JPH0660300A - 神経回路網による衝突予防予測システム - Google Patents

神経回路網による衝突予防予測システム

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JPH0660300A
JPH0660300A JP4229201A JP22920192A JPH0660300A JP H0660300 A JPH0660300 A JP H0660300A JP 4229201 A JP4229201 A JP 4229201A JP 22920192 A JP22920192 A JP 22920192A JP H0660300 A JPH0660300 A JP H0660300A
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Abstract

(57)【要約】 【目的】 自動車の衝突臨界状態を予測して、所定の安
全措置をとり、衝突を予防する。 【構成】 自車からの視認可能範囲の景色を衝突直前ま
で撮像した画像を学習データ群として隠れ層２を有する
神経回路網の入力層１に入力し、特徴抽出して学習す
る。 学習済み神経回路網を有する衝突予測回路を有す
る認識部に、走行時にリアルタイムで車載撮像手段によ
り収集した実画像データをデータセットとして逐次入力
する。このときその後の画像が衝突に至ることが判定さ
れた場合に出力層３の出力値に衝突フラグを出力する。
これを受け、直ちに車両走行安全保持手段の動作開始を
指令する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は神経回路網による衝突予
防予測システムに係り、特に自動車の衝突等の衝突遭遇
の臨界状態を車両から見た走行方向の画像の変化として
あらかじめ神経回路網に学習させ、その学習結果に基づ
き衝突を予測するとともに、必要に応じて車両走行安全
保持手段を動作させて衝突の発生を防止できるようにし
た神経回路網による衝突予防予測システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】自動車を運転する際、ドライバーはほと
んど無意識に多くの状況を瞬時に判断して衝突を回避す
るようないろいな動作を取っている。しかし、一般のド
ライバーはその判断能力を越えるような緊急事態に遭遇
すると往々にパニック状態に陥り、車両を安全な状態に
導くための手段をとれなくなってしまうことがある。ま
た、人間の動作として生理的に反応遅れがあるので、物
理的に衝突等を回避できない場合もある。そこで、衝突
をあらかじめ機械あるいは電気的に検知できるような装
置を自動車に搭載して衝突予防を図ろうという技術も種
々開発されている。
【０００３】図８は衝突防止用レーダを搭載した自動車
の制御ブロックを模式的に示した自動車のモデルを示し
たものである。この自動車５０は前面に小型のレーダ発
信部５１及びアンテナ５２を装着して前方に向けてマイ
クロ波を出射して前方を走行する車両や障害物等の物標
からの反射波を受信し、搭載した信号処理部５３等でこ
れらの物標との相対速度や相対距離を検知して衝突の危
険性を判別して、必要に応じて所定の安全動作をとれる
ようになっている。
【０００４】また、実際の景色を撮影してその画像をパ
ターン認識して前方の道路を２次元的に認識し、道路の
通過可能状態を判定しながら走行する自動車も提案され
ている。この自動車は通常走行する道路の環境を複数の
カテゴリーに分類し、そのカテゴリーにおける標準パタ
ーンとの照合をしながら走行でき、障害物が画像内に存
在するような場合にはその障害物を回避するようにハン
ドルを自動操作できるようになっている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述の
レーダを搭載した自動車では、図９に示したように自動
車が大きくカーブした山道等を走行する場合に前方位置
する路側や隣接車線を先行する他の自動車等の物標を正
確に認識できない。このため装置に誤動作が発生し易い
