JP2018165070A - Occupant state estimation device and method of estimating occupant state - Google Patents

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知克 奥谷
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To estimate ride comfort of an occupant in a vehicle by a simple structure.SOLUTION: An occupant state estimation device 100 obtains a vehicle behavior signal from a vehicle behavior sensor 10 that is fixed and set on a vehicle to detect movements of the vehicle and/or inclination of a vehicle body. The vehicle behavior signal includes vehicle behaviors indicating movements of the vehicle and/or inclination of the vehicle body. The occupant state estimation device obtains a gravity center movement control signal including movements of the gravity center of an occupant from a gravity center movement control sensor 20 that is configured to detect movements of the gravity center of at least one occupant in the vehicle. Then, for example, a fluctuation calculation part 101 calculates fluctuations on the basis of time-sequence data of differences between the vehicle behavior signal and the gravity center movement control signal, and a comfort/discomfort estimation part 102 estimates on the basis of the calculated fluctuations whether the occupant feels comfortable on the vehicle behaviors.SELECTED DRAWING: Figure 2

Description

本発明は、走行中の車両のドライバ及び/又は同乗者の状態、特に、車両の乗員が感じる車両の乗り心地(すなわち、乗員が感じる快適性(不快感を含む))を推定する乗員状態推定装置及び乗員状態推定方法に関する。なお、本明細書では、ドライバ及び/又は同乗者を乗員と記載する。   The present invention relates to a state of a driver and / or a passenger of a traveling vehicle, and in particular, an occupant state estimation for estimating a ride comfort of a vehicle (that is, comfort (including discomfort)) felt by the vehicle occupant. The present invention relates to a device and an occupant state estimation method. In this specification, a driver and / or a passenger are referred to as an occupant.

従来、車両を運転しているドライバの状態を判定する技術として、例えば下記の特許文献1に開示されている技術が知られている。特許文献1には、ドライバが着座するシートに作用する荷重を検出する4つの荷重センサ、荷重センサによる検出結果に基づく特徴量を出力する特徴量出力装置、特徴量に基づいてドライバの運転状態を判定する判定装置を備えた状態判定装置が開示されている。   Conventionally, as a technique for determining the state of a driver driving a vehicle, for example, a technique disclosed in Patent Document 1 below is known. In Patent Literature 1, four load sensors that detect a load acting on a seat on which a driver is seated, a feature amount output device that outputs a feature amount based on a detection result by the load sensor, and a driving state of the driver based on the feature amount are disclosed. A state determination device including a determination device is disclosed.

特開2012−166579号公報(段落0017、図1)JP 2012-166579 A (paragraph 0017, FIG. 1)

特許文献1に開示されている技術によれば、簡易な構成によってドライバの運転状態を判定することができるものの、車両の挙動が考慮されておらず、ドライバの状態を正確に特定できるものであるとは必ずしも言えない。   According to the technique disclosed in Patent Document 1, the driving state of the driver can be determined with a simple configuration, but the behavior of the vehicle is not taken into consideration and the driver's state can be accurately specified. Not necessarily.

上記の問題に鑑み、本発明は、簡易な構成で、車両の乗員の状態(車両の乗員が感じる車両の乗り心地)を推定することができる乗員状態推定装置及び乗員状態推定方法を提供することを目的とする。   In view of the above problems, the present invention provides an occupant state estimation device and an occupant state estimation method capable of estimating the state of a vehicle occupant (the ride comfort of the vehicle felt by the vehicle occupant) with a simple configuration. With the goal.

上記の目的を達成するため、本発明の乗員状態推定装置は、車両の乗員の状態を推定する乗員状態推定装置であって、
前記車両に固定して設置された前記車両の動き及び/又は前記車体の傾きを検出する車両挙動センサから、前記車両の動き及び/又は前記車体の傾きを示す車両挙動を含む車両挙動信号を取得する車両挙動信号取得部と、
前記車両内の少なくとも1人の前記乗員の重心の動きを検出する重心制動センサから、前記乗員の重心の動きを含む重心制動信号を取得する重心制動信号取得部と、
前記車両挙動信号及び前記重心制動信号に基づいて、前記乗員が前記車両挙動に関して前記車両の乗り心地の良さを感じているか否かを推定する乗員状態推定部とを、
有する。
In order to achieve the above object, an occupant state estimating device of the present invention is an occupant state estimating device that estimates the state of an occupant of a vehicle,
A vehicle behavior signal including a vehicle behavior indicating the motion of the vehicle and / or the tilt of the vehicle body is acquired from a vehicle behavior sensor that detects the motion of the vehicle and / or the tilt of the vehicle body fixedly installed on the vehicle. A vehicle behavior signal acquisition unit,
A center-of-gravity braking signal acquisition unit that acquires a center-of-gravity braking signal including movement of the center of gravity of the occupant from a center-of-gravity braking sensor that detects the movement of the center of gravity of at least one occupant in the vehicle;
An occupant state estimation unit that estimates whether the occupant feels good ride comfort of the vehicle with respect to the vehicle behavior based on the vehicle behavior signal and the gravity center braking signal;
Have.

また、上記の目的を達成するため、本発明の乗員状態推定方法は、車両の乗員の状態を推定する乗員状態推定方法であって、
前記車両に固定して設置された前記車両の動き及び/又は前記車体の傾きを検出する車両挙動センサから、前記車両の動き及び/又は前記車体の傾きを示す車両挙動を含む車両挙動信号を取得する車両挙動信号取得ステップと、
前記車両内の少なくとも1人の前記乗員の重心の動きを検出する重心制動センサから、前記乗員の重心の動きを含む重心制動信号を取得する重心制動信号取得ステップと、
前記車両挙動信号及び前記重心制動信号に基づいて、前記乗員が前記車両挙動に関して前記車両の乗り心地の良さを感じているか否かを推定する乗員状態推定ステップとを、
有する。
In order to achieve the above object, an occupant state estimation method of the present invention is an occupant state estimation method for estimating the state of an occupant of a vehicle,
A vehicle behavior signal including a vehicle behavior indicating the motion of the vehicle and / or the tilt of the vehicle body is acquired from a vehicle behavior sensor that detects the motion of the vehicle and / or the tilt of the vehicle body fixedly installed on the vehicle. Vehicle behavior signal acquisition step,
A center-of-gravity braking signal acquisition step of acquiring a center-of-gravity braking signal including a movement of the center of gravity of the occupant from a center-of-gravity braking sensor that detects the movement of the center of gravity of at least one occupant in the vehicle;
An occupant state estimation step for estimating whether the occupant feels good riding comfort of the vehicle with respect to the vehicle behavior based on the vehicle behavior signal and the gravity center braking signal;
Have.

本発明は、上記の構成を有し、簡易な構成で、車両の乗員の状態を推定するという効果を有する。また、本発明は、特に、心電計などの生理モニタリングデバイスを使用せずに、簡易な構成で、車両の乗員の状態を推定するという効果を有する。   The present invention has the above-described configuration and has an effect of estimating the state of a vehicle occupant with a simple configuration. In addition, the present invention has an effect of estimating the state of a vehicle occupant with a simple configuration without using a physiological monitoring device such as an electrocardiograph.

本発明に係る基本的な概念を模式的に示す図である。It is a figure which shows typically the basic concept which concerns on this invention. 本発明の第1の実施の形態における装置構成の一例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows an example of the apparatus structure in the 1st Embodiment of this invention. 本発明の第1の実施の形態において、車両挙動信号と重心制動信号との差分から得られた波を複数の波に分解して、各周波数成分のスペクトル強度を対数軸にプロットしたグラフの一例を示す図である。In the first embodiment of the present invention, an example of a graph in which a wave obtained from the difference between the vehicle behavior signal and the gravity center braking signal is decomposed into a plurality of waves and the spectrum intensity of each frequency component is plotted on the logarithmic axis FIG. 本発明の第2の実施の形態における装置構成の一例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows an example of the apparatus structure in the 2nd Embodiment of this invention. 本発明の第2の実施の形態において実行される非線形力学の手法を用いた処理の一例を模式的に示す図である。It is a figure which shows typically an example of the process using the method of the nonlinear dynamics performed in the 2nd Embodiment of this invention. 本発明の第3の実施の形態における装置構成の一例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows an example of the apparatus structure in the 3rd Embodiment of this invention. 本発明の第4の実施の形態における装置構成の一例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows an example of the apparatus structure in the 4th Embodiment of this invention. 本発明に係る車両挙動と重心制動との運動相関(アクティブな重心制動)の一例を示すグラフである。It is a graph which shows an example of the motion correlation (active center-of-gravity braking) with the vehicle behavior and center-of-gravity braking concerning the present invention. 本発明に係る車両挙動と重心制動との運動相関(パッシブな重心制動)の一例を示すグラフである。It is a graph which shows an example of the motion correlation (passive center-of-gravity braking) with the vehicle behavior and center-of-gravity braking concerning the present invention. 本発明に係る車両挙動と重心制動との運動相関(デッドマン状態)の一例を示すグラフである。It is a graph which shows an example of the motion correlation (deadman state) with the vehicle behavior and gravity center braking concerning the present invention.

以下、図面を参照しながら、本発明の基本的な概念、及び本発明の第1〜第4の実施の形態について説明する。   Hereinafter, the basic concept of the present invention and the first to fourth embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.

