JP5573617B2 - 危険度算出装置 - Google Patents

Description

本発明は、死角領域の危険度を算出する危険度算出装置に関する。

従来、自車両の運転者にとって死角となる領域からの物体が飛び出してくるかどうかを予測することにより衝突を回避しやすくする装置が知られている。例えば、特許文献１では、道路形状や検出された障害物の位置に基づいて道路上の地点の危険度を設定し、危険度の総和が最小となる走行軌跡を算出するリスク最小軌跡生成装置が開示されている。

特開２００６−１５４９６７号公報

ここで、特許文献１に記載の発明では、道路形状、道路幅、車線数、道路の種類（自動車専用道路、歩行者専用道路等）、交通ルール（一方通行、左折・右折禁止等）等の時間とともに変化することのない静的な道路環境情報に基づいて道路上の地点における危険度を設定している。また、特許文献１では、障害物が形成する死角領域内部の危険度は一定値として設定されている。しかしながら、時間とともに刻々と状況が変化する実際の道路においては、死角領域の周辺の状況の変化に伴い死角領域内部の危険度も変化することが考えられる。そのため、特許文献１のように静的な交通環境情報に基づいて算出される死角領域の危険度の精度は十分なものではなかった。

そこで、本発明は、時間とともに刻々と変化する死角領域周辺の状況を考慮して死角領域の危険度を設定することにより精度の高い危険度算出を行うことができる危険度算出装置を提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明に係る危険度算出装置は、車両走行における交通環境情報を取得する交通環境情報取得手段と、障害物が形成する死角領域を検出する死角領域検出手段と、交通環境取得手段により取得された交通環境情報から死角領域の危険度に寄与する動的情報を抽出する動的情報抽出手段と、抽出された死角領域の危険度に寄与する動的情報に基づいて死角領域の危険度を設定する危険度算出手段と、を備える。

本発明に係る危険度算出装置は、死角領域の危険度に寄与する動的情報を抽出するとともに、動的情報に基づいて危険度を設定する。これにより、時間とともに刻々と変化する死角領域周辺の状況に合わせて死角領域の危険度を設定することができるため、精度の高い危険度算出を行なうことができる。

動的情報抽出手段は、死角領域の危険度に寄与する動的情報として死角領域周辺を他車両が通過してからの経過時間を抽出し、危険度算出手段は、前記抽出された経過時間が長いほど前記死角領域の危険度を低く設定する。

発明者は、過去のヒヤリハット事例（事故には至らないものの運転者が事故に遭いそうになって「はっ」とする場面の事例）から、死角領域に存在する歩行者は車両が通過したことを確認した直後に横断を開始する傾向があることを見出した。本発明に係る危険度算出装置は、このような知見に基づいて、死角領域の危険度に寄与する動的情報として死角領域周辺を他車両が通過してからの経過時間を抽出し、死角領域周辺を他車両が通過してからの経過時間に基づいて危険度を設定することにより、死角領域に存在する歩行者の行動特性を考慮した精度の高い危険度設定を行うことができる。また、死角領域周辺を他車両が通過してからの経過時間が長いほど死角領域の危険度を低く設定することにより、死角領域に存在する歩行者の行動特性を考慮した精度の高い危険度設定を行うことができる。

本発明によれば、時間とともに刻々と変化する死角領域周辺の状況を考慮して危険度を設定することにより精度の高い危険度算出を行うことができる。

本発明の実施形態に係る危険度算出装置を備える運転支援装置のブロック構成図である。 本発明の実施形態に係る危険度算出装置を備える運転支援装置の動作についてのフローチャートである。 死角領域前方の対向車両の挙動による危険度の変化を説明するための模式的説明図である。 危険度Ｐｊ、Ｐｋ決定処理の流れを示すフローチャートである。 対向車両の速度と危険度Ｐｊの関係を示すグラフである。 対向車両の死角領域通過後の経過時間と危険度Ｐｋの関係を示すグラフである。 死角領域周辺の横断歩道の信号表示による危険度の変化を説明するための模式的説明図である。 危険度Ｐｒ決定処理の流れを示すフローチャートである。 死角領域周辺の歩行者の数による危険度の変化を説明するための模式的説明図である。 危険度Ｐｐ決定処理の流れを示すフローチャートである。 死角領域周辺の歩行者数と危険度Ｐｐの関係を示すグラフである。 死角領域に出入りした移動体による危険度の変化を説明するための模式的説明図である。 危険度Ｐｂ決定処理の流れを示すフローチャートである。

