WO2020213105A1

WO2020213105A1 - 画像提示装置、画像提示方法、及びプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体

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Publication number: WO2020213105A1
Application number: PCT/JP2019/016531
Authority: WO
Inventors: 亮磨大網; 秀樹雨宮; 一気尾形; 洸陽柴田
Original assignee: 日本電気株式会社
Priority date: 2019-04-17
Filing date: 2019-04-17
Publication date: 2020-10-22
Also published as: US20220198809A1; JP7238973B2; JPWO2020213105A1

Abstract

車両が停止するまでの間に車両と障害物との衝突を回避するように支援を行うことが可能な画像提示装置を提供する。車速取得部（２）は、車両の速度である車速を取得する。移動範囲算出部（４）は、車速に基づいて、車両が停止するまでに移動する停止前移動範囲を算出する。センサ情報取得部（６）は、センサを用いて検出された車両の周囲の検出オブジェクトに関するオブジェクト検出情報を取得する。画像重畳部（８）は、停止前移動範囲と、オブジェクト検出情報に含まれる検出オブジェクトの位置とを画面上で重畳する。また、画像重畳部（８）は、オブジェクト検出情報に含まれる検出オブジェクトの位置情報に基づいて停止前移動範囲と重なりを有する可能性があると推定された検出オブジェクトの位置を他の検出オブジェクトの位置よりも強調して表示する重畳画像を生成する。画像提示部（１０）は、生成された重畳画像を提示する。

Description

画像提示装置、画像提示方法、及びプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体

　本発明は、画像提示装置、画像提示方法、及びプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体に関する。

　車両の周囲の状況を運転者に提示する技術が提案されている。例えば、特許文献１は、車載ナビゲーション装置を開示する。特許文献１にかかる装置は、車両の速度を検出する速度検出手段と、速度検出手段が検出した車両の速度に応じた当該車両の減速操作に伴う停止可能範囲を算出する算出手段と、表示手段とを備える。表示手段は、算出手段が算出した車両の停止可能範囲を表示している地図データとともに表示する。

　また、特許文献２は、運転者の感覚や技量に関わらず、どのような運転者に対しても確実に且つ正確に障害物との衝突を回避させるための注意喚起を行うことができる車両の走行支援装置を開示する。特許文献２にかかる装置は、車両に搭載されて車両周辺の撮像画像を撮像する撮像部と、車両の速度情報を取得する情報取得部と、撮像部から出力される前記撮像画像の画像信号を処理する画像処理部とを有する。さらに、画像処理部は、情報取得部で取得した車両の速度情報に応じた制動範囲に関する画像を撮像画像に重畳させる画像重畳部を含む。

　また、特許文献３は、自車両および障害物の移動方向および移動距離を予測して自車両と障害物との接触可能性の判定を行う車両用障害物検出装置を開示する。特許文献３にかかる装置において、第一カメラおよび第二カメラで撮影された映像から、障害物が検出される。障害物位置算出部および自車両位置算出部により、障害物及び自車両のこれからの移動方向および移動距離を表す予測ベクトルが、過去の移動方向および移動距離に基づいてそれぞれ算出され、第一カメラの撮影映像に重畳表示される。また、判定部により、予測ベクトルに基づいて自車両と障害物との接触可能性が判断され、判断結果に基づいて警報が行われる。

特開２００７－０２４５９９号公報国際公開第２０１２／１０２３９１号特開２００７－０６９８０６号公報

　車両の周囲の状況を運転者に提示する技術において、車両が停止するまでの間に車両と障害物との衝突を回避するように支援を行うことが望ましい。ここで、特許文献２にかかる技術では、単に、車両の速度情報に応じた制動範囲に関する画像を撮像画像に重畳させるのみであって、障害物を認識していない。したがって、特許文献２にかかる技術では、車両が停止するまでの間に車両と障害物との衝突を回避するための提示を適切に行うことができないおそれがある。また、特許文献３にかかる技術では、自車両および障害物の移動方向および移動距離を予測して自車両と障害物との接触可能性の判定を行うのみであって、車両が停止するまでの移動範囲について考慮されていない。したがって、特許文献３にかかる技術では、車両が停止するまでの間に車両と障害物との衝突を回避するための提示を適切に行うことができないおそれがある。

　本開示の目的は、このような課題を解決するためになされたものであり、車両が停止するまでの間に車両と障害物との衝突を回避するように支援を行うことが可能な画像提示装置、画像提示方法、及びプログラムを提供することにある。

　本開示にかかる画像提示装置は、車両の速度である車速を取得する車速取得手段と、前記車速に基づいて、前記車両が停止するまでに移動する停止前移動範囲を算出する移動範囲算出手段と、センサを用いて検出された前記車両の周囲の検出オブジェクトに関するオブジェクト検出情報を取得するセンサ情報取得手段と、前記停止前移動範囲と、前記オブジェクト検出情報に含まれる前記検出オブジェクトの位置とを画面上で重畳し、前記検出オブジェクトの位置情報に基づいて前記停止前移動範囲と重なりを有する可能性があると推定された前記検出オブジェクトの位置を他の前記検出オブジェクトの位置よりも強調して表示する重畳画像を生成する画像重畳手段と、生成された前記重畳画像を提示する画像提示手段とを有する。

　また、本開示にかかる画像提示方法は、車両の速度である車速を取得し、前記車速に基づいて、前記車両が停止するまでに移動する停止前移動範囲を算出し、センサを用いて検出された前記車両の周囲の検出オブジェクトに関するオブジェクト検出情報を取得し、前記停止前移動範囲と、前記オブジェクト検出情報に含まれる前記検出オブジェクトの位置とを画面上で重畳し、前記検出オブジェクトの位置情報に基づいて前記停止前移動範囲と重なりを有する可能性があると推定された前記検出オブジェクトの位置を他の前記検出オブジェクトの位置よりも強調して表示する重畳画像を生成し、生成された前記重畳画像を提示する。

　また、本開示にかかるプログラムは、車両の速度である車速を取得するステップと、前記車速に基づいて、前記車両が停止するまでに移動する停止前移動範囲を算出するステップと、センサを用いて検出された前記車両の周囲の検出オブジェクトに関するオブジェクト検出情報を取得するステップと、前記停止前移動範囲と、前記オブジェクト検出情報に含まれる前記検出オブジェクトの位置とを画面上で重畳し、前記検出オブジェクトの位置情報に基づいて前記停止前移動範囲と重なりを有する可能性があると推定された前記検出オブジェクトの位置を他の前記検出オブジェクトの位置よりも強調して表示する重畳画像を生成するステップと、生成された前記重畳画像を提示するするステップとをコンピュータに実行させる。

　本開示によれば、車両が停止するまでの間に車両と障害物との衝突を回避するように支援を行うことが可能な画像提示装置、画像提示方法、及びプログラムを提供できる。

本開示の実施の形態にかかる画像提示装置の概要を示す図である。実施の形態１にかかる画像提示装置の構成を示す図である。実施の形態１にかかる画像提示装置によって実行される画像提示方法を示すフローチャートである。車両が停止するまでに移動する移動範囲を例示する図である。車両が停止するまでに移動する移動範囲を例示する図である。車両が停止するまでに移動する移動範囲を例示する図である。制動動作の開始から車両が停止するまでの速度の変化の例を表すグラフである。自車相対座標系を例示する図である。実施の形態１にかかる重畳画像を例示する図である。実施の形態１にかかる重畳画像を例示する図である。実施の形態２にかかる画像提示装置の構成を示す図である。実施の形態２にかかる画像提示装置によって実行される画像提示方法を示すフローチャートである。実施の形態２にかかる重畳画像を例示する図である。実施の形態２にかかる重畳画像を例示する図である。実施の形態２にかかる重畳画像を例示する図である。実施の形態３にかかる画像提示装置の構成を示す図である。実施の形態３にかかる画像提示装置によって実行される画像提示方法を示すフローチャートである。実施の形態３にかかる重畳画像を例示する図である。実施の形態３にかかる重畳画像を例示する図である。実施の形態３にかかる重畳画像を例示する図である。実施の形態４にかかる画像提示装置の構成を示す図である。実施の形態４にかかる画像提示装置によって実行される画像提示方法を示すフローチャートである。実施の形態４にかかる重畳画像を例示する図である。実施の形態５にかかる画像提示装置の構成を示す図である。実施の形態５にかかる画像提示装置によって実行される画像提示方法を示すフローチャートである。実施の形態６にかかる画像提示装置の構成を示す図である。実施の形態６にかかる画像提示装置によって実行される画像提示方法を示すフローチャートである。実施の形態７にかかる画像提示装置の構成を示す図である。実施の形態７にかかる画像提示装置によって実行される画像提示方法を示すフローチャートである。実施の形態８にかかる画像提示装置の構成を示す図である。実施の形態８にかかる画像提示装置によって実行される画像提示方法を示すフローチャートである。実施の形態９にかかる画像提示装置の構成を示す図である。実施の形態９にかかる画像提示装置によって実行される画像提示方法を示すフローチャートである。画像提示装置を実現するためのハードウェア構成を例示する図である。

（本開示にかかる実施の形態の概要）
　本開示の実施の形態の説明に先立って、本開示にかかる実施の形態の概要について説明する。図１は、本開示の実施の形態にかかる画像提示装置１の概要を示す図である。画像提示装置１は、車速取得部２と、移動範囲算出部４と、センサ情報取得部６と、画像重畳部８と、画像提示部１０とを有する。車速取得部２、移動範囲算出部４、センサ情報取得部６、画像重畳部８及び画像提示部１０は、それぞれ、車速取得手段、移動範囲算出手段、センサ情報取得手段、画像重畳手段及び画像提示手段として機能する。

　車速取得部２は、車両の速度である車速を取得する。車両は、例えば乗用車等であるが、これに限られない。移動範囲算出部４は、車速に基づいて、車両が停止するまでに移動する停止前移動範囲を算出する。センサ情報取得部６は、センサを用いて検出された車両の周囲の検出オブジェクトに関するオブジェクト検出情報を取得する。画像重畳部８は、停止前移動範囲と、オブジェクト検出情報に含まれる検出オブジェクトの位置とを画面上で重畳する。また、画像重畳部８は、オブジェクト検出情報に含まれる検出オブジェクトの位置情報に基づいて停止前移動範囲と重なりを有する可能性があると推定された検出オブジェクトの位置を他の検出オブジェクトの位置よりも強調して表示する重畳画像を生成する。画像提示部１０は、生成された重畳画像を提示する。以下、関連技術に関する問題点について説明する。

　現在の車速に基づいて減速操作したときの停止位置を演算し、運転者に提示する装置が提案されている。例えば、特許文献１は、運転に不慣れな運転者であっても確実に目標地点に到達できるようにするために、現在の車速から停止可能距離を計算し、目標地点と併せて地図上に停止可能範囲を重畳する車載ナビゲーション装置について開示する。停止可能範囲の算出では、車両の速度を検出し、検出した速度に対して理想的な減速操作に基づいて停止できる距離を求める。また、車両の速度に加え、重量などの車両情報や路面情報、運転する時間帯、あるいは運転者の減速操作の癖を考慮して、停止可能範囲が求められる。また、停止可能範囲は、理想的な停止位置に近づくにつれて徐々に幅が広くなる図形により提示する方式、減速の度合いに合わせて色付けして提示される。

　また、特許文献２は、車が後ろに下がるときにカメラの映像を運転者に提示する際、そのときの車速で停止までに移動し得るエリアを危険領域として求め、画像上に重畳して提示する方法を開示する。危険領域の算出では、車速に加え、車重、路面状況、運転者のブレーキ操作等の制動特性も考慮している。また、認知してから実際にブレーキを踏むまでに進む空走距離を考慮してもよい。危険領域は、枠線で表示する以外に、点滅、ストライプ模様又は矢印を用いて提示される。

　一方、特許文献１で地図上に重畳して提示しているのは、あくまでも目標地点に到達するまでに進む距離の情報であり、重畳している範囲自体が、制動動作の開始から車両が止まるまでに車体が通過する領域を示すものではない。また、特許文献１は、停止可能範囲に含まれる道路又は施設データを目立つ態様で表示することも開示している。しかしながら、この表示は、衝突し得る物体を提示しているのではなく、あくまでも停止する際に参考となる目標物を提示しているにすぎない。したがって、この表示は、衝突を回避する目的で行うわけではない。このため、特許文献１にかかる技術では、障害物との衝突回避を支援することはできない。

　また、特許文献２では、車両が停止するまでに通過し得る領域を危険領域として提示している。しかしながら、単に画像上に重畳する方式であるため、画像上の物体が車両と衝突する可能性があるのか否かを把握しにくい。特に、オブジェクトの位置が車両から離れるほどカメラからの俯角が浅くなるため、距離を把握しにくくなる。したがって、運転者は、画像で見ても物体が危険領域に含まれるか否かの判断をすることは困難となる。また、特許文献２においては、障害物自体を検出しているわけではないため、衝突する可能性のあるオブジェクトを強調表示したり、衝突を回避するためのアラートを発したりすることができない。また、特許文献２は、衝突し得るオブジェクトを検知し、そのオブジェクトの位置の測定誤差を考慮して提示を行うこと、及び、そのオブジェクトの車両に対する相対速度を考慮して車両への衝突の可能性を判定することを開示していない。したがって、特許文献２にかかる技術では、オブジェクトの推定位置に誤差があったり、車両に衝突する可能性があるオブジェクトが動いていたりする場合には、運転者を適切に支援することが困難であるという問題がある。

　これに対し、本開示にかかる画像提示装置１は、上記のように構成されているので、停止前移動範囲と重なりを有する可能性があると推定された検出オブジェクトの位置を他の検出オブジェクトの位置よりも強調して表示する重畳画像を生成する。ここで、「停止前移動範囲と重なりを有する可能性がある」とは、例えば、オブジェクトの推定位置に誤差がある場合にその誤差範囲が停止前移動範囲と重なることを含み得る。また、「停止前移動範囲と重なりを有する可能性がある」とは、オブジェクトが動いている場合に車両に衝突する可能性があることを含み得る。したがって、この生成された重畳画像を提示することで、運転者は、車両に対するオブジェクトの衝突の緊急性を早い段階で把握でき、車両が停止するまでの間に車両と障害物との衝突を回避するような動作を行い得る。よって、本開示にかかる画像提示装置１は、車両が停止するまでの間に車両と障害物との衝突を回避するように支援を行うことが可能となる。

