JP5076592B2 - 運転者危険度取得装置 - Google Patents

Description

本発明は、自車両を運転する運転者が自車両を他車両などの障害物と衝突させる危険度を取得する運転者危険取得装置に関する。

従来、自車両の周囲における障害物を検出し、この障害物と自車両との衝突可能性を判断し、この衝突可能性を危険度として出力する危険度取得装置が知られている。この危険度取得装置を用いる技術として、たとえば、衝突防止装置がある。この衝突防止装置は、自車両と障害物との衝突可能性があるときに、ドライバに衝突の危険を知らせたり、自動的に自車両を減速制御することにより、衝突を回避したりするものである（たとえば、特許文献１参照）。
特開平７−１０４０６２号公報

しかし、上記特許文献１に開示された衝突防止装置では、障害物が他車両などの移動体である場合、障害物の予測進路を１通りのみ算出するものである。このため、たとえば交差点など、障害物の進路について分岐が多い道路等を自車両や障害物が走行する場合には、衝突可能性の算出が困難となり、衝突可能性に基づいて自車両の危険度を算出した場合の危険度の精度が低くなってしまうという問題があった。

また、自車両が実際に取った進路である実現進路がどの程度安全であったかを評価することにより、自車両を運転する運転者が自車両を他車両などの障害物と衝突させる危険度を取得することができると考えられる。ところが、たとえば自車両の実現進路を記憶したとしても、この実現進路がどのような危険度であったかを評価することが困難であり、結局運転者の危険度を精度よく評価することができないという問題があった。

そこで、本発明の課題は、自車両の実現進路に基づいて、精度よく運転者の危険度を評価することができる運転者危険度取得装置を提供することにある。

上記課題を解決した本発明に係る運転者危険度取得装置は、選択可能な複数の挙動の中から各挙動に予め付与された挙動選択確率にしたがって挙動を選択する挙動選択を繰り返して行うことにより、自車両が移動可能な進路として算出された可能進路を複数取得する自車両可能進路取得手段と、自車両が実際に取った進路である実現進路を取得する実現進路取得手段と、複数の可能進路における自車両が障害物に衝突する危険度と実現進路における自車両が障害物に衝突する危険度との乖離度に基づいて、自車両の運転者の危険度を取得することを特徴とするものである。

本発明に係る運転者危険度取得装置においては、自車両が取りえた可能進路を複数取得するとともに、複数の可能進路における危険度と自車両の実現進路における危険度との乖離度に基づいて自車両の運転者の危険度を取得している。このため、自車両の実現進路に基づいて、精度よく運転者の危険度を評価することができる。

ここで、複数の可能進路のうち、自車両が障害物を衝突する危険度が最も低い最安全進路を取得する最安全進路取得手段をさらに備え、実現進路における自車両が障害物を衝突する危険度と、最安全進路における自車両が障害物と衝突する危険度との乖離度に基づいて、自車両の運転者の危険度を取得する態様とすることができる。

このように、実現進路における危険度と最安全進路における危険度との乖離度に基づいて自車両の運転者の危険度を取得することにより、計算量を少なくすることができる。

また、本発明に係るドライブレコーダは、運転者が運転する自車両の運転シーンを検出する運転シーン検出手段と、上記運転者危険度取得装置によって、運転シーン検出手段で検出された運転シーンに基づいて取得された自車両の運転者の危険度と、運転シーン検出手段で検出された運転シーンと、を関連付けて記憶する記憶部と、を備えることを特徴とするものである。

このように、運転者の危険度を運転シーンに関連付けて記憶部に記憶させることにより、運転者の危険度が高い運転シーンだけを効率的に再生することができる。

さらに、本発明に係る運転訓練装置は、運転者が模擬運転の操作を行うデバイスを備えるとともに、運転者が視認する表示装置を備え、デバイスの操作によって運転者が模擬的に運転する模擬車両が走行する際の模擬車両に対する障害物に関する周辺情報を表示装置に映写するドライバシミュレータと、上記運転者危険度取得装置によってドライバシミュレータにおけるデバイスの操作および模擬車両に対する障害物に関する周辺情報に基づいて取得された自車両の運転者の危険度と、を関連付けて記憶する記憶部と、を備えることを特徴とする。

このように、ドライバシミュレータにおけるデバイスの操作と運転者の危険度を記憶部に記憶させることにより、運転者の危険度が高い運転シーンについて効率的に訓練を行うことができる。

