JP2013190962A - 運転不安感判定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 運転者のブレーキ操作によらず、運転者の運転不安感を判定可能とする。
【解決手段】 不安低減手段制御回路９が、車両Ａ前方の障害物（対向車Ｂ）を検出してから車両Ａが当該障害物と車幅方向で重なる地点を通過するまでの期間である通過期間内に検出した車両Ａの横位置に基づいて、通過期間内の車両Ａの横位置の変動量（横位置変動量）を算出する。続いて、不安低減手段制御回路９が、算出した通過期間内の車両Ａの横位置の変動量（横位置変動量）に基づいて、車両Ａの運転者の運転不安感を判定する。
【選択図】 図３

Description

本発明は、運転者の運転に関する不安感（以下、運転不安感とも呼ぶ）を判定する運転不安感判定装置に関するものである。

従来、運転不安感判定装置としては、例えば、特許文献１に記載の従来技術がある。
この従来技術では、運転者のブレーキ操作に伴うジャークおよび減速度を検出する。続いて、この従来技術では、検出したジャークと減速度との関係が所定範囲内にあるか否かを判定する。そして、この技術では、ジャークと減速度との関係が所定範囲内にあると判定した場合には、運転者に運転不安感があると判定する。

特許第４５２９６７１

しかしながら、上記従来技術では、運転者のブレーキ操作に伴うジャークおよび減速度に基づいて運転者の運転不安感を判定していた。それゆえ、上記従来技術では、運転者がブレーキ操作を行っていないときには、運転者の運転不安感を判定できなかった。
本発明は、上記のような点に着目し、運転者のブレーキ操作によらず、運転者の運転不安感を判定可能とすることを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明では、自車両前方の障害物を検出してから自車両が当該障害物と車幅方向で重なる地点を通過するまでの期間である通過期間内に検出した自車両の横位置に基づいて、通過期間内の自車両の横位置の変動量を算出する。続いて、不安低減手段制御回路が、算出した通過期間内の自車両の横位置の変動量に基づいて、自車両の運転者の運転不安感を判定する。

本発明では、例えば、運転者の運転スキルが低く、自車両が障害物をすり抜けるまでの自車両の軌跡ふらつきが大きい場合には、自車両の横位置の変動量のばらつきが増大する。それゆえ、本発明では、自車両の横位置の変動量に基づくことで、自車両の横位置の変動量のばらつきが大きい場合に、運転者の運転スキルが低いと判定でき、運転スキルの不足によって運転者に運転不安感があると判定できる。これにより、本発明では、運転者のブレーキ操作によらず、運転者の運転不安感を判定できる。

車両制御装置１を搭載した車両Ａの構成を表す概念図である。 車両Ａが対向車Ｂとすれ違う様子を説明するための説明図である。 運転不安感判定処理を表すフローチャートである。 変動量頻度分布と正規分布とを説明するためのグラフである。 車両Ａの横位置の変動量の過渡的成分を説明するための説明図である。 運転者の運転スキルと正規分布との関係を説明するためのグラフである。 設定値σ_Limitの設定方法を説明するためのグラフである。 第２実施形態の運転不安定状態判定処理を表すフローチャートである。 第３実施形態の運転不安定状態判定処理を表すフローチャートである。

次に、本発明に係る実施形態について図面を参照して説明する。
本実施形態は、本発明を、運転者の運転不安感を判定し、判定結果に基づき、運転者の運転不安感を低減するための各種装置を制御する車両制御装置１に適用したものである。
（構成）
まず、車両制御装置１を搭載した車両Ａの構成を表す概念図である。
図１は、車両制御装置１を搭載した車両Ａの構成を表す概念図である。
図１に示すように、車両制御装置１は、ナビゲーション装置２、および下界認識装置３を備える。
ナビゲーション装置２は、ＧＰＳ(Global Positioning System)受信部４、地図情報格納部５、および演算部６を備える。

ＧＰＳ受信部４は、車両Ａの現在位置を検出する。車両Ａの現在位置としては、例えば、車両Ａに予め設定した設定点（例えば、ＧＰＳ受信部４のアンテナ設置位置）の現在位置を採用できる。そして、ＧＰＳ受信部４は、検出結果を演算部６に出力する。
地図情報格納部５は、地図情報を格納している。地図情報とは、道路の位置、道路の形状、道路の種類等の情報である。道路の種類としては、例えば、道路の往復が中央分離帯で往復の方向別に分離されていない対面通行路であるか否かを表す情報を採用できる。

演算部６は、ＧＰＳ受信部４からの信号が表す車両Ａの現在位置、および地図情報格納部５が格納している地図情報に基づき、車両Ａが走行している道路（以下、自車走行路とも呼ぶ）の地図情報を取得する。続いて、演算部６は、取得した地図情報、およびＧＰＳ受信部４からの信号が表す車両Ａの現在位置に基づき、自車走行路に対する車両Ａの横位置（以下、自車横位置とも呼ぶ）および自車走行路の道路種別（対面通行路であるか否かを表す情報）を検出する。自車横位置としては、例えば、自車走行路の中心線に対する車両Ａの道路幅方向の位置を採用できる。そして、演算部６は、検出した自車横位置および道路種別を表す信号を運転不安状態判定回路１６に出力する。

下界認識装置３は、撮影部７、および画像解析部８を備える。
撮影部７は、車両Ａ前方の画像を撮影する。撮影する画像には、自車走行路、および当該自車走行路上に存在する障害物（例えば、他車両、歩行者、落下物等）の画像を含む。そして、撮影部７は、撮影した画像を表す信号を画像解析部８に出力する。
画像解析部８は、撮影部７からの信号が表す画像（車両Ａ前方の画像）に基づき、自車走行路を車両Ａと反対方向に走行する対向車Ｂを検出する。対向車Ｂの検出は、予め設定した設定時間（例えば、１０msec.）が経過するたびに繰り返し実行する。そして、画像解析部８は、検出結果を表す信号を運転不安状態判定回路１６に順次出力する。

