JP3945305B2 - Driver future situation prediction device - Google Patents

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JP3945305B2 JP2002126356A JP2002126356A JP3945305B2 JP 3945305 B2 JP3945305 B2 JP 3945305B2 JP 2002126356 A JP2002126356 A JP 2002126356A JP 2002126356 A JP2002126356 A JP 2002126356A JP 3945305 B2 JP3945305 B2 JP 3945305B2
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Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、運転者の運転特性を判定し、運転者が将来的に不慮の事態に遭遇する可能性を予測する運転者将来状況予測装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
運転者の運転特性を評価する装置としては、例えば特開平2000−247162号公報によるものが開示されている。この装置は、運転者の長期的な運転状態または瞬時的な運転状態を安全運転度と環境への影響度との観点から客観的に評価して、この評価結果を運転者に知らせることにより、運転者への安全運転、環境への配慮を意識付けさせるための装置を提供するものである。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】
従来装置は、運転者の長期的な運転状態または瞬時的な運転状態を客観的に評価している。しかしながら、従来装置は、加減速度や横方向加速度が高いこと、すなわち、アクセル、ブレーキ、ハンドルの急操作を行っていることや、車間距離が短いことなどの、一般的には推励されない運転という観点で運転の評価を行っている。しかも、長期的な運転状態の評価方法と、瞬時的な運転状態の評価方法を区別せず、同様な情報を使って評価している。そのため、瞬時の運転状態が推励されないものであっただけで頻繁に評価結果が伝達されたり、自分自身でリスクのある運転であったことを自覚している場合でも評価結果が伝達され、煩わしいという問題があった。
【0004】
本発明は、運転者が不慮の事態に遭遇する可能性、すなわち、運転者の不慮遭遇度を予測して予測結果を運転者等に伝達する装置で、運転者に煩わしさを与えずに予測結果を伝達することができ、しかも、運転者の将来の不慮遭遇度を客観的に評価して伝達することによって、運転者の認識のずれを修正し運転改善を促したり、安全運転を心掛けている運転者には安全意識の維持、向上を促すことのできる運転者将来状況予測装置を提供することを目的とする。
【0005】
【課題を解決するための手段】
一実施の形態を示す以下の図に対応づけて本発明を説明する。
(1)請求項1に記載された運転者将来状況予測装置は、自車両の走行状態を検出する車両状態検出手段13と、走行環境を検出する走行環境検出手段14のうち少なくとも一方を有する走行情報検出手段11と、自車両の運転者の状態、または他車両の運転者の運転操作を検出する運転者情報検出手段12,100と、前記走行情報検出手段11および前記運転者情報検出手段12,100で検出された情報に基づいて所定の運転状況での運転者の不慮遭遇度を瞬時に予測し、予測した不慮遭遇度に応じて予測結果を出力する瞬時的不慮遭遇予測手段20と、前記走行情報検出手段11で検出された情報を蓄積する運転情報蓄積手段40と、前記運転情報蓄積手段40に蓄積された情報から、運転者の特性を判定する長期的運転者特性判定手段50と、前記長期的運転者特性判定手段50で判定された運転者特性と、あらかじめ設定した不慮遭遇予測度とに基づいて、運転者の将来の不慮遭遇度を予測する運転者不慮遭遇予測手段60と、前記瞬時的不慮遭遇予測手段20および前記運転者不慮遭遇予測手段60の予測結果を運転者または管理者または第三者に伝達する伝達手段30とを有することにより、上述した目的を達成する。
(2)請求項2の発明は、請求項1に記載の運転者将来状況予測装置において、前記伝達手段30は、前記瞬時的不慮遭遇予測手段20の予測結果を運転者に伝達し、前記運転者不慮遭遇予測手段60の予測結果を管理者または第3者に伝達することを特徴とする。
(3)請求項3の発明は、請求項1または請求項2に記載の運転者将来状況予測装置において、前記瞬時的不慮遭遇予測手段20は、前記走行情報検出手段11によって所定の運転状況が検出された場合に、前記運転者情報検出手段12によって検出される前記自車両の運転者の状態に基づいて前記自車両の運転者の運転が故意であるか否かを判定し、その判定結果に基づいて不慮遭遇度を予測することを特徴とする。
(4)請求項4の発明は、請求項3に記載の運転者将来状況予測装置において、前記走行情報検出手段11は、前記走行環境検出手段14によって一時停止規制の交差点を検出し、かつ、前記車両状態検出手段13によって一時停止規制の交差点進入時の前記自車両の減速操作を検出し、前記運転者情報検出手段12は、一時停止規制の交差点進入時の前記自車両の運転者の注視動作を検出し、前記瞬時的不慮遭遇予測手段20は、前記走行環境検出手段14によって一時停止規制の交差点が検出され、かつ前記車両状態検出手段13によって該交差点進入時の前記自車両の減速操作が検出されない場合に、前記運転者情報検出手段12の検出結果に基づいて前記交差点での運転が故意であるか否かを判定し、その判定結果に基づいて運転者の不慮遭遇度を予測することを特徴とする。
(5)請求項5の発明は、請求項1または請求項2に記載の運転者将来状況予測装置において、前記運転者情報検出手段100は、前記他車両の運転者の運転操作に関する情報を車外から受信する受信手段100を有し、前記瞬時的不慮遭遇予測手段20は、前記走行情報検出手段11によって所定の運転状況が検出された場合に、前記受信手段100によって受信される前記他車両の運転者の運転操作に関する情報に基づいて前記他車両の運転者が不慮の事態を回避する運転操作を行ったか否かを判定し、その判定結果に基づいて運転者の不慮遭遇度を予測することを特徴とする。
(6)請求項6の発明は、請求項5に記載の運転者将来状況予測装置において、前記走行情報検出手段11は、前記車両状態検出手段13あるいは前記走行環境検出手段14によって前記自車両の車線変更行動を検出し、前記受信手段100は、前記自車両の側方または後方の車両の運転者の運転操作に関する情報を検出し、前記瞬時的不慮遭遇予測手段20は、前記走行情報検出手段11によって前記自車両の車線変更行動が検出された場合に、前記自車両の車線変更時に前記受信手段によって受信される側方車両の急制動または急操作の情報に基づいて、あるいは前記自車両の車線変更後に前記受信手段100によって受信される後続車両の急制動または急操作の情報に基づいて、前記側方車両または前記後続車両の運転者が回避運転操作を行ったか否かを判定し、その判定結果に基づいて不慮遭遇度を予測することを特徴とする。
(7)請求項7の発明は、請求項5に記載の運転者将来状況予測装置において、前記走行情報検出手段11は、前記車両状態検出手段13あるいは前記走行環境検出手段14によって前記自車両の右折行動を検出し、前記受信手段100は、前記自車両の右折時に、対向車両の運転者の運転操作に関する情報を検出し、前記瞬時的不慮遭遇予測手段20は、前記走行情報検出手段11によって前記自車両の右折行動が検出された場合に、前記自車両の右折時に前記受信手段100によって受信される前記対向車両の急制動または急操作の情報に基づいて、前記対向車両の運転者が回避運転操作を行ったか否かを判定し、その判定結果に基づいて不慮遭遇度を予測することを特徴とする。
(8)請求項8の発明は、請求項5に記載の運転者将来状況予測装置において、前記走行情報検出手段11は、前記走行環境検出手段14によって交差点を検出し、かつ前記車両状態検出手段13によって前記自車両の交差点への進入行動を検出し、前記受信手段100は、前記自車両の交差点進入時に、前記自車両の走行方向と交差する方向に走行中の交差車両の運転者の運転操作に関する情報を検出し、前記瞬時的不慮遭遇予測手段20は、前記走行環境検出手段14によって交差点が検出され、かつ前記車両状態検出手段13によって前記自車両の交差点への進入行動が検出された場合に、前記自車両の交差点進入時に前記受信手段100によって受信される前記交差車両の急制動または急操作の情報に基づいて、前記交差車両の運転者が回避運転操作を行ったか否かを判定し、その判定結果に基づいて不慮遭遇度を予測することを特徴とする。
【0006】
なお、本発明の構成を説明する、上記課題を解決するための手段の項では、本発明をわかりやすく説明するために実施の形態の図を用いたが、これにより本発明が実施の形態に限定されるものではない。
【0007】
【発明の効果】
本発明によれば、以下のような効果を奏することができる。
(1)請求項1の発明によれば、瞬時的不慮遭遇予測手段は、自車両の走行状態と自車両の運転者状態または他車両の運転者の運転操作とに基づいて、所定の運転状況での不慮遭遇度を瞬時に予測することにより、運転者に注意を喚起する必要のある不慮遭遇度の高い運転状況が存在することを精度よく予測することができるので、不慮遭遇度が高い場合にのみ、瞬時的不慮遭遇予測手段の予測結果を運転者に伝達することで、運転者に煩わしさを与えることなく不慮遭遇度の予測結果の伝達を行うことができる。また、瞬時的な不慮遭遇度の予測とは別に、自車両の走行状態や走行環境の情報を蓄積して将来の不慮遭遇度の予測も行うので、運転者が将来、不慮の事態に遭遇する可能性が高いか低いかという観点で、運転者の運転適正を客観的に評価することができる。
(2)請求項2の発明によれば、瞬時的不慮遭遇予測手段の予測結果のみを運転者に伝達するので、予測結果の頻繁な伝達によって運転者に煩わしさを与えることを低減することができる。また、運転者不慮遭遇度予測手段の予測結果を管理者または第3者に伝達することにより、予測された不慮遭遇度を運転者の指導、配置等の参考情報としたり、保険料率設定の参考とすることができる。
(3)請求項3および請求項4の発明によれば、不慮遭遇度が高くかつ運転者がそのことを自覚していないと予測される場合には、不慮遭遇度の予測結果を直後に運転者に伝達するので、運転者に効果的な注意喚起を行うことができる。
(4)請求項5から請求項8の発明は、受信手段によって他車両の運転者の運転操作に関する情報を受信し、受信した情報に基づいて、自車両の車線変更、右折、または交差点進入といった所定の走行状況において他車両の運転者が回避操作を行ったか否かを判定するので、自車両の走行状態により他車両に回避操作を行わせたような不慮遭遇度が高く、且つそのことを運転者が自覚していないと予測される場合に、不慮遭遇度の予測結果を直後に運転者に伝達するので、運転者に効果的な注意喚起を行うことができる。
【0008】
【発明の実施の形態】
《第1の実施の形態》
本発明による運転者将来状況予測装置の第1の実施の形態の基本構成を図1に示す。この運転者将来状況予測装置は、自車両の走行状態を検出する車両状態検出手段(例えば、車速センサ、ブレーキ操作検出スイッチ)13と走行環境を検出する走行環境検出手段(例えば、CCDカメラと画像処理回路)14のうち少なくともいずれか一方を有する走行情報検出手段11、および運転者の運転状態を検出する運転者状態検出手段(例えば、CCDカメラおよび画像処理回路)12からなる運転情報検出手段10と、瞬時的不慮遭遇予測手段(例えば、マイクロコンピュータによる演算)20と、伝達手段(例えば、表示モニタ)30と、運転情報蓄積手段(例えば、不揮発性メモリ)40と、長期的運転者特性判定手段(例えば、マイクロコンピュータによる演算)50と、運転者不慮遭遇予測手段(例えば、マイクロコンピュータによる演算)60と、不慮遭遇予測度記憶手段(例えば、ROM)70とから構成されている。
【0009】
運転情報検出手段10で検出された走行情報と運転者状態に関する運転情報データは、瞬時的不慮遭遇予測手段20に送られる。さらに、運転情報検出手段10で検出された走行情報に関する運転情報データは運転情報蓄積手段40に送られる。運転情報蓄積手段40は、所定期間の運転情報データ(例えば、不図示のイグニッションスイッチがオンの状態が10時間継続したときの運転情報データ)を蓄積する。瞬時的不慮遭遇予測手段20は、運転情報検出手段10において所定の運転状況が検出された場合に、瞬時的に運転者の不慮遭遇度を予測する。ここで、瞬時的不慮遭遇予測手段20は、走行情報検出手段11によって所定の運転状況が検出された場合に、運転者情報検出手段12によって検出される自車両の運転者の状態に基づいてその運転者の運転が故意であるか否かを判定し、その判定結果に基づいて不慮遭遇度を予測する。瞬時的不慮遭遇予測手段20で瞬時的に予測された運転者の不慮遭遇度は、伝達手段30を介して運転者または管理者または第3者に伝達される。
【0010】
一方、運転情報蓄積手段40に蓄積された所定期間の運転情報データは、長期的運転者特性判定手段50に送られる。なお、情報を蓄積する期間は、運転者が所望する値に設定してもよく、また、イグニッションスイッチのオン/オフ状態と関係しない期間に設定してもよい。長期的運転者特性判定手段50は、所定期間における運転者特性を判定する。長期的運転者特性判定手段50で判定された長期的な運転者特性のデータは、運転者不慮遭遇予測手段60へ送られる。運転者不慮遭遇予測手段60は、不慮遭遇予測度記憶手段70から運転者特性と不慮遭遇予測度との関係の情報を読み込み、この情報と長期的な運転者特性のデータとから運転者不慮遭遇度を予測する。運転者不慮遭遇予測手段60で予測された結果は、伝達手段30に送られ、運転者または管理者または第3者に伝達される。
【0011】
以下、本発明の第1の実施の形態による運転者将来状況予測装置の作用を、図2〜図4を用いて説明する。
【0012】
図2は、自車両が信号機のない一時停止交差点を通過する走行シーン(運転状況)を示す。図3および図4は、図2に示す走行シーンにおける運転者不慮遭遇度の予測の処理を示すフローチャートである。
【0013】
まず、図3に示したステップS101で、イグニッションスイッチがオンとなったら、ステップS102で運転情報検出手段10により走行情報(車両状態、走行環境)と運転者状態の検出を開始する。運転情報検出手段10で検出された運転情報は運転情報蓄積手段40に記録される(ステップS103)。なお、運転情報蓄積手段40には、後述するステップS105においてイグニッションスイッチがオフとなるまで、車両状態、走行環境といった走行情報が記録される。ステップS104で、イグニッションスイッチがオフとなったか否かを判定する。ステップS104でイグニッションスイッチがオフでないと判定されると、瞬時的不慮遭遇予測手段20において瞬時的不慮遭遇度を予測するために、ステップS105へ進む。
【0014】
ステップS105で、運転情報検出手段10の走行環境検出手段14によって所定の運転状況として一時停止交差点の通過が検出されると、これと同時に車両状態検出手段13で交差点通過時の自車両の減速操作の検出と、運転者状態検出手段12で交差点通過時の自車両の運転者の注視行動の検出を行う。ここで、所定の運転状況としての一時停止交差点の通過とは、図2に示すような信号機のない一時停止交差点の通過を示す。
【0015】
ステップS106では、ステップS105で交差点通過時あるいは交差点への進入時に減速操作が検出されなかったか否かを判定する。ステップS105で減速操作が検出されなかったと判定されると、ステップS107へ進む。ステップS107では、ステップS105で交差点通過時あるいは交差点への進入時に運転者が交差点の左右方向の注視行動を行わなかったか否かを判定する。ステップS107で左右方向への注視行動が行われなかったと判定されると、ステップS108へ進む。一方、ステップS106またはステップS107が否定判定されると、ステップS104へ戻る。
【0016】
ステップS108では、瞬時的不慮遭遇予測手段20において、信号機のない一時停止交差点を通過する際に減速操作を行わず、しかも左右方向の安全確認を怠っており瞬時的不慮遭遇度が高いと判定する。ステップS109で、ステップS108の予測結果を伝達手段30に出力する。ステップS110で、伝達手段30において表示とメッセージにより運転者の瞬時的不慮遭遇度の予測結果を運転者に提供する。その後ステップS104へ戻り、イグニッションスイッチがオフとなるまで上述したステップS105〜ステップS110の処理が行われる。
【0017】
なお、上述したステップS105における走行環境検出手段14による信号機のない一時停止交差点の検出は、例えばCCDカメラによって自車両前方の画像を撮像し、撮像した画像を画像処理して路面の「止まれ」の表示や一時停止の標識を認識することによって行うことができる。また、車両に搭載されたナビゲーション装置などによっても検出することができる。あるいは車両にインフラ受信機を搭載し、一時停止規制の交差点に設置された発信機等のインフラからの信号を受信することによって、信号機のない一時停止規制の交差点を検出することができる。
【0018】
また、ステップS106における車両状態検出手段13による減速操作の検出については、例えば、ブレーキペダル付近に設けられたブレーキ操作検出スイッチ(不図示)がブレーキペダルの操作に応じてオンとなると減速操作が行われたと判断することができる。さらに、ステップS107における運転者状態検出手段12による運転者の左右方向への注視行動については、例えば、車両前方にCCDカメラを設置して運転者の顔面を撮像し、撮像した画像を画像処理することによって、運転者が交差点の左右方向の安全確認を行っているかどうかを検出することができる。
【0019】
一方、ステップS104で、イグニッションスイッチがオフであると判定されると、ステップS111へ進む。ステップS111では、運転情報蓄積手段40に所定期間データが蓄積されたか否かを判定する。ステップS111が肯定判定されると、ステップS112へ進み、長期的運転者特性判定手段50における処理を開始する。ステップS111が否定判定されて所定期間のデータが蓄積されていない場合は、所定期間のデータを蓄積するまでステップS101〜ステップS104,ステップS111の処理を行う。
【0020】
ステップS113では、長期的運転者特性の判定を行うために運転情報蓄積手段40から運転情報データの読み込みを行う。ステップS114で、読み込んだ運転情報データの処理を行い、ステップS115で長期的運転者特性の判定を行う。その後、図4のフローチャートのステップS201へ進む。長期的運転者特性の判定処理については、図5のフローチャートを用いて後述する。
【0021】
図4のフローチャートは、運転者不慮遭遇予測手段60と伝達手段30に関する処理過程を示す。図3のステップS115の処理を受けてステップS201で運転者不慮遭遇予測手段60による処理を開始する。ステップS202で、ステップS115で判定した長期的運転者特性判定手段50による運転者特性の判定結果を読み込む。ステップS203で、不慮遭遇予測度記憶手段70に予め記憶された運転者特性と不慮遭遇予測度との関係を読み込む。ステップS204で、ステップS202で読み込んだ運転者特性と、ステップS203で読み込んだ不慮遭遇予測度とに基づいて、将来の運転者不慮遭遇度の予測を行う。ステップS205で、ステップS204で予測した将来の運転者不慮遭遇度の予測結果を伝達手段30に出力する。ステップS206で、伝達手段30は、表示とメッセージにより運転者不慮遭遇度の予測結果を管理者または第3者に提供する。
