JP7353239B2 - Motion prediction device and motion prediction program - Google Patents
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Description
本発明は、動き予測装置、及び動き予測プログラムに関する。 The present invention relates to a motion prediction device and a motion prediction program.
特許文献1~特許文献5は、車両と移動物との衝突を回避等する技術を開示する。 Patent Documents 1 to 5 disclose techniques for avoiding collisions between vehicles and moving objects.
従来の動き予測装置は、上記した特許文献1~特許文献5に開示された技術と同様に、車両SRと歩行者HKとの衝突を回避すべく、以下の動作を行う。 Similar to the techniques disclosed in Patent Documents 1 to 5 described above, the conventional motion prediction device performs the following operations in order to avoid a collision between vehicle SR and pedestrian HK.
まず、図12(A)に示されるように、建造物TS及び横断歩道CWの近くにいる歩行者HKの現在の位置、建造物TSの位置、及び、横断歩道CWの位置を検出する。 First, as shown in FIG. 12A, the current position of the pedestrian HK near the building TS and the crosswalk CW, the position of the building TS, and the position of the crosswalk CW are detected.
次に、図12(B)に示されるように、検出された歩行者HKの現在の位置を表す複数の基準点KJ101~KJ105を抽出する。 Next, as shown in FIG. 12(B), a plurality of reference points KJ101 to KJ105 representing the current position of the detected pedestrian HK are extracted.
最後に、図12(C)に示されるように、抽出された複数の基準点KJ101~KJ105に基づき、かつ、建造物TSの位置及び横断歩道CWの位置を考慮し、歩行者HKの複数の今後の動きUG101~UG105を予測する。 Finally, as shown in FIG. 12(C), based on the multiple extracted reference points KJ101 to KJ105 and considering the position of the building TS and the position of the crosswalk CW, the pedestrian HK's Predict future movements of UG101 to UG105.
しかしながら、従来の動き予測装置は、車両SRの進行方向SHについての距離を正確に測定することが困難であることに理由に、図12を参照して説明した上記の動作とは相違して、以下の動作を行うことがある。 However, the conventional motion prediction device differs from the above operation described with reference to FIG. 12 because it is difficult to accurately measure the distance in the traveling direction SH of the vehicle SR. The following actions may occur.
図13は、従来の動き予測装置の動作(起こり得る動作)を示す。 FIG. 13 shows the operation (possible operation) of a conventional motion prediction device.
図13(A)に示されるように、歩行者HKが、建造物TS及び横断歩道CWの近くにいるとき、歩行者HKが、車両SRの進行方向SHについて車両SRから遠い位置ITにいると、誤検出する。 As shown in FIG. 13(A), when the pedestrian HK is near the building TS and the crosswalk CW, the pedestrian HK is at a position IT far from the vehicle SR in the traveling direction SH of the vehicle SR. , false positive.
上記した誤検出にも拘わらず、図13(B)に示されるように、図12(B)と同様にして、誤検出された位置ITを表す複数の基準点KJ201~KJ205を抽出する。 Despite the above-described erroneous detection, as shown in FIG. 13(B), a plurality of reference points KJ201 to KJ205 representing the erroneously detected position IT are extracted in the same manner as in FIG. 12(B).
最後に、図13(C)に示されるように、図12(C)と同様にして、基準点KJ201~KJ205に基づき、かつ、建造物TSの位置及び横断歩道CWの位置を考慮し、歩行者HKの複数の今後の動きUG201~UG205を予測する。 Finally, as shown in FIG. 13(C), similar to FIG. 12(C), based on the reference points KJ201 to KJ205 and considering the position of the building TS and the position of the crosswalk CW, HK's future movements UG201 to UG205 are predicted.
上述したように、従来の動き予測装置は、車両SRの進行方向SHの距離の測定の困難性に起因して、歩行者HKの複数の今後の動きUG101~UG105を正確に予測することができないことがあった。 As described above, the conventional motion prediction device cannot accurately predict the plurality of future movements UG101 to UG105 of the pedestrian HK due to the difficulty in measuring the distance in the traveling direction SH of the vehicle SR. Something happened.
本発明の目的は、歩行者の複数の今後の動きの状況を正確に予測することができる動き予測装置及び動き予測プログラムを提供することにある。 An object of the present invention is to provide a motion prediction device and a motion prediction program that can accurately predict multiple future movement situations of pedestrians.
上記した課題を解決すべく、本発明に係る第1の動き予測装置及び動き予測プログラムは、車両が進行する進行方向に存在する可動物の現在の位置を検出することと、前記可動物の今後の動きを制限可能な障害物を検出することと、前記可動物が置かれた環境を検出することと、前記可動物が前記障害物内にいる可能性があることが検出されたとき、前記検出された可動物の現在の位置を、前記車両に近付く方向に、かつ、前記障害物の外の位置に、仮想的に移動させることと、前記移動された可動物の現在の位置、前記障害物の位置、及び、前記環境の位置に基づき、前記可動物の複数の今後の動きを予測することと、前記予測された可動物の複数の今後の動きに基づき、前記可動物の今後の動きの状況を表示することと、を含む。 In order to solve the above problems, a first motion prediction device and a motion prediction program according to the present invention detect the current position of a movable object existing in the direction of travel of a vehicle, and detect the future position of the movable object. detecting an obstacle that can restrict the movement of the movable object; detecting an environment in which the movable object is placed; and when it is detected that the movable object may be within the obstacle; Virtually moving the current position of the detected movable object in a direction approaching the vehicle and to a position outside the obstacle; and controlling the current position of the moved movable object and the obstacle. predicting a plurality of future movements of the movable object based on the position of the object and the position of the environment; and based on the predicted future movements of the movable object, the future movement of the movable object. and displaying the status of.
本発明に係る第2の動き予測装置及び動き予測プログラムは、車両が進行する進行方向に存在する可動物の現在の位置を検出することと、前記可動物の今後の動きを制限可能な障害物を検出することと、前記可動物が置かれた環境を検出することと、前記可動物が前記障害物内にいる可能性があることが検出されたとき、前記検出された可動物の現在の位置を、前記車両に近付く方向に、かつ、前記障害物の外の位置に、仮想的に移動させることと、前記移動された可動物の現在の位置、前記障害物の位置、及び、前記環境の位置に基づき、前記可動物の複数の今後の動きを予測することと、前記車両の進行と、前記予測された可動物の複数の今後の動きのうち、少なくとも1つの今後の動きとが相互に交差をするであろうとき、前記車両が前記交差を回避することを支援することと、を含む。 A second motion prediction device and a motion prediction program according to the present invention detect the current position of a movable object existing in the direction of travel of a vehicle, and detect obstacles that can restrict future movement of the movable object. detecting the environment in which the movable object is placed; and when it is detected that the movable object may be within the obstacle, detecting the current state of the detected movable object; Virtually moving the position in a direction approaching the vehicle and to a position outside the obstacle; and the current position of the moved movable object, the position of the obstacle, and the environment. predicting a plurality of future movements of the movable object based on the position of the movable object; and predicting a plurality of future movements of the movable object based on the positions of assisting the vehicle to avoid the intersection when the vehicle is about to make an intersection.
本発明に係る第3の動き予測装置及び動き予測プログラムは、一の車両が進行する進行方向、及び、前記一の車両に対向する他の車両が進行する進行方向に存在する可動物の現在の位置を検出すことと、前記可動物の今後の動きを制限可能な障害物を検出することと、前記可動物が置かれた環境を検出することと、前記可動物が前記障害物内にいる可能性があることが検出されたとき、前記検出された可動物の現在の位置を、前記一の車両に近付く方向に、かつ、前記障害物の内外に跨る位置に、仮想的に移動させることと、前記移動された可動物の現在の位置、前記障害物の位置、及び、前記環境の位置に基づき、前記可動物の複数の今後の動きを予測することと、前記予測された可動物の複数の今後の動きに基づき、前記可動物の今後の動きの状況を表示することと、を含む。 A third motion prediction device and a motion prediction program according to the present invention provide information about the current state of a movable object existing in the direction in which one vehicle is traveling and in the direction in which another vehicle facing the one vehicle is traveling. detecting the position of the movable object; detecting an obstacle that can restrict future movement of the movable object; detecting an environment in which the movable object is placed; and whether the movable object is within the obstacle. When a possibility is detected, the current position of the detected movable object is virtually moved in a direction approaching the one vehicle and to a position straddling the inside and outside of the obstacle. and predicting a plurality of future movements of the movable object based on the current position of the moved movable object, the position of the obstacle, and the position of the environment; and displaying a future movement status of the movable object based on a plurality of future movements.
本発明に係る第4の動き予測装置及び動き予測プログラムは、一の車両が進行する進行方向、及び、前記一の車両に対向する他の車両が進行する進行方向に存在する可動物の現在の位置を検出することと、前記可動物の今後の動きを制限可能な障害物を検出することと、前記可動物が置かれた環境を検出することと、前記可動物が前記障害物内にいる可能性があることが検出されたとき、前記検出された可動物の現在の位置を、前記一の車両に近付く方向に、かつ、前記障害物の内外に跨る位置に、仮想的に移動させることと、前記移動された可動物の現在の位置、前記障害物の位置、及び、前記環境の位置に基づき、前記可動物の複数の今後の動きを予測することと、前記一の車両の進行及び前記他の車両の進行のうち、少なくとも1つの車両の進行と、前記予測された可動物の複数の今後の動きのうち、少なくとも1つの今後の動きとが相互に交差をするであろうとき、前記1つの車両が前記交差を回避することを支援することと、を含む。 A fourth motion prediction device and a motion prediction program according to the present invention provide a fourth motion prediction device and a motion prediction program for detecting the current state of a movable object existing in a direction in which one vehicle is traveling and in a direction in which another vehicle facing the one vehicle is traveling. detecting the position of the movable object; detecting an obstacle that can restrict future movement of the movable object; detecting an environment in which the movable object is placed; and whether the movable object is within the obstacle. When a possibility is detected, the current position of the detected movable object is virtually moved in a direction approaching the one vehicle and to a position straddling the inside and outside of the obstacle. and predicting future movements of the plurality of movable objects based on the current position of the moved movable object, the position of the obstacle, and the position of the environment; When the progress of at least one vehicle among the progresses of the other vehicles and at least one future movement of the plurality of predicted future movements of the movable object will intersect with each other; and assisting the one vehicle to avoid the intersection.
本発明に係る第5の動き予測装置及び動き予測プログラムは、上記した第1~第4の動き予測装置及び動き予測プログラムであり、前記予測された可動物の複数の今後の動きのうちの一の今後の動きが、前記障害物により制限されるとき、前記一の今後の動きに代わる、代替の今後の動きを補完することを更に含む。 A fifth motion prediction device and a motion prediction program according to the present invention are the first to fourth motion prediction devices and motion prediction programs described above, and are one of the predicted future movements of the movable object. The method further includes supplementing an alternative future movement in place of the one future movement when the future movement of the first one is restricted by the obstacle.
