WO2020189624A1 - 衝突確率算出装置、衝突確率算出システムおよび衝突確率算出方法 - Google Patents

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Definitions

  • the present disclosure relates to a collision probability calculation device, a collision probability calculation system, and a collision probability calculation method.
  • Patent Document 1 discloses a configuration in which a target detected by a detection unit moves in a direction crossing the traveling direction of the vehicle and derives a predicted locus of collision with the vehicle.
  • Patent Document 2 discloses a configuration in which the collision probability between the vehicle and the pedestrian is calculated based on the dispersion value of the position and speed of the pedestrian and the speed of the vehicle.
  • An object of the present disclosure is to provide a collision probability calculation device, a collision probability calculation system, and a collision probability calculation method capable of accurately calculating the collision probability between a vehicle and an object.
  • the collision probability calculation device is A setting unit that is composed of components in each direction of the first direction and a second direction different from the first direction, and sets a two-dimensional region including a first estimated position that the vehicle is estimated to reach in the future from the reference position.
  • a first variance calculation unit that calculates the first variance value in the first position information of the two-dimensional region
  • a second variance calculation unit that calculates a second variance value in the second position information of the second estimated position where the object is estimated to arrive in the future at the timing when the vehicle reaches the first estimated position.
  • a probability calculation unit that calculates the probability that the vehicle and the object collide with each other by using the two-dimensional region, the first position information, the second position information, the first dispersion value, and the second dispersion value. To be equipped.
  • the collision probability calculation system is A first detection unit that detects parameters related to the reference position of the vehicle, and A second detection unit that detects parameters related to the position of the object when the vehicle is located at the reference position, and With the above collision probability calculation device, To be equipped.
  • the collision probability calculation method is A two-dimensional region is set, which is composed of components in each direction of the first direction and a second direction different from the first direction, and includes a first estimated position where the vehicle is estimated to reach in the future from the reference position.
  • the first variance value in the first position information of the two-dimensional region is calculated
  • the second variance value in the second position information of the second estimated position estimated that the object will arrive in the future at the timing when the vehicle reaches the first estimated position is calculated.
  • the probability of collision between the vehicle and the object is calculated using the two-dimensional region, the first position information, the second position information, the first dispersion value, and the second dispersion value.
  • the collision probability between a vehicle and an object can be accurately calculated.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a collision probability calculation system 1 according to an embodiment of the present disclosure.
  • the collision probability calculation system 1 is mounted on a vehicle and calculates the collision probability between the vehicle and an object (for example, a pedestrian).
  • the collision probability calculation system 1 includes a first detection unit 10, a second detection unit 20, a notification unit 30, and a collision probability calculation device 100.
  • the first detection unit 10 detects parameters related to the reference position of the vehicle.
  • the reference position is an arbitrary position in the vehicle when the first detection unit 10 detects the parameter, and is a reference position when a two-dimensional region described later is set.
  • the reference position is the position of the center position Z2 of the axle Z1 of the vehicle Z in FIG. 2, and is set to a position where both the X component and the Y component are 0.
  • the X component is, for example, a length direction component when the vertical axis in FIG. 2 and the side in the length direction (vertical direction) of the vehicle Z are parallel.
  • the Y component is a width direction component when the horizontal axis in FIG. 2 and the side in the width direction (horizontal direction) of the vehicle are parallel.
  • the length direction corresponds to the "first direction” of the present disclosure.
  • the width direction corresponds to the "second direction" of the present disclosure.
  • the first detection unit 10 includes the vehicle speed sensor 11 and the yaw rate sensor 12.
  • the vehicle speed sensor 11 is a sensor that detects the speed information of the vehicle.
  • the yaw rate sensor 12 is a sensor that detects the yaw rate information of the vehicle.
  • the above parameters related to the reference position include vehicle speed information and vehicle yaw rate information.
  • the second detection unit 20 detects a parameter related to the position of the object when the vehicle is positioned at the reference position.
  • the second detection unit 20 includes the camera 21 and the radar 22, and detects the position information and the speed information of the object when the vehicle is positioned at the reference position. That is, the above parameters regarding the position of the object include the position information and the velocity information of the object.
  • the position information of the object is the X component and the Y component of the position coordinates of the object in FIG.
  • the velocity information of the object is the X component and the Y component of the velocity of the object in FIG.
  • the notification unit 30 is, for example, an alarm device such as a buzzer, and notifies the driver that the collision probability between the vehicle and the object is high based on the command from the collision probability calculation device 100.
  • the notification unit 30 is not limited to the alarm device, and may be, for example, an automatic braking device that automatically brakes the vehicle based on the above command.
  • the collision probability calculation device 100 includes a CPU (Central Processing Unit), a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), and an input / output circuit (not shown).
  • the collision probability calculation device 100 is configured to calculate the collision probability between the vehicle and the object based on a preset program.
  • the collision probability calculation device 100 includes a first estimation unit 110, a second estimation unit 120, a setting unit 130, a first variance calculation unit 140, a second variance calculation unit 150, and a probability calculation unit 160.
  • the first estimation unit 110 acquires the vehicle speed information and yaw rate information at the reference position from the first detection unit 10, and estimates the parameters related to the first estimated position based on the speed information and yaw rate information.
  • the first estimated position is a position where the vehicle is estimated to reach from the reference position in the future, and in the present embodiment, it is a position A1 corresponding to the center position Z2 of the axle Z1 of the vehicle Z in FIG.
  • the parameter relating to the first estimated position is information including the X component and the Y component in the position coordinates of the first estimated position.
  • the second estimation unit 120 acquires the position information and speed information of the object when the vehicle is positioned at the reference position from the second detection unit 20, and obtains parameters related to the second estimated position based on the position information and speed information. presume.
  • the second estimated position is the position where the object is estimated to arrive in the future when the vehicle reaches the first estimated position.
  • the parameter relating to the second estimated position is information including the X component and the Y component in the position coordinates of the second estimated position.
