车辆用周边监视装置 技术领域 本发明涉及一种车辆用周边监视装置， 尤其是涉及一种对监视的障碍物的移动进 行预测， 并基于预测到的障碍物的移动而运算障碍物对本车的危险的车辆用周边监视装 置。
背景技术 以往， 提出有一种对监视的障碍物的移动进行预测， 并基于预测到的障碍物的移 动而运算障碍物对本车的危险的装置。例如， 在专利文献 1 中公开有一种对自动驾驶车辆 的行驶控制计划的安全性进行评价的行驶控制计划评价装置。专利文献 1 的行驶控制计划 评价装置具备 ： 在某时刻推定自动驾驶车辆的周边车辆有可能采取的行动的行动推定部 ； 基于某时刻的周边车辆的存在位置和由行动推定部推定出的行动， 而预测由某时刻开始的 未来的周边车辆的存在位置的存在位置预测部 ； 基于存在位置预测部所预测到的周边车辆 的存在位置和自动驾驶车辆的行驶控制计划的存在位置， 而评价行驶控制计划的安全性的 评价部。
行动推定部至少基于道路形状信息而推定周边车辆的行动， 因此专利文献 1 的行 驶控制计划评价装置例如能够基于行车道减少或弯路等信息来推定周边车辆可能采取的 行动。
现有技术文献
专利文献
专利文献 1 ： 日本特开 2008-117082 号公报
发明内容 然而， 在上述的技术中， 在推定周边车辆可能采取的行动时， 根据本车的状况、 周 边车辆的数目的不同， 而存在装置的运算负载变大或无法进行高精度的运算的可能性。
本发明考虑此种情况而作出， 其目的在于提供一种能够降低运算负载并实现高精 度的运算的车辆用周边监视装置。
本发明涉及一种车辆用周边监视装置， 其具备 ： 监视传感器， 其监视本车的周边的 障碍物 ； 状态检测单元， 其检测本车的行驶状态、 本车的行驶环境的状态及本车的驾驶员的 状态中的任一状态 ； 危险运算单元， 其利用由监视传感器取得的信息， 预测监视传感器监视 的障碍物的移动， 并基于预测到的障碍物的移动而运算障碍物对本车的危险， 其中， 危险运 算单元基于状态检测单元检测到的本车的行驶状态、 本车的行驶环境的状态及本车的驾驶 员的状态中的任一状态， 而变更对障碍物的移动进行预测的范围。
根据该结构， 由于车辆用周边监视装置具备 ： 监视传感器， 其监视本车的周边的障 碍物 ； 状态检测单元， 其检测本车的行驶状态、 本车的行驶环境的状态及本车的驾驶员的状 态中的任一状态 ； 危险运算单元， 其利用由监视传感器取得的信息， 预测监视传感器监视的 障碍物的移动， 并基于预测到的障碍物的移动而运算障碍物对本车的危险， 其中， 危险运算
单元基于状态检测单元检测到的本车的行驶状态、 本车的行驶环境的状态及本车的驾驶员 的状态中的任一状态， 而变更对障碍物的移动进行预测的范围， 因此， 考虑了本车的状况而 预测障碍物的移动， 从而能够减少运算负载， 并实现高精度的运算。
这种情况下， 优选的是， 危险运算单元基于状态检测单元检测到的本车的行驶状 态、 本车的行驶环境的状态及本车的驾驶员的状态中的任一状态， 而变更对监视传感器所 取得的信息进行利用的范围。
根据该结构， 由于危险运算单元基于状态检测单元检测到的本车的行驶状态、 本 车的行驶环境的状态及本车的驾驶员的状态中的任一状态， 而变更对监视传感器所取得的 信息进行利用的范围， 因此， 能够防止冗长地利用由监视传感器取得的信息的情况， 从而能 够进一步减少运算负载， 并实现更高精度的运算。
另外， 优选的是， 在监视传感器监视多个障碍物时， 危险运算单元基于状态检测单 元检测到的本车的行驶状态、 本车的行驶环境的状态及本车的驾驶员的状态中的任一状 态， 分别对障碍物设定优先度， 并按照该优先度来预测障碍物的移动。
