碰撞概率计算装置、计算系统以及计算方法与流程

1.本发明涉及碰撞概率计算装置、碰撞概率计算系统以及碰撞概率计算方法。


背景技术：

2.以往，已知有能够检测在行驶车辆的前方区域移动的物体将来会到达的位置的结构。例如在专利文献1中，公开了推导出由检测部检测到的目标物体向横穿车辆行进方向的方向移动而碰撞到车辆的预测轨迹的结构。
3.另外，在专利文献2中，公开了基于行人的位置以及速度的方差值和车辆的速度，计算车辆与行人的碰撞概率的结构。
4.现有技术文献
5.专利文献
6.专利文献1：日本特开2018
‑
91785号公报
7.专利文献2：日本特开2018
‑
45426号公报


技术实现要素：

8.发明要解决的问题
9.然而，车辆除了直线前进以外还进行右转或左转，所以期望能够计算考虑了右转或左转的车辆与物体的碰撞概率的结构。专利文献1和专利文献2所记载的结构是设想车辆处于直线前进过程中的状况的，所以作为能够计算车辆与物体的碰撞概率的结构，存在改善的余地。
10.本发明的目的在于提供能够准确地计算车辆与物体的碰撞概率的碰撞概率计算装置、碰撞概率计算系统以及碰撞概率计算方法。
11.解决问题的方案
12.本发明的碰撞概率计算装置具备：
13.设定部，设定二维区域，该二维区域由第一方向和与所述第一方向不同的第二方向的各方向分量构成，且包含被估计为车辆从基准位置起将来到达的第一估计位置；
14.第一方差计算部，计算所述二维区域的第一位置信息的第一方差值；
15.第二方差计算部，计算第二估计位置的第二位置信息的第二方差值，所述第二估计位置是被估计为将来在所述车辆到达所述第一估计位置的时间点，物体到达的位置；以及
16.概率计算部，使用所述二维区域、所述第一位置信息、所述第二位置信息、所述第一方差值以及所述第二方差值，来计算所述车辆与所述物体碰撞的概率。
17.本发明的碰撞概率计算系统具备：
18.第一检测部，检测与所述车辆的所述基准位置有关的参数；
19.第二检测部，检测与所述车辆位于所述基准位置时的所述物体的位置有关的参数；以及
20.上述碰撞概率计算装置。
21.在本发明的碰撞概率计算方法中，包括以下步骤：
22.设定二维区域，该二维区域由第一方向和与所述第一方向不同的第二方向的各方向分量构成，且包含被估计为车辆从基准位置起将来到达的第一估计位置；
23.计算所述二维区域的第一位置信息的第一方差值；
24.计算第二估计位置的第二位置信息的第二方差值，所述第二估计位置是被估计为将来在所述车辆到达所述第一估计位置的时间点，物体到达的位置；以及
25.使用所述二维区域、所述第一位置信息、所述第二位置信息、所述第一方差值以及所述第二方差值，来计算所述车辆与所述物体碰撞的概率。
26.发明效果
27.根据本发明，能够准确地计算车辆与物体的碰撞概率。
附图说明
28.图1是表示本发明的实施方式的碰撞概率计算系统的框图。
29.图2是说明二维区域的设定的图。
30.图3是说明代表位置的设定的图。
31.图4是说明物体的位置坐标的修正的图。
32.图5是说明碰撞概率的计算的图。
33.图6是表示时间与第一碰撞概率的关系的图。
34.图7是表示碰撞概率计算装置中的碰撞概率计算控制的动作例的流程图。
具体实施方式
35.以下，基于附图，对本发明的实施方式进行详细说明。图1是表示本发明的实施方式的碰撞概率计算系统1的框图。
36.如图1所示，碰撞概率计算系统1搭载于车辆，计算车辆与物体(例如，行人等)的碰撞概率。碰撞概率计算系统1具有第一检测部10、第二检测部20、告知部30以及碰撞概率计算装置100。
37.第一检测部10检测与车辆的基准位置有关的参数。
38.基准位置是第一检测部10检测到该参数时的车辆中的任意的位置，是作为设定后述的二维区域时的基准的位置。在本实施方式中，基准位置设为图2中的车辆z的车轴z1的中心位置z2的位置，被设定为x分量以及y分量都为0的位置。
39.x分量例如是使图2中的纵轴与车辆z的长度方向(纵方向)的边平行时的长度方向分量。y分量是使图2中的横轴与车辆的宽度方向(横向)的边平行时的宽度方向分量。长度方向对应于本发明的“第一方向”。宽度方向对应于本发明的“第二方向”。
40.返回至图1，第一检测部10包括车速传感器11和偏航率传感器12。车速传感器11是检测车辆的速度信息的传感器。偏航率传感器12是检测车辆的偏航率信息的传感器。
