JP2001219761A

JP2001219761A - 運転状態判定装置

Info

Publication number: JP2001219761A
Application number: JP2000034632A
Authority: JP
Inventors: Katsuhiko Fukui; 勝彦福井; Takayuki Tsui; 隆之津居
Original assignee: Toyota Motor Corp; Toyota Central R&D Labs Inc
Current assignee: Toyota Motor Corp; Toyota Central R&D Labs Inc
Priority date: 2000-02-14
Filing date: 2000-02-14
Publication date: 2001-08-14
Anticipated expiration: 2020-02-14
Also published as: JP4279431B2

Abstract

(57)【要約】【課題】車線変更の誤検出に起因する判定精度の低下
を防止することができる運転状態判定装置を得る。【解決手段】ウィンカースイッチの操作の有無に基づ
いて車線変更があったか否かを判定し（ステップ２５
０）、車線変更がなかった場合には横向き加速度に基づ
いて修正操舵量を抽出した後に該修正操舵量をゆっくり
とした操舵成分と早い操舵成分とに分離し（ステップ２
５２、２５４）、各操舵成分に各々対応する判定値（長
い周期の操舵量Ｓｍと短い周期の操舵量Ｓｈ）を算出し
（ステップ２５６）、操舵量Ｓｍ及びＳｈが対応する基
準値（Ｌｍ及びＬｈ）より共に大きな場合は車線変更が
有ったものと見なして車線変更フラグに１を設定し、そ
れ以外の場合は車線変更が無かったものと見なして車線
変更フラグに０を設定する（ステップ２５８〜２６
４）。車線変更があった場合には、このときのデータを
運転状態の判定には用いない。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、運転状態判定装置
に係り、より詳しくは、運転中の車両の挙動を示すデー
タに基づいて運転者の状態を判定する運転状態判定装置
に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、運転中の車両の挙動を示すデ
ータに基づいて運転状態（運転者の操舵機能）が正常で
あるか否かを判定する運転状態判定装置があったが、こ
の種の運転状態判定装置による誤判定の原因として、判
定条件に適応しないデータの排除が適切に行われないこ
とが挙げられる。特に、車線変更時の運転状態は正常状
態であるにもかかわらず、操舵機能低下時の状態に類似
しているため、車線変更時のデータを用いて運転状態を
判定した場合、異常状態であると誤判定される可能性が
高かった。

【０００３】図８には、車線変更と、居眠り運転等によ
って生ずる操舵機能低下時とにおける車両の走行軌跡と
操舵波形（横向き加速度）の一例が示されている。同図
に示されるように、車線変更と操舵機能低下時とでは、
走行軌跡は大幅に異なるものの、操舵動作の周波数成分
は、ほぼ同一であることがわかる。従って、車線変更時
のデータを用いて運転状態を判定した場合には異常状態
であると誤判定される可能性が極めて高い。

【０００４】この問題を解決するために適用し得る技術
として、特開平５−８５２２１号公報には、ウィンカー
スイッチの操作が検出された場合に車線変更が行われる
ものと判定して、このときには異常操舵の判定を行わな
い技術が記載されている。また、特開平９−２７７８４
８号公報には、修正操舵量（車両の車線内の走行を維持
するための操舵量）を周波数分析し、特定の操舵周波数
帯の操舵スペクトルの有無により車線変更の有無を判定
する技術が記載されている。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記特
開平５−８５２２１号公報に記載の技術では、運転者に
よるウィンカースイッチの操作を検出することによって
車線変更の発生を判定しているので、運転者がウィンカ
ースイッチを操作せずに車線変更を行った場合には対応
することができず、この結果として運転状態の判定精度
が低下する可能性がある、という問題点があった。

【０００６】また、上記特開平９−２７７８４８号公報
に記載の技術では単一スペクトルにより車線変更の有無
を判定しているが、修正操舵と車線変更の操舵成分は２
秒〜１０秒程度と非常に狭い領域に存在するため、機能
低下による操舵を車線変更のための操舵であると誤判定
してしまい、この結果として運転状態の判定精度が低下
する可能性がある、という問題点があった。

