JP4905832B2 - Driver state determination device and driving support device - Google Patents
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Description
本発明は、例えば、運転者の状態を判定する運転者状態判定装置、及び運転者状態判定装置を使用して運転支援を行う運転支援装置に関する。 The present invention relates to, for example, a driver state determination device that determines the state of a driver and a driving support device that performs driving support using the driver state determination device.
運転中のドライバの覚醒度、疲労や感情などの状態を、心拍や発汗などの生体情報を計測することで推定する技術が存在する。
例えば、特許文献1では、心拍数センサから得た運転者の心拍情報に基づいて、運転者の意識レベルを判定し、意識レベルが低いと判定した場合に、アラームを介して警告を発する運転支援技術が提案されている。
For example, in
特許文献1に記載の装置をはじめ、従来は、所定の生体情報の判定条件に基づいて運転者の状態を一律に判定していた。
しかし、心拍や発汗などの生体情報と運転者の状態との関係は、運転者の性格(性質)などによって左右されるものである。そのため、従来のように、生体情報についての同一の判定条件で一律に運転者の状態を判定すると、その判定結果が実際の運転者の状態とずれるおそれがあった。
Conventionally, including the device described in
However, the relationship between biometric information such as heartbeat and sweating and the driver's condition depends on the personality (nature) of the driver. For this reason, if the driver's state is uniformly determined under the same determination condition for biometric information as in the prior art, the determination result may deviate from the actual driver's state.
そこで、本発明は、より精度の高い運転者の状態判定を行うことを第1の目的とする。
また、本発明は、運転者状態判定装置を使用した、より精度の高い運転支援を行うことを第2の目的とする。
Therefore, a first object of the present invention is to perform a more accurate driver state determination.
In addition, a second object of the present invention is to provide driving assistance with higher accuracy using a driver state determination device.
(1)請求項1に記載の発明は、運転者の生体情報から運転者の状態を判定するための判定閾値であり、運転者の運転操作タイプごとに異なる複数の判定閾値が設定された状態判定テーブルを記憶する記憶手段と、運転者の運転操作タイプを取得する操作タイプ取得手段と、前記運転者の生体情報を取得する生体情報取得手段と、前記状態判定テーブルから、前記取得した運転操作タイプに対応した複数の判定閾値を決定する閾値決定手段と、前記取得した生体情報を、前記決定した複数の判定閾値に照らし合わせることによって、運転者の状態を判定する状態判定手段と、を具備したことを特徴とする運転者状態判定装置を提供する。
(2)請求項2記載の発明では、車両走行における、少なくともアクセル操作量、ブレーキ操作量、ハンドル操作頻度、車間距離、速度変化量のうちの1つの運転操作情報を取得する運転操作情報取得手段を具備し、前記操作タイプ取得手段は、前記取得した運転操作情報に基づいて決定することで前記運転操作タイプを取得することを特徴とする請求項1記載の運転者状態判定装置を提供する。
(3)請求項3記載の発明では、車両走行における、少なくともアクセル操作量、ブレーキ操作量、ハンドル操作頻度、車間距離、速度変化量のうちの1つの運転操作情報を取得する運転操作情報取得手段と、前記取得した運転操作情報に基づいて運転操作タイプを決定する操作タイプ決定手段と、前記決定した運転操作タイプの履歴を記憶する記憶手段と、を具備し、前記操作タイプ取得手段は、前記履歴から前記運転操作タイプを取得することを特徴とする請求項1記載の運転者状態判定装置を提供する。
(4)請求項4記載の発明では、前記操作タイプ取得手段は、前記決定した運転操作タイプと前記履歴に基づいて取得することを特徴とする請求項3記載の運転者状態判定装置を提供する。
(5)請求項5記載の発明では、請求項1から請求項4のいずれか1の請求項に記載の運転者状態判定装置と、前記運転者状態判定装置で判定した運転者の状態に応じた運転支援を行う運転支援手段と、を具備したことを特徴とする運転支援装置を提供する。
(1) The invention described in
(2) In the invention according to
(3) In the invention according to
(4) The invention according to
(5) In the invention according to
本発明によれば、運転者の生体情報から運転者の状態を判定するための判定閾値であり、運転者の運転操作タイプごとに異なる複数の判定閾値が設定された状態判定テーブルを記憶し、この状態判定テーブルから運転操作タイプに対応した複数の判定閾値を決定し、この複数の判定閾値に生体情報を照らし合わせることによって、より精度の高い運転者の状態判定を行うことができる。そして、このより適切な運転者の状態判定結果を用いることにより、より精度の高い運転支援を行うことができる。 According to the present invention, it is a determination threshold value for determining the driver's state from the driver's biological information, and stores a state determination table in which a plurality of determination threshold values different for each driving operation type of the driver are set. By determining a plurality of determination threshold values corresponding to the driving operation type from the state determination table and collating the biological information with the plurality of determination threshold values, it is possible to perform a more accurate driver state determination. And more accurate driving assistance can be performed by using the more appropriate driver state determination result.
以下、本発明の運転者状態判定装置及び運転支援装置における好適な実施の形態について、図1から図10を参照して詳細に説明する。
(1)実施形態の概要
本実施形態では、走行中における運転操作情報(アクセル・ブレーキ・ステアリングの操作量や操作頻度、車速、車間距離、加速度など)を測定し、これらの測定結果に基づいて運転者の運転操作タイプ(攻撃型・速度確保型・追従型・慎重型)を判定する。運転操作タイプの判定は、予め定義されている判定条件に基づいて行われる。例えば、車速レベルが高く、さらに、速度変化及びアクセル・ブレーキの操作量が共に大きい場合には、『攻撃型』であると判定する。
そして、判定された運転操作タイプに基づいて、運転者の状態(精神状態)を判定するための判定基準となる判定閾値を決定(設定)する。
判定閾値は、運転操作タイプの過去の判定履歴を考慮して(加味して)決定するようにしてもよい。
Hereinafter, preferred embodiments of the driver state determination device and the driving support device of the present invention will be described in detail with reference to FIGS. 1 to 10.
(1) Outline of Embodiment In this embodiment, driving operation information (accelerator / brake / steering operation amount and operation frequency, vehicle speed, distance between vehicles, acceleration, etc.) during traveling is measured, and based on these measurement results. The driver's driving operation type (attack type, speed securing type, following type, careful type) is determined. The determination of the driving operation type is performed based on a predetermined determination condition. For example, when the vehicle speed level is high and the speed change and the accelerator / brake operation amount are both large, it is determined that the vehicle is “attack type”.
Then, based on the determined driving operation type, a determination threshold value that is a determination criterion for determining the state (mental state) of the driver is determined (set).
The determination threshold may be determined in consideration (considering) a past determination history of the driving operation type.
また、本実施形態では、車両の走行中における運転者の生体情報(心拍、発汗量、筋電位、脳波、瞳孔状態など)を測定し、この生体情報の測定結果を、設定された判定閾値と照らし合わせることによって運転者の状態を判定する。
そして、判定された運転者の状態に対応する運転支援モード(リフレッシュモード・ワーニングモード・リラックスモード・サポートモード)を特定し、この特定した運転支援モードに基づいて、フィードバック装置による適切な運転支援を行う。
In the present embodiment, the driver's biological information (heart rate, sweating amount, myoelectric potential, brain wave, pupillary state, etc.) while the vehicle is running is measured, and the measurement result of the biological information is set as the set determination threshold value. The driver's condition is determined by checking.
Then, a driving support mode (refresh mode / warning mode / relaxation mode / support mode) corresponding to the determined driver state is specified, and appropriate driving support by a feedback device is provided based on the specified driving support mode. Do.
