JP2022008854A - 制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】車両の安全な走行を実現する技術を提供すること。【解決手段】制御装置２００は、対象車両の走行を制御する装置である。制御装置２００は、センサを用いて部分オブジェクト２０を検出する。部分オブジェクト２０は、対象車両に乗っているオブジェクトの一部であって、対象車両の外部に出ている部分である。さらに制御装置２００は、検出された部分オブジェクト２０に基づいて、対象車両の走行に関する情報（走行情報）を出力する。例えば走行情報は、対象車両の走行の制御する制御情報や、部分オブジェクト２０に関する情報を示す報知情報である。【選択図】図１

Description

本発明は、車両の走行の制御に関する。

車両が危険な状況にあることを検出する技術が開発されている。例えば特許文献１は、車両が交差点を走行する際に危険な運転が行われたら、そのことを報知する技術を開示している。また、特許文献２は、自動運転の危険度が高い場合に搭乗者にそのことを報知することで、自動運転の内容や、自動運転を継続するか否かを搭乗者に選択させる技術を開示している。

特開２０１５－１２５５６０号公報 特開２０１５－２３０５５２号公報

前述した各特許文献では、車両が危険な状況にあるか否かを車両の運転の内容によって判断している。しかし、車両が危険な状況に陥る原因は運転の内容だけとは限らない。

本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであり、車両の安全な走行を実現する技術を提供することを一つの目的とする。

第１の発明は、車両の走行を制御する制御装置である。当該制御装置は、１）センサを用いて前記車両に乗っているオブジェクトの一部であって前記車両の外部に出ている部分オブジェクトを検出する検出手段と、２）前記検出された部分オブジェクトに基づいて前記車両の走行に関する制御情報を出力する出力制御手段と、を有する。

第２の発明は、車両の走行を制御するコンピュータによって実行させる制御方法である。当該制御方法は、１）センサを用いて前記車両に乗っているオブジェクトの一部であって前記車両の外部に出ている部分オブジェクトを検出する検出ステップと、２）前記検出された部分オブジェクトに基づいて前記車両の走行に関する走行情報出力する出力制御ステップと、を有する。

第３の発明は、第２の発明の制御方法の各ステップをコンピュータに実行させるプログラムの発明である。

上述した目的、およびその他の目的、特徴および利点は、以下に述べる好適な実施の形態、およびそれに付随する以下の図面によってさらに明らかになる。

実施形態１の制御装置の概要を説明するための図である。 実施形態１に係る制御装置の機能構成を例示するブロック図である。 制御装置のハードウエア構成を例示する図である。 対象車両の内部に設置されている制御装置を例示する図である。 実施形態１の制御装置によって実行される処理の流れを例示するフローチャートである。 単眼カメラとラインレーザの双方が設置されている対象車両を例示する図である。 部分オブジェクトの大きさの範囲に、対象車両の速度を対応づけた情報をテーブル形式で例示する図である。 所定の方向について、部分オブジェクトと対象車両１０との間の距離を例示する図である。 部分オブジェクトの大きさに基づいて道路上の走行位置が制御される様子を例示する図である。

以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。また、特に説明する場合を除き、ブロック図における各ブロックは、ハードウエア単位の構成ではなく、機能単位の構成を表している。

＜概要＞
図１は、実施形態１の制御装置２００の概要を説明するための図である。以下で図１を用いて行う説明は、制御装置２００の動作の理解を容易にするための例示であり、制御装置２００の動作を限定するものではない。

制御装置２００は、対象車両１０の走行に関する情報（以下、走行情報）を出力する装置である。走行情報は、例えば対象車両１０の走行を制御するための制御情報である。対象車両１０の走行の制御には、例えば、対象車両１０の速度や走行経路の制御などがある。その他にも例えば、走行情報は、対象車両１０の走行状況が危険な状況にあること（通常時よりも事故が発生しやすい状況にあること）を示す報知情報である。なお、走行情報及びその利用方法についての詳細は後述する。

制御装置２００によって制御情報が出力される場合、対象車両１０は、その走行の少なくとも一部が制御装置２００によって制御される車両である。例えば、対象車両１０は自動運転車である。ただし、制御装置２００によって制御情報が出力される場合、対象車両１０は、制御装置２００によってその走行の少なくとも一部が制御される車両であればよく、自動運転車には限定されない。例えば対象車両１０は、衝突の危険性などがある緊急時においてのみ制御装置２００によって制御される車両であってもよい。

制御装置２００は、センサを用いて部分オブジェクト２０を検出する。部分オブジェクト２０は、対象車両１０に乗っているオブジェクト（以下、付随オブジェクト）の一部であって、対象車両１０の外部に出ている部分である。付随オブジェクトは、対象車両１０に乗っている人又は物である。より具体的には、付随オブジェクトは、対象車両１０の搭乗者又は対象車両１０に積まれている荷物などである。

搭乗者の身体や荷物が対象車両１０の外部に出ている場合（例えば搭乗者が窓から身を乗り出している場合や、荷物が荷台からはみ出ている場合など）には、対象車両１０から出ている搭乗者や荷物が、部分オブジェクト２０として検出される。一方、搭乗者の身体や荷物が対象車両１０から出ていない場合、部分オブジェクト２０が検出されない。

制御装置２００は、検出した部分オブジェクト２０に基づいて、対象車両１０の走行情報を出力する。例えば部分オブジェクト２０の大きさが大きい場合、搭乗者や荷物が周囲の標識等に衝突する恐れがある。そこで制御装置２００は、このような場合に、走行情報の出力を行う。例えば、制御装置２００は、対象車両１０の速度を減速させることを示す制御情報を出力することにより、対象車両１０を減速させる。

本実施形態の制御装置２００によれば、部分オブジェクト２０がセンサによって検出され、検出された部分オブジェクト２０に応じて、対象車両１０の走行に関する走行情報が出力される。ここで、部分オブジェクト２０を検出することで、搭乗者が窓から身を乗り出している状況や、荷物が荷台の外や窓の外にはみ出している状況（例えばトラックにおいて荷崩れが起きている状況）など、動的に発生する危険な状況が把握される。このように、搭乗者が窓から身を乗り出したり荷物が荷台からはみ出したりすると、たとえ運転の内容に問題がなくても、搭乗者や荷物が壁などに衝突してしまうといった事故が発生する恐れがある。

本実施形態の制御装置２００によれば、このように運転の内容に問題がない状況においても動的に生じうる危険な状況の発生を把握して、走行情報が出力される。例えばその結果、対象車両１０の走行が制御されたり、対象車両１０が危険な状況にあることを示す警告がなされたりする。こうすることで、車両のより安全な走行を実現することができる。

以下、本実施形態の制御装置２００について、さらに詳細を説明する。

＜制御装置２００の機能構成の例＞
制御装置２００は、例えば図２に示す各機能構成部で構成される。図２は、実施形態１に係る制御装置２００の機能構成を例示するブロック図である。制御装置２００は、検出部２０２及び出力制御部２０６を有する。検出部２０２は、センサを用いて部分オブジェクト２０を検出する。出力制御部２０６は、検出された部分オブジェクト２０に基づいて、対象車両１０の走行情報を出力する。

＜制御装置２００のハードウエア構成の例＞
制御装置２００の各機能構成部は、各機能構成部を実現するハードウエア（例：ハードワイヤードされた電子回路など）で実現されてもよいし、ハードウエアとソフトウエアとの組み合わせ（例：電子回路とそれを制御するプログラムの組み合わせなど）で実現されてもよい。以下、制御装置２００の各機能構成部がハードウエアとソフトウエアとの組み合わせで実現される場合について、さらに説明する。

