JP6722400B2

JP6722400B2 - 車両の運転支援装置

Info

Publication number: JP6722400B2
Application number: JP2016123691A
Authority: JP
Inventors: 浩幸宮山; 小野　勝一; 勝一小野
Original assignee: Suzuki Motor Co Ltd
Current assignee: Suzuki Motor Co Ltd
Priority date: 2015-06-24
Filing date: 2016-06-22
Publication date: 2020-07-15
Anticipated expiration: 2036-06-22
Also published as: JP2017010560A

Description

本発明は、
車両に搭載した車載カメラにより車両前方に存在する歩行者や自転車搭乗者を検出する検出部を備えた車両の運転支援装置に関する。

従来、上記の車両の運転支援装置として、特許文献１に開示されている技術があった。この技術では、車両の進行路の立体物(車、歩行者、自転車など)を検出部の車載カメラにより撮影して検出し、検出後に車両との衝突の可能性を判定し、ドライバーに注意を喚起、警報し、最終的に車両との接触を避けるために自動ブレーキを作動させていた。

特開２００８−１２６９５７号公報

近年、歩行者のなかには、携帯電話やスマートフォン等の携帯端末を見ながら歩いている歩行者がいる。また、自転車搭乗者のなかにも、携帯端末を見ながら片手で自転車を運転している自転車搭乗者がいる。これらの歩行者等は携帯端末の操作に夢中になって注意力が散漫になり、自動車の接近に気付かず交通課題の一つとなっている。
しかしながら、上記従来の技術では、携帯端末を見ながら移動している歩行者や自転車搭乗者と、携帯端末を見ずに移動している歩行者や自転車搭乗者とを区別せず、車両との接触の可能性がどちらも同じの通常の歩行者や自転車搭乗者として、これらに車両が接触しないように車両を制御していた。そのために、上記従来の技術によれば、携帯端末を見ながら移動している歩行者や自転車搭乗者と車両とが接触する可能性があった。
本発明の目的は、携帯端末を操作中の歩行者や自転車搭乗者と車両との接触を回避することができる車両の運転支援装置を提供する点にある。

本発明は、車両に搭載した車載カメラにより車両前方に存在する歩行者や自転車搭乗者を検出する検出部を備えた車両の運転支援装置において、
前記歩行者や自転車搭乗者に対して、頭と手の位置に注目した携帯端末の操作姿勢に基づく画像処理によって、胴と頭の角度、胴と手の角度を求め、前記各角度の差が所定値以下の場合、前記携帯端末を操作中と判定し、ドライバーにブレーキ警報を出すとともに自動ブレーキを作動させることを特徴とする。（請求項１）

上記の構成により、前記歩行者や自転車搭乗者に対して、頭と手の位置に注目した携帯端末の操作姿勢に基づく画像処理によって、歩行者や自転車搭乗者が携帯端末を操作中か否かを判定する。
そして、例えば、携帯端末を操作中の歩行者や自転車搭乗者に車両が接触して車両の運転に障害が発生すると判定する場合、ドライバーにブレーキ警報を出すとともに自動ブレーキを作動させる。
これにより、携帯端末を操作中の歩行者や自転車搭乗者と車両の接触を回避することができる。
また、前記歩行者や自転車搭乗者に対して、頭と手の位置に注目した携帯端末の操作姿勢に基づく画像処理によって、歩行者や自転車搭乗者が携帯端末を操作中か否かを判定するから、判定の正確性を向上させることができる。（請求項１）

本発明において、
前記ブレーキ警報は、前記歩行者や自転車搭乗者について、前記携帯端末を操作している場合と操作していない場合との２種類にすることを特徴とすると、次の作用を奏することができる。（請求項２）

携帯端末を操作していない通常の歩行者や自転車搭乗者と車両の接触を回避することができる。（請求項２）

本発明において、
前記画像処理は学習機能を備えたパターンマッチングとすることを特徴とすると、次の作用を奏することができる。（請求項３）

このような学習機能を備えているので、本装置の性能を向上させることができる。（請求項３）

本発明において、
前記車載カメラはステレオカメラであり、画像から特徴量を算出して、前記歩行者や自転車搭乗者が前記携帯端末を操作中か否かを判定することを特徴とすると、次の作用を奏することができる。（請求項４）

