JP2006323876A - 運転者将来状況予測装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】走行状況に応じた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、安全運転を心掛けている運転者には安全意識の維持、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、運転者状態検出手段１２、走行環境検出手段１３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、運転状況別運転者特性判定手段３０では複数の運転状況における運転者の特性を判定し、運転者不慮遭遇予測手段５０で、運転者特性と所定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。
【選択図】図１
【解決手段】車両状態検出手段１１、運転者状態検出手段１２、走行環境検出手段１３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、運転状況別運転者特性判定手段３０では複数の運転状況における運転者の特性を判定し、運転者不慮遭遇予測手段５０で、運転者特性と所定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。
【選択図】図１
Description
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。
運転者の運転特性を評価する装置が知られている（例えば特許文献１参照）。この装置は、運転者の運転状態を安全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、運転者への安全運転、環境への配慮を意識付けさせるための装置を提供するものである。また、車両の走行状態に関するデータとその車両の稼働コンディションに関するデータとを対応付けて記録し、運転状況解析を行う装置も知られている（例えば特許文献２参照）。
特開平２０００−２４７１６２号公報
特開平１１−１２５５３４号公報
運転者の運転特性を客観的に評価するには、走行状況に適した運転を行っているか否かで評価されなくてはならない。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、走行状況に応じて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走行状況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、安全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走行状況では、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。
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、安全運転を心掛けている運転者には安全意識の維持、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。
一実施の形態を示す以下の図に対応づけて本発明を説明する。
（１）図１において、請求項１に記載された運転者将来状況予測装置は、車両の走行状態を検出する車両状態検出手段１１と、運転者の状態を検出する運転者状態検出手段１２のうち少なくとも一つを備え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、運転情報蓄積手段で蓄積された情報から、運転者の特性を判定する運転者特性判定手段３０と、運転者特性判定手段３０で判定された運転者特性と、あらかじめ設定した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）図１より、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、運転者不慮遭遇予測手段５０は、自車両が将来的に交差車両との不慮状況に遭遇する交差車両との不慮遭遇度、自車両が将来的に先行車と不慮状況に遭遇する先行車との不慮遭遇度、自車両が将来的に対向車両と不慮状況に遭遇する対向車両との不慮遭遇度、または自車両が将来的に歩行者と不慮状況に遭遇する歩行者との不慮遭遇度のうちいずれかを予測することを特徴とする。
（３）図１より、請求項３の発明は、請求項１または請求項２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、走行環境を検出する走行環境検出手段１３をさらに有し、運転者特性判定手段３０は、走行環境検出手段１３で検出された走行環境も加味して、所定の運転状況における運転者の特性を判定し、運転者不慮遭遇予測手段５０は、運転者特性判定手段３０で判定された所定の運転状況における運転者特性と、あらかじめ設定された所定の運転状況における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ことを特徴とする。
（４）図１より、請求項４の発明は、請求項３に記載の運転者将来状況予測装置において、運転者不慮遭遇予測手段５０は、複数の運転状況における運転者の将来の不慮遭遇度を予測し、伝達手段６０は、運転者不慮遭遇予測手段５０で予測された複数の運転状況における不慮遭遇度のうち、最も確度の高い運転状況における不慮遭遇度を出力することを特徴とする。
（５）図１より、請求項５の発明は、請求項３または請求項４に記載の運転者将来状況予測装置において、運転情報蓄積手段２０は、運転情報検出手段で検出された情報を長期的に蓄積し、運転者不慮状況予測装置５０は、運転情報蓄積手段に蓄積された長期的運転情報に基づいて、運転者の将来の不慮遭遇度を予測することを特徴とする。
（６）図１において、請求項６に記載された運転者将来状況予測システムは、車両の走行状態を検出する車両状態検出手段１１と、運転者の状態を検出する運転者状態検出手段１２のうち少なくとも一つを備える運転情報検出手段１０を車両に搭載する一方、運転情報検出手段で検出された運転情報を受信して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、運転者の特性を判定する運転者特性判定手段３０と、運転者特性判定手段３０で判定された運転者特性と、あらかじめ設定された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とを基地局に設置することにより上述した目的を達成する。
（７）図１において、請求項７に記載された運転者将来状況予測システムは、車両の走行状態を検出する車両状態検出手段１１と、運転者の状態を検出する運転者状態検出手段１２のうち少なくとも一つを備える運転情報検出手段１０と、運転情報検出手段１０で検出された運転情報を蓄積する運転情報蓄積手段２０とを車両に搭載する一方、所定量の運転情報から運転者の特性を判定する運転者特性判定手段３０と、運転者特性判定手段３０で判定された運転者特性と、あらかじめ設定された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とを基地局に設置し、運転情報蓄積手段２０で蓄積された運転情報を、運転者特性判定手段３０に送信することにより上述した目的を達成する。
（８）図１において、請求項８に記載された運転者将来状況予測システムは、車両の走行状態を検出する車両状態検出手段１１と、運転者の状態を検出する運転者状態検出手段１２のうち少なくとも一つを備える運転情報検出手段１０と、運転情報検出手段１０で検出された運転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で蓄積された運転情報から運転者の特性を判定する運転者特性判定手段３０とを車両に搭載する一方、運転者特性判定手段で判定された運転者特性に関する信号を受信し、運転者特性とあらかじめ設定された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とを基地局に設置することにより上述した目的を達成する。
（９）図１において、請求項９に記載された運転者将来状況予測システムは、車両の走行状態を検出する車両状態検出手段１１と、運転者の状態を検出する運転者状態検出手段１２のうち少なくとも一つを備える運転情報検出手段１０と、運転情報検出手段１０で検出された運転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で蓄積された運転情報から運転者の特性を判定する運転者特性判定手段３０と、運転者特性判定手段３０で判定された運転者特性と、あらかじめ設定された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とを車両に搭載する一方、運転者不慮遭遇予測手段５０で予測した結果に関する信号を受信し、予測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を基地局に設置することにより上述した目的を達成する。
（１０）図１４において、請求項１０に記載された運転者将来状況予測システムは、車両の走行状態を検出する車両状態検出手段１１と、運転者の状態を検出する運転者状態検出手段１２のうち少なくとも一つを備え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、運転者の特性を判定する運転者特性判定手段３０と、運転者特性判定手段３０で判定された運転者特性と、所定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とを有し、運転情報検出手段１０と伝達手段６０とを車両に搭載する一方、運転情報蓄積手段２０と、運転者特性判定手段３０と、運転者不慮遭遇予測手段５０とを基地局に設置し、車載された運転情報検出手段１０により検出された情報に関する信号を、基地局に転送する第１の転送手段７１と、基地局に設置された運転者不慮遭遇予測手段５０により判定された予測結果に関する信号を車両に転送する第２の転送手段７２とを備えることにより上述した目的を達成する。
（１１）図１より、請求項１１の発明は、請求項３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、走行環境検出手段１３により交差点情報を検出し、車両状態検出手段１１により交差点進入時の車両状態を検出し、運転情報蓄積手段２０は、走行環境検出手段１３により検出された交差点情報および車両状態検出手段１１により検出された交差点進入時の車両状態に関するデータを蓄積し、運転者特性判定手段３０は、運転情報蓄積手段２０に蓄積された交差点情報および交差点進入時の車両状態に関するデータ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、運転者特性判定手段３０により判定された交差点進入時の運転者特性と、あらかじめ設定された交差点進入時の交差車両との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。
（１２）図１において、請求項１２の発明は、請求項３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により追従走行時の車両状態を検出し、走行環境検出手段１３により、先行車に関する情報と、道路線形と、天候状態と、信号表示のうち少なくとも一つを検出し、運転情報蓄積手段は、車両状態検出手段により検出された追従走行時の車両状態および走行環境検出手段により検出された追従走行時の走行環境情報に関するデータを蓄積し、運転者特性判定手段３０は、運転情報蓄積手段２０に蓄積された追従走行時の車両状態および走行環境情報に基づいて追従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、運転者特性判定手段３０により判定された追従走行時の運転者特性と、あらかじめ設定された追従走行時の先行車両との不慮遭遇予測度とに基づいて、運転者の追従走行時における先行車との将来の不慮遭遇度を予測することを特徴とする。
（１３）図１より、請求項１３の発明は、請求項３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、車両状態検出手段により右折時の車両状態を検出し、走行環境検出手段により、交差点に関する情報と、自車線に関する情報と、対向車線に関する情報とを検出し、運転情報蓄積手段２０は、車両状態検出手段により検出された右折時の車両状態および走行環境検出手段１３により検出された右折時の走行環境情報に関するデータを蓄積し、運転者特性判定手段３０は、運転情報蓄積手段２０に蓄積された右折時の車両状態および走行環境情報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、運転者特性判定手段３０により判定された右折時の運転者特性と、あらかじめ設定された右折時における対向直進車または歩行者との不慮遭遇予測度とに基づいて、運転者の右折時における対向直進車または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。
（１４）図１より、請求項１４の発明は、請求項３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により直進時の車両状態を検出し、走行環境検出手段１３により、自車線に関する情報と、対向車線に関する情報の少なくともいずれかを検出し、運転情報蓄積手段２０は、車両状態検出手段１１により検出された直進時の車両状態および走行環境検出手段１３により検出された直進時の走行環境情報に関するデータを蓄積し、運転者特性判定手段３０は、運転情報蓄積手段２０に蓄積された直進時のの車両状態および走行環境情報に基づいて直進時の運転者特性を判定し、運転者不慮遭遇予測手段５０は、運転者特性判定手段３０により判定された直進時の運転者特性と、あらかじめ設定された直進時における歩行者との不慮遭遇予測度とに基づいて、運転者の直進時における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。
（１５）図１６において、請求項１５に記載された運転者将来状況予測装置は、 車両の走行状態を検出する車両状態検出手段１１と、運転者の状態を検出する運転者状態検出手段１２のうち少なくとも一つを備え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、運転者の特性を判定する運転者特性判定手段３０と、運転者特性判定手段３０で判定された運転者特性と、あらかじめ設定された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で予測した不慮遭遇度に関する情報を運転者に提供する情報提供装置９０とを有し、情報提供装置９０は、不慮遭遇度に応じて運転者に提供する情報レベルを選択することにより、上述した目的を達成する。
（１６）図１７において、請求項１６に記載された運転者将来状況予測装置は、 車両の走行状態を検出する車両状態検出手段１１と、運転者の状態を検出する運転者状態検出手段１２のうち少なくとも一つを備え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、運転者の特性を判定する運転者特性判定手段３０と、運転者特性判定手段３０で判定された運転者特性と、あらかじめ設定された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、車両の走行状態を制御する車両制御装置１００とを有し、車両制御装置１００は、運転者不慮遭遇予測手段５０で予測した不慮遭遇度に応じて車両の制御レベルを選択することにより上述した目的を達成する。
（１７）図１より、請求項１７の発明は、請求項６から請求項１０のいずれかに記載の運転者将来状況予測システムにおいて、運転情報検出手段１０は、走行環境を検出する走行環境検出手段１３をさらに有し、運転者特性判定手段３０は、走行環境検出手段１３で検出された走行環境も加味して、所定の運転状況における運転者の特性を判定し、運転者不慮遭遇予測手段５０は、運転者特性判定手段で判定された所定の運転状況における運転者特性と、あらかじめ設定された所定の運転状況における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ことを特徴とする。
（１８）図１より、請求項１８の発明は、請求項１５および請求項１６のいずれか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、走行環境を検出する走行環境検出手段１３をさらに有し、運転者特性判定手段３０は、走行環境検出手段で検出された走行環境も加味して、所定の運転状況における運転者の特性を判定し、運転者不慮遭遇予測手段５０は、運転者特性判定手段３０で判定された所定の運転状況における運転者特性と、あらかじめ設定された所定の運転状況における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ことを特徴とする。
（１９）図１８より、請求項１９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、運転者不慮遭遇予測手段１５０は、自車両と先行車両、または自車両と後続車両とが将来的に不慮状況に遭遇する不慮遭遇確度を予測することを特徴とする。
（２０）図１８より、請求項２０の発明は、請求項１９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１１０は、走行環境を検出する走行環境検出手段１１３をさらに有し、車両状態検出手段１１１により車速と加速度を検出し、運転者状態検出手段１１２により運転者のブレーキ操作を検出し、走行環境検出手段１１３により直線、カーブ、勾配等の走行路情報を検出し、運転者特性判定手段１３０は、運転者状態検出手段１１２により検出された、所定速度以上での走行状態における調速ブレーキ操作に関する演算に基づいて運転者特性を判定し、運転者不慮遭遇予測手段１５０は、運転者特性判定手段１３０で判定された運転者特性と、あらかじめ設定された調速ブレーキ操作に関する不慮遭遇予測度とに基づいて、自車両と先行車両、または自車両と後続車両とが将来的に不慮状況に遭遇する不慮遭遇確度を予測することを特徴とする。
（２１）図１８より、請求項２１の発明は、請求項２０に記載の運転者将来状況予測装置において、運転者特性判定手段１３０は、調速ブレーキ操作の頻度と、所定速度に対する調速ブレーキ操作頻度の変化と、調速ブレーキ操作頻度の時間的増減と、調速ブレーキ操作頻度の時間的ばらつきと、車両状態検出手段１１１により検出された減速度の時間的ばらつきのうち、少なくとも一つの運転者特性を判定し、運転者不慮状況予測手段１５０は、運転者特性判定手段１３０により判定された運転者特性に基づいて、自車両と先行車両、または自車両と後続車両とが将来的に不慮状況に遭遇する不慮遭遇確度を予測することを特徴とする。
（２２）図１８より、請求項２２の発明は、請求項１９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１１０は、走行環境を検出する走行環境検出手段１１３をさらに有し、車両状態検出手段１１１により自車両の車速と加速度を検出し、運転者状態検出手段１１２により運転者のブレーキ操作を検出し、走行環境検出手段１１３により自車両と前方障害物との距離を検出し、運転者特性判定手段１３０は、運転者状態検出手段１１２により検出された、所定速度以上での走行状態におけるブレーキ操作強弱の時間的変化パターンに関する演算に基づいて運転者特性を判定し、運転者不慮遭遇予測手段１５０は、運転者特性判定手段１３０で判定された運転者特性と、あらかじめ設定されたブレーキ操作強弱の時間的変化パターンに関する不慮遭遇予測度とに基づいて、自車両と先行車両、または自車両と後続車両とが将来的に不慮状況に遭遇する不慮遭遇確度を予測することを特徴とする。
（２３）図１８より、請求項２３の発明は、請求項２２に記載の運転者将来状況予測装置において、運転者特性判定手段１３０は、減速時の前半に強く、後半に弱いブレーキ操作を行うか、前半に弱く、後半に強いブレーキ操作を行うかを、減速度の波形パターンから判定したブレーキ操作強弱の時間的変化パターンと、減速開始時の自車両と前方障害物との距離において、物理的に安全状況で停止できる減速度と実際の初期減速度との比較から推定するブレーキ操作強弱の時間的変化パターンのうち、少なくとも一方で判定されたブレーキ操作強弱の時間的変化パターンの発生頻度に関する運転者特性に基づいて、自車両と先行車両、または自車両と後続車両とが将来的に不慮状況に遭遇する不慮遭遇確度を予測することを特徴とする。
