JP2006343904A - Driving support device - Google Patents

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JP2006343904A JP2005167671A JP2005167671A JP2006343904A JP 2006343904 A JP2006343904 A JP 2006343904A JP 2005167671 A JP2005167671 A JP 2005167671A JP 2005167671 A JP2005167671 A JP 2005167671A JP 2006343904 A JP2006343904 A JP 2006343904A
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Hirohiko Sagawa
浩彦 佐川
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Faurecia Clarion Electronics Co Ltd
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Xanavi Informatics Corp
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a technique for accurately reporting to a driver a problem of safety in driving. <P>SOLUTION: Safety drive or not is determined based on a difference between distribution of behavior information of the driver and a reference distribution. The behavior information of the driver is stored as history for each traveling state. When behavior information in the history in a similar state tends to perform no safety drive, the driver's attention is drawn. <P>COPYRIGHT: (C)2007,JPO&INPIT

Description

本発明は,運転者が安全運転を行っているかどうかを判定し,安全運転を行っていないと判定された場合に安全運転を行うよう運転者に通知を行う車両用安全運転支援方法に関する。   The present invention relates to a vehicle safe driving support method for determining whether a driver is performing safe driving and notifying the driver to perform safe driving when it is determined that the driver is not performing safe driving.

運転操作あるいはそれに関連する情報に基づいて運転者が安全運転を行っているかどうかを判定し,安全運転を行っていないと判定された場合に運転者への通知や運転制御を行う安全運転支援に関する技術がある。
具体例として,あらかじめ定めれらた時間間隔において,ステアリングの回転角度の分布を求め,分布を表すパラメータがあらかじめ定められた基準を超える場合を居眠り等の意識低下状態と判定するもの(例えば、特許文献1)。
車間距離が縮まったことが判定されたときに、アクセルペダルやブレーキペダル等が操作されたか否かを調べ,操作されていない場合は警報音や警報ランプによって警告を発するもの(例えば、特許文献2)。
定めされた時間間隔における運転者の視線方向の分布を取得し,その分布と基準となる分布との差が大きい場合に,安全上問題がある状態であると判定するもの(例えば、特許文献3)。
It is related to safe driving support that determines whether the driver is driving safely based on driving operations or related information, and notifies the driver and controls driving when it is determined that driving is not safe. There is technology.
As a specific example, a steering rotation angle distribution is obtained at a predetermined time interval, and a case where a parameter representing the distribution exceeds a predetermined standard is determined as a state of reduced consciousness such as falling asleep (for example, a patent) Reference 1).
When it is determined that the inter-vehicle distance is shortened, it is checked whether or not an accelerator pedal, a brake pedal, or the like is operated. If not, a warning is issued by an alarm sound or an alarm lamp (for example, Patent Document 2) ).
Obtaining a driver's gaze direction distribution at a predetermined time interval, and determining that there is a safety problem when the difference between the distribution and the reference distribution is large (for example, Patent Document 3) ).

特開平6−107029号公報JP 6-107029 A

特開平10−188200号公報JP-A-10-188200 特開2003−327009号公報JP 2003-327003 A

上記の従来技術は,運転操作や走行状況に関する情報を入力し,入力された情報から運転者が安全運転を行っているかどうかを判定する技術である。
特許文献1では,あらかじめ定められた時間間隔毎に取得された運転操作に関する情報から安全性を判定しており、安全運転上問題があるかどうかの判定が注意を行う箇所の直前になる可能性があるという問題がある。交通事故を未然に防ぐためには,安全上問題があることを事前に予測し,事前に余裕を持った注意を運転者に促す必要がある。
また,特許文献2では,前方車両への追突防止のみを対象としているが,さまざまな状況において運転の安全性を判定するためには,運転操作が行われたかどうかのみでは十分ではなく,どのように運転操作が行われたかも含めて判定を行う必要がある。例えば,交差点やカーブの手前では十分な減速操作を行い,また,急なステアリング操作は避ける必要がある。この場合,交差点に近付くにつれてブレーキ操作の時間が長くなり,ハンドルがある程度の範囲内の変化率で変化しているかどうかによって,運転の安全性を判定する必要がある。
The above-described conventional technology is a technology for inputting information related to driving operation and traveling conditions and determining whether the driver is driving safely based on the input information.
In Patent Literature 1, safety is determined from information related to driving operation acquired at predetermined time intervals, and there is a possibility that determination as to whether there is a problem in safe driving is immediately before a point where attention is to be paid. There is a problem that there is. In order to prevent traffic accidents in advance, it is necessary to predict in advance that there is a safety problem and to prompt the driver with sufficient attention in advance.
Further, Patent Document 2 is intended only for preventing a rear-end collision with a preceding vehicle, but it is not sufficient to determine whether or not a driving operation has been performed in order to determine driving safety in various situations. It is necessary to make a determination including whether or not the driving operation is performed. For example, it is necessary to perform sufficient deceleration operations before intersections and curves, and to avoid sudden steering operations. In this case, as the vehicle approaches the intersection, the brake operation time becomes longer, and it is necessary to determine the driving safety depending on whether the steering wheel is changing at a change rate within a certain range.