図３は、制御装置２００のハードウエア構成を例示する図である。計算機１００は、制御装置２００を実現する計算機である。例えば計算機１００は、対象車両１０のエンジンなどを制御する ECU（Electronic Control Unit）である。計算機１００は、制御装置２００を実現するために専用に設計された計算機であってもよいし、汎用の計算機であってもよい。ただし、制御装置２００を実現する計算機１００は、ECU に限定されず、任意の計算機とすることができる。例えば制御装置２００を実現する計算機１００は、カーナビゲーション装置である。

計算機１００は、バス１０２、プロセッサ１０４、メモリ１０６、ストレージデバイス１０８、入出力インタフェース１１０、及びネットワークインタフェース１１２を有する。バス１０２は、プロセッサ１０４、メモリ１０６、ストレージデバイス１０８、入出力インタフェース１１０、及びネットワークインタフェース１１２が、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。ただし、プロセッサ１０４などを互いに接続する方法は、バス接続に限定されない。プロセッサ１０４は、マイクロプロセッサなどを用いて実現される演算処理装置である。メモリ１０６は、RAM（Random Access Memory）などを用いて実現される主記憶装置である。ストレージデバイス１０８は、ROM（Read Only Memory）やフラッシュメモリなどを用いて実現される補助記憶装置である。

入出力インタフェース１１０は、計算機１００を周辺機器と接続するためのインタフェースである。図３において、入出力インタフェース１１０には、センサ４０が接続されている。センサ４０は、部分オブジェクト２０を検出するために利用されるセンサである。

例えば計算機１００には、入出力インタフェース１１０を介し、対象車両１０の制御に用いる各種のアナログ信号やデジタル信号が入力又は出力される。ここで、入出力インタフェース１１０には、アナログの入力信号をデジタル信号に変換する A/D コンバータや、デジタルの出力信号をアナログ信号に変換する D/A コンバータなどが適宜含まれる。

ネットワークインタフェース１１２は、計算機１００を通信網に接続するためのインタフェースである。この通信網は、例えば CAN（Controller Area Network）通信網である。ネットワークインタフェース１１２が通信網に接続する方法は、無線接続であってもよいし、有線接続であってもよい。

計算機１００は、ネットワークインタフェース１１２を複数有していてもよい。例えば計算機１００は、CAN 通信網に接続するためのネットワークインタフェース１１２と、WAN（Wide Area Network）通信網に接続するためのネットワークインタフェース１１２を有する。例えば計算機１００は、WAN 通信網を介して、サーバ装置などから種々の情報を取得する。

ストレージデバイス１０８は、制御装置２００の各機能構成部を実現するためのプログラムモジュールを記憶している。プロセッサ１０４は、このプログラムモジュールをメモリ１０６に読み出して実行することで、制御装置２００の機能を実現する。

＜＜センサ４０について＞＞
センサ４０には、様々なものを採用することができる。例えばセンサ４０はカメラである。このカメラを設ける場所は任意である。例えばセンサ４０は、対象車両１０のサイドミラー付近に設けられる。例えば、対象車両１０の右側のサイドミラー付近に設置されたカメラによって生成される撮像画像を利用することで、右側の窓から搭乗者が身を乗り出しているといった危険な状況を把握できる。同様に、対象車両１０の左側のサイドミラー付近にカメラを設ければ、このカメラによって生成される撮像画像を利用することで、右側の窓から搭乗者が身を乗り出しているといった危険な状況を把握できる。その他にも例えば、カメラは、対象車両１０の屋根部分に設置される。対象車両１０の屋根部分に設置されたカメラによって生成される撮像画像を利用することで、例えばサンルーフから搭乗者が身を乗り出しているといった危険な状況を把握できる。その他にも例えば、カメラは、フェンダーミラーの付近やボンネット上などに設置されてもよい。

センサ４０として利用されるカメラは、単眼カメラであってもよいし、ステレオカメラであってもよい。また、センサ４０が単眼カメラである場合、単眼カメラとラインレーザの組み合わせがセンサ４０として利用されてもよい。ラインレーザの利用方法については後述する。

その他にも例えば、センサ４０には、ライダ（Lidar: Light Detection and Ranging）センサなどの測距装置を利用することができる。測距装置を設ける場所も任意の場所とすることができ、例えば前述したカメラと同様に、対象車両１０のサイドミラーの付近、対象車両１０の屋根部分、フェンダーミラー付近、又はボンネット上などの任意の場所に設置される。

その他にも例えば、センサ４０は、赤外線センサなど、物体の存在を検出するセンサであってもよい。例えばこのセンサは、窓や荷台などから外へはみ出した搭乗者や荷物を検出できるように、窓や荷台などに設置される。

＜制御装置２００の設置例＞
制御装置２００は、例えば対象車両１０に設置される。図４は、対象車両１０の内部に設置されている制御装置２００を例示する図である。ECU ２４０は、制御装置２００を実現する計算機１００の一例である。対象車両１０は、ECU ２４０によってその走行の少なくとも一部が制御される。例えば対象車両１０の走行は、ギア、エンジン、及びステアリングなどの機構を制御することによって制御される。なお、ECU によって決定された制御方法に基づいて、車両に設けられている各種の機構を制御する技術には、既存の技術を利用することができる。

＜処理の流れ＞
図５は、実施形態１の制御装置２００によって実行される処理の流れを例示するフローチャートである。検出部２０２は、センサの検出結果を用いて部分オブジェクト２０を検出する（Ｓ１０２）。出力制御部２０６は、検出された部分オブジェクト２０に基づいて走行情報の出力を行う（Ｓ１０６）。

制御装置２００が図５で例示した一連の処理を行うタイミングは任意である。例えば制御装置２００は、所定の周期で、図５で例示した一連の処理を行う。ただし制御装置２００は、所定の条件が満たされた場合のみ、上記一連の処理を行ってもよい。例えば、人や物が対象車両１０の外に出るためには、対象車両１０の一部（例えばドア、窓、又はサンルーフなど）が開いている必要がある。そこで例えば、制御装置２００は、対象車両１０の所定の場所（ドア、窓、及びサンルーフなど）が開いていることを検出した場合にのみ、上記一連の処理を行うようにしてもよい。ドア、窓、又はサンルーフなどが開いていることを検出する技術には、既存の技術を利用することができる。

＜部分オブジェクト２０の検出：Ｓ１０２＞
検出部２０２は、センサ４０を用いて部分オブジェクト２０を検出する。部分オブジェクト２０を検出する方法は、センサ４０として何を利用するかによっても異なる。以下、１）３次元位置を検出可能なセンサ４０を利用するケース、２）単眼カメラをセンサ４０として利用するケース、３）単眼カメラと共にラインレーザを利用するケースという３つのケースについて、部分オブジェクト２０を検出する具体的な方法を例示する。

＜＜３次元位置を検出可能なセンサ４０を利用するケース＞＞
例えば、センサ４０が、ステレオカメラや測距装置など、検出範囲に含まれるオブジェクトの３次元位置を検出できるセンサであるとする。この場合、検出部２０２は、センサ４０の検出結果として３次元点群データを取得する。３次元点群データは、センサ４０の検出範囲に含まれるオブジェクトの各位置の３次元座標を示す。３次元座標の原点は、例えばセンサ４０の位置である。ステレオカメラや測距装置などの検出結果から３次元点群データを得る技術には、既存の技術を利用することができる。以下、或る１点の３次元座標を示すデータを、点データと呼ぶ。すなわち、３次元点群データは、センサ４０の検出範囲に含まれるオブジェクトの各位置の座標を表す点データの集合となる。

検出部２０２は、３次元点群データから、対象車両１０又は付随オブジェクトを表す領域を構成する点データを抽出する。以下、対象車両１０又は付随オブジェクトを表す領域を前景領域と呼び、それ以外の領域を背景領域と呼ぶ。言い換えれば、検出部２０２は、３次元点群データから前景領域を抽出する。

