JP5573418B2 - 警報装置 - Google Patents

Description

本発明は、警報装置に関する。

自車両の死角領域に進入した移動体を検出し、自車両の運転者に対して報知を行う周辺監視装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。この周辺監視装置では、死角領域に進入した移動体が、短期間で死角領域を通過し、運転者から視認可能となる場合には、当該移動体についての報知を抑制している。

特開２００８−１２９９７４号公報

しかしながら、従来の技術では、死角領域に進入した移動体についての進路予測を、予め設定された一定時間先まで算出するため、交通環境が短時間で変化する場合には、算出された進路予測が、現実の進路と大きく異なるおそれがあった。

本発明は、このような課題を解決するために成されたものであり、現実とのズレが大きくなるような長時間先の将来状況の予測を防止し、交通環境の変化に対応して適切な警告を行うことが可能な警報装置を提供することを目的とする。

本発明による警報装置は、自車周辺の移動体の将来の状況を予測し、予測された結果に応じて、自車の運転者に移動体を報知する警報装置において、移動体を検出する移動体検出手段と、運転者から見た移動体の視認性の程度を判定する視認性判定手段と、自車周辺の交通環境情報を取得する交通環境情報取得手段と、移動体の将来の状況を予測する予測演算手段と、移動体の視認性及び将来の状況に基づいて、運転者に移動体を報知する報知手段と、を備え、予測演算手段は、状況が予測される期間である予測時間を、交通環境情報手段によって取得された交通環境情報に応じて変更し、移動体の種別に応じて、予測時間を変更することを特徴としている。
また、本発明による警報装置は、自車周辺の移動体の将来の状況を予測し、予測された結果に応じて、自車の運転者に移動体を報知する警報装置において、移動体を検出する移動体検出手段と、運転者から見た移動体の視認性の程度を判定する視認性判定手段と、自車周辺の交通環境情報を取得する交通環境情報取得手段と、移動体の将来の状況を予測する予測演算手段と、移動体の視認性及び将来の状況に基づいて、運転者に移動体を報知する報知手段と、を備え、予測演算手段は、状況が予測される期間である予測時間を、交通環境情報手段によって取得された交通環境情報に応じて変更し、移動体の種別が歩行者である場合には、種別が車両である場合と比較して、予測時間を短く変更することを特徴としている。

このような警報装置によれば、自車周辺の移動体を検出し、運転者から見た移動体の視認性の程度を判定すると共に、移動体の将来の状況を予測する。警報装置は、移動体の視認性及び将来の状況に基づいて、運転者に報知する移動体を選択し、選択された移動体について運転者への報知を行う。警報装置は、自車周辺の交通環境情報を取得する交通環境情報取得手段を備え、状況が予測される期間である予測時間を、交通環境情報に応じて変更することができる。これにより、周辺の交通状況に応じて、適切な予測時間を設定することが可能であるため、交通状況が短時間で変化するような場合に、現実と異なる状況予測を継続することが防止される。その結果、不必要な演算処理を削減し、処理負荷を低減することができる。

例えば、自車と移動体との衝突危険度の将来状況、および、自車の運転者から見た移動体の見易さの程度の将来状況の予測は、交通環境によって精度が異なることが考えられる。自車両が自動車専用道路である高速道路を走行している場合には、自車周囲を走行する他車は、ほぼ定速で走行している可能性が高く、比較的長い時間（例えば５秒）について将来状況の予測を実行しても、予測精度が維持されると考えることができる。一方、交差点では、車両は、発進・停止などの複雑な挙動を繰り返すため、比較的長い時間について将来状況の予測を実行した場合、時間の経過に伴って予測精度が低下するおそれがある。そこで、交通環境情報を取得し、取得された交通環境に応じて、予測時間を変更することで、精度が低い状況予測に基づく警報を防止する。

また、警報装置は、自車の運転者から視認することができない死角領域、または、視認することが容易ではない見難い領域を算出する領域算出手段を備え、予測演算手段は、将来の状況として、移動体が、死角領域に滞留する時間、または、見難い領域に滞留する時間を予測してもよい。これにより、警報装置は、移動体の将来の状況として予測された死角領域における滞留時間、見難い領域における滞留時間に応じて、運転者へ報知する移動体を選択することができる。例えば、上記の滞留時間が長い移動体を選択して、運転者への警告を行うことが可能となる。

また、予測演算手段は、将来の状況として、自車と移動体との衝突危険度を予測することが好適である。これにより、警報装置は、将来の状況として予測された、自車と移動体との衝突危険度に応じて、運転者へ報知する移動体を選択することができる。例えば、衝突危険度が高い移動体を選択して、運転者への警告を行うことが可能となる。

また、警報装置は、交通環境情報として、自車前方の交差点と自車との距離を取得し、交差点と自車との距離が短い場合には、交差点と自車との距離が長い場合と比較して、予測時間を短く設定することが好ましい。これにより、交差点のように交通状況が短期間で変化する場所においては、予測時間を短く設定することが可能であるため、交通状況が短期間で変化する場合に、現実とのズレが大きくなるような将来状況の予測を継続することが防止される。その結果、不必要な演算処理を削減し、処理負荷を低減することができる。

また、警報装置は、移動体の種別に応じて、予測時間を変更することが好ましい。移動体の種別に応じて将来の挙動の複雑さが異なるため、移動体の種別に応じて予測時間を調整することで的確な予測時間を設定することが可能となる。

