JP2016224501A - 衝突予測装置 - Google Patents

Abstract

【課題】障害物に対する衝突可能性をより高精度に判定するための技術、を提供する。
【解決手段】走行予測部は自車両１００の走行軌道を予測し、障害物検出部は障害物を検出する。衝突予測部は予測された走行軌道および障害物の位置、形状、移動方向等から、障害物における衝突想定領域を特定し、衝突想定領域に衝突確率値を積算する。衝突判定部は、複数時点において特定された１以上の衝突想定領域のいずれかにおいて衝突確率値の積算値が大きくなると、警戒信号を発生させる。
【選択図】図２

Description

本発明は、車両の衝突可能性を予測する技術、特に、運転状況に応じて予測情報をリアルタイムに更新する技術に関する。

近年の自動車は、センサやカメラなどの多数の情報収集機器（以下、「センサユニット」とよぶ）を搭載して情報収集力を強化している。これにともない、センサユニットを管理するＥＣＵ（Electronic Control Unit）などのプロセッサも車両に多数搭載されるようになってきている。

情報収集力の強化は運転支援技術を高度化する。その一つが、他車両や歩行者、建築物等の「障害物」に自車両が衝突する可能性を予測する衝突予測装置である。衝突予測装置は、障害物がどこにあるか、障害物は動いているか、どのように動いているかといった情報をセンシングする。同時に、自車両の走行軌道を算出し、障害物との衝突可能性を時々刻々と計算する。衝突可能性が高まると、衝突予測装置は警報等によりドライバーに回避行動を促したり、エアバッグの開放を準備するといった処理（以下、「衝突対応処理」とよぶ）を実行する。

特許文献１に示す技術は、更に、自車両のどの部位が衝突する可能性が高いかまでを予測する。具体的には、自車両の縦横方向に座標軸を設定し、各座標軸を複数の領域（以下、「分割領域」とよぶ）に分割する。そして、分割領域ごとに衝突可能性の高さ（衝突確率）を示すポイント（以下、「衝突確率値」とよぶ）を積算する。走行中、衝突確率値は繰り返し計算され、繰り返し積算される。いずれかの分割領域において衝突確率値の積算値（以下、単に「積算値」とよぶ）が閾値を超えると、衝突対応処理が実行される。特許文献１は、いわば、ある時点において最も衝突可能性の高い分割領域に衝突確率値が投票されるアルゴリズムを示している。

特開２００９−２１４８３２号公報

特許文献１の場合、たとえば、ガードレール付きの右カーブに自車両がさしかかると、ドライバーが右操舵する前の時点では自車両左角部分の分割領域に衝突確率値が投票（積算）される。仮に、右操舵せずに自車がカーブに突入すると、自車両の左角部分が最初にガードレールに接触すると予測されるためである。ドライバーが右操舵をはじめたあとも、ガードレールに自車両が衝突するとすれば、接触可能性がもっとも高いのはやはり左角部分である。結果的に、左角部分に衝突確率値が積み上がりやすくなる。このため、ドライバーがガードレールを充分に認識し、余裕をもって右操舵していたとしても、左角部分が衝突する可能性が高いと過敏に判定されてしまいやすい。

本発明は、こうした状況に鑑みてなされたものであり、その主たる目的は、ガードレールなどの障害物が現れたときの衝突可能性をより高精度に判定するための技術、を提供することである。

本発明のある態様における衝突予測装置は、自車両の走行軌道を予測する走行予測部と、障害物を検出する障害物検出部と、予測された走行軌道および障害物の位置から、障害物において衝突想定領域を特定し、衝突想定領域に衝突確率を示すポイントを積算する衝突予測部と、複数時点において特定された１以上の衝突想定領域のいずれかにおいてポイントの積算値が所定の閾値を超えるとき、警戒信号を発生させる衝突判定部と、を備える。

この衝突予測装置は、障害物を対象として衝突想定領域を設定する。自車両が回避行動に入っているときには衝突想定領域は時系列において大きく変化しやすい。一方、自車両が衝突コースにあるときには衝突想定領域は時系列における変化量が小さくなりやすい。これにより、衝突が想定されにくい状況においても衝突対応処理が過剰実行されるのを抑制しやすくなる。

