JP2020042340A - 移動体検知システム - Google Patents

Abstract

【課題】カーブ走行時における衝突予測の精度を向上する移動体検知システムを提供する。【解決手段】移動体検知システムは自車両の前方を検知する外界センサ１１の検知情報に基づいて自車前方の道路構造を認識する手段２１、移動体を抽出しその未来位置を予測する手段２２及び自車の現在走行状態に基づく予測進路に衝突判定領域を設定する手段２４を備える。移動体の未来位置が、衝突判定領域にあると判定されかつ経路誘導が作動している場合、走行予定経路におけるカーブ区間への進入前に地図データ１３からカーブ形状を取得し、カーブ形状と、カーブ区間への進入地点に到達する所定時間前の速度と、減速開始時期とに基づいて、当該カーブ区間への進入速度と当該カーブ区間の通過速度を予測し、当該カーブ区間における自車の進行方向位置分布と幅方向位置分布を推定する車両位置予測手段２３を備え、位置分布に基づいて衝突判定領域を補正する機能を有する。【選択図】図１

Description

本発明は、車両用の移動体検知システムに関し、さらに詳しくは、カーブ区間の走行を考慮した移動体検知とそれに基づく衝突判定に関するものである。

自動車における安全運転支援や自動運転などを目的として、車載カメラの視界に現れる歩行者や自転車などの移動体を画像認識し、その未来位置を予測し、衝突可能性が高いと判断される場合に、制動制御や警報などの回避処理を発動させる種々の移動体検知システムが開発されている。

特許文献１には、自車両周囲の物体の位置情報を取得し、自車両の移動情報に基づいて衝突確率マップを生成し、さらに、自車両の走行領域の幅を取得して衝突確率マップにおける確率分布を補正し、周囲物体の位置に応じて補正後の衝突確率マップに対応付けられた確率を読み出し、衝突確率として出力することが開示されている。

しかし、上記衝突判定技術は、自車が直進中であることを前提としており、カーブ走行中における衝突確率についての記載は無い。

特開２０１２−２３４４０７号公報

本発明は、上記のような実状に鑑みてなされたものであって、その目的は、カーブ走行時において高精度の衝突予測を行うことができる移動体検知システムを提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明は、
自車両の前方を検知する外界センサと、
前記外界センサの検知情報に基づいて自車前方の道路構造を認識する手段と、
前記外界センサの検知情報から移動体を抽出しその未来位置を予測する手段と、
自車の現在走行状態に基づく予測進路に衝突判定領域を設定する手段と、を備え、
前記移動体の未来位置が、前記衝突判定領域にあると判定される場合に警報または制動などの回避措置を発動させるように構成された移動体検知システムにおいて、
自車位置情報と地図データに基づいて経路誘導するナビゲーション機能が作動している状態で、走行予定経路におけるカーブ区間への進入前に前記地図データからカーブ形状を取得し、前記カーブ形状と、前記カーブ区間への進入地点に到達する所定時間前の速度と、減速開始時期に基づいて当該カーブ区間への進入速度と当該カーブ区間の通過速度を予測し、当該カーブ区間における自車の進行方向位置分布と幅方向位置分布を推定する車両位置予測手段を備え、前記位置分布に基づいて前記衝突判定領域を補正する機能を有することを特徴とする。

本発明に係る移動体検知システムは、上記のように、カーブ区間への進入前に当該カーブ区間における自車の所定時間後の進行方向位置分布と幅方向位置分布を推定し、それらに基づいて衝突判定領域を補正する機能を有するので、外界センサの検知情報のみでは困難であったカーブ区間内での自車両の未来位置予測と、それに基づく衝突判定、特に、カーブ区間進入直前あるいは直後におけるカーブ区間内での衝突判定の精度を向上するうえで有利である。

