JP2003099899A

JP2003099899A - 運転行動危険度演算装置

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Publication number: JP2003099899A
Application number: JP2001292282A
Authority: JP
Inventors: Hiroyuki Konishi; 浩之古西; Yoshiyuki Umemura; 祥之梅村
Original assignee: Toyota Central R&D Labs Inc
Current assignee: Toyota Central R&D Labs Inc
Priority date: 2001-09-25
Filing date: 2001-09-25
Publication date: 2003-04-04
Anticipated expiration: 2021-09-25
Also published as: JP5179686B2

Abstract

(57)【要約】【課題】ドライバの障害物に対する認知状態を推定し
て、運転行動の危険度を精度よく演算する。【解決手段】運転行動危険度演算部３３は、操舵角セ
ンサで検出された操舵角に基づいて自車の進行方向を判
断する。そして、視線フィルタ３２で分類された視線行
動を用いて、現在から所定時間前までにおいて、どの程
度の時間、どの程度の頻度で自車の進行方向を見たかを
考慮して、運転行動危険度ＤＲ１を演算する。例えば、
進行方向を所定の閾値時間以上見たり、進行方向を所定
の閾値回数以上見たときは、運転行動危険度ＤＲ１は低
くなる。一方、進行方向を所定の閾値時間以上見ていな
かったり、進行方向を所定の閾値回数以上見ていなかっ
たときは、運転行動危険度ＤＲ１は高くなる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、運転行動危険度演
算装置に係り、特にドライバの視線や動作に基づいて事
故等の生じる危険度を演算する運転行動危険度演算装置
に関する。

【０００２】

【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】特開平
６−２１５３００号公報では、ドライバの意思と車両の
走行状況に応じて警報を行う運転状況警報装置（以下
「従来技術１」という。）が提案されている。従来技術
１は、障害物の位置等の道路環境を検出することに主眼
がおかれており、更に、ハンドル操作や車速によってド
ライバの運転意思を推定している。そして、従来技術１
は、検出された道路環境と推定されたドライバの意思と
から危険物が存在する可能性のある領域を予測し、予測
された領域に障害物かあるかを確認することで、必要に
応じて警報を行っている。

【０００３】しかし、従来技術１は、歩行者や車両その
他の障害物を同一に取り扱って検出し、ドライバに警報
を発するので、ドライバが危険でないと思ったときにも
警報を発することがある。すなわち、従来技術１が警報
を発する場合と、ドライバが主観的に危険であると判断
した場合とが異なると、ドライバが煩わしさを感じてし
まう問題がある。

【０００４】また、従来技術１は、自動車専用道路又は
幹線道路を対象としており、車両や歩行者の双方が利用
する一般道には適していない。したがって、一般道にお
ける車両や人の急な飛び出しについては対応することが
できない問題がある。

【０００５】特開平７−１６７６６８号公報では、ドラ
イバの煩わしさを極力低減しながら、ドライバが気付い
ていない状況に関しては確実に適切な情報を報知する走
行情報提供装置（以下「従来技術２」という。）が提案
されている。従来技術２は、ドライバが障害物を十分に
注視しているかを判定するが、実際の運転場面では注視
対象毎に確認時間を変化させることが一般であり、障害
物を一意に検出するため、事故を予防する効果は少な
い。

【０００６】特開２０００−２６２８９７号公報では、
ドライバに運転内容の評価結果を認知させて安全運転を
促す安全運転評価装置（以下「従来技術３」という。）
が提案されている。従来技術３は、ドライバの視線の向
きを検出して運転評価に利用しているが、脇見運転しか
検出することができない。したがって、従来技術３は、
ドライバが脇見運転をしていなければ「安全」であると
判断して、警報を発することはない。

【０００７】また、従来技術３も、車両や歩行者の双方
が利用する一般道には適していないので、一般道におけ
る車両や人の急な飛び出しについては対応することがで
きない問題がある。

【０００８】本発明は、上述した課題を解決するために
提案されたものであり、運転者の障害物に対する認識状
態を推定して、車両運転時の危険度を精度よく演算する
ことができる運転行動危険度演算装置を提供することを
目的とする。

【０００９】

【課題を解決するための手段】請求項１記載の発明は、
運転者の視行動を検出する視行動検出手段と、車両状態
を計測する車両状態計測手段と、前記視行動検出手段で
検出された視行動と、前記車両状態計測手段で計測され
た車両状態と、に基づいて運転行動危険度を演算する運
転行動危険度演算手段と、前記運転行動危険度演算手段
で演算された運転行動危険度を出力する運転行動危険度
出力手段と、を備えている。

【００１０】請求項１記載の発明では、視行動検出手段
は、例えば運転者を撮影した画像に基づいて、運転者の
視線の向きや眼球運動等の視行動を検出する。車両状態
計測手段は、運転者が運転している車両状態、例えば、
車速、操舵角、アクセル量、ブレーキ量等を検出する。
運転行動危険度演算手段は、視行動と車両状態とを用い
ることで、運転手が確認している場所や方向と運転手が
実際に運転行動している車両状態とを考慮した運転行動
危険度を演算することができる。

【００１１】請求項２記載の発明は、請求項１記載の発
明において、前記車両状態計測手段は、車両の進行方向
を計測し、前記運転行動危険度演算手段は、前記車両状
態計測手段で計測された車両の進行方向と前記視行動検
出手段で検出された視行動とに基づいて、運転者が車両
の進行方向を見ていた時間、見ていた頻度の少なくとも
１つを演算し、演算された時間、頻度の少なくとも１つ
に基づいて運転行動危険度を演算することを特徴とす
る。

【００１２】請求項２記載の発明では、運転行動危険度
演算手段は、運転者の注意状態を推定するために、車両
状態計測手段で計測された車両の進行方向と視行動検出
手段で検出された視行動とに基づいて、運転者が車両の
進行方向を見ていた時間、見ていた頻度の少なくとも１
つを演算する。そして、演算された時間、頻度の少なく
とも１つを用いることによって、運転者の注意状態を考
慮した運転行動危険度を求めることができる。

【００１３】請求項３記載の発明は、請求項１記載の発
明において、前記視行動検出手段で検出された視行動を
分類して運転手の注意状態を推定する視覚的注意状態検
出を更に備え、前記運転行動危険度演算手段は、前記視
覚的注意状態検出で推定された注意状態を用いて運転行
動危険度を演算することを特徴とする。

【００１４】請求項３記載の発明では、視覚的注意状態
検出は、視行動検出手段で検出された視行動を例えば、
注視、瞬き、サッケード眼球運動、追従眼球運動及び輻
輳運動に分類する。このように視行動を分類することに
よって、運転者の注意状態を推定することができる。例
えば、注視の場合では運転手は運転行動に注意を払って
いるが、瞬きや輻輳運動が多い場合では運転手は運転に
注意を払っていないことが分かる。そして、分類された
視行動に基づいて注意状態を推定し、運転手の注意状態
を考慮することによって、車両状態だけでは検出できな
いような危険度を求めることができる。

【００１５】請求項４記載の発明は、車両周囲の環境の
対象物を認識する環境認識手段と、前記環境認識手段で
認識された対象物の種類に応じた危険度を演算する環境
危険度演算手段と、運転者の視行動を検出する視行動検
出手段と、前記環境危険度演算手段で演算された対象物
の種類に応じた危険度と、前記視行動検出手段で検出さ
れた運転者の視行動と、に基づいて運転行動危険度を演
算する運転行動危険度演算手段と、前記運転行動危険度
演算手段で演算された運転行動危険度を出力する運転行
動危険度出力手段と、を備えている。

【００１６】請求項４記載の発明では、環境認識手段
は、例えば、撮像画像に所定の画像処理を行って対象物
を抽出したり、レーダによる対象物の認識処理が該当す
る。ここで、対象物とは、車両周囲の環境において事故
を起こす可能性のある障害物をいう。対象物の種類とし
ては、例えば、人、２輪車、自動車等が該当する。