<基本的な概念>
まず、図1を参照しながら、本発明の基本的な概念について説明する。車両の乗員は、走行中の車両の動き(以下、車両挙動と記載する)に対して適切な着座状態を維持するために、車両挙動に応じて身体の重心の動きの制御(以下、重心制動と記載する)を行っている。なお、車両挙動及び重心制動については後述する。すなわち、図1に模式的に示すように、車両挙動は乗員の重心制動に影響を与えている。本発明の基本的な概念は、走行中の車両の車両挙動に応じて働く乗員の重心制動が、乗員の乗り心地(の善し悪し)と相関を有する点に着目し、車両挙動と乗員の重心制動とを観測して、これらの観測結果から、乗員の乗り心地を評価することにある。なお、図1には、車両の一例として自動車が図示されているが、本発明における車両は自動車のみに限定されるものではない。本発明における車両は、自動車、バイク、自転車、列車などの車両を含むほか、船舶、航空機などを始めとする人が乗ることのできる乗り物全般を含むものであると定義する。
<Basic concept>
First, the basic concept of the present invention will be described with reference to FIG. The vehicle occupant controls the movement of the center of gravity of the body according to the vehicle behavior (hereinafter referred to as center of gravity braking) in order to maintain an appropriate seating state with respect to the movement of the vehicle while traveling (hereinafter referred to as vehicle behavior) Is described). The vehicle behavior and gravity center braking will be described later. That is, as schematically shown in FIG. 1, the vehicle behavior affects the occupant's center of gravity braking. The basic concept of the present invention is to focus on the fact that the centroid braking of the occupant working according to the vehicle behavior of the running vehicle has a correlation with the riding comfort (good or bad) of the occupant, and the vehicle behavior and the occupant center of gravity braking. Is to evaluate the ride comfort of passengers from these observation results. In addition, although the motor vehicle is illustrated in FIG. 1 as an example of a vehicle, the vehicle in this invention is not limited only to a motor vehicle. Vehicles in the present invention include vehicles such as automobiles, motorcycles, bicycles, and trains, and are defined to include all vehicles on which people such as ships and airplanes can ride.

本発明の一実施の形態における乗員状態推定装置では、車両挙動を観測するセンサと、乗員の重心制動を観測するセンサとを備え、車両挙動に応じて乗員の重心制動がどのように働いているかを検出し、その検出結果から、乗員が乗り心地をどう感じているかを快適度・不快度として評価する。特に、乗員(ドライバ)が手動運転を行っている場合には、快適に運転できているかを評価することが重要である。また、自動運転の際には、自動運転システムが乗員に対して不快感を与える運転をしていないかを評価することが重要である。   An occupant state estimation device according to an embodiment of the present invention includes a sensor for observing vehicle behavior and a sensor for observing occupant center of gravity braking, and how occupant center of gravity braking works according to vehicle behavior. From the detection result, how the passenger feels the riding comfort is evaluated as the comfort level / discomfort level. In particular, when the occupant (driver) is performing manual driving, it is important to evaluate whether the driver is driving comfortably. In addition, during automatic driving, it is important to evaluate whether or not the automatic driving system is driving that causes discomfort to the passengers.

なお、車両挙動とは、例えば、走行中の車両の加減・減速、旋回・レーンチェンジなどの際に働く遠心力や慣性力、路面状況(登り坂、下り坂、左右傾斜、でこぼこなど)による車両の傾きや振動であり、乗員の重心制動を引き起こす車両運動を指す。車両挙動を観測するセンサとしては、車両側に固定された状態で設置された加速度センサ及び/又は3軸ジャイロセンサを用いることが可能である。例えば、カーナビゲーション装置に内蔵されているセンサ、ドライブレコーダーやデジタルタコグラフに内蔵されているセンサを利用してもよく、本発明に係る動作を実現するための専用のセンサを設けてもよい。さらには、スマートフォンやスマートウォッチなどのデバイスには加速度センサ及び3軸ジャイロセンサが搭載されており、常時稼働していることから、こうしたデバイスを車両内に配置して車両挙動を観測するセンサとして利用してもよい。車両挙動を観測できるセンサであれば、上記の各センサに限定されるものではない。   The vehicle behavior is, for example, a vehicle caused by centrifugal force or inertial force, road surface conditions (uphill, downhill, left-right slope, bumpy, etc.) that are applied during acceleration / deceleration, deceleration, turning, lane change, etc. This refers to vehicle movement that causes the center of gravity braking of the passenger. As a sensor for observing the vehicle behavior, an acceleration sensor and / or a three-axis gyro sensor installed in a fixed state on the vehicle side can be used. For example, a sensor built in the car navigation device, a sensor built in a drive recorder or a digital tachograph may be used, and a dedicated sensor for realizing the operation according to the present invention may be provided. Furthermore, since devices such as smartphones and smart watches are equipped with acceleration sensors and 3-axis gyro sensors and are always in operation, these devices can be placed in the vehicle and used as sensors to observe vehicle behavior. May be. The sensor is not limited to the above sensors as long as the vehicle behavior can be observed.

また、乗員の重心制動とは、乗員が車両挙動に応じて身体の重心を安定させようとする身体制御運動であり、車両挙動によって引き起こされる重心制動を指す。乗員の重心制動を観測するセンサとしては、シート圧センサ(1点又は複数点の荷重センサ)を利用してもよく、ドライブレコーダーなどに付設された車内カメラによって得られる画像に基づき、m-ションキャプチャや画像解析技術などを用いて乗員の重心位置を推定してもよい。さらには、加速度センサ及び3軸ジャイロセンサが搭載されたスマートフォンやスマートウォッチなどのデバイスなどを乗員が身に着け、重心制動を観測するセンサとして利用してもよい。乗員の重心制動を観測できるセンサであれば、上記の各センサに限定されるものではない。   The occupant's center-of-gravity braking is a body control exercise in which the occupant attempts to stabilize the center of gravity of the body in accordance with the vehicle behavior, and refers to center-of-gravity braking caused by the vehicle behavior. As a sensor for observing the occupant's center of gravity braking, a seat pressure sensor (single point or multiple point load sensor) may be used. Based on the image obtained by the in-vehicle camera attached to the drive recorder, etc. The position of the center of gravity of the occupant may be estimated using capture or image analysis technology. Furthermore, an occupant may wear a device such as a smartphone or a smart watch on which an acceleration sensor and a three-axis gyro sensor are mounted, and may be used as a sensor for observing braking of the center of gravity. The sensors are not limited to the above sensors as long as they can observe the occupant's center of gravity braking.

乗員の重心制動には、アクティブな重心制動とパッシブな重心制動とが存在する。アクティブな重心制動では、乗員は、前方の道の曲率や車両の加速する状況などを予見して、あらかじめ重心制動を実施し(言い換えると、車両の動きを予見して身構える行為)、身体が振り回されないように重心制動が行われる。すなわち、アクティブな重心制動とは、例えば、コーナー進入時など車両挙動として遠心力が働くことが予見される場合にあらかじめ旋回内側に体を傾けて重心制動する動きであり、車両挙動との運動相関は、図8に示すように、車両挙動よりも先に重心制動が起こる傾向にある。なお、図8は、縦軸が加速度、横軸が時間のグラフが図示されており、車両挙動が実線、重心制動が点線で表されている。図8に示すように、アクティブな重心制動では、車両挙動よりも先に、反発方向に同程度の力(加速度)の重心制動が実施される。   There are active center-of-gravity braking and passive center-of-gravity braking for occupant center-of-gravity braking. In active center-of-gravity braking, the occupant predicts the curvature of the road ahead and the situation in which the vehicle accelerates, and then performs center-of-gravity braking in advance (in other words, an act of foreseeing the movement of the vehicle and setting up the body). The center of gravity is braked so that it does not occur. In other words, active center-of-gravity braking refers to a motion of braking the center of gravity by tilting the body inward in advance when centrifugal force is expected to act as a vehicle behavior, such as when entering a corner. As shown in FIG. 8, the gravity center braking tends to occur before the vehicle behavior. FIG. 8 is a graph in which the vertical axis represents acceleration and the horizontal axis represents time. The vehicle behavior is represented by a solid line and the center of gravity braking is represented by a dotted line. As shown in FIG. 8, in active center-of-gravity braking, center-of-gravity braking with the same level of force (acceleration) in the repulsion direction is performed prior to vehicle behavior.

一方、パッシブな重心制動では、乗員は、車両の加速・減速、カーブの遠心力などの車両挙動に従って身体が振られ、これに対して重心制動が行われる。すなわち、パッシブな重心制動とは、例えば、車両挙動で振り回される身体(重心)を元の着座状態(重心がニュートラルな状態)に戻すための重心制動する動きであり、車両挙動との運動相関は、図9に示すように、車両挙動から遅延して重心制動が起こる傾向にある。なお、図9には、縦軸が加速度、横軸が時間のグラフが図示されており、車両挙動が実線、重心制動が点線で表されている。図9に示すように、パッシブな重心制動では、車両挙動よりも後に追従して、反発方向に同程度の力(加速度)の重心制動が実施される。   On the other hand, in passive center-of-gravity braking, the occupant is shaken according to vehicle behavior such as acceleration / deceleration of the vehicle and centrifugal force of the curve, and center-of-gravity braking is performed on this. In other words, passive center-of-gravity braking is, for example, a motion of center-of-gravity braking to return the body (center of gravity) swung by vehicle behavior to its original seating state (center of gravity is neutral), and the motion correlation with vehicle behavior is As shown in FIG. 9, gravity center braking tends to occur with a delay from the vehicle behavior. FIG. 9 is a graph in which the vertical axis represents acceleration and the horizontal axis represents time. The vehicle behavior is represented by a solid line, and the center of gravity braking is represented by a dotted line. As shown in FIG. 9, in passive center-of-gravity braking, center-of-gravity braking with the same force (acceleration) in the repulsion direction is performed following the vehicle behavior.

また、気絶している状態などのように意識が無く、前記乗員が重心制動を行わない無反応な状態(本明細書では、デッドマン状態と記載する)には、アクティブな重心制動やパッシブな重心制動が実施されず、車両の旋回運動や制動運動によって振り回される重心運動が生じる。具体的には、図10に示すように、車両挙動で身体が振り回された後、元の着座状態(重心がニュートラルな状態)に戻す動作が行われない状態となる。なお、図10は、縦軸が加速度、横軸が時間のグラフが図示されており、車両挙動が実線、重心制動が点線で表されている。図10に示すように、デッドマン状態では、乗員は意識を失っている状態のため、車両挙動に振り回された後は力(加速度)が入らない状態となる。   In addition, in an unresponsive state where the occupant does not perform center-of-gravity braking (such as a deadman state in this specification), such as when the person is stunned, active center-of-gravity braking or passive center-of-gravity Braking is not performed, and a center of gravity motion swung by the turning motion or braking motion of the vehicle occurs. Specifically, as shown in FIG. 10, after the body is swung by the vehicle behavior, the operation of returning to the original seating state (the state where the center of gravity is neutral) is not performed. In FIG. 10, the vertical axis represents acceleration and the horizontal axis represents time. The vehicle behavior is represented by a solid line, and the center of gravity braking is represented by a dotted line. As shown in FIG. 10, in the deadman state, the occupant has lost consciousness, and thus the force (acceleration) does not enter after being swung by the vehicle behavior.

