JP2006232172A - 車両用運転支援装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 走行状況の違いによる技量判定誤差を補正でき、より精度の高い技量判定を行うことができる車両用運転支援装置を提供する。
【解決手段】 運転者が操舵した操舵角を検出する操舵角センサ２１と、検出された操舵角の履歴である操舵履歴を保存する操舵履歴保持回路２２と、操舵履歴から運転者の操舵技量を段階設定された技量レベルの１つとして判定する操舵技量判定回路２３と、判定された技量レベルに応じて操舵制御を変更する操舵制御回路２４と、を有する車両用運転支援装置において、技量レベル判定に誤差が生じる走行状況を抽出する誤差発生走行状況抽出回路２５と、抽出された走行状況に対する技量レベル評価を補正する技量評価補正回路２６と、を有する。
【選択図】 図２

Description

本発明は、運転者の運転技量を判定し、その判定結果に基づいて運転者の安全な車両運転の支援、運転技量向上を支援する車両用運転支援装置の技術分野に属する。

従来の車両用運転支援装置としては、例えば、運転者の操舵における修正操舵の成分を抽出し、その結果に基づいて運転者の操舵技量を評価するものが知られている（例えば、特許文献１参照）。
特開２００２−１５４３４６号公報

しかしながら、上記従来技術にあっては、運転技量を判断するデータに対して、同一地点の走行経験の違いや天候、時間帯による影響を考慮、加味せずに技量判定を実施しているため、技量判定の精度が不十分であった。よって、運転者の技量に応じた運転支援を行うことができないという問題があった。

本発明は、上記問題に着目してなされたもので、その目的とするところは、走行状況の違いによる技量判定誤差を補正でき、より精度の高い技量判定を行うことができる車両用運転支援装置を提供することにある。

上述の目的を達成するため、本発明の車両用運転支援装置では、
運転者が操舵した操舵角を検出する操舵角検出手段と、
検出された操舵角の履歴である操舵履歴を保存する操舵履歴保持手段と、
前記操舵履歴から運転者の操舵技量を段階設定された技量レベルの１つとして判定する操舵技量判定手段と、
判定された技量レベルに応じて操舵制御を変更する操舵制御手段と、
を有する車両用運転支援装置において、
技量レベル判定に誤差が生じる走行状況を抽出する誤差発生走行状況抽出手段と、
抽出された走行状況に対する技量レベル評価を補正する技量評価補正手段と、
を有することを特徴とする。

よって、本発明の車両用運転支援装置にあっては、誤差発生走行状況抽出手段により技量判定に誤差が生じる走行状況を抽出し、技量評価補正手段により抽出した走行状況での技量レベル評価を補正するため、精度の高い技量レベル判定が可能となる。

図１は、実施の形態１の車両用運転支援装置の構成を示すブロック図である。
実施の形態１の車両用運転支援装置は、操舵角検出手段１１と、操舵履歴保持手段１２と、操舵技量判定手段１３と、操舵制御手段１４と、誤差発生走行状況抽出手段１５と、技量評価補正手段１６と、を備えている。

操舵角検出手段１１は、運転者の操舵角を検出する。操舵履歴保持手段１２は、操舵角検出手段１１によって検出された操舵角の履歴を保存する。操舵技量判定手段１３は、操舵履歴保持手段１２に保存された操舵履歴から運転者の操舵技量を段階設定された技量レベルに判定する。

操舵制御手段１４は、操舵技量判定手段１３により判定された運転者の技量レベルに応じて操舵制御を変更する。ここで、操舵制御は、ステアリングギア比可変制御、前後輪転舵制御等の一般的な操舵制御のみならず、制駆動力配分制御、サスペンション制御等の旋回挙動制御を含む制御である。

誤差発生走行状況抽出手段１５は、技量レベル判定に誤差が生じる走行状況を抽出する。技量評価補正手段１６は、誤差発生走行状況抽出手段１５により抽出された走行状況に対する技量レベル評価を補正する。

すなわち、誤差発生走行状況抽出手段１５により技量判定に誤差が生じる走行状況を抽出し、技量評価補正手段１６により抽出した走行状況での技量レベル評価を補正するため、精度の高い技量レベル判定が可能となる。

以下、本発明の車両用運転支援装置を実施するための最良の形態を、実施例１〜４に基づいて説明する。

まず、構成を説明する。
図２は、実施例１の車両用運転支援装置の構成を示すブロック図である。
実施例１の車両用運転支援装置は、操舵角センサ２１、操舵履歴保持回路２２、操舵技量判定回路２３、操舵制御回路２４、誤差発生走行状況抽出回路２５、技量評価補正回路２６と、を備えている。

操舵角センサ２１は図１に示した操舵角検出手段１１に対応する。また、操舵履歴保持回路２２は操舵履歴保持手段１２に、操舵技量判定回路２３は操舵技量判定手段１３に、操舵制御回路２４は操舵制御手段１４に、誤差発生走行状況抽出回路２５は誤差発生走行状況抽出手段１５に、技量評価補正回路２６は技量評価補正手段１６に対応する。

操舵履歴保持回路２２は、曲路または交差点を通過する際の操舵角データの履歴に基づき、予測操舵の特性を抽出し、操舵履歴として保存する。

操舵技量判定回路２３は、操舵履歴保持回路２２により保存された運転者の操舵履歴データと、所定の技量判定則とに基づいて、運転者の操舵技量を複数の段階にレベル分け、例えば、初心者レベル、中級者レベル、熟練者レベルの３段階にレベル分けを行う。

操舵制御回路２４は、現在の運転者の判定された技量レベルに応じた制御状態にするために、操舵制御（操舵制御の特性）を変更するものであり、例えば、ステアリングギア比（ステアリングホイールの操舵角に対する操向輪の転舵角の比）を、初級者→中級者→熟練者となるに従って大きくする。

