车辆驾驶辅助系统、车辆驾驶辅助方法及车辆驾驶辅助程序与流程

本发明涉及车辆驾驶辅助系统、车辆驾驶辅助方法、以及车辆驾驶辅助程序。

背景技术：

例如，在下述的专利文献1(日本特开2005－056372号公报)中，公开了用于辅助避开存在于本车辆的周围的障碍物而行驶的技术。在专利文献1的技术中，将在障碍物的周围扩展的区域作为在行驶中应避开的危险区域、需要防范区域，并与实际风景重叠地显示在监视器(502)上，或者车辆的玻璃上(参照图47、第0273段等)。

专利文献1：日本特开2005－056372号公报

其中，在专利文献1的技术中，将行人、自行车、其他车辆等识别为障碍物，并在这些障碍物的周围，显示有上述的危险区域、需要防范区域。然而，也有障碍物存在于例如拐角、大型车辆的背后等从本车辆看成为死角的场所的情况，车辆的驾驶员也需要注意从这样的死角的障碍物的突然出现。

技术实现要素：

鉴于上述实际情况，希望实现对于由障碍物造成的从本车辆看的死角，也能够唤起驾驶员的注意的技术的实现。

鉴于上述的车辆驾驶辅助系统的特征结构在于以下的点：所述车辆驾驶辅助系统具备：显示部，与实际风景重叠地显示提醒图像；以及判定死角区域的死角区域判定部，所述死角区域是由于存在于车辆的行进方向前方侧的前方障碍物造成从该车辆的驾驶员看成为死角的区域，所述显示部与对象地点重叠地显示所述提醒图像，所述对象地点是在存在从所述死角区域突然出现的移动障碍物的情况下可能给所述车辆的行进带来影响的地点。

另外，鉴于上述的车辆驾驶辅助系统的技术的特征也能够应用于车辆驾驶辅助方法、车辆驾驶辅助程序，因此，本发明也能够将那样的方法、程序作为保护的对象。

该情况下的车辆驾驶辅助方法的特征结构在于以下的点：车辆驾驶辅助方法具有：通过判定部判定死角区域的死角区域判定步骤，所述死角区域是由于存在于车辆的行进方向前方侧的前方障碍物造成从该车辆的驾驶员看成为死角的区域；以及提醒图像显示步骤，按照与对象地点重叠地显示的方式，使提醒图像与实际风景重叠地显示于显示部，所述对象地点是在存在从所述死角区域突然出现的移动障碍物的情况下可能给所述车辆的行进带来影响的地点。

另外，该情况下的车辆驾驶辅助程序的特征结构在于以下的点：用于使计算机实现如下功能：判定死角区域的死角区域判定功能，所述死角区域是由于存在于车辆的行进方向前方侧的前方障碍物造成从该车辆的驾驶员看成为死角的区域；以及提醒图像显示功能，按照与对象地点重叠地显示的方式，使提醒图像与实际风景重叠地显示于显示部，所述对象地点是在存在从所述死角区域突然出现的移动障碍物的情况下可能给所述车辆的行进带来影响的地点。

根据这些结构，由于与因前方障碍物而产生的从车辆看的死角区域对应地与实际风景重叠地显示提醒图像，所以关于从死角突然出现例如行人、自行车、或者其他车辆等移动障碍物的可能性，能够适当地唤起车辆的驾驶员注意。

附图说明

根据参照附图说明的有关实施方式的以下的记载，车辆驾驶辅助系统、车辆驾驶辅助方法、车辆驾驶辅助程序的进一步的特征和优点变得明确。

图1是表示车辆的驾驶席附近的一个例子的立体图。

图2是示意性地表示车辆驾驶辅助系统的系统结构的一个例子的框图。

图3是表示障碍物为建筑物的情况下的提醒图像的显示方式的俯视图。

图4是表示障碍物为建筑物的情况下的提醒图像的显示方式的俯视图。

图5是表示障碍物为对置车辆的情况下的提醒图像的显示方式的俯视图。

图6是表示障碍物为对置车辆的情况下的提醒图像的显示方式的俯视图。

图7是表示障碍物为停放车辆的情况下的提醒图像的显示方式的俯视图。

图8是表示障碍物为停放车辆的情况下的提醒图像的显示方式的俯视图。

图9是表示推荐路径图像的显示方式的俯视图。

图10是表示在实际风景上重叠了提醒图像和推荐路径图像的状态的图。

图11是表示驾驶辅助的过程的流程图。

图12是表示运算死角区域的情况下的步骤的流程图。

图13是表示生成提醒图像的情况下的步骤的流程图。

图14是示意性地表示第二实施方式的车辆驾驶辅助系统的系统结构的一部分的框图。

图15是表示第二实施方式中的运算死角区域的情况下的步骤的流程图。

图16是第二实施方式中的运算死角区域的情况下的说明图。

图17是表示在第二实施方式中在实际风景上重叠了提醒图像的状态的图。

图18是第二实施方式中的运算死角区域的情况下的说明图。

图19是表示在第二实施方式中在实际风景上重叠了提醒图像的状态的图。

具体实施方式

〔第一实施方式〕

以下，基于附图，对车辆驾驶辅助系统(包括车辆驾驶辅助方法以及车辆驾驶辅助程序)的第一实施方式进行说明。

车辆驾驶辅助系统10是对驾驶员提供辅助驾驶的信息的系统，在本实施方式中，与实际风景重叠地显示提醒图像(唤起注意标识)mc。例如，提醒图像mc成为驾驶员安全行驶时的指南。如图3所示，车辆驾驶辅助系统10通过与实际风景重叠地显示提醒图像mc，关于来自从驾驶员观察成为死角的区域(以下，称为死角区域ab。)的行人、自行车等移动障碍物(移动体)mo的突然出现，对驾驶员进行提醒。

在这里，从车辆100观察，死角区域ab产生于建筑物、其他车辆等障碍物，即存在于车辆100的行进方向前方侧的前方障碍物b的后方。换句话说，在从车辆100观察前方障碍物b的情况下，死角区域ab是被前方障碍物b遮挡的区域。更为详细而言，死角区域ab是连结驾驶员所驾驶的车辆100和前方障碍物b的线段的延长线上的前方障碍物b的后方的区域。在这里，作为使死角区域ab产生的前方障碍物b，可举出房屋、围墙等建筑物、行驶中、停放中的其他车辆等。但是，并不限定于这些，前方障碍物b包括可能产生死角区域ab的全部的物体。

此外，车辆驾驶辅助方法例如是利用参照图2等后述的、构成车辆驾驶辅助系统10的硬件、软件执行驾驶辅助的方法。另外，车辆驾驶辅助程序例如是在车辆驾驶辅助系统10所包含的计算机(例如参照图2后述的运算处理单元4等)中执行，实现车辆驾驶辅助功能的程序。

