JP2012128655A

JP2012128655A - 運転支援装置

Info

Publication number: JP2012128655A
Application number: JP2010279480A
Authority: JP
Inventors: Shintaro Yoshizawa; 真太郎吉澤
Original assignee: Toyota Motor Corp
Current assignee: Toyota Motor Corp
Priority date: 2010-12-15
Filing date: 2010-12-15
Publication date: 2012-07-05
Anticipated expiration: 2030-12-15
Also published as: JP5545197B2

Abstract

【課題】運転者の運転技量に応じた適切な運転支援を行うことができる運転支援装置を提供する。
【解決手段】運転支援装置１のＥＣＵ６は、共通試験項目及びシーン別試験項目を含む複数の試験項目を記憶する試験項目記憶部８と、環境情報取得部２、自車情報取得部３及びドライバ情報取得部４の検出情報に基づいて運転技量試験を周期的に行い、その試験結果からドライバの運転行動を判定し、ドライバの運転能力を確認する運転能力確認部９と、ドライバの運転行動の判定結果（各試験項目の試験結果）に基づいて、自車両の危険予測を行う危険予測部１０と、環境情報取得部２、自車情報取得部３及びドライバ情報取得部４の検出情報に基づいて自車両の未来位置を予測し、自車両の未来位置を自車両の衝突危険度に対応する表示態様で表示部７に表示させる表示制御部１１とを有している。
【選択図】図１

Description

本発明は、車両の運転支援を行う運転支援装置に関するものである。

従来の運転支援装置としては、例えば特許文献１に記載されているものが知られている。特許文献１に記載の運転支援装置は、自車両の運転者が警報に従った運転操作を行う傾向が高い場合には、警報による運転支援を行い、自車両の運転者が警報に従った運転操作を行う傾向が低い場合には、自車両の運転介入制御による運転支援を行うというものである。

特開２００９−２８２７０２号公報

しかしながら、上記従来技術においては、以下の問題点が存在する。即ち、運転支援を行うべきか否か、どのような運転支援を行うべきかは、運転者の経験や運転技量によって異なるはずである。従って、運転者に関係なく同じ状況（シーン）で常に同じ運転支援を行うと、運転技量の高い運転者にとっては運転支援が煩わしいものと感じることがある。

本発明の目的は、運転者の運転技量に応じた適切な運転支援を行うことができる運転支援装置を提供することである。

本発明の運転支援装置は、共通の試験項目及びシーン別の試験項目を含む複数の試験項目を記憶する記憶手段と、自車両周囲の環境情報、自車両の状態情報及び運転者の行動情報を取得する情報取得手段と、情報取得手段により取得された自車両周囲の環境情報、自車両の状態情報及び運転者の行動情報に基づいて、複数の試験項目に関する運転試験を行い、運転者の運転行動を判定する運転行動判定手段と、運転行動判定手段により判定された運転者の運転行動に基づいて、運転者の運転技量を評価する運転技量評価手段と、運転技量評価手段により評価された運転者の運転技量に応じて運転支援を行う支援手段とを備えることを特徴とするものである。

このように本発明の運転支援装置においては、自車両周囲の環境情報、自車両の状態情報及び運転者の行動情報に基づいて複数の試験項目に関する運転試験を行い、運転者の運転行動を判定し、その運転行動に基づいて運転者の運転技量を評価し、その運転技量に応じて運転支援を行う。このとき、複数の試験項目は、シーンとは無関係な共通の試験項目とシーン別の試験項目とを含んでいる。従って、種々の走行シーンや運転シーンにおいて、運転者の運転技量に応じた適切な運転支援を行うことができる。

好ましくは、運転技量評価手段は、複数の試験項目のうち運転者の運転行動に関連性のある各試験項目間で発生する時間順序関係を判定し、運転者の運転技量を評価する。この場合には、ある試験項目に関する運転が適切に行われなかったときに、その後において運転者の運転行動の特徴から当該試験項目に関連性のある他の試験項目に関する運転も適切に行われない可能性が高いと推定することができる。従って、ある試験項目に関する運転が適切に行われなかった後、運転者の運転技量に応じた運転支援を早めに実施することができる。

