JP3061459B2 - ドライバーの異常操舵判定装置 - Google Patents
ドライバーの異常操舵判定装置Info
- Publication number
- JP3061459B2 JP3061459B2 JP25175991A JP25175991A JP3061459B2 JP 3061459 B2 JP3061459 B2 JP 3061459B2 JP 25175991 A JP25175991 A JP 25175991A JP 25175991 A JP25175991 A JP 25175991A JP 3061459 B2 JP3061459 B2 JP 3061459B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- steering
- amount
- driver
- response delay
- vehicle speed
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
Landscapes
- Auxiliary Drives, Propulsion Controls, And Safety Devices (AREA)
- Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)
- Emergency Alarm Devices (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Description
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は、ドライバーの異常操舵
判定装置に関し、さらに詳しくはドライバーのハンドル
(ステアリングホイール)操舵量、車速ならびに車両の
横方向の運動に関する状態量に基づき異常操舵を判定す
るドライバーの異常操舵判定装置に関するものである。
判定装置に関し、さらに詳しくはドライバーのハンドル
(ステアリングホイール)操舵量、車速ならびに車両の
横方向の運動に関する状態量に基づき異常操舵を判定す
るドライバーの異常操舵判定装置に関するものである。
【0002】
【従来の技術】従来のドライバーの異常操舵を判定する
装置としては居眠り運転警報装置としてドライバーの操
舵パターンから異常操舵を判定し、警報を発する装置が
ある(特開昭59−153627号公報など)。この装
置は居眠り運転時の異常操舵の特徴的なパターンを抽出
しているため特定の現象の判定を可能にしているが、規
定されない操舵動作が生じた場合の判定、すなわち居眠
り運転以外の異常操舵の判定は困難である。また、同じ
く居眠り運転を判定する装置として走行速度、継続運転
時間、ハンドル操作回数からファジィ推論により居眠り
予測度を推定する装置がある(特開平3−31032号
公報)。この装置では複数の状態量を使用しているため
総合的な推定が可能であるが、これらの状態量の基準状
態は走行状態によって異なるため、予測精度はその推定
方法に依存する。例えばハンドルの操作回数などはカー
ブ区間では道路形状による操舵も含まれるため、直線路
と同一の推定条件では推定誤差につながる。また、ドラ
イバーの操舵動作が目標からの偏差に応じて行なわれる
ことに着目し、ドライバーの応答送れ、偏差量などから
ドライバーの操舵能力を測定しようとする装置がある
(特願平2−165921号)。この装置ではドライバ
ーの操舵能力を定量的に検出することが可能になってい
るがドライバーの異常な操舵動作を判定することはでき
ない。
装置としては居眠り運転警報装置としてドライバーの操
舵パターンから異常操舵を判定し、警報を発する装置が
ある(特開昭59−153627号公報など)。この装
置は居眠り運転時の異常操舵の特徴的なパターンを抽出
しているため特定の現象の判定を可能にしているが、規
定されない操舵動作が生じた場合の判定、すなわち居眠
り運転以外の異常操舵の判定は困難である。また、同じ
く居眠り運転を判定する装置として走行速度、継続運転
時間、ハンドル操作回数からファジィ推論により居眠り
予測度を推定する装置がある(特開平3−31032号
公報)。この装置では複数の状態量を使用しているため
総合的な推定が可能であるが、これらの状態量の基準状
態は走行状態によって異なるため、予測精度はその推定
方法に依存する。例えばハンドルの操作回数などはカー
ブ区間では道路形状による操舵も含まれるため、直線路
と同一の推定条件では推定誤差につながる。また、ドラ
イバーの操舵動作が目標からの偏差に応じて行なわれる
ことに着目し、ドライバーの応答送れ、偏差量などから
ドライバーの操舵能力を測定しようとする装置がある
(特願平2−165921号)。この装置ではドライバ
ーの操舵能力を定量的に検出することが可能になってい
るがドライバーの異常な操舵動作を判定することはでき
ない。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】本発明は、ドライバー
の操舵動作が目標からの偏差に応じて行なわれることか
ら、ドライバーの応答遅れ、例えばハンドル操舵の応答
遅れ時間、車両位置の走行車線からの偏差量などの特性
値が操舵能力の低下により悪化することに着目し、これ
らの特性値の変化状態から特定の操舵動作に限定しない
異常操舵の判定を可能にし、かつ、走行状態に応じたド
ライバーの操舵特性による特性値変動を考慮することに
より走行状態の影響を除去した異常操舵の判定を可能に
したドライバーの異常操舵判定装置を提供することを目
的とする。
の操舵動作が目標からの偏差に応じて行なわれることか
ら、ドライバーの応答遅れ、例えばハンドル操舵の応答
遅れ時間、車両位置の走行車線からの偏差量などの特性
値が操舵能力の低下により悪化することに着目し、これ
らの特性値の変化状態から特定の操舵動作に限定しない
異常操舵の判定を可能にし、かつ、走行状態に応じたド
ライバーの操舵特性による特性値変動を考慮することに
より走行状態の影響を除去した異常操舵の判定を可能に
したドライバーの異常操舵判定装置を提供することを目
的とする。
【0004】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に請求項1記載の発明は、ドライバーのハンドル操作に
よる操舵量を検出する操舵量検出手段と、車速に関連し
た物理量である車速情報を検出する車速情報検出手段
と、車両が走行する車線の変更を検出する車線変更検出
手段と、前記操舵量から道路形状に応じた操舵の影響を
除いた修正操舵量を抽出する修正操舵量抽出手段と、該
修正操舵量と前記車速情報とに基づいて車両位置と該車
両が走行する車線との偏差量を演算する偏差量演算手段
と、該偏差量と前記車速情報とに基づいて修正操舵量の
予測値を演算する修正操舵量予測手段と、該予測値と前
記修正操舵量とに基づいてドライバーのハンドル操作の
応答遅れ時間を演算する応答遅れ演算手段と、前記車速
情報と前記車線変更とを考慮しつつドライバーの応答遅
れ時間の基準値及び偏差量の基準値と演算された前記応
答遅れ時間及び前記偏差量とを比較し、ドライバーが正
常状態にあるか異常状態にあるかを判定するドライバー
状態判定手段と、を含んで構成されている。更に、請求
項2記載の発明は、ドライバーのハンドル操作による操
舵量を検出する操舵量検出手段と、車速に関連した物理
量である車速情報を検出する車速情報検出手段と、車両
が走行する車線の変更を検出する車線変更検出手段と、
前記操舵量から道路形状に応じた操舵の影響を除いた修
正操舵量を抽出する修正操舵量抽出手段と、該修正操舵
量と前記車速情報とに基づいて車両位置と該車両が走行
する車線との偏差量を演算する偏差量演算手段と、前記
修正操舵量と前記車速情報とに基づいてドライバーのハ
ンドル操作の応答遅れ時間を演算する応答遅れ演算手段
と、前記車速情報と前記車線変更とを考慮しつつドライ
バーの応答遅れ時間の基準値及び偏差量の基準値と演算
された前記応答遅れ時間及び前記偏差量とを比較し、ド
ライバーが正常状態にあるか異常状態にあるかを判定す
るドライバー状態判定手段と、を含んで構成されてい
る。
に請求項1記載の発明は、ドライバーのハンドル操作に
よる操舵量を検出する操舵量検出手段と、車速に関連し
た物理量である車速情報を検出する車速情報検出手段
と、車両が走行する車線の変更を検出する車線変更検出
手段と、前記操舵量から道路形状に応じた操舵の影響を
除いた修正操舵量を抽出する修正操舵量抽出手段と、該
修正操舵量と前記車速情報とに基づいて車両位置と該車
両が走行する車線との偏差量を演算する偏差量演算手段
と、該偏差量と前記車速情報とに基づいて修正操舵量の
予測値を演算する修正操舵量予測手段と、該予測値と前
記修正操舵量とに基づいてドライバーのハンドル操作の
応答遅れ時間を演算する応答遅れ演算手段と、前記車速
情報と前記車線変更とを考慮しつつドライバーの応答遅
れ時間の基準値及び偏差量の基準値と演算された前記応
