JP7571681B2 - 接触判定システム、接触判定装置、接触判定方法、接触判定プログラム - Google Patents

Description

本開示は、ホスト車両の周辺におけるターゲット物体同士についてリスクが予測される接触イベントの発生有無を判定する接触判定技術に、関する。

特許文献１には、業務用車両についてリスクが予測される接触イベントの発生を検出する技術が開示されている。この技術では、業務用車両の車速センサから出力される車速パルスのパルス数の減少率（すなわち負の加速度）又は角速度が判定基準値以上のときに当該車両の接触イベントの発生を検出する。

特開２０１０‐１０８０６９号公報

ところで、ホスト車両の周辺における種々のターゲット物体同士について接触イベントの発生有無を判定する必要性が近年高まっている。しかし、特許文献１の技術のように、単にターゲット物体の加速度又は角速度のみで接触イベントの発生有無を判定しようとすると、ターゲット物体ごとの挙動の特性が異なるため、判定対象となるターゲット物体に適した判定が困難となり得る。

本開示の課題は、接触イベントの発生有無について、判定対象とするターゲット物体に適した判定が可能な接触判定システムを、提供することにある。本開示の別の課題は、接触イベントの発生有無について、判定対象とするターゲット物体に適した判定が可能な接触判定装置を、提供することにある。本開示のさらに別の課題は、接触イベントの発生有無について、判定対象とするターゲット物体に適した判定が可能な接触判定方法を、提供することにある。本開示のさらに別の課題は、接触イベントの発生有無について、判定対象とするターゲット物体に適した判定が可能な接触判定プログラムを、提供することにある。

以下、課題を解決するための本開示の技術的手段について、説明する。尚、特許請求の範囲及び本欄に記載された括弧内の符号は、後に詳述する実施形態に記載された具体的手段との対応関係を示すものであり、本開示の技術的範囲を限定するものではない。

本開示の第一態様は、プロセッサ（１０２）を有し、ホスト車両（Ａ）の周辺におけるターゲット物体（Ｂ）同士についてリスクが予測される接触イベントの発生有無を判定する接触判定システムであって、
プロセッサは、
ホスト車両以外の道路ユーザ及び道路設置物のうち少なくとも一種類を含む複数のターゲット物体について、種別及び移動可能なターゲット物体についての移動速度を取得することと、
ターゲット物体の種別に応じた形状にターゲット物体をモデル化したターゲットモデル（Ｍ）の少なくとも２つについて、重複有無を判定することと、
ターゲットモデルの重複有りと判定されたターゲット物体のペアについて、種別及び移動速度に基づいて、接触イベントの発生有無を判定することと、
を実行するように構成される。

本開示の第二態様は、プロセッサ（１０２）を有し、ホスト車両（Ａ）の周辺におけるターゲット物体（Ｂ）同士についてリスクが予測される接触イベントの発生有無を判定する接触判定装置であって、
プロセッサは、
ホスト車両以外の道路ユーザ及び道路設置物のうち少なくとも一種類を含む複数のターゲット物体について、種別及び移動可能なターゲット物体についての移動速度を取得することと、
ターゲット物体の種別に応じた形状にターゲット物体をモデル化したターゲットモデル（Ｍ）の少なくとも２つについて、重複有無を判定することと、
ターゲットモデルの重複有りと判定されたターゲット物体のペアについて、種別及び移動速度に基づいて、接触イベントの発生有無を判定することと、
を実行するように構成される。

本開示の第三態様は、ホスト車両（Ａ）の周辺におけるターゲット物体（Ｂ）同士についてリスクが予測される接触イベントの発生有無を判定するために、プロセッサ（１０２）により実行される接触判定方法であって、
ホスト車両以外の道路ユーザ及び道路設置物のうち少なくとも一種類を含む複数のターゲット物体について、種別及び移動可能なターゲット物体についての移動速度を取得することと、
ターゲット物体の種別に応じた形状にターゲット物体をモデル化したターゲットモデル（Ｍ）の少なくとも２つについて、重複有無を判定することと、
ターゲットモデルの重複有りと判定されたターゲット物体のペアについて、種別及び移動速度に基づいて、接触イベントの発生有無を判定することと、
を含む。

本開示の第四態様は、ホスト車両（Ａ）の周辺におけるターゲット物体（Ｂ）同士についてリスクが予測される接触イベントの発生有無を判定するために記憶媒体（１０１）に記憶され、プロセッサ（１０２）に実行させる命令を含む接触判定プログラムであって、
命令は、
ホスト車両以外の道路ユーザ及び道路設置物のうち少なくとも一種類を含む複数のターゲット物体について、種別及び移動可能なターゲット物体についての移動速度を取得させることと、
ターゲット物体の種別に応じた形状にターゲット物体をモデル化したターゲットモデル（Ｍ）の少なくとも２つについて、重複有無を判定させることと、
ターゲットモデルの重複有りと判定されたターゲット物体のペアについて、種別及び移動速度に基づいて、接触イベントの発生有無を判定させることと、
を含む。

これら第一～第四態様によると、ターゲット物体をモデル化したターゲットモデルの少なくとも２つについて、重複有無が判定され、重複有りと判定されたターゲット物体のペアについて、種別及び移動速度に基づき、リスクが予測される接触イベントの発生有無が判定される。故に、ターゲット物体ごとの種別及び移動速度に起因する挙動の特性が考慮されたうえで、接触イベントの発生有無が判定され得る。したがって、接触イベントの発生有無が正確に判定可能となり得る。