  • the first estimation unit 110 and the second estimation unit 120 are information about the first estimation position or information about the second estimation position by a state space model using the information acquired from the first detection unit 10 and the second detection unit 20 as observation values. To estimate.
  • the first estimation unit 110 and the second estimation unit 120 use a Kalman filter as an estimation algorithm for this information.
  • the observation equation related to the first estimated position is the equation (1)
  • the equation of state related to the first estimated position is the equation (2).
  • k in the formula (1) and the formula (2) indicates a time, and in the formula (1), it is a reference time when the vehicle is located at the reference position.
  • each parameter is calculated up to the time k + i (i: a natural number that can be set arbitrarily), but the parameters after the time k + 2 use the parameters calculated by the equation (2). Is calculated.
  • Vego Vehicle speed when the vehicle is in the reference position
  • ⁇ ego Vehicle yaw rate (angular velocity) when the vehicle is in the reference position
  • ⁇ ego Rotation angle of the vehicle when the vehicle is in the reference position
  • Xego X component of the position coordinates of the vehicle (0 when the vehicle is in the reference position)
  • Yego Y component of the position coordinates of the vehicle (0 when the vehicle is in the reference position)
  • E Error in the first detection unit 10
  • the observation equation related to the second estimated position is the equation (3), and the equation of state related to the second estimated position is the equation (4). Further, the equation (5) is an equation for converting the relative position coordinate system, which is the position information calculated by the equation (3), into an absolute coordinate system.
  • k in the formulas (3) and (4) indicates the time, and in the formula (3), it is the reference time when the vehicle is located at the reference position.
  • each parameter is calculated by substituting the parameter converted into the absolute coordinate system in the equation (5).
  • each parameter is calculated up to the time k + i (i: a natural number that can be set arbitrarily), but the parameters after the time k + 2 are calculated using the parameters calculated by the equation (4). Will be done.
  • the first estimation unit 110 and the second estimation unit 120 estimate i parameters from time k + 1 to k + i, which are future times after the current time k, respectively. To do.
  • the setting unit 130 sets the two-dimensional region A based on the parameters related to the first estimated position A1 estimated by the first estimation unit 110.
  • FIGS. 2 to 5 the state when the above i is an arbitrary number is shown.
  • the parameters related to the first estimated position A1 are the X component and the Y component of the position coordinates corresponding to the center position Z2 of the axle Z1.
  • the setting unit 130 sets the two-dimensional region A based on the position coordinates corresponding to the center position Z2 and the width and length of the vehicle Z.
  • the two-dimensional region A is set as a rectangular region in which the length direction of the vehicle is parallel to the vertical axis and the width direction is parallel to the horizontal axis.
  • the setting unit 130 sets one or more representative positions T in the two-dimensional region A as the first position information.
  • FIG. 2 illustrates a total of 15 representative positions including a position along the two-dimensional region A and a position corresponding to the center position Z2 of the axle Z1.
  • the setting unit 130 aligns the position coordinates of the object B with the two-dimensional region A based on the parameters related to the second estimated position of the object B estimated by the second estimation unit 120. Correct to.
  • the setting unit 130 uses the corrected position coordinates of the object B1 as the second position information.
  • the two-dimensional region A is set so that each side is parallel to the vertical axis or the horizontal axis, but when the vehicle Z turns, it is estimated by the first estimation unit 110 as shown by the two-dot chain line A2.
  • the vehicle Z is tilted with respect to the vertical axis by the amount of ⁇ ego.
  • the setting unit 130 corrects the position coordinates of the object B estimated by the equation (4) so as to match the two-dimensional region A.
  • the vehicle Z at the first estimated position A1 is originally inclined with respect to the two-dimensional region A. That is, the two-dimensional region A is in a state of + ⁇ ego rotation about the first estimated position A1 with respect to the vehicle Z at the first estimated position A1. Therefore, the object B is rotated by ⁇ ego about the first estimated position A1 so as to be consistent with the two-dimensional region A. By doing so, the positional relationship between the vehicle Z and the corrected object B1 can be made accurate.
  • the first variance calculation unit 140 calculates the first variance value related to each set first position information. Specifically, the first variance calculation unit 140 calculates the first variance value Pego by using the covariance matrix of the Kalman filter, for example, as in the equation (6).
  • the second variance calculation unit 150 calculates the second variance value related to the set second position information. Specifically, the second variance calculation unit 150 calculates the second variance value Pped by using the covariance matrix of the Kalman filter, for example, as in the equation (7).
  • the first variance calculation unit 140 calculates i first variance values from time k + 1 to k + i for each of a plurality of representative positions T. Further, the second variance calculation unit 150 calculates i second variance values from time k + 1 to k + i.
  • the probability calculation unit 160 uses the two-dimensional region A, the first position information, the second position information, the first variance value, and the second variance value to determine the probability that the vehicle and the object collide (hereinafter, referred to as "collision probability"). ) Is calculated. The probability calculation unit 160 calculates all collision probabilities of each representative position T in the two-dimensional region A.
  • the probability calculation unit 160 calculates the collision probability based on the two-dimensional normal distribution as in equations (8) to (12).
  • the parameters in the equation (11) are the values calculated by the equations (6) and (7).
  • the parameter in the equation (12) is a value calculated by the equation (2), the equation (5) and the like.
  • the formulas (8) to (12) are formulas for calculating the collision probability at the time k + i.
  • C Collision probability Area: Within the range of the two-dimensional area A r: Position function within the range of the two-dimensional area A (function of the X component and the Y component) D (r): Probability distribution
  • R (r) Parameter related to the relative position coordinates of the two-dimensional region and the object
  • the object B1 is based on the relative position vector ⁇ r between the arbitrary representative position T (first position information) of the two-dimensional region A calculated by the equation (12) and the position of the object B1 (second position information). Is located in the two-dimensional region A.
