JPWO2020170301A1 - 情報処理装置、プログラム及び情報処理方法 - Google Patents

Abstract

車両の制動時間を算出する制動時間算出部（１０２）と、車両の運転手の反応時間を検知する反応時間検知部（１０３）と、制動時間と反応時間とを加算した時間が長いほど長くなるように、将来において、車両と、周辺車両との衝突を予測する時刻の範囲である予測時間を特定する予測時間特定部（１０５）と、予測時間に含まれる時刻において、車両の位置及び速度と、周辺車両の位置及び速度と、の予測を実行する位置速度予測部（１０７）と、その予測の結果から、車両と周辺車両とが衝突するか否かを予測する衝突予測部（１０８）とを備える。

Description

本発明は、情報処理装置、プログラム及び情報処理方法に関する。

従来から、自動車の運転を補助するために、後方の自動車を検知して、運転者に警告を行う装置が開発されている。
例えば、特許文献１に記載された左右折支援装置は、運転手が運転を行っている車両の後側方に設置されたレーダにより、後側方を走行する対象車両を検知し、車両の予想される軌道と、検知された対象車両の予想される軌道との交点を特定する。そして、左右折支援装置は、車両が特定された交点に到達する予想時刻が、対象車両が到達する予想時間より遅ければ危険信号を出すことにより、車両が右左折又は車線を変更する際に、後側方を走行する検知された対象車両との衝突の危険を運転手に知らせる。

特許第２８７００９６号公報

従来の装置は、車両及び検知された対象車両の想定軌道を特定するため、衝突を意味する交点を即座に求めることができる。

しかしながら、現実には車両及び検知された対象車両が取り得る軌道が一意に定まらず、また、それらの速度も一定ではないことから、軌道の交点の一点でのみ衝突が生じるとは限られない。このため、交点以外で生じる衝突については、警告を行うことができない。

また、上記の交点以外で生じる衝突を検出するために、あらゆる方向へのあらゆる速度での車両の移動を考慮してしまうと、計算コストが問題となる。一方、不用意に車両の移動する予測範囲を絞れば、警告を必要とする衝突が予測されなくなる。

そこで、本発明の一又は複数の態様は、現実的な計算コストに押さえながらも、運転手への警告を必要とする衝突の予測を行うことができるようにすることを目的とする。

本発明の一態様に係る情報処理装置は、車両に搭載される情報処理装置であって、前記車両が制動により停止するのに要する時間である制動時間を算出する制動時間算出部と、前記車両の運転手が、前記車両の周囲の環境の変化に対して対応を考えて、前記対応を実行するまでに要する時間である反応時間を検知する反応時間検知部と、前記制動時間と前記反応時間とを加算した時間が長いほど長くなるように、将来において、前記車両と、前記車両の周辺の車両である周辺車両との衝突を予測する時刻の範囲である予測時間を特定する予測時間特定部と、前記予測時間に含まれる時刻において、前記車両の位置及び速度と、前記周辺車両の位置及び速度と、の予測を実行する位置速度予測部と、前記予測の結果から、前記車両と前記周辺車両とが衝突するか否かを予測する衝突予測部と、を備えることを特徴とする。

本発明の一態様に係るプログラムは、車両に搭載されるコンピュータを、前記車両が制動により停止するのに要する時間である制動時間を算出する制動時間算出部、前記車両の運転手が、前記車両の周囲の環境の変化に対して対応を考えて、前記対応を実行するまでに要する時間である反応時間を検知する反応時間検知部、前記制動時間と前記反応時間とを加算した時間が長いほど長くなるように、将来において、前記車両と、前記車両の周辺の車両である周辺車両との衝突を予測する時刻の範囲である予測時間を特定する予測時間特定部、前記予測時間に含まれる時刻において、前記車両の位置及び速度と、前記周辺車両の位置及び速度と、の予測を実行する位置速度予測部、及び、前記予測の結果から、前記車両と前記周辺車両とが衝突するか否かを予測する衝突予測部、として機能させることを特徴とする。

本発明の一態様に係る情報処理方法は、車両が制動により停止するのに要する時間である制動時間を算出し、前記車両の運転手が、前記車両の周囲の環境の変化に対して対応を考えて、前記対応を実行するまでに要する時間である反応時間を検知し、前記制動時間と前記反応時間とを加算した時間が長いほど長くなるように、将来において、前記車両と、前記車両の周辺の車両である周辺車両との衝突を予測する時刻の範囲である予測時間を特定し、前記予測時間に含まれる時刻において、前記車両の位置及び速度と、前記周辺車両の位置及び速度と、の予測を実行し、前記予測の結果から、前記車両と前記周辺車両とが衝突するか否かを予測することを特徴とする。

