JP7268669B2 - 注意喚起システム - Google Patents

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Description

本発明は、認識センサによる認識結果に基づいて運転支援制御を行う車両に適用される注意喚起システムに関する。
特許文献１は、車両の周囲の歩行者等の注意を喚起する注意喚起装置を開示している。具体的には、注意喚起装置は、車両のドライバにとって対処することが困難な範囲を路面に描画する。ドライバにとって対処することが困難な範囲は、車体フレーム（ピラー等）によって隠されドライバから見えない範囲や、ドライバの視野の外の範囲である。
特開２００９－１５４７７５号公報
周囲の状況を認識するための認識センサを備える車両について考える。認識センサによる認識結果は、自動運転制御やリスク回避制御等の運転支援制御に利用される。従って、認識センサによって認識されない範囲を周囲の人に通知し、注意を喚起することは、安全確保の観点から有用である。その一方で、必要以上に注意喚起が行われると、車両の周囲の人は不必要な注意喚起に対して煩わしさを感じる。
尚、特許文献１は、ドライバにとって対処することが困難な範囲は考慮しているが、認識センサによって認識されない範囲については考慮していない。
本発明の１つの目的は、認識センサによる認識結果に基づいて運転支援制御を行う車両に対する注意喚起を、適切なタイミングで行うことができる技術を提供することにある。
本発明の１つの観点は、認識センサによる認識結果に基づいて運転支援制御を行う車両に適用される注意喚起システムに関連する。
注意喚起システムは、１又は複数のメモリと、１又は複数のプロセッサとを備える。
１又は複数のメモリは、認識センサによって認識される認識範囲の周囲の死角を示す死角情報を格納する。
１又は複数のプロセッサは、発光装置を用いることによって、車両の周囲の路面に死角を描画する描画処理を実行する。
より詳細には、１又は複数のプロセッサは、車両の車速及びドア開閉状態の少なくとも一方を含む車両状態を取得する。そして、１又は複数のプロセッサは、車両状態が開始条件を満たすことに応答して、描画処理を開始する。
本発明の１つの観点によれば、注意喚起のため、車両の周囲の路面に死角を描画する描画処理が実行される。描画処理が有用な主な状況は、死角の中に物標が存在するかどうか不明な状況である。例えば、車両への乗降が発生する際、死角の中に物標が存在するかどうか不明な状況が発生し得るため、描画処理は有用である。車両への乗降が発生するのは、少なくとも車両が停止しているときである。また、車両のドアの開閉が行われることは、乗降の発生を示唆する。そこで、車両の車速及びドア開閉状態の少なくとも一方を含む車両状態に基づいて描画処理が行われる。具体的には、車両状態が開始条件を満たすことに応答して、描画処理が開始される。
このように、描画処理は、常時行われるわけではなく、例えば車両への乗降が発生する可能性がある有用な状況において行われる。これにより、不必要な注意喚起が抑制され、車両の周囲の人が感じる煩わしさが抑制される。
本発明の実施の形態に係る運転支援システムの概要を説明するための概念図である。 認識センサの視野を説明するための概念図である。 本発明の実施の形態に係る注意喚起処理における描画処理を説明するための斜視図である。 本発明の実施の形態に係る注意喚起処理における描画処理を説明するための上面図である。 本発明の実施の形態に係る描画処理のタイミングを説明するための概念図である。 本発明の実施の形態に係る運転支援システムの構成例を概略的に示すブロック図である。 本発明の実施の形態に係る運転環境情報の例を示すブロック図である。 本発明の実施の形態に係る車両状態センサと車両状態情報の例を示すブロック図である。 本発明の実施の形態に係る認識範囲の第１の例を説明するための概念図である。 本発明の実施の形態に係る認識範囲の第２の例を説明するための概念図である。 本発明の実施の形態に係る認識範囲の第２の例を説明するための概念図である。 本発明の実施の形態に係る認識範囲の第２の例を説明するための概念図である。 本発明の実施の形態に係る描画処理に関連する処理を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る死角の描画パターンの様々な例を示す概念図である。 本発明の実施の形態に係る描画処理の一例を説明するための概念図である。 本発明の実施の形態に係る描画処理の他の例を説明するための概念図である。 本発明の実施の形態に係る描画処理の更に他の例を説明するための概念図である。 本発明の実施の形態に係る車両状態に基づく描画処理の一例を説明するための概念図である。 本発明の実施の形態に係る車両状態に基づく開始条件判定（ステップＳ１００）の第１の例を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る車両状態に基づく開始条件判定（ステップＳ１００）の第２の例を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る車両状態に基づく開始条件判定（ステップＳ１００）の第３の例を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る車両状態に基づく開始条件判定（ステップＳ１００）の第４の例を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る物標認識に基づく描画処理の一例を説明するための概念図である。 本発明の実施の形態に係る物標認識に基づく開始条件判定（ステップＳ１００）の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る運転支援システムの変形例を説明するための概念図である。
