WO2011086661A1 - 衝突位置予測装置 - Google Patents

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moving body
road
collision position
crossing
host vehicle
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浩平 諸冨
加藤　雅之
秀昭 林
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トヨタ自動車株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems
    • G08G1/161—Decentralised systems, e.g. inter-vehicle communication
    • G08G1/163—Decentralised systems, e.g. inter-vehicle communication involving continuous checking
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems
    • G08G1/166—Anti-collision systems for active traffic, e.g. moving vehicles, pedestrians, bikes

Definitions

  • the present invention relates to a collision position prediction apparatus that predicts a collision position between a moving body and a host vehicle.
  • Patent Document 1 while setting the intersection vector of the intersection where the own vehicle turns right or left from the map data, the pedestrian traveling direction vector is set from the pedestrian information, and the collision between the own vehicle and the pedestrian from both vectors.
  • a technique for predicting a position is disclosed.
  • Patent Document 1 discloses a technique for setting a pedestrian travel method vector using position information transmitted from a pedestrian, and a pedestrian travel direction detected from the pedestrian position information multiple times. And when it is the same direction, the technique of setting the advancing direction vector to the advancing direction is disclosed.
  • Patent Document 2 discloses a technique for generating an alarm by an alarm device when there is a movement component in a direction perpendicular to the traveling direction of the host vehicle in the relative movement direction of the pedestrian.
  • Patent Document 3 discloses a technique for determining that the moving object crosses the pedestrian crossing when the distance between the moving object and the pedestrian crossing is a predetermined value or less.
  • FIG. 8 shows a case where the movement vector of the moving body is calculated based on a plurality of pieces of position information detected at predetermined time intervals.
  • a moving body that crosses the road does not always travel in a certain direction, and may move while wobbling.
  • the movement vector of the moving body is calculated by combining the current position information and the previous position information, the direction of each movement vector varies as shown in FIG. It is difficult to predict the collision position between the moving body and the host vehicle with high accuracy based on a plurality of movement vectors having variations in such directions.
  • a vector in a certain direction is calculated once as a movement vector of a moving object
  • a vector in a different direction is calculated once, and processing for excluding vectors in a different direction is performed.
  • processing for excluding vectors in a different direction is performed.
  • FIG. 8 when the direction of the movement vector changes frequently, it is difficult to apply such processing.
  • FIG. 9 shows the position information of a moving body (pedestrian in FIG. 9) crossing the road by a sensor such as a millimeter wave radar or a stereo camera, and the movement of the moving body is performed based on the detected position information.
  • a sensor such as a millimeter wave radar or a stereo camera
  • position information of different positions on the same moving object may be detected as position information of the moving object, as shown in FIG.
  • the movement vector of the moving object is calculated based on the position information detected in this way, there is a possibility that an error occurs between the calculated direction of the movement vector and the direction of the actual movement vector. Further, there is a possibility that an error occurs in the position information due to the characteristics of the sensor. Even when these errors occur, it is difficult to predict the collision position between the moving body and the host vehicle with high accuracy based on the calculated movement vector.
  • the present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is to provide a technique capable of predicting a collision position between a moving body crossing a road and the host vehicle with higher accuracy. .
  • the present invention is based on the shape of the road on which the host vehicle turns right or left when the moving body that crosses the road that has entered is detected when the host vehicle turns right or left.
  • the collision position between the moving body and the host vehicle is predicted based on a movement vector in which the direction is fixed.
  • the collision position prediction apparatus is: A moving body detecting means for detecting a moving body on the road; A collision position prediction means for predicting a collision position between the moving body and the host vehicle based on a movement vector of the moving body when a moving body crossing the road is detected by the moving body detection means; , When the vehicle turns right or left, and a moving body is detected that crosses the road on which it entered, the direction of the movement vector of the moving body used for prediction of the collision position by the collision position prediction means is It is set based on the shape of the road which turned right or left.
  • the present invention when the collision position between the moving body and the host vehicle is predicted, even if the moving body moves while staggering, the direction of the movement vector is fixed to a fixed direction. Therefore, it is possible to predict the collision position between the moving body crossing the road and the host vehicle with higher accuracy.
  • the direction of the moving vector of the moving body used for prediction of the collision position by the collision position prediction unit is determined. You may set to a perpendicular direction with respect to the approached road.
  • the movement vector calculated from the position information of the moving body is decomposed into a road direction component on which the host vehicle has entered and a vertical direction component with respect to the road, and the vertical direction component is collided by the collision position prediction means. It is good also as a movement vector of the mobile object used for position prediction.
  • the direction of the movement vector of the moving body used for the prediction of the collision position between the moving body and the host vehicle by the collision position prediction means is set to the direction of the pedestrian crossing in preference to the shape of the road. Also good. Thereby, the collision position of a mobile body and the own vehicle can be estimated with higher accuracy.
  • the movement vector calculated from the position information of the moving body is decomposed into a pedestrian crossing direction component and a vertical direction component with respect to the pedestrian crossing, and the pedestrian crossing direction component is determined as a collision position by the collision position prediction means. It is good also as a movement vector of this moving body used for prediction of this.
  • the present invention it is possible to predict the collision position between the moving body that crosses the road and the host vehicle with higher accuracy.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a schematic configuration of a collision position prediction system according to Embodiment 1.
  • FIG. It is a figure which shows a mode when the crossing mobile body is detected on the approached road when the own vehicle turns right based on Example 1.
  • FIG. It is a figure which shows the calculation method of the movement vector of the crossing mobile body used for prediction of the collision position based on Example 1.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a collision position prediction flow according to the first embodiment. It is a block diagram which shows schematic structure of the collision position prediction system which concerns on Example 2.
  • FIG. It is a figure which shows the calculation method of the movement vector of the crossing mobile body used for prediction of the collision position based on Example 2.
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating a collision position prediction flow according to the second embodiment. It is a figure which shows the movement vector of the moving body calculated based on the several positional information detected by the predetermined time interval. It is a figure which shows the movement vector of the pedestrian calculated based on the positional information detected by the sensor.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a schematic configuration of a collision position prediction system according to the present embodiment.
  • the collision position prediction system 1 is mounted on a vehicle traveling on a road.
  • the collision position prediction system 1 predicts a collision position between a target on the road and the host vehicle, and warns the driver and avoids a collision when the target and the host vehicle may collide. It is an apparatus that performs control.