如图1所示，重叠了提醒图像mc的实际风景可以是从驾驶席101透过车辆100的前窗50看到的风景，也可以是由后述的拍摄部(在本例中为前置相机1：参照图2)拍摄并被放映在监视器52上的影像。在实际风景是透过前窗50看到的风景的情况下，提醒图像mc例如被描绘在形成于前窗50的平视显示器51中且与实际风景重叠。在图1中在前窗50上示出的虚线的区域是形成有平视显示器51的区域。另外，在实际风景是在监视器52中放映的影像的情况下，提醒图像mc被重叠于该影像。

如图2所示，车辆驾驶辅助系统10具备对实际风景进行拍摄的前置相机1(camera)、以及与实际风景重叠地显示提醒图像mc的显示装置5(相当于显示部：display)。在本实施方式中，车辆驾驶辅助系统10还具备运算处理装置2(cal)、以及图形控制单元3(gcu)。例如，运算处理装置2和图形控制单元3作为运算处理单元4的一部分而构成，其中，该运算处理单元4构成为一个处理器(系统lsi、dsp(digitalsignalprocessor：数字信号处理器)等)、一个ecu(electroniccontrolunit：电子控制单元)。车辆驾驶辅助系统10具备判定死角区域ab的死角区域判定部20(ab_jd)，该死角区域ab是由于存在于车辆100的行进方向前方侧的前方障碍物b造成从该车辆100的驾驶员看成为死角的区域，在图示的例子中，死角区域判定部20作为运算处理装置2的功能部。此外，当然，在运算处理单元4中，也可以包含有未图示的其他的功能部。另外，显示装置5包括上述平视显示器51以及监视器52。

在本实施方式中，车辆驾驶辅助系统10还具备传感器组6(检测部：sen)、数据库7(存储部：db)、视点检测装置8(ep_dtct)。传感器组6能包括声纳、雷达、车速传感器、偏航率传感器、gps(globalpositioningsystem：全球定位系统)接收器等。

数据库7中包括导航数据库，且储存有地图信息、道路信息、地物信息(道路标志、道路标识、设施等信息)等。在本实施方式中，在数据库7中，作为道路环境参数penv储存有作为道路信息的汽车专用道路、郊外、街市、以及市区等的道路环境信息。另外，除了这些信息以外，在数据库7中，作为障碍物参数pobs储存有前方障碍物b的种类的信息。在本实施方式中，在数据库7中，作为前方障碍物b的种类，储存有房屋、围墙等建筑物、对置车辆、路上处于停放的车辆(以下，称为停放车辆。)等信息。

视点检测装置8例如具有对驾驶员的头部进行拍摄的相机而构成，检测驾驶员的视点(眼睛)。在平视显示器51上描绘的提醒图像mc优选被描绘在与驾驶员的视点相应的位置。

车辆驾驶辅助系统10还具备对车辆100的行进方向前方侧进行拍摄的拍摄部，在图示的例子中，拍摄部作为前置相机1而构成。运算处理装置2通过使用由前置相机1拍摄的拍摄图像的图像识别，来确定存在于车辆100的周围的前方障碍物b(参照图3等)。例如，作为确定的前方障碍物b，除了上述建筑物、其他车辆等以外，还举出行人、自行车、道路标志、电线杆、以及存在于其他的道路上的物体。此外，在本实施方式中，运算处理装置2构成为确定一个或者多个前方障碍物b。例如，运算处理装置2存在能够通过除了拍摄图像以外还使用由声纳、雷达等传感器组6提供的信息而提高识别精度的情况。

而且，运算处理装置2判定已确定的前方障碍物b是否符合产生应唤起驾驶员注意的死角区域ab的物体。更具体而言，运算处理装置2判定已确定的前方障碍物b的大小是否在预先设定出的阈值t以下。这样的判定能够由运算处理装置2所具备的死角区域判定部20来进行。在本实施方式中，显示装置5(显示部)构成为在前方障碍物b的大小为预先设定出的阈值t以下的情况下，不显示提醒图像mc(参照图11)。例如，在前方障碍物b为行人、自行车、道路标志、或者电线杆等的情况下，认为在其后方的区域未产生死角区域ab、或者即使产生死角区域ab而该死角区域ab也充分小。因此，在这样的死角区域ab中难以认为存在其它的行人、自行车等移动障碍物mo。另外，在死角区域ab中出现移动障碍物mo的可能性较低(或者非常低)的情况下，若仍然显示与该死角区域ab对应的提醒图像mc，则存在使驾驶员感觉厌烦的情况。因此，通过如上述结构那样，在前方障碍物b的大小在阈值t以下的情况下不显示提醒图像mc，能够尽量避免对驾驶员的不必要的提醒，而对驾驶员适当地进行提醒。

运算处理装置2计算因前方障碍物b产生的死角区域ab的大小，并基于死角区域ab的大小生成提醒图像mc。而且，例如如图3所示，显示装置5与对象地点pb重叠地显示提醒图像mc，该对象地点pb是在存在从死角区域ab突然出现的移动障碍物mo的情况下可能给车辆100的行进带来影响的地点。在本实施方式中，对象地点pb是死角区域ab的产生基点。提醒图像mc与因前方障碍物b产生的从车辆100看的死角区域ab对应地显示，并且具有从该死角区域ab的产生基点(对象地点pb)向周围扩展的显示区域ac。在这里，提醒图像mc中包括对象地点pb和显示区域ac。即在本例中，如图3等所示，提醒图像mc是具有包括对象地点pb的区域的图像，提醒图像mc至少被显示在车辆100的行进方向前方的车辆100的行驶车道内。

例如，如图10所示，在本例中被设为对象地点pb的死角区域ab的产生基点是表示前方障碍物b的端部的点，且是代表因该前方障碍物b而产生的死角区域ab与车辆100的驾驶员可视觉确认的区域的分界线bl的点。在本实施方式中，例如，如图10所示，对象地点pb为死角区域ab与车辆100的驾驶员可视觉确认的区域的分界线bl或者该分界线bl的延长线与地面的交点。显示区域ac被设定为从对象地点pb至少扩展到驾驶员可视觉确认的区域。此外，在本实施方式中，所谓的驾驶员可视觉确认的区域是指未被前方障碍物b遮挡的区域，即死角区域ab以外的区域。

如图3～图8所示，在本实施方式中，根据以死角区域ab的产生基点(对象地点pb)为中心从车辆100的驾驶员观察向前方障碍物b的后方扩展的死角区域ab的俯视时的基准角度(角度)来确定死角区域ab的大小。在本例中，死角区域判定部20(参照图2)根据该基准角度判定死角区域ab的大小。基准角度例如在图3中，用“α”表示。在本例中，在俯视时，基准角度是指连结车辆100和对象地点pb的线段的延长线(以下，仅称为延长线el。)、和沿着与车辆100的行进方向正交的方向并且从对象地点pb向远离车辆100的一侧延伸的线(以下，称为正交线il。)以对象地点pb为中心形成的角度。正交线il一直不变。另一方面，延长线el的倾斜度根据车辆100与对象地点pb的相对位置而变动。因此，基准角度根据车辆100的移动而变动，随着基准角度的变动，死角区域ab的大小也发生变动。