根据该结构， 由于在监视传感器监视多个障碍物时， 危险运算单元基于状态检测 单元检测到的本车的行驶状态、 本车的行驶环境的状态及本车的驾驶员的状态中的任一状 态， 分别对障碍物设定优先度， 并按照该优先度来预测障碍物的移动， 因此， 即使在监视传 感器监视多个障碍物时， 也能够防止冗长地利用由监视传感器取得的信息的情况， 从而能 够进一步减少运算负载， 并实现更高精度的运算。
另外， 优选的是， 危险运算单元设定自然数 n， 预测存在于第 n-1 障碍物的周边且 距本车的距离比第 n-1 障碍物远的第 n 障碍物的移动， 并基于预测到的第 n 障碍物的移动 而预测第 n-1 障碍物的移动， 同样地基于第 n-1 ～第 2 障碍物的移动而分别依次预测第 n-2 ～第 1 障碍物的移动。
根据该结构， 由于危险运算单元设定自然数 n， 基于第 n ～第 2 障碍物的移动而分 别依次连续地预测第 n-1 ～第 1 障碍物的移动， 能够进行更高精度的运算。
这种情况下， 优选的是， 危险运算单元基于状态检测单元检测到的本车的行驶状 态、 本车的行驶环境的状态及本车的驾驶员的状态中的任一状态， 变更自然数 n 并分别依 次预测第 n ～第 1 所述障碍物的移动。
根据该结构， 由于危险运算单元基于状态检测单元检测到的本车的行驶状态、 本 车的行驶环境的状态及本车的驾驶员的状态中的任一状态， 变更自然数 n 并分别依次预测 第 n ～第 1 所述障碍物的移动， 因此， 根据本车的行驶状态等而变更从距本车远的障碍物连 续地预测障碍物的移动的范围， 从而能够进一步减少运算负载， 并实现更高精度的运算。
另外， 优选的是， 危险运算单元基于状态检测单元检测到的本车的行驶状态、 本车 的行驶环境的状态及本车的驾驶员的状态中的任一状态， 对存在于本车周边的多个第 1 障 碍物分别设定优先度， 按照该优先度变更自然数 n 并分别依次预测第 n ～第 1 障碍物的移 动。
根据该结构， 由于危险运算单元基于状态检测单元检测到的本车的行驶状态、 本 车的行驶环境的状态及本车的驾驶员的状态中的任一状态， 对存在于本车周边的多个第 1 障碍物分别设定优先度， 按照该优先度变更自然数 n 并分别依次预测第 n ～第 1 障碍物的 移动， 因此， 即使在本车的周边存在多个障碍物的情况下， 也能够根据优先度来变更从距本车远的障碍物连续地预测障碍物的移动的范围， 从而能够进一步减少运算负载， 并实现更 高精度的运算。
这种情况下， 优选的是， 危险运算单元对设定的优先度越高的第 1 障碍物设定越 大的自然数 n， 并分别依次预测第 n ～第 1 障碍物的移动。
在该结构中， 由于危险运算单元对设定的优先度越高的第 1 障碍物设定越大的自 然数 n， 并分别依次预测第 n ～第 1 障碍物的移动， 因此， 对于优先度越高的障碍物从距本车 远的障碍物连续地预测障碍物的移动的范围越变宽， 从而能够进一步减少运算负载， 并实 现更高精度的运算。
另外， 优选的是， 还具备能够接收来自作为障碍物的其他车的信息的其他车信息 接收单元， 危险运算单元基于通过其他车信息接收单元从其他车接收到的信息而预测其他 车的移动。
根据该结构， 由于还具备能够接收来自作为障碍物的其他车的信息的其他车信息 接收单元， 危险运算单元基于通过其他车信息接收单元从其他车接收到的信息而预测其他 车的移动， 因此， 将本车所取得的信息和来自其他车的信息合在一起而预测其他车的移动， 从而能够进一步减少运算负载， 并实现更高精度的运算。 另外， 优选的是， 还具备取得与本车行驶的道路相关的信息的道路信息取得单元， 危险运算单元基于道路信息取得单元取得的与本车行驶的道路相关的信息， 而变更对障碍 物的移动进行预测的范围。
根据该结构， 由于还具备取得与本车行驶的道路相关的信息的道路信息取得单 元， 危险运算单元基于道路信息取得单元取得的与本车行驶的道路相关的信息， 而变更对 障碍物的移动进行预测的范围， 因此， 基于例如行车道减少、 弯路等信息， 而能够推定其他 车可能采取的行动。
