JP2009245147A - 運転支援装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】本発明の運転支援装置は、運転操作に係るデータを取得する運転操作データ取得手段と、運転状況に係るデータを取得する運転状況データ取得手段と、運転操作や運転状況と関係のない生理状態データと、運転操作データと、運転状況データと間の因果関係を、ベイジアンネットワークを用いることで確率的に定めたテーブルを更新するテーブル更新手段と、前記テーブル更新手段によって更新されたテーブルと現在の運転状況データとから急ブレーキの運転操作を予測する急ブレーキ操作予測手段と、を有すことを特徴とする。
【選択図】 図12
Description
図1は本発明の実施の形態に係る運転支援装置の概念を示す図である。下向きの矢印は運転行動・運転環境を時系列的にイメージしたものである。矢印の左側はドライバモデルの学習に係る構成が、また、右側は急ブレーキの予測に係る構成が図示されている。
本実施形態の運転支援装置においては、ドライバが本実施形態の装置を搭載した車両を運転する毎に、ドライバ個人毎のドライバモデルを作成し、予め記憶されている標準的なドライバモデルに、現在進行形で作成されたドライバモデルを順次加味していき、個人毎のドライバモデルとして学習するようになっている。ドライバモデルの作成は、ドライバの運転中に運転状態のデータ(例えば、アクセル、ブレーキ、ハンドルの操作量、車速、加速度、などの自車両情報、車間距離、道路の状況、交通量、天候などといった車両周辺の情報など)を収集することによって、これを行うものである。このようなドライバモデルを作成される際に収集され、作成のための基礎となるデータが「ドライバモデル学習データ」(図中A)である。このようなドライバモデルには、ドライバ個人毎の運転パターンや運転のクセといったものがそのパラメータに反映されることとなる。本発明の運転支援装置においては、このドライバモデルを作成する上では、ベイジアンネットワークと呼ばれるアルゴリズムを用いて、運転状態の個々のデータ間の因果律を定める。ドライバモデルに基づき急ブレーキなどの運転操作行動を予測するときにおいて、このベイジアンネットワークを用いることで、収集された現在の「ドライバモデル学習データ」のうちに欠落するパラメータが存在していたとしても、運転操作行動を容易に推定し出力することがで
きるようになる。
図3は、車両に搭載する運転支援装置のブロック構成を表したものである。図2において、100はECU(電子制御装置)、200は自車両情報取得部、201はハンドル操舵角センサ、202はアクセルペダル位置センサ、203はブレーキペダル位置センサ、204は速度計、205は加速度センサ、206はエレキ動作状況取得部、207はウインカー、208はライト、210はドライバ情報取得部、211は顔カメラ、212は表情認識部、213は視線認識部、214は顔向き認識部、215は皮膚電位センサ、216はマイクロフォン、220は車両周辺環境情報取得部、221は前方監視カメラ、222は後方監視カメラ、223は側方監視カメラ、224は車間距離レーダー、225はコーナーセンサー、230はカーナビゲーションシステム、231はGPS部、232は道路情報部、233は経路案内部、234は地図データベース、240は外部通信部、241は携帯電話通信部、242はVICS通信部、243は無線LAN通信部、244は車車間通信部、245は路車間通信部、246はデータ放送部、300はドライバモデルデータベース部、301は通常ドライバモデルデータ、302は急ブレーキドライバモデルデータ、303は急ブレーキ先行行動ドライバモデルデータ、310はドライバモデル学習データ記録部、311は自車両情報、312は車両周辺環境情報、313は位置情報、400は情報提示部、401はディスプレイ部、402は音声警告部、403はハザードランプ、500はパターンマッチング用データ保存部、501は平常時顔表情テンプレートデータ、502は歩行者テンプレートデータ、503は自転車テンプレートデータをそれぞれ示している。
「道路形状」、「道路幅」、「交通規制」の中項目に分類されるデータを取得する。それぞれの中項目の下には図示される各小項目データが取得される。
図8は本発明の実施の形態に係る運転支援装置における外部通信部240で取得する情報を示す図である。外部通信部240で取得する、中項目に分類される情報としては「交通情報」、「気象情報」、「路面情報」、「信号情報」、「周辺車両情報」、やその他の情報がある。それぞれの中項目の下には図示される各小項目データが取得される。
歩行者テンプレートデータ502、自転車テンプレートデータ503の3つのパターンマッチング用のテンプレートデータを有する。これらのパターンマッチング用のデータは、数値化しにくいデータを扱うためのものである。図10は本発明の実施の形態に係る運転支援装置におけるパターンマッチング用データ保存部500で記憶するテンプレートデータを示す図である。図10において、例えば「平常時顔表情テンプレートデータ」は平常時のドライバの顔表情の画像データである。このような基本となる画像データに基づけば、表情認識部212で認識される顔表情が平常であるか否かを導き出すことができる。テンプレートデータを用いることによって、種々の状況を離散データ化してベイジアンネットワークアルゴリズムに代入するようになっている。
は、急ブレーキを行った地点から過去に遡った先行行動を含めた形での作成しなければならない。このため、「急ブレーキドライバモデルデータ」を作成する際には、前述のように10分間程度のログデータから、急ブレーキの起点となる点から終了する点までのデータによって「急ブレーキドライバモデルデータ」を作成し、当該起点の一定期間前のデータから当該起点までのデータによって「急ブレーキ先行行動ドライバモデルデータ」を作成する。
Donald Rubin. “Maximum likelihood from incomplet
e data via the EM algorithm”. Journal of
th
