JP2018177022A - 報知装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ペダルの踏み間違いを十分に抑止することができる報知装置を提供する。【解決手段】車両の運転者の脚の状態に関する情報である脚情報を取得する取得部２２と、取得した脚情報に基づいて複数のペダルのうち足で踏まれるペダルを予測し、予測したペダルを示す報知内容を報知させる処理部３０と、を備える。踏まれるペダルを予測して報知することにより、踏もうとしているペダルと予測されたペダルとが一致しているか否かを運転者に認識させることができるから、ペダルの踏み間違いを低減できる。【選択図】図２

Description

本発明は、報知装置に関する。

アクセルペダル及びブレーキペダルを有する車両において、ペダル近傍の運転者の足の位置を検出して、足の位置を表示する装置が知られている。また、足の位置から推定したペダルの操作までにかかる時間に基づいて、警報等を出力する装置が知られている。

特開２０１５−２０５５３６号公報 特開２０１１−１１３４６８号公報

しかしながら、上述の装置では、運転者の現在の足の位置等を表示しているだけなので、ペダルの踏み間違いを低減することができないといった課題がある。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、ペダルの踏み間違いを低減することができる報知装置を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の報知装置は、車両の運転者の脚の状態に関する情報である脚情報を取得する取得部と、前記脚情報に基づいて、複数のペダルのうち、足で踏まれる前記ペダルを予測して、予測した前記ペダルを示す報知内容を報知させる処理部と、を備える。

このように、報知装置は、踏まれるペダルを予測して報知することによって、踏もうとしているペダルと予測されたペダルとが一致しているか否かを運転者に認識させることができる。これにより、報知装置は、ペダルの踏み間違いを低減できる。

本発明の報知装置は、前記処理部は、前記ペダルが踏まれる確率を予測して、踏まれると予測した前記ペダルに基づいて、報知内容を決定し、前記ペダルが踏まれる前記確率に基づいて、前記報知内容のレベルである報知レベルを決定して、前記報知内容を前記報知レベルで報知させてもよい。

このように、報知装置は、予測したペダルが踏まれる確率に応じて報知レベルを決定することにより、予測したペダルが踏まれる確率が低いこと、即ち、予測が難しく、運転者が踏み間違える確率が高いことを運転者に報知して意識させることができる。この結果、報知装置は、運転者が踏み間違えることをより低減できる。

本発明の報知装置は、前記処理部は、前記脚情報に基づいて、踏まれる前記ペダルを予測できなかった場合、予測できた場合とは異なる報知内容を報知させてもよい。

このように、報知装置は、踏まれるペダルを予測できないことを示す報知内容を報知することによって、踏み間違える確率が高いことを運転者に報知して意識させることができる。この結果、報知装置は、運転者が踏み間違えることをより低減できる。

本発明の報知装置は、前記車両の周囲の状況である状況情報を検出する状況検出部を更に備え、前記処理部は、前記状況情報に基づいて、前記報知内容または前記報知レベルを補正してもよい。

これにより、報知装置は、車両の周囲の状況に応じて、報知内容または報知レベルを補正することによって、車両の周囲の状況に応じて、踏み間違いをより注意すべきであることを運転者に認識させて、ペダルの踏み間違いをより低減することができる。

図１は、第１実施形態にかかる報知装置が実装された車両の内部構成を示す概略図である。 図２は、第１実施形態の報知装置の情報処理装置の機能を説明する機能ブロック図である。 図３は、予測部によるペダルの予測方法を説明する平面図である。 図４は、処理部が実行する予測報知処理のフローチャートである。 図５は、予測部が実行する予測処理のフローチャートである。 図６は、報知部が実行する報知処理のフローチャートである。 図７は、第２実施形態の予測部による踏まれるペダルの予測処理を説明する図である。 図８は、第２実施形態の予測部が実行する予測処理のフローチャートである。 図９は、第２実施形態の報知部が実行する報知処理のフローチャートである。 図１０は、第３実施形態の予測部による踏まれるペダルの予測処理を説明する図である。 図１１は、第３実施形態の予測部が実行する予測処理のフローチャートである。 図１２は、第４実施形態の報知装置の構成を説明する機能ブロック図である。 図１３は、第４実施形態の報知部による報知処理のフローチャートである。 図１４は、第１変形例の予測部による踏まれるペダルの予測処理を説明する正面図である。 図１５は、第２変形例の予測部による踏まれるペダルの予測処理を説明する上面図である。

以下の例示的な実施形態等の同様の構成要素には共通の符号を付与して、重複する説明を適宜省略する。

＜第１実施形態＞
図１は、第１実施形態にかかる報知装置２０が実装された車両１０の内部構成を示す概略図である。車両１０は、例えば、内燃機関（エンジン、図示されず）を駆動源とする自動車（内燃機関自動車）であってもよいし、電動機（モータ、図示されず）を駆動源とする自動車（電気自動車、燃料電池自動車等）であってもよいし、それらの双方を駆動源とする自動車（ハイブリッド自動車）であってもよい。また、車両１０は、種々の変速装置を搭載することができるし、内燃機関や電動機を駆動するのに必要な種々の装置（システム、部品等）を搭載することができる。また、車両１０における車輪１１の駆動に関わる装置の方式、個数、及び、レイアウト等は、種々に設定することができる。

図１に示すように、車両１０は、車輪１１と、車体１２と、ダッシュボード１３と、座席１４と、操舵部１５と、アクセルペダル１６と、ブレーキペダル１８と、報知装置２０とを備える。

