KR20190034360A - 씬 이해 장치 - Google Patents

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KR20190034360A
KR20190034360A KR1020197008488A KR20197008488A KR20190034360A KR 20190034360 A KR20190034360 A KR 20190034360A KR 1020197008488 A KR1020197008488 A KR 1020197008488A KR 20197008488 A KR20197008488 A KR 20197008488A KR 20190034360 A KR20190034360 A KR 20190034360A
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KR
South Korea
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obstacle
risk
frame
vehicle
specific point
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Application number
KR1020197008488A
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Inventor
마사노리 요시히라
세이고 와타나베
노리마사 기시
Original Assignee
닛산 지도우샤 가부시키가이샤
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Abstract

씬 이해 장치는, 도로 상에 있어서 차량끼리 또는 차량과 사람이 교착하는 특정 지점에, 장해물을 검출하기 위한 1 또는 2 이상의, 도로 구조에 따른 형상의 장해물 검출 프레임(42)이 미리 설정되어 있는 지도 데이터를 취득한다. 자차의 주행 예정 경로(51) 상에 있는 특정 지점에 있어서, 장해물 검출 프레임(42)에 장해물이 있는지 여부를 판단하여, 장해물의 유무의 판단 결과에 기초하여, 특정 지점의 위험도를 산출한다.

Description

씬 이해 장치{SCENE ASCERTAINMENT DEVICE}
본 발명은 도로 상에 있어서 차량끼리 또는 차량과 사람이 교착하는 특정 지점의 위험도를 판단하는 씬 이해 장치에 관한 것이다.
종래부터, 자차의 주변의 잠재적인 위험도를 산출하기 위한 위험도 산출 장치가 제안되어 있다(특허문헌 1 참조). 특허문헌 1에서는, 장해물 검출 장치로부터의 정보에 기초하여, 자차의 주변에 격자상 영역인 메쉬의 설정을 변화시키고, 당해 메쉬의 각 교점 또는 개개의 격자상 영역에서의 리스크 포텐셜을 산출한다. 그리고, 이 산출된 리스크 포텐셜에 따라서, 자차의 목표 경로를 설정하고 있다.
국제 공개 제2012/032624호
자차 주변의 격자상 영역의 전부에 있어서 리스크 포텐셜을 산출하고 있기 때문에, 많은 장해물이 검출된 경우에는, 연산 부하가 증대해버려, 위험도를 산출할 때까지의 시간이 길어져버린다고 하는 문제가 있다.
본 발명은 상기 과제를 감안하여 이뤄진 것이며, 그 목적은, 연산 부하가 과도하게 증대하는 것을 억제하는 씬 이해 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 일 형태에 관한 씬 이해 장치는, 차량끼리 또는 차량과 사람이 교착하는 특정 지점에 있어서, 미리 설정되어 있는, 도로 구조에 따른 형상의 장해물 검출 프레임에 장해물이 있는지 여부를 판단하여, 그 판단 결과에 기초하여, 특정 지점의 위험도를 산출한다.
도 1은, 제1 실시 형태에 따른 씬 이해 장치를 포함하는 운전 지원 장치(1a)의 전체 구성을 도시하는 블록도이다.
도 2는, 연산 회로(17a)에 의해 구성되는 복수의 연산 처리부를 도시하는 블록도이다.
도 3은, 제1 실시 형태에 따른 씬 이해 방법을 포함하는 운전 지원 방법의 일례를 도시하는 흐름도이다.
도 4의 (a)는 삼거리에 있어서의 연석(41)의 위치를 나타내는 연석 정보 또는 도로 네트워크 정보의 예를 도시하는 평면도이며, 도 4의 (b)는 삼거리에 설정되는 장해물 검출 프레임(42)의 예를 도시하는 평면도이다.
도 5의 (a) 및 (b)는 합류 지점의 일례, 및 합류 지점에 설정되는 장해물 검출 프레임(42)의 예를 도시하는 평면도이며, 도 5의 (c) 및 (d)는 횡단보도(45)의 일례, 및 횡단보도(45)에 설정되는 장해물 검출 프레임(42)의 예를 도시하는 평면도이다.
도 6의 (a)는 신호기가 있는 삼거리에 설정되는 주시 프레임(48)의 예를 도시하는 평면도이며, 도 6의 (b)는 신호기가 없는 삼거리에 설정되는 주시 프레임(48)의 예를 도시하는 평면도이며, 도 6의 (c)는 장해물(49)에 의해 발생하는 사각과 주시 프레임(48)이 중첩되어 있는 모습을 도시하는 평면도이다.
도 7의 (a)는 합류 지점에 설정되는 주시 프레임(48)의 예를 도시하는 평면도이며, 도 7의 (b)는 횡단보도에 설정되는 주시 프레임(48)의 예를 도시하는 평면도이다.
도 8의 (a)는 11개의 장해물 검출 프레임(R01 내지 R11), 2개의 주시 프레임(T01, T02)이 설정되어 있는 삼거리를 도시하는 평면도이다. 도 8의 (b) 내지 도 8의 (e)는 도 8의 (a)의 삼거리에 있어서, 장해물이 있는 장해물 검출 프레임(R01 내지 R11) 및 사각과 중첩되는 주시 프레임(T01, T02)의 조합의 예를 도시하는 평면도이다.
도 9의 (a) 내지 도 9의 (d)는 검출 프레임 선택부(25)에 의해 선택되는 장해물 검출 프레임(42')의 예를 도시하는 평면도이며, 도 9의 (e) 및 도 9의 (f)는 검출 프레임 선택부(25)에 의해 선택되는 주시 프레임(48')의 예를 도시하는 평면도이다.
도 10은, 제2 실시 형태에 따른 씬 이해 장치를 포함하는 운전 지원 장치(1b)의 전체 구성을 도시하는 블록도이다.
도 11은, 연산 회로(17b)에 의해 구성되는 복수의 연산 처리부를 도시하는 블록도이다.
도 12는, 제2 실시 형태에 따른 씬 이해 방법을 포함하는 운전 지원 방법의 일례를 도시하는 흐름도이다.
도 13은, 도 12의 스텝 S33 및 스텝 S23의 상세한 수순을 도시하는 흐름도이다.
도 14는, 도 13의 스텝 S47에 도시하는 지식 트리(교차점 입구)의 상세한 수순을 도시하는 흐름도이다.
도 15는, 도 13의 스텝 S49에 도시하는 지식 트리(교차점 내부)의 상세한 수순을 도시하는 흐름도이다.
도 16은, 도 13의 스텝 S51에 도시하는 지식 트리(교차점 출구)의 상세한 수순을 도시하는 흐름도이다.
(제1 실시 형태)
이어서, 도면을 참조하여, 본 발명의 실시 형태를 상세하게 설명한다.
(제1 실시 형태)
도 1을 참조하여, 제1 실시 형태에 따른 씬 이해 장치를 포함하는 운전 지원 장치(1a)의 전체 구성을 설명한다. 운전 지원 장치(1a)는 자차의 주행 예정 경로상의 특정 지점에 있어서 타차 또는 사람과 교착할 위험도(씬)에 기초하여 자차의 행동(운전 지원 방법)을 결정하고, 운전 지원을 실행하는 장치이다. 씬 이해 장치는, 위험도를 산출하는, 즉 씬을 이해하는 장치이다. 특정 지점이란, 도로 상에 있어서 차량끼리 또는 차량과 사람이 교착하는 지점이며, 예를 들어, 3개 이상의 도로가 모이는 교차점, 고속 도로의 합류 지점, 횡단보도가 포함된다. 따라서, 씬 이해 장치는, 자차가 특정 지점을 주행할 때에 특정 지점의 주위에 있는 타차 또는 사람을 검출하고, 타차 또는 사람과 교착할 위험도를 산출한다. 그리고, 운전 지원 장치(1a)는 자차가 특정 지점을 안전하게 주행하기 위해서, 위험도에 기초하여 자차의 행동(운전 지원 방법)을 결정하고, 운전 지원을 실행한다.
