JP2017151963A - ドライバを支援するための方法および装置 - Google Patents

Abstract

【課題】環境センサによって自動二輪車の死角にいる車両を検出しドライバに表示する
【解決手段】二輪車のドライバを支援するための方法（１００）は、自動二輪車の走行状態、特に自動二輪車の傾斜に依存して、周辺の物体を検出するために、自動二輪車の周辺を検出および評価するステップ（１０１）、検出された物体および車両状態に依存して危険性を決定するステップ（１０２）、および決定された危険性に依存して、ドライバに警告するステップおよび／またはドライバ支援システムおよび車両安全システムの少なくともいずれかを制御するステップ（１０３）を含む。
【選択図】図１

Description

本発明は、ドライバ、特に二輪車、例えば自動二輪車のドライバを支援するための方法および装置に関する。

特に乗用車においては、乗用車の死角にある車両を検出し、例えばミラーにこのことを表示するか、または聴覚的な警告を発信する種々異なるシステムが既知である。

これらのシステムは、例えば超音波またはレーダシステムに基づいている。

自動二輪車のドライバは、側方および後方に対してヘルメットにより視野を制限されている。これにより、車線変更する車両によって見落とされる危険性が大きい。さらに、ヘルメット着用時に走行音が大きく、側方の車両の聴覚による知覚は制限されている。

米国特許出願公開第２０１３／０３１１０７５号明細書により、自動二輪車のための安全システムが既知であり、この安全システムは少なくとも１つのセンサを含み、このセンサは自動二輪車に取り付けられており、車両の周辺の特徴を感知する。さらに、電子制御器が、少なくとも１つのセンサの信号を受信し、少なくとも１つの特徴に応じて、安全性が脅かされる事態が生じ得る確率を決定するように構成されている。決定された確率は、次いで少なくとも１つの第１閾値と比較され、電子制御器は、少なくとも１つの特徴が第１閾値を超えた場合に少なくとも１つの警告信号を発信するように構成されている。次いで警告信号を、例えばヘルメット内に表示することができる。安全システムは、次のシステム：死角システム、衝突警告システム、横断警告システム、車線保持警告システム、または交通標識検出システムのいずれか１つであってもよい。

米国特許出願公開第２０１３／０３１１０７５号明細書

このような背景に基づいて、本発明は、本発明の独立請求項にしたがって、二輪車、例えば自動二輪車のドライバを支援するための方法および装置をもたらす。この場合、環境センサによって車両の死角にいる車両が検出され、このことがドライバに表示される。この場合、車両のミラーで表示されることを選択することもできるが、好ましくは通信インタフェースによって情報がヘルメットに伝送され、ヘルメットに表示されるか、または聴覚的な警告信号が発信される。

このような通信インタフェースは、例えばブルートゥース（登録商標）モジュールによって実現することもできる。

二輪車、例えば自動二輪車の場合には、他の走行動態、特に傾斜もしくはリーン角を有しているという独自性が考慮されるべきである。

この場合、二輪車、例えば自動二輪車に特殊な主な独自性として、自動二輪車はカーブ走行時に側方に傾斜することに注意すべきである。したがって、乗用車もしくは自動車などのように複数の轍を残す車両の場合とは異なり、傾斜した走行時に誤って道路を死角の車両として検出しないように、このような特殊な状態を検出し、評価時に考慮する方法が必要となる。

したがって、死角を検出するためのビデオシステムに、ビデオシステムの画像情報に基づいて水平線の評価を行い、これにより自動二輪車の傾斜角を特定する方法が含まれていてもよい。

続いて二輪車の周辺にいる車両の後方の環境を評価する場合に傾斜角が考慮され、これにより、これらの車両の軌跡をより正確に計算し、ドライバにより良い警告を出すことができるか、またはドライバ支援システムもしくは車両安全システムを適切に制御することができる。

したがって、本発明による方法は、次のステップ：
周辺の物体を検出するために、二輪車の走行状態に依存して二輪車の周辺を検出および評価するステップ；
検出された物体および車両状態に依存して危険性を決定するステップ；および
決定された危険性に依存してドライバに警告するステップ、およびドライバ支援システムおよび／または車両安全システムを制御するステップの少なくともいずれかを含む。

