Risk calculation device

本発明は、危険度算出装置に関し、特に自車の周辺の危険度を算出するための危険度算出装置に関する。

走行の安全性を高めるため、車両の周辺の潜在的な危険度を算出する装置が提案されている。 例えば、特許文献１には、カメラが撮影し、前処理部による処理が施された入力画像から歩行者認識部が歩行者認識を行なう装置が開示されている。 特許文献１の装置は、優先度設定部が入力画像内における歩行者像のサイズや位置、移動状態に基づいて優先度を設定する。 特許文献１の装置は、算出順序決定部が、優先度の高い歩行者から順に距離を算出するように算出処理部による距離算出の処理順序を決定する。

しかしながら、上記の技術では、歩行者等の対象物が多く存在する場合に装置の演算負荷が大きくなる可能性がある。 そのため、車両の周辺の危険度を算出する精度は維持しつつも、装置の演算負荷を低減することが可能な装置が望まれている。

本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、その目的は、車両の周辺の危険度を算出する精度は維持しつつも、装置の演算負荷を低減することが可能な危険度算出装置を提供することにある。

本発明は、自車の周辺に設定された複数の地点ごとに物体による危険度を算出する危険度算出ユニットを備え、危険度算出ユニットは、自車からの視界において第１の物体による死角内に第２の物体が存在する場合には、第２の物体による危険度の算出を省略する危険度算出装置である。

この構成によれば、危険度算出ユニットは自車の周辺に設定された複数の地点ごとに物体による危険度を算出する。 危険度算出ユニットは、自車からの視界において第１の物体による死角内に第２の物体が存在する場合には、第２の物体による危険度の算出を省略する。 自車により近い第１の物体が存在する場合は、まず第１の物体についての回避等の行動が行われる。 そのため、第１の物体について各地点における危険度が算出されれば良く、第１の物体による死角内に存在し自車により遠い第２の物体についての危険度の算出は冗長となる場合が多い。 そのため、第１の物体による死角内に存在する第２の物体の危険度の算出を省略することにより、車両の周辺の危険度を算出する精度は維持しつつも、危険度の算出の演算負荷を低減することができる。

この場合、危険度算出ユニットは、自車からの距離が近い第１の物体から、自車からの距離が第１の物体よりも遠い第２の物体の順に物体による危険度を算出するものとできる。

この構成によれば、危険度算出ユニットは、自車からの距離が近い第１の物体から、自車からの距離が第１の物体よりも遠い第２の物体の順に物体による危険度を算出する。 自車からの距離が近い順に物体による危険度を算出していき、危険度を算出した第１の物体による死角内に存在し自車により遠い第２の物体についての危険度の算出を省略することにより、自車に対する影響の大きい物体による危険度を算出しつつ、演算負荷を低減することができる。

また、危険度算出ユニットは、自車からの視界において第１の物体による死角内に第２の物体が存在する場合であって、第２の物体が存在する地点に自車が進行する場合は、第２の物体による危険度の算出を行なうものとできる。

この構成によれば、危険度算出ユニットは、自車からの視界において第１の物体による死角内に第２の物体が存在する場合であって、第２の物体が存在する地点に自車が進行する場合は、第２の物体による危険度の算出を行なう。 第２の物体が存在する地点に自車が進行する場合は、第２の物体が第１の物体の死角内に存在していたとしても危険度の算出が必要となる。 そのため、必要に応じて第２の物体による危険度の算出を行なうことができる。

また、危険度算出ユニットは、第１の物体による危険度を算出した後に、第２の物体による危険度を算出する際に、第１の物体による危険度がすでに算出されている地点については、第２の物体による危険度の算出を省略するものとできる。

この構成によれば、危険度算出ユニットは、第１の物体による危険度を算出した後に、第２の物体による危険度を算出する際に、第１の物体による危険度がすでに算出されている地点については、第２の物体による危険度の算出を省略する。 第１の物体による危険度がすでに算出されている地点については、当該第１の物体による危険度に基づいて回避等の行動が行われる。 そのため、第１の物体による危険度がすでに算出されている地点について、第２の物体による危険度を算出することは冗長となる場合が多い。 そのため、第１の物体による危険度がすでに算出されている地点については、第２の物体による危険度の算出を省略することにより、危険度の算出の演算負荷を低減することができる。

