JPH0785280B2 - 神経回路網による衝突予測判定システム - Google Patents

神経回路網による衝突予測判定システム

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JPH0785280B2
JPH0785280B2 JP4229201A JP22920192A JPH0785280B2 JP H0785280 B2 JPH0785280 B2 JP H0785280B2 JP 4229201 A JP4229201 A JP 4229201A JP 22920192 A JP22920192 A JP 22920192A JP H0785280 B2 JPH0785280 B2 JP H0785280B2
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Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は神経回路網による衝突予
測判定システムに係り、特に走行する自動車が衝突する
ぎりぎりの状態を、その走行する車両から見た走行方向
の画像の変化としてあらかじめ神経回路網に学習させ、
その学習結果に基づき衝突発生を予測判定するととも
に、必要に応じて装備されている車両走行安全保持手段
を動作させ、衝突の発生防止及び乗員の安全を図るよう
にした神経回路網による衝突予測判定システムに関す
る。
【０００２】
【従来の技術】自動車を運転する際、ドライバーはほと
んど無意識に多くの状況を瞬時に判断して衝突を回避す
るようないろいな動作を取っている。しかし、一般のド
ライバーはその判断能力を越えるような緊急事態に遭遇
すると往々にパニック状態に陥り、車両を安全な状態に
導くための手段をとれなくなってしまうことがある。ま
た、人間の動作として生理的に反応遅れがあるので、物
理的に衝突等を回避できない場合もある。そこで、衝突
をあらかじめ機械あるいは電気的に検知できるような装
置を自動車に搭載して衝突予防を図ろうという技術も種
々開発されている。
【０００３】図８は衝突防止用レーダを搭載した自動車
の制御ブロックを模式的に示した自動車のモデルを示し
たものである。この自動車５０は前面に小型のレーダ発
信部５１及びアンテナ５２を装着して前方に向けてマイ
クロ波を出射して前方を走行する車両や障害物等の物標
からの反射波を受信し、搭載した信号処理部５３等でこ
れらの物標との相対速度や相対距離を検知して衝突の危
険性を判別して、必要に応じて所定の安全動作をとれる
ようになっている。
【０００４】また、実際の景色を撮影してその画像をパ
ターン認識して前方の道路を２次元的に認識し、道路の
通過可能状態を判定しながら走行する自動車も提案され
ている。この自動車は通常走行する道路の環境を複数の
カテゴリーに分類し、そのカテゴリーにおける標準パタ
ーンとの照合をしながら走行でき、障害物が画像内に存
在するような場合にはその障害物を回避するようにハン
ドルを自動操作できるようになっている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述の
レーダを搭載した自動車では、図９に示したように自動
車が大きくカーブした山道等を走行する場合に前方位置
する路側や隣接車線を先行する他の自動車等の物標を正
確に認識できない。このため装置に誤動作が発生し易い
という問題がある。また複雑な物標の分離識別能力がな
いため、種々の緊急状況を認識できず、技術的に不十分
な点が多い。
【０００６】また、画像パターンを認識して安全走行の
標準パターンと照合しながら走行する自動車では、衝突
予防を目的とした場合、認識のために用意すべき標準パ
ターンは膨大なものとなり、認識動作に非常に多くの演
算時間を必要とし、衝突予測のように瞬時の判断を要す
る状況では実用的でない。またこの演算速度を早めるに
は高速演算可能な専用の画像処理プロセッサを必要と
し、搭載機器が大型化してしまうので、実際の車載部品
として使用することも難しい。そのため道路の状況の変
化の比較的少ない通常走行の補助的なナビゲーション程
度にしか使用できない。
【０００７】そこで、本発明の目的は上述した従来の技