  • the collision position prediction system 1 includes a millimeter wave radar 2, a radar ECU 3, a steering angle sensor 4, a yaw rate sensor 5, a wheel speed sensor 6, a navigation system 7, and a system ECU 8.
  • the millimeter wave radar 2 is provided on the front side of the host vehicle, and detects the direction and distance of the target existing in front of the host vehicle from the host vehicle.
  • the millimeter wave radar 2 scans the millimeter wave in a predetermined range in front of the host vehicle and receives the reflected wave, thereby detecting the distance to the target in each direction in which the reflected wave is detected. Detection by the millimeter wave radar 2 is performed every predetermined time.
  • the millimeter wave radar 2 sequentially outputs a signal corresponding to the detected direction and distance to the radar ECU 3.
  • the radar ECU 3 calculates the position of a target existing in front of the own vehicle with respect to the own vehicle.
  • the radar ECU 3 is mainly configured by a computer including a CPU, a ROM, a RAM, and the like.
  • the radar ECU 3 includes a target relative position calculation unit 31 and a target relative speed calculation unit 32.
  • the target relative position calculation unit 31 calculates the position (relative position) of the target detected by the millimeter wave radar 2 with respect to the host vehicle based on the signal input from the millimeter wave radar 2. This relative position is calculated as a distance and a lateral position.
  • the distance and the lateral position are obtained by dividing the linear distance between the target and the host vehicle into a component in the front-rear direction of the host vehicle and a component in the lateral direction of the host vehicle. Is the “distance” and the horizontal component is the “lateral position”.
  • the target relative position calculation unit 31 outputs a signal corresponding to the calculation result to the system ECU 8.
  • the target relative speed calculation unit 32 calculates the speed (relative speed) of the target detected by the millimeter wave radar 2 with respect to the host vehicle.
  • the target relative speed calculation unit 32 outputs a signal corresponding to the calculation result to the system ECU 8.
  • the steering angle sensor 4 is provided on the steering shaft of the host vehicle and detects the steering angle of the steering of the host vehicle.
  • the steering angle sensor 4 includes a rotary encoder and the like, and detects the direction and magnitude of the steering angle input by the driver of the host vehicle.
  • the steering angle sensor 4 outputs a steering angle signal corresponding to the detected direction and magnitude of the steering angle to the system ECU 8.
  • the yaw rate sensor 5 is provided at the center of the body of the host vehicle and detects the yaw rate of the host vehicle. Further, the yaw rate sensor 5 outputs a signal corresponding to the detected yaw rate to the system ECU 8.
  • the wheel speed sensor 6 is provided on each wheel of the host vehicle and detects wheel speed pulses. Further, the wheel speed sensor 6 outputs a wheel speed pulse signal corresponding to the detected wheel speed pulse to the system ECU 8.
  • Navigation system 7 is a system that calculates the current position of the vehicle by receiving a signal from an artificial satellite.
  • the navigation system 7 stores road information (road map) in advance. Then, the navigation system 7 calculates the current position of the host vehicle on the road information. Further, the navigation system 7 outputs a signal corresponding to the calculation result to the system ECU 8.
  • the system ECU 8 predicts the collision position between the target detected by the millimeter wave radar 2 and the host vehicle, and determines whether or not the target and the host vehicle may collide.
  • the system ECU 8 is mainly configured by a computer including a CPU, a ROM, a RAM, and the like.
  • the system ECU 8 predicts a collision position by executing predetermined processing based on signals input from the radar ECU 3, the steering angle sensor 4, the yaw rate sensor 5, the wheel speed sensor 6, and the navigation system 7.
  • the system ECU 8 includes a right / left turn determination calculation unit 81, a crossing moving body determination calculation unit 82, a road shape acquisition unit 83, a road direction / road vertical direction calculation unit 84, a movement vector calculation unit 85, a collision position calculation unit 86, and a collision determination calculation.
  • a portion 87 is provided. Details of each part will be described later.
  • the actuation device 9 includes an alarm device 91 and a brake control device 92.
  • the alarm device 91 receives the ON signal
  • the alarm device 91 issues a warning to the driver by display on the monitor, voice, or the like.
  • the brake control device 92 automatically operates the brake of the host vehicle.
  • the actuation device 9 may include other devices that execute collision avoidance control such as an automatic steering device.
  • the actuation device 9 may include a device that performs collision damage reduction control such as a seat belt control device, a seat position control device, and an airbag control device.
  • FIG. 2 shows a state where the crossing moving body A is detected on the approached road when the host vehicle 100 makes a right turn.
  • all the crossing mobile bodies A are the same mobile body, and each point represents the position of the crossing mobile body A detected by the millimeter wave radar 2 at a predetermined interval.
  • the collision position between the crossing moving body and the own vehicle is predicted based on the movement vector of the crossing moving body, the speed of the own vehicle, and the like.
  • the crossing moving body does not always travel in a fixed direction, and may move while wobbling as shown in FIG. In this way, when the crossing moving body A moves while staggering, the direction of the actual movement vector of the crossing moving body A frequently changes as indicated by the broken-line arrows in FIG. Thus, it is difficult to predict the collision position between the crossing moving body A and the host vehicle 100 with high accuracy based on the movement vector whose direction changes frequently.
  • the road in which the own vehicle 100 makes a right turn in the direction of the movement vector of the crossing moving body A used for predicting the collision position between the crossing moving body A and the own vehicle 100 (if the own vehicle makes a left turn, turn left Set based on the shape of the road). More specifically, as indicated by a solid arrow in FIG. 2, the direction of the moving vector of the rollover moving body A is perpendicular to the road on which the host vehicle 100 has entered, that is, the road on which the crossing moving body A is moving (hereinafter referred to as the moving vector). , Sometimes referred to as the road vertical direction).
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a method of calculating the movement vector of the crossing moving body A used for predicting the collision position according to the present embodiment.
  • the movement vector Vv is obtained by combining the current position and the previous position of the crossing moving body A input from the target relative position calculation unit 31 of the radar ECU 3.
  • the movement vector calculated based on the position information in this way may be referred to as a temporary movement vector.
  • the calculated temporary movement vector Vv is decomposed into a road vertical direction component Va and a road direction component Vb.
  • the road vertical direction component Va is set as a movement vector of the crossing moving body A used for collision position prediction.