また、画像解析部８は、対向車Ｂを検出した場合には、撮影部７からの信号が表す画像に基づき、車両Ａが対向車Ｂと車幅方向で重なる地点を通過する直前（例えば、１sec.前）であるか否かを判定する。そして、画像解析部８は、車両Ａが対向車Ｂと車幅方向で重なる地点を通過する直前（１sec.前）であると判定した場合には、判定結果を表す信号を運転不安状態判定回路１６に出力する。

また、車両制御装置１は、不安低減手段制御回路９、音声信号回路１０、操舵反力制御回路１１、および制動装置制御回路１２を備える。
不安低減手段制御回路９は、運転不安状態判定回路１６からの制御信号に従って、音声信号回路１０、操舵反力制御回路１１および制動装置制御回路１２を動作させる制御信号を音声信号回路１０、操舵反力制御回路１１および制動装置制御回路１２に出力する。

なお、本実施形態では、不安低減手段制御回路９が、音声信号回路１０、操舵反力制御回路１１、および制動装置制御回路１２の全てを同時に動作させる例を示したが、他の構成を採用することもできる。例えば、不安低減手段制御回路９が、音声信号回路１０、操舵反力制御回路１１、および制動装置制御回路１２のいずれかを選択的に動作させる構成としてもよい。また、例えば、不安低減手段制御回路９が、音声信号回路１０、操舵反力制御回路１１、および制動装置制御回路１２以外の、車両Ａの運転者の運転不安を低減可能な各種装置を動作させる制御信号を当該各種装置に出力する構成としてもよい。

音声信号回路１０は、不安低減手段制御回路９からの制御信号に従って、室内スピーカ１３を介して車両Ａの運転者の注意喚起を促す音声または警告音を車室内に出力する。
操舵反力制御回路１１は、不安低減手段制御回路９からの制御信号に従って、操舵反力アクチュエータ１４を介して車両Ａの操舵反力を増加させる。これにより、操舵反力制御回路１１は、車両Ａの運転者の操舵の乱れを低減させ、運転者の運転不安を低減させる。

制動装置制御回路１２は、不安低減手段制御回路９からの制御信号に従って、制動装置アクチュエータ１５を介して車両Ａの全ての車輪の制動力を増加させる。これにより、制動装置制御回路１２は、車両Ａの走行速度を低減させ、運転者の運転不安を低減させる。
また、車両制御装置１は、運転不安状態判定回路１６を備える。
運転不安状態判定回路１６は、Ａ／Ｄ変換回路、Ｄ／Ａ変換回路、中央演算処理装置およびメモリ等から構成した集積回路を備える。運転不安状態判定回路１６は、ナビゲーション装置２、および下界認識装置３からの信号に基づき、運転不安感判定処理を実行する。運転不安感判定処理では、運転不安状態判定回路１６は、まず、下界認識装置３が対向車Ｂを検出してから車両Ａが対向車Ｂと車幅方向で重なる地点を通過するまでの期間（即ち、車両Ａが対向車Ｂとすれ違うまでの期間。以下、通過期間とも呼ぶ）にナビゲーション装置２が検出した自車横位置に基づいて、車両Ａの運転者の運転不安感を判定する。ここで、車両Ａの運転者は、図２（ａ）に示すように、対面通行路を走行中に対向車Ｂが現れた場合、対向車Ｂの進路および自車走行路の幅等に基づき、図２（ｂ）に示すように、対向車Ｂとすれ違うための車両Ａの将来の軌跡（以下、想定軌跡とも呼ぶ）を設定する。そして、車両Ａの運転者は、図２（ｃ）に示すように、設定した想定軌跡に車両Ａが沿って走行するように、車両Ａの運転操作（例えば、操舵、減速等）を行う。その際、車両Ａの運転者は、車両Ａを自車走行路に沿って走行させるため、自車走行路の線長方向と平行な方向に延びている軌跡（図２（ｂ）（ｃ）の点線状の直線）を想定軌跡として設定する。それゆえ、想定軌跡に対する車両Ａの横位置の変動量は、自車走行路に対する車両Ａの横位置の変動量（以下、横位置変動量とも呼ぶ）と同様に変化する。また、想定軌跡に対する車両Ａの横位置の変動量は、運転者の車両挙動制御成績を表している。そのため、本実施形態では、横位置変動量に基づき、横位置変動量のばらつきを定量評価することで、対向車Ｂとすれ違う運転タスクに対する車両Ａの運転者の運転スキルを判定し、運転スキル不足によって車両Ａの運転者が運転不安感を持っているか否かを判定する。

なお、自車走行路の路面が滑らかな平滑路面（路面凹凸のない路面）であり、横風等の外乱要素がない場合は、運転者の操作量が車両Ａの横位置の変動に影響する。それゆえ、運転者の運転スキルは、運転者の操作状態（例えば、操舵角の時系列データ）に基づいて推定できる。しかしながら、現実的な走行状況では、路面凹凸、横風等の外乱が存在する。そのため、本実施形態では、運転者の操作量ではなく、自車走行路に対する車両Ａの横位置の変動量（横位置変動量）に基づいて運転者の運転スキルを推定する。

続いて、運転不安状態判定回路１６は、判定結果に基づいて、音声信号回路１０、操舵反力制御回路１１、および制動装置制御回路１２を動作させる制御信号を不安低減手段制御回路９に出力する。これにより、本実施形態の車両制御装置１では、車両Ａの運転者の運転不安感を判定し、判定結果に基づいて車両Ａの操舵反力や制動力を制御させる。

（演算処理）
次に、運転不安状態判定回路１６が実行する運転不安感判定処理について説明する。運転不安感判定処理は、車両Ａが下界認識装置３が対向車Ｂを検出した後、車両Ａが自車走行路の線長方向と平行な方向に延びている軌跡（想定軌跡）に沿った走行を開始した場合に、対向車Ｂとのすれ違いモードに入ったと判定して、処理の実行を開始する。