術が有する問題点を解消し、自動車の衝突直前に至るま
での種々の状態を捉えた画像データをあらかじめ神経回
路網有するシステム内に取り込み、神経回路網での並列
処理による自己組織化・学習により学習させ、走行中に
得られたデータをもとに、衝突の発生の有無を予測判定
し、その判定信号をもとに、乗員を保護するための種々
の車両走行安全保持手 段を的確に動作させ、衝突を予防
し、あるいは乗員身体の安全を図るようにした神経回路
網による衝突予測判定システムを提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明は走行する車両から視認できる種々の対象物
と前記車両とが衝突する直前から衝突発生に至るまでの
前記車両から撮像した多種の実写画像を、学習画像デー
タ群として神経回路網に入力して学習演算により前記神
経回路網を学習させ、学習完了した神経回路網を衝突予
測回路として実車に搭載し、該実車の走行時に撮像手段
によりリアルタイムで撮像収集された実画像データを、
前記衝突予測回路に所定幅のデータセットで逐次入力
し、前記実画像データが学習後の衝突発生の特徴に一致
するか否かを、前記神経回路網の学習結果に基づいて前
記衝突予測回路で判定し、衝突発生の画像特徴と一致す
ると認識された場合に、前記神経回路網から衝突発生フ
ラグ信号を車両走行安全保持手段に出力し、前記車両走
行安全保持手段が所定の安全保持動作をとるようにした
ことを特徴とするものである。
【０００９】前記神経回路網は、２次元自己組織化競合
学習層を前記中間層に構築することが好ましい。
【００１０】前記神経回路網は、衝突直前から衝突発生
までの所定時間幅の実写画像を画像パターンとし、該画
像パターンを前記神経回路網の入力層に入力し、前記実
写画像が、衝突が発生したデータなのかあるいは衝突が
回避されたデータなのかを識別する衝突発生フラグ信号
を、前記神経回路網の出力層に教師データとして付与す
るバックプロパゲーション手法によって学習が進められ
るようにすることが好ましい。
【００１１】前記神経回路網は、学習完了状態の回路間
の重みつけがコード化された衝突予測回路として前記車
両走行安全保持手段の制御回路内に組み込むようにする
ことが好ましい。
【００１２】
【作用】本発明によれば、前記神経回路網内において多
数の画像データを用いて前記神経回路網を学習させるこ
とにより前記中間層に適正重み係数を設定しておき、こ
の学習済みデータ神経回路網に実際に走行時に得られた
画像データをそのまま所定サンプリング間隔で前記認識
部に入力し、引き続き生じる状態が衝突であるのか否か
を特徴抽出により得られた衝突画像との照合により衝突
の予測判定を行い、衝突が予測される場合には直ちに、
前記神経回路網から衝突発生フラグ信号を車両走行の安
全手段に出力し、該車両走行安全保持手段からの指令に
より、衝突の警報としてホーン（警笛）を鳴らしたり、
フルブレーキ等を作動させたりする車両走行の安全手段
を講じることができる。
【００１３】このとき前記神経回路網は、２次元自己組
織化競合学習層を前記中間層に構築することにより未学
習データに対する精度を著しく向上させることができ
る。
【００１４】また、前記神経回路網は、衝突直前から衝
突発生までの所定時間幅の実写画像を画像パターンと
し、該画像パターンを前記神経回路網の入力層に入力
し、前記実写画像が、衝突が発生したデータなのかある
いは衝突が回避されたデータなのかを識別する衝突発生
フラグ信号を、前記神経回路網の出力層に教師データと
して付与するバックプロパゲーション手法によって学習
が進められるようにすることにより、前記神経回路網で
の学習効率を向上させることができるとともに、データ
ハンドリングの負荷を大幅に軽減させることができる。
【００１５】さらに、学習完了状態の回路間の重みつけ
がコード化された衝突予測回路として前記車両走行安全
保持手段の制御回路内に組み込むようにしたことによ
り、安全保持手段をコンパクトな部品として大量生産で
き、その製造コストも大幅に低減できる。
【００１６】
【実施例】本発明は、自動車衝突等の事故発生に至るま
での画像データを学習データとして神経回路網に取り入
