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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024055137
(43)【公開日】2024-04-18
(54)【発明の名称】車外環境検出システムおよび車両
(51)【国際特許分類】
G08G 1/16 20060101AFI20240411BHJP
G08G 1/09 20060101ALI20240411BHJP
【ＦＩ】
G08G1/16 D
G08G1/09 H
【審査請求】未請求
【請求項の数】5
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022161816
(22)【出願日】2022-10-06
(71)【出願人】
【識別番号】000005348
【氏名又は名称】株式会社ＳＵＢＡＲＵ
(74)【代理人】
【識別番号】110001357
【氏名又は名称】弁理士法人つばさ国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】加藤 英明
【テーマコード（参考）】
5H181
【Ｆターム（参考）】
5H181AA01
5H181AA05
5H181AA21
5H181BB04
5H181BB05
5H181CC04
5H181FF05
5H181FF22
5H181FF32
5H181LL06
(57)【要約】
【課題】車外環境をより適切に検出することができる車外環境検出システムを得る。
【解決手段】本発明の一実施の形態に係る車外環境検出システムは、周囲を撮像可能な撮像部と、撮像部の撮像結果に基づいて周囲の人物の移動手段を判別可能であり、移動手段に基づいて人物の移動速度を推定可能であり、人物の移動速度に基づいて人物が交差点に到達する到達時刻を算出することが可能な第１の処理回路と、到達時刻についてのデータを含む通知データを送信可能な第１の通信回路とを有する第１の車両と、通知データを受信可能な第２の通信回路と、通知データに含まれる到達時刻についてのデータに基づいて、自車両と人物との干渉可能性を算出可能であり、干渉可能性が高い場合に乗員に警告を行うことが可能な第２の処理回路とを有する第２の車両とを備える。
【選択図】図２
【解決手段】本発明の一実施の形態に係る車外環境検出システムは、周囲を撮像可能な撮像部と、撮像部の撮像結果に基づいて周囲の人物の移動手段を判別可能であり、移動手段に基づいて人物の移動速度を推定可能であり、人物の移動速度に基づいて人物が交差点に到達する到達時刻を算出することが可能な第１の処理回路と、到達時刻についてのデータを含む通知データを送信可能な第１の通信回路とを有する第１の車両と、通知データを受信可能な第２の通信回路と、通知データに含まれる到達時刻についてのデータに基づいて、自車両と人物との干渉可能性を算出可能であり、干渉可能性が高い場合に乗員に警告を行うことが可能な第２の処理回路とを有する第２の車両とを備える。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
周囲を撮像可能な撮像部と、前記撮像部の撮像結果に基づいて周囲の人物の移動手段を判別可能であり、前記移動手段に基づいて前記人物の移動速度を推定可能であり、前記人物の前記移動速度に基づいて前記人物が交差点に到達する到達時刻を算出することが可能な第１の処理回路と、前記到達時刻についてのデータを含む通知データを送信可能な第１の通信回路とを有する第１の車両と、
前記通知データを受信可能な第２の通信回路と、前記通知データに含まれる前記到達時刻についてのデータに基づいて、自車両と前記人物との干渉可能性を算出可能であり、前記干渉可能性が高い場合に乗員に警告を行うことが可能な第２の処理回路とを有する第２の車両と
を備えた車外環境検出システム。
前記通知データを受信可能な第２の通信回路と、前記通知データに含まれる前記到達時刻についてのデータに基づいて、自車両と前記人物との干渉可能性を算出可能であり、前記干渉可能性が高い場合に乗員に警告を行うことが可能な第２の処理回路とを有する第２の車両と
を備えた車外環境検出システム。
【請求項2】
前記第１の処理回路は、
前記移動手段が歩行である場合には、前記移動速度が第１の移動速度であると推定可能であり、
前記移動手段が軽車両である場合には、前記移動速度が前記第１の移動速度よりも速い第２の移動速度であると推定可能である
請求項１に記載の車外環境検出システム。
前記移動手段が歩行である場合には、前記移動速度が第１の移動速度であると推定可能であり、
前記移動手段が軽車両である場合には、前記移動速度が前記第１の移動速度よりも速い第２の移動速度であると推定可能である
請求項１に記載の車外環境検出システム。
【請求項3】
前記第１の処理回路は、
前記移動手段が歩行である場合において、前記人物の身長を検出可能であり、
前記人物の前記身長に基づいて前記人物の前記移動速度を推定可能である
請求項１に記載の車外環境検出システム。
前記移動手段が歩行である場合において、前記人物の身長を検出可能であり、
前記人物の前記身長に基づいて前記人物の前記移動速度を推定可能である
請求項１に記載の車外環境検出システム。
【請求項4】
前記第１の処理回路は、前記人物の移動方向を検出可能であり、
前記通知データは、前記人物の移動方向についてのデータを含み、
前記第２の処理回路は、前記通知データに含まれる前記人物の前記移動方向についてのデータに基づいて、前記人物の前記交差点への侵入方向についての情報を提示しつつ、前記乗員に警告を行うことが可能である
請求項１に記載の車外環境検出システム。
前記通知データは、前記人物の移動方向についてのデータを含み、
前記第２の処理回路は、前記通知データに含まれる前記人物の前記移動方向についてのデータに基づいて、前記人物の前記交差点への侵入方向についての情報を提示しつつ、前記乗員に警告を行うことが可能である
請求項１に記載の車外環境検出システム。
【請求項5】
周囲を撮像可能な撮像部と、
前記撮像部の撮像結果に基づいて周囲の人物の移動手段を判別可能であり、前記移動手段に基づいて前記人物の移動速度を推定可能であり、前記人物の前記移動速度に基づいて前記人物が交差点に到達する到達時刻を算出することが可能な第１の処理回路と、
前記到達時刻についてのデータを含む通知データを送信可能な第１の通信回路と
を備えた車両。
前記撮像部の撮像結果に基づいて周囲の人物の移動手段を判別可能であり、前記移動手段に基づいて前記人物の移動速度を推定可能であり、前記人物の前記移動速度に基づいて前記人物が交差点に到達する到達時刻を算出することが可能な第１の処理回路と、
前記到達時刻についてのデータを含む通知データを送信可能な第１の通信回路と
を備えた車両。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、車両の外部の環境を検出する車外環境検出システム、およびそのような車外環境検出システムに用いられる車両に関する。
【背景技術】
【0002】
車両では、車外の人物などの車外環境を検出し、検出結果を乗員に通知するものがある。例えば、特許文献１には、車外環境に基づいてリスクを評価する車両についての技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０２０－１７７４９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
このような車両では、適切に車外環境を検出することが望まれており、車外環境をより適切に検出することが期待されている。
【0005】