  • FIG. 5 illustrates only the relative position vector ⁇ r between the representative position T at the upper right end of the two-dimensional region A and the object B1. Further, in FIG. 5, an example in which the object B1 is outside the two-dimensional region A is shown in consideration of the legibility of the drawing.
  • the probability distribution D (r) represented by the equation (9) is integrated with the X component and the Y component in the two-dimensional region A in the equation (8) to obtain the two-dimensional region A.
  • the probability that the object B1 has infiltrated inside, that is, the collision probability can be calculated.
  • the probability that the object intrudes into the two-dimensional region A composed of the X component and the Y component that the vehicle Z is estimated to reach in the future is calculated, so that the collision probability is accurately calculated. Can be calculated.
  • the probability calculation unit 160 calculates each collision probability in each two-dimensional region A that moves between the first time and the second time after the time at the reference position.
  • the first estimated position is estimated for each time, and the two-dimensional region A is set. Therefore, the probability calculation unit 160 calculates the collision probabilities at all the representative positions T in each two-dimensional region A at each time between the first time and the second time.
  • the probability calculation unit 160 calculates 15 collision probabilities corresponding to 15 representative positions T at each time.
  • the probability calculation unit 160 extracts the first collision probability, which is the maximum value, from all the calculated collision probabilities at each representative position T for each time.
  • the extraction result of the first collision probability is, for example, a graph as shown in FIG.
  • the first collision probability fluctuates so as to decrease at (time).
  • the probability calculation unit 160 sets the second collision probability, which is the maximum value, as the collision probability from each of the first collision probabilities between the first time and the second time.
  • the first collision probability at the time k + m is the second collision probability.
  • the probability calculation unit 160 outputs an alarm command based on the second collision probability. Specifically, when the second collision probability is equal to or greater than a predetermined threshold value, the probability calculation unit 160 outputs an alarm command to the notification unit 30 to notify the occupant that the collision probability between the vehicle and the object is high.
  • FIG. 7 is a flowchart showing an operation example of the collision probability calculation control in the collision probability calculation device 100. The process in FIG. 7 is appropriately executed, for example, when the vehicle starts traveling.
  • the collision probability calculation device 100 estimates the position coordinates of the vehicle and the object (step S101). Next, the collision probability calculation device 100 sets the two-dimensional region A based on the estimated position information of the vehicle (step S102), and sets the representative position (step S103).
  • the collision probability calculation device 100 calculates the first variance value based on each set representative position and the second variance value based on the position coordinates of the object (step S104).
  • the collision probability calculation device 100 calculates the collision probability using the first position information, the second position information, the first variance value, and the second variance value (step S105).
  • the collision probability calculation device 100 determines whether or not the calculated collision probability is equal to or greater than a predetermined threshold value (step S106). As a result of the determination, when the collision probability is less than the predetermined threshold value (step S106, NO), this control ends.
  • step S106 when the collision probability is equal to or higher than the predetermined threshold value (step S106, YES), the collision probability calculation device 100 outputs an alarm command (step S107). After step S107, this control ends.
  • the vehicle The collision probability can be calculated in consideration of the positional relationship between the object and the object.
  • the two-dimensional region A where the vehicle Z is estimated to move in the future is compared with the position where the object is estimated to move in the future, and the X component and the Y component are based on the relative positions of the vehicle and the object.
  • the collision probability is calculated by integrating the functions. Therefore, the collision probability between the vehicle and the object can be calculated accurately.
  • the collision probability in the two-dimensional region A is calculated. Can be calculated accurately.
  • the collision probability can be calculated in consideration of the length direction and the width direction of the vehicle. Therefore, for example, a collision is compared with a configuration based on information only in the traveling direction of the vehicle. The accuracy of the probability can be greatly improved.
  • the collision probability based on all the representative positions T set in the two-dimensional region A is calculated, the collision probability based on the position where the vehicle and the object are likely to collide can be extracted. As a result, the collision probability between the vehicle and the object can be calculated accurately.
  • the two-dimensional area A is set based on the axle of the vehicle. That is, the first estimated position is estimated with reference to the turning center of the vehicle. Therefore, when aligning the position of the object with the two-dimensional region A, it is sufficient to rotate the position of the object by ⁇ ego estimated by the first estimation unit 110. As a result, the positional relationship between the vehicle and the object can be made accurate, and the collision probability between the vehicle and the object can be calculated accurately.
  • each collision probability at each first position where the vehicle moves between the first time and the second time is calculated, the maximum collision probability can be extracted from the calculation. As a result, it is possible to grasp at an early stage that the collision probability will increase in the future, so that the safety can be significantly improved.
  • a total of 15 representative positions of 3 rows and 5 columns are arranged in the two-dimensional region A, but the present disclosure is not limited to this, and one or more in the two-dimensional region A. It suffices if the number of is provided. However, from the viewpoint of facilitating the extraction of the collision probability when the object B1 is completely inside the two-dimensional region A, it is preferable that the setting unit 130 is provided with the representative position T at least inside the two-dimensional region A.
  • the setting unit 130 may set the number of representative positions of the front region of the axle in the two-dimensional region A to be larger than the number of representative positions of the rear region of the axle in the two-dimensional region A.
  • the setting unit 130 may exclude the end portion of the two-dimensional region A opposite to the moving direction of the vehicle from the setting of the representative position based on the first position information. That is, when the vehicle makes a right turn, the left end side in the two-dimensional region A is excluded from the setting of the representative position.
  • the inner part that is the inner loop of the vehicle moves before the outer part that is the outer loop, so it is considered that there is a high possibility that the inner part and the object collide with each other. Therefore, by calculating the collision probability with an emphasis on the inner portion of the two-dimensional region A, it is possible to easily extract the collision probability based on the representative position having a high possibility of collision.
  • the collision probability is calculated based on the equations (8) to (12), but the present disclosure is not limited to this, and the collision probability may be calculated based on another method. good.
  • each parameter is calculated by the Kalman filter, but the present disclosure is not limited to this, and each parameter may be calculated by another method.
