JP6042463B2 - 車両用の衝突回避システムおよび方法 - Google Patents

Description

関連出願の相互参照
本出願は、２０１４年１月２９日に出願された米国仮出願第６１／９３３，０９６号の優先権を主張するものである。

技術分野
本開示は自動車に関し、特に自動車用の運転者支援システムに関する。

背景技術
利用可能なセンサ技術の進歩により、自動車用安全システムを改善することが可能となっている。衝突を検出及び回避するための装置及び方法が利用可能になりつつある。このような運転者支援システムは、車両に配置されたセンサを使用して、差し迫る衝突を検出する。このシステムは、様々な運転状況を運転者に警告して、衝突を防止又は最小限にすることができる。さらにはセンサ及びカメラが使用され、車両の後進時に障害物となり得るものが運転者に警告される。

本明細書に記載される背景技術の説明は、概して本開示の背景を提示することを目的とする。その研究が本背景技術の章に説明される範囲にとどまる、本明細書に記名される発明者の研究、並びに、その他の点でも出願時における先行技術として見なされ得ない、背景技術の説明は、本開示に対する先行技術として明示的にも暗示的にも認められるものではない。

本開示の１つの実施例による車両用衝突回避システムは、後退走行方向における前記車両の環境を測定するための、車両に取り付けられる少なくとも１つのセンサと、前記少なくとも１つのセンサによって供給される各データ間の関係に基づいて特徴ベクトルを作成する制御装置と、各々異なる複数の環境に対する複数の特徴ベクトルと、関連するオブジェクト構成とを保存する不揮発性メモリと、を含む。このシステムは、現在の特徴ベクトルと、過去に保存された各特徴ベクトルとの比較を利用して、現在の環境を、過去に観察された環境と照合し、その後、オブジェクトが車両の経路内にある障害物である確率又は障害物でない確率を修正することによって、衝突の検出能力を改善させることが可能な、過去に保存されたオブジェクト構成をロードする。一般的に遭遇するオブジェクトの識別を改善することにより、衝突回避システムによる不必要なブレーキ介入を回避することによって、車両乗員への介入が低減される。

種々の実施例は、図面に示された特定の構成要素を有しているが、本開示の実施形態は、それらの特定の組み合わせに限定されるものではない。種々の実施例のうちの１つの実施例のいくつかの特徴又は構成要素を、種々の実施例のうちの別の１つの実施例の特徴又は構成要素と組み合わせて使用することが可能である。

本明細書に開示される特徴及びその他の特徴は、以下の説明及び図面から非常に良好に理解することができる。以下に、各図を簡単に説明する。

本開示は、以下の詳細な説明及び添付の図面からより完全に理解されるであろう。

本発明の後退時衝突回避システムを利用した車両の概略上面図である。 制御装置及びメモリの１つの実施例を示す概略図である。

以下の説明は本質的に単なる例示であり、本開示、本開示の適用、又は、本開示の使用を限定することを意図するものではない。明確性を期するため、図面においては、同様の構成要素を識別するために同一の参照符号が使用される。

図１は、車両１０と、運転者支援システム、特に後退時衝突回避システム１２とを示す。後退時衝突回避システム１２は、車両１０の後退走行方向の景色を供給するために取り付けられるカメラ１４を含む。カメラ１４は、単眼カメラ、双眼カメラ、又は、車両１０の後退走行経路の景色を供給可能な別の種類の検出装置とすることができる。カメラ１４は、車両１０の後退走行経路の景色を供給する任意の場所に取り付けることができる。カメラ１４を例にして説明したが、車両及び車両に近接するオブジェクトの位置を示す情報を供給する他のセンサを利用することも可能であり、このようなセンサも本開示の意図する範囲に含まれる。

明細書全体に亘って、相対的な前進方向及び後退方向は、車両１０の操作時に当該車両１０の操作者が主として向かい合うこととなる方向に関連している。

画像データを分析し、車両１０に対する障害となり得るオブジェクト１８を識別するために、カメラ１４に制御装置１６を接続することができる。衝突回避システム１２は、カメラ１４の他にも、オブジェクト１８の識別を支援するための他のシステム及びセンサを使用することができる。以下のようなシステム及びセンサを含むことができるが、これらには限定されない：近接センサ２０、ＬＩＤＡＲ、レーダ、超音波センサ、ＧＰＳ２２、又は、車両１０に対する障害物の位置を検出可能な当技術分野において公知の他のセンサ。

