JP7717898B2 - 車両間ネットワークにおける偽の危険警告の識別方法およびそれを使用する車載用電子デバイス - Google Patents

Description

本発明は、偽の危険警告の識別方法に関するものであり、特に、車両間ネットワークにおける偽の危険警告の識別方法およびそれを使用する車載用電子デバイスに関するものである。

車両アドホックネットワーク（vehicular ad-hoc network, VANET）は、車とあらゆるモノを繋ぐＶ２Ｘ（vehicle-to-everything）通信を実施し、高度道路交通システムのサポートを提供することができる。そのため、ＶＡＮＥＴのネットワークセキュリティの重要性は、日々増している。

Ｖ２Ｘを介して実行され得るネットワーク攻撃は、多く存在しており、最も広範で深刻なネットワーク攻撃は、シビル攻撃（Sybil attack）である。シビル攻撃は、ハッカーが車両関連情報を特定して変更することにより、Ｖ２Ｘを介して拡散することのできる偽の車車間（vehicle-to-vehicle, V2V）情報を作成することができる。例えば、偽の車両間ネットワークデータを受信して危険警告メッセージを生成する車両の運転行動に影響を与えるために、存在しない１組の偽の車両間ネットワークデータを偽造して広めることにより、車両の運転安全性を低下させ、生命と財産の損失を引き起こす。

本発明は、物体検出操作、車両間ネットワークに基づく第１危険警告、および物体検出操作に基づく第２危険警告に基づいて、第１危険警告に信頼性があるかどうかを判断することのできる車両間ネットワークにおける偽の危険警告の識別方法およびその方法を使用する車載用電子デバイスを提供する。

本発明の１つの実施形態は、車両の車載用電子デバイスに適用される車両間ネットワークにおける偽の危険警告の識別方法を提供する。車載用電子デバイスは、プロセッサおよび通信回路ユニットを含む。車載用電子デバイスは、通信回路ユニットを介して車両間ネットワークに接続される。この方法は、以下のステップを含む。物体検出操作を実行するように車両の先進運転支援システムに指示する。車両間ネットワークに基づく第１危険警告を取得すると、それに反応して、第１危険警告に対応する物体検出操作に基づく第２危険警告を取得したかどうかを判断する。第２危険警告は、先進運転支援システムから受信される。第１危険警告に対応する物体検出操作に基づく第２危険警告を取得したと判断すると、それに反応して、車両間ネットワークに基づく第１危険警告に信頼性があると判断する。第１危険警告に対応する物体検出操作に基づく第２危険警告を取得していないと判断すると、それに反応して、物体検出操作の物体検出結果および物体検出操作に対応する複数の所定条件に基づいて、車両間ネットワークに基づく第１危険警告に信頼性があるかどうかを判断する。車両間ネットワークに基づく第１危険警告に信頼性があると判断すると、それに反応して、第１危険警告または第２危険警告に基づいて、車両の運転行動を調整する。車両間ネットワークに基づく第１危険警告に信頼性がないと判断すると、それに反応して、第１危険警告を無視し、第１危険警告に基づいて車両の運転行動を調整しない。

本発明の別の実施形態は、さらに、車両に適用され、車両間ネットワークに接続されるように構成された通信回路ユニット、通信回路ユニットに結合されたプロセッサ、および複数の指令を保存する記憶回路ユニットを含む車載用電子デバイスを提供する。プロセッサによって実行されたとき、複数の指令は、物体検出操作を実行するように車両の先進運転支援システムに指示することと、車両間ネットワークに基づく第１危険警告を取得すると、それに反応して、第１危険警告に対応する物体検出操作に基づく第２危険警告を取得したかどうかを判断し、第２危険警告が、先進運転支援システムから受信されることと、第１危険警告に対応する物体検出操作に基づく第２危険警告を取得したと判断すると、それに反応して、車両間ネットワークに基づく第１危険警告に信頼性があると判断することと、第１危険警告に対応する物体検出操作に基づく第２危険警告を取得していないと判断すると、それに反応して、物体検出操作の物体検出結果および物体検出操作に対応する複数の所定条件に基づいて、車両間ネットワークに基づく第１危険警告に信頼性があるかどうかを判断することと、車両間ネットワークに基づく第１危険警告に信頼性があると判断すると、それに反応して、第１危険警告または第２危険警告に基づいて、車両の運転行動を調整することと、車両間ネットワークに基づく第１危険警告に信頼性がないと判断すると、それに反応して、第１危険警告を無視し、第１危険警告に基づいて車両の運転行動を調整しないことと、を実行するように構成される。

以上のように、本発明によって提供される車両間ネットワークにおける偽の危険警告の識別方法およびその方法を使用する車載用電子デバイスは、物体検出操作、車両間ネットワークに基づく第１危険警告、および物体検出操作に基づく第２危険警告に基づいて、第１危険警告に信頼性があるかどうかを判断することができる。このようにして、偽の第１危険警告を識別し、偽の第１危険警告に対応する誤った運転行動が発生するのを防ぎ、車両の安全性を確保する。さらに、第１危険警告を取得したときにのみ第１危険警告に信頼性があるかどうかを検証するため、偽の車両間データによる危険警告を回避するために常時すべての周囲環境で物体比較を継続的に実行する必要がないため、車載用電子デバイスのリソース消費が削減され、運転効率が向上する。

添付の図面は、本発明の原理をさらに理解するために含まれており、本明細書に組み込まれ、かつその一部を構成するものである。図面は、本発明の実施形態を例示しており、説明とともに、本発明の原理を説明する役割を果たしている。

本発明の１つの実施形態に係る車両上に構成された複数の電子デバイスの概略的ブロック図である。 本発明の１つの実施形態に係る車両間ネットワークにおける偽の危険警告の識別方法の操作フローチャートである。 本発明の１つの実施形態に係る車両間ネットワークにおける偽の危険警告の識別方法の別の操作フローチャートである。 本発明の１つの実施形態に係る図３のステップＳ３５０のフローチャートである。 本発明の１つの実施形態に係る図３のステップＳ３６０のフローチャートである。 本発明の１つの実施形態に係る図３のステップＳ３７０のフローチャートである。 本発明の１つの実施形態に係る車両間ネットワークに接続された複数の電子デバイスの概略図である。 本発明の１つの実施形態に係る車載用電子デバイスによって取得された画像と物体検出結果の概略図である。

図１を参照すると、本実施形態において、車両１０は、車載用電子デバイス１００、先進運転支援システム（advanced driver assistance system, ADAS）２００、および運転システム３００を含む。車載用電子デバイス１００は、プロセッサ１１０、通信回路ユニット１２０、接続インターフェース１３０、および記憶回路ユニット１４０を含む。プロセッサ１１０は、通信回路ユニット１２０、接続インターフェース１３０、および記憶回路ユニット１４０に結合される。車載用電子デバイス１００は、オンボードユニット（on board unit, OBU）と称すこともできる。