本発明に係る運転者危険度取得装置によれば、自車両の実現進路に基づいて、精度よく運転者の危険度を評価することができる。

以下、添付図面を参照して本発明の実施形態について説明する。なお、図面の説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。また、図示の便宜上、図面の寸法比率は説明のものと必ずしも一致しない。

図１は、本発明の第１の実施形態に係る運転者危険度取得ＥＣＵの構成を示すブロック構成図である。図１に示すように、運転者危険度取得装置である運転者危険度取得ＥＣＵ１は、電子制御する自動車デバイスのコンピュータであり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、および入出力インターフェイスなどを備えて構成されている。運転者危険度取得ＥＣＵ１は、障害物情報一時記憶部１１、障害物可能進路算出部１２、自車両進路記録部１３、自車両進路読出部１４、自車両位置読出部１５、自車両可能進路算出部１６、実現進路衝突確率算出部１７、最善自己進路衝突確率算出部１８、および運転者危険度算出部１９を備えている。また、運転者危険度取得ＥＣＵ１には、障害物センサ２が障害物抽出部３を介して接続されているとともに、自車両センサ４が接続されている。

障害物センサ２は、ミリ波レーダセンサ、レーザレーダセンサ、画像センサなどを備えて構成されており、自車両の周囲にある他車両や通行人等の障害物を検出する。障害物センサ２は、検出した障害物に関する情報を含む障害物関連情報を障害物抽出部３に送信する。

障害物抽出部３は、障害物センサ２から送信された障害物関連情報から障害物を抽出し、障害物の位置や移動速度などの障害物情報として運転者危険度取得ＥＣＵ１における障害物情報一時記憶部１１に出力する。障害物抽出部３は、たとえば障害物センサ２がミリ波レーダセンサやレーザレーダセンサである場合には、障害物から反射される反射波の波長等に基づいて障害物を検出する。また、障害物センサ２が画像センサである場合には、撮像された画像中から障害物として、たとえば他車両をパターンマッチングなどの手法によって抽出する。

自車両センサ４は、速度センサ、ヨーレートセンサなどを備えて構成されており、自車両の走行状態に関する情報を検出している。自車両センサ４は、検出した自車両の走行状態に関する走行状態情報を運転者危険度取得ＥＣＵ１における自車両進路記録部１３に送信する。ここでの自車両の走行状態情報としては、たとえば自車両の速度やヨーレートなどがある。

障害物情報一時記憶部１１は、予め定められた所定時間、たとえば５秒間に障害物抽出部３から送信された障害物情報を記憶している。障害物可能進路算出部１２は、障害物情報一時記憶部１１に記憶された過去５秒間の障害物情報を読み出し、この５秒間の障害物情報に基づいて、以後の一定時間の間における障害物が移動すると予測される進路を複数本算出して取得する。なお、過去５秒間に代えて、適宜の時間（たとえば３秒〜１０秒の間の時間）とすることができる。障害物可能進路算出部１２は、算出した障害物の進路に関する障害物進路情報を実現進路衝突確率算出部１７および最善自己進路衝突確率算出部１８に出力する。

自車両進路記録部１３は、自車両センサ４から送信された自車両の走行状態信号に基づいて、自車両の進路の履歴を記録する。自車両進路読出部１４は、自車両進路記録部１３に記録される自車両の履歴を予め定められた所定時間、たとえば５秒間分の自車両の進路の履歴を読み出す。ここでの予め定められた所定時間は、障害物情報一時記憶部１１に記憶される障害物情報の時間と共通する。自車両進路読出部１４は、読み出した自車両の進路の履歴に基づいて、自車両が実際にとった進路である実現進路に関する実現進路情報を実現進路衝突確率算出部１７に出力する。

自車両位置読出部１５は、自車両進路記録部１３に記録される自車両の履歴を予め定められた所定時間、たとえば５秒間分の自車両の位置を読み出し、自車両の位置に関する自車両位置情報を自車両可能進路算出部１６に出力する。自車両可能進路算出部１６は、自車両位置読出部１５から出力された自車両位置情報に基づいて、自車両が位置していると記録されている位置から、自車両が移動可能となる可能進路を複数本算出して取得する。自車両可能進路算出部１６は、算出した自車両の可能進路に関する自車両可能進路情報を最善自己進路衝突確率算出部１８に出力する。

