JP2009048307A - Driving support device, method, and program - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a driver with driving support suitable for each driver more easily. <P>SOLUTION: An attribute estimation part 82 estimates an attribute of a driver based on a feature amount extracted by a face image of the driver. A driving support level setting part 83 sets a driving support level based on the estimated attribute of the driver. A driving support level learning part 85 learns a level of driving skill based on driving information indicating history of driving operation collected by a driving information part 84, and updates the driving support level based on the level of driving skill. A driving support part 87 performs a driving support according to the driving support level. The present invention can be applied to an on-vehicle driving support device. <P>COPYRIGHT: (C)2009,JPO&INPIT

Description

本発明は、運転支援装置および方法、並びに、プログラムに関し、特に、乗り物の運転を支援する運転支援装置および方法、並びに、プログラムに関する。   The present invention relates to a driving support apparatus and method, and a program, and more particularly, to a driving support apparatus and method that supports driving of a vehicle, and a program.

従来、ミリ波レーダやレーザレーダなどを用いて車両の周囲の障害物を検出し、障害物と衝突する恐れがある場合に、運転者に注意を促す警報を鳴らしたり、ブレーキを自動制御したりする運転支援システムが実用化されている。しかし、そのような運転支援システムの機能は、運転技術の高い運転者にとって煩わしい場合がある。   Conventionally, obstacles around the vehicle are detected using millimeter wave radar, laser radar, etc., and when there is a risk of collision with the obstacle, an alarm to alert the driver or automatic control of the brake A driving support system has been put into practical use. However, the function of such a driving support system may be troublesome for a driver with high driving skill.

そこで、各々の運転者に適した運転支援を行うために、運転免許証番号、運転歴(運転免許取得年月日)、年齢、性別、居住区域、運転者の運転技量(交通法規違反歴、交通事故歴)及び運転嗜好等の運転者情報を記憶した運転免許証兼用のICカードを車両に設けられている読取/書込装置に装填し、ICカードから読み取ったドライバ情報に基づいて、車間距離、加速度、減速度、上限速度、警報音の発生タイミングなどを制御することが提案されている(例えば、特許文献1参照)。   Therefore, in order to provide driving assistance suitable for each driver, the driver's license number, driving history (date of driver's license acquisition), age, gender, residential area, driver's driving skill (traffic law violation history, A driver's license IC card that stores driver information such as traffic accident history) and driving preferences is loaded into the reading / writing device provided in the vehicle, and the distance between vehicles is determined based on the driver information read from the IC card. It has been proposed to control the distance, acceleration, deceleration, upper limit speed, generation timing of alarm sound, and the like (see, for example, Patent Document 1).

特開2003−118425号公報JP 2003-118425 A

しかしながら、特許文献1に記載の発明では、運転を行う度に、ICカードを装填し、ドライバ情報を読み込ませる必要があり、運転者が煩わしく感じてしまう恐れがある。また、ICカードを紛失したり、忘れたり、あるいは、装填し忘れた場合、運転支援を受けることができなくなる。   However, in the invention described in Patent Document 1, it is necessary to load an IC card and read driver information every time driving is performed, which may cause the driver to feel troublesome. Also, if you lose, forget, or forget to load your IC card, you will not be able to receive driving assistance.

本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、より簡単に各自に適した運転支援を運転者が受けることができるようにするものである。   The present invention has been made in view of such a situation, and makes it easier for a driver to receive driving assistance suitable for each person.

本発明の一側面の運転支援装置は、乗り物の運転を支援する運転支援装置において、乗り物を運転する運転者の顔を含む画像である顔画像に基づいて、運転者の属性を推定する属性推定手段と、推定された属性に応じて、運転者の運転を支援する程度を示す運転支援度を設定する運転支援度設定手段と、運転者の運転操作の履歴に基づいて運転者の運転技術のレベルを示す運転習熟度を学習し、運転習熟度に基づいて運転支援度を更新する学習手段と、運転支援度に応じた程度で運転の支援を行う運転支援手段とを備える。   A driving support device according to an aspect of the present invention is a driving support device that supports driving of a vehicle. Attribute estimation that estimates a driver attribute based on a face image that is an image including a driver's face driving the vehicle. A driving assistance degree setting means for setting a driving assistance degree indicating a degree of assistance for driving of the driver according to the estimated attribute, and a driving skill of the driver based on the driving operation history of the driver. A learning means for learning a driving proficiency level indicating the level and updating the driving support level based on the driving proficiency level, and a driving support means for supporting driving with a degree corresponding to the driving support level are provided.

本発明の一側面の運転支援装置においては、乗り物を運転する運転者の顔を含む画像である顔画像に基づいて、運転者の属性が推定され、推定された属性に応じて、運転者の運転を支援する程度を示す運転支援度が設定され、運転者の運転操作の履歴に基づいて運転者の運転技術のレベルを示す運転習熟度が学習され、運転習熟度に基づいて運転支援度が更新され、運転支援度に応じた程度で運転の支援が行われる。   In the driving support device according to one aspect of the present invention, the attribute of the driver is estimated based on the face image that is an image including the face of the driver driving the vehicle, and the driver's attribute is determined according to the estimated attribute. A driving assistance level indicating the degree of driving assistance is set, a driving skill level indicating a driving skill level of the driver is learned based on the driving history of the driver, and the driving assistance level is determined based on the driving skill level. It is updated, and driving assistance is performed to the extent corresponding to the degree of driving assistance.

従って、より簡単に各自に適した運転支援を運転者が受けることができる。また、運転者の個人情報を用いずに運転支援を受けることができ、個人情報の漏洩の対策を考慮する必要がない。   Therefore, the driver can receive driving assistance suitable for each person more easily. In addition, driving assistance can be obtained without using the driver's personal information, and there is no need to consider measures for leakage of personal information.

この属性推定手段、運転支援度設定手段、学習手段、および、運転支援手段は、例えば、CPU(Central Processing Unit)により構成される。   The attribute estimation means, driving support level setting means, learning means, and driving support means are constituted by, for example, a CPU (Central Processing Unit).

この属性推定手段には、運転者の属性の推定結果の確からしさを示す推定信頼度をさらに求めさせることができ、この運転支援度設定手段には、推定信頼度が低いほど、属性に応じて設定した運転支援度を大きく補正させることができる。   This attribute estimation means can further obtain an estimated reliability indicating the likelihood of the estimation result of the driver's attribute, and the driving support setting means has a lower estimated reliability depending on the attribute. The set driving assistance level can be greatly corrected.

これにより、推定した属性が実際と異なっていても、運転者は、各自に適した運転支援を受けることができる。   Thereby, even if the estimated attribute is different from the actual one, the driver can receive driving assistance suitable for each driver.

この運転支援度設定手段には、信頼度が低いほど同じ属性に対して低い値となるように運転支援度を補正させることができる。   This driving assistance level setting means can correct the driving assistance level so that the lower the reliability, the lower the value for the same attribute.

これにより、推定した属性が実際と異なっていても、運転支援が過剰に行われ、運転者が煩わしく感じることが防止される。   Thereby, even if the estimated attribute is different from the actual one, it is possible to prevent the driver from feeling troublesome due to excessive driving assistance.

この学習手段には、運転支援度の変更が指令された場合、指令に基づいて運転支援度を設定させるとともに、運転者に対する運転習熟度の学習および運転習熟度に基づく運転支援度の更新を停止させることができる。   When this learning means is instructed to change the driving support level, the driving support level is set based on the command, and learning of the driving proficiency level for the driver and updating of the driving support level based on the driving proficiency level are stopped. Can be made.

これにより、運転者は、自分が所望する運転支援を受けることができる。   As a result, the driver can receive driving assistance desired by the driver.

この運転支援装置は、顔画像を用いて運転者の認証処理を行う認証手段をさらに備え、この運転支援手段には、認証処理により運転者が特定された場合、特定された運転者の前回の運転支援度に基づいて運転の支援を開始させることができる。   The driving support device further includes an authentication unit that performs a driver authentication process using a face image. In the driving support unit, when the driver is specified by the authentication process, the previous driver's previous identification is performed. Driving assistance can be started based on the driving assistance degree.

これにより、2回目以降は、運転者の属性を用いずに運転支援を行うことができる。   Thereby, after the second time, driving assistance can be performed without using the attribute of the driver.

この運転支援手段は、例えば、CPU(Central Processing Unit)により構成される。   This driving support means is constituted by, for example, a CPU (Central Processing Unit).

この運転支援装置は、各運転者により設定された乗り物の運転環境を示す運転環境情報を収集する運転環境情報手段と、顔画像を用いて運転者の認証処理を行う認証手段と、認証処理により運転者が特定された場合、特定された運転者に対応する運転環境情報に基づいて、乗り物の運転環境を設定する運転環境設定手段とを備えることができる。   The driving support device includes driving environment information means for collecting driving environment information indicating a driving environment of a vehicle set by each driver, authentication means for performing driver authentication processing using a face image, and authentication processing. When the driver is specified, it is possible to provide driving environment setting means for setting the driving environment of the vehicle based on the driving environment information corresponding to the specified driver.

これにより、運転者に負担をかけることなく、各自の嗜好に合った運転環境を提供することができる。   Accordingly, it is possible to provide a driving environment that suits each person's preference without imposing a burden on the driver.

この運転環境情報手段、認証手段、運転環境手段は、例えば、CPU(Central Processing Unit)により構成される。   The driving environment information means, the authentication means, and the driving environment means are constituted by, for example, a CPU (Central Processing Unit).