随着车辆100靠近产生死角区域ab的前方障碍物b，在延长线el向正交线il侧倾斜时，基准角度逐渐变小。例如在图3中，示出前方障碍物b为建筑物的情况下的、俯视时的车辆100与对象地点pb的相对位置关系。在图4中，示出比图3靠后的时刻(例如几秒后)的车辆100与对象地点pb的相对位置关系。在图3中的车辆100的位置，基准角度为α。在图4中，在与图3的状态相比车辆100更靠近对象地点pb，基准角度变为比α小的α′。因此，与图3的状态相比，图4的状态的死角区域ab变小了。像这样，死角区域ab的大小根据车辆100与对象地点pb(前方障碍物b)的相对位置关系而变化。

另外，例如在图5中，示出前方障碍物b为对置车辆的情况下的、俯视时的车辆100与对象地点pb的相对位置关系。在图6中，示出比图5靠后的时刻(例如几秒后)的车辆100与对象地点pb的相对位置关系。在图5中的车辆100的位置，基准角度为β。在图6中，与图5的状态相比车辆100靠近对象地点pb，基准角度变为比β小的β′。因此，与图5的状态相比，图6的状态的死角区域ab变小了。此外，在图5以及图6所示的例子中，以对置车辆b的行进方向为基准，该对置车辆b中的右侧后方的端部为对象地点pb。但是，例如，在由于道路为转弯处等而对置车辆b相对于车辆100倾斜的情况下，对置车辆b的右侧前方的端部可能为驾驶员的可视觉确认的范围内的对置车辆b的端部。此时，对置车辆b的右侧前方的端部被设定为对象地点pb。

另外，例如在图7中，示出前方障碍物b为停放车辆的情况下的、俯视时的车辆100与对象地点pb的相对位置关系。在图8中，示出比图7靠后的时刻(例如几秒后)的车辆100与对象地点pb的相对位置关系。在图7中的车辆100的位置，停放车辆b的右侧后方的端部被认定为对象地点pb，以该对象地点pb为中心形成的基准角度为γ。在图8中的车辆100的位置，停放车辆b的右侧前方的端部被认定为对象地点pb，以该对象地点pb为中心形成的基准角度为δ。在本例中，在图7所示的状态与图8所示的状态之间，在车辆100的视点(驾驶员或者前置相机1)从停放车辆b的侧面向右侧移动时对象地点pb的位置发生变化。此外，虽然省略图示，但随着车辆100靠近在图7以及图8中示出的各个对象地点pb，基准角度变小时，各个死角区域ab也变小。

在本实施方式中，提醒图像mc的显示区域ac的大小根据死角区域ab的大小而变化，其中，死角区域ab根据车辆100与对象地点pb的相对位置关系而变化。在本例中，如图3～图6所示，随着死角区域ab变小，减小提醒图像mc相对于实际风景的显示区域ac。此时，显示区域ac可以以随着死角区域ab变小而连续地变小的方式被显示，也可以以随着死角区域ab变小而阶段性地变小的方式被显示。在本例中，运算处理装置2通过图形控制单元3，将提醒图像mc与实际风景重叠地显示于显示装置5。例如，存在运算处理装置2通过从数据库7中获取地图信息等，而能够提高使提醒图像mc重叠于图形控制单元3的位置的精度的情况。

此外，在上述，对随着死角区域ab变小，减小提醒图像mc相对于实际风景的显示区域ac的例子进行了说明。但是，也可以根据其他的基准减小显示区域ac。例如，也可以随着车辆100靠近死角区域ab，减小提醒图像mc相对于实际风景的显示区域ac。即在本例中，根据车辆100与死角区域ab的距离，使提醒图像mc的显示区域ac的大小变化。其中，在本例中，也与上述相同，车辆100越靠近死角区域ab，死角区域ab越小，车辆100越远离死角区域ab，死角区域ab越大，因此也可以说根据死角区域ab的大小的变化，使提醒图像mc的显示区域ac的大小变化。

另外，在本实施方式中，随着死角区域ab变小，较低地设定提醒图像mc中的唤起注意度x。换言之，随着死角区域ab变大，较高地设定提醒图像mc中的唤起注意度x。

在本例中，所谓的唤起注意度x表示唤起车辆100(驾驶员)注意的程度。而且，在本实施方式中，提醒图像mc以阶段性地表示针对车辆100的唤起注意度x的方式被显示。唤起注意度x在显示区域ac内以视觉表示。例如，如图3等所示，也可以以将显示区域ac划分为以对象地点pb为中心的直径不同的多个圆形的区域的方式，显示唤起注意度x。在这种情况下，也可以越是靠近对象地点pb的区域，将唤起注意度x设定为越高。在图示的例子中，从靠近对象地点pb的一侧开始依次，第一提醒区域ax1、第二提醒区域ax2、以及第三提醒区域ax3被显示为表示唤起注意度x的方式。而且，第一提醒区域ax1、第二提醒区域ax2、以及第三提醒区域ax3按照记载的顺序将唤起注意度x设定为较高。例如，这些第一提醒区域ax1～第三提醒区域ax3也可以使色彩、图案等不同而被显示。此外，这里的“色彩”除了颜色以及饱和度以外，也包含浓淡。在这种情况下，优选第一提醒区域ax1～第三提醒区域ax3的色彩例如是基于认知工程学等，随着唤起注意度x升高而唤起注意的色彩。例如，与白色、黄色相比，橙色、红色通常提醒驾驶员需要注意。或者，也优选随着唤起注意度x升高，提高浓度、饱和度。另外，这些第一提醒区域ax1～第三提醒区域ax3也可以被立体地显示(例如山字形)，并且分别以不同的高度被显示。在该情况下，也可以以随着唤起注意度x升高(随着接近对象地点pb)而显示高度升高的方式被显示。像这样，通过根据色彩、图案、形状等使提醒图像mc的显示方式不同，能够对驾驶员直观地表示唤起注意度x较高的部分(或者较低的部分)。

另外，在本实施方式中，根据车辆100所行驶的道路环境，使提醒图像mc的显示方式不同。具体而言，根据道路环境，以随着从死角区域ab的移动障碍物mo的突然出现的可能性升高唤起注意度x升高的方式，设定有提醒图像mc的显示方式。例如，优选将道路环境分类为市区、街市、郊外、汽车专用道路这4种，并以先记载的地点的唤起注意度x比后记载的地点高的方式，设定显示方式。此时，如上述那样，优选根据色彩、图案、形状等，使提醒图像mc的显示方式不同。另外，如上述那样，优选在提醒图像mc的显示区域ac被划分为如第一提醒区域ax1～第三提醒区域ax3那样的多个区域的情况下，逐个固定阶段地提高这多个区域的每一个区域的唤起注意度x。