れ、学習後の神経回路網を衝突予防のための走行安全保
持手段の判定回路として利用し、実車の衝突等の衝突を
あらかじめ予測し、適正なタイミングで必要な自動操舵
あるいは制動動作を行い、衝突を防止しようというもの
である。以下において、公知の一般的な神経回路網を概
説し、さらに本発明による神経回路網による衝突状態予
測システムの実施例について添付図面を参照して説明す
る。
【００１７】［神経回路網（ニューラルネットワー
ク）］ 神経回路網（ニューラルネットワーク）はその名の示す
とおり、脳神経回路網（ニューロネットワーク）の情報
処理メカニズムを模して開発された情報処理システムで
あり、脳神経細胞（ニューロン）に相当する多数のプロ
セッシングエレメント（Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｅｌｅ
ｍｅｎｔｓ、以下ＰＥと記す。）が同時に動作する並列
処理システムである。また、その構造は各ＰＥが相互に
結合された階層的構造をなし、各階層を通じて並列分散
処理を実現できるようになっている。なお、現在までに
発表された神経回路網を用いた応用システムでの成果に
よると、脳神経細胞の数との比較において、その解析モ
デルは本体の機能をかなりのレベルで抽出しているとの
実績を得ている。
【００１８】ここでこのＰＥの機能について簡単に説明
する。ＰＥは図２に示したように多入力一出力素子から
なり、実際の脳の内部のニューロンに比べ、相当簡略さ
れた構造になっている。すなわち複数の入力ｘｉに対し
て重み係数ｗｉがかけられ、その総和（Ｘ＝Σｘｉ・ｗ
ｉ）がとられ、その総和に対して所定の伝達関数ｆ
（Ｘ）が出力される。この出力値は各ＰＥの状態を示し
ており、各々入力された値に対する出力値を再び入力側
にフィードバックし、全体の系としての安定状態を形成
していくようになっている。この安定化手法は、系のエ
ネルギの最小化に依存している。ここでは２種類の異な
る学習アルゴリズムによる予測システムの実施例につい
て説明する。
【００１９】［第１の実施例］ 以下に示す第１の実施例では、入力値と別に神経回路網
の出力側に学習希望出力（教師信号）を与え、学習を行
うバックプロパゲーション（Ｂａｃｋ Ｐｒｏｐａｇｌ
ｔｉｏｎ、以下ＢＰと記す。）手法を利用して自動車衝
突の発生予測を行う。ここで、簡単にＢＰ手法の概念に
ついて説明する。ＢＰ手法は階層構造のネットワークに
おいて、入力層、出力層を構成するＰＥの他に中間層と
しての隠れ層を構成するＰＥを介在させた多層ネットワ
ークである。
【００２０】学習アルゴリズムとしては、希望出力信号
（教師信号）により入力値（学習データ）にフィードバ
ックをかける際に伝達関数の微分係数を各ＰＥの実出力
値と希望出力値との差（誤差）に乗じ、上述の重み係数
ｗｉを次々と更新して希望出力と実際の出力との誤差関
数を極小化させるようになっている。すなわち、系のエ
ネルギ減少方向に向け誤差が極小となるように状態変化
を起こすことにより最終的に系が平衡状態になるように
学習を繰り返す方法をとっている。具体的には出力誤差
が十分小さくなり、入力値と出力値との境界近傍でのデ
ータ群の連続性が確保されればその学習は完了したとい
える。この学習を進めるための最適化手法としては一般
化δルール、最急降下法等を用いることができる。これ
らの手法では初期において乱数を発生させて入力する学
習データを決定し、その後は系のエネルギの定状態化し
た以外の部分に対して学習を行うことで早期に系を収束
させることができる。
【００２１】実際のＢＰ手法による学習では、所定の入
力学習データを入力層のＰＥに入力して、以後ネットワ
ークを動作させ、出力ＰＥ値と教師信号とを比較し、そ
のときの誤差を収束するまで修正を行う。これを１サイ
クルとして、各入力データを初期においてランダムに設
定して所定回数の学習を繰り返し実行する。そして所定
誤差内のしきい値を得たら各ＰＥの重み係数を求めて学
習を完了させる。
【００２２】本実施例では、自車からの視認可能範囲に
接近する対象物の走行に伴う接近度の変化を自動車前部
に搭載したＣＣＤビデオカメラ等の撮像手段によりとら
え、衝突の直前から衝突継続中の機械の破損の直前まで