車両１０が始動され、後退ギアへとシフトされる直ぐに、後退時衝突回避システム１２が開始される。後退時衝突回避システム１２は、カメラ１４及びセンサ２０からの情報を使用して、車両１０と環境との間の関係、及び、環境内にて検出された各オブジェクト１８の間の関係を含む特徴ベクトル２４を生成する。特徴ベクトル２４は、車両１０が操作されている環境を一意に識別するために使用される。特徴ベクトル２４は、一つには、照明不変及びスケール不変の画像記述子を使用することによって構築することができ、この画像記述子は、カメラ１４から伝送されてくる画像データに適用される。特徴ベクトル２４は、センサ依存性の低レベルの特徴の他にも、車両１０に近接する樹木、低木、郵便ポスト、風景特徴、道路又は駐車場特徴３０、建物等といったオブジェクトの空間分布のような、より高レベルの特徴を含むことができる。ＧＰＳ２２が利用可能な場合には、車両１０の位置も特徴ベクトル２４に含めることができる。特徴空間の次元及び構成は、センサ情報が利用可能である場合には、どの測定可能なプロパティが最もロバストであるかに基づいて較正することができる。

引き続き図１を参照しながら図２を参照すると、車両１０が後退ギアに入れられるたびに、新たな特徴ベクトル２４ｎｅｗが作成される。制御装置１６はまず、当該新たな特徴ベクトル２４ｎｅｗを、不揮発性メモリ２６に既に保存されている他の特徴ベクトル２４ａ〜ｎに応じて分類するよう試みる。いくつかの分類基準に基づき、当該新たな特徴ベクトル２４ｎｅｗを、保存された特徴ベクトル２４ａ〜ｎのうちの１つに一致させることに成功した場合、車両１０の現在の環境は、当該保存された特徴ベクトルを構築するために使用された環境と同じ環境であると仮定される。その後、制御装置１６は、複数の保存されたオブジェクト構成２５ａ〜ｎのセットから、当該環境に対する相応のオブジェクト構成をロードすることができる。制御装置１６は、検出された各オブジェクトが、関連する障害物であるか否かを判定するのを支援するために、当該識別されたオブジェクト構成２５を後退時衝突回避システム１２へと送信する。

保存されている各環境に対するオブジェクト構成２５ａ〜ｎは、静止しているオブジェクト１８の推定位置及び分類を含む。各オブジェクト構成は、車両１０が環境を横断する際に構築され、各オブジェクト構成によってカメラ１４及びセンサ２０はオブジェクト１８の位置を検出することが可能となる。特定の環境が何度も訪問された場合には、より正確なオブジェクト構成２５を構築することができる。システムは、環境に対するオブジェクト構成２５を保存するのみならず、車両１０の走行経路を保存及びロードすることも可能である。

オブジェクト構成２５が後退時衝突回避システム１２へと送信されると、カメラ１４及びセンサ２０によって観察されたオブジェクト１８の分類の質を向上させるために、当該オブジェクト構成２５からのオブジェクト１８の分類を使用することができる。オブジェクト構成２５は、オブジェクト１８の分類を支援するためだけでなく、オブジェクト１８の位置決定を支援するためにも使用することができる。オブジェクト１８に関するより正確な位置情報及び分類情報を用いることによって、衝突回避システム１２は、車両乗員にとって不快かつ邪魔となり得る不必要な介入をより良好に阻止することが可能となる。

車両１０が後退ギアに入れられるたびに、新たな特徴ベクトル２４ｎｅｗと、観察されたオブジェクト構成とが記録される。当該新たな特徴ベクトル２４ｎｅｗと、過去の各特徴ベクトル２４ａ〜ｎとを比較して、一致する１つの環境が発見された場合には、当該一致する環境の特徴ベクトル２４ａ〜ｎとオブジェクト構成２５ａ〜ｎとが更新される。一致する環境が発見されなかった場合には、１つの特徴ベクトルと、それに一致する１つのオブジェクト構成とを有する最も関連性の低い環境が、当該新たな特徴ベクトル２４ｎｅｗと、当該新しいオブジェクト構成２５ｎｅｗによって置換される。

保存されている環境の関連性は、その環境が再度訪問される期待値と、当該環境に対するオブジェクト構成を保存する重要性との両方の尺度である。一般的に遭遇する環境であって、かつ、衝突回避システム１２による誤介入を引き起こすオブジェクト構成を有する環境は、高い関連性を有すると考えられる。環境に対する関連性値は、地理的位置、各オブジェクトの分布、衝突回避システム１２の介入回数、当該環境が訪問された回数、又は、当該環境が最後に訪問された日付のような任意の数のプロパティから計算することができる。さほど頻繁には遭遇しない環境を表すオブジェクト構成２５ａ・・・ｎは、最終的には参照符号３２で概略的に示されるように、より最近の環境からのデータによって上書きされる。この構成により、限られた記憶容量を最適に活用するために、一意の環境２５ｎがメモリ２６から消去される結果となる。