図１は、本発明の実施形態に係る危険度算出装置を備える運転支援装置のブロック構成図である。図１に示すように、本実施形態の運転支援装置１は、ＥＣＵ３、カメラ１１、レーダ１２、車輪速センサ１３、ヨーレートセンサ１４、舵角センサ１５、表示装置２１、スピーカ２２、アクチュエータ２３を備えている。この運転支援装置１は、自動車等の車両に搭載される。

ＥＣＵ３には、カメラ１１、レーダ１２が接続されている。カメラ１１、レーダ１２は自車両周辺の交通環境情報を取得するセンサであり、カメラ１１、レーダ１２が特許請求の範囲に記載する交通環境情報取得手段に相当する。

カメラ１１は、自車両の周辺を撮像する装置である。自車両の周辺とは、少なくとも前方であり、必要に応じて側方、後方も撮像する。カメラ１１は、自車両の周辺を撮像し、その撮像画像のデータを画像信号としてＥＣＵ３に送信する。なお、以後明細書中においては自車両の進行方向を「前方」といい、その逆方向を「後方」という。

レーダ１２は、自車両の周辺の物体を検出するための装置である。自車両の周辺とは、少なくとも前方であり、必要に応じて側方、後方の物体も検出する。レーダ１２としては、例えば、レーザレーダ、ミリ波レーダがある。レーダ１２では、電磁波を水平面内でスキャンしながら送信し、物体に反射して戻ってくる反射波を受信し、その送受信に関する情報を検出する。そして、レーダ１２は、その検出した送受信情報をレーダ信号としてＥＣＵ３に送信する。

また、ＥＣＵ３には、車輪速センサ１３、ヨーレートセンサ１４、舵角センサ１５が接続されている。車輪速センサ１３は、自車両の車輪の回転速度を検出するセンサである。車輪速センサ１３では、検出した車輪の回転速度を車輪速信号としてＥＣＵ３へ送信する。ヨーレートセンサ１４は、自車両のヨーレートを検出するセンサである。ヨーレートセンサ１４では、検出したヨーレートをヨーレート信号としてＥＣＵ３へ送信する。舵角センサ１５は、自車両の舵角を検出するセンサである。例えば、舵角センサ１５は、ステアリングシャフトの回転角（操舵角）を検出することによって自車両の舵角を検出する。舵角センサ１５では、検出した舵角を舵角信号としてＥＣＵ３へ送信する。

表示装置２１は、車両内に設置されるディスプレイであり、ＥＣＵ３から出力される運転支援信号に応じて各種情報を表示し、運転者に報知する。スピーカ２２は、ＥＣＵ３からの運転支援信号に応じて所定の音声を出力する。このように、表示装置２１及びスピーカ２２は、ＨＭＩ（Human Machine Interface）として画面表示及び音声出力を行う。

アクチュエータ２３は、ＥＣＵ３が運転支援信号に基づいて、ドライバーの運転操作に介入して、自車両のブレーキやアクセルを駆動させるブレーキアクチュエータやアクセルアクチュエータである。

ＥＣＵ３は、ＣＰＵ[Central Processing Unit]や各種メモリなどからなり、運転支援装置１を統括制御する。ＥＣＵ３は、危険度算出ＥＣＵ３０と運転支援ＥＣＵ４０を備えている。危険度算出ＥＣＵ３０は、ＥＣＵ３のメモリに格納されている各アプリケーションプログラムをロードし、ＣＰＵで実行することによって交通環境情報取得部３１、死角領域検出部３２、動的情報抽出部３３、危険度算出部３４が構成される。なお、本実施形態では、死角領域検出部３２が特許請求の範囲に記載する死角領域検出手段に、動的情報抽出部３３が動的情報抽出手段に、危険度算出部３４が危険度算出手段に相当する。