(2)実施形態の詳細
[第1の実施形態]
図1は、本実施形態における運転支援装置の構成を表した図である。
この図1に示すように、運転支援装置は、各種プログラムやデータに従って運転支援装置全体を制御するECU(電子制御装置)10を備えている。
このECU10には、現在位置検出部11、生体情報検出部12、環境情報取得部13、運転操作検出部14、データ記憶部15、プログラム記憶部16、フィードバック装置17、表示装置18、入力装置19が接続されている。
(2) Details of Embodiment [First Embodiment]
FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of a driving support apparatus according to the present embodiment.
As shown in FIG. 1, the driving support apparatus includes an ECU (electronic control unit) 10 that controls the entire driving support apparatus according to various programs and data.
The ECU 10 includes a current
ECU10は、CPU、ROM、RAM、インターフェイスの各部を備えたコンピュータシステムで構成されている。
ECU10は、運転操作検出部14の取得情報に基づく運転操作パターン(運転操作傾向)の判定、運転操作パターンに基づく判定閾値の設定、生体情報検出部12の取得情報及び判定閾値に基づく運転者の状態の判定、運転者の状態に基づく運転支援のフィードバック装置17への指示、を行うようになっている。また、ECU10は、各判定処理に必要なデータをデータ記憶部15から読み出し供給するようになっている。
The
The
現在位置検出部11は、GPSセンサ111、車速センサ112、ジャイロセンサ113を備えている。
GPSセンサ111は、運転支援装置が搭載される車両の現在位置(緯度、経度からなる絶対座標値)を検出するためのものであり、人工衛星を利用して車両の位置を測定するGPS(Global Positioning Systems)受信装置を備えている。
車速センサ112は、車速を検出し、ジャイロセンサ113は、車両の加速度を検出する。
なお、現在位置検出部11は、GPS受信装置による現在位置検出を補足する装置として、車速センサ112、ジャイロセンサ113を備えているが、他にも地磁気を検出して車両の方位を求める地磁気センサ等を備えるようにしてもよい。
The current
The GPS sensor 111 is for detecting the current position (absolute coordinate value composed of latitude and longitude) of the vehicle on which the driving support device is mounted, and uses GPS (Global) to measure the position of the vehicle using an artificial satellite. (Positioning Systems) receiving device.
The vehicle speed sensor 112 detects the vehicle speed, and the gyro sensor 113 detects the acceleration of the vehicle.
Note that the current
生体情報検出部12は、運転者の生体情報を取得するための装置として、心拍センサ121、発汗センサ122、筋電位センサ123、脳波センサ124、温度センサ125、画像処理装置126を備えている。
生体情報検出部12は、車両が走行を開始すると、所定時間間隔でこれらのセンサの検出値をECU10に供給するようになっている。そしてECU10は、これらの検出値をデータ記憶部15の所定の領域に格納する。
心拍センサ121は、運転者の心拍数を検出するセンサで、運転者の脈拍数から心拍数を検出する。本実施形態における心拍センサ121は、ステアリング(ハンドル)に配置された電極により、運転中の運転者の手から心拍信号を採取することで心拍数を検出するようになっている。なお、心拍センサ121は、専用のセンサを手首等の運転者の身体に配置するようにしてもよい。
The biological information detection unit 12 includes a
The biological information detection unit 12 supplies detection values of these sensors to the
The
発汗センサ122は、ステアリング(ハンドル)に配置され、発汗状態によって流れる電流値の変化から発汗状態を検出する。
筋電位センサ123は、運転者の腕等に配置され、その筋電位の変化を測定する。
脳波センサ124は、脳波を測定し、何波(ベータ波、アルファ波、デルタ波、シータ波)が出ている状態かを測定する。
ベータ波は、13〜40Hz未満の脳波で、精神活動をしている部位に現れる。
アルファ波は、8〜13Hz未満の脳波で、健康な成人の、安静、リラックス、閉眼時に後頭部に現れる。
デルタ波は、0.5〜4Hz未満の脳波で、ぐっすり眠っている場合に現れる。
シータ波は、4〜8Hz未満の脳波で、とろとろと眠くなってきた時に現れる。
The
The
The
The beta wave is an electroencephalogram of 13 to less than 40 Hz and appears in a part where mental activity is performed.
Alpha waves are brain waves below 8-13 Hz and appear in the occipital region of healthy adults at rest, relaxation, and closed eyes.
A delta wave is an electroencephalogram of less than 0.5-4 Hz and appears when sleeping well.
Theta wave is an electroencephalogram below 4-8 Hz, and appears when it becomes sleepy.
温度センサ125は、ステアリング及び運転座席(シート)に配置され、運転者の指先などの末梢部と、胴体部などの中枢部との温度差(体温差)を検出する。
なお、末梢部と中枢部との温度差の検出は、温度センサ125の代わりに、サーモグラフィ装置を用いるようにしてもよい。
画像処理装置126は、車両の内部に設けられたカメラ等の画像入力装置で撮像された運転者の顔画像の画像処理を行い、瞳孔の変化を検出する。
The temperature sensor 125 is disposed in the steering and the driver's seat (seat), and detects a temperature difference (body temperature difference) between a peripheral part such as a driver's fingertip and a central part such as a trunk part.
The temperature difference between the peripheral part and the central part may be detected by using a thermography device instead of the temperature sensor 125.
The image processing device 126 performs image processing of the driver's face image captured by an image input device such as a camera provided inside the vehicle, and detects changes in the pupil.
生体情報として血圧センサにより運転者の血圧を検出するようにしてもよい。
本実施形態において、血圧センサは、例えば、人体において心臓の収縮に伴う血液の脈波が心臓から指先に到達するまでの脈波伝播時間(PWTT:Pulse Wave Transmit Time)と血圧との相関関係を利用して血圧測定を行うものである。
血圧センサは、心臓の拍動時に発生する電位変化を検知して心臓の収縮タイミングを検知するための電極センサと、指先の血流量の変化を赤外線により検知して脈波が指先に到達したタイミング(脈拍)を捉えるための赤外線センサを備えており、これらセンサにより検知した脈波伝播時間に基づいた演算により血圧を測定する。
なお、特開2000−107141号公報に記載されるように、心臓からの距離の差を利用して、脈拍を計測する脈拍センサを両センサ部に配置するようにしてもよい。
The driver's blood pressure may be detected by a blood pressure sensor as biometric information.
In the present embodiment, the blood pressure sensor, for example, shows a correlation between a pulse wave transmission time (PWTT: Pulse Wave Transmit Time) until the blood pulse wave accompanying the contraction of the heart reaches the fingertip from the heart and the blood pressure. It is used to measure blood pressure.
The blood pressure sensor detects an electrical potential change that occurs when the heart beats and detects the heart contraction timing, and the timing when the pulse wave reaches the fingertip by detecting a change in blood flow at the fingertip using infrared rays. An infrared sensor for capturing (pulse) is provided, and blood pressure is measured by calculation based on the pulse wave propagation time detected by these sensors.
As described in JP 2000-107141 A, pulse sensors that measure a pulse by using a difference in distance from the heart may be arranged in both sensor units.
環境情報取得部13は、画像処理装置を備え、画像入力装置で撮像された車外画像の画像処理を行い、前方の視界状況(雨、雪、霧等の天気、及び、周囲の明るさの度合いなど)の検出を行うようになっている。
環境情報取得部13は、現在の時刻を判断するためのセンサとして、時刻センサを備えている。
また、環境情報取得部13は、天気や周囲の明るさを判断するためのセンサとして、画像処理装置の画像処理による場合に加えて(又は代えて)、ワイパーの稼働状態を検出するワイパーセンサ、車幅灯のオン状態を検出する車幅灯センサ、ヘッドランプのオン状態を検出するヘッドランプセンサを備えている。
また、環境情報取得部13は、運転環境情報として、走行中の道路の種別(高速道路、国道、地方道、細街路…)や交通情報(渋滞度、規制状態…)を情報センタ等から受信する通信手段を備えている。
The environment information acquisition unit 13 includes an image processing device, performs image processing of an image outside the vehicle captured by the image input device, and displays a front visibility situation (weather, rain, snow, fog, etc., and ambient brightness level) Etc.) are detected.
