CN102686476A - 驾驶员特性判断装置以及包括所述驾驶员特性判断装置的跨骑式车辆 - Google Patents

Abstract

本发明提供能够对操纵跨骑式车辆的驾驶员的特性进行判断的驾驶员特定判断装置和包括所述驾驶员特定判断装置的跨骑式车辆。根据作为驾驶员对跨骑式车辆进行操纵的结果表现的跨骑式车辆的转弯运动来对驾驶员的特性进行判断，因此能够不论驾驶员的个别的操纵、操作而进行稳定的特性判断。此外，基于对跨骑式车辆的转角施加影响的倾斜方向上的车辆状态量、俯仰方向上的车辆状态量、后倾角中的至少任一者等车辆状态量来对车辆的转弯性得分进行计算，因此能够合适地评估跨骑式车辆的转弯特性。

Description

驾驶员特性判断装置以及包括所述驾驶员特性判断装置的跨骑式车辆

技术领域

本发明涉及对驾驶员操纵跨骑式车辆的特性进行判断的驾驶员特性判断装置以及包括所述驾驶员特性判断装置的跨骑式车辆。

背景技术

以往，操纵车辆的操作者的特性判断装置是以四轮车的驾驶员为对象的装置。作为以四轮车的驾驶员为对象的特性判断技术，存在基于转向角度的伴随着时间的变化而进行计分的特性判断。在四轮车的情况下，转角受到由驾驶员决定的转向操作量的支配，因此只使用转向角度来进行驾驶员的特性判断。

(1)专利文献1的技术

在专利文献1记载的特性判断装置中，公开了如下的车辆用驾驶支援装置：所述车辆用驾驶支援装置检测出驾驶员的转向操作量，从而从曲线中的转向的预测转向分量中检测出三种转向状态，即，向右转、向左转、保持转向角中的一种状态，然后，根据检测出的转向状态的数量，判断驾驶员的转向的转向特性，根据该特性改变车辆的控制。

(2)专利文献2的技术

在专利文献2记载的特性判断装置中，公开有驾驶特性检测装置和车辆运动控制装置，所述驾驶特性检测装置和车辆运动控制装置检测出转向操作以及车速、车辆的横摆率，判断根据前后轮的转速差和与反向转向相当的反向转向角之间的相关关系求出的车辆姿势调整特性、根据横摆率和转弯过程中的最大转向角之间的相关关系求出的弯路通过特性、根据车速和最大转向角之间的相关关系求出的高速行驶对应特性，并根据这些经判断的特性改变车辆的控制。

(3)专利文献3的技术

在专利文献3记载的特性判断装置中，公开有如下的技巧估计装置：所述技巧估计装置检测出转向角、车速、横摆率、节气门操作、以及制动操作，根据这些检测值求出车辆的目标轨迹和实际轨迹，并根据它们的差对技巧进行判断。

专利文献1：日本专利文献特开2006-232172号公报；

专利文献2：日本专利文献专利第3269296号；

专利文献3：日本专利文献专利第3516986号。

发明内容

但是，在专利文献1、2、以及3记载的技术中，假设车辆的转角只受到转向操作的影响，因此，在转角除了转向操作之外、还较大地受到其他的转角方向上的影响的跨骑式车辆中，专利文献1、2、以及3记载的技术不能够合适地评估操纵特性。

如此，专利文献1～3记载的技术以车辆的转角只受到转向角的影响为前提。这是因为：上述的专利文献主要以四轮车的驾驶员作为对象，而在四轮车中，可以认为车辆的转角几乎完全由驾驶员的转向操作支配。

本发明正是鉴于上述问题完成的，其目的在于，提供一种驾驶员特性判断装置和包括所述驾驶员特性判断装置的跨骑式车辆，其中，所述驾驶员特性判断装置能够高精度地对操纵跨骑式车辆的驾驶员的操纵特性进行判断。

为了达到上述目的，本发明采用以下的构成。

即，权利要求1所述的发明涉及的驾驶员特性判断装置是一种对操纵跨骑式车辆的驾驶员的操纵特性进行判断的驾驶员特性判断装置，其包括：

第一车辆状态检测器，所述第一车辆状态检测器检测出跨骑式车辆的横摆率和横摆角度中的至少一者；

转弯运动判定部，所述转弯运动判定部判定跨骑式车辆进行了转弯运动的区间；

第二车辆状态检测器，所述第二车辆状态检测器对跨骑式车辆的倾斜率、侧倾角度、俯仰率、俯仰角度以及后倾角度中的至少一者进行检测；

分量分离部，在由所述转弯运动判定部判定出的转弯运动区间，所述分量分离部将通过所述第一车辆状态检测器和所述第二车辆状态检测器检测出的检测值分成修正分量和预测分量，其中，所述修正分量是频率高于事先确定的阈值频率的高频分量，所述预测分量是频率低于所述阈值频率的低频分量；

车辆稳定特性判断部，所述车辆稳定特性判断部对跨骑式车辆的车辆稳定特性进行判断；以及

转弯特性判断部，所述转弯特性判断部对跨骑式车辆的转弯特性进行判断，

所述车辆稳定特性判断部具有车辆稳定性得分计算部，所述车辆稳定性得分计算部基于通过所述分量分离部对所述第一车辆状态检测器的检测值进行分离所获得的修正分量与预测分量的比率，计算出跨骑式车辆的车辆稳定性得分，

所述转弯特性判断部具有转弯性得分计算部，所述转弯性得分计算部基于通过所述分量分离部对所述第二车辆状态检测器的检测值进行分离所获得的预测分量，计算出跨骑式车辆的转弯性得分。

根据本发明涉及的驾驶员特性判断装置，所述驾驶员特性判断装置包括对跨骑式车辆的横摆率或者横摆角度中的至少一者进行检测的第一车辆状态检测器，因此能够检测出跨骑式车辆的横摆方向的角度或者角速度的数据。另外，转弯运动判定部对跨骑式车辆进行了转弯运动的转弯运动区间进行判定。驾驶员特性判断装置包括对跨骑式车辆的倾斜率、侧倾角度、俯仰率、俯仰角度、以及后倾角度中的至少一者进行检测的第二车辆状态检测器，因此能够检测出跨骑式车辆的倾斜方向上的车辆状态量、俯仰方向上的车辆状态量、或者后倾角度等车辆状态量。

在分量分离部中，通过第一车辆状态检测器和第二车辆状态检测器检测出的数据被分成修正分量和预测分量，其中，所述修正分量是频率高于事先确定的阈值频率的高频分量，所述预测分量是频率低于阈值频率的低频分量。车辆稳定特性判断部对跨骑式车辆的车辆稳定特性进行判断。此外，车辆稳定特性判断部具有车辆稳定性得分计算部，所述车辆稳定性得分计算部基于通过所述分量分离部对第一车辆状态检测器的检测值进行分离所获得的修正分量与预测分量的比率计算出跨骑式车辆的车辆稳定性得分。另外，转弯特性判断部对跨骑式车辆的转弯特性进行判断。此外，转弯特性判断部具有转弯性得分计算部，所述转弯性得分计算部基于通过所述分量分离部对第二车辆状态检测器的检测值进行分离所获得的预测分量，计算出跨骑式车辆的转弯性得分。

如此，根据作为驾驶员对跨骑式车辆进行操纵的结果表现的跨骑式车辆的转弯运动对驾驶员的操纵特性进行判断，因此对任何的驾驶员都能够进行稳定的特性判断。另外，基于示出了跨骑式车辆的转角的变化的横摆方向的车辆状态量来对车辆的稳定性进行计算，因此能够合适地对跨骑式车辆的转弯运动中的车辆稳定性进行评估。

另外，以阈值频率为界将利用第一车辆状态检测器检测出的车辆状态量分成修正分量和预测分量，并基于它们的比率计算出车辆稳定性得分，因此能够进行与车辆的转弯的大小无关的稳定性的评估。

此外，基于对跨骑式车辆的转角施加影响的倾斜方向上的车辆状态量、俯仰方向上的车辆状态量、后倾角中的至少任一者等车辆状态量来对车辆的转弯性得分进行计算，因此能够合适地评估跨骑式车辆的转弯特性。另外，以阈值频率为界将利用第二车辆状态检测器检测出的车辆状态量分成修正分量和预测分量，并基于预测分量计算出转弯车辆的转弯性得分，因此能够合适地进行车辆的转弯性的评估。

如此，通过计算车辆稳定性得分和转弯性得分，能够定量地对驾驶员的操纵特性进行判断。另外，以车辆稳定性和转弯性这二者为基准来对驾驶员的操纵特性进行判断，因此能够防止特性的误判断，能够高精度地对驾驶员的特性进行判断。

在上述的发明中优选：

所述转弯运动判定部基于横摆率、横摆角度、倾斜率、侧倾角度、转向角度、以及GPS轨迹中的至少一者对跨骑式车辆进行了转弯运动的区间进行判断。由此，能够正确地对进行了转弯运动的区间进行判定。

在上述的发明中优选：

所述车辆稳定特性判断部具有车辆稳定性得分比较部，所述车辆稳定性得分比较部通过对所述车辆稳定性得分与所述车辆稳定特性的判断基准值进行比较来对所述车辆稳定特性进行判断，

所述转弯特性判断部具有转弯性得分比较部，所述转弯性得分比较部通过对所述转弯性得分与所述转弯特性的判断基准值进行比较来对所述转弯特性进行判断。

由此，车辆稳定特性判断部具有车辆稳定性得分比较部。车辆稳定性得分比较部通过对车辆稳定性得分与车辆稳定特性的判断基准值进行比较来对跨骑式车辆的稳定特性进行判断。另外，转弯特性判断部具有转弯性得分比较部。转弯性得分比较部通过对转弯性得分与转弯特性的判断基准值进行比较来对跨骑式车辆的转弯特性进行判断。由此，通过对车辆稳定性得分和转弯性得分与各自的判断基准值进行比较，能够为与车辆稳定性和转弯性相关的驾驶员的操纵特性划分等级。

在上述的发明中优选：

所述车辆稳定性得分计算部基于修正分量与预测分量的比率计算出所述车辆稳定性得分，其中，所述修正分量和所述预测分量通过利用所述分量分离部对所述第一车辆状态检测器和所述第二车辆状态检测器的检测值进行分离获得。

由此，所述车辆稳定性得分计算部基于修正分量与预测分量的比率计算出跨骑式车辆的车辆稳定性得分，其中，所述修正分量和所述预测分量通过利用分量分离部对所述第一车辆状态检测器和所述第二车辆状态检测器的检测值进行分离获得。除了示出了转角的变化的横摆方向的车辆状态量之外，将倾斜方向上的车辆状态量、俯仰方向上的车辆状态量、以及后倾角中的至少任一者等车辆状态量也分成修正分量和预测分量，并基于所述修正分量与所述预测分量的比率计算出车辆稳定性得分，因此精度进一步提高。

