JP2003099898A - 運転者将来状況予測装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】運転者の将来の不慮遭遇度を予測し、運転者の
認識のずれを修正し運転改善を促したり、適正運転を心
掛けている運転者には適正運転意識の維持、向上を促す
ことのできる運転者将来状況予測装置を提供する 【解決手段】車両状態検出手段１１、死角状況検出手段
１２からなる運転情報検出手段１０で検出された運転情
報は、運転情報蓄積手段２０に蓄積される。これらのデ
ータに基づいて、死角状況別運転者特性判定手段３０で
は死角状況別の運転者の特性を判定し、運転者不慮遭遇
予測手段５０で、死角状況別の運転者特性と所定の死角
状況別の不慮状況予測度とに基づいて、運転者の将来の
不慮遭遇度を予測する。予測した結果は伝達手段６０を
介して、運転者、管理者あるいは第三者に伝達される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、運転者の運転特性
を判定し、運転者が将来的に不慮の事態に遭遇する傾向
性を予測する運転者将来状況予測装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】運転者の運転特性を評価する装置として
は、例えば特開平２０００−２４７１６２号公報による
ものが開示されている。この装置は、運転者の運転状態
を適正運転度と環境への影響度との観点から客観的に評
価して、この評価結果を運転者に知らせることにより、
運転者への適正運転、環境への配慮を意識付けさせるも
のである。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来装
置は、加減速度や横方向加速度が高いこと、すなわち、
アクセル、ブレーキ、ハンドルの急操作を行っているこ
とや、車間距離が短いことなどの、一般的には推励され
ない運転という観点で運転の評価を行っている。そのた
め、周囲の環境に十分注意を払ったうえで車間距離をつ
めた運転を続けていても評点としては高く評価されない
という問題点があった。つまり、運転者自身が周囲の環
境を把握した上で不慮状況の発生しにくい運転を行って
いる場合でも、適正運転度としては低く評価されてしま
ったり、逆に不慮状況の発生しやすい環境では、普段以
上に慎重な運転が要求されるが、普段通りの運転を行っ
ていても低く評価されないという問題点があった。

【０００４】本発明は、運転者の将来の不慮遭遇度を予
測し、運転者の認識のずれを修正し運転改善を促した
り、適正運転を心掛けている運転者には適正運転意識の
維持、向上を促すことのできる運転者将来状況予測装置
を提供することを目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】一実施の形態を示す図１
に対応づけて本発明を説明する。 （１）請求項１に記載された発明は、車両の走行状態を
検出する車両状態検出手段１１および進路に影響する死
角状況を検出する死角状況検出手段１２を有する運転情
報検出手段１０と、運転情報検出手段１０で検出された
情報を蓄積する運転情報蓄積手段２０と、運転情報蓄積
手段２０で蓄積された情報から、所定の死角状況におけ
る運転者の特性を判定する死角状況別運転者特性判定手
段３０と、死角状況別運転者特性判定手段３０で判定さ
れた死角状況別の運転者特性と、あらかじめ設定した死
角状況別の不慮遭遇予測度とに基づいて、運転者の将来
の不慮遭遇度を予測する運転者不慮遭遇予測手段５０
と、運転者不慮遭遇予測手段５０で予測した結果を運転
者または管理者または第三者に伝達する伝達手段６０と
を有することにより、上述した目的を達成する。 （２）請求項２の発明は、請求項１に記載の運転者将来
状況予測装置において、死角状況検出手段１２は、車車
間の相対的位置による物理的死角状況を検出することを
特徴とする。 （３）請求項３の発明は、請求項１に記載の運転者将来
状況予測装置において、死角状況検出手段１２は、車車
間の相対的位置とそれぞれの車種による物理的死角状況
を検出することを特徴とする。 （４）請求項４の発明は、請求項１から請求項３のいず
れかに記載の運転者将来状況予測装置において、死角状
況検出手段１２は、道路線形による物理的死角状況を検
出することを特徴とする。 （５）請求項５の発明は、請求項１から請求項４のいず
れかに記載の運転者将来状況予測装置において、死角状
況検出手段１２は、車両状態による心理的死角状況を検
出することを特徴とする。 （６）請求項６の発明は、請求項２から請求項５に記載
の運転者将来状況予測装置において、死角状況検出手段
１２は、交差点進入時の交差道路側の死角状況を検出す
ることを特徴とする。 （７）請求項７の発明は、請求項２から請求項５に記載
の運転者将来状況予測装置において、死角状況検出手段
１２は、右折時の右折方向の死角状況を検出することを
特徴とする。 （８）請求項８の発明は、請求項２から請求項５に記載
の運転者の将来状況予測装置において、死角状況検出手
段１２は、カーブ路走行時の前方道路の死角状況を検出
することを特徴とする。 （９）請求項９の発明は、請求項６に記載の運転者将来
状況予測装置において、運転情報検出手段１０は、車両
状態検出手段１１で車両の交差点進入状態を検出し、死
角状況検出手段１２で交差点進入時の道路環境または交
差点付近の車両による交差道路側の物理的死角状況また
は心理的死角状況を検出し、運転情報蓄積手段２０は、
運転情報検出手段１０により検出された交差点進入時の
死角状況と車両状態に関するデータを蓄積し、死角状況
別運転者特性判定手段３０は、交差点進入時の死角状況
における車両状態に関するデータの演算処理を行い、演
算結果に基づいて交差点進入時の運転者特性を判定し、
運転者不慮遭遇予測手段５０は、死角状況別運転者特性
判定手段３０で判定された交差点進入時の運転者特性
と、予め設定された交差点進入時の死角状況における不
慮遭遇予測度とに基づいて、運転者の交差点における交
差車両との将来の不慮遭遇度を予測することを特徴とす
る。 （１０）請求項１０の発明は、請求項７に記載の運転者
将来状況予測装置において、運転情報検出手段１０は、
車両状態検出手段１１で車両の右折状態を検出し、死角
状況検出手段１２で対向車線の車両による物理的死角状
況または心理的死角状況を検出し、運転情報蓄積手段２
０は、運転情報検出手段１０で検出された右折時の死角
状況と車両状態に関するデータを蓄積し、死角状況別運
転者特性判定手段３０は、右折時の死角状況における車
両状態に関するデータの演算処理を行い、演算結果に基
づいて右折時の運転者特性を判定し、運転者不慮遭遇予
測手段５０は、死角状況別運転者特性判定手段３０で判
定された右折時の運転者特性と、予め設定された右折時
の死角状況における不慮遭遇予測度とに基づいて、右折
時の対向直進車または右折先道路の横断歩行者との将来
の不慮遭遇度を予測することを特徴とする。 （１１）請求項１１の発明は、請求項８に記載の運転者
将来状況予測装置において、運転情報検出手段１０は、
車両状態検出手段１１でカーブ路手前の車両の走行状態
を検出し、死角状況検出手段１２で道路線形による物理
的死角状況または心理的死角状況を検出し、運転情報蓄
積手段２０は、運転情報検出手段１０で検出されたカー
ブ走行時の死角状況と車両状態に関するデータを蓄積
し、死角状況別運転者特性判定手段３０は、カーブ走行
時の死角状況における車両状態に関するデータの演算処
理を行い、演算結果に基づいてカーブ走行時の運転者特
性を判定し、運転者不慮遭遇予測手段５０は、死角状況
別運転者特性判定手段３０で判定されたカーブ走行時の
運転者特性と、予め設定されたカーブ走行時の死角状況
における不慮遭遇予測度とに基づいて、カーブ走行時の
前方道路での対向車両または駐停車車両との将来の不慮
遭遇度を予測することを特徴とする。なお、本発明の構
成を説明する、上記課題を解決するための手段の項で
は、本発明をわかりやすく説明するために実施の形態の
図を用いたが、これにより本発明が実施の形態に限定さ
れるものではない。

