JP5082433B2 - 移動体周囲危険度判定方法、装置、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、移動体の周囲に存在する障害物の情報から移動体の周囲の危険度を判定する移動体周囲危険度判定方法、装置、およびプログラムに関する。

従来、四輪自動車等の車両の安全性を高めるための技術として、車両が障害物に衝突する危険性を判定することによって衝突を防止する技術が知られている。このうち、下記特許文献１では、自車のヨーレートを検出するヨーレートセンサと、自車の速度を検出する速度検出装置と、周囲の障害物の位置や速度を検出するレーダ装置とを備えた衝突防止装置に関する技術が開示されている。

下記特許文献１に記載された技術では、ヨーレートセンサや速度センサによって自車の予測走行軌跡を求め、この予測走行軌跡の両側の所定領域を自車の予測走行エリアとして求める一方、レーダ装置によって検出された障害物の位置と速度から障害物の予測走行軌跡および予測走行エリアを求める。続いて、自車および障害物の各予測走行エリアから両者の衝突点または近接点を算出し、自車と障害物との衝突危険性を判別する。判別結果は、自車の速度制御に適用される。

特許第２７９９３７５号公報

しかしながら、上述した技術を含む従来の衝突防止技術では、予測時点における自車との衝突の危険性が小さいものの、将来的にその危険性が大きくなるような障害物を検出できない場合があった。以下、この点について、図２７を参照して説明する。

図２７は、自車Ｃ₀および他車Ｃ₁,Ｃ₂が、道路Ｒ上を同じ方向へ走行している状況を示す図である。同図において、自車Ｃ₀および他車Ｃ₁,Ｃ₂は、それぞれ速度ｖ₀およびｖ₁,ｖ₂で走行している（ｖ₁＞ｖ₀,ｖ₂＞ｖ₀とする）。また、自車Ｃ₀と他車Ｃ₁との距離はＬ₁,自車Ｃ₀と他車Ｃ₂との距離はＬ₂であり、Ｌ₁＜Ｌ₂を満たしている。

従来の衝突防止技術では、図２７に示す状況において、例えば自車Ｃ₀と他車Ｃ₁,Ｃ₂との衝突確率をそれぞれ計算し、この衝突確率が所定の閾値よりも大きい障害物を、自車にとって危険な障害物として検出していた。そのため、図２７に示す状況では、自車Ｃ₀からの距離が相対的に近い他車Ｃ₁との衝突確率の方が他車Ｃ₂との衝突確率よりも大きくなり、他車Ｃ₁のみが危険な障害物として検出される場合があった。

ここで、自車Ｃ₀および他車Ｃ₁，Ｃ₂が、図２７に示す走行状態を維持する場合を考えると、自車Ｃ₀から遠ざかっていく他車Ｃ₁と自車Ｃ₀との衝突確率は時間とともに低下する一方、自車Ｃ₀に近づいてくる他車Ｃ₂と自車Ｃ₀との衝突確率は時間とともに増加する。このような場合、上述した従来の衝突防止技術では、予測時点の衝突確率のみによってその時点における衝突危険性を判別しているため、他車Ｃ₂のように、予測時点では衝突確率が小さいものの、将来的に衝突確率が大きくなる障害物を、危険な障害物として検出できない場合があった。

以上説明したように、従来の衝突防止技術では、予想される自車の周囲の状況の変化をふまえた上で、自車の周囲の危険度を判定することができなかった。このため、自車にとって将来的に危険な存在となる可能性のある障害物を適確に検出することができず、移動体の走行時の安全性に重大な影響を及ぼす恐れがあった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、予想される移動体の周囲の状況の変化をふまえた上で、移動体の周囲の危険度を判定することができ、移動体の安全な走行を実現させることができる移動体周囲危険度判定方法、装置、およびプログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の一態様は、移動体の周囲に存在する障害物の位置および内部状態を含む障害物情報を少なくとも記憶する記憶手段を備えたコンピュータが、前記移動体の周囲の危険度を判定する移動体周囲危険度判定方法であって、前記移動体の位置および内部状態に基づいて、前記移動体の進路を生成する移動体進路生成ステップと、前記記憶手段から読み出した前記障害物情報に基づいて、前記障害物がとりうる進路を確率的に予測する障害物進路予測ステップと、前記障害物進路予測ステップで予測した前記障害物がとりうる進路のうち、前記移動体進路生成ステップで生成した前記移動体の進路と干渉する進路を求めることにより、前記移動体と前記障害物との衝突確率を計算する衝突確率計算ステップと、前記衝突確率計算ステップで計算した最新の衝突確率、および当該最新の衝突確率と所定時間前の衝突確率との時間変化量を用いることにより、前記移動体の周囲の危険度を判定する危険度判定ステップと、を有することを特徴とする。

また、上記発明において、前記危険度判定ステップは、前記移動体に対して危険とみなすべき危険障害物を、前記移動体の周囲に存在する障害物の中から所定の判定基準にしたがって検出するとしてもよい。

また、上記発明において、前記判定基準は、前記時間変化量が正である場合、前記時間変化量が大きいほど、前記障害物を危険障害物として検出する際の前記最新の衝突確率の最小値が小さいとしてもよい。

また、上記発明において、前記危険度判定ステップは、前記移動体の周囲に存在する障害物の全体からなる環境の前記移動体に対する危険度を、所定の判定基準にしたがって判定するとしてもよい。

また、上記発明において、前記判定基準は、前記移動体と前記障害物との衝突確率を用いて定められる前記環境の前記移動体に対する環境危険度の時間変化量が正である場合、当該時間変化量が大きいほど、危険であると判定する際の前記環境危険度の最小値が小さいとしてもよい。

また、上記発明において、前記障害物進路予測ステップは、前記障害物の位置および内部状態に基づいて、前記障害物が時間の経過とともにとりうる位置の変化を時間および空間から構成される時空間上での軌跡として生成する軌跡生成ステップと、前記軌跡生成ステップで生成した軌跡を用いることによって前記障害物の進路の確率的な予測演算を行う予測演算ステップと、を含むとしてもよい。

また、上記発明において、前記危険度判定ステップで判定した結果に応じた情報を出力する出力ステップをさらに有するとしてもよい。

本発明の別な態様に係る移動体周囲危険度判定装置は、移動体の位置および内部状態に基づいて、前記移動体の進路を生成する移動体進路生成手段と、前記移動体の周囲に存在する障害物の位置および内部状態を含む障害物情報を少なくとも記憶する記憶手段から読み出した前記障害物情報に基づいて、前記障害物がとりうる進路を確率的に予測する障害物進路予測手段と、前記障害物進路予測手段で予測した前記障害物がとりうる進路のうち、前記移動体進路生成手段で生成した前記移動体の進路と干渉する進路を求めることにより、前記移動体と前記障害物との衝突確率を計算する衝突確率計算手段と、前記衝突確率計算手段で計算した最新の衝突確率、および当該最新の衝突確率と所定時間前の衝突確率との時間変化量を用いることにより、前記移動体の周囲の危険度を判定する危険度判定手段と、を備えたことを特徴とする。

また、上記発明において、前記危険度判定手段は、前記移動体に対して危険とみなすべき危険障害物を、前記移動体の周囲に存在する障害物の中から所定の判定基準にしたがって検出するとしてもよい。

また、上記発明において、前記判定基準は、前記時間変化量が正である場合、前記時間変化量が大きいほど、前記障害物を危険障害物として検出する際の前記最新の衝突確率の最小値が小さいとしてもよい。

また、上記発明において、前記危険度判定手段は、前記移動体の周囲に存在する障害物の全体からなる環境の前記移動体に対する危険度を、所定の判定基準にしたがって判定するとしてもよい。

また、上記発明において、前記判定基準は、前記移動体と前記障害物との衝突確率を用いて定められる前記環境の前記移動体に対する環境危険度の時間変化量が正である場合、当該時間変化量が大きいほど、危険であると判定する際の前記環境危険度の最小値が小さいとしてもよい。

また、上記発明において、前記障害物進路予測手段は、前記障害物の位置および内部状態に基づいて、前記障害物が時間の経過とともにとりうる位置の変化を時間および空間から構成される時空間上での軌跡として生成する軌跡生成手段と、前記軌跡生成手段で生成した軌跡を用いることによって前記障害物の進路の確率的な予測演算を行う予測演算手段と、を有するとしてもよい。

また、上記発明において、前記危険度判定手段で判定した結果に応じた情報を出力する出力手段をさらに備えてもよい。

本発明の別な態様に係る移動体周囲危険度判定プログラムは、上記いずれかの発明に係る移動体周囲危険度判定方法を前記コンピュータに実行させることを特徴とする。

本発明に係る移動体周囲危険度判定方法、装置、およびプログラムによれば、移動体の周囲の危険度を判定する際、移動体と周囲の障害物との最新の衝突確率、および当該最新の衝突確率と所定時間前の衝突確率との時間変化量を用いて判定を行うことにより、予想される移動体の周囲の状況の変化をふまえて移動体の周囲の危険度を判定することができ、移動体の安全な走行を実現させることができる。

以下、添付図面を参照して本発明を実施するための最良の形態（以後、「実施の形態」と称する）を説明する。

（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係る移動体周囲危険度判定装置の機能構成を示すブロック図である。同図に示す移動体周囲危険度判定装置１は、移動体である四輪自動車等の車両（以後、「自車」と称する）に搭載され、自車の周囲に存在する障害物の情報を用いて自車の周囲の危険度を判定する装置である。

移動体周囲危険度判定装置１は、所定の範囲に存在する物体の位置や内部状態を検知するとともに自車の位置や内部状態を検知するセンサ部２と、センサ部２が検知した自車の情報に基づいて、自車の現在位置からの進路を生成する自車進路生成部３（移動体進路生成手段）と、センサ部２が検知した自車の周囲の情報に基づいて所定の範囲に含まれる障害物を抽出する障害物抽出部４と、障害物抽出部４で抽出した障害物がとりうる進路の確率的な予測を行う障害物進路予測部５と、を備える。