また、好ましくは、支援手段は、情報取得手段により取得された自車両周囲の環境情報、自車両の状態情報及び運転者の行動情報に基づいて、自車両の未来位置を予測する手段と、運転者の運転技量に応じた表示態様で自車両の未来位置を表示する手段とを有する。この場合には、運転者は、自車両の未来位置の表示を見ることで自分の運転技量を客観視し、安全運転に対する意識を高めることができる。

本発明によれば、運転者の運転技量に応じた適切な運転支援を行うことができる。これにより、例えば運転技量の高い運転者が感じる煩わしさを軽減することが可能となる。

本発明に係わる運転支援装置の一実施形態の概略構成を示すブロック図である。図１に示した試験項目記憶部に記憶される試験項目の一例を示す表である。図１に示した運転能力確認部により実行される処理手順を示すフローチャートである。項目特性曲線の一例を示すグラフである。図４に示した項目特性曲線において識別力及び困難度が変化した様子を示すグラフである。各試験項目の試験結果（正答確率）と運転能力関数とから、ドライバの運転能力、識別力及び困難度を推定するモデルを示す概念図である。図１に示した危険予測部により実行される処理手順を示すフローチャートである。複数の試験項目間の相関関係の一例を示す図である。複数の試験項目間の相関関係の一例を示すグラフである。図９に示した複数の試験項目間の相関関係において、５分サイクルで２０分間の相関評価を行った結果の一例を示すグラフである。図１に示した表示制御部により実行される処理手順のうち自車未来位置を表示させる処理手順を示すフローチャートである。図１に示した表示部による表示例を示す図である。自車両の未来位置を表すアイコンの表示形態の一例を示す図である。自車両の未来位置を表すアイコンの表示形態の他の例を示す図である。

以下、本発明に係わる運転支援装置の好適な実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。

図１は、本発明に係わる運転支援装置の一実施形態の概略構成を示すブロック図である。同図において、本実施形態の運転支援装置１は、環境情報取得部２と、自車情報取得部３と、ドライバ情報取得部４と、計測周期設定部５と、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）６と、表示部７とを備えている。

環境情報取得部２は、レーダやカメラ等により自車両周囲の環境情報を検出して取得する。自車両周囲の環境情報としては、他車両や歩行者の位置等の情報が挙げられる。自車情報取得部３は、各種センサにより自車両の状態情報を検出して取得する。自車両の状態情報としては、自車両の位置、走行速度、アクセル操作量及びブレーキ操作量等の情報が挙げられる。ドライバ情報取得部４は、カメラ等により自車両のドライバ（運転者）の状態情報を検出して取得する。ドライバの状態情報としては、ドライバの視線や顔向き等の情報が挙げられる。

計測周期設定部５は、ユーザが環境情報取得部２、自車情報取得部３及びドライバ情報取得部４による情報の計測周期を設定するものである。計測周期設定部５は、例えば計測周期として５分サイクル、１０分サイクル、１５分サイクル、３０分サイクル、４５分サイクル、６０分サイクル等を設定可能である。

表示部７は、自車両の未来位置等の情報を表示するものである。表示部７としては、ウィンドシールド、インナーパネル、カーナビ及びサンバイザー等が挙げられる。

ＥＣＵ６は、ＣＰＵ、ＲＯＭやＲＡＭ等のメモリ、入出力回路等により構成されている。ＥＣＵ６は、試験項目記憶部８と、運転能力確認部９と、危険予測部１０と、表示制御部１１とを有している。

試験項目記憶部８は、項目応答理論による運転技量試験を行うための複数の試験（テスト）項目を予め記憶している。これらの試験項目は、図２に示すように、共通試験項目及びシーン別試験項目を含んでいる。共通試験項目は、シーンに関係無く常時評価される試験項目であり、シーン別試験項目は、所定のシーン毎に評価される試験項目である。

共通試験項目としては、急ハンドル、急発進、急加速、急停止を行ったか否かや、信号に対して見切り発進を行ったか否か等の項目が挙げられる。シーン別試験には、単路走行シーン、カーブ走行シーン、信号交差点通過シーン、一時停止交差点通過シーン、バック走行シーン、夜間運転シーンの試験がある。単路走行シーン試験項目としては、２０ｋｍ／ｈ以上スピードオーバーしたか否か等の項目が挙げられる。カーブ走行シーン試験項目としては、カーブでスピードを緩めないか否かの項目が挙げられる。信号交差点通過シーン試験項目としては、信号の変わり目でアクセルを踏むか否か等の項目が挙げられる。一時停止交差点通過シーン試験項目としては、停止線で一旦停止しないか否か等の項目が挙げられる。バック走行シーン試験項目としては、ミラーだけを見てバックするか否か等の項目が挙げられる。夜間運転シーン試験項目としては、周りが暗くなっても車幅灯等をつけないか否か等の項目が挙げられる。