  • the crossing moving body is moving while wobbling, there is a very high possibility that it will basically proceed in the vertical direction of the road. Further, by calculating the movement vector of the crossing moving body as described above, the direction of the movement vector can be fixed in the road vertical direction. Therefore, it is possible to predict the collision position with high accuracy by predicting the collision position between the crossing moving body and the host vehicle based on the movement vector thus calculated.
  • collision position prediction flow The collision position prediction flow according to the present embodiment will be described based on the flowchart shown in FIG. This flow is stored in advance in the system ECU 8, and is repeatedly executed by the system ECU 8 at predetermined intervals.
  • step S101 it is determined whether the host vehicle is in a right turn state or a left turn state.
  • the determination is performed based on a detection value of at least one of the steering angle sensor 4 and the yaw rate sensor 5.
  • the collision position prediction system 1 includes an image sensor that captures an image ahead of the host vehicle
  • the determination can be performed based on an image captured by the image sensor.
  • the determination can also be made based on the state of an in-vehicle switch that is turned ON when a right turn or a left turn such as a winker, or the traveling lane of the own vehicle detected by the image sensor or the navigation system 7.
  • the value of the right / left turn state flag is “1” when the host vehicle is in a right turn state, and the value of the right / left turn state flag is “2” when the host vehicle is in a left turn state. In this case, the value of the right / left turn state flag is “0”.
  • step S101 an affirmative determination is made when the value of the right / left turn state flag is “1” or “2”, and then the process of step S102 is executed.
  • the value of the right / left turn state flag is “0”, a negative determination is made, and then the process of step S106 is executed.
  • step S102 it is determined whether or not the target detected by the millimeter wave radar 2 is a crossing moving body. This determination is performed based on the calculation results of the target relative position calculation unit 31 and the target relative speed calculation unit 32 of the radar ECU 3, for example. Further, based on the intensity of the received wave received by the millimeter wave radar 2, it may be determined whether the target is a pedestrian or a bicycle. In this case, when it is determined that the target is a pedestrian or a bicycle, the target is determined to be a crossing moving body.
  • step S102 when the target is a crossing moving body, the value of the crossing moving body flag is “1”, and when the target is not a crossing moving body, the value of the crossing moving body flag is “0”.
  • step S102 when the value of the crossing moving body flag is “1”, an affirmative determination is made, and then the process of step S103 is executed.
  • step S106 when the value of the crossing moving body flag is “0”, a negative determination is made, and then the process of step S106 is executed.
  • step S106 after a negative determination is made in steps S101 and S102, the collision position between the target detected by the millimeter wave radar 2 and the host vehicle is predicted by a conventional method. That is, the collision position is predicted based on the movement vector calculated based on the position information of the target.
  • step 103 based on the current position of the host vehicle calculated by the navigation system 7 and its road information, the shape of the road on which the host vehicle turns right or left is acquired.
  • the collision position prediction system 1 includes an image sensor that captures an image ahead of the host vehicle
  • the road shape may be acquired from an image captured by the image sensor. Further, the road shape may be acquired based on a signal input from the millimeter wave radar 2.
  • a communication medium may be installed on a road or a structure around the road, and the road shape may be acquired based on information received from the communication medium.
  • step S104 based on the road shape acquired in step 103, the road direction and the road vertical direction are calculated for the road on which the vehicle has entered by turning right or left.
  • step S105 the movement vector of the transverse moving body used for prediction of the collision position is calculated. That is, the temporary movement vector of the crossing moving body is calculated, and the temporary movement vector is further decomposed into each component in the road direction and the road vertical direction calculated in step S104. Then, the road vertical direction component of the temporary movement vector is calculated as the movement vector of the crossing moving body used for the prediction of the collision position.
  • step S106 the collision position between the crossing mobile body and the host vehicle is predicted based on the movement vector of the crossing mobile body calculated in step S105, the speed of the host vehicle, and the like.
  • step 101 is executed by the right / left turn determination calculation unit 81, and the processing of step S102 is executed by the crossing moving body determination calculation unit 82. Further, the process of step S103 is executed by the road shape acquisition unit 83, and the process of step S104 is executed by the road direction / vertical direction calculation unit 84. Further, the movement vector calculation unit 85 executes the process of step S105, and the collision position calculation unit 86 executes the process of step S106.
  • the collision determination calculation unit 87 determines whether or not the collision position between the crossing mobile body and the host vehicle predicted by the flow satisfies a predetermined condition, whether or not there is a possibility that the crossing mobile body and the host vehicle collide with each other. Determined.
  • the predetermined condition is, for example, that the predicted collision position exists on the road on which the host vehicle travels. This determination is performed by the collision determination calculation unit 87.
  • the millimeter wave radar 2 corresponds to the moving body detection means according to the present invention.
  • other sensors capable of detecting a target such as an image sensor can be used as the moving body detection means according to the present invention.
  • the collision position calculation unit 86 of the system ECU 8 corresponds to the collision position prediction means according to the present invention.
  • FIG. 5 is a block diagram illustrating a schematic configuration of the collision position prediction system according to the present embodiment.
  • the collision position prediction system 1 according to the present embodiment includes an image sensor 10.
  • the image sensor 10 is provided on the front side of the host vehicle, and is a sensor that captures an image in front of the host vehicle. Further, the image sensor 10 outputs the captured image to the system ECU 8.
  • a target existing in front of the host vehicle may be detected based on the detection result by the millimeter wave radar 2 and the image captured by the image sensor 10.
  • system ECU 8 includes a pedestrian crossing detection unit 88 and a pedestrian crossing direction / pedestrian crossing vertical direction calculation unit 89. Details of each part will be described later.
  • collision position prediction method There may be a pedestrian crossing formed on the road where the host vehicle turns right or left.
  • a crosswalk is formed on the road on which the host vehicle turns right or left, and the crossing moving body detected by the millimeter wave radar 2 exists on the crosswalk. A method of predicting the collision position between the crossing moving body and the host vehicle will be described with reference to FIG.
  • the direction of the movement vector of the crossing mobile body used for prediction of the collision position between the crossing mobile body and the host vehicle is set to the pedestrian crossing direction in preference to the shape of the road.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a method of calculating the movement vector of the crossing moving body A used for predicting the collision position according to the present embodiment.
  • the current position and the previous position of the crossing moving body A input from the target relative position calculation unit 31 of the radar ECU 3 are firstly displayed.