答遅れ時間及び前記偏差量とを比較し、ドライバーが正
常状態にあるか異常状態にあるかを判定するドライバー
状態判定手段と、を含んで構成されている。更に、請求
項2記載の発明は、ドライバーのハンドル操作による操
舵量を検出する操舵量検出手段と、車速に関連した物理
量である車速情報を検出する車速情報検出手段と、車両
が走行する車線の変更を検出する車線変更検出手段と、
前記操舵量から道路形状に応じた操舵の影響を除いた修
正操舵量を抽出する修正操舵量抽出手段と、該修正操舵
量と前記車速情報とに基づいて車両位置と該車両が走行
する車線との偏差量を演算する偏差量演算手段と、前記
修正操舵量と前記車速情報とに基づいてドライバーのハ
ンドル操作の応答遅れ時間を演算する応答遅れ演算手段
と、前記車速情報と前記車線変更とを考慮しつつドライ
バーの応答遅れ時間の基準値及び偏差量の基準値と演算
された前記応答遅れ時間及び前記偏差量とを比較し、ド
ライバーが正常状態にあるか異常状態にあるかを判定す
るドライバー状態判定手段と、を含んで構成されてい
る。
【0005】
【作用】請求項1記載の発明はドライバーの操舵状態を
表す量としてドライバーのハンドル操作に関連した操舵
量と、車速に関連した物理量である車速情報とを、操舵
量検出手段と車速情報検出手段とによって検出する。車
速情報は、ドライバーの操舵および車両運動の状態を規
定する指標である。また、車線変更検出手段は、運転者
の意志によって行われる走行車線の変更を検出する。ま
た、修正操舵量抽出手段は、操舵量検出手段で検出され
た操舵量から道路形状に応じた操舵の影響を除いた修正
操舵量を抽出する。偏差量演算手段は、修正操舵量抽出
手段で抽出された修正操舵量と車速情報検出手段で検出
された車速情報とに基づいて車両位置と該車両が走行す
る車線との偏差量を演算する。修正操舵量予測手段は、
上記偏差量と上記車速情報とに基づいて修正操舵量の予
測値を演算する。応答遅れ演算手段は、修正操舵量予測
手段で得られた予測値と上記修正操舵量とに基づいてド
ライバーのハンドル操作の応答遅れ時間を演算する。一
方、請求項2記載の発明は、請求項1記載の発明と同様
に、ドライバーの操舵状態を表す量としてドライバーの
ハンドル操作に関連した操舵量と、車速に関連した物理
量である車速情報とを、操舵量検出手段と車速情報検出
手段とによって検出する。また、車線変更検出手段は、
運転者の意志によって行われる走行車線の変更を検出す
る。また、修正操舵量抽出手段は、操舵量検出手段で検
出された操舵量から道路形状に応じた操舵の影響を除い
た修正操舵量を抽出する。偏差量演算手段は、修正操舵
量抽出手段で抽出された修正操舵量と車速情報検出手段
で検出された車速情報とに基づいて車両位置と該車両が
走行する車線との偏差量を演算する。応答遅れ演算手段
は、上記修正操舵量と上記車速情報とに基づいてドライ
バーのハンドル操作の応答遅れ時間を演算する。
表す量としてドライバーのハンドル操作に関連した操舵
量と、車速に関連した物理量である車速情報とを、操舵
量検出手段と車速情報検出手段とによって検出する。車
速情報は、ドライバーの操舵および車両運動の状態を規
定する指標である。また、車線変更検出手段は、運転者
の意志によって行われる走行車線の変更を検出する。ま
た、修正操舵量抽出手段は、操舵量検出手段で検出され
た操舵量から道路形状に応じた操舵の影響を除いた修正
操舵量を抽出する。偏差量演算手段は、修正操舵量抽出
手段で抽出された修正操舵量と車速情報検出手段で検出
された車速情報とに基づいて車両位置と該車両が走行す
る車線との偏差量を演算する。修正操舵量予測手段は、
上記偏差量と上記車速情報とに基づいて修正操舵量の予
測値を演算する。応答遅れ演算手段は、修正操舵量予測
手段で得られた予測値と上記修正操舵量とに基づいてド
ライバーのハンドル操作の応答遅れ時間を演算する。一
方、請求項2記載の発明は、請求項1記載の発明と同様
に、ドライバーの操舵状態を表す量としてドライバーの
ハンドル操作に関連した操舵量と、車速に関連した物理
量である車速情報とを、操舵量検出手段と車速情報検出
手段とによって検出する。また、車線変更検出手段は、
運転者の意志によって行われる走行車線の変更を検出す
る。また、修正操舵量抽出手段は、操舵量検出手段で検
出された操舵量から道路形状に応じた操舵の影響を除い
た修正操舵量を抽出する。偏差量演算手段は、修正操舵
量抽出手段で抽出された修正操舵量と車速情報検出手段
で検出された車速情報とに基づいて車両位置と該車両が
走行する車線との偏差量を演算する。応答遅れ演算手段
は、上記修正操舵量と上記車速情報とに基づいてドライ
バーのハンドル操作の応答遅れ時間を演算する。
【0006】ドライバーの操舵能力が正常な状態ではド
ライバーの操舵は適切に行なわれるため、演算された応
答遅れ及び偏差量は所定範囲内の値になる。しかし、例
えば、ドライバーの居眠り状態の開始または進行による
操舵能力の低下に伴い、車両位置と車両の走行車線との
偏差量の認知が遅れたり、操舵動作の遅れなどから実際
のハンドル操作に遅れが生じ、実際の修正操舵量の時間
的な遅れが増加する。また、操舵能力の低下によりこの
ような時間遅れの増加や修正操舵量に対する不適切な操
舵量のために、偏差量の増加や安定した操舵動作が困難
になってくる。
ライバーの操舵は適切に行なわれるため、演算された応
答遅れ及び偏差量は所定範囲内の値になる。しかし、例
えば、ドライバーの居眠り状態の開始または進行による
操舵能力の低下に伴い、車両位置と車両の走行車線との
偏差量の認知が遅れたり、操舵動作の遅れなどから実際
のハンドル操作に遅れが生じ、実際の修正操舵量の時間
的な遅れが増加する。また、操舵能力の低下によりこの
ような時間遅れの増加や修正操舵量に対する不適切な操
舵量のために、偏差量の増加や安定した操舵動作が困難
になってくる。
【0007】したがって、上記のように、請求項1記載
の発明における偏差量演算手段では、修正操舵量抽出手
段で抽出された修正操舵量と車速情報検出手段で検出さ
れた車速情報とに基づいて車両位置と該車両が走行する
車線との偏差量を演算し、修正操舵量予測手段では、上
記偏差量と上記車速情報とに基づいて修正操舵量の予測
値を演算し、更に応答遅れ演算手段では、修正操舵量予
測手段で得られた予測値と上記修正操舵量とに基づいて
ドライバーのハンドル操作の応答遅れ時間を演算する。
また、請求項2記載の発明における偏差量演算手段で
は、修正操舵量抽出手段で抽出された修正操舵量と車速
情報検出手段で検出された車速情報とに基づいて車両位
置と該車両が走行する車線との偏差量を演算し、応答遅
れ演算手段では、上記修正操舵量と上記車速情報とに基
づいてドライバーのハンドル操作の応答遅れ時間を演算
する。上記車両位置としては、車両の現在位置、将来の
位置(または現在位置を基準とした将来の位置、すなわ
ち変位)を採用することができる。そして、請求項1及
び請求項2の双方の発明とも、ドライバー状態判定手段
において、車速情報と車線変更とを考慮しながら、ドラ
イバーの応答遅れ時間の基準値及び偏差量の基準値と、
演算された応答遅れ時間及び偏差量とを比較してドライ
バーが正常状態にあるか異常状態にあるかを判定する。
の発明における偏差量演算手段では、修正操舵量抽出手
段で抽出された修正操舵量と車速情報検出手段で検出さ
れた車速情報とに基づいて車両位置と該車両が走行する
車線との偏差量を演算し、修正操舵量予測手段では、上
記偏差量と上記車速情報とに基づいて修正操舵量の予測
値を演算し、更に応答遅れ演算手段では、修正操舵量予
測手段で得られた予測値と上記修正操舵量とに基づいて
ドライバーのハンドル操作の応答遅れ時間を演算する。
また、請求項2記載の発明における偏差量演算手段で
は、修正操舵量抽出手段で抽出された修正操舵量と車速
情報検出手段で検出された車速情報とに基づいて車両位
置と該車両が走行する車線との偏差量を演算し、応答遅
れ演算手段では、上記修正操舵量と上記車速情報とに基
づいてドライバーのハンドル操作の応答遅れ時間を演算
する。上記車両位置としては、車両の現在位置、将来の
位置(または現在位置を基準とした将来の位置、すなわ
ち変位)を採用することができる。そして、請求項1及
び請求項2の双方の発明とも、ドライバー状態判定手段
において、車速情報と車線変更とを考慮しながら、ドラ
イバーの応答遅れ時間の基準値及び偏差量の基準値と、
演算された応答遅れ時間及び偏差量とを比較してドライ
バーが正常状態にあるか異常状態にあるかを判定する。
【0008】しかし、これらの応答遅れ及び偏差量はド
ライバーが正常な場合においてもドライバーの操舵特性
により走行状態などに応じて異なってくることがある。
これを防止するためには、ドライバーが正常状態におけ
る応答遅れ及び偏差量を予め設定してある走行状態に応
じて補正し、異常な操舵動作を表す応答遅れ及び偏差量
を抽出すればよい。また、これらの応答遅れ及び偏差量
はドライバーの個人差や個内差などにより異なってくる
ため、個々のドライバーの正常な状態での特性に基づき
