JP2002036905A - 車両用運転操作監視装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 不安定状態の検出精度を向上する。 【解決手段】 車両の走行環境を調査し、不安定状態検
出に対する走行環境の影響が大きいと判定されたとき
は、運転操作の不安定状態検出を行わない。これによ
り、操舵誤差の中に含まれる走行環境に起因した誤差分
が低減され、運転操作の不安定状態検出精度を向上させ
ることができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は車両の運転操作を監
視する装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】居眠り運転はもちろんのこと、運転以外
の作業に気を取られて運転操作が不安定な状態にあるこ
とを検出するために、過去の操舵角検出値に基づいて運
転者が運転操作に注意を集中していると仮定した場合の
現在の操舵角を推定し、この操舵角推定値と現在の実際
の操舵角検出値との操舵誤差を検出し、操舵誤差の分布
の峻険度に基づいて運転操作の不安定な状態を検出する
車両用運転操作監視装置が知られている（例えば、特開
平１１−２２７４９１号公報参照）。

【０００３】この車両用運転操作監視装置では、曲線路
を走行しているときには操舵誤差が大きくなるため、曲
線路走行時に運転者が運転操作に注意を集中しているに
も拘わらず、運転操作が不安定な状態にあると誤認する
ことがある。そこで、道路の曲率が小さく、運転操作が
正常な状態では操舵角の変化が小さく滑らかになること
が明らかな走行条件、すなわち、高速道路を略一定速度
で走行していることを条件に操舵誤差を検出し、操舵誤
差の分布の峻険度により運転操作の不安定な状態を検出
している。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
車両用運転操作監視装置では、高速道路を略一定速度で
走行していることを条件に運転操作の不安定な状態を検
出しており、道路環境、天候、人や車への接近度合いな
どの車両の走行環境による影響を考慮していないので、
これらの走行環境による影響が大きいと不安定状態の検
出精度が低下してしまうという問題がある。

【０００５】本発明の目的は不安定状態の検出精度を向
上することにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】一実施の形態の構成を示
す図１に対応づけて本発明を説明すると、 （１） 請求項１の発明は、操舵角を検出する舵角検出
手段２と、操舵角検出値に基づいて操舵が滑らかに行わ
れたと仮定した場合の現在の操舵角を推定する舵角推定
手段１と、操舵角推定値と操舵角検出値との誤差を検出
する操舵誤差検出手段１と、操舵誤差の分布の峻険度に
基づいて運転操作の不安定な状態を検出する不安定状態
検出手段１とを備えた車両用運転操作監視装置であっ
て、車両の走行環境を調査する走行環境調査手段１，４
〜７，１１と、不安定状態検出に対する走行環境の影響
の度合いを判定する影響度合い判定手段１とを備え、不
安定状態検出に対する走行環境の影響の度合いが大きい
と判定されたときは、不安定状態検出手段１による運転
操作の不安定状態検出を行わない。 （２） 請求項２の車両用運転操作監視装置の走行環境
には道路環境が含まれる。 （３） 請求項３の車両用運転操作監視装置は、走行環
境調査手段４によって、交差点、道路分岐点および横断
歩道を道路環境として調査し、距離計測手段１によりそ
れらの道路環境までの距離を計測し、影響度合い判定手
段１によって、交差点、道路分岐点および横断歩道まで
の距離が所定値以下の場合に、不安定状態検出に対する
走行環境の影響の度合いが大きいと判定するようにした
ものである。 （４） 請求項４の車両用運転操作監視装置の走行環境
には車両走行に対する障害物が含まれる。 （５） 請求項５の車両用運転操作監視装置は、走行環
境調査手段６によって、人および車両を障害物として調
査し、距離計測手段６によりそれらの障害物までの距離
を計測し、影響度合い判定手段１によって、人および車
両までの距離が所定値以下の場合に、不安定状態検出に
対する走行環境の影響の度合いが大きいと判定するよう
にしたものである。 （６） 請求項６の車両用運転操作監視装置の走行環境
には交通情報が含まれる。 （７） 請求項７の車両用運転操作監視装置は、走行環
境調査手段の交通情報受信手段５により道路規制、渋滞
および事故の交通情報を調査し、影響度合い判定手段１
によって、道路規制、渋滞および事故の発生地点までの
距離が所定値以下の場合に、不安定状態検出に対する走
行環境の影響の度合いが大きいと判定するようにしたも
のである。 （８） 請求項８の車両用運転操作監視装置の走行環境
には悪天候が含まれる。 （９） 請求項９の車両用運転操作監視装置は、走行環
境調査手段７によって、ワイパーが所定速度以上で作動
しているときは激しい雨が降っていると判定し、影響度
合い判定手段１によって、激しい雨が降っているときは
不安定状態検出に対する走行環境の影響の度合いが大き
いと判定するようにしたものである。 （１０） 請求項１０の車両用運転操作監視装置は、走
行環境調査手段７によって、フォグランプの点灯により
霧がかかっていると判定し、影響度合い判定手段１によ
って、霧がかかっているときは不安定状態検出に対する
走行環境の影響の度合いが大きいと判定するようにした
ものである。 （１１） 請求項１１の車両用運転操作監視装置は、走
行環境調査手段１によって、スリップ防止装置１１が頻
繁に作動するときは雪が降っていると判定し、影響度合
い判定手段１によって、雪が降っているときは不安定状
態検出に対する走行環境の影響の度合いが大きいと判定
するようにしたものである。 （１２） 請求項１２の車両用運転操作監視装置は、影
響度合い判定手段１によって、個々の走行環境の影響の
度合いが小さくても、所定種類以上の走行環境が同時に
発生しているときは、不安定状態検出に対する走行環境
の影響の度合いが大きいと判定するようにしたものであ
る。