【０００７】本発明は上記問題点を解消するために成さ
れたものであり、車線変更の誤検出に起因する判定精度
の低下を防止することができる運転状態判定装置を提供
することを目的とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、請求項１記載の運転状態判定装置は、運転中の車両
の挙動を示すデータに基づいて運転者の状態を判定する
運転状態判定装置であって、操舵の状態を示す時系列デ
ータを検出するための操舵状態検出手段と、前記時系列
データを複数の周波数帯域毎に分離する分離手段と、前
記分離手段によって分離された時系列データから得られ
る周波数帯域毎の判定値が周波数帯域毎に予め定められ
た基準値より大きな場合にのみ車線変更が有ったと判定
する車線変更判定手段と、前記車線変更判定手段によっ
て車線変更が有ったと判定された場合に当該車線変更に
対応する車両の挙動を示すデータを前記運転者の状態を
判定するためのデータから除外するデータ除外手段と、
を備えている。

【０００９】請求項１記載の運転状態判定装置によれ
ば、操舵状態検出手段によって操舵の状態を示す時系列
データが検出され、該時系列データが分離手段によって
複数の周波数帯域毎に分離される。なお、上記操舵状態
検出手段には、横向き加速度に対応した横加速度信号を
出力する横加速度センサ、ハンドル（ステアリングホイ
ール）の操舵量である操舵角に対応した操舵量信号を出
力する操舵角センサ等が含まれる。

【００１０】また、請求項１記載の運転状態判定装置で
は、車線変更判定手段により、上記分離手段によって分
離された時系列データから得られる周波数帯域毎の判定
値が周波数帯域毎に予め定められた基準値より大きな場
合にのみ車線変更が有ったと判定され、データ除外手段
により、上記車線変更判定手段によって車線変更が有っ
たと判定された場合に当該車線変更に対応する車両の挙
動を示すデータが運転者の状態を判定するためのデータ
から除外される。なお、上記判定値には、時系列データ
の自乗平均値、相加平均値、相乗平均値等が含まれる。

【００１１】このように、請求項１に記載の運転状態判
定装置によれば、操舵の状態を示す時系列データを複数
の周波数帯域毎に分離し、分離された時系列データから
得られる周波数帯域毎の判定値が周波数帯域毎に予め定
められた基準値より大きな場合にのみ車線変更が有った
と判定しているので、単一スペクトルにより車線変更の
有無を判定する場合に比較して高精度に車線変更の有無
を判定することができると共に、車線変更の誤検出に起
因する判定精度の低下を防止することができる。

【００１２】また、請求項２記載の運転状態判定装置
は、運転中の車両の挙動を示すデータに基づいて運転者
の状態を判定する運転状態判定装置であって、操舵の状
態を示す時系列データを検出するための操舵状態検出手
段と、前記時系列データから車両の車線内の走行を維持
するための操舵である修正操舵に対応する周波数帯域の
時系列データのみを抽出して複数の周波数帯域毎に分離
する分離手段と、前記分離手段によって分離された時系
列データから得られる周波数帯域毎の判定値が周波数帯
域毎に予め定められた基準値より大きな場合にのみ車線
変更が有ったと判定する車線変更判定手段と、前記車線
変更判定手段によって車線変更が有ったと判定された場
合に当該車線変更に対応する車両の挙動を示すデータを
前記運転者の状態を判定するためのデータから除外する
データ除外手段と、を備えている。

【００１３】請求項２記載の運転状態判定装置によれ
ば、操舵状態検出手段によって操舵の状態を示す時系列
データが検出され、分離手段によって該時系列データか
ら車両の車線内の走行を維持するための操舵である修正
操舵に対応する周波数帯域の時系列データのみが抽出さ
れて複数の周波数帯域毎に分離される。なお、上記操舵
状態検出手段には、横向き加速度に対応した横加速度信
号を出力する横加速度センサ、ハンドル（ステアリング
ホイール）の操舵量である操舵角に対応した操舵量信号
を出力する操舵角センサ等が含まれる。

【００１４】また、請求項２記載の運転状態判定装置で
は、車線変更判定手段により、上記分離手段によって分
離された時系列データから得られる周波数帯域毎の判定
値が周波数帯域毎に予め定められた基準値より大きな場
合にのみ車線変更が有ったと判定され、データ除外手段
により、上記車線変更判定手段によって車線変更が有っ
たと判定された場合に当該車線変更に対応する車両の挙
動を示すデータが運転者の状態を判定するためのデータ
から除外される。なお、上記判定値には、時系列データ
の自乗平均値、相加平均値、相乗平均値等が含まれる。