交通環境情報取得部３１は、カメラ１１による画像情報及びレーダ１２によるレーダ情報に基づいて、交通環境情報を取得する。ここで、交通環境情報とは自車両周辺の道路状況であり、例えば、道路形状、車線数、道路幅、横断歩道の位置、交差点の位置、交通標識、自車両周辺の車両や歩行者の位置及び相対速度等である。交通環境情報取得部３１が検出した交通環境情報はＥＣＵ３のメモリに記憶される。

死角領域検出部３２は、一定時間毎にカメラ１１による画像情報及びレーダ１２によるレーダ情報に基づいて、死角の発生要因となる障害物を検出する。また、死角領域検出部３２は、検出した障害物の位置、大きさ（横方向の長さ、奥行き方向の長さ、高さ）や形状等の情報から、障害物が形成する死角領域を検出する。死角領域検出部３２が検出した死角領域はＥＣＵ３のメモリに記憶される。なお、死角領域の検出は、上記のようなセンサを用いた手法に限定されるものではなく、従来公知のいずれの死角領域検出手法を適用しても良い。

動的情報抽出部３３は、カメラ１１による画像情報及びレーダ１２によるレーダ情報から取得された交通環境情報から、死角領域検出部３２によって検出された死角領域の周辺の動的情報を抽出する。ここで、動的情報とは、交通環境情報の中でも時間とともに刻々と変化する交通環境情報であり、具体的には、歩行者の位置・速度・進行方向、車両の位置・速度・進行方向、信号表示等である。動的情報抽出部３３が抽出した動的情報はＥＣＵ３のメモリに記憶される。

危険度算出部３４は、動的情報抽出部３３が抽出した動的情報に基づいて死角領域の危険度を設定する。ここで、死角領域の危険度とは死角領域から移動体が飛び出してくる確率を示すものである。危険度算出部３４は、死角領域から移動体が飛び出してくる可能性が高いほど危険度を高く設定する。危険度算出部３４が算出した死角領域の危険度はＥＣＵ３のメモリに記憶される。

運転支援ＥＣＵ４０は、ＥＣＵ３のメモリに格納されている各アプリケーションプログラムをロードし、ＣＰＵで実行することによって衝突確率算出部４１、運転支援制御部４２が構成される。

衝突確率算出部４１は、危険度算出部３４において設定された死角領域の危険度に基づいて、自車両と飛び出してくると予測される移動体との衝突確率を算出する。衝突確率算出部４１では、車輪速センサ１３、ヨーレートセンサ１４、舵角センサ１５の計測結果に基づき所定時間後の自車両の将来位置を予測するとともに、死角領域から飛び出してくる移動体の移動速度、移動方向から所定時間後の移動体の将来位置を予測することにより、自車両と移動体が衝突する確率を算出する。この衝突確率の算出は従来公知の方法を適用して行うことができる。

運転支援制御部４２は、衝突確率算出部４１によって算出された衝突確率にも基づいて衝突を回避するための制御を行うものである。例えば、自車両と死角領域から飛び出す移動体との衝突確率が高いと判断された場合には、表示装置２１やスピーカ２２により運転者に注意喚起を行い、もしくはブレーキ制御信号やエンジン制御信号をアクチュエータ２３に送信することで介入制御を実施することにより、衝突を回避する。

次に、本実施形態に係る危険度算出装置の動作について説明する。

図２は、本実施形態に係る危険度算出装置を備えた運転支援装置の動作についてのフローチャートである。図２に示す一連の運転支援処理は、例えばＥＣＵ３において予め設定された所定周期で繰り返し実行される。

運転支援の処理が開始されると、カメラ１１、レーダ１２、車輪速センサ１３、ヨーレートセンサ１４、舵角センサ１５等の自車両に搭載された各種センサの検出結果が読み込まれる（Ｓ１０）。取得された結果はＥＣＵ３内のＲＡＭに記憶される。

続いて、交通環境情報取得部３１により画像情報及びレーダ情報に基づいて交通環境情報が生成される（Ｓ１１）。ここで、交通環境情報としては少なくとも道路形状、道路の種類（歩道、車道等）、横断歩道の位置、交差点の位置、交通標識、自車両周辺の車両や歩行者の位置及び相対速度、障害物の位置・大きさ・種類が取得される。