実現進路衝突確率算出部１７は、障害物可能進路算出部１２から出力された障害物進路情報および自車両進路読出部１４から出力された実現進路情報に基づいて、過去５秒間の間に自車両が実現進路において障害物に衝突する可能性があった実現進路衝突確率を算出して取得する。この実現進路衝突確率が、本発明の「実現進路における自車両が障害物に衝突する危険度」となる。実現進路衝突確率算出部１７は、算出した実現進路衝突確率に関する実現進路衝突確率情報を運転者危険度算出部１９に出力する。

最善自己進路衝突確率算出部１８は、障害物可能進路算出部１２から出力された障害物進路情報および自車両可能進路算出部１６から出力された自車両可能進路情報に基づいて、自車両と他車両との衝突確率が最小となる最善自己進路を算出する。また、最善自己進路衝突確率算出部１８は、算出した最善自己進路に基づいて、過去５秒間の間に自車両が最善自己進路において障害物に衝突する可能性があった最善自己進路衝突確率を算出して取得する。この最善自己進路が、本発明の「最安全進路」となり、最善自己進路衝突確率が、本発明の「最安全進路における自車両が障害物と衝突する危険度」となる。最善自己進路衝突確率算出部１８は、算出した最善自己進路衝突確率に基づく最善自己進路衝突確率情報を運転者危険度算出部１９に出力する。

運転者危険度算出部１９は、実現進路衝突確率算出部１７から出力された実現進路衝突確率情報と最善自己進路衝突確率算出部１８から出力された最善自己進路衝突確率情報との乖離度に基づいて、自車両を運転する運転者の危険度である運転者危険度を算出する。ここでの運転者危険度は、たとえば実現進路衝突確率情報に基づく実現進路衝突確率と、最善自己進路衝突確率情報に基づく最善自己進路衝突確率との乖離度は、両者の比とすることができる。

次に、本実施形態に係る運転者危険度取得装置の動作について説明する。図２は、運転者危険度取得装置の動作手順を示すフローチャートである。

図２に示すように、本実施形態に係る運転者危険度取得装置では、障害物センサ２から送信される障害物関連情報に基づいて、障害物抽出部３において、自車両の周囲における障害物を抽出する（Ｓ１）。ここでは、障害物として他車両を抽出する。また、複数の他車両が含まれていた場合には、これらの複数の他車両のすべてを抽出する。

障害物としての他車両を抽出したら、抽出した他車両に関する他車両情報を障害物情報一時記憶部１１に記憶し、障害物情報一時記憶部１１に記憶された過去５秒間の他車両情報に基づいて、障害物可能進路算出部１２において他車両が移動可能となる可能進路を他車両ごとに時間および空間から構成される時空間上の軌跡として算出する（Ｓ２）。ここで、他車両が移動可能となる可能進路としては、ある到達点を規定して、この到達点までの可能進路を算出するのではなく、他車両が移動する所定の移動時間が経過するまでの進路を求める。一般的に、自車両が走行する道路では、事前に安全が保障される場所はないため、自車両と他車両との衝突可能性を判断するためには、自車両と他車両との到達点を求めても、衝突を確実に回避することができるとはいえない。

たとえば、図３に示すように、３車線の道路Ｒにおいて、第１車線ｒ１を自車両Ｍが走行し、第２車線ｒ２を第１他車両Ｈ１が走行し、第３車線を第２他車両Ｈ２が走行しているとする。このとき、自車両Ｍが第２，第３車線ｒ２、ｒ３をそれぞれ走行する他車両Ｈ１，Ｈ２との衝突を避けるためには、自車両Ｍが位置Ｑ１，Ｑ２，Ｑ３にそれぞれ到達するように走行することが好適と考えられる。ところが、第２他車両Ｈ２が進路を第２車線ｒ２に変更するように進路Ｂ３をとった場合には、第１他車両Ｈ１が第２他車両Ｈ２との衝突を避けるために進路Ｂ２をとり、第１車線ｒ１に進入してくることが考えられる。この場合には、自車両Ｍが位置Ｑ１，Ｑ２，Ｑ３にそれぞれ到達するように走行すると、第１他車両Ｈ１と衝突する危険性が生じるものである。

