JP5403152B2 - 危険度算出装置 - Google Patents
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Description
本発明は、危険度算出装置に関し、特に自車の周辺の危険度を算出するための危険度算出装置に関する。
走行の安全性を高めるため、車両の周辺の潜在的な危険度を算出する装置が提案されている。例えば、特許文献1には、自車両の運動エネルギーに起因するリスクポテンシャルと、走行規則に起因するリスクポテンシャルと、障害物との接近度合によるリスクポテンシャルと、割り込み車両によるリスクポテンシャルとを算出する車両用運転操作補助装置が開示されている。特許文献1の装置は、運動エネルギーに起因するリスクポテンシャルと接近度合に起因するリスクポテンシャルの内、値の大きいほうを選択して、連続的に変化する反力をアクセルペダルおよびステアリングホイールに付加する。特許文献1の装置は、走行規則に起因するリスクポテンシャルと割り込み車両によるリスクポテンシャルとの内、割り込み車両によるものを優先的に選択し、ステップ状に増加する反力をさらにアクセルペダルおよびステアリングホイールに付加する。
ところで、上記のような技術では、障害物については、レーザレーダのようなセンサにより得られた情報から障害物が他車のような移動物か建築物のような静止物であるかを判断し、当該障害物についての危険度を演算している。このため、移動物についての危険度を演算するための演算負荷が高いという欠点がある。また、静止物についても、当該静止物がいつもそこにある建築物のような固定された物か、他車のような移動可能な物かについての判断はなされていない。
上記のような技術では、センサにより得られた情報から障害物が移動物か静止物かを判定するためには、センサにより得られた情報の詳細な処理が必要である。さらに、静止している物体が、単に停車している他車であるか、固定されて移動不可能な建築物であるかの判定も行う場合には、さらに高い演算負荷が必要となる。
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、その目的は、より少ない演算負荷で移動可能な物体による危険度を算出することが可能な危険度算出装置を提供することにある。
本発明は、自車の周辺に設定された複数の地点ごとの物体による危険度に基づいて、地点ごとの移動可能な物体による移動物危険度の全ての地点での合計値を算出する移動物危険度算出ユニットを備え、移動物危険度算出ユニットは、地点ごとの物体による危険度の全ての地点での合計値から、地点ごとに固定されて移動不可能な物体による固定物危険度の全ての地点での合計値を減算することにより、移動物危険度の全ての地点での合計値を算出する危険度算出装置である。
この構成によれば、移動物危険度算出ユニットは、自車の周辺に設定された複数の地点ごとの物体による危険度に基づいて、地点ごとの移動可能な物体による移動物危険度の全ての地点での合計値を算出する。これにより、走行中及び停車中の他車や、歩行中及び立ち止まっている歩行者等の移動物による危険の度合を得ることができる。また、移動物危険度算出ユニットは、地点ごとの物体による全ての地点での危険度の合計値から、地点ごとに固定されて移動不可能な物体による固定物危険度の全ての地点での合計値を減算することにより、移動物危険度の全ての地点での合計値を算出する。これにより、移動物危険度算出ユニットは、移動可能な物体と移動不可能な物体とを地点ごとに判別する必要がなくなるため、少ない演算負荷で移動物危険度の合計値を算出することができる。
この場合、移動物危険度算出ユニットは、地図上の位置ごとに予め設定された固定物危険度の全ての地点での合計値と自車の地図上の位置とに基づいて、固定物危険度の全ての地点での合計値を取得するものとできる。
この構成によれば、移動物危険度算出ユニットは、地図上の位置ごとに予め設定された固定物危険度の全ての地点での合計値と自車の地図上の位置とに基づいて、固定物危険度の全ての地点での合計値を取得する。これにより、移動物危険度算出ユニットは、自車が当該位置に行くたびに、移動不可能な物体を検知して、当該物体による危険度を算出する必要がなくなるため、少ない演算負荷で固定物危険度の合計値を算出することができる。
この場合、移動物危険度算出ユニットは、地点ごとに検出された移動する物体に基づいて、地図上の位置ごとに予め設定された固定物危険度の全ての地点での合計値を修正するものとできる。