此外，在本实施方式中，根据产生死角区域ab的前方障碍物b的种类，使提醒图像mc的显示方式不同。具体而言，根据产生死角区域ab的前方障碍物b的种类，以随着移动障碍物mo从死角区域ab突然出现的可能性升高，唤起注意度x升高的方式，设定提醒图像mc的显示方式。例如，优选将前方障碍物b分类为房屋、围墙等建筑物、停放车辆、对置车辆(参照图3～图8)这3种，并以先记载的物体的唤起注意度x比后记载的物体高的方式，设定显示方式。此时，如上述那样，优选根据色彩、图案、形状等，使提醒图像mc的显示方式不同。另外，如上述那样，优选在提醒图像mc的显示区域ac被划分为如第一提醒区域ax1～第三提醒区域ax3的多个区域的情况下，逐个固定阶段地提高这多个区域的每一个区域的唤起注意度x。

此外，除了上述以外，也可以为根据前方障碍物b的种类，与唤起注意度x无关地、变更色彩、图案、形状等的结构。例如，也可以为提高根据前方障碍物b的种类，如建筑物为红色类、停放车辆为蓝色类等根据前方障碍物b的种类使色彩的系统不同，使车辆100的驾驶员意识各个前方障碍物b的结构。另外，也可以为使提醒图像mc根据前方障碍物b的种类而不同的显示方式。

如以上那样，车辆驾驶辅助系统10与实际风景重叠地显示提醒图像mc。

如图9所示，在本实施方式中，显示部5(显示装置)构成为进一步与实际风景重叠地显示推荐路径图像mr(推荐路径标识)，其中，该推荐路径图像mr表示对车辆100(驾驶员)推荐的行进路径、亦即推荐路径。在本例中，推荐路径图像mr被显示为绕过对象地点pb。在图示的例子中，推荐路径图像mr被连续地显示为绕过一个或者多个提醒图像mc。但是，并不限定于这样的结构，推荐路径图像mr也可以被间歇地显示。

运算处理装置2若确定死角区域ab的对象地点pb，则以绕过该对象地点pb的方式运算推荐路径。换言之，在从死角区域ab突然出现了移动障碍物mo的情况下，运算处理装置2运算干扰该移动障碍物mo的可能性相对较低的路径。因此，在本实施方式中，以与提醒图像mc的显示区域ac重叠的部分减少的方式、即使在与显示区域ac重叠的情况下也尽可能与唤起注意度x较低的区域重叠的方式，运算推荐路径。此时，优选从数据库7获取地图信息等，并考虑道路宽度、交叉点的有无等来运算推荐路径。另外，也可以除了推荐路径图像以外，与实际风景重叠地显示推荐速度图像，该推荐速度图像表示对车辆100推荐的行进速度、亦即推荐速度。推荐速度也由运算处理装置2运算。

运算处理装置2运算在行进方向上车辆100可行驶的范围(例如道路上)内与行驶有关的成本。例如，越是接近对象地点pb的位置，成本越高，越是远离对象地点pb的位置，成本越低。另外，在拍摄图像的范围内设定行进路径上的目的地，并将该目的地的成本设定为最低的值(例如零)。例如，该成本优选通过后述的电位函数进行运算。

运算处理装置2能够通过运算从当前地点到目的地经过成本较低的地点的最短路线，来运算推荐路径。在该运算方法中，由于运算朝向成本较低的方向的路径，所以运算负荷相对地变轻。此外，也有产生死角区域ab的前方障碍物b(对象地点pb)的个数较多，停止车辆100是优选的情况。防备这样的情况，优选也设定有能够切断路径的成本的上限值。

以上，简单地进行了说明，但作为像这样在三维空间中避开对象地点pb自律动作的技术，例如已知有电位法(potentialmethod)。由于电位法是公知的，所以省略详细的说明，但例如能够通过在当前值、目标位置(目的地)、对象地点pb定义电位函数，并将其梯度设为行进方向，来运算推荐路径。此外，梯度能够根据每个坐标成分(例如若是三维正交坐标系，则为每个x、y、z轴等。)的偏微分求出。朝向目的值的电位梯度沿激励方向作用，推荐路径的行进方向朝向目的值。另一方面，对象地点pb的电位梯度沿回弹方向作用，推荐路径被设定为避开对象地点pb。电位函数能够基于观测信息(拍摄图像、传感器组6的检测结果等)实时地更新，由此，能够运算各时刻的适当的推荐路径。

在图10中，示出在与图9相同的实际风景上，重叠了提醒图像mc和推荐路径图像mr的一个例子。虽然省略图示，但除此以外，也可以与实际风景重叠地显示上述的推荐速度图像。另外，如上述那样，在图10中示出的影像显示于平视显示器51或者监视器52等。

接下来，参照图11～图13的流程图，对车辆驾驶辅助系统10进行的驾驶辅助的步骤进行说明。

如图11所示，首先，车辆驾驶辅助系统10获取由前置相机1拍摄到的车辆100的行进方向的风景的拍摄图像(#1：拍摄图像获取步骤，拍摄图像获取功能)。然后，车辆驾驶辅助系统10从拍摄图像中图像识别前方障碍物b(#2：障碍物识别步骤，障碍物识别功能)。此时，由车辆驾驶辅助系统10识别的前方障碍物b是建筑物、其他车辆、行人、自行车、道路标志、电线杆、以及其他的存在于道路上的物体。如上所述，前方障碍物b并不仅限于图像识别，也可以使用利用传感器组6的检测结果的其他的方式来检测。因此，障碍物识别步骤也可以称为障碍物检测步骤。

然后，车辆驾驶辅助系统10判定识别出的前方障碍物b的大小是否比预先设定的阈值t大(#3：障碍物判定步骤，障碍物判定功能)。在判定为识别出的前方障碍物b为阈值t以下的情况下(#3；否)，车辆驾驶辅助系统10作为在该前方障碍物b的后方的区域存在行人、自行车等移动障碍物mo的可能性较低的情况，不显示与该前方障碍物b有关的提醒图像mc。

在判定为识别出的前方障碍物b比阈值t大的情况下(#3；是)，车辆驾驶辅助系统10运算由于该前方障碍物b当前产生的死角区域ab的大小(#4：死角区域运算步骤，死角区域运算功能)。

在本例中，由死角区域判定部20(参照图2)进行死角区域运算步骤#4。因此，死角区域运算步骤#4(死角区域运算功能)也可以称为死角区域判定步骤#4(死角区域判定步骤)。在这里，死角区域运算步骤#4例如根据图12的流程图所示的步骤来进行。首先，车辆驾驶辅助系统10从由前置相机1拍摄的拍摄图像中，认定对象地点pb(#41：对象地点认定步骤，对象地点认定功能)。然后，车辆驾驶辅助系统10通过由前置相机1拍摄的拍摄图像的图像识别求出车辆100的行进方向，并且求出连结车辆100(的视点)和成为前方障碍物b的端部的分界线bl(对象地点pb)的延长线el(参照图3～图8)的延伸方向(#42：图像识别步骤，图像识别功能)。车辆驾驶辅助系统10基于这些，运算由延长线el和正交线il形成的基准角度(参照图3～图8)(#43：基准角度运算步骤，基准角度运算功能)。然后，车辆驾驶辅助系统10基于运算出的基准角度来决定死角区域ab的大小(#44：死角区域决定步骤，死角区域决定功能)。像这样，运算死角区域ab的大小(#4)。