（２４）図１８より、請求項２４の発明は、請求項１９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１１０は、走行環境を検出する走行環境検出手段１１３をさらに有し、走行環境検出手段１１３により前方障害物警報、接近警報等のブレーキ操作要求のための警報出力を検出し、運転者状態検出手段により運転者のブレーキ操作あるいは回避操作を検出し、検出された警報出力のタイミングと検出されたブレーキ操作あるいは回避操作のタイミングから運転者の反応速度を算出し、運転者特性判定手段１３０は、警報に対する反応速度に関する演算に基づいて運転者特性を判定し、運転者不慮遭遇予測手段１５０は、運転者特性判定手段１３０で判定された運転者特性と、あらかじめ設定された運転者の反応速度に関する不慮遭遇予測度とに基づいて、自車両と先行車両、または自車両と後続車両とが将来的に不慮状況に遭遇する不慮遭遇確度を予測することを特徴とする。
（２５）図１８において、請求項２５の発明は、請求項２４に記載の運転者将来状況予測装置において、運転者特性判定手段１３０は、ブレーキ操作要求のための警報の出現頻度と、警報に対する運転者の反応速度の時間的増減と、反応速度の時間的ばらつきのうち、少なくとも一つの運転者特性に基づいて、自車両と先行車両、または自車両と後続車両とが将来的に不慮状況に遭遇する不慮遭遇確度を予測することを特徴とする。
（１）図１において、請求項１に記載された運転者将来状況予測装置は、車両の走行状態を検出する車両状態検出手段１１と、運転者の状態を検出する運転者状態検出手段１２のうち少なくとも一つを備え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、運転情報蓄積手段で蓄積された情報から、運転者の特性を判定する運転者特性判定手段３０と、運転者特性判定手段３０で判定された運転者特性と、あらかじめ設定した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）図１より、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、運転者不慮遭遇予測手段５０は、自車両が将来的に交差車両との不慮状況に遭遇する交差車両との不慮遭遇度、自車両が将来的に先行車と不慮状況に遭遇する先行車との不慮遭遇度、自車両が将来的に対向車両と不慮状況に遭遇する対向車両との不慮遭遇度、または自車両が将来的に歩行者と不慮状況に遭遇する歩行者との不慮遭遇度のうちいずれかを予測することを特徴とする。
（３）図１より、請求項３の発明は、請求項１または請求項２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、走行環境を検出する走行環境検出手段１３をさらに有し、運転者特性判定手段３０は、走行環境検出手段１３で検出された走行環境も加味して、所定の運転状況における運転者の特性を判定し、運転者不慮遭遇予測手段５０は、運転者特性判定手段３０で判定された所定の運転状況における運転者特性と、あらかじめ設定された所定の運転状況における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ことを特徴とする。
（４）図１より、請求項４の発明は、請求項３に記載の運転者将来状況予測装置において、運転者不慮遭遇予測手段５０は、複数の運転状況における運転者の将来の不慮遭遇度を予測し、伝達手段６０は、運転者不慮遭遇予測手段５０で予測された複数の運転状況における不慮遭遇度のうち、最も確度の高い運転状況における不慮遭遇度を出力することを特徴とする。
（５）図１より、請求項５の発明は、請求項３または請求項４に記載の運転者将来状況予測装置において、運転情報蓄積手段２０は、運転情報検出手段で検出された情報を長期的に蓄積し、運転者不慮状況予測装置５０は、運転情報蓄積手段に蓄積された長期的運転情報に基づいて、運転者の将来の不慮遭遇度を予測することを特徴とする。
（６）図１において、請求項６に記載された運転者将来状況予測システムは、車両の走行状態を検出する車両状態検出手段１１と、運転者の状態を検出する運転者状態検出手段１２のうち少なくとも一つを備える運転情報検出手段１０を車両に搭載する一方、運転情報検出手段で検出された運転情報を受信して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、運転者の特性を判定する運転者特性判定手段３０と、運転者特性判定手段３０で判定された運転者特性と、あらかじめ設定された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とを基地局に設置することにより上述した目的を達成する。
（７）図１において、請求項７に記載された運転者将来状況予測システムは、車両の走行状態を検出する車両状態検出手段１１と、運転者の状態を検出する運転者状態検出手段１２のうち少なくとも一つを備える運転情報検出手段１０と、運転情報検出手段１０で検出された運転情報を蓄積する運転情報蓄積手段２０とを車両に搭載する一方、所定量の運転情報から運転者の特性を判定する運転者特性判定手段３０と、運転者特性判定手段３０で判定された運転者特性と、あらかじめ設定された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とを基地局に設置し、運転情報蓄積手段２０で蓄積された運転情報を、運転者特性判定手段３０に送信することにより上述した目的を達成する。
（８）図１において、請求項８に記載された運転者将来状況予測システムは、車両の走行状態を検出する車両状態検出手段１１と、運転者の状態を検出する運転者状態検出手段１２のうち少なくとも一つを備える運転情報検出手段１０と、運転情報検出手段１０で検出された運転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で蓄積された運転情報から運転者の特性を判定する運転者特性判定手段３０とを車両に搭載する一方、運転者特性判定手段で判定された運転者特性に関する信号を受信し、運転者特性とあらかじめ設定された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とを基地局に設置することにより上述した目的を達成する。
（９）図１において、請求項９に記載された運転者将来状況予測システムは、車両の走行状態を検出する車両状態検出手段１１と、運転者の状態を検出する運転者状態検出手段１２のうち少なくとも一つを備える運転情報検出手段１０と、運転情報検出手段１０で検出された運転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で蓄積された運転情報から運転者の特性を判定する運転者特性判定手段３０と、運転者特性判定手段３０で判定された運転者特性と、あらかじめ設定された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とを車両に搭載する一方、運転者不慮遭遇予測手段５０で予測した結果に関する信号を受信し、予測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を基地局に設置することにより上述した目的を達成する。
（１０）図１４において、請求項１０に記載された運転者将来状況予測システムは、車両の走行状態を検出する車両状態検出手段１１と、運転者の状態を検出する運転者状態検出手段１２のうち少なくとも一つを備え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、運転者の特性を判定する運転者特性判定手段３０と、運転者特性判定手段３０で判定された運転者特性と、所定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とを有し、運転情報検出手段１０と伝達手段６０とを車両に搭載する一方、運転情報蓄積手段２０と、運転者特性判定手段３０と、運転者不慮遭遇予測手段５０とを基地局に設置し、車載された運転情報検出手段１０により検出された情報に関する信号を、基地局に転送する第１の転送手段７１と、基地局に設置された運転者不慮遭遇予測手段５０により判定された予測結果に関する信号を車両に転送する第２の転送手段７２とを備えることにより上述した目的を達成する。
（１１）図１より、請求項１１の発明は、請求項３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、走行環境検出手段１３により交差点情報を検出し、車両状態検出手段１１により交差点進入時の車両状態を検出し、運転情報蓄積手段２０は、走行環境検出手段１３により検出された交差点情報および車両状態検出手段１１により検出された交差点進入時の車両状態に関するデータを蓄積し、運転者特性判定手段３０は、運転情報蓄積手段２０に蓄積された交差点情報および交差点進入時の車両状態に関するデータ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、運転者特性判定手段３０により判定された交差点進入時の運転者特性と、あらかじめ設定された交差点進入時の交差車両との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。
（１２）図１において、請求項１２の発明は、請求項３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により追従走行時の車両状態を検出し、走行環境検出手段１３により、先行車に関する情報と、道路線形と、天候状態と、信号表示のうち少なくとも一つを検出し、運転情報蓄積手段は、車両状態検出手段により検出された追従走行時の車両状態および走行環境検出手段により検出された追従走行時の走行環境情報に関するデータを蓄積し、運転者特性判定手段３０は、運転情報蓄積手段２０に蓄積された追従走行時の車両状態および走行環境情報に基づいて追従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、運転者特性判定手段３０により判定された追従走行時の運転者特性と、あらかじめ設定された追従走行時の先行車両との不慮遭遇予測度とに基づいて、運転者の追従走行時における先行車との将来の不慮遭遇度を予測することを特徴とする。
（１３）図１より、請求項１３の発明は、請求項３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、車両状態検出手段により右折時の車両状態を検出し、走行環境検出手段により、交差点に関する情報と、自車線に関する情報と、対向車線に関する情報とを検出し、運転情報蓄積手段２０は、車両状態検出手段により検出された右折時の車両状態および走行環境検出手段１３により検出された右折時の走行環境情報に関するデータを蓄積し、運転者特性判定手段３０は、運転情報蓄積手段２０に蓄積された右折時の車両状態および走行環境情報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、運転者特性判定手段３０により判定された右折時の運転者特性と、あらかじめ設定された右折時における対向直進車または歩行者との不慮遭遇予測度とに基づいて、運転者の右折時における対向直進車または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。
（１４）図１より、請求項１４の発明は、請求項３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により直進時の車両状態を検出し、走行環境検出手段１３により、自車線に関する情報と、対向車線に関する情報の少なくともいずれかを検出し、運転情報蓄積手段２０は、車両状態検出手段１１により検出された直進時の車両状態および走行環境検出手段１３により検出された直進時の走行環境情報に関するデータを蓄積し、運転者特性判定手段３０は、運転情報蓄積手段２０に蓄積された直進時のの車両状態および走行環境情報に基づいて直進時の運転者特性を判定し、運転者不慮遭遇予測手段５０は、運転者特性判定手段３０により判定された直進時の運転者特性と、あらかじめ設定された直進時における歩行者との不慮遭遇予測度とに基づいて、運転者の直進時における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。
（１５）図１６において、請求項１５に記載された運転者将来状況予測装置は、 車両の走行状態を検出する車両状態検出手段１１と、運転者の状態を検出する運転者状態検出手段１２のうち少なくとも一つを備え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、運転者の特性を判定する運転者特性判定手段３０と、運転者特性判定手段３０で判定された運転者特性と、あらかじめ設定された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で予測した不慮遭遇度に関する情報を運転者に提供する情報提供装置９０とを有し、情報提供装置９０は、不慮遭遇度に応じて運転者に提供する情報レベルを選択することにより、上述した目的を達成する。
（１６）図１７において、請求項１６に記載された運転者将来状況予測装置は、 車両の走行状態を検出する車両状態検出手段１１と、運転者の状態を検出する運転者状態検出手段１２のうち少なくとも一つを備え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、運転者の特性を判定する運転者特性判定手段３０と、運転者特性判定手段３０で判定された運転者特性と、あらかじめ設定された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、車両の走行状態を制御する車両制御装置１００とを有し、車両制御装置１００は、運転者不慮遭遇予測手段５０で予測した不慮遭遇度に応じて車両の制御レベルを選択することにより上述した目的を達成する。
（１７）図１より、請求項１７の発明は、請求項６から請求項１０のいずれかに記載の運転者将来状況予測システムにおいて、運転情報検出手段１０は、走行環境を検出する走行環境検出手段１３をさらに有し、運転者特性判定手段３０は、走行環境検出手段１３で検出された走行環境も加味して、所定の運転状況における運転者の特性を判定し、運転者不慮遭遇予測手段５０は、運転者特性判定手段で判定された所定の運転状況における運転者特性と、あらかじめ設定された所定の運転状況における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ことを特徴とする。
（１８）図１より、請求項１８の発明は、請求項１５および請求項１６のいずれか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、走行環境を検出する走行環境検出手段１３をさらに有し、運転者特性判定手段３０は、走行環境検出手段で検出された走行環境も加味して、所定の運転状況における運転者の特性を判定し、運転者不慮遭遇予測手段５０は、運転者特性判定手段３０で判定された所定の運転状況における運転者特性と、あらかじめ設定された所定の運転状況における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ことを特徴とする。
（１９）図１８より、請求項１９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、運転者不慮遭遇予測手段１５０は、自車両と先行車両、または自車両と後続車両とが将来的に不慮状況に遭遇する不慮遭遇確度を予測することを特徴とする。
（２０）図１８より、請求項２０の発明は、請求項１９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１１０は、走行環境を検出する走行環境検出手段１１３をさらに有し、車両状態検出手段１１１により車速と加速度を検出し、運転者状態検出手段１１２により運転者のブレーキ操作を検出し、走行環境検出手段１１３により直線、カーブ、勾配等の走行路情報を検出し、運転者特性判定手段１３０は、運転者状態検出手段１１２により検出された、所定速度以上での走行状態における調速ブレーキ操作に関する演算に基づいて運転者特性を判定し、運転者不慮遭遇予測手段１５０は、運転者特性判定手段１３０で判定された運転者特性と、あらかじめ設定された調速ブレーキ操作に関する不慮遭遇予測度とに基づいて、自車両と先行車両、または自車両と後続車両とが将来的に不慮状況に遭遇する不慮遭遇確度を予測することを特徴とする。
（２１）図１８より、請求項２１の発明は、請求項２０に記載の運転者将来状況予測装置において、運転者特性判定手段１３０は、調速ブレーキ操作の頻度と、所定速度に対する調速ブレーキ操作頻度の変化と、調速ブレーキ操作頻度の時間的増減と、調速ブレーキ操作頻度の時間的ばらつきと、車両状態検出手段１１１により検出された減速度の時間的ばらつきのうち、少なくとも一つの運転者特性を判定し、運転者不慮状況予測手段１５０は、運転者特性判定手段１３０により判定された運転者特性に基づいて、自車両と先行車両、または自車両と後続車両とが将来的に不慮状況に遭遇する不慮遭遇確度を予測することを特徴とする。
（２２）図１８より、請求項２２の発明は、請求項１９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１１０は、走行環境を検出する走行環境検出手段１１３をさらに有し、車両状態検出手段１１１により自車両の車速と加速度を検出し、運転者状態検出手段１１２により運転者のブレーキ操作を検出し、走行環境検出手段１１３により自車両と前方障害物との距離を検出し、運転者特性判定手段１３０は、運転者状態検出手段１１２により検出された、所定速度以上での走行状態におけるブレーキ操作強弱の時間的変化パターンに関する演算に基づいて運転者特性を判定し、運転者不慮遭遇予測手段１５０は、運転者特性判定手段１３０で判定された運転者特性と、あらかじめ設定されたブレーキ操作強弱の時間的変化パターンに関する不慮遭遇予測度とに基づいて、自車両と先行車両、または自車両と後続車両とが将来的に不慮状況に遭遇する不慮遭遇確度を予測することを特徴とする。
（２３）図１８より、請求項２３の発明は、請求項２２に記載の運転者将来状況予測装置において、運転者特性判定手段１３０は、減速時の前半に強く、後半に弱いブレーキ操作を行うか、前半に弱く、後半に強いブレーキ操作を行うかを、減速度の波形パターンから判定したブレーキ操作強弱の時間的変化パターンと、減速開始時の自車両と前方障害物との距離において、物理的に安全状況で停止できる減速度と実際の初期減速度との比較から推定するブレーキ操作強弱の時間的変化パターンのうち、少なくとも一方で判定されたブレーキ操作強弱の時間的変化パターンの発生頻度に関する運転者特性に基づいて、自車両と先行車両、または自車両と後続車両とが将来的に不慮状況に遭遇する不慮遭遇確度を予測することを特徴とする。
（２４）図１８より、請求項２４の発明は、請求項１９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１１０は、走行環境を検出する走行環境検出手段１１３をさらに有し、走行環境検出手段１１３により前方障害物警報、接近警報等のブレーキ操作要求のための警報出力を検出し、運転者状態検出手段により運転者のブレーキ操作あるいは回避操作を検出し、検出された警報出力のタイミングと検出されたブレーキ操作あるいは回避操作のタイミングから運転者の反応速度を算出し、運転者特性判定手段１３０は、警報に対する反応速度に関する演算に基づいて運転者特性を判定し、運転者不慮遭遇予測手段１５０は、運転者特性判定手段１３０で判定された運転者特性と、あらかじめ設定された運転者の反応速度に関する不慮遭遇予測度とに基づいて、自車両と先行車両、または自車両と後続車両とが将来的に不慮状況に遭遇する不慮遭遇確度を予測することを特徴とする。
（２５）図１８において、請求項２５の発明は、請求項２４に記載の運転者将来状況予測装置において、運転者特性判定手段１３０は、ブレーキ操作要求のための警報の出現頻度と、警報に対する運転者の反応速度の時間的増減と、反応速度の時間的ばらつきのうち、少なくとも一つの運転者特性に基づいて、自車両と先行車両、または自車両と後続車両とが将来的に不慮状況に遭遇する不慮遭遇確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。