撮影した画像を入力データとしてそのまま前記神経回路
網に入力し、この神経回路網内で各画像データの特徴抽
出を行っている。
【００２３】（衝突予防予測回路の学習計画） 上述のＢＰ手法を適用した衝突予防予測回路の学習計画
を説明する。 （１） 神経回路網の構造 本実施例における衝突予防予測回路の神経回路網は図１
（ａ）に示したような３層の階層構造からなる。入力層
１はｎ×ｍ個のＰＥを２次元グリッド状にに配列した構
造であり、この入力層からの出力値は１次元の横並びの
隠れ層２を経て、衝突判定を示す１個のＰＥからなる衝
突予測回路の出力層３に出力される。なお、入力層の構
造としては図１（ｂ）に示したように１次元配列でも良
く、その場合前記２次元入力データはｍ行に分割され、
１本の帯状のデータとして取り扱うことができる。ま
た、入力層１、隠れ層２、出力層３の各層において重み
係数ｗｉを介してすべてのＰＥ同士が結合されネットワ
ークが構成されている。
【００２４】（２） 学習画像データの収集 自動車の前部に搭載した撮像手段であるＣＣＤビデオカ
メラにより衝突のわずか前から衝突時ないし衝突直後ま
で経過時間に相当するサンプリング範囲（ΔＴ）におい
て、所定のサンプリング間隔（Δｔ）で自車の視認範囲
の画像データを収集する。図４は走行時に連続的に撮像
された画像データの一例を示したものであり、同図
（ａ）はワゴン車１０Ａがセンターラインを越えて自車
のレーンの前方に進入してきたあるサンプリング時刻で
の状態を示している。また、同図（ｂ）は見通しの悪い
交差点で前方に横断車１０Ｂが急に現れたあるサンプリ
ング時刻での状態を示している。そして各画像データの
前後には刻々と変化する前方の衝突が予想される対象物
の走行状況が記録されている。
【００２５】またそのサンプル範囲としては、ドライバ
ーが自車が衝突が発生する危険な状態になると感じるよ
うな対象物との離れの範囲内で対象物を視認し、かつそ
の衝突が回避できず、衝突に至るまでの状況を包含する
ような時間的範囲が設定されている。
【００２６】（３） 神経回路網における画像データの
前処理及び特徴抽出 ＣＣＤカメラ等の撮像素子から得られた画像情報は、撮
像手段に続く公知の信号処理部において、アナログ信号
を量子化してディジタル変換する。そして画像前処理と
して雑音除去、ひずみ補正等を行い、信号を成形する。
【００２７】次いで、神経回路網にそのまま画像データ
を次々に入力する。画像データは処理の便宜のために正
規化して神経回路網に入力されることもあるが、基本的
にはそのままの対象物が接近してくる画像を神経回路網
に取り込む。そして隠れ層に入力される前に画像データ
の特徴抽出を行う。
【００２８】特徴抽出では神経回路網の学習データとし
てその学習効果が十分得られるように、対象となる画像
データの輪郭や領域を際立たせるように解析データの特
徴抽出を行い、種々のパターン認識の手法により画像デ
ータは以後の演算の容易化のために量子化される。この
パターン認識の手法としては通常のコンピュータではあ
らかじめプログラム化されている画像認識での領域化、
輪郭線図の抽出等の公知の方法をセットする必要はな
く、神経回路網自らがこれらの手法に類似するアルゴリ
ズムを内部に構築していけることがこの神経回路網の利
点である。
【００２９】なお、本実施例において、衝突の危険性が
ない走行する対象物が入力された場合には、対象物とと
もにその画像の輪郭として、例えば路肩、縁石、センタ
ーライン等のように自車あるいは対向車等の走行範囲を
対象の領域として据え、学習は行わずに、この画像デー
タを対象物が接近するまでのベースとの画像して扱うと
学習が効率良く行える。 さらに、その画像中で対象物が
急激に接近したような場合には、その対象物を抽出して
衝突画像として据え、衝突画像の学習を行う。
【００３０】（４） 伝達関数の設定 本実施例では各ＰＥの伝達関数として図３に示した公知
のシグモイド関数を採用している。このシグモイド関数
は準線形の飽和型の伝達特性をもつ関数で、この関数に
より計算効率の良い神経回路網モデルを設定することが
できる。このとき各層におけるシグモイド関数のパラメ
ータとして相対値で与えるｙ方向スケールとｙ座標オフ
セットとをユーザ設定値としている。関数のｙ方向スケ