先進運転支援システム２００は、複数のセンサー（例えば、カメラ、レーダー、ライダー、超音波送受信機、ＧＰＳ受信機、加速度計、慣性計、ジャイロスコープなど）および論理演算ユニット（例えば、プロセッサまたはＭＣＵ）を含み、車両１０の運転行動を計画／支援して、対応する情報を車載用電子デバイス１００に提供する。運転システム３００は、車両１０の移動を制御するために使用される。先進運転支援システム（ＡＤＡＳ）２００および運転システム３００は、車載用電子デバイス１００に統合することもできるため、車載用電子デバイス１００は、車両１０の全ての操作を制御することができる。

プロセッサ１１０は、例えば、マイクロプログラム制御装置（microprogrammed control unit, MCU）、中央処理装置（central processing unit, CPU）、プログラム可能なマイクロプロセッサ（microprocessor）、または特定用途向け集積回路（application specific integrated circuit, ASIC）、プログラマブルロジックデバイス（programmable logic device, PLD）または他の類似するデバイスである。

通信回路ユニット１２０は、プロセッサ１１０に結合され、無線通信を介してデータを送受信するために使用される。本実施形態において、通信回路ユニット１２０は、無線通信回路モジュール（図示せず）を有し、グローバル移動体通信システム（global system for mobile communication, GSM）システム、ＷｉＦｉ（wireless fidelity）システム、異なる世代の移動通信技術（例えば、３Ｇ～６Ｇ）、ブルートゥース（登録商標）（bluetooth）通信技術のうちの１つまたは組み合わせをサポートすることができるが、本発明はこれに限定されない。通信回路ユニット１２０は、Ｖ２Ｖ（vehicle-to-vehicle）通信プロトコルおよびＶ２Ｘ（vehicle-to-everything）通信プロトコルを介して車両間ネットワーク４００に接続されるように構成される。車両間ネットワーク４００は、例えば、車両アドホックネットワーク（vehicular ad-hoc network, VANET）である。プロセッサ１１０は、車両間ネットワーク４００を介して周囲の車両に関連するデータ（例えば、速度、位置、運転方向、ブレーキ、安定性の喪失など、図１に示した車両間ネットワークデータＶＤなど）を受信し、所定のアプリケーションを実行して危険警告情報ＷＤ１（第１危険警告ＷＤ１とも称す）を取得／生成する。つまり、車両間ネットワーク４００に基づく第１危険警告ＷＤ１を取得する。１つの実施形態において、プロセッサ１１０は、受信した車両間ネットワークデータＶＤに基づいて、車両間ネットワーク４００に基づく第１危険警告ＷＤ１を生成することができる。注意すべきこととして、本実施形態において、プロセッサ１１０は、車両間ネットワーク４００からの車両間ネットワークデータＶＤに基づいて第１危険警告ＷＤ１を生成するが、本発明はこれに限定されない。例えば、別の実施形態において、プロセッサ１１０は、車両間ネットワーク４００から第１危険警告ＷＤ１を受信することもできる。

車両間ネットワーク４００に基づく第１危険警告ＷＤ１に信頼性があると判断したとき、プロセッサ１１０は、対応する制御指令ＣＳを生成して運転システム３００に送信し、車両１０の運転行動を調整することができる。さらに、別の実施形態において、車両間ネットワーク４００に基づく第１危険警告ＷＤ１に信頼性があると判断したとき、プロセッサ１１０が先進運転支援システム２００に通知し、先進運転支援システム２００は、対応する制御指令ＣＳを生成して運転システム３００に送信し、車両１０の運転行動を調整する。

接続インターフェース１３０は、プロセッサ１１０に結合される。プロセッサ１１０は、接続インターフェース１３０を介して先進運転支援システム２００とのデータ接続を確立し、先進運転支援システム２００とデータを送受信するために使用される。例えば、物体検出結果ＯＤおよび危険警告情報ＷＤ２（第２危険警告とも称す）は、先進運転支援システム２００から受信される。１つの実施形態において、接続インターフェース１３０は、車両用イーサネットを含む。

本実施形態において、第１危険警告ＷＤ１および第２危険警告ＷＤ２は、前方衝突警告（forward collision warning, FCW）および死角警告（blind spot warning, BSW）を含む。しかしながら、本発明はこれに限定されない。例えば、第１危険警告ＷＤ１および第２危険警告ＷＤ２は、さらに、物体検出操作または収集した感知データに基づいてプロセッサ１００または先進運転支援システム２００によって判断することのできる他の種類の危険警告を含んでもよい。

記憶回路ユニット１４０は、プロセッサ１１０に結合される。記憶回路ユニット１４０は、プロセッサ１１０の指令によりデータを保存することができる。データは、車両間ネットワークデータなどの外部ソースからのデータを含むと同時に、内部データおよびシステムデータも含む。システムデータは、例えば、車両間ネットワークからの車両間ネットワークデータを処理するためのソフトウェア／ファームウェア、車両の物体検出データを処理するためのソフトウェア／ファームウェアなどである。内部データは、例えば、物体検出データなどである。記憶回路ユニットは、任意の種類のハードディスクドライブ（hard disk drive, HDD）または不揮発性記憶装置（例えば、ＳＳＤ）を含む。１つの実施形態において、記憶回路ユニットは、さらに、プロセッサによって実行される複数の指令またはデータを一時的に保存するためのメモリ、例えば、動的ランダムアクセスメモリ（dynamic random access memory, DRAM）、静的ランダムアクセスメモリ（static random access memory, SRAM）などを含む。

１つの実施形態において、車載用電子デバイス１００は、さらに、入力装置および出力装置を含む入出力ユニットを含む。入力装置は、例えば、マイクロフォン、タッチパッド、タッチパネル、ノブ、ボタンなどであり、データの入力やユーザーが操作したい機能の制御を行えるようにするために使用される。出力装置は、例えば、モニター、スピーカーなどであるが、本発明はこれに限定されない。１つの実施形態において、入出力ユニットは、タッチスクリーン、ヘッドアップディスプレイ、またはヘッドマウントディスプレイであってもよい。

図２を参照すると、ステップＳ２１０において、プロセッサ１１０は、物体検出操作を実行するようように車両１０の先進運転支援システム２００に指示する。１つの実施形態において、先進運転支援システム２００が物体検出操作を実行しないと判断すると、それに反応して、プロセッサ１１０は、物体検出操作を実行するように先進運転支援システム２００に指示する。