設定した判定基準により異常操舵を判定するようにして
もよい。このようにすれば、走行状態に応じたドライバ
ーの操舵特性による特性値変動を考慮することにより走
行状態の影響を除去した異常操舵の判定を可能にし、さ
らに、ドライバーの個々の操舵特性に応じた判定基準に
より、判定結果の信頼性を高めることができる。
ライバーが正常な場合においてもドライバーの操舵特性
により走行状態などに応じて異なってくることがある。
これを防止するためには、ドライバーが正常状態におけ
る応答遅れ及び偏差量を予め設定してある走行状態に応
じて補正し、異常な操舵動作を表す応答遅れ及び偏差量
を抽出すればよい。また、これらの応答遅れ及び偏差量
はドライバーの個人差や個内差などにより異なってくる
ため、個々のドライバーの正常な状態での特性に基づき
設定した判定基準により異常操舵を判定するようにして
もよい。このようにすれば、走行状態に応じたドライバ
ーの操舵特性による特性値変動を考慮することにより走
行状態の影響を除去した異常操舵の判定を可能にし、さ
らに、ドライバーの個々の操舵特性に応じた判定基準に
より、判定結果の信頼性を高めることができる。
【0009】
【実施例】以下図面を参照して本発明の実施例を詳細に
説明する。図1に示すように本実施例は基本的には、状
態量検出手段10と操舵能力検出手段12と異常操舵判
定手段14と操舵特性表示手段16とを備えている。
説明する。図1に示すように本実施例は基本的には、状
態量検出手段10と操舵能力検出手段12と異常操舵判
定手段14と操舵特性表示手段16とを備えている。
【0010】状態量検出手段10は、ハンドルの操舵量
である操舵角δに対応した操舵量信号を出力する操舵角
センサ10A、車速に関連した物理量Uに対応した車速
信号を出力する車速センサ10Bおよびドライバーの意
志で行う車線変更を検出するためにウィンカースイッチ
の操作などを検出して車線変更信号を出力する車線変更
センサ10Cを備えている。これらのセンサは、操舵な
らびに走行状態を妨げることのないように車両に搭載さ
れている。操舵角に対応した操舵量信号とは、操舵角に
比例した信号、操舵角変化に比例した信号、操舵の角速
度に比例した信号などであり、車速に関連した物理量に
対応した車速信号とは車速に比例した信号、車速変化に
比例した信号、車の加速度に比例した信号などに相当す
る。
である操舵角δに対応した操舵量信号を出力する操舵角
センサ10A、車速に関連した物理量Uに対応した車速
信号を出力する車速センサ10Bおよびドライバーの意
志で行う車線変更を検出するためにウィンカースイッチ
の操作などを検出して車線変更信号を出力する車線変更
センサ10Cを備えている。これらのセンサは、操舵な
らびに走行状態を妨げることのないように車両に搭載さ
れている。操舵角に対応した操舵量信号とは、操舵角に
比例した信号、操舵角変化に比例した信号、操舵の角速
度に比例した信号などであり、車速に関連した物理量に
対応した車速信号とは車速に比例した信号、車速変化に
比例した信号、車の加速度に比例した信号などに相当す
る。
【0011】操舵能力検出手段12は、操舵量信号から
ドライバの修正操舵量を抽出する修正操舵量抽出部12
A、ドライバの修正操舵量の抽出値と車速に関連した物
理量Uに対応した車速信号等を用いて車両位置と走行車
線との偏差量を推定する偏差量推定部12B、偏差量推
定部12Bで推定された偏差量の推定値と車速に関連し
た物理量Uに対応した車速信号等を用いて修正操舵量を
予測する修正操舵量予測部12C、ドライバの修正操舵
量の抽出値と修正操舵量の予測値とから操舵能力、すな
わちドライバーのハンドル操舵の応答遅れ及び車両位置
と走行車線との偏差量を検出する操舵能力検出部12D
を備えている。この操舵能力検出手段12は、状態量検
出手段10により検出された操舵量信号および車速信号
に基づいてドライバの操舵能力を検出する。
ドライバの修正操舵量を抽出する修正操舵量抽出部12
A、ドライバの修正操舵量の抽出値と車速に関連した物
理量Uに対応した車速信号等を用いて車両位置と走行車
線との偏差量を推定する偏差量推定部12B、偏差量推
定部12Bで推定された偏差量の推定値と車速に関連し
た物理量Uに対応した車速信号等を用いて修正操舵量を
予測する修正操舵量予測部12C、ドライバの修正操舵
量の抽出値と修正操舵量の予測値とから操舵能力、すな
わちドライバーのハンドル操舵の応答遅れ及び車両位置
と走行車線との偏差量を検出する操舵能力検出部12D
を備えている。この操舵能力検出手段12は、状態量検
出手段10により検出された操舵量信号および車速信号
に基づいてドライバの操舵能力を検出する。
【0012】このドライバの操舵能力を検出するには、
まず修正操舵量抽出部12Aにおいて操舵量信号からド
ライバの修正操舵量を抽出する。図2(a)の操舵量検
出波形で示すように状態量検出手段10の操舵角センサ
10Aで検出した操舵量信号、例えば操舵角に比例した
信号は、直線路であれば車線内の走行を維持するための
操舵動作によるもののみになるが、曲線路の部分では道
路形状に応じた操舵動作と車線内の走行を維持するため
の操舵動作とが合成されたものになる。一般的な道路で
は直線路のみの場合は少なく、ほとんどの場合大小の曲
線路が連続している。また、道路形状による操舵量は道
路の曲率と車両諸元によって定まり、ドライバーの操舵
能力には依存しない。そこで、このような操舵量信号か
ら車線内の走行を維持するための修正操舵量のみを抽出
する。この抽出した量はドライバの操舵特性の変化を表
す操舵量信号となる。
まず修正操舵量抽出部12Aにおいて操舵量信号からド
ライバの修正操舵量を抽出する。図2(a)の操舵量検
出波形で示すように状態量検出手段10の操舵角センサ
10Aで検出した操舵量信号、例えば操舵角に比例した
信号は、直線路であれば車線内の走行を維持するための
操舵動作によるもののみになるが、曲線路の部分では道
路形状に応じた操舵動作と車線内の走行を維持するため
の操舵動作とが合成されたものになる。一般的な道路で
は直線路のみの場合は少なく、ほとんどの場合大小の曲
線路が連続している。また、道路形状による操舵量は道
路の曲率と車両諸元によって定まり、ドライバーの操舵
能力には依存しない。そこで、このような操舵量信号か
ら車線内の走行を維持するための修正操舵量のみを抽出
する。この抽出した量はドライバの操舵特性の変化を表
す操舵量信号となる。
【0013】抽出は、道路形状にかかわらず、例えば図
2(b)に示すように予め定められたサンプリングデー
タ区間内を直線路と仮定し、その直線路の始点データと
終点データを操舵量の基準(0レベル)とする。始点と
終点との間の基準(0レベル)は始点と終点とを結ぶ直
線で近似する。
2(b)に示すように予め定められたサンプリングデー
タ区間内を直線路と仮定し、その直線路の始点データと
終点データを操舵量の基準(0レベル)とする。始点と
終点との間の基準(0レベル)は始点と終点とを結ぶ直
線で近似する。
【0014】また、例えば図2(c)に示すように最小
自乗近似などによる近似により、サンプリングデータ区
間内の道路形状による操舵を1次、または2次以上の回
帰曲線に近似し、この回帰曲線を基準(0レベル)とし
てもよい。また、例えば図3に示すように操舵量の周波
数分析により修正操舵量として有効な選択範囲〔fL ,
fH 〕内の成分を選択することにより修正操舵量の抽出
を行ってもよい。上記の方法はいずれか1つ、または2
つを組み合わせることにより修正操舵量の抽出を行なう
ことができる。
自乗近似などによる近似により、サンプリングデータ区
間内の道路形状による操舵を1次、または2次以上の回
帰曲線に近似し、この回帰曲線を基準(0レベル)とし
てもよい。また、例えば図3に示すように操舵量の周波
数分析により修正操舵量として有効な選択範囲〔fL ,
fH 〕内の成分を選択することにより修正操舵量の抽出
を行ってもよい。上記の方法はいずれか1つ、または2
つを組み合わせることにより修正操舵量の抽出を行なう
ことができる。
【0015】修正操舵量抽出部12Aでは、上記の何れ
かによる近似結果を操舵量の基準(0レベル)とし、操
舵量の基準と検出された操舵量信号との差を修正操舵量
として抽出する。
かによる近似結果を操舵量の基準(0レベル)とし、操
舵量の基準と検出された操舵量信号との差を修正操舵量
として抽出する。
【0016】偏差量推定手段12Bは、状態量検出手段
10の物理量センサ10Bにより検出された物理量Uに
対応した車速信号と修正操舵量の抽出値δcと車両の特
性に応じて予め設定された係数とを用いて、次の(1)
から(3)式に示すように偏差量推定値Ypを推定す
る。 Yh=Ky/(Ty・S2 )・Gy・δc ・・・・・・(1) ここで、Gy=f(U)で、 例えば、 Gy=U2 /(K1+K2・U2 ) や、物理量Uに応じて予め参照マップなどに記憶された