そこで、自車両および他車両について到達する位置を予め定めるのではなく、その都度自車両および他車両の進路を予測するようにしている。その都度自車両および他車両の進路を予測することにより、たとえば図４に示すような進路Ｂ１を自車両の進路とすることができるので、自車両Ｍが走行する際の危険を的確に回避して安全性を確保することができる。

なお、他車両が移動する所定の移動時間が経過するまでを規定することに代えて、他車両が走行する走行距離が所定の距離に到達するまで他車両の可能進路を求める態様とすることもできる。この場合、他車両の速度（または自車両の速度）に応じて所定距離を適宜変更させることができる。

他車両の可能進路は、他車両ごとに、次のようにして算出される。他車両を識別するカウンタｋの値を１とするとともに、同じ他車両に対する可能進路生成回数を示すカウンタｎの値を１とする初期化処理を行う。続いて、障害物センサ２から送信され他車両関連情報から抽出された他車両情報に基づく他車両の位置および移動状態(速度および移動方向) を初期状態とする。

続いて、その後の一定時間Δｔの間において想定される他車両の挙動として、選択可能な複数の挙動の中から、各挙動に予め付与された挙動選択確率にしたがって一つの挙動を選択する。１つの挙動を選択する際の挙動選択確率は、たとえば選択可能な挙動の集合の要素と所定の乱数とを対応付けることによって定義される。この意味で、挙動ごとに異なる挙動選択確率を付与してもよいし、挙動の集合の全要素に対して等しい確率を付与してもよい。また、挙動選択確率を他車両の位置や走行状態、周囲の道路環境に依存させる態様とすることもできる。

このような挙動選択確率に基づく一定時間Δｔの間において想定される他車両の挙動の選択を繰り返して行い、他車両が移動する所定の移動時間となる時間までの他車両の挙動を選択する。こうして選択された他車両の挙動によって、他車両の可能進路を１本算出することができる。

他車両の可能進路を１本算出したら、同様の手順によって他車両の可能進路を複数（Ｎ本）算出する。同様の手順を用いた場合でも、各挙動に予め付与された挙動選択確率にしたがって一つの挙動を選択することから、ほとんどの場合に、異なる可能進路が算出される。ここで算出する可能進路の数は、予め決定しておき、たとえば１０００本（Ｎ＝１０００）とすることができる。もちろん、他の複数の可能進路を算出する態様とすることもでき、たとえば数百〜数万本の間の数とすることができる。こうして算出された可能進路を他車両の予測進路とする。

さらに、抽出された他車両が複数ある場合には、それらの複数の他車両について、それぞれ可能進路を算出する。

他車両の可能進路の算出が済んだら、自車両進路読出部１４において、自車両進路記録部１３に記録されている自車両の過去５秒間の進路を読み出す（Ｓ３）。自車両進路読出部１５は、読み出した過去５秒間の自車両の実現進路に関する実現進路情報を実現進路衝突確率算出部１７に出力する。

続いて、自車両位置読出部１５において、自車両進路記録部１３に記録されている自車両の過去５秒間における自車両の位置を読み出す。それから、自車両可能進路算出部１６において、過去５秒間における自車両の位置に基づいて、その位置から自車両が移動することが可能となる可能進路を複数本算出する（Ｓ４）。自車両の可能進路は、他車両の可能進路と同様の算出手順によって、時間および空間から構成される時空間上の軌跡として算出する。自車両可能進路算出部１６は、自車両の可能進路を取得したら、自車両可能進路情報として最善自己進路衝突確率算出部１８に出力する。

こうして、自車両の可能進路の算出が済んだら、実現進路衝突確率算出部１７において、自車両進路読出部１４から出力された実現進路情報に基づいて、自車両が移動した実現進路を算出する（Ｓ５）。それから、実現進路衝突確率算出部１７において、自車両が他車両との衝突を許容していた実現進路衝突確率を算出する（Ｓ６）。ここでは、障害物可能進路算出部１２から出力された障害物進路情報に基づく過去５秒間における複数の他車両の予測進路と、ステップＳ５で求めた実現進路とを比較し、過去５秒間において、自車両が許容していた衝突確率を算出する。

いま、ステップＳ２およびステップＳ３で求めた他車両の予測進路および自車両の実現進路の例を図５に示す三次元空間によって現す。図５における三次元空間では、ｘ軸およびｙ軸によって示されるｘｙ平面に車両の位置を示し、ｔ軸を時間軸として設定している。したがって、他車両および自車両の予測進路は（ｘ，ｙ，ｔ）座標で示すことができ、自車両および他車両の各進路をｘｙ平面に投影して得られる軌跡が、自車両が実際に走行した進路、および他車両が走行すると予測された予測進路の道路上の走行軌跡となる。

このようにして、予測した自車両および他車両の予測進路を図５に示す空間にあらわすことにより、三次元時空間の所定の範囲内に存在する複数の車両（自車両および他車両）がとりうる予測進路の集合からなる時空間環境が形成される。図５に示す時空間環境Ｅｎｖ（Ｍ，Ｈ）は、自車両Ｍの実現進路および他車両Ｈの予測進路の集合であり、自車両Ｍの実現進路{Ｍ（ｎ１）}および他車両Ｈの予測進路集合{Ｈ（ｎ２）}からなる。より具体的には、時空間環境（Ｍ，Ｈ）は、自車両Ｍおよび他車両Ｈが高速道路のような平坦かつ直線状の道路Ｒを＋ｙ軸方向に向かって移動している場合の時空間環境を示すものである。ここでは、他車両の予測進路を求めるにあたり、自車両Ｍと他車両Ｈとの相関は考慮せずに自車両Ｍと他車両Ｈごとに独立して予測進路を求めているため、両者の予測進路が時空間上で交差することもある。

こうして、自車両Ｍの実現進路および他車両Ｈの予測進路を求めたら、自車両Ｍと他車両Ｈとが衝突していたことを自車両Ｍが許容していた確率を求める。いま、自車両Ｍの実現進路と他車両Ｈの予測進路が交差する場合には、自車両Ｍと他車両Ｈとが衝突することとなるが、自車両Ｍおよび他車両Ｈの予測進路は所定の挙動選択確率基づいて求められるものである。したがって、複数の他車両Ｈの予測進路のうち、自車両Ｍの予測進路と交差するものの数によって自車両Ｍと他車両Ｈとの衝突確率とすることができる。たとえば、他車両Ｈの予測進路を１０００本算出した場合、そのうちの５本が自車両Ｍの予測進路と交差する場合には、０．５％の衝突確率（衝突可能性）Ｐ_Ａがあるとして算出することができる。逆にいうと、残りの９９．５％が自車両Ｍと他車両Ｈとが衝突しない確率（非衝突可能性）とすることができる。

また、他車両Ｈとして、複数の他車両が抽出されている場合には、複数の他車両のうち少なくとも１台と衝突することを許容する衝突確率Ｐ_Ａは下記（１）式によって求めることができる。

ここで、ｋ：抽出された他車両の数
Ｐ_Ａｋ：ｋ番目の車両と衝突する確率
このように、他車両Ｈの予測進路を複数算出して、この複数の予測進路を用いて自車両Ｍと他車両Ｈとの衝突可能性を予測することにより、他車両が取りえる進路を広く計算していることになる。したがって、交差点などの分岐がある場所で事故などが発生した場合のように、他車両の進路に大きな進路の変更がある場合も考慮に入れて衝突確率を算出することができる。

こうして自車両と他車両との衝突確率を求めたら、最善自己進路衝突確率算出部１８において、自車両が移動することが可能となる可能進路のうち、他車両との衝突確率が最も低い進路である最善自己進路を選択する（Ｓ７）。最善自己進路衝突確率算出部１８では、障害物可能進路算出部１２から出力された障害物進路情報に基づく複数の他車両の予測進路と、自車両可能進路算出部１６から出力される自車両可能進路情報に基づく複数の自車両の可能進路とを比較することにより最善自己進路を選択する。

いま、ステップＳ２で求めた他車両の予測進路およびステップＳ４で求めた自車両の実現進路の例を図６に示す三次元空間によって現す。図６に示す時空間環境Ｅｎｖ（Ｍ，Ｈ）は、自車両Ｍの可能進路および他車両Ｈの予測進路の集合であり、自車両Ｍの可能進路集合{Ｍ（ｎ１）}および他車両Ｈの予測進路集合{Ｈ（ｎ２）}からなる。

これらの自車両Ｍの可能進路集合および他車両Ｈの予測進路集合から、各自車両の可能進路を自車両Ｍが移動した際のそれぞれについて、自車両Ｍが他車両Ｈと衝突していたことを自車両Ｍが許容していた確率を求める。自車両Ｍが他車両Ｈと衝突していたことを自車両Ｍが許容していた衝突確率Ｐ_Ａは、上記（１）式によって求めることができる。

こうして、自車両Ｍの複数の可能進路についてそれぞれ衝突確率Ｐ_Ａを求めたら、最も衝突確率が低い可能進路を最善自己進路として選択する。また、最善自己進路衝突確率算出部１８は、選択した最善自己進路における衝突確率を最善自己進路衝突確率として算出し、最善自己進路衝突確率情報として運転者危険度算出部１９に出力する。

実現進路衝突確率を算出したら、運転者危険度算出部１９において、運転者危険度を算出する（Ｓ８）。運転者危険度算出部１９では、実現進路衝突確率算出部１７から出力された実現進路衝突確率情報に基づく実現進路衝突確率と、最善自己進路衝突確率算出部１８から出力された最善自己進路衝突確率との乖離度に基づいて、運転者危険度を算出する。ここでの運転者危険度は、実現進路衝突確率と最善自己進路衝突確率との比によって求められ、実現進路衝突確率と最善自己進路衝突確率との比が１に近いほど運転者危険度が低いことになる。

このように、本実施形態に係る運転者危険度取得装置においては、自車両が取りえた自車両可能進路を複数取得するとともに、複数の可能進路における危険度と自車両の実現進路との乖離度に基づいて自車両の運転者の危険度を取得している。このため、自車両の実現進路に基づいて、精度よく運転者の危険度を評価することができる。このような運転者の危険度を評価することにより、逆に運転者がどの程度安全運転に近い運転を行うかという安全指向性の指標とすることができる。また、自車両可能進路のうち、最安全進路における危険度との乖離度に基づいて自車両の運転者の危険度を取得することにより、計算にかかる負荷を軽減することができる。

次に、本発明の第２の実施形態について説明する。本実施形態では、上記第１の実施形態の運転者危険度取得ＥＣＵ１を用いたドライブレコーダについて説明する。図７は本実施形態に係るドライブレコーダのブロック構成図である。

図７に示すように、本実施形態に係るドライブレコーダは、運転者危険度取得ＥＣＵ１、障害物センサ２、障害物抽出部３、および自車両センサ４を備えている。また、ドライブレコーダは、その他の要素としてタイマ２１、危険度付シーン書込部２２、記憶部２３、危険シーン読出部２４、危険シーン表示部２５、および地図データベース２６を備えている。

運転者危険度取得ＥＣＵ１としては、上記第１の実施形態で説明したものが用いられている。また、障害物センサ２としては、上記第１の実施形態と同様ミリ波レーダセンサ、レーザレーダセンサ、画像センサなどを備えて構成されることができるが、好適にはカメラなどの画像センサが用いられる。ドライブレコーダでは、人の危険度への理解を促進するため自車両センサ４からの情報を危険度と対応させて記憶する。このため、障害物センサ２としては、危険シーンを表示するための画像を取得する画像センサが好適に用いられる。そして、障害物センサ２は、障害物情報を障害物抽出部３に出力する一方で、検出した自車両の周囲の画像や他車両の位置、速度、向きなどの周辺情報を危険度付シーン書込部２２に出力する。ここで、シーンを記述するデータは運転者に自車両の状況を伝えるものであれば良く、たとえば、ＣＧ（Computer Graphics）による再生を前提にする場合には、位置データおよび速度データのみでも良いし、より実環境データであることを重視する場合には、全方画像、３Ｄ画像、レーザスキャナ等のデータを使用しても良い。

また、自車両センサ４としては、上記第１の実施形態と同様、速度センサ、ヨーレートセンサなどを備えて構成されるが、さらに好適には、加速度センサ、ヨーレートのほかロールの角速度を検出するための角速度センサ、操舵角センサ、アクセル開度センサ、ブレーキ踏力センサなどを備えて構成される。さらには、自車両の位置と、計算した自車両危険度の対応を取るために、ＧＰＳ（Global Positioning System）装置やオドメトリ装置などの位置センサを備えて構成される。位置センサとしてオドメトリ装置を用いる場合には、原点をたとえば運転者の自宅駐車場などに固定する。また、自車両センサ４は、自車両の走行状態情報を、運転者危険度取得ＥＣＵ１のほか、危険度付シーン書込部２２にも出力する。

