JP2011180394A - Drive grading system - Google Patents

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JP2011180394A JP2010044830A JP2010044830A JP2011180394A JP 2011180394 A JP2011180394 A JP 2011180394A JP 2010044830 A JP2010044830 A JP 2010044830A JP 2010044830 A JP2010044830 A JP 2010044830A JP 2011180394 A JP2011180394 A JP 2011180394A
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Masaaki Suzuki
正彰 鈴木
Isami Kato
伊三美 加藤
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Toyota Industries Corp
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a drive grading system for facilitating the grading of drive of a driver. <P>SOLUTION: In this drive grading system, a living body sensor detects driver's biological information (S11), and calculates driver's living body recognition degree based on the detected biological information (S12 and S13). A video means acquires information around a vehicle (S14), and calculates the periphery situation degree based on the information on a detected obstacle around the vehicle (S15 and S16). As the living body recognition degree and periphery situation degree, the living body recognition degree ratio and periphery situation degree ratio are calculated based on the maximum value and the normal value of the drive situation degree (S18 and S19). Then, the living body recognition degree ratio is compared with the periphery situation degree ratio (S20), and the drive is graded based on the matching degree of both ratios (S21). <P>COPYRIGHT: (C)2011,JPO&INPIT

Description

この発明は、車両の運転採点システムに係り、特に、運転者の運転状況に対する認識を評価する運転採点システムに関する。   The present invention relates to a driving scoring system for a vehicle, and more particularly to a driving scoring system that evaluates a driver's recognition of driving conditions.

近年、車両に搭載したカメラによって得られた歩行者や他車両など車両周辺の障害物情報と、車両に設けられた生体センサによって得られた運転者の生体情報とを組み合わせて、運転者に対する運転の支援を行う装置が提案されている。
例えば、特許文献1の車両の安全運転支援システムでは、生体センサと、情報入力手段と、運転制御支援部を有する構成が開示されている。生体センサは、車両運転者の精神状態を反映した生体反応データを取得し、情報入力手段は、周辺監視カメラ等の情報から周辺の障害物の有無や障害物との距離の情報を取得する。運転制御支援部は、情報入力手段の取得情報から自車両と障害物との距離が閾値以下となったときに、これを異常接近イベントとして判定し、その判定した地点において生体反応データが安定範囲内にあった場合には、当該地点における車両の操作履歴情報と車両位置情報とを互いに関連付けたウイークポイント情報として記録する。
In recent years, driving information for a driver by combining obstacle information around the vehicle such as a pedestrian or other vehicle obtained by a camera mounted on the vehicle and the biological information of the driver obtained by a biometric sensor provided on the vehicle. A device that supports the above has been proposed.
For example, in the vehicle safe driving support system of Patent Document 1, a configuration including a biosensor, an information input unit, and a driving control support unit is disclosed. The biological sensor acquires biological reaction data reflecting the mental state of the vehicle driver, and the information input means acquires information on the presence / absence of a peripheral obstacle and distance from the obstacle from information such as a peripheral monitoring camera. When the distance between the host vehicle and the obstacle is less than or equal to the threshold from the acquired information of the information input means, the driving control support unit determines this as an abnormal approach event, and the biological reaction data is within a stable range at the determined point. If it is, the operation history information of the vehicle at the point and the vehicle position information are recorded as weak point information associated with each other.

また、車両の安全運転支援システムには、道路交通に関する事故の発生を予防するために、事故に至らなくてもヒヤリとかハットした状況を示す所謂「ヒヤリハット反応」に関する情報を活用する運転技量判定手段が備えられており、運転技量判定手段は生体センサから得られるヒヤリハット反応と自車両と障害物との距離から運転者の技量を判断している。例えば、自車両と障害物との距離が十分あるにも関らず、運転者がヒヤリハット反応をした場合には、運転技量判定手段は運転者の運転技量が低いと判断している。   In addition, in order to prevent the occurrence of an accident related to road traffic, a driving skill determination means that utilizes information on a so-called “near-miss reaction” indicating a near-miss situation even if an accident does not occur. The driving skill determination means determines the skill of the driver from the near-miss reaction obtained from the biosensor and the distance between the host vehicle and the obstacle. For example, when the driver makes a near-miss reaction despite the sufficient distance between the host vehicle and the obstacle, the driving skill determining means determines that the driver's driving skill is low.

特開2007−65997号公報JP 2007-65997 A

しかしながら、特許文献1に記載されている車両の安全運転支援システムでは、異常接近イベントであるにも関らず運転者が認識していない場合には、当該地点をウイークポイントとして記録するものである。したがって、運転者はウイークポイントを認識することはできるが、そのウイークポイントにおいて運転者がどの程度の異常な状況に対する認識だったかを評価することはできない。
また、運転技量判定手段は、ヒヤリハット反応と障害物との距離から運転の技量を評価しているが、ヒヤリハット反応をしたときしか運転者の技量の評価(運転の採点)をすることができない。
そして、生体センサの生体反応データと障害物との距離という全く異なる次元の情報を比較しているため、運転の採点をしようとする場合おいて運転を採点するための処理が複雑になるという問題点がある。
However, in the safe driving support system for a vehicle described in Patent Document 1, when the driver does not recognize the abnormal approach event, the point is recorded as a weak point. . Therefore, the driver can recognize the weak point, but cannot evaluate how much the driver is aware of the abnormal situation at the weak point.
The driving skill determination means evaluates the driving skill from the distance between the near-miss reaction and the obstacle, but can evaluate the driver's skill (scoring of driving) only when the near-hat reaction occurs.
In addition, since the information of completely different dimensions such as the distance between the biological reaction data of the biosensor and the obstacle is compared, the problem that the process for scoring the driving becomes complicated when scoring the driving is attempted. There is a point.

本発明は上記の問題点に鑑みてなされたもので、本発明の目的は、運転者の運転の採点を容易にすることができる運転採点システムの提供にある。   The present invention has been made in view of the above-described problems, and an object of the present invention is to provide a driving scoring system that can facilitate driving scoring by the driver.

上記の目的を達成するために、本発明は、運転者の生体情報を検出する生体情報検出手段と、車両周辺の障害物を検出する障害物検出手段と、生体情報検出手段の情報から運転者における生体認識度を算出する生体認識度算出手段と、障害物検出手段の情報から車両周辺における周辺状況度を算出する周辺状況度算出手段と、生体認識度を生体認識度の最大値と通常運転時における生体認識度の通常値とに基づく割合としての生体認識度割合を算出する生体認識度割合算出手段と、周辺状況度を周辺状況度の最大値と通常運転時における周辺状況度の通常値とに基づく割合としての周辺状況度割合を算出する周辺状況度割合算出手段と、算出した生体認識度割合と周辺状況度割合を比較し、両割合の一致度から運転者の運転を採点する採点手段と、を備えたことを特徴とする。   In order to achieve the above object, the present invention provides a driver using biological information detecting means for detecting biological information of a driver, obstacle detecting means for detecting obstacles around the vehicle, and information from the biological information detecting means. A living body recognition degree calculating means for calculating a living body recognition degree in the vehicle, a surrounding situation degree calculating means for calculating a surrounding situation degree around the vehicle from information of the obstacle detecting means, Biometric recognition rate ratio calculating means for calculating a biometric recognition rate ratio as a ratio based on the normal value of the biometric recognition level at the time, and the maximum value of the peripheral situation level and the normal value of the peripheral situation level during normal driving The surrounding situation degree ratio calculating means for calculating the surrounding situation degree ratio as a ratio based on the above, and comparing the calculated biometric recognition degree ratio with the surrounding situation degree ratio, and scoring the driver's driving from the degree of coincidence of both ratios hand Characterized by comprising a and.

本発明によれば、生体情報に基づいて算出した生体認識度と車両周辺の障害物の情報から算出した周辺状況度の値を、それぞれ割合として算出したので、生体認識度と周辺状況度とを同次元で比較することができ、容易に運転の採点をすることができる。
ここで、生体認識度とは、運転者の生体情報に基づいて運転者が異常な状況を感じている度合いを示す値であり、周辺状況度は、車両周辺の情報に基づいて運転者が異常な状況と感じるべき度合いを示す値である。
According to the present invention, since the degree of biological recognition calculated based on the biological information and the value of the surrounding situation calculated from the information on obstacles around the vehicle are calculated as percentages, the degree of biological recognition and the degree of surrounding situation are calculated. Comparison can be made in the same dimension, and driving can be scored easily.
Here, the biometric recognition degree is a value indicating the degree to which the driver feels an abnormal situation based on the driver's biometric information, and the peripheral situation degree is a value that indicates that the driver is abnormal based on information around the vehicle. It is a value that indicates the degree to which the situation should be felt.

また、周辺状況度算出手段は、検出された生体情報に基づき周辺状況度の算出における補正値を決定し、決定した補正値に基づいて周辺状況度の算出を行うことを特徴とする。   Further, the surrounding situation degree calculating means determines a correction value for calculating the surrounding situation degree based on the detected biological information, and calculates the surrounding situation degree based on the determined correction value.