Gy等を使用できる。 Rh=Kr/(Tr・S+1)・Gr・δc ・・・・・・(2) ここで、Gr=f(U)で、 例えば、 Gr=U/(K3+K4・U2 ) や、物理量Uに応じて予め参照マップなどに記憶された
Gr等を使用することができる。 Yp=f(Yh,Rh,U) ・・・・・・(3) ここで、 Yp=K5・Yh+K6・Rh K5=f(U),K6=f(U,Rh) である。また、Ypは、例えばYh,Rh,Uに応じて
予め参照マップなどに記憶された値等を使用することが
できる。ただし、 Yh:横変位推定値 Rh:ヨー角推定値 Yp:偏差量推定値 δc:修正操舵量抽出値 U:物理量 S:ラプラス演算子 f():設定関数 Ky、Kr、K1〜K6:設定係数 Ty、Tr:設定時定数 Gy:車両の操舵に対する横加速度のゲイン Gr:車両の操舵に対するヨー角速度のゲイン である。
10の物理量センサ10Bにより検出された物理量Uに
対応した車速信号と修正操舵量の抽出値δcと車両の特
性に応じて予め設定された係数とを用いて、次の(1)
から(3)式に示すように偏差量推定値Ypを推定す
る。 Yh=Ky/(Ty・S2 )・Gy・δc ・・・・・・(1) ここで、Gy=f(U)で、 例えば、 Gy=U2 /(K1+K2・U2 ) や、物理量Uに応じて予め参照マップなどに記憶された
Gy等を使用できる。 Rh=Kr/(Tr・S+1)・Gr・δc ・・・・・・(2) ここで、Gr=f(U)で、 例えば、 Gr=U/(K3+K4・U2 ) や、物理量Uに応じて予め参照マップなどに記憶された
Gr等を使用することができる。 Yp=f(Yh,Rh,U) ・・・・・・(3) ここで、 Yp=K5・Yh+K6・Rh K5=f(U),K6=f(U,Rh) である。また、Ypは、例えばYh,Rh,Uに応じて
予め参照マップなどに記憶された値等を使用することが
できる。ただし、 Yh:横変位推定値 Rh:ヨー角推定値 Yp:偏差量推定値 δc:修正操舵量抽出値 U:物理量 S:ラプラス演算子 f():設定関数 Ky、Kr、K1〜K6:設定係数 Ty、Tr:設定時定数 Gy:車両の操舵に対する横加速度のゲイン Gr:車両の操舵に対するヨー角速度のゲイン である。
【0017】修正操舵量予測部12Cでは、偏差量推定
値Ypと物理量Uとから次の(4)式に示されるように
修正操舵量予測値δhを予測する。 δh=f(Yp,U) ・・・・・・(4) ここで、 δh=Gδ・Yp ・・・・・・(4−1) Gδ=f(U) ・・・・・・(4−2) である。また、修正操舵量予測値δhとしては、例え
ば、Yp,Uに応じて予め参照マップなどに記憶された
値等を使用することができる。
値Ypと物理量Uとから次の(4)式に示されるように
修正操舵量予測値δhを予測する。 δh=f(Yp,U) ・・・・・・(4) ここで、 δh=Gδ・Yp ・・・・・・(4−1) Gδ=f(U) ・・・・・・(4−2) である。また、修正操舵量予測値δhとしては、例え
ば、Yp,Uに応じて予め参照マップなどに記憶された
値等を使用することができる。
【0018】操舵能力検出部12Dにおいてはドライバ
の操舵能力として操舵における応答遅れ時間と、車両位
置と走行車線との偏差量とを検出する。応答遅れ時間の
検出は、例えば次の(5)式に示されるように修正操舵
量抽出値δcと、修正操舵量予測値δhとから相互相関
関数δcc(r)を求め、図4に示すようにドライバー
の応答遅れとして予め設定してある判定区間の時間内に
おいて相互相関関数δcc(r)のピークとなる相関値
δcc(Tdc)を判定することにより行う。この相関
値がピークとなる時間Tdcがドライバーの操舵におけ
る応答遅れ時間Tdとなる。ただし、
の操舵能力として操舵における応答遅れ時間と、車両位
置と走行車線との偏差量とを検出する。応答遅れ時間の
検出は、例えば次の(5)式に示されるように修正操舵
量抽出値δcと、修正操舵量予測値δhとから相互相関
関数δcc(r)を求め、図4に示すようにドライバー
の応答遅れとして予め設定してある判定区間の時間内に
おいて相互相関関数δcc(r)のピークとなる相関値
δcc(Tdc)を判定することにより行う。この相関
値がピークとなる時間Tdcがドライバーの操舵におけ
る応答遅れ時間Tdとなる。ただし、
【0019】
【数1】 Ts:判定サンプリングデータ時間 である。
【0020】また、処理を簡単化するために修正操舵量
予測値δhを予測せず、修正操舵量抽出値δcと物理量
Uのみから操舵における応答遅れ時間を検出してもよ
い。この構成を図1に破線で示す。図から理解されるよ
うに、偏差量推定部12B及び修正操舵量予測部12C
は用いられていない。これは図5及び(6)式に示すよ
うに車線内の走行を維持する様な連続した比較的ゆっく
りした操舵で、かつドライバーの操舵がヨー角による偏
差量に応じて操舵されるような状況では、(6−1)式
に示すように応答遅れ時間Tdは1/4操舵周期Tδに
相当することによる。 δh=−Rh=−Gr/S・δc ・・・・・・(6) Tδ=4・Td ・・・・(6−1) 検出は、例えば次の(7)式に示すように修正操舵量抽
出値δcの自己相関関数δac(r)を求め、図6に示
すようにドライバーの応答遅れ時間として予め設定して
ある判定区間の時間内において自己相関関数δac
(r)のピークとなる相関値δac(Tda)を判定す
ることにより行う。この相関値がピークとなる時間Td
aの1/2がドライバの操舵における応答遅れ時間Td
となる。ただし、
予測値δhを予測せず、修正操舵量抽出値δcと物理量
Uのみから操舵における応答遅れ時間を検出してもよ
い。この構成を図1に破線で示す。図から理解されるよ
うに、偏差量推定部12B及び修正操舵量予測部12C
は用いられていない。これは図5及び(6)式に示すよ
うに車線内の走行を維持する様な連続した比較的ゆっく
りした操舵で、かつドライバーの操舵がヨー角による偏
差量に応じて操舵されるような状況では、(6−1)式
に示すように応答遅れ時間Tdは1/4操舵周期Tδに
相当することによる。 δh=−Rh=−Gr/S・δc ・・・・・・(6) Tδ=4・Td ・・・・(6−1) 検出は、例えば次の(7)式に示すように修正操舵量抽
出値δcの自己相関関数δac(r)を求め、図6に示
すようにドライバーの応答遅れ時間として予め設定して
ある判定区間の時間内において自己相関関数δac
(r)のピークとなる相関値δac(Tda)を判定す
ることにより行う。この相関値がピークとなる時間Td
aの1/2がドライバの操舵における応答遅れ時間Td
となる。ただし、
【0021】
【数2】 である。
【0022】異常操舵を判定するための偏差量Yrms
は、次の(8)式に示すように判定サンプリングデータ
区間における横変位推定値Yhの自乗平均値化した値を
用いる。また、処理の簡単化のため修正操舵量抽出値の
みから応答遅れ時間を検出した場合は偏差量の推定値Y
pを推定していないため、以下の(9)式に示すように
して簡易な方法で偏差量Yrmsを推定する。
は、次の(8)式に示すように判定サンプリングデータ
区間における横変位推定値Yhの自乗平均値化した値を
用いる。また、処理の簡単化のため修正操舵量抽出値の
みから応答遅れ時間を検出した場合は偏差量の推定値Y
pを推定していないため、以下の(9)式に示すように
して簡易な方法で偏差量Yrmsを推定する。
【0023】
【数3】 Yrms=1/(2π・fd)2 ・Gy・δcrms ・・・・・・(9) ただし、 fd=1/(2Tda) ・・・・・・(9−1) Gy=f(U) ・・・・・・(9−2) であり、Gyとしては、例えば Gy=U2 /(K1+K2・U2 ) ・・・・・・(9−3) や、例えば物理量Uに応じて予め参照マップなどに記憶
された値等を使用することができる。また、上記δcr
mは次のように定義される修正操舵量抽出値の自乗平均
値である。
された値等を使用することができる。また、上記δcr
mは次のように定義される修正操舵量抽出値の自乗平均
値である。
【0024】
【数4】 次に、上記の偏差量を簡単に算出する偏差量簡易算出法
と上記(1)式の2階積分値を求める方法とを比較して
説明する。この簡易算出方法は、所定時間内の操舵量の
履歴から操舵量の特性値(修正操舵量抽出値)及び主要
な操舵周波数fdを求め、この操舵量の特性値及び主要
な操舵周波数に基づいて上記所定時間内における車両の
走行車線に対する偏差量を求めるものである。
と上記(1)式の2階積分値を求める方法とを比較して
説明する。この簡易算出方法は、所定時間内の操舵量の
履歴から操舵量の特性値(修正操舵量抽出値)及び主要
な操舵周波数fdを求め、この操舵量の特性値及び主要
な操舵周波数に基づいて上記所定時間内における車両の
走行車線に対する偏差量を求めるものである。
【0025】従来、操作量から横変位量を算出するに
は、上記(1)式に示されるように2階積分に相当する
処理が必要である。この(1)式によれば時々刻々変化
する変位量を算出できる。しかし、操舵量データにオフ
セット量が含まれる場合には2階積分により変位量には
