WO2019202735A1 - 運転監視装置および運転監視プログラム - Google Patents

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WO2019202735A1
WO2019202735A1 PCT/JP2018/016312 JP2018016312W WO2019202735A1 WO 2019202735 A1 WO2019202735 A1 WO 2019202735A1 JP 2018016312 W JP2018016312 W JP 2018016312W WO 2019202735 A1 WO2019202735 A1 WO 2019202735A1
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vehicle
moving object
collision
collision pattern
pattern
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PCT/JP2018/016312
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晴生 中田
昌彦 谷本
要介 石渡
雅浩 虻川
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三菱電機株式会社
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    • B60W2720/24—Direction of travel

Definitions

  • the present invention relates to a technique for monitoring driving of a vehicle.
  • Patent Document 1 discloses the following method. First, the risk level of the other vehicle is calculated based on the actual behavior of the other vehicle following the behavior of the vehicle. Then, when the degree of risk is equal to or higher than the threshold, the vehicle travel plan is changed so that a preferable driving operation is performed as viewed from other vehicles. In this method, since the danger level of the other vehicle is calculated based on the actual behavior of the other vehicle following the behavior of the vehicle, the danger level is not calculated for an operation that the other vehicle does not assume.
  • Patent Document 2 discloses the following method.
  • the margin is calculated based on the magnitude of the speed change vector and the maximum acceleration of the vehicle.
  • the operation of the vehicle is changed in a direction corresponding to a larger margin.
  • the potential risk level is evaluated in four stages based on the magnitude of the relative speed vector of the other vehicle and the inter-vehicle distance.
  • the minimum vehicle speed change vector required to suppress the potential risk level to level 2 or lower is calculated in a plurality of directions.
  • the margin is calculated based on the calculated magnitude of the speed change vector and the maximum acceleration of the vehicle.
  • An operational change in a direction corresponding to a larger margin is selected, but economic damage or human damage to the vehicle is not considered. Therefore, appropriate warning or proper avoidance action cannot be performed.
  • An object of the present invention is to obtain an appropriate risk level as an accident level when a vehicle collides with a moving object.
  • the operation monitoring device of the present invention is The corresponding collision pattern applied to the collision pattern when the vehicle collides with the moving object includes the speed vector of the vehicle, the speed vector of the moving object, the distance from the vehicle to the moving object, the acceleration performance of the vehicle, and the moving object.
  • a collision pattern determination unit that determines based on the assumed acceleration performance of the vehicle and the time required for the vehicle to detect deceleration of the moving object;
  • a risk calculating unit that calculates the risk of an accident in which the vehicle collides with the moving object based on the corresponding collision pattern and the time required for the collision.
  • a corresponding collision pattern that applies to a collision pattern when a vehicle collides with a moving object is determined and the risk is calculated based on the corresponding collision pattern, a more appropriate risk can be obtained. It becomes.
  • FIG. 2 is a configuration diagram of a vehicle 200 in the first embodiment.
  • FIG. 3 shows a windshield portion of vehicle 200 in the first embodiment.
  • 1 is a configuration diagram of an operation monitoring apparatus 100 according to Embodiment 1.
  • FIG. 3 is a flowchart of an operation monitoring method in the first embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of movement of another vehicle in the first embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of movement of another vehicle in the first embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram showing a windshield portion of a vehicle 200 in a third embodiment.
  • FIG. 10 is a flowchart of an operation monitoring method according to Embodiment 3.
  • Embodiment 1 An operation monitoring apparatus 100 that monitors the operation of the vehicle 200 will be described with reference to FIGS. 1 to 6.
  • FIG. 1 shows a side surface of the vehicle 200.
  • FIG. 2 shows a windshield portion of the vehicle 200.
  • the vehicle 200 includes an object sensor 201, a monitoring camera 202, an operation control device 210, and an operation monitoring device 100.
  • the vehicle 200 is equipped with a display, a speaker, and the like.
  • the object sensor 201 is a sensor for detecting a moving object existing around the vehicle 200.
  • the object sensor 201 is a laser sensor.
  • the monitoring camera 202 is a camera for photographing the periphery of the vehicle 200. As with the object sensor 201, the monitoring camera 202 is used as a sensor for detecting a moving object existing around the vehicle 200.
  • the moving object is a vehicle that travels around the vehicle 200.
  • Automobiles, motorcycles and bicycles are examples of vehicles.
  • the moving object may be an object other than a vehicle such as a pedestrian or an animal.
  • the operation control device 210 is a computer that controls the operation of the vehicle 200. Specifically, the operation control device 210 accelerates or decelerates the vehicle 200 and controls the steering of the vehicle 200.
  • the object sensor 201, the monitoring camera 202, the operation control device 210, the display and the speaker are connected to the operation monitoring device 100.
  • the operation monitoring apparatus 100 is a computer including hardware such as a processor 101, a memory 102, an auxiliary storage device 103, and an input / output interface 104. These hardwares are connected to each other via signal lines.
  • the processor 101 is an IC (Integrated Circuit) that performs arithmetic processing, and controls other hardware.
  • the processor 101 is a CPU (Central Processing Unit), a DSP (Digital Signal Processor), or a GPU (Graphics Processing Unit).
  • the memory 102 is a volatile storage device.
  • the memory 102 is also called main memory or main memory.
  • the memory 102 is a RAM (Random Access Memory).
  • Data stored in the memory 102 is stored in the auxiliary storage device 103 as necessary.
  • the auxiliary storage device 103 is a nonvolatile storage device.
  • the auxiliary storage device 103 is a ROM (Read Only Memory), a HDD (Hard Disk Drive), or a flash memory.
  • the input / output interface 104 is a port to which various devices are connected. Specifically, the object sensor 201, the monitoring camera 202, the operation control device 210, a display, a speaker, and the like are connected to the input / output interface 104.
  • the driving monitoring apparatus 100 includes elements such as an object detection unit 111, a collision pattern determination unit 112, a collision required time calculation unit 113, a risk level calculation unit 114, a control determination unit 115, and a warning unit 116. These elements are realized by software.
  • the auxiliary storage device 103 includes an operation monitoring program for causing the computer to function as the object detection unit 111, the collision pattern determination unit 112, the required collision time calculation unit 113, the risk level calculation unit 114, the control determination unit 115, and the warning unit 116. It is remembered.
  • the operation monitoring program is loaded into the memory 102 and executed by the processor 101.
  • the auxiliary storage device 103 stores an OS (Operating System). At least a part of the OS is loaded into the memory 102 and executed by the processor 101. That is, the processor 101 executes the operation monitoring program while executing the OS. Data obtained by executing the operation monitoring program is stored in a storage device such as the memory 102, the auxiliary storage device 103, a register in the processor 101, or a cache memory in the processor 101.
  • the memory 102 functions as a storage unit 120 that stores various data used in the operation monitoring apparatus 100.
  • another storage device may function as the storage unit 120 instead of the memory 102 or together with the memory 102.
  • the operation monitoring apparatus 100 may include a plurality of processors that replace the processor 101.
  • the plurality of processors share the role of the processor 101.
  • the operation monitoring program can be recorded (stored) in a computer-readable manner on a nonvolatile recording medium such as an optical disk or a flash memory.
  • the operation of the operation monitoring apparatus 100 corresponds to an operation monitoring method.
  • the procedure of the operation monitoring method corresponds to the procedure of the operation monitoring program.
  • Steps S110 to S190 are repeatedly executed.
  • step S ⁇ b> 110 the object detection unit 111 detects a moving object that exists around the vehicle 200.
  • the object detection unit 111 detects the plurality of moving objects.
  • the object detection unit 111 measures the relative position vector of the moving object and the size of the moving object based on the sensor data obtained by the object sensor 201 or the image data obtained by the monitoring camera 202. Furthermore, the object detection unit 111 calculates a relative velocity vector of the moving object using a plurality of relative position vectors of the moving object at a plurality of times. Then, the object detection unit 111 calculates the velocity vector of the moving object using the velocity vector of the vehicle 200 and the relative velocity vector of the moving object. The speed vector of the moving object is obtained by adding the relative speed vector of the moving object to the speed vector of the vehicle 200. The object detection unit 111 determines the type of the moving object based on the size of the moving object.