この場合、運転者の生体情報によって決定された補正値を周辺状況度の算出に用いるので、運転者の生体情報の運転技量や個人の感覚による個人差に対して周辺状況度を合わせることができ、個人差による採点した点数の差を無くすことができる。   In this case, since the correction value determined by the driver's biometric information is used to calculate the peripheral situation degree, the peripheral situation degree can be adjusted to the individual differences due to the driving skill of the driver's biological information and individual senses. It is possible to eliminate the difference in the scored points due to individual differences.

また、本発明において、運転採点システムは、採点手段にて採点した点数が予め定められた点数以下の場合には運転者に対して警告を行う警告手段を備えることを特徴とする。   In the present invention, the driving scoring system includes a warning unit that warns the driver when the score scored by the scoring unit is equal to or less than a predetermined score.

この場合、運転者の運転が予め定められた点数以下の運転、つまり、採点の点数が低い運転状況に対して運転者の認識が異なる運転であった場合には、警告手段によって警告がなされるので、運転者は、そのような運転をしたことを運転中に認識することができる。   In this case, if the driver's driving is less than a predetermined score, that is, if the driver's recognition is different for a driving situation with a low scoring score, a warning is given by the warning means. Therefore, the driver can recognize during driving that he / she has performed such driving.

また、本発明において、生体情報検出手段は、運転者の心拍を検出し、生体認識度算出手段は、心拍から得られる瞬時心拍を使用して算出することを特徴とする。   In the present invention, the biometric information detection means detects a driver's heartbeat, and the biometric recognition degree calculation means calculates using an instantaneous heartbeat obtained from the heartbeat.

この場合、心拍から得られる瞬時心拍を使用して、生体認識度と周辺状況度の算出を行うので、瞬時心拍の相関関係を用いることにより生体認識度と周辺状況度の算出がさらに容易になる。   In this case, since the instantaneous heart rate obtained from the heart rate is used to calculate the biometric recognition level and the peripheral situation level, the calculation of the biometric recognition level and the peripheral status level is further facilitated by using the correlation between the instantaneous heartbeats. .

本発明において、運転採点システムは、記録手段を備え、障害物検出手段は、車両周辺の映像情報を撮影する撮像手段を備え、採点手段にて採点した点数が予め定められた点数以下の場合には映像情報を記録手段に記録することを特徴とする。   In the present invention, the driving scoring system includes a recording unit, and the obstacle detecting unit includes an imaging unit that captures video information around the vehicle, and the score scored by the scoring unit is equal to or less than a predetermined score. Is characterized in that video information is recorded in a recording means.

この場合、運転者は、運転状況に対して運転者の認識が異なる運転をした時の車両周辺の映像を後で見ることができるので、その時の状況を確認することができる。   In this case, the driver can view the video around the vehicle when driving with different driver recognition with respect to the driving situation later, so the situation at that time can be confirmed.

また、本発明において、運転採点システムは、運転者に走行経路を設定する経路設定手段を備え、経路設定手段は、採点手段にて採点した点数が予め定められた点数以下の場合には採点した点数が高くなるように車両の走行経路を指示することを特徴とする。   In the present invention, the driving scoring system includes route setting means for setting a travel route to the driver, and the route setting means scores when the score scored by the scoring means is equal to or less than a predetermined score. The vehicle travel route is instructed so as to increase the score.

この場合、運転状況に対して運転者の認識が異なる運転がなされた場合には、採点した点数が高くなるように車両の走行経路の設定を行うので、運転者はその経路に従うことにより、より安全な運転をすることができる。   In this case, when driving with a different driver's recognition with respect to the driving situation, the driving route of the vehicle is set so that the scored points are higher. You can drive safely.

本発明は、生体認識度と周辺状況度を割合として算出した値を比較して運転の採点をするので容易に運転の採点ができる。   In the present invention, driving scores are made by comparing the values calculated by using the biometric recognition degree and the surrounding situation degree as a ratio, so that driving can be easily scored.

本発明の第1の実施形態に係る運転採点システムの構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the driving | operation scoring system which concerns on the 1st Embodiment of this invention. 本発明の第1の実施形態に係る運転採点システムの生体センサにおける信号の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the signal in the biometric sensor of the driving | operation scoring system which concerns on the 1st Embodiment of this invention. (A)は本発明の第1の実施形態に係る車両が電柱の近傍を通過する場合の説明をする図であり、(B)はこの場合の周辺状況度を表すグラフである。(A) is a figure explaining the case where the vehicle which concerns on the 1st Embodiment of this invention passes the vicinity of a utility pole, (B) is a graph showing the surrounding condition degree in this case. (A)は本発明の第1の実施形態に係る車両が電柱の近傍を通過する場合の説明をする図であり、(B)はこの場合の周辺状況度を表すグラフである。(A) is a figure explaining the case where the vehicle which concerns on the 1st Embodiment of this invention passes the vicinity of a utility pole, (B) is a graph showing the surrounding condition degree in this case. 本発明の第1の実施形態に係る運転採点システムにおける周辺状況度の生体情報による補正を示すフロー図である。It is a flowchart which shows the correction | amendment by the biometric information of the surrounding condition degree in the driving scoring system which concerns on the 1st Embodiment of this invention. 本発明の第1の実施形態に係る運転採点システムにおける運転の採点を示すフロー図である。It is a flowchart which shows the scoring of the driving | operation in the driving scoring system which concerns on the 1st Embodiment of this invention. 本発明の第2の実施形態に係る運転採点システムの構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the driving | operation scoring system which concerns on the 2nd Embodiment of this invention.

(第1の実施形態)
以下、第1の実施形態に係る運転採点システムについて図1を用いて説明する。図1は車両に搭載される運転採点システム1の構成を示したブロック図である。
運転採点システム1は、車両周辺に存在する障害物を撮影する撮像手段2と、撮像手段2によって撮影された映像を解析する映像解析手段3と、車両を運転する運転者の生体情報を検出する生体センサ4と、生体センサ4によって検出された生体情報を解析する生体情報解析手段5と、映像解析手段3と生体情報解析手段5などの情報から運転者の運転の採点を行う演算処理手段6とから構成されている。
また、運転採点システム1は、車両の速度を検出する速度センサ7と、運転者に対して警告を行う警告手段8と、運転者に対して情報の提示を行うディスプレイ9と、撮像手段2によって撮影された映像を記録するドライブレコーダ10とをさらに備えている。
(First embodiment)
Hereinafter, the driving scoring system according to the first embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a driving scoring system 1 mounted on a vehicle.
The driving scoring system 1 detects imaging means 2 for photographing an obstacle existing around the vehicle, video analysis means 3 for analyzing a video photographed by the imaging means 2, and biological information of a driver driving the vehicle. The biological sensor 4, the biological information analyzing means 5 for analyzing the biological information detected by the biological sensor 4, and the arithmetic processing means 6 for scoring the driving of the driver from information such as the video analyzing means 3 and the biological information analyzing means 5. It consists of and.
The driving scoring system 1 includes a speed sensor 7 that detects the speed of the vehicle, a warning unit 8 that gives a warning to the driver, a display 9 that presents information to the driver, and an imaging unit 2. And a drive recorder 10 for recording the photographed video.

ここで、本発明の生体情報検出手段が生体センサ4によって構成され、本発明の障害物検出手段が撮像手段2と映像解析手段3によって構成される。また、本発明の生体認識度算出手段は、生体情報解析手段5と演算処理手段6によって構成され、周辺状況度算出手段は、演算処理手段6によって構成される。本発明の生体認識度割合算出手段、周辺状況度割合算出手段、採点手段は演算処理手段6によって構成される。   Here, the biological information detecting means of the present invention is constituted by the biological sensor 4, and the obstacle detecting means of the present invention is constituted by the imaging means 2 and the video analyzing means 3. Further, the biometric recognition degree calculating means of the present invention is constituted by the biometric information analyzing means 5 and the arithmetic processing means 6, and the surrounding situation degree calculating means is constituted by the arithmetic processing means 6. The biological recognition degree ratio calculating means, the surrounding situation degree ratio calculating means, and the scoring means of the present invention are constituted by the arithmetic processing means 6.