距離画像から歩行者や自転車搭乗者の手と頭の３次元位置を求めることができ、車両に接触する可能性が有る歩行者を簡単に判定でき、判定漏れの恐れがない。また、例えばＨｏｇ特徴量は、輝度勾配を求めるヒストグラムを正規化するため、照明などの明るさの変化に強いので、車両に接触する可能性が有る歩行者をどのような場面でも検出しやすいという利点がある。（請求項４）

本発明によれば、
携帯端末を操作中の歩行者や自転車搭乗者歩行者と車両との接触を回避することができる車両の運転支援装置を提供することができた。

車両の運転支援装置のシステム構成図車両の運転支援装置の全体フローチャート判定フローチャート（ａ）は、携帯端末を見ずに歩いている通常の歩行者を前方から見た模式図、（ｂ）は、携帯端末を見ながら歩いている歩行者（携帯端末を操作中の歩行者、以下、同じ）を横方向から見た模式図、（ｃ）は、携帯端末を見ながら歩いている歩行者を前方から見た模式図携帯端末を見ながら自転車を運転している自転車搭乗者（携帯端末を操作中の自転車搭乗者、以下、同じ）を横方向から見た模式図携帯端末を見ながら歩く歩行者の特徴を示す図であり、（ａ）は、車両に対して横向き（あるいは斜め向き）の歩行者の模式図、（ｂ）は、車両に対して真後ろ向き、真正面向きの歩行者の模式図（ａ）〜（ｄ）は、携帯端末を見ている歩行者の姿勢を示す模式図、（ｅ）は、携帯端末を見ていない歩行者の姿勢を示す模式図携帯端末を操作している歩行者の胴体に対する頭や手の角度を算出する手段を示す図（ａ）は、携帯端末を見ている歩行者が存在する場合のブレーキ警報・自動ブレーキを作動させるタイミングを示す図、（ｂ）は、携帯端末を見ていない歩行者が存在する場合のブレーキ警報・自動ブレーキを作動させるタイミングを示す図接触する前の車両と歩行者の位置関係を示す模式図第２の実施形態の車両の運転支援装置の全体フローチャート第２の実施形態の判定フローチャート

以下、本発明を実施するための形態を図面に基づいて説明する。
図１に、車両の運転支援装置９のシステム構成図を示してある。この運転支援装置９は、車両前方Ｆｒの歩行者５（図７，図１０等参照）を車載カメラ１１により撮影して検出する歩行者検出部１（検出部に相当）と、
歩行者５に対して、頭５Ａと手５Ｂの位置に注目した携帯端末５０の操作姿勢に基づく画像処理によって、歩行者５が携帯端末５０（図４（ｂ），図４（ｃ）参照）を操作中か否かを判定する歩行者判定部２と、
車両制御部３とを備えている。携帯端末５０は、携帯電話やスマートフォン等の総称である。

車両制御部３は、警報手段３１と自動ブレーキ手段３２を備えている。そして、車両１００の運転に障害が発生すると歩行者判定部２が判定する場合、すなわち、歩行者５が車両１００（図１０参照）に接触する可能性があり、かつ、歩行者５が携帯端末５０を見ながら移動している状態にある（携帯端末５０を操作中にある）と歩行者判定部２の接触可能性判定手段２２が判定すると、ドライバーに対するブレーキ警報が出るとともに自動ブレーキが作動するように車両制御部３が車両１００を制御する。

前記ブレーキ警報は、歩行者５について、携帯端末５０を操作している場合と操作していない場合との２種類であり、車両制御部３は、歩行者５が車両１００に接触する可能性があり、かつ、歩行者５が携帯端末５０を見ながら移動している状態にないと歩行者判定部２が判定した場合にも、ドライバーに対するブレーキ警報が出るとともに自動ブレーキが作動するように車両１００を制御する。

