JP4783430B2 - 駆動制御装置、駆動制御方法、駆動制御プログラムおよび記録媒体 - Google Patents

Description

この発明は、移動体に対して危険な事象の起こる可能性に基づいて駆動部を制御する駆動制御装置、駆動制御方法、駆動制御プログラム、および記録媒体に関する。ただし、この発明の利用は、上述した駆動制御装置、駆動制御方法、駆動制御プログラムおよび記録媒体には限られない。

従来、車両を目的地点まで誘導するカーナビゲーションに関する情報や運転の状態に関する情報を、ロボットなどの駆動部を利用して、運転者になじみやすくわかりやすい提示をおこなう運転情報出力装置がある。

これらの運転情報出力装置の中には、運転者の状況をカメラなどによって検知し、駆動部や表示画面を注視している場合は、駆動部の動きを停止したり、表示画面への表示や音声出力を停止することで、駆動部や表示画面の注視によって引き起こされる危険な運転を防ぎ、安全で適切ナビゲーションをおこなう提案がされている（たとえば、下記特許文献１参照。）。

特開２００４−９３３５４号公報

しかしながら、上述の特許文献１の技術では、たとえば、運転者が駆動部や表示画面を注視していない場合でも、駆動部や表示画面が運転者の視野に入っていれば、危険運転時において駆動部の動きや操作音、表示画面の表示を、車両に危険を及ぼす可能性のある車両外部の物体と勘違いしてしまうという問題が一例として挙げられる。

上述した課題を解決し、目的を達成するため、請求項１の発明にかかる駆動制御装置は、移動体に搭載する搭乗者へ情報を提示するための駆動手段と、前記移動体に関する情報を取得する情報取得手段と、前記情報取得手段によって取得された情報に基づいて、前記移動体に対して危険な事象の起こる可能性を示す危険指数を算出する算出手段と、前記算出手段によって算出された危険指数が所定値より大きい値か否かを判断する判断手段と、前記算出手段によって算出された算出結果に応じて、前記駆動手段を制御する制御手段と、を備え、前記制御手段は、前記判断手段によって危険指数が所定値より大きい値と判断された場合、前記駆動手段による駆動を停止することを特徴とする。

また、請求項７の発明にかかる駆動制御方法は、移動体に関する情報を取得する情報取得工程と、前記情報取得工程によって取得された情報に基づいて、前記移動体に対して危険な事象の起こる可能性を示す危険指数を算出する算出工程と、前記算出工程によって算出された危険指数が所定値より大きい値か否かを判断する判断工程と、前記算出工程によって算出された算出結果に応じて、前記移動体に搭載され搭乗者へ情報を提示するための駆動手段を制御する制御工程と、を含み、前記制御工程では、前記判断工程によって危険指数が所定値より大きい値と判断された場合、前記駆動手段による駆動を停止することを特徴とする。

また、請求項８の発明にかかる駆動制御プログラムは、請求項７に記載の駆動制御方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。

また、請求項９の発明にかかる記録媒体は、請求項８に記載の駆動制御プログラムをコンピュータに読み取り可能な状態で記録したことを特徴とする。

本実施の形態にかかる駆動制御装置の機能的構成を示すブロック図である。 本実施の形態にかかる駆動制御装置の駆動制御処理手順を示すフローチャートである。 本実施例にかかるナビゲーション装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 本実施例にかかる駆動制御装置の機能的構成を示すブロック図である。 本実施例にかかる駆動制御装置の処理の概要を示すフローチャートである。 車両情報および画像情報を取得する処理の内容について示したフローチャートである。 第１注目点を算出する処理の内容について示したフローチャートである。 撮影された画像における道路上の１地点の垂直方向の距離を示した説明図である。 撮影された画像の中心地点からの水平方向の距離と垂直方向の距離との関係を示した説明図である。 道路上の地点について説明する説明図である。 制御信号を算出する処理の内容について示したフローチャートである。 駆動部を制御する処理の内容について示したフローチャートである。 画像情報を取得する処理の内容について示したフローチャートである。 危険指数を算出する処理の内容を示したフローチャートである。 時刻Ｔに取得された画像情報を示した説明図である。 時刻（Ｔ＋ΔＴ）に取得された画像情報を示した説明図である。 白線をマッチングさせて重ね合わした画像情報を示した説明図である。 動きベクトルＭを示した説明図である。 単位ベクトルＩと、動きベクトルＭとの関係による危険指数Ｄの大小について示した説明図である。 第２注目点を算出する処理の内容について示したフローチャートである。 通常運転に復帰したか否かを判断する処理の内容について示したフローチャートである。

以下に添付図面を参照して、この発明にかかる駆動制御装置、駆動制御方法、駆動制御プログラム、および記録媒体の好適な実施の形態を詳細に説明する。

（実施の形態）
（駆動制御装置の機能的構成）
まず、この発明の実施の形態にかかる駆動制御装置１００の機能的構成について説明する。図１は、本実施の形態にかかる駆動制御装置の機能的構成を示すブロック図である。図１において、駆動制御装置１００は、情報取得部１０１と、駆動部１０２と、算出部１０３と、報知部１０４と、判断部１０５と、制御部１０６と、を備えている。

情報取得部１０１は、移動体に関する情報を取得する。移動体に関する情報は、具体的には、たとえば、移動体に搭載されたカメラによって撮影された移動体の周辺に関する画像情報である。また、移動体に関する情報は、各種センサから取得された情報でもよい。各種センサから取得された情報は、たとえば、移動体の速度・加速度情報、移動体の現在位置情報、移動体内部および外部の音の大きさや方向・温度・湿度・光の強さ・煙の量・空気の成分・任意の物体の接触・圧力・磁気の量などの情報、移動体から任意の対象物までの距離の情報、利用者の心拍・脳波・呼吸などの情報などである。

駆動部１０２は、移動体に搭載されたセンサを駆動させる。移動体に搭載されたセンサは、上述した各種センサであり、たとえば、画像センサ（カメラ）である。また、駆動部１０２は、情報取得部１０１を駆動させてもよい。したがって、情報取得部１０１と、各種センサとは同体でもよいし、別体でもよい。そして、駆動部１０２は、移動体に搭載されたセンサまたは情報取得部１０１を、ヨー方向およびピッチ方向に駆動させる。さらに、駆動部１０２は、たとえば、動物や人の形を模倣したロボットなどでもよい。

算出部１０３は、情報取得部１０１によって取得された情報に基づいて、移動体に対して危険な事象の起こる可能性を示す危険指数を算出する。ここで、危険な事象は、具体的には、たとえば、移動体が経路を外れることや、移動体が物体と接触することや、移動体の利用者の状態が通常と異なることなどである。また、危険指数は、これらの危険な事象の起こる可能性の大小をあらわす指標となる数値である。

報知部１０４は、算出部１０３によって算出された算出結果に応じて、移動体の搭乗者に移動体に対して危険な事象の起こる可能性を報知する。報知部１０４は、たとえば、警告音や音声情報、光の点灯などによって報知する。音声情報によって報知する場合、具体的には、「車間距離が短いです。」、「右側に障害物があります。」などの、移動体が事故を起こす可能性のあるものを報知する。また、「空気が悪いので窓を開けましょう。」、「オーディオの音量を下げてください。」などの搭乗者に対して危険な事象の起こる可能性を報知してもよい。また、これらの危険な事象の起こる可能性の報知は、駆動部１０２による駆動によって報知してもよい。

判断部１０５は、算出部１０３によって算出された危険指数が所定値より大きい値か否かを判断する。ここで、所定値は、利用者によって設定可能でもよく、過去の履歴によって変更可能でもよい。また、判断部１０５は、算出部１０３によって算出された危険指数が所定値より大きい値と判断された後に、所定値より小さい値に戻ったか否かを判断してもよい。

制御部１０６は、算出部１０３によって算出された算出結果に応じて、駆動部１０２を制御する。また、制御部１０６は、判断部１０５によって危険指数が所定値より大きい値と判断された場合、駆動部１０２による駆動を停止する。そして、制御部１０６は、判断部１０５によって危険指数が所定値より小さい値に戻ったと判断された場合、駆動部１０２による駆動を再開してもよい。