운전 지원 장치(1a)는 GPS(11)와, 지도 데이터베이스(12)와, 차량 탑재 카메라(13) 및 레이저 센서(14)와, 조작부(15)와, 위험도 데이터베이스(16)와, 연산 회로(17a)를 구비한다. GPS(11)는, 자차의 현재 위치를 검출하는 자차 위치 검출부의 일례이다. 지도 데이터베이스(12)는 지도 데이터를 기억하는 지도 기억부의 일례이다. 차량 탑재 카메라(13) 및 레이저 센서(14)는 차량 주위에 존재하는 장해물의 위치를 검출하는 장해물 검출부의 예이다. 조작부(15)에는, 자차의 탑승원의 지시를 접수하는 부재이며, 마이크, 인스트루먼트 패널에 배치된 터치 패널, 스티어링 스위치 등이 포함된다. 위험도 데이터베이스(16)는 장해물이 있는 장해물 검출 프레임의 조합과 위험도의 관계를 기억한다. 위험도 데이터베이스(16) 및 장해물 검출 프레임에 대해서는 후술한다.
연산 회로(17a)는 장해물 정보 및 지도 정보를 사용하여, 위험도를 산출하여 운전 지원을 실행하는 일련의 연산 처리를 실행하는 회로이며, 예를 들어, CPU, RAM, ROM, 메모리, 입출력 제어 회로를 포함하는 범용의 마이크로컴퓨터이다. 마이크로컴퓨터에는, 일련의 연산 처리가 기술된 컴퓨터 프로그램이 미리 인스톨되고, 마이크로컴퓨터가 컴퓨터 프로그램을 실행함으로써, 마이크로컴퓨터는, 상기한 일련의 연산 처리를 실행하기 위한 복수의 연산 처리부를 구성한다. 연산 회로(17a)에 의해 구성되는 복수의 연산 처리부에 대해서는, 도 2를 참조하여 후술한다.
GPS(11)는, 위성 항법 시스템에 있어서의 NAVSTAR 위성으로부터의 전파를 수신하고, 자차의 위치를 실시간으로 측정한다. 지도 데이터베이스(12)에 기억되어 있는 지도 데이터에 있어서, 장해물을 검출하기 위한 1 또는 2 이상의, 도로 구조에 따른 형상의 장해물 검출 프레임이 특정 지점의 각각에 미리 설정되어 있다. 차량 탑재 카메라(13)는 자차에 탑재되고, 자차 주위를 촬상하여 주위 화상을 취득한다. 연산 회로(17a)는 주위 화상을 해석하여 장해물의 유무 및 그 위치를 판단한다. 레이저 센서(14)는 펄스 상의 레이저를 사출하여 장해물로부터의 반사광을 검출함으로써, 자차로부터 장해물까지의 거리 및 방위를 검출한다.
도 2를 참조하여, 연산 회로(17a)에 의해 구성되는 복수의 연산 처리부를 설명한다. 연산 회로(17a)는 복수의 연산 처리부로서, 위험도를 산출하여 운전 지원 방법을 결정하는 씬 이해부(21)와, 결정한 운전 지원을 실행하는 운전 지원부(22)를 구성한다. 씬 이해부(21)는 지도 취득부(23)와, 경로 연산부(24)와, 검출 프레임 선택부(25)와, 장해물 판단부(26)와, 위험도 산출부(27)와, 사각 중첩 판단부(28)와, 부호화 처리부(29)와, 위험도 데이터 취득부(30)를 구비한다.
운전 지원부(22)는 씬 이해부(21)에 의해 결정된 자차의 행동(운전 지원 방법)에 따라서, 운전 지원을 실행한다. 구체적으로는, 운전 지원 장치(1a)가 각종 액추에이터를 구동함으로써, 스티어링 조작 및 페달 조작을 포함하는 모든 운전 조작을 스스로 주체적으로 행하는 자동 운전 제어여도 된다. 또는, 운전자의 청각, 시각, 촉각 등의 오감을 통해서, 운전자가 행해야 할 운전 조작을 지시, 시사, 또는 암시해도 된다.
경로 연산부(24)는 GPS(11)에 의해 측정된 자차의 현재 위치로부터 조작부(15)가 접수한 목적지까지의 주행 예정 경로를 연산한다. 또한, 실시 형태에서는, 운전 지원 장치(1a) 또는 씬 이해 장치가, 스스로, 주행 예정 경로를 연산하는 기능을 갖는 경우를 설명한다. 그러나, 운전 지원 장치(1a) 또는 씬 이해 장치는, 다른 장치에 의해 연산된 주행 예정 경로를 외부로부터 취득해도 상관없다.
지도 취득부(23)는 지도 데이터베이스(12)로부터, 주행 예정 경로에 관한 지도 데이터를 취득한다. 지도 취득부(23)는 주행 예정 경로 상에 있는 특정 지점을 읽어들이고, 또한, 특정 지점의 각각에 설정되어 있는 장해물 검출 프레임을 읽어들인다. 지도 데이터로서 디지털 지도를 사용할 수 있다. 디지털 지도는, 도 4의 (a)에 도시하는 연석(41)의 위치를 나타내는 연석 정보 또는 도로 네트워크 정보를 구비한다. 연석 정보는 자차의 주행 가능 영역을 산출할 때에 이용된다. 도로 네트워크 정보는, 자차가 다음 시각에서 주행할 수 있는 영역을 구하기 위하여 이용된다. 또한, 디지털 지도는, 도로 구조에 따른 형상의 장해물 검출 프레임의 정보도 구비한다.
또한, 실시 형태에서는, 지도 데이터베이스(12)가 차량에 탑재되는 경우를 나타내지만, 이에 한정하지 않고, 차량 외의 서버 상에 기억되어 있어도 된다. 이 경우, 지도 취득부(23)는 네트워크를 통하여 차량 외로부터 지도 데이터를 취득하면 된다. 또한, 위험도 데이터베이스(16)에 대해서도 마찬가지이다. 또한, 장해물 검출 프레임은, 처음부터 지도 데이터베이스(12) 상에 설정되도록 해도 된다.
도 4의 (b)에 도시한 바와 같이, 하나의 특정 지점(예를 들어, 삼거리)에는, 도로 구조에 따른 형상의 복수의 장해물 검출 프레임(42)이 설정되어 있다. 교차점의 입구 및 출구, 교차점의 내부, 횡단보도 및 그것에 인접하는 보도 부분 등에 장해물 검출 프레임(42)이 설정되어 있다. 교차점의 내부에는, 교차점을 직진 또는 우좌회전하는 진로마다 장해물 검출 프레임(42)이 설정되어 있다.
차량끼리가 교착하는 특정 지점의 다른 예로서, 도 5의 (a) 및 도 5의 (b)에 도시한 바와 같이, 합류 차선(43)(지선을 포함한다)으로부터 본선(44)에의 합류 지점이 있다. 또한, 차량과 사람이 교착하는 특정 지점으로서, 도 5의 (c) 및 도 5의 (d)에 도시한 바와 같이, 횡단보도(45)가 있다. 이들 특정 지점에도, 교착하기 전(씬 입구), 교착하는 부분(씬 내부), 및 교착한 후(씬 출구)의 각각에, 복수의 장해물 검출 프레임(42)이 미리 설정되어 있다.
장해물 판단부(26)는 주행 예정 경로 상에 있는 특정 지점에 있어서, 장해물 검출 프레임에 장해물이 있는지 여부를 판단한다. 장해물 판단부(26)는 차량 탑재 카메라(13) 및 레이저 센서(14)에 의해 검출된 장해물의 위치가, 장해물 검출 프레임의 내부인지 여부를 판단한다.
위험도 산출부(27)는 장해물의 유무의 판단 결과에 기초하여, 특정 지점의 위험도를 산출한다. 위험도의 구체적인 산출 방법의 예는 후술하지만, 이들에 한정되지 않고, 기지의 방법(예를 들어, 특허문헌 1 기재된 방법)을 적절히 사용해도 상관없다.