前景領域を抽出するため、例えば検出部２０２は、３次元点群データに含まれる点データを、点データ間の距離に基づいてクラスタリングする。より具体的には、検出部２０２は、互いに距離が近い点データをクラスタリングする。なお、点データのクラスタリングには、既知の手法を利用することができる。

ここで検出部２０２は、上記クラスタリングの事前処理として、対象車両１０から所定の距離離れた点データを３次元点群データから除外する処理を行ってもよい。対象車両１０と各点との距離は、対象車両１０とセンサ４０との位置関係やセンサ４０の画角などに基づいて算出することができる。

検出部２０２は、前述したクラスタリングによって生成されるクラスタから、前景領域を表す１つ以上のクラスタを特定する。例えば前景領域を表すクラスタは、「対象車両１０との距離が所定距離以内である」という条件を満たすクラスタである。さらに、前景領域を表すクラスタは、「時間変化に対して、対象車両１０に付随して移動している」という条件を満たしているクラスタであってもよい。

後者の条件を利用する場合、検出部２０２は、センサ４０によって異なる時間に検出される複数の３次元点群データそれぞれから、クラスタを生成する。例えば、センサ４０が所定時間間隔で検出処理を行い、各検出処理の結果を表す３次元点群データを生成する場合、検出部２０２は、時系列で連続する複数の３次元点群データについてそれぞれクラスタリングを行う。さらに検出部２０２は、複数の３次元点群データそれぞれから得られるクラスタ同士を比較して、略同一の領域を表すクラスタの対応付けを行う。

ここで、対応する複数のクラスタ（略同一の領域を表す複数のクラスタ）によって表される領域の移動ベクトルと前景の基本移動ベクトルの距離が、背景の基本移動ベクトルと前景の基本移動ベクトルの距離に対して十分小さければ、その領域は対象車両１０に付随して移動している付随オブジェクトを表す領域であると考えられる。そこで、検出部２０２は、クラスタによって表される領域の移動ベクトルと前景の基本移動ベクトルの距離が、背景の基本移動ベクトルと前景の基本移動ベクトルの距離に対して小さいか否か（例えば、前者を後者で除算した値が所定値以下であるか否か）を判定し、小さければそのクラスタを、前景領域を表すクラスタとして特定する。

前景の基本移動ベクトルは、対象車両１０と共に移動しているオブジェクトが対象車両１０上で静止している場合に、センサ４０で検出されるべきそのオブジェクトの移動ベクトルである。センサ４０の位置が対象車両１０上において固定されていれば、対象車両１０と共に移動しているオブジェクトの移動ベクトル、すなわち前景の基本移動はゼロベクトルとなる。

背景の基本移動ベクトルは、背景のオブジェクトが地図に対して静止している場合にセンサ４０で検出されるべき移動ベクトルである。言い換えれば、背景の基本移動ベクトルは、対象車両１０の移動（センサ４０の座標系の移動）により、静止している背景がセンサ４０の座標系上で移動する距離及び方向を表す。例えば、対象車両１０の正面に向かって固定したセンサ４０で周囲のオブジェクトを検出していると仮定する。この場合、5m 前方に対象車両１０が移動すると、静止している背景は前方からセンサ４０に対して 5m 近づくこととなる（並進移動）。また、対象車両１０がカーブを走行するために回転した場合、その回転に応じて、センサ４０の座標系における背景も回転する。例えば、対象車両１０が左カーブを走行するために左へ１０度回転した場合、静止している背景は、対象車両１０の位置を中心に右へ１０度回転する（回転移動）。この回転移動の場合、背景の基本移動ベクトルの大きさと方向は対象車両１０からの距離によって変わる。背景の基本移動ベクトルは、この回転量、及び背景と対象車両１０との位置関係から算出することができる。実際には、背景の基本移動ベクトルは、前述した並進移動を表すベクトルと回転移動を表すベクトルとの組み合わせで表される。

なお、センサ４０が回転しながら周囲の計測を行うセンサである場合、背景の基本移動ベクトルの大きさは、背景の３次元的な位置によって異なる。具体的には、センサ４０から近い場所については背景の基本移動ベクトルの大きさが小さくなり、センサ４０から遠い場所については背景の基本移動ベクトルの大きさが大きくなる。

また、対象車両１０の移動量は、例えば車速や舵角から推定することができる。その他にも例えば、背景のほとんどのオブジェクトは静止していると考えられるため、センサ４０で検出された大量のオブジェクトの移動ベクトル情報から、対象車両１０の移動量を推定しても良い。この推定処理には、既知の手法を利用することができる。

検出部２０２は、前景領域と、対象車両１０を表す領域との差分を算出することで、部分オブジェクト２０を表す領域を特定する。以下、センサ４０によって検出される領域のうち、対象車両１０を表す領域を、基準領域と呼ぶ。センサ４０のよって検出される領域のうち、どの部分が基準領域であるかは、対象車両１０とセンサ４０との位置関係やセンサ４０の画角から、予め定めておくことができる。

ここで、基準領域は、３次元点群データとは異なる座標系で表されていてもよい。例えば基準領域は、対象車両１０の進行方向から略平面視した、対象車両１０の形状の一部として定義される。基準領域と３次元点群データとが異なる座標系で表されている場合、検出部２０２は、これらの座標系を一致させるための事前処理を行う。例えば検出部２０２は、前景領域を表す各点データを、基準領域の座標系に座標変換する。またはその逆に、検出部２０２は、基準領域を表す座標群を、３次元点群データの座標系に座標変換してもよい。

基準領域を定義する方法は任意である。例えば、通常時（駐車時など）においてセンサ４０を動作させて対象車両１０の３次元点群データを得て、その３次元点群データによって表される領域を基準領域として扱う。その他にも例えば、基準領域は、対象車両１０の仕様を定めたデータ（例えば対象車両１０の設計データ）、センサ４０の画角、及びセンサ４０と対象車両１０との位置関係などから、計算によって算出されてもよい。

ただし、センサ４０は、その検出範囲に対象車両１０が含まれないように設置されてもよい。この場合、検出部２０２は、前景領域を部分オブジェクト２０として特定する。よって、前景領域と基準領域との差分を算出する必要はなく、基準領域を定義しておく必要もない。

＜＜単眼カメラを利用するケース＞＞
検出部２０２は、センサ４０の検出結果として、単眼カメラによって生成された撮像画像を取得する。検出部２０２は、事前処理として、撮像画像から背景領域の少なくとも一部を除外する処理を行う（ただし、この事前処理は行われなくてもよい）。例えば検出部２０２は、対象車両１０の動きに連動して時間変化する領域を背景領域として扱う。この場合、検出部２０２は、センサ４０によって時系列で生成される複数の撮像画像を利用する。

対象車両１０の動きは、カメラ映像（時系列の複数の撮像画像）の変化や、対象車両１０から得られる車両の動作に関する情報から推定することができる。さらに、推定した対象車両１０の動きから、カメラ映像上の背景領域の動きを推定することができる。例えばこの推定は、Structure from Motion や Visual SLAM などで利用されている技術を利用することで実現できる。例えば、カーブを走行する際など、対象車両１０の向きが変わるときに、対象車両１０の動きに連動して大きく変化する画像領域は、背景領域として扱うことができる。

事前処理の後、検出部２０２は、撮像画像から部分オブジェクト２０を検出する。以下、その方法を３つ例示する。

＜＜＜部分オブジェクト２０を検出する方法１＞＞＞
例えば検出部２０２は、撮像画像から、対象車両１０の前に位置している（対象車両１０を隠すように写っている）オブジェクトの画像領域を、付随オブジェクトの全体又は一部を表す画像領域として特定する。この場合、撮像画像から対象車両１０を検出するために、対象車両１０を表すテンプレート画像を予め定めておく。