第一実施形態の全体構成を示すブロック図である。 第一実施形態の適用されるホスト車両の走行環境を示す模式図である。 第一実施形態による接触判定システムの機能構成を示すブロック図である。 第一実施形態によるターゲットモデル同士の重複判定について説明するための模式図である。 第一実施形態による接触判定のためのルックアップテーブルを示す表である。 第一実施形態による退避制御について説明するための模式図である。 第一実施形態による通知制御のためのルックアップテーブルを示す表である。 第一実施形態による接触判定方法を示すフローチャートである。

以下、本開示の実施形態を図面に基づき複数説明する。尚、各実施形態において対応する構成要素には同一の符号を付すことで、重複する説明を省略する場合がある。また、各実施形態において構成の一部分のみを説明している場合、当該構成の他の部分については、先行して説明した他の実施形態の構成を適用することができる。さらに、各実施形態の説明において明示している構成の組み合わせばかりではなく、特に組み合わせに支障が生じなければ、明示していなくても複数の実施形態の構成同士を部分的に組み合わせることができる。

以下、本開示の一実施形態を図面に基づき説明する。

（第一実施形態）
図１に示す第一実施形態の接触判定システム１００は、図２に示すホスト車両Ａの周辺におけるターゲット物体Ｂ同士についてリスクが予測される接触イベントの発生有無を判定する。ホスト車両Ａを中心とする視点において、ホスト車両Ａは自車両（ego-vehicle）であるともいえる。ホスト車両Ａを中心とする視点において、ターゲット物体Ｂは他道路ユーザであるともいえる。ターゲット物体Ｂは、例えば、車両（四輪車及び二輪車を含む）、道路設置物、及び人物を含む。道路設置物は、例えば、ガードレール、道路標識、信号機、歩道橋、塀、ビル及び民家等の施設建築物等のうち少なくとも一種類以上を含んでいる。又、ここでの人物は、歩行者及びランナー等、道路上において移動に車両を利用していない人物である。

ホスト車両Ａにおいては、運転タスクにおける乗員の手動介入度に応じてレベル分けされる、自動運転モードが与えられる。自動運転モードは、条件付運転自動化、高度運転自動化、又は完全運転自動化といった、作動時のシステムが全ての運転タスクを実行する自律走行制御により、実現されてもよい。自動運転モードは、運転支援、又は部分運転自動化といった、乗員が一部若しくは全ての運転タスクを実行する高度運転支援制御により、実現されてもよい。自動運転モードは、それら自律走行制御と高度運転支援制御とのいずれか一方、組み合わせ、又は切り替えにより実現されてもよい。

ホスト車両Ａには、図３に示すセンサ系１０、通信系２０、地図データベース（以下、「ＤＢ」）３０、走行系４０、及び情報提示系５０が搭載される。センサ系１０は、接触判定システム１００により利用可能なセンサ情報を、ホスト車両Ａの外界及び内界の検出により取得する。そのためにセンサ系１０は、外界センサ１１及び内界センサ１２を含んで構成されている。

外界センサ１１は、ホスト車両Ａの周辺環境となる外界から、接触判定システム１００により利用可能な外界情報（検出情報）を取得する。外界センサ１１は、ホスト車両Ａの外界に存在する物標を検知することで、外界情報を取得してもよい。物標検知タイプの外界センサ１１は、例えばカメラ、ＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging / Laser Imaging Detection and Ranging）、レーダ、及びソナー等のうち、少なくとも一種類である。

内界センサ１２は、ホスト車両Ａの内部環境となる内界から、接触判定システム１００により利用可能な内界情報を取得する。内界センサ１２は、ホスト車両Ａの内界において特定の運動物理量を検知することで、内界情報を取得してもよい。物理量検知タイプの内界センサ１２は、例えば走行速度センサ、加速度センサ、及びジャイロセンサ等のうち、少なくとも一種類である。内界センサ１２は、ホスト車両Ａの内界において乗員の特定状態を検知することで、内界情報を取得してもよい。乗員検知タイプの内界センサ１２は、例えばドライバーステータスモニター（登録商標）、生体センサ、着座センサ、アクチュエータセンサ、及び車内機器センサ等のうち、少なくとも一種類である。

通信系２０は、接触判定システム１００により利用可能な通信情報を、無線通信により取得する。通信系２０は、ホスト車両Ａの外界に存在するＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）の人工衛星から、測位信号を受信してもよい。測位タイプの通信系２０は、例えばＧＮＳＳ受信機等である。通信系２０は、ホスト車両Ａの外界に存在するＶ２Ｘシステムとの間において、通信信号を送受信してもよい。Ｖ２Ｘタイプの通信系２０は、例えばＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communications）通信機、及びセルラＶ２Ｘ（C-V2X）通信機等のうち、少なくとも一種類である。通信系２０は、ホスト車両Ａの内界に存在する端末との間において、通信信号を送受信してもよい。端末通信タイプの通信系２０は、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）機器、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）機器、及び赤外線通信機器等のうち、少なくとも一種類である。

地図ＤＢ３０は、接触判定システム１００により利用可能な地図情報を、記憶する。地図ＤＢ３０は、例えば半導体メモリ、磁気媒体、及び光学媒体等のうち、少なくとも一種類の非遷移的実体的記憶媒体（non-transitory tangible storage medium）を含んで構成される。地図ＤＢ３０は、ホスト車両Ａの自己位置を含む自己状態量を推定するロケータの、データベースであってもよい。地図ＤＢ３０は、ホスト車両Ａの走行経路をナビゲートするナビゲーションユニットの、データベースであってもよい。地図ＤＢ３０は、これらのデータベース等のうち複数種類の組み合わせにより、構成されていてもよい。

