JP2019003537A - 運転支援装置 - Google Patents
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Abstract
Description
[1.第1実施形態]
[1−1.構成]
図1に示す車載装置1は、車両に搭載され、運転者の運転支援を行うための装置である。車載装置1は、制御部10を備える。車載装置1は、センサ部20と、無線通信部25、支援実行部26、情報データベース(以下、情報DB)27、を備えていてもよい。
車両センサ群21は、車速を検出する車速センサ、車両の操舵角を検出する操舵角センサ、運転者によるブレーキペダルの操作量(以下、ブレーキ踏度)を検出するブレーキ踏度センサ、車両の前後方向の加速度を検出する前後加速度センサ、車両の左右方向の加速度を検出する左右加速度検出センサを備える。ただし、これに限定されるものではない。
生体センサ群22は、運転者の身体的変化を検出するための各種センサを備えていてもよい。生体センサ群22が備える各センサの検出対象には、例えば、視線や顔向き、心拍、血圧、発汗、声、表情等が含まれ得る。
危険度とは、物体が車両に接触する可能性の高低を表す。より具体的には、危険度は、物体が車両に接触する可能性の高低を表す。危険度は、例えば、0%〜100%までの連続値のうちのある値として表されていてもよい。または、危険度は、0〜100%までの連続値を区切った複数の範囲のうちの1つとして表されてもよい。
このように構成された車載装置1では、制御部10は、図8に示すように、制御部10を含む車載装置1が搭載された車両9において、危険反応が検出されたと判断されたときの状況ベクトルから、計算モデルに従って、危険方向及び危険度を推定する。つまり、危険反応が検出されたときに、車両9周囲の物体100がレーダ装置等といったセンサによる検出範囲91外に位置している場合であっても、計算モデルに従って、物体100が位置する方向が危険方向として推定される。
以上詳述した実施形態によれば、以下の効果を奏する。
(1a)制御部10は、情報取得部31と、判断部32と、算出部33とを備える。情報取得部31は、状況ベクトルを繰り返し取得する。判断部32は、危険反応が検出されたか否かを判断する。算出部33は、危険反応が検出されたと判断されたときに、予め定められた計算モデルに従って、危険反応が検出されたときの状況ベクトルを入力値として、少なくとも、入力値としての状況ベクトルが取得されたときの危険方向を出力値として算出する。
第2実施形態は、基本的な構成は第1実施形態と同様であるため、相違点について以下に説明する。なお、第1実施形態と同じ符号は、同一の構成を示すものであって、先行する説明を参照する。
第2実施形態の車載装置1は、図1に示す車載装置1が備える構成に加えて、図9に示すように、更にGPS受信機24と地図DB28とを備えていてもよい。GPS受信機24は、GPS信号を受信し、GPS受信機24が搭載された車両の位置を特定する。また、地図DB28は、地図情報が記憶されているデータベースである。
情報処理部35は、センサ部20による検出結果に基づいて処理情報を生成し、生成した処理情報を情報取得部31へ出力する。処理情報は、車両の挙動、運転者の状態、車両の周囲状況、等を表す運転情報であって、複数にグループ化された車両の挙動、運転者の状態、車両の周囲状況、等において、グループ化されたうちの1つを表す情報である。
制御部10は、情報処理部35を更に備える。情報処理部35は、車両の運転情報を検出するセンサの検出結果に基づいて、車両の運転状態を複数のグループに分類する処理情報を生成する。情報取得部31は、情報処理部35によって生成された処理情報を含む、複数の運転情報を、繰り返し取得するように構成される。算出部33は、処理情報を含む過去の運転情報と該過去の運転情報によって表される状況における危険方向及び危険度とを対応付けた複数の学習データに基づいて統計的手法によって生成された計算モデルに従って、危険反応が検出されたときに、危険方向及び危険度を算出する。
学習モデルは、周辺環境毎に生成され、予めメモリ12に記憶されていてもよい。例えば、算出部33は、GPS受信機24による検出結果と地図DB28に記憶されている地図データとに基づいて車両の位置が市街地であることが検出された場合に、市街地に応じた計算モデルを選択し、該計算モデルに従って、危険方向及び危険度を算出するように構成されてもよい。これにより、危険方向及び危険度の推定精度を向上させることができる。
以上、本開示の実施形態について説明したが、本開示は上述の実施形態に限定されることなく、種々変形して実施することができる。
Claims (5)
- 車両の運転状態を表す複数の運転情報を繰り返し取得する情報取得部(31)と、
運転者が運転中に危険を感じたときに生じる危険反応が検出されたか否かを判断する判断部(32)と、
前記危険反応が検出されたと判断されたときに、予め定められた計算モデルに従って、前記危険反応が検出されたときの前記運転情報を表す入力値から、少なくとも、前記入力値としての前記運転情報が取得されたときの危険方向であって前記車両に接近する可能性のある物体が位置する方向を表す危険方向、を含む出力値を算出する算出部(33)と、
を備え、
前記計算モデルは、前記危険反応が検出されたときよりも過去に取得された前記運転情報である過去情報と、少なくとも前記過去情報によって表される状況における前記危険方向とを対応づけた複数の学習データに基づいて統計的手法によって生成された計算モデルであって、前記運転情報を表す入力値から少なくとも前記入力値によって表される状況における前記危険方向を含む出力値を算出する計算モデルである
運転支援装置(10)。 - 請求項1に記載の運転支援装置であって、
前記車両を中心とする水平面における予め定められた一又は複数の角度範囲を表す対象角度範囲と、前記対象角度範囲内に位置する物体と前記車両との接触を抑制するための安全機能と、が予め対応づけられた安全機能情報を取得する安全機能部(41)と、
前記算出部によって算出された前記危険方向が含まれる前記対象角度範囲を特定し、前記安全機能情報に従って、特定された前記対象角度範囲に対応する前記安全機能を決定する決定部(41)と、