新たに建築物や構造物が当該地点に設置された場合には、予め設定された固定物危険度と実際の固定物危険度とに相違が生じてしまう。しかし、この構成によれば、移動物危険度算出ユニットは、地点ごとに検出された移動する物体に基づいて、地図上の位置ごとに予め設定された固定物危険度の全ての地点での合計値を修正する。これにより、新たに建築物等が設置された場合にも対応することができる。
また、自車の周辺の移動可能な物体の行動を予測する行動予測ユニットをさらに備え、行動予測ユニットは、所定の離散時間ごとに自車の周辺の移動可能な物体の行動を予測し、移動物危険度算出ユニットが算出した移動物危険度の全ての地点での合計値が大きいほど、離散時間を短くするものとできる。
この構成によれば、行動予測ユニットが自車の周辺の移動可能な物体の行動を予測する。また、行動予測ユニットは、所定の離散時間ごとに自車の周辺の移動可能な物体の行動を予測し、移動物危険度算出ユニットが算出した移動物危険度の全ての地点での合計値が大きいほど、離散時間を短くする。これにより、移動物危険度の合計値が大きいときは、予測の精度を向上させることにより安全性を向上させることができ、移動物危険度の合計値が小さいときは、安全性を担保しつつ演算負荷を低減することが可能となる。
また、自車の周辺の移動可能な物体の行動を予測する行動予測ユニットをさらに備え、行動予測ユニットは、自車の周辺の移動可能な物体が所定の位置ごとに存在する確率を算出し、移動物危険度算出ユニットが算出した移動物危険度の全ての地点での合計値が大きいほど、確率の分布の分散が大きくなるようにするものとできる。
この構成によれば、行動予測ユニットが自車の周辺の移動可能な物体の行動を予測する。また、行動予測ユニットは、自車の周辺の移動可能な物体が所定の位置ごとに存在する確率を算出し、移動物危険度算出ユニットが算出した移動物危険度の全ての地点での合計値が大きいほど、確率の分布の分散が大きくなるようにする。これにより、移動物危険度の合計値が大きいときほど、より安全な予測とすることができる。
また、自車の運転者の運転を支援する運転支援ユニットをさらに備え、運転支援ユニットは、移動物危険度算出ユニットが算出した移動物危険度の全ての地点での合計値が高いほど自車の運転者の運転を支援する度合を高くするものとできる。
この構成によれば、運転支援ユニットが自車の運転者の運転を支援する。また、運転支援ユニットは、移動物危険度算出ユニットが算出した移動物危険度の全ての地点での合計値が高いほど自車の運転者の運転を支援する度合を高くする。これにより、移動物危険度の合計値に応じた運転の支援が可能となる。
本発明の危険度算出装置によれば、より少ない演算負荷で移動可能な物体による危険度を算出することが可能となる。
以下、図面を参照して本発明の第1実施形態について説明する。本実施形態は、本発明の危険度算出装置を運転支援装置に適用したものである。図1に示すように、本実施形態の運転支援装置10aは、レーザレーダ12、メッシュ演算部14、トータルリスク演算部16、GPS18、構造物リスク記憶装置20、移動物リスク演算部22、及び情報提供装置24を備えている。
レーザレーダ(Lidar)12は、パルス状に発光するレーザ光の照射に対する散乱光を測定することにより、自車の周辺に設定された各地点における物体を、移動物及び固定物のいずれであるかに関わらずに検出するためのものである。
メッシュ演算部14は、自車の周辺に格子状領域であるメッシュを設定し、当該メッシュの各交点における危険度(Risk)を算出するためのものである。トータルリスク演算部16は、メッシュの各交点における危険度を合計して、自車の周辺の物体による危険度の合計値を算出するためのものである。
GPS(Global Positioning System)18は、自車の測位を行うためのものである。構造物リスク記憶装置20は、自車が当該地点に位置する場合におけるメッシュの各交点での移動不可能な建築物等の固定物による危険度の合計値が地図上の地点ごとに記憶されたデータベースである。
移動物リスク演算部22は、後述するように、トータルリスク演算部16が算出した自車の周辺の物体による危険度の合計値と、構造物リスク記憶装置20から抽出された固定物による危険度の合計値とに基づいて、自車の周辺の移動物による危険度の合計値を算出するためのものである。
情報提供装置24は、移動物リスク演算部22が算出した移動物による危険度の合計値を自車のドライバーに表示するものである。情報提供装置24は、具体的には、ディスプレイやスピーカである。情報提供装置24は、映像や音声により移動物による危険度の合計値を自車のドライバーに提示する他、当該移動物による危険度の合計値に基づいて、自車のドライバーの運転を支援する。
以下、本実施形態の運転支援装置10aの動作について説明する。図2に示すように、運転支援装置10aは、レーザレーダ12による自車の周辺の物体の検出を行う(S11)。運転支援装置10aのメッシュ演算部14は、レーザレーダ12によるレーザ光の反射点をメッシュ上に表現する(S12)。
