JP2022100852A - 注意喚起装置及び注意喚起方法 - Google Patents

Abstract

【課題】移動体の移動方向に潜在リスクが高い障害物があった場合に、移動体の乗員に的確な注意喚起を行うことができる注意喚起装置を提供する。
【解決手段】注意喚起装置において、周囲環境情報取得部（取得部）は、車両（移動体）の周囲の障害物に係る情報を取得する。潜在リスク算出部（算出部）は、周囲環境情報取得部が取得した障害物に係る情報と、車両の移動状態とに基づいて、車両の周囲の障害物の、各々の潜在リスクを算出する。そして、配光制御部（情報提示部）は、潜在リスク算出部が算出した障害物の各々の潜在リスクに基づいて、車両の乗員に対して、潜在リスクが所定の値を超える障害物に対する注意喚起を促す情報を提示する。
【選択図】図８

Description

本開示は、注意喚起装置及び注意喚起方法に関する。

特許文献１には、車両が、進行方向に存在する障害物を検出した場合に、当該車両のヘッドライトを障害物の方向に照射するヘッドライトの送光制御装置が開示されている。

特許第６０９１８０１号公報

特許文献１の前照灯の送光制御装置は、車両から近い障害物に対して前照灯の送光制御を行っている。したがって、距離が近い先行車両と、距離が遠い飛び出し歩行者が同時に存在する場合には、距離が近い先行車両に向けた送光制御が行われる。

一般に、距離が近い先行車両と、距離が遠い飛び出し歩行者が同時に存在する場合、先行車両は認知しやすいが、飛び出し歩行者は認知しにくい。即ち、遠方の飛び出し歩行者の方が、注意を払わなくてはいけない度合、いわゆる潜在リスクが高い場合が多い。そのため、前記した状況において前照灯を先行車両に向けてしまうと、飛び出し歩行者の発見が遅れるおそれがあった。

本開示は、移動体の移動方向に潜在リスクが高い障害物があった場合に、移動体の乗員に的確な注意喚起を行うことができる注意喚起装置を提供することを目的とする。

本開示に係る注意喚起装置は、取得部と、算出部と、情報提示部とを備える。取得部は、移動体の周囲の障害物に係る情報を取得する。算出部は、取得部が取得した障害物に係る情報と、移動体の移動状態とに基づいて、当該移動体の周囲の障害物の、各々の潜在リスクを算出する。情報提示部は、算出部が算出した障害物の各々の潜在リスクに基づいて、移動体の乗員に対して、潜在リスクが所定の値を超える障害物に対する注意喚起を促す情報を提示する。

本開示に係る注意喚起装置によれば、移動体の移動方向に潜在リスクが高い障害物があった場合に、移動体の乗員に的確な注意喚起を行うことができる。

図１は、実施の形態に係る注意喚起装置を備えた車両の概略構成を示す図である。 図２は、実施の形態に係る注意喚起装置による注意喚起の対象を説明する図である。 図３は、実施の形態に係る注意喚起装置による注意喚起の具体例を示す第１の図である。 図４は、実施の形態に係る注意喚起装置による注意喚起の具体例を示す第２の図である。 図５は、実施の形態に係る注意喚起装置による注意喚起の具体例を示す第３の図である。 図６は、実施の形態に係る注意喚起装置が潜在リスクの大きさを算出する方法を説明する図である。 図７は、実施の形態に係る注意喚起装置のハードウエア構成の一例を示すハードウエアブロック図である。 図８は、実施の形態に係る注意喚起装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。 図９は、実施の形態に係る注意喚起装置が行う処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１０は、実施の形態の変形例に係る注意喚起装置を車載した状態を示す概略図である。 図１１は、実施の形態の変形例が行う注意喚起の一例を示す第１の図である。 図１２は、実施の形態の変形例が行う注意喚起の一例を示す第２の図である。 図１３は、実施の形態の変形例に係る注意喚起装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。

以下、図面を参照しながら、本開示に係る注意喚起装置の実施の形態について説明する。

（注意喚起装置の全体構成）
まず、図１を用いて、注意喚起装置５０の全体構成を説明する。図１は、実施の形態に係る注意喚起装置を備えた車両の概略構成を示す図である。特に、図１（ａ）は車両１０の側面図であり、図１（ｂ）は車両１０の上面図である。

注意喚起装置５０は、車両１０の乗員である、例えば運転者に対して、車両１０の前方に、注意を要する障害物が存在することを注意喚起する情報を提示する。特に、本実施の形態の注意喚起装置５０は、夜間において、特に早めに気づく必要がある障害物が存在することを、車両１０の前照灯１２の放射特性を、障害物が照らされるように制御することによって、当該障害物の存在を車両１０の乗員に注意喚起する。

図１に示すように、車両１０は、前端に一対の前照灯１２を備える。前照灯１２は、車両１０の左前端に備えられた左前照灯１２Ｌと、車両１０の右前端に備えられた右前照灯１２Ｒとを有する。なお、車両１０は、本開示における移動体の一例である。

前照灯１２は、注意喚起装置５０の指示に基づいて、左前照灯１２Ｌと右前照灯１２Ｒの放射特性、例えば、配光方向と、配光角度と、配光パターンと、照射光量と、前照灯のオン／オフ等を、それぞれ独立して制御する。この制御によって、前照灯１２は、走行車線上の前方の良好な視界を確保しつつ、なるべく多くの障害物をより明るく照射する。さらに、この制御によって、注意を要する障害物が離れた位置に存在する場合であっても、各障害物が明るく照射される。