車体１２は、運転者ＤＲ等の乗員が乗車する車室１２ａを構成する。車体１２は、車輪１１、ダッシュボード１３、座席１４、操舵部１５、アクセルペダル１６、ブレーキペダル１８、及び、報知装置２０を収容または保持する。

ダッシュボード１３は、車室１２ａの前側に設けられ、運転者ＤＲが視認可能な位置に速度計を含む計器類等を保持する。

座席１４は、車室１２ａ内に設けられ、着座した運転者ＤＲ等の乗員を支持する。

操舵部１５は、ダッシュボード（インストルメントパネル）から突出したステアリングホイールである。操舵部１５は、運転者ＤＲから車両１０の進行方向を変えるための操舵の指示を受け付ける。

アクセルペダル１６は、運転者ＤＲの足ＦＴの下に配置されている。アクセルペダル１６は、運転者ＤＲによって踏まれることによって、車両１０を加速させる操作を受け付ける。

ブレーキペダル１８は、アクセルペダル１６と間隔を空けて、運転者ＤＲの足ＦＴの下に配置されている。ブレーキペダル１８は、運転者ＤＲによって踏まれることによって、車両１０を制動するための操作を受け付ける。

報知装置２０は、アクセルペダル１６とブレーキペダル１８のうち、運転者ＤＲが踏むペダル１６、１８を予測して、報知することによって、運転者ＤＲによるペダル１６、１８の踏み間違いを抑止する。報知装置２０は、取得部２２と、情報処理装置２４と、出力部２６とを備える。

取得部２２は、車両１０の運転者ＤＲの脚の状態に関する情報である脚情報を取得する。ここでいう脚は、例えば、股関節の下部からつま先までの領域であり、英語における“ｌｅｇ”である。取得部２２は、例えば、レーザまたは超音波等の検知波を運転者ＤＲの足ＦＴ及び足ＦＴの周辺に送信し、反射された検知波によって、足ＦＴの点群データの三次元座標（例えば、取得部２２からの距離及び方向）を含む三次元画像を生成する三次元距離画像センサである。ここでいう足は、例えば、くるぶし近辺からつま先の領域であり、英語における“ｆｏｏｔ”である。取得部２２は、足ＦＴの三次元座標を含む三次元画像を脚情報として情報処理装置２４へ出力する。

情報処理装置２４は、例えば、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）等のマイクロコンピュータを含むコンピュータである。情報処理装置２４は、取得部２２及び出力部２６と情報を送受信可能に電気的に接続されている。情報処理装置２４は、取得部２２から脚情報を取得する。情報処理装置２４は、複数のペダルの例であるアクセルペダル１６及びブレーキペダル１８のうち、脚情報に基づいて、運転者ＤＲの足ＦＴによって踏まれるペダル１６、１８を予測する。情報処理装置２４は、予測した予測結果に基づく報知内容を出力部２６に出力させることにより、運転者ＤＲに報知する。

出力部２６は、例えば、画像等の光を出力する表示装置及び音声を出力するスピーカ等を含みダッシュボード１３に設置されたモニタ装置である。出力部２６は、例えば、情報処理装置２４から取得した表示情報または音声情報による報知内容に基づいて、当該報知内容を画像等の光または音声で出力する。

図２は、第１実施形態の報知装置２０の情報処理装置２４の機能を説明する機能ブロック図である。図２に示すように、報知装置２０の情報処理装置２４は、処理部３０と、記憶部３２とを有する。

処理部３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等を含むハードウェアプロセッサである。処理部３０は、記憶部３２に格納されたプログラムを読み込むことによって、種々の機能を実現する。処理部３０は、予測部３４と、報知部３６とを有する。処理部３０は、例えば、記憶部３２に格納された予測報知プログラム３８を読み込むことによって、予測部３４及び報知部３６の機能を実現してもよい。予測部３４及び報知部３６の一部または全部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）を含む回路等のハードウェアであってもよい。

予測部３４は、取得部２２から脚情報を取得する。予測部３４は、脚情報に基づいて、アクセルペダル１６及びブレーキペダル１８のうち、運転者ＤＲの足ＦＴによって踏まれるペダル１６、１８を予測する。例えば、予測部３４は、予め設定されて記憶部３２に予め格納された予測データ４０に含まれる基準位置と脚情報から算出した足ＦＴの位置との間の距離である判定用距離ＪＤとを算出する。予測部３４は、判定用距離ＪＤと、予測データ４０に含まれる距離閾値ＤＴｈとを比較して、踏まれるペダル１６、１８を予測してよい。予測部３４は、予測した踏まれたペダル１６、１８を示す予測結果を報知部３６へ出力する。

報知部３６は、予測部３４から取得した予測結果に含まれる踏まれるペダル１６、１８を示す報知内容を出力部２６に報知させる。例えば、報知部３６は、予測結果が示す踏まれるペダル１６、１８に関連付けられた報知内容を、記憶部３２に予め格納された報知データ４２から抽出して、当該報知内容の表示データまたは音声データを出力部２６に報知させる。

記憶部３２は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、及び、ＳＳＤ（Solid State Drive）等を含む記憶装置である。記憶部３２は、ネットワーク上に設けられていてもよい。記憶部３２は、処理部３０が実行するプログラム及びプログラムの実行に必要な情報を格納する。

例えば、記憶部３２は、処理部３０が実行する予測報知プログラム３８を格納する。記憶部３２は、予測報知プログラム３８の実行に必要な予測データ４０及び報知データ４２を格納する。