車外環境をより適切に検出することができる車外環境検出システムおよび車両を提供することが望ましい。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本開示の一実施の形態に係る車外環境検出システムは、第１の車両と、第２の車両とを備えている。第１の車両は、撮像部と、第１の処理回路と、第１の通信回路とを有している。撮像部は、周囲を撮像可能なものである。第１の処理回路は、撮像部の撮像結果に基づいて周囲の人物の移動手段を判別可能であり、移動手段に基づいて人物の移動速度を推定可能であり、人物の移動速度に基づいて人物が交差点に到達する到達時刻を算出することが可能なものである。第１の通信回路は、到達時刻についてのデータを含む通知データを送信可能なものである。第２の車両は、第２の通信回路と、第２の処理回路とを有している。第２の通信回路は、通知データを受信可能なものである。第２の処理回路は、通知データに含まれる到達時刻についてのデータに基づいて、自車両と人物との干渉可能性を算出可能であり、干渉可能性が高い場合に乗員に警告を行うことが可能なものである。
【0007】
本開示の一実施の形態に係る車両は、撮像部と、第１の処理回路と、第１の通信回路とを備えている。撮像部は、周囲を撮像可能なものである。第１の処理回路は、撮像部の撮像結果に基づいて周囲の人物の移動手段を判別可能であり、移動手段に基づいて人物の移動速度を推定可能であり、人物の移動速度に基づいて人物が交差点に到達する到達時刻を算出することが可能なものである。第１の通信回路は、到達時刻についてのデータを含む通知データを送信可能なものである。
【発明の効果】
【0008】
本開示の一実施の形態に係る車外環境検出システムおよび車両によれば、車外環境をより適切に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【図1】本開示の一実施の形態に係る車外環境検出システムの一構成例を表す構成図である。
【図11】変形例に係る車両の一構成例を表すブロック図である。
【図12】他の変形例に係る通知データの一構成例を表す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【0010】
以下、本開示の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【0011】
＜実施の形態＞
［構成例］
図１は、一実施の形態に係る車外環境検出システム（車外環境検出システム１）の一構成例を表すものである。車外環境検出システム１は、複数の車両１０（この例では２台の車両１０Ａ，１０Ｂ）を有している。車両１０は、自動車などの車両である。図２は、車外環境検出システム１の一動作例を表すものである。
［構成例］
図１は、一実施の形態に係る車外環境検出システム（車外環境検出システム１）の一構成例を表すものである。車外環境検出システム１は、複数の車両１０（この例では２台の車両１０Ａ，１０Ｂ）を有している。車両１０は、自動車などの車両である。図２は、車外環境検出システム１の一動作例を表すものである。
【0012】
車外環境検出システム１では、車両１０Ａは、例えば、交差点１００に向かって移動している人物９０を検出し、その人物９０が交差点１００に到達する時刻（到達時刻）を推定する。車両１０Ａは、車車間通信を行うことにより、この到達時刻のデータを含む通知データＤＴを周囲の車両に送信する。車両１０Ｂは、この通知データＤＴを受信し、この通知データＤＴに基づいて、人物９０が交差点１００に向かって移動していることを把握する。そして、車両１０Ｂは、車両１０Ｂがこの人物９０と干渉する可能性（干渉可能性）を推定し、干渉する可能性が高い場合には車両１０Ｂの乗員に警告する。これにより、車外環境検出システム１では、例えば、交差点１００が見通しの悪い交差点であり、車両１０Ｂが人物９０を直接検出できない場合でも、車両１０Ｂは、この通知データＤＴに基づいてその人物９０の存在を把握することができるようになっている。
【0013】
図３は、車両１０の一構成例を表すものである。車両１０Ａ，１０Ｂのそれぞれは、図３に示したように構成される。車両１０は、ナビゲーション部１１と、撮像部１４と、通信部１５と、ユーザインタフェース１６と、処理部２０とを備えている。
【0014】
ナビゲーション部１１は、車両１０が走行すべき目的地までのルート（予定走行ルート）を決定するとともに、運転者に情報を提供することにより、決定したルートに沿って車両１０を誘導するように構成される。ナビゲーション部１１は、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信部１２と、ナビゲーション処理部１３とを有している。ＧＮＳＳ受信部１２は、ＧＰＳ（Global Positioning System）などのＧＮＳＳを用いて、地上での車両１０の位置を取得するように構成される。ナビゲーション処理部１３は、道路地図についての情報を含む地図情報データベースを用いて、車両１０の予定走行ルートを決定する。ナビゲーション処理部１３は、例えば、地図情報データベースを記憶する記憶部を有し、記憶部に記憶された地図情報データベースを用いて予定走行ルートを決定してもよいし、例えば地図情報データベースが記憶されたネットワークサーバと通信を行う通信部を有し、このネットワークサーバから取得した情報に基づいて予定走行ルートを決定してもよい。ナビゲーション部１１は、例えば、ドライバがユーザインタフェース１６（後述）を操作することにより入力した目的地についての情報に基づいて目的地までの予定走行ルートを決定し、決定したルートについての情報を、このユーザインタフェース１６を用いて運転者に提供する。また、ナビゲーション処理部１３は、地図情報データベースに基づいて、車両１０の位置や車両１０の周囲の交差点についてのデータを処理部２０に供給するようになっている。
【0015】
撮像部１４は、車両１０の周囲を撮像することにより撮像画像を生成するように構成される。撮像部１４は、この例では、車両１０の前方を撮像するステレオカメラを有している。なお、これに限定されるものではなく、車両１０の前方を撮像する単眼カメラを有してもよい。また、撮像部１４は、さらに、車両１０の側方や後方を撮像するカメラを有していてもよい。そして、撮像部１４は、撮像画像を処理部２０に供給するようになっている。
【0016】
通信部１５は、車両１０の周囲の車両と車車間通信を行うように構成される。具体的には、通信部１５は、例えば、Ｖ２Ｘ（Vehicle to Everything）通信や、セルラーネットワーク（移動体通信）などを用いて、車両１０の周囲の車両と通信を行うようになっている。
【0017】
ユーザインタフェース１６は、例えば、表示パネル、タッチパネル、各種ボタンなどを有し、ユーザの操作を受け付けるとともに、ユーザへ情報を提供するように構成される。
【0018】
処理部２０は、ナビゲーション部１１および撮像部１４から供給されたデータに基づいて通知データＤＴを生成し、この通知データＤＴを通信部１５に送信させる処理や、通信部１５が受信した通知データＤＴに基づいて乗員に警告を行う処理を実行するように構成される。処理部２０は、例えば、１または複数のプロセッサや、１または複数のメモリなどを含んで構成される。処理部２０は、交差点検出部２１と、人物検出部２２と、到達時刻推定部２３と、通知データ生成部２４と、干渉可能性推定部２５と、警告処理部２６とを有している。
【0019】
交差点検出部２１は、ナビゲーション部１１から供給されたデータに基づいて、車両１０の周囲の交差点を検出するように構成される。
【0020】
人物検出部２２は、撮像部１４から供給された撮像画像に基づいて、交差点の近くの人物を検出するとともに、その人物の移動手段を検出し、その人物の移動速度を推定するように構成される。
【0021】
到達時刻推定部２３は、人物検出部２２により検出された人物が、交差点検出部２１により検出された交差点に到達する到達時刻を推定するように構成される。
【0022】
通知データ生成部２４は、到達時刻推定部２３が推定した到達時刻についてのデータを含む通知データＤＴを生成するように構成される。
【0023】
干渉可能性推定部２５は、通信部１５が受信した通知データＤＴに基づいて、交差点において、車両１０が人物と干渉する可能性（干渉可能性）を推定するように構成される。
【0024】
警告処理部２６は、干渉可能性推定部２５により算出された干渉可能性が高い場合に、車両１０の乗員に対して警告を行うように構成される。具体的には、警告処理部２６は、例えば、ユーザインタフェース１６が、乗員に対して、交差点において車両１０が人物と干渉する可能性が高いことを示す情報を提示するように、ユーザインタフェース１６の動作を制御するようになっている。
