JP2007171154A - Device for assisting driving - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To conduct proper support, while taking a personal characteristic of a driver into consideration, in a specified situation, such as curved road, high level top, light and dark conditions, and descending, branching/joining points in an express way. <P>SOLUTION: Sense of strain and weak point, when traveling on a certain specified curved road, for example, are different from driver to driver, and are different for each curved road a certain specified driver. The curved road of a high strain degree, unstable in a driving operation, is determined as the curved road weak in the driver, in each travel of the driver in the curved road, so as to store the degree of strain (biological information), road structure, environmental information (curve road information, view field information), and travel conditions/driving operation situations, as the weak curved road data. When a curved road is approached, whether the curved road is a curved road similar to the stored weak curved road is decided, and an alarm is issued, to assist the driving operation and to control a vehicle. <P>COPYRIGHT: (C)2007,JPO&INPIT

Description

本発明は、運転支援装置に係り、例えば、曲路(カーブ)、高架頂上、明暗条件、高速の下りや分岐・合流地点等の特定状況における運転の支援に関する。   The present invention relates to a driving support device, for example, driving support in specific situations such as a curved road (curve), an elevated top, a light / dark condition, a high-speed descent, a branching / merging point, and the like.

道路条件や走行条件により曲路(カーブ)を走行する際に警告を行う技術が種々提案されている。
例えば、特許文献1では、現在の走行速度(車速)で走行前方にあるカーブに進入したときに、そのカーブを安全に通過できない状態を判定すると、車両の運転者に警告を発する技術について提案されている。
また、特許文献2では、車両の走行前方にあるカーブに対し安全に通過できない状態を判定すると、車両の運転者に警告を発する車両用カーブ走行警告装置において、運転者に不快感を与えないような警告とするために、車両が減速状態にあるとき警告の発生を緩和させ、また警告音の発生中に車両が安全な走行状態に移行したとき直ちに警告音の発生を停止させ、さらに警告レベルが前回の警告レベルと同じであるとき同一内容の警告の発生を行わないようにする、という技術が提案されている。
特開平7−121800号 特開平11−316899号
Various techniques for giving a warning when traveling on a curved road (curve) depending on road conditions or traveling conditions have been proposed.
For example, Patent Document 1 proposes a technique for issuing a warning to a vehicle driver when it is determined that the vehicle cannot safely pass the curve when entering a curve ahead of the vehicle at the current vehicle speed (vehicle speed). ing.
Further, in Patent Document 2, when it is determined that the vehicle cannot pass safely with respect to a curve ahead of the vehicle traveling, the vehicle curve traveling warning device that issues a warning to the vehicle driver does not cause the driver to feel uncomfortable. In order to make a safe warning, the warning is eased when the vehicle is in a deceleration state, and when the vehicle shifts to a safe driving state while the warning sound is A technique has been proposed in which warnings having the same content are not generated when the warning level is the same as the previous warning level.
JP-A-7-121800 JP-A-11-316899

しかし、特許文献1、2記載技術では、予め決められた道路条件や走行条件を満たした場合に警告を行うようになっている。すなわち、警告や運転支援について、運転者の個人特性を考慮した条件を判断していない。
このため、運転者にとって、カーブに対する不要な警告を行ってしまう可能性がある。また、運転者にとって、そのときに必要な車両制御であるかどうかあいまいであった。
であるにもかかわらず、不要な運転支援を行う可能性がある。
このような運転者に対する運転支援の不都合は、カーブ以外にも、例えば、高架頂上、明るさに関する悪条件地点、高速道路の下り坂、高速道路の分岐・合流地点等の各種の特定状況(特定地点)に対しても該当する。
However, in the techniques described in Patent Documents 1 and 2, a warning is issued when a predetermined road condition or traveling condition is satisfied. In other words, conditions regarding driver's personal characteristics are not determined for warnings and driving assistance.
For this reason, there is a possibility that an unnecessary warning for the curve is given to the driver. In addition, it is ambiguous for the driver whether the vehicle control is necessary at that time.
Nevertheless, unnecessary driving assistance may be provided.
Such inconveniences of driving assistance to drivers include various specific situations (specifications such as the top of an elevated bridge, bad conditions related to brightness, downhills on highways, branching / merging points on highways, etc.) This also applies to (point).

そこで本発明は、苦手箇所に対して運転者の個人特性を考慮した、より適切な支援を行うことが可能な運転支援装置を提供することを目的とする。   Therefore, an object of the present invention is to provide a driving support device capable of providing more appropriate support in consideration of a driver's personal characteristics with respect to a weak point.

(1)請求項1に記載した発明では、運転者の生体情報を取得する生体情報取得手段と、前方に存在する、所定状況に合致する特定地点を検出する特定地点検出手段と、前記生体情報に基づいて、前記検出した特定地点に対する運転支援を行う運転支援手段と、を運転支援装置に具備させて前記目的を達成する。
(2)請求項2に記載した発明では、請求項1に記載の運転支援装置において、前記運転支援手段は、前記生体情報に基づいて、前記検出した特定地点が運転者にとって運転操作が苦手な地点か否かを判断する苦手地点判断手段を備え、前記苦手地点と判断された場合に、該苦手地点に対して運転支援を行う、ことを特徴とする請求項1に記載の運転支援装置。
(3)請求項3に記載した発明では、請求項1又は請求項2に岸の運転支援装置において、少なくとも車速を検出する車両情報検出手段、を更に備え、前記運転支援手段は、該車速に基づいて運転支援を行い、前記生体情報に基づいて該運転支援の車速の閾値を変更する、ことを特徴とする。
(4)請求項4に記載した発明では、所定状況に合致する特定地点を走行中であることを検出する合致地点走行検出手段と、前記特定地点の走行中における運転者の生体情報を取得する生体情報取得手段と、前記取得した生体情報を使用して前記特定地点が運転者にとって苦手な苦手地点か否かを判定する第1の苦手地点判定手段と、前記第1の苦手地点判定手段で判定された苦手地点に関する情報を苦手地点情報として記憶する苦手地点記憶手段と、車両前方に存在する特定地点を検出する特定地点検出手段と、前記検出した特定地点に関する情報と前記記憶された苦手地点に関する情報とを比較し、前記検出した特定地点が苦手地点に該当するか否かを判定する第2の苦手地点判定手段と、前記第2の苦手地点判定手段で、苦手地点と判定された特定地点に対して運転支援を行う運転支援手段と、を運転支援装置に具備させて前記目的を達成する。
(5)請求項5に記載した発明では、請求項4に記載の運転支援装置において、前記苦手地点記憶手段は、前記第1の苦手地点判定手段で判定された苦手地点の少なくとも道路形状を記憶し、前記第2の苦手地点判定手段は、前記記憶した苦手地点の道路形状と前記特定地点の道路形状を比較することで苦手地点に該当するか否かを判定する、ことを特徴とする。
(6)請求項6に記載した発明では、請求項1から請求項5のうちのいずれか1の請求項に記載の運転支援装置において、前記特定地点は、カーブ、高架頂上、明るさに関する悪条件地点、高速道路の下り坂、高速道路の分岐・合流地点であることを特徴とする。
(7)請求項7に記載した発明では、請求項1から請求項6のうちのいずれか1の請求項に記載の運転支援装置において、前記運転支援手段は、前記苦手地点の手前で、前方に苦手地点が存在することを警告する、ことを特徴とする。
(8)請求項8に記載した発明では、請求項1から請求項7のうちのいずれか1の請求項に記載の運転支援装置において、前記運転支援手段は、警告、運転操作の補助、車両制御のうちの少なくとも1つを行うことを特徴とする。
(9)請求項9に記載した発明では、請求項8に記載の運転支援装置において、前記運転操作の補助、又は車両制御は、判定された苦手地点の走行中に行う、ことを特徴とする。
(10)請求項10に記載した発明では、請求項4から請求項9のうちのいずれか1の請求項に記載の運転支援装置において、苦手地点の走行中における車両操作情報を取得する車両操作情報取得手段、を更に備え、前記第1及び第2の苦手地点判定手段は、前記車両操作情報取得手段で取得した車両操作情報を含めて判定し、前記苦手地点記憶手段は、前記苦手地点の判定に使用された車両操作情報を苦手地点に関する情報に含めて記憶する、ことを特徴とする。
(11)請求項11に記載した発明では、請求項4から請求項10のうちのいずれか1の請求項に記載の運転支援装置において、車両前方の視界度を判定する視界度判定手段を備え、前記苦手地点記憶手段は、前記苦手地点の判定の際に判定した視界度を苦手地点に関する情報に含めて記憶し、前記第2の苦手地点判定手段は、前記車両操作情報取得手段で取得した車両操作情報を含めて判定する、ことを特徴とする。
(12)請求項12に記載した発明では、請求項1、請求項2、又は請求項4に記載の運転支援装置において、前記特定地点検出手段は、前記特定地点としてカーブを検出し、少なくとも車速を検出する車両情報検出手段、をさらに備え、前記運転支援手段は、該車速及び前記カーブ検出手段で検出されたカーブの曲率に基づいて、少なくともカーブに対する警告を行い、運転支援を行うか否かを判断するための車速、曲率の閾値を前記生体情報に基づいて変更する、ことを特徴とする。
(1) In the invention described in claim 1, biometric information acquisition means for acquiring biometric information of the driver, specific point detection means for detecting a specific point that exists in front and matches a predetermined situation, and the biometric information Based on the above, the driving support device that performs driving support for the detected specific point is provided in the driving support device to achieve the object.
(2) In the invention described in claim 2, in the driving support device according to claim 1, the driving support means is based on the biological information, and the detected specific point is difficult for the driver to drive. The driving support device according to claim 1, further comprising: a weak point determination unit that determines whether or not the point is a point, and driving support for the weak point when it is determined that the point is not good.
(3) In the invention described in claim 3, in the shore driving support apparatus according to claim 1 or 2, further comprising vehicle information detecting means for detecting at least the vehicle speed, wherein the driving support means Driving assistance is performed based on the vehicle information, and the vehicle speed threshold value of the driving assistance is changed based on the biological information.
(4) In the invention described in claim 4, the matching point traveling detection means for detecting that the vehicle is traveling at a specific point that matches a predetermined situation, and the driver's biological information while traveling at the specific point is acquired. Biometric information acquisition means, first weak point determination means for determining whether or not the specific point is not good for the driver using the acquired biometric information, and the first weak point determination means Weak point storage means for storing information on the determined poor point as weak point information, specific point detection means for detecting a specific point existing in front of the vehicle, information on the detected specific point, and the stored weak point And the second weak point determination means for determining whether or not the detected specific point corresponds to a weak point, and the second weak point determination means, Has been the driving support means for performing a driving support for a particular point, it is provided in the driving support device to achieve the purpose.
(5) In the invention described in claim 5, in the driving support apparatus according to claim 4, the weak point storage unit stores at least a road shape of the poor point determined by the first weak point determination unit. The second weak point determination means determines whether or not the weak point corresponds to the stored point by comparing the stored road shape of the weak point with the road shape of the specific point.
(6) In the invention described in claim 6, in the driving support device according to any one of claims 1 to 5, the specific point is a curve, an overhead peak, or a bad brightness. It is characterized by being a conditional point, a downhill on an expressway, and a junction / junction point on an expressway.
(7) In the invention described in claim 7, in the driving support device according to any one of claims 1 to 6, the driving support means is located in front of the weak point and forward It warns that there is a weak point.
(8) In the invention described in claim 8, in the driving support apparatus according to any one of claims 1 to 7, the driving support means includes a warning, driving operation assistance, vehicle It is characterized by performing at least one of the controls.
(9) In the invention described in claim 9, in the driving support device according to claim 8, the driving operation assistance or vehicle control is performed during traveling at the determined poor point. .
(10) In the invention described in claim 10, in the driving support device according to any one of claims 4 to 9, the vehicle operation for acquiring the vehicle operation information while traveling at the weak point Information acquisition means, wherein the first and second weak point determination means include vehicle operation information acquired by the vehicle operation information acquisition means, and the weak point storage means The vehicle operation information used for the determination is included in the information regarding the weak point and stored.
(11) In the invention described in claim 11, in the driving support device according to any one of claims 4 to 10, a visibility degree determination means for determining a visibility degree in front of the vehicle is provided. The weak point storage means stores the visibility determined at the time of determination of the poor point in the information about the weak point, and the second weak point determination means is acquired by the vehicle operation information acquisition means. It is characterized by determining including vehicle operation information.
(12) In the invention described in claim 12, in the driving support apparatus according to claim 1, claim 2, or claim 4, the specific point detecting means detects a curve as the specific point, and at least the vehicle speed. Vehicle information detection means for detecting whether or not the driving support means warns at least a curve based on the vehicle speed and the curvature of the curve detected by the curve detection means, and whether or not to provide driving support. The vehicle speed and the curvature threshold for judging the above are changed based on the biological information.

請求項1に記載した発明によれば、運転者の個人特性として取得した生体情報に基づいて、苦手地点に対する運転支援を行うので、より適切な支援を行うことができる。
請求項3に記載した発明によれば、生体情報を使用して特定地点が運転者にとって苦手か否かを判定して苦手地点に関する情報として記憶し、車両前方に存在する特定地点が苦手地点に該当するか否かを記憶した苦手地点に関する情報から判断し、苦手地点と判定された特定地点に対して運転支援を行う、ようにしたので、苦手地点に対して運転者の個人特性を考慮した、より適切な支援を行うことができる。
According to the first aspect of the present invention, since driving assistance for a weak point is performed based on the biological information acquired as the personal characteristics of the driver, more appropriate assistance can be performed.
According to the invention described in claim 3, it is determined whether or not the specific point is not good for the driver using the biological information, and is stored as information regarding the poor point, and the specific point existing in front of the vehicle is the weak point. Judgment is made from information on weak points that memorize whether it is applicable, and driving assistance is provided for specific points that are determined to be weak points. , Can provide more appropriate support.

以下、本発明のナビゲーション装置における好適な実施の形態について、図1から図9を参照して詳細に説明する。
(1)実施形態の概要
ある特定のカーブを走行する場合に感ずる緊張感や苦手意識は各運転者毎に異なり、また特定の運転者にとっても、カーブ毎に異なるものである。
そこで、運転者がカーブを走行する毎に、緊張度が高くかつ運転操作が不安定であったカーブをその運転者の苦手カーブとして判定し、そのカーブを走行した際の緊張度(生体情報)、走行したカーブの道路構造、環境情報(カーブ情報、視界情報)、走行状態・運転操作状況を苦手カーブデータとして記憶しておく。
そして、カーブに近づいた場合、記憶済みの苦手カーブと同様なカーブか否かを判断する。例えば、過去の緊張度や速度などの(記憶済みの)条件よりも現在の状況が同等以上である場合には、その条件に合わせて、カーブに進入する手前で事前に告知や警告をすることで進入速度を低下させるなどの判断を促す。また過去の条件よりも低い場合は告知や警告を行わないことで煩わしくない運転者支援を行う。
さらに、過去の緊張度や速度などの条件よりも現在の状況が同等以上の場合で、告知や警告を無視してカーブに進入した場合には、過去の不安定な運転操作(急ハンドル、急ブレーキなど)を安定化させるように補助する(ハンドル操舵負荷を加える、自動減速など)ように運転操作支援や制御を行う。
Hereinafter, a preferred embodiment of the navigation device of the present invention will be described in detail with reference to FIGS.
(1) Outline of Embodiment The feeling of tension and weakness that are felt when traveling on a specific curve are different for each driver, and also for a specific driver, for each curve.
Therefore, every time the driver travels the curve, the curve having high tension and unstable driving operation is determined as the weak curve of the driver, and the tension (biological information) when traveling the curve The road structure of the curve that has traveled, the environment information (curve information, visibility information), the running state / driving operation status are stored as weak curve data.
When approaching the curve, it is determined whether or not the curve is similar to the memorized weak curve. For example, if the current situation is more than or equal to (memorized) conditions such as past tension and speed, a notification or warning will be given in advance before entering the curve according to the conditions. Urge the user to make a decision such as reducing the entry speed. If the conditions are lower than the past conditions, driver assistance that is not bothered by not giving notice or warning is performed.
In addition, if the current situation is equal to or greater than the past conditions such as tension and speed, and if you enter the curve ignoring notifications and warnings, the past unstable driving operations (steep steering, The driving operation support and control are performed so as to assist (such as applying a steering wheel load, automatic deceleration) to stabilize the brake.

このように、あらかじめその運転者の苦手カーブを特定して苦手カーブデータを記憶しておき、この苦手カーブデータと比較して苦手カーブと判定されるカーブを走行するに際して警告や車両制御を行うことで、その人に合わせたより正確な運転者支援ができるようになる。   In this way, the driver's weak curve is specified in advance and the poor curve data is stored in advance, and warning and vehicle control are performed when traveling on a curve that is determined to be a poor curve compared to this poor curve data Thus, more accurate driver assistance tailored to that person will be possible.

(2)実施形態の詳細
図1は、本実施形態における運転支援装置の構成を表したものである。
この図1に示すように、運転支援装置は、各種プログラムやデータに従って運転支援装置全体を制御するECU(電子制御装置)10を備えており、ECU10には現在位置検出装置11、生体情報取得装置12、環境情報取得装置13、車両情報取得装置14、画像入力装置15、データ記憶部16、プログラム記憶部17、入力装置18、音声出力装置19、表示装置20、車両制御装置21、通信装置22が接続されている。
(2) Details of Embodiment FIG. 1 shows a configuration of a driving support apparatus according to this embodiment.
As shown in FIG. 1, the driving support device includes an ECU (electronic control device) 10 that controls the entire driving support device according to various programs and data. The ECU 10 includes a current position detection device 11 and a biological information acquisition device. 12, environment information acquisition device 13, vehicle information acquisition device 14, image input device 15, data storage unit 16, program storage unit 17, input device 18, voice output device 19, display device 20, vehicle control device 21, communication device 22 Is connected.

現在位置検出装置11は、運転支援装置が搭載される車両の現在位置(緯度、経度からなる絶対座標値)を検出するためのものであり、人工衛星を利用して車両の位置を測定するGPS(Global Positioning Systems)受信装置を備えている。
なお、現在位置検出装置11は、GPS受信装置による現在位置検出を補足する装置として、地磁気を検出して車両の方位を求める地磁気センサ、ジャイロセンサ、車速センサ等を備えるようにしてもよい。ジャイロセンサと車速センサについては、後述する車両情報取得装置14の車速センサ144、ジャイロセンサ145と兼用するようにしても、別個備えるようにしてもよい。
The current position detection device 11 is for detecting the current position (absolute coordinate value composed of latitude and longitude) of the vehicle on which the driving support device is mounted, and is a GPS that measures the position of the vehicle using an artificial satellite. (Global Positioning Systems) receiving device.
Note that the current position detection device 11 may include a geomagnetic sensor, a gyro sensor, a vehicle speed sensor, and the like that detect the geomagnetism and determine the direction of the vehicle as a device that supplements the current position detection by the GPS receiver. The gyro sensor and the vehicle speed sensor may be shared with the vehicle speed sensor 144 and the gyro sensor 145 of the vehicle information acquisition device 14 to be described later, or may be provided separately.

生体情報取得装置12は、運転者の生体情報を取得するセンサとして、心拍センサ121と、発汗センサ122を備えている。
車両が走行を開始すると、所定時間間隔で心拍数と発汗量を検出してECU10に供給するようになっている。
The biological information acquisition device 12 includes a heart rate sensor 121 and a sweat sensor 122 as sensors for acquiring the driver's biological information.
When the vehicle starts running, the heart rate and the amount of sweat are detected at predetermined time intervals and supplied to the ECU 10.

心拍センサ121は、運転者の心拍数を検出するセンサで、運転者の脈拍数から心拍数を検出する。本実施形態における心拍センサ121は、ステアリングに配置された電極により、運転中の運転者の手から心拍信号を採取することで心拍数を検出するようになっている。なお、心拍センサ121は、専用のセンサを手首等の運転者の身体に配置するようにしてもよい。   The heart rate sensor 121 is a sensor that detects the heart rate of the driver, and detects the heart rate from the pulse rate of the driver. The heart rate sensor 121 according to the present embodiment detects a heart rate by collecting a heart rate signal from the hand of a driver who is driving by an electrode disposed on a steering wheel. The heart rate sensor 121 may be provided with a dedicated sensor on the driver's body such as a wrist.

発汗センサ122は、ステアリングに配置され、発汗状態によって流れる電流値の変化から発汗状態を検出する。   The perspiration sensor 122 is disposed on the steering and detects the perspiration state from the change in the current value that flows depending on the perspiration state.

環境情報取得装置13は、車間距離・相対速度測定装置131と、画像処理装置132を備えている。
車間距離・相対速度測定装置131は、車両前方、後方に配置されたミリ波レーダやレーザレーダ等で構成され、前方車両との車間距離や相対速度、後方車両との車間距離や相対速度が検出されるとともに、対向車の有無が判断される。
画像処理装置132は、後述する画像入力装置15で撮像された車外画像の画像処理を行い、前方の視界(雨、雪、霧等の天候、及び、車両前方に存在するカーブの見通しの良さ(視界を遮る障害物))の検出を行うようになっている。
The environmental information acquisition device 13 includes an inter-vehicle distance / relative speed measurement device 131 and an image processing device 132.
The inter-vehicle distance / relative speed measuring device 131 includes millimeter wave radars, laser radars, and the like arranged in front and rear of the vehicle, and detects inter-vehicle distances and relative speeds with the preceding vehicle and inter-vehicle distances and relative speeds with the rear vehicle. At the same time, the presence or absence of an oncoming vehicle is determined.
The image processing device 132 performs image processing of the outside image captured by the image input device 15 described later, and the visibility of the front (the weather such as rain, snow, fog, etc., and the visibility of the curve existing in front of the vehicle ( Obstacles that block the field of vision)) are detected.

環境情報取得装置13は、現在の時刻を判断するためのセンサとして、時刻センサを備えている。
また、環境情報取得装置13は、天候を判断するためのセンサとして、画像処理装置132の画像処理による場合に加えて(又は代えて)、ワイパーの稼働状態を検出するワイパーセンサ、車幅灯のオン状態を検出する車幅灯センサ、ヘッドランプのオン状態を検出するヘッドランプセンサを備えている。
The environment information acquisition device 13 includes a time sensor as a sensor for determining the current time.
In addition to (or instead of) the image processing of the image processing device 132, the environment information acquisition device 13 is a sensor for determining the weather, a wiper sensor for detecting the operating state of the wiper, A vehicle width light sensor for detecting the on state and a head lamp sensor for detecting the on state of the headlamp are provided.

車両情報取得装置14は、ハンドルセンサ141、ブレーキセンサ142、アクセルセンサ143、車速センサ144、ジャイロセンサ145、その他のセンサを備えており、カーブ走行時の走行状態や運転操作状況を検出する。
ハンドルセンサ141は、ハンドルの操舵角、ハンドル操作量、ハンドル操作トルク、ハンドル操作状況を検出する。
ブレーキセンサ142は、ブレーキを踏み込む速度、ブレーキの踏力、ブレーキ操作状況を検出する。
アクセルセンサ143は、アクセルを踏み込む速度、アクセルの踏力等を検出する。
The vehicle information acquisition device 14 includes a handle sensor 141, a brake sensor 142, an accelerator sensor 143, a vehicle speed sensor 144, a gyro sensor 145, and other sensors, and detects a traveling state and a driving operation state during curve traveling.
The handle sensor 141 detects the steering angle of the handle, the handle operation amount, the handle operation torque, and the handle operation status.
The brake sensor 142 detects the speed at which the brake is depressed, the brake depression force, and the brake operation status.
The accelerator sensor 143 detects a speed at which the accelerator is depressed, an accelerator depression force, and the like.

車速センサ144は、車速を検出する。
ジャイロセンサ145は、車両の加速度を検出する。
The vehicle speed sensor 144 detects the vehicle speed.
The gyro sensor 145 detects the acceleration of the vehicle.

画像入力装置15は、車両前方に配置されたステレオカメラを備えている。
画像入力装置15で撮像した車外画像は、画像処理装置132に供給されて、視界度判定に使用される。
The image input device 15 includes a stereo camera disposed in front of the vehicle.
The vehicle exterior image captured by the image input device 15 is supplied to the image processing device 132 and used for visibility determination.

データ記憶部16と、プログラム記憶部17は、ROM、RAMの他、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ等の磁気記録媒体、メモリチップやICカード等の半導体記録媒体、CD−ROMやMO、PD(相変化書換型光ディスク)等の光学的に情報が読み取られる記録媒体、その他各種方法でデータやコンピュータプログラムが記録される記録媒体が含まれる。
記録媒体には、記録内容に応じて異なる媒体を使用するようにしてもよい。
The data storage unit 16 and the program storage unit 17 include a ROM, a RAM, a magnetic recording medium such as a flexible disk, a hard disk, and a magnetic tape, a semiconductor recording medium such as a memory chip and an IC card, a CD-ROM, an MO, a PD ( Recording medium on which information is optically read, such as a phase change rewritable optical disk), and other recording media on which data and computer programs are recorded by various methods.
Different recording media may be used depending on the recording contents.