由此，在稳定特性的判断中，除了对跨骑式车辆的转角施加影响的横摆方向的车辆状态量之外，将倾斜方向上的车辆状态量、俯仰方向上的车辆状态量、以及后倾角中的至少任一者等车辆状态量也分成修正分量和预测分量，并基于所述修正分量与所述预测分量的比率来进行判断，因此能够以更高的精度对跨骑式车辆的车辆稳定性的特性进行判断。

在上述的发明中优选：

所述驾驶员特性判断装置包括转向角度传感器，所述转向角度传感器对转向角度进行检测，并且

在由所述转弯运动判定部判定出的转弯运动区间内，所述分量分离部将利用所述转向角度传感器检测出的检测值分成修正分量和预测分量，

所述转弯性得分计算部基于预测分量计算出所述转弯性得分，其中，所述预测分量通过利用所述分量分离部对所述第二车辆状态检测器和所述转向角度传感器的检测值进行分离获得。

由此，驾驶员特性判断装置包括转向角度传感器，因此能够检测出转向角度。通过分量分离部，检测出的转向角度被分成修正分量和预测分量。转弯性得分计算部基于利用第二车辆状态检测器和转向角度传感器检测出的检测值的预测分量计算出转弯车辆的转弯性得分，因此能够以更高的精度对转弯特性进行判断。

在上述的发明中优选：

所述驾驶员特性判断装置包括车速传感器，所述车速传感器对跨骑式车辆的车速进行检测，并且

所述转弯性得分计算部基于预测分量和车速计算出所述转弯性得分，其中，所述预测分量通过利用所述分量分离部对所述第二车辆状态检测器的检测值进行分离获得，所述车速通过利用所述车速传感器进行检测获得。

由此，驾驶员特性判断装置包括车速传感器，因此能够检测出跨骑式车辆的车速。转弯性得分计算部基于利用第二车辆状态检测器检测出的检测值的预测分量和利用车速传感器检测出的车速计算出转弯车辆的转弯性得分。通过采用车速作为对转弯特性进行判断的要素，能够使车速反映在转弯特性的判断中，能够以更高的精度对转弯特性进行判断。

在上述的发明中优选：

所述驾驶员特性判断装置包括曲线尺寸估计部，所述曲线尺寸估计部对跨骑式车辆行驶过的曲线的曲率的大小进行估计，并且

所述车辆稳定特性判断部具有第一曲线尺寸校正部，所述第一曲线尺寸校正部根据所述曲线的曲率的大小对所述车辆稳定性得分进行校正，

所述转弯特性判断部具有第二曲线尺寸校正部，所述第二曲线尺寸校正部根据所述曲线的曲率的大小对所述转弯性得分进行校正。

由此，曲线尺寸估计部对跨骑式车辆所行驶的曲线的曲率的大小进行估计。车辆稳定特性判断部所具有的第一曲线尺寸校正部根据估计出的曲线的曲率的大小对车辆稳定性得分进行校正。转弯特性判断部所具有的第二曲线尺寸校正部根据估计出的曲线的曲率的大小对转弯性得分进行校正。通过根据估计出的曲线的曲率的大小对车辆稳定性得分和转弯性得分进行校正，能够进行曲率的大小造成的影响得到减小的驾驶员的特性判断。即使是利用曲率不同的曲线计算出的车辆稳定性得分和转弯性得分，也能够对利用各曲线计算出的得分进行比较。

在上述的发明中优选：

所述驾驶员特性判断装置包括路面状态估计部，所述路面状态估计部对跨骑式车辆所行驶的路面状态进行估计，并且

所述车辆稳定特性判断部具有第一路面状态校正部，所述第一路面状态校正部根据估计出的所述路面状态对所述车辆稳定性得分进行校正，

所述转弯特性判断部具有第二路面状态校正部，所述第二路面状态校正部根据估计出的所述路面状态对所述转弯性得分进行校正。

由此，路面状态估计部对跨骑式车辆所行驶的路面状态进行估计。车辆稳定特性判断部所具有的第一路面状态校正部は根据估计出的所述路面状态对车辆稳定性得分进行校正。转弯特性判断部所具有的第二路面状态校正部根据估计出的路面状态对转弯性得分进行校正。车辆稳定性得分和转弯性得分被根据路面状态进行校正，因此能够进行路面状态造成的影响得到减小的驾驶员的特性判断。即使是利用不同的路面状态计算出的车辆稳定性得分和转弯性得分，也能够对利用各路面状态计算出的得分进行比较。

在上述的发明中优选：

所述驾驶员特性判断装置包括综合特性判断部，所述综合特性判断部基于所述车辆稳定性得分和所述车辆转弯性得分，对驾驶员的综合的综合特性进行判断。

由此，综合特性判断部基于车辆稳定性得分、车辆转弯性得分这两种基准不同的得分对驾驶员的综合的综合特性进行判断。利用多个基准判断的驾驶员的特性被集中到一个基准进行评估，因此能够容易地进行不同的人之间的、或者同一个人内的特性的比较。

在上述的发明中优选：

所述驾驶员特性判断装置包括：

数据库，所述数据库对过去以及现在的所述车辆稳定性得分和所述转弯性得分进行存储；以及

特性推移计算部，所述特性推移计算部使用所述数据库的信息求出驾驶员的操纵特性的推移。

由此，在数据库中存储有过去以及现在的驾驶员的车辆稳定性得分、转弯性得分。特性推移计算部使用存储在数据库中的信息求出驾驶员的操纵特性的推移。通过使用过去的信息求出驾驶员的特性的推移，不但能够了解现在的特性信息，还能够了解从过去到现在的驾驶员的特性的变化。

在上述的发明中优选：

所述驾驶员特性判断装置包括特性分类部，所述特性分类部基于所述车辆稳定性得分和所述转弯性得分将驾驶员的操纵特性归类到事先确定的多个类别中的一个。

由此，特性分类部基于车辆稳定性得分和转弯性得分，将驾驶员的操纵特性归类到事先确定的多个类别中，因此驾驶员能够了解自身的操纵特性的倾向。

在上述的发明中优选：

所述驾驶员特性判断装置包括：

驾驶员运动检测部，所述驾驶员运动检测部检测出驾驶员的头部或眼球的俯仰率、俯仰角度、横摆率、以及横摆角度中的至少一者；以及

头部稳定特性判断部，所述头部稳定特性判断部对驾驶员的头部稳定特性进行判断，

在由所述转弯运动判定部判定出的转弯运动区间内，所述分量分离部将利用所述驾驶员运动检测部检测出的检测值分成修正分量和预测分量，

所述头部稳定特性判断部具有头部稳定得分计算部，所述头部稳定得分计算部基于通过所述分量分离部对所述驾驶员运动检测部的检测值进行分离所获得的修正分量与预测分量的比率，计算出驾驶员的头部稳定性得分。

由此，驾驶员特性判断装置包括驾驶员运动检测部，因此能够检测出驾驶员的头部或者眼球的俯仰率、俯仰角度、横摆率、以及横摆角度中的至少一者。在由转弯运动判定部判定出的转弯运动区间内，分量分离部将利用驾驶员运动检测部检测出的检测值分成修正分量和预测分量。头部稳定特性判断部对驾驶员的头部的稳定特性进行判断。此外，头部稳定特性判断部具有头部稳定得分计算部，所述头部稳定得分计算部基于修正分量与预测分量的比率计算出驾驶员的头部稳定得分，其中，所述修正分量和所述修正分量通过利用分量分离部对驾驶员运动检测部的检测值进行分离获得。

通过对驾驶员的头部稳定特性进行判断，能够将驾驶员的头部是否处于稳定状态从而能够对周围的情况进行把握也作为特性判断的基准。通过在车辆稳定特性与转弯特性之外还对头部稳定特性进行判断，能够防止误判断，高精度地判断驾驶员的操纵特性。如此，通过在车辆稳定性得分和转弯性得分之外还计算出头部稳定性得分，能够定量地、更高精度地对驾驶员的操纵特性进行判断。

在上述的发明中优选：

所述头部稳定特性判断部具有头部稳定性得分比较部，所述头部稳定性得分比较部通过对所述头部稳定性得分与所述头部稳定特性的判断基准值进行比较来对驾驶员的所述头部稳定特性进行判断。

由此，头部稳定特性判断部具有头部稳定性得分比较部。头部稳定性得分比较部通过对头部稳定性得分与头部稳定特性的判断基准值进行比较来对驾驶员的头部稳定特性进行判断。如此通过对头部稳定性得分与头部稳定性特性的判断基准值进行比较，能够为与头部稳定性相关的驾驶员的操纵特性划分等级。

在上述的发明中优选：

所述驾驶员特性判断装置包括综合特性判断部，所述综合特性判断部基于所述车辆稳定性得分、所述车辆转弯性得分、以及所述头部稳定性得分中的至少二者对驾驶员的综合的综合特性进行判断。

由此，综合特性判断部基于车辆稳定性得分、车辆转弯性得分、以及头部稳定性得分这三种基准不同的得分对驾驶员的综合的综合特性进行判断。利用多个基准判断的驾驶员的特性被集中到一个基准进行评估，因此能够容易地进行不同的人之间的、或者同一个人内的特性的比较。

在上述的发明中优选：

所述驾驶员特性判断装置包括：

数据库，所述数据库对过去以及现在的所述车辆稳定性得分、所述转弯性得分、以及所述头部稳定性得分进行存储；以及

特性推移计算部，所述特性推移计算部使用所述数据库的信息求出驾驶员的操纵特性的推移。

由此，在数据库中存储有过去以及现在的驾驶员的车辆稳定性得分、转弯性得分、以及头部稳定性得分。特性推移计算部使用存储在数据库中的信息求出驾驶员的操纵特性的推移。通过使用过去的信息求出驾驶员的特性的推移，不但能够了解现在的特性信息，还能够了解从过去到现在的驾驶员的特性的变化。

在上述的发明中优选：

所述驾驶员特性判断装置包括特性分类部，所述特性分类部基于所述车辆稳定性得分、所述转弯性得分、以及所述头部稳定性得分中的至少二者将驾驶员的操纵特性归类到事先确定的多个类别中的一个。

由此，特性分类部基于车辆稳定性得分、转弯性得分、以及头部稳定性得分中的至少两者，将驾驶员的操纵特性归类到事先确定的多个类别中，因此驾驶员能够了解自身的操纵特性的倾向。