本発明に係る第6の動き予測装置及び動き予測プログラムは、上記した第5の動き予測装置及び動き予測プログラムであり、前記補完として、同一楕円から生成された焦点である、前記予測された可動物の今後の動きによる到達点間を結ぶ線分の長さが、予め定められた閾値を超える場合、前記線分上に前記代替の今後の動きによる到達点を生成する。 A sixth motion prediction device and motion prediction program according to the present invention are the fifth motion prediction device and motion prediction program described above, and as the complement, the predicted motion prediction device and the motion prediction program are When the length of a line segment connecting points reached by the animal's future movement exceeds a predetermined threshold, a point reached by the alternative future movement is generated on the line segment.
本発明に係る第1の動き予測装置及び動き予測プログラムによれば、前記検出された可動物の現在の位置を、前記車両に近付く方向に、かつ、前記障害物の外の位置に、仮想的に移動させ、更に、前記可動物の今後の動きの状況を表示する。これにより、前記移動及び前記表示を行わない従来技術に比して、前記可動物の今後の動きの状況をより正確に予測し、かつ、より正確に認識させることができる。 According to the first motion prediction device and motion prediction program according to the present invention, the current position of the detected movable object is virtually moved in a direction approaching the vehicle and to a position outside the obstacle. Furthermore, the future movement status of the movable object is displayed. This makes it possible to predict the future movement of the movable object more accurately and to recognize it more accurately than in the prior art in which the movement and display are not performed.
本発明に係る第2の動き予測装置及び動き予測プログラムによれば、前記検出された可動物の現在の位置を、前記車両に近付く方向に、かつ、前記障害物の外の位置に、仮想的に移動させ、更に、前記車両が前記交差を回避することを支援する。これにより、前記移動及び前記支援を行わない従来技術に比して、前記可動物の今後の動きの状況をより正確に予測し、かつ、前記交差の回避をより的確に支援することができる。 According to the second motion prediction device and motion prediction program according to the present invention, the current position of the detected movable object is virtually moved in a direction approaching the vehicle and to a position outside the obstacle. and further assist the vehicle in avoiding the intersection. This makes it possible to predict the future movement of the movable object more accurately and to more accurately support the avoidance of the intersection, compared to the conventional technology that does not perform the movement and support.
本発明に係る第3の動き予測装置及び動き予測プログラムによれば、前記検出された可動物の現在の位置を、前記一の車両に近付く方向に、かつ、前記障害物の内外に跨る位置に、仮想的に移動させ、更に、前記可動物の今後の動きの状況を表示する。これにより、前記移動及び前記表示を行わない従来技術に比して、前記一の車両の観点、及び前記他の車両の観点という両者の観点から、前記可動物の今後の動きの状況をより正確に予測し、かつ、より正確に認識させることができる。 According to the third motion prediction device and motion prediction program according to the present invention, the current position of the detected movable object is set in a direction approaching the one vehicle and at a position straddling the inside and outside of the obstacle. , to virtually move the movable object, and further to display the future movement status of the movable object. This makes it possible to more accurately determine the future movement of the movable object from both the perspective of the one vehicle and the perspective of the other vehicle, compared to conventional technology that does not perform the movement and display. can be predicted and recognized more accurately.
本発明に係る第4の動き予測装置及び動き予測プログラムによれば、前記検出された可動物の現在の位置を、前記一の車両に近付く方向に、かつ、前記障害物の内外に跨る位置に、仮想的に移動させ、更に、前記1つの車両が前記交差を回避することを支援する。これにより、前記移動及び前記支援を行わない従来技術に比して、前記一の車両の観点、及び前記他の車両の観点という両者の観点から、前記可動物の今後の動きの状況をより正確に予測し、かつ、前記交差の回避をより的確に支援することができる。 According to the fourth motion prediction device and motion prediction program according to the present invention, the current position of the detected movable object is set in a direction approaching the one vehicle and at a position straddling the inside and outside of the obstacle. , virtually moving and further assisting said one vehicle to avoid said intersection. This makes it possible to more accurately determine the future movement of the movable object from both the perspective of the one vehicle and the perspective of the other vehicle, compared to conventional technology that does not perform the movement and support. It is possible to predict the intersection and more accurately support the avoidance of the intersection.
本発明に係る第5の動き予測装置及び動き予測プログラムによれば、前記一の今後の動きに代わる、代替の今後の動きを補完する。これにより、前記補完を行わない従来技術に比して、前記可動物の今後の動きの状況をより正確に予測することができる。 According to the fifth motion prediction device and motion prediction program according to the present invention, an alternative future movement is supplemented in place of the first future movement. As a result, the future movement of the movable object can be predicted more accurately than in the prior art that does not perform the interpolation.
本発明に係る第6の動き予測装置及び動き予測プログラムによれば、前記線分上に前記代替の今後の動きによる到達点を生成することにより、前記代替の今後の動きを補完することができる。 According to the sixth motion prediction device and motion prediction program according to the present invention, it is possible to complement the alternative future movement by generating a destination point according to the alternative future movement on the line segment. .
本発明に係る動き予測装置の実施形態について説明する。 An embodiment of a motion prediction device according to the present invention will be described.
〈実施形態〉
実施形態の動き予測装置について説明する。
<Embodiment>
A motion prediction device according to an embodiment will be described.
〈車両、可動物、障害物、及び環境間の位置関係〉
図1は、実施形態の車両、可動物、障害物、及び環境間の関係を示す。
<Positional relationships among vehicles, movable objects, obstacles, and environment>
FIG. 1 shows the relationship between a vehicle, a movable object, an obstacle, and an environment in an embodiment.
図1に示されるように、車両SR(A)が、進行方向SHに沿って進行している。車両SR(A)の対向車である車両SR(B)が、進行方向SHの反対方向に沿って進行している。 As shown in FIG. 1, vehicle SR(A) is traveling along traveling direction SH. Vehicle SR (B), which is an oncoming vehicle of vehicle SR (A), is traveling in the opposite direction to the traveling direction SH.
『可動物』の一例である歩行者HKが、歩行者HKの今後の動きを制限可能な『障害物』の一例である建造物TS、及び、歩行者HKの今後の動きを予測するために役立つ『環境』の一例である横断歩道CWの近くに存在する。ここで、『障害物』は、建造物TSの他には、例えば、路側物(例えば、植栽)、駐車車両(特に、大型の駐車車両)を含み、また、『環境』は、横断歩道CWの他には、例えば、路面標示、信号機を含む。 In order to predict the future movement of the pedestrian HK, which is an example of a "movable object," and the building TS, which is an example of an "obstacle" that can restrict the future movement of the pedestrian HK. It exists near a crosswalk CW, which is an example of a useful "environment." Here, in addition to the building TS, "obstacles" include, for example, roadside objects (e.g., plants), parked vehicles (especially large parked vehicles), and "environment" refers to crosswalks. In addition to CW, examples include road markings and traffic lights.
車両SR(A)、SR(B)には、それぞれ、カメラCM(A)、CM(B)が搭載されている。建造物TSには、カメラCM(TS)が設置されている。 Vehicles SR (A) and SR (B) are equipped with cameras CM (A) and CM (B), respectively. A camera CM (TS) is installed in the building TS.
〈実施形態の構成〉
図2は、実施形態の動き予測装置UYSの構成を示す。動き予測装置UYSは、車両SR(A)、SR(B)の車内に搭載されるか、建造物TSの屋上に設置されるか、横断歩道CWの近傍に設置されるかを問わない。動き予測装置UYSは、また、車両SR(A)、SR(B)の車内、建造物TSの屋上、及び、横断歩道CWの近傍に分散的に配置されてもよい。
<Configuration of embodiment>
FIG. 2 shows the configuration of the motion prediction device UYS of the embodiment. It does not matter whether the motion prediction device UYS is installed inside the vehicle SR(A) or SR(B), installed on the roof of the building TS, or installed near the crosswalk CW. The motion prediction device UYS may also be disposed in a distributed manner inside the vehicles SR(A) and SR(B), on the rooftop of the building TS, and near the crosswalk CW.
以下、実施形態の動き予測装置UYSの構成について、図2を参照して説明する。 The configuration of the motion prediction device UYS according to the embodiment will be described below with reference to FIG. 2.
実施形態の動き予測装置UYSは、図2に示されるように、入力部1と、CPU2(Central Processing Unit)と、出力部3と、記憶媒体4と、メモリ5と、を含む。 The motion prediction device UYS of the embodiment includes an input section 1, a CPU 2 (Central Processing Unit), an output section 3, a storage medium 4, and a memory 5, as shown in FIG.
入力部1は、例えば、タッチパネル、キーボードから構成される。CPU2は、プロセッサの一例であり、ソフトウェアに従ってハードウェアを動作させる、よく知られたコンピュータの中核である。出力部3は、例えば、タッチパネル、液晶モニターから構成される。記憶媒体4は、例えば、ハードディスクドライブ(HDD:Hard Disk Drive)、ソリッドステートドライブ(SSD:Solid State Drive)、ROM(Read Only Memory)から構成される。メモリ5は、例えば、DRAM(Dynamic Random Access Memory)、SRAM(Static Random Access Memory)から構成される。 The input unit 1 includes, for example, a touch panel and a keyboard. CPU2 is an example of a processor, and is the core of a well-known computer that operates hardware according to software. The output unit 3 includes, for example, a touch panel and a liquid crystal monitor. The storage medium 4 includes, for example, a hard disk drive (HDD), a solid state drive (SSD), and a ROM (Read Only Memory). The memory 5 includes, for example, DRAM (Dynamic Random Access Memory) and SRAM (Static Random Access Memory).
記憶媒体4は、プログラムPRを記憶する。プログラムPRは、動き予測装置UYSが実行すべき処理の内容を規定する命令群である。 The storage medium 4 stores the program PR. The program PR is a group of instructions that defines the content of processing to be executed by the motion prediction device UYS.
図3は、実施形態の動き予測装置UYSの機能ブロック図である。 FIG. 3 is a functional block diagram of the motion prediction device UYS according to the embodiment.
動き予測装置UYSは、図3に示されるように、検出部11と、移動部12と、予測部13と、補完部14、表示部15と、支援部16と、制御部17と、記憶部18と、を含む。 As shown in FIG. 3, the motion prediction device UYS includes a detection section 11, a movement section 12, a prediction section 13, a complementation section 14, a display section 15, a support section 16, a control section 17, and a storage section. 18.