また、移動体周囲危険度判定装置１は、自車進路生成部３で生成した自車進路と障害物進路予測部５で予測した障害物の進路とを用いて自車と障害物との衝突確率を計算する衝突確率計算部６と、衝突確率計算部６の計算結果を用いて、自車と衝突する危険性が高い障害物を検出する危険障害物検出部７（危険度判定手段）と、センサ部２の検知結果や衝突確率計算部６の計算結果を含む各種情報を記憶する記憶部８と、衝突確率計算部６の計算結果を記憶部８へ書き込むとともに、必要な衝突確率の情報を記憶部８から読み出して危険障害物検出部７へ出力する衝突確率入出力部９と、危険障害物検出部７の検出結果を含む各種情報を出力する出力部１０と、備える。

センサ部２は、速度センサ、加速度センサ、舵角センサ、角速度センサ、画像センサ、ミリ波レーダ、レーザレーダ等のうち、自車および周囲の物体を検知可能な適当な組み合わせによって構成される。なお、センサ部２が検知する物体の内部状態とは、物体の予測に用いることができるような有益な状態のことであり、好ましくは物体の速度（速さと向きを有する）や角速度（大きさと向きを有する）等の物理量である。

記憶部８は、衝突確率計算部６が計算した自車と障害物との衝突確率を、その障害物の位置や内部状態を含む障害物情報とともに記憶する衝突確率記憶部８１を有する。記憶部８は、センサ部２で検知した自車の位置や内部状態に関する情報や、自車進路生成部３で生成した自車進路の情報なども記憶する。このような記憶部８は、本実施の形態１に係る移動体周囲危険度判定プログラムや所定のＯＳを起動するプログラム等が予め記憶されたＲＯＭ、各処理の演算パラメータやデータ等を記憶するＲＡＭなどによって実現される。また、記憶部８は、移動体周囲危険度判定装置１に対してコンピュータ読み取り可能な記録媒体を搭載可能なインタフェースを設け、このインタフェースに対応する記録媒体を搭載することによって実現することもできる。

出力部１０は、危険障害物検出部７で行われた処理結果に基づいて画像を生成し、この生成した画像を、液晶、プラズマ、有機ＥＬ等のディスプレイを用いて表示する表示部１０１と、危険障害物検出部７の処理結果に応じて所定の警告音を発生する警告音発生部１０２とを有する。

以上の機能構成を有する移動体周囲危険度判定装置１は、演算および制御機能を有するＣＰＵを備えた電子的な装置（コンピュータ）を用いて実現される。移動体周囲危険度判定装置１が備えるＣＰＵは、移動体周囲危険度判定プログラムを含む各種プログラムやその他の各種情報を記憶部８から読み出すことにより、本実施の形態１に係る移動体周囲危険度判定方法（後述）に関する演算処理を実行する。

なお、本実施の形態１に係る移動体周囲危険度判定プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＭＯディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して広く流通させることも可能である。

次に、本実施の形態１に係る移動体周囲危険度判定方法について説明する。図２は、本実施の形態１に係る移動体周囲危険度判定方法の処理の概要を示すフローチャートである。以下の説明において、処理対象の物体は全て２次元平面上を移動するものと仮定して説明を行うが、本実施の形態１に係る移動体周囲危険度判定方法は、３次元空間を移動する物体に対しても適用可能である。また、一つの物体が複数の自由度を有する場合（例えば６自由度を有するロボットアームのような物体）にも適用することができる。

図２において、センサ部２は、自車の位置や内部状態を検知し、この検知した情報を記憶部８に格納する（ステップＳ１）。以後、物体の位置は物体の中心の値であるとする。また、物体の内部状態は、少なくとも物体の速度を含んでおり、その他に加速度や角速度などを含んでもよい。

この後、自車進路生成部３は、センサ部２の検知結果に基づいて自車の進路を生成する（ステップＳ２）。具体的には、自車進路生成部３は、自車が現状のまま走行した場合の軌跡を生成する。なお、センサ部２が白線等の路面環境を検知することが可能であれば、走行可能なレーンの数に応じた複数の軌跡を自車進路として生成してもよい。

移動体周囲危険度判定装置１は、ステップＳ１〜Ｓ２の処理と並行して、自車の周囲に存在する障害物がとりうる進路を確率的に予測する（ステップＳ３〜Ｓ５）。具体的には、まずセンサ部２が、自車から所定の範囲にある物体の自車に対する位置および内部状態を検知する（ステップＳ３）。

次に、障害物抽出部４が、センサ部２で検知した結果に基づいて所定の範囲内にある障害物を抽出し、抽出した障害物の位置や内部状態を含む障害物情報を記憶部８に書き込んで記憶させる（ステップＳ４）。このステップＳ４では、ステップＳ３で検知された物体のうち、所定の条件下で障害物とみなすことができる物体が抽出され、それ以外の物体は除外される。

この後、障害物進路予測部５は、記憶部８から現時刻の障害物情報を読み出し、障害物がとりうる複数の進路を確率的に予測する（ステップＳ５）。このステップＳ５では、従来知られているさまざまな手法を適用することができる。例えば、現況に応じて障害物がとりうる複数の進路に所定の確率分布を付与することによって進路予測を行ってもよい。

図３は、ステップＳ５において、障害物の進路に対して付与する確率分布の例を示す図である。具体的には、障害物に対して直進方向を最大とする確率分布曲線ρ₁が付与された場合を図示している。この意味で、図３におけるｘ座標は、道路Ｒの幅方向の座標であり、その原点は障害物の現在位置を表している。なお、障害物に対して付与する確率分布は、例えば正規分布などに代表されるような単峰性を有していれば好ましいが、その分布関数まで限定されるものではない。

この後、衝突確率計算部６は、障害物進路予測部５で予測した障害物の進路のうち、自車進路生成部３で生成した自車の進路と干渉する進路を求めることにより、自車と障害物との衝突確率を計算する（ステップＳ６）。衝突確率計算部６は、自車の進路と障害物の進路との距離が所定の距離（干渉距離と呼ぶ）よりも小さくなった場合、２つの進路が干渉しあい、自車と他車とが衝突したものとみなす。干渉距離は、自車や障害物の大きさ（車両の場合には車両の幅や長さ）等の条件に応じて定められる。衝突確率計算部６の計算結果は、衝突確率入出力部９によって衝突確率記憶部８１に書き込まれる。

図４は、衝突確率記憶部８１における衝突確率の記憶態様を模式的に示す図である。衝突確率記憶部８１は、時刻ｔ_nにおける自車と障害物Ｏ_j（ｊ＝１,２,３,・・・）との衝突確率ＣＰ_j（ｎ）を、時刻ｔ_n（ｎは整数）におけるテーブルＴｂ（ｎ）に保持している。このテーブルＴｂ（ｎ）では、障害物Ｏ_jの時刻ｔ_nにおける障害物情報Ｘ_j（ｎ）と時刻ｔ_n+1における障害物情報Ｘ_j（ｎ＋１）とが、衝突確率ＣＰ_j（ｎ）とともに記録されている。このため、図５に示すように、時刻ｔ_nの障害物情報Ｘ_j（ｎ）は、最大２つのテーブルＴｂ（ｎ），Ｔｂ（ｎ−１）に重複して記録される。このような特徴を有するテーブルＴｂ（ｎ）を時刻ごとに構成することにより、自車と障害物Ｏ_jとの衝突確率ＣＰ_j（ｎ）を、衝突確率記憶部８１に記録されている範囲で任意の過去まで順次たどっていくことができる。

図６〜図８は、２つのテーブルＴｂ（ｎ）,Ｔｂ（ｎ−１）に対して、時間の経過とともに情報が書き込まれいく状況を時系列順に示す図である。まず、図６は、時刻ｔ_n-1までの障害物情報と衝突確率が書き込まれた状態を示している。なお、図示はしないが、テーブルＴｂ（ｎ−２）,Ｔｂ（ｎ−３）,・・・は、この時点（時刻ｔ_n-1）で全ての情報の書き込みが完了している。

この後、衝突確率計算部６が時刻ｔ_nの衝突確率ＣＰ_j（ｎ）を計算すると、衝突確率入出力部９は、時刻ｔ_n-1のテーブルＴｂ（ｎ−１）に障害物情報Ｘ_j（ｎ）を書き込む。この際、衝突確率入出力部９は、１ステップ前の時刻ｔ_n-1の障害物情報Ｘ_j（ｎ−１）との対応を取る。具体的には、衝突確率入出力部９は、障害物情報Ｘ_j（ｎ）をベクトルとみなして時刻ｔ_n-1の障害物情報Ｘ_j'（ｎ−１）との間で内積をとり、この内積が最小となる組み合わせを、同一の障害物として対応付ける。

なお、異なる時刻における障害物の対応付けを、他の方法で行ってもよい。例えば、障害物情報Ｘ_j（ｎ）を多次元時空間上の点と見なし、この多次元時空間上の点同士の距離を所定の定義（例えばユークリッド距離）に基づいて算出し、その距離が最小となる組み合わせによって障害物の対応を取ってもよい。また、センサ部２が画像センサを有していれば、パターンマッチング等の画像認識処理によって同一障害物をトラッキングすることができる。

この後、衝突確率入出力部９は、上述した対応付けによって対応が取れた障害物について、１ステップ前の時刻ｔ_n-1の衝突確率ＣＰ_j（ｎ−１）を読み出し、危険障害物検出部７へ出力する。図７は、テーブルＴｂ（ｎ−１）の対応付けが済んだ状態を示している。なお、時刻ｔ_n-1と時刻ｔ_nとの間で対応が取れない障害物情報については、危険障害物検出部７へｎｕｌｌを出力する。このように、一般に異なる時刻間において、全ての障害物が常に１対１に対応付けられるとは限らない。

続いて、衝突確率入出力部９は、時刻ｔ_nの障害物Ｏ_jの障害物情報Ｘ_j（ｎ）と衝突確率ＣＰ_j（ｎ）をテーブルＴｂ（ｎ）に書き込む。これにより、衝突確率記憶部８１が記憶するテーブルＴｂ（ｎ）,Ｔｂ（ｎ−１）は、図８に示す状態になる。