添付図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。
１．概要
図１は、本実施の形態に係る運転支援システム１０の概要を説明するための概念図である。運転支援システム１０は、車両１の運転を支援する「運転支援制御」を行う。典型的には、運転支援システム１０は、車両１に搭載されている。あるいは、運転支援システム１０の少なくとも一部は、車両１の外部の外部装置に配置され、リモートで運転支援制御を行ってもよい。つまり、運転支援システム１０は、車両１と外部装置とに分散的に配置されてもよい。
運転支援制御としては、自動運転制御、リスク回避制御、緊急ブレーキ制御、等が挙げられる。自動運転制御は、車両１の自動運転を制御する。リスク回避制御は、車両１と物標との衝突リスクを事前に低減するために操舵制御と減速制御のうち少なくとも一方を行う。緊急ブレーキ制御は、車両１と物標との衝突を回避するために車両１を減速する。緊急ブレーキ制御は、ＡＥＢ（Autonomous Emergency Braking）あるいはＰＣＳ（Pre-Crash Safety System）とも呼ばれる。
このような運転支援制御には、車両１に搭載された認識センサ（外界センサ）２０が用いられる。認識センサ２０は、車両１の周囲の状況を認識するためのセンサである。認識センサ２０としては、ＬＩＤＡＲ（Laser Imaging Detection and Ranging）、カメラ、レーダ、等が例示される。認識センサ２０を用いることによって、車両１の周囲の物標（歩行者、自転車、二輪車、他車両、等）を認識することができる。そして、運転支援システム１０は、認識センサ２０による認識結果に基づいて、運転支援制御を行う。
図２に示されるように、認識センサ２０は、視野（画角）を有する。認識センサ２０によって認識される範囲を、以下、「認識範囲ＲＥＣ」と呼ぶ。例えば、認識範囲ＲＥＣは、認識センサ２０の視野と一致する。他の例として、認識範囲ＲＥＣは、物標検出アルゴリズムの観点から実質的に物標を認識可能な有効認識範囲であってもよい。その場合、認識範囲ＲＥＣは、認識センサ２０の視野よりも少し狭くなる。
認識範囲ＲＥＣの周囲の範囲を、以下、「死角ＢＬＤ」と呼ぶ。死角ＢＬＤの中の物標は認識することができない。仮に、死角ＢＬＤの中に人がいる場合、車両１がその人と接触する可能性がある。従って、死角ＢＬＤの存在を周囲の人に通知し、注意を喚起することは、安全確保の観点から有用である。そこで、本実施の形態に係る運転支援システム１０は、死角ＢＬＤの存在を周囲の人に通知するために「注意喚起処理」を行う。運転支援システム１０は、注意喚起処理を行う「注意喚起システム」を含んでいると言える。
図３及び図４は、それぞれ、本実施の形態に係る注意喚起処理を説明するための斜視図及び上面図である。運転支援システム１０（注意喚起システム）は、車両１の周囲の人の注意を喚起するために、車両１の周囲の路面に死角ＢＬＤを描画する。この処理を、以下、「描画処理」と呼ぶ。描画処理は、発光装置６０を用いることによって行うことができる。典型的には、発光装置６０は、車両１に搭載されたプロジェクタである。他の例として、発光装置６０は、インフラ側に設置されてもよい。発光装置６０を用いて路面に死角ＢＬＤを描画することによって、死角ＢＬＤの存在を周囲の人に直接的に通知することができる。
図３及び図４に示される例では、認識センサ２０は、車両１の前方の領域を認識するように設置されている。この場合、発光装置６０によって、少なくとも車両１の前方の死角ＢＬＤが路面に描画される。更に、車両１の側方や後方の死角ＢＬＤが路面に描画されてもよい。但し、死角ＢＬＤは、認識範囲ＲＥＣ以外の“全ての範囲”である必要はない。図３及ぶ図４に示されるように、死角ＢＬＤは、安全が確保される程度の範囲、すなわち、車両１からある程度の距離までで十分である。車両１の周囲３６０度の全範囲を認識するために、複数の認識センサ２０が車両１に搭載される場合もある。その場合、死角ＢＬＤは、車両１の近傍（数ｍ以内）にしか存在しない。
描画処理によって、車両１の周囲の人は、死角ＢＬＤの存在を知る。仮に、死角ＢＬＤの中に人がいる場合、その人は直ぐに死角ＢＬＤの外に出ることを考える。また、死角ＢＬＤの外にいる人は、死角ＢＬＤに入っていくことを控える。これにより、車両１の周囲の人の安全が高まる。
注意喚起処理は、描画処理に加えて、死角ＢＬＤの存在を周囲の人に音声で通知する「音声通知処理」を含んでいてもよい。
以上に説明された注意喚起処理は、車両１の周囲の人の安全確保のために有用である。その一方で、必要以上に注意喚起処理が行われると、車両１の周囲の人は不必要な注意喚起処理に対して煩わしさを感じる。そこで、本実施の形態に係る運転支援システム１０（注意喚起システム）は、適切なタイミングにだけ注意喚起処理を行う。
図５は、本発明の実施の形態に係る描画処理のタイミングを説明するための概念図である。タイミングｔｓにおいて、描画処理の開始条件が成立する。開始条件が成立したことに応答して、運転支援システム１０（注意喚起システム）は、描画処理を開始する。タイミングｔｓの後のタイミングｔｅにおいて、描画処理の終了条件が成立する。終了条件が成立したことに応答して、運転支援システム１０（注意喚起システム）は、描画処理を終了する。タイミングｔｓからタイミングｔｅまでの期間が、描画処理が行われる描画期間ＰＤである。
