JP2016001461A5 - - Google Patents

Description

そのようなドライバ支援システムは、車両の周りの環境を感知することができる。そのために車両はレーダまたはライダ(lidar)センサのようなセンサ、またはカメラを含むイメージ処理システムを備えており、イメージ処理システムは車両の環境におけるオブジェクト（物、物体）を認識することができる。このようなシステムは分散態様で車両に搭載されており、車両の周囲３６０°の監視をすることができる。もちろん、このような３６０°の監視は人間であるドライバの注意力を超えている。

このドライバ支援システムを制御する方法では、ホスト車両の環境についての情報が先ず提供される。この情報は、たとえば車ｘ間の車両の通信システムによって得られ、またはドライバ支援システムを搭載したホスト車両に備えられたセンサの出力によって得られる。車両の３６０°監視能力を達成するため複数のセンサを使用することができる。異なるタイプのセンサを混合して使用することもでき、たとえばオブジェクト検出のためのレーダシステムと、交通標示、交通信号、レーンのマーキングその他を分析するためのイメージ処理システムとを使用することができる。提供された情報に基づいて交通シーンの評価がなされる。複数のソースから提供される情報を使用することができるシステムが既に知られている。

この発明の方法およびシステムでは、ホスト車両からの音声によるインストラクションがシステムによって受け取られる。この音声インストラクションに基づいて注意力委託タスク(attention delegation task)が発生される。注意力委託タスクは提供された情報の評価を規定し、このことは、技術水準で知られているシステムとは異なり、提供された情報の評価が、お好み設定に関して自動的に行われるのではなく音声インストラクションを受け取ったときだけ行われることを意味する。このような音声インストラクションから発生された注意力委託タスクは、評価の態様を規定する。システムで実行される評価は、提供された情報を用いて注意力委託タスクに従って実行される。最後にこの評価の結果が出力される。

提供された情報が評価に使われるなど情報が提供される車両の環境の空間は注意力委託タスクに従って制限されるのが好ましい。このことは、上述したようなセンサ感知されまたは他の方法で取得され、この車両の全環境の評価を可能にするすべての情報が使用されるが、この情報の分析または評価は、注意力委託タスクにおいて規定された空間に生じるリスク/予測などに関してだけ実施されることを意味する。代わりに、注意力委託タスクは、提供される情報を注意力委託タスクで規定されている特定の空間に関する情報だけに制限することができ、これはたとえばホスト車両専用の環境領域だけをカバーする特定のセンサによって感知された情報だけを使用することによっても達成することができる。これには、望まれる情報だけがついにホスト車両のドライバに提示されるという利点がある。このような手法のもう一つの利点は、既にホスト車両のドライバによって認識されているにもかかわらず、すべてのリスクが予測され分析される車両の３６０°監視に比べて計算負荷が低減されることである。

他の好ましい態様では、提供された情報の評価には環境を知覚することが含まれ、知覚された物体のうち注意力委託タスクが規定する物体についてのみ、その後の評価が行なわれる。こうして提供された情報が先ず全体的に評価されるので、たとえば感知された環境に複数のタイプの交通参加者を識別することができる。注意力委託タスクは、次いで特定のタイプの交通参加者、たとえば自転車搭乗者を規定することができる。衝突の危険または進展しつつある交通状況でのその他の面についてのさらなる評価は、そのような知覚された要素に制限することができる。これは、運転者の視界が限られているために指定された交通参加者を同時に見ることができないような、複雑な状況が生じていることに起因して、そのような種類の交通参加者に対し必要となる運転者の注意レベルを実現することができない、というような場合に、特に有用であり得る。一例として、ドライバが現在の道路の右側の道路に曲がろうとするとき、背後から近づきつつある自転車（搭乗者）を挙げることができる。ドライバはターゲットの道路を渡ろうとする歩行者に注意を集中するので、近づきつつある自転車（搭乗者）を認識するため背後を同時に見ることは困難である。

他の好ましい態様によると、或る状況下においてのみ注意力委託タスクに従った評価を実行するための条件が、音声インストラクションから生成される。すなわち、音声インストラクションから、注意力委託タスクそのものが生成されるだけでなく、当該注意力委託タスクの伝達を開始する条件が解釈される。このシステムはこのように委託タスクを抽出することができるだけでなく、そのような委託タスクが実行されるべき時点についての情報も抽出することができる。