  • the relative position vector of the moving object indicates the distance from the vehicle 200 to the moving object and the direction in which the moving object is located with the vehicle 200 as a base point. That is, the relative position vector of the moving object represents the relative position of the moving object with respect to the vehicle 200.
  • the speed vector of the vehicle 200 indicates the speed of the vehicle 200 and the direction in which the vehicle 200 is traveling.
  • the speed vector of the vehicle 200 is obtained from the operation control device 210, for example.
  • the velocity vector of the moving object indicates the velocity of the moving object and the direction in which the moving object is traveling.
  • the size of the moving object is expressed by, for example, the vertical length of the moving object and the horizontal length of the moving object.
  • the type of moving object is, for example, a car, a motorcycle, a bicycle, a pedestrian, or an animal.
  • object type data is stored in the storage unit 120 in advance.
  • the object type data associates a plurality of size ranges with a plurality of object types.
  • the object detection unit 111 selects a size range including the size of the moving object from the object type data, and selects an object type associated with the selected size range from the object type data.
  • the selected object type is the type of moving object.
  • Steps S120 to S140 are executed for each moving object detected in step S110.
  • step S120 the collision pattern determination unit 112 determines a corresponding collision pattern that applies to the collision pattern when the vehicle 200 collides with a moving object.
  • the collision pattern determination unit 112 includes the speed vector of the vehicle 200, the speed vector of the moving object, the distance from the vehicle 200 to the moving object, the acceleration performance of the vehicle 200, and the assumed acceleration performance of the moving object.
  • the corresponding collision pattern is determined based on the sensing time.
  • the time required for detection is the time required for the vehicle 200 to detect the deceleration of the moving object.
  • the deceleration of the moving object is sensed by the object detection unit 111 based on the sensor data.
  • the speed vector of the vehicle 200 is obtained from the operation control device 210, for example.
  • the velocity vector of the moving object is obtained in step S110.
  • the distance from the vehicle 200 to the moving object is obtained in step S110.
  • the acceleration performance of the vehicle 200 is stored in the storage unit 120 in advance. Acceleration performance means the ability to accelerate and decelerate. Acceleration performance is represented by maximum acceleration. The maximum acceleration is the maximum value of the acceleration magnitude.
  • the assumed acceleration performance of the moving object is stored in the storage unit 120 in advance.
  • assumed acceleration performance data is stored in the storage unit 120 in advance.
  • the assumed acceleration performance data associates a plurality of object types with a plurality of assumed acceleration performances.
  • the collision pattern determination unit 112 selects the assumed acceleration performance associated with the type of moving object from the assumed acceleration performance data.
  • the assumed acceleration performance selected is the assumed acceleration performance of the moving object.
  • the required sensing time is stored in the storage unit 120 in advance.
  • the collision pattern determination unit 112 determines any one of the first to fourth collision patterns as the corresponding collision pattern.
  • the first collision pattern is a pattern in which the vehicle 200 collides with the moving object being decelerated before the vehicle 200 senses the deceleration of the moving object.
  • the second collision pattern is a pattern in which the vehicle 200 collides with the moving object being decelerated after the vehicle 200 senses the deceleration of the moving object.
  • the third collision pattern is a pattern in which the vehicle 200 collides with the moving object after stopping before the vehicle 200 senses the deceleration of the moving object.
  • the fourth collision pattern is a pattern in which the vehicle 200 collides with the moving object after stopping after the vehicle 200 senses the deceleration of the moving object.
  • v 0 is a speed vector of the vehicle 200.
  • v r is the velocity vector of the moving object.
  • d 0 is the distance from the vehicle 200 to the moving object.
  • a 0 is the maximum acceleration of the vehicle 200.
  • a r is the maximum acceleration of the moving object.
  • t l is the time required for sensing.
  • the collision pattern determination unit 112 determines the first collision pattern as the corresponding collision pattern.
  • the collision pattern determination unit 112 determines the second collision pattern as the corresponding collision pattern.
  • the collision pattern determination unit 112 determines the third collision pattern as the corresponding collision pattern.
  • the collision pattern determination unit 112 determines the fourth collision pattern as the corresponding collision pattern.
  • step S130 the required collision time calculation unit 113 calculates the required collision time.
  • the time required for the collision is the time taken for the vehicle 200 to collide with a moving object in the corresponding collision pattern.
  • the collision required time calculation unit 113 includes the speed vector of the vehicle 200, the speed vector of the moving object, the distance from the vehicle 200 to the moving object, the acceleration performance of the vehicle 200, and the assumed acceleration performance of the moving object. Based on the above, the time required for the collision is calculated.
  • v 0 is a speed vector of the vehicle 200.
  • v r is the velocity vector of the moving object.
  • d 0 is the distance from the vehicle 200 to the moving object.
  • a 0 is the maximum acceleration of the vehicle 200.
  • a r is the maximum acceleration of the moving object.
  • ⁇ t is the time required for collision.
  • the collision required time calculation unit 113 calculates the required collision time by calculating Expression (2-1).
  • the collision required time calculation unit 113 calculates the required collision time by calculating Expression (2-2).
  • the collision required time calculation unit 113 calculates the collision required time by calculating Expression (2-3).
  • the collision required time calculation unit 113 calculates the collision required time by calculating Expression (2-4).
  • the time required for the collision calculated from Equation (2-1) to Equation (2-4) corresponds to the shortest time required for the vehicle 200 to collide with a moving object in all directions of the vehicle 200.
  • Figure 5 shows how the other vehicle traveling ahead of the vehicle 200 is decelerated by the acceleration -a r.
  • FIG. 6 shows a state in which another vehicle traveling left front of the vehicle 200 moves to the right at the speed v rx .
  • the other vehicle is an example of a moving object.
  • step S140 the risk level calculation unit 114 calculates the risk level of an accident in which the vehicle 200 collides with a moving object based on the corresponding collision pattern and the time required for the collision.
  • the degree of danger corresponds to an estimated value of a risk that the moving object approaches the vehicle 200 in the shortest time, that is, a potential risk that the moving object collides with the vehicle 200.
  • the risk level calculation unit 114 calculates the risk level using the weight coefficient of the corresponding collision pattern and the time required for the collision.
  • the degree of risk is higher as the weighting factor is higher and lower as the weighting factor is lower. Further, the degree of danger is higher as the required time for the collision is shorter and lower as the required time for the collision is longer.
  • the risk level calculation unit 114 acquires the weighting coefficient of the corresponding collision pattern. Specifically, the weight coefficient data is stored in the storage unit 120 in advance. The weight coefficient data associates a plurality of collision patterns with a plurality of weight coefficients. The risk level calculation unit 114 selects a weighting factor associated with the corresponding collision pattern from the weighting factor data. The selected weight coefficient is the weight coefficient of the corresponding collision pattern. And the risk level calculation part 114 calculates a risk level by calculating Formula (3). R is the risk level. ⁇ t is the time required for collision. w is a weighting coefficient.
  • the weighting coefficient set in the weighting coefficient data will be described.
  • a weighting factor higher than the standard is set in the weighting factor data as the weighting factor of the third collision pattern or the fourth collision pattern.
  • the first collision pattern or the third collision pattern since the vehicle 200 collides with the moving object before the vehicle 200 senses the deceleration of the moving object, it is assumed that damage to the person riding the vehicle 200 is increased. .
  • a weighting factor higher than the standard is set in the weighting factor data as the weighting factor of the first collision pattern or the third collision pattern. That is, the weight coefficient of each collision pattern is set in consideration of economic damage or human damage. Therefore, the risk is a value that takes into account economic damage or human damage.
  • step S150 the risk level calculation unit 114 compares the risk level with a risk threshold value.
  • the danger threshold is a predetermined value.
  • the risk level calculation unit 114 compares the highest risk level among the calculated plurality of risk levels with a risk threshold. If the degree of risk is greater than or equal to the risk threshold, the process proceeds to step S160. If the risk is less than the risk threshold, the process proceeds to step S110.
  • Steps S160 to S190 are executed for the moving object corresponding to the risk level compared with the risk threshold value in step S150.