（実施の形態１）
　以下、実施形態について、図面を参照しながら説明する。説明の明確化のため、以下の記載及び図面は、適宜、省略、及び簡略化がなされている。また、各図面において、同一の要素には同一の符号が付されており、必要に応じて重複説明は省略されている。

　図２は、実施の形態１にかかる画像提示装置１００の構成を示す図である。また、図３は、実施の形態１にかかる画像提示装置１００によって実行される画像提示方法を示すフローチャートである。画像提示装置１００は、図１に示した画像提示装置１に対応し、車両の周囲のオブジェクトに関する情報を提示する車両周囲オブジェクト提示装置として機能する（他の実施の形態においても同様）。

　実施の形態１にかかる画像提示装置１００は、車速取得部１０１と、車停止前移動範囲算出部１０２と、センサ情報取得部１０３と、位置推定誤差算出部１０４と、画像重畳部１０５と、画像提示部１０６とを有する。車速取得部１０１は、図１に示した車速取得部２に対応し、車速取得手段として機能する。車停止前移動範囲算出部１０２は、図１に示した移動範囲算出部４に対応し、車停止前移動範囲算出手段として機能する。センサ情報取得部１０３は、図１に示したセンサ情報取得部６に対応し、センサ情報取得手段として機能する。位置推定誤差算出部１０４は、位置推定誤差算出手段として機能する。画像重畳部１０５は、図１に示した画像重畳部８に対応し、画像重畳手段として機能する。画像提示部１０６は、図１に示した画像提示部１０に対応し、画像提示手段として機能する。

　車速取得部１０１は、車両の速度を表す車速情報を取得し、車停止前移動範囲算出部１０２へ出力する（ステップＳ１０２）。車停止前移動範囲算出部１０２は、車速情報に基づいて、そのときにブレーキを踏んだときに停止までに車両が移動し得る範囲を表す移動範囲情報を算出し、画像重畳部１０５へ出力する（ステップＳ１０４）。センサ情報取得部１０３は、センサを用いてオブジェクトを検出してオブジェクト検出情報を取得し、オブジェクト検出情報を画像重畳部１０５及び位置推定誤差算出部１０４へ出力する（ステップＳ１０６）。位置推定誤差算出部１０４は、検出されたオブジェクトの位置の誤差を推定し（位置推定誤差を算出し）、推定された誤差を示す位置推定誤差情報を画像重畳部１０５へ出力する（ステップＳ１０８）。画像重畳部１０５は、移動範囲情報と、オブジェクト検出情報と、位置推定誤差情報とが重畳された重畳画像を生成し、重畳画像を示す重畳画像情報を画像提示部１０６へ出力する（ステップＳ１１０）。画像提示部１０６は、画像重畳部１０５から出力される重畳画像情報を提示（表示）する（ステップＳ１１２）。

　次に、図２に示した画像提示装置１００の具体的な動作について説明する。車速取得部１０１は、画像提示装置１００が搭載されている車両（以後自車と呼ぶ）の速度情報を取得する。車速取得部１０１は、例えば、車両に搭載されている車速センサを用いて車速情報を取得することが可能である。取得された車速情報は、車停止前移動範囲算出部１０２へ出力される。

　車停止前移動範囲算出部１０２は、車速情報から、現時点で減速操作を行った際に車両が移動し、通過し得る範囲（以後、停止前移動範囲、あるいは単に移動範囲と呼ぶ）を算出する。例えば、現時点での車速がｖのときに、等加速度－ａ（但しａ＞０）で減速したときに、車両が停止するまでに進む距離ｄは、以下の式１で与えられる。

　図４～図６は、車両が停止するまでに移動する移動範囲を例示する図である。
　車両が停止するまでの間に直進すると仮定すれば、図４に示すように、車幅ｗと式１で示す距離ｄとで定まる矩形領域が、停止前移動範囲となる。このように、基本的には、停止前移動範囲（移動範囲）は、車幅ｗと停止までに進む距離ｄとによって定まる。

　ただし、車両は必ずしも直進するとは限らないため、停止前移動範囲は、車両から離れるにつれ、少しずつ広がりを持つようにしてもよい。例えば、図５に示すように、進行方向側がΔｗだけ広い台形のような形にしてもよい。この場合、幅を広げる程度Δｗは、予め定めた値であってもよい。あるいは、Δｗは、運転者の運転履歴に基づいて、車両の進行方向が横に揺れる程度を推測することによって算出されてもよい。すなわち、進行方向が横に揺れる程度が大きい運転者の場合には、通常の運転者よりもΔｗを大きく設定してもよい。なお、横に揺れる程度は、運転履歴を取得し、平均的な揺れを求めることによって定めることができる。

　あるいは、車両は道路に沿って進む可能性が高いと考えられる。このため、現在位置及び地図情報を別途取得することができる場合には、道路の形状に合わせて、停止前移動範囲を決定してもよい。たとえば、図６に示すように道路が右側にカーブしている場合には、道のカーブに合わせて停止前移動範囲を曲げるようにしてもよい。

　また、停止するまでに車両が移動する距離ｄは、式１からわかるように、車速ｖだけでなく、加速度ａによっても変化する。加速度ａの値として、予め定めた値を用いてもよい。あるいは、加速度ａの値は、路面の状態又は道路の勾配等によっても変化し得る。よって、路面が濡れているか否かといった情報、天候情報、又は道路の勾配に関する情報を別途取得可能な場合には、これらの情報も考慮して加速度を決定するようにしてもよい。すなわち、車停止前移動範囲算出部１０２は、路面が濡れていたり、凍っていたり、雪が積もっていたりする場合には、通常時よりも絶対値が小さい加速度を用いて距離ｄの値を求めるようにしてもよい。

　また、加速度は、運転者がブレーキを踏む際にどの程度ブレーキを踏み込むかといった減速操作の癖、又は、人及び積載物を含む車両の重量によっても変化し得る。このため、車停止前移動範囲算出部１０２は、車速をモニタリングし、直前までの速度及び加速度の履歴を記録しておき、減速操作時の加速度の値を統計処理して算出するようにしてもよい。例えば、取得した値の平均値、中央値、又は最頻値などを用いることができる。

　なお、上記は加速度が等加速度であることを前提としたが、必ずしも加速度は等加速度でなくてもよい。例えば、ブレーキは数段階に分けて踏み込まれることが想定されるため、それによって、加速度も変化し得る。このとき、速度を時刻ｔの関数ｖ（ｔ）で表すことにし、現時刻をｔ_０とすると、車が停止するまでに移動する距離ｄは、以下の式２によって算出される。

　ここで、時間τは、速度が０となるまでにかかる時間、すなわち、車両が停止するまでに要する時間（以後、停止前経過時間と呼ぶ）であり、以下の式３を満たす値である。

　よって、車停止前移動範囲算出部１０２は、車速の履歴情報から運転者の減速操作時の車速の時間変化の傾向を学習して関数ｖ（ｔ）を求め、停止前移動範囲の算出に用いるようにしてもよい。

　図７は、制動動作の開始から車両が停止するまでの速度の変化の例を表すグラフである。図７に示す例では、時刻ｔ０で制動動作が開始した、つまりブレーキが踏まれたとする。関数ｖ（ｔ）が図７に示すグラフに関する関数の場合には、車停止前移動範囲算出部１０２は、斜線部分の面積を求めることによって、距離ｄを算出することができる。

　また、車停止前移動範囲算出部１０２は、運転者がブレーキを踏む必要性を認識してから、実際にブレーキを踏むまでの間Δｔに移動する、いわゆる空走距離ｖΔｔも考慮して距離ｄを求めてよい。すなわち、車停止前移動範囲算出部１０２は、空走距離ｖΔｔの分だけ、距離ｄを長くしてもよい。

　なお、車停止前移動範囲算出部１０２は、複数の移動範囲情報を算出してもよい。例えば、車停止前移動範囲算出部１０２は、複数の加速度それぞれに対して停止前移動範囲を示す移動範囲情報を算出し、算出された複数の移動範囲情報を出力するようにしてもよい。また、車停止前移動範囲算出部１０２は、移動範囲情報に、停止前経過時間τを示す停止前経過時間情報を付加してもよい。なお、加速度が－ａで一定の場合には、停止前経過時間τは、τ＝ｖ／ａにより求めることができる。車停止前移動範囲算出部１０２は、車速の履歴情報から運転者の減速操作の傾向を学習することで、停止前経過時間τを求めるようにしてもよい。このようにして算出された移動範囲情報は、画像重畳部１０５へ出力される。

　センサ情報取得部１０３は、センサによって検出されたオブジェクト（検出オブジェクト）の位置情報を取得する。ここで、センサとは、車両の周囲に存在する物体を検出するために車両に取り付けられたセンサであり、ミリ波レーダ、ＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging）、又はカメラ等である。ただし、センサは、これらに限定されず、同じ目的で用いる任意のセンサでよい。これらのセンサによって検出されたオブジェクトの情報が、オブジェクト検出情報として出力される。

　オブジェクト検出情報は、センサの種類によって含む情報が異なり得るが、少なくとも、検出オブジェクトの位置情報を含む。ここで、位置情報は、自車に対する相対座標として算出され得る。すなわち、検出オブジェクトの位置情報は、自車の基準位置に基づいて定まる座標系（以後、自車相対座標系と呼ぶ）での座標値に変換されて、出力される。

　図８は、自車相対座標系を例示する図である。図８に示すように、自車相対座標系は、車両の前部の中央を原点とし、車両の幅方向をＸ軸（右方向を正）とし、車両の前後方向をＹ軸（前方向を正）とする座標系である。センサがミリ波レーダである場合は、検出された各オブジェクトに対し、センサからの距離及びセンサに対する方向が取得される。この取得された位置情報は、上記の自車相対座標系に変換されて、出力される。センサがカメラである場合は、撮影された画像に対してオブジェクト検出処理が行われ、画像上でのオブジェクト位置が取得される。このオブジェクト位置は、キャリブレーション等によって取得されるカメラパラメータを用いて実世界座標系に変換され、さらに、上述の自車相対座標系に変換されて、出力される。

　なお、オブジェクト検出情報は、位置情報以外にも、オブジェクトの大きさ又は高さに関する情報、又はその他の属性情報を含んでもよい。例えば、センサがカメラの場合には、オブジェクト検出の結果から、オブジェクトの大きさ及び高さの値も一緒に取得され得る。あるいは、オブジェクト検出情報は、オブジェクトの色又は模様などの外見的な特徴量（視覚特徴量）に関する情報を含んでいてもよい。

　なお、複数のオブジェクトが検出された場合には、オブジェクト検出情報は、検出されたオブジェクトの数だけ、オブジェクトの情報を含み得る。例えば、Ｎ個のオブジェクトが検出された場合には、オブジェクト検出情報は、各オブジェクトの位置情報を含む、Ｎ個のオブジェクト情報を含む。この際、センサ情報取得部１０３は、各検出結果がどのオブジェクトに対するものであるか区別できるように、検出結果にオブジェクトＩＤを付与する。このようにして得られたオブジェクト検出情報は、位置推定誤差算出部１０４及び画像重畳部１０５へ出力される。

　位置推定誤差算出部１０４は、検出された各オブジェクトに対し、位置の推定誤差（位置推定誤差）を算出する。位置推定誤差算出部１０４は、算出された位置推定誤差を示す位置推定誤差情報を、画像重畳部１０５に出力する。ここで、位置推定誤差は、観測された位置情報がどの程度の誤差を空間的に有するかを推定する情報である。

　誤差の大きさは、一般的に、観測されたオブジェクトの位置に依存する。例えば、センサがミリ波レーダである場合は、検出されたオブジェクトまでの距離及びオブジェクトの方位の情報のそれぞれに観測誤差が生じ得る。そして、方位方向（水平方向）に関する誤差は、センサからオブジェクトまでの距離が大きくなればなるほど増大する。位置推定誤差算出部１０４は、このような誤差の傾向をモデル化しておき、このモデルを格納しておく。そして、位置推定誤差算出部１０４は、このモデルを用いて、観測された位置に応じて、そのオブジェクトの位置座標にどの程度の誤差が含まれ得るかを算出する。

　例えば、センサがミリ波レーダである場合は、位置推定誤差算出部１０４は、距離方向及び方位方向の誤差を各検出オブジェクトに対して算出し、位置推定誤差情報として出力する。一方、センサがカメラである場合は、車両からの距離が離れるにつれ、検出オブジェクトへの俯角が小さくなる。これにより、距離方向（奥行き方向）の位置推定誤差が生じやすくなる。すなわち、奥行き方向の位置推定誤差は、車両からの距離が大きくなるにつれ増大する。よって、位置推定誤差算出部１０４は、このような誤差の傾向をモデル化しておき、このモデルを格納しておく。そして、位置推定誤差算出部１０４は、このモデルを用いて、観測された位置に応じて、誤差を推定することができる。このようにして個々のオブジェクトに対して算出されたオブジェクトの位置推定誤差情報は画像重畳部１０５へ出力される。

　画像重畳部１０５は、移動範囲情報と、検出オブジェクトの位置情報と、各検出オブジェクトの位置推定誤差情報とを重畳した重畳画像を生成する。実施の形態１にかかる重畳画像の例を、以下に説明する。

　図９及び図１０は、実施の形態１にかかる重畳画像を例示する図である。
　例えば、図９に例示する重畳画像は、自車の位置を中心として、その周囲で検出されたオブジェクトの位置を表示するとともに、停止前に移動し得る移動範囲Ｒ（図中斜線で示した領域）を表示する。図９において、円で示した位置Ｐ１～Ｐ５が、検出オブジェクトの位置を表している。また、位置Ｐ１～Ｐ５それぞれの周囲の一点鎖線で示した楕円Ｅ１～Ｅ５は、それぞれ、各オブジェクトの位置Ｐ１～Ｐ５の推定誤差を表している。

　画像重畳部１０５は、検出オブジェクトの中で、対応する推定誤差を示す楕円が移動範囲Ｒと重なりを持つ場合には、車両と衝突する可能性があるオブジェクトとして強調表示する。図９の例では、衝突する可能性がある検出オブジェクトは、位置Ｐ１，Ｐ２に対応するオブジェクトである。したがって、画像重畳部１０５は、位置Ｐ１，Ｐ２を示すマークを目立つ色（例えば赤）で表示する。あるいは、画像重畳部１０５は、位置Ｐ１，Ｐ２を示すマークを大きな円で表示してもよい。

