JP7518134B2 - モバイルキャリアの側方ブラインドスポットを感知し応答するためのシステムおよび方法 - Google Patents

Description

本出願は、一般的には、警告センサ融合システムおよび方法に関し、特に、モバイルキャリア（可動運搬体）警告センサ融合システムおよび方法に関する。

従来の先進運転者支援システム（advanced driver assistance systems，ＡＤＡＳ）は、運転者を支援するために開発されており、オートモーティブ（自動車）センサ、オートモーティブプロセッサ、およびアクチュエータという３つの主要部分に分けることができる。ＡＤＡＳは、ミリ波レーダ、ライダ（lidar）、熱センサ、および圧力センサなどのオートモーティブセンサを使用して、キャリアの外部の信号を感知する。オートモーティブセンサからのセンシングデータは、例えば、センシングデータに応じて運転者のための警報を生成して危険な道路状況を回避するために、電子制御ユニット（electronic control units，ＥＣＵ）などのオートモーティブプロセッサに送信される。さらに、オートモーティブセンサは、運転者の運転操作に直接的に介入し、減速、緊急ブレーキ、または車両の旋回（ターン）のためにアクチュエータを起動させて、運転者を保護することさえ可能である。

さらに、運転者を保護するために、キャリアの周囲を検出するためのレーダ検出技術が開発されている。残念ながら、レーダは、キャリアの周囲の固定オブジェクト（物体）またはモバイルオブジェクトを区別できない。キャリアの移動に影響を及ぼさないオブジェクトが近付いた場合、レーダは警告メッセージを送信するように警告ユニットを依然として駆動する。このことは、さらなる煩わしさを運転者に対して引き起こす。キャリアの周囲の障害物の検出は改善されているものの、キャリアの移動プロセスでは、他のキャリアによって引き起こされる危険が依然として存在する。さらに、運転の安全性に影響を及ぼしうるより多くのオブジェクトが存在する。例えば、歩行者、動物、および移動オブジェクト（移動中のオブジェクト）は、移動キャリア（移動中のキャリア）の障害物としてみなされうる。これらは、移動プロセスにおける緊急事態を引き起こす。この影響は、都市の混雑した街路において最悪となる。

ダッシュカムは、事後判断を目的として、緊急事態下においてカラー画像を記録するために開発されている。残念ながら、これらは根本的な問題を解決しない。この問題を解決するためには、運転者は緊急事態を防ぐ能力を有するべきである。現行のダッシュカムは、キャリアの前側（フロントサイド）および後側（リアサイド）に配置されている。両側にはブラインドスポット（盲点，死角）が依然として存在する。ブラインドスポットを防ぎ運転者をさらに支援するためには、両側の検出技術と統合（一体化）された画像機器を設けることが必要である。また、側方（ラテラル）ブラインドスポットの検出によれば、危険を予測し、運転者を保護するために当該運転者への通知を行うことが可能となる。

キャリアの危険な状況は、交差路においてのみ生じるわけではない。危険な状況は、駐車時においても、特に自動駐車技術が広く適用される場合に生じる。ＡＤＡＳ単独では、運転者を保護するには十分ではない。危険の予測も必要である。

そこで、本出願は、モバイルキャリアの側方ブラインドスポットを感知し、当該側方ブラインドスポットに応答するためのシステムおよび方法を提供する。モバイルキャリアの片側におけるオブジェクトを走査することによって、対応するオブジェクト画像が与えられる。次いで、画像がフィルタリングされ、キャリアへの影響を示すフィルタリング画像（フィルタリングされた画像）が得られる。フィルタリング画像内の対応するオブジェクトに応じて、オブジェクトの経路（パス）が予測される。移動ルートを修正することにより、危険な状況を回避できる。

本出願の目的は、モバイルキャリアの側方ブラインドスポットを感知し、当該側方ブラインドスポットに応答するためのシステムおよび方法を提供することである。キャリアの片側におけるオブジェクトを走査することによって、対応するオブジェクト画像が与えられる。次いで、画像がフィルタリングされ、モバイルキャリアの側方ブラインドスポットに対応するフィルタリング画像を与える。フィルタリング画像内の対応するオブジェクトに応じて、オブジェクトの経路が予測される。移動ルートを修正することにより、危険な状況を回避できる。