本発明の危険度算出装置によれば、車両の周辺の危険度を算出する精度は維持しつつも、装置の演算負荷を低減することが可能となる。

実施形態に係る運転支援装置の構成を示すブロック図である。

実施形態に係る運転支援装置の動作を示すフローチャートである。

実施形態に係る初期化されたポテンシャルマップを示す図である。

実施形態に係る運転支援装置が適用される状況を自車の運転席から見た斜視図である。

実施形態に係る運転支援装置が適用される状況を示す平面図である。

自車から距離の近い物体に対してリスク値が算出されたポテンシャルマップを示す図である。

自車から死角となる領域に存在する物体の取扱について示す平面図である。

自車から死角となる領域に存在するが自車の進行方向に位置する物体の取扱について示す平面図である。

自車の横方向への動きを考慮に入れた自車から死角となる領域の取扱について示す平面図である。

２台の自転車の内の一方のリスク値が算出されたポテンシャルマップを示す図である。

図１０のポテンシャルマップにおいてリスク値を算出済みの領域に立てられたフラグを示す図である。

２台の自転車の内のもう一方のリスク値も算出されたポテンシャルマップを示す図である。

全ての物体についてリスク値が算出されたポテンシャルマップを示す図である。

以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。 本実施形態は、本発明の潜在的危険度算出装置を運転支援装置に適用したものである。 図１に示すように、運転支援装置１０は、障害物検出装置１１、白線検出装置１２、道路形状検出装置１３、ドライバ状態検出装置１４、自車走行状況検出装置１５、自車位置検出装置１６、周辺環境データベース１７、ドライバ操作状態検出装置１８、制御モード切替ＳＷ１９、危険度推定装置２０、目標経路生成装置３０、運転支援方法判断装置４０、表示装置５１、音声装置５２及び支援装置５３を備えている。

障害物検出装置１１は、具体的にはミリ波レーダ、レーザレーダ及びステレオカメラ等であり、自車周囲の障害物を検出するためのものである。 白線検出装置１２は、道路の車線を規定する道路上の白線を認識するカメラ等のセンサである。 白線検出装置１２は、自車が走行する車線を認識するために用いられる。 道路形状検出装置１３は、具体的にはレーザレーダ等であり、自車が走行する道路の形状を検出するためのものである。

ドライバ状態検出装置１４は、自車のドライバーの顔方向や視線方向を検知するためのものである。 ドライバ状態検出装置１４は、具体的にはドライバーの顔を撮像し、撮像した映像をパターン認識することにより、ドライバーの顔方向や視線方向を検知する。

自車走行状況検出装置１５は、自車の車速やヨーレートや方向指示器の指示方向を検出するためのものである。 自車走行状況検出装置１５は、自車の車軸の回転速を検出することにより自車の車速を検出する。

自車位置検出装置１６は、具体的には、ＧＰＳ（Global Positioning System）により、自車の測位を行うためのものである。 周辺環境データベース１７は、ＧＰＳによる自車の測位情報と併せて、自車周囲の交差点に関する情報、施設に関する情報、事故多発地点に関する情報等の自車内部又は自車外部のデータベースに蓄積された情報を取得するためのものである。

ドライバ操作状態検出装置１８は、ドライバーの運転操作によるステアリングトルク、ブレーキペダルストローク（踏量）及びアクセルペダルストローク（踏量）を検出することにより、それぞれステアリング量、ブレーキ量及びアクセル量を検出するためのものである。

制御モード切替ＳＷ１９は、自車のドライバーの運転操作を支援するための運転支援システムの設定をするためのものである。 制御モード切替ＳＷ１９は、具体的には、自車を車線を逸脱しないように走行させるＬＫＡ（Lane Keeping Assist）、自車が車線を逸脱しようとした際に警報を報知するＬＤＷ（Lane Departure Warning）、自車を先行車に対して追従させつつ所定の速度で走行させるＡＣＣ（Adaptive Cruse Control）、自車の衝突の回避又は衝突の被害の軽減を行うＰＣＳ（Pre-Crush Safety）及び自車の駐車時の運転を支援する駐車支援システムの作動の設定をするためのものである。 当該運転支援システムの設定状態に関する情報は、危険度推定装置２０に送出される。

危険度推定装置２０は、障害物検出装置１１〜制御モード切替ＳＷ１９からの情報に基づいて、自車の周辺に格子状領域であるメッシュ（以下、ポテンシャルマップと呼ぶことがある）の設定を変化させ、当該メッシュの各交点あるいは個々の格子状領域における潜在的危険度（Risk Potential）を算出するためのものである。