  • step S160 the control determination unit 115 outputs the control deceleration amount to the operation control device 210.
  • the controlled deceleration amount is expressed by negative acceleration.
  • the control determination unit 115 calculates a necessary deceleration amount for preventing the vehicle 200 from colliding with a moving object.
  • the required deceleration amount is expressed by negative acceleration.
  • the control determination unit 115 calculates the necessary deceleration amount by calculating Expression (4-1).
  • a n is the magnitude of the required deceleration amount.
  • Required deceleration amount is -a n.
  • V 0 is the speed of the vehicle 200.
  • V r is the speed of the moving object.
  • d 0 is the distance from the vehicle 200 to the moving object.
  • t l is the time required for sensing.
  • Expression (4-1) is obtained by expanding Expression (4-2).
  • Expression (4-2) is an expression indicating that the speed V of the vehicle 200 should be equal to or less than the speed V r before the vehicle 200 travels the distance d 0 so that the vehicle 200 does not collide with the moving object. is there.
  • control determination unit 115 determines the control deceleration amount based on the necessary deceleration amount and the degree of danger.
  • control determination unit 115 reduces the amount of control deceleration so that vehicle 200 does not decelerate rapidly.
  • the control determination unit 115 increases the magnitude of the control deceleration amount.
  • the control determination unit 115 determines the adjustment deceleration amount based on the degree of danger, and adds the adjustment deceleration amount to the necessary deceleration amount. The value calculated thereby becomes the control deceleration amount.
  • the magnitude of the adjusted deceleration amount increases as the degree of danger increases, and decreases as the degree of danger decreases.
  • the control determination unit 115 outputs the control deceleration amount to the operation control device 210.
  • the operation control device 210 decelerates the vehicle 200 according to the control deceleration amount.
  • the operation control device 210 decelerates the vehicle 200 with the acceleration performance of the vehicle 200.
  • the warning unit 116 outputs warning information.
  • the warning information is information notifying that there is a risk that the vehicle 200 collides with a moving object.
  • the warning unit 116 outputs warning information to a display or a speaker.
  • the display displays the warning information.
  • the speaker outputs the warning information as a sound.
  • step S180 the control determination unit 115 compares the required deceleration amount with the acceleration performance. When the magnitude of the required deceleration amount is equal to or greater than the acceleration performance, it is considered that the vehicle 200 cannot avoid colliding with a moving object. Therefore, the process proceeds to step S190. If the required deceleration amount is less than the acceleration performance, it is considered that the vehicle 200 can avoid colliding with a moving object. Therefore, the process proceeds to step S110.
  • step S190 the control determination unit 115 determines the steering direction based on the relative position vector of the moving object.
  • the relative position vector of the moving object is obtained in step S110.
  • the control determination unit 115 determines a steering direction for preventing a specific portion of the vehicle 200 from colliding with a moving object.
  • the specific location of the vehicle 200 is, for example, a driver seat or a passenger seat.
  • the control determination unit 115 outputs the steering information to the driving control device 210.
  • the steering information is information indicating the steering direction.
  • the driving control device 210 steers the vehicle 200 in the steering direction indicated by the steering information.
  • Embodiment 1 *** Effects of Embodiment 1 *** A corresponding collision pattern that corresponds to a collision pattern when the vehicle 200 collides with a moving object is determined, and a risk level is calculated based on the corresponding collision pattern. For this reason, it is possible to obtain a more appropriate risk level.
  • Embodiment 2 Differences from the first embodiment will be mainly described with respect to a mode in which the degree of risk is calculated in consideration of the weight ratio between the vehicle 200 and the moving object.
  • step S140 the risk level calculation unit 114 calculates the risk level as follows. First, the risk level calculation unit 114 selects a weighting coefficient associated with the corresponding collision pattern from the weighting coefficient data. The weight coefficient data is stored in advance in the storage unit 120 as described in the first embodiment.
  • the risk level calculation unit 114 calculates a weight ratio between the weight of the vehicle 200 and the estimated weight of the moving object.
  • the weight of the vehicle 200 is stored in advance in the storage unit 120.
  • the estimated weight of the moving object is stored in the storage unit 120 in advance.
  • estimated weight data is stored in the storage unit 120 in advance.
  • the estimated weight data associates a plurality of object types with a plurality of estimated weights.
  • the risk level calculation unit 114 selects an estimated weight associated with the type of moving object from the estimated weight data.
  • the estimated weight data selected is the estimated weight of the moving object.
  • the type of moving object is obtained in step S110.
  • the weight ratio may be either the ratio of the estimated weight of the moving object to the weight of the vehicle 200 or the ratio of the weight of the vehicle 200 to the estimated weight of the moving object.
  • the ratio of the estimated weight of the moving object to the weight of the vehicle 200 is used as the weight ratio.
  • the ratio of the weight of the vehicle 200 to the estimated weight of the moving object is used as the weight ratio.
  • the risk calculating unit 114 calculates the weight ratio by calculating the equation (5-1).
  • the weight ratio is the ratio of the weight of the vehicle 200 to the estimated weight of the moving object
  • the risk calculating unit 114 calculates the weight ratio by calculating the equation (5-2).
  • w m is the weight ratio.
  • m 0 is the weight of the vehicle 200.
  • mr is the estimated weight of the moving object.
  • the risk level calculation unit 114 calculates the risk level using the weight coefficient, the time required for the collision, and the weight ratio.
  • the risk level calculation unit 114 calculates the risk level by calculating formula (6-1) or formula (6-2).
  • R is the risk level.
  • ⁇ t is the time required for collision.
  • w is a weighting coefficient.
  • w m is the weight ratio.
  • Embodiment 3 Regarding the mode of calculating the degree of risk in consideration of whether or not a stationary object exists between the vehicle 200 and the moving object, differences from the first embodiment or the second embodiment will be mainly described.
  • FIG. 7 shows a windshield portion of the vehicle 200.
  • the vehicle 200 is further equipped with an information collecting device 203 and a positioning device 204.
  • the information collection device 203 is a device that collects information on a stationary object existing around the vehicle 200.
  • the information collection device 203 is a receiver.
  • the information collection device 203 receives map information.
  • the map information indicates the position and type of a stationary object existing at each point.
  • the stationary object is a traffic light, a sign, a utility pole, a guardrail, or the like.
  • the information collection device 203 may receive the VICS information instead of the map information or together with the map information.
  • VICS registered trademark
  • the positioning device 204 positions the vehicle 200.
  • the positioning device 204 is a GPS receiver. GPS is an abbreviation for Global Positioning System.
  • the information collection device 203 and the positioning device 204 are connected to the operation monitoring device 100.
  • the operation monitoring apparatus 100 further includes an element called an information collection unit 117.
  • the information collection unit 117 is realized by software.
  • the operation monitoring program further causes the computer to function as the information collection unit 117.
  • An information collection device 203 is further connected to the input / output interface 104.
  • step S ⁇ b> 301 the object detection unit 111 detects a moving object existing around the vehicle 200.
  • Step S301 is the same as step S110 in the first embodiment.
  • step S ⁇ b> 302 the information collection unit 117 collects information on stationary objects existing around the vehicle 200. Specifically, the information collection unit 117 requests map information from the information collection device 203. The information collection device 203 receives map information. Then, the information collection unit 117 acquires map information from the information collection device 203.
  • step S311 the collision pattern determination unit 112 determines a corresponding collision pattern.
  • Step S311 is the same as step S120 in the first embodiment.
  • step S312 the required collision time calculation unit 113 calculates the required collision time.
  • Step S312 is the same as step S130 in the first embodiment.
  • step S313 the risk degree calculation unit 114 determines whether a stationary object exists between the vehicle 200 and the moving object based on the position information of the vehicle 200, the relative position vector of the moving object, and the map information. Specifically, the risk level calculation unit 114 calculates the position of the moving object using the position of the vehicle 200 and the relative position vector of the moving object. Then, the risk level calculation unit 114 determines whether a stationary object exists between the vehicle 200 and the moving object based on the positional relationship among the position of the vehicle 200, the position of the moving object, and the position of the stationary object.
  • the position information of the vehicle 200 is obtained from the positioning device 204.
  • the relative position vector of the moving object is obtained in step S301.