上記の目的を達成するために、本出願はモバイルキャリアの側方ブラインドスポットを感知して応答するための方法を開示している。モバイルキャリアは、光走査ユニットと画像抽出ユニットとに接続されたホストを含んでいる。ホストは、上記方法の複数のステップを実行する。まず、ホストは、モバイルキャリアが対応するパーキングスペース（駐車スペース）に駐車できるように、当該モバイルキャリアに対応するパーキングコマンドを実行する。ホストは、パーキングスペースに対するモバイルキャリアの相対位置または絶対位置に応じたポジショニングメッセージ（位置メッセージ，測位メッセージ）を生成する。次に、ホストは、ポジショニングメッセージおよびパーキングスペースに応じて第１移動ルートを生成する。光走査ユニットは、パーキングスペースにおける１つ以上のオブジェクトを第１移動ルートに応じて走査する。画像抽出ユニットは、対応する１つ以上のオブジェクト画像を抽出する。次に、ホストは、画像オプティカルフロー法を採用して１つ以上のオブジェクト画像を分類し、パーキングスペースの対応する１つ以上のフィルタリング画像を与える。その後、ホストは、１つ以上のフィルタリング画像における対応オブジェクトベクトル（対応するオブジェクトベクトル）に応じて、１つ以上の予測経路（予測された経路）を生成する。すなわち、ホストは、１つ以上のフィルタリング画像における対応オブジェクト（対応するオブジェクト）の経路を予測する。次に、ホストは、１つ以上の予測経路に応じて第１移動ルートを修正し、対応する第２移動ルートを生成する。言い換えれば、ホストは、モバイルキャリアのブラインドスポットについて危険予測を実行し、当該モバイルキャリアの対応する移動ルートを調整する。したがって、本出願は、パーキングプロセスにおけるモバイルキャリアの側方ブラインドスポットについての危険予測を提供し、かつ、対応する修正された移動ルートを生成できる。次いで、運転支援システムは、通知メッセージに応じて運転制御に介入し、同時に運転者への通知を行うことができる。

本出願の一実施形態では、光走査ユニットがパーキングスペースにおける１つ以上のオブジェクトを第１移動ルートに応じて走査するとともに、画像抽出ユニットが対応する１つ以上のオブジェクト画像を抽出するステップにおいて、光走査ユニットは、パーキングスペースを囲む１つ以上のオブジェクトをさらに走査するとともに、画像抽出ユニットは、パーキングスペースを囲む対応する１つ以上のオブジェクト画像を抽出する。

本出願の一実施形態では、ホストがオプティカルフロー法を採用し、１つ以上のオブジェクト画像を分類するステップにおいて、ホストは、１つ以上のフィルタリング画像に応じて複数の３次元画像を抽出し、かつ、ポジショニングメッセージに応じて画像オプティカルフロー法を使用して１つ以上のオブジェクト画像を分類する。

本出願の一実施形態では、ホストが１つ以上の予測経路に応じて第１移動ルートを修正し、対応する第２移動ルートを生成するステップにおいて、パーキングスペースの第１有効面積（第１有効エリア）が、１つ以上の予測経路に応じて、第２有効面積（第２有効エリア）へと縮小されるか否かを判定する。第１有効面積は、モバイルキャリアのキャリアサイズよりも大きい。第２有効面積は、キャリアサイズよりも小さい第１有効面積が第２有効面積へと縮小される場合、第２移動ルートは、モバイルキャリアをパーキングスペースの一部に駐車させるようガイド（案内）する。

本出願の一実施形態では、ホストが１つ以上の予測経路に応じて第１移動ルートを修正し、対応する第２移動ルートを生成するステップにおいて、ホストは、対応する内輪間半径差（内輪間の半径差）と、第１移動ルートの旋回角度と、１つ以上の予測経路と、に応じて計算を行い、次いで、第１移動ルートを修正し、対応する第２移動ルートを生成する。