また、警報装置は、移動体の種別が歩行者である場合には、種別が車両である場合と比較して、予測時間を短く変更することが好適である。歩行者の場合、その後の進路予測が、車両の場合と比較して困難であるため、予測時間を短く設定することで、現実とのズレが大きくなるような将来状況の予測を防止する。

本発明の警報装置によれば、現実とのズレが大きくなるような長時間先の将来状況の予測を防止し、交通環境の変化に対応して適切な警告を行うことが可能である。

本発明実施形態に係る警報装置を示すブロック構成図である。 危険要因選択ＥＣＵにおける処理手順を示すフローチャートである。 危険要因の見易さ度を算出する際の処理手順を示すフローチャートである。 死角領域、見難い領域、視野角領域の一例を示す平面図である。 各領域の見易さ度、移動するハザードの最終的な見易さ度の一例を示す平面図である。 現在の道路状況を示す平面図である。 現在からＴ秒後の道路状況を示す平面図である。 危険度要因の選択する際の処理手順を示すフローチャートである。 ハザード情報のマッピングの一例を示す図である。 ハザード情報のマッピングの一例を示す図である。 危険要因選択部で実行される処理手順を示すフローチャートである。 ハザードのパスへの割付の一例を示す平面図である。 自車と衝突する可能性のあるハザードの抽出の一例を示す平面図である。 ハザード情報のマッピングの一例を示す図である。

以下、本発明による警報装置の好適な実施形態について図面を参照しながら説明する。なお、同一または相当要素には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。本実施形態の警報装置は、車両に搭載されて、自車周辺の移動体を検出し、検出された移動体の見易さ、及び、移動体の将来の状況に基づいて、運転者に対し注意すべき移動体を報知するものである。

（第１実施形態）
警報装置１は、図１に示すように、主要な構成として、障害物検出部２、見難さ検出部３、視線検出部４、交通環境検出部５、警報部６、表示部７、および危険要因選択ＥＣＵ１０を備える。これらの障害物検出部２、見難さ検出部３、視線検出部４、交通環境検出部５、警報部６、および表示部７は、危険要因選択ＥＣＵ１０と電気的に接続され通信可能な構成とされている。

障害物検出部２は、例えば、車両に取り付けられた外部環境認識用のカメラやレーザレンジファインダ（ＬＲＦ）などであり、自車周辺の障害物を検出するものである。障害物検出部２は、自車周辺の障害物として、自車両と接触するおそれのある移動体を検出し、その移動体の位置、および移動速度に関する情報を取得する。自車両と接触するおそれのある移動体は、自車両から見て危険要因（ハザード）となる。障害物検出部２は、移動体を検出する本発明の移動体検出手段として機能する。

障害物検出部２は、車両の前面側に取り付けられて、運転者の死角領域に存在するハザードを検出する。運転者の死角領域は、例えば、車両の強度部材（ピラー）、助手席に座る乗員によって、運転者の視界が遮られることで生じる。障害物検出部２は、検出した情報を危険要因選択ＥＣＵ１０に送信する。

また、障害物検出部２は、ハザードの属性（移動体の種別）に関する情報を取得可能な構成でもよい。例えば、ハザードの位置（車道、歩道など）、形状、移動速度に基づいて、ハザードの属性を判別する構成でもよい。ハザードの属性としては、自動車、二輪車、自転車、歩行者などがある。

見難さ検出部３は、運転者からの視認を阻害する要因（以下、「見難さ要因」という。）を検出ものである。見難さ検出部３として、既存のセンサ類やスイッチ類などを用いることができる。見難さ検出部３は、例えば、ポジション・ライトスイッチのＯＮ／ＯＦＦ操作に基づいて、自車両の周囲の暗さを推定し、見難さ要因を検出する。ライトスイッチのＯＮ／ＯＦＦに基づいて、夕暮れどきであるか、夜であるか、または、昼であるかを判別することができる。

また、見難さ検出部３として、例えば、ワイパースイッチ、雨滴センサを使用することができる。見難さ検出部３は、ワイパースイッチのＯＮ／ＯＦＦ信号、雨滴センサによる信号に基づいて、フロントグラスへの雨滴の付着を推定し、見難さ要因を検出する。

また、見難さ検出部３として、例えば、自車前方の画像を取得するカメラを使用することができる。見難さ検出部３は、取得された画像情報に基づいて、太陽や対向車ライトによる逆光の程度を推定し、見難さ要因を検出する。

また、見難さ検出部３として、同乗者の有無を検出するシートベルトスイッチ、着座センサを使用してもよい。見難さ検出部３は、例えば、同乗者の有無を検出し、標準的な人体モデルを用いて、同乗者の存在により生じる死角領域を推定することで、見難さ要因を検出する。検出された見難さ要因に関する情報は、危険要因選択ＥＣＵ１０に出力される。

視線検出部４は、運転者の視線方向、および３次元空間における目の位置を検出するものである。視線検出部４として、例えば、運転者の顔画像を取得する車内用カメラを用いることができる。取得された顔画像と、顔形状モデルとを照合し、運転者の目の位置と視線方向を推定する。視線検出部４によって取得された情報は、危険要因選択ＥＣＵ１０に出力される。