씬 이해부(21)는 자차가 이제부터 달릴 주행 영역을 연석 정보 또는 도로 네트워크 정보로부터 구한다. 주행 영역 중에 특정 지점이 포함되는 경우, 특정 지점에 설정되어 있는 장해물 검출 프레임을 읽어들인다. 자차에 탑재된 외계 센싱 장치(차량 탑재 카메라(13) 및 레이저 센서(14))를 사용하여 장해물을 검출한다. 검출된 장해물이 장해물 검출 프레임에 포함되는지 여부를 판단한다. 특정 지점의 소정의 장해물 검출 프레임에 장해물이 있는 경우, 특정 지점이 위험하다고 판단한다. 위험도는 장해물 검출 프레임마다 설정해도 되고, 위험도는 장해물 검출 프레임마다 바꾸어도 된다. 즉, 위험도를 산출할 때에 장해물 검출 프레임마다 다른 가중치 부여를 해도 된다.
이와 같이, 씬 이해부(21)는 지도 데이터에 미리 설정된 장해물 검출 프레임(42)에 있어서의 장해물의 유무에 기초하여 특정 지점의 위험도를 산출한다. 따라서, 위험도의 산출에 무관계인 위치에서 검출되는 장해물을 처리 대상으로부터 배제할 수 있으므로, 연산 부하가 과도하게 증대되는 것이 억제된다.
지도 데이터베이스(12)에 기억되어 있는 지도 데이터에 있어서, 장해물 검출 프레임 뿐만 아니라, 장해물에 의해 발생하는 사각과 중첩되는지 여부를 주시해야 할 주시 프레임이, 특정 지점의 각각에 미리 설정되어 있어도 된다. 이 경우, 지도 취득부(23)는 주시 프레임이 특정 지점에 미리 설정되어 있는 지도 데이터를 취득한다. 도 2에 도시한 바와 같이, 씬 이해부(21)는 장해물에 의해 발생하는 사각이 주시 프레임과 중첩되어 있는지 여부를 판단하는 사각 중첩 판단부(28)를 더 구비한다. 위험도 산출부(27)는 중첩되어 있는지 여부의 판단 결과에 기초하여, 특정 지점의 위험도를 산출한다. 따라서, 사각에 장해물이 존재하는 것을 상정하여 특정 지점의 위험도를 산출할 수 있다.
주시 프레임(48)은 타차, 건축물 또는 벽의 존재에 의해 사각으로 되기 쉬운 위치에 설치된다. 주시 프레임(48)은 또한, 사각으로 되었을 때에 타차나 사람이 튀어나오면 위험한 위치에 설치된다. 주시 프레임(48)을 설치하는 위치는, 자차(46)의 경로나 특정 지점으로의 진입 방향에 따라서 상이하다. 특정 지점이 동일하고, 또한, 자차의 경로가 동일할지라도, 주시 프레임의 위치와 수는 상이한 경우가 있다. 예를 들어, 특정 지점에 있어서의 신호기의 유무에 따라, 필요한 주시 프레임의 수는 변화한다.
도 6의 (a)는 신호기가 있는 삼거리에 설정되는 주시 프레임(48)의 예를 도시한다. 대향 차선의 입구에 타차가 있으면, 타차의 옆에 있는 바이크 레인이 사각으로 되기 쉽다. 교차점 내에 선행차가 있으면 횡단보도나 자차선의 출구 부근이 사각으로 되기 쉽다. 따라서, 사각으로 되기 쉬운 이들 위치에 주시 프레임(48)을 설치한다.
도 6의 (b)는 신호기가 없는 삼거리에 설정되는 주시 프레임(48)의 예를 도시한다. 자차(46)가 주행하는 도로에 교차하는 다른 도로로부터 타차가 유입되는 씬을, 위험도의 연산에 있어서 고려할 필요가 있다. 다른 도로의 대향 차선 입구가 선행차에 의해 사각으로 되기 쉽다. 따라서, 다른 도로의 대향 차선 입구에 주시 프레임(48)을 설치한다.
위험도 산출부(27)는 자차(46)에 설치한 센서로부터 구해지는 사각(50)이 주시 프레임(48)에 중첩되어 있는 상태량으로부터 위험도를 산출한다. 예를 들어, 위험도 산출부(27)는 주시 프레임(48)의 면적에 대하여 사각과 주시 프레임이 중첩되는 면적이 차지하는 비율로부터 위험도를 산출한다. 또는, 위험도 산출부(27)는 주시 프레임(48)의 외주에 대하여 사각과 중첩되는 주시 프레임의 길이(48a)가 차지하는 비율로부터 위험도를 산출해도 된다. 위험도 산출부(27)는 이들 상태량이 기준값보다도 큰 경우에, 전망이 나쁘므로 높은 위험도를 산출할 수 있다.
도 7의 (a)에 도시한 바와 같이, 합류 지점에 있어서, 합류 차선(43)과 본선(44) 사이에 벽이 있는 경우, 그 이측은 사각으로 되기 쉽다. 또한, 합류 차선(43)으로부터 본선(44)으로 차선 변경하고 있는 선행차가 있는 경우, 합류 후의 본선(44) 부근이 사각으로 되기 쉽다. 따라서, 사각으로 되기 쉬운 이들 위치에 주시 프레임(48)을 설치한다. 또한, 자차(46)가 합류 차선(43)으로부터 본선(44)으로 진입할 때에는 복수의 주시 프레임(48)을 설치한다. 그러나, 자차(46)가 합류 차선(43)보다도 우선되는 본선(44)을 직진할 뿐인 경우에는 주시 프레임을 설치하지 않는다.
도 7의 (b)에 도시한 바와 같이, 횡단보도에 있어서, 선행차가 있는 경우, 횡단보도의 옆이 사각으로 되기 쉽다. 또한, 횡단보도를 사람이 횡단하고 있는 경우, 횡단보도의 안측이 사각으로 되기 쉽다. 따라서, 사각으로 되기 쉬운 이들 위치에, 주시 프레임(48)을 설치한다.
제1 실시 형태에 있어서, 위험도 산출부(27)는 장해물이 있는 장해물 검출 프레임(42)의 조합에 기초하여, 특정 지점의 위험도를 산출한다. 장해물 검출 프레임(42)의 각각에 대하여 위험도를 산출할 필요가 없으므로, 연산 부하의 과도한 증대를 억제할 수 있다. 또한, 위험도 산출부(27)는 장해물에 의해 발생하는 사각과 중첩되는 주시 프레임(48)을 상기한 장해물 검출 프레임(42)의 조합에 추가하여, 특정 지점의 위험도를 산출해도 상관없다.
상기한 바와 같이, 하나의 특정 지점에는 복수의 장해물 검출 프레임(42)이나 주시 프레임(48)이 설정되어 있다. 위험도 산출부(27)는 장해물이 검출된 복수의 장해물 검출 프레임(42) 및 사각과 중첩되는 주시 프레임(48)의 조합으로부터, 미리 정한 교통 상황을 해독할 수 있는지 여부를 판단한다. 미리 정한 교통 상황을 해독할 수 있는 경우에 한하여, 위험도 산출부(27)는 교통 상황에 기초하는 위험도를 산출한다. 자차가 주행중에 미리 정한 교통 상황을 해독한 경우, 자차가 조우한 환경을 위험한 씬으로서 이해한다.
여기에서는, 장해물이 있는 장해물 검출 프레임(42) 및 사각과 중첩되는 주시 프레임(48)의 조합을 사용하여 위험도를 판단하지만, 장해물 검출 프레임(42) 및 주시 프레임(48)의 각각에 대하여 개별로 위험도를 산출하고, 이들을 집계하여, 특정 지점의 위험도를 산출해도 상관없다.