The environment information acquisition unit 13 includes a time sensor as a sensor for determining the current time.
The environment information acquisition unit 13 is a sensor for determining weather and ambient brightness, in addition to (or instead of) the image processing of the image processing apparatus, a wiper sensor that detects the operating state of the wiper, A vehicle width light sensor for detecting the on state of the vehicle width light and a head lamp sensor for detecting the on state of the head lamp are provided.
In addition, the environment information acquisition unit 13 receives, as driving environment information, the type of road (highway, national road, local road, narrow street ...) and traffic information (congestion level, regulation state ...) from the information center, etc. Communication means.
運転操作検出部14は、運転者による運転操作状態を検出するためのアクセルセンサ141、ブレーキセンサ142、及び舵角センサ143、車間距離センサ144を備えている。
アクセルセンサ141は、アクセルペダルを踏み込む速度や、踏力、踏む回数等を検出する。
ブレーキセンサ142は、ブレーキペダルを踏み込む速度や、踏力、踏む回数等を検出する。
舵角センサ143は、ハンドル操作による操舵角や、ハンドルの操作頻度を検出する。
車間距離センサ144は、車両前方、後方に配置されたミリ波レーダやレーザレーダ等で構成され、前方車両との車間距離や相対速度、後方車両との車間距離や相対速度が検出されるとともに、対向車の有無が判断される。
The driving
The accelerator sensor 141 detects the speed at which the accelerator pedal is depressed, the depression force, the number of depressions, and the like.
The brake sensor 142 detects the speed at which the brake pedal is depressed, the depression force, the number of depressions, and the like.
The steering angle sensor 143 detects the steering angle by the steering wheel operation and the steering frequency.
The inter-vehicle distance sensor 144 is configured by a millimeter wave radar, a laser radar, or the like disposed in front of or behind the vehicle, and detects the inter-vehicle distance or relative speed with the front vehicle, the inter-vehicle distance or relative speed with the rear vehicle, The presence or absence of an oncoming vehicle is determined.
データ記憶部15は、運転環境DB(データーベース)151、個人特性DB152、生体情報DB153、運転環境判定データ154、個人特性判定データ155、生体情報判定データ156、モード判定データ157等の本実施形態による運転者状態判定及び運転支援処理で使用される各種データやテーブルが格納されている。
運転環境DB151には、運転操作検出部14で検出された検出結果、例えば、車両速度(km/h)、車両加速度(G)、ハンドル操作トルク(N・m)、ハンドル操作状況(N・m/ms)、アクセル踏力(N・m)、ブレーキ踏力(N・m)、ブレーキ操作状況(N・m/ms)などのデータが格納される。
この運転環境DB151に格納されたデータは、後述する運転操作タイプ判定処理時に読み出されて使用される。
また、運転環境DB151には、環境情報取得部13で検出された前方の視界状況の情報を含む環境情報(天気、車両量、信号量、道路種別、車線数等)も格納される。
これらの環境情報は、運転操作タイプ判定処理や運転支援処理時に参照される判定条件の詳細設定に用いられる。
個人特性DB152には、後述する運転操作タイプの判定処理により判定(特定)された運転操作タイプが、運転者の識別情報と紐付けられた状態で格納される。
個人特性DB152には、運転操作タイプが判定されるごとに情報が蓄積されるため、個人特性DB152に格納されている情報は、履歴情報として機能させることができる。
なお、個人特性DB152へ格納可能な情報(データ)は、当該運転支援装置において処理されたものに限定されるものではなく、例えば、他の車両に搭載されている装置で処理された履歴情報なども、外部記憶装置やデータ通信などを介して取り込むことができる。
The
In the driving
The data stored in the driving
The driving
These pieces of environmental information are used for detailed setting of determination conditions referred to during driving operation type determination processing and driving support processing.
In the personal characteristic DB 152, the driving operation type determined (specified) by the driving operation type determination process described later is stored in a state linked to the identification information of the driver.
Since information is accumulated in the personal characteristic DB 152 every time a driving operation type is determined, the information stored in the personal characteristic DB 152 can function as history information.
The information (data) that can be stored in the personal characteristic DB 152 is not limited to the information processed in the driving support device, for example, history information processed by a device mounted on another vehicle. Can also be imported via an external storage device or data communication.
生体情報DB153には、生体情報として、生体情報検出部12で検出された各種センサの検出値が保存される。
運転環境判定データ154には、現在走行中の運転環境を判定するためのデータ、即ち、環境情報取得部13が取得したデータが格納されている。
運転環境判定データ154には、例えば、天気情報を含む視界状況や道路状況、交通情報など、後述する運転操作量の判定条件を設定するための判定データが格納されている。
In the biological information DB 153, detection values of various sensors detected by the biological information detection unit 12 are stored as biological information.
The driving environment determination data 154 stores data for determining the driving environment that is currently running, that is, data acquired by the environment information acquisition unit 13.
In the driving environment determination data 154, for example, determination data for setting a determination condition for a driving operation amount, which will be described later, such as visibility conditions including weather information, road conditions, and traffic information is stored.
個人特性判定データ155には、個人特性、詳しくは、運転操作タイプ(運転操作傾向)を判定する際に用いられる運転操作状況の判定条件データが格納されている。
図2は、運転操作状況の判定条件データの一例を示した図である。
図2に示すように、アクセル操作量、ブレーキ操作量、ハンドル操作頻度、車間距離、車速、速度変化量などの運転操作項目における程度(度合い)の判定条件が設定されている。但し、これらの判定条件の設定値は、運転環境などの条件によって適宜変更される。
The personal characteristic determination data 155 stores determination conditions data for driving operation status used when determining personal characteristics, specifically, a driving operation type (driving operation tendency).
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of determination condition data for a driving operation situation.
As shown in FIG. 2, conditions for determining the degree (degree) of driving operation items such as an accelerator operation amount, a brake operation amount, a steering wheel operation frequency, an inter-vehicle distance, a vehicle speed, and a speed change amount are set. However, the set values of these determination conditions are appropriately changed depending on conditions such as the driving environment.
図3は、生体情報の状態区分を表した図である。
図4は、各生体情報における判定値の判定条件の一例を示した図である。
生体情報判定データ156には、図3、図4に示すような、生体情報検出部12において検出された生体情報の判定条件データが格納されている。
本実施形態では、図4に示すような判定条件データを利用すると、例えば、心拍は、1分当たりの心拍が50未満の場合に判定値『−3』、50〜60の場合に判定値『−2』、60〜90の場合に判定値『0』、90〜100の場合に判定値『+1』、100以上の場合に判定値『+3』と判定される。
FIG. 3 is a diagram showing state classification of biological information.
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of determination conditions for determination values in each piece of biological information.
The biological information determination data 156 stores determination condition data for biological information detected by the biological information detection unit 12 as shown in FIGS.
In the present embodiment, when the determination condition data as shown in FIG. 4 is used, for example, when the heart rate per minute is less than 50, the determination value “−3”, and when the heart rate is 50 to 60, the determination value “ −2 ”, 60 to 90, the judgment value“ 0 ”, 90 to 100, the judgment value“ +1 ”, and 100 or more, the judgment value“ +3 ”.
