JP2020098584A - 車両間の間隔を利用することにおいて自車のドライバを支援するための方法、対応するドライバ支援システム、およびそのようなドライバ支援システムを装備した車両 - Google Patents

Abstract

【課題】交差点で交通流に進入するために車両間の間隔を利用することで自車のドライバを支援する改善された方法、其々のドライバ支援システム及びそれを装備した対応する車両を提供する。【解決手段】支援システム２０において、交差点で交通流に進入するために車両間の間隔を利用することで自車のドライバを支援する方法は、以下のステップを含む。まず、自車の環境内の他車両を、自車に搭載された環境センサ１１を使用して物理的に検知する。次に、２つの連続する車両間の間隔サイズを、センサの出力に基づいて、プロセッサ１３で計算する。さらに、自車に搭載されたドライバセンサを使用して、自車ドライバの注視行動を観察及び分析し、分析の結果及び間隔のサイズに基づいて、支援信号を生成する。最後に、自車のドライバが感知できる推奨及び／又は警告を、支援信号に従って出力する。【選択図】図２

Description

本発明は、交差点で交通流に進入するために車両間の間隔を利用することにおいて自車のドライバを支援するための方法に関する。本方法はまた、対応するドライバ支援システム、およびそのようなドライバ支援システムが搭載されている車両に関する。

今日、多くの車両には、ドライバ支援システムが装備されている。残念ながら、すべてのドライバが、そのようなドライバ支援システムの推奨を進んで受け入れるわけではなく、気が散るとさえ感じるドライバもいる。したがって、交通安全の増加のためには、ドライバ支援システムの受け入れが向上されることが非常に重要であり、これは、車両のドライバが役に立つと見なす推奨のみが提供されるときに自動的に起こることである。そのような受け入れを達成する１つの方式は、ドライバが、ドライバ支援システムによって推奨が提供される程度を個人の好みに合わせることができ、提供された推奨が役に立つと受け取られることである。当然ながら、ドライバが支援システムの設定を個別調整するために自分の好みまたは要求を入力する必要があるというのは面倒である。特に、大量のそのような支援システムが、例えば高級車において、利用可能である場合、この手続きは、非常に時間がかかり、したがって潜在的なユーザをいらだたせる可能性さえある。さらには、真の改善が達成されるものとするとき、それは、支援システムの機能性の一定の理解を必要とする。

支援システムの調整を実施するための負担の増大は、受け入れの低減をもたらすことが観察され得る。しかしながら、システムの受け入れは、車両を運転する際の安全性の向上には不可欠である。したがって、交差点に進入するために右からの交通流内の間隔に入ることを提案する左折支援の状況において、ドライバからの入力の必要条件なしに、システムが、過去のドライバの行動の観察に基づいて、交通流に進入するために使用され得る間隔についてのシステムの推奨を自律的に調整することがＥＰ ３ ２３５ ７０１ Ａ１において提案された。このシステムは、間隔、および特に、交通流内の連続する車両間の間隔サイズを決定し、ドライバが受け入れたそれらの間隔サイズを格納する。したがって、ドライバ入力の必要なしに、最小間隔サイズが決定され、少なくとも決定された最小間隔サイズと同じくらいの大きさである間隔のみが、交通流へ進入するためにドライバによって使用されることが推奨される。したがって、将来的な推奨は、より小さい間隔を日常的に使用することが決定されたドライバに対しては、より小さい間隔を推奨することになる。逆に、システムは、ドライバがそのような小さい間隔を使用しないことを過去の行動から観察した場合、小さい間隔は推奨しない。したがって、ドライバの行動の観察は、ドライバを煩わせることなく推奨間隔サイズを個人の好みに合わせることを可能にする。

この手法の１つの問題は、最小間隔サイズの適合が、決定される最小間隔サイズを適合する前にいくつかの観察を必要とすることである。このシステムは、過去の観察から最小間隔サイズを適合させることができるだけであり、したがって、観察が行われたときにドライバが置かれていた複数の異なる状態および状況に基づいて学習する。したがって、先行技術手法は、すべての運転状況において個々のドライバに迅速または瞬間的な適合を提供することができない。すべての運転状況は、わずかに異なり、ドライバの調子も変化する場合がある。例えば、ドライバの集中力は、大幅に変動し、これは、明らかに、自車ドライバによって安全に進入され得る間隔サイズに影響を与える。

したがって、本発明の目的は、交差点で交通流に進入するために車両間の間隔を利用することにおいて自車のドライバを支援するための改善された方法を提供すること、それぞれのドライバ支援システムを提供すること、およびそれを装備した対応する車両を提供することである。

本目的は、独立請求項に記載の方法、システム、および車両によって達成される。

交差点で交通流に進入するために車両間の間隔を利用することにおいて自車のドライバを支援する本発明の方法によると、ドライバの現在の状態および調子さえも考慮する、自車のドライバが感知できる推奨および／または警告が最終的に出力される。自車のドライバに提供（出力）される推奨および／または警告は、ドライバの注視行動に基づいて適合される、情報を含む支援信号に従って出力される。支援信号は、異なるセンサからの入力を受信する、システムのプロセッサによって生成される。まず、自車の環境が、１つの環境センサまたは複数の環境センサによって物理的に検知される。この環境において、自車付近にある車両が検知され、それぞれの環境センサの出力が、プロセッサに供給される。１つの環境センサまたは複数の環境センサから受信されるデータから、プロセッサは、交通流内の２つの連続する車両間の間隔サイズを計算することができる。当然ながら、プロセッサは、交通流内の複数の間隔を決定することもできる。