  • the collision probability calculation device of the present disclosure is useful as a collision probability calculation device, a collision probability calculation system, and a collision probability calculation method capable of accurately calculating the collision probability between a vehicle and an object.
  • Collision probability calculation system 10 1st detection unit 11 Vehicle speed sensor 12 Yaw rate sensor 20 2nd detection unit 21 Camera 22 Radar 30 Notification unit 100 Collision probability calculation device 110 1st estimation unit 120 2nd estimation unit 130 Setting unit 140 1st dispersion Calculation unit 150 Second variance calculation unit 160 Probability calculation unit

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Abstract

衝突確率算出装置は、第１方向と、第１方向と直交する第２方向との各方向成分で構成され、車両が基準位置から将来到達すると推定された第１推定位置を含む２次元領域を設定する設定部と、２次元領域の第１位置情報における第１分散値を算出する第１分散算出部と、車両が第１推定位置に到達するタイミングで物体が将来到達すると推定された第２推定位置の第２位置情報における第２分散値を算出する第２分散算出部と、２次元領域、第１位置情報、第２位置情報、第１分散値および第２分散値を用いて、車両と物体とが衝突する確率を算出する確率算出部と、を備える。

Description

衝突確率算出装置、衝突確率算出システムおよび衝突確率算出方法
　本開示は、衝突確率算出装置、衝突確率算出システムおよび衝突確率算出方法に関する。
　従来、走行する車両の前方領域で移動する物体が将来到達する位置を検出可能な構成が知られている。例えば特許文献１には、検知部により検知された物標が車両の進行方向を横断する方向へ移動して車両に衝突する予測軌跡を導出する構成が開示されている。
　また、特許文献２には、歩行者の位置および速度の分散値と、車両の速度とに基づいて、車両と歩行者との衝突確率を算出する構成が開示されている。
日本国特開２０１８－９１７８５号公報 日本国特開２０１８－４５４２６号公報
　しかしながら、車両は、直進以外に右折または左折をするため、右折または左折を考慮した車両と物体との衝突確率を算出可能な構成が望まれる。特許文献１および特許文献２に記載の構成は、車両が直進中である状況を想定したものであるので、車両と物体との衝突確率を算出可能な構成として改善の余地があった。
　本開示の目的は、車両と物体との衝突確率を正確に算出することが可能な衝突確率算出装置、衝突確率算出システムおよび衝突確率算出方法を提供することである。
　本開示に係る衝突確率算出装置は、
　第１方向と、前記第１方向と異なる第２方向との各方向成分で構成され、車両が基準位置から将来到達すると推定された第１推定位置を含む２次元領域を設定する設定部と、
　前記２次元領域の第１位置情報における第１分散値を算出する第１分散算出部と、
　前記車両が前記第１推定位置に到達するタイミングで物体が将来到達すると推定された第２推定位置の第２位置情報における第２分散値を算出する第２分散算出部と、
　前記２次元領域、前記第１位置情報、前記第２位置情報、前記第１分散値および前記第２分散値を用いて、前記車両と前記物体とが衝突する確率を算出する確率算出部と、
　を備える。
　本開示に係る衝突確率算出システムは、
　前記車両の前記基準位置に関するパラメータを検出する第１検出部と、
　前記車両が前記基準位置に位置する際の前記物体の位置に関するパラメータを検出する第２検出部と、
　上記の衝突確率算出装置と、
　を備える。
　本開示に係る衝突確率算出方法は、
　第１方向と、前記第１方向と異なる第２方向との各方向成分で構成され、車両が基準位置から将来到達すると推定された第１推定位置を含む２次元領域を設定し、
　前記２次元領域の第１位置情報における第１分散値を算出し、
　前記車両が前記第１推定位置に到達するタイミングで物体が将来到達すると推定された第２推定位置の第２位置情報における第２分散値を算出し、
　前記２次元領域、前記第１位置情報、前記第２位置情報、前記第１分散値および前記第２分散値を用いて、前記車両と前記物体とが衝突する確率を算出する。
　本開示によれば、車両と物体との衝突確率を正確に算出することができる。
本開示の実施の形態に係る衝突確率算出システムを示すブロック図である。 ２次元領域の設定について説明するための図である。 代表位置の設定について説明するための図である。 物体の位置座標の補正について説明するための図である。 衝突確率の算出について説明するための図である。 時間と第１衝突確率との関係を示す図である。 衝突確率算出装置における衝突確率算出制御の動作例を示すフローチャートである。
　以下、本開示の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。図１は、本開示の実施の形態に係る衝突確率算出システム１を示すブロック図である。
　図１に示すように、衝突確率算出システム１は、車両に搭載され、車両と、物体（例えば、歩行者等）との衝突確率を算出する。衝突確率算出システム１は、第１検出部１０と、第２検出部２０と、報知部３０と、衝突確率算出装置１００とを有する。
