JP5446778B2 - Accident occurrence prediction device, accident occurrence prediction program, and accident occurrence prediction method - Google Patents
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Description
本件は、事故発生予測装置、事故発生予測プログラム及び事故発生予測方法に関する。 This case relates to an accident occurrence prediction device, an accident occurrence prediction program, and an accident occurrence prediction method.
自動車産業においては、事故を起こさない自動車を実現することは、究極の目標のひとつである。自車が近い将来に他車と事故を起こすか否かの予測を行うためには、自車及び他車が近い将来にどのような状況になっているかを予測する必要がある。従来は、自車及び他車の現在位置と走行ベクトル(速度と走行方向)を取得し、当該走行ベクトルから自車及び他車の一定時間後の位置を予測していた。 In the automobile industry, realizing an automobile that does not cause accidents is one of the ultimate goals. In order to predict whether or not the own vehicle will cause an accident with another vehicle in the near future, it is necessary to predict the situation of the own vehicle and the other vehicle in the near future. Conventionally, current positions and travel vectors (speed and travel direction) of the host vehicle and other vehicles are acquired, and positions of the host vehicle and other vehicles after a predetermined time are predicted from the travel vectors.
しかし、上記推定は、自車及び他車が同じ走行ベクトルで走り続けていることを前提とするものである。すなわち、自車及び他車が走行ベクトルを変更するような走行をした場合には予測が外れてしまう。 However, the above estimation is based on the premise that the host vehicle and other vehicles continue to run with the same running vector. That is, when the own vehicle and another vehicle travel such that the travel vector is changed, the prediction is lost.
これに対し、特許文献1には、地図情報から対象(自動車)の軌道を推定する技術が開示されている。この技術によれば、道路が直線の場合は直進移動、カーブの場合は道路のカーブに沿って移動、交差点の場合は交差点に進入して移動のように、地図情報(道路形状など)に応じて対象(車)の将来移動位置が推定される。これにより、数秒後において対象が行う可能性のある動きを、1又は複数列挙することができる。
On the other hand,
また、特許文献2には、過去に発生した交通事故履歴情報をデータベースに保持して、現在の自車の状況とマッチングして事故可能性を算出する技術が開示されている。
Further,
しかしながら、上記特許文献1の技術を用いた場合でも、道路形状に依らない車の動きは、推定(予測)することができない。例えば、片側一車線の道路を自車と他車Aがすれ違う際に、他車Bが他車Aの横から飛び出してきた場合、他車Aは他車Bとの衝突を回避するための回避行動を突発的に行う場合がある。この回避行動が、自車の走行する車線へのはみ出しである場合には、自車と他車Aが衝突するおそれがある(もらい事故と呼ばれる)。しかるに、上記特許文献1では、他車Aのような道路形状に依らない車の動きを推定することはできないため、上記のようなもらい事故を回避することができない。
However, even when the technique of
なお、特許文献2の技術は、自車の状況(場所、地形、走行速度、交通量、季節、時刻、天候、温度、湿度等の項目)を交通事故履歴情報とマッチングして事故可能性を算出する技術である。しかるに、上記全ての項目が完全に一致することは稀であるため、特許文献2の技術を用いたとしても、事故予測精度を然程高くできないおそれがある。すなわち、事故予測のマッチングに用いる項目を闇雲に多数設定することは、事故予測精度向上の弊害となるおそれがある。
The technology of
そこで本件は上記の課題に鑑みてなされたものであり、道路形状に依らない他車の動きに起因する事故の発生を予測することが可能な事故発生予測装置、事故発生予測プログラム及び事故発生予測方法を提供することを目的とする。 Therefore, this case has been made in view of the above problems, and an accident occurrence prediction device, an accident occurrence prediction program, and an accident occurrence prediction that can predict the occurrence of an accident caused by the movement of another vehicle that does not depend on the road shape. It aims to provide a method.
本明細書に記載の事故発生予測装置は、自車と他車の間で事故が発生する可能性のある状態を、前記自車と該自車の進路上にない他車の相対位置の情報、前記自車及び該自車の進路上にない他車の移動ベクトルの情報、及び前記自車の進路上にない他車の移動ベクトルを変動させる要因の情報で定義した事故定義を保持する保持部と、前記自車が実際に運転されている状態で、前記自車と該自車の進路上にない他車の位置の情報、前記自車及び該自車の進路上にない他車の移動ベクトルの情報、及び前記自車の進路上にない他車の移動ベクトルを変動させる要因の情報を取得する取得部と、前記取得部で取得された情報と、前記事故定義とを比較して、事故が発生する可能性があるか否かを判定する判定部と、を備えており、前記自車の進路上にない他車の移動ベクトルを変動させる要因は、前記自車の進路上にない他車の移動ベクトルを前記自車の進路上に進入する方向の移動ベクトルに変動させる要因である。
The accident occurrence prediction device described in the present specification indicates a state in which an accident may occur between the own vehicle and the other vehicle, and information on the relative positions of the own vehicle and the other vehicle not on the course of the own vehicle. , the holding which holds information of the movement vector of the vehicle and the other vehicle is not on the car course the free-and accidents definitions above defined information factors to vary the movement vector of the other vehicle is not on the host vehicle path And information on the position of the own vehicle and other vehicles not on the course of the own vehicle, the own vehicle and other vehicles not on the course of the own vehicle in a state where the own vehicle is actually driven. An acquisition unit that acquires information on movement vectors and information on factors that cause movement vectors of other vehicles not on the course of the host vehicle, information acquired by the acquisition unit, and the accident definition are compared. a determination unit which determines whether or not there is a possibility that an accident occurs, includes a path of the vehicle Factors for varying the movement vector of the other vehicle is not in is a factor to vary the movement vector of said no other vehicle on the vehicle of the path to the motion vector direction which enters in the path of the vehicle.
本明細書に記載の事故発生予測プログラムは、コンピュータを、自車が実際に運転されている状態で、前記自車と該自車の進路上にない他車の位置の情報、前記自車及び該自車の進路上にない他車の移動ベクトルの情報、及び前記自車の進路上にない他車の移動ベクトルを変動させる要因の情報を取得する取得部、及び前記取得部で取得された情報と、自車と他車の間で事故が発生する可能性のある状態を、前記自車と該自車の進路上にない他車の相対位置の情報、前記自車及び該自車の進路上にない他車の移動ベクトルの情報、及び前記自車の進路上にない他車の移動ベクトルを変動させる要因の情報で定義した事故定義とを比較して、事故が発生する可能性があるか否かを判定する判定部、として機能させるプログラムであり、前記自車の進路上にない他車の移動ベクトルを変動させる要因は、前記自車の進路上にない他車の移動ベクトルを前記自車の進路上に進入する方向の移動ベクトルに変動させる要因である。
The accident occurrence prediction program described in the present specification, the computer, the information on the position of the own vehicle and other vehicles not on the course of the own vehicle in a state where the own vehicle is actually driven, the own vehicle and information of the movement vector of the other vehicle is not on the car course the free-and acquisition unit that acquires the information factors to vary the movement vector of the other vehicle is not on the host vehicle path, and acquired by the acquisition unit information and the conditions that might accident between the vehicle and the other vehicle is generated, the vehicle and the the free-wheel information of the relative position of the other vehicle not in the path, of the vehicle and the free-wheel information of the movement vector of the other vehicle is not on the path, and the compared accidents definitions and defined in the information factors to vary the movement vector of the other vehicle is not on the vehicle of course, the possibility of an accident occurring a certain whether determination unit which, Ru to function as a program, the vehicle Factors for varying the movement vector of the other vehicle not in the path is a factor to vary the movement vector of said no other vehicle on the vehicle of the path to the motion vector direction which enters in the path of the vehicle.