車両１０は、複数のカメラ１４を備える。図１の例では、カメラ１４は、車室内のルーフ近傍に設置されて、ウインドシールドを通して、車両１０の前方の画像を撮像する。また、車両１０のフロントバンパには、複数のカメラ１４が設置されて、それぞれのカメラ１４は、フロントバンパの位置から車両１０の前方の画像を撮像する。これらの複数のカメラ１４が撮像した画像は、車両１０が走行している際の、走行車線領域、路肩領域、対向車線領域を漏れなく監視する。なお、図１の例では３台のカメラ１４を設置する例を示すが、カメラ１４の台数は３台に限定されるものではない。即ち、車室内のルーフ近傍に設置したカメラ１４が、前記した領域を漏れなく監視できる場合は、当該カメラ１台のみの構成としてもよい。また、４台以上のカメラ１４を備えてもよい。更に、カメラ１４の設置場所も、図１の例に限定されるものではない。即ち、カメラ１４は、前記した領域を漏れなく監視できる位置に設置されればよい。

なお、カメラ１４は、ＣＣＤセンサやＣＭＯＳセンサ等の固体撮像素子を備える。これらの固体撮像素子は、可視光から近赤外光の領域に感度を有する。なお、人間や動物及び温体物標を高い感度で監視可能な、遠赤外光の領域に感度を有する撮像素子を備えるカメラ１４を用いてもよい。

注意喚起装置５０は、カメラ１４が撮像した画像を取得して、当該画像の中から障害物を検出する。詳しくは後述する（図６参照）。

また、車両１０は、複数の測距センサ１６を備える。測距センサ１６は、例えばミリ波レーダ、ＬＩＤＥＲ、超音波センサ等である。図１の例では、複数の測距センサ１６が、車両１０のフロントバンパに、それぞれ異なる方向を向いて設置される。これらの測距センサ１６によって、車両１０が走行している際の、走行車線領域、路肩領域、対向車線領域に存在する物標までの距離が計測される。

注意喚起装置５０は、測距センサ１６が計測した物標までの距離を取得して、障害物を検出する。詳しくは後述する（図６参照）。

車両１０のダッシュボード付近には、アンテナ１７とＧＰＳアンテナ１８とが設置される。アンテナ１７は、路肩に設置されたビーコンポストが発信した電波を受信する。なお、ビーコンポストが発信した電波には、車両１０の近傍に存在する歩行者の位置や、車両１０の近傍に存在する他車両の位置に係る情報が含まれている。例えば、歩行者が所持する電波タグが、当該電波タグの位置を含む情報を、図１に非図示の路側機に送信する。路側機は、受信した電波タグの位置を、ビーコンポストから車両１０に送信する。また、他車両から路側機に送信された当該他車両の位置情報も、同様にしてビーコンポストから車両１０に送信される。なお、アンテナ１７とＧＰＳアンテナ１８に加えて、第５世代移動通信システム（５Ｇ）等の移動体通信用のアンテナを備えてもよい。これにより、例えば、他車両が検出した障害物の位置等に係る情報を、クラウドやサーバ経由で受信することができる。また、後述する潜在リスク算出モデル（図６参照）の更新を、クラウドやサーバ経由で行うことができる。

注意喚起装置５０は、アンテナ１７が受信した、歩行者や他車両の位置を取得して、障害物を検出する。詳しくは後述する（図６参照）。

ＧＰＳアンテナ１８は、ＧＰＳ衛星から発信されたＧＰＳ信号を受信する。注意喚起装置５０は、ＧＰＳアンテナ１８が受信したＧＰＳ信号を分析することによって、車両１０の現在位置及び進行方向を特定する。なお、ＧＰＳ信号を分析して車両の現在位置及び進行方向を特定する方法は、カーナビゲーションシステムにおいて広く実用化されているため、詳細な説明は省略する。

（注意喚起装置の動作シーン）
次に、図２を用いて、実施の形態において、注意喚起装置５０の注意喚起の対象を説明する。図２は、実施の形態に係る注意喚起装置による注意喚起の対象を説明する図である。

図２は、車両１０の代表的な夜間の走行シーンを模式的に表したものである。即ち、車両１０は、片側１車線の道路４９の走行車線４７を走行している。車両１０の前方には先行車両４０が走行している。対向車線４８には、対向車両４２が車両１０に接近する方向に走行している。道路４９の走行車線４７側の路外には、歩行者４４，４６が存在する。歩行者４４は路外を歩行している。歩行者４６は、路外から走行車線４７に向かって走っている、いわゆる飛び出し歩行者である。

車両１０は、前照灯１２（１２Ｌ，１２Ｒ）を点灯している。左前照灯１２Ｌは照射範囲１３Ｌを照射する。右前照灯１２Ｒは照射範囲１３Ｒを照射する。

なお、実際の道路環境はより複雑であって、路肩に停止している停止車両や、路肩又は走行車線を走行している自転車等も存在する。実施の形態の注意喚起装置５０は、説明を簡単にするため、図２に示した先行車両４０と、対向車両４２と、歩行者４４，４６とを注意喚起の対象とする。なお、後述する潜在リスクの判定方法（図６参照）を用いることによって、注意喚起の対象をより広げることができる。

（注意喚起装置の動作例（１））
次に、図３を用いて、図２のシーンにおける注意喚起装置５０の動作例を説明する。図３は、実施の形態に係る注意喚起装置による注意喚起の具体例を示す第１の図である。

注意喚起装置５０は、図２のシーンにおける潜在リスクは、潜在リスクが高い順に、歩行者４６（飛び出し歩行者）、歩行者４４、先行車両４０、対向車両４２であると判定する。