【0022】
つぎに、上述した長期的運転者特性の判定と長期的運転者特性に基づく将来の不慮遭遇度の予測の処理について、図5〜図9を用いて説明する。図5は、図2に示す走行シーン(信号機のない一時停止交差点の通過)における長期的運転者特性に基づく運転者不慮遭遇度の予測の処理を示すフローチャートである。
【0023】
まず、図3のステップS102とステップS103において説明した、運転情報検出手段10および運転情報蓄積手段20の処理として、交差点情報と車速データの検出および蓄積を行う(A−1)。図3のステップS114の、長期的運転者特性判定手段50における運転者特性判定のためのデータ処理として、一時停止交差点進入時の車速評点の積算値Pの算出を行う(A−2)。ここで、車速評点の積算値Pの具体的な算出方法について、図6を用いて説明する。
【0024】
図6(a)、(b)は、運転者Aと運転者Bの実際の一時停止交差点における車両先端位置と車速との関係のデータである。横軸0は、一時停止交差点の停止線位置を示しており、交差点端は、停止線から約2.2m先に設定されている。本実施の形態では、停止線手前での車速だけでなく、交差点に進入する際の車速も検出し、運転者の特性を判定する。ここで、停止線が交差点端からどのくらい離れているかなどの交差点情報は、走行環境検出手段14で検出することができる。例えば、不図示のCCDカメラで撮影した画像を、画像処理回路で二値化等の処理を行い、停止線位置を検出する。
【0025】
図6(a)に示す運転者Aは、停止線付近から十分減速し、ゆっくりと交差点に進入しており、交差車両や進入車両に対する防衛運転ができている。一方、図6(b)に示す運転者Bは、減速不十分のまま交差点を通過しており、防衛運転ができていない。そこで、車速評点としては、低速であるほど評点が高くなるようにする。ここでは、低速の基準を車速約5km/hと設定し、基準の車速と運転者が基準の車速以下で交差点を通過するときの車速との差と、車両が交差点進入区間を進んだ距離とを積算する。これより、図6の黒塗りの部分の面積が求められ、この値を車速評点積算値Pと設定する。
【0026】
つまり、運転者が基準の車速以下で交差点を通過したときだけ、距離を積算して車速評点積算値を算出する。そのため、運転者が交差点を低速で走行すればするほど、基準の車速と交差点進入時の車両の車速との差が大きくなり、車速評点積算値Pも高くなる。運転者Aのような運転であれば、黒塗り部分の面積が大きくなり、車速評点積算値Pは高い値となるが、運転者Bのような運転であると黒塗り部分の面積は小さく、車速評点積算値Pは低い値となり、一時停止交差点進入時の運転者特性をよく表すことができる。
【0027】
ここでは、交差点に進入する車両の車速を計測し、車速から換算した車両の走行距離(停止線を基準とした車両の先端位置)と、基準の車速と交差点進入時の車両の車速との差を積算することにより車速評点積算値Pを算出した例を示したが、交差点進入時の経過時間で積算を行ってもよい。しかし、車速と走行距離とで積算を行うと交差車両の通過待ちによる停止状態が積算の対象とならないため、他の交通の影響を受けても運転者特性を判定することができる。また、車速と経過時間とで積算して車速評点を算出する場合は、交差車両の通過待ちによる停止状態を積算して高い値となってしまうことがあるため、積算値が所定値以上である場合は、運転者特性として採用しない、などのキャンセル処理を行うことが望ましい。
【0028】
続くA−3で、図3に示したステップS115における長期的運転者特性判定の処理として、A−2で算出したN個の車速評点積算値Pのデータから平均値Pmを算出し、一時停止交差点進入時の運転者特性を判定する。図7(a)、(b)にそれぞれ、運転者Aおよび運転者Bの一時停止交差点進入時の運転者特性を示す。横軸は車速評点積算値P、縦軸は車速評点積算値Pが算出された頻度を示している。ここで、運転者Aの車速評点積算値の平均値Pam、運転者Bの車速評点積算値の平均値Pbmを、それぞれ運転者Aの運転者特性および運転者Bの運転者特性とする。
【0029】
A−4では、図4のステップS203における、不慮遭遇予測度の読み込みの処理として、図8に示すような一時停止交差点進入時の運転者特性Pと交差車両との不慮遭遇予測度Kとの関係を、不慮遭遇予測度記憶手段70から読み込む。一時停止交差点進入時の運転者特性Pの値が高いほど、交差車両との不慮遭遇予測度Kの値は低くなっている。この関係は、あらかじめ実験走行などを行い、設定しておく。運転者特性Pの平均値Pmのときの不慮遭遇予測度を平均値Kmとする。
【0030】
A−3で判定した運転者特性Pmにより、図8のP−Kテーブルを参照して、交差車両との不慮遭遇度Kpの予測を行う(A−5)。予測結果としては、例えば図9に示すように、一時停止交差点における交差車両との不慮遭遇度Kpを算出する。図8から、運転者Aの不慮遭遇度はKap、運転者Bの不慮遭遇度はKbpとなり、減速不十分のまま交差点に進入した運転者Bが将来的に交差車両と不慮遭遇する確率が、運転者Aに比べて高いことがわかる。
【0031】
また、不慮遭遇予測度Kの平均値Kmに対して、算出した不慮遭遇度Kpがどの程度高いか、または低いかを算出する。ここでは、平均値Kmに対する比、Kp/Kmで表す。運転者Aの交差車両との不慮遭遇度Kapは平均より低く、Kap/Km倍、運転者Bの交差車両との不慮遭遇度Kbpは平均より高く、Kbp/Km倍である。算出した予測結果を伝達手段30に出力し、管理者または第3者に伝達することができる。
【0032】
なお、上述したように運転者不慮遭遇予測手段60で予測された不慮遭遇度を伝達手段30を介して伝達する際に、不慮遭遇度に応じて運転者または管理者または第3者に伝達するようにしてもよい。例えば、予測された不慮遭遇度が不慮遭遇予測度Kの平均値Kmよりも高い場合に、運転者、管理者および第3者のそれぞれに伝達し、一方、予測された不慮遭遇度が不慮遭遇度の平均値Kmよりも低い場合には、管理者または第3者のみに伝達してもよい。さらに、不慮遭遇度の予測結果を管理者または第3者に伝達する際には、運転者不慮遭遇予測手段60で予測された予測結果を記録媒体に記録し、パーソナルコンピュータ等の外部端末を介して予測結果を管理者または第3者に伝達することもできる。あるいは、運転者不慮遭遇予測手段60で予測された予測結果を送信手段を介して基地局に送信し、その後管理者または第3者に伝達してもよい。
【0033】
以上述べたような長期的運転者特性に基づく不慮遭遇度の予測処理によれば、長期的に蓄積した運転情報に基づいて、一時停止交差点進入時に運転者が十分に減速するか、または減速不十分で交差点を通過するかといった運転者特性を判定し、これにより交差車両との不慮遭遇度を予測する。したがって、将来、運転者が交差車両との不慮状況に遭遇する可能性が高いか低いかといった観点で、運転者の運転適正を客観的に評価することができる。
【0034】
以上説明したように、本発明の第1の実施の形態による運転者将来状況予測装置は、図2に示すような信号機のない一時停止交差点を通過する際に、運転者が減速操作を行ったか、また、交差点の左右の安全確認を行ったか否かを検出する。減速操作を行わず、しかも左右の確認もせずに等速で交差点を通過するような場合は、極めて不慮遭遇度が高いにも関わらず、そのことを運転者自身が自覚していないと予想される。このような状況においては、不慮遭遇度を予測した直後に運転者に不慮遭遇度を伝達することで、注意を喚起することができる。また、一方で、長期的運転者特性の判定も行い、長期的運転者特性と不慮遭遇予測度とから運転者が将来的に不慮状況に遭遇する可能性が高いが低いかという観点で運転者の運転適正を客観的に評価することができる。
【0035】
本発明の第1の実施の形態においては、瞬時に予測する不慮遭遇度と所定期間後に予測する不慮遭遇度とで不慮遭遇度の予測の方法が異なり、予測される不慮遭遇度の程度に応じて、不慮遭遇度の予測直後に予測結果を伝達するか、所定期間後に予測結果を伝達するかを設定する。例えば、信号機のない一時停止交差点で減速行動も左右の安全確認も行わずに通過した場合は不慮遭遇度が非常に高い、つまり緊急度が高いと予測し、不慮遭遇度の予測直後に運転者等に予測結果を伝達する。これにより、緊急度(不慮遭遇度)に応じて運転者に注意を喚起することができる。運転者にとって注意喚起が必要とされる場合には予測結果を直ちに伝達し、運転者が不慮遭遇度の高い運転を自覚して行っている場合には直後に予測結果を伝達しないことで、運転者に煩わしさを与えずに、運転者の感覚により合わせた予測結果の伝達を行うことができる。
【0036】
《第2の実施の形態》
図10に、本発明の第2の実施の形態による運転者将来状況予測装置の構成を示す。図10において、図1に示した第1の実施の形態による運転者将来状況予測装置と同様の機能を有するものには同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。ここでは、第1の実施の形態との相違点を主に説明する。
【0037】
図10に示すように、第2の実施の形態による運転者将来状況予測装置は、第1の実施の形態と同様に、車両状態検出手段13と走行環境検出手段14の少なくともいずれか一方を有する走行情報検出手段11および運転者状態検出手段12からなる運転情報検出手段10と、瞬時的不慮遭遇予測手段20と、伝達手段30と、運転情報蓄積手段40と、長期的運転者特性判定手段50と、運転者不慮遭遇予測手段60と、不慮遭遇予測度記憶手段70とから構成される。さらに第2の実施の形態においては、車車間通信を行うための受信手段100を有している。
【0038】
受信手段100は、他車両が運転情報検出手段80および送信手段90を有する場合に、運転情報検出手段80によって他車両の所定の運転情報が検出されると送信手段90を介してその情報を受信する。なお、車車間通信には様々な方式があるが、例えばCDMA方式を用いることができる。受信手段100によって受信された運転情報は瞬時的不慮遭遇予測手段20に送られるとともに、運転情報蓄積手段40に送られて所定期間蓄積される。
【0039】
以下、本発明の第2の実施の形態による運転者将来状況予測装置の作用を、図11、図12を用いて説明する。
【0040】
図11は、自車両が車線変更を行う走行シーン(運転状況)を示す。図12は、図11に示す走行シーンにおける運転者不慮遭遇度の予測の処理を示すフローチャートである。
【0041】
まず、図12に示したステップS301で、イグニッションスイッチがオンとなったら、ステップS302で自車両の運転情報検出手段10により運転情報(車両状態)の検出を開始する。なお、他車両の運転情報検出手段80は、自車両の運転情報検出手段10と同様に、イグニッションスイッチのオン操作により他車両の運転者の操作状態を含む運転情報(例えば、ステアリング操舵角やブレーキ操作スイッチの操作)の検出を開始する。運転情報検出手段10で検出された運転情報は、後述するステップS304においてイグニッションスイッチがオフとなるまで運転情報蓄積手段40に記録される(ステップS303)。ステップS304で、イグニッションスイッチがオフとなったか否かを判定する。ステップS304でイグニッションスイッチがオフでないと判定されると、瞬時的不慮遭遇予測手段20において瞬時的不慮遭遇度を予測するために、ステップS305へ進む。
【0042】
ステップS305で、運転情報検出手段10の車両状態検出手段13,走行環境検出手段14によって所定の運転状況として自車両の車線変更行動が検出されると、ステップS306へ進む。ここで、所定の運転状況とは、図11に示すような自車両Maの車線変更行動を示す。ステップS306で、ステップS305で検出した自車両Maの車線変更行動に伴って、車車間通信によって車線変更後の後続車Mbの回避行動が受信されたか否かを判定する。例えば、他車両の運転情報検出手段80によって検出される他車両(後続車Mb)のステアリング操舵角やブレーキ操作量が、自車両Maの車線変更行動直後に急激に上昇した場合、後続車Mbが急ブレーキや急ハンドルによって回避行動を行ったと判断することができる。ステップS306で、後続車Mbの回避行動が検出されたと肯定判定されると、ステップS307へ進む。一方、ステップS306が否定判定されると、ステップS304へ戻る。
【0043】
ステップS307では、瞬時的不慮遭遇予測手段20において、自車両が車線変更を行ったことにより後続車に回避行動を行わせており、瞬時的不慮遭遇度が高いと予測する。ステップS308で、ステップS307の予測結果を伝達手段30に出力する。ステップS309で、伝達手段30において表示とメッセージにより運転者の瞬時的不慮遭遇度の予測結果を運転者に提供する。その後ステップS304へ戻り、イグニッションスイッチがオフとなるまで上述したステップS305〜ステップS309の処理が行われる。
【0044】
なお、上述したステップS305における自車両の車線変更行動の検出は、例えば舵角センサ、CCDカメラ等によって行うことができる。CCDカメラによって撮像された車両前方の画像を画像処理して自車両の走行車線を検出するとともに、舵角センサによって操舵角を検出することによって、自車両が隣接する車線へと車線変更を行ったことを検出することができる。なお、車線変更行動の検出は、舵角センサを用いずに画像処理のみによっても検出することができる。
【0045】
一方、ステップS304で、イグニッションスイッチがオフであると判定されると、ステップS310へ進む。ステップS310では、運転情報蓄積手段40に所定期間データが蓄積されたか否かを判定する。ステップS310が肯定判定されると、ステップS311へ進み、長期的運転者特性判定手段50における処理を開始する。ステップS310が否定判定されると、所定期間のデータを蓄積するまでステップS301〜ステップS304,ステップS310の処理を行う。
【0046】
ステップS311〜ステップS314における長期的運転者特性の判定および、その後のステップS201〜ステップS206(図4)における将来の運転者不慮遭遇度の予測についての処理手順は、上述した第1の実施の形態と同様であるので詳細な説明を省略する。
【0047】
以上説明したように、本発明の第2の実施の形態においては、図11に示すように自車両が車線変更を行う際に、後続車または側方車両が回避行動(例えば、急ブレーキ、急ハンドル)を行ったかどうかを車車間通信によって検出する。車車間通信によって後続車両もしくは側方車両の回避行動が検出された場合は、自車両が確認不十分で車線変更を開始したり、車線変更のタイミングが不適切であったと推測される。この場合、回避行動を行っているのは自車両の後側方の車両であるため、不慮遭遇度が高いにも関わらず、運転者自身は不慮遭遇度の高さを自覚していないと予想される。このような状況において、高い不慮遭遇度が予測された直後に運転者等に不慮遭遇度を伝達することで、注意を喚起することができる。
【0048】
また、上述した第1の実施の形態と同様に長期的運転者特性の判定も行い、長期的運転者特性と、予め設定して記憶した不慮遭遇予測度とから将来運転者が不慮状況に遭遇する可能性が高いか低いかという観点で、運転者の運転適正を客観的に評価することができる。
【0049】
本発明の第2の実施の形態においては、車車間通信による他車両の回避操作の情報に基づいた不慮遭遇度の程度、例えば、後続車の回避行動の有無に応じて、不慮遭遇度の予測直後に予測結果を伝達するか、所定期間後に予測結果を伝達するかを設定する。これにより、緊急度(不慮遭遇度)に応じて運転者に注意を喚起することができる。運転者にとって注意喚起が必要とされる場合にのみ予測結果を直ちに伝達し、運転者が不慮遭遇度の高い運転を自覚して行っている場合には直後に予測結果を伝達しないことで、運転者に煩わしさを与えずに、運転者の感覚により合わせた予測結果の伝達を行うことができる。
【0050】
《第3の実施の形態》
本発明の第3の実施の形態における運転者将来状況予測装置の構成は、図10に示した第2の実施の形態と同様である。ここでは、第1および第2の実施の形態との相違点を主に説明する。
【0051】
以下、本発明の第3の実施の形態による運転者将来状況予測装置の作用を、図13,図14を用いて説明する。
【0052】
図13は、自車両が交差点にて右折を行う走行シーン(運転状況)を示す。図14は、図13に示す走行シーンにおける運転者不慮遭遇度の予測の処理を示すフローチャートである。
【0053】
まず、ステップS401で、イグニッションスイッチがオンとなったら、ステップS402で自車両の運転情報検出手段10により運転情報(車両状態)の検出を開始する。なお、他車両の運転情報検出手段80も、イグニッションスイッチのオンにより他車両の運転情報の検出を開始する。運転情報検出手段10で検出された運転情報は、イグニッションスイッチがオフとなるまで運転情報蓄積手段40に記録される(ステップS403)。ステップS404で、イグニッションスイッチがオフとなったか否かを判定する。ステップS404でイグニッションスイッチがオフでないと判定されると、瞬時的不慮遭遇予測手段20において瞬時的不慮遭遇度を予測するためにステップS405へ進む。
【0054】
ステップS405で、運転情報検出手段10の車両状態検出手段13,走行環境検出手段14によって所定の運転状況として自車両の右折行動が検出されると、ステップS406へ進む。ここで、所定の運転状況としての自車両の右折行動は、図13に示すような自車両Maの右折行動を示す。ステップS406で、ステップS405で検出した自車両Maの右折行動に伴って、車車間通信によって対向車Mcの回避行動(例えば、急ブレーキ、急ハンドル)が受信されたか否かを判定する。ステップS406で、対向車Mcの回避行動が検出されたと肯定判定されると、ステップS407へ進む。一方、ステップS406が否定判定されると、ステップS404へ戻る。
【0055】
ステップS407では、瞬時的不慮遭遇予測手段20において、自車両が右折行動を行ったことにより対向車に回避行動を行わせており、瞬時的不慮遭遇度が高いと予測する。ステップS408で、ステップS407の予測結果を伝達手段30に出力し、ステップS409で、伝達手段30において表示とメッセージにより運転者の瞬時的不慮遭遇度の予測結果を運転者に提供する。その後ステップS404へ戻る。
【0056】
なお、上述したステップS405における自車両の右折行動の検出は、例えば舵角センサ、CCDカメラ等によって行うことができる。CCDカメラによって撮像された車両前方の画像を画像処理して交差点を認識するとともに、舵角センサによって操舵角を検出することによって、自車両が右折を行ったことを検出することができる。なお、右折行動の検出は、舵角センサを用いずに画像処理のみによっても検出することができる。
【0057】
一方、ステップS404で、イグニッションスイッチがオフであると判定されると、ステップS410へ進む。ステップS410で、運転情報蓄積手段40に所定期間データが蓄積されたと肯定判定されると、ステップS411へ進み、長期的運転者特性判定手段50における処理を開始する。ステップS410が否定判定されると、所定期間のデータを蓄積するまでステップS401〜ステップS404,ステップS410の処理を行う。
