JP2021006967A - 情報処理装置と情報処理方法および運転支援システム - Google Patents

情報処理装置と情報処理方法および運転支援システム Download PDF

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Abstract

【課題】適切な運転支援を行えるようにする。【解決手段】第１撮像部２０１は車外を撮像して、第２撮像部２０２は運転者を撮像する。画像処理部２０３は運転者の視線を検出する。情報取得部２０５は、周辺環境を示す状況情報を取得する。運転パラメータ情報生成部２０６は、自己位置検出部２０４で検出した現在位置と走行制御部で生成された走行制御情報や運転者の視線を示す情報、周辺環境を示す情報等をパラメータ情報として運転パラメータ情報を生成する。判定部２０９は、車両または運転者の状態を示す運転パラメータ情報と、現在位置および現在の周辺環境における車両または運転者の最適状態を示す最適パラメータ情報との差分に基づいて危険判定を行う。情報提示部２１４は、判定結果に基づいて運転支援情報を提示して、走行制御部２１０は判定結果に基づいて走行支援を行い、パラメータ情報の差分を少なくさせる。【選択図】 図２

Description

この技術は、情報処理装置と情報処理方法および運転支援システムに関し、適切な運転支援を行えるようにする。
近年、運転者の注意力が適切な状態に維持されるように運転支援を行う装置が開発され利用されつつある。例えば、特許文献１では、ステアリング操作に必要な運転者の視線確率分布と、運転者の視野に相当する画像の視覚的特徴量から運転者の予想される視線確率分布とを用いて理想視線確率分布を算出して、運転者の視線分布と理想視線確率分布との間に一定の差が生じた場合に危険であると判定して、判定結果を出力することが行われている。また、特許文献２では、自車両の障害物等を示す周辺状況と、自車両の位置や速度を考慮して、最適な注意配分を算出して、運転者の視線や顔の動きから検出した運転者の注意配分を比較して、安全に運行するために最適な注意配分を運転者に喚起させることが行われている。
特開２００５−２６７１０８号公報 特開２００４−１７８３６７号公報
ところで、例えば自車両の運転状況が一般的ではないとき、先行技術文献のように、自車両で取得された情報（例えば運転者の視線と運転者の視野に相当する画像、あるいは障害物等を示す周辺状況の検出結果）に基づいて理想状態を算出する場合、算出される理想状態は最適な状態とならず、適切な運転支援を行うことができないおそれがある。
そこで、この技術では、適切な運転支援を可能とする情報処理装置と情報処理方法および運転支援システムを提供することを目的とする。
この技術の第１の側面は、
現在位置における車両または運転者の状態を示す運転パラメータ情報と、前記現在位置および現在の周辺環境における前記車両または前記運転者の最適状態を示す最適パラメータ情報との差分に基づいて危険判定を行う判定部
を備える情報処理装置にある。
この技術においては、車両の走行制御情報または運転者の撮像画を用いて検出した情報と、現在位置および現在の周辺環境を示す情報がパラメータ情報として含む運転パラメータ情報が、運転パラメータ情報生成部で生成される。周辺環境を示す情報は、車内の状況等共に情報取得部で取得される。また、画像処理部によって 運転者の撮像画を用いた画像処理が画像処理部で行われて、運転者の状態として例えば運転者の視線が検出される。
判定部は、運転パラメータ情報と前記最適パラメータ情報の対応するパラメータ情報毎にパラメータ情報の差分に応じたパラメータ差分評価値を算出して、算出したパラメータ差分評価値と予め設定された閾値を用いて危険判定を行う。例えば、判定部は、パラメータ差分評価値の合計値と予め設定された閾値との比較結果に基づいて危険判定を行う。また、パラメータ差分評価値と予めパラメータ情報毎に設定された閾値との比較結果をさらに用いて危険判定を行ってもよい。さらに、パラメータ差分評価値に対して重みを設定して、重み付け後のパラメータ差分評価値に基づいて危険判定を行ってもよい。また、重みまたは閾値は運転者毎に設定してもよい。
運転支援部は、判定部の判定結果とパラメータ差分評価値に基づき運転支援を行う。例えば、運転支援部は、判定部で危険状態と判定された場合、パラメータ差分評価値に基づき差分の大きいパラメータ情報に関する運転支援情報を提示する。また、運転支援部は、判定部で危険状態と判定された場合、パラメータ差分評価値に基づき差分の大きいパラメータ情報の差分を減少させる走行支援を行う。
この技術の第２の側面は、
現在位置における車両または運転者の状態を示す運転パラメータ情報と、前記現在位置および現在の周辺環境における車両または運転者の最適状態を示す最適パラメータ情報との差分に基づいて、判定部で危険判定を行うこと
を含む情報処理方法にある。
この技術の第３の側面は、
運転者を撮像する撮像部と、
車両の走行制御を行う走行制御部と、
周辺環境を示す情報を取得する情報取得部と、
前記走行制御部で生成された走行制御情報または前記撮像部で取得された撮像画を用いて検出した情報と、現在位置とを示す情報をパラメータ情報として前記運転パラメータ情報を生成する運転パラメータ情報生成部と、
前記運転パラメータ情報生成部で生成された運転パラメータ情報と、前記現在位置および現在の周辺環境における車両または運転者の最適状態を示す最適パラメータ情報との差分に基づいて危険判定を行う判定部と、
前記判定部の判定結果に基づき運転支援を行う運転支援部と
を備える運転支援システムにある。
情報処理システムの構成を例示した図である。 運転支援システムの構成を例示した図である。 画像処理部で運転者の視線を推定する場合の構成を例示した図である。 運転支援システムの動作を例示したフローチャートである。 運転パラメータ情報に含まれる情報を例示した図である。 運転パラメータ情報に運転者の視線を示す運転者情報が含まれている場合の動作例を示した図である。 管理装置の構成を例示した図である。 管理装置の動作を例示したフローチャートである。