【００１５】このように、請求項２に記載の運転状態判
定装置によれば、操舵の状態を示す時系列データから車
両の車線内の走行を維持するための操舵である修正操舵
に対応する周波数帯域の時系列データのみを抽出して複
数の周波数帯域毎に分離し、分離された時系列データか
ら得られる周波数帯域毎の判定値が周波数帯域毎に予め
定められた基準値より大きな場合にのみ車線変更が有っ
たと判定しているので、単一スペクトルにより車線変更
の有無を判定する場合に比較して高精度に車線変更の有
無を判定することができると共に、車線変更の誤検出に
起因する判定精度の低下を防止することができる。

【００１６】ところで、車線変更時の操舵には、ゆっく
りとした操舵と早い操舵が含まれる。

【００１７】従って、請求項３記載の運転状態判定装置
のように、請求項２記載の発明における複数の周波数帯
域は、周期が相対的に短い操舵及び長い操舵に各々対応
する２つの周波数帯域であることが好ましい。

【００１８】このように、請求項３に記載の運転状態判
定装置によれば、請求項２記載の発明と同様の効果を奏
することができると共に、請求項２記載の発明における
複数の周波数帯域を、周期が相対的に短い操舵及び長い
操舵に各々対応する２つの周波数帯域としているので、
複数の周波数帯域を３つ以上とする場合に比較して短時
間に車線変更の有無を判定することができる。

【００１９】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して、本発明に
係る運転状態判定装置の実施の形態について詳細に説明
する。まず、図１を参照して、本実施の形態に係る運転
状態判定装置１０の構成について説明する。

【００２０】同図に示すように、本実施の形態に係る運
転状態判定装置１０は、ＥＣＵ（Electronic Control U
nit）１２を備えており、ＥＣＵ１２はＣＰＵ（中央情
報処理装置）１４、各種プログラムやパラメータ等を記
憶したＲＯＭ（Read Only Memory）とプログラム実行時
のワークエリア等として用いられるＲＡＭ（Random Acc
ess Memory）とを含んで構成されたメモリ１６、ＥＣＵ
１２外部からの各種信号を入力する入力ポート１８、及
びＥＣＵ１２外部に各種信号を出力する出力ポート２０
を備えており、メモリ１６、入力ポート１８、出力ポー
ト２０はＣＰＵ１４に接続されている。

【００２１】一方、入力ポート１８には、横向き加速度
に対応した横加速度信号を出力する横加速度センサ（横
Ｇセンサ）３２、車速に関連した物理量に対応した車速
信号を出力する車速センサ３４、及びウィンカースイッ
チの操作を検出して車線変更信号を出力する車線変更セ
ンサ３６が接続されており、出力ポート２０には、各種
情報の表示等に用いる表示部３８、及び何らかの異常状
態が発生した際に警告音を発生する警告音発生部４０が
接続されている。上記各センサや表示部３８、警告音発
生部４０は、操舵ならびに走行状態を妨げることのない
ように車両に搭載されている。

【００２２】なお、横向き加速度に対応した横加速度信
号とは横向き加速度に比例した信号、横向き加速度変化
に比例した信号等であり、車速に関連した物理量に対応
した車速信号とは車速に比例した信号、車速変化に比例
した信号、車の加速度に比例した信号等に相当する。横
Ｇセンサ３２が本発明の操舵状態検出手段に相当する。

【００２３】次に、図２を参照して、本実施の形態に係
る運転状態判定装置１０の作用について説明する。な
お、図２は運転状態判定装置１０が運転者の運転状態
（操舵機能）を判定する際に、ＥＣＵ１２のＣＰＵ１４
において実行される運転状態判定処理プログラムの流れ
を示すフローチャートであり、該プログラムはメモリ１
６のＲＯＭに予め記憶されている。

【００２４】同図のステップ２００では所定時間（本実
施の形態では約２０秒）の間、横Ｇセンサ３２、車速セ
ンサ３４及び車線変更センサ３６から横加速度信号、車
速信号、及び車線変更信号を入力して、各信号に基づい
て得られる横向き加速度、車速の各々の時系列のデー
タ、及びウィンカースイッチの操作を伴った車線変更の
有無を示すデータをメモリ１６におけるＲＡＭの所定領
域に記憶する。