そして、注意喚起装置５０は、車両１０の前照灯１２の配光状態を、潜在リスクが所定の値を超える障害物を明るく照らすように制御する。即ち、左前照灯１２Ｌが、歩行者４６と歩行者４４とを照らすように制御する。具体的には、注意喚起装置５０は、左前照灯１２Ｌの照射方向と照射範囲とを、歩行者４６と歩行者４４とを含む領域が照明されるように制御する。この制御によって、車両１０の左前照灯１２Ｌは、図３に示す照射範囲１３Ｌを照射する。

また、注意喚起装置５０は、右前照灯１２Ｒが、先行車両４０を照らすように制御する。この制御によって、車両１０の右前照灯１２Ｒは、図３に示す照射範囲１３Ｒを照射する。

（注意喚起装置の動作例（２））
次に、図４を用いて、注意喚起装置５０の第２の動作例を説明する。図４は、実施の形態に係る注意喚起装置による注意喚起の具体例を示す第２の図である。

図４の例では、対向車両４２が対向車線４８をはみ出して走行している。また、走行車線４７の路肩には、図３の場合と同様に歩行者４４，４６が存在している。歩行者４６は飛び出し歩行者である。

注意喚起装置５０は、図４のシーンにおける潜在リスクは、潜在リスクが高い順に、歩行者４６（飛び出し歩行者）、対向車両４２、歩行者４４であると判定する。

そして、注意喚起装置５０は、左前照灯１２Ｌの照射方向と照射範囲とを、歩行者４６と歩行者４４とを含む領域が照明されるように制御する。

また、注意喚起装置５０は、右前照灯１２Ｒの照射方向と照射範囲とを、対向車両４２を含む領域が照明されるように制御する。

さらに、注意喚起装置５０は、車両１０の前方にも前照灯１２が照射されるように、右前照灯１２Ｒの照射範囲を拡大することによって、対向車両４２と車両１０の走行方向の路面とがともに照明されるように制御する。

（注意喚起装置の動作例（３））
次に、図５を用いて、注意喚起装置５０の第３の動作例を説明する。図５は、実施の形態に係る注意喚起装置による注意喚起の具体例を示す第３の図である。

図５の例では、走行車線４７の路肩に、図３，図４の場合と同様に歩行者４４，４６が存在している。歩行者４６は飛び出し歩行者である。一方、車両１０の前方及び対向車線４８側には障害物がない。

注意喚起装置５０は、図５のシーンにおける潜在リスクは、潜在リスクが高い順に、歩行者４６（飛び出し歩行者）、歩行者４４であると判定する。

そして、注意喚起装置５０は、左前照灯１２Ｌの照射方向と照射範囲とを、歩行者４６と歩行者４４とを含む領域が照明されるように制御する。

さらに、注意喚起装置５０は、車両１０の前方が不注意にならないように、右前照灯１２Ｒの照射範囲を、車両１０の前方に向ける。

なお、車両１０の乗員に対する注意喚起の方法は、前照灯１２の配光制御に限定されるものではない。例えば、車両１０のヘッドアップディスプレイ（ＨＵＤ）に注意喚起を促す情報を提示してもよい。また、前照灯１２の配光制御やＨＵＤへの注意喚起表示と併せて警告音を出力してもよい。

（潜在リスクの算出方法）
次に、図６を用いて、注意喚起装置５０が潜在リスクＲを算出する方法を説明する。図６は、実施の形態に係る注意喚起装置が潜在リスクの大きさを算出する方法を説明する図である。

注意喚起装置５０は、深層学習等の学習によって予め生成された潜在リスク算出モデル６０を記憶している。潜在リスク算出モデル６０は、例えば、カメラ１４、測距センサ１６、アンテナ１７から取得した周囲環境情報Ｉを入力として、検出された各障害物に対する潜在リスクＲ、即ち、注意を払わなくてはいけない度合を出力するモデルである。

図６に示す例では、潜在リスク算出モデル６０は、入力層６０ａと中間層６０ｂと出力層６０ｃとを有するニューラルネットワークによって構成される。ニューラルネットワークは、人間の神経回路網を模した数理モデルである。

入力層６０ａには、カメラ１４、測距センサ１６、アンテナ１７から取得した周囲環境情報Ｉが入力される。より具体的には、入力層６０ａは、４個の入力ユニット６１，６２，６３，６４を備える。

入力ユニット６１には、障害物の種別に係る情報、具体的には、先行車両４０、対向車両４２、歩行者４４，４６にそれぞれ対応した数値が入力される。なお、注意喚起装置５０は、カメラ１４、測距センサ１６、アンテナ１７等から取得した周囲環境情報Ｉを分析することによって、障害物の種別を特定する。具体的には、画像のテンプレートマッチングや深層学習等を用いたパターン認識によって、障害物の種別を認識する。このように、障害物の種別を認識することができさえすれば、停止車両や自転車等のように、注意喚起の対象となる障害物の種類をより広げた状態で、潜在リスクＲを算出することができる。

入力ユニット６２には、障害物の位置に係る情報が入力される。注意喚起装置５０は、カメラ１４、測距センサ１６、アンテナ１７等から取得した周囲環境情報Ｉに基づいて、障害物の位置に係る情報を算出する。なお、障害物の位置は、車両１０の移動状態に応じて変化するため、注意喚起装置５０は、周囲環境情報Ｉと、車両１０の移動状態、例えば、車両１０の移動速度と移動方向とに基づいて、周囲環境情報Ｉに含まれている障害物の位置を補正する。そして、車両１０と道路４９とを含むワールド座標系における障害物の存在位置を特定することによって、障害物の位置に係る情報を生成する。