本出願はさらに、モバイルキャリアの側方ブラインドスポットを感知し応答するためのシステムを提供する。モバイルキャリアは、ホスト、ポジショニングユニット（位置決めユニット）、光走査ユニット、および画像抽出ユニットを提供してよい。ホストは、モバイルキャリア内に配置されている。光走査ユニットおよび画像抽出ユニットは、モバイルキャリアの片側に配置されている。ホストは、モバイルキャリアが対応するパーキングスペースに駐車できるように、当該モバイルキャリアに対応するパーキングコマンドを実行する。ホストは、パーキングスペースに対するモバイルキャリアの相対位置または絶対位置に応じたポジショニングメッセージを生成する。次に、ホストは、ポジショニングメッセージおよびパーキングスペースに応じて、第１移動ルートを生成する。光走査ユニットは、パーキングスペースにおける１つ以上のオブジェクトを第１移動ルートに応じて走査する。画像抽出ユニットは、１つ以上のオブジェクト画像をそれに応じて抽出する。次いで、ホストは、画像オプティカルフロー法を採用して、１つ以上のオブジェクト画像を分類し、パーキングスペースの対応する１つ以上のフィルタリング画像を与える。その後、ホストは、１つ以上のフィルタリング画像における対応オブジェクトベクトルに応じて、１つ以上の予測経路を生成する。すなわち、ホストは、１つ以上のフィルタリング画像における対応オブジェクトの経路を予測する。次に、ホストは、１つ以上の予測経路に応じて第１移動ルートを修正し、第２移動ルートを生成する。言い換えれば、ホストは、モバイルキャリアのブラインドスポットについての危険予測を実行し、当該モバイルキャリアの対応する移動ルートを調整する。したがって、本出願は、パーキングプロセスにおけるモバイルキャリアの側方ブラインドスポットについての危険予測を提供し、かつ、対応する修正された移動ルートを生成できる。次いで、運転支援システムは、通知メッセージに応じて運転制御に介入し、同時に運転者への通知を行うことができる。

本出願の一実施形態では、光走査ユニットは、ライダまたはレーダスキャナである。

本発明の一実施形態では、光走査ユニットがパーキングスペースを囲む１つ以上のオブジェクトをさらに走査し、画像抽出ユニットがパーキングスペースを囲む１以上のオブジェクト画像を抽出する。

本出願の一実施形態では、ホストは、パーキングスペースの第１有効面積が１つ以上の予測経路に応じて第２有効面積へと縮小されるか否かを判定する。第１有効面積は、モバイルキャリアのキャリアサイズよりも大きい。第２有効面積は、キャリアサイズよりも小さい。第１有効面積が第２有効面積へと縮小される場合に、第２移動ルートは、モバイルキャリアをパーキングスペースの一部に駐車させるようガイドする。

本出願の一実施形態では、ホストは、対応する内輪間半径差と、第１移動ルートの旋回角度と、１つ以上の予測経路と、に応じて計算を行い、次いで、第１移動ルートを修正し、対応する第２移動ルートを生成する。

本出願の一実施形態では、側方ブラインドスポットの位置は、モバイルキャリアのパーキングスペースに対応しており、かつ、高度道路交通システム（intelligent transport system）ＩＳＯ１７３８７によって定められているブラインドスポット領域である。

本出願の一実施形態に係るフローチャートを示す。 本出願の一実施形態に係る部分的なステップについての概略図を示す。 本出願の一実施形態に係る部分的なステップについての概略図を示す。 本出願の一実施形態に係る部分的なステップについての概略図を示す。 本出願の一実施形態に係る部分的なステップについての概略図を示す。 本出願の一実施形態に係る部分的なステップについての概略図を示す。 本出願の一実施形態に係る部分的なステップについての概略図を示す。 本出願の一実施形態に係る斜視投射法における概略図を示す。 本出願の一実施形態に係るパーキングスペースの一部における駐車の概略図を示す。 本出願の一実施形態に係るパーキングスペースにおける駐車の概略図を示す。

従来技術に係るレーダシステムおよびダッシュカムは、モバイルキャリアの側方ブラインドスポットについての予測を提供できない。そこで、本出願は、モバイルキャリアの側方ブラインドスポットを感知し応答するためのシステムと、モバイルキャリアの後程のブラインドスポットによって引き起こされる危険な状況を回避するための方法と、を提供する。

以下では、本出願に係るモバイルキャリア警告センサ融合システムおよび方法の構成および付随するシステムをさらに説明する。

はじめに、図１を参照する。図１は、本出願の一実施形態に係るフローチャートを示す。図示の通り、本出願のモバイルキャリアの側方ブラインドスポットを感知し応答するための方法によれば、ホストが下記の各ステップを実行するであろう。