本発明によれば、障害物に対する車両の衝突可能性をより高精度に判定しやすくなる。

自車両に分割線を形成する場合の衝突予測を説明するための模式図である。 本実施形態において、障害物に分割線を形成する場合の衝突予測を説明するための模式図である。 衝突予測システムの機能ブロック図である。 衝突予測処理の基本フローチャートである。 図４のＳ１４の処理過程を示すフローチャートである。 障害物座標の変化を説明するための模式図である。 自車両の移動変化量の計算方法を説明するための模式図である。 固定障害物に対する衝突地点予測方法を説明するための模式図である。 移動障害物に対する衝突地点予測方法を説明するための模式図である。 図４のＳ１８の処理過程を示す第１のフローチャートである。 図４のＳ１８の処理過程を示す第２のフローチャートである。 障害物と衝突角の関係を示す第１の模式図である。 障害物と衝突角の関係を示す第２の模式図である。 図４のＳ２０の処理過程を示すフローチャートである。 衝突確率配分表のデータ構造図である。 衝突想定領域が分割線の端部に設定される場合の模式図である。 分割線を調整する場合の模式図である。 図４のＳ２２の処理過程を示すフローチャートである。

図１は、自車両１００に分割線１０２を形成する場合の衝突予測を説明するための模式図である。
本実施形態における衝突予測方法を説明する前に、自車両１００に分割領域１０６を設定する場合の衝突予測方法について説明する。
まず、自車両１００の横方向および縦方向にそれぞれ分割線１０２Ｘ，１０２Ｙを設定する。分割線１０２は、特許文献１のように二重に設定されてもよい。ここでは、説明をわかりやすくするため縦横に１本ずつであるとして説明する。

分割線１０２Ｘ，１０２Ｙは、複数の分割領域１０６に等分割される。以下、横方向の分割線１０２Ｘを対象として説明する。時刻ｔ０において自車両１００は直進している。進行方向にはガードレールのような障害物１０４が斜めに延伸している。衝突予測処理は走行中に繰り返し実行される。いずれかの分割領域１０６に衝突確率値が積算（投票）され、いずれかの分割領域１０６における積算値が閾値を超えると、衝突対応処理が実行される。

図１の場合、時刻ｔ０においては、自車両１００は直進しているので、このままなにもしなければ自車両１００は障害物１０４の衝突想定領域Ｐ１に衝突する。ここでいう「衝突想定領域Ｐ１に衝突する」とは「衝突するとすれば衝突想定領域Ｐ１に衝突する可能性が最も高いと考えられる」という意味である。自車両１００においては、左角部分の分割領域１０６Ａが衝突想定領域Ｐ１に衝突すると予測される。したがって、時刻ｔ０においては、分割領域１０６Ａに衝突確率値が積算（投票）される。ドライバーが右操舵する前は、分割領域１０６Ａに衝突確率値が溜まりやすい。

時刻ｔ０よりも後の時刻ｔ１においては、ドライバーは自車両１００を右操舵している。右旋回が完了していないため、衝突想定領域Ｐ１よりも前方の衝突想定領域Ｐ２に自車両１００が衝突すると予測修正される。一方、時刻ｔ１においても左角の分割領域１０６Ａが衝突想定領域Ｐ２と衝突するという予測は変わらない。このため、時刻ｔ１においても、分割領域１０６Ａに衝突確率値が積算される。ドライバーが右操舵を開始しても、しばらくは分割領域１０６Ａに衝突確率値が溜まりやすい。

自車両１００が障害物１０４と衝突するとすれば分割領域１０６Ａが衝突するという予測そのものは妥当である。自車両１００に分割領域１０６を設定する場合、分割領域１０６Ａに衝突確率値が集中的に積算されやすい。分割領域１０６Ａの積算値が閾値を超えやすくなり、衝突対応処理が過度に実行されてしまう可能性がある。ガードレールに限らず、大きなトラックなど、ある程度の大きさを有する障害物が斜めに進路を塞ぐケースにおいても同様の課題がある。