【０００７】上述した課題を解決するための手段の項で
は、説明を分かりやすくするために一実施の形態の図を
用いたが、これにより本発明が一実施の形態に限定され
るものではない。

【０００８】

【発明の効果】（１） 請求項１の発明によれば、車両
の走行環境を調査し、不安定状態検出に対する走行環境
の影響が大きいと判定されたときは、運転操作の不安定
状態検出を行わないようにしたので、操舵誤差の中に含
まれる走行環境に起因した誤差分が低減され、運転操作
の不安定状態検出精度を向上させることができる。 （２） 請求項２の発明によれば、道路環境を調査し、
不安定状態検出に対する道路環境の影響が大きいと判定
されたときは、運転操作の不安定状態検出を行わないよ
うにしたので、操舵誤差の中に含まれる道路環境に起因
した誤差分が低減され、運転操作の不安定状態検出精度
を向上させることができる。 （３） 請求項３の発明によれば、交差点、道路分岐点
および横断歩道までの距離を計測し、交差点、道路分岐
点および横断歩道までの距離が所定値以下の場合に、不
安定状態検出に対する走行環境の影響の度合いが大きい
と判定し、運転操作の不安定状態検出を行わないように
したので、交差点、道路分岐点および横断歩道に接近し
たときの操舵のぶれの影響ない不安定状態検出結果が得
られる。 （４） 請求項４の発明によれば、車両走行に対する障
害物を調査し、不安定状態検出に対する障害物の影響が
大きいと判定されたときは、運転操作の不安定状態検出
を行わないようにしたので、操舵誤差の中に含まれる障
害物に起因した誤差分が低減され、運転操作の不安定状
態検出精度を向上させることができる。 （５） 請求項５の発明によれば、人および車両までの
距離を計測し、人および車両までの距離が所定値以下の
場合に、不安定状態検出に対する走行環境の影響の度合
いが大きいと判定し、運転操作の不安定状態検出を行わ
ないようにしたので、人や車両に接近したときの操舵の
ぶれの影響のない不安定状態検出結果が得られる。 （６） 請求項６の発明によれば、交通情報を調査し、
不安定状態検出に対する交通情報の影響が大きいと判定
されたときは、運転操作の不安定状態検出を行わないよ
うにしたので、操舵誤差の中に含まれる交通情報に起因
した誤差分が低減され、運転操作の不安定状態検出精度
を向上させることができる。 （７） 請求項７の発明によれば、道路規制、渋滞およ
び事故の発生地点までの距離が所定値以下の場合に、不
安定状態検出に対する走行環境の影響の度合いが大きい
と判定し、運転操作の不安定状態検出を行わないように
したので、道路規制、渋滞および事故の発生地点に接近
したときの操舵のぶれの影響のない不安定状態検出結果
が得られる。 （８） 請求項８の発明によれば、悪天候を調査し、不
安定状態検出に対する悪天候の影響が大きいと判定され
たときは、運転操作の不安定状態検出を行わないように
したので、操舵誤差の中に含まれる悪天候に起因した誤
差分が低減され、運転操作の不安定状態検出精度を向上
させることができる。 （９） 請求項９の発明によれば、ワイパーが所定速度
以上で作動しているときは激しい雨が降っていると判定
し、激しい雨が降っているときは不安定状態検出に対す
る走行環境の影響の度合いが大きいと判定し、運転操作
の不安定状態検出を行わないようにしたので、激しい雨
が降っているときの操舵のぶれの影響のない不安定状態
検出結果が得られる。 （１０） 請求項１０の発明によれば、フォグランプの
点灯により霧がかかっていると判定し、霧がかかってい
るときは不安定状態検出に対する走行環境の影響の度合
いが大きいと判定し、運転操作の不安定状態検出を行わ
ないようにしたので、霧がかかっているときの操舵のぶ
れの影響のない不安定状態検出結果が得られる。 （１１） 請求項１１の発明によれば、スリップ防止装
置が頻繁に作動するときは雪が降っていると判定し、雪
が降っているときは不安定状態検出に対する走行環境の
影響の度合いが大きいと判定し、運転操作の不安定状態
検出を行わないようにしたので、雪が降っているときの
操舵のぶれの影響のない不安定状態検出結果が得られ
る。 （１２） 請求項１２の発明によれば、個々の走行環境
の影響の度合いが小さくても、所定種類以上の走行環境
が同時に発生しているときは、不安定状態検出に対する
走行環境の影響の度合いが大きいと判定し、運転操作の
不安定状態検出を行わないようにしたので、操舵誤差の
中に含まれる走行環境に起因した誤差分が低減され、運
転操作の不安定状態検出精度を向上させることができ
る。

【０００９】

【発明の実施の形態】本発明ではステアリングエントロ
ピー法により運転操作の不安定な状態の程度、すなわち
運転者の不安定度を検出する。発明の実施の形態を説明
する前に、まずステアリングエントロピー法について説
明する。

【００１０】《ステアリングエントロピー法の概要》ス
テアリングエントロピー法は、ステアリング操作（操舵
角）の滑らかさに基づいて運転操作の不安定度を算出す
る手法である。運転者が運転操作以外の負荷のために運
転操作に注意を集中していない状態（以下、有負荷状態
または有負荷時と呼ぶ）にあると、運転者が運転操作以
外の作業をせずに運転操作に注意を集中している状態
（以下、無負荷状態または無負荷時と呼ぶ）のときよ
り、操舵が行われない時間が長くなり、大きな舵角の誤
差が蓄積される。そのため、運転に注意が戻ったときの
修正操舵量が大きくなり、操舵角の時系列データを見る
と運転操作がガクガクする度合いが大きくなる。ステア
リングエントロピー法はこの特性に着目したものであ
り、特性値としてα値と、α値を基準に算出された舵角
エントロピーＨｐ値を用いる。α値はそれ自体も運転者
の不安定度を表すが、ここでは運転者の技量や癖を補正
してそれらに影響を受けない舵角エントロピーＨｐ値を
算出するための基準値として用いる。そして、舵角エン
トロピーＨｐ値に基づいて運転者の不安定度を検知す
る。