例えば検出部２０２は、上記特定した画像領域を、部分オブジェクト２０を表す画像領域として特定する。その他にも例えば、検出部２０２は、上記特定した画像領域に加え、その画像領域と所定の関係を持つ画像領域も、部分オブジェクト２０を表す画像領域として特定する。所定の関係とは、例えば、「上記特定した画像領域と連続性がある」という関係や、「上記特定した画像領域との間の距離の時間変化が小さい（時間変化に対して、上記特定した画像領域に付随して移動している）」という関係である。

例えば、車両の窓枠やセンターピラーが何らかのオブジェクトによって隠されている場合、そのオブジェクトは、窓から外に出ている搭乗者や荷物の一部であると推定できる。さらに、「搭乗者や荷物の一部」を表す画像領域と連続性がある画像領域や、「搭乗者や荷物の一部」を表す画像領域との間の距離の時間変化が小さい画像領域（「搭乗者や荷物の一部」を表す画像領域に付随して移動している画像領域）は、搭乗者や荷物の残りの部分を表す画像領域であると推定できる。そのため、検出部２０２は、上述した方法により、部分オブジェクト２０を表す画像領域を特定する。

＜＜＜部分オブジェクト２０を検出する方法２＞＞＞
例えば検出部２０２は、撮像画像についてオブジェクト認識を行うことで、部分オブジェクト２０を表す画像領域を検出する。例えば検出部２０２は、撮像画像から、人の身体を表す画像領域（例えば手や顔を表す画像領域）を検出する。ここで、オブジェクト認識によって人の身体を検出する技術には、既存の技術を利用することができる。

さらに検出部２０２は、検出された人の身体を表す画像領域が所定の条件を満たしている場合に、その画像領域を、部分オブジェクト２０を表す画像領域として特定する。例えば所定の条件は、「手や顔などの大きさが所定の大きさ以上である」という条件である。付随オブジェクトはセンサ４０の近くに位置するため、歩道などを歩いている人など（背景領域に含まれるオブジェクト）と比較して大きいサイズで撮像画像に含まれるためである。なお、手や顔など、身体の一部を認識する技術にも既存の技術を利用することができる。

その他にも例えば、所定の条件は、「対象車両１０と隣接している」という条件である。例えば搭乗者が対象車両１０の窓から腕を出している場合、撮像画像には、窓から出ている腕が対象車両１０と隣接して写る。

なお、オブジェクト認識によって撮像画像から検出する人の身体が、手や顔などの特徴的な部分のみであるとする。この場合、まず検出部２０２は、前述した方法で、これら検出された部分を表す画像領域が、オブジェクト２０を表す画像領域であるか否かを特定する。そして、部分オブジェクト２０を表す画像領域であると特定された場合、検出部２０２は、これら検出された手や顔などの画像領域と連続性のある画像領域や、手や顔などの画像領域に付随して移動する画像領域も、部分オブジェクト２０を表す画像領域として特定する。ただし、検出部２０２は、オブジェクト認識によって検出した画像領域のみを、部分オブジェクト２０を表す画像領域として特定してもよい。

＜＜＜部分オブジェクト２０を検出する方法３＞＞＞
例えば検出部２０２は、撮像画像において対象車両１０上に写っている影を検出することで、部分オブジェクト２０を検出する。部分オブジェクト２０の位置は、対象車両１０上にある影の位置、及び太陽光の照射角度から推定することができる。なお、太陽光の照射角度は、例えば、対象車両１０の位置（GPS 座標など）及び日時情報に基づいて特定することができる。なお、影と太陽光の照射角度に基づいて、影の元となるオブジェクトの位置や形状を算出する技術には、既存の技術を利用することができる。

ここで、単眼カメラを利用する上述の方法では、部分オブジェクト２０の２次元形状が特定される。これに加え、検出部２０２は、以下に示す種々の方法により、部分オブジェクト２０の奥行き方向の位置を推定することで、部分オブジェクト２０の３次元形状を推定してもよい。こうすることで、例えば、対象車両１０から身を乗り出している搭乗者が何列目の席に座っているのか、対象車両１０からはみ出している荷物がどこに積まれているのかなどが分かる。

例えば検出部２０２は、付随オブジェクトの大きさや対象車両１０の構成に関する事前知識を利用して、部分オブジェクト２０の奥行き方向の位置を特定する。例えば、基準とする人の身体のパーツ（顔、手、腕など）の大きさと、その大きさに対応する奥行き方向の位置との関係を予め定めておく。そして検出部２０２は、撮像画像に含まれる搭乗者の身体の各パーツの大きさと、基準とする人の身体の各パーツの大きさとの比率、並びに上記基準とする人の身体のパーツに対応づけた奥行き方向の位置とに基づいて、その搭乗者の奥行き方向の位置、すなわち部分オブジェクト２０の奥行き方向の位置を推定する。

その他にも例えば、検出部２０２は、部分オブジェクト２０と、対象車両１０の特徴的な構成要素（例えばセンターピラーや窓など）との位置関係から、部分オブジェクト２０の奥行き方向の位置をおおまかに推測してもよい。例えば部分オブジェクト２０によってセンターピラーや１列目の座席の窓が隠されておらず、なおかつ２列目の後方の枠が隠されている場合、部分オブジェクト２０は対象車両１０の２列目に位置すると推定できる。

＜＜単眼カメラに加えてレーザを利用するケース＞＞
センサ４０として、前述した単眼カメラに加え、ラインレーザを利用するとする。図６は、単眼カメラとラインレーザの双方が設置されている対象車両１０を例示する図である。図６において、単眼カメラ４２とラインレーザ４４はいずれも、対象車両１０の右側のサイドミラーに付近に設置されている。ラインレーザ４４によって照射されるレーザ光は、略鉛直方向については広がり、略水平方向については広がらないように照射される。すなわち、略鉛直方向に直線を形成するレーザ光が照射される。

単眼カメラ４２は、ラインレーザ４４が照射された状態の景色を撮像する。よって、単眼カメラ４２によって生成される撮像画像に含まれるオブジェクトは、レーザ光が照射された部分が、他の部分よりも比較的明るくなる。なお、ラインレーザ４４によって照射されるレーザの波長は、単眼カメラ４２のイメージセンサで感知できる波長であるとする。

また、単眼カメラ４２によって生成される撮像画像において、レーザ光が照射される場所の水平位置は、その場所の奥行き方向の位置が単眼カメラ４２から遠いほど、撮像画像の中心に近くなる。

そこで検出部２０２は、次のように部分オブジェクト２０の検出を行う。まず検出部２０２は、「単眼カメラを利用するケース」として説明した方法により、撮像画像から、部分オブジェクト２０を表す画像領域を検出する。さらに検出部２０２は、その画像領域の中から、ラインレーザ４４によってレーザ光が照射されている画像領域を特定する。なお、レーザ光が照射されたオブジェクトが撮像されている撮像画像から、レーザ光が照射された画像領域を特定する技術には、既存の技術を利用できる。

そして検出部２０２は、レーザ光が照射された画像領域の、撮像画像上の水平位置に基づいて、その画像領域の奥行き方向の位置、ひいては部分オブジェクト２０の奥行き方向の位置を特定する。ここで、レーザ光が照射されている画像領域の撮像画像上の水平位置と、その画像領域によって表されるオブジェクトの奥行き方向の位置との関係は、単眼カメラ４２の画角、ラインレーザ４４の画角、及び単眼カメラ４２とラインレーザ４４との位置関係などから、予め定めておくことができる。そこで例えば、レーザ光が照射されている画像領域の撮像画像上の水平位置を、その画像領域によって表されるオブジェクトの奥行き方向の位置に変換する変換式を予め定めておく。検出部２０２は、この変換式に、撮像画像から検出された、レーザ光が照射されている画像領域の撮像画像上の水平位置を適用することで、部分オブジェクト２０の奥行き方向の位置を得る。