予測データ４０は、踏まれるペダル１６、１８を予測するための距離閾値ＤＴｈを含む。

報知データ４２は、ペダル１６、１８のそれぞれに関連付けられた報知内容を含む。アクセルペダル１６に関連付けられた報知内容と、ブレーキペダル１８に関連付けられた報知内容は、互いに識別可能に異なっていればよく、特に限定されない。例えば、アクセルペダル１６は、予め設定された第１周波数の音声データを含む報知内容と関連付けられていてよい。ブレーキペダル１８は、第１周波数とは異なる第２周波数であって、予め設定された第２周波数の音声データを含む報知内容と関連付けられていてよい。また、アクセルペダル１６は、予め設定された第１色相（例えば、赤色）の表示データを含む報知内容と関連付けられていてよい。ブレーキペダル１８は、第１色相とは異なる第２色相（例えば、青色）であって、予め設定された第２色相の表示データを含む報知内容と関連付けられていてよい。

図３は、予測部３４によるペダル１６、１８の予測方法を説明する平面図である。

予測データ４０は、図３に示すアクセルペダル１６上または近傍の位置に設定された基準位置ＳＰのデータを含む。尚、基準位置ＳＰは、アクセルペダル１６とブレーキペダル１８との中間位置であってもよく、ブレーキペダル１８上または近傍の位置であってもよい。

取得部２２は、アクセルペダル１６とブレーキペダル１８との間を撮像することによって、運転中の運転者ＤＲの足ＦＴの点群データの三次元座標を含む三次元画像を脚情報として生成する。

予測部３４は、脚情報を取得すると、当該脚情報に基づいて、例えば、予測データ４０に含まれる基準位置ＳＰを原点とする足ＦＴの位置の三次元座標を算出する。予測部３４は、足ＦＴの位置の三次元座標に基づいて、基準位置ＳＰから足ＦＴの位置までの距離を判定用距離ＪＤとして算出する。判定用距離ＪＤは、アクセルペダル１６とブレーキペダル１８と結ぶ方向に沿った判定用直線ＪＬ上の距離であってよい。例えば、足ＦＴａの場合、判定用距離ＪＤは、“ＪＤａ”となる。予測部３４は、当該判定用距離ＪＤに基づいて、アクセルペダル１６とブレーキペダル１８のうち、運転者ＤＲの足ＦＴに踏まれるペダル１６、１８を予測する。例えば、予測部３４は、予め定められて予測データ４０に含まれる距離閾値ＤＴｈと判定用距離ＪＤとを比較して、踏まれるペダル１６、１８を予測する。具体的には、予測部３４は、運転者ＤＲの足ＦＴがアクセルペダル１６に近く（図３に示す例では足ＦＴａ、ＦＴｂ）、判定用距離ＪＤが距離閾値ＤＴｈ未満の場合（即ち、ＪＤ＜ＤＴｈ）、アクセルペダル１６が踏まれると予測する。一方、予測部３４は、運転者ＤＲの足ＦＴがブレーキペダル１８に近く（図３に示す例では足ＦＴｃ、ＦＴｄ）、判定用距離ＪＤが距離閾値ＤＴｈよりも大きい場合（即ち、ＪＤ≧ＤＴｈ）、ブレーキペダル１８が踏まれると予測する。

図４は、処理部３０が実行する予測報知処理のフローチャートである。処理部３０は、記憶部３２に格納された予測報知プログラム３８を読み込むことによって、予測報知処理を実行する。

図４に示すように、予測報知処理では、処理部３０の予測部３４が、取得部２２から脚情報を取得する（Ｓ１０２）。予測部３４は、脚情報に基づいて、踏まれるペダル１６、１８を予測する予測処理を実行する（Ｓ１０４）。報知部３６は、予測部３４が予測したペダル１６、１８を報知する報知処理を実行する（Ｓ１０６）。この後、処理部３０は、予測報知処理を繰り返す。

図５は、予測部３４が実行する予測処理（Ｓ１０４）のフローチャートである。

図５に示すように、予測処理では、予測部３４は、取得部２２から取得した脚情報から運転者ＤＲの足ＦＴの位置を算出する（Ｓ１２２）。予測部３４は、予測データ４０が示す基準位置ＳＰから足ＦＴの位置までの距離である判定用距離ＪＤを算出する（Ｓ１２４）。予測部３４は、判定用距離ＪＤと距離閾値ＤＴｈとを比較して、踏まれるペダル１６、１８を予測する（Ｓ１２６）。予測部３４は、踏まれると予測したペダル１６、１８を示す予測結果を報知部３６へ出力する（Ｓ１２８）。

図６は、報知部３６が実行する報知処理（Ｓ１０６）のフローチャートである。

図６に示すように、報知処理では、報知部３６は、予測部３４から予測結果を取得する（Ｓ１３２）。報知部３６は、予測結果が示す、踏まれると予測されたペダル１６、１８の対応付けられた報知内容を、報知データ４２から抽出する（Ｓ１３４）。報知部３６は、抽出した報知内容を出力部２６に出力して、報知内容を出力させる（Ｓ１３６）。

上述したように、第１実施形態の報知装置２０は、脚情報に基づいて踏まれると予測したペダル１６、１８を示す報知内容を報知する。これにより、報知装置２０は、踏まれるペダル１６、１８が、運転者ＤＲが踏もうとしているペダル１６、１８と一致しているか否かを運転者ＤＲに認識させることができるので、ペダル１６、１８の踏み間違いを低減することができる。

報知装置２０は、予測報知処理を繰り返して、予測したペダル１６、１８の報知を繰り返すことによって、運転者ＤＲにアクセルペダル１６及びブレーキペダル１８に対応する報知内容を覚えさせることができる。これにより、報知装置２０は、運転者ＤＲに踏み間違いをより速く、例えば、反射的に認識させることができる。