一方,特許文献3では,運転者の視線方向の分布によって安全性を判定しており,この点では,危険に陥るより以前に運転者に注意を与えることは可能であると考えられる。しかしながら,運転者が周囲に注意を払っているかどうかのみを判定しているだけであり,どのような運転が行われているかは判定対象となっていない。周囲に注意を払うことは安全上重要な運転者の挙動であるが,それだけでは上記の交差点のような状況において,直前に十分な減速が行われているかどうかを判断することはできない。例えば車の速度を用いることもできるが,個人々々によって最適な減速は異なるため,安全を確保向上が図れる一報で快適な運転を妨げる原因になる可能性がある。   On the other hand, in Patent Document 3, safety is determined based on the driver's gaze direction distribution. In this respect, it is considered possible to give attention to the driver before falling into danger. However, it only determines whether or not the driver is paying attention to the surroundings, and does not determine what kind of driving is being performed. Paying attention to the surroundings is a driver's behavior that is important for safety, but it is not possible to determine whether or not sufficient deceleration has been performed immediately before in the situation such as the above intersection. For example, the speed of the car can be used, but the optimal deceleration varies depending on the individual, so there is a possibility that it can interfere with comfortable driving with one report that can ensure safety and improve it.

上記目的を達成するために,本発明では,ステアリングやアクセル,ブレーキ,ウィンカー等の部位に対する運転操作に関する情報を検出し,検出された情報の分布を運転者の挙動情報として算出する。また,車両の位置および地図データとから,車両周辺の道路の種類や幅,形状,交差点の位置等の道路に関する情報および,信号や道路標識の位置と種類,横断歩道や一時停止線等の道路上に描かれているマーク等を走行状況として抽出する。抽出された走行状況に基づいて,運転者が安全運転を行っているかどうかを判定するための基準となる分布を選択し,挙動情報と基準となる分布との差に基づいて,運転者が安全運転を行っているかどうかを判定する。
また,個々の走行状況毎に運転者の挙動情報を履歴として記憶し,進行方向の走行状況と類似している状況における挙動情報を履歴より検索し,検索された挙動情報が安全運転を行っていないと判定されていた場合や安全運転を行っていた頻度が少ない場合に,運転者に安全運転を行うよう通知する。
In order to achieve the above object, in the present invention, information related to driving operations for parts such as a steering, an accelerator, a brake, and a blinker is detected, and the distribution of the detected information is calculated as driver behavior information. In addition, information on roads such as the type and width of roads around the vehicle, the shape, the position of intersections, and the position and type of signals and road signs, roads such as pedestrian crossings and temporary stop lines, etc. The mark etc. drawn on the top is extracted as a running situation. Based on the extracted driving conditions, a reference distribution for determining whether or not the driver is driving safely is selected. Based on the difference between the behavior information and the reference distribution, the driver Determine if you are driving.
In addition, the driver's behavior information is stored as a history for each driving situation, the behavior information in a situation similar to the driving situation in the traveling direction is searched from the history, and the searched behavior information performs safe driving. If it is determined that there is not, or if the frequency of safe driving is low, the driver is notified to perform safe driving.

本発明によれば,運転操作に関する情報の分布と基準となる分布の差に基づいて安全運転を行っているかどうかを判定することにより,運転者に適した基準を元に危険可能性がある運転状態を精度良く検出し,運転者に通知することが可能となる。
また,個々の走行状況毎に運転者の挙動情報を履歴として記憶し,進行方向の走行状況と類似している状況における挙動情報を履歴より検索し,検索された挙動情報が安全運転を行っていないと判定されていた場合や安全運転を行っていると判定された頻度が少ない場合に運転者に通知を行うことにより,余裕をもった通知を効果的に行うことが可能となる。
According to the present invention, by determining whether or not safe driving is performed based on the difference between the distribution of information related to driving operation and the reference distribution, driving that may be dangerous based on criteria suitable for the driver. It is possible to detect the state accurately and notify the driver.
In addition, the driver's behavior information is stored as a history for each driving situation, the behavior information in a situation similar to the driving situation in the traveling direction is searched from the history, and the searched behavior information performs safe driving. By notifying the driver when it is determined that there is no such thing or when it is determined that the safe driving is performed less frequently, it is possible to effectively perform a notification with a margin.

本発明の第一の実施例を図1から図6を用いて説明する。
図1は,本発明における車両用安全運転支援方法適用した第一の実施例における概念ブロック図である。図1における運転操作検出手段101は,運転者の挙動情報として運転者のステアリングやアクセル,ブレーキ,ウィンカー等の車の部位に対する運転操作に関する情報を検出する手段である。ステアリングの操作は,良く知られている回転角センサを用いることにより検出することが可能である。また,アクセルやブレーキ,ウィンカーの操作は,それぞれの操作器具にスイッチを設置することにより検出することができる。挙動情報抽出手段102では,運転操作検出手段101から検出された運転操作に関する情報が,あらかじめ決められた時間内でどのように分布しているかを求める。
A first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.
FIG. 1 is a conceptual block diagram of a first embodiment to which a vehicle safe driving support method according to the present invention is applied. The driving operation detection means 101 in FIG. 1 is a means for detecting information related to driving operations on a vehicle part such as a driver's steering, accelerator, brake, blinker, etc. as driver behavior information. Steering operation can be detected by using a well-known rotation angle sensor. Further, the operation of the accelerator, the brake, and the winker can be detected by installing a switch on each operation tool. The behavior information extraction unit 102 obtains how information related to the driving operation detected from the driving operation detection unit 101 is distributed within a predetermined time.