描画処理が有用な主な状況は、死角ＢＬＤの中に物標が存在するかどうか不明な状況である。例えば、バスがバス停に停車した場合を考える。バスから降りた乗客は、認識センサ２０によって認識されることなく、死角ＢＬＤ内に留まっている可能性がある。但し、本当に死角ＢＬＤの中に乗客がいるかどうかは、認識センサ２０からは分からない。また、バスに乗車しようとする乗客は、認識範囲ＲＥＣから死角ＢＬＤを経てバスに乗り込む可能性がある。但し、死角ＢＬＤに入った後の乗客が本当にバスに乗り込んだかどうかは、認識センサ２０からは分からない。
以上のことから、車両１への乗降が発生する状況は、描画処理が有用な状況の一つであると考えられる。車両１への乗降が発生するのは、少なくとも車両１が停止しているときである。従って、描画処理の開始条件の一例は、車速がゼロになることである。また、車両１のドアの開閉が行われることは、乗降の発生を示唆する。従って、描画処理の開始条件の他の例は、ドアの開閉が行われることである。その他、描画処理の開始条件及び終了条件の様々な例は、後述される。
運転支援システム１０（注意喚起システム）は、例えば、車両１の車速及びドア開閉状態の少なくとも一方を含む「車両状態」を取得する。そして、運転支援システム１０（注意喚起システム）は、車両状態が開始条件を満たすことに応答して、描画処理を開始する。すなわち、描画処理は、常時行われるわけではなく、例えば車両１への乗降が発生する可能性がある有用な状況において行われる。これにより、不必要な注意喚起が抑制され、車両１の周囲の人が感じる煩わしさが抑制される。
以下、本実施の形態に係る運転支援システム１０について更に詳しく説明する。
２．運転支援システム
２－１．構成例
図６は、本実施の形態に係る運転支援システム１０の構成例を概略的に示すブロック図である。運転支援システム１０は、認識センサ２０、車両状態センサ３０、位置センサ４０、走行装置５０、発光装置６０、及び制御装置１００を備えている。
認識センサ２０（外界センサ）は、車両１に搭載されており、車両１の周囲の状況を認識（検出）する。認識センサ２０としては、ＬＩＤＡＲ、カメラ、レーダ、等が例示される。
車両状態センサ３０（内部センサ）は、車両１に搭載されており、車両１の状態を検出する。車両状態センサ３０としては、車速センサ、加速度センサ、ヨーレートセンサ、操舵角センサ、ギアポジションセンサ、ドア開閉センサ、荷重センサ、等が例示される。
位置センサ４０は、車両１に搭載されており、車両１の位置及び方位を検出する。位置センサ４０としては、ＧＰＳ（Global Positioning System）センサが例示される。
走行装置５０は、操舵装置、駆動装置、及び制動装置を含んでいる。操舵装置は、車両１の車輪を転舵する。例えば、操舵装置は、パワーステアリング（EPS: Electric Power Steering）装置を含んでいる。駆動装置は、駆動力を発生させる動力源である。駆動装置としては、エンジン、電動機、インホイールモータ、等が例示される。制動装置は、制動力を発生させる。
発光装置６０は、例えば、車両１に搭載されたプロジェクタである。発光装置６０の光源は、特に限定されないが、例えばレーザー、超高圧水銀ランプ、ハロゲンランプ、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）、等が挙げられる。
制御装置１００は、車両１を制御する。制御装置１００は、１又は複数のプロセッサ１１０（以下、単にプロセッサ１１０と呼ぶ）と１又は複数のメモリ１２０（以下、単にメモリ１２０と呼ぶ）を含んでいる。プロセッサ１１０は、各種処理を実行する。例えば、プロセッサ１１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を含んでいる。メモリ１２０は、各種情報を格納する。メモリ１２０としては、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、等が例示される。プロセッサ１１０がコンピュータプログラムである制御プログラムを実行することにより、プロセッサ１１０（制御装置１００）による各種処理が実現される。制御プログラムは、メモリ１２０に格納されている、あるいは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されている。制御装置１００は、１又は複数のＥＣＵ（Electronic Control Unit）を含んでいてもよい。制御装置１００の一部は、車両１の外部の情報処理装置であってもよい。その場合、制御装置１００の一部は、車両１と通信を行い、車両１をリモートで制御する。
２－２．情報取得処理
プロセッサ１１０は、車両１の運転環境を示す運転環境情報２００を取得する。運転環境情報２００は、メモリ１２０に格納される。
図７は、運転環境情報２００の例を示すブロック図である。運転環境情報２００は、周辺状況情報２２０、車両状態情報２３０、及びナビゲーション情報２４０を含んでいる。
周辺状況情報２２０は、車両１の周囲の状況を示す情報である。周辺状況情報２２０は、認識センサ２０によって得られる情報を含む。例えば、周辺状況情報２２０は、カメラによって撮像される画像情報を含む。他の例として、周辺状況情報２２０は、ＬＩＤＡＲによって得られる点群情報を含む。
周辺状況情報２２０は、更に、車両１の周囲の物標に関する物標情報２２５を含んでいる。物標としては、歩行者、自転車、二輪車、他車両（先行車両、駐車車両、等）、白線、障害物、等が例示される。物標情報２２５は、車両１に対する物標の相対位置及び相対速度を示す。例えば、カメラによって得られた画像情報を解析することによって、物標を識別し、その物標の相対位置を算出することができる。また、ＬＩＤＡＲによって得られた点群情報に基づいて、物標を識別し、その物標の相対位置と相対速度を取得することもできる。物標情報は、物標の移動方向や移動速度を含んでいてもよい。