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、運転情報検出手段と、運転情報蓄積手段と、運転者特性判定手段と、運転者不慮遭遇予測手段と、伝達手段を有し、運転者特性判定手段で判定した運転者特性と、あらかじめ設定した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ので、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う観点で運転者の運転適正を客観的に評価することができる。また、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、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、安全運転の維持、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。
（２）請求項２の発明によれば、運転者不慮遭遇予測手段において、交差車両との不慮遭遇度、先行車との不慮遭遇度、対向車との不慮遭遇度、または歩行者との不慮遭遇度のうちいずれかを予測するので、将来、交差車両、先行車、対向車あるいは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適正を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、運転者特性判定手段では、走行環境検出手段で検出される走行環境も加味して所定の運転状況における運転者の特性を判定し、運転者不慮遭遇予測手段で運転者の将来の不慮遭遇度を判定するので、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、運転者不慮遭遇予測手段において複数の運転状況における不慮遭遇度を予測し、その予測結果の中で最も確度の高い運転状況における不慮遭遇度を伝達手段に出力するので、複数の運転状況の中から、将来、最も不慮状況に遭遇する可能性が高い運転状況における運転適正を選択的に運転者等に伝達し、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。
（５）請求項５の発明によれば、長期的な運転に関する情報に基づいて、運転者の将来の不慮遭遇度を予測するので、同様の運転状況を多数蓄積したうえで運転者特性を傾向的に捉え、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客観的に評価することができる。
（６）請求項６から請求項８の発明によれば、運転情報検出手段と、運転情報蓄積手段と、運転者特性判定手段と、運転者不慮遭遇予測手段と、伝達手段のうちの一部の手段を車両に搭載する一方、残りの手段を基地局に設置するので、必要最小限あるいは一部の装置を車載するだけで、大量のデータの蓄積や多くのデータ処理が可能となるとともに、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客観的に評価することができる。
（７）請求項９の発明によれば、運転情報検出手段と、運転情報蓄積手段と、運転者特性判定手段と、運転者不慮遭遇予測手段とを車両に搭載する一方、伝達手段を基地局に設置するので、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客観的に評価することができるとともに、評価結果を管理者や第三者に瞬時に伝達することができる。
（８）請求項１０の発明によれば、運転情報検出手段と、伝達手段とを車両に搭載する一方、運転情報蓄積手段と、運転者特性判定手段と、運転者不慮遭遇度予測手段とを基地局に設置するので、必要最小限の装置を車載するだけで、大量のデータの蓄積や多くのデータ処理が可能となるとともに、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客観的に評価でき、さらに、瞬時に車両側で評価結果の情報提供を受けることができる。
（９）請求項１１の発明によれば、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ので、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交差点進入時の運転適正を客観的に評価することができる。
（１０）請求項１２の発明によれば、追従走行時における先行車との将来の不慮遭遇度を予測するので、将来、先行車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追従走行時の運転適正を客観的に評価することができる。
（１１）請求項１３の発明によれば、右折時における対向直進車または歩行者との将来の不慮遭遇度を予測するので、将来、対向直進車または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右折時の運転適正を客観的に評価することができる。
（１２）請求項１４の発明によれば、直進時における歩行者との将来の不慮遭遇度を予測するので、将来、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直進時の運転適正を客観的に評価することができる。
（１３）請求項１５の発明によれば、運転情報検出手段と、運転情報蓄積手段と、運転者特性判定手段と、運転者不慮遭遇予測手段と、予測された運転者の将来の不慮遭遇度から運転者に提供する情報レベルを選択する情報提供装置とからなるので、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客観的に評価でき、さらに、情報提供を行う運転状況において運転者が将来不慮状況に遭遇する可能性に応じて適切なレベルの情報提供を行うことができる。
（１４）請求項１６の発明によれば、運転情報検出手段と、運転情報蓄積手段と、運転者特性判定手段と、運転者不慮遭遇予測手段と、予測された運転者の将来の不慮遭遇度から車両の制御レベルを選択する車両制御装置とからなるので、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客観的に評価でき、さらに、車両制御を行う運転状況において運転者が将来不慮状況に遭遇する可能性に応じて適切なレベルの車両制御を行うことができる。
（１５）請求項１７の発明によれば、運転者特性判定手段では、走行環境検出手段で検出される走行環境も加味して所定の運転状況における運転者の特性を判定し、運転者不慮遭遇予測手段で運転者の将来の不慮遭遇度を判定するので、上述したような効果に加えて、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客観的に評価することができる。
（１６）請求項１８の発明によれば、運転者特性判定手段では、走行環境検出手段で検出される走行環境も加味して所定の運転状況における運転者の特性を判定し、運転者不慮遭遇予測手段で運転者の将来の不慮遭遇度を判定するので、上述したような効果に加えて、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客観的に評価することができる。
（１７）請求項１９の発明によれば、運転者不慮遭遇予測手段において、減速する自車両と自車両に対する先行車両、もしくは後続車両との不慮状況に遭遇する確度を予測するので、将来、先行車両もしくは後続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適正を客観的に評価でき、発生率の高い不慮状況に遭遇する確率の低減に大きく寄与できる。
（１８）請求項２０および請求項２１の発明によれば、車両傾斜やカーブといった走行環境を検出し、一定速度以上の走行状態における調速ブレーキ操作あるいは減速度の情報に基づいて運転者特性を判定するので、走行環境や走行状態からみて不必要なブレーキ操作を判定し、その運転行動の継続によって将来的に不慮状況に遭遇する確度を予測することができる。また、調速ブレーキ操作の頻度を車速や時間の変化によっても判定しているため、走行状況に応じた不慮状況遭遇の確度予測の精度向上にも効果がある。さらに、車速による調速ブレーキ操作頻度の変化を判定に用い、高い車速では遭遇確度が高くなると判定すれば、より実態に合った予測をすることができる。車速と加速度、ブレーキ操作の情報を検出するので、高速道路などの外乱の少ない走行状況において、前方障害物距離検出手段がなくても車間距離接近状態を簡便に判定することもできる。
（１９）請求項２２および請求項２３の発明によれば、ブレーキ操作強弱の時間的変化パターンの運転者特性を判定するので、運転者の普段のブレーキ特性からみて、将来的に、不慮状況に遭遇する確度を予測することができる。減速時の前半は弱め、後半は強めのブレーキ操作を行うパターンか、減速時の前半は強め、後半は弱めのブレーキ操作を行うパターンかを判定することにより、自車両の減速時前半の車速に追従しようとする後続車両との不慮状況の遭遇確度が高いか低いかという観点で運転適正を客観的に評価できる。さらに、停止直前にブレーキを踏み増すパターンと、ブレーキを抜くパターンの運転特性を判定することにより、自車両に対する先行車両あるいは後続車両との不慮状況に遭遇する確度を予測するので、より状況を特定して不慮遭遇確度の予測の精度向上を図ることができる。また、ブレーキ操作強弱の時間的変化パターンの傾向性を、減速開始時の前方障害物、例えば先行車との距離において物理的に安全状況で停止できる減速度と、実際の初期減速度との比較から推定するので、前方障害物との距離検出など、ＩＴＳ化のような運転支援技術を補完する応用も可能である。
（２０）請求項２４および請求項２５の発明によれば、警報に対する反応速度に関する運転者特性を判定し、自車両と先行車両または後続車両とが不慮状況に遭遇する不慮遭遇確度を予測するので、運転者個人の身体的特性に応じたブレーキ特性を判定し、その運転特性の継続によって、将来的に不慮状況に遭遇する確度を予測することができる。また、各種警報情報を用いる構成の場合、ＩＴＳ化のような運転支援技術を補完する応用が可能である。
（１）請求項1の発明によれば、運転情報検出手段と、運転情報蓄積手段と、運転者特性判定手段と、運転者不慮遭遇予測手段と、伝達手段を有し、運転者特性判定手段で判定した運転者特性と、あらかじめ設定した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ので、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う観点で運転者の運転適正を客観的に評価することができる。また、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、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、安全運転の維持、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。
（２）請求項２の発明によれば、運転者不慮遭遇予測手段において、交差車両との不慮遭遇度、先行車との不慮遭遇度、対向車との不慮遭遇度、または歩行者との不慮遭遇度のうちいずれかを予測するので、将来、交差車両、先行車、対向車あるいは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適正を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、運転者特性判定手段では、走行環境検出手段で検出される走行環境も加味して所定の運転状況における運転者の特性を判定し、運転者不慮遭遇予測手段で運転者の将来の不慮遭遇度を判定するので、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、運転者不慮遭遇予測手段において複数の運転状況における不慮遭遇度を予測し、その予測結果の中で最も確度の高い運転状況における不慮遭遇度を伝達手段に出力するので、複数の運転状況の中から、将来、最も不慮状況に遭遇する可能性が高い運転状況における運転適正を選択的に運転者等に伝達し、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。
（５）請求項５の発明によれば、長期的な運転に関する情報に基づいて、運転者の将来の不慮遭遇度を予測するので、同様の運転状況を多数蓄積したうえで運転者特性を傾向的に捉え、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客観的に評価することができる。
（６）請求項６から請求項８の発明によれば、運転情報検出手段と、運転情報蓄積手段と、運転者特性判定手段と、運転者不慮遭遇予測手段と、伝達手段のうちの一部の手段を車両に搭載する一方、残りの手段を基地局に設置するので、必要最小限あるいは一部の装置を車載するだけで、大量のデータの蓄積や多くのデータ処理が可能となるとともに、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客観的に評価することができる。
（７）請求項９の発明によれば、運転情報検出手段と、運転情報蓄積手段と、運転者特性判定手段と、運転者不慮遭遇予測手段とを車両に搭載する一方、伝達手段を基地局に設置するので、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客観的に評価することができるとともに、評価結果を管理者や第三者に瞬時に伝達することができる。
（８）請求項１０の発明によれば、運転情報検出手段と、伝達手段とを車両に搭載する一方、運転情報蓄積手段と、運転者特性判定手段と、運転者不慮遭遇度予測手段とを基地局に設置するので、必要最小限の装置を車載するだけで、大量のデータの蓄積や多くのデータ処理が可能となるとともに、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客観的に評価でき、さらに、瞬時に車両側で評価結果の情報提供を受けることができる。
（９）請求項１１の発明によれば、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ので、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交差点進入時の運転適正を客観的に評価することができる。
（１０）請求項１２の発明によれば、追従走行時における先行車との将来の不慮遭遇度を予測するので、将来、先行車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追従走行時の運転適正を客観的に評価することができる。
（１１）請求項１３の発明によれば、右折時における対向直進車または歩行者との将来の不慮遭遇度を予測するので、将来、対向直進車または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右折時の運転適正を客観的に評価することができる。
（１２）請求項１４の発明によれば、直進時における歩行者との将来の不慮遭遇度を予測するので、将来、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直進時の運転適正を客観的に評価することができる。
（１３）請求項１５の発明によれば、運転情報検出手段と、運転情報蓄積手段と、運転者特性判定手段と、運転者不慮遭遇予測手段と、予測された運転者の将来の不慮遭遇度から運転者に提供する情報レベルを選択する情報提供装置とからなるので、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客観的に評価でき、さらに、情報提供を行う運転状況において運転者が将来不慮状況に遭遇する可能性に応じて適切なレベルの情報提供を行うことができる。
（１４）請求項１６の発明によれば、運転情報検出手段と、運転情報蓄積手段と、運転者特性判定手段と、運転者不慮遭遇予測手段と、予測された運転者の将来の不慮遭遇度から車両の制御レベルを選択する車両制御装置とからなるので、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客観的に評価でき、さらに、車両制御を行う運転状況において運転者が将来不慮状況に遭遇する可能性に応じて適切なレベルの車両制御を行うことができる。
（１５）請求項１７の発明によれば、運転者特性判定手段では、走行環境検出手段で検出される走行環境も加味して所定の運転状況における運転者の特性を判定し、運転者不慮遭遇予測手段で運転者の将来の不慮遭遇度を判定するので、上述したような効果に加えて、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客観的に評価することができる。
（１６）請求項１８の発明によれば、運転者特性判定手段では、走行環境検出手段で検出される走行環境も加味して所定の運転状況における運転者の特性を判定し、運転者不慮遭遇予測手段で運転者の将来の不慮遭遇度を判定するので、上述したような効果に加えて、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客観的に評価することができる。
（１７）請求項１９の発明によれば、運転者不慮遭遇予測手段において、減速する自車両と自車両に対する先行車両、もしくは後続車両との不慮状況に遭遇する確度を予測するので、将来、先行車両もしくは後続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適正を客観的に評価でき、発生率の高い不慮状況に遭遇する確率の低減に大きく寄与できる。
（１８）請求項２０および請求項２１の発明によれば、車両傾斜やカーブといった走行環境を検出し、一定速度以上の走行状態における調速ブレーキ操作あるいは減速度の情報に基づいて運転者特性を判定するので、走行環境や走行状態からみて不必要なブレーキ操作を判定し、その運転行動の継続によって将来的に不慮状況に遭遇する確度を予測することができる。また、調速ブレーキ操作の頻度を車速や時間の変化によっても判定しているため、走行状況に応じた不慮状況遭遇の確度予測の精度向上にも効果がある。さらに、車速による調速ブレーキ操作頻度の変化を判定に用い、高い車速では遭遇確度が高くなると判定すれば、より実態に合った予測をすることができる。車速と加速度、ブレーキ操作の情報を検出するので、高速道路などの外乱の少ない走行状況において、前方障害物距離検出手段がなくても車間距離接近状態を簡便に判定することもできる。
（１９）請求項２２および請求項２３の発明によれば、ブレーキ操作強弱の時間的変化パターンの運転者特性を判定するので、運転者の普段のブレーキ特性からみて、将来的に、不慮状況に遭遇する確度を予測することができる。減速時の前半は弱め、後半は強めのブレーキ操作を行うパターンか、減速時の前半は強め、後半は弱めのブレーキ操作を行うパターンかを判定することにより、自車両の減速時前半の車速に追従しようとする後続車両との不慮状況の遭遇確度が高いか低いかという観点で運転適正を客観的に評価できる。さらに、停止直前にブレーキを踏み増すパターンと、ブレーキを抜くパターンの運転特性を判定することにより、自車両に対する先行車両あるいは後続車両との不慮状況に遭遇する確度を予測するので、より状況を特定して不慮遭遇確度の予測の精度向上を図ることができる。また、ブレーキ操作強弱の時間的変化パターンの傾向性を、減速開始時の前方障害物、例えば先行車との距離において物理的に安全状況で停止できる減速度と、実際の初期減速度との比較から推定するので、前方障害物との距離検出など、ＩＴＳ化のような運転支援技術を補完する応用も可能である。
（２０）請求項２４および請求項２５の発明によれば、警報に対する反応速度に関する運転者特性を判定し、自車両と先行車両または後続車両とが不慮状況に遭遇する不慮遭遇確度を予測するので、運転者個人の身体的特性に応じたブレーキ特性を判定し、その運転特性の継続によって、将来的に不慮状況に遭遇する確度を予測することができる。また、各種警報情報を用いる構成の場合、ＩＴＳ化のような運転支援技術を補完する応用が可能である。
《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、車速などの車両状態を検出する車両状態検出手段（例えば、車速センサ）１１、運転者が行うブレーキなどの装置操作状態を検出する運転者状態検出手段（例えば、ブレーキ操作検出スイッチ）１２、対向車線の状況などの走行環境を検出する走行環境検出手段（例えば、ＣＣＤカメラと画像処理回路）１３のうち少なくとも一つ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、運転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。