도 8의 (a)는 11개의 장해물 검출 프레임(R01 내지 R11), 2개의 주시 프레임(T01, T02)이 설정되어 있는 삼거리를 나타낸다. 자차(46)는 주행 예정 경로(51)로서, 삼거리를 우회전한다. 도 8의 (b) 내지 도 8의 (e)는 도 8의 (a)의 삼거리에 있어서, 장해물이 있는 장해물 검출 프레임(42) 및 사각과 중첩되는 주시 프레임(48)의 조합예를 도시한다. 장해물이 있는 장해물 검출 프레임(42) 및 사각과 중첩되는 주시 프레임(48)에 해칭이 실시되어 있다. 도 8의 (b)의 예에서는, 대향 차선의 교차점 입구 및 출구 부근의 장해물 검출 프레임(R04, R06)에서 장해물이 검출되어 있다. 위험도 산출부(27)는 장해물 검출 프레임(R04, R06)의 조합으로부터, 대향 차선이 정체되어 있다고 하는 교통 상황을 판독할 수 있다. 도 8의 (c)의 예에서는, 교차점 내부 및 자차의 교차점 출구 부근의 장해물 검출 프레임(R02, R05, R07)에서 장해물이 검출되고 있다. 위험도 산출부(27)는 장해물 검출 프레임(R02, R05, R07)의 조합으로부터, 우회전처에 타차가 있기 때문에, 교차점 내에 타차가 체류하고 있어, 우회전 대기 정체가 일어났다고 하는 교통 상황을 판독할 수 있다.
도 8의 (d)의 예에서는, 횡단보도 앞의 교차점 내부에 어떤 장해물 검출 프레임(R05)에서 장해물이 검출되어 있다. 그리고, 자차의 교차점 출구의 횡단보도 부근에 있는 주시 프레임(T02)이 사각과 중복되어 있다. 위험도 산출부(27)는 장해물 검출 프레임(R05)과 주시 프레임(T02)의 조합으로부터, 횡단보도에 보행자(53)가 있으므로 횡단보도 앞에서 타차가 정지하고 있거나, 또는, 횡단보도 앞쪽으로 장해물이 있기 때문에 횡단보도가 보이지 않는다고 하는 교통 상황을 판독할 수 있다.
도 8의 (e)의 예에서는, 대향 차선의 교차점 내부에 어떤 장해물 검출 프레임(R05)에서 장해물이 검출되고 있다. 그리고, 대향 차선의 교차점 입구에 있는 주시 프레임(T01)이 사각과 중복되어 있다. 위험도 산출부(27)는 장해물 검출 프레임(R05)과 주시 프레임(T01)의 조합으로부터, 대향 차선의 교차점 내에 타차가 있기 때문에, 대향 차선 입구의 측도가 보이지 않는다고 하는 교통 상황을 판독할 수 있다. 이에 의해, 대향 차선 입구의 측도에 바이크(52)가 있을지도 모른다고 하는 위험성을 판단할 수 있다.
도 1에 도시한 바와 같이, 제1 실시 형태에 따른 씬 이해 장치는, 위험도 데이터베이스(16)를 구비한다. 위험도 데이터베이스(16)는 장해물이 있는 장해물 검출 프레임(42)의 조합이 부호화되고, 부호화된 조합과 위험도의 관계를 기억하고 있다. 씬 이해부(21)는 장해물이 있는 장해물 검출 프레임의 조합을 부호화하는 부호화 처리부(29)를 구비한다. 위험도 산출부(27)는 위험도 데이터베이스(16)를 사용하여, 부호화 처리부(29)에 의해 부호화된 조합으로부터 특정 지점의 위험도를 산출한다. 부호화에 의해 더욱 연산 부하의 증대를 억제할 수 있다. 또한, 부호화하는 조합에, 사각에 중첩되는 주시 프레임(48)을 추가해도 물론 상관없다.
부호화란, 컴퓨터의 비트 열에 의한 고속 정보 처리를 참고로 한, 위험도에 있어서의 정보 표현의 일 수단이다. 부호화에는, 지금까지 설명한 복수의 장해물 검출 프레임과 주시 프레임에 의한 씬 이해의 결과를 사용한다. 조합과 위험도를 관련짓는 방법에는, 과거의 사고 사례나 과거의 인시던트 사례(중대한 재해나 사고에 이른 것은 아니지만, 직결해도 이상하지 않은 일보 직전의 사례)를 참고로 한다. 본 부호화 기술을 사용하여 과거 사례를 수치화한 것을 위험도 데이터베이스(16)에 축적한다.
예를 들어, 장해물이 있는 장해물 검출 프레임(42)과 사각에 중첩되는 주시 프레임(48)의 조합을, 1조의 연속된 수치로서 표현한다. 도 8의 (b) 내지 도 8의 (e)에 도시하는 조합은 부호화되고, 또한 위험도와 관련지어져서, 위험도 데이터베이스(16)에 기억되어 있다. 도 8의 (b)의 조합을 부호화한 결과는 「0001010000000」이며, 도 8의 (c)의 조합을 부호화한 결과는 「010010001000」이며, 도 8의 (d)의 조합을 부호화한 결과는 「0000100100001」이며, 도 8의 (e)의 조합은 「0000100100010」이다.
위험도 산출부(27)는 부호화 처리부(29)에 의해 부호화된 장해물 검출 프레임 및 주시 프레임의 조합과, 위험도 데이터베이스(16)에 기억된 부호화된 조합을 대조하고, 장해물 검출 프레임 및 주시 프레임의 조합에 대응하는 위험도를 산출한다.
또한, 부호화로 표현할 수 있는 값을 확장하기 위해서, 장해물과 사각의 유무뿐만 아니라, 장해물 자체의 속성 정보도 수치로서 표현해도 된다. 장해물 판단부(26)는 주행 예정 경로(51) 상에 있는 특정 지점에 있어서, 장해물 검출 프레임(42)에 있는 장해물의 속성을 검출해도 된다. 부호화 처리부(29)는 장해물이 있는 장해물 검출 프레임(42) 및 장해물의 속성 조합을 부호화한다. 장해물의 속성 정보를 고려함으로써, 위험도의 산출 정밀도가 향상된다. 물론, 이 조합에, 사각과 중첩되는 주시 프레임(48)을 추가해도 상관없다.
장해물의 속성을 수치로서 표현하는 방법으로서, 0과 1의 2비트 표현으로 부호화하고, 조합을 표현하는 비트 열을 증가시키면 된다. 속성 정보에는, 물리적인 정보와 성질적인 정보가 포함된다. 물리적인 정보로서는, 차량의 중량 및 크기를 포함하는 차량 사양, 및 장해물의 종류(보행자, 이륜차, 4륜차)를 들 수 있다. 성질적인 정보로서는, 멈춰 있는지 또는 움직이고 있는지의 정보, 또한, 어떠한 움직임을 하려고 하고 있는지, 등의 움직임 방식의 정보를 들 수 있다.
제1 실시 형태에서는, 도 4 내지 도 7에 도시한 바와 같이, 특정 지점에 미리 설정된 모든 장해물 검출 프레임(42) 및 주시 프레임(48)을 사용하여 위험도를 산출하는 예를 나타냈다. 그러나, 실시 형태는 이것에 한정되지 않는다. 예를 들어, 특정 지점에 미리 설정된 장해물 검출 프레임(42) 중에서 일부의 장해물 검출 프레임(42')을 선택하고, 선택된 장해물 검출 프레임(42')에 대해서, 장해물이 있는지 여부를 판단해도 된다.
도 2에 도시한 바와 같이, 씬 이해부(21)는 특정 지점에 미리 설정되어 있는 장해물 검출 프레임(42) 중에서 주행 예정 경로(51)에 의해 정해지는 장해물 검출 프레임(42')을 선택하는 검출 프레임 선택부(25)를 더 구비한다. 장해물 판단부(26)는 검출 프레임 선택부(25)에 의해 선택된 장해물 검출 프레임(42)에 장해물이 있는지 여부를 판단한다. 이에 의해, 장해물 판단부(26)의 연산 부하의 증대를 억제할 수 있다.
또한, 검출 프레임 선택부(25)는 특정 지점에 미리 설정되어 있는 주시 프레임(48) 중에서 주행 예정 경로(51)에 의해 정해지는 일부의 주시 프레임(48')을 선택해도 된다. 이 경우, 사각 중첩 판단부(28)는 검출 프레임 선택부(25)에 의해 선택된 주시 프레임(48')에, 장해물에 의해 발생하는 사각이 중첩되어 있는지 여부를 판단하면 된다. 이에 의해, 사각 중첩 판단부(28)의 연산 부하의 증대를 억제할 수 있다.