車両状態情報２３０は、車両１の状態を示す情報である。プロセッサ１１０は、車両状態センサ３０による検出結果から車両状態情報２３０を取得する。
図８は、車両状態センサ３０と車両状態情報２３０の例を示すブロック図である。例えば、車両状態センサ３０は、車速センサ３１、ドア開閉センサ３２、乗員センサ３３、及び荷物センサ３４を含んでいる。例えば、車両状態情報２３０は、車速情報２３１、ドア開閉情報２３２、乗員情報２３３、及び荷物情報２３４を含んでいる。
車速センサ３１は、車両１の車速を検出する。車速情報２３１は、車速センサ３１によって検出された車速を示す。
ドア開閉センサ３２は、車両１のドア開閉状態を検出する。ドア開閉情報２３２は、ドア開閉センサ３２によって検出されたドア開閉状態を示す。
乗員センサ３３は、車両１に乗っている乗員の量（総数あるいは総重量）を検出する。例えば、乗員センサ３３は、車両１の客室内をモニタするカメラを含んでいる。他の例として、乗員センサ３３は、荷重センサを含んでいてもよい。乗員情報２３３は、乗員センサ３３によって検出される乗員の量を示す。
荷物センサ３４は、車両１に載っている荷物の量（総数あるいは総重量）を検出する。例えば、荷物センサ３４は、車両１の貨物室内をモニタするカメラを含んでいる。他の例として、荷物センサ３４は、荷重センサを含んでいてもよい。荷物情報２３４は、荷物センサ３４によって検出される荷物の量を示す。
ナビゲーション情報２４０は、位置情報と地図情報を含む。位置情報は、車両１の位置及び方位を示す。位置情報は、位置センサ４０により得られる。地図情報は、レーン配置、道路形状、等を示す。プロセッサ１１０は、地図データベースから、必要なエリアの地図情報を取得する。地図データベースは、車両１に搭載されている所定の記憶装置に格納されていてもよいし、車両１の外部の管理サーバに格納されていてもよい。後者の場合、プロセッサ１１０は、管理サーバと通信を行い、必要な地図情報を取得する。
２－３．車両走行制御及び運転支援制御
プロセッサ１１０は、車両１の走行を制御する「車両走行制御」を実行する。車両走行制御は、操舵制御、加速制御、及び減速制御を含む。プロセッサ１１０は、走行装置５０を制御することによって車両走行制御を実行する。具体的には、プロセッサ１１０は、操舵装置を制御することによって操舵制御を実行する。また、プロセッサ１１０は、駆動装置を制御することによって加速制御を実行する。また、プロセッサ１１０は、制動装置を制御することによって減速制御を実行する。
車両走行制御は、典型的には、車両１の運転を支援する「運転支援制御」において行われる。運転支援制御としては、自動運転制御、リスク回避制御、緊急ブレーキ制御、等が挙げられる。このような運転支援制御は、上述の運転環境情報２００に基づいて行われる。特に、運転支援制御は、認識センサ２０による認識結果を示す周辺状況情報２２０に基づいて行われる。
自動運転制御は、車両１の自動運転を制御する。例えば、プロセッサ１１０は、周辺状況情報２２０やナビゲーション情報２４０に基づいて、自動運転中の車両１の走行プランを生成する。走行プランは、現在の走行車線を維持する、車線変更を行う、障害物を回避する、等を含む。更に、プロセッサ１１０は、車両状態情報２３０等に基づいて、車両１が走行プランに従って走行するために必要な目標トラジェクトリを生成する。目標トラジェクトリは、車両１が走行する道路内における車両１の目標位置及び目標速度を含む。そして、プロセッサ１１０は、車両１が目標トラジェクトリに追従するように車両走行制御を実行する。
リスク回避制御は、車両１と物標との衝突リスクを事前に低減するために操舵制御と減速制御のうち少なくとも一方を行う。例えば、プロセッサ１１０は、物標情報２２５と車両状態情報２３０に基づいて、物標との衝突リスクを低減するための目標トラジェクトリを生成する。そして、プロセッサ１１０は、車両１が目標トラジェクトリに追従するように操舵制御と減速制御のうち少なくとも一方を行う。
緊急ブレーキ制御は、車両１と物標との衝突を回避するために車両１を減速する。例えば、プロセッサ１１０は、物標情報２２５と車両状態情報２３０に基づいて、物標との衝突を回避するために必要な目標減速度を算出する。そして、プロセッサ１１０は、目標減速度に従って減速制御を行う。
２－４．注意喚起処理
上述の通り、運転支援制御は、認識センサ２０による認識結果に基づいて行われる。認識センサ２０によって認識される認識範囲ＲＥＣの周囲の範囲は、死角ＢＬＤである。プロセッサ１１０は、その死角ＢＬＤの存在を周囲の人に通知するために「注意喚起処理」を行う。具体的には、プロセッサ１１０は、発光装置６０を用いることによって、車両１の周囲の路面に死角ＢＬＤを描画する「描画処理」を実行する。また、プロセッサ１１０は、スピーカ（図示されない）を用いることによって、死角ＢＬＤの存在を音声で通知する音声通知処理を行ってもよい。
以下、本実施の形態に係る描画処理に関連する処理を更に詳しく説明する。
３．認識範囲と死角
３－１．第１の例
図９は、認識センサ２０によって認識される認識範囲ＲＥＣの第１の例を説明するための概念図である。第１の例では、認識センサ２０の視野（画角）がそのまま認識範囲ＲＥＣとして用いられる。
３－２．第２の例
図１０～図１２は、認識センサ２０によって認識される認識範囲ＲＥＣの第２の例を説明するための概念図である。ここでは、認識センサ２０の一例としてＬＩＤＡＲを考える。認識センサ２０がカメラ等である場合も同様である。
図１０中の白丸は、ある物標（例：歩行者）からの反射点を表している。ＬＩＤＡＲによる物標検出では、ノイズ等を除去するために、同一物標からの反射点が一定数以上必要である。もし、同一物標からの反射点が一定数に満たない場合、その物標は物標として検出されない。例えば、図１０に示される例では、同一物標から３×３以上の反射点が必要である。ある物標がＬＩＤＡＲの視野の中央に存在する場合、その物標は物標として検出される。しかしながら、ある物標がＬＩＤＡＲの視野の外周と重なっている場合、その物標は物標として検出されない可能性がある。
