JP2005216083A

JP2005216083A - 車両のリスク回避ガイド装置

Info

Publication number: JP2005216083A
Application number: JP2004023358A
Authority: JP
Inventors: Toshiaki Takahashi; 利彰高橋; Yasushi Inoue; 裕史井上
Original assignee: Nissan Motor Co Ltd
Current assignee: Nissan Motor Co Ltd
Priority date: 2004-01-30
Filing date: 2004-01-30
Publication date: 2005-08-11

Abstract

【課題】運転者の個人差に基づいたリスクの回避をガイドする。
【解決手段】次到達交差点の地図データを読み出し、道路環境検出部３０４で地図データを交差点形状データに加工する。運転者操作情報は自車運転意志推定部３１２に入力され、運転者が次到達交差点を直進するのか、左折するのか、右折するのかの次到達交差点進行方向を推定する。車速センサ３１１からの車速値は、前処理部３１４でジャーク値に変換されて、運転の特徴算出部３１５で運転の特徴を抽出する。交差点モデルデータベース参照部３１６では、交差点モデル記憶装置３１７にアクセスして、交差点形状データと次到達交差点進行方向推定結果を基に、交差点モデル８パターンのうちの１つを選択して交差点形状別危険要因領域モデル情報を読み出し、この情報をもとに危険要因領域推定部３１８で危険要因領域を推定し、表示データを作成し、表示装置３１９で危険要因領域を表示する。
【選択図】図３

Description

本発明は、道路状況や運転状況に応じて危険状況を予測し、危険があることを運転者に警報として与える、車両のリスク回避ガイド装置に関するものである。

走行状況と運転意志から危険存在領域を推定し、これに周辺物体検出装置の情報を照合して危険度を決定して、危険の存在を報知していた。

特開平６−２１５３００号公報

周辺物体が検出できなかった場合、危険要因に対しての注意を喚起することができなく、危険存在領域データベースを参照するため、きめ細かい危険存在領域推定をするためには、膨大な量のデータベースが必要になるという問題点があった。さらには、運転者の得意・苦手といった条件を考慮しておらず、運転者が得意としている運転行動において無用な警報を発する、逆に運転者が苦手としている運転行動において十分な警報を発しないといった問題点があった。

本発明は上記の問題を解決するためになされたものであり、運転者の個人差に基づいたリスクの回避をガイドする、車両のリスク回避ガイド装置を提供することを目的としている。

上記の目的を達成するため本発明においては、危険要因推定手段内に交差点形状別に危険要因領域モデルを持ち、自車が次に到達する交差点形状に合わせて危険要因領域モデルを切り替えることによって得られた危険要因領域を基に、運転者に対して危険の存在する可能性のある領域を表示手段に表示する車両のリスク回避ガイド装置において、交差点形状別に所定期間のジャークを算出して履歴として記録し、履歴の結果に応じて運転者の苦手な交差点形状を検出する。

交差点の形状別に所定期間のジャークを算出して履歴として記録し、その履歴に応じて運転者の苦手な交差点形状を検出することにより、運転者の個人差に基づいたリスクの回避をガイドできる。

以下、図面を用いて本発明の実施の形態について説明する。なお、以下で説明する図面で、同一機能を有するものは同一符号を付け、その繰り返しの説明は省略する。

本発明の第１の実施の形態について、図１〜５を用いて説明する。

図１は本第１の実施の形態の交差点形状１０１と運転行動のパターン（自車１０２の直進、右折、左折等を矢印で表示）で示される８つのパターン例（以後、交差点形状と運転行動パターンを示したモデルを交差点モデルと称す）を交差点モデル８パターンに分け、その交差点モデル８パターンに基づいて事故が起こり得るリスクが潜在する危険要因領域１０５の生成について説明する図である。

