JP2017004106A - 車両の衝突回避支援装置 - Google Patents
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Abstract
Description
12FL、FR、RL、RR…車輪
14…車輪速センサ
28…差動歯車
30…操舵装置
32…ステアリングホイール
34…倍力装置
36L、R…タイロッド
40…制動系装置
42FL〜42RR…制動装置(ホイールシリンダ)
44…ブレーキペダル
45…マスタシリンダ
46…油圧回路
60…電子制御装置
62…ヨーレートセンサ
70…カメラ
71…スピーカ
72…ヘッドライト
本発明による衝突回避支援装置の好ましい実施形態は、図1(A)に模式的に描かれている如く、通常の自動車等の車両10に搭載されてよい。左右前輪12FL、12FRと、左右後輪12RL、12RRを有する車両10には、通常の態様にて、各輪に制駆動力を発生する駆動系装置(一部のみ図示)、各輪に制動力を発生する制動系装置40、操舵系装置30が搭載される。制動系装置40に於いては、通常時は、運転者によりブレーキペダル44の踏込みに応答して作動されるマスタシリンダ45に連通した油圧回路46によって、各輪に装備をされたホイールシリンダ42i(i=FL、FR、RL、RR 以下同様。)内のブレーキ圧、即ち、各輪に於ける制動力が調節されるところ、本発明の衝突回避支援装置による衝突回避支援として車両の制動が実行される場合には、電子制御装置60の指令に基づいて各輪のホイールシリンダ内のブレーキ圧が増大され、各輪に制動力が発生される。なお、制動系装置40は、空気圧式又は電磁式に各輪に制動力を与える形式又はその他当業者にとって任意の形式のものであってよい。操舵系装置は、通常時は、運転者によって作動されるステアリングホイール32の回転を、倍力装置34により回転力を倍力しながら、タイロッド36L、Rへ伝達し前輪12FL、10FRを転舵するパワーステアリング装置であってよく、本発明の衝突回避支援装置による衝突回避支援として車両の操舵が実行される場合には、電子制御装置60の指令に基づいて倍力装置34が作動されて、前輪12FL、10FRが転舵されることとなる。
本発明による衝突回避支援装置に於いては、「発明の概要」の欄に於いて述べた如く、端的に述べれば、走行中の車両の進行方向及びその周辺の状況を撮影した画像に於いて、動物の像が検出された場合に、その動物の将来の存在領域の予測を実行して、動物が車両に衝突する可能性の有無を判定し、衝突の可能性がある場合には、衝突回避のための支援が実行される。かかる構成に於いて、既に述べた如く、動物の行動パターン又は行動の態様は、その種類によって異なるので、種類が特定されていない状況では、動物がいずれの方向にどのくらいの速度で移動するかがわからず(例えば、種類によっては、発見された際の動物の向きとは異なる方向に移動する傾向が高い場合も有り得る。)、動物の将来の存在領域の予測を精度良く実行することは困難となる。そして、もしそのような種類が特定されていない状況で動物の将来の存在領域の予測の確度を上げようとする場合には、画像に於いて動物の像を或る程度の期間に亘って追跡して、行動の態様を見極める必要があるところ、動物の動く方向や速度が不確定であることから、画像に於いて検索する領域を広くせざるをえず、演算負荷及び処理時間が大幅に増大し得ることとなる。また、衝突回避の支援を実行する段階に於いて、衝突回避のための有効な支援の態様は、動物の種類によって異なる。音や光による警報を与えるだけで車両から離れる種類の動物については、支援としては、音や光による警報が有効であるが、音や光による警報を与えても反応せずに車両の走行路に進入してくる可能性の高い種類については、制動・操舵を通じて車両に動物を回避させることが有効な支援の態様となる。