【００１１】《α値について》α値は、操舵角の時系列
データに基づいて一定時間内の操舵誤差、すなわち運転
者が運転操作に注意を集中していると仮定した場合の操
舵角の推定値と実際の操舵角との差を求め、この操舵誤
差の分布（ばらつき）を測定して９０％タイル値（操舵
誤差の９０％が含まれる分布の範囲）を算出したもので
ある。α値の測定は無負荷状態で行われ、求められたα
値はその運転者のその時点における不安定度の基準値と
なる。α値はステアリング操作が滑らかで安定している
場合は小さくなり、ステアリング操作がガクガクと不安
定な場合は大きくなる。また、運転者の運転技量が高
く、操舵が安定しているほど小さくなり、逆に運転者の
運転技量が低く、ステアリング操作がガクガクし不安定
になるほど大きくなる。また、α値は運転者の癖によっ
ても異なる。さらに、同一運転者であっても体調の変化
や運転技量の変化などにより変化する。

【００１２】《Ｈｐ値について》Ｈｐ値はステアリング
舵角エントロピーであり、操舵誤差の分布のあいまいさ
（不確実性）を表す。Ｈｐ値は、操舵誤差の分布をα値
により９区分に分け、各区分内の分布比率（分布確率）
のエントロピーとして算出する。Ｈｐ値は、α値と同様
に、ステアリング操作が滑らかで安定している場合は小
さくなり、ガクガクと不安定な場合は大きくなる。Ｈｐ
値はα値により補正され、運転者の技量や癖により影響
を受けない運転者不安定度として用いることができる。
つまり、同一の負荷に対しては、運転者の技量や癖によ
らず、ほぼ同一の値を示す。したがって、運転者の不安
定度を示す従来にない画期的なパラメーターといえる。

【００１３】次に、ステアリングエントロピー法による
運転操作不安定状態の検出方法を説明する。まず、この
明細書で用いる特殊記号とその名称を表１に示す。

【表１】 表１において、操舵角の円滑値θn-tildeは、量子化ノ
イズの影響を低減した操舵角である。また、操舵角の推
定値θｎ-hatは、ステアリングが滑らかに操作されたと
仮定してサンプリング時点の操舵角を推定した値であ
る。

【００１４】操舵角推定値θn-hatは、操舵角円滑値θn
-tildeに対して二次のテイラー展開を施して得られる。
すなわち、

【数１】 数式１において、ｔnは操舵角θnのサンプリング時刻で
あり、円滑値θn-tildeは量子化ノイズの影響を低減す
るために３個の隣接操舵角θnの平均値とする。

【数２】 数式２において、ｌは、推定値θn-hatの演算に用いる
円滑値θn-tildeの算出時間間隔を１５０ｍｓ、すなわ
ち手動操作において人間が断続的に操作可能な最小時間
間隔とした場合に、１５０ｍｓ内に含まれる操舵角θn
のサンプル数を表す。操舵角θnのサンプリング間隔を
Ｔsとすると、

【数３】 また、ｋ＝１，２，３の値をとり、（ｋ＊ｌ）により１
５０ｍｓ間隔の操舵角とそれに隣接する合計３個の操舵
角θnに基づいて、円滑値θn-tildeを求めることができ
る。したがって、このような円滑値θn-tildeに基づい
て算出される推定値θn-hatは、実質的に１５０ｍｓ間
隔で得られた操舵角θにより算出されたことになる。

【００１５】サンプリング時点における操舵誤差ｅn
は、ステアリング操作が滑らかに行われたと仮定した場
合の操舵角推定値θn-hatと実際の操舵角θnとの差とす
る。

【数４】 ただし、操舵誤差ｅnは、人間が断続的に操作可能な最
小時間間隔、１５０ｍｓごとの操舵角θnに対してのみ
算出するものとする。

【００１６】まず、無負荷状態において操舵誤差を求
め、その分布に基づいて表２に示すように操舵角ｅnを
９区分ｂ1〜ｂ9に分ける。ここで、α値は、操舵誤差ｅ
nの９０％が区間［−α，α］の中に含まれるように設
定する。なお、運転者ごとに運転技量が異なり癖がある
ため、区分ｂiは運転者ごとに設定しなければならな
い。

【表２】

【００１７】次に、通常の走行状態における操舵誤差ｅ
n’を求め、これらの通常走行時の操舵誤差ｅn’を無負
荷時のα値による区分ｂ1〜ｂ9にしたがって分ける。操
舵誤差ｅn’が区分ｂiに含まれる確率Ｐiは、区分ｂiの
度数を全度数で除して得られる。通常走行状態における
舵角エントロピーＨｐ値は、次式により定義される。

【数５】 ここで、”Ｈｐ”の下付文字ｐは、舵角エントロピーが
確率分布Ｐ、

【数６】 に従うことを表す。舵角エントロピーＨｐ値は操舵誤差
ｅnの分布の峻険度を表し、操舵誤差ｅn’が各区分ｂi
に等分に含まれる場合にＨｐが１となるように底が９の
対数により演算する。なお、操舵誤差ｅn’の分布の中
心の３区分ｂ4〜ｂ6に全度数の９０％が含まれるように
区分を設定しているので、無負荷状態ではＨｐ値が１に
なることはない。