入力ユニット６３には、障害物の移動方向に係る情報が入力される。障害物の移動方向に係る情報は、注意喚起装置５０が、例えば、前記した障害物の位置に係る情報が時間経過とともに移動する方向を検出することによって算出する。

入力ユニット６４には、障害物の移動速度に係る情報が入力される。障害物の移動速度に係る情報は、注意喚起装置５０が、例えば、前記した障害物の位置に係る情報が時間経過とともに移動する速度を検出することによって算出する。

入力層６０ａに入力された各数値は、中間層６０ｂに出力される。その際、入力層６０ａから出力された数値は、入力ユニット６１，６２，６３，６４と中間層６０ｂの中間ユニット６５，６６とを結ぶ枝に付与された重み係数ｗ１，ｗ２，ｗ３，ｗ４，ｗ５，ｗ６，ｗ７，ｗ８と積算される。積算された数値は、中間層６０ｂに入力される。

中間層６０ｂは、２個の中間ユニット６５，６６を備える。中間ユニット６５には、入力ユニット６１，６２，６３，６４から出力された数値が、重み係数ｗ１，ｗ２，ｗ３，ｗ４とそれぞれ積算されて入力される。中間ユニット６６には、入力ユニット６１，６２，６３，６４から出力された数値が、重み係数ｗ５，ｗ６，ｗ７，ｗ８とそれぞれ積算されて入力される。

中間ユニット６５，６６は、入力ユニット６１，６２，６３，６４から中間ユニット６５，６６に入力された数値を加算する。加算された数値は、出力層６０ｃに出力される。

中間層６０ｂから出力された各数値は、中間ユニット６５，６６と出力層６０ｃの出力ユニット６７とを結ぶ枝に付与された重み係数ｗ９，ｗ１０と積算される。積算された数値は、出力層６０ｃに入力される。

出力ユニット６７は、１個の出力ユニット６７を備える。出力ユニット６７には、中間ユニット６５，６６から出力された数値が、重み係数ｗ９，ｗ１０とそれぞれ積算されて入力される。

出力ユニット６７は、中間ユニット６５，６６から出力ユニット６７に入力された数値を加算する。そして、出力ユニット６７は、加算された数値を出力する。出力ユニット６７が出力する数値が潜在リスクＲである。潜在リスクＲは、例えば０から１００の間の数値に正規化されて、数値が大きいほど、潜在リスクが高いものとする。

次に、潜在リスクＲの算出例を示す。例えば、カメラ１４、測距センサ１６、アンテナ１７から取得した周囲環境情報Ｉを分析することによって、ある障害物について、障害物種別ａ＝２０、障害物位置ｂ＝１２、障害物移動方向ｃ＝５０、障害物移動速度ｄ＝４０の情報が得られたとする。また、ネットワークの重み係数は、ｗ１＝０．７，ｗ２＝０．５，ｗ３＝０，ｗ４＝０，ｗ５＝０，ｗ６＝０．８，ｗ７＝０．９，ｗ８＝０．５，ｗ９＝１，ｗ１０＝１であるとする。

このとき、潜在リスク算出モデル６０は、当該障害物の潜在リスクＲを、（式１）によって算出する。

Ｒ＝（ａ＊ｗ１＋ｂ＊ｗ２）＋（ｂ＊ｗ６＋ｃ＊ｗ７＋ｄ＊ｗ８）＝９５ （式１）

（式１）によって算出される潜在リスクＲは、ほぼ最大の値であって、該当する障害物は、注意を払わなくてはいけない度合が非常に高い障害物であると判定される。

潜在リスク算出モデル６０は、予め、数多くの障害物の状態と当該障害物の潜在リスクＲとを学習することによって、ネットワークの重み係数ｗ１～ｗ１０が最適化されたものである。

なお、図６に示す潜在リスク算出モデル６０を用いる代わりに、例えば、障害物の位置に係る情報のみを用いて、潜在リスクＲを算出することも可能である。この場合、簡略化された潜在リスク算出モデル６０を利用する。即ち、種別に係る情報を入力する入力ユニット６１が不要になる。そして、入力ユニット６２には、障害物の位置に係る情報を入力する。そして、入力ユニット６３には、障害物の位置が時間経過とともに移動する方向を入力する。入力ユニット６４には、障害物の位置が時間経過とともに移動する方向を入力する。

次に、潜在リスクＲの値に応じて、該当する障害物に対してどのような注意喚起を行うかの一例を説明する。

潜在リスクＲが９０以上である場合、注意喚起装置５０は、該当する障害物に対して、即座に注意を払う必要があると判定する。このとき、注意喚起装置５０は、前照灯１２の放射特性の制御を最優先に行って、注意を払うべき障害物を投光する。なお、車両１０が自動ブレーキの機能を備えている場合には、当該自動ブレーキを作動させることによって、車両１０を自動減速させてもよい。また、車両１０が自動操舵の機能を備えている場合には、車両１０の操舵角を制御することによって、障害物を回避するように進行方向を制御してもよい。

潜在リスクＲが７０以上９０未満である場合、注意喚起装置５０は、該当する障害物に対して注意を払う必要があると判定する。このとき、注意喚起装置５０は、前照灯１２の放射特性を制御することによって、注意を払うべき障害物を投光する。なお、このとき、車両１０に搭載したブザーやチャイムで警報音を出力してもよい。また、車両１０に搭載したヘッドアップディスプレイ（ＨＵＤ）に、注意喚起を促す情報（例えばコーションシンボル）を表示してもよい。