車両制御部３は、歩行者５が携帯端末５０を見ながら移動している状態にある場合、携帯端末５０を見ながら移動している状態にない場合よりも早いタイミングでブレーキ警報が出るとともに自動ブレーキが作動するように車両１００を制御する。

図２に示すように、ステップ1（ステップＳ１)において、検出した歩行者５が自車進行路外に存在するかどうかを判定する。自車進行路外に存在する場合は、歩行者５との距離と自車速から求まるＴＴＣ（歩行者５に対する接触予測時間）により車両制御する。

次のステップ２において、自車進行路外に存在する歩行者が、携帯端末５０を見ている接触可能性有り歩行者５か、それとも通常歩行者５かをt秒間判定する(詳細は、図３のフローチャート(歩行者判定部２のフローチャート)参照)。

最後のステップ３において、判定された接触可能性有り歩行者５と通常歩行者５に対して車両制御を行う。

前述のように、ブレーキ警報を出すタイミング、自動ブレーキを作動させるタイミングは、携帯端末５０を見ながら移動している状態にある接触可能性有り歩行者５と、携帯端末５０を見ながら移動している状態にない通常歩行者５とで異なり、図９（ａ），図９（ｂ）に示す通りである。図９（ａ），図９（ｂ）については後で詳しく説明する。

［ステップ２の詳細（その１）］
歩行者判定部２の判定には学習段階と実用段階がある。学習段階では、図４（ａ）〜図４（ｃ），図７（ａ）〜図７（ｅ）に示すように、携帯端末５０を見ている歩行者５の様々な向きの画像Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ４，………（図８（ａ）参照）を収集する。図７（ｅ）は、携帯端末５０を見ていない歩行者５の姿勢を示す模式図である。

図４（ａ）は、携帯端末５０を見ずに歩いている通常の歩行者５を前方から見た模式図、図４（ｂ）は、携帯端末５０を見ながら歩いている歩行者５を横方向から見た模式図、図４（ｃ）は、携帯端末５０を見ながら歩いている歩行者５を前方から見た模式図である。

そして、歩行者判定部２の特徴量算出手段２１（図１参照）が、各画像に対してＨｏｇ（ＨｉｓｔｏｇｒａｍｓｏｆＯｒｉｅｎｔｅｄＧｒａｄｉｅｎｔｓ）特徴量Ｘを求めるとともに、図８（ａ）に示すように、歩行者５の頭５Ａと胴５Ｃの角度（ｙ１）と、手５Ｂと胴５Ｃの角度（ｙ２）とを求めた学習データベースを構築する。

図８（ｂ）の符号Ａ１，Ａ２は、Ｈｏｇ特徴量Ｘから角度に変換する(ｎｘ１)行列であり、ｎ個の学習データセット｛（ｙｉ,ｘｉ）｜ｉ＝１…ｎ｝から学習型パターン認識方法を用いて決定する。
例としてはニューラルネットワーク、ＡｄａＢｏｏｓｔ、サポートベクターマシーンなどの学習型パターン認識方法である。実用段階では、画像から入力されたＨｏｇ特徴量Ｘに対して、学習段階で算出した変換行列Ａ１，Ａ２を用いて、歩行者５の胴５Ｃと頭５Ａの角度ｙ１、歩行者５の胴５Ｃと手５Ｂの角度ｙ２が求められる。
ｙ２とｙ１の差（ｙ２−ｙ１）の絶対値が１７度以下であれば、携帯端末５０を見ている歩行者５と判定する。すなわち、人間工学の下記非特許文献により携帯電話を使用している頭と手の角度は、最大７度であり、計測分解能５度であるため頭と手が反対方向に誤計測されるとワースト１０度（＝５度×２）の誤差が生じるので、１０度＋７度＝１７度としている。
［非特許文献］
フラットパネルディスプレイの人間工学シンポジウム２０１４（２０１４年３月７日（金）成蹊大学４号館ホール開催）にて成蹊大学窪田悟教授が発表した「ディスプレイの人間中心設計３Ｄと４Ｋについて」の講演資料のスライド２４ページ