車両位置検出手段103では,車両が現在走行している絶対位置として,車両位置を表す経度および緯度を検出する。この方法としては,よく知られている技術であるGPS(Global Positioning System)を用いることができる。また,地図データ104には,車両が走行している位置周辺の道路の種類や幅,形状,交差点の位置等の道路に関する情報の他,信号の有無や道路標識の位置と種類,横断歩道や一時停止線等の道路上に描かれているマーク等,安全運転を行う上で注意すべき情報を格納する。安全運転を行う上で注意すべき情報は,例えば,それぞれの位置を表す緯度および経度の値と共に格納しておくことにより,車両が走行している位置周辺の情報を容易に検索することができるようになる。また,安全運転を行う上で特に重要で無い地物等の情報との区別を行うため,安全運転を行う上で重要であるかどうかを示すフラグを付加しても良い。車両位置検出手段103および地図データ104としては,これらを統合されたシステムとして良く知られているカーナビゲーション・システムをそのまま利用することができる。   The vehicle position detection means 103 detects longitude and latitude representing the vehicle position as an absolute position where the vehicle is currently traveling. As this method, a well-known technique, GPS (Global Positioning System), can be used. In addition, the map data 104 includes information on roads such as the type, width, shape, and intersection position of roads around the location where the vehicle is traveling, as well as the presence or absence of signals, the position and type of road signs, pedestrian crossings, Stores information to be careful of when driving safely, such as marks drawn on roads such as temporary stop lines. Information that should be noted when performing safe driving can be easily searched for information around the position where the vehicle is traveling, for example, by storing it together with the latitude and longitude values representing the respective positions. It becomes like this. In addition, in order to distinguish from information such as features that are not particularly important for safe driving, a flag indicating whether or not it is important for safe driving may be added. As the vehicle position detection means 103 and the map data 104, a car navigation system that is well known as an integrated system can be used as it is.

図1における走行状況抽出手段105では,車両位置検出手段103によって検出された車両位置に基づいて,危険報知が要求される箇所に車が位置することを検出する。具体的には、走行中の道路の種類や幅,形状,進行方向上の交差点やカーブ,横断歩道,一時停止線等の注意すべき箇所までの距離,周囲の道路標識の種類等を地図データ104から検索する。また,運転者の挙動情報を抽出するためのタイミングを挙動情報抽出手段103に通知する。具体的には,走行中の道路の種類や幅,形状,進行方向上の交差点やカーブ,横断歩道,一時停止線等の安全運転を行う上で注意すべき箇所までの距離があらかじめ定められた閾値以下の場合,挙動情報を抽出すべき状況であることを挙動情報抽出手段103に通知する。通知を受けた挙動情報抽出手段103では,現在の車両位置と安全運転を行う上で注意すべき箇所までの間を複数の領域に分割し,それぞれの領域毎に運転操作に関する情報を集計し,分布を求める。例えば,安全運転を行う上で注意すべき箇所が交差点であり,現在の車両位置と交差点の位置がそれぞれ図2における201と202であるとする。この場合,車両と交差点の位置との間を例えば,図2におけるA(203),B(204),C(205),D(206)のような領域に分割し,それぞれの領域における運転操作に関する情報の分布を求める。
運転操作に関する情報がステアリングの場合は,ステアリングの角度が変化した頻度やステアリングの変化角度の累積,ステアリングの平均変化角度等を運転操作に関する情報として用いることができる。また,アクセルやブレーキ,ウィンカー等については,それぞれが操作された頻度や操作時間の累計を運転操作に関する情報として用いることができる。この結果,図2に示す位置関係の場合,ブレーキの操作時間については,例えば,図3に示すような頻度分布を求めることができる。図3では,A,B,C,Dそれぞれの領域におけるブレーキの操作時間301,302,303,304は,交差点に近付くにつれて次第に長くなるという運転状態を表す分布となっている。
1 detects, based on the vehicle position detected by the vehicle position detection means 103, that the vehicle is located at a location where danger notification is required. Specifically, the map data includes the type, width, and shape of the road that is running, the distance to points of interest such as intersections and curves in the direction of travel, pedestrian crossings, and temporary stop lines, and the types of surrounding road signs. Search from 104. Further, the behavior information extracting means 103 is notified of the timing for extracting the behavior information of the driver. Specifically, the distance to the points to be careful of when driving safely, such as the type, width, and shape of the road on which it is traveling, intersections and curves in the direction of travel, pedestrian crossings, temporary stop lines, etc., were determined in advance. If the value is equal to or less than the threshold value, the behavior information extraction unit 103 is notified that the behavior information should be extracted. In response to the notification, the behavior information extraction means 103 divides the current vehicle position and the points to be careful of when performing safe driving into a plurality of regions, and sums up information on driving operations for each region, Find the distribution. For example, it is assumed that a point to be noted in performing safe driving is an intersection, and the current vehicle position and the intersection position are 201 and 202 in FIG. 2, respectively. In this case, the area between the vehicle and the intersection is divided into areas such as A (203), B (204), C (205), and D (206) in FIG. Find the distribution of information about.
When the information related to the driving operation is steering, the frequency at which the steering angle changes, the cumulative change angle of the steering, the average change angle of the steering, etc. can be used as the information related to the driving operation. For the accelerator, the brake, the winker, etc., the frequency of operation and the total operation time can be used as information related to the driving operation. As a result, in the case of the positional relationship shown in FIG. 2, for the brake operation time, for example, a frequency distribution as shown in FIG. 3 can be obtained. In FIG. 3, the brake operation times 301, 302, 303, and 304 in the respective regions A, B, C, and D have a distribution that represents an operation state that gradually increases as the vehicle approaches the intersection.