さらに快適さを向上させるために、音声インストラクションから生成された注意力委託タスクはドライバ支援システムによって格納（保存）されるのが好ましい。生成された注意力委託タスクは、当該注意力委託タスクの原因となった音声インストラクションを受信した際の交通シーンコンテキストに関連付けて保存される。保存された注意力委託タスクおよび現在の交通シーンのコンテキストに基づいて、現在の状況において同様の注意力委託タスクが好ましいか又は必要とされる尤度が推定される。特に好ましい実施例では、尤度が所定の閾値を超える注意力委託タスクが、自動的に処理されるか、又はホスト車両の運転者に提案される。すなわち、いつも繰り返し生じる状況に対しドライバがいつも同じ注意力委託タスクが生成されるような音声インストラクションを与えているというような場合、同等の状況においても、このドライバはこの特定の方法の支援を欲すると考えることができる。その一例は、ホスト車両が通常通る交差点であり、車両がこの交差点に近づくたびに道路入り口を監視する注意力委託タスクが生成される交差点である。ホスト車両のドライバがそれぞれの音声インストラクションを明示的に出さないとしても、彼が再び支援を必要とすると想定することができる。たとえばホスト車両のドライバが設定した好みにしたがって、システムはたとえば提案される注意力委託タスク「右側の道路入り口に注意？」をアナウンスする音声情報を出力してこのアクションの実行を提案することができる。このような提案に対してホスト車両のドライバは単に「イエス」と回答して受信を確認することができる。代わりに、ホスト車両のドライバによって設定された好みにしたがって、システムはそのようなあり得る注意力委託タスクを自動的に実行することができる。システムによる提案のトリガまたは注意力委託タスクの自動評価は時刻、道路条件、天候その他の条件によっても影響される。

韻律分析によって種々の面を達成することができる。韻律分析その他の方法により、ポーズ検出に依存する従来の方法よりも迅速に発話の終わりを検出することができる。これにより、インタラクションは、より迅速なものとなり、複雑な交通環境におけるシステムの動作により適したものとなる。この改善された発話終了検出は、たとえば、単語および発話中断における基本周波数変動およびその期間を評価することにより行われ得る。これに加えて、韻律分析により、システムまたは人に向けられた発話の識別が可能となり、インタラクションがより応答性の高い直感的なものとなる。すなわち、ユーザは、ボタン押下等を行うことなくシステムを扱うことができる。もう一つの側面として、韻律は、ドライバとシステムとの間の誤解をより迅速に検出することを可能にする。話者がシステムによる誤解を正す場合、話者は、それらの訂正される言葉の韻律を直感的に修正する。当該言葉の韻律は、それらの言葉の検出に用いることができる。さらに、音声信号の韻律分析は、ドライバの顔の画像や心拍センサなどの他のセンサと組み合わせることで、心の状態やストレスレベルなどのドライバの状態を判定することが可能となる。これらのパラメータについての知識は、イタラクションをしかるべく構築することを可能にし、たとえば通信スタイルおよび通信される情報の量を適合させることを可能にする。交通環境が複雑であるためにドライバが強いストレスを感じている状況の場合、システムは、「右から速い車が来ています」と応答する代わりに、「右から速い車」とだけ発話するものとすることができる。

相互作用スタイルが以前のコマンドの履歴に基づいて個々の話者に適応されると、さらなる改善が得られる。個人によっては、もっとはっきりした通信を好み、システムに詳細な説明を与え、システムから詳細な情報を受け取ることを好み、別の個人によっては、より暗黙的な通信を好み、コンテクストおよび前の知識に依存することによって、はっきりと通信される情報の量を低減することを好む。より暗黙的な通信の例は、よく規定されたコンテクストにおいてある注意力委託タスクをトリガするのに短いコマンドで十分なときである。たとえば、同じ交差点で「右を見よ」と３度言った後は、（この特別な交差点のみにおいては、最初に）「右」という簡単なコマンドを発するだけで十分であろう。

上に記述した種々の側面に共通するのは、先進ドライバ支援システム（Advanced Driver Assistance System）によって与えられる支援の程度は、現在の必要性に依存してホスト車両のドライバによって直接影響されるということである。この現在の必要性は、主観的であってよく、時間で大きく変わることがある。以下に図面を用いて実施例によって説明する本発明は、音声インストラクションを与えて特定の情報を要求するホスト車両のドライバとの間のある種のダイアローグを生成する。この手法は直感的であり、ホスト車両のドライバを不所望の通知で煩わせることはない。このシステムは、ホスト車両のドライバによって要求された評価結果の形で情報を与えるだけである。

音声認識ユニットは、これらの音声インストラクションから注意力委託タスクを生成する。すなわち、翻訳の結果が明確なコマンドに変換され、当該明確なコマンドによって、注意力委託タスクを処理するようにドライバ支援システムが設定される。簡単な例として、音声インストラクションは、「注意せよ」とか「右」とかのキーワードの存在についてチェックされうる。このような識別は、次いで監視および評価（「注意せよ」）の主題である領域（「右」）を規定する注意力委託タスクを発生するのに使うことができる。