以下、本技術を実施するための形態について説明する。なお、説明は以下の順序で行う。
１．情報処理システムについて
２．運転支援システムの構成
３．運転支援システムの動作
４．管理装置の構成と動作
＜１．情報処理システムについて＞
図１は、本技術が適用され得る移動体を用いた情報処理システムの構成を例示している。情報処理システム１０では、移動体例えば車両２０が複数台設けられており、各車両２０と管理装置３０はネットワーク４０を介して、あるいはネットワーク４０を介することなく接続されている。車両２０には本技術の運転支援システムが設けられており、現在位置の車両または運転者の状態を示す運転パラメータ情報と、現在位置および現在の周辺環境における車両または運転者の最適状態を示す最適パラメータ情報との差分に基づいて危険判定を行い、判定結果に基づき運転支援を行うことで危険の発生を未然に防止する。
＜２．運転支援システムの構成＞
次に、本技術の情報処理装置が適用され得る運転支援システムの構成について説明する。
車両２０には、運転支援システム２００が設けられている。図２は、運転支援システムの構成を例示している。運転支援システム２００は、第１撮像部２０１、第２撮像部２０２、画像処理部２０３、自己位置検出部２０４、情報取得部２０５、運転パラメータ情報生成部２０６、通信部２０７、記憶部２０８、判定部２０９、走行制御部２１０、駆動部２１１、操舵部２１２，制動部２１３、情報提示部２１４等を用いている。なお、運転支援システム２００の一部は、車両２０の走行制御を行う制御システムの一部としても用いられる。
第１撮像部２０１は、フォーカスレンズ等を用いて構成された撮像光学系と、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）やＣＣＤ（Charge Coupled Device）等のイメージセンサ等を用いて構成されている。第１撮像部２０１は車外、例えば車両前方の撮像画を取得できる位置に設けられている。第１撮像部２０１は車外を撮像して得られた撮像画である外部画像を画像処理部２０３へ出力する。
第２撮像部２０２は、第１撮像部２０１と同様に撮像光学系とイメージセンサ等を用いて構成されている。第２撮像部２０２は車両の運転者の撮像画を取得できる位置に設けられている。第２撮像部２０２は運転者を撮像して得られた撮像画である運転者画像を画像処理部２０３へ出力する。
画像処理部２０３は、第１撮像部２０１で取得された外部画像や第２撮像部２０２で取得された運転者画像に基づいて運転者の状態や車外の状態を検出する。画像処理部２０３は、例えば運転者画像を用いて運転者の視線を推定する。なお、視線は、眼球中心と瞳孔中心を結ぶ直線として、画像処理部２０３は、眼球中心と瞳孔中心のそれぞれの位置を検出することで視線を推定する。
図３は、画像処理部で運転者の視線を推定する場合の構成を例示している。画像処理部２０３は、顔検出部２０３１、眼球検出部２０３２、瞳孔検出部２０３３、瞳孔中心座標算出部２０３４、キャリブレーションデータ記憶部２０３５、視線推定部２０３６を有している。
顔検出部２０３１は運転者画像を用いて被写体認識処理を行い、運転者の顔領域を検出する。顔検出部２０３１は、顔領域の検出結果と運転者撮像画、あるいは検出した顔領域画像を眼球検出部２０３２へ出力する。
眼球検出部２０３２は、顔領域の画像を用いて被写体認識処理を行い、運転者の眼球を検出する。顔検出部２０３１は、眼球の検出結果と運転者撮像画、あるいは検出した眼球を示す眼球画像を瞳孔検出部２０３３へ出力する。
瞳孔検出部２０３３は、眼球領域の画像を用いて被写体認識処理を行い、眼球の瞳孔を検出する。瞳孔検出部２０３３は、眼球の検出結果と運転者撮像画、あるいは検出した瞳孔を示す瞳孔画像を瞳孔中心座標算出部２０３４へ出力する。
瞳孔中心座標算出部２０３４は、瞳孔検出部２０３３で検出された瞳孔画像から瞳孔の中心座標を算出して、視線推定部２０３６へ出力する。
キャリブレーションデータ記憶部２０３５には、運転者の位置や姿勢、運転者が用いている眼鏡あるいはコンタクトレンズの屈折、運転者毎の眼球形状の差や角膜表面の非球面性等の影響を補正するためのキャリブレーションデータが記憶されている。
視線推定部２０３６は、例えば瞳孔画像を楕円で近似して楕円の短軸方向およびキャリブレーションデータに基づき眼球の中心を推定する。さらに、眼球の中心と瞳孔中心座標算出部２０３４で算出した瞳孔の中心を結ぶ方向と、第１撮像部で取得された外部画像に基づき運転者の視線が外部の何れの位置にあるか推定して、推定結果を運転パラメータ情報生成部２０６へ出力する。
なお、画像処理部２０３は運転者の視線を推定できればよく、図３に示す構成に限られない。例えば、画像処理部２０３は、近赤外線を照射して角膜上の反射点と瞳孔中心位置から視線推定を行う手法を用いてもよく、機械学習を用いて運転者の撮像画から視線を推定する手法等を用いてもよい。
また、画像処理部２０３は外部画像を用いて被写体認識を行い、対向車や前方の歩行者等を検出して運転パラメータ情報生成部２０６へ出力してもよい。
自己位置検出部２０４は、運転支援システム２００が設けられた車両２０の現在位置を検出する。自己位置検出部２０４は、例えば、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）衛星からのＧＮＳＳ信号（例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）衛星からのＧＰＳ信号）を受信して測位を実行して現在位置を検出する。また、自己位置検出部２０４は、無線アクセスポイントとの信号の交換により現在位置を特定してもよく、測位機能を有する携帯端末で取得されている位置情報や道路上に設置された無線局等から発信される電波あるいは電磁波を受信して得られた位置情報から現在位置を検出してもよい。自己位置検出部２０４は検出した現在位置を示す位置情報を運転パラメータ情報生成部２０６へ出力する。