  • the position of the stationary object is indicated in the map information. Map information is obtained in step S302.
  • step S314 the risk level calculation unit 114 calculates the risk level of an accident in which the vehicle 200 collides with a moving object.
  • the risk level calculation unit 114 determines the weighting coefficient of the corresponding collision pattern based on the determination result of step S313.
  • the risk level calculation unit 114 has a weighting coefficient when a stationary object exists between the vehicle 200 and the moving object, smaller than a weighting coefficient when there is no stationary object between the vehicle 200 and the moving object. Decide on a value.
  • weight coefficient data is stored in the storage unit 120 in advance.
  • the weight coefficient data associates a plurality of collision patterns, a plurality of first weight coefficients, and a plurality of second weight coefficients with each other.
  • the second weighting factor is smaller than the first weighting factor.
  • the risk level calculation unit 114 selects the first weighting coefficient associated with the corresponding collision pattern from the weighting coefficient data.
  • the selected first weighting factor is used as the weighting factor for the corresponding collision pattern.
  • the risk level calculation unit 114 selects the second weighting coefficient associated with the corresponding collision pattern from the weighting coefficient data.
  • the selected second weighting factor is used as the weighting factor of the corresponding collision pattern.
  • the risk level calculation unit 114 calculates the risk level using the weight coefficient of the corresponding collision pattern and the time required for the collision.
  • the method for calculating the degree of risk is the same as the method in step S140 of the first embodiment.
  • the risk level calculation unit 114 may calculate the risk level using a weight ratio between the weight of the vehicle 200 and the estimated weight of the moving object, similarly to the method in step S140 of the second embodiment.
  • Steps S321 to S332 are the same as steps S150 to S190 in the first embodiment.
  • the operation monitoring apparatus 100 includes a processing circuit 109.
  • the processing circuit 109 implements an object detection unit 111, a collision pattern determination unit 112, a required collision time calculation unit 113, a risk level calculation unit 114, a control determination unit 115, a warning unit 116, an information collection unit 117, and a storage unit 120. It is hardware.
  • the processing circuit 109 may be dedicated hardware or the processor 101 that executes a program stored in the memory 102.
  • the processing circuit 109 is dedicated hardware, the processing circuit 109 is, for example, a single circuit, a composite circuit, a programmed processor, a parallel programmed processor, an ASIC, an FPGA, or a combination thereof.
  • ASIC is an abbreviation for Application Specific Integrated Circuit
  • FPGA is an abbreviation for Field Programmable Gate Array.
  • the operation monitoring apparatus 100 may include a plurality of processing circuits that replace the processing circuit 109. The plurality of processing circuits share the role of the processing circuit 109.
  • processing circuit 109 some functions may be realized by dedicated hardware, and the remaining functions may be realized by software or firmware.
  • the processing circuit 109 can be realized by hardware, software, firmware, or a combination thereof.
  • the embodiment is an example of a preferred embodiment and is not intended to limit the technical scope of the present invention.
  • the embodiment may be implemented partially or in combination with other embodiments.
  • the procedure described using the flowchart and the like may be changed as appropriate.
  • operation monitoring device 101 processor, 102 memory, 103 auxiliary storage device, 104 input / output interface, 109 processing circuit, 111 object detection unit, 112 collision pattern determination unit, 113 collision required time calculation unit, 114 risk level calculation unit, 115 Control decision unit, 116 warning unit, 117 information collection unit, 120 storage unit, 200 vehicle, 201 object sensor, 202 monitoring camera, 203 information collection device, 204 positioning device, 210 operation control device.

