WO2018066711A1 - 走行支援装置及びコンピュータプログラム - Google Patents

走行支援装置及びコンピュータプログラム Download PDF

Info

Publication number
WO2018066711A1
WO2018066711A1 PCT/JP2017/036561 JP2017036561W WO2018066711A1 WO 2018066711 A1 WO2018066711 A1 WO 2018066711A1 JP 2017036561 W JP2017036561 W JP 2017036561W WO 2018066711 A1 WO2018066711 A1 WO 2018066711A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
road
vehicle
visibility
captured image
driver
Prior art date
Application number
PCT/JP2017/036561
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
孝光 坂井
希美 神保
智明 廣田
Original Assignee
アイシン・エィ・ダブリュ株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 filed Critical アイシン・エィ・ダブリュ株式会社
Priority to CN201780060967.0A priority Critical patent/CN109791738B/zh
Priority to EP17858547.7A priority patent/EP3496069B1/en
Priority to JP2018544000A priority patent/JP6658905B2/ja
Priority to US16/331,362 priority patent/US10878256B2/en
Publication of WO2018066711A1 publication Critical patent/WO2018066711A1/ja

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W50/08—Interaction between the driver and the control system
    • B60W50/14—Means for informing the driver, warning the driver or prompting a driver intervention
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R21/00—Arrangements or fittings on vehicles for protecting or preventing injuries to occupants or pedestrians in case of accidents or other traffic risks
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/08—Active safety systems predicting or avoiding probable or impending collision or attempting to minimise its consequences
    • B60W30/095—Predicting travel path or likelihood of collision
    • B60W30/0956—Predicting travel path or likelihood of collision the prediction being responsive to traffic or environmental parameters
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/08—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to drivers or passengers
    • B60W40/09—Driving style or behaviour
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G01C21/36—Input/output arrangements for on-board computers
    • G01C21/3697—Output of additional, non-guidance related information, e.g. low fuel level
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/38—Electronic maps specially adapted for navigation; Updating thereof
    • G01C21/3804—Creation or updating of map data
    • G01C21/3807—Creation or updating of map data characterised by the type of data
    • G01C21/3815—Road data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
    • G06F18/2163—Partitioning the feature space
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • G06F3/011—Arrangements for interaction with the human body, e.g. for user immersion in virtual reality
    • G06F3/013—Eye tracking input arrangements
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
    • G06N3/042—Knowledge-based neural networks; Logical representations of neural networks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
    • G06N3/045—Combinations of networks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
    • G06N5/04—Inference or reasoning models
    • G06N5/045—Explanation of inference; Explainable artificial intelligence [XAI]; Interpretable artificial intelligence
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T1/00—General purpose image data processing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/50—Depth or shape recovery
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
    • G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/764—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using classification, e.g. of video objects
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/82—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using neural networks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/58—Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/588—Recognition of the road, e.g. of lane markings; Recognition of the vehicle driving pattern in relation to the road
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/59—Context or environment of the image inside of a vehicle, e.g. relating to seat occupancy, driver state or inner lighting conditions
    • G06V20/597—Recognising the driver's state or behaviour, e.g. attention or drowsiness
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W50/08—Interaction between the driver and the control system
    • B60W50/14—Means for informing the driver, warning the driver or prompting a driver intervention
    • B60W2050/146—Display means
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20081—Training; Learning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30248—Vehicle exterior or interior
    • G06T2207/30252—Vehicle exterior; Vicinity of vehicle
    • G06T2207/30256—Lane; Road marking
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30248—Vehicle exterior or interior
    • G06T2207/30252—Vehicle exterior; Vicinity of vehicle
    • G06T2207/30261—Obstacle
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V2201/00—Indexing scheme relating to image or video recognition or understanding
    • G06V2201/08—Detecting or categorising vehicles

Definitions

  • a risk factor is a factor that should be taken into account when a mobile object travels.
  • one of the risk factors is a road on which a vehicle travels and a road connected at a branch point around the vehicle (hereinafter referred to as a connection road).
  • the connecting road is a road on which other vehicles, pedestrians, bicycles, etc. moving on the road may enter the road on which the vehicle will travel. Therefore, it is very important for the driver to grasp the existence of the connecting road in order to pay attention in advance to the approach of such other vehicles, pedestrians, bicycles and the like.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of the map information image 52 generated corresponding to the captured image 51.
  • the map information image 52 is an image in which a line indicating the contour 53 of the road included in the imaging range of the captured image 51 (that is, within the driver's field of view) is drawn.
  • the contour of the road hidden by an obstacle such as another vehicle is also drawn in the map information image 52.
  • a rectangular area 3 m away from the connecting branch point 57 along the connecting road 59 and 2 m in the height direction is set as the determination area 61. .
  • determination areas are set for other connecting roads.
  • a calculation criterion that sets a higher overlap ratio and is easily calculated for the lower section is set.
  • a ratio obtained by multiplying the ratio of the obstacles that actually overlap the sections 72 and 74 by 1.2 is calculated as the overlapping ratio.
  • a ratio obtained by multiplying the ratio of the obstacles overlapping the sections 71 and 73 by 0.8 is calculated as the overlapping ratio.
  • a value obtained by summing the overlapping ratios calculated for each section is set as an overlapping ratio at which obstacles overlap with the determination area 61.
  • the CPU 41 determines that the obstacle overlapping the connecting road is a vehicle based on the type of the obstacle specified in S6, the direction (traveling direction) of the obstacle specified in S7, and the detection location. It is determined whether the vehicle is located on the connection road.
  • the driver can determine the position and shape of the connection road from the position of the other vehicle. The driver can also determine whether or not there is a vehicle entering the road on which the vehicle travels from the connecting road. Therefore, in such a case, it is considered that the driver can visually recognize even a connecting road whose visibility is not more than a threshold value.
  • the process proceeds to S13. On the other hand, if it is determined that the obstacle overlapping the connected road is other than the vehicle or is not located on the connected road even if it is a vehicle (S11: NO), the process proceeds to S12.
  • the sixth configuration is as follows.
  • the visibility determining means (41) divides the determination area (61) into a plurality of sections and calculates the overlap ratio according to a different calculation standard for each of the plurality of sections. According to the driving support device having the above-described configuration, it is possible to determine the visibility of the connected road in consideration of the visibility in the determination area, particularly in a section that is important when the driver grasps the connected road. Become.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Navigation (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

接続道路に対する適切な走行支援を行うことを可能にした走行支援装置及びコンピュータプログラムを提供する。具体的には、車両の周辺環境を撮像した撮像画像を取得し、３次元で地図を表現した地図画像において撮像画像の撮像範囲と同一範囲を撮像画像の撮像方向と同一方向から示す地図画像である地図情報画像を取得し、撮像画像と地図情報画像に基づいて、車両が走行する道路と車両の周囲にある分岐点で接続する道路である接続道路に対する運転者の視認性を判定し、視認性の判定結果を出力するように構成する。