次に、ステップＳ２２０において、車両間ネットワーク４００に基づく第１危険警告ＷＤ１を取得すると、それに反応して、プロセッサ１１０は、第１危険警告ＷＤ１に対応する物体検出操作に基づく第２危険警告ＷＤ２を取得したかどうかを判断する。ここで、第２危険警告ＷＤ２は、先進運転支援システム２００から受信される。簡単に説明すると、車両間ネットワーク４００から車両間ネットワークデータＶＤを受信して、対応する第１危険警告ＷＤ１が生成された（つまり、車両間ネットワーク４００に基づく第１危険警告ＷＤ１を取得した）とき、プロセッサ１１０は、それに応じて、先進運転支援システム２００から対応する第２危険警告ＷＤ２を受信／取得するかどうかも判断する。１つの実施形態において、第２危険警告ＷＤ２を取得する時間と第１危険警告ＷＤ１を取得する時間の間の時間差は、所定の時間閾値（例えば、５秒または他の秒数）よりも小さくなければならない。

次に、ステップＳ２３０において、第１危険警告ＷＤ１に対応する物体検出操作に基づく第２危険警告ＷＤ２を取得したと判断すると、それに反応して、プロセッサ１１０は、車両間ネットワーク４００に基づく第１危険警告ＷＤ１に信頼性があると判断する。すなわち、第１危険警告ＷＤ１を取得した後、プロセッサ１１０が先進運転支援システム２００から第１危険警告ＷＤ１に対応する第２危険警告ＷＤ２も取得したと判断した場合（例えば、第１危険警告ＷＤ１および第２危険警告ＷＤ２が、いずれも車両１０の周囲で同じ種類または方向の危険が発生したことを示している場合）、プロセッサ１１０は、この第１危険警告ＷＤ１を信頼する。つまり、先進運転支援システム２００によって送信された第２危険警告ＷＤ２は、収集した感知データに基づいて決定されるため、偽造がより難しくなり、信頼性がさらに高いことから、プロセッサ１１０は、第２危険警告ＷＤ２を使用して、第１危険警告ＷＤ１を検証する（第１危険警告ＷＤ１は、車両間ネットワーク４００を介して車載用電子デバイス１００に送信された偽の情報に基づいて生成された危険警告である可能性があるため）。

さらに詳しく説明すると、第１危険警告ＷＤ１に対応する物体検出操作に基づく第２危険警告ＷＤ２を取得したかどうかを判断するステップは、以下のステップを含む。第１危険警告ＷＤ１の種類が受信した第２危険警告ＷＤ２の種類と同じであるかどうかを判断する。第１危険警告ＷＤ１の種類が受信した第２危険警告ＷＤ２の種類と異なっていると判断すると、それに反応して、第１危険警告ＷＤ１に対応する物体検出操作に基づく第２危険警告ＷＤ２を取得していないと判断する。第１危険警告ＷＤ１の種類が受信した第２危険警告ＷＤ２の種類と同じであると判断すると、それに反応して、第１危険警告ＷＤ１の危険物体が第２危険警告ＷＤ２の危険物体に対応しているかどうかを判断する。第１危険警告ＷＤ１の危険物体が第２危険警告ＷＤ２の危険物体に対応していると判断すると、それに反応して、第１危険警告ＷＤ１に対応する物体検出操作に基づく第２危険警告ＷＤ２を取得したと判断する。第１危険警告ＷＤ１の危険物体が第２危険警告ＷＤ２の危険物体に対応しないと判断すると、それに反応して、第１危険警告ＷＤ１に対応する物体検出操作に基づく第２危険警告ＷＤ２を取得していないと判断する。

簡単に説明すると、第１危険警告ＷＤ１を取得した時間点の前後で第２危険警告ＷＤ２を取得すると、それに反応して、プロセッサ１１０は、まず、第１危険警告ＷＤ１と第２危険警告ＷＤ２が同じ種類（または、同じ相対位置）に属するかどうかを判断する。属する場合、さらに、第１危険警告ＷＤ１の対象が第２危険警告ＷＤ２の対象と類似している、または同じであるかどうかを判断する。類似している、または同じ場合、プロセッサ１１０は、取得した第２危険警告ＷＤ２が第１危険警告ＷＤ１に対応していると判断する。上記の判断のいずれかが否定的な結果である場合、プロセッサ１１０は、第１危険警告ＷＤ１に対応する第２危険警告ＷＤ２を取得していないと判断することができる。

次に、ステップＳ２４０において、第１危険警告ＷＤ１に対応する物体検出操作に基づく第２危険警告ＷＤ２を取得していないと判断すると、それに反応して、物体検出操作の物体検出結果および物体検出操作に対応する複数の所定条件に基づいて、車両間ネットワーク４００に基づく第１危険警告ＷＤ１に信頼性があるかどうかを判断する。本実施形態において、物体検出操作は、画像データに基づく第１物体検出操作、点群データに基づく第２物体検出操作、および混合データに基づく第３物体検出操作のうちの１つまたはそれ以上を含む。混合データは、画像データおよび点群データを含む。別の実施形態において、混合データは、画像データおよび点群データによって生成された融合データである。

画像データ（または、画素アレイ）に基づく第１物体検出操作は、第１物体の領域を決定することには優れているが、第１物体と車両の間の相対距離を決定することには優れていない。比較すると、点群データに基づく第２物体検出操作は、第２物体の領域を決定することにはあまり優れていないが、第２物体と車両の間の相対距離を決定することには優れている。一方、混合データに基づく第３物体検出操作は、第３物体の面積および第３物体の相対距離を決定する際には高い信頼性を有するが、画像データと点群データの融合操作を処理するために追加の感知データおよび計算リソースを必要とする。

詳しく説明すると、プロセッサ１１０は、まず、物体検出操作の種類を識別し、異なる種類の物体検出操作に基づいて、異なる所定条件を使用して対応する物体検出結果を分析することにより、車両間ネットワーク４００に基づく第１危険警告ＷＤ１に信頼性があるかどうかを判断する。つまり、先進運転支援システム２００は、収集した感知データに基づいて物体検出結果を取得するため、物体検出結果を偽造するのが難しくなり、信頼性がさらに高くなる。プロセッサ１１０は、また、受信した物体検出結果および対応する所定条件を使用することによって分析を行い、受信した物体検出結果が第１危険警告ＷＤ１に対応する対象を有するかどうかを判断し、それに応じて、第１危険警告ＷＤ１を検証することができる（第１危険警告ＷＤ１は、ワークショップネットワーク４００を介して車載用電子デバイス１００に送信された偽の情報に基づいて生成された危険警告である可能性があるため）。

次に、ステップＳ２５０において、車両間ネットワーク４００に基づく第１危険警告ＷＤ１に信頼性があると判断すると、それに反応して、プロセッサ１１０は、第１危険警告ＷＤ１または第２危険警告ＷＤ２に基づいて、車両の運転行動を調整する。