如图11所示，车辆驾驶辅助系统10在运算出死角区域ab的大小之后，根据当前的死角区域ab的大小、道路环境、前方障碍物b的种类等，来生成提醒图像mc(#5；提醒图像生成步骤，提醒图像生成功能)。

在这里，例如根据图13的流程图所示的步骤来进行提醒图像生成步骤#5。首先，车辆驾驶辅助系统10通过参照作为参数储存有与道路环境、前方障碍物b的种类等有关的信息的数据库7(#51)，获取道路环境参数penv、障碍物参数pobs等各种参数(#52：参数获取步骤，参数获取功能)。然后，车辆驾驶辅助系统10基于这些参数决定唤起注意度x(#53：唤起注意度决定步骤，唤起注意度决定功能)。在提醒图像mc的显示区域ac被划分为如第一提醒区域ax1～第三提醒区域ax3那样的多个区域的情况下，决定这些多个区域的每一个区域的唤起注意度x。之后，车辆驾驶辅助系统10基于决定出的唤起注意度x决定提醒图像mc(详细而言，为提醒图像mc的显示方式)(#54：提醒图像决定步骤，提醒图像决定功能)。像这样，生成提醒图像mc(#5)。

如图11所示，车辆驾驶辅助系统10在生成提醒图像mc之后，将所生成的提醒图像mc输出至显示装置5并使其显示(#6；提醒图像显示步骤，提醒图像显示功能)。之后，车辆驾驶辅助系统10运算对车辆100推荐的行进路径、亦即推荐路径(#7：推荐路径运算步骤，推荐路径运算功能)。然后，车辆驾驶辅助系统10基于运算出的推荐路径生成推荐路径图像mr(#8；推荐路径图像生成步骤，推荐路径图像生成功能)，并将所生成的推荐路径图像mr输出至显示装置5并使其显示(#9：推荐路径图像显示步骤，推荐路径图像显示功能)。

〔第二实施方式〕

接下来，对车辆驾驶辅助系统(包括车辆驾驶辅助方法以及车辆驾驶辅助程序)的第二实施方式进行说明。在第二实施方式中，与上述第一实施方式相比，死角区域ab的判定方式、以及与实际风景重叠地显示的提醒图像mc的显示方式不同。以下，对于第二实施方式的结构，以与上述第一实施方式不同的点为中心进行说明。对于未特别说明的点，与上述第一实施方式相同。

图14是示意性地表示本实施方式的车辆驾驶辅助系统10的系统结构(参照图2)的一部分的图。如图14所示，在本实施方式中，死角区域判定部20具备：第一区域信息获取部21(1st_get)，将形成死角区域ab的道路作为对象道路rt(参照图16等)，获取表示不存在前方障碍物b的情况下的对象道路rt的理想的路面区域的信息、亦即第一区域信息；第二区域信息获取部22(2nd_get)，获取由拍摄部(前置相机1)拍摄到的图像信息所包括的表示对象道路rt的路面区域的信息、亦即第二区域信息；以及判定处理部23(jd_pro)，基于第一区域信息和第二区域信息来判定死角区域ab的位置以及大小。

在这里，所谓的“表示路面区域的信息”是表示路面区域的位置、大小、形状等的信息。“路面区域的位置、大小、形状”可以是以由前置相机1或者其他的拍摄部件拍摄到的图像信息为基准的信息，也可以是以被储存于数据库7的道路信息(地图信息)为基准的信息。或者，也可以是以其他的视点为基准的信息。在本例中，在被储存于数据库7的道路信息中，包括有表示路面区域的信息。该信息中的表示不存在前方障碍物b的情况下的对象道路rt的理想的路面区域的信息是上述第一区域信息。

在本实施方式中，第一区域信息获取部21通过传感器组6确定当前的本车位置(车辆100的位置)，并且从数据库7中获取与本车位置周边的对象道路rt有关的第一区域信息。或者，第一区域信息获取部21也可以构成为基于来自传感器组6的本车位置信息以及来自数据库7的道路信息，来运算以及获取第一区域信息。但是，并不限定于如上述那样的结构，第一区域信息获取部21也可以构成为基于由前置相机1拍摄到的图像信息，例如通过延长拍摄图像中的道路边线等的运算处理，来获取第一区域信息。

在本实施方式中，第二区域信息获取部22基于在由前置相机1拍摄到的拍摄图像中可识别的路面区域，来获取第二区域信息。即，第二区域信息是表示在前置相机1的拍摄图像中能够确认的范围内的路面区域的信息。因此，第二区域信息所表示的路面区域有时比第一区域信息所表示的不存在前方障碍物b的情况下的理想的路面区域窄(至少不会变宽。)。

判定处理部23从第一区域信息获取部21获取第一区域信息，并且从第二区域信息获取部22获取第二区域信息。而且，判定处理部23基于第一区域信息和第二区域信息，来判定死角区域ab的位置以及大小。

例如根据图15所示的流程图，如以上那样构成的死角区域判定部20来判定死角区域ab的位置以及大小。以下，参照图15以及图16，对由死角区域判定部20进行的死角区域ab的判定步骤进行说明。

图15是表示本实施方式中的运算(判定)死角区域ab的情况下的步骤的流程图，示有死角区域运算步骤#4(参照图11以及图12)的另一方式。图16是示意性地表示车辆100的周边的俯视图，且是通过本实施方式的死角区域运算步骤运算死角区域ab的情况下的说明图。

在运算(判定)死角区域ab时，首先，死角区域判定部20获取第一区域信息(#411；第一区域信息获取步骤，第一区域信息获取功能)。在第一区域信息获取步骤#411中，如上述那样，从由传感器组6检测出的当前的本车位置(车辆100的位置)和储存于数据库7的道路信息中，获取与本车位置周边的对象道路rt有关的第一区域信息。

在第一区域信息获取步骤#411之后，死角区域判定部20设定作为用于判定死角区域ab的基准的判定区域aj(#412；判定区域设定步骤，判定区域设定功能)。在判定区域设定步骤#412中，如图16所示，在车辆100的位置周边的对象道路rt上，设定判定区域aj。在这里如上述那样，对象道路rt是指形成死角区域ab的道路，在图示的例子中，将存在移动障碍物mo突然出现在车辆100的行进路径r1的可能性的突然出现路径r2设为对象道路rt。而且，将突然出现路径r2设为对象道路rt，并在该对象道路rt上设定有判定区域aj。

判定区域aj是沿着路面的面区域。在本实施方式中，判定区域aj被设定为预先规定的大小。在图示的例子中，判定区域aj以作为产生死角区域ab的基点的前方障碍物b(在图示的例子中为围墙b)的端部(以下，称为基准端部b1。)为基准来设定。判定区域aj被设定为以基准端部b1为顶点的矩形，具有从基准端部b1沿着行进路径r1延伸的边部、以及从基准端部b1沿着对象道路rt(突然出现路径r2)延伸的边部。例如，从基准端部b1沿着行进路径r1延伸的边部以实际规模基准设定为2～3米，从基准端部b1沿着对象道路rt延伸的边部以实际规模基准设定为3～4米。其中，这些尺寸能够任意地设定，另外，判定区域aj的形状也并不限定于矩形，也可以为圆形、多边形等。另外，判定区域aj也可以不是如上述那样预先设定，例如也可以是根据对象道路rt的道路宽度等可变地设定的方式。在该情况下，道路宽度等信息也可以从数据库7获取。此外，上述的基准端部b1能够作为上述的第一实施方式中的死角区域ab的产生基点。