動き予測装置UYSにおける、ハードウェアの構成と機能的な構成との関係については、ハードウェア上で、CPU2が、記憶媒体4(記憶部18の一部の機能を実現する。)に記憶されたプログラムPRを、メモリ5(記憶部18の他の一部の機能を実現する。)を用いつつ実行すると共に、制御部17として、必要に応じて、入力部1及び出力部3の動作を制御することにより、検出部11、移動部12、予測部13、補完部14、表示部15、及び支援部16の各部の機能を実現する。各部の機能については、動き予測装置UYSの動作と併せて説明する。 Regarding the relationship between the hardware configuration and the functional configuration in the motion prediction device UYS, in terms of the relationship between the hardware configuration and the functional configuration, on the hardware, the CPU 2 stores the information stored in the storage medium 4 (which implements some functions of the storage unit 18). The program PR is executed using the memory 5 (which realizes some other functions of the storage section 18), and the control section 17 controls the operations of the input section 1 and the output section 3 as necessary. By doing so, the functions of the detection unit 11, movement unit 12, prediction unit 13, complementation unit 14, display unit 15, and support unit 16 are realized. The functions of each part will be explained together with the operation of the motion prediction device UYS.
図4は、実施形態の動き予測装置UYSの他の機能ブロック図である。 FIG. 4 is another functional block diagram of the motion prediction device UYS according to the embodiment.
動き予測装置UYSは、図3に図示の機能ブロック図に関連して、図4に示されるように、センシング部21と、地図情報部22と、自車状態推定部23と、可動物状態生成部24と、物理移動予測部25と、空間的移動制約部26と、物理状態更新部27と、可動物状態補完部28と、視聴覚刺激生成部29と、車両制御生成部30と、を含む。各部の機能については、後述する。 In relation to the functional block diagram shown in FIG. 3, the motion prediction device UYS includes a sensing section 21, a map information section 22, an own vehicle state estimation section 23, and a movable object state generation unit, as shown in FIG. 24, a physical movement prediction unit 25, a spatial movement restriction unit 26, a physical state update unit 27, a movable object state complementation unit 28, an audiovisual stimulus generation unit 29, and a vehicle control generation unit 30. . The functions of each part will be described later.
〈実施形態の動作〉
図5は、実施形態の動き予測装置UYSの動作を示すフローチャートである。
<Operation of embodiment>
FIG. 5 is a flowchart showing the operation of the motion prediction device UYS of the embodiment.
図6は、実施形態の動き予測装置UYSの動作を示す。 FIG. 6 shows the operation of the motion prediction device UYS of the embodiment.
以下、実施形態の動き予測装置UYSの動作について、図5及び図6を参照しつつ、説明する。 The operation of the motion prediction device UYS according to the embodiment will be described below with reference to FIGS. 5 and 6.
ステップS11:動き予測装置UYSでは、CPU2(図2に図示。)は、検出部11(図3に図示。)として、図6(A)に示されるように、歩行者HKの現在の位置を検出する。これにより、図13を参照して上述した従来技術と同様に、歩行者HKが、車両SR(A)の進行方向SHに沿って車両SR(A)から遠い位置ITにいると検出する。ここで、歩行者HKを検出する検出部11は、『第1の検出部』に対応する。 Step S11: In the motion prediction device UYS, the CPU 2 (shown in FIG. 2), as the detection unit 11 (shown in FIG. 3), detects the current position of the pedestrian HK as shown in FIG. 6(A). To detect. Thereby, similarly to the prior art described above with reference to FIG. 13, it is detected that the pedestrian HK is at a position IT far from the vehicle SR(A) along the traveling direction SH of the vehicle SR(A). Here, the detection unit 11 that detects the pedestrian HK corresponds to a “first detection unit”.
CPU2は、検出部11として、また、建造物TSの位置、広さ等を検出する。ここで、建造物TSを検出する検出部11は、『第2の検出部』に対応する。 The CPU 2 serves as the detection unit 11 and also detects the position, size, etc. of the building TS. Here, the detection unit 11 that detects the building TS corresponds to a “second detection unit”.
CPU2は、検出部11として、さらに、横断歩道CWの位置、長さ、幅等を検出する。ここで、横断歩道CWを検出する検出部11は、『第3の検出部』に対応する。 The CPU 2, as the detection unit 11, further detects the position, length, width, etc. of the crosswalk CW. Here, the detection unit 11 that detects the crosswalk CW corresponds to a "third detection unit".
ステップS12:ステップS11で、歩行者HKの位置、建造物TSの位置等、及び、横断歩道CWの位置等が検出されると、より具体的には、図13に図示した「従来の動き予測装置の起こり得る動作」と同様な誤検出に起因して、歩行者HKが実際に建造物TS内にいるか否かに拘わらず、歩行者HKが建造物TS内にいる可能性があるかのように検出されると、CPU2は、移動部12(図3に図示。)として、図6(B)に示されるように、歩行者HKの位置ITを表す5つの基準点KJ11~KJ15を、車両SR(A)の進行方向SHの概ね反対方向に沿って仮想的に移動させる。より正確には、CPU2は、5つの基準点KJ11~KJ15を、車両SR(A)と歩行者HKとを結ぶ仮想直線KTに沿い、かつ、車両SR(A)に近くなるように、しかも、歩行者HKの全身の概ね100%が、換言すれば、移動後の基準点(後述される5つの基準点KJ21~KJ25)のほぼ5つ全てが、建造物TSの外に位置するように移動させる。これにより、新たに、5つの基準点KJ21~KJ25が生成される。 Step S12: When the position of the pedestrian HK, the position of the building TS, etc., the position of the crosswalk CW, etc. are detected in step S11, more specifically, when the position of the pedestrian HK, the position of the building TS, etc., and the position of the crosswalk CW are detected, Due to erroneous detections similar to "possible operation of the device", it is not possible to determine whether the pedestrian HK may be inside the building TS, regardless of whether the pedestrian HK is actually inside the building TS. When detected, the CPU 2, as the moving unit 12 (shown in FIG. 3), detects five reference points KJ11 to KJ15 representing the position IT of the pedestrian HK, as shown in FIG. 6(B). The vehicle SR(A) is virtually moved along a direction substantially opposite to the traveling direction SH. More precisely, the CPU 2 sets the five reference points KJ11 to KJ15 so that they are along the virtual straight line KT connecting the vehicle SR(A) and the pedestrian HK and close to the vehicle SR(A). Approximately 100% of pedestrian HK's whole body, in other words, is moved so that almost all five of the reference points (five reference points KJ21 to KJ25 described later) after movement are located outside the structure TS. let As a result, five new reference points KJ21 to KJ25 are generated.
ステップS13:ステップS12で、5つ基準点KJ11~KJ15の仮想的な移動により、新たな5つの基準点KJ21~KJ25が生成されると、CPU2は、予測部13(図3に図示。)として、図6(C)に示されるように、歩行者HKの5つの今後の動きを予測する。より詳しくは、CPU2は、図6(C)に示されるように、5つの基準点KJ21~KJ25に基づき、かつ、建造物TSの位置等、及び横断歩道CWの位置等を参照して、歩行者HKの5つの今後の動きUG11~UG15を予測する。 Step S13: In step S12, when new five reference points KJ21 to KJ25 are generated by the virtual movement of the five reference points KJ11 to KJ15, the CPU 2 operates as the prediction unit 13 (shown in FIG. 3). , as shown in Fig. 6(C), predicts five future movements of pedestrian HK. More specifically, as shown in FIG. 6(C), the CPU 2 determines whether the person is walking based on the five reference points KJ21 to KJ25 and with reference to the position of the building TS, the position of the crosswalk CW, etc. Predict HK's 5 future moves UG11 to UG15.
ステップS14:ステップS13で、歩行者HKの5つの今後の動きUG11~UG15が予測されると、CPU2は、歩行者HKの5つの今後の動きUG11~UG15が、建造物TSの存在(例えば、建造物TSの壁及び囲い等(図示せず。))により制限されるか否かを判断する。歩行者HKの5つの今後の動きUG11~UG15のうちのいずれが、建造物TSの存在により制限されるとき、CPU2は、補完部14(図3に図示。)として、代替の今後の動きを補完する。 Step S14: When the five future movements UG11 to UG15 of the pedestrian HK are predicted in step S13, the CPU 2 predicts that the five future movements UG11 to UG15 of the pedestrian HK are based on the presence of the building TS (for example, It is determined whether or not it is restricted by the walls, enclosures, etc. (not shown) of the building TS. When any of the five future movements UG11 to UG15 of the pedestrian HK is restricted due to the presence of the building TS, the CPU 2, as a supplementary unit 14 (shown in FIG. 3), determines an alternative future movement. Complement.
図6(D)に示されるように、歩行者HKの5つの今後の動きUG11~UG15のいずれもが、建造物TSの存在によっては制限されていない。従って、CPU2は、図6(E)に示されるように、代替の今後の動きを何ら生成せず、即ち、補完しない。 As shown in FIG. 6(D), none of the five future movements UG11 to UG15 of the pedestrian HK is restricted by the presence of the building TS. Therefore, the CPU 2 does not generate any alternative future movement, that is, does not complement it, as shown in FIG. 6(E).
ステップS15:ステップS14で、代替の今後の動きが補完されなかった後に、CPU2は、表示部15(図3に図示。)として、歩行者HKの5つの今後の動きUG11~UG15に基づき、車両SR(A)、SR(B)、建造物TS、横断歩道CWに加えて、歩行者HKの今後の動きの状況UJを、液晶モニター等である出力部(図2に図示。)表示させる。 Step S15: After the alternative future movement is not supplemented in step S14, the CPU 2 displays the vehicle on the display unit 15 (shown in FIG. 3) based on the five future movements UG11 to UG15 of the pedestrian HK. In addition to SR(A), SR(B), building TS, and crosswalk CW, the future movement status UJ of pedestrian HK is displayed on an output unit (shown in FIG. 2) such as a liquid crystal monitor.
図7は、実施形態の動き予測装置UYSが表示する内容を示す。 FIG. 7 shows the content displayed by the motion prediction device UYS of the embodiment.
動き予測装置UYSでは、CPU2は、上記した歩行者HKの5つの今後の動きUG11~UG15に基づき、歩行者HKの今後の動きの状況UJを表示させる。ここでは、上記したステップS11~S14とは別途に、車両SR(A)の位置及び速度、並びに、車両SR(B)の位置及び速度等をも検出していることを想定する。当該想定の下で、CPU2は、歩行者HKの5つの今後の動きUG11~UG15、車両SR(A)の位置及び速度、並びに、車両SR(B)の位置及び速度等に基づき、以下の場合分け毎に、歩行者HKの今後の動きの状況UJを表示させる。 In the motion prediction device UYS, the CPU 2 displays the future movement situation UJ of the pedestrian HK based on the above-mentioned five future movements UG11 to UG15 of the pedestrian HK. Here, it is assumed that the position and speed of vehicle SR (A), the position and speed of vehicle SR (B), etc. are also detected separately from steps S11 to S14 described above. Under this assumption, the CPU 2 calculates the following cases based on the five future movements UG11 to UG15 of the pedestrian HK, the position and speed of the vehicle SR (A), the position and speed of the vehicle SR (B), etc. The future movement situation UJ of the pedestrian HK is displayed for each division.