図２は、本実施形態において、障害物１０４に分割線１０２を形成する場合の衝突予測を説明するための模式図である。
本実施形態においては、自車両１００にではなく（あるいは自車両１００に加えて）、障害物１０４に分割線１０２を展開する。分割線１０２は、特許文献１のように二重に設定されてもよい。説明をわかりやすくするため一重であるとして説明する。

分割線１０２は、複数の分割領域１０６に等分割される。時刻ｔ０において、自車両１００は直進している。衝突予測処理が繰り返し実行され、いずれかの分割領域１０６に衝突確率値が積算される。いずれかの分割領域１０６で積算値が閾値を超えると、衝突対応処理が実行される。図２の場合、時刻ｔ０においては、自車両１００は衝突想定領域Ｐ１で障害物１０４に衝突すると予測される。分割領域１０６（Ｐ１）に衝突確率値が積算（投票）される。

時刻ｔ１においては、ドライバーは自車両１００を右操舵している。右旋回が完了していないため、自車両１００は衝突想定領域Ｐ１よりも前方の衝突想定領域Ｐ２で障害物１０４に衝突すると予測修正される。分割領域１０６（Ｐ２）に衝突確率値が積算される。ドライバーが余裕をもって右操舵していれば、衝突想定領域は大きく変化する。衝突確率値が特定の分割領域１０６に集中しにくくなるため、積算値が閾値を超えにくくなる。

ドライバーが右操舵をしない場合や、右操舵が遅い場合には、分割領域１０６（Ｐ１）付近に衝突確率値が溜まりやすい。この場合には、衝突対応処理が適切に実行される。また、自車両１００が左右にふらつきながら障害物１０４に向かうときにも、分割領域１０６（Ｐ１）付近に衝突確率値が溜まりやすくなる。

本実施形態の衝突予測方法によれば、自車両１００が余裕をもって右旋回しているときには衝突対応処理は実行されにくい。多少左右に揺れながらも実質的に衝突コースにあるときには特定の分割領域１０６に衝突確率値が集中的に積算されやすいため、衝突対応処理が実行される。

図３は、衝突予測システム１４２の機能ブロック図である。
衝突予測システム１４２の各構成要素は、任意のコンピュータのＣＰＵ、メモリ、メモリにロードされた本図の構成要素を実現するプログラム、そのプログラムを格納するハードディスクなどの記憶ユニット、ネットワーク接続用インタフェースを中心にハードウェアとソフトウェアの任意の組み合わせによって実現される。そして、その実現方法、装置にはいろいろな変形例があることは、当業者には理解されるところである。以下説明する各図は、ハードウェア単位の構成ではなく、機能単位のブロックを示している。

衝突予測システム１４２は、衝突予測装置１０８、センサユニット１１０および制御デバイス１１２を含む。センサユニット１１０は、外部環境や自車の走行軌道に関する情報を収集する。センサユニット１１０は、操舵角センサ１１４、ヨーレートセンサ１１６、車輪パルスセンサ１１８および障害物センサ１２０を含む。操舵角センサ１１４は、ステアリングホイールの操舵角を検出する。ヨーレートセンサ１１６は、車体にかかるヨーレートを検出する。車輪パルスセンサ１１８は、車輪の回転速度から車速を検出する。障害物センサ１２０は、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラ等により障害物を検出する。

制御デバイス１１２は、自車両１００が備える各種制御機器であり、衝突対応処理に際して衝突予測装置１０８に制御される。制御デバイス１１２は、警報デバイス１２２、ギア比可変ステアリング１２４、シートベルト１２６、座席１２８、ブレーキ１３０およびエアバッグ１３２を含む。警報デバイス１２２は衝突の危険をドライバーに報知する。ギア比可変ステアリング１２４は、車速に応じてステアリングのギア比を調整可能である。シートベルト１２６は乗員拘束力を制御可能であり、座席１２８は位置制御が可能である。