【００１７】環境危険度演算手段は、対象物の種類毎の
事故の危険性を考慮して、対象物の種類に応じて危険度
を演算する。視行動検出手段は、例えば運転者を撮影し
た画像に基づいて、運転者の視線の向きや眼球運動を検
出する。

【００１８】運転行動危険度演算手段は、環境危険度演
算手段で演算された対象物の種類に応じた危険度と、視
行動検出手段で検出された運転者の視行動と、を用いる
ことによって、車両周囲の環境と運転者の確認状態を考
慮した運転行動危険度を演算する。

【００１９】運転行動危険度出力手段は、人に注意を喚
起させることができれば特に限定されず、危険度に応じ
て人の五感を刺激すればよく、特に、画像、音声を出力
するのが好ましい。これにより、運転者に注意を喚起し
て、交通事故を予防することができる。

【００２０】請求項５記載の発明は、請求項４記載の発
明において、前記運転行動危険度演算手段は、前記視行
動検出手段で検出された運転者の視行動に応じて前記環
境危険度演算手段で認識された各対象物の危険度に重み
付けを行い、重み付けされた各対象物の環境危険度を加
算することによって運転行動危険度を演算することを特
徴とする。

【００２１】請求項５記載の発明では、運転行動危険度
演算手段は、前記視行動検出手段で検出された運転者の
視行動に応じて前記環境危険度演算手段で認識された各
対象物の危険度に重み付けを行う。例えば、対象物に視
線があったときは当該対象物の危険度の重み付けを小さ
くし、対象物に視線がなかったときは当該対象物の危険
度の重み付けを大きくする。また、対象物の注視時間に
応じて重み付けを変えてもよく、例えば、注視時間が長
いときは重み付けを小さくし、注視時間が短いときは重
み付けを大きくしてもよい。

【００２２】そして、重み付けされた各対象物の環境危
険度を加算することによって、対象物に対する環境危険
度の高低だけでなく運転者の注意を考慮した運転行動危
険度を演算することができる。例えば、環境危険度の高
い対象物があったとしても、運転者がその対象物を注視
していれば重み付けが小さくなるので、運転行動危険度
は低くなる。逆に、環境危険度のあまり高くない対象物
があったとしても、運転者がその対象物を見ていなけれ
ば重み付けが大きくなるので、運転行動危険度は高くな
る。したがって、各対象物の環境危険度と運転者の注意
状態とが総合的に考慮された運転行動危険度を演算する
ことができる。

【００２３】請求項６記載の発明は、請求項５記載の発
明において、車速を検出する車速検出手段を更に備え、
前記運転行動危険度演算手段は、前記重み付けされた各
対象物の環境危険度を加算することによって中間危険度
を演算し、演算された中間危険度と前記車速検出手段で
検出された車速とに基づいて運転行動危険度を演算する
ことを特徴とする。

【００２４】請求項６記載の発明では、前記運転行動危
険度演算手段は、前記重み付けされた各対象物の環境危
険度を加算することによって、各対象物の環境危険度と
運転者の注意状態とが総合的に考慮された中間危険度を
演算する。そして、演算された中間危険度と車速検出手
段で検出された車速とに基づいて運転行動危険度を演算
する。車速を考慮したのは、車速が速い場合には障害物
に対する回避行動をとるのが困難であり、車速が遅い場
合には障害物に対する回避行動をとる余裕があるので、
車速によって事故の生じる危険性が変わるからである。
これにより、各対象物の環境危険度と運転者の注意状態
だけでなく、さらに車両の走行状態を考慮して、より総
合的な観点で運転行動危険度を演算することができる。

【００２５】請求項７記載の発明は、車両周囲の環境の
対象物を認識する環境認識手段と、運転者の視行動を検
出する視行動検出手段と、前記環境認識手段で認識され
た対象物と、前記視行動検出手段で検出された運転者の
視行動と、に基づいて運転者が記憶する対象物の個数を
推定し、推定された対象物の個数に基づいて運転行動危
険度を演算する運転行動危険度演算手段と、前記運転行
動危険度演算手段で演算された運転行動危険度を出力す
る運転行動危険度出力手段と、を備えている。

【００２６】請求項７記載の発明では、運転行動危険度
演算手段は、最初に、環境認識手段で認識された対象物
と、視行動検出手段で検出された運転者の視行動と、に
基づいて運転者が記憶する対象物の個数を推定する。運
転者は、通常、自車前方のさまざまな場所を確認しなが
ら運転を行う。しかし、自車前方の環境や運転状態によ
って運転者が見る場所と見ない場所が存在するので、運
転者は、環境認識手段で認識された対象物を見て記憶し
ているとは限らない。そこで、視行動検出手段で検出さ
れた運転者の視行動を用いることによって環境認識手段
で認識された対象物を見ているかを推定し、運転者が記
憶する対象物の個数を推定することができる。

【００２７】運転行動危険度演算手段は、次に、推定さ
れた対象物の個数に基づいて運転行動危険度を演算す
る。推定された対象物の個数が少ないときは、自車の前
方にあまり対象物が存在していない状態である。また、
推定された対象物の個数が多いときは、自車の前方に多
くの対象物が存在している状態である。このとき、運転
者はすべての対象物を把握しながら運転しなければなら
ず、大きな負担が生じている。したがって、推定された
対象物の個数に基づいて運転行動危険度を演算すること
によって、運転者の運転負担の状態が分かり、事故の可
能性を判別することができる。

【００２８】請求項８記載の発明は、請求項７記載の発
明において、前記運転行動危険度演算手段は、所定時間
前に記憶された対象物の個数を消去すると共に、前記環
境認識手段で新たに認識された対象物の個数を追加する
ことによって、前記運転者が記憶する対象物の個数を推
定することを特徴とする。

【００２９】請求項８記載の発明では、運転者が記憶す
る対象物の個数は、時間の変化に応じて減っていき、ま
た車両周囲の環境の変化に応じて増えたり減ったりす
る。そこで、運転行動危険度演算手段は、現在から所定
時間前に記憶された対象物の個数を消去すると共に、新
たに認識された対象物の個数を追加することで、人の記
憶状態と環境の変化を考慮した運転行動危険度を演算す
ることができる。

【００３０】

【発明の実施の形態】以下、本発明の好ましい実施の形
態について図面を参照しながら詳細に説明する。

【００３１】［第１の実施の形態］図１は、本発明の第
１の実施の形態に係る運転行動危険度演算装置１の構成
を示すブロック図である。

【００３２】運転行動危険度演算装置１は、ＧＰＳ（Ｇ
ｌｏｂａｌＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇＳｙｓｔｅｍ）
信号を受信するＧＰＳ信号受信回路１１と、ＤＶＤディ
スクに記録されている地図情報を読み出すＤＶＤドライ
ブ１２と、道路上や道路周囲の障害物を撮影するための
車外用ＣＣＤカメラ１３と、前方障害物を赤外線レーダ
により認識するためのレーダ装置１４と、を備えてい
る。

【００３３】ＧＰＳ信号受信回路１１は、ＧＰＳアンテ
ナ１１ａを介して、時刻及びＧＰＳ衛星の位置情報を有
するＧＰＳ信号を受信し、データバス５を介してマイク
ロコンピュータ３０に供給する。ＤＶＤドライブ１２
は、車両が現在走行している位置情報に基づいて、ＤＶ
Ｄディスクから地図情報を読み出し、データバス５を介
して、マイクロコンピュータ３０に供給する。

【００３４】車外用ＣＣＤカメラ１３は、車両前方の対
象物を撮像できるように設置されている。そして、車外
用ＣＣＤカメラ１３は、撮像した車外撮像画像を、デー
タバス５を介してマイクロコンピュータ３０に供給す
る。レーダ装置１４は、前方障害物を認識するために、
当該障害物に対してパルス状の赤外線レーダを鋭く絞っ
て２次元方向に送信すると共に、障害物によって反射さ
れた赤外線レーダを受光する。なお、レーダ装置１４
は、赤外線レーダを送受信するもの限らず、電波レーダ
を送受信するものであってもよい。