潜在リスクＲが３０より大きく７０未満である場合、注意喚起装置５０は、該当する障害物が要注意であると判定する。このとき、注意喚起装置５０は、前照灯１２の放射特性を制御することによって、要注意の障害物を投光する。

潜在リスクＲが３０以下である場合、注意喚起装置５０は、障害物が存在しないか、障害物が存在しても、注意を払う必要はないと判定する。このとき、注意喚起装置５０は、車両１０の前照灯１２を通常投光させる。

注意喚起装置５０は、このように、検出された各障害物のそれぞれの潜在リスクＲの値に基づく注意喚起を行う。

（注意喚起装置のハードウエア構成）
次に、図７を用いて、注意喚起装置５０のハードウエア構成を説明する。図７は、実施の形態に係る注意喚起装置のハードウエア構成の一例を示すハードウエアブロック図である。

注意喚起装置５０は、ＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）２０と、センサコントローラ２４と、受信機２６と、ＧＰＳレシーバ２８と、前照灯コントローラ３０と、センターモニタ３２と、ヘッドアップディスプレイ（ＨＵＤ：Ｈｅａｄ Ｕｐ Ｄｉｓｐｌａｙ）３４とを備える。これらの各部は、バス２２で互いに接続されている。

ＥＣＵ２０は、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２０ａ、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）２０ｂ、及びＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）２０ｃを備えたコンピュータとして構成されている。なお、ＥＣＵ２０に、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等から構成される記憶装置２０ｄが内蔵されていてもよい。また、ＥＣＵ２０は、各種センサ等と検出信号及び各種情報の送受信が可能なＩ／Ｏ（Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ）ポート２０ｅを備えている。

ＥＣＵ２０のＲＡＭ２０ｂ、ＲＯＭ２０ｃ、記憶装置２０ｄ、及びＩ／Ｏポート２０ｅの各構成は、例えば内部バスを介してＣＰＵ２０ａと各種情報の送受信が可能に構成されている。

ＥＣＵ２０は、ＲＯＭ２０ｃにインストールされているプログラムをＣＰＵ２０ａが実行することにより、注意喚起装置５０が行う各種処理を制御する。

なお、本実施の形態の注意喚起装置５０で実行されるプログラムは、予めＲＯＭ２０ｃに組み込まれて提供されてもよいし、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ－ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ－Ｒ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供されてもよい。

さらに、本実施の形態の注意喚起装置５０で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることによって提供するように構成しても良い。また、本実施の形態の注意喚起装置５０で実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供、又は配布するように構成しても良い。

記憶装置２０ｄは、車両１０の現在位置を特定するために使用する地図データや、学習済みの潜在リスク算出モデル６０の重み係数ｗ１～ｗ１０等を記憶する。

センサコントローラ２４は、カメラ１４及び測距センサ１６の動作を制御する。また、センサコントローラ２４は、カメラ１４が撮像した画像、及び測距センサ１６が計測した距離データを取得して、ＥＣＵ２０に送信する。

受信機２６は、アンテナ１７が受信した歩行者や他車両の位置を取得して、ＥＣＵ２０に送信する。

ＧＰＳレシーバ２８は、ＧＰＳ衛星から発信されたＧＰＳ信号を取得して、ＥＣＵ２０に送信する。ＧＰＳ信号は、車両１０の現在位置及び進行方向を特定するために利用される。

前照灯コントローラ３０は、ＥＣＵ２０の指示に基づいて、左前照灯１２Ｌと右前照灯１２Ｒとを独立して制御することによって、所定の放射特性を形成する。

センターモニタ３２は、車両１０のセンターコンソールに設置されて、車両１０の周囲の地図や、エアコン、オーディオ等の動作状態や操作画面等を表示する。また、センターモニタ３２は、後述する実施の形態の変形例で説明するように、カメラ１４で撮像した車両前方の映像に、特に注意を要する障害物を強調して表示する。

ヘッドアップディスプレイ３４（以下、ＨＵＤ３４と呼ぶ）は、車両１０のウインドシールドに、車速等の車両情報や、経路案内情報等を投影表示する。また、ＨＵＤ３４は、後述する実施の形態の変形例で説明するように、特に注意を要する障害物を強調して表示する。

（注意喚起装置の機能構成）
次に、図８を用いて、注意喚起装置５０の機能構成を説明する。図８は、実施の形態に係る注意喚起装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。

注意喚起装置５０のＥＣＵ２０は、当該ＥＣＵ２０に格納された制御プログラムをＲＡＭ２０ｂに展開して、ＣＰＵ２０ａに動作させることによって、図８に示す周囲環境情報取得部７１と、潜在リスク算出部７２と、配光状態決定部７３と、配光制御部７４とを機能部として実現する。

周囲環境情報取得部７１は、車両１０（移動体）の周囲の障害物に係る情報を取得する。なお、周囲環境情報取得部７１は、本開示における取得部の一例である。

また、周囲環境情報取得部７１は、カメラ１４が撮像した画像と、測距センサ１６が計測した距離データと、アンテナ１７が取得した歩行者や他車両の位置とに基づいて、車両１０の周囲に存在する障害物の種別と、位置と、移動方向と、移動速度とを算出する。このように、複数のセンサが取得した情報を組み合わせる技術は、センサフュージョンと呼ばれ、目標となる物標、本実施の形態の場合は障害物の検出精度を向上させることができる。なお、カメラ１４と測距センサ１６とアンテナ１７から取得した情報に基づいて障害物に係る情報を算出する方法は、昨今、数多く提案されているため、それらのいずれの方法を用いて行ってもよい。