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、車速などの車両状態を検出する車両状態検出手段（例えば、車速センサ）１１、運転者が行うブレーキなどの装置操作状態を検出する運転者状態検出手段（例えば、ブレーキ操作検出スイッチ）１２、対向車線の状況などの走行環境を検出する走行環境検出手段（例えば、ＣＣＤカメラと画像処理回路）１３のうち少なくとも一つ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、運転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。
運転情報検出手段１０で検出された所定の運転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は入力された運転情報を長期的（例えば最新５，０００ｋｍの走行における取得データ）に蓄積する機能を持つ。長期的に運転情報データを蓄積することにより、蓄積された運転情報データに基づいて、多数の運転状況別の運転者特性を判定するのに十分な量の運転情報データを得ることができる。所定量蓄積された運転情報データは運転状況別運転特性判定手段３０に送られる。運転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運転状況別運転者特性を判定する。判定された運転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、運転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運転状況別不慮遭遇予測度を読み込み、運転状況別運転者特性と運転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。
本発明による第１の実施の形態においては、車両状態や運転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運転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運転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基本作用を、図２〜図４のフローチャートを用いて説明する。
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、運転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。
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、運転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。
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となったら、ステップＳ１０２で運転情報検出手段１０により所定の運転情報の検出を開始する。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となったら、ステップＳ１０５へ進み、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。
ステップＳ２０１で、運転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Ｓ２０２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では運転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に示しフローチャートの処理過程に移る。
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、運転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)、続いて運転状況別不慮遭遇予測度記憶手段４０に記憶された運転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、運転者特性と運転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)。
以上の基本構成、基本作用により、運転状況別の運転者特性と、運転状況別の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、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客観的に評価することができる。また、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、安全運転の維持、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。
さらに、運転情報蓄積手段は、所定の運転状況における運転情報データを長期的に蓄積し、長期的に蓄積された運転情報に基づいて運転状況別運転者特性判定手段で所定の運転状況における運転者特性の傾向を判定する。したがって、同様の運転状況において運転に関する情報を多数蓄積して運転者特性を傾向的に捉え、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った観点で運転適正を判定することができる。
続いて、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場合について、図５〜図９を用いて説明する。
図５に具体的な処理の内容を示す。ここでは、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、交差点情報と車速データの検出および蓄積を行う（Ａ−１）。図３のステップＳ２０３の、運転状況別運転者特性判定手段３０における運転者特性のためのデータ処理として、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（Ａ−２）。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６を用いて説明する。
図５に具体的な処理の内容を示す。ここでは、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、交差点情報と車速データの検出および蓄積を行う（Ａ−１）。図３のステップＳ２０３の、運転状況別運転者特性判定手段３０における運転者特性のためのデータ処理として、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（Ａ−２）。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６を用いて説明する。
図６は、運転者Ａと運転者Ｂの実際の一時停止交差点における車両先端位置と車速との関係のデータである。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。本実施の形態では、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。ここで、停止線が交差点端からどのくらい離れているかなどの交差点情報は、走行環境検出手段で検出することができる。例えば、不図示のＣＣＤカメラで撮影した画像を、画像処理回路で二値化等の処理を行い、停止線位置を検出する。
図６（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６（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６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と設定する。
つまり、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、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。
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。しかし、車速と走行距離とで積算を行うと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いため、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。
続くＡ−３で、図３に示したステップＳ２０４における運転状況別運転者特性判定の処理として、Ａ−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、一時停止交差点進入時の運転者特性を判定する。図７（ａ）、（ｂ）にそれぞれ、運転者Ａおよび運転者Ｂの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。
Ａ−４では、図４のステップＳ３０３における、運転状況別不慮遭遇予測度の読み込みの処理として、図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、運転状況別不慮遭遇予測度記憶手段４０から読み込む。一時停止交差点進入時の運転者特性Ｐの値が高いほど、交差車両との不慮遭遇予測度Ｋの値は低くなっている。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を平均値Ｋｍとする。
Ａ−３で判定した運転者特性Ｐｍにより、図８のＰ−Ｋテーブルを参照して、交差車両との不慮遭遇度Ｋｐの予測を行う(Ａ−５)。予測結果としては、例えば図９に示すように、一時停止交差点における交差車両との不慮遭遇度Ｋｐを算出する。図８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。
また、不慮遭遇予測度Ｋの平均値Ｋｍに対して、算出した不慮遭遇度Ｋｐがどの程度高いか、または低いかを算出する。ここでは、平均値Ｋｍに対する比、Ｋｐ／Ｋｍで表す。運転者Ａの交差車両との不慮遭遇度Ｋａｐは平均より低く、Ｋａｐ／Ｋｍ倍、運転者Ｂの交差車両との不慮遭遇度Ｋｂｐは平均より高く、Ｋｂｐ／Ｋｍ倍である。算出した予測結果を伝達手段６０に出力することができる。
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、一時停止交差点進入時に車速を計測し、運転者が十分に減速するか、または減速不十分で交差点を通過するかといった運転者特性を判定し、これにより交差車両との不慮遭遇度を予測する。したがって、将来、運転者が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った観点で、運転者の運転適正を客観的に判断できる。
《第１の実施の形態の変形例１》
第１の実施の形態の変形例１では、先行車追従時に複数の運転状況を設定し、運転状況別での先行車との将来の不慮遭遇度を予測する。基本構成と作用については図１〜図４に示した第１の実施の形態と同様である。図１０に具体的な処理の内容のマップ表を示す。ここで、先行車追従時の運転状況を、先行車が大型車、先行車が右左折車、悪天候、カーブ走行時、信号のある交差点と設定して不慮遭遇度を予測する。
第１の実施の形態の変形例１では、先行車追従時に複数の運転状況を設定し、運転状況別での先行車との将来の不慮遭遇度を予測する。基本構成と作用については図１〜図４に示した第１の実施の形態と同様である。図１０に具体的な処理の内容のマップ表を示す。ここで、先行車追従時の運転状況を、先行車が大型車、先行車が右左折車、悪天候、カーブ走行時、信号のある交差点と設定して不慮遭遇度を予測する。
第１の実施の形態の変形例１では、図５に示した運転情報検出・蓄積の処理(Ａ−１)として、車両状態として車速データＶと先行車との車間距離データＬの検出および蓄積を行う。走行環境に関する情報として先行車の車種ｂ、先行車の挙動ｔ、天候ｒ、道路線形（例えば、カーブ）ｃ、信号表示ｓに関する情報の検出および蓄積を行う。運転者特性判定のためのデータの処理(Ａ−２)は、以下に示すように、それぞれの走行環境に応じて行われる。
（１）先行車が大型車の場合（ｂ）：大型先行車との車間時間Ｔｂの算出
Ｔｂ＝Ｌｂ／Ｖｂ （式１)
（Ｌｂ：車間距離、Ｖｂ：車速）
（２）先行車が右左折する場合（ｔ）：右左折先行車との車間時間Ｔｔの算出
Ｔｔ＝Ｌｔ／Ｖｔ （式２)
（Ｌｔ：車間距離、Ｖｔ：車速）
（３）雨天・降雪等の悪天候時(ｒ)：先行車との車間時間Ｔｒの算出
Ｔｒ＝Ｌｒ／Ｖｒ （式３)
（Ｌｒ：車間距離、Ｖｒ：車速）
（４）カーブ路手前(ｃ)：先行車との車間時間Ｔｃの算出
Ｔｃ＝Ｌｃ／Ｖｃ （式４)
（Ｌｃ：車間距離、Ｖｃ：車速）
（５）信号変わり目(ｓ)：先行車との車間時間Ｔｓの算出
Ｔｓ＝Ｌｓ／Ｖｓ （式５)
（Ｌｓ：車間距離、Ｖｓ：車速）
（１）先行車が大型車の場合（ｂ）：大型先行車との車間時間Ｔｂの算出
Ｔｂ＝Ｌｂ／Ｖｂ （式１)
（Ｌｂ：車間距離、Ｖｂ：車速）
（２）先行車が右左折する場合（ｔ）：右左折先行車との車間時間Ｔｔの算出
Ｔｔ＝Ｌｔ／Ｖｔ （式２)
（Ｌｔ：車間距離、Ｖｔ：車速）
（３）雨天・降雪等の悪天候時(ｒ)：先行車との車間時間Ｔｒの算出
Ｔｒ＝Ｌｒ／Ｖｒ （式３)
（Ｌｒ：車間距離、Ｖｒ：車速）
（４）カーブ路手前(ｃ)：先行車との車間時間Ｔｃの算出
Ｔｃ＝Ｌｃ／Ｖｃ （式４)
（Ｌｃ：車間距離、Ｖｃ：車速）
（５）信号変わり目(ｓ)：先行車との車間時間Ｔｓの算出
Ｔｓ＝Ｌｓ／Ｖｓ （式５)
（Ｌｓ：車間距離、Ｖｓ：車速）
続いて、運転状況別での運転者特性の判定の処理(Ａ−３)としては、（Ａ−２）で走行環境に応じてそれぞれ算出したＮ個の車間時間の平均値Ｔｂｍ、Ｔｔｍ、Ｔｒｍ、Ｔｃｍ、Ｔｓｍを、各運転状況における運転者特性とする。さらに、運転状況別での不慮遭遇予測度として、図１１の（ａ）〜（ｅ）に示すような、あらかじめ実験走行などを行って設定した、車間時間Ｔと先行車との不慮遭遇予測度Ｋとの関係を読み込む（Ａ−４）。この関係は、図８に示した第１の実施の形態における運転者特性Ｐと、交差車両との不慮遭遇予測度Ｋとの関係と同様に、運転者特性の値が高いほど、先行車との不慮遭遇予測度Ｋが低くなっている。
（Ａ−４）で読み込んだ不慮遭遇予測度Ｋと、上述した各運転者特性とから、以下のように運転状況別不慮遭遇度の予測の処理を行う(Ａ−５)。
（１）先行車が大型車の場合（ｂ）：図１１（ａ）より、大型先行車への追従時の運転者特性Ｔｂｍから先行車との不慮遭遇度Ｋｂを予測。
（２）先行車が右左折する場合（ｔ）：図１１（ｂ）より、右左折先行車への追従時の運転者特性Ｔｔｍから先行車との不慮遭遇度Ｋｔを予測。
（３）雨天・降雪等の悪天候時（ｒ）：図１１（ｃ）より、悪天候時の先行車への追従時の運転者特性Ｔｒｍから先行車との不慮遭遇度Ｋｒを予測。
（４）カーブ路手前（ｃ）：図１１（ｄ）より、カーブ路手前での先行車への追従時の運転者特性Ｔｃｍから先行車との不慮遭遇度Ｋｃを予測。
（５）信号変わり目（ｓ）：図１１（ｅ）より、信号変わり目の先行車への追従時の運転者特性Ｔｓｍから先行車との不慮遭遇度Ｋｓを予測。
第１の実施の形態の変形例１は、先行車追従時に、運転状況別で先行車との将来の不慮遭遇度を予測する運転者将来状況予測装置に関するものである。複数の運転状況における不慮遭遇度を予測する場合は、その予測結果の中で最も不慮遭遇度の高い運転状況と、その不慮遭遇度とを伝達手段６０に出力して、運転者または管理者または第三者に提供してもよい。
（１）先行車が大型車の場合（ｂ）：図１１（ａ）より、大型先行車への追従時の運転者特性Ｔｂｍから先行車との不慮遭遇度Ｋｂを予測。
（２）先行車が右左折する場合（ｔ）：図１１（ｂ）より、右左折先行車への追従時の運転者特性Ｔｔｍから先行車との不慮遭遇度Ｋｔを予測。
（３）雨天・降雪等の悪天候時（ｒ）：図１１（ｃ）より、悪天候時の先行車への追従時の運転者特性Ｔｒｍから先行車との不慮遭遇度Ｋｒを予測。
（４）カーブ路手前（ｃ）：図１１（ｄ）より、カーブ路手前での先行車への追従時の運転者特性Ｔｃｍから先行車との不慮遭遇度Ｋｃを予測。
（５）信号変わり目（ｓ）：図１１（ｅ）より、信号変わり目の先行車への追従時の運転者特性Ｔｓｍから先行車との不慮遭遇度Ｋｓを予測。
第１の実施の形態の変形例１は、先行車追従時に、運転状況別で先行車との将来の不慮遭遇度を予測する運転者将来状況予測装置に関するものである。複数の運転状況における不慮遭遇度を予測する場合は、その予測結果の中で最も不慮遭遇度の高い運転状況と、その不慮遭遇度とを伝達手段６０に出力して、運転者または管理者または第三者に提供してもよい。
以上述べたように、第１の実施の形態の変形例１では、先行車追従時に車速と車間距離とから運転者特性を判定し、これにより先行車との不慮遭遇度を予測する。したがって、将来、先行車との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客観的に判定できる。また、先行車追従時に複数の運転状況を設定し、運転状況別に不慮遭遇度を予測し、予測結果のうち最も確度の高いものを運転者や管理者または第三者に伝達する。したがって、将来、最も不慮状況に遭遇する可能性が高い運転状況における運転行動の改善を運転者に促すことができる。
《第１の実施の形態の変形例２》
第１の実施の形態の変形例２では、右折時に複数の運転状況を設定し、運転状況別での対向直進車または歩行者との将来の不慮遭遇度を予測する。基本構成と作用については図１〜図４に示した第１の実施の形態と同様である。図１２に具体的な処理の内容のマップ表を示す。ここで、右折時の運転状況を、対向車線渋滞、先行車に追従、横断歩道のある交差点と設定して不慮遭遇度を予測する。
第１の実施の形態の変形例２では、右折時に複数の運転状況を設定し、運転状況別での対向直進車または歩行者との将来の不慮遭遇度を予測する。基本構成と作用については図１〜図４に示した第１の実施の形態と同様である。図１２に具体的な処理の内容のマップ表を示す。ここで、右折時の運転状況を、対向車線渋滞、先行車に追従、横断歩道のある交差点と設定して不慮遭遇度を予測する。
第１の実施の形態の変形例２では、図５に示した運転情報の検出・蓄積の処理(Ａ−１)として、右折時の車両状態としてステアリング操舵角などの操舵データと、車速データＶまたは車間距離データの検出および蓄積を行い、運転者状態としてブレーキ操作の検出および蓄積を行う。さらに、走行環境に関する情報として交差点に関する情報と、自車線に関する情報または対向車線に関する情報の検出および蓄積を行う。運転者特性判定のためのデータの処理(Ａ−２)としては、
（１）対向車渋滞停止（または徐行）状況(ｊ)で自車両が対向車線を右折通過する時の平均車速Ｖｊの算出、
（２）先行車に追従して右折する際(ｉ)の先行車と自車両との車間距離Ｌｉの抽出、
（３）横断歩道のある交差点(ｂ)を右折する際の、右折終了前後のブレーキ操作の抽出を行う。
（１）対向車渋滞停止（または徐行）状況(ｊ)で自車両が対向車線を右折通過する時の平均車速Ｖｊの算出、
（２）先行車に追従して右折する際(ｉ)の先行車と自車両との車間距離Ｌｉの抽出、
（３）横断歩道のある交差点(ｂ)を右折する際の、右折終了前後のブレーキ操作の抽出を行う。
続いて、運転状況別での運転者特性の判定の処理(Ａ−３)としては、（Ａ−２）で走行環境に応じてそれぞれ算出または抽出した、Ｎ個の平均車速Ｖｊの平均値Ｖｊｍ、Ｎ個の車間距離Ｌｉの平均値Ｌｉｍ、右折をＮ回行ったときのブレーキ回数Ｎｂを、各運転状況における運転者特性とする。さらに、運転状況別での不慮遭遇予測度として、図１３（ａ）〜（ｃ）に示すような、あらかじめ実験走行などを行って設定した、各運転状況における運転者特性と対向直進車あるいは歩行者との不慮遭遇予測度Ｋとの関係を読み込む。図１３（ａ）は、対向車渋滞停止（または徐行）で対向車線を右折通過する際の運転者特性と、対向直進車との不慮遭遇予測度Ｋとの関係、図１３（ｂ）は、先行車への追従右折時の運転者特性と対向直進車との不慮遭遇予測度Ｋとの関係、図１３（ｃ）は、横断歩道のある交差点右折時の運転者特性と歩行者との不慮遭遇予測度Ｋとの関係を示す。
対向車渋滞停止（または徐行）状況(ｊ)で自車両が対向車線を右折通過する際の運転者特性は、平均車速Ｖｊとしている。図１３（ａ）の対向車渋滞停止（または徐行）状況(ｊ)で自車両が対向車線を右折通過する時の運転者特性と対向直進車との不慮遭遇予測度Ｋとの関係は、平均車速Ｖｊが高くなるほど、つまり運転者特性の値が高くなるほど不慮遭遇予測度Ｋが高くなることを示している。図１３（ｃ）に示した運転者特性と歩行者との不慮遭遇予測度Ｋとの関係も同様に、横断歩道のある交差点を右折する際の右折終了前後のブレーキ操作の回数Ｎｂが増加するほど、つまり運転者特性の値が高くなるほど不慮遭遇予測度Ｋは高くなる。また、図１３（ｂ）に示した先行車への追従右折時の運転者特性と対向直進車との不慮遭遇予測度Ｋとの関係は、先行車との車間距離Ｌｉが大きくなるほど、つまり運転者特性の値が高くなるほど不慮遭遇予測度Ｋは低くなる。