本発明の一又は複数の態様によれば、現実的な計算コストに押さえながらも、運転手への警告を必要とする衝突の予測を行うことができる。

実施の形態に係る衝突予測装置の構成を概略的に示すブロック図である。 車両に搭載される装置を説明するための概略図である。 実施の形態に係る衝突予測装置のハードウェア構成を概略的に示すブロック図である。 実施の形態に係る衝突予測装置の動作を示すフローチャートである。

図１は、実施の形態に係る情報処理装置である衝突予測装置１００の構成を概略的に示すブロック図である。
衝突予測装置１００は、制動加速設定記憶部１０１と、制動時間算出部１０２と、反応時間検知部１０３と、反応時間設定記憶部１０４と、予測時間特定部１０５と、周辺車両情報記憶部１０６と、位置速度予測部１０７と、衝突予測部１０８とを備える。

衝突予測装置１００は、例えば、図２に示されているように、車両１３０に搭載される。
図２は、車両１３０に搭載される装置を説明するための概略図である。
車両１３０には、衝突予測装置１００の他、周辺監視センサ１３１と、撮像装置としての画像センサ１３２と、警告装置１３３とが設置される。

周辺監視センサ１３１は、車両１３０の前方、後方、側方及び屋根上に設置されている。なお、周辺監視センサ１３１は、これらの全ての位置に設置される必要はなく、また、別の位置に設置されてもよい。
周辺監視センサ１３１は、車両１３０の周辺の車両である周辺車両（図示せず）を検出するために、周辺車両と車両１３０との相対位置及び相対速度を計測する。そして、周辺監視センサ１３１は、計測した値を、衝突予測装置１００に送る。

画像センサ１３２は、車両１３０の進行方向における画像を取得し、取得された画像を示す画像情報を衝突予測装置１００に与える。

警告装置１３３は、車両１３０の運転手に対して警告を行う。
警告装置１３３は、衝突が生じる確率を入力として、その確率が予め設定された閾値を超える場合に、ディスプレイ（図示せず）による表示、又は、スピーカ（図示せず）による音再生により、運転手に対して警告を行う。

また、衝突予測装置１００は、車両１３０のＣＡＮ（Ｃｏｎｔｏｌｌｅｒ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）に接続され、ＣＡＮに接続されている電子制御ユニット（ＥＣＵ）から、アクセルペダルの操作を示す情報、雨滴センサの検出結果、及び、車速情報を取得することができる。

図１に戻り、制動加速設定記憶部１０１は、車両１３０の制動時間を算出するために必要な情報を記憶する。例えば、制動加速設定記憶部１０１は、車両１３０の車速、雨滴センサの検出結果、道路の摩擦係数及び重力加速度を記憶する。
ここで、道路の摩擦係数として、濡れたアスファルトの摩擦係数及び乾いたアスファルトの摩擦係数が記憶されている。濡れたアスファルトの摩擦係数は、通常、０．４〜０．６の値であり、ここでは、最も小さい値である０．４が記憶されている。乾いたアスファルトの摩擦係数は、０．７〜０．８であり、ここでは、最も小さい値である０．７が記憶されている。
重力加速度は、約９．８メートル毎秒毎秒である。

制動時間算出部１０２は、車両１３０が制動により停止するのに要する時間である制動時間を算出する。制動時間は、想定される路面の摩擦係数及び現在の車速から算出される。例えば、制動時間ｓは、下記の式（１）により求められる。
ｓ＝ｖ／（μ・ｇ） （１）

ここで、ｖは、車両１３０の速度、μは、摩擦係数、及び、ｇは、重力加速度である。これらは、制動加速設定記憶部１０１に記憶されている。
制動時間算出部１０２は、雨滴センサの検出結果に基づいて、用いる摩擦係数を決定する。具体的には、雨滴センサの検出結果が、雨滴が検出されていること、言い換えると、雨が降っていることを示す場合には、濡れたアスファルトの摩擦係数が用いられ、雨滴センサの検出結果が、雨滴が検出されていないこと、言い換えると、雨が降っていないことを示す場合には、乾いたアスファルトの摩擦係数が用いられる。