　さらに、より車両に近いエリアにある検出オブジェクトほど、車両がそのオブジェクトとの衝突までにかかる時間が短くなる（あるいは、ブレーキをかけても衝突してしまう可能性が大きくなる）。したがって、画像重畳部１０５は、このようなオブジェクトを示す位置を、より強調表示する。あるいは、移動範囲のより内側にあり、車両に近い位置にあるオブジェクトほど、車両がそのオブジェクトとの衝突する可能性が高い。したがって、画像重畳部１０５は、このようなオブジェクトの位置を示すマークを、より強調表示するようにしてもよい。強調の方法としては、上述した方法以外に、オブジェクトの位置を示すマークを点滅させるようにしてもよいし、あるいは、注意を促すテキスト（警告情報）を重畳するようにしてもよい。

　また、図１０に示した重畳画像は、移動範囲を複数の段階に分けて提示している。車停止前移動範囲算出部１０２から複数の加速度に対する停止前移動範囲を示す移動範囲情報が出力される場合には、画像重畳部１０５は、このように段階に分けて提示することが可能となる。図１０に示す重畳画像は、３つの異なる強さのブレーキ（加速度の絶対値）に対する移動範囲Ｒ１～Ｒ３を重畳している。そして、最も濃い色の移動範囲Ｒ１が、最も加速度の絶対値を大きくした場合（ブレーキを強く踏んだ場合）の移動範囲を表している。なお、図１０の例では、不連続的に３段階の移動範囲を示しているが、領域の境界を連続的に変化させるようにしてもよい。また、領域の提示方法も、色の濃さだけでなく、色そのものを変化させるようにしてもよい。例えば、移動範囲Ｒ１を赤色で示し、移動範囲Ｒ２を橙色で示し、移動範囲Ｒ３を黄色で示してもよい。つまり、移動範囲の表示態様を段階的に変化させてもよい。このように提示することにより、ブレーキをかける緊急度とその強さを運転者が判断しやすくなる。

　なお、ＧＰＳ（Global Positioning System）又は準天頂衛星等の利用により、自車の現在の位置情報及び周囲の地図情報を利用できる場合には、画像重畳部１０５は、地図上に縮尺を合わせて地図の現在位置に重畳するようにして、重畳画像を生成するようにしてもよい。この際、検出されたオブジェクトと地図上のオブジェクトとが対応付けられる場合には、画像重畳部１０５は、地図上のオブジェクトと対応付けて、重畳画像を生成するようにしてもよい。このようにすることで、運転者に対して、より的確に、周囲の情報を伝達することができる。

　画像提示部１０６は、所定のモニタ（後述する入出力インタフェース１１００等）上に重畳画像（重畳画像情報）を表示し、運転者、あるいは同乗者に自車の周囲のオブジェクトの情報を提示するための処理を行う。例えば、カーナビゲーション装置の一部として画像提示装置１００が組み込まれる場合には、画像提示部１０６は、カーナビゲーション装置の画面に、生成された重畳画像情報を表示する。衝突の可能性があるオブジェクトが存在する場合には、画像提示部１０６は、重畳画像情報を画面に提示するとともに、画像提示部１０６に付随する音提示手段（例えばスピーカ）から、警告音又は注意を促す音声等による警告を出力するようにしてもよい。

　このように、実施の形態１にかかる画像提示装置１００は、現在の車速に応じて停止前移動範囲を算出し、停止前移動範囲と、周囲で検出されたオブジェクトの位置とを重畳して表示する。そして、画像提示装置１００は、オブジェクトの位置の誤差を推定して、その誤差を示す位置推定誤差情報を重畳して表示し、停止までに車両と衝突の可能性があるオブジェクトについては強調して表示する。これにより、運転者に周囲の障害物等の情報を的確に伝えることができる。その結果、停止までに車両と衝突の可能性があるオブジェクトについて、未然に衝突を回避できる可能性を高めることができる。

　また、実施の形態１にかかる画像提示装置１００は、オブジェクトの位置の誤差を推定して、その誤差を示す位置推定誤差情報を重畳して表示する。そして、画像提示装置１００は、停止前移動範囲と、オブジェクト検出情報に含まれるオブジェクトの位置と、位置推定誤差情報とを画面上で重畳し、位置推定誤差情報が停止前移動範囲と重なりを有する場合に、当該検出オブジェクトの位置を強調して表示する。このように、オブジェクト（障害物）の計測の誤差を考慮することで、より確実に、運転者に周囲の障害物等の情報を的確に伝えることができる。その結果、より確実に、未然に衝突を回避できる可能性を高めることができる。

（実施の形態２）
　次に、実施の形態２について、図面を参照しながら説明する。説明の明確化のため、以下の記載及び図面は、適宜、省略、及び簡略化がなされている。また、各図面において、同一の要素には同一の符号が付されており、必要に応じて重複説明は省略されている。

　図１１は、実施の形態２にかかる画像提示装置１００の構成を示す図である。実施の形態２にかかる画像提示装置１００は、車速取得部１０１と、車停止前移動範囲算出部１０２と、センサ情報取得部１０３と、オブジェクト追跡部２０７と、衝突可能性算出部２０８と、画像重畳部２０５と、画像提示部１０６とを有する。オブジェクト追跡部２０７、衝突可能性算出部２０８及び画像重畳部２０５は、それぞれ、オブジェクト追跡手段、衝突可能性算出手段及び画像重畳手段として機能する。図２に示した実施の形態１にかかる画像提示装置１００と比較すると、位置推定誤差算出部１０４が除かれる一方、オブジェクト追跡部２０７及び衝突可能性算出部２０８が新たに追加され、画像重畳部１０５の代わりに、画像重畳部２０５が設けられている。

　図１２は、実施の形態２にかかる画像提示装置１００によって実行される画像提示方法を示すフローチャートである。車速取得部１０１は、車両の速度を表す車速情報を取得し、車停止前移動範囲算出部１０２へ出力する（ステップＳ２０２）。車停止前移動範囲算出部１０２は、車速情報に基づいて移動範囲情報（停止前移動範囲）を算出し、画像重畳部２０５及び衝突可能性算出部２０８へ出力する（ステップＳ２０４）。センサ情報取得部１０３は、センサを用いてオブジェクトを検出してオブジェクト検出情報を取得し、オブジェクト検出情報をオブジェクト追跡部２０７へ出力する（ステップＳ２０６）。オブジェクト追跡部２０７は、オブジェクト検出情報に基づいてオブジェクト追跡を行ってオブジェクト追跡情報を生成し、オブジェクト追跡情報を画像重畳部２０５及び衝突可能性算出部２０８へ出力する（ステップＳ２０７）。衝突可能性算出部２０８は、移動範囲情報とオブジェクト追跡情報とに基づいて、追跡された各オブジェクトの衝突可能性を算出し、衝突可能性を示す衝突可能性情報を画像重畳部２０５へ出力する（ステップＳ２０８）。画像重畳部２０５は、移動範囲情報と、オブジェクト追跡情報と、衝突可能性情報とが重畳された重畳画像を生成し、重畳画像を示す重畳画像情報を画像提示部１０６へ出力する（ステップＳ２１０）。画像提示部１０６は、画像重畳部２０５から出力される重畳画像情報を提示（表示）する（ステップＳ２１２）。

　次に、図１１に示した実施の形態２にかかる画像提示装置１００の具体的な動作について説明する。なお、車速取得部１０１、車停止前移動範囲算出部１０２、センサ情報取得部１０３及び画像提示部１０６の動作は、図２に示した実施の形態１にかかる画像提示装置１００のものと実質的に同様である。ただし、実施の形態２においては、移動範囲情報は、上述の停止前経過時間を含むとする。

　オブジェクト追跡部２０７は、センサ情報取得部１０３から出力されるオブジェクト検出情報に基づいて、Ｔｒａｃｋｉｎｇ　ｂｙ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎと呼ばれる、検出結果に基づいた追跡処理を行う。具体的には、オブジェクト追跡部２０７は、１つ前の時刻（サンプリング時刻）までのオブジェクト追跡結果に含まれ、追跡対象となっている各オブジェクトが、現時刻のオブジェクト検出結果における検出オブジェクトと対応付けられるかを判定する。そして、オブジェクト追跡部２０７は、オブジェクト追跡結果を更新する。この際、オブジェクト追跡部２０７は、追跡対象となっている各オブジェクトの位置をカルマンフィルタ又はパーティクルフィルタによって予測してから、現時刻の検出オブジェクトと対応付けるようにしてもよい。

　追跡対象オブジェクトと検出オブジェクトとが対応付けられた場合には、オブジェクト追跡部２０７は、対応付けられた検出オブジェクトの情報を用いて、追跡対象オブジェクトの情報（オブジェクト追跡結果）を更新する。一方、検出オブジェクトがどの追跡対象オブジェクトとも対応付けられなかった場合には、新たに表れたオブジェクトである可能性が高い。したがって、オブジェクト追跡部２０７は、その検出オブジェクトに対応する追跡対象オブジェクトを新たに生成し、オブジェクト追跡結果に追加する。逆に、どの検出オブジェクトとも対応付けられない追跡対象オブジェクトが存在する場合には、その追跡対象オブジェクトは、センサの検知領域外に出た等の理由により、消失したと考えられる。よって、オブジェクト追跡部２０７は、その追跡対象オブジェクトをオブジェクト追跡結果から削除する処理を行う。ただし、オブジェクト追跡部２０７は、その追跡対象オブジェクトについて、一度の未対応で削除するのではなく、数回未対応が続いたときに削除するようにしてもよい。

　オブジェクト追跡部２０７は、上記の制御のために、追跡対象オブジェクトの確からしさを表す尤度を定義しておいてもよい。そして、オブジェクト追跡部２０７は、追跡対象オブジェクトの新規生成時から、追跡対象オブジェクトが検出オブジェクトと対応付けられた場合には尤度を上げてもよい。また、オブジェクト追跡部２０７は、追跡対象オブジェクトが検出オブジェクトと対応付けられなかった場合には尤度を下げるようにし、尤度が一定値を下回った時点で、その追跡対象オブジェクトを削除するようにしてもよい。なお、この尤度の計算では、検出結果と追跡対象オブジェクトとが対応付けられたか否かという情報だけでなく、検出結果と追跡対象オブジェクトとが対応付けられた際の確からしさも合わせて考慮してもよい。このようにして、オブジェクト追跡部２０７は、現時刻におけるオブジェクト追跡結果を生成し、オブジェクト追跡情報として出力する。

　ここで、オブジェクト追跡情報は、追跡対象オブジェクトごとに、自車相対座標系でのオブジェクトの位置（相対位置）、追跡対象オブジェクトごとに付与されたＩＤ情報、及び、追跡対象オブジェクトに対応付けられた検出オブジェクトのＩＤ情報を含む。なお、追跡対象オブジェクトが検出オブジェクトと対応付けられなかった場合には、検出オブジェクトのＩＤ情報の代わりに、未対応であることを表す情報を含んでもよい。

　また、オブジェクト追跡部２０７は、少し前の追跡履歴も保持しており、この追跡履歴も用いてオブジェクトの自車に対する相対速度を算出する。そして、オブジェクト追跡部２０７は、相対速度を含むオブジェクト追跡情報を出力する。また、カルマンフィルタによる追跡のように、位置の推定誤差に関する情報も一緒に得られる場合には、オブジェクト追跡部２０７は、この情報も併せて出力するようにしてもよい。

　衝突可能性算出部２０８は、オブジェクト追跡情報と、停止前経過時間を含む移動範囲情報とに基づいて、停止前経過時間が経過したときの各追跡対象オブジェクトの位置を予測する。衝突可能性算出部２０８は、予測された位置と移動範囲とに基づいて、各追跡対象オブジェクトが車両に衝突する可能性があるか否かを判定する。そして、衝突可能性算出部２０８は、衝突の可能性の度合を衝突可能性指標として算出する。

　例えば、道路に設置された標識のポールのように動かない物体がオブジェクトとして検出され追跡された場合には、オブジェクトの相対速度は、車速と同じ大きさで向きが逆（すなわち、自車に対して向かってくる向き）になる。この場合、その位置が移動範囲（停止前移動範囲）に含まれていなければ衝突しないため、衝突可能性算出部２０８は、そのようなオブジェクトに対しては移動範囲に含まれるか否かによって衝突可能性を判定できる。

　一方、自車の前方から自車に近づく自転車のように、自車の方向に動きを持つ物体がオブジェクトとして検出され追跡された場合には、オブジェクトの相対速度は、静止しているオブジェクトの場合と比較して、その絶対値が大きくなる。このようなオブジェクトの場合、オブジェクトの位置が移動範囲に含まれていなかったとしても、自車に衝突する可能性がある。このような場合、衝突可能性算出部２０８は、停止前経過時間内に移動範囲内にオブジェクトが入ってくる可能性があるか否かを判定することで、衝突可能性を判定する。移動範囲に含まれる停止前経過時間をτとすると、衝突可能性算出部２０８は、τだけ時刻が経過したときの追跡対象オブジェクトの位置を算出し、算出された位置が移動範囲に含まれるか否かによって衝突可能性を判定する。

　具体的には、自車の速度が（ｖ_ｘ，ｖ_ｙ）、オブジェクトの現在時刻ｔ_０における位置が（Ｘ（ｔ_０），Ｙ（ｔ_０））、相対速度が（ｕ_ｘ，ｕ_ｙ）の場合、オブジェクトの実際の速度Ｖ＝（Ｖ_ｘ，Ｖ_ｙ）は、以下の式４で表される。

　よって、τだけ経過したときのオブジェクトの位置座標は、現在の位置にＶτを加算した値となるので、以下の式５で表される。

　したがって、衝突可能性算出部２０８は、この位置座標が移動範囲（停止前移動範囲）に含まれるか否かによって衝突可能性を判定できる。そして、この位置座標が移動範囲のより内側に来るほど自車との衝突の可能性が高くなる。よって、衝突可能性算出部２０８は、この衝突の可能性の程度に応じて衝突可能性指標の値を算出する。つまり、衝突可能性算出部２０８は、位置座標が移動範囲のより内側に来るほど衝突可能性指標の値を高くするように、衝突可能性指標を算出する。