(1)車両SR(A)への表示
(1-1)車両SR(A)が、0.3G以下の減速度により、横断歩道CWの手前で、停止できないであろうと見込まれる場合(図7(A))
(1-2)歩行者HKが、横断歩道CWを渡らないであろうと見込まれる場合(図7(B))
(1-3)車両SR(A)が、0.3G以下の減速度により、横断歩道CWの手前で、停止できるであろうと見込まれる場合(図7(C))
(1) Display on vehicle SR (A) (1-1) When vehicle SR (A) is expected to be unable to stop before the crosswalk CW due to deceleration of 0.3G or less (Figure 7 (A))
(1-2) When pedestrian HK is expected not to cross the crosswalk CW (Figure 7 (B))
(1-3) When vehicle SR (A) is expected to be able to stop before the crosswalk CW due to deceleration of 0.3G or less (Figure 7 (C))
(2)車両SR(B)への表示
(2-1)車両SR(B)が、0.3G以下の減速度により、横断歩道CWの手前で、停止できないであろうと見込まれる場合(図7(D))
(2-2)歩行者HKが、横断歩道CWを渡らないであろうと見込まれる場合(図7(E))
(2-3)車両SR(B)が、0.3G以下の減速度により、横断歩道CWの手前で、停止できるであろうと見込まれる場合(図7(F))
(2) Display on vehicle SR (B) (2-1) When vehicle SR (B) is expected to be unable to stop before the crosswalk CW due to deceleration of 0.3G or less (Figure 7 (D))
(2-2) When pedestrian HK is expected not to cross the crosswalk CW (Figure 7 (E))
(2-3) When vehicle SR (B) is expected to be able to stop before the crosswalk CW due to deceleration of 0.3G or less (Figure 7 (F))
〈実施形態の効果〉
上述したように、実施形態の動き予測装置UYSでは、歩行者HKの5つの基準点KJ11~KJ15を、仮想直線KTに沿って、車両SR(A)に近付くように移動させる。これにより、歩行者HKの今後の動きの状況UJ(図7(A)~図7(F)に図示された不整形なハッチングされた領域。)を、従来に比して高い精度で表示し、歩行者HKの今後の動きの状況UJを、車両SR(A)の運転手、及び、車両SR(B)の運転手に、従来に比して高い精度で認識させることができる。
<Effects of embodiment>
As described above, the motion prediction device UYS of the embodiment moves the five reference points KJ11 to KJ15 of the pedestrian HK along the virtual straight line KT so as to approach the vehicle SR(A). As a result, the future movement situation UJ of the pedestrian HK (the irregularly hatched area shown in Figures 7(A) to 7(F)) can be displayed with higher accuracy than before. , the future movement situation UJ of the pedestrian HK can be made to be recognized by the driver of the vehicle SR (A) and the driver of the vehicle SR (B) with higher accuracy than in the past.
〈実施形態の機能(補足)〉
図4に図示された、センシング部21~車両制御生成部30の機能、及び、センシング部21~車両制御生成部30と検出部11~支援部16(図3に図示。)との対応関係は、以下のとおりである。
<Function of embodiment (supplement)>
The functions of the sensing unit 21 to vehicle control generation unit 30 and the correspondence relationship between the sensing unit 21 to vehicle control generation unit 30 and the detection unit 11 to support unit 16 (shown in FIG. 3) shown in FIG. 4 are as follows. , are as follows.
〈センシング部21〉
センシング部21は、例えば、車両SR(A)、車両SR(B)のルームミラー背面に、前方(進行方向)に向けて設置したカメラであり、画像中の歩行者HKの存在する矩形領域座標を実時間で算出する。センシング部21は、また、歩行者HKの向きを正面、背面、右方向、左方向に分類する識別機能を備えていることが望ましい。センシング部21は、さらに、連続フレームで矩形領域内の画素の輝度分布を用いて同一性を判定して追跡してもよい。センシング部21は、自車天井に360度レーザーレーダが設置され、周囲物体位置を点群として計測し、時間積算で占有格子地図を作成する。
<Sensing section 21>
The sensing unit 21 is, for example, a camera installed on the back of the room mirror of the vehicle SR (A) and the vehicle SR (B) facing forward (in the direction of travel), and detects the coordinates of a rectangular area where the pedestrian HK exists in the image. is calculated in real time. It is also desirable that the sensing unit 21 has an identification function that classifies the direction of the pedestrian HK into front, back, right, and left directions. The sensing unit 21 may further determine and track the identity using the luminance distribution of pixels within a rectangular area in consecutive frames. The sensing unit 21 has a 360-degree laser radar installed on the ceiling of the vehicle, measures the positions of surrounding objects as a point group, and creates an occupancy grid map by time integration.
センシング部21は、前方レーダ及び周辺レーダの少なくとも一方により、歩行者HKを検出し、また、いわゆる占有格子地図を生成しても良い。センシング部21は、また、レーダ、カメラ、レーザレーダ等の組み合わせにより、歩行者HSを検出し、また、占有格子地図を生成しても良い。 The sensing unit 21 may detect the pedestrian HK using at least one of the forward radar and the surrounding radar, and may also generate a so-called occupancy grid map. The sensing unit 21 may also detect pedestrians HS using a combination of radar, camera, laser radar, etc., and may also generate an occupancy grid map.
センシング部21には、カメラCM(A)、CM(B)、CM(TS)(図1に図示。)が含まれる。センシング部21は、主に、検出部11(図3に図示。)に対応する。 The sensing unit 21 includes cameras CM (A), CM (B), and CM (TS) (shown in FIG. 1). The sensing section 21 mainly corresponds to the detection section 11 (shown in FIG. 3).
〈地図情報部22〉
地図情報部22は、高精度測位システムを搭載した別の車両にて、あらかじめ走行した際に計測したレーザー点群を蓄積して得た電子地図と、歩行者HKの移動に影響を与えるような、カメラ画像と衛星写真から人手によってタグ付けした白線等の路面標示や、障害物を線分で記述した線分地図を与える。地図情報部22は、各点群と線分を、直交平面測地系で記述する。地図情報部22は、主に、検出部11(図3に図示。)に対応する。
<Map information department 22>
The map information unit 22 uses an electronic map obtained by accumulating a laser point cloud measured in advance by another vehicle equipped with a high-precision positioning system, and information that may affect the movement of pedestrians HK. , provides road markings such as white lines that are manually tagged from camera images and satellite photographs, and a line segment map that describes obstacles using line segments. The map information section 22 describes each point group and line segment in an orthogonal plane geodetic system. The map information section 22 mainly corresponds to the detection section 11 (shown in FIG. 3).
〈自車状態推定部23〉
自車状態推定部23は、レーザーレーダの計測点群を用いて、自車位置と姿勢を推定する。
<Vehicle state estimation unit 23>
The own vehicle state estimating unit 23 estimates the own vehicle position and attitude using the measurement point group of the laser radar.
自車状態推定部23は、カメラによる検出結果と電子地図とのマッチングによって、位置及び姿勢を推定し、また、GPS/IMU(GPSは、Global Positioning System:全地球測位システム。IMUは、Inertial Measurement Unit:慣性計測装置)により、位置及び姿勢を推定しても良い。 The own vehicle state estimation unit 23 estimates the position and orientation by matching the detection result by the camera with the electronic map, and also uses GPS/IMU (GPS stands for Global Positioning System. IMU stands for Inertial Measurement System). The position and orientation may be estimated using a unit (inertial measurement device).
自車状態推定部23は、主に、上述した車両SR(A)、SR(B)の位置及び速度等の検出に対応する。 The own vehicle state estimating unit 23 mainly corresponds to detecting the positions, speeds, etc. of the vehicles SR(A) and SR(B) described above.
〈可動物状態生成部24〉
可動物状態生成部24は、カメラの外部・内部パラメータと、歩行者の矩形領域の高さが平均的な身長(1.7m)と仮定して、三次元空間中の楕円体として歩行者位置を推定する。可動物状態生成部24は、また、楕円体を横断面で切断した楕円のうち、中心点と長軸上と短軸上の焦点の計5点を、移動予測候補の初期位置とする。可動物状態生成部24は、歩行者HKの状態を、横断面上の二次元位置・二次元速度からなる四次元の状態変数と,さらに4×4状態変数の共分散行列とする。可動物状態生成部24は、各候補点と自車カメラ原点を結ぶ線分上に、線分地図ないしは占有行使地図の障害物領域が存在する場合、最も原点に近い交点に候補点を移動させる。可動物状態生成部24は、全ての候補点について、交点が存在しないようになるまで、全ての候補点を平行移動する。可動物状態生成部24は、このとき、最も障害物に近い候補点について、一定間隔のマージンを設定しても良い。可動物状態生成部24は、移動予測前後の候補点のセットが入力されたとき、移動前後の候補点を結ぶ線分上で、同様の処理を行う。可動物状態生成部24は、主に、移動部12(図3に図示。)に対応する。
<Movable object state generation unit 24>
The movable object state generation unit 24 calculates the pedestrian position as an ellipsoid in a three-dimensional space based on the external and internal parameters of the camera and assuming that the height of the rectangular area of the pedestrian is an average height (1.7 m). Estimate. The movable object state generation unit 24 also sets a total of five points, including the center point, focal points on the major axis, and focal points on the minor axis, as the initial positions of the movement prediction candidates, of the ellipse obtained by cutting the ellipsoid in a cross section. The movable object state generation unit 24 converts the state of the pedestrian HK into a four-dimensional state variable consisting of a two-dimensional position and two-dimensional velocity on a cross section, and a covariance matrix of a 4×4 state variable. If an obstacle area of the line segment map or the occupancy exercise map exists on the line segment connecting each candidate point and the origin of the own vehicle camera, the movable object state generation unit 24 moves the candidate point to the intersection closest to the origin. . The movable object state generation unit 24 translates all candidate points until there are no intersections. At this time, the movable object state generation unit 24 may set a constant margin for the candidate point closest to the obstacle. When a set of candidate points before and after movement prediction is input, the movable object state generation unit 24 performs similar processing on a line segment connecting the candidate points before and after movement. The movable object state generating section 24 mainly corresponds to the moving section 12 (shown in FIG. 3).