【００１８】舵角エントロピーＨｐ値が小さいほど操舵
誤差ｅn’の分布の峻険度が大きく、操舵誤差ｅn’の分
布が一定の範囲に収まっている。すなわち、ステアリン
グ操作が滑らかに行われ、運転が安定な状態にあること
を示す。逆に、舵角エントロピーＨｐ値が大きいほど操
舵誤差ｅn’の分布の峻険度が小さく、操舵誤差ｅn’の
分布がばらついている。すなわち、ステアリング操作が
ガクガクしており、運転が不安定な状態にあることを示
す。運転者が運転以外の作業を行って有負荷状態になる
と、無負荷時よりも舵角エントロピーＨｐ値が増加す
る。したがって、通常走行時の舵角エントロピーＨｐ値
が予め設定した基準値を越えたら、運転者が居眠りをし
たり、あるいは運転以外の作業に気を取られているため
に、運転が不安定な状態にあると判断する。舵角エント
ロピーＨｐ値の判定基準値には、事前の実験により統計
的に求めた不安定状態のＨｐ値を設定する。

【００１９】図１は一実施の形態の構成を示す図であ
る。一実施の形態の車両用運転操作監視装置は演算制御
装置１を中心に構成される。演算制御装置１はマイクロ
コンピューターとＡＤコンバーターやメモリなどの周辺
部品を備え、後述する制御プログラムを実行して運転者
の不安定度を検出し、運転に注意を集中させるための種
々の対応処理を行う。演算制御装置１には、舵角センサ
ー２、車速センサー３、ナビゲーション装置４、交通情
報受信機５、障害物検出装置６、天候検出装置７、ディ
スプレイ８、スピーカー９、追従走行制御装置１０など
が接続される。

【００２０】舵角センサー２はステアリングの操舵角θ
を検出し、車速センサー３は走行速度Ｖを検出する。ま
た、ナビゲーション装置４はＧＰＳ衛星航法や自律航法
により車両の現在地を検出し、交通情報受信機５はビー
コンやＦＭ多重により提供されるＶＩＣＳ（登録商標）
情報や、一般電話回線を介して提供されるＡＴＩＳなど
の交通情報を受信する。これらの情報には交通規制、事
故、渋滞などの情報が含まれる。

【００２１】障害物検出装置６は、自車の周囲に存在す
る車両、人、物などの障害物とその障害物までの距離を
検出する装置であり、カメラにより撮像した車両周囲の
画像を処理して障害物を検出する方法や、電波式レーダ
ーや赤外線センサーなどにより検出する方法がある。

【００２２】天候検出装置７は種々の車載機器やセンサ
ーにより現在の天候を検出する。例えば、ワイパーの作
動により雨天を検出し、フォグランプの点灯により霧を
検出する。なお、ワイパーを自動制御するための雨滴セ
ンサーを装備している車両では、雨滴センサーにより雨
天を検出する。また、後述するスリップ防止装置１１の
作動状況に基づいて降雪を検出する。なお、自動変速機
に雪道モードが設定されている車両では雪道モードが選
択されている場合に降雪と判断する。

【００２３】ディスプレイ８はＡＶＣＮ（Audio,Visua
l,Communication,Navigation）機器の各種情報を表示
し、スピーカー９は音声による道路案内や運転操作の不
安定状態などの警告を行う。追従走行制御装置１０は、
一定の車間距離を保って先行車に追従走行するための装
置である。スリップ防止装置１１は、いわゆるトラクシ
ョン・コントロール・システム（ＴＣＳ）とアンチロッ
ク・ブレーキ・システム（ＡＢＳ）を備え、雪道などの
滑りやすい路面での発進、加速、制動時の車輪のスリッ
プを防止する。

【００２４】《無負荷時のα値の算出方法》α値は、運
転者が無負荷状態にあることを確認した上でステアリン
グ舵角の時系列データを測定し、算出する必要がある。
しかし、このようなことは開発時の実験ならばともか
く、通常の運転時に運転者が無負荷状態を確認して舵角
データの測定を行うのは煩雑であり、現実的ではない。

【００２５】この実施の形態では次の手順で無負荷時の
α値を算出する。人通りの多い路地、渋滞路、信号停車
の多い一般道など、頻繁に発進と停止を繰り返すような
運転環境では、発進と停止の間でハンドルの据え切りが
あると、最小サンプリング間隔の間で舵角θが不連続に
なり、舵角θの時系列データがガクガクと大きく変動す
る。したがって、ステアリングエントロピーも大きな値
で飽和し、α値、Ｈｐ値ともに算出不可能になる。ま
た、せっかくα値を求めても、運転者が途中で交代した
場合や、同一運転者であっても時間の経過にともなう運
転技量や体調の変化により無負荷状態のα値も変化する
ため、適当な条件においてα値を更新する必要がある。

【００２６】また、上述したように、操舵誤差の中に道
路環境、天候、人や車への接近度合いなどの走行環境に
起因した誤差分が含まれると不安定状態の検出精度が低
下するので、走行環境による影響を排除する必要があ
る。

【００２７】そこで、この実施の形態ではイグニッショ
ンキー・スイッチがＯＮ位置に設定されるたびに、車両
が高速道路上を所定速度以上の速度で走行しており、か
つ、運転操作の不安定状態検出に対する走行環境の影響
が小さい状態にあることを条件にα値の更新を行う。こ
れにより、運転者ごとのα値を算出でき、また、同一運
転者に対しては時間の経過による運転技量や体調の変化
の影響を排除したα値を算出することができる。さら
に、走行環境による影響のない正確な不安定状態を検出
することができ、不安定状態の検出精度を向上させるこ
とができる。

【００２８】図２は、無負荷時のα値を算出するための
ＩＧＮオンプログラムを示すフローチャートである。演
算制御装置１は、車両のイグニッションキー・スイッチ
がＯＮ位置に設定されるとこの制御プログラムの実行を
開始する。