次に、死角領域検出部３２によって死角領域検出処理が行なわれる（Ｓ１２）。その後、死角領域周辺の交通環境情報から、死角領域の危険度に寄与する動的情報が抽出される（Ｓ１３）。ここで、少なくとも死角領域周辺に存在する移動体、死角領域に出入りする移動体、信号表示を認識した場合には、それらの交通環境情報は死角領域の危険度に寄与する動的情報として抽出される。

次に、動的情報として死角領域の前方に対向車両を認識したか否かが判定される（Ｓ１４）。動的情報として死角領域の前方に対向車両が認識された場合には、死角領域からの危険度Ｐｊ及びＰｋの決定処理が行なわれる（Ｓ１５）。

危険度Ｐｊ及びＰｋは死角領域前方を走行する対向車両の挙動に基づいて決定される危険度である。発明者は、過去に発生したヒヤリハット事例に基づいて対向車両が死角前方で減速した場合には死角領域に存在する歩行者が飛び出しくる可能性が高いことを見出した。図３を参照してこのような事例について説明する。図３は、自車両Ｖ０が走行する車線において、死角領域Ｚを形成する駐車車両が存在し、その死角領域に歩行者が存在する可能性がある事例を示している。ここで、図３（ａ）のように、対向車両Ｖ１が死角前方で停止した場合には、対向車両Ｖ１が死角領域に存在する歩行者に通行を譲ったことが予測される。そのため、死角領域に存在する歩行者は、自車両Ｖ０の存在を気に留めずに車線に飛び出してくる可能性がある。これに対して、図３（ｂ）のように、対向車両Ｖ２が車速ｖで減速せずに死角領域に接近している場合には死角領域には飛び出してくる歩行者が存在する可能性は低いことが予測される。危険度Ｐｊはこのような知見に基づいて決定されるものである。

また、発明者は過去に発生したヒヤリハット事例に基づいて死角領域に歩行者が存在している場合、死角領域の歩行者は対向車両が過ぎ去ったことを確認してから車道を横断することを見出した。そのため、対向車両が死角領域を通過した直後は死角領域の歩行者が自車両を気に留めずに飛び出してくる可能性が高いことが予測される。危険度Ｐｋはこのような知見に基づいて決定されるものである。

図４は、危険度Ｐｊ及びＰｋの決定処理手順を示している。危険度Ｐｊ及びＰｋの決定処理では、まず対向車両が死角領域の前方で減速中であるか否かが判定される（Ｓ３１）。対向車両が死角領域の前方で減速中であると判定された場合には、対向車両の速度が計測される（Ｓ３２）。対向車両の速度は、例えば自車両の速度とレーダ１２により計測される対向車両の相対速度から算出される。

対向車両の速度が計測されると、対向車両の速度に基づいて危険度Ｐｊが決定される（Ｓ３３）。図５に示すように、危険度Ｐｊは対向車両が停止したときに最も高く設定され、対向車両の車速が早くなるほど危険度Ｐｊが低く設定される。すなわち、対向車両の速度が遅いほど、危険度Ｐｊは高く設定される。

また、Ｓ３１において対向車両が死角領域の手前で減速中ではないと判定された場合には、対向車両が死角領域を通過したか否かが判定される（Ｓ３４）。対向車両が死角を通過したと判定されると、対向車両の死角領域通過後の経過時間が計測される（Ｓ３５）。対向車両の死角領域通過後の経過時間が計測されると、対向車両の死角領域通過後の経過時間に基づいて危険度Ｐｋが決定される（Ｓ３６）。図６に示すように、危険度Ｐｋは対向車両が通過した直後が最も高く設定され、その後時間の経過とともに低く設定される。危険度Ｐｋは、設定時間Ｔの経過後は一定の危険度を保つように設定される。また、Ｓ３４において対向車両が死角領域を通過していないと判定された場合には、危険度Ｐｊ及びＰｋの決定処理を終了する。