〈物理移動予測部25〉
物理移動予測部25は、既に保持している歩行者移動予測候補5点について、状態変数を時間発展させて、線形移動モデルにて将来位置を時系列に予測する。時間刻みは、0.25秒/ステップである。物理移動予測部25は、予測ステップ数である16ステップの4秒先までの予測を行う。物理状態予測部25は、主に、予測部13(図3に図示。)に対応する。
<Physical movement prediction unit 25>
The physical movement prediction unit 25 evolves state variables over time for the five pedestrian movement prediction candidates already held, and predicts future positions in time series using a linear movement model. The time step is 0.25 seconds/step. The physical movement prediction unit 25 performs prediction up to 4 seconds ahead of 16 steps, which is the number of prediction steps. The physical state prediction unit 25 mainly corresponds to the prediction unit 13 (shown in FIG. 3).
〈空間的移動制約部26〉
空間的移動制約部26は、歩行者移動予測候補の各候補について、予測前後の位置を結ぶ線分と、線分地図ないしは占有行使地図の障害物領域が存在する場合、最も予測前の位置に近い交点を予測後の位置として置き換える。空間的移動制約部26は、主に、補完部14(図3に図示。)に対応する。
<Spatial movement restriction unit 26>
For each pedestrian movement prediction candidate, if there is a line segment connecting the positions before and after the prediction and an obstacle area on the line segment map or the occupancy exercise map, the spatial movement restriction unit 26 sets Replace the nearest intersection as the predicted position. The spatial movement restriction section 26 mainly corresponds to the complementation section 14 (shown in FIG. 3).
〈物理状態更新部27〉
物理状態更新部27は、ハンガリアン法を用いて、既に保持している予測候補点に近い候補点が存在しない場合、歩行者向きの識別結果が得られないときには、初期速度を0m/秒とし、得られたときには、その方向に一般的な歩行速度1m/秒として、新規予想候補点とする。物理状態更新部27は、既に保持している予測候補点に近い候補点が存在する場合、カルマンフィルタにより更新する。物理状態更新部27は、主に、補完部14(図3に図示。)に対応する。
<Physical state update unit 27>
The physical state updating unit 27 uses the Hungarian method to set the initial speed to 0 m/sec when there is no candidate point close to the already held predicted candidate point and when no pedestrian-oriented identification result is obtained. When obtained, the general walking speed in that direction is set to 1 m/sec, and the point is set as a new predicted candidate point. If there is a candidate point close to the prediction candidate point already held, the physical state update unit 27 updates the predicted point using a Kalman filter. The physical state update section 27 mainly corresponds to the complement section 14 (shown in FIG. 3).
〈可動物状態補完部28〉
可動物状態補完部28は、同一楕円から生成された焦点である候補点間を結ぶ線分の長さが閾値を超える場合、その線分上に新たに候補点を生成する。可動物状態補完部28は、このとき、この線分が線分地図または占有行使地図との間で交点が存在する場合、端点から交点の距離に応じて生成する候補点の位置を変化させても良い。可動物状態補完部28は、主に、補完部14(図3に図示。)に対応する。
<Movable object state complementation unit 28>
If the length of a line segment connecting candidate points that are focal points generated from the same ellipse exceeds a threshold, the movable object state complementing unit 28 generates a new candidate point on the line segment. At this time, if there is an intersection between this line segment and the line segment map or the occupancy exercise map, the movable object state complementing unit 28 changes the position of the generated candidate point according to the distance from the end point to the intersection point. Also good. The movable object state complementation section 28 mainly corresponds to the complementation section 14 (shown in FIG. 3).
〈視聴覚刺激生成部29〉
視聴覚刺激生成部29は、自車進行方向上の線分に対する、予測候補点からの法線の距離が閾値以下の場合、車室内スピーカーより警報音を報知する。視聴覚刺激生成部29は、また,センターコンソールディスプレイを明滅させる。視聴覚刺激生成部29は、このとき、前方カメラ画像を表示して、警報対象となった矩形領域を強調する表示を行なったり、自車直上からの俯瞰図にて、内部処理状態を描画しても良い。視聴覚刺激生成部29は、主に、表示部15(図3に図示。)に対応する。
<Audiovisual stimulus generation unit 29>
When the distance of the normal line from the prediction candidate point to the line segment in the traveling direction of the own vehicle is less than or equal to the threshold value, the audiovisual stimulus generation unit 29 issues an alarm sound from the vehicle interior speaker. The audiovisual stimulus generation unit 29 also causes the center console display to blink. At this time, the audiovisual stimulus generation unit 29 displays the front camera image to emphasize the rectangular area that is the target of the warning, or draws the internal processing state in an overhead view from directly above the own vehicle. Also good. The audiovisual stimulus generation section 29 mainly corresponds to the display section 15 (shown in FIG. 3).
〈車両制御生成部30〉
車両制御生成部30は、自車進行方向上の線分に対する、予測候補点からの法線の距離が閾値以下の場合、一定加速度での減速を行って、運転者への報知と、衝突発生時の被害軽減措置を行う。車両制御生成部30は、主に、支援部16(図3に図示。)に対応する。
<Vehicle control generation unit 30>
If the distance of the normal line from the prediction candidate point to the line segment in the vehicle's traveling direction is less than or equal to the threshold, the vehicle control generation unit 30 decelerates at a constant acceleration to notify the driver and to notify the driver that a collision has occurred. Take measures to reduce damage. The vehicle control generation section 30 mainly corresponds to the support section 16 (shown in FIG. 3).
〈変形例1〉
変形例1の動き予測装置について説明する。
<Modification 1>
A motion prediction device according to modification 1 will be described.
〈変形例1の構成及び機能〉
変形例1の動き予測装置UYSは、実施形態の動き予測装置UYSの構成(図2に図示。)、及び、機能(図3、図4に図示。)と同様である。
<Configuration and function of modification 1>
The motion prediction device UYS of Modification 1 has the same configuration (shown in FIG. 2) and function (shown in FIGS. 3 and 4) as the motion prediction device UYS of the embodiment.
〈変形例1の動作〉
変形例1の動き予測装置UYSの動作は、基本的に、実施形態の動き予測装置UYSの動作(図5に図示。)と同様である。他方で、変形例1の動き予測装置UYS動作は、実施形態の動き予測装置UYSの動作とは、ステップS12の工程、及び、ステップS14の工程が相違する。
<Operation of modification 1>
The operation of the motion prediction device UYS of Modification 1 is basically the same as the operation of the motion prediction device UYS of the embodiment (shown in FIG. 5). On the other hand, the operation of the motion prediction device UYS of the first modification differs from the operation of the motion prediction device UYS of the embodiment in the process of step S12 and the process of step S14.
図8は、変形例1の動き予測装置UYSの動作を示す。以下、変形例1の動き予測装置UYSの動作について、図5のフローチャート(実施形態の動作を示すフローチャート)、及び、図8を参照して説明する。 FIG. 8 shows the operation of the motion prediction device UYS of the first modification. The operation of the motion prediction device UYS of Modification 1 will be described below with reference to the flowchart of FIG. 5 (flowchart showing the operation of the embodiment) and FIG. 8.
ステップS12以前:CPU2は、実施形態と同様に、歩行者HKの現在の位置、建造物TSの位置等、及び、横断歩道CWの位置等を検出する。 Before step S12: Similar to the embodiment, the CPU 2 detects the current position of the pedestrian HK, the position of the building TS, and the position of the crosswalk CW.
ステップS12:実施形態のステップS12と同様にして、CPU2は、移動部(図3に図示。)として、図8(B)に示されるように、歩行者HKの位置ITを表す5つの基準点KJ31~KJ35を、車両SR(A)の進行方向SHの反対方向に沿って移動させる。 Step S12: Similarly to step S12 of the embodiment, the CPU 2, as a moving unit (shown in FIG. 3), selects five reference points representing the position IT of the pedestrian HK, as shown in FIG. 8(B). KJ31 to KJ35 are moved along the direction opposite to the traveling direction SH of vehicle SR(A).
より正確には、CPU2は、実施形態のステップS12と同様にして、5つの基準点KJ31~KJ35を、車両SR(A)と歩行者HKとを結ぶ仮想直線KTに沿い、かつ、車両SR(A)に近くなるように、移動させる。 More precisely, the CPU 2 moves the five reference points KJ31 to KJ35 along the virtual straight line KT connecting the vehicle SR(A) and the pedestrian HK, as well as the vehicle SR( Move it so that it is closer to A).
ここで、CPU2は、実施形態のステップS12と相違して、5つの基準点KJ31~KJ35の移動を、歩行者HKの全身の概ね70~80%が、換言すれば、移動後の基準点(後述される5つの基準点KJ41~KJ45)のうちの3つ~4つが、建造物TSの外に位置するように行う。要約すれば、CPU2は、5つの基準点KJ31~KJ35を、建造物TSの内外に跨る位置に移動させる。これにより、新たに、5つの基準点KJ41~KJ45が生成される。 Here, unlike step S12 of the embodiment, the CPU 2 controls the movement of the five reference points KJ31 to KJ35 so that approximately 70 to 80% of the whole body of the pedestrian HK moves, in other words, the reference points after movement ( This is done so that three to four of the five reference points KJ41 to KJ45) to be described later are located outside the building TS. In summary, the CPU 2 moves the five reference points KJ31 to KJ35 to positions spanning the inside and outside of the building TS. As a result, five new reference points KJ41 to KJ45 are generated.
ステップS13:実施形態のステップS13と同様にして、CPU2は、歩行者HKの5つの今後の動きUG31~UG35を予測する。 Step S13: Similar to step S13 of the embodiment, the CPU 2 predicts five future movements UG31 to UG35 of the pedestrian HK.
ステップS14:CPU2は、補完部14(図3に図示。)として、図8(D)に示されるように、歩行者HKの5つの今後の動きUG31~UG35のうち、動きUG31が、建造物TSの存在により制限されると判断する。換言すれば、CPU2は、図8(D)に示されるように、歩行者HKが、動きUG31が示す歩行者HKの到達点TT31に、到達できないであろうと判断する。 Step S14: The CPU 2, as the complementing unit 14 (shown in FIG. 3), as shown in FIG. It is determined that it is limited by the existence of TS. In other words, the CPU 2 determines that the pedestrian HK will not be able to reach the reaching point TT31 of the pedestrian HK indicated by the movement UG31, as shown in FIG. 8(D).
それにより、CPU2は、図8(D)に示されるように、到達点TT31に代えて、建造物TSの存在にも拘わらず、歩行者HKが動きUG31を行ったならば歩行者HKが到達することができるであろう修正到達点ST31を生成する。 As a result, as shown in FIG. 8(D), the CPU 2 determines that if the pedestrian HK moves and performs UG31 despite the existence of the building TS, instead of reaching the destination point TT31, the pedestrian HK will reach the destination point TT31. A modified destination ST31 that would be possible is generated.