【００３５】さらに、運転行動危険度演算装置１は、図
示されていないマスタシリンダ内のブレーキ油圧を検出
するマスタシリンダ油圧センサ１５と、操舵角を検出す
る操舵角センサ１６と、車両の回転角速度を検出する車
輪速センサ１７と、ドライバの顔を撮像するドライバ用
ＣＣＤカメラ１８と、環境の危険度を表示するＬＣＤ
（ＬｉｑｕｉｄＣｒｙｓｔａｌＤｉｓｐｌａｙ）１
９と、音声により環境の危険度を出力するスピーカ２０
と、危険度の演算やその他の制御を行うマイクロコンピ
ュータ３０と、を備えている。

【００３６】マスタシリンダ油圧センサ１５は、ドライ
バのブレーキペダルの踏力に応じたマスタシリンダ内の
ブレーキ油圧を検出し、データバス５を介してマイクロ
コンピュータ３０に供給する。また、操舵角センサ１６
は、図示されていないステアリングシャフトの回転角に
応じた操舵角信号を発生し、データバス５を介してマイ
クロコンピュータ３０に供給する。

【００３７】車輪速センサ１７は、車両の各輪に設けら
れているが、図１では代表して１つのみ示している。各
車輪速センサ１７は、外周部が歯形状に形成された磁性
体からなるロータの回転に応じて車輪速信号を発生し、
データバス５を介してマイクロコンピュータ３０に供給
する。

【００３８】ドライバ用ＣＣＤカメラ１８は、ドライバ
が正面を向いているときに、右前方又は左前方からドラ
イバの顔を撮像できるように車内に設定されている。な
お、ドライバ用ＣＣＤカメラ１８は、１つだけでもよい
が、ドライバの顔を容易に認識できるように、右前方及
び左前方からドライバの顔を撮像できるように２つ設け
てもよい。また、ドライバ用ＣＣＤカメラ１８及び車外
用ＣＣＤカメラ１３は、同期して撮像できるようになっ
ており、１秒間で３０フレームの撮像画像を生成する。

【００３９】マイクロコンピュータ３０は、図示されて
いないＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ
Ｕｎｉｔ）と、データのワークエリアとして機能した
り必要な演算結果を一時的に記憶するＲＡＭ（Ｒａｎｄ
ｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）と、所定の処理を
実行するプログラムや複数のテーブルが記憶されている
ＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）と、によ
って構成されている。

【００４０】（マイクロコンピュータ３０の機能構成）
マイクロコンピュータ３０は、機能的には図２に示すよ
うに構成されており、ドライバ用撮像画像に基づいてド
ライバの視行動を検出する視行動検出部３１と、ドライ
バの視行動の分類等を行う視線フィルタ３２と、運転行
動危険度ＤＲ１を演算する運転行動危険度演算部３３
と、を備えている。

【００４１】視行動検出部３１は、ドライバ用ＣＣＤカ
メラ１８で撮像されたドライバ用撮像画像に基づいて、
ドライバの視行動として例えば、視線の向きや眼球運動
を検出する。視行動の検出処理は、特に限定されるもの
ではないが、例えば、文献「第５回ロボティクスシンポ
ジア予稿集，ｐ２２０−ｐ２２５、２０００」における
「顔・視線計測システムの開発と動作認識への応用（松
本吉央，ＡｌｅｘａｎｄｅｒＺｅｎｌｉｎｓｋｙ，小
笠原司）」に記載されている技術を用いることができ
る。

【００４２】視線フィルタ３２は、視行動検出部３１で
検出されたドライバの視行動を注視、瞬き、サッケード
眼球運動、追従眼球運動、輻輳運動の５つに分類する。
また、視線フィルタ３２は、視行動として注視を検出し
たときは、注視時間も検出する。そして、視線フィルタ
３２は、ドライバの視行動から求められた結果を運転行
動危険度演算部３３に供給する。

【００４３】運転行動危険度演算部３３は、操舵角セン
サ１６で検出された操舵角に基づいて自車の進行方向を
判断する。そして、視線フィルタ３２で分類された視線
行動を用いて、現在から所定時間前までにおいて、どの
程度の時間、どの程度の頻度で自車の進行方向を見たか
を考慮して、運転行動危険度ＤＲ１を演算する。例え
ば、進行方向を所定の基準時間以上見たり、進行方向を
所定の基準回数以上見たときは、運転行動危険度ＤＲ１
は低くなる。一方、進行方向を所定の基準時間以上見て
いなかったり、進行方向を所定の基準回数以上見ていな
かったときは、運転行動危険度ＤＲ１は高くなる。

【００４４】さらに、運転行動危険度演算部３３は、車
速が所定の基準速度以上になっていたり、ブレーキ油圧
が所定の基準圧力以上になった場合には、運転行動危険
度ＤＲ１を高くすることができる。逆に、運転行動危険
度演算部３３は、車速が所定の基準速度未満であった
り、ブレーキ油圧が所定の基準圧力未満であった場合に
は、運転行動危険度ＤＲ１を低くすることができる。

【００４５】また、運転行動危険度演算部３３は、視線
フィルタ３２で分類された視線行動を用いて運転手の注
意状態を推定し、推定された注意状態を考慮して運転行
動危険度ＤＲ１を演算することもできる。ここでは、運
転行動危険度演算部３３は、視行動の分類に応じたパラ
メータ特定するための視行動テーブルを記憶している。
視行動テーブルは、図３に示すように、注視、瞬き、サ
ッケード眼球運動、追従眼球運動及び輻輳運動に対し
て、パラメータＰ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、Ｐ５を与えて
いる。

【００４６】そして、運転行動危険度演算部３３は、次
の式（１）を演算して危険度ＤＲを求める。

【００４７】

【数１】

【００４８】ここで、ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅは、それぞれ
のパラメータに対応する重み付け係数である。各重み付
け係数は、視行動の分類と時間に応じて例えば次のよう
に異なっている。例えば、重み付け係数ａは、注視時間
が長いときは小さく、注視時間が短いときは大きくな
る。また、重み付け係数ｂは、瞬きしている時間が長い
ときは大きくなり、瞬きしている時間が短いときは小さ
くなる。重み付け係数ｃは、サッケード眼球運動をして
いる時間が長いときは大きくなり、サッケード眼球運動
をしている時間が短いときは小さくなる。重み付け係数
ｄは、追従眼球運動をしている時間が長いときは小さく
なり、追従眼球運動をしている時間が短いときは大きく
なる。重み付け係数ｅは、輻輳運動をしている時間が長
いときは大きくなり、追従眼球運動をしている時間が短
いときは小さくなる。

【００４９】そして、運転行動危険度演算部３３は、式
（１）に従って運転手の注意状態を考慮した危険度ＤＲ
を求め、さらに車両状態を考慮して運転行動危険度ＤＲ
１を演算する。例えば、車速が速くなるに従って危険度
ＤＲを高くしたり、操舵角が大きくなるに従って危険度
ＤＲを高くしたり、ブレーキ油圧が高くなるに従って危
険度ＤＲを低くすることによって、運転行動危険度ＤＲ
１を求める。

【００５０】以上のように、第１の実施の形態に係る運
転行動危険度演算装置１は、ドライバの視行動を分類し
て注意状態を推定し、ドライバの注意状態と車速等の車
両状態とに基づいて運転行動危険度ＤＲ１を演算するこ
とによって、ドライバの注意状態とドライバの実際の運
転行動とを総合的に考慮した危険度の判定を行うことが
できる。

【００５１】［第２の実施の形態］つぎに、本発明の第
２の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の
形態と同一の部位については同一の符号を付し、重複す
る説明については省略する。本実施の形態では、マイク
ロコンピュータ３０は、第１の実施の形態と異なる演算
手法を用いて運転行動危険度ＤＲ２を演算する。

