JP2008068665A - 車両制御装置および車両制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】運転者の心理状態（感情）を総合的に判断し、判断結果に基づいた車両制御を行なうこと。
【解決手段】自車両状態検知部１２が自車両の状態を検知し、感情推定部１６が自車両の状態から運転者の感情を推定する、もしくは自車両が特定の状態となった場合に、生体状態監視部１３が取得した情報を用いた感情推定を起動することで、運転者の心理状態を総合的に判断し、制御内容決定部１５による運転者への通知制御と、車両の挙動制御へ反映させることで、積極的に事故などを防止する。
【選択図】 図１

Description

この発明は、車両の状況に応じた制御を行なう車両制御装置および車両制御方法に関し、特に運転者の感情に対応した制御を行なう車両制御装置および車両制御方法に関する。

従来、車両の走行に関する情報を収集して状況判断し、運転者への情報提供や車両の動作制御を行なうことで車両の運転を支援する装置が考案されてきた。

さらに近年では、運転者の心理状態などを監視し、運転に適した状態であるか否かを運転者自身に通知する技術も考案されている。例えば、特許文献１は、運転者の表情、眼球挙動、心拍数などから運転者の緊張や疲労、眠気など運転に支障をきたす状態を判別し、判別結果を模擬したシンボルマークを表示する技術を開示している。

特開２００３−３３９６８１号公報

しかしながら、従来の技術では、判別できるのが身体状態に直結した心理状態のみに限定され、例えば怒りや悲しさなどの感情を判別することができなかった。

また、判別した状態を単に通知するのみであり、例えば眠気を感じている場合に判別結果を表示したとしても、眠気によって表示の確認自体が行なわれない可能性が高い。

すなわち、従来の技術では、極めて限定された心理状態しか判別できず、また、判別結果を有効利用することができないという問題点があった。そのため、運転者の心理状態（感情）を総合的に判断し、判断結果に基づいて積極的に事故などの防止を行なうことのできる技術の実現が重要な課題となっていた。

本発明は、上述した従来技術における問題点を解消し、課題を解決するためになされたものであり、運転者の心理状態（感情）を総合的に判断し、判断結果に基づいた制御を行なう車両制御装置を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明に係る車両制御装置および車両制御方法は、自車両状態の状態を検知し、自車両の状態から直接に、もしくは自車両の状態が特定の状態となった場合に運転者の生体情報を用いて感情を推定し、推定結果を利用して車両の動作制御や運転者への通知制御の内容を決定する。

本発明によれば車両制御装置および車両制御方法は、自車両の状態に対応して運転者の心理状態（感情）を総合的に、かつ低負荷で高精度に判断し、判断結果に基づいた制御を行なう車両制御装置および車両制御方法を得ることができるという効果を奏する。

以下に添付図面を参照して、この発明に係る車両制御装置および車両制御方法の好適な実施例について詳細に説明する。

図１は、本発明の実施例である車両制御装置１０の概要構成を示す概要構成図である。同図に示すように車両１に搭載された車両制御装置１０は、ナビゲーション装置２０、車外カメラ３１、車速センサ３２、加速度センサ３２、通信装置３４、レーダ３５、振動センサ３６、心拍数センサ４１、呼吸センサ４２、圧力センサ４３、発汗センサ４４、マイクロフォン４５、車内カメラ４６、車内通知系５０および車両制御系６０に接続する。

ナビゲーション装置２０は、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機２２が人工衛星と通信して特定した自車両の位置、地図データ２１、ＶＩＣＳ（Vehicle Information and Communication System）受信機２３が受信した道路交通情報などを利用して、走行経路の設定および誘導を行なう車載装置である。

この経路の誘導は具体的には車内通知系５０を用いて行なう。また、ナビゲーション装置２０は、車両制御装置１０に対して自車両の位置情報や周辺の地図情報、交通情報などを供給する。

車外カメラ３１は、自車両の周囲を撮影する撮影手段である。また、速度センサ３２は自車両の走行速度を測定する測定手段であり、加速度センサ３３は自車両にかかる加速度を測定する測定手段である。

さらに、通信装置３４は、自車両周辺、例えば他車両や道路近傍に設置された通信機と通信する通信装置であり、レーダ３５は、ミリ波やマイクロ波を用いて自車両周辺の物体を検出する検知手段である。

そして振動センサ３６は、車体に生じた振動を計測するセンサである。この振動センサ３６は、運転席近傍に取り付けて特に運転席のドア開閉による振動を測定することが好適である。

心拍数センサ４１は、運転者の心拍数（脈拍）を計測するセンサであり、呼吸センサ４２は、運転者の呼吸の状態を監視するセンサである。また、圧力センサ４３は、運転席の座面にかかる圧力を計測することで、運転者の体勢の変化を監視するセンサである。

発汗センサ４４は、例えばハンドルなどに設けられ、運転者の発汗状態を監視するセンサである。さらに、マイクロフォン４５は運転者の音声を取得する集音手段であり、車内カメラ４６は自車両内部、特に運転者を撮影する撮影手段である。

車内通知系５０は、自車両の乗員に対して通知を行なう装置群であり、表示による通知を行なうディスプレイ５１や音声による通知を行なうスピーカ５２などを含む。この車内通知系５０は、車両制御装置１０、ナビゲーション装置２０の他、車載オーディオ装置など各種車載装置で共用することができる。

車両制御系６０は、車両の動作制御を行なう装置群であり、アクセル操作に基づいてエンジンの動作を制御するエンジン制御機構６１、ブレーキペダルの操作に基づいて車両の制動を行なうブレーキ制御機構６２、ハンドル操作に基づいて車両の舵角を制御する舵角制御機構６３、ドアの開閉や施錠・解錠を行なうドア開閉機構６４などを含む。

この車両制御系６０は、運転者の操作に応答して車両制御を行なう他、車両制御装置１０からの制御指示を受けて車両の動作を制御する。また、車両制御系６０は、車両の動作状態を車両制御装置１０に出力する。

車両制御装置１０は、自車両の状況に対応して運転者への通知制御や車両の動作制御を行なうことで、運転操作を支援する装置であり、その内部に状況判断部１１、生体状態監視部１３、個人識別部１４、制御内容決定部１５、感情推定部１６およびデータベース１７を有する。

状況判断部１１は、自車両が現に迎えている状況を判断する判断する処理部である。この状況判断には、ナビゲーション装置２０から取得した自車両の位置情報や周辺の地図情報、交通情報、車外カメラ３１が撮影した画像に対する画像認識、車速センサ３２が測定した自車両の走行速度、加速度センサ３３が測定した自車両に加わる加速度、通信装置３４による通信結果、レーダ３５による物体検知結果、振動センサ３６による測定結果、車両制御系６０から取得した自車両の動作状態を用いる。

また、状況判断部１１はその内部に自車両状態検知部１２を有する。この自車両状態検知部１２は、特に自車両状態の状態を検知する処理を行なう。

生体情報監視部１３は、運転者の身体状態を監視する処理を行なう。身体状態としては、心拍数センサ４１が計測した心拍数、呼吸センサ４２が監視した呼吸の状態、圧力センサ４３が検知した体勢の変化、発汗センサ４４が検知した発汗状態、マイクロフォン４５が取得した音声、車内カメラ４６が撮影した運転者画像に対する画像認識結果などを用いることができる。

個人識別部１４は、運転者を識別する処理を行なう処理部である。この運転者の個人識別は、車内カメラ３６が撮影した運転者の顔画像に対する画像認識によって実現しても良いし、例えば運転者ごとに個別に割り当てられたキーなどを認識することで行なっても、また運転者自身による入力によって行なっても良い。

感情推定部１６は、自車両状態検知部１２による検知結果、生体情報監視部１３による監視結果、個人識別部１４による識別結果を用いて、運転者の感情を推定する処理を行なう。

例えば、運転者がドアを普段よりも乱暴に閉めた（ドアの開閉による振動が普段よりも大きい）ことを自車両状態検知部１２が検知した場合、感情推定部１６は、運転者が怒っていると推定する。また、自車両状態として停止状態からの走行開始を検知した場合には運転者の視線移動量を認識し、通常よりも移動量が小さい場合には運転に集中していないと推定する。そして、渋滞や赤信号で連続で止まるような状態を検知した場合には、運転者の生体情報を用いて運転者がイライラしていないかを推定する。

なお、普段のドアの開閉でどれだけの大きさの振動が発生するかは、データベース１７に蓄積しておく。これによってドアの開閉によって生じた振動が普段よりも大きいか否かを比較することが可能となる。また、運転者の平常時における視線移動量についてもデータベース１７に登録しておく。同様に、他の生体情報を用いて運転者の感情を推定する場合にも、平常時の運転者の生体情報をデータベース１７に登録しておくことで、運転者の生体情報が平常時の状態から変化しているか否かを比較することが可能となる。

ここで、普段のドアの開閉でどれだけの大きさの振動が発生するか、平常時の視線移動量などの生体情報などは、個人差が大きいので、個人識別部１４による識別結果を利用して個別にデータベース１７に登録することが好ましい。

制御内容決定部１５は、状況判断部１１による判断結果と、感情推定部１６による感情の推定結果と、に基づいて制御内容を決定する。すなわち、車両の状況（状況判断部１１の判断結果）が同一であっても、運転者の感情によってそれぞれ異なる適切な制御を選択して実行することができる。

また、制御内容決定部１５は、その内部に特殊制御開始部１５ａ、予測制御部１５ｂ、閾値制御部１５ｃ、リソース配分部１５ｄを有する。特殊制御開始部１５ａは、特定の感情に対応する制御を開始する処理を行なう処理部であり、予測制御部１５ｂは、感情に起因して発生が予測される状態の事前対処を行なう処理部である。また、閾値制御部１５ｃは、運転者の感情に応じて車両制御における閾値の調整する処理部であり、リソース配分部１５ｄは、運転者の感情に応じて車両制御に対するリソース配分を調整する処理部である。

このように、車両制御装置１０は、自車両の状態を利用して運転者の感情を推定することで、運転者の心理状態を総合的に判断することができる。そして、判断結果から運転者への通知と、車両の挙動制御への介入を行なうことで、積極的に事故などを防止することができる。

自車両の状態を利用した感情推定には、まず自車両状態のみで（生体情報を利用せず）運転者の感情を推定する方法がある。図２は、自車両状態から感情推定を行なう場合の処理動作を説明するフローチャートであり、例えば車両制御装置１０の電源がオンになった場合に開始されて繰り返し実行されるルーチン処理である。

同図に示すように、車両制御装置１０は、まず、状況判断部１１によって自車両の周辺状況を判断する（ステップＳ１０１）。そして、自車両状態検知部１２が自車両の状態を検知する（ステップＳ１０２）。

感情推定部１６は、自車両状態から感情を推定し（ステップＳ１０３）、運転に影響を及ぼすような特定の感情の発生が推定されなければ（ステップＳ１０４，Ｎｏ）、通常の通知や車両挙動の制御を行なって（ステップＳ１０６）、処理を終了する。

一方、運転に影響を及ぼす特定の感情の発生が推定された場合には（ステップＳ１０４，Ｙｅｓ）、推定された感情に基づいて処理内容を変更（ステップＳ１０５）した上で通知や車両挙動の制御を行なって（ステップＳ１０６）、処理を終了する。

この処理動作を適用し、ドアを閉めた振動から運転者の感情を推定する場合の具体的な処理動作を図３に示す。まず、状況判断部１１がドア開閉機構６４の動作状態からドアの開閉を検知し（ステップＳ２０１）、自車両状態検知部１２は振動センサ３６から振動の計測結果を取得する（ステップＳ２０２）。

この振動の計測結果は、データベース１７に蓄積される（ステップＳ２０３）とともに、感情推定部１６に提供される。感情推定部１６は、この振動の値を閾値と比較し（ステップＳ２０４）する。この閾値はたとえは過去に計測してデータベース１７に蓄積した振動の値の平均値に所定の係数を乗じて求めればよい。

そして比較の結果、振動の値が閾値以下である場合（ステップＳ２０４，Ｎｏ）、通常の通知や車両挙動の制御を行なって（ステップＳ２０６）、処理を終了する。一方、振動の値が閾値よりも大きい場合（ステップＳ２０４，Ｙｅｓ）、感情推定部１６は、運転者がイライラしていると推定し、制御内容決定部１５が処理内容を変更（ステップＳ２０５）した上で通知や車両挙動の制御を行なって（ステップＳ２０６）、処理を終了する。

このように、自車両の状態のみから運転者の感情を推定すれば、生体情報を用いる場合に比して処理負荷を軽減し、高速に感情推定を行なうことができる。さらに、自車両の状態から感情推定を行なう方法のみを用いる構成とするならば、運転者の生体情報を取得する各種機器（心拍数センサ４１、呼吸センサ４２、圧力センサ４３、発汗センサ４４など）を省略することが可能である。

なお、ドアの開閉時の振動から運転者が怒っている、もしくはイライラしていることを判断する場合、振動センサ３６を運転席近傍（たとえば運転席の座席内部）に設けることで、運転席側のドアの開閉による振動を選択的に検知し、他のドアが乱暴に閉められた場合などに生じる振動を誤って計測することを回避可能である。

つづいて、自車両が特定の状態となった場合に、運転者の生体情報に基づく感情推定を実行する方法について図４のフローチャートを参照して説明する。同図に示す処理動作は、例えば車両制御装置１０の電源がオンになった場合に開始されて繰り返し実行されるルーチン処理である。

同図に示すように、車両制御装置１０は、まず、状況判断部１１によって自車両の周辺状況を判断する（ステップＳ３０１）。そして、自車両状態検知部１２が自車両の状態を検知する（ステップＳ３０２）。

その結果、自車両状態検知部１２が特定の状態を検知しなければ（ステップＳ３０３，Ｎｏ）、通常の通知や車両挙動の制御を行なって（ステップＳ３０７）、処理を終了する。

一方、自車両状態検知部１２が特定の状態を検知した場合（ステップＳ３０３，Ｙｅｓ）、感情推定部１６が運転者の生体情報に基づく感情推定処理を開始する（ステップＳ３０４）。

その結果、運転に影響を及ぼすような特定の感情の発生が推定されなければ（ステップＳ３０５，Ｎｏ）、通常の通知や車両挙動の制御を行なって（ステップＳ３０７）、処理を終了する。

一方、運転に影響を及ぼす特定の感情の発生が推定された場合には（ステップＳ３０５，Ｙｅｓ）、推定された感情に基づいて処理内容を変更（ステップＳ３０６）した上で通知や車両挙動の制御を行なって（ステップＳ３０７）、処理を終了する。

このように、自車両が特定の状態となった場合に生体情報に基づく感情推定を行なうこととすれば、常に生体情報を監視して感情推定を行なう場合に比して処理負荷を低減しつつ感情推定の精度を向上することが可能となる。

この処理動作を適用し、自車両が停止状態から走行開始する場合に、運転者の視線移動量を認識して感情推定を行なう場合の具体的な処理動作を図５に示す。まず、状況判断部１１によって自車両の周辺状況を判断し（ステップＳ４０１）、自車両状態検知部１２が車速センサ３２から走行速度を取得する（ステップＳ４０２）。

その結果、自車両状態検知部１２が一時停止の発生（車速ゼロ、もしくは時速１ｋｍ以下が１分以上継続など）を検知しなければ（ステップＳ４０３，Ｎｏ）、通常の通知や車両挙動の制御を行なって（ステップＳ４０８）、処理を終了する。

一方、自車両状態検知部１２が一時停止の発生を検知した場合（ステップＳ４０３，Ｙｅｓ）、感情推定部１６が運転者の視線移動量を認識する（ステップＳ４０４）。視線移動量の認識は、例えば画像認識によって運転者の目の輪郭を検出し、予め設定した時間の間、目の輪郭の移動量を測定すればよい。

こうして得られた視線移動量はデータベース１７に蓄積される（ステップＳ４０５）とともに、閾値と比較される（ステップＳ４０６）。この閾値はたとえは過去に計測してデータベース１７に蓄積した視線移動量の平均値に所定の係数を乗じて求めればよい。

そして、視線移動量が閾値以下であれば、（ステップＳ４０６，Ｎｏ）、通常の通知や車両挙動の制御を行なって（ステップＳ４０８）、処理を終了する。

一方、視線移動量が閾値よりも大きい場合には（ステップＳ４０６，Ｙｅｓ）、感情推定部１６は運転者が運転に集中していないと推定し、処理内容を変更（ステップＳ４０７）した上で通知や車両挙動の制御を行なって（ステップＳ４０８）、処理を終了する。

なお、この処理動作では、一時停止を検知した時点で視線移動量の認識を開始することで、車両走行の開始までに運転者が周囲の監視を十分に行なったかを推定することとしているが、例えば一旦停止後、走行再開を検知した時点で視線移動量の認識を行なうなど、処理内容は適宜変更して実施することができる。

つづいて、自車両が赤信号に頻繁にかかった状態（赤信号高頻度停止）や渋滞にかかった状態に生体情報からイライラしていないかを推定する場合について説明する。この場合の全体の処理動作としては、図４に示した処理の自車両状態検知（ステップＳ３０２）において赤信号高頻度停止および渋滞を検知し、赤信号高頻度停止か渋滞を検知した場合に感情推定処理（ステップＳ３０４）として運転者がイライラしているか否かの判定を行なえばよい。そこで、以下では、赤信号高頻度停止の検知処理、渋滞の検知処理、感情推定処理について個別に説明を行なう。

図６は、所定時間内に一定数以上赤信号で停止した場合に赤信号高頻度停止と判断する場合の赤信号高頻度停止の検知処理を説明するフローチャートである。同図に示す処理動作では、まず、自車両状態検知部１２は、初期化処理として赤信号停止回数の値をゼロにし、タイマーをリセットする（ステップＳ５０１）。

そして、ＧＰＳによって特定された位置情報と地図情報とを取得し（ステップＳ５０２）、自車両が交差点にいるか否かを判定する（ステップＳ５０３）。そして、交差点にいる場合には（ステップＳ５０３，Ｙｅｓ）、車速センサ３２から速度を取得して（ステップＳ５０４）、速度がゼロであるか否か判定する（ステップＳ５０５）。

交差点で無い場合（ステップＳ５０３，Ｎｏ）や交差点であっても走行中である場合（ステップＳ５０５，Ｎｏ）には位置情報の取得を繰り返し（ステップＳ５０２）、交差点で停止した場合には（ステップＳ５０５，Ｙｅｓ）、タイマーが停止中（ステップＳ５０６，Ｙｅｓ）ならタイマーをスタートさせて（ステップＳ５０７）、赤信号停止回数に１を加算する（ステップＳ５０８）。

その後、タイマーが一定時間をオーバーするまで位置情報の取得（ステップＳ５０２）からの処理を繰り返し、タイマーが一定時間をオーバーした場合に（ステップＳ５０９，Ｙｅｓ）、赤信号停止回数をカウントする（ステップＳ５１０）。

その結果、赤信号停止回数が一定値を超えている場合（ステップＳ５１１，Ｙｅｓ）、自車両状態検知部１２は、赤信号高頻度停止が発生したと判断する（ステップＳ５１２）。

つづいて、所定距離内に一定数以上赤信号で停止した場合に赤信号高頻度停止と判断する場合の赤信号高頻度停止の検知処理を図７のフローチャートに示す。同図に示す処理動作では、まず、自車両状態検知部１２は、初期化処理として赤信号停止回数の値をゼロにする（ステップＳ６０１）。

そして、ＧＰＳによって特定された位置情報と地図情報とを取得し（ステップＳ６０２）、自車両が交差点にいるか否かを判定する（ステップＳ６０３）。交差点にいる場合には（ステップＳ６０３，Ｙｅｓ）、車速センサ３２から速度を取得して（ステップＳ６０４）、速度がゼロであるか否か判定する（ステップＳ６０５）。

交差点で無い場合（ステップＳ６０３，Ｎｏ）や交差点であっても走行中である場合（ステップＳ６０５，Ｎｏ）には位置情報の取得を繰り返し（ステップＳ６０２）、交差点で停止した場合には（ステップＳ６０５，Ｙｅｓ）、赤信号停止回数に１を加算する（ステップＳ６０６）。

そして、赤信号停止回数が１であれば（ステップＳ５０７，Ｙｅｓ）なら距離測定を開始し（ステップＳ６０８）、その後、走行距離が一定値を超えるまで位置情報の取得（ステップＳ６０２）からの処理を繰り返し、走行距離が一定値を超えた場合に（ステップＳ６０９，Ｙｅｓ）、赤信号停止回数をカウントする（ステップＳ６１０）。

その結果、赤信号停止回数が一定値を超えている場合（ステップＳ６１１，Ｙｅｓ）、自車両状態検知部１２は、赤信号高頻度停止が発生したと判断する（ステップＳ６１２）。

つづいて、連続して赤信号で停止した場合に赤信号高頻度停止と判断する場合の赤信号高頻度停止の検知処理を図８のフローチャートに示す。同図に示す処理動作では、まず、自車両状態検知部１２は、初期化処理として赤信号連続停止回数の値をゼロにする（ステップＳ７０１）。

そして、ＧＰＳによって特定された位置情報と地図情報とを取得し（ステップＳ７０２）、自車両の現在地が交差点であるか否かを判定する（ステップＳ７０３）。交差点で無い場合（ステップＳ７０３，Ｎｏ）は交差点に至るまで位置情報の取得（ステップＳ７０２）を繰り返し、現在地が交差点となった場合（ステップＳ７０３，Ｙｅｓ）は、車速センサ３２から速度を取得して（ステップＳ７０４）、速度がゼロであるか否かを判定する（ステップＳ７０５）。

そして、交差点で停止した場合には（ステップＳ７０５，Ｙｅｓ）、赤信号連続停止回数に１を加算し（ステップＳ７０６）、赤信号連続停止回数をカウントする（ステップＳ７０７）。

その結果、赤信号連続停止回数が一定値を超えている場合（ステップＳ７０８，Ｙｅｓ）、自車両状態検知部１２は、赤信号高頻度停止が発生したと判断する（ステップＳ７０９）。

一方、赤信号連続停止回数が一定値を超えていない場合は、再び現在位置の取得（ステップＳ７０２）からの処理を開始し、交差点を停止せずに通過した場合（ステップＳ７０５，Ｎｏ）にはそのまま処理を終了する。

つぎに、渋滞の検知処理について図９のフローチャートを参照して説明する。同図に示す処理動作では、まず、自車両状態検知部１２は、初期化処理として走行位置情報を開放し、タイマーをリセットする（ステップＳ８０１）。

そして、ＧＰＳによって特定された位置情報と地図情報とを取得し（ステップＳ８０２）、自車両がＶＩＣＳによって示された渋滞道路を走行中であるか否かを判定する（ステップＳ８０３）。

その結果、自車両が渋滞道路を走行中であるならば（ステップＳ８０３，Ｙｅｓ）、自車両状態判定部１２は渋滞中と判断して（ステップＳ８０４）、処理を終了する。

一方、自車両がＶＩＣＳによって示された渋滞道路を走行中では無い場合（ステップＳ８０３，Ｎｏ）、自車両状態検知部１２は、現在の位置を「走行位置Ｘ，Ｘ＝０」として記憶する（ステップＳ８０５）、そして、タイマーが一定時間をオーバーするまで（ステップＳ８０６，Ｎｏである間）、Ｘの値をインクリメントし、現在位置を対応付けた走行位置Ｘを記憶する。

タイマーが一定時間をオーバーした場合（ステップＳ８０６，Ｙｅｓ）、それまで記憶した走行位置から走行距離を算出し（ステップＳ８０８）、走行距離が一定距離より大きければ（ステップＳ８０９，Ｎｏ）そのまま処理を終了し、走行距離が一定距離以下であれば（ステップＳ８０９，Ｙｅｓ）、渋滞中と判断して（ステップＳ８０４）、処理を終了する。

つぎに、赤信号高頻度停止や渋滞が検知された場合に実行される感情推定処理の具体例について説明する。図１０は、生体情報として運転者の音声を用い、運転者がイライラしているか否かを判定する処理を説明するフローチャートである。

同図に示した処理動作では、まず感情推定部１６は、初期化動作としてタイマーをスタートさせ、イライラ検知フラグをゼロにリセットする（ステップＳ９０１）。そして、タイマーが一定時間をオーバーしていなければ（ステップＳ９０２，Ｎｏ）、マイクロフォン４５から運転者の音声信号を検出する（ステップＳ９０３）。

その結果、音声信号が検出できた場合（ステップＳ９０４，Ｙｅｓ）、入力音声が一定以上の大きさであるか否かを判定し（ステップＳ９０５）、さらに入力音声の大きさが一定値以下であれば（ステップＳ９０５，Ｎｏ）、イライラしていることを意味する音声（例えば「くそっ」「ちっ」「あーもー」など）であるか否か判定する。

音声信号が検出できない場合（ステップＳ９０４，Ｎｏ）、および検出した音声がイライラを意味する音声ではない場合（ステップＳ９０６，Ｎｏ）、再度ステップＳ９０２に戻る。

一方、入力音声が一定値を超えた場合（ステップＳ９０５，Ｙｅｓ）およびイライラを意味する音声である場合（ステップＳ９０６，Ｙｅｓ）にはイライラ検知フラグの値を１にして処理を終了し、タイマーが一定時間をオーバーした場合（ステップＳ９０２，Ｙｅｓ）にはそのまま（イライラ検知フラグがゼロのまま）処理を終了する。

すなわち、処理終了後、イライラ検知フラグが１であれば運転者のイライラ感情を検出したことになり、イライラ検知フラグが０であれば運転者のイライラ感情が検知できなかったことになる。

図１１は、生体情報として運転者の画像を用い、運転者がイライラしているか否かを判定する処理を説明するフローチャートである。

同図に示した処理動作では、まず感情推定部１６は、初期化動作としてタイマーをスタートさせ、イライラ検知フラグをゼロにリセットする（ステップＳ１００１）。そして、タイマーが一定時間をオーバーしていなければ（ステップＳ１００２，Ｎｏ）、車内カメラ４６から画像信号を抽出する（ステップＳ１００３）。

この画像信号からイライラしている表情（たとえば眉間にしわがよっている、歯を食いしばっている、など）を検出し、その結果、イライラしている表情を検出できた場合（ステップＳ１００４，Ｙｅｓ）にはイライラ検知フラグを１にして（ステップＳ１００６）処理を終了する。

イライラしている表情が検知できなければ（ステップＳ１００４，Ｎｏ）、感情推定部１６は、画像からアイドリングと異なる一定のリズム（たとえば指でハンドルをトントンと叩いている、体を揺すっている、など）を検出する（ステップＳ１００５）。

その結果、アイドリングと異なる一定のリズムが検出されなければ（ステップＳ１００５，Ｎｏ）、再度ステップＳ１００２に戻る。一方、アイドリングと異なる一定のリズムが検出された場合（ステップＳ１００５，Ｙｅｓ）は、イライラ検知フラグの値を１にして処理を終了する。また、タイマーが一定時間をオーバーした場合（ステップＳ１００２，Ｙｅｓ）にはそのまま（イライラ検知フラグがゼロのまま）処理を終了する。

図１２は、生体情報として運転者の動作によって生じる振動を用い、運転者がイライラしているか否かを判定する処理を説明するフローチャートである。

同図に示した処理動作では、まず感情推定部１６は、初期化動作としてタイマーをスタートさせ、イライラ検知フラグをゼロにリセットする（ステップＳ１１０１）。そして、タイマーが一定時間をオーバーしていなければ（ステップＳ１１０２，Ｎｏ）、運転者の動作によって生じる振動を抽出する（ステップＳ１１０３）。

この振動の抽出によって一定レベル以上の振動、たとえば運転者が何かに八つ当たりしたことによって生じた振動が検出できた場合（ステップＳ１１０４，Ｙｅｓ）にはイライラ検知フラグを１にして（ステップＳ１１０６）処理を終了する。

一定レベル以上の振動が検出できなければ（ステップＳ１１０４，Ｎｏ）、感情推定部１６は、アイドリングと異なる一定のリズム（たとえば足で床をトントンと叩いている、体を揺すっている、など）を検出する（ステップＳ１１０５）。

その結果、アイドリングと異なる一定のリズムが検出されなければ（ステップＳ１１０５，Ｎｏ）、再度ステップＳ１１０２に戻る。一方、アイドリングと異なる一定のリズムが検出された場合（ステップＳ１１０５，Ｙｅｓ）は、イライラ検知フラグの値を１にして処理を終了する。また、タイマーが一定時間をオーバーした場合（ステップＳ１１０２，Ｙｅｓ）にはそのまま（イライラ検知フラグがゼロのまま）処理を終了する。

つづいて、運転者の感情と制御の具体例について、図１３を参照して説明する。同図に示すように、運転者が「怒り」「イライラ」「焦り」などの感情を示している場合には、運転者の状態、すなわち予想される（予測制御部１５ｂが予測する）危険としては、「運転が荒くなる」、「前方や特定の対象に集中し、他への注意が疎かになる」などがある。

「運転が荒くなる」ことが予想された場合、車両制御としてエンジン制御機構６１に対する加速抑制、ブレーキ制御機構６２に対する減速支援などを実行し、運転者への通知制御としてリラックスを促す通知を行なう。リラックスを促す通知の具体例としては、メッセージや音楽などの出力、リラックス効果のある香りを出す、など任意の方法を用いることができる。また、未読のメールなどがある場合には読み上げて運転者の注意を向け、気持ちを紛らわせるようにしてもよい。

ここで、加速制御や減速支援は、具体的には、閾値制御部１５ｃがエンジン制御やブレーキ制御にかかる各種閾値を変更することで、加速や減速の開始タイミングや制御強度などを調節する処理である。

また、「前方や特定の対象に集中し、他への注意が疎かになる」ことが予想された場合、カメラやレーダの監視範囲や演算処理能力などのリソース配分の調整によって、周辺監視を強化し、周辺監視の結果を運転者に提供する情報通知を行なう。

運転者が「運転に集中していない」場合、予想される危険は「見落としの発生、反応遅れ」、「速度低下」などである。

「見落としの発生、反応遅れ」の発生が予想された場合、車両制御としてブレーキ制御機構６２に対する減速支援、カメラやレーダの監視範囲や演算処理能力などのリソース配分の調整による周辺監視の強化を行ない、運転者への通知制御として周辺監視の結果を情報通知や運転への集中を促す通知を行なう。

また、「速度低下」が予測された場合、車両制御としては走行速度が所定速度以下となった場合に警告を行なう特殊な制御である低速警告処理を起動し、運転者への通知制御として運転への集中を促す通知を行なう。

運転者が「不安」「緊張」などの感情を示している場合、予想される危険としては「発汗、ハンドルを握り締めるなどによる運転ミスの発生」、「特定箇所に意識が集中し、他への注意が疎かになる」などがある。

「運転ミスの発生」が予想された場合、車両制御としてブレーキ制御機構６２に対する減速支援、舵角制御機構６３に対する操舵支援などを実行し、運転者への通知制御としてリラックスを促す通知を行なう。

また、「前方や特定の対象に集中し、他への注意が疎かになる」ことが予想された場合、カメラやレーダの監視範囲や演算処理能力などのリソース配分の調整によって、周辺監視を強化し、周辺監視の結果を運転者に提供する情報通知を行なう。

また、感情推定の結果と自車両状態とを組み合わせて車両制御を切り替えることも可能である。この場合、例えば図１４のタイミングチャートＴ１〜Ｔ４に示したように、渋滞などの特定の車両状態が発生中で、かつイライラなどの特定の運転者の感情が検知された場合に、車両制御装置１０による車両挙動への介入を行なっている。

上述してきたように、本実施例にかかる車両制御装置１０は、自車両の状態に基づいて運転者の感情を推定することで、運転者の心理状態を総合的に判断し、制御内容決定部１５による運転者への通知制御と、車両の挙動制御へ反映させることで、積極的に事故などを防止することができる。

特に、自車両の状態のみから運転者の感情を推定すれば、生体情報を用いる場合に比して処理負荷を軽減し、高速に感情推定を行なうことができる。また、生体情報を用いる場合にも、特定の車両状態を検知した場合に生体情報に基づく感情推定を起動することで、常に生体情報を監視して感情推定を行なう場合に比して処理負荷を低減しつつ感情推定の精度を向上することができる。

なお、本実施例はあくまで一例をしめしたものであり、発明の内容を限定するものではない。本発明の実施に当たっては、その構成を適宜変更して実施することができるものである。

以上のように、本発明にかかる車両制御装置および車両制御方法は、運転操作の支援に有用であり、特に運転者の感情に対応した制御に適している。

本発明の実施例にかかる車両制御装置の概要構成を示す概要構成図である。 自車両状態からの感情推定処理について説明するフローチャートである。 ドアを閉めた振動によって運転者のイライラを検知する処理について説明するフローチャートである。 自車両状態の検知結果によって感情推定処理を起動する場合の処理動作を説明するフローチャートである。 一時停止を検知した場合に運転者の視線を認識する場合の処理動作を説明するフローチャートである。 所定時間内における赤信号停止を検知する処理動作について説明するフローチャートである。 所定距離間における赤信号停止を検知する処理動作について説明するフローチャートである。 赤信号による連続停止を検知する処理動作について説明するフローチャートである。 渋滞を検知する処理動作について説明するフローチャートである。 生体情報として運転者の音声を用い、運転者がイライラしているか否かを判定する処理を説明するフローチャートである。 運転者の画像からイライラしているか否かを判定する処理を説明するフローチャートである。 運転者の動作によって生じる振動から運転者がイライラしているか否かを判定する処理を説明するフローチャートである。 運転者の感情と制御の具体例について説明する説明図である。 自車両状態と感情推定結果に基づく車両制御について説明する説明図である。

符号の説明

１ 車両
１０ 車両制御装置
１１ 状況判断部
１２ 自車両状態検知部
１３ 生体状態監視部
１４ 個人識別部
１５ 制御内容決定部
１５ａ 特殊制御開始部
１５ｂ 予測制御部
１５ｃ 閾値制御部
１５ｄ リソース配分部
１６ 感情推定部
１７ データベース
２０ ナビゲーション装置
２１ 地図データ
２２ ＧＰＳ受信機
２３ ＶＩＣＳ受信機
３１ 車外カメラ
３２ 車速センサ
３３ 加速度センサ
３４ 通信装置
３５ レーダ
３６ 振動センサ
４１ 心拍数センサ
４２ 呼吸センサ
４３ 圧力センサ
４４ 発汗センサ
４５ マイクロフォン
４６ 車内カメラ
５０ 車内通知系
５１ ディスプレイ
５２ スピーカ
６０ 車両制御系
６１ エンジン制御機構
６２ ブレーキ制御機構
６３ 舵角制御機構
６４ ドア開閉機構

Claims (6)

1. 自車両が現に迎えている状況を判断する状況判断手段と、
   自車両状態の状態を検知する車両状態検知手段と、
   前記状態検知手段による検知結果を用いて運転者の感情を推定する感情推定手段と、
   前記状況判断の結果と前記感情の推定結果に基づいて車両の動作制御および／または運転者への通知制御の内容を決定する制御内容決定手段と、
   を備えたことを特徴とする車両制御装置。
2. 前記車両状態検知手段は、ドアの開閉によって生じる振動を検知し、前記感情推定手段は、前記振動の大きさによって前記運転者の感情を推定することを特徴とする請求項１に記載の車両制御装置。
3. 前記感情推定手段は、前記車両状態検知手段が停止状態からの走行開始を検知した場合に、運転者の視線移動量を認識して感情推定に使用することを特徴とする請求項１または２に記載の車両制御装置。
4. 前記制御内容決定手段は、前記感情の推定結果に基づいて、特定の感情に対応する制御の起動、感情に起因して発生が予測される状態の事前対処、車両制御における閾値の調整、車両制御に対するリソース配分調整のうち、少なくともいずれかを行なうことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の車両制御装置。
5. 前記制御内容決定手段は、前記感情の推定結果に基づいて、感情の変化を促す通知および／または感情に起因して発生が予測される見落としを補う情報提供を行なうことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の車両制御装置。
6. 時刻情報、位置情報、道路形状、自車両の挙動と周辺状況のうち少なくともいずれかを用いて運転者の感情を推定する感情推定工程と、
   自車両の状況を判断する状況判断工程と、
   前記状況判断の結果と前記感情の推定結果に基づいて車両の動作制御および／または運転者への通知制御の内容を決定する制御内容決定工程と、
   を含んだことを特徴とする車両制御方法。

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