CPU2は、更に、図8(E)に示されるように、修正到達点ST31と、例えば、動きUG31の隣りに位置する動きであり、換言すれば、車両SR(A)にとって衝突の危険度が近似する動きであり、また、建造物TSの存在によっては制限を受けていない動きである、動きUG34の到達点TT34とを用いて、歩行者HKが到達することができるであろう到達点TT51を生成する。 Further, as shown in FIG. 8(E), the CPU 2 determines whether the movement is located next to the corrected arrival point ST31 and, for example, the movement UG31, in other words, if the risk of collision is high for the vehicle SR (A). The destination point TT51 that the pedestrian HK would be able to reach using the destination point TT34 of the movement UG34, which is an approximate movement and is not restricted by the existence of the building TS. generate.
CPU2は、更に、基準点KJ41と修正到達点ST51とを繋ぐことにより、動きUG31に換わる代替の動きUG51を生成し、即ち、補完する。 The CPU 2 further connects the reference point KJ41 and the corrected arrival point ST51 to generate an alternative movement UG51 to replace the movement UG31, that is, to complement it.
ステップS15:CPU2は、実施形態のステップS15と同様にして、図7(A)~図7(F)に示されるように、歩行者HKの今後の動きの状況UJを表示させる。 Step S15: Similar to step S15 of the embodiment, the CPU 2 displays the future movement situation UJ of the pedestrian HK, as shown in FIGS. 7(A) to 7(F).
〈変形例1の効果〉
上述したように、変形例1の動き予測装置UYSでは、実施形態の動き予測装置UYSと相違して、歩行者HKの5つの基準点KJ31~KJ35を、建造物TSの内外に跨る位置に移動させる。歩行者HKの5つの基準点KJ11~KJ15の全てを、建造物TSの外に移動させることにより、車両SR(B)と歩行者HKとの衝突等の危険性より、車両SR(A)と歩行者HKとの衝突等の危険性を重要視する実施形態の動き予測装置UYSと相違して、車両SR(A)と歩行者HKとの衝突等の危険性と、車両SR(B)と歩行者HKとの衝突等の危険性とを均衡に取り扱うことが可能となる。
<Effects of modification 1>
As described above, the motion prediction device UYS of the first modification differs from the motion prediction device UYS of the embodiment in that the five reference points KJ31 to KJ35 of the pedestrian HK are moved to positions straddling the inside and outside of the building TS. let By moving all five reference points KJ11 to KJ15 of pedestrian HK outside the building TS, vehicle SR (A) and Unlike the motion prediction device UYS of the embodiment, which emphasizes the risk of collision between vehicle SR (A) and pedestrian HK, and the danger of collision between vehicle SR (A) and pedestrian HK, and the risk of collision between vehicle SR (B) and It becomes possible to balance the risk of collision with a pedestrian HK.
また、上述したように、変形例1の動き予測装置UYSでは、建造物TSの存在により制限を受ける動きUG31に代えて、代替の動きUG51を補完することから、歩行者HKの今後の動きの状況UJをより的確に車両SR(A)の運転手、及び、車両SR(B)の運転手に知らせることができる。 Furthermore, as described above, the motion prediction device UYS of the first modification supplements the alternative motion UG51 in place of the motion UG31 that is restricted due to the presence of the building TS, and therefore predicts the future motion of the pedestrian HK. The situation UJ can be more accurately notified to the driver of vehicle SR (A) and the driver of vehicle SR (B).
〈変形例2〉
変形例2の動き予測装置について説明する。
<Modification 2>
A motion prediction device according to modification 2 will be described.
〈変形例2の構成及び機能〉
変形例2の動き予測装置UYSの構成及び機能は、実施形態の動き予測装置UYSの構成(図2に図示。)及び機能(図3、図4に図示。)と同様である。
<Configuration and function of modification 2>
The configuration and functions of the motion prediction device UYS of Modification 2 are similar to the configuration (shown in FIG. 2) and functions (shown in FIGS. 3 and 4) of the motion prediction device UYS of the embodiment.
〈変形例2の動作〉
変形例2の動き予測装置UYSの動作は、基本的に、変形例1の動き予測装置UYSの動作(図5に図示。)と同様であるものの、変形例1のステップS15(図5に図示。)に代えて、ステップS25(図9を参照して後述。)を有する。
<Operation of modification 2>
The operation of the motion prediction device UYS of the second modification is basically the same as the operation of the motion prediction device UYS of the first modification (shown in FIG. 5), but step S15 of the first modification (shown in FIG. 5) ), step S25 (described later with reference to FIG. 9) is included.
図9は、変形例2の動き予測装置UYSの動作を示すフローチャートである。以下、変形例2の動き予測装置UYSの動作について、図9のフローチャート、及び、図8(変形例1の動作を示す。)を参照して説明する。 FIG. 9 is a flowchart showing the operation of the motion prediction device UYS of the second modification. Hereinafter, the operation of the motion prediction device UYS of the second modification will be described with reference to the flowchart of FIG. 9 and FIG. 8 (which shows the operation of the first modification).
ステップS21:変形例1のステップS11と同様に、CPU2(図2に図示。)は、検出部11(図3に図示。)として、図8(A)に示されるように、歩行者HKの位置、建造物TSの位置等、及び、横断歩道CWの位置等を検出する。 Step S21: Similar to step S11 of modification 1, the CPU 2 (shown in FIG. 2), as the detection unit 11 (shown in FIG. 3), detects the pedestrian HK as shown in FIG. 8(A). The position of the building TS, the position of the crosswalk CW, etc. are detected.
ステップS22:変形例1のステップS12と同様に、CPU2は、移動部12(図3に図示。)として、図8(B)に示されるように、歩行者HKの位置ITを表す5つの基準点KJ31~KJ35を、建造物TSの内外に跨る位置に移動させる。これにより、新たに、5つの基準点KJ41~KJ45が生成される。 Step S22: Similar to step S12 of the first modification, the CPU 2, as the moving unit 12 (shown in FIG. 3), sets five criteria representing the position IT of the pedestrian HK, as shown in FIG. 8(B). Points KJ31 to KJ35 are moved to positions spanning the inside and outside of the building TS. As a result, five new reference points KJ41 to KJ45 are generated.
ステップS23:変形例1のステップS13と同様に、CPU2は、予測部13(図3に図示。)として、図8(C)に示されるように、5つの基準点KJ41~KJ45、建造物TSの位置等、及び、横断歩道CWの位置等に基づき、歩行者HKの5つの今後の動きUG31~UG35を予測する。 Step S23: Similar to step S13 of the first modification, the CPU 2, as the prediction unit 13 (shown in FIG. 3), sets the five reference points KJ41 to KJ45, the building TS, and Five future movements UG31 to UG35 of the pedestrian HK are predicted based on the position of the pedestrian crossing CW and the position of the crosswalk CW.
ステップS24:変形例1のステップS14と同様に、CPU2は、補完部14(図3に図示。)として、図8(D)に示されるように、歩行者HKの動きUG31が、建造物TSの存在により制限されることから、図8(E)に示されるように、動きUG31に代わる代替の動きUG51を補完する。 Step S24: Similar to step S14 of Modification 1, the CPU 2, as the complementing unit 14 (shown in FIG. 3), calculates the movement UG31 of the pedestrian HK from the building TS as shown in FIG. 8(D). Therefore, as shown in FIG. 8(E), an alternative motion UG51 is supplemented to replace the motion UG31.
ステップS25:変形例1のステップS15と相違して、CPU2は、支援部16(図3に図示。)として、歩行者HKの5つの動きUG51、UG32~35に基づき、車両SR(A)、SR(B)と、歩行者HKとの交差を回避することを支援する。 Step S25: Different from step S15 of the first modification, the CPU 2, as the support unit 16 (shown in FIG. 3), uses the vehicle SR(A), This helps avoid the intersection between SR(B) and pedestrian HK.
ここで、「交差を回避すること」とは、例えば、車両SR(A)、SR(B)を減速させることにより、車両SR(A)、SR(B)の進行を停止させること、及び、車両SR(A)、SR(B)を操舵することにより、車両SR(A)、SR(B)の進行の方向を変更させることをいう。 Here, "avoiding the intersection" means, for example, stopping the progress of the vehicles SR (A) and SR (B) by decelerating the vehicles SR (A) and SR (B), and This refers to changing the direction of travel of vehicles SR(A) and SR(B) by steering vehicles SR(A) and SR(B).
図10は、変形例2の動き予測装置UYSによる支援の動作の原理を示す。 FIG. 10 shows the principle of support operation by the motion prediction device UYS of the second modification.
(1)車両SR(A)への支援のためのシミュレーション
動き予測装置UYSでは、CPU2は、図10(A)に示されるように、例えば、(a)車両SR(A)と歩行者HKの動きUG51、UG32~UG35(図8(E)に図示。)との間の距離、(b)車両SR(A)の速度及び減速度、及び、(c)歩行者HKの5つの今後の動きUG51、UG32~UG35に基づき、車両SR(A)が、0.3G以下の減速度で減速したときに、横断歩道CWの手前で、停止できるか否かをシミュレーションする。要約すれば、車両SR(A)の進行と、5つの今後の動きUG51、UG32~UG35のうちのいずれかとが交差するか否かをシミュレーションする。
(1) Simulation for supporting vehicle SR(A) In the motion prediction device UYS, as shown in FIG. The distance between the movements UG51 and UG32 to UG35 (shown in FIG. 8(E)), (b) the speed and deceleration of the vehicle SR (A), and (c) the five future movements of the pedestrian HK. Based on UG51 and UG32 to UG35, it is simulated whether the vehicle SR (A) can stop before the crosswalk CW when it decelerates at a deceleration of 0.3 G or less. In summary, it is simulated whether the progress of the vehicle SR(A) intersects with any of the five future movements UG51, UG32 to UG35.
(B)車両SR(B)への支援のためのシミュレーション
動き予測装置UYSでは、CPU2は、上述した(1)車両SR(A)への支援のためのシミュレーションと同様に、図10(B)に示されるように、例えば、(a)車両SR(B)と歩行者HKの動きUG51、UG32~UG35との間の距離、(b)車両SR(B)の速度及び減速度、及び、(c)歩行者HKの5つの今後の動きUG51、UG32~UG35に基づき、車両SR(B)が、0.3G以下の減速度で減速したときに、横断歩道CWの手前で、停止できるか否かをシミュレーションする。要約すれば、車両SR(A)の進行と、5つの今後の動きUG51、UG32~UG35のうちのいずれかとが交差するか否かをシミュレーションする。
(B) Simulation for supporting the vehicle SR (B) In the motion prediction device UYS, the CPU 2 performs the simulation in FIG. As shown in, for example, (a) the distance between the vehicle SR (B) and the movement of the pedestrian HK UG51, UG32 to UG35, (b) the speed and deceleration of the vehicle SR (B), and ( c) Five future movements of pedestrian HK Based on UG51, UG32 to UG35, whether vehicle SR (B) can stop before the crosswalk CW when it decelerates at a deceleration of 0.3G or less. to simulate. In summary, it is simulated whether the progress of the vehicle SR(A) intersects with any of the five future movements UG51, UG32 to UG35.