発汗は、単位面積(1平方センチメートル)当たりの1分間の発汗量で判定され、0.1mg未満の場合に判定値『−1』、0.1mg以上0.5mg未満の場合に判定値『0』、0.5mg以上の場合に判定値『+2』と判定される。
筋電位、脳波、瞳孔、身体表面温度差など生体情報の項目においても図4に示すように条件ごとに判定値が定義されている。
図3に示すように、判定値(評価値)の『+(プラス)』評価は、交感神経系が優位であることを示し、一方、判定値の『−(マイナス)』評価は、副交感神経系が優位であることを示す。
本実施形態では、生体情報検出部12で検出された各生体情報の判定値の合計値に基づいて、運転者の状態を判定する。
Sweating is determined by the amount of sweat per minute per unit area (one square centimeter). When the amount is less than 0.1 mg, the determination value is “−1”, and when it is 0.1 mg or more and less than 0.5 mg, the determination value is “0”. In the case of 0.5 mg or more, the determination value is “+2”.
In biometric information items such as myoelectric potential, brain waves, pupils, and body surface temperature differences, determination values are defined for each condition as shown in FIG.
As shown in FIG. 3, a “+ (plus)” evaluation of a judgment value (evaluation value) indicates that the sympathetic nervous system is dominant, while a “− (minus)” evaluation of a judgment value is a parasympathetic nerve. Indicates that the system is superior.
In the present embodiment, the state of the driver is determined based on the total value of the determination values of each piece of biological information detected by the biological information detection unit 12.
図5は、運転者の運転操作タイプごとに異なる閾(しきい)値が設定された運転者の状態を判定するためのテーブルの一例を示した図である。
図6は、運転者の状態に対応する運転支援モードを特定するテーブルの一例を示した図である。
モード判定データ157には、図5、図6に示すような、運転者のモード判定処理で使用される情報が格納されている。
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a table for determining a driver's state in which a different threshold value is set for each driving operation type of the driver.
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a table for specifying a driving support mode corresponding to the driver's state.
The mode determination data 157 stores information used in the driver mode determination process as shown in FIGS.
プログラム記憶部16には、本実施形態における運転環境取得判定プログラム161、個人特性取得判定プログラム162、生体情報取得判定プログラム163、モード判定プログラム164、フィードバック制御プログラム165、その他の各種プログラムが格納されている。
運転環境取得判定プログラム161は、環境情報取得部13を介して取得した現在の運転環境情報をデータ記憶部15に記憶しておくためのプログラムである。
個人特性取得判定プログラム162は、運転操作検出部14の検出結果に基づいて、運転者の運転操作タイプ(運転操作傾向)を判定するプログラムである。
生体情報取得判定プログラム163は、生体情報検出部12を介して取得した現在の生体情報をデータ記憶部15に記憶しておくためのプログラムである。
モード判定プログラム164は、運転者の運転操作タイプ(運転操作傾向)、運転者の生体情報に基づいて、支援モードを判定するプログラムである。
フィードバック制御プログラム165は、支援モードに基づいて、フィードバック装置17を制御するプログラムである。
The program storage unit 16 stores a driving environment
The driving environment
The personal characteristic
The biometric information
The mode determination program 164 is a program for determining the support mode based on the driver's driving operation type (driving operation tendency) and the driver's biological information.
The feedback control program 165 is a program that controls the
なお、データ記憶部15と、プログラム記憶部16は、ROM、RAMの他、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ等の磁気記録媒体、メモリチップやICカード等の半導体記録媒体、CD−ROMやMO、PD(相変化書換型光ディスク)等の光学的に情報が読み取られる記録媒体、その他各種方法でデータやコンピュータプログラムが記録される記録媒体が含まれる。
また、記録媒体には、記録内容に応じて異なる媒体を使用するようにしてもよい。
The
Further, different recording media may be used according to the recording contents.
フィードバック装置17は、アラーム(警告)装置、振動警告装置、冷気噴射装置、酸素濃度調節装置、振動マッサージ装置、温度調節装置、車両制御装置、運転支援(アシスト)装置等を備えている。
このフィードバック装置17の動作は、モード判定プログラム164による運転モードの判定結果に基づいて実行される。
表示装置18は、液晶表示装置、CRT、ヘッドアップディスプレイ等の各種表示装置が使用される。
個人認証の際には、既に登録されている人物の情報などが表示される。
The
The operation of the
As the display device 18, various display devices such as a liquid crystal display device, a CRT, and a head-up display are used.
In the case of personal authentication, information on a person who has already been registered is displayed.
入力装置19は、タッチパネル(スイッチとして機能)、キーボード、マウス、ライトペン、ジョイスティック、赤外線等によるリモコン、表示装置の表示画面に取り付けられたタッチパネル、リモコン、音声認識装置などの各種の装置が使用可能であり、各種情報を入力するための入力手段を構成する。
さらに入力装置19は、CCDカメラ等の画像入力装置を備え、この画像入力装置から入力された運転者の顔画像を上述した画像処理装置126で処理することにより、瞳孔の変化に関する生体情報を取得する。
入力装置19は、本実施形態においては、運転者の認証処理を行う際に、運転者が自身の情報(名前、年齢、運転歴など)を入力設定する場合等に使用される入力手段として機能する。
As the input device 19, various devices such as a touch panel (functioning as a switch), a keyboard, a mouse, a light pen, a joystick, an infrared remote controller, a touch panel attached to the display screen of the display device, a remote controller, and a voice recognition device can be used. It constitutes an input means for inputting various information.
Further, the input device 19 includes an image input device such as a CCD camera. The driver's face image input from the image input device is processed by the image processing device 126 described above, thereby obtaining biological information related to changes in the pupil. To do.
In this embodiment, the input device 19 functions as an input unit used when the driver inputs and sets his / her information (name, age, driving history, etc.) when performing the driver authentication process. To do.
次に、以上のように構成された運転支援装置における運転支援処理の処理動作について説明する。
図7は、運転支援モードに基づく運転支援処理の動作手順を示したフローチャートである。
運転支援装置が搭載された車両においてイグニッションオンされると、まず、運転支援装置は、運転者の認証処理を行う(ステップ11)。
この運転者の認証処理は、例えば、予め登録されている運転者リストを表示装置18に表示させ、この表示から入力装置19を操作して、運転者に該当する運転者を選択入力させる。そして、ECU10は、選択された運転者を現在の運転者として認証(認識)する。
なお、運転者の認証方法は、これに限定されるものではない。例えば、運転席の近傍に指紋認証装置を設け、運転者の指紋を読み取らせることによって、現在の運転者を識別させるようにしてもよい。その他、声帯認証や顔認証などの方法を用いるようにしてもよい。
Next, the processing operation of the driving support process in the driving support apparatus configured as described above will be described.
FIG. 7 is a flowchart showing an operation procedure of driving support processing based on the driving support mode.
When the ignition is turned on in the vehicle equipped with the driving support device, the driving support device first performs a driver authentication process (step 11).
In the driver authentication process, for example, a driver list registered in advance is displayed on the display device 18, and the input device 19 is operated from this display to select and input a driver corresponding to the driver. Then, the
The driver authentication method is not limited to this. For example, a fingerprint authentication device may be provided in the vicinity of the driver's seat and the current driver may be identified by reading the driver's fingerprint. In addition, a method such as vocal cord authentication or face authentication may be used.
ECU10は、環境情報取得部13を制御し、環境情報取得部13で検出された前方の視界状況の情報などを取得してデータ記憶部15に格納する(ステップ12)。
続いて、ECU10は、生体情報検出部12を制御し、各生体情報の検出結果を取得してデータ記憶部15に格納する(ステップ13)。
さらに、ECU10は、運転操作検出部14を制御し、所定の測定期間(例えば1分)に渡って、各運転操作状況の検出結果を取得してデータ記憶部15に格納する(ステップ14)。
The
Subsequently, the
Further, the
次に、ECU10は、個人特性取得判定プログラム162を実行することによって、所定の運転操作タイプ(運転操作傾向)の判定処理を行う(ステップ15)。
ここでは、後述する運転操作タイプ判定処理を行うことによって、現在の運転者の運転操作タイプが、『慎重型』、『追従型』、『速度確保型』、『攻撃型』のいずれのタイプに該当するかを判定する。
そして、ECU10は、判定された運転者の運転操作タイプ、及び各生体情報の検出結果に基づいて運転支援モードを特定する(ステップ16)。
Next, the
Here, by performing the driving operation type determination process described later, the current driver's driving operation type can be any of “careful”, “following”, “speed securing”, or “attack” Determine if it applies.