（駆動制御装置の駆動制御処理手順）
つぎに、駆動制御装置１００の駆動制御処理手順について説明する。図２は、本実施の形態にかかる駆動制御装置の駆動制御処理手順を示すフローチャートである。図２のフローチャートにおいて、まず、情報取得部１０１によって移動体に関する情報を取得する（ステップＳ２０１）。つぎに、ステップＳ２０１において取得された移動体に関する情報に基づいて、算出部１０３によって、移動体に対して危険な事象の起こる可能性を示す危険指数を算出する（ステップＳ２０２）。そして、報知部１０４によって、移動体に対して危険な事象の起こる可能性を搭乗者に報知する（ステップＳ２０３）。

さらに、判断部１０５によって、ステップＳ２０２において算出された危険指数が所定値より大きい値か否かを判断して（ステップＳ２０４）、危険指数が所定値より大きい値の場合（ステップＳ２０４：Ｙｅｓ）、制御部１０６によって駆動部１０２を制御して駆動を停止して（ステップＳ２０５）、一連の処理を終了する。一方、ステップＳ２０４において危険指数が所定値より大きい値ではない場合（ステップＳ２０４：Ｎｏ）、ステップＳ２０１に戻り、以降の処理を繰り返しおこなう。

なお、図２のフローチャートにおいては、ステップＳ２０３において、搭乗者に報知するとしているが、これに限るものではない。具体的には、たとえば、搭乗者に報知せずに、ステップＳ２０４に進んでもよい。もしくは、危険指数がステップＳ２０５における所定値を上限とした所定範囲内に入っているか否かを判断して、所定範囲内に入っている場合に、搭乗者に報知するようにしてもよい。

また、図２のフローチャートにおいては、ステップＳ２０５において駆動部１０２の駆動を停止するとしているが、これに限るものではない。具体的には、たとえば、駆動部１０２の駆動は停止せずに、駆動に制限を設けるようにしてもよい。制限とは、たとえば、駆動部１０２の駆動範囲を狭くしたり、駆動部１０２を停止した状態で光の点滅や音声の出力のみをおこなったりする。

上述したように、本実施の形態の駆動制御装置１００によれば、情報取得部１０１によって取得された移動体に関する情報に基づいて、算出部１０３によって移動体に対して危険な事象の起こる可能性を示す危険指数を算出し、算出された算出結果に応じて、制御部１０６によって移動体に搭載されたセンサを駆動させる駆動部１０２を制御することができる。したがって、駆動制御装置１００は、たとえば、利用者が駆動部１０２を注視していなくても、移動体に危険な事象が起こると判断された場合は、駆動部１０２を制御することができる。これによって、利用者は、危険運転時に駆動部１０２を制御させることで、運転の判断の妨げにならないようにさせることができる。

また、本実施の形態の駆動制御装置１００によれば、算出部１０３によって算出された算出結果に応じて、移動体の搭乗者に移動体に対して危険な事象の起こる可能性を報知することができる。したがって、駆動制御装置１００は、危険指数が所定範囲内の場合は、運転者に危険運転であることの警告をおこなうことができる。これによって、利用者は、運転が危険な状態であることを知ることができ、事故などの危険な事象を回避することができる。

また、本実施の形態の駆動制御装置１００によれば、制御部１０６は、判断部１０５によって危険指数が所定値より大きい値と判断された場合、駆動部１０２による駆動を停止することができる。したがって、本駆動制御装置１００は、危険運転時に運転者の視野内にある駆動部１０２を停止することで、駆動部１０２を車両外部の物体（人や対向車）と見間違うのを防ぐことができる。これによって、利用者は、視野内に余計な動きがないため、運転に集中することができる。

また、本実施の形態の駆動制御装置１００によれば、駆動部１０２は、情報取得部１０１を駆動させることができる。したがって、駆動部１０２によって情報取得部１０１を駆動することで広範囲の情報を取得することができる。これによって、利用者は、広範囲にわたって危険な事象の起こる可能性を検知することができる。

また、本実施の形態の駆動制御装置１００によれば、情報取得部１０１は、移動体の周辺に関する画像情報を取得することができる。したがって、取得された画像情報の変化から、移動体に対して危険指数の大きい物体を特定することができる。これによって、利用者は、事故などの危険な事象を回避することができる。

また、本実施の形態の駆動制御装置１００によれば、判断部１０５によって危険指数が所定値より小さい値に戻ったと判断された場合、駆動部１０２による駆動を再開することができる。したがって、通常運転をしている間は、駆動部１０２を駆動させることができる。これによって、利用者は、たとえば、車載したロボットなどの動きが停止された場合も、危険な事象を回避した後は、再び動かすことができる。

また、本実施の形態の駆動制御装置１００によれば、駆動部１０２は、移動体に搭載されたセンサを、ヨー方向およびピッチ方向に駆動させることができる。したがって、駆動制御装置１００は、広範囲にわたって移動体に関する情報を取得することができる。これによって、利用者は、広範囲にわたって危険な事象の起こる可能性を検知することができる。

以下に、本発明の実施例について説明する。本実施例では、たとえば、車両（四輪車、二輪車を含む）などの移動体に搭載されるナビゲーション装置によって、本発明の駆動制御装置を実施した場合の一例について説明する。

（ナビゲーション装置のハードウェア構成）
つぎに、本実施例にかかるナビゲーション装置３００のハードウェア構成について説明する。図３は、本実施例にかかるナビゲーション装置のハードウェア構成を示すブロック図である。図３において、ナビゲーション装置３００は、ＣＰＵ３０１と、ＲＯＭ３０２と、ＲＡＭ３０３と、磁気ディスクドライブ３０４と、磁気ディスク３０５と、光ディスクドライブ３０６と、光ディスク３０７と、音声Ｉ／Ｆ（インターフェース）３０８と、マイク３０９と、スピーカ３１０と、入力デバイス３１１と、映像Ｉ／Ｆ３１２と、ディスプレイ３１３と、通信Ｉ／Ｆ３１４と、ＧＰＳユニット３１５と、各種センサ３１６と、カメラ３１７と、を備えている。各構成部３０１〜３１７は、バス３２０によってそれぞれ接続されている。

まず、ＣＰＵ３０１は、ナビゲーション装置３００の全体の制御を司る。ＲＯＭ３０２は、ブートプログラム、データ更新プログラムなどのプログラムを記録している。また、ＲＡＭ３０３は、ＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。すなわち、ＣＰＵ３０１は、ＲＡＭ３０３をワークエリアとして使用しながら、ＲＯＭ３０２に記録された各種プログラムを実行することによって、ナビゲーション装置３００の全体の制御を司る。

磁気ディスクドライブ３０４は、ＣＰＵ３０１の制御にしたがって磁気ディスク３０５に対するデータの読み取り／書き込みを制御する。磁気ディスク３０５は、磁気ディスクドライブ３０４の制御で書き込まれたデータを記録する。磁気ディスク３０５としては、たとえば、ＨＤ（ハードディスク）やＦＤ（フレキシブルディスク）を用いることができる。

また、光ディスクドライブ３０６は、ＣＰＵ３０１の制御にしたがって光ディスク３０７に対するデータの読み取り／書き込みを制御する。光ディスク３０７は、光ディスクドライブ３０６の制御にしたがってデータが読み出される着脱自在な記録媒体である。光ディスク３０７は、書き込み可能な記録媒体を利用することもできる。着脱可能な記録媒体として、光ディスク３０７のほか、ＭＯ、メモリカードなどであってもよい。

磁気ディスク３０５および光ディスク３０７に記録される情報の一例としては、地図データや機能データが挙げられる。地図データは、建物、河川、地表面などの地物（フィーチャ）をあらわす背景データと、道路の形状をあらわす道路形状データとを含んでおり、地区ごとに分けられた複数のデータファイルによって構成されている。

道路形状データは、さらに交通条件データを有する。交通条件データには、たとえば、各ノードについて、信号や横断歩道などの有無、高速道路の出入り口やジャンクションの有無、各リンクについての長さ（距離）、道幅、進行方向、道路種別（高速道路、有料道路、一般道路など）などの情報が含まれている。