　第１検出部１０は、車両の基準位置に関するパラメータを検出する。
　基準位置は、第１検出部１０が当該パラメータを検出したときの車両における任意の位置であり、後述する２次元領域が設定される際の基準となる位置である。本実施の形態では、基準位置は、図２における、車両Ｚの車軸Ｚ１の中心位置Ｚ２の位置とし、Ｘ成分およびＹ成分がともに０となる位置に設定される。
　Ｘ成分は、例えば、図２における縦軸と車両Ｚの長さ方向（縦方向）の辺とを平行としたときの長さ方向成分である。Ｙ成分は、図２における横軸と車両の幅方向（横方向）の辺とを平行としたときの幅方向成分である。長さ方向は、本開示の「第１方向」に対応する。幅方向は、本開示の「第２方向」に対応する。
　図１に戻り、第１検出部１０は、車速センサ１１と、ヨーレートセンサ１２とを含む。車速センサ１１は、車両の速度情報を検出するセンサである。ヨーレートセンサ１２は、車両のヨーレート情報を検出するセンサである。
　つまり、上記の基準位置に関するパラメータは、車両の速度情報および車両のヨーレート情報を含む。
　第２検出部２０は、車両が基準位置に位置する際の物体の位置に関するパラメータを検出する。
　第２検出部２０は、カメラ２１およびレーダ２２を含んでおり、車両が基準位置に位置する際の物体の位置情報および速度情報を検出する。つまり、上記の物体の位置に関するパラメータは、物体の位置情報および速度情報を含む。
　物体の位置情報は、図２における物体の位置座標の上記Ｘ成分およびＹ成分である。物体の速度情報は、図２における物体の速度の上記Ｘ成分およびＹ成分である。
　報知部３０は、例えばブザー等の警報装置であり、衝突確率算出装置１００からの指令に基づいて、運転者に車両と物体との衝突確率が高い旨を報知する。なお、報知部３０は、警報装置に限定されず、例えば、上記指令に基づいて、自動で車両にブレーキをかける自動ブレーキ装置であっても良い。
　衝突確率算出装置１００は、図示しないＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）および入出力回路を備えている。衝突確率算出装置１００は、予め設定されたプログラムに基づいて、車両と物体との衝突確率を算出するように構成されている。
　衝突確率算出装置１００は、第１推定部１１０と、第２推定部１２０と、設定部１３０と、第１分散算出部１４０と、第２分散算出部１５０と、確率算出部１６０とを有する。
　第１推定部１１０は、第１検出部１０より、基準位置における車両の速度情報およびヨーレート情報を取得し、当該速度情報およびヨーレート情報に基づいて第１推定位置に関するパラメータを推定する。
　第１推定位置は、車両が基準位置から将来到達すると推定される位置であり、本実施の形態では、図２における車両Ｚの車軸Ｚ１の中心位置Ｚ２に対応する位置Ａ１である。第１推定位置に関するパラメータは、第１推定位置の位置座標におけるＸ成分およびＹ成分を含む情報である。
　第２推定部１２０は、第２検出部２０より、車両が基準位置に位置する際の物体の位置情報および速度情報を取得し、当該位置情報および速度情報に基づいて第２推定位置に関するパラメータを推定する。
　第２推定位置は、車両が第１推定位置に到達するタイミングで物体が将来到達すると推定される位置である。第２推定位置に関するパラメータは、第２推定位置の位置座標におけるＸ成分およびＹ成分を含む情報である。
　第１推定部１１０および第２推定部１２０は、第１検出部１０および第２検出部２０から取得する情報を観測値とする状態空間モデルにより第１推定位置に関する情報または第２推定位置に関する情報を推定する。第１推定部１１０および第２推定部１２０は、これらの情報の推定アルゴリズムとしてカルマンフィルタを用いる。
　第１推定位置に係る観測方程式は、式（１）であり、第１推定位置に係る状態方程式は、式（２）である。なお、式（１）および式（２）におけるｋは、時刻を示しており、式（１）においては、車両が基準位置に位置するときの基準時刻である。また、式（２）においては、例えば、時刻ｋ＋ｉ（ｉ：任意に設定可能な自然数）まで各パラメータが算出されるが、時刻ｋ＋２以降のパラメータは、式（２）で算出されたパラメータを用いて算出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 Ｖｅｇｏ：車両が基準位置に位置する際の車両の速度
 ωｅｇｏ：車両が基準位置に位置する際の車両のヨーレート（角速度）
 θｅｇｏ：車両が基準位置に位置する際の車両の回転角度
 Ｘｅｇｏ：車両の位置座標のＸ成分（車両が基準位置のときは０）
 Ｙｅｇｏ：車両の位置座標のＹ成分（車両が基準位置のときは０）
 Ｅ：第１検出部１０における誤差
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 ΔＸｅｇｏ：時刻ｋにおける回転角度、速度、ヨーレートに基づいて算出される推定移動量のＸ成分
 ΔＹｅｇｏ：時刻ｋにおける回転角度、速度、ヨーレートから算出される推定移動量のＹ成分
 Δｔ：時刻ｋ～時刻ｋ＋１までの時間変化量
 Ｗ：式（２）におけるノイズ
　第２推定位置に係る観測方程式は、式（３）であり、第２推定位置に係る状態方程式は、式（４）である。また、式（５）は、式（３）で算出した位置情報である相対位置座標系を絶対座標系に変換するための式である。
　なお、式（３）および式（４）におけるｋは、時刻を示しており、式（３）においては、車両が基準位置に位置するときの基準時刻である。また、式（４）においては、例えば、時刻ｋにおいて、式（５）で絶対座標系に変換したパラメータを代入することで各パラメータが算出される。また、式（４）においては、時刻ｋ＋ｉ（ｉ：任意に設定可能な自然数）まで各パラメータが算出されるが、時刻ｋ＋２以降のパラメータは、式（４）で算出されたパラメータを用いて算出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
 Ｘｒｅｌ：物体の位置座標のＸ成分
 Ｙｒｅｌ：物体の位置座標のＹ成分
 Ｖｘｒｅｌ：物体の速度のＸ成分
 Ｖｙｒｅｌ：物体の速度のＹ成分
 ＥＥ：第２検出部２０における誤差