具体的に説明すると、１つの実施形態において、第１危険警告情報ＷＤ１に対応する第２危険警告情報ＷＤ２に基づいて、第１危険警告情報ＷＤ１に信頼性があると判断した後、プロセッサ１１０は、第１危険警告ＷＤ１に信頼性があることを先進運転支援システム２００に通知し、先進運転支援システム２００は、第２危険警告ＷＤ２に基づいて、対応する制御指令ＣＳを生成し、生成された制御指令ＣＳを運転システム３００に送信して、車両の運転行動を調整することができる。例えば、第１危険警告ＷＤ１および第２危険警告ＷＤ２が前方衝突警告であると仮定すると、生成された制御指令ＣＳを使用して、ブレーキ操作を行う、運転速度を減らす、または車線変更を行うように運転システム３００に指示し、車両１０の運転行動を調整することによって、第１危険警告ＷＤ１および第２危険警告ＷＤ２に対応する可能性のあるリスク事象を回避する。

別の実施形態において、第１危険警告情報ＷＤ１に信頼性があると判断した後、プロセッサ１１０は、また、第１危険警告ＷＤ１に基づいて、対応する制御指令ＣＳを生成し、生成された制御指令ＣＳを運転システム３００に送信して、車両の運転行動を調整することができる。例えば、信頼性のある第１危険警告ＷＤ１が前方衝突警告であると仮定すると、制御指令ＣＳを使用して、ブレーキ操作を行う、運転速度を減らす、または車線変更を行うように運転システム３００に指示し、車両１０の運転行動を調整することによって、第１危険警告ＷＤ１に対応する可能性のあるリスク事象を回避する。

比較すると、ステップＳ２６０において、車両間ネットワーク４００に基づく第１危険警告ＷＤ１に信頼性がないと判断すると、それに反応して、プロセッサ１１０は、第１危険警告ＷＤ１を無視し、第１危険警告ＷＤ１に基づいて車両１０の運転行動を調整しない。その後、ステップＳ２７０において、プロセッサ１１０は、車両間ネットワーク４００を介して第１危険警告ＷＤ１を認証機関（例えば、図５Ａにした認証機関ＴＡ）に報告する。例えば、１つの実施形態において、プロセッサ１１０は、信頼性のない危険警告を生成する車両間データおよび／または信頼性がない危険警告を認証機関ＴＡに報告し、認証機関ＴＡは、データおよびそのソースを記録して、さらなる監視またはリスト化を行うことができる。

以下、図３および図４Ａ～図４Ｃを参照しながら、その他のプロセスについて詳しく説明する。

図３を参照すると、先進運転支援システム２００は、物体検出操作を実行する（Ｓ３１０）。次に、プロセッサ１１０は、車両間ネットワーク４００に基づく第１危険警告ＷＤ１を取得したかどうかを判断する（Ｓ３２０）。取得した場合、プロセッサ１１０は、次に、第１危険警告ＷＤ１に対応する物体検出操作に基づく第２危険警告ＷＤ２を取得したかどうかを判断する（Ｓ３３０）。取得した場合、プロセッサ１１０は、第１危険警告ＷＤ１または第２危険警告ＷＤ２に基づいて、車両１０の運転行動を調整する（Ｓ３８０）。取得していない場合、プロセッサ１１０は、さらに、物体検出操作の種類を識別する（Ｓ３４０）。プロセッサ１１０は、実行された物体検出操作の結果および関連情報（例えば、物体検出結果、物体検出操作の種類）を先進運転支援システム２００から取得して識別することができる。

物体検出操作の種類に応じて、プロセッサ１１０は、異なる分析方法および判断方法を採用し、第１危険警告ＷＤ１に信頼性があるかどうかを判断することができる。具体的に説明すると、物体検出操作が画像データに基づく第１物体検出操作であるとき、プロセッサ１１０は、ステップＳ３５０を実行し、物体検出操作が点群データに基づく第２物体検出操作であるとき、プロセッサ１１０は、ステップＳ３６０を実行し、物体検出操作が混合データに基づく第３物体検出操作であるとき、プロセッサ１１０は、ステップＳ３７０を実行する。

図４Ａを参照しながらさらに詳しく説明すると、物体検出操作が画像データに基づく第１物体検出操作であるとき、物体検出操作の物体検出結果および物体検出操作に対応する複数の所定条件に基づいて、車両間ネットワーク４００に基づく第１危険警告ＷＤ１に信頼性があるかどうかを判断するステップは、ステップＳ３５１～Ｓ３５３を含む。

ステップＳ３５１において、プロセッサ１１０は、第１物体検出操作の第１物体検出結果、および第１物体検出操作に対応する第１物体特徴閾値と第１物体確率閾値を識別する。第１物体検出結果は、検出された第１物体、および検出された第１物体に対応する第１物体特徴と第１物体確率を含む。ここで、第１物体特徴閾値および第１物体確率閾値は、第１物体検出操作に対応する複数の第１所定条件である。

本実施形態において、先進運転支援システム２００が第１物体検出操作を実行することによって第２危険警告ＷＤ２を開始したとき、プロセッサ１１０は、その時点で第２危険警告ＷＤ２に対応する目標物体の物体特徴値および物体確率値を記録することができる。その後、記録された履歴データを使用することによって、機械学習アルゴリズムにより第１物体特徴閾値および第１物体確率閾値を訓練するか、統計（例えば、平均または中央値を計算する）により第１物体特徴閾値および第１物体確率閾値を計算する。得られた第１物体特徴閾値および第１物体確率閾値は、第１物体検出操作に対応する複数の第１所定条件として設定することができる。さらに、１つの実施形態において、異なる車速を異なる第１物体特徴閾値および第１物体確率閾値と一致させてもよい。

図４Ａに戻ると、ステップＳ３５２において、プロセッサ１１０は、第１物体特徴が第１物体特徴閾値よりも大きいかどうかを判断する。

次に、ステップＳ３５３において、プロセッサ１１０は、第１物体確率が第１物体確率閾値よりも大きいかどうかを判断する。

第１物体特徴が第１物体特徴閾値よりも大きいと判断し（Ｓ３５２において「ＹＥＳ」と判断し）、第１物体確率が第１物体確率閾値よりも大きいと判断する（Ｓ３５３において「ＹＥＳ」と判断する）と、それに反応して、プロセッサ１１０は、車両間ネットワーク４００に基づく第１危険警告ＷＤ１に信頼性があると判断する。

一方、第１物体特徴が第１物体特徴閾値よりも大きくないと判断する（Ｓ３５２において「ＮＯ」と判断する）、または第１物体確率が第１物体確率閾値よりも大きくないと判断する（Ｓ３５３において「ＮＯ」と判断する）と、それに反応して、プロセッサ１１０は、車両間ネットワーク４００に基づく第１危険警告ＷＤ１に信頼性がないと判断する。

注意すべきこととして、別の実施形態において、ステップＳ３５２とＳ３５３の実行順序は、逆になってもよい（つまり、最初にステップＳ３５３を実行してから、ステップＳ３５２を実行する）。また、本実施形態において、第１物体特徴は、検出された第１物体の画像特徴サイズまたは画像特徴比率を含み、検出された第１物体の画像特徴比率は、検出された第１物体の画像特徴サイズと画像データの所定の画像サイズとの比率である。ここで、第１物体確率は、検出された第１物体の存在確率である。