本明細書に記載の事故発生予測方法は、自車が実際に運転されている状態で、前記自車と該自車の進路上にない他車の位置の情報、前記自車及び該自車の進路上にない他車の移動ベクトルの情報、及び前記自車の進路上にない他車の移動ベクトルを変動させる要因の情報を取得する取得工程と、前記自車と他車の間で事故が発生する可能性のある状態を、前記自車と該自車の進路上にない他車の相対位置の情報、前記自車及び該自車の進路上にない他車の移動ベクトルの情報、及び前記自車の進路上にない他車の移動ベクトルを変動させる要因の情報で定義した事故定義と、前記取得工程で取得された情報とを比較して、事故が発生する可能性があるか否かを判定する判定工程と、をコンピュータが実行する方法であり、前記自車の進路上にない他車の移動ベクトルを変動させる要因は、前記自車の進路上にない他車の移動ベクトルを前記自車の進路上に進入する方向の移動ベクトルに変動させる要因である。
The accident occurrence prediction method described in the present specification includes information on the position of the own vehicle and other vehicles not on the course of the own vehicle in a state where the own vehicle is actually driven, the own vehicle, and the own vehicle. information of the movement vector of the other vehicle is not on the path of, and an acquisition step of acquiring the information factors to vary the movement vector of the other vehicle is not on the host vehicle path, an accident between the vehicle and the other vehicle state but that can occur, the vehicle and the the free-wheel information of the relative position of the other vehicle is not on the path, the vehicle and the free-wheel information of the movement vector of the other vehicle is not on the route, And whether there is a possibility that an accident will occur by comparing the accident definition defined by the information of the factor that fluctuates the movement vector of the other vehicle that is not on the route of the own vehicle with the information acquired in the acquisition process a determination step of determining whether a method executed by a computer, on the path of the vehicle Factors for varying the movement vector of the other vehicle have is a factor to vary the movement vector of said no other vehicle on the vehicle of the path to the motion vector direction which enters in the path of the vehicle.
本明細書に記載の事故発生予測装置、事故発生予測プログラム及び事故発生予測方法は、道路形状に依らない他車の動きに起因する事故の発生を予測することができるという効果を奏する。 The accident occurrence prediction device, the accident occurrence prediction program, and the accident occurrence prediction method described in the present specification have an effect of being able to predict the occurrence of an accident caused by the movement of another vehicle that does not depend on the road shape.
≪第1の実施形態≫
以下、事故発生予測装置の第1の実施形態について、図1〜図3に基づいて詳細に説明する。図1には、第1の実施形態に係る事故発生予測装置100Aがブロック図にて示されている。この事故発生予測装置100Aは、自動車50に搭載されている。
<< First Embodiment >>
Hereinafter, a first embodiment of an accident occurrence prediction device will be described in detail with reference to FIGS. FIG. 1 is a block diagram showing an accident
事故発生予測装置100Aは、図1に示すように、ミリ波レーダ10A,10Bと、車速パルス検出部11と、GPS装置14と、判定部16と、保持部としての予測状況DB18と、通知部20と、LED22と、を備えている。本実施形態では、ミリ波レーダ10A,10B、車速パルス検出部11、及びGPS装置14が、種々の情報を取得する取得部としての機能を有している。
As shown in FIG. 1, the accident
ミリ波レーダ10A,10Bは、例えば、自動車50の前側と後側に設けられている。ミリ波レーダ10A,10Bは、自動車50の周辺に存在している物体(自動車や自転車、歩行者のほか、建造物なども含む)の、自動車50との相対位置を検出する。すなわち、ミリ波レーダ10A、10Bは、近い将来に事故を起こす対象となりうる自動車(事故直接対象とも呼ぶ)の相対位置(自車に対する位置)の情報を取得することができる。また、ミリ波レーダ10A、10Bは、事故直接対象の走行に影響を与える要因となる可能性のある物体(事故間接対象)の相対位置(自車に対する位置)の情報を取得することができる。
The
さらに、ミリ波レーダ10A,10Bは、事故直接対象及び事故間接対象の、所定時間における相対位置の変化を得ることができる。すなわち、本第1の実施形態では、ミリ波レーダ10A,10Bは、当該相対位置の変化から、事故直接対象の移動ベクトル(移動速度及び移動方向)と、事故間接対象の移動ベクトルを取得しているともいえる。
Furthermore, the
ここで、図2(a)を用いて、上述した事故直接対象と事故間接対象について具体的に説明する。図2(a)には、近い将来に事故が起きる可能性のある道路状況が模式的に示されている。この図2(a)では、片側一車線の道路上で自車300と他車400Aとがすれ違おうとしているとともに、他車400Aが走行する車線上に他車400Bが停車している状況を示す。この状況では、近い将来の自車300と他車400Aがすれ違うタイミングで、他車400Aが他車400Bを避けようとして自車の走行する車線にはみ出すおそれがある。この場合、図2(b)に示すように、自車300と他車400Aが衝突する可能性がある。すなわち、自車300から見れば、他車400Aは事故直接対象であり、他車400Bは、事故直接対象(400A)の動きを変更させる(移動ベクトルを変動させる)事故間接対象であるといえる。
Here, the accident direct object and the accident indirect object described above will be specifically described with reference to FIG. FIG. 2A schematically shows a road situation where an accident may occur in the near future. In FIG. 2A, the
図1に戻り、車速パルス検出部11は、自動車50の車軸の回転数に比例して発生する車速パルスを計測して、自動車50の移動速度を取得する。GPS装置14は、GPS主装置12Aと、GPSアンテナ12Bと、地図DB12Cとを有している。GPS主装置12Aは、GPSアンテナ12Bを介して自動車50の位置情報(緯度、経度)をGPS衛星から取得する。また、GPS主装置12Aは、取得した自動車50の位置情報と、地図DB12Cに格納されている地図データとを用いて、自動車50が位置している道路状況を取得する。この道路状況には、例えば、交差点、直線道路、坂道、カーブ、踏み切りの有無、トンネル入口など、道路形状や道路構造が含まれる。なお、GPS装置14からは自動車50の移動方向も取得できる。当該移動方向は、車速パルス検出部11で取得された移動速度とともに、自動車50の移動ベクトルの算出に用いられる。なお、自動車50にジャイロセンサや方位検出センサなどを設け、これらのセンサを用いて自動車50の移動方向を取得することとしても良い。
Returning to FIG. 1, the vehicle speed pulse detector 11 measures the vehicle speed pulse generated in proportion to the rotational speed of the axle of the