【0058】
ステップS411〜ステップS414における長期的運転者特性の判定および、その後のステップS201〜ステップS206(図4)における将来の運転者不慮遭遇度の予測についての処理手順は、上述した第1の実施の形態と同様である。ここで、第3の実施の形態における長期的運転者特性の判定処理の一例を、図15〜図18を用いて説明する。
【0059】
図15に、右折時の各運転状況における長期的運転者特性の判定と不慮遭遇度の予測の処理内容のマップを示す。右折時の各運転状況とは、例えば、(j)対向車線が渋滞し、対向車両が停止あるいは徐行中に右折する場合、(i)先行車に追従して右折する場合、(b)横断歩道のある交差点を右折する場合がある。ここでは、それぞれの運転状況毎の長期的運転者特性の判定と将来の不慮遭遇度の予測を行う。
【0060】
図14のステップS402,ステップS403に対応する運転情報の検出・蓄積の処理として、運転情報検出手段10により、右折時の車両状態である操舵データと車速データ、車間距離データ、またはブレーキ操作の検出および蓄積を所定期間行う。さらに、走行環境に関する情報として、交差点に関する情報、自車線に関する情報、または対向車線に関する情報の検出および蓄積を所定期間行う。
ステップS413(図14)に対応する運転者特性のためのデータの処理としては、
(j)対向車渋滞停止(または徐行)の場合に、自車両が対向車線を右折通過する時の平均車速Vjの算出、
(i)先行車に追従して右折する場合に、先行車と自車両との車間距離Liの抽出、
(b)横断歩道のある交差点を右折する場合に、右折終了前後のブレーキ操作の抽出を行う。
【0061】
続いて、ステップS414に対応する長期的運転者特性の判定の処理としては、走行環境(j、i、b)に応じてそれぞれ算出または抽出した、所定の期間に発生したN個の平均車速Vjの平均値Vjm、所定の期間に発生したN個の車間距離Liの平均値Lim、所定期間中に右折をN回行ったときのブレーキ回数Nbを、各運転状況における運転者特性とする。
【0062】
ステップS203(図4)に対応する不慮遭遇予測度の読み込みの処理として、図16〜図18に示すような、あらかじめ実験走行などを行って設定した、各運転状況における運転者特性と対向直進車あるいは歩行者との不慮遭遇予測度Kとの関係を、不慮遭遇予測度記憶手段70から読み込む。図16は、対向車渋滞停止(または徐行)で対向車線を右折通過する際の運転者特性と、対向直進車との不慮遭遇予測度Kとの関係、図17は、先行車への追従右折時の運転者特性と対向直進車との不慮遭遇予測度Kとの関係、図18は、横断歩道のある交差点右折時の運転者特性と歩行者との不慮遭遇予測度Kとの関係を示す。
【0063】
対向車渋滞停止(または徐行)状況(j)で自車両が対向車線を右折通過する際の運転者特性は、平均車速Vjとしている。図16の対向車渋滞停止(または徐行)状況(j)で自車両が対向車線を右折通過する時の運転者特性と対向直進車との不慮遭遇予測度Kとの関係は、平均車速Vjが高くなるほど、つまり運転者特性の値が高くなるほど不慮遭遇予測度Kが高くなることを示している。図18に示した運転者特性と歩行者との不慮遭遇予測度Kとの関係も同様に、横断歩道のある交差点を右折する際の右折終了前後のブレーキ操作の回数Nbが増加するほど、つまり運転者特性の値が高くなるほど不慮遭遇予測度Kは高くなる。また、図17に示した先行車への追従右折時の運転者特性と対向直進車との不慮遭遇予測度Kとの関係は、先行車との車間距離Liが大きくなるほど、つまり運転者特性の値が高くなるほど不慮遭遇予測度Kは低くなる。
【0064】
ステップS203で読み込んだ不慮遭遇予測度Kと、上述した各長期的運転者特性とから、以下のように右折時の運転状況別の不慮遭遇度の予測の処理を行う(ステップS204)。
(j)対向車線が渋滞停止(あるいは徐行)の場合:図16より、対向車が渋滞停止(徐行)で、自車両が対向車線を右折通過する時の運転者特性Vjmから、対向直進車との不慮遭遇度Kjの予測、
(i)先行車に追従して右折する場合:図17より、先行車への追従右折時の運転者特性Limから、対向直進車との不慮遭遇度Kiの予測、
(b)横断歩道のある交差点を右折する場合:図18より、横断歩道のある交差点を右折する際の運転者特性Nbから、横断歩行者との不慮遭遇度Kbの予測を行うことができる。
【0065】
なお、図15〜図18を用いて説明した長期的運転者特性に基づく将来の不慮遭遇度の予測は、他車両の運転情報の信号を利用しない場合の一例であり、対向車が運転情報検出手段80および送信手段90を有する場合には、車車間通信によって他車両(対向車)の運転情報の信号を受信し、長期的運転者特性を判定することもできる。この場合は、自車両の右折時に、対向車の運転情報検出手段80によって検出される回避の状況を受信手段100で受信する。受信した対向車の回避行動は、運転情報蓄積手段40に蓄積される。そして、所定期間中に受信される対向車の回避行動の出現頻度によって長期的運転者特性を判定したり、対向車の回避行動の緊急度(減速度)を評点化したものを積算して長期的運転者特性を判定することもできる。
【0066】
また、上述したステップS407(図14)における瞬時的不慮遭遇度の判定においても、対向車が回避行動を行ったか否かのみでなく、緊急度が高い場合、つまり対向車の回避行動が急ブレーキおよび急ハンドルを伴うものであった場合に限り、瞬時的不慮遭遇度が高いと判定することもできる。これにより、より精度の高い、運転者の感覚に沿った瞬時的不慮遭遇度の予測を行うことができる。
【0067】
以上説明したように、本発明の第3の実施の形態においては、車車間通信によって自車両が右折する際の対向車両の運転情報を受信した。受信した対向車両の情報に基づいて、自車両が右折する際に、対向車両に急ブレーキや急ハンドル等の回避行動を行わせたか否かを判定する。対向車両に回避行動を行わせるような場合は、周囲の確認が不十分な状態で自車両が右折を開始した、または右折開始のタイミングが不適切であったことが推測される。また、不慮遭遇度が高いにも関わらず、運転者自身がそのことを自覚していないと予想される。このような状況においては、不慮遭遇度の予測直後に運転者等に不慮遭遇度を伝達することで、注意を喚起することができる。
【0068】
また、長期的運転者特性の判定を行い、長期的運転者特性と予め設定された不慮遭遇予測度とから、将来運転者が不慮状況に遭遇する可能性が高いか低いかという観点で運転者の運転適正を客観的に評価することができる。
【0069】
本発明の第3の実施の形態においては、車車間通信による対向車両の回避操作の情報に基づいて判定される瞬時的不慮遭遇度の程度、例えば、自車両の右折時に対向車両が回避行動を行ったか否かに応じて、不慮遭遇度の予測直後に予測結果を伝達するか、所定期間後に予測結果を伝達するかを設定する。これにより、緊急度(不慮遭遇度)に応じて運転者に注意を喚起することができる。運転者にとって注意喚起が必要とされる場合には予測結果を直ちに伝達し、運転者が不慮遭遇度の高い運転を自覚して行っている場合には直後に予測結果を伝達しないことで、運転者に煩わしさを与えずに、運転者の感覚により合わせた予測結果の伝達を行うことができる。
【0070】
《第4の実施の形態》
本発明の第4の実施の形態における運転者将来状況予測装置の構成は、図10に示した第2の実施の形態と同様である。ここでは、第1〜第3の実施の形態との相違点を主に説明する。
【0071】
以下、本発明の第4の実施の形態による運転者将来状況予測装置の作用を、図19,図20を用いて説明する。
【0072】
図19は、自車両が信号機のない交差点に侵入する走行シーン(運転状況)を示す。図20は、図19に示す走行シーンにおける運転者不慮遭遇度の予測の処理を示すフローチャートである。
【0073】
まず、ステップS501で、イグニッションスイッチがオンとなったら、ステップS502で自車両の運転情報検出手段10により運転情報(車両状態)の検出を開始する。なお、他車両の運転情報検出手段80も、イグニッションスイッチのオンにより他車両の運転情報の検出を開始する。運転情報検出手段10で検出された運転情報は、イグニッションスイッチがオフとなるまで運転情報蓄積手段40に記録される(ステップS503)。ステップS504で、イグニッションスイッチがオフとなったか否かを判定する。ステップS504でイグニッションスイッチがオフでないと判定されると、瞬時的不慮遭遇予測手段20において瞬時的不慮遭遇度を予測するために、ステップS505へ進む。
【0074】
ステップS505で、運転情報検出手段10の走行環境検出手段14によって所定の運転状況として自車両が交差点進入行動を行ったと検出されると、ステップS506へ進む。ここで、所定の運転状況とは、図19に示すような自車両Maの交差点進入を示す。ステップS506で、ステップS505で検出した自車両Maの交差点進入行動に伴って、車車間通信によって交差車両Mdの回避行動(例えば、急ブレーキ、急ハンドル)が受信されたか否かを判定する。ステップS506で、交差車両Mdの回避行動が検出されたと肯定判定されると、ステップS507へ進む。一方、ステップS506が否定判定されると、ステップS504へ戻る。
【0075】
ステップS507では、瞬時的不慮遭遇予測手段20において、自車両が交差点に進入することにより交差車両に回避行動を行わせており、瞬時的不慮遭遇度が高いと予測する。ステップS508で、ステップS507の予測結果を伝達手段30に出力し、ステップS509で、伝達手段30において表示とメッセージにより運転者の瞬時的不慮遭遇度の予測結果を運転者に提供する。その後ステップS504へ戻る。
【0076】
なお、上述したステップS505における自車両の交差点進入行動の検出は、例えば、CCDカメラ等によって撮像された車両前方の画像を画像処理して交差点を認識することによって行うことができる。または、ナビゲーション装置によって交差点を検出してもよい。
【0077】
一方、ステップS504で、イグニッションスイッチがオフであると判定されると、ステップS510へ進む。ステップS510で、運転情報蓄積手段40に所定期間データが蓄積されたと肯定判定されると、ステップS511へ進み、長期的運転者特性判定手段50における処理を開始する。ステップS510が否定判定されると、所定期間のデータを蓄積するまでステップS501〜ステップS504,ステップS510の処理を行う。
【0078】
ステップS511〜ステップS514における長期的運転者特性の判定および、その後のステップS201〜ステップS206(図4)における将来の運転者不慮遭遇度の予測についての処理手順は、上述した第1の実施の形態と同様であるので、詳細な説明を省略する。
【0079】
以上説明したように、本発明の第4の実施の形態においては、車車間通信によって自車両が信号機のない交差点に進入する際の交差車両の運転情報を受信した。受信した交差車両の情報に基づいて、自車両が交差点に進入する際に、交差車両に急ブレーキや急ハンドル等の回避行動を行わせたか否かを判定する。交差車両に回避行動を行わせるような場合は、周囲の確認が不十分な状態で自車両が交差点進入を開始した、または交差点進入のタイミングが不適切であったことが推測される。また、不慮遭遇度が高いにも関わらず、運転者自身がそのことを自覚していないと予想される。このような状況においては、不慮遭遇度の予測直後に運転者等に不慮遭遇度を伝達することで、注意を喚起することができる。
【0080】
また、上述した第1の実施の形態と同様に長期的運転者特性の判定を行い、長期的運転者特性と予め設定された不慮遭遇予測度とから、将来運転者が不慮状況に遭遇する可能性が高いか低いかという観点で運転者の運転適正を客観的に評価することができる。
【0081】
本発明の第4の実施の形態においては、車車間通信による交差車両の回避操作の情報に基づいて判定される瞬時的不慮遭遇度の程度、例えば交差車両が回避行動を行ったか否かに応じて、不慮遭遇度の予測直後に予測結果を伝達するか、所定期間後に予測結果を伝達するかを設定する。これにより、緊急度(不慮遭遇度)に応じて運転者に注意を喚起することができる。運転者にとって注意喚起が必要とされる場合には予測結果を直ちに伝達し、運転者が不慮遭遇度の高い運転を自覚して行っている場合には直後に予測結果を伝達しないことで、運転者に煩わしさを与えずに、運転者の感覚により合わせた予測結果の伝達を行うことができる。
【0082】
以上述べたように、本発明による運転者将来状況予測装置は、瞬時的不慮遭遇予測手段において、自車両の走行状態と、自車両の運転者状態または他車両の運転者の運転操作とに基づいて、所定の走行状況での不慮遭遇度を瞬時的に予測する。これにより、運転者に注意を喚起する必要のある不慮遭遇度の高い運転状況を精度よく予測し、不慮遭遇度の高い場合にその予測結果を運転者に伝達することができる。その結果、運転者に煩わしさを与えることなく予測結果の伝達を行うことができる。
【0083】
さらに、瞬時的不慮遭遇度の予測とは別に、自車両の走行状態や走行環境に関する情報を所定期間蓄積し、蓄積された情報に基づいて長期的な運転者特性を判定し、運転者の将来の不慮遭遇度を予測した。これにより、運転者が将来、不良の事態に遭遇する可能性が高いか低いかという観点で、運転者の運転適正を客観的に評価することができる。そして、その評価結果を運転者に伝達することで、運転者の認識のずれを修正し、運転改善を促したり、安全運転を心掛けている運転者には安全意識の維持向上を促すことができる。不慮遭遇度の予測結果を管理者に伝達する場合は、運転者の指導、配置等の参考情報とすることができる。また、予測結果を第3者、例えば保険会社等に伝達する場合は、保険料率設定の目安とすることもできる。
【0084】
さらに、不慮遭遇度を予測する際に、車車間通信によって受信した他車両の運転情報を用い、自車両の交差点進入や右折行動といった運転状況の際に、他車両に回避行動を行わせたかどうかといった、実際の状況に応じた不慮遭遇度を予測することができる。また、予測された不慮遭遇度を不慮遭遇度の程度に応じて運転者に伝達するので、運転者の注意を喚起することができる。
【0085】
上述した第1から第4の実施の形態においては、伝達手段30は、瞬時的不慮遭遇予測手段20の予測結果を運転者に伝達し、運転者不慮遭遇予測手段60の予測結果を不慮遭遇度に応じて運転者または管理者または第3者に伝達している。つまり、予測される不慮遭遇度が高いときにのみ、その予測結果を運転者に伝達するので、予測結果の頻繁な伝達による運転者の煩わしさを低減することができる。しかしながら、本発明による運転者将来状況予測装置は、これに限定されることはない。例えば、瞬時的不慮遭遇予測手段20と運転者不慮遭遇予測手段60の各予測結果を、運転者と管理者と第3者にそれぞれ伝達してもよい。また、運転者不慮遭遇予測手段60によって予測される不慮遭遇度が平均よりも高い場合に、運転者と管理者と第3者のそれぞれに伝達し、予測される不慮遭遇度が平均よりも低い場合に管理者または第3者のみに伝達するようにしてもよい。
【0086】
なお、上述した実施の形態においては、運転情報検出手段10で検出された運転情報は瞬時的不慮遭遇予測手段20に送られるとともに、運転情報蓄積手段40に送られて所定期間蓄積されると説明したが、本発明による運転者将来状況予測装置はこれに限定されるものではない。例えば、運転情報検出手段10で検出された運転情報を一旦運転情報蓄積手段40で蓄積させてから、瞬時的不慮遭遇予測手段20に送って瞬時的不慮遭遇度の予測を行うようにしてもよい。また、不慮遭遇度を伝達する伝達手段30は表示モニタに限定されず、不慮遭遇度に応じた警告を発生させるようにしてもよい。
【0087】
以上の実施の形態において、自車両の運転者情報検出手段12と、他車両に搭載された運転情報検出手段80から送信される他車両の運転者の操作状態を含む他車両の運転情報を受信する受信手段100とが、運転者情報検出手段に対応する。
【図面の簡単な説明】
【図1】 本発明の第1の実施の形態による運転者将来状況予測装置の基本構成を示す図
【図2】 信号機のない一時停止交差点を通過する走行シーンを示す図
【図3】 本発明の第1の実施の形態による運転者将来状況予測装置における処理手順を示すフローチャート
【図4】 本発明の第1の実施の形態による運転者将来状況予測装置における処理手順を示すフローチャート
【図5】 第1の実施の形態の交差点における、交差車両との不慮遭遇度予測の処理を示す図
【図6】(a)、(b)一時停止交差点進入時の車速評点の積算値Pの算出方法を説明する図
【図7】(a)、(b)一時停止交差点進入時の運転者特性を示す図
【図8】 一時停止交差点進入時の運転者特性と交差車両との不慮遭遇予測度との関係を示す図
【図9】 一時停止交差点における交差車両との不慮遭遇度の予測結果を示す図
【図10】 第2の実施の形態による運転者将来状況予測装置の基本構成を示す図
【図11】 自車両が車線変更を行う走行シーンを示す図
【図12】 第2の実施の形態の運転者将来状況予測装置における処理手順を示すフローチャート
【図13】 自車両が右折を行う走行シーンを示す図
【図14】 第3の実施の形態の運転者将来状況予測装置における処理手順を示すフローチャート
【図15】 右折時の不慮遭遇度予測処理を示すマップ図
【図16】 右折時の運転者特性と対向直進車との不慮遭遇予測度との関係を示す図
【図17】 右折時の運転者特性と対向直進車との不慮遭遇予測度との関係を示す図
【図18】 右折時の運転者特性と歩行者との不慮遭遇予測度との関係を示す図
【図19】 一時停止交差点進入の走行シーンを示す図
【図20】 第4の実施の形態の運転者将来状況予測装置における処理手順を示すフローチャート
【符号の説明】
10,80:運転情報検出手段
11:走行情報検出手段
12:運転者状態検出手段
13:車両状態検出手段
14:走行環境検出手段
20:瞬時的不慮遭遇予測手段
30:伝達手段
40:運転情報蓄積手段
50:長期的運転者特性予測手段
60:運転者不慮遭遇予測手段
70:不慮遭遇予測度記憶手段
90:送信手段
100:受信手段
[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a driver future situation prediction apparatus that determines a driving characteristic of a driver and predicts a possibility that the driver will encounter an unexpected situation in the future.
[0002]
[Prior art]
As an apparatus for evaluating the driving characteristics of a driver, for example, a device according to Japanese Patent Laid-Open No. 2000-247162 is disclosed. This device objectively evaluates the driver's long-term driving condition or instantaneous driving condition from the viewpoint of safe driving and environmental impact, and informs the driver of the evaluation result, This system is intended to make the driver aware of safe driving and environmental considerations.
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
Conventional devices objectively evaluate a driver's long-term driving state or instantaneous driving state. However, conventional devices are generally not driven, such as high acceleration / deceleration and lateral acceleration, that is, sudden operation of the accelerator, brake, and steering wheel, and short distance between vehicles. Driving is evaluated from the viewpoint. Moreover, the evaluation is performed using the same information without distinguishing between the long-term driving state evaluation method and the instantaneous driving state evaluation method. Therefore, the evaluation result is frequently transmitted even if the instantaneous driving state is not encouraged, or the evaluation result is transmitted even if the person is aware that the driving is at risk. There was a problem.
[0004]
The present invention predicts a driver's chance of encountering an unexpected situation, i.e., a driver's unexpected encounter degree and transmits a prediction result to the driver, etc. without bothering the driver. The results can be communicated, and the driver's future unexpected encounter level can be objectively evaluated and communicated to correct misunderstandings of the driver and encourage driving improvements or to drive safely. It is an object of the present invention to provide a driver future situation predicting device that can promote maintenance and improvement of safety awareness to existing drivers.
[0005]
[Means for Solving the Problems]
The present invention will be described with reference to the following drawings showing an embodiment.
(1) The driver future situation prediction apparatus according to claim 1 includes at least one of vehicle state detection means 13 for detecting the traveling state of the host vehicle and traveling environment detection means 14 for detecting the traveling environment. Information detection means 11, driver information detection means 12, 100 for detecting the state of the driver of the own vehicle or the driving operation of the driver of another vehicle, the travel information detection means 11, and the driver information detection means 12 , 100 instantaneously predicting a driver's unexpected encounter degree in a predetermined driving situation, and outputting a prediction result according to the predicted unexpected encounter degree; Driving information accumulating means 40 for accumulating information detected by the driving information detecting means 11, and long-term driver characteristic determination for determining the characteristics of the driver from the information accumulated in the driving information accumulating means 40 Driver unexpected encounter prediction for predicting the future unexpected encounter degree of the driver based on the stage 50, the driver characteristic determined by the long-term driver characteristic determination means 50, and the preset unexpected encounter probability. By providing the means 60 and the transmission means 30 for transmitting the predicted results of the instantaneous unexpected encounter prediction means 20 and the driver unexpected encounter prediction means 60 to a driver, a manager or a third party, the above-described object is achieved. Achieve.
(2) The invention according to claim 2 is the driver future situation prediction apparatus according to claim 1, wherein the transmission means 30 transmits a prediction result of the instantaneous unexpected encounter prediction means 20 to the driver, and the driving The prediction result of the unexpected person encounter prediction means 60 is transmitted to an administrator or a third party.
(3) The invention according to claim 3 is the driver future situation prediction apparatus according to claim 1 or claim 2, wherein the instantaneous unexpected encounter prediction means 20 has a predetermined driving situation determined by the travel information detection means 11. If detected, it is determined whether or not the driving of the driver of the host vehicle is intentional based on the state of the driver of the host vehicle detected by the driver information detecting means 12, and the determination result The degree of unexpected encounter is predicted based on the above.
(4) According to a fourth aspect of the present invention, in the driver future situation prediction device according to the third aspect, the travel information detecting means 11 detects an intersection of temporary stop regulation by the travel environment detecting means 14, and The vehicle state detection means 13 detects a deceleration operation of the own vehicle when entering the intersection of the stop restriction, and the driver information detection means 12 gazes at the driver of the own vehicle when entering the intersection of the stop restriction. The momentary accidental encounter prediction means 20 detects the movement, and the traveling environment detection means 14 detects the intersection of the suspension restriction, and the vehicle state detection means 13 decelerates the host vehicle when entering the intersection. Is not detected, it is determined whether or not the driving at the intersection is intentional based on the detection result of the driver information detecting means 12, and the driver is determined based on the determination result. Characterized in that to predict the accidental encounter degree.
(5) A fifth aspect of the present invention is the driver future situation prediction apparatus according to the first or second aspect, wherein the driver information detecting means 100 provides information on the driving operation of the driver of the other vehicle outside the vehicle. The instantaneous unexpected encounter prediction means 20 of the other vehicle received by the receiving means 100 when a predetermined driving situation is detected by the travel information detecting means 11. Determining whether the driver of the other vehicle has performed a driving operation that avoids an unexpected situation based on information related to the driving operation of the driver, and predicting the driver's unexpected encounter level based on the determination result It is characterized by.
(6) According to a sixth aspect of the present invention, in the driver future situation prediction device according to the fifth aspect, the travel information detecting means 11 is configured such that the vehicle state detecting means 13 or the travel environment detecting means 14 A lane change action is detected, the receiving means 100 detects information related to the driving operation of the driver of the vehicle on the side or the rear of the host vehicle, and the instantaneous unexpected encounter prediction means 20 is the driving information detecting means. 11, when a lane change action of the host vehicle is detected, based on information on sudden braking or sudden operation of the side vehicle received by the receiving means when the lane of the host vehicle is changed, or Based on the sudden braking or sudden operation information of the succeeding vehicle received by the receiving means 100 after the lane change, the driver of the side vehicle or the succeeding vehicle can perform the avoidance driving operation. It determines whether performed, wherein the predicting accidental encounter degree based on the determination result.
(7) A seventh aspect of the present invention is the driver future situation prediction apparatus according to the fifth aspect, wherein the travel information detecting means 11 is connected to the own vehicle by the vehicle state detecting means 13 or the travel environment detecting means 14. A right turn action is detected, the receiving means 100 detects information related to the driving operation of the driver of the oncoming vehicle when the host vehicle turns right, and the instantaneous unexpected encounter prediction means 20 is detected by the travel information detecting means 11. When the right turn action of the host vehicle is detected, the driver of the oncoming vehicle avoids based on the information on sudden braking or sudden operation of the oncoming vehicle received by the receiving means 100 when the host vehicle turns right. It is characterized in that it is determined whether or not a driving operation has been performed, and the unexpected encounter degree is predicted based on the determination result.
(8) According to an eighth aspect of the present invention, in the driver future situation prediction apparatus according to the fifth aspect, the travel information detecting means 11 detects an intersection by the travel environment detecting means 14, and the vehicle state detecting means. 13 detects an approaching action of the own vehicle to the intersection, and the receiving means 100 drives the driver of the intersecting vehicle traveling in the direction intersecting the traveling direction of the own vehicle when the own vehicle enters the intersection. Information relating to the operation is detected, and the instantaneous unexpected encounter prediction means 20 detects an intersection by the traveling environment detection means 14 and detects an approaching action to the intersection of the own vehicle by the vehicle state detection means 13. The driving of the crossing vehicle based on the information on the sudden braking or the sudden operation of the crossing vehicle received by the receiving means 100 when the own vehicle enters the intersection. There it is determined whether or not subjected to avoid driving operation, characterized by predicting the accidental encounter degree based on the determination result.
[0006]
In addition, in the section of the means for solving the above-described problems for explaining the configuration of the present invention, the drawings of the embodiments are used to explain the present invention in an easy-to-understand manner. It is not limited.
[0007]
【The invention's effect】
According to the present invention, the following effects can be achieved.
(1) According to the invention of claim 1, the instantaneous unexpected encounter predicting means is configured to determine a predetermined driving situation based on the traveling state of the host vehicle and the driver state of the host vehicle or the driving operation of the driver of the other vehicle. When the unexpected encounter level is high, it is possible to accurately predict that there is a driving situation with a high unexpected encounter level that needs to draw attention to the driver. Thus, by transmitting the prediction result of the instantaneous unexpected encounter prediction means to the driver, the unexpected encounter degree prediction result can be transmitted without bothering the driver. In addition to predicting the degree of unexpected encounters, the information on the driving state and driving environment of the vehicle is stored to predict the degree of unexpected encounters in the future, so the driver will encounter an unexpected situation in the future. The driver's driving suitability can be objectively evaluated in terms of whether the possibility is high or low.
(2) According to the invention of claim 2, since only the prediction result of the momentary unexpected encounter prediction means is transmitted to the driver, it is possible to reduce annoyance to the driver due to frequent transmission of the prediction result. it can. In addition, by transmitting the predicted results of the unexpected driver encounter level prediction means to the manager or a third party, the predicted accident level can be used as reference information for driver guidance, placement, etc., or for setting insurance rates. It can be.
(3) According to the invention of claim 3 and claim 4, when it is predicted that the unexpected encounter level is high and the driver is not aware of this, the unexpected result of the unexpected encounter level is Since it is transmitted to the driver, it is possible to alert the driver effectively.
(4) In the inventions of claims 5 to 8, the receiving means receives information related to the driving operation of the driver of the other vehicle, and based on the received information, the lane change of the own vehicle, the right turn, or the intersection approach Since it is determined whether or not the driver of the other vehicle has performed an avoidance operation in a predetermined traveling situation, the degree of accidental encounter that causes the other vehicle to perform the avoidance operation depending on the traveling state of the own vehicle is high. When it is predicted that the driver is not aware, the predicted result of the unexpected encounter degree is immediately transmitted to the driver, so that the driver can be effectively alerted.
[0008]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
<< First Embodiment >>
A basic configuration of a first embodiment of a driver future situation prediction apparatus according to the present invention is shown in FIG. This driver future situation prediction device includes vehicle state detection means (for example, a vehicle speed sensor, brake operation detection switch) 13 for detecting the traveling state of the host vehicle, and traveling environment detection means (for example, a CCD camera and an image) for detecting a traveling environment. Driving information detecting means 10 comprising a driving information detecting means 11 having at least one of the processing circuit) 14 and a driver state detecting means (for example, a CCD camera and an image processing circuit) 12 for detecting the driving state of the driver. Momentary unexpected encounter prediction means (for example, calculation by a microcomputer) 20, transmission means (for example, display monitor) 30, driving information storage means (for example, nonvolatile memory) 40, and long-term driver characteristic determination Means (for example, calculation by a microcomputer) 50 and driver unexpected encounter prediction means (for example, microcomputer) And by calculation) 60 Yuta, and a accidental encounter predicted degree storage unit (e.g., ROM) 70 Prefecture.
[0009]
The driving information detected by the driving information detection means 10 and the driving information data related to the driver state are sent to the instantaneous unexpected encounter prediction means 20. Further, the driving information data related to the driving information detected by the driving information detecting means 10 is sent to the driving information accumulating means 40. The driving information accumulating means 40 accumulates driving information data for a predetermined period (for example, driving information data when an ignition switch (not shown) is on for 10 hours). The momentary unexpected encounter prediction unit 20 instantaneously predicts the driver's unexpected encounter degree when a predetermined driving situation is detected by the driving information detection unit 10. Here, the instantaneous unexpected encounter prediction means 20 is based on the state of the driver of the own vehicle detected by the driver information detection means 12 when a predetermined driving situation is detected by the travel information detection means 11. It is determined whether or not the driver's driving is intentional, and the unexpected encounter degree is predicted based on the determination result. The driver's unexpected encounter degree predicted instantaneously by the instantaneous unexpected encounter prediction means 20 is transmitted to the driver, the manager, or the third person via the transmission means 30.
[0010]
On the other hand, driving information data for a predetermined period stored in the driving information storage unit 40 is sent to the long-term driver characteristic determination unit 50. The period for accumulating information may be set to a value desired by the driver, or may be set to a period not related to the on / off state of the ignition switch. The long-term driver characteristic determination means 50 determines the driver characteristic in a predetermined period. The long-term driver characteristic data determined by the long-term driver characteristic determination unit 50 is sent to the driver accidental encounter prediction unit 60. The driver unexpected encounter prediction means 60 reads the information on the relationship between the driver characteristics and the unexpected encounter prediction degree from the unexpected encounter prediction degree storage means 70, and the driver accidental encounter prediction data based on this information and long-term driver characteristic data. Predict the degree. The result predicted by the driver unexpected encounter prediction means 60 is sent to the transmission means 30 and is transmitted to the driver, the manager or a third party.
[0011]
Hereinafter, the operation of the driver future situation prediction apparatus according to the first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.
[0012]
FIG. 2 shows a traveling scene (driving situation) in which the host vehicle passes through a temporary stop intersection without a traffic light. 3 and 4 are flowcharts showing a process for predicting the unexpected driver encounter level in the travel scene shown in FIG.
[0013]
First, when the ignition switch is turned on in step S101 shown in FIG. 3, the driving information detecting means 10 starts detecting driving information (vehicle state, driving environment) and driver state in step S102. The driving information detected by the driving information detecting means 10 is recorded in the driving information accumulating means 40 (step S103). The driving information storage means 40 records driving information such as the vehicle state and the driving environment until the ignition switch is turned off in step S105 described later. In step S104, it is determined whether or not the ignition switch is turned off. If it is determined in step S104 that the ignition switch is not OFF, the process proceeds to step S105 in order to predict the instantaneous accidental encounter level in the instantaneous accidental encounter prediction means 20.
[0014]
In step S105, when the traveling environment detection unit 14 of the driving information detection unit 10 detects the passage of the temporarily stopped intersection as a predetermined driving situation, the vehicle state detection unit 13 simultaneously decelerates the host vehicle when passing the intersection. And the driver state detection means 12 detects the gaze behavior of the driver of the host vehicle when passing the intersection. Here, the passage of the temporary stop intersection as a predetermined driving situation indicates the passage of the temporary stop intersection without a traffic signal as shown in FIG.
[0015]
In step S106, it is determined in step S105 whether or not a deceleration operation has not been detected when passing through the intersection or entering the intersection. If it is determined in step S105 that no deceleration operation has been detected, the process proceeds to step S107. In step S107, it is determined whether or not the driver did not perform a gaze action in the left-right direction of the intersection when passing through the intersection or entering the intersection in step S105. If it is determined in step S107 that the gaze action in the left-right direction has not been performed, the process proceeds to step S108. On the other hand, if a negative determination is made in step S106 or step S107, the process returns to step S104.
[0016]
In step S108, the instantaneous accidental encounter prediction means 20 determines that the deceleration operation is not performed when passing through the temporary stop intersection without a traffic light, and that the safety check in the left-right direction is neglected and the instantaneous accidental encounter degree is high. . In step S109, the prediction result of step S108 is output to the transmission means 30. In step S110, the transmission means 30 provides the driver with a predicted result of the driver's instantaneous unexpected encounter degree by display and message. Thereafter, the process returns to step S104, and the processes of steps S105 to S110 described above are performed until the ignition switch is turned off.
[0017]
In the above-described step S105, the traveling environment detection means 14 detects the stop intersection without a traffic light, for example, by capturing an image in front of the host vehicle with a CCD camera, and processing the captured image to “stop” the road surface. This can be done by recognizing a display or a stop sign. It can also be detected by a navigation device mounted on the vehicle. Alternatively, by mounting an infrastructure receiver on the vehicle and receiving a signal from an infrastructure such as a transmitter installed at the intersection of the suspension restriction, a suspension restriction intersection without a signal can be detected.
[0018]
As for detection of the deceleration operation by the vehicle state detection means 13 in step S106, for example, when a brake operation detection switch (not shown) provided near the brake pedal is turned on in response to the operation of the brake pedal, the deceleration operation is performed. It can be judged that it was broken. Further, regarding the driver's gaze behavior in the left-right direction by the driver state detection means 12 in step S107, for example, a CCD camera is installed in front of the vehicle to capture the driver's face, and the captured image is processed. Thus, it is possible to detect whether or not the driver is checking the safety of the intersection in the left-right direction.
[0019]
On the other hand, if it is determined in step S104 that the ignition switch is OFF, the process proceeds to step S111. In step S111, it is determined whether or not data has been accumulated in the operation information accumulation means 40 for a predetermined period. If an affirmative determination is made in step S111, the process proceeds to step S112 to start processing in the long-term driver characteristic determination means 50. If a negative determination is made in step S111 and data for a predetermined period has not been accumulated, the processes in steps S101 to S104 and step S111 are performed until the data for the predetermined period is accumulated.
[0020]
In step S113, driving information data is read from the driving information storage means 40 in order to determine long-term driver characteristics. In step S114, the read driving information data is processed, and in step S115, long-term driver characteristics are determined. Thereafter, the process proceeds to step S201 in the flowchart of FIG. The long-term driver characteristic determination process will be described later with reference to the flowchart of FIG.
[0021]
The flowchart of FIG. 4 shows the processing steps relating to the driver unexpected encounter prediction means 60 and the transmission means 30. In response to the process of step S115 in FIG. 3, the process by the driver unexpected encounter prediction means 60 is started in step S201. In step S202, the determination result of the driver characteristic by the long-term driver characteristic determination means 50 determined in step S115 is read. In step S203, the relationship between the driver characteristics stored in advance in the unexpected encounter prediction degree storage means 70 and the unexpected encounter prediction degree is read. In step S204, a future driver unexpected encounter degree is predicted based on the driver characteristics read in step S202 and the unexpected encounter prediction degree read in step S203. In step S205, the predicted result of the future driver unexpected encounter degree predicted in step S204 is output to the transmission means 30. In step S206, the transmission unit 30 provides the manager or a third party with the predicted result of the driver's unexpected encounter degree by a display and a message.
[0022]
Next, the process of determining the long-term driver characteristics and predicting the future unexpected encounter level based on the long-term driver characteristics will be described with reference to FIGS. FIG. 5 is a flowchart showing a process for predicting the unexpected driver encounter level based on long-term driver characteristics in the driving scene shown in FIG. 2 (passing through a temporary stop intersection without a traffic light).
[0023]
First, as the processing of the driving information detecting means 10 and the driving information accumulating means 20 described in step S102 and step S103 of FIG. 3, the intersection information and vehicle speed data are detected and accumulated (A-1). As the data processing for determining the driver characteristics in the long-term driver characteristics determination means 50 in step S114 of FIG. 3, the integrated value P of the vehicle speed score when entering the temporarily stopped intersection is calculated (A-2). Here, a specific method for calculating the integrated value P of the vehicle speed score will be described with reference to FIG.
[0024]
6A and 6B are data of the relationship between the vehicle tip position and the vehicle speed at the actual temporary stop intersection of the driver A and the driver B. FIG. The horizontal axis 0 indicates the stop line position of the temporary stop intersection, and the end of the intersection is set about 2.2 m away from the stop line. In the present embodiment, not only the vehicle speed before the stop line but also the vehicle speed when entering the intersection is detected to determine the characteristics of the driver. Here, the intersection information such as how far the stop line is from the end of the intersection can be detected by the traveling environment detection means 14. For example, an image captured by a CCD camera (not shown) is subjected to processing such as binarization by an image processing circuit to detect a stop line position.
[0025]
The driver A shown in FIG. 6A sufficiently decelerates from the vicinity of the stop line, slowly enters the intersection, and can perform a defense operation on the intersection vehicle and the approaching vehicle. On the other hand, the driver B shown in FIG. 6B passes through the intersection with insufficient deceleration, and cannot perform the defense operation. Therefore, as the vehicle speed score, the lower the speed, the higher the score. Here, the low speed reference is set to a vehicle speed of about 5 km / h, the difference between the reference vehicle speed and the vehicle speed when the driver passes the intersection below the reference vehicle speed, and the distance the vehicle has traveled through the intersection approach section. Is accumulated. 6 is obtained, and this value is set as the vehicle speed score integrated value P.
[0026]
That is, only when the driver passes the intersection at a reference vehicle speed or less, the vehicle speed score integrated value is calculated by integrating the distance. Therefore, as the driver travels at the intersection at a low speed, the difference between the reference vehicle speed and the vehicle speed when the vehicle enters the intersection increases, and the vehicle speed score integrated value P also increases. If it is driving like the driver A, the area of the black part will be large and the vehicle speed score integrated value P will be high, but if it is driving like the driver B, the area of the black part will be small, The vehicle speed score integrated value P is a low value, and can well represent the driver characteristics when entering the temporary stop intersection.
[0027]
Here, the vehicle speed of a vehicle entering the intersection is measured, and the difference between the vehicle travel distance (vehicle tip position with respect to the stop line) converted from the vehicle speed and the vehicle speed when the vehicle enters the intersection Although the example which calculated the vehicle speed score integrated value P by integrating | accumulating this was shown, you may integrate by the elapsed time at the time of intersection approach. However, if the vehicle speed and the travel distance are integrated, the stop state due to waiting for the crossing vehicle to pass does not become an object of integration, so that the driver characteristics can be determined even under the influence of other traffic. In addition, when calculating the vehicle speed score by integrating the vehicle speed and the elapsed time, the integrated value is greater than or equal to a predetermined value because the stop state due to waiting for crossing vehicles may be integrated and become a high value. In such a case, it is desirable to perform a cancellation process such as not adopting the driver characteristics.
[0028]
In the subsequent A-3, as the long-term driver characteristic determination process in step S115 shown in FIG. 3, the average value Pm is calculated from the data of the N vehicle speed score integrated values P calculated in A-2, and temporarily stopped. Determine the driver characteristics when entering the intersection. FIGS. 7 (a) and 7 (b) show driver characteristics when driver A and driver B enter the temporary stop intersection, respectively. The horizontal axis indicates the vehicle speed score integrated value P, and the vertical axis indicates the frequency at which the vehicle speed score integrated value P is calculated. Here, the average value Pam of the vehicle speed score integrated value of the driver A and the average value Pbm of the vehicle speed score integrated value of the driver B are defined as the driver characteristics of the driver A and the driver characteristics of the driver B, respectively.
[0029]
In A-4, as a process of reading the unexpected encounter prediction degree in step S203 of FIG. 4, the driver characteristic P and the unexpected encounter prediction degree K of the intersecting vehicle at the time of entering the temporarily stopped intersection as shown in FIG. The relationship is read from the unexpected encounter prediction degree storage means 70. The higher the value of the driver characteristic P when entering the temporarily stopped intersection, the lower the value of the unexpected encounter prediction degree K with the intersecting vehicle. This relationship is set in advance by running an experiment. The degree of unexpected encounter prediction when the average value Pm of the driver characteristic P is assumed to be the average value Km.