另外，本发明涉及包括如权利要求1至16中任一项所述的驾驶员特性判断装置的跨骑式车辆。根据本发明涉及的跨骑式车辆，能够容易地对驾驶员的操纵特性进行判断。

另外，本发明并不仅限于上述实施方式，而是也可以构成为还具有以下的构成要素。

在上述的发明中，优选：

所述驾驶员特性判断装置包括熟练程度分类部，所述熟练程度分类部基于所述特性推移计算部的计算结果，将驾驶员的操纵特性的熟练程度归类到事先确定的多个类别的一个。

在上述的发明中，优选：

所述驾驶员特性判断装置包括特性提示器，所述特性提示器向驾驶员的视觉、听觉、触觉中的至少一者的感觉器官提示所述车辆稳定特性判断部和所述转弯特性判断部的判断结果中的至少一者。

由此，特性提示器向驾驶员的视觉、听觉、触觉中的至少一者的感觉器官提示所述车辆稳定特性判断部和所述转弯特性判断部的判断结果中的至少一者。能够向驾驶员提示各判断结果，因此驾驶员的操纵特性变得明确，能够向驾驶员提供与操纵技能的提高有关的信息。

在上述的发明中，优选：

所述驾驶员特性判断装置包括特性提示器，所述特性提示器向驾驶员的视觉、听觉、触觉中的至少一者的感觉器官提示所述车辆稳定特性判断部、所述转弯特性判断部、以及所述头部稳定特性判断部的判断结果中的至少一者。

在上述的发明中，优选：所述驾驶员特性判断装置包括特性提示器，所述特性提示器向驾驶员的视觉、听觉、触觉中的至少一者的感觉器官提示所述车辆稳定特性判断部、所述转弯特性判断部、以及所述综合特性判断部的判断结果中的至少一者。另外，优选：所述驾驶员特性判断装置包括特性提示器，所述特性提示器向驾驶员的视觉、听觉、触觉中的至少一者的感觉器官提示所述车辆稳定特性判断部、所述转弯特性判断部、所述头部稳定特性判断部、以及所述综合特性判断部的判断结果中的至少一者。

在上述的发明中，优选：所述驾驶员特性判断装置包括特性提示器，所述特性提示器向驾驶员的视觉、听觉、触觉中的至少一者的感觉器官提示所述车辆稳定特性判断部、所述转弯特性判断部、以及所述特性分类部的判断结果或分类结果中的至少一者。另外，优选：所述驾驶员特性判断装置包括特性提示器，所述特性提示器向驾驶员的视觉、听觉、触觉中的至少一者的感觉器官提示所述车辆稳定特性判断部、所述转弯特性判断部、所述头部稳定特性判断部、以及所述特性分类部的判断结果或分类结果中的至少一者。

在上述的发明中，优选：所述驾驶员特性判断装置包括特性提示器，所述特性提示器向驾驶员的视觉、听觉、触觉中的至少一者的感觉器官提示所述车辆稳定特性判断部、所述转弯特性判断部、以及所述熟练程度分类部的判断结果或分类结果中的至少一者。另外，优选：所述驾驶员特性判断装置包括特性提示器，所述特性提示器向驾驶员的视觉、听觉、触觉中的至少一者的感觉器官提示所述车辆稳定特性判断部、所述转弯特性判断部、所述头部稳定特性判断部、以及所述熟练程度分类部的判断结果或分类结果中的至少一者。

在上述的发明中，优选：

所述头部稳定特性判断部具有第三曲线尺寸校正部，所述第三曲线尺寸校正部根据所述曲线的曲率的大小对所述头部稳定性得分进行校正。

在上述的发明中，优选：

所述头部稳定特性判断部具有第三路面状态校正部，所述第三路面状态校正部根据估计出的所述路面状态对所述转弯性得分进行校正。

在此，除了操作者能够在骑在鞍状的装置上的状态下进行乘车的车辆之外，“跨骑式车辆”也包含操作者能够两脚并齐地进行乘车的踏板车型的车辆。

发明效果

根据本发明涉及的驾驶员特性判断装置，根据作为驾驶员对跨骑式车辆进行操纵的结果表现的跨骑式车辆的转弯运动来对驾驶员的特性进行判断，因此能够不论驾驶员的个别的操纵、操作而进行稳定的特性判断。另外，基于示出了跨骑式车辆的转角的变化的横摆方向的车辆状态量计算出车辆稳定性得分，因此能够合适地评估跨骑式车辆的转弯动作中的车辆稳定性。另外，以阈值频率为界将利用第一车辆状态检测器检测出的车辆状态量分成修正分量和预测分量，并基于它们的比率计算出车辆稳定性得分，因此能够进行与车辆的转弯的大小无关的稳定性的评估。

此外，基于对跨骑式车辆的转角施加影响的倾斜方向上的车辆状态量、俯仰方向上的车辆状态量、后倾角中的至少任一者等车辆状态量来对车辆的转弯性得分进行计算，因此能够合适地评估跨骑式车辆的转弯特性。另外，以阈值频率为界将利用第二车辆状态检测器检测出的车辆状态量分成修正分量和预测分量，并基于预测分量计算出转弯车辆的转弯性得分，因此能够合适地进行车辆的转弯性的评估。

附图说明

图1是示出了包括实施例涉及的驾驶员特性判断装置的自动两轮车的大致构成的侧视图；

图2是示出了实施例涉及的驾驶员特性判断装置的构成的功能框图；

图3是对实施例涉及的转弯运动判断进行说明的曲线图；

图4是对实施例涉及的检测值的分量分离进行说明的曲线图；

图5是示出了实施例涉及的车辆稳定特性判断部及其周边的构成的功能框图；

图6是示出了实施例涉及的低频分量的曲线图；

图7是示出了实施例涉及的高频分量的曲线图；

图8是示出了实施例涉及的转弯特性判断部及其周边的构成的功能框图；

图9是示出了实施例涉及的低频分量的曲线图；

图10是示出了实施例涉及的曲线尺寸校正前的曲线的曲率与转弯性得分的关系的曲线图；

图11是示出了实施例涉及的经曲线尺寸校正的曲线的曲率与转弯性得分的关系的曲线图；

图12是示出了实施例涉及的校正前的路面摩擦系数与转弯性得分的关系的曲线图；

图13是示出了实施例涉及的校正后的路面摩擦系数与转弯性得分的关系的曲线图；

图14是示出了实施例涉及的头部稳定特性判断部及其周边的构成的功能框图；

图15是示出了实施例涉及的头部俯仰率的低频分量的曲线图；

图16是示出了实施例涉及的头部俯仰率的高频分量的曲线图；

图17是示出了实施例涉及的各驾驶员的综合特性得分的图；

图18是示出了实施例涉及的根据各种得分而分类的特性分类表的图；

图19是实施例涉及的对特性推移进行计算的曲线图；

图20是示出了实施例涉及的驾驶员的熟练程度的说明图；

图21是实施例涉及的特性判断的流程图；

图22是实施例涉及的特性判断的流程图；

图23是实施例涉及的特性判断的流程图；

图24是实施例涉及的特性判断的流程图；

图25是对变形例涉及的转弯运动判断进行说明的曲线图；

图26是对变形例涉及的利用GPS轨迹进行的转弯运动判断进行说明的说明图；

图27是对变形例涉及的利用GPS轨迹进行的转弯运动判断进行说明的说明图；

图28是示出了变形例涉及的特性推移的分布图；

图29是示出了变形例涉及的特性推移的分布图；

图30是示出了变形例涉及的特性推移的分布图。

符号说明：

1：自动两轮车；

31：驾驶员特性判断装置；

32：判断控制部；

33：陀螺仪；

34：转向角度传感器；

35：行程传感器；

36：车轮转速传感器；

38：陀螺仪；

41：监视器；

43：曲线尺寸估计部；

47：路面状态估计部；

52：转弯运动判定部；

53：分量分离部；

54：车辆稳定性特性判断部；

55：转弯性特性判断部；

56：头部稳定特性判断部；

57：综合特性判断部；

58：特性分类部；

59：数据库部；

60：特性推移计算部；

75：车辆稳定性得分计算部；

76、82：曲线尺寸校正部；

77、83：路面状态校正部；

78：车辆稳定性得分比较部；

84：转弯性得分比较部；

90：头部稳定性得分比较部。

具体实施方式

以下，参照附图对本发明的实施例进行说明。

在此，作为包括实施例涉及的驾驶员特性判断装置的跨骑式车辆，举出自动两轮车为例来进行说明。此外，在以下的说明中，前后和左右是以自动两轮车的行驶方向为基准。

1.自动两轮车的大致构成

图1是示出了包括实施例涉及的驾驶员特性判断装置的自动两轮车的大致构成的侧视图。自动两轮车1包括车架2。在车架2的前端上部设置有转向立管3。转向轴4贯穿插入转向立管3。手柄5与转向轴4的上端部连结。在手柄5的右侧配置有制动杆(省略图示)。

一对可伸缩的前叉7与转向轴4的下端部连结。由此，前叉7通过手柄5的旋转操作摇动。前轮8以可旋转的方式安装在前叉7的下端部。通过前叉7的伸缩，前轮8的震动被吸收。另外，制动器10安装在前叉7的下端部，并且通过制动杆的操作对前轮8的旋转进行制动。在前轮8的上部，前轮罩11固定在前叉7上。

燃料罐15和薄片16被以前后排列的方式保持在车架2的上部。在燃料罐15的下方的位置，引擎17和变速器18被保持在车架2上。变速器18包括输出利用引擎17产生的动力的驱动轴19。主动链轮20与驱动轴19连结。

摆臂21被可摇动地支撑在车架2的下部后侧。从动链轮22和后轮23被可旋转地支撑在摆臂21的后端部。链条24悬架在在主动链轮20与从动链轮22之间。利用引擎17产生的动力经由变速器18、驱动轴19、主动链轮20、链条24、以及从动链轮22被传递至后轮23。另外，对自动两轮车1的各部的动作进行控制的ECU(Electronic Control Unit，电子控制单元)25设置在薄片16的下部。

2.驾驶员特性判断装置的构成

接下来，参照图1和图2对驾驶员特性判断装置31的构成进行说明。图2是示出了驾驶员特性判断装置的构成的功能框图。驾驶员特性判断装置31具有判断控制部32、陀螺仪33、转向角度传感器34、行程传感器35、设置在前轮8上的车轮转速传感器36、设置在安全帽37上的陀螺仪38、无线信号发送器39、无线信号接收器40、监视器41、曲线尺寸估计部43、以及路面状态估计部47。

判断控制部32判断驾驶员的操纵特性。详细情况后述。陀螺仪33配置在燃料罐15上。陀螺仪33对自动两轮车1在横摆、侧倾、以及俯仰等三个轴方向上的角速度和角度进行检测。即，检测出自动两轮车1的横摆率、横摆角度、倾斜率、侧倾角度、俯仰率、以及俯仰角度。上述三个轴的角速度和角度的检测值被从陀螺仪33向判断控制部32输送。陀螺仪33相当于本发明中的第一车辆状态检测器和第二车辆状态检测器。