Then, the
詳しくは、ECU10は、ステップ13の処理において取得した各生体情報の検出結果を、図3に示す生体情報の判定条件テーブルに照らし合わせて、検出された各生体情報の判定値(評価値)を求める。そして、各生体情報の判定値を合計した合算値を算出する。
次に、ECU10は、ステップ15の処理において判定された運転操作タイプ、及び、算出された生体情報の判定値の合算値を、図5に示す運転者の状態判定テーブルに照らし合わせて、運転者の精神状態(眠気、散漫、正常、ストレス、緊張)を判定する。
例えば、運転操作タイプが『速度確保型』と判定され、生体情報の判定値の合算値が『−8』である場合には、運転者は、“眠気(危険)”状態であると判定される。
Specifically, the
Next, the
For example, when the driving operation type is determined to be “speed securing type” and the sum of the determination values of the biological information is “−8”, the driver is determined to be in the “sleepiness (danger)” state. The
このようにして運転者の状態が判定された後、ECU10は、運転者の状態判定結果を、図6に示す運転者のモード特定テーブルに照らし合わせて、運転者の状態判定結果に対応するモード、即ち、対応する運転支援モード(リフレッシュモード、ワーニングモード、リラックスモード、サポートモード)を特定する。
例えば、運転者の状態判定結果が“眠気”状態である場合には、運転支援モードとして“リフレッシュモード”が特定される。
なお、運転者の状態判定結果が“正常”状態である場合には、運転支援は不要であると判断され、いずれの運転支援モードも特定せずに、そのままステップ18の処理に進む。
After the driver's state is determined in this manner, the
For example, when the driver's state determination result is “sleepiness”, “refresh mode” is specified as the driving support mode.
If the driver's state determination result is “normal”, it is determined that driving assistance is not required, and the process directly proceeds to step 18 without specifying any driving assistance mode.
次に、ECU10は、ステップ16の処理で特定された運転支援モードに基づいて、運転支援処理を実行する(ステップ17)。
詳しくは、ECU10は、フィードバック制御プログラム165を起動し、特定された運転支援モードに対応するフィードバック装置17の動作を行う。
具体的には、図6に示すように、リフレッシュモードの場合には、例えば、アラーム(警告)装置の警告音を早いテンポで鳴動させたり、振動警告装置を作動させたり、また、冷気噴射装置を作動させたり、酸素濃度調節装置を作動させて室内の酸素濃度を上げたりなどの制御を行う。
なお、該当する運転支援モード(対応モード)が特定された場合、図6の具体例に示すフィードバック装置17の動作を全て実行するようにしても、具体例のいずれかの動作を実行するようにしてもよい。また、具体例に示す動作を複数組み合わせ行うようにしてもよい。
Next, the
Specifically, the
Specifically, as shown in FIG. 6, in the refresh mode, for example, a warning sound of an alarm (warning) device is sounded at a fast tempo, a vibration warning device is activated, or a cold air injection device. Or the oxygen concentration control device is operated to increase the indoor oxygen concentration.
When the corresponding driving support mode (corresponding mode) is specified, even if all the operations of the
フィードバック装置17による運転支援処理が実行された後、ECU10は、運転者が引き続き乗車しているか否か、即ち運転者が乗車中であるか否かを判断する(ステップ18)。
運転者が乗車中であるか否かの判断は、例えば、運転席に重量センサや対物センサなどを設け、このセンサの検出結果に基づいて行う。
運転者が乗車中である場合(ステップ18;Y)、ECU10は、引き続きステップ12の処理に戻り、運転環境情報の取得処理を行う。
一方、運転者が乗車中でない場合(ステップ18;N)、即ち、運転者が降車している場合、ECU10はそのまま運転支援処理を終了する。
なお、この運転支援処理は、運転者の乗車している間において実行が継続されるが、イグニッションオンにより開始され、イグニッションオフにより終了するようにしてもよい。
After the driving support process by the
The determination as to whether or not the driver is on board is performed based on the detection result of a weight sensor, an objective sensor, or the like provided in the driver's seat, for example.
When the driver is on board (step 18; Y), the
On the other hand, when the driver is not on board (step 18; N), that is, when the driver is getting off, the
The driving support process continues to be executed while the driver is in the vehicle, but may be started when the ignition is turned on and may be ended when the ignition is turned off.
続いて、上述した運転支援処理におけるステップ15で行われる運転操作タイプの判定処理について説明する。
図8は、運転操作タイプの判定処理の動作手順を示したフローチャートである。
はじめにECU10は、個人特性取得判定プログラム162を起動し、現在の車速が「高」レベルであるか否かを判断する(ステップ21)。
車速レベルは、上述した運転支援処理におけるステップ14の処理で取得された運転操作状況を、図2に示す運転操作状況の判定条件データに照らし合わせて求める。
詳しくは、ECU10は、データ記憶部15に格納された運転操作状況の検出結果に基づいて、測定時間(1分間)における車速の平均値を算出する。
そして、ECU10は、算出した平均値を図2に示す判定条件と照合し、車速レベル(高、中、低)を判定(特定)する。
なお、車速レベルの判定条件は、法定速度が基準となっているが、この法定速度は、運転支援処理におけるステップ12の処理で取得された運転環境、詳しくは、走行中の道路の種別情報に基づいて設定される。
Next, the driving operation type determination process performed in
FIG. 8 is a flowchart showing the operation procedure of the driving operation type determination process.
First, the
The vehicle speed level is obtained by comparing the driving operation status acquired in the processing of
Specifically, the
Then, the
The vehicle speed level is determined based on the legal speed. The legal speed is determined based on the driving environment acquired in step 12 of the driving support process, specifically, the type information of the road being traveled. Set based on.
現在の車速が「高」レベルでない場合(ステップ21;N)、即ち、車速レベルが「中」または「低」である場合、ECU10は、現在の車間距離が「短」レベルであるか否かを判断する(ステップ22)。
車間距離レベルもまた、車速レベル判定と同様に、ECU10は、データ記憶部15に格納された運転操作状況の検出結果に基づいて、測定時間(1分間)における車間距離の平均値を算出し、算出した平均値を図2に示す判定条件と照合して、車間距離レベル(長、中、短)を判定(特定)する。
なお、車間距離レベルの判定条件は、制動距離及び空走距離が基準となっているが、これらの距離は、現在の車速情報、例えば、ステップ21で算出された車速の平均値に基づいて設定される。
When the current vehicle speed is not the “high” level (step 21; N), that is, when the vehicle speed level is “medium” or “low”, the
Similarly to the vehicle speed level determination, the
The determination condition of the inter-vehicle distance level is based on the braking distance and the idling distance, but these distances are set based on the current vehicle speed information, for example, the average value of the vehicle speed calculated in step 21. Is done.
現在の車間距離が「短」レベルでない場合(ステップ22;N)、即ち、車間距離レベルが「中」または「長」である場合、ECU10は、アクセル及びブレーキの操作量が共に「小」レベルであるか否かを判断する(ステップ23)。
アクセル操作量レベル及びブレーキ操作量レベルもまた、上述した車間距離レベルや車速レベルと同様に判定する。
詳しくは、ECU10は、データ記憶部15に格納された運転操作状況の検出結果に基づいて、測定時間(1分間)におけるアクセル及びブレーキのペダル踏力の平均値を算出し、算出した平均値を図2に示す判定条件と照合して、操作量レベル(大、中、小)を判定(特定)する。
When the current inter-vehicle distance is not at the “short” level (step 22; N), that is, when the inter-vehicle distance level is “medium” or “long”, the
The accelerator operation amount level and the brake operation amount level are also determined in the same manner as the above-mentioned inter-vehicle distance level and vehicle speed level.
Specifically, the
そして、アクセル及びブレーキの操作量が共に「小」レベルである場合(ステップ23;N)、ECU10は、運転者の運転操作タイプを『慎重型』と判定し(ステップ24)、この判定結果を該当運転者の識別情報と紐付けてデータ記憶部15に格納した後メインルーチンにリターンする。
If both the accelerator and brake operation amounts are at the “small” level (step 23; N), the
ステップ21の処理において、現在の車速が「高」レベルであると判断された場合(ステップ21;Y)、また、ステップ22の処理において、現在の車間距離が「短」レベルであると判断された場合(ステップ22;Y)、ECU10は、現在の速度変化量が「大」レベルであるか否かを判断する(ステップ25)。
速度変化量レベルもまた、上述した車速レベル等と同様に、ECU10は、データ記憶部15に格納された運転操作状況の検出結果に基づいて、測定時間(1分間)における車速変化量の平均値を算出し、算出した平均値を図2に示す判定条件と照合して、車速変化量レベル(大、中、小)を判定(特定)する。
If it is determined in step 21 that the current vehicle speed is at the “high” level (step 21; Y), and it is determined in step 22 that the current inter-vehicle distance is at the “short” level. If so (step 22; Y), the
Similarly to the vehicle speed level and the like described above, the
現在の速度変化量が「大」レベルでない場合(ステップ25;N)、即ち、速度変化量が「中」または「小」である場合、また、ステップ23の処理において、アクセル及びブレーキの操作量が共に「小」レベルでないと判断された場合(ステップ23;N)、ECU10は、アクセル及びブレーキの操作量が共に「大」レベルであり、且つ、ハンドル操作頻度が「大」レベルであるか否かを判断する(ステップ26)。
ECU10は、データ記憶部15に格納された運転操作状況の検出結果に基づいて、測定時間(1分間)における、ハンドル操作トルクがαN・m以上のハンドル操作の回数をカウントし、このハンドル操作回数を図2に示す判定条件と照合して、ハンドル操作頻度レベル(大、中、小)を判定(特定)する。
When the current speed change amount is not the “large” level (step 25; N), that is, when the speed change amount is “medium” or “small”, and in the processing of step 23, the operation amount of the accelerator and the brake Are determined not to be at the “small” level (step 23; N), the
The
アクセル及びブレーキの操作量が共に「大」レベルであり、且つ、ハンドル操作頻度が「大」レベルでない場合(ステップ26;N)、ECU10は、運転者の運転操作タイプを『追従型』と判定し(ステップ27)、この判定結果を該当運転者の識別情報と紐付けてデータ記憶部15に格納した後メインルーチンにリターンする。
If both the accelerator and brake operation amounts are at the “large” level and the steering wheel operation frequency is not at the “large” level (
ステップ25の処理において、現在の速度変化量が「大」レベルであると判断された場合(ステップ25;Y)、ECU10は、アクセル及びブレーキの操作量が共に「大」レベルであるか否かを判断する(ステップ28)。
アクセル及びブレーキの操作量が共に「大」レベルでない場合(ステップ28;N)、また、ステップ26の処理において、アクセル及びブレーキの操作量が共に「大」レベルであり、且つ、ハンドル操作頻度が「大」レベルであると判断された場合(ステップ26;Y)、ECU10は、運転者の運転操作タイプを『速度確保型』と判定し(ステップ29)、この判定結果を該当運転者の識別情報と紐付けてデータ記憶部15に格納した後メインルーチンにリターンする。
If it is determined in step 25 that the current speed change amount is at the “large” level (step 25; Y), the
When both the accelerator and brake operation amounts are not at the “large” level (step 28; N), and in the process of
一方、アクセル及びブレーキの操作量が共に「大」レベルである場合(ステップ28;Y)、ECU10は、運転者の運転操作タイプを『攻撃型』と判定し(ステップ30)、この判定結果を該当運転者の識別情報と紐付けてデータ記憶部15に格納した後メインルーチンにリターンする。
On the other hand, when both the accelerator and brake operation amounts are at the “large” level (step 28; Y), the
このように本実施形態では、現在の運転操作状況に基づいて、運転操作タイプの種別を判定する。そして、この判定された運転操作タイプに基づいて、運転者の状態を判定するための判定閾値を設定することができる。即ち、運転操作傾向に対応した適切な判定閾値に基づいて運転者の状態をより高い精度で判定することができる。
従って、運転者の状態判定結果に基づいて、より適切な運転支援モードを設定することができるため、フィードバック装置17による、より精度の高い運転支援を行うことができる。
Thus, in this embodiment, the type of driving operation type is determined based on the current driving operation status. Then, based on the determined driving operation type, a determination threshold value for determining the state of the driver can be set. In other words, the state of the driver can be determined with higher accuracy based on an appropriate determination threshold corresponding to the driving operation tendency.
Therefore, since a more appropriate driving support mode can be set based on the driver's state determination result, more accurate driving support by the
[第2の実施形態]
上述した実施形態では、現在の運転操作状況のみに基づいて、運転操作タイプの種別、即ち、運転者の状態を判定するための判定閾値の設定を行う場合について説明したが、運転者の状態を判定するための判定閾値の決定(設定)方法はこれに限定されるものではなく、例えば、過去に判定された運転操作タイプ、即ち、運転操作タイプの判定履歴情報を考慮して決定するようにしてもよい。
そこで、第2の実施形態では、運転操作タイプの判定履歴を考慮した判定閾値の決定方法について説明する。
[Second Embodiment]
In the above-described embodiment, the case where the determination threshold value for determining the type of the driving operation type, that is, the driver's state is set based on only the current driving operation state has been described. The determination threshold value determination (setting) method for determination is not limited to this. For example, the determination threshold value is determined in consideration of the driving operation type determined in the past, that is, the determination history information of the driving operation type. May be.
Therefore, in the second embodiment, a determination threshold value determination method considering a driving operation type determination history will be described.
図9は、第2の実施形態における運転支援モードに基づく運転支援処理の動作手順を示したフローチャートである。
また、図10は、第2の実施形態における運転者の状態を判定するための閾値マップの一例を示した図である。
なお、第2の実施形態に示す運転支援装置は、上述した第1の実施形態と同様の構成を有するものとし、ここでは、相違する部分について説明する。
また、図9に示すステップ41〜45、及びステップ49〜51の処理内容については、上述した第1の実施形態(図7)に示すステップ11〜18の処理と重複するため、詳細な説明は省略する。
FIG. 9 is a flowchart showing the operation procedure of the driving support process based on the driving support mode in the second embodiment.
FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a threshold map for determining the state of the driver in the second embodiment.
In addition, the driving assistance apparatus shown in 2nd Embodiment shall have the structure similar to 1st Embodiment mentioned above, and demonstrates a different part here.