なお、本発明では、重心制動を観測することができる乗員であれば、車両内の着座位置によらず、乗員の乗り心地を推定することが可能である。すなわち、本発明では、運転席に着座しているドライバのみならず、助手席や後部座席などに着座している同乗者の乗り心地を推定することも可能である。   In the present invention, any rider who can observe center-of-gravity braking can estimate the ride comfort of the rider regardless of the seating position in the vehicle. That is, according to the present invention, it is possible to estimate the ride comfort of not only the driver seated in the driver's seat but also the passenger seated in the passenger seat, the rear seat, and the like.

<第1の実施の形態>
次に、本発明の第1の実施の形態について説明する。図2は、本発明の第1の実施の形態における装置構成の一例を示すブロック図である。図2には、乗員状態推定装置100、車両挙動センサ10、重心制動センサ20が図示されている。
<First Embodiment>
Next, a first embodiment of the present invention will be described. FIG. 2 is a block diagram showing an example of a device configuration according to the first embodiment of the present invention. FIG. 2 shows an occupant state estimation device 100, a vehicle behavior sensor 10, and a gravity center braking sensor 20.

車両挙動センサ10は、車両挙動を観測するセンサであり、上述したように、既存の装置に設置されたセンサ、あるいは本発明のために設置されたセンサを用いることが可能である。車両挙動センサ10は車両挙動を観測し、その観測結果を含む信号(例えば、加速度センサで検出された加速度や、3軸ジャイロセンサで検出された角速度などを含む信号:以下、車両挙動信号と記載する)を出力する。   The vehicle behavior sensor 10 is a sensor for observing the vehicle behavior, and as described above, a sensor installed in an existing apparatus or a sensor installed for the present invention can be used. The vehicle behavior sensor 10 observes the vehicle behavior, and includes a signal including the observation result (for example, a signal including acceleration detected by the acceleration sensor and angular velocity detected by the three-axis gyro sensor: hereinafter referred to as a vehicle behavior signal) Output).

重心制動センサ20は、乗員の重心制動を観測するセンサであり、上述したように、既存の装置に設置されたセンサ、あるいは本発明のために設置されたセンサを用いることが可能である。重心制動センサ20は乗員の重心制動を観測し、その観測結果を含む信号(例えば、加速度センサで検出された加速度や、3軸ジャイロセンサで検出された角速度などを含む信号:以下、重心制動信号と記載する)を出力する。   The center-of-gravity braking sensor 20 is a sensor that observes the center-of-gravity braking of an occupant, and as described above, a sensor installed in an existing device or a sensor installed for the present invention can be used. The center-of-gravity braking sensor 20 observes the occupant's center-of-gravity braking, and includes a signal including the observation result (for example, a signal including acceleration detected by an acceleration sensor or angular velocity detected by a three-axis gyro sensor: Output).

乗員状態推定装置100は、車両挙動センサ10から出力された車両挙動信号と、重心制動センサ20から出力された重心制動信号とを取得し(車両挙動信号取得部、重心制動信号取得部)、これらの信号の差分によって得られる波(時系列データ)のゆらぎに基づいて乗員が乗り心地をどう感じているかを推定し、その推定結果を快適度・不快度として出力する機能を有している。乗員状態推定装置100は、ゆらぎ計算部101と快適度・不快度推定部102とを有する。   The occupant state estimation device 100 acquires the vehicle behavior signal output from the vehicle behavior sensor 10 and the center of gravity braking signal output from the center of gravity braking sensor 20 (vehicle behavior signal acquisition unit, center of gravity braking signal acquisition unit), and these It has a function of estimating how the passenger feels the ride comfort based on the fluctuation of the wave (time-series data) obtained by the difference between the signals and outputting the estimation result as the comfort level / discomfort level. The occupant state estimation device 100 includes a fluctuation calculation unit 101 and a comfort / discomfort level estimation unit 102.

ゆらぎ計算部101は、車両挙動信号と重心制動信号との差分を計算し、その差分が表す波のゆらぎを計算する機能を有する。車両挙動信号と重心制動信号との差分は、例えば、同時刻における車両挙動信号と重心制動信号との差であってもよく、この場合、図8や図9に示す例では、同時刻の加速度の差(縦軸方向の差)が計算される。あるいは、車両挙動信号と重心制動信号との差分は、例えば、車両挙動信号に対する重心制動信号の遅延時間(あるいは先行時間)であってもよく、この場合、図8や図9に示す例では、同程度の加速度が現れる時刻の差(横軸方向の差)が計算される。いずれにせよ、車両挙動信号と重心制動信号との差分を計算することによって、時間軸に沿った波が得られる。   The fluctuation calculation unit 101 has a function of calculating the difference between the vehicle behavior signal and the gravity center braking signal and calculating the fluctuation of the wave represented by the difference. The difference between the vehicle behavior signal and the center of gravity braking signal may be, for example, the difference between the vehicle behavior signal and the center of gravity braking signal at the same time. In this case, in the example shown in FIGS. Difference (difference in the vertical axis direction) is calculated. Alternatively, the difference between the vehicle behavior signal and the center-of-gravity braking signal may be, for example, a delay time (or preceding time) of the center-of-gravity braking signal with respect to the vehicle behavior signal. In this case, in the example illustrated in FIGS. The difference in time (difference in the horizontal axis direction) at which similar acceleration appears is calculated. In any case, a wave along the time axis is obtained by calculating the difference between the vehicle behavior signal and the gravity center braking signal.

また、ゆらぎ計算部101は、例えば、従来知られているゆらぎ計算方法を用いて、車両挙動信号と重心制動信号との差分から得られた波のゆらぎを計算する機能を有する。ゆらぎは、スペクトル強度と周波数との相関を計算することによって得られるものである。具体的には、車両挙動信号と重心制動信号との差分から得られた波を、高速フーリエ変換などにより周波数の異なる複数の波に分解して各周波数成分のスペクトル強度の相関を計算する。   Further, the fluctuation calculation unit 101 has a function of calculating a wave fluctuation obtained from the difference between the vehicle behavior signal and the gravity center braking signal, for example, using a conventionally known fluctuation calculation method. The fluctuation is obtained by calculating the correlation between the spectral intensity and the frequency. Specifically, the wave obtained from the difference between the vehicle behavior signal and the center-of-gravity braking signal is decomposed into a plurality of waves having different frequencies by fast Fourier transform or the like, and the correlation of the spectrum intensity of each frequency component is calculated.

図3に、車両挙動信号と重心制動信号との差分から得られた波を複数の波に分解して、各周波数成分のスペクトル強度を対数軸にプロットしたグラフの一例を示す。図3は、縦軸がスペクトル強度、横軸が周波数を表しており、プロットされた点から得られる近似直線の傾きが−1の場合、1/fゆらぎの状態となる。ゆらぎ計算部101は、この近似直線の傾きの値を、ゆらぎを表す値として出力することが可能である。   FIG. 3 shows an example of a graph in which the wave obtained from the difference between the vehicle behavior signal and the gravity center braking signal is decomposed into a plurality of waves, and the spectrum intensity of each frequency component is plotted on the logarithmic axis. In FIG. 3, the vertical axis represents the spectral intensity, and the horizontal axis represents the frequency. When the slope of the approximate straight line obtained from the plotted points is −1, the state is 1 / f fluctuation. The fluctuation calculation unit 101 can output the slope value of the approximate line as a value representing fluctuation.

快適度・不快度推定部102は、乗員の状態を推定する機能(乗員状態推定部)を有し、より具体的には、ゆらぎ計算部101から出力されたゆらぎを表す値に基づいて乗員の乗り心地を推定し、快適度・不快度の評価値を出力する機能(乗り心地推定部)を有する。例えば、快適度・不快度推定部102は、ゆらぎを表す値が−1に近い値の場合(所定の範囲内(例えば、−0.8から−1.2)内にある場合など)に、乗員の乗り心地が快適である(気持ち良く車両に乗っている状態)と推定する一方、ゆらぎを表す値が所定の範囲外の場合には乗員の乗り心地が不快であると推定し、その推定結果を出力する。   The comfort level / discomfort level estimation unit 102 has a function of estimating the state of the occupant (occupant state estimation unit), and more specifically, based on a value representing the fluctuation output from the fluctuation calculation unit 101. It has a function (ride comfort estimation unit) that estimates ride comfort and outputs evaluation values of comfort and discomfort. For example, the comfort level / discomfort level estimation unit 102 determines that the value representing the fluctuation is a value close to −1 (eg, within a predetermined range (for example, −0.8 to −1.2)). On the other hand, it is estimated that the ride comfort of the occupant is comfortable (a comfortable ride). If the value representing the fluctuation is outside the predetermined range, the ride comfort of the occupant is estimated to be uncomfortable. Is output.