機能データは、地図上の施設の形状をあらわす３次元データ、当該施設の説明をあらわす文字データ、その他地図データ以外の各種のデータである。地図データや機能データは、地区ごとあるいは機能ごとにブロック分けされた状態で記録されている。具体的には、たとえば、地図データは、各々が、表示画面に表示された地図において所定の地区をあらわすように、地区ごとにブロック分けすることができる状態で記録されている。また、たとえば、機能データは、各々が、１つの機能を実現するように、機能ごとに複数にブロック分けすることができる状態で記録されている。

また、機能データは、上述した３次元データや文字データに加えて、経路探索、所要時間の算出、経路誘導などを実現するプログラムデータなどの機能を実現するためのデータである。地図データおよび機能データは、それぞれ、地区ごとあるいは機能ごとに分けられた複数のデータファイルによって構成されている。

音声Ｉ／Ｆ３０８は、音声入力用のマイク３０９および音声出力用のスピーカ３１０に接続される。マイク３０９に受音された音声は、音声Ｉ／Ｆ３０８内でＡ／Ｄ変換される。マイク３０９は、たとえば、車両のサンバイザー付近に設置され、その数は単数でも複数でもよい。スピーカ３１０からは、所定の音声信号を音声Ｉ／Ｆ３０８内でＤ／Ａ変換した音声が出力される。なお、マイク３０９から入力された音声は、音声データとして磁気ディスク３０５あるいは光ディスク３０７に記録可能である。

入力デバイス３１１は、文字、数値、各種指示などの入力のための複数のキーを備えたリモコン、キーボード、タッチパネルなどが挙げられる。入力デバイス３１１は、リモコン、キーボード、タッチパネルのうちいずれか１つの形態によって実現されてもよいが、複数の形態によって実現することも可能である。

映像Ｉ／Ｆ３１２は、ディスプレイ３１３に接続される。映像Ｉ／Ｆ３１２は、具体的には、たとえば、ディスプレイ３１３全体を制御するグラフィックコントローラと、即時表示可能な画像情報を一時的に記録するＶＲＡＭ（Ｖｉｄｅｏ ＲＡＭ）などのバッファメモリと、グラフィックコントローラから出力される画像データに基づいてディスプレイ３１３を制御する制御ＩＣなどによって構成される。

ディスプレイ３１３には、アイコン、カーソル、メニュー、ウインドウ、あるいは文字や画像などの各種データが表示される。ディスプレイ３１３には、上述した地図データが、２次元または３次元に描画される。ディスプレイ３１３に表示された地図データには、ナビゲーション装置３００を搭載した車両の現在位置をあらわすマークなどを重ねて表示することができる。車両の現在位置は、ＣＰＵ３０１によって算出される。

ディスプレイ３１３としては、たとえば、ＣＲＴ、ＴＦＴ液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイなどを用いることができる。ディスプレイ３１３は、たとえば、車両のダッシュボード付近に設置される。ディスプレイ３１３は、車両のダッシュボード付近のほか、車両の後部座席周辺などに設置するなどして、車両において複数設置されていてもよい。

通信Ｉ／Ｆ３１４は、無線を介してネットワークに接続され、ナビゲーション装置３００とＣＰＵ３０１とのインターフェースとして機能する。通信Ｉ／Ｆ３１４は、さらに、無線を介してインターネットなどの通信網に接続され、この通信網とＣＰＵ３０１とのインターフェースとしても機能する。

通信網には、ＬＡＮ、ＷＡＮ、公衆回線網や携帯電話網などがある。具体的には、通信Ｉ／Ｆ３１４は、たとえば、ＦＭチューナー、ＶＩＣＳ（Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）／ビーコンレシーバ、無線ナビゲーション装置、およびその他のナビゲーション装置によって構成され、ＶＩＣＳセンターから配信される渋滞や交通規制などの道路交通情報を取得する。なお、ＶＩＣＳは登録商標である。

ＧＰＳユニット３１５は、ＧＰＳ衛星からの電波を受信し、車両の現在位置を示す情報を出力する。ＧＰＳユニット３１５の出力情報は、後述する各種センサ３１６の出力値とともに、ＣＰＵ３０１による車両の現在位置の算出に際して利用される。現在位置を示す情報は、たとえば緯度・経度、高度などの、地図データ上の１点を特定する情報である。

各種センサ３１６は、車速センサ、加速度センサ、角速度センサなどの、車両の位置や挙動を判断するための情報を出力する。各種センサ３１６の出力値は、ＣＰＵ３０１による車両の現在位置の算出や、速度や方位の変化量の算出に用いられる。また、各種センサ３１６は、車両内部の状態を判断するための情報、運転者の状態を判断するための情報を出力する。車両内部の状態を判断するための情報は、具体的には、車両内部の温度、湿度、煙の量、空気の成分などの情報である。また、運転者の状態を判断するための情報は、具体的には、運転者の心拍、脳波、呼吸などの情報である。

カメラ３１７は、車両内部あるいは外部の映像を撮影する。映像は静止画あるいは動画のどちらでもよく、たとえば、カメラ３１７によって車両内部の搭乗者の挙動を撮影し、撮影した映像を映像Ｉ／Ｆ３１２を介して磁気ディスク３０５や光ディスク３０７などの記録媒体に出力する。また、カメラ３１７によって車両外部の状況を撮影し、撮影した映像を映像Ｉ／Ｆ３１２を介して磁気ディスク３０５や光ディスク３０７などの記録媒体に出力する。また、カメラ３１７は、赤外線カメラ機能を有しており、赤外線カメラ機能を用いて撮影された映像情報に基づいて車両内部に存在する物体の表面温度の分布を相対的に比較することができる。また、記録媒体に出力された映像は、上書き記録や保存がおこなわれる。

図１に示した駆動制御装置１００が備える情報取得部１０１、駆動部１０２、算出部１０３、報知部１０４、判断部１０５、制御部１０６は、図３に示したナビゲーション装置３００におけるＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などに記録されたプログラムやデータを用いて、ＣＰＵ３０１が所定のプログラムを実行し、ナビゲーション装置３００における各部を制御することによってその機能を実現する。

すなわち、実施例のナビゲーション装置３００は、ナビゲーション装置３００における記録媒体としてのＲＯＭ３０２に記録されている駆動制御プログラムを実行することにより、図１に示した駆動制御装置１００が備える機能を、図２に示した駆動制御処理手順で実行することができる。

（駆動制御装置の機能的構成）
つぎに、図４を用いて本実施例にかかる駆動制御装置の機能的構成について説明する。図４は、本実施例にかかる駆動制御装置の機能的構成を示すブロック図である。図４において駆動制御装置４００は、駆動部４０１と、制御部４０２と、記憶部４０３と、情報入力部４０４と、情報出力部４０５と、車両情報Ｉ／Ｆ４０６と、外部装置Ｉ／Ｆ４０７と、画像処理部４０８と、センサ部４１０と、を備えている。駆動制御装置４００は、ナビゲーション装置３００と同体でもよいし、別体でもよい。また、一部の機能を共有する構成としてもよい。

駆動部４０１は、制御部４０２によって制御され、ヨー方向、ピッチ方向に駆動し、これに付随するロール方向などの複数の自由度を持って駆動することができる。また、駆動部４０１は、後述するセンサ部４１０のうちの単数もしくは複数のセンサを搭載してもよい。さらに、駆動部４０１は、車両の運転手の視界に入り車両周辺の情報が取得できる位置に設置されてもよい。たとえば、駆動部４０１が画像センサ部４１１を搭載する場合、画像センサ部４１１が搭載された駆動部４０１を、ダッシュボード上部やバックミラー周辺に設置する。

また、駆動部４０１は、動物や人の姿を模倣したロボットなどでもよい。この場合、駆動部４０１は、後述する各構成部をすべて備えていてもよいし、一部を備えていてもよい。具体的には、たとえば、情報出力部４０５を備え、画像を表示することや、音声を出力することで、利用者に情報を提示する。また、駆動部４０１は、自身の動きによって、利用者に情報を提示する。たとえば、腕を上げたり、首を振ることによって、利用者に情報を提示する。

また、駆動部４０１に画像センサ部４１１としてのカメラを搭載する場合、駆動部４０１は、カメラの撮像方向を変えることができる。具体的には、たとえば、カメラの視野角は、通常のデジタルカメラやムービーカメラ程度の場合、水平４０度、垂直３０度である。したがって、カメラは、駆動部４０１によって視野方向を変えられることで広範囲を撮像することが可能となる。