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Abstract

運転監視装置（１００）は、車両（２００）が移動物体と衝突する場合の衝突パターンに当てはまる該当衝突パターンを、前記車両の速度ベクトルおよび前記移動物体の速度ベクトルなどに基づいて決定する。次に、前記運転監視装置は、前記該当衝突パターンにおいて前記車両が前記移動物体と衝突するまでにかかる時間である衝突所要時間を算出する。そして、前記運転監視装置は、前記車両が前記移動物体と衝突する事故の危険度を前記該当衝突パターンと前記衝突所要時間とに基づいて算出する。

Description

運転監視装置および運転監視プログラム
　本発明は、車両の運転を監視する技術に関するものである。
　他車両または歩行者が急に動作変化をした時に運転者がそれに対応できずに衝突事故が発生する場合が多い。
　従来、他車両または歩行者が車両に接近した場合に、車両を自動で減速させる、操舵により衝突を回避する、または、警報により運転者に注意喚起するという方法が知られている。
　しかし、交通量が多い道路では運転者への注意喚起または車両の自動制御が頻繁に発生してしまい、運転者が快適な運転をできないと考えられる
　そこで、危険度が高い場合にだけ他車両または歩行者を検出し、危険度が低い場合には注意喚起および車両制御を抑制する、という方法が提案されている。
　特許文献１は次のような方法を開示している。
　まず、車両の行動の後に続く実際の他車両の行動に基づいて、他車両の危険度が算出される。そして、危険度が閾値以上である場合に、他車両から見て好ましい運転操作がなされるように車両の走行計画が変更される。
　この方法では、車両の行動の後に続く実際の他車両の行動に基づいて他車両の危険度が算出されるため、他車両の想定しない動作に対して危険度が算出されない。
　特許文献２は次のような方法を開示している。
　車両周辺に存在する物体（他車両または歩行者など）が車両にとっての危険度が最も高くなる方向に急に動作変化した場合に、潜在リスクを一定レベル以下に抑制するため、最低限必要な車両の速度変化ベクトルの大きさと車両の最大加速度とに基づいて余裕度が算出される。そして、より大きな余裕度に対応する方向へ車両を動作変化させる。
　具体的には、他車両の相対速度ベクトルの大きさと車間距離とに基づいて潜在リスクレベルが４段階で評価される。潜在リスクレベルがレベル３以上である場合、潜在リスクレベルをレベル２以下に抑えるために最低限必要な車両の速度変化ベクトルが複数方向について算出される。そして、算出された速度変化ベクトルの大きさと車両の最大加速度とに基づいて余裕度が算出される。
　より大きな余裕度に対応する方向への動作変化が選択されるが、車両にとっての経済的被害または人的被害は考慮されない。そのため、適切な警告または適切な回避動作ができない。
特開２０１５－０６０５２２号公報 特許第４９９３４２９号公報
　本発明は、車両が移動物体と衝突する場合の事故の危険度として適切な危険度が得られるようにすることを目的とする。
　本発明の運転監視装置は、
　車両が移動物体と衝突する場合の衝突パターンに当てはまる該当衝突パターンを、前記車両の速度ベクトルと前記移動物体の速度ベクトルと前記車両から前記移動物体までの距離と前記車両の加速性能と前記移動物体の想定加速性能と前記車両が前記移動物体の減速を感知するまでにかかる感知所要時間とに基づいて決定する衝突パターン決定部と、
　前記該当衝突パターンにおいて前記車両が前記移動物体と衝突するまでにかかる時間である衝突所要時間を算出する衝突所要時間算出部と、
　前記車両が前記移動物体と衝突する事故の危険度を前記該当衝突パターンと前記衝突所要時間とに基づいて算出する危険度算出部とを備える。
　本発明によれば、車両が移動物体と衝突する場合の衝突パターンに当てはまる該当衝突パターンが決定されて該当衝突パターンに基づいて危険度が算出されるため、より適切な危険度を得ることが可能となる。
実施の形態１における車両２００の構成図。 実施の形態１における車両２００のフロントガラスの部分を示す図。 実施の形態１における運転監視装置１００の構成図。 実施の形態１における運転監視方法のフローチャート。 実施の形態１における他車両の移動例を示す図。 実施の形態１における他車両の移動例を示す図。 実施の形態３における車両２００のフロントガラスの部分を示す図。 実施の形態３における運転監視装置１００の構成図。 実施の形態３における運転監視方法のフローチャート。 各実施の形態における運転監視装置１００のハードウェア構成図。
　実施の形態および図面において、同じ要素および対応する要素には同じ符号を付している。同じ符号が付された要素の説明は適宜に省略または簡略化する。図中の矢印はデータの流れ又は処理の流れを主に示している。
　実施の形態１．
　車両２００の運転を監視する運転監視装置１００について、図１から図６に基づいて説明する。
＊＊＊構成の説明＊＊＊
　図１および図２に基づいて、車両２００の構成を説明する。
　図１は、車両２００の側面を示している。図２は、車両２００のフロントガラスの部分を示している。
　車両２００には、物体センサ２０１と監視カメラ２０２と運転制御装置２１０と運転監視装置１００とが搭載される。その他に、車両２００には、ディスプレイおよびスピーカなどが搭載される。
　物体センサ２０１は、車両２００の周辺に存在する移動物体を検出するためのセンサである。例えば、物体センサ２０１はレーザセンサである。
　監視カメラ２０２は、車両２００の周辺を撮影するためのカメラである。監視カメラ２０２は、物体センサ２０１と同じく、車両２００の周辺に存在する移動物体を検出するためのセンサとして用いられる。
　具体的には、移動物体は、車両２００の周辺を走行する車両である。自動車、バイクおよび自転車は車両の一例である。但し、移動物体は、歩行者または動物など、車両以外の物体であってもよい。
　運転制御装置２１０は、車両２００の運転を制御するコンピュータである。
　具体的には、運転制御装置２１０は、車両２００を加速または減速し、また、車両２００の操舵を制御する。
　物体センサ２０１、監視カメラ２０２、運転制御装置２１０、ディスプレイおよびスピーカなどは、運転監視装置１００に接続される。
　図３に基づいて、運転監視装置１００の構成を説明する。
　運転監視装置１００は、プロセッサ１０１とメモリ１０２と補助記憶装置１０３と入出力インタフェース１０４といったハードウェアを備えるコンピュータである。これらのハードウェアは、信号線を介して互いに接続されている。
　プロセッサ１０１は、演算処理を行うＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔ）であり、他のハードウェアを制御する。例えば、プロセッサ１０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、またはＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）である。
　メモリ１０２は揮発性の記憶装置である。メモリ１０２は、主記憶装置またはメインメモリとも呼ばれる。例えば、メモリ１０２はＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）である。メモリ１０２に記憶されたデータは必要に応じて補助記憶装置１０３に保存される。
　補助記憶装置１０３は不揮発性の記憶装置である。例えば、補助記憶装置１０３は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）、またはフラッシュメモリである。補助記憶装置１０３に記憶されたデータは必要に応じてメモリ１０２にロードされる。
　入出力インタフェース１０４は各種機器が接続されるポートである。具体的には、入出力インタフェース１０４には、物体センサ２０１、監視カメラ２０２、運転制御装置２１０、ディスプレイおよびスピーカなどが接続される。
　運転監視装置１００は、物体検出部１１１と衝突パターン決定部１１２と衝突所要時間算出部１１３と危険度算出部１１４と制御決定部１１５と警告部１１６といった要素を備える。これらの要素はソフトウェアで実現される。
　補助記憶装置１０３には、物体検出部１１１と衝突パターン決定部１１２と衝突所要時間算出部１１３と危険度算出部１１４と制御決定部１１５と警告部１１６としてコンピュータを機能させるための運転監視プログラムが記憶されている。運転監視プログラムは、メモリ１０２にロードされて、プロセッサ１０１によって実行される。
　さらに、補助記憶装置１０３にはＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）が記憶されている。ＯＳの少なくとも一部は、メモリ１０２にロードされて、プロセッサ１０１によって実行される。
　つまり、プロセッサ１０１は、ＯＳを実行しながら、運転監視プログラムを実行する。
　運転監視プログラムを実行して得られるデータは、メモリ１０２、補助記憶装置１０３、プロセッサ１０１内のレジスタまたはプロセッサ１０１内のキャッシュメモリといった記憶装置に記憶される。
　メモリ１０２は、運転監視装置１００で使用される各種データを記憶する記憶部１２０として機能する。但し、他の記憶装置が、メモリ１０２の代わりに、又は、メモリ１０２と共に、記憶部１２０として機能してもよい。
　運転監視装置１００は、プロセッサ１０１を代替する複数のプロセッサを備えてもよい。複数のプロセッサは、プロセッサ１０１の役割を分担する。
　運転監視プログラムは、光ディスクまたはフラッシュメモリ等の不揮発性の記録媒体にコンピュータで読み取り可能に記録（格納）することができる。