判定部16は、ミリ波レーダ10A,10Bで取得された事故直接対象及び事故間接対象の相対位置及び移動ベクトルを取得する。また、判定部16は、車速パルス検出部11及びGPS装置14で取得された自車の移動ベクトル、並びにGPS装置14で取得された道路状況を取得する。そして、判定部16は、各情報と、予測状況DB18に格納されている事故予測状況のデータ(以下、事故定義データと呼ぶ)とを比較することで、自車と、事故直接対象との間で、近い将来に事故が起きる可能性があるか否かを判定する。なお、判定部16における判定方法や、予測状況DB18に格納されている事故定義データについては、後に詳述する。
The
通知部20は、判定部16において、事故が近い将来に起きる可能性があると判定された場合に、窓枠等に設けられたLED22を介して、自動車50の運転者に、警告を発する。なお、通知部20は、LED22以外に、複数箇所にハーフミラーや有機ELを設置して情報を投影する技術や、HUD(Head-Up Display)などを用いて、自動車50のフロントガラス上に、警告を表示しても良い。また、その他の方法で、視覚を通じた警告を行っても良い。更に、通知部20は、視覚を通じた警告に限らず、音などによる聴覚を通じた警告や、振動などによる触覚を通じた警告などを行うこととしても良い。
When the
図3は、事故発生予測装置100Aによる処理手順を示すフローチャートである。以下、図3に沿って、他の図面を適宜参照しつつ、説明する。
FIG. 3 is a flowchart showing a processing procedure performed by the accident
図3のステップS10では、予測状況DB18が事故定義データを取得する。この事故定義データとしては、過去の事故事例を分析したデータや、安全運転の教育のためにまとめられている防衛運転や危険予知運転などで扱われている事例のデータなどを用いることができる。例えば、図2(a)のような事例であれば、図2(c)に示すような事故定義データとなる。図2(c)に示す事故定義データでは、自車、事故直接対象、及び事故間接対象の相対位置、移動ベクトルの情報が図2(a)のXY座標を用いて定義される。また、道路構造の情報として、「直線道路」が定義される。このような事故定義データを様々なシチュエーションで予め多数(ここでは、N個とする)用意しておき、ステップS10において予測状況DB18に格納する。様々なシチュエーションには、事故間接対象が自転車や歩行者、障害物などである場合も含み、道路構造が坂道や交差点、カーブなどである場合も含む。なお、ステップS10は、事故発生予測装置100Aが自動車50に搭載される以前に行われても良い。また、事故定義データは、定期的に又は適宜更新されても良い。
In step S10 of FIG. 3, the
次いで、図3のステップS12では、GPS装置14が、道路構造の情報を取得する。次いで、ステップS14では、ミリ波レーダ10A,10B、車速パルス検出部11及びGPS装置14が、自車と周辺物体との相対位置の情報、及び自車と他車の移動ベクトルの情報を取得する。
Next, in step S12 of FIG. 3, the
次いで、ステップS16では、判定部16が、事故定義データの番号を示すパラメータnを1に設定する。次いで、ステップS18では、判定部16が、ステップS12,S14で取得した相対位置の情報、移動ベクトルの情報、道路構造の情報を取得し、これらの情報とn番目(1番目)の事故定義データとを比較する。この比較において、取得した情報と事故定義データとがほぼ一致している場合には、事故が近い将来に起きる可能性があることを意味する。ここで、取得した情報と事故定義データとが「ほぼ一致する」とは、取得した情報と事故定義データとが完全一致する場合に限らず、取得した情報と事故定義データとの誤差が、予め定めておいた所定範囲内に含まれる場合も含む。例えば、自車300と、他車400A、400Bとが、実際に図2(a)のような状況にある場合で、かつn番目の事故定義データが、図2(c)のようなデータであったとする。この場合、図2(c)の事故定義データと、現在の状況とがほぼ一致することとなるので、判定部16は、図2(b)に示すような自車300と他車(事故直接対象)400Aとの事故が近い将来に起きる可能性があると判断する。
Next, in step S16, the
なお、ステップS14において取得した情報からは、どの自動車が事故直接対象で、どの自動車が事故間接対象であるかは不明である。したがって、ステップS18の比較においては、他車400Aを事故直接対象にする場合や、他車400Bを事故直接対象にする場合など、全ての可能性について総当りで比較することが考えられる。
In addition, from the information acquired in step S14, it is unclear which car is the accident direct target and which car is the accident indirect target. Therefore, in the comparison in step S18, it is conceivable to make a brute force comparison of all possibilities, such as when the
次いで、ステップS20では、判定部16が近い将来に事故が起きる可能性があるか否かを判断する。ここでの判断が肯定された場合には、ステップS22に移行する。ステップS22では、通知部20がLED22を介して、自車を運転している運転者に対して、近い将来に事故が起きる可能性があることを警告し、ステップS12に戻る。なお、運転者は、当該警告に基づいて、前方に注意を払ったり、場合によってはブレーキを踏んだり、アクセルを戻したり、ハンドルを切ったりすることで、事故を未然に回避することができる。
Next, in step S20, the
一方、ステップS20の判断が否定された場合には、ステップS24に移行する。ステップS24では、判定部16がnがNであるか否かを判断する。ここで、Nは、前述のように予測状況DB18に格納されている事故定義データの全個数を意味するので、ステップS24では、全ての事故定義データを用いた判定を行ったか否かを判断していることになる。ここでの判断が否定された場合には、ステップS26において、nを1インクリメント(n←n+1)した後、ステップS18に戻る。その後は、ステップS20の判断が肯定されるか、あるいは、ステップS24の判断が肯定されるまで、判定部16は、事故定義データを用いた判定を行う。一方、ステップS26の判断が肯定された場合には、ステップS12に移行する。
On the other hand, if the determination in step S20 is negative, the process proceeds to step S24. In step S <b> 24, the
ステップS12に戻った場合には、新たな状況において、上記と同様にして、取得した情報と、事故定義データとを比較して、近い将来の事故の可能性の判定を繰り返す。 When the process returns to step S12, in a new situation, the acquired information is compared with the accident definition data in the same manner as described above, and the determination of the possibility of an accident in the near future is repeated.
以上、詳細に説明したように、本第1の実施形態によると、判定部16は、予測状況DB18が保持する、自車と他車の間で事故が発生する可能性のある状態を、自車と他車の相対位置の情報、自車及び他車の移動ベクトルの情報、及び他車の移動ベクトルを変動させる要因の情報で定義した事故定義データと、自車が実際に運転されている状態で、ミリ波レーダ10A,10B、車速パルス検出部11、GPS装置14で取得される自車と他車の位置の情報、自車及び他車の移動ベクトルの情報、及び他車の移動ベクトルを変動させる要因の情報と、を比較して、事故が発生する可能性があるか否かを判定する。したがって、判定部16は、直接事故を起こす可能性のある他車のみならず、直接事故を起こす可能性のある他車の移動ベクトルを変動させる要因(本第1の実施形態では、他車400Aの移動ベクトルを変動させる他車400B)の情報についても、事故定義データとの比較を行って事故の可能性を判定する。これにより、本実施形態では、道路形状に依らない他車の動き(移動ベクトルの変動)起因する事故についても、的確に予測することができる。
As described above in detail, according to the first embodiment, the
また、本第1の実施形態では、判定部16により近い将来に事故が起きる可能性があると判定されたときに、通知部20が、LED22を介して運転者に警告を発する。したがって、運転者は、警告に従って、前方に注意を払ったり、場合によってはブレーキを踏んだり、アクセルを戻したり、ハンドルを切ったりすることで、事故を未然に回避することができる。
In the first embodiment, the
また、本第1の実施形態では、事故定義データが自車と他車が位置する道路構造の情報でも定義されており、判定部16が、GPS装置14で取得された道路構造の情報と、事故定義データとの比較も行うことで、事故が発生する可能性があるか否かの判定を行う。このように、交差点やカーブなどの道路構造を更に考慮することで、的確な事故予測を行うことができる。
In the first embodiment, the accident definition data is also defined in the road structure information where the own vehicle and the other vehicle are located, and the
なお、上記第1の実施形態では、ステップS12、S14の実施順を変更しても良いし、ステップS12とS14を同時に行うこととしても良い。 In the first embodiment, the execution order of steps S12 and S14 may be changed, or steps S12 and S14 may be performed simultaneously.