データ記憶部16は、地図DB(データーベース)161、カーブ情報記憶メモリ162、生体情報記憶メモリ163、車両情報記憶メモリ164、視界情報記憶メモリ165、警告・車両制御判定データ166、カーブ見通し判定データ167等の本実施形態で使用される各種データ、その他のデータが格納されている。   The data storage unit 16 includes a map DB (data base) 161, a curve information storage memory 162, a biological information storage memory 163, a vehicle information storage memory 164, a visibility information storage memory 165, a warning / vehicle control determination data 166, and a curve visibility determination data. Various data used in the present embodiment such as 167 and other data are stored.

地図DB161は、地図情報、道路情報、カーブ情報等の各種地図に関連した情報が格納されたデーターベースである。
道路情報は、現在位置検出装置11で検出された車両の現在位置と道路情報とのマップマッチングにより現在走行中の道路及び該道路上の位置を検出するのに使用される。
カーブ情報は、各道路情報に対応する道路中に存在するカーブの情報で、各カーブの曲率、勾配、カント、道路周辺物が格納されている。
The map DB 161 is a database in which information related to various maps such as map information, road information, and curve information is stored.
The road information is used to detect a road currently running and a position on the road by map matching between the current position of the vehicle detected by the current position detection device 11 and the road information.
The curve information is information on a curve existing in the road corresponding to each road information, and stores the curvature, gradient, cant, and road periphery of each curve.

なお、地図DB161は、ナビゲーション機能でも使用され、車両の現在地周辺や目的地周辺等の各種地図や道路を表示装置に表示するために地図情報が使用され、目的地までの経路探索に道路情報が使用される。また、各施設に対する情報が格納された施設情報(POI情報)等も格納されている。   The map DB 161 is also used in the navigation function, and map information is used to display various maps and roads around the current location of the vehicle and around the destination on the display device, and road information is used for route search to the destination. used. In addition, facility information (POI information) in which information for each facility is stored is also stored.

カーブ情報記憶メモリ162、生体情報記憶メモリ163、車両情報記憶メモリ164は、視界情報記憶メモリ165は、苦手カーブ記憶データを構成し、後述する苦手カーブ記憶処理により、運転者にとっての苦手カーブのデータとして各データが保存される。   The curve information storage memory 162, the biological information storage memory 163, and the vehicle information storage memory 164, the view information storage memory 165 constitutes weak curve storage data, and the weak curve data for the driver by the poor curve storage processing described later. Each data is saved as

なお、苦手カーブ記憶処理や運転支援処理において、走行中、又は車両前方に存在するカーブに対して読み出し、検出、及び判定されたカーブ情報、生体情報、車両実施形態、環境情報は、その都度RAMの所定エリアに格納されるようになっている。   In the weak curve storage process and the driving support process, the curve information, the biological information, the vehicle embodiment, and the environment information that are read out, detected, and determined with respect to the curve existing while traveling or in front of the vehicle are stored in the RAM each time. Is stored in a predetermined area.

図2は、苦手カーブ記憶データを構成し、カーブ情報記憶メモリ162、生体情報記憶メモリ163、車両情報記憶メモリ164、視界情報記憶メモリ165に保存される各データを表したものである。   FIG. 2 shows weak curve storage data, and represents each data stored in the curve information storage memory 162, the biological information storage memory 163, the vehicle information storage memory 164, and the view information storage memory 165.

カーブ情報記憶メモリ162には、カーブ情報として、カーブ曲率(Rad)、カーブカント(Cant)、勾配(%)が保存される。
生体情報記憶メモリ163には、生体情報として、心拍センサ121、発汗センサ122の検出値から判断される緊張度(Level)が保存される。
The curve information storage memory 162 stores curve curvature (Rad), curve cant (Cant), and gradient (%) as curve information.
The biological information storage memory 163 stores a degree of tension (Level) determined from detection values of the heart rate sensor 121 and the sweat sensor 122 as biological information.

車両情報記憶メモリ164には、車両速度(km/h)、車両加速度(G)、ハンドル操作トルク(N・m)、ハンドル操作状況(N・m/ms)、アクセル踏力(N・m)、ブレーキ踏力(N・m)、ブレーキ操作状況(N・m/ms)が保存される。
視界情報記憶メモリ165には、車間距離・相対速度測定装置131、画像処理装置132における検出データ、取得データから判定される視界度(Level)が保存される。
The vehicle information storage memory 164 includes vehicle speed (km / h), vehicle acceleration (G), steering wheel operation torque (N · m), steering wheel operation status (N · m / ms), accelerator pedal force (N · m), The brake depression force (N · m) and the brake operation status (N · m / ms) are stored.
The visibility information storage memory 165 stores the degree of visibility (Level) determined from the detection data and the acquired data in the inter-vehicle distance / relative speed measurement device 131 and the image processing device 132.

警告・車両制御判定データ166には、後述する運転支援処理(図7)において、警告するか否かの判定項目(生体情報、車両情報、視界情報)とその条件(図8)、及び運転支援の内容を決定するための判定項目(生体情報、車両情報、視界情報)とその条件(図9)が格納されている。   The warning / vehicle control determination data 166 includes a determination item (biological information, vehicle information, visibility information) and a condition (FIG. 8) for determining whether to give a warning in driving support processing (FIG. 7) described later, and driving support. The determination items (biological information, vehicle information, field of view information) for determining the contents and the conditions (FIG. 9) are stored.

カーブ見通し判定データ167には、後述する苦手カーブ記憶処理(図3)において、カーブに対する視界度(見通し度)を決定するための情報が格納されている。   The curve line-of-sight determination data 167 stores information for determining the visibility (line-of-sight) for the curve in the poor curve storage process (FIG. 3) described later.

プログラム記憶部17には、本実施形態における苦手カーブ記憶プログラム171、運転支援プログラム172、及び、これら各プログラムにおいてサブルーチンとして実行される、生体情報処理プログラム173、車両情報処理プログラム174、視界情報処理プログラム175、警告・車両制御判定プログラム176、その他の各種プログラムが格納されている。   The program storage unit 17 includes a weak curve storage program 171, a driving support program 172, and a biological information processing program 173, a vehicle information processing program 174, and a view information processing program that are executed as subroutines in these programs. 175, a warning / vehicle control determination program 176, and other various programs are stored.

苦手カーブ記憶プログラム171は、走行中のカーブに対するカーブ情報、車両情報、生体情報、及び視界情報を測定し、運転者にとって苦手と感じるカーブか否かについて判断すると共に、苦手カーブであると判断した場合に、そのカーブに関する情報を苦手カーブ情報としてデータ記憶部16に記憶しておくためのプログラムである。   The poor curve storage program 171 measures curve information, vehicle information, biometric information, and visibility information for a running curve, and determines whether the curve is a weak curve for the driver or not. In this case, it is a program for storing information on the curve in the data storage unit 16 as weak curve information.

運転支援プログラム172は、車両前方に存在するカーブが、記憶済みの苦手カーブと同様なカーブかを判断し、苦手カーブであれば警告、車両制御による運転支援を行うことで、運転操作をアシストし、快適で安全な走行を実現するためのプログラムである。   The driving support program 172 assists the driving operation by determining whether the curve existing in front of the vehicle is the same curve as the memorized weak curve, and if it is a poor curve, the driving support is performed by warning and vehicle control. It is a program for realizing comfortable and safe driving.

生体情報処理プログラム173は、心拍センサ121、発汗センサ122による検出値を生体情報として取得し、RAMに格納するプログラムである。
車両情報処理プログラム174は、ハンドルセンサ141、ブレーキセンサ142、アクセルセンサ143、車速センサ144、ジャイロセンサ145の検出値を車両情報として取得し、RAMの所定領域に格納するプログラムである。
The biological information processing program 173 is a program that acquires the detection values obtained by the heart rate sensor 121 and the sweat sensor 122 as biological information and stores them in the RAM.
The vehicle information processing program 174 is a program that acquires detection values of the handle sensor 141, the brake sensor 142, the accelerator sensor 143, the vehicle speed sensor 144, and the gyro sensor 145 as vehicle information and stores them in a predetermined area of the RAM.

視界情報処理プログラム175は、車間距離・相対速度測定装置131、画像処理装置132における検出データ、取得データから、視界度を判定してRAMの所定領域に格納するプログラムである。
警告・車両制御判定プログラム176は、苦手カーブについて警告及び車両制御を行うプログラムである。
The visibility information processing program 175 is a program that determines the visibility degree from detection data and acquired data in the inter-vehicle distance / relative speed measurement device 131 and the image processing device 132 and stores the visibility in a predetermined area of the RAM.
The warning / vehicle control determination program 176 is a program that performs warning and vehicle control for weak curves.

入力装置18は、タッチパネル(スイッチとして機能)、キーボード、マウス、ライトペン、ジョイスティック、赤外線等によるリモコン、表示装置の表示画面に取り付けられたタッチパネル、リモコン、音声認識装置などの各種の装置が使用可能であり、各種情報を入力するための入力手段を構成する。   As the input device 18, various devices such as a touch panel (functioning as a switch), a keyboard, a mouse, a light pen, a joystick, an infrared remote control, a touch panel attached to the display screen of the display device, a remote control, and a voice recognition device can be used. It constitutes an input means for inputting various information.

音声出力装置19は、車内に配置された複数のスピーカ及び音声制御装置で構成される。音声出力装置19からは、音声制御部で制御された音声、例えば、苦手カーブの存在と注意を喚起する警告音声が、運転支援の一環として出力されるようになっている。
この音声出力装置19は、オーディオ用のスピーカと兼用するようにしてもよい。
The audio output device 19 includes a plurality of speakers and an audio control device arranged in the vehicle. The voice output device 19 outputs a voice controlled by the voice control unit, for example, a warning voice that alerts the presence of a weak curve and a warning.
The audio output device 19 may also be used as an audio speaker.

表示装置20は、液晶表示装置、CRT、ヘッドアップディスプレイ等の各種表示装置が使用され、本実施形態における苦手カーブの存在とその注意を喚起する警告画像又は/及び警告文字(テキスト)が運転支援の一環として表示されるようになっている。
なお、表示装置20は、ナビゲーション機能に基づいて車両周辺や経路探索された走行経路周辺の地図や、探索経路、周辺施設案内画面などが表示される場合には、当該表示画面上に苦手カーブに対する警告を表示するようにしてもよい。
As the display device 20, various display devices such as a liquid crystal display device, a CRT, and a head-up display are used, and the presence of a weak curve and / or a warning character (text) for alerting the user in this embodiment is a driving support. As part of the display.
Note that the display device 20 displays a map for a weak curve on the display screen when a map around the vehicle or a route searched for a route searched based on the navigation function, a searched route, a surrounding facility guidance screen, or the like is displayed. A warning may be displayed.

車両制御装置21は、苦手カーブに対する運転者の状態に応じて、運転操作の支援として、カーブで曲がる方向と反対側へのハンドルの操作をしにくく(ハンドルを重く)する等の運転操作補助をする。
また、車両制御装置21は、ハンドルを回転する方向(カーブの方向)に力をくわえることで該当するカーブの方向に沿って車両を移動(旋回)させる等の車両制御を行う装置である。
The vehicle control device 21 provides driving operation assistance such as making it difficult to operate the steering wheel in the opposite direction to the direction of turning at the curve (heavy steering wheel) as a driving operation support according to the driver's condition with respect to the weak curve. To do.
The vehicle control device 21 is a device that performs vehicle control such as moving (turning) the vehicle along the direction of the corresponding curve by applying a force in the direction in which the handle rotates (the direction of the curve).

通信装置22は、通信手段として機能し、外部の情報センタやインターネットと接続して各種データの送信及び受信を行う。   The communication device 22 functions as a communication unit, and transmits and receives various data by connecting to an external information center and the Internet.

次に、以上のように構成された運転支援装置における運転支援処理の処理動作について説明する。
図3は、苦手カーブ記憶処理の動作を表したフローチャートである。
この苦手カーブ記憶処理は、車両の走行開始により実行され走行中実行が継続されるが、イグニッションオンにより実行され、イグニッションオフにより終了するようにしてもよい。
Next, the processing operation of the driving support process in the driving support apparatus configured as described above will be described.
FIG. 3 is a flowchart showing the operation of the weak curve storage process.
This weak curve storage process is executed when the vehicle starts to run and continues to be executed while the vehicle is running, but may be executed when the ignition is turned on and may be terminated when the ignition is turned off.

ECU10は、現在位置検出装置11で検出した現在位置と、地図DB161の道路データとのマップマッチングにより、走行道路上の自車位置と、進行方向を取得する(ステップ1)。
ついで、ECU10は、取得した自車位置と進行方向とから、車両の前方にカーブが存在するか否かについて、地図DB161の道路データから判断する(ステップ2)。
The ECU 10 acquires the vehicle position on the traveling road and the traveling direction by map matching between the current position detected by the current position detection device 11 and the road data in the map DB 161 (step 1).
Next, the ECU 10 determines from the road data in the map DB 161 whether or not a curve exists ahead of the vehicle from the acquired own vehicle position and traveling direction (step 2).

車両前方にカーブが存在しなければ(ステップ2;N)、ECU10は、ステップ1に戻って引き続きカーブの検出を継続する。
一方、車両前方にカーブを検出すると(ステップ2;Y)、ECU10は、該当するカーブ情報(カーブ曲率、カーブカント、勾配)を地図DB161から取得し、RAMの所定エリアに保存する(ステップ3)。
If there is no curve ahead of the vehicle (step 2; N), the ECU 10 returns to step 1 and continues to detect the curve.
On the other hand, when a curve is detected in front of the vehicle (step 2; Y), the ECU 10 acquires corresponding curve information (curve curvature, curve cant, gradient) from the map DB 161 and stores it in a predetermined area of the RAM (step 3). .

また、ECU10は、車両情報として、車両速度、車両加速度、ハンドル操作トルク、ハンドル操作状況、アクセル踏力、ブレーキ踏力、及びブレーキ操作状況を検出してRAMの所定エリアに保存する(ステップ4)。   Further, the ECU 10 detects the vehicle speed, the vehicle acceleration, the handle operation torque, the handle operation status, the accelerator pedal force, the brake pedal force, and the brake operation status as vehicle information, and stores them in a predetermined area of the RAM (step 4).

ついでECU10は、車両現在位置において車両から見えるカーブの視界情報(視界度)を検出する(ステップ5)。
図4、5は、視界度の決定方法について概念的に表したものである。
ECU10は、カーブ情報(カーブ曲率、勾配、カーブカント)と道路周辺建物や、現在の時刻、天候などから、道路の見え方を予測し、初期視界度のレベルを設定する。
すなわち、ECU10は、カーブ情報と道路周辺建物から、図4(a)〜(c)に示すようにカーブ形状を予測し、そのレベル(形状レベル)を1〜3、…と決定する。
カーブ形状による形状レベル1、2、3、…の決定は、各形状レベルに対応してカーブ曲率、勾配、カーブカントの範囲が、予めデータ記憶部16に格納され、または視界情報処理プログラム175中に規定されている。
Next, the ECU 10 detects the visibility information (degree of visibility) of the curve seen from the vehicle at the current vehicle position (step 5).
4 and 5 conceptually show how to determine the visibility.
The ECU 10 predicts the appearance of the road from the curve information (curve curvature, gradient, curve cant), buildings around the road, the current time, weather, and the like, and sets the initial visibility level.
That is, the ECU 10 predicts the curve shape as shown in FIGS. 4A to 4C from the curve information and the buildings around the road, and determines the level (shape level) as 1 to 3,.
In determining the shape levels 1, 2, 3,... By the curve shape, the range of curve curvature, gradient, curve cant corresponding to each shape level is stored in the data storage unit 16 in advance, or in the view information processing program 175. It is stipulated in.

ついでECU10は、現在の時間や天候から道路の見え方を予測し、初期視界度レベルを決定する。
例えば、決定したカーブ形状が図4(a)に示す形状レベルが1である場合に、車外の環境が夕方で(暗い場合)、雨であれば、図4(d)に示すように、レベルを1だけアップし、初期視界度のレベルを2とする。
時刻と天候に対するレベルアップ値(0、+1、+2、…)との関係は、データ記憶部16に格納され、又は視界情報処理プログラム175中に規定されている。
Next, the ECU 10 predicts the road appearance from the current time and weather, and determines the initial visibility level.
For example, if the determined curve shape has a shape level 1 shown in FIG. 4A, and the environment outside the vehicle is evening (when dark) and it is raining, the level is as shown in FIG. 4D. Is increased by 1, and the initial visibility level is 2.
The relationship between the time and the level-up value (0, +1, +2,...) With respect to the weather is stored in the data storage unit 16 or defined in the view information processing program 175.

初期視界度レベルを決定した後、ECU10は、現在の車両前方の状況をステレオカメラなどによる距離画像として検出し、図5(a)に点線で示すように、車両前方に存在するカーブの内側を検出する。   After determining the initial visibility level, the ECU 10 detects the current situation in front of the vehicle as a distance image by a stereo camera or the like, and shows the inside of the curve existing in front of the vehicle as indicated by a dotted line in FIG. To detect.

そして、決定した初期視界度のレベルによる道路(カーブ)の見え方と、ステレオカメラによる距離画像から認識した道路の見え方(実際のカーブの状況)とを比較し、現在の視界度レベルを最終的に決定する。
具体的に、形状レベル1で、天候等により初期視界度レベル2である場合(図4(d)の場合)を例に、視界度レベルの決定について説明する。
すなわち、ECU10は、カーブ情報から予測した形状レベル1の道路形状(図4(a))を基準として、ステレオカメラの画像によるカーブの内側がどの程度見えなくなっているかを判断する。
Then, compare the appearance of the road (curve) according to the determined initial visibility level with the appearance of the road recognized from the distance image by the stereo camera (actual curve situation), and finalize the current visibility level. To decide.
Specifically, the determination of the visibility level will be described by taking as an example the case of the shape level 1 and the initial visibility level 2 due to the weather or the like (in the case of FIG. 4D).
That is, the ECU 10 determines how much the inside of the curve by the stereo camera image is not visible, based on the road shape (FIG. 4A) of the shape level 1 predicted from the curve information.

図5(b)に示されるように、形状レベル1とほぼ同様の視界範囲である場合には、レベルアップ量がゼロ、すなわち、初期視界度レベル2が最終的な視界度レベルとなり、レベル2となる。
図5(c)に示されるように、形状レベル1の視界範囲と比較して、カーブ内側の約3割が遮蔽されて見えない場合には、レベルアップ量1(+1)、すなわち、初期視界度レベル2に1を加えたレベル3が最終的なレベルとなる。
As shown in FIG. 5B, when the viewing range is substantially the same as the shape level 1, the level-up amount is zero, that is, the initial visibility level 2 becomes the final visibility level, and the level 2 It becomes.
As shown in FIG. 5 (c), when about 30% of the inside of the curve is shielded and cannot be seen as compared with the visual field range of the shape level 1, the level-up amount is 1 (+1), that is, the initial visual field. The final level is level 3, which is obtained by adding 1 to level 2.

図5(d)に示されるように、形状レベル1の視界範囲と比較して、カーブ内側の約5割が遮蔽されて見えない場合には、レベルアップ量2(+2)、すなわち、初期視界度レベル2に2を加えたレベル4が最終的なレベルとなる。   As shown in FIG. 5 (d), when about 50% of the inside of the curve is shielded and cannot be seen as compared with the view range of the shape level 1, the level-up amount is 2 (+2), that is, the initial view. The final level is level 4 obtained by adding 2 to level 2.

また、車両前方に存在する車両や対向車によってカーブ内側の視界範囲が狭められている場合には、狭められる領域の大きさに応じて1レベル、又は2レベルだけアップされる。
例えば、図5(a)に示した例の場合、建造物や崖、道路形状によってカーブ内側の5割が遮蔽されることでレベル4(図5(d))となるが、図5(e)に示されるように、更に、前方を走行するトラック等によって更にカーブ内側の視界範囲(図中Zで表す領域)が狭められている場合には、1レベルアップして最終的にはレベル5となる。
Further, when the field of view inside the curve is narrowed by a vehicle or an oncoming vehicle that is in front of the vehicle, the level is increased by one level or two levels depending on the size of the area to be narrowed.
For example, in the case of the example shown in FIG. 5A, the level 4 (FIG. 5D) is obtained by blocking 50% of the inside of the curve by a building, a cliff, and a road shape. ), When the field of view inside the curve (area indicated by Z in the figure) is further narrowed by a truck traveling ahead, the level is increased by one and finally level 5 It becomes.

このように、形状レベルpに対して建造物や崖、道路形状によってカーブ内側のx割が遮蔽されることでレベルがyだけアップすると共に、さらに、前方車両や対向車両によって視界範囲が狭められる場合にはzだけレベルがアップする。   In this way, the x level inside the curve is shielded by the building, the cliff, and the road shape with respect to the shape level p, so that the level is increased by y and the view range is narrowed by the preceding vehicle and the oncoming vehicle. In that case, the level is increased by z.

ただし、この前方車両や対向車によりるレベルの変更は、苦手カーブ記憶処理においては行われず、後述する運転支援処理における視界度判定(ステップ17)において判断される。   However, the level change due to the preceding vehicle or the oncoming vehicle is not performed in the weak curve storage process, but is determined in the visibility determination (step 17) in the driving support process described later.

このように、形状レベルpから初期視界度レベルqを決定した場合、形状レベルpの視界範囲と比較して、ステレオカメラ画像に基づくカーブ内側の視界遮蔽割合に応じて、レベルアップ量(+r)が決定され、初期視界度レベルqにレベルアップ量rを加えた値q+rが、最終的な視界度のレベルとなる。   As described above, when the initial visibility level q is determined from the shape level p, the level-up amount (+ r) is compared with the view shielding ratio inside the curve based on the stereo camera image as compared with the view range of the shape level p. Is determined, and a value q + r obtained by adding the level-up amount r to the initial visibility level q is the final visibility level.

以上の処理により視界情報(視界度)を検出すると、ECU10は、生体情報(心拍、発汗量)を検出し、運転者の緊張度を検出する(ステップ6)。
運転者の緊張度は、例えば、心拍数99以下の場合に緊張度は正常、心拍数100以上が緊張度が高いと規定されている。具体的には、心拍数99までがレベル0、100〜109がレベル1、110〜119がレベル2、…と規定されている。
発汗量も同様に、発汗量に応じたレベルが決められており、心拍によるレベルと発汗量によるレベルの高い方が緊張度のレベルとなる。
When the visibility information (degree of visibility) is detected by the above processing, the ECU 10 detects biological information (heart rate, sweating amount) and detects the driver's tension (step 6).
For example, the driver's tension is defined as normal when the heart rate is 99 or less, and is high when the heart rate is 100 or more. Specifically, levels up to 99 are defined as level 0, 100 to 109 are level 1, 110 to 119 are level 2, and so on.
Similarly, the level of sweating is determined according to the amount of sweating, and the higher the level due to heartbeat and the level due to sweating, the higher the level of tension.

ついで、ECU10は、取得、検出したカーブ情報、車両情報、及び生体情報に基づいて、走行中のカーブが苦手カーブに該当するか否かについて判断する(ステップ7)。
なお、苦手カーブはカーブに対する運転操作の苦手度なので、視界情報は別要因と考えられるため、苦手カーブか否かの判定には視界情報は考慮されない。
Next, the ECU 10 determines whether or not the running curve corresponds to a weak curve based on the acquired and detected curve information, vehicle information, and biological information (step 7).
Since the weak curve is a weakness of the driving operation with respect to the curve, the visual field information is considered to be another factor, and therefore the visual field information is not considered when determining whether or not the curved curve is weak.

図6は、苦手カーブか否かの判定項目とその条件を例示したものである。
この図6に示されるように、苦手カーブの判定条件として、緊張度が高いこと(レベル1以上)、ハンドル操作量が所定基準値よりも大きいこと、ハンドル操作状況が所定基準値よりも急又は左右であること、アクセル踏力が所定基準値よりも強いこと、ブレーキ踏力が所定基準値よりも強いこと、ブレーキ操作状況が所定基準値よりも急であること、カーブ曲率が所定基準値よりも急であること、カーブカントが所定基準値よりも大きいこと、及び勾配が所定基準値よりも大きいことが条件となる。
ここで、各判定項目に対する基準値は、各項目毎に予め決められており、データ記憶部又は苦手カーブ記憶プログラム中に規定されている値が使用される。
FIG. 6 exemplifies the determination items as to whether or not the curve is weak and the conditions thereof.
As shown in FIG. 6, as the criteria for determining a weak curve, the degree of tension is high (level 1 or higher), the steering wheel operation amount is larger than a predetermined reference value, or the steering wheel operation status is sharper than the predetermined reference value. Left and right, the accelerator pedaling force is stronger than the predetermined reference value, the brake pedaling force is stronger than the predetermined reference value, the brake operating condition is steeper than the predetermined reference value, and the curve curvature is steeper than the predetermined reference value. It is a condition that the curve cant is larger than the predetermined reference value and the gradient is larger than the predetermined reference value.
Here, the reference value for each determination item is determined in advance for each item, and a value defined in the data storage unit or the weak curve storage program is used.