【0025】
ここで、車両１０Ａは、本開示における「第１の車両」の一具体例に対応する。車両１０Ａの撮像部１４は、本開示における「イメージセンサ」の一具体例に対応する。車両１０Ａの処理部２０は、本開示における「第１の処理回路」の一具体例に対応する。車両１０Ａの通信部１５は、本開示における「第１の通信回路」の一具体例に対応する。
【0026】
車両１０Ｂは、本開示における「第２の車両」の一具体例に対応する。車両１０Ｂの通信部１５は、本開示における「第２の通信回路」の一具体例に対応する。車両１０Ｂの処理部２０は、本開示における「第２の処理回路」の一具体例に対応する。
【0027】
［動作および作用］
続いて、本実施の形態の車外環境検出システム１の動作および作用について説明する。
続いて、本実施の形態の車外環境検出システム１の動作および作用について説明する。
【0028】
（全体動作概要）
まず、図１～３を参照して、車外環境検出システム１の動作を説明する。
まず、図１～３を参照して、車外環境検出システム１の動作を説明する。
【0029】
車両１０Ａにおいて、交差点検出部２１は、車両１０Ａのナビゲーション部１１から供給されたデータに基づいて、車両１０Ａの周囲の交差点を検出する。人物検出部２２は、車両１０Ａの撮像部１４から供給された撮像画像に基づいて、人物を検出するとともに、その人物の移動手段を検出し、その人物の移動速度を推定する。到達時刻推定部２３は、人物検出部２２により検出された人物が交差点検出部２１により検出された交差点に到達する到達時刻を推定する。通知データ生成部２４は、到達時刻推定部２３が推定した到達時刻についてのデータを含む通知データＤＴを生成する。そして、通信部１５は、この通知データＤＴを周囲の車両１０に送信する。
【0030】
車両１０Ｂにおいて、通信部１５は、車両１０Ａから送信された通知データＤＴを受信する。交差点検出部２１は、車両１０Ｂのナビゲーション部１１から供給されたデータに基づいて、車両１０Ｂの周囲の交差点を検出する。干渉可能性推定部２５は、通信部１５が受信した通知データＤＴに基づいて、交差点検出部２１が検出した交差点において、車両１０Ｂが人物と干渉する可能性（干渉可能性）を算出する。警告処理部２６は、干渉可能性推定部２５により算出された干渉可能性が高い場合に、車両１０の乗員に対して警告を行う。ユーザインタフェース１６は、警告処理部２６からの指示に基づいて、乗員に対して、交差点において車両１０が人物と干渉する可能性が高いことを示す情報を提示する。
【0031】
（詳細動作）
次に、図２に示したように、車両１０Ａが人物９０を検出することにより通知データＤＴを生成し、車両１０Ｂがこの通知データＤＴに基づいて乗員に警告を行う場合を例に挙げて、車外環境検出システム１の動作について詳細に説明する。まず、車両１０Ａの動作について説明し、その後に車両１０Ｂの動作について説明する。
次に、図２に示したように、車両１０Ａが人物９０を検出することにより通知データＤＴを生成し、車両１０Ｂがこの通知データＤＴに基づいて乗員に警告を行う場合を例に挙げて、車外環境検出システム１の動作について詳細に説明する。まず、車両１０Ａの動作について説明し、その後に車両１０Ｂの動作について説明する。
【0032】
【0033】
まず、交差点検出部２１は、車両１０Ａが所定のエリアを走行しているかどうかを確認する（ステップＳ１０１）。具体的には、交差点検出部２１は、ナビゲーション部１１から供給された車両１０Ａの位置についてのデータに基づいて、車両１０Ａが、例えば市街地エリアなど、交差点において人物と車両が干渉する可能性が高いエリアを走行しているかどうかを確認する。車両１０Ａが所定のエリアを走行していない場合（ステップＳ１０１において“Ｎ”）には、この処理は終了する。
【0034】
ステップＳ１０１において、車両１０Ａが所定のエリアを走行している場合（ステップＳ１０１において“Ｙ”）には、交差点検出部２１は、車両１０Ａから所定の距離内の領域に交差点があるかどうかを確認する（ステップＳ１０２）。具体的には、交差点検出部２１は、ナビゲーション部１１から供給された車両１０Ａの位置および車両１０Ａの周囲の交差点の位置についてのデータに基づいて、車両１０Ａから所定の距離内の領域に交差点があるかどうかを確認する。車両１０Ａから所定の距離内の領域に交差点がない場合（ステップＳ１０２において“Ｎ”）には、この処理は終了する。
【0035】
ステップＳ１０２において、車両１０Ａから所定の距離内の領域に交差点がある場合（ステップＳ１０２において“Ｙ”）には、人物検出部２２は、車両１０Ａの周囲に人物がいるかどうかを確認する（ステップＳ１０３）。具体的には、人物検出部２２は、車両１０Ａの撮像部１４から供給された撮像画像に基づいて、車両１０Ａの周囲に人物がいるかどうかを確認する。車両１０Ａの周囲に人物がいない場合（ステップＳ１０３において“Ｎ”）には、この処理は終了する。
【0036】
ステップＳ１０３において、車両１０Ａの周囲に人物がいる場合（ステップＳ１０３において“Ｙ”）には、人物検出部２２は、その人物の移動速度を算出することができるかどうかを確認する（ステップＳ１０４）。具体的には、人物検出部２２は、車両１０Ａの撮像部１４から供給された撮像画像に基づいて、例えば、撮像画像の画質が高いかどうかを確認し、人物が車両１０Ａから近い位置にいるかどうかを確認し、あるいは車両１０Ａとその人物との間に障害物がないかどうかを確認することにより、その人物の移動速度を算出することができるかどうかを確認する。人物検出部２２が、その人物の移動速度を算出することができない場合（ステップＳ１０４において“Ｎ”）には、処理はステップＳ１０８に進む。
【0037】
人物検出部２２が、その人物の移動速度を算出することができる場合（ステップＳ１０４において“Ｙ”）には、人物検出部２２は、その人物の移動速度を算出するとともに、その移動速度の算出精度を算出する（ステップＳ１０５）。
【0038】
具体的には、人物検出部２２は、例えば、その人物の画像を含む、撮像タイミングが異なる２枚以上の撮像画像のそれぞれに基づいて、３次元空間におけるその人物の位置をそれぞれ算出する。撮像部１４がステレオカメラである場合には、人物検出部２２は、ステレオカメラにより得られたステレオ画像における視差に基づいて、車両１０Ａからその人物までの距離を算出することにより、その人物の位置を算出することができる。また、撮像部１４が単眼カメラである場合には、人物検出部２２は、その撮像画像、およびナビゲーション部１１から供給された位置についてのデータに基づいて、その人物の位置を算出することができる。また、図示していないが、例えば、車両１０ＡがＬｉＤＡＲ（Light Detection And Ranging）センサを有している場合には、人物検出部２２は、撮像画像およびこのセンサの検出結果に基づいて車両１０Ａからその人物までの距離を算出することにより、その人物の位置を算出することができる。人物検出部２２は、このようにして、２枚以上の撮像画像のそれぞれに基づいて、３次元空間におけるその人物の位置をそれぞれ算出する。そして、人物検出部２２は、２枚以上の撮像画像に基づいてそれぞれ得られたその人物の位置の変化に基づいて、その人物の移動速度を算出することができる。
【0039】
また、人物検出部２２は、撮像画像に基づいて、移動速度の算出精度を算出する。すなわち、例えば、夜の時間帯に得られた撮像画像、天候が悪い場合に得られた撮像画像、逆光の環境において得られた撮像画像は画質がやや低いので、移動速度の算出精度が低い。また、例えば、人物が遠くにいる場合には、撮像画像に基づいて人物の位置を特定する精度が低いので、移動速度の算出精度が低い。また、例えば、車両１０Ａとその人物の間に障害物がある場合には、撮像画像に基づいて人物の位置を特定する精度が低いので、移動速度の算出精度が低い。このように、様々なケースで、移動速度の算出精度が低くなることがあり得る。よって、人物検出部２２は、撮像画像に基づいて、移動速度の算出精度を算出する。