　なお、上記の式５で算出される位置は、オブジェクトが移動する間にオブジェクトの速度が変化しなかった場合の位置である。このため、オブジェクトの速度が変化すると、オブジェクトの位置は、式５で算出される位置から変化する。よって、衝突可能性算出部２０８は、所定の速度変化を考慮して位置座標を算出し、算出された位置座標が移動範囲に含まれるか否かによって衝突可能性を判定してもよい。また、複数の停止前経過時間情報が出力される場合には、衝突可能性算出部２０８は、その中の１つ（例えば停止前経過時間が最も長いもの）を用いて上述の計算を行うようにすればよい。あるいは、衝突可能性算出部２０８は、それらの平均を算出して上述の計算を行うようにしてもよい。

　なお、衝突可能性指標の値は、衝突する可能性が高い場合ほど大きくなる。この際、式５で算出された値が移動範囲のより内側、かつ車両に近い位置に対応するほど、対応するオブジェクトと車両との衝突の可能性が高いと考えられる。このため、衝突可能性算出部２０８は、移動範囲の内側に入る度合いが大きく、車両の近くに到達するオブジェクトほど、衝突可能性指標の値を大きくするようにすればよい。

　画像重畳部２０５は、移動範囲情報と、追跡対象オブジェクトの位置情報とを重畳した重畳画像を生成する。この際、画像重畳部２０５は、各オブジェクトの衝突可能性の値を考慮し、衝突可能性が高いオブジェクトほど強調して表示するようにする。実施の形態２にかかる重畳画像の例を、以下に説明する。

　図１３～図１５は、実施の形態２にかかる重畳画像を例示する図である。
　例えば、図１３に例示する重畳画像は、自車の位置を中心として、その周囲で検出されたオブジェクトの位置を表示するとともに、停止前に移動し得る移動範囲Ｒ（斜線で示した領域）を表示する。図１３において、円で示した位置Ｐ１～Ｐ６が、検出オブジェクトの位置を表している。そして、白い円で示されたオブジェクトＡ及びＢ（位置Ｐ６，Ｐ２）は、衝突可能性の値が高いと判定されて、強調表示されている。オブジェクトＢは、静止したオブジェクトであるが、移動範囲Ｒの中に入っているため、衝突可能性の値が高くなっている。一方、オブジェクトＡは、移動範囲Ｒの外に位置しているが、自車に向かってくる方向に移動している物体であるので、その衝突可能性指標の値が高くなり、強調表示されている。図１３の例では、衝突する可能性があるオブジェクトの位置は大きな円で表示するとともに、目立つ色で表示するようにしている。ただし、強調表示の方法はこれに限らないのは、上述の図９～図１０における説明でも述べた通りであり、任意の強調方法を用いることができる。

　一方、図１４の例では、図１０と同様に、重畳画像は、移動範囲を複数の段階に分けて提示している。さらに、オブジェクトＡ（位置Ｐ６）に対しては、この物体が自車に向かってくる方向に動いていることを表すために、その方向が矢印で示されている。また、このオブジェクトＡは、車両が停止するまでに移動範囲内に入ってくる可能性があることから、矢印自体も強調表示されている。このように、静止物体以外の物体については、移動方向も示すことによって、オブジェクトが強調表示された根拠を運転者が理解しやすくなり、より適切な情報提示が可能となる。

　さらに、図１５の例では、重畳画像は、オブジェクトＡ（位置Ｐ６）の速度が変化する場合を想定したときの、位置がずれ得る範囲を楕円Ｅ’で示している。これにより、より衝突の緊急性を判定しやすくなり、衝突を回避できる可能性が高まる。なお、この例では楕円で表示したが、最悪値のみを表示するように設定することもできる。この場合は、重畳画像は、楕円の最も車両に近い位置を、停止時の想定位置として矢印等で提示するようにすればよい。

　なお、実施の形態１にかかる画像重畳部１０５と同様に、自車の位置情報及び地図情報を利用できる場合には、画像重畳部２０５は、地図上に縮尺を合わせて地図の現在位置に重畳するようにして、重畳画像を生成するようにしてもよい。このようにすることで、運転者に対して、より的確に、周囲の情報を伝達することができる。

　このように、実施の形態２にかかる画像提示装置１００は、オブジェクトの追跡結果を用いて、オブジェクトの相対速度を用いてオブジェクトの衝突可能性を判定し、運転者に提示する。これにより、衝突の可能性があるオブジェクトが移動物体である場合にも、適切に車両の周囲のオブジェクトの情報を運転者に提示できるようになる。したがって、オブジェクトが移動物体である場合であっても、停止までに車両と衝突の可能性があるオブジェクトについて、未然に衝突を回避できる可能性を高めることができる。

　また、実施の形態２にかかる画像提示装置１００は、停止前経過時間と、追跡対象オブジェクトの相対位置及び相対速度とに基づいて、停止前経過時間が経過したときの各追跡対象オブジェクトの位置を予測する。実施の形態２にかかる画像提示装置１００は、予測された位置と停止前移動範囲とに基づいて、各追跡対象オブジェクトが車両と衝突する可能性を表す衝突可能性指標を算出する。実施の形態２にかかる画像提示装置１００は、停止前移動範囲と、検出オブジェクトの位置とを画面上で重畳する。そして、実施の形態２にかかる画像提示装置１００は、算出された衝突可能性指標が大きい程、対応する検出オブジェクトの位置を強調して表示する画像を生成する。これにより、運転者は、車両と衝突する可能性の高い追跡対象オブジェクトを適切に把握することができる。

（実施の形態３）
　次に、実施の形態３について、図面を参照しながら説明する。説明の明確化のため、以下の記載及び図面は、適宜、省略、及び簡略化がなされている。また、各図面において、同一の要素には同一の符号が付されており、必要に応じて重複説明は省略されている。

　図１６は、実施の形態３にかかる画像提示装置１００の構成を示す図である。実施の形態３にかかる画像提示装置１００は、車速取得部１０１、車停止前移動範囲算出部１０２、センサ情報取得部１０３、オブジェクト追跡部２０７、衝突可能性算出部２０８、位置推定誤差算出部３０４、画像重畳部３０５及び画像提示部１０６を有する。図１１に示した実施の形態２にかかる画像提示装置１００と比較すると、位置推定誤差算出部３０４が追加され、画像重畳部２０５の代わりに、画像重畳部３０５が設けられている。位置推定誤差算出部３０４及び画像重畳部３０５は、それぞれ、位置推定誤差算出手段及び画像重畳手段として機能する。なお、位置推定誤差算出部３０４と画像重畳部３０５との接続関係以外の接続関係は、図１１に示した構成と実質的に同様である。

　図１７は、実施の形態３にかかる画像提示装置１００によって実行される画像提示方法を示すフローチャートである。車速取得部１０１は、車両の速度を表す車速情報を取得し、車停止前移動範囲算出部１０２へ出力する（ステップＳ３０２）。車停止前移動範囲算出部１０２は、車速情報に基づいて移動範囲情報（停止前移動範囲）を算出し、画像重畳部３０５及び衝突可能性算出部２０８へ出力する（ステップＳ３０４）。センサ情報取得部１０３は、センサを用いてオブジェクトを検出してオブジェクト検出情報を取得し、オブジェクト検出情報をオブジェクト追跡部２０７へ出力する（ステップＳ３０６）。オブジェクト追跡部２０７は、オブジェクト検出情報に基づいてオブジェクト追跡を行ってオブジェクト追跡情報を生成し、オブジェクト追跡情報を、画像重畳部３０５、衝突可能性算出部２０８及び位置推定誤差算出部３０４へ出力する（ステップＳ３０７）。衝突可能性算出部２０８は、移動範囲情報とオブジェクト追跡情報とに基づいて、追跡された各オブジェクトの衝突可能性を算出し、衝突可能性を示す衝突可能性情報を画像重畳部３０５へ出力する（ステップＳ３０８）。

　位置推定誤差算出部３０４は、オブジェクト追跡部２０７から出力されるオブジェクト追跡情報に基づいて、オブジェクトの位置の誤差を推定し（位置推定誤差を算出し）、位置推定誤差情報を画像重畳部３０５へ出力する（ステップＳ３０９）。画像重畳部３０５は、移動範囲情報と、オブジェクト追跡情報と、衝突可能性情報と、位置推定誤差情報とに基づいて、重畳画像を生成し、重畳画像を示す重畳画像情報を画像提示部１０６へ出力する（ステップＳ３１０）。画像提示部１０６は、画像重畳部３０５から出力される重畳画像情報を提示（表示）する（ステップＳ３１２）。

　次に、図１６に示した画像提示装置１００の動作について説明する。なお、位置推定誤差算出部３０４及び画像重畳部３０５以外の構成要素の動作は、図１１に示した実施の形態２にかかる画像提示装置１００のものと実質的に同様である。

　位置推定誤差算出部３０４の動作は、基本的には、図２に示した位置推定誤差算出部１０４の動作と実質的に同様である。ただし、位置の推定誤差は、オブジェクトの追跡によって得られた位置の推定誤差である。例えば、カルマンフィルタによる追跡を行う場合には、位置推定誤差算出部３０４は、位置を表す状態変数の共分散行列の情報を含むオブジェクト追跡情報を算出し、この位置を表す情報の値に基づいて推定誤差情報を算出するようにしてもよい。

　画像重畳部３０５の動作は、基本的には、図１１に示した画像重畳部２０５の動作と実質的にと同様である。ただし、図２に示した画像重畳部１０５と同様に、画像重畳部３０５は、位置の推定誤差情報も併せて重畳する。実施の形態３にかかる重畳画像の例を、以下に説明する。

　図１８～図２０は、実施の形態３にかかる重畳画像を例示する図である。図１８～図２０に例示する重畳画像は、それぞれ、図１３～図１５に例示する重畳画像に対して、さらに位置の推定誤差を重畳したものになっている。つまり、図１８～図２０の例では、各オブジェクトの位置Ｐ１～Ｐ６それぞれの周囲に、各オブジェクトの位置Ｐ１～Ｐ５の推定誤差を表す楕円Ｅ１～Ｅ６が重畳されている。

　このように、位置の推定誤差情報も併せて提示することにより、図１３～図１５に例示する重畳画像よりも、衝突の可能性を正確に提示できるようになる。特に、位置Ｐ１について、図１３～図１５の例では位置Ｐ１に対応するオブジェクトは車両と衝突する可能性がない（低い）と判定されている。したがって、図１３～図１５の例では、位置Ｐ１は強調表示されていない。一方、図１８～図２０の例では、位置Ｐ１の推定誤差を表す楕円Ｅ１が移動範囲Ｒと重なりを持つので、位置Ｐ１に対応するオブジェクトは、車両と衝突する可能性があるオブジェクトとして強調表示されている。したがって、運転者は、位置Ｐ６，Ｐ２に対応するオブジェクトだけでなく、位置Ｐ１に対応するオブジェクトについても、衝突の可能性があると認識することができる。したがって、実施の形態２の場合と比較して、さらに適切に車両の周囲のオブジェクトの情報を運転者に提示できるようになる。したがって、停止までに車両と衝突の可能性があるオブジェクトについて、未然に衝突を回避できる可能性をさらに高めることができる。

（実施の形態４）
　次に、実施の形態４について、図面を参照しながら説明する。説明の明確化のため、以下の記載及び図面は、適宜、省略、及び簡略化がなされている。また、各図面において、同一の要素には同一の符号が付されており、必要に応じて重複説明は省略されている。

　図２１は、実施の形態４にかかる画像提示装置１００の構成を示す図である。実施の形態４にかかる画像提示装置１００は、車速取得部１０１と、車停止前移動範囲算出部１０２と、センサ情報取得部１０３と、位置推定誤差算出部１０４と、映像情報取得部４０９と、画像重畳部４０５と、画像提示部１０６とを有する。図２に示した実施の形態１にかかる画像提示装置１００と比較すると、映像情報取得部４０９が追加され、画像重畳部１０５の代わりに、画像重畳部４０５が設けられている。映像情報取得部４０９及び画像重畳部４０５は、それぞれ、映像情報取得手段及び画像重畳手段として機能する。なお、映像情報取得部４０９と画像重畳部４０５との接続関係以外の接続関係は、図２に示した構成と実質的に同様である。

　図２２は、実施の形態４にかかる画像提示装置１００によって実行される画像提示方法を示すフローチャートである。車速取得部１０１は、車両の速度を表す車速情報を取得し、車停止前移動範囲算出部１０２へ出力する（ステップＳ４０２）。車停止前移動範囲算出部１０２は、車速情報に基づいて、そのときにブレーキを踏んだときに停止までに車両が移動し得る範囲を表す移動範囲情報を算出し、画像重畳部４０５へ出力する（ステップＳ４０４）。センサ情報取得部１０３は、センサを用いてオブジェクトを検出してオブジェクト検出情報を取得し、オブジェクト検出情報を画像重畳部４０５及び位置推定誤差算出部１０４へ出力する（ステップＳ４０６）。位置推定誤差算出部１０４は、検出されたオブジェクトの位置の誤差を推定し（位置推定誤差を算出し）、推定された誤差を示す位置推定誤差情報を画像重畳部４０５へ出力する（ステップＳ４０８）。

　映像情報取得部４０９は、撮影された映像を示す映像情報を取得し、画像重畳部４０５へ出力する（ステップＳ４０９）。画像重畳部４０５は、移動範囲情報と、オブジェクト検出情報と、位置推定誤差情報と、映像情報とに基づいて、重畳画像を生成し、画像提示部１０６へ出力する（ステップＳ４１０）。画像提示部１０６は、画像重畳部４０５から出力される重畳画像情報を提示（表示）する（ステップＳ４１２）。

　次に、図２１に示した実施の形態４にかかる画像提示装置１００の動作について説明する。なお、映像情報取得部４０９及び画像重畳部４０５以外の構成要素の動作は、図２に示した実施の形態１にかかる画像提示装置１００のものと実質的に同様である。

　映像情報取得部４０９は、自車の周囲の映像を撮影する手段であり、基本的には自車に搭載されたカメラ（撮像装置）で構成され得る。あるいは、映像情報取得部４０９は、画像提示装置１００の外部のカメラで撮影された映像を示す映像情報を、カメラから取得してもよい。カメラは映像が撮影できるものであればどのようなものでもよい。ただし、後述する実施の形態で述べるように、映像解析を行って物体の検出及び認識を行う場合は、カメラは、検出及び認識の処理が可能な解像度、画質及びフレームレートで映像を撮影できる必要がある。そうでない場合には、カメラは、目視で物体が確認できる解像度及び画質が確保できるカメラであればどのようなカメラであってもよい。撮影された映像（時系列のフレーム画像）は、画像重畳部４０５へ出力される。