危険度Ｐｊ及びＰｋの決定処理が終了した場合、又はＳ１４において死角領域前方に対応車両が認識されなかった場合には、図２の処理に戻り、動的情報として死角領域周辺に横断歩道を認識したか否かが判定される（Ｓ１６）。死角領域周辺に横断歩道を認識した場合には、死角領域からの飛び出しＰｒの決定処理が行なわれる（Ｓ１７）。

危険度Ｐｒは、死角領域周辺の横断歩道の信号表示に基づいて決定される危険度である。図７を参照して死角領域周辺の横断歩道の信号表示により危険度が変化する事例について説明する。図７は、自車両Ｖ０が走行する車線において、死角領域Ｚを形成する駐車車両が存在し、その死角領域Ｚ周辺に横断歩道が存在する事例を示している。ここで、横断歩道の信号Ｓの表示が赤の場合は、歩行者が横断歩道を横断する可能性は低いと考えられる。これに対して、信号Ｓが赤以外の場合には歩行者が死角領域から飛び出して横断歩道を横断する可能性が高まる。特に、歩行者は、信号Ｓが青点滅で表示されている場合には、自車両の接近を気に留めることなく死角領域Ｚから飛び出してくる可能性が高いことが推測される。危険度Ｐｒはこのような知見に基づいて決定されるものである。

図８は、危険度Ｐｒの決定処理手順を示している。危険度Ｐｒの決定処理では、まず横断歩道の信号表示が赤点灯であるか否かが判定される（Ｓ４１）。横断歩道の信号表示が赤点灯であると判定された場合には、死角領域に存在する仮想移動体数ｎｒが所定値ｒ０に設定される（Ｓ４２）。横断歩道の信号表示が赤点灯でない場合には、横断歩道の信号表示が青点灯であるか否かが判定される（Ｓ４３）。横断歩道の信号表示が青点灯であると判定された場合には、死角領域に存在する仮想移動体数ｎｒが所定値ｒ１に設定される（Ｓ４４）。横断歩道の信号表示が青点灯でない場合には、横断歩道の信号表示が青点滅であるか否かが判定される（Ｓ４５）。横断歩道の信号表示が青点滅であると判定された場合には、死角領域に存在する仮想移動体数ｎｒが所定値ｒ２に設定される（Ｓ４６）。ここで、所定値ｒ０，ｒ１，ｒ２は、ｒ０＜ｒ１＜ｒ２の関係を有する正の実数である。

Ｓ４２、Ｓ４４、Ｓ４６の処理が終了した場合、またはＳ４５において横断歩道の信号表示が青点滅でないと判定された場合には、式（１）により危険度Ｐｒが決定される（Ｓ４７）。ここで、ｐｒは通常の道路環境における危険度である。なお、危険度Ｐｒは、信号Ｓの存在しない場合でも、死角領域周辺に横断歩道が認識された際には横断歩道が認識されない場合と比較して危険度Ｐｒを高く設定しても良い。

Ｐｒ＝ｎｒ・ｐｒ （１）

危険度Ｐｒの決定処理が終了した場合、又はＳ１６において死角領域周辺に横断歩道を認識しなかった場合には、図２の処理に戻り、動的情報として死角領域周辺に歩行者を認識したか否かが判定される（Ｓ１８）。死角領域周辺に歩行者が認識された場合には、死角領域からの危険度Ｐｐの決定処理が行なわれる（Ｓ１９）。

危険度Ｐｐは死角領域周辺に存在する歩行者の数に基づいて決定される危険度である。図９を参照して死角領域周辺の歩行者の数により危険度が変化する事例について説明する。図９（ａ）は、自車両が走行する車線において、死角領域Ｚを形成する駐車車両が存在し、その死角領域Ｚ周辺に多数の歩行者が存在している状況を示している。このような人通りの多い道路環境では、図９（ｂ）のような死角領域Ｚ周辺に歩行者が存在しない道路環境と比較して、死角領域Ｚに歩行者が隠れている頻度が高くなる。危険度Ｐｐはこのような知見に基づいて決定されるものであり、人通りの多い道路環境では人通りの少ない道路環境よりも死角領域に存在する仮想移動体の存在確率を増加させることにより適切に危険度を設定するものである。