交通環境検出部５は、自車両周辺の現在の交通環境に関する情報を取得するものである。交通環境検出部５としては、カーナビゲーションシステムや、外部環境認識用のカメラなどが挙げられる。カーナビゲーションシステムは、自車位置を検出するためのＧＰＳ、地図情報が格納された地図データベースを備え、目的地までの経路を探索する機能を有する。なお、交通環境に関する情報としては、市街地における道路や交差点、高速道路などの位置、形状などの情報がある。交通環境検出部５は、例えば、自車前方の交差点と自車との距離に関する情報を危険要因選択ＥＣＵ１０に出力する。交通環境検出部５は、自車周辺の交通環境情報を取得する本発明の交通環境情報取得手段として機能する。

警報部６は、音声出力を行うスピーカなどであり、運転者への注意喚起を行うものである。警報部６は、危険要因選択ＥＣＵ１０からの信号を受信して、音声出力を行う。

表示部７は、画像表示を行うものであり、ナビゲーションシステムの液晶表示装置を用いることができる。また、表示部７として、ヘッドアップディスプレイ（Head Up Display）を使用することができる。表示部７は、危険要因選択ＥＣＵ１０からの信号を受信して、画像表示を用いた運転者への注意喚起を行う。そして、警報部６及び表示部７は、本発明の報知手段として機能するものである。なお、警報部６または表示部７の何れか一方を備える構成でもよい。

次に、危険要因選択ＥＣＵ１０について説明する。危険要因選択ＥＣＵ１０は、演算処理を行うＣＰＵ、記憶部となるＲＯＭ及びＲＡＭ、入力信号回路、出力信号回路、電源回路などにより構成されている。危険要因選択ＥＣＵ１０では、記憶部に格納されているアプリケーションプログラムをＣＰＵで実行することによって、危険度算出部１１、見易さ度算出部１２、危険要因選択部１３が構成される。

危険度算出部１１は、自車と、ハザードである障害物との位置関係に基づいて、自車と障害物との衝突の危険度（衝突確率）を算出する。危険度算出部１１は、障害物検出部２から出力された信号を受信して、障害物の位置、移動速度を検出し、自車両と障害物との衝突の危険度を算出する。例えば、障害物と自車との距離を相対速度で除したＴＴＣ（Time To Collision）、リスクポテンシャル、モンテカルロ法などを用いて、衝突確率を算出してもよい。衝突危険度は、最大値が「１」、最小値が「０」に正規化されているとする。

危険度算出部１１は、障害物の将来の状況として、障害物と自車との衝突危険度を算出する本発明の予測演算手段として機能する。危険度算出部１１は、取得した情報に基づいて、一定の期間（予測時間）分先までの衝突危険度を算出する。本実施形態の危険度算出部１１では、例えば、基準の予測時間として“５秒”が設定され、５秒先まで１秒ごとに衝突危険度が算出される。

見易さ度算出部１２は、障害物検出部２、見難さ検出部３および視線検出部４から出力された信号を受信して、自車両と障害物との位置関係、および見難さ要因に基づいて、障害物の見易さ度を算出する。障害物の見易さ度とは、運転者から見た障害物の視認性の程度を表すものである。見易さ度算出部１２は、運転者から見た障害物の視認性の程度を判定する本発明の視認性判定手段として機能する。

見易さ度算出部１２は、視線検出部４によって検出された運転者の視線方向に基づいて、運転者の視野角領域を算出する。見易さ度算出部１２は、運転者から見て障害物を視認することが容易ではない見難い領域を算出する本発明の領域算出手段として機能する。また、見易さ度算出部１２は、運転者から見て障害物を視認することができない死角領域を算出する本発明の領域算出手段として機能する。

また、見易さ度算出部１２は、障害物の将来の状況として、障害物が死角領域に存在する滞留時間、または、障害物が見難い領域に存在する滞留時間を予測する本発明の予測演算手段として機能する。見易さ度算出部１２は、取得した情報に基づいて、一定の期間（予測時間）分先までの見易さ度を算出する。本実施形態の見易さ度算出部１１では、例えば、基準の予測時間として“５秒”が設定され、５秒先まで１秒ごとに衝突危険度が算出される。

危険要因選択部１３は、障害物の視認性および将来の状況に基づいて、運転者に報知する障害物（ハザード）を選択する。具体的には、危険要因選択部１３は、衝突危険度の時間変化、障害物の見易さ度の時間変化、および交通環境情報に基づいて、表示・警報すべきハザードを選択する。詳しくは、後述する。

ここで、本実施形態の危険要因選択ＥＣＵ１０は、障害物の状況が予想される期間である予測時間を、自車周辺の交通環境情報に応じて変更する。危険要因選択ＥＣＵ１０は、交通環境情報として、自車前方の交差点と自車との距離を取得し、交差点と自車との距離が短い場合には、交差点と自車との距離が長い場合と比較して予測時間を短く設定する。例えば、交差点と自車との距離が短い場合には、予測時間を基準の５秒から２秒に変更する。

また、危険要因選択ＥＣＵ１０では、交通環境情報として、走行している道路の情報（道路環境情報）を取得し、自車が走行する道路が高速道路である場合には、自車が走行する道路が一般道路である場合と比較して予測時間を長く設定する。また、交通環境情報として、交通量などを取得して、予測時間を変更してもよい。自車または障害物の挙動が複雑になる場合には、予測時間を短く変更し、挙動が複雑ではない場合には、予測時間を長く変更する。