図11は、変形例2の動き予測装置UYSが支援する内容を示す。 FIG. 11 shows the content supported by the motion prediction device UYS of the second modification.
動き予測装置UYSでは、CPU2は、上述したシミュレーションの結果により場合分けされる以下の場合に、それぞれ、以下の支援(表示を含む。)を行う。 In the motion prediction device UYS, the CPU 2 performs the following support (including display) in the following cases, which are classified according to the results of the simulation described above.
(1)車両SR(A)への支援
(1-1)車両SR(A)が、0.3G以下の減速度により、横断歩道CWの手前で、停止できないであろうと見込まれる場合(図11(A))
車両SR(A)の運転手に、車両SR(A)の進行を停止するように注意を喚起し、または、車両SR(A)を強制的に減速させる。
(1) Support for vehicle SR(A) (1-1) When vehicle SR(A) is expected to be unable to stop before the crosswalk CW due to deceleration of 0.3G or less (Figure 11 (A))
The driver of the vehicle SR(A) is alerted to stop the vehicle SR(A) from moving forward, or the vehicle SR(A) is forcibly decelerated.
(1-2)歩行者HKが、横断歩道CWを渡らないであろうと見込まれる場合(図11(B))
車両SR(A)の運転手に、歩行者HK、建造物TS、及び、横断歩道CW等の状況を表示する。
(1-2) When pedestrian HK is expected not to cross the crosswalk CW (Figure 11(B))
The situation of pedestrians HK, buildings TS, crosswalks CW, etc. is displayed to the driver of vehicle SR (A).
(1-3)車両SR(A)が、0.3G以下の減速度により、横断歩道CWの手前で、停止できるであろうと見込まれる場合(図11(C))
上記した(1-2)と同様に、車両SR(A)の運転手に、歩行者HK、建造物TS、及び、横断歩道CW等の状況を表示する。
(1-3) When vehicle SR (A) is expected to be able to stop before the crosswalk CW due to deceleration of 0.3 G or less (Figure 11 (C))
Similarly to (1-2) above, the status of pedestrians HK, buildings TS, crosswalks CW, etc. is displayed to the driver of vehicle SR (A).
(2)車両SR(B)への支援
(2-1)車両SR(B)が、0.3G以下の減速度により、横断歩道CWの手前で、停止できないであろうと見込まれる場合(図11(D))
上記した(1-1)と同様に、車両SR(B)の運転手に、車両SR(B)の進行を停止するように注意を喚起し、または、車両SR(B)を強制的に減速させる。
(2) Support for vehicle SR (B) (2-1) When vehicle SR (B) is expected to be unable to stop before the crosswalk CW due to deceleration of 0.3G or less (Figure 11 (D))
Similarly to (1-1) above, the driver of vehicle SR (B) is alerted to stop the movement of vehicle SR (B), or vehicle SR (B) is forcibly decelerated. let
(2-2)歩行者HKが、横断歩道CWを渡らないであろうと見込まれる場合(図11(E))
上記した(1-2)と同様に、車両SR(B)の運転手に、歩行者HK、建造物TS、及び、横断歩道CW等の状況を表示する。
(2-2) When pedestrian HK is expected not to cross the crosswalk CW (Figure 11 (E))
Similar to (1-2) above, the situation of pedestrians HK, buildings TS, crosswalks CW, etc. is displayed to the driver of vehicle SR (B).
(2-3)車両SR(B)が、0.3G以下の減速度により、横断歩道CWの手前で、停止できるであろうと見込まれる場合(図11(F))
上記した(1-3)と相違して、かつ、上記した(1-1)、(2-1)と同様にして、車両SR(B)の運転手に、車両SR(B)の進行を停止するように注意を喚起し、または、車両SR(B)を強制的に減速させる。
(2-3) When vehicle SR (B) is expected to be able to stop before the crosswalk CW due to deceleration of 0.3G or less (Figure 11 (F))
Unlike (1-3) above, and similar to (1-1) and (2-1) above, the driver of vehicle SR (B) is instructed to proceed with vehicle SR (B). Call attention to the vehicle to stop, or force the vehicle SR(B) to decelerate.
上記した(2-3)では、車両SR(A)の運転手が、歩行者HKを視認することができる、上記した(1-3)と相違して、車両SR(B)の運転手からは、建造物TSの存在により、歩行者HKを視認することができない。そこで、車両SR(B)の視認性の低さを補うべく、上記した(1-3)での表示に代えて、注意の喚起、及び、強制的な減速を行う。 In (2-3) above, the driver of vehicle SR (A) can visually recognize the pedestrian HK, unlike in (1-3) above, when the driver of vehicle SR (B) , the pedestrian HK cannot be visually recognized due to the presence of the building TS. Therefore, in order to compensate for the low visibility of vehicle SR(B), instead of the display in (1-3) above, a warning is called and forced deceleration is performed.
〈変形例2の効果〉
上述したように、変形例2の動き予測装置UYSでは、実施形態の動き予測装置UYS及び変形例1の動き予測装置UYSと相違して、歩行者HKの状況を表示することに加えて、車両SR(A)及び車両SR(B)の進行を停止させるべく、車両SR(A)の運転手及び車両SR(B)の運転手に注意を喚起し、また、車両SR(A)及び車両SR(B)を強制的に減速させる。これにより、車両SR(A)と歩行者HKとの衝突等、及び、車両SR(B)と歩行者HKとの衝突等を、より的確に防止することが可能となる。
<Effects of modification example 2>
As described above, the motion prediction device UYS of the second modification differs from the motion prediction device UYS of the embodiment and the motion prediction device UYS of the first modification in that, in addition to displaying the situation of the pedestrian HK, In order to stop the progress of SR (A) and vehicle SR (B), the driver of vehicle SR (A) and the driver of vehicle SR (B) are alerted, and the driver of vehicle SR (A) and vehicle SR (B) are alerted. (B) Forcibly decelerates. This makes it possible to more accurately prevent a collision between the vehicle SR(A) and the pedestrian HK, and a collision between the vehicle SR(B) and the pedestrian HK.
〈変形例3〉
上述した変形例2のステップS22で、基準点KJ31~35の移動を、建造物TSの内外に跨る位置にまで行うことに代えて、実施形態のステップS12と同様に、建造物TSの外の位置にまで行い、かつ、変形例2のステップS24で、代替の動きUG51を補完することに代えて、実施形態のステップS12と同様に、補完を行う必要が無く、補完を行わなくても、上述した変形例2と同様な効果を得ることができる。
<Modification 3>
In step S22 of the second modification described above, instead of moving the reference points KJ31 to KJ35 to positions that span the inside and outside of the building TS, similarly to step S12 of the embodiment, they are moved outside the building TS. Instead of supplementing the alternative movement UG51 in step S24 of the second modification, there is no need to perform the supplementation, as in step S12 of the embodiment, and even if no supplementation is performed, It is possible to obtain the same effects as in the second modification described above.
〈プロセッサ、プログラムの補足説明〉
上記した実施形態において、プロセッサとは、広義的なプロセッサを指す。汎用的なプロセッサ(例えば、CPU: Central Processing Unit等)に加えて、専用のプロセッサ(例えば、GPU: Graphics Processing Unit、ASIC: Application Specific Integrated Circuit、FPGA: Field Programmable Gate Array、プログラマブル論理デバイス等)を含む。
<Supplementary explanation of processor and program>
In the embodiments described above, the processor refers to a processor in a broad sense. In addition to general-purpose processors (e.g., CPU: Central Processing Unit, etc.), dedicated processors (e.g., GPU: Graphics Processing Unit, ASIC: Application Specific Integrated Circuit, FPGA: Field Programmable Gate Array, programmable logic device, etc.) include.
上記した実施形態において、プロセッサの動作は、1つのプロセッサによって実現されてもよく、また、複数のプロセッサの協働によって実現されてもよい。また、プロセッサの各動作の順序は、上記した実施形態における順序に限定されず、適宜変更してもよい。 In the embodiments described above, the operations of the processor may be realized by one processor, or may be realized by cooperation of multiple processors. Further, the order of each operation of the processor is not limited to the order in the above-described embodiments, and may be changed as appropriate.
上記した実施形態において、プログラムPRは、記憶媒体4に予め記憶(インストール)されていることに代えて、CD-ROM(Compact Disc Read Only Memory)、DVD-ROM(Digital Versatile Disc Read Only Memory)、及びUSB(Universal Serial Bus)メモリ等の記録媒体に記録されて提供されてもよく、ネットワークを介して外部装置からダウンロードされてもよい。 In the embodiment described above, the program PR is stored (installed) in the storage medium 4 in advance, and instead of being stored in the storage medium 4, the program PR is stored in a CD-ROM (Compact Disc Read Only Memory), a DVD-ROM (Digital Versatile Disc Read Only Memory), The information may be provided recorded on a recording medium such as a USB (Universal Serial Bus) memory, or may be downloaded from an external device via a network.