図3に示すようにメッシュ演算部14は、自車100の周辺に格子状領域であるメッシュMを設定している。メッシュMの個々の格子状領域の大きさは、X軸方向の単位ベクトルi及びY軸方向の単位ベクトルjの大きさとされる。図4に示すように、メッシュ演算部14は、メッシュMの交点に反射点に係る物体の存在確率Pを表現する。
ここで存在確率Pとは、物体がメッシュMの当該交点に存在する確率である。メッシュ演算部14は、レーザレーダ12の検出の信頼度や、確率分布の広がりを考慮してメッシュMの各交点における存在確率P(x,y)を演算する。
トータルリスク演算部16は、レーザレーダ12によるレーザ光の反射点により、メッシュMの各交点における危険度の全ての交点での合計値を演算する(S13)。トータルリスク演算部16は、メッシュMの各交点における危険度の全ての交点での合計値Rallを以下の式(1)で算出する。下式(1)において、f(P(x,y))は、存在確率Pから危険度への換算式を表し、例えば、f(P)=A×Pのように、存在確率Pに対して一定のゲインAを乗じたものである。
Rall=Σ{f(P(x,y))} (1)
Rall=Σ{f(P(x,y))} (1)
構造物リスク記憶装置20には、地図上の各位置に自車100が位置していた場合を想定して、メッシュMの各交点における移動不可能な固定物による危険度について、メッシュMの全ての交点での合計値が予め記憶されている。移動物リスク演算部22は、構造物リスク記憶装置20から、GPS20により検出された自車の位置に対応した固定物による危険度の合計値を抽出する(S14)。
移動物リスク演算部22は、S13で算出したメッシュMの各交点における危険度の合計値Rallから、S14で抽出した自車の位置に対応した固定物による危険度の合計値を減算して、移動物による危険度のメッシュMの全ての交点での合計値を算出する(S15)。
情報提供装置24は、移動物による危険度の合計値を自車100のドライバーに表示する(S16)。情報提供装置24は、移動物による危険度の合計値が大きいほど、ドライバーへ情報を与える頻度、映像表示の大きさ、映像表示の輝度、音声の音量を大きくすることができる。これにより、ドライバーの安全への行動を促すことができる。あるいは、運転支援装置10aは、移動物による危険度の合計値が大きいほど、自車100のアクセル操作、ブレーキ操作及び操舵操作に対してアクチュエータによる強制的な介入を行う物としても良い。
本実施形態によれば、移動物リスク演算部22は、自車100の周辺に設定された複数のメッシュMの交点ごとの物体による危険度に基づいて、交点ごとの移動物による危険度のメッシュMの全ての交点での合計値を算出する。これにより、走行中及び停車中の他車や、歩行中及び立ち止まっている歩行者等の移動物による危険の度合を得ることができる。また、移動物リスク演算部22は、物体による危険度の合計値から、交点ごとに固定されて移動不可能な物体による危険度のメッシュMの全ての交点での合計値を減算することにより、移動物による危険度のメッシュMの全ての交点での合計値を算出する。これにより、移動物リスク演算部22は、移動可能な物体と移動不可能な物体とをメッシュMの交点ごとに判別する必要がなくなるため、少ない演算負荷で短時間に移動物による危険度の合計値を算出することができる。
本実施形態では、自車100の周辺に設定された複数のメッシュMの交点ごとの物体をレーザレーダ12により検出する。レーザレーダ12により物体が移動物か固定物であるかの判定は比較的に難しい。しかし、レーザレーダ12により物体が存在しているか否かを検出する精度は高い。本実施形態では、レーザレーダ12により移動物と固定物とを判別する必要はなく、存在しているか否かの検出の精度が高ければ良いので、レーザレーダ12の特性を活かすことができる。
また、本実施形態によれば、移動物リスク演算部22は、構造物リスク記憶装置20に記憶された地図上の位置ごとに予め設定された固定物による危険度と自車100の地図上の位置とに基づいて、固定物による危険度のメッシュMの全ての交点での合計値を取得する。これにより、移動物リスク演算部22は、自車100が当該位置に行くたびに、移動不可能な物体を検知して、当該物体による危険度を算出する必要がなくなるため、少ない演算負荷で固定物による危険度の合計値を算出することができる。
さらに、本実施形態によれば、情報提供装置24が自車100のドライバーの運転を支援する。また、情報提供装置24は、移動物リスク演算部22が算出した移動物による危険度のメッシュMの全ての交点での合計値が高いほど自車100のドライバーの運転を支援する度合を高くする。これにより、移動物による危険度の合計値に応じた運転の支援が可能となる。
