特許 7276762 リスク推定装置及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2023-05-10

(45)【発行日】2023-05-18

(54)【発明の名称】リスク推定装置及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/16 20060101AFI20230511BHJP

【ＦＩ】

G08G1/16 A

【請求項の数】 12

(21)【出願番号】P 2018225677

(22)【出願日】2018-11-30

(65)【公開番号】P2020087339

(43)【公開日】2020-06-04

【審査請求日】2021-07-01

(73)【特許権者】

【識別番号】000003609

【氏名又は名称】株式会社豊田中央研究所

(73)【特許権者】

【識別番号】000004260

【氏名又は名称】株式会社デンソー

(74)【代理人】

【識別番号】100084995

【弁理士】

【氏名又は名称】加藤 和詳

(72)【発明者】

【氏名】大濱 吉紘

(72)【発明者】

【氏名】高橋 新

(72)【発明者】

【氏名】大門 真

【審査官】武内 俊之

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１１－２５３３０２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００６－２１９１１９（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０８Ｇ １／００－９９／００

Ｇ０１Ｃ ２１／００－２１／３６

Ｇ０１Ｃ ２３／００－２５／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

対象領域に存在する移動物を検出する検出部と、
所定位置を基準とした相対位置毎の前記移動物の存在可能性を示す値の分布として予め定めた単位分布であって、前記対象領域において、前記移動物の移動に関する複数の仮説の各々に応じた位置に配置される複数の前記単位分布の各々を予測し、予測した前記単位分布の各々を混合した混合分布により、前記検出部により検出された前記移動物の移動の予測を表す予測部と、
所定の単位格子で構成された所定サイズの辞書格子に前記単位分布を対応させたパターンであって、前記単位分布の前記所定位置を前記単位格子内の異なる複数の位置に対応させた複数の前記パターンを保持する単位分布辞書を参照し、前記予測部により予測された複数の前記単位分布の各々の前記所定位置に対応する前記パターンの各々を、前記対象領域に対応する占有格子地図であって、前記辞書格子の単位格子に対応する単位格子で構成された前記占有格子地図に重ね合わせてリスク推定地図を生成するリスク推定地図生成部と、
を含むリスク推定装置。

【請求項2】

前記パターンは、前記辞書格子に前記単位分布を対応させた場合における、前記単位格子の各々に対応する前記単位分布の値を前記単位格子に保持させたパターンである請求項１に記載のリスク推定装置。

【請求項3】

前記リスク推定地図生成部は、前記予測部により予測された複数の前記単位分布の各々の前記所定位置が属する前記占有格子地図上の単位格子、及び該単位格子内での前記所定位置を特定し、特定した前記単位格子内での前記所定位置に応じた前記パターンを前記単位分布辞書から選択し、特定した前記単位格子と、前記単位分布辞書から選択した前記パターンにおいて前記単位分布の前記所定位置に相当する単位格子とを対応させて、選択した前記パターンを前記占有格子地図に重ね合わせた場合に、選択した前記パターンの各単位格子が保持する値を、対応する前記占有格子地図の単位格子に反映する請求項１又は請求項２に記載のリスク推定装置。

【請求項4】

前記単位分布辞書に保持される複数の前記パターンの各々は、前記辞書格子の中央の単位格子を複数に分割した副単位格子の各々に、前記単位分布の前記所定位置を対応させた場合の前記パターンの各々である請求項１～請求項３のいずれか１項に記載のリスク推定装置。

【請求項5】

前記リスク推定地図生成部は、前記予測部により予測された複数の前記単位分布の各々の前記所定位置が属する前記副単位格子に対応する前記パターンが保持する値と、該副単位格子の周辺の副単位格子に対応する前記パターンが保持する値とを重み付け加算して、前記占有格子地図の単位格子に反映する請求項４に記載のリスク推定装置。

【請求項6】

前記検出部は、対象領域に存在する静止物を検出し、
前記リスク推定地図生成部により生成された前記リスク推定地図に基づいて、前記移動物同士の衝突可能性、及び前記移動物と前記静止物との衝突可能性を判定する衝突可能性判定部をさらに含む、
請求項１～請求項５のいずれか１項に記載のリスク推定装置。

【請求項7】

前記検出部は、対象領域に存在する静止物を検出し、
前記検出部により検出された前記静止物の位置を反映した前記占有格子地図を生成する占有格子地図生成部をさらに含み、
前記予測部は、前記静止物の位置を回避するように前記移動物の移動を予測する
請求項１～請求項６のいずれか１項に記載のリスク推定装置。

【請求項8】

前記占有格子地図生成部は、前記対象領域に関する地図データを重畳した前記占有格子地図を生成し、
前記予測部は、前記占有格子地図に重畳された前記地図データが示す要因を反映して、前記単位分布の各々を予測する
請求項７項に記載のリスク推定装置。

【請求項9】

前記対象領域に対応すると共に、所定の前記単位格子で構成された前記占有格子地図と同じ解像度の所定サイズの前記辞書格子に、前記単位分布の前記所定位置を前記辞書格子の前記所定の単位格子内の異なる複数の位置に対応させた複数の前記パターンを生成する単位分布辞書生成部をさらに含む請求項１～請求項８のいずれか１項に記載のリスク推定装置。

【請求項10】

前記リスク推定地図生成部により生成された前記リスク推定地図、及び前記リスク推定地図に基づく情報の少なくとも一方を表示装置に表示するように制御する表示制御部をさらに含む請求項１～請求項９のいずれか１項に記載のリスク推定装置。

【請求項11】

前記表示制御部は、前記リスク推定地図を表示する場合に、前記リスク推定地図が示すリスクの高さに応じて、表示の輝度又は色を制御する請求項１０に記載のリスク推定装置。

【請求項12】

コンピュータを、請求項１～請求項１１のいずれか１項に記載のリスク推定装置の各部として機能させるためのリスク推定プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、リスク推定装置及びリスク推定プログラムに係り、特に、移動物の移動を予測したリスク推定地図を生成するリスク推定装置及びリスク推定プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、車両の周辺環境の時間的な変化を考慮して、車両の走行危険度を評価する技術が提案されている（特許文献１参照）。この技術では、周辺環境認識装置は、車両に搭載され、車両の周辺環境を認識する。周辺環境認識装置は、車両の動きに関する自車情報を取得する自車情報取得部と、車両の周辺の環境要素に対する周辺環境要素情報を取得する周辺環境要素取得部と、自車情報に基づいて、車両の周辺の各位置に対する車両の存在時間範囲を表す自車存在時間範囲を決定する存在時間範囲決定部と、自車存在時間範囲および周辺環境要素情報に基づいて、車両の周辺の走行危険度を決定する走行危険度決定部と、を備える。