【０００６】

【発明の効果】本発明によれば、以下のような効果を奏
することができる。 （１）請求項１の発明によれば、車両状態検出手段およ
び死角状況検出手段を有する運転情報検出手段と、運転
情報蓄積手段と、死角状況別運転者特性判定手段と、死
角状況別の運転者特性と不慮遭遇予測度とに基づいて運
転者の将来の不慮遭遇度を予測する運転者不慮遭遇予測
手段と、伝達手段とを有する。慎重な運転が要求される
死角状況における運転者特性を判定し、運転者の将来の
不慮遭遇度を予測する。これにより、運転者がその運転
行動を続けていったとき、将来不慮状況に遭遇する可能
性が高いか低いかといった観点で死角状況別の運転者の
運転適正を精度よく客観的に評価することができる。 （２）請求項２の発明によれば、死角状況検出手段にお
いて車車間の相対的位置による物理的死角状況を検出す
るので、将来、不慮状況に遭遇する可能性が高いか低い
かという観点で運転適正を精度よく客観的に評価するこ
とができる。 （３）請求項３の発明によれば、死角状況検出手段にお
いて車車間の相対的位置と車種による物理的死角状況を
検出するので、車車間の相対的位置とともにそれぞれの
車種による視界の違いを考慮した物理的死角状況におい
て、将来、不慮状況に遭遇する可能性が高いか低いかと
いう観点で運転適正を精度よく客観的に評価することが
できる。 （４）請求項４の発明によれば、死角状況検出手段にお
いて、道路形状による物理的死角状況を検出するので、
交差点での交差道路側の物理的死角状況や、カーブでの
前方道路の物理的死角状況において、将来、不慮状況に
遭遇する可能性が高いか低いかといった観点で運転適正
を精度よく客観的に評価することができる。 （５）請求項５の発明によれば、死角状況検出手段にお
いて、車両状態による心理的死角状況を検出するので、
運転者が不慮状況の確認を怠りやすい心理的死角状況に
おいても、将来、不慮状況に遭遇する可能性が高いか低
いかという観点で運転適正を精度よく客観的に評価する
ことができる。 （６）請求項６の発明によれば、死角状況検出手段にお
いて、交差点進入時の交差道路側からの不慮遭遇対象に
対する死角状況を検出するので、交差点進入時に、将
来、交差車両等と不慮状況に遭遇する可能性が高いか低
いかという観点で運転適正を客観的に精度よく評価する
ことができる。 （７）請求項７の発明によれば、死角状況検出手段にお
いて、右折時の右折方向における不慮遭遇対象に対する
死角状況を検出するので、右折時に、将来、対向直進車
や歩行者などと不慮状況に遭遇する可能性が高いか低い
かという観点で運転適正を客観的に精度よく評価するこ
とができる。 （８）請求項８の発明によれば、死角状況検出手段は、
カーブ路走行時の前方道路の死角状況を検出するので、
カーブ路走行時に、将来、駐停車車両や対向車などと不
慮状況に遭遇する可能性が高いか低いかという観点で運
転適正を客観的に評価することができる。 （９）請求項９の発明によれば、車両状態検出手段によ
り車両の交差点進入状態を検出し、死角状況検出手段に
より交差点進入時の道路環境等による物理的または心理
的死角状況を検出する。死角状況別運転者特性判定手段
は、交差点進入時の死角状況における運転者特性を判定
し、運転者不慮遭遇予測手段は、運転者特性と交差点進
入時の死角状況における不慮遭遇予測度とに基づいて、
交差点における交差車両との将来の不慮遭遇度を予測す
る。これにより、見通しの悪い交差点に進入するという
慎重な運転が要求される状況において、その運転行動を
続けていったとき、将来、交差車両との不慮状況に遭遇
する可能性が高いか低いかという観点で運転状況別の運
転適正を精度よく客観的に評価することができる。 （１０）請求項１０の発明によれば、車両状態検出手段
により車両の右折状態を検出し、死角状況検出手段によ
り対向車線の車両や対向車線の道路線形による物理的ま
たは心理的死角状況を検出する。死角状況別運転者特性
判定手段は、右折時の死角状況における運転者特性を判
定し、運転者不慮遭遇予測手段は、運転者特性と右折時
の死角状況における不慮遭遇予測度とに基づいて、右折
時の対向直進車または横断歩行者との将来の不慮遭遇度
を予測する。これにより、対向車線に停止車両が存在
し、その向こう側の車線や路肩の見通しが悪い状況で右
折する場合や、直進対向車により横断歩道が死角となっ
た状況で右折するという慎重な運転が要求される状況に
おいて、その運転行動を続けていったとき、将来、対向
車や横断歩行者との不慮状況に遭遇する可能性が高いか
低いかという観点で運転状況別の運転適正を精度よく客
観的に評価することができる。 （１１）請求項１１の発明によれば、車両状態検出手段
により車両のカーブ路手前の走行状態を検出し、死角状
況検出手段により道路線形による物理的または心理的死
角状況を検出する。死角状況別運転者特性判定手段は、
カーブ走行時の死角状況における運転者特性を判定し、
運転者不慮遭遇予測手段は、運転者特性と右折時の死角
状況における不慮遭遇予測度とに基づいて、カーブ走行
時の前方道路での車両等との将来の不慮遭遇度を予測す
る。これにより、カーブ路の先の道路の見通しの悪い状
況で走行するという慎重な運転が要求される状況におい
て、その運転行動を続けていったとき、将来、カーブ路
先の駐停車車両や歩行者との不慮状況に遭遇する可能性
が高いか低いかという観点で運転状況別の運転適正を精
度よく客観的に評価することができる。

【０００７】

【発明の実施の形態】《第１の実施の形態》本発明によ
る運転者将来状況予測装置の第１の実施の形態の基本構
成を図１に示す。この運転者将来状況予測装置は、車速
などの車両の走行状態を検出する車両状態検出手段（例
えば、車速センサ）１１、対向車両などによって生じ、
自車両の進路に影響する死角状況を検出する死角状況検
出手段（例えば、ＣＣＤカメラやレーザレーダ）１２か
らなる運転情報検出手段１０と、運転情報蓄積手段（例
えば、不揮発性メモリ）２０と、死角状況別運転者特性
判定手段（例えば、マイクロコンピュータによる演算）
３０と、運転者不慮遭遇予測手段（例えば、マイクロコ
ンピュータによる演算）５０と、伝達手段（例えば、表
示モニタ）６０とから構成されている。ここで、死角状
況とは、右折時や交差点進入時といった運転状況におい
て対向車両や自車両のフロントピラー等によって発生す
る、自車両の進路に影響を及ぼす死角のことである。