図３は、運転不安感判定処理を表すフローチャートである。
図３に示すように、運転不安感判定処理のステップＳ１０１では、運転不安状態判定回路１６は、ナビゲーション装置２、および下界認識装置３が出力する信号を順次取得する。ナビゲーション装置２、および下界認識装置３が出力する信号の取得は、運転不安状態判定回路１６が、画像解析部８から車両Ａが対向車Ｂと車幅方向で重なる地点を通過する直前（１sec.前）であると判定した判定結果を表す信号を取得するまで繰り返す。これにより、運転不安状態判定回路１６は、通過期間にナビゲーション装置２および下界認識装置３が出力した信号のうち、運転不安感判定処理の実行を開始してから車両Ａが対向車Ｂと車幅方向で重なる地点を通過する直前までの期間の信号を取得する。

なお、本実施形態では、運転不安状態判定回路１６は、通過期間にナビゲーション装置２、および下界認識装置３が出力する一部の信号のみを取得する例を示したが、他の構成を採用することもできる。例えば、全ての信号を取得する構成としてもよい。
続いてステップＳ１０２に移行して、運転不安状態判定回路１６は、自車走行路が対面通行路であるか否かを判定する。具体的には、運転不安状態判定回路１６は、前記ステップＳ１０１で取得した信号が表す道路種別に基づき、自車走行路の道路種別が対面通行路であるか否かを判定する。そして、運転不安状態判定回路１６は、自車通行路の道路種別が対面通行路であると判定した場合には（Ｙｅｓ）ステップＳ１０３に移行する。一方、運転不安状態判定回路１６は、自車走行路の道路種別が対面通行路ではないと判定した場合には（Ｎｏ）前記ステップＳ１０１に戻る。

前記ステップＳ１０３では、運転不安状態判定回路１６は、前記ステップＳ１０１で取得した信号が表す対向車Ｂの検出結果に基づき、自車走行路を車両Ａと反対方向に走行する対向車Ｂが存在するか否かを判定する。そして、運転不安状態判定回路１６は、対向車Ｂが存在すると判定した場合には（Ｙｅｓ）ステップＳ１０４に移行する。一方、運転不安状態判定回路１６は、対向車Ｂが存在しないと判定した場合には（Ｎｏ）前記ステップＳ１０１に戻る。

なお、本実施形態のステップＳ１０３では、運転不安状態判定回路１６が、車両Ａ前方に対向車Ｂ（障害物の一例）が存在するか否か判定する例を示したが、他の構成を採用することもできる。例えば、運転不安状態判定回路１６が、対向車Ｂに限定せず、車両Ａ前方に駐車車両、歩行者、落下物等の障害物が存在するか否かを判定する構成としてもよい。そして、運転不安状態判定回路１６が、障害物が存在すると判定した場合には（Ｙｅｓ）前記ステップＳ１０４に移行し、障害物が存在しないと判定した場合には（Ｎｏ）前記ステップＳ１０１に戻る構成としてもよい。
前記ステップＳ１０４では、運転不安状態判定回路１６は、前記ステップＳ１０１で取得した信号が表す車両Ａの横位置、つまり、通過期間内に検出した車両Ａの横位置に基づき、自車走行路に対する車両Ａの横位置（自車横位置）の時系列データを生成する。

図４は、自車横位置の頻度分布と正規分布とを説明するためのグラフである。
続いてステップＳ１０５に移行して、運転不安状態判定回路１６は、前記ステップＳ１０４で生成した時系列データに基づき、通過期間内の車両Ａの横位置の変動量を算出する。具体的には、運転不安状態判定回路１６は、時系列データに基づき、通過期間内の自車両Ａの横位置の変動量（横位置変動量）として変動量頻度分布（ヒストグラム）を演算する。変動量頻度分布は、図４に示すように、自車走行路に対する車両Ａの横位置（自車横位置）に対する、当該自車横位置の頻度を表す。変動量頻度分布は、車両Ａの横位置（自車横位置）の定量評価量であり、また、車両Ａの横位置の変動量（横位置変動量）の定量評価量でもある。続いて、運転不安状態判定回路１６は、演算した変動量頻度分布を正規分布にフィッティングさせる。これにより、運転不安状態判定回路１６は、変動量頻度分布に合致する正規分布（連続的な数式で表される分布）を演算する。なお、自車両が障害物の側方をすり抜けるように、運転者に自車両の運転操作（例えば、操舵、減速等）を行わせる実験を行った結果、変動量頻度分布を正規分布で表せることを確認できた。

なお、本実施形態のステップＳ１０５では、運転不安状態判定回路１６は、自車横位置の時系列データに基づいて変動両頻度分布、つまり、車両Ａの横位置の変動量（横位置変動量）の定量評価量を演算する例を示したが、他の構成を採用することもできる。例えば、自車横位置の時系列データに基づいて横位置変動量の時系列データを算出し、算出した横位置変動量の時系列データに基づいて変動両頻度分布を算出する構成としてもよい。

図５は、車両Ａの横位置の変動量の過渡的成分を説明するための説明図である。
図６は、運転者の運転スキルと正規分布との関係を説明するためのグラフである。
続いてステップＳ１０６に移行して、運転不安状態判定回路１６は、前記ステップＳ１０５でフィッティングさせた正規分布の標準偏差σを算出する。標準偏差σは、図５に示すように、車両Ａの横位置の変動量（横位置変動量）の過渡的成分、つまり、車両Ａの軌跡ふらつきが低減し、車両Ａの実際の走行軌跡が横位置変動量の定常成分に落ち着くまでの横位置変動量を表す。標準偏差σは、自車横位置のばらつきの定量指標値であり、また、横位置変動量のばらつきの定量指標値でもある。なお、自車両の目標軌跡を道路上に明示し、明示した目標軌跡上を自車両が走行するように、運転者に自車両の運転操作（例えば、操舵、減速等）を行わせる実験を行った結果、標準偏差σは運転者の運転スキルの高さを表すことを確認できた。この実験では、まず、自車両の目標軌跡を道路上に明示し、明示した目標軌跡を自車両が走行するように、運転スキルの高い運転者（以下、高運転スキルドライバとも呼ぶ）と運転スキルの低い運転者（以下、低運転スキルドライバとも呼ぶ）とに運転させる。その際、この実験では、走行速度と目標軌跡とを変化させ、統計的に優位な差になる回数の計測（横位置の時系列データの取得）を行った。続いて、この実験では、取得した時系列データに基づき、変動量頻度分布を演算し、演算した変動量頻度分布を正規分布にフィッティングさせた。この実験の結果、図６に示すように、運転スキルの低い運転者の正規分布は、運転スキルの高い運転者の正規分布に比べ、正規分布の曲線が横方向に広がりをもって分布し、標準偏差σが大きくなることが確認できた。なお、図６では、車両特性の異なる複数の車両で当該実験を行った場合の正規分布を重ねて表示している。これにより、運転者の運転スキルの高さを、フィッティングさせた正規分布の標準偏差σで判断可能であることを確認できた。