なお、ラインレーザ４４を複数設置したり、ラインレーザ４４の照射方向を変化させたりすることによって、部分オブジェクト２０上の複数の領域について、その奥行き方向の位置を特定できるようにしてもよい。

＜部分オブジェクト２０に基づく走行情報の出力：Ｓ１０４＞
出力制御部２０６は、検出部２０２によって検出された部分オブジェクト２０に基づいて、走行情報を出力する（Ｓ１０４）。前述したように、走行情報は、対象車両１０の走行を制御するための制御情報や、部分オブジェクト２０に関する情報を示す報知情報である。報知情報は、対象車両１０の走行状況が危険な状況にあることを搭乗者に知らせるなどの目的で利用される。以下、それぞれについて詳しく説明する。

＜＜制御情報＞＞
出力制御部２０６は、対象車両１０の走行を制御するための情報（以下、制御情報）を出力する。例えば、１）速度の制御、２）道路上における走行位置の制御、及び３）走行経路の制御などが行われる。なお、これらの制御の全てが行われてもよいし、いずれか１つ又は２つのみが行われてもよい。

例えば対象車両１０の走行は、対象車両１０の種々の機構（スロットルやステアリングなど）の駆動回路に制御信号を送信することで制御することができる。そこで例えば、出力制御部２０６は、所望の制御を実現するための駆動回路に制御信号を送信することで、対象車両１０の走行を制御する。その他にも例えば、駆動回路を制御する装置（以下、走行制御装置）を別途対象車両１０の内部に設けておいてもよい。この場合、出力制御部２０６は、走行制御装置に対し、対象車両１０の走行の制御の内容（例えば、対象車両１０に設定すべき速度）を示す制御情報を送信する。走行制御装置は、受信した制御情報に示される内容の制御を実現するための駆動回路に制御信号を送信することで、対象車両１０の走行を制御する。

以下、部分オブジェクト２０の検出に応じて対象車両１０の走行を制御する方法について、具体的に説明する。なお、以下の説明は、対象車両１０の走行の制御が出力制御部２０６によって行われるものとして記載されている。

＜＜＜速度の制御＞＞＞
例えば出力制御部２０６は、部分オブジェクト２０が検出されたことに応じて、対象車両１０の速度を制御する。例えば出力制御部２０６は、部分オブジェクト２０が検出された場合に、対象車両１０の速度を所定の速度まで減速させたり、対象車両１０を停止させたりする。また、対象車両１０が停車中である場合、出力制御部２０６は、部分オブジェクト２０が検出されている間、対象車両１０を発進させないようにしてもよい。

その他にも例えば、出力制御部２０６は、部分オブジェクト２０の大きさに基づいて、対象車両１０の速度を制御する。例えば出力制御部２０６は、部分オブジェクト２０の大きさが所定値以上である場合に、対象車両１０の速度を減速させたり（例えば所定の速度以下にする）、対象車両１０を停車させたりする。また、対象車両１０が停車中である場合、出力制御部２０６は、部分オブジェクト２０の大きさが所定値以上である場合には、対象車両１０を発進させないようにしてもよい。その他にも例えば、部分オブジェクト２０の大きさの範囲と対象車両１０の速度とを予め対応づけておき、対象車両１０の速度を、検出部２０２によって検出された部分オブジェクト２０の大きさに対応する速度にするようにしてもよい。

図７は、部分オブジェクト２０の大きさの範囲に、対象車両１０の速度を対応づけた情報をテーブル形式で例示する図である。図７のテーブルをテーブル３００と表記する。テーブル３００は、部分オブジェクト２０の大きさの範囲を示す列３０２と、その範囲に対応する対象車両１０の速度を示す列３０４とを対応づけている。

ここで、上述した「部分オブジェクト２０の大きさ」としては、様々なものを扱うことができる。例えば出力制御部２０６は、部分オブジェクト２０を表す領域の面積を、部分オブジェクト２０の大きさとして扱う。部分オブジェクト２０を表す領域の面積が大きいことは、搭乗者などが対象車両１０から大きくはみ出していることを意味する。よって、部分オブジェクト２０を表す領域の面積を部分オブジェクト２０の大きさとして扱うことで、部分オブジェクト２０の大きさによって危険度合いの大きさを表すことができる。

その他にも例えば、出力制御部２０６は、所定の方向について、部分オブジェクト２０と対象車両１０との間の距離を算出し、その距離を部分オブジェクト２０の大きさとしてもよい。図８は、所定の方向について、部分オブジェクト２０と対象車両１０との間の距離を例示する図である。

図８（ａ）の部分オブジェクト２０は、対象車両１０の右寄りの部分から検出される付随オブジェクトである。この例において、部分オブジェクト２０の大きさは、部分オブジェクト２０の右端と対象車両１０の右端との間の距離 d1 である。このようにすることで、搭乗者などが対象車両１０から水平方向にどの程度はみ出しているかが、部分オブジェクト２０の大きさとして扱われる。このケースでは、搭乗者が対象車両１０から水平方向に大きくはみ出していると、壁や対向車などに衝突してしまう蓋然性が高くなる。よって、搭乗者などが対象車両１０から水平方向にはみだしている大きさが大きいほど危険な状況であると言える。そこで、上記距離 d1 を部分オブジェクト２０の大きさとして扱うことによって、部分オブジェクト２０の大きさで危険度合いの大きさを表すことができる。

図８（ｂ）の部分オブジェクト２０は、対象車両１０の上寄りの部分の形状である。この例において、部分オブジェクト２０の大きさは、部分オブジェクト２０の上端と対象車両１０の上端との間の距離 d2 である。このようにすることで、搭乗者などが対象車両１０から垂直方向にどの程度はみ出しているかが、部分オブジェクト２０の大きさとして扱われる。このケースでは、搭乗者が対象車両１０から垂直方向に大きくはみ出していると、トンネルの天井などに衝突してしまう蓋然性が高くなる。よって、搭乗者などが対象車両１０から垂直向にはみだしている大きさが大きいほど危険であると言える。そこで、上記距離 d2 を部分オブジェクト２０の大きさとして扱うことによって、部分オブジェクト２０の大きさで危険度合いの大きさを表すことができる。

部分オブジェクト２０の大きさは、部分オブジェクト２０の奥行き方向の位置を考慮して算出されてもよい。例えば、カメラが部分オブジェクト２０から遠ざかるほど、撮像画像には部分オブジェクト２０が小さく写る。そこで例えば、カメラの位置や画角などの情報に基づいて、部分オブジェクト２０の大きさと、その部分オブジェクト２０の奥行き方向の位置との関係を予め定めておく。具体的には、撮像画像から得られる部分オブジェクト２０の大きさを表すパラメタ（部分オブジェクト２０を表す画像領域の面積や、撮像画像上における部分オブジェクト２０と対象車両１０との間の距離）と部分オブジェクト２０の奥行き方向の位置に基づいて、部分オブジェクト２０の実空間における大きさを算出する算出式を予め定めておく。そして検出部２０２は、撮像画像から検出された部分オブジェクト２０の大きさを表すパラメタと、前述した種々の方法を用いて推定した部分オブジェクト２０の奥行き方向の位置を上記算出式に適用することで、実空間上における部分オブジェクト２０の大きさを得る。