【０００８】運転情報検出手段１０で検出された所定の
死角状況における運転情報データは、運転情報蓄積手段
２０に送信される。運転情報蓄積手段２０は入力された
所定の死角状況における運転情報データを所定期間蓄積
する。所定量蓄積された運転情報データは死角状況別運
転者特性判定手段３０に送られる。死角状況別運転者特
性判定手段３０では、運転情報データに所定の処理を行
い死角状況別運転者特性を判定する。判定された死角状
況別運転者特性は、運転者不慮遭遇予測手段５０に送ら
れる。運転者不慮遭遇予測手段５０は、死角状況別不慮
遭遇予測度記憶手段４０からあらかじめ定められた死角
状況別の不慮遭遇予測度を読み込み、死角状況別運転者
特性と死角状況別不慮遭遇予測度とから運転者不慮遭遇
度を予測する。運転者不慮遭遇予測手段５０で予測され
た結果は、伝達手段６０によって運転者または管理者ま
たは第三者に伝達される。

【０００９】本発明による第１の実施の形態において
は、車両状態や死角状況別の運転者特性と不慮遭遇予測
度とから運転者の将来の不慮遭遇度を予測する。そのた
め、検出する運転情報や各手段での詳細な動作などは車
両状態や死角状況によって異なるが、運転者将来状況を
予測する基本的な流れは死角状況によらず同一である。
以下、本発明による運転者将来状況予測装置の一実施の
形態の基本動作を、図２〜図４のフローチャートを用い
て説明する。

【００１０】図２は、運転情報検出手段１０と運転情報
蓄積手段２０に関する処理過程を示すフローチャートで
ある。図３は、死角状況別運転者特性判定手段３０に関
する処理過程を示すフローチャート、図４は運転者不慮
遭遇予測手段５０と伝達手段６０に関する処理過程を示
すフローチャートである。

【００１１】まず、図２に示したステップＳ１０１で、
イグニッションスイッチがオンであることが判定された
ら、ステップＳ１０２で運転情報検出手段１０により車
両状態と死角状況の検出を開始する。検出された運転情
報は運転情報蓄積手段２０に記録される(Ｓ１０３)。ス
テップＳ１０４でイグニッションスイッチがオフである
と判定されたら、ステップＳ１０５へ進む。イグニッシ
ョンスイッチがオフでない場合はステップＳ１０３へ戻
り、イグニッションスイッチがオフとなるまで運転情報
蓄積手段２０への記録が繰り返される。つづくステップ
Ｓ１０５で、所定期間データが記録されたかどうかを判
定する。所定期間のデータが記録された場合はステップ
Ｓ２０１へ進み、図３に示したフローチャートの処理過
程に移る。所定期間のデータが記録されていない場合
は、ステップＳ１０１へ戻り、所定期間のデータを記録
するまでステップＳ１０１〜ステップＳ１０５の処理を
繰り返す。ステップＳ１０１でイグニッションスイッチ
がオフと判定された場合はこの処理を終了する。

【００１２】ステップＳ２０１で、死角状況別運転者特
性判定手段３０による処理を開始すると、ステップＳ２
０２で、運転情報蓄積手段２０に記録されたデータの読
み込みを行う。ステップＳ２０３でデータの処理を行
い、ステップＳ２０４では死角状況別運転者特性の判定
を行う。つぎにステップＳ３０１へ進み、図４に示した
フローチャートの処理過程に移る。

【００１３】ステップＳ３０１で、運転者不慮遭遇予測
手段５０による処理を開始する。まず、死角状況別運転
者特性判定手段３０で判定された運転者特性の結果の読
み込みを行い(ステップＳ３０２)、続いて死角状況別不
慮遭遇予測度記憶手段４０に記憶された死角状況別不慮
遭遇予測度の読み込みを行う(ステップＳ３０３)。ステ
ップＳ３０４で、運転者特性と死角状況別不慮遭遇予測
度とから、将来の運転者不慮遭遇度の予測を行い、ステ
ップＳ３０５で、この予測結果を伝達手段６０に出力す
る。伝達手段６０では表示とメッセージにより運転者不
慮遭遇度の予測結果を運転者または管理者または第三者
に提供する(ステップＳ３０６)。

【００１４】以上の基本構成、基本動作により、将来状
況を予測して慎重に運転しなければならない死角状況に
おける運転者特性と、死角状況における不慮遭遇予測度
とから、運転者の将来の不慮遭遇度を予測することがで
きる。その結果、将来状況の予測不足により、将来、運
転者が不慮状況に遭遇する可能性が高いか低いかという
観点で運転状況別の運転適正を精度よく客観的に評価す
ることができる。また、伝達手段６０において運転者自
身に不慮遭遇度の予測結果を提供することにより、不慮
遭遇度の高い運転者に対しては、具体的な運転状況を特
定して運転行動の改善を促すことができる。さらに、不
慮遭遇度の低い運転者に対しても、適正運転の維持、向
上を促すことができる。不慮遭遇度の予測結果を管理者
に伝達する場合は、運転者の指導、配置等の参考情報と
することができる。予測結果を第三者、例えば保険会社
に伝達する場合は、不慮遭遇度を保険料率設定の参考と
することができる。

【００１５】続いて、右折時の死角状況において直進車
両との不慮遭遇度を予測する場合について、図５〜図９
を用いて説明する。図５（ａ）は、自車両の右折時に、
対向車線が渋滞中の場合に停止中の対向車両によってで
きる死角状況を示す。図５（ｂ）は、自車両の右折時
に、対向車線の右折待ちの停止車両によってできる死角
状況を示す。図５（ａ）、（ｂ）の斜線部分が自車両か
ら死角となる部分である。これらの死角状況において
は、対向車線から直進車両、または二輪車が接近してく
るといった将来状況を予測して慎重に右折を行わなくて
はならない。

【００１６】図６に具体的な処理の内容を示す。 Ａ−１ 図２のステップＳ１０２とＳ１０３において説
明した、運転情報検出手段１０および運転情報蓄積手段
２０の処理として、右折時の死角量θと、死角領域右折
時の車速データＶの検出および蓄積を行う。図７に、右
折開始時の右折車両と対向車両との位置関係を示す。死
角量θは、図７に示すように右折車が右折を開始する時
点での対向車Ａ車またはＢ車との相対位置関係から検出
される。対向車Ａ車に対する死角量θＡは、Ａ車に後続
する位置にある対向車Ｂ車に対する死角量θＢよりも大
きい。車速データＶは、図７に示す死角領域右折時の速
度計測区間を通過する右折車の平均車速とする。

【００１７】死角状況検出手段１２による死角量θの検
出は、例えば、対向車までの距離を計測するレーザレー
ダや、ＣＣＤカメラによって撮像した画像データの画像
処理により行うことができる。ＣＣＤカメラによって取
得した対向車線に存在する対向車両の画像データと、レ
ーザレーダで検出した自車両から対向車両までの距離と
に基づいて、自車線の直進方向と、自車両と対向車の路
肩側の側方とを結ぶ接線とのなす角度θを検出する。ま
た、ビーコンから出力される各種道路情報を受信するイ
ンフラ受信機や、ＧＰＳ受信機などを備えて自車両の車
両位置などを取得するナビゲーション装置を活用するこ
とにより検出することもできる。