转向角度传感器34设置在前叉7的上端，并且对作为转向轴4的转角的转向角度进行检测。转向角度的检测值通过转向角度传感器34被向判断控制部32输送。

行程传感器35设置在前叉7，并且对前叉7的伸缩量进行检测。此外，基于所述伸缩量计算出前叉7的后倾角。计算出的后倾角通过行程传感器35被向判断控制部32输出。当前叉7通过油压式的悬架伸缩时，行程传感器7也可以通过检测悬架的油压来计算后倾角。行程传感器7相当于本发明中的第二车辆状态检测器。

车轮转速传感器36对前轮8的旋转速度进行检测。此外，基于所述旋转速度计算出自动两轮车1的车速。计算出的车速通过车轮转速传感器36被向判断控制部32输出。

当进行转弯时，如果驾驶员使自动两轮车1的手柄5转向，则自动两轮车1的横摆角度、横摆率、以及转向角度发生变化。另外，如果驾驶员使自动两轮车1的车体向曲线的中心方向倾斜，则自动两轮车1的侧倾角度以及倾斜率发生变化。另外，如果在进入曲线行驶之前或者曲线行驶的过程中，驾驶员操作制动杆从而自动两轮车1发生减速，则前叉7收缩。通过该前叉7的收缩，自动两轮车1的俯仰角度、俯仰率、以及后倾角度发生变化。

自动两轮车1的这些横摆角度、横摆率、侧倾角度、倾斜率、俯仰角度、俯仰率、后倾角度、转向角度以及车速称作车辆状态量。

陀螺仪38对安全帽37的俯仰率进行检测。也就是说，通过对驾驶员的头部的俯仰率进行检测，能够检测出驾驶员进行操纵的过程中的头部位置的变动。驾驶员的头部的俯仰率的检测值被从陀螺仪38输送至无线信号发送器39，并且通过无线信号发送器39被发送至自动两轮车1。经发送的驾驶员的头部的俯仰率的检测值通过设置在自动两轮车1上的无线受信器40被接收，并且被从无线受信器40向判断控制部32输送。在本实施例中，对驾驶员的头部的俯仰率进行了检测，但是，也可以检测俯仰角度、横摆率、或者横摆角度。驾驶员的头部的这些俯仰率、俯仰角度、横摆率、以及横摆角度称作头部运动量。

监视器41是设置在车架2的前端部、并且向驾驶员显示利用判断控制部32判断出的驾驶员的操纵特性的装置。监视器41除了操纵特性之外，还向驾驶员提供道路信息、来自ECU25的有关自动两轮车1的各种信息。监视器41相当于本发明中的特性提示器。

曲线尺寸估计部44对自动两轮车1行驶过的曲线的曲线尺寸进行估计。曲线尺寸估计部44具有对自动两轮车1的位置进行测量的GPS(Global Positioning System，全球定位系统)44、对自动两轮车1的行驶位置的记录进行保管的存储器45、以及基于保管在存储器45中的行驶记录计算出自动两轮车1行驶过的轨迹从而估计曲线尺寸的轨迹计算部46。

GPS44配置在燃料罐15的前方。存储器45和轨迹计算部46可以与判断控制部32分开设置，也可以组装到判断控制部32的内部。轨迹计算部46基于保管在存储器45中的转弯行驶过程中的GPS的轨迹，计算出该轨迹所描绘的多角形的外接圆的半径。由此，自动两轮车1能够计算出行驶过的曲线的曲线的曲率，并且能够估计曲线尺寸。计算出的曲线的曲率被向判断控制部32输送。上述曲线的曲率的计算方法只是一个例子，因此也可以利用其他方法来估计曲线尺寸。

路面状态估计部47具有对自动两轮车1的前方的路面进行摄影的相机48和根据利用相机48所摄影到的路面图像对路面状态进行图像识别、并且估计路面的摩擦系数μ的图像处理部49。相机48配置在前轮罩11的前端部。图像处理部49可以与判断控制部32分开设置，也可以组装到判断控制部32的内部。

图像处理部49对相机48所摄影到的路面图像进行识别，判断路况是湿润还是干燥、是不是正在降雪、是在公路上还是处于越野状态。与经图像识别的各路面状态相对应地，针对各路面状态设定事先确定的摩擦系数μ。经设定的摩擦系数μ被向判断控制部32输送。如此，对路面的摩擦系数μ的估计也可以使用其他方法来进行估计。例如，也可以通过轮胎的震动进行测量来估计路面的摩擦系数μ。

3.判断控制部的构成

接下来，对判断控制部32的构成进行详细的说明。

如图2所示，陀螺仪38、曲线尺寸估计部43、以及路面状态估计部47经由陀螺仪33、转向角度传感器34、行程传感器35、车轮转速传感器36、无线信号发送器39、以及无线信号接收器40与判断控制部32的输入连接。监视器41与判断控制部32的输出连接。

判断控制部32具有存储器51、转弯运动判定部52、分量分离部53、车辆稳定特性判断部54、转弯特性判断部55、头部稳定特性判断部56、综合特性判断部57、特性分类部58、数据库部59、特性推移计算部60、以及熟练程度分类部61。

输入到判断控制部32的车辆状态量和驾驶员的头部的俯仰率检测值被按照时间顺序分别保管到存储器51中。

3.1转弯运动判定

在转弯运动判定部52中，判断自动两轮车1是否实施了作为驾驶员的特性判断的对象的转弯运动。在此，转弯运动是指自动两轮车1的横摆率大于等于某一定值并且持续某一固定的时间以上。当不满足上述条件时，转弯运动判定部52不判断自动两轮车1实施了转弯运动。

参照图3。图3是转弯运动判定部52对转弯运动进行判定的说明图。转弯运动判定部52根据通过陀螺仪33输入的横摆率的检测值的绝对值判定转弯运动区间Y。即，如果存在一个从自动两轮车1的横摆率的检测值的绝对值超过了阈值X的时间点开始到该值再次小于阈值X的时间点为止的区间，并且该区间的持续时间大于等于最低持续时间Y_min，则转弯运动判定部52判定该区间为转弯运动区间Y。

在一个从自动两轮车1的横摆率的检测值超过了阈值的时间点开始到该值再次小于阈值X的时间点为止的区间不持续最低持续时间Y_min的情况下，转弯运动判定部52不判定该区间为转弯运动区间。阈值X的值可以根据自动两轮车1的种类合适地设定。另外，上述方法是使用横摆率来判定转弯运动区间Y的方法，但是，也可以使用横摆角度来判定转弯运动区间Y。当使用横摆角度来判定转弯运动区间Y时，能够在利用时间微分等将角度数据转化成横摆率数据之后，如上述那样判定转弯运动区间Y。

参照图5。图5是示出了车辆稳定特性判断部及其周边的构成的功能框图。当转弯运动判定部52判定了转弯运动区间Y时，转弯运动区间Y中的保管在存储器51中的各车辆状态量的检测值被向分量分离部53输送。分量分离部53由低通滤波器65和带通滤波器66构成。通过低通滤波器65和带通滤波器66，输送至分量分离部53的各检测值被实施滤波处理。

参照图4对各检测值的分量分离进行说明。图4是对检测值的分量分离进行说明的曲线图。作为能够在分量分离部53进行分量分离的车辆状态量，举出有横摆率、横摆角度、倾斜率、侧倾角度、俯仰率、俯仰角度、转向角度、后倾角度。另外，作为能够在分量分离部53进行分量分离的头部运动量，举出有头部俯仰率、头部俯仰角度、头部横摆率、头部横摆角度。在此，以倾斜率为例对通过滤波处理进行的分量分离进行说明。

输入到分量分离部53的倾斜率的整个频段的数据71通过低通滤波器65和带通滤波器66被实施滤波处理。在低通滤波器65中，频率高于具有事先确定的值的阈值频率Fc1的高频分量被除去。由此，低频分量72通过低通滤波器65被输出。

在带通滤波器66中，小于等于阈值频率Fc1的低频分量被除去并且大于等于阈值频率Fc2的噪声分量被除去。由此，高频分量73通过带通滤波器66被输出。大于等于阈值频率Fc2的频率分量是噪声分量，因此与驾驶员的特性判断无关。

保管在存储器51中的各检测值的按时间顺序排列的数据通过低通滤波器65和带通滤波器66被实施滤波处理，由此，各检测值被分离成低频分量和高频分量。优选对低频分量和高频分量进行分离的阈值频率Fc1为0.2(Hz)～5(Hz)之间的值。也可以根据想要判断的特性来设定阈值频率Fc1。例如，当判断驾驶员的特性时，可以以使得初学者与熟练者的差成为最大的方式来设定阈值频率Fc1。优选阈值频率Fc2为2(Hz)～大于等于10(Hz)的值。但是，阈值频率Fc2必须是大于阈值频率Fc1的值。

3.2车辆稳定特性判断

车辆稳定特性判断部54具有车辆稳定性得分计算部75、曲线尺寸校正部76、路面状态校正部77、以及车辆稳定性得分比较部78。

在车辆稳定性得分计算部75中，输入有通过低通滤波器65和带通滤波器66进行了滤波处理的自动两轮车1的转弯运动区间Y内的各检测值。在此，举出输入有横摆率、倾斜率、俯仰率的情况作为例子。

参照图6。图6是以转弯区间Y中的横摆率的低频段g(t)作为一个例子进行了图示的曲线图。如此以阈值频率Fc1为界分离出来的各比率的低频段g(t)解释为驾驶员进行转弯的预测分量。另外，如图7所示，高频段f(t)解释为在驾驶员进行转弯时进行了修正的修正分量。图7是以转弯区间Y中的横摆率的高频段f(t)作为一个例子进行了图示的曲线图。

针对横摆率、倾斜率、俯仰率中的每个，利用下述的(1)式，计算出转弯区间Y中的各比率的预测分量和修正分量的每单位时间的积分值的平均值。使用获得的各个与修正分量对应的值去除与获得的各个与预测分量对应的值，将所获得的值作为一个转弯区间Y中的横摆率、倾斜率、以及俯仰率的稳定性指标(Syaw、Sroll、Spitch)。

式1：

$S=\frac{\frac{1}{Y}\∫\left|g\left(t\right)\right|\mathrm{dt}}{\frac{1}{Y}\∫\left|f\left(t\right)\right|\mathrm{dt}}\·\·\·\left(1\right)$

针对曲线行驶，当驾驶员进行了利落的操作时，低频段g(t)的绝对值的积分值大，高频段f(t)的绝对值的积分值小。当在曲线行驶的过程中进行微小而急剧的修正操作时，高频段f(t)的绝对值的积分值增大，低频段g(t)的绝对值的积分值相应地减小。如此，以低频段g(t)的绝对值的积分值与高频段f(t)的绝对值的积分值的比率为指标，能够对曲线行驶过程中的驾驶员的特性进行计分。