ゆらぎ計算部101で計算されたゆらぎは、車両挙動に対する乗員の重心制動の動きに由来するものであり、車両の動きに応じた運動が安定的にかつ連続的にできているか(すなわち、車両の動きにリズム良く合わせることができているか)を表す指標とみなすことができる。したがって、一般的に1/fゆらぎは快適な状態であることが知られているのと同様に、このゆらぎについても、1/fゆらぎの場合には乗員が快適な状態であると推定することができる。ただし、乗員の乗り心地が快適であると推定する値や範囲は、上記の値(ゆらぎを表す値が−1に近い値)や範囲に限定されるものではなく、適切な値や範囲を適宜設定することが可能である。また、快適、やや快適、どちらでもない、やや不快、不快などのように複数のカテゴリに分類して、推定結果を出力してもよい。また、乗員が重心制動を行っている通常の状態から、ゆらぎの値が極端に外れている場合(例えば、非常に単調で予測可能な状態を示す1/f2ゆらぎに近い場合など)には、乗員はデッドマン状態であると推定してもよい。   The fluctuation calculated by the fluctuation calculation unit 101 is derived from the movement of the center of gravity braking of the occupant with respect to the vehicle behavior, and whether the movement according to the movement of the vehicle is stably and continuously performed (that is, the vehicle It can be regarded as an index indicating whether the movement can be matched with a good rhythm. Therefore, just as it is generally known that 1 / f fluctuation is a comfortable state, in the case of 1 / f fluctuation, it is estimated that the occupant is in a comfortable state. Can do. However, the value or range for estimating that the ride comfort of the occupant is comfortable is not limited to the above value (the value indicating fluctuation is close to -1) or the range, and an appropriate value or range is appropriately selected. It is possible to set. Further, the estimation result may be output by classifying into a plurality of categories such as comfortable, slightly comfortable, neither comfortable, slightly uncomfortable, or uncomfortable. Also, when the fluctuation value is extremely different from the normal state in which the occupant is performing center-of-gravity braking (for example, close to 1 / f2 fluctuation indicating a very monotonous and predictable state), The passenger may be estimated to be in a deadman state.

以上のように、本発明の第1の実施の形態では、車両の動きを表す車両挙動信号と乗員の重心の動きを表す重心制動信号との差分を計算し、その差分が表す波のゆらぎを計算し、そのゆらぎの値に基づいて乗員の乗り心地を推定することが可能である。   As described above, in the first embodiment of the present invention, the difference between the vehicle behavior signal representing the movement of the vehicle and the gravity center braking signal representing the movement of the center of gravity of the occupant is calculated, and the fluctuation of the wave represented by the difference is calculated. It is possible to calculate and estimate the ride comfort of the occupant based on the fluctuation value.

<第2の実施の形態>
次に、本発明の第2の実施の形態について説明する。図4は、本発明の第2の実施の形態における装置構成の一例を示すブロック図である。図4には、乗員状態推定装置200、車両挙動センサ10、重心制動センサ20が図示されている。なお、車両挙動センサ10及び重心制動センサ20は、上述した第1の実施の形態と同一であり、ここでは説明を省略する。
<Second Embodiment>
Next, a second embodiment of the present invention will be described. FIG. 4 is a block diagram showing an example of a device configuration according to the second embodiment of the present invention. FIG. 4 shows an occupant state estimation device 200, a vehicle behavior sensor 10, and a gravity center braking sensor 20. Note that the vehicle behavior sensor 10 and the center-of-gravity braking sensor 20 are the same as those in the first embodiment described above, and a description thereof is omitted here.

乗員状態推定装置200は、車両挙動センサ10から出力された車両挙動信号と、重心制動センサ20から出力された重心制動信号とを取得し(車両挙動信号取得部、重心制動信号取得部)、これらの信号の差分から非線形解析の手法を用いてリアプノフ指数を計算し、このリアプノフ指数の波のゆらぎに基づいて乗員が乗り心地をどう感じているかを推定し、その推定結果を快適度・不快度として出力する機能を有している。乗員状態推定装置100は、非線形解析部201、ゆらぎ計算部202、快適度・不快度推定部203を有する。   The occupant state estimation device 200 acquires the vehicle behavior signal output from the vehicle behavior sensor 10 and the center of gravity braking signal output from the center of gravity braking sensor 20 (vehicle behavior signal acquisition unit, center of gravity braking signal acquisition unit), and these The Lyapunov exponent is calculated from the signal difference using a nonlinear analysis technique, and how the passenger feels the riding comfort is estimated based on the fluctuations of the Lyapunov exponent wave. As an output function. The occupant state estimation device 100 includes a nonlinear analysis unit 201, a fluctuation calculation unit 202, and a comfort / discomfort level estimation unit 203.

非線形解析部201は、車両挙動センサ10から出力された車両挙動信号と、重心制動センサ20から出力された重心制動信号とをミリ秒オーダ(ミリ秒単位)で取得して、車両挙動信号と重心制動信号との差分を計算し、さらに非線形解析の手法を用いて、車両挙動信号と重心制動信号との差分(あるいは、その差分の一部)のアトラクタを生成し、計算された結果(差分がアトラクタされたもの)に対してゆらぎ解析処理を行い、当該差分に係るリアプノフ指数を計算する機能を有する。   The non-linear analysis unit 201 acquires the vehicle behavior signal output from the vehicle behavior sensor 10 and the gravity center braking signal output from the gravity center braking sensor 20 in millisecond order (millisecond unit). The difference between the braking signal and the nonlinear analysis method are used to generate an attractor of the difference between the vehicle behavior signal and the center of gravity braking signal (or part of the difference), and the calculated result (the difference is It has a function of performing fluctuation analysis processing on the attracted one) and calculating a Lyapunov exponent related to the difference.

非線形解析部201において行われる非線形解析処理を、図5に模式的に示す。非線形解析部201は、生成したアトラクタを取得し、過去のアトラクタ行列に対する安定傾向を解析して現在のリアプノフ指数を算出し、算出されたリアプノフ指数の遷移(時系列データ)をログとして蓄積(ロギング)する。例えば、所定の微小ウィンドウ(時間幅τ)の範囲をずらしながら、微小ウィンドウ内における局所的な傾向(ローカルトレンド)のアトラクタ(軌道)を取得することで、複数のアトラクタ(アトラクタ行列)を取得し、このようにして得られた複数のアトラクタ(アトラクタ行列)からリアプノフ指数を算定することが可能である。このとき、算定されるリアプノフ指数は1つのみであるが、所定の微小ウィンドウ(時間幅τ)を複数個含むウィンドウ(メタウィンドウ)をずらすことによって、リアプノフ指数の時系列データ(時間的に異なる複数個のリアプノフ指数)を得ることができる。また、リアプノフ指数の算出は任意の周期で行われてよく、例えば、0.5秒周期で行うことが可能である。なお、本発明の第2の実施の形態におけるゆらぎ解析処理の計算方法は、図5に図示されているものに限定されるものではない。非線形解析の技術については様々な研究が行われており、現在及び今後確立される任意の解析技術を本発明に適用することが可能である(例えば、此処まで来た複雑系解析ツール、http://www.ieice.org/cs/csbn/program/papers/04_1_miao.pdfを参照)。   The non-linear analysis process performed in the non-linear analysis unit 201 is schematically shown in FIG. The nonlinear analysis unit 201 acquires the generated attractor, analyzes the stability tendency with respect to the past attractor matrix, calculates the current Lyapunov exponent, and accumulates the calculated Lyapunov exponent transition (time-series data) as a log (logging) ) For example, by acquiring the attractor (trajectory) of a local trend (local trend) within a minute window while shifting the range of a predetermined minute window (time width τ), a plurality of attractors (attractor matrices) are obtained. It is possible to calculate the Lyapunov exponent from a plurality of attractors (attractor matrices) obtained in this way. At this time, although only one Lyapunov exponent is calculated, the Lyapunov exponent time-series data (time-sequentially different) is obtained by shifting a window (metawindow) including a plurality of predetermined minute windows (time width τ). A plurality of Lyapunov indices) can be obtained. Further, the Lyapunov exponent may be calculated at an arbitrary cycle, for example, at a cycle of 0.5 seconds. Note that the calculation method of the fluctuation analysis process in the second embodiment of the present invention is not limited to the one shown in FIG. Various studies have been conducted on the technique of nonlinear analysis, and any analysis technique established now and in the future can be applied to the present invention (for example, the complex system analysis tool that has come here, http: //www.ieice.org/cs/csbn/program/papers/04_1_miao.pdf)

ゆらぎ計算部202は、例えば、従来知られているゆらぎ計算方法を用いて、車両挙動信号と重心制動信号との差分から得られたリアプノフ指数の時系列データが表す波のゆらぎを計算する機能を有する。なお、上述した第1の実施の形態におけるゆらぎ計算部101は、車両挙動信号と重心制動信号との差分(すなわち、車両挙動信号及び重心制動信号の生データの差分)が表す波のゆらぎを計算するよう構成されている。一方、本第2の実施の形態におけるゆらぎ計算部202は、車両挙動信号と重心制動信号との差分(すなわち、車両挙動信号及び重心制動信号の生データの差分)に対して非線形解析の手法を用いてリアプノフ指数を計算し、その計算結果であるリアプノフ指数の時系列データが表す波のゆらぎを計算する点で、上述した第1の実施の形態とは異なる。ただし、取り扱うデータが異なっているものの、本第2の実施の形態におけるゆらぎ計算部202においても、高速フーリエ変換などにより周波数の異なる複数の波に分解して各周波数成分のスペクトル強度の相関を計算する処理を行い、図3に示すような近似直線の傾きの値を、ゆらぎを表す値として出力することが可能である。したがって、上述した第1の実施の形態におけるゆらぎ計算部101と同様の処理が行われることから、ここでは、ゆらぎ計算部202におけるゆらぎ計算処理についての説明は省略する。   The fluctuation calculation unit 202 has a function of calculating, for example, a wave fluctuation represented by the time series data of the Lyapunov exponent obtained from the difference between the vehicle behavior signal and the gravity center braking signal using a conventionally known fluctuation calculation method. Have. Note that the fluctuation calculation unit 101 according to the first embodiment described above calculates the fluctuation of the wave represented by the difference between the vehicle behavior signal and the gravity center braking signal (that is, the difference between the vehicle behavior signal and the raw data of the gravity center braking signal). It is configured to On the other hand, the fluctuation calculation unit 202 in the second embodiment uses a nonlinear analysis method for the difference between the vehicle behavior signal and the gravity center braking signal (that is, the difference between the vehicle behavior signal and the raw data of the gravity center braking signal). The first embodiment is different from the first embodiment in that the Lyapunov exponent is used to calculate the fluctuation of the wave represented by the time series data of the Lyapunov exponent that is the calculation result. However, although the data to be handled is different, the fluctuation calculation unit 202 in the second embodiment also calculates the correlation between the spectral intensities of each frequency component by decomposing into a plurality of waves having different frequencies by fast Fourier transform or the like. It is possible to output the slope value of the approximate straight line as shown in FIG. 3 as a value representing fluctuation. Therefore, since the same processing as that of the fluctuation calculation unit 101 in the first embodiment described above is performed, the description of the fluctuation calculation processing in the fluctuation calculation unit 202 is omitted here.