大きなドリフトが生ずるため、精度の高い操舵量データ
の検出やドリフトを補正する処理が必要になる。本実施
例ではドライバーの異常操舵を判定するために、車両の
偏差量を用いている。すなわち、判定区間を設定し、そ
の判定区間内における偏差量を表すため、横変位量等を
自乗平均値化した特性値を使用している。このような特
性値を算出するのであれば上記(9)式に示すように、
上記判定区間での主要となる操舵周波数fdと修正操舵
量抽出値δcから判定区間での偏差量を簡易に算出でき
る。すなわち、上記(9)式の右辺第1項1/(2πf
d)2 が2階積分による増加係数に相当し、異常に増加
率を高めることがない。このように、この簡易算出法
は、操舵量データに含まれるオフセット量の影響を受け
にくくかつ演算量も少なくなり、処理を高速にでき、実
用性が高い。
は、上記(1)式に示されるように2階積分に相当する
処理が必要である。この(1)式によれば時々刻々変化
する変位量を算出できる。しかし、操舵量データにオフ
セット量が含まれる場合には2階積分により変位量には
大きなドリフトが生ずるため、精度の高い操舵量データ
の検出やドリフトを補正する処理が必要になる。本実施
例ではドライバーの異常操舵を判定するために、車両の
偏差量を用いている。すなわち、判定区間を設定し、そ
の判定区間内における偏差量を表すため、横変位量等を
自乗平均値化した特性値を使用している。このような特
性値を算出するのであれば上記(9)式に示すように、
上記判定区間での主要となる操舵周波数fdと修正操舵
量抽出値δcから判定区間での偏差量を簡易に算出でき
る。すなわち、上記(9)式の右辺第1項1/(2πf
d)2 が2階積分による増加係数に相当し、異常に増加
率を高めることがない。このように、この簡易算出法
は、操舵量データに含まれるオフセット量の影響を受け
にくくかつ演算量も少なくなり、処理を高速にでき、実
用性が高い。
【0026】次に、異常操舵判定手段14について説明
する。この異常操舵判定手段14は、操舵特性補正部1
4A、特性値記録部14B、平滑化処理部14C、判定
基準設定部14D、異常度推定部14E及び異常操舵判
定部14Fを備えている。この異常操舵判定手段14
は、状態量検出手段10により検出された物理量U、操
舵能力検出手段12により推定された応答遅れ時間Td
及び偏差量Yrmsから成る特性値に基づき異常操舵を
判定する。
する。この異常操舵判定手段14は、操舵特性補正部1
4A、特性値記録部14B、平滑化処理部14C、判定
基準設定部14D、異常度推定部14E及び異常操舵判
定部14Fを備えている。この異常操舵判定手段14
は、状態量検出手段10により検出された物理量U、操
舵能力検出手段12により推定された応答遅れ時間Td
及び偏差量Yrmsから成る特性値に基づき異常操舵を
判定する。
【0027】しかし、これらの特性値はドライバーの操
舵特性により正常な状態でも変化する。そこで、以下に
示す補正によりドライバーの操舵特性の影響を除去す
る。
舵特性により正常な状態でも変化する。そこで、以下に
示す補正によりドライバーの操舵特性の影響を除去す
る。
【0028】応答遅れ時間Tdはドライバーが正常な状
態にあっても車速によって変動する。これは上記(9−
2)、(9−3)式に示されるように、修正操舵量抽出
値δcに対する車両の横方向の応答特性すなわち横加速
度のゲインGyが車速に対応する物理量Uによって異な
ってくるために生ずる。ドライバーは車線内の走行を維
持するために常に微小な修正操舵を操り返すことにより
車両の偏差量Yrmsを特定の範囲内に保っている。
(9)式に示されるように横方向の応答特性(ゲインG
y)が変化した場合、偏差量Yrmsを一定値以下に保
つためには、応答特性変化に応じ操舵周波数fd、修正
操舵量抽出値の自乗平均値δrmsを適応させることに
より可能である。一般にドライバーはまず、操舵周波数
fdを適応させる。例えば、車両の車速が高くなり応答
特性(ゲインGy)が高くなるに連れてドライバーは操
舵周期を短くする。即ち、操舵における応答遅れ時間を
減少させる。逆に低速になると操舵周期が長くなり、応
答遅れ時間は増加する。このような応答遅れ時間の変化
はドライバーの操舵能力の変化ではなく正常な運転動作
の結果である。そこで車速の変化に対し応答遅れ時間と
偏差量とを次のように補正する。
態にあっても車速によって変動する。これは上記(9−
2)、(9−3)式に示されるように、修正操舵量抽出
値δcに対する車両の横方向の応答特性すなわち横加速
度のゲインGyが車速に対応する物理量Uによって異な
ってくるために生ずる。ドライバーは車線内の走行を維
持するために常に微小な修正操舵を操り返すことにより
車両の偏差量Yrmsを特定の範囲内に保っている。
(9)式に示されるように横方向の応答特性(ゲインG
y)が変化した場合、偏差量Yrmsを一定値以下に保
つためには、応答特性変化に応じ操舵周波数fd、修正
操舵量抽出値の自乗平均値δrmsを適応させることに
より可能である。一般にドライバーはまず、操舵周波数
fdを適応させる。例えば、車両の車速が高くなり応答
特性(ゲインGy)が高くなるに連れてドライバーは操
舵周期を短くする。即ち、操舵における応答遅れ時間を
減少させる。逆に低速になると操舵周期が長くなり、応
答遅れ時間は増加する。このような応答遅れ時間の変化
はドライバーの操舵能力の変化ではなく正常な運転動作
の結果である。そこで車速の変化に対し応答遅れ時間と
偏差量とを次のように補正する。
【0029】まず、判定に用いる応答遅れ時間Tdは次
の(10)式に示すように基準車速を設定し、その車速
での応答遅れ時間に正規化する。また、補正係数K7に
よりドライバーが操舵量変化を伴った特性変化の場合の
補正を行なう。 Tj=Td(Gy/Go)1/2 ・K7 ・・・・・・(10) K7=f(δcrms,U) ・・・・・・(10−1) ただし、 G0:応答特性基準値、すなわち基準車速例えば100
km/hにおける車両の操舵に対する横加速度のゲイン である。
の(10)式に示すように基準車速を設定し、その車速
での応答遅れ時間に正規化する。また、補正係数K7に
よりドライバーが操舵量変化を伴った特性変化の場合の
補正を行なう。 Tj=Td(Gy/Go)1/2 ・K7 ・・・・・・(10) K7=f(δcrms,U) ・・・・・・(10−1) ただし、 G0:応答特性基準値、すなわち基準車速例えば100
km/hにおける車両の操舵に対する横加速度のゲイン である。
【0030】偏差量Yrmsは曲線路等ではドライバー
が正常な状態においても一般に増加する特性を持つ。こ
れは曲線路では道路の曲率半径に応じた操舵と車線内の
走行を維持するための修正操舵を同時に行なうため修正
操舵動作の操舵誤差が増加し、偏差量の増加になるため
である。この偏差量は道路の曲率半径が小さくなるほど
大きくなる。一般の走行状態においては、ある程度のこ
のような偏差量の増加をドライバーは許容している。こ
のため、ドライバーの異常操舵を判定するための偏差量
は道路の形状に応じた変動を補正する。
が正常な状態においても一般に増加する特性を持つ。こ
れは曲線路では道路の曲率半径に応じた操舵と車線内の
走行を維持するための修正操舵を同時に行なうため修正
操舵動作の操舵誤差が増加し、偏差量の増加になるため
である。この偏差量は道路の曲率半径が小さくなるほど
大きくなる。一般の走行状態においては、ある程度のこ
のような偏差量の増加をドライバーは許容している。こ
のため、ドライバーの異常操舵を判定するための偏差量
は道路の形状に応じた変動を補正する。
【0031】補正に当たり、まず、道路形状を以下のよ
うに判定する。状態量検出手段10により検出した操舵
量δから道路形状による操舵量成分を抽出する。抽出は
図7に示されるように道路曲率判定区間Trの操舵角の
定常値δrを算出することにより行う。定常値δrは例
えば判定区間の時系列データの平均値により算出する。
算出した操舵角定常値δrと道路曲率半径は(11)式
に示されるような対応関係になり操舵角定常値δrは道
路曲率半径に対応する(K8は車両諸元によって定ま
る)。または操舵角定常値δrの変化量△δrにより道
路曲率の変化状態に相当する量を算出してもよい。道路
形状判定区間Tfでは定常値δrの最大値δrmax、
または変化量の最大値△δrmaxから道路形状を判定
する。これらの値が高ければ判定区間の道路形状は曲線
路であると判定し、低ければ直線路であると判定する。
判定区間Tr、Tfは物理量Uの関数として予め参照マ
ップに記憶された値を使用する。 Rf=K8/δr ・・・・・・(11) Rr:道路曲率半径 操舵特性補正部14Aの偏差量の補正は、例えば図8に
示すような道路形状の関数として設定した補正係数を
(8)、(9)式などで算出した偏差量に乗ずることに
よって行なう。道路形状が直線路と判定される部分、例
えばδrmax<δklでは補正係数は1.0(補正な
し)とし、道路形状が曲線路と判定される部分、例えば