衝突予測装置１０８は、センサユニット１１０から各種のセンサ情報を取得し、衝突予測を行い、衝突の可能性が高いと判断したときには制御デバイス１１２に警戒信号（制御信号）を送信して衝突対応処理を実行する。本実施形態における衝突予測装置１０８の各機能ブロックは、ＥＣＵおよびその上で実行されるソフトウェアプログラムにより構成される。

衝突予測装置１０８は、走行予測部１３４、障害物検出部１３６、衝突予測部１３８および衝突判定部１４０を含む。走行予測部１３４は、操舵角等の情報に基づいて自車両１００の旋回半径、速度および走行軌道を計算する。障害物検出部１３６は、障害物センサ１２０からの情報に基づき、障害物１０４の位置や動き、形状、移動距離を計算する。衝突予測部１３８は、走行予測部１３４および障害物検出部１３６からの情報に基づいて、衝突想定領域の計算、分割線１０２の展開、座標変換（後述）、衝突確率値の積算処理等を実行する。衝突判定部１４０は、衝突予測部１３８からの情報に基づき、衝突可能性を判定し、衝突対応処理が必要な場合には警戒信号を制御デバイス１１２に送信する。

衝突対応処理については特許文献１などにおいて一般的に知られている。具体的には、警報デバイス１２２は音声や表示デバイスによりドライバーに危険を通知する。ギア比可変ステアリング１２４は衝突回避または衝撃緩和の方向へ自動操舵し、シートベルト１２６は乗員を強く拘束して衝突に備え、座席１２８も衝撃緩和のために自動移動する。ブレーキ１３０は車両を自動減速させ、エアバッグ１３２は展開またはその準備を開始する。

図４は、衝突予測処理の基本フローチャートである。
図４に示す衝突予測処理は、エンジン開始後、繰り返し実行される。本実施形態においては０．０５秒ごとにＳ１０からＳ２２までの処理が実行される。まず、障害物検出部１３６は自車両１００の周辺、特に、進行方向において障害物１０４を検出する。障害物センサ１２０は画像処理により障害物１０４を検出する（Ｓ１０）。走行予測部１３４は、自車両１００の走行軌道を予測する（Ｓ１２）。次に、自車両１００および障害物１０４の相対位置変化に基づく座標変換処理を行う（Ｓ１４）。座標変換処理は以降の処理のための前処理である。座標変換処理の詳細については図５〜図７に関連して後述する。

衝突予測部１３８は、衝突地点を予測する（Ｓ１６）。衝突地点の計算方法については図８，図９に関連して後述する。次に、障害物検出部１３６は、障害物１０４の形状予測を行う（Ｓ１８）。形状予測については図１０，図１１に関連して後述する。衝突予測部１３８は、衝突想定領域に衝突確率値を積算する（Ｓ２０）。衝突確率値の積算については図１２〜図１７に関連して後述する。最後に、衝突判定部１４０は衝突判定処理を実行し、必要に応じて衝突対応処理を実行する（Ｓ２２）。衝突判定および衝突対応処理については図１８に関連して後述する。

図５は、図４のＳ１４の処理過程を示すフローチャートである。
障害物１０４が認識されると、障害物検出部１３６は障害物１０４が移動物であるか静止物であるかを判定する（Ｓ２４）。移動判定はトラッキング技術等の既知技術の応用により可能である。静止物であれば（Ｓ２４のＹ）、衝突予測部１３８は自車両１００の走行軌道に基づいて自車座標系における障害物１０４の位置座標を調整する（Ｓ２８）。詳細は後述する。静止物でなくても（Ｓ２４のＮ）、障害物１０４と自車両１００の相対位置変化を高精度に検出できるないとき（Ｓ２６のＮ）、たとえば、自車両１００が搭載する障害物センサ１２０の精度が充分でない場合にもＳ２８の処理が実行される。

移動物であり（Ｓ２４のＮ）、相対位置変化を高精度検出できたときには（Ｓ２６のＹ）、自車両１００および障害物１０４の相対位置変化に応じて、自車座標系における障害物１０４の位置座標を調整する（Ｓ３０）。