撮像手段2は、車両周辺に存在する障害物を撮影するものであり、例えば、車両室内のバックミラーの近傍に取付けられ、走行中の車両前方を撮影するためのステレオカメラ及び近赤外カメラとから構成されている。ステレオカメラ、近赤外カメラにて撮影された映像は、映像解析手段3に送信される。
ステレオカメラは、左右に一定の間隔をおいて設置された2つのカメラから構成されたもので、この2つのカメラで撮影された映像における車両前方の障害物のずれ(視差)に基づいて車両から障害物までの距離を算出できるものである。
一方、近赤外カメラは、車両前方に向けて近赤外光を投射し、その反射光を映像化するもので、近赤外光を利用しているため夜間であっても障害物等の映像を得ることができる。
ステレオカメラと近赤外カメラを併用することにより昼夜問わず車両周辺の障害物の情報を得ることができる。
映像解析手段3は、ステレオカメラ及び近赤外カメラによって同時刻に撮影された映像を解析し、障害物かどうかの認識や認識した障害物の形状や種類を特定すると共に、その障害物と車両との距離や相対速度を算出する。映像解析手段3によって得られた障害物の形状や距離などの障害物に関する情報は演算処理手段6に送られる。
The imaging means 2 captures an obstacle existing around the vehicle. For example, a stereo camera and a near-infrared camera that are mounted in the vicinity of a rearview mirror in the vehicle interior and capture the front of the traveling vehicle It is composed of Images taken by the stereo camera and near-infrared camera are transmitted to the image analysis means 3.
The stereo camera is composed of two cameras that are installed on the left and right at a constant interval. The stereo camera is based on the deviation (parallax) of the obstacle ahead of the vehicle in the images taken by the two cameras. The distance to the obstacle can be calculated.
On the other hand, the near-infrared camera projects near-infrared light toward the front of the vehicle and visualizes the reflected light. Since it uses near-infrared light, it can be used for obstacles, etc. even at night. You can get a picture.
By using a stereo camera and a near-infrared camera in combination, information on obstacles around the vehicle can be obtained regardless of day or night.
The video analysis means 3 analyzes the video taken at the same time by the stereo camera and the near-infrared camera, identifies whether it is an obstacle, specifies the shape and type of the recognized obstacle, and the obstacle and the vehicle The distance and relative speed are calculated. Information about the obstacle such as the shape and distance of the obstacle obtained by the video analysis means 3 is sent to the arithmetic processing means 6.

生体センサ4は、運転者の精神状態が反映される生体情報を検出するもので、この実施形態では運転者の心拍を検出している。
生体センサ4は手首に取付けて使用する腕時計タイプであり、生体センサ4によって運転者は運転中常時心拍の波形を検出されている。生体センサ4からの情報は無線で生体情報解析手段5に送信される。
生体情報解析手段5は、生体センサ4にて得られた心拍の波形の信号を解析することにより運転者の瞬時心拍HRを算出する。算出された運転者の瞬時心拍HRの情報は、演算処理手段6に伝達される。
速度センサ7は、走行中の車両の速度を検出するものであり、検出された車両の速度の情報は演算処理手段6に送信される。
The biosensor 4 detects biometric information that reflects the driver's mental state. In this embodiment, the biosensor 4 detects the driver's heartbeat.
The biometric sensor 4 is a wristwatch type that is used by being attached to the wrist. The biosensor 4 detects the heartbeat waveform at all times during driving. Information from the biosensor 4 is transmitted to the biometric information analysis means 5 wirelessly.
The biological information analyzing means 5 calculates the instantaneous heart rate HR of the driver by analyzing the signal of the heartbeat waveform obtained by the biological sensor 4. Information on the calculated instantaneous heartbeat HR of the driver is transmitted to the arithmetic processing means 6.
The speed sensor 7 detects the speed of the running vehicle, and information on the detected speed of the vehicle is transmitted to the arithmetic processing means 6.

演算処理手段6は、生体情報解析手段5から送られてくる情報と映像解析手段3から送られてくる情報と速度センサ7から送られてくる情報を基にして、運転の採点を行う。
具体的には、生体情報解析手段5の情報から生体認識度Dbを算出し、映像解析手段3から送られてくる情報と速度センサ7から送られてくる車両の速度の情報から周辺状況度Dsを算出する。そして、比較作業を行い運転の採点をし、点数を出す。
演算処理手段6には、記憶部11が備えられており、周辺状況度Dsの算出や運転の採点などのアルゴリズムを実行するためのプログラムは記憶部11に記憶されている。
また、警告手段8は、運転者に対して安全運転に関する警告を行うもので、演算処理手段6からの指示に基づき例えば図示しないスピーカから警告音や警告メッセージを運転者に対して発するものである。
The arithmetic processing means 6 performs driving scoring based on the information sent from the biological information analyzing means 5, the information sent from the video analyzing means 3, and the information sent from the speed sensor 7.
Specifically, the biometric recognition degree Db is calculated from the information of the biometric information analysis means 5, and the surrounding situation degree Ds is calculated from the information sent from the video analysis means 3 and the vehicle speed information sent from the speed sensor 7. Is calculated. Then, comparison work is performed, the operation is scored, and a score is obtained.
The arithmetic processing means 6 includes a storage unit 11, and a program for executing an algorithm such as calculation of the surrounding situation degree Ds and scoring of driving is stored in the storage unit 11.
The warning means 8 gives a warning about safe driving to the driver, and emits a warning sound or warning message to the driver from a speaker (not shown) based on an instruction from the arithmetic processing means 6, for example. .

ドライブレコーダ10は、演算処理手段6の指示に基づいて撮像手段2によって撮影された映像を記録するものであり、その記憶した映像と共に、そのときの時刻や車両の速度、運転の採点点数なども一緒に記録する。記録された映像は車両に搭載されたディスプレイ9に表示することができる。
ここで、本発明の記録手段はドライブレコーダ10によって構成される。
ディスプレイ9は、車両の情報など運転者に対して必要な情報を表示するものであり、ヘッドアップディスプレイや、液晶ディスプレイである。また、車両に装備されたナビゲーションシステムの画面と共用してもよい。
The drive recorder 10 records the video imaged by the imaging unit 2 based on the instruction of the arithmetic processing unit 6, and the time, the speed of the vehicle, the score of driving, etc. are recorded along with the stored video. Record together. The recorded video can be displayed on a display 9 mounted on the vehicle.
Here, the recording means of the present invention is constituted by the drive recorder 10.
The display 9 displays information necessary for the driver, such as vehicle information, and is a head-up display or a liquid crystal display. Moreover, you may share with the screen of the navigation system with which the vehicle was equipped.

ここで、生体認識度Dbについて説明する。
生体認識度Dbは、生体センサ4の心拍情報に基づいて算出される値であり、運転者の運転中における精神的負荷に起因する生体反応が心拍に表れることを利用して算出される。
図2は生体センサ4からの信号(心電図)の例である。生体センサ4からの信号は周期的な波形を示しており、1周期中にP波、Q波、R波、S波、T波という極値が存在する。そして、その極値のうち最大の値を示すR波の間隔をR―R間隔と呼んでいる。このR―R間隔をXとして1分間当りの心拍として換算したものを瞬時心拍HRとして算出する。即ち、瞬時心拍HRは、
HR=60/X ・・・(1)
として算出される。
この瞬時心拍HRは、運転者が運転中に異常な状況を感じている度合いと相関関係を有している。したがって、生体認識度Dbは瞬時心拍HRとの関係として、
Db=B×HR ・・・(2)
と表すことができる。
ここで、Bは相関係数である。
このように、瞬時心拍HRから運転中の運転者の生体認識度Dbを算出することができる。つまり、生体センサ4の情報から運転者が実際に異常な状況を感じている度合い(生体認識度Db)を得ることができる。
ただし、瞬時心拍HRには上限値があり、それ以上に瞬時心拍HRが上昇することはない。したがって、瞬時心拍HRが最大となる上限値において生体認識度Dbが最大であると判断する。この瞬時心拍HRの上限値は、運転者によって個人差を有する値である。
このように算出された生体認識度Dbが運転の採点に用いられる。
Here, the biometric recognition degree Db will be described.
The biometric recognition degree Db is a value calculated based on the heartbeat information of the biosensor 4, and is calculated using the fact that a biological reaction caused by a mental load during driving by the driver appears in the heartbeat.
FIG. 2 is an example of a signal (electrocardiogram) from the biosensor 4. The signal from the biosensor 4 shows a periodic waveform, and there are extreme values such as P wave, Q wave, R wave, S wave, and T wave in one cycle. And the interval of the R wave which shows the maximum value among the extreme values is called the RR interval. The instantaneous heart rate HR is calculated by converting the RR interval to X as the heart rate per minute. That is, the instantaneous heart rate HR is
HR = 60 / X (1)
Is calculated as
This instantaneous heart rate HR has a correlation with the degree that the driver feels an abnormal situation during driving. Therefore, the biometric recognition level Db is related to the instantaneous heart rate HR as follows:
Db = B × HR (2)
It can be expressed as.
Here, B is a correlation coefficient.
Thus, the biometric recognition degree Db of the driver who is driving can be calculated from the instantaneous heart rate HR. That is, the degree (biological recognition degree Db) that the driver actually feels an abnormal situation can be obtained from the information of the biometric sensor 4.
However, the instantaneous heart rate HR has an upper limit value, and the instantaneous heart rate HR does not increase any further. Therefore, it is determined that the biometric recognition level Db is maximum at the upper limit value at which the instantaneous heart rate HR is maximum. The upper limit value of the instantaneous heart rate HR is a value having individual differences depending on the driver.
The biometric recognition level Db calculated in this way is used for driving scoring.