また、危険要因選択ＥＣＵ１０では、交通環境情報として、自車周辺に存在する障害物の種別を取得し、障害物の種別に応じて、予測時間を変更する。具体的には、障害物の種別が歩行者である場合には、障害物の種別が車両（自動車）である場合と比較して、予測時間を変更する。例えば、障害物が歩行者である場合には、予測時間を基準の５秒から３秒に変更する。なお、その他の交通環境情報に応じて、予測時間を変更してもよい。

次に、図２を参照して、危険要因選択ＥＣＵ１０における処理について説明する。まず、危険要因選択ＥＣＵ１０は、各種入力情報を取得する（ステップＳ１１）。各種入力情報としては、危険要因（ハザード）の位置および移動速度に関する情報、見難さ要因に関する情報（死角・見難さ情報）、運転者の視線方向および目の位置に関する情報、現在の道路環境に関する情報（交通環境情報）がある。

危険要因選択ＥＣＵ１０は、障害物検出部２から送信された情報に基づいて、自車の周囲にある車両や歩行者をハザードとして検出し、危険要因の位置・情報を取得する。また、危険要因選択ＥＣＵ１０は、見難さ検出部３から送信された情報に基づいて、ライドスイッチ、ワイパースイッチ、シートベルトの状態を検出し、車外の明るさの程度、雨滴の状態、同乗者の有無などを推定し、死角・見難さ情報を取得する。

また、危険要因選択ＥＣＵ１０は、視線検出部４から送信された情報に基づいて、顔画像と顔モデルとのマッチングを行うことで視線の向きと目の位置を検出する。また、危険要因選択ＥＣＵ１０は、交通環境検出部５から送信された情報に基づいて、現在の交通環境情報を取得する。

ステップＳ１１の後、危険要因選択ＥＣＵ１０の見易さ度算出部１２は、危険要因の見易さ度を算出し（ステップＳ１２）、メモリに格納する。詳しくは、後述する。続いて、危険要因選択ＥＣＵ１０の危険要因選択部１３は、危険要因の優先度を算出し、危険要因の選択を行う（ステップＳ１３）。詳しくは、後述する。

次に、危険要因選択ＥＣＵ１０は、警報部６および表示部７を用いて、選択された危険要因の表示・警告を行う（ステップＳ１４）。選択された危険要因の情報がＨＵＤ（表示部７）に表示されたり、スピーカ（警報部６）によって音声で注意喚起したりすることで、警告する。

続いて、危険要因選択ＥＣＵ１０は、終了条件が成立したか否かを判定する（ステップＳ１５）。

次に、図３を参照して、ステップＳ１２で実行される危険要因の見易さ度の算出について説明する。危険要因の見易さ度の算出は、危険要因選択ＥＣＵ１０の見易さ度算出部１２で実行される。

まず、見易さ度算出部１２は、タイマにｔ＝０を設定する（ステップＳ２１）。続いて、見易さ度算出部１２は、交通環境情報に基づいて、最大予測時間Ｔを決定する。例えば、自車両が交差点に進入した場合や、自車両が交差点の近傍に存在する場合には、Ｔ＝２とし、自車両が高速道路を走行している場合には、Ｔ＝５とし、自車両がそれ（交差点、その近傍、高速道路）以外に存在する場合には、Ｔ＝３とする（ステップＳ２２）。すなわち、見易さ度算出部１２は、交通環境情報に基づいて、予測時間を変更する。

見易さ度算出部１２は、自車両およびハザード（危険要因）の行動を予測する（ステップＳ２３）。見易さ度算出部１２は、例えばＬＲＦで求められた他車（ハザード）の位置から移動速度一定と仮定して、ｔ秒後の他車の位置を算出する。

続いて、見易さ度算出部１２は、視野角領域・死角領域・見難い領域の算出を行う（ステップＳ２４）。視線方向の検出は、運転者の顔画像と顔モデルのマッチングに基づく視線推定法を用いる。見易さ度算出部１２は、視線方向から視野角領域を求める。例えば、視線方向を中心に左右５０度の範囲を視野角領域と設定する。

また、見易さ度算出部１２は、視線方向、及び目の位置に基づいて、ピラーや同乗者による死角領域を算出する。見易さ度算出部１２は、記憶部のメモリに記憶されているピラーの位置および形状に基づいて、運転者の死角領域を算出する。また、同乗者の存在が検出された場合には、メモリに記憶されている人体モデルを参照して、運転者の死角領域を算出する。

また、見易さ度算出部１２は、見難さ検出部３であるスイッチ・センサ類から出力された情報に基づいて、見難い領域を算出する。これらの視野角領域、死角領域、見難い領域に関するデータのうち、再度、利用されるデータは、記憶部に格納され、適宜、再利用される。

続く、ステップＳ２５では、見易さ度算出部１２は、各領域の見易さ度を設定する。具体的には、各領域の点数付けを行う。例えば、視野方向で定まる中心視野を１．０、周辺視野を０．５と、点数付けする。視力は、中心視野を外れると急速に低下することが知られている。また、各領域の点数付けとして、死角を−１．０とする。また、各領域の点数付けとして、夜間、雨滴、逆光などの見難さ要因を考慮し、例えば、夜間には、−０．５、雨滴には、−０．２、逆光には、−０．５を割り当てる。各領域の見易さ度を示す点数として、運転者の人間特性（性格）を考慮して、点数の重み付けを変更してもよい。合計点数が負となった場合には、０とする。

