれば、交差点を横断している人オブジェクトが高齢の女性であることが報知され、しかも、信号無視で交差点を横断していることが報知されるので、前述の特許文献１の場合であれば、単に、「右前方に歩行者がいます」という警告メッセージとなるのに比較して、運転者は、的確な対応を取ることが容易となるという効果がある。

また、動体オブジェクト把握部１１０で、移動オブジェクトとして、自車の右後方に自動二輪車を把握し、オブジェクト属性及び振舞様態検出部１１１で、例えば把握された自動二輪車は大型バイクであって、当該大型バイクが自車に対して追い越しをかけてきていることを検出し、かつ、周囲状況把握部１１２で、当該大型バイクが制限速度を超過した高速で追い越しを掛けようとしていることを把握した場合には、事故防止警告メッセージ生成部１１３は、「右後方より速度違反の大型バイクが追い抜き行動」などの警告メッセージを生成する。この場合には、運転者は、左に寄せて減速するなど、的確な対応をすることができる。

事故防止警告メッセージ生成部１１３は、そのほか、例えば「左前方、ボールと子供、注意」や、「左側方、携帯見ながらの自転車、危険」などの警告メッセージを生成することができる。

なお、動体オブジェクトを同時に複数検知したときには、それらの動体オブジェクトの個々の属性及び振舞様態を複合的に判断して、安全運転のための警告メッセージを生成するようにする。

次に、制御部１０１は、安全支援ナビの終了指示などの終了事由が発生したか否か判別し（ステップＳ１０９）、終了事由が発生してはいないと判別したときには、処理をステップＳ１０１に戻し、このステップＳ１０１以降の処理を繰り返す。また、ステップＳ１０９で、終了事由が発生したと判別したときには、制御部１０１は、この処理ルーチンを終了する。

以上のようにして、上述の実施形態のカーナビ装置の安全支援ナビ機能によれば、動体オブジェクトを検知したときに、その個々の属性及び振舞様態を把握するようにしたので、それらの検出及び把握した動体オブジェクトの個々の属性及び振舞様態から、検出したオブジェクトについての、その時の状況に応じた適切な警告メッセージを、運転者に発することができるという顕著な効果を奏する。

［自動運転車の実施形態］
次に、この発明による安全運転支援装置を自動運転車に適用した場合の実施形態について説明する。図３は、この実施形態の自動運転車の電子回路２の構成例を示すブロック図である。

この図３において、表示制御部２０２、音声出力部２０３、カーナビ機能部２０４、現在位置検出部２０５、周囲音解析部２０６、レーダー２０７、カメラ群２０８、画像認識部２０９、動体オブジェクト把握部２１０、オブジェクト属性及び振舞様態検出部２１１、周囲状況把握部２１２のそれぞれは、前述した図１における表示制御部１０２、音声出力部１０３、カーナビ機能部１０４、現在位置検出部１０５、周囲音解析部１０６、レーダー１０７、カメラ群１０８、画像認識部１０９、動体オブジェクト把握部１１０、オブジェクト属性及び振舞様態検出部１１１、周囲状況把握部１１２のそれぞれと同様に構成される。そこで、これらの各部の説明は、この自動運転車の実施形態では省略し、前述のカーナビ装置と異なる部分のみについて説明する。

この実施形態の自動運転車の電子回路２においては、制御部２０１に対して、図１における事故防止警告メッセージ生成部１１３に代えて、事故防止制御実行部２１３が接続されると共に、上述の各部に更に加えて、センサ群２１４と、走行系制御部２１５と、付帯設備制御部２１６とが接続される。

事故防止制御実行部２１３は、動体オブジェクト把握部２１０で把握された動体オブジェクトと、その検知位置と、オブジェクト属性及び振舞様態検出部２１１で検出させた動体オブジェクトの個々の属性及び振舞様態と、周囲状況把握部２１２で把握された動体オブジェクトと周囲状況との関係属性とに基づいたロジック制御により、自車についての事故防止制御を実行する。

センサ群２１４は、自動運転のための補助となる情報を取得するための各種センサからなる。自動運転のための補助となる情報を取得するための各種センサとしては、例えば車両やタイヤの振動を検出するための振動センサ、タイヤの回転数を検出する回転数センサ、方位を検出するための地磁気センサ、加速度を検出するための加速度センサ、角度や角速度を検出するためのジャイロセンサ（ジャイロスコープ）、などが含まれる。

走行系制御部２１５は、自車の前進制御、後退制御、スピード制御、ブレーキ制御、左右の旋回制御（ハンドル制御）など、走行系の制御の全てを行う。この走行系制御部２１５は、安全運転支援ナビの実行時には、制御部２０１からの制御に加えて、事故防止制御実行部２１３からの制御を受ける。

