[發明專利]行駛輔助裝置以及計算機程序

在審

• 申請號: 201780060977.4
• 申請日: 2017-10-09
• 公開（公告）號: CN109791053A
• 公開（公告）日: 2019-05-21
• 發明（設計）人: 坂井孝光;廣田智明
• 申請（專利權）人: 愛信艾達株式會社
• 主分類號: G01C21/32
• 分類號: G01C21/32;B60R21/00;G08G1/16
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 舒艷君;李洋

本發明提供一種能夠更加正確地判定處于移動體的周邊環境的危險因素的行駛輔助裝置以及計算機程序。具體而言，構成為獲取對車輛的周邊環境拍攝的拍攝圖像(51)，并在以三維表示地圖的地圖圖像中獲取從與拍攝圖像的拍攝方向相同方向表示與拍攝圖像的拍攝范圍相同范圍的地圖圖像亦即地圖信息圖像(52)，并通過將拍攝圖像和地圖信息圖像作為多通道的輸入圖像輸入至機器學習，基于學習數據提取未包含于拍攝圖像的處于車輛的周邊環境的危險因素。

技術領域

本發明涉及進行移動體的行駛輔助的行駛輔助裝置以及計算機程序。

背景技術

近年來，例如作為車輛等移動體的行駛輔助之一，進行提取處于移動體的周邊的危險因素，并傳達所提取出的危險因素的處理。所謂的危險因素是在移動體行駛時應注意的因素，例如有處于從移動體難以視覺確認的位置的(以下相同)其它車輛、行人等障礙物、交叉道路、人行橫道等道路標志、車道的增減區間、面向道路的建筑物的出入口等。作為判定如上述那樣的危險因素的方法，例如能夠通過對移動體的當前位置、方位與地圖信息進行比較來判定，或使用搭載于移動體的照相機、傳感器或者通信設備來判定。

例如在日本特開2012－192878號公報中，公開了在車輛的行駛中使用設置于車輛的照相機、傳感器以及通信設備實時檢測處于周邊的其它車輛等障礙物的位置、移動速度，并在判定為車輛中存在死角區域，并且死角區域的危險度較高的情況下，進行用于避開處于死角區域的障礙物的駕駛輔助。

專利文獻1:日本特開2012－192878號公報(第8－11頁)

然而，在上述專利文獻1中，基于本車輛與其它車輛的位置關系俯瞰地判定死角區域，但由于未考慮駕駛員實際能夠視覺確認的周邊環境，所以存在被判定為死角區域的區域與實際的駕駛員的死角區域不同的情況。另外，根據前方車輛、對置車輛的舉動來判定死角區域的危險度，但即使前方車輛、對置車輛進行了判定為危險度較高的舉動，實際上也很難正確地判定死角區域是否危險。因此，存在對于不是危險因素的死角區域也判定為危險因素，而成為輔助對象的可能性。

發明內容

本發明是為了消除上述以往的問題點而完成的，目的在于提供一種能夠更加正確地判定處于移動體的周邊環境的危險因素的行駛輔助裝置以及計算機程序。

為了實現上述目的，本發明的行駛輔助裝置具有：周邊環境拍攝單元，獲取對移動體的周邊環境進行拍攝的拍攝圖像；地圖信息圖像獲取單元，在以三維表示地圖的地圖圖像中獲取從與上述拍攝圖像的拍攝方向相同方向表示與上述拍攝圖像的拍攝范圍相同范圍的地圖圖像，來作為地圖信息圖像；以及危險因素提取單元，通過將上述拍攝圖像和上述地圖信息圖像作為多通道的輸入圖像輸入至機器學習，基于學習數據提取未包含于上述拍攝圖像中的處于上述移動體的周邊環境的危險因素。

此外，所謂的“移動體”并不限于車輛，也可以是行人、自行車等在道路上移動的物體。

另外，所謂的“危險因素”是在移動體行駛時應注意的因素，例如有處于移動體難以視覺確認的位置(以下相同)的其它車輛、行人等障礙物、交叉道路、人行橫道等道路標志、車道的增減區間、面對道路的建筑物的出入口等。

另外，本發明的計算機程序是進行移動體的行駛輔助的程序。具體而言，作為如下部件發揮功能：周邊環境拍攝單元，獲取對移動體的周邊環境進行拍攝的拍攝圖像；地圖信息圖像獲取單元，在以三維表示地圖的地圖圖像中獲取從與上述拍攝圖像的拍攝方向相同方向表示與上述拍攝圖像的拍攝范圍相同范圍的地圖圖像，來作為地圖信息圖像；以及危險因素提取單元，通過將上述拍攝圖像和上述地圖信息圖像作為多通道的輸入圖像輸入至機器學習，基于學習數據提取未包含于上述拍攝圖像中的處于上述移動體的周邊環境的危險因素。

根據具有上述結構的本發明的行駛輔助裝置以及計算機程序，通過將以三維表示地圖的地圖圖像和移動體的周邊的拍攝圖像作為多通道的輸入圖像輸入至機器學習，能夠基于學習數據更加正確地判定處于移動體的周邊環境的危險因素。