次に、周辺状況度Dsについて説明する。
周辺状況度Dsは車両周辺の情報から得られるものである。
例示として、図3(A)に示すような車両左前方に障害物としての電柱Eがあり、車両Mが電柱Eの近傍を通過しようとしている場合で説明する。
一般的に、運転中の運転者が電柱Eの近傍を通過しようとする場合、車両Mと電柱Eの距離が近いほど接触のおそれから異常な状況であると感じ、電柱Eに対して異常な状況と感じる度合いが大きくなる。そして、この異常な状況と感じる度合いは、車両Mと電柱Eとの距離が縮まる(電柱Eに近づく)ほど急激に大きくなる。
Next, the peripheral situation degree Ds will be described.
The surrounding situation degree Ds is obtained from information around the vehicle.
As an example, a case will be described where there is a utility pole E as an obstacle on the left front side of the vehicle as shown in FIG. 3A and the vehicle M is about to pass through the vicinity of the utility pole E.
In general, when a driver who is driving tries to pass the vicinity of the utility pole E, the closer the distance between the vehicle M and the utility pole E, the more likely it is that there is a risk of contact. The degree of feeling as a situation increases. The degree of feeling this abnormal situation increases rapidly as the distance between the vehicle M and the utility pole E decreases (closer to the utility pole E).

上述のように、運転者が感じている異常な状況の度合いと瞬時心拍HRの間には相関関係があるので、車両周辺の電柱Eから受ける異常な状況と感じる度合い、つまり周辺状況度Dsと、瞬時心拍HRの関係は、
Ds=B×HR ・・・(3)
と表すことができる。
そして、運転者の瞬時心拍HRと電柱Eとの距離Lには、
HR=A×exp(−(L−C)/h) ・・・(L≧C) ・・・(4)
若しくは、
HR=A ・・・(L<C) ・・・(5)
との関係を有していることが知られている。
ここで、A及びhは補正係数を表している。補正係数は、個人差や車両の速度によって変化する値である。Cは後述する境界距離である。
周辺状況度Dsは、撮像手段2によって撮影された映像から障害物の形状や距離などが解析され、その障害物の情報に基づいて算出される。
また、上述のように瞬時心拍HRには上限があり、上限値以上となることはないため、瞬時心拍HRが最大値となる境界距離Cを有している。
As described above, since there is a correlation between the degree of the abnormal situation felt by the driver and the instantaneous heart rate HR, the degree of feeling of the abnormal situation received from the utility pole E around the vehicle, that is, the degree of ambient situation Ds The relationship between the instantaneous heart rate HR is
Ds = B × HR (3)
It can be expressed as.
The distance L between the driver's instantaneous heart rate HR and the utility pole E is
HR = A × exp (− (LC) / h) (L ≧ C) (4)
Or
HR = A (L <C) (5)
It is known to have a relationship with
Here, A and h represent correction coefficients. The correction coefficient is a value that varies depending on individual differences and vehicle speed. C is a boundary distance described later.
The peripheral situation degree Ds is calculated based on the information of the obstacle by analyzing the shape and distance of the obstacle from the video imaged by the imaging unit 2.
Further, as described above, the instantaneous heart rate HR has an upper limit and does not exceed the upper limit value. Therefore, the instantaneous heart rate HR has a boundary distance C at which the maximum value is obtained.

そして、式(3)、(4)、(5)から電柱Eの位置を原点として車両の速度が時速60kmにおける周辺状況度Dsを算出すると、図3(B)のように表される。図3(B)に示すように周辺状況度Dsは障害物に近づくにつれて指数関数的に上昇し、境界距離Cの時点で最大値となる。
境界距離Cよりも近い距離では、瞬時心拍HRが上限値に達しているため、周辺状況度Dsは上限値Dsmaxで推移する。これにより、運転中の運転者の電柱Eに対する周辺状況度Dsの分布が分かる。
このようして、車両周辺の障害物の情報から運転者が当然感じるべき異常な状況の度合い(周辺状況度Ds)を算出することができる。
Then, when the surrounding situation degree Ds when the vehicle speed is 60 km / h is calculated from the expressions (3), (4), and (5) with the position of the utility pole E as the origin, it is expressed as shown in FIG. As shown in FIG. 3B, the peripheral situation degree Ds increases exponentially as it approaches the obstacle, and reaches a maximum value at the time of the boundary distance C.
At a distance closer than the boundary distance C, the instantaneous heart rate HR reaches the upper limit value, and therefore the peripheral situation degree Ds changes at the upper limit value Ds max . Thereby, the distribution of the surrounding situation degree Ds with respect to the utility pole E of the driver | operating driver | operator is known.
In this way, it is possible to calculate the degree of an abnormal situation (peripheral situation degree Ds) that the driver should naturally feel from the information on obstacles around the vehicle.

一方、運転者の障害物に対して異常な状況であると感じる度合いは車両Mの速度によっても大きく影響されるものであり、速度が遅くなるほど運転者が障害物に対して異常な状況であると感じる度合いは低くなる。したがって、周辺状況度Dsは、例えば、図3(B)の点線で示すように速度が時速30kmの時には、傾きはなだらかとなる。そして周辺状況度Dsは上限値Dsmaxまで達することがなくなり、周辺状況度Dsが一定の領域が無くなる(境界距離Cが無くなる)。
また、図4(A)に示すように車両Mの前方の左右に間隔L1をあけて電柱Eが存在しており、その間を車両Mが通過しようとしている場合について説明する。このときには、図4(A)に示された左右それぞれの電柱Eにおいて式(3)、(4)、(5)に基づいて周辺状況度Dsが算出される。そして、図4(B)に示すように左右それぞれの電柱Eの車両の速度が時速60kmにおける周辺状況度Dsの分布が算出される。ここで、右の電柱Eからの周辺状況度Dsと左の電柱Eからの周辺状況度Dsが重なった領域では、それぞれ求めた周辺状況度Dsのうち、値が大きい方の値を周辺状況度Dsとして算出する。
ただし、この周辺状況度Dsの重なった領域については、それぞれの周辺状況度Dsを足し合わせるようにして算出してもよい。
On the other hand, the degree to which the driver feels an abnormal situation is greatly influenced by the speed of the vehicle M, and the slower the speed, the more abnormal the driver is with respect to the obstacle. The degree of feeling becomes lower. Accordingly, the slope of the surrounding situation degree Ds is gentle when the speed is 30 km / h as shown by the dotted line in FIG. 3B, for example. Then, the peripheral situation degree Ds does not reach the upper limit value Ds max, and there is no region where the peripheral situation degree Ds is constant (the boundary distance C is eliminated).
Moreover, as shown in FIG. 4A, a case will be described in which the utility pole E is present with a gap L1 between the left and right of the front of the vehicle M, and the vehicle M is about to pass therethrough. At this time, the peripheral situation degree Ds is calculated based on the equations (3), (4), and (5) in the left and right utility poles E shown in FIG. Then, as shown in FIG. 4B, the distribution of the degree of surrounding situation Ds when the vehicle speed of the left and right utility poles E is 60 km / h is calculated. Here, in the region where the surrounding situation degree Ds from the right utility pole E and the surrounding situation degree Ds from the left utility pole E overlap, the larger one of the obtained surrounding situation degrees Ds is determined as the surrounding situation degree Ds. Calculated as Ds.
However, for the region where the surrounding situation degree Ds overlaps, the surrounding situation degree Ds may be calculated by adding the respective surrounding situation degrees Ds.

このように、車両Mの前方に存在している障害物に対してそれぞれ周辺状況度Dsが算出され、その運転中の運転者の障害物による周辺状況度Dsの分布が分かる。
したがって、映像解析手段3によって、障害物の形状や距離などが認識されるので、演算処理手段6は、速度センサ7の速度の情報を用いて、認識された障害物それぞれにおいて周辺状況度Dsを式(3)、(4)、(5)を用いて算出し、その周辺状況度Dsの分布から、総合的に現在の車両位置及び速度における周辺状況度Dsを算出する。このように算出された周辺状況度Dsが運転の採点に用いられる。
上述の数式(1)は生体情報解析手段5に、式(2)、(3)、(4)、(5)の情報は演算処理手段6の記憶部11に記憶されている。
In this way, the surrounding situation degree Ds is calculated for each obstacle present in front of the vehicle M, and the distribution of the surrounding situation degree Ds due to the obstacle of the driver during driving is known.
Accordingly, since the image analysis means 3 recognizes the shape and distance of the obstacle, the arithmetic processing means 6 uses the information on the speed of the speed sensor 7 to calculate the surrounding situation degree Ds for each recognized obstacle. It calculates using Formula (3), (4), (5), and calculates the surrounding situation degree Ds in the present vehicle position and speed comprehensively from the distribution of the surrounding situation degree Ds. The degree of surrounding situation Ds calculated in this way is used for scoring driving.
The mathematical expression (1) described above is stored in the biological information analyzing means 5, and the information of the expressions (2), (3), (4), and (5) is stored in the storage unit 11 of the arithmetic processing means 6.