移動体検知システムを示すブロック図である。 車両がカーブ区間に進入する状況を示す概略図である。 車両が移動する予想軌跡を示す線図である。 カーブ走行中の速度分布と存在確率密度の関係を示すグラフである。 カーブ区間の進路に沿った存在確率分布を示す３Ｄグラフである。 カーブ区間における２次元存在確率分布を示す３Ｄグラフである。 カーブ区間における車線幅方向の存在確率分布を示すグラフである。 カーブ区間における車線幅方向の存在確率分布を示すグラフである。 カーブ区間進入前の減速状況を示すグラフである。 移動体検知システムの動作を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
本発明に係る移動体検知システムは、図１に示されるように、外界センサ１１、内界センサ１４、および、ナビゲーション装置１０などからなる入力装置群、道路構造認識部２１、移動体検知部２２、車両位置予測部２３、および、衝突判定部２４を含む処理装置２０から主に構成されている。

外界センサ１１は、自車両前方の画像を撮像するステレオカメラなどのイメージセンサ、自車両前方の３Ｄ点群データを取得するＬＩＤＡＲ（レーザースキャナ）などを単独または組み合わせて用いることができ、自車両前方の道路構造や移動体の検知に必要な基礎情報の入力手段を構成する。

内界センサ１４は、アクセルセンサ、ブレーキセンサ、車速センサ、加速度センサ、ヨーレートセンサ、舵角センサなどのセンサ群で構成され、自車両の走行状態や運転状態に関する車両情報を車載ＬＡＮ（ＣＡＮ）経由で取得し、車両の未来位置を予測するのに必要な情報の入力手段を構成する。

ナビゲーション装置１０は、自車両の位置情報を取得するＧＰＳセンサ１２と、地図データ１３を併用して、自車両の現在位置を表示するとともに、予め設定した目的地までの経路案内を行うものであり、経路設定や地図表示、経路案内（ナビゲーション）などを行うための表示および入力装置を備えている。

処理装置２０は、道路構造認識部２１、移動体検知部２２、車両位置予測部２３、および、衝突判定部２４のそれぞれの機能を実行するように動作可能なプログラムを格納するＲＯＭ（フラッシュメモリ）、演算処理を行うＣＰＵ、前記プログラムが読み込まれ前記ＣＰＵの作業領域および演算結果の一時記憶領域となるＲＡＭ、および入出力インターフェースなどを備えたコンピュータ（ＥＣＵ）として実装される。

道路構造認識部２１は、外界センサ１１に取得された画像または３Ｄ点群データより自車前方の道路構造（道路区分線、ガードレール、中央分離帯など）を認識し、図２に示すように、道路幅Ｗｂ（走行レーン幅）を取得する。

移動体検知部２２は、外界センサ１１に取得された画像または３Ｄ点群データより、認識処理によって移動体を抽出し、各移動体の位置、幅、速度を所定フレームレートで記憶するとともに、時系列フィルタ（カルマンフィルタ）を用いて各移動体の未来位置を予測し、各移動体を追跡する。

車両位置予測部２３は、ＧＰＳセンサ１２に取得される現在位置と、内界センサ１４に取得される自車両の走行状態や運転状態に基づいて、自車両の未来位置を予測する。ここで、自車両が直線区間４を走行している場合には、図２に示すように、自車両１の車幅Ｗａを前方に直線的に延長した領域に関して、自車両の走行状態（速度、加速度）に基づいて自車両の進路に沿った縦方向（ｘ方向）の位置を予測する。

一方、ＧＰＳセンサ１２に取得される自車両の現在位置が、ナビゲーション装置１０に設定された走行予定経路におけるカーブ区間５に接近した際には、直線区間４とは異なる予測方法を適用する。この点については後述する。