反応時間検知部１０３は、運転手が車両１３０の周囲の環境の変化に対して対応を考えて、その対応を実行するまでに要する時間である反応時間を検知して、検知された反応時間を反応時間設定記憶部１０４に記憶する。
例えば、反応時間検知部１０３は、画像センサ１３２からの画像情報で示される画像から信号を検出し、検出された信号が、停止を示す赤信号から進行を示す青信号に変わった時刻を特定する。次に、反応時間検知部１０３は、ＣＡＮを介してＥＣＵから得られるアクセルペダルの操作を示す情報により、信号が青信号に変わった後に、運転手がアクセルペダルを操作した時刻を特定する。そして、反応時間検知部１０３は、信号が変わった時刻と、アクセルペダルを操作した時刻との時間差を反応時間とする。

予測時間特定部１０５は、後段の位置速度予測部１０７及び衝突予測部１０８が予測処理を行う時刻の範囲である予測時間を特定する。例えば、予測時間特定部１０５は、制動時間と反応時間とを加算した時間が長いほど長くなるように、将来において、車両１３０と、周辺車両との衝突を予測する時刻の範囲である予測時間を特定する。ここでは、予測時間は、制動時間と、反応時間と、予め定められた時間とを加算することで特定される。

具体的には、予測時間特定部１０５は、位置速度予測部１０７及び衝突予測部１０８が予測処理を行う時刻である時刻ステップｋ＋ｎ（ｋ及びｎは、正の整数）の範囲を、下記の式（２）及び式（３）で示される範囲に制限する。
Ｍ＝｛ｎ：０＜ｎ≦ｍ｝ （２）
ｍ＝《（ｒ＋ｓ＋α）／Δｔ》 （３）

ここで、Ｍは、予測時刻ステップ集合であり、これにより、位置速度予測部１０７及び衝突予測部１０８が予測処理を行う時刻は、時刻ステップｋ〜時刻ステップｋ＋ｍの範囲に決定される。
Δｔは、位置速度予測部１０７及び衝突予測部１０８が動作する周期であり、ｓは、上記の制動時間であり、ｒは、上記の反応時間である。
また、《ａ》は、実数ａの少数第一位を切り上げた整数である。αは、衝突が予測されてから、車両１３０が周辺車両に衝突する前に停止するために制動を開始しなければならない時刻までの猶予時間の設定値である。

周辺車両情報記憶部１０６は、周辺車両の位置及び速度を記憶する。例えば、位置速度予測部１０７は、周辺監視センサ１３１で検知された周辺車両の相対位置及び相対速度から、周辺車両の絶対位置及び絶対速度を算出し、算出された絶対位置及び絶対速度を、周辺車両の位置及び速度として、周辺車両情報記憶部１０６に記憶させればよい。
また、周辺車両情報記憶部１０６は、位置速度予測部１０７で予測された状態値の推定値と、誤差共分散とを記憶する。状態値は、位置と速度とを含む。

位置速度予測部１０７は、予測時間に含まれる時刻において、車両１３０の位置及び速度と、周辺車両の位置及び速度との予測を実行する。例えば、位置速度予測部１０７は、カルマンフィルタを用いて、周辺車両情報記憶部１０６に記憶されている周辺車両の位置及び速度から、未来における周辺車両の位置及び速度を以下のようにして予測する。

＜位置速度予測部１０７の推定処理＞
まず、１台の周辺車両に限定して説明する。
ここでは、図１に示されている車両１３０の前方向をＹ軸、車両１３０の右方向をＸ軸とし、Ｘ軸とＹ軸とは互いに直交するものとする。

時刻ステップｋにおける、周辺車両の位置のＸ座標ｐ_ｘｋ、Ｙ座標ｐ_ｙｋ、周辺車両の速度のＸ軸成分ｖ_ｘｋ、Ｙ軸成分ｖ_ｙｋからなる、周辺車両の状態値をｘ_ｋ＝［ｐ_ｘｋ ｐ_ｙｋ ｖ_ｘｋ ｖ_ｙｋ］^Ｔとすると、等速運動を表す状態方程式は次の式（４）のように表される。
ｘ_ｋ＝Ｆ・ｘ_ｋ−１ （４）