また、上記第1の実施形態では、他車の相対位置及び移動ベクトルを取得する装置としてミリ波レーダを採用したが、これに限らず、例えば、カメラ2台を用いるステレオビジョンセンサを採用することとしても良い。また、上記第1の実施形態では、他車の相対位置や移動ベクトルの情報を、共通の装置で取得する場合について説明したが、これに限らず、相対位置と移動ベクトルを別の装置で取得しても良い。 In the first embodiment, the millimeter wave radar is used as a device for acquiring the relative position and the movement vector of the other vehicle. However, the present invention is not limited to this. For example, a stereo vision sensor using two cameras is used. It is also good. In the first embodiment, the case where the information on the relative position and the movement vector of the other vehicle is acquired by a common device has been described. However, the present invention is not limited to this, and the relative position and the movement vector are acquired by another device. You may do it.
なお、上記第1の実施形態では、判定部16は、事故が起きる可能性があると判定した場合、自車と他車との相対距離及び相対速度から、事故発生までの時間を算出することができる。したがって、通知部20は、事故発生までの時間を算出し、当該時間に応じて警告の種類を異ならせることとしても良い。
In the first embodiment, when the
なお、上記第1の実施形態では、事故発生までの時間を算出する以外に、事故定義データに、何秒後に発生する事故であるかの情報をあらかじめ紐付けておくことができる。この場合、計算等を行わずに、警告の種類を異ならせることができる。 In the first embodiment, in addition to calculating the time until the occurrence of an accident, information on how many seconds later the accident occurs can be associated with the accident definition data in advance. In this case, the type of warning can be made different without performing calculation or the like.
なお、図3の処理では、ステップS20において1つの事故定義データから事故の可能性があると判定された場合に、ステップS22において、事故予測表示を行う場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、すべての事故定義データを用いた事故予測を行って、少なくとも1つの事故定義データにより、事故の可能性があると判定された場合に、事故予測表示を行うこととしても良い。この場合、複数の事故定義データを用いた判定において事故の可能性があると判定される場合がある。このような場合には、通知部20は、事故発生までの時間が短いものから優先的に表示(警告)することができる。
In the process of FIG. 3, the case has been described where the accident prediction display is performed in step S22 when it is determined in step S20 that there is a possibility of an accident from one accident definition data. is not. For example, accident prediction using all accident definition data may be performed, and when it is determined that there is a possibility of an accident based on at least one accident definition data, the accident prediction display may be performed. In this case, it may be determined that there is a possibility of an accident in the determination using a plurality of accident definition data. In such a case, the
≪第2の実施形態≫
次に、事故発生予測装置の第2の実施形態について、図4〜図6に基づいて説明する。図4には、第2の実施形態に係る事故発生予測装置100Bのブロック図が示されている。本第2の実施形態の事故発生予測装置100Bは、図4と図1とを比較するとわかるように、第1の実施形態の事故発生予測装置100AのGPS装置14に代えて、カメラ24と風速計26とが設けられている。なお、本第2の実施形態では、自動車50の移動方向については不図示のジャイロセンサや方位検出センサにより取得されるものとする。以下、第1の実施形態と同一の構成については、説明を省略又は簡略化するものとする。
<< Second Embodiment >>
Next, a second embodiment of the accident occurrence prediction device will be described based on FIGS. FIG. 4 shows a block diagram of an accident
カメラ24は、路面状況を撮影し、取得するものである。路面状況としては、例えば、水溜りの有無や凍結、降雨や降雪、濃霧や太陽の角度などの少なくとも1つを含んでいる。風速計26は、自動車50付近の風向き及び風速を取得する。なお、風速計26は、検出される風速と向きから、自動車の進行方向の移動速度を減じることで、実際の風速を算出することができる。
The
本第2の実施形態では、図5(a)のような将来的に事故が発生する可能性のある状況を、図5(b)に示すような事故定義データとして、予測状況DB18に格納しておくことができる。ここで、図5(a)は、横風が強いため、他車400Aが他車400Bに衝突しないように大きくハンドルを切ってしまい、自車300と他車400Aとが衝突する可能性がある状況を示している。すなわち、図5(a)、図5(b)では、他車400Bと風ベクトル(風向きと風速を含む)が、事故直接対象である他車400Aの移動ベクトルを変動させる要因(事故間接対象)となる。
In the second embodiment, a situation where an accident may occur in the future as shown in FIG. 5 (a) is stored in the
なお、本第2の実施形態では、図6(a)に示す他車400Bが無い状況に関する事故定義データ(図6(b)参照)も作成し、予測状況DB18に格納しておくことができる。図6(b)の事故定義データは、事故間接対象を風ベクトル(風向きと風速を含む)のみとする事故定義データである。
In the second embodiment, accident definition data (see FIG. 6B) relating to the situation where there is no
なお、風と同様に、路面上の水溜りや凍結なども事故間接対象となりうる。したがって、風に代えて、又は風とともに、路面上の水溜りや凍結の自車との相対位置を事故定義データに含めることとしても良い。 In addition, as with wind, water pools and freezing on the road surface can be subject to accidents. Therefore, the accident definition data may include the relative position of the water pool on the road surface or the frozen own vehicle instead of or together with the wind.