【0040】
次に、人物検出部２２は、移動速度の算出精度が所定のしきい値以上であるかどうかを確認する（ステップＳ１０６）。移動速度の算出精度が所定のしきい値以上である場合（ステップＳ１０６において“Ｙ”）には、人物検出部２２は、その人物の移動速度を、ステップＳ１０５において人物検出部２２が算出した移動速度に設定する（ステップＳ１０７）。そして、処理はステップＳ１２４に進む。
【0041】
ステップＳ１０６において、移動速度の算出精度が所定のしきい値以上ではない場合（ステップＳ１０６において“Ｎ”）には、処理はステップＳ１０８に進む。
【0042】
次に、人物検出部２２は、人物の移動手段は歩行であるかどうかを確認する（ステップＳ１０８）。具体的には、人物検出部２２は、車両１０Ａの撮像部１４から供給された撮像画像に基づいて、人物の移動手段が歩行であるかどうかを確認する。
【0043】
このステップＳ１０８において、人物の移動手段が歩行である場合（ステップＳ１０８において“Ｙ”）には、通知データ生成部２４は、移動手段が“歩行”である旨を通知データＤＴに登録する（ステップＳ１０９）。
【0044】
次に、人物検出部２２は、その人物の身長を推定する身長推定処理を行う（ステップＳ１１０）。具体的には、人物検出部２２は、車両１０Ａの撮像部１４から供給された撮像画像に基づいて、身長推定処理を行う。
【0045】
次に、人物検出部２２は、ステップＳ１１０において人物の身長を推定することが出来たかどうかを確認する（ステップＳ１１１）。すなわち、例えば、夜の時間帯に得られた撮像画像、天候が悪い場合に得られた撮像画像、逆光の環境において得られた撮像画像は画質がやや低いので、人物検出部２２は人物の身長を推定しにくい。また、例えば、人物が遠くにいる場合には、人物の画像が小さいので、人物検出部２２は人物の身長を推定しにくい。また、例えば、車両１０Ａとその人物の間に障害物がある場合には、その人物の一部の画像が欠落しているので、人物検出部２２は人物の身長を推定しにくい。このように、様々なケースで、人物の身長を推定しにくいことがあり得る。よって、人物検出部２２は、人物の身長を推定することが出来たかどうかを確認する。
【0046】
人物検出部２２が人物の身長を推定することが出来た場合（ステップＳ１１１において“Ｙ”）には、人物検出部２２は、ステップＳ１１０において推定した人物の身長に基づいて移動速度を推定し、通知データ生成部２４は、人物の身長を通知データＤＴに登録する（ステップＳ１１２）。具体的には、人物検出部２２は、例えば、人物の身長がしきい値以上である場合には、その人物の移動速度を一般的な大人の歩行速度に設定し、人物の身長がしきい値未満である場合には、人物の移動速度を一般的な子供の歩行速度に設定することができる。言い換えれば、人物検出部２２は、例えば、人物の身長がしきい値以上である場合には、その人物の移動速度を速い移動速度に設定し、人物の身長がしきい値未満である場合には、人物の移動速度を遅い移動速度に設定することができる。なお、これに限定されるものではなく、人物検出部２２は、人物の身長に応じて、より細かく移動速度を設定してもよい。そして、処理はステップＳ１２４に進む。
【0047】
人物検出部２２が人物の身長を推定することが出来なかった場合（ステップＳ１１１において“Ｎ”）には、人物検出部２２は、人物の移動速度を、所定の移動速度Ｖ１に設定する（ステップＳ１１３）。この移動速度Ｖ１は、例えば、一般的な大人の歩行速度である。そして、処理はステップＳ１２４に進む。
【0048】
ステップＳ１０８において、人物の移動手段が歩行ではない場合（ステップＳ１０８において“Ｎ”）には、人物検出部２２は、人物の移動手段は自転車であるかどうかを確認する（ステップＳ１１４）。具体的には、人物検出部２２は、車両１０Ａの撮像部１４から供給された撮像画像に基づいて、人物の移動手段が自転車であるかどうかを確認する。人物の移動手段が自転車である場合（ステップＳ１１４において“Ｙ”）には、通知データ生成部２４は、移動手段が“自転車”である旨を通知データＤＴに登録する（ステップＳ１１５）。そして、人物検出部２２は、人物の移動速度を、所定の移動速度Ｖ２に設定する（ステップＳ１１６）。この移動速度Ｖ２は、例えば、一般的な自転車の走行速度であり、移動速度Ｖ１よりも速い速度である。そして、処理はステップＳ１２４に進む。
【0049】
ステップＳ１１４において、人物の移動手段が自転車ではない場合（ステップＳ１１４において“Ｎ”）には、人物検出部２２は、人物の移動手段はシニアカーであるかどうかを確認する（ステップＳ１１７）。具体的には、人物検出部２２は、車両１０Ａの撮像部１４から供給された撮像画像に基づいて、人物の移動手段がシニアカーであるかどうかを確認する。人物の移動手段がシニアカーである場合（ステップＳ１１７において“Ｙ”）には、通知データ生成部２４は、移動手段が“シニアカー”である旨を通知データＤＴに登録する（ステップＳ１１８）。そして、人物検出部２２は、人物の移動速度を、所定の移動速度Ｖ３に設定する（ステップＳ１１９）。この移動速度Ｖ３は、例えば、一般的なシニアカーの走行速度であり、移動速度Ｖ１よりも速い速度である。そして、処理はステップＳ１２４に進む。
【0050】
ステップＳ１１７において、人物の移動手段がシニアカーではない場合（ステップＳ１１４において“Ｎ”）には、人物検出部２２は、人物の移動手段はスケートボードなどのボード類であるかどうかを確認する（ステップＳ１２０）。具体的には、人物検出部２２は、車両１０Ａの撮像部１４から供給された撮像画像に基づいて、人物の移動手段がボード類であるかどうかを確認する。人物の移動手段がボード類である場合（ステップＳ１２０において“Ｙ”）には、通知データ生成部２４は、移動手段が“ボード類”である旨を通知データＤＴに登録する（ステップＳ１２１）。そして、人物検出部２２は、人物の移動速度を、所定の移動速度Ｖ４に設定する（ステップＳ１２２）。この移動速度Ｖ４は、例えば、一般的なスケートボードの走行速度であり、移動速度Ｖ１よりも速い速度である。そして、処理はステップＳ１２４に進む。
【0051】
ステップＳ１２０において、人物の移動手段がボード類ではない場合（ステップＳ１２０において“Ｎ”）には、人物検出部２２は、人物の移動速度を、所定の移動速度Ｖ５に設定する（ステップＳ１２３）。そして、処理はステップＳ１２４に進む。
【0052】
次に、人物検出部２２は、車両１０Ａから人物までの距離を推定する距離推定処理を行う（ステップＳ１２４）。具体的には、人物検出部２２は、車両１０Ａの撮像部１４から供給された撮像画像に基づいて、車両１０Ａから人物までの距離を推定する。撮像部１４がステレオカメラである場合には、人物検出部２２は、ステレオカメラにより得られたステレオ画像における視差に基づいて、車両１０Ａから人物までの距離を推定することができる。また、撮像部１４が単眼カメラである場合には、人物検出部２２は、その撮像画像、およびナビゲーション部１１から供給された位置についてのデータに基づいて、車両１０Ａから人物までの距離を推定することができる。また、図示していないが、例えば、車両１０ＡがＬｉＤＡＲセンサを有している場合には、人物検出部２２は、このセンサの検出結果に基づいて、車両１０Ａから人物までの距離を推定することができる。
【0053】
次に、人物検出部２２は、ステップＳ１２４において車両１０Ａから人物までの距離を推定することが出来たかどうかを確認する（ステップＳ１２５）。すなわち、例えば、夜の時間帯に得られた撮像画像、天候が悪い場合に得られた撮像画像、逆光の環境において得られた撮像画像は画質がやや低いので、人物検出部２２は距離を推定しにくい。また、例えば、人物が遠くにいる場合には、測距精度が低下するので、人物検出部２２は距離を推定しにくい。また、例えば、車両１０Ａとその人物の間に障害物がある場合には、その人物の一部の画像が欠落しているので、人物検出部２２は距離を推定しにくい。このように、様々なケースで、距離を推定しにくいことがあり得る。よって、人物検出部２２は、ステップＳ１２４において距離を推定することが出来たかどうかを確認する。距離を推定することが出来なかった場合（ステップＳ１２５において“Ｎ”）には、この処理は終了する。