快適度・不快度推定部203は、上述した第1の実施の形態における快適度・不快度推定部102と同一の機能を有し、ゆらぎ計算部101から出力されたゆらぎを表す値に基づいて乗員の乗り心地を推定し、快適度・不快度の評価値を出力する機能を有する。したがって、上述した第1の実施の形態における快適度・不快度推定部102と同様の処理が行われることから、ここでは、快適度・不快度推定部203における処理についての説明は省略する。   The comfort level / discomfort level estimation unit 203 has the same function as the comfort level / discomfort level estimation unit 102 in the first embodiment described above, and is based on a value representing the fluctuation output from the fluctuation calculation unit 101. It has a function of estimating the ride comfort of the occupant and outputting an evaluation value of comfort / discomfort. Therefore, since the same processing as the comfort level / discomfort level estimation unit 102 in the first embodiment described above is performed, description of the processing in the comfort level / discomfort level estimation unit 203 is omitted here.

以上のように、本発明の第2の実施の形態では、車両の動きを表す車両挙動信号と乗員の重心の動きを表す重心制動信号との差分を計算し、その差分から非線形解析の手法を用いてリアプノフ指数を計算し、このリアプノフ指数の波のゆらぎに基づいて乗員の乗り心地を推定することが可能である。   As described above, in the second embodiment of the present invention, the difference between the vehicle behavior signal representing the movement of the vehicle and the center of gravity braking signal representing the movement of the center of gravity of the occupant is calculated, and the nonlinear analysis method is calculated from the difference. It is possible to calculate the Lyapunov exponent and to estimate the ride comfort of the occupant based on the fluctuation of the Lyapunov exponent wave.

<第3の実施の形態>
次に、本発明の第3の実施の形態について説明する。図6は、本発明の第3の実施の形態における装置構成の一例を示すブロック図である。図6には、乗員状態推定装置300、車両挙動センサ10、重心制動センサ20が図示されている。なお、車両挙動センサ10及び重心制動センサ20は、上述した第1の実施の形態と同一であり、ここでは説明を省略する。
<Third Embodiment>
Next, a third embodiment of the present invention will be described. FIG. 6 is a block diagram showing an example of a device configuration according to the third embodiment of the present invention. FIG. 6 shows an occupant state estimation device 300, a vehicle behavior sensor 10, and a gravity center braking sensor 20. Note that the vehicle behavior sensor 10 and the center-of-gravity braking sensor 20 are the same as those in the first embodiment described above, and a description thereof is omitted here.

乗員状態推定装置300は、車両挙動センサ10から出力された車両挙動信号と、重心制動センサ20から出力された重心制動信号とを取得し(車両挙動信号取得部、重心制動信号取得部)、これらの信号の差分から非線形解析の手法を用いてリアプノフ指数を計算し、このリアプノフ指数に対してDFA(Detrended Fluctuation Analysis:トレンド除去変動解析法)解析に係る処理を行うことよって乗員が乗り心地をどう感じているかを推定し、その推定結果を快適度・不快度として出力する機能を有している。乗員状態推定装置300は、非線形解析部301、DFA解析部302、快適度・不快度推定部303を有する。   The occupant state estimation device 300 acquires the vehicle behavior signal output from the vehicle behavior sensor 10 and the center of gravity braking signal output from the center of gravity braking sensor 20 (vehicle behavior signal acquisition unit, center of gravity braking signal acquisition unit). The Lyapunov exponent is calculated from the difference between the two signals using a nonlinear analysis method, and the passenger is given a feeling of riding comfort by performing processing related to DFA (Detrended Fluctuation Analysis) analysis on this Lyapunov exponent. It has a function of estimating whether it is felt and outputting the estimation result as comfort level / discomfort level. The occupant state estimation device 300 includes a nonlinear analysis unit 301, a DFA analysis unit 302, and a comfort / discomfort level estimation unit 303.

非線形解析部301は、非線形解析の手法を用いて、車両挙動センサ10から出力された車両挙動信号と、重心制動センサ20から出力された重心制動信号との差分に係るリアプノフ指数を計算する機能を有する。なお、非線形解析部301は、上述した第2の実施の形態における非線形解析部201と同一の処理を行うものであり、ここでは説明を省略する。   The nonlinear analysis unit 301 has a function of calculating a Lyapunov exponent related to a difference between the vehicle behavior signal output from the vehicle behavior sensor 10 and the gravity center braking signal output from the gravity center braking sensor 20 using a nonlinear analysis technique. Have. The nonlinear analysis unit 301 performs the same processing as the nonlinear analysis unit 201 in the second embodiment described above, and a description thereof is omitted here.

DFA解析部302は、車両挙動信号と重心制動信号との差分から得られたリアプノフ指数の時系列データが表す波に基づいてDFA解析を行い、そのDFA解析結果(スケーリング指数α)を出力する機能を有する。なお、DFA解析は、非定常的な時系列データの長期相関特性を解析する手法であり、広く知られている技術なので、ここでは詳細な説明は省略する。入力データを積分することで作成した新たな時系列データを長さnのボックスに分割し、各ボックスにおいて最小自乗法による近似直線を計算してローカルトレンドを求め、信号からトレンドを除去してから分散を平均した値(F(n))を算出するものである。このDFA解析によって求められるF(n)は、F(n)∝nαによって表すことが可能であり、スケーリング指数αによって特徴付けられる。   The DFA analysis unit 302 performs a DFA analysis based on the wave represented by the time series data of the Lyapunov exponent obtained from the difference between the vehicle behavior signal and the gravity center braking signal, and outputs the DFA analysis result (scaling exponent α) Have Note that DFA analysis is a technique for analyzing long-term correlation characteristics of non-stationary time-series data, and since it is a widely known technique, detailed description thereof is omitted here. New time series data created by integrating the input data is divided into boxes of length n, and the local trend is calculated by calculating an approximate straight line by the least square method in each box, and the trend is removed from the signal. A value (F (n)) obtained by averaging the variances is calculated. F (n) determined by this DFA analysis can be expressed by F (n) ∝nα and is characterized by a scaling index α.

本発明者は、DFA解析によって得られるスケーリング指数αが乗員の快適度・不快度の推定に有用であることを発見した。例えば、所定の閾値を設定し、スケーリング指数αが所定の閾値以上の場合は乗員が快適な状態と推定することができ、スケーリング指数αが所定の閾値未満の場合は乗員が不快である状態と推定することができる。   The inventor of the present invention has found that the scaling index α obtained by the DFA analysis is useful for estimating passenger comfort / discomfort. For example, when a predetermined threshold value is set and the scaling index α is greater than or equal to the predetermined threshold value, it can be estimated that the occupant is comfortable, and when the scaling index α is less than the predetermined threshold value, the occupant is uncomfortable. Can be estimated.

快適度・不快度推定部303は、乗員の状態を推定する機能(乗員状態推定部)を有し、より具体的には、DFA解析部302から出力されたDFA解析結果(スケーリング指数αの値)に基づいて乗員の乗り心地を推定し、快適度・不快度の評価値を出力する機能(乗り心地推定部)を有する。例えば、快適度・不快度推定部303は、DFA解析部302から出力されたスケーリング指数αの値と、快適度・不快度を推定するための基準として設定された所定の閾値とを比較し、スケーリング指数αが所定の閾値以上の場合は乗員の乗り心地が快適である(気持ち良く車両に乗っている状態)と推定する一方、スケーリング指数αが所定の閾値未満の場合は乗員の乗り心地が不快であると推定し、その推定結果を出力する。なお、ここでは一例として、1つの閾値を境界値として快適な状態と不快な状態の2つのカテゴリに分類しているが、閾値として設定される値や閾値の個数及び分類するカテゴリ数は、適宜設定することが可能である。また、乗員が重心制動を行っている通常の状態から、DFA解析結果が極端に外れている場合(例えば、スケーリング指数αの値が極端に非常に低い場合など)には、乗員はデッドマン状態であると推定してもよい。   The comfort level / discomfort level estimation unit 303 has a function of estimating the occupant state (occupant state estimation unit), and more specifically, the DFA analysis result (value of the scaling index α) output from the DFA analysis unit 302. ) To estimate the ride comfort of the occupant and output an evaluation value of comfort / discomfort (ride comfort estimation unit). For example, the comfort / discomfort estimation unit 303 compares the value of the scaling index α output from the DFA analysis unit 302 with a predetermined threshold set as a reference for estimating the comfort / discomfort. When the scaling index α is greater than or equal to a predetermined threshold value, it is estimated that the ride comfort of the occupant is comfortable (a comfortable ride). On the other hand, when the scaling index α is less than the predetermined threshold value, the ride comfort of the occupant is uncomfortable. And the estimation result is output. Here, as an example, one threshold value is used as a boundary value, and it is classified into two categories, a comfortable state and an unpleasant state. However, the value set as the threshold value, the number of threshold values, and the number of categories to be classified are appropriately determined. It is possible to set. Further, when the DFA analysis result is extremely different from the normal state in which the occupant performs center-of-gravity braking (for example, when the scaling index α is extremely low), the occupant is in the deadman state. It may be estimated that there is.

以上のように、本発明の第3の実施の形態では、車両の動きを表す車両挙動信号と乗員の重心の動きを表す重心制動信号との差分から非線形解析の手法を用いてリアプノフ指数を計算し、さらに、このリアプノフ指数に対してDFA解析に係る処理を行い、DFA解析結果に基づいて乗員の乗り心地を推定することが可能である。   As described above, in the third embodiment of the present invention, the Lyapunov exponent is calculated from the difference between the vehicle behavior signal representing the movement of the vehicle and the center of gravity braking signal representing the movement of the center of gravity of the occupant using the nonlinear analysis technique. Furthermore, it is possible to perform a process related to the DFA analysis on the Lyapunov exponent and estimate the ride comfort of the occupant based on the DFA analysis result.

