JP2017010206A - 運転操作判別装置 - Google Patents
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Abstract
Description
データ収集部は、車両の挙動に関わる車両挙動データを繰り返し収集する。シーン分割部は、データ収集部にて収集された車両挙動データの系列を、各々が何等かの運転シーンを表す複数の部分系列に分割する。挙動特徴量生成部は、シーン分割部にて分割された部分系列毎に、車両挙動データの特徴を表す挙動特徴量を生成する。運転特徴量生成部は、挙動特徴量生成部で生成された前記挙動特徴量および該挙動特徴量の時系列から求めた該挙動特徴量の変化量を少なくとも含んだ運転特徴量を生成する。判別部は、運転特徴量生成部で生成された運転特徴量、および判別対象となる運転操作毎に予め用意された運転特徴量のモデルを用いて、部分系列が表す運転シーンに対応した運転操作を判別する。
[1.全体構成]
運転支援装置1は、図1に示すように、車両挙動データ収集部2と、運転シーン分割部3と、トピック割合演算部4と、関連データ収集部5と、運転特徴量生成部6と、運転操作モデルデータベース7、運転操作判別部8と、モデル学習部9と、運転支援提供部10とを備える。
車両挙動データ収集部2は、運転者による操作を表すデータや、その操作の結果として表れる車両の挙動を表すデータを車両に搭載された各種センサを介して繰り返し収集すると共に、これらのデータをそれぞれ微分した微分データ(ダイナミックフィーチャ)を生成し、これらをまとめた多次元データを、車両の挙動に関わる車両挙動データとして出力する。
運転シーン分割部3は、ドライバの環境認知から操作に至るモデルを利用して、車両挙動データ収集部2から得られる車両挙動データを統計解析し、ドライバ個人(もしくは一般のドライバ)が感じる運転シーンの切り替わり点を抽出することにより、車両挙動データの時系列を、それぞれが何等かの運転シーンを表す複数の部分系列に分節(離散化)する。具体的には、二重分節構造を利用した教師なし運転シーン分割法によって分節化を行う二重分節解析器(DAA:Double Articulation Analyzer)を利用する。
トピック割合演算部4での処理を、図3に示すフローチャートおよび図4に示す説明図を用いて説明する。本処理は、運転シーン分割部3により生成された運転シーン毎に実行される。
関連データ収集部5は、映像データ収集部51、位置情報データ収集部52、周辺物体データ収集部53を備える。
運転特徴量生成部6での処理を、図5に示すフローチャートを用いて説明する。本処理は、トピック割合演算部4にてトピック割合が求められる毎に起動する。
運転操作モデルデータベース7は、判別対象となる運転操作毎に用意され、運転特徴量を入力すると判別対象の運転操作に該当するか否かの識別結果を出力する識別器からなる。つまり、判別対象となる運転操作を表す運転特徴量の典型値が運転操作モデルであり、識別器は、この運転操作モデルを基準として運転操作を判別する。
[8.運転操作判別部]
運転操作判別部8での処理を、図7に示すフローチャートを用いて説明する。本処理は、運転特徴量生成部6にて運転特徴量が生成される毎に起動する。
続くS350では、抽出された運転操作と、判別の信頼度を表すスコアSとを対応付けて出力して、本処理を終了する。なお、スコアSは大きいほど判別の信頼度が高いものとする。
モデル学習部9は、運転操作記録部91、運転操作データベース92、学習処理部93を備える。
運転支援提供部10は、運転操作判別部8での判別結果に従って、各種運転支援を提供する。
以上説明したように、運転支援装置1では、運転操作の判別に使用する運転特徴量として、トピック割合だけでなく、トピック割合の変化量(第1変化量、第2変化量)も用いている。トピック割合の変化量は、複数シーンにまたがる定常的な運転操作の特徴が取り除かれたものとなるため、注目したい運転操作が、複数シーンにまたがる運転操作によって歪められているといった複雑な状況下でも、注目したい運転操作を精度良く判別することができる。従って、例えば、図6に示すようなカーブ路走行中の車線変更も正しく判別することができる。
[12.他の実施形態]
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されることなく、種々の形態を採り得る。
Claims (7)
- 車両の挙動に関わる車両挙動データを繰り返し収集するデータ収集部(2)と、
前記データ収集部にて収集された車両挙動データの系列を、各々が何等かの運転シーンを表す複数の部分系列に分割するシーン分割部(3)と、
前記シーン分割部にて分割された前記部分系列毎に、前記車両挙動データの特徴を表す挙動特徴量を生成する挙動特徴量生成部(4)と、
前記挙動特徴量生成部で生成された前記挙動特徴量および該挙動特徴量の時系列から求めた該挙動特徴量の変化量を少なくとも含んだ運転特徴量を生成する運転特徴量生成部(6)と、
前記運転特徴量生成部で生成された運転特徴量、および判別対象となる運転操作毎に予め用意された前記運転特徴量のモデルを用いて、前記部分系列が表す運転シーンに対応した前記運転操作を判別する判別部(7、8)と、
を備えることを特徴とする運転操作判別装置。 - 前記挙動特徴量生成部は、
前記データ収集部によって収集された運転データから得られる一種類以上の特徴量について、該特徴量の値域を複数に分割したインデックス毎の出現頻度を表す特徴量分布を、前記部分系列毎に生成する分布生成部(S110)と、