　画像重畳部４０５の動作は、基本的には、図２に示した実施の形態１にかかる画像重畳部１０５の動作と同様である。ただし、画像重畳部４０５は、映像情報取得部４０９で得られた映像（フレーム画像）も重畳する。また、画像重畳部４０５は、カメラの視界（カメラで撮影されている範囲）の情報も併せて重畳するようにしてもよい。

　図２３は、実施の形態４にかかる重畳画像を例示する図である。図２３は、自車の前方を撮影するカメラの映像Ｉｍが重畳され、カメラの視界も併せて重畳された重畳画像を例示している。図中、縦縞で示した領域Ｒ’が、カメラの視界に相当する。

　また、画像重畳部４０５は、映像を提示する際に、単に映像をそのまま提示するだけでなく、オブジェクトが検出されている付近を拡大して提示するように、重畳画像を生成してもよい。オブジェクトが検出された位置が映像（画像）上でどの位置に相当するかについては、事前にキャリブレーションを行って算出することができるカメラパラメータを用いて算出することができる。したがって、画像重畳部４０５は、画像上で検出オブジェクトが撮影されている画像領域を算出し、その部分を拡大して提示するように、重畳画像を生成する。これにより、運転者は、検出された物体が何であるかをより容易に視認することができる。

　このように、映像も併せて提示することで、運転者はどの位置が撮影されているかを把握できるようになる。また、運転者は、映像を通じて、検出されているオブジェクトを確認（視認）できるようになる。したがって、運転者は、より適切な衝突回避行動をとることができるようになる。また、映像も併せて提示することで、検知されたオブジェクトが何であるかを把握できるようになる。したがって、図２に示した実施の形態１の場合と比較して、運転者は、周囲の状況をより容易に把握することができる。

（実施の形態５）
　次に、実施の形態５について、図面を参照しながら説明する。説明の明確化のため、以下の記載及び図面は、適宜、省略、及び簡略化がなされている。また、各図面において、同一の要素には同一の符号が付されており、必要に応じて重複説明は省略されている。

　図２４は、実施の形態５にかかる画像提示装置１００の構成を示す図である。実施の形態５にかかる画像提示装置１００は、車速取得部１０１、車停止前移動範囲算出部１０２、センサ情報取得部１０３、オブジェクト追跡部２０７、衝突可能性算出部２０８、映像情報取得部４０９、画像重畳部５０５及び画像提示部１０６を有する。図１１に示した実施の形態２にかかる画像提示装置１００と比較すると、映像情報取得部４０９が追加され、画像重畳部２０５の代わりに、画像重畳部５０５が設けられている。映像情報取得部４０９及び画像重畳部５０５は、それぞれ、映像情報取得手段及び画像重畳手段として機能する。なお、映像情報取得部４０９と画像重畳部５０５との接続関係以外の接続関係は、図１１にした構成と実質的に同様である。

　図２５は、実施の形態５にかかる画像提示装置１００によって実行される画像提示方法を示すフローチャートである。Ｓ５０２～Ｓ５０８の処理は、それぞれ、図１２に示したＳ２０２～Ｓ２０８の処理と実質的に同様であるので、説明を省略する。映像情報取得部４０９は、映像情報を取得し、画像重畳部５０５へ出力する（ステップＳ５０９）。画像重畳部５０５は、移動範囲情報と、オブジェクト追跡情報と、衝突可能性情報と、映像情報とに基づいて、重畳画像を生成し、重畳画像情報を画像提示部１０６へ出力する（ステップＳ５１０）。画像提示部１０６は、画像重畳部５０５から出力される重畳画像情報を提示（表示）する（ステップＳ５１２）。

　次に、図２４に示した実施の形態５にかかる画像提示装置１００の動作について説明する。映像情報取得部４０９及び画像重畳部５０５以外の構成要素の動作は、図１１に示した実施の形態２にかかる画像提示装置１００のものと実質的に同様である。また、映像情報取得部４０９の動作は、図２１に示した実施の形態４にかかる画像提示装置１００のものと同様である。

　画像重畳部５０５の動作は、基本的には、図１１に示した実施の形態２にかかる画像重畳部２０５の動作と同様である。ただし、画像重畳部５０５は、映像情報取得部４０９で得られた映像（フレーム画像）も重畳する。映像の重畳及びカメラの視界情報の提示については、図２１に示した実施の形態４にかかる画像重畳部４０５と同様である。生成された画像は、画像提示部１０６へ出力され、運転者に提示される。

　このように、映像も併せて提示することで、運転者はどの位置が撮影されているかを把握できるようになる。また、運転者は、映像を通じて、検出されているオブジェクトを確認（視認）できるようになる。したがって、運転者は、より適切な衝突回避行動をとることができるようになる。また、映像も併せて提示することで、検知されたオブジェクトが何であるかを把握できるようになる。したがって、図１１に示した実施の形態２の場合と比較して、運転者は、周囲の状況をより容易に把握することができる。

（実施の形態６）
　次に、実施の形態６について、図面を参照しながら説明する。説明の明確化のため、以下の記載及び図面は、適宜、省略、及び簡略化がなされている。また、各図面において、同一の要素には同一の符号が付されており、必要に応じて重複説明は省略されている。

　図２６は、実施の形態６にかかる画像提示装置１００の構成を示す図である。実施の形態６にかかる画像提示装置１００は、車速取得部１０１と、車停止前移動範囲算出部１０２と、センサ情報取得部１０３と、オブジェクト追跡部２０７と、衝突可能性算出部２０８と、位置推定誤差算出部３０４とを有する。また、実施の形態６にかかる画像提示装置１００は、映像情報取得部４０９と、画像重畳部６０５と、画像提示部１０６とを有する。図１６に示した実施の形態３にかかる画像提示装置１００と比較すると、映像情報取得部４０９が追加され、画像重畳部３０５の代わりに、画像重畳部６０５が設けられている。映像情報取得部４０９及び画像重畳部６０５は、それぞれ、映像情報取得手段及び画像重畳手段として機能する。なお、映像情報取得部４０９と画像重畳部６０５との接続関係以外の接続関係は、図１６に示した構成と実質的に同様である。

　図２７は、実施の形態６にかかる画像提示装置１００によって実行される画像提示方法を示すフローチャートである。Ｓ６０２～Ｓ６０９の処理は、それぞれ、図１７に示したＳ３０２～Ｓ３０９の処理と実質的に同様であるので、説明を省略する。映像情報取得部４０９は、映像情報を取得し、画像重畳部６０５へ出力する（ステップＳ６１０）。画像重畳部６０５は、移動範囲情報と、オブジェクト追跡情報と、衝突可能性情報と、位置推定誤差情報と、映像情報とに基づいて、重畳画像を生成し、重畳画像情報を画像提示部１０６へ出力する（ステップＳ６１１）。画像提示部１０６は、画像重畳部５０５から出力される重畳画像情報を提示（表示）する（ステップＳ６１２）。

　次に、図２６に示した実施の形態６にかかる画像提示装置１００の動作について説明する。映像情報取得部４０９及び画像重畳部６０５以外の構成要素の動作は、図１６に示した実施の形態３にかかる画像提示装置１００のものと実質的に同様である。また、映像情報取得部４０９の動作は、図２１に示した実施の形態４にかかる画像提示装置１００のものと同様である。

　画像重畳部６０５の動作は、基本的には、図１６に示した実施の形態３にかかる画像重畳部３０５の動作と同様である。ただし、画像重畳部６０５は、映像情報取得部４０９で得られた映像（フレーム画像）も重畳する。映像の重畳及びカメラの視界情報の提示については、図２１に示した実施の形態４にかかる画像重畳部４０５と同様である。生成された画像は、画像提示部１０６へ出力され、運転者に提示される。

　このように、映像も併せて提示することで、運転者はどの位置が撮影されているかを把握できるようになる。また、運転者は、映像を通じて、検出されているオブジェクトを確認（視認）できるようになる。したがって、運転者は、より適切な衝突回避行動をとることができるようになる。また、映像も併せて提示することで、検知されたオブジェクトが何であるかを把握できるようになる。したがって、図１６に示した実施の形態３の場合と比較して、運転者は、周囲の状況をより容易に把握することができる。

（実施の形態７）
　次に、実施の形態７について、図面を参照しながら説明する。説明の明確化のため、以下の記載及び図面は、適宜、省略、及び簡略化がなされている。また、各図面において、同一の要素には同一の符号が付されており、必要に応じて重複説明は省略されている。

　図２８は、実施の形態７にかかる画像提示装置１００の構成を示す図である。実施の形態７にかかる画像提示装置１００は、車速取得部１０１と、車停止前移動範囲算出部１０２と、センサ情報取得部１０３と、位置推定誤差算出部１０４とを有する。また、実施の形態７にかかる画像提示装置１００は、映像情報取得部４０９と、オブジェクト検出部７１０と、対応付け部７１１と、画像重畳部７０５と、画像提示部１０６とを有する。図２１に示した実施の形態４にかかる画像提示装置１００と比較すると、オブジェクト検出部７１０と対応付け部７１１が追加され、画像重畳部４０５の代わりに、画像重畳部７０５が設けられている。オブジェクト検出部７１０、対応付け部７１１及び画像重畳部７０５は、それぞれ、オブジェクト検出手段、対応付け手段及び画像重畳手段として機能する。なお、オブジェクト検出部７１０、対応付け部７１１及び画像重畳部７０５の接続関係以外の接続関係は、図２１に示した構成と実質的に同様である。

　図２９は、実施の形態７にかかる画像提示装置１００によって実行される画像提示方法を示すフローチャートである。Ｓ７０２～Ｓ７０９の処理は、それぞれ、図２２に示したＳ４０２～Ｓ４０９の処理と実質的に同様であるので、説明を省略する。

　オブジェクト検出部７１０は、映像情報取得部４０９から出力される映像（画像）に対してオブジェクト検出処理を行って第二オブジェクト検出情報を取得し、第二オブジェクト検出情報を対応付け部７１１へ出力する（ステップＳ７１０）。対応付け部７１１は、オブジェクト検出部７１０から出力される第二オブジェクト検出情報と、センサ情報取得部１０３から出力されるオブジェクト検出情報とを対応付ける処理を行い、対応付け情報を画像重畳部７０５へ出力する（ステップＳ７１２）。画像重畳部７０５は、移動範囲情報と、オブジェクト検出情報と、位置推定誤差情報と、映像情報と、対応付け情報とに基づいて、重畳画像を生成し、重畳画像情報を画像提示部１０６へ出力する（ステップＳ７２０）。画像提示部１０６は、画像重畳部７０５から出力される重畳画像情報を提示（表示）する（ステップＳ７２２）。

　次に、図２８に示した実施の形態７にかかる画像提示装置１００の動作について説明する。オブジェクト検出部７１０、対応付け部７１１及び画像重畳部７０５以外の構成要素の動作は、図２１に示した実施の形態４にかかる画像提示装置１００のものと実質的に同様である。

　オブジェクト検出部７１０は、映像情報取得部４０９で取得した映像（フレーム画像）に対してオブジェクト検出処理を行い、検出結果を第二オブジェクト検出情報として出力する。画像からのオブジェクト検出方式としては様々なものを用いることが可能である。例えば、ＨＯＧ（Histograms of Oriented Gradients）特徴やＳＩＦＴ（Scale Invariant Feature Transform）特徴などの視覚特徴量を画像から抽出し、抽出した特徴に基づいて学習させた検出器を用いてオブジェクトを検出することができる。あるいは、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）を用いて画像から直接オブジェクトを検出する検出器を用いてもよい。

　オブジェクト検出部７１０は、検出されたオブジェクトの情報を集約して、第二オブジェクト検出情報として生成する。ここで、第二オブジェクト検出情報は、例えば、オブジェクトの検出位置、大きさ、及びオブジェクトの種類（クラス）を含む。例えば、検出位置（及び大きさ）を画面上の位置で表す場合には、オブジェクトを囲う矩形の頂点の座標（例えば矩形の左上及び右下の頂点の座標）で表せばよい。あるいは、検出位置（及び大きさ）を、矩形の１つの頂点（例えば左上の頂点）、矩形の幅及び高さの情報で表してもよい。また、複数のオブジェクトが検出された場合には、第二オブジェクト検出情報は、検出された複数のオブジェクトの情報を含むことになる。また、第二オブジェクト検出情報は、検出オブジェクトを同一画像内で区別するＩＤ情報も含み得る。生成された第二オブジェクト検出情報は、対応付け部７１１へ出力される。

　対応付け部７１１は、第二オブジェクト検出情報に含まれるオブジェクトの検出結果と、センサ情報取得部１０３から出力されるオブジェクト検出情報（以後、第一オブジェクト検出情報と呼ぶ）に含まれるオブジェクトの検出結果との対応付けを行う。すなわち、対応付け部７１１は、第二オブジェクト検出情報及び第一オブジェクト検出情報の両方における検出オブジェクトの中で同一と推定されるものを判定する。そして、対応付け部７１１は、同一と判定された、第二オブジェクト検出情報におけるオブジェクトと第一オブジェクト検出情報におけるオブジェクトとを対応付ける。

　両者を対応付ける方法としては様々な方法がある。例えば、対応付け部７１１は、第二オブジェクト検出情報に含まれる検出オブジェクトの位置情報を、カメラのキャリブレーションによって算出されるカメラパラメータを用いて自車相対座標系での位置座標に変換する。そして、対応付け部７１１は、この座標系での位置の距離が予め定められた閾値よりも近い場合に、第二オブジェクト検出情報に含まれる検出オブジェクトを、第一オブジェクト検出情報に含まれる検出オブジェクトと対応付ける。

　あるいは、対応付け部７１１は、第一オブジェクト検出情報の位置情報を、カメラパラメータを用いて画像上の位置座標に変換する。そして、対応付け部７１１は、画像上での位置の距離が予め定められた閾値よりも近い場合に、第一オブジェクト検出情報の位置情報を、第二オブジェクト検出情報に含まれる検出オブジェクトと対応付けるようにしてもよい。