図1における基準挙動データ106は,運転者が安全運転を行っているかどうかを判定するための基準となるデータであり,顔や視線の方向の分布が挙動情報抽出手段102で作成される運転操作に関する情報の分布と同様の形式で,安全運転を行っている際の運転操作に関する情報の分布が格納されている。但し,運転操作に関する情報の分布は周辺状況や進行方向上の状況によって変わるため,状況毎に基準となる運転操作に関する情報の分布データを用意し,各分布データは状況に関する情報を添付した形式で格納しても良い。状況に関する情報としては,運転者に安全確認等の挙動が求められる箇所として走行状況抽出手段105で検索される走行中の道路の種類や幅,形状,進行方向上の交差点やカーブ,横断歩道,一時停止線等の注意すべき箇所までの距離,周囲の道路標識の種類等を利用することができる。また,安全上問題がある運転操作の状況は,運転者によって異なるため,運転者毎に基準挙動データを格納するようにしても良い。   The reference behavior data 106 in FIG. 1 is data serving as a reference for determining whether or not the driver is driving safely, and a driving operation in which the distribution of face and line-of-sight directions is created by the behavior information extraction unit 102. The distribution of information related to driving operations during safe driving is stored in the same format as the distribution of information related to. However, since the distribution of information related to driving operations varies depending on the surrounding situation and the situation in the direction of travel, prepare distribution data of information related to driving operations as a reference for each situation, and each distribution data is in a format with information on the situation attached. It may be stored. Information on the situation includes the type, width, and shape of the road that is being searched for by the driving situation extraction means 105 as a location where the driver is required to perform a safety check or the like, an intersection or curve in the direction of travel, a pedestrian crossing, It is possible to use the distance to a point to be careful such as a temporary stop line, the type of surrounding road signs, and the like. Moreover, since the situation of the driving operation having a safety problem varies depending on the driver, the reference behavior data may be stored for each driver.

運転状態判定手段107では,挙動情報抽出手段102,走行状況抽出手段105において抽出された情報および,基準挙動データ106中のデータに基づいて,運転者が安全運転を行っているかどうかを判定する。図4に運転状態判定手段107における処理の流れを示す。図4のステップ401において,走行状況抽出手段105において抽出された情報を条件として,条件にマッチする運転操作に関する情報の分布データを基準挙動データ106から選択する。条件としては,例えば,危険報知が要求される箇所であることを示す道路の種類や幅,形状,交差点,カーブ,横断歩道,一時停止線,周囲の道路標識の種類等の組み合わせを用いれば良い。選択する方法としては,条件としている情報の内,一致する情報が最も多いデータを選択すれば良い。また,一致する情報の数が同じ場合があるため,情報の種類に重み付けを行い,重み付けを行って一致する条件の数を求め,最も一致する数が多いデータを選択するようにしても良い。各情報に対する重みは,各情報固有の値としてあらかじめ定めておけばよい。ステップ402では,挙動情報抽出手段102によって抽出された運転操作に関する情報の分布とステップ401で選択された基準挙動データとの差を求める。今,運転操作に関する情報の分布が図5に示すような分布であり,基準挙動データが図3に示すような分布であるとする。この場合,両者の差は図6における破線の矢印601から604に示すようになる。ステップ402では,601から604に示す差の絶対値の合計を運転操作に関する情報の分布と基準挙動データとの差として求める。あるいは,差の二乗の和を求めても良い。さらには,領域毎に重みを設定し,差の絶対値や差の二乗の重み付け和を求めても良い。また,差を求める際,分布の傾向は同じであっても頻度数が大きく異なる場合もあり得るため,分布を正規化した後,差を求めるようにしても良い。正規化は,例えば,分布中の最大頻度や平均頻度によって各頻度の値を除算することにより行うことができる。ステップ403では,ステップ402で求めた差があらかじめ定められている閾値より大きいかどうかを判定する。大きい場合はステップ404に進み,運転者に安全運転を行っていないことを示す通知を行う。差が閾値より小さい場合は,処理を終了する。上記の例では,運転操作に関する情報の分布と基準挙動データとの差に基づいて運転者が安全運転を行っているどうかのみを判定しているが,さらに,分布の偏りに基づいて安全運転ではない理由を運転者に通知することもできる。例えば,図6に示した運転操作に関する情報の分布と基準挙動データとの差では,CおよびDにおいて,603および604に示すように基準挙動データよりブレーキの操作時間が大幅に低くなっている。これは,図2に示す領域より,交差点手前で十分な減速が行われていないことを示している。よって,交差点進入時の運転操作に問題があることを運転者に通知することができる。   The driving state determination unit 107 determines whether or not the driver is driving safely based on the information extracted by the behavior information extraction unit 102 and the traveling state extraction unit 105 and the data in the reference behavior data 106. FIG. 4 shows the flow of processing in the operating state determination means 107. In step 401 in FIG. 4, distribution data of information related to the driving operation that matches the condition is selected from the reference behavior data 106 on the condition that the information extracted by the traveling state extraction unit 105 is used. As conditions, for example, a combination of road type, width, shape, intersection, curve, pedestrian crossing, temporary stop line, type of surrounding road signs, etc., indicating that the location is required for danger notification may be used. . As a selection method, it is only necessary to select data having the largest amount of matching information among the information set as conditions. Since the number of matching information may be the same, the type of information may be weighted, the number of matching conditions may be obtained by weighting, and the data with the largest number of matching may be selected. The weight for each information may be determined in advance as a value unique to each information. In step 402, the difference between the distribution of information relating to the driving operation extracted by the behavior information extraction means 102 and the reference behavior data selected in step 401 is obtained. Now, it is assumed that the distribution of information related to the driving operation is as shown in FIG. 5, and the reference behavior data is as shown in FIG. In this case, the difference between the two is as indicated by broken arrows 601 to 604 in FIG. In step 402, the sum of the absolute values of the differences indicated by reference numerals 601 to 604 is obtained as the difference between the distribution of information relating to the driving operation and the reference behavior data. Alternatively, the sum of the squares of the differences may be obtained. Furthermore, a weight may be set for each region, and the absolute value of the difference or the weighted sum of the square of the difference may be obtained. Further, when the difference is obtained, even if the trend of the distribution is the same, the frequency number may be greatly different. Therefore, the difference may be obtained after normalizing the distribution. Normalization can be performed, for example, by dividing the value of each frequency by the maximum frequency or average frequency in the distribution. In step 403, it is determined whether or not the difference obtained in step 402 is larger than a predetermined threshold value. If larger, the process proceeds to step 404 to notify the driver that safe driving is not being performed. If the difference is smaller than the threshold value, the process ends. In the above example, it is only determined whether the driver is driving safely based on the difference between the distribution of information related to driving operation and the reference behavior data. It is also possible to notify the driver of why there is not. For example, in the difference between the distribution of information related to the driving operation shown in FIG. 6 and the reference behavior data, the brake operation time is significantly lower in C and D than the reference behavior data, as indicated by 603 and 604. This indicates that sufficient deceleration is not performed before the intersection from the region shown in FIG. Therefore, it is possible to notify the driver that there is a problem with the driving operation when entering the intersection.