本第2の実施形態では、図5(b)や図6(b)のような事故定義データと、ミリ波レーダ10A,10Bやカメラ24、風速計26などにより取得される情報とを比較することで、第1の実施形態と同様、事故予測が可能となる。また、本第2の実施形態では、事故間接対象として自然現象を含めることで、近い将来において事故が起こる可能性があるか否かを的確に判定することができる。また、当該判定に応じて、通知部20が運転者に対して警告を発することで、運転者は、事故を未然に回避することが可能である。
In the second embodiment, the accident definition data as shown in FIGS. 5B and 6B is compared with information acquired by the
≪第3の実施形態≫
次に、事故発生予測装置の第3の実施形態について、図7、図8に基づいて説明する。図7には、第3の実施形態に係る事故発生予測装置100Cのブロック図が示されている。この図7に示すように、本第3の実施形態の事故発生予測装置100Cは、第2の実施形態の事故発生予測装置100BにGPS装置14を追加した構成を有している。以下、第1、2の実施形態と同一の構成については、説明を省略又は簡略化するものとする。
<< Third Embodiment >>
Next, a third embodiment of the accident occurrence prediction device will be described with reference to FIGS. FIG. 7 shows a block diagram of an accident
本第3の実施形態では、例えば、図8(a)のような事故発生状況(トンネルの出口で横風が吹いている状況)を追加した、図8(b)に示すような事故定義データを予測状況DB18に格納しておくことができる。この図8(b)の事故定義データでは、他車400B、風ベクトル(風向きと風速を含む)及び道路構造(トンネル入口付近)が、事故直接対象である他車400Aの移動ベクトルを変動させる要因(事故間接対象)となる。なお、本第3の実施形態では、上述した第1、第2の実施形態と同一の構成を全て兼ね備えているので、図2(c)、図5(b)、図6(b)のような事故定義データも予測状況DB18に格納しておくことができる。
In the third embodiment, for example, the accident definition data as shown in FIG. 8B is added to the accident occurrence situation as shown in FIG. 8A (a situation where a cross wind is blowing at the exit of the tunnel). It can be stored in the
本第3の実施形態では、判定部16は、ミリ波レーダ10A,10Bから自車と他車の相対位置の情報を取得する。また、判定部16は、GPS装置14、車速パルス検出部11から自車の移動ベクトルの情報を取得し、ミリ波レーダ10A,10Bから、他車の移動ベクトルの情報を取得する。また、判定部16は、風速計26から風ベクトル、カメラ24から路面状況を取得し、GPS装置14からトンネルの有無などの道路構造を取得する。そして、これら取得した情報と、事故定義データとを、図3と同様の手順で比較することで、近い将来に事故が起きる可能性があるか否かを判定する。
In the third embodiment, the
このように、本第3の実施形態では、事故間接対象として自然現象や道路構造も含めているので、近い将来において事故が起こる可能性があるか否かを的確に判定することができる。また、当該判定に応じて、通知部20が運転者に対して警告を発することで、運転者は事故を未然に回避することが可能である。
In this way, in the third embodiment, since natural phenomena and road structures are included as accident indirect targets, it is possible to accurately determine whether or not an accident may occur in the near future. Further, the
≪第4の実施形態≫
次に、事故発生予測装置の第4の実施形態について、図9に基づいて説明する。図9(a)には、第4の実施形態に係る事故発生予測装置100Dのブロック図が示されている。この図9(a)に示すように、本第4の実施形態の事故発生予測装置100Dは、第1の実施形態の事故発生予測装置100AからGPS装置14を除いた構成を有している。以下、第1〜第3の実施形態と同一の構成については、説明を省略又は簡略化するものとする。
<< Fourth Embodiment >>
Next, a fourth embodiment of the accident occurrence prediction device will be described with reference to FIG. FIG. 9A shows a block diagram of an accident
本第4の実施形態のような構成を採用した場合、図9(b)に示すような自車、事故直接対象の他車、事故間接対象の他車の相対位置、移動ベクトルが定義された事故定義データを、予測状況DB18に格納する。
When the configuration as in the fourth embodiment is adopted, the relative position and movement vector of the own vehicle, the other vehicle directly subject to accident, the other vehicle subject to accident indirect, as shown in FIG. 9B are defined. The accident definition data is stored in the
このような事故定義データを用いることで、事故直接対象の他車の情報のみならず、事故直接対象の他車の移動ベクトルを変動させる事故間接対象の他車の情報を考慮した事故予測ができる。これにより、近い将来に事故が起きる可能性があるか否かの判定を的確に行うことができる。また、当該判定に応じて、通知部20が運転者に対して警告を発することで、運転者は、事故を未然に回避することが可能である。
By using such accident definition data, it is possible to make an accident prediction that takes into account not only information on other vehicles directly subject to the accident but also information on other vehicles subject to accident indirect that fluctuate the movement vector of the other vehicles directly subject to the accident. . Thereby, it is possible to accurately determine whether or not there is a possibility of an accident in the near future. Further, the
≪第5の実施形態≫
次に、事故発生予測装置の第5の実施形態について、図10に基づいて説明する。図10には、第5の実施形態に係る事故発生予測装置100Eのブロック図が示されている。この図10に示すように、本第5の実施形態の事故発生予測装置100Eでは、第1の実施形態の事故発生予測装置100Aの判定部16に、自車制御部30が接続されている。なお、以下においては、第1〜第4の実施形態と同一の構成については、説明を省略又は簡略化するものとする。
<< Fifth Embodiment >>
Next, a fifth embodiment of the accident occurrence prediction device will be described with reference to FIG. FIG. 10 shows a block diagram of an accident
自車制御部30は、エンジン制御部32と、制動制御部34と、エアバック制御部36と、シートベルト制御部38と、ドアロック制御部40と、を有する。本第5の実施形態では、判定部16において近い将来に事故が起きる可能性があると判定された場合に、通知部20がLED22を介して警告を発するのに加えて、自車制御部30の各部の少なくとも1つを制御する。具体的には、エンジン制御部32であれば、事故の発生を未然に防ぐためにエンジン制御部32のエンジン回転数を変更制御する。また、制動制御部34であれば、事故の発生を未然に防ぐために、ブレーキを自動制御する。また、エアバック制御部36であれば、事故が生じたときの運転者等への負荷を軽減するために、エアバックが短時間で作動するように、制御する。また、シートベルト制御部38であれば、事故が生じたときの運転者等への負荷を軽減するために、シートベルトの締め付け強度を大きく制御する。更に、ドアロック制御部40であれば、事故が生じたときの運転者等の車外への飛び出しを防止するためドアロックを自動ロックする制御を行う。
The own
このようにすることで、本第5の実施形態では、運転者への警告に加えて、事故回避のための制御を自動で行ったり、事故が起こった場合の安全性向上のための制御を自動で行うことができる。これにより、事故の回避及び/又は事故による被害を軽減することができる。 In this way, in the fifth embodiment, in addition to warning to the driver, control for avoiding an accident is automatically performed, or control for improving safety when an accident occurs is performed. Can be done automatically. Thereby, the avoidance of an accident and / or the damage by an accident can be reduced.