更に、画像から手領域を求め、その領域から直線状の物体を検出(エッジ画像を求めて直線近似する)できれば携帯端末５０を持っている可能性が高いと判定する。

前記画像処理は学習機能を備えたパターンマッチングである。このような学習機能を車両の運転支援装置９が備えているので、車両の運転支援装置９の性能を向上させることができる。

［ステップ２の詳細（その２）］
次に、前記ステップ２の詳細を示している図３について説明する。
（ステップ２０１〜ステップ２０４）
ステップ２０１の歩行者５に対し、ステップ２０２において、歩行者５のエッジを抽出し、ステップ２０３において、歩行者５の頭５Ａの向きと両手５Ｂの向きを算出する。そして、ステップ２０４において、歩行者５の車両１００（自車）に対する向きを推定する。

（ステップ２０５）
ステップ２０５において、歩行者５が車両１００に対して横向き、斜め向きか否か判定する。

（ステップ２０６）
歩行者５が車両１００に対して横向き、斜め向きであると、ステップ２０６において、歩行者５の頭５Ａと手５Ｂの成す角度［θ］を算出する。［θ］＝|ｙ２−ｙ１|である。

（ステップ２０７）
ステップ２０７において、０≦［θ］≦１７を判定する。

（ステップ２０８）
０≦［θ］≦１７であると、ステップ２０８において、歩行者５の手５Ｂから直線のエッジが出ているか否か判定する。０≦［θ］≦１７でないと、ステップ２１２において、歩行者５は携帯端末５０を見ていないと判定する。

（ステップ２０９）
ステップ２０８において、歩行者５の手５Ｂから直線のエッジが出ていないと判定すると、ステップ２０９において、歩行者５が携帯端末５０を見ている可能性は中程度と判定する。

（ステップ２１１）
ステップ２０８において、歩行者５の手５Ｂから直線のエッジが出ていると判定すると、ステップ２１１において、歩行者５が携帯端末５０を見ている可能性が大と判定する。

（ステップ２１０）
ステップ２０５において、歩行者５が車両１００に対して横向き、斜め向きでない（正面向き、後向きである）と判定すると、ステップ２１０において、片方の手５Ｂの向きが固定、又は、両手５Ｂの向きが固定か否かを判定する。片方の手５Ｂの向きが固定、又は、両手５Ｂの向きが固定であると、前記ステップ２０８に進む。片方の手５Ｂの向きが固定でなく、両手５Ｂの向きも固定でないと、ステップ２１２に進む。

［検出対象を歩行者５だけでなく自転車搭乗者５に拡張した場合］
本発明においては、検出対象を歩行者５だけでなく自転車搭乗者５にも拡張することができる。この場合には、図５に示すように、携帯端末５０を見ながら自転車６０を運転する自転車搭乗者５の学習用画像を収集する。フローチャート、処理方法は歩行者５の場合と同様である。この場合には、歩行者検出部１には歩行者５と自転車搭乗者５を分ける手段も必要となる。

例えば、前記Ｔ_ｈ＝５．０ｓにしたとき、図９（ａ）のｔ_Ａ、ｔは下記の表１と表２のようになる。表１と表２の相対速度は、車両１００と歩行者５の自車の進行方向の相対速度である。
表１は、通常歩行者の警報を出すタイミング:ＴＴＣ（ｓ）(図９（ｂ）のｔ_Ｂ)、表２は、接触可能性有り歩行者判定時間（図９（ａ），図９（ｂ）のt）を示す。

表２の判定時間tを用いて、携帯端末５０を見ている接触可能性有り歩行者５か、携帯端末５０を見ていない通常歩行者５かを判定する。歩行者５との距離が遠ければ遠いほど（速度が早ければ早いほど）認識精度が落ちるため、近いほど値は小さい。