这种情况下， 优选的是， 道路信息取得单元取得与本车的周边的道路形状相关的 信息， 危险运算单元基于通过监视传感器取得的信息和道路信息取得单元取得的与本车的 周边的道路形状相关的信息， 而预测障碍物的移动， 其中， 所述障碍物是其他车。
根据该结构， 由于道路信息取得单元取得与本车的周边的道路形状相关的信息， 危险运算单元基于通过监视传感器取得的信息和道路信息取得单元取得的与本车的周边 的道路形状相关的信息， 而预测作为其他车的障碍物的移动， 因此， 基于行车道减少、 弯路 等信息， 而能够推定其他车可能采取的行动。
这种情况下， 优选的是， 还具备取得与其他车预定行驶的道路相关的信息的行驶 预定信息取得单元， 危险运算单元基于行驶预定信息取得单元取得的与其他车预定行驶的 道路相关的信息， 而预测其他车的移动。
根据该结构， 由于还具备取得与其他车预定行驶的道路相关的信息的行驶预定信 息取得单元， 危险运算单元基于行驶预定信息取得单元取得的与其他车预定行驶的道路相 关的信息， 而预测其他车的移动， 因此， 能够进一步减少运算负载， 并实现更高精度的运算。
发明效果
根据本发明的车辆用周边监视装置， 能够降低运算负荷并能够实现高精度的运 算。
附图说明 图 1 是表示第 1 实施方式的雷达巡航控制系统的结构的框图。
图 2 是表示本车的周围的安全区域和危险区域的俯视图。
图 3 是表示本车的周围的第 1 危险对象和第 2 危险对象的连续 ( 连锁 ) 的图。
图 4 是表示成为本车的周围的第 1 危险对象和第 2 危险对象的其他车的俯视图。
图 5 是表示第 1 实施方式的雷达巡航控制系统的动作的流程图。
图 6 是表示从本车观察到的当前的危险区域的俯视图。
图 7 是表示将考虑其他车的移动后的将来的危险区域的俯视图。
图 8 是表示第 2 实施方式的雷达巡航控制系统的结构的框图。
图 9 是表示按照道路种类设定的最大连续次数的表。
图 10 是表示第 3 实施方式的雷达巡航控制系统的结构的框图。
图 11 是表示第 3 实施方式的向其他车的优先度的决定方向的俯视图。
图 12 是表示第 5 实施方式的雷达巡航控制系统的结构的框图。
图 13 是表示第 5 实施方式的根据与道路形状相关的信息而预测其他车的移动的 方法的俯视图。
图 14 是表示第 5 实施方式的根据与其他车的行驶计划相关的信息而预测其他车 的移动的方法的俯视图。
具体实施方式
以下， 参照附图， 说明本发明的实施方式的车辆用周边监视装置。
在本发明的第 1 实施方式中， 将本发明的车辆的车辆用周边监视装置适用于雷达 巡航控制系统。雷达巡航控制系统也称为 ACC(Adaptive Cruise Control) 系统， 执行根据 设定车速及与先行车的设定车间距离 ( 车间时间 ) 的任一种而使本车辆行驶的 ACC 控制， 并用于辅助驾驶者的驾驶操作。
如图 1 所示， 第 1 实施方式的雷达巡航控制系统 10a 具备行车道识别传感器 11、 障 碍物识别传感器 12、 车辆状态量传感器 13、 危险运算单元 20、 警报单元 31、 控制单元 32 及 促动器 33。上述各设备分别通过车载 LAN 等连接。
行车道识别传感器 11 用于识别道路上的行车道区分线 ( 以下， 简称为白线 )。具 体而言， 行车道识别传感器 11 是相机等图像传感器。然而， 在行车道识别传感器 11 中能够 适用激光雷达等。
障碍物识别传感器 12 用于识别其他车等的存在于本车周边的障碍物。具体而言， 障碍物识别传感器 12 是毫米波雷达。然而， 可以在障碍物识别传感器 12 中适用相机等的 图像传感器或激光雷达等。