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
 Ｘｐｅｄ：Ｘｒｅｌを絶対座標系に変換した後の物体の位置座標のＸ成分
 Ｙｐｅｄ：Ｙｒｅｌを絶対座標系に変換した後の物体の位置座標のＹ成分
 Ｖｘｐｅｄ：Ｖｘｒｅｌを絶対座標系に変換した後の物体の速度のＸ成分
 Ｖｙｐｅｄ：Ｖｙｒｅｌを絶対座標系に変換した後の物体の速度のＹ成分
 ＷＷ：式（４）におけるノイズ
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　上記式（１）～（５）により、第１推定部１１０および第２推定部１２０は、現在時刻ｋよりも後の将来時刻である、時刻ｋ＋１～ｋ＋ｉまでのｉ個の各パラメータをそれぞれ推定する。
　図２に示すように、設定部１３０は、第１推定部１１０により推定された第１推定位置Ａ１に関するパラメータに基づいて２次元領域Ａを設定する。図２～図５では、上記のｉが任意の数字のときの状態が示されている。
　第１推定位置Ａ１に関するパラメータは、車軸Ｚ１の中心位置Ｚ２に対応する位置座標のＸ成分およびＹ成分である。
　設定部１３０は、当該中心位置Ｚ２に対応する位置座標と、車両Ｚの幅および長さとを基準に２次元領域Ａを設定する。
　２次元領域Ａは、車両の長さ方向が縦軸と平行であり、幅方向が横軸と平行である矩形状の領域として設定される。
　図３に示すように、設定部１３０は、２次元領域Ａ内の１以上の代表位置Ｔを第１位置情報として設定する。図２では、２次元領域Ａに沿う位置や、車軸Ｚ１の中心位置Ｚ２と一致する位置を含む計１５個の代表位置を例示する。
　また、図４に示すように、設定部１３０は、第２推定部１２０により推定された物体Ｂの第２推定位置に関するパラメータに基づいて、物体Ｂの位置座標を２次元領域Ａと整合するように補正する。設定部１３０は、補正後の物体Ｂ１の位置座標を第２位置情報とする。
　２次元領域Ａは、各辺が縦軸または横軸と平行になるように設定されるが、車両Ｚが旋回するような場合、２点鎖線Ａ２で示すように、第１推定部１１０により推定されたθｅｇｏだけ、車両Ｚは、縦軸に対して傾斜することとなる。
　そのため、設定部１３０は、式（４）によって推定された物体Ｂの位置座標を２次元領域Ａに整合するように補正する。第１推定位置Ａ１での車両Ｚは、本来２次元領域Ａに対して傾斜している。つまり、２次元領域Ａは、第１推定位置Ａ１における車両Ｚに対して第１推定位置Ａ１を中心に、＋θｅｇｏ回転した状態である。そこで、２次元領域Ａと整合するように、物体Ｂを、第１推定位置Ａ１を中心に－θｅｇｏ回転させる。このようにすることで、車両Ｚと、補正後の物体Ｂ１との位置関係を正確なものとすることができる。
　第１分散算出部１４０は、設定された各第１位置情報に係る第１分散値をそれぞれ算出する。具体的には、第１分散算出部１４０は、例えば式（６）のように、カルマンフィルタの共分散行列を用いることで、第１分散値Ｐｅｇｏを算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
　第２分散算出部１５０は、設定された第２位置情報に係る第２分散値を算出する。具体的には、第２分散算出部１５０は、例えば式（７）のように、カルマンフィルタの共分散行列を用いることで、第２分散値Ｐｐｅｄを算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
　第１分散算出部１４０は、時刻ｋ＋１～ｋ＋ｉまでのｉ個の第１分散値を、複数の代表位置Ｔ毎に算出する。また、第２分散算出部１５０は、時刻ｋ＋１～ｋ＋ｉまでのｉ個の第２分散値を算出する。
　確率算出部１６０は、２次元領域Ａ、第１位置情報、第２位置情報、第１分散値および第２分散値を用いて、車両と物体とが衝突する確率（以下、「衝突確率」という）を算出する。確率算出部１６０は、２次元領域Ａにおける各代表位置Ｔの全ての衝突確率を算出する。
　具体的に、確率算出部１６０は、式（８）～（１２）のように、２次元の正規分布に基づいて衝突確率を算出する。なお、式（１１）におけるパラメータは、式（６）および式（７）で算出された値である。また、式（１２）におけるパラメータは、式（２）、式（５）等で算出された値である。また、式（８）～（１２）は、時刻ｋ＋ｉでの、衝突確率の算出式である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
 Ｃ：衝突確率
 Ａｒｅａ：２次元領域Ａの範囲内
 ｒ：２次元領域Ａの範囲内における位置関数（Ｘ成分およびＹ成分の関数）
 Ｄ（ｒ）：確率分布
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
 Ｒ（ｒ）：２次元領域と物体との相対位置座標に関するパラメータ
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000011
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000012
 Ｘｒｏｔ：Ｘｐｅｄを補正した後の物体Ｂ１の位置座標のＸ成分
 Ｙｒｏｔ：Ｙｐｅｄを補正した後の物体Ｂ１の位置座標のＹ成分
　例えば、式（１２）で算出される２次元領域Ａの任意の代表位置Ｔ（第１位置情報）と、物体Ｂ１の位置（第２位置情報）との相対位置ベクトルΔｒに基づいて、物体Ｂ１が２次元領域Ａ内に位置するとする。なお、図５では、２次元領域Ａの右上端の代表位置Ｔと物体Ｂ１との相対位置ベクトルΔｒのみを例示している。また、図５では、図面の見やすさを考慮して、物体Ｂ１が２次元領域Ａの外側にいる例が示されている。
　物体Ｂ１が２次元領域Ａ内に位置する場合、車両Ｚと、物体とが衝突する可能性が高くなる。それに対して、相対位置ベクトルΔｒに基づいて、物体Ｂ１が２次元領域Ａ内に位置しない場合、車両Ｚと、物体とが衝突しない可能性が高くなる。
　しかし、上記のように衝突可能性を判定する場合、不確定の度合いが高い。そのため、本実施の形態では、式（９）で示される確率分布Ｄ（ｒ）を式（８）において、２次元領域Ａ内でＸ成分、Ｙ成分による積分を行うことで、２次元領域Ａ内に物体Ｂ１が浸入している確率、つまり、衝突確率を算出することができる。