【0054】
車両１０Ａから人物までの距離を推定することが出来た場合（ステップＳ１２５において“Ｙ”）には、人物検出部２２は、人物の顔面を検出する顔面検出処理を行う（ステップＳ１２６）。具体的には、人物検出部２２は、車両１０Ａの撮像部１４から供給された撮像画像に基づいて、人物の顔の画像が含まれるかどうかを判断することにより、顔面検出処理を行う。
【0055】
ステップＳ１２６において、人物検出部２２が、その人物の顔面を検出した場合（ステップＳ１２７において“Ｙ”）には、通知データ生成部２４は、人物の移動方向が車両１０Ａに向かう方向である旨を、通知データＤＴに登録する（ステップＳ１２８）。すなわち、図５Ａに示すように、人物検出部２２が、その人物９０の顔面を検出した場合には、その人物は車両１０Ａの方向を向いている。よって、通知データ生成部２４は、人物９０の移動方向が車両１０Ａに向かう方向である旨を、通知データＤＴに登録する。そして、処理はステップＳ１３０に進む。
【0056】
また、ステップＳ１２６において、人物検出部２２が、その人物の顔面を検出しなかった場合（ステップＳ１２７において“Ｎ”）には、通知データ生成部２４は、人物の移動方向が車両１０Ａから離れる方向である旨を、通知データＤＴに登録する（ステップＳ１２９）。すなわち、図５Ｂに示すように、人物検出部２２が、その人物９０の顔面を検出しなかった場合には、その人物は車両１０Ａの方向とは反対の方向を向いている。よって、通知データ生成部２４は、人物９０の移動方向が車両１０Ａから離れる方向である旨を、通知データＤＴに登録する。そして、処理はステップＳ１３０に進む。
【0057】
次に、到達時刻推定部２３は、車両１０Ａから交差点までの距離を推定する距離推定処理を行う（ステップＳ１３０）。具体的には、到達時刻推定部２３は、ナビゲーション部１１から供給された車両１０Ａの位置および交差点の位置についてのデータに基づいて、車両１０Ａから交差点までの距離を推定する。
【0058】
次に、到達時刻推定部２３は、人物と交差点との間の距離を算出し、通知データ生成部２４は、この距離を通知データＤＴに登録する（ステップＳ１３１）。具体的には、到達時刻推定部２３は、ステップＳ１２４において人物検出部２２により得られた、車両１０Ａから人物までの距離と、ステップＳ１３０において到達時刻推定部２３により得られた、車両１０Ａから交差点までの距離との差を算出することにより、人物と交差点との間の距離を算出する。そして、通知データ生成部２４は、この距離を通知データＤＴに登録する。
【0059】
次に、到達時刻推定部２３は、人物が交差点に到達する到達時刻を推定し、通知データ生成部２４は、この到達時刻を通知データＤＴに登録する（ステップＳ１３２）。具体的には、到達時刻推定部２３は、ステップＳ１３１において得られた人物と交差点との間の距離を、ステップＳ１１２，Ｓ１１３，Ｓ１１６，Ｓ１１９，Ｓ１２２，Ｓ１２３のいずれかにより得られたその人物の移動速度で除算することにより、現時点から、人物が交差点に到達するまでの時間を算出する。そして、到達時刻推定部２３は、この算出結果と、現在の時刻とに基づいて、人物が交差点に到達する到達時刻を算出する。そして、通知データ生成部２４は、この到達時刻を通知データＤＴに登録する。
【0060】
次に、通知データ生成部２４は、車両１０Ａの走行方向を通知データＤＴに登録する（ステップＳ１３３）。具体的には、通知データ生成部２４は、ナビゲーション部１１から供給された車両１０Ａの位置についてのデータに基づいて、地図上における車両１０Ａの走行方向の方位角を算出し、この走行方向の方位角を通知データＤＴに登録する。方位角は、例えば、北方向が０度、東方向が９０度、南方向が１８０度、西方向が２７０度として定義される。
【0061】
次に、通知データ生成部２４は、交差点の識別情報を通知データＤＴに登録する（ステップＳ１３３）。具体的には、通知データ生成部２４は、ナビゲーション部１１から供給された、ステップＳ１０２において検出された交差点を特定することができる識別情報を、通知データＤＴに登録する。交差点の識別情報は、例えば、この交差点の地図上の座標データ（緯度および経度）であってもよいし、交差点に割り当てられた識別子であってもよい。
【0062】
そして、通信部１５は、この通知データＤＴを、車両１０Ａの周囲の車両に送信する（ステップＳ１３５）。
【0063】
以上で、この処理は終了する。
【0064】
図６は、通知データＤＴの一構成例を表すものである。
【0065】
例えば、ステップＳ１０９において、通知データ生成部２４が、移動手段が“歩行”である旨を通知データＤＴに登録すると、通知データＤＴにおいて、“移動手段：歩行”のパラメータが“０１”に設定される。この場合、例えば、ステップＳ１１２において、通知データ生成部２４が、人物の身長を通知データＤＴに登録すると、通知データＤＴにおいて、“身長”のパラメータがその人物の身長（この例では１８０ｃｍ）に設定される。
【0066】
例えば、ステップＳ１１４において、通知データ生成部２４が、移動手段が“自転車”である旨を通知データＤＴに登録すると、通知データＤＴにおいて、“移動手段：自転車”のパラメータが“０１”に設定される。例えば、ステップＳ１１８において、通知データ生成部２４が、移動手段が“シニアカー”である旨を通知データＤＴに登録すると、通知データＤＴにおいて、“移動手段：シニアカー”のパラメータが“０１”に設定される。例えば、ステップＳ１２１において、通知データ生成部２４が、移動手段が“ボード類”である旨を通知データＤＴに登録すると、通知データＤＴにおいて、“移動手段：ボード類”のパラメータが“０１”に設定される。
【0067】
例えば、ステップＳ１２８において、通知データ生成部２４が、人物の移動方向が車両１０Ａに向かう方向である旨を、通知データＤＴに登録すると、通知データＤＴにおいて、“人物の移動方向”のパラメータが“０１”に設定される。例えば、ステップＳ１２９において、通知データ生成部２４が、人物の移動方向が車両１０Ａから離れる方向である旨を、通知データＤＴに登録すると、通知データＤＴにおいて、“人物の移動方向”のパラメータが“０２”に設定される。
【0068】
例えば、ステップＳ１３１において、通知データ生成部２４が、人物と交差点との間の距離を通知データＤＴに登録すると、通知データＤＴにおいて、“人物の交差点からの距離”のパラメータがその距離（この例では３０ｍ）に設定される。
【0069】
例えば、ステップＳ１３２において、通知データ生成部２４が、人物が交差点に到達する到達時刻を通知データＤＴに登録すると、通知データＤＴにおいて、“人物の到達時刻”のパラメータがその時刻（この例では、２０２２年６月３日１６時１分４５秒１０）に設定される。
【0070】
例えば、ステップＳ１３３において、通知データ生成部２４が、車両１０Ａの走行方向を通知データＤＴに登録すると、通知データＤＴにおいて、“車両１０Ａの走行方向”のパラメータがその走行方向（この例では９０度）に設定される。ここで、９０度は、走行方向が東であることを示す。
【0071】
例えば、ステップＳ１３４において、通知データ生成部２４が、交差点の識別情報を通知データＤＴに登録すると、通知データＤＴにおいて、“交差点の識別情報”のパラメータがこの例では交差点の緯度および経度に設定される。
【0072】
【0073】
まず、交差点検出部２１は、車両１０Ｂが所定のエリアを走行しているかどうかを確認する（ステップＳ２０１）。具体的には、交差点検出部２１は、ナビゲーション部１１から供給された車両１０Ｂの位置についてのデータに基づいて、車両１０Ｂが、例えば市街地エリアなど、交差点において人物と車両が干渉する可能性が高いエリアを走行しているかどうかを確認する。車両１０Ｂが所定のエリアを走行していない場合（ステップＳ２０１において“Ｎ”）には、この処理は終了する。
【0074】