という問題がある。また複雑な物標の分離識別能力がな
いため、種々の緊急状況を認識できず、技術的に不十分
な点が多い。
【０００６】また、画像パターンを認識して安全走行の
標準パターンと照合しながら走行する自動車では、衝突
予防を目的とした場合、認識のために用意すべき標準パ
ターンは膨大なものとなり、認識動作に非常に多くの演
算時間を必要とし、衝突予測のように瞬時の判断を要す
る状況では実用的でない。またこの演算速度を早めるに
は高速演算可能な専用の画像処理プロセッサを必要と
し、搭載機器が大型化してしまうので、実際の車載部品
として使用することも難しい。そのため道路の状況の変
化の比較的少ない通常走行の補助的なナビゲーション程
度にしか使用できない。
【０００７】そこで、本発明の目的は上述した従来の技
術が有する問題点を解消し、自動車の衝突直前に至るま
での種々の状態を捉えた画像データをあらかじめ神経回
路網有するシステム内に取り込み、神経回路網での並列
処理による自己組織化・学習により学習させ、走行中に
得られたデータをもとに、衝突の発生をを予測し、搭乗
者を保護するための車両走行安全保持手段を的確に動作
させることにより衝突を予防することのできる神経回路
網による衝突予防予測システムを提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明は自車からの視認可能範囲の景色を衝突直前
まで撮像した画像を学習データ群として中間層を有する
神経回路網に入力して学習演算により前記神経回路網を
学習させた衝突予測回路を有する認識部に、走行時にリ
アルタイムで車載撮像手段により収集した実画像データ
を所定幅のデータセットとして逐次入力し、予想される
衝突画像の特徴に一致するか否かを前記神経回路網の学
習結果に基づき前記衝突予測回路で予測し、衝突画像特
徴を示すことが予測された場合に車両走行安全保持手段
の動作開始を指令するようにしたことを特徴とするもの
である。
【０００９】このとき前記神経回路網は、２次元自己組
織化競合学習層を前記中間層に構築することが好まし
い。
【００１０】また、前記学習画像データは、衝突前から
衝突に至るまでの実写画像からなり、衝突直前までの前
記実写画像を画像パターンとし、この画像パターンを前
記神経回路網の入力層に入力し、前記実写画像に基づく
衝突有無のフラグを前記神経回路網の出力層に付与する
希望出力データとすることが好ましい。
【００１１】さらに、前記神経回路網は学習完了状態で
コード化され、前記車両走行安全保持手段の制御回路内
に組み込むことが好ましい。
【００１２】
【作用】本発明によれば、自車からの視認可能範囲の景
色を衝突直前まで撮像した画像を並列学習データ群とし
て中間層を有する神経回路網に入力して学習演算により
前記神経回路網を学習させた衝突予測回路を有する認識
部に、走行時にリアルタイムで車載撮像手段により収集
した実画像データを所定のデータセットとして逐次前記
神経回路網に入力し、あらかじめ学習された衝突画像特
徴に一致するか否かを前記神経回路網の学習結果に基づ
き前記衝突予測回路で予測し、前記衝突しきい値を越え
ることが予測された場合に車両走行安全保持手段の動作
開始を指令するようにしたので、前記神経回路網内にお
いて多数の画像データを用いて前記神経回路網を学習さ
せることにより前記中間層に適正重み係数を設定してお
き、この学習済みデータ神経回路網に実際に走行時に得
られた画像データをそのまま所定サンプリング間隔で前
記認識部に入力し、引き続き生じる状態が衝突であるの
か否かを特徴抽出により得られた衝突画像との照合によ
り衝突の予測を行い、衝突が予測される場合には直ちに
衝突の警報を発したり、車両走行の安全手段を講じるこ
とができる。
【００１３】このとき前記神経回路網は、２次元自己組
織化競合学習層を前記中間層に構築することにより未学
習データに対する精度を著しく向上させることができ
る。
【００１４】また、前記学習画像データは、衝突前から
衝突に至るまでの実写画像からなり、衝突直前までを撮
像した画像であり、この画像を前記神経回路網の入力層