従って、実質的に物標を認識可能な有効認識範囲は、認識センサ２０の視野よりも狭くなる。第２の例では、その有効認識範囲が、認識範囲ＲＥＣとして用いられる。より詳細には、図１１及び図１２に示されるように、認識範囲ＲＥＣは、認識センサ２０の視野の外周から一定幅だけ狭い範囲である。この場合、認識範囲ＲＥＣの周囲の死角ＢＬＤは、認識センサ２０の死角よりも一定幅だけ広くなる。このような第２の例の場合の死角ＢＬＤは、“センサの死角”ではなく“認識の死角”であると言うことができる。認識センサ２０の視野の外周からの縮小幅、すなわち、“認識の死角”は、認識センサ２０の種類と物標検出アルゴリズムの組み合わせによって一意に定まる。
このように、第２の例によれば、“認識の死角”を考慮して認識範囲ＲＥＣと死角ＢＬＤが設定される。その結果、上記の第１の例の場合と比較して、死角ＢＬＤの精度がより高くなる。このことは、描画処理による安全確保の観点から好ましい。
３－３．死角情報
プロセッサ１１０は、認識範囲ＲＥＣの周囲の死角ＢＬＤを示す死角情報３００を取得する。死角情報３００は、メモリ１２０に格納される（図６参照）。
例えば、車両１の構成を示す車両構成情報４００が予め用意される（図６参照）。車両構成情報４００は、車両１の車体に関する情報を含んでいる。車体に関する情報は、車高、車幅、全長、等を含んでいる。また、車両構成情報４００は、認識センサ２０に関する情報を含んでいる。認識センサ２０に関する情報は、種類、性能（視野、解像度、等）、及び車両１上の設置状態（設置位置と向き）、等を含んでいる。プロセッサ１１０は、車両構成情報４００に基づいて、認識センサ２０に固定されたセンサ座標系における認識範囲ＲＥＣ及び死角ＢＬＤを算出することができる。尚、上記の第２の例の場合の“認識の死角”は、認識センサ２０の種類と物標検出アルゴリズムの組み合わせによって一意に定まる。
更に、車両構成情報４００は、発光装置６０に関する情報を含んでいる。発光装置６０に関する情報は、車両１上の設置状態（設置位置と向き）を含んでいる。発光装置座標系は、発光装置６０に固定された座標系である。プロセッサ１１０は、認識センサ２０と発光装置６０との相対位置関係に基づいて、センサ座標系における死角ＢＬＤを発光装置座標系における死角ＢＬＤに座標変換することができる。
死角情報３００は、このようにして得られたセンサ座標系あるいは発光装置座標系における死角ＢＬＤを示す。例えば、死角情報３００は、予め生成され、メモリ１２０に格納される。
４．描画処理
図１３は、本実施の形態に係る描画処理に関連する処理を示すフローチャートである。
４－１．ステップＳ１００
ステップＳ１００において、プロセッサ１１０は、描画処理の開始条件が成立するか否かを判定する。開始条件の様々な具体例は後述される。開始条件が成立する場合（ステップＳ１００；Ｙｅｓ）、処理はステップＳ２００に進む。それ以外の場合（ステップＳ１００；Ｎｏ）、今回のサイクルにおける処理は終了する。
４－２．ステップＳ２００
ステップＳ２００において、プロセッサ１１０は、描画処理を実行する。具体的には、プロセッサ１１０は、死角情報３００に基づいて、発光装置座標系における死角ＢＬＤを取得する。そして、プロセッサ１１０は、発光装置６０を用いることによって、車両１の周囲の路面に死角ＢＬＤを描画する。
図１４は、死角ＢＬＤの描画パターンの様々な例を示している。例えば、死角ＢＬＤは、縞模様（ゼブラパターン）で描画される。他の例として、死角ＢＬＤの輪郭だけが描画される。更に他の例として、死角ＢＬＤの輪郭と内部全てが描画される。死角ＢＬＤ内に文字（例：「死角」、「注意！」、「立ち入り禁止」）が描画されてもよい。死角ＢＬＤ内に、移動を促す記号（例：矢印）が描画されてもよい。
図１５は、複数の認識センサ２０がある場合の描画処理の一例を示している。複数の認識センサ２０がある場合、プロセッサ１１０は、それぞれの認識センサ２０の認識範囲ＲＥＣを重畳し、全体としての認識範囲ＲＥＣを取得する。そして、プロセッサ１１０は、全体としての認識範囲ＲＥＣに基づいて死角ＢＬＤを算出する。例えば、車両１の周囲３６０度の全範囲を認識できるように複数の認識センサ２０が配置される場合、死角ＢＬＤは、車両１の近傍（数ｍ以内）にしか存在しない。
図１５に示される例では、車両１に複数の認識センサ２０－１～２０－４が搭載されている。認識センサ２０－１～２０－４は、それぞれ、車両１の前方、後方、左側、及び右側の状況を認識する。死角ＢＬＤ－１～ＢＬＤ４は、それぞれ、車両１の前方、後方、左側、及び右側の死角ＢＬＤである。プロセッサ１１０は、死角ＢＬＤ－１～ＢＬＤ４を路面に描画する。
図１６は、描画処理の他の例を示している。図１６に示される例では、車両１の予定進行方向は前方である。この場合、プロセッサ１１０は、前方に存在する死角ＢＬＤ－１だけを選択的に描画してもよい。車両１の予定進行方向は、例えば、ギアポジションから得られる。ギアポジションの情報は、車両状態情報２３０に含まれている。自動運転制御が実行されている場合、車両１の予定進行方向は、走行プランあるいは目標トラジェクトリから得られてもよい。
図１７は、描画処理の更に他の例を示している。図１７に示される例では、車両１（例：バス）が所定の停車スペース（例：バス停）に停車している。車両１の予定進行方向は、右前方である。この場合、プロセッサ１１０は、前方及び右側に存在する死角ＢＬＤ－１、ＢＬＤ－４だけを選択的に描画してもよい。車両１の予定進行方向は、例えば、ギアポジションとウィンカ状態から得られる。自動運転制御が実行されている場合、車両１の予定進行方向は、走行プランあるいは目標トラジェクトリから得られてもよい。