さらには、ドライバセンサと呼ばれる、少なくとも１つの追加の異なるセンサを使用して、自車ドライバの注視行動が観察され、それぞれのセンサ出力が、同様にプロセッサに与えられる。プロセッサは、ドライバセンサから受信されるデータを分析し、その後、自車ドライバの注視行動の分析の結果、ならびに自車の環境内の２つの連続する車両間の決定された間隔を考慮して、支援信号を生成する。この支援信号は、自車のドライバへの推奨を出力するための、または自車のドライバに対する警告を生成するためおよび産出するための基盤である情報を含む。

ドライバを支援するためのシステムは、必要な計算を実施するためにプロセッサ内で使用されるパラメータが格納されるメモリをさらに備える。具体的には、メモリは、自車ドライバの注視行動の分析結果と間隔サイズの関係性を格納し得る。これは、好ましい実施形態を参照して後でさらに詳細に説明される。

本発明の方法、本発明の支援システム、および対応する車両の利点は、任意の推奨および／または警告が、自車ドライバの現在の運転能力に瞬時に適合し得ることである。推奨および／または警告は、自車ドライバの以前の行動だけでなく現在の自車ドライバの注視行動も考慮して生成される支援信号に基づくため、現在の状況、特に自車ドライバの現在の状態および調子に適合することが可能である。したがって、ドライバが疲れており、したがって自車の環境内の他の車両の行動の動きおよび行動に対するドライバの反応時間が通常よりも遅い可能性がある場合、間隔を使用する推奨、または間隔を使用しない警告は適合される。ドライバの注視行動の現在の分析は、推奨および／または警告のために、含まれた情報を用いて支援信号を決定するときに使用される。

出力される推奨および／または警告は、以前に知られているシステムと比較した際に、自車ドライバにとってはるかに満足のいくものである。本発明の方法は、特に、自車ドライバが、交通環境に対する注意を、完全に、または少なくとも十分に、集中させていない状況を認識（決定）する。本発明の方法は、次いで、最小間隔サイズを自動的に適合させることができ、最小間隔サイズは、推奨を出力するための下側しきい値の例を表す。したがって、本方法は、自車ドライバが、推奨に従おうとするときに負担過剰と感じることを回避する。ドライバは、その状況において実際に自らの役に立つことができる推奨および／または警告のみを受信し、したがってドライバは、決して煩わされない。したがって、そのようなドライバ支援システムの受け入れは増大され、これにより全体的な交通安全の向上をもたらす。

下位請求項は、有利な詳細および態様を規定する。

１つの有利な態様によると、自車ドライバの注視行動を分析するステップにおいて、現在のドライバの能力を示す尺度が決定される。

本発明の方法は、ドライバ支援システム能力を改善するために自車のドライバ注視行動を分析する。特に、ドライバの注視行動の分析は、ドライバがどの間隔を安全に採用することができるか、および／またはどの間隔が危険な交通状況をもたらし得るかを決定するために使用される。したがって、例えば、ドライバの注視行動が交通状況に適さない場合、これは、間隔を正しく判断するドライバの能力が不十分であり、運転操縦を実行するときの衝突の危険性が高いことを示し得る。

さらには、観察された注視行動は、同様の交通状況におけるドライバの運転経験を示し得る。現在のドライバの能力を示す尺度は、この運転経験を考慮する。

交通環境に対する観察された注視行動の分析は、交通環境内のどの車両に、ドライバが注視、およびしたがって注意を集中させるかを示し得る。この情報から、分析は、現在の交通環境の可能性のある展開の今後についてドライバがどれくらい先まで計画しているかをさらに導出し得る。例えば、ドライバは、運転方向における自車の次の車両に注視を集中させる場合があり、運転方向における次の車両以外は完全に、またはほとんど完全に無視する場合がある。したがって、ドライバは、その運転行動が実際にどれくらい先を見通しているかを、ドライバの注視行動において明らかにし得る。本発明の方法に従う注視行動の分析は、この情報を抽出し、こうして運転支援システムの予想の質を増大する。

観察された注視行動の分析は、ドライバの環境の認知表現がどれくらい大局的であるかを予測するために、ドライバが振り向く頻度、および／または注視方向によって経時的に網羅される角度を使用し得る。注視行動、およびそれによりドライバの環境の認知表現は、その空間特徴、例えば、環境のどの領域をドライバが観察するのか、および／または、その現実性、例えば、自車周囲の環境の特定の局面に対する集中の時間間隔がどれくらいの長さであるかに関して分析され得る。

運転行動を観察すること、および特に、熟練ドライバの注視行動を観察することが、観察されたドライバの注視行動を分析し、ドライバの運転能力を査定するための好適なモデルを生成することをさらに改善し得る。

したがって、観察されたドライバの注視行動から導出され得る複数の異なる特徴の分析から、現在の全体的なドライバパフォーマンスを表す１つの単一尺度が計算される。この全体的な尺度は、次いで、推奨できる間隔サイズを決定するために使用され得る。推奨できる間隔サイズの下側しきい値は、最小間隔サイズであり、これは、相応して、現在のドライバの能力を示す尺度に応じて決定される。そのような最小間隔サイズが上に与えられる説明に従って決定されるとき、この最小間隔サイズは、間隔を推奨することに使用され、これは当該技術分野においてすでに知られているように通常行われる。本発明の１つの好ましい態様によると、間隔のみを自車ドライバに提案することを、これらの間隔が自車ドライバによって妥当であるとおそらく判断されるように適合可能な様式で行うために、このようにしてドライバの注視行動の分析結果の考慮が使用される。したがって、最小間隔サイズは、静的な様式で、現在のドライバを顧慮して適合されるだけでなく、追加的に、ドライバの注視行動に必然的に影響を与えるドライバの現在の状況および状態を考慮して適合される。現在のドライバ能力についての単一尺度を使用することは、最小間隔サイズを決定するのに必須ではないということを留意されたく、これは、訓練されたモデルを使用することが、そのような最小間隔サイズを、入力された観察データから直接決定することができるためである。しかしながら、ドライバ能力についての単一尺度を生成することは、分析結果が他の支援システムによって同様に使用されるものとするときに有用である。