＊＊＊動作の説明＊＊＊
　運転監視装置１００の動作は運転監視方法に相当する。また、運転監視方法の手順は運転監視プログラムの手順に相当する。
　図４に基づいて、運転監視方法を説明する。
　ステップＳ１１０からステップＳ１９０は繰り返し実行される。
　ステップＳ１１０において、物体検出部１１１は、車両２００の周辺に存在する移動物体を検出する。
　車両２００の周辺に複数の移動物体が存在する場合、物体検出部１１１は複数の移動物体を検出する。
　具体的には、物体検出部１１１は、物体センサ２０１によって得られたセンサデータまたは監視カメラ２０２によって得られた画像データに基づいて、移動物体の相対位置ベクトルと移動物体の大きさとを計測する。
　さらに、物体検出部１１１は、複数の時刻における移動物体の複数の相対位置ベクトルを用いて、移動物体の相対速度ベクトルを算出する。そして、物体検出部１１１は、車両２００の速度ベクトルと移動物体の相対速度ベクトルとを用いて、移動物体の速度ベクトルを算出する。移動物体の速度ベクトルは、車両２００の速度ベクトルに移動物体の相対速度ベクトルを足すことによって得られる。
　また、物体検出部１１１は、移動物体の大きさに基づいて、移動物体の種類を決定する。
　移動物体の相対位置ベクトルは、車両２００から移動物体までの距離と、車両２００を基点として移動物体が位置する方向とを示す。つまり、移動物体の相対位置ベクトルは、車両２００に対する移動物体の相対位置を表す。
　車両２００の速度ベクトルは、車両２００の速度と、車両２００が走行している方向とを示す。車両２００の速度ベクトルは、例えば、運転制御装置２１０から得られる。
　移動物体の速度ベクトルは、移動物体の速度と、移動物体が走行している方向とを示す　移動物体の大きさは、例えば、移動物体の縦の長さと移動物体の横の長さとで表される。
　移動物体の種類は、例えば、自動車、オートバイ、自転車、歩行者または動物である。例えば、物体種類データが記憶部１２０に予め記憶される。物体種類データは、複数の大きさ範囲と複数の物体種類とを互いに対応付ける。そして、物体検出部１１１は、移動物体の大きさが含まれる大きさ範囲を物体種類データから選択し、選択した大きさ範囲に対応付けられた物体種類を物体種類データから選択する。選択される物体種類が移動物体の種類である。
　ステップＳ１２０からステップＳ１４０は、ステップＳ１１０で検出された移動物体毎に実行される。
　ステップＳ１２０において、衝突パターン決定部１１２は、車両２００が移動物体と衝突する場合の衝突パターンに当てはまる該当衝突パターンを決定する。
　具体的には、衝突パターン決定部１１２は、車両２００の速度ベクトルと、移動物体の速度ベクトルと、車両２００から移動物体までの距離と、車両２００の加速性能と、移動物体の想定加速性能と、感知所要時間とに基づいて、該当衝突パターンを決定する。
　感知所要時間は、車両２００が移動物体の減速を感知するまでにかかる時間である。例えば、移動物体の減速は、センサデータに基づいて物体検出部１１１によって感知される。
　車両２００の速度ベクトルは、例えば、運転制御装置２１０から得られる。
　移動物体の速度ベクトルは、ステップＳ１１０で得られる。
　車両２００から移動物体までの距離は、ステップＳ１１０で得られる。
　車両２００の加速性能は、記憶部１２０に予め記憶される。加速性能は、加速する能力および減速する能力を意味する。加速性能は最大加速度で表される。最大加速度は、加速度の大きさの最大値である。
　移動物体の想定加速性能は、記憶部１２０に予め記憶される。例えば、想定加速性能データが記憶部１２０に予め記憶される。想定加速性能データは、複数の物体種類と複数の想定加速性能とを互いに対応付ける。そして、衝突パターン決定部１１２は、移動物体の種類に対応付けられた想定加速性能を想定加速性能データから選択する。選択される想定加速性能が移動物体の想定加速性能である。
　感知所要時間は、記憶部１２０に予め記憶される。
　具体的には、衝突パターン決定部１１２は、第１衝突パターンから第４衝突パターンのいずれかを該当衝突パターンに決定する。
　第１衝突パターンは、車両２００が移動物体の減速を感知する前に車両２００が減速中の移動物体と衝突するというパターンである。
　第２衝突パターンは、車両２００が移動物体の減速を感知した後に車両２００が減速中の移動物体と衝突するというパターンである。
　第３衝突パターンは、車両２００が移動物体の減速を感知する前に車両２００が停止後の移動物体と衝突するというパターンである。
　第４衝突パターンは、車両２００が移動物体の減速を感知した後に車両２００が停止後の移動物体と衝突するというパターンである。
　以下に、それぞれの衝突パターンの条件を示す。
　ｖ０は、車両２００の速度ベクトルである。
　ｖｒは、移動物体の速度ベクトルである。
　ｄ０は、車両２００から移動物体までの距離である。
　ａ０は、車両２００の最大加速度である。
　ａｒは、移動物体の最大加速度である。
　ｔｌは、感知所要時間である。
　式（１－１）に示す条件が満たされる場合、衝突パターン決定部１１２は、第１衝突パターンを該当衝突パターンに決定する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　式（１－２）に示す条件が満たされる場合、衝突パターン決定部１１２は、第２衝突パターンを該当衝突パターンに決定する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　式（１－３）に示す条件が満たされる場合、衝突パターン決定部１１２は、第３衝突パターンを該当衝突パターンに決定する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　式（１－４）に示す条件が満たされる場合、衝突パターン決定部１１２は、第４衝突パターンを該当衝突パターンに決定する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　ステップＳ１３０において、衝突所要時間算出部１１３は、衝突所要時間を算出する。
　衝突所要時間は、該当衝突パターンにおいて車両２００が移動物体と衝突するまでにかかる時間である。
　具体的には、衝突所要時間算出部１１３は、車両２００の速度ベクトルと、移動物体の速度ベクトルと、車両２００から移動物体までの距離と、車両２００の加速性能と、移動物体の想定加速性能とに基づいて、衝突所要時間を算出する。
　以下に、衝突所要時間を算出するための式を示す。
　ｖ０は、車両２００の速度ベクトルである。
　ｖｒは、移動物体の速度ベクトルである。
　ｄ０は、車両２００から移動物体までの距離である。
　ａ０は、車両２００の最大加速度である。
　ａｒは、移動物体の最大加速度である。
　δｔは、衝突所要時間である。
　該当衝突パターンが第１衝突パターンである場合、衝突所要時間算出部１１３は、式（２－１）を計算することによって、衝突所要時間を算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　該当衝突パターンが第２衝突パターンである場合、衝突所要時間算出部１１３は、式（２－２）を計算することによって、衝突所要時間を算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
　該当衝突パターンが第３衝突パターンである場合、衝突所要時間算出部１１３は、式（２－３）を計算することによって、衝突所要時間を算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
　該当衝突パターンが第４衝突パターンである場合、衝突所要時間算出部１１３は、式（２－４）を計算することによって、衝突所要時間を算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
　式（２－１）から式（２－４）によって算出される衝突所要時間は、車両２００の全方向において車両２００が移動物体と衝突するまでの最短の時間に相当する。
　図５は、車両２００の前方を走行している他車両が加速度－ａｒで減速する様子を示している。
　図６は、車両２００の左前方を走行している他車両が速度ｖｒｘで右に移動する様子を示している。
　他車両は移動物体の一例である。
　図４に戻り、ステップＳ１４０から説明を続ける。
　ステップＳ１４０において、危険度算出部１１４は、車両２００が移動物体と衝突する事故の危険度を該当衝突パターンと衝突所要時間とに基づいて算出する。
　危険度は、移動物体が車両２００に最短時間で接近するリスク、すなわち、移動物体が車両２００と衝突する潜在リスクの想定値に相当する。
　具体的には、危険度算出部１１４は、該当衝突パターンの重み係数と衝突所要時間とを用いて危険度を算出する。
　危険度は、重み係数が高いほど高く、重み係数が低いほど低い。また、危険度は、衝突所要時間が短いほど高く、衝突所要時間が長いほど低い。
　まず、危険度算出部１１４は、該当衝突パターンの重み係数を取得する。具体的には、重み係数データが記憶部１２０に予め記憶される。重み係数データは、複数の衝突パターンと複数の重み係数とを互いに対応付ける。危険度算出部１１４は、該当衝突パターンに対応付けられた重み係数を重み係数データから選択する。選択される重み係数が該当衝突パターンの重み係数である。
　そして、危険度算出部１１４は、式（３）を計算することによって、危険度を算出する。
　Ｒは、危険度である。
　δｔは、衝突所要時間である。
　ｗは、重み係数である。
　Ｒ　＝　（１／δｔ）×ｗ　・・・式（３）
　重み係数データに設定される重み係数について説明する。
　第３衝突パターンまたは第４衝突パターンの場合、移動物体が停止した後に車両２００が移動物体と衝突するので、衝突時における車両２００の過失割合が高くなると想定される。そのため、車両２００の過失割合を低くすることが重視される場合、第３衝突パターンまたは第４衝突パターンの重み係数として標準よりも高い重み係数が重み係数データに設定される。