  • the calculated temporary movement vector Vv is decomposed into a pedestrian crossing direction component Va ′ and a pedestrian crossing vertical direction component Vb ′.
  • the pedestrian crossing direction component Va ′ is used as a movement vector of the crossing moving body A used for collision position prediction.
  • the direction of the movement vector can be fixed to the pedestrian crossing direction which is the basic traveling direction of the crossing moving body. Therefore, it is possible to predict the collision position with high accuracy by predicting the collision position between the crossing moving body and the host vehicle based on the movement vector thus calculated.
  • collision position prediction flow The collision position prediction flow according to the present embodiment will be described based on the flowchart shown in FIG. This flow is stored in advance in the system ECU 8, and is repeatedly executed by the system ECU 8 at predetermined intervals. This flow is obtained by adding steps S203 to S205 to the flow shown in FIG. Therefore, only the points different from the flow shown in FIG.
  • step S203 based on the image captured by the image sensor 10, it is determined whether a pedestrian crossing is formed on the road on which the host vehicle has entered.
  • step S203 when the value of the pedestrian crossing flag is “1”, an affirmative determination is made, and then the process of step S204 is executed.
  • step S103 when the value of the pedestrian crossing flag is “0”, a negative determination is made, and then the process of step S103 is executed.
  • step S204 it is determined whether or not the crossing moving body exists on the crosswalk.
  • the value of the moving body position flag is “1” when the crossing moving body is present on the pedestrian crossing, and the value of the moving body position flag is “0” when the crossing moving body is not present on the pedestrian crossing. It becomes.
  • step S204 an affirmative determination is made when the value of the moving object position flag is “1”, and then the process of step S205 is executed.
  • step S103 is executed.
  • step S205 the pedestrian crossing direction and the pedestrian crossing vertical direction for the pedestrian crossing where the crossing moving body exists are calculated based on the image captured by the image sensor 10.
  • the processing in step S205 is executed by the pedestrian crossing direction / pedestrian crossing vertical direction calculation unit 89.
  • step S105 the movement vector of the transverse moving body used for prediction of the collision position is calculated.
  • a temporary movement vector of the crossing moving body is calculated, and the temporary movement vector is further decomposed into each component in the crosswalk direction and the vertical direction of the crosswalk calculated in step S205.
  • the crosswalk direction component of the temporary movement vector is calculated as the movement vector of the crossing moving body used for the prediction of the collision position.

Abstract

