[发明专利]行驶辅助装置以及计算机程序

说明书

本发明提供一种能够更加正确地判定处于移动体的周边环境的危险因素的行驶辅助装置以及计算机程序。具体而言，构成为获取对车辆的周边环境拍摄的拍摄图像(51)，并在以三维表示地图的地图图像中获取从与拍摄图像的拍摄方向相同方向表示与拍摄图像的拍摄范围相同范围的地图图像亦即地图信息图像(52)，并通过将拍摄图像和地图信息图像作为多通道的输入图像输入至机器学习，基于学习数据提取未包含于拍摄图像的处于车辆的周边环境的危险因素。

技术领域

本发明涉及进行移动体的行驶辅助的行驶辅助装置以及计算机程序。

背景技术

近年来，例如作为车辆等移动体的行驶辅助之一，进行提取处于移动体的周边的危险因素，并传达所提取出的危险因素的处理。所谓的危险因素是在移动体行驶时应注意的因素，例如有处于从移动体难以视觉确认的位置的(以下相同)其它车辆、行人等障碍物、交叉道路、人行横道等道路标志、车道的增减区间、面向道路的建筑物的出入口等。作为判定如上述那样的危险因素的方法，例如能够通过对移动体的当前位置、方位与地图信息进行比较来判定，或使用搭载于移动体的照相机、传感器或者通信设备来判定。

例如在日本特开2012－192878号公报中，公开了在车辆的行驶中使用设置于车辆的照相机、传感器以及通信设备实时检测处于周边的其它车辆等障碍物的位置、移动速度，并在判定为车辆中存在死角区域，并且死角区域的危险度较高的情况下，进行用于避开处于死角区域的障碍物的驾驶辅助。

专利文献1:日本特开2012－192878号公报(第8－11页)

然而，在上述专利文献1中，基于本车辆与其它车辆的位置关系俯瞰地判定死角区域，但由于未考虑驾驶员实际能够视觉确认的周边环境，所以存在被判定为死角区域的区域与实际的驾驶员的死角区域不同的情况。另外，根据前方车辆、对置车辆的举动来判定死角区域的危险度，但即使前方车辆、对置车辆进行了判定为危险度较高的举动，实际上也很难正确地判定死角区域是否危险。因此，存在对于不是危险因素的死角区域也判定为危险因素，而成为辅助对象的可能性。

发明内容

本发明是为了消除上述以往的问题点而完成的，目的在于提供一种能够更加正确地判定处于移动体的周边环境的危险因素的行驶辅助装置以及计算机程序。

为了实现上述目的，本发明的行驶辅助装置具有：周边环境拍摄单元，获取对移动体的周边环境进行拍摄的拍摄图像；地图信息图像获取单元，在以三维表示地图的地图图像中获取从与上述拍摄图像的拍摄方向相同方向表示与上述拍摄图像的拍摄范围相同范围的地图图像，来作为地图信息图像；以及危险因素提取单元，通过将上述拍摄图像和上述地图信息图像作为多通道的输入图像输入至机器学习，基于学习数据提取未包含于上述拍摄图像中的处于上述移动体的周边环境的危险因素。

此外，所谓的“移动体”并不限于车辆，也可以是行人、自行车等在道路上移动的物体。

另外，所谓的“危险因素”是在移动体行驶时应注意的因素，例如有处于移动体难以视觉确认的位置(以下相同)的其它车辆、行人等障碍物、交叉道路、人行横道等道路标志、车道的增减区间、面对道路的建筑物的出入口等。

另外，本发明的计算机程序是进行移动体的行驶辅助的程序。具体而言，作为如下部件发挥功能：周边环境拍摄单元，获取对移动体的周边环境进行拍摄的拍摄图像；地图信息图像获取单元，在以三维表示地图的地图图像中获取从与上述拍摄图像的拍摄方向相同方向表示与上述拍摄图像的拍摄范围相同范围的地图图像，来作为地图信息图像；以及危险因素提取单元，通过将上述拍摄图像和上述地图信息图像作为多通道的输入图像输入至机器学习，基于学习数据提取未包含于上述拍摄图像中的处于上述移动体的周边环境的危险因素。

根据具有上述结构的本发明的行驶辅助装置以及计算机程序，通过将以三维表示地图的地图图像和移动体的周边的拍摄图像作为多通道的输入图像输入至机器学习，能够基于学习数据更加正确地判定处于移动体的周边环境的危险因素。