ステップＳ２０１において、車両１０Ｂが所定のエリアを走行している場合（ステップＳ２０１において“Ｙ”）には、交差点検出部２１は、車両１０Ｂから所定の距離内の領域に交差点があるかどうかを確認する（ステップＳ２０２）。具体的には、交差点検出部２１は、ナビゲーション部１１から供給された車両１０Ｂの位置および車両１０Ｂの周囲の交差点の位置についてのデータに基づいて、車両１０Ｂから所定の距離内の領域に交差点があるかどうかを確認する。車両１０Ｂから所定の距離内の領域に交差点がない場合（ステップＳ２０２において“Ｎ”）には、この処理は終了する。
【0075】
ステップＳ２０２において、車両１０Ｂから所定の距離内の領域に交差点がある場合（ステップＳ２０２において“Ｙ”）には、通信部１５は、通知データＤＴを受信したかどうかを確認する（ステップＳ２０３）。通信部１５が通知データＤＴを受信していない場合（ステップＳ２０３において“Ｎ”）には、この処理は終了する。
【0076】
ステップＳ２０３において、通信部１５が通知データＤＴを受信した場合（ステップＳ２０３において“Ｙ”）には、交差点検出部２１は、車両１０Ｂの周囲の交差点の識別情報と、通知データＤＴに含まれる交差点の識別情報とを照合する（ステップＳ２０４）。具体的には、交差点検出部２１は、ナビゲーション部１１から供給された、ステップＳ２０２において検出された交差点の識別情報と、通知データＤＴに含まれる交差点の識別情報とを照合する。これらの識別情報が一致しない場合（ステップＳ２０５において“Ｎ”）には、この処理は終了する。
【0077】
これらの識別情報が一致した場合（ステップＳ２０５において“Ｙ”）には、干渉可能性推定部２５は、車両１０Ｂが交差点に到達する到達時刻を推定する（ステップＳ２０６）。具体的には、干渉可能性推定部２５は、まず、ナビゲーション部１１から供給された車両１０Ｂの位置および交差点の位置についてのデータに基づいて、車両１０Ｂから交差点までの距離を推定する。そして、干渉可能性推定部２５は、この車両１０Ｂから交差点までの距離を、車両１０Ｂの走行速度で除算することにより、現時点から、車両１０Ｂ交差点に到達するまでの時間を算出する。そして、干渉可能性推定部２５は、この算出結果と、現在の時刻とに基づいて、車両１０Ｂが交差点に到達する到達時刻を算出する。
【0078】
次に、干渉可能性推定部２５は、人物が交差点に到達する到達時刻、および車両１０Ｂが交差点に到達する到達時刻に基づいて、干渉可能性を算出する（ステップＳ２０７）。具体的には、干渉可能性推定部２５は、通知データＤＴに含まれる、人物が交差点に到達する到達時刻と、ステップＳ２０６において推定された、車両１０Ｂが交差点に到達する到達時刻との一致度合いに基づいて、車両１０Ｂおよび人物の干渉可能性を算出する。干渉可能性推定部２５は、例えば、これらの到達時刻の差が所定の時間以内である場合に、車両１０Ｂおよび人物が干渉する可能性があると判断する。干渉可能性が無い場合（ステップＳ２０８において“Ｎ”）には、この処理は終了する。
【0079】
ステップＳ２０８において、干渉可能性がある場合（ステップＳ２０８において“Ｙ”）には、警告処理部２６は、車両１０Ｂの乗員に対して警告を行う（ステップＳ２０９）。具体的には、警告処理部２６は、ユーザインタフェース１６を用いて、車両１０Ｂの乗員に対して、通知データＤＴに含まれる様々な情報を伝えることにより、人物と干渉する可能性がある旨の警告を行う。
【0080】
具体的には、警告処理部２６は、車両１０Ｂの乗員に対して、人物の移動手段を伝えることができる。例えば、警告処理部２６は、通知データＤＴにおいて“移動手段：歩行”のパラメータが“０１”である場合には、交差点に歩行者が侵入する旨を伝える。人物の移動手段が自転車である場合、人物の移動手段がシニアカーである場合、人物の移動手段がボード類である場合についても同様である。これにより、車両１０Ｂの乗員は、車両１０Ｂと干渉する可能性がある人物の移動手段を把握することができ、その人物との干渉を特に注意することができる。
【0081】
また、警告処理部２６は、車両１０Ｂの乗員に対して、人物が子供であるか大人であるかを伝えることができる。例えば、警告処理部２６は、通知データＤＴにおいて、“身長”のパラメータが所定の値よりも小さい場合には、子供が交差点に進入する旨を伝える。これにより、車両１０Ｂの乗員は、車両１０Ｂと干渉する可能性がある人物が子供であることを把握することができ、例えば急な飛び出しがあり得る子供との干渉を特に注意することができる。
【0082】
また、警告処理部２６は、車両１０Ｂの乗員に対して、交差点のどの方向から人物が交差点に進入するかを伝えることができる。
【0083】
図８は、車外環境検出システム１の一動作例を表すものである。この例では、車両１０Ａが送信した通知データＤＴにおいて、“車両１０Ａの走行方向”のパラメータが“９０度”であり、“人物の移動方向”が“０１”である。車両１０Ｂの警告処理部２６は、この“車両１０Ａの走行方向”のパラメータが“９０度”であるので、車両１０Ａは東に向かって走行していると判断する。そして、警告処理部２６は、“人物の移動方向”のパラメータが“０１”であるので、その人物が車両１０Ａに向かって移動しているため、その人物は西に向かって移動していると判断する。よって、車両１０Ｂの警告処理部２６は、車両１０Ｂの乗員に対して、人物が東から交差点に進入することを伝える。この例では、車両１０Ｂが北に向かって走行しているので、警告処理部２６は、車両１０Ｂの前方の交差点において、人物が右から交差点に進入することを伝えることができる。これにより、車両１０Ｂの乗員は、車両１０Ｂと干渉する可能性がある人物が右から交差点に進入することを把握することができ、右から交差点に進入する人物との干渉を特に注意することができる。
【0084】
また、警告処理部２６は、車両１０Ｂの乗員に対して、人物が交差点からどのくらい離れた地点にいるかを伝えることができる。例えば、警告処理部２６は、通知データＤＴにおいて、“人物の交差点からの距離”のパラメータが“３０ｍ”である場合には、人物が交差点から３０ｍ離れた地点にいることを伝える。図８に示したように、人物が西に向かって移動している場合には、警告処理部２６は、人物が、車両１０Ｂの前方の交差点から東方向に３０ｍ離れた地点にいることを伝えることができる。これにより、車両１０Ｂの乗員は、車両１０Ｂと干渉する可能性がある人物の位置を把握することができ、その人物との干渉を特に注意することができる。
【0085】
また、警告処理部２６は、人物が交差点に到達する到達時刻と、車両１０Ｂが交差点に到達する到達時刻との差に応じて、レベル分けを行い、そのレベルに応じて警告を行うことができる。例えば、警告処理部２６は、到達時刻の差がかなり小さいほど、車両１０Ｂの乗員に対してより強く警告を行うことができる。
【0086】
以上で、この処理は終了する。
【0087】
なお、この例では、図２に示したように、車両１０Ａが車両１０Ａの前方の人物９０を検出する例で説明したが、これに限定されるものではない。例えば、車両１０Ａの撮像部１４が、車両１０Ａの側方を撮像するカメラを有する場合には、図９に示すように、車両１０Ａは、車両１０Ａの側方の人物９０を検出することができる。そして、車両１０Ａは、この人物９０が交差点１００に到達する時刻（到達時刻）を推定し、この到達時刻のデータを含む通知データＤＴを周囲の車両（例えば車両１０Ｂ）に送信する。また、例えば、車両１０Ａの撮像部１４が、車両１０Ａの後方を撮像するカメラを有する場合には、図１０に示すように、車両１０Ａは、車両１０Ａの後方の人物９０を検出することができる。そして、車両１０Ａは、この人物９０が交差点１００に到達する時刻（到達時刻）を推定し、この到達時刻のデータを含む通知データＤＴを周囲の車両（例えば車両１０Ｂ）に送信する。
【0088】
また、車両１０Ａが図４Ａ～４Ｄに示した処理を行い、車両１０Ｂが図７に示した処理を行う旨記載したが、実際には、車両１０Ａは、図４Ａ～４Ｄに示した処理だけでなく、図７に示した処理と同様の処理をも行う。また、車両１０Ｂは、図７に示した処理だけでなく、図４Ａ～４Ｄに示した処理と同様の処理をも行う。これにより、例えば、車両１０Ｂが人物９０を検出することにより通知データＤＴを生成し、車両１０Ａがこの通知データＤＴに基づいて乗員に警告を行うことも可能である。