【００２９】ステップ１において、ナビゲーション装置
４により現在高速道路を走行中かどうかを確認し、高速
道路を走行中であればステップ２へ進む。ステップ２で
は車速センサー３により車速Ｖが所定車速Ｖ0（例えば
８０km/h）以上かどうかを確認する。高速道路を所定車
速Ｖ0以上で走行している場合はステップ３へ進み、図
３に示す走行環境調査ルーチンを実行する。

【００３０】図３のステップ２１において、同時に発生
している走行環境の種類をカウントするためのカウンタ
ーＣをリセットしてステップ２２へ進む。ステップ２２
では障害物検出装置６により自車の周囲に車両などの障
害物が存在するかどうか、つまり車両などの障害物に接
近しているかどうかを確認し、障害物に接近していると
きはステップ２３へ進み、そうでなければステップ２５
へ進む。

【００３１】なお、この実施の形態では高速道路を所定
速度以上で走行しているときに走行環境調査を行う例を
示すが、一般道路を所定速度以上で走行しているときに
走行環境調査を行ってもよく、その場合には車両以外の
人や家畜なども障害物として調査する。

【００３２】車両などの障害物に接近しているときは、
ステップ２３で障害物検出装置６により障害物までの距
離が至近距離を示す所定値以下、つまり障害物が至近距
離にあるかどうかを確認し、至近距離にあるときはステ
ップ３５へ進み、至近距離にないときはステップ２４へ
進む。

【００３３】車両などの障害物に至近距離まで接近した
ときは、障害物に気を取られて操舵のぶれが大きくなる
ため、この状態で測定した操舵角データに基づいて運転
操作の不安定状態を検出すると検出精度が低下する。し
たがって、自車が障害物に至近距離まで接近したとき
は、ステップ３５で不安定状態検出に際して影響が大き
いと判断する。一方、自車が障害物に至近距離まで接近
していないときは、ステップ２４でカウンターＣをイン
クリメントしてステップ２５へ進む。

【００３４】ステップ２５では、ナビゲーション装置４
により自車が高速道路上の道路分岐点に接近しているか
どうかを確認し、分岐点に接近しているときはステップ
２６へ進み、そうでなければステップ２８へ進む。

【００３５】なお、上述したように一般道路を所定速度
以上で走行している時に走行環境調査を行う場合には、
道路分岐点の他に交差点や横断歩道なども道路環境とし
て調査する。

【００３６】自車が道路分岐点に接近しているときは、
ステップ２６で道路分岐点までの距離が至近距離を示す
所定値以下、つまり道路分岐点が至近距離にあるかどう
かを確認し、至近距離にあるときはステップ３５へ進
み、至近距離にないときはステップ２７へ進む。

【００３７】自車が高速道路上の分岐点に接近したとき
は、道路分岐点に気を取られて操舵のぶれが大きくなる
ため、この状態で測定した操舵角データに基づいて運転
操作の不安定状態を検出すると検出精度が低下する。し
たがって、自車が道路分岐点に至近距離まで接近したと
きは、ステップ３５で不安定状態検出に際して影響が大
きいと判断する。一方、自車が道路分岐点に至近距離ま
で接近していないときは、ステップ２７でカウンターＣ
をインクリメントしてステップ２８へ進む。

【００３８】ステップ２８では、交通情報受信機５によ
り受信した交通規制、渋滞、事故などの交通情報の発生
地点へ接近しているかどうかを確認し、交通情報の発生
地点へ接近しているときはステップ２９へ進み、そうで
なければステップ３１へ進む。交通情報の発生地点へ接
近しているときは、ステップ２９でその発生地点までの
距離が至近距離を示す所定距離以下、つまり発生地点が
至近距離にあるかどうかを確認し、至近距離まで接近し
ているときはステップ３５へ進み、そうでなければステ
ップ３０へ進む。

【００３９】交通規制、渋滞、事故などの交通情報の発
生地点に接近したときは、交通情報の発生地点に気を取
られて操舵のぶれが大きくなるため、この状態で測定し
た操舵角データに基づいて運転操作の不安定状態を検出
すると検出精度が低下する。したがって、交通情報の発
生地点に至近距離まで接近したときは、ステップ３５で
不安定状態検出に際して影響が大きいと判断する。一
方、交通情報の発生地点に至近距離まで接近していない
ときは、ステップ３０でカウンターＣをインクリメント
してステップ３１へ進む。

【００４０】なお、交通情報の内容はこの実施の形態に
限定されない。

【００４１】ステップ３１では、天候検出装置７により
悪天候かどうかを確認し、悪天候のときはステップ３２
へ進み、そうでなければステップ３４へ進む。悪天候の
ときは、ステップ３２で極度な悪天候かどうかを確認す
る。

【００４２】例えば、ワイパーが所定速度以上で作動し
ているときは、雨が激しく降る極度な悪天候であると判
断する。また、フォグランプが点灯しているときは、霧
がかかった極度な悪天候であると判断する。さらに、ス
リップ防止装置１１が所定時間当たり所定回数以上作動
したり、あるいは所定距離当たり所定回数以上作動する
とき、すなわちスリップ防止装置１１が頻繁に作動する
ときは、雪が降る極度な悪天候であると判断する。な
お、自動変速機に雪道モードが設定されている車両で雪
道モードが選択されているときは、雪が降る極度な悪天
候であると判断する。極度な悪天候のときはステップ３
５へ進み、そうでなければステップ３３へ進む。

【００４３】極度な悪天候のときは、悪天候に気を取ら
れて操舵のぶれが大きくなるため、この状態で測定した
操舵角データに基づいて運転操作の不安定状態を検出す
ると検出精度が低下する。したがって、極度な悪天候の
ときは、ステップ３５で不安定状態検出に際して影響が
大きいと判断する。一方、極度な悪天候でないときは、
ステップ３３でカウンターＣをインクリメントしてステ
ップ３１へ進む。