ステップＳ１０：モバイルキャリアが旋回し、パーキングスペースに向かって移動しているか否かを判定すること；
ステップＳ１２：パーキングスペースに対するモバイルキャリアの相対位置または絶対位置に応じて、ポジショニングメッセージを生成すること；
ステップＳ１２２：ポジショニングメッセージとパーキングスペースのロケーションメッセージとに応じて、ホストが第１移動ルートを生成すること；
ステップＳ１４：光走査ユニットがパーキングスペースまたはその周囲の対応するオブジェクトを走査し、かつ、画像抽出ユニットが対応するオブジェクト画像を抽出すること；
ステップＳ１６：画像オプティカルフロー法を用いてオブジェクト画像を分類し、第１移動ルートにおける対応するフィルタリング画像を与えること；
ステップＳ１８：フィルタリング画像における対応するオブジェクトベクトルに応じて予測ルートを生成すること；および、
ステップＳ２０：予測ルートに応じて第１移動ルートを調整し、対応する第２移動ルートを生成すること。

図２Ａ～図２Ｅを参照する。図２Ａ～図２Ｅは、本出願に係るモバイルキャリアの側方ブラインドスポットを感知し応答する方法のための、付随する識別システム１を例示している。システム１は、ホスト１０と光走査ユニット２０と画像抽出ユニット３０とを備える。本実施形態に係るホスト１０は、処理ユニット１２とメモリ１４とを備えるオートモーティブコンピュータである。ただし、本出願は、本実施形態に限定されない。本出願に係るホスト１０は、サーバ、ノートブックコンピュータ、タブレットコンピュータ、または画像処理能力を有する任意の電子デバイスであってよい。本実施形態に係る光走査ユニット２０は、ライダまたはレーザスキャナである。本実施形態に係る画像抽出ユニット３０は、カラー画像抽出ユニットであり、例えば、オートモーティブＣＭＯＳイメージセンサである。ホスト１０は、処理ユニット１２を用いて、画像抽出ユニット３０により生成された画像データＩＭＧを取得（受信）し、かつ、画像処理を行うための演算プログラム（operational program）Ｐを実行する。ホスト１０は、モバイルキャリアＶ内に配置されている。光走査ユニット２０および画像抽出ユニット３０は、モバイルキャリアＶの片側に配置されている。ホスト１０は、光走査ユニット２０と画像抽出ユニット３０とに電気的に接続されている。本実施形態に係る画像抽出ユニット３０の画像抽出角度は、１２０°～１７０°であり、１０メートルのオブジェクト画像を抽出する。また、ホスト１０は、ポジショニングユニット４０と電気的に接続されている。

ステップＳ１０では、図２Ａに示す通り、ホスト１０は、パーキングコマンドＣＭＤが実行されたか否かを判定する。言い換えれば、ホストは、モバイルキャリアＶが旋回し、パーキングスペース５０に向かって進んでいるか否かを判定する。否の場合、ホスト１０は、ステップＳ１０を再実行することによって、パーキングコマンドが存在しているか否かを判定し続ける。パーキングコマンドＣＭＤが存在している場合、ステップＳ１２が実行される。図２Ａおよび図２Ｂを参照する。本実施形態によれば、ポジショニングユニット４０によって生成されたポジショニングメッセージ４２は、ホスト１０の処理ユニット１２に送信される。ポジショニングユニット４０は、モバイルキャリアＶおよびパーキンスペース５０の絶対位置に応じて、処理ユニット１２に対するポジショニングメッセージ４２を生成する。そして、処理ユニット１２は、ステップＳ１２２において、ポジショニングメッセージ４２およびパーキングスペース５０に応じて、モバイルキャリアＶの対応する第１移動ルートＬ１を生成する。例えば、第１移動ルートＬ１は、旋回し、パーキングスペース５０に向かって進むモバイルキャリアＶである。第１移動ルートＬ１は、モバイルキャリアＶがパーキングスペース５０へと移動するための所定のルートである。この場合、本実施形態では、次にステップＳ１４が実行される。絶対位置のポジショニングメッセージ４２を提供するためにポジショニングユニット４０を使用することに加えて、相対位置のポジショニングメッセージ４２を提供するために、光走査ユニット２０は、モバイルキャリアＶの片側について光走査を実行してよく、あるいは、モバイルキャリアＶの周囲の１０～５０メートルについてさえ光走査を実行してよい。すなわち、光走査ユニット２０は、モバイルキャリアＶの周囲の空間に対するポジショニング結果を取得し、モバイルキャリアＶに対するパーキングスペース５０に対応するポジショニングメッセージ４２を提供する。