【００２５】次のステップ２０２では運転者の意志によ
る車線変更の有無を判定する車線変更判定処理を行う。
次に、図３を参照して、本実施の形態に係る車線変更判
定処理について説明する。なお、図３は車線変更判定処
理を行う際にＣＰＵ１４で実行される車線変更判定処理
プログラムの流れを示すフローチャートであり、該プロ
グラムもメモリ１６のＲＯＭに予め記憶されている。

【００２６】同図のステップ２５０では上記ステップ２
００でメモリ１６に記憶されたウィンカースイッチの操
作を伴った車線変更の有無を示すデータが車線変更が有
った旨を示すものであるか否かを判定し、車線変更が有
った旨を示すものである場合（肯定判定の場合）はステ
ップ２６２へ移行し、車線変更が有った旨を示すもので
はない場合（否定判定の場合）にはステップ２５２へ移
行する。

【００２７】ステップ２５２では上記ステップ２００で
メモリ１６に記憶された横向き加速度の時系列データに
基づいて修正操舵量を抽出し、次のステップ２５４では
抽出した修正操舵量に対して操舵成分の分離を行う。

【００２８】運転中の操舵成分は道路の形状に応じた操
舵と、車両を車線内に維持するための操舵である修正操
舵とから成っているが、これらの操舵は車両の横向き加
速度に直接現れる。そこで、本実施の形態では、上記ス
テップ２００で測定した横向き加速度の時系列データを
必要とする操舵周波数帯域毎に分離することにより、上
記道路の形状に応じた操舵と上記修正操舵による操舵と
を区別する。

【００２９】操舵周波数帯域毎への分離は、バンドパス
フィルタ、周波数分析等によっても可能であるが、本実
施の形態では移動平均に基づく方法を適用している。す
なわち、時系列で測定したデータを分離したい周波数成
分に応じたデータ数で平均化することにより、上記分離
したい周波数成分より高い周波数成分は除去され（例え
ば、１０秒に相当する数のデータを平均化すると１０秒
未満の周波数成分は除去される）、ゆっくりとした周波
数成分のデータが得られる。このような平均化の処理を
時系列データに順に行っていく（移動平均）ことによ
り、必要とする周波数成分の時系列データに分離するこ
とができる。逆に、平均化する前のデータから平均化さ
れたデータを削除することにより、高い周波数成分のデ
ータが得られる。

【００３０】また、本実施の形態では、平均化するデー
タ数を必要とする周波数成分に応じて複数設定すること
により、修正操舵に相当する周波数成分を更に分離して
いる。

【００３１】図４は移動平均化するデータ数によるフィ
ルタ特性の一例を示すものであり、本実施の形態では、
同図に示すような特性となるように平均化するデータ数
を設定している。

【００３２】図４に示す例では、操舵成分を道路形状に
よる操舵成分と修正操舵成分とに分離し、更に修正操舵
成分を相対的に早い周波数成分（短い周期成分）とゆっ
くりとした周波数成分（長い周期成分）とに分離してい
る。すなわち、この例では、最終的に３つの周波数成分
に分離している。

【００３３】道路形状による操舵成分は他の操舵成分に
比較して最もゆっくりした成分であるので、平均化する
データ数を最も多く設定することによって当該道路形状
による操舵成分ｇｒを得、元の測定データから操舵成分
ｇｒを削除することによって修正操舵成分（ｇｍ＋ｇ
ｈ）を得る。次に、操舵成分ｇｒを得る際のデータ数よ
り少ないデータ数で平均化することによって修正操舵の
ゆっくりとした操舵成分ｇｍを得る。更に、修正操舵成
分（ｇｍ＋ｇｈ）と操舵成分ｇｍとの差分から早い操舵
成分ｇｈを得る。

【００３４】次のステップ２５６では上記ステップ２５
４で得た操舵成分（早い操舵成分ｇｈとゆっくりとした
操舵成分ｇｍ）毎の判定値を算出する。すなわち、上記
ステップ２５４で求めた時系列データは、その中でも周
波帯域分布があるが、その絶対量を表すため、本ステッ
プ２５６では判定のための単位時間を設定し、自乗平均
値等から操舵成分毎の操舵量を判定値（短い周期の操舵
量Ｓｈと長い周期の操舵量Ｓｍ）として算出する。