なお、上記第5の実施形態では、通知部20及びLED22による警告と、自車制御部30による自動制御の両方を行う場合について説明したが、これに限らず、自動制御のみを行うこととしても良い。また、判定部16は、警告と自動制御のいずれを行うかを、事故が発生すると予測される時間に応じて選択することとしても良い。
In the fifth embodiment, the case where both the warning by the
また、上記第5の実施形態では、第1の実施形態の判定部16に対して自動制御部30が接続された例について説明したが、これに限らず、第2〜第4の実施形態の判定部16に対して自動制御部30を接続する構成も実現可能である。
Moreover, although the said 5th Embodiment demonstrated the example in which the
≪第6の実施形態≫
次に、事故発生予測装置の第6の実施形態について、図11に基づいて説明する。図11には、第6の実施形態に係る事故発生予測装置100Fのブロック図が示されている。この図11に示すように、本第6の実施形態の事故発生予測装置100Fは、自車に搭載されている車載部80と、道路上のインフラ設備に搭載されているインフラ部90とを有する。なお、以下においては、第1〜第4の実施形態と同一の構成については、説明を省略又は簡略化するものとする。
<< Sixth Embodiment >>
Next, a sixth embodiment of the accident occurrence prediction device will be described with reference to FIG. FIG. 11 shows a block diagram of an accident
車載部80は、判定部16と、予測状況DB18と、通知部20と、LED22と、通信部42と、通信アンテナ44と、を有する。通信部42は、通信アンテナ44を介して受信した情報を判定部16に送信する機能を有している。なお、予測状況DB18には、図2(c)、図5(b)、図6(b)、図8(b)に示すような事故定義データが格納されているものとする。
The in-
インフラ部90は、道路上(例えば交差点等)に多数配設されるものであり、自車/他車状況検出センサ102、風速計104、道路形状格納部110、及び通信モジュール108を有している。これら各部は、電柱120などを介して道路上で保持されているものとする。
A large number of infrastructure units 90 are arranged on a road (for example, at an intersection), and include a host vehicle / other vehicle
自車/他車状況検出センサ102は、インフラ部90が設置されている場所近傍に位置する自車や他車の位置、速度を検出し、取得するセンサである。当該センサ102としては、ミリ波レーダやステレオビジョンセンサなどを用いることができる。風速計104は、インフラ部90が設置されている場所の風ベクトル(風向き及び風速)を取得するものである。道路形状格納部110は、インフラ部90が設置されている場所近傍の、道路の形状(交差点やカーブなど)を格納している。通信モジュール108は、自車/他車状況検出センサ102、風速計104で取得した情報や、道路形状格納部110に格納されている情報を、周辺に位置する自動車の通信部42に対して送信する。
The own vehicle / other vehicle
本第6の実施形態では、車載部80の判定部16が、通信部42にて受信した自車や他車の位置及び速度、風ベクトルや道路の形状を、予測状況DB18に格納されている事故定義データと比較して近い将来の事故発生を予測する。そして、判定部16において近い将来に事故が発生する可能性があると判定された場合には、通知部20は、LED22を介して、運転者に対して警告を発する。
In the sixth embodiment, the
以上説明したように、本第6の実施形態によると、車載部80の判定部16では、インフラ部90側から送られてきた情報を用いて、事故の発生を予測するので、車載部80に事故判定用のセンサ等を設ける必要がない。これにより、車載部80の構成を簡易にすることができる。
As described above, according to the sixth embodiment, the
なお、上記第6の実施形態では、車載部80に事故判定に必要な情報を取得するためのセンサ等を設けない場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、第1〜第5の実施形態で説明したセンサ等(ミリ波レーダ、車速パルス検出部、GPS装置、風速計、カメラなど)の少なくとも1つを車載部80に設けることとしても良い。この場合、車載部80側に設けたセンサ等と同等の機能を有するインフラ部90の一部構成を省略しても良い。また、上記第6の実施形態では、インフラ部90に、自車/他車状況検出センサ102、風速計104、道路形状格納部110が設けられた場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、風速計104や道路形状格納部110を省略しても良い。また、インフラ部90に、路面の状況を取得するためのカメラを設けても良い。予測状況DB18には、インフラ部90と車載部80のいずれかにおいて取得できる情報と対比可能な事故定義データが格納されていれば良い。
In the sixth embodiment, the case where a sensor or the like for acquiring information necessary for accident determination is not provided in the in-
なお、上記第6の実施形態においても、判定部16に、第5の実施形態で説明した自車制御部30が接続されていても良い。これにより、第5の実施形態と同様、自動車50において事故回避のための自動制御を行うことが可能となる。
In the sixth embodiment as well, the
≪第7の実施形態≫
次に、事故発生予測装置の第7の実施形態について、図12に基づいて説明する。図12には、第7の実施形態に係る事故発生予測装置100Gのブロック図が示されている。この図12に示すように、本第7の実施形態の事故発生予測装置100Gは、自車(図12では自車300)に搭載されている車載部180と、車載部180と通信が可能なサーバ200と、を含んでいる。なお、車載部180は、他車400A、400Bにも搭載されているものとする。以下においては、第1〜第6の実施形態と同一の構成については、説明を省略又は簡略化するものとする。
<< Seventh Embodiment >>
Next, a seventh embodiment of the accident occurrence prediction device will be described with reference to FIG. FIG. 12 shows a block diagram of an accident
車載部180は、車速パルス検出部11と、通信部42と、通信アンテナ44と、通知部20と、LED22と、GPS装置14と、を有する。車載部180では、車速パルス検出部11において、自動車50の移動速度を検出し、GPS装置14において、自動車50の位置を検出する。
The in-
サーバ200は、通信部214と、取得部215と、判定部216と、予測状況DB218と、を有する。通信部214は、車載部180の通信部42から通信アンテナ44を介して送信されてくる、自動車50の移動速度及び位置の情報を受信する。取得部215は、通信部214で受信した情報を取得し、判定部216に送る。
The
判定部216は、取得部215から送られてきた自車や他車の情報と、予測状況DB218に格納されている事故定義データとを比較して、近い将来に事故が発生する可能性があるか否かを上記第1〜第6の実施形態と同様にして判定する。そして、判定部216において事故の発生可能性が有ると判定された場合には、通信部214が当該判定結果を、事故において「自車」や「事故直接対象」に該当する自動車に搭載された車載部180に対して送信する。
The
車載部180側では、事故が発生する可能性があるとの判定結果を、通信部42が受信した場合には、通知部20がLED22を介して、運転者に警告を発する。
On the in-
以上説明したように、本第7の実施形態によると、車載部180から自車の位置や移動ベクトルの情報をサーバ200に送り、当該情報を複数の車載部から受信したサーバ200が、事故発生可能性の判定を行う。これにより、上記第1〜第6の実施形態と同様、的確な事故発生可能性の有無の判定を行うことができるとともに、各車載部180に、判定部や予測状況DBを設ける必要がないため車載部180の簡素化を図ることができる。
As described above, according to the seventh embodiment, the
なお、上記第7の実施形態では、車載部180が、第2の実施形態等で説明した風速計やカメラなどを有していても良い。この場合、風速計やカメラなどを用いて取得した情報をサーバ200に送ることで、サーバ200は、これらの情報を更に用いて、事故可能性の有無の判定を行うことができる。
In the seventh embodiment, the in-
なお、上記第7の実施形態においても、判定部16に、第5の実施形態で説明した自車制御部30が接続されていても良い。これにより、第5の実施形態と同様、自動車50において事故回避のための自動制御を行うことが可能となる。
In the seventh embodiment as well, the
なお、上記各実施形態では、事故発生データの相対位置や移動ベクトルがほぼ同一であるか否かにより、近い将来に事故が発生する可能性があるか否かを判定する場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、予測状況DBに格納される事故定義データを、s(sは任意の数)秒後に起きる可能性のある事故の事故定義データと定義付けておいても良い。この場合、相対位置や移動ベクトルが事故定義データに定義された相対位置や移動ベクトルのほぼm倍であった場合には、(s×m)秒後に事故が起きる可能性があると判定することができる。 In each of the above embodiments, a case has been described in which it is determined whether or not there is a possibility of an accident in the near future depending on whether or not the relative position and movement vector of the accident occurrence data are substantially the same. It is not limited to this. For example, accident definition data stored in the prediction situation DB may be defined as accident definition data of an accident that may occur after s (s is an arbitrary number) seconds. In this case, if the relative position or movement vector is approximately m times the relative position or movement vector defined in the accident definition data, it is determined that an accident may occur in (s × m) seconds. Can do.