地図ＤＢ３０は、例えばＶ２Ｘタイプの通信系２０を介した外部センタとの通信等により、最新の地図情報を取得して記憶する。ここで地図情報は、ホスト車両Ａの走行環境を表す情報として、二次元又は三次元にデータ化されている。特に三次元の地図データとしては、高精度地図のデジタルデータが採用されるとよい。地図情報は、例えば道路自体の位置、形状、及び路面状態等のうち、少なくとも一種類を表した道路情報を含んでいてもよい。地図情報は、例えば道路に付属する標識及び区画線の位置並びに形状等のうち、少なくとも一種類を表した標示情報を含んでいてもよい。地図情報は、例えば道路に面する建造物及び信号機の位置並びに形状等のうち、少なくとも一種類を表した構造物情報を含んでいてもよい。

走行系４０は、接触判定システム１００からの指令に基づきホスト車両Ａの車体を走行させる構成である。走行系４０は、ホスト車両Ａを駆動させる駆動ユニット、ホスト車両Ａを制動する制動ユニット及びホスト車両Ａを操舵する操舵ユニットを含む。

情報提示系５０は、ホスト車両Ａの乗員へ向けた報知情報を提示する。情報提示系５０は、乗員の視覚を刺激することで、報知情報を提示してもよい。視覚刺激タイプの情報提示系５０は、例えばＨＵＤ（Head-Up Display）、ＭＦＤ（Multi-Function Display）、コンビネーションメータ、ナビゲーションユニット、及び発光ユニット等のうち、少なくとも一種類である。情報提示系５０は、乗員の聴覚を刺激することで、報知情報を提示してもよい。聴覚刺激タイプの情報提示系５０は、例えばスピーカ、ブザー、及びバイブレーションユニット等のうち、少なくとも一種類である。情報提示系５０は、乗員の皮膚感覚を刺激することで、報知情報を提示してもよい。皮膚感覚刺激タイプの情報提示系５０により刺激される皮膚感覚には、例えば触覚、温度覚、及び風覚等のうち、少なくとも一種類が含まれる。皮膚感覚刺激タイプの情報提示系５０は、例えばステアリングホイールのバイブレーションユニット、運転席のバイブレーションユニット、ステアリングホイールの反力ユニット、アクセルペダルの反力ユニット、ブレーキペダルの反力ユニット、及び空調ユニット等のうち、少なくとも一種類である。

接触判定システム１００は、例えばＬＡＮ（Local Area Network）回線、ワイヤハーネス、内部バス、及び無線通信回線等のうち、少なくとも一種類を介してセンサ系１０、通信系２０、地図ＤＢ３０、走行系４０及び情報提示系５０に接続されている。接触判定システム１００は、少なくとも一つの専用コンピュータを含んで構成されている。

接触判定システム１００を構成する専用コンピュータは、ホスト車両Ａの運転を制御する、運転制御ＥＣＵ（Electronic Control Unit）であってもよい。接触判定システム１００を構成する専用コンピュータは、ホスト車両Ａの走行経路をナビゲートする、ナビゲーションＥＣＵであってもよい。接触判定システム１００を構成する専用コンピュータは、ホスト車両Ａの自己状態量を推定する、ロケータＥＣＵであってもよい。接触判定システム１００を構成する専用コンピュータは、ホスト車両Ａの走行アクチュエータを制御する、アクチュエータＥＣＵであってもよい。接触判定システム１００を構成する専用コンピュータは、ホスト車両Ａにおいて情報提示系５０による情報提示を制御する、ＨＣＵ（HMI(Human Machine Interface) Control Unit）であってもよい。接触判定システム１００を構成する専用コンピュータは、例えばＶ２Ｘタイプの通信系２０を介して通信可能な外部センタ又はモバイル端末等を構成する、ホスト車両Ａ以外のコンピュータであってもよい。

接触判定システム１００を構成する専用コンピュータは、ホスト車両Ａの運転制御を統合する、統合ＥＣＵ（Electronic Control Unit）であってもよい。接触判定システム１００を構成する専用コンピュータは、ホスト車両Ａの運転制御における運転タスクを判断する、判断ＥＣＵであってもよい。接触判定システム１００を構成する専用コンピュータは、ホスト車両Ａの運転制御を監視する、監視ＥＣＵであってもよい。接触判定システム１００を構成する専用コンピュータは、ホスト車両Ａの運転制御を評価する、評価ＥＣＵであってもよい。

接触判定システム１００を構成する専用コンピュータは、メモリ１０１及びプロセッサ１０２を、少なくとも一つずつ有している。メモリ１０１は、コンピュータにより読み取り可能なプログラム及びデータ等を非一時的に記憶する、例えば半導体メモリ、磁気媒体、及び光学媒体等のうち、少なくとも一種類の非遷移的実体的記憶媒体（non-transitory tangible storage medium）である。プロセッサ１０２は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＲＩＳＣ（Reduced Instruction Set Computer）－ＣＰＵ、ＤＦＰ（Data Flow Processor）、及びＧＳＰ（Graph Streaming Processor）等のうち、少なくとも一種類をコアとして含んでいる。