衝突確率入出力部９は、図６〜図８を参照して説明した処理と同様の処理を繰り返し行うことにより、障害物の衝突確率および障害物情報を衝突確率記憶部８１へ順次書き込んでいく。

次に、危険障害物検出部７は、衝突確率計算部６が計算した衝突確率を用いて、自車と衝突する危険性が高い危険障害物を検出する（ステップＳ７）。以下の説明では、最新の衝突確率をＣＰ_j（０）とし、この衝突確率に対応する時刻（現時刻）をｔ₀とする。ステップＳ７において、危険障害物検出部７は、現時刻ｔ₀における衝突確率ＣＰ_j（０）と、衝突確率の時間変化量ΔＣＰ_jとの２つの量を用いて危険物を検出する。ここで、時間変化量ΔＣＰ_jは、時刻ｔ₀の衝突確率ＣＰ_j（０）と、それより前の時刻ｔ_-1の衝突確率
ＣＰ_j（−１）の変化量として、次式（１）で定義される。
ΔＣＰ_j＝ＣＰ_j（０）−ＣＰ_j（−１） ・・・（１）

危険障害物検出部７は、危険障害物を検出する際、時刻ｔ₀の衝突確率ＣＰ_j（０）と、式（１）で定義される衝突確率の時間変化量ΔＣＰ_jとを用いることにより、危険障害物を検出する。図９は、危険障害物検出部７が危険障害物を検出する際の判定基準を模式的に示す図である。危険障害物検出部７は、時刻ｔ₀の衝突確率ＣＰ_j（０）と衝突確率の時間変化量ΔＣＰ_jとの組（ＣＰ_j（０）,ΔＣＰ_j）が、図９の領域Ｓαに属している場合、障害物Ｏ_jを危険障害物と判定する。

領域Ｓαの境界を定める曲線αは、ΔＣＰ_j＞０の領域で、衝突確率ＣＰ_j（０）が、時間変化量ΔＣＰ_jの増加に伴って減少するような曲線である。このような曲線αによって境界が定められる領域Ｓαを判定基準とすることにより、衝突確率の時間変化量ΔＣＰ_j（＞０）が大きければ大きいほど、危険障害物と判定する際の最新の衝突確率ＣＰ_j（０）の最小値は小さくなり、現時刻の衝突確率が小さくても、その衝突確率の時間変化量が大きく、将来的に自車にとって危険な存在になる可能性が高い障害物を、危険障害物として早期に検出することが可能となる。

なお、危険障害物検出部７における危険障害物の判定基準は、上述したものに限られるわけでない。図１０は、危険障害物検出部７が危険障害物を検出する際の別な判定基準を模式的に示す図である。危険障害物検出部７は、時刻ｔ₀の衝突確率ＣＰ_j（０）と衝突確率の時間変化量ΔＣＰ_jとの組（ＣＰ_j（０）,ΔＣＰ_j）が、図１０の領域Ｓβに属している場合、障害物Ｏ_jを危険障害物と判定する。

図１０において、領域Ｓβの境界を定める曲線βは、ΔＣＰ_j＞０の領域で、衝突確率ＣＰ_j（０）が、時間変化量ΔＣＰ_jの増加に伴って減少していきながら一定値に近づいていくような曲線である。また、曲線βは、ΔＣＰ_j＜０の領域では、ＣＰ_j（０）が、ΔＣＰ_jの減少に伴って増加していきながら一定値に近づいていくような曲線である。このような挙動を示す曲線βによって境界が定められる領域Ｓβを判定基準として採用する場合にも、領域Ｓαを判定基準として採用した場合と同様に、現時刻の衝突確率が小さくても、その衝突確率の時間変化量が大きく、将来的に自車にとって危険な存在になる可能性が高い障害物を、危険障害物として検出することが可能となる。

以上説明したステップＳ７の後、出力部１０は、危険障害物検出部７の検出結果に応じた情報を出力する（ステップＳ８）。具体的には、表示部１０１が危険障害物を表示するとともに、警告音発生部１０２が警告音を発生することによって危険障害物が周囲にあることを報知する。

なお、表示部１０１として、運転席の後方上部にプロジェクタを設置し、このプロジェクタによって自車Ｃ₀のフロントガラスへの重畳表示を行ってもよい。これにより、自車Ｃ₀の運転者は、危険障害物を運転しながら認識することができる。したがって、自車Ｃ₀の運転者は、その認識結果を即座に運転操作へ反映させることにより、自車Ｃ₀に迫りつつある危険を適確に回避することが可能となる。また、例えば自車Ｃ₀に搭載されたカーナビゲーションシステムの表示画面に表示部１０１としての機能を具備させ、危険障害物を表示するようにしてもよいし、メーターパネルに危険障害物情報を表示するようにしてもよい。

さらに、出力部１０として、自車のハンドルやシートを振動させる機能を具備させ、危険障害物を検出した場合には、ハンドルやシートを振動させることによって危険を報知するようにしてもよい。

以上説明したステップＳ１〜Ｓ８の処理は、所定の時間間隔で繰り返し行われ、常に最新の道路環境に即した情報が出力される。このため、本実施の形態１に係る移動体周囲危険度判定方法によれば、自車の運転者が刻々と変化する道路環境に対応して適確に操作するのを支援することができる。

ここで、本実施の形態１に係る移動体周囲危険度判定方法として、衝突確率の時間変化量まで考慮に入れることの利点について説明する。図１１は、図２７に示す道路環境下で、障害物としての他車Ｃ₁,Ｃ₂の自車Ｃ₀に対する衝突確率ＣＰ_j（ｎ）の時間変化例を示す図である。まず、他車Ｃ₁は、自車Ｃ₀から距離Ｌ₁（＜Ｌ_th）だけ離れた前方を走行している。したがって、曲線２０１に示すように、現時点での衝突確率は高いが、同じ状況で移動を続ける場合、自車Ｃ₀よりも高速で走行している（ｖ₁＞ｖ₀）ため、その衝突確率は徐々に減少していく。これに対して、後続の他車Ｃ₂は、自車Ｃ₀から距離Ｌ₂（＞Ｌ_th）だけ離れた後方を走行している。したがって、曲線２０２に示すように、現時点での衝突確率は低いが、自車Ｃ₀よりも高速で走行している（ｖ₂＞ｖ₀）ため、時間が経過するにつれて衝突確率が徐々に増加していく。

従来の衝突判定技術では、例えば現時刻ｔ₀における衝突確率ＣＰ_j（０）が閾値ＣＰ_thを超えた場合に危険と判定していた。このため、図１１に示す場合には、自車Ｃ₀からの距離が近い他車Ｃ₁は危険障害物と認定されるが、自車Ｃ₀からの距離が遠い他車Ｃ₂が危険障害物と認定されることはなかった。

これに対して、本実施の形態１に係る移動体周囲危険度判定方法によれば、最新の衝突確率ＣＰ_j（０）とその衝突確率の時間変化量ΔＣＰ_jとの関係を用いることによって危険障害物の検出を行うため、将来的な危険度の変化も考慮した判定結果が得られる。例えば、危険障害物検出部７が、図９の領域Ｓαを判定基準として用いることによって危険障害物を検出する場合、図１２に示すように、他車Ｃ₂は危険障害物として検出される（点Ｐ₂）が、他車Ｃ₁はΔＣＰ_j＜０のため危険障害物として検出されない（点Ｐ₁）。他方、危険障害物検出部７が、図１０の領域Ｓβを判定基準として用いることによって危険障害物を検出する場合、図１３の点Ｐ₁,Ｐ₂に示すように、他車Ｃ₁,Ｃ₂がともに危険障害物として検出される。

このように、本実施の形態１に係る移動体周囲危険度判定方法によれば、現時点での衝突確率が低い障害物であっても、時間の経過とともに衝突確率が顕著に増加するような障害物を危険障害物として早期に検出することが可能となる。

なお、以上の説明では、衝突確率の時間変化量ΔＣＰ_jとして、隣接する時刻ｔ_-1〜ｔ₀間の衝突確率の変化量を用いて説明を行ったが、この時間変化量ΔＣＰ_jを求める際に使用する時間間隔は任意に設定することが可能である。また、３つ以上の時刻における衝突確率を用いて時間変化量を定義してもよい。

さらに、以上の説明では、自車Ｃ₀と同じ方向を向いて走行している先行車を障害物として説明してきたが、例えば自車と反対方向を向いて走行している対向車を障害物とすることもできる。加えて、静止している物体を障害物とすることもできる。

以上説明した本発明の実施の形態１によれば、移動体（自車）と周囲の障害物との最新の衝突確率、および当該最新の衝突確率と所定時間前の衝突確率との時間変化量を用いて定められる判定基準にしたがって、移動体に対して危険とみなすべき危険障害物を、移動体の周囲に存在する障害物の中から検出することにより、予想される移動体の周囲の状況の変化をふまえて移動体の周囲の危険度を判定することができ、移動体に対する危険度が将来的に高くなる可能性がある障害物を早期に検出することができる。したがって、例えば危険障害物の有無に基づいて自車の制御を行う場合にも、早目に危険を回避するような制御を行うことができるようになり、移動体の安全な走行を実現させることができる。

また、本実施の形態１によれば、危険障害物を判定する際の判定基準として、衝突確率の所定の時間変化量が正である場合、その時間変化量が大きいほど、障害物を危険障害物として検出する際の最新の衝突確率の最小値が小さくなるような判定基準を用いるため、現時点では衝突確率が小さくても、将来的に衝突確率が増加傾向にある障害物を危険障害物として早期に適確に検出することが可能となる。

さらに、本実施の形態１によれば、危険障害物を検出した場合には、その危険障害物に対応する情報を出力することにより、情報の提示を受けた移動体の運転者は、運転中の近い将来に起こりうる危険を適確に回避しながら運転することが可能となる。また、危険度が増加していくような危険障害物に関しては、危険度が増加する以前の段階で各種情報の出力（早出し）を行うことができるので、運転者は余裕を持って周囲の状況の変化に対応することができる。

（実施の形態２）
本発明の実施の形態２は、上記実施の形態１と同様に抽出される障害物が時間の経過とともにとりうる位置の変化を、時間および空間から構成される時空間上の軌跡として生成し、この生成した軌跡を用いて進路予測を行うことを特徴とする。本実施の形態２において、物体の位置は物体の中心の値であるとし、物体の内部状態は速度（速さｖ，向きθ）によって特定されるものとする。