【００３５】次のステップ２５８では長い周期の操舵量
Ｓｍが基準値Ｌｍより大きいか否かを判定し、大きい場
合（肯定判定の場合）はステップ２６０へ移行して短い
周期の操舵量Ｓｈが基準値Ｌｈより大きいか否かを判定
し、大きい場合（肯定判定の場合）はステップ２６２へ
移行して車線変更フラグに車線変更があったことを示す
‘１’を代入した後に本車線変更判定処理プログラムを
終了して運転状態判定処理プログラムのステップ２０４
へ移行する。

【００３６】一方、上記ステップ２５８において長い周
期の操舵量Ｓｍが基準値Ｌｍより大きくないと判定され
た場合（否定判定された場合）と、上記ステップ２６０
において短い周期の操舵量Ｓｈが基準値Ｌｈより大きく
ないと判定された場合（否定判定された場合）には、共
にステップ２６４へ移行して車線変更フラグに車線変更
がなかったことを示す‘０’を代入した後に本車線変更
判定処理プログラムを終了して運転状態判定処理プログ
ラムのステップ２０４へ移行する。

【００３７】上記ステップ２５８乃至ステップ２６４の
処理によって、長い周期の操舵量Ｓｍが基準値Ｌｍより
大きく、かつ短い周期の操舵量Ｓｈが基準値Ｌｈより大
きい場合にのみ車線変更があったものと見なして（図５
（Ａ）参照）、車線変更フラグに‘１’を設定し、長い
周期の操舵量Ｓｍ及び短い周期の操舵量Ｓｈの少なくと
も一方が対応する基準値以下である場合には車線変更が
なかったものと見なして（図５（Ｂ）参照）、車線変更
フラグに‘０’を設定している。

【００３８】上記ステップ２５２及びステップ２５４の
処理が本発明の分離手段に、上記ステップ２５６乃至ス
テップ２６４の処理が本発明の車線変更判定手段に、各
々相当する。

【００３９】ステップ２０４では車線変更フラグの値に
基づいて車線変更があったか否かを判定し、車線変更が
あった場合（肯定判定の場合）はステップ２００へ戻
り、車線変更がなかった場合（否定判定の場合）にはス
テップ２０６へ移行する。ここで、車線変更フラグの値
が‘１’である場合は車線変更があったと判定し、
‘０’である場合には車線変更がなかったと判定する。
本ステップ２０４の処理が、上記車線変更判定処理にお
いて車線変更があったと判定された場合に、これ以降行
われる運転状態（操舵状態）の判定において上記ステッ
プ２００によって得られたデータを用いないようにして
いる処理であり、この処理が本発明のデータ除外手段に
相当する。

【００４０】ステップ２０６では操舵機能評価値として
上記ステップ２００で測定した横向き加速度に基づいて
横変位量及び操舵周期を算出する。

【００４１】本実施の形態では、横向き加速度を積分す
ることにより横変位量を推定し、該積分による増加率に
基づいて操舵周期を推定する。すなわち、判定する単位
時間では操舵の周期が一定でほぼ正弦波状であると仮定
すれば、横向き加速度の積分値である横向き速度の振幅
は、元の横向き加速度の振幅と周期とから定まる。この
ことから、横向き速度と横向き加速度との振幅の比率
（増加率）を求めることにより操舵周期を推定すること
ができる。

【００４２】このとき、横向き加速度を横向き速度に変
換する積分計算は横向き加速度の時系列データの積算に
よって行う。従来、操舵周期の算出は周波数分析によっ
て行われており、高速フーリエ変換や自己相関関数等に
よる畳み込み積分等が一般に適用されているが、これら
の従来手法では算出精度は高いものの、計算量が著しく
多く、処理の負担が大きい。これに対して、本実施の形
態では、上述したように時系列データの積算によって操
舵周期を算出しているので、上記従来手法に比較して演
算量を大幅に削減することができる。

【００４３】次のステップ２０８では上記ステップ２０
６によって算出した操舵機能評価値（横変位量及び操舵
周期）を補正する。すなわち、操舵周期や横変位量は車
両の速度や道路の曲率等によって若干の変動がある。例
えば、操舵周期は速度が低い場合は相対的にゆっくりと
した周期（長い周期）になり、逆に高速になれば早くな
る傾向がある。そこで、このような影響をなくすための
基準車両速度（例えば、１００ｋｍ／ｈ）を設定し、該
基準車両速度に相当する値に正規化する。同様に、道路
の曲率の影響に関しては直線道路に相当する値に正規化
する。ここで、上記正規化における補正係数は、事前に
車両の特性と運転傾向（操舵周期や横変位量）等から作
成したマップデータとして設定する。