【００１８】なお、対向車に対する死角量θの検出は、
車種の情報も考慮して行うことができる。例えば、右折
車が大型車で運転者の視点の高い車種であるとともに、
対向車が乗用車である場合は、死角量θが存在しないも
のとして処理することもできる。ここでは、死角が存在
する場合の処理について説明する。

【００１９】Ａ−２ 図３のステップＳ２０３における
死角状況別運転者特性判定手段３０での運転者特性判定
のための処理として、右折時の死角量θと死角領域右折
時の車速Ｖとの関係Ｖｄ（θ）を求める。図８に、右折
時の死角量θと死角領域右折時の車速Ｖとの関係を示
す。図８の横軸は右折時の死角量θ、縦軸は死角領域右
折時の車速Ｖとする。Ａ−１において検出された死角量
θと車速Ｖは記録データとして図８上にプロットされて
いる。この記録データに基づいて推定される運転者の右
折時の死角量θと死角領域右折時の車速Ｖとの関係Ｖｄ
（θ）を図８に示す。

【００２０】Ａ−３ 図３のステップＳ２０４における
死角状況別運転者特性の判定の処理を行う。図８に、死
角量θと車速Ｖの基準Ｖｋ（θ）を示す。基準Ｖｋ
（θ）は、死角量θが大きくなるほど死角領域右折時の
車速Ｖが小さくなることを示している。ここでは、Ａ−
２で推定した運転者の死角量θと車速Ｖとの関係Ｖｄ
（θ）と、基準Ｖｋ（θ）とを比較する。Ｖｄ（θ）が
基準Ｖｋ（θ）を上回る部分、つまり、Ｖｄ（θ）＞Ｖ
ｋ（θ）となる部分について、両者の差Ｓｄ（θ）＝Ｖ
ｄ（θ）−Ｖｋ（θ）を算出する。そして、Ｓｄ（θ）
の積算値Ｓｄ＝ΣＳｄ（θ）を求める。積算値Ｓｄは、
図８の斜線部分の面積となり、これを死角領域右折時の
運転者特性Ｓｄとする。つまり、それぞれの死角量θに
おける車速の基準値Ｖｋ（θ）よりも右折時の車速Ｖが
大きいほど、運転者特性Ｓｄが大きくなる。

【００２１】Ａ−４ 図４のステップＳ３０３における
死角状況別不慮遭遇予測度読み込みの処理として、死角
状況別不慮遭遇予測度記憶手段４０にあらかじめ記憶さ
れた、図９に示すような死角領域右折時の運転者特性Ｓ
と対抗直進車との不慮遭遇予測度Ｋとの関係を読み込
む。図９に示すように、死角領域右折時の運転者特性Ｓ
が大きくなるほど、右折時の対抗直進車との不慮遭遇予
測度Ｋは大きくなる。この関係はあらかじめ実験走行な
どを行い設定しておく。

【００２２】Ａ−５ 図４のステップＳ３０４における
運転者不慮遭遇予測手段５０での死角状況別不慮遭遇度
の予測の処理を行う。上述したＡ−３で判定した運転者
特性Ｓｄと、図９に示す不慮遭遇予測度Ｋとから、右折
時の対抗直進車両との不慮遭遇度Ｋｓの予測を行う。こ
のように、死角領域右折時に運転者がどの程度将来状況
を予測して慎重な運転を行っているか否かを推定し、こ
れに基づいて対抗直進車との不慮遭遇度Ｋｓを予測する
ことができる。

【００２３】上述したように運転者不慮遭遇予測手段５
０で予測された不慮遭遇度の予測結果は、伝達手段６０
を介して運転者、管理者または第３者に伝達される。伝
達内容としては、例えば、右折時の対向直進車両との不
慮遭遇度Ｋの平均的な値Ｋｍに対して、Ａ−５で判定さ
れた不慮遭遇度Ｋｓがどの程度高いのか、または低いの
かを表示パネル等に表示する。これにより、不慮遭遇度
の高い運転者に対しては、具体的な運転状況（ここでは
右折時）を特定して運転行動の改善を促すことができ
る。一方、不慮遭遇度の低い運転者に対しては、適正運
転の維持、向上を促すことができる。

【００２４】以上述べたように、第１の実施の形態にお
ける運転者将来状況予測装置は、右折時に対向車両によ
って発生する死角量を検出した。そして、死角量と右折
車両の車速との関係から、死角から二輪車が飛び出して
くるといった将来の不慮状況を予測して運転者が慎重な
運転を行っているかどうかについての運転者特性を判定
した。これにより、運転者が同様な運転行動を続けてい
ったとき、将来的に不慮状況に遭遇する可能性が高いか
低いかといった観点で運転者の運転適正を精度よく客観
的に評価することができる。

【００２５】《第２の実施の形態》第２の実施の形態に
おいては、右折時の死角状況において横断歩行者や自転
車との不慮遭遇度を予測する。基本構成と動作について
は図１〜図４に示した第１の実施の形態と同様である。
図１０に、右折車が直進対向車の通過待ちをしていると
きの、直進対向車によってできる死角状況を示す。図１
０に示す斜線部分が自車両から死角となる部分である。

【００２６】図１０に示すような死角状況において右折
する場合、対向車が通過した後で右折先の横断歩道に歩
行者や自転車がいないことを確認し、その後右折を開始
しなくてはならない。ところが、右折待ちを行っている
とき、対向直進車に後続する対向車がなく、その対向車
が通過したら右折できるというような状況では、対向車
に注意が集中する傾向にある。そのため、対向車によっ
て発生する物理的な死角に加えて、右折先の横断歩道に
対して心理的な死角状態となる。これにより、対向車が
通過した直後に、右折先の横断歩道上の歩行者確認を行
わないまま右折を開始するという行動をとることがあ
る。

【００２７】第２の実施の形態においては、対向車両に
よる物理的な死角とともに心理的に発生する死角も考慮
して、右折時の横断歩行者や自転車との不慮遭遇度を予
測する。図１１に、具体的な処理の内容を示す。

【００２８】Ｂ−１ 図２のステップＳ１０２とＳ１０
３における運転情報検出手段１０および運転情報蓄積手
段２０における運転情報検出および蓄積の処理として、
右折車の右折開始タイミングＴａｎと、対向直進車が領
域Ｓを通過するタイミングＴｂｎの検出および蓄積を行
う。ここで、領域Ｓは、右折車の右折待ち位置において
右折先の横断歩道が死角となるときの右折車と横断歩道
との間の領域を表している。領域Ｓは、例えば図１２に
示すように、右折先の交差点角と右折車を結ぶ範囲で設
定することができる。

【００２９】なお、自車両が右折状態にあるか否かはウ
ィンカーの作動等により検出することができる。例え
ば、ビーコンなどで自車両が右折レーンに存在すること
が検出され、ウィンカーが右方向に作動されたことが検
出されると、自車両が右折を行おうとしていると判断す
る。

【００３０】右折車の右折開始タイミングＴａｎは、運
転者のアクセル操作を検出するセンサ等からの信号によ
り検出することができる。アクセル操作信号が検出され
た時刻を右折開始タイミングＴａｎとする。対向車の領
域Ｓの通過タイミングＴｂｎは、交差点角に設置したイ
ンフラからの信号により検出することができる。