【００５２】本実施の形態に係るマイクロコンピュータ
３０は、機能的には図４に示すように構成されている。
すなわち、マイクロコンピュータ３０は、ドライバ用撮
像画像に基づいてドライバの視行動を検出する視行動検
出部３１と、ドライバの視行動に基づいて瞬きの時間等
を検出する視線フィルタ３２と、車外撮像画像から対象
物を検出する対象物検出部３４と、を備えている。

【００５３】さらに、マイクロコンピュータ３０は、Ｇ
ＰＳ信号に基づいて車両の現在位置を検出する位置検出
部３５と、対象物毎の環境危険度ＫＲを演算する環境危
険度演算部３６と、環境危険度ＫＲを演算するためのパ
ラメータテーブルや、演算された環境危険度ＫＲを記憶
する環境危険度記憶部３７と、運転行動危険度ＤＲ２を
演算する運転行動危険度演算部３８と、を備えている。

【００５４】（パラメータテーブル）ここで、環境危険
度記憶部３７には、対象物パラメータテーブル、向きパ
ラメータテーブル、速度パラメータテーブル、大きさパ
ラメータテーブル、位置パラメータテーブルが記憶され
ている。

【００５５】対象物パラメータテーブルは、図５に示す
ように、対象物の種類（カテゴリ）と、対象物の各種類
の細分類と、細分類毎の危険度パラメータとで構成され
ている。なお、危険度パラメータとは、事故誘因の可能
性に関連した値をいい、例えば、事故の統計、保険料算
定データ、運転規範データ等を考慮して求められた値で
ある。

【００５６】対象物の種類としては、例えば、歩行者、
２輪車、自動車がある。歩行者の細分類としては、高齢
者、子供、中学生−成人がある。２輪車の細分類として
は、自転車、バイクがある。自動車の細分類としては、
普通車、大型車がある。高齢者、子供、中学生−成人、
自転車、バイク、普通車、大型車には、それぞれ危険度
パラメータｔ１、ｔ２、・・・、ｔ７が付されている。

【００５７】一般に、歩行者、２輪車、自動車の順に危
険度が低くなっていき、詳しくは、高齢者、子供、中学
生−成人、自転車、バイク、普通車、大型車の順に危険
度が低くなると考えられる。すなわち、高齢者の歩行者
が最も危険度が高く、大型車が最も危険度が低くなって
いる。そこで、危険度パラメータは、ｔ１＞ｔ２＞・・
・＞ｔ７になっている。

【００５８】向きパラメータテーブルは、図６に示すよ
うに、対象物の向きと、向き毎の危険度パラメータとで
構成されている。対象物の向きとしては、車両の進行方
向に対して直交、車両の進行方向と同方向、車両の進行
方向と対向がある。直交、同方向、対向には、それぞれ
危険度パラメータｍ１、ｍ２、ｍ３が付されている。ま
た、直交、同方向、対向の順に危険度が低くなってい
る。そこで、危険度パラメータは、ｍ１＞ｍ２＞ｍ３に
なっている。

【００５９】速度パラメータテーブルは、図７に示すよ
うに、対象物の速度と、速度毎の危険度パラメータとで
構成されている。対象物の速度としては、高速、歩行速
度（例えば、時速４ｋｍ前後）、停止がある。高速、歩
行速度、停止には、それぞれ危険度パラメータｓ１、ｓ
２、ｓ３が付されている。また、高速、歩行速度、停止
の順に危険度が低くなっている。そこで、危険度パラメ
ータは、ｓ１＞ｓ２＞ｓ３になっている。

【００６０】大きさパラメータテーブルは、図８に示す
ように、対象物の大きさと、大きさ毎の危険度パラメー
タとで構成されている。対象物の大きさは特に限定され
るものではなく、対象物の大きさ毎に危険度パラメータ
ｄ１、ｄ２、ｄ３・・・が付されている。なお、危険度
が高い「大きさ」には大きな値の危険度パラメータが付
され、危険度が低い「大きさ」には小さな値の危険度パ
ラメータが付されている。

【００６１】また、位置パラメータテーブルは、図９に
示すように、対象物の位置と、位置毎の危険度パラメー
タとで構成されている。対象物の位置は特に限定される
ものではなく、対象物の位置毎に危険度パラメータｐ
１、ｐ２、ｐ３・・・が付されている。なお、危険度が
高い「位置」には大きな値の危険度パラメータが付さ
れ、危険度が低い「位置」には小さな値の危険度パラメ
ータが付されている。

【００６２】（環境危険度ＫＲの演算）そして、マイク
ロコンピュータ３０は、車両周囲の環境の対象物の種類
毎に環境危険度ＫＲを以下のようにして演算する。

【００６３】対象物検出部３４は、車外用ＣＣＤカメラ
１３で得られた車外撮像画像にパターンマッチング等の
所定の画像処理を施して、車外撮像画像から対象物を抽
出して検出する。また、対象物検出部３４は、レーダ装
置１４から出射され受光されるまでの赤外線レーザの往
復時間等に基づいて対象物までの相対的な距離や速度を
認識する。そして、対象物検出部３４は、これらの認識
結果に基づいて、対象物の種類毎に、車両の進行方向に
対する向き、速度、大きさ、位置（自車に対する相対的
な位置）を検出し、検出結果を環境危険度演算部３６に
供給する。

【００６４】なお、ＩＤ信号を発信する発信器を歩行者
に保持させたり、このような発信器を２輪車や自動車に
取り付けてもよい。この場合、対象物検出部３４は、各
発信器から発信されたＩＤ信号に基づいて、歩行者、２
輪車、自動車を検出することができる。

【００６５】位置検出部３５は、ＧＰＳ信号受信回路１
１で受信されたＧＰＳ信号に基づいて自車の現在位置を
検出し、自車の現在位置を環境危険度演算部３６に供給
する。

【００６６】環境危険度演算部３６は、対象物の種類毎
に危険度を演算する。具体的には、環境危険度演算部３
６は、環境危険度記憶部３７に記憶された図５から図９
に示した各テーブルを参照し、さらに対象物検出部３４
や位置検出部３５で検出された情報を用いて、対象物、
向き、速度、大きさ、位置にそれぞれ対応する危険度パ
ラメータを選択する。そして、選択した危険度パラメー
タを用いて、対象物の種類に応じた環境危険度ＫＲを示
す関数Ｆを演算する。なお、危険度パラメータが例えば
ａ₁，ａ₂，ａ₃，・・・とあるときは、環境危険度ＫＲ
を示す関数はＦ（ａ₁，ａ₂，ａ₃，・・・）として表す
ことができる。本実施の形態では、環境危険度ＫＲを示
す関数として例えば式（２）のように表すことができ
る。

【００６７】

【数２】

【００６８】式（２）において、ｔは対象物の種類の危
険度パラメータ、ｍは向きの危険度パラメータ、ｓは速
度の危険度パラメータ、ｄは大きさの危険度パラメー
タ、ｐは位置の危険度パラメータである。Ａ、Ｂ、Ｃ、
Ｄ、Ｅは、それぞれ所定の重み付け係数である。

【００６９】環境危険度演算部３６は、式（２）に従っ
て対象物毎に環境危険度ＫＲを演算し、対象物毎の環境
危険度ＫＲを運転行動危険度演算部３８に供給する。環
境危険度演算部３６は、上述したような環境危険度ＫＲ
の演算処理を行う毎に、環境危険度ＫＲの履歴データを
環境危険度記憶部３７に記憶する。

【００７０】図１０は、対象物の種類毎に演算された環
境危険度ＫＲの履歴データを示す図である。履歴データ
は、環境危険度ＫＲが演算された日時、環境危険度Ｋ
Ｒ、演算時に用いた危険度パラメータ（対象物、向き、
速度、大きさ、位置）で構成されている。

【００７１】これにより、環境危険度演算部３６は、検
出された車両周囲の環境における対象物と、レーダ装置
１４を用いて検出された対象物の向きや速度等の属性
と、危険度パラメータと、に基づいて歩行者や自動車等
の移動可能な対象物の種類毎に環境危険度ＫＲを演算す
ることができる。このとき、対象物の種類の危険度パラ
メータだけでなく、対象物の向き、速度、大きさ、位置
それぞれの危険度パラメータを用いているので、対象物
の総合的な環境危険度ＫＲを求めることができる。