図１４は、本実施の形態２に係る移動体周囲危険度判定装置の機能構成を示すブロック図である。同図に示す移動体周囲危険度判定装置１１において、障害物進路予測部１２以外の構成は、上記実施の形態１に係る移動体周囲危険度判定装置１と同様である。このため、移動体周囲危険度判定装置１と同じ機能を有する部位には、それぞれ同じ符号を付してある。

障害物進路予測部１２は、障害物抽出部４で抽出された個々の障害物が時間の経過とともにとりうる位置の変化を時間および空間から構成される時空間上での軌跡として生成する軌跡生成部１３と、軌跡生成部１３から出力される障害物の軌跡を用いることによって障害物の進路の確率的な予測演算を行う予測演算部１４と、を有する。

軌跡生成部１３は、所定の時間が経過するまでに障害物がとりうる軌跡を予測生成するものであり、障害物をシミュレーション上で仮想的に動作させるための操作を複数の操作から選択する操作選択部１３１と、操作選択部１３１で選択した操作を所定の時間行う物体操作部１３２と、物体操作部１３２で操作した後の障害物の位置および内部状態が所定の条件を満たしているか否かを判定する判定部１３３とを有する。

次に、本発明の実施の形態２に係る移動体周囲危険度判定方法について説明する。本実施の形態２に係る移動体周囲危険度判定方法は、障害物の進路の予測処理と衝突確率計算処理を除いて、上記実施の形態１に係る移動体周囲危険度判定方法と同じである（図２のフローチャートを参照）。そこで、以下の説明においては、障害物の進路予測処理（図２のステップＳ５に対応）および衝突確率計算処理（図２のステップＳ６に対応）について詳細に説明する。

図１５は、障害物の進路予測処理の概要を示すフローチャートである。以下の説明では、一つの障害物に対する進路予測処理を説明するが、実際には全ての障害物に対して進路予測処理を行う。まず、軌跡生成部１３が障害物の複数の軌跡を生成する（ステップＳ５１）。

図１６は、軌跡生成部１３における軌跡生成処理の詳細を示すフローチャートである。図１６において、センサ部２で検知した物体の総数（自車を含む）をＫとし、一つの障害物Ｏ_k（１≦ｋ≦Ｋ、ｋは自然数）に対して軌跡を生成する演算をＭ_k回行うものとする（Ｍ_kは自然数）。また、軌跡を生成する時間（軌跡生成時間）をＴ（＞０）とする。この軌跡生成時間Ｔ（および後述する操作時間Δｔ）を適切に定めることにより、実用的な計算時間で一連の進路予測処理を行うことが可能となる。

軌跡生成部１３は、最初に障害物Ｏ_kを識別するカウンタｋの値を１とするとともに、同じ障害物に対する軌跡生成回数を示すカウンタｍの値を１とする初期化を行う（ステップＳ５０１）。

次に、軌跡生成部１３は、センサ部２が検知した結果を記憶部８から読み出し、この読み出した検知結果を初期状態とする（ステップＳ５０２）。具体的には、時間ｔを０とし、初期位置（ｘ_k（０）,ｙ_k（０））および初期内部状態（ｖ_k（０）,θ_k（０））を、それぞれセンサ部２からの入力情報（ｘ_k0,ｙ_k0）および（ｖ_k0,θ_k0）とする。

続いて、操作選択部１３１が、選択可能な複数の操作の中から、その後の時間Δｔの間に行う一つの操作ｕ_k（ｔ）を、各操作に予め付与された操作選択確率にしたがって選択する（ステップＳ５０３）。操作ｕ_kcを選択する操作選択確率ｐ（ｕ_kc）は、例えば
ｕ_k（ｔ）として選択可能な操作の集合｛ｕ_kc｝の要素と所定の乱数とを対応付けることによって定義される。この意味で、操作ｕ_kcごとに異なる操作選択確率ｐ（ｕ_kc）を付与してもよいし、操作集合｛ｕ_kc｝の全要素に対して等しい確率を付与してもよい。後者の場合には、ｐ（ｕ_kc）＝１／（選択可能な全操作数）となる。なお、操作選択確率
ｐ（ｕ_kc）を、自車の位置および内部状態、ならびに周囲の道路環境に依存する関数として定義することも可能である。

一般に、操作ｕ_kcは複数の要素から構成され、障害物Ｏ_kの種類によって選択可能な操作の内容が異なる。例えば、障害物Ｏ_kが四輪自動車の場合、その四輪自動車の加速度や角速度は、ステアリングの切り具合やアクセルの踏み具合等によって決まる。この点に鑑みて、四輪自動車である障害物Ｏ_kに対して施される操作ｕ_kcは、加速度や角速度を含む要素によって決定される。これに対して、障害物Ｏ_kが人である場合には、速度によって操作ｕ_kcを指定することができる。

より具体的な操作ｕ_kcの設定例を挙げる。障害物Ｏ_kが自動車の場合には、加速度を−１０〜＋３０（ｋｍ／ｈ／ｓｅｃ）、操舵角を−７〜＋７（ｄｅｇ／ｓｅｃ）の範囲で取り（いずれも符号で向きを指定）、障害物Ｏ_kが人の場合には、速さを０〜３６（ｋｍ／ｈ）、向きを０〜３６０（ｄｅｇ）の範囲で取る。なお、ここで記載した量は全て連続量である。このような場合には、適当な離散化を施すことによって各操作の要素数を有限とし、操作の集合｛ｕ_kc｝を構成すればよい。

この後、物体操作部１３２が、ステップＳ５０３で選択した操作ｕ_kcを時間Δｔの間動作させる（ステップＳ５０４）。この時間Δｔは、精度の上では小さい方がより好ましいが、実用上は０．１〜０．５（ｓｅｃ）程度の値とすればよい。なお、以下の説明において、軌跡生成時間ＴはΔｔの整数倍であるとするが、Ｔの値は障害物Ｏ_kの速度に応じて可変としてもよいし、Δｔの整数倍でなくてもよい。

続いて、判定部１３３は、ステップＳ５０４で操作ｕ_kcを動作させた後の障害物Ｏ_kの内部状態が所定の制御条件を満たしているか否かを判定する（ステップＳ５０５）。このステップＳ５０５で判定する制御条件は、障害物Ｏ_kの種類に応じて定められ、例えば障害物Ｏ_kが四輪自動車である場合には、ステップＳ５０４の動作後の速度の範囲や、ステップＳ５０４の動作後の加速度の最高車両Ｇ等によって定められる。

ステップＳ５０５の判定の結果、障害物Ｏ_kの内部状態が所定の制御条件を満たしている場合（ステップＳ５０５でＹｅｓ）、判定部１３３は、操作ｕ_kcを動作させた後の障害物Ｏ_kの位置が移動可能領域内にあるか否かを判定する（ステップＳ５０６）。このステップＳ５０６で判定する移動可能領域とは、道路（車道、歩道を含む）等の領域を指す。以後、物体が移動可能領域に位置する場合を、「移動条件を満たす」と表現する。

ステップＳ５０６の判定の結果、障害物Ｏ_kが移動可能領域内に位置している場合（ステップＳ５０６でＹｅｓ）、軌跡生成部１３は時間をΔｔだけ進め（ｔ←ｔ＋Δｔ）、ステップＳ５０４の動作後の位置を（ｘ_k（ｔ）,ｙ_k（ｔ））とする一方、内部状態を
（ｖ_k（ｔ）,θ_k（ｔ））とする（ステップＳ５０７）。

なお、ステップＳ５０５、Ｓ５０６で一つでも満足しない条件がある場合（ステップＳ５０５でＮｏまたはステップＳ５０６でＮｏ）には、ステップＳ５０２に戻る。

以上説明したステップＳ５０２〜Ｓ５０７の処理は、軌跡生成時間Ｔに達するまで繰り返し行われる。すなわち、ステップＳ５０７で新たに定義された時間ｔがＴに達していない場合（ステップＳ５０８でＮｏ）、ステップＳ５０３に戻って処理を繰り返す。他方、ステップＳ５０７で新たに定義された時間ｔがＴに達した場合（ステップＳ５０８でＹｅｓ）、障害物Ｏ_kに対する軌跡を出力し、記憶部８に格納する（ステップＳ５０９）。

図１７は、時間ｔ＝０,Δｔ,２Δｔ,・・・,ＴでステップＳ５０３からステップＳ５０７に至る一連の処理を繰り返すことによって生成された障害物Ｏ_kの軌跡を模式的に示す図である。同図に示す軌跡ＴＲ_k（ｍ）（１≦ｍ≦Ｍ_k, ｍは自然数）は、空間２次元（ｘ,ｙ）、時間１次元（ｔ）の３次元時空間（ｘ,ｙ,ｔ）を通過する。この軌跡ＴＲ_k（ｍ）をｘ−ｙ平面上に射影すれば、２次元空間（ｘ,ｙ）における障害物Ｏ_kの予測進路を得ることができる。

ステップＳ５０９の後、カウンタｍの値がＭ_kに達していなければ（ステップＳ５１０でＮｏ）、軌跡生成部１３はカウンタｍの値を１増やし（ステップＳ５１１）、ステップＳ５０２に戻って上述したステップＳ５０２〜Ｓ５０８の処理を軌跡生成時間Ｔに達するまで繰り返し行う。

ステップＳ５１０でカウンタｍがＭ_kに達した場合（ステップＳ５１０でＹｅｓ）、障害物Ｏ_kに対する全ての軌跡の生成が完了する。図１８は、一つの障害物Ｏ_kに対して生成されたＭ_k個の軌跡ＴＲ_k（１）,ＴＲ_k（２）,・・・,ＴＲ_k（Ｍ_k）からなる軌跡集合｛ＴＲ_k｝を３次元時空間上で模式的に示す図である。軌跡集合｛ＴＲ_k｝の要素をなす各軌跡の始点すなわち初期位置（ｘ_k0,ｙ_k0,０）は同じである（ステップＳ５０２を参照）。なお、図１８はあくまでも模式図であり、Ｍ_kの値としては、例えば数百〜数万程度の値をとることが可能である。