Description

走行支援装置及びコンピュータプログラム
　本発明は、車両の走行支援を行う走行支援装置及びコンピュータプログラムに関する。
　近年、例えば車両に対する走行支援の一つとして、移動体の周辺にある危険因子を判定し、判定結果に基づく案内や車両制御等が行われている。危険因子とは移動体が走行する際に注意するべき因子であり、特に危険因子の一つとして車両が走行する道路と車両の周囲にある分岐点で接続する道路（以下、接続道路という）が挙げられる。接続道路は、その道路上を移動する他車両、歩行者、自転車等が、今後に車両の走行する道路へと進入する虞のある道路となる。従って、運転者が接続道路の存在を把握することは、そのような他車両、歩行者、自転車等の進入に対して事前に注意を払う為に非常に重要である。
　但し、接続道路であったとしても周囲に障害物が無く運転者から明確に視認できる接続道路については、仮に案内が行われなかったとしても接続道路の存在を運転者は明らかに把握することが可能であり、該接続道路を対象とした支援（例えば案内や車両制御等）を実施する必然性は薄い。一方で、周囲の障害物によって運転者から視認することが難しい接続道路については、支援対象とするのが望ましい。従って、運転者に対して適切な走行支援を行う為には、運転者からの接続道路の視認性を判定することが重要である。そこで、例えば特開２０１２－１９２８７８号公報には、車両の走行中において車両に設置されたカメラ、センサ及び通信機器を用いて周辺にある他車両等の障害物の位置や移動速度をリアルタイムで検出し、車両の死角領域に接続道路が含まれ、且つ死角領域の危険度が高いと判定された場合において、接続道路に位置する他車両を回避する為の運転支援を行うことが開示されている。
特開２０１２－１９２８７８号公報（第８－１１頁）
　しかしながら、上記特許文献１では、自車両と他車両との位置関係に基づいて俯瞰的に死角領域を判定しているが、実際に運転者から視認できる周辺環境については考慮していないので、死角領域と判定された領域が実際の運転者の死角領域と異なる場合があった。従って、実際には死角領域に含まれない接続道路についても危険因子と判定され、支援対象となる可能性があった。
　本発明は前記従来における問題点を解消するためになされたものであり、運転者からの接続道路の視認性を判定するとともに判定結果を出力することによって、接続道路に対する適切な走行支援を行うことを可能にした走行支援装置及びコンピュータプログラムを提供することを目的とする。
　前記目的を達成するため本発明に係る走行支援装置は、運転者の視線開始点及び視線方向と対応した光軸を備える撮像装置によって車両の周辺環境を撮像した撮像画像を取得する周辺環境撮像手段と、前記撮像画像と車両周辺の地図情報とに基づいて、車両が走行する道路と車両の周囲にある分岐点で接続する道路である接続道路が、前記撮像画像において存在する位置を特定する接続道路特定手段と、前記撮像画像における前記接続道路の位置と車両の周囲にある障害物の位置との位置関係に基づいて、前記接続道路の運転者からの視認性を判定する視認性判定手段と、前記視認性判定手段の判定結果を出力する出力手段と、を有する。
　尚、「視認性」とは、単純に運転者から接続道路が見えるか否かのみを示す場合もあれば、運転者からの接続道路の見易さ、或いは運転者による接続道路の状況の把握し易さを示す場合もある。そして、上記「視認性」は、接続道路の全体が見えるか否かの判断指標以外に、接続道路の少なくとも一部が見えるか否か、接続道路の特定の箇所が見えるか否か等の判断指標を用いて特定される。
　また、「判定結果を出力する」とは、判定結果を案内することに加えて、判定結果に基づく車両制御を行うことも含む。
　また、本発明に係るコンピュータプログラムは、車両の走行支援を行うプログラムである。具体的には、運転者の視線開始点及び視線方向と対応した光軸を備える撮像装置によって車両の周辺環境を撮像した撮像画像を取得する周辺環境撮像手段と、前記撮像画像と車両周辺の地図情報とに基づいて、車両が走行する道路と車両の周囲にある分岐点で接続する道路である接続道路が、前記撮像画像において存在する位置を特定する接続道路特定手段と、前記撮像画像における前記接続道路の位置と車両の周囲にある障害物の位置との位置関係に基づいて、前記接続道路の運転者からの視認性を判定する視認性判定手段と、前記視認性判定手段の判定結果を出力する出力手段と、して機能させる。
　前記構成を有する本発明に係る走行支援装置及びコンピュータプログラムによれば、運転者からの接続道路の視認性を判定するとともに判定結果を出力することによって、接続道路に対する適切な走行支援を行うことが可能となる。例えば、視認性が低く危険因子となり得る接続道路については案内や車両制御等の走行支援を行う一方で、不要な案内や車両制御についてはできる限り制限することが可能となる。
本実施形態に係るナビゲーション装置を示したブロック図である。 本実施形態に係る走行支援処理プログラムのフローチャートである。 撮像画像の撮像範囲を示した図である。 撮像画像と地図情報画像とを比較した図である。 撮像画像に対して設定される判定領域を示した図である。 判定領域と障害物の重複割合の算出例を示した図である。 判定領域を区画した例を示した図である。 判定領域を区画した例を示した図である。 不可視道路を案内する重畳画像の例を示した図である。
　以下、本発明に係る走行支援装置についてナビゲーション装置に具体化した一実施形態に基づき図面を参照しつつ詳細に説明する。先ず、本実施形態に係るナビゲーション装置１の概略構成について図１を用いて説明する。図１は本実施形態に係るナビゲーション装置１を示したブロック図である。
　図１に示すように本実施形態に係るナビゲーション装置１は、ナビゲーション装置１が搭載された車両の現在位置を検出する現在位置検出部１１と、各種のデータが記録されたデータ記録部１２と、入力された情報に基づいて、各種の演算処理を行うナビゲーションＥＣＵ１３と、ユーザからの操作を受け付ける操作部１４と、ユーザに対して車両周辺の地図やナビゲーション装置１に設定された案内経路に関する情報等を表示する液晶ディスプレイ１５と、経路案内に関する音声ガイダンスや危険因子に対する警告等を出力するスピーカ１６と、記憶媒体であるＤＶＤを読み取るＤＶＤドライブ１７と、プローブセンタやＶＩＣＳ（登録商標：Vehicle Information and Communication System）センタ等の情報センタとの間で通信を行う通信モジュール１８と、を有している。また、ナビゲーション装置１は、ＣＡＮ等の車載ネットワークを介して、ＨＵＤ（ヘッドアップディスプレイ）１９や車外カメラ２０が接続されている。
　以下に、ナビゲーション装置１が有する各構成要素について順に説明する。
　現在位置検出部１１は、ＧＰＳ２１、車速センサ２２、ステアリングセンサ２３、ジャイロセンサ２４等からなり、現在の車両の位置、方位、車両の走行速度、現在時刻等を検出することが可能となっている。ここで、特に車速センサ２２は、車両の移動距離や車速を検出する為のセンサであり、車両の駆動輪の回転に応じてパルスを発生させ、パルス信号をナビゲーションＥＣＵ１３に出力する。そして、ナビゲーションＥＣＵ１３は発生するパルスを計数することにより駆動輪の回転速度や移動距離を算出する。尚、上記４種類のセンサをナビゲーション装置１が全て備える必要はなく、これらの内の１又は複数種類のセンサのみをナビゲーション装置１が備える構成としても良い。
　また、データ記録部１２は、外部記憶装置及び記録媒体としてのハードディスク（図示せず）と、ハードディスクに記録された地図情報ＤＢ３１や撮像画像ＤＢ３２や所定のプログラム等を読み出すとともにハードディスクに所定のデータを書き込む為のドライバである記録ヘッド（図示せず）とを備えている。尚、データ記録部１２としてはハードディスクの代わりにメモリーカードやＣＤやＤＶＤ等の光ディスクを有しても良い。また、地図情報ＤＢ３１や撮像画像ＤＢ３２は外部のサーバに格納させ、ナビゲーション装置１が通信により取得しても良い。
　ここで、地図情報ＤＢ３１は、２次元地図情報３３と３次元地図情報３４とがそれぞれ記憶される。２次元地図情報３３は、一般的なナビゲーション装置１において用いられる地図情報であり、例えば、道路（リンク）に関するリンクデータ、ノード点に関するノードデータ、施設に関する施設データ、経路探索処理に用いられる探索データ、地図を表示するための地図表示データ、各交差点に関する交差点データ、地点を検索するための検索データ等を含む。
　一方、３次元地図情報３４は、３次元で地図を表現した地図画像に関する情報である。特に本実施形態では３次元で道路の輪郭を表現した地図画像に関する情報とする。尚、道路の輪郭以外の情報についても表現した地図画像としても良い。例えば、施設形状、道路の区画線、道路標識、看板等についても３次元で表現した地図画像としても良い。
　そして、ナビゲーション装置１は、液晶ディスプレイ１５における地図画像の表示、案内経路の探索等の一般的な機能については２次元地図情報３３を用いて行う。また、後述のように接続道路の視認性の判定に係る処理については３次元地図情報３４を用いて行う。
　また、撮像画像ＤＢ３２は、車外カメラ２０によって撮像された撮像画像３５が格納される記憶手段である。尚、車外カメラ２０によって撮像された撮像画像３５は累積的に撮像画像ＤＢ３２に格納され、古い画像から順に削除される。
　一方、ナビゲーションＥＣＵ（エレクトロニック・コントロール・ユニット）１３は、ナビゲーション装置１の全体の制御を行う電子制御ユニットであり、演算装置及び制御装置としてのＣＰＵ４１、並びにＣＰＵ４１が各種の演算処理を行うにあたってワーキングメモリとして使用されるとともに、経路が探索されたときの経路データ等が記憶されるＲＡＭ４２、制御用のプログラムのほか、後述の走行支援処理プログラム（図２参照）等が記録されたＲＯＭ４３、ＲＯＭ４３から読み出したプログラムを記憶するフラッシュメモリ４４等の内部記憶装置を備えている。尚、ナビゲーションＥＣＵ１３は、処理アルゴリズムとしての各種手段を有する。例えば、周辺環境撮像手段は、運転者の視線開始点及び視線方向と対応した光軸を備える車外カメラ２０によって車両の周辺環境を撮像した撮像画像を取得する。接続道路特定手段は、撮像画像と車両周辺の地図情報とに基づいて、車両が走行する道路と車両の周囲にある分岐点で接続する道路である接続道路が、撮像画像において存在する位置を特定する。視認性判定手段は、撮像画像における接続道路の位置と車両の周囲にある障害物の位置との位置関係に基づいて、接続道路の運転者からの視認性を判定する。出力手段は、視認性判定手段の判定結果を出力する。