タイマ２１は、時刻を計測しており、計測した時刻を危険度付シーン書込部２２に出力する。このタイマとしては、自車両センサ４における位置センサとしてＧＰＳ装置を用いた場合には、このＧＰＳ装置をタイマ２１として用いることができる。危険度付シーン書込部２２は、タイマ２１から出力される時刻によって、障害物センサ２および自車両センサ４から出力された自車両の周辺情報および走行情報からなる運転シーンと、運転者危険度取得ＥＣＵ１から出力される運転者の危険度と同期をとり、記憶部２３に記憶させる。記憶部２３には、自車両の周辺情報および走行情報と運転者危険度とが、関連付けられて記憶される。

危険シーン読出部２４は、運転者が危険度の高い状態で運転をしている運転シーンのうち、危険度の高い運転シーンである危険度シーンを読み出す。具体的には、運転者危険度に所定のしきい値を設定し、記憶部２３に記憶されている運転者危険度がこのしきい値を超える場合に運転シーンを危険シーンとして読み出す。また、ここでの所定しきい値としては、所定の定数とするほか、記憶部２３に記憶されるすべての危険度から統計的に設定することもできる。たとえば、記憶部２３に記憶されるすべての危険度の平均μと分散σ^２に対して、しきい値をμ＋３σとすることができる。危険シーン読出部２４は、読み出した危険シーンを危険シーン表示部２５に出力する。

危険シーン表示部２５は、危険シーン読出部２４によって読み出された危険シーンを表示する。また、地図データベース２６には、地図情報が記憶されており、危険シーンを表示するにあたり、位置センサで検出された位置情報に基づいて、地図データベース２６から地図情報を読み出し、危険シーンとともに危険シーンが検出された位置等を表示する。危険シーンの表示を行う際には、自車両の運転者危険度が所定のしきい値を超えた瞬間の危険シーンを表示する。ただし、危険度が所定のしきい値を超える前後の時間について表示することもできる。

以上の構成を有する本実施形態に係るドライブレコーダでは、運転シーンと運転者危険度とを関連付けて記憶している。このため、運転者危険度に応じて運転シーンを再生することができるので、運転者危険度の高い状態で運転を行っている運転シーンだけを効率的に再生することができる。

次に、本発明の第３の実施形態について説明する。本実施形態では、上記第１の実施形態で用いた運転者危険度取得ＥＣＵ１を用いた危険度提示装置について説明する。図８は本実施形態に係る危険度提示装置のブロック構成図である。

図８に示すように、本実施形態に係る危険度提示装置は、運転者危険度取得ＥＣＵ１、障害物センサ２、障害物抽出部３、および自車両センサ４を備えている。また、危険度提示装置は、表示信号生成部３１および運転者提示部３２を備えている。

運転者危険度取得ＥＣＵ１、障害物センサ２、障害物抽出部３、および自車両センサ４としては、上記第１の実施形態で説明したものが用いられている。運転者危険度取得ＥＣＵ１は、取得した運転者危険度に関する運転者危険度情報を表示信号生成部３１に送信する。

表示信号生成部３１は運転者危険度取得ＥＣＵ１から送信される運転者危険度情報に基づいて、危険度表示信号を生成する。表示信号生成部３１は、生成した表示信号を運転者提示部３２に送信する。運転者提示部３２は、たとえば自車両内の運転者が視認できる位置、たとえばヘッドアップディスプレイや速度メータの横等に配設された液晶ディスプレイからなり、表示信号生成部３１から送信された表示信号に基づいて、運転者の危険度に応じた画像を表示する。

以上の構成を有する本実施形態に係る危険度提示装置においては、表示信号生成部３１において、運転者提示部３２に表示する画像に応じた信号を生成する。運転者提示部３２に表示する画像としては、たとえば運転者危険度をそのまま数字的に表示することができる。また、その他の態様として、運転者に対して危険度が直感的に伝わるように危険度を変換して表示することもできる。たとえば、運転者提示部３２に色彩が変化する表示部を設定し、危険度が高まるに応じて色彩が青色から赤色に段階的に変化する態様とすることができる。また、危険度が上昇しているか下降しているかを二値的に表示することもできるし、危険度の高まりに応じて照度が高くなる態様とすることもできる。