ホスト１０は、ステップＳ１４を実行する。再び図２Ａおよび図２Ｂを参照する。ホスト１０は、光走査ユニット２０を使用して、第１移動ルートＬ１に応じて、モバイルキャリアＶの片側についての、特にパーキングスペース５０についての光走査を実行する。また、当該光走査ユニットは、パーキングスペース５０の周囲を走査する。すなわち、光走査ユニット２０は、パーキングスペース５０に対応するオブジェクトを走査する。光走査ユニット２０の走査方法は、１つ以上のオブジェクトに対して１つ以上の光学グレーティング（光学回折格子）２２を生成することを目的としている。本実施形態では、オブジェクトは、第１オブジェクトＶＯ１と第２オブジェクトＶＯ２とを含む。これらのオブジェクトは、光学グレーティング２２に応じて画像抽出ユニット３０への反射光３２を生じさせるので、複数のオブジェクト画像ＯＢＪをそれに応じて生じさせる。本実施形態では、光走査ユニット２０は、ライダである。光の複数の平行なストライプ、特に垂直なレーザ光が、光学グレーティング２２を形成する。画像抽出ユニット３０は、光学グレーティング２２の対応する反射光３２を抽出し、反射光３２の対応するオブジェクト画像ＯＢＪを生成する。加えて、本出願に係る光走査ユニット２０は、複数回のレーザ走査によりライダの効果を実現するレーザスキャナであってもよい。処理ユニット１２は、画像抽出ユニット３０により抽出されたオブジェクト画像ＯＢＪを処理し、第１オブジェクトＶＯ１および第２オブジェクトＶＯ２に対応するオブジェクト画像ＯＢＪをハイライト（強調表示）するとともに、後続する空間識別のためにオブジェクト画像ＯＢＪに対する画像スティッチングまたはカラーおよびグレースケールのキャリブレーションを行うための演算プログラムＰを実行する。

側方ブラインドスポットの位置は、モバイルキャリアＶのパーキングスペースに対応しており、かつ、高度道路交通システムＩＳＯ１７３８７によって定められているブラインドスポット領域である。光走査ユニット２０および画像抽出ユニット３０は、ブラインドスポット内の第１オブジェクトＶＯ１または第２オブジェクトＶＯ２について、未認知の位置を抽出することを支援しうる。加えて、ＡＤＡＳも、歩行者、車、バス停、交通標識、または交通信号灯、または、さらにはＡピラーなどの側方オブジェクトを識別するためのより完全な画像抽出を必要とする。当該側方オブジェクトは、ブラインドスポットを常に誘発する視覚案内（visual direction）である。

次に、ステップＳ１６では、図２Ｃに示す通り、処理ユニット１２は、オブジェクト画像ＯＢＪをフィルタリングしてフィルタリング画像ＩＭＧを与えるために、画像オプティカルフロー法Ｌを実行する。すなわち、処理ユニット１２は、モバイルキャリアＶの第１移動ルートＬ１に応じて、対応するオブジェクトをフィルタリングし、対応するフィルタリング画像ＩＭＧを取得する。例えば、オブジェクトが路側（ロードサイド）オブジェクトまたは車である場合、処理ユニット１２は、その対応するオブジェクト画像ＯＢＪを考慮せず、対応するオブジェクト画像ＯＢＪはフィルタリング画像の１つとしてラベリング（ラベル付け）されない。図２Ｂに示す通り、オブジェクトＶＯは、第１オブジェクトＶＯ１と第２オブジェクトＶＯ２とを含む。第２オブジェクトＶＯ２は、路側車であるため、モバイルキャリアＶの第１移動ルートＬ１に影響を及ぼさない。この場合、第２オブジェクトＶＯ２のオブジェクト画像ＯＢＪは、フィルタリング画像ＩＭＧとしてラベリングされない。言い換えれば、第１オブジェクトＶＯ１のオブジェクト画像ＯＢＪが、フィルタリングされフィルタリング画像ＩＭＧとなる。本実施形態に係る処理ユニット１２は、演算プログラムＰを実行することにより、第１オブジェクトＶＯ１の３次元（３Ｄ）画像Ｖ３Ｄを抽出し、３次元画像Ｖ３Ｄに応じた空間識別を行う。すなわち、ホスト１０は、３次元画像Ｖ３Ｄに応じた空間識別を行い、かつ、ポジショニングユニット４０によって供給されたポジショニングメッセージ４２を用いて、第２オブジェクトＶＯ２が駐車中の車であり、移動していないことを確認する。また、本実施形態に係る第１オブジェクトＶＯ１はモバイルキャリアＶを利用する人物であるが、本出願は当該実施形態に限定されない。代替的に、第１オブジェクトＶＯ１は移動中の車であってもよい。