　操作部１４は、走行開始地点としての出発地及び走行終了地点としての目的地を入力する際等に操作され、各種のキー、ボタン等の複数の操作スイッチ（図示せず）を有する。そして、ナビゲーションＥＣＵ１３は、各スイッチの押下等により出力されるスイッチ信号に基づき、対応する各種の動作を実行すべく制御を行う。尚、操作部１４は液晶ディスプレイ１５の前面に設けたタッチパネルを有しても良い。また、マイクと音声認識装置を有しても良い。
　また、液晶ディスプレイ１５には、道路を含む地図画像、交通情報、操作案内、操作メニュー、キーの案内、ナビゲーション装置１で設定されている案内経路、案内経路に沿った案内情報、ニュース、天気予報、時刻、メール、テレビ番組等が表示される。尚、本実施形態では情報の表示手段としてＨＵＤ１９を備えているので、上記地図画像等の表示についてもＨＵＤ１９で行う構成とすれば液晶ディスプレイ１５は省略しても良い。
　また、スピーカ１６は、ナビゲーションＥＣＵ１３からの指示に基づいて案内経路に沿った走行を案内する音声ガイダンスや、交通情報の案内を出力する。また、本実施形態では特に視認性が閾値よりも低いと判定された接続道路の案内についても出力する。
　また、ＤＶＤドライブ１７は、ＤＶＤやＣＤ等の記録媒体に記録されたデータを読み取り可能なドライブである。そして、読み取ったデータに基づいて音楽や映像の再生、地図情報ＤＢ３１の更新等が行われる。尚、ＤＶＤドライブ１７に替えてメモリーカードを読み書きする為のカードスロットを設けても良い。
　また、通信モジュール１８は、交通情報センタ、例えば、ＶＩＣＳセンタやプローブセンタ等から送信された交通情報を受信する為の通信装置であり、例えば携帯電話機やＤＣＭが該当する。
　一方、ＨＵＤ１９は、車両のダッシュボード内部に設置されており、内部には映像が表示される映像表示面である液晶ディスプレイやスクリーンを有する。そして、液晶ディスプレイやスクリーンに表示された映像を、ＨＵＤ１９が備える凹面鏡等を介し、更に運転席の前方のフロントウィンドウに反射させて車両の乗員に視認させるように構成されている。尚、フロントウィンドウを反射して乗員が液晶ディスプレイやスクリーンに表示された映像を視認した場合に、乗員にはフロントウィンドウの位置ではなく、フロントウィンドウの先の遠方の位置に液晶ディスプレイやスクリーンに表示された映像が虚像として視認されるように構成される。その結果、前方環境の実景に虚像を重畳して乗員に視認させることが可能となる。
　尚、液晶ディスプレイやスクリーンに表示される映像としては、車両に関する情報や乗員の運転の支援の為に用いられる各種情報がある。特に本実施形態では、視認性が閾値よりも低いと判定された接続道路を運転者に示唆する為の情報が表示される。
　また、本実施形態では前方環境の実景に重畳する画像を表示する手段としてＨＵＤ１９を用いているが、他の手段を用いても良い。例えば、フロントウィンドウに対して映像を表示するウインドウシールドディスプレイ（ＷＳＤ）を用いても良い。例えば、フロントウィンドウをスクリーンとしてプロジェクタから映像を表示しても良いし、フロントウィンドウを透過液晶ディスプレイとしても良い。ＷＳＤによってフロントウィンドウに対して表示された画像は、ＨＵＤ１９と同様に前方環境の実景に重畳する画像となる。
　一方、車外カメラ２０は、例えばＣＣＤ等の固体撮像素子を用いたカメラにより構成され、車両のルームミラーの裏側やフロントバンパ等に取り付けられるとともに光軸方向を水平より所定角度下方に向けて設置される。そして、車外カメラ２０は、車両の進行方向前方の周辺環境を撮像する。また、ナビゲーションＥＣＵ１３は後述のように撮像された撮像画像を３次元地図情報３４の画像と比較することによって、車両周辺にある接続道路の視認性の判定を行う。尚、車外カメラ２０は車両の側方や後方にも配置するように構成しても良い。また、車外カメラ２０の設置位置は運転者の目の位置（視線開始点）と略同一であって、光軸方向は通常時の運転者の視線方向と略同一となるように調整するのが望ましい。それによって、車外カメラ２０によって撮像された画像が運転者の視野と一致することとなり、接続道路の視認性の判定をより適切に行うことが可能となる。
　尚、本実施形態では特に車外カメラ２０の撮像画像と３次元地図情報３４とに基づいて、運転者の視野内に存在するとともに車両が走行する道路と車両の周囲にある分岐点で接続する接続道路の視認性を判定する。上記接続道路は、その道路上を移動する他車両、歩行者、自転車等が、今後に車両の走行する道路へと進入する虞のある道路である。そこで、後述のように接続道路に対する運転者の視認性が低い（即ち接続道路を運転者が把握できていないと予測される）場合には、接続道路の存在を運転者に把握させる為の案内を行う。
　続いて、上記構成を有する本実施形態に係るナビゲーション装置１においてＣＰＵ４１が実行する走行支援処理プログラムについて図２に基づき説明する。図２は本実施形態に係る走行支援処理プログラムのフローチャートである。ここで、走行支援処理プログラムは、車両のＡＣＣ電源(accessory power supply)がＯＮされた後に実行され、車外カメラ２０で撮像した撮像画像と３次元地図情報３４とに基づいて運転者からの接続道路の視認性を判定し、視認性の低い接続道路を案内するプログラムである。また、以下の図２にフローチャートで示されるプログラムは、ナビゲーションＥＣＵ１３が備えているＲＡＭ４２、ＲＯＭ４３等に記憶されており、ＣＰＵ４１により実行される。
　先ず、走行支援処理プログラムでは、ステップ（以下、Ｓと略記する）１において、ＣＰＵ４１は車両の現在位置及び方位を現在位置検出部１１の検出結果に基づいて取得する。具体的には、２次元地図情報３３を用いて車両の現在位置を示す地図上の位置座標を取得する。尚、車両の現在位置を検出する際には、車両の現在位置を２次元地図情報３３にマッチングさせるマップマッチング処理についても行う。更に、車両の現在位置は、高精度ロケーション技術を用いて特定しても良い。ここで、高精度ロケーション技術とは、車両に設置されたカメラから取り込んだ白線や路面ペイント情報を画像認識により検出し、更に、白線や路面ペイント情報を予め記憶した地図情報ＤＢと照合することにより、走行車線や高精度な車両位置を検出可能にする技術である。尚、高精度ロケーション技術の詳細については既に公知であるので省略する。尚、車両の現在位置及び方位は最終的に３次元地図情報３４の地図上においても特定するのが望ましい。
　次に、Ｓ２においてＣＰＵ４１は、直近に車外カメラ２０で撮像された撮像画像を撮像画像ＤＢ３２から取得する。尚、車外カメラ２０で撮像された撮像画像は、運転者の視線開始点（視点）及び視線方向に対応して車両の進行方向前方、即ち運転者が視認する前方環境（運転者の視野）を撮像した画像である。
　続いて、Ｓ３においてＣＰＵ４１は、地図情報ＤＢ３１に格納された３次元地図情報３４の内、特に前記Ｓ１で特定された車両の現在位置周辺（例えば車両の現在位置から３００ｍ周囲）の３次元地図情報３４を取得する。
　その後、Ｓ４においてＣＰＵ４１は、前記Ｓ２で取得した撮像画像の撮像範囲を取得する。ここで、図３に示すように撮像画像３５の撮像範囲は、撮像を行った時点の車外カメラ２０の焦点Ｐの位置、光軸方向α、画角φによって特定することが可能である。尚、画角φは車外カメラ２０によって予め決められた固定値である。一方、焦点Ｐの位置は前記Ｓ１で取得した車両の現在位置と車両における車外カメラ２０の設置位置に基づいて決まる。また、光軸方向αは前記Ｓ１で取得した車両の方位と車両における車外カメラ２０の設置方向に基づいて決まる。
　次に、Ｓ５においてＣＰＵ４１は、前記Ｓ３で取得した３次元地図情報３４を用いて、前記Ｓ４で取得した撮像画像の撮像範囲と同一範囲を撮像画像の撮像方向と同一方向から３次元で地図を表現した俯瞰画像（以下、地図情報画像という）を生成する。尚、地図情報画像自体は、撮像画像と同じ２次元の画像である。
　ここで、図４は撮像画像５１に対応して生成される地図情報画像５２の一例を示した図である。図４に示すように地図情報画像５２は撮像画像５１の撮像範囲（即ち運転者の視野内）に含まれる道路の輪郭５３を示す線が描かれた画像となる。そして、撮像画像５１では他車両等の障害物によって隠れている道路の輪郭についても地図情報画像５２では描かれることとなる。
　続いて、Ｓ６においてＣＰＵ４１は、前記Ｓ２で取得した撮像画像に対して画像認識処理を行うことによって、車両の周辺に位置する障害物を検出する。画像認識処理としては、２値化処理、特徴点やテンプレートを用いたパターンマッチング処理等が行われるが、それらの画像認識処理については既に公知であるので詳細は省略する。また、前記Ｓ３では、“障害物の種類”、“形状（検出した範囲）”、“自車両からの距離”、“位置座標”についてもそれぞれ取得する。“障害物の種類”としては、例えば車、歩行者、自転車等がある。“位置座標”については撮像画像上に直交座標系を設定した撮像画像上における位置座標とする。また、障害物の検出方法としては車外カメラ２０の撮像画像から検出する以外に、車両に設置されたセンサを用いて検出しても良いし、外部から通信によって障害物に関する情報を取得しても良い。尚、障害物は必ずしも形の定まったものである必要は無く、接続道路の視認性を阻害する物であれば例えば光や暗闇であっても良い。
　例えば、図４に示す例では３台の車両５４～５６が障害物として検出されることとなり、各車両５４～５６について“障害物の種類”、“形状（検出した範囲）”、“自車両からの距離”、“位置座標”が特定される。
　更に、Ｓ７においてＣＰＵ４１は、前記Ｓ６で検出された障害物の向き（進行方向）と障害物を検出した場所を特定する。尚、“障害物の向き（進行方向）”は障害物の種類と形状から特定しても良いし、所定間隔で連続して撮像した撮像画像中における障害物の位置の変化に基づいて特定しても良い。また、“障害物を検出した場所”は、前記Ｓ６で検出した障害物の位置座標と前記Ｓ５で生成した地図情報画像に基づいて、障害物が道路上に位置するか、道路外に位置するのかを特定する。更に、道路上である場合には、車両の走行する車線上に位置するか、対向車線上に位置するか、接続道路上に位置するかについても特定するのが望ましい。また、前記Ｓ７は前記Ｓ６で検出された全ての障害物を対象として行う。
　例えば、図４に示す例では３台の車両５４～５６について、“障害物の向き（進行方向）”は後方（自車両の方位と逆方向）と特定される。また、“障害物を検出した場所”は対向車線上と特定される。