運転能力確認部９は、環境情報取得部２、自車情報取得部３及びドライバ情報取得部４の検出情報と計測周期設定部５の設定信号とに基づいて、項目応答理論による運転技量試験を周期的に行い、その試験結果からドライバの運転能力を確認する。

図３は、運転能力確認部９により実行される処理手順を示すフローチャートである。同図において、まず試験項目記憶部８に記憶された複数の試験項目から、実施すべき共通試験分野及びシーン別試験分野の各試験項目を抽出する（手順Ｓ５１）。

続いて、計測周期設定部５で設定された計測周期に従い、環境情報取得部２、自車情報取得部３及びドライバ情報取得部４の検出情報に基づいて、共通試験分野及びシーン別試験分野の各試験項目についての運転技量試験をオンラインで行うことにより、ドライバの運転行動を判定する（手順Ｓ５２）。このとき、運転行動の判定結果として、共通試験分野及びシーン別試験分野の各試験項目の正答及び誤答が得られる。そして、その運転行動の判定結果（各試験項目の試験結果）を危険予測部１０に送出する。

続いて、運転行動の判定結果に基づいて、ドライバが安全運転を行うための能力（運転能力）を推定する（手順Ｓ５３）。具体的には、図４に示すような項目特性曲線を用いて、ドライバの運転能力を推定する。項目特性曲線は、運転能力θと試験項目の正答確率との関係特性を表した曲線であり、運転能力θが高くなるほど正答確率が高くなる。

試験項目ｊの正答確率は、運転能力関数Ｐ_ｊ（θ）として次式で表される。

ただし、ａ_ｊ：識別力、ｂ_ｊ：困難度である。

このとき、困難度ｂ_ｊが大きくなると、図５（ａ）に示すように、項目特性曲線のグラフが右寄りになり（実線Ｐ→破線Ｑ）、難しい試験項目ということとなる。また、識別力ａ_ｊが大きくなると、図５（ｂ）に示すように、項目特性曲線の能力θ＝ｂ_ｊにおける接線の傾きが急になり（実線Ｐ→破線Ｑ）、ドライバの運転能力が識別しやすくなる。

従って、図６に示すように、共通試験分野及びシーン別試験分野の各試験項目の試験結果（正答確率）及び運転能力関数Ｐ_ｊ（θ）から、ドライバの運転能力θ、識別力ａ_ｊ及び困難度ｂ_ｊが推定される。

続いて、ドライバの運転能力θ、識別力ａ_ｊ及び困難度ｂ_ｊに基づき、試験項目の難度を考慮してドライバの苦手な試験項目（苦手項目）を推定する（手順Ｓ５４）。そして、ドライバの運転能力θ及び苦手項目を表示制御部１１に送出する。

図１に戻り、危険予測部１０は、ドライバの運転行動の判定結果（各試験項目の試験結果）に基づいて項目関連モデルを構築して、試験項目関連マップを作成し、自車両の危険予測を行う。

図７は、危険予測部１０により実行される処理手順を示すフローチャートである。同図において、前提として、どの試験項目に誤答したらどれくらいの時間内にどの試験項目に誤答が起こるかもしれないという試験項目間の関連構造を、熟練運転者等の知識や知見としてモデル化しておく。

まず図８及び図９に示すように、各試験項目の試験結果に基づいて、誤答した各試験項目間の相関（生起関連性）を推定する（手順Ｓ６１）。このとき、誤答した各試験項目間の相関が予め設定された閾値以上であれば、当該各試験項目間に相関があると判断する。

続いて、相関ありと判断された各試験項目間が想定している時間順序と一致しているかどうかを判定し、一致していると判定された相関関係のみを保持する（手順Ｓ６２）。

続いて、計測周期設定部５で設定された計測周期で複数回繰り返し行った各試験項目の試験結果に基づいて、誤答した試験項目間の相関関係の時間順序判定の信頼度を算出し、時間順序判定の信頼度が予め設定された閾値よりも高い試験項目関連マップを作成する(手順Ｓ６３)。