上記の様な通知を行うには,領域毎の差に閾値を設定し,各領域における差の大きさがあらかじめ定められた値より大きい場合は,その領域における運転操作に問題があると判定し,運転者に通知を行えば良い。運転者への通知を行う方法としては,運転操作に関する情報の分布と基準挙動データとの差の大きさに基づいて,通知を行う内容を変更することもできる。例えば通知を音声や音で行う場合,差が大きければ通知を行うための音量を大きくし,差が小さければ音量を小さくする。また,一度通知を行った後,さらに運転操作に関する情報の分布と基準挙動データとの比較を継続し,運転者の注意が改善されないと判定した場合,再度通知を行うようにしても良い。再度通知を行う場合は,以前に行った通知の内容と異なる内容で通知を行うようにすることもできる。
図1における出力手段108は,運転状態判定手段107によって決定された運転者への通知を音声や音によって提示,あるいは文字や記号によって表示する。出力手段としては,一般に使用されている装置であるスピーカやモニタ,あるいはフロントガラス上に表示を行うヘッド・アップ・ディスプレイ等を使用することができる。
In order to make a notification as described above, a threshold is set for the difference for each area, and if the magnitude of the difference in each area is larger than a predetermined value, it is determined that there is a problem with the driving operation in that area. , Just notify the driver. As a method for notifying the driver, the content of notification can be changed based on the difference between the distribution of information related to driving operation and the reference behavior data. For example, when notification is performed by voice or sound, the volume for notification is increased if the difference is large, and the volume is decreased if the difference is small. Further, after the notification is once performed, the comparison of the distribution of information related to the driving operation and the reference behavior data is continued, and when it is determined that the driver's attention is not improved, the notification may be performed again. When the notification is performed again, the notification may be performed with a content different from the content of the notification performed previously.
The output unit 108 in FIG. 1 presents the notification to the driver determined by the driving state determination unit 107 by voice or sound, or displays it by characters or symbols. As the output means, a generally used device such as a speaker or a monitor, or a head-up display for displaying on a windshield can be used.

以上のように第一の実施例によれば,運転操作に関する情報の分布と基準となる分布の差に基づいて安全運転を行っているかどうかを判定することにより,運転者に適した基準を元に危険可能性がある運転状態を精度良く検出し,運転者に通知することが可能となる。   As described above, according to the first embodiment, it is determined whether or not safe driving is performed based on the difference between the distribution of information related to driving operation and the reference distribution, thereby obtaining a reference suitable for the driver. Therefore, it is possible to accurately detect a driving state that may be dangerous and notify the driver.