接触判定システム１００においてプロセッサ１０２は、ホスト車両Ａの周辺におけるターゲット物体Ｂ同士についてリスクが予測される接触イベントの発生有無を判定するためにメモリ１０１に記憶された、接触判定プログラムに含まれる複数の命令を実行する。これにより接触判定システム１００は、ホスト車両Ａの周辺におけるターゲット物体Ｂ同士の接触イベントの発生有無を判定するための機能ブロックを、複数構築する。接触判定システム１００において構築される複数の機能ブロックには、図３に示すように推定ブロック１１０、重複判定ブロック１２０、接触判定ブロック１３０、走行制御ブロック１４０、及び対応処理ブロック１５０が含まれている。

推定ブロック１１０は、ターゲット物体Ｂに関するターゲット情報、及びホスト車両Ａに関するホスト情報を推定する。ターゲット情報は、例えば、ターゲット物体Ｂの種別、重心位置、進行方向、大きさ、相対速度ベクトル、及び対地速度を含んでいる。

推定ブロック１１０は、ターゲット物体Ｂの種別を、学習済みのニューラルネットワークにカメラ画像等の外界センサ１１による検出情報を入力することで推定すればよい。

また、推定ブロック１１０は、ターゲット物体ＢをターゲットモデルＭとしてモデル化することで重心位置と進行方向、大きさを計測すればよい。具体的には、推定ブロック１１０は、測定されたＬｉＤＡＲの点群データのうち近接する点同士をクラスタリングし、クラスタごとに最小外接矩形又は最小外接円でモデル化することで重心位置と進行方向、大きさを計測すればよい。

矩形としてモデル化する場合、ターゲット物体Ｂの大きさは、矩形の長さと幅とされる。また、円形としてモデル化される場合、ターゲット物体Ｂの大きさは、円形の半径とされる。

推定ブロック１１０は、モデル化する形状を、ターゲット物体Ｂの種別によって決定する。例えば、推定ブロック１１０は、ターゲット物体Ｂの種別が車両であれば矩形モデル、人であれば円形モデルによりモデル化すればよい。なお、推定ブロック１１０は、想定される計測誤差に応じたマージンを加えて、大きさを拡大させてもよい。

推定ブロック１１０は、相対速度ベクトルを、前回計測時の重心位置との比較により推定すればよい。推定ブロック１１０は、相対速度ベクトルを、ホスト車両Ａの速度とヨーレートとを用いて対地速度ベクトルに変換することで対地速度を推定すればよい。

また、ホスト情報は、ホスト車両Ａの走行レーンに対するオフセット量及び相対確度を含む。推定ブロック１１０は、自車両のオフセット量と相対角度を、カメラ画像から検出される車線境界線に基づき推定すればよい。

重複判定ブロック１２０は、ターゲット情報に基づき、少なくとも２つのターゲット物体Ｂについて、ターゲットモデルＭの重複有無の判定（重複判定）を実行する。

重複判定のために、重複判定ブロック１２０は、検出されたターゲット物体Ｂから、判定対象とするターゲット物体Ｂのペアを設定する。重複判定ブロック１２０は、設定され得る全てのペアを判定対象として設定してもよい。又は、重複判定ブロック１２０は、任意のペアを判定対象として設定してもよい。例えば、重複判定ブロック１２０は、ホスト車両Ａの周辺範囲内に存在するターゲット物体Ｂについて設定され得るペアを、判定対象として設定してもよい。周辺範囲は、ホスト車両Ａを囲む距離範囲であり、その大きさ、形状は適宜設定されてよい。

重複判定ブロック１２０は、判定対象としたターゲット物体Ｂのペアについて、現在位置から設定時間後におけるそれぞれの位置（将来位置）を予測し、当該位置でのターゲットモデルＭの重複判定を行う。重複判定ブロック１２０は、例えば、以下の数式（１）に基づく線形予測により、将来位置を予測すればよい。数式（１）において、（ｘ_ｐ，ｙ_ｐ）はターゲット物体Ｂの将来位置、（ｘ，ｙ）は現在位置、Ｔは設定時間（例えば～１秒程度）、（ｖ_ｘ，ｖ_ｙ）は相対速度ベクトルである。

尚、重複判定ブロック１２０は、設定時間をゼロとしてもよい。換言すれば、重複判定ブロック１２０は、将来位置ではなく現在位置のターゲット物体Ｂのペアについて重複判定を実施してもよい。

重複判定ブロック１２０は、各将来位置での各ターゲットモデルＭについて、代表点の座標位置を算出する。ターゲットモデルＭが矩形の場合、重複判定ブロック１２０は、４頂点を代表点とすればよい。ターゲットモデルＭが円形の場合、重複判定ブロック１２０は、重心位置を代表点とすればよい。

重複判定ブロック１２０は、代表点を算出したターゲットモデルＭ同士の重複判定を行う。矩形のターゲットモデルＭ同士のペアの場合、重複判定ブロック１２０は、少なくとも一方の代表点が、他方の内側に位置している場合に、当該ペアについて重複有りとの判定を下す。

重複判定の具体例について図４を参照しつつ詳記する。以下において、判定対象とする２つのターゲットモデルＭの一方をモデルＭａ、他方をモデルＭｂとする。まず、矩形のターゲットモデルＭ同士のペアにおける重複判定について説明する。ここで、以下の数式（２）にて示すように、モデルＭａにおける１つの代表点（特定代表点）から隣接する代表点（隣接代表点）へと向かうベクトルを太字のａとし、当該ベクトルがスカラー値ａ_ｘ，ａ_ｙにより構成されるものとする。同様に数式（２）にて示すように、特定代表点からモデルＭｂにおける１つの代表点へと向かうベクトルを太字のｂとし、当該ベクトルがスカラー値ｂ_ｘ，ｂ_ｙにより構成されるものとする。