続く、ステップＳ２６では、見易さ度算出部１２は、ハザードの見易さ度を算出する。見易さ度算出部１２は、ハザードが各領域のどの位置に存在するのかを判定し、見易さ度の合計値を最終的な見易さ度として設定する。

次いで、ステップＳ２７では、終了条件が成立しているか否かを判定する。ｔ＜Ｔが成立していれば、ｔ＝ｔ＋１としてタイマを進め、ステップＳ２３へ戻り、ｔ＝Ｔであれば、終了条件が成立していると判定し、ここでの処理を終了する。

図４は、死角領域、見難い領域、視野角領域の一例を示す平面図である。図４に示す場合では、自車両１００の運転者は、左斜め前方（視線方向Ｅ_１）を見ている。視野角φ領域は、視線方向Ｅ_１を挟んで左右５０度の範囲で設定され、限界線Ｅ_２，Ｅ_３によって挟まれた領域である。見難い領域Ｌ_１は、自車両１００正面の太陽Ｓｕの位置に対応して設定される。死角領域Ｄ_１は、自車両１００の前面右側のピラーによって形成される死角であり、死角領域Ｄ_２は、自車両１００の前面左側のピラー、および同乗者によって形成される死角である。

図５は、各領域の見易さ度、移動するハザードの最終的な見易さ度の一例を示す平面図である。図５に示す場合では、図４と同様に、視野角φ領域、見難い領域Ｌ_１、死角領域Ｄ_１，Ｄ_２が設定されている。ハザードである歩行者Ｈ_Ｗ１は、自車両１００の前方を左から右へ移動している。歩行者Ｈ_Ｗ１は、ｔ＝０で見易さ度０．５５となり、ｔ＝１で見易さ度０．８となる。歩行者Ｈ_Ｗ１は、ｔ＝２で、見難い領域Ｌ_１に進入し、視線方向Ｅ_１付近に存在し見易さ度０．７５となる。歩行者Ｈ_Ｗ１は、さらに右へ移動して、ｔ＝３で、視野角φ領域の限界線Ｅ_２付近に存在し、見易さ度０．２５となる。歩行者Ｈ_Ｗ１は、さらに右へ移動して、死角領域Ｄ_１内に進入し、ｔ＝４で見易さ度０．０となる。なお、見易さ度の算出にあたり前後の時刻の見易さ度を加重平均するようにしても良い。

図６は、現在の道路状況を示す平面図である。図６に示す状況では、自車両１００の左側に、乗員およびピラーによる死角領域Ｄ_３が形成されている。この死角領域Ｄ_３内には、他車両Ｖ_１が存在している。この他車両Ｖ_１は、停止線付近を低速で走行しており、出会頭で衝突する可能性はあるが、衝突危険度はそれほど高くない状態である。そして、他車両Ｖ_１は、運転者から視認できないものであるが、障害物検出部２であるセンサによって検出されている。

また、自車両１００の正面左側で、横断歩道直前の歩道に存在する歩行者Ｗ_１は、自車両１００の正面、車道に飛び出す可能性があり、衝突危険度が高いと判定されている。この歩行者Ｗ_１は、死角領域Ｄ_３外に存在しているため、運転者から視認可能であり、障害物検出部２であるセンサによっても検出されている。

図７は、図６に示す現在からＴ秒後（予測）の道路状況を示す平面図である。このＴ秒後では、自車両１００は、交差点で右折しようとしているところである。危険要因選択ＥＣＵ１０では、カーナビゲーションシステムからの情報に基づいて、自車両１００の進路を予測することができる。また、方向指示器の作動状態、車線内における自車位置、ハンドル操作を検出して、自車両１００の進路を予想してもよい。

図７に示すＴ秒後の道路状況の予測では、自車両１００は、右側へカーブ走行しているところであり、横断歩道上に存在している。このとき、他車両Ｖ_１は、停止線を越えて交差点内に進入し、死角領域Ｄ_３内に存在している。他車両Ｖ_１は、出会い頭の衝突の可能性がある車両であり、衝突危険度が高くなっている。他車両Ｖ_１は、運転者から見えない状態であるが、障害物検出部２であるセンサによって検出することができる。

歩行者Ｗ_１は、横断歩道の手前で停止している。歩行者Ｗ_１は、飛び出す可能性があるが、停止しているため、衝突気危険度が低いと判定される。歩行者Ｗ_１は、死角領域Ｄ_３から外れているため、運転者から視認することができ、センサによっても検出されている。危険度算出部１１は、Ｔ秒前に観測した速度で移動体が等速運度を継続すると仮定し、衝突危険度と見易さ度を予測する。危険要因選択ＥＣＵ１０は、予測時間（例えば２〜５秒）先までの衝突危険度と見易さ度を、例えば、１秒ごとに予測する。

次に、図８を参照して、ステップＳ１３で実行される危険要因の選択について説明する。危険要因の選択は、危険要因選択ＥＣＵ１０の危険要因選択部１３で実行される。

まず、危険要因選択部１３は、ハザード（危険要因）の危険度・見易さ度に関する情報を読み込む（ステップＳ３１）。続く、ステップＳ３２では、危険要因選択部１３は、下記式（１）に従い、優先度を算出する（重み付け線形和法）。