車両１の予定進行方向に存在する死角ＢＬＤを選択的に描画することは、安全確保の観点から特に注意が必要な死角ＢＬＤを描画することを意味する。これにより、安全を十分に確保しつつ、車両１の周囲の人が感じる煩わしさを更に抑制することが可能となる。
４－３．ステップＳ３００
ステップＳ３００において、プロセッサ１１０は、描画処理の終了条件が成立するか否かを判定する。終了条件の様々な具体例は後述される。終了条件が成立する場合（ステップＳ３００；Ｙｅｓ）、処理はステップＳ４００に進む。それ以外の場合（ステップＳ３００：Ｎｏ）、処理はステップＳ２００に戻る。
４－４．ステップＳ４００
ステップＳ４００において、プロセッサ１１０は、描画処理を終了する。
開始条件が成立してから終了条件が成立するまでの期間が、描画処理が行われる描画期間ＰＤである（図５参照）。描画処理は、常時行われるわけではなく、描画期間ＰＤにおいてだけ行われる。これにより、車両１の周囲の人が感じる煩わしさが抑制される。
５．描画処理の開始条件及び終了条件の様々な例
以下、描画処理の開始条件及び終了条件の様々な例について説明する。
５－１．車両状態に基づく描画処理
５－１－１．第１の例
図１８は、車両状態に基づく描画処理の一例を説明するための概念図である。ここでは、バスがバス停に停車する状況を考える。バスは、バス停に接近し（状態（Ａ））、バス停に停車する（状態（Ｂ））。続いて、バスのドアが開き、乗客がバスに乗り降りする（状態（Ｃ））。その後、乗客の乗り降りが完了し、ドアが閉まる（状態（Ｄ））。
バスから降りた乗客は、認識センサ２０によって認識されることなく、死角ＢＬＤ内に留まっている可能性がある。但し、本当に死角ＢＬＤの中に乗客がいるかどうかは、認識センサ２０からは分からない。また、バスに乗車しようとする乗客は、認識範囲ＲＥＣから死角ＢＬＤを経てバスに乗り込む可能性がある。但し、死角ＢＬＤに入った後の乗客が本当にバスに乗り込んだかどうかは、認識センサ２０からは分からない。つまり、状態（Ｄ）は、死角ＢＬＤの中に人が存在するかどうか不明な状態である。そのような状態において、描画処理は特に有用である。そこで、状態（Ｄ）を開始条件として、描画処理が行われる（状態（Ｅ））。
一般化すれば、バスの乗客は、車両１の乗員である。また、荷物の積み下ろしの際にも人が車両１に近づくため、同様の状態が発生し得る。以上のことから、図１８で例示された描画処理の開始条件は、次のように一般化される。
図１９は、車両状態に基づく開始条件判定（ステップＳ１００）の第１の例を示すフローチャートである。プロセッサ１１０は、上述の図８で示された車両状態情報２３０を取得する。
ステップＳ１１０において、プロセッサ１１０は、車速情報２３１に基づいて、車速がゼロになったか否かを判定する。車速がゼロになった場合（ステップＳ１１０；Ｙｅｓ）、処理はステップＳ１２０に進む。それ以外の場合（ステップＳ１１０；Ｎｏ）、処理はステップＳ１９０に進む。
ステップＳ１２０において、プロセッサ１１０は、ドア開閉情報２３２に基づいて、車両１のドアが開いたか否かを判定する。ドアが開いた場合（ステップＳ１２０；Ｙｅｓ）、処理はステップＳ１３０に進む。それ以外の場合（ステップＳ１２０；Ｎｏ）、処理はステップＳ１９０に進む。
ステップＳ１３０において、プロセッサ１１０は、乗員情報２３３に基づいて、車両１内の乗員の増減が発生したか否かを判定する。また、プロセッサ１１０は、荷物情報２３４に基づいて、車両１内の荷物の増減が発生したか否かを判定する。乗員あるいは荷物の増減が発生した場合（ステップＳ１３０；Ｙｅｓ）、処理はステップＳ１４０に進む。それ以外の場合（ステップＳ１３０；Ｎｏ）、処理はステップＳ１９０に進む。
ステップＳ１４０において、プロセッサ１１０は、ドア開閉情報２３２に基づいて、車両１のドアが閉じたか否かを判定する。ドアが閉じた場合（ステップＳ１４０；Ｙｅｓ）、処理はステップＳ１８０に進む。それ以外の場合（ステップＳ１４０；Ｎｏ）、処理はステップＳ１９０に進む。
ステップＳ１８０において、プロセッサ１１０は、描画処理の開始条件が成立したと判定する。一方、ステップＳ１９０において、プロセッサ１１０は、描画処理の開始条件が成立していないと判定する。
描画処理の終了条件は、例えば、ドアが閉じてから一定時間が経過することである。他の例として、終了条件は、車両１が発進することであってもよい。車両１の発進は、車速情報２３１に基づいて判定可能である。更に他の例として、終了条件は、車両１が発進してから一定時間が経過することであってもよい。
以上に説明されたように、第１の例によれば、車両１への乗降が発生する状況において描画処理が行われる。車両１への乗降が発生する際、死角ＢＬＤの中に物標が存在するかどうか不明な状況が発生し得るため、描画処理は特に有用である。描画処理が常時行われるわけではなく、有用な状況において行われるため、車両１の周囲の人が感じる煩わしさが抑制される。
５－１－２．第２の例
図２０は、車両状態に基づく開始条件判定（ステップＳ１００）の第２の例を示すフローチャートである。第１の例と重複する説明は省略する。
第２の例では、車両１内の乗員あるいは荷物の増減が発生した場合（ステップＳ１３０；Ｙｅｓ）、描画処理の開始条件が成立する。つまり、第１の例からステップＳ１４０が省略される。
描画処理の終了条件は、例えば、車両１のドアが閉じることである。ドアが閉じることは、ドア開閉情報２３２に基づいて判定可能である。他の例として、終了条件は、ドアが閉じてから一定時間が経過することであってもよい。更に他の例として、終了条件は、車両１が発進することであってもよい。更に他の例として、終了条件は、車両１が発進してから一定時間が経過することであってもよい。