ステップＳ５１０でカウンタｍがＭ_kに達した場合、障害物識別用のカウンタｋが障害物の総数Ｋに達していなければ（ステップＳ５１２でＮｏ）、そのカウンタｋの値を１増やすとともに、軌跡生成回数のカウンタｍの値を１に初期化し（ステップＳ５１３）、ステップＳ５０２に戻って処理を繰り返す。これに対して、カウンタｋがＫに達した場合（ステップＳ５１２でＹｅｓ）、全ての障害物に対する軌跡生成が完了したことになるので、ステップＳ２の軌跡生成処理を終了し、続くステップＳ３に進む。

このようにして、センサ部２が検知した全ての障害物Ｏ_kに対し、所定の回数の軌跡生成処理を行うことにより、３次元時空間（ｘ,ｙ,ｔ）の所定の範囲内に存在する複数の障害物が取りうる軌跡の集合からなる時空間環境が形成される。図１９は、時空間環境の構成例を模式的に示す説明図である。同図に示す時空間環境Ｅｎｖ（ＴＲ₁,ＴＲ₂）は、図２７に示す道路環境に対応するものであり、障害物Ｏ₁の軌跡集合｛ＴＲ₁｝（図１９では破線で表示）および障害物Ｏ₂の軌跡集合｛ＴＲ₂｝（図１９では実線で表示）からなる。本実施の形態２においては、障害物同士の相関は考慮せずに障害物ごとに独立に軌跡生成を行っているため、異なる障害物の軌跡同士が時空間上で交差することもある。

図１９において、３次元時空間（ｘ,ｙ,ｔ）の各領域における軌跡集合｛ＴＲ_k｝（ｋ＝１，２）の単位体積当たりの密度は、その時空間の各領域における障害物Ｏ_kの存在確率の密度（以後、「時空間確率密度」と称する）を与えている。したがって、ステップＳ５１における軌跡生成処理によって構成された時空間環境Ｅｎｖ（ＴＲ₁,ＴＲ₂）を用いることにより、障害物Ｏ_kが３次元時空間上の所定の領域を通過する確率を求めることが可能となる。なお、時空間確率密度は、あくまでも時空間上における確率概念であるため、一つの物体に対して時空間上でその値の総和を取ったとき１になるとは限らない。

ところで、軌跡生成時間Ｔの具体的な値は、予め固定値として設定する場合には、その値Ｔを超えたところまで軌跡を生成すると時空間上の確率密度分布が一様になってしまい、計算しても意味がないような値とするのが好ましい。例えば、障害物が四輪自動車であり、その四輪自動車が通常の走行を行っている場合には、たかだかＴ＝５（ｓｅｃ）程度とすればよい。この場合、ステップＳ５０４における操作時間Δｔを０．１〜０．５（ｓｅｃ）程度とすると、１本の軌跡ＴＲ_k（ｍ）を生成するために、ステップＳ５０３からステップＳ５０７に至る一連の処理を１０〜５０回繰り返すことになる。

なお、高速道路、一般道、２車線道路などの道路の種類ごとに異なる軌跡生成時間Ｔを設定し、位置データを用いて現在走行中の道路の種類を地図データから読み取る方法や、画像認識等を応用した道路認識装置によって道路の種類を読み取る方法などによって切替を行うことは好ましい。

また、軌跡生成時間Ｔまで算出した軌跡を用いることによって時空間上の確率密度分布を統計的に評価し、分布が一定となっている場合には軌跡生成時間Ｔを減らし、分布が一定となっていない場合には生成時間を増やすような適応制御を行うことも好ましい。

以上説明した障害物ごとの軌跡生成処理（ステップＳ５１）の後、予測演算部１４は、各障害物が取りうる進路の確率的な予測を行う（ステップＳ５２）。以下では、予測演算部１４における具体的な予測演算処理として、障害物Ｏ_kに対して生成された軌跡集合｛ＴＲ_k｝から特定の軌跡ＴＲ_k（ｍ）が選ばれる確率を求める場合について説明するが、この予測演算が一例に過ぎないことは勿論である。

障害物Ｏ_kの軌跡がＭ_k本生成されたとき、そのうちの１本の軌跡ＴＲ_k（ｍ）が実際の軌跡となる確率ｐ（ＴＲ_k（ｍ））は、次のように算出される。まず、障害物Ｏ_kの軌跡
ＴＲ_k（ｍ）を実現するための操作列｛ｕ_km（ｔ）｝が、｛ｕ_km（０）,ｕ_km（Δｔ）,ｕ_km（２Δｔ）,・・・,ｕ_km（Ｔ）｝であったとすると、時間ｔにおいて操作ｕ_km（ｔ）が選択される確率はｐ（ｕ_km（ｔ））であったので、ｔ＝０〜Ｔで操作列｛ｕ_km（ｔ）｝が実行される確率は、

と求められる。したがって、障害物Ｏ_kにＭ_k本の軌跡集合｛ＴＲ_k｝が与えられたとき、障害物Ｏ_kが取りうる一つの軌跡ＴＲ_k（ｍ）が選ばれる確率ｐ（ＴＲ_k（ｍ））は、

となる。

ここで、全ての操作ｕ_km（ｔ）が等確率ｐ₀（ただし、０＜ｐ₀＜１）で選択される場合、式（２）は、

となる。ここで、ｓはｔ＝０からＴまでの操作時間Δｔの総数すなわち操作回数である。したがって、障害物Ｏ_kが取りうるＭ_k本の軌跡に含まれる軌跡ＴＲ_k（ｍ）の確率の総和はＭ_kｐ₀ ^sとなり、そのうちの１本の軌跡ＴＲ_k（ｍ）が選ばれる確率ｐ（ＴＲ_k（ｍ））は、式（４）を式（３）に代入することによって、

となる。すなわち、確率ｐ（ＴＲ_k（ｍ））は、軌跡ＴＲ_k（ｍ）に依存しない。

なお、式（５）において、全ての物体に対して生成する軌跡の数が同じ（Ｍ本）であるとすると、Ｍ₁＝Ｍ₂＝・・・＝Ｍ_K＝Ｍ（定数）なので、ｐ（ＴＲ_k（ｍ））＝１／Ｍとなり、障害物Ｏ_kによらず一定となる。この場合には、確率ｐ（ＴＲ_k（ｍ））の値を１に規格化することによって予測演算部１４における予測演算を簡素化し、より迅速に所定の予測演算を実行することが可能となる。

この後、予測演算部１４は、障害物Ｏ_k（ｋ＝１，２，・・・，Ｋ）ごとに算出した確率ｐ（ＴＲ_k（ｍ））に基づいて、３次元時空間の各領域における単位体積当たりの障害物Ｏ_kの存在確率を求める。この存在確率は、軌跡集合｛ＴＲ_k｝の３次元時空間上の時空間確率密度に対応しており、通過している軌跡の密度が高い領域は、存在確率が概ね大きい。予測演算部１４における演算結果は、衝突確率計算部６へ出力される。

図２０は、図１９に示す時空間環境Ｅｎｖ（ＴＲ₁,ＴＲ₂）に自車Ｃ₀の予測進路ＴＲ₀を加えることによって形成された時空間環境の構成例を模式的に示す図である。同図に示す時空間環境Ｅｎｖ（ＴＲ₀,ＴＲ₁,ＴＲ₂）は、自車Ｃ₀，障害物Ｏ₁,Ｏ₂が、高速道路のような平坦かつ直線状の道路Ｒを＋ｙ軸方向に向かって移動している場合の時空間環境を示すものであり、図２７において、他車Ｃ₁を障害物Ｏ₁とみなし、他車Ｃ₂を障害物Ｏ₂とみなした場合に対応している。

次に、上述した軌跡生成に基づく障害物の進路予測を行った場合、衝突確率計算部６が行う衝突確率の計算（図２のステップＳ６に対応）について説明する。

図２１は、衝突確率計算処理の詳細を示すフローチャートである。以後の説明においては、説明の便宜上、自車Ｃ₀に加えて障害物Ｏ_k（ｋ＝１，２，・・・，Ｋ）もすべて四輪自動車であるとし、他車Ｏ_kと称する。図２１に示す衝突確率計算処理は、３つのループ処理から構成されており、ステップＳ３で生成した自車Ｃ₀の軌跡ＴＲ₀と、ステップＳ５で予測した他車Ｏ_kの全ての軌跡集合｛ＴＲ_k｝との間の衝突確率を個別に算出する。

この際、衝突確率計算部６は、自車Ｃ₀の軌跡ＴＲ₀、他車Ｏ_kの軌跡集合｛ＴＲ_k｝、および自車Ｃ₀と他車Ｏ_kの衝突確率を評価する評価関数を用いて衝突確率の計算を行う。なお、本実施の形態２では、衝突確率計算部６が評価関数を内蔵しているものとして説明を行うが、移動体周囲危険度判定装置１１に入力部を設けることにより、評価関数を外部から入力する構成としてもよい。また、評価関数を道路の種類や自車Ｃ₀の速度によって適応的に変化させる構成としてもよい。

まず、衝突確率計算部６は、他車Ｏ_kに対する繰り返し処理（Ｌｏｏｐ１）を開始する（ステップＳ６０１）。このＬｏｏｐ１では、他車識別用のカウンタｋをｋ＝１と初期化して、１回ごとの繰り返し処理が終了するたびにｋの値を増やしていく。

Ｌｏｏｐ１において、移動体周囲危険度判定装置１１は、他車Ｏ_kごとに、ステップＳ５で生成した軌跡集合｛ＴＲ_k｝の全要素ＴＲ_k（ｍ）（ｍ＝１,２,・・・,Ｍ_k）に対する繰り返し処理（Ｌｏｏｐ２）を行う（ステップＳ６０２）。この繰り返し処理では、自車Ｃ₀と他車Ｏ_kとが干渉する度合いを定量的に与える量として、他車識別用のカウンタｋによって定められる干渉度ｒ（ｋ）を導入し、この干渉度ｒ（ｋ）の初期値を０とおく（ステップＳ６０３）。