なお、重み付け線形和法による選択以外の方法として、チェビシェフスカラー化法、ε制約法など、様々の多目的最適化手法を用いることができる。

ステップＳ３３では、危険要因選択部１３は、ハザードＩＤを優先度の小さい順にソートし、上位Ｎ個の相異なるハザードＩＤを表示部７に出力する。ハザードを示す点は、それぞれ別のものとして優先度が計算されるが、同じハザードを表す点のうち何れかが選ばれれば、警報されることとなる。図９は、ハザード情報のマッピングの一例を示す図である。図９に示すハザード情報のマッピングは、上記の図７及び図８に対応するものである。

図９では、交差する３軸（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）を用いて、ハザードの見易さ度および衝突危険度の時間変化が表現される。Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸が交差する点を原点Ｏとする。Ｘ軸は、見易さ度を示し、原点Ｏから離れるほど、見易いことを示している。Ｙ軸は、衝突危険度を示し、原点Ｏから離れるほど、衝突危険度が高いことを示している。Ｚ軸は、時間の経過を示し、原点Ｏから離れるほど、時間の経過が大きいことを示している。

歩行者Ｗ_１は、側方通過時に見難くなるが、衝突危険度が低下するため、歩行者Ｗ_１のハザードＨ_Ｗ１は、時刻の経過に合わせて、原点Ｏへ近づくように表示される。他車Ｖ_１は、見難いまま衝突危険度が上昇するため、他車Ｖ_１のハザードＨ_Ｖ１は、時刻の経過に合わせて、Ｙ軸に沿って原点Ｏから離れるように表示される。

また、ハザードは、衝突危険度が大きく、見易さ度が低く、時刻が小さいほど、Ｙ軸近傍の領域Ａに表示され、このようなハザードは優先的に警告すべきものである。

このような警報装置１では、視線検出部４によって検出された運転者の視線方向に基づいて、運転者の視野角領域を算出することができる。また、警報装置１では、見難さ検出部３によって検出された見難さ要因に関する情報に基づいて、死角領域、見難い領域を算出し、自車周辺の障害物の視認性の程度を判定すると共に、当該視認性の時間変化（将来の状況）を予測することができる。また、警報装置１では、自車及び自車周辺の障害物の動きに関する情報を取得し、取得された情報に基づいて、自車及び自車周辺の障害物の挙動の時間変化（将来の状況）を予測し、自車と障害物との衝突危険度（将来の状況）を算出することができる。そして、警報装置１では、運転者から見た障害物の視認性、障害物の将来の状況に基づいて、運転者に報知する障害物を選択し、選択された障害物を注意するように警報を発することができる。

ここで、本実施形態に係る警報装置１によれば、交通環境検出部５によって取得された交通環境情報に基づいて、将来の状況が予測される期間である予測時間を変更することができる。これにより、周辺の交通状況に応じて、適切な予測時間を設定することが可能であるため、交通状況が短時間で変化するような場合に、現実と異なる状況予測を継続することが防止される。その結果、現実とのズレが大きくなるような長時間先の将来状況の予測を防止し、交通環境の変化に対応して適切な警告を行うことが可能である。

また、警報装置１によれば、将来の衝突危険度と見易さ度（視認性の程度）とを考慮して、警告表示されるハザードを選択することができるため、現在は気づきにくいものであり、将来は衝突危険度が高くなるハザードを早期に選択することができる。これにより、運転者に対する警告を早めることができる。

なお、ハザードの見易さ度の設定に関する処理は、自律型の予防安全技術の情報表示・警報装置以外の他の装置に適用してもよい。例えば、インフラ協調型の予防安全技術の情報表示・警報装置に、見易さ度の設定に関する処理を適用してもよい。また、予防安全シミュレータの他車エージェントの視覚モデルについて、本実施形態の見易さ度の設定に関する処理を適用してもよい。

（第２実施形態）
次に、本発明の第２実施形態に係る警報装置について説明する。第２実施形態の警報装置１が第１実施形態の警報装置１と異なる点は、記憶部のメモリ領域に、ハザードに対する警報回数を記憶する領域を新たに設ける点である。このメモリ領域には、所定の期間内（実施例では、例えば５秒間）に警報された回数を記憶しておく。なお、その他の装置構成は、図１に示す第１実施形態の警報装置１と同じである。

表示・警報することで運転者が見難いハザードへ注意を向ける可能性を高めることができる。そこで、見易さ度に所定の値を加える処理を行うことで、他のハザードが選択されやすいようにする。見易さ度に加算される所定の値は、例えば過去５秒間で警報した回数の定数倍とする。このような処理を行うことで、一度警報されたものは、選択されにくくなり、煩わしさが低下する。

第２実施形態の危険要因選択ＥＣＵ１０では、図２に示すステップＳ１３の処理を、図８に示すフローチャートに沿って実行する。まず、危険要因選択部１３は、ハザードの危険度・見易さ度の情報を読み込む（ステップＳ３１）。