Further, the processing contents of steps 41 to 45 and steps 49 to 51 shown in FIG. 9 overlap with the processing of
ステップ45の処理において、現在の運転操作状況に基づいて運転操作タイプを判定した後、ECU10は、ステップ41の処理において認証(認識)された運転者に該当する運転操作タイプの判定履歴情報がデータ記憶部15に格納されているか否かを判断する(ステップ46)。
ECU10は、現在の運転者の識別情報に基づいてデータ記憶部15の所定エリア(個人特性DB152)を検索する。
そして、該当運転者の運転操作タイプの判定履歴情報がデータ記憶部15に格納されている場合(ステップ46;Y)、ECU10は、該当運転者の運転操作タイプの判定履歴情報、即ち検索した過去データをデータ記憶部15から抽出し(ステップ47)、RAMの所定領域に読み出す。
次に、ECU10は、抽出された運転操作タイプの判定履歴情報に基づいて、運転操作タイプを補正する(ステップ48)。ここでは、過去データに基づいて、図10に示す運転者の状態を判定する判定閾値を決定する運転操作タイプの横軸の位置を補正する。
After determining the driving operation type based on the current driving operation status in the process of step 45, the
ECU10 searches the predetermined area (personal characteristic DB152) of the
When the determination history information of the driving operation type of the corresponding driver is stored in the data storage unit 15 (step 46; Y), the
Next, the
詳しくは、図10に示すように、各運転操作タイプ(攻撃型・速度確保型・追従型・慎重型)に基準点(0点)を中心に幅を持たせ、運転者の状態(眠気・散漫・正常・ストレス・緊張)の判定領域、即ち運転者の状態を判定するための判定閾値マップを設定する。なお、図10に示す閾値マップでは、各運転操作タイプの基準点の位置がステップ45の処理において判定された運転操作タイプを示す。
例えば、前回の運転操作タイプの判定処理において、ステップ45の処理において判定された運転操作タイプ(以下、現在の運転操作タイプとする)と異なる運転操作タイプが判定されていた場合について説明する。
この場合、現在の運転操作タイプと前回の運転操作タイプの中間点に運転操作タイプの横軸の位置を補正する。
Specifically, as shown in FIG. 10, each driving operation type (attack type, speed securing type, following type, careful type) is given a width around the reference point (0 point), and the driver's condition (drowsiness / A determination threshold map for determining a determination area of diffuse / normal / stress / tension, that is, a driver's state is set. In the threshold map shown in FIG. 10, the position of the reference point for each driving operation type indicates the driving operation type determined in step 45.
For example, a case will be described in which a driving operation type different from the driving operation type determined in the processing of step 45 (hereinafter referred to as the current driving operation type) is determined in the previous driving operation type determination processing.
In this case, the position of the horizontal axis of the driving operation type is corrected to an intermediate point between the current driving operation type and the previous driving operation type.
具体的には、現在の運転操作タイプが『攻撃型』であり、前回の運転操作タイプが『追従型』であった場合、その中間点である『速度確保型』が、即ち、『速度確保型』の基準点における横軸が、補正後の判定閾値を決定する運転操作タイプの横軸となる。
また、現在の運転操作タイプが『攻撃型』であり、前回の運転操作タイプが『速度確保型』であった場合、その中間点である『攻撃型』と『速度確保型』との境界点における横軸が、補正後の判定閾値を決定する運転操作タイプの横軸となる。
Specifically, if the current driving operation type is “attack type” and the previous driving operation type is “follow-up type”, the “speed securing type” that is the intermediate point, that is, “speed securing” The horizontal axis at the reference point of “type” is the horizontal axis of the driving operation type for determining the corrected determination threshold value.
Also, if the current driving operation type is “attack type” and the previous driving operation type was “speed securing type”, the boundary point between “attack type” and “speed securing type” which is the middle point The horizontal axis at is the horizontal axis of the driving operation type for determining the corrected determination threshold.
運転操作タイプの横軸の補正方法は、上述した方法に限定されるものではない。
例えば、過去の運転操作タイプの判定履歴情報において、特定の運転操作タイプの判定頻度が高い場合には、判定閾値を決定する横軸を、現在の運転操作タイプの基準点から判定頻度の高い運転操作タイプの方向へ所定の目盛り分ずらす(移動させる)補正を行うようにしてもよい。
具体的には、現在の運転操作タイプが『速度確保型』であり、過去の運転操作タイプの判定履歴情報において『攻撃型』の判定頻度が高い場合、判定閾値を決定する横軸を、『速度確保型』の基準点から『攻撃型』方向、即ち図10中の+(プラス)方向に、1ないし2目盛り分ずらす補正を行う。
なお、判定閾値を決定する横軸をずらす目盛りの分量は、過去の運転操作タイプの判定履歴情報における判定頻度の程度に応じて任意に設定することができる。
The driving operation type horizontal axis correction method is not limited to the above-described method.
For example, in the past driving operation type determination history information, when the determination frequency of a specific driving operation type is high, the horizontal axis for determining the determination threshold is driven with a high determination frequency from the reference point of the current driving operation type. You may make it perform the correction | amendment shifted (it moves) by a predetermined scale in the direction of the operation type.
Specifically, when the current driving operation type is “speed securing type” and the determination frequency of “attack type” is high in the past driving operation type determination history information, the horizontal axis for determining the determination threshold is expressed as “ Correction that shifts by one or two scales from the reference point of “speed securing type” to the “attack type” direction, that is, the + (plus) direction in FIG.
The amount of the scale for shifting the horizontal axis for determining the determination threshold can be arbitrarily set according to the degree of determination frequency in the past driving operation type determination history information.
また、例えば、過去の運転操作タイプの判定履歴情報において、運転操作タイプの判定結果が特定の運転操作タイプに偏っておらず、分散しているような場合には、判定閾値を決定する横軸の補正量を0とし、補正を行わないようにしてもよい。
第2の実施形態では、現在の運転操作タイプに対して基準に判定閾値を決定する横軸の補正を行うようにしているが、例えば、過去の運転操作タイプの判定履歴における判定頻度の高い運転操作タイプに対して、現在の運転操作タイプに基づく補正を行うようにしてもよい。
Further, for example, in the past driving operation type determination history information, when the driving operation type determination result is not biased toward a specific driving operation type and is dispersed, the horizontal axis for determining the determination threshold value The correction amount may be set to 0 and no correction may be performed.
In the second embodiment, the horizontal axis is corrected to determine the determination threshold based on the current driving operation type. For example, driving with a high determination frequency in the past driving operation type determination history is performed. A correction based on the current driving operation type may be performed on the operation type.
そして、ECU10は、ステップ48の処理において補正された運転操作タイプ、詳しくは、補正された運転操作タイプの横軸に基づいて、運転者の状態を判定するための判定閾値を決定する。
ECU10は、決定された判定閾値、及び各生体情報の検出結果に基づいて運転支援モードを特定する(ステップ49)。
このように、第2の実施形態では、図10に示す閾値マップにおいて、運転者の状態を判定する判定閾値を設定する運転操作タイプの横軸の位置を、運転操作タイプの判定履歴情報を加味して補正(変更)することができる。
即ち、運転者の状態を判定する判定閾値を、運転者の過去の運転操作状況を考慮して設定することができる。
これにより、運転者の運転操作傾向に対応したより適切な判定閾値に基づいて運転者の状態をより高い精度で判定することができる。
Then, the
The
As described above, in the second embodiment, in the threshold map shown in FIG. 10, the position of the horizontal axis of the driving operation type for setting the determination threshold value for determining the driver's state is added to the determination history information of the driving operation type. Can be corrected (changed).
That is, the determination threshold value for determining the driver's state can be set in consideration of the driver's past driving operation situation.
Thereby, based on the more suitable determination threshold value corresponding to the driving | operation tendency of a driver | operator, a driver | operator's state can be determined with a higher precision.
[変形例]
運転者の状態を判定するための判定閾値の設定は、上述したような判定された現在の運転操作タイプや過去の判定履歴情報だけでなく、運転者の自己申告、即ち運転者が自身で設定した運転操作タイプに基づいて設定するようにしてもよい。
運転者自身に運転操作タイプを設定させる場合には、例えば、はじめに運転者の認証処理を行う際に、ECU10は、表示装置18に運転操作タイプの選択肢を表示する。そして、運転者に入力装置19を操作させて、該当する運転操作タイプを選択させる。ECU10は、選択された運転操作タイプの入力を受け付け、RAMの所定領域に格納する。
[Modification]
The setting of the determination threshold value for determining the driver's state is not only the determined current driving operation type and the past determination history information as described above, but also the driver's self-report, that is, the driver sets himself / herself It may be set based on the driving operation type.