【0003】

また、Hybrid-Sampling Bayesian Occupancy Filterと呼ばれるグリッドマップ上で、グリッドの各々のセルの衝突時間（ＴＴＣ：Time To Collision）を算出して、リスクを推定する技術が提案されている（非特許文献１参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特開２０１７－２２４２３７号公報

【非特許文献】

【0005】

【文献】Probabilistic Grid-based Collision Risk Prediction for Driving Application, Inria, 2014

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

しかし、特許文献１に記載の技術では、グリッドマップ上のセル（座標値）に対して、存在時間範囲を割り付けるため、高速道路上の車両の動きのような単調な状況しか記述できない。例えば、複数の歩行者が自由に歩行しているような状況において、特許文献１に記載の技術で、車両の走行危険度を推定することは困難である。

【0007】

また、非特許文献１に記載の技術において、グリッド分解能は７５０×３００セル、セル内に設定するパーティクルは２６２１４４個（０．８６パーティクル／セル）である。したがって、数十万個のパーティクルについて計算を行う必要があるため、計算コストが膨大になるという問題がある。

【0008】

本発明は、上記事情を鑑みて成されたものであり、歩行者のような複雑な移動が想定される移動物が存在する環境における、占有格子表現のリスク推定地図を生成するための計算量を削減することができるリスク推定装置及びプログラムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0009】

上記目的を達成するために、本発明に係るリスク推定装置は、対象領域に存在する移動物を検出する検出部と、所定位置を基準とした相対位置毎の前記移動物の存在可能性を示す値の分布として予め定めた単位分布であって、前記対象領域において、前記移動物の移動に関する複数の仮説の各々に応じた位置に配置される複数の前記単位分布の各々を予測し、予測した前記単位分布の各々を混合した混合分布により、前記検出部により検出された前記移動物の移動の予測を表す予測部と、所定の単位格子で構成された所定サイズの辞書格子に前記単位分布を対応させたパターンであって、前記単位分布の前記所定位置を前記単位格子内の異なる複数の位置に対応させた複数の前記パターンを保持する単位分布辞書を参照し、前記予測部により予測された複数の前記単位分布の各々の前記所定位置に対応する前記パターンの各々を、前記対象領域に対応する占有格子地図であって、前記辞書格子の単位格子に対応する単位格子で構成された前記占有格子地図に重ね合わせてリスク推定地図を生成するリスク推定地図生成部と、を含んで構成されている。

【0010】

本発明に係るリスク推定装置によれば、検出部が、対象領域に存在する移動物を検出すし、予測部が、所定位置を基準とした相対位置毎の移動物の存在可能性を示す値の分布として予め定めた単位分布であって、対象領域において、移動物の移動に関する複数の仮説の各々に応じた位置に配置される複数の単位分布の各々を予測し、予測した単位分布の各々を混合した混合分布により、検出部により検出された移動物の移動の予測を表す。

【0011】

そして、リスク推定地図生成部が、所定の単位格子で構成された所定サイズの辞書格子に単位分布を対応させたパターンであって、単位分布の所定位置を単位格子内の異なる複数の位置に対応させた複数のパターンを保持する単位分布辞書を参照し、予測部により予測された複数の単位分布の各々の所定位置に対応するパターンの各々を、対象領域に対応する占有格子地図であって、辞書格子の単位格子に対応する単位格子で構成された占有格子地図に重ね合わせてリスク推定地図を生成する。

【0012】

これにより、歩行者のような複雑な移動が想定される移動物が存在する環境における、占有格子表現のリスク推定地図を生成するための計算量を削減することができる。また、生成するリスク推定地図の解像度が粗い場合でも、その解像度よりも細かい位置の刻みで単位分布をリスク推定地図に反映させることができる。

【0013】

また、前記パターンは、前記辞書格子に前記単位分布を対応させた場合における、前記単位格子の各々に対応する前記単位分布の値を前記単位格子に保持させたパターンとすることができる。これにより、簡易な形式で複数のパターンを保持しておくことができる。

【0014】

また、前記リスク推定地図生成部は、前記予測部により予測された複数の前記単位分布の各々の前記所定位置が属する前記占有格子地図上の単位格子、及び該単位格子内での前記所定位置を特定し、特定した前記単位格子内での前記所定位置に応じた前記パターンを前記単位分布辞書から選択し、特定した前記単位格子と、前記単位分布辞書から選択した前記パターンにおいて前記単位分布の前記所定位置に相当する単位格子とを対応させて、選択した前記パターンを前記占有格子地図に重ね合わせた場合に、選択した前記パターンの各単位格子が保持する値を、対応する前記占有格子地図の単位格子に反映することができる。これにより、簡易な処理で、混合分布を占有格子表現にすることができる。

【0015】

また、前記単位分布辞書に保持される複数の前記パターンの各々は、前記辞書格子の中央の単位格子を複数に分割した副単位格子の各々に、前記単位分布の前記所定位置を対応させた場合の前記パターンの各々とすることができる。これにより、簡易な形式で複数のパターンを保持しておくことができる。

【0016】

また、前記リスク推定地図生成部は、前記予測部により予測された複数の前記単位分布の各々の前記所定位置が属する前記副単位格子に対応する前記パターンが保持する値と、該副単位格子の周辺の副単位格子に対応する前記パターンが保持する値とを重み付け加算して、前記占有格子地図の単位格子に反映することができる。これにより、単位分布辞書として保持するパターン数を増やすことなく、より細かい位置の刻みで単位分布をリスク推定地図に反映させることができる。

【0017】

また、前記検出部は、対象領域に存在する静止物を検出し、本発明に係るリスク推定装置は、前記リスク推定地図生成部により生成された前記リスク推定地図に基づいて、前記移動物同士の衝突可能性、及び前記移動物と前記静止物との衝突可能性を判定する衝突可能性判定部をさらに含んで構成することができる。これにより、衝突の可能性を把握することができる。