ところで、周辺の障害物の状況が同じであっても運転者が運転中に感じる異常な状況の度合いは運転技量や個人の感覚によって個人差が生じる。そのため、運転者によって瞬時心拍HRに個人差が生じるので生体認識度Dbにおいても差が発生する。したがって、周辺状況度Dsは生体認識度Dbの個人差に応じて補正を行う必要がある。
次に周辺状況度Dsの算出における補正に関するフローを図5を用いて説明する。
記憶部11には、予め一般的な運転者における周辺状況度Dsのアルゴリズムと、一般的な運転者において周辺状況度Dsのある値Ds1の時における瞬時心拍HRなどの生体情報に関する値が記憶されている。
まず、運転者が運転を開始すると、演算処理手段6は映像解析手段3からの情報から記憶部11に記憶されている一般的な運転者における周辺状況度Dsのアルゴリズムを用いて周辺状況度Dsを算出する(S1)。
演算処理手段6は、周辺状況度Dsの値がDs1となるかどうか監視する(S2)。
そして、周辺状況度Dsの値がDs1となった時に、演算処理手段6は、周辺状況度Dsの値がDs1の時における運転者の瞬時心拍などの生体情報を取得する(S3)。
演算処理手段6は、取得した運転者の生体情報と予め記憶部11に記憶された一般的な運転者における周辺状況度Dsの値がDs1における生体情報を比較する(S4)。
演算処理手段6は、比較した生体情報から周辺状況度Dsの算出における補正値を決定する(S5)。
そして、決定された補正値から、現在運転している運転者に対する周辺状況度Dsを算出するためのアルゴリズム、具体的には、相関係数B、補正係数A、h、境界距離Cに対して運転者の個人差による補正値を加味したアルゴリズムを決定する(S6)。
このようにして、運転者による運転技量や個人の感覚による個人差を無くした周辺状況度Ds算出のアルゴリズムが決定する。
そして、演算処理手段6は、決定した周辺状況度Dsの算出のアルゴリズムを用いて周辺状況度Dsの算出を行う。
By the way, even if the surrounding obstacles are the same, the degree of the abnormal situation that the driver feels during driving varies depending on the driving skill and personal feeling. Therefore, an individual difference occurs in the instantaneous heart rate HR depending on the driver, and thus a difference occurs in the biometric recognition level Db. Therefore, it is necessary to correct the surrounding situation degree Ds according to individual differences in the biometric recognition degree Db.
Next, the flow regarding the correction in the calculation of the peripheral situation degree Ds will be described with reference to FIG.
The storage unit 11 stores in advance an algorithm of the surrounding situation degree Ds for a general driver and a value related to biological information such as an instantaneous heart rate HR at a value Ds1 having a surrounding situation degree Ds for a general driver. ing.
First, when the driver starts driving, the arithmetic processing means 6 uses the algorithm of the peripheral situation degree Ds of the general driver stored in the storage unit 11 based on the information from the video analysis means 3, and the surrounding situation degree Ds. Is calculated (S1).
The arithmetic processing means 6 monitors whether or not the value of the surrounding situation degree Ds becomes Ds1 (S2).
Then, when the value of the surrounding situation degree Ds becomes Ds1, the arithmetic processing means 6 acquires biological information such as the instantaneous heartbeat of the driver when the value of the surrounding situation degree Ds is Ds1 (S3).
The arithmetic processing means 6 compares the acquired driver's biometric information with the biometric information in which the value of the peripheral situation degree Ds of the general driver stored in the storage unit 11 in advance is Ds1 (S4).
The arithmetic processing means 6 determines a correction value for calculating the peripheral situation degree Ds from the compared biological information (S5).
An algorithm for calculating the degree of surrounding situation Ds for the driver currently driving from the determined correction value, specifically, the correlation coefficient B, the correction coefficients A and h, and the boundary distance C are calculated. An algorithm is determined in consideration of correction values due to individual differences among drivers (S6).
In this way, an algorithm for calculating the degree of surrounding situation Ds that eliminates individual differences due to the driving skill of the driver and personal feeling is determined.
Then, the arithmetic processing means 6 calculates the surrounding situation degree Ds using the algorithm for calculating the determined surrounding situation degree Ds.

次に、運転採点システム1における運転の採点のフローについて図6を用いて説明する。
まず、生体センサ4は、運転者の心拍の情報を取得し(S11)、生体情報解析手段5に送信する。
取得した生体情報は生体情報解析手段5にて瞬時心拍HRを算出する(S12)。算出した瞬時心拍HRは演算処理手段6に送信される。
演算処理手段6は、送信された瞬時心拍HRから生体認識度Dbを算出する(S13)。生体認識度Dbの算出は上述の式(1)によって算出される。
一方、撮像手段2は、車両前方を撮影し(S14)、撮影した映像は映像解析手段3に送信される。取得した映像は映像解析手段3によって映像解析が行われ、障害物の形状の認識や障害物と車両の距離が解析される(S15)。解析した障害物に関する情報は、演算処理手段6に送信される。
一方、速度センサ7は、走行中の車両の速度を検出し演算処理手段6に車両の速度の情報を送信する(S16)。
演算処理手段6は、映像解析手段3と速度センサ7からの情報により、図5に示されたフローによって決定された周辺状況度Dsの算出のアルゴリズムを用いて周辺状況度Dsを算出する(S17)。
このようにして、生体認識度Db及び周辺状況度Dsが算出される。
Next, the flow of driving scoring in the driving scoring system 1 will be described with reference to FIG.
First, the biometric sensor 4 acquires information on the heartbeat of the driver (S11) and transmits it to the biometric information analysis means 5.
For the acquired biological information, the instantaneous heart rate HR is calculated by the biological information analysis means 5 (S12). The calculated instantaneous heart rate HR is transmitted to the arithmetic processing means 6.
The arithmetic processing means 6 calculates the biometric recognition degree Db from the transmitted instantaneous heart rate HR (S13). The biometric recognition degree Db is calculated by the above-described equation (1).
On the other hand, the imaging unit 2 captures the front of the vehicle (S14), and the captured video is transmitted to the video analysis unit 3. The acquired video is analyzed by the video analysis means 3 to recognize the shape of the obstacle and the distance between the obstacle and the vehicle (S15). Information on the analyzed obstacle is transmitted to the arithmetic processing means 6.
On the other hand, the speed sensor 7 detects the speed of the traveling vehicle and transmits information on the speed of the vehicle to the arithmetic processing means 6 (S16).
The arithmetic processing means 6 calculates the peripheral situation degree Ds by using the algorithm for calculating the peripheral situation degree Ds determined by the flow shown in FIG. 5 based on the information from the video analysis means 3 and the speed sensor 7 (S17). ).
In this way, the biometric recognition degree Db and the surrounding situation degree Ds are calculated.

そして、生体認識度Dbの値は、予め定められた生体認識度Dbの最大値と生体認識度Dbの通常値との差分(値間隔)を100として定義した値に当てはめることにより上記差分に対する割合として算出される(S18)。
一方、周辺状況度Dsの値は、演算処理手段6によって予め定められた周辺状況度Dsの最大値と周辺状況度Dsの通常値との差分を100として定義した値に当てはめることにより上記差分に対する割合として算出される(S19)。
これにより、生体認識度Dbは、生体認識度割合Dbrとして、周辺状況度Dsは周辺状況度割合Dsrとしてそれぞれ百分率の値として算出される。
ここで、生体認識度Db及び周辺状況度Dsの最大値は、運転者が異常な状況を感じ瞬時心拍HRが上限値となったときの運転状況度(生体認識度Db、周辺状況度Ds)の値(例えば、図3においては値Dsmax)であり、生体認識度Db及び周辺状況度Dsの通常値は、例えば、車両停車時や障害物の認識されない直線道路を運転中における運転状況度(生体認識度Db、周辺状況度Ds)、つまり運転者が異常な状況であることを感じない通常運転時における運転状況度(生体認識度Db、周辺状況度Ds)の値である。
この実施形態においては、運転状況度(生体認識度Db、周辺状況度Ds)の最大値、通常値は、生体認識度Db及び周辺状況度Dsが共に瞬時心拍HRに基づいて算出されているので、生体認識度割合Dbr、周辺状況度割合Dsrの算出には同じ値を用いて算出される。
Then, the value of the biometric recognition degree Db is set as a ratio to the difference by applying a difference (value interval) between a predetermined maximum value of the biometric recognition degree Db and a normal value of the biometric recognition degree Db as 100. (S18).
On the other hand, the value of the surrounding situation degree Ds is obtained by applying the difference between the maximum value of the surrounding situation degree Ds and the normal value of the surrounding situation degree Ds determined in advance by the arithmetic processing means 6 to a value defined as 100. Calculated as a ratio (S19).
As a result, the biometric recognition degree Db is calculated as a percentage value of the biometric recognition degree Dbr, and the peripheral situation degree Ds is calculated as a percentage value as the peripheral situation degree ratio Dsr.
Here, the maximum values of the biometric recognition degree Db and the surrounding situation degree Ds are the driving situation degrees when the driver feels an abnormal situation and the instantaneous heart rate HR becomes the upper limit (biological recognition degree Db, surrounding situation degree Ds). (For example, the value Ds max in FIG. 3), and the normal values of the biometric recognition degree Db and the surrounding situation degree Ds are, for example, the driving situation degree when the vehicle is stopped or while driving on a straight road where no obstacle is recognized. (Biometric recognition degree Db, surrounding situation degree Ds), that is, the value of the driving situation degree (biological recognition degree Db, surrounding situation degree Ds) during normal driving where the driver does not feel an abnormal situation.
In this embodiment, the maximum value and the normal value of the driving situation degree (biological recognition degree Db, surrounding situation degree Ds) are calculated based on the instantaneous heart rate HR, both of the living body recognition degree Db and the surrounding situation degree Ds. The same value is used to calculate the biometric recognition rate ratio Dbr and the surrounding situation level ratio Dsr.