如图15所示，在设定判定区域aj之后(#412)，死角区域判定部20获取第二区域信息(#413；第二区域信息获取步骤，第二区域信息获取功能)。如上述那样，在第二区域信息获取步骤#413中，基于在由前置相机1拍摄到的拍摄图像中可识别的路面区域，来获取第二区域信息。

在第二区域信息获取步骤#413之后，死角区域判定部20在判定区域aj的范围内，提取车辆100的驾驶员无法视觉确认的不可见区域a1(参照图16以及图18)和能够视觉确认的可见区域a2(参照图16以及图18)(#414；区域提取步骤，区域提取功能)。此外，图18是表示比图16靠后的时刻(例如几秒后)的图。如上述那样，存在第二区域信息所表示的路面区域比第一区域信息所表示的不存在前方障碍物b的情况下的理想的路面区域窄的情况。在第二区域信息所表示的路面区域中包含对象道路rt(形成死角区域ab的道路)的路面区域的情况下，第二区域信息所表示的路面区域自然比第一区域信息所表示的理想的路面区域窄。因此，在区域提取步骤#414中，如图16所示，在判定区域aj的范围内，基于第一区域信息所表示的理想的路面区域和第二区域信息所表示的实际的路面区域(在前置相机1的拍摄图像中能够识别的路面区域)，提取不可见区域a1和可见区域a2。如图示那样，不可见区域a1是死角区域ab的一部分且收敛于判定区域aj的范围内的区域。可见区域a2是在前置相机1的拍摄图像中能够识别的路面区域，换言之，是车辆100的驾驶员能够视觉确认的路面区域的一部分并收敛于判定区域aj的范围内的区域。

在区域提取步骤#414之后，死角区域判定部20对不可见区域a1和可见区域a2进行比较(#415；区域比较步骤，区域比较功能)。死角区域判定部20基于不可见区域a1和可见区域a2的比率，判定死角区域ab的大小以及位置。不可见区域a1越比可见区域a2大，死角区域判定部20判定为死角区域ab越大，不可见区域a1越比可见区域a2小，死角区域判定部20判定为死角区域ab越小。另外，如图16中也示出，对于不可见区域a1以及可见区域a2相对于车辆100的位置，不可见区域a1比可见区域a2远。因此，可见区域a2越比不可见区域a1大，不可见区域a1越被可见区域a2逼到远离车辆100的一侧(参照图18)。死角区域判定部20由此能够判定死角区域ab的位置(详细而言，是不可见区域a1与可见区域a2的边界位置)。

接下来，对本实施方式中的、与实际风景重叠地显示的提醒图像mc的显示方式进行说明。

图17示出在与图16相同的实际风景上，重叠有提醒图像mc的例子。如图16以及图17所示，在本实施方式中，在存在从死角区域ab突然出现的移动障碍物mo的情况下可能给车辆100的行进带来影响的对象地点pb是以车辆100的行驶车道上的、移动障碍物mo的突然出现路径r2与车辆100的行进路径r1的交点为基准的地点。在图17所示的例子中，对象地点pb被设定在作为车辆100的行进路径r1的行驶车道的道路宽度方向的中央位置。但是，并不限定于这样的结构，对象地点pb也可以以突然出现路径r2与行进路径r1的交点为基准来设定，例如，也可以设定在作为车辆100的行进路径r1的行驶车道的道路宽度方向的左右任意一侧。

在本实施方式中，车辆驾驶辅助系统10根据由判定处理部23(参照图14)判定出的死角区域ab的大小，使提醒图像mc变化。在本实施方式中，提醒图像mc与上述第一实施方式相同，具有对象地点pb和从该对象地点pb向周围扩展的显示区域ac。

图18示出比图16靠后的时刻(例如几秒后)。图19示出在与图18相同的实际风景上重叠有提醒图像mc的例子。即，图18以及图19示出比图16以及图17靠后的时刻(例如几秒后)。

如图18所示，在比图16所示的状态靠后的状态下，由于车辆100进一步靠近对象道路rt，而可见区域a2增大，并且不可见区域a1变小。因此，判定为在图18所示的状态下，与图16所示的状态相比死角区域ab变小(发生变化)。而且，如图19所示，车辆驾驶辅助系统10将提醒图像mc显示为比图18所示的状态小。即在本实施方式中，车辆驾驶辅助系统10随着由判定处理部23判定出的死角区域ab变小，减小提醒图像mc。换言之，车辆驾驶辅助系统10随着由判定处理部23判定出的死角区域ab增大，增大提醒图像mc。

根据在以上的第一实施方式以及第二实施方式中说明的车辆驾驶辅助系统10(包括车辆驾驶辅助方法以及车辆驾驶辅助程序)，由于与因前方障碍物b产生的从车辆100看的死角区域ab对应地、与实际风景重叠地显示提醒图像mc，所以例如能够关于从死角突然出现行人、自行车、或者其他车辆等移动障碍物mo的可能性，对车辆100的驾驶员适当地进行提醒。

〔其他实施方式〕

接下来，对车辆驾驶辅助系统、车辆驾驶辅助方法、或者车辆驾驶程序的其他的实施方式进行说明。

(1)在上述的各实施方式中，对显示区域ac的大小根据死角区域ab的大小而变化的例子进行了说明。但是，并不限定于这样的例子，也可以不论死角区域ab的大小如何，将显示区域ac的大小设为恒定。另外，例如，虽然根据由前方障碍物b的大小引起的死角区域ab的大小使显示区域ac的大小不同，但也可以不根据按照车辆100与对象地点pb的相对位置关系变化的死角区域ab的大小而使显示区域ac的大小不同，而设为恒定。

(2)在上述第一实施方式中，对提醒图像mc以阶段性地表示唤起注意度x的方式被显示的例子进行了说明。但是，并不限定于这样的例子，提醒图像mc也可以以连续不同地表示唤起注意度x的方式被显示。例如，在通过色彩表示唤起注意度x的情况下，也可以是该唤起注意度x通过灰度等被连续地表示的方式。

(3)在上述的第一实施方式中，作为提醒图像mc的显示方式根据车辆100所行驶的道路环境而不同的例子，对随着从死角区域ab的移动障碍物mo的突然出现的可能性升高，唤起注意度x升高的结构进行了说明。但是，并不限定于这样的例子，也可以为根据道路环境，与唤起注意度x无关地、变更色彩、图案、形状等的结构。例如，也可以为通过将道路环境分类为市区、街市、郊外、汽车专用道路这4种，并如市区为红色类、街市为蓝色类等根据道路环境使色彩的系统不同，使车辆100的驾驶员意识自身行驶中的环境的结构。另外，道路环境的分类也并不限定于这样的方式，例如，也可以根据基于地图信息的交叉点、转弯处的多少、或者基于由相机拍摄的拍摄信息的障碍物的多少等对道路环境进行分类。另外，也可以为不是使提醒图像mc根据道路环境而不同的显示方式。