　次に、Ｓ８においてＣＰＵ４１は、前記Ｓ２で取得した撮像画像に対して、運転者の視野内に存在する接続道路の視認性を判定する為の判定領域を設定する。尚、『接続道路』とは、車両が走行する道路と車両の周囲にある分岐点で接続する道路である。例えば、図４に示す例では、分岐点５７に接続する道路５８、５９が接続道路に該当する。尚、本実施形態では特に車両が走行する道路と交差する方向に接続する道路５８、５９を接続道路の対象とするが、進行方向に接続する道路６０についても接続道路に含めても良い。また、接続道路が複数ある場合には、接続道路毎に判定領域を設定する。尚、前記Ｓ２で取得した撮像画像内（即ち運転者の視野内）に接続道路が存在しない場合（障害物などで隠れて見えない場合も存在するとみなす）についてはＳ８以降の処理を行わずに当該走行支援処理を終了する。
　以下に、前記Ｓ８の判定領域の設定方法について、図５を用いてより詳細に説明する。以下の説明では車両の進行方向前方にある分岐点５７に右方向に接続する接続道路５９に対して設定する判定領域を例に挙げて説明する。
　先ず、ＣＰＵ４１は、前記Ｓ５で生成した地図情報画像５２に基づいて、撮像画像５１において接続道路５９が存在する位置を特定する。具体的には地図情報画像５２において接続道路５９の輪郭５３に囲まれるエリアと対応する撮像画像５１のエリアを特定する。特定されたエリアが撮像画像５１において接続道路５９が存在する位置となる。例えば図５では、ハッチングした領域が撮像画像５１において接続道路５９が存在する位置となる。続いて、ＣＰＵ４１は特定された接続道路５９の位置に基づいて、接続道路５９が分岐点５７と接続する最も自車両側に位置する端部Ｘを撮像画像５１において特定する。次に、撮像画像５１上で特定された端部Ｘを原点として、接続する分岐点５７から接続道路５９に沿って離れる方向に３ｍ、高さ方向に２ｍの矩形領域を判定領域６１に設定する。同様に他の接続道路に対しても判定領域を設定する。
　尚、前記Ｓ８で設定される判定領域６１は、撮像画像５１内、即ち運転者の視野内に存在する接続道路５９を対象として、接続道路５９の一部を少なくとも含む領域となる。より具体的には、接続道路５９が分岐点５７と接続する端部から接続道路５９に沿って３ｍｍ以内の道路部分を含む領域に対して判定領域６１が設定される。
　次に、Ｓ９においてＣＰＵ４１は、前記Ｓ２で取得した撮像画像における接続道路の位置と、同じく撮像画像における障害物の位置との位置関係に基づいて、撮像画像内（即ち運転者の視野内）に存在する接続道路の運転者からの視認性を判定する。尚、複数の接続道路が存在する場合には、接続道路毎に視認性を判定する。特に本実施形態では、前記Ｓ８で設定された判定領域内における接続道路と障害物の位置関係に基づいて、接続道路の運転者からの視認性を判定する。
　以下に、前記Ｓ９の視認性の判定方法について、図６を用いてより詳細に説明する。以下の説明では車両の進行方向前方にある分岐点５７に右方向に接続する接続道路５９に対する視認性の判定を例に挙げて説明する。
　先ず、ＣＰＵ４１は、前記Ｓ６で検出された障害物（図６に示す例では車両５４～５６）が撮像画像５１において存在する位置を特定する。次に、判定領域６１に対して車両５４～５６が重複する重複割合を算出する。具体的には、図６に示すように判定領域６１の全領域の面積の内、車両５４～５６が重複している面積の割合を重複割合として算出する。尚、車両５４～５６の位置や形状については前記Ｓ６で検出される。そして、算出した重複割合を、接続道路５９の運転者からの視認性を示す数値とする。尚、ＣＰＵ４１は、算出した重複割合（視認性）が閾値（例えば８０％）以上の場合には該当する接続道路が運転者から視認できないと判定し、重複割合が閾値未満の場合には該当する接続道路が運転者から視認できると判定する。
　また、図８に示すように判定領域６１を複数の区画に区分しても良い。例えば、図８では判定領域６１を対向する各辺の中点を結んだ線を境界とした４つの区画７１～７４に区分した例を示す。更に、本実施形態では以下の（Ａ）、（Ｂ）のように区画７１～７４毎に異なる視認性の算出基準を設定することも可能である。尚、以下の説明では左上の区画を区画７１、左下の区画を区画７２、右上の区画を区画７３、右下の区画を区画７４として説明する。
　（Ａ）一例として複数の区画７１～７４の内、分岐点と接続する端部から近い区画程、重複割合がより高く算出され易い算出基準を設定する。ここで、分岐点と接続する端部から近い区画は、接続道路の入口付近に位置する区画となるので、特に接続道路から車両が走行する道路へと進入する車両や歩行者がいるか否かを運転者が判断するに際して重要な区画となる。従って、分岐点と接続する端部から近い区画程、重複割合がより高く算出され易い算出基準を設定する。
　例えば図５に示すように車両の進行方向前方にある分岐点５７に右方向に接続する接続道路５９に対して設定した判定領域６１については、分岐点５７に近い区画７１、７２について、区画７３、７４よりも重複割合がより高く算出され易い算出基準を設定する。例えば区画７１、７２については実際に区画７１、７２に対して障害物が重複する割合を１．２倍した割合を重複割合として算出する。一方、区画７３、７４については実際に区画７３、７４に対して障害物が重複する割合を０．８倍した割合を重複割合として算出する。そして、区画毎に算出した重複割合を合計した値を、判定領域６１に対して障害物が重複する重複割合とする。
　尚、分岐点に左方向に接続する接続道路に対して設定した判定領域については、上記例と左右逆となる。
　（Ｂ）他の例として複数の区画７１～７４の内、下側にある区画程、重複割合がより高く算出され易い算出基準を設定する。ここで、図５に示すように判定領域６１は下端を接続道路５９の手前側の端部Ｘに基づいて設定するので、下側にある区画７２、７４は上側にある区画７１、７３よりも、接続道路５９と重複する割合が高くなる。即ち、下側にある区画は、接続道路を移動する車両や歩行者が位置する可能性の高い区画となるので、特に接続道路から車両が走行する道路へと進入する車両や歩行者がいるか否かを運転者が判断するに際して重要な区画となる。従って、下側にある区画程、重複割合がより高く算出され易い算出基準を設定する。
　例えば区画７２、７４については実際に区画７２、７４に対して障害物が重複する割合を１．２倍した割合を重複割合として算出する。一方、区画７１、７３については実際に区画７１、７３に対して障害物が重複する割合を０．８倍した割合を重複割合として算出する。そして、区画毎に算出した重複割合を合計した値を、判定領域６１に対して障害物が重複する重複割合とする。
　尚、上記（Ａ）と（Ｂ）とを組み合わせても良い。その場合には、区画７１、７２、７４については実際に区画７１、７２、７４に対して障害物が重複する割合を１．２倍した割合を重複割合として算出する。一方、区画７３については実際に区画７３に対して障害物が重複する割合を０．８倍した割合を重複割合として算出する。そして、区画毎に算出した重複割合を合計した値を、判定領域６１に対して障害物が重複する重複割合とする。更に、区間７２については１．４倍にしても良い。
　また、接続道路の道路幅に応じて判定領域６１を区分する境界を変更しても良い。具体的には、図８に示すように接続道路の道路幅が狭い場合には、上下を区分する境界を下側に移動させ、接続道路の道路幅が広い場合には、上下を区分する境界を上側に移動させる。それによって、上記（Ｂ）においてより適切な重複割合の補正が可能となる。
　次に、Ｓ１０においてＣＰＵ４１は、車両から停止可能距離にあって、前記Ｓ９で算出した重複割合（視認性）が閾値（例えば８０％）以上の接続道路、即ち運転者の視野内にあって運転者から視認できない接続道路があるか否か判定する。尚、『停止可能距離』は、車両が所定の加速度（運転者に負担が生じない上限加速度とする）以下で停止可能な距離であり、車両の現在の車速に基づいて算出される。また、前記Ｓ１０で判断基準となる閾値は適宜変更可能であり、例えば５０％としても良い。また、周辺環境によって閾値を変更可能にしても良い。例えば、夜や降雨時等の視界が悪い環境であればその他の環境の場合よりも閾値を高く設定する。
　そして、車両から停止可能距離にあって、前記Ｓ９で算出した重複割合（視認性）が閾値（例えば８０％）以上の接続道路、即ち運転者から視認できない接続道路があると判定された場合（Ｓ１０：ＹＥＳ）には、Ｓ１１へと移行する。それに対して、前記Ｓ９で算出した重複割合（視認性）が閾値（例えば８０％）以上の接続道路が無い、或いは有ったとしても停止可能距離外であると判定された場合（Ｓ１０：ＮＯ）には、Ｓ１３へと移行する。
　Ｓ１１においてＣＰＵ４１は、前記Ｓ６で特定した障害物の種類と、前記Ｓ７で特定した障害物の向き（進行方向）及び検出場所に基づいて、接続道路と重複する障害物が車両であって、該車両が接続道路上に位置するか否かを判定する。ここで、仮に接続道路が他車両と重複して視認できなかったとしても、該他車両が接続道路上を走行する車両であれば、運転者は該他車両の位置から接続道路の位置や形状をある程度把握でき、接続道路から自車両が走行する道路へと進入する車両がいるか否かについても運転者が判断可能である。従って、そのような場合には例外的に視認性が閾値以下である接続道路であったとしても、運転者が視認できるとみなす。
　そして、接続道路と重複する障害物が車両であって、該車両が接続道路上に位置すると判定された場合（Ｓ１１：ＹＥＳ）には、Ｓ１３へと移行する。それに対して、接続道路と重複する障害物が車両以外である、或いは車両であっても接続道路上に位置しないと判定された場合（Ｓ１１：ＮＯ）には、Ｓ１２へと移行する。
　Ｓ１２においてＣＰＵ４１は、ＨＵＤ１９に対して制御信号を送信し、ＨＵＤ１９の液晶ディスプレイに対して運転者が視認できないと判定された接続道路（以下、不可視道路という）の存在を示唆する映像を出力する。具体的には、不可視道路の内、分岐点と接続する端部を含む範囲に重畳して運転者に視認される重畳画像を表示する。また、不可視道路を警告する音声をスピーカ１６から出力しても良い。
　例えば、図９は前記Ｓ１２において表示される重畳画像の一例を示した図である。
　図９に示すように車両の進行方向の所定距離（２５ｍ）前方の位置に、不可視道路の存在を示唆するエクスクラメーションマークの虚像（重畳画像）７５が表示される。特に、虚像７５は不可視道路の内、分岐点と接続する端部を含む範囲、即ち不可視道路の入口付近に重畳して運転者に視認されるので、不可視道路から自車両が走行する道路へと進入する他車両や歩行者がいる場合であっても、他車両や歩行者の進入に対して事前に注意を払うことが可能となる。