衝突判定部２４は、移動体検知部２２において検知された移動体の未来位置が、車両位置予測部２３において予測された自車両の未来位置（Ｗａ）に干渉する確率（衝突確率）を算出し、衝突確率が閾値以上であるか否かの判定を行い、かつ、自車両と移動体との衝突余裕時間（Time To Collision；ＴＴＣ）を算出する。衝突確率が閾値以上であり、かつ、ＴＴＣが所定値以下であればブレーキ制御ユニット３２により自動ブレーキを作動させ、ＴＴＣが所定値以下でない場合は警報装置３１を作動させる。

（カーブ区間における自車両の未来位置予測）
ナビゲーション装置１０において、ユーザによる目的地や経由地の入力に基づいて走行経路が選定されると、選定された走行予定経路に存在するカーブ区間がリストアップされ、各カーブ区間の座標点データが地図データ１３から取得され、それに基づいて、各カーブ区間の曲率や旋回角などのカーブ形状データ（図３）が算出される。この処理は車両位置予測部２３にて実行されるが、ナビゲーション装置１０側で実行し、経路案内などに利用しても良い。

ナビゲーション装置１０の案内に従って経路走行を開始すると、最初に通過する予定のカーブ区間の進入地点Ａの位置情報とカーブ形状データが車両位置予測部２３に読み込まれ、内界センサ１４から取得される自車両の現在の車両速度Ｖ０に基づいて、カーブ進入地点Ａに到達する所定時間ｔｂ前に通過する減速検知開始地点Ｂの位置が算出される。

この減速検知開始地点Ｂの通過後にブレーキオンまたはアクセルオフとなった時点でカーブ走行のための減速が開始されたものとする。例えば、減速検知開始地点Ｂ通過時に既にアクセルオフとなっている場合はその後にブレーキオンとなった時点を減速開始時期とする。下り坂などで減速検知開始地点Ｂ通過時に既にブレーキオンとなっている場合は地点Ｂ通過時を減速開始時期とする。平地走行や上り坂などではアクセルオフとなった時点を減速開始時期とする。

この減速開始タイミングと現在速度Ｖ０（減速前の速度）からカーブ進入地点Ａでの速度（カーブ進入速度Ｖ１）を推定し、カーブ曲率と減速開始タイミングからカーブ区間５内での平均予測速度Ｖmeanを算出し、後述のようにカーブ区間５内での車両１′の進路方向（縦方向ｘ）位置分布と道路幅方向（横方向ｙ）位置分布を推定する。これらの処理はカーブ進入以前に完了し、カーブ進入以降における衝突判定に反映される。

例えば、カーブ進入速度Ｖ１は、現在の車両速度Ｖ０、カーブ進入地点Ａまでの距離をＬ、ｔ１＝ｖ０／Ｌ、カーブ最大曲率をＲ１、車両特性から決まる定数をＣ１，Ｃ２として、次式より求められる。
Ｖ１＝Ｃ１（Ｖ０・ｔ１＾（Ｒ１／Ｖ０）＊Ｃ２）

カーブ区間内での車両の速度分布Ｖは、カーブ進入速度Ｖ１を平均速度Ｖmeanとすると、図４に示すように、平均速度Ｖmeanを中心とした正規分布となるが、分散は、平均速度Ｖmeanが、カーブ最大通過速度Ｖmaxから離れるほど大きくなり、図中破線のＶmean′で示されるように、カーブ最大通過速度Ｖmaxに近いほど小さくなる。

なお、カーブ区間を通過する最大通過速度Ｖmaxは、カーブ曲率および路面状態、車両特性によって決まる。単純には、最大旋回角速度ω＝(車体コーナリング特性の定数)×速度Ｖ×最大舵角δ、ｖ＝ｒωから、ｒ＝１／(車体コーナリング特性の定数)×最大舵角δ、のように求めてもよいし、乾燥、湿潤の路面での曲率ごとの最大通過速度を予め実験的に求めた値を使用してもよい。