＜第２実施形態＞
次に、上述の予測処理及び報知処理を変更した第２実施形態について説明する。第１実施形態と同様の構成及び同様の処理については、同じ符号及び同じステップ番号を付与して説明を簡略化する。

図７は、第２実施形態の予測部３４による踏まれるペダル１６、１８の予測処理を説明する図である。

第２実施形態の予測部３４は、いずれのペダル１６、１８が踏まれるかを予測するとともに、ペダル１６、１８が踏まれる確率を予測する。例えば、予測部３４は、予測データ４０が含む複数の距離閾値ＤＴｈａｎ（ｎ＝１、２、３）と、判定用距離ＪＤとを比較して、踏まれるペダル１６、１８及び当該ペダル１６、１８が踏まれる確率を予測する。予測部３４は、踏まれると予測したペダル１６、１８とともに踏まれる確率を含む予測結果を報知部３６へ出力する。

ここで、図７に示すように、ＤＴｈａ１＜ＤＴｈａ２＜ＤＴｈａ３とする。距離閾値ＤＴｈａ２は、アクセルペダル１６とブレーキペダル１８との間の距離の半分としてよい。尚、距離閾値ＤＴｈａ１、距離閾値ＤＴｈａ２及び距離閾値ＤＴｈａ３の間隔は、等間隔であってもよく、異なる間隔であってもよい。

予測部３４は、判定用距離ＪＤが距離閾値ＤＴｈａ１未満の場合（即ち、ＪＤ＜ＤＴｈａ１）、高確率でアクセルペダル１６が踏まれると予測する。図７に示す例では、予測部３４は、足ＦＴａの場合、高確率でアクセルペダル１６が踏まれると予測する。

予測部３４は、判定用距離ＪＤが距離閾値ＤＴｈａ１以上かつ距離閾値ＤＴｈａ２未満の場合（即ち、ＤＴｈａ１≦ＪＤ＜ＤＴｈａ２）、低確率でアクセルペダル１６が踏まれると予測する。図７に示す例では、予測部３４は、足ＦＴｂの場合、低確率でアクセルペダル１６が踏まれると予測する。

予測部３４は、判定用距離ＪＤが距離閾値ＤＴｈａ２以上かつ距離閾値ＤＴｈａ３未満の場合（即ち、ＤＴｈａ２≦ＪＤ＜ＤＴｈａ３）、低確率でブレーキペダル１８が踏まれると予測する。図７に示す例では、予測部３４は、足ＦＴｃの場合、低確率でブレーキペダル１８が踏まれると予測する。

予測部３４は、判定用距離ＪＤが距離閾値ＤＴｈａ３以上の場合（即ち、ＤＴｈａ３≦ＪＤ）、高確率でブレーキペダル１８が踏まれると予測する。図７に示す例では、予測部３４は、足ＦＴｄの場合、高確率でブレーキペダル１８が踏まれると予測する。

報知部３６は、踏まれると予測したペダル１６、１８に基づいて報知内容を決定し、ペダル１６、１８が踏まれる確率に基づいて報知内容のレベル（即ち、程度）である報知レベルを決定する。報知部３６は、報知内容を報知レベルで出力部２６に報知させる。ここで、第２実施形態の報知データ４２は、踏まれるペダル１６、１８に関連付けられた報知内容とともに、ペダル１６、１８が踏まれる確率に関連付けられた報知レベルを含む。

報知内容が音声で出力される場合、報知レベルは、例えば、音量であってよい。具体的には、予測したペダル１６、１８の踏まれる確率が高い場合、踏み間違える確率が低いと考えられるので、高確率に関連付けられた報知レベルは音量が小さくなるように設定されていることが好ましい。一方、予測したペダル１６、１８の踏まれる確率が低い場合、踏み間違える確率が高いと考えられるので、低確率に関連付けられた報知レベルは音量が大きくなるように設定されていることが好ましい。報知レベルは、音量に代えて、音色（例えば、エンベロープ、ディレイ、リバーブ等）であってもよい。

また、報知内容が光の色相等で出力される場合、報知レベルは、例えば、輝度であってよい。具体的には、予測したペダル１６、１８の踏まれる確率が高い場合、踏み間違える確率が低いと考えられるので、高確率に関連付けられた報知レベルは輝度が低くなるように設定されていることが好ましい。一方、予測したペダル１６、１８の踏まれる確率が低い場合、踏み間違える確率が高いと考えられるので、低確率に関連付けられた報知レベルは輝度が高くなるように設定されていることが好ましい。尚、報知レベルは、輝度に代えて、彩度であってもよい。

図８は、第２実施形態の予測部３４が実行する予測処理のフローチャートである。

図８に示すように、第２実施形態の予測処理では、予測部３４は、足ＦＴの位置を算出した後（Ｓ１２２）、判定用距離ＪＤを算出する（Ｓ１２４）。

次に、予測部３４は、判定用距離ＪＤ及び複数の距離閾値ＤＴｈａｎに基づいて、踏まれるペダル１６、１８を予測するとともに、当該ペダル１６、１８が踏まれる確率を予測する（Ｓ２２６）。

予測部３４は、踏まれるペダル１６、１８及び踏まれる確率を含む予測結果を報知部３６に出力して、予測処理を終了する（Ｓ１２８）。

図９は、第２実施形態の報知部３６が実行する報知処理のフローチャートである。

図９に示すように、第２実施形態の報知処理では、報知部３６は、予測結果を取得すると（Ｓ１３２）、予測結果が示す踏まれるペダル１６、１８に基づいて報知内容を報知データ４２から抽出する（Ｓ１３４）。次に、報知部３６は、予測結果が示す踏まれる確率に基づいて報知レベルを報知データ４２から抽出する（Ｓ２３４）。報知部３６は、抽出した報知内容及び報知レベルを出力部２６に出力して（Ｓ２３６）、報知内容を報知レベルで運転者ＤＲに報知する。

上述したように、第２実施形態の報知装置２０は、ペダル１６、１８が踏まれる確率に応じて、音量等による報知レベルを設定して、報知内容を報知している。これにより、報知装置２０は、予測されたペダル１６、１８が運転者ＤＲに踏まれる確率が低いこと、即ち、予測が難しく、踏み間違える確率が高いことを運転者ＤＲに報知して意識させることができる。この結果、報知装置２０は、運転者ＤＲが踏み間違えることをより低減できる。

＜第３実施形態＞
図１０は、第３実施形態の予測部３４による踏まれるペダル１６、１８の予測処理を説明する図である。

第３実施形態の予測部３４は、いずれのペダル１６、１８が踏まれるかを予測可能か否か判定し、予測可能な場合、いずれのペダル１６、１８が踏まれるかを予測する。例えば、予測部３４は、予測データ４０が含む複数の距離閾値ＤＴｈｂｎ（ｎ＝１、２）と、判定用距離ＪＤとを比較して、予測可能か否かを判定し、予測可能な場合、踏まれるペダル１６、１８を予測する。予測部３４は、ペダル１６、１８を予測できない旨、または、踏まれると予測したペダル１６、１８を示す予測結果を報知部３６へ出力する。

ここで、図１０に示すように、ＤＴｈｂ１＜ＤＴｈｂ２とする。距離閾値ＤＴｈｂ１以上であって距離閾値ＤＴｈｂ２未満である位置は、アクセルペダル１６とブレーキペダル１８との間の中間位置であってよい。

予測部３４は、判定用距離ＪＤが距離閾値ＤＴｈｂ１未満の場合（即ち、ＪＤ＜ＤＴｈｂ１）、アクセルペダル１６が踏まれると予測する。図１０に示す例では、予測部３４は、足ＦＴａの場合、アクセルペダル１６が踏まれると予測する。

予測部３４は、判定用距離ＪＤが距離閾値ＤＴｈｂ１以上かつ距離閾値ＤＴｈｂ２未満の場合（即ち、ＤＴｈｂ１≦ＪＤ＜ＤＴｈｂ２）、踏まれるペダル１６、１８が予測できないと判定する。図１０に示す例では、予測部３４は、足ＦＴｂの場合、踏まれるペダル１６、１８が予測できないと判定する。

予測部３４は、判定用距離ＪＤが距離閾値ＤＴｈｂ２以上の場合（即ち、ＤＴｈｂ２≦ＪＤ）、ブレーキペダル１８が踏まれると予測する。図１０に示す例では、予測部３４は、足ＦＴｃの場合、ブレーキペダル１８が踏まれると予測する。

報知部３６は、予測不可、または、踏まれるペダル１６、１８に基づいて報知内容を決定する。ここで、第３実施形態の報知データ４２は、踏まれるペダル１６、１８に関連付けられた報知内容とともに、予測不可の報知内容を含む。予測不可の報知内容は、踏まれるペダル１６、１８に関連付けられた報知内容のいずれとも異なる。従って、報知部３６は、踏まれるペダル１６、１８を予測できなかった場合、予測できた場合と異なる報知内容を出力部２６に報知させる。

図１１は、第３実施形態の予測部３４が実行する予測処理のフローチャートである。

図１１に示すように、第３実施形態の予測処理では、予測部３４は、足ＦＴの位置を算出した後（Ｓ１２２）、判定用距離ＪＤを算出する（Ｓ１２４）。

次に、予測部３４は、判定用距離ＪＤ及び複数の距離閾値ＤＴｈｂｎに基づいて、踏まれるペダル１６、１８を予測可能か否か判定する（Ｓ３２６）。予測部３４は、踏まれるペダル１６、１８を予測不可であると判定すると（Ｓ３２６：Ｎｏ）、予測不可である旨の予測結果を報知部３６へ出力する（Ｓ１２８）。

予測部３４は、踏まれるペダル１６、１８を予測可能であると判定すると（Ｓ３２６：Ｙｅｓ）、判定用距離ＪＤ及び複数の距離閾値ＤＴｈｂｎに基づいて、踏まれるペダル１６、１８を予測して（Ｓ１２６）、予測した踏まれるペダル１６、１８を含む予測結果を報知部３６に出力して、予測処理を終了する（Ｓ１２８）。

報知部３６は、報知内容以外、第１実施形態と同様の報知処理を実行するので、第３実施形態の報知処理のフローチャートについては省略する。

上述したように、第３実施形態の報知装置２０は、踏まれるペダル１６、１８を予測できないことを示す報知内容を報知することによって、踏み間違える確率が高いことを運転者ＤＲに報知して意識させることができる。この結果、報知装置２０は、運転者ＤＲが踏み間違えることをより低減できる。

＜第４実施形態＞
図１２は、第４実施形態の報知装置２０Ａの構成を説明する機能ブロック図である。図１２に示すように、報知装置２０Ａは、状況検出部２３を更に有する。

状況検出部２３は、車両１０の周囲の状況である状況情報を検出する。例えば、状況検出部２３は、車両１０の外周部に設けられた１または複数の撮像装置であってよい。状況検出部２３は、車両１０の周囲を撮像した撮像画像を状況情報として情報処理装置２４へ出力する。