　また、前記Ｓ１２で表示される重畳画像は、車両から不可視道路までの距離が接近する程、サイズを大きくするのが望ましい。それによって、視覚的に不可視道路までの距離を運転者に把握させることが可能となる。
　一方、Ｓ１３においてＣＰＵ４１は、撮像画像内（即ち運転者の視野内）に運転者から視認できない接続道路は無いと判定し、特に接続道路に対する案内を行うことなく当該走行支援処理を終了する。
　尚、接続道路の運転者からの視認性を判定した判定結果を出力する出力手段として、本実施形態では特に運転者から視認できない（視認性が閾値以下）と判定された不可視道路の存在を運転者に示唆する案内を行っているが、判定結果を出力する出力手段として、判定結果に基づく車両制御を行うようにしても良い。例えば、不可視道路を運転者に気付かせる為の車両制御、或いは不可視道路を避ける車両制御を行うことが可能である。具体的には、不可視道路の手前で減速する車両制御がある。また、判定結果を自動運転車両に対して適用することも可能である。
　更に、不可視道路においてどのような危険因子があるのかを機械学習によって判別できるのであれば、より具体的に危険因子を特定する案内（例えば「車両の前方死角にある交差道路から進入する歩行者に注意してください」）を行っても良い。
　以上詳細に説明した通り、本実施形態に係るナビゲーション装置１及びナビゲーション装置１で実行されるコンピュータプログラムでは、車両の周辺環境を撮像した撮像画像を取得し（Ｓ２）、３次元で地図を表現した地図画像において撮像画像の撮像範囲と同一範囲を撮像画像の撮像方向と同一方向から示す地図画像である地図情報画像を取得し（Ｓ５）、撮像画像と地図情報画像に基づいて、車両が走行する道路と車両の周囲にある分岐点で接続する道路である接続道路に対する運転者の視認性を判定し（Ｓ１０）、視認性の判定結果を出力する（Ｓ１２）ので、接続道路に対する適切な走行支援を行うことが可能となる。例えば、視認性が低く危険因子となり得る接続道路については案内や車両制御等の走行支援を行う一方で、不要な案内や車両制御についてはできる限り制限することが可能となる。
　尚、本発明は前記実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の改良、変形が可能であることは勿論である。
　例えば、本実施形態では、３次元地図情報３４は３次元で道路の輪郭を表現した地図画像に関する情報であるが、道路の輪郭以外の情報を表現した地図情報としても良い。例えば、施設形状、道路の区画線、道路標識、看板等についても表現した地図画像としても良い。
　また、本実施形態では、不可視道路を運転者に示唆する案内として、不可視道路の入口付近に重畳して視認される画像を表示している（図９）が、重畳画像は他の形態の画像としても良い。例えば、不可視道路の輪郭に重畳して視認される線分の画像を表示しても良い。
　また、本実施形態では、判定領域６１を横３ｍ縦２ｍの矩形形状としているが、判定領域６１のサイズや形状は適宜変更可能であり、例えば円形状としても良い。また、図７には、判定領域６１を４つの区画に区分する例を示したが、区分する数は３以下或いは５以上としても良い。
　また、本実施形態では走行支援処理プログラム（図２）はナビゲーション装置１が実施しているが、ナビゲーション装置以外の車載器が実施する構成としても良い。例えば、ＨＵＤ１９の制御部、車両制御ＥＣＵ、その他の車載器が実行する構成としても良い。尚、ＨＵＤ１９の制御部が実行する場合には、本発明に係る走行支援装置はＨＵＤ１９で構成することも可能である。また、車載器が全ての処理を実施するのではなく、一部の処理を外部サーバが実施することとしても良い。
　また、本発明に係る走行支援装置を具体化した実施例について上記に説明したが、走行支援装置は以下の構成を有することも可能であり、その場合には以下の効果を奏する。
　例えば、第１の構成は以下のとおりである。
　運転者の視線開始点及び視線方向と対応した光軸を備える撮像装置（２０）によって車両の周辺環境を撮像した撮像画像を取得する周辺環境撮像手段（４１）と、前記撮像画像と車両周辺の地図情報とに基づいて、車両が走行する道路と車両の周囲にある分岐点で接続する道路である接続道路が、前記撮像画像において存在する位置を特定する接続道路特定手段（４１）と、前記撮像画像における前記接続道路の位置と車両の周囲にある障害物（５４～５６）の位置との位置関係に基づいて、前記接続道路の運転者からの視認性を判定する視認性判定手段（４１）と、前記視認性判定手段の判定結果を出力する出力手段（４１）と、を有する。
　上記構成を有する走行支援装置によれば、運転者からの接続道路の視認性を判定するとともに判定結果を出力することによって、接続道路に対する適切な走行支援を行うことが可能となる。例えば、視認性が低く危険因子となり得る接続道路については案内や車両制御等の走行支援を行う一方で、不要な案内や車両制御についてはできる限り制限することが可能となる。
　また、第２の構成は以下のとおりである。
　前記撮像画像から車両の周囲にある前記障害物の位置と形状を検出する障害物検出手段（４１）を有し、前記視認性判定手段（４１）は、前記障害物検出手段により検出された前記障害物の位置と形状に基づいて、前記接続道路の運転者からの視認性を判定する。
　上記構成を有する走行支援装置によれば、特に車両の周囲にある障害物によって接続道路の視認性が阻害される場合において、正確な接続道路の運転者からの視認性を判定することが可能となる。
　また、第３の構成は以下のとおりである。
　前記撮像画像における前記接続道路の一部を少なくとも含む領域に対して、前記接続道路の視認性を判定する対象となる判定領域（６１）を設定する判定領域設定手段（４１）を有し、前記視認性判定手段（４１）は、前記判定領域内における前記接続道路と前記障害物の位置関係に基づいて前記接続道路の運転者からの視認性を判定する。
　上記構成を有する走行支援装置によれば、接続道路の一部を含む特定の領域における接続道路と障害物との位置関係に基づいて接続道路の視認性を判定するので、特に運転者が接続道路を把握する際に重要となる領域を考慮して接続道路の視認性を判定することが可能となる。
　また、第４の構成は以下のとおりである。
　前記判定領域設定手段（４１）は、前記接続道路の内、分岐点と接続する端部から前記接続道路に沿って所定距離以内の道路部分を含む領域に対して前記判定領域（６１）を設定する。
　上記構成を有する走行支援装置によれば、特に接続道路の入口付近の範囲を対象として視認性を判定するので、接続道路から車両が走行する道路へと進入する直前の車両や歩行者を運転者から視認することができるか否かについて考慮して接続道路の視認性を判定することが可能となる。
　また、第５の構成は以下のとおりである。
　前記視認性判定手段（４１）は、前記判定領域（６１）内に対して前記障害物が重複する重複割合を算出し、算出された前記重複割合に基づいて前記接続道路の運転者からの視認性を判定する。
　上記構成を有する走行支援装置によれば、特に車両の周囲にある障害物によって接続道路の視認性が阻害される場合において、正確な接続道路の運転者からの視認性を判定することが可能となる。
　また、第６の構成は以下のとおりである。
　前記視認性判定手段（４１）は、前記判定領域（６１）を複数の区画に区分するとともに、前記複数の区画毎に異なる算出基準で前記重複割合を算出する。
　上記構成を有する走行支援装置によれば、判定領域の内、特に運転者が接続道路を把握する際に重要となる区画における視認性を考慮して接続道路の視認性を判定することが可能となる。
　また、第７の構成は以下のとおりである。
　前記視認性判定手段（４１）は、前記複数の区画の内、分岐点と接続する端部から近い区画程、前記重複割合がより高く算出され易い算出基準を設定する。
　上記構成を有する走行支援装置によれば、判定領域の内、特に接続道路の入口付近の区画における視認性を重視して接続道路の視認性を判定することが可能となる。
　また、第８の構成は以下のとおりである。
　前記視認性判定手段（４１）は、前記複数の区画の内、下方にある区画程、前記重複割合がより高く算出され易い算出基準を設定する。
　上記構成を有する走行支援装置によれば、判定領域の内、特に接続道路と重複する割合が高い区画における視認性を重視して接続道路の視認性を判定することが可能となる。
　また、第９の構成は以下のとおりである。
　前記視認性判定手段（４１）は、前記接続道路の道路幅に応じて前記判定領域（６１）を区分する境界を変更する。
　上記構成を有する走行支援装置によれば、接続道路の道路幅に応じて、判定領域の内、特に接続道路と重複する割合が高い区画を適切に区分することが可能となる。
　また、第１０の構成は以下のとおりである。
　前記視認性判定手段（４１）は、前記重複割合が閾値以上の場合には前記接続道路が前記運転者から視認できないと判定するとともに、前記重複割合が閾値未満の場合には前記接続道路が前記運転者から視認できると判定する。
　上記構成を有する走行支援装置によれば、特に車両の周囲にある障害物によって接続道路の視認性が阻害される場合において、障害物と接続道路の重複割合から接続道路を運転者が視認できるか否かを正確に判定することが可能となる。
　また、第１１の構成は以下のとおりである。
　前記視認性判定手段（４１）は、前記障害物（５４～５６）が自車両の周辺に位置する他車両である場合に、前記他車両が前記接続道路上に位置するか否かを判定し、前記他車両が前記接続道路上に位置すると判定された場合には、前記撮像画像における前記接続道路の位置と前記他車両の位置との位置関係に関わらず、前記接続道路を運転者が視認できると判定する。
　上記構成を有する走行支援装置によれば、車両の周囲にある障害物によって接続道路の視認性が阻害される場合であっても、例外的に障害物が接続道路上を移動する車両である場合には、運転者が接続道路を視認できると判定することが可能となる。
　　１　　　　　　　ナビゲーション装置
　　１３　　　　　　ナビゲーションＥＣＵ
　　１９　　　　　　ＨＵＤ
　　２０　　　　　　車外カメラ
　　３１　　　　　　地図情報ＤＢ
　　３２　　　　　　撮像画像ＤＢ
　　３３　　　　　　２次元地図情報
　　３４　　　　　　３次元地図情報
　　４１　　　　　　ＣＰＵ
　　４２　　　　　　ＲＡＭ
　　４３　　　　　　ＲＯＭ
　　５１　　　　　　撮像画像
　　５２　　　　　　地図情報画像
　　５４～５６　　　障害物
　　５８、５９　　　接続道路
　　６１　　　　　　判定領域
　　７５　　　　　　虚像