表１は、車両１００の警報を出すタイミングである。相対速度が−８．３３(ｍ/ｓ)からなのは、図２のフローチャートより、歩行者５との距離が１０ｍ以上としているので、−８．３３(ｍ/ｓ)以上であると警報を出す距離が１０ｍ以下になるからである。

表１のラップ率ごとの結果は、歩行者５が横移動した時（車両１００の進行方向の速度が０ｋｍ／ｈ（図１０のＶ_ｈａ）とする）のｔ_Ａ秒後、歩行者５と車両１００がどう重なるかを示しており、ラップ率が大きいほど、車両１００と歩行者５の横位置が近く、衝突する可能性が高いので早めに警報を出している（歩行者５が横方向に直進、車両１００が進行方向に直進したときの結果）。図１０のｈは歩行者５と車両１００との間の距離である。

表１と表２のラップ率………歩行者５のＴＴＣ後の位置における歩行者５と車両１００とが重なる割合(歩行者全体で１００％)とする。
表１と表２の相対速度………車両１００の進行方向への車両１００の速度(Ｖ_ｃａ)と歩行者速度(Ｖ_ｈａ)の差とする。
表１と表２の相対速度が−３０．５６６(ｍ／ｓ)以下の速度が無いのは、相対速度−３０．５６６(ｍ／ｓ)以下で通常は一般道を走行することはないためである。

次に、表１の警報を出すタイミングの証明をする。
（相対速度−１３．８９ｍ／ｓ、ラップ率１０％のときのＴＴＣ１．３７（ｓ）の証明）（表１の★１マーク）
（相対速度−１３．８９ｍ／ｓ、ラップ率２０％のときのＴＴＣ１．４７（ｓ）の証明）（表１の★２マーク）

表１より、Ｖ_ｈａ＝０(ｍ／ｓ)，Ｖ_ｈｂ＝１．３８８(ｍ／ｓ)，Ｖ_ｃａ＝１３．８９(ｍ／ｓ)，Ｖ_ｃｂ＝０(ｍ／ｓ),１_ｈ＝１．４７５（ｍ）とし、乾燥したアスファルト（μ＝０．８）停止距離は以下のように求めることができる。（この場合は、減速度減速度０．８Ｇ一定と仮定し、警報を制御しているコントローラからブレーキを制御しているＥＳＰコントローラへの通信遅延は０．３（ｓ）とする。）

制動距離（ｍ）＝（初速度の２乗）／（２×路面摩擦係数×重力加速度)＝１３．８９^２／（２×０．８×９．８）＝１２．３０（ｍ）
空走距離（ｍ）＝反応時間（ｓ）×制動前の車速(ｍ／ｓ) ＝０．３×１３．８９＝４．１７（ｍ）
停止距離（ｍ）＝１２．３０＋４．１７＝１６．４７（ｍ）
停止距離の１ｍ手前で止まるように警報を出すので、
（１６．４７＋１）／１３．８９＝１．２６（ｓ）
歩行者５との相対速度が−１３．８９(ｍ／ｓ)のときは、ＴＴＣが１．２６（ｓ）のときに警報を出す。これは、ラップ０％のときに警報を出すタイミングであり、ラップ率１０％の場合は、車両１００の左端(自車幅(１_ｈ＝１．４７５（ｍ）)から０．１４７５（ｍ）で歩行者５と衝突する。歩行者５は、車両１００の左端から１０％のところまで、０．１０６（ｓ）（０．１４７５（ｍ）÷１．３８８(ｍ／ｓ)で歩行するので、更に０．１１（ｓ）手前で警報を出す必要がある。
１．２６＋０．１１＝１．３７（ｓ）

次に、ラップ率２０％の場合は、車両１００の左端から０．２９５（ｍ）のところで歩行者と衝突し、ラップ率２０％のとき、ラップ率２０％のところまで歩行者５は０．２１（ｓ）で歩行するので、０．２１（ｓ）手前で警報を出す必要がある。
１．２６＋０．２１＝１．４７（ｓ）