SR(A)、SR(B) 車両
HK 歩行者
TS 建造物
CW 横断歩道
UYS 動き予測装置
11 検出部
12 移動部
13 予測部
14 補完部
15 表示部
16 支援部
17 制御部
18 記憶部
SR (A), SR (B) Vehicle HK Pedestrian TS Building CW Crosswalk UYS Motion prediction device 11 Detection section 12 Movement section 13 Prediction section 14 Completion section 15 Display section 16 Support section 17 Control section 18 Storage section
Claims (12)
前記可動物の今後の動きを制限可能な障害物を検出する第2の検出部と、
前記可動物が置かれた環境を検出する第3の検出部と、
前記可動物が前記障害物内にいる可能性があることが検出されたとき、前記検出された可動物の現在の位置を、前記車両に近付く方向に、かつ、前記障害物の外の位置に、仮想的に移動させる移動部と、
前記移動された可動物の現在の位置、前記障害物の位置、及び、前記環境の位置に基づき、前記可動物の複数の今後の動きを予測する予測部と、
前記予測された可動物の複数の今後の動きに基づき、前記可動物の今後の動きの状況を表示する表示部と、
を含む動き予測装置。 a first detection unit that detects the current position of a movable object existing in the direction in which the vehicle is traveling;
a second detection unit that detects an obstacle that can restrict future movement of the movable object;
a third detection unit that detects the environment in which the movable object is placed;
When it is detected that the movable object may be within the obstacle, the current position of the detected movable object is moved in a direction approaching the vehicle and to a position outside the obstacle. , a moving unit that moves virtually;
a prediction unit that predicts a plurality of future movements of the movable object based on the current position of the moved movable object, the position of the obstacle, and the position of the environment;
a display unit that displays the status of the future movement of the movable object based on the predicted future movements of the movable object;
A motion prediction device including:
前記可動物の今後の動きを制限可能な障害物を検出する第2の検出部と、
前記可動物が置かれた環境を検出する第3の検出部と、
前記可動物が前記障害物内にいる可能性があることが検出されたとき、前記検出された可動物の現在の位置を、前記車両に近付く方向に、かつ、前記障害物の外の位置に、仮想的に移動させる移動部と、
前記移動された可動物の現在の位置、前記障害物の位置、及び、前記環境の位置に基づき、前記可動物の複数の今後の動きを予測する予測部と、
前記車両の進行と、前記予測された可動物の複数の今後の動きのうち、少なくとも1つの今後の動きとが相互に交差をするであろうとき、前記車両が前記交差を回避することを支援する支援部と、
を含む動き予測装置。 a first detection unit that detects the current position of a movable object existing in the direction in which the vehicle is traveling;
a second detection unit that detects an obstacle that can restrict future movement of the movable object;
a third detection unit that detects the environment in which the movable object is placed;
When it is detected that the movable object may be within the obstacle, the current position of the detected movable object is moved in a direction approaching the vehicle and to a position outside the obstacle. , a moving unit that moves virtually;
a prediction unit that predicts a plurality of future movements of the movable object based on the current position of the moved movable object, the position of the obstacle, and the position of the environment;
When the progress of the vehicle and at least one future movement of the plurality of predicted future movements of the movable object will intersect with each other, assisting the vehicle to avoid the intersection. Support department and
A motion prediction device including:
前記可動物の今後の動きを制限可能な障害物を検出する第2の検出部と、
前記可動物が置かれた環境を検出する第3の検出部と、
前記可動物が前記障害物内にいる可能性があることが検出されたとき、前記検出された可動物の現在の位置を、前記一の車両に近付く方向に、かつ、前記障害物の内外に跨る位置に、仮想的に移動させる移動部と、
前記移動された可動物の現在の位置、前記障害物の位置、及び、前記環境の位置に基づき、前記可動物の複数の今後の動きを予測する予測部と、
前記予測された可動物の複数の今後の動きに基づき、前記可動物の今後の動きの状況を表示する表示部と、
を含む動き予測装置。 a first detection unit that detects the current position of a movable object existing in the traveling direction in which one vehicle is traveling and in the traveling direction in which another vehicle opposing the one vehicle is traveling;
a second detection unit that detects an obstacle that can restrict future movement of the movable object;
a third detection unit that detects the environment in which the movable object is placed;
When it is detected that the movable object may be within the obstacle, the current position of the detected movable object is moved in a direction approaching the one vehicle and inside or outside the obstacle. a moving part that virtually moves to a straddling position;
a prediction unit that predicts a plurality of future movements of the movable object based on the current position of the moved movable object, the position of the obstacle, and the position of the environment;
a display unit that displays the status of the future movement of the movable object based on the predicted future movements of the movable object;
A motion prediction device including:
前記可動物の今後の動きを制限可能な障害物を検出する第2の検出部と、
前記可動物が置かれた環境を検出する第3の検出部と、
前記可動物が前記障害物内にいる可能性があることが検出されたとき、前記検出された可動物の現在の位置を、前記一の車両に近付く方向に、かつ、前記障害物の内外に跨る位置に、仮想的に移動させる移動部と、
前記移動された可動物の現在の位置、前記障害物の位置、及び、前記環境の位置に基づき、前記可動物の複数の今後の動きを予測する予測部と、
前記一の車両の進行及び前記他の車両の進行のうち、少なくとも1つの車両の進行と、前記予測された可動物の複数の今後の動きのうち、少なくとも1つの今後の動きとが相互に交差をするであろうとき、前記1つの車両が前記交差を回避することを支援する支援部と、
を含む動き予測装置。 a first detection unit that detects the current position of a movable object existing in the traveling direction in which one vehicle is traveling and in the traveling direction in which another vehicle opposing the one vehicle is traveling;
a second detection unit that detects an obstacle that can restrict future movement of the movable object;
a third detection unit that detects the environment in which the movable object is placed;
When it is detected that the movable object may be within the obstacle, the current position of the detected movable object is moved in a direction approaching the one vehicle and inside or outside the obstacle. a moving part that virtually moves to a straddling position;
a prediction unit that predicts a plurality of future movements of the movable object based on the current position of the moved movable object, the position of the obstacle, and the position of the environment;
The progress of at least one of the progress of the one vehicle and the progress of the other vehicle intersects with at least one future movement of the plurality of predicted future movements of the movable object. a support unit that assists the one vehicle in avoiding the intersection when the one vehicle would do so;
A motion prediction device including:
車両が進行する進行方向に存在する可動物の現在の位置を検出し、
前記可動物の今後の動きを制限可能な障害物を検出し、
前記可動物が置かれた環境を検出し、
前記可動物が前記障害物内にいる可能性があることが検出されたとき、前記検出された可動物の現在の位置を、前記車両に近付く方向に、かつ、前記障害物の外の位置に、仮想的に移動させ、
前記移動された可動物の現在の位置、前記障害物の位置、及び、前記環境の位置に基づき、前記可動物の複数の今後の動きを予測し、
前記予測された可動物の複数の今後の動きに基づき、前記可動物の今後の動きの状況を表示する、
処理を実行させるための動き予測プログラム。 to the computer,
Detects the current position of a movable object in the direction of travel of the vehicle,
detecting an obstacle that can restrict future movement of the movable object;
detecting the environment in which the movable object is placed;
When it is detected that the movable object may be within the obstacle, the current position of the detected movable object is moved in a direction approaching the vehicle and to a position outside the obstacle. , virtually moved;
predicting a plurality of future movements of the movable object based on the current position of the moved movable object, the position of the obstacle, and the position of the environment;
Displaying the future movement status of the movable object based on the predicted future movements of the movable object;
A motion prediction program for executing processing.
車両が進行する進行方向に存在する可動物の現在の位置を検出し、
前記可動物の今後の動きを制限可能な障害物を検出し、
前記可動物が置かれた環境を検出し、
前記可動物が前記障害物内にいる可能性があることが検出されたとき、前記検出された可動物の現在の位置を、前記車両に近付く方向に、かつ、前記障害物の外の位置に、仮想的に移動させ、
前記移動された可動物の現在の位置、前記障害物の位置、及び、前記環境の位置に基づき、前記可動物の複数の今後の動きを予測し、
前記車両の進行と、前記予測された可動物の複数の今後の動きのうち、少なくとも1つの今後の動きとが相互に交差をするであろうとき、前記車両が前記交差を回避することを支援する、
処理を実行させるための動き予測プログラム。 to the computer,
Detects the current position of a movable object in the direction of travel of the vehicle,
detecting an obstacle that can restrict future movement of the movable object;
detecting the environment in which the movable object is placed;
When it is detected that the movable object may be within the obstacle, the current position of the detected movable object is moved in a direction approaching the vehicle and to a position outside the obstacle. , virtually moved;
predicting a plurality of future movements of the movable object based on the current position of the moved movable object, the position of the obstacle, and the position of the environment;
When the progress of the vehicle and at least one future movement of the plurality of predicted future movements of the movable object will intersect with each other, assisting the vehicle to avoid the intersection. do,
A motion prediction program for executing processing.
一の車両が進行する進行方向、及び、前記一の車両に対向する他の車両が進行する進行方向に存在する可動物の現在の位置を検出し、
前記可動物の今後の動きを制限可能な障害物を検出し、
前記可動物が置かれた環境を検出し、
前記可動物が前記障害物内にいる可能性があることが検出されたとき、前記検出された可動物の現在の位置を、前記一の車両に近付く方向に、かつ、前記障害物の内外に跨る位置に、仮想的に移動させ、
前記移動された可動物の現在の位置、前記障害物の位置、及び、前記環境の位置に基づき、前記可動物の複数の今後の動きを予測し、
前記予測された可動物の複数の今後の動きに基づき、前記可動物の今後の動きの状況を表示する、
処理を実行させるための動き予測プログラム。 to the computer,
Detecting the current position of a movable object existing in the traveling direction in which one vehicle is traveling and in the traveling direction in which another vehicle opposing the one vehicle is traveling;
detecting an obstacle that can restrict future movement of the movable object;
detecting the environment in which the movable object is placed;
When it is detected that the movable object may be within the obstacle, the current position of the detected movable object is moved in a direction approaching the one vehicle and inside or outside the obstacle. Virtually move it to a straddling position,
predicting a plurality of future movements of the movable object based on the current position of the moved movable object, the position of the obstacle, and the position of the environment;
Displaying the future movement status of the movable object based on the predicted future movements of the movable object;
A motion prediction program for executing processing.
一の車両が進行する進行方向、及び、前記一の車両に対向する他の車両が進行する進行方向に存在する可動物の現在の位置を検出し、
前記可動物の今後の動きを制限可能な障害物を検出し、
前記可動物が置かれた環境を検出し、
前記可動物が前記障害物内にいる可能性があることが検出されたとき、前記検出された可動物の現在の位置を、前記一の車両に近付く方向に、かつ、前記障害物の内外に跨る位置に、仮想的に移動させ、
前記移動された可動物の現在の位置、前記障害物の位置、及び、前記環境の位置に基づき、前記可動物の複数の今後の動きを予測し、
前記一の車両の進行及び前記他の車両の進行のうち、少なくとも1つの車両の進行と、前記予測された可動物の複数の今後の動きのうち、少なくとも1つの今後の動きとが相互に交差をするであろうとき、前記1つの車両が前記交差を回避することを支援する、
処理を実行させるための動き予測プログラム。 to the computer,
Detecting the current position of a movable object existing in the traveling direction in which one vehicle is traveling and in the traveling direction in which another vehicle opposing the one vehicle is traveling;
detecting an obstacle that can restrict future movement of the movable object;
detecting the environment in which the movable object is placed;
When it is detected that the movable object may be within the obstacle, the current position of the detected movable object is moved in a direction approaching the one vehicle and inside or outside the obstacle. Virtually move it to a straddling position,
predicting a plurality of future movements of the movable object based on the current position of the moved movable object, the position of the obstacle, and the position of the environment;
The progress of at least one of the progress of the one vehicle and the progress of the other vehicle intersects with at least one future movement of the plurality of predicted future movements of the movable object. assisting the one vehicle to avoid the intersection when it would do so;
A motion prediction program for executing processing.
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