【００４４】次のステップ２１０では以上の処理によっ
て得られた操舵機能評価値が有効なデータであるか否か
を判定し、有効なデータである場合（肯定判定の場合）
はステップ２１２へ移行し、有効なデータでない場合
（否定判定の場合）には上記ステップ２００へ戻る。こ
こでは、操舵機能評価値として有効なデータと考えられ
る下限値及び上限値を後述するステップ２１６で得られ
る特性値に基づいて設定しておき、この下限値から上限
値までの範囲内に操舵機能評価値が入る場合に有効なデ
ータであると判定し、入らない場合に有効なデータでな
いと判定する。

【００４５】ステップ２１２では上記ステップ２０８に
おいて補正された操舵機能評価値を運転者の特性値とし
てメモリ１６のＲＡＭの所定領域に記憶し、次のステッ
プ２１４では所定時間（本実施の形態では数分）分の特
性値が取得されてメモリ１６のＲＡＭに記憶されたか否
かを判定し、記憶されていない場合（否定判定の場合）
は上記ステップ２００へ戻り、記憶された時点（肯定判
定となった時点）でステップ２１６へ移行する。このス
テップ２００乃至ステップ２１４の繰り返し処理によっ
て上記所定時間分に対応する数の特性値を得ることがで
きる。

【００４６】ステップ２１６ではサンプリングの変動を
減らすために、以上の処理によって得られた上記所定時
間分の特性値を平滑化する。本実施の形態における平滑
化は、例えば特性値の移動平均などにより行なわれ、特
性値や特性値の変化量などの平均値、標準偏差などを算
出する統計処理が行なわれる。

【００４７】次のステップ２１８では上記ステップ２１
６で平滑化された特性値に基づいて操舵状態の判定を行
う。

【００４８】すなわち、上記のように算出した特性値は
疲労状態などにより変化しており、その変化状況から運
転者の操舵状態を判定することができる。しかしなが
ら、一般的にこれらの特性値は個々の運転者の特性の違
いによる個人差や、同一の運転者であっても状況の違い
によりその特性が異なる個内差などによって、必ずしも
特定の値を示さない。そこで、まず、その走行状態に応
じて判定するための判定基準値を設定する。

【００４９】本実施の形態では、運転者の運転状態が平
均的状態（標準的な状態）、上限状態（運転が消極的に
行われている状態）、下限状態（運転が積極的に行われ
ている状態）の何れの状態であるのかを判定するため、
各特性値の平均値、標準偏差値、上限値、下限値等を算
出し、これらの値に基づいて各特性値毎に平均値、上限
値、下限値を判定基準値として設定する。

【００５０】次に、平滑化された特性値と、このように
して得られた判定基準値との差を判定特性値とする。こ
のようにして各特性値（操舵周期及び横変位量）毎に判
定特性値（判定操舵周期及び判定横変位量）を検出し、
この判定特性値により運転者の操舵状態を判定する。

【００５１】運転者の操舵能力の低下により、操舵周期
及び横変位量は正常状態での操舵周期及び横変位量に対
して増加していく。そこで本実施の形態では、操舵周期
が長く、かつ横変位量が大きい場合は消極的な操舵状態
であると判定し、操舵周期が短く、かつ横変位量が少な
い場合は積極的な操舵状態であると判定する。操舵状態
は、これらの２状態量を総合した指標として、例えば図
６に示すようなファジィ推論により推定する。この例で
は、判定特性値である判定操舵周期と判定横変位量から
操舵状態を推定する。また、操舵周期、横変位量の変わ
りに各々の変化量、標準偏差量、同変化量の内のいずれ
かの組み合わせでも操舵状態を推定できる。このファジ
ィ推論について説明する。ファジィ推論則としては、ｉ
ｆ〜ｔｈｅｎ〜（もし〜ならば〜）の形で以下の規則を
用いる。（１）もし判定操舵周期が長く、かつ判定横変位量が大
きければ、操舵状態は消極的である。（２）もし判定操舵周期が短く、かつ判定横変位量が少
なければ、操舵状態は積極的である。