付帯設備制御部２１６は、前照灯、尾灯、方向指示灯などの点灯、消灯、点滅、パッシング制御や、クラクションの放音制御などを行う。この付帯設備制御部２１６も、安全運転支援ナビの実行時には、制御部２０１からの制御に加えて、事故防止制御実行部２１３からの制御を受ける。

自動運転車の電子回路２の制御部２０１及び事故防止制御実行部２１３は、現在位置検出部２０５、レーダー２０７、カメラ群２０８、センサ群２１４、動体オブジェクト把握部２１０、オブジェクト属性及び振舞様態検出部２１１や周囲状況把握部２１２で取得した各種情報、つまり、人間の目や耳から得る情報に対応する情報をベイズ理論により処理し、これに基づき、制御部１０１は、自車の進路変更や障害物の回避、安全運転制御など知的な情報処理（人工知能）及び制御（人工知能）を行う。

［自動運転車の電子回路２における安全支援ナビ機能の処理動作例］
次に、上述のように構成された自動運転車の電子回路２における安全支援ナビ機能が起動されたときの処理動作例の一例を、図４のフローチャートを参照しながら説明する。

この図４のフローチャートにおいて、ステップＳ２０１〜ステップＳ２０６までの処理は、図２のステップＳ１０１〜ステップＳ１０６までの処理と同様であるので、ここでは、その説明は省略する。

この自動運転車の電子回路２においては、事故防止制御実行部２１３は、前述したように、動体オブジェクト把握部１１０で把握された動体オブジェクト及び、その位置と、オブジェクト属性及び振舞様態検出部１１１で検出された動体オブジェクトの個々の属性及び振舞様態と、それらと周囲状況把握部１１２で把握された周囲状況との関係性とに基づいて、安全運転を担保するための制御が必要か否か判別する（ステップＳ２０７）。このステップＳ２０７での判断は、図２におけるステップＳ１０７における警告メッセージを送出する必要があるか否かと同様にして行うことができる。

このステップＳ２０７で、事故防止制御実行部２１３により安全運転を担保するための制御の必要はないと判別されたときには、制御部２０１は、処理をステップＳ２０１に戻して、上述したステップＳ２０１以降の処理を実行させるようにする。

また、ステップＳ２０７で、安全運転を担保するための制御の必要があると判別したときには、事故防止制御実行部２１３は、動体オブジェクト把握部２１０で把握された動体オブジェクトのそれぞれ及びその位置と、オブジェクト属性及び振舞様態検出部２１１で検出された動体オブジェクトの個々の属性及び振舞様態と、それらと周囲状況把握部１１２で把握された周囲状況との関係性（属性）とに基づいて、安全運転を担保するための制御を実行する（ステップＳ２０８）。

事故防止制御実行部２１３は、動体オブジェクト把握部１１０、オブジェクト属性及び振舞様態検出部１１１及び周囲状況把握部１１２での把握及び検出結果により、例えば動体オブジェクトが高齢の女性であって、当該女性が自車の左前方から、交差点を信号無視で横断していることを検出した場合には、自動ブレーキにより交差点の手前で一時停止し、後方車両へパッシングをし、クラクションを鳴らすなどの走行制御及び付帯設備の制御を実行する。

また、動体オブジェクト把握部１１０、オブジェクト属性及び振舞様態検出部１１１及び周囲状況把握部１１２での把握及び検出結果により、例えば動体オブジェクトの例としての大型バイクが右後方から速度違反の速度で、自車に対して追い越しをかけてきていることを把握した場合には、事故防止制御実行部２１３は、減速をして、自車を左側に寄せるなどの制御を実行して、危険回避のための的確な対応をするようにする。

なお、この時の動体オブジェクトである大型バイクについて、速度違反の違反行為があったことを認定した時に、カメラ群２０８のいずれかのカメラで、当該大型バイクのナンバーと、その走行速度（時速）とを対応して記録しておき、通信手段を通じて、警察署等に通報するように構成してもよい。

なお、動体オブジェクトを同時に複数検知したときには、それらの動体オブジェクトの属性、振舞様態を複合的に判断して、柔軟に対応制御するようにする。例えば、右側から人が、左側から犬が、それぞれ接近したときには、人の安全を最優先するように、柔軟に対応制御するようにする。

次に、制御部２０１は、安全支援ナビの終了指示などの終了事由が発生したか否か判別し（ステップＳ２０９）、終了事由が発生してはいないと判別したときには、処理をステップＳ２０１に戻し、このステップＳ２０１以降の処理を繰り返す。また、ステップＳ２０９で、終了事由が発生したと判別したときには、制御部２０１は、この処理ルーチンを終了する。