誤差発生走行状況抽出回路２５は、走行状況判断基準として、外乱の影響を受けずに運転に集中できる走行状況にあるか否かを判断する。技量評価補正回路２６は、技量判定を行う走行地点に関する走行状況に基づき技量評価補正を行うものであり、運転に集中できる場合には、技量レベル評価の補正は行わずに、現在の運転者の技量レベルを判定する。そして、運転に集中できる状態に無い場合には、今回の走行に対する技量レベルの評価補正を行う。

次に、作用を説明する。
［操舵履歴保存制御処理］
図３は、操舵履歴保持回路２２で実行される操舵履歴保存制御処理の流れを示すフローチャートで、以下、各ステップについて説明する。

ステップS101では、車両が曲路または交差点を通過しているか否かを判定する。YESの場合にはステップS102へ移行し、NOの場合にはリターンへ移行する。

ステップS102では、運転者の操舵角を、操舵角センサ２１によって一定時間（例えば、50ms）毎に収集し、ステップS103へ移行する。

ステップS103では、車両が曲路または交差点を通過終了か否かを判定する。YESの場合にはステップS104へ移行し、NOの場合にはステップS102へ移行する。

ステップS104では、操舵角データの収集を終了すると共に、収集した操舵角のデータを保持し、ステップS105へ移行する。

ステップS105では、保持した操舵角データに基づき予測操舵の成分を抽出し、ステップS106へ移行する。
操舵行動においては、予測操舵と修正操舵は、互いに混入しているが、周波数帯域が異なり、予測操舵は低周波数、修正操舵は高周波数を占める特徴がある。予測操舵の周波数成分を抽出するために、所定時間の操舵角の履歴について、所定時間の移動平均を取る。本処理の例を、図４に基づいて説明すると、図４(a)に示すような形状の曲路を走行する場合を考える。そして、その時の操舵角データは図４(b)であった時、操舵角データは保持され、所定時間の移動平均を取ることによって、図４(c)に示す予測操舵の成分が抽出される。

ステップS106では、抽出した予測操舵の成分に対して定性化処理、すなわち、予測操舵の特性を抽出して予測状態の数Ｐを算出し、ステップS107へ移行する。
この処理は、予測操舵の時系列的かつ定量的なデータを定性化することにより行う。定性化は、操舵の方向に従って、「右操舵」「左操舵」「操舵角維持」の組み合わせで記述する。例えば、抽出した予測操舵の成分図４(c)に対して、図４(d)のように操舵の方向の切り替わりを検出して、{右操舵、左操舵、操舵角維持、左操舵、操舵角維持、右操舵、左操舵、操舵角維持}のように、３つの状態で時系列順に記述する（図４(e)）。そして、この際の予測状態の数Ｐは８となる。

ステップS107では、走行した曲路の種類に関連付けて、予測操舵記述と予測状態の数Ｐを操舵履歴として保存し、リターンへ移行する。

［操舵技量判定制御処理］
図５は、操舵技量判定回路２３で実行される操舵技量判定制御処理の流れを示すフローチャートで、以下、各ステップについて説明する。

ステップS111では、新たな曲路または交差点を通過しているか否かを判定する。YESの場合にはステップS112へ移行し、NOの場合にはリターンへ移行する。

ステップS112では、最新の走行回数（曲路または交差点の走行回数）をＸとしたとき、Ｘ回分データの曲路または交差点に関する種別と予測状態数Ｐを抽出し、ステップS113へ移行する。

ステップS113では、ステップS112で抽出したＸ回分データの予測状態数Ｐに基づき、技量判定則を参照し、走行時ごとの技量評価を行い、ステップS114へ移行する。
技量判定則は、分類された曲路又は交差点ごとの初心者の予測操舵の平均的な予測状態数と、中級者の予測操舵の平均的な予測状態数と、熟練者の予測操舵の平均的な予測状態数と、が記載されている。このステップS113では、技量判定則に基づき、各走行時の技量評価を、初心者レベル、中級者レベル、熟練者レベルに分類する。

ステップS114では、ステップS113で評価した各走行時の操舵技量評価をそれぞれ定量化（数値化）し、ステップS115へ移行する。実施例１では、初心者レベルを１、中級者レベルを２、熟練者レベルを３と設定する。

ステップS115では、ステップS114で定量化した技量評価の平均値を算出し、ステップS116へ移行する。

ステップS116では、ステップS115で算出した平均値に基づいて、現在の技量評価レベル判定を行い、リターンへ移行する。この判定は、例えば、平均値が1.5以下のときには初心者レベル、1.5から2.5のときには中級者レベル、2.5以上のときには熟練者レベルとして判定する。

［技量評価補正制御処理］
図６は、実施例１の技量評価補正制御処理の流れを示すフローチャートで、以下、各ステップについて説明する。

ステップS121では、新たな曲路または交差点を通過しているか否かを判定する。YESの場合にはステップS122へ移行し、NOの場合にはリターンへ移行する。

ステップS122では、運転に集中できる状況か否かを判定する。YESの場合にはステップS123へ移行し、NOの場合にはステップS124へ移行する。

ステップS123では、評価補正を実施せず、ステップS126へ移行する。

ステップS124では、現在の運転に集中できない状況を誤差発生状況として抽出し、ステップS125へ移行する。

ステップS125では、技量判定を行う走行地点に関する走行状況に基づいて技量レベル評価を補正し、ステップS126へ移行する。

ステップS126では、現在の技量評価レベルを判定し、リターンへ移行する。

［誤差発生走行状況抽出制御処理］
図７は、実施例１の誤差発生走行状況抽出制御処理の流れを示すフローチャートで、以下、各ステップについて説明する。

ステップS131では、新たな曲路または交差点を通過しているか否かを判定する。YESの場合にはステップS132へ移行し、NOの場合にはリターンへ移行する。

ステップS132では、操舵履歴保持回路２２を参照し、走行地点（曲路または交差点）の履歴を確認し、ステップS133へ移行する。

ステップS133では、過去の走行回数を抽出し、ステップS134へ移行する。

ステップS134では、ステップS133で抽出した走行回数が一定回数未満、例えば５回未満であるか否かを判定する。YESの場合にはステップS135へ移行し、NOの場合にはステップS138へ移行する。