また、図９は、カーブ曲率とカーブ区間進入前の減速状況との関係を示しており、破線で示されるＣａは、曲率が小さいカーブ区間進入前の減速状況、実線で示されるＣｂは、曲率が大きいカーブ区間進入前の減速状況を示している。曲率が大きいカーブ区間に進入する場合は、十分な減速を必要とするのに対し、曲率が小さいカーブ区間に進入する場合は、大きな減速を必要としないので、比較的緩やかな減速となっている。

（車両進行方向の位置推定）
次に、カーブ形状データ（図３）に沿って車両が移動するものとして、車両の速度分布Ｖから想定されるｔ秒後の車両位置分布を求める（図５）。ｔ秒後の予測とｔ＋△ｔ秒後の予測は同じ軌跡で確率密度分布の違いとなる（図６）。

なお、上記の例では、カーブ進入速度Ｖ１を平均速度Ｖmeanとした速度分布Ｖを基に計算しているが、カーブ進入地点Ａの１点ではなく、複数の地点Ａ１〜Ａｎについて、先ずＡ１における速度分布を求め、Ａ１分布からＡ２分布、Ａ２からＡ３・・・Ａｎというように順に導出して計算して用いた速度分布を用いることもできる。

（車両幅方向の位置推定）
上記と並行して、道路構造認識部２１より得られる情報に基づいて、車両幅方向の位置を推定する。すなわち、標準的な規格の道路の走行では、車両が区分線（車道外側線、車線境界線）を逸脱しないと仮定して車線両側の区分線位置における車両の存在確率を０とすれば、中央部分は一定値に近いような分布となる（図７、Ｒｍ）。

両端からの立ち上がりは、車線幅が狭い場合や車速が速い場合は、道路端に近づき易いので急になる。これに対して、区画線（白線）で画定された路側帯がなく、ガードレールによって道路端が画定される場合は、ガードレールから離れて走行する傾向になり緩やかに立ち上がりの分布となる（図７、Ｒｎ）。

上記のような基本的特性に加えて、カーブ走行においては、走行位置が外側に膨らむ傾向があり、カーブの内側と外側で確率分布に違いが生じるため、左右非対称な確率を仮定する。以下に計算例を示す。

カーブ外側の確率分布を規定するパラメータ：ａ１、カーブ内側の確率分布を規定するパラメータ：ａ２、カーブの設計速度ｖ（Ｒ＝４６０で１００ｋｍ／ｈ、Ｒ＝２８０で８０ｋｍ／ｈ）とし、ａ１＝１−ｖ／５０、ａ２＝１＋ｖ／１００、走行レーン幅員４ｍとした場合、次式を適用することで、図８のような確率分布になる。
カーブ外側（０＜ｘ≦２）：
ｆ（ｘ）＝ｃ１／ａ１√（２／π）ｅｘｐ（−ｘ＾２／２ａ１＾２）
カーブ内側（２＜ｘ≦４）：
ｆ（ｘ）＝ｃ２／ａ２√（２／π）ｅｘｐ（−（２−ｘ）＾２／２ａ２＾２）
（但し、ｃ１，ｃ２は規格化パラメータ）

図８において、Ｒａは、Ｒ＝２８０のカーブ走行時、Ｒｂは、Ｒ＝４８０のカーブ走行時における車両幅方向の存在確率分布を示している。Ｒｍは、直線走行時における車両幅方向の存在確率分布である。

（２次元確率分布）
上記のように求めた車両進行方向および車両幅方向の存在確率分布から、時刻ｔ２〜ｔ３まで△ｔ刻みの２次元確率分布を求める。

（衝突確率の算出）
以上述べたような車両の未来位置予測と並行して、移動体検知部２２では、外界センサ１１に取得された画像または３Ｄ点群データより抽出した１または複数の移動体の未来位置を予測しており、移動体のｔ秒後の２次元確率分布と、車両のｔ秒後の２次元確率分布の重なり合わせから、ｔ秒後の衝突確率を求めることができる。