以下、本発明の第2実施形態について説明する。本実施形態では、メッシュMの交点ごとに検出された移動する物体に基づいて、構造物リスク記憶装置20の地図上の位置ごとに予め設定された固定物による危険度を修正を行う点が上記第1実施形態と異なっている。
図5に示すように、本実施形態の運転支援装置10bは、上記第1実施形態の運転支援装置10aの構成要素に加えて、カメラ26、ミリ波レーダ28、移動物検出演算部30及び構造物リスク学習演算部32を備えている。カメラ26及びミリ波レーダ28は、自車100の周辺に存在する移動物あるいは固定物を検出するためのものである。カメラ26は、物体の自車100からの距離の変化を検出し易いステレオカメラ等とすることができる。ミリ波レーダ28は、反射波のドップラー変位を検出することにより、物体の自車100からの距離の変化を検出することができる。
移動物検出演算部30は、カメラ26及びミリ波レーダ28による検出結果から、メッシュMの交点に存在する移動物及び固定物を特定するためのものである。構造物リスク学習演算部32は、移動物検出演算部30が特定したメッシュMの交点に存在する移動物及び固定物に基づいて、構造物リスク記憶装置20に記憶された値を修正するためのものである。
以下、本実施形態の運転支援装置10bの動作について説明する。図6に示すように、カメラ26、ミリ波レーダ28及び移動物検出演算部30は、自車100の周辺に存在する移動物あるいは固定物を検出する(S21)。
構造物リスク学習演算部32は、移動物検出演算部30が特定したメッシュMの交点に存在する移動物あるいは固定物とから、自車100の位置における固定物による危険度のメッシュMの全ての交点における合計値を算出する。構造物リスク学習演算部32は、構造物リスク記憶装置20に記憶されている自車100の位置における固定物による危険度の合計値と、移動物検出演算部30が新たに特定した固定物による危険度の合計値とを比較する(S22)。
もし、構造物リスク記憶装置20に記憶された固定物による危険度の合計値と、移動物検出演算部30が新たに特定した固定物による危険度の合計値とに所定の閾値以上の相違がある場合には(S22)、構造物リスク学習演算部32は、構造物リスク記憶装置20に記憶された固定物による危険度の合計値を、移動物検出演算部30が新たに特定した固定物による危険度の合計値に修正する(S23)。
構造物リスク学習演算部32は、自車100が当該地点を通過するたびに、移動物検出演算部30による移動物及び固定物の特定を行うものとできる。構造物リスク学習演算部32は、例えば前回及び今回といった複数回の移動物検出演算部30による移動物及び固定物の特定の結果に対して、新しい特定の結果ほど重く評価し、構造物リスク記憶装置20に記憶された固定物による危険度の合計値を修正することができる。これにより、構造物リスク学習演算部32による学習の精度を向上させることができる。
新たに建築物や構造物が当該地点に設置された場合には、構造物リスク記憶装置20に予め設定された固定物による危険度と実際の固定物による危険度とに相違が生じてしまう。しかし、本実施形態によれば、構造物リスク学習演算部32は、メッシュMの交点ごとに検出された移動物及び固定物に基づいて、地図上の位置ごとに予め設定された固定物による危険度の合計値を修正する。これにより、新たに建築物等が設置された場合にも対応することができる。
以下、本発明の第3実施形態について説明する。本実施形態では、自車100の周辺の移動可能な物体の行動を予測する点が、上記第1実施形態と異なっている。図7に示すように、本実施形態の運転支援装置10cは、上記第1実施形態の運転支援装置10aの構成要素に加えて、行動予測演算部34を備えている。行動予測演算部34は、モンテカルロ法により、所定の離散時間ごとに自車100の周辺に存在する移動物がメッシュMの各交点に存在する存在確率を算出する。
図8に示すように、自車100の前方を他車200が走行しているものとする。行動予測演算部34は、予測サンプリング時間ΔTごとに、モンテカルロ法(パーティクルフィルター)により、他車200がメッシュMの各交点に存在する存在確率分布P(t+ΔT)、存在確率分布P(t+2ΔT)を算出する。図8中で、存在確率の平均は、平均Pav(t+ΔT)、平均Pav(t+2ΔT)で示される。図8中で、存在確率の分散は、分散Pv(t+ΔT)、分散Pv(t+2ΔT)で示される。