環境の関連性を決定するため、及び、環境のオブジェクト構成を更新するために、様々な学習アルゴリズムを使用することができる。例えば、教師付き学習アルゴリズムにより、衝突回避システム１２による介入に対する運転者の反応を考慮することができる。運転者が介入を無視しようと試みた場合には、システム１２は、当該介入を引き起こしたオブジェクトを非障害物として分類することができる。この分類は、誤作動の繰り返しを阻止するための今後の参考としてオブジェクト構成に保存することができる。オブジェクトのプロパティ及び運転者の反応を完全には観察できない場合には、強化学習のような追加的な学習技術を採用することができる。

多くの車両１０は、同一の場所においてはほぼ同一の後退操作を実行することが多いので、学習アルゴリズムを利用して偽陽性を低減し、不必要な介入を阻止することができる。同一の操作を繰り返し実行することは、システム１２を、静止オブジェクト（郵便ポスト、樹木等）に対してよりロバストにする。ロバストにならなければ、静止オブジェクトが介入を引き起こしてしまう可能性がある。さらには、保存されたオブジェクト構成２５ａ〜ｎにおいて出現する新たに観察されたオブジェクトを、より迅速に障害として識別することができる。

１つの実施例によるシステムは、システム１２のための学習アルゴリズムを強化するために、ＧＰＳ２２又は無線センサを利用することができる。ＧＰＳ２２及び無線センサはオプションとすることができるか、又は、ＧＰＳ信号が利用不可能な場合に、起こり得る状況を説明するのみの確認目的として使用することができる。

１つの実施形態においては、後退時衝突回避システム１２を使用する方法は、車両１０が後退ギアに入れられた場合に、少なくとも１つのセンサ２０を有する前記車両１０に接近する複数のオブジェクトを検出することを含む。衝突回避システム１２のための制御装置１６は、前記少なくとも１つのセンサによって供給された各データ間の関係に基づいて現在の特徴ベクトル２４を決定する。現在の特徴ベクトル２４は、衝突回避システム１２の不揮発性メモリ２６に保存される。現在の特徴ベクトル２４ｎｅｗはさらに、前記メモリ２６に過去に保存された他の特徴ベクトル２４ａ〜ｎと比較され、当該現在の特徴ベクトル２４ｎｅｗが、前記過去に保存された各特徴ベクトル２４ａ〜ｎのいずれかに一致するか否かが決定される。現在の特徴ベクトル２４ｎｅｗと、過去の特徴ベクトル２４ａ〜ｎの１つとの間の一致に基づいて、関連するオブジェクト構成２５ａ〜ｎをロードすることができる。センサによって観察されたオブジェクトと、オブジェクト構成におけるオブジェクトとを照合することによって、衝突回避システム１２は、検出されたオブジェクト１８が関連する障害である確率をより正確に決定することができる。関連する障害物が検出されると運転者に警告が供給され、そして、当該オブジェクトが衝突を引き起こし得る障害物であると決定される確率が所定の閾値を上回る場合には、さらに、少なくとも１つの車両衝突回避行動も実施される。

このようにして本開示のシステム及び方法は、特徴ベクトル及び障害物の特徴に関する過去の決定を保存及び利用して、決定を迅速化し、一般的に遭遇する障害物の繰り返しの誤分類を排除する。

以上、本発明を実施するための最良の形態を詳細に説明してきたが、本開示の正当な範囲はこれらの形態に限定されるべきではない。なぜなら、本発明に関連する分野に精通する当業者であれば、添付の特許請求の範囲内において、本発明を実施するための種々異なる複数の択一的手段及び実施形態が存在することが明確に理解されるからである。

Claims (13)