Claims (12)

  1. 　運転者の視線開始点及び視線方向と対応した光軸を備える撮像装置によって車両の周辺環境を撮像した撮像画像を取得する周辺環境撮像手段と、
    　前記撮像画像と車両周辺の地図情報とに基づいて、車両が走行する道路と車両の周囲にある分岐点で接続する道路である接続道路が、前記撮像画像において存在する位置を特定する接続道路特定手段と、
    　前記撮像画像における前記接続道路の位置と車両の周囲にある障害物の位置との位置関係に基づいて、前記接続道路の運転者からの視認性を判定する視認性判定手段と、
    　前記視認性判定手段の判定結果を出力する出力手段と、を有する走行支援装置。
  2. 　前記撮像画像から車両の周囲にある前記障害物の位置と形状を検出する障害物検出手段を有し、
    　前記視認性判定手段は、前記障害物検出手段により検出された前記障害物の位置と形状に基づいて、前記接続道路の運転者からの視認性を判定する請求項１に記載の走行支援装置。
  3. 　前記撮像画像における前記接続道路の一部を少なくとも含む領域に対して、前記接続道路の視認性を判定する対象となる判定領域を設定する判定領域設定手段を有し、
    　前記視認性判定手段は、前記判定領域内における前記接続道路と前記障害物の位置関係に基づいて前記接続道路の運転者からの視認性を判定する請求項１又は請求項２に記載の走行支援装置。
  4. 　前記判定領域設定手段は、前記接続道路の内、分岐点と接続する端部から前記接続道路に沿って所定距離以内の道路部分を含む領域に対して前記判定領域を設定する請求項３に記載の走行支援装置。
  5. 　前記視認性判定手段は、
    　　　前記判定領域内に対して前記障害物が重複する重複割合を算出し、
    　　　算出された前記重複割合に基づいて前記接続道路の運転者からの視認性を判定する請求項３又は請求項４に記載の走行支援装置。
  6. 　前記視認性判定手段は、
    　　　前記判定領域を複数の区画に区分するとともに、前記複数の区画毎に異なる算出基準で前記重複割合を算出する請求項５に記載の走行支援装置。
  7. 　前記視認性判定手段は、
    　　　前記複数の区画の内、分岐点と接続する端部から近い区画程、前記重複割合がより高く算出され易い算出基準を設定する請求項６に記載の走行支援装置。
  8. 　前記視認性判定手段は、
    　　　前記複数の区画の内、下方にある区画程、前記重複割合がより高く算出され易い算出基準を設定する請求項６又は請求項７に記載の走行支援装置。
  9. 　前記視認性判定手段は、前記接続道路の道路幅に応じて前記判定領域を区分する境界を変更する請求項６乃至請求項８のいずれかに記載の走行支援装置。
  10. 　前記視認性判定手段は、
    　　　前記重複割合が閾値以上の場合には前記接続道路が前記運転者から視認できないと判定するとともに、前記重複割合が閾値未満の場合には前記接続道路が前記運転者から視認できると判定する請求項５乃至請求項９のいずれかに記載の走行支援装置。
  11. 　前記視認性判定手段は、
    　　　前記障害物が自車両の周辺に位置する他車両である場合に、前記他車両が前記接続道路上に位置するか否かを判定し、
    　　　前記他車両が前記接続道路上に位置すると判定された場合には、前記撮像画像における前記接続道路の位置と前記他車両の位置との位置関係に関わらず、前記接続道路を運転者が視認できると判定する請求項１０に記載の走行支援装置。
  12. 　コンピュータを、
    　　　運転者の視線開始点及び視線方向と対応した光軸を備える撮像装置によって車両の周辺環境を撮像した撮像画像を取得する周辺環境撮像手段と、
    　　　前記撮像画像と車両周辺の地図情報とに基づいて、車両が走行する道路と車両の周囲にある分岐点で接続する道路である接続道路が、前記撮像画像において存在する位置を特定する接続道路特定手段と、
    　　　前記撮像画像における前記接続道路の位置と車両の周囲にある障害物の位置との位置関係に基づいて、前記接続道路の運転者からの視認性を判定する視認性判定手段と、
    　　　前記視認性判定手段の判定結果を出力する出力手段と、
    して機能させる為のコンピュータプログラム。
PCT/JP2017/036561 2016-10-07 2017-10-09 走行支援装置及びコンピュータプログラム WO2018066711A1 (ja)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201780060967.0A CN109791738B (zh) 2016-10-07 2017-10-09 行驶辅助装置以及计算机程序
EP17858547.7A EP3496069B1 (en) 2016-10-07 2017-10-09 Travel assistance device and computer program
JP2018544000A JP6658905B2 (ja) 2016-10-07 2017-10-09 走行支援装置及びコンピュータプログラム
US16/331,362 US10878256B2 (en) 2016-10-07 2017-10-09 Travel assistance device and computer program