有利には、現在のドライバの能力とそれぞれのドライバの注視行動との対応関係が決定される。これは、現在観察される交通環境および／または観察される交通環境の予想される環境において注視行動がどうあるべきかという理論上の検討事項に基づいてモデルを構築することによって実施され得る。追加的または代替的に、モデルは、熟練ドライバの注視行動に基づいて構築され得る。モデルは、新しく観察される注視行動と自車のドライバが安全に使用し得る最小間隔サイズとの対応関係を提供する。

さらに、有利には、現在のドライバの能力を示す現在観察される注視行動の対応関係は、どの間隔サイズが（典型的に）自車ドライバによって使用されるかという観察に基づいて決定される。それを行うとき、ドライバの能力は、ドライバが交通流に進入するために日常的に使用する間隔サイズに対応すると一般的に仮定される。したがって、過去におけるドライバの行動から、どの間隔をドライバが通常使用するかを結論付けることができ、間隔サイズの分析および過去における対応するドライバの注視行動から、ドライバの運転能力の予測が導出され得る。したがって、観察結果は、新しく観察された注視行動と安全に使用され得る最小間隔サイズとの対応関係を与えるモデルを確立するために使用され得る。

当然ながら、ドライバによって使用される間隔は、例えば、交通流に進入する自車に対する他の交通参加者の反応を分析することによって、「安全な間隔」および「安全でない間隔」に分類され得る。これは、他の交通参加者が危険にさらされない操縦に関してのみドライバの適性を導出することを可能にする。例えば、ドライバが、後続車両にブレーキを踏むことを強いるより小さい間隔に進入することを決める場合、そのような間隔サイズは、最小間隔サイズの適合のために考慮されない。

さらに、観察されたドライバ行動が、自車ドライバが間隔に進入しようとしている、またはすでに進入を開始していることを示す場合、支援信号は、警告情報を含んで生成されることが好ましい。警告情報を含む支援信号は、間隔が、決定されたサイズを有するが、決定されたサイズが、ドライバの注視行動と間隔サイズとの決定された対応関係に一致しない場合に生成される。これは、自車ドライバが、安全と見なされるものよりも小さい、交通流内の間隔に進入することを防ぐ。したがって、例えば、ドライバが、現在の交通状況を誤って解釈し、ドライバの予測よりも小さい間隔に進入しようとしている場合（これは、時として集中力の低減または疲労の直接的な結果であり得る）、ドライバは、システムによって警告され得る。システムが、ドライバの実際の行動を観察し、ドライバの現在の運転能力を表す自車ドライバの注視行動と、そのようなドライバが通常使用する間隔サイズとの関係性に関する知識を利用することができるため、システムは、現在観察されるドライバの注視行動および決定された間隔サイズが一致しないときに警告を出力することができる。

ドライバが２つの連続する車両間の間隔に進入しようとしているかどうかを決定するために複数の選択肢が存在する。１つの単純な方式は、ドライバの車両操作、例えば、スロットル、ハンドル、および／またはブレーキなどの操作を観察することである。一方、間隔に進入することを開始する意思は、観察されたドライバの注視行動からも決定され得る。例えば、ドライバが間隔に進入するために旋回操縦を開始する前に、ドライバは通常、交通流、ならびに自分の左側および右側の動く車両に集中する。次いで、連続する車両間の目に入った間隔に進入することを決めた後、ドライバは通常、自分が運転したい方向へと注視を集中させる。これがドライバ注視行動の観察から決定される場合、操縦が始まろうとしていると結論付けることができる。さらに、車両の現在の速度を検知することも可能であり、これは、ドライバが交差点で停止しなければならない場合には特に役に立つ。したがって、車両が再び動き始める場合、今、旋回操縦が間隔に進入しようとする意図をもって開始されたと結論付けることができる。

本発明は、自車のドライバが右ハンドルの交通システムにおいて左折すること、または左ハンドルの交通システムにおいて右折することを意図する交差点で特に有用であることに留意されたい。そのような状況において、ドライバは普通、全交通状況に関わる比較的多数の車両に気付いていなければならない。したがって、そのような交通状況においては、自車のドライバが支援システムの推奨を受け入れることが非常に重要であり、したがって、個別調整された推奨または警告を用いた方法を提供することが非常に望ましい。それにもかかわらず、現在のシステムは、間隔サイズが関与する任意の支援システム予測および検討、例えば、対向車線内での旋回または車線変更に適用され得るということに留意されたい。本発明を容易に理解するために、右ハンドルの交通システムの交差点での左への意図される旋回操縦が、さらなる説明のために使用される。左ハンドルのシステムでは、同様の状況は右への旋回操縦であることは明白である。

本発明は、これより、添付の図面に関してさらに詳細に説明される。

現在の発明が有利に適用され得る交通状況を示す図である。 ドライバ支援システムのレイアウトの概略図である。 本発明の主な方法ステップを説明するための簡略化されたフローチャートである。

図１において、交差点の上面図が、自車ドライバが左折することを意図する典型的な交通状況と共に示される。当然ながら、そのような旋回操縦は、目標車線上の交通流内の間隔が、自車１により進入されるのに十分に大きい場合にのみ安全に実施され得る。さらに、例証された交通状況においては、自車ドライバは、目標車線に向かって旋回操縦を行うときに左からの交通を有する車線を横切る必要があるため、他の交通車線上の交通も考慮され得る。

例証された状況において、交差点に接近する自車１、およびそのような左折の動きを実施することを意図する自車１のドライバとは別に、複数の他の車両も見られる。具体的には、車両２、３、および４が、目標車線上を走行しており、右側から交差点に接近している。加えて、車両５が、自車１によって横切られる必要のある交通車線上で左から交差点に接近する。横切られる予定の車線の右側に駐車している追加の車両が見られ、当然ながら、これもまた全交通状況に影響を与える。