【００７２】（運転行動危険度ＤＲの演算）視行動検出
部３１は、ドライバ用ＣＣＤカメラ１８で撮像されたド
ライバ用撮像画像に基づいて、ドライバの視行動として
例えば、視線の向きや眼球運動を検出する。

【００７３】視線フィルタ３２は、視行動検出部３１で
検出されたドライバの視行動を注視、瞬き、サッケード
眼球運動、追従眼球運動、輻輳運動の５つに分類する。
また、視線フィルタ３２は、視行動として注視を検出し
たときは、注視時間も検出する。そして、視線フィルタ
３２は、ドライバの視行動から求められた結果を運転行
動危険度演算部３８に供給する。

【００７４】運転行動危険度演算部３８は、環境危険度
演算部３６で演算された対象物毎の環境危険度ＫＲ_nに
対して、視線フィルタ３２の検出結果に基づいて重み付
け係数Ｅ_nを求め、更に自車の車速ｖを用いて運転行動
危険度ＤＲ２を演算する。以下、運転行動危険度ＤＲ２
の演算について説明する。

【００７５】図１１は、運転行動危険度演算部３８の演
算内容を模式的に示した図である。運転行動危険度演算
部３８は、最初に、環境危険度演算部３６で演算された
環境危険度ＫＲ_nに対応する重み付け係数Ｅ_nを生成し、
各環境危険度ＫＲ_nに重み付けを行う。

【００７６】重み付け係数Ｅ_nは、視線フィルタ３２の
出力によって決定されるパラメータであり、具体的に
は、対象物にドライバの視線があるときは値が小さくな
り、対象物にドライバの視線がないときは値が大きくな
る。また、重み付け係数Ｅ_nは、対象物を注視している
時間が長いときは値が小さくなり、対象物を注視してい
る時間が短いときは値が大きくなる。

【００７７】対象物にドライバの視線がある場合におい
ては、さらに、注視、瞬き、サッケード眼球運動、追従
眼球運動、輻輳運動の分類に応じて重み付け係数Ｅ_nの
値を変えてもよい。例えば、注視や追従眼球運動の場合
には重み付け係数Ｅ_nの値を小さくし、瞬き、サッケー
ド眼球運動及び輻輳運動の場合には重み付け係数Ｅ_nの
値を大きくすることもできる。

【００７８】運転行動危険度演算部３８は、環境危険度
演算部３６で演算された各対象物の環境危険度ＫＲ_nと
当該環境危険度ＫＲ_nに対応する重み付け係数Ｅ_nとの積
の総和を演算して、式（３）に示す中間危険度ＭＲを求
める。

【００７９】

【数３】

【００８０】次に、運転行動危険度演算部３８は、各車
輪速センサ１７で検出された車輪速信号に基づいて自車
の車速ｖを演算し、この自車の車速ｖを中間危険度ＭＲ
に乗ずる。そして、ｖ・ＭＲに対して心理量変換を行う
ことで、運転行動危険度ＤＲ２を求める。ここで、心理
量変換を示す関数をｇとすると、運転行動危険度ＤＲ２
は次の式（４）で表される。

【００８１】

【数４】

【００８２】なお、運転行動危険度演算部３８は、関数
ｇを用いることなく運転行動危険度ＤＲ２を求めること
もできる。例えば、予めｖ・ＭＲを心理変換したときの
運転行動危険度ＤＲ２の関係を示すマップをメモリに記
憶しておき、このマップを参照して運転行動危険度ＤＲ
２を求めてもよい。

【００８３】（最終画像生成処理）運転行動危険度演算
部３８は、運転行動危険度ＤＲ２の演算処理を行うだけ
でなく、さらに、車外撮像画像、車速、操舵角等に基づ
いて最終画像の生成処理を行う。ここでは、図１２に示
す車外撮像画像を基礎として最終画像を生成することに
ついて説明する。

【００８４】最初に、運転行動危険度演算部３８は、視
線フィルタ３２の検出結果に基づいて、車外撮像画像に
対して、視線を向けていない場所にマスクをかける処理
を行う。図１３は、車外撮像画像にかけられたマスクの
状態を説明する図である。

【００８５】図１３（Ａ）は、ドライバが前方を注視し
ているときのマスクを示す図である。ドライバは、前方
を注視しているときは、注視している場所の両端はあま
り見ていない。そこで、運転行動危険度演算部３８は、
撮像画像の両端が見えないようにマスク処理を行う。

【００８６】同図（Ｂ）は、ドライバが右寄り前方を注
視しているときのマスクを示す図である。ドライバは、
右寄り前方を注視しているときは、注視している場所以
外（正面及び左側）はあまり見ていない。そこで、運転
行動危険度演算部３８は、撮像画像の正面及び左側が見
えないようにマスク処理を行う。なお、運転行動危険度
演算部３８は、ドライバが左寄り前方を注視していると
きは、これとを逆の処理、すなわち撮像画像の正面及び
右側が見えないようにマスク処理を行えばよい。

【００８７】同図（Ｃ）は、ドライバがまばたきをして
いるときのマスクを示す図である。ドライバは、まばた
きをしているときは、前方全部をあまり見ていない。そ
こで、運転行動危険度演算部３８は、撮像画像の全体が
見えないようにマスク処理を行う。なお、運転行動危険
度演算部３８は、まばたきの頻度に応じてマスク処理の
濃度の調整を行ってもよい。例えば、単位時間当たりの
まばたきの回数が所定値より少ないときはマスクの濃度
を薄くしたり、単位時間当たりのまばたきの回数が所定
値以上のときはマスクの濃度を濃くしてもよい。

【００８８】つぎに、運転行動危険度演算部３８は、車
速に基づいて１秒後及び２秒後の自車の到達距離を演算
する。さらに、運転行動危険度演算部３８は、操舵角セ
ンサ１６で検出された操舵角に基づいて１秒後の自車の
進行方向を演算する。図１４は、１秒後の到達距離（実
線）、２秒後の到達距離（点線）及び１秒後の自車の進
行方向（矢印）を示す図である。

【００８９】そして、運転行動危険度演算部３８は、車
外撮像画像に対してドライバの視線に応じてマスク処理
を行い、さらに、１秒後の到達距離、２秒後の到達距離
及び１秒後の自車の進行方向を重ねて、最終画像を生成
する。つまり、図１２の車外撮像画像、図１３（Ａ）か
ら（Ｃ）のいずれか１つの画像、図１４の画像を重ね合
わせて最終画像を生成する。

【００９０】図１５は、車外撮像画像に上述した画像処
理を施すことによって生成された最終画像を示す図であ
る。図１５（Ａ）はドライバが前方を注視していると
き、同図（Ｂ）はドライバが右寄り前方を注視している
とき、同図（Ｃ）はドライバがまばたきをしているとき
に生成された最終画像を示す図である。

【００９１】また、図１６は、マイクロコンピュータ３
０によって演算された運転行動危険度（０〜＋１）の結
果を示す図である。横軸はフレーム番号を示し、このフ
レーム番号は車外用ＣＣＤカメラ１３及びドライバ用Ｃ
ＣＤカメラ１８が撮像する１フレーム毎の撮像画像を示
している。また、３０フレームは１秒に相当する。した
がって、フレーム番号の３０，６０，９０・・・は、１
秒，２秒，３秒・・・に対応している。

【００９２】図１６において、Ａ点では、４秒１０フレ
ーム、ＤＲ２＝０．５４である。Ｂ点では、１９秒２６
フレーム、ＤＲ２＝０．０５である。Ｃ点では、２２秒
２２フレーム、ＤＲ２＝１．００である。Ｄ点では、２
４秒１１フレーム、ＤＲ２＝０．６０である。