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016-199254 2016-10-07
JP2016199254 2016-10-07

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2018066711A1 true WO2018066711A1 (ja) 2018-04-12

Family

ID=61831788

Family Applications (3)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2017/036561 WO2018066711A1 (ja) 2016-10-07 2017-10-09 走行支援装置及びコンピュータプログラム
PCT/JP2017/036562 WO2018066712A1 (ja) 2016-10-07 2017-10-09 走行支援装置及びコンピュータプログラム
PCT/JP2017/036560 WO2018066710A1 (ja) 2016-10-07 2017-10-09 走行支援装置及びコンピュータプログラム

Family Applications After (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2017/036562 WO2018066712A1 (ja) 2016-10-07 2017-10-09 走行支援装置及びコンピュータプログラム
PCT/JP2017/036560 WO2018066710A1 (ja) 2016-10-07 2017-10-09 走行支援装置及びコンピュータプログラム

Country Status (5)

Country Link
US (3) US10733462B2 (ja)
EP (3) EP3496033A4 (ja)
JP (3) JP6658905B2 (ja)
CN (3) CN109791053A (ja)
WO (3) WO2018066711A1 (ja)

Families Citing this family (31)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018063460A1 (en) * 2016-09-30 2018-04-05 General Electric Company System and method for optimization of deep learning architecture
KR102535540B1 (ko) * 2017-01-12 2023-05-23 모빌아이 비젼 테크놀로지스 엘티디. 차량 움직임에 기반한 항법
CN108346107B (zh) * 2017-12-28 2020-11-10 创新先进技术有限公司 一种社交内容风险识别方法、装置以及设备
EP3759432A4 (en) * 2018-03-02 2022-01-26 Deepmap Inc. HIGH RESOLUTION MAP DATA VISUALIZATION
US10809081B1 (en) * 2018-05-03 2020-10-20 Zoox, Inc. User interface and augmented reality for identifying vehicles and persons
US11846514B1 (en) 2018-05-03 2023-12-19 Zoox, Inc. User interface and augmented reality for representing vehicles and persons
US10837788B1 (en) 2018-05-03 2020-11-17 Zoox, Inc. Techniques for identifying vehicles and persons
EP3865822B1 (en) * 2018-05-15 2024-10-02 Mobileye Vision Technologies Ltd. Systems and methods for autonomous vehicle navigation
JP6766844B2 (ja) * 2018-06-01 2020-10-14 株式会社デンソー 物体識別装置、移動体用システム、物体識別方法、物体識別モデルの学習方法及び物体識別モデルの学習装置
US11002066B2 (en) * 2018-06-19 2021-05-11 Apple Inc. Systems with dynamic pixelated windows
JP7070157B2 (ja) * 2018-06-29 2022-05-18 富士通株式会社 画像処理プログラム、画像処理装置及び画像処理方法
US11195030B2 (en) * 2018-09-14 2021-12-07 Honda Motor Co., Ltd. Scene classification
US20200090501A1 (en) * 2018-09-19 2020-03-19 International Business Machines Corporation Accident avoidance system for pedestrians
US11495028B2 (en) * 2018-09-28 2022-11-08 Intel Corporation Obstacle analyzer, vehicle control system, and methods thereof
US11055857B2 (en) * 2018-11-30 2021-07-06 Baidu Usa Llc Compressive environmental feature representation for vehicle behavior prediction
KR20210113661A (ko) * 2019-01-18 2021-09-16 베스텔 일렉트로닉 사나이 베 티카레트 에이에스 헤드업 디스플레이 시스템
US10824947B2 (en) * 2019-01-31 2020-11-03 StradVision, Inc. Learning method for supporting safer autonomous driving without danger of accident by estimating motions of surrounding objects through fusion of information from multiple sources, learning device, testing method and testing device using the same
DE112020002630T5 (de) * 2019-05-29 2022-03-10 Denso Corporation Kartensystem, kartenerzeugendes programm, speichermedium, fahrzeuginterne vorrichtung und server
JP7228472B2 (ja) * 2019-06-07 2023-02-24 本田技研工業株式会社 認識装置、認識方法、およびプログラム
JP7332726B2 (ja) * 2019-06-10 2023-08-23 華為技術有限公司 ヒートマップを使用したドライバーの注目の検出
WO2020256015A1 (ja) * 2019-06-18 2020-12-24 株式会社Ihi 走行経路生成装置及び制御装置
KR102664123B1 (ko) * 2019-09-09 2024-05-09 현대자동차주식회사 차량 데이터 생성 장치 및 방법, 그리고 시스템
JP7139300B2 (ja) * 2019-10-03 2022-09-20 本田技研工業株式会社 認識装置、認識方法、およびプログラム
JP7407034B2 (ja) * 2020-03-19 2023-12-28 本田技研工業株式会社 走行経路設定装置、走行経路を設定する方法およびプログラム
JP7380443B2 (ja) * 2020-06-22 2023-11-15 トヨタ自動車株式会社 部分画像生成装置及び部分画像生成用コンピュータプログラム
EP4254382A4 (en) * 2020-11-27 2023-10-04 Nissan Motor Co., Ltd. VEHICLE ASSISTANCE METHOD AND VEHICLE ASSISTANCE DEVICE
JP2022123940A (ja) * 2021-02-15 2022-08-25 本田技研工業株式会社 車両制御装置
JP7552484B2 (ja) * 2021-04-08 2024-09-18 トヨタ自動車株式会社 表示制御システム、表示制御方法及びプログラム
CN113899355A (zh) * 2021-08-25 2022-01-07 上海钧正网络科技有限公司 地图更新方法、装置、云端服务器和共享骑行设备
US20230177839A1 (en) * 2021-12-02 2023-06-08 Nvidia Corporation Deep learning based operational domain verification using camera-based inputs for autonomous systems and applications
US20240104925A1 (en) * 2022-09-23 2024-03-28 Ford Global Technologies, Llc Satellite-enabled off-road obstacle detection

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2007129382A1 (ja) * 2006-04-28 2007-11-15 Panasonic Corporation ナビゲーション装置およびその方法
JP2010134639A (ja) * 2008-12-03 2010-06-17 Honda Motor Co Ltd 視覚支援装置
JP2012192878A (ja) 2011-03-17 2012-10-11 Toyota Motor Corp 危険度判定装置
JP2014120110A (ja) * 2012-12-19 2014-06-30 Aisin Aw Co Ltd 走行支援システム、走行支援方法及びコンピュータプログラム
JP2015104930A (ja) * 2013-11-28 2015-06-08 株式会社デンソー ヘッドアップディスプレイ装置
JP2015108926A (ja) * 2013-12-04 2015-06-11 三菱電機株式会社 車両用運転支援装置