出力制御部２０６は、検出部２０２によって検出された部分オブジェクト２０と、対象車両１０の周辺の障害物との位置関係を考慮して、対象車両１０の速度を制御してもよい。例えば対象車両１０が停車しており、なおかつ部分オブジェクト２０の近くに障害物が存在する（部分オブジェクト２０と障害物との間の距離が所定値以下である）場合、出力制御部２０６は、対象車両１０を発進させないようにする。障害物の検出は、例えば、カメラや測距装置などのセンサを利用して行われる。センサを利用して障害物を検出する技術には、既存の技術を利用することができる。

また、対象車両１０が走行中であるとする。この場合、例えば搭乗者がサンルーフから身を乗り出しており、なおかつ対象車両１０の走行経路上に天井が低いトンネルなどがあると、搭乗者がトンネルに衝突する恐れがある。また、対象車両１０の上方だけでなく側面（対象車両１０の進行方向の左右）についても、対象車両１０からはみ出した搭乗者や荷物が障害物を衝突する可能性がある。そこで出力制御部２０６は、部分オブジェクト２０（対象車両１０からはみ出している付随オブジェクト）が障害物に衝突する危険性を把握し、その危険性に応じて対象車両１０の速度を制御する。

例えば出力制御部２０６は、対象車両１０の周囲をセンシングするセンサ（カメラや測距装置など）を利用して、対象車両１０の走行経路上にある障害物の位置及び形状を検出する。そして出力制御部２０６は、検出部２０２によって検出された部分オブジェクト２０の位置及び形状と、障害物の位置及び形状とから、部分オブジェクト２０が走行する位置に上記障害物が位置しているか（付随オブジェクトが障害物に衝突するか）否かを特定する。そして出力制御部２０６は、部分オブジェクト２０が走行する位置に上記障害物が位置している場合、対象車両１０の速度を減速させる。なお、センサを利用して障害物の位置や形状を検出する技術には、既存の技術を利用することができる。

その他にも例えば、出力制御部２０６は、地図情報を利用して、対象車両１０の走行経路上にある障害物の位置及び形状を特定してもよい。この場合、地図情報に、トンネル、電柱、及び看板など、道路上及び道路の周辺に設置されている物の位置及び形状を含めておく。

＜＜＜道路上の走行位置の制御＞＞＞
例えば出力制御部２０６は、部分オブジェクト２０の大きさと位置に基づいて、道路上の走行位置を制御する。例えば対象車両１０の右側から搭乗者が身を乗り出している場合、通常時よりも道路の左寄りを走行すれば、搭乗者が壁などに衝突してしまう蓋然性を低くすることができる。

図９は、部分オブジェクト２０の大きさに基づいて道路上の走行位置が制御される様子を例示する図である。図９（ａ）は、対象車両１０から搭乗者などが出ていない状況を示している。一方、図９（ｂ）は、対象車両１０の左側から搭乗者が身を乗り出している状況を示している。この状況において、制御装置２００は、図９（ｂ）における対象車両１０の左端と道路の端とのマージンの大きさを、図９（ａ）における対象車両１０の左側と道路の端とのマージンの大きさ m1 よりも大きな値 m2 としている。

例えば部分オブジェクト２０の大きさを部分オブジェクト２０を表す領域の面積で表す場合、まず出力制御部２０６は、部分オブジェクト２０が対象車両１０の左側と右側のどちらに存在するかを特定する。そして、出力制御部２０６は、部分オブジェクト２０が存在する側の対象車両１０の端と道路の端とのマージンの大きさを、部分オブジェクト２０を表す領域の面積に基づいて決定する。ここで、部分オブジェクト２０を表す領域の面積とマージンの大きさとの対応関係は、予め定めておく。例えば、部分オブジェクト２０を表す領域の面積をマージンの大きさに変換する変換式を予め定めておく。出力制御部２０６は、検出部２０２によって検出された部分オブジェクト２０を表す領域の面積をこの変換式に適用することで、マージンの大きさを決定する。そして、道路の端から決定した大きさのマージンを空けて走行するように、制御装置２００の走行を制御する。

その他にも例えば、所定の方向における部分オブジェクト２０と対象車両１０との間の距離を部分オブジェクト２０の大きさとする場合、例えば、出力制御部２０６は、部分オブジェクト２０が存在する側の対象車両１０の端と道路の端とのマージンの大きさを、通常時のマージンの大きさに対して部分オブジェクト２０の大きさを加算した値とする。もしくはこのケースにおいても、部分オブジェクト２０の大きさとマージンの大きさとの対応関係を予め定めておき、この対応関係を用いて、対象車両１０の端と道路の端のマージンを決定してもよい。なお、通常時のマージンの大きさは予め定めておき、制御装置２００からアクセス可能な任意の記憶装置に記憶させておく。

ここで、出力制御部２０６は、部分オブジェクト２０の大きさを用いず、部分オブジェクト２０の位置のみを用いて、道路上の走行位置を制御してもよい。例えば、対象車両１０の端と道路の端とのマージンを、１）部分オブジェクト２０が存在しない場合、２）部分オブジェクト２０が対象車両１０の左側に存在する場合、及び３）部分オブジェクト２０が対象車両１０の右側に存在する場合の３通りのケースそれぞれについて定めておく。そして、出力制御部２０６は、検出部２０２による部分オブジェクト２０の検出結果に基づいて、対象車両１０の状態が、上記１）から３）のいずれに該当するかを判定し、その判定結果に対応するマージンを採用して、対象車両１０の走行位置を制御する。

さらに出力制御部２０６は、検出部２０２によって検出された部分オブジェクト２０（対象車両１０からはみ出している付随オブジェクト）が障害物に衝突する危険性を把握し、その危険性に応じて対象車両１０の走行位置を制御してもよい。例えば出力制御部２０６は、前述したようにセンサを利用して障害物の位置及び形状を特定する。さらに出力制御部２０６は、部分オブジェクト２０の位置及び形状と、障害物の位置及び形状とから、部分オブジェクト２０が走行する位置に上記障害物が位置しているか否かを特定する。そして出力制御部２０６は、部分オブジェクト２０が走行する位置に上記障害物が位置している場合、対象車両１０の走行位置を、上記障害物とは衝突しない走行位置に変更する。なお、対象車両１０の走行経路上にある障害物の位置及び形状は、地図情報を利用して特定されてもよい。

＜＜＜走行経路の制御＞＞＞
例えば出力制御部２０６は、部分オブジェクト２０の大きさに基づいて、対象車両１０の走行経路を制御する。対象車両１０の走行経路は、目的地へ向かうために通過する道路の集合とも表現できる。前提として、目的地へ向かう走行経路が予め定まっているとする。

この状況において、出力制御部２０６は、検出部２０２によって部分オブジェクト２０の大きさが算出された際に、その時点以降の走行経路の中に、算出された大きさの部分オブジェクト２０が存在する状態での走行に適さない道路が存在するか否かを判定する。ここで、「適さない道路」とは、道路の端や天井と対象車両１０との間のマージンが不足していて走行することができない道路や、上記マージンの大きさが不十分であるために衝突などのアクシデントが発生する蓋然性が高い道路などである。

走行経路の中に適さない道路が存在すると判定された場合、出力制御部２０６は、算出された大きさの部分オブジェクト２０が存在する状態での走行に適する道路のみを含むように、走行経路を変更する。一方、走行経路の中に適さない道路が存在しないと判定された場合、出力制御部２０６は、走行経路の変更を行わない。

なお、このように部分オブジェクト２０の大きさに基づいて走行経路を決定する場合、走行経路の決定に利用する地図情報に、道路の幅や天井の高さ（高さ制限）を示す情報が含まれているとする。出力制御部２０６は、これらの情報を用いて、各道路が対象車両１０の走行に適しているか否かを判定する。