続いて、運転不安状態判定回路１６は、算出した標準偏差σが予め設定した設定値σ_Limit以上であるか否かを判定する。設定値σ_Limitとは、車両Ａの運転者に運転不安があるか否かを判定するための閾値である。本実施形態では、設定値σ_Limitとしては、例えば、０．３ｍを採用する。そして、運転不安状態判定回路１６は、標準偏差σが設定値σ_Limit（０．３ｍ）以上であると判定した場合には（Ｙｅｓ）車両Ａの運転者に運転不安があると判定し、ステップＳ１０７に移行する。一方、運転不安状態判定回路１６は、標準偏差σが設定値σ_Limit（０．３ｍ）未満であると判定した場合には（Ｎｏ）車両Ａの運転者に運転不安がないと判定し、前記ステップＳ１０１に戻る。

図７は、設定値σ_Limitの設定方法を説明するためのグラフである。
ここで、設定値σ_Limitの数値０．３ｍは実験をもとに設定した。この実験では、まず、高運転スキルドライバと低運転スキルドライバとに車両特性の異なる車両Ｃ、Ｃ’、Ｄを運転させ、自車横位置の時系列データを取得した。車両Ｃは、小型乗用車規格の車両であり、排気量１０００ＣＣクラスの一般的な車両である。車両Ｃ’は、運動特性が向上するように、車両Ｃのタイヤ、サスペンション、ステアリング等を改修し、車両の応答特性を大幅に向上させた車両である。即ち、車両Ｃ’は、車両Ｃに比べ、運転者の操舵に対する車両の応答性が高い車両である。車両Ｄは、車両Ｃよりも車両規格が大きい普通乗用車規格の車両であり、排気量３０００ＣＣクラスの標準的な車両である。即ち、車両Ｄは、車両Ｃ’相当の応答性を持つとともに、安定性が高く、運動性能のバランスが取れた車両である。続いて、この実験では、取得した時系列データに基づき、変動量頻度分布を演算し、演算した変動量頻度分布を正規分布にフィッティングさせ、フィッティングさせた正規分布の標準偏差σを算出した。この実験の結果、図７に示すように、車両特性の違いにかかわらず、フィッティングさせた正規分布の標準偏差σが０．３ｍの箇所で高運転スキルドライバと低運転スキルドライバとを分別可能であることを確認できた。
続いてステップＳ１０７に移行して、運転不安状態判定回路１６は、不安低減手段制御回路９に制御信号を出力した後、この演算処理を終了する。

（動作その他）
次に、車両Ａに搭載した車両制御装置１の動作について説明する。
図２（ａ）に示すように、車両Ａが対面通行路を走行中に、車両Ａの前方に対面通行路を車両Ａと反対方向に走行する対向車Ｂが現れたとする。すると、車両Ａの運転者は、対向車Ｂとすれ違うための車両Ａの軌跡（想定軌跡）を設定する。そして、運転者は、図２（ｂ）（ｃ）に示すように、設定した想定軌跡に車両Ａが沿って走行するように、車両Ａの運転操作（操舵、制動等）を行う。その際、下界認識装置３は、対向車Ｂを検出し、検出結果を表す信号を運転不安状態判定回路１６に出力する。また、ナビゲーション装置２は、自車走行路に対する車両Ａの横位置（自車横位置）および道路種別（自車走行路が対面通行路であることを表す情報）を表す信号を運転不安状態判定回路１６に出力する。

また、運転不安状態判定回路１６は、車両Ａが想定軌跡（図２（ｂ）（ｃ）の点線状の直線）上に移動すると、運転不安感判定処理を開始し、ナビゲーション装置２および下界認識装置３から信号を順次取得する（図３のステップＳ１０１）。ナビゲーション装置２、および下界認識装置３からの信号の取得は、車両Ａが対向車Ｂとすれ違う直前（１sec.前）まで、つまり、車両Ａが対向車Ｂと車幅方向で重なる地点を通過する直前まで行う。続いて、運転不安状態判定回路１６は、取得した信号に基づき、自車走行路の道路種別が対面通行路であると判定する（図３のステップＳ１０２、Ｙｅｓ）。続いて、運転不安状態判定回路１６は、取得した信号に基づき、対向車Ｂが存在すると判定する（図３のステップＳ１０３、Ｙｅｓ）。続いて、運転不安状態判定回路１６は、取得した信号に基づき、自車走行路に対する車両Ａの横位置（自車横位置）の時系列データを生成する（図３のステップＳ１０４）。続いて、運転不安状態判定回路１６は、生成した時系列データに基づき、変動量頻度分布を演算し、演算した変動量頻度分布を正規分布にフィッティングさせる（図３のステップＳ１０５）。続いて、運転不安状態判定回路１６は、フィッティングさせた正規分布の標準偏差σを算出する（図３のステップＳ１０６）。ここで、車両Ａの運転者の運転スキルが低く、車両Ａが対向車Ｂとすれ違うまでの車両Ａの軌跡ふらつきが大きいために、横位置変動量のばらつきが増大し、横位置変動量の正規分布の標準偏差σが０．３ｍ以上であったとする。すると、運転不安状態判定回路１６は、横位置変動量の正規分布の標準偏差σがσ_Limit（０．３ｍ）以上であると判定する（図３のステップＳ１０６、Ｙｅｓ）。これにより、運転不安状態判定回路１６は、車両Ａの運転者の運転スキルが低く、運転スキル不足によって車両Ａの運転者が運転不安感を持っていると判定する。そして、運転不安状態判定回路１６は、車両Ａの運転者の運転不安感が低減するように、不安低減手段制御回路９に制御信号を出力する（図３のステップＳ１０７）。

続いて、不安低減手段制御回路９は、運転不安状態判定回路１６からの制御信号に従って、音声信号回路１０、操舵反力制御回路１１および制動装置制御回路１２を動作させる制御信号を音声信号回路１０、操舵反力制御回路１１および制動装置制御回路１２に出力する。続いて、音声信号回路１０が車両Ａの運転者に注意喚起を行い、操舵反力制御回路１１が車両Ａの操舵反力を増加させ、制動装置制御回路１２が車両Ａの全ての車輪の制動力を増加させる。これにより、車両制御装置１は、運転者の運転不安感を低減させる。

一方、車両Ａの運転者の運転スキルが高く、車両Ａが対向車Ｂとすれ違うまでの車両Ａの軌跡ふらつきが大きいために、横位置変動量のばらつきが増大せず、横位置変動量の正規分布の標準偏差σが０．３ｍ未満であったとする。すると、運転不安状態判定回路１６が、横位置変動量の正規分布の標準偏差σがσ_Limit０．３ｍ未満であると判定する（図３のステップＳ１０６、Ｎｏ）。これにより、運転不安状態判定回路１６は、車両Ａの運転者の運転スキルが高く、車両Ａの運転者が運転不安感を持っていないと判定する。そして、運転不安状態判定回路１６は、車両Ａの運転者が運転不安感を持っていないため、不安低減手段制御回路９への制御信号の出力を行わない（図３のステップＳ１０１）。

本実施形態では、図１の下界認識装置３、運転不安状態判定回路１６、図３のステップＳ１０３が障害物検出部を構成する。以下同様に、ナビゲーション装置２は自車横位置検出部を構成する。また、図１の運転不安状態判定回路１６、図３のステップＳ１０４、Ｓ１０５が自車横位置変動量算出部を構成する。さらに、図１の運転不安状態判定回路１６、図３のステップＳ１０６は不安感判定部を構成する。また、図１の運転不安状態判定回路１６、図３のステップＳ１０２が走行路判定部を構成する。

（本実施形態の効果）
本実施形態は、次のような効果を奏する。
（１）不安低減手段制御回路９が、車両Ａ前方の障害物（対向車Ｂ）を検出してから車両Ａが当該障害物と車幅方向で重なる地点を通過するまでの期間である通過期間内に検出した車両Ａの横位置に基づいて、通過期間内の車両Ａの横位置の変動量（横位置変動量）を算出する。続いて、不安低減手段制御回路９が、算出した通過期間内の車両Ａの横位置の変動量（横位置変動量）に基づいて、車両Ａの運転者の運転不安感を判定する。
このような構成によれば、例えば、運転者の運転スキルが低く、車両Ａが障害物をすり抜けるまでの車両Ａの軌跡ふらつきが大きい場合には、車両Ａの横位置の変動量のばらつきが増大する。それゆえ、車両Ａの横位置の変動量に基づくことで、車両Ａの横位置の変動量のばらつきが大きい場合に、運転者の運転スキルが低いと判定でき、運転スキルの不足によって運転者に運転不安感があると判定できる。これにより、このような構成によれば、運転者のブレーキ操作によらず、運転者の運転不安感を判定できる。

（２）不安低減手段制御回路９が、通過期間内に検出した車両Ａの横位置（自車横位置）に基づき、通過期間内の車両Ａの横位置の変動量（自車横位置変動量）として変動量頻度分布を演算する。そして、不安低減手段制御回路９が、演算した変動量頻度分布に基づいて、車両Ａの運転者の運転不安感を判定する。
このような構成によれば、車両Ａの横位置の変動量（自車横位置変動量）として、自車横位置変動量の定量評価量である変動量頻度分布を採用したため、この変動量頻度分布に統計手法を適用することで、横位置変動量のばらつきの定量指標値を導出できる。それゆえ、導出した定量指標値に基づくことで、運転者の運転スキルをより適切に判定でき、運転スキルの不足による運転者の運転不安感をより適切に判定できる。

（３）不安低減手段制御回路９が、変動量頻度分布を正規分布にフィッティングさせる。続いて、不安低減手段制御回路９が、フィッティングさせた正規分布の標準偏差σが設定値σ_Limit以上である場合には、車両Ａの運転者に運転不安感があると判定する。
このような構成によれば、例えば、車両Ａの運転者の運転スキルが低く、車両Ａが障害物をすり抜けるまでの車両Ａの軌跡ふらつきが大きい場合には、変動量頻度分布をフィッティングさせた正規分布の標準偏差σが増大する。それゆえ、正規分布の標準偏差σが設定値以上である場合に、障害物をすり抜ける運転タスクに対し運転者の運転スキルが低いと判定でき、運転スキルの不足によって運転者に運転不安感があると判定できる。

（４）不安低減手段制御回路９が、自車走行路が対面通行路であるか否かを判定する。続いて、不安低減手段制御回路９が、自車走行路が対面走行路であると判定した場合に、自車走行路を自車両と反対方向に走行する対向車を上記の障害物として検出する。
このような構成によれば、例えば、運転者の運転スキルが低く、車両Ａが対向車Ｂとすれ違うまでの車両Ａの軌跡ふらつきが大きい場合には、車両Ａの横位置の変動量のばらつきが増大する。それゆえ、車両Ａの横位置の変動量に基づくことで、車両Ａの横位置の変動量のばらつきが大きい場合に、運転者の運転スキルが低いと判定でき、運転スキルの不足によって運転者に運転不安感があると判定できる。

（第２実施形態）
次に、本発明の第２実施形態について図面を参照して説明する。
なお、上記各実施形態と同様な構成等については同一の符号を使用する。
本実施形態では、対向車Ｂを検出してから車両Ａが対向車Ｂと車幅方向で重なる地点を通過するまでの通過期間内における自車走行路に対する対向車Ｂの横位置の変動量に基づき、車両Ａの運転者の運転不安感を判定する。