【００３１】ここで、インフラからの信号によって検出
される対向車の領域Ｓの通過タイミングＴｂｎは、 （１）交差点角に設置されたセンサ （２）右折する自車両が備えた側方センサ （３）車車間（右折車と対向車）の通信 を活用することにより検出することができる。ここで
は、（１）交差点角に設置されたセンサにより通過タイ
ミングＴｂｎを検出する。図１２に、交差点角に設置さ
れたセンサＳ１，Ｓ２を示す。センサＳ１およびセンサ
Ｓ２で対向車両が検出された場合にその対向車両を検出
対象の対向車と判定する。センサＳ２によって対向車が
検出された時刻を対向車の領域Ｓの通過タイミングＴｂ
ｎとする。

【００３２】Ｂ−２ 図３のステップＳ２０３における
運転者特性判定のための処理として、対向車が領域Ｓを
通過するタイミングＴｂｎから何秒後に右折車が右折を
開始したかを求める。タイミングＴｂｎとタイミングＴ
ａｎとの差Ｔｎは以下の（式１）で算出できる。

【数１】 Ｔｎ＝Ｔｂｎ−Ｔａｎ （ｎ＝１，２，・・・，ｎ） （式１） ここで、Ｔｎが所定値α秒以上（Ｔｎ≧α）となる場合
は、対向車が領域Ｓを通過したあと所定時間α秒経過
し、対向車の通過と横断歩道との組み合わせによる運転
者の心理的な死角は発生しないものと判断して、以後の
処理から除外する。

【００３３】Ｂ−３ 図３のステップＳ２０４における
死角状況別運転者特性判定手段３０による運転者特性判
定の処理として、Ｂ−２で算出したＴｎの平均値Ｔｄを
算出する。上述したように、所定値αを上回るＴｎは除
外し、所定値α未満のＴｎ（Ｔｎ＜α）についての平均
値Ｔｄを算出する。算出したＴｄを対向車通過後に右折
する時の運転者特性Ｔｄとする。

【００３４】Ｂ−４ 図４のステップＳ３０３における
死角状況別不慮遭遇予測度読み込みの処理として、図１
３に示すような対向車通過後に右折するときの運転者特
性Ｔと横断歩行者等の不慮遭遇予測度Ｋとの関係を読み
込む。図１３に示すように、対向車通過後に右折すると
きの運転者特性Ｔが小さくなるほど、つまり、直進対向
車の通過後に間隔をあけずに右折するほど、右折時の横
断歩行者等との不慮遭遇予測度Ｋは大きくなる。この関
係はあらかじめ実験走行などを行い設定しておく。

【００３５】Ｂ−５ 図４のステップＳ３０４における
運転者不慮遭遇予測手段５０での死角状況別不慮遭遇度
の予測の処理を行う。上述したＢ−３で判定した対向車
通過後に右折するときの運転者特性Ｔｄと、図１３に示
す不慮遭遇予測度Ｋとから、対向車通過後に右折する時
の不慮遭遇度Ｋｔを予測する。これにより、対向車通過
後に右折するときに運転者がどの程度右折先の横断歩道
の将来状況を予測して右折開始を行っているか否かで、
横断歩行者等との不慮遭遇度を予測することができる。

【００３６】なお、上述したＢ−１における対向車の領
域Ｓの通過タイミングＴｂｎの検出は、（１）センサＳ
１，Ｓ２を用いるものに限定されない。例えば、（２）
右折する自車両が備えた側方センサによって検出する場
合、センサを右折車の前側方と後側方に設ける。前側方
および後側方で検出された対向車を検出対象の対向車と
し、後側方センサで検出された時刻を通過タイミングＴ
ｂｎとすることができる。また、（３）車車間の通信に
よって検出する場合、ＧＰＳ受信機などで車両の位置を
検出した信号が対向車から右折車へ送信される。送信さ
れた信号による対向車両の位置と、右折車がＧＰＳ受信
機などで検出した自車両の車両位置との相互位置関係か
ら、対向車が右折車の側方、つまり領域Ｓを通過した時
刻を通過タイミングＴｂｎとすることができる。

【００３７】以上述べたように第２の実施の形態におい
ては、直進対向車通過後に右折する際に発生する心理的
死角状況を検出した。対向車通過後に右折する際は、右
折先の横断歩道に対して運転者が不慮状況の認知を怠り
やすい。そこで、直進対向車の交差点通過タイミングと
右折車の右折開始タイミングとを検出し、これらに基づ
いて対向車通過後に右折するときの運転者特性を判定し
た。これにより、運転者が同様な運転行動を続けていっ
たとき、将来的に不慮状況に遭遇する可能性が高いか低
いかといった観点で運転者の運転適正を精度よく客観的
に評価することができる。

【００３８】《第３の実施の形態》第３の実施の形態に
おいては、交差道路側の見通しの悪い、一時停止規制の
ある交差点における交差車両との不慮遭遇度を予測す
る。基本構成と動作については図１〜図４に示した第１
の実施の形態と同様である。図１４に、交差点進入時に
住宅や植栽等によって発生する交差道路側の死角状況を
示す。図１４に斜線で示された部分が、見通しの悪い交
差点で自車両から死角となる部分である。

【００３９】なお、視界を遮る住宅等の遮蔽物がなく、
交差点の見通しがよい場合は、自車両が交差点に接近す
るまでに交差車両などを発見することができる。そこ
で、第３の実施の形態においては、一時停止規制のある
交差点進入時に住宅や植栽などの障害物によって発生す
る死角を検出し、見通しの悪い一時停止交差点での死角
に存在する交差車両との不慮遭遇度を予測する。図１５
に具体的な処理の内容を示す。

【００４０】Ｃ−１ 図２のステップＳ１０２とＳ１０
３における運転情報検出手段１０および運転情報蓄積手
段２０による運転情報検出および蓄積の処理として、交
差点情報と、交差道路側の死角状況と、交差点進入時の
車速データの検出および蓄積を行う。交差点情報、死角
状況は死角状況検出手段１２によって検出され、車速デ
ータは車両状態検出手段１１によって検出される。

【００４１】交差点情報としては、自車両の存在する車
線が交差車線に対して非優先側、または一時停止規制側
であるかどうかの情報、さらには停止線位置等を検出す
る。死角状況としては、建造物または植栽などの道路環
境または駐車車両等により発生する自車線からみた交差
道路側の死角状況を検出する。例えば、図１４に示すよ
うに、自車両と障害物との接線において、車両先端から
交差道路の交差車両の存在する車線中央までの距離（見
通し距離）Ｌを死角状況として検出する。例えば、ビー
コンから出力される交差点情報をインフラ受信機で受信
し、ＧＰＳ受信機などを備えたナビゲーション装置によ
り自車両の車両位置を取得する。そして、ＣＣＤカメラ
等により撮像した画像データに二値化等の画像処理を行
うことにより、交差点情報を検出する。さらに、レーザ
レーダなどにより見通し距離Ｌを検出することができ
る。見通し距離Ｌは、自車両に対して右側の交差道路お
よび左側の交差道路について検出するが、検出された左
右の見通し距離のうち値の小さい方を見通し距離Ｌとし
て用いればよい。