　本発明は、道路上を横断する移動体と自車両との衝突位置をより高精度で予測することが可能な技術を提供することを目的とする。本発明では、自車両が右折又は左折した際に、進入した道路上を横断する移動体が検出された場合、該移動体の移動ベクトルの方向を自車両が右折又は左折した道路の形状に基づいて設定した方向に固定する。そして、この方向を固定した移動ベクトルに基づいて該移動体と自車両との衝突位置を予測する。

Description

衝突位置予測装置
　本発明は、移動体と自車両との衝突位置を予測する衝突位置予測装置に関する。
　従来、歩行者や自転車等の道路上を横断する移動体と自車両との衝突を回避すべく運転支援を行なうために、該移動体と自車両との衝突位置を予測する衝突位置予測装置が開発されている。
　特許文献１には、地図データから自車両が右折又は左折する交差点の交差点ベクトルを設定すると共に、歩行者情報から歩行者の進行方向ベクトルを設定し、両ベクトルから自車両と歩行者との衝突位置を予測する技術が開示されている。さらに、特許文献１には、歩行者から送信される位置情報を用いて歩行者の進行方法ベクトルを設定する技術、及び、歩行者の位置情報から検出される歩行者の進行方向が複数回継続して同一方向であった場合、その進行方向に進行方向ベクトルを設定する技術が開示されている。
　特許文献２には、歩行者の相対移動方向に、自車両の進行方向に対する直角方向への移動成分がある場合は、警報装置によって警報を発生させる技術が開示されている。また、特許文献３には、移動物体と横断歩道との間の距離が所定値以下である時に、該移動物体が該横断歩道を横断すると判断する技術が開示されている。
特開２００８－０６５４８２号公報 特開２００８－１９７７２０号公報 特開２００４－１７８６１０号公報
　道路上を横断する移動体と自車両との衝突位置を予測する場合、該移動体の移動ベクトルを求める必要がある。しかしながら、移動体の位置情報に基づいてその移動ベクトルを算出した場合、以下のような問題が生じる虞がある。
　図８は、所定の時間間隔で検出した複数の位置情報に基づいて移動体の移動ベクトルを算出した場合を示している。道路上を横断する移動体は常に一定の方向に進むわけではなく、ふらつきながら移動する場合がある。この場合、今回の位置情報と前回の位置情報とを結びつけることで移動体の移動ベクトルを算出すると、図８に示すように、各移動ベクトルの方向にばらつきが生じる。このような方向にばらつきのある複数の移動ベクトルに基づいて移動体と自車両との衝突位置を高精度で予測することは困難である。
　また、例えば、移動体の移動ベクトルとして複数回連続して一定方向のベクトルが算出されたときに異なる方向のベクトルが一回算出されたような場合は、異なる方向のベクトルを除外する処理を行なうことにより一定方向の移動ベクトルを求めることが可能である。しかしながら、図８に示すように、移動ベクトルの方向が頻繁に変化する場合は、このような処理を適用することも困難である。
　また、図９は、ミリ波レーダやステレオカメラ等のセンサによって道路上を横断する移動体（図９では歩行者）の位置情報を検出し、検出された位置情報に基づいて該移動体の移動ベクトルを算出した場合を示している。このようなセンサによって移動体の位置情報を検出した場合、図９に示すように、同一の移動体上における異なる位置の位置情報を該移動体の位置情報として検出する場合がある。このように検出された位置情報に基づいて移動体の移動ベクトルを算出した場合、算出された移動ベクトルの方向と実際の移動ベクトルの方向との間に誤差が生じる虞がある。さらに、センサの特性に起因して位置情報に誤差が生じる虞もある。これらの誤差が生じた場合も、算出された移動ベクトルに基づいて移動体と自車両との衝突位置を高精度で予測することは困難となる。
　本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであって、道路上を横断する移動体と自車両との衝突位置をより高精度で予測することが可能な技術を提供することを目的とする。
　本発明は、自車両が右折又は左折した際に、進入した道路上を横断する移動体が検出された場合、該移動体の移動ベクトルの方向を自車両が右折又は左折した道路の形状に基づいて設定した方向に固定し、その方向を固定した移動ベクトルに基づいて該移動体と自車両との衝突位置を予測するものである。
　より詳しくは、本発明に係る衝突位置予測装置は、
　道路上の移動体を検出する移動体検出手段と、
　該移動体検出手段によって道路上を横断する移動体が検出されたときに、該移動体の移動ベクトルに基づいて該移動体と自車両との衝突位置を予測する衝突位置予測手段と、を備え、
　自車両が右折又は左折した際に、進入した道路上を横断する移動体が検出された場合、前記衝突位置予測手段による衝突位置の予測に用いる該移動体の移動ベクトルの方向を、自車両が右折又は左折した道路の形状に基づいて設定することを特徴とする。
　本発明によれば、移動体と自車両との衝突位置を予測する際に、該移動体がふらつきながら移動していたとしても、その移動ベクトルの方向は一定の方向に固定される。従って、道路上を横断する移動体と自車両との衝突位置をより高精度で予測することができる。
　本発明において、自車両が右折又は左折した際に、進入した道路上を横断する移動体が検出された場合、衝突位置予測手段による衝突位置の予測に用いる該移動体の移動ベクトルの方向を、進入した道路に対して垂直方向に設定してもよい。
　道路上を横断する移動体は、ふらつきながら移動していたとしても、基本的には道路に対して垂直方向に進む可能性が非常に高い。そのため、道路に対して垂直方向を移動体の移動ベクトルの方向として設定することで、該移動体と自車両との衝突位置をより高精度で予測することができる。
　この場合、移動体の位置情報から算出される移動ベクトルを、自車両が進入した道路方向成分と該道路に対して垂直方向成分とに分解し、該垂直方向成分を、衝突位置予測手段による衝突位置の予測に用いる該移動体の移動ベクトルとしてもよい。
　また、自車両が右折又は左折して進入した道路に横断歩道が形成されており、移動体検出手段によって検出された道路上を横断する移動体が該横断歩道上に存在している場合、該移動体は横断歩道の方向に進む可能性が非常に高い。そこで、この場合、衝突位置予測手段による該移動体と自車両との衝突位置の予測に用いる該移動体の移動ベクトルの方向を、道路の形状に優先して、横断歩道の方向に設定してもよい。これにより、移動体と自車両との衝突位置をより高精度で予測することができる。
　上記の場合、移動体の位置情報から算出される移動ベクトルを、横断歩道方向成分と該横断歩道に対して垂直方向成分とに分解し、該横断歩道方向成分を、衝突位置予測手段による衝突位置の予測に用いる該移動体の移動ベクトルとしてもよい。
　本発明によれば、道路上を横断する移動体と自車両との衝突位置をより高精度で予測することができる。
実施例１に係る衝突位置予測システムの概略構成を示すブロック図である。 実施例１に係る、自車両が右折した際に、進入した道路上に横断移動体が検出されたときの様子を示す図である。 実施例１に係る、衝突位置の予測に用いる横断移動体の移動ベクトルの演算方法を示す図である。 実施例１に係る衝突位置予測フローを示すフローチャートである。 実施例２に係る衝突位置予測システムの概略構成を示すブロック図である。 実施例２に係る、衝突位置の予測に用いる横断移動体の移動ベクトルの演算方法を示す図である。 実施例２に係る衝突位置予測フローを示すフローチャートである。 所定の時間間隔で検出した複数の位置情報に基づいて算出した移動体の移動ベクトルを示す図である。 センサによって検出された位置情報に基づいて算出した歩行者の移動ベクトルを示す図である。