情報処理装置２４の報知部３６は、状況検出部２３から取得した状況情報に基づいて、報知内容または報知レベルを補正する。具体的には、報知部３６は、状況情報である撮像画像に基づいて、車両１０の周囲の状況を判定する。例えば、報知部３６は、状況情報に基づいて、周囲に人が多いか否かを判定する。報知部３６は、判定した状況に応じて、報知内容または報知レベルを補正する。例えば、報知部３６は、車両１０の周囲に人が多いと判定し、かつ、アクセルペダル１６を踏むと予測した場合、報知内容の音の周波数を上げる、または、報知レベルの音量を大きくする。これにより、報知部３６は、踏み間違いをより注意すべきであることを運転者ＤＲに強く認識させる。

図１３は、第４実施形態の報知部３６による報知処理のフローチャートである。

図１３に示すように、第４実施形態の報知処理では、報知部３６は、予測結果を取得して（Ｓ１３２）、報知内容及び報知レベルを抽出した後（Ｓ１３４、Ｓ２３４）状況検出部２３から状況情報を取得する（Ｓ４４０）。報知部３６は、状況情報に基づいて、報知内容及び報知レベルの少なくとも一方を補正する（Ｓ４４２）。報知部３６は、補正した報知内容及び報知レベルを出力部２６へ出力して（Ｓ２３６）、報知処理を終了する。

第４実施形態の報知装置２０は、車両１０の周囲の状況を示す状況情報に基づいて、報知内容または報知レベルの少なくとも一方を補正している。これにより、報知装置２０は、車両１０の周囲の状況に応じて、踏み間違いをより注意すべきであることを運転者ＤＲに認識させて、ペダル１６、１８の踏み間違いをより低減することができる。

＜変形例＞
次に、上述した実施形態を部分的に変形した変形例について説明する。

＜第１変形例＞
第１変形例の取得部２２は、運転者ＤＲの足ＦＴの情報のみならず、脛ＳＨの情報を含む脚情報を取得してよい。脛ＳＨは、例えば、膝と足との間であって、下腿ともいう。例えば、取得部２２は、足ＦＴ及び脛ＳＨの点群データの三次元座標を含む脚情報を取得する。

図１４は、第１変形例の予測部３４による踏まれるペダル１６、１８の予測処理を説明する正面図である。

予測部３４は、脚情報に基づいて、足ＦＴの位置とともに、脛ＳＨａ、ＳＨｂ・・の角度を算出する。例えば、予測部３４は、脛ＳＨと鉛直方向との間の角度を、脛ＳＨの角度として算出してよい。ここで、脛ＳＨｂのように、下方が右側に傾斜している場合の角度を正の方向とし、脛ＳＨｃのように、下方が左側に傾斜している場合の角度を負の方向としてよい。予測部３４は、足ＦＴの位置と、脛ＳＨの角度と、予測データ４０とに基づいて、踏まれるペダル１６、１８を予測する。

例えば、図１４に示すアクセルペダル１６の近傍の運転者ＤＲの足ＦＴａの場合、予測部３４は、脛ＳＨａの角度によらず、足ＦＴａの位置に基づいて、アクセルペダル１６が踏まれると予測する。ブレーキペダル１８の近傍の運転者ＤＲの足ＦＴｄの場合、予測部３４は、脛ＳＨｄの角度によらず、足ＦＴｄの位置に基づいて、ブレーキペダル１８が踏まれると予測する。

アクセルペダル１６とブレーキペダル１８の中間位置の近傍の運転者ＤＲの足ＦＴｂ、ＦＴｃの場合、予測部３４は、脛ＳＨｂ、ＳＨｃの角度に基づいて、踏まれるペダル１６、１８を予測する。例えば、運転者ＤＲの足ＦＴｂの場合、脛ＳＨｂの下方が右側に傾斜して、脛ＳＨｂの角度が正であると、脛ＳＨｂの延長線がアクセルペダル１６の近傍となるので、予測部３４は、アクセルペダル１６が踏まれると予測する。運転者ＤＲの足ＦＴｃの場合、脛ＳＨｃの下方が左側に傾斜して、脛ＳＨｃの角度が負であると、脛ＳＨｃの延長線がブレーキペダル１８の近傍となるので、予測部３４は、ブレーキペダル１８が踏まれると予測する。

即ち、予測部３４は、足ＦＴがペダル１６、１８の近傍であれば、足ＦＴの位置を重視して、踏まれるペダル１６、１８を予測する。予測部３４は、足ＦＴがアクセルペダル１６とブレーキペダル１８の中間位置の近傍であれば、脛ＳＨの角度を重視して、踏まれるペダル１６、１８を予測する。従って、第１変形例の予測データ４０は、足ＦＴの位置と基準位置ＳＰとの判定用距離ＪＤと比較する距離閾値ＤＴｈと、脛ＳＨの角度と比較する角度閾値ＡＴｈ１と、足ＦＴの位置と関連付けられた重みのデータを含んでよい。予測部３４は、脛ＳＨの角度の絶対値が角度閾値ＡＴｈ１以上であれば、踏まれるペダル１６、１８を予測可能と判定し、脛ＳＨの角度の正負で踏まれるペダル１６、１８がいずれかを予測してよい。これにより、予測部３４は、より予測の精度を向上させることができる。

＜第２変形例＞
第２変形例の取得部２２は、運転者ＤＲの足ＦＴの情報のみならず、腿ＴＨの情報を含む脚情報として取得する。腿ＴＨは、例えば、膝と腰との間であって、上腿ともいう。例えば、取得部２２は、足ＦＴ及び腿ＴＨの点群データの三次元座標を含む脚情報を取得する。