目標経路生成装置３０は、危険度推定装置２０によって推定されたメッシュの各交点における潜在的危険度に従い、自車の目標経路を設定するためのものである。

運転支援方法判断装置（運転支援ＥＣＵ）４０は、危険度推定装置２０によって推定された潜在的危険度と、目標経路生成装置３０によって設定された目標経路とに基づいて、自車のドライバーに対する運転支援の方法を判断するための部位である。

表示装置５１は、運転支援方法判断装置４０によって判断された運転支援の方法に基づいて、ＨＵＤ（Head-Up Display）やメータに必要な情報を視覚的に表示するためのものである。

音声装置５２は、運転支援方法判断装置４０によって判断された運転支援の方法に基づいて、スピーカやブザー等によって、必要な情報を音声案内したり、警報を報知したりするためのものである。

支援装置５３は、運転支援方法判断装置４０によって判断された運転支援の方法に基づいて、ブレーキアクチュエータや、アクセルアクチュエータ及びＥＰＳ（Electronic Power Steering：電動式パワーステアリング）アクチュエータをそれぞれ作動させ、ブレーキ量、アクセル量及びステアリング量を調整するためのものである。

以下、本実施形態の運転支援装置１０の動作について説明する。 運転支援装置１０は、走行中に図２のフローチャートに示す動作を繰り返し実行する。 図２及び図３に示すように、運転支援装置１０の危険度推定装置２０はポテンシャルマップMを初期化する（Ｓ１１）。 危険度推定装置２０は、自車１００の位置をポテンシャルマップＭの原点Ｏに設定する（Ｓ１２）。 図３に示すように、ポテンシャルマップＭは、Ｘ軸方向（自車１００の前後方向）及びＹ軸方向（自車１００の横方向）に格子状に広がる。 個々の格子状領域の大きさは、Ｘ軸方向の単位ベクトルｉ及びＹ軸方向の単位ベクトルｊの大きさとされる。

ここで、自車１００が図４及び図５に示すような交差点の手前を走行している状況を想定する。 交差点には、歩行者Ｍ１，Ｍ２、自転車Ｂ１，Ｂ２及び他車両Ｖが存在する。 危険度推定装置２０は、距離の近い順に障害物検出装置１１により物体を探索する（Ｓ１３）。 自車１００から最も近い物体は、歩行者Ｍ１である。 そのため、危険度推定装置２０は、歩行者Ｍ１をまず探索する。

ここで、探索した物体が既存のリスク値を設定済みの物体の背後に存在するものではなく（Ｓ１５）、既にリスク値を算出済みの領域ではない場合は（Ｓ１６）、危険度推定装置２０は、当該物体についてリスク値の算出し、算出したリスク値を物体が存在する各領域に設定する（Ｓ１７）。

物体が歩行者Ｍの場合は、他の物体の背後に存在するものではなく、既にリスク値を算出済みの領域に存在する物でもないため、危険度推定装置２０は、図６に示すようにポテンシャルマップに個々の格子状領域ごとのリスク値を書き込む（Ｓ１７）。 図６中において斜線が多い領域ほど、リスク値が高いことを示す。 危険度推定装置２０は、同様に、自車１００に近い物体からより遠い物体の順に物体を探索し（Ｓ１３）、リスクポテンシャルの算出及び設定を行なう（Ｓ１７）。

図４及び図５に示すように、歩行者Ｍ１の次に自車１００に近い物体は歩行者Ｍ２である。 図７に示すように、歩行者Ｍ２は既にリスク値を設定済みの歩行者Ｍ１の背後の死角Ｂに存在する（Ｓ１５）。 リスク値の演算の冗長性をなくすため、歩行者Ｍ２が自車１００の移動先に存在しないときは（Ｓ１８）、危険度推定装置２０は、当該領域のリスクポテンシャル算出を省略する（Ｓ１９）。 したがって、歩行者Ｍ２を探索した後も、ポテンシャルマップＭは図６に示す状態のままとされる。