41.也就是说，与上述基准位置有关的参数包含车辆的速度信息和车辆的偏航率信息。
42.第二检测部20检测与车辆位于基准位置时的物体的位置有关的参数。
43.第二检测部20包括摄像机21和雷达22，检测车辆位于基准位置时的物体的位置信息和速度信息。也就是说，与上述物体的位置有关的参数包括物体的位置信息和速度信息。
44.物体的位置信息是图2中的物体的位置坐标的上述x分量和y分量。物体的速度信息是图2中的物体的速度的上述x分量和y分量。
45.告知部30例如是蜂鸣器等警报装置，基于来自碰撞概率计算装置100的指令，向驾驶员报告车辆与物体的碰撞概率较高。此外，告知部30不限于警报装置，例如也可以是基于上述指令自动地对车辆施加制动的自动制动装置。
46.碰撞概率计算装置100具备未图示的cpu(central processing unit，中央处理器)、rom(read only memory，只读存储器)、ram(random access memory，随机存取存储器)以及输入输出电路。碰撞概率计算装置100构成为基于预先设定的程序，计算车辆与物体的碰撞概率。
47.碰撞概率计算装置100具有第一估计部110、第二估计部120、设定部130、第一方差计算部140、第二方差计算部150以及概率计算部160。
48.第一估计部110从第一检测部10获取基准位置处的车辆的速度信息和偏航率信息，基于该速度信息和偏航率信息来估计与第一估计位置有关的参数。
49.第一估计位置是被估计为车辆从基准位置起将来会到达的位置，在本实施方式中，是图2中的与车辆z的车轴z1的中心位置z2对应的位置a1。与第一估计位置有关的参数是包含第一估计位置的位置坐标中的x分量和y分量的信息。
50.第二估计部120从第二检测部20获取车辆位于基准位置时的物体的位置信息和速度信息，基于该位置信息和速度信息来估计与第二估计位置有关的参数。
51.第二估计位置是被估计为将来在车辆到达第一估计位置的时间点，物体会到达的位置。与第二估计位置有关的参数是包含第二估计位置的位置坐标中的x分量和y分量的信息。
52.第一估计部110和第二估计部120利用将从第一检测部10和第二检测部20获取的信息作为观测值的状态空间模型，估计与第一估计位置有关的信息或者与第二估计位置有关的信息。第一估计部110和第二估计部120作为这些信息的估计算法而使用卡尔曼滤波。
53.与第一估计位置相关的观测方程是式(1)，与第一估计位置相关的状态方程是式(2)。此外，式(1)和式(2)中的k表示时刻，在式(1)中，是车辆位于基准位置时的基准时刻。另外，在式(2)中，例如，在时刻k i(i：能够任意地设定的自然数)之前计算各参数，但时刻k 2以后的参数使用在式(2)中计算出的参数来计算。
[0054][0055]
vego：车辆位于基准位置时的车辆的速度
[0056]
ωego：车辆位于基准位置时的车辆的偏航率(角速度)
[0057]
θego：车辆位于基准位置时的车辆的旋转角度
[0058]
xego：车辆的位置坐标的x分量(在车辆位于基准位置时是0)
[0059]
yego：车辆的位置坐标的y分量(在车辆位于基准位置时是0)
[0060]
e：第一检测部10的误差
[0061][0062]
δxego：基于时刻k下的旋转角度、速度及偏航率计算的估计移动量的x分量
[0063]
δyego：根据时刻k下的旋转角度、速度及偏航率计算的估计移动量的y分量
[0064]
δt：时刻k～时刻k 1的时间变化量
[0065]
w：式(2)中的噪音
[0066]
与第二估计位置相关的观测方程是式(3)，与第二估计位置相关的状态方程是式(4)。另外，式(5)是用于将作为在式(3)中计算出的位置信息的相对位置坐标系转换为绝对坐标系的公式。
[0067]
此外，式(3)和式(4)中的k表示时刻，在式(3)中，是车辆位于基准位置时的基准时刻。另外，在式(4)中，例如，在时刻k将在式(5)中转换为绝对坐标系的参数代入，从而计算各参数。另外，在式(4)中，在时刻k i(i：能够任意地设定的自然数)之前计算各参数，但时刻k 2以后的参数使用在式(4)中计算出的参数来计算。
[0068][0069]