车辆状态量传感器 13 用于检测本车的车速、 加速度、 偏摆率、 转向角及本车的位 置等的车辆的状态量。具体而言， 车辆状态量传感器 13 具体而言是车速传感器、 加速度传 感器、 偏摆率传感器、 转向角传感器及 GPS(Global Positioning System) 等。
危险运算单元 20 基于由行车道识别传感器 11、 障碍物识别传感器 12 及车辆状态 量传感器 13 检测到的信息， 预测本车的周边的障碍物的移动， 并基于预测到的障碍物的移 动来运算该障碍物对本车的危险。危险运算单元 20 具有间接危险运算单元 21 和直接危险运算单元 22。如后所述， 间接危险运算单元 21 用于预测不会带来与本车直接接触等危险的作为间接危险对象的其 他车等的障碍物的移动。
如后所述， 直接危险运算单元 22 考虑由间接危险运算单元 21 预测到的间接危险 对象的移动， 而用于预测带来与本车直接接触等危险的直接危险对象即其他车等的障碍物 的移动。而且， 直接危险运算单元 22 用于运算被预测到移动的直接危险对象给本车带来的 危险。
警报单元 31 用于根据危险运算单元 20 运算出的障碍物的危险而对本车的驾驶员 发出警报。具体而言， 警报单元 31 可以适用蜂鸣器、 灯、 扬声器及显示器等。
控制单元 32 根据危险运算单元 20 运算出的障碍物的危险而驱动促动器 33， 并控 制本车的车速、 加速度及转向角等。具体而言， 促动器 33 是节气门促动器、 制动促动器及转 向促动器等。
以下， 说明本实施方式的雷达巡航控制系统 10a 的动作。在本实施方式中， 以辅助 本车的安全行驶为目的， 根据周围的状况而运算危险区域。根据运算出的危险区域而求出 适当的安全区域， 从而进行驾驶员的驾驶操作的辅助， 以便于使本车始终留在该安全区域 内。 如图 2 所示， 安全区域 AS 是指由本车 100 周边的其他车 201、 202、 本车 100 的行 驶区域周边的工作物、 及基于交通规则的行车道区分线等构成的除危险区域 AR 之外的本车 100 能够安全行驶的区域。伴随着本车 100 的周边的状况的变化， 危险区域 AR 移动进一步 扩大， 在侵蚀本车 100 的安全区域 AS 时， 为了确保必要的安全区域 AS， 而需要控制本车 100 的行驶状态。
例如， 在图 2 的例子中， 伴随着存在于本车辆 100 正面的其他车辆 ( 先行车 )201 的减速而本车 100 前方的安全区域 AS 减少时， 本车 100 也进行减速， 从而需要在本车 100 的 前方确保充分的安全区域 AS。
危险区域 AR 根据取决于当前的周边车辆的状态及道路环境等的常规的危险和以 当前的周边车辆的状态 ( 速度或方向 ) 为基础所预测的将来的危险来求出。然而， 将来的 危险是根据当前的物理信息而求出的值， 因此难以预测运动中未表现的潜在的危险。 因此， 在发生其他车 200 的急加塞急减速等时， 有可能难以对这些情况进行充分的应对。
因此， 在本实施方式中， 在得到实际的物理信息之前， 通过预测周边车辆的将来的 动作或当前未检测的新障碍物引起的危险， 而求出将来的危险。即， 在本实施方式中， 立足 于本车 100 的周边的其他车 201 等的视点， 求出其他车 201 等的周边的危险， 从而预测其他 车 201 等的将来的行动。由此， 预测将来的本车 100 的周边的危险区域 AR， 重新求出本车 100 的安全区域 AS。
如图 3 所示， 通过从第 2 危险对象向本车 100 的周边的第 1 危险对象依次连续性 地运算危险， 而能够预测出可靠性更高的将来的本车 100 周边的危险区域 AR。在此， 如图 4 所示， 第 1 危险对象 R1 是在本车 100 的周边， 各方角的最接近本车 100 的其他车 201、 201。 而且， 第 2 危险对象 R2 是比第 1 危险对象 R1 距本车 100 的距离远， 从第 1 危险对象 R1 的 其他车 201、 202 观察到的在周边车辆的各方角的最接近车辆 203、 204。