　以下、本発明の具体的な実施形態について図面に基づいて説明する。本実施例に記載されている構成部品の寸法、材質、形状、その相対配置等は、特に記載がない限りは発明の技術的範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。
　＜実施例１＞
　本発明に係る衝突位置予測装置の実施例１について図１～４に基づいて説明する。
　（概略構成）
　図１は、本実施例に係る衝突位置予測システムの概略構成を示すブロック図である。衝突位置予測システム１は、道路を走行する車両に搭載されている。衝突位置予測システム１は、道路上に存在する物標と自車両との衝突位置を予測すると共に、該物標と自車両とが衝突する可能性があるときは運転者への警告及び衝突回避制御を実施する装置である。衝突位置予測システム１は、ミリ波レーダ２、レーダＥＣＵ３、操舵角センサ４、ヨーレートセンサ５、車輪速センサ６、ナビゲーションシステム７及びシステムＥＣＵ８を備えている。
　ミリ波レーダ２は、自車両の前側に設けられており、自車両の前方に存在する物標の自車両からの方向及び距離を検出するものである。ミリ波レーダ２は、自車両の前方の所定範囲においてミリ波を走査して、その反射波を受信することにより、反射波を検出した夫々の方向について、物標までの距離を検出する。このミリ波レーダ２による検出は所定時間毎に行われる。ミリ波レーダ２は、検出した方向及び距離に応じた信号をレーダＥＣＵ３に逐次出力する。
　レーダＥＣＵ３は、自車両の前方に存在する物標の自車両に対する位置を演算するものである。レーダＥＣＵ３は、ＣＰＵ、ＲＯＭ及びＲＡＭ等を含むコンピュータを主体として構成される。レーダＥＣＵ３は、物標相対位置演算部３１及び物標相対速度演算部３２を備えている。
　物標相対位置演算部３１は、ミリ波レーダ２から入力された信号に基づいて、ミリ波レーダ２によって検出された物標の自車両に対する位置（相対位置）を演算する。この相対位置は距離及び横位置として算出される。ここで、距離及び横位置は、物標と自車両との間の直線距離を自車両の前後方向の成分と自車両の横方向の成分とに分けたものであって、該前後方向の成分を「距離」とし、該横方向の成分を「横位置」とする。物標相対位置演算部３１は、この演算結果に応じた信号をシステムＥＣＵ８へ出力する。
　物標相対速度演算部３２は、ミリ波レーダ２によって検出された物標の自車両に対する速度（相対速度）を演算する。物標相対速度演算部３２は、この演算結果に応じた信号をシステムＥＣＵ８へ出力する。
　操舵角センサ４は、自車両のステアリングシャフトに設けられており、自車両のステアリングの操舵角を検出する。操舵角センサ４は、ロータリエンコーダ等を備えており、自車両の運転者が入力した操舵角の方向及び大きさを検出する。また、操舵角センサ４は、検出した操舵角の方向及び大きさに応じた操舵角信号をシステムＥＣＵ８へ出力する。
　ヨーレートセンサ５は、自車両の車体の中央部に設けられており、自車両のヨーレートを検出する。また、ヨーレートセンサ５は、検出したヨーレートに応じた信号をシステムＥＣＵ８へ出力する。
　車輪速センサ６は、自車両の各車輪に設けられており、車輪速パルスを検出する。また、車輪速センサ６は、検出した車輪速パルスに応じた車輪速パルス信号をシステムＥＣＵ８へ出力する。
　ナビゲーションシステム７は、人工衛星からの信号を受信することにより自車両の現在位置を演算するシステムである。ナビゲーションシステム７には、道路情報（道路地図）が予め記憶されている。そして、ナビゲーションシステム７は、該道路情報上における自車両の現在位置を演算する。また、ナビゲーションシステム７は、この演算結果に応じた信号をシステムＥＣＵ８へ出力する。
　システムＥＣＵ８は、ミリ波レーダ２によって検出された物標と自車両との衝突位置を予測すると共に、該物標と自車両とが衝突する可能性があるか否かを判定するものである。システムＥＣＵ８は、ＣＰＵ、ＲＯＭ及びＲＡＭ等を含むコンピュータを主体として構成されている。システムＥＣＵ８は、レーダＥＣＵ３、操舵角センサ４、ヨーレートセンサ５、車輪速センサ６及びナビゲーションシステム７から入力された信号に基づいて所定の処理を実行することにより衝突位置を予測する。システムＥＣＵ８は、右左折判定演算部８１、横断移動体判定演算部８２、道路形状取得部８３、道路方向・道路垂直方向演算部８４、移動ベクトル演算部８５、衝突位置演算部８６及び衝突判定演算部８７を備えている。各部の詳細については後述する。
　システムＥＣＵ８によって物標と自車両とが衝突する可能性があると判定された場合、該システムＥＣＵ８から作動デバイス９にＯＮ信号が送信される。作動デバイス９は、警報装置９１及びブレーキ制御装置９２を含んでいる。警報装置９１は、該ＯＮ信号を受信すると、モニタへの表示や音声等による運転者への警告を実行する。また、ブレーキ制御装置９２は、該ＯＮ信号を受信すると、自車両のブレーキを自動で作動させる。尚、作動デバイス９には、自動操舵装置等のような衝突回避制御を実行する他の装置が含まれてもよい。さらに、作動デバイス９には、シートベルト制御装置、シート位置制御装置及びエアバッグ制御装置等のような衝突被害低減制御を実行する装置が含まれてもよい。
　（衝突位置予測方法）
　次に、本実施例において、自車両が右折又は左折した際に、進入した道路上を横断する移動体（以下、横断移動体と称する場合もある）がミリ波レーダ２によって検出されたときの該横断移動体と自車両との衝突位置を予測する方法について図２及び３に基づいて説明する。図２は、自車両１００が右折した際に、進入した道路上に横断移動体Ａが検出されたときの様子を示している。図２において、横断移動体Ａは全て同一の移動体であって、各点はミリ波レーダ２によって所定の間隔で検出された横断移動体Ａの位置を表している。
　本実施例では、横断移動体の移動ベクトル及び自車両の速度等に基づいて横断移動体と自車両との衝突位置を予測する。しかしながら、横断移動体は常に一定の方向に進むわけではなく、図２に示すようにふらつきながら移動する場合がある。このように横断移動体Ａがふらつきながら進んでいる場合、該横断移動体Ａの実際の移動ベクトルの方向は、図２において破線矢印で示すように頻繁に変化する。このように方向が頻繁に変化する移動ベクトルに基づいて横断移動体Ａと自車両１００との衝突位置を高精度で予測することは困難である。
　そこで、本実施例では、横断移動体Ａと自車両１００との衝突位置との予測に用いる横断移動体Ａの移動ベクトルの方向を自車両１００が右折した道路（自車両が左折した場合は左折した道路）の形状に基づいて設定する。より詳しくは、図２において実線矢印で示すように、横転移動体Ａの移動ベクトルの方向を、自車両１００が進入した道路、即ち横断移動体Ａが移動している道路に対し垂直方向（以下、道路垂直方向と称する場合もある）に設定する。