続く、ステップＳ３２では、下記式（２），（３）を用いて、優先度を算出する。

なお、上記式（２），（３）を適宜変更して、優先度の算出を行ってもよい。

続くステップＳ３３では、ハザードＩＤを優先度の小さい順にソートし、上位Ｎ個の相異なるハザードＩＤを出力する。図１０は、ハザード情報のマッピングの一例を示す図である。例えば、仮想線で示されるハザードは、一度警報されたものであるため表示されず、見易さ度が高い他のハザードが表示される。このような警報装置１によれば、一度報知されたハザードが繰り返し報知されることを防止することができ、運転者が感じる煩わしさを低下させることができる。

（第３実施形態）
次に、本発明の第３実施形態に係る警報装置について説明する。第３実施形態の警報装置１が第１実施形態の警報装置１と異なる点は、危険要因選択ＥＣＵ１０における処理が異なる点である。なお、その他の装置構成は、図１に示す第１実施形態の警報装置１と同じである。

実際の交通シーンでは、障害物となる多くのハザードが存在する。直近で自車と衝突するおそれがあるハザードは、優先度が高くなり、自車から離れたハザードの優先度は、低くなる。

危険要因選択ＥＣＵ１０は、道路の形状、車線に関する情報を取得して、自車が通るパス（経路）、他車が通るパス、および歩行者が通るパスを推定することが可能である。危険要因選択ＥＣＵ１０では、障害物検出部２によって取得された情報に基づいて、障害物の動きを予測して、パスを推定する。危険要因選択ＥＣＵ１０は、他車の位置、移動速度、車両のウィンカの作動状況、歩行者の顔・体の向きなどの情報を取得し、障害物が進むパスに割付けることで、自車と障害物との予想衝突時刻を算出することができる。

次に、危険要因選択ＥＣＵ１０で実行される処理について説明する。なお、第１実施形態と同様の処理については、ここでの説明を省略する。本実施形態の危険要因選択ＥＣＵ１０では、ステップＳ１３の危険度要因の選択を行う処理では、現在の見易さ度のみを計算するようにする。

ステップＳ１３の処理について、図１１を参照して説明する。図１１は、危険要因選択部で実行される処理手順を示すフローチャートである。まず、危険要因選択部１３は、ハザードの危険度・見易さ度の情報を取得する（ステップＳ３１）。

続いて、危険要因選択部１３は、ハザードのパスへの割付を行う（ステップＳ５２）。次に、危険要因選択部１３は、自車と衝突するハザードの順番を判定する（ステップＳ５３）。ここでは、自車の動きが同様に継続するものとして、例えば、移動速度が一定であると仮定して、予想衝突時刻を算出し、自車との衝突順序を判定する。

続くステップＳ３２では、下記式（１）を用いて、優先度を算出する。

続くステップＳ３３では、危険要因選択部１３は、ハザードＩＤを優先度の小さい順にソートし、上位Ｎ個の相異なるハザードＩＤを表示部７に出力する。

図１２は、ハザードのパスへの割付の一例を示す平面図である。図１３は、自車と衝突する可能性のあるハザードの抽出の一例を示す平面図である。図１２及び図１３に示す状態では、自車両１００は、交差点において、右折しようとしている。

歩行者Ｗ_１は、自車両１００が存在する車線と交差する横断歩道の手前で待機している。他車Ｖ_２は、自車両が存在する車線と交差する車道に存在し、交差点直線の停止線で停止している。他車Ｖ_３は、対向車線に存在し、交差点に向かって直進している。歩行者Ｗ_４は、自車両１００が右折した際の進行方向である車道に設けられた横断歩道を歩行している。すなわち、自車両１００が右折した場合には、交差点出口で衝突するおそれがあるハザードである。他車Ｖ_５は、自車両１００が右折した際の進行方向に連続する車道に存在している。自車両が右折した場合には、交差点を脱出した後に、他車Ｖ_５と衝突するおそれがある。

このような場合、自車両との衝突が早いハザードの順序は、予測衝突時間が短い方から歩行者Ｗ_１、他車Ｖ_２、他車Ｖ_３、歩行者Ｗ_４、他車Ｖ_５となる。

図１４は、ハザード情報のマッピングの一例を示す図である。図１４は、図１２、１３に示す交通状況におけるハザード情報のマッピングの一例である。図１４には、ハザードＨ_Ｗ１，Ｈ_Ｖ２，Ｈ_Ｖ３，Ｈ_Ｗ４，Ｈ_Ｖ５が表示されている。ハザードＨ_Ｗ１，Ｈ_Ｗ４は、歩行者Ｗ１，Ｗ４に対応するものであり、ハザードＨ_Ｖ２，Ｈ_Ｖ３，Ｈ_Ｖ５は、他車Ｖ_２，Ｖ_３，Ｖ_５に対応するものである。

このような第３実施形態の警報装置１によれば、多数のハザードが出現した場合であっても、衝突する可能性のある経路（パス）で、ハザードを層別し、予想衝突時間を加味して、表示するハザードを選択することができる。これにより、現時点において運転者が気づきにくいハザードが、将来において衝突危険度が高くなるハザードを早い段階で選択することができ、運転者に警告することができる。なお、本実施形態では、第１実施形態で用いた衝突危険度と見易さ度の将来予測を適用していないが、第１実施形態で用いた将来予測を、第３実施形態に適用してもよい。

以上、本発明をその実施形態に基づき具体的に説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。例えば、交通環境情報として、死角領域に隣接する交差点と自車両との距離を取得し、交差点と自車との距離が短い場合には、交差点と自車との距離が長い場合と比較して予測時間を短く設定する構成としてもよい。

