JP6704531B1 - 情報処理装置、プログラム及び情報処理方法 - Google Patents
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Abstract
Description
例えば、特許文献1に記載された左右折支援装置は、運転手が運転を行っている車両の後側方に設置されたレーダにより、後側方を走行する対象車両を検知し、車両の予想される軌道と、検知された対象車両の予想される軌道との交点を特定する。そして、左右折支援装置は、車両が特定された交点に到達する予想時刻が、対象車両が到達する予想時間より遅ければ危険信号を出すことにより、車両が右左折又は車線を変更する際に、後側方を走行する検知された対象車両との衝突の危険を運転手に知らせる。
衝突予測装置100は、制動加速設定記憶部101と、制動時間算出部102と、反応時間検知部103と、反応時間設定記憶部104と、予測時間特定部105と、周辺車両情報記憶部106と、位置速度予測部107と、衝突予測部108とを備える。
図2は、車両130に搭載される装置を説明するための概略図である。
車両130には、衝突予測装置100の他、周辺監視センサ131と、撮像装置としての画像センサ132と、警告装置133とが設置される。
周辺監視センサ131は、車両130の周辺の車両である周辺車両(図示せず)を検出するために、周辺車両と車両130との相対位置及び相対速度を計測する。そして、周辺監視センサ131は、計測した値を、衝突予測装置100に送る。
警告装置133は、衝突が生じる確率を入力として、その確率が予め設定された閾値を超える場合に、ディスプレイ(図示せず)による表示、又は、スピーカ(図示せず)による音再生により、運転手に対して警告を行う。
ここで、道路の摩擦係数として、濡れたアスファルトの摩擦係数及び乾いたアスファルトの摩擦係数が記憶されている。濡れたアスファルトの摩擦係数は、通常、0.4〜0.6の値であり、ここでは、最も小さい値である0.4が記憶されている。乾いたアスファルトの摩擦係数は、0.7〜0.8であり、ここでは、最も小さい値である0.7が記憶されている。
重力加速度は、約9.8メートル毎秒毎秒である。
s=v/(μ・g) (1)
制動時間算出部102は、雨滴センサの検出結果に基づいて、用いる摩擦係数を決定する。具体的には、雨滴センサの検出結果が、雨滴が検出されていること、言い換えると、雨が降っていることを示す場合には、濡れたアスファルトの摩擦係数が用いられ、雨滴センサの検出結果が、雨滴が検出されていないこと、言い換えると、雨が降っていないことを示す場合には、乾いたアスファルトの摩擦係数が用いられる。
例えば、反応時間検知部103は、画像センサ132からの画像情報で示される画像から信号を検出し、検出された信号が、停止を示す赤信号から進行を示す青信号に変わった時刻を特定する。次に、反応時間検知部103は、CANを介してECUから得られるアクセルペダルの操作を示す情報により、信号が青信号に変わった後に、運転手がアクセルペダルを操作した時刻を特定する。そして、反応時間検知部103は、信号が変わった時刻と、アクセルペダルを操作した時刻との時間差を反応時間とする。
M={n:0<n≦m} (2)
m=《(r+s+α)/Δt》 (3)
Δtは、位置速度予測部107及び衝突予測部108が動作する周期であり、sは、上記の制動時間であり、rは、上記の反応時間である。
また、《a》は、実数aの少数第一位を切り上げた整数である。αは、衝突が予測されてから、車両130が周辺車両に衝突する前に停止するために制動を開始しなければならない時刻までの猶予時間の設定値である。
また、周辺車両情報記憶部106は、位置速度予測部107で予測された状態値の推定値と、誤差共分散とを記憶する。状態値は、位置と速度とを含む。
まず、1台の周辺車両に限定して説明する。
ここでは、図1に示されている車両130の前方向をY軸、車両130の右方向をX軸とし、X軸とY軸とは互いに直交するものとする。
xk=F・xk−1 (4)