画像特徴サイズは、例えば、検出された第１物体をマーキングするバウンディングボックス（bounding box）によって覆われた画像面積サイズである。画像面積サイズは、先進運転支援システム２００によって車両１０の環境に対して取り込まれた画像の面積サイズ（つまり、所定の画像サイズ）と比較して、比率、すなわち、画像特徴比率を得ることができる。

一方、図４Ｂを参照すると、物体検出操作が点群データに基づく第２物体検出操作であるとき、物体検出操作の物体検出結果および物体検出操作に対応する複数の所定条件に基づいて、車両間ネットワーク４００に基づく第１危険警告ＷＤ１に信頼性があるかどうかを判断するステップは、ステップＳ３６１～Ｓ３６３を含む。

ステップＳ３６１において、プロセッサ１１０は、第２物体検出操作の第２物体検出結果、および第２物体検出操作に対応する第２物体距離閾値と第２物体確率閾値を識別する。第２物体検出結果は、検出された第２物体および検出された第２物体に対応する第２物体距離と第２物体確率を含む。ここで、第２物体距離閾値および第２物体確率閾値は、第２物体検出操作に対応する複数の第２所定条件である。

本実施形態において、先進運転支援システム２００が第２物体検出操作を実行することによって第２危険警告ＷＤ２を開始したとき、プロセッサ１１０は、その時の第２危険警告ＷＤ２に対応する目標物体の物体距離値および物体確率値を記録することができる。そして、記録された履歴データを使用することによって、機械学習アルゴリズムにより第２物体距離閾値および第２物体確率閾値を訓練するか、統計により第２物体距離閾値および第２物体確率閾値を計算する。

次に、ステップＳ３６２において、プロセッサ１１０は、第２物体距離が第２物体距離閾値よりも小さいかどうかを判断する。

次に、ステップＳ３６３において、プロセッサ１１０は、第２物体確率が第２物体確率閾値よりも大きいかどうかを判断する。

第２物体距離が第２物体距離閾値よりも小さいと判断し（Ｓ３６２において「ＹＥＳ」と判断し）、第２物体確率が第２物体確率閾値よりも大きいと判断する（Ｓ３６３において「ＹＥＳ」と判断する）と、それに反応して、プロセッサ１１０は、車両間ネットワーク４００に基づく第１危険警告ＷＤ１に信頼性があると判断する。

第２物体距離が第２物体距離閾値よりも小さくないと判断する（Ｓ３６２において「ＮＯ」と判断する）、または第２物体確率が第２物体確率閾値よりも大きくないと判断する（Ｓ３６３において「ＮＯ」と判断する）と、それに反応して、プロセッサ１１０は、車両間ネットワーク４００に基づく第１危険警告ＷＤ１に信頼性がないと判断する。

注意すべきこととして、別の実施形態において、ステップＳ３６２とＳ３６３の実行順序は、逆になってもよい。また、本実施形態において、第２物体距離は、検出された第２物体と車両１０の間の距離である。ここで、第２物体確率は、検出された第２物体の存在確率である。

一方、図４Ｃを参照すると、物体検出操作が混合データに基づく第３物体検出操作であるとき、物体検出操作の物体検出結果および物体検出操作に対応する複数の所定条件に基づいて、車両間ネットワーク４００に基づく第１危険警告ＷＤ１に信頼性があるかどうかを判断するステップは、ステップＳ３７１～Ｓ３７４を含む。

ステップＳ３７１において、プロセッサ１１０は、第３物体検出操作の第３物体検出結果、および第３物体検出操作に対応する第３物体特徴閾値、第３物体距離閾値、および第３物体確率閾値を識別する。第３物体検出結果は、検出された第３物体、および検出された第３物体に対応する第３物体特徴、第３物体距離、および第３物体確率を含む。第３物体特徴閾値、第３物体距離閾値、および第３物体確率閾値は、第３物体検出操作に対応する複数の第３所定条件である。上記の第１物体特徴閾値、第１物体確率閾値、第２物体距離閾値、および第２物体確率閾値を取得する方法と同様に、第３物体特徴閾値、第３物体距離閾値、および第３物体確率閾値は、機械学習アルゴリズムの訓練により取得してもよく、または統計により計算してもよい。

次に、ステップＳ３７２において、プロセッサ１１０は、第３物体確率が第３物体確率閾値よりも大きいかどうかを判断する。第３物体確率が第３物体確率閾値よりも大きいと判断する（Ｓ３７２において「ＹＥＳ」と判断する）と、それに反応して、プロセッサ１１０は、ステップＳ３７３を実行する。第３物体確率が第３物体確率閾値よりも大きくないと判断する（Ｓ３７２において「ＮＯ」と判断する）と、それに反応して、プロセッサ１１０は、車両間ネットワーク４００に基づく第１危険警告ＷＤ１に信頼性がないと判断する。

次に、ステップＳ３７３において、プロセッサ１１０は、第３物体特徴が第３物体特徴閾値よりも大きいかどうかを判断する。第３物体特徴が第３物体特徴閾値よりも大きいと判断する（Ｓ３７３において「ＹＥＳ」と判断する）と、それに反応して、プロセッサ１１０は、車両間ネットワーク４００に基づく第１危険警告ＷＤ１に信頼性があると判断する。第３物体特徴が第３物体特徴閾値よりも大きくないと判断する（Ｓ３７３において「ＮＯ」と判断する）と、それに反応して、プロセッサ１１０は、ステップＳ３７４を実行する。

次に、ステップＳ３７４において、プロセッサ１１０は、第３物体距離が第３物体距離閾値よりも小さいかどうかを判断する。第３物体距離が第３物体距離閾値よりも小さいと判断する（Ｓ３７４において「ＹＥＳ」と判断する）と、それに反応して、プロセッサ１１０は、車両間ネットワーク４００に基づく第１危険警告ＷＤ１に信頼性があると判断する。第３物体距離が第３物体距離閾値よりも小さくないと判断する（Ｓ３７４において「ＮＯ」と判断する）と、それに反応して、プロセッサ１１０は、車両間ネットワーク４００に基づく第１危険警告ＷＤ１に信頼性がないと判断する。

注意すべきこととして、別の実施形態において、ステップＳ３７３とＳ３７４の実行順序は、逆になってもよい。また、本実施形態において、第３物体特徴は、検出された第３物体の画像特徴サイズまたは画像特徴比率を含む。ここで、検出された第３物体の画像特徴比率は、検出された第３物体の画像特徴サイズと画像データの予定画像サイズとの比率であり、第３物体確率は、検出された第３物体の存在確率である。