情報取得部２０５は、第１撮像部２０１で取得できない車外情報（例えば周辺環境等）や画像処理部２０３で取得できない運転者情報（運転者の生体情報等）、車両の状態（例えば窓開閉や車内温度等）等を示す車両情報を取得して運転パラメータ情報生成部２０６へ出力する。
運転パラメータ情報生成部２０６は、画像処理部２０３の視線検出結果や自己位置検出部２０４で検出された現在位置および情報取得部２０５で取得した情報および後述する走行制御部２１０から供給された走行制御情報（速度や操舵角等を示す情報）等をパラメータ情報として含む運転パラメータ情報を生成する。例えば、運転パラメータ情報生成部２０６は、現在位置における視線検出結果や周辺環境等の車外情報，走行制御情報等をテーブル化あるいはマップ化した運転パラメータ情報を生成して判定部２０９へ出力する。
通信部２０７は、外部ネットワークを介して管理装置と通信を行い、運転支援システム２００で生成した情報や記憶している情報を管理装置に送信したり、管理装置から受信した情報を記憶部２０８に供給する。例えば、通信部２０７は、基地局又はアクセスポイントを介して、外部ネットワーク（例えば、インターネット、クラウドネットワーク又は事業者固有のネットワーク）上に存在する管理装置（例えばサーバあるいはロードサイドユニット等）との通信を行い、管理装置への運転パラメータ情報の送信や、後述する判定部２０９で用いる管理装置からの最適パラメータ情報の受信を行う。
記憶部２０８は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）等の磁気記憶デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、及び、光磁気記憶デバイス等を備える。記憶部２０８は、運転支援システム２００で用いる各種プログラムやデータ等を記憶する。例えば、記憶部２０８は、地図データや車両固有情報等を記憶する。また、記憶部２０８は、通信部２０７を介して取得した情報、例えば管理装置から取得した最適パラメータ情報を記憶する。
判定部２０９は、運転パラメータ情報生成部２０６で生成された運転パラメータ情報と位置情報および周辺環境が等しい最適パラメータ情報を記憶部２０８から取得して、運転パラメータ情報と最適パラメータ情報の対応するパラメータ情報毎にパラメータ情報の差分に基づき危険判定を行う。判定部２０９は、危険状態と判定した場合、パラメータ情報の差分を示す情報を走行制御部２１０や情報提示部２１４へ出力する。例えば、判定部２０９は、パラメータ情報の差分に応じたパラメータ差分評価値を算出して、算出したパラメータ差分評価値に基づいて危険判定を行い、危険状態と判定した場合、パラメータ情報毎のパラメータ差分評価値、あるいは差分が大きいパラメータ情報のパラメータ差分評価値等を走行制御部２１０や情報提示部２１４へ出力する。
走行制御部２１０は、危険判定の判定結果とパラメータ情報の差分に基づき制御信号を生成して駆動部２１１や操舵部２１２、制動部２１３へ出力することで、運転パラメータ情報と最適パラメータ情報との差分が少なくなるように走行支援を行う。例えば、走行制御部２１０は、判定部２０９で危険状態と判定されて供給されたパラメータ差分評価値に基づき、パラメータ情報の差分を小さくする制御信号をパラメータ情報毎に生成してもよく、予め設定した閾値よりもパラメータ差分評価値が大きいパラメータ情報について制御信号を生成してもよい。また、走行制御部２１０は、駆動部２１１や操舵部２１２および制動部２１３の制御状態を示す走行制御情報を運転パラメータ情報生成部２０６へ出力する。
駆動部２１１は車速制御を行う。駆動部２１１はアクセルペダル操作に応じて車両の走行速度を調整する。また、駆動部２１１は、走行制御部２１０から供給された制御信号に基づき、最適パラメータ情報で示された走行速度に対して閾値を超える速度とならないように速度制御を行う。
操舵部２１２は方向制御を行う。操舵部２１２はハンドル操作に応じて転舵輪の転舵角を変化させて車両の走行方向を調整する。また、操舵部２１２は、走行制御部２１０から供給された制御信号に基づき、車両の走行位置が最適パラメータ情報で示された走行位置から閾値を超えないように方向制御を行う。
制動部２１３は制動制御を行う。制動部２１３はブレーキ操作に応じて車輪に制動力を加える。また、制動部２１３は、走行制御部２１０から供給された制御信号に基づき、最適パラメータ情報で示された走行速度に対して閾値を超える速度とならないよう車輪に制動力を加えて速度制御を行う。
情報提示部２１４は、危険判定の判定結果とパラメータ情報の差分に基づき運転支援情報を生成して、生成した運転支援情報を表示や音声でユーザに提示して運転支援を行う。例えば、情報提示部２１４は、ヘッドアップディスプレイを用いて構成されている。情報提示部２１４は、走行状態や走行経路等の情報を運転者の視界内に表示する。また、情報提示部２１４は、判定部２０９で危険状態と判定された場合、運転パラメータ情報と最適パラメータ情報との差分が大きいことを示す通知表示あるいは差分を小さくする指示表示を行う。また、情報提示部２１４は、スピーカ等を用いて構成されている場合、運転パラメータ情報と最適パラメータ情報との差分が大きいことを示す通知音声あるいは差分を小さくする指示音声を出力する。例えば、情報提示部２１４は、判定部２０９で危険状態と判定されて供給されたパラメータ差分評価値に基づき、パラメータ情報の差分が最も大きいパラメータ情報、あるいは予め設定した閾値よりもパラメータ差分評価値が大きいパラメータ情報に関する運転支援情報を提示する。