図2(A)を参照して、まず、本発明の装置に於ける認識ECUにて実行される画像に於ける動物像の検出と動物の種類の判別の処理に於いては、車載カメラ70の撮影した画像データの取得が為された後(ステップ10)、画像に於いて車両の衝突の可能性が発生し得る動物、歩行者、車両などの対象物の像の有無の検出が実行される(ステップ12)。車載カメラ70の撮影する画像は、図4(A)の上段に模式的に示されている如く、この分野に於いて通常利用されている仕様の画像であってよく、画像の画角は、典型的には、走行中の車両の前方にて、走行路Rとその周辺が含まれるよう調整される。対象物の像の有無の検出処理は、任意の画像処理の手法により達成されてよい。一つの態様に於いては、まず、図4(A)の上段に模式的に例示されている如く、時間において連続する画像に於いて画素毎に輝度の差分が演算される。そうすると、背景像や静止物の像に於いては、差分が実質的にゼロになるのに対し、動物などの動く対象物の像dに於いては、連続する画像の間にて位置のズレが生じ、図4(A)の下段に示されている如き連続画像の差分を表す画像Δt1、Δt2に於いて、像dのエッジが輝度値の差分像Sとして生じる。従って、かかる輝度値の差分であるエッジ像Sを抽出することにより、動く対象物の像dの有無が検出されることとなる。かかる輝度値の差分像Sの検出、即ち、動く対象物の像dのエッジ抽出においては、具体的には、差分画像Δt1、Δt2上にて所定の閾値を超える輝度値の領域を抽出することにより、エッジ像S、即ち、動く対象物の像dの存在領域が検出されることとなる。(なお、連続画像の差分の演算に於いては、車両の進行に伴う背景のズレ、撮像ノイズ等は、差分画像Δt1、Δt2に於いて、輝度値の差分像Sの抽出の際の閾値の設定などにより無視することが可能である。また、車速情報を用いて、連続画像間の背景のズレを補正してから、連続画像間の差分画像を演算してもよい。)
かくして、車載カメラ70の画像に於いて、動物の像が検出された場合に、その種類の判別と位置情報の検出が為されると、これらの情報は、支援制御ECUに於いて参照されて、図3のフローチャートにて示されている如く、(1)動物の将来の存在領域の予測、(2)車両の将来の存在領域の予測及び(3)車両に対する動物の衝突の可能性の有無の判定が実行される。
動物の将来の存在領域の予測に於いては、端的に述べれば、カメラ70の画像にて検出された動物の現在の位置、速度、向きと、その動物の種類の行動の特徴を表す「行動特徴指標値」とに基づいて、その後の動物の移動方向と速度とを推定して、将来に於いて、動物が存在する車両周辺の平面領域に於ける位置又は範囲が予測される。この点に関し、動物の将来の存在領域の予測結果の表現は、種々の態様にて為されてよい。例えば、予測結果は、動物の現在の位置から将来の任意の時間に亘る動物の移動経路として、或いは、将来の任意の時間に於ける動物の存在位置又は範囲として表されてよい。
動物の移動モデルに於いては、まず、図6(A)に模式的に描かれている如く、或る種類の動物は、車両が接近した場合に、例えば、止まる、前方へ逃げる、後方へ逃げる、(車両の接近によらずに)進む、などの行動パターンのうちのいずれかの行動パターンを、発生確率“Pik”にて取るものと仮定される。ここで、iは、動物の種類、例えば、馬、牛、羊、鹿、カモシカ、クマ、カンガルーなど、を表す符号であり、kは、例えば、止まる、前方へ逃げる、後方へ逃げる、(車両の接近によらずに)進む、などの行動パターンのそれぞれを表す符号である。そして、行動パターンkを取った場合に、動物は、図6(B)に模式的に示されている如く、下記の漸化式に従って移動すると仮定される。
xik(tn+1)=xik(tn)+vik(tn+1)・cos(θo+θik)・Δt …(1)
yik(tn+1)=yik(tn)+vik(tn+1)・sin(θo+θik) ・Δt …(2)
ここに於いて、xik(tn)、yik(tn)、vik(tn)は、動物iが行動パターンkを取った場合の時刻tnに於ける存在位置(車両の現在位置を原点とし、車両の進行方向をx方向とした座標系に於ける座標値)と速度である。上記の漸化式に於けるxik、yik、vikの初期値は、それぞれ、画像に於ける現在の動物の位置x(0),y(0)、画像内での動物の向きθoへの速度v(0)である。従って、動物は、画像内で発見された位置から、図6(B)の如く、単位時間Δt当たり[tn+1〜tn]に車両の進行方向から見た角度θo+θikの方向へvikΔtずつ逐次移動するものと仮定される。
vik(tn+1)=min{vik(tn)+Jik,Vmaik} …(3)