図１において、（ａ）自車１０２が直進時に他車１０３が右折すると推定した場合の危険要因領域１０５を生成し、（ｂ）自車１０２が右折時に他車１０３が直進すると推定し、歩行者・軽車両１０４が道路を横断すると推定した場合の危険要因領域１０５を生成する。同じ方法で、交差点形状１０１と運転行動パターンをもとに（ｃ）左からの出会い頭（十字交差点−３）、（ｄ）右からの出会い頭（十字交差点−４）、（ｅ）左からの出会い頭（Ｔ字交差点−１）、（ｆ）右からの出会い頭（Ｔ字交差点−２）、（ｇ）左からの出会い頭（Ｔ字交差点−３）、（ｈ）右からの出会い頭（Ｔ字交差点−４）で各々、危険要因領域１０５を生成し、この交差点モデル８パターンとそれぞれの交差点モデル８パターンで推測される危険要因領域１０５が交差点形状別危険要因領域モデルを示している。

なお、上記説明では交差点の形状が十字形状と、Ｔ字形状についてのみ述べ、運動行動パターンとともに交差点モデル８パターンによる交差点形状別危険要因領域モデルを示したが、交差点形状等もより複雑な形状等があるため、交差点の交差の形、交差の角度、自車が走行している道の交差する道に対しての優先度、自車が走行している道の車線数、自車が走行している道と交差する道の車線数別に、交差点形状別危険要因領域モデルをあらかじめ作成しておけるのは明らかである。

本第１の実施の形態では、交差点モデル８パターン例を図２に示すような交差点形状別モデルとしてあらかじめ作成しておく。図２の交差点形状別モデルは、パターン切換機能２０１、交差点モデル８パターン２０２−（ａ）〜（ｈ）、パターン決定機能２０３から成立っている。本交差点形状別モデルでは、用意されている交差点モデル８パターンの交差点形状と運転行動パターンから現実の道路環境に応じてパターン決定機能２０３で交差点モデル１つを選択する。

次に、図３の第１の実施の形態の構成を示すブロック図を用いて、本第１の実施の形態の構成について説明する。ＧＰＳレシーバー３０１、地図データベース参照部３０２、地図データベース３０３、道路環境検出部３０４で自車が走行している道路環境、及び走行路の前方における道路環境を検出する道路環境検出手段３２１を構成し、舵角センサ３０５、ウインカーレバー３０６、クラッチペダル３０７、ブレーキペダル３０８、アクセルペダル３０９、シフトセレクタ３１０、車速センサ３１１、自車運転意志推定部３１２、前処理部３１４、運転の特徴算出部３１５で道路環境及び前方の道路環境に対して、運転者の運転操作意志を推定する自車運転意志推定手段３２２を構成し、交差点モデルデータベース参照部３１６、交差点モデル記憶装置３１７、危険要因領域推定部３１８で自車が走行している道路環境または前方の道路環境に対する運転操作意志の実行に伴って、事故が起こり得るリスクが潜在する危険要因領域を推定する危険要因推定手段３２３を構成し、危険要因領域推定部３１８の出力を表示する表示装置（表示手段）３１９を備え、道路環境検出手段３２１、自車運転意志推定手段３２２、危険要因推定手段３２３および表示装置３１９から車両のリスク回避ガイド装置が構成されている。なお、地図データベース参照部３０２、地図データベース３０３、道路環境検出部３０４、自車運転意志推定部３１２、前処理部３１４、運転の特徴算出部３１５、交差点モデルデータベース参照部３１６、交差点モデル記憶装置３１７、危険要因領域推定部３１８の機能は、車載コンピュータ３２４が内部に持っている。

ＧＰＳレシーバー３０１で検出された自車位置と自車進行方向情報は、地図データベース参照部３０２に送られる。地図データベース参照部３０２では、地図データベース３０３にアクセスして自車位置と自車進行方向情報とを照らし合わせ、自車が次に到達する交差点（次到達交差点）の地図データを読み出し、道路環境検出部３０４に送る。道路環境検出部３０４では、次到達交差点の地図データを加工して交差点形状データ（交差の形、交差の角度、各道路の優先と非優先、各道路の車線数）に加工し、交差点モデルデータベース参照部３１６に送る。

