JP2013199222A - 運転評価装置 - Google Patents

Abstract

【課題】道路形状や車両性能の影響を低減して運転評価を行うことが可能な運転評価装置を提供すること。
【解決手段】運転者のステアリングの操作履歴、車速履歴及び走行位置履歴を記録する手段と、道路形状から目標コースを作成する手段と、前記操作履歴及び前記車速履歴と、前記走行位置履歴を利用して、所定のドライバモデルの予見時間、応答遅れ、及び、操舵ゲインの未知パラメータを最適化手法で同定するパラメータ同定手段と、運転者が前記目標コースに対する車両の予想移動方向のずれを認識して、車両性能に応じてステアリングを操舵すると仮定した運転閉ループモデルの伝達関数に、前記未知パラメータを対応させ、走行軌跡を予測する手段と、を有する運転評価装置１００を提供する。
【選択図】図２

Description

本発明は、運転者の運転能力を評価する運転評価装置に関する。

運転者の運転能力を客観的に判定したい場合がある。例えば、より適切な運転操作を提示したり、運転者の運転操作の習熟度を判定するためである。

このため、従来から、運転者のステアリング操作等を検出して運転能力を判定する試みがある（例えば、特許文献１参照。）。特許文献１には、ステアリングの操舵角を検出し、操舵の乱れ量を算出することで運転操作のスムーズ度を判定する運転者能力判定装置が開示されている。この他、車両への前後Ｇ・横Ｇのかかり方など、操作の結果によって運転のスムーズさ等を評価する技術も知られている。

ところで、運転者が車両を運転する場合、運転者は車を道に沿って走らせている。すなわち、運転者は道路形状に応じて車両を操作し、車両性能が操作により生じさせる車の動き方を認識して操作を変えるなどの操作（フィードバック的な閉ループ制御と見なせる）を繰り返す。このような運転モデルを簡易運転モデルと称することとする。

図１（ａ）は、簡易運転モデルの制御ブロック線図の一例を示す。運転者は、進行方向の目標コースを目視して、予想される走行軌跡の目標コースに対するずれを判断して、判断結果に応じた操作（アクセル、ブレーキ、ステアリング）を行う。この操作は車両性能に応じて横Ｇやヨーレートを生じさせ実際の走行軌跡に反映される。運転者は予想される走行軌跡の目標コースに対するずれの判断と操作を繰り返し行っている。

特開２００４−５０８９０号公報

しかしながら、従来の運転評価方法では、操作と応答のみから運転評価を行っていた。
図１（ｂ）は、従来の運転評価方法を制御ブロック線図で表す図の一例である。従来は、目標コース、車両性能、及び、走行軌跡を考慮することなく、アクセル・ブレーキ・ステアリングの操作と、横Ｇ・ヨーレートの応答から運転のスムーズさや滑らかさを評価している。

このため、運転評価に、運転者の能力だけでなく、道路形状（急なカーブや複雑な形状等）や車両性能が含まれてしまうという問題があった。

本発明は、上記課題に鑑み、道路形状や車両性能の影響を低減して運転評価を行うことが可能な運転評価装置を提供することを目的とする。

上記課題に鑑み、本発明は、運転者のステアリングの操作履歴、車速履歴及び走行位置履歴を記録する手段と、道路形状から目標コースを作成する手段と、前記操作履歴及び前記車速履歴と、前記走行位置履歴を利用して、所定のドライバモデルの予見時間、応答遅れ、及び、操舵ゲインの未知パラメータを最適化手法で同定するパラメータ同定手段と、運転者が前記目標コースに対する車両の予想移動方向のずれを認識して、車両性能に応じてステアリングを操舵すると仮定した運転閉ループモデルの伝達関数に、前記未知パラメータを対応させ、走行軌跡を予測する手段と、を有する運転評価装置を提供する。

道路形状や車両性能の影響を低減して運転評価を行うことが可能な運転評価装置を提供することができる。

従来の簡易運転モデルの制御ブロック線図の一例である。 本実施形態の運転評価装置の制御ブロック線図の一例である。 目標コースＹ*（ｓ）と走行軌跡を説明する上空写真の一例を示す図である。 前方一次注視モデルと呼ばれるドライバモデルを説明する図の一例である。 簡易モデルにドライバモデルの伝達関数を適用した制御ブロック線図の一例である。 運転評価装置が運転特性を評価する手順を示すフローチャート図の一例である。 計算走行軌跡Ｙｉを説明する図の一例である。 応答曲面の一例を示す図である。 運転能力の評価を説明する図の一例である。 運転評価装置を適用した車両制御介入について説明するフローチャート図の一例である。 いくつかのドライバパラメータを用いて予想したいくつかの走行軌跡Ｙ（ｓ）を示す図である。