Family Cites Families (34)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07333317A (ja) 1994-06-14 1995-12-22 Mitsubishi Electric Corp 移動体間距離認識装置
JPH09196695A (ja) 1996-01-18 1997-07-31 Matsushita Electric Ind Co Ltd ナビゲーション案内装置
US6285317B1 (en) * 1998-05-01 2001-09-04 Lucent Technologies Inc. Navigation system with three-dimensional display
DE60304254T2 (de) * 2002-07-01 2006-12-14 Mazda Motor Corp., Shinchi Zielführungssystem basiert auf visueller Tätigkeit des Fahrers
JP3932127B2 (ja) * 2004-01-28 2007-06-20 マツダ株式会社 車両用画像表示装置
JP2006172215A (ja) * 2004-12-16 2006-06-29 Fuji Photo Film Co Ltd 運転支援システム
JP4483764B2 (ja) 2005-10-28 2010-06-16 株式会社デンソー 運転支援システムおよびプログラム
JP2008046766A (ja) * 2006-08-11 2008-02-28 Denso Corp 車両外部情報表示装置
WO2008029802A1 (fr) * 2006-09-04 2008-03-13 Panasonic Corporation Dispositif fournissant des informations de voyage
EP2090867A4 (en) * 2006-12-05 2012-03-21 Navitime Japan Co Ltd NAVIGATION SYSTEM, PORTABLE TERMINAL DEVICE, AND PERIPHERAL IMAGE DISPLAY METHOD
JP5771889B2 (ja) * 2009-03-04 2015-09-02 日産自動車株式会社 経路案内装置及び経路案内方法
JP2010261747A (ja) * 2009-04-30 2010-11-18 Denso Corp 警報装置
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
US20120242505A1 (en) * 2010-03-16 2012-09-27 Takashi Maeda Road-vehicle cooperative driving safety support device
JP5475138B2 (ja) * 2010-09-08 2014-04-16 トヨタ自動車株式会社 移動物予測装置、仮想可動物予測装置、プログラム、移動物予測方法、及び仮想可動物予測方法
JP5704902B2 (ja) * 2010-11-26 2015-04-22 東芝アルパイン・オートモティブテクノロジー株式会社 運転支援装置及び運転支援方法
JP5743576B2 (ja) 2011-02-02 2015-07-01 スタンレー電気株式会社 物体検出システム
JP5840046B2 (ja) * 2012-03-23 2016-01-06 株式会社豊田中央研究所 情報提供装置、情報提供システム、情報提供方法、及びプログラム
JP6024741B2 (ja) * 2012-03-29 2016-11-16 トヨタ自動車株式会社 運転支援装置
US10270642B2 (en) * 2012-12-05 2019-04-23 Origin Wireless, Inc. Method, apparatus, and system for object tracking and navigation
DE102012218360A1 (de) * 2012-10-09 2014-04-10 Robert Bosch Gmbh Blickfeldanzeige für ein Fahrzeug
US9330256B2 (en) * 2013-02-01 2016-05-03 Qualcomm Incorporated Location based process-monitoring
CN104112370B (zh) * 2014-07-30 2016-08-17 哈尔滨工业大学深圳研究生院 基于监控图像的停车场智能车位识别方法及系统
JP6361403B2 (ja) * 2014-09-17 2018-07-25 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 自動運転支援システム、自動運転支援方法及びコンピュータプログラム
WO2016070193A1 (en) * 2014-10-31 2016-05-06 Nodal Inc. Systems, apparatus, and methods for improving safety related to movable/moving objects
JP2016122308A (ja) * 2014-12-25 2016-07-07 クラリオン株式会社 車両制御装置
CN104571513A (zh) * 2014-12-31 2015-04-29 东莞市南星电子有限公司 一种通过遮蔽摄像区域模拟触摸指令方法及系统
JP6418574B2 (ja) * 2015-01-14 2018-11-07 株式会社デンソーアイティーラボラトリ 危険度推定装置、危険度推定方法及び危険度推定用コンピュータプログラム
US10152885B2 (en) * 2015-04-21 2018-12-11 Nissan Motor Co., Ltd. Vehicle guidance device and vehicle guidance method
MY169019A (en) * 2015-10-09 2019-01-29 Nissan Motor Vehicular display device and vehicular display method
JP6623044B2 (ja) 2015-11-25 2019-12-18 日立オートモティブシステムズ株式会社 ステレオカメラ装置
CN105930833B (zh) * 2016-05-19 2019-01-22 重庆邮电大学 一种基于视频监控的车辆跟踪与分割方法
US20180188427A1 (en) * 2016-12-29 2018-07-05 Uber Technologies, Inc. Color Filter Array for Image Capture Device
US10452926B2 (en) * 2016-12-29 2019-10-22 Uber Technologies, Inc. Image capture device with customizable regions of interest

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2007129382A1 (ja) * 2006-04-28 2007-11-15 Panasonic Corporation ナビゲーション装置およびその方法
JP2010134639A (ja) * 2008-12-03 2010-06-17 Honda Motor Co Ltd 視覚支援装置
JP2012192878A (ja) 2011-03-17 2012-10-11 Toyota Motor Corp 危険度判定装置
JP2014120110A (ja) * 2012-12-19 2014-06-30 Aisin Aw Co Ltd 走行支援システム、走行支援方法及びコンピュータプログラム
JP2015104930A (ja) * 2013-11-28 2015-06-08 株式会社デンソー ヘッドアップディスプレイ装置
JP2015108926A (ja) * 2013-12-04 2015-06-11 三菱電機株式会社 車両用運転支援装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See also references of EP3496069A4

Also Published As

Publication number Publication date
US10878256B2 (en) 2020-12-29
JP6658905B2 (ja) 2020-03-04
JPWO2018066710A1 (ja) 2019-06-24
JP6566145B2 (ja) 2019-08-28
US20190197323A1 (en) 2019-06-27
WO2018066712A1 (ja) 2018-04-12
JP6700623B2 (ja) 2020-05-27
EP3496068A4 (en) 2019-06-12
EP3496033A4 (en) 2019-10-23
JPWO2018066711A1 (ja) 2019-06-24
CN109791738A (zh) 2019-05-21
CN109791053A (zh) 2019-05-21
US20190251374A1 (en) 2019-08-15
EP3496069A1 (en) 2019-06-12
EP3496033A1 (en) 2019-06-12
US10733462B2 (en) 2020-08-04
EP3496068A1 (en) 2019-06-12
JPWO2018066712A1 (ja) 2019-04-25
EP3496069A4 (en) 2019-06-12
WO2018066710A1 (ja) 2018-04-12
US20190344803A1 (en) 2019-11-14
CN109791738B (zh) 2021-12-21
EP3496069B1 (en) 2022-10-26
CN109791737A (zh) 2019-05-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6658905B2 (ja) 走行支援装置及びコンピュータプログラム
US11535155B2 (en) Superimposed-image display device and computer program
WO2019097755A1 (ja) 表示装置及びコンピュータプログラム
JP7151073B2 (ja) 表示装置及びコンピュータプログラム
US11493357B2 (en) Superimposed image display device, superimposed image drawing method, and computer program
JP2019164611A (ja) 走行支援装置及びコンピュータプログラム
JP2019010919A (ja) 走行支援装置及びコンピュータプログラム
JP2023012793A (ja) 重畳画像表示装置
JP2019056884A (ja) 重畳画像表示装置
JP2017062706A (ja) 走行支援システム、走行支援方法及びコンピュータプログラム
JP7143728B2 (ja) 重畳画像表示装置及びコンピュータプログラム
JP6582798B2 (ja) 走行支援システム、走行支援方法及びコンピュータプログラム
JP2019082382A (ja) 重畳画像表示装置
JP7571484B2 (ja) 重畳画像表示装置
JP6984341B2 (ja) 重畳画像表示装置及びコンピュータプログラム
JP2023038558A (ja) 重畳画像表示装置
JP2023008462A (ja) 重畳画像表示装置
JP2021081232A (ja) 重畳画像表示装置及びコンピュータプログラム
JP2023097939A (ja) 重畳画像表示装置
JP2020085897A (ja) 重畳画像表示装置及びコンピュータプログラム
JP2023064957A (ja) 重畳画像表示装置
JP2024121324A (ja) 重畳画像表示装置
JP2019091382A (ja) 走行支援装置及びコンピュータプログラム
JP2020040617A (ja) 重畳画像表示装置及びコンピュータプログラム

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 17858547

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2018544000

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2017858547

Country of ref document: EP

Effective date: 20190306

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE