JP2008056059A - 運転者状態推定装置及び運転支援装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】ドライバの生体情報を計測し、正常に生体情報が計測できている場合には、計測した生体情報からドライバの状態(正常状態、覚醒度低下等)を推定する。一方、推定したドライバの状態に対応して、正常に生体情報を計測した際の運転状況(車両情報と環境情報)を蓄積することで、生体情報に基づくドライバ状態を運転状況から推定するドライバモデルを構築しておく。ドライバの生体情報の検出が正常である場合には、計測した生体情報に基づいて現在のドライバの状態を推定し、正常でない場合には、ドライバモデルを使用して現在の運転状況からドライバの状態を推定する。
【選択図】図7
Description
例えば、特許文献1では、生体センサから得た運転者の生体情報等を用いて、運転者の緊張度合を推定し、運転者が着目物体に心理的圧迫を感じている場合に加速制御の抑制を考慮した車間距離制御を行う技術が提案されている。
また、特許文献2では、走行した道路についてドライバの生理状態から運転負荷量を判定し、その道路に対する運転負荷量を記憶しておき、運転負荷量を記憶した区間が探索した経路中にどれだけ含まれているかに基づいて運転難易度を判定し、その判定結果を利用して経路探索を行う技術が提案されている。
(2)請求項2に記載した発明では、請求項1に記載の運転者状態推定装置において、車両周囲の走行環境を検出する走行環境検出手段を備え、前記運転者モデル作成手段は、前記検出した走行環境を含めて運転者モデルを作成し、前記第2運転者状態推定手段は、走行環境を含めて運転者の状態を推定する、ことを特徴とする。
(3)請求項3に記載した発明では、請求項1に記載の運転者状態推定装置と、前記運転者状態推定装置で推定した運転者の状態に応じて、運転支援を行う運転支援手段と、を具備したことを特徴とする運転支援装置により前記目的を達成する。
(4)請求項4に記載した発明では、請求項3に記載の運転支援装置において、前記運転支援手段は、運転者への注意喚起、警告、情報提供、車間距離制御、車速制御、又はブレーキ制御の少なくとも1つを行うことを特徴とする。
(1)実施形態の概要
本実施形態の車両では、ドライバ(運転者)の生体情報を計測し、正常に生体情報が計測できている場合には、計測した生体情報からドライバの状態(正常状態、覚醒度低下、緊張状態、疲労状態等)を推定する。
一方、推定したドライバの状態に対応して、正常に生体情報を計測した際の運転状況(車両情報と環境情報)を蓄積することで、生体情報に基づくドライバ状態を運転状況から推定するドライバモデルを構築しておく。
一方、生体情報の測定を正常にできない場合には、現在の運転状況と、過去の運転状況であるドライバモデルとを比較することで、現在の運転状況からドライバの状態を推定する(第2運転者状態推定手段)。生体情報に基づいて作成されたドライバモデルを使用することで、生体情報が正常に計測できない場合であっても、この運転状況から生体情報に基づくドライバ状態を推定することができる。
なお、ドライバモデルの作成、ドライバ状態の推定、運転支援については、各ドライバ毎に行う。
図1は、本実施形態における運転者状態推定装置が適用された運転支援装置の構成を表したものである。
この図1に示すように、運転支援装置は、各種プログラムやデータに従って運転支援装置全体を制御するECU(電子制御装置)10を備えており、ECU10には現在位置検出装置11、生体情報取得装置12、環境情報取得装置13、車両情報取得装置14、画像入力装置15、記憶装置16、入力装置18、音声出力装置19、表示装置20、車両制御装置21、通信装置22が接続されている。
なお、現在位置検出装置11は、GPS受信装置による現在位置検出を補足する装置として、地磁気を検出して車両の方位を求める地磁気センサ、ジャイロセンサ、車速センサ等を備えるようにしてもよい。ジャイロセンサと車速センサについては、後述する車両情報取得装置14の車速センサ144、ジャイロセンサ145と兼用するようにしても、別個備えるようにしてもよい。
生体情報取得装置12は、車両が走行を開始すると、所定時間間隔で心拍数、発汗量、顔面温度を検出してECU10に供給するようになっている。
本実施形態の顔面温度センサ123は、非接触式の放射温度計(熱型、量子型)、例えば、赤外線サーモグラフィ(赤外線熱画像装置)で構成される。
車間距離・相対速度測定装置131は、車両前方、後方に配置されたミリ波レーダやレーザレーダ等で構成され、前方車両との車間距離や相対速度、後方車両との車間距離や相対速度が検出されるとともに、対向車の有無が判断される。
画像処理装置132は、後述する画像入力装置15で撮像された車外画像の画像処理を行い、周辺車両の有無を検出するようになっている。
ハンドルセンサ141は、ハンドル操作トルクを検出する。
ブレーキ踏力センサ142は、ブレーキの踏力を検出する。
アクセル踏力センサ143は、アクセルの踏力等を検出する。
ジャイロセンサ145は、車両の加速度を検出する。
画像入力装置15で撮像した車外画像は、画像処理装置132に供給されて、周辺車両の有無の判定に使用される。
記録媒体には、記録内容に応じて異なる媒体を使用するようにしてもよい。
ドライバ状態推定の基準については、記憶装置16に格納されている。
図2に示されるように、心拍数と顔面温度の変化量から、心拍数が所定数N1(例えば、N1=5拍)低下し、かつ、顔面温度が所定温度T1(例えば、T1=1度)以上上昇した場合に、覚醒度が低下している状態と判断する。
また、心拍数が所定数N2(例えば、N2=5拍)以上上昇し、顔面温度がT2(例えば、T2=1度)以上低下した場合に、ストレス状態(いらいらなどの状態)と判断する。
ここで、心拍数は、心電R−R間隔から算出される瞬間心拍数として測定され、顔面温度は、サーモグラフィによる温度差分(鼻部分温度−こめかみ温度)として測定される。
各状態毎のレベルについての判定基準についても記憶装置16に格納されている。
筋電位については、強(500μV以上)、適度(50μV以上500μV未満)、弱(50μV未満)に区分され、強と弱の場合に異常と判定される。
脳波については、ベータ波の場合には正常、デルタ波、シータ波、アルファ波の場合に異常と判定される。
瞳孔については、明るい場所の場合(運転者周辺が閾値以上)、4mm未満の場合に狭、4〜7mm未満の場合に通常、7mm以上の場合に広と判定され、暗い場所の場合(閾値未満)、2mm未満の場合に狭、2〜5mm未満の場合に通常、5mm以上の場合に広と判定され、広、狭の場合に、及び、明るさに応じた瞳孔変化がない場合に異常と判定される。
この車両情報記憶メモリ167と環境情報記憶メモリ168に格納される各データとしては、図3に示すドライバ状態の集中度、疲労度等の各項目(生体情報処理プログラム161で推定)に対応したドライバモデルを作成するための基礎データが蓄積される。
ハンドル操作状況、アクセル操作状況、ブレーキ操作状況については、車両情報処理プログラム162により時間微分値が算出され、蓄積される。
ハンドル操作の場合、ハンドル操作状況(ハンドル操作トルクの時間微分値)がその人の平均値+3Σ以上であれば「急」と判定し、直進をゼロとした場合の単位時間あたりの左右のゼロクロス通過回数がその人の平均値+3Σ以上であれば「不安定」と判定する。
一方、アクセル踏力の単位時間あたりの分散値が閾値以上のときには「不安定」と判定する。
環境情報処理プログラム163は、車両情報処理プログラム162による運転操作の判定と同様に、予め設定された条件、閾値に基づいて、蓄積した環境情報から、前・後方車両との距離から「離脱」、「接近」等を、前・後方車両との相対速度から「不安定」「接近」等の判定を行い、環境情報記憶メモリ168に蓄積するようになっている。
この図4に示されるように、例えば、車間距離が平均値よりも所定の閾値±N(例えば、N=5m)の範囲内で走行している場合には「正常」と判定され、一方、閾値±Nを所定時間t1以上越える場合には「不安定」と判定される。
運転支援の内容としては、注意喚起、警告等の情報提示や、減速等の車両制御があり、推定したドライバ状態とそのレベルに応じて支援内容が予め決められ、記憶装置16に格納されている。
ドライバモデル作成プログラム165は、過去に蓄積した運転情報、環境情報、ドライバ状態(生体情報処理プログラム161による推定結果)の集合から、統計処理により、特定のドライバ状態に対して所定数以上の組み合わせとなっている状態を抽出し、ドライバモデルとしてドライバモデル記憶メモリ166に格納するようになっている。
このため、本実施形態のドライバモデルを使用して、取得した車両情報及び/又は環境情報から推定したドライバ状態は、運転者の生体情報に対応したものとなっている。
従って、本実施形態のドライバモデルで推定したドライバ状態は、生体情報に基づくドライバ状態として、生体情報を正常に取得できない場合に使用することができる。
そのため、本実施形態では、運転者を特定するための運転者特定手段として機能する、各種センサ等を備えている。
例えば、運転席に配置された体重計、運転者本人が自己のIDを入力するための入力装置、画像処理により運転者を特定する為の画像認識手段と撮像装置、その他運転者を特定する為の各種センサや装置等を備えている。
この図5に例示されるように、ドライバモデルは、生体情報処理プログラム161で推定される各ドライバ状態毎に、どのような車両情報、環境情報かについて規定されている。すなわち、ドライバモデルは、各ドライバ状態毎に作成される。
例えば、ハンドル操作が不安定で、アクセル操作が不安定、ブレーキ操作が急、前方車両距離が離脱、前方車両相対速度が不安定である場合に、ドライバ状態が「覚醒度低下」と推定される。
なお、上記組み合わせの場合にだけ「覚醒度低下」と判定されるわけではなく、過去に蓄積した運転情報、環境情報、ドライバ状態(生体情報処理プログラム161による推定結果)の集合から、特定のドライバ状態である「覚醒度低下」に対して所定数以上の組み合わせとなっている状態が抽出され、ドライバモデルとして規定されている。従って、図5に示した各車両情報、環境情報以外の組み合わせによっても「覚醒度低下」と推定される場合もある。
道路情報は、現在位置検出装置11で検出された車両の現在位置と道路情報とのマップマッチングにより現在走行中の道路及び該道路上の位置を検出するのに使用される。
なお、地図DB169は、ナビゲーション機能でも使用され、車両の現在地周辺や目的地周辺等の各種地図や道路を表示装置に表示するために地図情報が使用され、目的地までの経路探索に道路情報が使用される。また、各施設に対する情報が格納された施設情報(POI情報)等も格納されている。
この音声出力装置19は、オーディオ用のスピーカと兼用するようにしてもよい。
通信装置22は、通信手段として機能し、外部の情報センタやインターネットと接続して各種データの送信及び受信を行う。
本実施形態によるドライバ状態の推定は、各ドライバ毎に行われるため、例えばイグニッションがオンされた際等の所定タイミングにおいて、ECU10はドライバの特定を行うようになっている。
ドライバは、ドライバ自身が入力装置18から自己のIDを入力したり、表示装置20に表示されたドライバリスト(予めドライバが入力)から自己を選択したり、また、運転席に搭載した体重計からドライバを自動的に認識したり、運転者撮像画像から運転者を画像処理により認識したりすることにより特定する。なお、ドライバ自身による入力、選択が行われた場合を除き、装置が自動認識を行う場合には、1方法だけでなく複数の認識結果から総合して運転者を特定するようにしてもよく、さらに、自動認識の結果について運転者に確認をするようにしてもよい。
図6はドライバモデル作成処理について表したフローチャートである。
ECU10は、生体情報を検出し(ステップ11)、正常に生体情報が検出できているか否かを判断する(ステップ12)。
ECU10は、生体情報取得装置12によって所定の生体情報を取得できない場合、生体情報は取得したがその生体情報のノイズが所定の閾値を越えている場合に正常に検出できていないと判断する。
なお、本実施形態では複数の生体情報を検出しており、そのうち1つでも検出できない場合には正常検出できないと判断するようになっているが、予め決められた所定個数(例えば、2つ)以上の検出ができない場合に正常検出できないと判断するようにしてもよい。また、正常検出と判断するためには、予め決められた特定の生体情報(例えば、心拍数、その他)が検出できることを必須とし、他の生体情報(例えば、顔面温度等)については、所定個数(例えば、1つ、2つ、半数)以上検出できた場合に正常と判断し、それ以外は正常検出できないと判断するようにしてもよい。
一方、生体情報を正常に検出できた場合(ステップ12;Y)、ECU10は、図2で例示したように、取得した生体情報からドライバ状態を判定し(ステップ13)、図3に示すようにそのレベルと共に記憶する。
またECU10は、検出した車両情報の蓄積と共に、検出した各車両情報に対する判定(ハンドル操作「急」、「不安定」等)を行い、判定結果もドライバ状態に関連付けて車両情報記憶メモリ167に蓄積する。
またECU10は、検出した環境情報の蓄積と共に、検出した各環境情報に対する判定(前・後方車両との距離から「離脱」、「接近」等)を行い、判定結果もドライバ状態に関連付けて環境情報記憶メモリ168に蓄積する。
図7は、ドライバ状態に基づく運転支援処理の動作を表したフローチャートである。
ECU10は、生体情報を検出し(ステップ21)、正常に生体情報が検出できているか否かを判断する(ステップ22)。正常に生体情報が検出できているか否かの判断は、ドライバモデル作成処理の判断と同じである。
なお、この生体情報の検出(ステップ21)と、正常に検出されているか否かの判断(ステップ22)については、ドライバモデル作成処理における生体情報の検出(ステップ11)と、正常に検出されているかの判断(ステップ12)を兼用するようにしてもよい。
この環境情報の検出も(ステップ14、15)を兼用するようにしてもよい。
すなわち、ドライバ状態が正常状態であれば運転支援は不要と判断し(ステップ26;N)、ECU10はメインルーチンにリターンする。
すなわち、ECU10は、ドライバ状態とそのレベルに応じて予め規定されている、注意喚起、警告等の情報提示や、減速等の運転支援を行う。
例えば、ECU10は、ドライバ状態が「覚醒状態低下」の場合でそのレベルが低い場合には、音声による注意喚起及び/又はハンドルの振動といった、覚醒状態を高めるための運転支援を行う。一方、「覚醒状態低下」のレベルが高い場合には、注意喚起、ハンドルの振動に加え、更に、減速処理が実行される。
また、ストレスが高いと判断された場合には、そのレベルに応じて、注意喚起の音声を出力したり、リラックスするための音楽を出力する。
ECU10は、運転支援(ステップ27)の後、メインルーチンにリターンする。
例えば、説明した実施形態では、過去に蓄積した運転情報、環境情報、ドライバ状態の集合から、統計処理により、特定のドライバ状態に対して所定数以上の組み合わせとなっている状態を抽出することでドライバモデルを作成する場合について説明したが、ガウス混合モデル(GMM)を使用してドライバモデルを作成するようにしてもよい。
ドライバモデルにGMMを用いることで、各ドライバ毎のドライバモデルを簡便に生成することができ、さらに、条件付き確率を最大化する計算により、運転操作行動を容易に推定し出力する。
このガウス混合モデルは、EMアルゴリズムにより、同時確率密度分布を計算することで得られる同時確率密度関数のパラメータで構成され、必要に応じて各ドライバ毎、更にドライバのアクセル操作用、ブレーキ操作用、車間距離維持範囲用等の推定する特徴量毎に生成される。
11 現在位置検出装置
12 生体情報取得装置
121 心拍センサ
122 発汗センサ
123 顔面温度センサ
13 環境情報取得装置
131 車間距離・相対速度測定装置
132 画像処理装置
14 車両情報取得装置
141 ハンドルセンサ
142 ブレーキ踏力センサ
143 アクセル踏力センサ
144 車速センサ
145 ジャイロセンサ
15 画像入力装置
16 記憶装置
161 生体情報処理プログラム
162 車両情報処理プログラム
163 環境情報処理プログラム
164 運転支援プログラム
165 ドライバモデル作成プログラム
166 ドライバモデル記憶メモリ
167 車両情報記憶メモリ
168 環境情報記憶メモリ
169 地図DB(データーベース)
18 入力装置
19 音声出力装置
20 表示装置
21 車両制御装置
22 通信装置
Claims (4)
- 運転者の生体情報を取得する生体情報取得手段と、
取得した生体情報に基づいて運転者の状態を推定する第1運転者状態推定手段と、
車両の運転操作を検出する運転操作検出手段と、
前記運転操作検出手段で検出した運転操作と、該運転操作と対応して取得した前記生体情報に基づいて推定した運転者の状態とを蓄積し、運転操作に対する運転者の状態に関する運転者モデルを作成する運転者モデル作成手段と、
前記生体情報取得手段が正常に機能しているか否かを判断する判断手段と、
前記生体情報取得手段が正常に機能していないと判断された場合に、前記運転者モデル作成手段で作成した運転者モデルから、前記検出した運転操作に対応する運転者の状態を推定する第2運転者状態推定手段と、
を具備したことを特徴とする運転者状態推定装置。
- 車両周囲の走行環境を検出する走行環境検出手段を備え、
前記運転者モデル作成手段は、前記検出した走行環境を含めて運転者モデルを作成し、
前記第2運転者状態推定手段は、走行環境を含めて運転者の状態を推定する、
ことを特徴とする請求項1に記載の運転者状態推定装置。
- 請求項1に記載の運転者状態推定装置と、
前記運転者状態推定装置で推定した運転者の状態に応じて、運転支援を行う運転支援手段と、
を具備したことを特徴とする運転支援装置。
- 前記運転支援手段は、運転者への注意喚起、警告、情報提供、車間距離制御、車速制御、又はブレーキ制御の少なくとも1つを行うことを特徴とする請求項3に記載の運転支援装置。
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