苦手カーブの判定は、図6の各判定項目の組み合わせにより判定される。
例えば、緊張度がレベル3以上(心拍の場合には120以上)である場合には苦手カーブと判定される。
また、緊張度がレベル2(心拍で110〜119)である場合には、その他の判定項目が1つ以上条件を満たしている場合に、苦手カーブと判定される。
さらに、緊張度がレベル1(心拍で100〜109)の場合には、その他の判定項目が2つ以上条件を満たしている場合に、苦手カーブと判定される。
The weak curve is determined by a combination of the determination items in FIG.
For example, when the degree of tension is 3 or more (120 or more in the case of a heartbeat), it is determined as a weak curve.
Further, when the degree of tension is level 2 (110 to 119 for heartbeat), it is determined that the curve is not good when one or more other determination items satisfy the condition.
Further, when the degree of tension is level 1 (100 to 109 in heart rate), it is determined that the curve is weak when the other determination items satisfy two or more conditions.

なお、心拍に基づいて運転者の緊張度を検出する場合について説明したが、心電R−R間隔(ms)の増減、R−R間隔のばらつき、及び、R−R間隔の自己回帰モデルによって計算されたパワースペクトルの比HF(高周波成分)/LF(低周波成分)の値の少なくとも1つに基づいた総合評価により緊張度のレベルを規定するようにしてもよい。
具体的には、緊張度が低い場合には、R−R間隔が増加し、R−R間隔のばらつきが増加し、HF/LFが大きくなる。
逆に緊張度が高い場合には、R−R間隔が減少し、R−R間隔のばらつきが減少し、HF/LFが小さくなる。
なお、HFとLFの範囲としては、例えば、HF=0.15〜0.45HZ、LF=0.04〜0.15HZとされる。
In addition, although the case where a driver | operator's tension was detected based on a heartbeat was demonstrated, it increased and decreased by electrocardiogram RR interval (ms), the dispersion | variation in RR interval, and the autoregressive model of RR interval. You may make it prescribe | regulate the level of a tension | tensile_strength by comprehensive evaluation based on at least 1 value of ratio HF (high frequency component) / LF (low frequency component) of the calculated power spectrum.
Specifically, when the degree of tension is low, the RR interval increases, the variation of the RR interval increases, and HF / LF increases.
On the other hand, when the degree of tension is high, the RR interval decreases, the variation of the RR interval decreases, and HF / LF decreases.
The ranges of HF and LF are, for example, HF = 0.15 to 0.45 HZ and LF = 0.04 to 0.15 HZ.

図3において、現時点までの測定によっては苦手カーブであると判断できない場合(ステップ7;N)、ECU10は、更にカーブ走行が終了したか否かを車両現在位置と地図DB161の道路地図から判断する(ステップ8)。
カーブ走行が終了していなければ(ステップ8;N)、ECU10は、ステップ4に戻って、車両情報、視界情報、及び生体情報の検出を継続する。なお、ステップ3にもどらないのは、カーブ情報については、走行によって変化しないためである。
カーブ走行が終了した場合には(ステップ8;Y)、当該カーブは、運転者にとって運転操作に対する苦手なカーブには該当しないので、処理をリターンする。
In FIG. 3, when it is not possible to determine that the curve is not good due to the measurement up to the present time (step 7; N), the ECU 10 further determines whether or not the curve travel is completed from the current vehicle position and the road map in the map DB 161. (Step 8).
If the curve running has not ended (step 8; N), the ECU 10 returns to step 4 and continues to detect vehicle information, field of view information, and biological information. The reason why the process does not return to step 3 is that the curve information does not change due to traveling.
When the curve travel is finished (step 8; Y), the curve does not correspond to a curve that the driver is not good at driving, so the process returns.

一方、ECU10は、苦手カーブと判断した場合(ステップ7;Y)、その苦手カーブと判定した時点における、カーブ情報、生体情報、車両情報、視界情報の保存項目(図2参照)をそれぞれ、苦手カーブデータとしてデータ記憶部16に保存する(ステップ9)。   On the other hand, when the ECU 10 determines that the curve is not good (step 7; Y), the storage items (see FIG. 2) of the curve information, the biological information, the vehicle information, and the visibility information at the time when the curve is determined to be weak are not good. It is stored in the data storage unit 16 as curve data (step 9).

次に運転支援処理について、図7のフローチャートを参照して説明する。
この運転支援処理は、車両の走行開始により実行され走行中実行が継続されるが、イグニッションオンにより実行され、イグニッションオフにより終了するようにしてもよい。
また、運転支援処理は、苦手カーブ判定処理(図3)と並行して実行される。
Next, the driving support process will be described with reference to the flowchart of FIG.
This driving support process is executed when the vehicle starts to run and continues to be executed while the vehicle is running. However, the driving support process may be executed when the ignition is turned on and may be terminated when the ignition is turned off.
The driving support process is executed in parallel with the weak curve determination process (FIG. 3).

ECU10は、現在位置検出装置11で検出した現在位置と、地図DB161の道路データとのマップマッチングにより、走行道路上の自車位置と、進行方向を取得する(ステップ11)。
ついで、ECU10は、取得した自車位置と進行方向とから、車両の前方にカーブが存在するか否かについて、地図DB161の道路データから判断する(ステップ12)。
ECU10 acquires the own vehicle position and traveling direction on a travel road by map matching with the present position detected with the present position detection apparatus 11, and the road data of map DB161 (step 11).
Next, the ECU 10 determines from the road data in the map DB 161 whether or not a curve exists ahead of the vehicle from the acquired own vehicle position and traveling direction (step 12).

車両前方にカーブが存在しなければ(ステップ12;N)、ECU10は、ステップ11に戻って引き続きカーブの検出を継続する。
一方、車両前方にカーブを検出すると(ステップ12;Y)、ECU10は、該当するカーブ情報(カーブ曲率、カーブカント、勾配)を地図DB161から取得し、RAMの所定エリアに保存する(ステップ13)。
If there is no curve ahead of the vehicle (step 12; N), the ECU 10 returns to step 11 and continues to detect the curve.
On the other hand, when a curve is detected in front of the vehicle (step 12; Y), the ECU 10 acquires corresponding curve information (curve curvature, curve cant, gradient) from the map DB 161 and stores it in a predetermined area of the RAM (step 13). .

なお、以上のステップ11〜13の処理は、苦手カーブ記憶処理のステップ1〜3と同じであり、並行して実行される両処理で共通化するようにしてもよい。   In addition, the process of the above steps 11-13 is the same as the steps 1-3 of a weak curve memory | storage process, and may be made common by both processes performed in parallel.

ついでECU10は、取得したカーブ情報が、データ記憶部16の苦手カーブのカーブ情報記憶メモリ162に記憶されているカーブ情報と同じ、又はそれ以上であるか否かを判断する(ステップ14)。
すなわち、ECU10は、前方に存在するカーブのカーブ曲率、カーブカント、及び勾配のそれぞれが、苦手カーブの記憶値よりも大きいか否かを判断し、いずれか1つでも大きい場合には苦手カーブと同じと判断する。
Next, the ECU 10 determines whether or not the acquired curve information is the same as or more than the curve information stored in the curve information storage memory 162 of the weak curve in the data storage unit 16 (step 14).
That is, the ECU 10 determines whether each of the curve curvature, curve cant, and gradient of the curve existing ahead is larger than the memorized value of the weak curve. Judge that they are the same.

記憶した苦手カーブと同じでない場合(ステップ14;N)、車両前方に検出したカーブは運転者にとって苦手なカーブには該当しないので、ECU10は、処理をリターンする。   If it is not the same as the memorized weak curve (step 14; N), the curve detected in front of the vehicle does not correspond to a curve that is not good for the driver, so the ECU 10 returns the process.

一方、記憶した苦手カーブと同じ(又はそれ以上)である場合(ステップ14;Y)、ECU10は、車両情報として、車両速度、車両加速度、ハンドル操作トルク、ハンドル操作状況、アクセル踏力、ブレーキ踏力、及びブレーキ操作状況を検出してRAMの所定エリアに保存する(ステップ15)。   On the other hand, when it is the same (or more) as the memorized weak curve (step 14; Y), the ECU 10 uses the vehicle speed, the vehicle acceleration, the handle operation torque, the handle operation status, the accelerator pedal force, the brake pedal force, as vehicle information. The brake operation status is detected and stored in a predetermined area of the RAM (step 15).

次いでECU10は、車外環境を検出する(ステップ16)。すなわち、ECU10は、前方車両との車間距離や相対速度、後方車両との車間距離や相対速度、対向車両の有無等を車間距離・相対速度測定装置131により取得する。   Next, the ECU 10 detects the environment outside the vehicle (step 16). That is, the ECU 10 acquires the inter-vehicle distance and relative speed with the preceding vehicle, the inter-vehicle distance and relative speed with the rear vehicle, the presence / absence of the oncoming vehicle, and the like by the inter-vehicle distance / relative speed measuring device 131.

そしてECU10は、図4、図5に従って上述した視界度判定を、ステップ15で検出した車外環境を考慮して(図5(e)のレベル判定処理)、視界度を判定する(ステップ17)。
すなわち、ECU10は、車両前方に存在するカーブに対する車外環境を考慮した視界レベルが、苦手カーブとして視界情報記憶メモリ165に格納されている視界レベルと比較し、普通(同レベル)、悪い(レベルが高い)、良い(レベルが低い)のいずれか判断する。
Then, the ECU 10 determines the visibility according to the visibility determination described above according to FIGS. 4 and 5 in consideration of the environment outside the vehicle detected in step 15 (level determination processing in FIG. 5E) (step 17).
That is, the ECU 10 compares the visibility level in consideration of the environment outside the vehicle with respect to the curve existing in front of the vehicle with the visibility level stored in the visibility information storage memory 165 as a weak curve, which is normal (the same level) and bad (the level is low). Judge whether it is high or good (low level).

そして、視界度が記憶値よりも悪い場合には、警告のための閾値を下げ(ステップ18)、良い場合には警告の為の閾値を上げる(ステップ19)。
このように、前方に存在するカーブの視界が悪いと前方カーブに対する視界度のレベルが上がり、苦手カーブの視界レベルより高くなれば、警告のための閾値が低下し、結果として警告がされやすくなる。
If the visibility is worse than the stored value, the threshold value for warning is lowered (step 18), and if it is good, the threshold value for warning is raised (step 19).
As described above, when the visibility of the curve existing ahead is poor, the level of visibility with respect to the forward curve is increased, and when the visibility level is higher than the weak curve, the threshold for warning is lowered, and as a result, warning is likely to occur. .

さらにECU10は、生体情報(心拍、発汗量)を検出し、運転者の緊張度を検出する(ステップ20)。   Further, the ECU 10 detects biometric information (heart rate, sweating amount) and detects the driver's tension (step 20).

次いで、ECU10は検出等した各情報に基づき、車両前方に存在するカーブが運転者にとって運転操作の苦手なカーブであるとして警告をするか否かについて判定する(ステップ21)。
図8は、警告をするか否かについての判定項目とその条件について表したものである。
ECU10は、図8に例示されるように、生体情報記憶メモリ163に記憶されている緊張度のレベル、車両速度が車両情報記憶メモリ144に記憶されている車速、視界情報記憶メモリ165に記憶されている視界度のレベル(ステップ17〜19で変更した値)の3項目よりも、現状の3項目の値の方が大きいか否かを判断する(ステップ21)。
Next, the ECU 10 determines, based on each detected information, whether or not to warn that the curve existing in front of the vehicle is a curve difficult for the driver to drive (step 21).
FIG. 8 shows the determination items regarding whether or not to issue a warning and the conditions thereof.
As illustrated in FIG. 8, the ECU 10 stores the level of tension stored in the biological information storage memory 163 and the vehicle speed in the vehicle speed and view information storage memory 165 in which the vehicle speed is stored in the vehicle information storage memory 144. It is determined whether or not the values of the current three items are larger than the three items of the visibility level (the value changed in steps 17 to 19) (step 21).

現状の3項目のうちの、組み合わせにより警告について判定するが、現状の緊張度が大きい場合、及び現状値の方が2項目以上大きい場合に警告を行うと判断する。
但し、1項目だけでも現状値が大きければ警告を行うと判断するようにし、また、いずれか2項目以上現状値が大きい場合に警告を行うと判断するようにしてもよい。
警告を行うと判断した場合(ステップ21;Y)、ECU10は、前方に存在するカーブが運転者にとって運転操作上の苦手なカーブであることを音声出力装置19及び表示装置20から音声及び画像により警告する(ステップ22)。
警告は、例えば「進行方向に苦手なカーブが存在します。注意しながら通過してください。」等の警告音声とテキスト表示により行われる。苦手カーブまでの距離を警告において伝えるようにしてもよい。
なお、この苦手カーブに対する警告はカーブに車両が進入する前に行われる。
The warning is determined based on the combination of the three current items, but it is determined that the warning is to be given when the current level of tension is greater and when the current value is greater than two items.
However, it may be determined that a warning is given if the current value is large for only one item, or a warning may be determined if the current value is larger than any one of two items.
When it is determined that a warning is to be performed (step 21; Y), the ECU 10 confirms from the voice and image from the voice output device 19 and the display device 20 that the curve existing ahead is a curve that the driver is not good at driving. A warning is given (step 22).
The warning is performed by a warning voice and text display such as “There is a curve that is not good in the direction of travel. Please pass carefully.” You may make it tell in a warning the distance to a weak curve.
Note that a warning for this weak curve is given before the vehicle enters the curve.

警告が不要と判断された場合(ステップ21;N)、すなわち、カーブ情報からは前方に存在するカーブは苦手カーブである可能性があると判断されるが、運転者の操作や緊張度からは警告が不要と判断されるので、警告をすることなく次の処理に移行する。
これにより、運転者にとっての不要な警告が防止される。
When it is determined that a warning is not necessary (step 21; N), that is, from the curve information, it is determined that the curve existing ahead may be a weak curve, but from the driver's operation and the degree of tension Since it is determined that a warning is unnecessary, the process proceeds to the next process without warning.
This prevents unnecessary warnings for the driver.

次いで、ECU10は、車両がカーブに進入したか否かを判断し(ステップ23)、進入していなければ(ステップ23;N)、ステップ13に戻って警告に関する判断を継続する。
なお、前方に存在するカーブのカーブ情報は走行によって変化しないので、ステップ14に戻るようにしてもよい。
Next, the ECU 10 determines whether or not the vehicle has entered the curve (step 23). If the vehicle has not entered (step 23; N), the ECU 10 returns to step 13 and continues the determination regarding the warning.
In addition, since the curve information of the curve existing ahead does not change with traveling, the process may return to step 14.

一方、車両がカーブに進入した場合、ECU10は、ステップ16と同様に、カーブ進入後における現時点での車外環境を検出する(ステップ24)。
さらに、ECU10は、ステップ17と同様に現時点での視界度を判定(ステップ25)し、視界が悪い場合にはステップ18と同様に閾値(この場合には運転支援閾値)を低下させ(ステップ26)、視界が良い場合にはステップ19と同様に運転支援閾値を増加する(ステップ27)。
On the other hand, when the vehicle has entered the curve, the ECU 10 detects the environment outside the vehicle at the present time after entering the curve, similarly to step 16 (step 24).
Further, the ECU 10 determines the visibility at the current time as in step 17 (step 25). If the visibility is poor, the ECU 10 decreases the threshold (in this case, the driving support threshold) as in step 18 (step 26). ) If the field of view is good, the driving assistance threshold is increased as in step 19 (step 27).

ついでECU10は、現時点における生体情報を、ステップ20と同様に検出する(ステップ28)。
また、ECU10は、現時点における車両情報を、ステップ15と同様に検出する(ステップ29)。
Next, the ECU 10 detects the current biological information in the same manner as in step 20 (step 28).
Further, the ECU 10 detects vehicle information at the present time in the same manner as in step 15 (step 29).

以上によりカーブ進入後に検出等した、車外環境、視界度レベル、生体情報、及び車両情報に基づいて、ECU10は、運転支援の必要性と、支援の内容を決定する(ステップ30)。
図9は、運転支援の必要性と支援内容についての判定項目とその条件について表したものである。
この図に示すように、運転支援の判定項目として、生体情報について緊張度が規定され、車両情報について横滑り検知、車両速度、ハンドル操作トルク、ハンドル操作状況、アクセル踏力、ブレーキ操作状況が規定され、視界情報について視界度が規定されている。
また、各判定項目について、運転支援をしない場合の判断条件、危険度が小であるとの判断条件、危険度が中であるとの判断条件、危険度が大であるとの判断条件について規定されている。
Based on the environment outside the vehicle, the visibility level, the biological information, and the vehicle information detected after entering the curve as described above, the ECU 10 determines the necessity of driving support and the content of the support (step 30).
FIG. 9 shows the determination items and the conditions for the necessity of driving assistance and the contents of assistance.
As shown in this figure, as a determination item for driving support, the degree of tension is defined for biometric information, the side information is detected for vehicle information, vehicle speed, steering wheel operation torque, steering wheel operation status, accelerator pedal force, braking operation status, The visibility is defined for the visibility information.
In addition, for each judgment item, the judgment conditions for when driving assistance is not provided, the judgment conditions that the degree of risk is low, the judgment conditions that the degree of danger is medium, and the judgment conditions that the degree of risk is high are specified. Has been.

図9における判断条件のうち、緊張度について「平常運転時」については、レベル0(心拍数の場合99以下)が規定されている。
なお、見通しのよい直線道路を走行中の心拍数を複数回(S回)測定し、その平均値+s(例えば10)までの範囲を「平常運転時」の値としてもよい。例えば、心拍数の平均値が60であれば、心拍数70までが平常運転時となる。測定する直線道路は異なる道路とし、直線道路の判定は道路データとのマップマッチングによる。
Among the determination conditions in FIG. 9, level 0 (99 or less in the case of heart rate) is defined for “normal driving” regarding the degree of tension.
It is also possible to measure the heart rate while driving on a straight road with good visibility several times (S times), and set the range up to the average value + s (for example, 10) as the value of “normal driving”. For example, if the average value of the heart rate is 60, the heart rate up to 70 is during normal driving. The straight road to be measured is a different road, and the straight road is determined by map matching with road data.

図9の判断条件の横滑り検知については、車両速度、加速度、ヨーレイト、タイヤ回転トルク、ブレーキ油圧などから測定する。
ハンドル操作トルク、ハンドル操作状況、アクセル踏力、ブレーキ操作状況について、適正か否かについては、各項目毎の適正値が予め規定されている。
その他、記憶データは、苦手カーブ記憶データとしてカーブ情報記憶メモリ162、生体情報記憶メモリ163、車両情報記憶メモリ164、視界情報記憶メモリ165に保存されているデータを意味する。
そして、「同様」の範囲は記憶値をTとしたとき、T−t%≦「同様」<Tが該当する。t%=t×T/100で、例えば、5%が採用されする。
また、「同じか高い」の範囲は、T≦「同じか高い」である。
The skid detection under the judgment conditions in FIG. 9 is measured from vehicle speed, acceleration, yaw rate, tire rotation torque, brake hydraulic pressure, and the like.
As to whether or not the steering wheel operation torque, steering wheel operation status, accelerator pedal force, and brake operation status are appropriate, appropriate values for each item are defined in advance.
In addition, the storage data means data stored in the curve information storage memory 162, the biological information storage memory 163, the vehicle information storage memory 164, and the view information storage memory 165 as weak curve storage data.
The range of “similar” corresponds to T−t% ≦ “similar” <T when the stored value is T. t% = t × T / 100, for example, 5% is adopted.
The range of “same or higher” is T ≦ “same or higher”.

ECU10は、この図9に示した判定項目の各々について、どの条件を満たしているか判断し、運転支援の有無、及び運転支援内容に対応した危険度について決定する。
本実施形態では、全8項目のうち7項目まで支援無し条件を満たしている場合には運転支援を行わない。
一方、危険度小、中、大については、全8項目までのうち、2項目以上満たしている場合に、大きい方の危険度が決定される。
但し、危険度小の判断に関し、横滑り検知無しの場合判断対象から除かれ(満たしたことにならず)、横滑り検知小の場合には満たしたことになる。例えば、車両速度が記憶データと同様で、横滑り検知無しの場合には、危険度小とは判定されず、車両速度が記憶データと同様で横滑り検知小の場合には危険度小と判定される。
The ECU 10 determines which condition is satisfied for each of the determination items shown in FIG. 9, and determines the presence or absence of driving support and the degree of risk corresponding to the driving support content.
In the present embodiment, driving support is not performed when up to 7 out of 8 items satisfy the no support condition.
On the other hand, for the low, medium, and high risk levels, the greater risk level is determined when two or more of the eight items are satisfied.
However, regarding the low risk judgment, it is excluded (not satisfied) when there is no skid detection, and is satisfied when the skid detection is small. For example, when the vehicle speed is the same as the stored data and there is no side slip detection, it is not determined that the risk level is low, and when the vehicle speed is the same as the stored data and the side slip detection is low, it is determined that the risk level is low. .

なお、運転支援内容に対応して危険度の判定については、他の方法によることも可能である。
例えば、生体情報、車両情報、視界情報全てが満たされている危険度を決定するようにしてもよい。この場合、車両情報については、6項目のうちの2項目を満たす場合に車両情報が満たされているものとする。
また、生体情報1つと、他の7項目のうちのいずれか1つ(2つ以上とすることも可)を満たしている危険度を決定するようにしてもよい。
Note that it is possible to use other methods for determining the degree of risk corresponding to the driving support content.
For example, the degree of risk that all the biological information, vehicle information, and view information are satisfied may be determined. In this case, regarding vehicle information, vehicle information is assumed to be satisfied when two of the six items are satisfied.
Moreover, you may make it determine the risk degree which satisfy | fills any one of biometric information and other 7 items (it is also possible to set it as 2 or more).

以上説明したように図9に基づく運転支援判断(ステップ30)において、運転操作支援の必要性なしと判定した場合、ステップ34に移行する。
一方、危険度小と判断した場合、ECU10は、警告を行う(ステップ31)。
この場合の警告は、ステップ22におけるカーブ進入前の警告と同様に、音声出力装置19及び表示装置20から音声及び画像(テキスト)で警告する。但し、この場合の警告は苦手カーブ内での警告なので、カーブ進入前に注意を喚起する警告(ステップ22)と警告の内容が異なる。
例えば、「苦手カーブの走行中です。前方と運転操作に充分注意して走行ください。」との警告を音声及び画像(テキスト表示)により行う。
As described above, when it is determined in the driving support determination (step 30) based on FIG. 9 that there is no need for driving operation support, the routine proceeds to step 34.
On the other hand, when determining that the degree of risk is low, the ECU 10 issues a warning (step 31).
In this case, the warning is issued by voice and image (text) from the voice output device 19 and the display device 20 in the same manner as the warning before entering the curve in step 22. However, since the warning in this case is a warning in a weak curve, the content of the warning is different from the warning (step 22) that calls attention before entering the curve.
For example, a warning that “It is running on a weak curve. Please drive carefully with respect to the front and driving operation” is given by voice and image (text display).

なお、ECU10は、図9に示した判定項目のうち条件を満たしている項目に対応した警告を行うようにしてもよい。
例えば、判定項目の条件を満たしているのが視界度と緊張度である場合には「前方に充分注意して落ち着いて走行してください。」と警告し、緊張度と車両速度である場合には「落ち着いて、速度を抑えながら走行してください。」と警告する。
このように条件を満たした判定項目に対応した警告を行うことで、運転者自信が気づいていない苦手意識箇所が指摘され、その点に集中しながら苦手カーブを通過することができる。
In addition, you may make it ECU10 perform the warning corresponding to the item which satisfy | fills conditions among the determination items shown in FIG.
For example, when the visibility and the tension satisfy the criteria of the judgment item, the warning “Please pay attention to the front and calm down” is warned, and the tension and the vehicle speed are Warns, “Please calm down and drive at a reduced speed.”
By giving a warning corresponding to the determination item that satisfies the condition in this manner, a weak awareness point that the driver's confidence is not aware of can be pointed out, and the weak curve can be passed while concentrating on that point.