上述の説明は、現在の状況においてホスト車両ドライバからの音声インストラクションが受信され、当該音声インストラクションに基づいて注意力委託タスクが生成される、という事実に基づいている。本発明のシステムが用いられている間は、音声インストラクションから生成された注意力委託タスクは保存される。注意力委託タスクは常に交通シーンコンタクトと関連して格納される。ドライバ支援システムは環境を永久的に監視することができ、現在のシナリオにおける類似の交通シナリオを記憶するので、合理的と思われる注意力委託タスクを自律的に発生することができる。注意力委託タスクまたはこの対応する設定はメモリ７から検索されて注意選択ユニット６に直接供給されることができる。代わりに注意力委託タスクだけがメモリから検索されて設定コントローラ５に供給され、該コントローラが設定を発生し、これを注意選択ユニット６に送ってもよい。

図面に記載していないもう一つの実施例では、交通シーンのコンテクストの反復パターンがシステムによって判断されることができ、自律的な評価は行われずドライバに対して提案だけがなされる。この提案は音声出力でなされるのが好ましい。この音声出力は、これから実施されうる注意力委託タスクをホスト車両のドライバが特定できるような情報フレーズ（情報文）である。もちろん、この情報フレーズは、システムが注意力委託タスクを自律的に実行する場合にも出力されうる。注意力委託タスクが車両の右側の観察であるとすると、音声出力は、「右を見ようか？」とか「右を見る」のようなものである。交通シーンの全体的なコンテクストは特にたとえば日中/夜、視界、道路条件などについての情報を含むことができる。

上述したように、本システムは、情報フレーズを出力するための音声出力ユニット８を備えている。

システムが、注意力委託タスクと、与えられた情報のうち当該注意力委託タスクを処理するに必要なものとして選択された情報と、にしたがって設定されると、環境知覚ユニットにおいて環境知覚が実行される。当該知覚は、ここでは環境センシング及び／又はcar-to-x通信から受信されたデータの有意な解釈、として定義される。環境知覚自体のためのアルゴリズムは従来技術において知られているので、不要な反復を避け詳細な説明を省略する。環境知覚ユニットによって知覚された道路、交通参加者、道路標識などの関係する要素に基づいて、データ評価ユニット１１において危険評価が行われる。それは特に他の交通参加者によってもたらされる危険について評価される。危険評価ユニット１１は、リスクが特定の閾値を上回って評価されるとき警告をトリガする。代わりに、リスクが認識されないときは、警告ではなく通知が発生されうる。警告または通知の発生は、通知/警告発生ユニット１２において実行される。この通知/警告発生ユニットは、特定された潜在的に危険な状況を適切な警告または安全確認フレーズに変換する。使用するフレーズを規定するとき、そのフレーズに応答して素早い反応が可能でなければならないことが考慮されるべきである。フレーズは、したがってできるだけ短くあるべきである。さらに、フレーズは迅速かつ容易に理解できる必要があり、これはシステム応答の正しい翻訳（変換）のためだけでなく、最初に形成した音声インストラクションがシステムによって正しく理解されたかどうかを点検するために必要である。

発生された通知または警告は、音声出力ユニット１３に送られ、このユニットが発生された通知または警告に従う音声出力を発生する。当該音声出力は、出力される音声コメントに含めて信頼度に関する情報を伝達することが特に好ましい。たとえば、「自転車が近づいて来ていると思う」、「大きなトラックが近づいてきている、素早く運転すればそのトラックの前で曲がることができる」、または「道路がすいているようだ」のような用語が使われうる。音声出力は、付加的な情報をスピーチに与えるために韻律の態様(variation)を使用することができ、たとえば「フーム、よくわからない」とか「急げー」などがある。

図２は、第１の交通シーンを描いている。ホスト車両１５がＴ字路を左に曲がろうとしている。シーンの全体をモニターすることは、ホスト車両のドライバにとっては難しいことであるが、安全に道路に進入するためには必要である。複数の車が駐車しており、ホスト車両のドライバの観察レンジを狭めている。このような状況ではドライバは左側に集中し近づいてくる車両１６を見守る。高密度の交通において、ホスト車両のドライバは、左側に焦点をあて、左側に曲がることができるギャップを検出しようとするが、右側から近づく車両があってはならない。こうしてホスト車両のドライバは、たとえば「右を見よ」と発声することによって先進ドライバ支援システムに右側の監視を委託する。このフレーズが翻訳されて生成される注意力委託タスクは、システムがその感知能力によりホスト車両の右側の環境を監視し、感知した交通オブジェクトを評価し、感知手段の提供情報を評価した後にフィードバックを与えることである。今の場合、感知手段は、右側から近づく交通オブジェクト１７を感知し、交差点と近づく車両１７との間の距離によって、「右側は安全」または「右から車両接近」と回答する。もちろん、前述したように、システムによって与えられたフレーズは、「素早くすれば十分な時間がある」のようなフレーズで充実させることができる。