[0030]
Based on the driver characteristic Pm determined in A-3, the unexpected encounter degree Kp with the crossing vehicle is predicted with reference to the P-K table in FIG. 8 (A-5). As a prediction result, for example, as shown in FIG. 9, the unexpected encounter degree Kp with the intersecting vehicle at the temporarily stopped intersection is calculated. From FIG. 8, the unexpected encounter degree of the driver A is Kap, the unexpected encounter degree of the driver B is Kbp, and the probability that the driver B who has entered the intersection with insufficient deceleration will encounter the intersecting vehicle in the future. It can be seen that it is higher than that of driver A.
[0031]
Further, it is calculated how high or low the calculated unexpected encounter degree Kp is with respect to the average value Km of the unexpected encounter prediction degree K. Here, the ratio to the average value Km is represented by Kp / Km. The unexpected encounter degree Kap with the crossing vehicle of the driver A is lower than the average, Kap / Km times, and the unexpected encounter degree Kbp with the crossing vehicle of the driver B is higher than the average, and is Kbp / Km times. The calculated prediction result can be output to the transmission means 30 and transmitted to the manager or a third party.
[0032]
As described above, when the unexpected encounter degree predicted by the driver unexpected encounter prediction means 60 is transmitted via the transmission means 30, it is transmitted to the driver, the manager, or a third party according to the unexpected encounter degree. You may do it. For example, when the predicted unexpected encounter degree is higher than the average value Km of the unexpected encounter prediction degree K, it is communicated to each of the driver, the manager, and the third party, while the predicted unexpected encounter degree is an unexpected encounter degree. When the average value Km is lower than the average value Km, it may be transmitted only to the manager or the third party. Further, when the predicted result of the unexpected encounter degree is transmitted to the manager or the third party, the predicted result predicted by the driver unexpected encounter prediction means 60 is recorded on a recording medium, and is transmitted via an external terminal such as a personal computer. Thus, the prediction result can be transmitted to an administrator or a third party. Alternatively, the prediction result predicted by the driver unexpected encounter prediction means 60 may be transmitted to the base station via the transmission means and then transmitted to the manager or a third party.
[0033]
According to the prediction process of the unexpected encounter degree based on the long-term driver characteristics as described above, the driver sufficiently decelerates when entering the temporary stop intersection based on the long-term accumulated driving information, or the deceleration is not possible. The driver characteristics such as whether the vehicle is sufficient and passing through the intersection are determined, and thereby the degree of unexpected encounter with the intersection vehicle is predicted. Therefore, it is possible to objectively evaluate the driver's driving suitability from the viewpoint of whether the driver is likely to encounter an unexpected situation with the crossing vehicle in the future.
[0034]
As described above, the driver future situation prediction apparatus according to the first embodiment of the present invention has performed whether the driver has performed a deceleration operation when passing through a temporary stop intersection without a traffic signal as shown in FIG. In addition, it is detected whether or not safety confirmation has been performed on the left and right of the intersection. If you do not perform a deceleration operation and pass through an intersection at a constant speed without checking left and right, it is expected that the driver is not aware of this even though the degree of accidental encounter is very high. The In such a situation, it is possible to alert the driver by transmitting the unexpected encounter degree to the driver immediately after predicting the unexpected encounter degree. On the other hand, long-term driver characteristics are also determined, and the driver is more likely to encounter an unexpected situation in the future based on long-term driver characteristics and the unexpected encounter prediction level. The driving suitability can be objectively evaluated.
[0035]
In the first embodiment of the present invention, the method of predicting the unexpected encounter degree differs between the unexpected encounter degree predicted instantaneously and the unexpected encounter degree predicted after a predetermined period of time, and depends on the predicted unexpected encounter degree. Thus, it is set whether to transmit the prediction result immediately after predicting the unexpected encounter degree or to transmit the prediction result after a predetermined period. For example, if you pass through a stop intersection without a traffic light without performing deceleration actions or checking safety on the left and right sides, the unexpected encounter degree is very high, that is, the emergency degree is high, and the driver immediately predicts the unexpected encounter degree. Communicating the prediction results to etc. Accordingly, it is possible to alert the driver according to the degree of urgency (degree of unexpected encounter). If the driver needs to be alerted, the prediction result is immediately transmitted, and if the driver is aware of driving with a high degree of unexpected encounter, the driver does not transmit the prediction result immediately. It is possible to transmit a prediction result that is more suited to the driver's feeling without bothering the driver.
[0036]
<< Second Embodiment >>
FIG. 10 shows the configuration of a driver future situation prediction apparatus according to the second embodiment of the present invention. 10, components having the same functions as those of the driver future situation prediction apparatus according to the first embodiment shown in FIG. 1 are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted. Here, differences from the first embodiment will be mainly described.
[0037]
As shown in FIG. 10, the driver future situation prediction apparatus according to the second embodiment has at least one of vehicle state detection means 13 and traveling environment detection means 14 as in the first embodiment. Driving information detecting means 10 comprising driving information detecting means 11 and driver state detecting means 12, instantaneous unexpected encounter predicting means 20, transmitting means 30, driving information accumulating means 40, and long-term driver characteristic determining means 50 And a driver unexpected encounter prediction means 60 and an unexpected encounter prediction degree storage means 70. Furthermore, in the second embodiment, there is a receiving means 100 for performing vehicle-to-vehicle communication.
[0038]
When the other vehicle has the driving information detecting unit 80 and the transmitting unit 90, the receiving unit 100 receives the information via the transmitting unit 90 when the driving information detecting unit 80 detects predetermined driving information of the other vehicle. To do. There are various methods for inter-vehicle communication, and for example, a CDMA method can be used. The driving information received by the receiving means 100 is sent to the instantaneous unexpected encounter prediction means 20 and also sent to the driving information storage means 40 and stored for a predetermined period.
[0039]
Hereinafter, the operation of the driver future situation prediction apparatus according to the second embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 11 and 12.
[0040]
FIG. 11 shows a travel scene (driving situation) in which the host vehicle changes lanes. FIG. 12 is a flowchart showing a process of predicting the unexpected driver encounter level in the driving scene shown in FIG.
[0041]
First, when the ignition switch is turned on in step S301 shown in FIG. 12, detection of driving information (vehicle state) is started by the driving information detecting means 10 of the host vehicle in step S302. Similar to the driving information detection unit 10 of the own vehicle, the driving information detection unit 80 of the other vehicle includes driving information including the operation state of the driver of the other vehicle by turning on the ignition switch (for example, steering steering angle and brake Detection of operation switch operation) is started. The driving information detected by the driving information detecting means 10 is recorded in the driving information accumulating means 40 until the ignition switch is turned off in step S304 described later (step S303). In step S304, it is determined whether or not the ignition switch is turned off. If it is determined in step S304 that the ignition switch is not OFF, the process proceeds to step S305 in order to predict the instantaneous accidental encounter level in the instantaneous accidental encounter prediction means 20.
[0042]
In step S305, when the vehicle state detection unit 13 of the driving information detection unit 10 and the travel environment detection unit 14 detect the lane change behavior of the host vehicle as a predetermined driving situation, the process proceeds to step S306. Here, the predetermined driving situation indicates a lane change action of the host vehicle Ma as shown in FIG. In step S306, it is determined whether or not the avoidance behavior of the succeeding vehicle Mb after the lane change has been received by the inter-vehicle communication along with the lane change behavior of the host vehicle Ma detected in step S305. For example, when the steering steering angle or the brake operation amount of the other vehicle (following vehicle Mb) detected by the driving information detecting unit 80 of the other vehicle suddenly increases immediately after the lane change action of the own vehicle Ma, the following vehicle Mb It can be determined that the avoidance action is performed by sudden braking or sudden steering. If an affirmative determination is made in step S306 that an avoidance action for the following vehicle Mb has been detected, the process proceeds to step S307. On the other hand, if a negative determination is made in step S306, the process returns to step S304.
[0043]
In step S307, the instantaneous unexpected encounter predicting means 20 causes the following vehicle to perform an avoidance action when the host vehicle changes lanes, and predicts that the instantaneous unexpected encounter degree is high. In step S308, the prediction result in step S307 is output to the transmission means 30. In step S309, the transmission means 30 provides the driver with a predicted result of the driver's instantaneous unexpected encounter degree by display and message. Thereafter, the process returns to step S304, and the processes of steps S305 to S309 described above are performed until the ignition switch is turned off.
[0044]
In addition, the detection of the lane change action of the own vehicle in step S305 mentioned above can be performed by a steering angle sensor, a CCD camera, etc., for example. The vehicle front image captured by the CCD camera is subjected to image processing to detect the traveling lane of the host vehicle, and the steering angle is detected by the steering angle sensor to change the lane to the adjacent lane. Can be detected. Note that the lane change behavior can be detected only by image processing without using the steering angle sensor.
[0045]
On the other hand, if it is determined in step S304 that the ignition switch is OFF, the process proceeds to step S310. In step S310, it is determined whether or not data has been accumulated in the driving information accumulation means 40 for a predetermined period. If a positive determination is made in step S310, the process proceeds to step S311 and processing in the long-term driver characteristic determination unit 50 is started. If a negative determination is made in step S310, the processes in steps S301 to S304 and step S310 are performed until data for a predetermined period is accumulated.
[0046]
The processing procedure for the determination of the long-term driver characteristics in steps S311 to S314 and the prediction of the future driver accidental encounter level in steps S201 to S206 (FIG. 4) are as described in the first embodiment. Detailed description will be omitted.
[0047]
As described above, in the second embodiment of the present invention, when the host vehicle changes lanes as shown in FIG. Whether or not a steering wheel has been performed is detected by inter-vehicle communication. When the avoidance action of the following vehicle or the side vehicle is detected by the inter-vehicle communication, it is estimated that the own vehicle has not been confirmed sufficiently and the lane change is started or the timing of the lane change is inappropriate. In this case, it is expected that the driver himself is not aware of the high level of accidental encounters even though the level of accidental encounters is high because the vehicle behind the vehicle is performing avoidance behavior. Is done. In such a situation, it is possible to call attention by transmitting the unexpected encounter degree to the driver or the like immediately after a high unexpected encounter degree is predicted.
[0048]
Further, as in the first embodiment described above, the long-term driver characteristics are also determined, and the future driver encounters an unexpected situation based on the long-term driver characteristics and the unexpected encounter prediction degree set and stored in advance. It is possible to objectively evaluate the driver's driving suitability from the viewpoint of whether the possibility of driving is high or low.
[0049]
In the second embodiment of the present invention, the unexpected encounter degree is predicted according to the degree of the unexpected encounter level based on the information of the avoidance operation of the other vehicle by the inter-vehicle communication, for example, the presence or absence of the avoidance action of the following vehicle. It is set whether the prediction result is transmitted immediately after or whether the prediction result is transmitted after a predetermined period. Accordingly, it is possible to alert the driver according to the degree of urgency (degree of unexpected encounter). Only when the driver needs to be alerted, the prediction result is immediately transmitted, and when the driver is aware of driving with a high degree of unexpected encounter, the prediction result is not transmitted immediately. It is possible to transmit a prediction result that is more suited to the driver's feeling without bothering the driver.
[0050]
<< Third Embodiment >>
The configuration of the driver future situation prediction apparatus in the third embodiment of the present invention is the same as that of the second embodiment shown in FIG. Here, differences from the first and second embodiments will be mainly described.
[0051]
Hereinafter, the operation of the driver future situation prediction apparatus according to the third embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.
[0052]
FIG. 13 shows a travel scene (driving situation) in which the host vehicle makes a right turn at an intersection. FIG. 14 is a flowchart showing a process for predicting the unexpected driver encounter level in the travel scene shown in FIG.
[0053]
First, when the ignition switch is turned on in step S401, detection of driving information (vehicle state) is started by the driving information detecting means 10 of the host vehicle in step S402. The driving information detection means 80 of the other vehicle also starts detecting the driving information of the other vehicle when the ignition switch is turned on. The driving information detected by the driving information detecting means 10 is recorded in the driving information accumulating means 40 until the ignition switch is turned off (step S403). In step S404, it is determined whether or not the ignition switch is turned off. If it is determined in step S404 that the ignition switch is not OFF, the process proceeds to step S405 in order to predict the instantaneous accidental encounter level in the instantaneous accidental encounter prediction means 20.
[0054]
In step S405, when the vehicle state detection unit 13 and the driving environment detection unit 14 of the driving information detection unit 10 detect a right turn action of the host vehicle as a predetermined driving situation, the process proceeds to step S406. Here, the right turn behavior of the host vehicle as the predetermined driving situation indicates the right turn behavior of the host vehicle Ma as shown in FIG. In step S406, it is determined whether an avoidance action (for example, sudden braking or sudden steering) of the oncoming vehicle Mc is received by inter-vehicle communication in accordance with the right turn action of the host vehicle Ma detected in step S405. If an affirmative determination is made in step S406 that an avoidance action for the oncoming vehicle Mc has been detected, the process proceeds to step S407. On the other hand, if a negative determination is made in step S406, the process returns to step S404.
[0055]
In step S407, the instantaneous unexpected encounter prediction means 20 causes the oncoming vehicle to perform an avoidance action when the host vehicle makes a right turn action, and predicts that the instantaneous unexpected encounter degree is high. In step S408, the prediction result of step S407 is output to the transmission means 30, and in step S409, the prediction result of the driver's instantaneous unexpected encounter degree is provided to the driver by a display and a message. Thereafter, the process returns to step S404.
[0056]
In addition, the detection of the right turn action of the own vehicle in step S405 described above can be performed by, for example, a steering angle sensor, a CCD camera, or the like. It is possible to detect that the host vehicle has made a right turn by performing image processing on the image in front of the vehicle imaged by the CCD camera and recognizing the intersection and detecting the steering angle by the steering angle sensor. The right-turning action can be detected only by image processing without using the steering angle sensor.
[0057]
On the other hand, if it is determined in step S404 that the ignition switch is OFF, the process proceeds to step S410. If an affirmative determination is made in step S410 that data has been accumulated in the driving information accumulating means 40 for a predetermined period, the process proceeds to step S411, and processing in the long-term driver characteristic determining means 50 is started. If a negative determination is made in step S410, the processing in steps S401 to S404 and step S410 is performed until data for a predetermined period is accumulated.
[0058]
The processing procedure for the determination of the long-term driver characteristics in steps S411 to S414 and the prediction of the future driver accidental encounter level in steps S201 to S206 (FIG. 4) is as described in the first embodiment. It is the same. Here, an example of the determination process of the long-term driver characteristic in the third embodiment will be described with reference to FIGS.
[0059]
FIG. 15 shows a map of the processing contents of the determination of the long-term driver characteristics and the prediction of the unexpected encounter degree in each driving situation at the right turn. Each driving situation at the time of right turn is, for example, (j) when the oncoming lane is congested and the oncoming vehicle turns to the right while stopping or slowing down, (i) when turning right following the preceding vehicle, (b) a pedestrian crossing You may turn right at an intersection with Here, the determination of the long-term driver characteristics for each driving situation and the prediction of the degree of unexpected encounter are performed.
[0060]
As the processing for detecting and accumulating driving information corresponding to steps S402 and S403 in FIG. 14, the driving information detecting means 10 detects the steering data and vehicle speed data, the inter-vehicle distance data, or the brake operation as the vehicle state at the time of the right turn. And accumulation is performed for a predetermined period. Furthermore, detection and accumulation of information relating to intersections, information relating to own lanes, or information relating to oncoming lanes as information relating to the driving environment is performed for a predetermined period.