また、危険度中と判断した場合、ECU10は、車両制御装置21により運転操作補助を行う(ステップ32)。
例えば、運転補助として、カーブで曲がる方向と反対側へのハンドルの操作をしにくく(ハンドルを重く)する等の運転操作補助をする。
この運転補助においても、ECU10は、警告と同様に、条件を満たした判定項目に応じて運転操作補助をするようにしてもよい。例えば、車速の条件を満たした場合には、速度を落としたり、加速しにくくしたり、アクセルの抵抗を大きくしたりしてもよい。
If it is determined that the degree of risk is medium, the ECU 10 assists the driving operation by the vehicle control device 21 (step 32).
For example, as a driving assistance, a driving operation assistance such as making it difficult to operate the steering wheel in the opposite direction to the direction of turning at a curve (making the steering wheel heavy) is performed.
Also in this driving assistance, the ECU 10 may assist the driving operation according to the determination item that satisfies the condition, similarly to the warning. For example, when the vehicle speed condition is satisfied, the speed may be reduced, acceleration may be difficult, or the accelerator resistance may be increased.

運転支援判断(ステップ30)において、危険度大と判断した場合、ECU10は、車両制御装置21により車両制御を行う(ステップ33)。
すなわち、ECU10は、ハンドルを回転する方向(カーブの方向)に力をくわえることで該当するカーブの方向に沿って車両を移動(旋回)させる等の車両制御を行う。
この場合、移動方向とその程度は、車速やカーブ情報(曲率、カント、勾配)を考慮して決定する。
When it is determined that the degree of risk is high in the driving support determination (step 30), the ECU 10 performs vehicle control by the vehicle control device 21 (step 33).
That is, the ECU 10 performs vehicle control such as moving (turning) the vehicle along the direction of the corresponding curve by applying a force in the direction of rotating the handle (the direction of the curve).
In this case, the moving direction and the degree thereof are determined in consideration of the vehicle speed and curve information (curvature, cant, gradient).

以上の、運転支援をしない場合、及び警告、運転操作補助、又は車両制御を行うと、ECU10は、カーブが終了したか否か、すなわち、車両がカーブを通過したか否かを、現在位置検出装置11で検出される現在位置と地図DB161の道路データとのマップマッチングにより判断する(ステップ34)。
カーブが終了していなければ、ECU10は、ステップ24に戻り、運転支援の判定と運転支援についての処理を継続する。
一方、カーブが終了していればECU10は、処理をリターンする。
When driving assistance is not performed and when warning, driving operation assistance, or vehicle control is performed, the ECU 10 detects whether the curve has ended, that is, whether the vehicle has passed the curve. A determination is made by map matching between the current position detected by the device 11 and the road data of the map DB 161 (step 34).
If the curve has not ended, the ECU 10 returns to step 24 to continue the driving support determination and the driving support processing.
On the other hand, if the curve has ended, the ECU 10 returns the process.

本実施形態によれば、あらかじめ各運転者に固有の苦手カーブを特定し、その苦手カーブと特定された条件と一致又は上まわる場合に、警告や制御を行うことで、各運転者に合わせたより正確な運転者支援ができるようになる。
また、苦手カーブは、運転者にとって運転操作の苦手として現れるのに対応して、運転操作に対応した車両情報(速度、ハンドル操作、アクセル操作、ブレーキ操作)を苦手カーブか否かの判定に用いることで、その運転者にとっての苦手カーブをより正確に検出することができる。
より正確に苦手カーブを認識できることに加え、苦手カーブと認定された際の状況(検出値)よりも低い場合には警告や運転支援を行わないので、運転者にとって煩わしい警告等が少なくなる。
According to the present embodiment, a weak curve specific to each driver is specified in advance, and when the weak curve matches or exceeds the specified condition, warning or control is performed to match each driver. Accurate driver assistance can be provided.
Further, in response to the weak curve appearing as a weak driving operation for the driver, vehicle information corresponding to the driving operation (speed, steering wheel operation, accelerator operation, brake operation) is used to determine whether the driving curve is poor. Thus, it is possible to more accurately detect the weak curve for the driver.
In addition to being able to recognize the weak curve more accurately, warnings and driving assistance are not performed when the situation is lower than the situation (detected value) when it is recognized as a poor curve, so that troublesome warnings for the driver are reduced.

また、カーブに進入する前に、前方のカーブが苦手カーブと条件が一致又は上まわる場合に警告をするようにしているので、運転者はカーブ進入する前に予め苦手カーブの存在を知ることができるので、事前に落ち着いて対応することができる。
その結果、苦手カーブに進入した後において、警告や運転支援が不要になる場合もあり得る。
Also, before entering the curve, a warning is given when the condition of the front curve matches or exceeds the condition of the weak curve, so the driver can know the presence of the weak curve before entering the curve. Because you can, you can calm down in advance.
As a result, after entering a weak curve, warnings and driving assistance may be unnecessary.

次に第2実施形態について説明する。
第2実施形態では、第1実施形態で説明したカーブに対する運転支援と同様に、運転者にとって苦手な高架頂上に対する運転支援を行うものである。
すなわち、運転者の個人特性として取得した生体情報に基づいて、高架頂上に対する運転支援を行う。
Next, a second embodiment will be described.
In the second embodiment, like the driving support for the curve described in the first embodiment, the driving support for the elevated top, which is difficult for the driver, is performed.
That is, driving assistance for the elevated top is performed based on the biological information acquired as the personal characteristics of the driver.

この第2実施形態における運転支援装置では、図1で説明した運転支援装置と同様に構成されるため、第1実施例と異なる箇所を中心に説明する。
第2実施形態において、運転支援装置は、苦手カーブ記憶データ162に代えて、苦手高架頂上記憶データを備えている。
The driving support device according to the second embodiment is configured in the same manner as the driving support device described with reference to FIG.
In the second embodiment, the driving support device includes poor overhead storage data instead of poor curve storage data 162.

図10は、苦手高架頂上記憶データを構成し、高架頂上情報記憶メモリ162a、生体情報記憶メモリ163a、車両情報記憶メモリ164a、視界情報記憶メモリ165aに保存される各データを表したものである。
なお、第2実施形態の説明において添え字aを付した番号、例えば162aは、第1実施形態における同一の番号の構成に対応する(以下、他の実施形態を含めて同じ)。
FIG. 10 shows poor elevated overhead storage data, and represents each data stored in the elevated overhead information storage memory 162a, the biological information storage memory 163a, the vehicle information storage memory 164a, and the view information storage memory 165a.
In the description of the second embodiment, the number with the subscript a, for example, 162a, corresponds to the same numbered configuration in the first embodiment (hereinafter the same including other embodiments).

高架頂上情報記憶メモリ162aには、高架頂上情報として、上り勾配率(%)、下り勾配率(%)、頂上高さ(m)が保存される。
生体情報記憶メモリ163aには、第1実施形態と同様に、生体情報として、心拍センサ121、発汗センサ122の検出値から判断される緊張度(Level)が保存される。
In the elevated peak information storage memory 162a, ascending peak information, an ascending slope rate (%), a descending slope rate (%), and a summit height (m) are stored.
Similar to the first embodiment, the biological information storage memory 163a stores the degree of tension (Level) determined from the detection values of the heart rate sensor 121 and the sweat sensor 122 as biological information.

車両情報記憶メモリ164aには、車両速度(km/h)、車両加速度(G)、ブレーキ踏力(N・m)、ブレーキ操作状況(N・m/ms)が保存される。
視界情報記憶メモリ165aには、車間距離・相対速度測定装置131、画像処理装置132における検出データ、取得データから判定される視界度(Level)が保存される。
The vehicle information storage memory 164a stores vehicle speed (km / h), vehicle acceleration (G), brake pedaling force (N · m), and brake operation status (N · m / ms).
The visibility information storage memory 165a stores the degree of visibility (Level) determined from the detection data and the acquired data in the inter-vehicle distance / relative speed measurement device 131 and the image processing device 132.

警告・車両制御判定データ166aには、後述する運転支援処理(図15)において、警告するか否かの判定項目(生体情報、車両情報、視界情報)とその条件(図16)、及び運転支援の内容を決定するための判定項目(生体情報、車両情報、視界情報)とその条件(図17)が格納されている。   The warning / vehicle control determination data 166a includes determination items (biological information, vehicle information, visibility information) and conditions (FIG. 16) for determining whether or not to warn in driving support processing (FIG. 15) described later, and driving support. The determination items (biological information, vehicle information, visibility information) for determining the contents of the information and the conditions (FIG. 17) are stored.

高架頂上見通し判定データ167には、後述する苦手高架頂上記憶処理(図11)において、高架頂上に対する視界度(見通し度)を決定するための情報が格納されている。   The elevated overhead view determination data 167 stores information for determining the visibility (visibility) with respect to the elevated overhead in the poor elevated overhead storage process (FIG. 11) described later.

プログラム記憶部17には、本実施形態における苦手高架頂上記憶プログラム171a、運転支援プログラム172a、及び、これら各プログラムにおいてサブルーチンとして実行される、生体情報処理プログラム173、車両情報処理プログラム174、視界情報処理プログラム175、警告・車両制御判定プログラム176、その他の各種プログラムが格納されている。   The program storage unit 17 includes the poor overhead climbing storage program 171a, the driving support program 172a, and the biological information processing program 173, the vehicle information processing program 174, and the visual field information processing that are executed as subroutines in these programs. A program 175, a warning / vehicle control determination program 176, and other various programs are stored.

次に、第2実施形態の運転支援装置における苦手高架頂上記憶処理の処理動作について説明する。
図11は、苦手高架頂上記憶処理の動作を表したフローチャートである。
この苦手高架頂上記憶処理は、第1実施形態と同様に、車両の走行開始により実行され走行中実行が継続されるが、イグニッションオンにより実行され、イグニッションオフにより終了するようにしてもよい。後述する第3実施形態の苦手明暗条件記憶処理、及び第4実施形態の苦手高速道路区間処理も同様である。
なお、第2実施形態、第4実施形態の各処理動作説明では、第1実施形態と同様な動作に対しては同一のステップ番号と各実施形態を表す添え字a〜cを付して表示することとし、各動作の同一部分については一部省略して説明する。
Next, the processing operation of the poor overhead storage processing in the driving support apparatus of the second embodiment will be described.
FIG. 11 is a flowchart showing the operation of the poor overhead storage process.
This weak elevated top storage process is executed when the vehicle starts to run and continues to be executed while the vehicle is running, but may be executed when the ignition is turned on and terminated when the ignition is turned off. The same applies to the weak light / dark condition storage process of the third embodiment described later and the weak highway section process of the fourth embodiment.
In the description of each processing operation of the second embodiment and the fourth embodiment, the same step numbers and subscripts a to c representing the respective embodiments are attached to the operations similar to those of the first embodiment. In the following description, the same parts of each operation are partially omitted.

ECU10は、自車位置と、進行方向を取得し(ステップ1a)、取得した自車位置と進行方向とから、車両の前方に高架頂上が存在するか否かについて、地図DB161の道路データから判断し(ステップ2a)、存在しなければ(ステップ2a;N)、ステップ1aに戻って引き続き高架頂上の検出を継続する。   The ECU 10 acquires the own vehicle position and the traveling direction (step 1a), and determines from the road data in the map DB 161 whether or not an elevated top exists ahead of the vehicle from the acquired own vehicle position and traveling direction. If it does not exist (step 2a; N), the process returns to step 1a and continues to detect the elevated top.

一方、車両前方に高架頂上を検出すると(ステップ2a;Y)、ECU10は、該当する高架頂上情報(上り勾配率、下り高倍率、頂上高さ)を地図DB161から取得し、RAMの所定エリアに保存する(ステップ3a)。
また、ECU10は、車両情報として、車両速度、車両加速度、ブレーキ踏力、及びブレーキ操作状況を検出してRAMの所定エリアに保存する(ステップ4a)。
On the other hand, when detecting the elevated top in front of the vehicle (step 2a; Y), the ECU 10 obtains the corresponding elevated top information (uphill gradient rate, downhill high magnification, top height) from the map DB 161 and stores it in a predetermined area of the RAM. Save (step 3a).
Further, the ECU 10 detects the vehicle speed, the vehicle acceleration, the brake depression force, and the brake operation status as vehicle information, and stores them in a predetermined area of the RAM (step 4a).

ついでECU10は、車両現在位置において車両から見える高架頂上の視界情報(視界度)を検出する(ステップ5a)。
図12、図13は、第2実施形態における視界度の決定方法について概念的に表したものである。
ECU10は、高架頂上情報(上り勾配率、下り高倍率、頂上高さ)と道路周辺物や、現在の時刻、天候などから、道路の見え方を予測し、初期視界度のレベルを設定する。
すなわち、ECU10は、高架頂上情報と道路周辺建物から、図12(a)〜(c)…に示すように高架頂上形状を予測し、そのレベル(形状レベル)を1〜3、…と決定する。
高架頂上形状による形状レベル1、2、3、…の決定は、各形状レベルに対応して上り勾配率、下り高倍率、頂上高さの範囲が、予めデータ記憶部16に格納され、または視界情報処理プログラム175中に規定されている。
Next, the ECU 10 detects the visibility information (degree of visibility) on the elevated top visible from the vehicle at the current vehicle position (step 5a).
12 and 13 conceptually show the visibility determination method according to the second embodiment.
The ECU 10 predicts the appearance of the road from the elevated top information (uphill gradient rate, downhill magnification, top height), road peripherals, current time, weather, and the like, and sets the initial visibility level.
That is, the ECU 10 predicts the elevated top shape from the elevated top information and the building around the road as shown in FIGS. 12A to 12C, and determines the level (shape level) as 1 to 3. .
In determining the shape level 1, 2, 3,... By the elevated top shape, the range of the ascending slope rate, the descending high magnification, and the summit height corresponding to each shape level is stored in the data storage unit 16 in advance, or the field of view It is defined in the information processing program 175.

ついでECU10は、現在の時間や天候から道路の見え方を予測し、初期視界度レベルを決定する。
例えば、決定した高架頂上形状が図12(a)に示す形状レベルが1である場合に、車外の環境が夕方で(暗い場合)、雨であれば、図12(d)に示すように、レベルを1だけアップし、初期視界度のレベルを2とする。
時刻と天候に対するレベルアップ値(0、+1、+2、…)との関係は、データ記憶部16に格納され、又は視界情報処理プログラム175中に規定されている。
Next, the ECU 10 predicts the road appearance from the current time and weather, and determines the initial visibility level.
For example, when the determined elevated top shape is the shape level shown in FIG. 12 (a) and the environment outside the vehicle is evening (when dark) and it is raining, as shown in FIG. 12 (d), Increase the level by 1 and set the initial visibility level to 2.
The relationship between the time and the level-up value (0, +1, +2,...) With respect to the weather is stored in the data storage unit 16 or defined in the view information processing program 175.

初期視界度レベルを決定した後、ECU10は、現在の車両前方の状況をステレオカメラなどによる距離画像として検出し、図13に示すように、車両前方の道路及び車両(前走者)を検出する。   After determining the initial visibility level, the ECU 10 detects the current situation in front of the vehicle as a distance image by a stereo camera or the like, and detects the road and the vehicle (the forerunner) ahead of the vehicle as shown in FIG.

そして、図12の説明で決定した初期視界度のレベルによる道路(高架頂上)の見え方と、ステレオカメラによる距離画像から認識した道路の見え方(実際の高架頂上の状況)とを比較し、現在の視界度レベルを最終的に決定する。
具体的に、形状レベル1で、天候等により初期視界度レベル2である場合(図12(d)の場合)を例に、視界度レベルの決定について説明する。
すなわち、ECU10は、高架頂上情報から予測した形状レベル1の道路形状(図12(a))を基準として、ステレオカメラの画像により前方車両を確認できる程度から最終的な視界度レベルを判断する。
Then, the way of seeing the road (the top of the elevated top) according to the level of initial visibility determined in the description of FIG. 12 is compared with the way of seeing the road (the actual situation of the top of the elevated top) recognized from the distance image by the stereo camera, The current visibility level is finally determined.
Specifically, the determination of the visibility level will be described by taking, as an example, the case where the shape level is 1 and the initial visibility level is 2 due to weather or the like (in the case of FIG. 12D).
That is, the ECU 10 determines the final visibility level from the extent that the front vehicle can be confirmed from the image of the stereo camera on the basis of the road shape at the shape level 1 predicted from the elevated top information (FIG. 12A).

図13(b)に示されるように、形状レベル1とほぼ同様の視界範囲である場合には、レベルアップ量がゼロ、すなわち、初期視界度レベル2が最終的な視界度レベルとなり、レベル2となる。
そして、図13(c)に示されるように、形状レベル1の視界範囲と比較して、車両前方の一部を確認できる場合には、レベルダウン量1(−1)、即ち初期視界度レベル2に−1を加えたレベル1が最終的な視界度レベルとなる。
As shown in FIG. 13B, when the viewing range is substantially the same as the shape level 1, the level-up amount is zero, that is, the initial visibility level 2 becomes the final visibility level, and the level 2 It becomes.
Then, as shown in FIG. 13C, when a part of the front of the vehicle can be confirmed as compared with the view range of the shape level 1, the level down amount 1 (−1), that is, the initial visibility level. Level 1 obtained by adding -1 to 2 is the final visibility level.

一方、図13(d)に示されるように、形状レベル1の視界範囲と比較して、前方の車両の全体を確認できる場合にはレベルダウン量2(−2)、即ち初期視界度レベル2に−2を加えたレベル0が最終的な視界度レベルとなる。   On the other hand, as shown in FIG. 13D, when the entire vehicle ahead can be confirmed as compared with the view range of the shape level 1, the level down amount 2 (−2), that is, the initial visibility level 2 Level 0 obtained by adding -2 to the final visibility level.

このように、第2実施形態では、前方の車両は高架に対する視界を遮る物ではあるが、運転操作の目安となることから、第1実施形態と異なり、視界度レベルを下げる方向に作用する。   As described above, in the second embodiment, the vehicle ahead is an object that obstructs the field of view with respect to the overhead. However, since it serves as a guide for driving operation, it acts in the direction of lowering the visibility level unlike the first embodiment.

なお、第2実施形態では、レベルダウンの対象となる車両として前走車を対象としたが、対向車をレベルダウンの対象にしてもよい。この場合、対向車の場合には進行方向が異なるため、レベルダウンの量を前走車の場合よりも少なく(例えば、1/2、1/3等)としてもよい。
また、第2実施形態においても第1実施形態と同様に、車両を除き、樹木や看板等の、高架頂上までの視界を遮蔽物が存在する場合には、遮蔽する割合に応じて視界度レベルをアップするようにしてもよい。
In the second embodiment, the preceding vehicle is the target vehicle for level down, but the oncoming vehicle may be the target for level down. In this case, since the traveling direction is different in the case of an oncoming vehicle, the amount of level down may be smaller (for example, 1/2, 1/3, etc.) than in the case of a preceding vehicle.
Also in the second embodiment, similarly to the first embodiment, when there is a shielding object such as a tree, a signboard, etc. up to the top of the elevated bridge, the visibility level is set according to the shielding ratio. You may make it improve.

ただし、この前方車両や対向車によりるレベルの変更は、苦手高架頂上記憶処理においては行われず、後述する運転支援処理における視界度判定(ステップ17a)において判断される。   However, the level change due to the preceding vehicle or the oncoming vehicle is not performed in the poor overhead storage process, but is determined in the visibility determination (step 17a) in the driving support process described later.

このように、形状レベルpから初期視界度レベルqを決定した場合、形状レベルpの視界範囲と比較して、ステレオカメラ画像に基づく前走車の確認割合に応じて、レベルダウン量(−s)が決定され、初期視界度レベルqにレベルダウン量sを加えた値q−sが、最終的な視界度のレベルとなる。   In this way, when the initial visibility level q is determined from the shape level p, the level down amount (−s is determined according to the confirmation ratio of the preceding vehicle based on the stereo camera image as compared with the visibility range of the shape level p. ) Is determined, and a value q-s obtained by adding the level-down amount s to the initial visibility level q is the final visibility level.

以上の処理により視界情報(視界度)を検出すると、ECU10は、第1実施形態と同様にして生体情報(心拍、発汗量)を検出し、運転者の緊張度を検出する(ステップ6a)。   When the visibility information (degree of visibility) is detected by the above processing, the ECU 10 detects biometric information (heart rate, sweating amount) in the same manner as in the first embodiment, and detects the driver's tension (step 6a).

ついで、ECU10は、取得、検出した高架頂上情報、車両情報、及び生体情報に基づいて、走行中の高架頂上が苦手高架頂上に該当するか否かについて判断する(ステップ7a)。
なお、苦手高架頂上は高架頂上に対する運転操作の苦手度なので、視界情報は別要因と考えられるため、苦手高架頂上か否かの判定には視界情報は考慮されない。
Next, the ECU 10 determines whether or not the elevated top during traveling corresponds to the weak elevated top based on the acquired and detected elevated top information, vehicle information, and biological information (step 7a).
In addition, since it is a weakness of the driving operation with respect to the overhead top, the visibility information is considered to be another factor, so the visibility information is not considered in determining whether or not the overhead elevation is poor.

図14は、苦手高架頂上か否かの判定項目とその条件を例示したものである。
この図14に示されるように、苦手高架頂上の判定条件として、緊張度が高いこと(レベル1以上)、ブレーキ踏力が所定基準値よりも強いこと、ブレーキ操作状況が所定基準値よりも急であること、上り勾配率が所定基準値よりも急であること、下り勾配率が所定基準値よりも急であること、頂上の高さが所定基準値(例えば、5m)以上であることが条件となる。
ここで、各判定項目に対する基準値は、各項目毎に予め決められており、データ記憶部又は苦手高架頂上記憶プログラム中に規定されている値が使用される。
なお、頂上の高さは、高架開始点から高架頂上までの高さである。
FIG. 14 exemplifies the determination items and the conditions for determining whether or not the top is not good.
As shown in FIG. 14, the criteria for determining the height of the weak overhead is that the degree of tension is high (level 1 or higher), the brake pedaling force is stronger than a predetermined reference value, and the brake operation status is more abrupt than the predetermined reference value. It is a condition that the ascending slope rate is steeper than a predetermined reference value, the descending slope rate is steeper than a predetermined reference value, and the height of the summit is not less than a predetermined reference value (for example, 5 m). It becomes.
Here, the reference value for each determination item is determined in advance for each item, and a value defined in the data storage unit or the poor overhead storage program is used.
The height of the summit is the height from the elevated start point to the elevated summit.

苦手高架頂上の判定は、図14の各判定項目の組み合わせにより、第1実施形態と同様に判定される。   The determination of the poor overhead top is determined in the same manner as in the first embodiment by the combination of the determination items in FIG.

図11において、現時点までの測定によっては苦手高架頂上であると判断できない場合(ステップ7a;N)、ECU10は、更に高架頂上走行が終了したか否かを車両現在位置と地図DB161の道路地図から判断する(ステップ8a)。
高架頂上走行が終了していなければ(ステップ8a;N)、ECU10は、ステップ4aに戻って、車両情報、視界情報、及び生体情報の検出を継続する。なお、ステップ3aにもどらないのは、高架頂上情報については、走行によって変化しないためである。
高架頂上走行が終了した場合には(ステップ8a;Y)、当該高架頂上は、運転者にとって運転操作に対する苦手な高架頂上には該当しないので、処理をリターンする。
In FIG. 11, when it is not possible to determine that the vehicle is not at the top of the elevated overhead according to the measurement up to the present time (step 7a; N), the ECU 10 further determines whether or not the elevated overhead traveling has been completed from the vehicle current position and the road map of the map DB 161. Judgment is made (step 8a).
If the elevated top travel has not ended (step 8a; N), the ECU 10 returns to step 4a and continues to detect the vehicle information, the visibility information, and the biological information. In addition, it does not return to step 3a because it is not changed by driving | running | working about elevated top information.
When the elevated overhead traveling is finished (step 8a; Y), the elevated overhead does not correspond to the elevated overhead that is difficult for the driver to perform the driving operation, so the process returns.

一方、ECU10は、苦手高架頂上と判断した場合(ステップ7a;Y)、その苦手高架頂上と判定した時点における、高架頂上情報、生体情報、車両情報、視界情報の保存項目(図10参照)をそれぞれ、苦手高架頂上データとしてデータ記憶部16に保存する(ステップ9a)。   On the other hand, when the ECU 10 determines that it is not good at the top of the overhead (step 7a; Y), the storage items (see FIG. 10) of the elevated top information, biological information, vehicle information, and visibility information at the time when it is determined that the overhead is not good. Each is stored in the data storage unit 16 as weak overhead data (step 9a).

次に第2実施形態における運転支援処理について、図15のフローチャートを参照して説明する。
この第2実施形態及び後述する第3、第4実施形態における運転支援処理は、車両の走行開始により実行され走行中実行が継続されるが、イグニッションオンにより実行され、イグニッションオフにより終了するようにしてもよい。また、運転支援処理は、各実施形態における苦手高架頂上判定処理(図11)等と並行して実行される。
Next, driving support processing in the second embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG.
The driving support processing in the second embodiment and the third and fourth embodiments to be described later is executed when the vehicle starts to run and continues to be executed while the vehicle is running, but is executed when the ignition is turned on and ends when the ignition is turned off. May be. In addition, the driving support process is executed in parallel with the poor overhead peak determination process (FIG. 11) in each embodiment.