本発明の一側面の運転支援方法またはプログラムは、乗り物の運転を支援する運転支援装置の運転支援方法、または、乗り物の運転を支援するコンピュータに、処理を実行させるプログラムにおいて、乗り物を運転する運転者の顔を含む画像である顔画像に基づいて、運転者の属性を推定する属性推定ステップと、推定された属性に応じて、運転者の運転を支援する程度を示す運転支援度を設定する運転支援度設定ステップと、運転者の運転操作の履歴に基づいて運転者の運転技術のレベルを示す運転習熟度を学習し、運転習熟度に基づいて運転支援度を更新する学習ステップと、運転支援度に応じた程度で運転の支援を行う運転支援ステップとを含む。   A driving support method or program according to one aspect of the present invention is a driving support method of a driving support device that supports driving of a vehicle or a driving that drives a vehicle in a program that causes a computer that supports driving of the vehicle to execute processing. Based on a face image that is an image including the driver's face, an attribute estimation step for estimating the driver's attributes, and a driving assistance level indicating the degree of assistance for driving of the driver is set according to the estimated attributes. A driving support level setting step, a learning step for learning a driving skill level indicating a driving skill level of the driver based on a driving operation history of the driver, and a driving step for updating the driving support level based on the driving skill level, and driving A driving support step for supporting driving at a level corresponding to the degree of support.

本発明の一側面の運転支援方法またはプログラムにおいては、乗り物を運転する運転者の顔を含む画像である顔画像に基づいて、運転者の属性が推定され、推定された属性に応じて、運転者の運転を支援する程度を示す運転支援度が設定され、運転者の運転操作の履歴に基づいて運転者の運転技術のレベルを示す運転習熟度が学習され、運転習熟度に基づいて運転支援度が更新され、運転支援度に応じた程度で運転の支援が行われる。   In the driving support method or program according to one aspect of the present invention, the attribute of the driver is estimated based on the face image that is an image including the face of the driver driving the vehicle, and the driving is performed according to the estimated attribute. A driving assistance level indicating the degree of driving assistance is set, a driving skill indicating the driving skill level of the driver is learned based on the driving history of the driver, and a driving assistance based on the driving skill is learned. The degree of driving is updated, and driving assistance is performed to the extent corresponding to the driving assistance degree.

従って、より簡単に各自に適した運転支援を運転者が受けることができる。また、運転者の個人情報を用いずに運転支援を受けることができ、個人情報の漏洩の対策を考慮する必要がない。   Therefore, the driver can receive driving assistance suitable for each person more easily. In addition, driving assistance can be obtained without using the driver's personal information, and there is no need to consider measures for leakage of personal information.

この属性推定ステップは、例えば、乗り物を運転する運転者の顔を含む画像である顔画像に基づいて、運転者の属性をCPUにより推定する属性推定ステップにより構成され、この運転支援度設定ステップは、例えば、推定された属性に応じて、運転者の運転を支援する程度を示す運転支援度をCPUにより設定する運転支援度設定ステップにより構成され、この学習ステップは、例えば、CPUにより、運転者の運転操作の履歴に基づいて運転者の運転技術のレベルを示す運転習熟度を学習し、運転習熟度に基づいて運転支援度を更新する学習ステップにより構成され、この運転支援ステップは、例えば、運転支援度に応じた程度で運転の支援をCPUにより行う運転支援ステップにより構成される。   This attribute estimation step includes, for example, an attribute estimation step in which a driver attribute is estimated by the CPU based on a face image that includes an image of the driver driving the vehicle. For example, the CPU includes a driving support level setting step for setting a driving support level indicating a degree of driving support for the driver according to the estimated attribute. This learning step is performed by the CPU, for example. Based on the driving operation history, the driving skill level indicating the driving skill level of the driver is learned, and the driving support level is updated based on the driving skill level. It comprises driving support steps in which driving support is performed by the CPU to a degree corresponding to the driving support level.

以上のように、本発明の一側面によれば、運転の支援を行うことができる。特に、本発明の一側面によれば、より簡単に各自に適した運転支援を運転者が受けることができる。   As described above, according to one aspect of the present invention, driving assistance can be performed. In particular, according to one aspect of the present invention, the driver can easily receive driving assistance suitable for each person.

以下、図を参照して、本発明の実施の形態について説明する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.

図1は、本発明を適用した運転支援システムの一実施の形態を示すブロック図である。図1の運転支援システム1は、運転支援システム1が設けられた車両(以下、自車とも称する)を運転する運転者に対する運転支援を行う。運転支援システム1は、カメラ11、距離センサ12、加速度センサ13、速度センサ14、コンピュータ15、警報装置16、ブレーキ制御ECU(Electronic Control Unit)17、カーオーディオ装置18、エアコンECU(Electronic Control Unit)19、エアコンアクチュエータ20、ボデーECU(Electronic Control Unit)21、シートアクチュエータ22、および、ミラーアクチュエータ23を含むように構成される。   FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of a driving support system to which the present invention is applied. The driving support system 1 in FIG. 1 performs driving support for a driver who drives a vehicle (hereinafter also referred to as a host vehicle) provided with the driving support system 1. The driving support system 1 includes a camera 11, a distance sensor 12, an acceleration sensor 13, a speed sensor 14, a computer 15, an alarm device 16, a brake control ECU (Electronic Control Unit) 17, a car audio device 18, an air conditioner ECU (Electronic Control Unit). 19, an air conditioner actuator 20, a body ECU (Electronic Control Unit) 21, a seat actuator 22, and a mirror actuator 23.

カメラ11は、例えば、CCD撮像素子、CMOS撮像素子、または、対数変換型撮像素子などを用いたカメラにより構成される。カメラ11は、自車を運転している運転者の顔をほぼ正面から撮影できる位置に設置され、撮影した画像(以下、顔画像と称する)をコンピュータ15に供給する。   The camera 11 is configured by a camera using, for example, a CCD image sensor, a CMOS image sensor, or a logarithmic conversion type image sensor. The camera 11 is installed at a position where the face of the driver who is driving the vehicle can be photographed almost from the front, and supplies the photographed image (hereinafter referred to as a face image) to the computer 15.

距離センサ12は、自車の周囲の物体を検出したり、検出した物体との距離や相対速度などを検出したりする。距離センサ12は、検出結果を示す信号をコンピュータ15に供給する。   The distance sensor 12 detects an object around the own vehicle, or detects a distance or relative speed with the detected object. The distance sensor 12 supplies a signal indicating the detection result to the computer 15.

距離センサ12は、例えば、ミリ波レーダ、レーザレーダ、ステレオカメラなどにより構成される。例えば、距離センサ12がミリ波レーダにより構成される場合、距離センサ12は、周波数帯域が30GHzから300GHz程度で、波長がおおよそ10mm(30GHz)から1mm(300GHz)程度の電波であるミリ波を自車の周囲の所定の範囲に放射する。そして、距離センサ12は、そのミリ波の反射波を受信し、反射波が反射されてくるまでの時間や、出射波と反射波の周波数差などに基づいて、ミリ波を反射した反射物体との距離、反射物体の自車に対する相対速度等を検出する。   The distance sensor 12 is configured by, for example, a millimeter wave radar, a laser radar, a stereo camera, or the like. For example, in the case where the distance sensor 12 is configured by a millimeter wave radar, the distance sensor 12 automatically transmits a millimeter wave having a frequency band of about 30 GHz to 300 GHz and a wavelength of about 10 mm (30 GHz) to 1 mm (300 GHz). Radiates to a predetermined area around the car. Then, the distance sensor 12 receives the reflected wave of the millimeter wave and reflects the reflected object reflecting the millimeter wave based on the time until the reflected wave is reflected, the frequency difference between the outgoing wave and the reflected wave, and the like. Distance, the relative speed of the reflecting object with respect to the vehicle, and the like.

加速度センサ13は、自車の加速度を検出し、検出結果を示す信号をコンピュータ15に供給する。   The acceleration sensor 13 detects the acceleration of the host vehicle and supplies a signal indicating the detection result to the computer 15.

速度センサ14は、自車の速度を検出し、検出結果を示す信号をコンピュータ15に供給する。   The speed sensor 14 detects the speed of the host vehicle and supplies a signal indicating the detection result to the computer 15.

コンピュータ15は、カメラ11により撮影された顔画像に基づいて、運転者の属性を推定したり、運転者の認証を行ったりする。また、コンピュータ15は、加速度センサ13および速度センサ14からの信号、並びに、ブレーキ制御ECU17からの情報などに基づいて、各運転者の運転技術のレベルを学習する。コンピュータ15は、距離センサ12からの信号に基づいて、自車の周囲の障害物を検出し、各運転者の属性および運転技術のレベルに応じて、警報装置16およびブレーキ制御ECU17を制御することにより、運転支援を行う。また、コンピュータ15は、各運転者が嗜好する運転環境を学習し、カーオーディオ装置18、エアコンECU19、および、ボデーECU21を制御して、各運転者に応じて、運転者が嗜好する運転環境を設定する。   The computer 15 estimates the driver attribute or authenticates the driver based on the face image taken by the camera 11. Further, the computer 15 learns the driving skill level of each driver based on signals from the acceleration sensor 13 and the speed sensor 14 and information from the brake control ECU 17. The computer 15 detects an obstacle around the host vehicle based on a signal from the distance sensor 12, and controls the alarm device 16 and the brake control ECU 17 according to the attribute of each driver and the level of driving skill. To provide driving assistance. Further, the computer 15 learns the driving environment preferred by each driver, controls the car audio device 18, the air conditioner ECU 19, and the body ECU 21, and determines the driving environment preferred by the driver according to each driver. Set.

なお、コンピュータ15の処理の詳細は、図4および図5などを参照して後述する。   Details of the processing of the computer 15 will be described later with reference to FIGS.

警報装置16は、コンピュータ15の制御の基に、例えば、音声メッセージ、ベル、ブザー、光などにより、危険な状態が発生していることを運転者に通知する。   Under the control of the computer 15, the alarm device 16 notifies the driver that a dangerous state has occurred, for example, by a voice message, a bell, a buzzer, or light.

ブレーキ制御ECU17は、自車のブレーキの動作を制御する。また、ブレーキ制御ECU17は、運転者により行われたブレーキ操作の内容を示す情報をコンピュータ15に供給する。   The brake control ECU 17 controls the operation of the brake of the own vehicle. Further, the brake control ECU 17 supplies information indicating the content of the brake operation performed by the driver to the computer 15.

カーオーディオ装置18は、例えば、ラジオ、HDD(ハードディスク)プレーヤ、CD(コンパクトディスク)プレーヤなどを備える。カーオーディオ装置18は、運転者により行われた操作や設定内容を示す情報をコンピュータ15に供給する。   The car audio device 18 includes, for example, a radio, an HDD (hard disk) player, a CD (compact disk) player, and the like. The car audio device 18 supplies the computer 15 with information indicating operations performed by the driver and setting contents.

エアコンECU19は、エアコンアクチュエータ20を制御することにより、図示せぬ自車のエアーコンディショナの設定温度等を調整する。エアコンECU19は、運転者により設定された設定内容を示す情報をコンピュータ15に供給する。   The air conditioner ECU 19 controls the air conditioner actuator 20 to adjust the set temperature of the air conditioner (not shown). The air conditioner ECU 19 supplies information indicating the setting contents set by the driver to the computer 15.

ボデーECU21は、シートアクチュエータ22を制御することにより、図示せぬ自車の運転席のシートの傾きおよび位置を調整する。また、ボデーECU21は、ミラーアクチュエータ23を制御することにより、図示せぬ自車のセンタミラーおよびドアミラーの位置を調整する。さらに、ボデーECU21は、運転者により設定された運転席のシートの傾きおよび位置、並びに、センタミラーおよびドアミラーの位置を示す情報をコンピュータ15に供給する。   The body ECU 21 controls the seat actuator 22 to adjust the inclination and position of the seat of the driver's seat (not shown). The body ECU 21 controls the mirror actuator 23 to adjust the positions of the center mirror and door mirror of the host vehicle (not shown). Further, the body ECU 21 supplies the computer 15 with information indicating the inclination and position of the driver's seat set by the driver and the positions of the center mirror and the door mirror.

図2は、コンピュータ15の一実施の形態を示すブロック図である。コンピュータ15において、CPU(Central Processing Unit)51,ROM(Read Only Memory)52,RAM(Random Access Memory)53は、バス54により相互に接続されている。   FIG. 2 is a block diagram illustrating an embodiment of the computer 15. In the computer 15, a CPU (Central Processing Unit) 51, a ROM (Read Only Memory) 52, and a RAM (Random Access Memory) 53 are connected to each other by a bus 54.

バス54には、さらに、入出力インタフェース55が接続されている。入出力インタフェース55には、キー、スイッチ、ボタンなどよりなる入力部56、ディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部57、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる記録部58、ネットワークインタフェースなどよりなる通信部59、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、あるいは半導体メモリなどのリムーバブルメディア61を駆動するドライブ60が接続されている。また、入出力インタフェース55には、カメラ11、距離センサ12、加速度センサ13、速度センサ14、警報装置16、ブレーキ制御ECU17、カーオーディオ装置18、エアコンECU19、および、ボデーECU21が接続されている。   An input / output interface 55 is further connected to the bus 54. The input / output interface 55 includes an input unit 56 composed of keys, switches, buttons, etc., an output unit 57 composed of a display, a speaker, etc., a recording unit 58 composed of a hard disk or a non-volatile memory, and a communication unit 59 composed of a network interface. A drive 60 for driving a removable medium 61 such as a magnetic disk, an optical disk, a magneto-optical disk, or a semiconductor memory is connected. Further, the camera 11, the distance sensor 12, the acceleration sensor 13, the speed sensor 14, the alarm device 16, the brake control ECU 17, the car audio device 18, the air conditioner ECU 19, and the body ECU 21 are connected to the input / output interface 55.

なお、入出力インタフェース55と各装置との間の接続方法には様々な方法があり、適宜選択することが可能である。例えば、コネクタ付ケーブルで個々に接続する構成にしたり、CAN(Controller Area Network)、LAN(Local Area Network)などのネットワーク型の構成にしたりすることが可能である。   There are various connection methods between the input / output interface 55 and each device, and can be selected as appropriate. For example, it is possible to adopt a configuration in which individual cables are connected with connectors, or a network type configuration such as CAN (Controller Area Network) or LAN (Local Area Network).

コンピュータ15では、CPU51が、例えば、記録部58に記録されているプログラムを、入出力インタフェース55及びバス54を介して、RAM53にロードして実行することにより、図4および図5などを参照して後述する一連の処理が行われる。   In the computer 15, for example, the CPU 51 loads the program recorded in the recording unit 58 to the RAM 53 via the input / output interface 55 and the bus 54 and executes the program, thereby referring to FIGS. 4 and 5. Thus, a series of processes described later is performed.

CPU51が実行するプログラムは、例えば、磁気ディスク(フレキシブルディスクを含む)、光ディスク(CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory),DVD(Digital Versatile Disc)等)、光磁気ディスク、もしくは半導体メモリなどよりなるパッケージメディアであるリムーバブルメディア61に記録して、あるいは、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供される。   The program executed by the CPU 51 includes, for example, a magnetic disk (including a flexible disk), an optical disk (CD-ROM (Compact Disc-Read Only Memory), DVD (Digital Versatile Disc), etc.), a magneto-optical disk, or a semiconductor memory. It is recorded on a removable medium 61 that is a package medium, or provided via a wired or wireless transmission medium such as the Internet or digital satellite broadcasting.

そして、プログラムは、リムーバブルメディア61をドライブ60に装着することにより、入出力インタフェース55を介して、記録部58にインストールすることができる。また、プログラムは、有線または無線の伝送媒体を介して、通信部59で受信し、記録部58にインストールすることができる。その他、プログラムは、ROM52や記録部58に、あらかじめインストールしておくことができる。   The program can be installed in the recording unit 58 via the input / output interface 55 by attaching the removable medium 61 to the drive 60. The program can be received by the communication unit 59 via a wired or wireless transmission medium and installed in the recording unit 58. In addition, the program can be installed in the ROM 52 or the recording unit 58 in advance.

また、記録部58には、自車を運転する各運転者に関する運転者情報が記録される。運転者情報は、運転者を一意に識別するための運転者ID、運転者の顔の特徴量、運転者の属性および属性の推定信頼度、運転を支援する程度を示す運転支援度、運転者の運転技術のレベルを示す運転習熟度、運転支援度の学習を行うか否かを示す学習フラグ、運転操作の履歴を示す運転情報、運転者により設定された運転環境を示す運転環境情報などを含む。なお、運転者情報に含まれる各情報の詳細については後述する。   The recording unit 58 records driver information regarding each driver who drives the vehicle. Driver information includes the driver ID for uniquely identifying the driver, the driver's facial feature, the driver's attributes and the estimated reliability of the attribute, the driving support level indicating the degree of driving support, and the driver Driving skill indicating the level of driving skills, learning flag indicating whether or not to learn driving assistance, driving information indicating driving operation history, driving environment information indicating driving environment set by the driver, etc. Including. Details of each piece of information included in the driver information will be described later.

なお、コンピュータ15内の各部の間の情報の送受信は、バス54および入出力インタフェース55を介して行われるが、以下、説明を分かりやすくするために、バス54および入出力インタフェース55についての記載は省略する。   Information transmission / reception between each unit in the computer 15 is performed via the bus 54 and the input / output interface 55. However, in order to make the explanation easier to understand, the description of the bus 54 and the input / output interface 55 will be described below. Omitted.

図3は、CPU15が所定のプログラムを実行することにより実現される機能の構成の例を示す図である。コンピュータ15が所定のプログラムを実行することにより、認証部81、属性推定部82、運転支援度設定部83、運転情報収集部84、運転支援度学習部85、障害物検出部86、運転支援部87、運転環境情報収集部88、運転者情報管理部89、および、運転環境設定部90を含むように構成される。   FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a configuration of functions realized by the CPU 15 executing a predetermined program. When the computer 15 executes a predetermined program, the authentication unit 81, the attribute estimation unit 82, the driving support level setting unit 83, the driving information collection unit 84, the driving support level learning unit 85, the obstacle detection unit 86, and the driving support unit 87, a driving environment information collection unit 88, a driver information management unit 89, and a driving environment setting unit 90.

認証部81は、所定の手法を用いて、カメラ11から供給される顔画像、および、記録部58に記録されている各運転者の運転者情報に含まれる各運転者の顔の特徴量に基づいて、運転者の認証処理を行う。認証部81は、認証処理により運転者を特定できた場合、その運転者に対応する運転者IDを示す情報を、運転支援度学習部85、運転支援部87、運転者情報管理部89、および、運転環境設定部90に供給する。また、認証部81は、運転者を特定できなかった場合、顔画像から抽出した運転者の顔の特徴量を属性推定部82に供給する。   Using a predetermined method, the authentication unit 81 uses the face image supplied from the camera 11 and the feature amount of each driver's face included in the driver information of each driver recorded in the recording unit 58. Based on this, the driver authentication process is performed. When the authentication unit 81 can identify the driver by the authentication process, the information indicating the driver ID corresponding to the driver is obtained as the driving support degree learning unit 85, the driving support unit 87, the driver information management unit 89, and The operating environment setting unit 90 is supplied. Further, when the driver cannot be identified, the authentication unit 81 supplies the feature amount of the driver's face extracted from the face image to the attribute estimation unit 82.

なお、認証部81が運転者の認証処理を行う手法は、特定の手法に限定されるものではなく、より正確、迅速、かつ簡単に運転者の認証を行うことができる手法を適用することが望ましい。   Note that the method in which the authentication unit 81 performs the driver authentication process is not limited to a specific method, and it is possible to apply a method that can more accurately, quickly, and easily authenticate the driver. desirable.

属性推定部82は、所定の手法を用いて、運転者の顔の特徴量に基づいて、年齢、性別などの運転者の属性を推定する。また、属性推定部82は、推定結果の確からしさを示す推定信頼度を求める。属性推定部82は、推定した運転者の属性、および、その推定信頼度を示す情報を運転支援度設定部83に供給する。また、属性推定部82は、推定した運転者の属性、その推定信頼度、および、運転者の顔の特徴量を示す情報を運転者情報管理部89に供給する。   The attribute estimation unit 82 estimates driver attributes such as age and sex based on the feature amount of the driver's face using a predetermined method. Moreover, the attribute estimation part 82 calculates | requires the estimation reliability which shows the certainty of an estimation result. The attribute estimation unit 82 supplies the estimated driver attribute and information indicating the estimated reliability to the driving support level setting unit 83. Further, the attribute estimation unit 82 supplies the driver information management unit 89 with information indicating the estimated driver attribute, its estimated reliability, and the feature amount of the driver's face.

なお、属性推定部82が、運転者の属性を推定し、推定信頼度を求める手法は、特定の手法に限定されるものではなく、より正確、迅速、かつ簡単に運転者の属性を推定し、推定信頼度を求めることができる手法を適用することが望ましい。また、属性推定部82が、直接顔画像に基づいて、運転者の属性を推定するようにしてもよい。   Note that the method by which the attribute estimation unit 82 estimates the driver's attribute and obtains the estimated reliability is not limited to a specific method, and more accurately, quickly and easily estimates the driver's attribute. It is desirable to apply a method that can obtain the estimated reliability. In addition, the attribute estimation unit 82 may estimate the driver's attribute based on the direct face image.

運転支援度設定部83は、図4および図5などを参照して後述するように、運転者の属性、および、その推定信頼度に基づいて、運転支援度を設定する。運転支援度設定部83は、設定した運転支援度を示す情報を運転支援度学習部85、運転支援部87、および、運転者情報管理部89に供給する。   The driving support level setting unit 83 sets the driving support level based on the attributes of the driver and the estimated reliability thereof, as will be described later with reference to FIGS. The driving support level setting unit 83 supplies information indicating the set driving support level to the driving support level learning unit 85, the driving support unit 87, and the driver information management unit 89.

運転情報収集部84は、加速度センサ13から供給される自車の加速度を示す信号、速度センサ14から供給される自車の速度を示す信号、ブレーキ制御ECU17から供給されるブレーキ操作の内容を示す情報、および、運転支援部87から供給される運転支援の内容を示す情報などに基づいて、各運転者の運転操作の履歴を示す運転情報を収集する。運転情報は、例えば、運転時間、運転回数、急ブレーキおよび急発進を行った回数、急ハンドルを行った回数、運転者が受けた運転支援の内容および回数などを含む。運転情報収集部84は、収集した運転情報を運転支援度学習部85および運転者情報管理部89に供給する。   The driving information collection unit 84 indicates a signal indicating the acceleration of the host vehicle supplied from the acceleration sensor 13, a signal indicating the speed of the host vehicle supplied from the speed sensor 14, and the contents of the brake operation supplied from the brake control ECU 17. Based on the information and the information indicating the content of the driving support supplied from the driving support unit 87, the driving information indicating the driving operation history of each driver is collected. The driving information includes, for example, driving time, the number of times of driving, the number of times of sudden braking and sudden start, the number of times of sudden steering, the content and number of times of driving assistance received by the driver. The driving information collection unit 84 supplies the collected driving information to the driving support degree learning unit 85 and the driver information management unit 89.

運転支援度学習部85は、認証部81から供給された運転者IDの運転者の運転者情報に含まれる運転支援度、運転習熟度、および、運転情報を記録部58から読み出す。運転支援度学習部85は、読み出した過去の運転情報、および、運転情報収集部84から供給される現在の運転情報に基づいて、各運転者の運転技術のレベルを示す運転習熟度を学習する。そして、運転支援度学習部85は、運転習熟度に基づいて運転支援度を更新する。また、運転支援度学習部85は、入力部56を介して運転支援度の変更の指令が入力された場合、入力された指令に基づいて、運転支援度を更新する。   The driving support level learning unit 85 reads the driving support level, the driving skill level, and the driving information included in the driver information of the driver with the driver ID supplied from the authentication unit 81 from the recording unit 58. The driving assistance level learning unit 85 learns the driving skill level indicating the driving skill level of each driver based on the read past driving information and the current driving information supplied from the driving information collecting unit 84. . Then, the driving assistance level learning unit 85 updates the driving assistance level based on the driving skill level. In addition, when a command for changing the driving support level is input via the input unit 56, the driving support level learning unit 85 updates the driving support level based on the input command.

運転支援度学習部85は、更新した運転支援度を示す情報を運転支援部87および運転者情報管理部89に供給する。また、運転支援度学習部85は、運転支援度の学習を行うか否かを示す学習フラグの値の設定を行い、設定した学習フラグの値を示す情報を運転者情報管理部89に供給する。   The driving support level learning unit 85 supplies information indicating the updated driving support level to the driving support unit 87 and the driver information management unit 89. In addition, the driving assistance level learning unit 85 sets a value of a learning flag indicating whether or not to learn the driving assistance level, and supplies information indicating the set learning flag value to the driver information management unit 89. .

障害物検出部86は、距離センサ12からの信号に基づいて、自車の周囲の障害物の有無、障害物の種類、自車に対する障害物の相対速度、障害物の位置、障害物までの距離などを検出する。障害物検出部86は、検出結果を示す情報を運転支援部87に供給する。   Based on the signal from the distance sensor 12, the obstacle detection unit 86 determines whether there is an obstacle around the vehicle, the type of the obstacle, the relative speed of the obstacle with respect to the vehicle, the position of the obstacle, Detect distance etc. The obstacle detection unit 86 supplies information indicating the detection result to the driving support unit 87.

運転支援部87は、認証部81から供給された運転者IDの運転者の運転者情報に含まれる運転支援度を記録部58から読み出す。運転支援部87は、図4および図5を参照して後述するように、障害物検出部86による障害物の検出結果、加速度センサ13により検出された自車の加速度、速度センサ14により検出された自車の速度に応じて、運転支援度に応じた程度で、警報装置16およびブレーキ制御ECU17などを制御することにより、運転の支援を行う。運転支援部87は、運転支援を実施した場合、実施した運転支援の内容を示す情報を運転情報収集部84に供給する。   The driving support unit 87 reads from the recording unit 58 the driving support level included in the driver information of the driver with the driver ID supplied from the authentication unit 81. As described later with reference to FIGS. 4 and 5, the driving support unit 87 is detected by the obstacle detection result by the obstacle detection unit 86, the acceleration of the own vehicle detected by the acceleration sensor 13, and the speed sensor 14. The driving assistance is performed by controlling the alarm device 16 and the brake control ECU 17 to the extent corresponding to the driving assistance degree according to the speed of the own vehicle. When the driving support is performed, the driving support unit 87 supplies information indicating the content of the driving support performed to the driving information collecting unit 84.

運転環境情報収集部88は、カーオーディオ装置18、エアコンECU19、および、ボデーECU21からの情報に基づいて、運転者が嗜好する運転環境を示す運転環境情報を収集する。例えば、運転環境情報は、カーオーディオ装置の起動の有無、選択したソース、設定音量、自車の室内の設定温度、運転席のシートの位置および傾き、ドアミラーおよびセンタミラーの設定位置などを含む。運転環境情報収集部88は、収集した運転環境情報を運転者情報管理部89に供給する。   The driving environment information collection unit 88 collects driving environment information indicating the driving environment that the driver likes based on information from the car audio device 18, the air conditioner ECU 19, and the body ECU 21. For example, the driving environment information includes whether or not the car audio device is activated, the selected source, the set sound volume, the set temperature in the vehicle interior, the position and tilt of the driver's seat, the set position of the door mirror and the center mirror, and the like. The driving environment information collection unit 88 supplies the collected driving environment information to the driver information management unit 89.

運転者情報管理部89は、図4および図5を参照して後述するように、運転者情報の生成または更新を行い、生成または更新した運転者情報を記録部58に記録する。   As will be described later with reference to FIGS. 4 and 5, the driver information management unit 89 generates or updates the driver information, and records the generated or updated driver information in the recording unit 58.

運転環境設定部90は、認証部81により特定された運転者の運転者情報に含まれる運転環境情報を記録部58から読み出す。運転環境設定部90は、図4および図5を参照して後述するように、読み出した運転環境情報に基づいて、カーオーディオ装置18、エアコンECU19、ボデーECU21など制御して、自車の運転環境を設定する。   The driving environment setting unit 90 reads driving environment information included in the driver information of the driver specified by the authentication unit 81 from the recording unit 58. As will be described later with reference to FIGS. 4 and 5, the driving environment setting unit 90 controls the car audio device 18, the air conditioner ECU 19, the body ECU 21, and the like based on the read driving environment information, so as to control the driving environment of the own vehicle. Set.

次に、図4および図5のフローチャートを参照して、運転支援システム1により実行される運転処理について説明する。なお、この処理は、例えば、自車の原動機(例えば、エンジン)が始動したとき開始される。   Next, the driving process executed by the driving support system 1 will be described with reference to the flowcharts of FIGS. 4 and 5. This process is started, for example, when a motor (for example, an engine) of the own vehicle is started.

ステップS1において、認証部81は、個人認証を行う。具体的には、カメラ11は、運転者の顔を撮影し、その結果得られた顔画像を認証部81に供給する。認証部81は、例えば、取得した顔画像の特徴量を抽出し、記録部58に記録されている各運転者の運転者情報に含まれる各運転者の顔の特徴量との類似度を求める。認証部81は、求めた類似度の最大値が所定の閾値を超える場合、現在の運転者を類似度が最大となる人物に特定する。   In step S1, the authentication unit 81 performs personal authentication. Specifically, the camera 11 captures the driver's face and supplies the face image obtained as a result to the authentication unit 81. For example, the authentication unit 81 extracts the feature amount of the acquired face image, and obtains the similarity with the feature amount of each driver's face included in the driver information of each driver recorded in the recording unit 58. . If the maximum value of the obtained similarity exceeds a predetermined threshold, the authentication unit 81 identifies the current driver as the person who has the maximum similarity.

ステップS2において、認証部81は、ステップS1の処理の結果に基づいて、運転者を特定できたかを判定する。運転者を特定できなかったと判定された場合、例えば、現在の運転者が初めて運転を行うため、運転者情報が記録部58に記録されていない場合、処理はステップS3に進む。   In step S2, the authentication unit 81 determines whether the driver has been identified based on the result of the process in step S1. If it is determined that the driver cannot be specified, for example, since the current driver performs driving for the first time, and the driver information is not recorded in the recording unit 58, the process proceeds to step S3.

ステップS3において、属性推定部82は、運転者の属性を推定する。具体的には、認証部81は、抽出した運転者の顔の特徴量を属性推定部82に供給する。属性推定部82は、所定の手法を用いて、取得した特徴量に基づいて、年齢、性別などの運転者の属性を推定する。   In step S3, the attribute estimation unit 82 estimates the driver's attributes. Specifically, the authentication unit 81 supplies the extracted feature amount of the driver's face to the attribute estimation unit 82. The attribute estimation unit 82 uses a predetermined method to estimate driver attributes such as age and sex based on the acquired feature amount.

ステップS4において、属性推定部82は、推定信頼度を求める。具体的には、属性推定部82は、所定の手法を用いて、運転者の属性の推定結果の確からしさを示す推定信頼度を求める。例えば、パターンマッチングの手法に基づき運転者の属性を推定した場合、所定のパターンと運転者の特徴量との類似度に基づいて、推定信頼度が算出される。属性推定部82は、推定した運転者の属性、および、その推定信頼度を示す情報を運転支援度設定部83に供給する。また、属性推定部82は、推定した運転者の属性、その推定信頼度、および、運転者の顔の特徴量を示す情報を運転者情報管理部89に供給する。   In step S4, the attribute estimation unit 82 obtains an estimated reliability. Specifically, the attribute estimation part 82 calculates | requires the estimation reliability which shows the reliability of the estimation result of a driver | operator's attribute using a predetermined method. For example, when the driver's attribute is estimated based on the pattern matching technique, the estimated reliability is calculated based on the similarity between the predetermined pattern and the driver's feature amount. The attribute estimation unit 82 supplies the estimated driver attribute and information indicating the estimated reliability to the driving support level setting unit 83. Further, the attribute estimation unit 82 supplies the driver information management unit 89 with information indicating the estimated driver attribute, its estimated reliability, and the feature amount of the driver's face.

ステップS5において、運転支援度設定部83は、運転者の属性、および、その推定信頼度に基づいて、運転支援度を設定する。例えば、運転支援度設定部83は、まず、図6に示されるグラフを用いて、運転者の属性に基づいて運転支援度を設定する。   In step S5, the driving assistance level setting unit 83 sets the driving assistance level based on the driver's attributes and the estimated reliability. For example, the driving support level setting unit 83 first sets the driving support level based on the attributes of the driver using the graph shown in FIG.

図6は、運転者の年齢および運転習熟度と運転支援度との関係を表すグラフである。図6のグラフにおいては、運転者の年齢が高いほど運転支援度が高い値となり、運転者の年齢が低いほど運転支援度が低い値となっている。すなわち、運動神経や反射神経などが低下し、危険に対する反応が鈍くなる高齢者ほど、より手厚く運転支援が行われるように設定される。また、図6のグラフにおいては、運転者の運転習熟度が高いほど運転支援度が高い値となり、運転習熟度が低いほど運転支援度が低い値となっている。すなわち、運転習熟度が低い運転者ほど、より手厚く運転支援が行われるように設定される。なお、運転習熟度は、後述する運転支援度の学習処理において用いられる。   FIG. 6 is a graph showing the relationship between the driver's age, driving proficiency level, and driving support level. In the graph of FIG. 6, the driving support level becomes higher as the driver's age is higher, and the driving support level is lower as the driver's age is lower. That is, it is set so that the driving assistance is performed more thickly as the elderly person whose motor nerves, reflexes, etc. are lowered and the response to danger becomes dull. In the graph of FIG. 6, the higher the driving skill level of the driver, the higher the driving assistance level, and the lower the driving skill level, the lower the driving assistance level. That is, it is set so that the driver with lower driving proficiency can perform driving assistance more thickly. The driving proficiency level is used in a driving assistance level learning process described later.

なお、図6に示されるように運転者の年齢に対して運転支援度を直線的に変化させずに、例えば、いくつかの年齢層に分けて、年齢層が上がるにつれて段階的に運転支援度を上げていくようにしてもよい。また、年齢または性別と事故の発生率との関係など各種の統計情報に基づいて、さらにきめ細かく年齢に応じて運転支援度を変化させるようにしてもよい。また、運転者の年齢だけでなく、運転者の性別等も用いて、運転支援度を設定するようにしてもよい。   In addition, as shown in FIG. 6, without changing the driving assistance level linearly with respect to the driver's age, for example, it is divided into several age groups, and the driving assistance level is gradually increased as the age group rises. You may make it raise. Further, the driving assistance degree may be changed more finely according to the age based on various statistical information such as the relationship between the age or sex and the incidence of the accident. Further, not only the driver's age but also the driver's gender may be used to set the driving assistance level.

次に、運転支援度設定部83は、図7に示されるグラフを用いて、属性の推定信頼度に基づいて運転支援度を補正する。   Next, the driving support level setting unit 83 corrects the driving support level based on the estimated reliability of the attribute using the graph shown in FIG.

図7は、推定信頼度と運転支援度の補正量の関係を表すグラフである。図7のグラフにおいては、推定信頼度が低いほど運転支援度の補正量が大きくなり、推定信頼度が高いほど運転支援度の補正量が小さくなっている。   FIG. 7 is a graph showing the relationship between the estimated reliability and the correction amount of the driving support level. In the graph of FIG. 7, the lower the estimated reliability, the greater the correction amount for the driving assistance level, and the higher the estimated reliability, the smaller the correction amount for the driving assistance level.

運転支援度設定部83は、例えば、図7のグラフに基づいて、現在の運転者の属性の信頼度に対する補正量を求める。そして、運転支援度設定部83は、先に運転者の属性に応じて設定した運転支援度から求めた補正量を減算することにより、運転支援度を補正する。すなわち、推定信頼度が低い場合、実際の属性に応じた運転支援度より高い値に運転支援度が設定され、運転支援が過剰に行われ、運転者が煩わしさを感じてしまう場合が想定されるが、これを防止するために、推定信頼度が低いほど同じ属性に対して低い値となるように運転支援度が補正される。   For example, the driving support level setting unit 83 obtains a correction amount for the reliability of the attribute of the current driver based on the graph of FIG. Then, the driving assistance level setting unit 83 corrects the driving assistance level by subtracting the correction amount obtained from the driving assistance level previously set according to the driver's attribute. In other words, when the estimated reliability is low, it is assumed that the driving support level is set to a value higher than the driving support level according to the actual attribute, the driving support is excessively performed, and the driver feels bothersome. However, in order to prevent this, the driving assistance degree is corrected so that the lower the estimated reliability, the lower the value for the same attribute.

なお、逆に、推定信頼度が低い場合、実際の属性に応じた運転支援度より低い値に運転支援度が設定され、運転支援が不足する場合も想定されるため、これを防止するために、推定信頼度が低いほど同じ属性に対して高い値となるように運転支援度を補正するようにしてもよい。   Conversely, if the estimated reliability is low, the driving support level is set to a value lower than the driving support level according to the actual attribute, and it may be assumed that the driving support is insufficient. The driving assistance degree may be corrected so that the lower the estimated reliability, the higher the value for the same attribute.

また、図7に示されるように推定信頼度に対して運転支援度の補正量を直線的に変化させずに、例えば、推定信頼度が高くなるにつれて、段階的に補正量を下げていくようにしてもよい。   Further, as shown in FIG. 7, the correction amount of the driving assistance degree is not linearly changed with respect to the estimated reliability, and for example, the correction amount is decreased stepwise as the estimated reliability increases. It may be.

運転支援度設定部83は、設定した運転支援度を示す情報を運転支援度学習部85、運転支援部87、および、運転者情報管理部89に供給する。   The driving support level setting unit 83 supplies information indicating the set driving support level to the driving support level learning unit 85, the driving support unit 87, and the driver information management unit 89.

ステップS6において、運転支援度学習部85は、学習フラグをオンに設定する。運転支援度学習部85は、設定した学習フラグの値を示す情報を運転者情報管理部89に供給する。   In step S6, the driving assistance level learning unit 85 sets the learning flag to ON. The driving assistance level learning unit 85 supplies information indicating the set learning flag value to the driver information management unit 89.

ステップS7において、運転者情報管理部89は、運転者情報を生成する。具体的には、運転者情報管理部89は、現在の運転者に対して運転者IDを割り当てる。運転者情報管理部89は、割り当てた運転者ID、現在の運転者の顔の特徴量、属性、推定信頼度、運転支援度、および、学習フラグを含む運転者情報を生成する。運転者情報管理部89は、生成した運転者情報を記録部58に記録させる。その後、処理はステップS10に進む。   In step S7, the driver information management unit 89 generates driver information. Specifically, the driver information management unit 89 assigns a driver ID to the current driver. The driver information management unit 89 generates driver information including the assigned driver ID, the current driver's facial feature amount, attribute, estimated reliability, driving support level, and learning flag. The driver information management unit 89 causes the recording unit 58 to record the generated driver information. Thereafter, the process proceeds to step S10.

一方、ステップS2において、運転者を特定できたと判定された場合、処理はステップS8に進む。   On the other hand, if it is determined in step S2 that the driver has been identified, the process proceeds to step S8.

ステップS8において、運転環境設定部90は、運転環境を設定する。具体的には、認証部81は、特定した運転者に対応する運転者IDを示す情報を運転支援度学習部85、運転支援部87、運転者情報管理部89、および、運転環境設定部90に供給する。運転環境設定部90は、取得した運転者IDの運転者の運転者情報に含まれる運転環境情報を記録部58から読み出す。運転環境設定部90は、読み出した運転環境情報に基づいて、自車の運転環境を設定する。   In step S8, the driving environment setting unit 90 sets the driving environment. Specifically, the authentication unit 81 provides information indicating the driver ID corresponding to the identified driver as a driving support degree learning unit 85, a driving support unit 87, a driver information management unit 89, and a driving environment setting unit 90. To supply. The driving environment setting unit 90 reads driving environment information included in the driver information of the driver with the acquired driver ID from the recording unit 58. The driving environment setting unit 90 sets the driving environment of the vehicle based on the read driving environment information.

例えば、運転環境設定部90は、運転環境情報に基づいて、カーオーディオ装置18の起動の有無、ソース(ラジオ、HDD(ハードディスク)プレーヤ、CD(コンパクトディスク)プレーヤなど)の選択、音量などを制御する。また、例えば、運転環境設定部90は、運転環境情報に示される車室内温度を示す情報をエアコンECU19に供給する。エアコンECU19は、エアコンアクチュエータ20を制御して、指示された車室内温度になるように図示せぬ車内のエアコンを制御する。また、運転環境設定部90は、運転環境情報に示されるシートの前後方向の位置および傾き、ドアミラーの位置、センタミラーの位置を示す情報をボデーECU21に供給する。ボデーECU21は、図示せぬ運転席のシートが指示された位置および傾きとなるように、シートアクチュエータ22を制御する。また、ミラーアクチュエータ23は、図示せぬドアミラーおよびセンタミラーの設定位置が指示された位置になるようにミラーアクチュエータ23を制御する。   For example, the driving environment setting unit 90 controls whether the car audio device 18 is activated, the selection of a source (radio, HDD (hard disk) player, CD (compact disk) player, etc.), volume, and the like based on the driving environment information. To do. For example, the driving environment setting unit 90 supplies the air conditioner ECU 19 with information indicating the vehicle interior temperature indicated in the driving environment information. The air conditioner ECU 19 controls the air conditioner actuator 20 to control the air conditioner in the vehicle (not shown) so that the instructed vehicle interior temperature is reached. Further, the driving environment setting unit 90 supplies the body ECU 21 with information indicating the position and inclination of the seat in the front-rear direction, the position of the door mirror, and the position of the center mirror indicated in the driving environment information. The body ECU 21 controls the seat actuator 22 so that a driver's seat (not shown) has a designated position and inclination. Further, the mirror actuator 23 controls the mirror actuator 23 so that the set positions of the door mirror and the center mirror (not shown) are the designated positions.

これにより、各運転者の嗜好にあった運転環境が迅速かつ自動的に設定される。   Thereby, the driving environment suitable for each driver's preference is quickly and automatically set.

なお、以上に述べた自動設定の対象となる運転環境の内容は、その一例であり、他にも、ステアリングホイールの位置、インストルメントパネルのデザインなどを運転者に応じて設定することが考えられる。   In addition, the content of the driving environment that is the target of the automatic setting described above is an example, and it is possible to set the position of the steering wheel, the design of the instrument panel, etc. according to the driver. .

ステップS9において、運転支援部87は、認証部81から供給された運転者IDの運転者の運転者情報に含まれる運転支援度を記録部58から読み出す。後述するように、2回目以降の運転においては、運転者の属性を用いずに、前回の運転において設定されている運転支援度に基づいて運転の支援が開始される。   In step S <b> 9, the driving support unit 87 reads from the recording unit 58 the driving support level included in the driver information of the driver with the driver ID supplied from the authentication unit 81. As will be described later, in the second and subsequent driving, driving assistance is started based on the driving assistance degree set in the previous driving without using the driver attribute.

ステップS10において、運転支援システム1は、運転支援を開始する。すなわち、以下の処理が開始される。障害物検出部86は、距離センサ12からの信号に基づいて、自車の周囲の障害物の有無、障害物の種類、自車に対する障害物の相対速度、障害物の位置、障害物までの距離などを検出する。障害物検出部86は、検出結果を示す情報を運転支援部87に供給する。運転支援部87は、障害物検出部86による障害物の検出結果、加速度センサ13により検出された自車の加速度、速度センサ14により検出された自車の速度、および、運転支援度に基づいて、現在の状況が運転支援の必要な状況であるかを判定する。   In step S10, the driving support system 1 starts driving support. That is, the following process is started. Based on the signal from the distance sensor 12, the obstacle detection unit 86 determines whether there is an obstacle around the vehicle, the type of the obstacle, the relative speed of the obstacle with respect to the vehicle, the position of the obstacle, Detect distance etc. The obstacle detection unit 86 supplies information indicating the detection result to the driving support unit 87. The driving support unit 87 is based on the detection result of the obstacle by the obstacle detection unit 86, the acceleration of the own vehicle detected by the acceleration sensor 13, the speed of the own vehicle detected by the speed sensor 14, and the degree of driving support. Then, it is determined whether the current situation is a situation requiring driving assistance.

例えば、運転支援部87は、現在のまま自車が進行した場合、前方の車両などの障害物に衝突すると判定した場合、衝突するまでの時間および運転支援度に基づいて、運転者に対して警報やブレーキの制御を行う必要があるか否かを判定する。例えば、運転支援部87は、運転支援度が所定の閾値以上である場合、衝突するまでの時間が4秒になったとき、運転支援が必要であると判定し、運転支援度が所定の閾値未満である場合、衝突するまでの時間が3秒になったとき、運転支援が必要であると判定する。すなわち、運転支援度が高いほど、より早いタイミングで運転支援が必要であると判定される。   For example, the driving support unit 87, when it is determined that the vehicle has advanced as it is and collides with an obstacle such as a vehicle ahead, the driver is determined based on the time until the collision and the degree of driving support. It is determined whether it is necessary to perform alarm or brake control. For example, when the driving support level is equal to or greater than a predetermined threshold, the driving support unit 87 determines that the driving support is necessary when the time until the collision is 4 seconds, and the driving support level is the predetermined threshold. If the time is less than 3 seconds, it is determined that driving assistance is necessary when the time until the collision is 3 seconds. That is, it is determined that driving support is necessary at an earlier timing as the driving support level is higher.

運転支援部87は、運転支援が必要であると判定した場合、障害物に衝突する恐れがあることを通知する警報を出力するように警報装置16を制御したり、自車のブレーキを始動させるようにブレーキ制御ECU17を制御したりする。これにより、運転支援度に基づいて、適切なタイミングで、運転者が危険を避けることができるように運転の支援が行われる。   When the driving support unit 87 determines that driving support is necessary, the driving support unit 87 controls the alarm device 16 so as to output an alarm notifying that the vehicle may collide with an obstacle, or starts the brake of the own vehicle. The brake control ECU 17 is controlled as described above. Thereby, driving assistance is performed at an appropriate timing based on the driving assistance level so that the driver can avoid danger.

運転支援部87は、運転支援を実施した場合、実施した運転支援の内容を示す情報を運転情報収集部84に供給する。   When the driving support is performed, the driving support unit 87 supplies information indicating the content of the driving support performed to the driving information collecting unit 84.

なお、上述した運転支援の内容は、その一例であり、運転支援度に応じて、上述した以外の支援を行うようにすることも可能である。例えば、コーナセンサのような車両周辺の接触検知の警報音や作動時間などを変更することが考えられる。また、運転支援度に応じて、実施する運転支援の項目を増減させるようにすることも可能である。   Note that the above-described driving assistance content is an example, and it is possible to provide assistance other than that described above according to the degree of driving assistance. For example, it is conceivable to change an alarm sound or operation time for detecting contact around a vehicle such as a corner sensor. In addition, it is possible to increase or decrease the number of driving support items to be implemented according to the driving support level.

また、運転支援部87が、運転情報に基づいて、運転支援の内容を変更するようにしてもよい。例えば、運転中の車速情報から運転者が高燃費な運転を目指しているかどうかの判定を行い、結果に応じて高燃費モードに切り替え、燃費情報を表示したり、加速を抑制するなどの対応を行うようにすることも可能である。また、例えば、コーナリング中の重力加速度Gが大きいと判断された場合、サスペンションやスタビライザーの設定を変更し、Gの発生を抑制するようにすることも可能である。   Further, the driving support unit 87 may change the content of the driving support based on the driving information. For example, it is determined whether the driver is aiming for high fuel efficiency driving from the vehicle speed information while driving, and depending on the result, the mode is switched to the high fuel efficiency mode, fuel efficiency information is displayed, acceleration is suppressed, etc. It is also possible to do so. In addition, for example, when it is determined that the gravitational acceleration G during cornering is large, it is possible to change the settings of the suspension and the stabilizer to suppress the generation of G.

ステップS11において、運転環境情報収集部88は、運転環境情報の収集を開始する。具体的には、運転環境情報収集部88は、カーオーディオ装置18、エアコンECU19、および、ボデーECU21からの情報に基づいて、現在の運転者が嗜好する運転環境を示す運転環境情報を収集し、運転者情報管理部89に供給する処理を開始する。運転者情報管理部89は、取得した運転者環境情報を、記録部58に記録されている現在の運転者の運転者情報に追加する。   In step S11, the driving environment information collection unit 88 starts collecting driving environment information. Specifically, the driving environment information collection unit 88 collects driving environment information indicating the driving environment preferred by the current driver based on information from the car audio device 18, the air conditioner ECU 19, and the body ECU 21. Processing to be supplied to the driver information management unit 89 is started. The driver information management unit 89 adds the acquired driver environment information to the current driver information of the driver recorded in the recording unit 58.

ステップS12において、運転支援度学習部85は、学習フラグがオンであるかを判定する。運転支援度学習部85は、現在の運転者の運転者情報に含まれる学習フラグがオンであると判定した場合、処理はステップS13に進む。   In step S12, the driving assistance level learning unit 85 determines whether the learning flag is on. If the driving assistance level learning unit 85 determines that the learning flag included in the driver information of the current driver is on, the process proceeds to step S13.

ステップS13において、運転情報収集部84は、運転情報の収集を開始する。運転情報収集部84は、例えば、加速度センサ13からの信号に基づいて求められる自車の加速度および減速度、速度センサ14からの信号に基づいて求められる自車の速度の推移、ブレーキ制御ECU17からの情報に基づいて求められる急ブレーキの使用頻度、運転支援部87からの情報に基づいて求められる運転支援を受けた頻度および内容、運転時間、運転回数など、現在の運転者の運転操作の履歴を示す運転情報を収集し、運転支援度学習部85および運転者情報管理部89に供給する処理を開始する。運転者情報管理部89は、取得した運転者情報を、記録部58に記録されている現在の運転者の運転者情報に追加する。   In step S13, the driving information collecting unit 84 starts collecting driving information. The driving information collection unit 84, for example, the acceleration and deceleration of the own vehicle obtained based on the signal from the acceleration sensor 13, the transition of the own vehicle speed obtained based on the signal from the speed sensor 14, and the brake control ECU 17 The history of current driving operations of the driver, such as the frequency of sudden braking required based on the information of the driver, the frequency and content of driving assistance required based on the information from the driving support unit 87, the driving time, and the number of times of driving. Is started, and the process of supplying the driving information to the driving support level learning unit 85 and the driver information management unit 89 is started. The driver information management unit 89 adds the acquired driver information to the driver information of the current driver recorded in the recording unit 58.