に入力し、前記連続画像に基づく衝突有無のフラグを前
記神経回路網の出力層に付与する希望出力データとした
ことにより、前記神経回路網での特徴抽出自己組織化を
可能にして神経回路網での計算効率を著しく向上させる
とともに、データハンドリングの負荷を大幅に軽減させ
ることができる。
【００１５】さらに、前記神経回路網は学習完了状態で
コード化され、前記車両走行安全保持手段の制御回路内
に組み込むことで、小型で高性能の自動操舵、自動制動
手段の制御回路を構築できるとともに、その製造コスト
を大幅に低減できる。
【００１６】
【実施例】本発明は、自動車衝突等の事故発生に至るま
での画像データを学習データとして神経回路網に取り入
れ、学習後の神経回路網を衝突予防のための走行安全保
持手段の判定回路として利用し、実車の衝突等の衝突を
あらかじめ予測し、適正なタイミングで必要な自動操舵
あるいは制動動作を行い、衝突を防止しようというもの
である。以下において、公知の一般的な神経回路網を概
説し、さらに本発明による神経回路網による衝突状態予
測システムの実施例について添付図面を参照して説明す
る。
【００１７】［神経回路網（ニューラルネットワー
ク）］神経回路網（ニューラルネットワーク）はその名
の示すとおり、脳神経回路網（ニューロネットワーク）
の情報処理メカニズムを模して開発された情報処理シス
テムであり、脳神経細胞（ニューロン）に相当する多数
のプロセッシングエレメント（Processing Elements 、
以下ＰＥと記す。）が同時に動作する並列処理システム
である。また、その構造は各ＰＥが相互に結合された階
層的構造をなし、各階層を通じて並列分散処理を実現で
きるようになっている。なお、現在までに発表された神
経回路網を用いた応用システムでの成果によると、脳神
経細胞の数との比較において、その解析モデルは本体の
機能をかなりのレベルで抽出しているとの実績を得てい
る。
【００１８】ここでこのＰＥの機能について簡単に説明
する。ＰＥは図２に示したように多入力一出力素子から
なり、実際の脳の内部のニューロンに比べ、相当簡略さ
れた構造になっている。すなわち複数の入力ｘi に対し
て重み係数ｗi がかけられ、その総和（Ｘ＝Σｘi ・ｗ
i ）がとられ、その総和に対して所定の伝達関数ｆ
（Ｘ）が出力される。この出力値は各ＰＥの状態を示し
ており、各々入力された値に対する出力値を再び入力側
にフィードバックし、全体の系としての安定状態を形成
していくようになっている。この安定化手法は、系のエ
ネルギの最小化に依存している。ここでは２種類の異な
る学習アルゴリズムによる予測システムの実施例につい
て説明する。
【００１９】［第１の実施例］以下に示す第１の実施例
では、入力値と別に神経回路網の出力側に学習希望出力
（教師信号）を与え、学習を行うバックプロパゲーショ
ン（Back Propagation、以下ＢＰと記す。）手法を利用
して自動車衝突の発生予測を行う。ここで、簡単にＢＰ
手法の概念について説明する。ＢＰ手法は階層構造のネ
ットワークにおいて、入力層、出力層を構成するＰＥの
他に中間層としての隠れ層を構成するＰＥを介在させた
多層ネットワークである。
【００２０】学習アルゴリズムとしては、希望出力信号
（教師信号）により入力値（学習データ）にフィードバ
ックをかける際に伝達関数の微分係数を各ＰＥの実出力
値と希望出力値との差（誤差）に乗じ、上述の重み係数
ｗi を次々と更新して希望出力と実際の出力との誤差関
数を極小化させるようになっている。すなわち、系のエ
ネルギ減少方向に向け誤差が極小となるように状態変化
を起こすことにより最終的に系が平衡状態になるように
学習を繰り返す方法をとっている。具体的には出力誤差
が十分小さくなり、入力値と出力値との境界近傍でのデ
ータ群の連続性が確保されればその学習は完了したとい
える。この学習を進めるための最適化手法としては一般
化δルール、最急降下法等を用いることができる。これ
らの手法では初期において乱数を発生させて入力する学
習データを決定し、その後は系のエネルギの定状態化し
