JP2014237337A - ドライバ状態検出装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】 ドライバーの運転状態の異常発生を正確に検知する。
【解決手段】 自動車の車両中心線上における車両固定点の目標コースからのずれ量とハンドル操舵角データを解析する解析区間を抽出し(S12)、各区間で検出されたずれ量、ハンドル操舵角データのうちフーリエ変換対象となるデータの切り出しを行う(S14)。ずれ量データとハンドル操舵角データのフーリエ変換を行い、正常運転時の周波数成分比を算出する(S16)。データ取得開始時刻を適宜変更し(S22、S24)、S12〜S16の処理を繰り返し(S26)、ずれ量データとハンドル操舵角の周波数成分比を取得し(S28)、正常時データの周波数成分比と比較し、運転状態の異常判定を行う(S30)。
【選択図】 図2
【解決手段】 自動車の車両中心線上における車両固定点の目標コースからのずれ量とハンドル操舵角データを解析する解析区間を抽出し(S12)、各区間で検出されたずれ量、ハンドル操舵角データのうちフーリエ変換対象となるデータの切り出しを行う(S14)。ずれ量データとハンドル操舵角データのフーリエ変換を行い、正常運転時の周波数成分比を算出する(S16)。データ取得開始時刻を適宜変更し(S22、S24)、S12〜S16の処理を繰り返し(S26)、ずれ量データとハンドル操舵角の周波数成分比を取得し(S28)、正常時データの周波数成分比と比較し、運転状態の異常判定を行う(S30)。
【選択図】 図2
Description
本発明は、車両を運転中のドライバの状態を検出するドライバ状態検出装置に関する。
車両を目標コースに沿って一定の車速で走行させているとき、ドライバは現在の車両の運動状態から将来の車両位置を予測し、目標コースと予測位置の偏差に基づいてハンドル操舵角を決定していると言われている。この偏差からハンドル操舵角までの伝達関数はドライバ操舵特性若しくはドライバモデルと呼ばれ、ドライバに何らかの異変、例えば漫然、疲労、眠気等が生じた場合、ドライバ操舵特性は変化する。
漫然、疲労、眠気等に起因するドライバの集中力の低下は、重大な交通事故を引き起こす恐れがある。そこで、特許文献1や特許文献2では、ドライバが危険運転の状態に陥っていることを検出して交通事故の発生を未然に防ぐべく、上述のドライバ操舵特性を検出する装置が提案されている。特許文献1のドライバ特性検出装置は、運転中のドライバのドライバ特性を入出力データから直接求めた上で、基準となるドライバ特性と比較することにより、ドライバ特性の変化を検出している。また、特許文献2のドライバ状態検出装置では、ドライバ操舵特性を周波数特性を無視した実数ゲインとしてその入出力データから求め、見かけ上の目標コースを算出し、見かけ上の目標コースに基づいて、ドライバの意識喪失状態を検出している。
引用文献1のドライバ特性検出装置および引用文献2のドライバ状態検出装置は、いずれもドライバ操舵特性そのものを求めることが前提となっている。これらの装置においては、操舵角と将来の車両予測位置における偏差データからドライバ操舵特性を同定する構成を有している。しかしながら、個々のドライバの予見時間や位置予測ロジックを知ることは困難であり、将来の車両予測位置における偏差データの精度には限界がある。従って、個々のドライバの操舵特性を正確に求めることは極めて困難である。
また、特許文献2のドライバ状態検出装置は、ドライバ操舵特性を周波数特性を無視した実数ゲインとして算出するため、コースアウトに至るような極端なドライバ状態の異常(例えば意識喪失)しか検出することができない。すなわち、車線から大きく逸脱することはないもののハンドル操作に比較的高周波の遅れが出ているようなドライバの異常状態(疲労、漫然、眠気等)を検出することはできない。
本発明はこのような実状に鑑みてなされたものであり、その目的は、ドライバ状態の異常の検出を精度高く行うドライバ状態検出装置を提供することである。