【００５２】上記の言語値は図６に示したメンバシップ
関数によって定量化され、前件部のメンバシップ値の最
小値が後件部のメンバシップ値として採用され、後件部
の加重平均値が操舵状態を示す値として採用される。こ
のように複数の状態量を総合することにより判定精度を
向上できる。

【００５３】次のステップ２２０では上記ステップ２１
８によって得られた判定結果を表示部３８に表示し、次
のステップ２２２では上記ステップ２１８の処理によっ
て得られた操舵状態を示す値に基づいて操舵機能が低下
しているか否かを判定する。

【００５４】本実施の形態では、以上のように推定した
操舵状態を示す値、判定サンプリングデータ区間毎の横
変位量等から操舵機能が低下しているか否かを判定す
る。以下の判定条件を満たしたとき操舵機能が低下して
いると判定する。

【００５５】１）操舵状態を示す値が規定値を越えたと
き。

【００５６】２）操舵状態を示す値が規定値を越え、か
つ横変位量が規定値を越えたとき。

【００５７】３）横変位量が規定値を越えた回数が規定
時間内に規定回数を越えたとき。

【００５８】上記の条件を満たすとき運転者の操舵機能
が低下していると判定する。

【００５９】各規定値は上記ステップ２１８で設定され
た前記判定基準値の値に応じて予め参照マップなどに記
憶された値を使用する。また、各規定値はその操舵機能
の低下の状態、例えば注意状態、危険状態などのように
その段階に応じて複数の設定が可能である。

【００６０】ステップ２２２において操舵機能が低下し
ていると判定された場合（肯定判定の場合）はステップ
２２４へ移行して警告音発生部４０に対して警告音を発
生させた後にステップ２２６へ移行し、操舵機能は低下
していないと判定された場合（否定判定の場合）はステ
ップ２２４の処理を行うことなくステップ２２６へ移行
する。

【００６１】ステップ２２６では運転者からの指示入力
の有無等に基づいて、運転状態判定処理プログラムによ
る運転状態判定を継続するか否かを判定し、継続する場
合（肯定判定の場合）は上記ステップ２００へ戻り、継
続しない場合（否定判定の場合）には本運転状態判定処
理プログラムを終了する。

【００６２】図７には、車線変更判定の有無における操
舵機能の判定結果の一例が示されている。この例では、
車線変更判定を行っていないときは操舵機能判定によっ
て２回の警告が行われている。１回目の警告はウィンカ
ースイッチの操作を伴わない車線変更を操舵機能が低下
したものと誤判定されて行われたものである。２回目の
警告は居眠り運転による操舵機能の低下が検出されて行
われたものである。

【００６３】一方、車線変更判定を行うと、１回目の警
告時の操舵成分には基準値Ｌｍ以上のゆっくりとした修
正操舵成分に加え、基準値Ｌｈ以上の早い修正操舵成分
が含まれるため、車線変更であることが判定される。従
って、このときには警告が行われない。一方、２回目の
警告時では修正操舵成分が見られず、操舵機能低下と判
定されて警告が行われる。

【００６４】以上詳細に説明したように、本実施の形態
に係る運転状態判定装置では、横向き加速度の時系列デ
ータから修正操舵に対応する周波数帯域の時系列データ
のみを抽出して相対的に早い周波数成分（短い周期成
分）とゆっくりとした周波数成分（長い周期成分）に対
応する２つの周波数帯域毎に分離し、分離された時系列
データから得られる周波数帯域毎の判定値が周波数帯域
毎に予め定められた基準値より大きな場合にのみ車線変
更が有ったと判定しているので、単一スペクトルにより
車線変更の有無を判定する場合に比較して高精度に車線
変更の有無を判定することができると共に、車線変更の
誤検出に起因する判定精度の低下を防止することができ
る。

【００６５】なお、本実施の形態では、修正操舵に対応
する周波数帯域を２つに分離する場合について説明した
が、本発明はこれに限定されるものではなく、３つ以上
に分離する形態としてもよい。この場合は、車線変更の
有無の判定に要する時間は長くなってしまうものの、よ
り多角的な判定が可能となるので、判定精度を向上する
ことができる。