危险对象 R1 等除了车辆以外， 还以人、 自行车、 机动二轮车及结构物等作为存在
于道路上或道路周边的能成为事故原因的对象。而且， 危险对象 R1 等既可以移动， 也可以 像停车的车辆那样停止。而且， 关于任意的自然数 n， 从第 1 危险对象 R1 到第 n 危险对象 Rn， 基于本车 100 的行驶状态、 本车 100 的行驶环境的状态及本车 100 的驾驶员的状态， 而 能够求出其该危险区域 A R。
如图 5 所示， 在本车 100 行驶时， 危险运算单元 20 通过行车道识别传感器 11、 障 碍物识别传感器 12 及车辆状态量传感器 13， 来检测本车 100 的周边的危险对象及本车 100 的状况 (S11)。 行车道识别传感器 11 以图像传感器的输出为基础而识别本车 100 所行驶的 行车道及该行车道上的本车 100 的位置。由此， 运算本车 100 脱离行车道的危险。需要说 明的是， 图 5 的工序在本车 100 的行驶中每隔 10m 秒～ 1 秒反复执行。
障碍物识别传感器 12 识别本车 100 周边的障碍物。通过考虑车辆状态量传感器 13 所检测的本车 100 的速度、 加速度、 偏摆率、 转向角及本车的位置等， 而取得与障碍物的 相对速度、 相对距离、 相对加速度等物理信息。根据这些信息而求出障碍物的对本车 100 的 接近程度， 因此能够运算障碍物与本车 100 接触的危险。
作为障碍物与本车 100 接触的危险， 使用 TTC(Time To Collision ： 相对距离除以 相对速度而得到的值 )。对于 TTC 阶段性地设定阈值， 根据该阈值而判断危险程度。为了运 算危险， 除了 TTC 以外， 也可以单纯地将与障碍物的相对距离、 相对速度及障碍物的尺寸等 组合进行运算。
危险运算单元 20 运算第 1 危险对象 R1 的危险 (S12)。在此， 如图 6 所示， 设想在 本车 100 的前方存在有在与本车 100 的行驶行车道相邻的行车道上行驶的其他车 201 的状 况。在其他车 201 的前方存在有在同一行车道上行驶的其他车 202。危险运算单元 20 通过 障碍物识别传感器 12， 而识别其他车 201 作为第 1 危险对象 R1， 并识别其他车 202 作为第 2 危险对象 R2。危险运算单元 20 的间接危险运算单元 21 立足于第 1 危险对象 R1 即其他 车 201 的视点， 而运算其他车 201 相对于周边的障碍物的危险及其他车 201 相对于行驶环 境的危险。
如图 6 所示， 第 1 危险对象 R1 即其他车 201 接近第 2 危险对象 R2 即其他车 202 且 其他车 201 的前方的危险增大时 (S13)， 间接危险单元 21 将第 1 危险对象 R1 即其他车 201 的将来的行动推定为在同一行车道内减速或向相邻行车道进行行车道变更的概率变高。
危险运算单元 20 的直接危险运算单元 22 将间接危险单元 21 的运算结果置换成 本车 100 的视点， 预测第 1 危险对象 R1 即其他车 201 向本车 100 的左侧接近或向本车 100 的前方加塞的情况。因此， 如图 7 所示， 直接危险运算单元 22 基于该预测， 而形成将本车 100 的将来预测的危险区域 AR 修正后的危险区域 AR’ (S14)。在图 7 的情况下， 考虑将来预 测的危险区域 AR 时， 需要进行抑制本车 100 的向左行车道的行车道变更或向前方的加速那 样的行驶辅助。因此， 危险运算单元 20 根据警报单元 31 的通知或控制单元 32 对本车 100 的行驶控制， 而抑制本车 100 的向左行车道的行车道变更或向前方的加速。