＜４．運転支援システムの動作＞
図４は、運転支援システムの動作を例示したフローチャートである。ステップＳＴ１で運転支援システム２００は自己位置を検出する。運転支援システム２００の自己位置検出部２０４は、衛星からの信号等を用いて車両２０の現在位置を検出してステップＳＴ２乃至ステップＳＴ４に進む。
ステップＳＴ２で運転支援システム２００は撮像画を用いた検出処理を行う。運転支援システム２００の画像処理部２０３は、運転者や車外を撮像した撮像画を用いて、例えば運転者の視線を検出する。また、画像処理部２０３は、車外を撮像した撮像画を用いて、対向車や車両前方の歩行者等を検出してもよい。画像処理部２０３は撮像画を用いた検出処理を行いステップＳＴ５に進む。
ステップＳＴ３で運転支援システム２００は走行制御情報を取得する。運転支援システム２００の運転パラメータ情報生成部２０６は、走行制御部２１０で生成された走行制御情報を取得してステップＳＴ５に進む。
ステップＳＴ４で運転支援システム２００は状況情報を取得する。運転支援システム２００の情報取得部２０５は、ステップＳＴ１やステップＳＴ２で得られていない車外や運転者等の状況を示す車外情報や運転者情報、車両情報等を取得してステップＳＴ４に進む。
ステップＳＴ５で運転支援システム２００は運転パラメータ情報を生成する。運転支援システム２００運転パラメータ情報生成部２０６は、ステップＳＴ１で検出した現在位置と、ステップＳＴ２で検出した情報やステップＳＴ３で取得した走行制御情報、およびステップＳＴ４で取得した情報等を含む運転パラメータ情報を生成してステップＳＴ６に進む。
図５は、運転パラメータ情報に含まれる情報を例示している。運転パラメータ情報は、位置情報や時刻情報、運転者情報、車外情報、走行制御情報、車両情報等のパラメータ情報を用いて構成する。また、パラメータ情報は、最適パラメータ情報との差分が算出される情報、差分を算出することなく危険判定に用いる情報、最適パラメータ情報の選択に用いられる情報で構成する。
運転者情報は、車外画像や運転者画像を用いて検出して運転者の視線を示す情報を含む。また、運転者情報には、運転者の姿勢や顔の向き，開眼度を含めてもよい。さらに、運転者情報には、運転者が注視している注意対象、運転者の会話状態やシードベルトの装着状態、運転者の生体情報（覚醒度，疲労度，心拍，体温，疾患等）や呼気アルコール濃度等を含めてもよく、同乗者の有無等の情報を含めてもよい。なお、運転者情報において、例えば運転者の視線は最適パラメータ情報との差分が算出される情報であり、シードベルトの装着状態は差分を算出することなく危険判定に用いる情報である。
車外情報は、道路形状を示す情報や周辺状況を示す情報，外部環境を示す情報等を含む。道路形状を示す情報は、道路が直線，カーブ，交差点の何れであるか等を示す情報や道路の勾配，車線数，道路表示等を示す情報である。周辺状況を示す情報は、例えば対向車や並走車，歩行者，自転車，停止車両，工事状況、交通標識，交通状況（渋滞情報）等を示す情報である。外部環境を示す情報は、車外の明るさ，天候，気温，湿度，路面状況，音等を示す情報である。なお、車外情報において、例えば外部環境を示す情報は、最適パラメータ情報の選択に用いられる情報である。
走行制御情報には、車速や操舵角を示す情報を含める。また、走行制御情報には、ブレーキ状態、サスペンションに加わっている荷重、加速度ベクトル、タイヤ空気圧、トラクション、車両のダイナミック特性等を示す情報を含めてもよい。なお、走行制御情報において、例えば車速や操舵角は最適パラメータ情報との差分が算出される情報である。
車両情報には、ドアの開閉状態やロック状態、窓開閉状態，車内温度，車内アクティビティ利用状態、積載情報，ＡＤＡＳ（Advanced Driver-Assistance Systems）作動情報，機能制限情報等を含めてもよい。なお、車両情報において、例えばドアの開閉状態やロック状態、車内アクティビティ利用状態は、差分を算出することなく危険判定に用いる情報である。
なお、図５に示す運転パラメータ情報は例示であって、図に示されていない情報が含まれていてもよく、図に示す情報の一部のみで運転パラメータ情報が生成されてもよい。
ステップＳＴ６で運転支援システム２００は最適パラメータ情報を取得する。運転支援システム２００の判定部２０９は、ステップＳＴ５で生成された運転パラメータ情報で示された位置および周辺環境の最適パラメータ情報を記憶部２０８あるいは通信部２０７を介して管理装置３０から取得してステップＳＴ７に進む。
ステップＳＴ７で運転支援システム２００は運転状態が危険状態であるか判定する。運転支援システム２００の判定部２０９は、ステップＳＴ５で生成した運転パラメータ情報とステップＳＴ６で取得した最適パラメータ情報に基づき、現在状況が危険状態であるか判定する。判定部２０９は、運転パラメータ情報と最適パラメータ情報の差分が許容範囲内であり危険状態でない判定した場合はステップＳＴ１０に進み、許容範囲を超えており危険状態であると判定した場合はステップＳＴ８に進む。
運転状態が危険状態であるかの判定は、例えば運転パラメータ情報と最適パラメータ情報の対応するパラメータ情報毎の差分に応じたパラメータ差分評価値を用いて判定する。
パラメータ情報の差分は、視線差や速度差，操舵角の差等であり単位が必ずしも一致しない。そこで、予め設定した差分の最大に対応するパラメータ差分評価値を「Ｅmax」、差分がないときのパラメータ差分評価値を「０」として、各パラメータ情報の差分について正規化を行い、運転パラメータ情報と最適パラメータ情報を用いて算出したパラメータ情報毎の差分に応じたパラメータ差分評価値を危険状態の判定に用いる。