以下、本発明を実施するための形態について図面を参照しながら説明する。
図２は、本実施形態の運転評価装置１００の制御ブロック線図の一例を示す。本実施形態の運転評価装置１００は、簡易運転モデルに従い、目標コース、車両性能、及び、走行軌跡を用いて、運転者の運転能力を評価する。目標コース、車両性能、及び、走行軌跡を用いて評価するので、純粋な運転能力を推定することが可能になる。このように、操舵と車両の動き（横Ｇ、ヨーレート）だけでなく、走行環境と走行軌跡を考慮して運転評価を行うことが本実施形態の運転評価装置１００の特徴になっている。

運転評価装置１００は車載されていてもよいし、車外のＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）等を本体としてもよい。本実施形態では、車載されているものとする。

運転評価装置１００は主に以下の３つのデータを利用する。
・目標コースＹ*（ｓ）
・走行軌跡Ｙ（ｓ）
・車両性能Ｖeh（ｓ）
目標コースＹ*（ｓ）は車両が走行した（する）道路の形状のデータであるので、運転評価装置１００は、ナビゲーションシステムなどの道路地図データを目標コースＹ*（ｓ）として利用する。道路地図データは、ノードデータとリンクデータと有し、ノードをリンクで結ぶことで道路を表現している。よって、車両が走行する道路のリンクを接続することで目標コースＹ*（ｓ）が得られる。滑らかな目標コースＹ*（ｓ）を得るために、ノード間を曲線で補間してもよい。

走行軌跡Ｙ（ｓ）は、車両が道路を走行した際の走行位置を実測して時系列に記録したものである。したがって、ＧＰＳ装置が検出する位置情報や、ジャイロセンサや車速センサを用い自律航法により推定した位置情報を使用することができる。

図３は、目標コースＹ*（ｓ）と走行軌跡Ｙ（ｓ）を説明する上空写真の一例を示す図である。森林に沿った目標コース上に、走行軌跡Ｙ（ｓ）が実線で示されている。

図２に戻り、車両性能Ｖeh（ｓ）は、例えば二輪モデルを利用する。二輪モデルは二次元平面内の車両の運動を表すモデルである。

以上で、図２の制御ブロック線図の目標コースＹ*（ｓ）、走行軌跡Ｙ（ｓ）、車両性能Ｖeh（ｓ）が得られるが、制御ブロック線図を完成させるためには運転者の判断・操作を定量化する必要がある。そこで、判断・操作をドライバモデルとして定量化する。

図４は、前方一次注視モデルと呼ばれるドライバモデルを説明する図の一例である。運転者が進行方向の道路形状などを目視しながらステアリングを操舵する。運転者は所定時間経過後の車両の位置を予測して、予測した位置が目標コースＹ*（ｓ）から外れないようにステアリングを操舵すると考えられる。この所定時間を予見時間τ_ｈという。運転者が仮にステアリングを操舵しないと仮定すると、車速Ｖの時、車両は予見時間τ_ｈの間にΔＬ移動する。
ΔＬ＝Ｖ×τ_ｈ
運転者が認識した目標コースＹ*（ｓ）と、車両がΔＬ移動しようとしている時の進行方向とのずれ角をΔθとする。運転者は、Δθのずれを認識してステアリングを操舵する。認識したΔθに対するステアリングの操舵量の関係を、操舵ゲインｈとする。ステアリングの操舵角をδとすると、実際に操舵されるステアリングの操舵角δは、Δθと操舵ゲインｈの積で表すことができる。したがって、時刻ｔにおける操舵角δはδ（ｔ）＝ｈ×Δθとなるはずである。

しかしながら、運転者がΔθを認識してから実際にステアリングをδ角、操舵するまでには応答遅れ（タイムラグ）が生じるため、応答遅れτ_Ｌを考慮して、以下のようにドライバモデルを定義する。
δ（ｔ＋τ_Ｌ）＝ｈ×Δθ
これをラプラス変換することでドライバモデルの伝達関数が得られる。ここでは、得られた伝達関数が、ｅｘｐ（−τ_Ｌ・S）と操舵ゲインｈの関数であるとする。応答遅れτ_Ｌと操舵ゲインｈは最適化することで求められる。したがって、応答遅れτ_Ｌ、操舵ゲインｈ、及び、予見時間τ_ｈが分かればドライバモデルを定量化できる。この３つをドライバパラメータという場合がある。