ここで、図８に示すように自車１００が交差点を左折し、歩行者Ｍ２の領域に進行することがドライバ状態検出装置１４、自車走行状況検出装置１５又はドライバ操作状態検出装置１８により検出された場合は（Ｓ１８）、既にリスク値を算出済みの領域ではないことを条件として（Ｓ１６）、危険度推定装置２０は、歩行者Ｍ２が存在する領域についてもリスクポテンシャルを算出し、当該領域に算出したリスク値を設定する（Ｓ１７）。 この場合、図９に示すように、自車１００が横方向に移動したときは、横方向への移動量に相当する角度θ分の領域については、リスク値が算出される。

次に、危険度推定装置２０は、自転車Ｂ１，Ｂ２を探索する。 自転車Ｂ１によるリスクポテンシャルを設定したポテンシャルマップＭは図１０に示すようになる。 ここで、自転車Ｂ１と自転車Ｂ２とは近接しているため、危険度推定装置２０が自転車Ｂ２についてのリスクポテンシャルを算出する際には、図１０中で太線で示す領域はリスクポテンシャルが既に設定されている（Ｓ１６）。

そこで、リスク値の演算の冗長性を低減するため、危険度推定装置２０は、図１１に示すような初期化された状態では個々の領域にフラグ「０」が設定されたポテンシャルマップＭにおいて、すでにリスクポテンシャルを設定済みの領域についてはフラグ「１」を設定する。 これにより、危険度推定装置２０は、既にリスクポテンシャルを設定済みの領域か否かを高速で判断することができる。

危険度推定装置２０が自転車Ｂ２についてのリスクポテンシャルを算出する際には、重複する既にリスクポテンシャルが設定された領域については（Ｓ１６）、図１２に示すようにリスクポテンシャルの算出及び設定を省略する（Ｓ１９）。 以上のように図２の工程Ｓ１１〜Ｓ１９を繰り返して実行することにより、危険度推定装置２０は、図１３に示すようなポテンシャルマップＭを作成することができる。

なお、危険度推定装置２０におけるポテンシャルマップの各領域における危険度の演算の詳細について説明する。 ポテンシャルマップＭが設定された領域に存在する車両等の障害物ｎ＝１〜Ｎの周辺における危険度を示す危険度関数ＲＶｎ（ｘ，ｙ）は、下式（１）で示される。
ＲＶｎ（ｘ，ｙ）＝Ａｎ×ｅｘｐ［（−１／２×｛（（ｘ−ｘｎ）／Ｓｘｎ） ^２ ＋（（ｙ−ｙｎ）／Ｓｙｎ） ^２ ｝］ （１）
Ｎ：車両障害物数 Ａｎ：係数 ｘｎ：障害物ｎのｘ座標位置 ｙｎ：障害物ｎのｙ座標位置 Ｓｘｎ：障害物ｎのｘ方向分算（∝ｖｘｎ（障害物ｎのｘ方向速度））
Ｓｙｎ：障害物ｎのｙ方向分算（∝ｖｙｎ（障害物ｎのｙ方向速度））

また、ポテンシャルマップＭが設定された領域において白線、縁石等に関する情報から算出される走路に対する危険度を示す危険度関数ＲＬ（ｘ，ｙ）は、下式（２）で示される。
ＲＬ（ｘ，ｙ）＝Ｂ×（ｙ−ｙｌ） ^２ （２）
Ｂ：係数 ｙｌ：走路中央のｙ座標

メッシュＭが設定された領域における総合的な危険度を示す総合危険度関数Ｒ（ｘ，ｙ）は、下式（３）で示される。 危険度推定装置２０は、各領域の座標Ｐ（ｘ，ｙ）について下式（３）により危険度を算出する。
Ｒ（ｘ，ｙ）＝Σ｛ＲＶｎ（ｘ，ｙ）｝＋ＲＬ（ｘ，ｙ） （３）

以下、目標経路生成装置３０による目標経路の生成について説明する。 目標経路生成装置３０は、自車１００の目標点となる交点Ｐを決定する。 目標経路生成装置３０は、現在位置から目標点までの経路のうちで、上式（３）による危険度の合計度が最小となる経路を探索する。 この場合、目標経路生成装置３０は、一般的なダイクストラ法、あるいはＡ ^＊ （エースター）法での経路探索手法を利用することができる。

以下、運転支援方法判断装置４０による運転支援について説明する。 運転支援方法判断装置４０は、自車１００の現在の速度ｖ及びヨーレートｒからＴ秒後の自車１００の将来の予測位置（Ｘｍ，Ｙｍ）を下式（４）により算出する。