このように部分オブジェクト２０の大きさに基づいて走行経路を制御する方法によれば、予め定まっている対象車両１０の静的な形状に基づいて予め走行経路を決定する方法とは異なり、動的に変化する部分オブジェクト２０に応じた安全な道路を通って目的地へ到達するようにすることができる。よって、対象車両１０が危険な状況に陥ることをより高い精度で回避することができる。

＜＜報知情報＞＞
出力制御部２０６は、検出された部分オブジェクト２０に基づいて報知情報の出力を行う。例えば報知情報は、対象車両１０の運転手に対し、搭乗者や荷物が危険な状況にあることを知らせる通知である。その他にも例えば、報知情報は、危険な状況にある搭乗者（部分オブジェクト２０として検出された搭乗者）に対し、搭乗者の状態が危険な状態である旨を伝えるメッセージ、危険な行為を止めるように促すメッセージ、又は対象車両１０の走行の制御が行われる（例えば、対象車両１０の減速が行われるなど）旨のメッセージなどである。

例えば報知情報は、検出された部分オブジェクト２０に関する情報を含む。部分オブジェクト２０に関する情報は、部分オブジェクト２０が検出された位置や、部分オブジェクト２０の種別（人と荷物のどちらであるかなど）を示す情報などである。部分オブジェクト２０の種別は、例えば、オブジェクト認識などの手法によって判定することができる。なお、部分オブジェクト２０が人である場合、部分オブジェクト２０の種別は、部分オブジェクト２０が人のどの部位であるか（手や顔など）を示してもよい。

部分オブジェクト２０が検出された位置は、例えば、対象車両１０の右寄り、対象車両１０の左寄り、対象車両１０の上側のいずれか１つを示す。また、部分オブジェクト２０が検出された位置は、対象車両１０の奥行き方向の位置（座席の何列目なのか、それとも荷台なのかなど）を示してもよい。

報知情報の出力方法は様々である。例えば報知情報の出力は、対象車両１０のダッシュボードなどに設けられている所定のインジケータを点灯させることで実現される。

その他にも例えば、報知情報は、ディスプレイ装置の表示画面に表示される所定のメッセージとして実現される。このディスプレイ装置は、対象車両１０に予め設置されているディスプレイ装置であってもよいし、可搬型のディスプレイ装置（例えば対象車両１０の搭乗者が所持している携帯端末のディスプレイ装置）であってもよい。

その他にも例えば、報知情報は、スピーカから出力される所定の音声メッセージとして実現される。このスピーカは、対象車両１０に予め設置されているスピーカであってもよいし、可搬型のスピーカ（例えば対象車両１０の搭乗者が所持している携帯端末のスピーカ）であってもよい。

報知情報の出力先は、対象車両１０の室内に限定されない。例えば、報知情報は、対象車両１０の外部に設けられているサーバ装置に対して送信されてもよい。例えばこのサーバ装置は、対象車両１０の走行を管理する管理センター（例えば自動運転のバスやタクシーを管理する管理センター）に設けられている。管理センターのサーバ装置と制御装置２００は、例えば WAN を介して接続されている。

報知情報を受信した管理センターでは、報知情報に応じた処理を行うことが好適である。例えば管理センターに設置されたサーバ装置は、対象車両１０の走行を制御する。より具体的には、サーバ装置は、報知情報として、部分オブジェクト２０に関する情報及び対象車両１０に関する情報（速度や位置など）を取得する。そして、これらの情報に基づいて、サーバ装置は、対象車両１０の走行の制御に関する指示を生成し、その指示を制御装置２００に送信する。例えばこの指示は、対象車両１０の速度、走行経路、又は走行経路を指定する指示である。この指示を受信した制御装置２００は、指示に従って対象車両１０の走行を制御する。

その他にも例えば、報知情報を受信したサーバ装置は、制御装置２００に対して警告を送信する。この際、サーバ装置は、報知情報に示されている部分オブジェクト２０に関する情報に基づいて、制御装置２００に対して警告を送信するか否かを判断してもよい。例えば制御装置２００は、部分オブジェクト２０の大きさが所定の大きさ以上であったり、部分オブジェクト２０が所定時間以上検出され続けたりする場合に、制御装置２００に対して警告を送信する。制御装置２００は、受信した警告を、対象車両１０に設置されたスピーカなどから出力する。

また、対象車両１０の室内に対する報知情報の出力と、対象車両１０の外部に対する報知情報の出力を適宜使い分けてもよい。例えば、通常は対象車両１０の室内に設けられた出力装置から報知情報が出力されるようにしておく。そして、所定の条件が満たされた場合に、報知情報が管理センターなどの外部に出力されるようにする。所定の条件は、例えば、部分オブジェクト２０が検出された累積回数が所定回数以上となった場合や、部分オブジェクト２０の大きさが所定値以上である場合などである。

その他にも例えば、報知情報は、対象車両１０の内部又は外部に設けられた記憶装置に出力されてもよい。こうすることで、対象車両１０の搭乗者によって危険な行為が行われたり、対象車両１０の荷物が危険な状態になったりした状況が記録される。この記録は、例えば対象車両１０が事故を起こした際に、その事故の原因を解明するために利用することができる。なおこの場合、報知情報と共に、部分オブジェクト２０の検出に利用されたセンサの検出結果の履歴なども記録することが好適である。

＜予測に基づく走行情報の出力＞
出力制御部２０６は、検出部２０２による部分オブジェクト２０の検出結果に基づいて、危険な状況等の発生を予測し、その予測に基づいて走行情報を出力してもよい。例えば出力制御部２０６は、検出部２０２によって繰り返し検出される部分オブジェクト２０の大きさの時間変化から、部分オブジェクト２０の大きさの予測値を算出する。そして、前述した部分オブジェクト２０の大きさに基づいて制御情報を出力したり報知情報を出力したりする方法と同様の方法で、部分オブジェクト２０の大きさの予測値に基づいて制御情報や報知情報の出力を行う。

例えば、部分オブジェクト２０の大きさの予測値が所定値以上である場合に、対象車両１０の速度の減速等の制御が行われる。その他にも例えば、部分オブジェクト２０の大きさの予測値に基づいて、対象車両１０の走行位置の制御（前述したマージンの決定など）が行われたり、対象車両１０の走行経路が制御されたりする。こうすることで、現時点の搭乗者や荷物の状態だけを見ると危険な状況とまでは判別できない場合であっても、その後に搭乗者や荷物が危険な状態になる蓋然性が高い場合に、その危険な状況の発生を未然に防ぐように、対象車両１０の走行が制御される。このように危険な状況の発生を未然に防げるため、車両のより安全な走行を実現できる。

その他にも例えば、部分オブジェクト２０の大きさの予測値が所定値以上である場合に、報知情報が出力される。こうすることで、現時点の搭乗者や荷物の状態だけを見ると危険な状況とまでは判別できない場合であっても、その後に搭乗者や荷物が危険な状態になる蓋然性が高い場合に、危険な状況が発生する恐れがあることが、事前に搭乗者に報知される。よって、搭乗者が適切な行動を取ることによって危険な状況の発生を未然に防ぐことができ、車両のより安全な走行を実現できる。

出力制御部２０６は、検出部２０２によって繰り返し検出される部分オブジェクト２０の大きさに基づいて部分オブジェクト２０の大きさの変化を予測することで、部分オブジェクト２０の大きさの予測値を算出する。より具体的には、出力制御部２０６は、それぞれ異なる時点で検出された部分オブジェクト２０の大きさを利用して線形予測などの予測処理を行うことで、現時点から所定時間後における部分オブジェクト２０の大きさを推定し、この推定された値を「部分オブジェクト２０の大きさの予測値」として扱う。