この場合、二輪車は、特に自動二輪車またはスクータとして理解される。一般に二輪車は、車輪が走行方向に関して一本の轍を残す車両として理解される。

さらにこの方法は、構造もしくは走行方式に基づいて大きい傾斜もしくはリーン角を有する車両において使用することもできる。このような車両には、例えばエンジン付きの３輪車または小型車があてはまる。

この場合、走行状態とは、特に二輪車の傾斜として理解される。自動二輪車の傾斜はリーン角とも呼ばれる。

この場合、特に危険性とは、二輪車が、検出された物体、特に検出された車両と高い確率で衝突する危険性として理解される。例えば、検出された物体もしくは検出された他の車両の軌跡が、二輪車が意図または予測していた軌跡と一致する場合がこれにあてはまる。

この場合、ドライバ支援システムとは、ドライバが運転意図を実行する場合に支援するシステムとして理解される。この場合、支援は、警告もしくは警告示唆の発信によって、例えば警告ランプの制御によって行うことができる。他の形式で、例えばブレーキ操作または操舵による縦方向もしくは横方向操作によって支援を行うこともできる。このようなシステムは、ＥＳＰシステムとして知られており、二輪車においては自動二輪車ＥＳＰシステムとして知られている。さらに、運転意図を部分的または完全に引き受けることによって、自動運転のためのシステムによる支援を行うこともできる。

この場合、車両安全システムとは、ドライバ、同乗者または他の道路利用者の安全性を改善するために適したシステムとして理解される。車両安全システムには、特にブレーキシステムまたは乗員保護システム、例えばエアバッグが含まれる。

本発明による方法の実施形態によれば、二輪車に配置された画像検出システムの画像情報に依存して車両の傾斜が決定される。このために、画像情報で水平方向パターンが特定され、特定された水平方向パターンが水平線として統合される。さらに、特定された水平方向パターンが画像情報で追跡され、追跡された水平方向パターンの回転が検出され、この回転から水平線の回転が特定される。特定された水平線の回転から、二輪車のロールレートを推定することができる。ロールレートから、既知の原則にしたがって、二輪車の傾斜、ひいては自動二輪車のリーン角を決定することができる。したがって、特定された水平線の回転は二輪車の傾斜を表す。

これらの水平方向パターンは、特に水平方向の線、例えば水平線、または物体、例えば他の車両、またはその他の物体、例えば建造物の水平方向の線である。

好ましくは、二輪車の周辺を監視するために、特に二輪車の死角を監視するために使用される画像検出システムによって画像情報が得られる。

画像検出システムによって傾斜を決定する代わりに、こうした情報、例えば二輪車の傾斜をセンサボックスから取り出し、周辺をより良く理解することができる。

この場合、センサボックスとは、多数のセンサを備え、これらのセンサのセンサ値を他の車両システムに供給する車両の装置として理解される。

操舵支援システムもしくはステアリングダンパーが設けられている場合には、インタフェースによって、操舵旋回角もしくは操舵角を検出することができる。これらの情報から、速度信号と組み合わせて同様に傾斜角、ひいては二輪車の傾斜もしくは自動二輪車のリーン角を特定することができ、本発明による方法で走行状態として使用することができる。

代替的に、前方に向けられたドライバ支援システム（例えば、緊急ブレーキ状態特定または標識検出のためのビデオカメラ）により、自動二輪車の傾斜角または走行状態を特定することもでき、本発明による方法で二輪車の走行状態として考慮することもできる。