運転支援方法判断装置４０は、Ｘｍ［ｍ］先での目標経路のＹ座標Ｙｔを算出する。 運転支援方法判断装置４０は、Ｘｍ［ｍ］先での自車１００の予測進路と目標経路との差｜Ｙｔ−Ｙｍ｜がある一定値以上になった場合に表示装置５１や音声装置５２によりドライバーに注意を喚起し、支援装置５３による運転支援を開始する。

本実施形態では、運転支援装置１０の危険度推定装置２０は自車１００の周辺に設定された複数の地点ごとに物体によるリスクポテンシャルを算出する。 危険度推定装置２０は、自車１００からの視界において歩行者Ｍ１による死角Ｂ内に歩行者Ｍ２等が存在する場合には、歩行者Ｍ２等によるリスクポテンシャルの算出を省略する。 自車１００により近い歩行者Ｍ１等が存在する場合は、まず歩行者Ｍ１についての回避等の行動が行われる。 そのため、歩行者Ｍ１について各地点におけるリスクポテンシャルが算出されれば良く、歩行者Ｍ１による死角Ｂ内に存在し自車１００により遠い歩行者Ｍ２についてのリスクポテンシャルの算出は冗長となる場合が多い。 そのため、歩行者Ｍ１による死角Ｂ内に存在する歩行者Ｍ２のリスクポテンシャルの算出を省略することにより、車両の周辺の危険度を算出する精度は維持しつつも、リスクポテンシャルの算出の演算負荷を低減することができる。

また、本実施形態によれば、危険度推定装置２０は、自車１００からの距離が近い歩行者Ｍ１等から、自車１００からの距離が歩行者Ｍ１よりも遠い歩行者Ｍ２等の物体の順に物体によるリスクポテンシャルを算出する。 自車１００からの距離が近い順に物体によるリスクポテンシャルを算出していき、リスクポテンシャルを算出した歩行者Ｍ１による死角Ｂ内に存在し自車１００により遠い歩行者Ｍ２等についてのリスクポテンシャルの算出を省略することにより、自車１００に対する影響の大きい物体による危険度を算出しつつ、演算負荷を低減することができる。

また、本実施形態によれば、危険度推定装置２０は、自車１００からの視界において歩行者Ｍ１による死角内に歩行者Ｍ２が存在する場合であって、歩行者Ｍ２が存在する地点に自車１００が進行する場合は、歩行者Ｍ２によるリスクポテンシャルの算出を行なう。 歩行者Ｍ２の物体が存在する地点に自車１００が進行する場合は、歩行者Ｍ２が歩行者Ｍ１の死角Ｂ内に存在していたとしてもリスクポテンシャルの算出が必要となる。 そのため、必要に応じて死角に存在する歩行者Ｍ２等によるリスクポテンシャルの算出を行なうことができる。

また、本実施形態によれば、危険度推定装置２０は、自転車Ｂ１によるリスクポテンシャルを算出した後に、自転車Ｂ２による危険度を算出する際に、自転車Ｂ１によるリスクポテンシャルがすでに算出されている地点については、自転車Ｂ２によるリスクポテンシャルの算出を省略する。 自転車Ｂ１によるリスクポテンシャルがすでに算出されている地点については、当該自転車Ｂ１によるリスクポテンシャルに基づいて回避等の行動が行われる。 そのため、自転車Ｂ１によるリスクポテンシャルがすでに算出されている地点について、自転車Ｂ２によるリスクポテンシャルを算出することは冗長となる場合が多い。 そのため、自転車Ｂ１によるリスクポテンシャルがすでに算出されている地点については、自転車Ｂ２によるリスクポテンシャルの算出を省略することにより、リスクポテンシャルの算出の演算負荷を低減することができる。

以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく種々の変形が可能である。

本発明の危険度算出装置によれば、車両の周辺の危険度を算出する精度は維持しつつも、装置の演算負荷を低減することが可能となる。

１０ 運転支援装置１１ 障害物検出装置１２ 白線検出装置１３ 道路形状検出装置１４ ドライバ状態検出装置１５ 自車走行状況検出装置１６ 自車位置検出装置１７ 周辺環境データベース１８ ドライバ操作状態検出装置１９ 制御モード切替ＳＷ
２０ 危険度推定装置３０ 目標経路生成装置４０ 運転支援方法判断装置５１ 表示装置５２ 音声装置５３ 支援装置１００ 自車