（Ａ−４）で読み込んだ不慮遭遇予測度Ｋと、上述した各運転者特性とから、以下のように右折時の運転状況別不慮遭遇度の予測の処理を行う（Ａ−５）
（１）対向車線が渋滞停止（あるいは徐行）の場合（ｊ）：図１３（ａ）より、対向車が渋滞停止（徐行）で、自車両が対向車線を右折通過する時の運転者特性Ｖｊｍから、対向直進車との不慮遭遇度Ｋｊの予測、
（２）先行車に追従する場合(ｉ)：図１３（ｂ）より、先行車への追従右折時の運転者特性Ｌｉｍから、対向直進車との不慮遭遇度Ｋｉの予測、
（３）横断歩道のある交差点(ｂ)：図１３（ｃ）より、横断歩道のある交差点を右折する際の運転者特性Ｎｂから、横断歩行者との不慮遭遇度Ｋｂの予測を行うことができる。
（１）対向車線が渋滞停止（あるいは徐行）の場合（ｊ）：図１３（ａ）より、対向車が渋滞停止（徐行）で、自車両が対向車線を右折通過する時の運転者特性Ｖｊｍから、対向直進車との不慮遭遇度Ｋｊの予測、
（２）先行車に追従する場合(ｉ)：図１３（ｂ）より、先行車への追従右折時の運転者特性Ｌｉｍから、対向直進車との不慮遭遇度Ｋｉの予測、
（３）横断歩道のある交差点(ｂ)：図１３（ｃ）より、横断歩道のある交差点を右折する際の運転者特性Ｎｂから、横断歩行者との不慮遭遇度Ｋｂの予測を行うことができる。
第１の実施の形態の変形例２は、右折時における、運転状況別での対向直進車または歩行者との将来の不慮遭遇度を予測する運転者将来状況予測装置に関するものである。複数の運転状況における不慮遭遇度を予測する場合は、その予測結果の中で最も不慮遭遇度の高い運転状況と、その不慮遭遇度とを伝達手段６０に出力して、運転者または管理者または第三者に提供してもよい。
以上述べたように、第１の実施の形態の変形例２では、右折時に、車速、車間距離またはブレーキ操作から運転者特性を判定し、これにより対向直進車あるいは歩行者との不慮遭遇度を予測する。したがって、将来、対向車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った観点で運転者の運転適正を客観的に判定できる。また、右折時に複数の運転状況を設定し、運転状況別に不慮遭遇度を予測し、予測結果のうち最も確度の高いものを運転者や管理者または第三者に伝達する。したがって、将来、最も不慮状況に遭遇する可能性が高い運転状況における運転行動の改善を運転者に促すことができる。
《第１の実施の形態の変形３》
第１の実施の形態の変形例３は、直進時に複数の運転状況を設定し、運転状況別での横断歩行者との将来の不慮遭遇度を予測する。基本構成と作用については図１〜図４に示した第１の実施の形態と同様である。図１４に具体的な処理の内容のマップ表を示す。ここで、直進時の運転状況として、対向車線が渋滞している場合と、大型車の駐停車がある場合とを設定して不慮遭遇度を予測する。
第１の実施の形態の変形例３は、直進時に複数の運転状況を設定し、運転状況別での横断歩行者との将来の不慮遭遇度を予測する。基本構成と作用については図１〜図４に示した第１の実施の形態と同様である。図１４に具体的な処理の内容のマップ表を示す。ここで、直進時の運転状況として、対向車線が渋滞している場合と、大型車の駐停車がある場合とを設定して不慮遭遇度を予測する。
第１の実施の形態の変形例３では、図５に示した運転情報の検出・蓄積の処理(Ａ−１)として、直進時の車速データＶと、走行環境に関する情報として対向車線に関する情報と、自車線に関する情報の検出および蓄積を行う。運転者特性判定のためのデータの処理(Ａ−２)としては、対向車渋滞停止状況(ｈ)において、自車両が直進して横断歩道手前に来た時の自車両の平均車速Ｖｈの算出、または自車線側の駐停車車両(ｙ)の横を通過する時の自車両の平均車速Ｖｙの算出を行う。
続いて運転状況別での運転者特性の判定の処理(Ａ−３)としては、（Ａ−２）で走行環境に応じてそれぞれ算出または抽出した、Ｎ個の平均車速Ｖｈの平均値Ｖｈｍ、Ｎ個の平均車速Ｖｙの平均値Ｖｙｍを、各運転状況における運転者特性とする。さらに、運転状況別での不慮遭遇予測度として、図１５（ａ）、（ｂ）に示すような、あらかじめ実験走行などを行って設定した、運転者特性と歩行者との不慮遭遇予測度Ｋとの関係を読み込む（Ａ−４）。図１５（ａ）は、対向車渋滞停止で、自車両直進時の横断歩道手前での運転者特性と横断歩行者との不慮遭遇予測度Ｋとの関係を、図１５（ｂ）は、自車線側の駐停車車両の横を通過時の運転者特性と横断歩行者との不慮遭遇予測度Ｋとの関係を示す。
対向車線渋滞停止で自車両直進時の横断歩道手前での運転者特性は、平均車速Ｖｈとしている。図１５（ａ）の対向車渋滞停止で、自車両直進時の横断歩道手前での運転者特性と横断歩行者との不慮遭遇予測度Ｋとの関係は、平均車速Ｖｈが高くなるほど、つまり運転者特性の値が高くなるほど不慮遭遇予測度Ｋが高くなることを示している。また、自車線側の駐停車車両の横を通過時の運転者特性も平均車速Ｖｙとしており、図１５（ｂ）の自車線側の駐停車車両の横を通過時の運転者特性と横断歩行者との不慮遭遇予測度Ｋとの関係は、平均車速Ｖｙが高くなるほど、つまり運転者特性が高くなるほど、不慮遭遇予測度Ｋが高くなることを示している。
（Ａ−４）で読み込んだ不慮遭遇予測度Ｋと、上述した各運転者特性とから、運転状況別不慮遭遇度の予測の処理として、以下のように直進時の運転状況別不慮遭遇度の予測の処理を行う（Ａ−５）
（１）対向車線が渋滞停止（ｈ）：図１５（ａ）より、対向車が渋滞停止で、自車両が直進で横断歩道手前に来たときの運転者特性Ｖｈｍから、横断歩行者との不慮遭遇度Ｋｈの予測、
（２）大型車の駐停車がある場合(ｙ)：図１５（ｂ）より、自車線側の駐停車車両の横を通過するときの運転者特性Ｖｙｍから、横断歩行者との不慮遭遇度Ｋｙの予測を行うことができる。
（１）対向車線が渋滞停止（ｈ）：図１５（ａ）より、対向車が渋滞停止で、自車両が直進で横断歩道手前に来たときの運転者特性Ｖｈｍから、横断歩行者との不慮遭遇度Ｋｈの予測、
（２）大型車の駐停車がある場合(ｙ)：図１５（ｂ）より、自車線側の駐停車車両の横を通過するときの運転者特性Ｖｙｍから、横断歩行者との不慮遭遇度Ｋｙの予測を行うことができる。
第１の実施の形態の変形例３は、直進時に、運転状況別で横断歩行者との将来の不慮遭遇度を予測する運転者将来状況予測装置に関するものである。複数の運転状況における不慮遭遇度を予測する場合は、その予測結果の中で最も不慮遭遇度の高い運転状況と、その不慮遭遇度とを伝達手段に出力して、運転者または管理者または第三者に提供してもよい。
以上述べたように、第１の実施の形態の変形例３では、直進時に車速から運転者特性を判定し、これにより横断歩行者との不慮遭遇度を予測する。したがって、将来、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った観点で運転者の運転適正を客観的に判定できる。また、直進時に複数の運転状況を設定し、運転状況別に不慮遭遇度を予測し、予測結果のうち最も確度の高いものを運転者や管理者または第三者に伝達する。したがって、将来、最も不慮状況に遭遇する可能性が高い運転状況における運転行動の改善を運転者に促すことができる。
《第２の実施の形態》
第２の実施の形態における運転者将来状況予測装置の構成を、図１６を用いて説明する。第１の実施の形態と異なる点は次の点である。車両状態検出手段１１と運転者状態検出手段１２と走行環境検出手段１３の少なくとも一つからなる車両情報検出手段１０と伝達手段６０とが車載され、運転情報蓄積手段２０と運転状況別運転者特性判定手段３０と運転者不慮遭遇予測手段５０とが基地局に設置される。運転状況別不慮遭遇予測度を記憶した運転状況別不慮遭遇予測度記憶手段４０も基地局側に設置される。さらに、車両情報検出手段１０からの信号は、転送手段７１（第１の転送手段）を介して基地局の運転情報蓄積手段２０に転送され、運転者不慮遭遇予測手段５０からの信号は、転送手段７２（第２の転送手段）を介して車両の伝達手段６０に転送される。そこで、この構成を運転者将来状況予測システムとする。
第２の実施の形態における運転者将来状況予測装置の構成を、図１６を用いて説明する。第１の実施の形態と異なる点は次の点である。車両状態検出手段１１と運転者状態検出手段１２と走行環境検出手段１３の少なくとも一つからなる車両情報検出手段１０と伝達手段６０とが車載され、運転情報蓄積手段２０と運転状況別運転者特性判定手段３０と運転者不慮遭遇予測手段５０とが基地局に設置される。運転状況別不慮遭遇予測度を記憶した運転状況別不慮遭遇予測度記憶手段４０も基地局側に設置される。さらに、車両情報検出手段１０からの信号は、転送手段７１（第１の転送手段）を介して基地局の運転情報蓄積手段２０に転送され、運転者不慮遭遇予測手段５０からの信号は、転送手段７２（第２の転送手段）を介して車両の伝達手段６０に転送される。そこで、この構成を運転者将来状況予測システムとする。
各構成要素における処理内容は、第１の実施の形態およびその変形例１〜３に記載した、交差点における交差車両との将来の不慮遭遇度予測、先行車追従時における運転状況別での先行車との将来の不慮遭遇度予測、右折時における運転状況別での対向直進車または歩行者との将来の不慮遭遇度予測、直進時における運転状況別での横断歩行者との将来の不慮遭遇度予測の処理内容を適用することができる。
第２の実施の形態の運転者将来状況予測システムでは、基地局に運転情報蓄積手段や運転状況別運転者特性判定手段を設置するので、必要最小限の装置を車載するだけで、大量のデータの蓄積や多くのデータ処理が可能となり、さらに、瞬時に車両側で評価結果の情報提供を受けることができる。
《第３の実施の形態》
第３の実施の形態による運転者将来状況予測装置の構成を図１７を用いて説明する。第１の実施の形態と異なる点は次の点である。車両状態検出手段１１と運転者状態検出手段１２と走行環境検出手段１３の少なくとも一つからなる車両情報検出手段１０と運転情報蓄積手段２０とが車載され、運転状況別運転者特性判定手段３０と運転者不慮遭遇予測手段５０と伝達手段６０とが基地局に設置される。運転状況別不慮遭遇予測度を記憶した運転状況別不慮遭遇予測度記憶手段４０も基地局側に設置される。さらに、運転情報蓄積手段２０を基地局の運転状況別運転者特性判定手段３０に連結するための連結手段８０が基地局に設置される。そこで、この構成を運転者将来状況予測システムとする。
第３の実施の形態による運転者将来状況予測装置の構成を図１７を用いて説明する。第１の実施の形態と異なる点は次の点である。車両状態検出手段１１と運転者状態検出手段１２と走行環境検出手段１３の少なくとも一つからなる車両情報検出手段１０と運転情報蓄積手段２０とが車載され、運転状況別運転者特性判定手段３０と運転者不慮遭遇予測手段５０と伝達手段６０とが基地局に設置される。運転状況別不慮遭遇予測度を記憶した運転状況別不慮遭遇予測度記憶手段４０も基地局側に設置される。さらに、運転情報蓄積手段２０を基地局の運転状況別運転者特性判定手段３０に連結するための連結手段８０が基地局に設置される。そこで、この構成を運転者将来状況予測システムとする。
各構成要素における処理内容は、第１の実施の形態およびその変形例１〜３に記載した、交差点における交差車両との将来の不慮遭遇度予測、先行車追従時における運転状況別での先行車との将来の不慮遭遇度予測、右折時における運転状況別での対向直進車または歩行者との将来の不慮遭遇度予測、直進時における運転状況別での横断歩行者との将来の不慮遭遇度予測の処理内容を適用することができる。
第３の実施の形態の運転者将来状況予測システムでは、基地局に運転者特性判定手段や伝達手段を設置するので、必要最小限の装置の車載のみで、所定量のデータが蓄積された時点でデータを基地局に送り、定期的に基地局で多くのデータ処理を行うことが可能となり、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客観的に評価することができる。
以上述べたように、本発明による運転者将来状況予測装置は、運転者将来状況予測装置を構成するすべての手段を車両に搭載してもよいし、少なくとも車速センサ等、運転情報を検出する運転情報検出手段を車両に搭載し、残りの手段を基地局に設置することもできる。本発明による運転者将来状況予測装置を適用できる運転者将来状況予測システムの構成を以下に示す。
（システム１）車載−運転情報検出手段
基地局−運転情報蓄積手段、運転者特性判定手段、運転者不慮遭遇予測手段、伝達手段
（システム２）車載−運転情報検出手段、運転情報蓄積手段
基地局−運転者特性判定手段、運転者不慮遭遇予測手段、伝達手段
（システム３）車載−運転情報検出手段、運転情報蓄積手段、運転者特性判定手段
基地局−運転者不慮遭遇予測手段、伝達手段
（システム４）車載−運転情報検出手段、運転情報蓄積手段、運転者特性判定手段、運転者不慮遭遇予測手段
基地局−伝達手段
（システム１）車載−運転情報検出手段
基地局−運転情報蓄積手段、運転者特性判定手段、運転者不慮遭遇予測手段、伝達手段
（システム２）車載−運転情報検出手段、運転情報蓄積手段
基地局−運転者特性判定手段、運転者不慮遭遇予測手段、伝達手段
（システム３）車載−運転情報検出手段、運転情報蓄積手段、運転者特性判定手段
基地局−運転者不慮遭遇予測手段、伝達手段
（システム４）車載−運転情報検出手段、運転情報蓄積手段、運転者特性判定手段、運転者不慮遭遇予測手段
基地局−伝達手段
上述したように、構成手段の一部を基地局に設置することで、車載するマイコン等を最小限に抑えることができ、コストの削減を図ることもできる。伝達手段を基地局に設置することで、判定された不慮遭遇度の予測結果を管理者や第三者に瞬時に伝達することができ、不慮遭遇度の高い運転者を帰還させるといった、運行計画の見直しを即座に行うことができる。また、運転情報を検出するための各種センサは、車線変更といった運転者の運転意図を検出すための運転行動意図検出装置等に用いるものを、転用することもできる。
《第４の実施の形態》
第４の実施の形態による運転者将来状況予測装置の構成を、図１８を用いて説明する。第１の実施の形態と異なる点は、運転者不慮遭遇予測手段５０が情報提供装置９０に接続されている点である。情報提供装置９０は、所定の運転状況において注意喚起の表示または音声によるメッセージを提供する機能を持つ。情報提供装置９０では、運転者不慮遭遇予測手段５０で予測した運転者の将来の不慮遭遇度に基づいて、運転者に提供する情報レベルを選択し、運転者に情報を提供することができる。
第４の実施の形態による運転者将来状況予測装置の構成を、図１８を用いて説明する。第１の実施の形態と異なる点は、運転者不慮遭遇予測手段５０が情報提供装置９０に接続されている点である。情報提供装置９０は、所定の運転状況において注意喚起の表示または音声によるメッセージを提供する機能を持つ。情報提供装置９０では、運転者不慮遭遇予測手段５０で予測した運転者の将来の不慮遭遇度に基づいて、運転者に提供する情報レベルを選択し、運転者に情報を提供することができる。
運転者に提供する情報レベルとしては、例えば警報の音量や発生頻度がある。情報レベルを選択することで、最適な音量を選択し運転者に情報を提供することができる。また、所定の運転状況において不慮遭遇度の高い運転者には、例えば警報の発生頻度を高くして情報を提供することができる。
各構成要素における処理内容は、第１の実施の形態およびその変形例１〜３に記載した、交差点における交差車両との将来の不慮遭遇度予測、先行車追従時における運転状況別での先行車との将来の不慮遭遇度予測、右折時における運転状況別での対向直進車または歩行者との将来の不慮遭遇度予測、直進時における運転状況別での横断歩行者との将来の不慮遭遇度予測の処理内容を適用することができる。
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では、情報提供装置で運転者不慮遭遇度に基づいて提供する情報レベルを選択する。したがって、注意喚起のための警報などで情報提供を行うことが望ましい運転状況において、運転者が将来不慮状況に遭遇する可能性に応じて、適切なレベルで運転者に情報提供行うことができる。
《第５の実施の形態》
第５の実施の形態における運転者将来状況予測装置の構成を図１９を用いて説明する。第１の実施の形態で示した図1と異なる点は、運転者不慮遭遇予測手段５０が車両制御装置１００に接続されている点である。車両制御装置１００は、例えば車速制御の機能を持つ。車両制御装置１００は、運転者不慮遭遇予測手段５０で予測した運転者の将来の不慮遭遇度に応じて、車両の制御レベルを選択することができる。車両の制御レベルは、例えば減速させるための制動力の大きさで、不慮遭遇度に応じて車両制御装置１００で制動力の大きさを変更することができる。所定の運転状況において不慮遭遇度の高い運転者には、十分減速させるなどして不慮状況に遭遇することを回避できるよう車両の制御を行う。
第５の実施の形態における運転者将来状況予測装置の構成を図１９を用いて説明する。第１の実施の形態で示した図1と異なる点は、運転者不慮遭遇予測手段５０が車両制御装置１００に接続されている点である。車両制御装置１００は、例えば車速制御の機能を持つ。車両制御装置１００は、運転者不慮遭遇予測手段５０で予測した運転者の将来の不慮遭遇度に応じて、車両の制御レベルを選択することができる。車両の制御レベルは、例えば減速させるための制動力の大きさで、不慮遭遇度に応じて車両制御装置１００で制動力の大きさを変更することができる。所定の運転状況において不慮遭遇度の高い運転者には、十分減速させるなどして不慮状況に遭遇することを回避できるよう車両の制御を行う。
各構成要素における処理内容は、第１の実施の形態およびその変形例１〜３に記載した、交差点における交差車両との将来の不慮遭遇度予測、先行車追従時における運転状況別での先行車との将来の不慮遭遇度予測、右折時における運転状況別での対向直進車または歩行者との将来の不慮遭遇度予測、直進時における運転状況別での横断歩行者との将来の不慮遭遇度予測の処理内容を適用することができる。
以上述べたように、第５の実施の形態における運転者将来状況予測装置では、車両制御装置で、運転者不慮遭遇度に応じて車両制御のレベルを選択する。したがって、車両制御を行うことが望ましい運転状況において、運転者が将来不慮状況に遭遇する可能性に応じて適切なレベルの車両制御を行うことができる。
《第６の実施の形態》
第６の実施の形態による運転者将来状況予測装置では、運転者状態、特に運転者が行うブレーキ操作に注目し、運転者の将来の不慮遭遇確度を予測するものである。先行車に追従する場合など、車速を調節するために運転者は調速ブレーキ操作を行う。第６の実施の形態では、調速ブレーキ操作に関する運転者特性を判定し、減速する自車両と自車両に対する先行車両、もしくは後続車両との不慮状況の遭遇確度を予測する。
第６の実施の形態による運転者将来状況予測装置では、運転者状態、特に運転者が行うブレーキ操作に注目し、運転者の将来の不慮遭遇確度を予測するものである。先行車に追従する場合など、車速を調節するために運転者は調速ブレーキ操作を行う。第６の実施の形態では、調速ブレーキ操作に関する運転者特性を判定し、減速する自車両と自車両に対する先行車両、もしくは後続車両との不慮状況の遭遇確度を予測する。
図２０に、第６の実施の形態による運転者将来状況予測装置の構成を示す。基本的には、図１に示した第１の実施の形態と同様であるが、運転者特性の判定方法などは前述した実施の形態とは異なるため、各手段には１００番台の符号を付してある。運転者情報検出手段１１０では、車両状態検出手段１１１で、車速センサにより車速や加速度、運転者状態検出手段１１２で、運転者のブレーキ操作を検出する。また、走行環境検出手段１１３で、ヨーレートセンサによりヨーレート、あるいは傾斜計により走行勾配などを検出する。
図２１に、自車両と先行車両との車間距離に余裕のある、調速ブレーキ操作頻度の少ない走行パターンの模式図、図２２に、自車両と先行車両との車間距離の詰めすぎによる、調速ブレーキ操作頻度の多い走行パターンの模式図を示す。いずれも、上段から、（ａ）車速Ｖの変化、（ｂ）加速度Ｇの変化、（ｃ）ブレーキ操作のオン／オフ、（ｄ）ヨーレートＹの経過時間における変化を示す。
次に、図２１と図２２を参照しながら、運転者特性判定手段１３０で行われる運転者特性判定のための処理手順を、図２３に示したフローチャートを用いて説明する。まず、ステップＳ４０１で運転情報検出手段１１０によって検出したデータの読み込みを開始すると、ステップＳ４０２で加速を開始したか否かを判定する。すなわち加速度Ｇ＞０で、加速を開始した場合、ステップＳ４０３へ進み、運転情報蓄積手段１２０でデータの記録を開始する。ステップＳ４０２で、加速度Ｇ≦０で、減速中または停止の場合は、ステップＳ４０１へ戻り、データの読み込みを継続する。