図１０は、危険度Ｐｐの決定処理手順を示している。危険度Ｐｐの決定処理では、まず死角領域周辺に存在する歩行者の数ｎｐを検出する（Ｓ５１）。続いて式（２）により危険度Ｐｐが決定される（Ｓ５２）。ここで、式（２）において、ｐｐは歩行者１人分の危険度である。図１１に示すように、危険度Ｐｐは、死角領域周辺に存在する歩行者の数が多いほど高く設定される。

Ｐｐ＝ｎｐ・ｐｐ （２）

危険度Ｐｐの決定処理が終了した場合、又はＳ１８において死角領域周辺に歩行者が認識されなかった場合、図２の処理に戻り、動的情報として一定時間内に死角領域に移動体が出入りしたか否かが判定される（Ｓ２０）。一定時間内に死角領域に移動体が出入りしたと判定された場合には、死角領域からの危険度Ｐｂの決定処理が行なわれる（Ｓ２１）。

危険度Ｐｂは、死角領域に出入りした車や人に基づいて決定される危険度である。図１２を参照して死角領域に出入りした移動体により危険度が変化する事例について説明する。図１２（ａ）は、自車両Ｖ０が走行する車道Ｒ１と、車道Ｒ２により形成されるＴ字交差点において一方の死角領域Ｚｒから他車両Ｖ３が飛び出すとともに、その車両が他方の死角領域Ｚｌへ進入している事例を示している。自車両Ｖ０は、図１２（ａ）のように、他車両Ｖ３が死角領域から出入りする状況を認識した場合、死角領域Ｚｒ、Ｚｌは車両が出入り可能な領域であり交通量が多いことが考えられることから、車両の出入りが認識されない死角領域より危険であると予測することができる。

また、図１２（ｂ）に示すように、死角領域Ｚから歩行者が出てきて横断歩道を横断した場合には、死角領域周辺は今後も歩行者が横断歩道を横断することが考えられるため死角領域Ｚは歩行者の飛び出し可能性が高いことを予測することができる。図１２（ｃ）は道路Ｒ２に存在する歩行者がＺｒに侵入していく状況を示している。このような状況では、歩行者は死角領域Ｚｒに車両を認知していないと考えられることから、死角領域Ｚｒからの車両の飛び出し確率は低いと予測することができる。

図１３は、危険度Ｐｂの決定処理手順を示している。危険度Ｐｂの決定処理では、まず死角領域に車両の出入りを認識したか否かが判定される（Ｓ６１）。死角領域に車両が出入りしたと判定された場合には、出入り車両数ｎｂｃがインクリメント（＋１）される（Ｓ６２）。死角領域に車両の出入りが認識されなかった場合、またはＳ６２の処理が終了した場合には、死角領域に歩行者の出入りを認識したか否かが判定される（Ｓ６３）。死角領域に歩行者の出入りを認識したと判定された場合には、出入り歩行者数ｎｂｐがインクリメントされる（Ｓ６４）。死角領域に歩行者の出入りが認識されなかった場合、またはＳ６４の処理が終了した場合には、自車両と死角領域との距離が所定値Ｄよりも小さいか否かが判定される（Ｓ６５）。自車両と死角領域との距離が所定値Ｄ以上である場合には、Ｓ６１の処理に移行し、自車両と死角領域との距離がＤより小さくなるまで同様の処理が繰り返し実行される。一方、自車両と死角領域との距離が所定値Ｄより小さい場合には危険度Ｐｂが式（３）により決定される（Ｓ６６）。ここで、ｐｂｃは車両１台分の危険度であり、ｐｂｐは歩行者１人分の危険度である。

Ｐｂ＝ｎｂｃ・ｐｂｃ＋ｎｂｐ・ｐｂｐ （３）

危険度Ｐｂの決定処理が終了した場合、又は一定時間内に死角領域に移動体の出入りが認識されなかった場合は、図２の処理に戻り、死角領域の危険度Ｐが式（４）により決定される（Ｓ２３）。ここで、式（４）においてａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅはそれぞれ危険度Ｐｊ、Ｐｋ、Ｐｒ、Ｐｐ、Ｐｂの重みづけを行う設定値である。