xrel：物体的位置坐标的x分量
[0070]
yrel：物体的位置坐标的y分量
[0071]
v
x
rel：物体的速度的x分量
[0072]
v
y
rel：物体的速度的y分量
[0073]
ee：第二检测部20的误差
[0074][0075]
xped：将xrel转换为绝对坐标系之后的物体的位置坐标的x分量
[0076]
yped：将yrel转换为绝对坐标系之后的物体的位置坐标的y分量
[0077]
v
x
ped：将v
x
rel转换为绝对坐标系之后的物体的速度的x分量
[0078]
v
y
ped：将v
y
rel转换为绝对坐标系之后的物体的速度的y分量
[0079]
ww：式(4)中的噪音
[0080][0081]
通过上述式(1)～(5)，第一估计部110和第二估计部120分别估计作为比当前时刻k靠后的将来时刻的、时刻k 1～k i这i个各参数。
[0082]
如图2所示，设定部130基于与由第一估计部110估计出的第一估计位置a1有关的参数来设定二维区域a。在图2～图5中，示出上述i是任意的数字时的状态。
[0083]
与第一估计位置a1有关的参数是与车轴z1的中心位置z2对应的位置坐标的x分量和y分量。
[0084]
设定部130以与该中心位置z2对应的位置坐标、车辆z的宽度以及长度为基准，设定二维区域a。
[0085]
二维区域a被设定为车辆的长度方向与纵轴平行并且宽度方向与横轴平行的矩形形状的区域。
[0086]
如图3所示，设定部130将二维区域a内的一个以上的代表位置t设定为第一位置信息。在图2中，作为例子示出包括沿着二维区域a的位置、与车轴z1的中心位置z2一致的位置的共计15个代表位置。
[0087]
另外，如图4所示，设定部130基于与由第二估计部120估计出的物体b的第二估计位置有关的参数，将物体b的位置坐标以与二维区域a匹配的方式进行修正。设定部130将修正后的物体b1的位置坐标作为第二位置信息。
[0088]
二维区域a以使各边与纵轴或者横轴平行的方式被设定，但在车辆z转弯的情况下，如双点划线a2所示，车辆z相对于纵轴倾斜由第一估计部110估计出的θego。
[0089]
因此，设定部130将通过式(4)估计出的物体b的位置坐标以与二维区域a匹配的方式进行修正。第一估计位置a1处的车辆z本来相对于二维区域a倾斜。也就是说，二维区域a是相对于第一估计位置a1处的车辆z而以第一估计位置a1为中心，旋转 θego的状态。因而，以与二维区域a匹配的方式，使物体b以第一估计位置a1为中心旋转
‑
θego。通过这样做，能够使车辆z与修正后的物体b1的位置关系变得准确。
[0090]
第一方差计算部140分别计算与所设定的各第一位置信息相关的第一方差值。具体而言，第一方差计算部140例如如式(6)那样，使用卡尔曼滤波的协方差矩阵，从而计算第一方差值pego。
[0091][0092]
第二方差计算部150计算与所设定的第二位置信息相关的第二方差值。具体而言，第二方差计算部150例如如式(7)那样，使用卡尔曼滤波的协方差矩阵，从而计算第二方差
值pped。
[0093][0094]
第一方差计算部140针对多个代表位置t中的每个代表位置t计算时刻k 1～k i这i个第一方差值。另外，第二方差计算部150计算时刻k 1～k i这i个第二方差值。
[0095]
概率计算部160使用二维区域a、第一位置信息、第二位置信息、第一方差值以及第二方差值，来计算车辆与物体碰撞的概率(以下，称为“碰撞概率”)。概率计算部160计算二维区域a中的各代表位置t的所有的碰撞概率。
[0096]
具体而言，概率计算部160如式(8)～(12)那样，基于二维的正态分布来计算碰撞概率。此外，式(11)中的参数是在式(6)和式(7)中计算出的值。另外，式(12)中的参数是在式(2)、式(5)等中计算出的值。另外，式(8)～(12)是时刻k i下的碰撞概率的计算式。
[0097]
c＝∫∫
area
d
k i
(r)dxdy...式(8)
[0098]
c：碰撞概率
[0099]
area：二维区域a的范围内
[0100]
r：二维区域a的范围内的位置函数(x分量和y分量的函数)
[0101]
d(r)：概率分布
[0102][0103]
r(r)：与二维区域与物体的相对位置坐标有关的参数