ステップS135では、運転に集中できない状況であると判断し、ステップS136へ移行する。

ステップS136では、技量レベル評価誤差発生状況として抽出し、ステップS137へ移行する。

ステップS137では、技量レベルに対する評価補正を行い、リターンへ移行する。

ステップS138では、運転に集中できる状況であると判断し、リターンへ移行する。ステップS135とステップS138により、外乱の影響を受けずに運転に集中できる走行状況にあるか否かを判断する運転集中状況判定手段が構成される。

［誤差発生走行状況における評価レベル補正作用］
同じ道を走行するとき、初めて走行する道は、どこをどのように曲がるのか、どこに何があるのかなど、単純な運転操作以外に、様々な情報（ここでは外乱と呼ぶ）を取得する必要がある。

よって、その外乱の影響のあるうちは、走行履歴状態としては、まだ運転に集中できる状態ではないと判断できる。道路の形状によっても異なるが、例えば、複雑な道路であれば、５回以上走行、ただし、一定期間内に５回走行していれば、慣れてくると考えられる。当然ながら、この慣れという問題に関しては、個人差があり、個人別にデータを蓄積して、どの程度走行すれば、この運転者は、外乱の影響が無く運転に集中できるかを推定することもできる。

従って、車両が曲路または交差点を走行している事を検出し（ステップS131）、次に操舵履歴保持回路２２を参照し、現在走行中の曲路または交差点に対する走行履歴回数を確認する（ステップS132,S133）。走行回数が一定回数未満の場合、例えば、５回未満の場合には、走行地点に関する走行履歴が少ない走行状況であり、運転に集中できない状況として判定される（ステップS135）。その結果として、技量レベル評価誤差発生状況として抽出され（ステップS136）、技量レベルに対する評価補正が行われる（ステップS137）。

次に、効果を説明する。
実施例１の車両用運転支援装置にあっては、以下の効果が得られる。

(1) 技量レベル判定に誤差が生じる走行状況を抽出する誤差発生走行状況抽出回路２５と、抽出された走行状況に対する技量レベル評価を補正する技量評価補正回路２６と、を有する。よって、精度の高い技量レベル判定が可能となる。

(2) 外乱の影響を受けずに運転に集中できる走行状況にあるか否かを判断する運転集中状況判定手段（ステップS135，S138）を備え、誤差発生走行状況抽出回路２５は、運転に集中できない状況を、技量レベル判定に誤差が生じる走行状況として抽出する。よって、実際の運転技量が正しく評価されない状況を評価補正することで精度の高い技量評価が可能となる。

(3) 運転集中状況判定手段は、技量レベル判定を行う走行地点に関する操舵履歴が少ない走行状況を、運転に集中できない状況と判定する。よって、走行経験を考慮したより正確な技量評価が可能となる。

実施例２では、走行時の天候や時間帯に基づいて運転に集中できる状態か否かを判定する例である。

まず、構成を説明すると、実施例２では、実施例１の構成に加え、天候が悪い状況を検出する悪天候検出手段と、走行する時間帯が夜である状況を検出する夜間時間帯検出手段と、を備えている。

悪天候検出手段としては、ワイパー作動レベルやフォグランプ作動レベル、雨滴センサのセンサ値等を用いることができる。また、夜間時間帯検出手段としては、照度センサのセンサ値や、時計やライト点灯レベル等を用いることができる。

次に、作用を説明する。
［誤差発生走行状況抽出制御処理］
図８は、実施例２の誤差発生走行状況抽出制御処理の流れを示すフローチャートで、以下、各ステップについて説明する。なお、図７のフローチャートと同一の処理を行うステップには、同一のステップ番号を付して説明を省略する。

ステップS201では、天候が悪い状況かまたは時間帯が夜間である状況か否かを判定する。YESの場合にはステップS135へ移行し、NOの場合にはステップS138へ移行する。
ここで、天候が悪い状況か否かの判定は、ワイパー作動レベルやフォグランプ、雨滴センサから求める。ワイパー作動レベルに関しては、間欠ワイパーか定常か高速かを検出し、定常または高速作動時には、天候が悪い状況と判定する。雨滴センサも、時間当りの雨滴量が一定値以上の場合には、天候が悪い状況と判定する。フォグランプに関しては、一定時間以上点灯している時に天候が悪い状況と判定する。

時間帯に関しては、照度センサや時計やライト点灯レベルを検出し、照度が一定照度以下の場合や時間が設定された時間帯（季節に応じて変化する）、ライトが一定時間以上点灯していることを検出して、その時には、時間帯が夜であると判定する。

そして、運転に集中できない状況と判定された場合には、技量レベル判定に誤差が生じる走行状況と判断し、技量レベル評価に対する補正を行う。技量評価補正に関しては、天候の悪さや時間帯のレベルに応じて、評価補正を行う。

すなわち、実施例２では、天候が悪い状況または時間帯が夜である状況のとき、運転に集中できない状況として判定するもので、天候が悪い場合や時間帯が遅いまたは暗い場合には、運転者が受け取る情報が通常時に比べると低下し、その結果、普段に運転技量とは異なる状況で運転に集中できない状況となる。

［技量評価補正制御処理］
次に、技量評価補正方法について説明する。図９は、実施例２の技量評価補正制御処理の流れを示すフローチャートで、以下、各ステップについて説明する。