도 9의 (a) 내지 도 9의 (d)는 검출 프레임 선택부(25)에 의해 선택되는 장해물 검출 프레임(42')의 예를 도시한다. 도 9의 (a)는 신호기가 있는 삼거리의 예이며, 도 9의 (b)는 신호기가 없는 삼거리의 예이며, 도 9의 (c)는 합류 지점의 예이며, 도 9의 (d)는 횡단보도의 예이다. 도 9의 (e) 및 도 9의 (f)는 검출 프레임 선택부(25)에 의해 선택되는 주시 프레임(48')의 예를 도시한다. 도 9의 (e)는 신호기가 있는 사거리의 예이며, 도 9의 (f)는 신호기가 없는 사거리의 예이다.
선택의 방법을, 삼거리를 예로 하여 설명한다. 먼저, 자차(46)의 주행 예정 경로(51) 상에 있는 장해물 검출 프레임(42')을 선택한다. 자차(46)의 주행 예정 경로(51)와 교차하는 타차선 상에 있는 장해물 검출 프레임(42')을 선택한다. 그리고, 선택된 장해물 검출 프레임(42')에 접하는 주시 프레임(48')을 선택한다. 이에 의해, 자차(46)의 움직임에 관계되는 장해물 검출 프레임(42') 및 주시 프레임(48')을 선택할 수 있다. 상기한 선택의 방법은, 합류 지점이나 횡단보도 등의 다른 특정 지점에도 적용할 수 있다.
도 3을 참조하여, 제1 실시 형태에 따른 씬 이해 장치를 포함하는 운전 지원 장치(1a)를 사용한 씬 이해 방법 및 운전 지원 방법의 일례를 설명한다.
스텝 S01에 있어서, 지도 취득부(23)는 장해물을 검출하기 위한 1 또는 2 이상의 장해물 검출 프레임(42)이 특정 지점에 미리 설정되어 있는 지도 데이터를 취득한다. 또한, 장해물 검출 프레임(42)을 읽어들이는 타이밍은, 차량이 특정 지점에 가까워졌을 때에, 그때마다, 가까워진 특정 지점에 있어서의 장해물 검출 프레임(42)을 읽어들이도록 해도 된다. 스텝 S03으로 진행하여, 경로 연산부(24)는 자차(46)의 위치 및 목적지의 정보에 기초하여, 자차(46)의 주행 예정 경로(51)를 연산한다. 스텝 S05에 있어서, 장해물 판단부(26)는 차량 탑재 카메라(13) 및 레이저 센서(14)에 의해 검출된, 차량 주위에 있는 장해물의 정보를 취득한다. 스텝 S07에 있어서, 장해물 판단부(26)는 차량 탑재 카메라(13) 및 레이저 센서(14)에 의해 검출된, 장해물의 속성 정보를 취득한다.
스텝 S11로 진행하여, 사각 중첩 판단부(28)는 차량 탑재 카메라(13) 및 레이저 센서(14)에 의해 검출된 장해물에 의해 발생하는 사각의 범위를 연산한다. 스텝 S13으로 진행하여, 씬 이해부(21)는 주행 예정 경로(51) 상에 있는 가장 가까운 특정 지점이, 3 이상의 도로가 모이는 교차점인지 여부를 판단한다. 특정 지점이 교차점인 경우의 수순을 설명한다. 기타의 특정 지점이어도, 동일한 수순을 적용 가능하다.
스텝 S15로 진행하여, 검출 프레임 선택부(25)는 교차점에 미리 설정되어 있는 장해물 검출 프레임(42) 및 주시 프레임(48) 중에서 주행 예정 경로(51)에 의해 정해지는 일부의 장해물 검출 프레임(42') 및 일부의 주시 프레임(48')을 선택한다. 스텝 S17로 진행하여, 사각 중첩 판단부(28)는 장해물에 의해 발생하는 사각이 주시 프레임(48')과 중첩되어 있는지 여부를 판단한다. 스텝 S19로 진행하여, 부호화 처리부(29)는 장해물이 있는 장해물 검출 프레임(42)의 조합을 부호화한다. 그리고, 위험도 산출부(27)는 위험도 데이터베이스(16)로부터, 부호화된 조합과 위험도의 관계를 나타내는 데이터를 판독한다.
스텝 S21로 진행하여, 위험도 산출부(27)는 부호화 처리부(29)에 의해 부호화된 조합과, 부호화된 조합과 위험도의 관계를 나타내는 데이터를 대조함으로써, 특정 지점의 위험도를 산출한다. 위험도 산출부(27)는 스텝 S23에 있어서, 산출된 위험도에 따라서 운전 지원 방법을 결정하고, 운전 지원부(22)로 출력한다. 스텝 S25로 진행하여, 운전 지원부(22)는 결정된 지원 방법에 따라서 운전 지원을 실행한다.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명의 제1 실시 형태에 의하면, 이하의 작용 효과가 얻어진다.
씬 이해 장치는, 지도 데이터에 미리 설정된, 도로 구조에 따른 형상의 장해물 검출 프레임(42)에 있어서의 장해물의 유무에 기초하여, 특정 지점의 위험도를 산출한다. 따라서, 위험도의 산출에 무관계인 위치에서 검출되는 장해물을 처리 대상으로부터 배제할 수 있으므로, 연산 부하가 과도하게 증대되는 것이 억제된다.
도 6에 도시한 바와 같이, 위험도 산출부(27)는 장해물(49)에 의해 발생하는 사각(50)에, 자차(46)가 주시해야 할 주시 프레임(48)이 중첩되어 있는지 여부에 기초하여, 특정 지점의 위험도를 산출한다. 따라서, 사각(50)에 장해물이 존재하는 것을 상정하여 특정 지점의 위험도를 산출할 수 있다.
위험도 산출부(27)는 장해물이 있는 장해물 검출 프레임의 조합에 기초하여, 특정 지점의 위험도를 산출한다. 이에 의해, 장해물의 각각에 대하여 위험도를 산출할 필요가 없으므로, 연산 부하의 과도한 증대를 억제할 수 있다.
위험도 산출부(27)는 위험도 데이터베이스(16)를 사용하여, 부호화된 장해물 검출 프레임의 조합으로부터, 특정 지점의 위험도를 산출한다. 부호화에 의해 더욱 연산 부하의 증대를 억제할 수 있다.
장해물 판단부(26)는 주행 예정 경로(51) 상에 있는 특정 지점에 있어서, 장해물 검출 프레임(42)에 있는 장해물의 속성을 검출하고, 부호화 처리부(29)는 장해물이 있는 장해물 검출 프레임 및 장해물의 속성 조합을 부호화한다. 장해물의 속성(물리적인 정보, 성질적인 정보)을 고려함으로써, 위험도의 산출 정밀도가 향상된다.
도 9에 도시한 바와 같이, 검출 프레임 선택부(25)는 특정 지점에 미리 설정되어 있는 장해물 검출 프레임(42) 중에서 주행 예정 경로(51)에 의해 정해지는 일부의 장해물 검출 프레임(42')을 선택한다. 장해물 판단부(26)는 검출 프레임 선택부(25)에 의해 선택된 장해물 검출 프레임(42')에 장해물이 있는지 여부를 판단한다. 장해물 판단부(26)는 검출 프레임 선택부(25)에 의해 선택된 장해물 검출 프레임(42')만을 판단 대상으로 하면 되므로, 더욱 연산 부하의 증대를 억제할 수 있다.
특정 지점이 3 이상의 도로가 모이는 교차점일 경우, 장해물 검출 프레임(42)은 교차점의 입구, 출구, 교차점의 내부, 및 횡단보도에 설정된다. 이에 의해, 3 이상의 도로가 모이는 교차점의 위험도 산출에 있어서, 연산 부하가 과도하게 증대하는 것이 억제된다.