例として、現在時点 t で検出された部分オブジェクト２０の大きさが s1 であり、時点 t-a で検出された部分オブジェクト２０の大きさが s1-b であるとする。この場合、線形予測によれば、単位時間に増加する部分オブジェクト２０の大きさは b/a と予測される。そのため、現時点から所定時間 c 経過後における部分オブジェクト２０の大きさの予測値は s1+bc/a となる。

上記「所定時間」は、予め定められている固定値であってもよいし、対象車両１０の状態に基づいて動的に決定される値であってもよい。後者の場合、例えば所定時間は、対象車両１０の現在速度に基づいて算出される。これは、対象車両１０の速度や走行位置などを制御するためにどの程度の時間を要するかや、搭乗者に対して対象車両１０の危険な状況をどの程度余裕を持って報知すべきかが、対象車両１０の速度に応じて異なるためである。

そこで例えば、対象車両１０の現在速度を所定時間に変換する変換式を予め定めておく。出力制御部２０６は、この変換式に対象車両１０の現在速度を適用することで、上記所定時間を得る。

なお、部分オブジェクト２０の大きさの予測値を算出する方法は、前述した線形予測を利用する方法に限定されない。時間変化する値について将来の値を予測する方法には、既存の種々の方法を利用することができる。

＜変形例＞
前述した制御装置２００では、部分オブジェクト２０に応じて走行情報が出力された。しかし制御装置２００は、部分オブジェクト２０以外の情報に基づき、対象車両１０の状況が危険な状況になることを予測することで、走行情報の出力を行ってもよい。より具体的には、制御装置２００は、対象車両１０の車内の状態に応じて、走行情報の出力を行う。

例えば制御装置２００は、対象車両１０の窓の状態に応じて、対象車両１０の走行を制御する。例えば制御装置２００は、対象車両１０の窓が開いている場合に、上記窓がある側（例えば進行方向左側の窓が開いていたら、進行方向左側）の対象車両１０の端と道路の端とのマージンを大きくするように、対象車両１０の走行位置を制御する。マージンを大きくする度合いは、例えば、窓が開いている度合いに応じて決定される。また、制御装置２００は、窓が開いている度合いが所定の度合い以上である場合のみ、対象車両１０の走行位置を制御してもよい。なお、窓が開いている度合いを検出する技術には、既存の技術を利用することができる。

その他にも例えば、制御装置２００は、対象車両１０の搭乗者の姿勢や持ち物に応じて、対象車両１０から人や物が出ることを予測し、その予測に従って走行情報を出力してもよい。例えば制御装置２００は、対象車両１０の搭乗者が手や身体を窓の方向に動かしたことに応じて、上記窓がある側の対象車両１０の端と道路の端とのマージンを大きくするように、対象車両１０の走行位置を制御する。マージンを大きくする度合いは、例えば、窓に近づいた搭乗者の身体の大きさや手の長さ、又はその搭乗者が手に持っている物の大きさに応じて決定される。例えば搭乗者が棒や旗を持っている場合、窓からその旗や棒を出すことが考えられる。そこで、搭乗者がその様な物を持っていない場合と比較し、上記マージンを大きくすることが好適である。なお、車内における搭乗者の動きは、例えば車内を撮像するように設けられたカメラから得られる撮像画像を用いて把握することができる。

さらに制御装置２００は、搭乗者がシートベルトを着用しているかどうかに応じて、対象車両１０の走行位置を制御してもよい。例えばシートベルトを着用していない搭乗者は、シートベルトを着用している搭乗者と比較し、窓から身を乗り出せる量が多くなると言える。そこで例えば、制御装置２００は、窓が開いている度合いなどに応じて決定された上記マージンの大きさに、シートベルトの着用の有無に応じた係数を掛けることで、マージンの補正を行う。シートベルトを着用していない場合の係数は、シートベルトを着用している場合の係数よりも大きくなる。なお、シートベルトの着用の有無を判定する技術には、既存の技術を利用することができる。

このように対象車両１０の車内の状態に応じて走行情報の出力を行う方法によれば、搭乗者や物が対象車両１０から出る前に、その予兆を把握することで、対象車両１０の走行の制御などが行える。よって、対象車両１０のより安全な走行を実現することができる。

以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記各実施形態の組み合わせ、又は上記以外の様々な構成を採用することもできる。
以下、参考形態の例を付記する。
１． センサを用いて、車両に乗っているオブジェクトの一部であって前記車両の外部に出ている部分オブジェクトを検出する検出手段と、
前記検出された部分オブジェクトに基づいて前記車両の走行に関する走行情報を出力する出力制御手段と、
を有する制御装置。
２． 前記車両の走行に関する情報は、前記部分オブジェクトに関する情報を示す報知情報を含み、
前記出力制御手段は、出力装置に前記報知情報を出力させる、１．に記載の制御装置。
３． 前記報知情報は、前記車両に乗っているオブジェクトの種別を特定する情報、又はそのオブジェクトの位置に関する情報を含む、２．に記載の制御装置。
４． 前記車両の走行に関する情報は、前記車両を制御するための制御情報を含み、
前記出力制御手段は、前記車両の走行を制御する装置に前記制御情報を出力する、１．に記載の制御装置。
５． 前記制御情報は、前記部分オブジェクトの大きさに基づいて前記車両の速度を制御するための情報である、４．に記載の制御装置。
６． 前記制御情報は、前記部分オブジェクトの大きさが第１所定値以上である場合に、前記車両の速度を第２所定値以下に設定するための情報である、５．に記載の制御装置。
７． 前記制御情報は、前記部分オブジェクトの大きさが第３所定値以上である場合に、前記車両を発進させないための情報である、４．～６いずれか一つに記載の制御装置。
８． 前記制御情報は、前記部分オブジェクトの大きさ及び前記部分オブジェクトの位置の少なくとも一方に基づいて、前記車両の走行経路を決定するための情報である、４．～６いずれか一つに記載の制御装置。
９． 前記制御情報は、前記部分オブジェクトの大きさ及び前記部分オブジェクトの位置の少なくとも一方に基づいて、前記車両の道路上の走行位置を決定するための情報である、４．～６いずれか一つに記載の制御装置。
１０． 前記制御情報は、前記部分オブジェクトの大きさ及び前記部分オブジェクトの位置の少なくとも一方に基づいて、前記車両とその車両の周囲の物体との間のマージンの大きさを決定するための情報である、９．に記載の制御装置。
１１． 前記車両の走行に関する情報は、前記車両の搭乗者に対して危険を報知するための報知情報を含み、
前記報知情報は、前記出力制御手段によって行われる前記車両の制御の内容を含み、４．～１０いずれか一つに記載の制御装置。
１２． 前記センサは、前記車両に設けられたカメラ又はライダセンサである、１．～１１いずれか一つに記載の制御装置。
１３． 車両の走行を制御するコンピュータによって実行させる制御方法であって、
センサを用いて前記車両に乗っているオブジェクトの一部であって前記車両の外部に出ている部分オブジェクトを検出する検出ステップと、
前記検出された部分オブジェクトに基づいて前記車両の走行に関する走行情報を出力する出力制御ステップと、
を有する制御方法。
１４． １３．に記載の制御方法の各ステップをコンピュータに実行させるプログラム。

この出願は、２０１７年６月２８日に出願された日本出願特願２０１７－１２５８０８号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

Claims (1)

1. センサを用いて、車両に乗っているオブジェクトの一部であって前記車両の外部に出ている部分オブジェクトを検出する検出手段と、
   前記検出された部分オブジェクトに基づいて前記車両の走行に関する走行情報を出力する出力制御手段と、
   を有する制御装置。

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