ステップS211では、新たな曲路または交差点を通過しているか否かを判定する。YESの場合にはステップS212へ移行し、NOの場合にはリターンへ移行する。

ステップS212では、誤差発生状況が抽出されたか否かを判定する。YESの場合にはステップS213へ移行し、NOの場合にはステップS214へ移行する。

ステップS213では、操舵履歴保持回路２２にデータ削除またはデータ加点を行い、ステップS215へ移行する。

ステップS214では、データの減点を行い、ステップS215へ移行する。

ステップS215では、データの蓄積を行い、ステップS216へ移行する。

ステップS216では、技量評価を行い、リターンへ移行する。

図１０は、技量評価補正制御処理の他の例であり、ステップS212で誤差発生状況が抽出されたと判定された場合には、ステップS221で、ワイパー作動レベルに応じたデータ加点を行い、ステップS222でヘッドライト点灯レベルに応じたデータ加点を行う。具体的な加点表を図１１に示す。

すなわち、実施例２では、技量レベル評価誤差が生じる走行状況を抽出して、その状況下においてデータを削除するまたはデータに加・減点を加える。運転者が新たな曲路または交差点を走行する時に、その状況が技量評価誤差の生じる状況か否かを判定する。走行回数が少ない場合やセンサが故障している場合や、天候が悪い場合には、データを削除するかデータを加点するものとする。交通量が少ないか走行頻度が非常に多い場合には、データ減点を行う。データ補正したものをデータ蓄積して、現時点における技量評価を行う。天候の場合であればワイパー作動レベルに応じて、加点を行い、時間帯に関してはヘッドライト信号を基にデータ加点を行う。

次に、効果を説明する。
実施例２の車両用運転支援装置にあっては、以下の効果が得られる。

(4) 天候が悪い状況を検出する悪天候検出手段と、時間帯が夜である状況を検出する夜間時間帯検出手段と、を備え、運転集中状況判定手段（ステップS135，S138）は、天候が悪い状況または時間帯が夜である状況のとき、運転に集中できない状況と判定する。よって、天候や時間帯を考慮した技量評価が可能となる。

(5) 悪天候検出手段は、ワイパー作動レベルまたはライト点灯レベルから天候が悪い状況を検出し、夜間時間帯検出手段は、ヘッドライトの点灯レベルにより時間帯が夜である状況を検出する。よって、簡便に天候・時間帯を考慮した技量評価が可能となる。

(6) 技量評価補正回路２６は、データを削除する、またはデータに加・減点を加えるため、より精度の高い技量判定が可能となる。

まず、構成を説明する。
図１２は、実施例２の車両用運転支援装置の構成を示すブロック図である。
実施例２の車両用運転支援装置は、ＧＰＳ（走行位置検出手段）３１と、操舵角速度センサ（操舵角速度検出手段）３２と、予測操舵記述抽出回路（予測操舵記述抽出手段）３３と、得意度判定回路（運転者技量判定手段）３４と、モニタ（情報提示手段）３５と、を備えている。

予測操舵記述抽出手段３４は、予測操舵履歴を、その特徴に応じて右操舵、左操舵または操舵角維持の３種類の定性的かつ有限個の状態記述に変換して時系列順に並べた予測操舵記述を抽出する。

得意度判定回路（操舵技量判定手段）３４は、走行位置検出手段３３により検出された走行位置履歴に同一の走行位置履歴が複数存在する場合には、その走行位置履歴に関連付けて保持された複数の操舵履歴におけるばらつきが小さいほど、運転技量が高いと判定する。

また、得意度判定回路３４は、操舵履歴保持回路２２に保持された複数の走行位置履歴に関連付けられた複数の操舵履歴のばらつきを比較したとき、特定の走行位置履歴、特定の走行時間帯、特定の天候に関連付けられた操舵履歴の分散値が、他の走行位置履歴、走行時間帯、天候における操舵履歴のばらつきよりも大きい場合には、特定の走行位置履歴、特定の走行時間帯、特定の天候における運転者の運転得意度を低く判定し、他の走行位置履歴、走行時間帯、天候における操舵履歴のばらつきよりも小さい場合には、特定の走行位置履歴、特定の走行時間帯、特定の天候における運転者の運転得意度を高く判定する

モニタ３５は、運転者の得意度が低い走行位置、走行時間帯、天候における車両走行が見込まれる場合、また、運転者または環境の状態が通常とは異なる場合に、運転者に情報提示を行う。

次に、作用を説明する。
［得意度判定制御処理］
図１３は、実施例３の得意度判定制御処理の流れを示すフローチャートで、以下、各ステップについて説明する。

ステップS301では、ＧＰＳ３１により走行位置を検出し、ステップS302へ移行する。

ステップS302では、予測操舵記述抽出回路３３において、操舵角速度センサ３２により検出された操舵角速度を元に、操舵角速度が所定値以上であるか否かを判定する。操舵角速度が所定値以上であれば、運転者は操舵を行っていると判断し、ステップS303へ移行する。一方、操舵角速度が所定値未満であれば、運転者は操舵を行っていないと判断し、ステップS308へ移行する。

ステップS303では、予測操舵記述抽出回路３３において、操舵角センサ２１により検出された操舵角を元に、予測操舵の成分を抽出し、ステップS304へ移行する。

ステップS304では、ステップS303で抽出した操舵の予測操舵成分より、予測操舵記述抽出回路３３において予測操舵の特性を抽出し、予測状態の数Ｎを算出し、ステップS305へ移行する。

ステップS305では、操舵履歴保持回路２２において保持されている操舵履歴を更新し、ステップS306へ移行する。この更新は、ステップS302で抽出した予測操舵記述と状態記述の数Ｎを操舵履歴として、ステップS301で検出した走行位置に関連付けて、操舵履歴保持回路２２内に記憶することによって行われる。この際、過去にも走行した等の理由により、既にその走行位置における操舵履歴が存在する場合がある。この場合も、その走行位置における新たな操舵履歴として追加して記憶すると共に、状態記述の数Ｎの平均値ａと分散σを算出する（図１４）。