た以外の部分に対して学習を行うことで早期に系を収束
させることができる。
【００２１】実際のＢＰ手法による学習では、所定の入
力学習データを入力層のＰＥに入力して、以後ネットワ
ークを動作させ、出力ＰＥ値と教師信号とを比較し、そ
のときの誤差を収束するまで修正を行う。これを１サイ
クルとして、各入力データを初期においてランダムに設
定して所定回数の学習を繰り返し実行する。そして所定
誤差内のしきい値を得たら各ＰＥの重み係数を求めて学
習を完了させる。
【００２２】本実施例では、自車からの視認可能な範囲
の景色の変化を自動車前部に搭載したＣＣＤビデオカメ
ラ等の撮像手段により衝突等の衝突前から衝突継続中ま
で撮影した画像を入力データとしてそのまま前記神経回
路網に入力し、この神経回路網内で各画像データの特徴
抽出を行って学習を進める方法を例に説明する。
【００２３】（衝突予防予測回路の学習計画）上述のＢ
Ｐ手法を適用した衝突予防予測回路の学習計画を説明す
る。 (1) 神経回路網の構造 本実施例における衝突予防予測回路の神経回路網は図１
（ａ）に示したような３層の階層構造からなる。入力層
１はｎ×ｍ個の２次元グリッド状のＰＥを１次元配列と
した構造であり、この入力層１からの出力値は同様に１
次元横並びのＢＰ隠れ層２を経て、衝突判定を示す１個
のＰＥからなる衝突予測回路の出力層３に出力される。
なお、入力層の構造としては図１（ａ）に示したように
１次元配列とした場合、前記２次元入力データはｍ行に
分割され、１本の帯状のデータとして取り扱うことがで
き、データの取扱いを容易に行えるようになる。また、
入力層１、隠れ層２、出力層３の各層において重み係数
ｗi を介してすべてのＰＥ同士が結合されネットワーク
が構成されている。
【００２４】(2) 学習画像データの収集 自動車の前部に搭載したＣＣＤビデオカメラにより衝突
のわずか前から衝突直前まで経過時間に相当するサンプ
リング範囲（ΔＴ）において、所定のサンプリング間隔
（Δｔ）で自車の視認範囲の画像データを収集する。図
４は走行時に連続的に撮像された画像データの一例を示
したものであり、同図（ａ）はワゴン車１０Ａがセンタ
ーラインを越えて自車のレーンの前方に進入してきたあ
るサンプリング時刻での状態を示している。また、同図
（ｂ）は見通しの悪い交差点で前方に横断車１０Ｂが急
に現れたあるサンプリング時刻での状態を示している。
そして各画像データの前後には刻々と変化する前方の状
況が記録されている。
【００２５】またそのサンプル範囲としては、ドライバ
ーが自車が危険な状態になると認識できるような距離範
囲内で対向車等を視認し、かつその衝突を回避できず、
衝突に至るまでの状況を包含するような時間的範囲が設
定されている。
【００２６】(3) 神経回路網における画像データの前
処理及び特徴抽出 ＣＣＤカメラ等の撮像素子により得られた画像情報は、
信号処理部において、アナログ信号を量子化してディジ
タル変換する。そして画像前処理として雑音除去、ひず
み補正等を行い、信号を成形する。
【００２７】次いで、神経回路網にそのまま画像データ
を次々に入力する。画像データは処理の便宜のために正
規化して神経回路網に入力されることもあるが、基本的
にはそのままの画像を神経回路網に取り込む。そして隠
れ層に入力される前に画像データの特徴抽出を行う。
【００２８】特徴抽出では神経回路網の学習データとし
てその学習効果が十分得られるように、対象となる画像
データの輪郭や領域を際立たせるように解析データの特
徴抽出を行い、種々のパターン認識の手法により画像デ
ータは以後の演算の容易化のために量子化される。この
パターン認識の手法としては通常のコンピュータではあ
らかじめプログラム化されている画像認識での領域化、
輪郭線図の抽出等の公知の方法をセットする必要はな
く、神経回路網自らがこれらの手法に類似するアルゴリ
ズムを内部に構築いけることがこの神経回路網の最大の
利点である。
【００２９】本実施例において、着目すべき画像の輪郭
としては例えば 路肩、縁石、センターライン等のよう
に自車あるいは対向車等の走行範囲を規制する部分がこ