ECU10は、苦手高架頂上記憶処理のステップ1〜3a(図11参照)と同様に、自車位置、進行方向の取得(ステップ11a)、車両の前方に高架頂上が存在するか否かの判断(ステップ12a)、高架頂上情報の取得とRAMへの保存する(ステップ13a)を行う。
なお、以上のステップ11a〜13aの処理を、苦手高架頂上記憶処理のステップ1〜3aと共通化するようにしてもよい。
The ECU 10 obtains its own vehicle position and traveling direction (step 11a), and determines whether or not there is an elevated top in front of the vehicle, in the same manner as in steps 1 to 3a (see FIG. 11) of the weak overhead storage process. Step 12a), obtaining the elevated top information and storing it in the RAM (step 13a).
In addition, you may make it make the process of the above steps 11a-13a common with step 1-3a of a weak overhead storage process.

ついでECU10は、取得した高架頂上情報が、データ記憶部16の苦手高架頂上の高架頂上情報記憶メモリ162に記憶されている高架頂上情報と同じ、又はそれ以上であるか否かを判断する(ステップ14a)。
すなわち、ECU10は、前方に存在する高架頂上の勾配率、頂上高さのそれぞれが、苦手高架頂上の記憶値よりも大きいか否かを判断し、いずれか1つでも大きい場合には苦手高架頂上と同じと判断する。
Next, the ECU 10 determines whether or not the acquired elevated peak information is the same as or higher than the elevated peak information stored in the elevated peak information storage memory 162 that is not good for the data storage unit 16 (step). 14a).
That is, the ECU 10 determines whether or not each of the slope rate and the top height of the elevated top existing at the front is larger than the memorized value on the poor elevated top. Is the same as

記憶した苦手高架頂上と同じでない場合(ステップ14a;N)、車両前方に検出した高架頂上は運転者にとって苦手な高架頂上には該当しないので、ECU10は、処理をリターンする。   When it is not the same as the memorized poor overhead peak (step 14a; N), the elevated peak detected in front of the vehicle does not correspond to the overhead peak that is difficult for the driver, and the ECU 10 returns the process.

一方、記憶した苦手高架頂上と同じ(又はそれ以上)である場合(ステップ14a;Y)、ECU10は、車両情報として、車両速度、車両加速度、ブレーキ踏力、及びブレーキ操作状況を検出してRAMの所定エリアに保存する(ステップ15a)。   On the other hand, when it is the same (or higher) as the memorized weak overhead top (step 14a; Y), the ECU 10 detects the vehicle speed, the vehicle acceleration, the brake pedaling force, and the brake operation status as the vehicle information, and stores it in the RAM. Saving in a predetermined area (step 15a).

次いでECU10は、車外環境を検出する(ステップ16a)。すなわち、ECU10は、前方車両との車間距離や相対速度、後方車両との車間距離や相対速度、対向車両の有無等を車間距離・相対速度測定装置131により取得する。   Next, the ECU 10 detects the environment outside the vehicle (step 16a). That is, the ECU 10 acquires the inter-vehicle distance and relative speed with the preceding vehicle, the inter-vehicle distance and relative speed with the rear vehicle, the presence / absence of the oncoming vehicle, and the like by the inter-vehicle distance / relative speed measuring device 131.

そしてECU10は、図12、図13に従って上述した視界度判定を、ステップ15aで検出した車外環境を考慮して(図13(e)のレベル判定処理)、視界度を判定する(ステップ17a)。
すなわち、ECU10は、車両前方に存在する高架頂上に対する車外環境を考慮した視界レベルが、苦手高架頂上として視界情報記憶メモリ165に格納されている視界レベルと比較し、普通(同レベル)、悪い(レベルが高い)、良い(レベルが低い)のいずれか判断する。
Then, the ECU 10 determines the visibility according to the visibility determination described above according to FIGS. 12 and 13 in consideration of the environment outside the vehicle detected in step 15a (level determination processing in FIG. 13E) (step 17a).
That is, the ECU 10 has a normal (same level) or bad (the same level) visibility level in consideration of the environment outside the vehicle with respect to the elevated top existing in front of the vehicle compared to the visibility level stored in the visibility information storage memory 165 as a poor elevated overhead. Determine whether the level is high or good (low level).

そして、視界度が記憶値よりも悪い場合には、警告のための閾値を下げ(ステップ18a)、良い場合には警告の為の閾値を上げる(ステップ19a)。
このように、前方に存在する高架頂上の視界が悪いと前方高架頂上に対する視界度のレベルが上がり、苦手高架頂上の視界レベルより高くなれば、警告のための閾値が低下し、結果として警告がされやすくなる。
If the visibility is worse than the stored value, the threshold value for warning is lowered (step 18a), and if it is good, the threshold value for warning is raised (step 19a).
In this way, if the visibility on the elevated overhead that is ahead is poor, the level of visibility with respect to the elevated overhead increases, and if it becomes higher than the poor visibility on the elevated overhead, the threshold for warning decreases, resulting in warning. It becomes easy to be done.

さらにECU10は、生体情報(心拍、発汗量)を検出し、運転者の緊張度を検出する(ステップ20a)。   Further, the ECU 10 detects biological information (heart rate, sweating amount) and detects the driver's degree of tension (step 20a).

次いで、ECU10は検出等した各情報に基づき、車両前方に存在する高架頂上が運転者にとって運転操作の苦手な高架頂上であるとして警告をするか否かについて判定する(ステップ21a)。
図16は、警告をするか否かについての判定項目とその条件について表したものである。
ECU10は、図16に例示されるように、生体情報記憶メモリ163aに記憶されている緊張度のレベル、車両速度が車両情報記憶メモリ144aに記憶されている車速、視界情報記憶メモリ165aに記憶されている視界度のレベル(ステップ17a〜19aで変更した値)の3項目よりも、現状の3項目の値の方が大きいか否かを判断する(ステップ21a)。
Next, the ECU 10 determines, based on each detected information, whether or not to warn that the elevated top existing in front of the vehicle is an elevated top that is difficult for the driver to drive (step 21a).
FIG. 16 shows the determination items regarding whether or not to issue a warning and the conditions thereof.
As illustrated in FIG. 16, the ECU 10 stores the level of tension and the vehicle speed stored in the biological information storage memory 163a in the vehicle speed and view information storage memory 165a stored in the vehicle information storage memory 144a. It is determined whether the values of the current three items are larger than the three items of the visibility level (the value changed in steps 17a to 19a) (step 21a).

現状の3項目のうちの、組み合わせにより警告について判定するが、現状の緊張度が大きい場合、及び現状値の方が2項目以上大きい場合に警告を行うと判断する。
但し、1項目だけでも現状値が大きければ警告を行うと判断するようにし、また、いずれか2項目以上現状値が大きい場合に警告を行うと判断するようにしてもよい。
警告を行うと判断した場合(ステップ21a;Y)、ECU10は、前方に存在する高架頂上が運転者にとって運転操作上の苦手な高架頂上であることを音声出力装置19及び表示装置20から音声及び画像により警告する(ステップ22a)。
警告は、例えば「進行方向に苦手な高架頂上が存在します。注意しながら通過してください。」等の警告音声とテキスト表示により行われる。苦手高架頂上までの距離を警告において伝えるようにしてもよい。
なお、この苦手高架頂上に対する警告は高架頂上に車両が進入する前に行われる。
The warning is determined based on the combination of the current three items, but it is determined that the warning is to be issued when the current level of tension is greater and when the current value is greater than two items.
However, it may be determined that a warning is given if the current value is large for only one item, and a warning may be determined if the current value is larger than any one of two items.
If it is determined that the warning is to be performed (step 21a; Y), the ECU 10 confirms that the elevated top existing ahead is an elevated top that is difficult for the driver to operate, from the audio output device 19 and the display device 20 A warning is given by the image (step 22a).
The warning is given by a warning voice and a text display such as “There is an elevated top that is not good in the direction of travel. You may make it tell in a warning the distance to a weak overhead top.
In addition, the warning for the poor top of the overhead is given before the vehicle enters the top of the overhead.

警告が不要と判断された場合(ステップ21a;N)、すなわち、高架頂上情報からは前方に存在する高架頂上は苦手高架頂上である可能性があると判断されるが、運転者の操作や緊張度からは警告が不要と判断されるので、警告をすることなく次の処理に移行する。
これにより、運転者にとっての不要な警告が防止される。
When it is determined that a warning is not necessary (step 21a; N), that is, from the elevated peak information, it is determined that there is a possibility that the elevated peak existing ahead is not suitable for the elevated peak. Since it is determined that a warning is unnecessary, the process proceeds to the next process without warning.
This prevents unnecessary warnings for the driver.

次いで、ECU10は、車両が高架頂上(頂上を含む所定の領域を言う)に進入したか否かを判断し(ステップ23a)、進入していなければ(ステップ23a;N)、ステップ13aに戻って警告に関する判断を継続する。
なお、前方に存在する高架頂上の高架頂上情報は走行によって変化しないので、ステップ14aに戻るようにしてもよい。
Next, the ECU 10 determines whether or not the vehicle has entered the elevated top (refers to a predetermined area including the top) (step 23a). If not (step 23a; N), the process returns to step 13a. Continue making warning decisions.
In addition, since the elevated peak information on the elevated peak existing ahead does not change by traveling, the process may return to step 14a.

一方、車両が高架頂上に進入した場合、ECU10は、ステップ16aと同様に、高架頂上進入後における現時点での車外環境を検出する(ステップ24a)。
さらに、ECU10は、ステップ17aと同様に現時点での視界度を判定(ステップ25a)し、視界が悪い場合にはステップ18aと同様に閾値(この場合には運転支援閾値)を低下させ(ステップ26a)、視界が良い場合にはステップ19aと同様に運転支援閾値を増加する(ステップ27a)。
On the other hand, when the vehicle enters the elevated top, the ECU 10 detects the environment outside the vehicle at the present time after entering the elevated top (step 24a), similarly to step 16a.
Further, the ECU 10 determines the current visibility (step 25a) as in step 17a. If the visibility is poor, the ECU 10 decreases the threshold (in this case, the driving support threshold) as in step 18a (step 26a). ) If the field of view is good, the driving assistance threshold is increased in the same manner as in step 19a (step 27a).

ついでECU10は、現時点における生体情報と車両情報を、ステップ20a、ステップ15と同様に検出する(ステップ28a、ステップ29a)   Next, the ECU 10 detects the current biological information and vehicle information in the same manner as in Steps 20a and 15 (Steps 28a and 29a).

以上により高架頂上進入後に検出等した、車外環境、視界度レベル、生体情報、及び車両情報に基づいて、ECU10は、運転支援の必要性と、支援の内容を決定する(ステップ30a)。
図17は、運転支援の必要性と支援内容についての判定項目とその条件について表したものである。
この図に示すように、運転支援の判定項目として、生体情報について緊張度が規定され、車両情報について車両速度、アクセル踏力、ブレーキ操作状況が規定され、視界情報について視界度が規定されている。
また、各判定項目について、運転支援をしない場合の判断条件、危険度が小であるとの判断条件、危険度が中であるとの判断条件、危険度が大であるとの判断条件について、第1の実施形態と同様に規定されている。
Based on the environment outside the vehicle, the visibility level, the biological information, and the vehicle information detected after entering the elevated top as described above, the ECU 10 determines the necessity of driving assistance and the content of the assistance (step 30a).
FIG. 17 shows the determination items and the conditions for the necessity of driving assistance and the contents of assistance.
As shown in this figure, as driving support determination items, the degree of tension is defined for biological information, the vehicle speed, accelerator pedal force, and brake operation status are defined for vehicle information, and the visibility is defined for visibility information.
In addition, for each determination item, the determination condition when driving assistance is not performed, the determination condition that the risk is low, the determination condition that the risk is medium, and the determination condition that the risk is high, It is defined similarly to the first embodiment.

ECU10は、この図17に示した判定項目の各々について、どの条件を満たしているか判断し、運転支援の有無、及び運転支援内容に対応した危険度を決定する。
本実施形態では、全5項目のうち4項目まで支援無し条件を満たしている場合には運転支援を行わない。
一方、危険度小、中、大については、全5項目までのうち、2項目以上満たしている場合に、大きい方の危険度が決定される。
The ECU 10 determines which condition is satisfied for each of the determination items shown in FIG. 17, and determines the presence / absence of driving support and the degree of risk corresponding to the driving support content.
In the present embodiment, driving support is not performed when up to 4 out of 5 items satisfy the no support condition.
On the other hand, for the low, medium, and high risk levels, the greater risk level is determined when 2 or more items are satisfied among all 5 items.

なお、運転支援内容に対応して危険度の判定については、他の方法によることも可能である。
例えば、生体情報、車両情報、視界情報全てが満たされている危険度を決定するようにしてもよい。この場合、車両情報については、5項目のうちの2項目を満たす場合に車両情報が満たされているものとする。
また、生体情報1つと、他の4項目のうちのいずれか1つ(2つ以上とすることも可)を満たしている危険度を決定するようにしてもよい。
Note that it is possible to use other methods for determining the degree of risk corresponding to the driving support content.
For example, the degree of risk that all the biological information, vehicle information, and view information are satisfied may be determined. In this case, regarding vehicle information, vehicle information is assumed to be satisfied when two of the five items are satisfied.
Moreover, you may make it determine the risk degree which satisfy | fills any one (it can also be set as two or more) of one biometric information and other four items.

以上説明したように図17に基づく運転支援判断(ステップ30a)において、運転操作支援の必要性なしと判定した場合、ステップ34aに移行する。
一方、危険度小と判断した場合、ECU10は、警告を行う(ステップ31a)。
この場合の警告は、ステップ22aにおける高架頂上進入前の警告と同様に、音声出力装置19及び表示装置20から音声及び画像(テキスト)で警告する。但し、この場合の警告は苦手高架頂上内での警告なので、高架頂上進入前に注意を喚起する警告(ステップ22a)と警告の内容が異なる。
例えば、「苦手高架頂上の走行中です。前方と運転操作に充分注意して走行ください。」との警告を音声及び画像(テキスト表示)により行う。
As described above, in the driving support determination (step 30a) based on FIG. 17, when it is determined that there is no need for driving operation support, the process proceeds to step 34a.
On the other hand, when determining that the degree of risk is low, the ECU 10 issues a warning (step 31a).
The warning in this case is given by voice and image (text) from the voice output device 19 and the display device 20 in the same manner as the warning before entering the elevated top in step 22a. However, since the warning in this case is a warning at the top of the elevated overhead, the content of the warning is different from the warning (step 22a) that calls attention before entering the elevated top.
For example, a warning that “It is running on the top of the overhead that is not good. Please drive carefully and drive ahead” is given by voice and image (text display).

なお、ECU10は、図17に示した判定項目のうち条件を満たしている項目に対応した警告を行うようにしてもよい。
例えば、判定項目の条件を満たしているのが視界度と緊張度である場合には「前方に充分注意して落ち着いて走行してください。」と警告し、緊張度と車両速度である場合には「落ち着いて、速度を抑えながら走行してください。」と警告する。
このように条件を満たした判定項目に対応した警告を行うことで、運転者自信が気づいていない苦手意識箇所が指摘され、その点に集中しながら苦手高架頂上を通過することができる。
In addition, you may make it ECU10 perform the warning corresponding to the item which satisfy | fills conditions among the determination items shown in FIG.
For example, when the visibility and the tension satisfy the criteria of the judgment item, the warning “Please pay attention to the front and calm down” is warned, and the tension and the vehicle speed are Warns, “Please calm down and drive at a reduced speed.”
By giving a warning corresponding to the determination item that satisfies the conditions in this way, it is possible to point out a weak point of consciousness that the driver's confidence is not aware of, and pass through the top of the poor point while concentrating on that point.

また、危険度中と判断した場合、ECU10は、車両制御装置21により運転操作補助を行う(ステップ32a)。
例えば、運転補助として、高架頂上で曲がる方向と反対側へのハンドルの操作をしにくく(ハンドルを重く)する等の運転操作補助をする。
この運転補助においても、ECU10は、警告と同様に、条件を満たした判定項目に応じて運転操作補助をするようにしてもよい。例えば、車速の条件を満たした場合には、速度を落としたり、加速しにくくしたり、アクセルの抵抗を大きくしたりしてもよい。
If it is determined that the degree of risk is medium, the ECU 10 assists the driving operation by the vehicle control device 21 (step 32a).
For example, as a driving assistance, a driving operation assistance such as making it difficult to operate the steering wheel in the direction opposite to the direction of bending at the top of the elevated top (making the steering wheel heavy) is performed.
Also in this driving assistance, the ECU 10 may assist the driving operation according to the determination item that satisfies the condition, similarly to the warning. For example, when the vehicle speed condition is satisfied, the speed may be reduced, acceleration may be difficult, or the accelerator resistance may be increased.

運転支援判断(ステップ30a)において、危険度大と判断した場合、ECU10は、車両制御装置21により車両制御を行う(ステップ33a)。
すなわち、ECU10は、アクセル操作やブレーキの操作に対する車両制御を行う。
この場合の制御対象と制御程度は、車速や高架頂上情報を考慮して決定する。
When it is determined that the degree of risk is high in the driving support determination (step 30a), the ECU 10 performs vehicle control by the vehicle control device 21 (step 33a).
That is, the ECU 10 performs vehicle control with respect to accelerator operation and brake operation.
In this case, the object to be controlled and the degree of control are determined in consideration of the vehicle speed and the elevated top information.

以上の、運転支援をしない場合、及び警告、運転操作補助、又は車両制御を行うと、ECU10は、高架頂上の走行が終了したか否かを判断し(ステップ34a)、終了していなければ、ステップ24aに戻り、運転支援の判定と運転支援についての処理を継続する。
一方、高架頂上が終了していればECU10は、処理をリターンする。
When driving assistance is not performed, and when warning, driving operation assistance, or vehicle control is performed, the ECU 10 determines whether traveling on the elevated top is finished (step 34a), and if not finished, Returning to step 24a, the driving assistance determination and the driving assistance processing are continued.
On the other hand, if the elevated top is finished, the ECU 10 returns the process.

第2実施形態によれば、あらかじめ各運転者に固有の苦手高架頂上を特定し、その苦手高架頂上と特定された条件と一致又は上まわる場合に、警告や制御を行うことで、各運転者に合わせたより正確な運転者支援ができるようになる。
また、苦手高架頂上は、運転者にとって運転操作の苦手として現れるのに対応して、運転操作に対応した車両情報(速度、アクセル操作、ブレーキ操作)を苦手高架頂上か否かの判定に用いることで、その運転者にとっての苦手高架頂上をより正確に検出することができる。
より正確に苦手高架頂上を認識できることに加え、苦手高架頂上と認定された際の状況(検出値)よりも低い場合には警告や運転支援を行わないので、運転者にとって煩わしい警告等が少なくなる。
According to the second embodiment, each driver is identified by preliminarily identifying a weak top that is unique to each driver, and performing a warning or control when the top of the poor overhead is met or exceeds the specified condition. It is possible to provide more accurate driver assistance tailored to the vehicle.
In addition, in response to the poor overhead view appearing as a weak driving operation for the driver, vehicle information (speed, accelerator operation, brake operation) corresponding to the driving operation should be used to determine whether or not it is a poor overhead position. Thus, it is possible to more accurately detect the height of the overhead that the driver is not good at.
In addition to being able to recognize the weak overhead top more accurately, warnings and driving assistance are not performed if the situation is lower than the situation (detected value) when it was recognized as poor overhead, so there are fewer warnings that are annoying to the driver. .

また、高架頂上に進入する前に、前方の高架頂上が苦手高架頂上と条件が一致又は上まわる場合に警告をするようにしているので、運転者は高架頂上進入する前に予め苦手高架頂上の存在を知ることができるので、事前に落ち着いて対応することができる。
その結果、苦手高架頂上に進入した後において、警告や運転支援が不要になる場合もあり得る。
In addition, before entering the elevated top, the driver is warned when the conditions of the elevated overhead in front of the elevator are not good or the conditions are the same as or higher than the elevated overhead. You can know the existence, so you can calm down and respond in advance.
As a result, warnings and driving assistance may be unnecessary after entering the top of the weak overhead.

次に第3実施形態について説明する。
第3実施形態では、運転者にとって苦手な、逆光や明暗等の走行明暗条件に対する運転支援を行うものである。
すなわち、運転者の個人特性として取得した生体情報に基づいて、走行明暗条件に対する運転支援を行う。
Next, a third embodiment will be described.
In the third embodiment, driving assistance is provided for driving light / dark conditions such as backlight and light / dark, which are not good for the driver.
In other words, driving assistance for driving light / dark conditions is performed based on the biological information acquired as the personal characteristics of the driver.

この第3実施形態における運転支援装置では、図1で説明した運転支援装置と同様に構成されるため、第1実施例と異なる箇所を中心に説明する。
第3実施形態において、運転支援装置は、苦手カーブ記憶データに代えて、苦手走行明暗条件記憶データを備えている。
The driving support device according to the third embodiment is configured in the same manner as the driving support device described with reference to FIG.
In the third embodiment, the driving support device includes weak running light / dark condition storage data instead of poor curve storage data.

図18は、苦手走行明暗条件記憶データを構成する、道路情報記憶メモリ162b、生体情報記憶メモリ163b、車両情報記憶メモリ164b、走行明暗条件記憶メモリ165bに保存される各データを表したものである。   FIG. 18 shows each data stored in the road information storage memory 162b, the biological information storage memory 163b, the vehicle information storage memory 164b, and the travel light / dark condition storage memory 165b, which constitutes the weak travel light / dark condition storage data. .

道路情報記憶メモリ162bには、道路情報として、道路情報、道路形状(カーブ曲率、カーブカント、交差点形状)、道路形態、施設、道路幅(車線数、幅員、)、起伏(勾配)が保存される。
生体情報記憶メモリ163bには、第1実施形態と同様に、緊張度(Level)が保存される。
車両情報記憶メモリ164bには、車両速度、車両加速度、ハンドル操作トルク、ハンドル操作状況、アクセル踏力、アクセル操作状況、ブレーキ踏力、ブレーキ操作状況が保存される。
The road information storage memory 162b stores road information, road shape (curve curvature, curve cant, intersection shape), road form, facility, road width (number of lanes, width), and undulation (gradient) as road information. The
Similar to the first embodiment, the biological information storage memory 163b stores the degree of tension (Level).
The vehicle information storage memory 164b stores vehicle speed, vehicle acceleration, handle operation torque, handle operation status, accelerator pedal force, accelerator operation status, brake pedal force, and brake operation status.

車両制御判定データ166bには、後述する運転支援処理(図24)において、運転支援の内容を決定するための判定項目(生体情報、車両情報、視界情報)とその条件(図26)と運転支援内容(図27)が格納されている。   The vehicle control determination data 166b includes determination items (biological information, vehicle information, visibility information) for determining the content of driving support, conditions (FIG. 26), and driving support in driving support processing (FIG. 24) described later. The contents (FIG. 27) are stored.

苦手走行明暗条件判定データ167bには、後述する苦手走行明暗条件記憶処理(図19)において、走行中の明暗条件(明暗環境)を判定するための情報が格納されている。   The weak travel light / dark condition determination data 167b stores information for determining a light / dark condition (light / dark environment) during travel in a weak travel light / dark condition storage process (FIG. 19) described later.

プログラム記憶部17には、本実施形態における苦手走行明暗条件(苦手明暗環境)記憶プログラム171b、運転支援プログラム172b、及び、これら各プログラムにおいてサブルーチンとして実行される、生体情報処理プログラム173、車両情報処理プログラム174、視界情報処理プログラム175、警告・車両制御判定プログラム176、その他の各種プログラムが格納されている。   The program storage unit 17 includes a weak driving light / dark condition (not good light / dark environment) storage program 171b, a driving support program 172b, and a biological information processing program 173 and vehicle information processing that are executed as subroutines in these programs. A program 174, a visibility information processing program 175, a warning / vehicle control determination program 176, and other various programs are stored.

次に、第3実施形態の運転支援装置における苦手走行明暗条件記憶処理の処理動作について説明する。
図19は、苦手高架頂上記憶処理の動作を表したフローチャートである。
ECU10は、第1実施形態のステップ1と同様に、自車位置と進行方向を取得する(ステップ41)と共に、車両前方の画像を取得する(ステップ42)。
Next, the processing operation of the weak running light / dark condition storage process in the driving support apparatus of the third embodiment will be described.
FIG. 19 is a flowchart showing the operation of the poor overhead storage process.
The ECU 10 acquires the vehicle position and the traveling direction (step 41) and also acquires an image ahead of the vehicle (step 42), as in step 1 of the first embodiment.

次いで、ECU10は、取得した自車位置、進行方向と車両前方画像とから、車両の前方が走行明暗条件を満たすか否かを判断し(ステップ43)、満たさない場合には(ステップ43;N)、ステップ41に戻る。   Next, the ECU 10 determines whether or not the front of the vehicle satisfies the traveling light / dark condition from the acquired own vehicle position, traveling direction, and vehicle forward image (step 43). ), The process returns to step 41.