(4)在上述第一实施方式中，对在前方障碍物b的大小在预先设定的阈值t以下的情况下，不显示提醒图像mc的例子进行了说明。但是，并不限定于这样的例子，也可以与由前置相机1识别出的全部的前方障碍物b对应地显示提醒图像mc。

(5)在上述第一实施方式中，对除了提醒图像mc以外，还与实际风景重叠地显示推荐路径的推荐路径图像mr，其中，上述推荐路径表示对车辆100推荐的行进路径的例子进行了说明。但是，也可以不显示推荐路径图像mr，而仅与实际风景重叠地显示提醒图像mc。或者，也可以即使显示推荐路径图像mr的情况下，也显示不绕过死角区域ab的对象地点pb，而沿着道路前进的推荐路径。

(6)在上述的各实施方式中，以提醒图像mc的显示区域ac为将对象地点pb作为中心的圆形的情况为例进行了说明，但显示区域ac的形状并不限定于此。例如，也可以将显示区域ac的形状设为具有沿着车辆100的行进方向的长轴的椭圆形状、具有沿着与车辆100的行进方向正交的方向的长轴的椭圆形状。或者，也可以将显示区域ac的形状设为矩形、三角形、六边形等多边形。

(7)在上述的各实施方式中，主要对将提醒图像mc的显示区域ac设为沿着地面的平面的形状的结构进行了说明，但显示区域ac的形状并不限定于此。例如，也可以将显示区域ac设为在高度方向上也具有宽度的立体的形状。作为这样的显示区域ac的形状，例如，除了上述的山字形以外，也可以为圆柱状、多棱柱状等。

(8)在上述的第二实施方式中，对在判定死角区域ab时作为判定基准的判定区域aj被设定在对象道路rt上的有限的范围内的例子进行了说明。但是，并不限定于这样的例子，判定区域aj也可以遍及路面区域的整体来设定。在该情况下，在判定区域aj的范围内，基于第一区域信息和第二区域信息，提取不可见区域a1和可见区域a2。此外，在该情况下，可见区域a2所占据的比例比不可见区域a1所占据的比例充分大，但死角区域ab的位置、大小的判定能够基于可见区域a2和不可见区域a1的比率随时间的变化来进行。

(9)此外，在上述各实施方式中公开的结构只要不产生矛盾，也能够与在其它实施方式中公开的结构组合来应用。关于其它的结构，在本说明书中公开的实施方式在所有的点仅是例示。因此，能够在不脱离本公开的主旨的范围内，适当地进行各种改变。

〔上述实施方式的概要〕

以下，对在上述中说明的车辆驾驶辅助系统、车辆驾驶辅助方法、以及车辆驾驶辅助程序的概要进行说明。

车辆驾驶辅助系统(10)具备：显示部(5)，与实际风景重叠地显示提醒图像(mc)；以及

判定死角区域(ab)的死角区域判定部(20)，上述死角区域(ab)是由于存在于车辆(100)的行进方向前方侧的前方障碍物(b)造成从该车辆(100)的驾驶员看成为死角的区域，

上述显示部(5)与对象地点(pb)重叠地显示上述提醒图像(mc)，上述对象地点(pb)是在存在从上述死角区域(ab)突然出现的移动障碍物(mo)的情况下可能给上述车辆(100)的行进带来影响的地点。

根据本结构，由于与因前方障碍物(b)产生的从车辆(100)看的死角区域(ab)对应地、与实际风景重叠地显示提醒图像(mc)，所以例如关于从死角突然出现行人、自行车、或者其他车辆等移动障碍物(mo)的可能性，能够对车辆(100)的驾驶员适当地进行提醒。

在这里，优选上述对象地点(pb)是上述车辆(100)的行驶车道上的、以上述移动障碍物(mo)的突然出现路径(r2)与上述车辆(100)的行进路径(r1)的交点为基准的地点。

根据本结构，将给车辆(100)的行进带来影响的可能性较高的地点容易地设定为对象地点(pb)。因此，通过与这样的对象地点(pb)重叠地显示提醒图像(mc)，能够适当地唤起驾驶员注意。

另外，优选上述提醒图像(mc)是具有包括上述对象地点(pb)的区域的图像，上述提醒图像(mc)至少被显示在上述车辆(100)的行进方向前方的上述车辆(100)的行驶车道内。

在车辆(100)的行进方向前方的行驶车道内存在移动障碍物(mo)的情况下，容易给车辆(100)的行进带来影响。根据本结构，由于在那样的行驶车道内显示具有包括对象地点(pb)的区域的提醒图像(mc)，所以能够对车辆(100)的驾驶员适当地进行提醒。

另外，优选随着上述死角区域(ab)变小，减小上述提醒图像(mc)相对于上述实际风景的显示区域(ac)。

根据本结构，与因前方障碍物(b)而产生的从车辆(100)看的死角区域(ab)的大小对应地、若死角区域(ab)较大则提醒图像(mc)的显示区域(ac)被较大地显示，若死角区域(ab)较小则提醒图像(mc)的显示区域(ac)被较小地显示。因此，能够与因前方障碍物(b)而产生的从车辆(100)看的死角区域(ab)的大小对应地、对车辆(100)的驾驶员适当地进行提醒。

另外，优选随着上述车辆(100)靠近上述死角区域(ab)，减小上述提醒图像(mc)相对于上述实际风景的显示区域(ac)。

根据本结构，车辆(100)越靠近死角区域(ab)而死角区域(ab)越小，越减小提醒图像(mc)的显示区域(ac)。相反，车辆(100)越远离死角区域(ab)而死角区域(ab)增大，越增大提醒图像(mc)的显示区域(ac)。即根据本结构，由于能够将车辆(100)与死角区域(ab)的距离作为基准决定提醒图像(mc)的显示区域(ac)的大小，所以能够相对容易地实现使提醒图像(mc)的显示区域(ac)的大小可变的结构。另外，由于越靠近死角区域(ab)驾驶员的可视性越高，所以在那样的情况下通过减小提醒图像(mc)的显示区域(ac)，能够使驾驶员很难感觉厌烦。

另外，上述车辆驾驶辅助系统还具备拍摄部(1)，上述拍摄部(1)对上述车辆(100)的行进方向前方侧进行拍摄，

上述死角区域判定部(20)具备：

第一区域信息获取部(21)，将形成上述死角区域(ab)的道路作为对象道路(rt)，获取表示不存在上述前方障碍物(b)的情况下的上述对象道路(rt)的理想的路面区域的信息、亦即第一区域信息；