【0089】
このように、車外環境検出システム１では、第１の車両（車両１０Ａ）および第２の車両（車両１０Ｂ）を設けるようにした。第１の車両（車両１０Ａ）は、周囲を撮像可能な撮像部１４と、撮像部１４の撮像結果に基づいて周囲の人物の移動手段を判別し、移動手段に基づいて人物の移動速度を推定し、人物の移動速度に基づいて人物が交差点に到達する到達時刻を算出する第１の処理回路（処理部２０）と、到達時刻についてのデータを含む通知データＤＴを送信する第１の通信回路（通信部１５）とを有するようにした。第２の車両（車両１０Ｂ）は、通知データＤＴを受信する第２の通信回路（通信部１５）と、通知データＤＴに含まれる到達時刻についてのデータに基づいて、第２の車両（車両１０Ｂ）と人物との干渉可能性を算出し、干渉可能性が高い場合に乗員に警告を行う第２の処理回路（処理部２０）とを有するようにした。これにより、車外環境検出システム１では、例えば、見通しの悪い交差点に進入する車両１０Ｂが、その交差点付近の人物を直接検出できない場合でも、車両１０Ｂは、車両１０Ａから送信された通知データＤＴに基づいてその人物の存在を把握することができる。これにより、車外環境検出システム１では、車外環境をより適切に検出することができる。
【0090】
車外環境検出システム１では、第１の車両（車両１０Ａ）の第１の処理回路（処理部２０）は、移動手段が歩行である場合には、移動速度が第１の移動速度であると推定し、移動手段が、例えば自転車、シニアカー、ボード類などの軽車両である場合には、移動速度が第１の移動速度よりも速い第２の移動速度であると推定するようにした。これにより、車外環境検出システム１では、例えば、撮像画像の画質が低い場合や、人物が車両１０Ａから遠い位置にいる場合や、車両１０Ａとその人物との間に障害物がある場合など、人物の位置を正確に推定できない場合でも、その人物の移動速度を推定することができる。車外環境検出システム１では、この移動速度を用いて到達時刻を推定するので、移動手段に依らない所定の移動速度を用いて到達時刻を推定する場合に比べて、到達時刻の推定精度を高めることができる。これにより、車外環境検出システム１では、車外環境をより適切に検出することができる。
【0091】
車外環境検出システム１では、第１の車両（車両１０Ａ）の第１の処理回路（処理部２０）は、移動手段が歩行である場合において、人物の身長を検出し、人物の身長に基づいて人物の移動速度を推定するようにした。これにより、車外環境検出システム１では、例えば人物が子供である場合には、移動速度を遅くすることができ、人物が大人である場合には、移動速度を速くすることができる。車外環境検出システム１では、この移動速度を用いて到達時刻を推定するので、身長に依らない所定の移動速度を用いて到達時刻を推定する場合に比べて、到達時刻の推定精度を高めることができる。これにより、車外環境検出システム１では、車外環境をより適切に検出することができる。
【0092】
車外環境検出システム１では、第１の車両（車両１０Ａ）の第１の処理回路（処理部２０）は、人物の移動方向を検出可能であり、通知データＤＴは、人物の移動方向についてのデータを含み、第２の車両（車両１０Ｂ）の第２の処理回路（処理部２０）は、通知データＤＴに含まれる人物の移動方向についてのデータに基づいて、人物の交差点への侵入方向についての情報を提示しつつ、乗員に警告を行う。例えば、図６，８の例では、通知データＤＴは、“人物の移動方向”のパラメータは、人物が車両１０Ａに向かって移動していることを示し、“車両１０Ａの走行方向”のパラメータは、車両１０Ａが東に向かって走行していることを示す。よって、車両１０Ｂの処理部２０は、この通知データＤＴに基づいて、人物は西に向かって移動していると判断し、車両１０Ｂの乗員に対して、人物が東から交差点に進入することを伝えることにより、車両１０Ｂの乗員に対して警告を行うことができる。これにより、車外環境検出システム１では、車外環境をより適切に検出し、その車外環境を適切に乗員に伝えることができる。
【0093】
［効果］
以上のように本実施の形態では、第１の車両および第２の車両を設けるようにした。第１の車両は、周囲を撮像可能な撮像部と、撮像部の撮像結果に基づいて周囲の人物の移動手段を判別し、移動手段に基づいて人物の移動速度を推定し、人物の移動速度に基づいて人物が交差点に到達する到達時刻を算出する第１の処理回路と、到達時刻についてのデータを含む通知データを送信する第１の通信回路とを有するようにした。第２の車両は、通知データを受信する第２の通信回路と、通知データに含まれる到達時刻についてのデータに基づいて、第２の車両と人物との干渉可能性を算出し、干渉可能性が高い場合に乗員に警告を行う第２の処理回路とを有するようにした。これにより、車外環境をより適切に検出することができる。
以上のように本実施の形態では、第１の車両および第２の車両を設けるようにした。第１の車両は、周囲を撮像可能な撮像部と、撮像部の撮像結果に基づいて周囲の人物の移動手段を判別し、移動手段に基づいて人物の移動速度を推定し、人物の移動速度に基づいて人物が交差点に到達する到達時刻を算出する第１の処理回路と、到達時刻についてのデータを含む通知データを送信する第１の通信回路とを有するようにした。第２の車両は、通知データを受信する第２の通信回路と、通知データに含まれる到達時刻についてのデータに基づいて、第２の車両と人物との干渉可能性を算出し、干渉可能性が高い場合に乗員に警告を行う第２の処理回路とを有するようにした。これにより、車外環境をより適切に検出することができる。
【0094】
本実施の形態では、第１の車両の第１の処理回路は、移動手段が歩行である場合には、移動速度が第１の移動速度であると推定し、移動手段が軽車両である場合には、移動速度が第１の移動速度よりも速い第２の移動速度であると推定するようにした。これにより、車外環境をより適切に検出することができる。
【0095】
本実施の形態では、第１の車両の第１の処理回路は、移動手段が歩行である場合において、人物の身長を検出し、人物の身長に基づいて人物の移動速度を推定するようにした。これにより、車外環境をより適切に検出することができる。
【0096】
本実施の形態では、第１の車両の第１の処理回路は、人物の移動方向を検出可能であり、通知データは、人物の移動方向についてのデータを含み、第２の車両の第２の処理回路は、通知データに含まれる人物の移動方向についてのデータに基づいて、人物の交差点への侵入方向についての情報を提示しつつ、乗員に警告を行うようにした。これにより、車外環境検出システム１では、車外環境をより適切に検出し、その車外環境を適切に乗員に伝えることができる。
【0097】
［変形例１］
上記実施の形態では、車両１０は、車両１０が人物と干渉する可能性（干渉可能性）が高い場合に、車両１０の乗員に対して警告を行うようにしたが、これに限定されるものではない。例えば、図１１に示す車両１０のように、さらに、車両１０の制動制御を行うようにしてもよい。この車両１０は、処理部２０を有している。処理部２０は、走行制御部２７を有している。走行制御部２７は、干渉可能性推定部２５により算出された干渉可能性が高い場合に、車両１０の走行制御を行うように構成される。具体的には、走行制御部２７は、干渉可能性推定部２５により算出された干渉可能性が高い場合に、車両１０を減速するようになっている。なお、走行制御部２７は、制動制御を行うだけでなく、さらに操舵制御を行うようにしてもよい。
上記実施の形態では、車両１０は、車両１０が人物と干渉する可能性（干渉可能性）が高い場合に、車両１０の乗員に対して警告を行うようにしたが、これに限定されるものではない。例えば、図１１に示す車両１０のように、さらに、車両１０の制動制御を行うようにしてもよい。この車両１０は、処理部２０を有している。処理部２０は、走行制御部２７を有している。走行制御部２７は、干渉可能性推定部２５により算出された干渉可能性が高い場合に、車両１０の走行制御を行うように構成される。具体的には、走行制御部２７は、干渉可能性推定部２５により算出された干渉可能性が高い場合に、車両１０を減速するようになっている。なお、走行制御部２７は、制動制御を行うだけでなく、さらに操舵制御を行うようにしてもよい。
