JPH10129373A - 危険度評価装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 交通事故データを用いなくとも、車両走行中
に、自車両の衝突の危険度を適切に評価して運転者に知
覚させることのできる危険度評価装置を提供することに
ある。 【解決手段】本発明の危険度評価装置は、自車両の速度
Ｖ０を検知する速度検知手段２と、自車両に対する前方
車両の距離を検出する距離検出手段１と、運転者の反応
時間ｔｒと自車両の絶対速度Ｖ０とを積算し、その積算
結果を自車両に対する前方車両の推定距離Ｘｓ（ｔ）に
基づいて除算することにより危険度Ｄｓ（ｔ）を算出す
る算出手段３２と、その算出手段３２の算出結果に基づ
いて危険度Ｄｓ（ｔ）を運転者に知覚させる知覚手段６
とを備え、下記式に基づいて自車両の危険度を評価す
る。 Ｄｓ（ｔ）＝｛Ｖ０（ｔ）×ｔｒ×Ｗｌ（ｔ）｝／ｘｓ
（ｔ）

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、車両走行中に、車両の
衝突の危険度を適切に評価して運転者に知覚させること
のできる危険度評価装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】自動車は、交通、輸送の手段として重要
であるが、同時に交通事故による人的損失、物的損失を
生じ、交通安全が重要な社会的課題となっている。今
日、各種の交通安全対策が施行され、事故の発生件数は
減少傾向にあるが、今後も交通事故の減少が社会的課題
にあることには変わりはない。

【０００３】その交通安全対策は、自動車交通システム
を総合的に勘案して広い視野に立って行わなければなら
ないが、その一つとして自動車自体の安全性を向上させ
ることが行われている。その自動車の安全性には、受動
的安全性の側面と能動的安全性の側面とがあると言われ
ており、受動的安全性とは、自動車が衝突した瞬間から
効力を発揮する安全性のことであり、例えば、セーフテ
ィベルト、エアバッグ等を装備することによる安全性で
ある。能動的安全性とは、事故を起こしにくくするこ
と、あるいは事故を回避し易くすること、すなわち、自
動車が衝突する前に効力を発揮する安全性のことであ
る。

【０００４】特に、最近では、未然に事故の発生を回避
する事故回避対策が研究の課題となっているが、事故発
生原因が多岐に渡っていることから、その事故回避対策
も極めて広範囲に渡っている。事故回避対策の最終的課
題は、事故の発生原因を作らないことであるが、事故の
発生の可能性の高い状況が生じたときに、速やかに危険
を運転者に知らせ、その危険な状況を回避させることも
交通安全対策の一つの重要な課題として考えられる。

【０００５】その自車両が事故の発生の可能性が高い状
況にあるか否か、すなわち危険であるか否かを判断する
には、その危険度の評価基準を作成しなければならない
が、これには、（１）統計解析的に道路危険区間を抽出
する方法と（２）錯綜技法とが知られている。

【０００６】（１）の方法は、道路区間における事故発
生率を統計的確率分布（通常ポアソン分布）に従うもの
とし、区間推定方法により危険度を抽出する方法、ある
いは回帰分析によって道路区間の事故発生件数を求め、
道路区間全体に対して統計的信頼限界（ポアソン分布又
は正規分布）を用いて自車両の危険度を抽出する方法で
ある。

【０００７】これに対して、（２）の方法は、交通事故
データの統計処理を必要とせずに自車両の危険度（事故
の発生可能性）を評価する方法である。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】ところで、（１）の方
法は、事故データを収集するのにかなりの期間を要し、
今日のような事故発生箇所の特異性がはっきりしない状
況では、事故データのみを用いて、危険度を評価するこ
とが困難となりつつあり、これに対して、（２）の方法
は、錯綜を交通事故の潜在的危険性を表わす指標として
用いている。この錯綜と交通事故との間には一意的な対
応関係が明確にあるとは言えないが、錯綜数と事故発生
数との間には有意の相関があることとから、これを用い
て危険度を評価することが考えられる。

【０００９】つまり、（２）の方法を用いて、自車両の
危険性を運転者に知らせることにすれば、運転者自身が
自分の運転技量に応じて、危険性が低くなる方向に車両
を運転するであろうから、結果的に事故の発生を未然に
防止することができるであろうと考えられる。

【００１０】本発明は、上記の事情に鑑みて為されたも
ので、その目的とするところは、交通事故データを用い
なくとも、車両走行中に、自車両の衝突の危険度を適切
に評価して運転者に知覚させることのできる危険度評価
装置を提供することにある。