ステップS306では、操舵履歴保持回路２２において、現在走行している位置における操舵が所定回数Ｍ回以上であるか否かを判定する。Ｍ回以上であればステップS307へ移行し、NOの場合にはステップS308へ移行する。

ステップS307では、操舵履歴保持回路２２において、現在走行している位置における操舵の得意度を更新し、ステップS308へ移行する。実施例３においては、操舵履歴保持回路２２に保持されたそれぞれの走行位置における操舵履歴に関連付けて、それぞれの走行位置における操舵の得意度を保持している。得意度の更新は、例えば、現在走行している位置における過去Ｍ回の走行において、ステップS303で算出した状態記述の数Ｎの分散σを、操舵履歴保持回路２２に保持された他の走行位置（全ζ個所）における状態記述の数Ｎ_k（k=1,2,…,ζ）の分散σ_k（k=1,2,…,ζ）の平均σ_a＝Σσ_k/ζと比較してその差の大きさ（|σ-σ_a|）が大きいほど、得意度が低く付与する（図１５）。

ステップS308では、得意度判定回路３４において、現在、走行している位置近辺に操舵を行う走行位置が存在するか否かを判定する。この手続きは、操舵履歴保持回路２２に保持された操舵履歴のそれぞれの走行位置を参照し、ステップS301で検出した走行位置に近い位置が、操舵履歴保持回路２２に保持された操舵履歴に存在すれば、近々、操舵を行う状況になる可能性があるという判定を行う。走行している位置近辺に操舵を行う走行位置が存在する場合には、ステップS309へ移行し、存在しない場合には、リターンへ移行する。

ステップS309では、得意度判定回路３４において、ステップS307で判定した、近々、操舵を行う走行位置における操舵の得意度を判定する。この手続きは、ステップS301で検出した走行位置を、操舵履歴保持回路２２に保持された近々走行を行う走行位置の操舵履歴を参照し、操舵履歴に関連させて保持された操舵の得意度を参照することによって行う。得意度が所定の値よりも低い場合には、ステップS310へ移行し、得意度が所定の値以上の場合には、リターンへ移行する。

ステップS310では、モニタ３５を用いて、運転者に情報提示を行う。この情報提示は、ステップS307で判定されたように、運転者にとって得意度の低い走行位置に差し掛かっている状況での情報提示であるため、その旨を告知し、運転者の注意を喚起するための情報提示が望ましい。

［走行位置に応じた運転支援］
運転者は、特定の走行位置や、走行環境、天候に対して不得意なために、また、日々の体調や情動によって実際の技量とは異なった運転行動を行うことがある。このような場合、実際の技量のみに基づく運転支援を行うことで、運転支援が予期した効果をもたらさないことがある。

これに対し、実施例３では、過去に走行した操舵を伴う走行位置において、状態記述の数の分散を比較することによって、特定の操舵位置における得意度を算出し、得意度が低い場合には事前に運転者に情報提示するようにしたため、運転者に対して、得意ではない環境での運転になることを事前に注意を喚起することが可能となった。

また、予測操舵記述抽出回路３３を設け、操舵の低周波成分を占めるためにノイズ成分に影響されにくい予測操舵成分を抽出し、かつ、運転者の操舵における予測操舵成分を定性的に記述して、状態記述の数を求めるようにしたため、運転者の状況に対する予測の深さを、確実かつ定量的に記述することが可能となった。

次に、効果を説明する。
実施例３の車両用運転支援装置にあっては、以下の効果が得られる。

(7) 車両が走行している走行位置を検出するＧＰＳ３１を備え、操舵履歴保持回路２２は、検出された走行位置の履歴を前記操舵履歴と関連付けて保持し、得意度判定回路３４は、走行位置履歴に同一の走行位置履歴が複数存在する場合には、その走行位置履歴に関連付けて保持された複数の操舵履歴におけるばらつきが小さいほど、運転技量が高いと判定する。よって、簡便な方法を用いて運転者の運転技量を判定することが可能となる。

(8) 運転者が操舵した操舵角速度を検出する操舵角速度センサ３２を備え、操舵履歴保持回路２２は、検出された操舵角速度が設定操舵角速度以上のときに検出された操舵角の履歴を保持する。よって、走行位置を検出するための地図を搭載せずとも、カーブ等による操舵の位置の検出が可能となる。

(9) 検出された操舵角に対し所定の周波数以上の成分を修正操舵履歴として排除し、予測操舵履歴のみを抽出する予測操舵履歴抽出回路３３を備え、操舵履歴保持回路２２は、予測操舵履歴を保持する。よって、操舵角信号の履歴から、操舵におけるノイズ成分が排除された確実な予測操舵を抽出することが可能となる。

(10) 予測操舵履歴を、その特徴に応じて右操舵、左操舵または操舵角維持の３種類の定性的かつ有限個の状態記述に変換して時系列順に並べた予測操舵記述を抽出する予測操舵記述抽出回路３３を備える。よって、予測操舵の特徴を、右操舵、左操舵、操舵角維持という定性的な状態によって記述することが可能となる。

(11) 得意度判定回路３４は、予測操舵記述に含まれる有限個の状態記述の個数において、その個数の分散が小さいほど、運転技量が高いと判定する。よって、容易かつ定量的に運転者の運転技量の判定が可能となる。

(12) 運転者の得意度が低い走行位置における車両走行が見込まれる場合には、運転者に情報提示を行うモニタ３５を備える。よって、運転者が不得意とする走行位置における運転になることを事前に告知することが可能となる。