[0104]
r
k i
(r)＝[(r
‑
δr
k i
)
t
·
∑
k i
‑1·
(r
‑
δr
k i
)]
1/2
...式(10)
[0105][0106][0107]
xrot：修正xped之后的物体b1的位置坐标的x分量
[0108]
yrot：修正yped之后的物体b1的位置坐标的y分量
[0109]
例如，基于在式(12)中计算的二维区域a的任意的代表位置t(第一位置信息)与物体b1的位置(第二位置信息)的相对位置矢量δr，判断为物体b1位于二维区域a内。此外，在图5中，仅例示出二维区域a的右上端的代表位置t与物体b1的相对位置矢量δr。另外，在图5中，为了容易观察附图，示出物体b1处于二维区域a的外侧的例子。
[0110]
在物体b1位于二维区域a内的情况下，车辆z与物体碰撞的可能性变高。相对于此，基于相对位置矢量δr，在物体b1不位于二维区域a内的情况下，车辆z不与物体碰撞的可能性变高。
[0111]
但是，在如上所述判定碰撞可能性的情况下，不确定性较高。因此，在本实施方式中，关于在式(9)中表示的概率分布d(r)，在式(8)中在二维区域a内进行基于x分量、y分量
的积分，从而能够计算物体b1侵入至二维区域a内的概率，即碰撞概率。
[0112]
也就是说，在本实施方式中，计算物体侵入至由被估计为车辆z将来会到达的x分量和y分量构成的二维区域a内的概率，所以能够准确地计算碰撞概率。
[0113]
概率计算部160计算在比位于基准位置的时刻靠后的第一时刻至第二时刻为止的期间移动的各二维区域a中的各碰撞概率。第一估计位置针对每个时刻而分别估计，分别设定二维区域a。因此，概率计算部160分别计算从第一时刻至第二时刻为止的期间的各时刻下的各二维区域a中的所有的代表位置t处的碰撞概率。
[0114]
具体而言，概率计算部160在各时刻计算与15个代表位置t分别对应的15个碰撞概率。概率计算部160对每个时刻都抽取计算出的各代表位置t处的所有的碰撞概率中成为最大值的第一碰撞概率。
[0115]
第一碰撞概率的抽取结果例如是如图6所示的曲线图。该曲线图表示第一碰撞概率以如下方式变动的例子：在从时刻k 1(第一时刻)至时刻k m(m：比i小的值)为止，第一碰撞概率逐渐上升之后，时刻k m成为波峰，在之后的时刻k i(第二时刻)，第一碰撞概率减少。
[0116]
然后，概率计算部160从自第一时刻至第二时刻为止的期间的各第一碰撞概率之中，将成为最大值的第二碰撞概率作为碰撞概率。在图6所示的例子中，概率计算部160将时刻k m下的第一碰撞概率作为第二碰撞概率。
[0117]
由此，能够在进行碰撞概率的计算的期间，容易地抽取成为最大值的碰撞概率。
[0118]
概率计算部160基于第二碰撞概率来输出警报指令。具体而言，概率计算部160在第二碰撞概率为规定阈值以上的情况下，将用于告知乘坐者车辆与物体的碰撞概率较高的警报指令输出至告知部30。
[0119]
通过这样构成，能够在进行碰撞概率的计算的期间，容易地进行基于作为最大值的碰撞概率的报告处理。
[0120]
对如以上那样构成的碰撞概率计算装置100中的碰撞概率计算控制的动作例进行说明。图7是表示碰撞概率计算装置100中的碰撞概率计算控制的动作例的流程图。图7中的处理例如在车辆开始行驶时适当地执行。
[0121]
如图7所示，碰撞概率计算装置100估计车辆和物体的位置坐标(步骤s101)。接下来，碰撞概率计算装置100基于估计出的车辆的位置信息来设定二维区域a(步骤s102)，设定代表位置(步骤s103)。
[0122]
接下来，碰撞概率计算装置100计算基于所设定的各代表位置的第一方差值以及基于物体的位置坐标的第二方差值(步骤s104)。
[0123]
在步骤s104之后，碰撞概率计算装置100使用第一位置信息、第二位置信息、第一方差值以及第二方差值来计算碰撞概率(步骤s105)。
[0124]
然后，碰撞概率计算装置100判定计算出的碰撞概率是否为规定阈值以上(步骤s106)。在判定的结果是碰撞概率小于规定阈值的情况下(步骤s106，否)，本控制结束。
[0125]
另一方面，在碰撞概率为规定阈值以上的情况下(步骤s106，是)，碰撞概率计算装置100输出警报指令(步骤s107)。在步骤s107之后，本控制结束。