本実施形態において、検出された第１物体、検出された第２物体、および検出された第３物体は、前方車両や死角にある側面車両などの危険警告を引き起こす可能性のある物体であり、目標第１物体、目標第２物体、および目標第３物体とも称すことができる。１つの実施形態において、検出された第１物体、検出された第２物体、および検出された第３物体は、車両に最も近い物体でもある。

図３に戻ると、車両間ネットワーク４００に基づく第１危険警告ＷＤ１に信頼性があると判断すると、それに反応して、プロセッサ１１０は、第１危険警告または第２危険警告に基づいて、車両の運転行動を調整する（Ｓ３８０）。車両間ネットワーク４００に基づく第１危険警告ＷＤ１に信頼性がないと判断すると、それに反応して、プロセッサ１１０は、第１危険警告ＷＤ１を無視し、第１危険警告ＷＤ１に基づいて車両１０の運転行動を調整しない（Ｓ３９０）。さらに、プロセッサ１１０は、第１危険警告ＷＤ１（または第１危険警告ＷＤ１に対応する偽の車両間データ）を認証機関に報告することができる（Ｓ４００）。

例えば、図５Ａおよび図５Ｂを参照すると、車両間ネットワーク（例えば、ＶＡＮＥＴ）は、３つの主要なエンティティ、すなわち、車両ＯＢＵ、認証機関ＴＡ、および路側ユニットＲＳＵを含む。車両Ｃ１～Ｃ３のＯＢＵ（すなわち、車載ユニット）、認証機関ＴＡ、および路側ユニットＲＳＵは、それぞれ無線通信回路ユニットを有し、車両間ネットワークに接続される。認証機関ＴＡは、路側ユニットＲＳＵおよび道路上のＯＢＵを承認する責任がある。ＯＢＵとＲＳＵの間の通信は、車車間（Ｖ２Ｖ）通信および路車間（vehicle-to-infrastructure, V2I）通信を含む。偽の攻撃は、Ｖ２Ｖのセキュリティアプリケーションを使用して、偽の車両間ネットワークデータＶＤを車両間ネットワーク内のＯＢＵに送信することができるため、ＯＢＵは、偽の危険警告を生成することができる。

さらに、車両Ｃ１が車両１０であり、先進運転支援システム２００によって実行される物体検出操作が画像データに基づく第１物体検出操作であると仮定する。先進運転支援システム２００のカメラは、視野ＦＯＶを通して画像ＩＭＧ１を取り込む。先進運転支援システム２００は、画像ＩＭＧ１に対して第１物体検出操作を実行し、目標第１物体Ｃ２を識別するとともに、バウンディングボックスＢＢを使用して、目標第１物体Ｃ２をマークすることができる。また、先進運転支援システム２００は、バウンディングボックスＢＢまたは目標第１物体Ｃ２の画像を介して、目標第１物体Ｃ２に対応する画像特徴サイズまたは画像特徴比率を決定することができる。目標第１物体Ｃ２の画像特徴比率は、例えば、バウンディングボックスＢＢによって覆われた画像ＩＭＧ２のサイズを画像ＩＭＧ１のサイズで割ることによって得られる比率である。目標第１物体Ｃ２、対応する目標第１物体Ｃ２の存在確率（すなわち、目標第１物体確率）、目標第１物体Ｃ２に対応する画像特徴サイズまたは画像特徴比率（すなわち、目標第１物体特徴）などは、物体検出結果ＯＤとしてパッケージ化し、車両Ｃ１の車載用電子デバイス１００に送信することができる。

第１例において、車両Ｃ１が第１物体検出操作を実行し、前方の車両Ｃ２に衝突しそうであることを示す車両間ネットワーク４００に基づく前方衝突警告（第１危険警告ＷＤ１）を取得したと仮定する。同時に、車両Ｃ１の先進運転支援システム２００は、車両Ｃ２に対応する物体検出結果ＯＤを送信し、車両Ｃ２が先進運転支援システム２００の前方衝突警告の開始条件を満たしていないとみなす（車両Ｃ２に対応する第２危険警告ＷＤ２が送信されていない）。さらに、車両Ｃ１の先進運転支援システム２００は、車両Ｃ３に対応する物体検出結果ＯＤを送信し、車両Ｃ３が先進運転支援システム２００の死角警告の開始条件を満たしているとみなす。先進運転支援システム２００は、ＢＳＷの検出範囲ＤＲを介して死角領域に位置する車両Ｃ３の危険を感知し、車両Ｃ３に対応する死角警告（ＢＳＷ）（車両Ｃ３に対応する第２危険警告ＷＤ２）を車両Ｃ１の車載用電子デバイス１００に送信する。すなわち、車両Ｃ１の先進運転支援システム２００によって送信された第２危険警告は、第１危険警告に対応していない（第２危険警告は、車両Ｃ３に対応するＢＳＷであり、第１危険警告で警告された車両Ｃ２のＦＣＷには対応していないため）。

この場合（取得した第２危険警告ＷＤ２が第１危険警告ＷＤ１に対応していないため、Ｓ３３０において「ＮＯ」と判断した場合）、車両Ｃ１は、さらに、受信した物体検出結果ＯＤが画像データの第１物体検出操作に基づいていると識別することができる（Ｓ３４０）。この時、車両Ｃ１は、第１物体特徴閾値および第１物体確率閾値を含む第１物体検出操作に対応する複数の第１所定条件にアクセスすることができる。

次に、車両Ｃ１は、さらに、画像データに基づく第１物体検出操作の第１物体検出結果（例えば、目標第１物体Ｃ２の画像特徴比率および目標第１物体Ｃ２の存在確率）および対応する第１所定条件（例えば、第１物体特徴閾値および第１物体確率閾値）に基づいて、車両Ｃ２に対応する第１危険警告に信頼性があるかどうかを判断する（Ｓ３５０）。

目標第１物体Ｃ２の画像特徴比率が第１物体特徴閾値よりも大きくないとき、または目標第１物体Ｃ２の存在確率が第１物体確率閾値よりも大きくないとき、プロセッサ１１０は、第１危険警告ＷＤ１に信頼性がない、つまり、第１危険警告ＷＤ１が偽の可能性があると判断する。プロセッサ１１０は、第１危険警告ＷＤ１を無視することができる（Ｓ３９０）。さらに、プロセッサ１１０は、第１危険警告ＷＤ１を認証機関に報告する（Ｓ４００）。例えば、１つの実施形態において、プロセッサ１１０は、さらに、偽の危険警告レポートを生成し、通信回路ユニット１２０を介して偽の危険警告レポート（例えば、偽の車両間ネットワークデータおよび／または対応する生成された偽の危険警告レポートを含む）を認証機関ＴＡに送信する（Ｓ４００）ことにより、認証機関ＴＡは、現在車両間ネットワーク４００で発生した偽の危険警告および／または対応する偽の車両間ネットワークデータＶＤを記録するとともに、認証機関ＴＡは、この偽の危険警告／または対応する偽の車両間ネットワークデータＶＤ（およびその対応するエンティティ／ソース）をブラックリストに登録するか、ブロックするかを決定する。このようにして、全体の車両間ネットワークのセキュリティをより良く維持することができる。