ここで、走行明暗条件判定項目について説明する。
図20は走行明暗条件判定項目について表したものである。
走行明暗条件としては、図20(a)に示されるように、車両前方の明暗環境として、「明暗差強」の場合でトンネル入口、トンネル出口、高架橋下、トンネル出口の逆光、又は高架下の逆光の場合、「明るすぎ」の場合で逆光、霧の場合、「暗すぎ」の場合でトンネル内、高架橋下、夜間、霧等の場合が規定されている。
Here, the traveling light / dark condition determination items will be described.
FIG. 20 shows the traveling light / dark condition determination items.
As the running light / dark conditions, as shown in FIG. 20 (a), as the light / dark environment in front of the vehicle, in the case of “high light / dark difference”, the tunnel entrance, tunnel exit, under the viaduct, backlight at the tunnel exit, or under the overhead In the case of backlight, the case of “too bright”, backlight and fog, the case of “too dark” in tunnels, under a viaduct, at night, fog, etc. is defined.

明暗差強、明るすぎ、暗すぎの各場合については、図(b)〜(d)に示されるように、明るさと画素数との関係(画像ヒストグラム)から判定される。   Each case of strong contrast, too bright, or too dark is determined from the relationship between brightness and the number of pixels (image histogram), as shown in FIGS.

一方、逆光か否かについては、逆光判定処理による。
図21は、逆光判定処理の処理動作について表したフローチャートである。
ECU10は、自車位置と進行方向を取得する(ステップ51)。なお、この場合の自車位置と進行方向についてはステップ41で取得した情報を使用するようにしてもよい。
On the other hand, whether it is backlight or not depends on the backlight determination process.
FIG. 21 is a flowchart showing the processing operation of the backlight determination process.
The ECU 10 acquires the host vehicle position and the traveling direction (step 51). In addition, you may make it use the information acquired at step 41 about the own vehicle position and the advancing direction in this case.

次いでECU10は、日時、時刻、天候情報を取得する(ステップ52)。
本実施形態では、天候情報を通信を使用して外部から取得するが、車両外部の撮像画像や水滴センサ、湿度センサ等の各種センサを使用して天候を検出するようにしてもよい。
Next, the ECU 10 acquires date / time, time, and weather information (step 52).
In the present embodiment, weather information is acquired from the outside using communication, but the weather may be detected using various types of sensors such as a captured image outside the vehicle, a water drop sensor, and a humidity sensor.

ECU10は、取得した天候情報から日照ありか否かを判断し(ステップ53)、ある場合(ステップ53;Y)、太陽の位置(自車位置に対する方角と高度)を自車位置情報(緯度、経度)と日付、時刻から計算する(ステップ54)。
そしてECU10は、算出した太陽の位置から逆光か否かを判断し(ステップ55)、逆光であれば(ステップ55;Y)「逆光」フラグ記憶してメインルーチンにリターンする。
一方、逆光でない場合(ステップ55;N)、及び日照がない場合(ステップ53;N)には、「その他」フラグを記憶してメインルーチンにリターンする。
The ECU 10 determines whether or not there is sunshine from the acquired weather information (step 53). If there is (step 53; Y), the position of the sun (direction and altitude with respect to the own vehicle position) is determined based on the own vehicle position information (latitude, (Longitude), date and time are calculated (step 54).
Then, the ECU 10 determines whether or not the backlight is backlit from the calculated position of the sun (step 55), and if backlit (step 55; Y), stores the “backlight” flag and returns to the main routine.
On the other hand, if it is not backlit (step 55; N) and there is no sunshine (step 53; N), the “other” flag is stored and the process returns to the main routine.

以上の走行明暗条件を満たしている場合(ステップ43;Y)、ECU10は、道路情報を取得する(ステップ44)。
図22は、第3実施形態で取得する道路情報について表したものである。
この図22に示されるように、ECU10は、道路情報として、道路種別(高速道路、国道、県道等)、道路形状(直線、カーブ、交差点等)、道路形態(一般舗装道路、高架道路等)、施設(無し、トンネル、高架等)、車線数(片側1車線、片側2車線等)、起伏(平坦路、勾配上り、勾配下り等)、などを取得する。
When the above running light / dark conditions are satisfied (step 43; Y), the ECU 10 acquires road information (step 44).
FIG. 22 shows the road information acquired in the third embodiment.
As shown in FIG. 22, the ECU 10 uses road information (highway, national road, prefectural road, etc.), road shape (straight line, curve, intersection, etc.), road form (general paved road, elevated road, etc.) as road information. , Facilities (none, tunnel, overpass, etc.), number of lanes (one lane on one side, two lanes on one side, etc.), undulations (flat road, uphill, downhill, etc.), etc.

ついでECU10は、車両情報として、ハンドル操作量、ハンドル操作状況、アクセル踏力、アクセル操作状況、ブレーキ踏力、及びブレーキ操作状況を検出する(ステップ45)。
さらにECU10は、第1実施形態と同様にして生体情報(心拍、発汗量)を検出し、運転者の緊張度を検出する(ステップ46)。
Next, the ECU 10 detects, as vehicle information, a steering wheel operation amount, a steering wheel operation situation, an accelerator pedal effort, an accelerator manipulation situation, a brake pedal effort, and a brake manipulation situation (step 45).
Further, the ECU 10 detects biometric information (heart rate, sweating amount) in the same manner as in the first embodiment, and detects the driver's tension (step 46).

ついで、ECU10は、取得、検出した走行明暗条件、車両情報、及び生体情報に基づいて、苦手走行明暗条件に該当するか否かについて判断する(ステップ47)。   Next, the ECU 10 determines whether or not the weak running light / dark condition is met based on the acquired and detected running light / dark conditions, vehicle information, and biological information (step 47).

図23は、苦手走行明暗条件に該当するか否かの判定項目とその条件を例示したものである。
この図14に示されるように、緊張度が高いこと(レベル1以上)、ハンドル操作量が所定基準値よりも大きいこと、ハンドル操作状況が所定基準値よりも急又は左右であること、アクセル踏力が所定基準値よりも強いこと、ブレーキ踏力が所定基準値よりも強いこと、ブレーキ操作状況が所定基準値よりも急であること、走行明暗条件が明暗差強、明るすぎ、又は暗すぎであることが苦手走行明暗条件の判定条件となる。
FIG. 23 exemplifies the determination items as to whether or not the weak running light / dark conditions are met and the conditions.
As shown in FIG. 14, the degree of tension is high (level 1 or higher), the amount of steering operation is larger than a predetermined reference value, the steering operation status is steep or left and right than the predetermined reference value, accelerator pedal force Is stronger than the predetermined reference value, the brake pedaling force is stronger than the predetermined reference value, the brake operating condition is steeper than the predetermined reference value, and the running light / dark condition is strong light / dark difference, too bright or too dark This is a condition for determining the poor running light / dark condition.

ここで、各判定項目に対する基準値は、各項目毎に予め決められており、データ記憶部又は苦手カーブ記憶プログラム中に規定されている値が使用される。
苦手高架頂上の判定は、図14の各判定項目の組み合わせにより、第1実施形態と同様に判定される。
Here, the reference value for each determination item is determined in advance for each item, and a value defined in the data storage unit or the weak curve storage program is used.
The determination of the poor overhead top is determined in the same manner as in the first embodiment by the combination of the determination items in FIG.

苦手明暗条件を満たす場合(ステップ47;Y)、ECU10は、取得及び検出した道路情報、生体情報、車両情報、走行明暗条件をデータ記憶部16に保存し(ステップ48)メインルーチンにリターンする。
一方、苦手明暗条件を満たさない場合(ステップ47;N)、及び、走行明暗条件を満たさない場合(ステップ43;N)、ECU10は、ステップ41に戻って処理を継続する。
When the poor contrast condition is satisfied (step 47; Y), the ECU 10 stores the acquired and detected road information, biometric information, vehicle information, and travel contrast condition in the data storage unit 16 (step 48), and returns to the main routine.
On the other hand, when the poor light / dark condition is not satisfied (step 47; N) and when the running light / dark condition is not satisfied (step 43; N), the ECU 10 returns to step 41 and continues the process.

次に第3実施形態における運転支援処理について、図24のフローチャートを参照して説明する。
ECU10は、苦手走行明暗条件記憶処理のステップ41〜46と同様に、自車位置、進行方向の取得(ステップ61)、前方画像取得(ステップ62)、走行明暗条件を満たすか否かの判断(ステップ63)、道路情報の取得(ステップ64)、車両情報の検出(ステップ65)、生体情報の検出による緊張度の検出(ステップ66)を行う。
なお、以上のステップ61〜66の処理を、苦手走行明暗条件記憶処理のステップ41〜46と共通化するようにしてもよい。
Next, driving support processing in the third embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG.
The ECU 10 determines whether the vehicle position and traveling direction are acquired (step 61), the front image is acquired (step 62), and whether the driving light / dark condition is satisfied, as in steps 41 to 46 of the weak driving light / dark condition storage process ( Step 63), road information acquisition (step 64), vehicle information detection (step 65), and tension level detection (step 66) based on biometric information detection.
In addition, you may make it share the process of the above steps 61-66 with step 41-46 of a weak running light / dark condition memory | storage process.

ついでECU10は、図25に示す苦手走行明暗条件との比較項目に従って、取得、検出した各データが、データ記憶部16に記憶されている苦手走行明暗条件と同じ、又はそれ以上であるか否かを判断する(ステップ67)。
すなわち、ECU10は、道路情報の各項目、生体情報、車両情報の各項目、走行明暗条件のそれぞれが、苦手走行明暗条件の記憶値よりも大きいか否かを判断する。
Next, the ECU 10 determines whether each acquired and detected data is the same as or more than the weak running light / dark condition stored in the data storage unit 16 according to the comparison item with the poor running light / dark condition shown in FIG. Is determined (step 67).
That is, the ECU 10 determines whether each item of road information, each item of biometric information, vehicle information, and running light / dark conditions are larger than a stored value of poor running light / dark conditions.

記憶した苦手走行明暗条件よりも小さい場合(ステップ67;N)、ECU10は、苦手な走行明暗条件ではないので、メインルーチンにリターンする。
一方、記憶した苦手走行明暗条件以上である場合(ステップ67;Y)、ECU10は、生体情報、車両情報、走行明暗条件に基づいて運転支援判定と支援の内容を決定する(ステップ68)。
If it is smaller than the weak running light / dark condition stored (step 67; N), the ECU 10 returns to the main routine because the running light / dark condition is not good.
On the other hand, when it is not less than the poor driving light / dark condition stored (step 67; Y), the ECU 10 determines the driving support determination and the content of the support based on the biological information, the vehicle information, and the driving light / dark condition (step 68).

図26は、運転支援の必要性と支援内容についての判定項目とその条件について表したものである。
この図に示すように、運転支援の判定項目として、生体情報について緊張度が規定され、車両情報について車両速度、ハンドル操作トルク、ハンドル操作状況、アクセル操作状況、ブレーキ操作状況が規定され、及び走行明暗条件が規定されている。
また、各判定項目について、運転支援をしない場合の判断条件、危険度が小であるとの判断条件、危険度が中であるとの判断条件、危険度が大であるとの判断条件について規定されている。
FIG. 26 shows the determination items and the conditions for the necessity of driving assistance and the contents of assistance.
As shown in this figure, as a determination item for driving support, a degree of tension is defined for biological information, a vehicle speed, a handle operation torque, a handle operation status, an accelerator operation status, a brake operation status are specified for vehicle information, and traveling Light and dark conditions are specified.
In addition, for each judgment item, the judgment conditions for when driving assistance is not provided, the judgment conditions that the degree of risk is low, the judgment conditions that the degree of danger is medium, and the judgment conditions that the degree of risk is high are specified. Has been.

ECU10は、この図26に示した判定項目の各々について、どの条件を満たしているか判断し、運転支援の有無、及び運転支援内容に対応した危険度を決定する。
本実施形態では、全7項目のうち6項目まで支援無し条件を満たしている場合には運転支援を行わない。
一方、危険度小、中、大については、全7項目までのうち、2項目以上満たしている場合に、大きい方の危険度が決定される。
The ECU 10 determines which condition is satisfied for each of the determination items shown in FIG. 26, and determines the presence / absence of driving support and the degree of risk corresponding to the driving support content.
In the present embodiment, driving support is not performed when up to 6 of all 7 items satisfy the no-support condition.
On the other hand, for the low, medium, and high risk levels, the greater risk level is determined when two or more of the seven items are satisfied.

以上説明したように図26に基づく運転支援判断(ステップ68)において、運転操作支援の必要性なしと判定した場合、ECU10はメインルーチンにリターンする。
一方、ECU10は、危険度小と判断した場合に警告を行い(ステップ69)、危険度中と判断した場合に運転操作補助を行い(ステップ70)、危険度大と判断した場合に車両制御を行う(ステップ71)。
As described above, when it is determined in the driving support determination (step 68) based on FIG. 26 that the driving operation support is not necessary, the ECU 10 returns to the main routine.
On the other hand, the ECU 10 gives a warning when it is determined that the risk level is low (step 69), assists the driving operation when it is determined that the risk level is medium (step 70), and performs vehicle control when it is determined that the risk level is high. Perform (step 71).

警告、運転操作補助、及び車両制御は、速度低下、ハンドル操作等の状況(危険と判定された項目)に応じた内容となっている。
図27は、危険と判定された項目に応じた運転支援の内容を例示したものである。
図27に示されるように、危険度が小と判定された場合の警告として、ECU10は、例えば、速度低下の場合には速度低下の警告を、ハンドル操作の場合にはハンドル操作の警告の音声出力及び画像出力を行う。
The warning, driving operation assistance, and vehicle control are in accordance with the situation (item determined to be dangerous) such as speed reduction and steering operation.
FIG. 27 exemplifies the contents of the driving support according to the item determined to be dangerous.
As shown in FIG. 27, as a warning when it is determined that the degree of risk is low, the ECU 10 gives, for example, a warning of a speed reduction in the case of a speed reduction and a sound of a warning for a steering operation in the case of a steering operation. Output and image output.

また危険度が中と判定された場合の運転操作支援として、ECU10は、例えば、速度低下の場合であれば、アクセル、ブレーキの反力を強化し、ハンドル操作の場合であればaハンドルネームドルトルクの反力を強化し、その他としてナイトビジョンをONにし、情報表示装置の明るさを適正値に変更する。
ここで、ナイトビジョンは、遠赤外線カメラにより、車両進路上の歩行者や横断中の歩行者を検知し、画面上の表示とブザー音により運転者の注意を促すシステムである。
Further, as a driving operation support when it is determined that the degree of danger is medium, the ECU 10 enhances the reaction force of the accelerator and the brake, for example, in the case of a speed reduction, and a handle name dollar in the case of a steering operation. Reinforce the reaction force of the torque, turn on the night vision as others, and change the brightness of the information display device to an appropriate value.
Here, the night vision is a system that detects a pedestrian on a vehicle course or a pedestrian crossing with a far-infrared camera and prompts the driver's attention by a display on the screen and a buzzer sound.

また危険度が大と判定された場合の車両制御として、ECU10は、例えば、速度低下であれば速度を一定に維持するように制御し、ハンドル操作であれば車線逸脱をしないようにステアリング制御を行う。   Further, as the vehicle control when the degree of danger is determined to be large, the ECU 10 performs control such that, for example, the speed is kept constant if the speed is reduced, and steering control is performed so as not to deviate from the lane if the steering is operated. Do.

なお、説明した実施形態では、他の実施形態と異なり予め苦手箇所(苦手カーブ、苦手高架頂上等)を検出し、該当箇所に進入したか否かの判断や進入した際の警告については行わない場合について説明したが、他の実施形態と同様に、予め苦手走行明暗条件を検出し、進入した場合に警告を行うようにしてもよい。
この場合、警告判定データを他の実施形態と同様に記憶しておく。
In the embodiment described, unlike other embodiments, a weak point (such as a weak curve, a weak overhead peak) is detected in advance, and it is not determined whether or not the vehicle has entered the corresponding point or a warning when entering. Although the case has been described, similar to the other embodiments, a weak running light / dark condition may be detected in advance and a warning may be issued when the vehicle enters.
In this case, the warning determination data is stored as in the other embodiments.

次に第4実施形態について説明する。
第4実施形態では、運転者の苦手箇所となる高速道路の下り坂又は分岐・合流地点(以下苦手高速道路という)に対する運転支援を行うものである。
すなわち、運転者の個人特性として取得した生体情報に基づいて、高速道路の下り坂又は分岐・合流地点に対する運転支援を行う。
Next, a fourth embodiment will be described.
In the fourth embodiment, driving assistance is provided for a downhill or a branch / merge point (hereinafter referred to as a weak highway) on an expressway that is a weak point for a driver.
That is, based on the biometric information acquired as the personal characteristics of the driver, driving assistance is provided for the downhill or branch / merge point of the highway.

図28は、データ記憶部16に記憶される苦手高速道路記憶データについて表したものである。
記憶される苦手高速道路記憶データとしては、図28に示されるように、道路上情報として種別、道路形状(カーブ曲率)、舗装形態、施設、道路幅(車線数、幅員)、生体情報として緊張度、車両情報として車両速度、車両加速度、ハンドル操作トルク、ハンドル操作状況、アクセル踏力、アクセル操作状況、ブレーキ踏力、ブレーキ操作状況、環境情報として周辺車両(前方車両間距離、後方車両間距離、左方車両数、左方車両距離、右方車両数、右方車両距離が保存される。
FIG. 28 shows poor highway storage data stored in the data storage unit 16.
As shown in FIG. 28, the weak highway storage data stored is type as road information, road shape (curve curvature), pavement form, facility, road width (number of lanes, width), and tension as biometric information. Degree, vehicle information as vehicle speed, vehicle acceleration, steering wheel operation torque, steering wheel operation status, accelerator pedal force, accelerator operating status, brake pedal force, brake operating status, environmental information as surrounding vehicles (front vehicle distance, rear vehicle distance, left The number of direction vehicles, the left vehicle distance, the number of right vehicles, and the right vehicle distance are stored.

警告・車両制御判定データ166cには、後述する運転支援処理(図32)において、警告するか否かの判定項目(生体情報、車両情報、視界情報)とその条件(図35)、運転支援の内容を決定するための判定項目とその条件(図36)、及び運転支援の内容(図37)が格納されている。   The warning / vehicle control determination data 166c includes a determination item (biological information, vehicle information, visibility information) and a condition (FIG. 35) for determining whether or not to give a warning in a driving support process (FIG. 32) described later. The determination items for determining the contents, the conditions (FIG. 36), and the contents of driving support (FIG. 37) are stored.

高速道路判定データ167には、後述する苦手高速道路記憶処理(図29)において、苦手高速道路を決定するための情報が格納されている(図31)。   The highway determination data 167 stores information for determining a weak highway in a poor highway storage process (FIG. 29) described later (FIG. 31).

プログラム記憶部17には、本実施形態における苦手高速道路記憶プログラム171c、運転支援プログラム172c、及び、これら各プログラムにおいてサブルーチンとして実行される、生体情報処理プログラム173、車両情報処理プログラム174、視界情報処理プログラム175、警告・車両制御判定プログラム176、その他の各種プログラムが格納されている。   The program storage unit 17 includes a weak highway storage program 171c, a driving support program 172c, and a biological information processing program 173, a vehicle information processing program 174, and a visual field information processing that are executed as subroutines in these programs. A program 175, a warning / vehicle control determination program 176, and other various programs are stored.

次に、第4実施形態の運転支援装置における苦手高速道路記憶処理の処理動作について説明する。
図29は、苦手高速道路記憶処理の動作を表したフローチャートである。
ECU10は、自車位置と、進行方向を取得し(ステップ1c)、取得した自車位置と進行方向とから、車両の前方に高速道路の下り坂又は分岐・合流地点が存在するか否かについて、地図DB161の道路データから判断し(ステップ2c)、存在しなければ(ステップ2c;N)、ステップ1cに戻って引き続き高速道路の下り坂又は分岐・合流地点の検出を継続する。
Next, the processing operation of the weak highway storage process in the driving support apparatus of the fourth embodiment will be described.
FIG. 29 is a flowchart showing the operation of the weak highway storage process.
The ECU 10 acquires the own vehicle position and the traveling direction (step 1c), and whether or not there is a downhill or branch / junction point on the highway ahead of the vehicle from the acquired own vehicle position and traveling direction. If it is determined from the road data in the map DB 161 (step 2c) and does not exist (step 2c; N), the process returns to step 1c and continues to detect downhill or branch / merge points on the highway.

一方、車両前方に高速道路の下り坂又は分岐・合流地点を検出すると(ステップ2c;Y)、ECU10は、該当する道路情報を地図DB161から取得し、RAMの所定エリアに保存する(ステップ3c)。
図30は、高速道路の下り坂又は分岐・合流地点に対して取得する道路情報について表したものである。
取得する道路情報は、図30に示されるように、道路種別、道路形状、舗装形態、施設、道路幅等に関する各項目である。
On the other hand, when a downhill or branch / junction point of the expressway is detected in front of the vehicle (step 2c; Y), the ECU 10 acquires the corresponding road information from the map DB 161 and stores it in a predetermined area of the RAM (step 3c). .
FIG. 30 shows road information acquired for a downhill or branch / merge point on an expressway.
As shown in FIG. 30, the road information to be acquired is items relating to road type, road shape, pavement form, facility, road width, and the like.

つぎにECU10は、車両情報として、車両速度、車両加速度等(図28参照)を検出してRAMの所定エリアに保存する(ステップ4c)。   Next, the ECU 10 detects vehicle speed, vehicle acceleration, etc. (see FIG. 28) as vehicle information and stores them in a predetermined area of the RAM (step 4c).

ついでECU10は、環境情報を検出する(ステップ5c)。
図32は、検出する環境情報について表したものである。
環境情報としては、図32に示されるように、前後存在する車両の種別と車間距離、左右に存在する車両の数と距離が検出され、左右の車両については前方から順番にID(識別番号)を振って、それぞれ距離を測定する。
自車両周辺の他車両の種別と距離については、ミリ波レーダ、超音波センサ、撮像装置による撮像画像の画像処理、ステレオカメラ等により検出する。
Next, the ECU 10 detects environmental information (step 5c).
FIG. 32 shows the environmental information to be detected.
As the environmental information, as shown in FIG. 32, the type and distance between vehicles existing before and after, the number and distance of vehicles existing on the left and right are detected, and IDs (identification numbers) are sequentially assigned to the left and right vehicles from the front. Shake and measure the distance.
The type and distance of other vehicles around the host vehicle are detected by a millimeter wave radar, an ultrasonic sensor, image processing of a captured image by an imaging device, a stereo camera, or the like.

更にECU10は、第1実施形態と同様にして生体情報(心拍、発汗量)を検出し、運転者の緊張度を検出する(ステップ6c)。   Further, the ECU 10 detects biological information (heart rate, sweating amount) in the same manner as in the first embodiment, and detects the driver's tension (step 6c).

ECU10は、取得、検出した高速道路情報(高速道路の下り坂又は分岐・合流地点の情報)、車両情報、環境情報、及び生体情報に基づいて、図31の苦手高速道路判定項目に従って、前方に存在する高速道路の下り坂又は分岐・合流地点が苦手高速道路に該当するか否かについて判断する(ステップ7c)。
苦手高速道路の判定は、図31の各判定項目の組み合わせにより、第1実施形態と同様に判定される。
The ECU 10 moves forward according to the weak highway determination items shown in FIG. 31 based on the acquired and detected highway information (information on the downhill or branch / junction point of the highway), vehicle information, environmental information, and biological information. It is determined whether or not a downhill or branch / junction point of an existing highway corresponds to a weak highway (step 7c).
The poor highway is determined in the same manner as in the first embodiment by the combination of the determination items in FIG.

図29において、現時点までの測定によっては苦手高速道路であると判断できない場合(ステップ7c;N)、ECU10は、更に高速道路の下り坂又は分岐・合流地点の走行が終了したか否かを車両現在位置と地図DB161の道路地図から判断する(ステップ8c)。
高速道路の下り坂又は分岐・合流地点の走行が終了していなければ(ステップ8c;N)、ECU10は、ステップ4cに戻って、車両情報、視界情報、及び生体情報の検出を継続する。なお、ステップ3cにもどらないのは、高速道路情報については、走行によって変化しないためである。
高速道路の下り坂又は分岐・合流地点の走行が終了した場合には(ステップ8c;Y)、当該地点は、運転者にとって運転操作に対する苦手な高速道路の下り坂又は分岐・合流地点には該当しないので、処理をリターンする。
In FIG. 29, when it is not possible to determine that the road is not good due to the measurement up to the present time (step 7c; N), the ECU 10 further determines whether or not traveling on the downhill or branch / merging point of the highway has ended. Judgment is made from the current position and the road map of the map DB 161 (step 8c).
If traveling on the downhill or branch / merge point of the highway has not been completed (step 8c; N), the ECU 10 returns to step 4c and continues to detect vehicle information, view information, and biological information. The reason why the process does not return to step 3c is that the highway information does not change with traveling.
When traveling on the downhill or branch / merge point of the expressway is completed (step 8c; Y), the point corresponds to the downslope or branch / merge point of the expressway that is difficult for the driver to drive. Return to processing.