　対応付け部７１１は、上記のようにして対応付けられたオブジェクトに対して、第二オブジェクト検出情報に、対応付けられた第一オブジェクト検出情報に含まれるオブジェクトのＩＤ情報を付加して、対応付け情報として生成する。つまり、対応付け情報は、対応付けの結果を示す情報である。この際、対応付け部７１１は、対応付けられなかったオブジェクトに対しては、対応付けられなかったことを示す情報を付加するようにすればよい。例えば、オブジェクトのＩＤが非負整数で定義される場合には、対応付け部７１１は、対応付けられなかったオブジェクトのＩＤを負の値に設定して、対応付けられなかったことを示すようにすればよい。生成された対応付け情報は、画像重畳部７０５へ出力される。

　画像重畳部７０５の動作は、基本的には、図２１に示した実施の形態４にかかる画像重畳部４０５の動作と同じである。ただし、画像重畳部７０５は、対応付け情報に含まれるオブジェクト検出情報に関するオブジェクトを、映像情報（カメラ画像）に重畳して提示する重畳画像を生成するようにしてもよい。例えば、画像重畳部７０５は、検出されたオブジェクトの矩形及び種類を、カメラ画像に重畳して提示する重畳画像を生成するようにしてもよい。

　また、第一オブジェクト検出情報に含まれるオブジェクトの情報を重畳する際に、そのオブジェクトが対応付け情報によって第二オブジェクト検出情報における検出オブジェクトのいずれかと対応付けられている場合には、画像重畳部７０５は、対応付けられたオブジェクトの種類に応じて、重畳する態様を変化させるようにしてもよい。例えば、画像重畳部７０５は、オブジェクトの種類に応じて、重畳するマークを変えるようにしてもよい。また、画像重畳部７０５は、オブジェクトの種類に応じて、衝突したときの影響の違いを考慮して、重畳する態様を変化させるようにしてもよい。例えば、画像重畳部７０５は、衝突したときの影響の度合が予め定められた閾値よりも大きいオブジェクトを優先して提示するようにしてもよい。あるいは、画像重畳部７０５は、衝突したときの影響の度合に応じて強調の程度を変化させてもよい。例えば、画像重畳部７０５は、衝突したときの影響の度合が大きい程、強調の程度を高くしてもよい。上記「重畳する態様」は、「強調の程度」も包含する。

　また、画像重畳部７０５は、強調表示を、カメラ画像上に検出結果を重畳する際にも合わせて行うようにしてもよい。画像重畳部７０５は、例えば、対応するオブジェクトを、より太い矩形で囲ったり、目立つ色で提示したり、あるいは、矩形を点滅さたりするようにしてもよい。あるいは、画像重畳部７０５は、そのオブジェクト自体を拡大して併せて提示するようにしてもよい。つまり、画像重畳部７０５は、映像において強調して表示するオブジェクトが存在する位置に対応する画像領域を算出し、算出された画像領域を拡大して重畳するようにしてもよい。特にオブジェクトが小さい場合には、拡大表示することにより、視認性が向上する。

　このように、実施の形態７にかかる画像提示装置１００は、映像に対してオブジェクト検出処理を行って第二オブジェクト検出情報を生成する。また、実施の形態７にかかる画像提示装置１００は、オブジェクト検出情報に含まれるオブジェクトと第二オブジェクト検出情報に含まれるオブジェクトとを対応付けて、対応付けの結果を示す対応付け情報を生成する。また、実施の形態７にかかる画像提示装置１００は、対応付け情報に示されたオブジェクト検出情報に関するオブジェクトを、映像に重畳して提示する重畳画像を生成する。つまり、実施の形態７では、映像も併せて提示するとともに、オブジェクト認識を行った結果も重畳して表示し、かつ、その結果に基づいて重畳方法を制御する。これにより、運転者は、映像を通じて、検出されているオブジェクトを、より確実に認識できるようになる。したがって、運転者は、より適切な衝突回避行動をとることができるようになる。また、映像も併せて提示することで、検知されたオブジェクトが何であるかを把握できるようになる。したがって、図２１に示した実施の形態４の場合と比較して、運転者は、周囲の状況をより容易に把握することができる。

　また、実施の形態７にかかる画像提示装置１００は、対応付けられたオブジェクトの種類に応じて、重畳する態様を変化させるように構成されている。これにより、運転者は、各オブジェクトの衝突したときの影響の度合を、より確実に把握することができる。したがって、運転者は、より適切な衝突回避行動をとることができるようになる。

（実施の形態８）
　次に、実施の形態８について、図面を参照しながら説明する。説明の明確化のため、以下の記載及び図面は、適宜、省略、及び簡略化がなされている。また、各図面において、同一の要素には同一の符号が付されており、必要に応じて重複説明は省略されている。

　図３０は、実施の形態８にかかる画像提示装置１００の構成を示す図である。実施の形態８にかかる画像提示装置１００は、車速取得部１０１と、車停止前移動範囲算出部１０２と、センサ情報取得部１０３と、オブジェクト追跡部２０７と、衝突可能性算出部２０８とを有する。また、実施の形態８にかかる画像提示装置１００は、映像情報取得部４０９と、オブジェクト検出部７１０と、対応付け部８１１と、画像重畳部８０５と、画像提示部１０６とを有する。図２４に示した実施の形態５にかかる画像提示装置１００と比較すると、オブジェクト検出部７１０及び対応付け部８１１が追加され、画像重畳部５０５の代わりに、画像重畳部８０５が設けられている。オブジェクト検出部７１０、対応付け部８１１及び画像重畳部８０５は、それぞれ、オブジェクト検出手段、対応付け手段及び画像重畳手段として機能する。なお、オブジェクト検出部７１０、対応付け部８１１及び画像重畳部７０５の接続関係以外の接続関係は、図２４に示した構成と実質的に同様である。

図３１は、実施の形態８にかかる画像提示装置１００によって実行される画像提示方法を示すフローチャートである。Ｓ８０２～Ｓ８０９の処理は、それぞれ、図２５に示したＳ５０２～Ｓ５０９の処理と実質的に同様であるので、説明を省略する。

　オブジェクト検出部７１０は、映像情報取得部４０９から出力される映像（画像）に対してオブジェクト検出処理を行って第二オブジェクト検出情報を取得し、第二オブジェクト検出情報を対応付け部８１１へ出力する（ステップＳ８１０）。対応付け部８１１は、オブジェクト検出部７１０から出力される第二オブジェクト検出情報と、オブジェクト追跡部２０７から出力されるオブジェクト追跡情報とを対応付ける処理を行い、対応付け情報を画像重畳部８０５へ出力する（ステップＳ８１２）。画像重畳部８０５は、移動範囲情報と、オブジェクト追跡情報と、衝突可能性情報と、映像情報と、対応付け情報とに基づいて、重畳画像を生成し、重畳画像情報を画像提示部１０６へ出力する（ステップＳ８２０）。画像提示部１０６は、画像重畳部８０５から出力される重畳画像情報を提示（表示）する（ステップＳ８２２）。

　次に、図３０に示した実施の形態８にかかる画像提示装置１００の動作について説明する。オブジェクト検出部７１０、対応付け部８１１及び画像重畳部８０５以外の構成要素の動作は、図２４に示した実施の形態５にかかる画像提示装置１００のものと実質的に同様である。また、オブジェクト検出部７１０の動作は、図２８に示した実施の形態７にかかるオブジェクト検出部７１０の動作と実質的に同様である。

　対応付け部８１１の動作は、基本的には、図２８に示した実施の形態７にかかる対応付け部７１１の動作と同様である。ただし、対応付け部８１１は、センサによる検出結果に対して対応付けを行うのではなく、オブジェクト追跡部２０７で得られたオブジェクト追跡情報を用いて対応付けを行う。対応付けの手法自体は、図２８に示した対応付け部７１１における手法と同様である。つまり、対応付け部８１１は、第二オブジェクト検出情報に含まれる検出オブジェクトの位置と、オブジェクト追跡情報に含まれる追跡対象オブジェクトとの位置の近さに基づいて、両者の対応付けを行う。そして、対応付け部８１１は、対応付けられたオブジェクトに対して、第二オブジェクト検出情報に、対応付けられたオブジェクト追跡情報に含まれるオブジェクトのＩＤ情報を付加して、対応付け情報として生成する。生成された対応付け情報は、画像重畳部８０５へ出力される。

　画像重畳部８０５の動作は、基本的には、図２４に示した実施の形態５にかかる画像重畳部５０５の動作と同様である。ただし、画像重畳部８０５は、映像によるオブジェクトの検出結果を提示するとともに、対応付け情報に基づいて、情報の重畳方法を変えて重畳画像を生成する。映像によるオブジェクトの検出結果の提示、及び、対応付け情報に基づいて情報の重畳方法を変える手法は、図２８に示した実施の形態７にかかる画像重畳部７０５と同様である。生成された画像は、画像提示部１０６へ出力され、運転者に提示される。

　このように、実施の形態８では、映像も併せて提示するとともに、オブジェクト認識を行った結果も重畳して表示し、かつ、その結果に基づいて重畳方法を制御する。これにより、運転者は、映像を通じて、検出されているオブジェクトを、より確実に認識できるようになる。したがって、運転者は、より適切な衝突回避行動をとることができるようになる。また、映像も併せて提示することで、検知されたオブジェクトが何であるかを把握できるようになる。したがって、図２４に示した実施の形態５の場合と比較して、運転者は、周囲の状況をより容易に把握することができる。

（実施の形態９）
　次に、実施の形態９について、図面を参照しながら説明する。説明の明確化のため、以下の記載及び図面は、適宜、省略、及び簡略化がなされている。また、各図面において、同一の要素には同一の符号が付されており、必要に応じて重複説明は省略されている。

　図３２は、実施の形態９にかかる画像提示装置１００の構成を示す図である。実施の形態９にかかる画像提示装置１００は、車速取得部１０１と、車停止前移動範囲算出部１０２と、センサ情報取得部１０３と、オブジェクト追跡部２０７と、衝突可能性算出部２０８と、位置推定誤差算出部３０４とを有する。また、実施の形態９にかかる画像提示装置１００は、映像情報取得部４０９と、オブジェクト検出部７１０と、対応付け部８１１と、画像重畳部９０５と、画像提示部１０６とを有する。図２６に示した実施の形態６にかかる画像提示装置１００と比較すると、オブジェクト検出部７１０及び対応付け部８１１が追加され、画像重畳部６０５の代わりに、画像重畳部９０５が設けられている。オブジェクト検出部７１０、対応付け部８１１及び画像重畳部９０５は、それぞれ、オブジェクト検出手段、対応付け手段及び画像重畳手段として機能する。なお、オブジェクト検出部７１０、対応付け部８１１及び画像重畳部９０５の接続関係以外の接続関係は、図２６に示した構成と実質的に同様である。

　図３３は、実施の形態９にかかる画像提示装置１００によって実行される画像提示方法を示すフローチャートである。Ｓ９０２～Ｓ９１０の処理は、それぞれ、図２７に示したＳ６０２～Ｓ６１０の処理と実質的に同様であるので、説明を省略する。

　オブジェクト検出部７１０は、映像情報取得部４０９から出力される映像（画像）に対してオブジェクト検出処理を行って第二オブジェクト検出情報を取得し、第二オブジェクト検出情報を対応付け部８１１へ出力する（ステップＳ９１２）。対応付け部８１１は、オブジェクト検出部７１０から出力される第二オブジェクト検出情報と、オブジェクト追跡部２０７から出力されるオブジェクト追跡情報とを対応付ける処理を行い、対応付け情報を画像重畳部９０５へ出力する（ステップＳ９１４）。画像重畳部９０５は、移動範囲情報と、オブジェクト追跡情報と、衝突可能性情報と、位置推定誤差情報と、映像情報と、対応付け情報とに基づいて、重畳画像を生成し、重畳画像情報を画像提示部１０６へ出力する（ステップＳ９２０）。画像提示部１０６は、画像重畳部９０５から出力される重畳画像情報を提示（表示）する（ステップＳ９２２）。

　次に、図３２に示した実施の形態９にかかる画像提示装置１００の動作について説明する。オブジェクト検出部７１０、対応付け部８１１及び画像重畳部９０５以外の構成要素の動作は、図２６に示した実施の形態６にかかる画像提示装置１００のものと実質的に同様である。また、オブジェクト検出部７１０及び対応付け部８１１の動作は、それぞれ、図３０に示した実施の形態８にかかるオブジェクト検出部７１０及び対応付け部８１１の動作と実質的に同様である。

　画像重畳部９０５の動作は、基本的には、図２６に示した実施の形態６にかかる画像重畳部６０５の動作と同様である。ただし、画像重畳部９０５は、映像によるオブジェクトの検出結果を提示するとともに、対応付け情報に基づいて、情報の重畳方法を変えて重畳画像を生成する。映像によるオブジェクトの検出結果の提示、及び、対応付け情報に基づいて情報の重畳方法を変える手法は、図２８に示した実施の形態７にかかる画像重畳部７０５と同様である。生成された画像は、画像提示部１０６へ出力され、運転者に提示される。

　このように、実施の形態９では、映像も併せて提示するとともに、オブジェクト認識を行った結果も重畳して表示し、かつ、その結果に基づいて重畳方法を制御する。これにより、運転者は、映像を通じて、検出されているオブジェクトを、より確実に認識できるようになる。したがって、運転者は、より適切な衝突回避行動をとることができるようになる。また、映像も併せて提示することで、検知されたオブジェクトが何であるかを把握できるようになる。したがって、図２６に示した実施の形態６の場合と比較して、運転者は、周囲の状況をより容易に把握することができる。

（ハードウェア構成例）
　ここで、画像提示装置１００のハードウェア構成について以下に説明する。画像提示装置１００の各構成要素は、各構成要素を実現するハードウェア（例：ハードワイヤードされた電子回路など）で実現されてもよい。あるいは、画像提示装置１００の各構成要素は、ハードウェアとソフトウェアとの組み合わせ（例：電子回路とそれを制御するプログラムの組み合わせなど）で実現されてもよい。以下、画像提示装置１００の各構成要素がハードウェアとソフトウェアとの組み合わせで実現される場合について、さらに説明する。

　図３４は、画像提示装置１００を実現するためのハードウェア構成を例示する図である。ハードウェア構成は、計算機１０００、センサ１２００、車速センサ１３００、カメラ１４００及びディスプレイ１５００を含み得る。計算機１０００は、任意の計算機（情報処理装置）である。例えば計算機１０００は、Personal Computer（ＰＣ）又は産業用コンピュータなどである。計算機１０００は、画像提示装置１００を実現するために設計された専用の計算機であってもよいし、汎用の計算機であってもよい。