【0098】
［変形例２］
上記実施の形態では、図６に示したように、人物の移動方向を、車両１０Ａから見た相対的な方向により定義し、通知データＤＴは、この“人物の移動方向”のパラメータおよび“車両１０Ａの走行方向”のパラメータを含むようにしたが、これに限定されるものではない。これに代えて、例えば、図１２に示すように、人物の移動方向を、地図上の方位角により定義してもよい。例えば、図６の例では、“人物の移動方向”のパラメータは、人物が車両１０Ａに向かって移動していることを示し、“車両１０Ａの走行方向”のパラメータは、車両１０Ａが東に向かって走行していることを示す。このことは、この人物は西に向かって移動していることを示す。よって、図１２の例では、“人物の移動方向”のパラメータは、西方向を示す方位角“２７０度”にしている。例えば、車両１０Ａの人物検出部２２は、ステップＳ１２６～Ｓ１２９により得られた人物に移動方向、およびステップＳ１３３により得られた車両１０Ａの走行方向に基づいて、人物の移動方向の方位角を算出し、通知データ生成部２４は、人物の移動方向の方位角を通知データＤＴに登録することができる。
上記実施の形態では、図６に示したように、人物の移動方向を、車両１０Ａから見た相対的な方向により定義し、通知データＤＴは、この“人物の移動方向”のパラメータおよび“車両１０Ａの走行方向”のパラメータを含むようにしたが、これに限定されるものではない。これに代えて、例えば、図１２に示すように、人物の移動方向を、地図上の方位角により定義してもよい。例えば、図６の例では、“人物の移動方向”のパラメータは、人物が車両１０Ａに向かって移動していることを示し、“車両１０Ａの走行方向”のパラメータは、車両１０Ａが東に向かって走行していることを示す。このことは、この人物は西に向かって移動していることを示す。よって、図１２の例では、“人物の移動方向”のパラメータは、西方向を示す方位角“２７０度”にしている。例えば、車両１０Ａの人物検出部２２は、ステップＳ１２６～Ｓ１２９により得られた人物に移動方向、およびステップＳ１３３により得られた車両１０Ａの走行方向に基づいて、人物の移動方向の方位角を算出し、通知データ生成部２４は、人物の移動方向の方位角を通知データＤＴに登録することができる。
【0099】
［その他の変形例］
また、これらの変形例のうちの２以上を組み合わせてもよい。
また、これらの変形例のうちの２以上を組み合わせてもよい。
【0100】
以上、実施の形態および変形例を挙げて本発明を説明したが、本発明はこれらの実施の形態等には限定されず、種々の変形が可能である。
【0101】
例えば、図６に示した通知データＤＴは、一例であり、これらのデータのうちの一部が省かれてもよいし、他のデータが追加されてもよい。
【0102】
本明細書中に記載された効果はあくまで例示であり、本開示の効果は、本明細書中に記載された効果に限定されない。よって、本開示に関して、他の効果が得られてもよい。
【0103】
さらに、本開示は、以下の態様を取り得る。
【0104】
（１）
周囲を撮像可能な撮像部と、前記撮像部の撮像結果に基づいて周囲の人物の移動手段を判別可能であり、前記移動手段に基づいて前記人物の移動速度を推定可能であり、前記人物の前記移動速度に基づいて前記人物が交差点に到達する到達時刻を算出することが可能な第１の処理回路と、前記到達時刻についてのデータを含む通知データを送信可能な第１の通信回路とを有する第１の車両と、
前記通知データを受信可能な第２の通信回路と、前記通知データに含まれる前記到達時刻についてのデータに基づいて、自車両と前記人物との干渉可能性を算出可能であり、前記干渉可能性が高い場合に乗員に警告を行うことが可能な第２の処理回路とを有する第２の車両と
を備えた車外環境検出システム。
（２）
前記第１の処理回路は、
前記移動手段が歩行である場合には、前記移動速度が第１の移動速度であると推定可能であり、
前記移動手段が軽車両である場合には、前記移動速度が前記第１の移動速度よりも速い第２の移動速度であると推定可能である
前記（１）に記載の車外環境検出システム。
（３）
前記第１の処理回路は、
前記移動手段が歩行である場合において、前記人物の身長を検出可能であり、
前記人物の前記身長に基づいて前記人物の前記移動速度を推定可能である
前記（１）または（２）に記載の車外環境検出システム。
（４）
前記第１の処理回路は、前記人物の移動方向を検出可能であり、
前記通知データは、前記人物の移動方向についてのデータを含み、
前記第２の処理回路は、前記通知データに含まれる前記人物の前記移動方向についてのデータに基づいて、前記人物の前記交差点への侵入方向についての情報を提示しつつ、前記乗員に警告を行うことが可能である
前記（１）から（３）のいずれかに記載の車外環境検出システム。
（５）
周囲を撮像可能な撮像部と、
前記撮像部の撮像結果に基づいて周囲の人物の移動手段を判別可能であり、前記移動手段に基づいて前記人物の移動速度を推定可能であり、前記人物の前記移動速度に基づいて前記人物が交差点に到達する到達時刻を算出することが可能な第１の処理回路と、
前記到達時刻についてのデータを含む通知データを送信可能な第１の通信回路と
を備えた車両。
周囲を撮像可能な撮像部と、前記撮像部の撮像結果に基づいて周囲の人物の移動手段を判別可能であり、前記移動手段に基づいて前記人物の移動速度を推定可能であり、前記人物の前記移動速度に基づいて前記人物が交差点に到達する到達時刻を算出することが可能な第１の処理回路と、前記到達時刻についてのデータを含む通知データを送信可能な第１の通信回路とを有する第１の車両と、
前記通知データを受信可能な第２の通信回路と、前記通知データに含まれる前記到達時刻についてのデータに基づいて、自車両と前記人物との干渉可能性を算出可能であり、前記干渉可能性が高い場合に乗員に警告を行うことが可能な第２の処理回路とを有する第２の車両と
を備えた車外環境検出システム。
（２）
前記第１の処理回路は、
前記移動手段が歩行である場合には、前記移動速度が第１の移動速度であると推定可能であり、
前記移動手段が軽車両である場合には、前記移動速度が前記第１の移動速度よりも速い第２の移動速度であると推定可能である
前記（１）に記載の車外環境検出システム。
（３）
前記第１の処理回路は、
前記移動手段が歩行である場合において、前記人物の身長を検出可能であり、
前記人物の前記身長に基づいて前記人物の前記移動速度を推定可能である
前記（１）または（２）に記載の車外環境検出システム。
（４）
前記第１の処理回路は、前記人物の移動方向を検出可能であり、
前記通知データは、前記人物の移動方向についてのデータを含み、
前記第２の処理回路は、前記通知データに含まれる前記人物の前記移動方向についてのデータに基づいて、前記人物の前記交差点への侵入方向についての情報を提示しつつ、前記乗員に警告を行うことが可能である
前記（１）から（３）のいずれかに記載の車外環境検出システム。
（５）
周囲を撮像可能な撮像部と、
前記撮像部の撮像結果に基づいて周囲の人物の移動手段を判別可能であり、前記移動手段に基づいて前記人物の移動速度を推定可能であり、前記人物の前記移動速度に基づいて前記人物が交差点に到達する到達時刻を算出することが可能な第１の処理回路と、
前記到達時刻についてのデータを含む通知データを送信可能な第１の通信回路と
を備えた車両。
【符号の説明】
【0105】
１…車外環境検出システム、１０，１０Ａ，１０Ｂ…車両、１１…ナビゲーション部、１２…ＧＮＳＳ受信部、１３…ナビゲーション処理部、１４…撮像部、１５…通信部、１６…ユーザインタフェース、２０…処理部、２１…交差点検出部、２２…人物検出部、２３…到達時刻推定部、２４…通知データ生成部、２５…干渉可能性推定部、２６…警告処理部、２７…走行制御部。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4A】
【図4B】
【図4C】
【図4D】
【図5A】
【図5B】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】