ールについては各層間において所定の指数変化を定義す
ることで収束効率の向上を図ることができる。なお、伝
達関数としては他の種々の関数も適用でき、たとえば正
弦関数は各ＰＥでの入力緩和に対する微係数が原関数と
同等の広い変化範囲を有するという特徴がある。この正
弦関数を利用するとハードウェア構成上は若干複雑にな
るが、学習収束性は抜群に良く、本実施例にも有効に適
用することができる。
【００３１】（５）学習の手法 本実施例では衝突直前から衝突に至る一連の連続した画
像のうち、各サンプリング時刻での画像データを神経回
路網の入力層のＰＥの数（ｎ×ｍ）に等しく画面分割し
て、この２次元グリッドデータを１組のデータセットと
して、ある時刻の状況データとして神経回路網の入力層
に一度に入力する。これと同時にこの画像が経時的に変
化し、衝突に至ったというデータを希望出力データとし
てフラグ「１」を出力層に入力しながら学習する。この
学習では神経回路網は入力画像の各コマを希望出力に合
致させるように各ＰＥに入力される重みを変えながら学
習を繰り返す。学習がうまくいけば、全部の画像のコマ
を認識する。このとき学習時には衝突なしの画像も含め
て学習を行うようにする。その際には、衝突に至らなか
ったとして、希望出力データとしてフラグ「０」を出力
層に入力しながら学習する。このように衝突に至るまで
の自車及び対象物の対向車両や障害物との接近、位置関
係を画像入力し、その画像特徴が形成された所定時間後
に衝突が起こるというデータを学習させる。学習データ
数、学習回数は個々の学習効果との兼ね合いで適宜設定
できる。
【００３２】（実車での予測判定動作） 本実施例による神経回路網による衝突予測判定システム
を実車に適用した実施例について簡単に説明する。学習
が完了した神経回路網プログラムはマシン語に変換する
ことでアプリケーションとしてＲＯＭ化し、所定のＩＣ
チップ等に組み込むことができる。そしてこのチップ
は、実車の緊急時に作動する車両走行安全保持手段の制
御回路内に搭載する。車両走行安全保持手段としては、
これから起こる衝突を回避するために緊急作動する手段
としてステアリングサーボモータ、ブレーキ用アクチュ
エータがある。また、衝突が起こった場合に、乗員の安
全を保護するために緊急作動する手段として、シートベ
ルトプリテンショナ装置、エアバッグ装置がある。
【００３３】ここで、車両の安全走行を保持するための
装備について簡単に説明する。ステアリングサーボモー
タは緊急時にステアリングホイールを所定の操舵角だけ
回転させるように作動するモータで、衝突予測回路の神
経回路網から衝突発生フラグ信号を受けた際に、衝突回
避動作をとる。その際、操蛇角は、正面衝突、斜衝突の
いずれの状況でも、対向車の進行方向と自車の進行方向
とが車幅の１／２以上のオフセットをとってほぼ平行に
すれ違えるように作動させるするように設定されてい
る。ブレーキ用アクチュエータは、衝突予測回銘の神経
回路網から衝突発生フラグ信号を受けた際に、フルブレ
ーキング動作をとり、自車を急制動させることがで き
る。なお、このフルブレーキンギ動作の際の車両の制動
までの走行安定性を確保するために公知のＡＢＳ（アン
チロックブレーキシステム）装置等を併せて搭載するこ
とが好ましい。シートベルトプリテンショナ装置、エア
バッグ装置では、衝突予測回路の神経回路網から衝突発
生フラグ信号を受けた際に、ガス発生手段の点火信号が
ＯＮとなり、衝突に先だち、シートベルトを所定量引き
込むことができ、またエアバッグを膨張展開することが
できる。なお、以上の動作をとる前に単に警報ブザーを
鳴らしたり、ホーンを鳴らしたりすることも当然可能で
ある。
【００３４】これらの装備と前述のように進行方向前方
を連続して撮像できる撮像手段と神経回路網からなる衝
突予測回路を搭載した自動車では、走行して車速が所定
速度に達すると、ＣＣＤ等の車載撮像装置による連続撮
像が開始される。そして各映像データは所定の２次元グ
リッドを構成するデータセットに逐次変換され、神経回
路網の入力層にデータセットごとに所定の間隔をあけて
次々と連続的に入力される。
【００３５】例えば、図５は、対向車線をすれ違う自動