一方、ECU10は、苦手高速道路と判断した場合(ステップ7c;Y)、その苦手高速道路と判定した時点における、道路情報、生体情報、車両情報、環境情報の保存項目(図28参照)をそれぞれ、苦手高速道路データとしてデータ記憶部16に保存する(ステップ9c)。   On the other hand, if the ECU 10 determines that the road is not good (step 7c; Y), the road information, biometric information, vehicle information, and environmental information storage items (see FIG. 28) at the time when the road is determined to be not good are shown. Then, it is stored in the data storage unit 16 as weak highway data (step 9c).

次に第4実施形態における運転支援処理について、図33のフローチャートを参照して説明する。
ECU10は、苦手高速道路記憶処理のステップ1〜3c(図29参照)と同様に、自車位置、進行方向の取得(ステップ11c)、車両の前方に高速道路の下り坂又は分岐・合流地点が存在するか否かの判断(ステップ12c)、道路情報の取得とRAMへの保存する(ステップ13c)を行う。
なお、以上のステップ11c〜13cの処理を、苦手高速道路記憶処理のステップ1〜3cと共通化するようにしてもよい。
Next, driving support processing in the fourth embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG.
The ECU 10 obtains its own vehicle position and traveling direction (step 11c), as well as steps 1 to 3c (see FIG. 29) of the weak highway storage process, and the highway downhill or branch / merging point is ahead of the vehicle. It is determined whether or not it exists (step 12c), road information is acquired and stored in the RAM (step 13c).
In addition, you may make it share the process of the above steps 11c-13c with the steps 1-3 of a weak highway memory | storage process.

ついでECU10は、ステップ13cで取得した道路情報が、データ記憶部16に記憶した苦手高速道路の道路情報と同じか否かを判断する(ステップ14c)
すなわち、ECU10は、前方に存在する高速道路の種別、道路形状、舗装形態、施設、道路幅が、記憶されているいずれかの苦手高速道路の道路情報と同じであるか判断する。
本実施形態では、全項目が一致する場合に同じと判断するが、所定数以上の項目が一致している場合に同じであると判断するようにしてもよい。
Next, the ECU 10 determines whether or not the road information acquired in step 13c is the same as the road information of the weak highway stored in the data storage unit 16 (step 14c).
That is, the ECU 10 determines whether the type, road shape, pavement form, facility, and road width of the highway existing ahead are the same as the road information of any of the weak highways stored.
In the present embodiment, when all items match, it is determined that they are the same, but when a predetermined number or more items match, it may be determined that they are the same.

記憶した苦手高速道路と同じでない場合(ステップ14c;N)、車両前方に検出した高速道路は運転者にとって苦手な高速道路には該当しないので、ECU10は、メインルーチンにリターンする。   If it is not the same as the stored weak highway (step 14c; N), the highway detected in front of the vehicle does not correspond to the highway that is not good for the driver, so the ECU 10 returns to the main routine.

一方、記憶した苦手高速道路と同じである場合(ステップ14c;Y)、ECU10は、車両情報として、車両速度、車両加速度、ブレーキ踏力、及びブレーキ操作状況を検出してRAMの所定エリアに保存する(ステップ15c)。
次いでECU10は、環境情報(図32参照)を検出し、RAMに格納する(ステップ16c)。
On the other hand, when it is the same as the memorized highway (step 14c; Y), the ECU 10 detects the vehicle speed, the vehicle acceleration, the brake depression force, and the brake operation status as vehicle information, and stores them in a predetermined area of the RAM. (Step 15c).
Next, the ECU 10 detects environmental information (see FIG. 32) and stores it in the RAM (step 16c).

次にECU10は、自車両周辺に存在する他車両に基づく走行環境判定を行う(ステップ17c)。
図34は、走行環境判定の内容を表したものである。
すなわち、ECU10は、ステップ16cで検出した環境情報から、周辺車両の分布状況を加味して、走行環境が普通、悪い、良いの3段階で評価する。
評価方法については、例えば、評価の欄において+を1、±を0、−を−1として計算し、その合計値に従って評価する。合計値が高いほど、良くなり、低いほど悪いになる。
Next, the ECU 10 performs a travel environment determination based on other vehicles existing around the host vehicle (step 17c).
FIG. 34 shows the contents of the driving environment determination.
That is, the ECU 10 evaluates the environment information in three stages, that is, normal, bad, and good, in consideration of the distribution status of surrounding vehicles, from the environmental information detected in step 16c.
Regarding the evaluation method, for example, in the evaluation column, + is calculated as 1, 1 is set as 0, and − is set as −1, and evaluation is performed according to the total value. The higher the total value, the better, and the lower the value, the worse.

そして、走行環境が悪い場合場合には、警告のための閾値を下げ(ステップ18c)、良い場合には警告の為の閾値を上げる(ステップ19c)。
このように、走行環境が悪いと警告閾値が下がり、結果として警告がされやすくなる。
If the driving environment is bad, the warning threshold is lowered (step 18c), and if it is good, the warning threshold is raised (step 19c).
As described above, when the traveling environment is bad, the warning threshold value is lowered, and as a result, a warning is easily given.

さらにECU10は、生体情報(心拍、発汗量)を検出し、運転者の緊張度を検出する(ステップ20c)。   Further, the ECU 10 detects biological information (heart rate, sweating amount) and detects the driver's degree of tension (step 20c).

次いで、ECU10は検出等した各情報に基づき、車両前方に存在する高速道路が運転者にとって運転操作の苦手な高速道路であるとして警告をするか否かについて判定する(ステップ21c)。
図35は、警告をするか否かについての判定項目とその条件について表したものである。
ECU10は、図35に例示されるように、道路情報が記憶されている苦手高速道路と同一か否か、生体情報記憶メモリ163cに記憶されている緊張度のレベル以上か、車両速度が車両情報記憶メモリ144cに記憶されている車速以上か(ステップ17c〜19cで変更した値による)否かを判断する(ステップ21c)。
Next, the ECU 10 determines, based on each detected information, whether or not to warn that the highway existing in front of the vehicle is a highway that is difficult for the driver to drive (step 21c).
FIG. 35 shows the determination items regarding whether or not to issue a warning and the conditions thereof.
As illustrated in FIG. 35, the ECU 10 determines whether the road information is the same as the weak highway in which the road information is stored, whether it is equal to or higher than the level of the tension stored in the biological information storage memory 163c, and the vehicle speed is the vehicle information. It is determined whether or not the vehicle speed is greater than or equal to the vehicle speed stored in the storage memory 144c (according to the value changed in steps 17c to 19c) (step 21c).

警告判定項目の3項目のうちの、組み合わせにより警告について判定するが、現状の緊張度が大きい場合、及び現状値の方が2項目以上大きい場合に警告を行うと判断する。
但し、1項目だけでも現状値が大きければ警告を行うと判断するようにし、また、いずれか2項目以上現状値が大きい場合に警告を行うと判断するようにしてもよい。
警告を行うと判断した場合(ステップ21c;Y)、ECU10は、前方に存在する高速道路(高速道路の下り坂又は分岐・合流地点)が運転者にとって運転操作上の苦手な高速道路であることを音声出力装置19及び表示装置20から音声及び画像により警告する(ステップ22c)。
警告は、例えば「進行方向に苦手な高速道路の下り坂又は分岐・合流地点が存在します。注意しながら通過してください。」等の警告音声とテキスト表示により行われる。苦手高速道路までの距離を警告において伝えるようにしてもよい。
なお、この苦手高速道路に対する警告は高速道路の下り坂又は分岐・合流地点に車両が進入する前に行われる。
The warning is determined based on the combination of the three items of the warning determination items, but it is determined that the warning is to be performed when the current degree of tension is large and when the current value is two or more items larger.
However, it may be determined that a warning is given if the current value is large for only one item, and a warning may be determined if the current value is larger than any one of two items.
If it is determined that a warning is to be issued (step 21c; Y), the ECU 10 indicates that the highway that is ahead (downhill or branch / junction point of the highway) is a highway that is difficult for the driver to operate. Is warned by sound and image from the sound output device 19 and the display device 20 (step 22c).
The warning is performed by a warning voice and text display such as “There is a downhill or branch / junction point on the expressway that is not good in the direction of travel. Please pass carefully.” You may make it tell in a warning the distance to a weak highway.
This weak highway warning is issued before the vehicle enters the downhill or branch / merge point of the highway.

警告が不要と判断された場合(ステップ21c;N)、すなわち、高速道路情報からは前方に存在する高速道路は苦手高速道路である可能性があると判断されるが、運転者の操作や緊張度からは警告が不要と判断されるので、警告をすることなく次の処理に移行する。
これにより、運転者にとっての不要な警告が防止される。
When it is determined that a warning is unnecessary (step 21c; N), that is, from the highway information, it is determined that there is a possibility that the highway ahead is a weak highway. Since it is determined that a warning is unnecessary, the process proceeds to the next process without warning.
This prevents unnecessary warnings for the driver.

次いで、ECU10は、車両が苦手高速道路の下り坂又は分岐・合流地点に進入したか否かを判断し(ステップ23c)、進入していなければ(ステップ23c;N)、ステップ13cに戻って警告に関する判断を継続する。
なお、前方に存在する高速道路の道路情報は走行によって変化しないので、ステップ14cに戻るようにしてもよい。
Next, the ECU 10 determines whether or not the vehicle has entered a downhill or branch / junction point on a weak highway (step 23c), and if not (step 23c; N), returns to step 13c and gives a warning. Continue judgment on
In addition, since the road information of the highway which exists ahead does not change with driving | running | working, you may make it return to step 14c.

一方、車両が苦手高速道路の下り坂又は分岐・合流地点に進入した場合、ECU10は、ステップ16cと同様に、高速道路進入後における現時点での環境情報を検出する(ステップ24c)。
さらに、ECU10は、ステップ17cと同様に現時点での走行環境を判定(ステップ25c)し、走行環境が悪い場合にはステップ18cと同様に閾値(この場合には運転支援閾値)を低下させ(ステップ26c)、視界が良い場合にはステップ19cと同様に運転支援閾値を増加する(ステップ27c)。
On the other hand, when the vehicle has entered a downhill or branch / junction point of a weak highway, the ECU 10 detects the current environmental information after entering the highway, as in step 16c (step 24c).
Further, the ECU 10 determines the current driving environment as in step 17c (step 25c). If the driving environment is bad, the ECU 10 decreases the threshold value (in this case, the driving support threshold value) as in step 18c (in step 25c). 26c) If the field of view is good, the driving assistance threshold is increased in the same manner as in step 19c (step 27c).

次にECU10は、現時点における生体情報と車両情報を、ステップ20c、ステップ15と同様に検出し(ステップ28c、ステップ29c)、運転支援の必要性と、支援の内容を決定する(ステップ30c)。
図36は、運転支援の必要性と支援内容についての判定項目とその条件について表したものである。
この図36に示すように、運転支援の判定項目として、生体情報について緊張度が規定され、車両情報について車両速度、ハンドル操作トルク、ハンドル操作状況、アクセル踏力、アクセル操作状況、ブレーキ踏力、ブレーキ操作状況が規定され、視界情報について視界度が規定されている。
また、各判定項目について、運転支援をしない場合の判断条件、危険度が小であるとの判断条件、危険度が中であるとの判断条件、危険度が大であるとの判断条件について、第1の実施形態と同様に規定されている。
Next, the ECU 10 detects the current biological information and vehicle information in the same manner as in Steps 20c and 15 (Steps 28c and 29c), and determines the necessity of driving support and the content of the support (Step 30c).
FIG. 36 shows the determination items and the conditions for the necessity of driving assistance and the contents of assistance.
As shown in FIG. 36, as a determination item for driving support, a degree of tension is defined for biometric information, and vehicle speed, steering wheel operation torque, steering wheel operation status, accelerator pedal force, accelerator operation status, brake pedal force, and brake operation are specified for vehicle information. The situation is defined, and the visibility is defined for the visibility information.
In addition, for each determination item, the determination condition when driving assistance is not performed, the determination condition that the risk is low, the determination condition that the risk is medium, and the determination condition that the risk is high, It is defined similarly to the first embodiment.

ECU10は、この図36に示した判定項目の各々について、どの条件を満たしているか判断し、運転支援の有無、及び運転支援内容に対応した危険度を決定する。
本実施形態では、全8項目のうち7項目まで支援無し条件を満たしている場合には運転支援を行わない。
一方、危険度小、中、大については、全8項目までのうち、2項目以上満たしている場合に、大きい方の危険度が決定される。
The ECU 10 determines which condition is satisfied for each of the determination items shown in FIG. 36, and determines the presence / absence of driving support and the degree of risk corresponding to the driving support content.
In the present embodiment, driving support is not performed when up to 7 out of 8 items satisfy the no support condition.
On the other hand, for the low, medium, and high risk levels, the greater risk level is determined when two or more of the eight items are satisfied.

なお、運転支援内容に対応して危険度の判定については、他の方法によることも可能である。
例えば、生体情報、車両情報、視界情報全てが満たされている危険度を決定するようにしてもよい。この場合、車両情報については、7項目のうちの2項目を満たす場合に車両情報が満たされているものとする。
また、生体情報1つと、他の7項目のうちのいずれか1つ(2つ以上とすることも可)を満たしている危険度を決定するようにしてもよい。
Note that it is possible to use other methods for determining the degree of risk corresponding to the driving support content.
For example, the degree of risk that all the biological information, vehicle information, and view information are satisfied may be determined. In this case, regarding vehicle information, vehicle information is assumed to be satisfied when two of the seven items are satisfied.
Moreover, you may make it determine the risk degree which satisfy | fills any one of biometric information and other 7 items (it is also possible to set it as 2 or more).

以上説明したように図17に基づく運転支援判断(ステップ30c)において、運転操作支援の必要性なしと判定した場合、ステップ34cに移行する。
一方、ECU10は、危険度小と判断した場合に警告を行い(ステップ31c)、危険度中と判断した場合に運転操作補助を行い(ステップ32c)、危険度大と判断した場合に車両制御を行う(ステップ33c)。
As described above, in the driving support determination (step 30c) based on FIG. 17, when it is determined that there is no need for driving operation support, the process proceeds to step 34c.
On the other hand, the ECU 10 issues a warning when it is determined that the risk is low (step 31c), assists the driving operation when it is determined that the risk is medium (step 32c), and performs vehicle control when it is determined that the risk is high. Perform (step 33c).

警告、運転操作補助、及び車両制御の内容は、高速下りの場合、高速分岐・合流の場合に分けて、それぞれ危険と判定された項目に対応して規定されている。
図37は、危険と判定された項目に応じた運転支援の内容を例示したものである。
苦手高速道路が高速下り坂の場合、図37(a)に示されるように、警告の内容として、速度増加に対して速度が増加していることを警告し、ハンドル操作に対してハンドル操作について注意を促す警告をする。
運転操作支援の内容として、速度増加に対してアクセルの反力を強化及び/又はAT(自動変速装置)のシフトダウンを行い、ハンドル操作に対してハンドルトルクの反力を強化する。
また、車両制御の内容として、速度増加に対して速度を一定に維持するように制御し、ハンドル操作に対して車線逸脱しないように制御する。
The contents of the warning, the driving assistance, and the vehicle control are defined corresponding to the items determined to be dangerous in the case of high-speed descent and in the case of high-speed branching / merging.
FIG. 37 exemplifies the contents of driving support according to the item determined to be dangerous.
When the weak highway is a high-speed downhill, as shown in FIG. 37 (a), the warning content warns that the speed has increased with respect to the speed increase, and the steering operation with respect to the steering operation. Give warnings to call attention.
As the contents of the driving operation support, the reaction force of the accelerator is increased with respect to the speed increase and / or the AT (automatic transmission) is shifted down, and the reaction force of the handle torque is increased with respect to the steering operation.
Further, as the contents of the vehicle control, control is performed so as to keep the speed constant with respect to the speed increase, and control is performed so as not to deviate from the lane with respect to the steering operation.

一方、苦手高速道路が高速分岐・合流の場合、図37(b)に示されるように、警告の内容として、車間距離接近に対して車間距離に関する警告をし、周辺車両に対して安全確認の警告をし、ハンドル操作に対してハンドル操作について注意を促す警告をする。
運転操作支援の内容として、車間距離接近に対してアクセルの反力を強化及び/又はAT(自動変速装置)のシフトダウンを行い、周辺車両とハンドル操作に対してハンドルトルクの反力を強化する。
また、車両制御の内容として、車間距離接近に対して距離に応じてた安全速度に車速制御し、ハンドル操作に対して車線逸脱しないように制御する。
On the other hand, when the weak highway is high-speed branching / merging, as shown in FIG. 37 (b), a warning about the inter-vehicle distance is given to the approaching inter-vehicle distance as shown in FIG. A warning is issued, and a warning is issued to call attention to the steering wheel operation.
The details of the driving operation support include strengthening the reaction force of the accelerator for approaching the distance between the vehicles and / or shifting down the AT (automatic transmission) and strengthening the reaction force of the handle torque for the operation of the surrounding vehicle and the steering wheel. .
Further, as the contents of the vehicle control, the vehicle speed is controlled to a safe speed corresponding to the distance with respect to the approaching distance between the vehicles, and the steering operation is controlled so as not to deviate from the lane.

以上の、運転支援をしない場合、及び警告、運転操作補助、又は車両制御を行うと、ECU10は、苦手高速道路区間(高速道路の下り坂又は分岐・合流地点)の走行が終了したか否かを判断し(ステップ34c)、終了していなければ、ステップ24cに戻り、運転支援の判定と運転支援についての処理を継続する。
一方、高速道路が終了していればECU10は、処理をリターンする。
When driving assistance is not performed, and when warning, driving operation assistance, or vehicle control is performed, the ECU 10 determines whether or not the driving on the highway section (downhill or branch / junction point of the highway) is not completed. (Step 34c), if not completed, the process returns to step 24c to continue the determination of driving support and the processing for driving support.
On the other hand, if the highway has ended, the ECU 10 returns the process.

第4実施形態によれば、あらかじめ各運転者に固有の苦手高速道路の下り坂又は分岐・合流地点を特定し、その苦手高速道路と特定された条件と一致又は上まわる場合に、警告や制御を行うことで、各運転者に合わせたより正確な運転者支援ができるようになる。
また、苦手高速道路の下り坂又は分岐・合流地点は、運転者にとって運転操作の苦手として現れるのに対応して、運転操作に対応した車両情報(ハンドル操作状況、アクセル操作状況、ブレーキ操作状況)を苦手高速道路の下り坂又は分岐・合流地点か否かの判定に用いることで、その運転者にとっての苦手高速道路の下り坂又は分岐・合流地点をより正確に検出することができる。
更に、苦手高速道路の下り坂又は分岐・合流地点と認定された際の状況(検出値)よりも低い場合には警告や運転支援を行わないので、運転者にとって煩わしい警告等が少なくなる。
According to the fourth embodiment, a downhill or a branch / junction point of a weak highway unique to each driver is specified in advance, and a warning or control is performed when the lowway matches or exceeds the specified condition. By performing the above, it becomes possible to provide more accurate driver assistance tailored to each driver.
Also, the downhill or branch / junction point of the weak highway corresponds to appearing as a poor driving operation for the driver, and vehicle information corresponding to the driving operation (handle operation status, accelerator operation status, brake operation status) Is used for determining whether or not it is a downhill or branch / merge point on a weak highway, so that the downhill or branch / merge point on the highway that is not good for the driver can be detected more accurately.
Furthermore, warnings and driving assistance are not performed when the situation is lower than the situation (detected value) when the road is recognized as a downhill or branch / junction point on a weak highway, so that troublesome warnings for the driver are reduced.

また、高速道路の下り坂又は分岐・合流地点に進入する前に、前方の高速道路が苦手高速道路と条件が一致又は上まわる場合に警告をするようにしているので、運転者は高速道路進入する前に予め苦手高速道路の存在を知ることができ、事前に落ち着いて対応することができる。
その結果、苦手高速道路に進入した後において、警告や運転支援が不要になる場合もあり得る。
Also, before entering the downhill or branch / junction point of the expressway, the driver is warned if the condition of the preceding expressway matches or exceeds that of the expressway that is not good, so the driver can enter the expressway. Before you start, you can know the existence of the highway that you are not good at.
As a result, after entering the weak highway, warnings and driving assistance may be unnecessary.

以上第1実施形態から第4実施形態について説明したが、本発明では、いずれか2以上の実施形態を組み合わせて運転支援を行うようにしてもよい。
図38は、複数の実施形態を組み合わせて運転支援を行う場合の苦手情報記憶処理と、運転支援処理の処理動作について表したフローチャートである。
図38(a)に示されるように、ECU10は、まず苦手箇所を検出する(ステップ81)。
すなわち、ECU10は、検出対象とする苦手箇所に対応した項目を検出する。ECU10は、例えば、生体情報として運転者の緊張度を検出し、車両情報から車両の走行挙動(速度等)や運転者の運転操作状況を検出し、周辺環境情報から道路の形状や付帯施設や周辺車両状況や運転者の視界の度合いを検出する。
そして、運転者の緊張度、運転操作状況、道路の特徴をキーとして苦手な地点か否かを説明した実施形態と同様にして判断する。すなわち、カーブ、高架頂上、明るさに関する悪条件地点、高速道路の下り坂、高速道路の分岐・合流地点等の各種の特定状況(特定地点)に対する苦手地点か否かを判断する。
Although the first to fourth embodiments have been described above, in the present invention, driving assistance may be performed by combining any two or more embodiments.
FIG. 38 is a flowchart illustrating poor operation information storage processing and driving support processing operations when driving support is performed by combining a plurality of embodiments.
As shown in FIG. 38 (a), the ECU 10 first detects a weak point (step 81).
That is, the ECU 10 detects an item corresponding to a weak point to be detected. The ECU 10 detects, for example, the driver's tension as biometric information, detects the driving behavior (speed, etc.) of the vehicle and the driving operation status of the driver from the vehicle information, and determines the road shape and incidental facilities from the surrounding environment information. Detects surrounding vehicle conditions and driver's visibility.
Then, it is determined in the same manner as in the embodiment described as to whether or not the point is weak with the driver's tension, driving operation status, and road characteristics as keys. That is, it is determined whether or not it is a weak point for various specific situations (specific points) such as a curve, an elevated peak, an unfavorable point regarding brightness, a downhill on an expressway, a branch / junction point on an expressway.

苦手地点を検出すると、ECU10は、苦手箇所に対応した項目、例えば、生体情報(運転者の緊張度等)、車両情報(車両の走行挙動、運転者の運転操作状況等)、周辺環境情報(道路の形状、付帯施設、周辺車両、運転者の視界の度合い等)を記憶して(ステップ82)、苦手情報記憶処理を終了する。   When the weak point is detected, the ECU 10 detects items corresponding to the weak point, for example, biological information (driver's tension level, etc.), vehicle information (vehicle driving behavior, driver's driving operation status, etc.), surrounding environment information ( The road shape, incidental facilities, surrounding vehicles, the degree of visibility of the driver, etc.) are stored (step 82), and the weak information storage process is terminated.

一方、図38(b)に示されるように、ECU10は、検出対象とする苦手箇所に対応して運転支援を行う。
すなわち、ECU10は、苦手箇所記憶処理により記憶した苦手状を検出する(ステップ91)。
ここでECU10は、苦手地点に対して記憶したデータ(生体情報、車両情報等)と、現在のセンシング結果とを比較して、前方に存在する苦手箇所を検出する。すなわち、過去の走行において生体情報等から苦手とされた地点と似たような現在の環境、状況をステップ81と同様にして検出する。
On the other hand, as shown in FIG. 38 (b), the ECU 10 provides driving assistance corresponding to the weak points to be detected.
That is, the ECU 10 detects the weakness memorized by the weak point memory processing (step 91).
Here, ECU10 compares the data (biological information, vehicle information, etc.) memorize | stored with respect to the weak point, and the present sensing result, and detects the weak point which exists ahead. That is, a current environment and situation similar to a point that is difficult to obtain from biological information or the like in the past travel is detected in the same manner as in step 81.

ついで、記憶した苦手状況が検出されると、その手前で警告を行い(ステップ92)、更に、記憶した苦手状況を走行中において運転支援を行い(ステップ93)、メインルーチンにリターンする。   Next, when the memorized poor situation is detected, a warning is issued in front of it (step 92). Further, driving assistance is performed while the memorized poor situation is running (step 93), and the process returns to the main routine.