実施例４では、運転者の得意度が低い走行位置に加え、運転者の得意度が低い走行時間帯、天候における車両走行が見込まれる場合には、運転者に情報提示を行う例である。

まず、構成を説明する。
図１６は、実施例４の車両用運転支援装置の構成を示すブロック図であり、実施例４は、いわゆるナビゲーション装置であり、ＧＰＳ４１ａと地図データ４１ｂとを有する走行位置検出装置４１と、照度センサ４２ａと、雨滴センサ４２ｂと、気温センサ４２ｃとを有する環境認識回路４２とを備えている。

次に、作用を説明する。
［得意度判定制御処理］
図１７は、実施例４の得意度判定制御処理の流れを示すフローチャートで、以下、各ステップについて説明する。

ステップS401では、走行位置検出装置４１によって、車両の走行している位置を検出し、ステップS402へ移行する。走行位置検出装置４１は、ＧＰＳ４１ａから得た緯度・経度情報を地図データ４１ｂに参照することによって、正確な走行位置を推定することができる。

ステップS402では、環境認識回路４２において、車両が走行している環境の状態を検出・認識し、ステップS403へ移行する。この際、実施例４では、走行環境の状態として、車両の走行時間帯と走行環境における天候を認識する。具体的には、走行時間帯は、照度センサ４２ａによって、例えば、照度が10,000ルクス以上であれば昼、100ルクス以上10,000未満であれば夕方、100ルクス未満であれば夜というように、走行時間帯を｛昼，夕方，晩｝のいずれかに分類するものとする（時間帯分類手段に相当）。天候は、雨滴センサ４２ｂ、気温センサ４２ｃによって、例えば、雨滴センサ４２ｂが雨滴を検知し、かつ気温センサ４２ｃがゼロ℃以上を示した場合には雨、雨滴センサ４２ｂが雨滴を検知し、かつ気温センサ４２ｃがゼロ℃未満を示した場合には雪、雨滴センサ４２ｂが雨滴を検知していない場合は晴れ、のように、天候を｛晴れ，雨，雪｝のいずれかに分類するものとする（天候分類手段に相当）。

ステップS403では、走行位置検出装置４１において、ステップS401の結果に基づき、現在走行している道路の線形が、カーブであるか否かを判定する。判定の結果、走行している道路線形がカーブであればステップS404へ移行し、カーブでない場合には、リターンへ移行する。

ステップS404では、予測操舵記述抽出回路３３において、操舵角センサ２１により検出された操舵角を元に、予測操舵の成分を抽出し、ステップS405へ移行する。

ステップS405では、ステップS404で抽出した操舵の予測操舵成分より、予測操舵記述抽出回路３３において予測操舵の特性を抽出し、予測状態の数Ｎ'を算出し、ステップS406へ移行する。

ステップS406では、操舵履歴保持回路２２において保持されている操舵履歴を更新し、ステップS407へ移行する。この更新は、ステップS404で抽出した予測操舵記述と状態記述の数Ｎ'を操舵履歴として、ステップS403で検出した車両が走行したカーブの位置と、ステップS402で認識した車両の走行する環境の状態に関連付けて、操舵履歴保持回路２２内に記憶することによって行われる（図１８）。この際、過去に走行した等の理由により、既にそのカーブおよび環境状態における操舵履歴が存在する場合がある。この場合も、そのカーブおよび環境状態における新たな操舵履歴として追加して記憶すると共に、状態記述の数Ｎ'の平均値ａ'と分散σ'を算出する。

ステップS407では、状況判定回路３４において、現在走行しているカーブがＭ'個目のカーブであるか否かを判定する。走行したカーブの個数は、出発地点からの累計であり、ステップS403におけるカーブ走行の判定においてカーブ走行であると判定した回数を用いる。Ｍ'個目のカーブである場合には、ステップS408へ移行し、それ以外の場合には、リターンへ移行する。

ステップS408では、状況判定回路３４において、運転者の状態、または走行している環境の状況の判定を行い、ステップS409へ移行する。この判定は、過去に走行してきたＭ'個のカーブの位置と環境状態を、操舵履歴保持回路２２に保持された操舵履歴を参照し、操舵履歴として保持されたそれぞれのカーブにおける状態記述の数の平均値ａ'_iと、今回の走行におけるそれぞれのカーブにおける状態記述の数Ｎ'_i（i=1,2,…,M'）とを比較して、その差（Σ(N'_i-a'_i)²）^1/2が大きいほど、運転者の状況、または走行している環境の状況において、通常とは違う状況で走行していると判定し、通常とは違う状況であることを示す非日常度に対して、大きい値を付与することによって行われる。

ステップS409では、状況判定回路３４において、ステップS408における運転者または環境の状況の判定に基づき、非日常度が所定の値以上の場合には、ステップS410へ移行し、所定値未満の場合には、リターンへ移行する。

ステップS410では、モニタ３５を用いて、運転者に情報提示を行う。この情報提示は、ステップS408で判定されたように、運転者にとって通常時の運転と比較して好ましくない状況であることを告知することが目的であり、運転者の注意を喚起するための情報提示が求められる。

以上説明したように、実施例４によれば、環境認識回路４２を設けたため、走行時間帯や天候による操舵の変化に応じた操舵の特徴を抽出することが可能となると共に、状況判定回路３４において、様々な走行時間帯や天候における運転が、本来、運転者が行っている通常時とは異なることを判定するようにしたため、知らずのうちに、通常時の運転とは異なっているような場合においても、運転者に、通常時とは異なる運転を行っていることを告知することが可能となる。

次に、効果を説明する。
実施例４の車両用運転支援装置にあっては、以下の効果が得られる。

(13) 車両の走行環境における時間帯を、昼、夕方、晩のいずれか１つに分類する時間帯分類手段（ステップS402）と、車両の走行環境における天候を、晴れ、雨、雪のいずれか１つに分類する天候分類手段（ステップS402）と、を備え、操舵履歴保持回路２２は、走行位置履歴と走行時間帯と天候とに関連付けて操舵履歴を保持する。よって、運転者の技量判定において、判定結果に影響を与える走行時間帯や天候の変化に対応した運転技量の判定が可能となる。