判定部２０９は、パラメータ情報毎のパラメータ差分評価値の合計値が予め設定された閾値（許容範囲）よりも大きくなった場合に危険状態と判定する。また、パラメータ情報毎のパラメータ差分評価値の合計値を算出する場合、パラメータ情報に対して重みを設定して、重み付け後のパラメータ差分評価値を用いて合計値を算出してもよい。
また、最適パラメータ情報との差分を算出する情報だけでなく、差分を算出することなく危険判定に用いる情報を用いて、危険状態であるか判定してもよい。ここで、差分を算出するｍ個の情報のパラメータ差分評価値を「Ｐａ1〜Ｐａm」、差分を算出することなく危険判定に用いるｎ個の情報に設定したパラメータ評価値を「Ｐｂ1〜Ｐｂn」とする。また、各パラメータ差分評価値に対する重みを「Ｗ1〜Ｗm」とする。この場合、例えば式（１）に基づき合計値ＰＴを算出して、合計値ＰＴが閾値よりも大きい場合に危険状態と判定する。
Figure 2021006967
さらに、合計値が閾値よりも大きくない場合でも、パラメータ差分評価値と予め設定された閾値（許容範囲）をパラメータ情報毎に比較して、いずれかのパラメータ情報でパラメータ差分評価値が閾値よりも大きくなった場合に危険状態と判定してもよい。なお、危険状態であるかの判定は、運転パラメータ情報と最適パラメータ情報を用いる方法であれば上述の方法に限られない。例えば、合計値を算出することなくパラメータ差分評価値と予め設定された閾値（許容範囲）をパラメータ情報毎に比較して、いずれかのパラメータ情報でパラメータ差分評価値が閾値よりも大きくなった場合に危険状態と判定してもよい。
ステップＳＴ８で運転支援システム２００は運転支援を行う。運転支援システム２００は、運転支援として運転支援情報の提示および／または走行支援を行う。運転支援システム２００は、運転支援情報を提示する場合、最適な運転状態に対して現在の運転状態の乖離状態を示す情報あるいは乖離を少なくするための指示を示す情報を運転支援情報として情報提示部２１４から画像や音声で出力する。また、運転支援システム２００は、走行支援を行う場合、乖離状態に応じて支援動作を行う。運転支援システム２００は、最適な運転状態に対する現在の運転状態の乖離状態に応じて走行制御部２１０で制御信号を生成して、生成した制御信号を駆動部２１１や操舵部２１２、制動部２１３へ出力することで、現在の運転状態と最適な運転状態の乖離を少なくする支援動作を行う。運転支援システム２００は運転支援を行いステップＳＴ９に進む。
ステップＳＴ９で運転支援システム２００は、運転パラメータ情報等を送信する。運転支援システム２００の通信部２０７は、ステップＳＴ７で生成した運転パラメータ情報や、運転パラメータ情報と運転支援や走行支援に関する情報を管理装置３０へ送信してステップＳＴ１０に進む。
ステップＳＴ１０で運転支援システム２００は走行終了であるか判別する。運転支援システム２００は走行終了と判別した場合に動作を終了して、走行が継続される場合はステップＳＴ１〜ステップＳＴ９の処理を繰り返すことで、危険の発生を未然に防止する。
なお、図４では、ステップＳＴ２乃至ステップＳＴ４の処理を並列して行う場合を示しているが、これらの処理はステップ順に行うようにしてもよい。また、ステップＳＴ２，３，４の処理の全てを行う場合に限らず、何れか１つまたは複数行うようにしてもよい。
次に、運転支援システム２００の動作例について説明する。図６は、運転パラメータ情報に運転者の視線を示す運転者情報が含まれている場合を例示している。図６の（ａ）は、運転者パラメータ情報で示された運転者の視線と最適パラメータ情報で示された視線を示している。例えば運転者の視線は、星印で示すように右斜め前方の位置である。また、丸印は過去に現在位置を通過した他車の運転者の視線を示している。三角印は、過去に現在位置を通過した他車の運転者の視線の統計処理等を行い生成された最適パラメータ情報の視線である。
このように、運転者の視線が最適パラメータ情報の視線から離れている場合、道路前方への注意が疎かとなり、走行車線から車両が外れてしまうおそれがある。また、視線を道路前方に戻したときに、車両が走行車線から外れそうになっている場合には急なステアリング操作によるふらつき等が生じて、安定した走行を行うことができない。
しかし、本技術の情報処理装置を適用した運転支援システムでは、車両で生成された運転パラメータ情報と現在位置および現在の周辺環境における最適パラメータ情報との差分に応じた運転支援が行われる。例えば、道路が右カーブしているため最適パラメータ情報で示された視線が前方右側の位置であり、運転者の脇見により運転パラメータ情報で示された視線が左斜め前方の位置となり視線の差分が許容範囲を超えると、情報提示部２１４は、例えば図６の（ｂ）に示すように、視線ずれの注意喚起ＤＰ1を表示する。なお、視線ずれに対する注意喚起ＤＰ1は、運転者の視線の近傍に表示することで、運転者が容易に認識できるようになる。また、情報提示部２１４は、最適パラメータ情報で示された視線を示す識別マークＤＰ2を表示してもよい。このように、本技術によれば、運転パラメータ情報と最適パラメータ情報との差分が許容範囲を超える場合、差分を少なくする運転支援情報が提示されるので、危険の発生を未然に防止することができる。
また、運転パラメータ情報と最適パラメータ情報に車速や操舵角を示す走行制御情報が含まれている場合、例えばカーブに進入する車両の速度が速くあるいは操舵角が小さく、最適パラメータ情報で示された速度や操舵角との差分が許容範囲を超えると、差分を小さくするように走行支援が行われて、車両の速度や走行方向が許容範囲内となるように調整される。このように、本技術によれば、適切な走行支援を行えるようになるので、危険の発生を未然に防止することができるだけでなく、運転者の運転能力が低い場合に運転能力を補完できる。