この場合、モデルＭｂの特定代表点から、モデルＭａの特定代表点及び隣接代表点を接続する辺（代表辺）までの距離ｄは、以下の数式（３）にて表される。

距離ｄは、モデルＭｂの特定代表点がモデルＭａの代表辺の外側に位置する場合に正の値となり、内側に位置する場合に負の値となる。したがって、重複判定ブロック１２０は、距離ｄが負の値である場合に、重複有りとの判定を下すことができる。

又、矩形のターゲットモデルＭと円形のターゲットモデルＭのペアの場合、上述したモデルＭｂを円形に置き換えることで、重複判定が可能となる。この場合、モデルＭｂの特定代表点は、円形の重心位置（中心位置）の１点となる。重複判定ブロック１２０は、距離ｄがモデルＭｂの半径よりも小さくなる場合に、重複有りとの判定を下せばよい。

円形のターゲットモデルＭ同士のペアの場合、重複判定ブロック１２０は、代表点同士の距離が２つのターゲットモデルＭの半径の和より小さい場合に、重畳有りとの判定を下せばよい。

接触判定ブロック１３０は、ターゲットモデルＭの重複有りと判定されたターゲット物体Ｂのペアについて、接触イベントの発生有無の判定（接触判定）を実行する。換言すれば、接触判定ブロック１３０は、ターゲット物体Ｂのペアについて、接触イベントの発生したペアと分類するか、接触イベントの発生したペアとの分類から除外するかを判定する。接触判定ブロック１３０は、種別情報及び移動速度情報に基づいて、接触判定を実行する。

接触判定において、接触判定ブロック１３０は、種別情報に基づき、ターゲット物体Ｂを、四輪車、二輪車、道路設置物、及び人物のいずれかに分類する。接触判定ブロック１３０は、移動速度情報に基づき、四輪車及び二輪車について、さらに高速範囲及び低速範囲のいずれかに分類する。

接触判定ブロック１３０は、各ターゲット物体Ｂの分類結果に基づいて、ターゲット物体Ｂ同士が接触したか否かを判定する。例えば、接触判定ブロック１３０は、図５に示すルックアップテーブルに基づいて、判定を実行する。

詳記すると、接触判定ブロック１３０は、車両同士、すなわち四輪車同士、二輪車同士、及び四輪車と二輪車のペアについて、各車両の速度に関わらず、接触イベントの発生有りとの判定を下す。

又、接触判定ブロック１３０は、高速範囲の車両と道路設置物とのペアについて、接触イベントの発生有りの判定を下す。加えて、接触判定ブロック１３０は、高速範囲の車両と人物とのペアについて、接触イベントの発生有りとの判定を下す。

さらに、接触判定ブロック１３０は、低速範囲の四輪車と道路設置物とのペアについて、接触イベントの発生有りの判定を下す。又、接触判定ブロック１３０は、低速範囲の二輪車と道路設置物とのペアについて、接触イベントの発生無しとの判定を下す。

加えて、接触判定ブロック１３０は、低速範囲の車両と人物とのペアについて、接触イベントの発生無しとの判定を下す。さらに、接触判定ブロック１３０は、道路設置物同士のペア、道路設置物と人物とのペア、及び人物同士のペアについて、接触イベントの発生無しとの判定を下す。

走行制御ブロック１４０は、ターゲット物体Ｂ同士の接触イベントの発生有りとの判定が下された場合に、ホスト車両Ａの走行について縮退制御を実行する。例えば、走行制御ブロック１４０は、ホスト車両Ａを現在レーンから退避させる退避制御、又はホスト車両Ａを現在レーンの走行を維持した状態で減速させる減速制御を実行する。

走行制御ブロック１４０は、接触イベントの発生有りと判定された各ターゲット物体Ｂの種別情報及び移動速度情報に基づいて、退避制御及び減速制御のいずれかを選択して実行する。例えば、走行制御ブロック１４０は、車両同士のペアであり且つ少なくとも一方の移動速度が高速範囲であった場合、退避制御を実行する。加えて、走行制御ブロック１４０は、高速範囲の車両と道路設置物とのペア、又は高速範囲の車両と人物とのペアの場合、退避制御を実行する。

又、走行制御ブロック１４０は、低速範囲の車両同士のペアであった場合、減速制御を実行する。加えて、走行制御ブロック１４０は、低速範囲の四輪車と道路設置物とのペアであった場合、減速制御を実行する。

減速制御及び退避制御の一例について説明する。減速制御において、走行制御ブロック１４０は、ホスト車両Ａの現在速度ｖを目標速度ｖ_ｒまで減速させるための加速度ａを、以下の数式（４）により算出する。

ただし、ａ_ｆｆは予め設定される基準減速度（負値）、ａ_ｆｂはフィードバックゲインｋｖを含む以下の数式（５）に基づき算出される値である。

走行制御ブロック１４０は、加速度ａを実現するように制動ユニットを制御することで、減速制御を実行する。

退避制御において、走行制御ブロック１４０は、退避軌道の始点Ｐｓから所定の退避エリアＲｅ内の終点Ｐｅまでのモデル（退避軌道モデル）に基づき、ホスト車両Ａの舵角δを設定する（図６参照）。退避軌道モデルは、例えば、始点Ｐｓからの走行距離ｓの関数としての、レーン基準に対する横方向のオフセット量ｌ_ｒ（ｓ）及びレーン基準に対する相対角度θ_ｒ（ｓ）により規定される。舵角δは、現在オフセット量ｌ、現在相対角度θ、オフセット量のフィードバックゲインｋ_ｌ、相対角度のフィードバックゲインｋ_θに基づいて、以下の数式（６）により表される。