【００９３】図１７は、Ａ点における車外撮像画像
（Ａ）と、Ａ点におけるドライバ用撮像画像（Ｂ）を示
す図である。このとき、車速は４．７［ｋｍ／ｈ］、ド
ライバは左寄り前方を注視している。ドライバは左側に
ある自動車周辺を注視しているが、右側に歩行者がいる
ので、運転行動危険度ＤＲ２は少し高い値（０．５４）
になった。

【００９４】図１８は、Ｂ点における車外撮像画像
（Ａ）と、Ｂ点におけるドライバ用撮像画像（Ｂ）を示
す図である。このとき、車速は０．０［ｋｍ／ｈ］、ド
ライバは左目視している。ドライバは左を目視している
ために前方の歩行者を確認していないが、自車は完全に
停止しているので、運転行動危険度ＤＲ２は低い値
（０．０５）になった。

【００９５】図１９は、Ｃ点における車外撮像画像
（Ａ）と、Ｃ点におけるドライバ用撮像画像（Ｂ）を示
す図である。このとき、車速は１．０［ｋｍ／ｈ］、ド
ライバは左目視している。ドライバは左を目視して前方
の歩行者を確認してなく、かつ、自車は動いているの
で、運転行動危険度ＤＲ２は最高値（１．００）になっ
た。

【００９６】図２０は、Ｄ点における車外撮像画像
（Ａ）と、Ｄ点におけるドライバ用撮像画像（Ｂ）を示
す図である。このとき、車速は４．１［ｋｍ／ｈ］、ド
ライバは右寄り前方を注視している。ドライバは右寄り
前方を注視して右側から自動車等が来ないかを確認して
いるが、前方の２人の歩行者を確認していないので、運
転行動危険度ＤＲ２（０．６０）は少し高くなった。

【００９７】（最終処理）マイクロコンピュータ３０
は、上述したように運転行動危険度ＤＲ２を演算し、更
に最終画像を生成すると、ＬＣＤ１９に最終画像及び運
転行動危険度ＤＲ２を表示させる。これにより、ドライ
バは、ＬＣＤ１９に表示される最終画像を確認すること
によって、自分が今どの場所を注意しているかを認識す
ることができる。また、ドライバは、運転行動危険度Ｄ
Ｒ２を確認することによって、現在の客観的な危険度を
認識することができ、危険度が高かった場合には事故が
起きないように注意して運転を行うことができる。

【００９８】なお、マイクロコンピュータ３０は、運転
行動危険度ＤＲ２の値が所定の閾値より大きい場合には
事故の起こる可能性があると判定し、ドライバに注意を
喚起すべく、スピーカ２０から警告音を発するようにし
てもよい。

【００９９】以上のように、第２の実施の形態に係る運
転行動危険度演算装置１は、車両周囲の環境における対
象物の危険度ＫＲを演算するだけでなく、その対象物を
どの程度ドライバが注意しているかを考慮して運転行動
危険度ＤＲ２を演算することによって、車両周囲環境及
びドライバの動作を総合的に判断して、より客観的な危
険度を演算することができる。そして、運転行動危険度
ＤＲ２を表示することで、ドライバに注意を促すことが
できる。

【０１００】また、運転行動危険度演算装置１は、視線
に応じて生成された最終画像を表示することによって、
ドライバが注意している場所を視覚により認識させるこ
とができる。この結果、運転行動危険度演算装置１は、
車両の周囲環境に起因する事故やドライバの不注意等に
起因する事故の両方を未然に防止することができる。

【０１０１】［第３の実施の形態］つぎに、本発明の第
３の実施の形態について説明する。なお、上述した実施
の形態と同一の部位については同一の符号を付し、重複
する説明については省略する。本実施の形態では、マイ
クロコンピュータ３０は、第１及び第２の実施の形態と
異なる手法を用いて運転行動危険度ＤＲ３を演算する。

【０１０２】マイクロコンピュータ３０は、機能的には
図２１に示すように構成されており、ドライバ用撮像画
像に基づいてドライバの視行動を検出する視行動検出部
３１と、ドライバの瞬きの時間等を検出する視線フィル
タ３２と、車外撮像画像から対象物を検出する対象物検
出部３４と、ドライバの視線移動等に基づいて運転行動
危険度ＤＲ３を演算する運転行動危険度演算部３９とを
備えている。

【０１０３】図２２は、上空から自車を見たときのドラ
イバの横方向の視線の向きを分類した図である。自車の
進行方向を含む領域を領域Ａとし、時計回り方向に領域
Ｂ、領域Ｃ、・・・、領域Ｈとした。なお、横方向の視
線の向きは、このように８つの領域に分類する代わり
に、角度を用いて数値化してもよい。

【０１０４】図２３は、車外用ＣＣＤカメラ１３により
撮像された車外撮像画像の模式的な図である。車外撮像
画像は、横方向において、中央部分を領域Ａ、領域Ａの
左側領域を領域Ｈ、領域Ａの右側領域を領域Ｂに分類し
ている。領域Ａ、領域Ｂ、領域Ｈは、図２２に示したも
のとそれぞれ対応しており、自車の進行方向を基準方向
としたときの向きに対応している。

【０１０５】また、車外撮像画像は、縦方向において上
から順に領域イ、領域ロ、領域ハ、領域ニに分類されて
いる。領域イから領域ニは、それぞれ視線の高低の向き
を示している。なお、視線の高低の向きは、角度を用い
て数値化してもよい。

【０１０６】図２４は、車外撮像画像とドライバの視線
の向きを示す図である。Ｘ₁，Ｘ₂，・・・，Ｘ₅は、そ
れぞれ対象物検出部３４によって検出された歩行者や車
両等の障害物である。ここでは、自車が図２４に示すよ
うな障害物が存在する道路を走行し、ドライバが同図の
矢印に従って視線を移動した場合を例に挙げて説明す
る。

【０１０７】運転行動危険度演算部３９は、対象物検出
部３４からの出力に基づいて道路上の各障害物Ｘ₁〜Ｘ₅
を認識すると共に、視線フィルタ３２からの出力に基づ
いて図２４に示す矢印に沿って移動するドライバの視行
動を検出する。なお、ドライバの視行動としては、注視
と眼球追従運動を使用するのが好ましい。また、ドライ
バが所定時間以上注視している場合のみを用いると、さ
らに高精度に運転行動危険度ＤＲ３を求めることができ
る。

【０１０８】運転行動危険度演算部３９は、最初の視線
が領域Ａにある場合では、ドライバは領域Ａに存在する
２個の障害物Ｘ₂及びＸ₃を見ていると判定する。これ以
前では、ドライバは障害物を見ていなかったので、運転
行動危険度演算部３９は、ドライバが記憶している障害
物の個数（以下「記憶個数」という。）を０とする。

【０１０９】つぎに、運転行動危険度演算部３９は、視
線が領域Ｈに移動したことを検出すると、ドライバは領
域Ｈに存在する１個の障害物Ｘ₁を見ていると判定す
る。ドライバはこの直前に２個の障害物Ｘ₂及びＸ₃を見
ていたので、運転行動危険度演算部３９は、記憶個数を
２に設定する。

【０１１０】運転行動危険度演算部３９は、視線が再び
領域Ａに移動したことを検出すると、ドライバは領域Ａ
に存在する障害物Ｘ₂及びＸ₃を見ていると判定する。ド
ライバはこの直前に１個の障害物Ｘ₁を見ていたので、
運転行動危険度演算部３９は、記憶個数を１に設定す
る。

【０１１１】そして、運転行動危険度演算部３９は、視
線が領域Ｂに移動したことを検出すると、ドライバは領
域Ｂに存在する障害物Ｘ₄及びＸ₅を見ていると判定す
る。ドライバは領域Ｂに視線を移動させる前までに領域
Ｈにおける障害物Ｘ₁と領域Ａにおける障害物Ｘ₂及びＸ
₃を見ていたので、運転行動危険度演算部３９は、記憶
個数を３に設定する。

【０１１２】図２５は、ドライバの視線移動順序、ドラ
イバが現在見ている障害物の個数及びそのときの記憶個
数の関係を示す図である。記憶個数は、ドライバが現在
見ている障害物以外に把握している障害物の個数を示し
ている。したがって、記憶個数が多くなるに従ってドラ
イバは注意して自車を運転しなければならないため、記
憶個数はドライバにかかる負担も示している。