逆に、目標第１物体Ｃ２の画像特徴比率が第１物体特徴閾値よりも大きく、目標第１物体Ｃ２の存在確率が第１物体確率閾値よりも大きいとき、プロセッサ１１０は、第１危険警告ＷＤ１に信頼性がある、つまり、第１危険警告ＷＤ１が偽ではないと判断する。プロセッサ１１０は、第１危険警告ＷＤ１に基づいて、車両Ｃ１の運転行動を調整することができる（Ｓ３８０）。例えば、プロセッサ１１０は、第１危険警告ＷＤ１に基づいて、対応する制御指令ＣＳを生成し、それを運転システム３００に送信して、車両Ｃ１の運転行動を調整する。

第２例において、車両Ｃ１が第１物体検出操作を実行し、前方の車両Ｃ２（ＦＣＷ）に衝突しそうであることを示す車両間ネットワーク４００に基づく前方衝突警告（第１危険警告ＷＤ１）を取得したと仮定する。一方、同時に、車両Ｃ１の先進運転支援システム２００が車両Ｃ２に対応する物体検出結果ＯＤを送信し、車両Ｃ２が先進運転支援システム２００の前方衝突警告の開始条件を満たしているとみなすと仮定する。先進運転支援システム２００は、車両Ｃ２（ＦＣＷ）に対応する前方衝突警告（第２危険警告）を車両Ｃ１の車載用電子デバイス１００に送信する。

この場合（取得した第２危険警告ＷＤ２が第１危険警告ＷＤ１に対応しているため、Ｓ３３０において「ＹＥＳ」と判断した場合）、車両Ｃ１のプロセッサ１１０は、車両Ｃ２に対応する第１危険警告ＷＤ１に信頼性があると判断する。その後、プロセッサ１１０は、第１危険警告ＷＤ１に基づいて、車両Ｃ１の運転行動を調整する（Ｓ３８０）。例えば、第１危険警告ＷＤ１に信頼性があることが先進運転支援システム２００に通知されるため、先進運転支援システム２００は、第２危険警告ＷＤ２に基づいて、制御指令ＣＳを生成し、それを運転システム３００に送信して、車両Ｃ１の運転行動を調整することができる。

第３例において、車両Ｃ１が第１物体検出操作を実行し、前方の車両Ｃ２（ＦＣＷ）に衝突しそうであることを示す車両間ネットワーク４００に基づく前方衝突警告（第１危険警告ＷＤ１）を取得したと仮定する。一方、同時に、車両Ｃ１の先進運転支援システム２００が車両Ｃ２に対応する物体検出結果ＯＤを送信し、車両Ｃ２が先進運転支援システム２００の前方衝突警告の開始条件を満たしていないとみなすと仮定する。先進運転支援システム２００は、車両Ｃ２（ＦＣＷ）に対応する前方衝突警告（第２危険警告）を車両Ｃ１の車載用電子デバイス１００に送信しない。つまり、車両Ｃ１の先進運転支援システム２００は、第１危険警告に対応する第２危険警告を車両Ｃ１のプロセッサ１１０に送信しない。

この場合（第１危険警告ＷＤ１に対応する第２危険警告ＷＤ２を取得していないため、Ｓ３３０において「ＮＯ」と判断した場合）、車両Ｃ１は、さらに、受信した物体検出結果ＯＤを識別することができる（Ｓ３４０）。その後の操作は、第１例と同様であるため、ここでは繰り返し説明しない。

上記の説明からわかるように、車両間ネットワークにおける偽の危険警告の識別方法およびそれを使用する車載用電子デバイスは、以下の利点を有する：（１）低い計算負荷：本発明によって提供される車両間ネットワークにおける偽の危険警告の識別方法は、常時追加の計算操作を行う必要がなく、先進運転支援システムによって提供されたデータを使用することによって、第１危険警告が偽の危険警告であるかどうかを判断することができる。

（２）低遅延および低消費電力：常時追加の計算操作を行う必要がないため、車載用電子デバイス１００の遅延および消費電力を低減することもできる。

（３）高い信頼性：本発明によって提供される車両間ネットワークにおける偽の危険警告の識別方法は、元の先進運転支援システム２００によって提供された既存のデータを使用するため、規格の一致によって生じる信頼性の問題を回避する。

以上のように、本発明によって提供される車両間ネットワークにおける偽の危険警告の識別方法およびその方法を使用する車載用電子デバイスは、物体検出操作、車両間ネットワークに基づく第１危険警告、および物体検出操作に基づく第２危険警告に基づいて、第１危険警告に信頼性があるかどうかを判断することができる。この方法は、その後、偽の第１危険警告を特定し、それにより、そのような偽の警告によって引き起こされる誤った運転行動を回避して、車両の安全を確保する。また、車両間ネットワークに基づく第１危険警告は、第１危険警告を取得した後にのみ信頼性があることが確認されるため、偽の車両間データによる危険警告を回避するために常時すべての周囲環境で物体を継続して比較する必要がないため、車載用電子デバイスのリソース消費が削減され、運転効率が向上する。

車両間ネットワークにおける偽の危険警告の識別方法およびそれを使用する車載用電子デバイスは、Ｖ２Ｘ（vehicle-to-everything）通信を実施する車両アドホックネットワーク（vehicular ad-hoc network, VANET）を有する交通システムに適用することができる。特に、交通システムのＶＡＮＥＴのセキュリティを向上させることができる。

１０ 車両
１００ 車載用電子デバイス
２００ 先進運転支援システム
３００ 運転システム
４００ 車両間ネットワーク
１１０ プロセッサ
１２０ 通信回路ユニット
１３０ 接続インターフェース
１４０ 記憶回路ユニット
ＷＤ１、ＷＤ２ 危険警告
ＯＤ 物体検出結果
Ｓ２１０、Ｓ２２０、Ｓ２３０、Ｓ２４０、Ｓ２５０、Ｓ２６０、Ｓ２７０ 車両間ネットワークにおける偽の危険警告の識別方法の操作ステップ
Ｓ３１０、Ｓ３２０、Ｓ３３０、Ｓ３４０、Ｓ３５０、Ｓ３６０、Ｓ３７０、Ｓ３８０、Ｓ３９０、Ｓ４００ 車両間ネットワークにおける偽の危険警告の識別方法の他の操作ステップ順
Ｓ３５１、Ｓ３５２、Ｓ３５３ 図３のステップＳ３５０の処理ステップ
Ｓ３６１、Ｓ３６２、Ｓ３６３ 図３のステップＳ３６０の処理ステップ
Ｓ３７１、Ｓ３７２、Ｓ３７３、Ｓ３７４ 図３のステップＳ３７０の処理ステップ
ＴＡ 認証機関
ＲＳＵ 路側ユニット
Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３ 車両／物体
ＦＣＷ 前方衝突警告
ＢＳＷ 死角警告
ＩＭＧ１、ＩＭＧ２ 画像
ＦＯＶ 視野
ＢＢ バウンディングボックス