<第4の実施の形態>
次に、本発明の第4の実施の形態について説明する。図7は、本発明の第4の実施の形態における装置構成の一例を示すブロック図である。図7には、乗員状態推定装置400、車両挙動センサ10、重心制動センサ20が図示されている。なお、車両挙動センサ10及び重心制動センサ20は、上述した第1の実施の形態と同一であり、ここでは説明を省略する。
<Fourth embodiment>
Next, a fourth embodiment of the present invention will be described. FIG. 7 is a block diagram showing an example of a device configuration according to the fourth embodiment of the present invention. FIG. 7 shows an occupant state estimation device 400, a vehicle behavior sensor 10, and a gravity center braking sensor 20. Note that the vehicle behavior sensor 10 and the center-of-gravity braking sensor 20 are the same as those in the first embodiment described above, and a description thereof is omitted here.

乗員状態推定装置400は、車両挙動センサ10から出力された車両挙動信号と、重心制動センサ20から出力された重心制動信号とを取得し(車両挙動信号取得部、重心制動信号取得部)、車両挙動信号及び重心制動信号に基づいて、乗員がアクティブな重心制動を行っているか、あるいはパッシブな重心制動を行っているかを判定し、その判定結果に基づいて乗員が乗り心地をどう感じているかを推定し、その推定結果を快適度・不快度として出力する機能を有している。乗員状態推定装置100は、重心制動状態判定部401と快適度・不快度推定部402とを有する。   The occupant state estimation device 400 acquires the vehicle behavior signal output from the vehicle behavior sensor 10 and the gravity center braking signal output from the gravity center braking sensor 20 (vehicle behavior signal acquisition unit, center of gravity braking signal acquisition unit), and the vehicle Based on the behavior signal and the center-of-gravity braking signal, it is determined whether the occupant is performing active center-of-gravity braking or passive center-of-gravity braking, and how the occupant feels riding comfort based on the determination result. It has a function of estimating and outputting the estimation result as comfort level and discomfort level. The occupant state estimation device 100 includes a center-of-gravity braking state determination unit 401 and a comfort / discomfort level estimation unit 402.

重心制動状態判定部401は、車両挙動センサ10から出力された車両挙動信号と、重心制動センサ20から出力された重心制動信号とを取得し、これらの信号に基づいて、乗員がアクティブな重心制動を行っているか、あるいはパッシブな重心制動を行っているかを判定する機能を有する。上述のように、例えば図8に示すアクティブな重心制動では、これから起こる車両挙動を予見して、車両挙動よりも先に乗員の重心制動が実施される。また、図9に示すパッシブな重心制動では、アクティブな重心制動とは逆に、車両挙動が起こった後にその車両挙動に追従して乗員の重心制動が実施される。すなわち、重心制動状態判定部401は、車両挙動信号が示す車両挙動に対して、重心制動信号が示す乗員の重心制動が先行して実施されている場合にはアクティブな重心制動が行われていると判定し、遅延して実施されている場合にはパッシブな重心制動が行われていると判定することができる。また、乗員の重心制動が、例えば図10に示すようなデッドマン状態である場合には、乗員はデッドマン状態であると判定してもよい。   The center-of-gravity braking state determination unit 401 acquires the vehicle behavior signal output from the vehicle behavior sensor 10 and the center-of-gravity braking signal output from the center-of-gravity braking sensor 20, and the center of gravity braking in which the occupant is active based on these signals. Has a function of determining whether or not passive center-of-gravity braking is being performed. As described above, for example, in the active center-of-gravity braking shown in FIG. 8, the vehicle behavior that will occur is predicted, and the center of gravity braking of the occupant is performed prior to the vehicle behavior. In the passive center-of-gravity braking shown in FIG. 9, contrary to the active center-of-gravity braking, after the vehicle behavior occurs, the center-of-occupant braking is performed following the vehicle behavior. That is, the center-of-gravity braking state determination unit 401 performs active center-of-gravity braking when the occupant's center-of-gravity braking indicated by the center-of-gravity braking signal is performed prior to the vehicle behavior indicated by the vehicle behavior signal. If it is determined that the operation is delayed, it can be determined that passive gravity center braking is being performed. Further, when the occupant's center-of-gravity braking is in the deadman state as shown in FIG. 10, for example, the occupant may be determined to be in the deadman state.

なお、重心制動状態判定部401は、例えば、乗員の重心制動が車両挙動に対して先行して実施されていることや、乗員の重心制動が車両挙動に対して遅延して実施されていることを所定の時間内に複数回連続して検出した場合に、アクティブな重心制動又はパッシブな重心制動が行われていると判定してもよい。   Note that the center-of-gravity braking state determination unit 401 indicates that, for example, the center of gravity braking of the occupant is performed in advance of the vehicle behavior, or the center of gravity braking of the occupant is performed after the vehicle behavior is delayed. May be determined that active center-of-gravity braking or passive center-of-gravity braking is being performed.

快適度・不快度推定部402は、乗員の状態を推定する機能(乗員状態推定部)を有し、より具体的には、重心制動状態判定部401から出力された判定結果(アクティブな重心制動又はパッシブな重心制動が実施されていることを通知する情報)に基づいて乗員の乗り心地を推定し、快適度・不快度の評価値を出力する機能(乗り心地推定部)を有する。   The comfort level / discomfort level estimation unit 402 has a function of estimating the occupant state (occupant state estimation unit). More specifically, the determination result (active center of gravity braking) output from the gravity center braking state determination unit 401 Or a function (riding comfort estimation unit) for estimating the ride comfort of the occupant and outputting an evaluation value of comfort / discomfort.

上述のように、アクティブな重心制動では、これから起こる車両挙動を予見して、車両挙動よりも先に乗員の重心制動が実施される。例えば、信号待ちの状態から発進する場合やカーブを曲がる場合などは、ドライバはもちろん同乗者も、近い将来に起こる車両挙動を予見して、その予見された車両挙動に応じた重心制動を自然に行っている(無意識のうちに身構えている)。このように、車両の動きに応じた運動が安定的にかつ連続的にできている場合には、乗員は快適な状態であると推定できる。   As described above, in active center-of-gravity braking, the vehicle behavior that will occur in the future is predicted, and the center of gravity braking of the occupant is performed prior to the vehicle behavior. For example, when starting from a signal waiting state or turning a curve, passengers as well as passengers foresee vehicle behavior that will occur in the near future, and naturally perform center of gravity braking according to the predicted vehicle behavior. Going (unconsciously dressed up). Thus, when the motion according to the motion of the vehicle is stably and continuously performed, it can be estimated that the occupant is in a comfortable state.

一方、パッシブな重心制動では、アクティブな重心制動とは逆に、車両挙動が起こった後にその車両挙動に追従して重心制動が実施される。例えば、急な加速・減速(急発進や急ブレーキ)、他車や障害物への接近による急な旋回や急な車線変更などのような場合には、乗員は車両挙動を予見できず、車両の動きに振り回される状態となる。このように、車両の動きに応じた運動が安定的にかつ連続的にできていない場合には、乗員は不快な状態であると推定できる。   On the other hand, in passive center-of-gravity braking, contrary to active center-of-gravity braking, after vehicle behavior occurs, center-of-gravity braking is performed following the vehicle behavior. For example, in the case of sudden acceleration / deceleration (rapid start or braking), sudden turning due to approaching another vehicle or obstacle, sudden lane change, etc., the occupant cannot predict the vehicle behavior and It will be in a state to be swayed by the movement of. Thus, when the movement according to the movement of the vehicle is not stably and continuously performed, it can be estimated that the occupant is in an uncomfortable state.

例えば、快適度・不快度推定部402は、重心制動状態判定部401から出力された判定結果がアクティブな重心制動であることを示す場合には、乗員の乗り心地が快適である(気持ち良く車両に乗っている状態)と推定する一方、重心制動状態判定部401から出力された判定結果がパッシブな重心制動であることを示す場合には、乗員の乗り心地が不快であると推定し、その推定結果を出力する。なお、ここでは一例として、快適な状態と不快な状態の2つのカテゴリに分類しているが、例えば、アクティブな重心制動やパッシブな重心制動が続く回数や時間などに応じて、快適、やや快適、どちらでもない、やや不快、不快などのように複数のカテゴリに分類して、推定結果を出力してもよい。また、重心制動状態判定部401から出力された判定結果がデッドマン状態であることを示す場合には、乗員はデッドマン状態であると推定してもよい。   For example, when the determination result output from the center-of-gravity braking state determination unit 401 indicates that the center-of-gravity braking state determination unit 401 indicates active center-of-gravity braking, the ride comfort level of the passenger is comfortable (feeling comfortable for the vehicle When the determination result output from the gravity center braking state determination unit 401 indicates that the vehicle is in a passive state of gravity braking, it is estimated that the ride comfort of the occupant is uncomfortable, and the estimation Output the result. Here, as an example, it is classified into two categories, a comfortable state and an unpleasant state, but for example, depending on the number of times or time of active center of gravity braking or passive center of gravity braking, it is comfortable or slightly comfortable It is possible to classify them into a plurality of categories such as slightly uncomfortable or uncomfortable, and output the estimation result. Further, when the determination result output from the gravity center braking state determination unit 401 indicates that it is in the deadman state, the occupant may be estimated to be in the deadman state.

以上のように、本発明の第4の実施の形態では、車両の動きを表す車両挙動信号と乗員の重心の動きを表す重心制動信号とを比較して乗員の重心制動がアクティブな重心制動かパッシブな重心制動かを判定し、その判定結果に基づいて乗員の乗り心地を推定することが可能である。   As described above, in the fourth embodiment of the present invention, whether the occupant's center-of-gravity braking is an active center-of-gravity braking by comparing the vehicle behavior signal indicating the movement of the vehicle and the center-of-gravity braking signal indicating the movement of the center of gravity of the occupant. It is possible to determine whether it is passive center-of-gravity braking, and to estimate the ride comfort of the occupant based on the determination result.