Ｆは、等速運動による時間遷移の線形モデルであり、次の式（５）ように表される。
Ｆ＝［１ ０ Δｔ ０］ （５）
［０ １ ０ Δｔ］

Ｆは、状態値に時間Δｔ分の運動を与える線形モデルである。一般的なカルマンフィルタでは、推定対象のシステムへの制御入力の項と、システムの動作の過程で生じる過程雑音の項とが状態方程式に含まれているが、周辺車両内で生じる制御入力及び過程雑音は、ここでは不明であるため、それらの項を零ベクトルとして制御入力と過程雑音とを無視する。

次に、周辺車両が持つ状態値ｘ_ｋと、周辺監視センサ１３１が周辺車両を観測して得ることができる観測値ｚ_ｋとの関係を次のように仮定する。
ｚ_ｋ＝Ｈ・ｘ_ｋ＋ｖ_ｋ

Ｈは、状態空間から観測空間への写像であるが、ここでは状態空間も観測空間も位置と速度とのユークリッド空間であると仮定し、Ｈを単位行列とする。
ｖ_ｋは、周辺監視センサ１３１の観測雑音であり、Ｎ（０、Ｒ）のガウス分布に従うと仮定する。分散Ｒは、４×４の共分散行列である。

次に、ｘ＾_ｋをｘ_ｋの推定値とし、Ｐ_ｋをｘ＾_ｋの誤差共分散とすると、ｘ＾_ｋ及びＰ_ｋは、前の時刻ステップｋ−１の推定値ｘ＾_ｋ−１及びその誤差共分散Ｐ_ｋ−１と、現時刻ステップｋの観測値ｚ_ｋを用いて、次の式（６）〜式（１０）のように表される。
ｘ＾_ｋ＝ｘ＾_{ｋ｜ｋ−１}＋Ｋ_ｋ・（ｚ_ｋ−Ｈ・ｘ＾_{ｋ｜ｋ−１}） （６）
Ｐ_ｋ＝（Ｉ−Ｋ_ｋ・Ｈ）・Ｐ_{ｋ｜ｋ−１} （７）
Ｋ_ｋ＝Ｐ_{ｋ｜ｋ−１}・Ｈ^Ｔ（Ｒ＋Ｈ・Ｐ_{ｋ｜ｋ−１}・Ｈ^Ｔ）^−１ （８）
ｘ＾_{ｋ｜ｋ−１}＝Ｆ・ｘ＾_ｋ−１ （９）
Ｐ_{ｋ｜ｋ−１}＝Ｆ・Ｐ_ｋ−１・Ｆ^Ｔ （１０）

ここで、ｘ＾_{ｋ｜ｋ−１}は、時刻ステップｋ−１の推定値に基づいて予測された、その次の時刻ステップｋの予測値であり、Ｐ_{ｋ｜ｋ−１}は、その誤差共分散である。ここで、「＾」は、推定値であることを示す記号である。

位置速度予測部１０７は、前の時刻ステップｋ−１の推定値ｘ＾_ｋ−１、並びに、誤差共分散Ｐ_ｋ−１を、周辺車両情報記憶部１０６から読み取るものとし、それらを基に、上述の通り推定した現時刻ステップｋの推定値ｘ＾_ｋ、並びに、誤差共分散Ｐ_ｋを、次時刻ステップのために、周辺車両情報記憶部１０６に記録するものとする。

なお、通常、複数の周辺車両が存在するため、位置速度予測部１０７は、複数の周辺車両のそれぞれについて、位置及び速度を含む状態値、並びに、誤差共分散を周辺車両情報記憶部１０６に記録するものとする。

＜位置速度予測部１０７の予測処理方法＞
ここで、次のような状態遷移モデルＦ（ｔ）を用いることで、現時刻ステップｋにおける推定値ｘ＾_ｋ及び誤差共分散Ｐ_ｋを元に、次の時刻ステップｋ＋１のみならず、任意の時刻ステップｋ＋ｎの推定値を、次の式（１１）〜式（１３）のように予測することができる。
ｘ＾_{ｋ＋ｎ｜ｋ}＝Ｆ（ｎ）・ｘ＾_ｋ （１１）
Ｐ_{ｋ＋ｎ｜ｋ}＝Ｆ（ｎ）・Ｐ_ｋ・Ｆ（ｎ）^Ｔ （１２）
Ｆ（ｎ）＝［１ ０ ｎΔｔ ０］ （１３）
［０ １ ０ ｎΔｔ］