車１０が視野内に捉えられた状態を示している。このよ
うにまったく衝突の危険がない状態では衝突予測回路を
経由しないようにすることもできる。また、図６には進
行方向の遠方に車線を越えて自車のレーンに進入してき
た自動車１０が認識されている。このときこの自動車１
０は対向車のレーンに戻る動作をとっており、引き続き
この画面以後のサンプリング画像を認識することで対向
車の衝突回避行動を判定でき、自車がその地点に到達す
るまでに対象となる対向車との衝突ないと判定され、神
経回路網の出力層からは、衝突発生フラグ信号として
「０」が出力される。
【００３６】そして、走行中のある時点で図４の画像の
ように走行している自車が対象物に衝突しそうになった
場合に、その画像をもとに学習済み神経回路網で所定の
重み計算が行われ、出力層からその状況が継続して衝突
が起こるかどうかの衝突発生フラグ信号が出力される。
この衝突発生フラグ信号が衝突有り（：「１」）との判
定であれば、ただちに前述の車両安全保持手段を作動さ
せることができる。
【００３７】この予測判定は、多くの学習データを入力
して自己組織化された神経回路網により行われるので、
簡易なアルゴリズムにより学習を積ませることで一層正
確な判断を行わせることも可能である。
【００３８】［第２の実施例］ 次に、少ない学習データで、多くの未学習データに正確
に応答させるために自己組織化機能と競合学習機能とを
神経回路網内の中間層に取り入れた実施例について説明
する。本実施例では図７に示したように２次元の自己組
織化・競合学習層２０を隠れ層３、５の前に設けてい
る。この２次元の自己組織化・競合学習層２０は２次元
−Ｋｏｈｏｎｅｎ層（以下、２Ｄ−Ｋ層と記す）と呼ば
れ、本実施例ではｐ×ｑ層の２次元グリッドから構成さ
れている。このとき入力層１は図７（ａ）のようにｎ×
ｍ個の２次元グリッド層でも、図７（ｂ）のように１次
元層でも良い。
【００３９】この２Ｄ−Ｋ層２０では各入力データセッ
トは入力層１に対してすべてのＰＥが相互結合されてお
り、各ＰＥ間において所定の幾何学的距離が算定され
る。このとき２Ｄ−Ｋ層２０では、競合学習として、入
力されたｎ×ｍ個のパターンの類似性がその距離関係に
写し出され、類似性の高いＰＥが選択され、このＰＥに
対して優位な重み付けがなされる。これにより未学習デ
ータに対する属性判定がより明確になる。
【００４０】未学習データに対しては学習時の自己組織
化による入力データの区分けに従った重み付けが施さ
れ、次の隠れ層に出力値が引き渡される。なお、２Ｄ−
Ｋ層２０の直前に付加的に規格化層２１を挿入すること
により入力パターンが所定の規格化されたベクトルとし
て表される。これにより２Ｄ−Ｋ層２０での学習効率を
向上させることができる。このように２Ｄ−Ｋ層２０を
設けることにより学習時の収束効率を大幅に向上できる
とともに、未学習データに対する正解率もきわめて良く
なることが明らかにされている。
【００４１】この２Ｄ−Ｋ層を備えた神経回路網は、上
述のＢＰ手法を拡張することで完成させることができ
る。したがって学習計画等はＢＰ手法に準じて決定でき
る。この神経回路網では学習開始直後の数千回の繰り返
し学習状態は内部の自己組織化学習のために出力側から
のフィードバックは行われない。そして自己組織化が完
了後所定のＢＰ手法の学習が行われる。この結果早い収
束回数で学習を完了することができる。
【００４２】なお、前述の実施例において、学習完了し
た神経回路網についてはＣ言語等によりコード化した
り、コンパイル、リンクにより実行形アプリケーション
としたり、制御マイコンとしてパッケージ化することも
できる。このとき対応車種ごとにＲＯＭ化し、コンパク
トな神経回路網を有する衝突予測回路を設定でき、シス
テムのコストダウンを図ることも可能である。
【００４３】また、論理構築の容易なアルゴリズム部分
に対してはエキスパート・システムを適用し、神経回路
網とエキスパート・システムとの混成論理回路による予
測システムを構築することも可能である。なお、自動車
の事故には自動車同士や対壁等の衝突の他に、転覆や転
落等も含まれる。しかし、これらの事故のプロセスには
何らかの形で衝突という現象が関与していると考えられ