走行制御ブロック１４０は、舵角δを実現するように操舵ユニットを制御することで、退避制御を実行する。又、走行制御ブロック１４０は、退避軌道の終点Ｐｅにて停車又は徐行するように、数式（５）に基づく加速度ａにてホスト車両Ａを減速させる。

対応処理ブロック１５０は、接触イベントの発生有りの判定が下された場合に、走行制御以外の接触イベントに対する対応処理を実施する。対応処理は、例えば接触イベントを記録する記録処理を含む。記録処理において、対応処理ブロック１５０は、カメラ等の外界センサ１１による検出情報を、メモリ１０１等の記憶媒体に記録する。

又、対応処理は、例えば接触イベントの発生を、情報提示系５０によりホスト車両Ａの乗員に通知する通知処理を含む。対応処理ブロック１５０は、通知処理として、高レベル通知及び低レベル通知のいずれか一方を実施する。高レベル通知は、低レベル通知よりも強調レベルの高い通知である。

例えば、高レベル通知は、低レベル通知よりも多くのタイプの情報提示系５０にて実行されてもよい。より具体的な例としては、低レベル通知は視覚刺激タイプの情報提示系５０にて実行され、高レベル通知は視覚刺激タイプと聴覚刺激タイプの情報提示系５０にて実行されてもよい。又は、高レベル通知はさらに皮膚感覚刺激タイプの情報提示系５０にて実行されてもよい。

又は、高レベル通知は、低レベル通知よりも強い刺激を乗員に与えるものであってもよい。より具体的な例としては、高レベル通知は、視覚刺激タイプの情報提示系５０にて、低レベル通知よりも輝度、表示サイズ、表示時間、強調色の使用割合、メッセージ内容の強調度合等のうち少なくとも一種類以上が大きいものであってもよい。他の具体的な例としては、高レベル通知は、聴覚刺激タイプの情報提示系５０にて、低レベル通知よりも音量、提示時間、メッセージ内容の強調度合等のうち少なくとも一種類以上が大きいものであってもよい。

対応処理ブロック１５０は、接触イベントの発生有りと判定された各ターゲット物体Ｂの種別情報及び移動速度情報に基づいて、高レベル通知及び低レベル通知のいずれかを選択して実行する。例えば、対応処理ブロック１５０は、図７に示すルックアップテーブルに基づいて、選択する。詳記すると、対応処理ブロック１５０は、車両同士のペアであり且つ少なくとも一方の移動速度が高速範囲であった場合、高レベル通知を実行する。加えて、対応処理ブロック１５０は、高速範囲の車両と道路設置物とのペア、又は高速範囲の車両と人物とのペアの場合、高レベル通知を実行する。

又、対応処理ブロック１５０は、低速範囲の車両同士のペアであった場合、低レベル通知を実行する。加えて、対応処理ブロック１５０は、低速範囲の四輪車と道路設置物とのペアであった場合、低レベル通知を実行する。

ここまで説明したブロック１１０，１２０，１３０，１４０，１５０の共同により、接触判定システム１００がホスト車両Ａの周辺におけるターゲット物体Ｂ同士の接触イベントの発生有無を判定する接触判定方法のフロー（以下、接触判定フローという）を、図８に従って以下に説明する。本処理フローは、ホスト車両Ａの起動中に繰り返し実行される。尚、本処理フローにおける各「Ｓ」は、接触判定プログラムに含まれた複数命令によって実行される複数ステップを、それぞれ意味している。

まず、Ｓ１０にて、推定ブロック１１０が、ホスト情報を推定する。Ｓ２０にて、推定ブロック１１０が、ターゲット情報を推定する。次に、Ｓ３０では、重複判定ブロック１２０が、判定対象とするターゲット物体Ｂのペアを選択する。続くＳ４０では、重複判定ブロック１２０が、選択した各ターゲット物体Ｂについて、将来位置を予測する。さらに、Ｓ５０では、重複判定ブロック１２０が、将来位置でのターゲットモデルＭにおける代表点の座標を算出する。

続くＳ６０では、重複判定ブロック１２０が、ターゲットモデルＭ同士の重複有無を判定する。重複有りとの判定が下されると、Ｓ７０にて、接触判定ブロック１３０が、当該ペアについて、種別情報及び移動速度情報に基づく接触判定を実行する。Ｓ７０の処理の後に、本フローがＳ８０へと移行する。一方で、Ｓ６０にて重複無しとの判定が下されると、Ｓ７０の処理がスキップされて本フローがＳ８０へと移行する。

Ｓ８０では、重複判定ブロック１２０が、判定対象とされる全てのペアについてＳ３０～Ｓ７０の一連の処理が実行されたか否かを判定する。全てのペアについて処理が実行されていないとの判定が下されると、本フローがＳ３０へと戻る。一方で、全てのペアについて処理が実行されたとの判定が下されると、本フローがＳ９０へと移行する。

Ｓ９０では、接触判定ブロック１３０が、接触イベントの発生したターゲット物体Ｂのペアが有ったか否かを判定する。接触イベントの発生したペアが無かった場合、本フローが終了する。一方で、接触イベントの発生したペアが有った場合には、本フローがＳ１００へと移行する。Ｓ１００では、走行制御ブロック１４０が、ホスト車両Ａの縮退制御を実行する。そしてＳ１１０では、対応処理ブロック１５０が、接触判定結果に応じた対応処理を実行する。具体的には、Ｓ１１０では、接触イベントの記録処理及び通知処理が実行される。通知処理に関しては、接触イベントの発生したペアの種別情報及び移動速度情報に基づき、高レベル通知及び低レベル通知のいずれかが実行される。