【００１１】

【課題を解決するための手段】請求項１に記載の危険度
評価装置は、上記の課題を解決するため、自車両の速度
を検知する速度検知手段と、自車両に対する前方車両の
距離を検出する距離検出手段と、運転者の反応時間と自
車両の速度とを積算し、その積算結果を自車両に対する
前方車両の距離に基づいて除算することにより危険度を
算出する算出手段と、その算出手段の算出結果が基準値
を越えたか否かを判断する判断手段と、その判断手段か
らの判断結果に基づいて危険度を運転者に知覚させる知
覚手段とを有する。

【００１２】請求項２に記載の危険度評価装置は、前方
車両が同一車線にあるか否かを判断する判断手段を備
え、前記算出手段は、前方車両が隣の車線にあるときに
は、危険度が低くなるように重みづけを行うことを特徴
とする。

【００１３】請求項３に記載の危険度評価装置は、前記
前方車両が同一車線にあるとき、前記重みづけ係数を
１、前記前方車両が同一車線にないとき、前記重みづけ
係数を０．５としたことを特徴とする。

【００１４】請求項４に記載の危険度評価装置は、自車
両の速度を検知する速度検知手段と、自車両に対する前
方車両の距離を検出する距離検出手段と、運転者の反応
時間と自車両の速度とを積算し、その積算結果を自車両
に対する前方車両の推定距離に基づいて除算することに
より危険度を算出する算出手段と、その算出手段の算出
結果が基準値を越えたか否かを判断する判断手段と、そ
の判断手段からの判断結果に基づいて危険度を運転者に
知覚させる知覚手段とを備え、下記式に基づいて自車両
の危険度を評価することを特徴とする。

【００１５】Ｄｓ（ｔ）＝｛Ｖ０（ｔ）×ｔｒ×Ｗｌ
（ｔ）｝／ｘｓ（ｔ） ここで、Ｄｓ（ｔ）は危険度、Ｖ０（ｔ）は自車両の絶
対速度、ｔｒは反応時間、Ｗｌ（ｔ）は車線の重みづけ
係数、ｘｓ（ｔ）は自車両と前方車両との推定距離であ
る。

【００１６】請求項５に記載の危険度評価装置は、前記
車線の重みづけ係数Ｗｌ（ｔ）は、前方車両が自車両の
走行車線と同一車線にあるとき、Ｗｌ（ｔ）＝１、前方
車両が自車両の走行車線と同一車線にないとき、Ｗｌ
（ｔ）＝０．５であることを特徴とする。

【００１７】請求項６に記載の危険度評価装置は、前記
算出手段が前記推定距離をカルマンフィルタによって求
めることを特徴とする。

【００１８】各請求項に記載の発明の物理的意味は、以
下に記載する通りである。

【００１９】自車両の絶対速度Ｖ０（ｔ）が大きいと危
険度Ｄｓ（ｔ）は増大する。反応時間ｔｒが大きいと、
危険を察知してから衝突を回避するまでの動作が遅れる
ため、前方車両と衝突する危険度が増大し、反応時間ｔ
ｒが小さいと危険を察知してから衝突を回避するまでの
動作が早いため、前方車両と衝突する危険度が減少す
る。この反応時間ｔｒは運転者による個人差があり、ま
た、同一人の場合でも運転技量の向上、体調等によって
変化する変動要因と考えられる。

【００２０】従って、絶対速度Ｖ０（ｔ）と反応時間ｔ
ｒとの積が大きいほど危険度Ｄｓ（ｔ）が増大する。ま
た、前方車両が隣の車線を走行している場合には、同一
車線を走行している場合に較べて、衝突の危険は少な
く、従って、前方車両が同一車線を走行している場合の
重みづけ係数Ｗｌ（ｔ）を１とすると、これよりも危険
度Ｄｓ（ｔ）は小さくなると考えられるので、係数Ｗｌ
（ｔ）を「１」よりも小さく設定する。この発明では、
０．５に設定しているが、この数値は適宜設定可能であ
ると考えられる。

【００２１】次に、自車両と前方車両との推定距離Ｘｓ
（ｔ）が小さい場合には、前方車両と自車両とが接近し
ていると考えられるので、衝突の危険性が高いと考えら
れ、またその反面、自車両と前方車両との推定距離Ｘｓ
（ｔ）が大きい場合には、前方車両と自車両とが離れて
いると考えられるので、衝突の危険性が低いと考えられ
る。従って、絶対速度Ｖ０（ｔ）と反応時間ｔｒとの積
を推定距離Ｘｓ（ｔ）で除算することにより、危険度Ｄ
ｓ（ｔ）を適正に評価できる。