そして、算出された生体認識度割合Dbrと周辺状況度割合Dsrの両割合が比較される(S20)。
この2つの値は同次元(百分率)の値であり、生体認識度Dbと周辺状況度Dsの一致の度合い(一致度)は生体認識度割合Dbr、周辺状況度割合Dsrをそのまま比較することによって行うことができる。
このとき、運転者の生体認識度割合Dbrと周辺状況度割合Dsrが一致(Dbr=Dsr)の時には、差分が0となり運転者の感じている異常な状況の度合いと車両周辺の情報から運転者が感じるべき異常な状況の度合いが一致しており、運転者は適切に異常な状況に関する認識をして運転していることとなり、良い運転であることになる。
そして、生体認識度割合Dbrと周辺状況度割合Dsrが一致していない(Dbr≠Dsr)の時には、運転者の感じている異常な状況の度合いと車両周辺の情報から運転者が感じるべき異常な状況の度合いが一致しておらず、ずれていることになる。そして、この生体認識度割合Dbrと周辺状況度割合Dsrの不一致の状態における両割合の差が運転状況に対して運転者の認識が異なっているの度合いを表す。
Then, both the calculated biometric recognition rate ratio Dbr and the peripheral situation level ratio Dsr are compared (S20).
These two values are of the same dimension (percentage), and the degree of coincidence (coincidence degree) between the biometric recognition degree Db and the surrounding situation degree Ds is obtained by directly comparing the biological recognition degree ratio Dbr and the surrounding situation degree ratio Dsr. It can be carried out.
At this time, when the driver's biometric recognition rate ratio Dbr and the surrounding situation degree ratio Dsr match (Dbr = Dsr), the difference becomes 0, and the driver is determined from the degree of abnormal situation felt by the driver and the information around the vehicle. The degree of the abnormal situation that should be felt is the same, and the driver appropriately recognizes the abnormal situation and is driving, which is a good driving.
When the biometric recognition rate ratio Dbr and the surrounding situation rate ratio Dsr do not match (Dbr ≠ Dsr), the driver should feel abnormal from the degree of abnormal situation felt by the driver and the information around the vehicle. The degree of situation does not match and is deviated. Then, the difference between the two ratios in the state where the biometric recognition ratio Dbr and the surrounding situation ratio Dsr do not coincide with each other represents the degree of recognition of the driver with respect to the driving situation.

ここで、一般的に採点は100点を満点として表現されるので、生体認識度割合Dbrと周辺状況度割合Dsrの差を100から引いた値を運転の採点した点数Gを表現する(S21)。したがって、例えば、生体認識度割合Dbrと周辺状況度割合Dsrの値が一致していれば、点数Gは100点となり、生体認識度割合Dbrと周辺状況度割合Dsrの値の差が40の場合には、点数Gは60点であると採点される。
このようにして、運転者の運転の採点が行われる。
そして、この採点した点数が低い場合には、運転状況に対して運転者の認識が異なっており、周辺状況度Dsが高いにも関らず運転者がその異常な状況を認識していない漫然運転である場合と、周辺状況度Dsが高くないにも関らず運転者が異常な状況と認識している高い緊張状態による運転である場合が想定される。
Here, since the scoring is generally expressed with 100 points as the full score, the value G obtained by scoring the driving is expressed by subtracting the difference between the biometric recognition rate rate Dbr and the surrounding situation rate rate Dsr from 100 (S21). . Therefore, for example, if the values of the biometric recognition rate ratio Dbr and the peripheral situation level ratio Dsr match, the score G is 100, and the difference between the biometric recognition rate ratio Dbr and the peripheral situation level ratio Dsr is 40. The score G is scored as 60 points.
In this way, the driver's driving scoring is performed.
And when this score is low, the driver's recognition is different with respect to the driving situation, and the driver does not recognize the abnormal situation despite the high surrounding situation degree Ds. A case of driving and a case of driving in a high tension state that the driver recognizes as an abnormal situation although the surrounding situation degree Ds is not high are assumed.

このように、生体認識度割合Dbrと周辺状況度割合Dsrの一致度によって運転の採点が行われる。
そして、演算処理手段6は、採点した点数Gが予め定めた点数、例えば50点を基準として、50点以下の場合には、運転状況に対して運転者の認識が異なる運転をしているとして、演算処理手段6から警告手段8に指示が出される。警告手段8は、その指示を受けて運転者に対してスピーカから警告音を発したり、警告メッセージを流したりする。そして、運転者は認識が異なる運転をしたことを認識する。この警告手段による警告は、運転者に運転状況に対して運転者の認識が異なる運転をしたことを認識させる方式であれば、ディスプレイ9に情報を表示したり、車両の計器類を点滅させるなどの方式などの運転者の視覚、聴覚、感覚等で認識できる手段でよい。
また、演算処理手段6は、採点した点数Gが50点以下の場合には、ドライブレコーダ10に指示を出し、そのときの撮像手段2によって撮影された映像情報と、採点した点数G、時刻、車両の速度など記録する。そして、運転者は車両停止時において、そのときの映像を見ることにより運転状況に対して運転者の認識が異なる運転をしたときの状況を認識することができる。
In this way, driving scoring is performed based on the degree of coincidence between the biometric recognition rate ratio Dbr and the surrounding situation level ratio Dsr.
And the arithmetic processing means 6 assumes that the driver | operator recognizes differently with respect to a driving | running condition, when the scored score G is 50 points or less on the basis of a predetermined score, for example, 50 points. An instruction is issued from the arithmetic processing means 6 to the warning means 8. In response to the instruction, the warning means 8 emits a warning sound from the speaker or sends a warning message to the driver. Then, the driver recognizes that the driving has a different recognition. If the warning by the warning means is a system that allows the driver to recognize that the driver has recognized driving with different driving conditions, information is displayed on the display 9 or the vehicle instrument is blinked. Any means that can be recognized by the driver's visual, auditory, sensory, etc. may be used.
The arithmetic processing means 6 gives an instruction to the drive recorder 10 when the scored score G is 50 points or less, the video information photographed by the imaging means 2 at that time, the scored score G, time, Record vehicle speed. Then, when the vehicle is stopped, the driver can recognize the situation when the driver recognizes the driving situation differently by viewing the video at that time.