このとき、例えば５分サイクルで２０分間の相関評価を行った際に、図１０（ａ）に示すような評価結果が得られた場合は、図１０（ｂ）に示すように、２回以上誤答が一致した各試験項目について相関関係の時間順序判定の信頼度が閾値よりも高いと判断する。なお、時間順序判定の信頼度を上げるためには、５分サイクルで２０分間の相関評価を行うよりも、例えば５分サイクルで６０分間の相関評価を行うことが望ましい。

続いて、試験項目関連マップを用いて、将来的に誤答が起こり得る試験項目に対応する状況を推定し、自車両の衝突危険度を算出する（手順Ｓ６４）。ここでの衝突危険度は、各試験項目の試験結果に基づいたドライバの運転技量によって決まるものである。

このとき、自車両の衝突危険度をハインリッヒの法則による比率（１：２９：３００）に対応する値として算出する。ハインリッヒの法則とは、重傷以上の災害が１件あった場合、その背後には２９件の軽症を伴う災害が起こり、３００件ものヒヤリハット（損害のない災害）が起きているという法則である。

図１に戻り、表示制御部１１は、ドライバの苦手項目を表示部７に表示させたり、自車両の未来位置を予測し、その未来位置を表示部７に表示させる。

図１１は、表示制御部１１により実行される処理手順のうち自車未来位置を表示させる処理手順を示すフローチャートである。同図において、まず環境情報取得部２、自車情報取得部３及びドライバ情報取得部４の検出情報に基づいて、自車両の未来位置を予測する（手順Ｓ７１）。そして、自車両の未来位置を上記自車両の衝突危険度に対応する表示態様で表示部７に表示させる（手順Ｓ７２）。

具体的には、自車両の未来位置は、例えば図１２に示すように、ハザードとの衝突可能性がある位置に複数（ここでは３つ）のアイコンＡで表示される。これらのアイコンＡは、自車両の操作パラメータによって表示位置や表示間隔が変化する。例えば自車両の速度が高くなるほど、各アイコンＡの表示位置が遠くなることで、自車両の未来位置が先行車両に重なって表示されやすくなる。また、自車両の操舵のばらつきが大きいほど、各アイコンＡの表示間隔が広くなることで、自車両の未来位置がセンターラインを超えて表示されやすくなる。

このとき、アイコンＡの色や形、大きさ、表示パターン等の表示態様を自車両の衝突危険度と連動して変化させるようにする。例えば図１３に示すように、自車両の衝突危険度に応じてピラミッドの形状を変化させてインジケータ表示する。図１３に示すピラミッドの形状は、ハインリッヒの法則による比率に対応しており、右側の表示形状になるほど衝突危険度が高い状況を示している。

また、図１４（ａ）に示すように、衝突危険度と連動して上下動する矢印シンボルＳ１をピラミッドと一緒にインジケータ表示しても良いし、図１４（ｂ）に示すように、衝突危険度と連動して上下動する横線シンボルＳ２をピラミッドと一緒にインジケータ表示しても良い。また、図１４（ｃ）に示すように、ハインリッヒの法則による比率に対応する他の表示態様と一緒に横線シンボルＳ２をインジケータ表示しても良い。さらに、図１４（ｄ）に示すように、衝突危険度と連動して上下動する人間シンボルＳ３をピラミッドと一緒にインジケータ表示しても良い。

また、図１２に示すように、表示部７に自車両の未来位置を表示させると同時に、運転に関する注意事項を音声案内する。

なお、アイコンＡの表示形態を、自車両の衝突危険度ではなくドライバの運転能力θと連動して変化させるようにしても良い。

以上において、試験項目記憶部８は、共通の試験項目及びシーン別の試験項目を含む複数の試験項目を記憶する記憶手段を構成する。環境情報取得部２、自車情報取得部３及びドライバ情報取得部４は、自車両周囲の環境情報、自車両の状態情報及び運転者の行動情報を取得する情報取得手段を構成する。運転能力確認部９の上記手順Ｓ５１，Ｓ５２は、情報取得手段により取得された自車両周囲の環境情報、自車両の状態情報及び運転者の行動情報に基づいて、複数の試験項目に関する運転試験を行い、運転者の運転行動を判定する運転行動判定手段を構成する。運転能力確認部９の上記手順Ｓ５３，Ｓ５４と危険予測部１０とは、運転行動判定手段により判定された運転者の運転行動に基づいて、運転者の運転技量を評価する運転技量評価手段を構成する。表示制御部１１及び表示部７は、運転技量評価手段により評価された運転者の運転技量に応じて運転支援を行う支援手段を構成する。