ここに於いて、Jik、Vmaikは、それぞれ、動物iが行動パターンkを取った場合の動物の移動速度の単位時間当たりの変化分(速度ジャーク)と最高速度とである。従って、上記の漸化式によれば、動物の移動速度は、単位時間当たりに速度ジャークJikずつ変化するところ、vik(tn)+Jikが最高速度Vmaikを超えた場合には、移動速度が最高速度Vmaikとなるように、即ち、非現実的な値を超えないように仮定される。ここで、速度ジャークJikの値は、より詳細には、図6(F)に模式的に描かれている如き釣鐘状のプロファイルの分布(中心値Jc)に従う発生確率pjにて或る値となるもの仮定される(確率分布の幅は、動物の種類と行動パターンによって異なる。)。また、最高速度Vmaikの値も同様に、図6(G)に模式的に描かれている如き釣鐘状のプロファイルの分布(最大確率値を与える中心値Vmacが速度の高い側にずれた分布)に従う発生確率pMaにて或る値となるもの仮定されてよい(確率分布の幅は、動物の種類と行動パターンによって異なる。)。即ち、動物の速度vik(t)の値は、発生確率pj又はpMaにて発生する値と仮定される。従って、図6(B)を再度参照して、単位時間当たりの動物の移動後の位置は、図中、中心値Jc又はVmacに対応した黒点の前後の或る程度の範囲(図中白丸にて示された範囲)に亘って、発生確率pj又はpMaに基づく存在確率qrに従って分布することとなる。
上記の動物の移動モデルに従うと、或る時刻の或る位置の動物の将来の存在確率は、Pik×pθ(θik)×pj(Jik)(又は×pma(Vmaik))により与えられることとなる。しかしながら、車両周辺の平面領域の全域に亘って、各位置の存在確率を解析的に算出することは、演算量が膨大となり、困難である。そこで、予測結果の第一の態様として、動物の将来の位置とその位置に存在する確率の代表値として、行動パターン毎に、(Jik,Vmaik,θik)の中心値Jc,Vmac,θcを用いて、上記の漸化式(1)〜(3)によって、最も存在確率の高い位置とその位置での存在確率が算出されてよい。存在位置は、図7(A)に模式的に例示されている如く、時刻(t1,t2,t3…)毎に、漸化式を逐次的に演算することにより算出され、各存在位置での存在確率は、Pik×pθ(θik=θc)×pj(Jik=Jc)(又は×pma(Vmaik=Vma))により与えられる。この場合、算出結果に於いては、動物の将来の存在位置は、時間と伴に、図6(H)中の黒点を結んだ線に沿って移動し、上記に触れた如く、時間と伴に最初の位置からの距離が長くなるほど、pθが低減するので、各存在位置での存在確率が低減されることとなる。
再度、図3のフローチャートを参照して、実際の処理に於いては、まず、判別された動物の種類に応じて、上記の行動特徴指標値(Jik,Vmaik,θik,Pik)がメモリ部に予め記憶された車両の走行路に進入し得ると想定される種類の動物の行動の特徴を表す行動特徴指標値のデータの群の中から選択される(図3−ステップ50)。図8は、メモリ部に保存される速度ジャーク、最高速度、角度変位及び発生確率のデータ群を表形式にて表している。同図から理解される如く、行動特徴指標値のデータ群は、種々の動物の種類毎に、発生し得る行動の態様の各々に対して、速度ジャークJik、最高速度Vmaik、角度変位θik、発生確率Pikを有し、画像にて検出された動物の種類が特定されると、その種類の行動特徴指標値の組の全てが選択される。例えば、動物の種類が「シカ」である場合には、シカのデータ群の全てが選択される。この点に関し、予測結果として、時間毎の最も存在確率の高い位置とその位置での存在確率の算出(第一の態様)を実行する構成の場合には、速度ジャークJik、最高速度Vmaik、角度変位θikは、それぞれの中心値が選択される(従って、第一の態様の予測のみ実行する構成に於いては、メモリ部に保存されるデータ群は、それぞれの中心値のみであってよい。)。また、時間毎の存在確率分布の生成(第二の態様)を実行する構成の場合には、速度ジャークJik、最高速度Vmaik、角度変位θikは、それぞれの発生確率に従って与えられる乱数値が選択される。なお、メモリ部に保存される速度ジャーク、最高速度、角度変位及び発生確率のデータ群は、予め、種々の動物の観察実験によって収集されたデータであってよい。
かくして、動物の将来の存在領域の予測が為されると、車両の将来の存在領域の予測が実行される(図3−ステップ54)。車両の将来の存在位置は、典型的には、車両の現在の車速、加速度、舵角又はヨーレート等の車両の運動状態を表す指標値を用いて適宜推定されてよい。予測結果としては、最も単純には、時間毎の車両の位置又は軌跡が車両の運動状態を表す指標値から演算されてよい。しかしながら、実際には、運転者が加減速操作又は操舵操作を実行する可能性があるので、上記の漸化式(1)〜(3)と同様の下記の漸化式(4)〜(6)を用いて、車両の将来の存在位置とその存在確率の算出又はその分布の生成が実行されてよい。