または次の式（１４）〜式（１６）により予測が行われてもよい。
ｘ＾_{ｋ＋ｎ｜ｋ}＝Ｆ・ｘ＾_{ｋ＋ｎ-1｜ｋ} （１４）
Ｐ_{ｋ＋ｎ｜ｋ}＝Ｆ・Ｐ_{ｋ＋ｎ-1｜ｋ}・Ｆ^Ｔ （１５）
Ｆ＝［１ ０ Δｔ ０］ （１６）
［０ １ ０ Δｔ］
但し、ｎは、上述のように最大予測時刻ステップｋ＋ｍを最大値とする整数である。

＜位置速度予測部１０７の紐付け処理＞
次に、複数の周辺車両が走行している場合の、周辺車両情報記憶部１０６に格納されている推定値と、新たに得られた観測値との紐付けについて説明する。

時刻ステップｋにおいて、車両１３０の周辺にＩ台の周辺車両が走行している場合に観測されるＩ個の観測値ｚ_ｉ、ｋ（ｉ＝１、２、・・・、Ｉ：Ｉは正の整数）を、既にカルマンフィルタにより位置及び速度が予測されているＪ台の周辺車両（Ｊは正の整数）の推定値の何れかと紐付ける必要がある。

大まかな方針として、既に前時刻ステップにおいて予測された周辺車両の現時刻ステップの予測位置との距離が最も近い観測値を、その周辺車両の観測値として採用して両者を紐付ける。但し、予測位置に最も近い観測値であっても、その距離が閾値を超える場合は、その観測値はその周辺車両の観測値としては採用せず紐付けしない。

Ｊ台の周辺車両のうち、いずれの観測値も紐付けされなかった周辺車両については、その周辺車両については見失われたものとし、その推定値及び誤差共分散を周辺車両情報記憶部１０６から削除して、以後、位置速度予測部１０７により取り扱われない。
他方、何れの周辺車両にも紐付けられなかった観測値については、それを新規に発見された周辺車両のものとみなし、その観測値は、その時刻ステップの推定値とみなされて、周辺車両情報記憶部１０６に記憶される。その新たに記憶される観測値の誤差共分散には観測雑音の分散Ｒを用いるか、又は、零行列が用いられる。

紐付けのための距離は、次のように測定される。
まず、Ｊ台の周辺車両ｏ＾_ｊのそれぞれについて、時刻ステップｋ−１において予測された時刻ステップｋにおける位置Ｙ・ｘ＾_{ｋ｜ｋ−１}をその平均値とし、誤差共分散Ｙ・Ｐ_{ｊ、ｋ｜ｋ−１}・Ｙ^Ｔをその分散とした、多変量ガウス分布ｇ_ｊ、ｋ（Ｘ）を考えると、ｇ_ｊ、ｋ（Ｘ）は、周辺車両ｏ＾_ｊが位置Ｘにいる確率を表している。言い換えると、ｇ_ｊ、ｋ（Ｙ・ｚ_ｉ、ｋ）は、周辺車両ｏ＾_ｊが観測された位置Ｙ・ｚ_ｉ、ｋにいる確率を表している。

より尤もらしい観測値との距離を小さくするため、１／ｇ_ｊ、ｋ（Ｙ・ｚ_ｉ、ｋ）、又は、１−ｇ_ｊ、ｋ（Ｙ・ｚ_ｉ、ｋ）を、紐付けのために測る距離とする。但し、Ｙは、位置速度ｘ＾_{ｋ｜ｋ−１}から位置のみを取り出すための次の式（１７）のような行列とする。
Ｙ＝［１ ０ ０ ０］ （１７）
［０ １ ０ ０］

衝突予測部１０８は、位置速度予測部１０７での予測の結果から、車両１３０と、周辺車両との衝突を予測する。例えば、衝突予測部１０８は、次に説明するとおり、任意の時刻ステップ及び位置において衝突が起こる確率に基づき、衝突の有無を予測する。
時刻ステップｋにおける予測に基づく、時刻ステップｋ＋ｎにおける位置Ｙ・ｘ＾_{ｋ＋ｎ｜ｋ−１}をその平均値とし、誤差共分散Ｙ・Ｐ_{ｊ、ｋ＋ｎ｜ｋ−１}・Ｙ^Ｔをその分散とした、多変量ガウス分布ｇ_{ｊ、ｋ、ｎ}（ｘ）を考えると、これは時刻ステップｋ＋ｎにおいて周辺車両ｏ＾_ｊが位置ｘにいる確率である周辺車両位置確率を表している。