なお、上記各実施形態では、事故定義データとして、自車と他車それぞれの移動ベクトルを定義する場合について説明したが、これに限らず、自車と他車との相対的な移動ベクトルが定義されていても良い。相対的な移動ベクトルを定義することとしても、事故定義データに「自車及び他車の移動ベクトルの情報」が定義されているといえる。このように、相対的な移動ベクトルを定義する場合、自車と他車の相対的な移動ベクトルは、車速パルス検出部を用いなくとも、ミリ波レーダやステレオビジョンセンサのみで検出することができる。 In each of the above embodiments, the case where the movement vectors of the own vehicle and the other vehicle are defined as the accident definition data is described. However, the present invention is not limited to this, and the relative movement vector of the own vehicle and the other vehicle is defined. May be. In defining the relative movement vector, it can be said that “information on movement vectors of own vehicle and other vehicles” is defined in the accident definition data. As described above, when defining the relative movement vector, the relative movement vector of the own vehicle and the other vehicle can be detected only by the millimeter wave radar or the stereo vision sensor without using the vehicle speed pulse detection unit. .
なお、上記各実施形態では、自動車50内に設けた処理装置(コンピュータ)が、情報を取得する取得部、判定部、保持部の機能を実現するためのプログラムを実行することによっても、同様の効果を奏する。この場合、処理装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムを処理装置(コンピュータ)で実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。
In each of the above-described embodiments, the processing apparatus (computer) provided in the
プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたDVD(Digital Versatile Disc)、CD−ROM(Compact Disc Read Only Memory)などの可搬型記録媒体の形態で販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。 When the program is distributed, for example, it is sold in the form of a portable recording medium such as a DVD (Digital Versatile Disc) or a CD-ROM (Compact Disc Read Only Memory) on which the program is recorded. It is also possible to store the program in a storage device of a server computer and transfer the program from the server computer to another computer via a network.
プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。 The computer that executes the program stores, for example, the program recorded on the portable recording medium or the program transferred from the server computer in its own storage device. Then, the computer reads the program from its own storage device and executes processing according to the program. The computer can also read the program directly from the portable recording medium and execute processing according to the program. Further, each time the program is transferred from the server computer, the computer can sequentially execute processing according to the received program.
上述した各実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。 Each embodiment mentioned above is an example of suitable implementation of the present invention. However, the present invention is not limited to this, and various modifications can be made without departing from the scope of the present invention.
なお、以上の説明に関して更に以下の付記を開示する。
(付記1) 自車と他車の間で事故が発生する可能性のある状態を、前記自車と他車の相対位置の情報、前記自車及び前記他車の移動ベクトルの情報、及び前記他車の移動ベクトルを変動させる要因の情報で定義した事故定義を保持する保持部と、前記自車が実際に運転されている状態で、前記自車と他車の位置の情報、前記自車及び前記他車の移動ベクトルの情報、及び前記他車の移動ベクトルを変動させる要因の情報を取得する取得部と、前記取得部で取得された情報と、前記事故定義とを比較して、事故が発生する可能性があるか否かを判定する判定部と、を備える事故発生予測装置。
(付記2) 前記判定部による判定結果を前記自車内に表示する表示部、及び前記判定部による判定結果に基づいて、前記自車の状態を変更する変更部の少なくとも一方を更に備える付記1に記載の事故発生予測装置。
(付記3) 前記他車の移動ベクトルを変動させる要因は、前記他車の進路を妨害する物体及び前記他車に影響を与える自然現象の少なくとも一方であることを特徴とする付記1又は2に記載の事故発生予測装置。
(付記4) 前記事故定義は、前記自車と前記他車が位置する道路構造の情報で更に定義され、前記取得部は、前記自車と前記他車が位置する道路構造の情報を更に取得し、前記判定部は、前記取得部で取得された情報と、前記事故定義とを比較して、事故が発生する可能性があるか否かを判定することを特徴とする付記1〜3のいずれかに記載の事故発生予測装置。
(付記5) 前記取得部は、前記自車に搭載されたセンサ、前記他車に搭載されたセンサ、前記自車外及び前記他車外に設置されたセンサのいずれかであることを特徴とする付記1〜4のいずれかに記載の事故発生予測装置。
(付記6) 前記保持部、前記取得部、及び前記判定部の少なくとも1つは、前記自車外に設けられていることを特徴とする付記1〜5のいずれかに記載の事故発生予測装置。
(付記7) コンピュータを、自車が実際に運転されている状態で、前記自車と他車の位置の情報、前記自車及び前記他車の移動ベクトルの情報、及び前記他車の移動ベクトルを変動させる要因の情報を取得する取得部、及び前記取得部で取得された情報と、自車と他車の間で事故が発生する可能性のある状態を、前記自車と他車の相対位置の情報、前記自車及び前記他車の移動ベクトルの情報、及び前記他車の移動ベクトルを変動させる要因の情報で定義した事故定義とを比較して、事故が発生する可能性があるか否かを判定する判定部、として機能させる事故発生予測プログラム。
(付記8) 自車が実際に運転されている状態で、前記自車と他車の相対位置の情報、前記自車及び前記他車の移動ベクトルの情報、及び前記他車の移動ベクトルを変動させる要因の情報を取得する取得工程と、前記自車と前記他車の間で事故が発生する可能性のある状態を、前記自車と他車の相対位置の情報、前記自車及び前記他車の移動ベクトルの情報、及び前記他車の移動ベクトルを変動させる要因の情報で定義した事故定義と、前記取得工程で取得された情報とを比較して、事故が発生する可能性があるか否かを判定する判定工程と、を含む事故発生予測方法。
In addition, the following additional notes are disclosed regarding the above description.
(Supplementary note 1) Information on the relative positions of the host vehicle and the other vehicle, information on the movement vectors of the host vehicle and the other vehicle, and a state where an accident may occur between the host vehicle and the other vehicle, and A holding unit that holds an accident definition defined by information on factors that cause movement vectors of other vehicles to change, information on the positions of the own vehicle and the other vehicle in a state where the own vehicle is actually driven, and the own vehicle The acquisition unit that acquires the information on the movement vector of the other vehicle and the information on the factor that causes the movement vector of the other vehicle to change, the information acquired by the acquisition unit, and the accident definition are compared. And a determination unit that determines whether or not there is a possibility of occurrence of an accident.
(Supplementary note 2)
(Supplementary note 3) The
(Additional remark 4) The said accident definition is further defined by the information of the road structure where the said own vehicle and the said other vehicle are located, and the said acquisition part further acquires the information of the road structure where the said own vehicle and the said other vehicle are located The determination unit compares the information acquired by the acquisition unit with the accident definition to determine whether or not an accident may occur. The accident occurrence prediction device according to any one of the above.
(Additional remark 5) The said acquisition part is any one of the sensor mounted in the said own vehicle, the sensor mounted in the said other vehicle, the sensor installed outside the said own vehicle, and the said other vehicle. The accident occurrence prediction apparatus in any one of 1-4.