根据本实施方式， 一种车辆用周边监视装置， 具备 ： 监视本车 100 的周边的障碍物 的障碍物识别传感器 12 ； 检测本车 100 的行驶状态的行车道识别传感器 11 及车辆状态量 传感器 13 ； 利用由障碍物识别传感器 12 取得的信息， 而预测障碍物的移动， 并基于预测到 的障碍物的移动而运算障碍物对本车 100 的危险的危险运算单元 20， 其中， 危险运算单元 20 基于行车道识别传感器 11 及车辆状态量传感器 13 所检测到的本车 100 的行驶状态， 而变更预测障碍物的移动的范围， 因此将本车 100 的状况考虑在内而预测障碍物的移动， 从 而能够减少运算负载并实现高精度的运算。
另外， 根据本实施方式， 危险运算单元 20 基于距本车的距离较远的第 2 危险对象 R2 的障碍物的移动， 依次、 连续地预测距本车的距离较近的第 1 危险对象 R1 的障碍物的移 动， 从而能够进行更高精度的运算。
以下， 说明本发明的第 2 实施方式。如图 8 所示， 在本实施方式的雷达巡航控制系 统 10b 中， 具有 ： 识别本车 100 的行驶环境的行驶环境识别单元 41 ； 连续地决定运算周边车 辆的危险时的连续次数的连续范围决定单元 42。
行驶环境识别单元 41 需要识别包含本车 100 在内的周边车辆能以何种程度复杂 变化。因此， 行驶环境识别单元 41 识别并输出本车 100、 周边车辆进行行驶的道路种类。如 图 9 所示， 按照道路种类而预先分配常数作为最大连续次数。行驶环境识别单元 41 输出与 识别出的道路种类相应的常数。需要说明的是， 除了图 9 的道路种类之外， 行驶环境识别单 元 41 也可以识别时间段、 天气、 交通拥堵信息及特定地域等信息作为本车 100 的行驶环境， 同样地按照识别的时间段等输出分配的常数作为最大连续次数。
连续范围决定单元 42 将行驶环境识别单元 41 的输出值作为最大连续次数， 对应 于周边的状况而适当输出连续次数。例如， 从行驶环境识别单元 41 输出的最大连续次数是 图 9 的与一般市区道路对应的 “2” 时， 在第 1 危险对象 R1 即其他车 201 与第 2 危险对象 R2 即其他车 202 的车间距离长时， 设定 “1” 作为连续次数。 危险运算单元 20 根据连续范围决定单元 42 所决定的连续次数而与上述第 1 实施 方式同样地运算本车 100 周围的障碍物的危险。例如， 当连续范围决定单元 42 所决定的连 续次数为 “2” 时， 危险运算单元 20 通过依次、 连续地运算第 3 至第 1 危险对象的危险， 而运 算第 1 危险对象 R1 的危险。而且， 当连续范围决定单元 42 所决定的连续次数为 “1” 时， 危 险运算单元 20 通过依次、 连续地运算第 2 至第 1 危险对象的危险， 而运算第 1 危险对象 R1 的危险。
根据本实施方式， 危险运算单元 20 基于行驶环境识别单元 41 所检测到的本车 100 的行驶环境的状态， 而变更利用障碍物识别传感器 12 所取得的信息的范围即连续范围， 因 此能够防止冗长地利用由障碍物识别传感器 12 所取得的信息， 从而能够进一步减少运算 负载， 并实现更高精度的运算。
尤其是根据本实施方式， 危险运算单元 20 基于行驶环境识别单元 41 所检测到的 本车 100 的行驶环境的状态， 变更连续范围并分别依次预测作为第 n 危险对象至第 1 危险 对象的障碍物的移动， 因此根据本车 100 的行驶环境而变更从距本车 100 远的障碍物连续 ( 连锁 ) 地预测障碍物的移动的范围， 因此能够进一步减少运算负载， 并能够实现更高精度 的运算。