上記実施形態によれば、以下のような効果を奏する。
(1)運転の採点を生体情報から得られる生体認識度Dbと周辺状況度Dsを基にして運転の採点を行うので、運転者は採点した点数の評価の基準が分かりやすい。
(2)運転の採点のフローにおいて、生体認識度Dbと周辺状況度Dsをそれぞれ運転状況度(生体認識度Db、周辺状況度Ds)の最大値と運転状況度(生体認識度Db、周辺状況度Ds)の通常値との差分を100として定義した値に当てはめて割合(生体認識度割合Dbr、周辺状況度割合Dsr)として算出し、算出した値を比較して採点するようにしている。これにより、同次元の値として算出されたものを比較するので、容易に比較ができ、よって容易に運転の採点をすることができる。
(3)周辺状況度Dsは障害物の情報から得られる障害物に対してそれぞれの障害物における周辺状況度Dsの分布から算出するので、より運転者の感覚に近い周辺状況度Dsを得ることができる。
(4)周辺状況度Dsは、瞬時心拍HRが車両と障害物との距離で相関関係を有することを利用して算出される。これにより、生体認識度Db及び周辺状況度Dsが同じ瞬時心拍HRに基づく値となるため、より比較がしやすい。
(5)周辺状況度Dsは、ある一般的な周辺状況度Ds1における一般的な運転者の生体情報と運転者の生体センサ4からの生体情報の比較し、補正値が決定される。そして、決定された補正値に基づいて周辺状況度Dsを算出するためのアルゴリズムが決定される。これにより、運転者の生体情報の運転技量や個人の感覚による生体認識度Dbの個人差に対して周辺状況度Dsを合わせることができ、運転者の運転技量や個人の感覚による個人差による採点の点数の差を無くすことができる。
(6)演算処理手段6は、運転の採点の結果、採点した点数Gが予め定められた点数以下の場合には、警告手段8に指令をして運転者に対して警告を行う。これにより、運転者は運転状況に対して運転者の認識が異なる運転であることを運転中に知ることができる。
(7)演算処理手段6は、運転の採点の結果、採点した点数Gが予め定められた点数以下の場合には、そのときの映像や点数をドライブレコーダに記録する。これにより、運転者は車両停車時など後で運転状況に対して運転者の認識が異なる運転をした時の映像を見て、運転者はなぜ点数が低くなったのかを確認し、今後の運転につなげることができる。
According to the above embodiment, the following effects are obtained.
(1) Since driving scoring is based on the biometric recognition degree Db obtained from the biometric information and the surrounding situation degree Ds, the driver can easily understand the evaluation criteria for the scored score.
(2) In the driving scoring flow, the biometric recognition degree Db and the surrounding situation degree Ds are set to the maximum value of the driving situation degree (biological recognition degree Db and the surrounding situation degree Ds) and the driving situation degree (biological recognition degree Db, the surrounding situation), respectively. The difference (degree Ds) from the normal value is applied to a value defined as 100 to calculate a ratio (biological recognition degree ratio Dbr, peripheral situation degree ratio Dsr), and the calculated values are compared and scored. Thereby, since the values calculated as values of the same dimension are compared, the comparison can be made easily, and thus the driving can be scored easily.
(3) Since the surrounding situation degree Ds is calculated from the distribution of the surrounding situation degree Ds in each obstacle with respect to the obstacle obtained from the obstacle information, the surrounding situation degree Ds closer to the driver's sense is obtained. Can do.
(4) The degree of surrounding situation Ds is calculated using the fact that the instantaneous heart rate HR has a correlation with the distance between the vehicle and the obstacle. Thereby, since the biometric recognition degree Db and the surrounding situation degree Ds become values based on the same instantaneous heartbeat HR, comparison is easier.
(5) The peripheral situation degree Ds is determined by comparing the general biological information of the driver and the biological information from the biological sensor 4 of the driver at a certain general peripheral situation degree Ds1. Then, an algorithm for calculating the peripheral situation degree Ds is determined based on the determined correction value. Thereby, the surrounding situation degree Ds can be matched with the individual difference of the biometric recognition degree Db by the driving skill of a driver | operator's biometric information and an individual sense, and scoring by the individual difference by a driver's driving skill and an individual sense The difference in the number of points can be eliminated.
(6) The arithmetic processing means 6 gives a warning to the driver by instructing the warning means 8 when the scored score G is equal to or less than a predetermined score as a result of the driving scoring. Thereby, the driver can know during driving that the driver's recognition is different from the driving situation.
(7) The arithmetic processing means 6 records the image | video and score at that time in a drive recorder, when scored score G is below a predetermined score as a result of driving scoring. This allows the driver to see why the driver's perception is different from the driver's perception of the driving situation later, such as when the vehicle is stopped. Can be connected.

(第2の実施形態)
以下、第2の実施形態について図7を用いて説明する。
図7に示す運転採点システム12は、第1の実施形態における運転採点システム1に、さらに経路設定手段13を設けたものである、ここで、第1実施形態と同一の構成について同一の記号を付し、詳細な説明を省略する。
経路設定手段13は、周辺状況度Dsの情報に基づいて、運転者に対して車線変更など車両の走行経路を設定するものである。経路設定手段13は、演算処理手段6の指示により運転経路を設定し、設定した経路をディスプレイ9にて表示する。
(Second Embodiment)
Hereinafter, the second embodiment will be described with reference to FIG.
The driving scoring system 12 shown in FIG. 7 is obtained by further providing route setting means 13 to the driving scoring system 1 in the first embodiment. Here, the same symbols are used for the same configurations as those in the first embodiment. A detailed description will be omitted.
The route setting means 13 sets the travel route of the vehicle such as a lane change for the driver based on the information of the surrounding situation degree Ds. The route setting unit 13 sets a driving route according to an instruction from the arithmetic processing unit 6 and displays the set route on the display 9.

次に作用について説明する。
運転の採点については、第1実施例の同じなので省略し、運転を採点した点数Gが予め定めた点以下(例えば50点以下)であった場合について説明する。
演算処理手段6は、採点した点数Gが50点以下であるので、経路設定手段13に対して指示を送信する。経路設定手段13は、採点した点数Gを高くするように走行経路を設定する。例えば、周辺状況度Dsの情報に基づいて、周辺状況度Dsを周辺状況度Dsの通常値に近くなるように経路を設定する。即ち、周辺状況度Dsの値が低くなるような経路を設定する。具体的には、障害物として歩行者がいる場合には、その歩行者との距離をあけて走行するように経路設定手段13は経路を設定する。
経路設定手段13によって設定された経路はディスプレイ9に表示され、運転者はそのディスプレイ9の情報に基づいて車両の運転を行う。
Next, the operation will be described.
The scoring of driving is omitted because it is the same as in the first embodiment, and the case where the score G for scoring driving is below a predetermined point (for example, 50 or below) will be described.
The arithmetic processing means 6 transmits an instruction to the route setting means 13 because the scored score G is 50 points or less. The route setting means 13 sets the travel route so as to increase the scored score G. For example, based on the information on the surrounding situation degree Ds, the route is set so that the surrounding situation degree Ds is close to the normal value of the surrounding situation degree Ds. That is, a route is set such that the value of the peripheral situation degree Ds is low. Specifically, when there is a pedestrian as an obstacle, the route setting means 13 sets the route so as to travel with a distance from the pedestrian.
The route set by the route setting means 13 is displayed on the display 9 and the driver drives the vehicle based on the information on the display 9.

上記第2の実施形態によれば以下のような効果を奏する。
(8)経路設定手段13は、採点した点数Gが低い場合には、運転を採点した点数Gを高くするために周辺状況度Dsを通常値に近づくように走行経路の設定を行う。これにより、運転者は、障害物との距離をあけるなどの行動をとることになるため、周辺状況度Dsを通常値に近づけることができる。
(9)経路設定手段13によって、車両が歩行者との距離をあけて走行するようになるため、歩行者に対して異常な状況を感じさせることが少ない安全な走行をすることができる。
この場合、自車両自体が周辺へ及ぼす自車両の形状や色ごとに設定してある運転状況度のパラメータを使って、周辺の歩行者などが自車両に対して感じる運転状況度を同様に計算することで、自車両が周辺の歩行者に与える異常な状況であると感じる度合いが大きい場合には、自車両の経路設定(経路変更)や運転者への警告を行うこともできる。
According to the second embodiment, the following effects can be obtained.
(8) When the scored score G is low, the route setting means 13 sets the travel route so that the surrounding situation degree Ds approaches the normal value in order to increase the score G for driving. As a result, the driver takes an action such as increasing the distance from the obstacle, so the surrounding situation degree Ds can be brought close to the normal value.
(9) The route setting means 13 allows the vehicle to travel at a distance from the pedestrian, so that the pedestrian can travel safely without feeling an abnormal situation.
In this case, using the parameters of the driving situation set for each shape and color of the own vehicle affecting the surroundings, calculate the driving situation degree that the surrounding pedestrians feel to the vehicle in the same way. By doing so, when the degree of feeling that the host vehicle is in an abnormal situation given to surrounding pedestrians is large, route setting (route change) of the host vehicle and warning to the driver can be performed.