なお、上述した運転情報の内容は、その一例であり、その他の情報を収集するようにすることも可能である。例えば、運転技術のレベルを判定する指標の一つに駐車技術が挙げられるが、例えば、図示せぬカーナビゲーションシステムに駐車場の位置情報を記録しておき、駐車場での運転時間やシフト位置の情報を運転情報として収集するようにしてもよい。これにより、バックで駐車する場合の車両の前後の切り返し回数などにより、運転者の駐車技術のレベルを把握することができる。   Note that the content of the operation information described above is an example, and other information may be collected. For example, parking technology is one of the indicators for determining the level of driving technology. For example, parking position information is recorded in a car navigation system (not shown), and driving time and shift position in the parking lot are recorded. May be collected as driving information. Thereby, the level of the driver's parking technique can be grasped from the number of times of turning back and forth of the vehicle when parking in the back.

ステップS14において、運転支援度学習部85は、運転支援度の学習を開始する。具体的には、運転支援度学習部85は、現在の運転者の運転者情報に含まれる運転支援度、運転習熟度、および、運転情報を記録部58から読み出す。運転支援度学習部85は、読み出した過去の運転情報、および、運転情報収集部84から供給される現在の運転情報に基づいて、運転習熟度を学習する。   In step S14, the driving support level learning unit 85 starts learning of the driving support level. Specifically, the driving assistance level learning unit 85 reads the driving assistance level, the driving skill level, and the driving information included in the current driver information of the driver from the recording unit 58. The driving support level learning unit 85 learns the driving proficiency level based on the read past driving information and the current driving information supplied from the driving information collection unit 84.

例えば、運転支援度学習部85は、上述した図6のグラフに基づいて、運転習熟度を前より高い値に更新した場合、運転支援度を現在より低い値に更新し、運転習熟度を前より低い値に更新した場合、運転支援度を現在より高い値に更新する。運転支援度学習部85は、運転支援度を更新した場合、更新した運転支援度を示す情報を運転支援部87に供給する。以後、運転支援部87は、更新された運転支援度に基づいて運転支援を行う。   For example, when the driving support level learning unit 85 updates the driving proficiency level to a higher value than before based on the graph of FIG. 6 described above, the driving support level learning unit 85 updates the driving support level to a lower value than the current level and sets the driving proficiency level to the previous level. When updated to a lower value, the driving support level is updated to a value higher than the current level. When the driving support level is updated, the driving support level learning unit 85 supplies information indicating the updated driving support level to the driving support unit 87. Thereafter, the driving support unit 87 performs driving support based on the updated driving support level.

また、運転支援度学習部85は、運転支援度を更新した場合、更新した運転習熟度および運転支援度を示す情報を運転者情報管理部89に供給する。運転者情報管理部89は、記録部58に記録されている現在の運転者の運転者情報の運転支援度および運転習熟度の値を更新する。   Further, when the driving support level is updated, the driving support level learning unit 85 supplies information indicating the updated driving proficiency level and the driving support level to the driver information management unit 89. The driver information management unit 89 updates the values of the driving assistance level and the driving proficiency level of the driver information of the current driver recorded in the recording unit 58.

なお、図6に示されるように運転習熟度に対して運転支援度を直線的に変化させずに、例えば、運転習熟度が上がるにつれて段階的に運転支援度を上げていくようにしてもよい。   In addition, as shown in FIG. 6, the driving assistance level may be increased stepwise as the driving proficiency level increases without changing the driving support level linearly with respect to the driving proficiency level. .

一方、ステップS12において、現在の運転者の運転者情報に含まれる学習フラグがオンであると判定された場合、ステップS13およびS14の処理はスキップされ、運転情報の収集および運転支援度の学習は開始されずに、処理はステップS15に進む。   On the other hand, if it is determined in step S12 that the learning flag included in the driver information of the current driver is on, the processes in steps S13 and S14 are skipped, and the collection of driving information and the learning of the driving support level are performed. Without starting, the process proceeds to step S15.

ステップS15において、運転支援度学習部85は、運転支援度の変更が指令されたかを判定する。具体的には、例えば、運転者が入力部56を介して運転支援度の変更の指令を入力し、入力された指令が入力部56から運転支援度学習部85に供給された場合、運転支援度学習部85は、運転支援度の変更が指令されたと判定し、処理はステップS16に進む。   In step S15, the driving assistance level learning unit 85 determines whether a change in driving assistance level has been commanded. Specifically, for example, when the driver inputs a command for changing the driving support level via the input unit 56, and the input command is supplied from the input unit 56 to the driving support level learning unit 85, the driving support The degree learning unit 85 determines that the change of the driving assistance degree is instructed, and the process proceeds to step S16.

ステップS16において、運転支援度学習部85は、指令に基づき運転支援度を更新する。例えば、ユーザにより入力された運転支援度の変更の指令は、運転支援度を補正する量を示す情報を含んでいる。運転支援度学習部85は、ユーザにより指定された補正量だけ運転支援度を大きくまたは小さく設定する。運転支援度学習部85は、更新した運転支援度を示す情報を運転支援部87に供給する。以後、運転支援部87は、ユーザにより設定された運転支援度に基づいて運転支援を行う。   In step S16, the driving support level learning unit 85 updates the driving support level based on the command. For example, the command for changing the driving assistance level input by the user includes information indicating an amount for correcting the driving assistance level. The driving support level learning unit 85 sets the driving support level to be larger or smaller by the correction amount specified by the user. The driving support level learning unit 85 supplies information indicating the updated driving support level to the driving support unit 87. Thereafter, the driving support unit 87 performs driving support based on the driving support level set by the user.

また、運転支援度学習部85は、更新した運転支援度を示す情報を運転者情報管理部89に供給する。運転者情報管理部89は、記録部58に記録されている現在の運転者の運転者情報の運転支援度の値を更新する。   The driving support level learning unit 85 supplies information indicating the updated driving support level to the driver information management unit 89. The driver information management unit 89 updates the value of the driving assistance degree of the driver information of the current driver recorded in the recording unit 58.

ステップS17において、ステップS6と同様の処理により、学習フラグがオンであるかを判定する。学習フラグがオンであると判定された場合、処理はステップS18に進む。   In step S17, it is determined whether the learning flag is on by the same process as in step S6. If it is determined that the learning flag is on, the process proceeds to step S18.

ステップS18において、運転支援度学習部85は、学習フラグをオフに設定する。運転支援度学習部85は、設定した学習フラグの値を示す情報を運転者情報管理部89に供給する。運転者情報管理部89は、記録部58に記録されている現在の運転者の運転者情報の学習フラグの値をオフに設定する。   In step S18, the driving assistance level learning unit 85 sets the learning flag to OFF. The driving assistance level learning unit 85 supplies information indicating the set learning flag value to the driver information management unit 89. The driver information management unit 89 sets the value of the learning flag of the driver information of the current driver recorded in the recording unit 58 to off.

ステップS19において、運転情報収集部84は、運転情報の収集を停止する。   In step S19, the driving information collection unit 84 stops collecting driving information.

ステップS20において、運転支援度学習部85は、運転支援度の学習を停止する。すなわち、運転者が運転支援度の変更を指令したのは、学習処理により設定された運転支援度に応じた現在の運転支援の内容に満足していない可能性が高いためだと考えられる。従って、以降は、運転支援度の学習を停止し、運転者の設定に応じて運転支援が実施されるようになる。   In step S20, the driving assistance level learning unit 85 stops learning of the driving assistance level. That is, it is considered that the driver commanded the change of the driving assistance level because there is a high possibility that the driver is not satisfied with the current driving assistance contents corresponding to the driving assistance level set by the learning process. Therefore, thereafter, the learning of the driving support level is stopped, and driving support is performed according to the driver's setting.

一方、ステップS17において、学習フラグがオフであると判定された場合、ステップS18乃至S20の処理はスキップされ、処理はステップS21に進む。   On the other hand, if it is determined in step S17 that the learning flag is off, the processes in steps S18 to S20 are skipped, and the process proceeds to step S21.

また、ステップS15において、運転支援度の変更が指令されていないと判定された場合、ステップS16乃至S20の処理はスキップされ、処理はステップS21に進む。   In Step S15, when it is determined that the change of the driving support level is not instructed, the processes in Steps S16 to S20 are skipped, and the process proceeds to Step S21.

ステップS21において、運転支援部87は、運転支援を停止するかを判定する。運転支援を停止しないと判定された場合、処理はステップS15に戻り、ステップS21において、運転支援が停止されたと判定されるまで、ステップS15乃至S21の処理が繰り返し実行される。   In step S21, the driving support unit 87 determines whether to stop driving support. If it is determined not to stop the driving support, the process returns to step S15, and the processes of steps S15 to S21 are repeatedly executed until it is determined in step S21 that the driving support is stopped.

一方、ステップS21において、例えば、運転支援部87は、自車の原動機が停止された場合、運転支援を停止すると判定し、運行支援処理は終了する。   On the other hand, in step S21, for example, the driving support unit 87 determines that the driving support is to be stopped when the prime mover of the host vehicle is stopped, and the operation support processing is ended.

このようにして、より簡単に各自に適した運転支援を運転者が受けることができる。すなわち、運転者は、運転者の意思で運転支援を変更する場合を除いて、特別な操作を行うことなく、各自の属性および運転技術のレベルに応じた運転支援を受けることができる。   In this way, the driver can receive driving assistance suitable for each person more easily. That is, the driver can receive driving assistance according to his / her attribute and level of driving skill without performing a special operation, except when changing driving assistance at the driver's will.