以下， 说明本发明的第 3 实施方式。如图 10 所示， 在本实施方式的雷达巡航控制 系统 10c 中， 具备驾驶员对脸 / 视线传感器 14。具体而言， 驾驶员对脸 / 视线传感器 14 是 对相机等拍摄到的驾驶者的头部的图像进行图案识别， 并检测驾驶者的眼球的移动及视线 方法的传感器。
如图 11 所示， 在本车 100 的周边存在多个其他车 201 ～ 205 时， 在本实施方式的雷 达巡航控制系统 10c 中， 危险运算单元 20 对于成为第 1 危险对象 R1 的其他车 201 ～ 203，
按照特别需要加强注意预测的行动的顺序来设置优先度。
优先度在距本车 100 经过一定时间后的位置 P 的相对距离越接近、 接近本车 100 的相对速度越增加时设定得越高。而且， 优先度在越接近由驾驶员对脸 / 视线传感器 14 检 测的驾驶员的视线方向时设定得越低， 越远设定得越高。本车 100 的经过一定时间后的位 置 P 根据由车辆状态量传感器 13 所检测的本车 100 的车速、 由行驶环境识别单元 41 所检 测到的本车 100 行驶的道路种类等进行变更。
危险运算单元 20 对应于设定的优先度而变更连续次数并与上述第 1 及第 2 实施 方式同样地运算本车 100 周围的障碍物的危险。例如， 在连续范围决定单元 42 所决定的连 续次数为 “1” 时， 对于距本车 100 的距离近的其他车 202， 危险运算单元 20 将连续次数变更 为 “2” ， 通过依次、 连续地运算第 3 至第 1 危险对象的危险， 而运算其他车 202 的危险。而 且， 对于距本车 100 的距离远且在驾驶员的视线方向的其他车 201， 危险运算单元 20 将连续 次数变更为 “0” ， 仅运算其他车 201 的危险。
根据本实施方式， 当障碍物识别传感器 12 监视多个障碍物时， 危险运算单元 20 基 于由车辆状态量传感器 13 检测到的本车 100 的行驶状态及由驾驶员对脸 / 视线传感器 14 检测到的本车 100 的驾驶员的视线方向而分别对障碍物设定优先度， 按照该优先度来预测 障碍物的移动， 因此障碍物识别传感器 12 即使在监视多个障碍物时， 也能够防止冗长地利 用由障碍物识别传感器 12 取得的信息， 从而能够进一步减少运算负载， 并实现更高精度的 运算。 另外， 根据本实施方式， 危险运算单元 20 基于车辆状态量传感器 13 所检测到的本 车 100 的行驶状态及由驾驶员对脸 / 视线传感器 14 检测到的本车 100 的驾驶员的视线方 向， 而对存在于本车 100 周边的多个第 1 危险对象 R1 的障碍物分别设定优先度， 按照该优 先度变更连续次数并分别依次预测第 n 危险对象至第 1 危险对象的障碍物的移动， 因此即 使在本车 100 的周边存在多个障碍物的情况下， 也能够根据优先度而变更从距本车 100 远 的障碍物连续地预测障碍物的移动的范围， 因此能够进一步减少运算负载， 且能够实现更 高精度的运算。
而且在本实施方式中， 危险运算单元 20 对设定的优先度越高的第 1 危险对象 R1 的障碍物， 越多地设定连续次数， 并分别依次预测第 n 危险对象至第 1 危险对象的障碍物的 移动， 因此优先度越高的障碍物， 从距本车 100 远的障碍物连续地预测障碍物的移动的范 围越宽， 因此能够进一步减少运算负载， 并能够够实现更高精度的运算。
以下， 说明本发明的第 4 实施方式。在本实施方式中， 设想多个相邻行驶的车辆彼 此搭载上述第 1 ～ 3 实施方式的雷达巡航控制系统 10a ～ 10c， 且搭载能够进行车车间通 信或路车间通信的通信机的情况。这种情况下， 多个车辆彼此将由各个雷达巡航控制系统 10a 运算的危险的结果对其他车发送。由此， 多个车辆彼此可以共有运算出的危险。
关于作为一个本车 100 的第 1 危险对象的其他车 201 等， 当存在判定为达到危险 高的水平的其他车 202 等时， 危险运算单元 20 如上述第 1 实施方式那样增大本车 100 的将 来的危险。