行動予測演算部34は、移動物リスク演算部22が算出した移動物による危険度の合計値が少ないほど、予測サンプリング時間ΔTを大きくするか、乱数発生回数Nを少なくし、分散Pv(t+ΔT)、分散Pv(t+2ΔT)を小さくする。また、行動予測演算部34は、移動物リスク演算部22が算出した移動物による危険度の合計値が多いほど、予測サンプリング時間ΔTを小さくするか、乱数発生回数Nを多くし、分散Pv(t+ΔT)、分散Pv(t+2ΔT)を大きくする。情報提供装置24は、行動予測演算部34で予測された他車200の行動に従って、自車100のドライバーに情報を表示する。
本実施形態では、行動予測演算部34が自車100の周辺の他車200等の移動物の行動を予測する。行動予測演算部34は、予測サンプリング時間ΔTごとに自車100の周辺の移動物が所定の位置ごとに存在する確率を算出し、移動物リスク演算部22が算出した移動物による危険度の合計値が多いほど、予測サンプリング時間ΔTを短くする。これにより、移動物による危険度の合計値が大きいときは、予測の精度を向上させることにより安全性を向上させることができ、移動物危険度の合計値が小さいときは、安全性を担保しつつ演算負荷を低減することが可能となる。
また、本実施形態では、行動予測演算部34は、移動物リスク演算部22が算出した移動物による危険度の合計値が多いほど、存在確率分布P(t+ΔT)の分散Pv(t+ΔT)を大きくする。これにより、これにより、移動物による危険度の合計値が大きいときほど、より安全な予測とすることができる。
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく種々の変形が可能である。
本発明の危険度算出装置によれば、より少ない演算負荷で移動可能な物体による危険度を算出することが可能となる。
10a,10b,10c 運転支援装置
12 レーザレーダ
14 メッシュ演算部
16 トータルリスク演算部
18 GPS
20 構造物リスク記憶装置
22 移動物リスク演算部
24 情報提供装置
26 カメラ
28 ミリ波レーダ
30 移動物検出演算部
32 構造物リスク学習演算部
34 行動予測演算部
100 自車
200 他車
12 レーザレーダ
14 メッシュ演算部
16 トータルリスク演算部
18 GPS
20 構造物リスク記憶装置
22 移動物リスク演算部
24 情報提供装置
26 カメラ
28 ミリ波レーダ
30 移動物検出演算部
32 構造物リスク学習演算部
34 行動予測演算部
100 自車
200 他車
Claims (6)
- 自車の周辺に設定された複数の地点ごとの物体による危険度に基づいて、前記地点ごとの移動可能な物体による移動物危険度の全ての前記地点での合計値を算出する移動物危険度算出ユニットを備え、
前記移動物危険度算出ユニットは、前記地点ごとの物体による危険度の全ての前記地点での合計値から、前記地点ごとに固定されて移動不可能な物体による固定物危険度の全ての前記地点での合計値を減算することにより、前記移動物危険度の全ての前記地点での合計値を算出する、危険度算出装置。 - 前記移動物危険度算出ユニットは、地図上の位置ごとに予め設定された前記固定物危険度の全ての前記地点での合計値と前記自車の前記地図上の位置とに基づいて、前記固定物危険度の全ての前記地点での合計値を取得する、請求項1に記載の危険度算出装置。
- 前記移動物危険度算出ユニットは、前記地点ごとに検出された移動する物体に基づいて、前記地図上の位置ごとに予め設定された前記固定物危険度の全ての前記地点での合計値を修正する、請求項2に記載の危険度算出装置。
- 前記自車の周辺の移動可能な物体の行動を予測する行動予測ユニットをさらに備え、
前記行動予測ユニットは、所定の離散時間ごとに前記自車の周辺の移動可能な物体の行動を予測し、前記移動物危険度算出ユニットが算出した前記移動物危険度の全ての前記地点での合計値が大きいほど、前記離散時間を短くする、請求項1〜3のいずれか1項に記載の危険度算出装置。 - 前記自車の周辺の移動可能な物体の行動を予測する行動予測ユニットをさらに備え、
前記行動予測ユニットは、前記自車の周辺の移動可能な物体が所定の位置ごとに存在する確率を算出し、前記移動物危険度算出ユニットが算出した前記移動物危険度の全ての前記地点での合計値が大きいほど、前記確率の分布の分散が大きくなるようにする、請求項1〜4のいずれか1項に記載の危険度算出装置。 - 前記自車の運転者の運転を支援する運転支援ユニットをさらに備え、前記運転支援ユニットは、前記移動物危険度算出ユニットが算出した前記移動物危険度の全ての前記地点での合計値が高いほど前記自車の運転者の運転を支援する度合を高くする、請求項1〜5のいずれか1項に記載の危険度算出装置。
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