制御部４０２は、駆動部４０１を制御する。具体的には、駆動部４０１を制御するための制御信号を駆動部４０１へ出力する。具体的には、たとえば、駆動部４０１をヨー方向、ピッチ方向に回転させる制御信号や、駆動部４０１に搭載されたセンサ部４１０の各種センサのＯＮ／ＯＦＦを制御する制御信号を駆動部４０１へ出力する。さらに、制御部４０２は、駆動部４０１が動物や人の姿を模倣したロボットなどの場合、光の出力、音声出力、動作出力など、複数の出力の制御を同時におこなうことができる。

記憶部４０３は、各種の情報を記憶する。記憶部４０３に記憶される情報の一例としては、たとえば、地図情報である。地図情報は、ノードおよびリンクからなる道路ネットワークデータと、施設や道路その他地形（山、川、土地）に関するフィーチャを用いて描画される画像データとを含んでいる。地図データは、文字情報、施設の名称や住所などの情報、道路や施設の画像などを含んでいてもよい。

さらに、地図情報は、標識および看板の種類や設置位置、信号機の位置、通学圏の範囲などを含んでいてもよい。また、記憶部４０３は、情報入力部４０４、車両情報Ｉ／Ｆ４０６、外部装置Ｉ／Ｆ４０７、センサ部４１０によって取得された車両情報、画像情報、各地点の座標値、危険指数などを記憶する。

情報入力部４０４は、各種の情報を入力する。たとえば、タッチセンサ部４２５や音センサ部４１５や画像センサ部４１１などがその機能を果たしてもよく、具体的には、タッチパネル、リモコン、マウス、タッチセンサ、マイク、カメラなどである。また、情報出力部４０５は、各種の情報を出力する。具体的には、たとえば、画像を表示する表示画面や、音声を出力する出力機などである。

車両情報Ｉ／Ｆ４０６は、車両速度や車両の操作に関する車両情報を取得する。車両情報は、具体的には、たとえば、ウインカー、ハザード、ハンドル陀角、ライト、ワイパーなどの操作に関する情報や、加速度センサ部４１３などからの車両の速度に関する情報である。また、車両情報Ｉ／Ｆ４０６は、車両内部の情報を取得してもよい。具体的には、たとえば、運転者の挙動、または、車両内部の温度や湿度や空気成分などの状態に関する情報を取得してもよい。

外部装置Ｉ／Ｆ４０７は、外部装置とのインターフェースとして機能し、様々な外部装置に接続される。たとえば、ＧＰＳ衛星からの情報によって自車位置を特定する。また、地図情報のデータベースなどから地図情報を参照する。さらに、ナビゲーション装置３００に接続して、目的地点までの経路を設定する。外部装置Ｉ／Ｆ４０７は、たとえば、ＧＰＳセンサ部４１４や記憶部４０３によって、その機能を果たしてもよい。

画像処理部４０８は、記憶部４０３に記憶された情報や、画像センサ部４１１などから取得される画像情報を用いて、画像処理をおこなう。具体的には、たとえば、物体の動く方向や速度、道路標識や看板の認識などをおこなう。また、センサ部４１０は、各種センサ部を備えている。具体的には、たとえば、車両の状態に関する情報を取得するセンサや運転者の状態に関する情報を取得するセンサなどである。

画像センサ部４１１は、画像情報を取得する。具体的には、たとえば、ＣＣＤカメラなどによって車両の内部または外部の画像を撮像し、画像情報として取得する。駆動部位置検出部４１２は、駆動部４０１の位置、または回転を検出する。具体的には、たとえば、駆動部４０１のヨー方向およびピッチ方向の駆動角度を検出する。

加速度センサ部４１３は、ジャイロなどにより車両の加速度を検出する。車両の加速度は、たとえば、前後方向の加速度から車両速度の変化を検出してもよいし、左右方向の加速度から車両の揺れを検出してもよい。ＧＰＳセンサ部４１４は、ＧＰＳ衛星からの電波に基づいて車両の現在位置を検出する。音センサ部４１５は、マイクなどによって車両の内部または外部の音の大きさや、音の発生した方向などを取得する。

温度センサ部４１６は、車両の内部または外部の温度を測定する。湿度センサ部４１７は、車両の内部または外部の湿度を測定する。照度センサ部４１８は、車両の内部または外部の光の強さを測定する。具体的には、たとえば、車両がトンネルに入ったか否か、太陽が出ているか否かを検出する。また、照度センサ部４１８は、太陽光中の紫外線量を検出してもよい。煙センサ部４１９は、車両の内部または外部の煙を感知する。具体的には、たとえば、タバコの煙を検出する。空気センサ部４２０は、空気の成分を測定する。具体的には、たとえば、車両内部の一酸化炭素濃度や不純物濃度を測定する。

超音波センサ部４２１は、車両周囲の物体との距離を測定する。具体的には、車両に搭載された超音波センサ部４２１から発せられた超音波が、再び車両に帰ってくるまでの時間を取得し、車両から測定対象までの距離を測定する。マイクロ波センサ部４２２は、車両周囲の物体との距離を測定する。具体的には、マイクロ波を利用して車両から対象物までの距離を測定する。レーザーセンサ部４２３は、車両周囲の物体との距離を測定する。具体的には、レーザーを利用して車両から対象物までの距離を測定するものである。

赤外線センサ部４２４は、赤外線を利用して画像情報を取得する。タッチセンサ部４２５は、車両の内部または外部の対象部位に、任意の物体が接触したか否かを判定する。圧力センサ部４２６は、車両内部の空気圧や各センサにかかる力を測定する。生体センサ部４２７は、利用者の心拍、脳波、呼吸などの情報を取得する。磁気センサ部４２８は、磁気を測定する。

（駆動制御装置の処理の概要）
つぎに、駆動制御装置４００の処理の概要について説明する。図５は、本実施例にかかる駆動制御装置の処理の概要を示すフローチャートである。図５のフローチャートにおいて、まず、駆動部４０１の駆動角度を初期化する（ステップＳ５０１）。具体的には、たとえば、駆動部４０１のヨー方向の角度およびピッチ方向の角度をそれぞれ０°にする。

つぎに、車両情報および画像情報を取得する（ステップＳ５０２）。そして、ステップＳ５０２において取得された車両情報に基づいて、ウインカーを使用しているか否かを判断して（ステップＳ５０３）、ウインカーを使用している場合（ステップＳ５０３：Ｙｅｓ）、第１注目点を算出する（ステップＳ５０４）。一方、ステップＳ５０３においてウインカーを使用していない場合（ステップＳ５０３：Ｎｏ）、ステップＳ５０２に戻り、以降の処理を繰り返しおこなう。第１注目点は、時刻Ｔにおける注目点である。注目点は、車両の危険指数を算出する際の、基準となる道路上の地点である。

ステップＳ５０４において算出された第１注目点を用いて、駆動部４０１への制御信号を算出する（ステップＳ５０５）。制御信号は、駆動部４０１を制御する電気信号である。そして、ステップＳ５０５において算出した制御信号を駆動部４０１に入力した際に、ステップＳ５０４において算出された第１注目点が撮影可能範囲内に入るか否かを判断する（ステップＳ５０６）。ステップＳ５０６においては、撮影可能範囲は、カメラの視野角の範囲である。

ステップＳ５０６において第１注目点が撮影可能範囲内に入る場合（ステップＳ５０６：Ｙｅｓ）、ステップＳ５０５において算出された制御信号に応じて駆動部４０１を制御する（ステップＳ５０７）。一方、ステップＳ５０６において第１注目点が撮影可能範囲内に入らない場合（ステップＳ５０６：Ｎｏ）、ステップＳ５０１に戻り、以降の処理を繰り返しおこなう。

つぎに、ステップＳ５０７において制御された駆動部４０１に搭載されたカメラによって、画像情報を取得して（ステップＳ５０８）、この画像情報とステップＳ５０２において取得された車両情報に基づいて、危険指数を算出する（ステップＳ５０９）とともに、第２注目点を算出する（ステップＳ５１０）。第２注目点は、時刻（Ｔ＋ΔＴ）における注目点である。