を更に備える運転支援装置。 - 請求項2に記載の運転支援装置であって、
前記決定部によって決定された前記安全機能である決定機能を実行する前記機能実行部に、前記決定機能を実行させる実行指示部(42)、
を更に備える運転支援装置。 - 請求項3に記載の運転支援装置であって、
前記計算モデルは、前記過去情報と、前記過去情報によって表される状況における危険度であって前記車両に前記物体が接触する可能性の高低を表す危険度及び前記危険方向とを対応づけた複数の学習データに基づいて統計的手法によって生成された計算モデルであって、前記運転情報を表す入力値から前記入力値によって表される状況における前記危険方向及び前記危険度を含む出力値を算出する計算モデルであり、
前記算出部は、前記危険反応が検出されたと判断されたときに、前記計算モデルに従って、前記入力値としての前記運転情報が取得されたときの前記危険方向及び前記危険度を含む出力値を算出する
運転支援装置。 - 請求項4に記載の運転支援装置であって、
所定の閾値が前記安全機能毎に設定されており、
前記危険度は、前記車両に前記物体が接触する可能性の高いときの値が低いときの値よりも大きく、
前記実行指示部は、前記危険度が前記決定機能について設定された前記閾値以上であるか否かを判断し、前記機能実行部に、前記危険度が前記閾値以上である場合に前記決定機能を実行させ、前記危険度が前記閾値未満である場合に前記決定機能を実行させない
運転支援装置。
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JP2020121714A (ja) * | 2019-01-30 | 2020-08-13 | 株式会社ストラドビジョンStradvision,Inc. | 最近の走行経路に対する軌跡基盤行動分析を遂行して、車両のモードを手動走行モードから自律走行モードに変更するか否かを判断する学習方法及び学習装置 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005049914A (ja) * | 2003-06-06 | 2005-02-24 | Fujitsu Ten Ltd | 車両状況判定装置、車載情報取得装置、車両動作制御装置および車両状況判定方法 |
JP2006085285A (ja) * | 2004-09-14 | 2006-03-30 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 危険車両予測装置 |
JP2008003707A (ja) * | 2006-06-20 | 2008-01-10 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 危険予測装置 |
JP2008015561A (ja) * | 2006-06-30 | 2008-01-24 | Equos Research Co Ltd | 情報提供車両及び運転支援装置 |
US20080167820A1 (en) * | 2007-01-04 | 2008-07-10 | Kentaro Oguchi | System for predicting driver behavior |
JP2009176288A (ja) * | 2008-01-24 | 2009-08-06 | Nec Lab America Inc | 運転監視方法および運転監視装置 |
JP2013152551A (ja) * | 2012-01-24 | 2013-08-08 | Toyota Central R&D Labs Inc | 運転支援装置、状況学習装置、及びプログラム |
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Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005049914A (ja) * | 2003-06-06 | 2005-02-24 | Fujitsu Ten Ltd | 車両状況判定装置、車載情報取得装置、車両動作制御装置および車両状況判定方法 |
JP2006085285A (ja) * | 2004-09-14 | 2006-03-30 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 危険車両予測装置 |
JP2008003707A (ja) * | 2006-06-20 | 2008-01-10 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 危険予測装置 |
JP2008015561A (ja) * | 2006-06-30 | 2008-01-24 | Equos Research Co Ltd | 情報提供車両及び運転支援装置 |
US20080167820A1 (en) * | 2007-01-04 | 2008-07-10 | Kentaro Oguchi | System for predicting driver behavior |
JP2009176288A (ja) * | 2008-01-24 | 2009-08-06 | Nec Lab America Inc | 運転監視方法および運転監視装置 |
JP2013152551A (ja) * | 2012-01-24 | 2013-08-08 | Toyota Central R&D Labs Inc | 運転支援装置、状況学習装置、及びプログラム |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2020121714A (ja) * | 2019-01-30 | 2020-08-13 | 株式会社ストラドビジョンStradvision,Inc. | 最近の走行経路に対する軌跡基盤行動分析を遂行して、車両のモードを手動走行モードから自律走行モードに変更するか否かを判断する学習方法及び学習装置 |
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