(14) 状況判定回路３４は、操舵履歴保持回路２２に保持された複数の走行位置履歴に関連付けられた複数の操舵履歴のばらつきを比較したとき、特定の走行位置履歴、特定の走行時間帯、特定の天候に関連付けられた操舵履歴の分散値が、他の走行位置履歴、走行時間帯、天候における操舵履歴のばらつきよりも大きい場合には、前記特定の走行位置履歴、特定の走行時間帯、特定の天候における運転者の運転得意度を低く判定し、他の走行位置履歴、走行時間帯、天候における操舵履歴のばらつきよりも小さい場合には、前記特定の走行位置履歴、特定の走行時間帯、特定の天候における運転者の運転得意度を高く判定する。よって、特定の走行位置、特定の走行時間帯、特定の天気における運転者の得意な程度によって運転支援を行うことが可能となる。

(15) 操舵履歴保持回路２２は、予測操舵記述に含まれる有限個の状態記述の個数において、特定の走行位置履歴、特定の走行時間帯、特定の天候について状態記述の個数の平均値を算出して保持し、予測操舵記述抽出回路３３は、新規の車両走行において、検出された走行位置、分類された時間帯、分類された天候が、補助された走行位置履歴、走行時間、天候に関する複数の履歴において、該当する場合には、新規の車両走行における該当した複数の履歴に相当する履歴について予測操舵記述に含まれる状態記述の個数を抽出し、状況判定回路３４は、前記抽出した状態記述の個数を、前記該当した複数の履歴における走行位置履歴、走行時間帯、天候における前記状態記述の個数の平均値と比較した場合に、複数の履歴について、大きい値または小さい値を示した場合には、運転者の状態または環境の状態が、通常とは異なる状態であると判定する。よって、通常とは異なる運転者の状態や、通常とは異なる走行環境の状態に応じた運転支援を行うことが可能となる。

(16) 運転者の得意度が低い走行位置、走行時間帯、天候における車両走行が見込まれる場合には、運転者に情報提示を行うモニタ３５を備える。よって、運転者が不得意とする走行位置、走行時間帯、天候における運転者になることを事前に告知することが可能となる。

(17) モニタ３５は、運転者または環境の状態が通常とは異なる場合には、運転者に情報提示を行う。よって、走行中、運転者が通常とは異なる状態の運転になっていること、または、通常の環境とは異なる状態における運転になっていることを、運転者に告知することが可能となる。

（他の実施例）
以上、本発明を実施するための最良の形態を、実施例１〜４に基づいて説明したが、本発明の具体的な構成は、各実施例に限定されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等があっても本発明に含まれる。

例えば、操舵角信号の履歴から予測操舵の信号成分を抽出する方法としては、ローパスフィルタを用いる方法や、時間による２次のテイラー展開を施す方法等を用いてもよい。

実施の形態１の車両用運転支援装置の構成を示すブロック図である。 実施例１の車両用運転支援装置の構成を示すブロック図である。 操舵履歴保持回路２２で実行される操舵履歴保存制御処理の流れを示すフローチャートである。 予測操舵成分抽出に関する説明図である。 操舵技量判定回路２３で実行される操舵技量判定制御処理の流れを示すフローチャートである。 実施例１の技量評価補正制御処理の流れを示すフローチャートである。 実施例１の誤差発生走行状況抽出制御処理の流れを示すフローチャートである。 実施例２の誤差発生走行状況抽出制御処理の流れを示すフローチャートである。 実施例２の技量評価補正制御処理の流れを示すフローチャートである。 技量評価補正制御処理の他の例である。 具体的な加点表を示す説明図である。 実施例２の車両用運転支援装置の構成を示すブロック図である。 実施例３の得意度判定制御処理の流れを示すフローチャートである。 状態記述の数Ｎの平均値ａと分散σを算出する方法を示す図である。 得意度の算出方法を示す図である。 実施例４の車両用運転支援装置の構成を示すブロック図である。 実施例４の得意度判定制御処理の流れを示すフローチャートである。 状態記述の数Ｎ'の平均値ａと分散σを算出する方法を示す図である。 非日常度の算出方法を示す図である。

符号の説明

１１ 操舵角検出手段
１２ 操舵履歴保持手段
１３ 操舵技量判定手段
１４ 操舵制御手段
１５ 誤差発生走行状況抽出手段
１６ 技量評価補正手段
２１ 操舵角センサ
２２ 操舵履歴保持回路
２３ 操舵技量判定回路
２４ 操舵制御回路
２５ 誤差発生走行状況抽出回路
２６ 技量評価補正回路

Claims (16)