【００４２】Ｃ−２ 図３のステップＳ２０３における
死角状況別運転者特性判定手段３０による運転者特性判
定のための処理として、見通しの悪い一時停止交差点進
入時の車速評点の積算値Ｐの算出を行う。ここで、車速
評点の積算値Ｐの具体的な算出方法について、図１６を
用いて説明する。図１６は、運転者Ａと運転者Ｂが見通
しの悪い一時停止交差点に進入する際の、車両先端位置
と車速との関係の実データである。横軸０は、一時停止
交差点の停止線位置を示しており、交差点端は、停止線
から約２．２ｍ先に設定されている。本発明の第２の実
施の形態においては、停止線手前での車速だけでなく、
交差点に進入する際の車速も検出し、運転者の特性を判
定する。

【００４３】図１６（ａ）に示す運転者Ａは、停止線付
近から十分減速し、ゆっくりと交差点に進入しており、
交差車両や進入車両に対する防衛運転ができている。一
方、図１６（ｂ）に示す運転者Ｂは、減速不十分のまま
交差点を通過しており、防衛運転ができていない。そこ
で、車速評点としては、低速であるほど評点が高くなる
ようにする。ここでは、低速の基準を車速約５ｋｍ／ｈ
と設定し、基準の車速と運転者が基準の車速以下で交差
点を通過するときの車速との差と、車両が交差点進入区
間を進んだ距離とを積算する。これより、図１６
（ａ）、（ｂ）の黒塗りの部分の面積が求められ、この
値を車速評点積算値Ｐとする。

【００４４】なお、基準の車速は、Ｃ−１で検出した見
通し距離Ｌに応じて変更される。見通し距離Ｌの値が大
きく比較的見通しのよい交差点の場合には、見通し距離
Ｌの値が小さく見通しの極端に悪い交差点に比べて基準
の車速を大きく設定する。

【００４５】このように、運転者が基準の車速以下で交
差点を通過したときだけ、距離を積算して車速評点積算
値Ｐを算出する。そのため、運転者が交差点を低速で走
行すればするほど、基準の車速と交差点進入時の車両の
車速との差が大きくなり、車速評点積算値Ｐも高くな
る。運転者Ａのような運転であれば、黒塗り部の面積が
大きくなり、車速評点積算値Ｐは高い値となるが、運転
者Ｂのような運転であると黒塗り部の面積は小さく、車
速評点積算値Ｐは低い値となり、見通しの悪い一時停止
交差点進入時の運転者特性をよく表すことができる。

【００４６】ここでは、交差点に進入する車両の車速を
計測し、車速から換算した車両の走行距離（停止線を基
準とした車両の先端位置）と、基準の車速と交差点進入
時の車両の車速との差を積算することにより、車速評点
積算値Ｐを算出した例を示したが、交差点進入時の経過
時間で積算を行ってもよい。なお、車速と走行距離とで
積算を行うことで、交差車両の通過待ちによる停止状態
が積算の対象とならなくなり、他の交通の影響を受けて
も運転者特性を判定することができる。また、車速と経
過時間とで積算して車速評点を算出する場合は、交差車
両の通過待ちによる停止状態を積算して高い値となって
しまうことがあるため、積算値が所定値以上である場合
は、運転者特性として採用しないなどのキャンセル処理
を行うことが望ましい。

【００４７】Ｃ−３ 図３のステップＳ２０４における
死角状況別運転者特性判定手段３０による死角状況別運
転者特性判定の処理として、Ｃ−２で算出したＮ個の車
速評点積算値Ｐのデータから平均値Ｐｍを算出し、見通
しの悪い一時停止交差点進入時の運転者特性を判定す
る。図１７（ａ）、（ｂ）にそれぞれ、運転者Ａおよび
運転者Ｂの見通しの悪い一時停止交差点進入時の運転者
特性を示す。横軸は車速評点積算値Ｐ、縦軸は車速評点
積算値Ｐが算出された頻度を示している。ここで、運転
者Ａの車速評点積算値の平均値Ｐａｍ、運転者Ｂの車速
評点積算値の平均値Ｐｂｍを、それぞれ運転者Ａの運転
者特性および運転者Ｂの運転者特性とする。

【００４８】Ｃ−４ 図４のステップＳ３０３における
死角状況別不慮遭遇予測度読み込みの処理として、図１
８に示すような一時停止交差点進入時の運転者特性Ｐと
交差車両との不慮遭遇予測度Ｋとの関係を読み込む。一
時停止交差点進入時の運転者特性Ｐの値が小さいほど、
交差車両との不慮遭遇予測度Ｋの値が大きくなることを
示している。この関係はあらかじめ実験走行などを行い
設定しておく。運転者特性Ｐの平均値Ｐｍのときの不慮
遭遇予測度Ｋを平均値Ｋｍとする。

【００４９】Ｃ−５ 図４のステップＳ３０４における
運転者不慮遭遇予測手段５０での死角状況別不慮遭遇度
の予測の処理を行う。上述したＣ−３で判定した運転者
特性Ｐｍと、図１８に示す不慮遭遇予測度Ｋとから、見
通しの悪い一時停止交差点進入時の不慮遭遇度Ｋｐの予
測を行う。これにより、見通しの悪い一時停止交差点通
過時に、運転者がどの程度交差道路側の将来状況を予測
して交差点に進入しているか否かで、交差車両との不慮
遭遇度を予測することができる。図１８から、運転者Ａ
の不慮遭遇度はＫａｐ、運転者Ｂの不慮遭遇度はＫｂｐ
となり、減速不十分のまま交差点に進入した運転者Ｂが
将来的に交差車両と不慮遭遇する確率が、運転者Ａに比
べて高いことがわかる。

【００５０】以上述べたように、第３の実施の形態にお
いては、見通しの悪い一時停止交差点の死角状況として
自車両から交差道路側の見通し距離を検出し、一時停止
交差点進入時の車速を検出した。そして、運転者が一時
停止交差点進入時に十分減速し、交差道路側の将来状況
を予測しているか否かといった、見通しの悪い一時交差
点進入時の運転者特性を判定した。これにより、交差点
進入時に、将来、交差車両等に不慮遭遇する可能性が高
いか低いかという観点で運転者の運転適正を精度よく客
観的に評価することができる。また、見通し距離が小さ
いときほど運転者特性を判定するための基準の車速を低
く設定するようにしたので、見通し距離に応じたより精
度の高い不慮遭遇度の予測が可能となる。

【００５１】《第４の実施の形態》第４の実施の形態に
おいては、カーブ手前走行時に死角となる前方のカーブ
の先の道路に存在する車両等との不慮遭遇度を予測す
る。基本構成と動作については図１〜図４に示した第１
の実施の形態と同様である。図１９に、自車両がカーブ
手前の道路を走行中に前方のカーブに存在する建造物等
によってできる死角状況を示す。図１９に斜線で示した
部分がカーブ手前を走行中の自車両からの死角となる部
分である。第４の実施の形態においては、運転者の死角
となるカーブ先に存在する駐停車車両や対向車との不慮
遭遇度を予測する。図２０に、具体的な処理の内容を示
す。

【００５２】Ｄ−１ 図２のステップＳ１０２とＳ１０
３における運転情報検出手段１０および運転情報蓄積手
段２０による運転情報検出および蓄積の処理として、自
車両がカーブ手前を走行しているときの前方道路の見通
し距離Ｌと、カーブ手前走行時の車速データＶの検出お
よび蓄積を行う。ここで、見通し距離Ｌは、例えば図１
９に示すように、自車両と障害物との接線において、車
両先端から進行方向の自車線の中央までの距離を検出す
る。検出方法は上述した第３の実施の形態と同様であ
る。