Ｐ＝ａ・Ｐｊ＋ｂ・Ｐｋ＋ｃ・Ｐｒ＋ｄ・Ｐｐ＋ｅ・Ｐｂ （４）

次に、死角領域に存在すると仮定される仮想移動体が設定される（Ｓ２４）。仮想移動体の設定では、仮想移動体の種類と速度が設定される。仮想移動体の種類は、例えば、死角領域の位置や死角領域に出入りした移動体の種類から推定され設定される。例えば、図１２（ａ）に示すように、車両Ｖ１が死角領域Ｚｒから飛び出すとともに、車両Ｖ１が死角領域Ｚｌへ進入したことを認識した場合には、道路Ｒ２は車両が出入りできる領域であると判断し、死角領域Ｚｒ、Ｚｌに車両を想定した仮想移動体を設定する。また、仮想移動体の種類に応じて仮想移動体の速度を推定する。

仮想移動体の種類と速度の設定が終了すると、死角領域から飛び出す仮想移動体と自車両との衝突確率Ｐｃが算出される（Ｓ２５）。Ｓ１０で取得された車輪速センサ１３、ヨーレートセンサ１４、舵角センサ１５の計測結果に基づき所定時間後の自車両の将来位置を予測するとともに、死角領域から飛び出してくる仮想移動体の所定時間後の将来位置を予測することにより、自車両が移動体と衝突する確率が算出される。

次に、衝突確率Ｐｃが設定値以上であるか否かが判定される（Ｓ２６）。衝突確率Ｐｃが設定値以上であると判断された場合には、運転者への注意喚起や介入制御などの制御信号を生成し運転支援が実行され（Ｓ２７）、死角から飛び出す移動体との衝突を防止する。一方、衝突確率Ｐｃが設定値よりも小さい場合には、一連の運転支援処理が終了する。

本実施形態に係る危険度算出装置は、死角領域の危険度に寄与する動的情報を抽出するとともに、動的情報に基づいて危険度を設定する。これにより、時間とともに刻々と変化する死角領域周辺の状況に合わせて死角領域の危険度を設定することができるため、精度の高い危険度算出を行なうことができる。

なお、本発明の好適な実施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い。例えば、本実施形態では、死角領域周辺に存在する移動体、死角領域に出入りする移動体、信号表示を動的情報として抽出しているが、抽出する動的情報としてはこれらの交通環境情報に限られず、上記以外の時間とともに刻々と変化する交通環境情報を動的情報として抽出しても良い。また、本実施形態では、死角前方に対向車両を認識した場合、死角領域周辺に横断歩道を認識した場合、死角領域周辺に歩行者を認識した場合、一定時間に死角領域に移動体が出入りした場合において、それぞれ危険度Ｐｊ及びＰｋ、Ｐｒ、Ｐｐ、Ｐｂを算出し、それらの危険度を合計することにより死角領域の危険度を算出しているが、これらの危険度算出処理は一連の処理として実行される必要はなく、それぞれ独立で実行されるように構成しても良い。

１…運転支援装置、３…ＥＣＵ、１１…カメラ、１２…レーダ、１３…車輪速センサ、１４…ヨーレートセンサ、１５…舵角センサ、２１…表示装置、２２…スピーカ、２３…アクチュエータ、３０…危険度算出ＥＣＵ、３１…交通環境情報取得部、３２…死角領域検出部、３３…動的情報抽出部、３４…危険度算出部、４０…運転支援ＥＣＵ、４１…衝突確率算出部、４２…運転支援制御部。

Claims (1)

1. 車両走行における交通環境情報を取得する交通環境情報取得手段と、
   障害物が形成する死角領域を検出する死角領域検出手段と、
   前記交通環境情報取得手段により取得された交通環境情報から死角領域の危険度に寄与する動的情報を抽出する動的情報抽出手段と、
   抽出された死角領域の危険度に寄与する動的情報に基づいて前記死角領域の危険度を設定する危険度算出手段と、を備え、
   前記動的情報抽出手段は、前記死角領域の危険度に寄与する動的情報として前記死角領域周辺を他車両が通過してからの経過時間を抽出し、
   前記危険度算出手段は、前記抽出された経過時間が長いほど前記死角領域の危険度を低く設定する、危険度算出装置。

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