この方法の一改良形態によれば、画像情報で垂直方向パターンが特定される。特定された垂直方向パターンによって、特定された水平方向パターンが確認される。

垂直方向パターンは、同様に物体、例えば車両または建造物から得ることができる。

代替的に、水平方向パターンを水平線として統合する場合に、画像情報で特定された垂直方向パターンを直接に考慮することもできる。

本発明による方法の一実施形態の改良形態によれば、道筋を示す線が検出される。検出された道筋を示す線から水平線が決定される。

特別な変形例によれば、道筋を示す線から消失点が決定される。

この変形例は、道筋を示す線が消失点につながっているという認識に基づいている。この消失点は、一般に水平線に位置する。したがって、本発明による方法のこの変形例によれば、水平線は特に簡単に特定することができる。

この場合、一方では道筋を示す線とは、検出される路面標識として理解される。他方では、車線ならびに車道境界もしくは車道縁部を検出する方法が知られている。これらは、適切な方法により、距離もしくは広い意味で線として表される。本発明による方法のこの実施形態は、これらの線、特定される距離、および検出される路面標識に基づいている。

本発明による方法の一実施形態の改良形態によれば、決定するステップで、検出された物体の軌跡が特定される。特定された軌跡に依存して物体の危険性が決定され、軌跡を特定するために傾斜が考慮される。

この実施形態の変形例によれば、二輪車の傾斜の予測に依存して軌跡が特定される。

二輪車の傾斜もしくはリーン角の未来の変化が推定（予測）され、この変化が軌跡の特定に組み込まれるので、軌跡がより正確に特定されるという利点が得られる。

上述のように、二輪車の走行状態、もしくは自動二輪車の傾斜、ひいてはリーン角に関する情報が、二輪車のドライバを支援する方法、特に二輪車の死角を監視する方法に組み込まれている。

二輪車もしくは自動二輪車の傾斜を特定する方法のこのような態様は、同様に二輪車の周辺を監視するための他のセンサシステム、例えば超音波システム、レーダシステムまたはライダーシステムなどのために使用することもでき、これにより二輪車の周辺がより良好に評価される。

本発明の別の態様は、本発明による方法の実施形態の全てのステップを実行するように構成されたコンピュータプログラムである。

本発明の別の態様は、このようなコンピュータプログラムが記憶された機械読取可能なメモリ媒体である。

本発明の別の態様は、本発明による方法の実施形態の全てのステップを実行するように構成された装置である。

本発明による方法の実施形態のフロー図である。

図１は、本発明による方法の一実施形態のフロー図を示す。

ステップ１０１では、二輪車の周辺が検出および評価される。この場合、二輪車の走行状態、特に二輪車の傾斜が考慮される。

次に、例示的に画像検出システムもしくはビデオセンサに基づいて上記方法を自動二輪車で使用する場合について説明する。

例えば、画像検出システムの装置、例えばビデオシステムの制御器で、画像情報に基づいて自動二輪車のリーン角を特定する本発明の方法によるアルゴリズムを実行してもよい。

好ましい実施形態によれば、自動二輪車の側方および／または後方の領域を監視し、この領域の物体を検出するために適しセンサ装置が、二輪車の後部またはミラーの領域に取り付けられている。

このセンサ装置は、上記画像検出システムであってもよい。しかしながら、冒頭で述べた他の技術に基づいた別のシステムであってもよい。

このために、ビデオ画像が分析され、画像に「水平方向の」パターンもしくは線を備えるパターンが調査される。これらの線は、例えば、水平線、または物体、例えば他の車両またはその他の物体、例えば建造物の水平方向の線である。アルゴリズムは、このようなパターンを適切に探し出し、これらのパターンを統合し、これにより水平線を特定する。

別のステップでは、例えば線を検出するためのアルゴリズムを用いて道筋が特定される。同様に水平線を特定するためのアルゴリズムにおける入力値として、道筋を示す線を考慮することもできる。

このために、道路の線が水平線に消失点を有することを利用することができる。このことは、アルゴリズムのための開始点として利用することができる。なぜなら、自動二輪車ドライバは、一般に自動二輪車が垂直な場合に発進するからである。

別のステップでは、これらの線が経時的にどのように変化し、カメラの画像で回転するかが調査される。回転に対応して、特定された、もしくは仮想の水平線が適切に再現される。