ステップＳ５０９において算出された危険指数がしきい値Ａ以上か否かを判断して（ステップＳ５１１）、危険指数がしきい値Ａ以上の場合（ステップＳ５１１：Ｙｅｓ）、さらに、危険指数がしきい値Ｂ以上か否かを判断する（ステップＳ５１２）。ここで、しきい値Ａ＜しきい値Ｂである。ステップＳ５１２において危険指数がしきい値Ｂ以上の場合（ステップＳ５１２：Ｙｅｓ）、通常運転に復帰するまで待機して（ステップＳ５１３：Ｎｏのループ）、通常運転に復帰した場合（ステップＳ５１３：Ｙｅｓ）、駆動部４０１の制御を継続するか否かを判断する（ステップＳ５１４）。ステップＳ５１４において継続しない場合（ステップＳ５１４：Ｎｏ）、そのまま一連の処理を終了する。

一方、ステップＳ５１１において危険指数がしきい値Ａ未満の場合（ステップＳ５１１：Ｎｏ）、ステップＳ５０５に戻り、以降の処理を繰り返しおこなう。また、ステップＳ５１２において危険指数がしきい値Ｂ未満の場合（ステップＳ５１２：Ｎｏ）、運転者に警告をおこない（ステップＳ５１５）、ステップＳ５０５に戻り、以降の処理を繰り返しおこなう。

つぎに、図５において説明した駆動制御装置４００の各工程における処理について図６〜図２１を用いて詳細に説明する。なお、本実施例においては、レンズ画角（Ｗ、Ｈ）＝（４０°、３０°）、および、解像度（Ｗ、Ｈ）＝（６４０、４８０）の機能性能を有するカメラを使用することとする。ここで、Ｗは、横方向の範囲であり、Ｈは、高さ方向の範囲である。また、車両が走行している道路は凹凸がないものとする。また、駆動部４０１の駆動角度の範囲は、ヨー方向において直進方向の角度を０°、右方向をプラス方向とした場合に−９０°〜＋９０°の範囲、ピッチ方向において道路と平行な方向の角度を０°、下方向をプラス方向とした場合に−４５°〜＋４５°の範囲とする。

（駆動角度を初期化する処理の内容）
まず、図５のステップＳ５０１において駆動角度を初期化する処理の内容について詳細に説明する。駆動角度の初期化は、制御部４０２によって、駆動部４０１のヨー方向の角度を０°、およびピッチ方向の角度を０°に設定する。

（車両情報および画像情報を取得する処理の内容）
つぎに、図６を用いて、図５のステップＳ５０２において車両情報および画像情報を取得する処理の内容について詳細に説明する。図６は、車両情報および画像情報を取得する処理の内容について示したフローチャートである。図６のフローチャートにおいて、まず、車両情報および画像情報を取得する（ステップＳ６０１）。

ここで、車両情報は、車両情報Ｉ／Ｆ４０６によって取得される情報であり、具体的には、ウインカーの情報、車両の速度に関する情報などである。また、画像情報は、画像センサ部４１１によって取得される情報であり、具体的には、カメラなどによって撮像された車両の周囲の画像に関する情報である。そして、ステップＳ６０１において取得された車両情報および画像情報を記憶部４０３に記憶して（ステップＳ６０２）、一連の処理を終了する。

（第１注目点を算出する処理の内容）
つぎに、図７〜図１０を用いて、図５のステップＳ５０４における第１注目点を算出する処理の内容について詳細に説明する。図７は、第１注目点を算出する処理の内容について示したフローチャートである。図７のフローチャートにおいて、まず、図６のステップＳ６０２において記憶部４０３に記憶された車両情報および画像情報を読み出す（ステップＳ７０１）。ステップＳ７０１においては、画像情報は、ピッチ方向の角度が０°で、道路から１メートルの高さに設置されたカメラによって撮影されたものとする。

ここで、道路から１メートルの高さにカメラを設置した場合に、撮影された画像における道路上の１地点とカメラとの間の実際の距離の算出について説明する。図８は、撮影された画像における道路上の１地点の垂直方向の距離を示した説明図である。図８において、レンズ画角の高さ方向の範囲が３０°のカメラを道路から１メートルの高さに設置した場合、画像上の最下地点の道路までのカメラからの距離を、１×（１／ｔａｎ１５°）で算出する。また、画像を上下方向に分けた下半分の画像内の中心地点の道路までのカメラからの距離を、１×（１／ｔａｎ１５°）×２で算出する。

また、図９は、撮影された画像の中心地点からの水平方向の距離と垂直方向の距離との関係を示した説明図である。図９において、画像内で画像の中心地点から下方向にｙ座標、右方向にｘ座標とした場合、座標（ｘ、ｙ）地点までのカメラからの水平方向の距離をＤ１とすると、カメラの解像度の高さ方向の範囲が４８０なので、Ｄ１＝１×（１／ｔａｎ１５°）×（２４０／ｙ）[式１]となる。さらに、座標（ｘ、ｙ）地点のカメラの光軸に対しての垂直距離をＤ２とすると、カメラのレンズ画角の横方向の範囲が４０°、解像度の横方向の範囲が６４０なので、Ｄ２＝Ｄ１×（１／ｔａｎ２０°）×（ｘ／３２０）[式２]となる。

つぎに、ステップＳ７０１において読み出された車両情報および画像情報に基づいて、曲がる方向の道路エッジの切れ目を検出する（ステップＳ７０２）。具体的には、車両情報におけるウインカー情報によってウインカーの出された方向を曲がる方向と決定し、画像情報を解析することで道路エッジの切れ目を検出する。

ここで、図１０は、道路上の地点について説明する説明図である。図１０は、曲がる方向の道路エッジの切れ目の車両から遠い地点（Ａ地点）と、曲がる方向の道路エッジの切れ目の車両から近い地点（Ｂ地点）と、曲がり先の道路の基準点（Ｃ地点）と、第１注目点（Ｄ地点）と、を示している。また、Ａ地点、Ｂ地点、Ｃ地点、Ｄ地点は、すべて道路上に存在することとする。ステップＳ７０２においては、道路エッジの切れ目として、Ａ地点と、Ｂ地点と、の２つの地点を検出する。

そして、道路エッジの切れ目間の長さＬを算出する（ステップＳ７０３）。道路エッジの切れ目間の長さＬは、ステップＳ７０２において検出されたＡ地点からＢ地点までの長さである。さらに、曲がり先の道路の基準点（Ｃ地点）を検出する（ステップＳ７０４）。Ｃ地点は、左側通行の場合、Ａ地点とＢ地点の直線上で、ＡＣ間の距離がＡＢ間の距離の１／４となる地点である。換言すれば、Ｃ地点は、ウインカーの指示通りに道路を曲がった後に、通行する道路の中心の地点である。

ステップＳ７０４において検出された基準点に応じて、第１注目点（Ｄ地点）を決定する（ステップＳ７０５）。Ｄ地点は、Ｃ地点からカメラ光軸に対して垂直にＡＢ間の距離と同じ距離だけ離れた地点である。そして、ステップＳ７０５において決定した第１注目点の座標値を記憶部４０３に記憶して（ステップＳ７０６）、一連の処理を終了する。

ここで、Ｄ地点の座標値はつぎのように求める。Ａ地点の画像内での座標値がＰａ＝（１２０、４０）の場合、Ａ地点のカメラからの距離（Ｄ１ａ、Ｄ２ｂ）は、［式１］、［式２］によって、（Ｄ１ａ、Ｄ２ａ）＝（６／ｔａｎ１５°、２×（ｔａｎ２０°／ｔａｎ１５°））となる。また、Ｂ地点の画像内での座標値がＰｂ＝（１６０、６０）の場合、Ａ地点のカメラからの距離（Ｄ１ａ、Ｄ２ｂ）は、［式１］、［式２］によって、（Ｄ１ｂ、Ｄ２ｂ）＝（４／ｔａｎ１５°、２×（ｔａｎ２０°／ｔａｎ１５°））となる。