前記特徴量分布を表現するための基底分布として使用される複数の基底特徴分布を運転トピックとして、前記分布生成部で生成された前記特徴量分布を、前記運転トピックを用いて表現した場合の混合比であるトピック割合を前記挙動特徴量として算出する割合演算部(S120)と、
を備えることを特徴とする請求項1に記載の運転操作判別装置。 - 前記運転特徴量生成部が生成する運転特徴量には、映像データ、位置情報データ、周辺物体データのうち少なくとも一つから抽出された情報が含まれることを特徴とする請求項1または請求項2に記載の運転操作判別装置。
- 前記運転特徴量生成部にて生成された運転特徴量を、前記判別部での運転操作の判別結果と対応付けた運転操作データを記録する運転操作記録部(91、92)と、
前記運転操作記録部によって記録された運転操作データに従って、前記判別部で使用する前記モデルを学習する学習処理部(93)と、
を備えることを特徴とする請求項1ないし請求項3のいずれか1項に記載の運転操作判別装置。 - 前記運転操作記録部によって記録される前記運転操作データには、判別の信頼度が含まれていることを特徴とする請求項4に記載の運転操作判別装置。
- 前記学習処理部は、前記運転操作データを構成するm(mは正整数)個の要素のうち、判別への貢献度が高い順に選んだn(nはmより小さい正整数)個の要素からなるn次元データを用いて、前記学習を実施することを特徴とする請求項4または請求項5に記載の運転操作判別装置。
- 前記判別への貢献度は、前記運転操作記録部によって記録された前記運転操作データを、前記判別結果毎に主成分分析することで求められる因子負荷量の大きさ順、またはアダブースト識別器の弱識別器採用順に従って決定されることを特徴とする請求項6に記載の運転操作判別装置。
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Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2019040244A (ja) * | 2017-08-22 | 2019-03-14 | 株式会社デンソー | 運転支援装置 |
US10347122B2 (en) | 2016-07-12 | 2019-07-09 | Denson Corporation | Road condition monitoring system |
KR20190123403A (ko) * | 2018-04-24 | 2019-11-01 | 현대자동차주식회사 | 장치, 이를 포함하는 차량, 및 차량의 제어방법 |
JP2020064584A (ja) * | 2018-10-17 | 2020-04-23 | 財団法人車輌研究測試中心 | サポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法及びそのシステム |
JP2021051640A (ja) * | 2019-09-26 | 2021-04-01 | いすゞ自動車株式会社 | モデル作成装置及びモデル作成方法 |
JP2023516831A (ja) * | 2020-06-19 | 2023-04-20 | ミツビシ・エレクトリック・アールアンドディー・センター・ヨーロッパ・ビーヴィ | ディリクレ過程を使用して通信チャネルの容量を最適化する方法、システム、及びコンピュータープログラム |
JP7521505B2 (ja) | 2021-08-31 | 2024-07-24 | トヨタ自動車株式会社 | 遠隔運転の引き継ぎ方法、遠隔運転システム、及びプログラム |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001236537A (ja) * | 2000-02-21 | 2001-08-31 | Data Tec:Kk | 移動体の運行管理方法、システム及びその構成装置 |
JP2008507721A (ja) * | 2004-07-20 | 2008-03-13 | ドライヴ・ディアグノスティクス・リミテッド | 運転モニタシステム及び方法 |
US20100019880A1 (en) * | 2008-07-24 | 2010-01-28 | Gm Global Technology Operations, Inc. | Adaptive vehicle control system with driving style recognition based on traffic sensing |
JP2011245285A (ja) * | 2010-04-30 | 2011-12-08 | National Institute Of Advanced Industrial Science & Technology | 移動体の状態推定装置 |
JP2014106685A (ja) * | 2012-11-27 | 2014-06-09 | Osaka Univ | 車両周辺監視装置 |
JP2014135061A (ja) * | 2014-02-05 | 2014-07-24 | Toyota Motor Corp | 運転評価装置及び運転評価方法、並びに運転支援システム |
JP2014235605A (ja) * | 2013-06-03 | 2014-12-15 | 株式会社デンソー | 運転シーンラベル推定装置 |