【００２２】なお、推定距離Ｘｓ（ｔ）ではなく、レー
ザビームの反射時間から算出した実測距離Ｘ（ｔ）を用
いても構わない。

【００２３】よって、算出手段の算出結果に基づいて、
危険度が所定値以上増大したとき、知覚手段により運転
車に危険を知覚させるようにすれば、車両走行中に、危
険度を適切に評価して運転者に自車両の危険性を知覚さ
せることができるので、交通事故低減の一助となる。

【００２４】

【発明の実施の形態】図１において、１は自車両に対す
る前方車両の距離を検出する距離検出手段、２は自車両
の車速を検出する車速センサ、３は信号処理回路であ
る。距離検出手段１は自車両から前方車両までの距離を
検出する距離検出手段としての役割を有し、車速センサ
２は自車両の絶対速度Ｖ０を検出する検出手段としての
役割を有する。

【００２５】距離検出手段１は駆動信号発生回路１１、
切替えドライバ１２、３個のレーザーダイオード１３、
受光素子１４、増幅回路１５、カウンタメモリ回路１
８、クロックパルス発生回路１９を備えている。駆動信
号発生回路１１は信号処理回路３の制御信号に基づき駆
動信号を切替えドライバ１２を駆動する。切替えドライ
バ１２は駆動信号に基づき３個のレーザーダイオード１
３を順次切替え駆動する。

【００２６】レーザーダイオード１３から出射される３
本のレーザービームは、図２に示すように、中央のレー
ザービームＰ２の測定エリアＳａに対してその両側のレ
ーザービームＰ１、Ｐ３の測定エリアＳｂ、Ｓｃが対称
でかつその一部が中央のレーザービームＰ１の測定エリ
アにオーバラップされている。そのレーザービームＰ１
〜Ｐ３の有効測定距離は約１００ｍ〜約１２０ｍ、各レ
ーザービームＰ１〜Ｐ３の水平広がり角は約３０ミリラ
ジアン、この各レーザビームＰ１〜Ｐ３による最大検知
幅は約３．５ｍである。

【００２７】この各レーザービームのパルス幅は、ここ
では１０ナノ秒であり、その周期は約１０００分の１秒
である。各レーザビームＰ１〜Ｐ３はこの順番で繰り返
し射出される。レーザービームＰ１〜Ｐ３の反射光は受
光素子１４により受光され、その受光出力は増幅回路１
５で増幅されてカウンタメモリ回路１８に入力される。
カウンタメモリ回路１８は駆動信号発生回路１１の駆動
信号が出力された時点から増幅信号が得られる時点まで
の間、クロックパルス発生回路１９からのクロックパル
スを計数することにより前方対象物までの距離生データ
（計測生データ）を得る。この計測生データは逐次演算
回路部３２に入力される。この計測生データの個数は、
例えば、０．１秒間（単位時間）当り、各測定エリアＳ
ａ〜Ｓｃについて約８０００個である。また、計測デー
タの分解能（距離測定精度）は０．１ｍである。この
０．１秒間の間に得られる計測生データは、分解能によ
るランダム誤差、車両自体の振動に伴うランダム誤差等
の各種要因によりバラついている。演算回路部３２は
０．１秒毎に得られる各測定エリアＳａ〜Ｓｃ毎の計測
生データの平均値を演算する。従って、各測定エリアＳ
ａ〜Ｓｃについて０．１秒毎に平均値としての計測デー
タが得られる。演算回路部３２はプログラムメモリ３
３、データメモリ３４との間で情報の授受を行う。プロ
グラムメモリ回路部３３には下記に説明するカルマンフ
ィルタに関する演算プログラムが保存されている。

【００２８】カルマンフィルタは、ノイズが存在する測
定条件下で、統計的入力外乱を受けるシステムの状態変
数の値を推定するのに用いられ、状態変数として推定し
たいシステムを

【数１】 とする。

【００２９】この時、このシステムに対する同一次元オ
ブザーバは、下記式によって表わされる。

【００３０】

【数２】 ここで、推定値ｘｓ（ｔ）と平均値としての計測データ
ｘ（ｔ）との誤差ｅ（ｔ）を ｅ（ｔ）＝ｘｓ（ｔ）−ｘ（ｔ） …（３） とする。

【００３１】次に、外乱、初期値について下記式によっ
て表わされる仮定を設ける。

【００３２】

【数３】 ここで、式（４）はｖ（ｔ）、ｗ（ｔ）の平均値が零で
あること、式（５）はｖ（ｔ）、ｗ（ｔ）の共分散行列
であること、式（６）はｖ（ｔ）、ｗ（ｔ）が無相関で
あることを意味し、Ｅ［］は各時刻（各時点）ｔにおけ
る集合平均、δはディラックのデルタ関数、「ａｌｌ」
は「全ての」を意味する。

