JP2008117303A - 運転支援装置及び評価装置 - Google Patents
運転支援装置及び評価装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2008117303A JP2008117303A JP2006301923A JP2006301923A JP2008117303A JP 2008117303 A JP2008117303 A JP 2008117303A JP 2006301923 A JP2006301923 A JP 2006301923A JP 2006301923 A JP2006301923 A JP 2006301923A JP 2008117303 A JP2008117303 A JP 2008117303A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- activity level
- driver
- brain activity
- driving support
- obstacle
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Fittings On The Vehicle Exterior For Carrying Loads, And Devices For Holding Or Mounting Articles (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
【解決課題】運転において適切な情報処理を行っているかどうかを計測し、ドライバを適切に支援することができるようにする。
【解決手段】前方の障害物に対するTTCを取得し(100)、計測された右頭頂葉の脳活動レベルを取得し(102)、低い脳活動レベルに対して長いTTCスレッショルドが設定され、高い脳活動レベルに対して短いTTCスレッショルドが設定されたスレッショルド決定テーブルに基づいて、取得した脳活動レベルに対応するTTCスレッショルドを決定し(104)、取得したTTCが、決定されたTTCスレッショルド以下であるか否かを判定する(106)。取得したTTCがTTCスレッショルド以下である場合には、警報を出す必要があると判断し、音量決定テーブルに基づいて、取得した脳活動レベルに対応する音量を決定し(108)、決定された音量で、障害物があることを知らせる警報をスピーカによって出力する(110)。
【選択図】図5
【解決手段】前方の障害物に対するTTCを取得し(100)、計測された右頭頂葉の脳活動レベルを取得し(102)、低い脳活動レベルに対して長いTTCスレッショルドが設定され、高い脳活動レベルに対して短いTTCスレッショルドが設定されたスレッショルド決定テーブルに基づいて、取得した脳活動レベルに対応するTTCスレッショルドを決定し(104)、取得したTTCが、決定されたTTCスレッショルド以下であるか否かを判定する(106)。取得したTTCがTTCスレッショルド以下である場合には、警報を出す必要があると判断し、音量決定テーブルに基づいて、取得した脳活動レベルに対応する音量を決定し(108)、決定された音量で、障害物があることを知らせる警報をスピーカによって出力する(110)。
【選択図】図5
Description
この発明は、運転支援装置及び評価装置に係り、特に、ドライバの脳の活動レベルに基づいて運転支援を行う運転支援装置及びドライバの脳の活動レベルに基づいて音声インタフェースを評価する評価装置に関する。
従来より、ドライバの脳活動を用いて身体状態(神経性発作の前兆、意識喪失、覚醒、眠気、睡眠、快不快、パニック、酒気帯び、及び酒酔い)を判定し、ドライバを支援する生体監視システムが知られている(例えば、特許文献1)。この生体監視システムでは、身体状態として覚醒度低下や不健康な状態を検出して、検出結果に基づいて、ドライバの支援を行う。
また、ドライバの脳活動と視線とを用いてドライバの意識状態(積極的運転状態、居眠り状態、意識のわき見状態、及び意識力低下状態)を判定することにより、ドライバを支援する運転支援装置が知られている(例えば、特許文献2)。この運転支援装置では、視覚野のある後頭部の脳機能の活動状態を計測して、視覚野の活動からドライバの意識状態を判定している。また、ワーキングメモリ機能のある前頭部の脳機能の活動状態を計測して、ドライバの意識状態を判定している。
特開2002−224092
特開2005−253590
しかしながら、上記の特許文献1に記載の技術では、覚醒度が高くて、健康な状態が検出されても、ドライバの脳の情報処理状態が適切でない場合には、事故の可能性があるにも関わらず、適切に運転支援が行われない、という問題がある。
また、上記の特許文献2に記載の技術では、意識レベルが高い状態でも、ドライバの脳の情報処理状態が適切でない場合には、事故の可能性があるにも関わらず、適切に運転支援が行われない、という問題がある。
また、上記の特許文献1、2では、脳機能の局在性について十分考慮されておらず、ドライバの情報処理の状態を計測できない、という問題がある。視線や顔向き等の行動状態から、ドライバがどのような情報処理を行っているかを明確に計測することはできず、特定の脳部位の活動レベルを計測することが必要である。例えば、先行車に視線が向いていても、脳活動の空間的分布が言語的な情報処理を行う脳活動状態になっていれば、脳は先行車との車間距離を維持する視空間的な情報処理を行っていないことになり、ドライバが事故を起してしまう可能性がある。
また、上記の特許文献2では、視覚野の活動からドライバの意識状態を判定しようとしているが、視覚野の神経の活動からドライバの内的状態である意識状態を計測するができない。また、ワーキングメモリ機能のある前頭部がどの部位であるか特定できない。
本発明は、上記の問題点を解決するためになされたもので、運転において適切な情報処理を行っているかどうかを計測し、ドライバを適切に支援することができる運転支援装置及び評価装置を提示することを目的とする。
上記の目的を達成するために第1の発明に係る運転支援装置は、自車の走行の障害となる障害物又は歩行者の位置を検出する検出手段と、ドライバの脳の頭頂葉の活動レベルを計測する計測手段と、前記検出手段によって検出された障害物又は歩行者の位置に基づいて、自車の位置から前記検出手段によって検出された障害物又は歩行者の位置までの距離を算出する算出手段と、前記計測手段によって計測された前記活動レベルと前記算出手段によって算出された距離とに基づいて、運転支援を行う必要があるか否かを判定する判定手段と、前記判定手段によって運転支援を行う必要があると判定された場合に、運転支援を行う運転支援手段とを含んで構成されている。
第1の発明に係る運転支援装置によれば、検出手段によって、自車の走行の障害となる障害物又は歩行者の位置を検出し、また、計測手段によって、ドライバの脳の頭頂葉の活動レベルを計測する。そして、算出手段によって、検出手段によって検出された障害物又は歩行者の位置に基づいて、自車の位置から検出手段によって検出された障害物又は歩行者の位置までの距離を算出する。
そして、判定手段によって、計測手段によって計測された活動レベルと算出手段によって算出された距離とに基づいて、運転支援を行う必要があるか否かを判定し、判定手段によって運転支援を行う必要があると判定された場合に、運転支援手段によって、運転支援を行う。
このように、障害物や歩行者との距離と、ドライバの頭頂葉の活動レベルとに基づいて、運転支援を行う必要があるか否かを判定することにより、運転において適切な情報処理を行っているかどうかを計測し、運転支援の必要性を判定しているため、ドライバを適切に支援することができる。
第1の発明に係る判定手段は、計測手段によって計測された活動レベルに応じて、しきい値を決定する決定手段を備え、算出手段によって算出された距離が、決定手段によって決定されたしきい値以下であると、運転支援を行う必要があると判定することができる。これにより、計測された頭頂葉の活動レベルに応じて、判定のしきい値を決定するため、運転において適切な情報処理を行っているかどうかを計測し、計測結果に応じて運転支援の必要性を適切に判定することができる。
また、第2の発明に係る運転支援装置は、自車の走行の障害となる障害物又は歩行者の位置を検出する検出手段と、ドライバの脳の頭頂葉の活動レベルを計測する計測手段と、自車の走行速度を計測する車速計測手段と、前記検出手段によって検出された障害物又は歩行者の位置及び前記車速計測手段によって計測された走行速度に基づいて、自車が前記障害物又は歩行者の位置まで到達するのにかかる時間を算出する算出手段と、前記計測手段によって計測された前記活動レベルと前記算出手段によって算出された時間とに基づいて、運転支援を行う必要があるか否かを判定する判定手段と、前記判定手段によって運転支援を行う必要があると判定された場合に、運転支援を行う運転支援手段とを含んで構成されている。
第2の発明に係る運転支援装置によれば、検出手段によって、自車の走行の障害となる障害物又は歩行者の位置を検出し、また、計測手段によって、ドライバの脳の頭頂葉の活動レベルを計測する。また、車速計測手段によって、自車の走行速度を計測する。
そして、算出手段によって、検出手段によって検出された障害物又は歩行者の位置及び自車の走行速度に基づいて、自車が障害物又は歩行者の位置まで到達するのにかかる時間を算出する。
そして、算出手段によって、検出手段によって検出された障害物又は歩行者の位置及び自車の走行速度に基づいて、自車が障害物又は歩行者の位置まで到達するのにかかる時間を算出する。
そして、判定手段によって、計測手段によって計測された活動レベルと算出手段によって算出された時間とに基づいて、運転支援を行う必要があるか否かを判定し、判定手段によって運転支援を行う必要があると判定された場合に、運転支援手段によって、運転支援を行う。
このように、障害物や歩行者に到達する時間と、ドライバの頭頂葉の活動レベルとに基づいて、運転支援を行う必要があるか否かを判定することにより、運転において適切な情報処理を行っているかどうかを計測し、運転支援の必要性を判定しているため、ドライバを適切に支援することができる。
第2の発明に係る判定手段は、計測手段によって計測された活動レベルに応じて、しきい値を決定する決定手段を備え、算出手段によって算出された時間が、決定手段によって決定されたしきい値以下であると、運転支援を行う必要があると判定することができる。これにより、計測された頭頂葉の活動レベルに応じて、判定のしきい値を決定するため、運転において適切な情報処理を行っているかどうかを計測し、計測結果に応じて運転支援の必要性を適切に判定することができる。
第1の発明及び第2の発明に係る運転支援装置は、ドライバの視線の方向を検出する視線検出手段と、視線検出手段によって検出された視線の方向及び検出手段によって検出された障害物又は歩行者の位置に基づいて、視線の方向に障害物又は歩行者の位置があるか否かを判定する視線方向判定手段とを更に含み、決定手段は、活動レベル及び視線方向判定手段による判定結果に基づいて、しきい値を決定することができる。これにより、ドライバが障害物を認識しているかを判定し、かつ、運転において適切な情報処理を行っているかどうかを計測しているため、判定結果及び計測結果に応じて運転支援の必要性を適切に判定することができる。
上記の計測手段は、ドライバの脳の頭頂葉と、運動前野、補足運動野、左下前頭回、左中前頭回、及び前補足運動野の少なくとも一つとの各々の活動レベルを計測し、決定手段は、計測手段によって計測された活動レベルに基づいて、しきい値を決定することができる。これにより、頭頂葉の他に、運動前野、補足運動野、左下前頭回、左中前頭回、及び前補足運動野の少なくとも一つとの各々の活動レベルを計測するため、運転において適切な情報処理を行っているかどうかを精度良く計測することができ、計測結果に応じて運転支援の必要性を更に適切に判定することができる。
また、上記の運転支援手段は、計測手段によって計測された活動レベルに応じた運転支援を行うことができる。これにより、運転において適切な情報処理を行っているかどうかに応じて、ドライバを更に適切に支援することができる。
第1の発明及び第2の発明に係る運転支援装置は、ドライバの音声が入力されると共に、音声を出力することにより、ドライバとの音声による対話を行う音声インタフェース手段と、音声インタフェース手段によって音声による対話を行っているときに計測手段によって計測された活動レベルに基づいて、音声インタフェース手段の音声による対話を評価する評価手段とを更に含むことができる。これにより、頭頂葉の活動レベルを用いて、運転において音声による対話を行っていても適切な情報処理を行っているかどうかを計測するため、音声インタフェースの音声による対話と運転との整合性を評価した上で適切な運転支援を行うことができる。
第3の発明に係る評価装置は、ドライバの音声が入力されると共に、音声を出力することにより、前記ドライバとの音声による対話を行う音声インタフェース手段と、前記音声インタフェース手段によって音声による対話を行っているときに、ドライバの脳の頭頂葉の活動レベルを計測する計測手段と、前記計測手段によって計測された活動レベルに基づいて、前記音声インタフェース手段の音声による対話を評価する評価手段とを含んで構成されている。
第3の発明に係る評価装置によれば、音声インタフェース手段によって、ドライバの音声が入力されると共に、音声を出力することにより、ドライバとの音声による対話を行い、音声インタフェース手段によって音声による対話を行っているときに、計測手段によって、ドライバの脳の頭頂葉の活動レベルを計測する。
そして、評価手段によって、計測手段によって計測された活動レベルに基づいて、音声インタフェース手段の音声による対話を評価する。
このように、音声インタフェースの音声による対話を行っているときのドライバの頭頂葉の活動レベルに基づいて、音声による対話を評価することにより、運転において音声による対話を行っていても適切な情報処理を行っているかどうかを計測するため、音声インタフェースの運転との整合性を評価することができる。
以上説明したように、本発明の運転支援装置によれば、障害物や歩行者との距離又は障害物や歩行者に到達する時間と、ドライバの頭頂葉の活動レベルとに基づいて、運転支援を行う必要があるか否かを判定することにより、運転において適切な情報処理を行っているかどうかを計測し、運転支援の必要性を判定しているため、ドライバを適切に支援することができる、という効果が得られる。
本発明の評価装置によれば、音声インタフェースの音声による対話を行っているときのドライバの頭頂葉の活動レベルに基づいて、音声による対話を評価することにより、運転において音声による対話を行っていても適切な情報処理を行っているかどうかを計測するため、音声インタフェースの運転との整合性を評価することができる、という効果が得られる。
以下、図面を参照して、本発明の好適な実施の形態について説明する。なお、本実施の形態では、車両に搭載された運転支援装置に本発明を適用した場合について説明する。
図1に示すように、第1の実施の形態に係る運転支援装置10は、ドライバの脳において空間的な情報処理を行う部位である右頭頂葉、特に下頭頂小葉、又は上頭頂小葉、又はBrodmann‘s Area40、又はMNI(Montreal Neurological Institute)標準座標系で(60、−28、34)の部位に対応する頭部に、接触させずに取り付けられ、かつ、還元ヘモグロビン濃度を計測する近赤外光プローブなどの光プローブ12と、光プローブ12で計測された還元ヘモグロビン濃度により、右頭頂葉の脳活動レベルを計測する脳活動レベル計測部14と、自車の走行速度を計測する車速センサ22と、レーダを備え、自車の前方に存在し、かつ、自車の走行の障害となる障害物を検出し、車速センサ22によって計測された走行速度に基づいて自車が障害物と衝突するまでの時間であるTTC(Time to Collision)を計測する前方障害物検出部16と、前方障害物検出部16によって計測されたTTCと、所定のTTCスレッショルドとを比較して、警報を出すタイミングになったか否かを判定し、警報を出すタイミングになったと判定されたときに、ドライバの運転支援としてスピーカ20から警報を出すように制御する警報制御部18とを備えている。
一般的に、空間的課題を行なった場合、脳の頭頂葉が活動することが知られており、また、図2に示すように、ドライバがドライビングシミュレータによる追従走行課題実施中に頭頂葉(特に右頭頂葉)が活動することがfMRI計測によって明らかになっている。そこで、脳活動レベル計測部14によって、空間的な情報処理を行っているか否かの指標として、右頭頂葉の脳活動レベルを計測する。
脳活動レベル計測部14では、眼から入る刺激強度によっても変動し、かつ、周囲環境の明暗によっても変動する視覚野での活動をキャンセルすることによって得られたfMRI計測結果を基に、視覚刺激強度の影響を受けにくい右頭頂葉の脳活動レベルを計測する。
また、警報制御部18には、脳活動レベルに応じて、警報タイミングを規定するしきい値となるTTCスレッショルドを決定するためのスレッショルド決定テーブルが記憶されており、図3に示すように、スレッショルド決定テーブルにより、TTCスレッショルドを、脳活動レベル計測部14で計測された右頭頂葉の脳活動レベルによって変化させている。脳活動レベルが低いときには、TTCスレッショルドを長くして、障害物が遠くにあるときから警報を出すようにして、安全性を向上させ、一方、脳活動レベルが高いときには、TTCスレッショルドを短くして、障害物が近くに来てから警報を出すようにして、警報による煩わしさを低減する。
また、警報制御部18には、脳活動レベルに応じて警報の音量を決定するための音量決定テーブルが記憶されており、図4に示すように、脳活動レベル計測部14で計測された右頭頂葉の脳活動レベルによって、警報の音量を変化させて、脳活動レベルが低いときには、音量を大きくし、一方、脳活動レベルが高いときには、音量を小さくする。
次に、第1の実施の形態に係る運転支援装置10の作用について説明する。ドライバが運転を開始すると、運転支援装置10の警報制御部18において、図5に示す運転支援処理ルーチンが実行される。
まず、ステップ100において、前方障害物検出部16から計測されたTTCを取得し、ステップ102で、脳活動レベル計測部14から計測された右頭頂葉の脳活動レベルを取得する。そして、ステップ104で、スレッショルド決定テーブルに基づいて、ステップ102で取得した脳活動レベルに対応するTTCスレッショルドを決定し、ステップ106で、ステップ100で取得したTTCが、決定されたTTCスレッショルド以下であるか否かを判定し、取得したTTCがTTCスレッショルドより大きい場合には、警報を出す必要がないと判断し、警報を出さずに、ステップ100へ戻る。一方、取得したTTCがTTCスレッショルド以下である場合には、警報を出す必要があると判断し、ステップ108で、音量決定テーブルに基づいて、ステップ102で取得した脳活動レベルに対応する音量を決定し、次のステップ110で、決定された音量で、前方に障害物があることをドライバに知らせるための警報をスピーカ20によって出力し、ステップ100へ戻る。
上記のように、運転支援処理ルーチンを実行することにより、右頭頂葉の脳活動レベルが低いときには、ドライバが空間的な情報処理を行っておらず、障害物に気付いていないと推測できるため、警報を出すか否かの判定に長いTTCスレッショルドを用いて、警報タイミングを早めることで、危険回避の可能性を高め、安全性を向上させる。また、右頭頂葉の脳活動レベルが高いときには、ドライバが空間的な情報処理を行っており、障害物に気付いていると推測できるため、警報を出すか否かの判定に、短いTTCスレッショルドを用いて、警報タイミングを遅くすることで、ドライバが既に障害物に気付いているのに警報を出して、煩わしさを感じさせることを回避することができる。
以上説明したように、第1の実施の形態に係る運転支援装置によれば、空間処理を行っている脳部位である頭頂葉の活動を局所的に計測して、計測された頭頂葉の脳活動レベルに応じて、判定のしきい値であるTTCスレッショルドを決定し、障害物に対するTTCとTTCスレッショルドとを比較して、警報を出す必要があるか否かを判定することにより、運転において適切な空間的な情報処理を行っているかどうかを計測し、計測結果を考慮して警報タイミングを判定しているため、ドライバを適切に支援することができる。また、脳活動レベルに応じてドライバを適切に支援することにより、安全性を向上させると共に、警報による煩わしさを低減させることが可能となる。
また、計測された頭頂葉の脳活動レベルに応じて、警報の音量を決定することにより、ドライバを更に適切に支援することができる。
また、脳活動レベルを計測する部位が頭頂葉1箇所で済むため、低コスト化を図ることができる。
車の運転は、先行車への追従、車線の維持や障害物の回避のような視空間的な課題が主となっており、これらの視空間的な情報処理がドライバによって適切に実行されていないか、妨げられることによって交通事故が起こると考えられる。一方、人間やサルが空間的な課題を行う場合、parieto−premotorネットワークに含まれる脳の頭頂葉の領域が使われる。このことから、これらの空間的な情報処理を行う脳部位の活動レベルを運転中に計測することによって、ドライバが運転中に必要な空間的な情報処理を行っているかどうかが判定できる。この判定結果に基づき、運転中のドライバの運転を支援することで、交通事故を防ぐように安全性を向上させ、また、余計な警報を出さないことにより、ドライバの煩わしさを低減させることができる。
なお、上記の実施の形態では、障害物に到達するまでの時間であるTTCを計測する場合を例に説明したが、自車の位置から障害物の位置までの距離を計測し、この距離に関するしきい値と比較して、警報タイミングを判定するようにしてもよい。
また、光プローブを用いて、脳活動レベルを計測する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、電極やSQUIDなどを用いて脳活動レベルを計測してもよい。また、光プローブを、頭頂葉に対応する位置に非接触で取り付ける場合を例に説明したが、頭部表面や、頭蓋骨表面、脳硬膜表面、脳皮質表面に取り付けるようにしてもよい。
また、計測された脳活動レベルに応じて、TTCスレッショルドを決定する場合を例に説明したが、計測された脳活動レベルに応じて、計測されたTTCを補正して、予め定められたTTCスレッショルドと比較して、警報タイミングを判定してもよい。例えば、脳活動レベルに応じた係数を、計測されたTTCにかけて補正すればよい。
また、警報を出して、ドライバの運転を支援する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、障害物回避のための運転支援として、運転制御を行うようにしてもよい。
次に、第2の実施の形態に係る運転支援装置について説明する。なお、第1の実施の形態と同様の構成の部分については、同一符号を付して、説明を省略する。
第2の実施の形態では、ドライバの視線の方向を計測し、前方の障害物を認識しているか否かを判定して、判定結果を考慮してTTCスレッショルドを決定している点が第1の実施の形態と異なっている。
ドライバの脳が空間的な情報処理を行っている状態であっても、障害物以外の物体に対して空間的な情報処理をしている可能性がある。このような場合、衝突しそうになっている障害物に気付いていないにも関わらず、警報タイミングが遅れる可能性がある。第2の実施の形態では、視線の方向に障害物の位置があるか判定することによって、ドライバの状態推定の信頼性を更に向上させ、煩わしさを軽減すると共に、脳活動レベルのみによるドライバの状態推定が外れる場合における警報タイミングの遅れを防止し、危険な状況を作り出す可能性を低減させる。
図6に示すように、第2の実施の形態に係る運転支援装置210は、光プローブ12と、脳活動レベル計測部14と、車速センサ22と、車両前方に設置した3次元レーザスキャナ(例えば、http://www.sunagaimpulse.com/Syozai/Lasersite/RIRGL/3DLMS−Z210.html)を備え、車両前方の取り付け位置を基準座標とした障害物の3次元形状を計測して、障害物の位置を計測するとともに、車速センサ22の走行速度に基づいてTTCを計測する前方障害物検出部216と、ドライバの視線を撮影するための視線用カメラ222と、視線用カメラ222の画像に基づいて、ドライバの視線方向ベクトルを計測する視線方向計測部224とを備えている。
視線方向計測部224には、例えば、seeingmachine(http://www.seeingmachines.com/index.htm)社のfacelabを用いればよく、その場合には、視線用カメラ222の設置位置を基準とした眼の座標と視線ベクトルを計測することができる。車両内における視線用カメラ222の設置座標を予め決めておくことで、車両を基準としたドライバの眼の座標位置が計算でき、また、眼の座標位置から視線方向ベクトルを得ることができる。
また、運転支援装置210は、前方障害物検出部216で計測された障害物の位置と、視線方向計測部224によって計測された視線方向ベクトルとに基づいて、視線方向に進路上の障害物があるかどうかを計算して、ドライバが前方障害物を認識しているか否かを判定する障害物認識判定部226と、前方障害物検出部216によって計測されたTTCと、所定のスレッショルドとを比較して、警報を出すタイミングになったか否かを判定し、警報を出すタイミングになったと判定されたときに、スピーカ20から警報を出すように制御する警報制御部218とを備えている。
警報制御部218には、脳活動レベルに応じてTTCスレッショルドを決定するためのスレッショルド決定テーブルが記憶されており、図7に示すように、スレッショルド決定テーブルでは、脳活動レベル計測部14で計測された右頭頂葉の脳活動レベルによってTTCスレッショルドを変化させ、また、障害物認識判定部226の判定結果に基づいて、TTCスレッショルドを変化させる。視線方向が障害物に向いていない場合には、TTCスレッショルドを長くして、障害物が遠くにあるときから警報を出すことによって安全性を向上させる。一方、視線が障害物に向いている場合には、脳活動レベルが高くなるほど、TTCスレッショルドを短くして、障害物が近くに来てから警報を出すことによって、警報による煩わしさを低減する。
次に、第2の実施の形態に係る運転支援装置210の作用について説明する。なお、第1の実施の形態と同様の処理については、同一符号を付して、詳細な説明を省略する。
まず、ステップ100において、前方障害物検出部16からTTCを取得し、ステップ102で、脳活動レベル計測部14から右頭頂葉の脳活動レベルを取得し、次のステップ250において、障害物認識判定部226から前方障害物の位置及び視線方向に基づく判定結果を取得する。
そして、ステップ252で、スレッショルド決定テーブルに基づいて、ステップ102で取得した脳活動レベル及びステップ250で取得した判定結果に対応するTTCスレッショルドを決定し、ステップ106で、ステップ100で取得したTTCが、決定されたTTCスレッショルド以下であるか否かを判定し、取得したTTCがTTCスレッショルド以下である場合には、ステップ108で、音量決定テーブルに基づいて、ステップ102で取得した脳活動レベルに対応する音量を決定し、次のステップ110で、決定された音量で、警報をスピーカ20によって出力し、ステップ100へ戻る。
以上説明したように、第2の実施の形態に係る運転支援装置は、ドライバの視線方向及び障害物の位置を計測して、ドライバが障害物を認識しているかを判定すると共に、頭頂葉の脳活動レベルを計測して、運転において適切な空間的情報処理を行っているかどうかを計測しているため、判定結果及び計測結果に応じて警報の必要性を適切に判定することができる。
次に、第3の実施の形態に係る運転支援装置について説明する。なお、第1の実施の形態及び第2の実施の形態と同様の構成の部分については、同一符号を付して、説明を省略する。
第3の実施の形態では、運転支援として、アダプティブクルーズコントロールを行っている点と、脳活動レベル及び前方の障害物を認識しているか否かを考慮して、アダプティブクルーズコントロールに設定される設定車間距離を決定している点とが第2の実施の形態と異なっている。
図9に示すように、第3の実施の形態に係る運転支援装置310は、光プローブ12と、脳活動レベル計測部14と、視線用カメラ222と、視線方向計測部224と、車両前方に設置した3次元レーザスキャナを備え、車両前方の取り付け位置を基準座標とした先行車の3次元形状を計測して、先行車の位置を計測するとともに、先行車との車間距離を計測する先行車検出部316とを備えている。
また、運転支援装置310は、先行車検出部316で計測された先行車の位置と、視線方向計測部224によって計測された視線方向ベクトルとに基づいて、視線方向に先行車の位置があるかどうかを計算して、ドライバが先行車を認識しているか否かを判定する先行車認識判定部326と、先行車検出部316によって計測された車間距離と、所定の設定車間距離とを比較して、車間距離を変更する必要があるか否かを判定し、車間距離を変更する必要があると判定されたときに、設定車間距離を保つように運転制御部320を制御する車間距離制御部318とを備えている。
車間距離制御部318には、脳活動レベルに応じて、設定車間距離を決定するための車間距離決定テーブルが記憶されており、図10に示すように、車間距離決定テーブルでは、脳活動レベル計測部14で計測された右頭頂葉の脳活動レベルによって設定車間距離を変化させ、また、先行車認識判定部326の判定結果に基づいて、設定車間距離を変化させる。視線方向が先行車に向いていない場合には、右頭頂葉の脳活動レベルが高くても先行車の認識が行われていないと推測できるため、設定車間距離を長く設定して、安全性を向上させる。一方、視線が先行車に向いている場合には、脳活動レベルが高くなるほど、設定車間距離を短く設定する。
次に、第3の実施の形態に係る運転支援装置310の作用について説明する。なお、第1の実施の形態及び第2の実施の形態と同様の処理については、同一符号を付して、詳細な説明を省略する。
まず、運転が開始され、ドライバによって、アダプティブクルーズコントロールの開始指示が入力されると、図11に示す運転制御処理ルーチンが実行される。ステップ350において、先行車検出部316から計測された車間距離を取得し、ステップ102で、脳活動レベル計測部14から計測された右頭頂葉の脳活動レベルを取得し、次のステップ352において、先行車認識判定部326から先行車の位置及び視線方向に基づく判定結果を取得する。
そして、ステップ354で、車間距離決定テーブルに基づいて、ステップ102で取得した脳活動レベル及びステップ252で取得した判定結果に対応する設定車間距離を決定し、ステップ356で、ステップ350で取得した車間距離と決定された設定車間距離とを比較し、取得した車間距離が設定車間距離より狭い場合には、ステップ358で、車間距離が設定車間距離まで広くなるように、運転制御部320を制御して、車速を減速させて、ステップ350へ戻る。一方、上記のステップ356で、取得した車間距離が設定車間距離より広い場合には、ステップ360で、車間距離が設定車間距離まで狭くなるように、運転制御部320を制御して、車速を加速させて、ステップ350へ戻る。また、上記のステップ356で、取得した車間距離が設定車間距離と等しい場合には、運転制御部320を制御せずに、ステップ350へ戻る。
上記の運転支援処理ルーチンを実行することにより、視線の方向に先行車があるか否かを判定し、この判定結果と脳活動レベルとに基づいて、先行車に対する空間的な情報処理が行われていないと推測できる場合には、設定車間距離を広くして、安全性を向上させる。
以上説明したように、第3の実施の形態に係る運転支援装置は、計測された頭頂葉の脳活動レベルに応じて、アダプティブクルーズコントロールの設定車間距離を決定し、先行者との車間距離と設定車間距離とを比較して、先行車との車間距離が設定車間距離となるように運転制御を行うことにより、ドライバを適切に支援することができ、安全性を向上させることができる。
次に、第4の実施の形態に係る運転支援装置について説明する。なお、第1の実施の形態及び第2の実施の形態と同様の構成の部分については、同一符号を付して、説明を省略する。
第4の実施の形態では、脳活動レベルのキャリブレーションを行って、ドライバの脳活動レベルに適したスレッショルド決定テーブルを生成している点が第2の実施の形態と異なっている。
一般的に脳の活動レベルは相対的な値であり、脳の活動レベルの絶対値は計測できないことが多い。このため、本実施の形態に係る運転支援装置では、キャリブレーションを行って、空間的な情報処理を行っている場合の脳活動レベルと行っていない場合の脳活動レベルとを設定する。
図12に示すように、第4の実施の形態に係る運転支援装置410は、光プローブ12と、脳活動レベル計測部14と、車速センサ22と、前方障害物検出部216と、視線用カメラ222と、視線方向計測部224と、障害物認識判定部226と、キャリブレーション用の課題をナビ画面432に提示する課題提示部430と、ナビ画面432に提示された課題を行っているときの右頭頂葉の脳活動レベルを検出して記録する課題時脳活動レベル検出部434と、課題時脳活動レベル検出部434で検出された脳活動レベルをスレッショルド決定テーブルに反映させると共に、スレッショルド決定テーブルを用いて、警報を出すタイミングになったと判定されたときに、スピーカ20から警報を出すように制御する警報制御部418とを備えている。
課題提示部430は、ドライビングシミュレータのような先行車に追従させる視空間的な要因が入った視空間的課題と、表示された文章を読ませる視空間的な要因を含まない言語課題とをナビ画面432に表示させる。
また、課題時脳活動レベル検出部434は、視空間的な要因が入った視空間的課題と視空間的な要因を含まない言語課題との各々の課題を行っているときに、脳活動レベル計測部14によって計測される右頭頂葉の脳活動レベルを検出する。
また、警報制御部418は、課題時脳活動レベル検出部434によって検出された脳活動レベルに基づいて、視空間的課題を実行しているときの脳活動レベルの平均値を、空間的な情報処理を行っている際の脳活動レベルとして、スレッショルド決定テーブルに反映させ、また、言語課題を実行しているときの脳活動レベルの平均値を、空間的な情報処理を行っていないときの脳活動レベルとして、スレッショルド決定テーブルに反映させる。
スレッショルド決定テーブルでは、図13に示すように、言語課題をしているときの脳活動レベルの平均値以下の脳活動レベルでは、TTCスレッショルドを最も長くして、障害物が遠くにあるときから警報を出すことによって、安全性を向上させる。一方、視空間的課題をしているときの脳活動レベルの平均値以上の脳活動レベルでは、TTCスレッショルドを最も短くして、障害物が近くに来てから警報を出すことによって警告による煩わしさを低減する。また、言語課題をしているときの脳活動レベルの平均値から視空間的課題をしているときの脳活動レベルの平均値までの間の脳活動レベルでは、脳活動レベルが高くなるほど、TTCスレッショルドが短くなるように設定する。
次に、第4の実施の形態に係る運転支援装置410の作用について説明する。ナビ画面432に表示されたナビメニューに対して、ドライバがキャリブレーション開始の指示を入力すると、図14に示すキャリブレーション処理ルーチンが実行される。
まず、ステップ450で、課題提示部430によって、視空間的課題の提示を開始し、ドライバに課題を行わせて、ステップ452で、課題時脳活動レベル検出部434によって、脳活動レベル計測部14から脳活動レベルを検出して記録し、ステップ454で、視空間的課題が終了したか否かを判定し、終了していない場合には、ステップ452へ戻るが、一方、視空間的課題が終了すると、ステップ456へ移行し、課題時脳活動レベル検出部434から視空間的課題をしているときの脳活動レベルを取得し、脳活動レベルの平均値を算出する。
そして、ステップ458で、課題提示部430によって、言語課題の提示を開始し、ドライバに課題を行わせて、ステップ460で、課題時脳活動レベル検出部434によって、脳活動レベル計測部14から脳活動レベルを検出して記録し、ステップ462で、言語課題が終了したか否かを判定し、終了していない場合には、ステップ460へ戻るが、一方、言語課題が終了すると、ステップ464へ移行し、課題時脳活動レベル検出部434から言語課題をしているときの脳活動レベルを取得し、脳活動レベルの平均値を算出する。
そして、ステップ466において、ステップ456、464で算出された視空間的課題及び言語課題の各々の実行時の右頭頂葉の脳活動レベルの平均値を反映したスレッショルド決定テーブルを生成し、キャリブレーション処理ルーチンを終了する。
そして、運転を開始した場合には、生成されたスレッショルド決定テーブルを用いて、上記の第2の実施の形態と同様に、運転支援処理ルーチンを実行し、運転支援を行う。
以上説明したように、第4の実施の形態に係る運転支援装置によれば、キャリブレーションを行って、視空間的課題と言語課題との実行中に、ドライバの頭頂葉の脳活動レベルを計測して、空間的な情報処理を行っている際の脳活動レベルと、空間的な情報処理を行っていないときの脳活動レベルとを設定するため、各ドライバの脳活動レベルに応じて、ドライバを適切に支援することができる。
次に、第5の実施の形態に係る運転支援装置について説明する。なお、第5の実施の形態に係る運転支援装置の構成は、第1の実施の形態と同様であるため、同一符号を付して、説明を省略する。
第5の実施の形態では、視空間的課題や言語課題をドライバに行わせずに、運転中に計測される脳活動レベルの最小値及び最大値を用いて、スレッショルド決定テーブルを更新している点と、視線の方向に障害物があるか否かを判定していない点とが、第4の実施の形態と主に異なっている。
第5の実施の形態に係る運転支援装置では、脳活動レベルの計測開始後からの右頭頂葉の脳活動レベルの最大値及び最小値を用いて、最大値を、視空間的課題を行っているときの脳活動レベルに対応させ、また、最小値を、言語課題を行っているときの脳活動レベルに対応させて、図15に示すように、最小値及び最大値をスレッショルド決定テーブルに反映させる。最小値以下の脳活動レベルでは、TTCスレッショルドを最も長く設定し、一方、最大値以上の脳活動レベルでは、TTCスレッショルドを最も短く設定する。また、最小値から最大値までの間の脳活動レベルでは、脳活動レベルが高くなるほど、TTCスレッショルドが短くなるように設定する。
次に第5の実施の形態に係る運転支援処理ルーチンについて図16を用いて説明する。なお、第1の実施の形態と同様の処理については同一符号を付して詳細な説明を省略する。
まず、ステップ500において、スレッショルド決定テーブルの初期設定として、脳活動レベルに関わらず、TTCスレッショルドを一番長い値に設定し、ステップ100において、前方障害物検出部16からTTCを取得し、ステップ102で、脳活動レベル計測部14から右頭頂葉の脳活動レベルを取得する。
そして、次のステップ502において、ステップ102で取得した脳活動レベルが、これまでの脳活動レベルの最大値より大きいか否かを判定し、これまでの最大値以下である場合には、ステップ506へ移行するが、一方、これまでの最大値より大きい場合には、ステップ504において、取得した脳活動レベルを最大値として更新し、ステップ510へ移行する。
ステップ506では、ステップ102で取得した脳活動レベルが、これまでの脳活動レベルの最小値より小さいか否かを判定し、これまでの最小値以上である場合には、ステップ104へ移行するが、一方、これまでの最小値より小さい場合には、ステップ508において、取得した脳活動レベルを最小値として更新し、ステップ510へ移行する。
ステップ510では、更新された最大値または最小値を反映したスレッショルド決定テーブルを新たに生成して、スレッショルド決定テーブルを更新し、ステップ104へ移行する。
ステップ104では、スレッショルド決定テーブルに基づいて、ステップ102で取得した脳活動レベルに対応するTTCスレッショルドを決定し、次のステップ106で、ステップ100で取得したTTCが、決定されたTTCスレッショルド以下であるか否かを判定し、取得したTTCがTTCスレッショルド以下である場合には、ステップ108で、音量決定テーブルに基づいて、ステップ102で取得した脳活動レベルに対応する音量を決定し、次のステップ110で、決定された音量で、警報をスピーカ20によって出力し、ステップ100へ戻る。
以上説明したように、第5の実施の形態に係る運転支援装置によれば、ドライバの頭頂葉の脳活動レベルを計測して、脳活動レベルの最小値及び最大値を検出して、空間的な情報処理を行っている際の脳活動レベルと、空間的な情報処理を行っていないときの脳活動レベルとを設定するため、各ドライバの脳活動レベルに応じて、ドライバを適切に支援することができる。
また、キャリブレーションを行って、ドライバに課題を行わせる必要がないため、ドライバの手間を省くことができる。
また、スレッショルド決定テーブルにおいて、初期設定として、脳活動レベルに関わらず、TTCスレッショルドを一番長く設定しておくことにより、危険な状態となることを回避できる。
次に、第6の実施の形態に係る運転支援装置について説明する。なお、第6の実施の形態に係る運転支援装置の構成は、第1の実施の形態と同様であるため、同一符号を付して、説明を省略する。
第6の実施の形態では、ドライバの脳の複数部位の脳活動レベルを計測し、計測された複数部位の脳活動レベルに基づいて、TTCスレッショルドを決定している点が第1の実施の形態と異なっている。
運転中には、頭頂葉の他に、運動前野(MNI標準座標系で(−20、−14、58)又は(24、−6、62))と、補足運動野(−6、−2、48)又は(6、−4、54)とが活動する。これらの脳部位での活動が同時に見られた場合の方が、空間的な情報処理をしていることをより正確に推定できる。また、言語の短期記憶課題によって頭頂葉の活動が見られる場合があり、この短期記憶課題の場合は、脳の左下前頭回(−54、18、18)、左中前頭回(−52、10、36)、及び前補足運動野(−14、12、60)が同時に活動するので、これらの脳部位の活動が低ければ、空間的な情報処理を行っていることをより正確に推定できる。
第6の実施の形態に係る運転支援装置では、頭頂葉、補足運動野、及び前補足運動野の3箇所の脳活動レベルを計測し、補足運動野と前補足運動野との脳活動レベルに基づいて、頭頂葉の脳活動レベルから推定される空間的な情報処理の状態の推定確度を判断する。例えば、図17に示すように、補足運動野の脳活動レベルが高く、前補足運動野の脳活動レベルが低い場合には、推定される空間的な情報処理の状態の推定確度が高いと判断され、また、補足運動野の脳活動レベルが高く、前補足運動野の脳活動レベルが高い場合には、推定される空間的な情報処理の状態の推定確度が高くないと判断される。
また、補足運動野の脳活動レベルが低く、前補足運動野の脳活動レベルが低い場合には、推定される空間的な情報処理の状態の推定確度が高くないと判断され、また、補足運動野の脳活動レベルが低く、前補足運動野の脳活動レベルが高い場合には、推定される空間的な情報処理の状態の推定確度が低いと判断される。
そして、警報制御部18に記憶されているスレッショルド決定テーブルでは、判断される推定確度に応じたTTCスレッショルドが決定されるように設定する。例えば、図18に示すように、判断される推定確度が低いほど、TTCスレッショルドが長くなるように、スレッショルド決定テーブルにおける頭頂葉の脳活動レベルとTTCスレッショルドとの関係を設定して、安全性を向上させる。
以上説明したように、第6の実施の形態に係る運転支援装置は、頭頂葉の他に、補足運動野及び前補足運動野の各々の活動レベルを計測して、頭頂葉の脳活動レベルに基づく空間的な情報処理の推定の確度を考慮するため、運転において適切な空間的情報処理を行っているかどうかを精度良く計測することができ、計測結果に応じて、警報を出すタイミングを更に適切に判定することができる。
なお、上記の実施の形態では、頭頂葉の他に、補足運動野及び前補足運動野の各々の活動レベルを計測する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、運動前野、補足運動野、左下前頭回、左中前頭回、及び前補足運動野の少なくとも一つを計測し、計測された脳活動レベルに基づいて、頭頂葉の脳活動レベルによる推定結果の確度を求め、TTCスレッショルドに反映させるようにしてもよい。
次に、第7の実施の形態に係るナビ評価装置について説明する。なお、第1の実施の形態と同様の構成部分については、同一符号を付して、説明を省略する。また、本実施の形態では、ドライバが実車による走行課題を行っているときに、ナビゲーションシステムの音声インタフェース操作をドライバに行わせる場合を例に説明する。
ドライバが運転中に、音声インタフェース操作を行って、音声言語課題を行っている場合には、ドライバの脳における空間的な情報処理の状態が影響を受け、頭頂葉の脳活動レベルが低下してしまう。そこで、本実施の形態に係る評価装置では、ドライバが実車による走行課題を行いながら、ナビゲーションシステムの音声インタフェース操作を行っているときの頭頂葉の脳活動レベルを計測し、脳活動レベルの低下を抑えることができ、運転との整合性を保持するナビゲーションシステムの音声インタフェース操作であるか否かを評価する。
図19に示すように、第7の実施の形態に係るナビ評価装置710は、光プローブ12と、脳活動レベル計測部14と、ドライバからの音声を入力として音声インタフェース操作が行われ、ナビゲーションシステムによって、入力された音声に応じた音声を出力することにより、音声による対話を実現する音声インタフェース部720と、被験者であるドライバに実車による走行課題を行わせているときであって、ドライバに音声インタフェース部720の操作を行わせているときの右頭頂葉の脳活動レベルを積分し、この積分値をナビゲーションシステムの音声インタフェースの評価値として算出する評価値算出部722と、評価値算出部722によって算出された評価値をナビ画面などに出力する出力部724とを備えている。
なお、評価値としての脳活動レベルの積分値が大きいほど、ドライバの運転時の空間的な情報処理を妨げていないため、運転中に操作する音声インタフェースとしての評価が高く、良い音声インタフェースと判断される。
次に、第7の実施の形態に係るナビ評価装置710の作用について説明する。被験者となるドライバが運転を開始し、実車による走行課題を開始しているときに、ドライバによって、ナビゲーションシステムの操作部(図示省略)を操作し、評価開始の指示が入力されると、図20に示すインタフェース評価処理ルーチンが実行される。
まず、ステップ750で、音声インタフェースによる音声対話が開始され、例えば、ナビメニューに関する情報が音声により出力され、ドライバの音声によって、メニューが選択される。そして、ステップ752において、脳活動レベル計測部14から計測された右頭頂葉の脳活動レベルを取得し、評価値算出部722のメモリ(図示省略)に記録される。
そして、ステップ754で、音声インタフェースによる音声対話が終了したか否かを判定し、まだ終了していない場合には、ステップ752で戻り、計測された脳活動レベルが取得されるが、一方、音声インタフェースによる音声対話が終了すると、ステップ756において、評価値算出部722のメモリに記録された脳活動レベルを積分し、積分値を評価値として算出する。
そして、ステップ758によって、算出された評価値を出力部724によって出力して、音声インタフェースの評価結果を被験者やオペレータに知らせて、インタフェース評価処理ルーチンを終了する。
以上説明したように、第7の実施の形態に係る評価装置によれば、音声インタフェースの音声による対話を行っているときのドライバの頭頂葉の脳活動レベルに基づいて、音声インタフェースを評価することにより、運転において音声による対話を行っていても適切な空間的情報処理を行っているかどうかを計測するため、音声インタフェースの運転との整合性を評価することができる。
なお、上記の実施の形態では、ドライバが実車で走行課題を行っているときに、音声インタフェースの操作を行わせて、脳活動レベルを計測する場合を例に説明したが、ドライバがドライビングシミュレータによって走行課題を行っているときに、音声インタフェースの操作を行わせて、脳活動レベルを計測し、音声インタフェースを評価するようにしてもよい。
また、上述した第1の実施の形態〜第6の実施の形態に係る運転支援装置に、本実施の形態の評価装置を搭載して、評価結果に基づいて、ナビゲーションシステムをカスタマイズして、ドライバの空間的情報処理を妨げないように、音声インタフェースを最適化するようにしてもよい。また、この場合は計測装置としてMRIを用いてもよい。
10、210、310、410運転支援装置
12 光プローブ
14 脳活動レベル計測部
16、216 前方障害物検出部
18、218、418 警報制御部
20 スピーカ
222 視線用カメラ
224 視線方向計測部
226 障害物認識判定部
316 先行車検出部
318 車間距離制御部
320 運転制御部
326 先行車認識判定部
430 課題提示部
432 ナビ画面
434 課題時脳活動レベル検出部
710 ナビ評価装置
720 音声インタフェース部
722 評価値算出部
12 光プローブ
14 脳活動レベル計測部
16、216 前方障害物検出部
18、218、418 警報制御部
20 スピーカ
222 視線用カメラ
224 視線方向計測部
226 障害物認識判定部
316 先行車検出部
318 車間距離制御部
320 運転制御部
326 先行車認識判定部
430 課題提示部
432 ナビ画面
434 課題時脳活動レベル検出部
710 ナビ評価装置
720 音声インタフェース部
722 評価値算出部
Claims (9)
- 自車の走行の障害となる障害物又は歩行者の位置を検出する検出手段と、
ドライバの脳の頭頂葉の活動レベルを計測する計測手段と、
前記検出手段によって検出された障害物又は歩行者の位置に基づいて、自車の位置から前記検出手段によって検出された障害物又は歩行者の位置までの距離を算出する算出手段と、
前記計測手段によって計測された前記活動レベルと前記算出手段によって算出された距離とに基づいて、運転支援を行う必要があるか否かを判定する判定手段と、
前記判定手段によって運転支援を行う必要があると判定された場合に、運転支援を行う運転支援手段と、
を含む運転支援装置。 - 前記判定手段は、前記計測手段によって計測された前記活動レベルに応じて、しきい値を決定する決定手段を備え、前記算出手段によって算出された距離が、前記決定手段によって決定されたしきい値以下であると、運転支援を行う必要があると判定する請求項1記載の運転支援装置。
- 自車の走行の障害となる障害物又は歩行者の位置を検出する検出手段と、
ドライバの脳の頭頂葉の活動レベルを計測する計測手段と、
自車の走行速度を計測する車速計測手段と、
前記検出手段によって検出された障害物又は歩行者の位置及び前記車速計測手段によって計測された走行速度に基づいて、自車が前記障害物又は歩行者の位置まで到達するのにかかる時間を算出する算出手段と、
前記計測手段によって計測された前記活動レベルと前記算出手段によって算出された時間とに基づいて、運転支援を行う必要があるか否かを判定する判定手段と、
前記判定手段によって運転支援を行う必要があると判定された場合に、運転支援を行う運転支援手段と、
を含む運転支援装置。 - 前記判定手段は、前記計測手段によって計測された前記活動レベルに応じて、しきい値を決定する決定手段を備え、前記算出手段によって算出された時間が、前記決定手段によって決定されたしきい値以下であると、運転支援を行う必要があると判定する請求項3記載の運転支援装置。
- 前記ドライバの視線の方向を検出する視線検出手段と、
前記視線検出手段によって検出された視線の方向及び前記検出手段によって検出された障害物又は歩行者の位置に基づいて、前記視線の方向に前記障害物又は歩行者の位置があるか否かを判定する視線方向判定手段とを更に含み、
前記決定手段は、前記活動レベル及び前記視線方向判定手段による判定結果に基づいて、前記しきい値を決定する請求項2又は4記載の運転支援装置。 - 前記計測手段は、前記ドライバの脳の頭頂葉と、運動前野、補足運動野、左下前頭回、左中前頭回、及び前補足運動野の少なくとも一つとの各々の活動レベルを計測し、
前記決定手段は、前記計測手段によって計測された前記活動レベルに基づいて、前記しきい値を決定する請求項2、4、又は5記載の運転支援装置。 - 前記運転支援手段は、前記計測手段によって計測された活動レベルに応じた運転支援を行う請求項1〜請求項6の何れか1項記載の運転支援装置。
- 前記ドライバの音声が入力されると共に、音声を出力することにより、前記ドライバとの音声による対話を行う音声インタフェース手段と、
前記音声インタフェース手段によって音声による対話を行っているときに前記計測手段によって計測された活動レベルに基づいて、前記音声インタフェース手段の音声による対話を評価する評価手段とを更に含む請求項1〜請求項7の何れか1項記載の運転支援装置。 - ドライバの音声が入力されると共に、音声を出力することにより、前記ドライバとの音声による対話を行う音声インタフェース手段と、