図８は、第２実施形態の運転不安定状態判定処理を表すフローチャートである。
具体的には、第３実施形態は、画像解析部８の演算内容、および図３のステップＳ１０４〜Ｓ１０６を図８のステップＳ２０１〜Ｓ２０３に代えたものである。
画像解析部８は、撮影部７からの信号が表す画像（車両Ａ前方の画像）に基づき、自車走行路を車両Ａと反対方向に走行する対向車Ｂを検出する。また、画像解析部８は、対向車Ｂを検出した場合には、撮影部７からの信号が表す画像に基づき、自車走行路に対する対向車Ｂの横位置（以下、対向車横位置とも呼ぶ）を検出する。対向車横位置としては、例えば、自車走行路の中心線に対する対向車Ｂの道路幅方向の位置を採用できる。対向車Ｂの検出、および対向車横位置の検出は、予め設定した設定時間（例えば、１０msec.）が経過するたびに繰り返し実行する。そして、画像解析部８は、検出結果を表す信号を運転不安状態判定回路１６に順次出力する。

前記ステップＳ２０１では、運転不安状態判定回路１６は、前記ステップＳ１０１で取得した信号が表す対向車Ｂの横位置、つまり、通過期間内に検出した対向車Ｂの横位置（対向車横位置）に基づき、対向車横位置の時系列データを生成する。
続いてステップＳ２０２に移行して、運転不安状態判定回路１６は、前記ステップＳ２０１で生成した時系列データに基づき、通過期間内の対向車Ｂの横位置の変動量を算出する。具体的には、運転不安状態判定回路１６は、時系列データに基づき、通過期間内の対向車Ｂの横位置の変動量（以下、対向車横位置変動量とも呼ぶ）として対向車変動量頻度分布（ヒストグラム）を演算する。対向車変動量頻度分布は、自車走行路に対する対向車Ｂの横位置（対向車横位置）に対する、当該対向車横位置の頻度（度数）を表す。対向車変動量頻度分布は、対向車Ｂの横位置（対向車横位置）の定量評価量であり、また、対向車Ｂの横位置の変動量（対向車横位置変動量）の定量評価量でもある。続いて運転不安状態判定回路１６は、演算した対向車変動量頻度分布を正規分布にフィッティングさせる。

続いてステップＳ２０３に移行して、運転不安状態判定回路１６は、前記ステップＳ２０２でフィッティングさせた正規分布の標準偏差σを算出する。続いて、運転不安状態判定回路１６は、算出した標準偏差σが予め設定した第２設定値σ_Limit2以上であるか否かを判定する。第２設定値σ_Limit2とは、対向車Ｂの運転者の運転スキル不足によって車両Ａの運転者に運転不安があるか否かを判定するための閾値である。本実施形態では、第２設定値σ_Limit2としては、第１実施形態の設定値σ_Limitと同様に、０．３ｍを採用する。そして、運転不安状態判定回路１６は、標準偏差σが第２設定値σ_Limit2（０．３ｍ）以上であると判定した場合には（Ｙｅｓ）対向車Ｂの運転者の運転スキル不足によって車両Ａの運転者に運転不安があると判定し、ステップＳ１０７に移行する。一方、運転不安状態判定回路１６は、標準偏差σが第２設定値σ_Limit2（０．３ｍ）未満であると判定した場合には（Ｎｏ）車両Ａの運転者に対向車Ｂの運転者の運転スキル不足による運転不安がないと判定し、前記ステップＳ１０１に戻る。

本実施形態では、図１の運転不安状態判定回路１６、図８のステップＳ１０２が走行路判定部を構成する。以下同様に、図１の下界認識装置３は対向車検出部および対向車横位置検出部を構成する。さらに、図１の運転不安状態判定回路１６、図８のステップＳ２０１、Ｓ２０２は対向車横位置変動量算出部を構成する。また、図１の運転不安状態判定回路１６、図８のステップＳ２０２、Ｓ２０３は不安感判定部を構成する。

（本実施形態の効果）
本実施形態は、第１実施形態の（１）〜（４）の効果に加え、次のような効果を奏する。
（１）不安低減手段制御回路９が、対向車Ｂを検出してから車両Ａが当該対向車Ｂと車幅方向で重なる地点を通過するまでの期間である通過期間内に検出した対向車Ｂの横位置に基づいて、通過期間内の対向車Ｂの横位置の変動量（対向車横位置変動量）を算出する。続いて、不安低減手段制御回路９が、算出した通過期間内の対向車Ｂの横位置の変動量（対向車横位置変動量）に基づいて、車両Ａの運転者の運転不安感を判定する。
このような構成によれば、例えば、対向車Ｂの運転者の運転スキルが低く、対向車Ｂが車両Ａとすれ違うまでの対向車Ｂの軌跡ふらつきが大きい場合には、対向車Ｂの横位置の変動量のばらつきが増大する。それゆえ、対向車Ｂの横位置の変動量に基づくことで、対向車Ｂの横位置の変動量のばらつきが大きい場合に、対向車Ｂの運転者の運転スキルが低いと判定でき、対向車Ｂの運転者の運転スキルの不足によって車両Ａの運転者に運転不安感があると判定できる。これにより、このような構成によれば、運転者のブレーキ操作によらず、運転者の運転不安感を判定できる。

（２）不安低減手段制御回路９が、通過期間内に検出した対向車Ｂの横位置（対向車横位置）に基づき、通過期間内の対向車Ｂの横位置の変動量（対向車横位置変動量）として対向車変動量頻度分布を演算する。そして、不安低減手段制御回路９が、演算した対向車変動量頻度分布に基づいて、車両Ａの運転者の運転不安感を判定する。
このような構成によれば、対向車Ｂの横位置の変動量（対向車横位置変動量）として、対向車横位置変動量の定量評価量である対向車変動量頻度分布を採用したため、この対向車変動量頻度分布に統計手法を適用することで、対向車横位置変動量のばらつきの定量指標値を導出できる。それゆえ、導出した定量指標値に基づくことで、対向車Ｂの運転者の運転スキルをより適切に判定でき、対向車Ｂの運転者の運転スキルの不足による車両Ａ運転者の運転不安感をより適切に判定できる。