表1のラップ率３０％以上の値は、停止したときに歩行者５との距離を１ｍ以上保つために、上記の式と同じく算出され、ラップ率が大きくなるたびに手前で警報がでるようになっている。また、表２の相対速度−１３．８９(ｍ／ｓ),ラップ率１０（％）のときの判定時間１．５（ｓ）は、歩行者５と相対速度を考慮して決めた。表は歩行者とのＴＴＣ５．０（ｓ）から判定し、歩行者５との距離が遠いため、多く保つように１．５（ｓ）にした。

本発明によれば、携帯端末５０を操作している歩行者５や自転車搭乗者５と車両１００の接触を回避することができる。また、前記歩行者５や自転車搭乗者５に対して、頭５Ａと手５Ｂの位置に注目した携帯端末５０の操作姿勢に基づく画像処理によって、歩行者５や自転車搭乗者５が携帯端末５０を操作中か否かを判定するから、判定の正確性を向上させることができる。

［第２の実施形態］
第２の実施形態では、前記歩行者検出部１は、車両前方Ｆｒの歩行者５（図７，図１０等参照）をステレオカメラにより撮影して検出する。そして、図１１に示すように、ステップ３０１（ステップＳ３０１)において、検出した歩行者５が自車進行路外に存在するかどうかを歩行者判定部２（図１参照）が判定する。歩行者５が自車進行路外に存在する場合は、車両制御部３（図１参照）が、車両１００と歩行者５の距離と自車速から求まるＴＴＣ（歩行者５に対する接触予測時間）により車両を制御する。

次のステップ３０２において、自車進行路外に存在する歩行者が、携帯端末５０を見ている接触可能性有り歩行者５か、それとも通常歩行者５かを歩行者判定部２がt秒間判定する(詳細は、図１２のフローチャート(歩行者判定部２のフローチャート)参照)。

最後のステップ３０３において、車両制御部３が、判定された接触可能性有り歩行者５と通常歩行者５に対して車両制御を行う。

ブレーキ警報を出すタイミング、自動ブレーキを作動させるタイミングは、携帯端末５０を見ながら移動している状態にある接触可能性有り歩行者５と、携帯端末５０を見ながら移動している状態にない通常歩行者５とで異なる。前記タイミングは、第１の実施形態において説明した図９（ａ），図９（ｂ）に示す通りである。

［ステップ３０２の詳細］
図１２は前記ステップ３０２の詳細を示している。この図１２に示すように、前記歩行者判定部２は次のように判定を実行する。
（ステップ４０１〜ステップ４０３）
ステップ４０１の歩行者５に対し、ステップ４０２において、歩行者５の向きを算出し、ステップ４０３においてＨｏｇ特徴量（Ｈｏｇ特徴量は、画像中に存在する物体の形状を表現可能な特徴量であり、画像の各画素（ピクセル）の輝度情報から求められ、画像中の局所領域（セル）における輝度勾配の方向及び大きさを基にして得られるヒストグラム化された特徴量）を算出する。

（ステップ４０４）
ステップ４０４において、歩行者５が車両１００（自車）に対して真後ろ又は真正面を向いているか否かを判定する。

（ステップ４０８）〜（ステップ４１０）
歩行者５が車両１００に対して横向き又は斜め向きであると、ステップ４０８において距離画像を作成し、ステップ４０９において、Ｈｏｇ特徴量から歩行者５の「手５Ｂ、頭５Ａ」位置を算出する。そして、ステップ４１０において、手５Ｂが歩行者５の進行方向に向いているか否かを判定する。手５Ｂが歩行者５の進行方向に向いていないとステップ４０２に戻る。

（ステップ４１１）
手５Ｂが歩行者５の進行方向に向いていると、ステップ４１１において、歩行者５の胴５Ｃと頭５Ａのなす角度ｙ１と、歩行者５の胴５Ｃと手５Ｂのなす角度ｙ２とを求める。