以上の第一実施形態によれば、ターゲット物体Ｂをモデル化したターゲットモデルＭの少なくとも２つについて、重複有無が判定され、重複有りと判定されたターゲット物体Ｂのペアについて、種別及び移動速度に基づき、接触イベントの発生有無が判定される。故に、ターゲット物体Ｂごとの種別及び移動速度に起因する挙動の特性が考慮されたうえで、接触イベントの発生有無が判定され得る。したがって、接触イベントの発生有無について、判定対象とするターゲット物体Ｂに適した判定が可能となり得る。さらに、この第一実施形態によれば、Ｖ２Ｘ通信からのターゲット物体Ｂに関する情報を利用することなく接触イベントの発生有無の判定が可能となり得る。

又、第一実施形態によれば、接触イベントの発生有無を判定することは、車両同士のペアについて、移動速度に関わらず接触イベントの発生有りと判定することを含む。故に、接触イベントが発生した場合のリスクが比較的大きい車両同士について、より確実にリスクが予測される接触イベントの発生有りとの判定を下すことが可能となり得る。

加えて、第一実施形態によれば、接触イベントの発生有無を判定することは、低速範囲及び高速範囲のうち移動速度が低速範囲内である車両と、人物とのペアについて、接触イベントの発生無しと判定することを含む。故に、車両から降車した人物又は車両に乗車する人物と、当該車両とのペアについて、リスクが予測される接触イベントの発生有りと判定してしまうことを回避し得る。したがって、より正確な判定が可能となり得る。

さらに、第一実施形態によれば、接触イベントの発生有無を判定することは、移動速度が低速範囲内である四輪車と、道路設置物とのペアについて、接触イベントの発生有りと判定することを含む。そして、接触イベントの発生有無を判定することは、移動速度が低速範囲内二輪車と、道路設置物とのペアについて、接触イベントの発生無しと判定することを含む。したがって、道路設置物と、当該道路設置物に立て掛けてある二輪車とのペアについて、リスクが予測される接触イベントの発生有りと判定してしまうことを回避し得る。したがって、より正確な判定が可能となり得る。

又、第一実施形態によれば、接触イベントの発生有無を判定することは、人物同士のペアについて、接触イベントの発生無しと判定することを含む。故に、接触したとしてもリスクが予測されない人物同士のペアについて、リスクが予測される接触イベントの発生有りと判定してしまうことを回避し得る。

加えて、第一実施形態によれば、接触イベントの発生有無を判定することは、人物と道路設置物とのペアについて、接触イベントの発生無しと判定することを含む。故に、接触イベントへの対応の必要性が比較的小さい人物と道路設置物とのペアについて、接触イベントの発生有りと判定してしまうことを回避し得る。

さらに、第一実施形態によれば、接触イベントの発生有りと判定された場合に、ホスト車両Ａの縮退制御がさらに実行される。故に、接触イベントの発生に対して、ホスト車両Ａの走行を適切に制御可能となり得る。

又、第一実施形態によれば、接触イベントの発生有りと判定された場合に、ホスト車両Ａの乗員に対して接触イベントの発生に関連する関連通知が実行される。故に、接触イベントの発生が、ホスト車両Ａの乗員に対して確実に通知され得る。

（第二実施形態）
本開示の第二実施形態は、第一実施形態の変形例である。第二実施形態において、接触判定ブロック１３０は、二輪車に分類されるターゲット物体Ｂについて、さらに、駆動源を備える二輪車と駆動源を備えない二輪車とに分類してもよい。駆動源を備える二輪車は、例えば、オートバイ及び原動機付自転車等である。駆動源を備えない二輪車は、例えば、自転車等である。

この場合、接触判定ブロック１３０は、低速範囲の二輪車と道路設置物とのペアのうち、駆動源を備える二輪車と道路設置物とのペアについて、接触イベントの発生有りとの判定を下す。一方で、接触判定ブロック１３０は、低速範囲の二輪車と道路設置物とのペアのうち、駆動源を備えない二輪車と道路設置物とのペアについて、接触イベントの発生無しとの判定を下す。

以上の第二実施形態によれば、低速範囲の二輪車と道路設置物とのペアについて、二輪車の駆動源の搭載有無に応じて、リスクが予測される接触イベントの発生有無についてより正確な判定が可能となり得る。

（他の実施形態）
以上、複数の実施形態について説明したが、本開示は、それらの実施形態に限定して解釈されるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲内において種々の実施形態及び組み合わせに適用することができる。

変形例において接触判定システム１００を構成する専用コンピュータは、デジタル回路及びアナログ回路のうち、少なくとも一方をプロセッサとして有していてもよい。ここでデジタル回路とは、例えばＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＳＯＣ（System on a Chip）、ＰＧＡ（Programmable Gate Array）、及びＣＰＬＤ（Complex Programmable Logic Device）等のうち、少なくとも一種類である。またこうしたデジタル回路は、プログラムを記憶したメモリを、有していてもよい。

ここまでの説明形態の他、上述の実施形態及び変化例による接触判定システム１００は、ホスト車両Ａに搭載の処理装置（例えば処理ＥＣＵ等）である接触判定装置として、実施されてもよい。また、上述の実施形態及び変化例は、接触判定システム１００のプロセッサ１０２及びメモリ１０１を少なくとも一つずつ有した半導体装置（例えば半導体チップ等）として、実施されてもよい。