【0018】

また、前記検出部は、対象領域に存在する静止物を検出し、本発明に係るリスク推定装置は、前記検出部により検出された前記静止物の位置を反映した前記占有格子地図を生成する占有格子地図生成部をさらに含んで構成することができ、前記予測部は、前記静止物の位置を回避するように前記移動物の移動を予測することができる。これにより、移動物の移動を実際の状況に合わせて予測することができる。

【0019】

また、前記占有格子地図生成部は、前記対象領域に関する地図データを重畳した前記占有格子地図を生成し、前記予測部は、前記占有格子地図に重畳された前記地図データが示す要因を反映して、前記単位分布の各々を予測することができる。これにより、移動物の移動の予測精度が向上する。

【0020】

また、本発明に係るリスク推定装置は、前記対象領域に対応すると共に、所定の前記単位格子で構成された前記占有格子地図と同じ解像度の所定サイズの前記辞書格子に、前記単位分布の前記所定位置を前記辞書格子の前記所定の単位格子内の異なる複数の位置に対応させた複数の前記パターンを生成する単位分布辞書生成部をさらに含んで構成することができる。

【0021】

また、本発明に係るリスク推定装置は、前記リスク推定地図生成部により生成された前記リスク推定地図、及び前記リスク推定地図に基づく情報の少なくとも一方を表示装置に表示するように制御する表示制御部をさらに含んで構成することができる。これにより、移動物の移動の予測結果を占有格子表現したリスク推定地図及びそれに基づく情報の少なくとも一方を可視化することができる。

【0022】

また、前記表示制御部は、前記リスク推定地図を表示する場合に、前記リスク推定地図が示すリスクの高さに応じて、表示の輝度又は色を制御することができる。これにより、リスクが高い状況を把握し易くなる。

【0023】

また、本発明に係るリスク推定プログラムは、コンピュータを、上記のリスク推定装置の各部として機能させるためのプログラムである。

【発明の効果】

【0024】

本発明のリスク推定装置及びプログラムによれば、混合分布を構成する単位分布の所定位置を単位格子内の異なる複数の位置に対応させて占有格子表現にした複数のパターンを単位分布辞書として保持しておき、移動物の移動に関して予測された混合分布を構成する複数の単位分布に対応するパターンを、単位分布辞書から選択して占有格子地図に重ね合わせてリスク推定地図を生成することにより、歩行者のような複雑な移動が想定される移動物が存在する環境における、占有格子表現のリスク推定地図を生成するための計算量を削減することができる。

【図面の簡単な説明】

【0025】

【図1】本実施形態の概要を説明するための図である。

【図2】本実施形態に係るリスク推定システムの概略構成を示すブロック図である。

【図3】センシング装置の設置の一例を説明するための図である。

【図4】センシング装置の設置の他の例を説明するための図である。

【図5】辞書格子の一例を示す図である。

【図6】パターンの生成を説明するための図である。

【図7】単位分布辞書のデータ構造の一例を示す図である。

【図8】占有格子地図の生成を説明するための図である。

【図9】予測された混合分布を占有格子地図上に表した場合を示す図である。

【図10】副単位格子の特定を説明するための図である。

【図11】リスク推定地図の生成を説明するための図である。

【図12】リスク推定地図の一例を示す図である。

【図13】単位分布辞書生成処理の一例を示すフローチャートである。

【図14】リスク推定地図生成処理の一例を示すフローチャートである。

【図15】単位分布辞書引処理の一例を示すフローチャートである。

【図16】単位分布の期待値が属する副単位格子以外の副単位格子に対応するパターンも用いて各単位格子の値を算出する場合を説明するための図である。

【発明を実施するための形態】

【0026】

以下、図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。

【0027】

＜本実施形態の概要＞
本実施形態では、図１に示すように、例えば、駐車場内での歩行者のような複雑な移動が想定される移動物の移動の予測を、複数の単位分布６０を混合した混合分布により表す。混合分布６２を構成する各単位分布６０は、所定位置を基準とした相対位置毎の移動物の存在可能性を示す値の分布として予め定めた分布であって、対象領域において、移動物の移動に関する複数の仮説（図１の例では、仮説１、仮説２、及び仮説３）の各々に応じた位置に配置される分布である。単位分布６０は、例えば、正規分布とすることができ、所定位置を基準とした相対位置毎の移動物の存在可能性を示す値は、確率密度値である。

【0028】

さらに、本実施形態では、上記の混合分布６２を、占有格子表現としたリスク推定地図６４を生成する。

【0029】

ここで、混合分布６２を占有格子表現する場合に、逐一各格子に占める混合分布６２の確率密度値を計算すると、計算量が膨大になってしまう。

【0030】

そこで、本実施形態では、混合分布６２を構成する個別の単位分布６０を表す占有格子表現を予め単位分布辞書として保持しておき、占有格子表現の地図上で時間軸に沿って重み付き加算によって混合することで、リスク推定地図６４を生成する。

【0031】

＜本実施形態に係るリスク推定システムの構成＞
図２に示すように、本実施形態に係るリスク推定システム１００は、リスク推定装置１０と、センシング装置１２と、ディスプレイ等の表示装置１６とを備えて構成される。本実施形態では、リスク推定を行う対象領域が駐車場であり、移動物として車両及び歩行者が想定される場合を例に説明する。

【0032】

センシング装置１２は、例えば、カメラ、レーザーレーダ、電波受信機等のセンサであり、静止物の位置、並びに移動物の位置及び速度の推定に必要な情報を計測し、計測したセンサデータを出力する。センシング装置１２は、静止物及び移動物を計測可能な位置及び角度で設置される。対象領域に設置されるセンシング装置１２は、多数台、及び多数の種類が混在してもよい。

【0033】

例えば、図３に示すように、センシング装置１２は、天井や壁等に固定して設置することができる。この場合、センシング装置１２は、設置位置を適切に選定することで、カメラの撮影範囲やレーザーレーダの検出範囲等が遮蔽される領域を少なくすることができる。また、例えば、図４に示すように、センシング装置１２は、移動物、例えば車両上に設置してもよい。

【0034】

センシング装置１２から出力されたセンサデータは、リスク推定装置１０へ入力される。ここで、センシング装置１２は、リスク推定装置１０と直接接続されていることを要せず、リスク推定装置１０に、インターネット等の通信網を介して接続されていてもよい。