すべての説明は、右ハンドルの交通システム内での左折操縦に関して提供されることに留意されたい。本明細書に提供されるすべての技術的教示は、交通流内の間隔が自車によりこの特定の間隔に進入するのに十分であるかどうかの予測（推奨、警告）が必要とされる他の交通状況に等価に適用され得る。当然ながら、通常、そのような予測および最終決定は、自車ドライバによってなされる。しかしながら、導入部ですでに述べられているように、現在ではドライバ支援システムは、自車ドライバによって合理的に使用され得る、間隔の推奨を産出することができる。

１つの車線上の交通流内の連続する車両２、３、および４の間の距離である間隔ｇ１、ｇ２の純粋な決定は、当該技術分野においてすでに知られているということに留意されたい。したがって、そのような間隔決定についての詳細は説明されない。一般的理解のためだけに、自車１の環境内の車両、現在の交通状況においては、車両２、３、４、および５が、自車１に搭載されるセンサを使用して観察され、このように収集されたデータから、間隔のサイズが計算され得るということに留意されたい。システムの構造に関するいくつかのさらなる詳細事項は、図２を参照して説明される。

大半の場合において、自車ドライバがドライバ支援システムによって支援されることを意図するとき、ドライバは、ドライバ支援システムのそれぞれの機能を開始する。それぞれの、例えば口頭による、指示を受信すると、システムは、環境を観察し、自車ドライバによっておそらく使用され得る間隔を決定する。当然ながら、システムが、自車の環境を恒久的に観察し、自車ドライバによって要求される場合にのみ、推奨および警告を出力する、または収集したデータに対して計算を実施するということも可能である。これは、ドライバが現在の交通状況のすべての局面をすでに自分自身で十分に観察したのにもかかわらず、何らかの情報をドライバに常に出力することが理由で、自車ドライバがシステムにいらつくことを回避する第１のステップである。

図１に示されるように、間隔の推奨は、右側からの交通流内の間隔サイズに依存し得るだけでなく、自車１によって横切られる交通車線上の交通状況にも依存し得る。したがって、支援システムの誤った推奨を回避するための方策もまた本発明に適用され得る。本ケースでは、例えば、システムは、右側から接近する間隔ｇ１の間の時間において左側から接近する車両５との一致がある場合には、間隔ｇ１の間隔推奨を出力することを取り止める可能性がある。したがって、実際に自車ドライバによって安全に使用され得る間隔のみが推奨され得る。例証された状況において、これは間隔ｇ２であってもよく、間隔ｇ２は、同じく十分に大きいが、車両５が通過した後に進入され得る。

図２は、現在の支援システム２０の主な構成要素の概略図である。図２に示されるようにこの支援システム２０は、完全に自車１に含まれる。当然ながら、現在提示される支援システム２０をさらに超越する追加の支援機能性も、説明される自車１に含まれてもよい。さらに、本発明に関して決定される情報が、これらの追加のドライバ支援システムにおいても使用され得ることは全く明らかである。さらに、他の運転支援機能に関して実施および実行される必要があるアルゴリズムおよび計算は、同じプロセッサにおいて、または、データ（情報）を交換するために互いに接続され得る複数の個々のプロセッサにおいて、一緒に計算または実行され得る。当然ながら、一般的に、異なるプロセッサは、データの間接的な交換が確実にされるように、１つまたは複数の異なるメモリにすべて接続され得る。これは、情報が全交通支援システムの別の部分における後の使用のために利用可能でなければならない場合に特に重要である。

図２に示されるような構造に戻ると、まず、ドライバ支援システム２０は、少なくとも１つのドライバセンサ１０を備える。そのようなドライバセンサ１０は、特に、自車ドライバの注視行動が観察され得るように自車ドライバに向けられるカメラであってもよい。ドライバセンサ１０によって産出されるデータは、プロセッサ１３に転送され、プロセッサ１３は、受信した情報を分析し、別段の記述のない限り以後説明される任意の計算を実行する。ドライバの注視行動の分析は、自車ドライバの注視の継続時間および焦点に関係し得る。当然ながら、この情報を、現在遭遇される交通状況の局面または現在の交通状況の特定の要素と関連付けることが可能である。例えば、自車ドライバの注視の焦点は、図１に例証される例において左側から接近する特定の車両５と関連付けられ得る。さらに、自車の環境内の車両の距離および速度に対する自車ドライバの注視行動の依存性も分析され得る。

この分析の結果は、後に説明されるように、交通流内で決定される間隔が、自車１によって進入されるのに適切であるかどうかを決定するために使用される。間隔サイズとドライバの注視行動との対応関係は、訓練されたモデルにおいて規定される。モデルの訓練は、最初、システムの設計フェーズで実施され得る。追加的または代替的に、モデルは、観察されたドライバ行動に基づいて継続的にオンラインで改善され得る。事前訓練されたモデルを使用せずにモデルのオンライン訓練のみも可能である。

図２の概略は、１つのみのドライバセンサ１０について述べる。この単一のセンサ１０は、複数のドライバセンサさえも表す。ドライバセンサ１０は、自車ドライバの注視行動を観察することとは別に、自車ドライバによってとられる運転行為に関する情報も伝達し得る。したがって、スロットル、ハンドル、ブレーキ、および同様のものの操作を観察するセンサさえも、それらが現在の運転行動または意図される運転行動を決定することを可能にするため、ドライバセンサと解釈され得る。そのような意図される運転行動は、例えば、図１に示されるように自車１が交差点で停止した後の動きの開始であり得る。ここでは、スロットルセンサによって測定される値の変化は、ドライバが、右側から接近する交通流内で目に入った間隔ｇ１、ｇ２に進入することを意図することから、ドライバが加速を開始しようとしていることの標示であり得る。