　計算機１０００は、バス１０２０、プロセッサ１０４０、メモリ１０６０、ストレージデバイス１０８０、入出力インタフェース１１００、及び周辺機器インタフェース１１２０を有する。バス１０２０は、プロセッサ１０４０、メモリ１０６０、ストレージデバイス１０８０、入出力インタフェース１１００、及び周辺機器インタフェース１１２０が、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。ただし、プロセッサ１０４０などを互いに接続する方法は、バス接続に限定されない。

　プロセッサ１０４０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、又はＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）などの種々のプロセッサである。メモリ１０６０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）などを用いて実現される主記憶装置である。ストレージデバイス１０８０は、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）、メモリカード、又はＲＯＭ（Read Only Memory）などを用いて実現される補助記憶装置である。

　入出力インタフェース１１００は、計算機１０００と入出力デバイスとを接続するためのインタフェースである。例えば入出力インタフェース１１００には、キーボードなどの入力装置、及び、ディスプレイ装置などの出力装置が接続される。図３４では、入出力インタフェース１１００にディスプレイ１５００が接続されているが、このディスプレイ１５００は、画像提示装置１００の画像提示部１０６に対応し得る。

　周辺機器インタフェース１１２０は、周辺機器を計算機１０００に接続するためのインタフェースである。例えば、周辺機器インタフェース１１２０は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）又はＩＥＥＥ１３９４などのインタフェースである。あるいは、例えば、周辺機器インタフェース１１２０は、有線又は無線のネットワークインターフェース、又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などのインタフェースである。

　さらに、周辺機器インタフェース１１２０には、センサ１２００、車速センサ１３００、及びカメラ１４００が接続されており、これらの機器と計算機１０００とは、周辺機器インタフェース１１２０を介して通信できるようになっている。ここで、センサ１２００、車速センサ１３００、及びカメラ１４００は、それぞれ、画像提示装置１００の、センサ情報取得部１０３、車速取得部１０１、及び映像情報取得部４０９に対応し得る。センサ情報取得部１０３がソフトウェアによって実現される場合は、センサ情報取得部１０３は、センサ１２００からセンサ情報を取得する。車速取得部１０１がソフトウェアによって実現される場合は、車速取得部１０１は、車速センサ１３００から、車速情報を取得する。映像情報取得部４０９がソフトウェアによって実現される場合は、映像情報取得部４０９は、カメラ１４００から、映像情報を取得する。

　ストレージデバイス１０８０は、画像提示装置１００の各構成要素を実現するプログラムモジュールを記憶している。プロセッサ１０４０は、これら各プログラムモジュールをメモリ１０６０に読み出して実行することで、各プログラムモジュールに対応する機能を実現する。

（変形例）
　なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。例えば、上述したフローチャートの各ステップの処理の１つ以上は、省略され得る。また、上述したフローチャートの各ステップの順序は、適宜、変更可能である。例えば、図３において、Ｓ１０２～Ｓ１０４の処理は、Ｓ１０６～Ｓ１０８の処理の後で実行されてもよい。また、図２２において、Ｓ４０９の処理は、Ｓ４０２～Ｓ４０８の処理の前に実行されてもよい。これらのことは、他のフローチャートでも同様である。

　また、画像提示装置１００が搭載される車両は、乗用車に限られず、物流倉庫等で稼働するフォークリフト等の作業用車両も含む。また、画像提示装置１００は、必ずしも車両に搭載される必要はない。画像提示装置１００が計算機１０００によって実現される場合、センサ１２００、車速センサ１３００、カメラ１４００及びディスプレイ１５００が車両に搭載されていればよい。この場合、画像提示装置１００（計算機１０００）は、センサ１２００、車速センサ１３００、カメラ１４００及びディスプレイ１５００と無線等により通信を行ってもよい。そして、画像提示装置１００は、センサ１２００、車速センサ１３００及びカメラ１４００から各種情報を受信して上述した処理を行い、重畳画像を、ディスプレイ１５００に送信してもよい。この場合、画像提示部の「重畳画像を提示する」処理は、ディスプレイ１５００に重畳画像を送信する処理を包含する。

　上述の例において、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ）を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。

　以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記によって限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

　上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
　（付記１）
　車両の速度である車速を取得する車速取得手段と、
　前記車速に基づいて、前記車両が停止するまでに移動する停止前移動範囲を算出する移動範囲算出手段と、
　センサを用いて検出された前記車両の周囲の検出オブジェクトに関するオブジェクト検出情報を取得するセンサ情報取得手段と、
　前記停止前移動範囲と、前記オブジェクト検出情報に含まれる前記検出オブジェクトの位置とを画面上で重畳し、前記検出オブジェクトの位置情報に基づいて前記停止前移動範囲と重なりを有する可能性があると推定された前記検出オブジェクトの位置を他の前記検出オブジェクトの位置よりも強調して表示する重畳画像を生成する画像重畳手段と、
　生成された前記重畳画像を提示する画像提示手段と
　を有する画像提示装置。
　（付記２）
　前記検出オブジェクトの位置情報に基づいて各検出オブジェクトの位置の誤差を推定し、推定された誤差を表す位置推定誤差情報を生成する位置推定誤差算出手段
　をさらに有し、
　前記画像重畳手段は、前記停止前移動範囲と、前記オブジェクト検出情報に含まれる前記検出オブジェクトの位置と、前記位置推定誤差情報とを画面上で重畳し、前記位置推定誤差情報が前記停止前移動範囲と重なりを有する場合に、当該検出オブジェクトの位置を強調して表示するように、前記重畳画像を生成する
　付記１に記載の画像提示装置。
　（付記３）
　前記オブジェクト検出情報に含まれる検出オブジェクトを追跡する処理を行って、前記追跡された検出オブジェクトである追跡対象オブジェクトの前記車両に対する相対位置及び相対速度を含むオブジェクト追跡情報を生成するオブジェクト追跡手段と、
　前記車両が停止するまでに経過する停止前経過時間と、前記オブジェクト追跡情報に含まれる前記追跡対象オブジェクトの相対位置及び前記相対速度とに基づいて、前記停止前経過時間が経過したときの各追跡対象オブジェクトの位置を予測し、予測された位置と前記停止前移動範囲とに基づいて、各追跡対象オブジェクトが前記車両と衝突する可能性の度合を表す衝突可能性指標を算出する衝突可能性算出手段と、
　をさらに有し、
　前記画像重畳手段は、前記停止前移動範囲と、前記検出オブジェクトの位置とを画面上で重畳し、算出された前記衝突可能性指標が大きい程、対応する前記検出オブジェクトの位置を強調して表示する前記重畳画像を生成する
　付記１に記載の画像提示装置。
　（付記４）
　前記オブジェクト追跡情報に含まれる前記追跡対象オブジェクトの位置情報に基づいて、各検出オブジェクトの位置の誤差を推定し、推定された誤差を表す位置推定誤差情報を生成する位置推定誤差算出手段
　をさらに有し、
　前記画像重畳手段は、前記位置推定誤差情報を画面上でさらに重畳し、前記位置推定誤差情報が前記停止前移動範囲と重なりを有する場合に、当該検出オブジェクトの位置を強調して表示するように、前記重畳画像を生成する
　付記３に記載の画像提示装置。
　（付記５）
　映像を示す映像情報を取得する映像情報取得手段
　をさらに有し、
　前記画像重畳手段は、前記映像情報が重畳された前記重畳画像を生成する
　付記１～４のいずれか１項に記載の画像提示装置。
　（付記６）
　前記画像重畳手段は、前記映像において強調して表示するオブジェクトが存在する位置に対応する画像領域を算出し、算出された画像領域を拡大するように、前記重畳画像を生成する
　付記５に記載の画像提示装置。
　（付記７）
　前記映像に対してオブジェクト検出処理を行って第二オブジェクト検出情報を生成するオブジェクト検出手段と、
　前記オブジェクト検出情報に含まれるオブジェクトと前記第二オブジェクト検出情報に含まれるオブジェクトとを対応付けて、対応付けの結果を示す対応付け情報を生成する対応付け手段と
　をさらに有し、
　前記画像重畳手段は、前記対応付け情報に示されたオブジェクト検出情報に関するオブジェクトを、前記映像に重畳して提示する重畳画像を生成する
　付記５又は６に記載の画像提示装置。
　（付記８）
　前記第二オブジェクト検出情報は、検出されたオブジェクトの種類の情報を含み、
　前記画像重畳手段は、対応付けられたオブジェクトの種類に応じて、重畳する態様を変化させる
　付記７に記載の画像提示装置。
　（付記９）
　前記移動範囲算出手段は、複数の加速度それぞれに対して停止前移動範囲を算出し、
　前記画像重畳手段は、前記複数の加速度それぞれに対して算出された停止前移動範囲に基づいて、表示態様を段階的に変化させて停止前移動範囲を重畳する
　付記１～８のいずれか１項に記載の画像提示装置。
　（付記１０）
　前記移動範囲算出手段は、路面の状態、道路の勾配、前記車両の重量、及び前記車速の履歴情報のうちの少なくとも１つから、前記停止前移動範囲を算出する
　付記１～９のいずれか１項に記載の画像提示装置。
　（付記１１）
　前記画像重畳手段は、前記車両の現在位置及び周囲の地図情報を取得し、前記地図情報の前記現在位置に重畳するようにして、前記重畳画像を生成する
　付記１～１０のいずれか１項に記載の画像提示装置。
　（付記１２）
　前記画像重畳手段は、前記停止前移動範囲の前記車両に近い位置において重なりを有する可能性があると推定された前記検出オブジェクトの位置を、より強調して表示するように、前記重畳画像を生成する
　付記１～１１のいずれか１項に記載の画像提示装置。
　（付記１３）
　前記画像提示手段は、前記検出オブジェクトの位置を強調して表示する前記重畳画像を提示する際に、前記検出オブジェクトの位置を示すマークの色を目立つ色とするか、前記マークの大きさを大きくするか、前記マークを点滅させるか、テキストによる警告情報をさらに重畳するか、音による警告を行うかの少なくとも１つを行うことによって、前記検出オブジェクトの位置を強調して提示するように、前記重畳画像を生成する
　付記１～１２のいずれか１項に記載の画像提示装置。
　（付記１４）
　車両の速度である車速を取得し、
　前記車速に基づいて、前記車両が停止するまでに移動する停止前移動範囲を算出し、
　センサを用いて検出された前記車両の周囲の検出オブジェクトに関するオブジェクト検出情報を取得し、
　前記停止前移動範囲と、前記オブジェクト検出情報に含まれる前記検出オブジェクトの位置とを画面上で重畳し、前記検出オブジェクトの位置情報に基づいて前記停止前移動範囲と重なりを有する可能性があると推定された前記検出オブジェクトの位置を他の前記検出オブジェクトの位置よりも強調して表示する重畳画像を生成し、
　生成された前記重畳画像を提示する
　画像提示方法。
　（付記１５）
　前記検出オブジェクトの位置情報に基づいて各検出オブジェクトの位置の誤差を推定し、推定された誤差を表す位置推定誤差情報を生成し、
　前記停止前移動範囲と、前記オブジェクト検出情報に含まれる前記検出オブジェクトの位置と、前記位置推定誤差情報とを画面上で重畳し、前記位置推定誤差情報が前記停止前移動範囲と重なりを有する場合に、当該検出オブジェクトの位置を強調して表示するように、前記重畳画像を生成する
　付記１４に記載の画像提示方法。
　（付記１６）
　前記オブジェクト検出情報に含まれる検出オブジェクトを追跡する処理を行って、前記追跡された検出オブジェクトである追跡対象オブジェクトの前記車両に対する相対位置及び相対速度を含むオブジェクト追跡情報を生成し、
　前記車両が停止するまでに経過する停止前経過時間と、前記オブジェクト追跡情報に含まれる前記追跡対象オブジェクトの相対位置及び前記相対速度とに基づいて、前記停止前経過時間が経過したときの各追跡対象オブジェクトの位置を予測し、予測された位置と前記停止前移動範囲とに基づいて、各追跡対象オブジェクトが前記車両と衝突する可能性の度合を表す衝突可能性指標を算出し、
　前記停止前移動範囲と、前記検出オブジェクトの位置とを画面上で重畳し、算出された前記衝突可能性指標が大きい程、対応する前記検出オブジェクトの位置を強調して表示する前記重畳画像を生成する
　付記１４に記載の画像提示方法。
　（付記１７）
　前記オブジェクト追跡情報に含まれる前記追跡対象オブジェクトの位置情報に基づいて、各検出オブジェクトの位置の誤差を推定し、推定された誤差を表す位置推定誤差情報を生成し、
　前記位置推定誤差情報を画面上でさらに重畳し、前記位置推定誤差情報が前記停止前移動範囲と重なりを有する場合に、当該検出オブジェクトの位置を強調して表示するように、前記重畳画像を生成する
　付記１６に記載の画像提示方法。
　（付記１８）
　映像を示す映像情報を取得し、
　前記映像情報が重畳された前記重畳画像を生成する
　付記１４～１７のいずれか１項に記載の画像提示方法。
　（付記１９）
　前記映像において強調して表示するオブジェクトが存在する位置に対応する画像領域を算出し、算出された画像領域を拡大するように、前記重畳画像を生成する
　付記１８に記載の画像提示方法。
　（付記２０）
　前記映像に対してオブジェクト検出処理を行って第二オブジェクト検出情報を生成し、
　前記オブジェクト検出情報に含まれるオブジェクトと前記第二オブジェクト検出情報に含まれるオブジェクトとを対応付けて、対応付けの結果を示す対応付け情報を生成し、
　前記対応付け情報に示されたオブジェクト検出情報に関するオブジェクトを、前記映像に重畳して提示する重畳画像を生成する
　付記１８又は１９に記載の画像提示方法。
　（付記２１）
　前記第二オブジェクト検出情報は、検出されたオブジェクトの種類の情報を含み、
　対応付けられたオブジェクトの種類に応じて、重畳する態様を変化させる
　付記２０に記載の画像提示方法。
　（付記２２）
　複数の加速度それぞれに対して停止前移動範囲を算出し、
　前記複数の加速度それぞれに対して算出された停止前移動範囲に基づいて、表示態様を段階的に変化させて停止前移動範囲を重畳する
　付記１４～２１のいずれか１項に記載の画像提示方法。
　（付記２３）
　路面の状態、道路の勾配、前記車両の重量、及び前記車速の履歴情報のうちの少なくとも１つから、前記停止前移動範囲を算出する
　付記１４～２２のいずれか１項に記載の画像提示方法。
　（付記２４）
　前記車両の現在位置及び周囲の地図情報を取得し、前記地図情報の前記現在位置に重畳するようにして、前記重畳画像を生成する
　付記１４～２３のいずれか１項に記載の画像提示方法。
　（付記２５）
　前記停止前移動範囲の前記車両に近い位置において重なりを有する可能性があると推定された前記検出オブジェクトの位置を、より強調して表示するように、前記重畳画像を生成する
　付記１４～２４のいずれか１項に記載の画像提示方法。
　（付記２６）
　前記検出オブジェクトの位置を強調して表示する前記重畳画像を提示する際に、前記検出オブジェクトの位置を示すマークの色を目立つ色とするか、前記マークの大きさを大きくするか、前記マークを点滅させるか、テキストによる警告情報をさらに重畳するか、音による警告を行うかの少なくとも１つを行うことによって、前記検出オブジェクトの位置を強調して提示するように、前記重畳画像を生成する
　付記１４～２５のいずれか１項に記載の画像提示方法。
　（付記２７）
　車両の速度である車速を取得するステップと、
　前記車速に基づいて、前記車両が停止するまでに移動する停止前移動範囲を算出するステップと、
　センサを用いて検出された前記車両の周囲の検出オブジェクトに関するオブジェクト検出情報を取得するステップと、
　前記停止前移動範囲と、前記オブジェクト検出情報に含まれる前記検出オブジェクトの位置とを画面上で重畳し、前記検出オブジェクトの位置情報に基づいて前記停止前移動範囲と重なりを有する可能性があると推定された前記検出オブジェクトの位置を他の前記検出オブジェクトの位置よりも強調して表示する重畳画像を生成するステップと、
　生成された前記重畳画像を提示するするステップと
　をコンピュータに実行させるプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体。