【００３３】ディラックのデルタ関数は下記式によって
表わされる。

【００３４】

【数４】 上記仮定のもとで、下記（８）式で表わされる時刻ｔで
の２乗平均誤差を最小にするようにゲイン行列Ｋを決定
する。このとき、（２）式をカルマンフィルタという。

【００３５】

【数５】 特に、ｔ→∞となるときに最適となる定常カルマンフィ
ルタは、下記（９）式で表わされる。

【００３６】

【数６】 ただし、上記式に含まれる記号Ｐは下記のリカッチ（Ri
catti）の方程式を満たす正定の唯一解である。

【００３７】

【数７】 そこで、レーザーレーダによる前方車両状況を推定する
ため、計測された距離データから前方車両の座標と速度
とを推定するシステムを考え、この推定にカルマンフィ
ルタを適用する。このシステムは、車両進行方向（ｘ方
向）については定速度モデルと仮定すると、下記（１
１）式によって表わされる。

【００３８】

【数８】 ここで、ｘ（ｔ）は自車両から前方車両までのｘ方向距
離、ｂはｔ＝０における自車両から前方車両までのｘ方
向距離、いわゆる初期距離、ａは係数である。ｄｘ
（ｔ）／ｄｔは自車両と前方車両とのｘ方向の相対速
度、ｄｖ（ｔ）／ｄｔは自車両と前方車両との相対加速
度、ｘ_mは自車両から前方車両までのｘ方向計測デー
タ、ｗ_x（ｔ）はｘ方向についての観測ノイズである。

【００３９】また、車両進行方向と直交する方向、いわ
ゆる左右方向（ｙ方向）については、速度がほとんど０
と考えられるので、定位置モデルと仮定すると、下記
（１２）式によって表わされる。

【００４０】

【数９】 ここで、ｙ（ｔ）は自車両から前方車両までのｙ方向距
離、ａは任意の時点ｔ＝ｔ₀における自車両から前方車
両までのｙ方向距離、ｖ_y（ｔ）はｙ方向相対速度であ
る。ｄｙ（ｔ）／ｄｔは自車両と前方車両とのｙ方向相
対速度、ｙ_m（ｔ）は自車両から前方車両までのｙ方向
計測データ、ｗ_y（ｔ）はｙ方向についての観測ノイズ
である。

【００４１】また、ｖ_x（ｔ）、ｖ_y（ｔ）、ｗ
_x（ｔ）、ｗ_y（ｔ）の共分散行列をＱ_x、Ｑ_y、Ｒ_x、Ｒ_y
とする。

【００４２】まず、ｘ方向について考えると、下記（１
３）、（１４）式が成り立つ。

【００４３】

【数１０】 そこで、計算の便宜を図るため、上記（１３）、（１
４）式の各要素について、

【数１１】 と置き、上記式を変形すると、

【数１２】 が得られる。

【００４４】また、Ｐ、Ｒについて、

【数１３】 とおけば、Ｋ＝ＰＣ^TＲ^-1 の式から、下記（１７）式
が得られる。

【００４５】

【数１４】 ここで、Ｑについて、

【数１５】 とおくと、下記（１９）のリカッチ（Ricatti）の方程
式に基づき、

【数１６】 下記（２０）式が得られる。

【００４６】

【数１７】 上記（２０）式によって表わされる行列をその演算法則
に基づき整理すると、

【数１８】 が得られる。

【００４７】この式を解くと、下記（２２）式が得られ
る。

【００４８】

【数１９】 よって、カルマンゲイン行列Ｋは、

【数２０】 である。

【００４９】ここで、ｒ_xは、ｘ方向の観測ノイズの分
散（例えば、計測データの分解能に相当する）を意味
し、或る時点ｔで得られた計測データをｘm（ｔ）、或
る時点ｔより手前の時点ｔ´で得られた式（１５）で表
わされるカルマンフィルタに基づく推定距離をｘs（ｔ
´）とするとき、｜ｘs（ｔ´）−ｘm（ｔ）｜を演算
し、｜ｘs（ｔ´）−ｘm（ｔ）｜が所定値εよりも小さ
いときには、式（２３）で表わされる観測ノイズの分散
ｒをレーザー発光素子の計測データの分解能の二乗に設
定して式（１５）で表わされる演算を実行することによ
り推定距離ｘｓ（ｔ）を求め、この得られた推定距離ｘ
ｓ（ｔ）に基づき前方車両をトレースし、｜ｘs（ｔ
´）−ｘm（ｔ）｜が所定値εよりも大きいときには、
前記分散ｒを無限大とすることにより、式（２３）に基
づく演算を中止して、｜ｘs（ｔ）−ｘm（ｔ）｜が所定
値εよりも小さい結果が得られた時点ｔ´での推定距離
ｘｓ（ｔ´）を用いて前方車両をトレースすることとす
る。一方、ｑ_xは運転者のスピードに対する態度、感覚
に依存する量と考えられ、運転者が急激な加減速を行え
ば大きな値となり、そうでない場合には小さな値とな
る。ここでは、ｑ_x＝１とする。このｑ_xは各運転者毎に
設定することもできる。

【００５０】次に、ｙ方向について考えると、定位置モ
デルであるので、下記（２４）式が成り立つ。

【００５１】

【数２１】 ここで、Ａ＝０、Ｂ＝０、Ｃ＝１とおけば、このシステ
ムに対する同一次元オブザーバは、下記（２５）式とな
る。

【００５２】

【数２２】 また、Ｒ＝ｒ_yとおくと、Ｋ＝ＰＣ^TＲ^-1の式から、

【数２３】 が得られる。

【００５３】Ｑ＝ｑ_y とおけば、下記（２７）のリカ
ッチ（Ricatti）の方程式、

【数２４】 により、下記（２８）式が得られる。

【００５４】

【数２５】 よって、下記（２９）式が得られ、

【数２６】 最終的にｙ方向についてのカルマンゲインｋは、

【数２７】 となる。

【００５５】ここで、観測ノイズの分散ｒ_yは、レーザ
レーダの分解能の２乗に依存し、分散ｑ_yは道路形状
（例えば、カーブ）に依存していると考えられる。

【００５６】観測ノイズの分散ｒは、ｘ方向についての
観測ノイズの分散とｙ方向についての観測ノイズの分散
ｒとを２乗平均したものとする。

【００５７】演算回路部３２はプログラムメモリ３３の
プログラムとカウンタメモリ回路１８からの出力データ
とに基づき、｜ｘs（ｔ´）−ｘm（ｔ）｜を演算し、｜
ｘs（ｔ´）−ｘm（ｔ）｜が所定値εよりも小さいとき
には、観測ノイズの分散ｒをレーザー発光素子の計測デ
ータの分解能の二乗に設定して推定距離ｘｓ（ｔ）を求
め、この得られた推定距離ｘｓ（ｔ）に基づき前方車両
をトレースし、｜ｘs（ｔ´）−ｘm（ｔ）｜が所定値ε
よりも大きいときには、分散ｒを無限大とすることによ
り、演算を中止して、｜ｘs（ｔ）−ｘm（ｔ）｜が所定
値εよりも小さい結果が得られた時点ｔ´での推定距離
ｘｓ（ｔ´）を用いて前方車両をトレースすると共に、
新たに初期値を設定し、カルマンフィルタを生成する。

【００５８】図３に示すように、今、自車両Ｓ１に本発
明に係わる危険度評価装置が搭載されているものとし、
この自車両Ｓ１の前方に複数台の車両Ｓ２、Ｓ３、Ｓ
４、Ｓ５が存在するものとする。ここでは、自車両Ｓ１
は中央車線に位置し、車両Ｓ２、Ｓ３は左側の車線に位
置し、車両Ｓ４は中央車線に位置し、車両Ｓ５は右側の
車線に位置するものとする。ここで、車両Ｓ２は停車
中、車両Ｓ３、Ｓ４、Ｓ４は自車両よりも速い速度で進
行中とする。

【００５９】図４はある時点ｔ＝ｔ₀＝０で前方車両に
ついて測定を開始してから得られた計測データを、横軸
を時間軸として表わしたものである。ここで、グラフＡ
は、レーザビームＰ₁の反射ビームにより得られる計測
データ、グラフＢはレーザビームＰ₂の反射ビームによ
り得られる計測データ、グラフＣはレーザビームＰ₃の
反射ビームにより得られる計測データを示している。符
号Ｐ₁₂はレーザービームＰ₁が車両Ｓ₂により反射される
ことにより得られた計測データ、符号Ｐ₁₃はレーザービ
ームＰ₁が車両Ｓ₃により反射されることにより得られた
計測データ、符号Ｐ₂₃はレーザービームＰ₂が車両Ｓ₃に
より反射されることにより得られた計測データ、符号Ｐ
₂₄はレーザービームＰ₂が車両Ｓ₄により反射されること
により得られた計測データ、符号Ｐ₃₄はレーザービーム
Ｐ₃が車両Ｓ₄により反射されることにより得られた計測
データ、符号Ｐ₃₅はレーザービームＰ₃が車両Ｓ₄により
反射されることにより得られた計測データである。

【００６０】各計測データＰ₁₂、Ｐ₁₃、Ｐ₂₃、Ｐ₂₄、Ｐ
₃₄、Ｐ₃₅にはデータの欠落がある。例えば、車両Ｓ₂の
そばを車両Ｓ₃が横切った時には、車両Ｓ₂の反射ビーム
は受光されず、従って、計測データＰ₁₂にはデータ欠落
Ｐ_kが起こる。また、突発的に川霧等の濃い霧が流れて
来たときには、例えば、計測データＰ₁₃、Ｐ₂₃、Ｐ₃₄に
おいて、符号Ｐ_k´で示すようにほぼ同時にデータの欠
落が生じる。また、車両Ｓ₄、自車両Ｓ₁よりも相当に速
い速度で車両Ｓ₅が走行して来たときには、車両Ｓ₅が瞬
間的にレーザービームＰ₃の検知領域内に入り、かつ、
検知領域外に脱出することになり、計測データＰ₃₅は急
な傾斜を描くことになる。車線がカーブしている場合に
は、計測データＰ₃₅は複雑な線を描き、かつ、複雑なデ
ータ欠落が生じる。

【００６１】このような計測データに基づき演算回路部
３２は、｜ｘs（ｔ´）−ｘm（ｔ）｜を演算する。この
演算結果が所定値εよりも小さい時には、計測データが
カルマンフィルタに対応しているとみなして、時点ｔに
おける推定値ｘｓ（ｔ）を求める。この演算結果が所定
値εよりも大きい時には、計測データがカルマンフィル
タに対応していないとみなして、観測ノイズｒを無限大
とし、新たなカルマンフィルタを生成する。すなわち、
ｒを無限大とおくと、カルマンゲインｋ₁、ｋ₂は共に０
となり、カルマンフィルタを解くと、ｄｘｓ（ｔ）／ｄ
ｔ＝ｖｓ（ｔ）、ｄｖｓ（ｔ）／ｄｔ＝０となり、これ
を時点ｔ＝ｔにおける初期値として設定する。そして、
この時点ｔ＝ｔにおける初期値により、新たな車両のト
レースを行うことになる。

【００６２】図５は、その演算回路部３２の処理の一例
を示すフローチャートであり、演算回路部３２には各測
定エリア毎に測定された生の距離データ（計測生デー
タ）がカウンタメモリ回路１８から入力され（Ｓ．
１）、各測定エリア毎の生の距離データは一時的にデー
タメモリ３４に保存され（Ｓ．２）、演算回路部３２は
０．１秒毎（Ｓ．３）に各測定エリア毎に得られた生の
距離データを平均して、今回の測定値Ｘ（ｔ）を演算
し、この各測定エリア毎の演算結果を一時的に演算回路
部３２のメモリに保存する（Ｓ．４）。次に、データメ
モリ３４に保存された生の距離データをクリアすると共
に（Ｓ．５）、各測定対象についてこれまでに得られて
いる前回の推定値Ｘｓ（ｔ´）と今回の測定値Ｘ（ｔ）
との差を演算し、その差がεよりも小さいか否かを各測
定エリア毎に得られた測定値について判断する（Ｓ．
６）。その差がεよりも小さいときは、今回得られた測
定値Ｘ（ｔ）がその測定対象のものであるとみなして、
その測定値Ｘ（ｔ）に基づき今回の推定値を演算し、今
回の推定値に基づき測定対象の車両をトレースする
（Ｓ．７）。

【００６３】各測定対象についてこれまでに得られてい
る前回の推定値Ｘｓ（ｔ´）と今回の測定値Ｘ（ｔ）と
の差がいずれについてもεよりも大きいときには、観測
ノイズの分散ｒを無限大であるとみなして、新たなカル
マンフィルタを設定した後（Ｓ．８）、各測定対象につ
いて前回の推定値Ｘｓ（ｔ´）に基づき測定対象をトレ
ースする（Ｓ．９）。