Claims (5)

1. 車両の車載用電子デバイスに適用される車両間ネットワークにおける偽の危険警告の識別方法であって、前記車載用電子デバイスが、プロセッサおよび通信回路ユニットを含み、前記車載用電子デバイスが、前記通信回路ユニットを介して前記車両間ネットワークに接続され、
   物体検出操作を実行するように前記車両の先進運転支援システムに指示することと、
   前記車両間ネットワークに基づく第１危険警告を取得すると、それに反応して、前記第１危険警告に対応する前記物体検出操作に基づく第２危険警告を取得したかどうかを判断することであって、前記第２危険警告が、前記先進運転支援システムから受信されることと、
   前記第１危険警告に対応する前記物体検出操作に基づく前記第２危険警告を取得したと判断すると、それに反応して、前記車両間ネットワークに基づく前記第１危険警告に信頼性があると判断することと、
   前記第１危険警告に対応する前記物体検出操作に基づく前記第２危険警告を取得していないと判断すると、それに反応して、前記物体検出操作の物体検出結果および前記物体検出操作に対応する複数の所定条件に基づいて、前記車両間ネットワークに基づく前記第１危険警告に信頼性があるかどうかを判断することと、
   前記車両間ネットワークに基づく前記第１危険警告に信頼性があると判断すると、それに反応して、前記第１危険警告または第２危険警告に基づいて、前記車両の運転行動を調整することと、
   前記車両間ネットワークに基づく前記第１危険警告に信頼性がないと判断すると、それに反応して、前記第１危険警告を無視し、前記第１危険警告に基づいて前記車両の前記運転行動を調整しないことと、
   を含む車両間ネットワークにおける偽の危険警告の識別方法。
2. 前記第１危険警告に対応する前記物体検出操作に基づく前記第２危険警告を取得したかどうかを判断することが、
   前記第１危険警告の種類が前記受信した第２危険警告の種類と同じであるかどうかを判断することと、
   前記第１危険警告の前記種類が前記受信した第２危険警告の前記種類と異なっていると判断すると、それに反応して、前記第１危険警告に対応する前記物体検出操作に基づく前記第２危険警告を取得していないと判断することと、
   前記第１危険警告の前記種類が前記受信した第２危険警告の前記種類と同じであると判断すると、それに反応して、前記第１危険警告の危険物体が前記第２危険警告の危険物体に対応するかどうかを判断することと、
   前記第１危険警告の前記危険物体が前記第２危険警告の前記危険物体に対応していると判断すると、それに反応して、前記第１危険警告に対応する前記物体検出操作に基づく前記第２危険警告を取得したと判断することと、
   前記第１危険警告の前記危険物体が前記第２危険警告の前記危険物体に対応していないと判断すると、それに反応して、前記第１危険警告に対応する前記物体検出操作に基づく前記第２危険警告を取得していないと判断することと、
   を含む請求項１に記載の車両間ネットワークにおける偽の危険警告の識別方法。
3. 前記物体検出操作が、
   画像データに基づく第１物体検出操作と、
   点群データに基づく第２物体検出操作と、
   混合データに基づく第３物体検出操作と、
   の操作のうちの１つまたは複数を含み、前記混合データが、前記画像データおよび前記点群データを含む請求項１に記載の車両間ネットワークにおける偽の危険警告の識別方法。
4. 前記物体検出操作の前記物体検出結果および前記物体検出操作に対応する前記複数の所定条件に基づいて、前記車両間ネットワークに基づく前記第１危険警告に信頼性があるかどうかを判断することが、
   前記物体検出操作が前記画像データに基づく前記第１物体検出操作であるとき、前記第１物体検出操作の第１物体検出結果、および前記第１物体検出操作に対応する第１物体特徴閾値と第１物体確率閾値を識別することであって、前記第１物体検出結果が、検出された第１物体、および前記検出された第１物体に対応する第１物体特徴と第１物体確率を含み、前記第１物体特徴閾値および第１物体確率閾値が、前記第１物体検出操作に対応する複数の第１所定条件であることと、
   前記第１物体特徴が前記第１物体特徴閾値よりも大きいかどうかを判断することと、
   前記第１物体確率が前記第１物体確率閾値よりも大きいかどうかを判断することと、
   前記第１物体特徴が前記第１物体特徴閾値よりも大きいと判断し、前記第１物体確率が前記第１物体確率閾値よりも大きいと判断すると、それに反応して、前記車両間ネットワークに基づく前記第１危険警告に信頼性があると判断することと、
   前記第１物体特徴が前記第１物体特徴閾値よりも大きくないと判断する、または前記第１物体確率が前記第１物体確率閾値よりも大きくないと判断すると、それに反応して、前記車両間ネットワークに基づく前記第１危険警告に信頼性がないと判断することと、
   を含む請求項３に記載の車両間ネットワークにおける偽の危険警告の識別方法。
5. 車両に適用される車載用電子デバイスであって、
   車両間ネットワークに接続されるように構成された通信回路ユニットと、
   前記通信回路ユニットに接続されたプロセッサと、
   複数の指令を保存する記憶回路ユニットと、
   を含み、前記複数の指令が前記プロセッサによって実行されたとき、前記車載用電子デバイスが、
   物体検出操作を実行するように前記車両の先進運転支援システムに指示することと、
   前記車両間ネットワークに基づく第１危険警告を取得すると、それに反応して、前記第１危険警告に対応する前記物体検出操作に基づく第２危険警告を取得したかどうかを判断することであって、前記第２危険警告が、前記先進運転支援システムから受信されることと、
   前記第１危険警告に対応する前記物体検出操作に基づく前記第２危険警告を取得したと判断すると、それに反応して、前記車両間ネットワークに基づく前記第１危険警告に信頼性があると判断することと、
   前記第１危険警告に対応する前記物体検出操作に基づく前記第２危険警告を取得していないと判断すると、それに反応して、前記物体検出操作の物体検出結果および前記物体検出操作に対応する複数の所定条件に基づいて、前記車両間ネットワークに基づく前記第１危険警告に信頼性があるかどうかを判断することと、
   前記車両間ネットワークに基づく前記第１危険警告に信頼性があると判断すると、それに反応して、前記第１危険警告または前記第２危険警告に基づいて、前記車両の運転行動を調整することと、
   前記車両間ネットワークに基づく前記第１危険警告に信頼性がないと判断すると、それに反応して、前記第１危険警告を無視し、前記第１危険警告に基づいて前記車両の前記運転行動を調整しないことと、
   を実行するように構成された車載用電子デバイス。