　図３は、本実施例に係る、衝突位置の予測に用いる横断移動体Ａの移動ベクトルの演算方法を示す図である。図３に示すように、本実施例では、先ず、レーダＥＣＵ３の物標相対位置演算部３１から入力される横断移動体Ａについての今回の位置と前回の位置とを結びつけることで移動ベクトルＶｖを算出する（以下、このように位置情報に基づいて算出される移動ベクトルを仮移動ベクトルと称する場合もある）。次に、算出された仮移動ベクトルＶｖを道路垂直方向成分Ｖａと道路方向成分Ｖｂとに分解する。そして、該道路垂直方向成分Ｖａを、衝突位置予測に用いる横断移動体Ａの移動ベクトルとする。
　横断移動体は、ふらつきながら移動していたとしても、基本的には道路垂直方向に進む可能性が非常に高い。また、上記のように横断移動体の移動ベクトルを演算することで、該移動ベクトルの方向を道路垂直方向に固定することができる。従って、このように算出された移動ベクトルに基づいて横断移動体と自車両との衝突位置を予測することで、その衝突位置を高精度で予測することが可能となる。
　（衝突位置予測フロー）
　本実施例に係る衝突位置予測フローについて図４に示すフローチャートに基づいて説明する。本フローは、システムＥＣＵ８に予め記憶されており、システムＥＣＵ８によって所定の間隔で繰り返し実行される。
　本フローでは、先ずステップＳ１０１において、自車両が右折状態又は左折状態にあるか否かが判定される。本実施例では、操舵角センサ４又はヨーレートセンサ５の少なくともいずれかの検出値に基づいて該判定が行なわれる。尚、衝突位置予測システム１が、自車両の前方の画像を撮像する画像センサを備えている場合は、該画像センサによって撮像された画像に基づいて該判定を行なうこともできる。さらに、ウィンカー等の右折又は左折時にＯＮとなる車載スイッチの状態、或いは画像センサ又はナビゲーションシステム７によって検出される自車両の走行レーン等に基づいて該判定を行なうこともできる。
　本実施例では、自車両が右折状態の時は右左折状態フラグの値が「１」となり、自車両が左折状態の時は右左折状態フラグの値が「２」となり、自車両が直進状態の時は右左折状態フラグの値が「０」となる。ステップＳ１０１においては、右左折状態フラグの値が「１」又は「２」のときは肯定判定され、次にステップＳ１０２の処理が実行される。一方、右左折状態フラグの値が「０」のときは否定判定され、次にステップＳ１０６の処理が実行される。
　ステップＳ１０２においては、ミリ波レーダ２で検出された物標が横断移動体であるか否かが判定される。該判定は、例えば、レーダＥＣＵ３の物標相対位置演算部３１及び物標相対速度演算部３２での演算結果に基づいて行われる。また、ミリ波レーダ２によって受信された受信波の強度に基づいて物標が歩行者又は自転車であるか否かを判定してもよい。この場合、物標が歩行者又は自転車であると判定された場合、該物標は横断移動体であると判定される。
　本実施例では、物標が横断移動体の時は横断移動体フラグの値が「１」となり、物標が横断移動体でない時は横断移動体フラグの値が「０」となる。ステップＳ１０２においては、横断移動体フラグの値が「１」のときは肯定判定され、次にステップＳ１０３の処理が実行される。一方、横断移動体フラグの値が「０」のときは否定判定され、次にステップＳ１０６の処理が実行される。
　上記ステップＳ１０１及びＳ１０２において否定判定された後のステップＳ１０６では、ミリ波レーダ２によって検出された物標と自車両との衝突位置が従来の方法により予測される。つまり、物標の位置情報に基づいて算出される移動ベクトルに基づいて衝突位置が予測される。
　ステップ１０３においては、ナビゲーションシステム７によって算出された自車両の現在位置及びその道路情報に基づいて、自車両が右折又は左折した道路の形状が取得される。尚、衝突位置予測システム１が、自車両の前方の画像を撮像する画像センサを備えている場合は、該画像センサによって撮像された画像から該道路形状を取得してもよい。また、ミリ波レーダ２から入力される信号に基づいて該道路形状を取得してもよい。また、道路又は道路周辺の構造物に通信媒体を設置し、該通信媒体から受信する情報に基づいて該道路形状を取得してもよい。
　次に、ステップＳ１０４において、ステップ１０３で取得された道路形状に基づいて、自車両が右折又は左折して進入した道路についての道路方向及び道路垂直方向が算出される。
　次に、ステップＳ１０５において、衝突位置の予測に用いる横断移動体の移動ベクトルが算出される。つまり、横断移動体の仮移動ベクトルが算出され、更に該仮移動ベクトルがステップＳ１０４で算出された道路方向及び道路垂直方向の各成分に分解される。そして、仮移動ベクトルの道路垂直方向成分が、衝突位置の予測に用いる横断移動体の移動ベクトルとして算出される。
　次に、ステップＳ１０６において、ステップＳ１０５で算出された横断移動体の移動ベクトル及び自車両の速度等に基づいて、横断移動体と自車両との衝突位置が予測される。
　尚、システムＥＣＵ８では、右左折判定演算部８１によって上記ステップ１０１の処理が実行され、横断移動体判定演算部８２によって上記ステップＳ１０２の処理が実行される。また、道路形状取得部８３によって上記ステップＳ１０３の処理が実行され、道路方向・道路垂直方向演算部８４によって上記ステップＳ１０４の処理が実行される。また、移動ベクトル演算部８５によってステップＳ１０５の処理が実行され、衝突位置演算部８６によってステップＳ１０６の処理が実行される。
　そして、上記フローによって予測された横断移動体と自車両との衝突位置が所定の条件を満たすか否かに基づいて、該横断移動体と自車両とが衝突する可能性があるか否かが判定される。ここで、所定の条件とは、例えば、予測された衝突位置が自車両が走行する道路上に存在することである。この判定は、衝突判定演算部８７によって行なわれる。
　尚、本実施例では、ミリ波レーダ２が、本発明に係る移動体検出手段に相当する。ミリ波レーダ２に代えて、又はミリ波レーダ２に加えて、画像センサ等の物標を検出することが可能な他のセンサを、本発明に係る移動体検出手段として用いることも可能である。また、本実施例では、システムＥＣＵ８の衝突位置演算部８６が、本発明に係る衝突位置予測手段に相当する。
　＜実施例２＞
　本発明に係る衝突位置予測装置の実施例２について図５～７に基づいて説明する。尚、ここでは、実施例１と異なる点についてのみ説明する。
　（概略構成）
　図５は、本実施例に係る衝突位置予測システムの概略構成を示すブロック図である。本実施例に係る衝突位置予測システム１は、画像センサ１０を備えている。画像センサ１０は、自車両の前側に設けられており、自車両の前方の画像を撮像するセンサである。また、画像センサ１０は、撮像した画像をシステムＥＣＵ８へ出力する。
　尚、本実施例では、ミリ波レーダ２による検出結果及び画像センサ１０によって撮像された画像に基づいて、自車両の前方に存在する物標を検出してもよい。
　また、本実施例に係るシステムＥＣＵ８は、横断歩道検出部８８及び横断歩道方向・横断歩道垂直方向演算部８９を備えている。各部の詳細については後述する。
　（衝突位置予測方法）