【0035】

リスク推定装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＲＡＭ（Random Access Memory）と、後述する単位分布辞書生成処理及びリスク推定地図生成処理を含むリスク推定処理を実行するためのリスク推定プログラムを記憶したＲＯＭ（Read Only Memory）とを備えたコンピュータにより実現することができる。ＣＰＵがリスク推定プログラムを実行することにより、コンピュータがリスク推定装置１０として機能することになる。

【0036】

図２に示すように、リスク推定装置１０は、機能的には、単位分布辞書生成部２２と、単位分布辞書２４と、静止物検出部２６と、占有格子地図生成部２８と、地図データベース（ＤＢ：database）３０と、移動物検出追跡部３２と、移動予測部３４と、単位分布辞書引部３６と、リスク推定地図生成部３８と、衝突可能性判定部４０と、表示制御部４２とを含んで構成される。

【0037】

単位分布辞書生成部２２は、所定の単位格子で構成された所定サイズの辞書格子に単位分布６０を対応させたパターンであって、単位分布６０の所定位置を単位格子内の異なる複数の位置に対応させた複数のパターンを保持する単位分布辞書２４を生成する。以下では、単位分布６０が正規分布である場合を例に、具体的に説明する。

【0038】

単位分布辞書生成部２２は、リスク推定装置１０において最終的に生成するリスク推定地図６４と同じ解像度、すなわち、同一サイズの単位格子により構成された空の辞書格子を用意する。辞書格子のサイズ（縦及び横の単位格子数）は、単独の単位分布６０が一定閾値以上の確率密度値を取る範囲に限定した範囲が収まるサイズとする。図５に、空の辞書格子６６の一例を示す。図５の例において、１マスが１つの単位格子６８に相当する。辞書格子６６は、格子数がいずれの軸（縦及び横）も奇数になるものとし、中央の単位格子６８が唯一に定まるようにする。なお、図５では、９×９マスの辞書格子６６を示している。単位分布辞書生成部２２は、単位分布辞書２４に含めるパターン数分の空の辞書格子６６を用意する。

【0039】

また、単位分布辞書生成部２２は、中央の単位格子６８を複数に分割（本実施形態では、４分割）した副単位格子７０を設定し、各副単位格子７０に副単位格子番号Ｄ_ｉ（ｉ＝１，２，３，４）を割り当てる。図５では、副単位格子７０内に、その副単位格子７０の副単位格子番号Ｄ_ｉの添え字ｉを示している。なお、副単位格子７０の分割数や幾何学的な形状は、図５に示す例に限定されるものではない。

【0040】

単位分布辞書生成部２２は、図６に示すように、空の辞書格子６６の副単位格子７０の各々の中心位置に、単位分布６０の所定位置（本実施形態では、期待値）が位置するように対応させ、辞書格子６６内の各単位格子６８の中心位置に対応する単位分布６０の値（確率密度値）を、各単位格子６８に保持させたパターンを生成する。図６の例では、各単位格子６８に保持された値が高い程、単位格子６８内の色を濃くして表している。

【0041】

単位分布辞書生成部２２は、副単位格子７０毎にパターンを生成し、生成した複数のパターンを、単位分布辞書２４として、リスク推定装置１０の所定の記憶領域に記憶する。図７に単位分布辞書２４のデータ構造の一例を示す。図７の例では、辞書格子６６に含まれる各単位格子６８に単位格子番号を１から順に付与し（図５の例では１～８１）、副単位格子番号Ｄ_ｉに対応付けて、各単位格子６８が保持する値を記憶している。なお、図７中のＮ（ｘ_ｊ；ｘ_Ｄｉ，Σ）において、ｘ_ｊは単位格子番号ｊの単位格子６８の中心位置、ｘ_Ｄｉは副単位格子番号Ｄ_ｉの副単位格子７０の中心位置である。すなわち、Ｎ（ｘ_ｊ；ｘ_Ｄｉ，Σ）は、期待値がｘ_Ｄｉ、分散がΣの正規分布のｘ_ｊにおける確率密度値である。

【0042】

なお、正規分布などのように、形状が上下及び左右などで対象の場合には、全てのパターンを単位分布辞書２４として記憶しておく必要はない。例えば、図６の例の場合、副単位格子番号Ｄ_１のパターンだけ記憶しておけば、そのパターンを上下反転及び左右反転操作することにより、副単位格子番号Ｄ_２、Ｄ_３、及びＤ_４のパターンを生成することができる。これにより、単位分布辞書２４を記憶する記憶容量を低減することができる。

【0043】

静止物検出部２６は、センシング装置１２から入力されたセンサデータを取得し、センサデータに基づいて、対象領域内に存在する静止物を検出する。例えば、静止物検出部２６は、レーザーレーダにより計測されたセンサデータが示す３次元点群データにより、対象領域の点群地図を生成し、異なる時刻間の点群地図において差が生じていない部分を、静止物として検出する。静止物検出部２６は、検出した静止物を示す３次元点群データを占有格子地図生成部２８へ受け渡す。

【0044】

占有格子地図生成部２８は、対象領域の適切な位置を原点とする座標系において、上記の辞書格子６６と同一の解像度、すなわち同一サイズの単位格子６８で構成される空の占有格子地図を用意する。占有格子地図生成部２８は、図８に示すように、静止物検出部２６から受け渡された静止物の３次元点群データが示す位置に対応する占有格子地図７２の単位格子６８に投票することで、静止物の位置を反映した占有格子地図７２を生成する。図８の例では、斜線で示す単位格子群７４が、静止物を示す領域であることを表している。

【0045】

また、占有格子地図生成部２８は、地図ＤＢ３０の情報も占有格子地図７２に反映する。例えば、地図ＤＢ３０には、対象領域である駐車場の車両出入口、歩行者出入口、障害物、標識等の位置及び寸法が格納されている。これらの情報は、移動物の移動に影響を与える要因となり得る情報である。例えば、占有格子地図生成部２８は、図８の破線部７６に示すように、出入口等に相当する単位格子６８に、その単位格子６８に対応する位置に存在する物体の物体名、形状、寸法等の情報を保持させる。図８の例では、地図ＤＢ３０の情報が反映された単位格子６８を「Ｘ」で表している。