δrmax≧δK1では道路形状に応じて増加する偏差
量を補正するための補正係数を1.0未満に設定する。
しかし、車線内の走行を維持するためにその増加には限
度があり補正係数には最低限が設定されており、例えば
δrmax>δkmでは補正係数は0.7である。
うに判定する。状態量検出手段10により検出した操舵
量δから道路形状による操舵量成分を抽出する。抽出は
図7に示されるように道路曲率判定区間Trの操舵角の
定常値δrを算出することにより行う。定常値δrは例
えば判定区間の時系列データの平均値により算出する。
算出した操舵角定常値δrと道路曲率半径は(11)式
に示されるような対応関係になり操舵角定常値δrは道
路曲率半径に対応する(K8は車両諸元によって定ま
る)。または操舵角定常値δrの変化量△δrにより道
路曲率の変化状態に相当する量を算出してもよい。道路
形状判定区間Tfでは定常値δrの最大値δrmax、
または変化量の最大値△δrmaxから道路形状を判定
する。これらの値が高ければ判定区間の道路形状は曲線
路であると判定し、低ければ直線路であると判定する。
判定区間Tr、Tfは物理量Uの関数として予め参照マ
ップに記憶された値を使用する。 Rf=K8/δr ・・・・・・(11) Rr:道路曲率半径 操舵特性補正部14Aの偏差量の補正は、例えば図8に
示すような道路形状の関数として設定した補正係数を
(8)、(9)式などで算出した偏差量に乗ずることに
よって行なう。道路形状が直線路と判定される部分、例
えばδrmax<δklでは補正係数は1.0(補正な
し)とし、道路形状が曲線路と判定される部分、例えば
δrmax≧δK1では道路形状に応じて増加する偏差
量を補正するための補正係数を1.0未満に設定する。
しかし、車線内の走行を維持するためにその増加には限
度があり補正係数には最低限が設定されており、例えば
δrmax>δkmでは補正係数は0.7である。
【0032】このように補正することにより偏差量は直
線路相当の値に正規化される。操舵特性補正部14A
は、上記で説明した物理量に応じた応答時間の補正と、
道路形状に応じた偏差量の補正とを行い、補正結果であ
る各特性値は特性値記録部14Bに記憶される。
線路相当の値に正規化される。操舵特性補正部14A
は、上記で説明した物理量に応じた応答時間の補正と、
道路形状に応じた偏差量の補正とを行い、補正結果であ
る各特性値は特性値記録部14Bに記憶される。
【0033】異常操舵判定手段14では次のような異常
操舵の判定をおこなう。この判定には、注意が散漫にな
り、応答遅れ時間が増加した状態での修正操舵や、瞬間
的な修正操舵の増加などによる偏差量の増加などの比較
的短い時間の操舵動作の判定や、ドライバーのゆっくり
した特性変化、即ち連続走行での疲労の蓄積に伴う操舵
動作変化の判定などがある。
操舵の判定をおこなう。この判定には、注意が散漫にな
り、応答遅れ時間が増加した状態での修正操舵や、瞬間
的な修正操舵の増加などによる偏差量の増加などの比較
的短い時間の操舵動作の判定や、ドライバーのゆっくり
した特性変化、即ち連続走行での疲労の蓄積に伴う操舵
動作変化の判定などがある。
【0034】これらの判定はその現象を伴う時系列デー
タの観察により行なわれる。前者の現象は比較的短い時
間で観察が可能であるが、後者は長い時間の現象となる
ため処理に使用するデータ量が増加し、操舵能力検出手
段12での処理の負荷が大きくなる。そこで処理の簡単
化のため基本的な観察は前者の現象を対象とし操舵能力
検出手段12では比較的早い現象に応じたサンプリング
データ区間ごとの特性値を検出する。後者の判定はこの
特性値を時間的に平滑化することにより算出した平滑化
特性値により行なう。これによりドライバーのゆっくり
した特性変化による判定を少ないサンプリングデータ量
から行なうことが可能になる。
タの観察により行なわれる。前者の現象は比較的短い時
間で観察が可能であるが、後者は長い時間の現象となる
ため処理に使用するデータ量が増加し、操舵能力検出手
段12での処理の負荷が大きくなる。そこで処理の簡単
化のため基本的な観察は前者の現象を対象とし操舵能力
検出手段12では比較的早い現象に応じたサンプリング
データ区間ごとの特性値を検出する。後者の判定はこの
特性値を時間的に平滑化することにより算出した平滑化
特性値により行なう。これによりドライバーのゆっくり
した特性変化による判定を少ないサンプリングデータ量
から行なうことが可能になる。
【0035】平滑化処理部14Cでは上記の理由から判
定サンプリングデータ区間ごとに算出した特性値を平滑
化する。平滑化は、例えば特性値の移動平均などにより
行なわれ、特性値や特性値の変化量などの平均値、標準
偏差などを算出する統計処理が行なわれる。特性値記録
部14Bに記憶された特性値に基づき、ゆつくりした特
性変化を観察するのに必要となる時間幅の特性値を平均
化することにより、等価的に長い時間幅のデータを観察
することができる。
定サンプリングデータ区間ごとに算出した特性値を平滑
化する。平滑化は、例えば特性値の移動平均などにより
行なわれ、特性値や特性値の変化量などの平均値、標準
偏差などを算出する統計処理が行なわれる。特性値記録
部14Bに記憶された特性値に基づき、ゆつくりした特
性変化を観察するのに必要となる時間幅の特性値を平均
化することにより、等価的に長い時間幅のデータを観察
することができる。
【0036】上記のように算出した特性値は疲労状態な
どにより変化しており、その変化状況からドライバの異
常な操舵を判定することができる。しかし、一般的にこ
れらの特性値は個々のドライバの特性の違いによる個人
差や、同一のドライバであっても状況の違いによりその
特性が異なる個内差などによって、必ずしも特定の値を
示さない。そこで、その走行状態に応じて判定するため
の判定基準値を設定する。
どにより変化しており、その変化状況からドライバの異
常な操舵を判定することができる。しかし、一般的にこ
れらの特性値は個々のドライバの特性の違いによる個人
差や、同一のドライバであっても状況の違いによりその
特性が異なる個内差などによって、必ずしも特定の値を
示さない。そこで、その走行状態に応じて判定するため
の判定基準値を設定する。
【0037】判定基準設定部14Dでは平滑化特性値に
基づき各特性値ごとに最良値を検出し、検出結果を特性
値記録部14Bに記憶する。また、これまでに記憶され
た最良値などに応じて判定するドライバーの各特性値の
基準値を設定する。つぎに、例えば図9の応答遅れ時間
の例に示すように、このようにして設定された基準値
(例えばTa,Tb)の関数として判定基準値(Ta
0,Tb0)を設定する。平滑化特性値とこのようにし
て設定した判定基準値との差を判定特性値(Taj,T
bj)とする。このようにして各特性値毎に判定特性値
を検出し、この判定特性値によりドライバー異常操舵を
判定する。
基づき各特性値ごとに最良値を検出し、検出結果を特性
値記録部14Bに記憶する。また、これまでに記憶され
た最良値などに応じて判定するドライバーの各特性値の
基準値を設定する。つぎに、例えば図9の応答遅れ時間
の例に示すように、このようにして設定された基準値
(例えばTa,Tb)の関数として判定基準値(Ta
0,Tb0)を設定する。平滑化特性値とこのようにし
て設定した判定基準値との差を判定特性値(Taj,T
bj)とする。このようにして各特性値毎に判定特性値
を検出し、この判定特性値によりドライバー異常操舵を
判定する。
【0038】ドライバ操舵能力の低下により応答遅れ時
間、偏差量は正常状態での応答時間、偏差量に対して増
加していく。そこで本発明では応答遅れ時間、偏差量が
共に増加した場合を操舵の異常度が高いと判定する。異
常度はこれらの2状態量を総合した指標として、異常度
推定部14Eにおいて例えば図10に示すようなファジ
ィ推論により推定する。この例では判定特性値である判
定応答遅れ時間と判定偏差量から異常度を推定する。ま
た、応答遅れ時間、偏差量の変わりに各々の変化量、標
準偏差量、同変化量の内のいずれかの組み合わせでも異
常度を推定できる。このファジィ推論について説明す
る。ファジィ推論則としては、if〜then〜(もし
〜ならば〜)の形で以下の規則を用いる。 (1)もし判定応答遅れ時間が長くかつ判定偏差量が大
きければ、異常度は高い。 (2)もし判定応答遅れ時間が短くかつ判定偏差量が少
なければ、異常度は低い。
間、偏差量は正常状態での応答時間、偏差量に対して増
加していく。そこで本発明では応答遅れ時間、偏差量が
共に増加した場合を操舵の異常度が高いと判定する。異
常度はこれらの2状態量を総合した指標として、異常度
推定部14Eにおいて例えば図10に示すようなファジ
ィ推論により推定する。この例では判定特性値である判
定応答遅れ時間と判定偏差量から異常度を推定する。ま
た、応答遅れ時間、偏差量の変わりに各々の変化量、標
準偏差量、同変化量の内のいずれかの組み合わせでも異
常度を推定できる。このファジィ推論について説明す