潜在リスク算出部７２は、周囲環境情報取得部７１が取得した障害物に係る情報と、車両１０の移動状態、例えば、移動速度と移動方向とに基づいて、当該車両１０の周囲の障害物の、各々の潜在リスクＲを算出する。なお、潜在リスク算出部７２は、本開示における算出部の一例である。

配光状態決定部７３は、潜在リスク算出部７２が算出した潜在リスクＲに基づいて、前照灯１２の放射特性を決定する。例えば、配光状態決定部７３は、所定の値を超える潜在リスクＲを有する障害物を網羅する放射特性を決定する。なお、配光状態決定部７３が決定する放射特性は、車両１０が走行している走行車線４７の範囲も照射するものとする。

配光制御部７４は、配光状態決定部７３が決定した配光パターンに基づいて、前照灯１２の放射特性を制御する。配光制御部７４が制御する放射特性によって、潜在リスクＲが所定の値を超える障害物、即ち、特に注意を要する障害物が強調されて、車両１０の乗員に提示される。なお、配光制御部７４は、本開示における情報提示部の一例である。

（注意喚起装置が行う処理の流れ）
次に、図９を用いて、注意喚起装置５０が行う処理の流れを説明する。図９は、実施の形態に係る注意喚起装置が行う処理の流れの一例を示すフローチャートである。

配光制御部７４は、デフォルトの放射特性で前照灯１２を照射する（ステップＳ１１）。

周囲環境情報取得部７１は、車両１０の周囲環境情報Ｉ（図６参照）を取得する（ステップＳ１２）。

そして、周囲環境情報取得部７１は、取得した周囲環境情報Ｉの中から、車両１０の周囲に存在する障害物を検出する（ステップＳ１３）。

さらに、周囲環境情報取得部７１は、ステップＳ１３で検出した各障害物について、その種別と、位置と、移動方向と、移動速度とを特定する（ステップＳ１４）。

そして、周囲環境情報取得部７１は、車両１０の走行車線４７の所定の範囲内に、障害物があるかを判定する（ステップＳ１５）。ここで、車両１０の走行車線４７の所定の範囲とは、走行車線４７の領域、路肩領域、及び対向車線４８の領域を含む。車両１０の走行車線４７の所定の範囲内に障害物があると判定される（ステップＳ１５：Ｙｅｓ）とステップＳ１６に進む。一方、車両１０の走行車線４７の所定の範囲内に障害物があると判定されない（ステップＳ１５：Ｎｏ）とステップＳ１１に戻る。

ステップＳ１５において、車両１０の走行車線４７の所定の範囲内に障害物があると判定されると、潜在リスク算出部７２は、車両１０の走行車線４７の所定の範囲内にある各障害物について、潜在リスクＲを算出する（ステップＳ１６）。潜在リスクＲの算出方法は、前記した通りである（図６参照）。

続いて、潜在リスク算出部７２は、潜在リスクＲが所定の値（例えば３０）を超える障害物があるかを判定する（ステップＳ１７）。潜在リスクＲが所定の値を超える障害物があると判定される（ステップＳ１７：Ｙｅｓ）とステップＳ１８に進む。一方、潜在リスクＲが所定の値を超える障害物があると判定されない（ステップＳ１７：Ｎｏ）とステップＳ１１に戻る。

ステップＳ１７において、潜在リスクＲが所定の値を超える障害物があると判定されると、配光状態決定部７３は、前照灯１２の放射特性を決定する（ステップＳ１８）。

配光制御部７４は、前照灯コントローラ３０を制御して、左前照灯１２Ｌと右前照灯１２Ｒとの放射特性を独立して制御することによって、ステップＳ１８において配光状態決定部７３が決定した放射特性を実現する。その後、注意喚起装置５０は、図９の処理を終了する。

（本実施の形態の作用効果）
以上説明したように、本実施の形態に係る注意喚起装置５０において、周囲環境情報取得部７１（取得部）は、車両１０（移動体）の周囲の障害物に係る情報を取得する。潜在リスク算出部７２（算出部）は、周囲環境情報取得部７１が取得した障害物に係る情報と、車両１０の移動状態とに基づいて、車両１０の周囲の障害物の、各々の潜在リスクＲを算出する。そして、配光制御部７４（情報提示部）は、潜在リスク算出部７２が算出した障害物の各々の潜在リスクＲに基づいて、車両１０の乗員に対して、潜在リスクＲが所定の値を超える障害物に対する注意喚起を促す情報を提示する。したがって、車両１０の移動方向に潜在リスクＲが高い障害物があった場合に、車両１０の乗員に的確な注意喚起を行うことができる。

また、本実施の形態に係る注意喚起装置５０において、配光制御部７４（情報提示部）は、潜在リスクＲが所定の値を超える障害物の位置に応じて、車両１０の前照灯１２の放射特性を制御する。したがって、特に注意を要する潜在リスクＲが高い障害物が存在することを、車両１０の乗員に注意喚起することができる。これによって、車両１０の乗員は、該当する障害物の見落としを防止することができる。

また、本実施の形態に係る注意喚起装置５０において、配光制御部７４（情報提示部）は、前照灯１２（１２Ｌ，１２Ｒ）の照射方向を、潜在リスクＲが所定の値を超える障害物の方向に向ける。したがって、特に注意を要する潜在リスクＲが高い障害物が存在することを、車両１０の乗員に注意喚起することができる。