【０１１３】記憶個数は、現在時点から所定時間前まで
にドライバが見た障害物の個数が好ましい。したがっ
て、運転行動危険度演算部３９は、時間の経過と共に、
所定時間前に見た障害物の個数を順次消去すると共に、
新たにドライバが見たと認識された障害物の個数を順次
追加することによって、記憶個数を常に更新するように
なっている。

【０１１４】また、運転行動危険度演算部３９は、障害
物の再確認に要した時間を考慮して記憶個数を設定する
こともできる。このとき、運転行動危険度演算部３９
は、例えば障害物の再確認に要した時間が所定時間以上
であった場合は、当該障害物の個数を記憶している時間
を長くすればよい。

【０１１５】このように運転行動危険度演算部３９は、
ドライバの視線が移動する毎にドライバが記憶している
障害物の個数を更新すると、図２６に示すように、記憶
個数と閾値ｔｈとを比較する。運転行動危険度演算部３
９は、記憶個数と閾値ｔｈとを比較した結果、記憶個数
が閾値ｔｈ以上であるときは運転行動危険度ＤＲ３が高
いと判定し、記憶個数が閾値ｔｈ未満であるときは運転
行動危険度ＤＲ３が低いと判定する。

【０１１６】なお、本実施の形態では閾値ｔｈを６個に
設定しているが、これに限定されるものではない。閾値
ｔｈは、ドライバの年齢などの個人差に応じて変えるの
が好ましい。例えば、事故の起こしやすいドライバの場
合は閾値ｔｈを５個に設定したり、長い間事故を起こし
たことがないドライバの場合は閾値ｔｈを７個に設定し
てもよい。

【０１１７】マイクロコンピュータ３０は、このような
処理を経て、例えば記憶個数が閾値ｔｈ以上になって運
転行動危険度ＤＲ３が高いと判定したときは、速度を下
げるようにドライバに促す画面をＬＣＤ１９に表示した
り、速度を下げることを促す警報をスピーカ２０から出
力する。

【０１１８】以上のように、第３の実施の形態に係る運
転行動危険度演算装置は、注視領域における障害物の数
を認識し、ドライバが障害物を記憶している記憶個数を
推測し、人間の記憶特性を考慮してドライバの負荷が大
きくなりすぎないかを判定することができる。そして、
推測された記憶個数が閾値ｔｈ以上になると、運転行動
危険度ＤＲ３が高くなっていると判定して、ドライバに
車速の低下を促して、事故の可能性を大きく低減するこ
とができる。

【０１１９】なお、本発明は、このような実施の形態に
限定されるものではない。例えば、運転行動危険度演算
部３９は、視線フィルタ３２の出力結果を用いてドライ
バの視線の移動を検出したが、例えば操舵角と車速とに
基づいてドライバの視線の動きを推定してもよい。これ
により、視線検出のための画像処理の負担を省略するこ
とができるので、運転行動危険度ＤＲ３の演算速度を速
くすることができる。

【０１２０】［第４の実施の形態］つぎに、本発明の第
４の実施の形態について説明する。なお、上述した実施
の形態と同一の部位や回路に対しては同一の符号を付
し、その詳細な説明は省略する。第４の実施の形態で
は、図２７に示す構成の運転行動危険度演算装置１Ａを
例に挙げて説明する。

【０１２１】本実施の形態に係る運転行動危険度演算装
置１Ａは、データ計算装置４０との間でデータ通信を行
って、運転行動危険度ＤＲ４を演算するものである。運
転行動危険度演算装置１Ａは、具体的には、運転行動危
険度演算装置１の構成回路に加えて、更に、データ演算
装置４０との間でデータの送受信を行う通信回路２１を
備えている。

【０１２２】通信回路２１は、データバス５を介して供
給されたデータに所定の変調処理を行って、通信アンテ
ナ２１ａを介してデータ演算装置４０に送信する。ま
た、通信回路２１は、データ演算装置４０からのデータ
を、通信アンテナ２１ａを介して受信し、所定の復調処
理を行った後、復調処理済みのデータをマイクロコンピ
ュータ３０に供給する。一方、データ演算装置４０は、
アンテナ４０ａを介して、運転行動危険度演算装置１Ａ
との間でデータの送受信を行うことができる。

【０１２３】（パラメータテーブルの更新）運転行動危
険度演算装置１Ａは、データ演算装置４０から送信され
る情報に基づいて、常に最新のパラメータテーブルを保
持することができる。

【０１２４】ここで、データ演算装置４０は、車両毎
に、図５から図９と同様に構成されたパラメータテーブ
ルを記憶している。そして、データ演算装置４０は、パ
ラメータテーブルが更新処理されると、更新されたパラ
メータテーブルのデータを、所定の車両の運転行動危険
度演算装置１Ａに送信する。

【０１２５】運転行動危険度演算装置１Ａは、パラメー
タテーブルをデータ演算装置４０から送信されたパラメ
ータテーブルに更新し、常に最新の危険度パラメータを
用いて環境危険度ＫＲを正確に演算することができる。
この結果、運転行動危険度演算装置１Ａは、最新の環境
状況に応じた運転行動危険度ＤＲ４を演算することがで
きる。

【０１２６】（データ演算装置４０による環境危険度Ｋ
Ｒの演算）データ演算装置４０は、運転行動危険度演算
装置１Ａに代わって、対象物の種類に応じた環境危険度
ＫＲを演算することもできる。このために、運転行動危
険度演算装置１Ａ及びデータ演算装置４０は、以下の処
理を実行する。

【０１２７】運転行動危険度演算装置１Ａのマイクロコ
ンピュータ３０は、第２の実施の形態と同様に、車両周
囲の環境にある対象物を認識し、認識した対象物の種類
毎に、車両の進行方向に対する向き、速度、大きさ、位
置を認識する。そして、マイクロコンピュータ３０は、
これらのデータを、通信回路２１を介してデータ演算装
置４０に送信する。

【０１２８】データ演算装置４０は、運転行動危険度演
算装置１Ａから送信されたデータを受信し、受信したデ
ータに基づいて対象物の種類に応じた環境危険度ＫＲを
演算する。そして、データ演算装置４０は、演算された
対象物の種類に応じた環境危険度ＫＲを示すデータを運
転行動危険度演算装置１Ａに送信する。このとき、デー
タ演算装置４０は、環境危険度ＫＲを演算する毎に、図
１０と同様にして、危履歴データを記憶するのが好まし
い。

【０１２９】運転行動危険度演算装置１Ａのマイクロコ
ンピュータ３０は、通信回路２１を介して対象物の種類
に応じた環境危険度ＫＲを受信すると、環境危険度ＫＲ
を用いて第２の実施の形態と同様にして運転行動危険度
ＤＲ４を演算する。

【０１３０】これにより、運転行動危険度演算装置１Ａ
は、データ量の多いパラメータテーブルを記憶する必要
もなく、また、環境危険度ＫＲの演算処理を行う必要が
ないので、その演算処理のための負担を少なくすること
ができる。

【０１３１】なお、本発明は、上述した実施の形態に限
定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範
囲内で、種々の設計上の変更を行うことができる。

【０１３２】例えば上述した実施の形態では、対象物、
向き、速度、大きさ、位置のそれぞれに危険度パラメー
タを付していたが、その他、地域毎に又は時間毎に危険
度パラメータを付すこともできる。

【０１３３】また、上述した各危険度パラメータは、本
発明の一例であり、これに限定されるものではない。し
たがって、パラメータテーブルとしては、図５から図９
に示したものに限定されず、例えば、自車の車両位置、
前方信号の色、天候、環境の明るさに応じてパラメータ
テーブルを設けてもよいのは勿論である。