ステップＳ１８において、図２Ｂおよび図２Ｄを参照すると、ホスト１０は演算プログラムＰを実行し、フィルタリング画像ＩＭＧの第１オブジェクトＶＯ１に対応する予測ルートＭＬを予測するために、フィルタリング画像ＩＭＧに応じて予測演算を実行する。処理ユニット１２は、ポジショニングメッセージ４２と、フィルタリング画像ＩＭＧにおける対応オブジェクトベクトルと、に応じて予測演算を実行し、フィルタリング画像ＩＭＧの対応するルートデータＭＬＤを与える。ルートデータＭＬＤは、図２Ｂに示す予測ルートＭＬに対応する。フィルタリング画像ＩＭＧにおける対応オブジェクトベクトルは、第１移動ルートＬ１に影響を及ぼす静止オブジェクトを表すゼロベクトルでありうる。

ステップＳ２０において、図２Ｂおよび図２Ｅを参照すると、ホスト１０は、演算プログラムＰを実行し、かつ、モバイルキャリアＶの第１移動ルートＬ１を参照して、第１移動データＬ１Ｄ、例えば、旋回角度および内輪間半径差を与える。第２移動ルートＬ２を生成するために、第１移動データＬ１Ｄは、ステップＳ１８において与えられたルートデータＭＬＤを用いて計算される。ホスト１０は、ルートデータＭＬＤに応じて第１移動データＬ１Ｄを調整することにより、モバイルキャリアＶの第１移動ルートＬ１を調整して、第２移動ルートＬ２の第２移動データＬ２Ｄをさらに生成し、例えば、移動を遅延させ、モバイルキャリアＶのパーキングスペース５０への侵入角度を変更し、または、パーキングスペース５０を変更する。また、本出願に係るホスト１０によって生成された第２移動ルートＬ２は、モバイルキャリアＶの片側のブラインドスポットにおける危険な状況をモバイルキャリアＶの運転者に通知するために、表示部（不図示）に表示させることに加えて、危険を回避するために運転者の運転行動に介在するためのＡＤＡＳにさらに適用されてよい。

内輪間半径差を計算するための式は、

を含む。

Ｒは、モバイルキャリアＶの旋回半径である。Ｌは、ホイールベース（軸距）である。ｄ１は、前輪（フロントホイール）間の距離である。ｄ２は、後輪（リアホイール）間の距離である。αは、モバイルキャリアＶの前方車軸と後方車軸との中点と旋回円の中心との間の角度である。ａは、内側後輪の中心線の移動半径である。ｂは、内側前輪の中心線の移動半径である。ｍは、非トレーラーキャリアの内輪間半径差である。

図３に示す通り、斜視投影法を用いることにより、画像抽出ユニット３０により抽出された画像点Ｐ０は、第１画像点Ｐ１と、第２画像点Ｐ２とを含む。第１画像点Ｐ１の座標（ｘ，ｙ）は第１ドメインＤＭ１内に位置しており、第２画像点Ｐ２座標（ｘ’，ｙ’）は第２ドメインＤＭ２内に位置している。この場合、画像抽出ユニット３０によって抽出された第１画像点Ｐ１と第２画像点Ｐ２との関係は、

として表すことができる。

（ｘ，ｙ）は、第１画像像点Ｐ１である。（ｘ’，ｙ’）は、第２画像点Ｐ２である。ｍ０，ｍ１，…ｍ７は、画像抽出ユニット３０に関連するパラメータであり、焦点距離、旋回角度、およびサイジングパラメータを含む、これらの画像点は、複数の画像点のペアへと拡張されてよい。次いで、レーベンバーグ・マーカート（Levenberg-Marquardt）アルゴリズムを使用して非線形最小化を実行し、ｍ１～ｍ７の最適値を与えることができる。当該最適値は、画像抽出ユニット３０の最適焦点距離として使用される。

上述の画像オプティカルフロー法Ｌは、障害物を推定するために、ルカス・カナデ（Lucas-Kanade）オプティカルフローアルゴリズムを採用する。まず、画像差分法が用いられる。そして、画像拘束方程式は、テイラー（Taylor）の式によって、