例えば、ｔ秒後に車両がＰ１地点に存在する確率０．３、Ｐ２地点に存在する確率０．１、歩行者がＰ１地点に存在する確率０．５、Ｐ２地点に存在する確率０．３の場合、衝突確率は、０．３×０．５＋０．１×０．８＝０．２３、で２３％となる。

なお、先述したように、直線区間４では、自車両１の車幅Ｗａを前方に延長した領域に関して車両進行方向（ｘ方向）の位置を予測し、それによって求められる２次元確率分布と、移動体の２次元確率分布との重なり合わせから衝突確率を算出している。

カーブ区間５では、道路構造認識部２１に取得される区分線などの情報に基づいて道路構造が検知され、領域Ｗａが修正されるので、近距離での予測は可能であるが、道路構造の変化までを予測することはできない。

従って、上述したような、ＧＰＳセンサ１２と地図データ１３を利用し、カーブ区間５の進入前の車両走行状態から、カーブ区間５内における自車両の未来位置予測を併用することで、カーブ区間における衝突判定の精度を向上することができる。

（移動体検知および衝突判定フロー）
次に、上記実施形態に基づく移動体検知システムの動作について図１０を参照しながら説明する。

本発明に係る移動体検知システムでは、外界センサ１１の検知情報に基づく道路構造認識（２１）、移動体検知（２２）、それらに基づく衝突判定（２４）、警報出力（３１，３２）に関するメインプロセス（図１０（ａ）：ステップ１００〜１０８）と、ナビゲーション装置１０の設定とＧＰＳセンサ１２、地図データ１３、内界センサ１４の車両情報に基づくカーブ区間での車両位置予測（２３）に関するサブプロセス（図１０（ｂ）；ステップ１２０〜１２７）が並行して実行されており、カーブ区間において、サブプロセス（ｂ）の車両位置予測がメインプロセス（ａ）の衝突判定に反映される。以下、便宜的に先にサブプロセス（ｂ）のフローについて述べ、その後でメインプロセス（ａ）のフローについて述べる。

サブプロセス（ｂ）では、ナビゲーション装置１０において経路設定がなされ、経路誘導が作動している状態で、車両位置予測部２３は、走行予定経路における次のカーブ区間の位置情報およびカーブ形状を地図データ１３から取得し、内界センサ１４から取得される車速に基づいて減速検知開始地点Ｂを算出する（ステップ１２０）。

ＧＰＳセンサ１２の位置情報に基づいて自車両１が減速検知開始地点Ｂを通過したことが検出されると（ステップ１２１）、車両位置予測部２３は、内界センサ１４から出力されるアクセルオフまたはブレーキオンの監視を開始する（ステップ１２２）。

アクセルオフまたはブレーキオンの何れかが検知された時点で、車両位置予測部２３は、カーブ進入速度Ｖ１の推定およびカーブ内各地点の通過速度の推定を行い（ステップ１２３）、所定時間後の自車進行方向（ｘ）位置分布および横方向（ｙ）位置分布を算出し（ステップ１２４）、算出されたｔ＋△ｔ秒後の２次元確率分布に基づく衝突判定領域の補正値を出力待機状態とし、カーブフラグをオンにする（ステップ１２５）。

上記処理（ステップ１２４〜１２５）は、カーブ区間の終了まで反復され、カーブ内での車速に基づいて２次元確率分布に基づく衝突判定領域の補正値が更新される。

ＧＰＳセンサ１２の位置情報または内界センサ１４に検出される舵角が閾値以下となった（０に近づいた）ことにより、カーブ区間の終了が検出されると（ステップ１２６）、カーブフラグをオフにし（ステップ１２７）、ステップ１２０に戻り、次のカーブ区間の処理に備える。

一方、メインプロセス（ａ）では、外界センサ１１の検知情報に基づき、道路構造認識部２１において走行レーンおよび走行領域の検知を実施し（ステップ１００）、移動体検知部２２においては移動体検知を実施する（ステップ１０１）。