【０１３４】

【発明の効果】本発明に係る運転行動危険度演算装置
は、視行動検出手段で検出された視行動と、車両状態計
測手段で計測された車両状態と、に基づいて運転行動危
険度を演算して出力することによって、運転手が確認し
ている場所や方向と運転手が実際に運転行動している車
両状態とを考慮して、運転手の運転行動による危険度を
正確に求めることができる。

【０１３５】本発明に係る運転行動危険度演算装置は、
環境危険度演算手段で演算された対象物の種類に応じた
危険度と、視行動検出手段で検出された運転者の視行動
と、に基づいて運転行動危険度を演算して出力すること
により、車両周囲の環境と運転者の確認状態を総合的に
考慮した運転行動危険度を求めることができる。

【０１３６】本発明に係る運転行動危険度演算装置は、
環境認識手段で認識された対象物と、視行動検出手段で
検出された運転者の視行動と、に基づいて運転者が記憶
する対象物の個数を推定し、推定された対象物の個数に
基づいて運転行動危険度をして出力して演算することに
より、多くの対象物を把握しながら運転するときの運転
負担を示す運転行動危険度を演算することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施の形態に係る運転行動危険
度演算装置の構成を示すブロック図である。

【図２】運転行動危険度演算装置に備えられたマイクロ
コンピュータの機能的な構成を示すブロック図である。

【図３】マイクロコンピュータに記憶された視行動テー
ブルの構成を示す図である。

【図４】本発明の第２の実施の形態に係る運転行動危険
度演算装置に備えられたマイクロコンピュータの機能的
な構成を示すブロック図である。

【図５】環境危険度演算装置に備えられたマイクロコン
ピュータに記憶された対象物パラメータテーブルの構成
を示す図である。

【図６】マイクロコンピュータに記憶された向きパラメ
ータテーブルの構成を示す図である。

【図７】マイクロコンピュータに記憶された速度パラメ
ータテーブルの構成を示す図である。

【図８】マイクロコンピュータに記憶された大きさパラ
メータテーブルの構成を示す図である。

【図９】マイクロコンピュータに記憶された位置パラメ
ータテーブルの構成を示す図である。

【図１０】危険度の履歴データの構成を示す図である。

【図１１】運転行動危険度演算部の演算内容を模式的に
示した図である。

【図１２】最終画像の基礎となる車外撮像画像の一例を
示す図である。

【図１３】車外撮像画像にかけられたマスクの状態を説
明する図である。

【図１４】１秒後の到達距離（実線）、２秒後の到達距
離（点線）及び１秒後の自車の進行方向（矢印）を示す
図である。

【図１５】車外撮像画像に画像処理を施すことによって
生成された最終画像を示す図である。

【図１６】マイクロコンピュータによって演算された運
転行動危険度の結果を示す図である。

【図１７】Ａ点における車外撮像画像（Ａ）と、Ａ点に
おけるドライバ用撮像画像（Ｂ）を示す図である。

【図１８】Ｂ点における車外撮像画像（Ａ）と、Ｂ点に
おけるドライバ用撮像画像（Ｂ）を示す図である。

【図１９】Ｃ点における車外撮像画像（Ａ）と、Ｃ点に
おけるドライバ用撮像画像（Ｂ）を示す図である。

【図２０】Ｄ点における車外撮像画像（Ａ）と、Ｄ点に
おけるドライバ用撮像画像（Ｂ）を示す図である。

【図２１】本発明の第３の実施の形態におけるマイクロ
コンピュータの機能的な構成を示すブロック図である。

【図２２】上空から自車を見たときのドライバの横方向
の視線の向きを分類した図である。

【図２３】車外用ＣＣＤカメラにより撮像された車外撮
像画像の模式的な図である

【図２４】車外撮像画像とドライバの視線の向きを示す
図である。

【図２５】ドライバの視線移動順序、ドライバが現在見
ている障害物の個数及びそのときの記憶個数の関係を示
す図である。

【図２６】ドライバが記憶している障害物の個数である
記憶個数と閾値ｔｈとを比較する状態を説明する図であ
る。

【図２７】本発明の第４の実施の形態に係る運転行動危
険度演算装置の構成を示すブロック図である。

【符号の説明】１，１Ａ運転行動危険度演算装置１３車外用ＣＣＤカメラ１５マスタシリンダ油圧センサ１６操舵角センサ１７車輪速センサ１８ドライバ用ＣＣＤカメラ１９ＬＣＤ２０スピーカ３０マイクロコンピュータ

フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号ＦＩテーマコート゛(参考）Ｇ０１Ｃ 21/00 Ｇ０１Ｃ 21/00 ＡＦターム(参考） 2F029 AA02 AB07 AB12 AC02 AC14 AC18 5H180 AA01 CC03 CC04 CC12 CC14 FF05 FF27 FF33 LL01 LL07 LL08

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】運転者の視行動を検出する視行動検出手
段と、車両状態を計測する車両状態計測手段と、前記視行動検出手段で検出された視行動と、前記車両状
態計測手段で計測された車両状態と、に基づいて運転行
動危険度を演算する運転行動危険度演算手段と、前記運転行動危険度演算手段で演算された運転行動危険
度を出力する運転行動危険度出力手段と、を備えた運転行動危険度演算装置。
【請求項２】前記車両状態計測手段は、車両の進行方
向を計測し、前記運転行動危険度演算手段は、前記車両状態計測手段
で計測された車両の進行方向と前記視行動検出手段で検
出された視行動とに基づいて、運転者が車両の進行方向
を見ていた時間、見ていた頻度の少なくとも１つを演算
し、演算された時間、頻度の少なくとも１つに基づいて
運転行動危険度を演算することを特徴とする請求項１記
載の運転行動危険度演算装置。
【請求項３】前記視行動検出手段で検出された視行動
を分類して運転手の注意状態を推定する視覚的注意状態
検出を更に備え、前記運転行動危険度演算手段は、前記視覚的注意状態検
出で推定された注意状態を用いて運転行動危険度を演算
することを特徴とする請求項１記載の運転行動危険度演
算装置。
【請求項４】車両周囲の環境の対象物を認識する環境
認識手段と、前記環境認識手段で認識された対象物の種類に応じた危
険度を演算する環境危険度演算手段と、運転者の視行動を検出する視行動検出手段と、前記環境危険度演算手段で演算された対象物の種類に応
じた危険度と、前記視行動検出手段で検出された運転者
の視行動と、に基づいて運転行動危険度を演算する運転
行動危険度演算手段と、前記運転行動危険度演算手段で演算された運転行動危険
度を出力する運転行動危険度出力手段と、を備えた運転行動危険度演算装置。
【請求項５】前記運転行動危険度演算手段は、前記視
行動検出手段で検出された運転者の視行動に応じて前記
環境危険度演算手段で認識された各対象物の危険度に重
み付けを行い、重み付けされた各対象物の環境危険度を
加算することによって運転行動危険度を演算することを
特徴とする請求項４記載の運転行動危険度演算装置。
【請求項６】車速を検出する車速検出手段を更に備
え、前記運転行動危険度演算手段は、前記重み付けされた各
対象物の環境危険度を加算することによって中間危険度
を演算し、演算された中間危険度と前記車速検出手段で
検出された車速とに基づいて運転行動危険度を演算する
ことを特徴とする請求項５記載の運転行動危険度演算装
置。
【請求項７】車両周囲の環境の対象物を認識する環境
認識手段と、運転者の視行動を検出する視行動検出手段と、前記環境認識手段で認識された対象物と、前記視行動検
出手段で検出された運転者の視行動と、に基づいて運転
者が記憶する対象物の個数を推定し、推定された対象物
の個数に基づいて運転行動危険度を演算する運転行動危
険度演算手段と、前記運転行動危険度演算手段で演算された運転行動危険
度を出力する運転行動危険度出力手段と、を備えた運転行動危険度演算装置。
【請求項８】前記運転行動危険度演算手段は、所定時
間前に記憶された対象物の個数を消去すると共に、前記
環境認識手段で新たに認識された対象物の個数を追加す
ることによって、前記運転者が記憶する対象物の個数を
推定することを特徴とする請求項７記載の運転行動危険
度演算装置。