上記従来技術の有する課題を解決するために、本発明は、走行中の車両の車両中心線上における車両固定点の目標コースからのずれ量を検出するずれ量検出手段と、車両のハンドル操舵角を検出する操舵角検出手段と、車両の速度を検出する速度検出手段と、車両のドライバの操舵特性の変化を検出する変化検出手段と、変化検出手段により検出された操舵特性の変化に基づいてドライバの運転状態を判定する判定手段とを備え、変化検出手段は、速度検出手段により検出された速度に基づいて、処理対象となるデータを切り出すための車両の走行中の複数の区間を抽出する区間抽出手段と、区間抽出手段により抽出された複数の区間においてずれ量検出手段により検出されたずれ量と操舵角検出手段により検出されたハンドル操舵角から、処理対象のデータを切り出すデータ切り出し手段と、データ切り出し手段により切り出されたずれ量の周波数成分とハンドル操舵角の周波数成分との比率を算出する周波数成分比算出手段とを有し、判定手段は、周波数成分の比率の変化が所定量を超えるときドライバの運転状態に異常が発生していると判定する。
本発明において、ずれ量検出手段は、車両の走行面の軌跡を車載カメラで撮影した画像に基づいてずれ量を検出する。
本発明において、車載カメラは、駐車支援用のバックカメラであってもよい。バックカメラは、車両の背面に設けられたリヤガラスの周縁近傍に配設されていてもよく、車両のリヤスポイラーに配設されていてもよい。
また、本発明において、データを切り出すための複数の区間は、速度検出手段により検出された速度が所定の範囲内にある区間であって、かつ所定の時間間隔よりも長い区間である。
上述のように、本発明に係るドライバ状態検出装置は、走行中の車両の車両中心線上における車両固定点の目標コースからのずれ量を検出するずれ量検出手段と、車両のハンドル操舵角を検出する操舵角検出手段と、車両の速度を検出する速度検出手段と、車両のドライバの操舵特性の変化を検出する変化検出手段と、変化検出手段により検出された操舵特性の変化に基づいてドライバの運転状態を判定する判定手段とを備え、変化検出手段は、速度検出手段により検出された速度に基づいて、処理対象となるデータを切り出すための車両の走行中の複数の区間を抽出する区間抽出手段と、区間抽出手段により抽出された複数の区間においてずれ量検出手段により検出されたずれ量と操舵角検出手段により検出されたハンドル操舵角から、処理対象のデータを切り出すデータ切り出し手段と、データ切り出し手段により切り出されたずれ量の周波数成分とハンドル操舵角の周波数成分との比率を算出する周波数成分比算出手段とを有し、判定手段は、周波数成分の比率の変化が所定量を超えるときドライバの運転状態に異常が発生していると判定しているため、次のような効果を得ることができる。
ずれ量検出手段により検出された車両の車両中心線上における車両固定点の目標コースからのずれ量の周波数成分と、操舵角検出手段により検出されたハンドル操舵角の周波数成分との比率に基づいて操舵特性の変化を検知しているため、個々のドライバに固有で正確な同定が困難な操舵特性自体を算出する場合に比べ、操舵特性の変化を正確に検知することができる。従って、ドライバの運転状態における異常の発生を確実に判定することができる。
車両の車両中心線上における車両固定点の目標コースからのずれ量を検出するために、車両の走行面の軌跡を撮影する車載カメラとして駐車支援用のバックカメラを用いるにあたり、車両の背面に設けられたリヤガラス周縁近傍やリヤスポイラーに配設することにより、走行面付近ではなく、所定の高さを有する位置に位置決めされる。従って、撮影された画像により路面状況を把握しやすくなるとともに、車輪によって跳ね上げられる泥水等の影響を受け難くなる。その結果、ずれ量の計測の精度が高められる。
以下、本発明を図示の実施の形態に基づいて詳細に説明する。
まず、本発明の理解を助けるために、ドライバが目標コースに追従して運転しているときの車線追従動作について説明する。図4は、自動車と目標コースを二次元座標で示す図である。図4において、自動車1(車両)は一定の車速Vで、ほぼx座標の正方向に走行しているものとし、時刻tにおける自動車1の位置が示されている。自動車1の走行の目標コースLは破線で示され、目標コースLのy座標はx座標の関数rで表される。点Cは目標コースに追従させたい自動車1の中心点である。点Aはドライバが予測するτa秒後(時刻t+τa)(τaは車速に依存するドライバ固有の予見時間)の自動車1の車両中心位置予測点であり、yaは点Aのy座標値である。ドライバは、点Aを、現在の車両の運動状態から予測し、目標コースLと点Aとの偏差eaに基づいて自動車1のハンドル操舵角δを決定している。偏差eaは、ea≒ra−yaで表され、ここで、raは点Aに対応する目標コースL上の点のy座標(r((t+τa)V))である。偏差eaとハンドル操舵角δには式(1)の関係がある。
式(1)において、sはラプラス演算子、GD(s)は偏差eaからハンドル操舵角δまでの伝達関数であり、個々のドライバに固有のドライバ操舵特性(ハンドル操舵特性)である。