図１５は、第２変形例の予測部３４による踏まれるペダル１６、１８の予測処理を説明する上面図である。

予測部３４は、脚情報に基づいて、足ＦＴの位置とともに、腿ＴＨａ、ＴＨｂ・・の角度を算出する。例えば、予測部３４は、腿ＴＨと前方向との間の角度を、腿ＴＨの角度として算出してよい。ここで、腿ＴＨｂのように、右側に傾斜している場合の角度を正の方向とし、腿ＴＨｃのように、左側に傾斜している場合の角度を負の方向としてよい。予測部３４は、足ＦＴの位置と、腿ＴＨの角度と、予測データ４０とに基づいて、踏まれるペダル１６、１８を予測する。

例えば、図１５に示すアクセルペダル１６の近傍の運転者ＤＲの足ＦＴａの場合、予測部３４は、腿ＴＨａの角度によらず、足ＦＴａの位置に基づいて、アクセルペダル１６が踏まれると予測する。ブレーキペダル１８の近傍の運転者ＤＲの足ＦＴｄの場合、予測部３４は、腿ＴＨｄの角度によらず、足ＦＴｄの位置に基づいて、ブレーキペダル１８が踏まれると予測する。

アクセルペダル１６とブレーキペダル１８の中間位置の近傍の運転者ＤＲの足ＦＴｂ、ＦＴｃの場合、予測部３４は、腿ＴＨｂ、ＴＨｃの角度に基づいて、踏まれるペダル１６、１８を予測する。例えば、運転者ＤＲの足ＦＴｂの場合、腿ＴＨｂの下方が右側に傾斜して、腿ＴＨｂの角度が正であると、腿ＴＨｂの延長線がアクセルペダル１６の近傍となるので、予測部３４は、アクセルペダル１６が踏まれると予測する。運転者ＤＲの足ＦＴｃの場合、腿ＴＨｃの下方が左側に傾斜して、腿ＴＨｃの角度が負であると、腿ＴＨｃの延長線がブレーキペダル１８の近傍となるので、予測部３４は、ブレーキペダル１８が踏まれると予測する。

即ち、予測部３４は、足ＦＴがペダル１６、１８の近傍であれば、足ＦＴの位置を重視して、踏まれるペダル１６、１８を予測する。予測部３４は、足ＦＴがアクセルペダル１６とブレーキペダル１８の中間位置の近傍であれば、腿ＴＨの角度を重視して、踏まれるペダル１６、１８を予測する。従って、第２変形例の予測データ４０は、足ＦＴの位置と基準位置ＳＰとの判定用距離ＪＤと比較する距離閾値ＤＴｈと、腿ＴＨの角度と比較する角度閾値ＡＴｈ２と、足ＦＴの位置と関連付けられた重みのデータを含んでよい。予測部３４は、腿ＴＨの角度の絶対値が角度閾値ＡＴｈ１以上であれば、踏まれるペダル１６、１８を予測可能と判定し、腿ＴＨの角度の正負で踏まれるペダル１６、１８がいずれかを予測してよい。これにより、予測部３４は、より予測の精度を向上させることができる。

＜第３変形例＞
第３変形例の予測データ４０は、足ＦＴの軌跡を示す軌跡データを含んでよい。軌跡データは、アクセルペダル１６を踏む場合の１または複数の第１軌跡データと、ブレーキペダル１８を踏む場合の１または複数の第２軌跡データとを含んでよい。例えば、第１軌跡データは、足ＦＴが上下に移動しつつ右方向（即ち、アクセルペダル１６の方向）へ移動する軌跡のデータであってよい。第２軌跡データは、足ＦＴが上下に移動しつつ左方向（即ち、ブレーキペダル１８の方向）へ移動する軌跡のデータであってよい。

予測部３４は、取得部２２から複数の脚情報を時系列で取得して、それぞれ時間が異なる足ＦＴの複数の位置を算出する。予測部３４は、足ＦＴの複数の位置を時間順に配置することにより、足ＦＴの軌跡を算出する。予測部３４は、予測データ４０に含まれる軌跡データのうち、算出した足ＦＴの軌跡との一致度が高い軌跡データをカルマンフィルタ等を用いて抽出する。予測部３４は、抽出した軌跡データが第１軌跡データであれば、アクセルペダル１６が踏まれると予測する。一方、予測部３４は、抽出した軌跡データが第２軌跡データであれば、ブレーキペダル１８が踏まれると予測する。

尚、予測部３４は、足ＦＴの位置、脛ＳＨまたは腿ＴＨの角度等とともに、足ＦＴの軌跡を参照して、踏まれるペダル１６、１８を予測してもよい。これにより、予測部３４は、より予測の精度を向上させることができる。

＜第４変形例＞
第４変形例の予測データ４０は、足ＦＴの形状（または、足ＦＴの裏の形状）を示す形状データを含んでもよい。例えば、予測データ４０は、アクセルペダル１６を踏んでいる足ＦＴの形状のデータである第１形状データと、ブレーキペダル１８を踏んでいる足ＦＴの形状データである第２形状データを含んでよい。

予測部３４は、脚情報に基づいて、足ＦＴの形状（または、足ＦＴの裏の形状）を抽出する。予測部３４は、抽出した足ＦＴの形状と一致するまたは類似する形状データを予測データ４０から抽出する。例えば、予測部３４は、ＩＣＰ（Iterative Closest Point）アルゴリズムによるパターンマッチングによって、抽出した足ＦＴの形状に対応する形状データを予測データ４０から抽出してよい。予測部３４は、第１形状データを抽出した場合、アクセルペダル１６が踏まれると予測して、予測結果を報知部３６に出力する。一方、予測部３４は、第２形状データを抽出した場合、ブレーキペダル１８が踏まれると予測して、予測結果を報知部３６に出力する。