れに相当し、領域としては、例えば自車の走行路面、対
向車線の路面等がこれに相当する。神経回路網はこれら
を自ら認識しながら学習を進めていく。この特徴抽出を
行いながら、学習を重ねることにより入力データは量子
化された状態で異なる重み付けがされ、１個１個の隠れ
層に入力される。また、学習過程において、画像中で急
激に移動したりする対象を抽出することで対向車や危険
な飛来物のように自車にとって危険度の高い対象の動き
が特に抜き出され学習される。
【００３０】(4) 伝達関数の設定 本実施例では各ＰＥの伝達関数として図３に示したシグ
モイド関数を採用している。このシグモイド関数は準線
形の飽和型の伝達特性をもつ関数で、この関数により計
算効率の良い神経回路網モデルを設定することができ
る。このとき各層におけるシグモイド関数のパラメータ
として相対値で与えるｙ方向スケールとｙ座標オフセッ
トとをユーザ設定値としている。関数のｙ方向スケール
については各層間において所定の指数変化を定義するこ
とで収束効率の向上を図ることができる。なお、伝達関
数としては他の種々の関数も適用でき、たとえば正弦関
数は各ＰＥでの入力緩和に対する微係数が原関数と同等
の広い変化範囲を有するという特徴がある。この正弦関
数を利用するとハードウェア構成上は若干複雑になる
が、学習収束性は抜群に良く、本実施例にも有効に適用
することができる。
【００３１】(5) 学習の手法 本実施例では一連の連続した画像のうち、各サンプリン
グ時刻での画像データを神経回路網の入力層のＰＥの数
（ｎ×ｍ）に等しく画面分割して、この２次元グリッド
データを１次元配列に組み直し、１組のデータセットと
して、ある時刻の状況データとして神経回路網の入力層
に一度に入力する。これと同時にこの画像が経時的に変
化し、衝突に至ったというデータを希望出力データとし
てフラグ「１」を出力層に入力しながら学習する。この
学習では神経回路網は入力画像の各コマを希望出力に合
致させるように各ＰＥに入力される重みを変えながら学
習を繰り返し、学習がうまくいけば、全部の画像のコマ
を認識する。このとき学習時には衝突なしの画像も含め
て学習を行うようにする。このように衝突に至るまでの
自車及び対向車両や障害物との関係を画像入力し、その
像の形成された所定時間後に衝突が起こるというデータ
を学習させる。このとき景色は刻々と変化する上、対象
物が接近する状況も様々であるが、学習を重ねることに
より予測精度を向上させることができる。また、学習デ
ータ数、学習回数は個々の学習効果との兼ね合いで適宜
設定できる。
【００３２】（実車での予測動作）本実施例による神経
回路網による衝突予防予測システムを実車に適用した実
施例について簡単に説明する。学習が完了した神経回路
網プログラムはマシン語に変換することでアプリケーシ
ョンとしてＲＯＭ化し、所定のＩＣチップ等に組み込む
ことができる。そしてこのチップは実車の緊急時に作動
するステアリングサーボモータやブレーキ用アクチュエ
ータの制御回路内に搭載される。
【００３３】ここで、車両の安全走行を保持するための
装備について簡単に説明する。前述のステアリングサー
ボモータは緊急時にステアリングホイールを所定の操舵
角だけ回転させるように作動するモータで、衝突を回避
するために操舵角は対向車の進行方向と自車の進行方向
とが車幅の１／２以上のオフセットを設定した状態でほ
ぼ平行になるように設定される。これにより対向車等と
の１次衝突は回避されるが、その後の路肩、ガードレー
ルへの接近に対しても所定の操舵角が設定され、２次衝
突も未然に防ぐことができる。ブレーキ用アクチュエー
タは、自動車の速度を徐々に減速させる機能とともに、
必要に応じて急制動させることもできる。これらの装備
は、衝突予測回路からの衝突発生フラグがたって動作指
令が出力されると即座に作動するように設計されてい
る。なお、以上の動作をとる前に単に警報ブザー
【００３４】これらの装備と前述のように進行方向前方
を連続して撮像できる撮像手段と神経回路網を備えた識
別部を有する自動車では、走行して車速が所定速度に達