通过计算自动两轮车1的转弯运动中的横摆率、倾斜率、俯仰率的低频段g (t)和高频段f(t)的绝对值的积分值的比例，能够计算出自动两轮车1的车辆稳定性指标。此外，根据下述的(2)式，计算出作为上述三个稳定性指标(Syaw、Sroll、Spitch)的加权线性和的车辆稳定性得分S_v。在(2)式中，k₁、k₂、k₃是加权系数。另外，除了加权线性和之外，也可以利用积、积和、或者条件概率等来计算车辆稳定性得分S_v。

式2：

S_v＝k₁·S_yaw+k₂·S_roll+k₃·S_pitch  …(2)

曲线尺寸校正部76根据通过曲线尺寸估计部43估计出的曲线尺寸对计算出的车辆稳定性得分S_v进行校正。通过曲线尺寸估计部43估计出的曲线尺寸被保管在存储器51中。当转弯运动判定部52判定自动两轮车1进行了转弯运动时，转弯运动区间Y中的曲线尺寸被从存储器51向曲线尺寸校正部76输送。

一般情况下，曲线的曲率越大，曲线的弯曲程度越大，因此驾驶员的操纵变得困难。因此，针对每次进行了转弯的曲线行驶，从存储器51中读出曲线尺寸，根据估计出的曲线尺寸对车辆稳定性得分S_v进行校正。由此，即使在转过不同的曲线尺寸时获得的车辆稳定性得分S_v之间，因为曲线尺寸所造成的影响减小，所以能够进行比较。

路面状态校正部77与利用路面状态估计部47估计出的路面状态相对应地对经过了曲线校正的车辆稳定性得分S_v进行校正。通过路面状态估计部47估计出的路面状态被保管在存储器51中。当转弯运动判定部52判定自动两轮车1进行了转弯运动时，转弯运动区间中的路面状态被从存储器51向路面状态校正部77输送。

一般情况下，路面摩擦系数μ越大，前轮8和后轮23与路面之间的摩擦力的作用越大，因此驾驶员的针对自动两轮车1的操纵变得容易。当路面摩擦系数μ小时，前轮8和后轮23容易在转弯过程中发生滑动，因此操纵变得困难。如此，在车辆稳定性得分S_v与路面摩擦系数μ之间存在某种关系。因此，在转弯运动区间Y，根据估计出的路面状态对车辆稳定性得分S_v进行校正。由此，计算出减小了路面状态的影响的车辆稳定性得分S_v。

通过路面状态校正部77进行了校正的车辆稳定性得分S_v被向综合特性判断部57、特性分类部58、数据库部59、监视器41、以及车辆稳定性得分比较部78输出。

车辆稳定性得分比较部78对根据曲线尺寸和路面状态进行了校正的车辆稳定性得分S_v与事先确定的车辆稳定特性的基准值进行比较。由此，能够分等级地判断驾驶员的车辆稳定特性。判断的结果被输出至监视器41，并显示给驾驶员。驾驶员通过了解分等级地进行了判断的车辆稳定特性，能够直观地确认自身进行转弯运动时的车辆稳定特性。

3.3转弯特性判断

参照图8。图8是示出了转弯特性判断部及其周边的构成的功能框图。转弯特性判断部55具有转弯性得分计算部81、曲线尺寸校正部82、路面状态校正部83、以及转弯性得分比较部84。

在转弯性得分计算部81中输入有通过低通滤波器65进行了滤波处理的自动两轮车1的转弯运动区间Y中的各检测值。在此，举出输入有转向角度、侧倾角度、俯仰角度或者后倾角度的情况作为例子。另外，自动两轮车1的转弯运动区间Y的车速被从存储器51输入到转弯性得分计算部81。

参照图9。图9是示出了检测角度的低频分量的曲线图。各角度的低频段g(t)解释为驾驶员进行曲线行驶的预测分量。针对曲线行驶，当驾驶员进行了利落的手柄操作时，低频段g(t)的绝对值的量大。此外，用于各比率的频率分离的阈值频率fc1可以针对各种角度使用不同的值。

式3：

$T=\frac{1}{Y}\∫\left|f\left(t\right)\right|\mathrm{dt}\·\·\·\left(3\right)$

针对转向角度、侧倾角度、俯仰角度或者后倾角度中的各角度，利用上述的(3)式，计算出转弯区间Y中的预测分量的每单位时间的积分值的平均值。将计算出的值作为转向角度、侧倾角度、俯仰角度或者后倾角度的转弯性指标T_steer，T_roll，T_{pitch(caster)}。

另外，根据输入的转弯区间Y的车速计算出转弯区间Y内的平均车速T_speed。利用下述的(4)式，计算出这三个转弯性指标和平均车速的加权线性和作为转弯性得分T_v。在(4)式中，k₄、k₅、k₆、k₇是加权系数。另外，除了加权线性和之外，也可以利用积、积和、或者条件概率等来计算转弯性得分T_v。

式4：

T_v＝k₄·T_steer+k₅·T_roll+k₆·T_{pitch(caster)}+k₇·T_speed  …(4)

曲线尺寸校正部82根据通过曲线尺寸估计部43估计出的曲线尺寸对计算出的转弯性得分T_v进行校正。当转弯运动判定部52判定自动两轮车1进行了转弯运动时，转弯运动区间Y内的曲线尺寸被从存储器51向曲线尺寸校正部82输送。另外，在每次判定出转弯运动区间Y时，从存储器51读出曲线尺寸，根据估计出的曲线尺寸对转弯性得分T_v进行校正。由此，即使在转过不同的曲线尺寸时获得的转弯性得分T_v之间，因为曲线尺寸所造成的影响减小，所以能够进行比较。

参照图10对根据曲线尺寸进行的转弯性得分T_v的校正进行说明。图10是示出了校正前的曲线的曲率与转弯性得分的关系的曲线图。事先，由测试驾驶员在只有曲率不同的条件下以各种曲率进行转弯，从而对计算出了怎样的转弯性得分T_v进行采样。

接下来，计算出经采样的曲线的曲率与转弯性得分T_v之间的关系。图10所示的直线P的斜率示出了曲线的曲率与转弯性得分T_v的关系。通过实施使得该斜率为零的转换校正，如图11所示，能够获得降低了曲线的曲率的影响的转弯性得分T_v。图11是示出了经曲线尺寸校正的曲线的曲率与转弯性得分T_v的关系的曲线图。经采样的曲线的曲率与转弯性得分T_v之间的关系被存储在曲线尺寸校正部82中。由曲线尺寸校正部76进行的车辆稳定性得分S_v的校正也被同样地进行。

路面状态校正部83与通过路面状态估计部47估计出的路面状态相对应地对经曲线校正的转弯性得分T_v进行校正。通过路面状态估计部47估计出的路面状态被保管在存储器51中。当转弯运动判定部52判定自动两轮车1进行了转弯运动时，转弯运动区间中的路面状态被从存储器51向路面状态校正部83输送。

一般情况下，转弯性得分T_v与路面摩擦系数μ具有某种关系。因此，针对每次进行了转弯的曲线行驶，根据估计出的路面状态对转弯性得分T_v进行校正。参照图12对根据路面状态进行的转弯性得分T_v的校正进行说明。图12是示出了校正前的路面摩擦系数与转弯性得分的关系的曲线图。事先，由测试驾驶员在只有路面状态不同的条件下进行转弯，从而对计算出了怎样的转弯性得分T_v进行采样。

接下来，计算出经采样的路面摩擦系数μ与转弯性得分T_v之间的关系。图12所示的直线Q的斜率示出了路面摩擦系数μ与转弯性得分T_v之间的关系。通过实施使得该斜率为零的转换校正，如图11所示，能够获得降低了路面摩擦系数μ的影响的转弯性得分T_v。图13是示出了经路面状态校正的路面摩擦系数μ与转弯性得分T_v的关系的曲线图。经采样的路面摩擦系数μ与转弯性得分T_v之间的关系被存储在路面状态校正部83中。由路面状态校正部77进行的车辆稳定性得分S_v的校正也被同样地进行

通过路面状态校正部83进行了校正的转弯性得分T_v被向综合特性判断部57。特性分类部58。数据库部59。监视器41。以及转弯性得分比较部84输出。

转弯性得分比较部84对根据曲线尺寸和路面状态进行了校正的转弯性得分T_v与事先确定的转弯特性的基准值进行比较。由此，能够分等级地判断驾驶员的转弯特性。判断的结果被输出至监视器41，并显示给驾驶员。驾驶员通过了解分等级地进行了判断的转弯特性，能够直观地确认自身进行转弯运动时的转弯特性。

3.4头部稳定性得分算出

参照图14。图14是示出了头部稳定特性判断部及其周边的构成的功能框图。头部稳定特性判断部56具有头部稳定性得分计算部87、曲线尺寸校正部88、路面状态校正部89、以及头部稳定性得分比较部90。

在头部稳定性得分计算部87中，输入有通过低通滤波器65和带通滤波器66进行了滤波处理的自动两轮车1的转弯运动区间Y内的各检测值。在此，举出输入有驾驶员的头部的俯仰率的情况作为例子。

当两轮车进行转弯时，两轮车自身向曲线的中心方向倾斜，因此驾驶员的头部摇动。当四轮车进行转弯时，驾驶员几乎不向曲线的中心方向倾斜，因此驾驶员的头部的摇动小。两轮车中的驾驶员的头部的摇动根据驾驶员自身的操纵而不同。一般情况下，随着驾驶员成为熟练者，驾驶员的头部的俯仰方向上的微小的摇动小。

即使进行相同的转弯，如果驾驶员是熟练者，则驾驶员自身能够对姿势的变动进行吸收，从而抑制头部的微小摇动。与此相对，如果驾驶员是初学者，则不能够对自身的姿势的变动进行吸收，从而头部微小地摇动。

如此，利用频率特性对头部的俯仰率的按时间顺序排列的数据进行分离。如图15所示，低频分量g(t)解释为预测分量，如图16所示，高频分量f(t)解释为修正分量。图15是示出了头部的俯仰率的低频分量的曲线图，图16是示出了头部的俯仰率的高频分量的曲线图。计算出转弯区间Y中的各分量的每单位时间的积分值的平均值。如下述的(5)式所示，将用获得的修正分量去除获得的预测分量所得的值作为一个转弯区间中的头部稳定性得分H。

式5：

$H=\frac{\frac{1}{Y}\∫\left|g\left(t\right)\right|\mathrm{dt}}{\frac{1}{Y}\∫\left|f\left(t\right)\right|\mathrm{dt}}\·\·\·\left(5\right)$