図６は、障害物座標の変化を説明するための模式図である。
自車座標系では、自車両１００の横方向にｘ軸、縦方向にｙ軸が設定される。衝突予測処理は、この自車座標系を基準として計算される。時刻ｔ０の自車両１００において、障害物１０４上の点Ｐの自車座標は（ｘ０，ｙ０）と表される。

時刻ｔ１の自車両１００は、時刻ｔ０に比べて右方向に進行している。点Ｐの自車座標は（ｘ０，ｙ０）から（ｘ１，ｙ１）に変化する。点Ｐが固定点であったとしても、自車両１００の移動にともなって点Ｐの座標も変化する。

本実施形態のように自車座標を基準としつつ障害物１０４に分割線１０２を展開する場合には、自車両１００の移動に応じて座標変換処理を実行する必要がある。自車両１００だけでなく障害物１０４も移動するときには双方の相対位置変化に応じて座標変換を行う。

図７は、自車両１００の移動変化量の計算方法を説明するための模式図である。
走行予測部１３４は、自車両１００の旋回半径Ｒからデータ更新周期ごとに移動量ΔＤを算出する。本実施形態におけるデータ更新周期は０．０５秒なので、ΔＤ（ｍ）＝車速（秒速）×０．０５である。旋回角度Δθ（rad）＝ΔＤ（ｍ）／旋回半径Ｒ（ｍ）である。

回転中心Ｏの絶対座標を（Ｃｘ，Ｃｙ）、時刻ｔ１の自車両１００の絶対座標を原点（０，０）、時刻ｔ２の自車両１００の絶対座標を（Δｘ，Δｙ）とする。自車両１００の時刻ｔ１〜ｔ２までの期間（０．０５秒間）における移動量Δｘ，Δｙは、
Δｘ＝cos(-Δθ)×（０−Ｃｘ）−sin（−Δθ)×（０−Ｃｙ）＋Ｃｘ
Δｙ＝sin(-Δθ)×（０−Ｃｘ）＋cos（−Δθ)×（０−Ｃｙ）＋Ｃｙ
により求められる。Δｘ、Δｙに基づいて、障害物１０４の座標調整を行う。

図８は、固定障害物に対する衝突地点予測方法を説明するための模式図である。
障害物１０４がガードレールや建築物のような固定物であるときには、自車両１００の走行軌道から衝突地点が予測される。衝突地点Ｐは、障害物１０４における衝突想定領域と一致する。

図９は、移動障害物に対する衝突地点予測方法を説明するための模式図である。
障害物１０４が歩行者や対向車のような移動物であるときには、自車両１００および障害物１０４の走行軌道から衝突地点Ｐが予測される。いいかえれば、自車両１００および障害物１０４の相対位置変化から衝突地点Ｐが予測される。

図１０および図１１は、図４のＳ１８の処理過程を示すフローチャートである。
障害物検出部１３６は、Ｓ１０で検出された障害物１０４の画像データから障害物１０４のサイズを推定する（Ｓ３２）。そして、横幅または奥行きが所定の閾値以上の巨大物体であるか否かを判定する。巨大物体でなければ（Ｓ３２のＮ）、１時点前（０．０５秒前）に検出したさまざまな障害物１０４のうちのいずれと、現時点で検出した障害物１０４が同一物であるかを確認する（Ｓ４４）。Ｓ４４は既知のトラッキング技術の応用による。障害物１０４上に分割線１０２および分割領域１０６が設定され（Ｓ４８）、Ｓ１８の処理は完了する。