（３）不安低減手段制御回路９が、対向変動量頻度分布を正規分布にフィッティングさせる。続いて、不安低減手段制御回路９が、フィッティングさせた正規分布の標準偏差σが設定値σ_Limit以上である場合には、車両Ａの運転者に運転不安感があると判定する。
このような構成によれば、例えば、対向車Ｂの運転者の運転スキルが低く、対向車Ｂが車両Ａとすれ違うまでの対向車Ｂの軌跡ふらつきが大きい場合には、対向車変動量頻度分布をフィッティングさせた正規分布の標準偏差σが増大する。それゆえ、正規分布の標準偏差σが第２設定値σ_Limit2以上である場合に、車両Ａとすれ違う運転タスクに対し対向車Ｂの運転者の運転スキルが低いと判定でき、対向車Ｂの運転者の運転スキルの不足によって車両Ａの運転者に運転不安感があると判定できる。

（第３実施形態）
次に、本発明の第３実施形態について図面を参照して説明する。
なお、上記各実施形態と同様な構成等については同一の符号を使用する。
本実施形態では、対向車Ｂを検出してから車両Ａが対向車Ｂと車幅方向で重なる地点を通過するまでの通過期間内における車両Ａと対向車Ｂとの相対的な横位置の変動量に基づき、車両Ａの運転者および対向車Ｂの運転者の少なくとも一方の運転不安感を判定する。

図９は、第３実施形態の運転不安定状態判定処理を表すフローチャートである。
具体的には、第３実施形態は、画像解析部８の演算内容、および図３のステップＳ１０４〜Ｓ１０６を図９のステップＳ３０１〜Ｓ３０３に代えたものである。
画像解析部８は、撮影部７からの信号が表す画像（車両Ａ前方の画像）に基づき、自車走行路を車両Ａと反対方向に走行する対向車Ｂを検出する。また、画像解析部８は、対向車Ｂを検出した場合には、撮影部７からの信号が表す画像に基づき、車両Ａと対向車Ｂとの相対的な横位置（以下、相対横位置とも呼ぶ）を検出する。相対横位置としては、例えば、車両Ａの中心を通り車両Ａ前方に延ばした直線を基準線とし、当該基準線に対する対向車Ｂの車幅方向の位置を採用できる。対向車Ｂの検出、および相対横位置の検出は、予め設定した設定時間（例えば、１０msec.）が経過するたびに繰り返し実行する。そして、画像解析部８は、検出結果を表す信号を運転不安状態判定回路１６に順次出力する。

前記ステップＳ３０１では、運転不安状態判定回路１６は、前記ステップＳ１０１で取得した信号が表す車両Ａと対向車Ｂとの相対的な横位置（相対横位置）、つまり、通過期間内に検出した相対横位置に基づき、相対横位置の時系列データを生成する。
続いてステップＳ３０２に移行して、運転不安状態判定回路１６は、前記ステップＳ３０１で生成した時系列データに基づき、通過期間内の車両Ａと対向車Ｂとの相対的な横位置の変動量を算出する。具体的には、運転不安状態判定回路１６は、時系列データに基づき、通過期間内の車両Ａと対向車Ｂとの相対的な横位置の変動量（以下、相対横位置変動量とも呼ぶ）として相対変動量頻度分布（ヒストグラム）を演算する。相対変動量頻度分布は、車両Ａと対向車Ｂとの相対的な横位置（相対車横位置）に対する、当該相対横位置の頻度（度数）を表す。相対変動量頻度分布は、車両Ａと対向車Ｂとの相対的な横位置（相対車横位置）の定量評価量であり、また、相対横位置の変動量（相対横位置変動量）の定量評価量でもある。続いて、運転不安状態判定回路１６は、演算した対向車変動量頻度分布を正規分布にフィッティングさせる。

続いてステップＳ３０３に移行して、運転不安状態判定回路１６は、前記ステップＳ３０２でフィッティングさせた正規分布の標準偏差σを算出する。続いて、運転不安状態判定回路１６は、算出した標準偏差σが予め設定した第３設定値σ_Limit3以上であるか否かを判定する。第３設定値σ_Limit3とは、車両Ａの運転者および対向車Ｂの運転者の少なくとも一方の運転スキル不足によって車両Ａの運転者および対向車Ｂの運転者の少なくとも一方に運転不安があるか否かを判定するための閾値である。本実施形態では、第３設定値σ_Limit3としては、第１実施形態の設定値σ_Limitと同様に、０．３ｍを採用する。そして、運転不安状態判定回路１６は、標準偏差σが第３設定値σ_Limit3（０．３ｍ）以上であると判定した場合には（Ｙｅｓ）車両Ａの運転者および対向車Ｂの運転者の少なくとも一方の運転スキル不足によって車両Ａの運転者および対向車Ｂの運転者の少なくとも一方に運転不安があると判定し、ステップＳ１０７に移行する。一方、運転不安状態判定回路１６は、標準偏差σが設定値σ_Limit（０．３ｍ）未満であると判定した場合には（Ｎｏ）車両Ａの運転者および対向車Ｂの運転者のいずれにも運転スキル不足による運転不安がないと判定し、前記ステップＳ１０１に戻る。

本実施形態では、図１の運転不安状態判定回路１６、図９のステップＳ１０２が走行路判定部を構成する。以下同様に、図１の下界認識装置３は対向車検出部および相対横位置検出部を構成する。さらに、図１の運転不安状態判定回路１６、図９のステップＳ３０１、Ｓ３０２は相対横位置変動量算出部を構成する。また、図１の運転不安状態判定回路１６、図９のステップＳ３０２、Ｓ３０３は不安感判定部を構成する。

（本実施形態の効果）
本実施形態は、第１実施形態の（１）〜（４）の効果に加え、次のような効果を奏する。
（１）不安低減手段制御回路９が、相対変動量頻度分布を正規分布にフィッティングさせる。続いて、不安低減手段制御回路９が、フィッティングさせた正規分布の標準偏差が第３設定値σ_Limit3以上である場合には、車両Ａの運転者および対向車Ｂの運転者の少なくとも一方に運転不安感があると判定する。
このような構成によれば、例えば、対向車Ｂの運転者の運転スキルが低く、車両Ａが対向車Ｂとすれ違うまでの車両Ａおよび対向車Ｂの少なくとも一方の軌跡ふらつきが大きい