针对曲线行驶，当驾驶员利落地改变驾驶员自身的姿势时，头部的活动也变得顺畅，从而低频段g(t)的绝对值的积分值大，高频段f(t)的绝对值的积分值小。在曲线行驶的过程中，当驾驶员自身的姿势微小地变化时，驾驶员的头部的活动也变得微小，因此高频段f(t)的绝对值的积分值增大，低频段g(t)的绝对值的积分值相应地减小。如此，通过以低频段g(t)的绝对值的积分值与高频段f(t)的绝对值的积分值的比率为指标，能够对曲线行驶过程中的驾驶员的头部稳定特性进行计分。

接下来，曲线尺寸校正部88根据通过曲线尺寸估计部43估计出的曲线尺寸对计算出的头部稳定性得分H进行校正。通过曲线尺寸估计部43估计出的曲线尺寸被保管在存储器51中。当转弯运动判定部52判定自动两轮车1进行了转弯运动时，转弯运动区间Y中的曲线尺寸被从存储器51向曲线尺寸校正部88输送。

针对每次判定为转弯运动的曲线行驶，从存储器51中读出曲线尺寸，根据估计出的曲线尺寸对头部稳定性得分H进行校正。即使在转过不同的曲线尺寸时获得的头部稳定性得分H之间，因为曲线尺寸所造成的影响减小，所以能够进行比较。根据曲线尺寸进行校正的方法与转弯性得分T_v的曲线尺寸的校正相同。

路面状态校正部89与通过路面状态估计部47估计出的路面状态相对应地对经曲线校正的头部稳定性得分H进行校正。通过路面状态估计部47估计出的路面状态被保管在存储器51中。当转弯运动判定部52判定自动两轮车1进行了转弯运动时，转弯运动区间中的路面状态被从存储器51向路面状态校正部89输送。

头部稳定性得分H与路面摩擦系数μ具有某种关系。因此，在转弯运动区间Y内，根据估计出的路面状态对头部稳定性得分H进行校正。由此，计算出降低了路面状态的影响的头部稳定性得分H。根据路面状态进行校正的方法与转弯性得分T_v的路面状态的校正相同。

通过路面状态校正部89进行了校正的头部稳定性得分H被向综合特性判断部57、特性分类部58、数据库部59、监视器41、以及头部稳定性得分比较部90输出。

头部稳定性得分比较部90对根据曲线尺寸以及路面状态进行了校正的头部稳定性得分H与事先确定的头部稳定特性的基准值进行比较。由此，能够分等级地判断驾驶员的头部稳定特性。判断的结果被输出至监视器41，并显示给驾驶员。驾驶员通过了解分等级地进行了判断的头部稳定特性，能够直观地确认自身进行转弯运动时的头部稳定特性。

3.5特性判断

基于经曲线尺寸校正和路面状态校正的车辆稳定性得分S_v、转弯性得分T_v、以及头部稳定性得分H来实施各种特性判断。

根据下述的(6)式的运算处理，综合特性判断部57使用经曲线尺寸校正和路面状态校正的车辆稳定性得分S_v、转弯性得分T_v、以及头部稳定性得分H来计算转弯区间Y内的驾驶员的综合特性得分G。在下述的(6)式中，k₈、k₉、k₁₀是加权系数。另外，除了加权线性和之外，也可以利用积、积和、或者条件概率等来计算综合特性得分G。

式6：

G＝k₈·S_v+k₉·T_v+k₁₀·H  …(6)

综合特性得分G是连续的值，因此使用该综合特性得分G能够不分级地对驾驶员的综合特性进行判断。综合特性得分G是基于驾驶员的车辆稳定特性、转弯特性、头部稳定特性中的至少两个来综合地判断驾驶员的特性的值。另外，也可以如图17所示的那样，在综合特性得分G中设置阈值，从而分级地对综合特性进行判断。图17是分级地对各驾驶员的综合特性得分进行了判断的图。

特性分类部58基于利用车辆稳定特性判断部54、转弯特性判断部55、以及头部稳定特性判断部56进行的判断的结果中的至少两个对驾驶员的特性进行分类。作为特性分类的一个例子，参照图18。图18是将车辆稳定性得分S_v、转弯性得分T_v、以及头部稳定性得分H各自分成了三级的特性分类表。经分类的特性被在在监视器41中显示，驾驶员能够确认自身的归类到的特性。

针对每次判断为转弯运动的曲线行驶，数据库部59对利用车辆稳定特性判断部54、转弯特性判断部55、头部稳定特性判断部56、以及综合特性判断部57进行判断所获得的判断结果以及车辆稳定性得分S_v、转弯性得分T_v、头部稳定性得分H、综合特性得分G依次进行保管。即，在数据库部59中存储有过去以及现在的驾驶员的各特性结果。该存储的特性结果被向特性推移计算部60输送。

特性推移计算部60计算出车辆稳定性得分S_v、转弯性得分T_v、以及头部稳定性得分H、以及综合特性得分G的各自的推移。在此，对综合特性得分G的推移进行说明。如图19所示，以保管在数据库部59中的、包含在从过去到现在的一定时间内的综合特性得分G为因变量，以单位时间t为自变量，计算出下述的(7)式所示的、利用最小二乗法推导出的线性回归式。图19是对特性推移进行计算的曲线图。由此，计算出与单位时间t对应的回归系数k。所述回归系数k的大小示出了驾驶员的熟练程度。但是，通过针对回归式实施回归的方差分析(ANOVA)来以5％的显著性水平对回归的显著性进行验证。当回归不具有显著性时，设k的值为0。

式7：

G＝k·t+a  …(7)

如图20所示，回归系数k的值通过事先确定的阈值被进行分类，由此，熟练程度分类部61对驾驶员的特性的熟练程度进行判断。也就是说，通过对回归系数k的值与阈值进行比较，能够判断驾驶员的操纵特性是提高了、停滞不前、还是下降了。图20是示出了驾驶员的熟练程度的说明图。还能够针对每个驾驶员进行熟练程度的判断。同样地，关于车辆稳定性得分S_v、转弯性得分T_v、以及头部稳定性得分H，也能够根据各自的得分对驾驶员的特性的熟练程度进行判断。经判断的熟练程度被各自显示在监视器41上，因此驾驶员能够针对每次转弯，了解自身的特性的推移。

4.特性判断控制动作

接下来，参照图21对判断控制部32的控制动作进行说明。图21是特性判断的流程图。

通过由驾驶员来进行接通，转弯运动判定部52获得陀螺仪33检测出的自动两轮车1的横摆率(S01)。接下来，转弯运动判定部52判断自动两轮车1是否进行了转弯运动(S02)。当并未判断自动两轮车1进行了转弯运动时，继续取入横摆率的检测值。当判断自动两轮车1进行了转弯运动时，从存储器51向分量分离部53输出车辆状态量(S03)。另外，关于头部运动量也同样，当判断自动两轮车1进行了转弯运动时，向分量分离部53输出所述头部运动量(S04)。接下来，分别对车辆状态量和头部运动量实施滤波处理从而对频率特性进行分离(S05)。即，将输入到分量分离部53的车辆状态量的频率特性通过低通滤波器65和带通滤波器66分成低频分量和高频分量(S05a)。另外，将输入到分量分离部53的头部运动量也通过低通滤波器65和带通滤波器66分成低频分量和高频分量(S05b)。

车辆稳定性得分计算部75基于经滤波处理的车辆状态量计算出车辆稳定性得分S_v(S06)。另外，转弯性得分计算部81基于经滤波处理的车辆状态量计算出转弯性得分T_v(S07)。另外，头部稳定性得分计算部87基于经滤波处理的头部运动量计算出头部稳定性得分H(S08)。

另外，与步骤S03～S08同时执行地，当转弯运动判定部52判断自动两轮车1进行了转弯运动时，向曲线尺寸校正部76、82、88输入通过曲线尺寸估计部43估计出的、保管在存储器51中的曲线尺寸(S09)。

接下来，基于估计出的曲线尺寸分别对各得分进行校正(S10)。即，曲线尺寸校正部76基于估计出的曲线尺寸对车辆稳定性得分S_v实施校正(S10a)。曲线尺寸校正部82基于估计出的曲线尺寸对转弯性得分T_v实施校正(S10b)。曲线尺寸校正部88基于估计出的曲线尺寸对头部稳定性得分H实施校正(S10c)。

另外，与步骤S03～S10同时执行地，当转弯运动判定部52判断自动两轮车1进行了转弯运动时，向路面状态校正部77、83、89输入通过路面状态估计部47估计出的、保管在存储器51中的转弯区间的路面状态(S11)。接下来，基于估计出的路面状态分别对各得分进行校正(S12)。即，路面状态校正部77基于估计出的路面状态对经曲线尺寸校正的车辆稳定性得分S_v实施校正(S12a)。路面状态校正部83基于估计出的路面状态对经曲线尺寸校正的转弯性得分T_v实施校正(S12b)。路面状态校正部89基于估计出的路面状态对经曲线尺寸校正的头部稳定性得分H实施校正(S12c)。

车辆稳定性得分比较部78基于根据曲线尺寸和路面状态进行了校正的车辆稳定性得分S_v对车辆稳定特性进行判断(S13)。转弯性得分比较部84基于根据曲线尺寸和路面状态进行了校正的转弯性得分T_v对转弯特性进行判断(S14)。头部稳定性得分比较部90基于根据曲线尺寸和路面状态进行了校正的头部稳定性得分H对头部稳定特性进行判断(S15)。

综合特性判断部57基于根据曲线尺寸和路面状态进行了校正的车辆稳定性得分S_v、转弯性得分T_v、以及头部稳定性得分H中的至少二者计算出得分G，从而对综合特性进行判断(S16)。另外，与步骤S16同时执行地，特性推移计算部60基于综合得分G或者根据曲线尺寸和路面状态进行了校正的车辆稳定性得分S_v、转弯性得分T_v、头部稳定性得分H的各自的得分推移计算出各特性推移(S17)。熟练程度分类部67基于各特性推移对驾驶员的熟练程度进行分类(S18)。另外，与步骤S16～步骤S18同时执行地，特性分类部58基于根据曲线尺寸和路面状态进行了校正的车辆稳定性得分S_v、转弯性得分T_v、以及头部稳定性得分H进行驾驶员的特性分类(S19)。车辆稳定特性、转弯特性、头部稳定特性、综合特性、熟练程度分类、以及特性分类被各自通过监视器41提示给驾驶员(S20)。

如上所示，根据本发明的实施例，能够在自动两轮车中，针对每个由转弯运动判定部52判定为转弯运动的曲线行驶，进行驾驶员的操纵特性的判断。另外，能够全面地、高精度地对驾驶员的操纵特性进行判断。此外，驾驶员自身能够对该判断的结果进行参考，因此驾驶员能够以数值的方式对自身的特性进行把握。由此，驾驶员能够明确地了解自身的操纵特性的缺点。另外，针对经验少的驾驶员，能够使其提高自动两轮车的操纵特性的动力提高。