第1、第2の実施形態では上記に限定されるものではなく、以下のように変更してもよい。
第1、第2の実施形態においては生体認識度Db、周辺状況度Dsの算出に瞬時心拍HRを用いたが、それに変えて、心拍変動性指標を使用しても良い。
この心拍変動性指標は、図1に示したR―R間隔を等時間間隔の時系列データ(トレンドグラフ)として表し、この時系列データをARモデル法などによって周波数成分(心拍変動スペクトル)にすることによって求めることができる。この心拍変動性指標は、低周波成分(LF、0.04Hz〜0.15Hz)と高周波成分(HF、0.15Hz〜0.5Hz)の値により、HF/(LF+HF)で副交感神経活動を反映し、LF/HFで交感神経の活動を反映する。そして、このLF/HFの値の時系列から運転者の精神負荷、つまり運転者の異常な状況であることを感じている度合いを算出することができる。この心拍変動性指標を生体認識度、周辺状況度の算出に用いても良い。
第1、第2の実施形態においては、生体情報として心拍を使用したが、運転者の生体認識度を算出できる生体情報であれば良く、例えば、脈波、脳波又は皮膚電位などから検出された値から算出された生体認識度を用いても良い。
第1、第2の実施形態においては、生体センサ4からの情報は、無線で生体情報解析手段5に送信していたが、有線で送信しても良い。
第1、第2の実施形態においては、生体センサ4は腕時計タイプとして説明したが、生体情報が検出できれば良く、例えば、ハンドルに設置するタイプや、シートベルトに取付けるタイプであっても良い。
第1、第2の実施形態においては、生体センサ4の情報を無線で生体情報解析手段5に送信する構成としたが、生体センサ4に生体情報解析手段5の機能を持たせ、生体情報を解析した後に演算処理手段6に対して無線で情報を送信するようにしても良い。
第1、第2の実施形態においては、撮像手段2としてステレオカメラと近赤外カメラを併用した例で示したが、障害物の形状、及び障害物と車両との距離を検出できればよく、レーザレーダやミリ波レーダ、GPSの情報を単独で若しくは組み合わせて使用しても良い。
第1、第2の実施形態においては、車両前方に電柱Eが存在する場合で説明したが、車両を後退させる場合には車両後方の障害物を検出して周辺状況度Dsを算出して運転の採点を行っても良い。
In 1st, 2nd embodiment, it is not limited above, You may change as follows.
In the first and second embodiments, the instantaneous heart rate HR is used to calculate the biometric recognition level Db and the surrounding situation level Ds, but a heart rate variability index may be used instead.
This heart rate variability index represents the RR interval shown in FIG. 1 as time-series data (trend graph) at equal time intervals, and this time-series data is converted into frequency components (heart rate variability spectrum) by the AR model method or the like. Can be determined by This heart rate variability index reflects parasympathetic nerve activity as HF / (LF + HF) according to the values of the low frequency component (LF, 0.04 Hz to 0.15 Hz) and the high frequency component (HF, 0.15 Hz to 0.5 Hz). The sympathetic nerve activity is reflected by LF / HF. Then, from the time series of the LF / HF values, the driver's mental load, that is, the degree of feeling that the driver is in an abnormal situation can be calculated. This heart rate variability index may be used for calculating the biometric recognition level and the surrounding situation level.
In the first and second embodiments, the heartbeat is used as the biometric information, but any biometric information that can calculate the driver's biorecognition degree may be used, for example, detected from a pulse wave, an electroencephalogram, a skin potential, or the like. The biometric recognition degree calculated from the value may be used.
In the first and second embodiments, the information from the biological sensor 4 is wirelessly transmitted to the biological information analyzing unit 5, but may be transmitted by wire.
In the first and second embodiments, the biological sensor 4 has been described as a wristwatch type. However, it is only necessary to detect biological information. For example, the biological sensor 4 may be a type installed on a handle or a type attached to a seat belt.
In the first and second embodiments, the information of the biological sensor 4 is wirelessly transmitted to the biological information analyzing unit 5. However, the biological sensor 4 has the function of the biological information analyzing unit 5, and the biological information is stored. After analysis, information may be transmitted to the arithmetic processing means 6 wirelessly.
In the first and second embodiments, an example in which a stereo camera and a near-infrared camera are used together as the imaging unit 2 is shown. However, it is sufficient that the shape of the obstacle and the distance between the obstacle and the vehicle can be detected. Information on radar, millimeter wave radar, and GPS may be used alone or in combination.
In the first and second embodiments, the case where the utility pole E is present in front of the vehicle has been described. However, when the vehicle is to be moved backward, an obstacle behind the vehicle is detected and the surrounding situation degree Ds is calculated to drive the vehicle. Scoring may be performed.

1 運転採点システム
2 撮像手段
3 映像解析手段
4 生体センサ
5 生体情報解析手段
6 演算処理手段
8 警告手段
10 ドライブレコーダ
13 経路設定手段
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Driving scoring system 2 Imaging means 3 Image | video analysis means 4 Biosensor 5 Biometric information analysis means 6 Arithmetic processing means 8 Warning means 10 Drive recorder 13 Path setting means

Claims (6)

運転者の生体情報を検出する生体情報検出手段と、
車両周辺の障害物を検出する障害物検出手段と、
前記生体情報検出手段の情報から運転者における生体認識度を算出する生体認識度算出手段と、
前記障害物検出手段の情報から車両周辺における周辺状況度を算出する周辺状況度算出手段と、
前記生体認識度を生体認識度の最大値と通常運転時における生体認識度の通常値とに基づく割合としての生体認識度割合を算出する生体認識度割合算出手段と、
前記周辺状況度を周辺状況度の最大値と通常運転時における周辺状況度の通常値とに基づく割合としての周辺状況度割合を算出する周辺状況度割合算出手段と、
算出した前記生体認識度割合と前記周辺状況度割合を比較し、両割合の一致度から運転者の運転を採点する採点手段と、
を備えたことを特徴とする運転採点システム。
Biological information detection means for detecting the biological information of the driver;
Obstacle detection means for detecting obstacles around the vehicle;
Biometric recognition degree calculating means for calculating the biometric recognition degree of the driver from the information of the biological information detecting means;
A surrounding situation degree calculating means for calculating a surrounding situation degree around the vehicle from the information of the obstacle detecting means;
Biometric recognition rate ratio calculating means for calculating a biometric recognition rate ratio as a ratio based on the biometric recognition level based on the maximum value of the biometric recognition level and the normal value of the biometric recognition level during normal driving;
A surrounding situation degree ratio calculating means for calculating the surrounding situation degree ratio as a ratio based on the maximum value of the surrounding situation degree and the normal value of the surrounding situation degree during normal operation;
Comparing the calculated biometric recognition rate ratio and the surrounding situation level ratio, and scoring means for scoring the driver's driving from the degree of coincidence of both ratios;
A driving scoring system characterized by comprising:
前記周辺状況度算出手段は、
検出された前記生体情報に基づき前記周辺状況度の算出における補正値を決定し、
決定した前記補正値に基づいて周辺状況度の算出を行うことを特徴とする請求項1記載の運転採点システム。
The surrounding situation degree calculating means includes:
Determine a correction value in the calculation of the degree of surrounding situation based on the detected biological information,
The driving scoring system according to claim 1, wherein the degree of surrounding situation is calculated based on the determined correction value.
運転採点システムは、
前記採点手段にて採点した点数が予め定められた点数以下の場合には運転者に対して警告を行う警告手段を備えることを特徴とする請求項1又は2記載の運転採点システム。
The driving scoring system is
3. The driving scoring system according to claim 1, further comprising warning means for warning the driver when the score scored by the scoring means is equal to or less than a predetermined score.
前記生体情報検出手段は、運転者の心拍を検出し、前記生体認識度算出手段は、前記心拍から得られる瞬時心拍を使用して算出することを特徴とする請求項1〜3のいずれか一項記載の運転採点システム。   The biometric information detection unit detects a driver's heartbeat, and the biometric recognition degree calculation unit calculates using an instantaneous heartbeat obtained from the heartbeat. Driving scoring system described in the section. 運転採点システムは、
記録手段を備え、
前記障害物検出手段は、車両周辺の映像情報を撮影する撮像手段を備え、
前記採点手段にて採点した点数が予め定められた点数以下の場合には前記映像情報を前記記録手段に記録することを特徴とする請求項1〜4いずれか一項記載の運転採点システム。
The driving scoring system is
With recording means,
The obstacle detection means includes imaging means for photographing video information around the vehicle,
The driving scoring system according to any one of claims 1 to 4, wherein the video information is recorded in the recording means when the score scored by the scoring means is equal to or less than a predetermined score.
運転採点システムは、
運転者に走行経路を設定する経路設定手段を備え、
前記経路設定手段は、前記採点手段にて採点した点数が予め定められた点数以下の場合には採点した点数が高くなるように車両の走行経路を指示することを特徴とする請求項1〜5いずれか一項記載の運転採点システム。
The driving scoring system is
Comprising route setting means for setting a driving route to the driver;
6. The route setting means, when the score scored by the scoring means is equal to or less than a predetermined score, instructs the travel route of the vehicle so that the scored score becomes high. The driving scoring system according to any one of the above.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102509492A (en) * 2011-10-18 2012-06-20 荣莘电子科技(上海)有限公司 Detection system for circular cake in training examination field by using built-in elastic thick-wall hose
CN105261258A (en) * 2015-11-18 2016-01-20 天津工业大学 System and method of camera tracking on the basis of switching signals
CN109215434A (en) * 2017-07-06 2019-01-15 新华网股份有限公司 Data processing method and device for vehicle drive

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102509492A (en) * 2011-10-18 2012-06-20 荣莘电子科技(上海)有限公司 Detection system for circular cake in training examination field by using built-in elastic thick-wall hose
CN105261258A (en) * 2015-11-18 2016-01-20 天津工业大学 System and method of camera tracking on the basis of switching signals
CN105261258B (en) * 2015-11-18 2018-05-08 天津工业大学 A kind of Camera Tracking System and method based on on-off model
CN109215434A (en) * 2017-07-06 2019-01-15 新华网股份有限公司 Data processing method and device for vehicle drive

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