第二区域信息获取部(22)，获取由上述拍摄部(1)拍摄到的图像信息所包括的表示上述对象道路(rt)的路面区域的信息、亦即第二区域信息；以及

判定处理部(23)，基于上述第一区域信息和上述第二区域信息来判定上述死角区域(ab)的位置以及大小。

由于死角区域(ab)对于驾驶员来说是看不到的区域，所以通常，很难适当地判定死角区域(ab)的大小等。根据本结构，通过在该死角区域(ab)的判定中，利用对象道路(rt)的理想的路面区域和由拍摄部(1)实际拍摄到的对象道路(rt)的路面区域，能够适当地判定死角区域(ab)的位置以及大小。

另外，优选根据由上述判定处理部(23)判定出的上述死角区域(ab)的大小，使上述提醒图像(mc)变化。

根据本结构，由于提醒图像(mc)根据死角区域(ab)的大小而变化，所以能够根据该提醒图像(mc)的变化，使唤起驾驶员注意的程度变化。

另外，优选上述提醒图像(mc)具有从上述死角区域(ab)的产生基点(pb)向周围扩展的显示区域(ac)。

根据本结构，能够对车辆(100)的驾驶员适当地进行对死角区域(ab)的产生基点(pb)及其周围的提醒。

另外，优选上述死角区域判定部(20)根据以上述死角区域(ab)的产生基点(pb)为中心从上述驾驶员观察向上述前方障碍物(b)的后方扩展的上述死角区域(ab)的俯视时的角度，判定上述死角区域(ab)的大小。

根据本结构，能够根据实际情况适当地确定死角区域(ab)的大小。由此，根据死角区域(ab)的大小使显示区域(ac)的大小变化变得相对容易。

另外，优选上述提醒图像(mc)以阶段性地表示唤起注意度(x)的方式被显示，上述唤起注意度(x)表示唤起对上述车辆(100)注意的程度。

例如，由于在驾驶员的可视觉确认的范围内的距离死角区域(ab)的产生基点(pb)较近的位置，为了对行人等移动障碍物(mo)的紧急突然出现作出反应允许的反应时间较短，所以唤起注意的必要性升高。另一方面，例如，由于在距离死角区域(ab)的产生基点(pb)较远的位置，上述的反应时间变长，所以唤起注意的必要性相对变低。根据本结构，由于阶段性地表示唤起注意度(x)，该唤起注意度(x)表示唤起对车辆(100)注意的程度，所以能够对驾驶员进行与必要性的高低相应的适当的提醒。

另外，优选上述提醒图像(mc)的显示方式根据上述车辆(100)行驶的道路环境而不同。

根据车辆(100)所行驶的道路环境，而从死角区域(ab)突然出现行人等移动障碍物(mo)的可能性不同。例如在汽车专用道等突然出现行人等移动障碍物(mo)的可能性较低的道路环境中，若提高唤起驾驶员注意的程度、频度等，则会使驾驶员感觉厌烦。另一方面，例如，在市区等突然出现行人等移动障碍物(mo)的可能性较高的道路环境中，在多数情况下提高唤起对驾驶员注意的程度、频度等会很适当。根据本结构，由于根据车辆(100)所行驶的道路环境使提醒图像(mc)的显示方式不同，所以能够对车辆(100)的驾驶员更加适当地进行提醒。

另外，优选在上述前方障碍物(b)的大小在预先设定的阈值(t)以下的情况下，上述显示部(5)不显示上述提醒图像(mc)。

根据前方障碍物(b)的大小，存在越不必考虑隐藏于该死角区域(ab)的行人等移动障碍物(mo)的存在，因该前方障碍物(b)而产生的死角区域(ab)的大小越小的情况。在这样的情况下，若还是与实际风景重叠地显示提醒图像(mc)，则会使驾驶员感觉厌烦。根据本结构，由于能够仅针对应显示提醒图像(mc)的大小的前方障碍物(b)显示提醒图像(mc)，所以能够对车辆(100)的驾驶员更加适当地进行提醒。

另外，优选上述显示部(5)进一步与上述实际风景重叠地显示推荐路径图像(mr)，上述推荐路径图像(mr)表示对上述车辆(100)推荐的行进路径、亦即推荐路径，

将上述推荐路径图像(mr)显示为绕过上述对象地点(pb)。

根据本结构，对于由前方障碍物(b)产生的从车辆(100)看的死角区域(ab)，能够适当地唤起驾驶员注意，并且能够对驾驶员提示绕过从死角区域(ab)突然出现行人等移动障碍物(b)的可能性较高的地点来行驶的推荐路径。由此，能够向驾驶员提供有利于车辆(100)的安全驾驶的信息。

上述车辆驾驶辅助系统的各种技术特征也能够应用于车辆驾驶辅助方法、车辆驾驶辅助程序。例如，车辆驾驶辅助方法能够为具备上述车辆驾驶辅助系统的特征的方法。另外，车辆驾驶辅助程序能够使计算机实现与上述的车辆驾驶辅助系统的特征对应的功能。当然，这些车辆驾驶辅助方法以及车辆驾驶辅助程序也能够起到上述车辆驾驶辅助系统的作用效果。进一步，也能够将作为车辆驾驶辅助系统的优选的方式例示出的各种附加的特征编入这些车辆驾驶辅助方法、车辆驾驶辅助程序，该方法以及该程序也能够起到与各个附加特征对应的作用效果。

这样的车辆驾驶辅助方法具有：通过判定部判定死角区域(ab)的死角区域判定步骤(#4)，上述死角区域(ab)是由于存在于车辆(100)的行进方向前方侧的前方障碍物(b)造成从该车辆(100)的驾驶员看成为死角的区域；以及

提醒图像显示步骤(#6)，按照与对象地点(pb)重叠地显示的方式，使提醒图像(mc)与实际风景重叠地显示于显示部(5)，上述对象地点(pb)是在存在从上述死角区域(ab)突然出现的移动障碍物(mo)的情况下可能给上述车辆(100)的行进带来影响的地点。

另外，这样的车辆驾驶辅助程序使计算机实现如下功能：判定死角区域(ab)的死角区域判定功能(#4)，上述死角区域(ab)是由于存在于车辆(100)的行进方向前方侧的前方障碍物(b)造成从该车辆(100)的驾驶员看成为死角的区域；以及

提醒图像显示功能(#6)，按照与对象地点(pb)重叠地显示的方式，使提醒图像(mc)与实际风景重叠地显示于显示部(5)，上述对象地点(pb)是在存在从上述死角区域(ab)突然出现的移动障碍物(mo)的情况下可能给上述车辆(100)的行进带来影响的地点。

产业上的可利用性

本发明的技术能够利用于车辆驾驶辅助系统、车辆驾驶辅助方法、以及车辆驾驶辅助程序。

附图标记说明

10…车辆驾驶辅助系统；100…车辆；1…前置相机(拍摄部)；20…死角区域判定部；21…第一区域信息获取部；22…第二区域信息获取部；23…判定处理部；5…显示装置(显示部)；51…平视显示器；52…监视器；mc…提醒图像；mr…推荐路径图像；ab…死角区域；ac…显示区域；a1…不可见区域；a2…可见区域；b…前方障碍物；pb…对象地点；r1…行进路径；r2…突然出现路径；rt…对象道路；t…阈值；x…唤起注意度。