【００４４】なお、極度の悪天候はこの実施の形態に限
定されない。

【００４５】不安定状態検出に対する走行環境の影響が
小さいと判断したときは、ステップ３４でカウンターＣ
の値が所定値Ｃ0以上か否かを確認する。不安定度検出
に対する個々の走行環境の影響が小さくても、同時に発
生している走行環境の種類が所定種類Ｃ0以上の場合は
ステップ３５へ進み、それらの走行環境の影響は大きい
と判断する。

【００４６】一方、カウンターＣの値が所定値Ｃ0未満
の場合は、同時に発せしている走行環境の影響は小さい
と判断してステップ３６へ進み、カウンターＣの値を不
安定状態検出の信頼性係数に設定する。そしてステップ
３７へ進み、不安定状態検出に対する走行環境の影響は
小さいとする。

【００４７】走行環境調査が終了したら図２のステップ
４へリターンし、不安定状態検出に対する走行環境の影
響が大きいという調査結果が出たかどうかを確認する。
影響が大きいという調査結果が出たときは無負荷時のα
値の演算を見合わせ、ステップ１へ戻る。一方、影響が
小さいという調査結果が出たときはステップ５へ進み、
図４に示す無負荷時α値演算ルーチンを実行する。

【００４８】このように、障害物、道路環境および交通
情報の発生地点への接近や、悪天候などの走行環境を調
査し、運転操作の不安定状態検出に対する走行環境の影
響が大きいと判定される場合は無負荷時のα値の演算を
行わないようにしたので、走行環境の影響を排除した正
確な無負荷時のα値を算出することができ、この無負荷
時α値を用いることによって運転操作の不安定状態検出
精度を向上させることができる。

【００４９】次に、図４により無負荷時のα値の演算方
法を説明する。図４のステップ４１において、高速道路
を所定速度以上で走行しており、かつ不安定状態検出に
対する走行環境の影響が小さいときに、ｎ個の操舵角θ
nをサンプリング間隔Ｔsで収集する。ここで、サンプリ
ング間隔Ｔsは例えば５０ｍｓとする。続くステップ４
２で、１５０ｍｓ間隔の隣接する３個の操舵角θnによ
り上記数式２により円滑値θn-tildeを算出する。すな
わち、

【数７】

【００５０】ステップ４３において、上記数式１により
推定値θn-hatを算出する。すなわち、

【数８】 ステップ４４では上記数式４により操舵誤差ｅnを算出
する。次に、ステップ４５で所定の操舵誤差ごとに操舵
誤差ｅnの度数を数える。ここで、所定の操舵誤差は舵
角センサー２の分解能を考慮して決定する。この実施の
形態では、表３に示すように０．００１radごとに操舵
誤差ｅnを分類する。

【表３】 図５は操舵誤差ｅnの度数の分布例を示す。ステップ４
６において、図６に示すα演算ルーチンを実行し、無負
荷時のα値を決定する。

【００５１】図６のステップ５１において、操舵誤差ｅ
n＝0.000radにおける度数Ｔ0.000の、すべての操舵誤差
の全度数に対する確率が９０％以上か否かを判定する。
判定が肯定された場合はステップ５２へ進み、無負荷時
のα値を０．０００［rad］とする。一方、判定が否定
された場合はステップ５３へ進み、−0.001radから＋0.
001radまでの操舵誤差ｅnの度数（Ｔ0.000＋Ｔ0.001＋
Ｔ-0.001）の、すべての操舵誤差の全度数に対する確率
が９０％以上か否かを判定する。判定が肯定された場合
はステップ５４へ進み、無負荷時のα値を０．００１
［rad］とする。判定が否定された場合はステップ５５
へ進み、−0.002radから＋0.002radまでの操舵誤差ｅn
の度数（Ｔ0.000＋Ｔ0.001＋Ｔ-0.001＋Ｔ0.002＋Ｔ-0.
002）の、すべての操舵誤差の全度数に対する確率が９
０％以上か否かを判定する。判定が肯定された場合はス
テップ５６へ進み、無負荷時のα値を０．００２［ra
d］とする。以下、同様に操舵誤差範囲を拡大し、９０
％の操舵誤差ｅn’が含まれるα値を見つけ出し、無負
荷時のα値とする。

【００５２】ところで、イグニッション・オン後から運
転者が異常な状態にあり、運転者の不安定度が高く、信
頼性の高い無負荷時のα値を測定できないことがある。
そこで、事前の実験により統計的に無負荷時のα値（以
下、統計値αoと呼ぶ）と、明らかな不安定状態におけ
るα値（以下、異常値αkと呼ぶ）とを求めておき、イ
グニッション・オン後に算出した無負荷時のα値を異常
値αkと比較する。算出した無負荷時のα値が異常値αk
を越える場合には、算出したα値を破棄して統計値αo
を無負荷時のα値とする。これにより、異常な無負荷時
のα値に基づきステアリングエントロピーが演算され
て、誤った判断が行われるのを避けることができる。

【００５３】無負荷時のα値演算後の図２のステップ６
において、算出した無負荷時のα値が異常値αkを越え
ているかどうかを確認し、越えていなければステップ７
へ進み、算出したα値を無負荷時のα値に設定する。一
方、異常値αkを越えているときはステップ８へ進み、
統計値αoを無負荷時のα値に設定する。無負荷時のα
値を設定したらステップ９へ進み、舵角エントロピーＨ
ｐ値の演算ルーチンを起動するためのタイマー割り込み
を許可する。ステップ１０でイグニッションキー・スイ
ッチがオフされたかどうかを確認し、オフされるとステ
ップ１１へ進み、無負荷時のα値をリセットする。続く
ステップ１２でタイマー割り込みを不許可にして処理を
終了する。