另外，能够在自动两轮车1中，全面地、高精度地对驾驶员的操纵特性进行判断，因此能够应用于用于提高驾驶员的技巧的教育。此时，能够定量地对教育的效果进行把握。由此，能够有效地推进驾驶员的教育。

本发明并不仅限于上述实施例，而是能够如以下所示的那样，通过变形来实施。

(1)也可以使用眼球运动传感器来取代设置在安全帽37上的陀螺仪38。眼球运动传感器能够通过对驾驶员的眼球运动进行检测，检测出驾驶员的头部的俯仰方向上的活动。作为眼球运动传感器，存在设置在安全帽37上的类型和设置在护目镜上的类型。

(2)陀螺仪23也可以不是三轴的传感器，在该情况下，需要设置多个单轴的传感器。也就是说，也可以针对横摆方向、倾斜方向、俯仰方向上的比率和角度，分别使用单个的陀螺仪来各自进行检测。

(3)在上述的实施例中，判断控制部32被与ECU25分开设置，但是，也可以将判断控制部32组装到ECU25的内部。

(4)在上述的实施例中，利用横摆率、倾斜率、俯仰率的各稳定性指标的加权线性和计算出车辆稳定性得分S_v，但是，也可以通过只对横摆率的稳定性指标进行加权来计算车辆稳定性得分S_v。不仅仅基于横摆率，也基于倾斜率、俯仰率、或者兼此二者的稳定性指标来计算车辆稳定性得分S_v能够更好地反映跨骑式车辆的行驶特性。

(5)在上述的实施例中，在监视器41中显示特性结果从而对驾驶员进行提示，但是，并不仅限于此，也可以使用其他方法来对驾驶员进行提示。例如，也可以使安全帽37的内部包括扬声器，从而通过声音来向驾驶员传达特性结果。另外，也可以使薄片16内包括振动器，从而通过震动向驾驶员提示特性结果。如此，并不仅限于视觉，也可以向听觉、触觉中的至少一者的感觉器官进行提示。

(6)在上述的实施例中，对自动两轮车1所行驶的曲线尺寸进行估计，并根据估计出的曲线尺寸对各种得分进行校正，但是，也可以在在事先决定的道路上行驶的情况等在曲线尺寸已经清楚的道路上行驶的情况下，将曲线尺寸事先保管在存储器51中。

(7)在上述的实施例中，对自动两轮车1所行驶的路面状态进行估计，并根据估计出的路面状态对各种得分进行校正，但是，也可以采用将反映路面状态的路面摩擦系数μ事先保管在存储器51中而由驾驶员直接选择路面状态的构成。

(8)在上述的实施例中，对计算出的车辆稳定性得分、转弯性得分、以及头部稳定性得分实施了曲线尺寸校正和路面状态校正，但是，如图22所示，也可以省略曲线尺寸校正和路面状态校正。在图22的情况下，车辆稳定性得分比较部78基于车辆稳定性得分S_v对车辆稳定特性进行判断(S13b)。转弯性得分比较部84基于转弯性得分T_v对转弯特性进行判断(S14b)。头部稳定性得分比较部90对头部稳定特性进行判断(S15b)。

综合特性判断部57基于车辆稳定性得分S_v、转弯性得分T_v、以及头部稳定性得分H中的至少两者计算出综合得分G，从而对综合特性进行判断(S16b)。另外，特性推移计算部60基于综合得分G或者车辆稳定性得分S_v、转弯性得分T_v、头部稳定性得分H的各自的得分推移计算出各特性推移(S17b)。另外，特性分类部58基于车辆稳定性得分S_v、转弯性得分T_v、以及头部稳定性得分H进行驾驶员的特性分类。

另外，作为其他变形例，可以如图23所示的那样，针对计算出的车辆稳定性得分S_v、转弯性得分T_v、以及头部稳定性得分H中的每个，只实施曲线尺寸校正，也可以如图24所示的那样，只实施路面状态校正。

根据图23，车辆稳定性得分比较部78基于根据曲线尺寸进行了校正的车辆稳定性得分S_v对车辆稳定特性进行判断(S13c)。转弯性得分比较部84基于根据曲线尺寸进行了校正的转弯性得分T_v对转弯特性进行判断(S14c)。头部稳定性得分比较部90基于根据曲线尺寸进行了校正的头部稳定性得分H对头部稳定特性进行判断(S15d)。

综合特性判断部57基于根据曲线尺寸进行了校正的车辆稳定性得分S_v、转弯性得分T_v、以及头部稳定性得分H中的至少两者对综合特性进行判断(S16c)。另外，特性推移计算部60基于综合得分或者经曲线校正的车辆稳定性得分S_v、转弯性得分T_v、头部稳定性得分H的各自的得分推移计算出各特性推移(S17c)。另外，特性分类部58基于根据曲线尺寸进行了校正的车辆稳定性得分S_v、转弯性得分T_v、以及头部稳定性得分H进行驾驶员的特性分类(S19c)。

另外，根据图24，与步骤S03～S04同时执行地，当转弯运动判定部52判断自动两轮车1进行了转弯运动时，向路面状态校正部59输入通过路面状态估计部47估计出的、保管在存储器51中的转弯区间的路面状态(S11)。接下来，基于估计出的路面状态分别对各得分进行校正(S12′)。即，路面状态校正部77基于估计出的路面状态对车辆稳定性得分S_v实施校(S12a′)。路面状态校正部83基于估计出的路面状态对转弯性得分T_v实施校正(S12b′)。路面状态校正部89基于估计出的路面状态对头部稳定性得分H实施校(S12c′)。

车辆稳定性得分比较部78基于根据路面状态进行了校正的车辆稳定性得分S_v对车辆稳定特性进行判断(S13d)。转弯性得分比较部84基于根据路面状态进行了校正的转弯性得分T_v对转弯特性进行判断(S14d)。头部稳定性得分比较部90基于根据路面状态进行了校正的头部稳定性得分H对头部稳定特性进行判断(S15d)。

综合特性判断部57基于根据路面状态进行了校正的车辆稳定性得分S_v、转弯性得分T_v、以及头部稳定性得分H中的至少二者计算出得分G，从而对综合特性进行判断(S16d)。另外，特性推移计算部60基于综合得分G或者根据路面状态进行了校正的车辆稳定性得分S_v、转弯性得分T_v、头部稳定性得分H的各自的得分推移计算出各特性推移(S17b)。熟练程度分类部67基于各特性推移对驾驶员的熟练程度进行分类(S18d)。另外，特性分类部58基于根据路面状态进行了校正的车辆稳定性得分S_v、转弯性得分T_v、以及头部稳定性得分H进行驾驶员的特性分类。

(9)在上述的实施例中，在转弯区间Y的判定中，使用横摆率或者横摆角度来进行判定，但是，并不仅限于此，也可以使用倾斜率、侧倾角度、转向角度、GPS轨迹。当使用侧倾角度时，如图25所示，转弯运动判定部52根据侧倾角度的变化量判定转弯运动区间Y。即，如果存在一个从自动两轮车1的侧倾角度的绝对值超过了阈值X′的时间点开始到该值再次小于阈值X′的时间点为止的区间，并且该区间的持续时间大于等于最低持续时间Y′_min，则转弯运动判定部52判定该区间为转弯运动区间Y。当从自动两轮车1的侧倾角度的绝对值超过了阈值X′的时间点开始到该值再次小于阈值X′的时间点为止的区间的持续时间小于最低持续时间Y′_min时，转弯运动判定部52不判定该区间为转弯运动区间。阈值X′的值可以根据自动两轮车1的种类来合适地设定。

当使用转向角度时，能够与侧倾角度相同地判定转弯运动区间。当使用倾斜率时，能够在通过时间积分等将比率数据转化成侧倾角度数据之后，对转弯运动区间Y进行判定。

参照图2、26、以及27对使用GPS进行的转弯运动区间Y的判定进行说明。图26是示出了自动两轮车1进行转弯运动时的GPS轨迹的说明图，图27是示出了自动两轮车1的行进方向和行进方向变化量的曲线图。当使用通过GPS获得的自动两轮车1的行驶轨迹时，使用某一时间点的GPS数据和在该时间点之前获得的GPS数据计算出自动两轮车1的行进方向。然后，能够使用该行进方向的变化量、与使用横摆率时相同地对转弯运动区间进行判定。

如图26所示，在事先确定的时间间隔内的自动两轮车1的行驶间隔中，根据各行驶间隔内的自动两轮车1的行驶轨迹与纬线之间的角度来定义自动两轮车1的行进方向。在图26中，设图中的上方向为北向。在图26中，事先确定的时间间隔为1秒。所述时间间隔可以任意地设定。示出有GPS数据G₁～G₁₃，所述GPS数据G₁～G₁₃示出了自动两轮车1在每个事先确定的时间间隔的位置。连结各GPS数据G_n与G_n+1的线和与纬线平行的线段形成的角度X_n被定义为自动两轮车1的行进方向。GPS数据G₁～G₁₃满足例如X₁～X₃＝90°、X₄＝75°、X₅＝50°、X₆＝30°、X₇＝20°、X₈～X₁₂＝0°、X₁₃＝30°。

当使用GPS判定转弯运动区间时合，行进变化计算部62基于通过GPS44输入的GPS数据G_n计算出自动两轮车1的行进方向变化量的绝对值Ch_n＝|X_n-X_n-1|。转弯运动判定部52根据行进方向变化量Ch_n对转弯运动区间Y进行判定。即，如果存在一个从自动两轮车1的侧倾角度的绝对值超过了阈值X″的时间点开始到该值再次小于阈值X″的时间点为止的区间，并且该区间的持续时间大于等于最低持续时间Y″_min，则转弯运动判定部52判定该区间为转弯运动区间Y。当从自动两轮车1的行进方向变化量Ch_n超过了阈值X″的时间点开始到该值再次小于阈值X″的时间点为止的区间的持续时间小于最低持续时间Y″_min时，转弯运动判定部52不判定该区间为转弯运动区间。阈值X″的值可以根据自动两轮车1的种类来合适地设定。

(10)在上述的实施例中，针对各得分的推移，特性推移计算部60使用利用最小二乗法推导出的线性回归式来计算回归系数k，所述回归系数k示出了驾驶员的熟练程度，但是，并不仅限于此，也可以将车辆稳定性得分、转弯性得分、以及头部稳定性得分分配给三维直角坐标系的x轴、y轴、z轴，从而在视觉上提示各得分。例如，将车辆稳定性得分分配给x轴，将转弯性得分分配给y轴，参照图28、29对在其坐标空间上显示了驾驶员的各得分的坐标系进行说明。图28、29是各自在二维坐标系上显示了同一个驾驶员的各转弯区间的车辆稳定性得分和转弯性得分的分布图。