e Royal Statistical Society, Series B, 39(1):1−38, 1977.などに示されているEMアルゴリズムを用いるものとする。
トワーク構造の因果関係は、ベイジアンネットワークによって定められている。生理状態データ、運転状況データ及び運転操作データのネットワーク構造は実験的にその効果を確かめたものであるが、このように設定した理由は次のとおりである。生理状態データは運転状況データから影響を受けるノードとなっているが、走行している周囲の車両の状況などによって運転者の生理状態が変化したりすることがあっても、運転者の生理状態の変化が走行している周囲の車両の状況に影響を与えることない。また、運転操作データは、運転状況データ及び生理状態データから影響を受けるノードとなっているが、走行している周囲の車両の状況と生理状態が運転操作に影響を及ぼすことがあっても、運転操作が走行している周囲の車両の状況と生理状態に及ぼすことがないためである。したがって、仮にこのネットワーク構造を異なる構造にした場合には、その予測は精度が著しく低下するものであり、本実施形態のネットワーク構造本運転支援装置には最適であり、そのネットワーク構造の因果関係をベイジアンネットワークによって定めた場合には特に好適である。ここで、ネットワーク構造で上段に示されている顔の表情Fc(2)、視線Gz(4)、・・・交通量Td(3)の各ノード及び下段に示されている車速Sp(8)、車間距離Fd(8)、・・・・急ブレーキSb(3)の各ノードは図11に示されているように運転支援装置で取得されるドライバモデル学習データと対応しおり、運転行動変数DBは図11のドライバモデル学習データの連続データの行と対応している。連続データは、ガウス分布の「離散」、「平均」、「分散」の形で保有しておき、後に説明する方法によって所定の確率に置き換える。
とするとき、急ブレーキ(Sb)の事前確率は次式(1)のように計算することができる。
Nkが学習データ中の(Ph=k、Pa(Ph)=j)というイベントの発生回とすると
き、生体状態Phの事前確率は次式(3)のように計算することができる。
○Jensen, F. V., “Bayesian networks and decision graphs”, Springer, 2001.
○ David C. MacKay, “Information Theory, Inference and Learning Algorithms”, Cambridge University Press, 2003.
などに記載の方法を参照して援用するものとする。
はステップS104に進み、判定結果がNOであるときにはステップS111に進む。
、必要に応じてドライバに警告などをおこなうことについて説明する。図19は本発明の実施の形態に係る運転支援装置における急ブレーキによる追突防止処理のフローチャートを示す図である。なお、図19のフローチャートにおいて、現在の運転行動が急ブレーキ行動である確率をPb、現在の運転行動が急ブレーキ先行行動である確率をPp、現在の運転行動が通常運転行動である確率をPnと示すこととする。図29のフローチャートはECU100によって十分短い時間間隔で定期的に実行されるものである。また、実行においては必要に応じてループを抜けて他の処理を行うこともあり得る。
ステップS312では、後続車の存在が確認されたか否かが判定される。ステップS312による判定の結果、後続車両無しの場合にはステップS308に進み、後続車両有りの場合にはステップS313に進む。
は、ドライバモデルとの一致確率Pp、Pb、Pnを計算するサブルーチンのフローチャートを示す図である。
07に進み、ステップS602における判定の結果がNOであるときにはステップS603に進む。ステップS607では、戻り値としてOb=1(妨害あり)を得た上でリターンする。
また、特許請求の範囲における「運転操作予測手段」は、ドライバモデルデータベース部300に記憶される事前確率テーブル、及びガウス分布のパラメータなどに基づいて、運転操作予測のための演算処理を実行するECU(電子制御装置)100などの構成をいうものである。
・・・通常ドライバモデルデータ、302・・・急ブレーキドライバモデルデータ、303・・・急ブレーキ先行行動ドライバモデルデータ、310・・・ドライバモデル学習データ記録部、311・・・自車両情報、312・・・車両周辺環境情報、313・・・位置情報、400・・・情報提示部、401・・・ディスプレイ部、402・・・音声警告部、403・・・ハザードランプ、500・・・パターンマッチング用データ保存部、501・・・平常時顔表情テンプレートデータ、502・・・歩行者テンプレートデータ、503・・・自転車テンプレートデータ
Claims (4)
- 運転操作に係るデータを取得する運転操作データ取得手段と、
運転状況に係るデータを取得する運転状況データ取得手段と、
運転操作や運転状況と関係のない生理状態データと、運転操作データと、運転状況データと間の因果関係を、ベイジアンネットワークを用いることで確率的に定めたテーブルを更新するテーブル更新手段と、
前記テーブル更新手段によって更新されたテーブルと現在の運転状況データとから急ブレーキの運転操作を予測する急ブレーキ操作予測手段と、を有すことを特徴とする運転支援装置。 - 前記運転操作予測手段の予測に基づいて他車両の運転者に警告などを報知する警告報知手段と、を有すことを特徴とする請求項1に記載の運転支援装置。
- 前記運転操作予測手段の予測に基づいて運転者に運転操作のアシストを行う運転操作アシスト手段と、を有すことを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の運転支援装置。
- 前記運転状況データ取得手段は運転状況に係るデータを取得する運転状況データを複数取得することを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれかに記載の運転支援装置。
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