JP5005492B2 - 安全運転支援システム - Google Patents
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Description
SOM次元数 1
ユニット数 256
入力特徴量 ADSTR(舵角速度絶対値)
PEDAL(アクセル・ブレーキ操作正規化量)
DPEDAL(PEDAL値変化量)
SPEED(車両速度)
駆動周波数 3Hz
ステート数 10
出力信号 SOMユニット番号(0〜255)
ネットワーク構造 全ステート相互接続型
一般に、自動車の運転を想定する場合、車を運転する度に故意ではないにも拘わらず必ず事故を起こしてしまうドライバが存在するとは考えにくい。言い換えれば、巨視的にはドライバは適宜走行環境のリスクレベルに対応した運転操作を行っていると見なすことができる。このような前提の元に、ある程度長い時間範囲のデータを集めて統計的に処理した場合、HMMにおけるドライバの内部状態の遷移は、走行環境のリスクレベルの遷移に依存していると仮定することができる。
(1−1)状態遷移モデルの駆動周波数を定義(例えば、3Hz)
(1−2)内部状態のステート数を定義(例えば、10ステート)
(1−3)リスクレベルをステート数分に離散化
(1−4)各ステート間の遷移回数をカウント
(1−5)各ステート間の統計的な遷移確率を計算
あるステートに遷移した状態における、操作データ特徴の出力確率の学習には、前述したSOMを用いる。計測された操作データをSOMユニット番号に次元圧縮並びに量子化し、各ユニット番号が観測される回数をカウントすることで、統計的な出力信号確率を算出する。ステート毎に得られる各ユニットの出力確率が異なることで、リスクレベルによって操作傾向が変わることをモデル化することができ、図6に示すようなステート別の出力確率を得ることができる。
α1(i)=π1b1(o1)
(2−2)各時刻t=1,…,T−1、各状態j=1,…,Nについて、前向き確率を再帰的に計算する。尚、再帰計算におけるΣはj=1〜Nについての総和である。
αt+1(j)=[Σαt(i)aij]bj(ot+1)
この前向きアルゴリズムによる状態推定は、図7に示すように、時刻t=0,1,2,3,4,…の各ステップにおいて全ての遷移確率を計算しており、存在確率の低いステートも考慮した状態推定であることから、高精細な内部状態の推定が可能となる。尚、確率計算の始めのステップでは、HMMの状態遷移確率から求められる事前確率を、各ステートへの存在確率として用いる。
μ=Σxiαi
推定が正常に行われている場合は、図8に示すように、期待値の付近に高い確率分布のピークがあり、それ以外の確率は低いことが理想的である。この状態では、推定が確信を持って行われているということができる。一方、推定の確信度が下がっている場合の典型例としては、図9に示すような例がある。すなわち、図9(a)に示すように確率分布に明確なピークが存在しなかったり、図9(b)に示すように確率分布に複数のピークが存在する場合がある。
以下の式により確率分布のエントロピーHを計算し、信頼度を評価する。エントロピーは、確率分布が均等になった場合に最大となり、エントロピーが小さいほうが信頼度が高いと評価することができる。
H=Σpilogpi
但し、pi:ステートiの存在確率
N:ステート数
Σ:i=1〜Nの総和
以下の式により確率分布の分散Vを計算し、信頼度を評価する。分散は、最大存在確率を持つステートの確率が1となったとき最小となる。従って、分散が小さい方が信頼度が高いと評価することができる。
V=Σ(xi−μ)2pi
但し、pi:ステートiの存在確率
N:ステート数
xi:ステートiのリスクレベル値
Σ:i=1〜Nの総和
以下の式により、最大存在確率をもつステートと隣接ステートとの合計確率Psumを計算し、信頼度を評価する。合計確率Psumは、最大存在確率を持つステートが確率1を持つか、或いはその隣接ステートが残りの存在確率を全て持つ際に1となる。従って、大きな値であるほど確率分布は鋭いピークをもっており、信頼度が高いと評価することができる。
Psum=Σpi
但し、Σ:i=K−1〜K+1
K:最大存在確率を持つステート番号
前述したように、操作特徴量量子化部3では、入力される操作データの分布をSOMを用いて学習し、その分布形状に沿ってユニットを配置することで、データの圧縮・量子化を行っており、多様な運転操作の組合せを、内部状態推定を行う上で扱いやすいレベルまで圧縮する役割を担っている。
S=Σ(di/dw)
但し、Σ:i=1〜N−1の総和
N:ユニットの総数
状態推定部5でドライバの内部状態として各ステートへの存在確率から計算された期待値は、一次ローパスフィルタ(例えば、カットオフ周波数0.3Hz)等でフィルタリングされた後、警報・支援部7に出力される。この出力値がステート番号を連続的な数値で表現したドライバ内部状態であり、ドライバの意識しているリスクレベルに相当し、ドライバが対処するリスクレベルと見做せるものである。
2 車外環境認識部
3 操作特徴量量子化部
4 モデル学習部
5 状態推定部
6 信頼度評価部
7 警報・支援部
Claims (6)
- 移動体を運転するドライバの状態を推定して安全運転のための支援を行う安全運転支援システムであって、
上記移動体の外部環境をセンシングして外部環境に含まれる走行環境リスクを認識する環境リスク認識部と、
上記走行環境リスクとドライバの運転操作との対応を確率的状態遷移モデルを用いて学習し、学習モデルを構築するモデル学習部と、
上記学習モデルに基づいて、走行中のドライバの運転操作の反映としての車両挙動データを含む運転操作データからドライバのリスク認識状態をドライバの内部状態として推定し、上記確率的状態遷移モデルにおける全ステートの存在確率の期待値をドライバの内部状態の推定結果として出力する状態推定部と、
上記走行環境リスクと上記内部状態とを比較し、上記移動体の安全運転に係る支援情報を取得する運転支援部と、
上記内部状態の推定の信頼度を評価する信頼度評価部と
を備え、
上記信頼度の評価結果に基づいて、上記支援情報に基づく運転支援を適応的に変化させることを特徴とする安全運転支援システム。 - 上記内部状態の推定の信頼度を、上記確率的状態遷移モデルにおける各ステートの確率分布形状を表す指標に基づいて評価することを特徴とする請求項1記載の安全運転支援システム。
- 上記内部状態の推定の信頼度を、上記運転操作データの量子化誤差に基づいて評価することを特徴とする請求項1又は2記載の安全運転支援システム。
- 上記指標として、各ステートの確率分布のエントロピーを用いることを特徴とする請求項2記載の安全運転支援システム。
- 上記指標として、各ステートの確率分布の分散を用いることを特徴とする請求項2記載の安全運転支援システム。
- 上記指標として、最大存在確率を持つステートと隣接ステートとの合計確率を用いることを特徴とする請求項2記載の安全運転支援システム。
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