如图28、29所示，当显示例如八个转弯区间Cu1～Cu8中的各转弯区间的各得分时，即使各转弯的平均得分Ave相同，通过观察坐标空间上的标绘的偏差，能够判断出该驾驶员是以每次都相同的方式进行转弯，还是其特性在每次转弯中发生偏离从而处在不稳定的状态。在图28和图29中，无论是车辆稳定性得分还是转弯性得分，其在八个转弯区间Cu1～Cu8的平均分Ave相同。但是，在图28中标绘出的点的偏离比图29中的标绘出的点的偏离大。在图28、29中，作为利用圆Rc1、Rc2进行了标绘的偏差的基准，显示了平均分Ave，其中，所述圆Rc1、Rc2穿过距离中心最远的转弯区间的标绘，但是，并不仅限于此，也可以使用各转弯区间的标绘点与平均分Ave的标准偏差来进行显示。

通过如上述那样对各得分的推移进行提示，即使在每次转弯的平均得分都相同的情况下，也能够通过对坐标空间上的标绘的偏离情况进行观察，判断出该驾驶员是以每次都相同的方式进行转弯，还是其特性针对每次转弯出现散乱从而处在不稳定的状态。

另外，除此之外，也可以使用一辆自动两轮车1对多个驾驶员的特性进行提示。图30是在二维坐标系上显示了多个驾驶员的车辆稳定性得分和转弯性得分的各平均得分的分布图。当将多个驾驶员的各得分在坐标空间上归类到几个类别时，能够明确各驾驶员的操纵技巧的相对的定位，从而能够明确需要改善的地方和指导要点。在图30中，作为一个例子，将坐标空间划分为“积极的控制”、“消极的控制”、“超过了技巧的操纵”、以及“技巧不足”四个种类，并标绘出了八个驾驶员R1～R8的各得分。

在此，包含在“超过了技巧的操纵”类别中的驾驶员R1的车辆稳定性得分相对低，而转弯性得分相对高。可以判断：这样的驾驶员为了发挥车辆的转弯性而进行积极的操纵行动，但是，相反地，不能够安全地对车辆进行控制。由此，可以教给这样的驾驶员用于提高稳定性的车辆控制方法。

另外，包含在“消极的控制”类别中的驾驶员R2的车辆稳定性得分相对高，而转弯性得分相对低。可以判断：这样的驾驶员的车辆动作稳定，但是，由于对车辆的侧倾角度进行抑制、使转弯速度降低等，转弯性被牺牲。可以教给这样的驾驶员用于发挥转弯性的车辆控制方法。

如此，通过在二维空间或者三维空间上标绘车辆稳定性得分、转弯性得分、以及头部稳定性得分，并利用监视器41将其提示给驾驶员、行驶教官，能够使直观地对驾驶员的操纵技巧的定位、特性进行把握变得容易，由此，能够明确在操纵上需要改善的地方和指导要点。

Claims (17)

1.一种驾驶员特性判断装置，对操纵跨骑式车辆的驾驶员的操纵特性进行判断，所述驾驶员特性判断装置包括：

第一车辆状态检测器，所述第一车辆状态检测器检测跨骑式车辆的横摆率和横摆角度中的至少一者；

转弯运动判定部，所述转弯运动判定部判定跨骑式车辆进行了转弯运动的区间；

第二车辆状态检测器，所述第二车辆状态检测器对跨骑式车辆的倾斜率、侧倾角度、俯仰率、俯仰角度以及后倾角度中的至少一者进行检测；

分量分离部，在由所述转弯运动判定部判定出的转弯运动区间，所述分量分离部将通过所述第一车辆状态检测器和所述第二车辆状态检测器检测出的检测值分成修正分量和预测分量，其中，所述修正分量是频率高于事先确定的阈值频率的高频分量，所述预测分量是频率低于所述阈值频率的低频分量；

车辆稳定特性判断部，所述车辆稳定特性判断部对跨骑式车辆的车辆稳定特性进行判断；以及

转弯特性判断部，所述转弯特性判断部对跨骑式车辆的转弯特性进行判断，

所述车辆稳定特性判断部具有车辆稳定性得分计算部，所述车辆稳定性得分计算部基于通过所述分量分离部对所述第一车辆状态检测器的检测值进行分离所获得的修正分量与预测分量的比率，计算出跨骑式车辆的车辆稳定性得分，

所述转弯特性判断部具有转弯性得分计算部，所述转弯性得分计算部基于通过所述分量分离部对所述第二车辆状态检测器的检测值进行分离所获得的预测分量，计算出跨骑式车辆的转弯性得分。

2.如权利要求1所述的驾驶员特性判断装置，其中，

所述转弯运动判定部基于横摆率、横摆角度、倾斜率、侧倾角度、转向角度、以及GPS轨迹中的至少一者来判断跨骑式车辆进行了转弯运动的区间。

3.如权利要求1或2所述的驾驶员特性判断装置，其中，

所述车辆稳定特性判断部具有车辆稳定性得分比较部，所述车辆稳定性得分比较部通过对所述车辆稳定性得分与所述车辆稳定特性的判断基准值进行比较来判断所述车辆稳定特性，

所述转弯特性判断部具有转弯性得分比较部，所述转弯性得分比较部通过对所述转弯性得分与所述转弯特性的判断基准值进行比较来判断所述转弯特性。

4.如权利要求1至3中任一项所述的驾驶员特性判断装置，其中，

所述车辆稳定性得分计算部是基于修正分量与预测分量的比率计算出所述车辆稳定性得分的驾驶员特性判断装置，其中，所述修正分量和所述预测分量是通过所述分量分离部对所述第一车辆状态检测器和所述第二车辆状态检测器的检测值进行分离而获得的。

5.如权利要求1至4中任一项所述的驾驶员特性判断装置，其中，

包括转向角度传感器，所述转向角度传感器对转向角度进行检测，

在由所述转弯运动判定部判定出的转弯运动区间内，所述分量分离部将利用所述转向角度传感器检测出的检测值分成修正分量和预测分量，

所述转弯性得分计算部是基于预测分量计算出所述转弯性得分的驾驶员特性判断装置，其中，所述预测分量是通过所述分量分离部对所述第二车辆状态检测器和所述转向角度传感器的检测值进行分离而获得的。

6.如权利要求1至4中任一项所述的驾驶员特性判断装置，其中，

包括车速传感器，所述车速传感器对跨骑式车辆的车速进行检测，

所述转弯性得分计算部是基于预测分量和车速计算出所述转弯性得分的驾驶员特性判断装置，其中，所述预测分量是通过所述分量分离部对所述第二车辆状态检测器的检测值进行分离而获得的，所述车速是通过所述车速传感器进行检测而获得的。

7.如权利要求1至6中任一项所述的驾驶员特性判断装置，其中，

包括曲线尺寸估计部，所述曲线尺寸估计部对跨骑式车辆行驶过的曲线的曲率的大小进行估计，

所述车辆稳定特性判断部具有第一曲线尺寸校正部，所述第一曲线尺寸校正部根据所述曲线的曲率的大小对所述车辆稳定性得分进行校正，所述转弯特性判断部具有第二曲线尺寸校正部，所述第二曲线尺寸校正部根据所述曲线的曲率的大小对所述转弯性得分进行校正。

8.如权利要求1至7中任一项所述的驾驶员特性判断装置，其中，

包括路面状态估计部，所述路面状态估计部对跨骑式车辆所行驶的路面状态进行估计，

所述车辆稳定特性判断部具有第一路面状态校正部，所述第一路面状态校正部根据估计出的所述路面状态对所述车辆稳定性得分进行校正，

所述转弯特性判断部具有第二路面状态校正部，所述第二路面状态校正部根据估计出的所述路面状态对所述转弯性得分进行校正。

9.如权利要求1至8中任一项所述的驾驶员特性判断装置，其中，

包括综合特性判断部，所述综合特性判断部基于所述车辆稳定性得分和所述车辆转弯性得分，对驾驶员综合的综合特性进行判断。

10.如权利要求1至9中任一项所述的驾驶员特性判断装置，包括：

数据库，所述数据库对过去以及现在的所述车辆稳定性得分和所述转弯性得分进行存储；以及

特性推移计算部，所述特性推移计算部使用所述数据库的信息求出驾驶员的操纵特性的推移。

11.如权利要求1至10中任一项所述的驾驶员特性判断装置，包括：

特性分类部，所述特性分类部基于所述车辆稳定性得分和所述转弯性得分将驾驶员的操纵特性归类到事先确定的多个类别中的一个。

12.如权利要求1至8中任一项所述的驾驶员特性判断装置，包括：

驾驶员运动检测部，所述驾驶员运动检测部检测出驾驶员的头部或眼球的俯仰率、俯仰角度、横摆率、以及横摆角度中的至少一者；以及

头部稳定特性判断部，所述头部稳定特性判断部对驾驶员的头部稳定特性进行判断，

在由所述转弯运动判定部判定出的转弯运动区间内，所述分量分离部将利用所述驾驶员运动检测部检测出的检测值分成修正分量和预测分量，

所述头部稳定特性判断部具有头部稳定得分计算部，所述头部稳定得分计算部基于通过所述分量分离部对所述驾驶员运动检测部的检测值进行分离所获得的修正分量与预测分量的比率，计算出驾驶员的头部稳定性得分。

13.如权利要求12所述的驾驶员特性判断装置，其中，

所述头部稳定特性判断部具有头部稳定性得分比较部，所述头部稳定性得分比较部通过对所述头部稳定性得分与所述头部稳定特性的判断基准值进行比较来对驾驶员的所述头部稳定特性进行判断。

14.如权利要求12或13所述的驾驶员特性判断装置，包括：

综合特性判断部，所述综合特性判断部基于所述车辆稳定性得分、所述车辆转弯性得分、以及所述头部稳定性得分中的至少二者对驾驶员综合的综合特性进行判断。

15.如权利要求12至14中任一项所述的驾驶员特性判断装置，包括：

数据库，所述数据库对过去以及现在的所述车辆稳定性得分、所述转弯性得分、以及所述头部稳定性得分进行存储；以及

特性推移计算部，所述特性推移计算部使用所述数据库的信息求出驾驶员的操纵特性的推移。

16.如权利要求12至15中任一项所述的驾驶员特性判断装置，包括：

特性分类部，所述特性分类部基于所述车辆稳定性得分、所述转弯性得分、以及所述头部稳定性得分中的至少二者将驾驶员的操纵特性归类到事先确定的多个类别中的一个。

17.包括权利要求1至16中任一项所述的驾驶员特性判断装置的跨骑式车辆。

Images