一方、舵角センサ３０５で検出された舵角データ、ウインカーレバー３０６で検出されたウインカースイッチ（ＳＷ）データ、クラッチペダル３０７で検出されたクラッチスイッチ（ＳＷ）データ、ブレーキペダル３０８で検出されたブレーキ量データ、アクセルペダル３０９で検出されたアクセル開度データ、シフトセレクタ３１０で検出されたギア位置データ、車速センサ３１１で検出された車速データの運転者操作情報は、すべて自車運転意志推定部３１２に入力される。自車運転意志推定部３１２では、入力された運転者操作情報を基に、運転者が次到達交差点を直進するのか、左折するのか、右折するのかの次到達交差点進行方向を推定し、交差点モデルデータベース参照部３１６に送る。また、車速センサ３１１からの車速値は、前処理部３１４でジャーク値に変換されて、運転の特徴算出部３１５で運転の特徴を抽出した上で、交差点モデルデータベース参照部３１６に送る。

交差点モデルデータベース参照部３１６では、交差点モデル記憶装置３１７にアクセスして、道路環境検出部３０４で得られた交差点形状データと自車運転意志推定部３１２で得られた次到達交差点進行方向推定結果を基に、図２で説明したように、交差点モデル８パターンのうちの１つを選択して交差点形状別危険要因領域モデル情報（自車推定位置、相手車両推定位置、歩行者・軽車両推定位置、危険要因領域）を読み出し、危険要因領域推定部３１８に送る。危険要因領域推定部３１８では、交差点モデルデータベース参照部３１６から得られた交差点形状別危険要因領域モデル情報をもとに危険要因領域を推定し、表示データを作成し、表示装置３１９に送る。表示装置３１９は危険要因領域推定部３１８から送られてきた危険要因領域の表示データを表示する。

次に本第１の実施形態の動作を、図４のフローチャートおよび図３に基づき説明する。先ず、Ｓ４０１では、ＧＰＳレシーバー３０１から得られた自車の位置情報とその時間変化から自車位置と自車進行方向を推定し、Ｓ４０２では、自車位置と自車進行方向を基に地図データベース３０９を参照して次到達交差点を算出し、その次到達交差点の地図データを読み出し、Ｓ４０３では道路環境検出部３０４で、読み出した地図データを交差点形状データに加工する。一方、Ｓ４０４では舵角データ、ウインカースイッチデータ、クラッチスイッチデータ、ブレーキ量データ、アクセル開度データ、ギア位置データ、車速データといった運転者操作情報を検出し、Ｓ４０５では運転者操作情報を基に、次到達交差点での自車の進行方向を自車運転意志推定部３１２で推定する。

一方、Ｓ４０６では以下に示す式（１）の微分方程式を用いて前処理部３１４でジャークの算出を行う。

Ｊ＝ｄＡ／ｄｔ＝ｄ^２Ｖ／ｄｔ^２（１）
ここで、Ｊはジャーク、Ａは加速度、Ｖは車速を表す。

次に、Ｓ４０７では、時間ｔ_ｎでのジャーク自乗和ＳＪ（ｔ_ｎ）を以下に示す式（２）で算出する。

ＳＪ（ｔ_ｎ）＝ ΣＪ^２（ｔ＝ｔ_ｎ−ｍ…ｔ_ｎ＋ｍ）（２）
ここで、ｔは時間を表し、式（２）はジャーク自乗Ｊ^２をｔ_ｎ−ｍからｔ_ｎ＋ｍの時間分（所定の期間）、加算している。なお、式（２）において、ジャーク自乗Ｊ^２の代わりに、ジャーク絶対値｜Ｊ｜を用いてもよい。

Ｓ４０８では、Ｓ４０７で算出したジャーク自乗和が所定の閾値を超えているかどうかを特徴算出部３１５で判断し、超えている場合には現在の交差点モデルを苦手交差点モデルとして登録する命令をＳ４０９に送る。ここで苦手交差点モデルとして判断する条件として、所定の期間のジャーク自乗和が所定の閾値を超えた回数が、所定の回数以上の場合としても良い。また、所定の期間のジャーク自乗和が所定の閾値を超えた交差点内の場所（交差点手前、交差点中央、交差点の先等）を、交差点モデル記憶装置３１７に苦手な場所として登録できる。このようにジャーク自乗和が所定の閾値を超えているかどうかを判断することにより、運転者が交差点で自車の加減速を繰り返す、苦手の交差点形モデルが判断できる。