まず、本発明の理解を助けるために、ドライバが目標コースに追従して運転しているときの車線追従動作について説明する。図4は、自動車と目標コースを二次元座標で示す図である。図4において、自動車1(車両)は一定の車速Vで、ほぼx座標の正方向に走行しているものとし、時刻tにおける自動車1の位置が示されている。自動車1の走行の目標コースLは破線で示され、目標コースLのy座標はx座標の関数rで表される。点Cは目標コースに追従させたい自動車1の中心点である。点Aはドライバが予測するτa秒後(時刻t+τa)(τaは車速に依存するドライバ固有の予見時間)の自動車1の車両中心位置予測点であり、yaは点Aのy座標値である。ドライバは、点Aを、現在の車両の運動状態から予測し、目標コースLと点Aとの偏差eaに基づいて自動車1のハンドル操舵角δを決定している。偏差eaは、ea≒ra−yaで表され、ここで、raは点Aに対応する目標コースL上の点のy座標(r((t+τa)V))である。偏差eaとハンドル操舵角δには式(1)の関係がある。
この目標コース追従時の動作は、図5のブロック線図で示される。ドライバは上述の偏差eaに基づいて伝達関数GD(s)で自動車1のハンドル操舵角δを決定している。自動車1の物理的挙動(横加速度、横方向速度、ヨー角速度等)は操舵角δで決まり、その挙動に基づきドライバはτa秒後の位置をドライバ固有のロジックで予測する。この車両挙動と予測ロジックを併せた、操舵角δから車両中心予測位置である点Aのy座標値yaまでの伝達関数をPa(s)とする。伝達関数Pa(s)は、車速Vが一定であれば不変であると想定される。そして、ドライバは、点Aのy座標値yaと点Aに対応する目標コースL上の点のy座標値raとの偏差eaに基づいて操舵角δを決定する、という運転行動を連続的に繰り返し、偏差eaを0に近づけていく。
図4において、点Bは自動車1の目標コースLからのずれ量を検出する点であり、自動車1の車両中心線上において点Cから距離b(τbV)離れた車両固定点である。ebは目標コースLと点Bのずれ量であり、eb≒rb−ybで表される。ここで、rbは点Bに対応する目標コース上の点のy座標値(r((t−τb)V))であり、ybは点Bのy座標値である。
ドライバに何らかの異変、例えば漫然、疲労、眠気等が生じた場合、ドライバ操舵特性(伝達関数)GD(s)は変化する。ここで、ドライバ操舵特性GD(s)の変化と、ずれ量eb及びハンドル操舵角δとの関係について説明する。図6は、図5のブロック線図に点Bにおけるずれ量検出系を追加したブロック線図である。上述のように、GD(s)は車速Vが一定であるときのドライバ操舵特性であり、ドライバの状態(正常、疲労、漫然、眠気等)に応じて変化する。一方、τaはドライバ固有の予見時間、τbはずれ量検出位置Bで決まる遅れ時間、Pa(s)は車両ダイナミクスとドライバの位置予測ロジックで決まる伝達関数、Pb(s)は車両ダイナミクスとずれ量検出位置で決まる、操舵角δからずれ量検出位置Bのy座標値ybまでの伝達関数であり、これらの値は車速Vが一定の時、不変であると想定される。図6のブロック線図から以下の関係が得られる。
式(2)および(3)にs=jωを代入し、ずれ量ebと操舵角δの周波数成分比を表すと式(4)が得られる。
式(4)で表されるずれ量ebと操舵角δの周波数成分比は、目標コースLの上述のy座標値raとは無関係となる。
式(6)から分かるように、ずれ量検出位置におけるずれ量ebと操舵角δの周波数成分比の比率の変化の絶対値
は、ドライバ操舵特性GD(s)の逆数の変化の絶対値
に厳密に等しい。従って、ずれ量ebと操舵角δの周波数成分の比率の変化を時系列で追うことにより、ドライバ操舵特性GD(s)の時系列の変化を検出することが可能となる。本実施形態では以上の考察に基づいてドライバ状態検出装置を構成している。
図1は、本発明の実施形態に係るドライバ状態検出装置の構成を示すブロック図である。自動車1は、操舵角センサ10、バックカメラ20、不図示の車速センサを備える。自動車1の車両後方にはリヤガラス30、リヤスポイラー31が配設されている。リヤスポイラー31はリヤガラス30の上縁部近傍に取り付けられ、バックカメラ20はリヤガラス30の下縁部近傍において自動車1の車幅方向の略中央に配設される。操舵角センサ10により走行中のハンドルの操舵角が検出され、バックカメラ20により走行中の自動車1の後方の路面(走行面の軌跡)が撮影され、道路線形撮像データが取得される。車速センサにより走行中の自動車1の車速が検出される。操舵角センサ10により検出された操舵角、バックカメラ20を介して取得した道路線形撮像データ、車速センサにより検出された車速は、ドライバ状態判定手段40に入力される。図1において点Bは走行中の自動車1の目標コースからのずれ量を検出するためのずれ量検出位置、点Cは自動車1の車両中心である。