自車ドライバの注視行動の観察に加えて、当然ながら、交通流内を走行する車両２、３、４間の間隔ｇ１、ｇ２の決定を可能にするセンサデータを産出するために、自車１の環境を観察することが必要である。したがって、自車１は、環境センサ１１をさらに備える。ここでも、１つのみの環境センサ１１が図２の概略では述べられるが、システム２０は、単一のセンサ１１によって表される、複数の環境センサを使用し得る。さらに、述べられたセンサの各々、ドライバセンサ１０または環境センサ１１は、現在のドライバ支援システム２０に排他的に特化し得るか、またはそれらの出力を他のドライバ支援システムと共有し得るということに留意されたい。

ドライバセンサ１０から受信される情報に加えて、プロセッサ１３はまた、同じくプロセッサ１３に接続される環境センサ１１から受信されるデータを分析する。環境センサ１１から受信される情報から、プロセッサ１３は、連続する車両２、３、４間の間隔サイズを計算する。ドライバセンサ１０の出力から決定される自車ドライバの注視行動の分析結果、およびさらには環境センサ１１から受信されるデータから計算される決定された間隔ｇ１、ｇ２のサイズが、次いで評価され、支援信号がプロセッサ１３によって生成される。

プロセッサ１３によって生成されるそのような支援信号は、次いで、アクチュエータ１４および／またはスピーカ１６および／またはディスプレイ１７に出力される。アクチュエータ１４、スピーカ１６、およびディスプレイ１７は、自車ドライバが容易に感知できる様式で推奨および／または警告を自車ドライバに最終的に出力するために、インターフェースとして使用される。推奨および／または警告は、支援信号に含まれる情報に従って複数の例および出力に関して後に説明される。

自車ドライバに情報を出力するための実用的な方式は、ディスプレイ１７であり、ディスプレイ１７は、例えばＴＦＴディスプレイであり得るが、自車ドライバの快適性をさらに改善するためにヘッドアップディスプレイであってもよい。

代替的または追加的に、推奨および／または警告を伝える情報は、好ましくは、少なくとも１つのスピーカ１６を介した発話出力を使用して、音響的に出力され得る。

当然ながら、一部の情報が後の使用のために格納されるか、またはプロセッサ１３による処理が開始する前にまず情報が収集される必要があるという必要性があり得る。したがって、システム２０はまた、車両２、３、４間の間隔ｇ１、ｇ２を計算するために使用されるアルゴリズムおよび自車ドライバの行動を評価するためのモデルが格納されるメモリ１５を備える。上ですでに述べられたように、メモリ１５は、複数の異なるプロセッサによって使用される単一のメモリであり得るか、または自車１および異なるシステムにわたって分散される複数の異なるメモリからなるメモリ１５であり得るかのいずれかである。

交通流内の間隔ｇ１、ｇ２を推奨する機能性の開始が、発話指示を使用して自車ドライバによって実施されものとする場合、システム２０は、マイク１２をさらに備える。ここでも、自車１内ですでに利用可能である、例えば自車１にインストールされた通信システムのための、マイク１２が、現在の交通場面を分析するように、および間隔ｇ１、ｇ２を推奨するようにシステム２０に指示するために使用されてもよい。

これより、本発明のさらなる態様が、図３に例証されるフローチャートに関してより詳細に説明される。異なる方法ステップを実行するために使用されるシステム２０自体は、図２を参照して説明されるシステム２０に対応する。

まず初めに、また図面には明示的に示されていないが、システム２０は、自車ドライバの注視行動と対応する間隔サイズおよび／または異なるレベルのドライバの能力との関係性を学習する必要がある。特定の観察された自車ドライバの注視行動から現在の運転能力を決定することができるように、メモリ１５に格納されたモデルが訓練される。訓練フェーズ後、観察された注視行動は、最終的には最小間隔サイズに対応する、特定のレベルの熟達にマッピングされ得る。この学習されたマッピングは、その後、ドライバの注視行動が観察された後に、未知のドライバであったとしてもその特定のレベルの運転能力を決定するために、後のフェーズ中に使用されることになる。したがって、ドライバは、図１に示されるような交差点に接近するだけであり、システムが、観察された注視行動から現在の交通状況におけるドライバの運転能力を自動的に決定する。そのようなシステムの訓練は、当該技術分野において一般的に知られており、異なる機械学習法が適用され得る。例は、ＬＳＴＭ、ＳＶＭ、ランダムフォレスト、多項回帰などである。

追加的および代替的に、システム２０は、現在の交通状況におけるドライバの運転能力について信頼性の高い予測を達成するために、過去における自車のドライバの運転行動に関する情報と観察された注視行動の分析とを組み合わせることができる。

したがって、必要とされる過去における自車のドライバに対する観察はより少ない。上で述べられるような異なるレベルのドライバ能力は、ドライバ注視行動を観察し、対応する状況に対する観察された行動を評価することによって決定され得る。

システム２０は、例えば、分析された注視行動に基づいて、自車ドライバの注視行動が現在の運転状況に適正であるかどうか、および自車のドライバにより行使される車両制御が適正であるかどうかも決定し得る。次いで、システム２０は、ドライバが高い技能を有することを結論付けることができ、小さい間隔ｇ１、ｇ２を使用することをドライバに推奨または許可する推奨および／または警告を含む支援信号を生成し得る。他の交通参加者、例えば車両２、３、４、５は、自車１が高い運転技能で制御されるときには小さい間隔ｇ１、ｇ２を使用する自車１によって妨害されることはない。