したがって、ＡＢ間の距離Ｄａｂは、三平方の定理によって、Ｄａｂ＝７．５メートルとなる。これによって、Ｃ地点の画像内での座標値Ｐｃは、Ｐｃ＝（１３０、４５）となる。そして、Ｄ地点の画像内での座標値Ｐｄは、Ｐｃからカメラの光軸に対して垂直に進行方向に向かって右にＤａｂ離れた地点であるので、Ｐｄ＝（２５３、４５）となる。

（制御信号を算出する処理の内容）
つぎに、図１１を用いて、図５のステップＳ５０５における制御信号を算出する処理の内容について詳細に説明する。図１１は、制御信号を算出する処理の内容について示したフローチャートである。図１１においては、まず、図７のステップＳ７０６において記憶部４０３に記憶された第１注目点の座標値を読み出す（ステップＳ１１０１）。つぎに、ステップＳ１１０１において読み出された第１注目点の座標値から回転角度を算出する（ステップＳ１１０２）。

ステップＳ１１０２においては、回転角度の算出は、具体的には、Ｄ地点の座標をＰｄ＝（ｘ、ｙ）とした場合、画像の中心地点がＤ地点と重なるためのヨー方向の回転角度θは、θ＝ｔａｎ−１（ｔａｎ２０（ｘ／３２０））、ピッチ方向の回転角度φは、φ＝ｔａｎ−１（ｔａｎ１５（ｙ／２４０））であらわされる。したがって、図７のステップＳ７０６において記憶部４０３に記憶されたＤ地点の座標値（２５３、４５）を代入すると、θ＝ｔａｎ−１（ｔａｎ２０（２５３／３２０））＝１６、φ＝ｔａｎ−１（ｔａｎ１５（４５／２４０））＝３となる。そして、ステップＳ１１０２において算出された回転角度（θ、φ）＝（１６、３）に応じた制御信号を記憶部４０３に記憶して（ステップＳ１１０３）、一連の処理を終了する。

（駆動部を制御する処理の内容）
つぎに、図１２を用いて、図５のステップＳ５０７において駆動部４０１を制御する処理の内容について詳細に説明する。図１２は、駆動部を制御する処理の内容について示したフローチャートである。図１２においては、まず、図１１のステップＳ１１０３において記憶部４０３に記憶された制御信号を読み出す（ステップＳ１２０１）。そして、ステップＳ１２０１において読み出された制御信号にしたがって駆動部４０１を制御して（ステップＳ１２０２）、一連の処理を終了する。

ここで、駆動部４０１の制御は、たとえば、カメラによって撮影される画像内に、図７〜図１０において説明したＤ地点が映る角度にカメラを回転させる制御である。具体的には、図１１において算出されたＤ地点の座標値を用いたヨー方向の回転角度θ、およびピッチ方向の回転角度φだけカメラを制御して回転することで、Ｄ地点が画像の中心地点と重なるため、Ｄ地点が画像内に映ることとなる。

（画像情報を取得する処理の内容）
つぎに、図１３を用いて、図５のステップＳ５０８において画像情報を取得する処理の内容について詳細に説明する。図１３は、画像情報を取得する処理の内容について示したフローチャートである。図１３においては、まず、図１２のステップＳ１２０２において制御されたカメラによって時刻Ｔの画像情報を取得する（ステップＳ１３０１）。したがって、画像情報の中心地点は、Ｄ地点と重なっている。

さらに、ステップＳ１３０１において取得された画像情報の中心地点を中心とした１０×１０ピクセルの範囲の注目点テンプレートを取得する（ステップＳ１３０２）。そして、記憶部４０３に、ステップＳ１３０２において取得された注目点テンプレートおよび時刻Ｔの画像情報を記憶する（ステップＳ１３０３）。つぎに、ステップＳ１３０１において画像を取得されてからΔＴ時間後、つまり、時刻（Ｔ＋ΔＴ）の画像情報を取得する（ステップＳ１３０４）。そして、記憶部４０３に、時刻（Ｔ＋ΔＴ）の画像情報を記憶して（ステップＳ１３０５）、一連の処理を終了する。

（危険指数を算出する処理の内容）
つぎに、図１４〜図１９を用いて、図５のステップＳ５０９における危険指数を算出する処理の内容について詳細に説明する。図１４は、危険指数を算出する処理の内容を示したフローチャートである。また、図１５は、時刻Ｔに取得された画像情報を示した説明図であり、図１６は、時刻（Ｔ＋ΔＴ）に取得された画像情報を示した説明図である。

図１４のフローチャートにおいては、まず、記憶部４０３から時刻Ｔの画像情報を読み出す（ステップＳ１４０１）。時刻Ｔの画像情報は、図１３のステップＳ１３０３において記憶された画像情報であり、具体的には、たとえば、図１５に示した画像情報である。図１５においては、走行中の道路１５０１と、動物１５０２と、人１５０３と、が撮像されている。さらに、記憶部４０３から時刻（Ｔ＋ΔＴ）の画像情報を読み出す（ステップＳ１４０２）。時刻（Ｔ＋ΔＴ）の画像情報は、図１３のステップＳ１３０５において記憶された画像情報であり、具体的には、たとえば、図１６に示した画像情報である。図１６においては、走行中の道路１６０１と、動物１６０２と、人１６０３と、が撮像されている。

つぎに、ステップＳ１４０１において読み出された時刻Ｔの画像情報を、ステップＳ１４０２において読み出された時刻（Ｔ＋ΔＴ）の画像に、白線をマッチングさせて重ね合わせる（ステップＳ１４０３）。白線のマッチングは、たとえば、横断歩道、停止線、車線間の白線、車線の端の白線などを重ね合わせる。具体的には、たとえば、図１７に示した画像情報である。

図１７は、白線をマッチングさせて重ね合わした画像情報を示した説明図である。図１７においては、図１５における道路１５０１と、図１６における道路１６０１と、を白線をマッチングさせることにより重ね合わしている。したがって、道路以外に撮像されている物体のΔＴ間の差分をあらわすことができる。具体的には、たとえば、時刻Ｔにおける動物１５０２、および人１５０３の位置と、時刻（Ｔ＋ΔＴ）における動物１６０２、および人１６０３の位置とを同時にあらわすことができる。

つぎに、ステップＳ１４０３において重ね合わした画像情報において２つの画像情報の差分の大きいところを動体として検出する（ステップＳ１４０４）。具体的には、動物１５０２（または、動物１６０２）と、人１５０３（または、人１６０３）と、を動体として検出する。そして、動体領域内で特徴点を抽出して（ステップＳ１４０５）、特徴点近辺のテンプレートを取得する（ステップＳ１４０６）。さらに、ステップＳ１４０６において取得されたテンプレートを時刻（Ｔ＋ΔＴ）の画像情報に対してマッチングをおこない、動きベクトルＭを算出する（ステップＳ１４０７）。具体的には、たとえば、図１８に示した動きベクトルＭ１と、動きベクトルＭ２を算出する。

図１８は、動きベクトルＭを示した説明図である。図１８においては、道路１５０１、１６０１と、動物１５０２、１６０２と、人１５０３、１６０３と、消失点１８０１と、が示されている。図１８に示されたように動きベクトルＭは、ΔＴ間に動いた距離および方向を示している。したがって、動物１５０２がΔＴ間に動物１６０２の位置へ動いた際の動きベクトルはＭ１であり、人１５０３がΔＴ間に人１６０３の位置へ動いた際の動きベクトルはＭ２である。

ステップＳ１４０７において算出された動きベクトルＭおよび車両速度Ｖから危険指数Ｄを算出する（ステップＳ１４０８）。危険指数Ｄは、注目点を始点とし、道路の消失点１８０１を終点方向とする単位ベクトルＩ、動きベクトルＭ、車両速度Ｖを用いて算出される。危険指数Ｄは、具体的には、動きベクトルＭと単位ベクトルＩとの内積の絶対値と、車両速度Ｖと、の積から危険指数を算出する。また、曲がり先の道路の道幅をＬとすると、Ｄ＝｜Ｉ・Ｍ｜×Ｖ／（Ｌ／４）となる。つまり、単位ベクトルＩに対して動きベクトルＭの方向が垂直方向の場合、危険指数Ｄは大きく算出され、単位ベクトルＩに対して動きベクトルＭの方向が平行な方向の場合、危険指数Ｄは小さく算出される。