【0046】

地図ＤＢ３０の情報も占有格子地図７２に反映することで、センシング装置１２による未計測領域についても、占有格子地図７２に静止物の情報を反映させることができる。

【0047】

移動物検出追跡部３２は、対象領域に存在する移動物を検出する。例えば、移動物検出追跡部３２は、カメラ画像を用いた物体認識技術により画像中の人の矩形位置を検出すると共に、車両の矩形位置を検出する。そして、移動物検出追跡部３２は、レーザーレーダにより計測された点群をカメラ画像に投影して、矩形内の点群から距離を推定することで、移動物の位置を検出する。移動物検出追跡部３２は、移動物の位置及び矩形のサイズなどに基づいて、前時刻において検出された移動物と、現時刻において検出された移動物との対応付けを行うことにより、移動物を追跡する。また、移動物検出追跡部３２は、前時刻における矩形内の点群と、現時刻における矩形内の点群との比較により、移動物の速度も推定する。

【0048】

移動物検出追跡部３２は、検出した全ての移動物の状態（位置、速度、観測時刻）を移動予測部３４に受け渡す。なお、本実施形態において検出する「移動物」は、静止している場合の移動物も含む。

【0049】

移動予測部３４は、移動物検出追跡部３２により検出された移動物の移動を、上述した混合分布６２を用いて予測する。例えば、移動予測部３４は、混合分布６２を構成する単位分布６０の各々に対応する各仮説について、カルマンフィルタの予測ステップ（線形予測及び共分散拡大）を設定されたステップ数だけ繰り返すことにより、将来の移動物の移動可能範囲を示す仮説を予測する。

【0050】

ここでは、混合分布６２で表される状態（ｘ_０ａ，ｖ_０ａ）が、下記（１）式に示す仮説（ｘ_０ａｋ，ｖ_０ａｋ）（ｋ＝１，２，・・・）群の重み付和により生成されるものとする。

【0051】

（ｘ_０ａ，ｖ_０ａ）
＝｛（ｘ_０ａ１，ｖ_０ａ１），（ｘ_０ａ２，ｖ_０ａ２），・・・｝
・・・（１）

【0052】

移動予測部３４は、状態（ｘ_０ａ，ｖ_０ａ）について、下記（２）式に示す次の時刻の状態を示す仮説（ｘ_ａｋ，ｖ_ａｋ）群を予測することで、次の時刻の状態（ｘ_ａ，ｖ_ａ）を予測する。

【0053】

（ｘ_ａ，ｖ_ａ）
＝｛（ｘ_ａ１，ｖ_ａ１），（ｘ_ａ２，ｖ_ａ２），・・・｝
・・・（２）

【0054】

なお、ｋ番目の仮説（ｘ_０ａｋ，ｖ_０ａｋ）は、下記（３）式のように表すことができる。

【0055】

（ｘ_０ａｋ，ｖ_０ａｋ）＝｛（ｘ_０ｐｋ）_ｘ，（ｘ_０ｐｋ）_ｙ，（ｘ_０ｖｋ）_ｘ，（ｘ_０ｖｋ）_ｙ｝^Ｔ
・・・（３）

【0056】

ここで、（ｘ_０ｐｋ）_ｘ及び（ｘ_０ｐｋ）_ｙは、それぞれ仮説（ｘ_ａｋ，ｖ_ａｋ）のｘ方向の位置及びｙ方向の位置を表し、（ｘ_０ｖｋ）_ｘ及び（ｘ_０ｖｋ）_ｙは、それぞれ仮説（ｘ_０ａｋ，ｖ_０ａｋ）のｘ方向の速度及びｙ方向の速度を表す。

【0057】

そして、移動予測部３４は、下記（４）式及び（５）式を用いて、次の時刻の状態を予測する。

【0058】

【数1】

【0059】

ここで、Δｔは、次の時刻への時間幅であり、σ_ｐｘ、σ_ｐｙ、σ_ｖｘ、σ_ｖｙは共分散である。

【0060】

状態（ｘ_ａ，ｖ_ａ）は、各仮説（ｘ_ａｋ，ｖ_ａｋ）と、各仮説についての重みｗ_ｋとを用いて、下記（６）式で表すことができる。なお、重みｗ_ｋは、共分散の値などに基づいて設定することができる。

【0061】

（ｘ_ａ，ｖ_ａ）
＝ｗ_１×（ｘ_ａ１，ｖ_ａ１）＋ｗ_２×（ｘ_ａ２，ｖ_ａ２）＋... ・・・（６）

【0062】

移動予測部３４は、仮説（ｘ_ａｋ，ｖ_ａｋ）を示す単位分布６０として、期待値μ_ｋ（（ｘ_ｐｋ）_ｘ，（ｘ_ｐｋ）_ｙ，（ｘ_ｖｋ）_ｘ，（ｘ_ｖｋ）_ｙ）と、分散値Σ_ｋとで表される正規分布を予測する。したがって、次時刻の移動物の状態（ｘ_ａ，ｖ_ａ）は、下記（７）式に示す混合分布ｐ（ｘ）として予測される。

【0063】

【数2】

【0064】

また、移動予測部３４は、占有格子地図生成部２８により生成された占有格子地図７２を参照して、静止物が存在する位置や出入口等の情報に基づいて、次の時刻における位置の予測の範囲を制限したり、移動し易い位置を設定したりしてもよい。例えば、移動予測部３４は、静止物の位置を回避するように移動物の移動を予測してもよい。また、各単位分布６０と、静止物や出入口等との距離に応じて、上記の重みｗ_ｉを設定するようにしてもよい。

【0065】

なお、移動予測部３４による移動物の移動の予測は、上記方法に限定されるものではなく、図１に示すような混合分布６２を予測結果として得られる方法であればよい。

【0066】

移動予測部３４は、予測結果を単位分布辞書引部３６へ受け渡す。

【0067】

単位分布辞書引部３６は、単位分布辞書２４を参照し、移動予測部３４から受け渡され予測結果が示す複数の単位分布６０の各々の位置に対応するパターンの各々を選択する。具体的には、単位分布辞書引部３６は、移動予測部３４により予測された複数の単位分布６０の各々の位置に対応する占有格子地図７２上の単位格子６８、及びその単位格子６８内での位置を特定する。そして、単位分布辞書引部３６は、特定した単位格子６８内での位置に応じたパターンを、単位分布辞書２４から選択する。