1. 車両用の衝突回避システムであって、
   当該衝突回避システムは、前記車両の経路に近接する複数のオブジェクトを検出するための、前記車両に取り付けられる少なくとも１つのセンサと、
   制御装置とを有し、
   当該制御装置は、
   前記少なくとも１つのセンサからの各データを分析し、当該少なくとも１つのセンサからの各データ間の関係に基づいて現在の特徴ベクトルを決定し、
   前記現在の特徴ベクトルと、環境に対する関連するオブジェクト構成とを、前記衝突回避システムの不揮発性メモリに保存し、
   前記現在の特徴ベクトルと、前記不揮発性メモリに過去に保存された各特徴ベクトルとを比較し、
   前記現在の特徴ベクトルと、前記過去に保存された各特徴ベクトルとの前記比較に基づいて、前記車両の周囲の環境を表しているオブジェクト構成を選択する、
   衝突回避システムにおいて、
   前記制御装置は、さらに、前記検出されたオブジェクトとの衝突確率を決定する、ことを特徴とする衝突回避システム。
2. 前記制御装置は、
   前記現在の特徴ベクトルと、前記過去に保存された各特徴ベクトルとを比較して、前記現在の特徴ベクトルと、前記過去に保存された各特徴ベクトルのいずれかとの間の類似性を決定し、
   前記保存されている各オブジェクト構成の中から、前記現在の特徴ベクトルに一致する、前記過去に保存された特徴ベクトルの１つに対応しているオブジェクト構成を選択する、
   ことを特徴とする請求項１記載の衝突回避システム。
3. 前記現在の特徴ベクトルが、前記過去に保存された特徴ベクトルの１つに一致している場合であって、かつ、前記検出されたオブジェクトが障害物ではないと過去に識別されている場合に、当該検出されたオブジェクトが障害物である確率が低減される、
   ことを特徴とする請求項２記載の衝突回避システム。
4. 前記過去に保存された特徴ベクトルの１つが、現在の特徴ベクトルと一致していると決定された場合に、当該過去に保存された特徴ベクトルに対する関連性値が増加される、
   ことを特徴とする請求項２記載の衝突回避システム。
5. 前記現在の特徴ベクトルは、近接する各オブジェクト間の関係を含む、
   ことを特徴とする請求項１記載の衝突回避システム。
6. 前記少なくとも１つのセンサは、前記車両内に取り付けられるカメラ及び近接センサのうちの少なくとも一方を含む、
   ことを特徴とする請求項１記載の衝突回避システム。
7. 前記現在の特徴ベクトルと、前記過去に保存された特徴ベクトルの１つとの間の比較と、当該過去に保存された特徴ベクトルに対応しているオブジェクト構成とに基づいて、オブジェクトが前記車両の経路内にある障害物である確率が修正される、
   ことを特徴とする請求項１記載の衝突回避システム。
8. 前記現在の特徴ベクトルが、前記過去に保存された特徴ベクトルの１つに一致している場合であって、かつ、前記オブジェクトが障害物ではないと過去に識別されている場合に、当該オブジェクトが、回避されるべき障害物である確率が低減される、
   ことを特徴とする請求項７記載の衝突回避システム。
9. 前記過去に保存された特徴ベクトルの１つが現在の特徴ベクトルに一致していると決定された場合に、当該過去に保存された特徴ベクトルに対する関連性値が増加される、
   ことを特徴とする請求項８記載の衝突回避システム。
10. 車両の後退操作中における衝突を回避する方法において、
    前記車両が後退ギアに入れられると、少なくとも１つのセンサによって、前記車両に近接する複数のオブジェクトを検出し、
    衝突回避システムの制御装置によって、前記センサからの各データを分析して、当該少なくとも１つのセンサからの各データ間の関係に基づいて現在の特徴ベクトルを決定し、
    前記現在の特徴ベクトルを、前記衝突回避システムの不揮発性メモリに保存し、
    前記現在の特徴ベクトルと、前記不揮発性メモリに過去に保存された各特徴ベクトルとを比較して、当該現在の特徴ベクトルが、前記過去に保存された各特徴ベクトルのいずれかに一致しているか否かを決定し、
    前記現在の特徴ベクトルと前記過去に保存された特徴ベクトルの１つとの間の一致に基づいて、オブジェクトが障害物である確率を修正し、
    前記オブジェクトが障害物であると決定される確率が所定の閾値を上回った場合に、少なくとも１つの車両衝突回避行動を実施する、
    ことを特徴とする方法。
11. さらに、前記障害物との衝突確率を決定し、
    前記オブジェクトが回避されるべき障害物であると決定される確率が所定の閾値を上回る場合であって、かつ、前記衝突確率が所定の衝突閾値を上回る場合に、少なくとも１つの車両衝突回避行動を実施する、
    ことを特徴とする請求項１０記載の方法。
12. さらに、前記現在の特徴ベクトルが、前記過去に保存された特徴ベクトルの１つに一致している場合であって、かつ、前記オブジェクトが障害物ではないと過去に識別されている場合に、当該オブジェクトが障害物である確率を低減する、
    ことを特徴とする請求項１１記載の方法。
13. さらに、前記過去に保存された特徴ベクトルの１つが現在の特徴ベクトルに一致していると決定されるたびに、当該過去に保存された特徴ベクトルに対する関連性値を増加させる、
    ことを特徴とする請求項１１記載の方法。

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