続いて、衝突確率計算部６は、自車Ｃ₀の軌跡ＴＲ₀と他車Ｏ_kの軌跡ＴＲ_k（ｍ）との干渉を評価する繰り返し処理（Ｌｏｏｐ３）を開始する（ステップＳ６０４）。このＬｏｏｐ３では、二つの軌跡ＴＲ₀と軌跡ＴＲ_k（ｍ）との同時間における距離を、時間ｔ＝０,Δｔ,・・・,Ｔにおいて順次求める。各軌跡の２次元空間上の位置は、各車両の中心として定義されているため、二つの軌跡の空間的な距離が所定の干渉距離よりも小さくなった場合、自車Ｃ₀の進路と他車Ｏ_kの進路とが干渉し、自車Ｃ₀と他車Ｏ_kが衝突したとみなすことができる。

図２２は、自車Ｃ₀の軌跡ＴＲ₀と他車Ｏ_kの軌跡ＴＲ_k（ｍ）との３次元時空間上での関係を模式的に示す図である。同図に示す場合、軌跡ＴＲ₀と軌跡ＴＲ_k（ｍ）とは、２点ａ₁およびａ₂で交差している。したがって、この２点ａ₁およびａ₂の近傍には、二つの軌跡間の同時間における距離が干渉距離よりも小さい領域Ａ₁およびＡ₂が存在する。すなわち、二つの軌跡ＴＲ₀および軌跡ＴＲ_k（ｍ）が領域Ａ₁およびＡ₂内にそれぞれ含まれる時間では、自車Ｃ₀と他車Ｏ_kとが衝突したという判定がなされる。この意味で、時間ｔ＝０,
Δｔ,・・・,Ｔのうち、領域Ａ₁およびＡ₂内を通過する数が、自車Ｃ₀と他車Ｏ_kとの衝突回数である。

図２２からも明らかなように、本実施の形態２において形成される時空間環境は、二つの軌跡が一度衝突してもその後の軌跡が生成される。これは、物体ごとの軌跡を独立に生成しているからである。

この後、衝突確率計算部６は、自車Ｃ₀と他車Ｏ_kの距離を求めた結果、上述した意味において自車Ｃ₀と他車Ｏ_kが衝突したと判定した場合（ステップＳ６０５でＹｅｓ）、干渉度ｒ（ｋ）の値を、

とする（ステップＳ６０６）。ここで、第２項目ｃ_k・ｐ（ＴＲ_k（ｍ））・Ｆ（ｔ）について説明する。係数ｃ_kは正の定数であり、例えばｃ_k＝１とおくことができる。また、
ｐ（ＴＲ_k（ｍ））は式（３）で定義される量であり、他車Ｏ_kで１本の軌跡ＴＲ_k（ｍ）が選ばれる確率である。最後のＦ（ｔ）は、１回の衝突における物体間の干渉の時間依存性を与える量である。したがって、自車Ｃ₀と他車Ｏ_kとの間の干渉に時間依存性を持たせない場合には、Ｆ（ｔ）の値を一定とすればよい。これに対して、自車Ｃ₀と他車Ｏ_kとの間の干渉に時間依存性を持たせる場合には、例えば図２３に示すように、時間が経過するとともに値が徐々に小さくなっていくような関数としてＦ（ｔ）を定義してもよい。図２３に示すＦ（ｔ）は、より直近の衝突を重要視する場合に適用される。

衝突確率計算部６は、ステップＳ６０６の後、時間ｔがＴに達していない場合には、繰り返しを終了せず（ステップＳ６０７でＮｏ）、ｔの値をΔｔ増加させ（ステップＳ６０８）、ステップＳ６０４に戻ってＬｏｏｐ３を繰り返す。

他方、衝突確率計算部６は、ステップＳ６０６の後、時間ｔがＴに達している場合には、Ｌｏｏｐ３を終了する（ステップＳ６０７でＹｅｓ）。

なお、ステップＳ６０５で自車Ｃ₀と障害物Ｏ_kが衝突しない場合（ステップＳ６０５でＮｏ）には、Ｌｏｏｐ３を繰り返すか否かの判断処理（ステップＳ６０７）に直接進む。

以上説明したＬｏｏｐ３の繰り返し処理により、干渉度ｒ（ｋ）の値は、衝突回数が多いほど大きい値となる。このＬｏｏｐ３が終了した後、衝突確率計算部６は、Ｌｏｏｐ２を繰り返すか否かの判断処理を行う（ステップＳ６０９）。すなわち、他車Ｏ_kに対して生成した軌跡のうち、自車Ｃ₀の軌跡ＴＲ₀との干渉評価を行っていないものがあれば（ステップＳ６０９でＮｏ）、ｍをｍ＋１とし（ステップＳ６１０）、ステップＳ６０２に戻ってＬｏｏｐ２を繰り返す。

これに対して、他車Ｏ_kに対して生成した全ての軌跡に対して自車Ｃ₀の軌跡ＴＲ₀との干渉評価を行った場合（ステップＳ６０９でＹｅｓ）、衝突確率計算部６は、自車Ｃ₀の軌跡ＴＲ₀と他車Ｏ_kの全軌跡との間の干渉を評価する最終的な干渉度ｒ（ｋ）を付与し（ステップＳ６１１）、この付与した干渉度ｒ（ｋ）を出力して記憶部８へ格納する（ステップＳ６１２）。

式（６）において、係数ｃ_kをｋによらずに一定（例えばｃ_k＝１）とし、Ｆ（ｔ）を定数（例えば１）とおき、自車Ｃ₀の軌跡ＴＲ₀と他車Ｏ_kの軌跡ＴＲ_k（ｍ）との衝突回数をｂ_0k（ｍ）とすると、ステップＳ６１２で出力された最終的な干渉度ｒ（ｋ）の値は、軌跡ＴＲ_k（ｍ）ごとの確率ｐ（ＴＲ_k（ｍ））をｂ_0k（ｍ）倍した値を全ての軌跡集合｛ＴＲ_k｝の要素について和を取ったものになる。

式（７）の右辺の和は、自車Ｃ₀の軌跡ＴＲ₀が他車Ｏ_kが取りうる軌跡と衝突する確率に他ならない。したがって、干渉度ｒ（ｋ）は衝突確率に等しいかまたは比例する量である。結局、式（７）により、ある時刻における自車Ｃ₀と他車Ｏ_kとの衝突確率が得られる。

ステップＳ６１２に続いて、衝突確率計算部６は、Ｌｏｏｐ１を繰り返すか否かの判断処理を行う（ステップＳ６１３）。自車Ｃ₀との干渉評価を行うべき他車Ｏ_kが残っている場合（ステップＳ６１３でＮｏ）、衝突確率計算部６は、ｋの値を１増加させ（ステップＳ６１４）、ステップＳ６０１に戻ってＬｏｏｐ１を繰り返す。他方、自車Ｃ₀との干渉評価を行うべき他車Ｏ_kが残っていない場合（ステップＳ６１３でＹｅｓ）、衝突確率計算部６は、一連の衝突確率計算処理を終了する。

この後、危険障害物検出部７が、危険障害物を検出し（図２のステップＳ７に対応）、危険障害物に関する情報を出力部１０から出力する（図２のステップＳ８に対応）。これら処理は、上記実施の形態１に係る障害物危険度検出方法と同じである。

以上説明した本発明の実施の形態２によれば、移動体（自車）と周囲の障害物との最新の衝突確率、および当該最新の衝突確率と所定時間前の衝突確率との時間変化量を用いて定められる判定基準にしたがって、移動体に対して危険とみなすべき危険障害物を、移動体の周囲に存在する障害物の中から検出することにより、予想される移動体の周囲の状況の変化をふまえて移動体の周囲の危険度を判定することができ、移動体に対する危険度が将来的に高くなる可能性がある障害物を早期に検出することができる。したがって、例えば危険障害物の有無に基づいて自車の制御を行う場合にも、早目に危険を回避するような制御を行うことができるようになり、移動体の安全な走行を実現させることができる。

また、本実施の形態２によれば、危険障害物を判定する際の判定基準として、衝突確率の所定の時間変化量が正である場合、その時間変化量が大きいほど、障害物を危険障害物として検出する際の最新の衝突確率の最小値が小さくなるような判定基準を用いるため、現時点では衝突確率が小さくても、将来的に衝突確率が増加傾向にある障害物を危険障害物として適確に抽出することが可能となる。

さらに、本実施の形態２によれば、障害物が時間の経過とともにとりうる位置の変化を時空間上の軌跡として生成し、この生成した軌跡を用いることにより、動いている障害物の進路の確率的な予測を精度よく行うことができる。

加えて、本実施の形態２によれば、時空間上で障害物がとりうる軌跡と自車がとりうる軌跡との干渉の程度を定量的に示す干渉度を算出し、この算出した干渉度を用いて衝突確率を求めることにより、現実として起こりうる状況下における移動体と障害物との衝突確率を、実用的な時間で計算することが可能となる。

なお、本実施の形態２において、障害物の時空間上での軌跡生成処理を行う際には、選択可能な全ての操作を動作させることによって軌跡を生成してもよい。このような軌跡生成処理を実現するアルゴリズムは、例えば縦型探索または横型探索による再帰呼出を適用することによって実現することが可能である。この場合、障害物Ｏ_kの軌跡集合｛ＴＲ_k｝の要素数すなわち軌跡の本数は、障害物Ｏ_kに対する軌跡生成処理が終了するまで分からない。したがって、実行可能な操作を全探索することによって各物体がとりうる軌跡を生成する場合には、操作時間Δｔにおける操作ｕ_c（ｔ）の要素の数（操作ｕ_c（ｔ）が連続量の場合には離散化の度合い）に応じて最適な計算量を有する探索方法を選択すればよい。

また、本実施の形態２は、高低差のある道路を走行中の自動車に適用する場合のように、４次元時空間（空間３次元、時間１次元）においても適用可能である。

（実施の形態３）
本発明の実施の形態３は、移動体の周囲に存在する障害物の全体を一つの環境とし、この環境の移動体に対する環境危険度を用いることによって移動体の周囲の危険度を判定することを特徴とする。