第二の実施例を図7を用いて説明する。
図7における運転操作履歴701は,運転操作に関する情報の分布,運転操作に関する情報の分布と基準挙動データとの差,およびその差に基づいて安全運転を行っているかどうかを判定した結果を走行状況毎に履歴として記憶する手段である。運転操作履歴701は図7に示すように,運転状態判定手段702と出力手段703の間に設けられ,出力手段703は,取得された運転操作に関する情報の分布に基づく判定結果と履歴中の情報に基づいて,運転者に注意を行うかどうかを決定する。例えば,その時点における走行状況と類似した走行状況における判定結果を運転操作履歴701より検索した情報中に安全運転ではないと判定されている割合があらかじめ定めされた割合より高い場合には運転者が危険回避を怠っている可能性が高い。よってこの情報と基準挙動データに基づいた判定結果とを組み合わせて判定を行うことができる。又,安全運転かどうかの判定結果ではなく,運転操作に関する情報の分布と基準挙動データとの差の大きさを利用することもできる。これにより,分布と基準挙動データとの差が安全運転と判定される範囲内であっても,差が比較的大きい状態が継続しているような場合も注意すべき状態と判定し,運転者に通知を行うことが可能となる。さらに,履歴にある全ての判定結果や運転操作に関する情報の分布と基準挙動データとの差ではなく,直前のみや,直前からあらかじめ定められた回数前までの情報のみを利用するようにしても良い。
A second embodiment will be described with reference to FIG.
The driving operation history 701 in FIG. 7 shows the distribution of information regarding driving operation, the difference between the distribution of information regarding driving operation and the reference behavior data, and the result of determining whether or not safe driving is performed based on the difference. It is a means for storing each as a history. As shown in FIG. 7, the driving operation history 701 is provided between the driving state determination unit 702 and the output unit 703, and the output unit 703 determines the determination result based on the distribution of the information related to the acquired driving operation and the information in the history. To decide whether to pay attention to the driver. For example, when the ratio determined as not safe driving in the information retrieved from the driving operation history 701 for the determination result in the driving situation similar to the driving situation at that time is higher than a predetermined ratio, There is a high possibility of neglecting danger avoidance. Therefore, the determination can be performed by combining this information and the determination result based on the reference behavior data. Moreover, the magnitude of the difference between the distribution of information related to the driving operation and the reference behavior data can be used instead of the determination result of whether or not the driving is safe. As a result, even if the difference between the distribution and the reference behavior data is within the range where it is determined that the vehicle is safe driving, even if a relatively large difference continues, it is determined that the driver should be careful. Can be notified. Furthermore, instead of the difference between the distribution of all judgment results and information on driving operations in the history and the reference behavior data, only the information immediately before or just before the predetermined number of times may be used. .

以上のように第二の実施例によれば,個々の走行状況毎に運転者の挙動情報の判定結果を履歴として記憶し,進行方向の走行状況と類似している状況における挙動情報の判定結果を履歴中より検索し,安全運転を行っていないと判定されていた場合や安全運転を行っていると判定された頻度が少ない場合に運転者に通知を行うことにより,余裕をもった通知を効果的に行うことが可能となる。   As described above, according to the second embodiment, the determination result of the behavior information of the driver is stored as a history for each driving situation, and the determination result of the behavior information in a situation similar to the driving situation in the traveling direction is stored. If the vehicle is searched for from the history and it is determined that safe driving is not being performed, or if it is determined that safe driving is infrequent, the driver is notified so that there is sufficient margin. This can be done effectively.

第三の実施例を図8から図11を用いて説明する。
図8は第三の実施例における概念ブロック図である。図8では,図1に示す第一の実施例に顔・目検出手段801を追加した構成となっている。
顔・目方向検出手段801は,運転者の挙動情報として運転者の顔の位置と方向あるいは目の位置と視線の方向の内のいずれか一方,あるいは両方をあらかじめ決められた時間間隔で検出する。顔の位置や方向を検出する方法としては,例えば「車両運転者監視装置(特開平11−161798)」にある技術を,また,目の位置や視線の方向を検出する方法としては,例えば「前方注視度検知装置(特開平7−96768)」にある技術を利用することにより実現することができる。
A third embodiment will be described with reference to FIGS.
FIG. 8 is a conceptual block diagram of the third embodiment. In FIG. 8, a face / eye detection means 801 is added to the first embodiment shown in FIG.
The face / eye direction detection means 801 detects either or both of the position and direction of the driver's face and / or the direction of the eyes as the behavior information of the driver at predetermined time intervals. . As a method of detecting the position and direction of the face, for example, the technique in “Vehicle Driver Monitoring Device (Japanese Patent Laid-Open No. 11-161798)” is used. As the method of detecting the position of the eyes and the direction of the line of sight, for example, “ This can be realized by using the technology in “Front Gaze Degree Detection Device (Japanese Patent Laid-Open No. 7-96768)”.