図2は、本実施形態のドライバ状態判定手段40における処理手順を示すフローチャートである。図3は、時刻tsから一定時間Tが経過するまでの走行中の自動車1の速度V、自動車1のずれ量検出位置Bの目標コースからのずれ量eb、ハンドル操舵角δの変化を示すタイムチャートである。
図2のフローチャートのステップS10において初期化処理が行われ、各種データの取得開始時刻tsおよび変数iにそれぞれ「0」がセットされる。次いで、ステップS12〜S16においてずれ量ebとハンドル操舵角δの周波数成分比を算出する処理が行われる。まず、ステップS12において、ずれ量ebとハンドル操舵角δを解析する解析区間の抽出が行われる。解析区間とは、自動車1の速度Vが所定の範囲内にある区間であって、かつ所定の時間間隔よりも長い区間である。本実施形態においては、自動車1の速度が速度Vc±εvの範囲内にある区間であって、かつ時間幅TWより長い区間を解析区間とする。図3を例にとって説明すると、時刻tsから一定時間Tが経過するまでの間に自動車1の速度VがVc±εvを維持している区間は6回(P1〜P6の)現れるが、そのうち時間幅TWより長いのは、区間P3、P4、及びP6である。従って、ステップS12の処理によりP3、P4、及びP6が解析区間として抽出される。
ステップS14では、フーリエ変換対象のデータの切り出しが行われる。ステップS12で抽出されたP3、P4、P6の各区間で検出されたずれ量eb、ハンドル操舵角δから時間幅TWの窓関数(たとえばハミング窓)を用いて、時間幅TWのフーリエ変換対象データを切り出す。すなわち、P3、P4、P6の各区間から、窓関数を掛けるときのオーバーラップ量に応じた複数のデータが切り出される。本明細書では、全区間からN組のずれ量ebk(t)、ハンドル操舵角δk(t)(k=1,・・・,N)が得られたものとして説明を進める。ここで、kの値が同一であるずれ量ebk(t)、ハンドル操舵角δk(t)は時間的に同期した時刻歴データである。
以上のように、ステップS12〜S16の処理でずれ量ebとハンドル操舵角δの周波数成分比が算出されたら、ステップS20に進む。ステップS20では、正常時データとしてt=0における周波数成分比
を保存する。
次いで、ステップS22において変数iを「1」インクリメントし、ステップS24においてデータ取得開始時刻tsにtiをセットする。そして、ステップS26で上述のステップS12〜S16と同様の処理を実行する。すなわち、時刻tiから一定時間Tが経過するまでの間に取得された自動車1の速度V、自動車1の目標コースからのずれ量eb、ハンドル操舵角δに基づいて、解析区間の抽出、フーリエ変換の対象となるデータの切り出し、ずれ量と操舵角の周波数成分比の算出の処理が行われる。
次いでステップS30へ進み、開始時刻t0から一定時間Tが経過するまでの間に取得したデータに基づいて算出した周波数成分比と、時刻tiから一定時間Tが経過するまでの間に取得したデータに基づいて算出した周波数成分比との差分の絶対値Δ(ω)を求め、式(8)に基づいてドライバ状態に異常が発生していないか判定する。
式(8)においてW(ω)は重み実関数である。この重み実関数W(ω)と正数αは予め設定されている。式(8)を満たすとき、すなわち、ずれ量とハンドル操舵角データの周波数成分比の変化量が所定量を超えるとき、ドライバの運転状態に異常が発生していると判定される。式(8)を満たさないとき、すなわち、ずれ量とハンドル操舵角データの周波数成分比の変化量が所定量を超えないとき、ドライバの運転状態に異常は発生していないと判定される。ステップS30でドライバの運転状態に異常は発生していないと判断されたらステップS22に戻り、変数iを「1」インクリメントし、ステップS24〜S30の処理を繰り返す。一方、ステップS30でドライバの運転状態に異常が発生していると判定されたら、警告をドライバに報知する。警告の報知手段としては、音声や警告ランプの点滅等が考えられる。