F=[1 0 Δt 0] (5)
[0 1 0 Δt]
zk=H・xk+vk
vkは、周辺監視センサ131の観測雑音であり、N(0、R)のガウス分布に従うと仮定する。分散Rは、4×4の共分散行列である。
x^k=x^k|k−1+Kk・(zk−H・x^k|k−1) (6)
Pk=(I−Kk・H)・Pk|k−1 (7)
Kk=Pk|k−1・HT(R+H・Pk|k−1・HT)−1 (8)
x^k|k−1=F・x^k−1 (9)
Pk|k−1=F・Pk−1・FT (10)
ここで、次のような状態遷移モデルF(t)を用いることで、現時刻ステップkにおける推定値x^k及び誤差共分散Pkを元に、次の時刻ステップk+1のみならず、任意の時刻ステップk+nの推定値を、次の式(11)〜式(13)のように予測することができる。
x^k+n|k=F(n)・x^k (11)
Pk+n|k=F(n)・Pk・F(n)T (12)
F(n)=[1 0 nΔt 0] (13)
[0 1 0 nΔt]
x^k+n|k=F・x^k+n-1|k (14)
Pk+n|k=F・Pk+n-1|k・FT (15)
F=[1 0 Δt 0] (16)
[0 1 0 Δt]
但し、nは、上述のように最大予測時刻ステップk+mを最大値とする整数である。
次に、複数の周辺車両が走行している場合の、周辺車両情報記憶部106に格納されている推定値と、新たに得られた観測値との紐付けについて説明する。
他方、何れの周辺車両にも紐付けられなかった観測値については、それを新規に発見された周辺車両のものとみなし、その観測値は、その時刻ステップの推定値とみなされて、周辺車両情報記憶部106に記憶される。その新たに記憶される観測値の誤差共分散には観測雑音の分散Rを用いるか、又は、零行列が用いられる。
まず、J台の周辺車両o^jのそれぞれについて、時刻ステップk−1において予測された時刻ステップkにおける位置Y・x^k|k−1をその平均値とし、誤差共分散Y・Pj、k|k−1・YTをその分散とした、多変量ガウス分布gj、k(X)を考えると、gj、k(X)は、周辺車両o^jが位置Xにいる確率を表している。言い換えると、gj、k(Y・zi、k)は、周辺車両o^jが観測された位置Y・zi、kにいる確率を表している。
Y=[1 0 0 0] (17)
[0 1 0 0]
時刻ステップkにおける予測に基づく、時刻ステップk+nにおける位置Y・x^k+n|k−1をその平均値とし、誤差共分散Y・Pj、k+n|k−1・YTをその分散とした、多変量ガウス分布gj、k、n(x)を考えると、これは時刻ステップk+nにおいて周辺車両o^jが位置xにいる確率である周辺車両位置確率を表している。
X={x:fk、n(x)>λ} (20)
衝突予測装置100は、メモリ120と、プロセッサ121と、周辺監視センサインタフェース(以下、I/Fという)122と、警告I/F123と、車両情報I/F124とを備える。
衝突予測装置100は、周囲監視センサI/F122を備え、車両130の周囲を計測する周囲監視センサ111が周囲監視センサI/F122に接続されている。プロセッサ121が実行するプログラムは、周囲監視センサ111のセンサデータである他車両の自車両に対する相対位置および相対速度にアクセスすることができる。後述するように、車両130の速度と、周辺車両との相対速度を基に、周辺車両の絶対速度を得ることが可能である。
図4は、実施の形態に係る衝突予測装置100の動作を示すフローチャートである。
衝突予測装置100は、電源の投入による動作開始後、電源切断等による動作終了までの間、図4のステップS10及びS16に示されているように、S11〜S15の処理を、周期Δtで繰り返す。
ステップS12では、反応時間検知部103は、車両130の運転手の反応時間を計測し、それを反応時間設定記憶部104に記録する。
ステップS14では、位置速度予測部107は、周辺監視センサ131が検知した周辺車両の位置及び速度を観測値として現時刻ステップにおける状態値の推定値を求め、さらに、その推定値を基に予測時刻ステップ集合Mの範囲の各時刻ステップにおける周辺車両の位置及び速度を予測する。