【００５４】《舵角エントロピーＨｐ値の算出方法》無
負荷時のα値が決定されたら、高速道路を所定速度Ｖ0
以上で走行しており、かつ運転操作の不安定状態検出に
対する走行環境の影響が小さいことを条件に、舵角θ
n’の時系列データを測定し、上述した方法により舵角
θn’の操舵誤差ｅn’を演算する。次に、演算結果の操
舵誤差ｅn’を無負荷時のα値による９区分ｂ1〜ｂ9に
分け、各区分ｂiの確率Ｐiを求める。そして、上記数式
５により舵角エントロピーＨｐ値を演算する。なお、算
出したＨｐ値を、事前の実験により統計的に求めた不安
定な運転状態におけるＨｐ値（以下、異常値Ｈpkと呼
ぶ）と比較し、Ｈｐ値が異常値Ｈpkを越えている場合は
運転者が不安定な状態にあると判断する。

【００５５】上述したように、無負荷時のα値を決定し
た後の図２のステップ９でタイマー割り込みが許可され
るので、所定時間ごとに図７に示す舵角エントロピーＨ
ｐ値を演算するための割り込みルーチンが実行される。

【００５６】図７のステップ７１〜７２において、高速
道路を所定速度Ｖ0以上で走行中かどうかを確認し、こ
の条件が満たされればステップ７３へ進み、この条件が
みたされなければＨｐ値を演算せずに処理を終了する。
ステップ７３において、図３に示す走行環境調査ルーチ
ンを実行し、上述した手順で不安定状態検出に対する走
行環境の影響を調査する。

【００５７】走行環境調査が終了したら図７のステップ
７４へリターンし、不安定状態検出に対する走行環境の
影響が大きいという調査結果が出たかどうかを確認す
る。影響が大きいという調査結果が出たときはＨｐ値の
演算を見合わせ、処理を終了する。一方、影響が小さい
という調査結果が出たときはステップ７５へ進み、図８
に示すＨｐ値演算ルーチンを実行する。

【００５８】このように、障害物、道路環境および交通
情報の発生地点への接近や、悪天候などの走行環境を調
査し、運転操作の不安定状態検出に対する走行環境の影
響が大きいと判定される場合はＨｐ値の演算を行わない
ようにしたので、走行環境の影響を排除した正確なＨｐ
値を算出することができ、このＨｐ値を用いることによ
って運転操作の不安定状態検出精度を向上させることが
できる。

【００５９】図８のステップ８１において、高速道路を
所定速度Ｖ0以上で走行しており、かつ不安定状態検出
に対する走行環境の影響が小さいときにｎ個の操舵角θ
n’をサンプリング間隔Ｔsで収集する。続くステップ８
２で、１５０ｍｓ間隔の隣接する３個の操舵角θn’に
より上記数式２により円滑値θn’-tildeを算出する。
ステップ８３で上記数式１により推定値θn’-hatを算
出し、続くステップ８４では上記数式４により操舵誤差
ｅn’を算出する。ステップ８５で、表２に示すよう
に、演算結果の操舵誤差ｅn’を無負荷時のα値による
９区分ｂ1〜ｂ9に分類し、各区分ｂiに含まれる操舵誤
差ｅn’の度数の全度数に対する確率Ｐiを求める。そし
て、ステップ８６で上記数式５により舵角エントロピー
Ｈｐ値を算出する。

【００６０】Ｈｐ演算後の図７のステップ７６で、算出
したＨｐ値が異常値Ｈpkを越えているかどうかを確認
し、越えている場合はステップ７７へ進み、不安定状態
に対する対応動作を次のように実行する。基本的には、
スピーカー９により警告放送を行って運転に対する注意
を喚起する。ブザーやホーンにより警報を発するように
してもよい。あるいは、車内の照明灯やインストルメン
トパネルに設けた表示灯などを点灯して、光により運転
に対する注意を喚起するようにしてもよい。また、運転
席シートを振動させたり、刺激臭のある香りを放出する
などして注意を喚起してもよい。

【００６１】また、運転の不安定状態が検出された場合
には、ディスプレイ８の操作用タッチパネルにおける操
作可能なタッチスイッチの数を減らし、操作の内容や種
類を制限して運転が不安定な状態に陥る原因を取り除く
ようにしてもよい。これらの操作には、エアコンの操
作、ナビゲーション装置の操作、車載電話機の操作、オ
ーディオの操作、ビジュアル機器の操作などがある。

【００６２】追従走行制御装置１０により一定の車間距
離で先行車に追従走行しているときに運転の不安定状態
が検出された場合には、不安定状態における制動動作の
遅れを考慮して車間距離を通常より長くしてもよい。

【００６３】ナビゲーション装置と情報提供サービスセ
ンターとの間で電話回線を通じて交通情報、電話番号案
内、電話番号接続、目的地設定、天気予報案内、ニュー
ス案内などの情報提供サービスを受けているときに運転
の不安定状態が検出された場合には、放送や表示による
サービス内容を簡略化するか、あるいはサービスの提供
を一時中断するようにして、不安定状態に陥る原因を取
り除くようにしてもよい。

【００６４】なお、上述した一実施の形態では高速道路
を所定速度以上で走行していることを運転操作の不安定
状態検出の条件にしたが、一般道路を所定速度以上で走
行しているときに不安定状態検出を行うようにしてもよ
い。

【００６５】また、上述した一実施の形態では高速道路
を所定速度以上で走行していることを無負荷時α値の演
算条件にしたが、高速道路を所定速度以上の一定速度で
走行しているときに無負荷時α値を演算した方が、より
正確な無負荷時α値が得られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 一実施の形態の構成を示す図である。