なお、ドライバモデルには、前方二次注視モデル、プログラム操舵モデル、及び、ＰＩＤ制御モデルなどがあり、それぞれいくつかのドライバパラメータを用いてドライバモデルを表している。

図５は、簡易モデルにドライバモデルの伝達関数を適用した制御ブロック線図の一例を示す。ドライバモデルの伝達関数は、フィードバックに予見時間τ_ｈが必要になると見なして、フィードバック側にτ_ｈの伝達関数を加えている。

図５の制御ブロック線図はフィードバック制御の制御ブロック線図と同等なので、出力である走行軌跡Ｙ（ｓ）は、入力である目標コースＹ*（ｓ）と伝達関数を用いて、以下のように表すことができる。なお、式（１）では、簡単のため、ドライバモデルの伝達関数を「ｈ・ｅｘｐ（−τ_Ｌ・S）」としている。

走行軌跡Ｙ（ｓ）、目標コースＹ*（ｓ）及び車両性能Ｖeh（ｓ）は、計測可能な値である。これに対し、ｅｘｐ（−τ_Ｌ・S）の応答遅れτ_Ｌ、操舵ゲインｈ、及び、予見時間τ_ｈは一意に求められない。このため、後述するようにこれらを、最適化理論を使用して求める。

図６は、運転評価装置１００が運転特性を評価する手順を示すフローチャート図の一例である。まず、運転者が車両を走行させるため、ＩＧ−ＯＮする（Ｓ１０）。ハイブリッド車や電気自動車の場合、システムＯＮとなる。

運転評価装置１００は、車両がＩＧ−ＯＮの間、走行軌跡Ｙ（ｓ）・操舵履歴δ・車速Ｖを計測する（Ｓ２０）。すなわち、ＧＰＳ装置やジャイロセンサなどを用いて走行軌跡Ｙ（ｓ）を定期的に記録していく。また、車速も同様に記録していく。なお、必ずしも走行中、常に記録しなくてもよい。

車両がＩＧ−ＯＦＦされると（Ｓ３０）、運転評価装置１００はドライバモデルに基づきドライバパラメータを算出する（Ｓ５０）。このため、地図情報ＤＢ１１から道路地図データを読み出し、目標コースＹ*（ｓ）を作成する（Ｓ４０）。例えば、道路形状から道路を再現し、道路の中央を目標コースＹ*（ｓ）として設定する。地図情報ＤＢ１１を用いるのでなく、環境認識センサ等を用いて、目標コースＹ*（ｓ）を作成してもよい。例えば、カメラが撮影した道路形状やレーザレーダ装置が検出した道路形状から目標コースＹ*（ｓ）を作成することができる。

運転評価装置１００は車両諸元ＤＢ１２から車両諸元を読み出す。重量や慣性モーメントなどの二輪モデルに必要なデータを取得する。

以上で、式（１）の走行軌跡Ｙ（ｓ）、目標コースＹ*（ｓ）及び車両性能Ｖeh（ｓ）が求められたことになる。式（１）を完成させるために必要なドライバパラメータは最適化により求める。ドライバパラメータを最適化する方法としては、応答曲面法、勾配法、遺伝的アルゴリズムなどが知られている。ここでは応答曲面法により求めるものとする。

応答曲面法は、複数の実験結果と、ドライバパラメータの設定値から計算で求めた値との差が、最小になる設定値が最適なドライバパラメータであると推定する最適化手法である。ここで、複数の実験結果は、周期的に取得されている走行軌跡Ｙ（ｓ）である。説明のため、走行軌跡Ｙ（ｓ）である実測走行軌跡を構成する各位置をｙｉで表す。

計算で求めた値は、ドライバモデルにドライバパラメータの設定値を入力することで求められる。応答遅れτ_Ｌ、操舵ゲインｈ、及び、予見時間τ_ｈの値は、一般的な運転者が取りうる範囲にはいるので、その範囲内でいくつの設定値を取り出し、走行軌跡を計算する。例えば、予見時間τ_ｈを固定して、応答遅れτ_Ｌ時間だけ遅れて運転者がδだけステアリングを操舵したと仮定して、車両の位置を計算する。以下、計算された車両の位置を計算走行軌跡Ｙｉとする。