また、死角領域に存在する移動体の種別に応じて、基準期間を変更する構成としてもよい。また、移動体の種別が歩行者である場合には、移動体の種別が歩行者ではない場合と比較して基準期間を短く設定することが好ましい。

また、警報装置１は、自車の運転者から視認することができない死角領域、または、視認することが容易ではない見難い領域を算出する領域算出手段を備え、予測演算手段が、将来の状況として、移動体が、死角領域に滞留する時間、または、見難い領域に滞留する時間を予測する構成でもよい。これにより、警報装置１は、死角領域における滞留時間、見難い領域における滞留時間に応じて、運転者へ報知する移動体を選択することができる。例えば、上記の滞留時間が長い移動体を優先的に選択して、運転者への警告を行うことが可能となる。

また、予測演算手段は、状況が予測される時点の間隔を変更することで、予測時間を変更する構成でもよい。例えば、５秒先まで１秒間隔で状況の予測が実行されている場合に、交通環境の変化に応じて、０．５秒間隔で状況の予測が実行されるように予測時間を変更してもよい。同様に、間隔が延長されるように予測時間を変更してもよい。例えば、交差点近傍では、間隔を短縮し、高速道路では、間隔を延長してもよい。

１…警報装置、２…障害物検出部、３…見難さ検出部、４…視線検出部、５…交通環境検出部、６…警報部、７…表示部、１０…危険要因選択ＥＣＵ、１１…危険度算出部、１２…見易さ度算出部、１３…危険要因選択部、１００…自車両、Ｓｕ…太陽、Ｅ…視線方向、φ…視野角、Ｄ_１，Ｄ_２…死角領域、Ｌ…見難い領域、Ｖ_２，Ｖ_３，Ｖ_５…他車両、Ｗ_１，Ｗ_４…歩行者、Ｈ_Ｖ１…ハザードＩＤ、Ｈ_Ｗ１…ハザードＩＤ。

Claims (9)

1. 自車周辺の移動体の将来の状況を予測し、予測された結果に応じて、前記自車の運転者に前記移動体を報知する警報装置において、
   前記移動体を検出する移動体検出手段と、
   前記運転者から見た前記移動体の視認性の程度を判定する視認性判定手段と、
   自車周辺の交通環境情報を取得する交通環境情報取得手段と、
   前記移動体の将来の状況を予測する予測演算手段と、
   前記移動体の視認性及び将来の状況に基づいて、運転者に移動体を報知する報知手段と、を備え、
   予測演算手段は、状況が予測される期間である予測時間を、前記交通環境情報取得手段によって取得された前記交通環境情報に応じて変更し、
   前記移動体の種別に応じて、前記予測時間を変更することを特徴とする警報装置。
2. 前記自車の運転者から視認することができない死角領域、または、視認することが容易ではない見難い領域を算出する領域算出手段を備え、
   前記予測演算手段は、前記将来の状況として、前記移動体が、前記死角領域に存在する滞留時間、または、前記見難い領域に存在する滞留時間を予測することを特徴とする請求項１記載の警報装置。
3. 前記予測演算手段は、前記将来の状況として、自車と前記移動体との衝突危険度を予測することを特徴とする請求項１または２に記載の警報装置。
4. 前記交通環境情報として、自車前方の交差点と自車との距離を取得し、
   前記交差点と自車との距離が短い場合には、前記交差点と自車との距離が長い場合と比較して、前記予測時間を短く設定することを特徴とする請求項１〜３の何れか一項に記載の警報装置。
5. 前記移動体の種別が歩行者である場合には、前記種別が車両である場合と比較して、前記予測時間を短く変更することを特徴とする請求項１〜４の何れか一項に記載の警報装置。
6. 自車周辺の移動体の将来の状況を予測し、予測された結果に応じて、前記自車の運転者に前記移動体を報知する警報装置において、
   前記移動体を検出する移動体検出手段と、
   前記運転者から見た前記移動体の視認性の程度を判定する視認性判定手段と、
   自車周辺の交通環境情報を取得する交通環境情報取得手段と、
   前記移動体の将来の状況を予測する予測演算手段と、
   前記移動体の視認性及び将来の状況に基づいて、運転者に移動体を報知する報知手段と、を備え、
   予測演算手段は、状況が予測される期間である予測時間を、前記交通環境情報取得手段によって取得された前記交通環境情報に応じて変更し、
   前記移動体の種別が歩行者である場合には、前記種別が車両である場合と比較して、前記予測時間を短く変更することを特徴とする警報装置。
7. 前記自車の運転者から視認することができない死角領域、または、視認することが容易ではない見難い領域を算出する領域算出手段を備え、
   前記予測演算手段は、前記将来の状況として、前記移動体が、前記死角領域に存在する滞留時間、または、前記見難い領域に存在する滞留時間を予測することを特徴とする請求項６記載の警報装置。
8. 前記予測演算手段は、前記将来の状況として、自車と前記移動体との衝突危険度を予測することを特徴とする請求項６または７に記載の警報装置。
9. 前記交通環境情報として、自車前方の交差点と自車との距離を取得し、
   前記交差点と自車との距離が短い場合には、前記交差点と自車との距離が長い場合と比較して、前記予測時間を短く設定することを特徴とする請求項６〜８の何れか一項に記載の警報装置。

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