以上のようにして、上述の実施形態の自動運転車によれば、動体オブジェクトを検知したときに、その個々の属性と、その振舞様態を把握するようにしたので、それらの検出及び把握した動体オブジェクトの個々の属性及び振舞様態に基づいて、検出したオブジェクトに対する安全保持を目的とした制御を、的確に自動で実行することができるという顕著な効果を奏する。

［その他の実施形態又は変形例］
上述の実施形態では、周囲音解析部１０６，２０６、画像認識部１０９，２０９、動体オブジェクト把握部１１０、２１０、オブジェクト属性及び振舞様態検出部１１１，２１１、周囲状況把握部１１２、２１２、事故防止警告メッセージ生成部１１３、事故防止制御実行部２１３は、それぞれ、カーナビ装置１または自動運転車の電子回路２に搭載するようにしたが、これらをクラウドに設けるようにしてもよい。その場合には、クラウドと、カーナビ装置１または自動運転車の電子回路２には、通信ネットワークを通じて通信を行うための通信手段を設けると共に、カーナビ装置１または自動運転車の電子回路２は、通信ネットワークを通じて、現在位置検出部１０５で検出した現在位置の情報、マイクロフォン１２４、２２４で収音した音声情報、レーダー１０７，２０７で検出された測距情報、カメラ群１０８，２０８の撮影画像情報などをクラウドに送り、クラウドからは、事故防止警告メッセージや、事故防止制御の情報を取得するように構成する。

１…カーナビ装置、２…自動運転車の電子回路、１０１，２０１…制御部、１０４，２０４…カーナビ機能部、１０７，２０７…レーダー、１０８，２０８…カメラ群、１０９，２０９…画像認識部、１１０，２１０…動体オブジェクト把握部、１１１，２１１…オブジェクト属性及び振舞様態検出部、１１２，２１２…周囲状況把握部、１１３…事故防止警告メッセージ生成部、２１３…事故防止制御実行部

Claims (6)

1. 走行中の車両の周囲の動体オブジェクトを検知するオブジェクト検知手段と、
   前記オブジェクト検知手段で検知された動体オブジェクトの個々の属性を検出するオブジェクト属性検出手段と、
   前記オブジェクト検知手段で検知された動体オブジェクトに関して、前記動体オブジェクトの挙動及び／または前記動体オブジェクトを移動させる主体の挙動についての属性を検出する振舞様態検出手段と、
   前記オブジェクト属性検出手段で検出された前記動体オブジェクトの個々の属性と、前記振舞様態検出手段で検出された前記振舞様態とに基づいて、警告メッセージを生成する警告メッセージ生成手段と、
   前記警告メッセージ生成手段で生成された前記警告メッセージを報知する報知手段と、
   を備える安全運転支援装置。
2. 前記動体オブジェクトは、人オブジェクト、自動車オブジェクト、自転車オブジェクト、自動二輪車オブジェクト、動物オブジェクトを含む
   ことを特徴とする請求項１に記載の安全運転支援装置。
3. 前記動体オブジェクトの個々の属性には、前記動体オブジェクトに付帯する付帯物の属性または前記動体オブジェクトを移動させる主体に付帯する付帯物についての属性も含む
   ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の安全運転支援装置。
4. 前記振舞様態検出手段で検出される振舞様態には、前記動体オブジェクトに付帯する付帯物に対する前記動体オブジェクトの振舞様態または前記動体オブジェクトを移動させる主体に付帯する付帯物に対する前記動体オブジェクトを移動させる主体の振舞様態を含む
   ことを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれかに記載の安全運転支援装置。
5. 前記振舞様態検出手段で検出される振舞様態には、前記動体オブジェクトの視線または前記動体オブジェクトを移動させる主体の視線を含む
   ことを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれかに記載の安全運転支援装置。
6. 走行中の車両の周囲の動体オブジェクトを検知するオブジェクト検知手段と、
   前記オブジェクト検知手段で検知された動体オブジェクトの個々の属性を検出するオブジェクト属性検出手段と、
   前記オブジェクト検知手段で検知された動体オブジェクトに関して、前記動体オブジェクトの振舞及び／または前記動体オブジェクトを移動させる主体の振舞についての属性を検出する振舞様態検出手段と、
   前記オブジェクト属性検出手段で検出された前記動体オブジェクトの属性と、前記振舞様態検出手段で検出された前記振舞様態とに基づいて、事故防止制御を実行する制御手段と、
   を備える自動運転車。
   

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