As processing of data for driver characteristics corresponding to step S413 (FIG. 14),
(J) Calculation of the average vehicle speed Vj when the host vehicle makes a right turn in the oncoming lane when the oncoming vehicle jam stops (or slows down),
(I) Extraction of the inter-vehicle distance Li between the preceding vehicle and the host vehicle when making a right turn following the preceding vehicle,
(B) When turning right at an intersection with a pedestrian crossing, the brake operation before and after the right turn is extracted.
[0061]
Subsequently, as the long-term driver characteristic determination process corresponding to step S414, N average vehicle speeds Vj generated or extracted in accordance with the driving environment (j, i, b), respectively, generated in a predetermined period. The average value Vjm of the vehicle, the average value Lim of the N inter-vehicle distances Li generated during a predetermined period, and the number of times of braking Nb when performing a right turn N times during the predetermined period are defined as driver characteristics in each driving situation.
[0062]
As a process of reading the unexpected encounter prediction degree corresponding to step S203 (FIG. 4), the driver characteristics and the oncoming straight traveling vehicle in each driving situation, which are set by performing an experimental run in advance as shown in FIGS. Or the relationship with the unexpected encounter prediction degree K with a pedestrian is read from the unexpected encounter prediction degree storage means 70. FIG. 16 shows the relationship between the driver characteristics when passing a right turn in the oncoming lane when the oncoming vehicle is stopped (or slowing down) and the unexpected encounter prediction degree K with the oncoming straight vehicle, and FIG. 17 shows the right turn following the preceding vehicle. FIG. 18 shows the relationship between the driver characteristics at the time of a right turn at an intersection with a pedestrian crossing and the unexpected encounter probability K with a pedestrian. .
[0063]
The driver characteristic when the host vehicle turns right in the oncoming lane in the oncoming vehicle traffic jam stop (or slowing down) situation (j) is the average vehicle speed Vj. The relationship between the driver characteristics when the host vehicle passes the opposite lane and turns right in the oncoming vehicle traffic jam stop (or slowing down) situation (j) in FIG. The higher the value, that is, the higher the driver characteristic value, the higher the unexpected encounter prediction degree K. Similarly, the relationship between the driver characteristics shown in FIG. 18 and the unexpected encounter prediction degree K of the pedestrian also increases as the number of braking operations Nb before and after the right turn at the time of turning right at an intersection with a pedestrian crossing increases, that is, As the driver characteristic value increases, the unexpected encounter prediction degree K increases. Further, the relationship between the driver characteristic at the time of right turn following the preceding vehicle and the unexpected encounter prediction degree K shown in FIG. 17 is that the inter-vehicle distance Li with the preceding vehicle increases, that is, the driver characteristic. The higher the value, the lower the unexpected encounter prediction degree K.
[0064]
Based on the unexpected encounter prediction degree K read in step S203 and the above-mentioned long-term driver characteristics, the process of predicting the unexpected encounter degree for each driving situation at the time of a right turn is performed as follows (step S204).
(J) When the oncoming lane is in a traffic jam stop (or slowing down): From FIG. 16, from the driver characteristics Vjm when the oncoming vehicle is in a traffic jam stop (slowing down) and the host vehicle passes a right turn on the oncoming lane, Of the unexpected encounter degree Kj,
(I) When making a right turn following the preceding vehicle: From FIG. 17, predicting the unexpected encounter degree Ki with the oncoming straight vehicle from the driver characteristic Lim when making a right turn following the preceding vehicle,
(B) When turning right at an intersection with a pedestrian crossing: From FIG. 18, it is possible to predict the degree of unexpected encounter Kb with a pedestrian from the driver characteristic Nb when turning right at an intersection with a pedestrian crossing.
[0065]
In addition, the prediction of the future unexpected encounter level based on the long-term driver characteristics described with reference to FIGS. 15 to 18 is an example in the case where the driving information signal of the other vehicle is not used, and the oncoming vehicle detects the driving information. When the means 80 and the transmission means 90 are provided, it is possible to receive a driving information signal of another vehicle (oncoming vehicle) by inter-vehicle communication and determine the long-term driver characteristics. In this case, when the host vehicle turns right, the avoidance status detected by the driving information detection means 80 of the oncoming vehicle is received by the receiving means 100. The received oncoming vehicle avoidance behavior is stored in the driving information storage means 40. Then, the long-term driver characteristics are determined based on the frequency of appearance of the avoidance behavior of the oncoming vehicle received during the predetermined period, and the urgent level (deceleration) of the avoidance behavior of the oncoming vehicle is integrated to obtain a long-term Driver characteristics can also be determined.
[0066]
Also, in the determination of the momentary unexpected encounter level in step S407 (FIG. 14) described above, not only whether or not the oncoming vehicle has performed avoidance behavior, but also when the urgency level is high, that is, the avoidance behavior of the oncoming vehicle is suddenly braked. It is also possible to determine that the momentary unexpected encounter degree is high only when it is accompanied by a sudden handle. Accordingly, it is possible to predict the degree of instantaneous unexpected encounter along the driver's sense with higher accuracy.
[0067]
As described above, in the third embodiment of the present invention, the driving information of the oncoming vehicle when the host vehicle turns right by inter-vehicle communication is received. Based on the received information on the oncoming vehicle, it is determined whether or not the oncoming vehicle has performed an avoidance action such as a sudden brake or a sudden handle when the host vehicle turns right. When the oncoming vehicle performs an avoidance action, it is presumed that the host vehicle has started making a right turn with insufficient confirmation of surroundings, or that the right turn start timing has been inappropriate. It is also expected that the driver himself is not aware of this despite the high degree of accidental encounters. In such a situation, attention can be alerted by transmitting the unexpected encounter degree to the driver or the like immediately after predicting the unexpected encounter degree.
[0068]
In addition, the long-term driver characteristics are determined, and the driver is considered to be more or less likely to encounter an unexpected situation in the future based on the long-term driver characteristics and the preset unexpected encounter probability. The driving suitability can be objectively evaluated.
[0069]
In the third embodiment of the present invention, the degree of the momentary unexpected encounter degree determined based on the information on the avoidance operation of the oncoming vehicle by the inter-vehicle communication, for example, the oncoming vehicle performs the avoidance action when the host vehicle turns right. Whether to transmit the prediction result immediately after predicting the unexpected encounter degree or to transmit the prediction result after a predetermined period is set according to whether or not the determination is made. Accordingly, it is possible to alert the driver according to the degree of urgency (degree of unexpected encounter). If the driver needs to be alerted, the prediction result is immediately transmitted, and if the driver is aware of driving with a high degree of unexpected encounter, the driver does not transmit the prediction result immediately. It is possible to transmit a prediction result that is more suited to the driver's feeling without bothering the driver.
[0070]
<< Fourth Embodiment >>
The configuration of the driver future situation prediction apparatus in the fourth embodiment of the present invention is the same as that of the second embodiment shown in FIG. Here, differences from the first to third embodiments will be mainly described.
[0071]
Hereinafter, the operation of the driver future situation prediction apparatus according to the fourth embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 19 and 20.
[0072]
FIG. 19 shows a driving scene (driving situation) in which the host vehicle enters an intersection without a traffic light. FIG. 20 is a flowchart showing a process of predicting the driver unexpected encounter degree in the travel scene shown in FIG.
[0073]
First, when the ignition switch is turned on in step S501, detection of driving information (vehicle state) is started by the driving information detecting means 10 of the host vehicle in step S502. The driving information detection means 80 of the other vehicle also starts detecting the driving information of the other vehicle when the ignition switch is turned on. The driving information detected by the driving information detecting means 10 is recorded in the driving information accumulating means 40 until the ignition switch is turned off (step S503). In step S504, it is determined whether the ignition switch is turned off. If it is determined in step S504 that the ignition switch is not OFF, the process proceeds to step S505 in order to predict the momentary accidental encounter level in the momentary accidental encounter prediction means 20.
[0074]
In step S505, if it is detected by the driving environment detection means 14 of the driving information detection means 10 that the host vehicle has made an intersection approaching action as a predetermined driving situation, the process proceeds to step S506. Here, the predetermined driving situation indicates the intersection approach of the host vehicle Ma as shown in FIG. In step S506, it is determined whether or not an avoidance action (for example, sudden braking or sudden steering) of the crossing vehicle Md has been received by inter-vehicle communication along with the intersection approaching action of the host vehicle Ma detected in step S505. If an affirmative determination is made in step S506 that an avoidance action of the crossing vehicle Md is detected, the process proceeds to step S507. On the other hand, if a negative determination is made in step S506, the process returns to step S504.
[0075]
In step S507, the instantaneous accidental encounter prediction means 20 makes the intersection vehicle perform an avoidance action when the host vehicle enters the intersection, and predicts that the instantaneous accidental encounter degree is high. In step S508, the prediction result of step S507 is output to the transmission means 30, and in step S509, the prediction result of the driver's instantaneous unexpected encounter degree is provided to the driver by a display and a message. Thereafter, the process returns to step S504.
[0076]
Note that the detection of the intersection approaching behavior of the host vehicle in step S505 described above can be performed, for example, by recognizing an intersection by performing image processing on an image in front of the vehicle captured by a CCD camera or the like. Alternatively, the intersection may be detected by a navigation device.
[0077]
On the other hand, if it is determined in step S504 that the ignition switch is OFF, the process proceeds to step S510. If an affirmative determination is made in step S510 that data has been stored in the driving information storage means 40 for a predetermined period of time, the process proceeds to step S511, where the processing in the long-term driver characteristic determination means 50 is started. If a negative determination is made in step S510, the processes in steps S501 to S504 and step S510 are performed until data for a predetermined period is accumulated.
[0078]
The processing procedure for the determination of the long-term driver characteristics in steps S511 to S514 and the prediction of the future driver accidental encounter level in steps S201 to S206 (FIG. 4) is as described in the first embodiment. Therefore, detailed description is omitted.
[0079]
As described above, in the fourth embodiment of the present invention, the driving information of the intersecting vehicle when the host vehicle enters the intersection having no traffic signal is received by inter-vehicle communication. Based on the received information on the intersecting vehicle, it is determined whether or not an avoiding action such as sudden braking or sudden steering is performed on the intersecting vehicle when the host vehicle enters the intersection. When the avoidance action is to be performed by the intersection vehicle, it is presumed that the own vehicle has started entering the intersection in a state where the surrounding confirmation is insufficient, or the timing of the intersection entry is inappropriate. It is also expected that the driver himself is not aware of this despite the high degree of accidental encounters. In such a situation, attention can be alerted by transmitting the unexpected encounter degree to the driver or the like immediately after predicting the unexpected encounter degree.
[0080]
Further, the long-term driver characteristics are determined in the same manner as in the first embodiment described above, and the future driver may encounter an unexpected situation from the long-term driver characteristics and the preset unexpected prediction degree. It is possible to objectively evaluate the driver's driving suitability from the viewpoint of high or low performance.
[0081]
In the fourth embodiment of the present invention, the degree of instantaneous accidental encounter determined based on the information on the avoidance operation of the intersecting vehicle by the inter-vehicle communication, for example, whether or not the intersecting vehicle has performed the avoidance action. Thus, it is set whether to transmit the prediction result immediately after predicting the unexpected encounter degree or to transmit the prediction result after a predetermined period. Accordingly, it is possible to alert the driver according to the degree of urgency (degree of unexpected encounter). If the driver needs to be alerted, the prediction result is immediately transmitted, and if the driver is aware of driving with a high degree of unexpected encounter, the driver does not transmit the prediction result immediately. It is possible to transmit a prediction result that is more suited to the driver's feeling without bothering the driver.
[0082]
As described above, the driver future situation prediction apparatus according to the present invention is based on the traveling state of the own vehicle and the driving state of the own vehicle or the driving operation of the driver of the other vehicle in the instantaneous unexpected encounter prediction means. Thus, the unexpected encounter degree in a predetermined driving situation is predicted instantaneously. Accordingly, it is possible to accurately predict a driving situation with a high degree of unexpected encounter that needs to call attention to the driver, and to transmit the prediction result to the driver when the degree of unexpected encounter is high. As a result, the prediction result can be transmitted without bothering the driver.
[0083]
Furthermore, apart from the prediction of the momentary accidental encounter level, information on the driving state and driving environment of the host vehicle is accumulated for a predetermined period, and long-term driver characteristics are determined based on the accumulated information, and the driver's future Predicted the degree of unexpected encounter. Thus, the driver's driving suitability can be objectively evaluated from the viewpoint of whether the driver is likely to encounter a failure situation in the future. And by transmitting the evaluation result to the driver, it is possible to correct the deviation of the driver's recognition, promote the improvement of driving, and promote the maintenance improvement of the safety awareness for the driver who tries to drive safely. . When the prediction result of the unexpected encounter degree is transmitted to the manager, it can be used as reference information such as guidance and arrangement of the driver. Further, when the prediction result is transmitted to a third party such as an insurance company, it can be used as a guideline for setting the insurance premium rate.
[0084]
Furthermore, when predicting the degree of accidental encounter, whether or not the other vehicle has made an avoidance action in the driving situation such as an intersection approach or a right turn action of the own vehicle using the driving information of the other vehicle received by inter-vehicle communication It is possible to predict the degree of unexpected encounter according to the actual situation. Further, since the predicted unexpected encounter degree is transmitted to the driver according to the degree of the unexpected encounter degree, it is possible to alert the driver.
[0085]
In the first to fourth embodiments described above, the transmission means 30 transmits the prediction result of the instantaneous unexpected encounter prediction means 20 to the driver, and the prediction result of the driver unexpected encounter prediction means 60 is an unexpected encounter degree. Depending on the situation, it is communicated to the driver, manager or third party. That is, since the predicted result is transmitted to the driver only when the unexpected encounter degree is high, the driver's troublesomeness due to frequent transmission of the predicted result can be reduced. However, the driver future situation prediction apparatus according to the present invention is not limited to this. For example, the prediction results of the instantaneous unexpected encounter prediction unit 20 and the driver unexpected encounter prediction unit 60 may be transmitted to the driver, the manager, and a third party, respectively. Further, when the unexpected encounter degree predicted by the driver unexpected encounter prediction means 60 is higher than the average, it is transmitted to the driver, the manager, and the third party, and the predicted unexpected encounter degree is lower than the average. In some cases, it may be transmitted only to an administrator or a third party.
[0086]
In the above-described embodiment, the driving information detected by the driving information detection means 10 is sent to the instantaneous unexpected encounter prediction means 20 and also sent to the driving information storage means 40 and stored for a predetermined period. However, the driver future situation prediction apparatus according to the present invention is not limited to this. For example, the driving information detected by the driving information detecting means 10 may be temporarily stored in the driving information storage means 40 and then sent to the instantaneous accidental encounter prediction means 20 to predict the instantaneous accidental encounter degree. . Further, the transmission means 30 for transmitting the unexpected encounter level is not limited to the display monitor, and a warning corresponding to the unexpected encounter level may be generated.
[0087]
In the above embodiment, the driver information detecting means 12 of the own vehicle and the driving information of the other vehicle including the operation state of the driver of the other vehicle transmitted from the driving information detecting means 80 mounted on the other vehicle are received. The receiving means 100 that corresponds to the driver information detecting means.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram showing a basic configuration of a driver future situation prediction apparatus according to a first embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a diagram showing a traveling scene passing through a temporary stop intersection without a traffic light
FIG. 3 is a flowchart showing a processing procedure in the driver future situation prediction apparatus according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a flowchart showing a processing procedure in the driver future situation prediction apparatus according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a diagram showing a process for predicting an unexpected encounter degree with an intersecting vehicle at an intersection according to the first embodiment;
FIGS. 6A and 6B are diagrams for explaining a method of calculating an integrated value P of vehicle speed ratings when approaching a temporarily stopped intersection;
FIGS. 7A and 7B are graphs showing driver characteristics when entering a temporary stop intersection.