以上、本発明の運転支援装置における各実施形態について説明したが、本発明は説明した実施形態に限定されるものではなく、各請求項に記載した範囲において各種の変形を行うことが可能である。
例えば、説明した実施形態では、検出する生体情報として、脈拍数と発汗情報を検出するようにしたが、他の生体情報として瞳孔や脳波などの自律神経系の他の情報を検出し、その変化から交感神経系優位状態の場合に誤りによる経路外れと判断するようにしてもよい。
また、顔を撮像し、瞳孔の変化から判断するようにしてもい。すなわち、瞳孔が開く方向に変化している場合には、交感神経系優位の状態であると判断する。
As mentioned above, although each embodiment in the driving assistance device of the present invention was described, the present invention is not limited to the described embodiment, and various modifications can be made within the scope described in each claim. .
For example, in the embodiment described above, the pulse rate and sweating information are detected as the biological information to be detected, but other information of the autonomic nervous system such as the pupil and brain waves is detected as the other biological information, and the change Therefore, it may be determined that the path is off due to an error when the sympathetic nervous system is dominant.
Alternatively, the face may be imaged and judgment may be made based on changes in the pupil. That is, when the pupil changes in the opening direction, it is determined that the sympathetic nervous system is dominant.

更に生体情報として血圧センサにより運転者の血圧を検出するようにしてもよい。
本実施形態において、血圧センサは、例えば、人体において心臓の収縮に伴う血液の脈波が心臓から指先に到達するまでの脈波伝播時間(PWTT:Pulse Wave Transmit Time)と血圧との相関関係を利用して血圧測定を行うものである。
血圧センサは、心臓の拍動時に発生する電位変化を検知して心臓の収縮タイミングを検知するための電極センサと、指先の血流量の変化を赤外線により検知して脈波が指先に到達したタイミング(脈拍)を捉えるための赤外線センサを備えており、これらセンサにより検知した脈波伝播時間に基づいた演算により血圧を測定する。
なお、特開2000−107141号公報に記載されるように、心臓からの距離の差を利用して、脈拍を計測する脈拍センサを両センサ部に配置するようにしてもよい。
Further, the driver's blood pressure may be detected by a blood pressure sensor as biometric information.
In the present embodiment, the blood pressure sensor, for example, shows a correlation between a pulse wave transmission time (PWTT: Pulse Wave Transmit Time) until the blood pulse wave accompanying the heart contraction reaches the fingertip from the heart and blood pressure in the human body. It is used to measure blood pressure.
The blood pressure sensor detects an electrical potential change that occurs when the heart beats and detects the heart contraction timing, and the timing when the pulse wave reaches the fingertip by detecting a change in blood flow at the fingertip using infrared rays. An infrared sensor for capturing (pulse) is provided, and blood pressure is measured by calculation based on the pulse wave propagation time detected by these sensors.
As described in JP 2000-107141 A, pulse sensors that measure a pulse by using a difference in distance from the heart may be arranged in both sensor units.

また説明した実施形態では、苦手カーブか否かの判定に、生体情報、車両操作に関する車両情報、カーブ情報を使用したが、生体情報だけから苦手カーブの判定をしてもよい。
また、生体情報、車両情報、及びカーブ情報のうちの2つから苦手カーブの判定をするようにしてもよい。
In the embodiment described above, biometric information, vehicle information related to vehicle operation, and curve information are used to determine whether or not the curve is weak. However, the weak curve may be determined based only on the biometric information.
Moreover, you may make it determine a weak curve from two of biometric information, vehicle information, and curve information.

また、説明した各実施形態では、カーブ、高架頂上、明るさに関する悪条件地点、高速道路の下り坂、高速道路の分岐・合流地点を特定状況(特定地点)として、運転者に取って苦手地点か否かを判断する場合について説明したが、予め決められた特定地点に対してその運転者が苦手か否かを判断するのではなく、任意の地点に対して苦手地点を検出し、記憶するようにしてもよい。
この場合、走行中における生態情報から緊張状態が検出された場合に、その検出された際の状況情報、例えば、生体情報(運転者の緊張度等)、車両情報(車両の走行挙動、運転者の運転操作状況等)、周辺環境情報(道路の形状、付帯施設、周辺車両、運転者の視界の度合い等)を記憶しておく。
そして、説明した実施形態と同様に、記憶した状況情報と一致または同様な状況を検出した場合に、現状の状況に応じて、警告、運転操作補助、車両制御等の運転支援を行う。
Further, in each of the embodiments described above, a point that is difficult for a driver to take as a specific situation (specific point) is a point of a curve, an elevated top, a bad condition regarding brightness, a downhill of a highway, a branch / junction point of a highway However, instead of determining whether or not the driver is not good at a predetermined specific point, the weak point is detected and stored for any point. You may do it.
In this case, when a tension state is detected from the ecological information during traveling, status information at the time of detection, for example, biological information (driver's tension level, etc.), vehicle information (vehicle driving behavior, driver) ) And surrounding environment information (road shape, incidental facilities, surrounding vehicles, degree of driver's visibility, etc.) are stored.
As in the embodiment described above, when a situation that matches or is similar to the stored situation information is detected, driving assistance such as warning, driving operation assistance, and vehicle control is performed according to the current situation.

これにより、運転者にとって苦手な箇所であれば、予め特定されていない任意の地点、例えば、凹凸の多い道路や、特定状況における交差点、商店街、駐車上の出入口等であっても適切な運転支援を行うことが可能になる。   As a result, if it is a place that is not good for the driver, it is appropriate to drive at any point not specified in advance, such as an uneven road, an intersection in a specific situation, a shopping street, a parking entrance, etc. It becomes possible to provide support.

また、説明した第1の実施形態において、車速とカーブの曲率に基づいて、カーブに対する警告を行うようにしてもよい。
さらに、生体情報に基づいて、運転支援判定の判断を行うための、車速、曲率の閾値を変更するようにしてもよい。
また、車速に基づいて運転支援を行い、生体情報に基づいて転支援の車速の閾値を変更するようにしてもよい。
In the first embodiment described, a warning may be given to the curve based on the vehicle speed and the curvature of the curve.
Furthermore, the threshold values of the vehicle speed and the curvature for determining the driving support determination may be changed based on the biological information.
Further, driving assistance may be performed based on the vehicle speed, and the threshold value of the vehicle speed for the rolling assistance may be changed based on the biological information.

また本実施形態に対して、次のように運転支援装置を構成するようにしてもよい。
(1)運転者の生体情報を取得する生体情報取得手段と、
前方に存在するカーブを検出するカーブ検出手段と、
前記生体情報に基づいて、前記検出したカーブに対する運転支援を行う運転支援手段と、
を具備したことを特徴とする運転支援装置。
(2)少なくとも車速を検出する車両情報検出手段、をさらに備え、
前記運転支援手段は、該車速及び前記カーブ検出手段で検出されたカーブの曲率に基づいて、少なくともカーブに対する警告を行い、前記生体情報に基づいて車速、曲率の閾値を変更する、ことを特徴とする請求項(1)に記載の運転支援装置。
(3)カーブの走行中であることを検出するカーブ走行検出手段と、
前記カーブの走行中における運転者の生体情報を取得する生体情報取得手段と、
前記取得した生体情報を使用して前記カーブが運転者にとって苦手なカーブか否かを判定する第1の苦手カーブ判定手段と、
前記第1の苦手カーブ判定手段で判定された苦手カーブのカーブ情報を苦手カーブ情報として記憶する苦手カーブ記憶手段と、
車両前方に存在するカーブを検出するカーブ検出手段と、
前記検出したカーブのカーブ情報と前記記憶された苦手カーブ情報と比較し、前記検出したカーブが苦手カーブに該当するか否かを判定する第2の苦手カーブ判定手段と、
前記第2の苦手カーブ判定手段で、苦手カーブと判定されたカーブに対して運転支援を行う運転支援手段と、
を具備したことを特徴とする運転支援装置。
(4)前記運転支援手段は、警告、運転操作の補助、車両制御のうちの少なくとも1つを行うことを特徴とする(3)に記載の運転支援装置。
(5)前記運転操作の補助、又は車両制御は、苦手カーブと判定されたカーブの走行中に行う、ことを特徴とする(4)に記載の運転支援装置。
(6)カーブの走行中における車両操作情報を取得する車両操作情報取得手段、を更に備え、
前記第1及び第2の苦手カーブ判定手段は、前記車両操作情報取得手段で取得した車両操作情報を含めて判定し、
前記苦手カーブ記憶手段は、前記苦手カーブの判定に使用された車両操作情報を苦手カーブ情報に含めて記憶する、
ことを特徴とする(3)、(4)又は(5)に記載の運転支援装置。
(7)車両前方の視界度を判定する視界度判定手段を備え、
前記苦手カーブ記憶手段は、前記苦手カーブの判定の際に判定した視界度を苦手カーブ情報に含めて記憶し、
前記第2の苦手カーブ判定手段は、前記車両操作情報取得手段で取得した車両操作情報を含めて判定する、
ことを特徴とする(3)から(6)のうちのいずれか1に記載された運転支援装置。
Moreover, you may make it comprise a driving assistance apparatus with respect to this embodiment as follows.
(1) biometric information acquisition means for acquiring the driver's biometric information;
A curve detection means for detecting a curve existing ahead;
Driving support means for performing driving support for the detected curve based on the biological information;
A driving support apparatus comprising:
(2) It further comprises vehicle information detection means for detecting at least the vehicle speed,
The driving support means warns at least a curve based on the vehicle speed and the curvature of the curve detected by the curve detection means, and changes the vehicle speed and the threshold value of the curvature based on the biological information. The driving support device according to claim 1.
(3) a curve travel detection means for detecting that the vehicle is traveling on a curve;
Biometric information acquisition means for acquiring the driver's biometric information during traveling of the curve;
First weak curve determination means for determining whether or not the curve is weak for the driver using the acquired biological information;
Weak curve storage means for storing curve information of weak curves determined by the first weak curve determination means as weak curve information;
A curve detecting means for detecting a curve existing in front of the vehicle;
A second weak curve determining means that compares the curve information of the detected curve with the stored weak curve information and determines whether or not the detected curve corresponds to a weak curve;
Driving assistance means for providing driving assistance to the curve determined as the weak curve by the second weak curve determination means;
A driving support apparatus comprising:
(4) The driving support device according to (3), wherein the driving support means performs at least one of warning, driving operation assistance, and vehicle control.
(5) The driving assistance apparatus according to (4), wherein the driving operation assistance or vehicle control is performed during traveling of a curve determined to be a weak curve.
(6) vehicle operation information acquisition means for acquiring vehicle operation information during traveling of the curve,
The first and second weak curve determining means determine including the vehicle operation information acquired by the vehicle operation information acquiring means,
The weak curve storage means stores vehicle operation information used for the determination of the poor curve included in poor curve information,
The driving support apparatus according to (3), (4) or (5), characterized in that.
(7) provided with visibility determining means for determining visibility in front of the vehicle;
The weak curve storage means stores the visibility determined in the determination of the poor curve in the weak curve information,
The second weak curve determination means includes the vehicle operation information acquired by the vehicle operation information acquisition means;
The driving support apparatus according to any one of (3) to (6), wherein:

本発明の1実施形態における運転支援装置の構成図である。It is a block diagram of the driving assistance device in one Embodiment of this invention. 苦手カーブ記憶データを構成し、カーブ情報記憶メモリ、生体情報記憶メモリ、車両情報記憶メモリ、視界情報記憶メモリに保存される各データの内容を表した説明図である。It is explanatory drawing showing the content of each data which comprises weak curve memory | storage data and is preserve | saved at a curve information storage memory, a biometric information storage memory, a vehicle information storage memory, and a visual field information storage memory. 苦手カーブ記憶処理の動作を表したフローチャートである。It is a flowchart showing the operation | movement of a weak curve memory process. 視界度の決定方法について概念的に表した説明図である。It is explanatory drawing which represented notionally the determination method of the visibility. 視界度の決定方法について概念的に表した他の説明図である。It is the other explanatory view which expressed notionally about the determination method of visibility. 苦手カーブか否かの判定項目とその条件を例示した説明図である。It is explanatory drawing which illustrated the determination item of whether it is a weak curve, and its conditions. 運転支援処理の動作を表したフローチャートである。It is a flowchart showing operation | movement of a driving assistance process. 警告をするか否かについての判定項目とその条件について表した説明図である。It is explanatory drawing showing the determination item about whether to warn, and its conditions. 運転支援の必要性と支援内容についての判定項目とその条件の説明図である。It is explanatory drawing of the determination item about the necessity of driving assistance, and the content of assistance, and its conditions. 第2実施形態における苦手高架頂上記憶データを表した説明図である。It is explanatory drawing showing weak overhead storage data in 2nd Embodiment. 第2実施形態における苦手高架頂上記憶処理のフローチャートである。It is a flowchart of the poor overhead storage process in the second embodiment. 第2実施形態における視界度の決定方法についての説明図である。It is explanatory drawing about the determination method of the visibility in 2nd Embodiment. 視界度の決定方法について概念的に表した他の説明図である。It is the other explanatory view which expressed notionally about the determination method of visibility. 苦手高架頂上か否かの判定項目とその条件を例示した説明図である。It is explanatory drawing which illustrated the determination item of whether it is a weak overhead top, and its conditions. 第2実施形態における運転支援処理を表したフローチャートである。It is a flowchart showing the driving assistance process in 2nd Embodiment. 警告をするか否かについての判定項目とその条件についての説明図である。It is explanatory drawing about the determination item about whether to warn, and its conditions. 運転支援の必要性と支援内容についての判定項目とその条件の説明図である。It is explanatory drawing of the determination item about the necessity of driving assistance, and the content of assistance, and its conditions. 第3実施形態における苦手走行明暗条件記憶データの説明図である。It is explanatory drawing of the weak running light / dark condition storage data in 3rd Embodiment. 第3実施形態における苦手高架頂上記憶処理のフローチャートである。It is a flowchart of the poor overhead storage process in the third embodiment. 走行明暗条件判定項目について表した説明図である。It is explanatory drawing showing the running light / dark condition determination item. 逆光判定処理の処理動作について表したフローチャートである。It is a flowchart showing the processing operation of the backlight determination process. 第3実施形態で取得する道路情報について表した説明図である。It is explanatory drawing showing the road information acquired in 3rd Embodiment. 苦手走行明暗条件に該当するか否かの判定項目とその条件の説明図である。It is explanatory drawing of the determination item of whether it corresponds to weak driving | running | working light / dark conditions, and its conditions. 第3実施形態における運転支援処理のフローチャートである。It is a flowchart of the driving assistance process in 3rd Embodiment. 苦手走行明暗条件との比較項目を表した説明図である。It is explanatory drawing showing the comparison item with weak running light / dark conditions. 運転支援の必要性と支援内容についての判定項目とその条件の説明図である。It is explanatory drawing of the determination item about the necessity of driving assistance, and the content of assistance, and its conditions. 危険と判定された項目に応じた運転支援の内容を例示した説明図である。It is explanatory drawing which illustrated the content of the driving assistance according to the item determined to be dangerous. 第4実施形態における苦手高速道路記憶データについての説明図である。It is explanatory drawing about the weak highway memory | storage data in 4th Embodiment. 第4実施形態における苦手高速道路記憶処理のフローチャートである。It is a flowchart of poor expressway storage processing in the fourth embodiment. 高速道路の下り坂又は分岐・合流地点に対して取得する道路情報の説明図である。It is explanatory drawing of the road information acquired with respect to the downhill of a highway, or a branch / confluence | merging point. 苦手高速道路を決定するための情報についての説明図である。It is explanatory drawing about the information for determining a weak highway. 検出する環境情報について表した説明図である。It is explanatory drawing showing the environmental information to detect. 第4実施形態における運転支援処理のフローチャートである。It is a flowchart of the driving assistance process in 4th Embodiment. 走行環境判定の内容を表した説明図である。It is explanatory drawing showing the content of traveling environment determination. 警告をするか否かについての判定項目とその条件についての説明図である。It is explanatory drawing about the determination item about whether to warn, and its conditions. 運転支援の必要性と支援内容についての判定項目とその条件の説明図である。It is explanatory drawing of the determination item about the necessity of driving assistance, and the content of assistance, and its conditions. 危険と判定された項目に応じた運転支援の内容を例示した説明図である。It is explanatory drawing which illustrated the content of the driving assistance according to the item determined to be dangerous. 複数の実施形態を組み合わせて運転支援を行う場合の苦手情報記憶処理と、運転支援処理の処理動作について表したフローチャートである。It is the flowchart showing the processing operation of weak information storage processing and driving support processing when driving support is performed by combining a plurality of embodiments.

符号の説明Explanation of symbols

10 ECU
11 現在位置検出装置
12 生体情報センサ
121 心拍センサ
122 発汗センサ
13 環境情報取得装置
131 車間距離・相対速度測定装置
132 画像処理装置
14 車両情報取得装置
141 ハンドルセンサ
142 ブレーキセンサ
143 アクセルセンサ
144 車速センサ
145 ジャイロセンサ
15 画像入力装置
16 データ記憶部
17 プログラム記憶部
18 入力装置
19 音声出力装置
20 本実施形態装置
21 車両制御装置
22 通信装置
10 ECU
DESCRIPTION OF SYMBOLS 11 Current position detection apparatus 12 Biological information sensor 121 Heart rate sensor 122 Sweating sensor 13 Environmental information acquisition apparatus 131 Inter-vehicle distance and relative speed measurement apparatus 132 Image processing apparatus 14 Vehicle information acquisition apparatus 141 Handle sensor 142 Brake sensor 143 Acceleration sensor 144 Car speed sensor 145 Gyro sensor 15 Image input device 16 Data storage unit 17 Program storage unit 18 Input device 19 Audio output device 20 This embodiment device 21 Vehicle control device 22 Communication device

Claims (12)

運転者の生体情報を取得する生体情報取得手段と、
前方に存在する、所定状況に合致する特定地点を検出する特定地点検出手段と、
前記生体情報に基づいて、前記検出した特定地点に対する運転支援を行う運転支援手段と、
を具備したことを特徴とする運転支援装置。
Biometric information acquisition means for acquiring the biometric information of the driver;
A specific point detection means for detecting a specific point that exists in front and matches a predetermined situation;
Driving support means for performing driving support for the detected specific point based on the biological information;
A driving support apparatus comprising:
前記運転支援手段は、
前記生体情報に基づいて、前記検出した特定地点が運転者にとって運転操作が苦手な地点か否かを判断する苦手地点判断手段を備え、
前記苦手地点と判断された場合に、該苦手地点に対して運転支援を行う、
ことを特徴とする請求項1に記載の運転支援装置。
The driving support means includes
Based on the biological information, comprising a weak point determination means for determining whether the detected specific point is a point where the driver is not good at driving operation,
When it is determined that the point is not good, driving assistance to the point that is not good,
The driving support device according to claim 1, wherein
少なくとも車速を検出する車両情報検出手段、を更に備え、
前記運転支援手段は、該車速に基づいて運転支援を行い、前記生体情報に基づいて該運転支援の車速の閾値を変更する、ことを特徴とする請求項1又は請求項2に岸の運転支援装置。
Vehicle information detection means for detecting at least the vehicle speed,
The driving assistance means according to claim 1 or 2, wherein the driving assistance means performs driving assistance based on the vehicle speed and changes a vehicle speed threshold value of the driving assistance based on the biological information. apparatus.
所定状況に合致する特定地点を走行中であることを検出する合致地点走行検出手段と、
前記特定地点の走行中における運転者の生体情報を取得する生体情報取得手段と、
前記取得した生体情報を使用して前記特定地点が運転者にとって苦手な苦手地点か否かを判定する第1の苦手地点判定手段と、
前記第1の苦手地点判定手段で判定された苦手地点に関する情報を苦手地点情報として記憶する苦手地点記憶手段と、
車両前方に存在する特定地点を検出する特定地点検出手段と、
前記検出した特定地点に関する情報と前記記憶された苦手地点に関する情報とを比較し、前記検出した特定地点が苦手地点に該当するか否かを判定する第2の苦手地点判定手段と、
前記第2の苦手地点判定手段で、苦手地点と判定された特定地点に対して運転支援を行う運転支援手段と、
を具備したことを特徴とする運転支援装置。
A matching point traveling detection means for detecting that the vehicle is traveling at a specific point that matches a predetermined situation;
Biometric information acquisition means for acquiring the driver's biometric information while traveling at the specific point;
First weak point determination means for determining whether or not the specific point is not good for the driver using the acquired biological information;
Weak point storage means for storing information on weak points determined by the first weak point determination means as weak point information;
Specific point detecting means for detecting a specific point existing in front of the vehicle;
A second weak point determination means for comparing the information regarding the detected specific point with the information regarding the stored weak point and determining whether the detected specific point is a weak point;
Driving assistance means for providing driving assistance to the specific point determined to be a weak point by the second poor point determination means;
A driving support apparatus comprising:
前記苦手地点記憶手段は、前記第1の苦手地点判定手段で判定された苦手地点の少なくとも道路形状を記憶し、
前記第2の苦手地点判定手段は、前記記憶した苦手地点の道路形状と前記特定地点の道路形状を比較することで苦手地点に該当するか否かを判定する、
ことを特徴とする請求項4に記載の運転支援装置。
The weak point storage means stores at least a road shape of the poor point determined by the first weak point determination means,
The second weak point determination means determines whether or not it corresponds to a weak point by comparing the road shape of the stored weak point and the road shape of the specific point.
The driving support device according to claim 4, wherein
前記特定地点は、カーブ、高架頂上、明るさに関する悪条件地点、高速道路の下り坂、高速道路の分岐・合流地点である、
ことを特徴とする請求項1から請求項5のうちのいずれか1の請求項に記載の運転支援装置。
The specific point is a curve, an elevated top, a bad condition point regarding brightness, a downhill of an expressway, a branch / junction point of an expressway,
The driving support device according to any one of claims 1 to 5, wherein
前記運転支援手段は、前記苦手地点の手前で、前方に苦手地点が存在することを警告する、
ことを特徴とする請求項1から請求項6のうちのいずれか1の請求項に記載の運転支援装置。
The driving support means warns that there is a weak point ahead in front of the weak point,
The driving support apparatus according to any one of claims 1 to 6, wherein
前記運転支援手段は、警告、運転操作の補助、車両制御のうちの少なくとも1つを行うことを特徴とする請求項1から請求項7のうちのいずれか1の請求項に記載の運転支援装置。
The driving support device according to any one of claims 1 to 7, wherein the driving support means performs at least one of warning, driving operation assistance, and vehicle control. .
前記運転操作の補助、又は車両制御は、判定された苦手地点の走行中に行う、ことを特徴とする請求項8に記載の運転支援装置。
The driving support apparatus according to claim 8, wherein the driving operation assistance or vehicle control is performed during traveling at the determined weak point.
苦手地点の走行中における車両操作情報を取得する車両操作情報取得手段、を更に備え、
前記第1及び第2の苦手地点判定手段は、前記車両操作情報取得手段で取得した車両操作情報を含めて判定し、
前記苦手地点記憶手段は、前記苦手地点の判定に使用された車両操作情報を苦手地点に関する情報に含めて記憶する、
ことを特徴とする請求項4から請求項9のうちのいずれか1の請求項に記載の運転支援装置。
Vehicle operation information acquisition means for acquiring vehicle operation information while traveling at a weak point,
The first and second weak point determination means includes the vehicle operation information acquired by the vehicle operation information acquisition means, and determines,
The weak point storage means stores the vehicle operation information used for the determination of the poor point in information regarding the weak point,
The driving support device according to any one of claims 4 to 9, wherein
車両前方の視界度を判定する視界度判定手段を備え、
前記苦手地点記憶手段は、前記苦手地点の判定の際に判定した視界度を苦手地点に関する情報に含めて記憶し、
前記第2の苦手地点判定手段は、前記車両操作情報取得手段で取得した車両操作情報を含めて判定する、
ことを特徴とする請求項4から請求項10のうちのいずれか1の請求項に記載の運転支援装置。
Visibility determination means for determining the visibility in front of the vehicle,
The weak point storage means includes the degree of visibility determined at the time of determination of the poor point in information related to the weak point, and stores it.
The second weak point determination means includes the vehicle operation information acquired by the vehicle operation information acquisition means,
The driving support apparatus according to any one of claims 4 to 10, wherein the driving support apparatus is any one of claims 4 to 10.
前記特定地点検出手段は、前記特定地点としてカーブを検出し、
少なくとも車速を検出する車両情報検出手段、をさらに備え、
前記運転支援手段は、該車速及び前記カーブ検出手段で検出されたカーブの曲率に基づいて、少なくともカーブに対する警告を行い、運転支援を行うか否かを判断するための車速、曲率の閾値を前記生体情報に基づいて変更する、ことを特徴とする請求項1、請求項2、又は請求項4に記載の運転支援装置。
The specific point detecting means detects a curve as the specific point,
Vehicle information detection means for detecting at least the vehicle speed,
The driving support means warns at least a curve based on the vehicle speed and the curvature of the curve detected by the curve detecting means, and determines a vehicle speed and a curvature threshold for determining whether or not to perform driving support. The driving support device according to claim 1, wherein the driving support device is changed based on biological information.
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