(제2 실시 형태)
도 10 및 도 11을 참조하여, 제1 실시 형태에 따른 씬 이해 장치를 포함하는 운전 지원 장치(1b)의 구성을 설명한다. 도 1과의 상이점은, 운전 지원 장치(1b)가 위험도 데이터베이스(16) 대신 지식 데이터베이스(17)를 구비하고 있는 점이다. 지식 데이터베이스(17)에는, 특정 지점에 있어서의 자차의 위치에 따라 정해지는 장해물 검출 프레임(42), 및 주의해야 할 장해물 검출 프레임(42)의 순서를 나타내는 데이터(지식 트리)가 기억되어 있다. 특정 지점에 있어서의 자차의 위치에는, 예를 들어, 특정 지점의 입구, 내부 및 출구가 포함된다. 특정 지점의 입구, 내부 및 출구의 각각에 대하여 장해물 검출 프레임(42), 및 주의해야 할 장해물 검출 프레임(42)의 순서가 정해져 있다. 물론, 지식 트리에는, 자차의 위치에 대응하여, 주시 프레임(48) 및 주의해야 할 주시 프레임(48)의 순서가 정해져 있어도 된다.
도 11을 참조하여, 연산 회로(17b)에 의해 구성되는 복수의 연산 처리부를 설명한다. 연산 회로(17b)는 도 2의 연산 회로(17a)와 비교하여, 부호화 처리부(29) 및 위험도 데이터 취득부(30) 대신에 지식 트리 취득부(31)를 구비하는 점에서 상이하다. 기타의 구성은 동일하다. 지식 트리 취득부(31)는 지식 데이터베이스(17)로부터, GPS(11)에 의해 검출된 자차의 위치에 대응하는, 장해물 검출 프레임(42), 및 주의해야 할 장해물 검출 프레임(42)의 순서를 나타내는 데이터(지식 트리)를 취득한다. 장해물 판단부(26)는 지식 데이터베이스(17)로부터 취득한 장해물 검출 프레임(42), 및 주의해야 할 장해물 검출 프레임(42)의 순서에 기초하여, 장해물 검출 프레임(42)에 장해물이 있는지 여부를 차례로 판단한다. 이에 의해, 특정 지점에 있어서의 자차의 위치에 따라, 적절한 위험도 및 운전 지원 방법을 산출할 수 있다.
교차점을 예로 들어, 지식 트리를 사용한 위험도(운전 지원 방법)의 산출 방법을 설명한다. 지식 트리에서는, 교차점 내에서 주의해야 할 영역(장해물 검출 프레임(42) 및 주시 프레임(48)), 및 복수의 영역에 대한 주의해야 할 순서를 설정한다. 지식 트리는, 예를 들어, 「교차점 입구 정보」, 「교차점 출구 정보」, 「교차점 내부의 타차 정보」, 및 「사각 정보」를 포함한다.
구체적으로는, 「교차점 입구 정보」는, 교차점의 입구 부근에 타차가 있는지 여부를 나타내는 정보이다. 「교차점 출구 정보」는, 교차점의 출구 부근에 타차가 있는지 여부를 나타내는 정보이다. 「교차점 내부의 타차 정보」는, 교차점 내부에 타차가 있는지 여부를 나타내는 정보이다. 「사각 정보」는, 교차점 내부의 타차의 존재에 의해 발생하는 사각이 주시 프레임(48)을 가리고 있는지 여부를 나타내는 정보이다.
이들 정보를, 소정의 순서에 따라 취득함으로써 차량의 행동의 종류, 즉 운전 지원 방법을 정한다. 행동의 종류에는, 교차점 입구에 있어서의 「정지선 정지」, 「우회전 대기 영역에서 정지」, 「횡단보도 앞에서 정지」, 「서행하여 전망이 트인 위치까지 주행하고 나서 가속, 또는, 일단 정지」, 「제한 차속 내에서 교차점 통과」가 있다. 지식 트리를 사용함으로써, 어느 것인가의 속도 제어의 지원 방법을 정할 수 있다.
지식 트리는, 교차점에 있어서의 자차의 위치에 따라서 상이하다. 즉, 교차점 입구의 앞에 있는 경우, 교차점 입구부터 우회전 대기 영역까지의 사이에 있는 경우, 우회전 대기 영역부터 횡단보도 앞까지의 사이에 있는 경우의 각각에 대해서, 서로 다른 지식 트리가 미리 준비되어, 지식 데이터베이스(17)에 저장되어 있다.
도 12를 참조하여, 제2 실시 형태에 따른 씬 이해 장치를 포함하는 운전 지원 장치(1b)를 사용한 씬 이해 방법 및 운전 지원 방법의 일례를 설명한다. 도 3과 동일한 스텝에는, 동일한 부호를 부여하여 설명을 생략한다.
도 12의 흐름도는, 도 3에 비하여, 스텝 S19(부호화·위험도 데이터 취득), 스텝 S21(위험도 산출) 대신에, 스텝 S31(지식 트리 취득), 스텝 S33(위험도 산출)을 구비하는 점에서 상이하다. 기타의 스텝은 도 3과 동일하다.
스텝 S31에 있어서, 지식 트리 취득부(31)는 지식 데이터베이스(17)로부터, GPS(11)에 의해 검출된 자차의 위치에 대응하는, 장해물 검출 프레임(42), 주시 프레임(48), 및 주의해야 할 장해물 검출 프레임(42) 및 주시 프레임(48)의 순서를 나타내는 데이터(지식 트리)를 취득한다.
스텝 S33으로 진행하여, 장해물 판단부(26)는 지식 데이터베이스(17)로부터 취득한 지식 트리에 기초하여, 장해물 검출 프레임(42)에 장해물이 있는지 여부를 차례로 판단한다. 위험도 산출부(27)는 장해물의 유무에 따라, 특정 지점의 위험도를 산출한다. 스텝 S23으로 진행하여, 위험도 산출부(27)는 산출된 위험도에 따라서 운전 지원 방법을 결정하고, 운전 지원부(22)로 출력한다.
도 13을 참조하여, 스텝 S33 및 스텝 S23을 상세하게 설명한다. 스텝 S41에 있어서, 장해물 판단부(26)는 GPS(11)에 의해 검출된 자차의 위치가, 교차점 입구의 앞인지 여부를 판단한다. 교차점 입구의 앞일 경우(S41에서 "예"), 스텝 S47로 진행하여, 교차점 입구에 대응하는 지식 트리(교차점 입구)를 실행함으로써, 위험도를 산출하고, 운전 지원 방법을 결정한다. 지식 트리(교차점 입구)의 상세는, 도 14를 참조하여 후술한다.
교차점 입구의 앞이 아닌 경우(S41에서 "아니오"), 스텝 S43으로 진행하여, 자차의 위치가, 교차점 입구부터 우회전 대기 영역까지의 사이에 있는지 여부를 판단한다. 긍정적 판단인 경우(S43에서 "예"), 스텝 S49로 진행하여, 교차점 내부에 대응하는 지식 트리(교차점 내부)를 실행함으로써, 위험도를 산출하고, 운전 지원 방법을 결정한다. 지식 트리(교차점 내부)의 상세는, 도 15를 참조하여 후술한다.
부정적 판단인 경우(S43에서 "아니오"), 스텝 S45로 진행하여, 자차의 위치가, 우회전 대기 영역부터 횡단보도 앞까지의 사이에 있는지 여부를 판단한다. 긍정적 판단인 경우(S45에서 "예"), 스텝 S51로 진행하여, 교차점 출구에 대응하는 지식 트리(교차점 출구)를 실행함으로써, 위험도를 산출하고, 운전 지원 방법을 결정한다. 지식 트리(교차점 출구)의 상세는, 도 16을 참조하여 후술한다.
도 14를 참조하여, 도 12의 스텝 S47에 도시하는 지식 트리(교차점 입구)의 상세한 수순을 설명한다. 상기한 「교차점 입구 정보 D01」에 기초하여, 교차점의 입구 부근에 타차가 있는지 여부를 판단한다. 타차가 있는 경우, 자차의 행동으로서, 정지선에서 정차할 것을 결정한다(S71). 타차가 없는 경우, 「교차점 출구 정보 D03」에 기초하여, 교차점의 출구 부근에 타차가 있는지 여부를 판단한다. 타차가 있는 경우, 자차의 행동으로서, 정지선에서 정차할 것을 결정한다(S73). 타차가 없는 경우, 「교차점 내 정지 차량 정보 D05」에 기초하여, 교차점 내부에 정지하고 있는 타차가 있는지 여부를 판단한다. 타차가 없는 경우, 자차의 행동으로서, 우회전 대기 영역까지 이동할 것을 결정한다(S75).