このように、本発明に係る実施形態によれば、ドライバ状態を検知し判定するにあたり、ドライバの操舵特性自体を求めるのではなく、目標コースからのずれ量の周波数成分と操舵角の周波数成分との比率を算出し、周波数成分比の変化に基づいてドライバの操舵特性の変化を検知している。すなわち、厳密な計測が困難な各ドライバに固有の予見時間や位置予測ロジックに基づくことなくドライバ操舵特性の変化を検出することができる。不確定な要素に基づくことなくドライバ操舵特性の変化を検出することができるため、操舵特性の変化の検出の精度が向上し、ドライバ状態を正確に判定することができる。
本実施形態によれば、車載カメラ20はリヤガラス30の下縁部近傍に配設されており、地面付近ではなく、所定の高さを有する位置に配置されている。従って、路面状況を把握しやすいとともに、車輪によって跳ね上げられる泥水等の影響を受け難い。その結果、ずれ量検出位置Bの鮮明な画像を撮影することができ、ずれ量検出位置Bの計測の精度が高められる。
尚、本実施形態において車載カメラ20は、リヤガラス30の下縁部近傍に配設されているがこれに限るものではない。リヤガラス30の上縁部近傍に配設されたリヤスポイラー31に取り付けられてもよい。
車載カメラ20として駐車支援用のバックカメラをずれ量検出位置Bの撮像に利用してもよい。
本実施形態では、ずれ量検出位置Bを自動車1の車両の後方に設定しているがこれに限るものではなく、車両の前方にずれ量検出位置を設定してもよい。
本実施形態では、自動車1の速度VがVc±εvの範囲内にある区間であって、かつ時間幅TWより長い区間を解析区間として、フーリエ変換の対象となるデータを抽出しているが、これに限るものではない。例えば、解析対象車速を複数設定してもよい。
以上、本発明の実施の形態につき述べたが、本発明は既述の実施の形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想に基づいて各種の変形及び変更が可能である。
1 自動車
10 操舵角センサ
20 車載カメラ
30 リヤガラス
31 リヤスポイラー
40 ドライバ状態判定手段
10 操舵角センサ
20 車載カメラ
30 リヤガラス
31 リヤスポイラー
40 ドライバ状態判定手段
Claims (6)
- 走行中の車両の車両中心線上における車両固定点の目標コースからのずれ量を検出するずれ量検出手段と、
前記車両のハンドル操舵角を検出する操舵角検出手段と、
前記車両の速度を検出する速度検出手段と、
前記車両のドライバの操舵特性の変化を検出する変化検出手段と、
前記変化検出手段により検出された操舵特性の変化に基づいてドライバの運転状態を判定する判定手段と
を備え、
前記変化検出手段は、
前記速度検出手段により検出された前記速度に基づいて、処理対象となるデータを切り出すための前記車両の走行中の複数の区間を抽出する区間抽出手段と、
前記区間抽出手段により抽出された前記複数の区間において前記ずれ量検出手段により検出された前記ずれ量と前記操舵角検出手段により検出された前記ハンドル操舵角から、処理対象のデータを切り出すデータ切り出し手段と、
前記データ切り出し手段により切り出された前記ずれ量の周波数成分と前記ハンドル操舵角の周波数成分との比率を算出する周波数成分比算出手段とを有し、
前記判定手段は、
前記比率の変化が所定量を超えるときドライバの運転状態に異常が発生していると判定することを特徴とするドライバ状態検出装置。 - 前記ずれ量検出手段は、前記車両の走行面の軌跡を車載カメラで撮影した画像に基づいて前記ずれ量を検出することを特徴とする請求項1に記載のドライバ状態検出装置。
- 前記車載カメラは、駐車支援用のバックカメラであることを特徴とする請求項2に記載のドライバ状態検出装置。
- 前記バックカメラは、前記車両の背面に設けられたリヤガラスの周縁近傍に配設されていることを特徴とする請求項3に記載のドライバ状態検出装置。
- 前記バックカメラは、前記車両のリヤスポイラーに配設されていることを特徴とする請求項3に記載のドライバ状態検出装置。
- 前記複数の区間は、前記速度検出手段により検出された前記速度が所定の範囲内にある区間であって、かつ所定の時間間隔よりも長い区間であることを特徴とする請求項1に記載のドライバ状態検出装置。
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-
2013
- 2013-06-06 JP JP2013119672A patent/JP2014237337A/ja active Pending
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