　自車両が右折又は左折して進入した道路に横断歩道が形成されている場合がある。ここで、本実施例において、自車両が右折又は左折して進入した道路に横断歩道が形成されており、且つミリ波レーダ２によって検出された横断移動体が該横断歩道上に存在するときの該横断移動体と自車両との衝突位置を予測する方法について図６に基づいて説明する。
　横断移動体が横断歩道上に存在する場合、該横断移動体がふらつきながら進んでいたとしても、その道路形状にかかわらず該横断移動体は横断歩道の方向に進む可能性が非常に高い。そこで、このような場合、本実施例では、横断移動体と自車両との衝突位置との予測に用いる横断移動体の移動ベクトルの方向を、道路の形状に優先して、横断歩道方向に設定する。
　図６は、本実施例に係る、衝突位置の予測に用いる横断移動体Ａの移動ベクトルの演算方法を示す図である。図６に示すように、本実施例においても、実施例１の場合と同様、先ず、レーダＥＣＵ３の物標相対位置演算部３１から入力される横断移動体Ａについての今回の位置と前回の位置とを結びつけることで仮移動ベクトルＶｖを算出する。次に、算出された仮移動ベクトルＶｖを横断歩道方向成分Ｖａ´と横断歩道垂直方向成分Ｖｂ´とに分解する。そして、該横断歩道方向成分Ｖａ´を、衝突位置予測に用いる横断移動体Ａの移動ベクトルとする。
　このように横断移動体の移動ベクトルを演算することで、該移動ベクトルの方向を、横断移動体の基本的な進行方向である横断歩道方向に固定することができる。従って、このように算出された移動ベクトルに基づいて横断移動体と自車両との衝突位置を予測することで、その衝突位置を高精度で予測することが可能となる。
　（衝突位置予測フロー）
　本実施例に係る衝突位置予測フローについて図７に示すフローチャートに基づいて説明する。本フローは、システムＥＣＵ８に予め記憶されており、システムＥＣＵ８によって所定の間隔で繰り返し実行される。尚、本フローは、図４に示すフローにステップＳ２０３～Ｓ２０５を追加したものである。そのため、図４に示すフローと異なる点についてのみ説明し、同一の処理を行なうステップについては同一の参照番号を付してその説明を省略する。
　本実施例では、ステップＳ１０２において、ミリ波レーダ２で検出された物標が横断移動体であると判定された場合、次にステップＳ２０３の処理が実行される。ステップＳ２０３においては、画像センサ１０によって撮像された画像に基づいて、自車両が進入した道路に横断歩道が形成されているか否かが判定される。
　本実施例では、画像センサ１０によって撮像された自車両が進入した道路の画像から横断歩道検出部８８によって横断歩道が検出された場合、横断歩道フラグの値が「１」となり、該画像から横断歩道が検出されない場合、横断歩道フラグの値が「０」となる。ステップＳ２０３においては、横断歩道フラグの値が「１」のときは肯定判定され、次にステップＳ２０４の処理が実行される。一方、横断歩道フラグの値が「０」のときは否定判定され、次にステップＳ１０３の処理が実行される。
　ステップＳ２０４においては、横断移動体が横断歩道上に存在しているか否かが判定される。横断移動体が横断歩道上に存在している時は移動体位置フラグの値が「１」となり、横断移動体が横断歩道上に存在していない時は移動体位置フラグの値が「０」となる。ステップＳ２０４においては、移動体位置フラグの値が「１」のときは肯定判定され、次にステップＳ２０５の処理が実行される。一方、移動体位置フラグの値が「０」のときは否定判定され、次にステップＳ１０３の処理が実行される。
　ステップＳ２０５においては、画像センサ１０によって撮像された画像に基づいて、横断移動体が存在している横断歩道についての横断歩道方向及び横断歩道垂直方向が算出される。尚、システムＥＣＵ８では、横断歩道方向・横断歩道垂直方向演算部８９によって該ステップＳ２０５の処理が実行される。
　次に、ステップＳ１０５において、衝突位置の予測に用いる横断移動体の移動ベクトルが算出される。この場合、ステップＳ１０５では、横断移動体の仮移動ベクトルが算出され、更に該仮移動ベクトルがステップＳ２０５で算出された横断歩道方向及び横断歩道垂直方向の各成分に分解される。そして、仮移動ベクトルの横断歩道方向成分が、衝突位置の予測に用いる横断移動体の移動ベクトルとして算出される。
１・・・衝突位置予測システム
２・・・ミリ波レーダ
３・・・レーダＥＣＵ
４・・・操舵角センサ
５・・・ヨーレートセンサ
６・・・車輪速センサ
７・・・ナビゲーションシステム
８・・・システムＥＣＵ
１０・・画像センサ
３１・・物標相対位置演算部
３２・・物標相対速度演算部
８１・・右左折判定演算部
８２・・横断移動体判定演算部
８３・・道路形状取得部
８４・・道路方向・道路垂直方向演算部
８５・・移動ベクトル演算部
８６・・衝突位置演算部
８７・・衝突判定演算部
８８・・横断歩道検出部
８９・・横断歩道方向・横断歩道垂直方向演算部

Claims (5)

  1. 　道路上の移動体を検出する移動体検出手段と、
    　該移動体検出手段によって道路上を横断する移動体が検出されたときに、該移動体の移動ベクトルに基づいて該移動体と自車両との衝突位置を予測する衝突位置予測手段と、を備え、
    　自車両が右折又は左折した際に、進入した道路上を横断する移動体が検出された場合、前記衝突位置予測手段による衝突位置の予測に用いる該移動体の移動ベクトルの方向を、自車両が右折又は左折した道路の形状に基づいて設定することを特徴とする衝突位置予測装置。
  2. 　自車両が右折又は左折した際に、進入した道路上を横断する移動体が検出された場合、前記衝突位置予測手段による衝突位置の予測に用いる該移動体の移動ベクトルの方向を、進入した道路に対して垂直方向に設定することを特徴とする請求項１に記載の衝突位置予測装置。
  3. 　自車両が右折又は左折した際に、進入した道路上を横断する移動体が検出された場合、該移動体の位置情報から算出される移動ベクトルを、自車両が進入した道路方向成分と該道路に対して垂直方向成分とに分解し、該垂直方向成分を、前記衝突位置予測手段による衝突位置の予測に用いる該移動体の移動ベクトルとすることを特徴とする請求項２に記載の衝突位置予測装置。
  4. 　自車両が右折又は左折して進入した道路に横断歩道が形成されており、前記移動体検出手段によって検出された道路上を横断する移動体が該横断歩道上に存在している場合、前記衝突位置予測手段による該移動体と自車両との衝突位置の予測に用いる該移動体の移動ベクトルの方向を、自車両が右折又は左折した道路の形状に優先して、該横断歩道の方向に設定することを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の衝突位置予測装置。
  5. 　前記移動体検出手段によって検出された道路上を横断する移動体が前記横断歩道上に存在している場合、該移動体の位置情報から算出される移動ベクトルを、横断歩道方向成分と該横断歩道に対して垂直方向成分とに分解し、該横断歩道方向成分を、前記衝突位置予測手段による衝突位置の予測に用いる該移動体の移動ベクトルとすることを特徴とする請求項４に記載の衝突位置予測装置。
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