根据本实施方式， 危险运算单元 20 基于通过能够进行车车间通信或路车间通信 的通信机而从其他车 201 等接收到的信息来预测其他车 201 等的移动， 因此将本车 100 所 取得的信息和来自其他车 201 等的信息合在一起而预测其他车 201 等的移动， 从而能够进
一步减少运算负载， 并实现更高精度的运算。
以下， 说明本发明的第 5 实施方式。如图 12 所示， 本实施方式的雷达巡航控制系 统 10d 具备导航系统 50， 该导航系统 50 具有 GPS51 及地图 DB52。而且， 雷达巡航控制系统 10d 具备周边车辆行驶路线信息取得单元 61。
如图 13 所示， 导航系统 50 能够通过地图 DB52 取得与存在于本车 100 的前方的交 叉点相关的信息作为道路信息。危险运算单元 20 根据本车 100 的前方的作为第 1 危险对 象 R1 的其他车 201 与本车 100 的相对距离、 相对速度及与交叉点相关的信息， 而预测其他 车 201 通过交叉点的时间。
这种情况下， 危险运算单元 20 能够预测比从交叉点进入的进入车辆先行的其他 车 201 进行减速的情况。因此， 危险运算单元 20 以增加前方的危险作为本车 100 的将来的 危险， 并预先比交叉点以外的地域增大与其他车 201 的车间距离的方式控制警报单元 31 及 控制单元 32。
另外， 周边车辆行驶路线信息取得单元 61 通过车车间通信或路车间通信， 而能够 从其他车 201 接收其他车 201 的行驶计划。这种情况下， 如图 14 所示， 例如， 周边车辆行驶 路线信息取得单元 61 取得第 1 危险对象即其他车 201 的行驶计划的行驶方向为直线前进 这一信息时， 其他车 201 向左行车道进行行车道变更的可能性增大。 因此， 危险运算单元 20 以预先增加本车 100 的前方的将来的危险并根据需要而使本车 100 减速的方式控制警报单 元 31 及控制单元 32。 根据本实施方式， 还具备取得与本车 100 行驶的道路相关的信息的导航系统 50， 危险运算单元 20 基于导航系统 50 取得的与本车 100 行驶的道路相关的信息， 而变更预测 障碍物的移动的范围， 因此例如能够基于行车道减少或弯路等信息， 来推定其他车 201 可 能采取的行动。
另外， 根据本实施方式， 导航系统 50 取得与本车 100 的周边的道路形状相关的信 息， 危险运算单元 20 基于由障碍物识别传感器 12 取得的信息和导航系统 50 所取得的与本 车 100 的周边的道路形状相关的信息， 而预测其他车 201 的移动， 因此能够基于行车道减 少、 弯路等信息， 来推定其他车 201 可能采取的行动。
而且根据本实施方式， 还具备取得与其他车 201 预定行驶的道路相关的信息的周 边车辆行驶路线信息取得单元 61， 危险运算单元 20 基于周边车辆行驶路线信息取得单元 61 取得的与其他车 201 预定行驶的道路相关的信息， 而预测其他车 201 的移动， 因此能够进 一步减少运算负载， 并能够实现更高精度的运算。
以上， 说明了本发明的实施方式， 但本发明并未限定为上述实施方式而能够进行 各种变形。
工业实用性
本发明能够提供一种减少运算负载并实现高精度的运算的车辆用周边监视装置。
符号说明 ：
10a ～ 10d 雷达巡航控制系统
11 行车道识别传感器
12 障碍物识别传感器
13 车辆状态量传感器
14 驾驶员对脸 / 视线传感器 20 危险运算单元 21 间接危险运算单元 22 直接危险运算单元 31 警报单元 32 控制单元 33 促动器 41 行驶环境识别单元 42 连续范围决定单元 50 导航系统 51GPS 52 地图 DB 61 周边车辆行驶路线信息取得单元