타차가 있는 경우, 「정지 차량 위치 정보 D07」에 기초하여, 타차가 우회전 대기 영역에 있는지, 대향 차선 입구 부근에 있는지를 판단한다. 타차가 우회전 대기 영역에 있는 경우에 있어서, 대향 차선 입구에 타차에 의한 사각이 형성되는 경우, 자차의 행동으로서, 우회전 대기 영역까지 이동할 것을 결정한다(S81). 타차가 우회전 대기 영역에 있는 경우에 있어서, 타차의 후방에 사각이 형성되는 경우, 자차의 행동으로서, 서행하여 정지할 것을 결정한다(S79). 타차가 대향 차선 입구 부근에 있는 경우에 있어서, 타차의 후방에 사각이 형성되는 경우, 자차의 행동으로서, 서행하여 정지할 것을 결정한다(S79). 타차가 대향 차선 입구 부근에 있는 경우에 있어서, 대향 차선 입구의 측도에 사각이 형성되는 경우, 자차의 행동으로서, 우회전 대기 영역까지 이동할 것을 결정한다(S77).
도 15를 참조하여, 도 12의 스텝 S49에 도시하는 지식 트리(교차점 내부)의 상세한 수순을 설명한다. 상기한 「교차점 출구 정보 D03」에 기초하여, 교차점의 출구 부근에 타차가 있는지 여부를 판단한다. 타차가 있는 경우, 자차의 행동으로서, 우회전 대기 영역에서 정차할 것을 결정한다(S83). 타차가 없는 경우, 「대향 차선 입구 정보 D27」에 기초하여, 대향 차선의 입구 부근에 타차가 있는지 여부를 판단한다. 타차가 있는 경우, 「사각 정보 D13」에 기초하여, 타차의 후방을 전망할 수 있는지 여부를 판단한다. 타차의 후방을 전망할 수 있는 경우, 자차의 행동으로서, 충돌을 회피하기 위한 제어를 행할 것을 결정한다(S87). 타차의 후방을 전망할 수 없는 경우, 자차의 행동으로서, 우회전 대기 영역에서 정차할 것을 결정한다(S85).
대향 차선의 입구 부근에 타차가 없는 경우, 「휩쓸림 정보 D15」을 참조하여, 자차 후방의 내측으로부터, 우회전하는 이륜차가 있는지 여부를 판단한다. 이륜차가 없는 경우, 자차의 행동으로서, 횡단보도 앞까지 이동할 것을 결정한다(S89). 이륜차가 있는 경우, 「사각 정보 D17」에 기초하여, 이륜차의 앞을 전망할 수 있는지 여부를 판단한다. 이륜차의 앞을 전망할 수 있는 경우, 자차의 행동으로서, 이륜차를 먼저 통과시키고 나서, 횡단보도 앞까지 이동할 것을 결정한다(S93). 이륜차의 앞을 전망할 수 없는 경우, 자차의 행동으로서, 우회전 대기 영역에서 정차할 것을 결정한다(S91).
도 16을 참조하여, 도 12의 스텝 S51에 도시하는 지식 트리(교차점 출구)의 상세한 수순을 설명한다. 「대향 차선 좌회전 정보 D19」 또는 「교차점 휩쓸림 정보 D21」에 기초하여, 대향 차선에서 교차점을 좌회전하는 타차, 또는, 자차 후방의 내측으로부터 교차점을 우회전하는 이륜차(타차)가 있는지 여부를 판단한다. 타차가 있는 경우, 자차의 행동으로서, 서행하면서 타차를 선행시킬 것을 결정한다(S95). 타차가 없는 경우, 「횡단보도 정보 D23」에 기초하여, 횡단보도에 사람이 있는지 여부를 판단한다. 사람이 있는 경우, 자차의 행동으로서, 횡단보도 앞에서 정차할 것을 결정한다(S97). 사람이 없는 경우, 「횡단보도 출입구 정보 D25」에 기초하여, 횡단보도의 주위에 사람이 있는지 여부를 판단한다. 주위에 사람이 있는 경우, 자차의 행동으로서, 1초 길게 정지한 후, 사람이 움직이지 않고 있으면, 횡단보도를 통과할 것을 결정한다(S101). 주위에 사람이 없는 경우, 자차의 행동으로서, 횡단보도를 통과할 것을 결정한다(S99).
이상 설명한 바와 같이, 제2 실시 형태에 따르면, 이하의 작용 효과가 얻어진다.
장해물 판단부(26)는 지식 데이터베이스(17)를 참조하여, 자차의 위치에 대응하는 지식 트리(도 14 내지 도 16)를 사용하여, 장해물 검출 프레임(42)에 장해물이 있는지 여부를 차례로 판단한다. 이에 의해, 특정 지점에 있어서의 자차의 위치에 따라, 적절한 위험도를 산출하고, 적절한 차량의 행동을 결정할 수 있다.
상기한 바와 같이 본 발명의 실시 형태를 기재했지만, 이 개시의 일부를 이루는 논술 및 도면은 본 발명을 한정하는 것이라고 이해해서는 안된다. 이 개시로부터 당업자에게는 여러가지 대체 실시 형태, 실시예 및 운용 기술이 명확해질 것이다.
1a, 1b: 운전 지원 장치
2: 장해물 검출 프레임
12: 지도 데이터베이스
16: 위험도 데이터베이스
17: 지식 데이터베이스
21: 씬 이해부(씬 이해 장치)
23: 지도 취득부
24: 경로 연산부(경로 취득부)
25: 검출 프레임 선택부
26: 장해물 판단부
27: 위험도 산출부
28: 사각 중첩 판단부
29: 부호화 처리부
30: 위험도 데이터 취득부
31: 지식 트리 취득부
42, 42': 장해물 검출 프레임
48, 48': 주시 프레임
49: 장해물
50: 사각
51: 자차
51: 주행 예정 경로
52: 바이크(장해물)
53: 보행자(장해물)

Claims (7)

  1. 도로의 교착에 의해, 차량끼리 또는 차량과 사람이 교착하는 특정 지점의 위험도를 판단하는 씬 이해 장치이며,
    장해물을 검출하기 위한 장해물 검출 프레임이, 상기 특정 지점의 도로 구조에 따라, 지도 상의 교차하는 도로의 양쪽에 미리 설정되어 있는 지도 데이터를 취득하는 지도 취득부와,
    자차의 주행 예정 경로를 나타내는 경로 데이터를 취득하는 경로 취득부와,
    상기 주행 예정 경로 상에 있는 상기 특정 지점에 미리 설정되어 있는 복수의 상기 장해물 검출 프레임 중에서, 상기 주행 예정 경로에 따라 정해지는 일부의 장해물 검출 프레임을 선택하는 검출 프레임 선택부와,
    상기 검출 프레임 선택부에 의해 선택된 상기 일부의 장해물 검출 프레임에 장해물이 있는지 여부를 판단하는 장해물 판단부와,
    상기 장해물의 유무의 판단 결과에 기초하여, 상기 특정 지점의 위험도를 산출하는 위험도 산출부
    를 구비하는 것을 특징으로 하는 씬 이해 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 지도 취득부는, 상기 장해물에 의해 발생하는 사각과 중첩되는지 여부를 주시해야 할 주시 프레임이, 상기 특정 지점에 미리 설정되어 있는 상기 지도 데이터를 취득하고,
    상기 씬 이해 장치는, 상기 장해물에 의해 발생하는 사각이 상기 주시 프레임과 중첩되어 있는지 여부를 판단하는 사각 중첩 판단부를 더 구비하고,
    상기 위험도 산출부는, 상기 중첩되어 있는지 여부의 판단 결과에 기초하여, 상기 특정 지점의 위험도를 산출하는
    것을 특징으로 하는 씬 이해 장치.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 특정 지점에는 복수의 상기 장해물 검출 프레임이 설정되고,
    상기 위험도 산출부는, 상기 장해물이 있는 상기 장해물 검출 프레임의 조합에 기초하여, 상기 특정 지점의 위험도를 산출하는
    것을 특징으로 하는 씬 이해 장치.