　すなわち、本実施の形態では、車両Ｚが将来到達していると推定されるＸ成分およびＹ成分で構成される２次元領域Ａ内に物体が浸入する確率を算出するので、衝突確率を正確に算出することができる。
　確率算出部１６０は、基準位置に位置する時刻より後の第１時刻から第２時刻までの間に移動する各２次元領域Ａにおける各衝突確率を算出する。第１推定位置は、時刻毎にそれぞれ推定され、２次元領域Ａがそれぞれ設定される。そのため、確率算出部１６０は、第１時刻から第２時刻までの間における各時刻における各２次元領域Ａにおける全ての代表位置Ｔでの衝突確率をそれぞれ算出することとなる。
　具体的には、確率算出部１６０は、各時刻において、１５個の代表位置Ｔにそれぞれ対応する１５個の衝突確率を算出する。確率算出部１６０は、算出した各代表位置Ｔにおける全ての衝突確率のうち、最大値となる第１衝突確率を、時刻毎に抽出する。
　第１衝突確率の抽出結果は、例えば、図６に示すようなグラフとなる。当該グラフは、時刻ｋ＋１（第１時刻）から時刻ｋ＋ｍ（ｍ：ｉよりも小さい値）まで、第１衝突確率が徐々に上昇した後、時刻ｋ＋ｍをピークとして、それ以降の時刻ｋ＋ｉ（第２時刻）において第１衝突確率が減少するように変動する例を示している。
　そして、確率算出部１６０は、第１時刻から第２時刻までの間の各第１衝突確率の中から、最大値となる第２衝突確率を衝突確率とする。図６に示す例では、確率算出部１６０は、時刻ｋ＋ｍにおける第１衝突確率が第２衝突確率である。
　これにより、衝突確率の算出を行う期間において最大値となる衝突確率を容易に抽出することができる。
　確率算出部１６０は、第２衝突確率に基づいて警報指令を出力する。具体的には、確率算出部１６０は、第２衝突確率が所定閾値以上である場合、車両と物体との衝突確率が高い旨を乗員に知らせるための警報指令を報知部３０に出力する。
　このようにすることで、衝突確率の算出を行う期間において最大値となる衝突確率に基づいた報知処理を容易に行うことができる。
　以上のように構成された衝突確率算出装置１００における衝突確率算出制御の動作例について説明する。図７は、衝突確率算出装置１００における衝突確率算出制御の動作例を示すフローチャートである。図７における処理は、例えば、車両が走行を開始した際に適宜実行される。
　図７に示すように、衝突確率算出装置１００は、車両および物体の位置座標を推定する（ステップＳ１０１）。次に、衝突確率算出装置１００は、推定された車両の位置情報に基づいて２次元領域Ａを設定して（ステップＳ１０２）、代表位置を設定する（ステップＳ１０３）。
　次に、衝突確率算出装置１００は、設定した各代表位置に基づく第１分散値および物体の位置座標に基づく第２分散値を算出する（ステップＳ１０４）。
　ステップＳ１０４の後、衝突確率算出装置１００は、第１位置情報、第２位置情報、第１分散値、および、第２分散値を用いて衝突確率を算出する（ステップＳ１０５）。
　そして、衝突確率算出装置１００は、算出した衝突確率が所定閾値以上であるか否かについて判定する（ステップＳ１０６）。判定の結果、衝突確率が所定閾値未満である場合（ステップＳ１０６、ＮＯ）、本制御は終了する。
　一方、衝突確率が所定閾値以上である場合（ステップＳ１０６、ＹＥＳ）、衝突確率算出装置１００は、警報指令を出力する（ステップＳ１０７）。ステップＳ１０７の後、本制御は終了する。
　以上のように構成された本実施の形態によれば、２次元領域Ａ、第１位置情報、第２位置情報、第１分散値および第２分散値を用いて衝突確率を算出するので、車両と物体との位置関係を考慮した衝突確率を算出することができる。
　具体的には、車両Ｚが将来移動すると推定される２次元領域Ａと、物体が将来移動すると推定される位置とを照らし合わせて、Ｘ成分およびＹ成分で車両と物体との相対位置に基づく関数を積分することで衝突確率を算出する。そのため、車両と物体との衝突確率を正確に算出することができる。
　また、互いに異なる方向成分であるＸ成分およびＹ成分で構成される２次元領域Ａ内へ物体が浸入する確率を、２次元の正規分布に基づいて算出するので、２次元領域Ａ内における衝突確率を正確に算出することができる。
　また、２次元領域Ａを用いることで、車両の長さ方向や幅方向を考慮した衝突確率を算出することができるので、例えば、車両の進行方向のみの情報に基づく構成と比較して、衝突確率の精度を大幅に向上させることができる。
　また、２次元領域Ａ内で設定された全ての代表位置Ｔに基づく衝突確率を算出するので、車両と物体とが衝突する可能性が高い位置に基づく衝突確率を抽出することができる。その結果、車両と物体との衝突確率を正確に算出することができる。
　また、車両の車軸を基準に２次元領域Ａが設定される。つまり、車両の旋回中心を基準にして第１推定位置が推定される。そのため、物体の位置を２次元領域Ａに整合させる際に、物体の位置を、第１推定部１１０により推定されるθｅｇｏ回転させるだけで良くなる。その結果、車両と物体との位置関係を正確にしやすくすることができ、ひいては車両と物体との衝突確率を正確に算出することができる。
　また、車両が第１時刻から第２時刻までの間に移動する各第１位置における各衝突確率を算出するので、その中から最大値となる衝突確率を抽出することができる。その結果、将来的に衝突確率が高くなることを、早期に把握することができるので、安全性を大幅に向上させることができる。
　なお、上記実施の形態では、代表位置が、２次元領域Ａ内で３行、５列の計１５個、並んでいたが、本開示はこれに限定されず、２次元領域Ａ内に１以上の数、設けられていれば良い。ただし、物体Ｂ１が２次元領域Ａ内に完全に入った状態における衝突確率を抽出しやすくなる観点から、設定部１３０は、代表位置Ｔを少なくとも２次元領域Ａの内部に設けることが好ましい。
　また、例えば、設定部１３０は、２次元領域Ａ内における車軸の前方領域の代表位置の数を、２次元領域Ａ内における車軸の後方領域の代表位置よりも多くするようにしても良い。
　このようにすることで、物体と衝突する可能性が高い車両の前部を重視して衝突確率を算出することができる。