また、現在の周辺環境における最適パラメータ情報を用いることで、周辺環境の変化に応じた運転支援を行うことができる。例えば、雨天の状態では視界が悪くなり、道路を横断しようとする歩行者や路肩にいる歩行者を発見しにくい。このため、多くの車両で視線の位置が路肩近傍となると最適パラメータ情報で示される視線は路肩近傍を示すようになる。したがって、運転パラメータ情報で示された天候が雨天の状態である場合、視線が路肩近傍となるように運転支援が行われるので、車外状況が変化しても危険の発生を未然に防止することが可能となる。
さらに、運転パラメータ情報と最適パラメータ情報に時刻情報を含めれば、走行時刻によって走行環境が変化する場合に、走行環境の変化に応じた運転支援を行うことができる。例えば、車両の前方を移動する歩行者等が多くなる時間帯では、多くの車両が速度を遅くして走行するため最適パラメータ情報で示される走行速度は遅い速度となる。このような場合、運転パラメータ情報で示された走行速度が、歩行者等の少ない状況に応じた速度であると、最適パラメータ情報で示された走行速度となるように運転支援が行われる。したがって、時刻に応じて走行環境が変化しても危険の発生を未然に防止することが可能となる。
さらに 、車両の自己位置に対応する静止物体のみで構成された外界環境情報と、第１撮像部２０１で取得された外部画像に基づく情報との差分を検出することで、外部画像中における動的物体を特定しても良い。例えば、第１撮像部２０１で取得された外部画像中に動的物体が存在しない状態であれば、外界環境情報と外部画像に基づく情報が一致する。一方、外界環境情報と外部画像に基づく情報に差分が生じている場合は、当該差分を動的物体と判定する。そして、動的物体に対して運転者の視線が適切に向けられているかどうかに基づいて、運転パラメータ情報と最適パラメータ情報との差分を検出しても良い。
＜３．管理装置の構成と動作＞
次に、管理装置の構成と動作について説明する。図７は管理装置の構成を例示している。管理装置３０は、通信部３０１、最適パラメータ情報処理部３０２、データベース３０３、制御部３０４を有している。
通信部３０１は、車両２０との通信を行い、車両２０から車両または運転者の状態と現在位置を示す運転パラメータ情報等の受信、あるいは車両２０への最適パラメータ情報の送信を行う。
最適パラメータ情報処理部３０２は、車両または運転者の状態と現在位置を示す複数の運転パラメータ情報に基づき、車両または運転者の最適な状態を位置毎に示す最適パラメータ情報を生成する。最適パラメータ情報処理部３０２は、例えば複数の車両から供給された同一の位置および周辺環境の運転パラメータ情報を用いて統計処理を行い、視線の平均位置あるいは最頻位置、速度の平均値あるいは最頻値、操舵角の平均値あるいは最頻値等を算出して、平均値あるいは最頻値等を示すパラメータ情報を含む最適パラメータ情報を位置および周辺環境毎に生成する。また、最適パラメータ情報処理部３０２は、新たに取得した運転パラメータ情報に基づき、既に生成されている最適パラメータ情報を更新する。また、最適パラメータ情報処理部３０２は、複数の車両から供給された運転パラメータ情報に限らず事故情報を用いて最適パラメータ情報の生成や更新を行うようにしてもよい。例えば、事故原因が車両のはみ出しである場合、車線境界から余裕を持った走行位置となるように最適パラメータ情報を調整してもよく、事故が発生していることや事故原因等を示す事故情報を最適パラメータ情報に含めてもよい。最適パラメータ情報処理部３０２は、生成した最適パラメータ情報あるいは更新後の最適パラメータ情報をデータベース３０３に記憶する。
制御部３０４は、通信部３０１で受信した信号に基づき、最適パラメータ情報処理部３０２やデータベース３０３を制御して、最適パラメータ情報の生成や更新を行う。また、制御部３０４は、最適パラメータ情報を示す応答信号を通信部３０１から車両２０へ送信する処理を行う。
図８は、管理装置の動作を例示したフローチャートである。ステップＳＴ１１で管理装置は車両からの通信信号を受信したか判別する。管理装置３０の通信部３０１は、車両からの通信信号を受信した場合にステップＳＴ１２に進み、受信していない場合はステップＳＴ１１に戻る。
ステップＳＴ１２で管理装置は運転パラメータ情報の受信であるか判別する。管理装置３０の制御部３０４は、受信した通信信号が運転パラメータ情報を示す信号である場合はステップＳＴ１３に進み、受信した通信信号が最適パラメータ情報の要求を示す信号である場合はステップＳＴ１４に進む。
ステップＳＴ１３で管理装置は最適パラメータ情報処理を行う。管理装置３０の制御部３０４は最適パラメータ情報処理部３０２を制御して、ステップＳＴ１１で受信した運転パラメータ情報に基づき最適パラメータ情報の生成あるいは更新を行い、生成した最適パラメータ情報あるいは更新後の最適パラメータ情報をデータベース３０３に記憶させてステップＳＴ１１に戻る。
ステップＳＴ１４で管理装置は最適パラメータ情報の送信処理を行う。管理装置３０の制御部３０４は、車両２０から要求された最適パラメータ情報をデータベース３０３から取得して、通信部３０１から車両２０へ送信する処理を行ってステップＳＴ１１に戻る。
このような本技術によれば、車両から管理装置に運転パラメータ情報が送信されて、管理装置では、複数の車両から送信された運転パラメータ情報に基づき、より安全な走行を可能とする最適パラメータ情報を走行位置や周辺環境毎に生成して、車両に提供できる。したがって、初めて走行する場所でも最適パラメータ情報を利用して、安全な走行を容易に行うことが可能となる。
また、パラメータ差分評価値に対する重みや閾値は、車両２０で設定してもよく管理装置３０で設定してもよい。例えば車両２０の判定部２０９は、車両２０や車両２０の運転者の状態を用いて学習を行い、車両２０や運転者の状態に応じて重みや閾値を設定してもよい。例えば、運転者の視線や車両操作に危険状態になりやすい傾向がある場合、危険状態になる原因と関係するパラメータ情報の重みを大きくあるいは閾値を小さくして、危険状態と判定されやすくする。また、運転者の操作等に危険性が少ない特徴が場合は、この特徴に関係するパラメータ情報の重みを小さくあるいは閾値を大きくして、危険状態と判定され難くしてもよい。また、管理装置３０は、各車両や各車両の運転者の状態を用いて学習を行い、パラメータ情報のばらつき等を考慮して重みや閾値を設定してもよい。さらに、最適パラメータ情報に事故情報を含めれば、事故が発生しやすい位置を運転者に通知できるので、慎重な運転を運転者に促すことも可能となる。