すると、ＣＣＤ等の車載撮像装置による連続撮像が開始
される。そして各映像データは所定の２次元グリッドを
構成するデータセットに逐次変換され、神経回路網の入
力層にデータセットごとに所定の間隔をあけて次々と連
続的に入力される。そして、自車が走行していく過程で
次々と発生する状況に対して学習済みデータとの照合が
行われる。
【００３５】例えば、図５は、対向車線をすれ違う自動
車１０が視野内に捉えられた状態を示している。このよ
うにまったく衝突の危険がない状態では衝突予測回路を
経由しないようにすることもできる。また、図６には進
行方向の遠方に車線を越えて自車のレーンに進入してき
た自動車１０が認識されている。このときこの自動車１
０は対向車のレーンに戻る動作をとっており、引き続き
この画面以後のサンプリング画像を認識することで対向
車の衝突回避行動を判定でき、自車がその地点に到達す
るまでに対象となる対向車との衝突ないと判定される。
【００３６】そして走行中のある時点で図４の画像のよ
うに走行している自車が衝突しそうになった場合に、そ
の画像をもとに学習済み神経回路網で所定の重み計算が
行われ、出力層からその状況が継続して衝突が起こるか
どうかのフラグが出力される。このフラグが衝突有りと
の判定であれば、ただちに前述の車両安全保持手段が作
動する。
【００３７】また、この判定は、多くの学習データを入
力して自己組織化された神経回路網により行われるの
で、簡易なアルゴリズムにより学習を積ませることで一
層正確な判断を行わせることも可能である。
【００３８】［第２の実施例］次に、少ない学習データ
で、多くの未学習データに正確に応答させるために自己
組織化機能と競合学習機能とを神経回路網内の中間層に
取り入れた実施例について説明する。本実施例では図７
に示したように２次元の自己組織化・競合学習層２０を
隠れ層３、５の前に設けている。この２次元の自己組織
化・競合学習層２０は２次元-Kohonen層（以下、２Ｄ−
Ｋ層と記す）と呼ばれ、本実施例ではｐ×ｑ層の２次元
グリッドから構成されている。このとき入力層１は図７
のように第１の実施例に示した１次元配列としている
が、ｎ×ｍ個の２次元グリッド層のままでも良い。
【００３９】この２Ｄ−Ｋ層２０では各入力データセッ
トは入力層１に対してすべてのＰＥが相互結合されてお
り、各ＰＥ間において所定の幾何学的距離が算定され
る。このとき２Ｄ−Ｋ層２０では、競合学習として、入
力されたｎ×ｍ個のパターンの類似性がその距離関係に
写し出され、類似性の高いＰＥが選択され、このＰＥに
対して優位な重み付けがなされる。これにより未学習デ
ータに対する属性判定がより明確になる。
【００４０】未学習データに対しては学習時の自己組織
化による入力データの区分けに従った重み付けが施さ
れ、次の隠れ層に出力値が引き渡される。なお、２Ｄ−
Ｋ層２０の直前に付加的に規格化層２１を挿入すること
により入力パターンが所定の規格化されたベクトルとし
て表される。これにより２Ｄ−Ｋ層２０での学習効率を
向上させることができる。このように２Ｄ−Ｋ層２０を
設けることにより学習時の収束効率を大幅に向上できる
とともに、未学習データに対する正解率もきわめて良く
なることが明らかにされている。
【００４１】この２Ｄ−Ｋ層を備えた神経回路網は、上
述のＢＰ手法を拡張することで完成させることができ
る。したがって学習計画等はＢＰ手法に準じて決定でき
る。この神経回路網では学習開始直後の数千回の繰り返
し学習状態では内部の自己組織化学習のために出力側か
らのフィードバックは行われない。そして自己組織化が
完了後所定のＢＰ手法の学習が行われる。この結果早い
収束回数で学習を完了することができる。
【００４２】なお、前述の実施例において、学習完了し
た神経回路網についてはＣ言語等によりコード化した
り、コンパイル、リンクにより実行形アプリケーション
としたり、制御マイコンとしてパッケージ化することも
できる。このとき対応車種ごとにＲＯＭ化すれば、コン
パクトな神経回路網を設定でき、システムのコストダウ
ンを図ることも可能である。