る。このため、ここでは衝突を広く定義し、事故は対象
物との衝突により起こるとして取り扱った。
【００４４】
【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
によれば自動車が衝突する場合等に直面するビジュアル
な情報をデータ処理して、迅速に演算を行える並列処理
アルゴリズムを適用して入力されたデータをもとに、衝
突の有無を予測判定するので、その判定信号を受けて、
実際に衝突が起こる前に車両を安全に保持する種々の手
段を講じることができ、乗員の安全の確保を迅速かつ確
実に行うことができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による神経回路網による衝突予測判定シ
ステムの第１の実施例の神経回路網を有する衝突予測回
路を中心としてシステム概略構成図。
【図２】本発明に適用した公知の神経回路網の一素子を
模式的に示した概念図。
【図３】本発明における学習演算に使用された公知の伝
達関数の一例を示した特性曲線図。
【図４】走行時に撮像された学習画像データのあるサン
プリング時刻での対象物の一例を示した説明図。
【図５】実車走行での画像認識における対象物の画像デ
ータの一例を示した説明図。
【図６】実車走行での画像認識における対象物の画像デ
ータの一例を示した説明図。
【図７】本発明による神経回路網による衝突状態予測シ
ステムの第２の実施例の神経回路網の一例を示した衝突
予測回路。
【図８】従来の衝突防止用レーダを搭載した自動車の構
成の一例を示した模式ブロック図。
【図９】図８に示した自動車がカーブを走行する際の状
況を示した説明図。
【符号の説明】
１ 入力層 ２ 陽れ層 ３ 出力層 ２０ ２次元自己組織化・競合学習層（２Ｄ−Ｋ層） ２１ 規格化層

Claims (4)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】走行する車両から視認できる種々の対象物
    と前記車両とが衝突する直前から衝突発生に至るまでの
    前記車両から撮像した多種の実写画像を、学習画像デー
    タ群として神経回路網に入力して学習演算により前記神
    経回路網を学習させ、学習完了した神経回路網を衝突予
    測回路として実車に搭載し、該実車の走行時に撮像手段
    によりリアルタイムで撮像収集された実画像データを、
    前記衝突予測回路に所定幅のデータセットで逐次入力
    し、前記実画像データが学習後の衝突発生の特徴に一致
    するか否かを、前記神経回路網の学習結果に基づいて前
    記衝突予測回路で判定し、衝突発生の画像特徴と一致す
    ると認識された場合に、前記神経回路網から衝突発生フ
    ラグ信号を車両走行安全保持手段に出力し、前記車両走
    行安全保持手段が所定の安全保持動作をとるようにした
    ことを特徴とする神経回路網による衝突予測判定システ
    ム。
  2. 【請求項２】前記神経回路網は、２次元自己組織化競合
    学習層を前記中間層に構築したことを特徴とする請求項
    １記載の神経回路網による衝突予測判定システム。
  3. 【請求項３】前記神経回路網は、衝突直前から衝突発生
    までの所定時間幅の実写画像を画像パターンとし、該画
    像パターンを前記神経回路網の入力層に入力し、前記実
    写画像が、衝突が発生したデータなのかあるいは衝突が
    回避されたデータなのかを識別する衝突発生フラグ信号
    を、前記神経回路網の出力層に教師データとして付与す
    るバックプロパゲーション手法によって学習が進められ
    たことを特徴とする請求項１または請求項２のいずれか
    に記載の神経回路網による衝突予測判定システム。
  4. 【請求項４】前記神経回路網は、学習完了状態の回路間
    の重みつけがコード化された衝突予測回路として前記車
    両走行安全保持手段の制御回路内に組み込まれたことを
    特徴 とする請求項１または請求項２のいずれかに記載の
    神経回路網による衝突予測判定システム。
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