一方、巨大物体の場合（Ｓ３２のＹ）、障害物検出部１３６は障害物１０４の各部を距離測定することにより、障害物１０４の曲率Ｓを測定する（Ｓ３４）。障害物１０４の曲率を推定する上で有効なナビゲーション情報があれば（Ｓ３６のＹ）、障害物検出部１３６はナビゲーション情報から得られる曲率ＮとＳ３４で計算した曲率Ｓの曲率差が閾値Ｔ１未満であるか否かを判定する（Ｓ３８）。道路の曲率に関する情報はナビゲーション情報から得られる可能性がある。そして、道路の曲率はガードレールの曲率を推定する上で重要な情報となるかもしれない。一方、障害物１０４がトラックの場合にはナビゲーション情報は曲率推定の役に立たない。曲率Ｓと曲率Ｎの曲率差が閾値Ｔ１未満のときには（Ｓ３８のＹ）、ナビゲーション情報に基づく曲率Ｎが選択される（Ｓ４０）。すなわち、二つの曲率が近いときにはナビゲーション情報から得られる曲率Ｎを信頼する。ナビゲーション情報がないときや（Ｓ３６のＮ）、曲率差が大きいときには（Ｓ３８のＮ）、Ｓ３４で計測された曲率Ｓが選択される（Ｓ４２）。

図１１に移る。
次に、障害物検出部１３６は、前回時点において採用された曲率とＳ４０またはＳ４２で選択された今回の曲率の変化量が閾値Ｔ２未満であるか否かを判定する（Ｓ５０）。閾値Ｔ２未満であれば（Ｓ５０のＹ）、過去複数回分の曲率の移動平均値を障害物１０４の曲率として正式採用する（Ｓ５２）。過去の情報と最新の情報との差分が小さいときには、過去の情報を考慮して曲率を決める。

閾値Ｔ２以上であれば（Ｓ５０のＮ）、Ｓ４０またはＳ４２で選択した曲率値を採用する（Ｓ５４）。過去の情報と最新の情報の差分が大きいときには、最新の情報を信頼して曲率を決める。最新情報重視の方針に則り、過去の情報に基づく衝突確率値の積算値を削減する（Ｓ５６）。

更に、採用された曲率が閾値Ｔ３未満のとき（Ｓ５８のＹ）、すなわち、巨大な障害物１０４が平面形状のとき、衝突予測部１３８は分割線１０２を直線状に展開する（Ｓ６０）。閾値Ｔ３以上のときには（Ｓ５８のＮ）、衝突予測部１３８は障害物１０４の曲面に沿うように分割線１０２を曲線状に展開する（Ｓ６２）。最後に、障害物１０４の大きさに応じて、衝突予測部１３８は分割線１０２の長さを決める（Ｓ６４）。

図１２および図１３は、障害物１０４と衝突角の関係を示す模式図である。
時刻ｔ０において、自車両１００は障害物１０４に向かっている。自車両１００の進行方向と障害物１０４の形成する角度α（ｔ０）を「衝突角」とよぶ。

図１３に移る。
時刻ｔ１において、自車両１００は障害物１０４を避けるべく右方向に旋回している。自車両１００の進行方向と障害物１０４が形成する衝突角α（ｔ１）は衝突角α（ｔ０）よりも小さい。このように、障害物１０４を回避する方向に操舵されているときには、衝突角の変化分Δα（＝α（ｔ１）−α（ｔ０））は負になる。

図１４は、図４のＳ２０の処理過程を示すフローチャートである。
衝突予測部１３８は、衝突角αを計算するとともに、前回計算した衝突角αと今回計算した衝突角αの差分Δαを計算する（Ｓ６６）。次に、衝突予測部１３８は、衝突確率配分表１４４（図１５）を参照して、衝突確率値を決定する（Ｓ６８）。図１５の衝突確率配分表１４４によれば、衝突角αが３０（deg）で、Δαが０(deg)のときには、衝突確率値は３０となる。

図１５に示す衝突確率配分表１４４は、衝突角αおよびΔαから衝突可能性の大きさ、すなわち、衝突確率値の大きさを決定するための表である。衝突確率配分表１４４に掲載されていない範囲は線形補完される。Δαが大きいときは、自車両１００が障害物１０４に向かう方向に移動し衝突リスクが高まっている状況である。そこで、衝突確率配分表１４４の右側には左側よりも大きな衝突確率値が設定されている。αが大きいほど自車両１００が障害物１０４と正面衝突に近づいているため、衝突確率配分表１４４の上側には下側よりも大きな衝突確率値が設定されている。