【0068】

例えば、予測された混合分布６２が図９に示すように占有格子地図７２上に表される場合を例に、より具体的に説明する。図９の例では、混合分布６２は、単位分布Ｌ_ｋ（ｋ＝１，２，３）により構成されている。

【0069】

単位分布辞書引部３６は、各単位分布Ｌ_ｋの期待値が、単位分布辞書２４で規定されている副単位格子７０のいずれに属するかを特定し、その副単位格子７０の副単位格子番号Ｄ（Ｌ_ｋ）を特定する。図１０に示すように、単位分布Ｌ_１の期待値は、副単位格子番号Ｄ_４の副単位格子７０に属するため、単位分布Ｌ_１について、Ｄ（Ｌ_１）＝Ｄ_４が特定される。同様に、単位分布Ｌ_２について、Ｄ（Ｌ_２）＝Ｄ_１、単位分布Ｌ_３について、Ｄ（Ｌ_３）＝Ｄ_３が特定される。

【0070】

単位分布辞書引部３６は、単位分布辞書２４において、各単位分布Ｌ_ｋについて特定したＤ（Ｌ_ｋ）に対応付けられた各単位格子６８の確率密度値を、その単位分布Ｌ_ｋに対応するパターンとして選択する。例えば、上記の例では、単位分布Ｌ_１については、Ｄ（Ｌ_１）＝Ｄ_４であるため、図７に示す単位分布辞書２４の４行目のパターンが選択される。

【0071】

単位分布辞書引部３６は、各単位分布Ｌ_ｋについて選択したパターンを、リスク推定地図生成部３８へ受け渡す。

【0072】

リスク推定地図生成部３８は、単位分布辞書引部３６から受け渡されたパターンを、占有格子地図生成部２８により生成された占有格子地図７２に重ね合わせて、リスク推定地図を生成する。具体的には、リスク推定地図生成部３８は、単位分布辞書引部３６により特定された、単位分布６０の期待値を含む単位格子６８と、選択されたパターンが示す単位分布６０の期待値に相当する単位格子６８とを対応させて、選択されたパターンを占有格子地図７２に重ね合わせた場合に、選択したパターンの各単位格子６８が保持する値を、対応する占有格子地図７２の単位格子６８に反映する。

【0073】

上記の単位分布Ｌ_ｋ（ｋ＝１，２，３）について選択されたパターンを重ね合わせる場合における、図９に示す占有格子地図７２の一部を、図１１に示す。まず、例えば、単位分布Ｌ_１について選択された、副単位格子番号Ｄ_４に対応するパターンに、重みｗ_１を乗算した各単位格子６８の値を、占有格子地図７２上の単位分布Ｌ_１に対応する位置の単位格子６８に加算する。次に、単位分布Ｌ_２について選択された、副単位格子番号Ｄ_１に対応するパターンに、重みｗ_２を乗算した各単位格子６８の値を、占有格子地図７２上の単位分布Ｌ_２に対応する位置の単位格子６８に加算する。さらに、単位分布Ｌ_３について選択された、副単位格子番号Ｄ_３に対応するパターンに、重みｗ_３を乗算した各単位格子６８の値を、占有格子地図７２上の単位分布Ｌ_３に対応する位置の単位格子６８に加算する。

【0074】

これにより、図１２の破線部７８に示すように、移動物の移動を予測した混合分布６２が占有格子表現で占有格子地図７２に反映されたリスク推定地図６４が生成される。なお、図１２の例では、移動物が１つのみ含まれる場合を例示しているが、移動物が複数検出されている場合には、リスク推定地図６４には、複数の移動物の各々を占有格子表現下表示が含まれることになる。

【0075】

リスク推定地図生成部３８は、生成したリスク推定地図６４を、衝突可能性判定部４０及び表示制御部４２の各々へ受け渡す。

【0076】

衝突可能性判定部４０は、リスク推定地図生成部３８により生成されたリスク推定地図６４に基づいて、移動物同士の衝突可能性、及び移動物と静止物との衝突可能性を判定する。例えば、衝突可能性判定部４０は、リスク推定地図６４において、予測された移動物の位置を示す単位格子群（図１２の７８）同士の重なり度合いや、静止物を示す単位格子群７４との重なり度合いに基づいて、衝突可能性を判定する。

【0077】

衝突可能性判定部４０は、判定結果を表示制御部４２へ受け渡す。

【0078】

表示制御部４２は、リスク推定地図生成部３８から受け渡されたリスク推定地図６４に、衝突可能性判定部４０の判定結果を重畳して表示するように、表示装置１６を制御する。衝突可能性の判定結果のリスク推定地図６４への重畳方法としては、例えば、衝突可能性がある領域にマークを表示したり、衝突可能性があることをメッセージで表示したりすることができる。

【0079】

なお、表示制御部４２は、衝突可能性の判定結果以外にも、例えば、移動物が存在する旨のメッセージなどのリスク推定地図６４に基づく情報を重畳して表示装置１６に表示したり、リスク推定地図６４に基づく情報のみを表示装置１６に表示したりするようにしてもよい。さらに、表示制御部４２は、リスク推定地図６４を表示する場合に、リスク推定地図６４が示すリスクの高さに応じて、表示の輝度又は色を制御してもよい。リスクの高さは、例えば、衝突可能性の高さや、移動物が存在する確率の高さなどとすることができる。表示の輝度又は色を制御する部分は、対象領域内でリスクの高い箇所に相当するリスク推定地図６４の部分のみでもよいし、リスク推定地図６４全体でもよい。

【0080】

次に、本実施形態に係るリスク推定システム１００の作用について説明する。

【0081】

まず、事前に、リスク推定装置１０が、図１３に示す単位分布辞書生成処理を実行することにより、単位分布辞書２４を生成する。そして、センシング装置１２によるセンシングが開始されると、リスク推定システム１００において、図１４に示すリスク推定地図生成処理が実行される。以下、単位分布辞書生成処理及びリスク推定地図生成処理の各々について説明する。

【0082】

まず、図１３に示す単位分布辞書生成処理について説明する。

【0083】

ステップＳ１２で、単位分布辞書生成部２２が、空の単位分布辞書Ｍ_ｄｉｃｔを用意する。例えば、用意する単位分布辞書Ｍ_ｄｉｃｔは、副単位格子７０の数をｉ_ｍａｘ、図５及び図６に示すような辞書格子６６に含まれる単位格子６８の数をｊ_ｍａｘとすると、ｉ_ｍａｘ行×ｊ_ｍａｘ列のテーブルとすることができる。