【００４３】また、論理構築の容易なアルゴリズム部分
に対してはエキスパート・システムを適用し、神経回路
網とエキスパート・システムとの混成論理回路による予
測システムを構築することも可能である。なお、自動車
の事故には自動車同士や対壁等の衝突の他に、転覆や転
落等も含まれる。しかし、これらの事故のプロセスには
何らかの形で衝突という現象が関与していると考えられ
る。このため、ここでは衝突を広く定義し、事故は衝突
により起こるとして取り扱う。
【００４４】
【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
によれば自動車が衝突する場合等に直面するビジュアル
な情報をデータ処理して、迅速に演算を行える並列処理
アルゴリズムを適用して入力されたデータをもとに衝突
の有無を予測するので、衝突が起こる前に車両を安全に
保持する手段を講じることができ、搭乗者の安全の確保
を迅速かつ確実に行うことができるという効果を奏す
る。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による神経回路網による衝突予防予測シ
ステムの第１の実施例の神経回路網の一例を示した神経
回路網構成図。
【図２】本発明に適用した神経回路網の一素子を模式的
に示した概念図。
【図３】本発明における学習演算に使用された伝達関数
の一例を示した特性曲線図。
【図４】走行時に撮像された学習画像データのあるサン
プリング時刻での景色の一例を示した説明図。
【図５】実車走行での画像認識における画像データの一
例を示した説明図。
【図６】実車走行での画像認識における画像データの一
例を示した説明図。
【図７】本発明による神経回路網による衝突状態予測シ
ステムの第２の実施例の神経回路網の一例を示した神経
回路網構成図。
【図８】従来の衝突防止用レーダを搭載した自動車の構
成の一例を示した模式ブロック図。
【図９】図８に示した自動車がカーブを走行する際の状
況を示した説明図。
【符号の説明】
１ 入力層 ２ 隠れ層 ３ 出力層 ２０ ２次元自己組織化・競合学習層（２Ｄ−Ｋ層） ２１ 規格化層

Claims (4)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】自車からの視認可能範囲の景色を衝突直前
    まで撮像した画像を学習データ群として中間層を有する
    神経回路網に入力して学習演算により前記神経回路網を
    学習させた衝突予測回路を有する認識部に、走行時にリ
    アルタイムで車載撮像手段により収集した実画像データ
    を所定幅のデータセットとして逐次入力し、予想される
    衝突画像の特徴に一致するか否かを前記神経回路網の学
    習結果に基づき前記衝突予測回路で予測し、衝突画像特
    徴を示すことが予測された場合に車両走行安全保持手段
    の動作開始を指令するようにしたことを特徴とする神経
    回路網による衝突予防予測システム。
  2. 【請求項２】前記神経回路網は、２次元自己組織化競合
    学習層を前記中間層に構築したことを特徴とする請求項
    １記載の神経回路網による衝突予防予測システム。
  3. 【請求項３】前記学習画像データは、衝突前から衝突に
    至るまでの実写画像からなり、衝突直前までの前記実写
    画像を画像パターンとし、この画像パターンを前記神経
    回路網の入力層に入力し、前記実写画像に基づく衝突有
    無のフラグを前記神経回路網の出力層に付与する希望出
    力データとしたことを特徴とする請求項１または請求項
    ２のいずれかに記載の神経回路網による衝突予防予測シ
    ステム。
  4. 【請求項４】前記神経回路網は学習完了状態でコード化
    され、前記車両走行安全保持手段の制御回路内に組み込
    まれたことを特徴とする請求項１または請求項２のいず
    れかに記載の神経回路網による衝突予防予測システム。
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