(Additional remark 6) At least 1 of the said holding | maintenance part, the said acquisition part, and the said determination part is provided outside the said own vehicle, The accident occurrence prediction apparatus in any one of Additional remarks 1-5 characterized by the above-mentioned.
(Supplementary Note 7) In a state where the host vehicle is actually driven, information on the position of the host vehicle and the other vehicle, information on the movement vector of the host vehicle and the other vehicle, and a movement vector of the other vehicle The acquisition unit that acquires information on factors that cause fluctuations, and the information acquired by the acquisition unit and the state in which an accident may occur between the host vehicle and the other vehicle. Is there a possibility that an accident will occur by comparing the position information, the information on the movement vectors of the host vehicle and the other vehicle, and the accident definition defined by the information on the factors that change the movement vector of the other vehicle? An accident occurrence prediction program that functions as a determination unit that determines whether or not.
(Supplementary Note 8) Fluctuating information on relative position of own vehicle and other vehicle, information on movement vector of own vehicle and other vehicle, and movement vector of other vehicle while own vehicle is actually driven An acquisition step of acquiring information on factors to cause, a state where an accident may occur between the own vehicle and the other vehicle, information on a relative position between the own vehicle and the other vehicle, the own vehicle, and the other Is there a possibility that an accident will occur by comparing the accident definition defined by the information on the movement vector of the vehicle and the information on the factor that fluctuates the movement vector of the other vehicle with the information acquired in the acquisition step? An accident occurrence prediction method including a determination step of determining whether or not.
10A,10B ミリ波レーダ(取得部)
11 車速パルス検出部(取得部)
14 GPS装置(取得部)
16 判定部
18 予測状況DB(保持部)
100A〜100F 事故発生予測装置
10A, 10B Millimeter wave radar (acquisition unit)
11 Vehicle speed pulse detection unit (acquisition unit)
14 GPS device (acquisition part)
16
100A-100F Accident occurrence prediction device
Claims (6)
前記自車が実際に運転されている状態で、前記自車と該自車の進路上にない他車の位置の情報、前記自車及び該自車の進路上にない他車の移動ベクトルの情報、及び前記自車の進路上にない他車の移動ベクトルを変動させる要因の情報を取得する取得部と、
前記取得部で取得された情報と、前記事故定義とを比較して、事故が発生する可能性があるか否かを判定する判定部と、を備え、
前記自車の進路上にない他車の移動ベクトルを変動させる要因は、前記自車の進路上にない他車の移動ベクトルを前記自車の進路上に進入する方向の移動ベクトルに変動させる要因であることを特徴とする事故発生予測装置。 The conditions that may accident occurs between the own vehicle and another vehicle, the vehicle and the the free-wheel information of the relative position of the other vehicle is not on the path, on the path of the vehicle and the free-wheel information of the movement vector without another vehicle, and said holding portion for holding an accident definitions defined in the vehicle factors of information to vary the movement vector of the other vehicle is not on the route,
In the state where the host vehicle is actually driven, information on the position of the host vehicle and other vehicles not on the course of the host vehicle, movement vectors of the host vehicle and other vehicles not on the course of the host vehicle , An acquisition unit that acquires information and information on factors that cause movement vectors of other vehicles that are not on the course of the vehicle ;
A determination unit that compares the information acquired by the acquisition unit with the accident definition to determine whether or not there is a possibility of an accident , and
The factor that fluctuates the movement vector of the other vehicle that is not on the course of the own vehicle is the factor that causes the movement vector of the other vehicle that is not on the course of the own vehicle to change to a movement vector in a direction of entering the course of the own vehicle. Accident occurrence prediction device characterized by being .
自車が実際に運転されている状態で、前記自車と該自車の進路上にない他車の位置の情報、前記自車及び該自車の進路上にない他車の移動ベクトルの情報、及び前記自車の進路上にない他車の移動ベクトルを変動させる要因の情報を取得する取得部、及び
前記取得部で取得された情報と、自車と他車の間で事故が発生する可能性のある状態を、前記自車と該自車の進路上にない他車の相対位置の情報、前記自車及び該自車の進路上にない他車の移動ベクトルの情報、及び前記自車の進路上にない他車の移動ベクトルを変動させる要因の情報で定義した事故定義とを比較して、事故が発生する可能性があるか否かを判定する判定部、として機能させ、
前記自車の進路上にない他車の移動ベクトルを変動させる要因は、前記自車の進路上にない他車の移動ベクトルを前記自車の進路上に進入する方向の移動ベクトルに変動させる要因であることを特徴とする事故発生予測プログラム。 Computer
Information on the position of the host vehicle and other vehicles not on the course of the host vehicle , information on movement vectors of the host vehicle and other vehicles not on the course of the host vehicle when the host vehicle is actually driven And an acquisition unit that acquires information on factors that cause movement vectors of other vehicles that are not on the route of the host vehicle, and an accident occurs between the host vehicle and the other vehicle with the information acquired by the acquisition unit. possible a condition, the vehicle and the the free-wheel information of the relative position of the other vehicle is not on the path, the vehicle and the free-wheel information of the movement vector of the other vehicle is not on the path, and the self Compare with the accident definition defined by the information of the factor that fluctuates the movement vector of other vehicles that are not on the course of the car , and function as a determination unit that determines whether there is a possibility of an accident ,
The factor that fluctuates the movement vector of the other vehicle that is not on the course of the own vehicle is the factor that causes the movement vector of the other vehicle that is not on the course of the own vehicle to change to a movement vector in a direction of entering the course of the own vehicle. Accident occurrence prediction program characterized by
前記自車と他車の間で事故が発生する可能性のある状態を、前記自車と該自車の進路上にない他車の相対位置の情報、前記自車及び該自車の進路上にない他車の移動ベクトルの情報、及び前記自車の進路上にない他車の移動ベクトルを変動させる要因の情報で定義した事故定義と、前記取得工程で取得された情報とを比較して、事故が発生する可能性があるか否かを判定する判定工程と、をコンピュータが実行し、
前記自車の進路上にない他車の移動ベクトルを変動させる要因は、前記自車の進路上にない他車の移動ベクトルを前記自車の進路上に進入する方向の移動ベクトルに変動させる要因であることを特徴とする事故発生予測方法。 Information on the position of the host vehicle and other vehicles not on the course of the host vehicle , information on movement vectors of the host vehicle and other vehicles not on the course of the host vehicle when the host vehicle is actually driven And an acquisition step of acquiring information on factors that cause movement vectors of other vehicles not on the course of the host vehicle to fluctuate;
A state in which an accident may occur between the host vehicle and the other vehicle, information on the relative position of the host vehicle and the other vehicle that is not on the path of the host vehicle, the path of the host vehicle and the host vehicle The accident definition defined by the information on the movement vector of the other vehicle that is not present and the information on the factor that fluctuates the movement vector of the other vehicle that is not on the course of the host vehicle is compared with the information acquired in the acquisition step. The computer executes a determination process for determining whether or not an accident may occur ,
The factor that fluctuates the movement vector of the other vehicle that is not on the course of the own vehicle is the factor that causes the movement vector of the other vehicle that is not on the course of the own vehicle to change to a movement vector in a direction of entering the course of the own vehicle. A method for predicting the occurrence of an accident characterized by
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