衝突判定部２４は、常にカーブフラグを監視しており（ステップ１０２）、移動体検知部２２の検知情報に基づいてｔ＋△ｔ秒後の移動体存在確率分布を算出し（１０４）、カーブフラグがオンであれば、道路構造認識部２１に取得される衝突判定領域に、車両位置予測部２３に算出された２次元確率分布に基づく衝突判定領域の補正値を適用し（ステップ１０３）、ｔ＋△ｔ秒後の衝突確率を算出し、カーブフラグがオフの場合は、補正値を適用せずに道路構造認識部２１に取得される衝突判定領域のみに基づき、ｔ＋△ｔ秒後の衝突確率を算出する（ステップ１０５）。

衝突確率が閾値以上であれば（ステップ１０６）、衝突判定部２４は、ＴＴＣが所定値以下でない場合は警報装置３１を作動させ、ＴＴＣが所定値以下であればブレーキ制御ユニット３２により自動ブレーキを作動させる（ステップ１０８）。衝突確率が閾値以上でない場合は、自車両および移動体（歩行者）の情報を更新し（ステップ１０７）、ステップ１００に戻り、次の処理に備える。

なお、本発明に係る移動体検知システムにおいて衝突判定の対象となる移動体とは、歩行者や自転車の他に、本来道路上に存在しないが移動の結果としてそこに存在する落下物などの静止物体も含まれる。

上記実施形態では、減速検知開始地点Ｂの通過後における減速開始タイミングと現在速度Ｖ０からカーブ進入速度Ｖ１を推定し、カーブ進入以前に、カーブ区間５内での車両の進路方向位置分布と道路幅方向位置分布を推定する（カーブ進入後は現在速度に基づいて推定値を順次更新する）場合について述べたが、減速検知開始地点Ｂの通過後における減速開始タイミングと現在速度Ｖ０と、カーブ進入地点Ａでの実際のカーブ進入速度から、カーブ区間５内での車両の進路方向位置分布と道路幅方向位置分布を推定するようにしてもよい。

以上、本発明の実施形態について述べたが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想に基づいてさらに各種の変形および変更が可能である。

１ 車両
４ 直線区間
５ カーブ区間
１０ ナビゲーション装置
１１ 外界センサ
１２ ＧＰＳセンサ
１３ 地図データ
１４ 内界センサ
２０ 処理装置
２１ 道路構造認識部
２２ 移動体検知部
２３ 車両位置予測部
２４ 衝突判定部
３１ 警報装置
３２ ブレーキ制御ユニット
Ａ カーブ進入地点
Ｂ 減速検知開始地点
Ｗａ 車幅
Ｗｂ 車線幅

Claims (7)