（ステップ４１２）
そして、ステップ４１２において、０≦|ｙ１−ｙ２|≦１７を判定する。

（ステップ２０８）
０≦|ｙ１−ｙ２|≦１７であると、ステップ４０７において、歩行者５は携帯端末５０を見ている歩行者５であると判定する。その理由は、第１の実施形態で説明した通りである。０≦|ｙ１−ｙ２|≦１７でないとステップ４０２に戻る。

（ステップ４０５）
ステップ４０４において、歩行者５が車両１００に対して正面向き又は後向きであると判定すると、ステップ４０５において、Ｈｏｇ特徴量から歩行者５の「手５Ｂ、頭５Ａ」位置を算出する。そして、ステップ４０６において、片方の手５Ｂの向きが固定であるか、又は、両手５Ｂの向きが固定であるか否かを判定する。片方の手５Ｂの向きが固定であるか、又は、両手５Ｂの向きが固定であると、ステップ４０７において歩行者５は携帯端末５０を見ている歩行者５であると判定する。両手５Ｂの向きが固定でないとステップ４０２に戻る。

上記のように、歩行者判定部２は、ステレオカメラから距離画像を作成し、ステレオカメラ画像からＨｏｇ特徴量を算出し、距離画像の手５Ｂと頭５Ａの高さ情報を用いてＨｏｇ特徴量の輝度勾配が変化したところから手５Ｂと頭５Ａの位置を求める。Ｈｏｇ特徴量は、輝度勾配を求めるヒストグラムを正規化するため、照明などの明るさの変化に強く、エッジ検出より手５Ｂと頭５Ａの位置を検出しやすいという利点がある。

上記の構成によれば、車両１００の前を歩行している接触可能性有り歩行者５と通常歩行者５を分けることができ、携帯端末５０を見ながら歩行していて車両１００に気付いていない接触可能性有り歩行者５を優先的に見つけだすことができる。これは、ステレオカメラから距離画像が作成され、３次元位置を求めることができるため、手５Ｂと頭５Ａの位置を見て角度を求め、手５Ｂが歩行者５の進行方向に向いていると携帯端末５０に夢中になり車両１００に気付いていない歩行者５と検出できるからである。

また、第１の実施形態で説明した学習データベースに当てはまらない接触可能性有り歩行者５を、接触可能性有り歩行者５として判定しないといった判定ミスを回避することができる。
そして、本第２の実施形態の発明では、地面から探索しＨｏｇ特徴量の輝度勾配が大きく変化したところから手５Ｂと頭５Ａの位置を求め、距離画像から手５Ｂと頭５Ａの３次元位置を求めるので、接触可能性有り歩行者５を簡単に判定でき、判定漏れの恐れがない。

本第２の実施形態の発明においても、検出対象を歩行者５だけでなく自転車搭乗者５にも拡張することができる。

１検出部（歩行者検出部）
５歩行者、自転車搭乗者
５Ａ頭
５Ｂ手
１１車載カメラ
５０携帯端末（携帯電話、スマートフォン等）
１００車両
Ｆｒ車両前方

Claims

車両に搭載した車載カメラにより車両前方に存在する歩行者や自転車搭乗者を検出する検出部を備えた車両の運転支援装置において、
前記歩行者や自転車搭乗者に対して、頭と手の位置に注目した携帯端末の操作姿勢に基づく画像処理によって、胴と頭の角度、胴と手の角度を求め、前記各角度の差が所定値以下の場合、前記携帯端末を操作中と判定し、ドライバーにブレーキ警報を出すとともに自動ブレーキを作動させることを特徴とする車両の運転支援装置。
前記ブレーキ警報は、前記歩行者や自転車搭乗者について、前記携帯端末を操作している場合と操作していない場合との２種類にすることを特徴とする請求項１記載の車両の運転支援装置。
前記画像処理は学習機能を備えたパターンマッチングとすることを特徴とする請求項１又は２記載の車両の運転支援装置。
前記車載カメラはステレオカメラであり、画像から特徴量を算出して、前記歩行者や自転車搭乗者が前記携帯端末を操作中か否かを判定することを特徴とする請求項１記載の車両の運転支援装置。