[0126]
根据如以上那样构成的本实施方式，使用二维区域a、第一位置信息、第二位置信息、第一方差值以及第二方差值来计算碰撞概率，所以能够计算考虑了车辆与物体的位置
关系的碰撞概率。
[0127]
具体而言，将被估计为车辆z将来会移动到的二维区域a与被估计为物体将来会移动到的位置进行对比，用x分量和y分量对基于车辆与物体的相对位置的函数进行积分，从而计算碰撞概率。因此，能够准确地计算车辆与物体的碰撞概率。
[0128]
另外，基于二维的正态分布，计算物体侵入至由作为互不相同的方向分量的x分量和y分量构成的二维区域a内的概率，所以能够准确地计算二维区域a内的碰撞概率。
[0129]
另外，通过使用二维区域a，能够计算考虑了车辆的长度方向和宽度方向的碰撞概率，所以例如与仅基于车辆的行进方向的信息的结构相比，能够大幅提高碰撞概率的精度。
[0130]
另外，计算基于在二维区域a内设定的所有的代表位置t的碰撞概率，所以能够抽取基于车辆与物体碰撞的可能性较高的位置的碰撞概率。其结果，能够准确地计算车辆与物体的碰撞概率。
[0131]
另外，以车辆的车轴为基准而设定二维区域a。也就是说，以车辆的转弯中心为基准而估计第一估计位置。因此，在使物体的位置与二维区域a匹配时，使物体的位置旋转由第一估计部110估计的θego即可。其结果，能够容易地使车辆与物体的位置关系变得准确，从而能够准确地计算车辆与物体的碰撞概率。
[0132]
另外，计算车辆在从第一时刻至第二时刻为止的期间移动的各第一位置处的各碰撞概率，所以能够从其中抽取成为最大值的碰撞概率。其结果，能够提前掌握将来碰撞概率会变高，所以能够大幅提高安全性。
[0133]
此外，在上述实施方式中，代表位置在二维区域a内按照3行、5列的共计15个排列，但本发明不限于此，只要在二维区域a内设置有一个以上的数量的代表位置即可。但是，从易于抽取物体b1完全进入至二维区域a内的状态下的碰撞概率的观点出发，优选地，设定部130将代表位置t至少设置于二维区域a的内部。
[0134]
另外，例如，设定部130也可以将二维区域a内的车轴的前方区域的代表位置的数量设为比二维区域a内的车轴的后方区域的代表位置多。
[0135]
通过这样构成，能够重视与物体碰撞的可能性较高的车辆的前部而计算碰撞概率。
[0136]
另外，设定部130也可以基于第一位置信息，将二维区域a中的与车辆的移动方向相反一侧的端部从代表位置的设定排除在外。也就是说，在车辆右转时，二维区域a中的左端部侧从代表位置的设定排除在外。
[0137]
在车辆转弯时，作为车辆的内转的内侧部分比作为外转的外侧部分先移动，所以可认为内侧部分与物体碰撞的可能性较高。因此，通过重视二维区域a的内侧部分而计算碰撞概率，能够容易地抽取基于碰撞可能性较高的代表位置的碰撞概率。
[0138]
另外，在上述实施方式中，基于式(8)～(12)来计算碰撞概率，但本发明不限于此，也可以基于其它方法来计算碰撞概率。
[0139]
另外，在上述实施方式中，利用卡尔曼滤波计算各参数，但本发明不限于此，也可以通过其它方法来计算各参数。
[0140]
此外，上述实施方式都仅表示实施本发明的具体化的一例，本发明的技术范围不应受这些实施方式的限制。即，能够不脱离其要点或其主要特征地以各种形式实施本发明。
[0141]
本技术基于在2019年3月18日提出的日本专利申请(特愿2019
‑
049599)，其内容作
为参照而全部被引入至本技术。
[0142]
工业实用性
[0143]
本发明的碰撞概率计算装置作为能够准确地计算车辆与物体的碰撞概率的碰撞概率计算装置、碰撞概率计算系统以及碰撞概率计算方法是有用的。
[0144]
附图标记说明
[0145]
1 碰撞概率计算系统
[0146]
10 第一检测部
[0147]
11 车速传感器
[0148]
12 偏航率传感器
[0149]
20 第二检测部
[0150]
21 摄像机
[0151]
22 雷达
[0152]
30 告知部
[0153]
100 碰撞概率计算装置
[0154]
110 第一估计部
[0155]
120 第二估计部
[0156]
130 设定部
[0157]
140 第一方差计算部
[0158]
150 第二方差计算部
[0159]
160 概率计算部