1. 自車両の前方を検知する外界センサと、
   前記外界センサの検知情報に基づいて自車前方の道路構造を認識する手段と、
   前記外界センサの検知情報から移動体を抽出しその未来位置を予測する手段と、
   自車の現在走行状態に基づく予測進路に衝突判定領域を設定する手段と、を備え、
   前記移動体の未来位置が、前記衝突判定領域にあると判定される場合に警報または制動などの回避措置を発動させるように構成された移動体検知システムにおいて、
   自車位置情報と地図データに基づいて経路誘導するナビゲーション機能が作動している状態で、走行予定経路におけるカーブ区間への進入前に前記地図データからカーブ形状を取得し、前記カーブ形状と、前記カーブ区間への進入地点に到達する所定時間前の速度と、減速開始時期に基づいて当該カーブ区間への進入速度と当該カーブ区間の通過速度を予測し、当該カーブ区間における自車の進行方向位置分布と幅方向位置分布を推定する車両位置予測手段を備え、前記位置分布に基づいて前記衝突判定領域を補正する機能を有することを特徴とする移動体検知システム。
2. 前記減速開始時期は、前記カーブ区間への進入地点に到達する所定時間前以降にアクセルオフまたはブレーキオンとなったタイミングであることを特徴とする請求項１記載の移動体検知システム。
3. 前記カーブ形状はカーブ曲率を含み、前記通過速度の予測は、前記カーブ曲率に依存して決定される当該カーブ区間の最大通過速度と、前記カーブ区間への進入速度との差に応じた分散を有する速度分布を含むことを特徴とする請求項１または２記載の移動体検知システム。
4. 前記カーブ区間への進入地点を通過時に実際の進入速度に基づいて当該カーブ区間の通過速度の予測値を更新し、当該カーブ区間における自車の進行方向位置分布と幅方向位置分布を更新し、前記衝突判定領域を更新する機能をさらに有することを特徴とする請求項１〜３の何れか一項記載の移動体検知システム。
5. 外界センサの検知情報に基づいて自車前方の道路構造を認識するステップと、
   前記外界センサの検知情報から移動体を抽出しその未来位置を予測するステップと、
   自車の現在走行状態に基づく予測進路に衝突判定領域を設定するステップと、
   前記移動体の未来位置が、前記衝突判定領域にあるか否かを判定するステップと、
   を含む移動体検知方法において、
   自車位置情報と地図データに基づいて経路誘導するナビゲーション機能が作動している状態で、走行予定経路におけるカーブ区間への進入前に前記地図データからカーブ形状を取得するステップと、
   前記カーブ形状、前記カーブ区間への進入地点に到達する所定時間前の速度、および、減速開始時期に基づいて当該カーブ区間への進入速度と当該カーブ区間の通過速度を予測するステップと、
   当該カーブ区間における自車の進行方向位置分布と幅方向位置分布を推定するステップと、
   前記進行方向位置分布および前記幅方向位置分布に基づいて、前記衝突判定領域を補正するステップと、
   をさらに含むことを特徴とする移動体検知方法。
6. 外界センサの検知情報に基づいて自車前方の道路構造を認識するステップと、
   前記外界センサの検知情報から移動体を抽出しその未来位置を予測するステップと、
   自車の現在走行状態に基づく予測進路に衝突判定領域を設定するステップと、
   前記移動体の未来位置が、前記衝突判定領域にあるか否かを判定するステップと、
   をメインプロセスとして含む移動体検知方法において、
   自車位置情報と地図データに基づいて経路誘導するナビゲーション機能が作動している状態で、走行予定経路におけるカーブ区間をリストアップするステップと、
   前記リストアップしたそれぞれのカーブ区間のカーブ形状を当該カーブ区間への進入前に前記地図データから取得するステップと、
   前記リストアップしたカーブ区間への進入地点に到達する所定時間前の速度を取得するステップと、
   前記リストアップしたカーブ区間への進入地点に到達する所定時間前以降にアクセルオフまたはブレーキオンとなったタイミングを減速開始時期として取得するステップと、
   前記カーブ形状、前記カーブ区間への進入地点に到達する所定時間前の速度、および、前記減速開始時期に基づいて当該カーブ区間への進入速度と当該カーブ区間の通過速度を予測するステップと、
   当該カーブ区間における自車の進行方向位置分布と幅方向位置分布を推定するステップと、
   をサブプロセスとして含み、
   前記サブプロセスを前記メインプロセスと並行して反復実行し、前記サブプロセスで推定された前記進行方向位置分布および前記幅方向位置分布に基づいて、前記メインプロセスにおける前記衝突判定領域を補正することを特徴とする移動体検知方法。
7. 前記サブプロセスは、前記進行方向位置分布および前記幅方向位置分布を推定するステップに続いてカーブフラグをオンにするステップを含み、
   前記メインプロセスは、前記カーブフラグがオンになっている場合に、前記衝突判定領域を補正することを特徴とする請求項６記載の移動体検知方法。