WO2015008420A1 (ja) * | 2013-07-19 | 2015-01-22 | 日産自動車株式会社 | 運転状態推定装置 |
JP2015056058A (ja) * | 2013-09-12 | 2015-03-23 | 株式会社デンソー | 運転支援装置 |
-
2015
- 2015-06-19 JP JP2015123878A patent/JP6511982B2/ja active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001236537A (ja) * | 2000-02-21 | 2001-08-31 | Data Tec:Kk | 移動体の運行管理方法、システム及びその構成装置 |
JP2008507721A (ja) * | 2004-07-20 | 2008-03-13 | ドライヴ・ディアグノスティクス・リミテッド | 運転モニタシステム及び方法 |
US20100019880A1 (en) * | 2008-07-24 | 2010-01-28 | Gm Global Technology Operations, Inc. | Adaptive vehicle control system with driving style recognition based on traffic sensing |
JP2011245285A (ja) * | 2010-04-30 | 2011-12-08 | National Institute Of Advanced Industrial Science & Technology | 移動体の状態推定装置 |
JP2014106685A (ja) * | 2012-11-27 | 2014-06-09 | Osaka Univ | 車両周辺監視装置 |
JP2014235605A (ja) * | 2013-06-03 | 2014-12-15 | 株式会社デンソー | 運転シーンラベル推定装置 |
WO2015008420A1 (ja) * | 2013-07-19 | 2015-01-22 | 日産自動車株式会社 | 運転状態推定装置 |
JP2015056058A (ja) * | 2013-09-12 | 2015-03-23 | 株式会社デンソー | 運転支援装置 |
JP2014135061A (ja) * | 2014-02-05 | 2014-07-24 | Toyota Motor Corp | 運転評価装置及び運転評価方法、並びに運転支援システム |
Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10347122B2 (en) | 2016-07-12 | 2019-07-09 | Denson Corporation | Road condition monitoring system |
JP2019040244A (ja) * | 2017-08-22 | 2019-03-14 | 株式会社デンソー | 運転支援装置 |
JP7013722B2 (ja) | 2017-08-22 | 2022-02-01 | 株式会社デンソー | 運転支援装置 |
KR20190123403A (ko) * | 2018-04-24 | 2019-11-01 | 현대자동차주식회사 | 장치, 이를 포함하는 차량, 및 차량의 제어방법 |
US10515280B2 (en) | 2018-04-24 | 2019-12-24 | Hyundai Motor Company | Apparatus, vehicle including the same, and control method for the same |
KR102605595B1 (ko) | 2018-04-24 | 2023-11-23 | 현대자동차주식회사 | 장치, 이를 포함하는 차량, 및 차량의 제어방법 |
JP2020064584A (ja) * | 2018-10-17 | 2020-04-23 | 財団法人車輌研究測試中心 | サポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法及びそのシステム |
JP2021051640A (ja) * | 2019-09-26 | 2021-04-01 | いすゞ自動車株式会社 | モデル作成装置及びモデル作成方法 |
JP2023516831A (ja) * | 2020-06-19 | 2023-04-20 | ミツビシ・エレクトリック・アールアンドディー・センター・ヨーロッパ・ビーヴィ | ディリクレ過程を使用して通信チャネルの容量を最適化する方法、システム、及びコンピュータープログラム |
JP7455240B2 (ja) | 2020-06-19 | 2024-03-25 | ミツビシ・エレクトリック・アールアンドディー・センター・ヨーロッパ・ビーヴィ | ディリクレ過程を使用して通信チャネルの容量を最適化する方法、システム、及びコンピュータープログラム |
JP7521505B2 (ja) | 2021-08-31 | 2024-07-24 | トヨタ自動車株式会社 | 遠隔運転の引き継ぎ方法、遠隔運転システム、及びプログラム |
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