尚、予測部３４は、足ＦＴの位置、脛ＳＨまたは腿ＴＨの角度等とともに、足ＦＴの形状を参照して、踏まれるペダル１６、１８を予測してもよい。

＜第５変形例＞
第５変形例の報知部３６は、運転者ＤＲの状態に応じて、報知内容または報知レベルを補正してもよい。例えば、報知部３６は、車室１２ａの内部を撮像する撮像装置から撮像画像を取得して、運転者ＤＲの状態を識別してよい。具体的には、報知部３６は、運転者ＤＲの姿勢を、運転者ＤＲの状態として撮像画像から識別してよい。報知部３６は、車庫入れ等のために運転者ＤＲが後方を向いていた姿勢である場合、踏み間違いの確率が高いので、報知レベルの音量を上げる等の補正をしてよい。また、予測部３４は、車室１２ａの内部の撮像画像から車室１２ａの構成及び運転者ＤＲの姿勢を判定して、当該判定結果に基づいて、踏まれるペダル１６、１８を予測してもよい。

＜第６変形例＞
第６変形例の予測部３４は、踏まれるペダル１６、１８を予測する毎に予測データ４０を更新して学習し、当該更新した予測データ４０に基づいて踏まれるペダル１６、１８を予測する。

例えば、第１実施形態の予測部３４は、予測データ４０に基づいて予測したペダル１６、１８と異なるペダル１６、１８が運転者ＤＲによって踏まれた場合、距離閾値ＤＴｈを更新してよい。具体的には、予測部３４は、アクセルペダル１６と予測したにも関わらず、ブレーキペダル１８が踏まれた場合、距離閾値ＤＴｈを小さくする。これにより、予測部３４は、アクセルペダル１６と予測する領域を小さくする。一方、予測部３４は、ブレーキペダル１８と予測したにも関わらず、アクセルペダル１６が踏まれた場合、距離閾値ＤＴｈを大きくする。これにより、予測部３４は、ブレーキペダル１８と予測する領域を小さくする。尚、予測部３４は、アクセルペダル１６及びブレーキペダル１８に設置された、圧力センサまたは回転角度センサ等の検知センサから取得した検知情報によって、踏まれたペダル１６、１８を検知してよい。

＜第７変形例＞
第７変形例の予測データ４０は、運転者ＤＲのそれぞれに関連付けられた距離閾値ＤＴｈ等のデータを含む。この場合、予測部３４は、運転者ＤＲに関連付けられた距離閾値ＤＴｈ等に基づいて、運転者ＤＲに踏まれるペダル１６、１８を予測する。予測の際、予測部３４は、車室１２ａの内部に設けられた撮像装置等による運転者ＤＲの画像に基づいて、運転者ＤＲを識別して、予測データ４０から距離閾値ＤＴｈを抽出してよい。

また、予測データ４０を更新して学習するように構成した場合、予測部３４は、当該運転者ＤＲの過去の踏むパターン（例えば、足ＦＴの軌跡）と現在の踏むパターンとが大きく異なると、運転者ＤＲに何らかの異常が発生しているとして、その旨または正しい軌跡等のパターン（例えば、上下に垂直にペダル１６、１８を踏む軌跡）を運転者ＤＲに報知してもよい。

上述した各実施形態の構成の機能、接続関係、個数、配置等は、発明の範囲及び発明の範囲と均等の範囲内で適宜変更、削除等してよい。各実施形態または各変形例を適宜組み合わせてもよい。各実施形態の各ステップの順序を適宜変更してよい。

例えば、上述の実施形態では、予測部３４が、足ＦＴ、脛ＳＨ、または、腿ＴＨ等に基づいて、踏まれるペダル１６、１８を予測する例を挙げたが、これに限定されない。例えば、予測部３４は、膝等の脚の他の部位に基づいて、ペダル１６、１８を予測してもよい。

１０…車両
１６…アクセルペダル
１８…ブレーキペダル
２０、２０Ａ…報知装置
２２…取得部
２３…状況検出部
２４…情報処理装置
３０…処理部
３４…予測部
３６…報知部
ＤＲ…運転者
ＦＴ…足
ＳＨ…脛
ＴＨ…腿

Claims (4)

1. 車両の運転者の脚の状態に関する情報である脚情報を取得する取得部と、
   前記脚情報に基づいて、複数のペダルのうち、足で踏まれる前記ペダルを予測して、予測した前記ペダルを示す報知内容を報知させる処理部と、
   を備える報知装置。
2. 前記処理部は、
   前記ペダルが踏まれる確率を予測して、
   踏まれると予測した前記ペダルに基づいて、前記報知内容を決定し、
   前記ペダルが踏まれる前記確率に基づいて、前記報知内容のレベルである報知レベルを決定して、
   前記報知内容を前記報知レベルで報知させる
   請求項１に記載の報知装置。
3. 前記処理部は、前記脚情報に基づいて、踏まれる前記ペダルを予測できなかった場合、予測できた場合とは異なる前記報知内容を報知させる
   請求項１または２に報知装置。
4. 前記車両の周囲の状況である状況情報を検出する状況検出部を更に備え、
   前記処理部は、前記状況情報に基づいて、前記報知内容または前記報知レベルを補正する
   請求項２に記載の報知装置。

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