図２４は、本実施の形態３に係る移動体周囲危険度判定装置２１の機能構成を示すブロック図である。同図に示す移動体周囲危険度判定装置２１は、危険度判定手段として、移動体の周囲の環境の危険度を判定する環境危険度判定部２２を備える。その他の移動体周囲危険度判定装置２１の構成は、上記実施の形態１に係る移動体周囲危険度判定装置１の構成とほぼ同じである。このため、移動体周囲危険度判定装置１と同じ機能を有する部位には、それぞれ同じ符号を付してある。

図２５は、本実施の形態３に係る移動体周囲危険度判定方法の処理の概要を示すフローチャートである。図２５において、ステップＳ１１〜ステップＳ１６の処理は、上記実施の形態１に係る移動体周囲危険度判定方法におけるステップＳ１〜ステップＳ６の処理と同じである（図２を参照）。そこで、以下では、ステップＳ１７以降の処理について説明する。なお、障害物ごとの進路予測処理（ステップＳ１５）、および自車と障害物との衝突確率計算処理（ステップＳ１６）は、上記実施の形態２と同様に行ってもよい。

ステップＳ１７において、環境危険度判定部２２は、自車に対する周囲の環境の危険度を判定する（ステップＳ１７）。具体的には、環境危険度判定部２２は、まず任意の時刻ｔ（ｎ）における環境全体の危険度である環境危険度Ｄ（ｎ）を、次式（８）にしたがって算出する。

ここで、Ｎ（ｎ）は、時刻ｔ（ｎ）で環境を構成する障害物の数である。ＣＰ_k（ｎ）は、時刻ｔ_nにおける自車と障害物Ｏ_k（ｋ＝１,２,・・・,Ｎ（ｎ））との衝突確率であり、１−ＣＰ_k（ｎ）は、自車が障害物Ｏ_kと衝突しない確率を与える。この意味で、式（８）の右辺第２項の積は、自車が、環境を構成する全ての障害物と衝突しない確率を与える。したがって、式（８）で定義される環境危険度Ｄ（ｎ）は、少なくとも一つの障害物と衝突する確率に他ならない。

次に、環境危険度判定部２２は、現時刻ｔ₀における環境危険度Ｄ（０）と、それより前の時刻ｔ_-1の環境危険度Ｄ（−１）の変化量として定義される環境危険度の時間変化量
ΔＤ＝Ｄ（０）−Ｄ（−１） ・・・（９）
を用いて、現時刻ｔ₀における環境が、自車にとって危険であるか否かを判定する。

図２６は、環境危険度判定部２２が環境危険度を判定する際の判定基準を模式的に示す図である。環境危険度判定部２２は、時刻ｔ₀の環境危険度Ｄ（０）と式（９）で定義される環境危険度の時間変化量ΔＤとの組（Ｄ（０）,ΔＤ）が、図２６の領域Ｓγに属している場合、その環境が自車にとって危険な環境であると判定する。

領域Ｓγの境界を定める曲線γは、ΔＤ＞０の領域で、環境危険度Ｄ（０）が、時間変化量ΔＤの増加に伴って減少するような曲線である。このような曲線γによって境界が定められる領域Ｓγを判定基準とすることにより、環境危険度の時間変化量ΔＤ（＞０）が大きければ大きいほど、危険な環境であると判定する際の最新の環境危険度Ｄ（０）の最小値は小さくなり、将来的に自車にとって危険となる可能性が高い環境を早期に検出することが可能となる。

この後、出力部１０は、環境危険度判定部２２の判定結果に応じた情報を出力する（ステップＳ１８）。具体的には、表示部１０１が、現在が危険な環境下にあることを表示するとともに、警告音発生部１０２が警告音を発生することによって現在が危険な環境下にあることを報知する。

以上説明した本発明の実施の形態３によれば、移動体（自車）の周囲に存在する障害物の全体を一つの環境とみなし、移動体と周囲の障害物との最新の衝突確率、および当該最新の衝突確率と所定時間前の衝突確率との時間変化量を用いて定められる判定基準にしたがって、自車の周囲の環境の危険度を判定することにより、予想される移動体の周囲の状況の変化を大局的に捉えた上で、移動体の周囲の危険度を判定することができる。

また、本実施の形態３によれば、危険障害物を判定する際の判定基準として、移動体と障害物との衝突確率を用いて定められる環境危険度の時間変化量が正である場合、その時間変化量が大きいほど、危険であると判定する際の環境危険度の最小値が小さくなるような判定基準を用いるため、現時点では危険度が小さくても、将来的に危険度が増加する傾向にある環境を危険な環境として早期に判定することが可能となる。したがって、例えば環境の危険度に応じて自車の制御を行う場合にも、早目に危険を回避するような制御を行うことができるようになり、移動体の安全な走行を実現させることができる。

なお、環境危険度判定部２２が環境危険度を判定する際の判定基準として、上記実施の形態１において説明した曲線β（図１０を参照）と同様の挙動を示す曲線を境界とする領域を設定してもよい。この領域の境界を定める曲線は、ΔＤ＞０の領域で、環境危険度Ｄ（０）が、時間変化量ΔＤの増加に伴って減少していきながら一定値に近づいていく一方、ΔＤ＜０の領域で、環境危険度Ｄ（０）が、時間変化量ΔＤの減少に伴って増加していきながら一定値に近づいていく。

また、環境危険度Ｄ（ｎ）として、式（９）以外の定義を採用してもよい。例えば、次式（１０）のように、障害物Ｏ_kの衝突確率ＣＰ_k（ｎ）の単純な総和によって定義される環境危険度Ｄ（ｎ）を適用してもよい。

この場合には、式（９）よりも計算量が少なくて済むため、現時刻における環境が、自車にとって危険な環境であるか否かを、より迅速に判定することができる。

（その他の実施の形態）
ここまで、本発明を実施するための最良の形態として、実施の形態１〜３を詳述してきたが、本発明はそれら３つの実施の形態によってのみ限定されるべきものではない。例えば、本発明を自動運転システムに適用することも可能である。この場合には、移動体周囲危険度判定装置の出力（進路予測結果または自車との衝突確率）に対応して自車を操作する操作信号を生成し、この操作信号を自車に設けられた所定のアクチュエータ装置へ送信するようにすればよい。

また、本発明に係る移動体周囲危険度判定装置において障害物の進路を予測するとき、センサ部で検知した実在の障害物に加えて、架空の障害物を配置し、この架空の障害物に対する進路予測をあわせて行うようにしてもよい。より具体的には、自車にとって好ましくない挙動を示すような架空のモデルを構成し、このモデルを所定の位置に配置して進路予測を行ってもよい。このような架空のモデルは、例えば遮蔽物等が存在して見通しが悪い交差点付近を走行する自車から検知できない位置に配置することによって、交差点から飛び出してくる可能性のある障害物との衝突等の危険を予測することが可能となる。なお、架空のモデルの情報は予め記憶部で記憶しておき、別に設ける入力部からの条件設定に応じて所望の位置に配置することができるようにしてもよい。

本発明に係る移動体周囲危険度判定装置を、車両のみの走行が前提となる高速道路などの領域で適用する場合には、各車両に車車間通信用の通信手段をあわせて具備させることにより、互いに近くを走行している車両同士が、互いの走行状況を車車間通信によって交換し合うようにしてもよい。この場合には、各車両が操作履歴を各自の記憶部で記憶しておき、その操作履歴に基づいて操作ごとの操作選択確率を付与し、この操作選択確率に関する情報もあわせて他の車両に送信するようにしてもよい。これにより、進路予測の精度が高くなり、走行中の危険を一段と確実に回避することが可能となる。

ところで、本発明では、ＧＰＳ（Global Positioning System）を位置検出手段として援用することも可能である。この場合には、ＧＰＳが記憶する３次元地図情報を参照することによってセンサ部で検知した物体の位置情報や移動情報の補正を行うことができる。さらには、ＧＰＳの出力を相互に通信することによってセンサ部として機能させることも可能である。いずれの場合にも、ＧＰＳを援用することによって高精度の進路予測を実現することができ、予測結果の信頼性をさらに向上させることができる。

本発明に係る移動体周囲危険度判定装置は、四輪自動車以外の車両、人、ロボット等の移動体に搭載することも可能である。

また、本発明に係る移動体周囲危険度判定装置は、移動体に搭載されている必要はない。例えば、自車が車車間通信や路車間通信を利用可能な場合、本発明に係る移動体周囲危険度判定装置を、自車と自車の周囲の他車とインフラとを含む進路干渉評価システムから構成することができる。この場合、障害物の進路予測計算をインフラ側で行うようにし、自車については、予測計算結果をインフラ側に要求して受信し、この受信した予測計算結果に基づいた処理を行う予測計算要求車両として特定することも可能である。

以上の説明からも明らかなように、本発明は、ここでは記載していない様々な実施の形態等を含みうるものであり、特許請求の範囲により特定される技術的思想を逸脱しない範囲内において種々の設計変更等を施すことが可能である。