ステップＳ４０４で、加速開始後に加速度Ｇ＝０となった場合(図２１，図２２のＧ０時)、加速が終了したと判定し、ステップＳ４０５に進む。加速度Ｇ＝０でない場合は、加速度Ｇの読み込みと記録を継続する。ステップＳ４０５で、加速終了時Ｇ＝０の車速Ｖと所定速度Ｖ０を比較する。車速Ｖ≧所定速度Ｖ０の場合は、車速が所定速度域以上での調速ブレーキの必要が少なく、外乱の少ない走行と判断し、ステップＳ４０６へ進む。ステップＳ４０６では、タイマカウントと調速ブレーキ操作カウントを開始する。カウントを開始した時点では、タイマカウントｔ＝０、調速ブレーキカウントＮ＝０である。ステップＳ４０５が否定判定された場合は、車速Ｖ＜所定速度Ｖ０で、調速ブレーキの必要性が高く、外乱の多い走行状況となる低速度域での走行と判断し、ステップＳ４１７へ進んで運転情報蓄積手段１２０でのデータの記録を終了し、演算処理は行わない。
ステップＳ４０７で、加速終了後に加速度Ｇ＜０(図２１のＧ６時、図２２のＧ１時)となった場合、すなわち減速を開始した場合、ステップＳ４０８に進む。ステップＳ４０７で、加速度Ｇ＜０でない場合は、データの記録を継続する。ステップＳ４０８で、ヨーレートＹが所定値Ｙ０未満（Ｙ＜Ｙ０、つまり図２１、および図２２のＹ１点以外)、もしくは、傾斜計で計測された車両傾斜Ａが下り傾斜の所定値Ａ０未満（Ａ＜Ａ０）であるかどうかを判定する。ステップＳ４０８が肯定判定された場合は、カーブや下り坂といった走行環境の影響を受けることなく、運転者の判断により、接近した車間距離調整のためのみの減速状況であると判断し、ステップＳ４０９に進む。ステップＳ４０８が否定判定され場合(図２２のＹ１点)は、カーブや下り坂といった走行環境による減速状況と判断し、そのままデータの記録を継続する。ここで、ステップＳ４０８で車両勾配Ａが上り傾斜の場合は、調速ブレーキ操作には影響を及ぼさないとして、ステップＳ４０９へ進む。
つぎに、ステップＳ４０９で、運転者状態検出手段１２でブレーキ操作を検出した場合(図２２のＧ２〜Ｇ５点)は、ある所定の車速以上で交通が流れているにも関わらず運転者の判断による、かなり車間距離に余裕がない状態での調速ブレーキ操作による減速状況であると判断し、ステップＳ４１０に進む。ステップＳ４０９でブレーキ操作が検出されなかった場合は、車間距離に余裕がある状態での減速(例えば、エンジンブレーキなど、図２１のＧ６、Ｇ７点)と判断し、そのままデータの記録を継続する。
ステップＳ４１０では、タイマカウント開始（ｔ＝０）から減速開始(もしくはブレーキ操作開始)までの時間ｔｓを計測する。ブレーキ操作が検出されるたびにｔ＝ｔｓと書き換える。ステップＳ４１１で、加速度Ｇが、再び０となった場合（Ｇ＝０）は、ステップＳ４１２へ進む。ステップＳ４１２で、車速Ｖが０≦Ｖ＜Ｖ０（Ｖ０は所定値）となった場合(図２１および図２２のＧ８点）は、所定値Ｖ０未満の低速走行状況への移行、あるいはステップＳ４０９で行ったブレーキ操作が停止のためであったと判断し、ステップＳ４１４へ進んでデータの記録を終了する。
ステップＳ４１２が否定判定された場合は、ステップＳ４１３へ進む。ステップＳ４１３では、ステップ４０９で検出されたブレーキ操作を、車間距離の詰めすぎによる調速ブレーキ操作であると判定してブレーキ操作のカウントＮをＮ＝Ｎ＋１として記録し、ステップＳ４０７へ戻ってデータの読み込み、および記録を継続する。
ステップＳ４１４でデータ記録を終了した後は、ステップＳ４１５へ進み、データ記録終了時のタイマカウンタ開始から最終の減速開始までの時間ｔｓと所定時間ｔ０を比較する。ｔｓ≧ｔ０の場合は、所定車速域以上の走行を一定時間以上経過した、運転者の特性傾向を判定するのに十分なサンプル時間と判断して、ステップＳ４１６へ進む。ステップＳ４１６では、車間距離の詰めすぎによる調速ブレーキ操作の特性を判定するため、調速ブレーキ操作頻度ＢＦを以下の（式６）により算出する。
ＢＦ＝Ｎ／ｔｓ （式６）
算出された結果は制御装置内のメモリに記録され、不慮遭遇予測の判定に用いられる。例えば、図２１の模式図では、調速ブレーキ回数Ｎ＝０なので、ＢＦ＝０、図２２では調速ブレーキ回数Ｎ＝４なので、Ｂ＝４／ｔｓとなる。調速ブレーキ頻度ＢＦの算出後はステップＳ４０１へ戻り、新しいデータの読み込みを開始する。
ＢＦ＝Ｎ／ｔｓ （式６）
算出された結果は制御装置内のメモリに記録され、不慮遭遇予測の判定に用いられる。例えば、図２１の模式図では、調速ブレーキ回数Ｎ＝０なので、ＢＦ＝０、図２２では調速ブレーキ回数Ｎ＝４なので、Ｂ＝４／ｔｓとなる。調速ブレーキ頻度ＢＦの算出後はステップＳ４０１へ戻り、新しいデータの読み込みを開始する。
図２４は、上述した手順で運転者特性判定手段１３０において判定された調速ブレーキ操作に関する運転者特性と、不慮遭遇予測度記憶手段１４０に記憶された不慮遭遇予測度（以下、運転適性度判定基準とする）とから、運転者不慮遭遇予測手段１５０において判定される運転者の将来の不慮遭遇確度の予測結果を示す。
基準（１）は、運転者特性判定手段１３０で算出された調速ブレーキ操作頻度ＢＦをそのまま使用する方法である。ある所定の車速以上で交通が流れている走行状態において、不必要に調速ブレーキ操作の頻度が高いということは、たとえ低い減速度であっても、車間距離を詰めすぎることにより、頻繁に速度調整を行う運転特性であると判定できる。したがって、自車両と自車両に対する先行車両、もしくは後続車両との不慮状況の遭遇確度が高い運転の傾向性であると予測できる。
調速ブレーキ操作頻度ＢＦが所定値ＢＦ０以上、つまりＢＦ≧ＢＦ０の場合は、自車両と自車両に対する先行車両、もしくは後続車両との不慮状況の遭遇確度は高いと判定し、伝達手段１６０を通じて、運転者に客観的事実情報や不慮遭遇確度に応じた注意喚起の情報を伝える。一方、調速ブレーキ操作頻度ＢＦが所定値ＢＦ０未満、つまりＢＦ＜ＢＦ０の場合は、不慮状況の遭遇確度は低いと判定し、伝達手段１６０で、客観的事実情報の伝達等を行う。
調速ブレーキ操作頻度ＢＦが所定値ＢＦ０以上、つまりＢＦ≧ＢＦ０の場合は、自車両と自車両に対する先行車両、もしくは後続車両との不慮状況の遭遇確度は高いと判定し、伝達手段１６０を通じて、運転者に客観的事実情報や不慮遭遇確度に応じた注意喚起の情報を伝える。一方、調速ブレーキ操作頻度ＢＦが所定値ＢＦ０未満、つまりＢＦ＜ＢＦ０の場合は、不慮状況の遭遇確度は低いと判定し、伝達手段１６０で、客観的事実情報の伝達等を行う。
基準（２）は、運転者特性判定手段１３０で調速ブレーキ操作に関する運転者特性を算出した際に用いた設定車速Ｖ０と、運転者の調速ブレーキ頻度ＢＦとの関係から不慮遭遇確度を判定する方法である。高速道路や専用道路等での高速走行においては、一般路に対して十分な車間距離を取り、調速ブレーキ操作に関する外乱(ノイズ、例えば急な割り込みや駐車車両の回避等)が少ない。そのため、高速走行中にブレーキ操作の頻度が高い場合は、低速走行時に比べて、車間距離の詰めすぎによる調速ブレーキ操作である確度が高いと推定できる。
そこで、図２３に示したフローチャートのステップＳ４０５で用いた設定車速Ｖ０の値を変化させても、調速ブレーキ操作頻度ＢＦは一定、または設定車速Ｖ０が高くなるほど調速ブレーキ操作頻度ＢＦが増加する場合は、車間距離の詰めすぎにより運転者の判断で速度調整を行っていると判断する。これにより、自車両と自車両に対する先行車両、もしくは後続車両との不慮状況の遭遇確度は高いと判定する。一方、設定車速Ｖ０が高くなるほど調速ブレーキ操作頻度ＢＦが減少する場合は、調速ブレーキ操作に関する外乱(ノイズ)が少ない走行状況において運転者の判断で速度調整する頻度が低いので、自車両と自車両に対する先行車両、もしくは後続車両との不慮状況の遭遇確度は低いと判定する。
基準（３）は、調速ブレーキ操作頻度ＢＦを、調速ブレーキ操作が行われるたびに算出して記録し、その時間的変化を評価して不慮状況の遭遇確度を判定する方法である。例えば、通常の運転であれば不慮遭遇確度は低い運転者でも、体調不良や長時間運転による疲労蓄積、走行時間帯の変化から、運転者特性が低下することは考えられる。よって、調速ブレーキ操作頻度ＢＦが経時的に増加する場合、不慮遭遇確度は、運転時間の経過とともに高くなる傾向が強いと判定し、伝達手段６０によって客観的事実情報の伝達や、注意喚起の情報を増やしていく、あるいは提示間隔を狭くする等の伝達方法が考えられる。また、調速ブレーキ操作頻度ＢＦが経時的に変化しない場合も、不慮遭遇確度は高いと判定する。
逆に、運転経験を積むことによって、運転者特性が時間とともに向上することも考えられる。よって、調速ブレーキ操作頻度ＢＦが経時的に減少する場合は、不慮遭遇確度は運転時間の経過とともに低くなる傾向が強いと判定し、伝達手段６０によって客観的事実情報の伝達や、注意喚起の情報を減らしていく、あるいは提示間隔を拡げる等の伝達方法が考えられる。
基準（４）は、基準（３）と同じく、調速ブレーキ操作頻度ＢＦの時間的変化を評価して、不慮状況の遭遇確度を判定する方法である。ここでは、調速ブレーキ操作頻度ＢＦのばらつきを見て不慮遭遇確度を判定する。調速ブレーキ操作毎に記録された調速ブレーキ操作頻度ＢＦの平均値をＢＦａｖｅとすると、そのばらつきは、以下の（式７）で算出される標準偏差Ｓによって表される。
標準偏差Ｓ≧所定値Ｓ０の場合は、一定時間当たりの調速ブレーキ操作頻度ＢＦが安定しない、すなわち不安定な運転特性を持つと判断し、不慮状況との遭遇確度は高いと判定する。標準偏差Ｓ＜所定値Ｓ０の場合は、運転特性が常に安定している運転者であると判断し、不慮状況との遭遇確度は低いと判定する。ただし、基準（１）で判定された不慮遭遇確度に応じて基準（４）での不慮遭遇確度の判定を行う方法もある。例えば、算出されたもともとの調速ブレーキ操作頻度ＢＦが高い傾向がある場合は、標準偏差Ｓが所定値Ｓ０未満であっても、不慮遭遇確度はやや高いと判定することもできる。
以上述べたように、第６の実施の形態における運転者将来状況予測装置は、運転者の調速ブレーキ操作を検出し、調速ブレーキ操作の頻度から運転者の運転特性を判定する。したがって、先行車との車間距離の詰めすぎなどにより頻繁に速度調整を行うかどうかといった運転特性が判定でき、自車両と、自車両に対する先行車もしくは後続車と将来的に不慮状況に遭遇する可能性を予測することができる。また、車速や時間によって調速ブレーキ操作頻度が変化するかどうかを算出するので、運転者の運転特性をより詳しく判定でき、走行状況に応じたより正確な不慮遭遇確度を予測することができる。また、前方障害物を検出する手段がなくても、車速、加速度および調速ブレーキ操作を検出することにより、高速道路など外乱の少ない走行状況において、先行車との車間距離接近状態を簡便に判定することもできる。
《第６の実施の形態の変形例１》
第６の実施の形態の変形例１における運転者将来状況予測装置は、第６の実施の形態と同様に、調速ブレーキ操作に関する運転者特性を判定する。第６の実施の形態と異なる点は、第６の実施の形態が運転者特性の判定に調速ブレーキ操作の頻度をベースとして用いるのに対し、第６の実施の形態の変形例１は、減速度を調速ブレーキ操作とみて、そのばらつき特性から、自車両と自車両に対する先行車両、もしくは後続車両との将来的な不慮状況の遭遇確度を予測する点である。
第６の実施の形態の変形例１における運転者将来状況予測装置は、第６の実施の形態と同様に、調速ブレーキ操作に関する運転者特性を判定する。第６の実施の形態と異なる点は、第６の実施の形態が運転者特性の判定に調速ブレーキ操作の頻度をベースとして用いるのに対し、第６の実施の形態の変形例１は、減速度を調速ブレーキ操作とみて、そのばらつき特性から、自車両と自車両に対する先行車両、もしくは後続車両との将来的な不慮状況の遭遇確度を予測する点である。
基本構成は、図２０に示す第６の実施の形態と同様であるが、第６の実施の形態の変形例１では、調速ブレーキ操作の代わりに減速度を運転適正の判定基準として用いるので、運転者状態検出手段１１２で運転者のブレーキ操作状態を検出しなくてもよい。
以下、運転者特性判定手段１３０で行われる運転者特性判定のための処理手順を、図２５に示したフローチャートを用いて説明する。図２３に示した第６の実施の形態と同様の処理を行うものには、同一のステップ番号を付している。
ステップＳ４０１〜ステップＳ４０５における処理手順は第６の実施の形態と同様なので、説明を省略する。ステップＳ４０５で、車速Ｖが所定速度Ｖ０以上（Ｖ≧Ｖ０）の場合は、車速が所定速度以上での走行状況と判断し、ステップＳ４０６Ａへ進む。ステップＳ４０６Ａでは、タイマカウントを開始する。カウント開始時点では、タイマカウントｔ＝０である。ステップＳ４０７，ステップＳ４０８は、第６の実施の形態と同様なので、説明を省略する。
ステップＳ４０１〜ステップＳ４０５における処理手順は第６の実施の形態と同様なので、説明を省略する。ステップＳ４０５で、車速Ｖが所定速度Ｖ０以上（Ｖ≧Ｖ０）の場合は、車速が所定速度以上での走行状況と判断し、ステップＳ４０６Ａへ進む。ステップＳ４０６Ａでは、タイマカウントを開始する。カウント開始時点では、タイマカウントｔ＝０である。ステップＳ４０７，ステップＳ４０８は、第６の実施の形態と同様なので、説明を省略する。
ステップＳ４０８が否定判定されて、所定値以上のヨーレートＹや走行勾配Ａが検出された場合は、ステップＳ４０７で開始した減速が、カーブや下り坂といった走行環境による減速であると判断する。そこで、ステップＳ４１８へ進み、運転特性の判定から走行環境による減速度を除外するために、加速度Ｇ＝０として置き換え、ステップＳ４０７へ戻ってデータの記録を継続する。以下、ステップＳ４１０〜ステップＳ４１５までは、第６の実施の形態と同様なので、説明を省略する。ただし、ステップＳ４１２が否定判定された場合は、ステップＳ４１１へ戻ってデータの記録を継続する。ステップＳ４１５で、データ記録終了時のタイマカウンタ開始から最終の減速開始までの時間ｔｓ≧所定時間ｔ０と肯定判定された場合は、所定車速域以上の走行を一定時間以上経過した、運転者の特性傾向を判定するのに十分なサンプル時間と判断して、ステップＳ４１６Ａへ進む。
ステップＳ４１６Ａでは、所定車速域以上で所定時間以上走行した場合の、調速操作(減速度)のばらつきを算出し、これを運転者の不慮状況の遭遇確度を予測するための運転特性判定指標とする。すなわち減速度のコントロールにばらつきが大きい場合は、車間距離のコントロールが不安定な運転特性、例えば、車間距離に余裕があっても、減速度が不足する、またはブレーキの踏み増しが必要となるような傾向があり、不慮状況の遭遇確度が高いと判定する。よって、ステップＳ４１６Ａでは、減速度Ｇの平均値をＧａｖｅとすると、以下の（式８）に示す標準偏差Ｓｇによって、減速度Ｇのばらつきを算出する。
運転者特性判定手段１３０で算出した標準偏差Ｓｇと、不慮遭遇予測度記憶手段１４０に記憶された運転適正度判定基準とから、運転者不慮遭遇予測手段１５０において運転者の将来の不慮遭遇確度を予測する。
標準偏差Ｓｇ≧所定値Ｓ０の場合は、減速度に大きなばらつきのある車間距離のコントロールが安定しない、不安定な運転特性を持つと判断し、不慮状況との遭遇確度は高いと判定する。標準偏差Ｓｇ＜所定値Ｓ０の場合は、運転特性が常に安定している運転者であると判断し、不慮状況との遭遇確度は低いと判定する。
以上述べたように、第６の実施の形態の変形例１における運転者将来状況予測装置は、減速度を調速ブレーキ操作と見て、そのばらつきの特性から運転者特性を判定し、運転者の不慮遭遇確度を予測するようにした。したがって、第６の実施の形態と同様の効果を得ることができる。また、運転者の調速ブレーキ操作を検出しないので、ブレーキ操作を検出する手段を省略することができる。
《第６の実施の形態の変形例２》
第６の実施の形態の変形例２における運転者将来状況予測装置は、減速時のブレーキ操作強弱の時間的変化パターンに関する運転者特性を判定し、自車両と自車両に対する先行車両、もしくは後続車両との不慮状況の遭遇確度を予測する。
第６の実施の形態の変形例２における運転者将来状況予測装置は、減速時のブレーキ操作強弱の時間的変化パターンに関する運転者特性を判定し、自車両と自車両に対する先行車両、もしくは後続車両との不慮状況の遭遇確度を予測する。
基本構成は、図２０に示す第６の実施の形態と同様であるが、第６の実施の形態の変形例２では、運転情報検出手段１１０において、車両状態検出手段１１１で、車速センサにより車速や加速度、運転者状態検出手段１１２で、運転者のブレーキ操作を検出する。また、走行環境検出手段１１３で、レーザレーダやミリ波レーダなどにより前方の障害物（先行車両）と自車両との距離を検出する。
図２６は、ある減速時における減速度Ｇの変化を示す波形パターンである。減速の前半では弱めのブレーキ操作を行い、後半、特に減速を終える直前に強いブレーキ操作を行っている。第６の実施の形態の変形例２においては、図２８に模式的に示した減速度Ｇの波形パターンのように、前半は弱めのブレーキ操作から、後半は強めのブレーキ操作を行う場合、前半の減速が十分でないために、後半にブレーキを踏み増すことによって速度や先行車両との距離をコントロールする運転特性の傾向を持つ、あるいは、単純にこのようなブレーキ操作パターンの癖を持つ運転者特性と判定する。
このような、ブレーキ操作を繰り返す運転特性を持つ運転者は、特にブレーキ操作を始めたばかりの減速時前半の自車両の減速度に後続車両が追従してくるような場合に、後続車両は後半の減速変化を予測できず、後続車両との不慮状況の遭遇確度が高いと予測できる。前半弱めのブレーキ操作を行い、停止直前に強めのブレーキ操作を行って高い減速度Ｇを発生させるような場合は、さらに不慮遭遇確度は高くなると予測できる。
図２６に示す、実際に検出された減速度Ｇの波形パターンから、運転者がどのような運転特性を持つのかを判定するための指標を以下のように設定する。ここで、運転特性としては、図２７に示すような前半は強めのブレーキ操作から、後半は弱めのブレーキ操作を行う運転特性と、図２８に示すような前半は弱めのブレーキ操作から、後半は強めのブレーキ操作を行う運転特性があげられる。
図２６において、減速度Ｇが発生(Ｇ＜０)してから、減速を終了して減速度Ｇ＝０になるまでの時間をｔｓとし、減速度Ｇを時間ｔで積分する。積分値を、前半Ｓａと後半Ｓｂに分け、後半Ｓｂをさらに前半Ｓｂ１と後半Ｓｂ２に分け、これを運転特性を判定するための指標として、以下のように定義する。
つぎに、運転者特性判定手段１３０で行われる運転者特性判定のための処理手順を、図２９に示したフローチャートを用いて説明する。ステップＳ５０１で運転情報検出手段１１０で検出したデータの読み込みを開始する。ステップＳ５０２で、加速度Ｇ＜０、すなわち減速を開始したと判定されると、ステップＳ５０３へ進む。ステップＳ５０２が否定判定されると、データの読み込みを継続する。ステップＳ５０３では、車速Ｖと所定値Ｖ０を比較する。車速Ｖ≧所定値Ｖ０の場合は、所定の車速域以上の走行状態から減速を開始する状態であると判定し、ステップＳ５０４ヘ進んでデータの記録とタイマカウントを開始する。ステップＳ５０３で車速Ｖが所定値Ｖ０未満と判定された場合は、ステップＳ５０１に戻る。
ステップＳ５０５で、減速開始後に加速度Ｇ＝０となった場合、すなわち、停止もしくは減速を終了した場合には、ステップＳ５０６へ進み、データの記録を終了するとともに、タイマカウント開始時ｔ＝０から減速を終了したＧ＝０までの時間ｔ＝ｔｓを検出する。つぎに、ステップＳ５０７へ進み、減速開始ｔ＝０から減速終了ｔ＝ｔｓまでの減速度Ｇ波形のパターンを判定するために、上述した指標Ｓａ、Ｓｂ、Ｓｂ１、Ｓｂ２を算出する。ステップＳ５０８では、下記ブレーキ操作の強弱特性パターン別に発生回数をカウントする。
（１）Ｓａ≧Ｓｂ（パターン１）の場合：図２７のブレーキ操作パターンと判定、発生回数Ｎ１をカウントする。
（２）Ｓａ＜Ｓｂ（パターン２）の場合：図２８のブレーキ操作パターンと判定、発生回数Ｎ２をカウントする。
（３）Ｓｂ１≧Ｓｂ２（パターン３）の場合：図２８のブレーキ操作パターンのなかで、減速終了直前にブレーキ操作を緩める操作パターンと判定、発生回数Ｎ３をカウントする。
（４）Ｓｂ１＜Ｓｂ２（パターン４）の場合：図２８のブレーキ操作パターンのなかで、減速終了直前にさらにブレーキ操作を踏み増す操作パターンと判定、発生回数Ｎ４をカウントする。
（１）Ｓａ≧Ｓｂ（パターン１）の場合：図２７のブレーキ操作パターンと判定、発生回数Ｎ１をカウントする。
（２）Ｓａ＜Ｓｂ（パターン２）の場合：図２８のブレーキ操作パターンと判定、発生回数Ｎ２をカウントする。
（３）Ｓｂ１≧Ｓｂ２（パターン３）の場合：図２８のブレーキ操作パターンのなかで、減速終了直前にブレーキ操作を緩める操作パターンと判定、発生回数Ｎ３をカウントする。
（４）Ｓｂ１＜Ｓｂ２（パターン４）の場合：図２８のブレーキ操作パターンのなかで、減速終了直前にさらにブレーキ操作を踏み増す操作パターンと判定、発生回数Ｎ４をカウントする。