１　画像提示装置
２　車速取得部
４　移動範囲算出部
６　センサ情報取得部
８　画像重畳部
１０　画像提示部
１００　画像提示装置
１０１　車速取得部
１０２　車停止前移動範囲算出部
１０３　センサ情報取得部
１０４　位置推定誤差算出部
１０５　画像重畳部
１０６　画像提示部
２０５　画像重畳部
２０７　オブジェクト追跡部
２０８　衝突可能性算出部
３０４　位置推定誤差算出部
３０５　画像重畳部
４０５　画像重畳部
４０９　映像情報取得部
５０５　画像重畳部
６０５　画像重畳部
７０５　画像重畳部
７１０　オブジェクト検出部
７１１　対応付け部
８０５　画像重畳部
８１１　対応付け部
９０５　画像重畳部

Claims

　車両の速度である車速を取得する車速取得手段と、
　前記車速に基づいて、前記車両が停止するまでに移動する停止前移動範囲を算出する移動範囲算出手段と、
　センサを用いて検出された前記車両の周囲の検出オブジェクトに関するオブジェクト検出情報を取得するセンサ情報取得手段と、
　前記停止前移動範囲と、前記オブジェクト検出情報に含まれる前記検出オブジェクトの位置とを画面上で重畳し、前記検出オブジェクトの位置情報に基づいて前記停止前移動範囲と重なりを有する可能性があると推定された前記検出オブジェクトの位置を他の前記検出オブジェクトの位置よりも強調して表示する重畳画像を生成する画像重畳手段と、
　生成された前記重畳画像を提示する画像提示手段と
　を有する画像提示装置。
　前記検出オブジェクトの位置情報に基づいて各検出オブジェクトの位置の誤差を推定し、推定された誤差を表す位置推定誤差情報を生成する位置推定誤差算出手段
　をさらに有し、
　前記画像重畳手段は、前記停止前移動範囲と、前記オブジェクト検出情報に含まれる前記検出オブジェクトの位置と、前記位置推定誤差情報とを画面上で重畳し、前記位置推定誤差情報が前記停止前移動範囲と重なりを有する場合に、当該検出オブジェクトの位置を強調して表示するように、前記重畳画像を生成する
　請求項１に記載の画像提示装置。
　前記オブジェクト検出情報に含まれる検出オブジェクトを追跡する処理を行って、前記追跡された検出オブジェクトである追跡対象オブジェクトの前記車両に対する相対位置及び相対速度を含むオブジェクト追跡情報を生成するオブジェクト追跡手段と、
　前記車両が停止するまでに経過する停止前経過時間と、前記オブジェクト追跡情報に含まれる前記追跡対象オブジェクトの相対位置及び前記相対速度とに基づいて、前記停止前経過時間が経過したときの各追跡対象オブジェクトの位置を予測し、予測された位置と前記停止前移動範囲とに基づいて、各追跡対象オブジェクトが前記車両と衝突する可能性の度合を表す衝突可能性指標を算出する衝突可能性算出手段と、
　をさらに有し、
　前記画像重畳手段は、前記停止前移動範囲と、前記検出オブジェクトの位置とを画面上で重畳し、算出された前記衝突可能性指標が大きい程、対応する前記検出オブジェクトの位置を強調して表示する前記重畳画像を生成する
　請求項１に記載の画像提示装置。
　前記オブジェクト追跡情報に含まれる前記追跡対象オブジェクトの位置情報に基づいて、各検出オブジェクトの位置の誤差を推定し、推定された誤差を表す位置推定誤差情報を生成する位置推定誤差算出手段
　をさらに有し、
　前記画像重畳手段は、前記位置推定誤差情報を画面上でさらに重畳し、前記位置推定誤差情報が前記停止前移動範囲と重なりを有する場合に、当該検出オブジェクトの位置を強調して表示するように、前記重畳画像を生成する
　請求項３に記載の画像提示装置。
　映像を示す映像情報を取得する映像情報取得手段
　をさらに有し、
　前記画像重畳手段は、前記映像情報が重畳された前記重畳画像を生成する
　請求項１～４のいずれか１項に記載の画像提示装置。
　前記画像重畳手段は、前記映像において強調して表示するオブジェクトが存在する位置に対応する画像領域を算出し、算出された画像領域を拡大するように、前記重畳画像を生成する
　請求項５に記載の画像提示装置。
　前記映像に対してオブジェクト検出処理を行って第二オブジェクト検出情報を生成するオブジェクト検出手段と、
　前記オブジェクト検出情報に含まれるオブジェクトと前記第二オブジェクト検出情報に含まれるオブジェクトとを対応付けて、対応付けの結果を示す対応付け情報を生成する対応付け手段と
　をさらに有し、
　前記画像重畳手段は、前記対応付け情報に示されたオブジェクト検出情報に関するオブジェクトを、前記映像に重畳して提示する重畳画像を生成する
　請求項５又は６に記載の画像提示装置。
　前記第二オブジェクト検出情報は、検出されたオブジェクトの種類の情報を含み、
　前記画像重畳手段は、対応付けられたオブジェクトの種類に応じて、重畳する態様を変化させる
　請求項７に記載の画像提示装置。
　前記移動範囲算出手段は、複数の加速度それぞれに対して停止前移動範囲を算出し、
　前記画像重畳手段は、前記複数の加速度それぞれに対して算出された停止前移動範囲に基づいて、表示態様を段階的に変化させて停止前移動範囲を重畳する
　請求項１～８のいずれか１項に記載の画像提示装置。
　前記移動範囲算出手段は、路面の状態、道路の勾配、前記車両の重量、及び前記車速の履歴情報のうちの少なくとも１つから、前記停止前移動範囲を算出する
　請求項１～９のいずれか１項に記載の画像提示装置。
　前記画像重畳手段は、前記車両の現在位置及び周囲の地図情報を取得し、前記地図情報の前記現在位置に重畳するようにして、前記重畳画像を生成する
　請求項１～１０のいずれか１項に記載の画像提示装置。
　前記画像重畳手段は、前記停止前移動範囲の前記車両に近い位置において重なりを有する可能性があると推定された前記検出オブジェクトの位置を、より強調して表示するように、前記重畳画像を生成する
　請求項１～１１のいずれか１項に記載の画像提示装置。
　前記画像提示手段は、前記検出オブジェクトの位置を強調して表示する前記重畳画像を提示する際に、前記検出オブジェクトの位置を示すマークの色を目立つ色とするか、前記マークの大きさを大きくするか、前記マークを点滅させるか、テキストによる警告情報をさらに重畳するか、音による警告を行うかの少なくとも１つを行うことによって、前記検出オブジェクトの位置を強調して提示するように、前記重畳画像を生成する
　請求項１～１２のいずれか１項に記載の画像提示装置。
　車両の速度である車速を取得し、
　前記車速に基づいて、前記車両が停止するまでに移動する停止前移動範囲を算出し、
　センサを用いて検出された前記車両の周囲の検出オブジェクトに関するオブジェクト検出情報を取得し、
　前記停止前移動範囲と、前記オブジェクト検出情報に含まれる前記検出オブジェクトの位置とを画面上で重畳し、前記検出オブジェクトの位置情報に基づいて前記停止前移動範囲と重なりを有する可能性があると推定された前記検出オブジェクトの位置を他の前記検出オブジェクトの位置よりも強調して表示する重畳画像を生成し、
　生成された前記重畳画像を提示する
　画像提示方法。
　前記検出オブジェクトの位置情報に基づいて各検出オブジェクトの位置の誤差を推定し、推定された誤差を表す位置推定誤差情報を生成し、
　前記停止前移動範囲と、前記オブジェクト検出情報に含まれる前記検出オブジェクトの位置と、前記位置推定誤差情報とを画面上で重畳し、前記位置推定誤差情報が前記停止前移動範囲と重なりを有する場合に、当該検出オブジェクトの位置を強調して表示するように、前記重畳画像を生成する
　請求項１４に記載の画像提示方法。
　前記オブジェクト検出情報に含まれる検出オブジェクトを追跡する処理を行って、前記追跡された検出オブジェクトである追跡対象オブジェクトの前記車両に対する相対位置及び相対速度を含むオブジェクト追跡情報を生成し、
　前記車両が停止するまでに経過する停止前経過時間と、前記オブジェクト追跡情報に含まれる前記追跡対象オブジェクトの相対位置及び前記相対速度とに基づいて、前記停止前経過時間が経過したときの各追跡対象オブジェクトの位置を予測し、予測された位置と前記停止前移動範囲とに基づいて、各追跡対象オブジェクトが前記車両と衝突する可能性の度合を表す衝突可能性指標を算出し、
　前記停止前移動範囲と、前記検出オブジェクトの位置とを画面上で重畳し、算出された前記衝突可能性指標が大きい程、対応する前記検出オブジェクトの位置を強調して表示する前記重畳画像を生成する
　請求項１４に記載の画像提示方法。
　前記オブジェクト追跡情報に含まれる前記追跡対象オブジェクトの位置情報に基づいて、各検出オブジェクトの位置の誤差を推定し、推定された誤差を表す位置推定誤差情報を生成し、
　前記位置推定誤差情報を画面上でさらに重畳し、前記位置推定誤差情報が前記停止前移動範囲と重なりを有する場合に、当該検出オブジェクトの位置を強調して表示するように、前記重畳画像を生成する
　請求項１６に記載の画像提示方法。
　映像を示す映像情報を取得し、
　前記映像情報が重畳された前記重畳画像を生成する
　請求項１４～１７のいずれか１項に記載の画像提示方法。
　前記映像において強調して表示するオブジェクトが存在する位置に対応する画像領域を算出し、算出された画像領域を拡大するように、前記重畳画像を生成する
　請求項１８に記載の画像提示方法。
　前記映像に対してオブジェクト検出処理を行って第二オブジェクト検出情報を生成し、
　前記オブジェクト検出情報に含まれるオブジェクトと前記第二オブジェクト検出情報に含まれるオブジェクトとを対応付けて、対応付けの結果を示す対応付け情報を生成し、
　前記対応付け情報に示されたオブジェクト検出情報に関するオブジェクトを、前記映像に重畳して提示する重畳画像を生成する
　請求項１８又は１９に記載の画像提示方法。
　前記第二オブジェクト検出情報は、検出されたオブジェクトの種類の情報を含み、
　対応付けられたオブジェクトの種類に応じて、重畳する態様を変化させる
　請求項２０に記載の画像提示方法。
　複数の加速度それぞれに対して停止前移動範囲を算出し、
　前記複数の加速度それぞれに対して算出された停止前移動範囲に基づいて、表示態様を段階的に変化させて停止前移動範囲を重畳する
　請求項１４～２１のいずれか１項に記載の画像提示方法。
　路面の状態、道路の勾配、前記車両の重量、及び前記車速の履歴情報のうちの少なくとも１つから、前記停止前移動範囲を算出する
　請求項１４～２２のいずれか１項に記載の画像提示方法。
　前記車両の現在位置及び周囲の地図情報を取得し、前記地図情報の前記現在位置に重畳するようにして、前記重畳画像を生成する
　請求項１４～２３のいずれか１項に記載の画像提示方法。
　前記停止前移動範囲の前記車両に近い位置において重なりを有する可能性があると推定された前記検出オブジェクトの位置を、より強調して表示するように、前記重畳画像を生成する
　請求項１４～２４のいずれか１項に記載の画像提示方法。
　前記検出オブジェクトの位置を強調して表示する前記重畳画像を提示する際に、前記検出オブジェクトの位置を示すマークの色を目立つ色とするか、前記マークの大きさを大きくするか、前記マークを点滅させるか、テキストによる警告情報をさらに重畳するか、音による警告を行うかの少なくとも１つを行うことによって、前記検出オブジェクトの位置を強調して提示するように、前記重畳画像を生成する
　請求項１４～２５のいずれか１項に記載の画像提示方法。
　車両の速度である車速を取得するステップと、
　前記車速に基づいて、前記車両が停止するまでに移動する停止前移動範囲を算出するステップと、
　センサを用いて検出された前記車両の周囲の検出オブジェクトに関するオブジェクト検出情報を取得するステップと、
　前記停止前移動範囲と、前記オブジェクト検出情報に含まれる前記検出オブジェクトの位置とを画面上で重畳し、前記検出オブジェクトの位置情報に基づいて前記停止前移動範囲と重なりを有する可能性があると推定された前記検出オブジェクトの位置を他の前記検出オブジェクトの位置よりも強調して表示する重畳画像を生成するステップと、
　生成された前記重畳画像を提示するするステップと
　をコンピュータに実行させるプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体。