【００５３】Ｄ−２ 図３のステップＳ２０３における
運転者特性判定のための処理として、前方見通し距離Ｌ
と車速Ｖとの関係Ｖｄ（ｌ）を求める。図２１に、カー
ブ手前走行時の前方道路見通し距離Ｌとカーブ手前走行
時の車速Ｖとの関係を示す。図２１の横軸は前方道路の
見通し距離Ｌ、縦軸はカーブ手前走行時の車速Ｖとす
る。Ｄ−１において検出された見通し距離Ｌと車速Ｖは
記録データとして図２１上にプロットされている。この
記録データに基づいて推定される運転者のカーブ手前走
行時の前方道路の見通し距離Ｌとカーブ手前走行時の車
速Ｖとの関係Ｖｄ（ｌ）を図２１に示す。

【００５４】Ｄ−３ 図３のステップＳ２０４における
死角状況別運転者特性判定手段３０による死角状況別運
転者特性の判定の処理を行う。図２１に、見通し距離Ｌ
と車速Ｖの基準Ｖｋ（ｌ）を示す。基準Ｖｋ（ｌ）は、
見通し距離Ｌが小さくなるほどカーブ手前走行時の車速
Ｖが小さくなっている。ここでは、Ｄ−２で推定した前
方道路の見通し距離Ｌと車速Ｖとの関係Ｖｄ（ｌ）と、
基準Ｖｋ（ｌ）とを比較する。Ｖｄ（ｌ）が基準Ｖｋ
（ｌ）を上回る部分、つまり、Ｖｄ（ｌ）＞Ｖｋ（ｌ）
となる部分について、両者の差Ｃｄ（ｌ）＝Ｖｄ（ｌ）
−Ｖｋ（ｌ）を算出する。そして、Ｃｄ（ｌ）の積算値
Ｃｄ＝ΣＣｄ（ｌ）を求める。積算値Ｃｄは、図１９の
斜線部分の面積となり、これをカーブ手前走行時の運転
者特性Ｃｄとする。つまり、それぞれの見通し距離Ｌに
おける車速の基準値よりもカーブ手前走行時の車速Ｖが
大きいほど、運転者特性Ｃｄが大きくなる。

【００５５】Ｄ−４ 図４のステップＳ３０３における
死角状況別不慮遭遇予測度読み込みの処理として、死角
状況別不慮遭遇予測度記憶手段４０にあらかじめ記憶さ
れた、図２２に示すようなカーブ手前走行時の運転者特
性Ｃとカーブ先での駐停車車両等との不慮遭遇予測度Ｋ
との関係を読み込む。図２２に示すように、カーブ手前
走行時の運転者特性Ｃが大きくなるほど、カーブ先での
不慮遭遇予測度Ｋは大きくなる。この関係はあらかじめ
実験走行などを行い設定しておく。

【００５６】Ｄ−５ 図４のステップＳ３０４における
運転者不慮遭遇予測手段５０での死角状況別不慮遭遇度
の予測の処理を行う。上述したＤ−３で判定した運転者
特性Ｃｄと、図２２に示す不慮遭遇予測度Ｋとから、カ
ーブ手前走行時の不慮遭遇度Ｋｃの予測を行う。このよ
うに、カーブ手前で運転者がどの程度将来状況を予測し
て慎重な運転を行っているか否かを推定し、これに基づ
いて対抗直進車との不慮遭遇度Ｋｃを予測することがで
きる。

【００５７】以上述べたように、第４の実施の形態にお
ける運転者将来状況予測装置は、カーブ手前走行時の前
方道路の見通し距離Ｌを検出した。そして、見通し距離
Ｌとカーブ手前走行時の車速との関係から、カーブによ
ってできた死角に存在する駐停車車両や対向車両との将
来の不慮状況を予測して運転者が慎重な運転を行ってい
るかどうかについての運転者特性を判定した。これによ
り、運転者が同様な運転行動を続けていったとき、将来
的に不慮状況に遭遇する可能性が高いか低いかといった
観点で運転者の運転適正を精度よく客観的に評価するこ
とができる。

【００５８】以上述べた第１〜第４の実施の形態では、
伝達手段において運転者自身に不慮遭遇度の予測結果を
提供することにより、不慮遭遇度の高い運転者に対し
て、具体的な運転状況および死角状況を特定して運転行
動の改善を促すことができる。また、不慮遭遇度の低い
運転者に対しても、適正運転の維持、向上を促すことが
できる。不慮遭遇度の予測結果を管理者に伝達する場合
は、運転者の指導・配置等の参考情報とすることができ
る。予測結果を第三者、例えば保険会社に伝達する場合
は、不慮遭遇度を保険料率設定の参考とすることができ
る。

【００５９】上述した第２の実施の形態においては、自
車両が右折待ちを行っているときに、対向車が通過した
後で右折する状況において、物理的死角状況と心理的死
角状況を考慮して運転者の将来の不慮遭遇度を予測し
た。しかし、その他の運転状況においても、心理的死角
状況を物理的死角状況に加味して運転者の不慮遭遇度を
予測することができる。例えば、自車線側には一時停止
規制がなく、交差車線側に一時停止規制のある交差点に
おいては、運転者は物理的な死角状況に関係なく、交差
車両は飛び出してこないと思いこんで交差点を通過して
しまう傾向にある。そこで、自車線側に一時停止規制の
ない交差点を通過する場合に、心理的死角状況を考慮し
て運転者特性を判定し、運転者の将来の不慮遭遇度を予
測することもできる。つまり、心理的死角状況はどのよ
うな運転状況においても発生するものであるので、物理
的死角状況と心理的死角状況とを組み合わせて運転者特
性を判定し、これに基づいて運転者の不慮遭遇度を予測
することにより、精度よく運転適正を判定することがで
きる。

【００６０】本発明による運転者将来状況予測装置は、
さまざまな死角状況における運転者の運転特性を判定
し、運転者特性に基づいて運転者が将来的に不慮状況に
遭遇する確度を予測し、これにを伝達することによって
運転者の運転意識を改善または向上させることができる
ような全ての運転者将来状況予測装置に適用することが
できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の一実施の形態による運転者将来状況
予測装置の基本構成を示す図