　第１衝突パターンまたは第３衝突パターンの場合、車両２００が移動物体の減速を感知する前に車両２００が移動物体と衝突するので、車両２００に乗っている人への被害が大きくなると想定される。そのため、車両２００の人的被害を低くすることが重視される場合、第１衝突パターンまたは第３衝突パターンの重み係数として標準よりも高い重み係数が重み係数データに設定される。
　つまり、それぞれの衝突パターンの重み係数は、経済的被害または人的被害を考慮して設定される。
　そのため、危険度は、経済的被害または人的被害を考慮した値となる。
　ステップＳ１５０において、危険度算出部１１４は、危険度を危険閾値と比較する。危険閾値は予め決められた値である。
　複数の移動物体について複数の危険度が算出された場合、危険度算出部１１４は、算出された複数の危険度のうちの最も高い危険度を危険閾値と比較する。
　危険度が危険閾値以上である場合、処理はステップＳ１６０に進む。
　危険度が危険閾値未満である場合、処理はステップＳ１１０に進む。
　ステップＳ１６０からステップＳ１９０は、ステップＳ１５０で危険閾値と比較された危険度に対応する移動物体を対象にして実行される。
　ステップＳ１６０おいて、制御決定部１１５は、制御減速量を運転制御装置２１０へ出力する。制御減速量は負の加速度で表される。
　まず、制御決定部１１５は、車両２００が移動物体と衝突しないための必要減速量を算出する。必要減速量は負の加速度で表される。
　具体的には、制御決定部１１５は、式（４－１）を計算することによって、必要減速量を算出する。
　ａｎは、必要減速量の大きさである。必要減速量は－ａｎである。
　Ｖ０は、車両２００の速度である。
　Ｖｒは、移動物体の速度である。
　ｄ０は、車両２００から移動物体までの距離である。
　ｔｌは、感知所要時間である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
　式（４－１）は、式（４－２）を展開することによって得られる。
　式（４－２）は、車両２００が移動物体と衝突しないためには車両２００が距離ｄ０を進むまでの間に車両２００の速度Ｖが速度Ｖｒ以下になれば良いことを示す式である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
　次に、制御決定部１１５は、必要減速量と危険度とに基づいて制御減速量を決定する。
　危険度が比較的低い場合、車両２００が急激に減速しないように、制御決定部１１５は、制御減速量の大きさを小さくする。一方、危険度が高い場合、制御決定部１１５は、制御減速量の大きさを大きくする。
　例えば、制御決定部１１５は、危険度に基づいて調整減速量を決定し、調整減速量を必要減速量に足す。これによって算出される値が制御減速量となる。調整減速量の大きさは、危険度が高いほど大きく、危険度が低いほど小さい。
　そして、制御決定部１１５は、制御減速量を運転制御装置２１０へ出力する。
　制御減速量が運転制御装置２１０へ出力された場合、運転制御装置２１０は、制御減速量に従って、車両２００を減速させる。但し、制御減速量の大きさが車両２００の加速性能を超える場合、運転制御装置２１０は、車両２００の加速性能で車両２００を減速させる。
　ステップＳ１７０において、警告部１１６は、警告情報を出力する。
　警告情報は、車両２００が移動物体と衝突する危険があることを知らせる情報である。
　具体的には、警告部１１６は、警告情報をディスプレイまたはスピーカへ出力する。警告情報がディスプレイへ出力された場合、ディスプレイは警告情報を表示する。警告情報がスピーカへ出力された場合、スピーカは警告情報を音声出力する。
　ステップＳ１８０において、制御決定部１１５は、必要減速量の大きさを加速性能と比較する。
　必要減速量の大きさが加速性能以上である場合、車両２００が移動物体と衝突することを回避できないと考えられる。そのため、処理はステップＳ１９０に進む。
　必要減速量の大きさが加速性能未満である場合、車両２００が移動物体と衝突することを回避できると考えられる。そのため、処理はステップＳ１１０に進む。
　ステップＳ１９０において、制御決定部１１５は、移動物体の相対位置ベクトルに基づいて、操舵方向を決定する。
　移動物体の相対位置ベクトルは、ステップＳ１１０で得られる。
　具体的には、制御決定部１１５は、車両２００の特定箇所が移動物体と衝突しないための操舵方向を決定する。車両２００の特定箇所は、例えば、運転席または助手席である。
　そして、制御決定部１１５は、操舵情報を運転制御装置２１０へ出力する。
　操舵情報は、操舵方向を示す情報である。
　操舵情報が運転制御装置２１０へ出力された場合、運転制御装置２１０は、操舵情報が示す操舵方向へ車両２００を操舵する。
＊＊＊実施の形態１の効果＊＊＊
　車両２００が移動物体と衝突する場合の衝突パターンに当てはまる該当衝突パターンが決定されて該当衝突パターンに基づいて危険度が算出される。そのため、より適切な危険度をえることが可能となる。
　移動物体が想定しない動作変化に対して、危険を予防、回避または軽減することが可能となる。また、車両２００の損害を最も軽減することが可能となる。
　実施の形態２．
　車両２００と移動物体との重量比を考慮して危険度を算出する形態について、主に実施の形態１と異なる点を説明する。
＊＊＊構成の説明＊＊＊
　車両２００および運転監視装置１００の構成は、実施の形態１における構成と同じである（図１から図３参照）。
＊＊＊動作の説明＊＊＊
　運転監視方法の手順は、実施の形態１における手順と同じである（図４参照）。
　但し、ステップＳ１４０において危険度を算出する方法が実施の形態１における方法と異なる。
　ステップＳ１４０において、危険度算出部１１４は、危険度を以下のように算出する。
　まず、危険度算出部１１４は、該当衝突パターンに対応付けられた重み係数を重み係数データから選択する。重み係数データは、実施の形態１で説明したように、記憶部１２０に予め記憶される。
　次に、危険度算出部１１４は、車両２００の重量と移動物体の推定重量との重量比を算出する。
　車両２００の重量は、記憶部１２０に予め記憶される。
　移動物体の推定重量は、記憶部１２０に予め記憶される。例えば、推定重量データが記憶部１２０に予め記憶される。推定重量データは、複数の物体種類と複数の推定重量とを互いに対応付ける。そして、危険度算出部１１４は、移動物体の種類に対応付けられた推定重量を推定重量データから選択する。選択される推定重量データが移動物体の推定重量である。移動物体の種類はステップＳ１１０で得られる。
　重量比は、車両２００の重量に対する移動物体の推定重量の比と、移動物体の推定重量に対する車両２００の重量の比とのいずれであってもよい。
　車両２００の被害が重視される場合、車両２００の重量に対する移動物体の推定重量の比が重量比として用いられる。
　移動物体の被害が重視される場合、移動物体の推定重量に対する車両２００の重量の比が重量比として用いられる。
　重量比が車両２００の重量に対する移動物体の推定重量の比である場合、危険度算出部１１４は、式（５－１）を計算することによって、重量比を算出する。
　重量比が移動物体の推定重量に対する車両２００の重量の比である場合、危険度算出部１１４は、式（５－２）を計算することによって、重量比を算出する。
　ｗｍは、重量比である。
　ｍ０は、車両２００の重量である。
　ｍｒは、移動物体の推定重量である。
　ｗｍ　＝　ｍｒ／ｍ０　・・・式（５－１）
　ｗｍ　＝　ｍ０／ｍｒ　・・・式（５－２）
　そして、危険度算出部１１４は、重み係数と衝突所要時間と重量比とを用いて危険度を算出する。
　例えば、危険度算出部１１４は、式（６－１）または式（６－２）を計算することによって、危険度を算出する。
　Ｒは、危険度である。
　δｔは、衝突所要時間である。
　ｗは、重み係数である。
　ｗｍは、重量比である。
　Ｒ　＝　（１／δｔ）×（ｗ×ｗｍ）　・・・式（６－１）
　Ｒ　＝　（１／δｔ）×（ｗ＋ｗｍ）　・・・式（６－２）
＊＊＊実施の形態２の効果＊＊＊
　車両２００と移動物体との重量比を考慮して危険度を算出することができる。そのため、より適切な危険度を得ることができる。
　実施の形態３．
　車両２００と移動物体との間に静止物体が存在するか否かを考慮して危険度を算出する形態について、主に実施の形態１または実施の形態２と異なる点を説明する。
＊＊＊構成の説明＊＊＊
　図７に、車両２００のフロントガラスの部分を示す。
　車両２００には、さらに、情報収集装置２０３と測位装置２０４とが搭載される。
　情報収集装置２０３は、車両２００の周辺に存在する静止物体の情報を収集する装置である。例えば、情報収集装置２０３はレシーバである。
　具体的には、情報収集装置２０３は地図情報を受信する。地図情報は、各地点に存在する静止物体の位置および種類などを示す。例えば、静止物体は、信号機、標識、電柱またはガードレールなどである。情報収集装置２０３は、地図情報の代わりに又は地図情報と共に、ＶＩＣＳ情報を受信してもよい。ＶＩＣＳ（登録商標）は、Ｖｅｈｉｃｌｅ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｙｓｔｅｍの略称である。
　測位装置２０４は、車両２００を測位する。例えば、測位装置２０４はＧＰＳ受信機である。ＧＰＳは、Ｇｌｏｂａｌ　Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍの略称である。
　情報収集装置２０３および測位装置２０４は、運転監視装置１００に接続される。
　図８に基づいて、運転監視装置１００の構成を説明する。
　運転監視装置１００は、さらに、情報収集部１１７という要素を備える。情報収集部１１７は、ソフトウェアによって実現される。
　運転監視プログラムは、さらに、情報収集部１１７としてコンピュータを機能させる。