同様に車両１３０の位置及び速度の予測に基づいて、時刻ステップｋ＋ｎにおいて、車両１３０が位置ｘにいる確率である対象車両位置確率をｆ_ｋ、ｎ（ｘ）とすると、車両１３０と、何れかの周辺車両とが同じ座標ｘにいること、つまり衝突する確率である衝突確率ｈ_ｋ、ｎ（ｘ）は、次の式（１８）で示される。

（１８）

よって、予測される衝突の有無は、衝突確率ｈ_ｋ、ｎ（ｘ）が閾値λを超えるか否かにより、次の式（１９）のように判定できる。

（１９）

但し、位置の範囲Ｘは、以下の式（２０）に表されるとおり、対象車両位置確率ｆ_ｋ、ｎ（ｘ）が閾値λを超える範囲とする。
Ｘ＝｛ｘ：ｆ_ｋ、ｎ（ｘ）＞λ｝ （２０）

図３は、実施の形態に係る衝突予測装置１００のハードウェア構成を概略的に示すブロック図である。
衝突予測装置１００は、メモリ１２０と、プロセッサ１２１と、周辺監視センサインタフェース（以下、Ｉ／Ｆという）１２２と、警告Ｉ／Ｆ１２３と、車両情報Ｉ／Ｆ１２４とを備える。

衝突予測装置１００の機能は、プログラムとしてメモリ１２０に記憶されており、プロセッサ１２１がそれを読み出して実行する。
衝突予測装置１００は、周囲監視センサＩ／Ｆ１２２を備え、車両１３０の周囲を計測する周囲監視センサ１１１が周囲監視センサＩ／Ｆ１２２に接続されている。プロセッサ１２１が実行するプログラムは、周囲監視センサ１１１のセンサデータである他車両の自車両に対する相対位置および相対速度にアクセスすることができる。後述するように、車両１３０の速度と、周辺車両との相対速度を基に、周辺車両の絶対速度を得ることが可能である。

また、衝突予測装置１００は、警告Ｉ／Ｆ１２３を備え、警告装置１３３が警告Ｉ／Ｆ１２３に接続されている。プロセッサ１２１が実行するプログラムは、警告装置１３３を通して車両１３０の運転手に対して警告を提示することができる。

また、衝突予測装置１００は、車両情報Ｉ／Ｆ１２４を備え、車両１３０のＣＡＮが車両情報Ｉ／Ｆ１２４に接続されている。プロセッサ１２１が実行するプログラムは、アクセルペダル、ブレーキペダル、雨滴センサの情報及び車速情報にアクセスすることが出来る。

以上のようなプログラムは、ネットワークを通じて提供されてもよく、また、記録媒体に記録されて提供されてもよい。即ち、このようなプログラムは、例えば、プログラムプロダクトとして提供されてもよい。このため、衝突予測装置１００は、以上のようなプログラムをコンピュータが実行することで実現可能となる。

次に、動作について説明する。
図４は、実施の形態に係る衝突予測装置１００の動作を示すフローチャートである。
衝突予測装置１００は、電源の投入による動作開始後、電源切断等による動作終了までの間、図４のステップＳ１０及びＳ１６に示されているように、Ｓ１１〜Ｓ１５の処理を、周期Δｔで繰り返す。

ステップＳ１１では、制動時間算出部１０２は、車両１３０の車速ｖ、摩擦係数μ、重力加速度ｇを基に、制動時間ｓを算出する。
ステップＳ１２では、反応時間検知部１０３は、車両１３０の運転手の反応時間を計測し、それを反応時間設定記憶部１０４に記録する。

ステップＳ１３では、予測時間特定部１０５は、制動時間ｓ及び反応時間ｒを基に、衝突の予測を行う予測時間に対応する予測時刻ステップ集合Ｍを算出する。
ステップＳ１４では、位置速度予測部１０７は、周辺監視センサ１３１が検知した周辺車両の位置及び速度を観測値として現時刻ステップにおける状態値の推定値を求め、さらに、その推定値を基に予測時刻ステップ集合Ｍの範囲の各時刻ステップにおける周辺車両の位置及び速度を予測する。

ステップＳ１５では、衝突予測部１０８は、予測時刻ステップ集合Ｍの範囲の各時刻ステップにおける車両１３０及び周辺車両の位置及び速度を基に、車両１３０と何れかの周辺車両とが衝突する確率を算出し、その確率を警告装置１３３へ出力する。

以上のように、本実施の形態によれば、運転手の反応時間に基づき予測処理の時刻範囲を制限するようにしているので、運転手への警告が必要な衝突の予測が欠けることなく、計算コストを削減することができる。

１００ 衝突予測装置、 １０１ 制動加速設定記憶部、 １０２ 制動時間算出部、 １０３ 反応時間検知部、 １０４ 反応時間設定記憶部、 １０５ 予測時間特定部、 １０６ 周辺車両情報記憶部、 １０７ 位置速度予測部、 １０８ 衝突予測部、 １３０ 車両、 １３１ 周辺監視センサ、 １３２ 画像センサ、 １３３ 警告装置。

Claims (9)

1. 車両に搭載される情報処理装置であって、
   前記車両が制動により停止するのに要する時間である制動時間を算出する制動時間算出部と、
   前記車両の運転手が、前記車両の周囲の環境の変化に対して対応を考えて、前記対応を実行するまでに要する時間である反応時間を検知する反応時間検知部と、
   前記制動時間と前記反応時間とを加算した時間が長いほど長くなるように、将来において、前記車両と、前記車両の周辺の車両である周辺車両との衝突を予測する時刻の範囲である予測時間を特定する予測時間特定部と、
   前記予測時間に含まれる時刻において、前記車両の位置及び速度と、前記周辺車両の位置及び速度と、の予測を実行する位置速度予測部と、
   前記予測の結果から、前記車両と前記周辺車両とが衝突するか否かを予測する衝突予測部と、を備えること
   を特徴とする情報処理装置。
2. 前記予測時間特定部は、前記制動時間と、前記反応時間と、予め定められた時間とを加算することにより前記予測時間を特定すること
   を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記反応時間検知部は、信号が停止から進行に変わってから、前記運転手が前記車両のアクセルペダルを操作するまでの時間により、前記反応時間を検知すること
   を特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 前記反応時間検知部は、前記車両に取り付けられた撮像装置から得られる画像により、前記信号が前記停止から前記進行に変わった時刻を特定すること
   を特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記反応時間検知部は、前記車両の電子制御ユニットから、前記アクセルペダルの操作を示す情報を取得することで、前記アクセルペダルが操作された時刻を特定すること
   を特徴とする請求項３又は４に記載の情報処理装置。
6. 前記制動時間算出部は、前記車両の速度を、道路の摩擦係数に重力加速度を乗算した値で除算することにより、前記制動時間を算出すること
   を特徴とする請求項１から４の何れか一項に記載の情報処理装置。
7. 前記制動時間算出部は、前記車両の電子制御ユニットから、前記車両に取り付けられている雨滴センサによる雨滴の検出の有無を示す情報を取得し、雨滴が検出されている場合には、雨滴が検出されている場合よりも、前記摩擦係数を小さな値にすること
   を特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
8. 車両に搭載されるコンピュータを、
   前記車両が制動により停止するのに要する時間である制動時間を算出する制動時間算出部、
   前記車両の運転手が、前記車両の周囲の環境の変化に対して対応を考えて、前記対応を実行するまでに要する時間である反応時間を検知する反応時間検知部、
   前記制動時間と前記反応時間とを加算した時間が長いほど長くなるように、将来において、前記車両と、前記車両の周辺の車両である周辺車両との衝突を予測する時刻の範囲である予測時間を特定する予測時間特定部、
   前記予測時間に含まれる時刻において、前記車両の位置及び速度と、前記周辺車両の位置及び速度と、の予測を実行する位置速度予測部、及び、
   前記予測の結果から、前記車両と前記周辺車両とが衝突するか否かを予測する衝突予測部、として機能させること
   を特徴とするプログラム。
9. 車両が制動により停止するのに要する時間である制動時間を算出し、
   前記車両の運転手が、前記車両の周囲の環境の変化に対して対応を考えて、前記対応を実行するまでに要する時間である反応時間を検知し、
   前記制動時間と前記反応時間とを加算した時間が長いほど長くなるように、将来において、前記車両と、前記車両の周辺の車両である周辺車両との衝突を予測する時刻の範囲である予測時間を特定し、
   前記予測時間に含まれる時刻において、前記車両の位置及び速度と、前記周辺車両の位置及び速度と、の予測を実行し、
   前記予測の結果から、前記車両と前記周辺車両とが衝突するか否かを予測すること
   を特徴とする情報処理方法。

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