JP2009245149A - 運転支援装置及び運転支援方法 - 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、運転状況データと運転操作データとの間の因果関係を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運転操作を予測する運転操作予測手段と、を有すことを特徴とする。
【選択図】 図12
Description
前記生理状態データは、前記運転状況データから影響を受けるノードであって、前記運転操作データは、前記運転状況データ及び前記生理状態データから影響を受けるノードとなるネットワーク構造であることを特徴とする。
測を行うことで、効率的で的確な運転支援を行うことが可能となる。
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、右側は車線変更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車線変更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。
このような車線変更予測に基づいた警告を行うものであるので、効率的で的確な運転支援を行うことが可能となる。
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は車線変更ドライバモデルデータ、303は車線変更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。
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。
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。
るとき、車線変更(Lc)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。
わち、車両が車線変更中である確率を求めることができるのである。
○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。
する。このサブルーチンについては後述する。
ステップS112で、処理を終了する。
果がNOであるときにはステップS214に進む。
リターンする。
Pc、現在の運転行動が車線変更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23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S504における判定結果がYESであるときにはステップS505に進み、ステップS504における判定結果がNOであるときにはステップS513に進む。ステップS513においては、情報提示部400によって、車線逸脱や車線逸脱の可能性についての警告を行う。なお、このような警告動作に代えて、車線逸脱をさせないような運転操作アシスト動作を行うようさせることもできる。或いは警告報知と運転操作アシストの両方を実行するようにしてもよい。
ステップS510の判定結果がYESであるときにはステップS515に進み、ステップS510の判定結果がNOであるときにはステップS511に進む。
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。
信部、246・・・データ放送部、300・・・ドライバモデルデータベース部、301・・・通常ドライバモデルデータ、302・・・車線変更ドライバモデルデータ、303・・・車線変更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 (8)
- 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、
運転状況データと運転操作データとの間の因果関係を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運転操作を予測する運転操作予測手段と、を有すことを特徴とする運転支援装置。 - 前記テーブル更新手段は、運転状況データと運転操作データとの間の因果関係に加えて、運転操作や運転状況と関係のない生理状態データとの因果関係を含んだテーブルを更新することを特徴とする請求項1に記載の運転支援装置。
- 前記生理状態データは、前記運転状況データから影響を受けるノードであって、前記運転操作データは、前記運転状況データ及び前記生理状態データから影響を受けるノードとなるネットワーク構造である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。
- 前記ネッ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。
- 前記運転操作予測手段の予測に基づいて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乃至請求項4のいずれか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乃至請求項5のいずれか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6のいずれかに記載の運転支援装置。
- 運転操作に係るデータを取得する運転操作データを取得する工程と、
運転状況に係るデータを取得する運転状況データを取得する工程と、
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工程と、
更新された最新のテーブルと現在の運転状況データとから運転操作を予測する工程と、を有することを特徴とする運転支援方法。
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