システム２０は、異なる手順のうちの少なくとも１つにおける自車のドライバの運転技能を決定し得る。

好ましくは、システム２０は、ドライバセンサ１０からのセンサデータに基づいて自車ドライバの運転行動を観察し、環境センサ１１によって獲得されるデータに基づいて分析される交通状況のさらなる展開に対するその運転行動の影響をさらに考慮することによって運転技能についての尺度を決定し得る。

例えば、自車ドライバの観察された制御行為が、他の車両２、３、４が衝突または危険な状況を回避するために自分の行動を適合させることを日常的に要求する場合、システム２０は、自車のドライバの運転技能を低と査定し得る。一方、自車１が、他の車両２、３、４、５が図１内の交差点に進入する自車１に起因して減速することを要求せずに、小さい間隔サイズを有する間隔ｇ１、ｇ２を使用する場合には、システム２０は、自車のドライバの運転技能を高または高度と判断し得る。

追加的または代替的に、システム２０は、注視行動を観察し、観察された交通環境に対する注視行動を分析することによって、運転技能についての尺度を決定し得る。分析された注視行動が、自車ドライバが交通環境の重大な局面を監視し、交通場面のさらなる展開の高い効果を有する交通環境の特定の要素に注意を集中させていることを明らかにする場合、非常に技能の高い注視行動が決定される。システムは、交通場面の重要な要素を考慮する技能の高い注視行動は、熟練ドライバに対応する非常に技能の高い車両制御につながると決定し得る。したがって、運転技能についての尺度がそれに応じて設定される。

代替的に、運転能力は、他の交通参加者の安全に悪影響を与えることなくドライバによって使用される間隔ｇ１、ｇ２が小さいほど高いと仮定され得る。他の交通参加者が自車ドライバによって危険にさらされない状況のみが検討されることを確実にするため、運転操縦（例えば、左折の動き）が他の交通参加者に、例えばブレーキによって、反応することを引き起こす間隔サイズの検討は、取り止められる。

さらに、本発明の別の態様によると、現在観察される交通場面に基づいて熟練ドライバの注視行動を予想するモデルが学習される。ここでは、ドライバの注視行動は、これらの場合におけるモデルを構築するためだけに検討され、ドライバが（非常に）高い運転能力を有することが確実にされる。したがって、特定の交通状況が環境センサに基づいて決定される場合、仮想熟練ドライバの最適な理論上のドライバの注視行動が、熟練ドライバのモデルから決定され得る。

これより図３に入ると、連続する車両２、３、４間の間隔に進入することにおいてドライバを支援するための異なる方法ステップが説明される。

まず初めに、またステップＳ１により示されるように、自車１の環境が検知される。センサ１０の出力は、プロセッサ１３に与えられる。プロセッサ１３において、センサ１０の出力が分析される。

センサ１０の出力は、プロセッサ１３が自車１の環境を分析し、検知された環境に基づいて交通状況（交通場面）の表現を生成することを可能にする。支援システム２０は、現在の交通場面のさらなる展開を予想し、環境に関するセンサデータに基づいて推奨および／または警告を生成し得る。プロセッサ１３は、交通状況の生成された表現に基づいて間隔ｇ１、ｇ２を決定し得る。

具体的には、プロセッサ１３は、ステップＳ２において、交通内の連続する車両２、３、４間の間隔あるいは複数の間隔ｇ１、ｇ２を決定するために交通を分析する。ステップＳ１において自車１の環境を観察することに加えて、自車１のドライバが、ステップＳ３において観察される。ドライバセンサ１０を使用することにより、ドライバの注視行動が、ステップＳ４において観察される。

観察された運転行動および検知された環境の表現は、ステップＳ６においてドライバの行動を分析するための基盤を形成する。交通の表現はまた、運転行動を観察するためにステップＳ３において、および注視行動を観察するためにステップＳ４において使用される。

ドライバセンサ１０は、カメラであってもよい。ドライバセンサ１０から出力される情報はまた、ステップＳ５において観察されたドライバの注視行動を分析するプロセッサ１３に供給される。

上に述べられるように、システム２０は、モデルを使用して、観察された注視行動を現在の交通状況と一緒に、特定のレベルの運転能力、例えば運転能力についての尺度にマッピングするように訓練される。これは、図３に示されるように、自車のドライバのドライバ能力が決定されるステップＳ７において実施される。それぞれのモデルは、メモリ１５に格納される。モデルに基づいて、最小間隔サイズは、直接的に決定され得る。

例証される実施形態において、中間ステップＳ７が実行される。ここでは、モデルに基づいて、現在の運転能力についての尺度が決定される。現在のドライバ能力についての尺度を決定することは、全体的な運転適性を含む、観察された注視行動から分析されるすべての異なる側面を含み得ることに留意されたい。しかしながら、現在の運転能力が現在の交通状況のいくつかの境界条件によって影響され得ることから、また、ドライバの現在の状態（疲労度、ストレス、注意力、認知的負荷）が理由で、尺度がこれらの影響も同様に反映するときが有利である。全体的な尺度は、ドライバの状態によって常に影響される現在のドライバの注視行動に基づいて常に決定されることから、このことが自動的に当てはまる。

ステップＳ７において決定される現在のドライバ能力に関する知識を有して、自車ドライバのために使用され得る最小間隔サイズがステップＳ８において設定される。尺度が決定されるときに最小間隔サイズを規定する最も簡単な方式は、間隔サイズを現在のドライバ能力についての決定された尺度と関連付ける表をメモリ１５内に格納することである。当然ながら、他の方策が、ドライバ能力の決定された尺度と最小間隔サイズとの関係性を規定するために取られ得る。

ステップＳ９において、プロセッサ１３は、状況の分析を実施する。具体的には、現在の交通状況が、ステップＳ２からの交通内の分析された間隔、ステップＳ６からの自車のドライバの分析された運転行動、およびステップＳ５からの分析された注視行動に基づいて分析される。