ここで、図１９は、単位ベクトルＩと、動きベクトルＭとの関係による危険指数Ｄの大小について示した説明図である。図１９においては、道路１６０１と、動物１６０２と、人１６０３と、動物の動きベクトルＭ１と、人の動きベクトルＭ２と、消失点１８０１と、注目点１９０１と、単位ベクトルＩと、を示している。図１９に示したように、人の動きベクトルＭ２は、単位ベクトルＩに対して垂直方向なので、危険指数Ｄは大きいものとする。また、動物の動きベクトルＭ１は、単位ベクトルＩに対して平行な方向なので、危険指数Ｄは小さいものとする。そして、ステップＳ１４０８において算出された危険指数Ｄを記憶して（ステップＳ１４０９）、一連の処理を終了する。

（第２注目点を算出する処理の内容）
つぎに、図２０を用いて、図５のステップＳ５１０における第２注目点を算出する処理の内容について詳細に説明する。図２０は、第２注目点を算出する処理の内容について示したフローチャートである。図２０においては、まず、図１３のステップＳ１３０２において取得された時刻Ｔの注目点テンプレートを読み出す（ステップＳ２００１）。

さらに、図１３のステップＳ１３０５において記憶された時刻（Ｔ＋ΔＴ）の画像情報を読み出して、時刻（Ｔ＋ΔＴ）の画像情報に時刻Ｔの注目点テンプレートをマッチングさせて、時刻（Ｔ＋ΔＴ）の注目点テンプレートを取得する（ステップＳ２００２）。そして、ステップＳ２００２において取得された時刻（Ｔ＋ΔＴ）の注目点テンプレートの中心座標を第２注目点として、記憶部４０３に第２注目点の座標値を記憶し（ステップＳ２００３）、一連の処理を終了する。

（危険指数がしきい値以上であるか判断する処理の内容）
つぎに、図５のステップＳ５１１およびステップＳ５１２における危険指数がしきい値以上か否かを判断する処理の内容について詳細に説明する。たとえば、動きベクトルＭが、単位ベクトルＩと垂直な成分を持ち、道路エッジの切れ目間の長さＬの場合、｜Ｉ・Ｍ｜／（Ｌ／４）＝１となる。したがって、危険指数Ｄ＝Ｖとなり、曲がり角での車両速度Ｖが危険指数Ｄとなる。具体的には、徐行速度を２０ｋｍ／ｈとすると、危険指数Ｄが２０以上の場合に、危険指数Ｄが高いと判定する。

図５のステップＳ５１１におけるしきい値Ａを２０、ステップＳ５１２におけるしきい値Ｂを４０とすると、危険指数Ｄが２０未満の場合、運転者に警告などをせずにステップＳ５０５に戻り、制御信号を算出する。また、危険指数Ｄが２０以上で４０未満の場合、ステップＳ５１５に進み運転者に警告をしてから、ステップＳ５０５に戻り、制御信号を算出する。さらに、危険指数Ｄが４０以上の場合、運転者に警告などをせずに、ステップＳ５１３に進み、通常運転に復帰するまで待機する。

（通常運転に復帰したか否かを判断する処理の内容）
つぎに、図２１を用いて、図５のステップＳ５１３における通常運転に復帰したか否かを判断する処理の内容について詳細に説明する。図２１は、通常運転に復帰したか否かを判断する処理の内容について示したフローチャートである。図２１においては、まず、車両速度が０か否かを判断する（ステップＳ２１０１）。ステップＳ２１０１において車両速度が０の場合（ステップＳ２１０１：Ｙｅｓ）、通常運転に復帰したと判断して（ステップＳ２１０２）、一連の処理を終了する。

一方、ステップＳ２１０１において車両速度が０ではない場合（ステップＳ２１０１：Ｎｏ）、一定時間以上陀角が０か否かを判断する（ステップＳ２１０３）。ステップＳ２１０３において一定時間以上陀角が０の場合（ステップＳ２１０３：Ｙｅｓ）、ステップＳ２１０２に進み、通常運転に復帰したと判断して、一連の処理を終了する。また、ステップＳ２１０３において、一定時間以上陀角が０ではない場合（ステップＳ２１０３：Ｎｏ）、危険運転と判断して（ステップＳ２１０４）、ステップＳ２１０１に戻り、以降の処理を繰り返しおこなう。

（運転者に警告する処理の内容）
つぎに、図５のステップＳ５１５における運転者に警告する処理の内容について詳細に説明する。図２１のステップＳ２１０４において危険運転と判断された場合、駆動制御装置４００は、運転者に警告をおこなう。運転者への警告は、たとえば、情報出力部４０５から出力される画像や音声、または、駆動部４０１の動きなどによって警告する。また、これらの組み合わせによって、運転者に危険運転であると警告する。

なお、本実施例においては、図５のステップＳ５１１：Ｎｏにおいて危険指数がしきい値Ａ未満の場合、ステップＳ５０５に戻り、ステップＳ５１２：Ｎｏにおいて危険指数がしきい値Ｂ未満の場合、ステップＳ５１５に進み運転者に警告をして、ステップＳ５０５に戻るとしているが、これに限るものではない。具体的には、たとえば、駆動部４０１を制御して、動体をそのまま追跡してもよい。さらに、これらの動体に対して特化して危険指数を算出することで、さらに危険を回避するようにしてもよい。

なお、本実施例においては、画像情報を用いた物体の位置の関係によって危険指数を算出したが、これに限るものではない。たとえば、危険指数が通常運転時より大きい値になる場合として、右左折時、車線変更時、標識・看板目視時、事故多発地点通過時、細い道路通過時、高速道路などの分岐点通過時、などがある。

具体的には、右左折時は、ウインカー情報によって危険指数を算出する。左折時には、ウインカー情報から左折をすることを検出し、危険指数を通常運転時より大きい値にする。また、左側通行の道路の場合、左折時よりも右折時の方が対向車線を横切るため危険指数が大きい値になる。したがって、右折時は、ウインカー情報から右折をすることを検出し、危険指数を左折時より大きい値にする。

また、標識・看板目視時、事故多発地点通過時、高速道路などの分岐点通過時などは、地図情報を使用して危険指数を算出する。たとえば、地図情報における車両の現在地点が、通学圏内や、目的地点への経路上での重要な標識・看板や、事故多発地点や、高速道路などの分岐点などに接近した場合に、危険指数を通常運転時より大きい値にする。

同様に、車線変更時、細い道路通過時などは、道路状態や他車両情報から危険指数を算出する。たとえば、車両情報Ｉ／Ｆ４０６、外部装置Ｉ／Ｆ４０７、画像センサ部４１１から道路の幅を算出し、車線変更などを検知し、細い道路を通行する場合や車線変更する場合には危険指数を通常運転時より大きくする。

また、その他の外部状況によって危険指数を算出する場合として、外部でクラクションなどが鳴っている場合など、音センサ部４１５で音を取得し、ストレスの高い運転状況にあると判定して危険指数を通常運転時より大きい値にする。外部状況によって危険指数を算出する他の一例としては、雨が激しく振っている場合など、外部装置Ｉ／Ｆ４０７によって携帯端末などから取得した天気の情報や、画像センサ部４１１による画像処理、音センサ部４１５によって取得された雨音などから判断して危険指数を通常運転時より大きい値にしてもよい。

また、運転者の状態の変化によって危険指数を算出してもよい。たとえば、画像センサ部４１１や、加速度センサ部４１３や、生体センサ部４２７などから得られた情報から運転者が眠気を感じていると判定した場合に、危険指数を通常運転時より大きくする。また、図５のステップＳ５１１およびステップＳ５１２におけるしきい値Ａおよびしきい値Ｂの値を小さくしてもよい。さらに、眠気判定の度合いにより画像センサ部４１１の撮像方向を運転者に向けてもよい。そして、撮像された画像情報から詳しい運転者の状態の判定をおこない、危険指数を算出してもよい。

運転者の状態の変化による危険指数の算出は、具体的には、画像センサ部４１１によって撮像された車両外部の画像情報から、車線を逸脱したか否かを判定し、逸脱が危険であると判定された場合に、危険指数を通常運転時より大きくする。また、画像センサ部４１１によって撮像された車両内部の画像情報から、運転者の瞬きの数や長さを検出して、検出された検出結果に応じて危険指数を通常運転時より大きくしてもよい。