また、本実施の形態に係る注意喚起装置５０において、配光制御部７４（情報提示部）は、前照灯１２（１２Ｌ，１２Ｒ）の配光分布を、潜在リスクＲが所定の値を超える障害物の方向の照度が高くなるように変更する。したがって、特に注意を要する潜在リスクＲが高い障害物が存在することを、車両１０の乗員に注意喚起することができる。

また、本実施の形態に係る注意喚起装置５０において、障害物に係る情報は、少なくとも、当該障害物の位置を含む。したがって、障害物の位置の時間変化を求めることによって、障害物の移動方向と移動速度とを推定することができるため、少ないデータ量で、潜在リスクＲが高い障害物を検出することができる。

また、本実施の形態に係る注意喚起装置５０において、障害物に係る情報は、当該障害物の種別と、障害物の位置と、移動方向と、移動速度とを含む。したがって、飛び出し歩行者４６のように、潜在リスクＲが高い障害物も確実に検出することができる。

また、本実施の形態に係る注意喚起装置５０において、車両１０（移動体）の移動状態は、少なくとも、当該車両１０の移動速度と、移動方向とを含む。したがって、車両１０の移動状態によらずに、車両１０の周囲の障害物を検出することができる。

（実施の形態の変形例）
次に、前述した注意喚起装置５０の変形例を説明する。ここで説明する注意喚起装置５０は、特に注意を要する障害物に対して前照灯１２を照射する機能に加えて、特に注意を要する障害物の位置を車両１０の乗員に知らせる機能を備える。

まず、図１０を用いて、実施の形態の変形例である注意喚起装置５０を車両１０に搭載した状態を説明する。図１０は、実施の形態の変形例に係る注意喚起装置を車載した状態を示す概略図である。

実施の形態の変形例の注意喚起装置５０は、特に注意を要する障害物の位置を、センターモニタ３２、又はＨＵＤ３４の表示領域３４ａに表示する（図１１，図１２参照）。なお、注意喚起装置５０は、前述した注意喚起装置５０のハードウエア構成に加えて、図１０に示すカメラ１４を更に備える。カメラ１４は、車両１０のメータクラスタに運転者の顔面を向けて設置されて、運転者の目を含む画像を撮像する。

注意喚起装置５０は、カメラ１４が撮像した画像から運転者の目の位置を検出する。そして、運転者の目の位置に基づいて、注意喚起装置５０が検出した、特に注意を要する障害物の位置を強調する情報を表示領域８４ａに表示する。詳しくは後述する（図１２参照）。

（実施の形態の変形例の動作例（１））
次に、図１１を用いて、実施の形態の変形例の注意喚起装置５０の第１の動作例を説明する。図１１は、実施の形態の変形例が行う注意喚起の一例を示す第１の図である。

注意喚起装置５０は、カメラ１４が撮像した画像をリアルタイムでセンターモニタ３２に表示する。なお、車両１０には、複数台のカメラ１４が設置されているため、注意喚起装置５０は、複数のカメラ１４が撮像した画像を１枚の画像にパノラマ合成してセンターモニタ３２に表示する。

さらに、注意喚起装置５０は、潜在リスクＲが所定の値を超える障害物、即ち、特に注意を要する障害物の存在位置を、センターモニタ３２に表示した車両前方の画像に重畳して表示する。なお、障害物の位置は、前記した周囲環境情報取得部７１の作用によって検出される。

特に注意を要する障害物の存在位置を画像に重畳する方法は問わないが、図１１の例では、該当する障害物（飛び出し歩行者４６）に外接するマーカ８０を描画することによって、特に注意を要する障害物の存在位置を強調している。

（実施の形態の変形例の動作例（２））
次に、図１２を用いて、実施の形態の変形例の注意喚起装置５０の第２の動作例を説明する。図１２は、実施の形態の変形例が行う注意喚起の一例を示す第２の図である。

注意喚起装置５０は、ＨＵＤ３４の表示領域３４ａに、潜在リスクＲが所定の値を超える障害物、即ち、特に注意を要する障害物の領域を強調するマーカ８２を描画することによって、特に注意を要する障害物の存在位置を強調する。

このとき、注意喚起装置５０は、車両１０の運転者の目８４の位置を検出する。そして、運転者の目８４の位置と、特に注意を要する障害物の存在位置とを結ぶ直線が、表示領域３４ａと交差する位置に、マーカ８２を表示する。これによって、運転者がマーカ８２を注視した際に、運転者は、視線の先に、特に注意を要する障害物を視認することができる。

なお、注意喚起装置５０は、車両１０のメータクラスタに設置したカメラ１４が撮像した、運転者の顔面を含む画像の中から、公知の顔認識アルゴリズム等を用いて、運転者の目８４の位置を検出する。

（実施の形態の変形例の機能構成）
次に、図１３を用いて、実施の形態の変形例の注意喚起装置５０の機能構成を説明する。図１３は、実施の形態の変形例に係る注意喚起装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。

注意喚起装置５０のＥＣＵ２０は、当該ＥＣＵ２０に格納された制御プログラムをＲＡＭ２０ｂに展開して、ＣＰＵ２０ａに動作させることによって、図１３に示す周囲環境情報取得部７１と、潜在リスク算出部７２と、表示制御部７５とを機能部として実現する。