図8における挙動情報抽出手段802では,運転操作に関する情報の分布に加え,顔・目方向検出手段801から検出された顔の方向あるいは視線の方向が,あらかじめ決められた時間内で運転者の視野領域中においてどのように分布しているかを求める。これを実現する方法を以下に説明する。
説明のため,運転者の視野領域における車内の装備を図9に示すように想定する。図9において901はフロント・ウィンドウ,902は後方確認用のルームミラー,903はステアリング,904は速度計等の計器類,905はカーナビゲーション・システムやオーディオ・システムの画面や操作パネル,906は右側のバックミラー,907は左側のバックミラーを示す。顔の方向や視線の方向の分布を求めるためには,まず,図9で示した運転者の視野領域を適当な領域に分割する。分割方法としては,例えば,図10に示すように,視野領域を均等に四角形の領域に分割すれば良い。あるいは視野領域の重要度や注視の仕方に応じて分割方法を変えることもできる。例えば,ルームミラーや左右のバックミラーを注視しているかどうかは重要であるため,それぞれを一つの領域とすることもできる。また,計器類の確認も安全運転には必要であるため,それらも一つの領域とすることができる。また,その他の室内装備についてはどこを注視していても安全上問題が生じるため,計器類以外の下方の室内装備に対応する領域については一つの領域としても良い。図10に示した分割方法の例では各領域は他の領域とは重なりが無い形であるが,他の領域と重なる部分があるような領域とすることもできる。さらに,四角や直線による分割ではなく,円や曲線等の任意の形状によって分割を行っても良い。挙動情報抽出手段802では,分割した視野領域に基づいて顔や視線の方向の分布を求める。車内の装備は車両毎に固有であるため,分割した領域の位置も車両毎に固有となる。よって,顔や目の位置と各領域の位置との関係から,顔や視線の方向がどの領域の方向を向いているかを判定することが可能となる。顔や視線の方向が向いている領域の判定結果に基づいて,あらかじめ決められた時間内において顔や視線が向けられた頻度を各領域について求める。これにより,例えば図10における「D」で示した行の各領域について図11のような頻度分布を求めることができる。図11では,前方への注意(1101,1102および1103)と共に左右への注意(1104,1105,1106および1107)も払いつつ運転を行っている状態を示している。
In the behavior information extraction unit 802 in FIG. 8, in addition to the distribution of information related to the driving operation, the face direction or the direction of the line of sight detected by the face / eye direction detection unit 801 is within the predetermined time. Find out how it is distributed in the region. A method for realizing this will be described below.
For the sake of explanation, it is assumed that the equipment in the vehicle in the driver's field of view is as shown in FIG. In FIG. 9, 901 is a front window, 902 is a rear view mirror, 903 is a steering, 904 is an instrument such as a speedometer, 905 is a screen or operation panel of a car navigation system or an audio system, and 906 is a right side. 907 denotes a left side rearview mirror. In order to obtain the distribution of the face direction and the line-of-sight direction, first, the driver's visual field area shown in FIG. 9 is divided into appropriate areas. As a division method, for example, as shown in FIG. 10, the visual field region may be divided into rectangular regions equally. Alternatively, the division method can be changed according to the importance of the visual field area and the way of gazing. For example, since it is important whether or not the rearview mirror and the left and right rearview mirrors are being watched, each can be made into one area. In addition, since confirmation of the instruments is also necessary for safe driving, they can be considered as one area. In addition, safety issues arise wherever other indoor equipment is watched, so the area corresponding to the lower indoor equipment other than the instruments may be a single area. In the example of the division method shown in FIG. 10, each region has a shape that does not overlap with other regions, but may be a region that has a portion overlapping with another region. Further, the division may be performed not by a square or a straight line but by an arbitrary shape such as a circle or a curve. The behavior information extraction unit 802 obtains the distribution of the face and line-of-sight directions based on the divided visual field regions. Since the equipment in the vehicle is unique for each vehicle, the position of the divided area is also unique for each vehicle. Therefore, it is possible to determine which region the direction of the face or line of sight is facing from the relationship between the position of the face or eyes and the position of each region. Based on the determination result of the area in which the direction of the face or line of sight is directed, the frequency with which the face or line of sight is directed within a predetermined time is obtained for each area. Thereby, for example, a frequency distribution as shown in FIG. 11 can be obtained for each region in the row indicated by “D” in FIG. FIG. 11 shows a state in which driving is performed while paying attention to the front (1101, 1102 and 1103) and attention to the left and right (1104, 1105, 1106 and 1107).

顔・目検出手段801および運転操作検出手段803により検出される挙動情報から安全運転を行っているかどうかを判定する方法は,第一の実施例で説明した方法をそのまま使用することができる。また,安全運転を行っていないと判定された場合の運転者への通知方法も同様に第一の実施例で説明した方法を使用することができる。さらに,顔・目検出手段801から生成される挙動情報の分布と基準挙動データとの差および,運転操作検出手段803から生成される挙動情報の分布と基準挙動データとの差の両方があらかじめ定められた閾値より大きい場合に,運転者が安全運転を行っていないと判定し,運転者に注意喚起するための通知を行うようにすることもできる。また,基準挙動データの選択方法としては,走行状況の他,運転操作に関する情報を条件として選択することもできる。   The method described in the first embodiment can be used as it is as a method for determining whether or not safe driving is performed from the behavior information detected by the face / eye detection means 801 and the driving operation detection means 803. In addition, the method described in the first embodiment can be used as the method for notifying the driver when it is determined that safe driving is not performed. Furthermore, both the difference between the distribution of the behavior information generated from the face / eye detection unit 801 and the reference behavior data and the difference between the distribution of the behavior information generated from the driving operation detection unit 803 and the reference behavior data are determined in advance. If the threshold value is larger than the threshold value, it may be determined that the driver is not driving safely and a notification for alerting the driver may be issued. Further, as a method for selecting the reference behavior data, it is also possible to select the information related to the driving operation in addition to the traveling state.

以上のように第三の実施例によれば,運転操作に関する情報の分布に加え,顔や目の動きの分布に基づいて安全運転を行っているかどうかを判定することにより,運転操作に関する情報のみを用いた場合に比べて精度の高い通知を運転者に行うことが可能となる。   As described above, according to the third embodiment, in addition to the distribution of information related to driving operations, only information related to driving operations is determined by determining whether safe driving is performed based on the distribution of face and eye movements. The driver can be notified with higher accuracy than when using the.

本発明の第一の実施例を示す概念ブロック図。The conceptual block diagram which shows the 1st Example of this invention. 運転操作に関する情報の分布を求める際の領域の分割例。An example of area division when obtaining a distribution of information related to driving operations. 運転操作に関する情報の分布の一例。An example of distribution of information about driving operation. 運転者が安全運転を行っているかどうかを判定する処理を示す流れ図。The flowchart which shows the process which determines whether a driver | operator is performing safe driving | operation. 運転操作に関する情報の分布の第二の例。The 2nd example of distribution of information about driving operation. 図3に示す分布と図5に示す分布の差を示す図。The figure which shows the difference of the distribution shown in FIG. 3, and the distribution shown in FIG. 本発明の第二の実施例を示す概念ブロック図。The conceptual block diagram which shows the 2nd Example of this invention. 本発明の第三の実施例を示す概念ブロック図。The conceptual block diagram which shows the 3rd Example of this invention. 車両内の装備の一例を示す図。The figure which shows an example of the equipment in a vehicle. 車両内における運転者の視野領域を等間隔に分割した例。The example which divided | segmented the driver | operator's visual field area | region in a vehicle into equal intervals. 顔や視線の方向の分布の一例。An example of the distribution of face and gaze direction.