【0084】

次に、ステップＳ１４で、単位分布辞書生成部２２が、副単位格子番号Ｄ_ｉの添え字を示す変数ｉを１に設定する。

【0085】

次に、ステップＳ１６で、単位分布辞書生成部２２が、単位格子番号を示す変数ｊを１に設定する。

【0086】

次に、ステップＳ１８で、単位分布辞書生成部２２が、辞書格子６６の副単位格子番号Ｄ_ｉの副単位格子７０の中心位置ｘ_Ｄｉに、単位分布６０の期待値が位置するように対応させ、辞書格子６６内の単位格子番号ｊの単位格子６８の中心位置ｘ_ｊに対応する単位分布６０の値（確率密度値：Ｎ（ｘ_ｊ；ｘ_Ｄｉ，Σ））を求める。単位分布辞書生成部２２は、求めたＮ（ｘ_ｊ；ｘ_Ｄｉ，Σ）を、単位分布辞書Ｍ_ｄｉｃｔのｉ行ｊ列のマス（Ｍ_ｄｉｃｔ［ｉ，ｊ］）に格納する。

【0087】

次に、ステップＳ２０で、単位分布辞書生成部２２が、ｊ＝ｊ_ｍａｘか否かを判定することにより、副単位格子番号Ｄ_ｉについてのパターンの生成が終了したか否かを判定する。ｊ＜ｊ_ｍａｘの場合には、辞書格子６６に含まれる全ての単位格子６８について上記ステップＳ１８の処理が終了していないため、ステップＳ２２で、ｊを１インクリメントして、ステップＳ１８に戻る。ｊ＝ｊ_ｍａｘの場合には、ステップＳ２４へ移行する。

【0088】

ステップＳ２４では、単位分布辞書生成部２２が、ｉ＝ｉ_ｍａｘか否かを判定することにより、単位分布辞書Ｍ_ｄｉｃｔの生成が終了したか否かを判定する。ｉ＜ｉ_ｍａｘの場合には、パターンを生成していない副単位格子７０が存在するため、ステップＳ２６で、ｉを１インクリメントして、ステップＳ１６に戻る。ｉ＝ｉ_ｍａｘの場合には、単位分布辞書生成処理は終了する。

【0089】

次に、図１４に示すリスク推定地図生成処理について説明する。

【0090】

ステップＳ３２で、占有格子地図生成部２８は、対象領域の適切な位置を原点とする座標系において、上記の辞書格子６６と同一の解像度、すなわち同一サイズの単位格子６８で構成される空の占有格子地図を用意する。

【0091】

次に、ステップＳ３４で、静止物検出部２６及び移動物検出追跡部３２が、センシング装置１２から入力されたセンサデータを取得する。

【0092】

次に、ステップＳ３６で、静止物検出部２６が、取得したセンサデータに基づいて、対象領域内に存在する静止物を検出する。静止物検出部２６は、検出した静止物を示す情報を占有格子地図生成部２８へ受け渡す。

【0093】

次に、ステップＳ３８で、占有格子地図生成部２８は、地図ＤＢ３０から、対象領域である駐車場の車両出入口、歩行者出入口、障害物、標識等の位置及び寸法等の情報を取得する。

【0094】

次に、ステップＳ４０で、占有格子地図生成部２８が、上記ステップＳ３６で静止物検出部２６から受け渡された静止物の情報と、上記ステップＳ３８で取得した地図ＤＢ３０の情報とを反映した占有格子地図７２を生成する。

【0095】

次に、ステップＳ４２で、移動物検出追跡部３２が、上記ステップＳ３４で取得したセンサデータに基づいて、対象領域に存在する移動物を検出すると共に、前時刻において検出された移動物と対応付けることにより、移動物を追跡する。また、移動物検出追跡部３２は、前時刻の検出結果と、現時刻の検出結果との比較により、移動物の速度も推定する。移動物検出追跡部３２は、検出した全ての移動物の状態（位置、速度、観測時刻）を移動予測部３４に受け渡す。

【0096】

次に、ステップＳ４４で、移動予測部３４が、移動物検出追跡部３２から受け渡された移動物の状態に基づいて、移動物の移動に関する複数の仮説に対応する複数の単位分布６０を混合した混合分布６２を、移動物の移動の予測結果として導出する。移動予測部３４は、予測結果を単位分布辞書引部３６へ受け渡す。

【0097】

次に、ステップＳ４６で、単位分布辞書引部３６が、単位分布辞書引処理を実行する。

【0098】

ここで、図１５に示す単位分布辞書引処理について説明する。

【0099】

ステップＳ４６２で、単位分布辞書引部３６が、予測結果である混合分布６２を構成する単位分布６０を識別するための変数ｋに１を設定する。

【0100】

次に、ステップＳ４６４で、単位分布辞書引部３６が、空の辞書引結果格納用リストＣ［ｋ］を用意する。辞書引結果格納用リストＣ［ｋ］のサイズは、パターン１つ分のサイズ、すなわち、図７に示すような単位分布辞書Ｍ_ｄｉｃｔの１行分のサイズである。

【0101】

次に、ステップＳ４６８で、単位分布辞書引部３６が、単位分布Ｌ_ｋの期待値μ_ｋが、占有格子地図７２のいずれの単位格子６８に属するかを特定する。

【0102】

次に、ステップＳ４７０で、単位分布辞書引部３６が、単位分布Ｌ_ｋの期待値μ_ｋが副単位格子７０のいずれに属するかを特定し、その副単位格子７０の副単位格子番号Ｄ（Ｌ_ｋ）を特定する。

【0103】

次に、ステップＳ４７２で、単位分布辞書引部３６が、単位分布辞書２４において、単位分布Ｌ_ｋについて特定したＤ（Ｌ_ｋ）に対応付けられた各単位格子６８の確率密度値（Ｍ_ｄｉｃｔ［Ｄ（Ｌ_ｋ），・］）を、その単位分布Ｌ_ｋに対応するパターンとして選択する。単位分布辞書引部３６は、選択したパターンを辞書引結果格納用リストＣ［ｋ］に格納し、リスク推定地図生成部３８へ受け渡す。