第２の例の場合でも、第１の例の場合と同様の効果が得られる。また、第１の例の場合よりも早い段階から、注意を喚起することが可能となる。その結果、車両１の周囲の人の安全がより高まる。
５－１－３．第３の例
図２１は、車両状態に基づく開始条件判定（ステップＳ１００）の第３の例を示すフローチャートである。第１の例と重複する説明は省略する。
車両１のドアが開いた場合、それに続いて車両１への乗降が発生することが予想される。この観点から、第３の例では、車両１のドアが開いた場合（ステップＳ１２０；Ｙｅｓ）、描画処理の開始条件が成立する。つまり、ステップＳ１３０，Ｓ１４０が省略される。
描画処理の終了条件は、例えば、車両１のドアが閉じることである。他の例として、終了条件は、ドアが閉じてから一定時間が経過することであってもよい。更に他の例として、終了条件は、車両１が発進することであってもよい。更に他の例として、終了条件は、車両１が発進してから一定時間が経過することであってもよい。
第３の例の場合でも、第１の例の場合と同様の効果が得られる。また、第１の例の場合よりも早い段階から、注意を喚起することが可能となる。その結果、車両１の周囲の人の安全がより高まる。
５－１－４．第４の例
図２２は、車両状態に基づく開始条件判定（ステップＳ１００）の第４の例を示すフローチャートである。第１の例と重複する説明は省略する。
車両１への乗降が発生するのは、少なくとも車両１が停止しているときである。この観点から、第４の例では、車速がゼロになった場合（ステップＳ１１０；Ｙｅｓ）、描画処理の開始条件が成立する。つまり、ステップＳ１２０，Ｓ１３０，Ｓ１４０が省略される。
描画処理の終了条件は、例えば、車両１が発進することである。他の例として、終了条件は、車両１が発進してから一定時間が経過することであってもよい。
第４の例の場合でも、第１の例の場合と同様の効果が得られる。また、第１の例の場合よりも早い段階から、注意を喚起することが可能となる。その結果、車両１の周囲の人の安全がより高まる。
５－２．車両起動に基づく描画処理
車両１が起動していないとき、各種センサや制御装置１００の電源はＯＦＦしている場合が多い。従って、車両１が起動した直後も、死角ＢＬＤの中に物標が存在するかどうか不明な状況である。そこで、プロセッサ１１０は、車両１の起動に応答して描画処理を行う。つまり、描画処理の開始条件は、車両１が起動することである。この開始条件は、上述の第４の例の場合の開始条件である「車速＝０」に含まれる。
描画処理の終了条件は、例えば、車両１が起動してから一定時間が経過することである。他の例として、終了条件は、車両１が発進することであってもよい。更に他の例として、終了条件は、車両１が発進してから一定時間が経過することであってもよい。
５－３．物標認識に基づく描画処理
図２３は、物標認識に基づく描画処理の一例を説明するための概念図である。最初、ある物標が、認識範囲ＲＥＣ内に存在しており、認識センサ２０によって認識されている（状態（Ａ））。その後、認識されていた物標が、認識範囲ＲＥＣから死角ＢＬＤに移動し、消える（状態（Ｂ））。死角ＢＬＤに物標が存在すると想定されるため、描画処理が行われる（状態（Ｃ））。その後、物標が死角ＢＬＤから認識範囲ＲＥＣに移動し、再び認識センサ２０によって認識される（状態（Ｄ））。よって、描画処理が終了する（状態（Ｅ））。
図２４は、物標認識に基づく開始条件判定（ステップＳ１００）の一例を示すフローチャートである。
ステップＳ１５０において、プロセッサ１１０は、物標情報２２５に基づいて、車両１の周辺において物標が認識されているか否かを判定する。物標が認識されている場合（ステップＳ１５０；Ｙｅｓ）、処理はステップＳ１６０に進む。それ以外の場合（ステップＳ１５０；Ｎｏ）、処理はステップＳ１９０に進む。
ステップＳ１６０において、プロセッサ１１０は、認識されていた物標が消えたか否かを判定する。認識されていた物標が消えた場合（ステップＳ１６０；Ｙｅｓ）、処理はステップＳ１７０に進む。それ以外の場合（ステップＳ１６０；Ｎｏ）、処理はステップＳ１９０に進む。
ステップＳ１７０において、プロセッサ１１０は、物標が消えた原因が認識範囲ＲＥＣから死角ＢＬＤへの移動であるか否かを判定する。例えば、物標が車両１から遠ざかって認識センサ２０によって認識されなくなった場合、描画処理は不要である。物標が消えた原因が認識範囲ＲＥＣから死角ＢＬＤへの移動である場合（ステップＳ１７０；Ｙｅｓ）、処理はステップＳ１８０に進む。それ以外の場合（ステップＳ１７０；Ｎｏ）、処理はステップＳ１９０に進む。
ステップＳ１８０において、プロセッサ１１０は、描画処理の開始条件が成立したと判定する。一方、ステップＳ１９０において、プロセッサ１１０は、描画処理の開始条件が成立していないと判定する。
変形例として、描画処理の開始条件は、「物標が死角ＢＬＤから一定距離以内に近づくこと」であってもよい。この場合、物標が死角ＢＬＤに進入しそうなタイミングで描画処理が開始する。
描画処理の終了条件は、物標が死角ＢＬＤから認識範囲ＲＥＣに復帰し、再び認識センサ２０によって認識されることである。
このように、物標が認識範囲ＲＥＣから死角ＢＬＤに進入した場合、あるいは、進入しそうな場合、描画処理が行われる。描画処理が常時行われるわけではなく、有用な状況において行われるため、車両１の周囲の人が感じる煩わしさが抑制される。
尚、本例の場合、車両１が走行している最中にも描画処理が行われる可能性がある。例えば、車両１の走行中にバイクや自転車が車両１の脇をすり抜けていくとき、描画処理が行われる可能性がある。
５－４．ナビゲーション情報に基づく描画処理