符号の説明Explanation of symbols

101,803 運転操作検出手段
102,802 挙動情報抽出手段
103 車両位置検出手段
104 地図データ
105 走行状況抽出手段
106 基準挙動データ
107,702 運転状態判定手段
108,703 出力手段
701 履歴データベース
801 顔・目検出手段。
101, 803 Driving operation detection means 102, 802 Behavior information extraction means 103 Vehicle position detection means 104 Map data 105 Travel condition extraction means 106 Reference behavior data 107, 702 Driving state determination means 108, 703 Output means 701 History database 801 Face / eye Detection means.

Claims (8)

車両における運転操作に関する情報を検出する運転操作検出手段と,
上記車両の位置を検出する車両位置検出手段と,
地図データを格納する格納部と,
上記車両位置と上記地図データに基づいて連続する複数の該地図上の区間において上記運転操作に関する情報の分布を運転者の挙動情報として抽出する挙動情報抽出手段と,
運転者が安全運転を行っているかどうかを判定するための基準データを格納する基準挙動データと,
上記基準挙動データと上記運転者の挙動情報とから安全運転が行われているかどうかを判定する運転状態判定手段と,
運転操作検出手段において運転者が安全運転を行っていないと判定された場合にその旨を通知する出力手段とを有することを特徴とする運転支援装置。
Driving operation detecting means for detecting information related to driving operation in the vehicle;
Vehicle position detecting means for detecting the position of the vehicle;
A storage unit for storing map data;
Behavior information extracting means for extracting, as driver behavior information, a distribution of information relating to the driving operation in a plurality of consecutive sections on the map based on the vehicle position and the map data;
Reference behavior data for storing reference data for determining whether the driver is driving safely;
Driving state determination means for determining whether safe driving is performed from the reference behavior data and the driver behavior information;
A driving support device comprising: an output means for notifying the driver when the driving operation detecting means determines that the driver is not driving safely.
上記車両位置と上記地図データとに基づいて、上記地図データ中で危険報知の要求される箇所に該車両が位置することを検出する走行状況抽出手段と,
上記走行状況抽出手段で危険報知箇所が検出された場合に上記挙動情報抽出手段が挙動情報の抽出を行うことを特徴とする請求項1記載の運転支援装置。
Based on the vehicle position and the map data, a traveling condition extracting means for detecting that the vehicle is located at a location where danger notification is required in the map data;
2. The driving support apparatus according to claim 1, wherein the behavior information extracting unit extracts behavior information when a danger notification location is detected by the traveling state extracting unit.
上記挙動情報抽出手段は,あらかじめ定められた区間にわたって運転操作に関する情報の分布を取得することを特徴とする請求項1又2に記載のは運転支援装置。   The driving support apparatus according to claim 1 or 2, wherein the behavior information extracting means acquires a distribution of information related to driving operation over a predetermined section. 上記運転状態判定手段は,上記挙動情報と基準データとの比較を行い,それらの差が所定値より大きい場合に,運転者が安全運転を行っていないと判定することを特徴とする請求項1乃至3の何れかに記載の運転支援装置。   The driving state determination means compares the behavior information with reference data, and determines that the driver is not performing safe driving when the difference between them is larger than a predetermined value. The driving assistance apparatus in any one of thru | or 3. 上記出力手段は,上記差の大きさに基づいて,運転者に安全運転を行っていないことを通知する方法を変更することを特徴とする請求項4記載の運転支援装置。   5. The driving support apparatus according to claim 4, wherein the output means changes a method of notifying the driver that safe driving is not being performed based on the magnitude of the difference. 上記基準データは、上記危険報知の要求される箇所の種類毎に格納され、上記走行状況抽出手段の情報に基づいて上記基準データは選択されることを特徴とする請求項2乃至5の何れかに記載の運転支援装置。   6. The reference data according to claim 2, wherein the reference data is stored for each kind of location where the danger notification is requested, and the reference data is selected based on information of the traveling state extracting means. The driving support device according to 1. 過去の上記挙動情報を蓄積する履歴データベースを有し、
上記走行状況手段によって検出された走行状況に対応づけられた履歴データも用いて上記安全運転が行われているかどうかを判定することを特徴とする請求項2乃至6の何れかに記載の運転支援装置。
It has a history database that accumulates past behavior information,
7. The driving support according to claim 2, wherein whether or not the safe driving is performed is determined using history data associated with the driving condition detected by the driving condition means. apparatus.
上記運転操作検出手段は運転者の顔や目の位置や方向も検出し,
上記挙動情報抽出手段は上記運転者の顔や目の位置や方向の分布も運転者の挙動情報として抽出し,該顔や目の位置や方向に関する情報も用いて上記安全に運転が行なわれているかどうかを判定することを特徴とする請求項2乃至7の何れかに記載の安全運転支援装置。
The driving operation detection means also detects the position and direction of the driver's face and eyes,
The behavior information extracting means extracts the driver's face and eye position and direction distribution as the driver's behavior information, and uses the information on the face and eye position and direction to perform the driving safely. The safe driving support apparatus according to any one of claims 2 to 7, wherein it is determined whether or not there is any.
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