プロセッサ１３は、高い繰返し率で、一定間隔で状況の分析を実施する。繰返し率は、好ましい実施形態では、１秒あたり約１０回の更新であり得る。

続くステップＳ１０において、交通流内の連続する車両２、３、４間の決定された間隔サイズが、ステップＳ８からの設定された最小間隔サイズを超えるかどうかが決定される。決定された間隔サイズが設定された最小間隔サイズよりも大きい場合、自車ドライバが旋回操縦を安全に開始し、それぞれの間隔ｇ１、ｇ２に進入することができると結論付けられる。したがって、支援信号を生成するステップは、ステップＳ１１．１において、それぞれの間隔ｇ１、ｇ２を推奨する支援信号を生成することを含む。

したがって、ステップＳ１１．１に示されるような間隔推奨は、アクチュエータ１４、スピーカ１６、またはディスプレイ１７のような、異なる出力チャネルのうちの１つを使用して、ステップＳ１５２においてシステム２０によって出力され得る。

当然ながら、システム２０はまた、現在の間隔ｇ１、ｇ２が十分ではない場合に情報を出力し、さらには、近い未来における、例えば、現在接近している車両の後の、おそらくは好適な間隔ｇ１、ｇ２についての標示を提供することができる。

ステップＳ１０において、プロセッサ１３が、ステップＳ２における分析された間隔ｇ１、ｇ２からの、およびステップＳ９の状況分析に従う、実際の間隔が、ステップＳ８で設定される最小間隔サイズよりも小さいであると決定する場合（「ＮＯ」）、本方法は、ステップＳ１２へ進む。

ステップＳ１２において、自車１が交差点に進入するかどうかが決定される。決定された間隔サイズが設定された最小間隔サイズを下回るにもかかわらず、自車１が実際に交差点に進入する場合（ステップＳ１２において「ＹＥＳ」）、本方法は、適切な支援信号を生成するためにステップＳ１１へ進む。この場合、適切な支援信号は、特に、ステップＳ１１．３において警告を発行することを含み得る。

間隔サイズが設定された最小間隔サイズを下回ることが決定された後、自車１が交差点に進入しない場合（ステップＳ１２において「ＮＯ」）、本方法は、適切な支援信号を生成するためにステップＳ１１へ進む。この場合、支援信号を生成することは、ステップＳ１１．２において、例えば、ステップＳ９における交通分析からの好適な今後の間隔に関する情報を含む、交通に関する情報を含み得る。

支援信号を生成することは、ステップＳ１４において自車のドライバが熟練ドライバであることが決定されるときは、取り止められ得る。

状況分析は、状況における任意の変化に応答して、ユーザがいかなる遅延も認識しないほど素早く、生成された信号が適合されるように、例えば、１０Ｈｚの率で繰り返されることに留意されたい。

上ですでに述べられるように、情報を出力する複数の潜在的な異なる方式が存在する。例えば、出力は、発話、ドライバがどこを見るべきかを示すドライバの視野内の視覚的ヒント、もしくは他の様式、例えば触覚フィードバック、または異なる方式の任意の組み合わせに基づき得る。

特定の間隔ｇ１、ｇ２を推奨し、それにより推奨される運転行動について具体的なヒントをドライバに提供することとは別に、システム２０は、自車のドライバによって行われる現在の運転行為が妥当であるかどうかを観察することをより対象とする。

その場合、システムは、ステップＳ３において自車のドライバを観察する。後続ステップＳ６において、観察されたドライバ行動およびドライバの車両操作は、ドライバがそれぞれの運転行動を開始することを意図するかどうか（この場合、間隔ｇ１、ｇ２に進入することに向けた動きを開始すること、または動きを開始するという意図を示す注視行動を示すこと）、またはドライバがステップＳ９の状況分析においてそれぞれの運転行為をすでに開始しているかどうかを決定するために分析される。

次いで、ステップＳ９において、ドライバが運転操縦を開始しようとしている、またはすでに開始していることが決定される場合、交通流内の決定された間隔ｇ１、ｇ２は、現在のドライバ能力についての決定された尺度に対応する最小間隔サイズと比較される。この比較は、ステップＳ１０において実行される。

ステップＳ１０において、ステップＳ２の決定された間隔サイズが十分であり、したがって決定された現在のドライバ能力に対応すると結論付けられる場合、それ以上の行為は行われない。一方、ドライバがステップＳ１２において決定されるようなそれぞれの運転操縦を開始しようとしている、またはすでに開始していることが理由でドライバによって進入されることになると仮定される、決定された間隔サイズが、十分に大きくない場合、警告が、ステップＳ１１．３の情報によって示されるように生成および発行される。

さらに、また上にすでに示されるように、システム２０が設定されるとき、モデルもまた訓練される。ステップＳ１３において、観察された交通状況に基づいた最適な注視行動（熟練注視行動）が予想される。最適な注視行動は、完璧な運転能力を有する想定されたドライバの予測される注視行動である。したがって、システムは、特定の交通状況を前提として、仮想熟練ドライバのドライバの注視行動をモデル化するために訓練される。したがって、ステップＳ５からの自車ドライバの注視行動の分析に基づいて、およびステップＳ１３において予想される最適な注視行動に基づいて、ドライバの注視行動とモデル化されたドライバ注視行動（熟練注視行動）との差が、ステップＳ１４において決定される。決定された差に関する情報は、次いで、ステップＳ１１．４に示されるようなドライバの注視についての推奨に関する情報が支援信号に含まれるように、ステップＳ１１の生成された支援信号内に情報として含まれる。そのような情報は、例えば、ドライバの視線方向の焦点、右への注視方向と左への注視方向との間での変更の頻度などのような、注視行動の特定の側面のみを対象とし得ることに留意されたい。さらに、ステップＳ１１．４に示されるようなそのような推奨が提供される前に、現在の自車ドライバの全体的なパフォーマンスと仮想熟練ドライバのモデル化された注視行動との差が特定のしきい値を超えるかどうかも考慮され得る。したがって、現在の自車のドライバが車両を運転することにおいてすでに高いレベルの適性を達成している場合、そのようなドライバが、同一でない注視行動だけが理由で何らかの推奨を出力することにより不必要に気をそらされることが回避され得る。