Xv(tn+1)=Xv(tn)+Vv(tn+1)・cosθv・Δt …(4)
Yv(tn+1)=Yv(tn)+Vv(tn+1)・sinθv・Δt …(5)
Vv(tn+1)=min{Vv(tn)+Jv,Vmav} …(6)
上記の式に於いて、Xv(tn)、Yv(tn)、Vv(tn)は、それぞれ、時刻tnに於ける車両の存在位置(車両の現在位置を原点とし、車両の進行方向をx方向とした座標系に於ける座標値)及び速度である。θvは、将来の車両の進行方向であり、その値は、現在の舵角から算出される車両の進行方向を中心値とした図6(D)に例示されている如き釣鐘状の分布の発生確率にて発生すると仮定されてよい(分布の幅は、動物の場合と異なる。)。速度ジャークJvは、運転者(又は任意の運転制御システム)による加減速制御が実行された場合の速度変化分であり、その値は、現在の加減速度値から算出される単位時間当たり速度の増加分を中心値とした、図6(F)に例示されている如き釣鐘状の分布の発生確率にて発生すると仮定されてよい。Vmavは、車両の最高速度である。
かくして、動物と車両の将来の存在領域の予測が為されると、それらの予測結果を用いて、車両に対する動物の衝突の可能性の有無の判定が実行される(図3−ステップ56)。
Pc=Pa×Pv …(7)
が算出され、衝突可能性の確率Pcが所定値Pcoを超えているとき、即ち、
Pc≧Pco …(8)
を満たすとき、動物と車両とが同時に存在する確率が高いとして、動物と車両との衝突の可能性ありと判定されてよい。ここで、所定の距離L、所定値Pcoとは、実験的に又は理論的に適宜設定されてよい。図9(A)の例の場合であれば、時刻t1のときには、車両の予測存在位置の半径Lの円内に動物の予測存在位置が存在しないので、衝突可能性なしと判定される。一方、時刻t2のときには、車両の予測存在位置の半径Lの円内に動物の予測存在位置が存在するので、それぞれの位置の存在確率Pa、Pvを参照して、式(7)により、衝突可能性の確率Pcが演算され、式(8)が満たされたときに、衝突可能性ありと判定される。なお、上記の存在確率の決定方法の説明から理解される如く、現在位置と予測存在位置との間の距離が長くなるほど、存在確率Pa、Pvは低減されるので、現在位置に近いところで、車両の予測存在位置の半径Lの円内に動物の予測存在位置が存在するときには、衝突可能性ありの判定がされやすく、現在位置に遠いところで、車両の予測存在位置の半径Lの円内に動物の予測存在位置が存在するときには、衝突可能性ありの判定がされにくくなる。
pc(x,y)=pa(x,y)×pv(x,y) …(9)
により、算出され、更に、衝突可能性の確率Pcが、各小領域にて動物と車両が共存する確率pcの積算値、即ち、
Pc=Σpc(x,y) …(10)
により算出される。そして、上記の式(8)と同様に、衝突可能性の確率Pcが所定値Pcoを超えているとき、衝突の可能性ありと判定されてよい。なお、かかる演算は、動物と車両の双方の存在確率の値が有意である領域のみで実行されるようになっていてよい(これにより、解析の必要な領域が限定され、全域を解析対象とする場合に比して、演算量が大幅に低減される。)。図9(B)、9(C)は、第二の態様に従って得られた動物と車両の時間毎の存在確率の分布の例を模式的に表した図である。まず、図9(B)を参照して、或る時刻tに於いて、衝突可能性の確率Pcは、実質的には、動物の存在確率と車両の存在確率が有意な値である領域が重複した部分(斜線領域)の動物の存在確率pa(x,y)と車両の存在確率pv(x,y)との乗算値の積分値となる。そして、或る時刻tに於いて、斜線領域の衝突可能性の確率Pcが所定値Pcoを超えていなければ、時刻tでは、衝突可能性なしと判定されるが、図9(C)の如く、動物の存在確率と車両の存在確率の高い部分(一点鎖線)が、それぞれ外方へ進み、例えば、時刻t3のときに、上記の式(9)、(10)から演算される衝突可能性の確率Pcが所定値Pcoを超えれば、衝突可能性ありと判定されることとなる。
上記の一連の処理に於いて、画像に於いて検出された動物が車両に衝突する可能性があると判定された場合には、衝突回避のための支援処理が実行される。その場合、既に述べた如く、動物の種類によって有効な支援の態様が異なるので、検出された動物の種類に応じて、実行される支援の態様の選択が実行される(図3−ステップ60)。具体的に実施する支援の具体的な動作としては、(i)(音及び/光による)警報の発生、(ii)車両の制動による減速又は停止、(iii)車両の操舵による動物の回避が実行されてよく、支援の態様の選択に於いては、動物の種類によって、これらの動作を組み合わせた態様が選択されてよい。