の通り展開される。

Ｈ．Ｏ．Ｔは、式中のより高次の項（higher order terms）を意味しており、無限小の変位に対して無視されうる。上記式によれば、

または、

を得ることができ、

を与えることができる。

Ｖｘ，Ｖｙ，Ｖｚは、オプティカルフローベクトルＩ（ｘ，ｙ，ｚ，ｔ）におけるｘ，ｙ，ｚによって構築される。

は、点（ｘ，ｙ，ｚ，ｔ）における対応する方向についての画像の偏導関数（偏微分）である。このため、式（１０）を、

の通り変形できる。

式（１１）を、

の通り書き換える。

式（１０）は３つの未知数（Ｖｘ，Ｖｙ，Ｖｚ）を含んでいるので、後続のアルゴリズムはこれらの未知数を解くことができる。

まず、オプティカルフローベクトル（Ｖｘ，Ｖｙ，Ｖｚ）が、小さいｍ＊ｍ＊ｍ（ｍ＞１）の立方体内において一定であると仮定する。そして、ボクセル１…ｎ，ｎ＝ｍ^３に対して、

という式のセットが与えられる。

上述の式は、３つの未知数を含んでおり、過決定式のセットを形成する。このことは、冗長性が当該式中に存在していることを意味する。上記式のセットは、

として表すことができる。

式（１４）を、

として表記する。

この過決定問題を解くために、式（１５）は、最小二乗法を採用し、

を与える。

このため、

が得られる。

式（１８）の結果を式（１０）に代入して、１つ以上のオブジェクトの加速度ベクトル情報および距離情報を推定する。これにより、１つ以上のオブジェクトを分類し、かつ、それらのルートを予測できる。例えば、第１オブジェクトＶＯ１のオブジェクト画像ＯＢＪはフィルタリング画像ＩＭＧとして分類され、第１オブジェクトＶＯ１の予測ルートＭＬが予測される。

加えて、図４に示す通り、ホストは、パーキングスペース５０の第１有効面積Ａ１と、キャリアサイズＳ（すなわち、モバイルキャリアＶの視覚的な長さおよび幅）と、をさらに取得してよい。ステップＳ２０において、ホスト１０の処理ユニット１２は、第１有効面積Ａ１が第２有効面積Ａ２へと縮小されるか否かを判定してよい。第１有効面積Ａ１は、キャリアサイズＳよりも大きい。第２有効面積Ａ２は、キャリアサイズＳよりも小さい。第１有効面積Ａ１が第２有効面積Ａ２へと縮小されるとホスト１０の処理ユニット１２が判定した場合、処理ユニット１２は、第２移動ルートＬ２がモバイルキャリアＶをパーキングスペース５０の一部にガイドするように、第２移動データＬ２Ｄを調整する。例えば、複数の第１オブジェクトＶＯ１のうちの１つは、パーキングスペース５０の側端に位置しており、パーキングスペース５０の有効面積を５０～８０％に縮小させ、キャリアサイズＳよりも小さくする。モバイルキャリアＶの一部は、パーキングスペース５０の端部に位置しているか、あるいは当該端部を越えてさえいる。図５に示す通り、パーキングスペース５０の有効面積が変更されていないと処理ユニット１２が判定した場合、処理ユニット１２は第２移動ルートＬ２Ｄを維持し、第２移動ルートＬ２はモバイルキャリアＶをガイドしてパーキングスペース内に駐車させる。

要約すると、本出願は、モバイルキャリアの側方ブラインドスポットを感知し応答するためのシステムおよび方法を提供する。ホストは、分類を行ってフィルタリング画像を与えるために、モバイルキャリアの片側における複数のオブジェクトのオブジェクト画像を取得する。次いで、予測ルートを与えるために、フィルタリング画像の対応オブジェクトについての予測計算が実行される。予測ルートは、モバイルキャリアの移動ルートを用いて計算され、第２移動ルートを与える。また、ホストは、危険な状況を回避するために、ルートデータに応じて移動データをさらに調整してよい。

Claims (5)