本発明の実施の形態１に係る移動体周囲危険度判定装置の機能構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態１に係る移動体周囲危険度判定方法の処理の概要を示すフローチャートである。 障害物の進路に対して付与する確率分布の例を示す図である。 衝突確率記憶部における衝突確率の記憶態様を模式的に示す図である。 衝突確率を記憶するテーブルの特徴を示す図である。 時間的に隣接する衝突確率を記憶する２つのテーブルに対して、時間の経過とともに情報が書き込まれいく状況を時系列順に示す図である（その１）。 時間的に隣接する衝突確率を記憶する２つのテーブルに対して、時間の経過とともに情報が書き込まれいく状況を時系列順に示す図である（その２）。 時間的に隣接する衝突確率を記憶する２つのテーブルに対して、時間の経過とともに情報が書き込まれいく状況を時系列順に示す図である（その３）。 危険障害物検出部が危険障害物を検出する際の判定基準を模式的に示す図である。 危険障害物検出部が危険障害物を検出する際の別な判定基準を模式的に示す図である。 自車と障害物との衝突確率の時間変化例を示す図である。 図９に示す判定基準を用いた危険障害物の検出例を示す図である。 図１０に示す判定基準を用いた危険障害物の検出例を示す図である。 本発明の実施の形態２に係る移動体周囲危険度判定装置の機能構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態２に係る移動体周囲危険度判定方法における障害物進路予測処理の概要を示すフローチャートである。 障害物の軌跡生成処理の詳細を示すフローチャートである。 障害物の軌跡を３次元時空間上で模式的に示す図である。 障害物に対して生成された軌跡集合を３次元時空間上で模式的に示す図である。 複数の障害物の軌跡集合によって形成された時空間環境の構成例を模式的に示す図である。 複数の障害物の軌跡集合に自車の進路を加えることによって形成された時空間環境の構成例を模式的に示す図である。 本発明の実施の形態２に係る移動体周囲危険度判定方法の衝突確率計算処理の概要を示すフローチャートである。 自車の軌跡と障害物の軌跡との３次元時空間上での関係を模式的に示す図である。 物体間の干渉の時間依存性を与える関数の例を示す図である。 本発明の実施の形態３に係る移動体周囲危険度判定装置の機能構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態３に係る移動体周囲危険度判定方法の処理の概要を示すフローチャートである。 環境危険度判定部が環境危険度を判定する際の判定基準を模式的に示す図である。 自車および２台の他車が道路を走行している状況を示す図である。

符号の説明

１，１１，２１ 移動体周囲危険度判定装置
２ センサ部
３ 自車進路生成部
４ 障害物抽出部
５，１２ 障害物進路予測部
６ 衝突確率計算部
７ 危険障害物検出部
８ 記憶部
９ 衝突確率入出力部
１０ 出力部
１３ 軌跡生成部
１４ 予測演算部
２２ 環境危険度判定部
８１ 衝突確率記憶部
１０１ 表示部
１０２ 警告音発生部
１３１ 操作選択部
１３２ 物体操作部
１３３ 判定部

Claims (11)

1. 移動体の周囲に存在する障害物の位置と、該障害物の速度および／または角速度とを含む障害物情報を少なくとも記憶する記憶手段を備えたコンピュータが、前記移動体の周囲の危険度を判定する移動体周囲危険度判定方法であって、
   前記移動体の位置ならびに該移動体の速度および／または角速度に基づいて、前記移動体の進路を生成する移動体進路生成ステップと、
   前記記憶手段から読み出した前記障害物情報に基づいて、前記障害物がとりうる進路を確率的に予測する障害物進路予測ステップと、
   前記障害物進路予測ステップで予測した前記障害物がとりうる進路のうち、前記移動体進路生成ステップで生成した前記移動体の進路と干渉する進路を求めることにより、前記移動体と前記障害物との衝突確率を計算する衝突確率計算ステップと、
   前記衝突確率計算ステップで計算した最新の衝突確率、および当該最新の衝突確率と所定時間前の衝突確率との時間変化量を用いることにより、前記移動体に対して危険とみなすべき危険障害物を、前記移動体の周囲に存在する障害物の中から検出する危険度判定ステップと、
   を有し、
   前記危険度判定ステップで前記障害物を危険障害物として検出する場合の前記最新の衝突確率の最小値は、前記時間変化量が正であるとき、該時間変化量が大きいほど小さい値をとることを特徴とする移動体周囲危険度判定方法。
2. 移動体の周囲に存在する障害物の位置と、該障害物の速度および／または角速度とを含む障害物情報を少なくとも記憶する記憶手段を備えたコンピュータが、前記移動体の周囲の危険度を判定する移動体周囲危険度判定方法であって、
   前記移動体の位置ならびに該移動体の速度および／または角速度に基づいて、前記移動体の進路を生成する移動体進路生成ステップと、
   前記記憶手段から読み出した前記障害物情報に基づいて、前記障害物がとりうる進路を確率的に予測する障害物進路予測ステップと、
   前記障害物進路予測ステップで予測した前記障害物がとりうる進路のうち、前記移動体進路生成ステップで生成した前記移動体の進路と干渉する進路を求めることにより、前記移動体と前記障害物との衝突確率を計算する衝突確率計算ステップと、
   前記移動体の周囲に存在する全ての障害物と前記移動体との衝突確率を用いて算出される危険度であって、前記移動体の周囲に存在する全ての障害物によって構成される前記移動体の周囲の環境の前記移動体に対する危険度である環境危険度に基づいて、前記環境が前記移動体にとって危険であるか否かを判定する危険度判定ステップと、
   を有し、
   前記危険度判定ステップで前記環境が危険であると判定する場合の前記環境危険度の最小値は、前記環境危険度と該環境危険度の所定時間前の環境危険度との時間変化量が正であるとき、該時間変化量が大きいほど小さい値をとることを特徴とする移動体周囲危険度判定方法。
3. 前記障害物進路予測ステップは、
   前記障害物の位置および内部状態に基づいて、前記障害物が時間の経過とともにとりうる位置の変化を時間および空間から構成される時空間上での軌跡として生成する軌跡生成ステップと、
   前記軌跡生成ステップで生成した軌跡を用いることによって前記障害物の進路の確率的な予測演算を行う予測演算ステップと、
   を含むことを特徴とする請求項１または２記載の移動体周囲危険度判定方法。
4. 前記軌跡生成ステップは、
   前記障害物に対する操作を複数の操作から選択する操作選択ステップと、
   前記操作選択ステップで選択した操作を所定時間動作させる物体操作ステップと、
   前記物体操作ステップで前記選択した操作を動作させた後の前記障害物の位置および前記障害物情報が当該障害物の制御に関する制御条件および当該障害物の移動可能領域に関する移動条件を満たしているか否かを判定する判定ステップと、
   を含み、
   前記複数の軌跡の各々を生成する際、前記操作選択ステップから前記判定ステップに至る一連の処理を、一つの軌跡を生成するために経過させる時間である軌跡生成時間に達するまで繰り返し行うことを特徴とする請求項３記載の移動体周囲危険度判定方法。
5. 前記危険度判定ステップで判定した結果に応じた情報を出力する出力ステップをさらに有することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項記載の移動体周囲危険度判定方法。
6. 移動体の位置ならびに該移動体の速度および／または角速度に基づいて、前記移動体の進路を生成する移動体進路生成手段と、
   前記移動体の周囲に存在する障害物の位置と、該障害物の速度および／または角速度とを含む障害物情報を少なくとも記憶する記憶手段から読み出した前記障害物情報に基づいて、前記障害物がとりうる進路を確率的に予測する障害物進路予測手段と、
   前記障害物進路予測手段で予測した前記障害物がとりうる進路のうち、前記移動体進路生成手段で生成した前記移動体の進路と干渉する進路を求めることにより、前記移動体と前記障害物との衝突確率を計算する衝突確率計算手段と、
   前記衝突確率計算手段で計算した最新の衝突確率、および当該最新の衝突確率と所定時間前の衝突確率との時間変化量を用いることにより、前記移動体に対して危険とみなすべき危険障害物を、前記移動体の周囲に存在する障害物の中から検出する危険度判定手段と、
   を備え、
   前記危険度判定手段が前記障害物を危険障害物として検出する場合の前記最新の衝突確率の最小値は、前記時間変化量が正であるとき、該時間変化量が大きいほど小さい値をとることを特徴とする移動体周囲危険度判定装置。
7. 移動体の位置ならびに該移動体の速度および／または角速度に基づいて、前記移動体の進路を生成する移動体進路生成手段と、
   前記移動体の周囲に存在する障害物の位置と、該障害物の速度および／または角速度とを含む障害物情報を少なくとも記憶する記憶手段から読み出した前記障害物情報に基づいて、前記障害物がとりうる進路を確率的に予測する障害物進路予測手段と、
   前記障害物進路予測手段で予測した前記障害物がとりうる進路のうち、前記移動体進路生成手段で生成した前記移動体の進路と干渉する進路を求めることにより、前記移動体と前記障害物との衝突確率を計算する衝突確率計算手段と、
   前記移動体の周囲に存在する全ての障害物と前記移動体との衝突確率を用いて算出される危険度であって、前記移動体の周囲に存在する全ての障害物によって構成される前記移動体の周囲の環境の前記移動体に対する危険度である環境危険度に基づいて、前記環境が前記移動体にとって危険であるか否かを判定する危険度判定手段と、
   を備え、
   前記危険度判定手段で前記環境が危険であると判定する場合の前記環境危険度の最小値は、前記環境危険度と該環境危険度の所定時間前の環境危険度との時間変化量が正であるとき、該時間変化量が大きいほど小さい値をとることを特徴とする移動体周囲危険度判定装置。
8. 前記障害物進路予測手段は、
   前記障害物の位置および内部状態に基づいて、前記障害物が時間の経過とともにとりうる位置の変化を時間および空間から構成される時空間上での軌跡として生成する軌跡生成手段と、
   前記軌跡生成手段で生成した軌跡を用いることによって前記障害物の進路の確率的な予測演算を行う予測演算手段と、
   を有することを特徴とする請求項６または７記載の移動体周囲危険度判定装置。
9. 前記軌跡生成手段は、
   前記障害物に対する操作を複数の操作から選択する操作選択手段と、
   前記操作選択手段が選択した操作を所定時間動作させる物体操作手段と、
   前記物体操作手段が前記選択した操作を動作させた後の前記障害物の位置および前記障害物情報が当該障害物の制御に関する制御条件および当該障害物の移動可能領域に関する移動条件を満たしているか否かを判定する判定手段と、
   を有し、
   前記複数の軌跡の各々を生成する際、前記操作選択手段による操作選択処理から前記判定手段による判定処理に至る一連の処理を、一つの軌跡を生成するために経過させる時間である軌跡生成時間に達するまで繰り返し行うことを特徴とする請求項８記載の移動体周囲危険度判定装置。
10. 前記危険度判定手段で判定した結果に応じた情報を出力する出力手段をさらに備えたことを特徴とする請求項６〜９のいずれか一項記載の移動体周囲危険度判定装置。
11. 請求項１〜５のいずれか一項記載の移動体周囲危険度判定方法を前記コンピュータに実行させることを特徴とする移動体周囲危険度判定プログラム。
    

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