明細書中において説明した一連の処理はハードウェア、またはソフトウェア、あるいは両者の複合構成によって実行することが可能である。ソフトウェアによる処理を実行する場合は、処理シーケンスを記録したプログラムを、専用のハードウェアに組み込まれたコンピュータ内のメモリにインストールして実行させる。または、各種処理が実行可能な汎用コンピュータにプログラムをインストールして実行させることが可能である。
例えば、プログラムは記録媒体としてのハードディスクやＳＳＤ（Solid State Drive）、ＲＯＭ（Read Only Memory）に予め記録しておくことができる。あるいは、プログラムはフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory），ＭＯ（Magneto optical）ディスク，ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＢＤ（Blu-Ray Disc（登録商標））、磁気ディスク、半導体メモリカード等のリムーバブル記録媒体に、一時的または永続的に格納（記録）しておくことができる。このようなリムーバブル記録媒体は、いわゆるパッケージソフトウェアとして提供することができる。
また、プログラムは、リムーバブル記録媒体からコンピュータにインストールする他、ダウンロードサイトからＬＡＮ（Local Area Network）やインターネット等のネットワークを介して、コンピュータに無線または有線で転送してもよい。コンピュータでは、そのようにして転送されてくるプログラムを受信し、内蔵するハードディスク等の記録媒体にインストールすることができる。
なお、本明細書に記載した効果はあくまで例示であって限定されるものではなく、記載されていない付加的な効果があってもよい。また、本技術は、上述した技術の実施の形態に限定して解釈されるべきではない。この技術の実施の形態は、例示という形態で本技術を開示しており、本技術の要旨を逸脱しない範囲で当業者が実施の形態の修正や代用をなし得ることは自明である。すなわち、本技術の要旨を判断するためには、特許請求の範囲を参酌すべきである。
また、本技術の情報処理装置は以下のような構成も取ることができる。
（１） 現在位置における車両または運転者の状態を示す運転パラメータ情報と、前記現在位置および現在の周辺環境における前記車両または前記運転者の最適状態を示す最適パラメータ情報との差分に基づいて危険判定を行う判定部
を備える情報処理装置。
（２） 前記運転パラメータ情報を生成する運転パラメータ情報生成部を備え、
前記運転パラメータ情報生成部は、前記車両の走行制御情報または前記運転者の撮像画を用いて検出した情報と、前記現在位置を示す情報をパラメータ情報として前記運転パラメータ情報に含める（１）に記載の情報処理装置。
（３） 前記周辺環境を含む車外状況を取得する情報取得部をさらに備え、
前記運転パラメータ情報生成部は、前記情報取得部で取得された情報をパラメータ情報として前記運転パラメータ情報に含める（２）に記載の情報処理装置。
（４） 前記運転者の撮像画を用いて画像処理を行い前記運転者の視線を検出する画像処理部を備え、
前記運転パラメータ情報生成部は、前記画像処理部で検出された前記運転者の視線を示す情報をパラメータ情報として前記運転パラメータ情報に含める（２）または（３）に記載の情報処理装置。
（５） 前記判定部は、前記運転パラメータ情報と前記最適パラメータ情報の対応するパラメータ情報毎にパラメータ情報の差分に応じたパラメータ差分評価値を算出して、算出した前記パラメータ差分評価値と予め設定された閾値を用いて危険判定を行う（１）乃至（４）の何れかに記載の情報処理装置。
（６） 前記判定部は、前記パラメータ差分評価値の合計値と予め設定された閾値との比較結果に基づいて前記危険判定を行う（５）に記載の情報処理装置。
（７） 前記判定部は、前記パラメータ差分評価値と予めパラメータ情報毎に設定された閾値との比較結果をさらに用いて前記危険判定を行う（６）に記載の情報処理装置。
（８） 前記判定部は、前記パラメータ差分評価値に対して重みを設定して、重み付け後の前記パラメータ差分評価値に基づいて危険判定を行う（５）乃至（７）の何れかに記載の情報処理装置。
（９） 前記重みまたは前記閾値は運転者毎に設定する（８）に記載の情報処理装置。
（１０） 前記判定部の判定結果と前記パラメータ差分評価値に基づき運転支援を行う運転支援部をさらに備える（５）に記載の情報処理装置。
（１１） 前記運転支援部は、前記判定部で危険状態と判定された場合、運転支援情報を提示する（１０）に記載の情報処理装置。
（１２） 前記運転支援部は、前記パラメータ差分評価値に基づき差分の大きいパラメータ情報に関する運転支援情報を提示する（１１）に記載の情報処理装置。
（１３） 前記運転支援部は、前記判定部で危険状態と判定された場合、前記パラメータ差分評価値に基づき差分の大きいパラメータ情報の差分を減少させる走行支援を行う
（１０）乃至（１２）の何れかに記載の情報処理装置。
また、本技術の管理装置は以下のような構成も取ることができる。
（１） 車両または運転者の状態と現在位置を示す複数の運転パラメータ情報に基づき、車両または運転者の最適な状態を位置毎に示す最適パラメータ情報を生成する最適パラメータ情報処理部
を備える管理装置。