さらに、Ｓ４０９では、交差点モデル記憶装置３１７にアクセスして、交差点形状データと次到達交差点での進行方向を基に交差点モデルを選択して、その交差点形状別危険要因領域モデル情報を読み出し、また、Ｓ４０８で苦手交差点モデル登録命令が出ている場合には、選択された交差点モデルを苦手交差点モデルとして交差点モデル記憶装置３１７に登録する。Ｓ４１０では、選択された交差点モデルが苦手交差点モデルとして登録されているかどうかを判断し、登録されている場合にはＳ４１１で交差点形状別危険要因領域モデル情報から危険要因領域を推定し、Ｓ４１２で表示データを作成してＳ４１３で危険要因領域を表示装置３１９に表示する。一方、苦手交差点モデルとして登録されていない場合には、運転者が苦手としていない危険要因領域として、Ｓ４１４で交差点形状別危険要因領域モデル情報から苦手としていない危険要因領域を推定し、Ｓ４１５で苦手としている危険要因領域の表示データと異なる表示データを作成してＳ４１６で危険要因領域（この場合は苦手としていない領域）を表示装置に表示する。

図５と図６に本第１の実施の形態の表示例を示す。本表示例では、危険要因領域の表示の一例として、表示装置としてＨＵＤ（ＨｅａｄｕｐＤｉｓｐｌａｙ）を使用し、自車前景５０１に重畳して運転者が苦手としている危険要因領域に危険要因領域マーク５０２（表示像）を表示している。また、苦手としていない危険要因領域の表示の一例として、図６に示すように自車前景５０１に重畳して危険要因領域マーク６０１（表示像）を表示している。このように、交差点の形状別に所定期間のジャークの絶対値もしくは２乗値の積算値を算出して履歴として記録し、その結果から運転者の苦手な交差点形状を検出することによって、運転者の運転能力、運転傾向、身体的な特徴による個人差に基づく苦手な交差点を検出できる。また、自車が次に到達する交差点の形状を運転者が苦手としているかどうかによって、危険要因領域の表示を変更（危険要因領域マーク５０２または危険要因領域マーク６０１）することによって、苦手な交差点を集中的にリスク回避ガイドすることができる。

次に図７のフローチャートを用いて第２の実施の形態の動作ついて述べる。なお、構成については第１の実施の形態と同じ図３であるので説明は省略する。また、図７においてもＳ４０１からＳ４０９までの動作は図４に示したフローチャートと同じなので、説明は省略する。Ｓ４１０では、選択された交差点モデルが苦手交差点モデルとして登録されているかどうかを判断し、登録されている場合にはＳ４１１で交差点形状別危険要因領域モデル情報から危険要因領域を推定し、Ｓ４１２で表示データを作成してＳ４１３で危険要因領域を表示装置に表示する。一方、Ｓ４１０で自車が次に到達する交差点の形状を運転者が苦手としていないと判断した場合には動作を終了し、危険要因領域の表示を行わないことにより、得意な交差点に対しての無用なリスク回避ガイドを避けることができる。

次に図８のフローチャートを用いて第３の実施の形態の動作ついて述べる。なお、構成については第１の実施の形態と同じ図３であるので説明は省略する。また、図８においてもＳ４０１からＳ４０９までの動作は図４に示したフローチャートと同じなので、説明は省略する。Ｓ８１０では、選択された交差点モデルに現在の交差点モデルと自車の場所は登録されているかどうかを判断し、登録されている場合にはＳ４１１で交差点形状別危険要因領域モデル情報から危険要因領域を推定し、Ｓ４１２で危険要因領域推定部３１８で苦手な場所ごとに表示データを作成して、Ｓ４１３で危険要因領域を表示装置に表示できる。登録されていない場合には、Ｓ４１４で交差点形状別危険要因領域モデル情報から苦手としていない危険要因領域を推定し、Ｓ４１５で苦手としている危険要因領域とは異なる表示データを作成してＳ４１６で危険要因領域を表示装置に表示する。

このように、交差点モデルに加えて交差点内の場所別に所定期間のジャークの絶対値もしくは２乗値の積算値を算出（Ｓ４０６とＳ４０７で算出）し、所定の閾値を超えている場合（Ｓ４０８で判定）、交差点モデル記憶装置３１７に履歴として記録し、その結果から運転者の苦手な交差点形状と場所を検出することにより、運転者の運転能力、運転傾向、身体的な特徴による個人差に基づく苦手な運転行動を検出することができる。さらに、自車が次に到達する交差点の形状と交差点内の場所を運転者が苦手としているかどうかによって、図５、図６に示したように危険要因領域の表示を変更することにより、個人差による苦手な運転行動に適応したリスク回避ガイドができる。