【0104】

次に、ステップＳ４７４で、単位分布辞書引部３６が、ｋが、混合分布６２を構成する単位分布６０の数ｋ_ｍａｘとなったか否かを判定することにより、全ての単位分布６０について対応するパターンを選択したか否かを判定する。ｋ＜ｋ_ｍａｘの場合には、未処理の単位分布６０が存在するため、ステップＳ４７６で、ｋを１インクリメントして、ステップＳ４６４に戻る。ｋ＝ｋ_ｍａｘの場合には、単位分布辞書引処理を終了して、リスク推定地図生成処理（図１４）へ戻る。

【0105】

次に、図１４に示すリスク推定地図生成処理のステップＳ４８で、リスク推定地図生成部３８が、単位分布辞書引部３６から受け渡された辞書引結果格納用リストＣ［ｋ］に格納されたパターンを、上記ステップＳ４０で生成された占有格子地図７２に重み付け加算して、リスク推定地図６４を生成する。リスク推定地図生成部３８は、生成したリスク推定地図６４を、衝突可能性判定部４０及び表示制御部４２の各々へ受け渡す。

【0106】

次に、ステップＳ５０で、衝突可能性判定部４０が、リスク推定地図生成部３８により生成されたリスク推定地図６４に基づいて、移動物同士の衝突可能性、及び移動物と静止物との衝突可能性を判定する。衝突可能性判定部４０は、判定結果を表示制御部４２へ受け渡す。

【0107】

次に、ステップＳ５２で、表示制御部４２が、リスク推定地図生成部３８から受け渡されたリスク推定地図６４に、衝突可能性判定部４０の判定結果を重畳して表示するように、表示装置１６を制御し、ステップＳ３４へ戻る。

【0108】

以上説明したように、本実施形態に係るリスク推定システムによれば、混合分布を構成する単位分布の占有格子表現であるパターンを単位分布辞書として予め保持しておく。そして、リスク推定時には、移動物の移動予測を示す混合分布を構成する単位分布に対応するパターンを単位分布辞書から選択して、占有格子地図に重み付け加算することにより、リスク推定地図を生成する。これにより、歩行者のような複雑な移動が想定される移動物が存在する環境における、占有格子表現のリスク推定地図を生成するための計算量を削減することができる。その結果、リスク推定のリアルタイム処理を実現することができる。

【0109】

また、単位分布辞書として、単位格子内の複数の位置に単位分布の所定位置を対応させた場合の複数のパターンを保持しておくことで、生成するリスク推定地図の解像度が粗い場合でも、その解像度よりも細かい位置の刻みで単位分布をリスク推定地図に反映させることができる。

【0110】

なお、上記実施形態では、単位分布の所定位置（期待値）が属する副単位格子に対応するパターンのみをリスク推定地図に加算する場合について説明したが、これに限定されない。例えば、単位分布の期待値が属する副単位格子に対応するパターンが保持する値と、その副単位格子の周辺の副単位格子に対応するパターンが保持する値とを重み付け加算してもよい。

【0111】

例えば、図１６に示すように、各副単位格子の中心位置（黒丸）から単位分布の期待値（白丸）の位置へのベクトル成分を適切に設定された定数で正規化した係数により重み付けて、各副単位格子に対応するパターンが保持する値を加算するようにしてもよい。例えば、図１６の例では、以下のように、単位格子番号ｊの単位格子の値Ｊを算出することができる。

【0112】

Ｊ＝（１／ｄ_１）×Ｎ（ｘ_ｊ；ｘ_Ｄ１，Σ）＋（１／ｄ_２）×Ｎ（ｘ_ｊ；ｘ_Ｄ２，Σ）
＋（１／ｄ_３）×Ｎ（ｘ_ｊ；ｘ_Ｄ３，Σ）＋（１／ｄ_４）×Ｎ（ｘ_ｊ；ｘ_Ｄ４，Σ）

【0113】

これにより、単位分布辞書に保持するパターン数を増やすことなく、より細かい位置の刻みで単位分布をリスク推定地図に反映させることができる。

【0114】

また、上記実施形態では、単位分布の一例として、正規分布を用いる場合について説明したが、これに限定されない。また、単位分布辞書を生成する際、及びリスク推定地図に反映する際の基準位置として、正規分布の期待値を用いる場合について説明したが、他の値を用いてもよい。

【0115】

また、上記実施形態では、混合分布を構成する単位分布が１種類の場合について説明したが、これに限定されず、複数種類の単位分布により構成されてもよい。この場合、単位分布の種類毎に、単位分布辞書を用意しておけばよい。

【0116】

また、上記実施形態では、静止物の位置や地図ＤＢの情報を反映した占有格子地図に、移動物の移動を予測した混合分布を反映させてリスク推定地図を生成する場合について説明したが、これに限定されない。占有格子地図とリスク推定地図とは別個に生成してもよい。

【0117】

また、上記実施形態では、単位分布辞書生成部がリスク推定装置に含まれる構成について説明したが、単位分布辞書生成部は、他の機能部とは別のコンピュータで構成してもよい。また、単位分布辞書も、リスク推定装置の所定の記憶領域に記憶する場合に限定されず、外部の記憶装置や記憶媒体に記憶しておき、リスク推定地図を生成する際に、読み込んで利用するようにしてもよい。

【0118】

また、上記実施形態では、辞書格子と、占有格子地図と、リスク推定地図とが、それぞれ同一の解像度、すなわち同一サイズの単位格子で構成される場合について説明したが、これに限定されない。それぞれを対応させる際に、拡大又は縮小などにより、お互いの単位格子の大きさを合わせることができるものであればよい。

【0119】

また、本発明のプログラムを記憶媒体に格納して提供してもよい。

【符号の説明】

【0120】

１０ リスク推定装置
１２ センシング装置
１６ 表示装置
２２ 単位分布辞書生成部
２４ 単位分布辞書
２６ 静止物検出部
２８ 占有格子地図生成部
３０ 地図ＤＢ
３２ 移動物検出追跡部
３４ 移動予測部
３６ 単位分布辞書引部
３８ リスク推定地図生成部
４０ 衝突可能性判定部
４２ 表示制御部
６０ 単位分布
６２ 混合分布
６４ リスク推定地図
６６ 辞書格子
６８ 単位格子
７０ 副単位格子
７２ 占有格子地図
１００ リスク推定システム

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】