る。ファジィ推論則としては、if〜then〜(もし
〜ならば〜)の形で以下の規則を用いる。 (1)もし判定応答遅れ時間が長くかつ判定偏差量が大
きければ、異常度は高い。 (2)もし判定応答遅れ時間が短くかつ判定偏差量が少
なければ、異常度は低い。
【0039】上記の言語値は図10に示したメンバシッ
プ関数によって定量化され、前件部のメンバシップ値の
最小値が後件部のメンバシップ値として採用され、後件
部の加重平均値が異常度として採用される。
プ関数によって定量化され、前件部のメンバシップ値の
最小値が後件部のメンバシップ値として採用され、後件
部の加重平均値が異常度として採用される。
【0040】このように複数の状態量を総合することに
より判定精度を向上できる。異常操舵判定部14Fでは
このように推定した異常度、判定サンプリングデータ区
間毎の偏差量などから異常操舵を判定する。以下の判定
条件を満たしたとき異常な状態であると判定する。
より判定精度を向上できる。異常操舵判定部14Fでは
このように推定した異常度、判定サンプリングデータ区
間毎の偏差量などから異常操舵を判定する。以下の判定
条件を満たしたとき異常な状態であると判定する。
【0041】1)異常度が規定値を越えたとき。 2)異常度が規定値を越えかつ、偏差量が規定値を越え
たとき。
たとき。
【0042】3)偏差量が規定値を越えた回数が規定時
間内に規定回数を越えたとき。 上記の条件を満たすときドライバの操舵を異常と判定す
る。
間内に規定回数を越えたとき。 上記の条件を満たすときドライバの操舵を異常と判定す
る。
【0043】各規定値は前記判定基準設定部で設定され
た前記判定基準値の値に応じて予め参照マップなどに記
憶された値を使用する。また、各規定値はその異常状
態、例えば注意状態、危険状態などのようにその段階に
応じて複数の設定が可能である。なお、上記操舵能力検
出部12Dの検出結果及び異常操舵判定部14Fの判定
結果は、操舵特性表示手段16に表示される。
た前記判定基準値の値に応じて予め参照マップなどに記
憶された値を使用する。また、各規定値はその異常状
態、例えば注意状態、危険状態などのようにその段階に
応じて複数の設定が可能である。なお、上記操舵能力検
出部12Dの検出結果及び異常操舵判定部14Fの判定
結果は、操舵特性表示手段16に表示される。
【0044】また、判定サンプリングデータ区間内に状
態量検出手段10の車線変更センサ10Cによる車線変
更信号を検出した場合にはドライバーの意志を持った操
舵による偏差量の増加であるので、その部分のデータに
よる判定は行なわない。
態量検出手段10の車線変更センサ10Cによる車線変
更信号を検出した場合にはドライバーの意志を持った操
舵による偏差量の増加であるので、その部分のデータに
よる判定は行なわない。
【0045】
【発明の効果】以上説明したように請求項1及び請求項
2記載の発明によれば、ドライバーのハンドル操舵の応
答遅れ時間と、走行車線と車両位置との偏差量とを演算
し、ドライバーの応答遅れ時間の基準値及び偏差量の基
準値と比較してドライバーが正常か異常かを判定してい
るため、ドライバーの操舵能力の低下による異常操舵を
定量的に検出し、判定することが可能になる。したがっ
て、従来のように居眠り状態という特定の状態のみを判
定するだけでなく、種々の原因による異常な操舵状態を
広範囲にわたって判定することができる。また、車速、
道路形状、ドライバーの個人差や個内差に応じた判定基
準を採用することにより高い判定精度が得られる。
2記載の発明によれば、ドライバーのハンドル操舵の応
答遅れ時間と、走行車線と車両位置との偏差量とを演算
し、ドライバーの応答遅れ時間の基準値及び偏差量の基
準値と比較してドライバーが正常か異常かを判定してい
るため、ドライバーの操舵能力の低下による異常操舵を
定量的に検出し、判定することが可能になる。したがっ
て、従来のように居眠り状態という特定の状態のみを判
定するだけでなく、種々の原因による異常な操舵状態を
広範囲にわたって判定することができる。また、車速、
道路形状、ドライバーの個人差や個内差に応じた判定基
準を採用することにより高い判定精度が得られる。
【図1】本発明の一実施例の構成を示すブロック図であ
る。
る。
【図2】(a)、(b)、(c)は操舵量検出波形と修
正操舵量の抽出法を説明するための線図である。
正操舵量の抽出法を説明するための線図である。
【図3】操舵量検出波形と修正操舵量の他の抽出法を説
明するための線図である。
明するための線図である。
【図4】相互相関関数を用いたドライバーの応答遅れ時
間の検出法を説明するための線図である。
間の検出法を説明するための線図である。
【図5】修正操舵量からの応答遅れ時間検出法を説明す
るための線図である。
るための線図である。
【図6】自己相関関数を用いたドライバーの応答遅れ時
間の検出法を説明するための線図である。
間の検出法を説明するための線図である。
【図7】道路形状判定法を説明するための線図である。
【図8】道路形状による偏差量の補正特性を説明するた
めの線図である。
めの線図である。
【図9】異常操舵の判定基準値の設定法を説明するため
の線図である。
の線図である。
【図10】異常度の検出法を説明するための線図であ
る。
る。
10 状態量検出手段 12 操舵能力検出手段 14 異常操舵判定手段 16 操舵特性表示手段
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名) B60R 28/06 G08G 1/16 G08B 21/00
Claims (2)
- 【請求項1】 ドライバーのハンドル操作による操舵量
を検出する操舵量検出手段と、 車速に関連した物理量である車速情報を検出する車速情
報検出手段と、 車両が走行する車線の変更を検出する車線変更検出手段
と、 前記操舵量から道路形状に応じた操舵の影響を除いた修
正操舵量を抽出する修正操舵量抽出手段と、 該修正操舵量と前記車速情報とに基づいて車両位置と該
車両が走行する車線との偏差量を演算する偏差量演算手
段と、 該偏差量と前記車速情報とに基づいて修正操舵量の予測
値を演算する修正操舵量予測手段と、 該予測値と前記修正操舵量とに基づいてドライバーのハ
ンドル操作の応答遅れ時間を演算する応答遅れ演算手段
と、 前記車速情報と前記車線変更とを考慮しつつドライバー
の応答遅れ時間の基準値及び偏差量の基準値と演算され
た前記応答遅れ時間及び前記偏差量とを比較し、ドライ
バーが正常状態にあるか異常状態にあるかを判定するド
ライバー状態判定手段と、 を含むドライバーの異常操舵判定装置。 - 【請求項2】 ドライバーのハンドル操作による操舵量
を検出する操舵量検出手段と、 車速に関連した物理量である車速情報を検出する車速情
報検出手段と、 車両が走行する車線の変更を検出する車線変更検出手段
と、 前記操舵量から道路形状に応じた操舵の影響を除いた修
正操舵量を抽出する修正操舵量抽出手段と、 該修正操舵量と前記車速情報とに基づいて車両位置と該
車両が走行する車線との偏差量を演算する偏差量演算手
段と、 前記修正操舵量と前記車速情報とに基づいてドライバー
のハンドル操作の応答遅れ時間を演算する応答遅れ演算
手段と、 前記車速情報と前記車線変更とを考慮しつつドライバー
の応答遅れ時間の基準値及び偏差量の基準値と演算され
た前記応答遅れ時間及び前記偏差量とを比較し、ドライ
バーが正常状態にあるか異常状態にあるかを判定するド
ライバー状態判定手段と、 を含むドライバーの異常操舵判定装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP25175991A JP3061459B2 (ja) | 1991-09-30 | 1991-09-30 | ドライバーの異常操舵判定装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP25175991A JP3061459B2 (ja) | 1991-09-30 | 1991-09-30 | ドライバーの異常操舵判定装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH0585221A JPH0585221A (ja) | 1993-04-06 |
JP3061459B2 true JP3061459B2 (ja) | 2000-07-10 |
Family
ID=17227505
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP25175991A Expired - Lifetime JP3061459B2 (ja) | 1991-09-30 | 1991-09-30 | ドライバーの異常操舵判定装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP3061459B2 (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE102013224917A1 (de) * | 2013-12-04 | 2015-06-11 | Continental Teves Ag & Co. Ohg | Verfahren zum Erfassen einer die Aufmerksamkeit eines Fahrers beschreibenden Aufmerksamkeitsgröße |