1. 運転者が操舵した操舵角を検出する操舵角検出手段と、
   検出された操舵角の履歴である操舵履歴を保存する操舵履歴保持手段と、
   前記操舵履歴から運転者の操舵技量を段階設定された技量レベルの１つとして判定する操舵技量判定手段と、
   判定された技量レベルに応じて操舵制御を変更する操舵制御手段と、
   を有する車両用運転支援装置において、
   技量レベル判定に誤差が生じる走行状況を抽出する誤差発生走行状況抽出手段と、
   抽出された走行状況に対する技量レベル評価を補正する技量評価補正手段と、
   を有することを特徴とする車両用運転支援装置。
2. 請求項１に記載の車両用運転支援装置において、
   外乱の影響を受けずに運転に集中できる走行状況にあるか否かを判断する運転集中状況判定手段を備え、
   前記誤差発生走行状況抽出手段は、運転に集中できない状況を、技量レベル判定に誤差が生じる走行状況として抽出することを特徴とする運転者技量判定装置。
3. 請求項２に記載の車両用運転支援装置において、
   前記運転集中状況判定手段は、技量レベル判定を行う走行地点に関する操舵履歴が少ない走行状況を、運転に集中できない状況と判定することを特徴とする車両用運転支援装置。
4. 請求項２または請求項３に記載の車両用運転支援装置において、
   天候が悪い状況を検出する悪天候検出手段と、
   時間帯が夜である状況を検出する夜間時間帯検出手段と、
   を備え、
   前記運転集中状況判定手段は、天候が悪い状況または時間帯が夜である状況のとき、運転に集中できない状況と判定することを特徴とする車両用運転支援装置。
5. 請求項４に記載の車両用運転支援装置において、
   前記悪天候検出手段は、ワイパー作動レベルまたはライト点灯レベルから天候が悪い状況を検出し、
   前記夜間時間帯検出手段は、ヘッドライトの点灯レベルにより時間帯が夜である状況を検出することを特徴とする車両用運転支援装置。
6. 請求項１ないし請求項５のいずれか１項に記載の車両用運転支援装置において、
   前記技量評価補正手段は、データを削除する、またはデータに加・減点を加えることを特徴とする車両用運転支援装置。
7. 請求項１ないし請求項６のいずれか１項に記載の車両用運転支援装置において、
   車両が走行している走行位置を検出する位置検出手段を備え、
   前記操舵履歴保持手段は、検出された走行位置の履歴を前記操舵履歴と関連付けて保持し、
   前記操舵技量判定手段は、前記走行位置履歴に同一の走行位置履歴が複数存在する場合には、その走行位置履歴に関連付けて保持された複数の操舵履歴におけるばらつきが小さいほど、運転技量が高いと判定することを特徴とする車両用運転支援装置。
8. 請求項７に記載の車両用運転支援装置において、
   車両の走行環境における時間帯を、昼、夕方、晩のいずれか１つに分類する時間帯分類手段と、
   車両の走行環境における天候を、晴れ、雨、雪のいずれか１つに分類する天候分類手段と、
   を備え、
   前記操舵履歴保持手段は、前記走行位置履歴と走行時間帯と天候とに関連付けて操舵履歴を保持することを特徴とする車両用運転支援装置。
9. 請求項７または請求項８に記載の車両用運転支援装置において、
   運転者が操舵した操舵角速度を検出する操舵角速度検出手段を備え、
   前記操舵履歴保持手段は、検出された操舵角速度が設定操舵角速度以上のときに検出された操舵角の履歴を保持することを特徴とする車両用運転支援装置。
10. 請求項７ないし請求項９のいずれか１項に記載の車両用運転支援装置において、
    検出された操舵角に対し所定の周波数以上の成分を修正操舵履歴として排除し、予測操舵履歴のみを抽出する予測操舵履歴抽出手段を備え、
    前記操舵履歴保持手段は、前記予測操舵履歴を保持することを特徴とする車両用運転支援装置。
11. 請求項１０に記載の車両用運転支援装置において、
    前記予測操舵履歴を、その特徴に応じて右操舵、左操舵または操舵角維持の３種類の定性的かつ有限個の状態記述に変換して時系列順に並べた予測操舵記述を抽出する予測操舵記述抽出手段を備えることを特徴とする車両用運転支援装置。
12. 請求項１１に記載の車両用運転支援装置において、
    前記運転者操舵技量判定手段は、前記予測操舵記述に含まれる有限個の状態記述の個数において、その個数の分散が小さいほど、運転技量が高いと判定することを特徴とする車両用運転支援装置。
13. 請求項７ないし請求項１２のいずれか１項に記載の車両用運転支援装置において、
    前記運転者操舵技量判定手段は、前記操舵履歴保持手段に保持された複数の走行位置履歴に関連付けられた複数の操舵履歴のばらつきを比較したとき、特定の走行位置履歴、特定の走行時間帯、特定の天候に関連付けられた操舵履歴の分散値が、他の走行位置履歴、走行時間帯、天候における操舵履歴のばらつきよりも大きい場合には、前記特定の走行位置履歴、特定の走行時間帯、特定の天候における運転者の運転得意度を低く判定し、他の走行位置履歴、走行時間帯、天候における操舵履歴のばらつきよりも小さい場合には、前記特定の走行位置履歴、特定の走行時間帯、特定の天候における運転者の運転得意度を高く判定することを特徴とする車両用運転支援装置。
14. 請求項１１ないし請求項１３のいずれか１項に記載の車両用運転支援装置において、
    前記操舵履歴保持手段は、前記予測操舵記述に含まれる有限個の状態記述の個数において、特定の走行位置履歴、特定の走行時間帯、特定の天候について前記状態記述の個数の平均値を算出して保持し、
    前記予測操舵記述抽出手段は、新規の車両走行において、検出された走行位置、分類された時間帯、分類された天候が、補助された走行位置履歴、走行時間、天候に関する複数の履歴において、該当する場合には、新規の車両走行における該当した複数の履歴に相当する履歴について予測操舵記述に含まれる状態記述の個数を抽出し、
    前記運転者操舵技量判定手段は、前記抽出した状態記述の個数を、前記該当した複数の履歴における走行位置履歴、走行時間帯、天候における前記状態記述の個数の平均値と比較した場合に、複数の履歴について、大きい値または小さい値を示した場合には、運転者の状態または環境の状態が、通常とは異なる状態であると判定することを特徴とする車両用運転支援装置。
15. 請求項１３または請求項１４に記載の車両用運転支援装置において、
    運転者の得意度が低い走行位置、走行時間帯、天候における車両走行が見込まれる場合には、運転者に情報提示を行う情報提示手段を備えることを特徴とする車両用運転支援装置。
16. 請求項１５に記載の車両用運転支援装置において、
    前記情報提示手段は、運転者または環境の状態が通常とは異なる場合には、運転者に情報提示を行うことを特徴とする車両用運転支援装置。

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