　また、設定部１３０は、第１位置情報に基づいて、２次元領域Ａにおける車両の移動方向とは反対側の端部を代表位置の設定から除外するようにしても良い。つまり、車両が右折する際には、２次元領域Ａにおける左端部側が代表位置の設定から除外される。
　車両が旋回する際には、車両の内回りとなる内側部分が外回りとなる外側部分よりも先に移動していくため、内側部分と物体とが衝突する可能性が高くなると考えられる。そのため、２次元領域Ａの内側部分を重視して衝突確率を算出することで、衝突可能性が高い代表位置に基づく衝突確率を抽出しやすくすることができる。
　また、上記実施の形態では、式（８）～（１２）に基づいて衝突確率を算出していたが、本開示はこれに限定されず、他の方法に基づいて衝突確率を算出しても良い。
　また、上記実施の形態では、カルマンフィルタにより各パラメータを算出していたが、本開示はこれに限定されず、他の方法により各パラメータを算出しても良い。
　その他、上記実施の形態は、何れも本開示を実施するにあたっての具体化の一例を示したものに過ぎず、これらによって本開示の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本開示はその要旨、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
　本出願は、２０１９年３月１８日付で出願された日本特許出願（特願２０１９－０４９５９９）に基づくものであり、その内容は、ここに参照として全て取り込まれる。
　本開示の衝突確率算出装置は、車両と物体との衝突確率を正確に算出することが可能な衝突確率算出装置、衝突確率算出システムおよび衝突確率算出方法として有用である。
　１　衝突確率算出システム
　１０　第１検出部
　１１　車速センサ
　１２　ヨーレートセンサ
　２０　第２検出部
　２１　カメラ
　２２　レーダ
　３０　報知部
　１００　衝突確率算出装置
　１１０　第１推定部
　１２０　第２推定部
　１３０　設定部
　１４０　第１分散算出部
　１５０　第２分散算出部
　１６０　確率算出部

Claims (12)

  1. 　第１方向と、前記第１方向と異なる第２方向との各方向成分で構成され、車両が基準位置から将来到達すると推定された第１推定位置を含む２次元領域を設定する設定部と、
    　前記２次元領域の第１位置情報における第１分散値を算出する第１分散算出部と、
    　前記車両が前記第１推定位置に到達するタイミングで物体が将来到達すると推定された第２推定位置の第２位置情報における第２分散値を算出する第２分散算出部と、
    　前記２次元領域、前記第１位置情報、前記第２位置情報、前記第１分散値および前記第２分散値を用いて、前記車両と前記物体とが衝突する確率を算出する確率算出部と、
    　を備える衝突確率算出装置。
  2. 　前記確率算出部は、２次元の正規分布に基づいて、前記確率を算出する、
    　請求項１に記載の衝突確率算出装置。
  3. 　前記設定部は、前記２次元領域における１以上の代表位置を、前記第１位置情報として設定し、
    　前記第１分散算出部は、前記１以上の代表位置に係る分散値を前記第１分散値として算出し、
    　前記確率算出部は、前記１以上の代表位置に係る前記確率をそれぞれ算出する、
    　請求項１に記載の衝突確率算出装置。
  4. 　前記第１推定位置は、前記車両の車軸の中心位置であり、
    　前記設定部は、前記中心位置と、前記車両の幅および長さとを基準に前記２次元領域を設定する、
    　請求項３に記載の衝突確率算出装置。
  5. 　前記設定部は、前記２次元領域内における前記車軸の前方領域の代表位置の数を、前記２次元領域内における前記車軸の後方領域の代表位置の数よりも多くする、
    　請求項４に記載の衝突確率算出装置。
  6. 　前記設定部は、前記代表位置を少なくとも前記２次元領域の内部に設定する、
    　請求項３に記載の衝突確率算出装置。
  7. 　前記設定部は、前記第１位置情報に基づいて、前記２次元領域における前記車両の移動方向とは反対側の端部を前記代表位置の設定から除外する、
    　請求項３に記載の衝突確率算出装置。
  8. 　前記確率算出部は、
    　前記車両が、前記基準位置に位置する時刻より後の第１時刻から第２時刻までの間に移動する各２次元領域における前記確率をそれぞれ算出し、
    　算出した全ての前記確率のうち、最大値となる確率に基づいて警報指令を出力する、
    　請求項１に記載の衝突確率算出装置。
  9. 　前記基準位置における前記車両の速度情報およびヨーレート情報に基づいて前記第１推定位置に関するパラメータを推定する第１推定部と、
    　前記車両が前記基準位置に位置する際の前記物体の位置情報および速度情報に基づいて前記第２推定位置に関するパラメータを推定する第２推定部と、
    　を備える、
    　請求項１に記載の衝突確率算出装置。
  10. 　前記設定部は、前記第２推定部により推定されたパラメータに基づく前記物体の位置情報を前記２次元領域と整合するように補正して前記第２位置情報とする、
    　請求項９に記載の衝突確率算出装置。
  11. 　前記車両の前記基準位置に関するパラメータを検出する第１検出部と、
    　前記車両が前記基準位置に位置する際の前記物体の位置に関するパラメータを検出する第２検出部と、
    　請求項１に記載の衝突確率算出装置と、
    　を備える衝突確率算出システム。
  12. 　第１方向と、前記第１方向と異なる第２方向との各方向成分で構成され、車両が基準位置から将来到達すると推定された第１推定位置を含む２次元領域を設定し、
    　前記２次元領域の第１位置情報における第１分散値を算出し、
    　前記車両が前記第１推定位置に到達するタイミングで物体が将来到達すると推定された第２推定位置の第２位置情報における第２分散値を算出し、
    　前記２次元領域、前記第１位置情報、前記第２位置情報、前記第１分散値および前記第２分散値を用いて、前記車両と前記物体とが衝突する確率を算出する衝突確率算出方法。
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