Families Citing this family (21)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH07266917A (ja) * | 1994-03-31 | 1995-10-17 | Toyota Motor Corp | 居眠り運転検出装置 |
JP3608219B2 (ja) * | 1994-05-16 | 2005-01-05 | 株式会社日立製作所 | 車両の安全走行制御システム及び車両の安全走行制御方法 |
US6278362B1 (en) | 1995-01-12 | 2001-08-21 | Honda Giken Kogyo Kabushiki Kaisha | Driving state-monitoring apparatus for automotive vehicles |
JPH08329395A (ja) * | 1995-06-01 | 1996-12-13 | Isuzu Motors Ltd | 車両の測位システム |
DE19630970B4 (de) * | 1995-08-01 | 2008-12-24 | Honda Giken Kogyo K.K. | Fahrzustandsüberwachungseinrichtung für Kraftfahrzeuge |
JPH09301011A (ja) * | 1996-05-20 | 1997-11-25 | Honda Motor Co Ltd | 車両用運転状況監視装置 |
DE10049013B4 (de) * | 1999-12-01 | 2015-12-03 | Honda Giken Kogyo K.K. | Fahrzustand-Überwachungsvorrichtung für Fahrzeuge |
JP3482166B2 (ja) * | 1999-12-08 | 2003-12-22 | 本田技研工業株式会社 | 車両用運転状況監視装置 |
JP4529394B2 (ja) * | 2003-09-12 | 2010-08-25 | 株式会社豊田中央研究所 | ドライバの車両運転特性推定装置 |
JP4442402B2 (ja) | 2004-11-26 | 2010-03-31 | 日産自動車株式会社 | 車両用運転操作補助装置および車両用運転操作補助装置を備えた車両 |
JP4486897B2 (ja) * | 2005-01-20 | 2010-06-23 | 株式会社豊田中央研究所 | 運転行動認識装置 |
JP4874850B2 (ja) * | 2007-03-29 | 2012-02-15 | 富士重工業株式会社 | 人と車両の能力判定装置 |
JP4416029B2 (ja) | 2007-10-01 | 2010-02-17 | トヨタ自動車株式会社 | 覚醒状態推定装置 |
JP5191306B2 (ja) * | 2008-08-08 | 2013-05-08 | 本田技研工業株式会社 | 車両用運転支援装置 |
JP5293356B2 (ja) * | 2009-04-08 | 2013-09-18 | トヨタ自動車株式会社 | 覚醒度低下判定装置 |
US9142131B2 (en) | 2011-08-31 | 2015-09-22 | Nissan Motor Co., Ltd. | Vehicle driving support apparatus |
KR101327007B1 (ko) * | 2011-10-17 | 2013-11-13 | 현대자동차주식회사 | 차량 운행상태 정보 기반 운전 집중도 판단 방법 및 그 시스템 |
JP6175025B2 (ja) * | 2014-05-23 | 2017-08-02 | 本田技研工業株式会社 | 物体認識装置 |
KR102480390B1 (ko) * | 2015-07-01 | 2022-12-26 | 한국전자통신연구원 | 운전자의 주의 환기 장치 및 그 방법 |
JP7102685B2 (ja) * | 2017-04-26 | 2022-07-20 | 富士通株式会社 | 波形推定装置、波形推定方法および波形推定プログラム |
JP6521490B2 (ja) * | 2017-08-31 | 2019-05-29 | マツダ株式会社 | 運転者状態判定装置 |
-
1991
- 1991-09-30 JP JP25175991A patent/JP3061459B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE102013224917A1 (de) * | 2013-12-04 | 2015-06-11 | Continental Teves Ag & Co. Ohg | Verfahren zum Erfassen einer die Aufmerksamkeit eines Fahrers beschreibenden Aufmerksamkeitsgröße |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPH0585221A (ja) | 1993-04-06 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP3061459B2 (ja) | ドライバーの異常操舵判定装置 | |
EP1013524B1 (en) | Method for detecting fault of vehicule motion sensors | |
US8742936B2 (en) | Method and control device for recognising inattentiveness according to at least one parameter which is specific to a driver | |
US6374172B1 (en) | Vehicle driving condition detection device | |
JP5081816B2 (ja) | 車両の運転者の不注意を、運転者の特性に合わせて検出する方法及び制御ユニット | |
JP4612943B2 (ja) | 車両用の覚醒度推定装置および覚醒度推定方法 | |
US20110264302A1 (en) | Travel route estimation device and travel route estimation method used in the same device | |
EP2147808B1 (en) | Apparatus and method for detecting decrease in tire air pressure and program for detecting decrease in tire air pressure | |
EP2472493B1 (en) | Driver state assessment device | |
EP1510395B1 (en) | Wakefulness estimating apparatus and method | |
JP4529394B2 (ja) | ドライバの車両運転特性推定装置 | |
JP2009006839A (ja) | 疲労度検出装置 | |
KR20140147233A (ko) | 차량의 주행 패턴을 이용한 졸음 운전 판단 장치 및 방법 | |
JP4581356B2 (ja) | ドライバの心身状態判定装置及びドライバの運転支援装置 | |
JP3997142B2 (ja) | 車両用の覚醒度推定装置および覚醒度推定方法 | |
JP2010006178A (ja) | 運転疲労判定装置 | |
JP5478334B2 (ja) | ドライバ状態判定装置及びプログラム | |
JP4197381B2 (ja) | 車両用の覚醒度推定装置および覚醒度推定方法 | |
JP3319201B2 (ja) | 脇見運転判定装置 | |
JP2917754B2 (ja) | 車両用覚醒度検出装置 | |
JP3393463B2 (ja) | 車両運転状態検出装置 | |
US20040117100A1 (en) | Hydroplaning detection apparatus | |
JPH11227490A (ja) | 車両の危険運転判定装置 | |
JP4279431B2 (ja) | 運転状態判定装置 | |
JP2869927B2 (ja) | 車両用運転状況監視装置 |