上述の第1〜第4の実施の形態における乗員状態推定装置によって出力された推定結果は、乗員の乗り心地が快適であることを示す情報(乗員が車両挙動に関して快適に感じていることを示す情報)、又は、乗員の乗り心地が不快であることを示す情報(乗員が車両挙動に関して不快に感じていることを示す情報)を含んでいる。さらに、推定結果は、乗員がデッドマン状態であることを示す情報を含んでいてもよい。この推定結果は、様々な用途に使用可能である。
The estimation result output by the occupant state estimation device in the first to fourth embodiments described above indicates that the ride comfort of the occupant is comfortable (shows that the occupant feels comfortably with respect to the vehicle behavior). Information) or information indicating that the ride comfort of the occupant is uncomfortable (information indicating that the occupant feels uncomfortable with respect to the vehicle behavior). Furthermore, the estimation result may include information indicating that the occupant is in a deadman state. This estimation result can be used for various purposes.

例えば、第1〜第4の実施の形態における乗員状態推定装置によって出力された推定結果に基づき、車両の走行制御又は駆動制御が行われてもよい。乗員が快適な状態であると推定された場合には、走行状態を維持するか、あるいは更に向上させるよう制御が行われ、乗員が不快な状態であると推定された場合には、走行状態を改善するよう制御が行われてもよい。具体的には、手動運転が行われている場合には、ワインディング走行時のサスペンション(硬さ)やトルク(パワー)の係数を調整することによって、乗員の快適な状態(気持ち良さ又は楽しさを感じる状態)を向上させ、自動運転が行われている場合には、車両がゆりかご運動となるよう制御することによって、乗員の心地良さを向上させる。   For example, vehicle travel control or drive control may be performed based on the estimation result output by the occupant state estimation device in the first to fourth embodiments. When it is estimated that the occupant is in a comfortable state, control is performed so as to maintain or further improve the traveling state, and when it is estimated that the occupant is in an uncomfortable state, the traveling state is changed. Control may be performed to improve. Specifically, when manual driving is being performed, the coefficient of the suspension (hardness) and torque (power) during winding is adjusted to improve the comfort state (feeling or enjoyment) of the occupant. When the vehicle is in automatic driving, the comfort of the occupant is improved by controlling the vehicle to perform a cradle motion.

また、例えば、乗員が不快な状態であると推定された場合、その乗員がマッサージ機能付き座席に着座しているのであればマッサージを起動したり、リラックスできる音楽や香りを提供したりしてもよい。また、ドライバが不快な状態であると推定された場合、例えば、事故が起こるリスクが高まっているとみなして、自動運転に切り替えてもよい(あるいは自動運転への切り替えを促してもよい)。また、自動運転が行われている場合、乗員(ドライバ)の不快な状態が改善されないときには、手動運転に切り替えられないようにしてもよく、逆に、自動運転システムによる運転に応じた重心制動がうまくできていないとみなして手動運転に切り替えるよう促してもよい。また、乗員の一人が不快な状態であると推定された場合には、その旨を車両内に報知し、車両の走行を停止させたり、一時的に休憩を取らせたりするよう促してもよい。   Also, for example, if it is estimated that the occupant is in an uncomfortable state, if the occupant is seated in a seat with a massage function, the massage may be activated or relaxing music or scent may be provided. Good. Further, when it is estimated that the driver is in an uncomfortable state, for example, it may be considered that the risk of an accident is increased, and the driving may be switched to automatic driving (or switching to automatic driving may be promoted). In addition, when automatic driving is being performed, if the uncomfortable state of the occupant (driver) is not improved, it may not be switched to manual driving, and conversely, gravity center braking according to driving by the automatic driving system may be performed. It may be urged to switch to manual operation on the assumption that it is not successful. In addition, if it is estimated that one of the passengers is in an uncomfortable state, the fact may be notified in the vehicle to encourage the vehicle to stop traveling or to take a break temporarily. .

なお、本明細書で説明され、図面中に図示されているハードウェア構成では、各機能がブロックによって図示されているが、これらの各機能は、ハードウェア及び/又はプログラム(例えば、CPU(Central Processing Unit:中央演算処理装置)やECU(Engine Control Unit:エンジンコントロールユニット)などのコンピュータによって実行可能なプログラム)によって実現可能である。   Note that, in the hardware configuration described in the present specification and illustrated in the drawings, each function is illustrated by a block. However, each function may be hardware and / or a program (for example, a CPU (Central Processing Unit (CPU)). It can be realized by a computer (program that can be executed by a computer such as a processing unit: a central processing unit) or an ECU (Engine Control Unit).

本発明は、車両の乗員の状態、特に、車両の乗員が感じる車両の乗り心地を推定することができる技術に適用可能である。   INDUSTRIAL APPLICABILITY The present invention is applicable to a technique that can estimate the state of a vehicle occupant, in particular, the ride comfort of the vehicle felt by the vehicle occupant.

10 車両挙動センサ
20 重心制動センサ
100、200、300、400 乗員状態推定装置
101、202 ゆらぎ計算部
102、203、303、402 快適度・不快度推定部
201、301 非線形解析部
302 DFA解析部
401 重心制動状態判定部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Vehicle behavior sensor 20 Center-of-gravity braking sensor 100, 200, 300, 400 Passenger state estimation apparatus 101, 202 Fluctuation calculation part 102, 203, 303, 402 Comfort degree / discomfort degree estimation part 201, 301 Nonlinear analysis part 302 DFA analysis part 401 Center of gravity braking state determination unit

Claims (12)