１００：接触判定システム、１０１：メモリ（記憶媒体）、１０２：プロセッサ、Ａ：ホスト車両、Ｂ：ターゲット物体、Ｍ：ターゲットモデル

Claims (12)

1. プロセッサ（１０２）を有し、ホスト車両（Ａ）の周辺におけるターゲット物体（Ｂ）同士についてリスクが予測される接触イベントの発生有無を判定する接触判定システムであって、
   前記プロセッサは、
   前記ホスト車両以外の道路ユーザ及び道路設置物のうち少なくとも一種類を含む複数の前記ターゲット物体について、種別及び移動可能な前記ターゲット物体についての移動速度を取得することと、
   前記ターゲット物体の前記種別に応じた形状に前記ターゲット物体をモデル化したターゲットモデル（Ｍ）の少なくとも２つについて、重複有無を判定することと、
   前記ターゲットモデルの重複有りと判定された前記ターゲット物体のペアについて、前記種別及び前記移動速度に基づいて、前記接触イベントの発生有無を判定することと、
   を実行するように構成される接触判定システム。
2. 前記道路ユーザは、車両と、前記車両を移動に利用していない人物と、のうち少なくとも一種類を含んでいる請求項１に記載の接触判定システム。
3. 前記接触イベントの発生有無を判定することは、前記車両同士のペアについて、前記移動速度に関わらず前記接触イベントの発生有りと判定することを含む請求項２に記載の接触判定システム。
4. 前記接触イベントの発生有無を判定することは、低速範囲及び前記低速範囲よりも大きい高速範囲のうち前記移動速度が前記低速範囲内である前記車両と、前記人物とのペアについて、前記接触イベントの発生無しと判定することを含む請求項２又は請求項３に記載の接触判定システム。
5. 前記接触イベントの発生有無を判定することは、低速範囲及び前記低速範囲よりも大きい高速範囲のうち前記移動速度が前記低速範囲内である前記車両のうちの四輪車と、前記道路設置物とのペアについて、前記接触イベントの発生有りと判定し、前記移動速度が前記低速範囲内である前記車両のうちの二輪車と、前記道路設置物とのペアについて、前記接触イベントの発生無しと判定することを含む請求項２から請求項４のいずれか１項に記載の接触判定システム。
6. 前記接触イベントの発生有無を判定することは、前記人物同士のペアについて、前記接触イベントの発生無しと判定することを含む請求項２から請求項５のいずれか１項に記載の接触判定システム。
7. 前記接触イベントの発生有無を判定することは、前記人物と前記道路設置物とのペアについて、前記接触イベントの発生無しと判定することを含む請求項２から請求項６のいずれか１項に記載の接触判定システム。
8. 前記接触イベントの発生有りと判定した場合に、前記ホスト車両の縮退制御を実行することをさらに実行するように構成される請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の接触判定システム。
9. 前記接触イベントの発生有りと判定した場合に、前記ホスト車両の乗員に対して前記接触イベントの発生に関連する関連通知をさらに実行するように構成される請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の接触判定システム。
10. プロセッサ（１０２）を有し、ホスト車両（Ａ）の周辺におけるターゲット物体（Ｂ）同士についてリスクが予測される接触イベントの発生有無を判定する接触判定装置であって、
    前記プロセッサは、
    前記ホスト車両以外の道路ユーザ及び道路設置物のうち少なくとも一種類を含む複数の前記ターゲット物体について、種別及び移動可能な前記ターゲット物体についての移動速度を取得することと、
    前記ターゲット物体の前記種別に応じた形状に前記ターゲット物体をモデル化したターゲットモデル（Ｍ）の少なくとも２つについて、重複有無を判定することと、
    前記ターゲットモデルの重複有りと判定された前記ターゲット物体のペアについて、前記種別及び前記移動速度に基づいて、前記接触イベントの発生有無を判定することと、
    を実行するように構成される接触判定装置。
11. ホスト車両（Ａ）の周辺におけるターゲット物体（Ｂ）同士についてリスクが予測される接触イベントの発生有無を判定するために、プロセッサ（１０２）により実行される接触判定方法であって、
    前記ホスト車両以外の道路ユーザ及び道路設置物のうち少なくとも一種類を含む複数の前記ターゲット物体について、種別及び移動可能な前記ターゲット物体についての移動速度を取得することと、
    前記ターゲット物体の前記種別に応じた形状に前記ターゲット物体をモデル化したターゲットモデル（Ｍ）の少なくとも２つについて、重複有無を判定することと、
    前記ターゲットモデルの重複有りと判定された前記ターゲット物体のペアについて、前記種別及び前記移動速度に基づいて、前記接触イベントの発生有無を判定することと、
    を含む接触判定方法。
12. ホスト車両（Ａ）の周辺におけるターゲット物体（Ｂ）同士についてリスクが予測される接触イベントの発生有無を判定するために記憶媒体（１０１）に記憶され、プロセッサ（１０２）に実行させる命令を含む接触判定プログラムであって、
    前記命令は、
    前記ホスト車両以外の道路ユーザ及び道路設置物のうち少なくとも一種類を含む複数の前記ターゲット物体について、種別及び移動可能な前記ターゲット物体についての移動速度を取得させることと、
    前記ターゲット物体の前記種別に応じた形状に前記ターゲット物体をモデル化したターゲットモデル（Ｍ）の少なくとも２つについて、重複有無を判定させることと、
    前記ターゲットモデルの重複有りと判定された前記ターゲット物体のペアについて、前記種別及び前記移動速度に基づいて、前記接触イベントの発生有無を判定させることと、
    を含む接触判定プログラム。

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