図１４に戻る。
衝突確率値を決定したあと（Ｓ６８）、衝突想定領域に対応する分割領域１０６に衝突確率値が積算される（Ｓ７０）。衝突想定領域は、図４のＳ１６において計算された衝突地点の座標と、分割線１０２を重ねることで特定される。

衝突想定領域が、分割線１０２の端部、たとえば、分割線１０２の両端１／３にあるときには（Ｓ７２のＹ）、衝突予測部１３８は分割線１０２の位置調整を行う（Ｓ７４）。衝突想定領域が分割線１０２の中央部にあるときには（Ｓ７２のＮ）、Ｓ７４はスキップされる。

図１６は、衝突想定領域Ｐ１が分割線１０２の端部に設定される場合の模式図である。
衝突予測部１３８は、分割線１０２を障害物１０４の大きさに合わせて展開する（図１１のＳ６４）。衝突予測部１３８は分割線１０２を複数の分割領域１０６に等分割するとともに、全体を３分割し、中央部１４６と端部１４８ａ，１４８ｂに分ける。衝突想定領域Ｐ１が端部１４８ｂにあるときには、衝突予測部１３８は分割線１０２を位置調整することで衝突想定領域Ｐ１が中央部１４６に位置させる。具体的には、図１７に示すように、衝突想定領域Ｐ１を含む端部１４８ｂが新たに中央部１４６となるように分割線１０２を移動させる。このような処理により、衝突想定領域が大きく変化しても、分割線１０２でその周辺をカバーできる。

図１８は、図４のＳ２２の処理過程を示すフローチャートである。
いずれかの分割領域１０６において、積算値が閾値Ｔ４を超え（Ｓ７６のＹ）、かつ、衝突が発生すると予測される時間ＴＴＣが閾値Ｔ５未満のとき（Ｓ７８のＹ）、衝突判定部１４０は衝突対応処理を実行する（Ｓ８０）。積算値が閾値Ｔ４を超える分割領域１０６が存在しないときや（Ｓ７６のＮ）、衝突まで時間的に余裕があるときには（Ｓ７８のＮ）、Ｓ８０はスキップされる。

以上、実施形態に基づいて衝突予測装置１０８を説明した。
本実施形態においては、障害物１０４に分割線１０２および分割領域１０６を設定し、仮に衝突するとすればもっとも衝突する可能性が高い分割領域１０６（衝突想定領域Ｐ１）に衝突確率値が積算される。ドライバーが適切な衝突回避行動をとっているときには、衝突確率値が多くの分割領域１０６に配分されるため、衝突対応処理は実行されることはない。一方、自車両１００が衝突コースにあるときには、適切に衝突対応処理を実行できる。更に、衝突角とその変化を考慮して衝突確率値を変化させるため、衝突の可能性が高まると速やかに衝突対応処理を作動させることができる。

以上、本発明を実施の形態をもとに説明した。実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。

Ｐ１，１００ 自車両、 １０２，１０４ 障害物、 １０６ 分割領域、 １０８ 衝突予測装置、 １１０ センサユニット、 １１２ 制御デバイス、 １１４ 操舵角センサ、 １１６ ヨーレートセンサ、 １１８ 車輪パルスセンサ、 １２０ 障害物センサ、 １２２ 警報デバイス、 １２４ ギア比可変ステアリング、 １２６ シートベルト、 １２８ 座席、 １３０ ブレーキ、 １３２ エアバッグ、 １３４ 走行予測部、 １３６ 障害物検出部、 １３８ 衝突予測部、 １４０ 衝突判定部、 １４２ 衝突予測システム、 １４４ 衝突確率配分表。

Claims (1)

1. 自車両の走行軌道を予測する走行予測部と、
   障害物を検出する障害物検出部と、
   前記予測された走行軌道および前記障害物の位置から、前記障害物に対して衝突想定領域を特定し、前記衝突想定領域に衝突確率を示すポイントを積算する衝突予測部と、
   複数時点において特定された１以上の前記衝突想定領域のいずれかにおいて前記ポイントの積算値が所定の閾値を超えるとき、警戒信号を発生させる衝突判定部と、を備えることを特徴とする衝突予測装置。

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