水平線を再現することにより、自動二輪車のロールレートを特定し、最終的にカーブ走行時の自動二輪車の傾斜もしくはリーン角を特定することができる。

運転操作が極端な場合には、傾斜は約５０°になることもある。

自動二輪車のリーン角が上記手順によって特定された場合には、次のステップで、自動二輪車に近づいてくるか、もしくは自動二輪車から遠ざかっていく車線上の物体、例えば車両が特定される。この場合、物体の線がリーン角だけ傾斜しており、したがって、新しい物体についてもそのように「傾斜した」線を探す必要があることが考慮される。

軌跡を計算および予測する場合にも、自動二輪車の傾斜もしくはリーン角を考慮する必要がある。

ステップ１０２では、二輪車の走行状態もしくは自動二輪車の傾斜を考慮して、特定された物体に基づいて危険性が決定される。

したがって、極端なリーン角も考慮することにより、物体が自動二輪車ドライバにとって危険であるか否かを決定することができる。

他の車両が接近し、二輪車の死角に入った場合には、このことが検出される。

ステップ１０３では、特定された危険性に依存して、ドライバが警告されるか、またはドライバ支援システムもしくは車両安全システムが制御される。

例えば、車両が二輪車の側方で検出された場合には、自動二輪車における表示が、例えばミラーで作動される。

適切なヘルメットを使用することがき、このヘルメットが接続インタフェース、例えばブルートゥースを備えている場合には、例えば死角システムに組み込まれているか、または自動二輪車に組み込まれているインタフェースを介して、聴覚的または視覚的な警告がヘルメットに伝送され、これにより自動二輪車のドライバは死角にいる車両に気付かされる。

１００ 方法
１０１ ステップ
１０２ ステップ
１０３ ステップ

Claims (10)

1. 二輪車のドライバを支援する方法（１００）において、
   次のステップ：
   自動二輪車の走行状態、特に自動二輪車の傾斜に依存して、周辺の物体を検出するために、自動二輪車の周辺を検出および評価するステップ（１０１）；
   検出された物体および車両状態に依存して、危険性を決定するステップ（１０２）；および
   決定された危険性に依存して、ドライバに警告するステップおよび／またはドライバ支援システムおよび車両安全システムの少なくともいずれかを制御するステップ（１０３）を含む方法。
2. 請求項１に記載の方法（１００）において、
   自動二輪車に配置された画像検出システムの画像情報に依存して自動二輪車の傾斜を決定し、
   画像情報で水平方向パターンを特定し、特定された水平方向パターンを水平線として統合し、
   特定された水平方向パターンを画像情報で追跡し、検出された水平方向パターンの回転から水平線の回転を特定し、
   水平線の回転が自動二輪車の傾斜を表す方法。
3. 請求項２に記載の方法（１００）において、
   画像情報で垂直方向パターンを特定し、特定された垂直方向パターンによって、特定された水平方向のパターンを確認する方法。
4. 請求項２に記載の方法（１００）において、
   画像情報で垂直方法パターンを特定し、水平方向パターンを水平線として統合する場合に、特定された垂直方向パターンを考慮する方法。
5. 請求項２から４までのいずれか一項に記載の方法（１００）において、
   道筋を示す線を検出し、検出された道筋を示す線から水平線を決定し、特に道筋を示す線から消失点を決定する方法。
6. 請求項１から５までのいずれか一項に記載の方法（１００）において、
   評価するステップで、物体の線に基づいて物体を検出し、傾斜に依存して物体の線を決定する方法。
7. 請求項１から６までのいずれか一項に記載の方法（１００）において、
   決定するステップで、検出された物体の軌跡を特定し、特定された軌跡に依存して物体の危険性を決定し、軌跡を特定するために、傾斜、特に傾斜の予測を考慮する方法。
8. 請求項１から７までのいずれか一項に記載の方法（１００）の全てのステップを実行するように構成されているコンピュータプログラム。
9. 請求項８に記載のコンピュータプログラムが記憶されている機械読取可能な記憶媒体。
10. 請求項１から７までのいずれか一項に記載の方法（１００）の全てのステップを実行するように構成されている装置。

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