1. モバイルキャリアの側方ブラインドスポットを感知し応答するための方法であって、
   上記モバイルキャリアは、ホストと光走査ユニットと画像抽出ユニットとを備えており、
   上記ホストは、上記光走査ユニットと上記画像抽出ユニットとに電気的に接続されており、
   上記ホストが、下記の各ステップ、すなわち、
   上記ホストが上記モバイルキャリアの片側の対応するパーキングスペースに応じたパーキングコマンドを実行する場合に、上記ホストがパーキングスペースに対する上記モバイルキャリアの相対位置または絶対位置に応じたポジショニングメッセージを生成すること；
   上記ホストが、上記ポジショニングメッセージと上記パーキングスペースの対応するポジショニングメッセージとに応じて、上記パーキングスペースに向かう第１移動ルートを取得すること；
   上記光走査ユニットが、上記モバイルキャリアの側方ブラインドスポットに対応する、上記パーキングスペースにおける１つ以上のオブジェクトを走査するとともに、上記画像抽出ユニットが、対応する１つ以上のオブジェクト画像を抽出すること、
   画像オプティカルフロー法を用いて１つ以上の上記オブジェクト画像を分類し、上記第１移動ルートにおける対応する１つ以上のフィルタリング画像を与えること；
   １つ以上の上記フィルタリング画像における対応する１つ以上のオブジェクトベクトルに応じて、１つ以上の予測ルートを生成すること；および、
   １つ以上の上記予測ルートに応じて上記第１移動ルートを修正し、対応する第２移動ルートを生成すること；
   を実行し、
   上記ホストが１つ以上の上記予測ルートに応じて上記第１移動ルートを修正し、対応する第２移動ルートを生成する上記ステップにおいて、
   上記ホストは、上記モバイルキャリアのキャリアサイズよりも大きい上記パーキングスペースの第１有効面積が、１つ以上の上記予測ルートに応じて、上記キャリアサイズよりも小さい第２有効面積へと縮小されるか否かを判定し、
   上記第１有効面積が上記第２有効面積へと縮小される場合に、上記第２移動ルートが上記モバイルキャリアを上記パーキングスペースの一部に駐車させるようガイドする、方法。
2. 上記光走査ユニットが、上記第１移動ルートに応じて上記パーキングスペースにおける１つ以上のオブジェクトを走査するとともに、上記画像抽出ユニットが、対応する１つ以上のオブジェクト画像を抽出する上記ステップにおいて、
   上記光走査ユニットが、上記パーキングスペースの周囲の１つ以上の上記オブジェクトをさらに走査するとともに、上記画像抽出ユニットが、上記パーキングスペースの周囲の対応する１つ以上の上記オブジェクト画像を抽出する、請求項１に記載の方法。
3. モバイルキャリアの側方ブラインドスポットを感知し応答するためのシステムであって、
   ホストと光走査ユニットと画像抽出ユニットとを備えており、
   上記ホストは、上記モバイルキャリア内に配置されており、上記モバイルキャリアの片側の対応するパーキングスペースに応じたパーキングコマンドを実行し、パーキングスペースに対する上記モバイルキャリアの相対位置または絶対位置に応じたポジショニングメッセージを生成し、
   上記光走査ユニットは、上記モバイルキャリアの上記片側に配置されており、上記モバイルキャリアの側方ブラインドスポットに対応する、上記パーキングスペースにおける１つ以上のオブジェクトを第１移動ルートに応じて走査し、
   上記画像抽出ユニットは、上記モバイルキャリアの上記片側において上記光走査ユニットに隣接して配置されており、上記ホストに電気的に接続されており、１つ以上の上記オブジェクトの対応する１つ以上のオブジェクト画像を抽出し、
   上記ホストは、１つ以上の上記オブジェクト画像をフィルタリングするために上記第１移動ルートに応じて画像オプティカルフロー法を実行し、１つ以上のフィルタリング画像を与え、
   上記ホストは、１つ以上の上記フィルタリング画像における１つ以上のオブジェクトベクトルに応じて１つ以上の予測ルートを生成し、
   上記ホストは、１つ以上の上記予測ルートに応じて上記第１移動ルートを修正し、対応する第２移動ルートを生成し、
   上記ホストは、上記モバイルキャリアのキャリアサイズよりも大きい、上記パーキングスペースの第１有効面積が、１つ以上の上記予測ルートに応じて、上記キャリアサイズよりも小さい第２有効面積へと縮小されるか否かを判定し、
   上記第１有効面積が上記第２有効面積へと縮小される場合に、上記第２移動ルートは、上記モバイルキャリアを上記パーキングスペースの一部に駐車させるようガイドする、システム。
4. 上記光走査ユニットは、ライダまたはレーダスキャナである、請求項３に記載のシステム。
5. 上記側方ブラインドスポットの位置は、上記モバイルキャリアの上記パーキングスペースに対応しており、かつ、高度道路交通システムＩＳＯ１７３８７によって定められているブラインドスポット領域である、請求項３に記載のシステム。

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