図７（ａ）は、計算走行軌跡Ｙｉを説明する図の一例である。運転者は予見時間τ_ｈ後の車両位置を予測しながら、目標コースＹ*（ｓ）とのずれを修正するように操舵する。上記のように、車速Ｖで走行中、予見時間τ_ｈの間に距離ΔＬを走行する。運転者は応答遅れτ_Ｌの後、ステアリングをδ角、操舵するので、車両は直線状に距離ΔＬを走行するのでなく、計算走行軌跡Ｙｉに到達する（図では、垂直方向にＹを取っている）。計算走行軌跡Ｙｉは、以下のように算出できる。
Ｙｉ＝ΔＬ・sinΔθ
Δθが十分に小さい場合、sinΔθ≒Δθとしてよいので、
Ｙｉ＝ΔＬ・Δθ
が得られる。したがって、ドライバモデルの式を利用して、計算走行軌跡Ｙｉは例えば以下のように算出できる。
Ｙｉ＝Ｖ・τ_ｈ・｛δ（ｔ＋τ_Ｌ）／ｈ｝
δ（ｔ＋τ_Ｌ）は、応答遅れτ_Ｌを考慮すればよいので、計算走行軌跡Ｙｉを計算するために使用する実測値として、ステアリングの操舵角δはτ_Ｌ時間前の実測値を用いる。すなわち、実測走行軌跡ｙｉが時刻ｔの値である場合、ステアリングの操舵角δは「ｔ−τ_Ｌ」時間前の実測値を用いる。このような置き換えで、計算走行軌跡Ｙｉは次式にて求めることができる。
Ｙｉ＝Ｖ・τ_ｈ・δ／ｈ
図７（ｂ）は、実測走行軌跡ｙｉと計算走行軌跡Ｙｉの関係を模式的に示す図の一例である。実線が実測走行軌跡であり、点線が計算走行軌跡である。図示するように、完全に一致することは希であり、実測走行軌跡ｙｉと計算走行軌跡Ｙｉには、ずれがあることが予想される。このずれが小さいほど、ドライバパラメータに設定した設定値が好適であることになる。

設定値を評価するため次式を定義する。
ｆ＝Σ｜ｙｉ−Ｙｉ｜ …（２）
式（２）のｆを、ドライバパラメータの設定値をいくつか変えて求める。こうすることで、複数のｆが得られる。ドライバパラメータの１つを固定して残りの２つを変え、その時のｆを２次元平面の高さ方向にプロットして得られる曲面が応答曲面である。

図８は、応答曲面の一例を示す図である。図８は、予見時間τ_ｈを固定して操舵ゲインｈと応答遅れτ_Ｌを少しずつ変えた場合の応答曲面である。操舵ゲインｈの軸と応答遅れτ_Ｌの軸と、軌跡ずれの軸が３次元グラフを形成している。操舵ゲインｈの値と応答遅れτ_Ｌが設定された値の組が計算点である。そして、軌跡ずれが式（２）により算出されたｆである。軌跡ずれが最も小さくなる操舵ゲインｈと応答遅れτ_Ｌが最適点となる。

図８の処理を、予見時間τ_ｈをいくつか変えながら繰り返すことで、ドライバパラメータに含まれる３つのパラメータの最適点が得られる。

なお、操舵ゲインｈ、応答遅れτ_Ｌ及び予見時間τ_ｈの組の最適点は最小二乗法で求めることができる。
ｆ＝β_０＋β_１ｈ＋β_２τ_Ｌ＋β_３τ_ｈ＋β_４ｈ２＋β_５τ_Ｌ２＋β_６τ_ｈ２＋β_７ｈτ_Ｌ＋β_８τ_Ｌτ_ｈ＋β_９ｈτ_ｈ
この場合、複数の計算点を入力して最小二乗法で係数β_０〜β_９を求めることで、ｆの近似式が得られる。ドライバパラメータの許容範囲の中で、ｆを最小化する操舵ゲインｈ、応答遅れτ_Ｌ及び予見時間τ_ｈの組を求めれば、最適なドライバパラメータが決定される。

なお、ドライバパラメータは勾配法や遺伝的アルゴリズムなど他の最適化法により求めることができ、求め方は上記の例に制限するものではない。

図６のフローチャート図に戻り、運転評価装置１００は、求めたドライバパラメータの最適値から運転者の運転能力を評価する（Ｓ６０）。

図９は、運転能力の評価を説明する図の一例である。図９では、複数の運転者の操舵ゲインｈと予見時間τ_ｈがプロットされている。操舵ゲインｈが大きいことは操舵量δが大きいことを意味するので、操舵ゲインｈが大きいと車両がふらつきやすい。ふらつきを抑制するには、より遠方の状況を予測しながら運転することが有効とされており、この指標として予見時間τ_ｈが得られている。

したがって、予見時間τ_ｈが大きくかつ操舵ゲインｈが小さい運転者の方が、予見時間τ_ｈが小さい又は操舵ゲインｈが大きい運転者よりも好ましいといえる。図９によれば、ドライバパラメータを求めることで、運転者の運転のこのような傾向を抽出することが可能になっている。