描画処理の開始条件は、車両１が所定の停車スペースに停車したことであってもよい。例えば、バスがバス停留所に停車したとき、描画処理が行われる。プロセッサ１１０は、ナビゲーション情報２４０に基づいて、車両１が所定の停車スペースに停車したか否か、すなわち、開始条件が成立したか否かを判定することができる。終了条件は、例えば、車両１が所定の停車スペースから発進することである。
５－５．組み合わせ
上記のセクション５－１～５－４において説明された描画処理のうち２種類以上の組み合わせも可能である。
６．変形例
図２５は、本実施の形態に係る運転支援システム１０の変形例を説明するための概念図である。変形例では、発光装置６０が、車両１ではなくインフラ側に設置される。インフラ側の発光装置６０を、便宜上、「発光装置６０Ｘ」と呼ぶ。典型的には、発光装置６０Ｘは、バス停等の所定の停車スペースあるいはその近傍に設置される。例えば、発光装置６０Ｘは、停車スペースの近傍に設置されたプロジェクタである。他の例として、発光装置６０Ｘは、停車スペースの地面に埋め込まれた道路鋲であってもよい。
発光装置６０Ｘを用いて描画処理を行う制御装置１００Ｘもインフラ側に設置される。制御装置１００Ｘは、運転支援システム１０の制御装置１００の一部である。制御装置１００Ｘは、車両１と通信を行い、描画処理に必要な運転環境情報２００や死角情報３００を取得する。制御装置１００Ｘは、運転環境情報２００（車両状態情報２３０等）に基づいて、描画処理の開始条件が成立するか否かを判定する。また、制御装置１００Ｘは、死角情報３００に基づいて描画処理を行う。更に、制御装置１００Ｘは、運転環境情報２００に基づいて、描画処理の終了条件が成立するか否かを判定する。
所定の停車スペースにおける車両１の停車位置がほぼ一定である場合も考えられる。その場合、路面に描画される死角ＢＬＤの位置が固定されてもよい。制御装置１００Ｘは、死角情報３００を用いることなく、死角ＢＬＤを停車スペース内の固定位置に描画する。発光装置６０Ｘは、停車スペース内の固定位置に埋め込まれた道路鋲であってもよい。
１ 車両
１０ 運転支援システム
２０ 認識センサ
３０ 車両状態センサ
４０ 位置センサ
５０ 走行装置
６０ 発光装置
１００ 制御装置
１１０ プロセッサ
１２０ メモリ
２００ 運転環境情報
２２０ 周辺状況情報
２２５ 物標情報
２３０ 車両状態情報
２３１ 車速情報
２３２ ドア開閉情報
２３３ 乗員情報
２３４ 荷物情報
２４０ ナビゲーション情報
３００ 死角情報
４００ 車両構成情報
ＢＬＤ 死角
ＲＥＣ 認識範囲

Claims (11)

  1. 認識センサによる認識結果に基づいて運転支援制御を行う車両に適用される注意喚起システムであって、
    前記認識センサによって認識される認識範囲の周囲の死角を示す死角情報を格納する１又は複数のメモリと、
    発光装置を用いることによって、前記車両の周囲の路面に前記死角を描画する描画処理を実行する１又は複数のプロセッサと
    を備え、
    前記１又は複数のプロセッサは、更に、
    前記車両の車速及びドア開閉状態の少なくとも一方を含む車両状態を取得し、
    前記車両状態が開始条件を満たすことに応答して前記描画処理を開始する
    注意喚起システム。
  2. 請求項１に記載の注意喚起システムであって、
    前記開始条件は、前記車速がゼロになることである
    注意喚起システム。
  3. 請求項１に記載の注意喚起システムであって、
    前記開始条件は、前記車両のドアが開くことである
    注意喚起システム。
  4. 請求項１に記載の注意喚起システムであって、
    前記車両状態は、更に、車両１内の乗員及び荷物の少なくとも一方の量を含み、
    前記開始条件は、前記車両のドアが開いた後、前記乗員あるいは前記荷物の増減が発生することである
    注意喚起システム。
  5. 請求項１に記載の注意喚起システムであって、
    前記車両状態は、更に、車両１内の乗員及び荷物の少なくとも一方の量を含み、
    前記開始条件は、前記車両のドアが開き、前記乗員あるいは前記荷物の増減が発生し、更にその後、前記ドアが閉じることである
    注意喚起システム。
  6. 請求項１乃至５のいずれか一項に記載の注意喚起システムであって、
    前記１又は複数のプロセッサは、更に、終了条件が成立することに応答して前記描画処理を終了する
    注意喚起システム。
  7. 請求項２乃至５のいずれか一項に記載の注意喚起システムであって、
    前記車両が発進した場合、あるいは、前記車両が発進してから一定時間が経過した場合、前記１又は複数のプロセッサは、前記描画処理を終了する
    注意喚起システム。
  8. 請求項３又は４に記載の注意喚起システムであって、
    前記ドアが閉じた場合、あるいは、前記ドアが閉じてから一定時間が経過した場合、前記１又は複数のプロセッサは、前記描画処理を終了する
    注意喚起システム。
  9. 請求項５に記載の注意喚起システムであって、
    前記ドアが閉じてから一定時間が経過した場合、前記１又は複数のプロセッサは、前記描画処理を終了する
    注意喚起システム。
  10. 請求項１乃至９のいずれか一項に記載の注意喚起システムであって、
    前記描画処理において、前記１又は複数のプロセッサは、前記車両の予定進行方向に存在する前記死角だけを選択的に描画する
    注意喚起システム。
  11. 請求項１乃至１０のいずれか一項に記載の注意喚起システムであって、
    前記認識範囲は、前記認識センサの視野の外周から一定幅だけ狭い範囲である
    注意喚起システム。
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