【００６６】また、本実施の形態では、操舵機能が低下
していると判定された場合に警告音を発生する場合につ
いて説明したが、本発明はこれに限定されるものではな
く、例えば、表示部３８にその旨を示す表示を行った
り、該表示と上記警告音の発生とを併用する形態として
もよい。

【００６７】更に、本実施の形態では、横Ｇセンサ３２
によって得られた横向き加速度に基いて横変位量を導出
する場合について説明したが、本発明はこれに限定され
るものではなく、例えば、ハンドル（ステアリングホイ
ール）の操舵量である操舵角に対応した操舵量信号を出
力する操舵角センサを備え、該センサによって得られる
操舵量に基づいて横変位量を算出する形態としてもよ
い。

【００６８】

【発明の効果】以上詳細に説明したように本発明によれ
ば、操舵の状態を示す時系列データを複数の周波数帯域
毎に分離し、分離された時系列データから得られる周波
数帯域毎の判定値が周波数帯域毎に予め定められた基準
値より大きな場合にのみ車線変更が有ったと判定してい
るので、単一スペクトルにより車線変更の有無を判定す
る場合に比較して高精度に車線変更の有無を判定するこ
とができると共に、車線変更の誤検出に起因する判定精
度の低下を防止することができる、という効果が得られ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】実施の形態に係る運転状態判定装置の構成を示
すブロック図である。

【図２】実施の形態に係る運転状態判定装置で実行され
る運転状態判定処理プログラムの流れを示すフローチャ
ートである。

【図３】運転状態判定処理プログラムの実行途中で実行
される車線変更判定処理プログラムの流れを示すフロー
チャートである。

【図４】車線変更判定処理プログラムにおける修正操舵
量抽出及び操舵成分の分離の説明に供するグラフであ
る。

【図５】車線変更の有無の判定の説明に供するグラフで
あり、（Ａ）は車線変更があった場合の状態を、（Ｂ）
は車線変更がなかった場合の状態を、各々示すグラフで
ある。

【図６】操舵状態の判定法を説明するための線図であ
る。

【図７】本発明の全体的な作用の説明に供するグラフで
ある。

【図８】従来技術の問題点の説明に供するグラフであ
る。

【符号の説明】

１０運転状態判定装置１２ＥＣＵ１４ＣＰＵ１６メモリ３２横加速度センサ（操舵状態検出手段）３４車速センサ３６車線変更センサ３８表示部４０警告音発生部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者津居隆之愛知県豊田市トヨタ町１番地トヨタ自動車株式会社内Ｆターム(参考） 3D037 FA10 FA23 FA26 FB10

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】運転中の車両の挙動を示すデータに基づ
いて運転者の状態を判定する運転状態判定装置であっ
て、操舵の状態を示す時系列データを検出するための操舵状
態検出手段と、前記時系列データを複数の周波数帯域毎に分離する分離
手段と、前記分離手段によって分離された時系列データから得ら
れる周波数帯域毎の判定値が周波数帯域毎に予め定めら
れた基準値より大きな場合にのみ車線変更が有ったと判
定する車線変更判定手段と、前記車線変更判定手段によって車線変更が有ったと判定
された場合に当該車線変更に対応する車両の挙動を示す
データを前記運転者の状態を判定するためのデータから
除外するデータ除外手段と、を備えた運転状態判定装置。
【請求項２】運転中の車両の挙動を示すデータに基づ
いて運転者の状態を判定する運転状態判定装置であっ
て、操舵の状態を示す時系列データを検出するための操舵状
態検出手段と、前記時系列データから車両の車線内の走行を維持するた
めの操舵である修正操舵に対応する周波数帯域の時系列
データのみを抽出して複数の周波数帯域毎に分離する分
離手段と、前記分離手段によって分離された時系列データから得ら
れる周波数帯域毎の判定値が周波数帯域毎に予め定めら
れた基準値より大きな場合にのみ車線変更が有ったと判
定する車線変更判定手段と、前記車線変更判定手段によって車線変更が有ったと判定
された場合に当該車線変更に対応する車両の挙動を示す
データを前記運転者の状態を判定するためのデータから
除外するデータ除外手段と、を備えた運転状態判定装置。
【請求項３】前記複数の周波数帯域は、周期が相対的
に短い操舵及び長い操舵に各々対応する２つの周波数帯
域であることを特徴とする請求項２記載の運転状態判定
装置。