また、運転者の状態の変化による危険指数の算出は、具体的には、加速度センサ部４１３によって車両の揺れを検出して、この車両の揺れから運転者の眠気を検出して、危険指数を通常運転時より大きくしてもよい。さらに、運転者の状態の変化による危険指数の算出は、具体的には、生体センサ部４２７によって、運転者の脈拍、呼吸、脳波などを検出し、眠気が発生している、ストレスの状態が高い、過度に緊張していると判定された場合、危険指数を通常運転時より大きくしてもよい。

また、車両情報Ｉ／Ｆ４０６によって取得された車両に関する情報に応じて、危険指数を算出してもよい。具体的には、たとえば、ウインカー、または、ワイパーが操作された場合に、危険指数を通常運転時より大きくする。ハザードが点灯された場合、ライトが点灯された場合に、危険指数を通常運転時より大きくする。また、車両速度が、地図情報や標識・看板認識による制限速度によりも大きい場合に、危険指数を通常運転時より大きくしてもよいし、ハンドル陀角が地図情報と比較して、所定値以上ずれている場合に、危険指数を通常運転時より大きくしてもよい。

また、先行車両との距離に応じて、危険指数を通常運転時より大きくしてもよい。たとえば、画像センサ部４１１、超音波センサ部４２１、赤外線センサ部４２４などの対象物までの距離を取得するセンサによって、先行車両との距離を取得し、先行車両との車間距離が所定の距離未満の場合、もしくは、先行車両との相対速度が所定値以上の場合に、危険指数を通常運転時より大きくしてもよい。また、先行車両がハザードを付けたことを画像センサ部４１１などによって取得した場合に、危険指数を通常運転時より大きくしてもよい。

上述したように、本実施例のナビゲーション装置３００または駆動制御装置４００によれば、情報取得部１０１によって取得された移動体に関する情報に基づいて、算出部１０３によって移動体に対して危険な事象の起こる可能性を示す危険指数を算出し、算出された算出結果に応じて、制御部１０６によって移動体に搭載されたセンサを駆動させる駆動部１０２を制御することができる。したがって、ナビゲーション装置３００または駆動制御装置４００は、たとえば、利用者が駆動部１０２を注視していなくても、移動体に危険な事象が起こると判断された場合は、駆動部１０２を制御することができる。これによって、利用者は、危険運転時に駆動部１０２を制御させることで、運転の判断の妨げにならないようにさせることができる。

また、本実施例のナビゲーション装置３００または駆動制御装置４００によれば、算出部１０３によって算出された算出結果に応じて、移動体の搭乗者に移動体に対して危険な事象の起こる可能性を報知することができる。したがって、ナビゲーション装置３００または駆動制御装置４００は、危険指数が所定範囲内の場合は、運転者に危険運転であることの警告をおこなうことができる。これによって、利用者は、運転が危険な状態であることを知ることができ、事故などの危険な事象を回避することができる。

また、実施例のナビゲーション装置３００または駆動制御装置４００によれば、制御部１０６は、判断部１０５によって危険指数が所定値より大きい値と判断された場合、駆動部１０２による駆動を停止することができる。したがって、ナビゲーション装置３００または駆動制御装置４００は、危険運転時に運転者の視野内にある駆動部１０２を停止することで、駆動部１０２を車両外部の物体（人や対向車）と見間違うのを防ぐことができる。これによって、利用者は、視野内に余計な動きがないため、運転に集中することができる。

また、本実施例のナビゲーション装置３００または駆動制御装置４００によれば、駆動部１０２は、情報取得部１０１を駆動させることができる。したがって、駆動部１０２によって情報取得部１０１を駆動することで広範囲の情報を取得することができる。これによって、利用者は、広範囲にわたって危険な事象の起こる可能性を知ることができる。

また、本実施例のナビゲーション装置３００または駆動制御装置４００によれば、情報取得部１０１は、移動体の周辺に関する画像情報を取得することができる。したがって、取得された画像情報の変化から、移動体に対して危険指数の大きい物体を特定することができる。これによって、利用者は、事故などの危険な事象を回避することができる。

また、本実施例のナビゲーション装置３００または駆動制御装置４００によれば、判断部１０５によって危険指数が所定値より小さい値に戻ったと判断された場合、駆動部１０２による駆動を再開することができる。したがって、通常運転をしている間は、駆動部１０２を駆動させることができる。これによって、利用者は、たとえば、車載したロボットなどの動きが停止された場合も、危険な事象を回避した後は、再び動かすことができる。

また、本実施例のナビゲーション装置３００または駆動制御装置４００によれば、駆動部１０２は、移動体に搭載されたセンサを、ヨー方向およびピッチ方向に駆動させることができる。したがって、駆動制御装置１００は、広範囲にわたって移動体に関する情報を取得することができる。これによって、利用者は、広範囲にわたって危険な事象の起こる可能性を知ることができる。

以上説明したように、本発明の駆動制御装置、駆動制御方法、駆動制御プログラム、および記録媒体によれば、ナビゲーション装置３００または駆動制御装置４００は、センサ部４１０に含まれる各種センサによって取得された情報に基づいて、危険指数を算出し、危険指数がしきい値以上の場合は、駆動部４０１を制御することができる。したがって、駆動部４０１を運転者が注視していない場合でも、危険運転時には駆動部４０１を停止することができる。これによって、運転者は、視野内に余計な動きがないために、運転に集中することができる。

なお、本実施の形態で説明した駆動制御方法は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することにより実現することができる。このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。またこのプログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することが可能な伝送媒体であってもよい。

１００ 駆動制御装置
１０１ 情報取得部
１０２ 駆動部
１０３ 算出部
１０４ 報知部
１０５ 判断部
１０６ 制御部

Claims (9)

1. 移動体に搭載する搭乗者へ情報を提示するための駆動手段と、
   前記移動体に関する情報を取得する情報取得手段と、
   前記情報取得手段によって取得された情報に基づいて、前記移動体に対して危険な事象の起こる可能性を示す危険指数を算出する算出手段と、
   前記算出手段によって算出された危険指数が所定値より大きい値か否かを判断する判断手段と、
   前記算出手段によって算出された算出結果に応じて、前記駆動手段を制御する制御手段と、
   を備え、
   前記制御手段は、前記判断手段によって危険指数が所定値より大きい値と判断された場合、前記駆動手段による駆動を停止することを特徴とする駆動制御装置。
2. 前記算出手段によって算出された算出結果に応じて、前記移動体の搭乗者に当該移動体に対して危険な事象の起こる可能性を報知する報知手段を備えることを特徴とする請求項１に記載の駆動制御装置。
3. 前記駆動手段は、前記情報取得手段を駆動させることを特徴とする請求項１に記載の駆動制御装置。
4. 前記情報取得手段は、前記移動体の周辺に関する画像情報を取得することを特徴とする請求項１に記載の駆動制御装置。
5. 前記制御手段は、前記判断手段によって前記危険指数が所定値より小さい値に戻ったと判断された場合、前記駆動手段による駆動を再開することを特徴とする請求項１に記載の駆動制御装置。
6. 前記駆動手段は、前記移動体に搭載されたセンサを、ヨー方向およびピッチ方向に駆動させることを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の駆動制御装置。
7. 移動体に関する情報を取得する情報取得工程と、
   前記情報取得工程によって取得された情報に基づいて、前記移動体に対して危険な事象の起こる可能性を示す危険指数を算出する算出工程と、
   前記算出工程によって算出された危険指数が所定値より大きい値か否かを判断する判断工程と、
   前記算出工程によって算出された算出結果に応じて、前記移動体に搭載され搭乗者へ情報を提示するための駆動手段を制御する制御工程と、
   を含み、
   前記制御工程では、前記判断工程によって危険指数が所定値より大きい値と判断された場合、前記駆動手段による駆動を停止することを特徴とする駆動制御方法。
8. 請求項７に記載の駆動制御方法をコンピュータに実行させることを特徴とする駆動制御プログラム。
9. 請求項８に記載の駆動制御プログラムを記録したことを特徴とするコンピュータに読み取り可能な記録媒体。

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