また、運転者の個人情報を用いずに運転支援を受けることができるため、個人情報が漏洩する危険性がなく、漏洩対策を考慮する必要がない。   In addition, since driving assistance can be obtained without using the driver's personal information, there is no risk of leakage of personal information, and there is no need to consider leakage countermeasures.

なお、以上の説明では、運転者が運転支援度の変更を指令した後、運転支援度の学習を停止する例を示したが、変更された値に基づいて運転支援度の学習を継続するようにしてもよい。   In the above description, an example is shown in which the driver stops learning the driving assistance degree after instructing the driver to change the driving assistance degree. However, the driving assistance degree learning is continued based on the changed value. It may be.

また、以上の説明では、学習処理により運転支援度を随時更新する例を示したが、例えば、所定の期間ごとに更新するようにしたり、運転の終了時に更新するようにしてもよい。   Moreover, although the example which updates a driving assistance degree at any time by a learning process was shown in the above description, for example, you may make it update for every predetermined period, and may make it update at the end of a driving | operation.

さらに、以上では、自動車を想定した実施の形態を示したが、本発明は、自動車以外の乗り物、例えば、電車、船舶、飛行機などの運転の支援を行う場合にも適用することが可能である。   Furthermore, although the embodiment supposing an automobile has been described above, the present invention can also be applied to the case of assisting driving of a vehicle other than an automobile, such as a train, a ship, and an airplane. .

上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行することもできるし、ソフトウエアにより実行することもできる。なお、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであっても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであっても良い。   The series of processes described above can be executed by hardware or can be executed by software. The program executed by the computer may be a program that is processed in time series in the order described in this specification, or in parallel or at a necessary timing such as when a call is made. It may be a program for processing.

また、本明細書において、システムの用語は、複数の装置、手段などより構成される全体的な装置を意味するものとする。   Further, in the present specification, the term “system” means an overall apparatus composed of a plurality of apparatuses and means.

さらに、本発明の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。   Furthermore, the embodiments of the present invention are not limited to the above-described embodiments, and various modifications can be made without departing from the gist of the present invention.

本発明を適用した運転支援システムの一実施の形態を示すブロック図である。1 is a block diagram showing an embodiment of a driving support system to which the present invention is applied. 図1のコンピュータの一実施の形態を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram illustrating an embodiment of the computer in FIG. 1. 図2のコンピュータのCPUにより実現される機能の構成の例を示すブロック図である。FIG. 3 is a block diagram illustrating an example of a functional configuration realized by a CPU of the computer in FIG. 2. 運転支援システムにより実行される運転支援処理を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating the driving assistance process performed by a driving assistance system. 運転支援システムにより実行される運転支援処理を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating the driving assistance process performed by a driving assistance system. 運転支援度の設定に用いるグラフの例を示す図である。It is a figure which shows the example of the graph used for the setting of a driving assistance degree. 運転支援度の補正に用いるグラフの例を示す図である。It is a figure which shows the example of the graph used for correction | amendment of a driving assistance degree.

符号の説明Explanation of symbols

1 運転支援システム
11 カメラ
12 距離センサ
13 加速度センサ
14 速度センサ
15 コンピュータ
16 警報装置
17 ブレーキ制御ECU
18 カーオーディオ装置
19 エアコンECU
21 ボデーECU
51 CPU
56 入力部
58 記録部
81 認証部
82 属性推定部
83 運転支援度設定部
84 運転情報収集部
85 運転支援度学習部
86 障害物検出部
87 運転支援部
88 運転環境情報収集部
89 運転者情報管理部
90 運転環境設定部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Driving support system 11 Camera 12 Distance sensor 13 Acceleration sensor 14 Speed sensor 15 Computer 16 Alarm device 17 Brake control ECU
18 Car audio system 19 Air conditioner ECU
21 Body ECU
51 CPU
56 Input unit 58 Recording unit 81 Authentication unit 82 Attribute estimation unit 83 Driving support level setting unit 84 Driving information collection unit 85 Driving support level learning unit 86 Obstacle detection unit 87 Driving support unit 88 Driving environment information collection unit 89 Driver information management 90 Operating environment setting section

Claims (8)

乗り物の運転を支援する運転支援装置において、
前記乗り物を運転する運転者の顔を含む画像である顔画像に基づいて、前記運転者の属性を推定する属性推定手段と、
推定された前記属性に応じて、前記運転者の運転を支援する程度を示す運転支援度を設定する運転支援度設定手段と、
前記運転者の運転操作の履歴に基づいて前記運転者の運転技術のレベルを示す運転習熟度を学習し、前記運転習熟度に基づいて前記運転支援度を更新する学習手段と、
前記運転支援度に応じた程度で運転の支援を行う運転支援手段と
を含む運転支援装置。
In a driving support device that supports driving of a vehicle,
Attribute estimation means for estimating the attribute of the driver based on a face image that is an image including the face of the driver driving the vehicle;
Driving assistance degree setting means for setting a driving assistance degree indicating the degree of assistance for driving the driver according to the estimated attribute;
Learning means for learning a driving skill level indicating a level of the driving skill of the driver based on the driving operation history of the driver, and updating the driving assistance level based on the driving skill level;
And a driving support means for supporting driving with a degree corresponding to the degree of driving support.
前記属性推定手段は、前記運転者の属性の推定結果の確からしさを示す推定信頼度をさらに求め、
前記運転支援度設定手段は、前記推定信頼度が低いほど、前記属性に応じて設定した前記運転支援度を大きく補正する
請求項1に記載の運転支援装置。
The attribute estimation means further obtains an estimated reliability indicating the certainty of the estimation result of the driver attribute,
The driving assistance apparatus according to claim 1, wherein the driving assistance degree setting unit largely corrects the driving assistance degree set according to the attribute as the estimated reliability is lower.
前記運転支援度設定手段は、前記信頼度が低いほど同じ前記属性に対して低い値となるように前記運転支援度を補正する
請求項2に記載の運転支援装置。
The driving support device according to claim 2, wherein the driving support level setting unit corrects the driving support level so that the lower the reliability, the lower the value for the same attribute.
前記学習手段は、前記運転支援度の変更が指令された場合、前記指令に基づいて前記運転支援度を設定するとともに、前記運転者に対する前記運転習熟度の学習および前記運転習熟度に基づく前記運転支援度の更新を停止する
請求項1に記載の運転支援装置。
When the change of the driving support level is commanded, the learning means sets the driving support level based on the command, and learns the driving proficiency level for the driver and the driving based on the driving proficiency level The driving support device according to claim 1, wherein updating of the support level is stopped.
前記顔画像を用いて前記運転者の認証処理を行う認証手段を
さらに含み、
前記運転支援手段は、前記認証処理により前記運転者が特定された場合、特定された前記運転者の前回の前記運転支援度に基づいて運転の支援を開始する
請求項1に記載の運転支援装置。
An authentication means for performing an authentication process of the driver using the face image;
The driving support device according to claim 1, wherein when the driver is specified by the authentication process, the driving support means starts driving support based on the previous driving support level of the specified driver. .
各運転者により設定された前記乗り物の運転環境を示す運転環境情報を収集する運転環境情報手段と、
前記顔画像を用いて運転者の認証処理を行う認証手段と、
前記認証処理により前記運転者が特定された場合、特定された前記運転者に対応する前記運転環境情報に基づいて、前記乗り物の運転環境を設定する運転環境設定手段と
をさらに含む請求項1に記載の運転支援装置。
Driving environment information means for collecting driving environment information indicating the driving environment of the vehicle set by each driver;
Authentication means for performing a driver authentication process using the face image;
The driving environment setting means for setting the driving environment of the vehicle based on the driving environment information corresponding to the specified driver when the driver is specified by the authentication process. The driving assistance apparatus as described.
乗り物の運転を支援する運転支援装置の運転支援方法において、
前記乗り物を運転する運転者の顔を含む画像である顔画像に基づいて、前記運転者の属性を推定する属性推定ステップと、
推定された前記属性に応じて、前記運転者の運転を支援する程度を示す運転支援度を設定する運転支援度設定ステップと、
前記運転者の運転操作の履歴に基づいて前記運転者の運転技術のレベルを示す運転習熟度を学習し、前記運転習熟度に基づいて前記運転支援度を更新する学習ステップと、
前記運転支援度に応じた程度で運転の支援を行う運転支援ステップと
を含む運転支援方法。
In a driving support method of a driving support device that supports driving of a vehicle,
An attribute estimation step for estimating the attribute of the driver based on a face image that is an image including the face of the driver driving the vehicle;
A driving assistance degree setting step for setting a driving assistance degree indicating the degree of assistance for driving the driver according to the estimated attribute;
A learning step of learning a driving skill level indicating a level of the driving skill of the driver based on the driving operation history of the driver, and updating the driving support level based on the driving skill level;
And a driving support step for supporting driving at a level corresponding to the degree of driving support.
乗り物の運転を支援するコンピュータに、処理を実行させるプログラムにおいて、
前記乗り物を運転する運転者の顔を含む画像である顔画像に基づいて、前記運転者の属性を推定する属性推定ステップと、
推定された前記属性に応じて、前記運転者の運転を支援する程度を示す運転支援度を設定する運転支援度設定ステップと、
前記運転者の運転操作の履歴に基づいて前記運転者の運転技術のレベルを示す運転習熟度を学習し、前記運転習熟度に基づいて前記運転支援度を更新する学習ステップと、
前記運転支援度に応じた程度で運転の支援を行う運転支援ステップと
を含む処理を実行させるプログラム。
In a program that causes a computer that supports driving of a vehicle to execute processing,
An attribute estimation step for estimating the attribute of the driver based on a face image that is an image including the face of the driver driving the vehicle;
A driving assistance degree setting step for setting a driving assistance degree indicating the degree of assistance for driving the driver according to the estimated attribute;
A learning step of learning a driving skill level indicating a level of the driving skill of the driver based on the driving operation history of the driver, and updating the driving support level based on the driving skill level;
And a driving support step for performing driving support to a degree corresponding to the driving support level.
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