ステップＳ５０８で判定された結果は制御装置内のメモリに記録され、不慮遭遇予測の判定に用いられる。ステップＳ５０８でブレーキ操作強弱の特性判定が終了すると、ステップＳ５０１へ戻り新しいデータの読み込みを開始する。
図３０は、上述した手順で運転者特性判定手段１３０において判定されたブレーキ操作強弱の時間的変化パターンに関する運転者特性と、不慮遭遇予測度記憶手段１４０に記憶された運転適正度判定基準とから、運転者不慮遭遇予測手段１５０において判定される運転者の将来の不慮遭遇確度の予測結果を示す。
以下の（式１３）に示すように、パターン２、すなわち前半は弱めのブレーキ操作から、後半は強めのブレーキ操作を行うパターンの発生頻度が所定頻度Ｎ０（％）以上の場合は、パターン２のブレーキ操作を行う運転特性の傾向性が強いと判定する。そのため、自車両と自車両に対する先行車両、もしくは後続車両との不慮状況の遭遇確度は高いと判定し、伝達手段１６０を通じて、運転者に客観的事実情報や遭遇確度に応じた注意喚起の情報を伝える。
（Ｎ２／（Ｎ１＋Ｎ２））×１００≧Ｎ０（％） （式１３）
（Ｎ２／（Ｎ１＋Ｎ２））×１００≧Ｎ０（％） （式１３）
パターン２と判定された場合、さらに減速後半でのブレーキ操作強弱の時間変化パターンを判定する。以下の（式１４）に示すように、パターン４、すなわち減速終了直前にさらに強めのブレーキ操作を行うパターンの発生頻度が所定頻度Ｎ０（％）以上の場合は、パターン４のブレーキ操作を行う運転特性の傾向が強いと判定する。この場合、自車両と自車両に追従してくる後続車両との不慮状況の遭遇確度が高いと判定し、伝達手段１６０によって運転者に客観的事実情報や、遭遇シーンと不慮遭遇確度に応じた注意喚起の情報を伝える。
（Ｎ４／Ｎ２）×１００≧Ｎ０（％） （式１４）
Ｎ２＝Ｎ３＋Ｎ４
（Ｎ４／Ｎ２）×１００≧Ｎ０（％） （式１４）
Ｎ２＝Ｎ３＋Ｎ４
以下の（式１５）に示すように、パターン４のブレーキ操作の発生頻度が所定頻度Ｎ０（％）未満の場合は、減速終了直前にブレーキを緩める操作を行うパターン３の運転特性の傾向性が強いと判定する。この場合、自車両と自車両が接近している先行車両との不慮状況の遭遇確度が高いと判定し、伝達手段１６０によって、運転者に客観的事実情報や遭遇シーンと不慮遭遇確度に応じた注意喚起の情報を伝える。
（Ｎ４／Ｎ２）×１００＜Ｎ０（％） （式１５）
Ｎ２＝Ｎ３＋Ｎ４
（Ｎ４／Ｎ２）×１００＜Ｎ０（％） （式１５）
Ｎ２＝Ｎ３＋Ｎ４
また、以下の（式１６）に示すように、パターン２のブレーキ操作の発生頻度が所定頻度Ｎ０（％）未満の場合は、パターン１、すなわち前半は強めのブレーキ操作から、後半は弱めのブレーキ操作を行う車間距離や車速の調整に余裕のある運転特性の傾向が強いと判定する。そこで、自車両と自車両に対する先行車両、もしくは後続車両との不慮状況の遭遇確度は低いと判定し、伝達手段１６０を通じて、運転者に客観的事実情報を伝える。
（Ｎ２／（Ｎ１＋Ｎ２））×１００＜Ｎ０（％） （式１６）
（Ｎ２／（Ｎ１＋Ｎ２））×１００＜Ｎ０（％） （式１６）
以上述べたように、第６の実施の形態の変形例２における運転者将来状況予測装置は、単純に所定値以上の加減速度Ｇの大きさからだけでなく、ブレーキ操作の強弱を検出し、その時間的変化パターンから運転者特性を判定する。したがって、運転者の普段のブレーキ操作特性から、その運転特性の継続によって将来的に不慮状況に遭遇する確度を予測することができる。減速時の前半は弱め、後半は強めのブレーキ操作を行うパターンの場合、減速調整の判断が遅れた、あるいは減速の後半にブレーキを踏み増す傾向のある運転特性と推定できる。特に、自車両の減速時前半の減速度に追従しようとする後続車両との不慮状況の遭遇確度が高いと予測できる。さらに、停止直前にブレーキを踏み増すパターンと、停止直前にブレーキを抜くパターンの運転特性の判定により、自車両に対する先行車両との不慮遭遇度と自車両に対する後続車両との不慮遭遇度といった、より状況を特定した不慮遭遇度の予測を行うことができ、予測精度の向上を図ることができる。
《第６の実施の形態の変形例３》
第６の実施の形態の変形例３における運転者将来状況予測装置は、減速開始時の、先行車両との相対距離情報と自車両の車速および減速度情報から、減速時のブレーキ操作強弱の時間的変化パターンに関する運転者特性を推定し、自車両と先行車両、もしくは後続車両との不慮状況の遭遇確度を予測する。
第６の実施の形態の変形例３における運転者将来状況予測装置は、減速開始時の、先行車両との相対距離情報と自車両の車速および減速度情報から、減速時のブレーキ操作強弱の時間的変化パターンに関する運転者特性を推定し、自車両と先行車両、もしくは後続車両との不慮状況の遭遇確度を予測する。
基本構成は、上述した第６の実施の形態の変形例２と同様であるので、説明は省略する。第６の実施の形態の変形例３の運転特性判定手段１３０における運転特性判定のための処理手順を、図３１に示すフローチャートを用いて説明する。まず、ステップＳ６０１で運転情報検出手段１１０によって検出したデータの読み込みを開始する。ステップＳ６０２でブレーキ操作の有無を検出し、ブレーキ操作が発生した場合は、ステップＳ６０３へ進む。ステップＳ６０３では、走行環境検出手段１１３によって、ブレーキ操作発生時の先行車両との相対距離Ｘ０を検出し、さらに自車両の車速Ｖ０、減速度Ｇ０を検出する。ステップＳ６０４で、減速度判定基準Ｇｓを算出する。減速度判定基準Ｇｓの算出方法は後述する。
つづくステップＳ６０５で、ブレーキ操作強弱特性の判定を行う。減速開始時の減速度Ｇ０が減速度判定基準Ｇｓ以上の場合（Ｇ０≧Ｇｓ）、図２７に示すような減速前半は強めのブレーキ操作から、後半は弱めのブレーキ操作によって減速を行う、パターン１の運転特性であると推定し、ブレーキ操作の発生回数Ｎ１をカウントする。減速開始時の減速度Ｇ０が減速度判定基準Ｇｓ未満の場合（Ｇ０＜Ｇｓ）、図２８に示すような減速前半は弱めのブレーキ操作から、後半は強めのブレーキ操作によって踏み増し調速を行う、パターン２の運転特性であると推定し、ブレーキ操作の発生回数Ｎ２をカウントする。
ステップＳ６０５で判定された結果は制御装置のメモリに記録され、運転者不慮遭遇度予測手段１５０における不慮遭遇予測の判定に用いられる。ステップＳ６０５でブレーキ操作強弱の特性判定が終了すると、ステップＳ６０１へ戻り、新しいデータの読み込みを開始する。
ここで、上述した減速度判定基準Ｇｓの算出方法を説明する。時間ｔで先行車両の手前Ｘｓで余裕をもって停止できるための一定減速度をＧｓとおくと、以下の（式１７）の関係が成り立ち、
Ｘ０＝Ｖ０×ｔ−０．５Ｇｓ×ｔ２＋Ｘｓ （式１７）
先行車両の手前Ｘｓで余裕をもって停止できるための一定減速度をＧｓは、
Ｇｓ＝Ｖ０ ２／（２（Ｘ０−Ｘｓ）） （式１８）
と表される。そこで、減速度Ｇｓを物理的に安全に停止できる減速度Ｇの判定基準とおく。
Ｘ０＝Ｖ０×ｔ−０．５Ｇｓ×ｔ２＋Ｘｓ （式１７）
先行車両の手前Ｘｓで余裕をもって停止できるための一定減速度をＧｓは、
Ｇｓ＝Ｖ０ ２／（２（Ｘ０−Ｘｓ）） （式１８）
と表される。そこで、減速度Ｇｓを物理的に安全に停止できる減速度Ｇの判定基準とおく。
図３２は、上述した手順で運転者特性判定手段１３０において判定されたブレーキ操作強弱の時間的変化パターンに関する運転者特性と、不慮遭遇予測度記憶手段１４０に記憶された運転適正度判定基準とから、運転者不慮遭遇予測手段１５０において判定される運転者の将来の不慮遭遇確度の予測結果を示す。
以下の（式１９）に示すように、パターン２，すなわち前半は弱めのブレーキ操作から、後半は強めのブレーキ操作を行うパターンの発生頻度が所定頻度Ｎ０（％）以上の場合は、パターン２のブレーキ操作を行う運転特性の傾向が強いと判定する。そこで、自車両と自車両に対する先行車両、もしくは後続車両との不慮状況の遭遇確度は高いと判定し、伝達手段１６０を通じて、運転者に客観的事実情報や遭遇確度に応じた注意喚起の情報を伝える。
Ｎ２／（Ｎ１＋Ｎ２）×１００≧Ｎ０（％） （式１９）
Ｎ２／（Ｎ１＋Ｎ２）×１００≧Ｎ０（％） （式１９）
以下の（式２０）に示すように、パターン２、すなわち前半は弱めのブレーキ操作から、後半は強めのブレーキ操作を行うパターンの発生頻度が所定頻度Ｎ０（％）未満の場合は、車間距離や車速の調整に余裕のある運転特性の傾向が強いと判定する。そこで、自車両と自車両に対する先行車両、もしくは後続車両との不慮状況の遭遇確度は低いと判定し、伝達手段１６０を通じて、運転者に客観的事実情報を伝える。
Ｎ２／（Ｎ１＋Ｎ２）×１００＜Ｎ０（％） （式２０）
Ｎ２／（Ｎ１＋Ｎ２）×１００＜Ｎ０（％） （式２０）
以上述べたように、第６の実施の形態の変形例３における運転者将来状況予測装置は、運転者のブレーキ操作強弱の時間的変化パターンから運転者特性を判定する。したがって、上述した第６の実施の形態の変形例２と同様の効果が得られる。さらに、前方障害物（先行車）との距離検出などのＩＴＳ化のような運転支援技術を補完することもできる。
《第６の実施の形態の変形例４》
第６の実施の形態の変形例４における運転者将来状況予測装置は、運転支援装置としての警報に対する運転者の反応速度に関する運転者特性を判定し、自車両と自車両に対する先行車両、もしくは後続車両との不慮状況の遭遇確度を予測する。
第６の実施の形態の変形例４における運転者将来状況予測装置は、運転支援装置としての警報に対する運転者の反応速度に関する運転者特性を判定し、自車両と自車両に対する先行車両、もしくは後続車両との不慮状況の遭遇確度を予測する。
基本構成は、図２０に示す第６の実施の形態と同様である。第６の実施の形態の変形例４では、走行環境検出手段１１３で、接近警報や前方障害物警報など、運転者の運転を支援するブレーキ要求警報を検出し、運転者状態検出手段１１２で、ブレーキ要求警報に反応した結果として出力されるブレーキ操作やステアリング操作などによる回避操作を検出する。また、運転情報検出手段１１０では、警報とブレーキ操作または回避操作の出力結果から、運転者の反応速度を検出する。運転者の反応速度を検出するには、反応テストのような別の方法を用いてもよい。
第６の実施の形態の変形例４の運転特性判定手段１３０における運転特性判定のための処理手順を、図３３に示すフローチャートを用いて説明する。まず、ステップＳ７０１で運転情報検出手段１１０によって検出したデータの読み込みを開始する。ステップＳ７０２でデータの記録を開始し、タイマカウントも開始される。タイマカウント開始時の時間ｔは、ｔ＝０である。次にステップＳ７０３で、各種ブレーキ要求警報の有無を検出する。ブレーキ要求警報が出力されると、ステップＳ７０３が肯定判定されてステップＳ７０４へ進み、警報回数Ｎｗをカウントする。警報がなければ、データの読み込み、記録を継続する。
ステップＳ７０５で、警報後にブレーキ操作が行われたかどうかを判定する。ステップＳ７０５が肯定判定されてブレーキ操作が検出された場合、ステップＳ７０６へ進む。図３４に示すように、警報出力フラグから、ブレーキ操作フラグまでの時間ｔＲを検出し、これを運転者の反応時間と規定する。ステップＳ７０８でタイマカウンタがｔ＝ｔｓとなったと肯定判定されると、反応速度の運転特性を判定するのに十分な時間が経過したと判断し、ステップＳ７０９へ進む。ステップＳ７０９では、データの記録を終了し、タイマカウンタもリセットする。ステップＳ７０８が否定判定されると、ステップＳ７０３に戻り、データの読み込み、記録を継続する。
次に、ステップＳ７１０で、運転者の反応速度に関する運転特性を判定する。判定方法は後述する。ステップＳ７１０で判定された結果は不図示のメモリに記録され、不慮遭遇予測の判定に用いられる。ステップＳ７１０で反応速度に関する運転特性の判定が終了すると、ステップＳ７０１へ戻り、新しいデータの読み込みを開始する。
ここで、上述したステップＳ７１０で行われる運転者の反応速度に関する運転特性を判定する方法を説明する。反応速度特性を判定するための指標として、（式２１）に示す警報発生の頻度ＷＦと、反応速度のばらつきを設定する。
ＷＦ＝Ｎｗ／ｔｓ （式２１）
警報に対する反応速度ｔＲの平均値をｔＲａｖｅとすると、反応速度のばらつきは（式２２）に示す標準偏差Ｓｔで表される。
ＷＦ＝Ｎｗ／ｔｓ （式２１）
警報に対する反応速度ｔＲの平均値をｔＲａｖｅとすると、反応速度のばらつきは（式２２）に示す標準偏差Ｓｔで表される。
図３５は、上述した手順で運転者特性判定手段１３０において判定されたブレーキ操作強弱の時間的変化パターンに関する運転者特性と、不慮遭遇予測度記憶手段１４０に記憶された運転適正度判定基準とから、運転者不慮遭遇予測手段１５０において判定される運転者の将来の不慮遭遇確度の予測結果を示す。
基準（１）は、（式２１）で算出された警報頻度ＷＦと所定値ＷＦ０とを比較して、運転者の不慮遭遇確度を予測する。警報頻度ＷＦが所定値ＷＦ０以上の場合（ＷＦ≧ＷＦ０）は、警報頻度が多く、安全意識が低い運転状態であり、警報等の情報提供を受けてから認知判断するための反応速度が遅い運転特性の傾向が強いと判定する。そこで、自車両と自車両に対する先行車両、もしくは後続車両との不慮状況の遭遇確度は高いと判定し、伝達手段１６０を通じて、運転者に客観的事実情報や遭遇確度に応じた注意喚起の情報を伝える。
一方、警報頻度ＷＦが所定値ＷＦ０未満の場合（ＷＦ＜ＷＦ０）は、警報頻度が低く、安全意識が高い運転状態であるか、警報の情報提供を受ける前に、各種の不慮状況を認知判断するための反応速度が早い運転特性の傾向が強いと判定する。そこで、自車両と自車両に対する先行車両、もしくは後続車両との不慮状況の遭遇確度は低いと判定し、伝達手段１６０を通じて、運転者に客観的事実情報を伝える。
基準（２）は、警報に対する反応速度ｔＲを逐次記録し、反応速度ｔＲの時間的変化を評価して運転者の不慮状況の遭遇確度を判定する方法である。例えば、反応速度ｔＲが経時的に増加する場合は、不慮遭遇確度は運転時間の経過とともに高くなると判定し、伝達手段１６０によって客観的事実情報の伝達や、遭遇確度に応じて注意喚起情報の伝達を増やしていく、あるいは情報の提示間隔を狭くする等の伝達方法が考えられる。一方、反応速度ｔＲが経時的に減少する場合は、不慮遭遇確度は低いと判定し、伝達手段１６０によって客観的事実情報の伝達や、遭遇確度に応じて注意喚起情報の伝達を減らしていく、あるいは情報の提示間隔を拡げる等の伝達方法が考えられる。
基準（３）は、基準（２）と同じく、反応速度ｔＲを逐次記録し、反応速度ｔＲの時間的変化を評価して運転者の不慮状況の遭遇確度を判定する方法である。判定指標は、反応速度ｔＲのばらつきとして、（式２２）で算出した標準偏差Ｓｔを用いる。標準偏差Ｓｔが所定値Ｓ０以上の場合（Ｓｔ≧Ｓ０）は、一定時間当たりの反応速度が安定しない、すなわち不安定な運転特性を持つと判断し、不慮状況との遭遇確度は高いと判定する。一方、標準偏差Ｓｔが所定値Ｓ０未満の場合（Ｓｔ＜Ｓ０）は、運転特性が常に安定している運転者であると判断し、遭遇確度は低いと判定する。
以上述べたように、第６の実施の形態の変形例４における運転者将来状況予測装置は、反応速度に関する運転特性に基づいて将来運転者が不慮状況に遭遇する確度を判定する。したがって、運転者の身体的特性に応じた不慮状況遭遇確度を判定することができる。また、各種警報情報を用いる場合、ＩＴＳ化のような運転支援技術を補完する応用が可能である。
第６の実施の形態とその変形例１〜４では、減速に関わる不慮状況の遭遇確度を予測し、その予測結果を運転者に伝達することによって、運転者の運転特性の向上または改善を促す。つまり、運転者の不必要な減速操作の削減を図ることとなるので、ブレーキパッドの摩耗減による経済効果、ブレーキからの放熱減による環境保護、渋滞減による省エネといった副次的効果も得られる。
以上説明した実施の形態においては、運転情報検出手段は走行環境検出手段を含み、天候や走行路の情報などの走行環境を検出したが、車速等を検出する車両状態検出手段とブレーキ操作等を検出する運転者状態検出手段のうちのいずれかを備えていれば、走行環境検出手段は省略することもできる。車速や調速ブレーキ操作に基づく運転者特性を判定し、運転状況に関係なく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、本発明による運転者将来状況予測装置は、個々の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すべての運転者将来状況予測装置に適用することができる。
１０，１１０：運転情報検出手段
１１，１１１:車両状態検出手段
１２，１１２：運転者状態検出手段
１３，１１３：走行環境検出手段
２０，１２０：運転情報蓄積手段
３０：運転状況別運転者特性判定手段
４０：運転状況別不慮遭遇予測度記憶手段
５０，１５０：運転者不慮遭遇予測手段
６０，１６０：伝達手段
７１，７２：転送手段
８０：連結手段
９０：情報提供装置
１００：車両制御装置
１３０：運転者特性判定手段
１４０：不慮遭遇予測記憶手段
１１，１１１:車両状態検出手段
１２，１１２：運転者状態検出手段
１３，１１３：走行環境検出手段
２０，１２０：運転情報蓄積手段
３０：運転状況別運転者特性判定手段
４０：運転状況別不慮遭遇予測度記憶手段
５０，１５０：運転者不慮遭遇予測手段
６０，１６０：伝達手段
７１，７２：転送手段
８０：連結手段
９０：情報提供装置
１００：車両制御装置
１３０：運転者特性判定手段
１４０：不慮遭遇予測記憶手段
Claims (25)
- 車両の走行状態を検出する車両状態検出手段と、運転者の状態を検出する運転者状態検出手段のうち少なくとも一つを備え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、運転者の特性を判定する運転者特性判定手段と、
前記運転者特性判定手段で判定された運転者特性と、あらかじめ設定した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とする運転者将来状況予測装置。 - 請求項１に記載の運転者将来状況予測装置において、
前記運転者不慮遭遇予測手段は、自車両が将来的に交差車両との不慮状況に遭遇する交差車両との不慮遭遇度、自車両が将来的に先行車と不慮状況に遭遇する先行車との不慮遭遇度、自車両が将来的に対向車両と不慮状況に遭遇する対向車両との不慮遭遇度、または自車両が将来的に歩行者と不慮状況に遭遇する歩行者との不慮遭遇度のうちいずれかを予測することを特徴とする運転者将来状況予測装置。 - 請求項１または請求項２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、走行環境を検出する走行環境検出手段をさらに有し、
前記運転者特性判定手段は、前記走行環境検出手段で検出された走行環境も加味して、所定の運転状況における運転者の特性を判定し、
前記運転者不慮遭遇予測手段は、前記運転者特性判定手段で判定された所定の運転状況における運転者特性と、あらかじめ設定された所定の運転状況における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ことを特徴とする運転者将来状況予測装置。 - 請求項３に記載の運転者将来状況予測装置において、
前記運転者不慮遭遇予測手段は、複数の運転状況における運転者の将来の不慮遭遇度を予測し、
前記伝達手段は、前記運転者不慮遭遇予測手段で予測された複数の運転状況における不慮遭遇度のうち、最も確度の高い運転状況における不慮遭遇度を出力することを特徴とする運転者将来状況予測装置。 - 請求項３または請求項４に記載の運転者将来状況予測装置において、
前記運転情報蓄積手段は、前記運転情報検出手段で検出された情報を長期的に蓄積し、
前記運転者不慮状況予測装置は、前記運転情報蓄積手段に蓄積された長期的運転情報に基づいて、運転者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。 - 車両の走行状態を検出する車両状態検出手段と、運転者の状態を検出する運転者状態検出手段のうち少なくとも一つを備える運転情報検出手段を車両に搭載する一方、
前記運転情報検出手段で検出された運転情報を受信して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、運転者の特性を判定する運転者特性判定手段と、
前記運転者特性判定手段で判定された運転者特性と、あらかじめ設定された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基地局に設置したことを特徴とする運転者将来状況予測システム。 - 車両の走行状態を検出する車両状態検出手段と、運転者の状態を検出する運転者状態検出手段のうち少なくとも一つを備え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運転情報を蓄積する運転情報蓄積手段とを車両に搭載する一方、