周囲環境情報取得部７１と、潜在リスク算出部７２との機能は、前記した通り（図８参照）であるため、説明は省略する。

表示制御部７５は、潜在リスクＲが所定の値を超える障害物の位置を、車両１０が備える表示装置に表示する。なお、表示制御部７５は、本開示における情報提示部の一例である。ここで、車両１０が備える表示装置とは、前記したセンターモニタ３２やＨＵＤ３４である。また、表示制御部７５は、例えばＨＵＤ３４に、特に注意を要する障害物の位置を表示する場合に、運転者の目の位置を検出する。そして、運転者の目の位置と、特に注意を要する障害物の位置とに応じた位置に、障害物を強調するマーカ８２（図１２参照）を表示する。

なお、図１３の機能ブロック図には、車両１０の前照灯１２の配光制御を行う機能は記載していないが、図１３の機能ブロック図を、図８に示した配光状態決定部７３と配光制御部７４とを更に備える構成としてもよい。

（本実施の形態の変形例の作用効果）
以上説明したように、本実施の形態の変形例に係る注意喚起装置５０において、表示制御部７５（情報提示部）は、潜在リスクＲが所定の値を超える障害物の位置を、車両１０（移動体）が備える表示装置に表示する。したがって、昼夜を問わずに、障害物に対する注意喚起を行うことができる。

また、本実施の形態の変形例に係る注意喚起装置５０において、表示装置はセンターモニタ３２（車載モニタ）である。したがって、カーナビゲーション画面等の表示の目的で、既に車両に備えられたセンターモニタ３２を用いて、注意喚起を行うことができる。

また、本実施の形態の変形例に係る注意喚起装置５０において、表示装置はＨＵＤ３４である。したがって、運転者が運転中に前方の安全を確認する視認行動を妨げることなく、注意を要する障害物の位置を強調して表示することができる。特に、運転者の目の位置に応じた位置に、障害物を強調する情報が表示されるため、障害物を発見するまでの時間を短縮することができる。

以上、本発明の実施の形態について説明したが、上述した実施の形態は、例として提示したものであり、本発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施の形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能である。また、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。また、この実施の形態は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１０ 車両（移動体）
１２ 前照灯
１２Ｌ 左前照灯
１２Ｒ 右前照灯
１３Ｌ，１３Ｒ 照射範囲
１４ カメラ
１６ 測距センサ
１７ アンテナ
３２ センターモニタ（車載モニタ、表示装置）
３４ ヘッドアップディスプレイ（ＨＵＤ、表示装置）
３４ａ 表示領域
４０ 先行車両
４２ 対向車両
４４，４６ 歩行者
４９ 道路
５０ 注意喚起装置
６０ 潜在リスク算出モデル
６１，６２，６３，６４ 入力ユニット
６５，６６ 中間ユニット
６７ 出力ユニット
７１ 周囲環境情報取得部（取得部）
７２ 潜在リスク算出部（算出部）
７３ 配光状態決定部
７４ 配光制御部（情報提示部）
７５ 表示制御部（情報提示部）
８０，８２ マーカ
Ｉ 周囲環境情報
Ｒ 潜在リスク
ｗ１，ｗ２，ｗ３，ｗ４，ｗ５，ｗ６，ｗ７，ｗ８，ｗ９，ｗ１０ 重み係数

Claims (11)

1. 移動体の周囲の障害物に係る情報を取得する取得部と、
   前記取得部が取得した障害物に係る情報と、前記移動体の移動状態とに基づいて、当該移動体の周囲の障害物の、各々の潜在リスクを算出する算出部と、
   前記算出部が算出した障害物の各々の潜在リスクに基づいて、前記移動体の乗員に対して、潜在リスクが所定の値を超える障害物に対する注意喚起を促す情報を提示する情報提示部と、を備える、
   注意喚起装置。
2. 前記情報提示部は、
   潜在リスクが所定の値を超える障害物の位置に応じて、前記移動体の前照灯の放射特性を制御する、
   請求項１に記載の注意喚起装置。
3. 前記情報提示部は、
   前記前照灯の照射方向を、潜在リスクが所定の値を超える前記障害物の方向に向ける、
   請求項２に記載の注意喚起装置。
4. 前記情報提示部は、
   前記前照灯の配光分布を、潜在リスクが所定の値を超える前記障害物の方向の照度が高くなるように変更する、
   請求項２に記載の注意喚起装置。
5. 前記情報提示部は、
   潜在リスクが所定の値を超える前記障害物の位置を、前記移動体が備える表示装置に表示する、
   請求項１に記載の注意喚起装置。
6. 前記表示装置は、車載モニタである、
   請求項５に記載の注意喚起装置。
7. 前記表示装置は、ヘッドアップディスプレイである、
   請求項５に記載の注意喚起装置。
8. 前記障害物に係る情報は、
   少なくとも、当該障害物の位置を含む、
   請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の注意喚起装置。
9. 前記障害物に係る情報は、
   当該障害物の種別と、前記障害物の位置と、移動方向と、移動速度とを含む、
   請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の注意喚起装置。
10. 前記移動体の移動状態は、
    少なくとも、当該移動体の移動速度と、移動方向とを含む、
    請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の注意喚起装置。
11. 移動体の周囲の障害物に係る情報を取得する取得プロセスと、
    前記取得プロセスで取得した障害物に係る情報と、前記移動体の移動状態とに基づいて、当該移動体の周囲の障害物の各々の潜在リスクを算出する算出プロセスと、
    前記算出プロセスで算出した障害物の各々の潜在リスクに基づいて、前記移動体の乗員に対して、潜在リスクが所定の値を超える障害物に対する注意喚起を促す情報を提示する情報提示プロセスと、
    を含む注意喚起方法。

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