また、図９のような運転評価によれば、少なくとも走行軌跡Ｙ（ｓ）に対する運転者の応答、を用いて運転者の操舵タイミング（予見時間τ_ｈ）や操舵量（操舵ゲインｈ）を評価したものになっている。換言すると、単に、運転者のステアリング操作に対する横Ｇやヨーレートによりスムーズさや滑らかさを評価しているものではない。したがって、本実施形態の運転評価装置１００は、外的要因を極力排除して運転者の純粋な運転能力を評価することができる。

〔ドライバモデルを利用した運転支援〕
最適化により、操舵ゲインｈ、応答遅れτ_Ｌ及び予見時間τ_ｈが得られている。従って、ドライバパラメータと、目標コースＹ*（ｓ）、車両性能Ｖeh（ｓ）及び走行軌跡Ｙ（ｓ）により式（１）が完成したことになる。よって、式（１）から、目標コースＹ*（ｓ）が与えられた場合に、その運転者が車両を運転した場合の走行軌跡Ｙ（ｓ）を予想することが可能になる。

図１０は、運転評価装置１００を適用した車両制御介入について説明するフローチャート図の一例である。すなわち、運転者のそれまでの運転で同定されたドライバパラメータを用いて走行軌跡Ｙ（ｓ）を予想し、制御介入することで運転支援を行う。運転者個人のドライバパラメータを用いて制御介入するので、運転者毎に適切な状況やタイミングで制御介入することができる。

ドライバパラメータを求めるまでの手順は図６と同様である。まず、ステップＳ１０でＩＧ−ＯＮされると、ＩＧ−ＯＦＦされるまでの間、走行軌跡Ｙ（Ｓ）・操舵履歴δ・車速Ｖの計測を行う（Ｓ２０）。

そして、目標コースＹ*（ｓ）、車両諸元からドライバモデルを利用してドライバパラメータを作成する（Ｓ５０）。

ドライバパラメータを作成した後、運転評価装置１００は、サイクル時間毎に、ドライバパラメータを用いて走行軌跡Ｙ（ｓ）を予測する。そして、予想された走行軌跡Ｙ（ｓ）が目標コースＹ*（ｓ）をはみ出すか否かを判定する（Ｓ１００）。

図１１は、いくつかのドライバパラメータを用いて予想したいくつかの走行軌跡Ｙ（ｓ）を示す図である。例えば、予想された走行軌跡Ｙ（ｓ）が、目標コースＹ*（ｓ）から所定値以上乖離すると、目標コースＹ*（ｓ）をはみ出すおそれがあると判定する。

目標コースＹ*（ｓ）をはみ出すおそれがある場合（Ｓ１００のＹｅｓ）、車両運動制御をＯＮにする（Ｓ１１０）。車両運動制御を行う装置としては、ＶＳＣ（Vehicle Stability Control）、ＶＤＩＭ（Vehicle Dynamics Integrated Management）、ＤＹＣ（ダイレクト・ヨーモーメント・コントール）、ブレーキ介入などがある。

車両運動制御をＯＮにした後、車両が目標コースＹ*（ｓ）に接近して車両制御が不要になると（Ｓ１２０）、車両運動制御を行う装置は車両運動制御をＯＦＦにする（Ｓ１３０）。以降は、ステップＳ３０〜Ｓ１３０の処理を繰り返す。

以上説明したように、本実施形態の運転評価装置１００は、ドライバモデルからドライバパラメータを求めることで、運転者の運転評価を行うことができる。また、走行中に、求めたドライバパラメータから運転者の走行軌跡Ｙ（ｓ）を予想して車両運動制御をＯＮにするので、運転者が違和感を感じないように運転支援することができる。

１１ 地図情報ＤＢ
１２ 車両諸元ＤＢ
１００ 運転評価装置

Claims (1)

1. 運転者のステアリングの操作履歴、車速履歴及び走行位置履歴を記録する手段と、
   道路形状から目標コースを作成する手段と、
   前記操作履歴及び前記車速履歴と、前記走行位置履歴を利用して、所定のドライバモデルの予見時間、応答遅れ、及び、操舵ゲインの未知パラメータを最適化手法で同定するパラメータ同定手段と、
   運転者が前記目標コースに対する車両の予想移動方向のずれを認識して、車両性能に応じてステアリングを操舵すると仮定した運転閉ループモデルの伝達関数に、前記未知パラメータを対応させ、走行軌跡を予測する手段と、
   を有する運転評価装置。