（２） 前記最適パラメータ情報処理部は、新たに取得した運転パラメータ情報を用いて、生成されている前記最適パラメータ情報を更新する（１）に記載の管理装置。
（３） 前記最適パラメータ情報処理部は、事故情報を用いて事故発生位置を含む所定領域内の位置を示す最適パラメータ情報の補正処理を行う（１）または（２）に記載の管理装置。
（４） 前記最適パラメータ情報処理部で生成された最適パラメータ情報を、車両からの要求に応じて提供する制御部を備える（１）乃至（３）の何れかに記載の管理装置。
（５） 前記運転パラメータ情報と前記最適パラメータ情報の要求の受信、および前記最適パラメータ情報の要求を行った車両に対して要求された前記最適パラメータ情報の送信を行う通信部を備える（１）乃至（５）の何れかに記載の管理装置。
１０・・・情報処理システム
２０・・・車両
３０・・・管理装置
４０・・・ネットワーク
２００・・・運転支援システム
２０１・・・第１撮像部
２０２・・・第２撮像部
２０３・・・画像処理部
２０４・・・自己位置検出部
２０５・・・情報取得部
２０６・・・運転パラメータ情報生成部
２０７，３０１・・・通信部
２０８・・・記憶部
２０９・・・判定部
２１０・・・走行制御部
２１１・・・駆動部
２１２・・・操舵部
２１３・・・制動部
２１４・・・情報提示部
３０２・・・最適パラメータ情報処理部
３０３・・・データベース
３０４・・・制御部

Claims (15)

  1. 現在位置における車両または運転者の状態を示す運転パラメータ情報と、前記現在位置および現在の周辺環境における前記車両または前記運転者の最適状態を示す最適パラメータ情報との差分に基づいて危険判定を行う判定部
    を備える情報処理装置。
  2. 前記運転パラメータ情報を生成する運転パラメータ情報生成部を備え、
    前記運転パラメータ情報生成部は、前記車両の走行制御情報または前記運転者の撮像画を用いて検出した情報と、前記現在位置を示す情報をパラメータ情報として前記運転パラメータ情報に含める
    請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 前記周辺環境を含む車外状況を取得する情報取得部をさらに備え、
    前記運転パラメータ情報生成部は、前記情報取得部で取得された情報をパラメータ情報として前記運転パラメータ情報に含める
    請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 前記運転者の撮像画を用いて画像処理を行い前記運転者の視線を検出する画像処理部を備え、
    前記運転パラメータ情報生成部は、前記画像処理部で検出された前記運転者の視線を示す情報をパラメータ情報として前記運転パラメータ情報に含める
    請求項２に記載の情報処理装置。
  5. 前記判定部は、前記運転パラメータ情報と前記最適パラメータ情報の対応するパラメータ情報毎にパラメータ情報の差分に応じたパラメータ差分評価値を算出して、算出した前記パラメータ差分評価値と予め設定された閾値を用いて危険判定を行う
    請求項１に記載の情報処理装置。
  6. 前記判定部は、前記パラメータ差分評価値の合計値と予め設定された閾値との比較結果に基づいて前記危険判定を行う
    請求項５に記載の情報処理装置。
  7. 前記判定部は、前記パラメータ差分評価値と予めパラメータ情報毎に設定された閾値との比較結果をさらに用いて前記危険判定を行う
    請求項６に記載の情報処理装置。
  8. 前記判定部は、前記パラメータ差分評価値に対して重みを設定して、重み付け後の前記パラメータ差分評価値に基づいて危険判定を行う
    請求項５に記載の情報処理装置。
  9. 前記重みまたは前記閾値は運転者毎に設定する
    請求項８に記載の情報処理装置。
  10. 前記判定部の判定結果と前記パラメータ差分評価値に基づき運転支援を行う運転支援部をさらに備える
    請求項５に記載の情報処理装置。
  11. 前記運転支援部は、前記判定部で危険状態と判定された場合、運転支援情報を提示する
    請求項１０に記載の情報処理装置。
  12. 前記運転支援部は、前記パラメータ差分評価値に基づき差分の大きいパラメータ情報に関する運転支援情報を提示する
    請求項１１に記載の情報処理装置。
  13. 前記運転支援部は、前記判定部で危険状態と判定された場合、前記パラメータ差分評価値に基づき差分の大きいパラメータ情報の差分を減少させる走行支援を行う
    請求項１０に記載の情報処理装置。
  14. 現在位置における車両または運転者の状態を示す運転パラメータ情報と、前記現在位置および現在の周辺環境における車両または運転者の最適状態を示す最適パラメータ情報との差分に基づいて、判定部で危険判定を行うこと
    を含む情報処理方法。
  15. 運転者を撮像する撮像部と、
    車両の走行制御を行う走行制御部と、
    周辺環境を示す状況情報を取得する情報取得部と、
    前記走行制御部で生成された走行制御情報または前記撮像部で取得された撮像画を用いて検出した情報と、現在位置とを示す情報をパラメータ情報として前記運転パラメータ情報を生成する運転パラメータ情報生成部と、
    前記運転パラメータ情報生成部で生成された運転パラメータ情報と、前記現在位置および現在の周辺環境における車両または運転者の最適状態を示す最適パラメータ情報との差分に基づいて危険判定を行う判定部と、
    前記判定部の判定結果に基づき運転支援を行う運転支援部と
    を備える運転支援システム。
JP2019121048A 2019-06-28 2019-06-28 情報処理装置と情報処理方法および運転支援システム Pending JP2021006967A (ja)

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