  4. 제3항에 있어서, 상기 장해물이 있는 상기 장해물 검출 프레임의 조합이 부호화되고, 상기 부호화된 상기 조합과 상기 위험도의 관계를 기억하는 위험도 데이터베이스와,
    상기 장해물이 있는 상기 장해물 검출 프레임의 조합을 부호화하는 부호화 처리부를 구비하고,
    상기 위험도 산출부는, 상기 위험도 데이터베이스를 사용하여, 상기 부호화된 조합으로부터 상기 특정 지점의 위험도를 산출하는
    것을 특징으로 하는 씬 이해 장치.
  5. 제4항에 있어서, 상기 장해물 판단부는, 상기 주행 예정 경로 상에 있는 상기 특정 지점에 있어서, 상기 장해물 검출 프레임에 있는 장해물의 속성을 검출하고,
    상기 부호화 처리부는, 상기 장해물이 있는 상기 장해물 검출 프레임 및 상기 장해물의 속성 조합을 부호화하는
    것을 특징으로 하는 씬 이해 장치.
  6. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 특정 지점에 있어서의 자차의 위치에 따라 정해지는 장해물 검출 프레임, 및 주의해야 할 상기 장해물 검출 프레임의 순서를 기억하는 지식 데이터베이스와,
    자차의 위치를 검출하는 자차 위치 검출부를 더 구비하고,
    상기 장해물 판단부는, 상기 지식 데이터베이스를 참조하여, 자차의 위치에 기초하여, 상기 장해물 검출 프레임에 장해물이 있는지 여부를 차례로 판단하는
    것을 특징으로 하는 씬 이해 장치.
  7. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 특정 지점은, 3 이상의 도로가 모이는 교차점이며,
    상기 장해물 검출 프레임은, 상기 교차점의 입구, 출구, 교차점의 내부 및 횡단보도에 설정되는
    것을 특징으로 하는 씬 이해 장치.
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Families Citing this family (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9470536B2 (en) * 2014-08-08 2016-10-18 Here Global B.V. Apparatus and associated methods for navigation of road intersections
US10188895B1 (en) 2015-08-20 2019-01-29 Matthew Stephen Wallace Weight exerciser with flexible perimeter grip band
JP2018173729A (ja) * 2017-03-31 2018-11-08 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 自動運転制御方法およびそれを利用した自動運転制御装置、プログラム
US10195992B2 (en) * 2017-04-03 2019-02-05 Ford Global Technologies, Llc Obstacle detection systems and methods
WO2019004633A1 (ko) * 2017-06-30 2019-01-03 엘지전자 주식회사 이동 로봇의 동작 방법 및 이동 로봇
CN111201557B (zh) * 2017-10-11 2022-02-25 本田技研工业株式会社 车辆控制装置
JP6676025B2 (ja) 2017-10-23 2020-04-08 本田技研工業株式会社 車両制御装置、車両制御方法、およびプログラム
EP3779153B1 (en) * 2018-04-05 2023-11-22 Nissan Motor Co., Ltd. Vehicle control method and vehicle control device
CN108829096A (zh) * 2018-05-23 2018-11-16 郑州思达科锐网络科技有限公司 一种控制无人驾驶汽车转向的方法及系统
JP7155975B2 (ja) * 2018-12-10 2022-10-19 トヨタ自動車株式会社 車両制御装置
CN109895767B (zh) * 2019-03-19 2020-11-10 奇瑞汽车股份有限公司 汽车的控制方法、装置及存储介质
JP7205799B2 (ja) * 2019-03-29 2023-01-17 マツダ株式会社 車両運転支援システム
RU2769921C2 (ru) 2019-11-21 2022-04-08 Общество с ограниченной ответственностью "Яндекс Беспилотные Технологии" Способы и системы для автоматизированного определения присутствия объектов
JP7365280B2 (ja) 2020-03-25 2023-10-19 ジオテクノロジーズ株式会社 情報処理装置
CN113538893B (zh) * 2020-09-25 2024-05-28 腾讯科技（深圳）有限公司 车辆预警方法、控制方法、装置及电子设备
US11854400B2 (en) * 2022-05-03 2023-12-26 Here Global B.V. Apparatus and methods for predicting events in which drivers fail to see curbs
CN115257728B (zh) * 2022-10-08 2022-12-23 杭州速玛科技有限公司 一种用于自动驾驶的盲区风险区检测方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2012032624A1 (ja) 2010-09-08 2012-03-15 トヨタ自動車株式会社 危険度算出装置

Family Cites Families (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1269445B8 (en) * 2000-02-28 2006-08-23 Calspan Corporation System and method for avoiding accidents in intersections
JP4125569B2 (ja) 2001-09-21 2008-07-30 株式会社 三英技研 運転支援システム、運転支援方法及び運転支援プログラム
US6711480B2 (en) 2001-09-21 2004-03-23 Sanei Co., Ltd. System, method and program for supporting driving of cars
DE10339645A1 (de) * 2003-08-28 2005-04-14 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Bestimmung von Größe und Position einer Parklücke
JP4335651B2 (ja) * 2003-12-03 2009-09-30 富士通テン株式会社 周辺監視装置
JP4604683B2 (ja) * 2004-11-25 2011-01-05 日産自動車株式会社 危険状況警報装置
JP4760562B2 (ja) 2006-06-19 2011-08-31 日産自動車株式会社 車両用周辺情報提示装置及び車両用周辺情報提示方法
US7859432B2 (en) * 2007-05-23 2010-12-28 Che Il Electric Wireing Devices Co., Ltd. Collision avoidance system based on detection of obstacles in blind spots of vehicle
US9672736B2 (en) 2008-10-22 2017-06-06 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Site map interface for vehicular application
JP5407898B2 (ja) 2010-01-25 2014-02-05 株式会社豊田中央研究所 対象物検出装置及びプログラム
US9135825B2 (en) 2010-02-22 2015-09-15 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Risk degree calculation device
US9170332B2 (en) 2010-05-10 2015-10-27 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Risk calculation apparatus
JP5601930B2 (ja) 2010-08-09 2014-10-08 本田技研工業株式会社 車両用表示装置
CN103155015B (zh) * 2010-09-08 2014-12-31 丰田自动车株式会社 移动物预测装置、假想活动物预测装置、程序模块、移动物预测方法以及假想活动物预测方法
GB201101237D0 (en) * 2011-01-25 2011-03-09 Trw Ltd Method of processing images and apparatus
US20130020451A1 (en) * 2011-07-21 2013-01-24 Level 2 Industries, LLC Interactive Visual Display System
WO2014119196A1 (ja) * 2013-01-31 2014-08-07 日本電気株式会社 移動体通信装置、基地局、サーバ装置、移動体通信システム、移動体通信方法及びプログラム
DK177696B1 (en) * 2013-02-25 2014-03-17 Aquaporin As Systems for water extraction
US9779621B1 (en) * 2013-03-15 2017-10-03 Waymo Llc Intersection phase map
CN105612567B (zh) * 2013-07-19 2017-07-18 日产自动车株式会社 车辆用驾驶辅助装置以及车辆用驾驶辅助方法
JP2015072650A (ja) * 2013-10-04 2015-04-16 株式会社デンソーアイティーラボラトリ 経路算出装置、車両制御装置、車両運転支援装置、車両、経路算出プログラム、及び経路算出方法
US9534910B2 (en) * 2014-12-09 2017-01-03 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Autonomous vehicle detection of and response to yield scenarios
KR20170121933A (ko) * 2016-04-26 2017-11-03 삼성에스디에스 주식회사 깊이 센서를 이용한 충돌 회피 방법 및 그 장치
US11308391B2 (en) * 2017-03-06 2022-04-19 Baidu Usa Llc Offline combination of convolutional/deconvolutional and batch-norm layers of convolutional neural network models for autonomous driving vehicles

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2012032624A1 (ja) 2010-09-08 2012-03-15 トヨタ自動車株式会社 危険度算出装置

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