前記音声インタフェース手段によって音声による対話を行っているときに、ドライバの脳の頭頂葉の活動レベルを計測する計測手段と、
前記計測手段によって計測された活動レベルに基づいて、前記音声インタフェース手段の音声による対話を評価する評価手段と、
を含む評価装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2006301923A JP2008117303A (ja) | 2006-11-07 | 2006-11-07 | 運転支援装置及び評価装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2006301923A JP2008117303A (ja) | 2006-11-07 | 2006-11-07 | 運転支援装置及び評価装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2008117303A true JP2008117303A (ja) | 2008-05-22 |
Family
ID=39503147
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2006301923A Pending JP2008117303A (ja) | 2006-11-07 | 2006-11-07 | 運転支援装置及び評価装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2008117303A (ja) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2012058827A (ja) * | 2010-09-06 | 2012-03-22 | Denso Corp | 運転支援装置 |
JP2015102891A (ja) * | 2013-11-21 | 2015-06-04 | 三菱電機株式会社 | 運転支援装置および運転支援方法 |
WO2017145550A1 (ja) * | 2016-02-23 | 2017-08-31 | 株式会社デンソー | 経路計算システム及びコンピュータプログラム |
JP2019114087A (ja) * | 2017-12-25 | 2019-07-11 | 日産自動車株式会社 | 運転支援方法及び運転支援装置 |
JP2019111954A (ja) * | 2017-12-25 | 2019-07-11 | 日産自動車株式会社 | 車両制御方法、運転支援方法、車両制御装置、及び運転支援装置 |
-
2006
- 2006-11-07 JP JP2006301923A patent/JP2008117303A/ja active Pending
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2012058827A (ja) * | 2010-09-06 | 2012-03-22 | Denso Corp | 運転支援装置 |
JP2015102891A (ja) * | 2013-11-21 | 2015-06-04 | 三菱電機株式会社 | 運転支援装置および運転支援方法 |
WO2017145550A1 (ja) * | 2016-02-23 | 2017-08-31 | 株式会社デンソー | 経路計算システム及びコンピュータプログラム |
US10578454B2 (en) | 2016-02-23 | 2020-03-03 | Denso Corporation | Route calculation system, computer program product, and storage medium |
JP2019114087A (ja) * | 2017-12-25 | 2019-07-11 | 日産自動車株式会社 | 運転支援方法及び運転支援装置 |
JP2019111954A (ja) * | 2017-12-25 | 2019-07-11 | 日産自動車株式会社 | 車両制御方法、運転支援方法、車両制御装置、及び運転支援装置 |
JP7020104B2 (ja) | 2017-12-25 | 2022-02-16 | 日産自動車株式会社 | 車両制御方法、運転支援方法、車両制御装置、及び運転支援装置 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP7080598B2 (ja) | 車両制御装置および車両制御方法 | |
JP6565408B2 (ja) | 車両制御装置及び車両制御方法 | |
JPWO2019017216A1 (ja) | 車両制御装置及び車両制御方法 | |
WO2015122158A1 (ja) | 運転支援装置 | |
WO2015019542A1 (ja) | 視野算出装置および視野算出方法 | |
JP2008217274A (ja) | 運転者状態判定装置、及び運転支援装置 | |
US11040720B2 (en) | Sleepiness level prediction device and sleepiness level prediction method | |
EP3517385B1 (en) | Method and driver assistance system for assisting a driver in driving a vehicle | |
JP2010083205A (ja) | 衝突警戒車両認知支援装置 | |
US20220258771A1 (en) | Method to detect driver readiness for vehicle takeover requests | |
CN107010077B (zh) | 用于将信息传输给机动车的驾驶员的方法和适应性的驾驶员协助系统 | |
JP2019001314A (ja) | 走行支援装置及び制御プログラム | |
JP2018149941A (ja) | 集中度判定装置、集中度判定方法及び集中度判定のためのプログラム | |
JP2012058827A (ja) | 運転支援装置 | |
JP2008117303A (ja) | 運転支援装置及び評価装置 | |
WO2018168049A1 (ja) | 集中度判定装置、集中度判定方法及び集中度判定のためのプログラム | |
CN115335269A (zh) | 信息提示控制装置以及功能控制装置 | |
JP6811743B2 (ja) | 安全運転支援装置 | |
JP5288251B2 (ja) | 緊急車両認知支援装置 | |
US20190156133A1 (en) | Vehicle driving support apparatus and vehicle driving support program | |
US20220076670A1 (en) | Virtual conversation agent for controlling multiple vehicular intelligent virtual assistants | |
JP2007233744A (ja) | 運転支援装置 | |
JP6565305B2 (ja) | 車両の安全運転促進方法及び車両の安全運転促進装置 | |
KR102621245B1 (ko) | 차량 및 그 제어방법 | |
JP2018194961A (ja) | 運転者監視装置、運転者監視方法及び運転者監視のためのプログラム |