最後に、ステップＳ１５に示されるように、情報が、自車ドライバに対して、出力される、例えば、表示される。

要約すると、本発明では、交通流内の連続する車両間の間隔ｇ１、ｇ２の決定は、現在の状況およびドライバの状態によってすでに影響を受けている、運転適性の標示である、ドライバの注視行動と一緒に考慮される。したがって、事前に訓練されたモデルを使用して、観察されたドライバの注視行動からドライバの現在の運転能力に結論付けることは、推奨および／または警告を、一個人のドライバに対してだけでなく、さらには状況に応じて、適合させることを可能にする。これは、現在知られているシステムに勝る大きな利点を提供し、したがって、自車ドライバによる運転支援システムの受け入れの向上につながる。導入部ですでに述べたように、そのような受け入れの向上は、交通安全の向上を最終的に結果としてもたらす。さらに、実際の自車ドライバの注視行動が改善もされて、熟練ドライバの最適な注視行動により似たものになり得る。

Claims (11)

1. 交差点で交通流に進入するために車両間の間隔を利用することにおいて自車のドライバを支援するための方法であって、以下の方法ステップ：
   前記自車（１）に搭載された少なくとも１つの環境センサ（１０）を使用して、前記自車（１）の環境内の他の車両（２、３、４）を物理的に検知するステップ（Ｓ１）と、
   前記センサの出力に基づいて、２つの連続する車両（２、３、４）間の少なくとも１つの間隔の間隔サイズ（ｇ１、ｇ２）をプロセッサ（１３）において計算するステップ（Ｓ２）と、
   前記自車（１）に搭載された少なくとも１つのドライバセンサ（１０）を使用して、自車ドライバの注視行動を観察するステップ（Ｓ４）と、
   前記自車ドライバの注視行動を分析するステップ（Ｓ５）と、
   前記分析の結果および前記少なくとも１つの間隔の決定されたサイズに基づいて支援信号を生成するステップ（Ｓ１１）と、
   前記支援信号に従って前記自車のドライバが感知できる推奨および／または警告を出力するステップ（Ｓ１５）と
   を含む方法。
2. 前記自車ドライバの注視行動を分析する前記ステップ（Ｓ５）が、現在のドライバの能力を示す尺度の決定（Ｓ７）を含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
3. 前記自車のドライバに対して間隔を推奨するための下側しきい値である最小間隔サイズが、現在のドライバの能力を示す前記ドライバの注視行動の前記分析に依存して設定される（Ｓ８）ことを特徴とする、請求項１または２に記載の方法。
4. 前記支援信号が、決定された前記間隔サイズが前記最小間隔サイズを超えるときに前記ドライバによって使用されるべき間隔を示す情報（Ｓ１１１）を含むことを特徴とする、請求項３に記載の方法。
5. 前記現在のドライバの能力とそれぞれの前記ドライバの注視行動との対応関係が決定されることを特徴とする、請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
6. 前記現在のドライバの現在の注視行動、前記ドライバの過去の注視行動、および過去の運転行動からの情報が、前記現在のドライバの能力との対応関係を決定するために組み合わされ、前記ドライバの過去の運転行動が、どの間隔サイズが前記自車のドライバによって使用されるかの観察に基づいて決定され、他の交通参加者を危険にさらすまたは妨害することなく前記交通流に進入するために使用される間隔サイズが小さいほど、前記ドライバの能力が高いと仮定されることを特徴とする、請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
7. 観察されたドライバ行動が、前記自車のドライバが、決定された前記対応関係に従って前記現在のドライバの能力を示す、分析された前記ドライバの注視行動に一致しない決定されたサイズを有する間隔に進入しようとしている、またはすでに進入を開始していることを示す場合に、前記支援信号が、警告情報（Ｓ５．２）を含んで生成される（Ｓ５）ことを特徴とする、請求項６に記載の方法。
8. 前記自車ドライバの注視行動が、仮想熟練ドライバのモデル化されたドライバの注視行動と比較され（Ｓ１３）、比較結果に基づいて、前記支援信号が、前記自車のドライバの注視を誘導するための情報（Ｓ１１．４）を含んで生成される（Ｓ１１）ことを特徴とする、請求項１から７のいずれか一項に記載の方法。
9. 決定された前記ドライバの能力と、前記仮想熟練ドライバの前記モデル化されたドライバの注視行動に対応する理論上のドライバの能力との差が、事前に設定されたしきい値を超えるときにのみ、前記自車のドライバの注視を誘導するための情報（Ｓ１１．４）が、前記支援信号内に含まれることを特徴とする、請求項８に記載の方法。
10. プロセッサ（１３）に接続されるメモリ（１５）、少なくとも１つの環境センサ（１１）、および前記プロセッサ（１３）に接続される１つのドライバセンサ（１０）と備えるドライバ支援システムであって、前記プロセッサ（１３）が、前記環境センサの出力に基づいて間隔サイズ（ｇ１、ｇ２）を決定し、前記ドライバセンサの出力に基づいてドライバの注視行動を分析し、前記分析の結果および決定された前記間隔サイズ（ｇ１、ｇ２）に基づいて支援信号を生成するように構成され、さらには、前記支援信号に従ってドライバが感知できる推奨および／または警告を出力するための出力デバイス（１４、１６、１７）を備える、ドライバ支援システム。
11. 請求項１０に記載のドライバ支援システムを装備した車両。
    

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