【図２】 イグニッションオンプログラムを示すフロー
チャートである。

【図３】 走行環境調査ルーチンを示すフローチャート
である。

【図４】 無負荷時α値演算ルーチンを示すフローチャ
ートである。

【図５】 操舵誤差ｅnの度数分布例を示す図である。

【図６】 α値演算ルーチンを示すフローチャートであ
る。

【図７】 タイマー割り込みルーチンを示すフローチャ
ートである。

【図８】 Ｈｐ演算ルーチンを示すフローチャートであ
る。

【符号の説明】

１ 演算制御装置 ２ 舵角センサー ３ 車速センサー ４ ナビゲーション装置 ５ 交通情報受信機 ６ 障害物検出装置 ７ 天候検出装置 ８ ディスプレイ ９ スピーカー １０ 追従走行制御装置 １１ スリップ防止装置

フロントページの続き Ｆターム(参考） 3D037 FA01 FA13 FA14 FA16 FA17 5H180 AA01 CC02 CC04 CC12 CC14 EE13 EE14 EE18 FF04 FF05 FF12 FF13 FF22 FF32 LL01 LL02 LL06 LL09 LL20

Claims (12)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】操舵角を検出する舵角検出手段と、 前記操舵角検出値に基づいて操舵が滑らかに行われたと
   仮定した場合の現在の操舵角を推定する舵角推定手段
   と、 前記操舵角推定値と前記操舵角検出値との誤差を検出す
   る操舵誤差検出手段と、 前記操舵誤差の分布の峻険度に基づいて運転操作の不安
   定な状態を検出する不安定状態検出手段とを備えた車両
   用運転操作監視装置であって、 車両の走行環境を調査する走行環境調査手段と、 前記不安定状態検出に対する走行環境の影響の度合いを
   判定する影響度合い判定手段とを備え、 前記不安定状態検出に対する走行環境の影響の度合いが
   大きいと判定されたときは、前記不安定状態検出手段に
   よる運転操作の不安定状態検出を行わないことを特徴と
   する車両用運転操作監視装置。
2. 【請求項２】請求項１に記載の車両用運転操作監視装置
   において、 前記走行環境には道路環境が含まれることを特徴とする
   車両用運転操作監視装置。
3. 【請求項３】請求項２に記載の車両用運転操作監視装置
   において、 前記走行環境調査手段は、交差点、道路分岐点および横
   断歩道を道路環境として調査し、距離計測手段によりそ
   れらの道路環境までの距離を計測し、 前記影響度合い判定手段は、交差点、道路分岐点および
   横断歩道までの距離が所定値以下の場合に、前記不安定
   状態検出に対する走行環境の影響の度合いが大きいと判
   定することを特徴とする車両用運転操作監視装置。
4. 【請求項４】請求項１に記載の車両用運転操作監視装置
   において、 前記走行環境には車両走行に対する障害物が含まれるこ
   とを特徴とする車両用運転操作監視装置。
5. 【請求項５】請求項４に記載の車両用運転操作監視装置
   において、 前記走行環境調査手段は、人および車両を障害物として
   調査し、距離計測手段によりそれらの障害物までの距離
   を計測し、 前記影響度合い判定手段は、人および車両までの距離が
   所定値以下の場合に、前記不安定状態検出に対する走行
   環境の影響の度合いが大きいと判定することを特徴とす
   る車両用運転操作監視装置。
6. 【請求項６】請求項１に記載の車両用運転操作監視装置
   において、 前記走行環境には交通情報が含まれることを特徴とする
   車両用運転操作監視装置。
7. 【請求項７】請求項６に記載の車両用運転操作監視装置
   において、 前記走行環境調査手段は、交通情報受信手段により道路
   規制、渋滞および事故の交通情報を調査し、 前記影響度合い判定手段は、道路規制、渋滞および事故
   の発生地点までの距離が所定値以下の場合に、前記不安
   定状態検出に対する走行環境の影響の度合いが大きいと
   判定することを特徴とする車両用運転操作監視装置。
8. 【請求項８】請求項１に記載の車両用運転操作監視装置
   において、 前記走行環境には悪天候が含まれることを特徴とする車
   両用運転操作監視装置。
9. 【請求項９】請求項８に記載の車両用運転操作監視装置
   において、 前記走行環境調査手段は、ワイパーが所定速度以上で作
   動しているときは激しい雨が降っていると判定し、 前記影響度合い判定手段は、激しい雨が降っているとき
   は前記不安定状態検出に対する走行環境の影響の度合い
   が大きいと判定することを特徴とする車両用運転操作監
   視装置。
10. 【請求項１０】請求項８に記載の車両用運転操作監視装
    置において、 前記走行環境調査手段は、フォグランプの点灯により霧
    がかかっていると判定し、 前記影響度合い判定手段は、霧がかかっているときは前
    記不安定状態検出に対する走行環境の影響の度合いが大
    きいと判定することを特徴とする車両用運転操作監視装
    置。
11. 【請求項１１】請求項８に記載の車両用運転操作監視装
    置において、 前記走行環境調査手段は、スリップ防止装置が頻繁に作
    動するときは雪が降っていると判定し、 前記影響度合い判定手段は、雪が降っているときは前記
    不安定状態検出に対する走行環境の影響の度合いが大き
    いと判定することを特徴とする車両用運転操作監視装
    置。
12. 【請求項１２】請求項１〜１１のいずれかの項に記載の
    車両用運転操作監視装置において、 前記影響度合い判定手段は、個々の走行環境の影響の度
    合いが小さくても、所定種類以上の走行環境が同時に発
    生しているときは、前記不安定状態検出に対する走行環
    境の影響の度合いが大きいと判定することを特徴とする
    車両用運転操作監視装置。