FIG. 8 is a graph showing the relationship between driver characteristics when entering a temporarily stopped intersection and the degree of unexpected encounter with an intersecting vehicle
FIG. 9 is a diagram showing a predicted result of an unexpected encounter degree with an intersecting vehicle at a temporarily stopped intersection.
FIG. 10 is a diagram showing a basic configuration of a driver future situation prediction apparatus according to a second embodiment.
FIG. 11 is a diagram showing a travel scene in which the host vehicle changes lanes.
FIG. 12 is a flowchart illustrating a processing procedure in the driver future situation prediction apparatus according to the second embodiment.
FIG. 13 is a diagram showing a traveling scene in which the host vehicle makes a right turn.
FIG. 14 is a flowchart showing a processing procedure in the driver future situation prediction apparatus according to the third embodiment;
FIG. 15 is a map showing the unexpected encounter degree prediction process when turning right
FIG. 16 is a diagram showing a relationship between driver characteristics at the time of a right turn and a predicted unexpected encounter degree with an oncoming vehicle.
FIG. 17 is a diagram showing a relationship between driver characteristics at the time of a right turn and a predicted unexpected encounter degree with an oncoming vehicle.
FIG. 18 is a diagram showing a relationship between driver characteristics at the time of a right turn and a predicted degree of unexpected encounter with a pedestrian.
FIG. 19 is a diagram showing a running scene of approaching a temporarily stopped intersection
FIG. 20 is a flowchart showing a processing procedure in the driver future situation prediction apparatus of the fourth embodiment.
[Explanation of symbols]
10, 80: Driving information detection means
11: Driving information detection means
12: Driver state detection means
13: Vehicle state detection means
14: Driving environment detection means
20: Instantaneous unexpected encounter prediction means
30: Transmission means
40: Driving information storage means
50: Long-term driver characteristic prediction means
60: Means for predicting unexpected driver encounters
70: Unexpected encounter prediction degree storage means
90: Transmission means
100: Receiving means

Claims (8)

自車両の走行状態を検出する車両状態検出手段と、走行環境を検出する走行環境検出手段のうち少なくとも一方を有する走行情報検出手段と、
自車両の運転者の状態、または他車両の運転者の運転操作を検出する運転者情報検出手段と、
前記走行情報検出手段および前記運転者情報検出手段で検出された情報に基づいて所定の運転状況での運転者の不慮遭遇度を瞬時に予測し、予測した不慮遭遇度に応じて予測結果を出力する瞬時的不慮遭遇予測手段と、
前記走行情報検出手段で検出された情報を蓄積する運転情報蓄積手段と、
前記運転情報蓄積手段に蓄積された情報から、運転者の特性を判定する長期的運転者特性判定手段と、
前記長期的運転者特性判定手段で判定された運転者特性と、あらかじめ設定した不慮遭遇予測度とに基づいて、運転者の将来の不慮遭遇度を予測する運転者不慮遭遇予測手段と、
前記瞬時的不慮遭遇予測手段および前記運転者不慮遭遇予測手段の予測結果を運転者または管理者または第三者に伝達する伝達手段とを有することを特徴とする運転者将来状況予測装置。
Vehicle information detecting means for detecting the driving condition of the host vehicle; and driving information detecting means having at least one of driving environment detecting means for detecting the driving environment;
A driver information detecting means for detecting the state of the driver of the own vehicle or the driving operation of the driver of the other vehicle;
Based on the information detected by the driving information detection means and the driver information detection means, the driver unexpectedly predicts the degree of unexpected encounter in a predetermined driving situation, and outputs a prediction result according to the predicted unexpected encounter degree. A means for predicting instantaneous accidents,
Driving information accumulating means for accumulating information detected by the travel information detecting means;
From the information stored in the driving information storage means, long-term driver characteristics determination means for determining the characteristics of the driver,
Based on the driver characteristics determined by the long-term driver characteristic determination means and a preset unexpected encounter degree, a driver unexpected encounter prediction means that predicts the future unexpected encounter degree of the driver;
A driver future situation prediction device comprising: a momentary unexpected encounter prediction means and a transmission means for transmitting a prediction result of the driver unexpected encounter prediction means to a driver, a manager or a third party.
請求項1に記載の運転者将来状況予測装置において、
前記伝達手段は、前記瞬時的不慮遭遇予測手段の予測結果を運転者に伝達し、前記運転者不慮遭遇予測手段の予測結果を管理者または第3者に伝達することを特徴とする運転者将来状況予測装置。
In the driver future situation prediction device according to claim 1,
The transmission means transmits a prediction result of the instantaneous unexpected encounter prediction means to a driver, and transmits a prediction result of the driver unexpected encounter prediction means to a manager or a third party. Situation prediction device.
請求項1または請求項2に記載の運転者将来状況予測装置において、
前記瞬時的不慮遭遇予測手段は、前記走行情報検出手段によって所定の運転状況が検出された場合に、前記運転者情報検出手段によって検出される前記自車両の運転者の状態に基づいて前記自車両の運転者の運転が故意であるか否かを判定し、その判定結果に基づいて不慮遭遇度を予測することを特徴とする運転者将来状況予測装置。
In the driver future situation prediction device according to claim 1 or claim 2,
The instantaneous unexpected encounter predicting means is configured to detect the vehicle based on a state of a driver of the own vehicle detected by the driver information detecting means when a predetermined driving situation is detected by the travel information detecting means. A driver future situation prediction device that determines whether or not the driver of the driver is intentional and predicts the unexpected encounter level based on the determination result.
請求項3に記載の運転者将来状況予測装置において、
前記走行情報検出手段は、前記走行環境検出手段によって一時停止規制の交差点を検出し、かつ、前記車両状態検出手段によって一時停止規制の交差点進入時の前記自車両の減速操作を検出し、
前記運転者情報検出手段は、一時停止規制の交差点進入時の前記自車両の運転者の注視動作を検出し、
前記瞬時的不慮遭遇予測手段は、前記走行環境検出手段によって一時停止規制の交差点が検出され、かつ前記車両状態検出手段によって該交差点進入時の前記自車両の減速操作が検出されない場合に、前記運転者情報検出手段の検出結果に基づいて前記交差点での運転が故意であるか否かを判定し、その判定結果に基づいて運転者の不慮遭遇度を予測することを特徴とする運転者将来状況予測装置。
In the driver future situation prediction device according to claim 3,
The travel information detecting means detects a stop stop intersection by the travel environment detection means, and detects a deceleration operation of the host vehicle when entering the stop stop intersection by the vehicle state detection means,
The driver information detecting means detects a gaze operation of the driver of the own vehicle at the time of entering the intersection of the temporary stop regulation,
The momentary unexpected encounter prediction means is configured to perform the driving when the travel environment detection means detects a stop restriction intersection and the vehicle state detection means does not detect a deceleration operation of the host vehicle when entering the intersection. A driver's future situation characterized by determining whether or not the driving at the intersection is intentional based on a detection result of the driver information detecting means, and predicting a driver's unexpected encounter degree based on the determination result Prediction device.
請求項1または請求項2に記載の運転者将来状況予測装置において、
前記運転者情報検出手段は、前記他車両の運転者の運転操作に関する情報を車外から受信する受信手段を有し、
前記瞬時的不慮遭遇予測手段は、前記走行情報検出手段によって所定の運転状況が検出された場合に、前記受信手段によって受信される前記他車両の運転者の運転操作に関する情報に基づいて前記他車両の運転者が不慮の事態を回避する運転操作を行ったか否かを判定し、その判定結果に基づいて運転者の不慮遭遇度を予測することを特徴とする運転者将来状況予測装置。
In the driver future situation prediction device according to claim 1 or claim 2,
The driver information detecting means has receiving means for receiving information on driving operation of the driver of the other vehicle from outside the vehicle,
The instantaneous unexpected encounter prediction means is configured to detect the other vehicle based on information related to the driving operation of the driver of the other vehicle received by the receiving means when a predetermined driving situation is detected by the travel information detecting means. A driver future situation prediction device that determines whether or not a driver has performed a driving operation that avoids an unexpected situation and predicts a driver's unexpected encounter degree based on the determination result.
請求項5に記載の運転者将来状況予測装置において、
前記走行情報検出手段は、前記車両状態検出手段あるいは前記走行環境検出手段によって前記自車両の車線変更行動を検出し、
前記受信手段は、前記自車両の側方または後方の車両の運転者の運転操作に関する情報を検出し、
前記瞬時的不慮遭遇予測手段は、前記走行情報検出手段によって前記自車両の車線変更行動が検出された場合に、前記自車両の車線変更時に前記受信手段によって受信される側方車両の急制動または急操作の情報に基づいて、あるいは前記自車両の車線変更後に前記受信手段によって受信される後続車両の急制動または急操作の情報に基づいて、前記側方車両または前記後続車両の運転者が回避運転操作を行ったか否かを判定し、その判定結果に基づいて不慮遭遇度を予測することを特徴とする運転者将来状況予測装置。
In the driver | operator future condition prediction apparatus of Claim 5,
The travel information detection means detects the lane change behavior of the host vehicle by the vehicle state detection means or the travel environment detection means,
The receiving means detects information related to a driving operation of a driver of a vehicle on the side or rear of the host vehicle,
The instantaneous unexpected encounter predicting means is configured to detect a sudden braking of a side vehicle received by the receiving means when the lane change action of the own vehicle is detected by the travel information detecting means or when the lane change of the own vehicle is changed, or The driver of the side vehicle or the succeeding vehicle avoids based on the information on the sudden operation or the information on the sudden braking or the sudden operation of the succeeding vehicle received by the receiving means after changing the lane of the own vehicle. A driver future situation prediction apparatus characterized by determining whether or not a driving operation has been performed and predicting an unexpected encounter degree based on the determination result.
請求項5に記載の運転者将来状況予測装置において、
前記走行情報検出手段は、前記車両状態検出手段あるいは前記走行環境検出手段によって前記自車両の右折行動を検出し、
前記受信手段は、前記自車両の右折時に、対向車両の運転者の運転操作に関する情報を検出し、
前記瞬時的不慮遭遇予測手段は、前記走行情報検出手段によって前記自車両の右折行動が検出された場合に、前記自車両の右折時に前記受信手段によって受信される前記対向車両の急制動または急操作の情報に基づいて、前記対向車両の運転者が回避運転操作を行ったか否かを判定し、その判定結果に基づいて不慮遭遇度を予測することを特徴とする運転者将来状況予測装置。
In the driver | operator future condition prediction apparatus of Claim 5,
The travel information detection means detects a right turn action of the host vehicle by the vehicle state detection means or the travel environment detection means,
The receiving means detects information related to the driving operation of the driver of the oncoming vehicle when the host vehicle turns right,
The instantaneous unexpected encounter predicting means is configured to suddenly brake or suddenly operate the oncoming vehicle received by the receiving means when the host vehicle turns right when the driving information detecting means detects a right turn action of the own vehicle. A future driver situation prediction device that determines whether or not the driver of the oncoming vehicle has performed an avoidance driving operation based on the information, and predicts an unexpected encounter degree based on the determination result.
請求項5に記載の運転者将来状況予測装置において、
前記走行情報検出手段は、前記走行環境検出手段によって交差点を検出し、かつ前記車両状態検出手段によって前記自車両の交差点への進入行動を検出し、
前記受信手段は、前記自車両の交差点進入時に、前記自車両の走行方向と交差する方向に走行中の交差車両の運転者の運転操作に関する情報を検出し、
前記瞬時的不慮遭遇予測手段は、前記走行環境検出手段によって交差点が検出され、かつ前記車両状態検出手段によって前記自車両の交差点への進入行動が検出された場合に、前記自車両の交差点進入時に前記受信手段によって受信される前記交差車両の急制動または急操作の情報に基づいて、前記交差車両の運転者が回避運転操作を行ったか否かを判定し、その判定結果に基づいて不慮遭遇度を予測することを特徴とする運転者将来状況予測装置。
In the driver | operator future condition prediction apparatus of Claim 5,
The travel information detection means detects an intersection by the travel environment detection means, and detects an approach action of the own vehicle to the intersection by the vehicle state detection means,
The receiving means detects information related to the driving operation of the driver of the intersecting vehicle that is traveling in a direction intersecting the traveling direction of the own vehicle when the own vehicle enters the intersection,
The instantaneous unexpected encounter predicting means is configured to detect the intersection of the own vehicle when the intersection is detected by the traveling environment detecting means and the approach behavior of the own vehicle is detected by the vehicle state detecting means. Based on the information on sudden braking or sudden operation of the crossing vehicle received by the receiving means, it is determined whether or not the driver of the crossing vehicle has performed an avoidance driving operation, and the degree of unexpected encounter based on the determination result A driver's future situation prediction device characterized by predicting
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Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4595536B2 (en) * 2004-12-27 2010-12-08 日産自動車株式会社 Vehicle information providing device
JP4497011B2 (en) * 2005-03-31 2010-07-07 日産自動車株式会社 Pause alarm device and pause alarm method
JP2006284414A (en) * 2005-04-01 2006-10-19 Xanavi Informatics Corp On-vehicle information terminal, traveling control system of automobile, and traveling control device and method of automobile
JP4621600B2 (en) * 2006-01-26 2011-01-26 本田技研工業株式会社 Driving assistance device
JP4910458B2 (en) * 2006-04-03 2012-04-04 日産自動車株式会社 Vehicle traffic sign detection device, automobile and vehicle traffic sign detection method
JP4973069B2 (en) * 2006-08-29 2012-07-11 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 Driving support method and driving support device
JP4894795B2 (en) * 2008-03-19 2012-03-14 株式会社デンソー Driving behavior estimation device
JP5102140B2 (en) * 2008-08-01 2012-12-19 株式会社デンソー Driving diagnosis information providing device and driving diagnosis information providing system
JP5115817B2 (en) * 2008-08-07 2013-01-09 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 Safe driving evaluation system and safe driving evaluation program
CN104571073B (en) * 2013-10-24 2017-05-24 同济大学 Hidden danger and fault feature extraction method for train brake system
JP7294295B2 (en) * 2020-10-07 2023-06-20 株式会社デンソー Vehicle driving support device

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3319201B2 (en) * 1995-02-08 2002-08-26 トヨタ自動車株式会社 Inattentive driving judgment device
JPH1082653A (en) * 1996-09-06 1998-03-31 Matsushita Electric Ind Co Ltd Navigation apparatus
JPH1134688A (en) * 1997-07-15 1999-02-09 Omron Corp System for monitoring mind and body information of driver engaging in vehicle-driving work and system for controlling safety operation
JPH11353598A (en) * 1998-06-09 1999-12-24 Honda Motor Co Ltd Detection and alarm device for moving body
JP4051813B2 (en) * 1999-04-21 2008-02-27 日産自動車株式会社 Information device
JP4337130B2 (en) * 1999-06-10 2009-09-30 マツダ株式会社 Control device for driving device
JP2001331900A (en) * 2000-05-23 2001-11-30 Matsushita Electric Ind Co Ltd On-vehicle danger forecast alarm system and method
JP3882541B2 (en) * 2001-07-09 2007-02-21 日産自動車株式会社 Driver future situation prediction device
JP2003058994A (en) * 2001-08-14 2003-02-28 Nissan Motor Co Ltd Device and method for predicting future status of driver
JP2003099898A (en) * 2001-09-25 2003-04-04 Nissan Motor Co Ltd Driver's future condition forecasting device

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