(a)動物が大型動物であり、移動速度が遅いか又は静止する場合
(i)警報発生−実施
(ii)車両制動−制動力を最大限にして実施
(iii)車両操舵−実施
(b)動物が大型動物であり、移動速度が速い場合
(i)警報発生−実施
(ii)車両制動−制動力を中程度にして実施
(iii)車両操舵−実施しない
(c)動物が小型動物であり、車両から逃げる場合
(i)警報発生−実施
(ii)車両制動−制動力を低程度にして実施
(iii)車両操舵−実施しない
なお、上記の車両制動を実施する場合に於ける「中程度」又は「低程度」の制動力の大きさは、実験的に適宜設定されてよい。上記の例の他の支援動作の組み合わせも、動物の行動の特徴を考慮して適宜採用されてよく、そのような場合も本発明の範囲に属することは理解されるべきである。
Claims (9)
- 車両の衝突回避支援装置であって、
前記車両の周辺の画像を取得する撮像手段と、
前記画像に於いて動物の像の有無を検出する動物像検出手段と、
前記画像に於いて動物の像が検出された場合に前記動物の種類を判別する動物種類判別手段と、
前記判別された動物の種類の行動の特徴を表す行動特徴指標値に基づいて将来の前記動物の存在領域の予測を実行する動物存在領域予測手段と、
前記将来の前記動物の存在領域の予測結果に基づいて前記車両に対する前記動物の衝突の可能性を判定する衝突可能性判定手段と、
前記車両に対する前記動物の衝突の可能性があると判定されたときに衝突回避のための支援処理を実行する支援処理実行手段と
を含む装置。 - 請求項1の装置であって、前記動物が四足歩行動物である装置。
- 請求項1又は2の装置であって、更に、前記判別された動物の種類に基づいて前記衝突回避のための支援処理の態様を選択する支援処理選択手段を含み、前記支援処理実行手段が前記選択された態様の支援処理を実行する装置。
- 請求項1乃至3のいずれかの装置であって、前記動物存在領域予測手段が、前記将来の前記動物の存在領域の予測として、前記動物の判別された種類の前記行動特徴指標値と前記動物の現在の向き、位置及び移動速度とを用いて、前記車両周辺の平面領域に於ける前記動物の将来の存在確率の分布を生成する手段を含む装置。
- 請求項1乃至4のいずれかの装置であって、前記動物存在領域予測手段が、前記車両の走行路に進入し得ると想定される種類の動物の行動特徴指標値のデータの群を予め記憶した行動特徴指標値記憶手段を含み、前記判別された動物の種類の行動特徴指標値が、前記行動特徴指標値記憶手段に記憶されたデータの群から選択される装置。
- 請求項1乃至5のいずれかの装置であって、前記動物の判別された種類の前記行動特徴指標値が前記判別された動物の種類に於いて予想され得る行動パターンに於いて発生し得る前記動物の移動方向及び移動速度とその行動パターンの発生確率とを含む装置。
- 請求項1乃至5のいずれかの装置であって、更に、前記車両の将来の存在領域の予測を実行する車両存在領域予測手段を含み、前記衝突可能性手段が、前記将来の前記動物の存在領域の予測結果と前記車両の将来の存在領域の予測結果とに基づいて前記車両に対する前記動物の衝突の可能性があるか否かを判定する装置。
- 請求項4を引用する請求項5乃至7のいずれかの装置であって、前記車両存在領域予測手段が前記車両の将来の存在領域の予測結果として前記車両周辺の平面領域に於ける前記車両の将来の存在確率の分布を生成する手段を含み、前記衝突可能性判定手段が、前記動物の将来の存在確率の分布と前記車両の将来の存在確率の分布とに基づいて前記車両に対する前記動物の衝突の可能性を判定する装置。
- 請求項1乃至8のいずれかの装置であって、前記動物種類判別手段が前記画像に於いて検出された像の動物が群れを形成しているか否かを判別し、前記判別された種類の動物が群れを形成している場合と個体で存在している場合とで行動の特徴が異なるときには、前記動物存在領域予測手段が、前記像の動物が群れを形成していると判別されたときと判別されなかったときとに於いて、異なる行動特徴指標値を用いて前記将来の動物の存在領域の予測を実行する装置。
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