車両の乗員の状態を推定する乗員状態推定装置であって、
前記車両に固定して設置された前記車両の動き及び/又は前記車体の傾きを検出する車両挙動センサから、前記車両の動き及び/又は前記車体の傾きを示す車両挙動を含む車両挙動信号を取得する車両挙動信号取得部と、
前記車両内の少なくとも1人の前記乗員の重心の動きを検出する重心制動センサから、前記乗員の重心の動きを含む重心制動信号を取得する重心制動信号取得部と、
前記車両挙動信号及び前記重心制動信号に基づいて、前記乗員が前記車両挙動に関して前記車両の乗り心地の良さを感じているか否かを推定する乗員状態推定部とを、
有する乗員状態推定乗員状態推定装置。
An occupant state estimation device for estimating the state of a vehicle occupant,
A vehicle behavior signal including a vehicle behavior indicating the motion of the vehicle and / or the tilt of the vehicle body is acquired from a vehicle behavior sensor that detects the motion of the vehicle and / or the tilt of the vehicle body fixedly installed on the vehicle. A vehicle behavior signal acquisition unit,
A center-of-gravity braking signal acquisition unit that acquires a center-of-gravity braking signal including movement of the center of gravity of the occupant from a center-of-gravity braking sensor that detects the movement of the center of gravity of at least one occupant in the vehicle;
An occupant state estimation unit that estimates whether the occupant feels good ride comfort of the vehicle with respect to the vehicle behavior based on the vehicle behavior signal and the gravity center braking signal;
An occupant state estimation apparatus having an occupant state estimation.
前記乗員状態推定部が、
前記車両挙動信号と前記重心制動信号との差分を計算するとともに、前記差分の時系列データのゆらぎを計算するゆらぎ計算部と、
前記差分の時系列データのゆらぎに基づいて、前記乗員が前記車両挙動に関して前記車両の乗り心地の良さを感じているか否かを推定する快適/不快推定部とを、
有する請求項1に記載の乗員状態推定装置。
The occupant state estimation unit
While calculating the difference between the vehicle behavior signal and the center-of-gravity braking signal, a fluctuation calculating unit that calculates fluctuation of the time series data of the difference,
A comfort / discomfort estimation unit that estimates whether or not the occupant feels good ride comfort of the vehicle with respect to the vehicle behavior, based on fluctuations in the time-series data of the difference,
The occupant state estimation device according to claim 1.
前記乗員状態推定部が、
前記車両挙動信号と前記重心制動信号との差分を計算するとともに、前記差分の時系列データに対して非線形解析の手法を用いて前記差分の時系列データに係るリアプノフ指数を計算する非線形解析部と、
前記リアプノフ指数の時系列データのゆらぎを計算するゆらぎ計算部と、
前記リアプノフ指数の時系列データのゆらぎに基づいて、前記乗員が前記車両挙動に関して前記車両の乗り心地の良さを感じているか否かを推定する快適/不快推定部とを、
有する請求項1に記載の乗員状態推定装置。
The occupant state estimation unit
Calculating a difference between the vehicle behavior signal and the center-of-gravity braking signal, and calculating a Lyapunov exponent related to the time series data of the difference using a method of nonlinear analysis on the time series data of the difference; ,
A fluctuation calculating unit for calculating fluctuations of the time series data of the Lyapunov exponent;
A comfort / discomfort estimation unit that estimates whether or not the occupant feels good ride comfort of the vehicle with respect to the vehicle behavior based on fluctuations in the time series data of the Lyapunov exponent;
The occupant state estimation device according to claim 1.
前記乗員状態推定部が、
前記車両挙動信号と前記重心制動信号との差分を計算するとともに、前記差分の時系列データに対して非線形解析の手法を用いて前記差分の時系列データに係るリアプノフ指数を計算する非線形解析部と、
前記リアプノフ指数の時系列データに対してDFA解析を行うDFA解析部と、
前記DFA解析の結果に基づいて、前記乗員が前記車両挙動に関して前記車両の乗り心地の良さを感じているか否かを推定する快適/不快推定部とを、
有する請求項1に記載の乗員状態推定装置。
The occupant state estimation unit
Calculating a difference between the vehicle behavior signal and the center-of-gravity braking signal, and calculating a Lyapunov exponent related to the time series data of the difference using a method of nonlinear analysis on the time series data of the difference; ,
A DFA analysis unit for performing DFA analysis on the time series data of the Lyapunov exponent;
A comfort / discomfort estimation unit that estimates whether the occupant feels good ride comfort of the vehicle with respect to the vehicle behavior based on the result of the DFA analysis;
The occupant state estimation device according to claim 1.
前記乗員状態推定部が、
前記車両挙動信号と前記重心制動信号とを比較して、前記乗客が前記車両挙動を予見して、前記車両挙動よりも先に重心制動を行っているか、前記車両挙動が起こった後に前記車両挙動に追従して重心制動を行っているかを判定する重心制動状態判定部と、
前記重心制動状態判定部の判定結果に基づいて、前記乗員が前記車両挙動に関して前記車両の乗り心地の良さを感じているか否かを推定する快適/不快推定部とを、
有する請求項1に記載の乗員状態推定装置。
The occupant state estimation unit
The vehicle behavior signal and the center of gravity braking signal are compared, and the passenger predicts the vehicle behavior and performs the center of gravity braking before the vehicle behavior, or after the vehicle behavior occurs, the vehicle behavior A center-of-gravity braking state determination unit that determines whether center-of-gravity braking is performed following
A comfort / discomfort estimation unit that estimates whether the occupant feels good ride comfort of the vehicle with respect to the vehicle behavior based on the determination result of the gravity center braking state determination unit;
The occupant state estimation device according to claim 1.
前記乗員が重心制動を行わない無反応な状態が検知された場合には、前記乗員状態推定部は、前記乗員が意識を失っている状態であると推定するよう構成されている請求項1から5のいずれか1つに記載の乗員状態推定装置。   The occupant state estimation unit is configured to estimate that the occupant has lost consciousness when an unresponsive state in which the occupant does not perform gravity center braking is detected. The occupant state estimation device according to any one of 5. 車両の乗員の状態を推定する乗員状態推定方法であって、
前記車両に固定して設置された前記車両の動き及び/又は前記車体の傾きを検出する車両挙動センサから、前記車両の動き及び/又は前記車体の傾きを示す車両挙動を含む車両挙動信号を取得する車両挙動信号取得ステップと、
前記車両内の少なくとも1人の前記乗員の重心の動きを検出する重心制動センサから、前記乗員の重心の動きを含む重心制動信号を取得する重心制動信号取得ステップと、
前記車両挙動信号及び前記重心制動信号に基づいて、前記乗員が前記車両挙動に関して前記車両の乗り心地の良さを感じているか否かを推定する乗員状態推定ステップとを、
有する乗員状態推定方法。
An occupant state estimation method for estimating the state of a vehicle occupant,
A vehicle behavior signal including a vehicle behavior indicating the motion of the vehicle and / or the tilt of the vehicle body is acquired from a vehicle behavior sensor that detects the motion of the vehicle and / or the tilt of the vehicle body fixedly installed on the vehicle. Vehicle behavior signal acquisition step,
A center-of-gravity braking signal acquisition step of acquiring a center-of-gravity braking signal including a movement of the center of gravity of the occupant from a center-of-gravity braking sensor that detects the movement of the center of gravity of at least one occupant in the vehicle;
An occupant state estimation step for estimating whether the occupant feels good riding comfort of the vehicle with respect to the vehicle behavior based on the vehicle behavior signal and the gravity center braking signal;
An occupant state estimation method.
前記乗員状態推定ステップが、
前記車両挙動信号と前記重心制動信号との差分を計算するとともに、前記差分の時系列データのゆらぎを計算するゆらぎ計算ステップと、
前記差分の時系列データのゆらぎに基づいて、前記乗員が前記車両挙動に関して前記車両の乗り心地の良さを感じているか否かを推定する快適/不快推定ステップとを、
有する請求項7に記載の乗員状態推定方法。
The occupant state estimation step comprises:
A fluctuation calculating step for calculating a difference between the vehicle behavior signal and the gravity center braking signal, and calculating a fluctuation of the time series data of the difference,
A comfort / discomfort estimation step for estimating whether or not the occupant feels good ride comfort of the vehicle with respect to the vehicle behavior based on fluctuations in the time series data of the difference,
The occupant state estimation method according to claim 7.
前記乗員状態推定ステップが、
前記車両挙動信号と前記重心制動信号との差分を計算するとともに、前記差分の時系列データに対して非線形解析の手法を用いて前記差分の時系列データに係るリアプノフ指数を計算する非線形解析ステップと、
前記リアプノフ指数の時系列データのゆらぎを計算するゆらぎ計算ステップと、
前記リアプノフ指数の時系列データのゆらぎに基づいて、前記乗員が前記車両挙動に関して前記車両の乗り心地の良さを感じているか否かを推定する快適/不快推定ステップとを、
有する請求項7に記載の乗員状態推定方法。
The occupant state estimation step comprises:
A non-linear analysis step of calculating a difference between the vehicle behavior signal and the gravity center braking signal, and calculating a Lyapunov exponent related to the time series data of the difference using a non-linear analysis method with respect to the time series data of the difference; ,
A fluctuation calculating step for calculating fluctuation of the time series data of the Lyapunov exponent;
A comfort / discomfort estimation step for estimating whether or not the occupant feels good ride comfort of the vehicle with respect to the vehicle behavior, based on fluctuations in the time series data of the Lyapunov exponent.
The occupant state estimation method according to claim 7.
前記乗員状態推定ステップが、
前記車両挙動信号と前記重心制動信号との差分を計算するとともに、前記差分の時系列データに対して非線形解析の手法を用いて前記差分の時系列データに係るリアプノフ指数を計算する非線形解析ステップと、
前記リアプノフ指数の時系列データに対してDFA解析を行うDFA解析ステップと、
前記DFA解析の結果に基づいて、前記乗員が前記車両挙動に関して前記車両の乗り心地の良さを感じているか否かを推定する快適/不快推定ステップとを、
有する請求項7に記載の乗員状態推定方法。
The occupant state estimation step comprises:
A non-linear analysis step of calculating a difference between the vehicle behavior signal and the gravity center braking signal, and calculating a Lyapunov exponent related to the time series data of the difference using a non-linear analysis method with respect to the time series data of the difference; ,
A DFA analysis step for performing DFA analysis on the time series data of the Lyapunov exponent;
A comfort / discomfort estimation step for estimating whether or not the occupant feels good ride comfort of the vehicle based on the result of the DFA analysis,
The occupant state estimation method according to claim 7.
前記乗員状態推定ステップが、
前記車両挙動信号と前記重心制動信号とを比較して、前記乗客が前記車両挙動を予見して、前記車両挙動よりも先に重心制動を行っているか、前記車両挙動が起こった後に前記車両挙動に追従して重心制動を行っているかを判定する重心制動状態判定ステップと、
前記重心制動状態判定ステップにおける判定結果に基づいて、前記乗員が前記車両挙動に関して前記車両の乗り心地の良さを感じているか否かを推定する快適/不快推定ステップとを、
有する請求項7に記載の乗員状態推定方法。
The occupant state estimation step comprises:
The vehicle behavior signal and the center of gravity braking signal are compared, and the passenger predicts the vehicle behavior and performs the center of gravity braking before the vehicle behavior, or after the vehicle behavior occurs, the vehicle behavior A gravity center braking state determination step for determining whether the center of gravity braking is performed following
A comfort / discomfort estimation step for estimating whether or not the occupant feels the comfort of the vehicle with respect to the vehicle behavior based on the determination result in the gravity center braking state determination step;
The occupant state estimation method according to claim 7.
前記乗員が重心制動を行わない無反応な状態が検知された場合には、前記乗員状態推定ステップにおいて、前記乗員が意識を失っている状態であると推定する請求項7から11のいずれか1つに記載の乗員状態推定方法。   12. The method according to claim 7, wherein when an unresponsive state in which the occupant does not perform gravity center braking is detected, the occupant state estimation step estimates that the occupant has lost consciousness. The passenger state estimation method described in 1.
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110838027A (en) * 2019-10-23 2020-02-25 上海能塔智能科技有限公司 Method and device for determining vehicle use satisfaction degree, storage medium and computing equipment
US20210046911A1 (en) * 2019-08-15 2021-02-18 Lyft, Inc. Systems and methods for intelligently engaging multiple brakes
WO2021153128A1 (en) * 2020-01-28 2021-08-05 日立Astemo株式会社 Sensory evaluation estimation system, suspension apparatus, and suspension control system
JP2021156889A (en) * 2020-05-20 2021-10-07 北京百度網訊科技有限公司 Vehicle body feeling measurement evaluation method, apparatus, electronic device, storage medium, and computer program
JP7432446B2 (en) 2020-06-12 2024-02-16 日立Astemo株式会社 Vehicle control device
JP7461756B2 (en) 2020-02-25 2024-04-04 日野自動車株式会社 Vehicle control device and vehicle control method

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20210046911A1 (en) * 2019-08-15 2021-02-18 Lyft, Inc. Systems and methods for intelligently engaging multiple brakes
CN110838027A (en) * 2019-10-23 2020-02-25 上海能塔智能科技有限公司 Method and device for determining vehicle use satisfaction degree, storage medium and computing equipment
WO2021153128A1 (en) * 2020-01-28 2021-08-05 日立Astemo株式会社 Sensory evaluation estimation system, suspension apparatus, and suspension control system
JP2021115986A (en) * 2020-01-28 2021-08-10 日立Astemo株式会社 Functional evaluation prediction system, suspension device and suspension control system
JP7280841B2 (en) 2020-01-28 2023-05-24 日立Astemo株式会社 Sensory evaluation prediction system, suspension device, suspension control system
JP7461756B2 (en) 2020-02-25 2024-04-04 日野自動車株式会社 Vehicle control device and vehicle control method
JP2021156889A (en) * 2020-05-20 2021-10-07 北京百度網訊科技有限公司 Vehicle body feeling measurement evaluation method, apparatus, electronic device, storage medium, and computer program
JP7263428B2 (en) 2020-05-20 2023-04-24 ベイジン バイドゥ ネットコム サイエンス テクノロジー カンパニー リミテッド Vehicle sensation measurement evaluation method, device, electronic device, storage medium and computer program
US11898936B2 (en) 2020-05-20 2024-02-13 Beijing Baidu Netcom Science And Technology Co., Ltd. Method and apparatus for evaluating body feeling of vehicle, electronic device and storage medium
JP7432446B2 (en) 2020-06-12 2024-02-16 日立Astemo株式会社 Vehicle control device

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