場合には、相対変動量頻度分布をフィッティングさせた正規分布の標準偏差が増大する。それゆえ、正規分布の標準偏差が第３設定値σ_Limit3以上である場合に、車両Ａと対向車Ｂとがすれ違う運転タスクに対し車両Ａの運転者および対向車Ｂの運転者の少なくとも一方の運転スキルが低いと判定できる。これにより、車両Ａの運転者および対向車Ｂの運転者の少なくとも一方の運転スキルの不足によって、車両Ａの運転者および対向車Ｂの運転者の少なくとも一方に運転不安感があると判定できる。

２ ナビゲーション装置（自車横位置検出部）
３ 下界認識装置（障害物検出部、対向車検出部、対向車横位置検出部、相対横位置検出部）
１６ 運転不安状態判定回路（自車横位置変動量算出部、不安感判定部、走行路判定部、対向車横位置変動量算出部、相対横位置変動量算出部）
ステップＳ１０２（走行路判定部）
ステップＳ１０４、Ｓ１０５（自車横位置変動量算出部）
ステップＳ１０５、Ｓ１０６（不安感判定部）
ステップＳ２０１、Ｓ２０２（対向車横位置変動量算出部）
ステップＳ２０２、Ｓ２０３（不安感判定部）
ステップＳ３０１、Ｓ３０２（相対横位置変動量算出部）
ステップＳ３０２、Ｓ３０３（不安感判定部）

Claims (8)

1. 自車両前方の障害物を検出する障害物検出部と、
   自車走行路に対する前記自車両の横位置を検出する自車横位置検出部と、
   前記障害物検出部が前記障害物を検出してから前記自車両が前記障害物と車幅方向で重なる地点を通過するまでの期間である通過期間内に前記自車横位置検出部が検出した前記自車両の横位置に基づいて、前記通過期間内の前記自車両の横位置の変動量を算出する自車横位置変動量算出部と、
   前記自車横位置変動量算出部が算出した前記通過期間内の前記自車両の横位置の変動量に基づいて、前記自車両の運転者の運転不安感を判定する不安感判定部と、を備えたことを特徴とする運転不安感判定装置。
2. 前記自車横位置変動量算出部は、前記通過期間内に前記自車横位置検出部が検出した前記自車両の横位置に基づいて、前記通過期間内の前記自車両の横位置の変動量として変動量頻度分布を演算し、
   前記不安感判定部は、前記自車横位置変動量算出部が演算した前記変動量頻度分布に基づいて、前記自車両の運転者の運転不安感を判定することを特徴とする請求項１に記載の運転不安感判定装置。
3. 前記不安感判定部は、前記自車横位置変動量算出部が演算した前記変動量頻度分布を正規分布にフィッティングさせ、フィッティングさせた前記正規分布の標準偏差が予め設定した設定値以上である場合には、前記自車両の運転者に運転不安感があると判定することを特徴とする請求項２に記載の運転不安感判定装置。
4. 前記自車走行路が対面通行路であるか否かを判定する走行路判定部を備え、
   前記障害物検出部は、前記走行路判定部が前記自車走行路が対面走行路であると判定した場合に、前記自車走行路を前記自車両と反対方向に走行する対向車を前記障害物として検出することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の運転不安感判定装置。
5. 自車走行路が対面通行路であるか否かを判定する走行路判定部と、
   前記走行路判定部が前記自車走行路が対面通行路であると判定した場合に、前記自車走行路を自車両と反対方向に走行する対向車を検出する対向車検出部と、
   前記自車走行路に対する前記対向車の横位置を検出する対向車横位置検出部と、
   前記対向車検出部が前記対向車を検出してから前記自車両が前記対向車と車幅方向で重なる地点を通過するまでの期間である通過期間内に前記対向車横位置検出部が検出した前記対向車の横位置に基づいて、前記通過期間内の前記対向車の横位置の変動量を算出する対向車横位置変動量算出部と、
   前記対向車横位置変動量算出部が算出した前記通過期間内の前記対向車の横位置の変動量に基づいて、前記自車両の運転者の運転不安感を判定する不安感判定部と、を備えたことを特徴とする運転不安感判定装置。
6. 前記対向車横位置変動量算出部は、前記通過期間内に前記対向車横位置検出部が検出した前記対向車の横位置の時系列データに基づき、前記通過期間内の前記対向車の横位置の変動量として変動量頻度分布を演算し、
   前記不安感判定部は、前記対向車横位置変動量算出部が演算した前記変動量頻度分布に基づいて、前記自車両の運転者の運転不安感を判定することを特徴とする請求項５に記載の運転不安感判定装置。
7. 前記不安感判定部は、前記対向車横位置変動量算出部が演算した前記変動量頻度分布を正規分布にフィッティングさせ、フィッティングさせた前記正規分布の標準偏差が予め設定した設定値以上である場合には、前記自車両の運転者に運転不安感があると判定することを特徴とする請求項６に記載の運転不安感判定装置。
8. 自車走行路が対面通行路であるか否かを判定する走行路判定部と、
   前記走行路判定部が前記自車走行路が対面通行路であると判定した場合に、前記自車走行路を自車両と反対方向に走行する対向車を検出する対向車検出部と、
   前記自車両と前記対向車との相対的な横位置を検出する相対横位置検出部と、
   前記対向車検出部が前記対向車を検出してから前記自車両が前記対向車と車幅方向で重なる地点を通過するまでの期間である通過期間内に前記相対横位置検出部が検出した前記相対的な横位置の時系列データに基づき、前記通過期間内の前記相対的な横位置の変動量として変動量頻度分布を演算する相対横位置変動量算出部と、
   前記相対横位置変動量算出部が演算した前記変動量頻度分布を正規分布にフィッティングさせ、フィッティングさせた前記正規分布の標準偏差が予め設定した設定値以上である場合には、前記自車両の運転者および前記対向車の運転者の少なくとも一方に運転不安感があると判定する不安感判定部と、を備えたことを特徴とする運転不安感判定装置。
   

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