【００６４】次に、演算回路部３２は測定対象の点をモ
ニタ６に表示する（Ｓ．１０）。データメモリ３４に
は、測定エリアＳａ〜Ｓｃに対応する図形が保存されて
おり、演算回路部３２はその測定エリアＳａ〜Ｓｃに対
応する図形Ｓａ´〜Ｓｃ´を図６に示すようにモニタ６
の画面６´に常時表示させている。各測定対象の推定値
Ｘｓ（ｔ´）は、自車両からのＸ−Ｙ方向位置座標の点
として表示され、ある測定対象について時間の経過と共
に新たな推定値Ｘｓ（ｔ）が得られないときには、前回
の推定値Ｘｓ（ｔ´）で代替されることになるので、所
定の時間が経過すると、その測定対象は測定エリア外に
脱出することになり、演算回路部３２は各測定対象が測
定エリア内にあるか否かを監視し、その測定対象が測定
エリア外に脱出した時には（Ｓ．１１）、その測定対象
についてのカルマンフィルタを消滅させる（Ｓ．１
２）。例えば、図３に示す測定対象としての各車両は図
６に符号Ｓ２´〜Ｓ５´で示すように点表示され、点Ｓ
２´、点Ｓ５´に対応する各車両はは０．１秒毎の演算
実行により数分の１秒ないし数秒後には、測定エリアＳ
ａ〜Ｓｃの外に脱出するので、この車両に相当するカル
マンフィルタが消滅され、その後ステップＳ．１に戻
る。

【００６５】図７はこのようにして得られた車両のトレ
ース軌跡であり、符号Ｚ₂は車両Ｓ₂のトレース軌跡、符
号Ｚ₃は車両Ｓ₃のトレース軌跡、符号Ｚ₄は車両Ｓ₄のト
レース軌跡、符号Ｚ₅は車両Ｓ₅のトレース軌跡である。
このトレース軌跡は、モニター６の画面６´に適宜表示
され、また、例えば、自車両の車線に存在する前方車両
Ｓ₄が衝突危険領域に入った場合には、従来と同様に警
報器４による警告が行われる。

【００６６】このように、演算回路部３２は、自車両か
ら前方車両までの距離を推定する推定手段としての役
割、自車両が存在する車線に前方車両が存在するか否か
を判断する判断手段としての役割を果たす。この演算回
路部３２には、運転者の反応時間ｔｒと自車両の絶対速
度Ｖ０（ｔ）とを積算し、その積算結果を自車両に対す
る前方車両の距離Ｘ（ｔ）（又は推定距離Ｘｓ（ｔ））
に基づいて除算することにより危険度Ｄｓ（ｔ）を算出
する算出手段がプログラムされている。その演算回路部
３２には反応時間設定回路３５と、重みづけ設定回路３
６とが接続されている。

【００６７】自車両の絶対速度Ｖ０（ｔ）が大きいと、
危険度Ｄｓ（ｔ）は増大する。運転者の反応時間ｔｒが
大きいと、運転者が危険を察知してから衝突を回避する
までの動作が遅れるため、前方車両と衝突する危険度Ｄ
ｓ（ｔ）が増大する。運転者の反応時間ｔｒが小さい
と、危険を察知してから衝突を回避するまでの動作が早
いため、前方車両と衝突する危険度Ｄｓ（ｔ）が減少す
る。この反応時間ｔｒは運転者による個人差がある。ま
た、同一人の場合でも運転技量の向上、体調等によって
変化する変動要因と考えられる。

【００６８】従って、絶対速度Ｖ０（ｔ）と反応時間ｔ
ｒとの積が大きいほど、危険度Ｄｓ（ｔ）は増大する。
また、前方車両が隣の車線を走行している場合には、同
一車線を走行している場合に較べて、衝突の危険は少な
い。従って、前方車両が同一車線を走行している場合の
重みづけ係数Ｗｌ（ｔ）を１とすると、これよりも危険
度Ｄｓ（ｔ）は小さくなると考えられる。よって、前方
車両が隣の車線を走行している場合には、重みづけ係数
Ｗｌ（ｔ）を「１」よりも小さく設定する。この発明の
実施の形態では、０．５に設定したが、この数値は適宜
設定可能である。

【００６９】次に、自車両と前方車両との距離Ｘ（ｔ）
又は推定距離ｘｓ（ｔ）が小さいと、前方車両と自車両
とが接近しており、衝突の危険性が高いと考えられる。
一方、自車両と前方車両との距離Ｘ（ｔ）又は推定距離
ｘｓ（ｔ）が大きいと前方車両と自車両とが離れてお
り、衝突の危険性が低いと考えられる。従って、絶対速
度Ｖ０（ｔ）と反応時間ｔｒとの積を推定距離Ｘｓ
（ｔ）で除算することにより、危険度Ｄｓ（ｔ）を適正
に評価できる。

【００７０】すなわち、下記式 Ｄｓ（ｔ）＝｛Ｖ０（ｔ）×ｔｒ×Ｗｌ（ｔ）｝／ｘｓ
（ｔ） に基づいて、危険度Ｄｓ（ｔ）を求めることにより、危
険度Ｄｓ（ｔ）を適正に評価できる。