【図２】 本発明の一実施の形態による運転者将来状況
予測装置の基本動作を示すフローチャート

【図３】 本発明の一実施の形態による運転者将来状況
予測装置の基本動作を示すフローチャート

【図４】 本発明の一実施の形態による運転者将来状況
予測装置の基本動作を示すフローチャート

【図５】（ａ）、（ｂ） 右折時の死角状況を示す図

【図６】 第１の実施の形態における、右折時、直進車
両との不慮遭遇度予測の処理を示す図

【図７】 右折車と対向車との相対位置関係を示す図

【図８】 右折時の死角量θと死角領域右折時の車速Ｖ
との関係を示す図

【図９】 死角領域右折時の運転者特性Ｓと対向直進車
との不慮遭遇予測度Ｋとの関係を示す図

【図１０】 右折時に直進対向車によってできる死角状
況を示す図

【図１１】 第２の実施の形態における、右折時、横断
歩行者・自転車との不慮遭遇度予測の処理を示す図

【図１２】 右折待ちをしている右折車と対向車の位置
関係を示す図

【図１３】 対向車通過状況で右折時の運転者特性Ｔと
横断歩行者等との不慮遭遇予測度Ｋとの関係を示す図

【図１４】 交差点で発生する死角状況を示す図

【図１５】 第３の実施の形態における、交差点におけ
る交差車両との不慮遭遇度予測の処理を示す図

【図１６】（ａ）、（ｂ） 一時停止交差点進入時の車
速評点の積算値Ｐの算出方法を説明する図

【図１７】（ａ）、（ｂ） 一時停止交差点進入時の運
転者特性を示す図

【図１８】 一時停止交差点進入時の運転者特性Ｐと交
差車両との不慮遭遇予測度Ｋとの関係を示す図

【図１９】 カーブによって発生する死角状況を示す図

【図２０】 第４の実施の形態における、カーブ手前走
行時、前方道路での車両との不慮遭遇度予測の処理を示
す図

【図２１】 前方道路見通し距離Ｌとカーブ手前走行時
の車速Ｖとの関係を示す図

【図２２】 カーブ手前走行時の運転者特性Ｃとカーブ
先での不慮遭遇予測度Ｋとの関係を示す図

【符号の説明】

１０：運転情報検出手段 １１：車両状態検出手段 １２：死角状況検出手段 ２０：運転情報蓄積手段 ３０：死角状況別運転者特性判定手段 ４０：死角状況別不慮遭遇予測度記憶手段 ５０：運転者不慮遭遇予測手段 ６０：伝達手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 3D037 FA01 FA13 FA14 FA19 FB00 5H180 AA01 CC03 CC04 CC12 CC14 EE02 FF05 FF13 LL01 LL02 LL04 LL06 LL15

Claims (11)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】車両の走行状態を検出する車両状態検出手
   段および進路に影響する死角状況を検出する死角状況検
   出手段を有する運転情報検出手段と、 前記運転情報検出手段で検出された情報を蓄積する運転
   情報蓄積手段と、 前記運転情報蓄積手段で蓄積された情報から、所定の死
   角状況における運転者の特性を判定する死角状況別運転
   者特性判定手段と、 前記死角状況別運転者特性判定手段で判定された死角状
   況別の運転者特性と、あらかじめ設定した死角状況別の
   不慮遭遇予測度とに基づいて、運転者の将来の不慮遭遇
   度を予測する運転者不慮遭遇予測手段と、 前記運転者不慮遭遇予測手段で予測した結果を運転者ま
   たは管理者または第三者に伝達する伝達手段とを有する
   ことを特徴する運転者将来状況予測装置。
2. 【請求項２】請求項１に記載の運転者将来状況予測装置
   において、 前記死角状況検出手段は、車車間の相対的位置による物
   理的死角状況を検出することを特徴とする運転者将来状
   況予測装置。
3. 【請求項３】請求項１に記載の運転者将来状況予測装置
   において、 前記死角状況検出手段は、車車間の相対的位置とそれぞ
   れの車種による物理的死角状況を検出することを特徴と
   する運転者将来状況予測装置。
4. 【請求項４】請求項１から請求項３のいずれかに記載の
   運転者将来状況予測装置において、 前記死角状況検出手段は、道路線形による物理的死角状
   況を検出することを特徴とする運転者将来状況予測装
   置。
5. 【請求項５】請求項１から請求項４のいずれかに記載の
   運転者将来状況予測装置において、 前記死角状況検出手段は、車両状態による心理的死角状
   況を検出することを特徴とする運転者将来状況予測装
   置。
6. 【請求項６】請求項２から請求項５に記載の運転者将来
   状況予測装置において、 前記死角状況検出手段は、交差点進入時の交差道路側の
   死角状況を検出することを特徴とする運転者将来状況予
   測装置。
7. 【請求項７】請求項２から請求項５に記載の運転者将来
   状況予測装置において、 前記死角状況検出手段は、右折時の右折方向の死角状況
   を検出することを特徴とする運転者将来状況予測装置。
8. 【請求項８】請求項２から請求項５に記載の運転者の将
   来状況予測装置において、 前記死角状況検出手段は、カーブ路走行時の前方道路の
   死角状況を検出することを特徴とする運転者将来状況予
   測装置。
9. 【請求項９】請求項６に記載の運転者将来状況予測装置
   において、 前記運転情報検出手段は、前記車両状態検出手段で車両
   の交差点進入状態を検出し、前記死角状況検出手段で交
   差点進入時の道路環境または交差点付近の車両による交
   差道路側の物理的死角状況または心理的死角状況を検出
   し、 前記運転情報蓄積手段は、前記運転情報検出手段により
   検出された交差点進入時の死角状況と車両状態に関する
   データを蓄積し、 前記死角状況別運転者特性判定手段は、交差点進入時の
   死角状況における車両状態に関するデータの演算処理を
   行い、演算結果に基づいて交差点進入時の運転者特性を
   判定し、 前記運転者不慮遭遇予測手段は、前記死角状況別運転者
   特性判定手段で判定された交差点進入時の運転者特性
   と、予め設定された交差点進入時の死角状況における不
   慮遭遇予測度とに基づいて、運転者の交差点における交
   差車両との将来の不慮遭遇度を予測することを特徴とす
   る運転者将来状況予測装置。
10. 【請求項１０】請求項７に記載の運転者将来状況予測装
    置において、 前記運転情報検出手段は、前記車両状態検出手段で車両
    の右折状態を検出し、前記死角状況検出手段で対向車線
    の車両による物理的死角状況または心理的死角状況を検
    出し、 前記運転情報蓄積手段は、前記運転情報検出手段で検出
    された右折時の死角状況と車両状態に関するデータを蓄
    積し、 前記死角状況別運転者特性判定手段は、右折時の死角状
    況における車両状態に関するデータの演算処理を行い、
    演算結果に基づいて右折時の運転者特性を判定し、 前記運転者不慮遭遇予測手段は、前記死角状況別運転者
    特性判定手段で判定された右折時の運転者特性と、予め
    設定された右折時の死角状況における不慮遭遇予測度と
    に基づいて、右折時の対向直進車または右折先道路の横
    断歩行者との将来の不慮遭遇度を予測することを特徴と
    する運転者将来状況予測装置。
11. 【請求項１１】請求項８に記載の運転者将来状況予測装
    置において、 前記運転情報検出手段は、前記車両状態検出手段でカー
    ブ路手前の車両の走行状態を検出し、前記死角状況検出
    手段で道路線形による物理的死角状況または心理的死角
    状況を検出し、 前記運転情報蓄積手段は、前記運転情報検出手段で検出
    されたカーブ走行時の死角状況と車両状態に関するデー
    タを蓄積し、 前記死角状況別運転者特性判定手段は、カーブ走行時の
    死角状況における車両状態に関するデータの演算処理を
    行い、演算結果に基づいてカーブ走行時の運転者特性を
    判定し、 前記運転者不慮遭遇予測手段は、前記死角状況別運転者
    特性判定手段で判定されたカーブ走行時の運転者特性
    と、予め設定されたカーブ走行時の死角状況における不
    慮遭遇予測度とに基づいて、カーブ走行時の前方道路で
    の対向車両または駐停車車両との将来の不慮遭遇度を予
    測することを特徴とする運転者将来状況予測装置。