Claims (9)
- 車両に搭載される情報処理装置であって、
前記車両が制動により停止するのに要する時間である制動時間を算出する制動時間算出部と、
前記車両の運転手が、前記車両の周囲の環境の変化に対して対応を考えて、前記対応を実行するまでに要する時間である反応時間を検知する反応時間検知部と、
前記制動時間と前記反応時間とを加算した時間が長いほど長くなるように、将来において、前記車両と、前記車両の周辺の車両である周辺車両との衝突を予測する時刻の範囲である予測時間を特定する予測時間特定部と、
前記予測時間に含まれる時刻において、前記車両の位置及び速度と、前記周辺車両の位置及び速度と、の予測を実行する位置速度予測部と、
前記予測の結果から、前記車両と前記周辺車両とが衝突するか否かを予測する衝突予測部と、を備えること
を特徴とする情報処理装置。 - 前記予測時間特定部は、前記制動時間と、前記反応時間と、予め定められた時間とを加算することにより前記予測時間を特定すること
を特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記反応時間検知部は、信号が停止から進行に変わってから、前記運転手が前記車両のアクセルペダルを操作するまでの時間により、前記反応時間を検知すること
を特徴とする請求項1又は2に記載の情報処理装置。 - 前記反応時間検知部は、前記車両に取り付けられた撮像装置から得られる画像により、前記信号が前記停止から前記進行に変わった時刻を特定すること
を特徴とする請求項3に記載の情報処理装置。 - 前記反応時間検知部は、前記車両の電子制御ユニットから、前記アクセルペダルの操作を示す情報を取得することで、前記アクセルペダルが操作された時刻を特定すること
を特徴とする請求項3又は4に記載の情報処理装置。 - 前記制動時間算出部は、前記車両の速度を、道路の摩擦係数に重力加速度を乗算した値で除算することにより、前記制動時間を算出すること
を特徴とする請求項1から4の何れか一項に記載の情報処理装置。 - 前記制動時間算出部は、前記車両の電子制御ユニットから、前記車両に取り付けられている雨滴センサによる雨滴の検出の有無を示す情報を取得し、雨滴が検出されている場合には、雨滴が検出されている場合よりも、前記摩擦係数を小さな値にすること
を特徴とする請求項6に記載の情報処理装置。 - 車両に搭載されるコンピュータを、
前記車両が制動により停止するのに要する時間である制動時間を算出する制動時間算出部、
前記車両の運転手が、前記車両の周囲の環境の変化に対して対応を考えて、前記対応を実行するまでに要する時間である反応時間を検知する反応時間検知部、
前記制動時間と前記反応時間とを加算した時間が長いほど長くなるように、将来において、前記車両と、前記車両の周辺の車両である周辺車両との衝突を予測する時刻の範囲である予測時間を特定する予測時間特定部、
前記予測時間に含まれる時刻において、前記車両の位置及び速度と、前記周辺車両の位置及び速度と、の予測を実行する位置速度予測部、及び、
前記予測の結果から、前記車両と前記周辺車両とが衝突するか否かを予測する衝突予測部、として機能させること
を特徴とするプログラム。 - 車両が制動により停止するのに要する時間である制動時間を算出し、
前記車両の運転手が、前記車両の周囲の環境の変化に対して対応を考えて、前記対応を実行するまでに要する時間である反応時間を検知し、
前記制動時間と前記反応時間とを加算した時間が長いほど長くなるように、将来において、前記車両と、前記車両の周辺の車両である周辺車両との衝突を予測する時刻の範囲である予測時間を特定し、
前記予測時間に含まれる時刻において、前記車両の位置及び速度と、前記周辺車両の位置及び速度と、の予測を実行し、
前記予測の結果から、前記車両と前記周辺車両とが衝突するか否かを予測すること
を特徴とする情報処理方法。
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