以上のように本実施形態にあっては、複数の共通試験項目及び複数のシーン別試験項目を予め設定・記憶しておき、これらの試験項目についての運転技量試験を周期的に行ってドライバの運転行動を判定し、その運転行動に基づいてドライバの運転技量を評価すると共に、自車両の未来位置を予測し、ドライバの運転技量に対応する表示態様で自車両の未来位置を表示部７に表示するので、ドライバの運転技量に応じた適切な運転支援を実施することができる。これにより、運転技量の高い運転者が運転支援を煩わしく感じることを防止できる。

また、各試験項目の試験結果に基づいて、誤答した各試験項目間の相関関係の時間順序判定の信頼度を算出し、将来誤答が起こり得る試験項目に対応する状況を推定し、自車両の衝突危険度を算出することにより、ドライバの運転技量に応じた運転支援を早めに実施することができる。

さらに、自車両の未来位置を表すアイコンＡをドライバの運転技量の程度に応じて変化させることにより、ドライバは自分の運転行動を客観視することができる。従って、安全運転に対する心構えや気持ちを引き締めるきっかけが得られ、ドライバの安全意識を高めることが可能となる。

なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。例えば上記実施形態では、各試験項目の試験結果に基づいて、誤答した試験項目間の相関関係の時間順序判定の信頼度を算出し、自車両の衝突危険度を予測するようにしたが、ドライバの苦手な試験項目間の相関関係の時間順序判定の信頼度を算出し、自車両の衝突危険度を予測しても良い。

また、自車両の運転中に各共通試験項目及び各シーン別試験項目に対する運転者の標準運転モデルを生成し、複数の試験項目についての運転技量試験を周期的に行ってドライバの運転行動を判定し、その運転行動が標準運転モデルから逸脱しているときに、その逸脱した試験項目に対する運転支援を行うようにしても良い。

さらに、運転支援の内容としては、特に自車両の未来位置の表示には限られず、予想されるシーンやドライバの苦手な試験項目等の表示でも良く、或いは介入制御等であっても良い。

１…運転支援装置、２…環境情報取得部（情報取得手段）、３…自車情報取得部（情報取得手段）、４…ドライバ情報取得部（情報取得手段）、６…ＥＣＵ、７…表示部（支援手段）、８…試験項目記憶部（記憶手段）、９…運転能力確認部（運転行動判定手段、運転技量評価手段）、１０…危険予測部（運転技量評価手段）、１１…表示制御部（支援手段）。

Claims

共通の試験項目及びシーン別の試験項目を含む複数の試験項目を記憶する記憶手段と、
自車両周囲の環境情報、自車両の状態情報及び運転者の行動情報を取得する情報取得手段と、
前記情報取得手段により取得された前記自車両周囲の環境情報、前記自車両の状態情報及び前記運転者の行動情報に基づいて、前記複数の試験項目に関する運転試験を行い、前記運転者の運転行動を判定する運転行動判定手段と、
前記運転行動判定手段により判定された前記運転者の運転行動に基づいて、前記運転者の運転技量を評価する運転技量評価手段と、
前記運転技量評価手段により評価された前記運転者の運転技量に応じて運転支援を行う支援手段とを備えることを特徴とする運転支援装置。
前記運転技量評価手段は、前記複数の試験項目のうち前記運転者の運転行動に関連性のある各試験項目間で発生する時間順序関係を判定し、前記運転者の運転技量を評価することを特徴とする請求項１記載の運転支援装置。
前記支援手段は、前記情報取得手段により取得された前記自車両周囲の環境情報、前記自車両の状態情報及び前記運転者の行動情報に基づいて、前記自車両の未来位置を予測する手段と、前記運転者の運転技量に応じた表示態様で前記自車両の未来位置を表示する手段とを有することを特徴とする請求項１または２記載の運転支援装置。