次に図９のフローチャートを用いて第４の実施の形態の動作ついて述べる。なお、構成については第１の実施の形態と同じ図３であるので説明は省略する。また、図９においてもＳ４０１からＳ４０９までの動作は図４に示したフローチャートと同じなので、説明は省略する。Ｓ８１０では、選択された交差点モデルに現在の交差点モデルと自車の場所は登録されているかどうかを判断し、登録されている場合にはＳ４１１で交差点形状別危険要因領域モデル情報から危険要因領域を推定し、Ｓ４１２で苦手な場所ごとに表示データを作成してＳ４１３で危険要因領域を表示装置に表示できる。登録されていない場合、すなわち、自車が次に到達する交差点の形状と交差点内の場所を運転者が苦手としていないと判断する場合には、危険要因領域の表示を行わないことにより、個人差による得意な運転行動に対しての無用なリスク回避ガイドを避けることができる。

本発明の第１の実施の形態の交差点形状と運転行動のパターンと、危険要因領域の生成例について説明する図。第１の実施の形態の交差点形状別モデルについて説明する図。第１の実施の形態の構成を示すブロック図。第１の実施の形態の動作を示すフローチャート。第１の実施の形態における危険要因領域マーク５０２の表示イメージ図。第１の実施の形態における危険要因領域マーク６０１の表示イメージ図。第２の実施の形態の動作を示すフローチャート。第３の実施の形態の動作を示すフローチャート。第４の実施の形態の動作を示すフローチャート。

符号の説明

１０１交差点形状
１０２自車
１０５危険要因領域
３１９表示装置
３２１道路環境検出手段
３２２自車運転意志推定手段
３２３危険要因推定手段
５０２、６０１危険要因領域マーク

Claims

自車が走行している道路環境、及び走行路の前方における道路環境を検出する道路環境検出手段と、
上記道路環境及び前方の道路環境に対して、運転者の運転操作意志を推定する自車運転意志推定手段と、
上記道路環境検出手段と上記自車運転意志推定手段の出力を入力し、自車が走行している上記道路環境または前方の上記道路環境に対する運転操作意志の実行に伴って、事故が起こり得るリスクが潜在する危険要因領域を推定する危険要因推定手段と、
上記危険要因領域を表示する表示手段と、
を具備し、
上記危険要因推定手段内に交差点形状別に危険要因領域モデルを持ち、上記自車が次に到達する上記交差点形状に合わせて上記危険要因領域モデルを切り替えることによって得られた上記危険要因領域を基に、運転者に対して上記リスクの存在する可能性のある領域を上記表示手段に表示する車両のリスク回避ガイド装置において、
上記交差点形状別に所定期間のジャークを算出して履歴として記録し、上記履歴の結果に応じて運転者の苦手な上記交差点形状を検出すること
、を特徴とする車両のリスク回避ガイド装置。
自車が次に到達する上記交差点形状を運転者が苦手としているか否かによって、
上記表示手段に上記表示する表示像を変更することを特徴とする請求項１に記載の車両のリスク回避ガイド装置。
上記自車が次に到達する上記交差点形状を運転者が苦手としていないと判断した場合、上記表示を行わないことを特徴とする請求項２に記載の車両のリスク回避ガイド装置。
上記交差点形状に加えて交差点内の場所別に上記所定期間の上記ジャークを算出して上記履歴として記録し、上記履歴の結果に応じて運転者の苦手な交差点形状と上記場所を検出することを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の車両のリスク回避ガイド装置。
上記自車が次に到達する上記交差点形状と上記場所を運転者が苦手としているか否かによって、上記表示像を変更することを特徴とする請求項４に記載の車両のリスク回避ガイド装置。
上記自車が次に到達する上記交差点形状と交差点内の上記場所を運転者が苦手としていないと判断した場合に、上記表示を行わないことを特徴とする請求項５に記載の車両のリスク回避ガイド装置。