When the driver himself / herself sets the driving operation type, for example, when the driver authentication process is first performed, the
そして、ECU10は、基本的に運転者により設定された運転操作タイプに基づいて、運転者の状態を判定する。
ただし、この場合、定期的に運転操作タイプの判定処理を実行し、この判定結果と、運転者の設定した運転操作タイプとの比較を行う。そして両者の運転操作タイプが相違する場合には、運転操作タイプの判定処理を優先して運転者の状態を判定する。
このように、運転者の設定した運転操作タイプに基づいて運転者の状態を判定することにより、ECU10の負荷を軽減させることができる。
The
However, in this case, the driving operation type determination process is periodically executed, and the determination result is compared with the driving operation type set by the driver. And when both driving operation types differ, a driver's state is determined giving priority to driving operation type determination processing.
Thus, the load on the
上述した第1及び第2の実施形態では、運転支援処理において運転操作タイプの判定、及び運転支援モードの特定を連続して行うようになっている。即ち、1分間隔(運転操作状況の測定時間)で次々に運転操作タイプ及び運転支援モードの決定結果が得られるようになっている。そして、ECU10は、決定結果を得るごとに、運転操作タイプ及び運転支援モードの設定を更新する処理を行うようになっている。
しかしながら、所定の処理を経て得られた運転操作タイプ及び運転支援モードを更新するタイミングは、これに限定されるものではない。
例えば、運転者の運転操作タイプは、運転者の性格のように、人によって傾向がある方向におおまかに定まっているものであり、短期間内で大きく変化する生体情報とは、その変化速度における性質が異なる。
そのため、運転者の運転操作タイプの更新(設定変更)は、例えば、運転者が乗車した時やN時間経過した時など、比較的長いスパンを設定して行うようにしてもよい。
In the first and second embodiments described above, the determination of the driving operation type and the specification of the driving support mode are continuously performed in the driving support process. That is, the determination result of the driving operation type and the driving support mode is obtained one after another at an interval of 1 minute (measurement time of driving operation status). And whenever ECU10 obtains a determination result, the process which updates the setting of a driving operation type and driving assistance mode is performed.
However, the timing for updating the driving operation type and the driving support mode obtained through the predetermined processing is not limited to this.
For example, the driver's driving operation type is roughly determined in a direction that tends to be different depending on the person, such as the driver's personality. The nature is different.
Therefore, the update (setting change) of the driving operation type of the driver may be performed by setting a relatively long span, for example, when the driver gets on or when N hours elapse.
また、このように、運転操作タイプの更新処理が長時間なされない場合であっても、定期的に上述した運転操作タイプの判定処理を行い、その判定結果をデータ記憶部15(個人特性DB152)に運転操作タイプの履歴情報として格納しておく。
そして、次回の運転操作タイプの更新処理時に、この履歴情報に基づいて運転操作タイプを決定し、この決定した運転操作タイプに基づいて更新処理を行うようにしてもよい。
一方、運転支援モードの更新(設定変更)は、運転者の生体情報の変化に対して、リアルタイムに応じることが望まれるため、できるだけ短い間隔で行うことが好ましい。例えば、運転支援モードの更新は、運転支援生体情報判定値(合算値)を取得するために必要な生体情報の測定時間(1分間)が経過するごとに行うことが好ましい。
In addition, even when the driving operation type update process is not performed for a long time, the above-described driving operation type determination process is periodically performed, and the determination result is stored in the data storage unit 15 (personal characteristic DB 152). Are stored as driving operation type history information.
Then, during the next driving operation type update process, the driving operation type may be determined based on the history information, and the updating process may be performed based on the determined driving operation type.
On the other hand, the update (setting change) of the driving support mode is preferably performed at intervals as short as possible since it is desired to respond in real time to changes in the driver's biological information. For example, the driving support mode is preferably updated every time a measurement time (one minute) of biometric information necessary for acquiring a driving support biometric information determination value (total value) elapses.
10 ECU
11 現在位置検出部
12 生体情報検出部
13 環境情報取得部
14 運転操作検出部
15 データ記憶部
16 プログラム記憶部
17 フィードバック装置
18 表示装置
19 入力装置
111 GPSセンサ
112 車速センサ
113 ジャイロセンサ
121 心拍センサ
122 発汗センサ
123 筋電位センサ
124 脳波センサ
125 温度センサ
126 画像処理装置
141 アクセルセンサ
142 ブレーキセンサ
143 舵角センサ
144 車間距離センサ
151 運転環境DB
152 個人特性DB
153 生体情報DB
154 運転環境判定データ
155 個人特性判定データ
156 生体情報判定データ
157 モード判定データ
161 運転環境取得判定プログラム
162 個人特性取得判定プログラム
163 生体情報取得判定プログラム
164 モード判定プログラム
165 フィードバック制御プログラム
10 ECU
DESCRIPTION OF
152 Personal characteristics DB
153 Biological information DB
154 Driving environment determination data 155 Personal characteristic determination data 156 Biometric information determination data 157
Claims (5)
運転者の運転操作タイプを取得する操作タイプ取得手段と、
前記運転者の生体情報を取得する生体情報取得手段と、
前記状態判定テーブルから、前記取得した運転操作タイプに対応した複数の判定閾値を決定する閾値決定手段と、
前記取得した生体情報を、前記決定した複数の判定閾値に照らし合わせることによって、運転者の状態を判定する状態判定手段と、
を具備したことを特徴とする運転者状態判定装置。 A storage means for storing a state determination table that is a determination threshold for determining the state of the driver from the driver's biological information, and in which a plurality of determination thresholds different for each driving operation type of the driver are set;
An operation type acquisition means for acquiring the driving operation type of the driver;
Biometric information acquisition means for acquiring the driver's biometric information;
Threshold determining means for determining a plurality of determination thresholds corresponding to the acquired driving operation type from the state determination table ;
The biometric information acquired by collating the plurality of determination threshold with the determined, thereby determining the state of the driver,
A driver state determination device characterized by comprising:
前記操作タイプ取得手段は、前記取得した運転操作情報に基づいて決定することで前記運転操作タイプを取得することを特徴とする請求項1記載の運転者状態判定装置。 Driving operation information acquisition means for acquiring at least one of the accelerator operation amount, the brake operation amount, the steering wheel operation frequency, the inter-vehicle distance, and the speed change amount in driving the vehicle,
The driver state determination device according to claim 1, wherein the operation type acquisition unit acquires the driving operation type by making a determination based on the acquired driving operation information.
前記取得した運転操作情報に基づいて運転操作タイプを決定する操作タイプ決定手段と、
前記決定した運転操作タイプの履歴を記憶する記憶手段と、を具備し、
前記操作タイプ取得手段は、前記履歴から前記運転操作タイプを取得することを特徴とする請求項1記載の運転者状態判定装置。 Driving operation information acquisition means for acquiring at least one accelerator operation amount, braking operation amount, steering wheel operation frequency, inter-vehicle distance, and speed change amount in vehicle traveling;
Operation type determining means for determining a driving operation type based on the acquired driving operation information;
Storage means for storing a history of the determined driving operation type ,
The driver state determination device according to claim 1, wherein the operation type acquisition unit acquires the driving operation type from the history.
前記運転者状態判定装置で判定した運転者の状態に応じた運転支援を行う運転支援手段と、を具備したことを特徴とする運転支援装置。 The driver state determination device according to any one of claims 1 to 4,
A driving support device comprising driving support means for performing driving support according to the state of the driver determined by the driver state determination device.
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