所定量の運転情報から運転者の特性を判定する運転者特性判定手段と、
前記運転者特性判定手段で判定された運転者特性と、あらかじめ設定された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基地局に設置し、
前記運転情報蓄積手段で蓄積された運転情報を、前記運転者特性判定手段に送信することを特徴とする運転者将来状況予測システム。 - 車両の走行状態を検出する車両状態検出手段と、運転者の状態を検出する運転者状態検出手段のうち少なくとも一つを備え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運転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運転情報から運転者の特性を判定する運転者特性判定手段とを車両に搭載する一方、
前記運転者特性判定手段で判定された運転者特性に関する信号を受信し、前記運転者特性とあらかじめ設定された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基地局に設置することを特徴とする運転者将来状況予測システム。 - 車両の走行状態を検出する車両状態検出手段と、運転者の状態を検出する運転者状態検出手段のうち少なくとも一つを備え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運転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運転情報から運転者の特性を判定する運転者特性判定手段と、
前記運転者特性判定手段で判定された運転者特性と、あらかじめ設定された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を車両に搭載する一方、
前記運転者不慮遭遇予測手段で予測した結果に関する信号を受信し、前記予測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を基地局に設置することを特徴とする運転者将来状況予測システム。 - 車両の走行状態を検出する車両状態検出手段と、運転者の状態を検出する運転者状態検出手段のうち少なくとも一つを備え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、運転者の特性を判定する運転者特性判定手段と、
前記運転者特性判定手段で判定された運転者特性と、所定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し、
前記運転情報検出手段と前記伝達手段とを車両に搭載する一方、前記運転情報蓄積手段と、前記運転者特性判定手段と、運転者不慮遭遇予測手段とを基地局に設置し、
前記車載された運転情報検出手段により検出された情報に関する信号を、前記基地局に転送する第１の転送手段と、
前記基地局に設置された運転者不慮遭遇予測手段により判定された予測結果に関する信号を前記車両に転送する第２の転送手段とを備えることを特徴とする運転者将来状況予測システム。 - 請求項３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、前記走行環境検出手段により交差点情報を検出し、前記車両状態検出手段により交差点進入時の車両状態を検出し、
前記運転情報蓄積手段は、前記走行環境検出手段により検出された交差点情報および前記車両状態検出手段により検出された交差点進入時の車両状態に関するデータを蓄積し、
前記運転者特性判定手段は、前記運転情報蓄積手段に蓄積された前記交差点情報および前記交差点進入時の車両状態に関するデータ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、前記運転者特性判定手段により判定された交差点進入時の運転者特性と、あらかじめ設定された交差点進入時の交差車両との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。 - 請求項３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により追従走行時の車両状態を検出し、前記走行環境検出手段により、先行車に関する情報と、道路線形と、天候状態と、信号表示のうち少なくとも一つを検出し、
前記運転情報蓄積手段は、前記車両状態検出手段により検出された追従走行時の車両状態および前記走行環境検出手段により検出された追従走行時の走行環境情報に関するデータを蓄積し、
前記運転者特性判定手段は、前記運転情報蓄積手段に蓄積された前記追従走行時の車両状態および走行環境情報に基づいて追従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、前記運転者特性判定手段により判定された追従走行時の運転者特性と、あらかじめ設定された追従走行時の先行車両との不慮遭遇予測度とに基づいて、運転者の追従走行時における先行車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。 - 請求項３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により右折時の車両状態を検出し、前記走行環境検出手段により、交差点に関する情報と、自車線に関する情報と、対向車線に関する情報とを検出し、
前記運転情報蓄積手段は、前記車両状態検出手段により検出された右折時の車両状態および前記走行環境検出手段により検出された右折時の走行環境情報に関するデータを蓄積し、
前記運転者特性判定手段は、前記運転情報蓄積手段に蓄積された前記右折時の車両状態および走行環境情報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、前記運転者特性判定手段により判定された右折時の運転者特性と、あらかじめ設定された右折時における対向直進車または歩行者との不慮遭遇予測度とに基づいて、運転者の右折時における対向直進車または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。 - 請求項３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により直進時の車両状態を検出し、前記走行環境検出手段により、自車線に関する情報と、対向車線に関する情報の少なくともいずれかを検出し、
前記運転情報蓄積手段は、前記車両状態検出手段により検出された直進時の車両状態および前記走行環境検出手段により検出された直進時の走行環境情報に関するデータを蓄積し、
前記運転者特性判定手段は、前記運転情報蓄積手段に蓄積された前記直進時のの車両状態および走行環境情報に基づいて直進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、前記運転者特性判定手段により判定された直進時の運転者特性と、あらかじめ設定された直進時における歩行者との不慮遭遇予測度とに基づいて、運転者の直進時における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。 - 車両の走行状態を検出する車両状態検出手段と、運転者の状態を検出する運転者状態検出手段のうち少なくとも一つを備え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、運転者の特性を判定する運転者特性判定手段と、
前記運転者特性判定手段で判定された運転者特性と、あらかじめ設定された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不慮遭遇度に関する情報を運転者に提供する情報提供装置とを有し、
前記情報提供装置は、前記不慮遭遇度に応じて前記運転者に提供する情報レベルを選択することを特徴とする運転者将来状況予測装置。 - 車両の走行状態を検出する車両状態検出手段と、運転者の状態を検出する運転者状態検出手段のうち少なくとも一つを備え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、運転者の特性を判定する運転者特性判定手段と、
前記運転者特性判定手段で判定された運転者特性と、あらかじめ設定された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、
車両の走行状態を制御する車両制御装置とを有し、
前記車両制御装置は、前記運転者不慮遭遇予測手段で予測した不慮遭遇度に応じて車両の制御レベルを選択することを特徴とする運転者将来状況予測装置。 - 請求項６から請求項１０のいずれかに記載の運転者将来状況予測システムにおいて、
前記運転情報検出手段は、走行環境を検出する走行環境検出手段をさらに有し、
前記運転者特性判定手段は、前記走行環境検出手段で検出された走行環境も加味して、所定の運転状況における運転者の特性を判定し、
前記運転者不慮遭遇予測手段は、前記運転者特性判定手段で判定された所定の運転状況における運転者特性と、あらかじめ設定された所定の運転状況における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ことを特徴とする運転者将来状況予測システム。 - 請求項１５および請求項１６のいずれかに記載の運転者将来状況予測装置において、
前記運転情報検出手段は、走行環境を検出する走行環境検出手段をさらに有し、
前記運転者特性判定手段は、前記走行環境検出手段で検出された走行環境も加味して、所定の運転状況における運転者の特性を判定し、
前記運転者不慮遭遇予測手段は、前記運転者特性判定手段で判定された所定の運転状況における運転者特性と、あらかじめ設定された所定の運転状況における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ことを特徴とする運転者将来状況予測装置。 - 請求項１に記載の運転者将来状況予測装置において、
前記運転者不慮遭遇予測手段は、自車両と先行車両、または自車両と後続車両とが将来的に不慮状況に遭遇する不慮遭遇確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。 - 請求項１９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、走行環境を検出する走行環境検出手段をさらに有し、前記車両状態検出手段により車速と加速度を検出し、前記運転者状態検出手段により運転者のブレーキ操作を検出し、前記走行環境検出手段により直線、カーブ、勾配等の走行路情報を検出し、
前記運転者特性判定手段は、前記運転者状態検出手段により検出された、所定速度以上での走行状態における調速ブレーキ操作に関する演算に基づいて運転者特性を判定し、
前記運転者不慮遭遇予測手段は、前記運転者特性判定手段で判定された運転者特性と、あらかじめ設定された調速ブレーキ操作に関する不慮遭遇予測度とに基づいて、自車両と先行車両、または自車両と後続車両とが将来的に不慮状況に遭遇する不慮遭遇確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。 - 請求項２０に記載の運転者将来状況予測装置において、
前記運転者特性判定手段は、前記調速ブレーキ操作の頻度と、所定速度に対する前記調速ブレーキ操作頻度の変化と、前記調速ブレーキ操作頻度の時間的増減と、前記調速ブレーキ操作頻度の時間的ばらつきと、前記車両状態検出手段により検出された減速度の時間的ばらつきのうち、少なくとも一つの運転者特性を判定し、
前記運転者不慮状況予測手段は、前記運転者特性判定手段により判定された運転者特性に基づいて、自車両と先行車両、または自車両と後続車両とが将来的に不慮状況に遭遇する不慮遭遇確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。 - 請求項１９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、走行環境を検出する走行環境検出手段をさらに有し、前記車両状態検出手段により自車両の車速と加速度を検出し、前記運転者状態検出手段により運転者のブレーキ操作を検出し、前記走行環境検出手段により自車両と前方障害物との距離を検出し、
前記運転者特性判定手段は、前記運転者状態検出手段により検出された、所定速度以上での走行状態におけるブレーキ操作強弱の時間的変化パターンに関する演算に基づいて運転者特性を判定し、
前記運転者不慮遭遇予測手段は、前記運転者特性判定手段で判定された運転者特性と、あらかじめ設定されたブレーキ操作強弱の時間的変化パターンに関する不慮遭遇予測度とに基づいて、自車両と先行車両、または自車両と後続車両とが将来的に不慮状況に遭遇する不慮遭遇確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。 - 請求項２２に記載の運転者将来状況予測装置において、
前記運転者特性判定手段は、減速時の前半に強く、後半に弱いブレーキ操作を行うか、前半に弱く、後半に強いブレーキ操作を行うかを、減速度の波形パターンから判定したブレーキ操作強弱の時間的変化パターンと、減速開始時の自車両と前方障害物との距離において、物理的に安全状況で停止できる減速度と実際の初期減速度との比較から推定するブレーキ操作強弱の時間的変化パターンのうち、少なくとも一方で判定されたブレーキ操作強弱の時間的変化パターンの発生頻度に関する運転者特性に基づいて、自車両と先行車両、または自車両と後続車両とが将来的に不慮状況に遭遇する不慮遭遇確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。 - 請求項１９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、走行環境を検出する走行環境検出手段をさらに有し、前記走行環境検出手段により前方障害物警報、接近警報等のブレーキ操作要求のための警報出力を検出し、前記運転者状態検出手段により運転者のブレーキ操作あるいは回避操作を検出し、前記検出された警報出力のタイミングと前記検出されたブレーキ操作あるいは回避操作のタイミングから運転者の反応速度を算出し、
前記運転者特性判定手段は、前記警報に対する反応速度に関する演算に基づいて運転者特性を判定し、
前記運転者不慮遭遇予測手段は、前記運転者特性判定手段で判定された運転者特性と、あらかじめ設定された運転者の反応速度に関する不慮遭遇予測度とに基づいて、自車両と先行車両、または自車両と後続車両とが将来的に不慮状況に遭遇する不慮遭遇確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。 - 請求項２４に記載の運転者将来状況予測装置において、
前記運転者特性判定手段は、前記ブレーキ操作要求のための警報の出現頻度と、前記警報に対する運転者の反応速度の時間的増減と、前記反応速度の時間的ばらつきのうち、少なくとも一つの運転者特性に基づいて、自車両と先行車両、または自車両と後続車両とが将来的に不慮状況に遭遇する不慮遭遇確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。
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|---|---|
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Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009126503A (ja) * | 2007-11-28 | 2009-06-11 | Sumitomo Electric Ind Ltd | 運転評価装置、運転評価システム、コンピュータプログラム及び運転評価方法 |
| DE102010000383A1 (de) | 2009-02-20 | 2010-08-26 | Fuji Jukogyo Kabushiki Kaisha | Fahrzeugfahrunterstützungsvorrichtung |
| JP2012033107A (ja) * | 2010-08-02 | 2012-02-16 | Denso Corp | 運転特性特定装置および経路探索装置 |
| JP2017222317A (ja) * | 2016-06-17 | 2017-12-21 | 株式会社Ｓｕｂａｒｕ | 車両の走行制御装置 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH05164568A (ja) * | 1991-11-11 | 1993-06-29 | Shigeru Kondo | 自動車運転解析診断方法及び装置 |
| JPH06298021A (ja) * | 1993-02-16 | 1994-10-25 | Toyota Motor Corp | 車両用警報装置 |
| JPH0765295A (ja) * | 1993-08-26 | 1995-03-10 | Mazda Motor Corp | 自動車の潜在危険検知装置 |
| JPH097087A (ja) * | 1995-06-16 | 1997-01-10 | Aqueous Res:Kk | 案内装置 |
| JP2000185676A (ja) * | 1998-10-12 | 2000-07-04 | Data Tec:Kk | 移動体の操作傾向解析方法、運行管理システム及びその構成装置、記録媒体 |
-
2006
- 2006-08-29 JP JP2006231904A patent/JP2006323876A/ja active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH05164568A (ja) * | 1991-11-11 | 1993-06-29 | Shigeru Kondo | 自動車運転解析診断方法及び装置 |
| JPH06298021A (ja) * | 1993-02-16 | 1994-10-25 | Toyota Motor Corp | 車両用警報装置 |
| JPH0765295A (ja) * | 1993-08-26 | 1995-03-10 | Mazda Motor Corp | 自動車の潜在危険検知装置 |
| JPH097087A (ja) * | 1995-06-16 | 1997-01-10 | Aqueous Res:Kk | 案内装置 |
| JP2000185676A (ja) * | 1998-10-12 | 2000-07-04 | Data Tec:Kk | 移動体の操作傾向解析方法、運行管理システム及びその構成装置、記録媒体 |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009126503A (ja) * | 2007-11-28 | 2009-06-11 | Sumitomo Electric Ind Ltd | 運転評価装置、運転評価システム、コンピュータプログラム及び運転評価方法 |
| JP4710896B2 (ja) * | 2007-11-28 | 2011-06-29 | 住友電気工業株式会社 | 運転評価装置、運転評価システム、コンピュータプログラム及び運転評価方法 |
| DE102010000383A1 (de) | 2009-02-20 | 2010-08-26 | Fuji Jukogyo Kabushiki Kaisha | Fahrzeugfahrunterstützungsvorrichtung |
| JP2012033107A (ja) * | 2010-08-02 | 2012-02-16 | Denso Corp | 運転特性特定装置および経路探索装置 |
| CN102384748A (zh) * | 2010-08-02 | 2012-03-21 | 株式会社电装 | 驾驶特性检测器及路线搜索设备 |
| US8798919B2 (en) | 2010-08-02 | 2014-08-05 | Denso Corporation | Driving characteristics detector and route search device |
| JP2017222317A (ja) * | 2016-06-17 | 2017-12-21 | 株式会社Ｓｕｂａｒｕ | 車両の走行制御装置 |
| US10160450B2 (en) | 2016-06-17 | 2018-12-25 | Subaru Corporation | Travel control device for vehicle |
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