　入出力インタフェース１０４には、さらに、情報収集装置２０３が接続される。
＊＊＊動作の説明＊＊＊
　図９に基づいて、運転監視方法を説明する。
　ステップＳ３０１において、物体検出部１１１は、車両２００の周辺に存在する移動物体を検出する。
　ステップＳ３０１は、実施の形態１におけるステップＳ１１０と同じである。
　ステップＳ３０２において、情報収集部１１７は、車両２００の周辺に存在する静止物体の情報を収集する。
　具体的には、情報収集部１１７は、情報収集装置２０３に地図情報を要求する。情報収集装置２０３は、地図情報を受信する。そして、情報収集部１１７は、情報収集装置２０３から地図情報を取得する。
　ステップＳ３１１において、衝突パターン決定部１１２は、該当衝突パターンを決定する。
　ステップＳ３１１は、実施の形態１におけるステップＳ１２０と同じである。
　ステップＳ３１２において、衝突所要時間算出部１１３は、衝突所要時間を算出する。
　ステップＳ３１２は、実施の形態１におけるステップＳ１３０と同じである。
　ステップＳ３１３において、危険度算出部１１４は、車両２００の位置情報と移動物体の相対位置ベクトルと地図情報とに基づいて、車両２００と移動物体との間に静止物体が存在するか判定する。
　具体的には、危険度算出部１１４は、車両２００の位置と移動物体の相対位置ベクトルとを用いて、移動物体の位置を算出する。そして、危険度算出部１１４は、車両２００の位置と移動物体の位置と静止物体の位置との位置関係に基づいて、車両２００と移動物体との間に静止物体が存在するか判定する。
　車両２００の位置情報は、測位装置２０４から得られる。
　移動物体の相対位置ベクトルは、ステップＳ３０１で得られる。
　静止物体の位置は、地図情報に示される。
　地図情報は、ステップＳ３０２で得られる。
　ステップＳ３１４において、危険度算出部１１４は、車両２００が移動物体と衝突する事故の危険度を算出する。
　まず、危険度算出部１１４は、ステップＳ３１３の判定結果に基づいて、該当衝突パターンの重み係数を決定する。
　車両２００と移動物体との間に静止物体が存在する場合、車両２００が移動物体と衝突する可能性は低い。そのため、危険度算出部１１４は、車両２００と移動物体との間に静止物体が存在する場合の重み係数を、車両２００と移動物体との間に静止物体が存在しない場合の重み係数よりも小さい値に決定する。
　例えば、重み係数データが記憶部１２０に予め記憶される。重み係数データは、複数の衝突パターンと複数の第１重み係数と複数の第２重み係数とを互いに対応付ける。第２重み係数は第１重み係数よりも小さい。
　車両２００と移動物体との間に静止物体が存在しない場合、危険度算出部１１４は、該当衝突パターンに対応付けられた第１重み係数を重み係数データから選択する。選択される第１重み係数が該当衝突パターンの重み係数として使用される。
　車両２００と移動物体との間に静止物体が存在する場合、危険度算出部１１４は、該当衝突パターンに対応付けられた第２重み係数を重み係数データから選択する。選択される第２重み係数が該当衝突パターンの重み係数として使用される。
　そして、危険度算出部１１４は、該当衝突パターンの重み係数と衝突所要時間とを用いて、危険度を算出する。
　危険度を算出する方法は、実施の形態１のステップＳ１４０における方法と同じである。
　危険度算出部１１４は、実施の形態２のステップＳ１４０における方法と同様に、車両２００の重量と移動物体の推定重量とを重量比を用いて危険度を算出してもよい。
　ステップＳ３２１からステップＳ３３２は、実施の形態１におけるステップＳ１５０からステップＳ１９０と同じである。
＊＊＊実施の形態３の効果＊＊＊
　車両２００と移動物体との間に静止物体が存在するか否かを考慮して危険度を算出することができる。そのため、より適切な危険度を得ることができる。
＊＊＊実施の形態の補足＊＊＊
　図１０に基づいて、運転監視装置１００のハードウェア構成を説明する。
　運転監視装置１００は処理回路１０９を備える。
　処理回路１０９は、物体検出部１１１と衝突パターン決定部１１２と衝突所要時間算出部１１３と危険度算出部１１４と制御決定部１１５と警告部１１６と情報収集部１１７と記憶部１２０とを実現するハードウェアである。
　処理回路１０９は、専用のハードウェアであってもよいし、メモリ１０２に格納されるプログラムを実行するプロセッサ１０１であってもよい。
　処理回路１０９が専用のハードウェアである場合、処理回路１０９は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡまたはこれらの組み合わせである。
　ＡＳＩＣはＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｐｅｃｉｆｉｃ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔの略称であり、ＦＰＧＡはＦｉｅｌｄ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙの略称である。
　運転監視装置１００は、処理回路１０９を代替する複数の処理回路を備えてもよい。複数の処理回路は、処理回路１０９の役割を分担する。
　処理回路１０９において、一部の機能が専用のハードウェアで実現されて、残りの機能がソフトウェアまたはファームウェアで実現されてもよい。
　このように、処理回路１０９はハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアまたはこれらの組み合わせで実現することができる。
　実施の形態は、好ましい形態の例示であり、本発明の技術的範囲を制限することを意図するものではない。実施の形態は、部分的に実施してもよいし、他の形態と組み合わせて実施してもよい。フローチャート等を用いて説明した手順は、適宜に変更してもよい。
　１００　運転監視装置、１０１　プロセッサ、１０２　メモリ、１０３　補助記憶装置、１０４　入出力インタフェース、１０９　処理回路、１１１　物体検出部、１１２　衝突パターン決定部、１１３　衝突所要時間算出部、１１４　危険度算出部、１１５　制御決定部、１１６　警告部、１１７　情報収集部、１２０　記憶部、２００　車両、２０１　物体センサ、２０２　監視カメラ、２０３　情報収集装置、２０４　測位装置、２１０　運転制御装置。

Claims (8)

  1. 　車両が移動物体と衝突する場合の衝突パターンに当てはまる該当衝突パターンを、前記車両の速度ベクトルと前記移動物体の速度ベクトルと前記車両から前記移動物体までの距離と前記車両の加速性能と前記移動物体の想定加速性能と前記車両が前記移動物体の減速を感知するまでにかかる感知所要時間とに基づいて決定する衝突パターン決定部と、
    　前記該当衝突パターンにおいて前記車両が前記移動物体と衝突するまでにかかる時間である衝突所要時間を算出する衝突所要時間算出部と、
    　前記車両が前記移動物体と衝突する事故の危険度を前記該当衝突パターンと前記衝突所要時間とに基づいて算出する危険度算出部と
    を備える運転監視装置。
  2. 　前記衝突パターン決定部は、
    　前記車両が前記移動物体の減速を感知する前に前記車両が減速中の前記移動物体と衝突する第１衝突パターンと、
    　前記車両が前記移動物体の減速を感知した後に前記車両が減速中の前記移動物体と衝突する第２衝突パターンと、
    　前記車両が前記移動物体の減速を感知する前に前記車両が停止後の前記移動物体と衝突する第３衝突パターンと、
    　前記車両が前記移動物体の減速を感知した後に前記車両が停止後の前記移動物体と衝突する第４衝突パターンとのいずれかを前記該当衝突パターンに決定する
    請求項１に記載の運転監視装置。
  3. 　前記危険度算出部は、前記該当衝突パターンの重み係数と前記衝突所要時間とを用いて前記危険度を算出する
    請求項１または請求項２に記載の運転監視装置。
  4. 　前記危険度算出部は、前記該当衝突パターンの前記重み係数と、前記衝突所要時間と、前記車両の重量と前記移動物体の推定重量との重量比とを用いて、前記危険度を算出する
    請求項３に記載の運転監視装置。
  5. 　前記危険度算出部は、静止物体の位置情報に基づいて前記静止物体が前記車両と前記移動物体との間に存在するか判定し、判定結果に基づいて前記重み係数を決定する
    請求項３または請求項４に記載の運転監視装置。
  6. 　前記危険度が危険閾値より高い場合に前記車両が前記移動物体と衝突しないための必要減速量を算出し、前記必要減速量と前記危険度とに基づいて制御減速量を決定し、前記制御減速量を前記車両の運転制御装置へ出力する制御決定部を備える
    請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の運転監視装置。
  7. 　前記制御決定部は、前記必要減速量の大きさが前記車両の前記加速性能を超える場合に前記車両の操舵方向を決定し、決定した操舵方向を示す操舵情報を前記運転制御装置へ出力する
    請求項６に記載の運転監視装置。
  8. 　車両が移動物体と衝突する場合の衝突パターンに当てはまる該当衝突パターンを、前記車両の速度ベクトルと前記移動物体の速度ベクトルと前記車両から前記移動物体までの距離と前記車両の加速性能と前記移動物体の想定加速性能と前記車両が前記移動物体の減速を感知するまでにかかる感知所要時間とに基づいて決定する衝突パターン決定処理と、
    　前記該当衝突パターンにおいて前記車両が前記移動物体と衝突するまでにかかる時間である衝突所要時間を算出する衝突所要時間算出処理と、
    　前記車両が前記移動物体と衝突する事故の危険度を前記該当衝突パターンと前記衝突所要時間とに基づいて算出する危険度算出処理と
    をコンピュータに実行させるための運転監視プログラム。
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