【００７１】車両走行中に上記式に基づいて得られた危
険度が所定値以上の時（例えば０．７以上の時）に、モ
ニター６の画面６´（図６参照）に表示させて、運転者
に衝突の危険性が増大したことを知覚させれば、運転者
は衝突の危険を未然に回避する行動を取ることができ、
未然に事故の発生を予防できることになる。なお、画面
６´に危険度を表示して運転者に知覚させる代わりに、
警報手段４を知覚手段として用いて衝突の危険性を運転
者に知覚させても良いし、音声発生手段を知覚手段とし
て用いて衝突の危険性の増大を警告するようにしても良
い。

【００７２】また、反応時間ｔｒは外部スイッチ操作に
よって、運転者が所望の値に設定しても良い。また、更
に、危険回避のために、ブレーキ操作を行ったときに
は、それを検出して自動的に反応時間ｔｒの数値を設定
しても良い。また、ハンドル操作によって危険回避を行
ったときも同様である。

【００７３】

【発明の効果】本発明は、以上説明したように構成した
ので、車両走行中に、自車両の危険性を適切に評価して
運転者に知覚させることができるので、交通事故低減の
一助となるという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明に係わる危険度評価装置の要部構成を
示すブロック図である。

【図２】 レーザーレーダの照射範囲を示す模式図であ
る。

【図３】 車両の走行状況の一例を示す模式図である。

【図４】 各レーザービームにより得られた計測データ
の一例を示す模式図である。

【図５】 演算回路部の処理の一例を示すフローチャー
トである。

【図６】 モニタへの測定対象の表示の一例を示す図で
ある。

【図７】 各車両のトレース軌跡を示す模式図である。

【符号の説明】

１…距離検出手段 ２…車速センサ（速度検知手段） ６…モニター（知覚手段） ３２…演算回路部（算出手段）

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 自車両の速度を検知する速度検知手段
   と、 自車両に対する前方車両の距離を検出する距離検出手段
   と、 運転者の反応時間と自車両の速度とを積算し、その積算
   結果を自車両に対する前方車両の距離に基づいて除算す
   ることにより危険度を算出する算出手段と、 その算出手段の算出結果が基準値を越えたか否かを判断
   する判断手段と、 その判断手段からの判断結果に基づいて危険度を運転者
   に知覚させる知覚手段と、 を有する危険度評価装置。
2. 【請求項２】 前方車両が同一車線にあるか否かを判断
   する判断手段を備え、前記算出手段は、前方車両が隣の
   車線にあるときには、危険度が低くなるように重みづけ
   を行うことを特徴とする請求項１に記載の危険度評価装
   置。
3. 【請求項３】 前記前方車両が同一車線にあるとき、前
   記重みづけ係数を１、前記前方車両が同一車線にないと
   き、前記重みづけ係数を０．５としたことを特徴とする
   請求項１に記載の危険度評価装置。
4. 【請求項４】 自車両の絶対速度を検知する速度検知手
   段と、自車両に対する前方車両の距離を検出する距離検
   出手段と、運転者の反応時間と自車両の絶対速度とを積
   算し、その積算結果を自車両に対する前方車両の推定距
   離に基づいて除算することにより危険度を算出する算出
   手段と、その算出手段の算出結果が基準値を越えたか否
   かを判断する判断手段と、その判断手段からの判断結果
   に基づいて危険度を運転者に知覚させる知覚手段とを備
   え、 下記式に基づいて自車両の危険度を評価することを特徴
   とする危険度評価装置。 Ｄｓ（ｔ）＝｛Ｖ０（ｔ）×ｔｒ×Ｗｌ（ｔ）｝／ｘｓ
   （ｔ） ここで、Ｄｓ（ｔ）は危険度、Ｖ０（ｔ）は自車両の絶
   対速度、ｔｒは反応時間、Ｗｌ（ｔ）は車線の重みづけ
   係数、ｘｓ（ｔ）は自車両と前方車両との推定距離であ
   る。
5. 【請求項５】 前記車線の重みづけ係数Ｗｌ（ｔ）は、
   前方車両が自車両の走行車線と同一車線にあるとき、Ｗ
   ｌ（ｔ）＝１、前方車両が自車両の走行車線と同一車線
   にないとき、Ｗｌ（ｔ）＝０．５であることを特徴とす
   る請求項４に記載の危険度評価装置。
6. 【請求項６】 前記算出手段は、前記推定距離をカルマ
   ンフィルタによって求めることを特徴とする請求項１及
   び４に記載の危険度評価装置。