また、運転者提示部３２としては、液晶ディスプレイのほか、ＬＥＤやＥＬ管などの発光体とすることもできる。さらに、運転者提示部３２としては、運転者の視覚に訴えるもののほか、聴覚に訴えるものなどとすることもできる。この場合、たとえばスピーカを用いることができ、運転者危険度に応じた音声を提示する態様とすることもできる。

このように、運転者危険度を運転者提示部３２によって運転者に提示することにより、自車両を運転する運転者に対して、現在の運転状況を適切に提示することができる。

次に、本発明の第４の実施形態について説明する。本実施形態では、上記第１の実施形態の運転者危険度取得ＥＣＵ１を用いた運転訓練装置について説明する。図９は本実施形態に係る運転訓練装置のブロック構成図である。

図９に示すように、本実施形態に係る運転訓練装置は、運転者危険度取得ＥＣＵ１、ドライバシミュレータ４１、記憶部４２、および再生部４３を備えている。運転者危険度取得ＥＣＵ１としては、上記第１の実施形態で説明したものが用いられている。

また、ドライバシミュレータ４１は、運転者が着座するドライバシート、運転者が操作するステアリング、ギアレバー、アクセルペダル、ブレーキペダル等のデバイスを備えており、模擬的に車両の運転操作を行うことができる。また、ドライバシミュレータ４１は、ドライバが視認する表示装置であるモニタおよびこのモニタに表示する画像を制御する画像制御装置を備えており、ドライバが模擬的に運転する車両の周囲の状況をモニタに表示する。

ドライバシミュレータ４１は、運転者が操作するステアリング、ギアレバー、アクセルペダル、ブレーキペダル等の操作状況に応じて、運転者が模擬的に運転する自車両の走行状態を検出し、検出した走行状態に関する走行状態情報を運転者危険度取得ＥＣＵ１および記憶部４２に送信する。また、ドライバシミュレータ４１は、モニタに表示した他車両等、自車両の周囲における他車両の位置、速度、向きなどの周辺情報を運転者危険度取得ＥＣＵ１および記憶部４２に送信する。

運転者危険度取得ＥＣＵ１では、ドライバシミュレータ４１から送信された自車両の走行状態情報および他車両の走行状態等に関する周辺情報に基づいて、自車両運転者の危険度を取得する。自車両運転者の危険度は、上記第１の実施形態と同様の手順によって取得することができる。運転者危険度取得ＥＣＵ１は、取得した自車両の運転者の危険度に関する危険度情報を記憶部４２に送信する。

記憶部４２には、ドライバシミュレータ４１から送信された自車両の走行状態および他車両の走行状態等に関する周辺情報と、運転者危険度取得ＥＣＵ１から送信された自車両の運転者の危険度とが関連付けられて記憶されている。再生部４３は、記憶部４２に記憶された情報を再生する。

以上の構成を有する本実施形態に係る運転訓練装置では、ドライバシミュレータ４１によって行った模擬運転について、運転者危険度取得ＥＣＵ１においてその運転者危険度を評価している。さらに、自車両の走行状態および自車両の周囲における他車両の位置、速度、向きなどの周辺情報と、その運転者危険度とを合わせて記憶部４２に記憶している。このため、たとえば、ドライバシミュレータ４１における模擬運転状況を確認するにあたり、運転者危険度の高かったシーンでの状況等を再現することができる。したがって、効率的な運転訓練を行うことができる。

以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上記各実施形態に限定されるものではない。たとえば、上記実施形態では、「複数の可能進路における自車両が障害物に衝突する危険度」として「最安全進路における前記自車両が障害物と衝突する危険度」を用いているが、その他の態様でもよい。たとえば複数の可能進路を全部用いたり、危険度の低い数本を用いたりすることもできる。また、上記各実施形態では、障害物として他車両を想定しているが、たとえば通行人などの生物を想定することもできる。

第１の実施形態に係る運転者危険度取得装置の構成を示すブロック構成図である。 第１の実施形態に係る運転者危険度取得装置の動作手順を示すフローチャートである。 自車両と他車両との走行状態を模式的に示す模式図である。 自車両がとりうる走行進路を模式的に示す模式図である。 自車両の予測進路が１本の時空間環境の構成を示すグラフである。 自車両の予測進路が複数本の時空間環境の構成を示すグラフである。 ドライブレコーダの構成を示すブロック構成図である。 危険度提示装置の構成を示すブロック構成図である。 ドライバシミュレータの構成を示すブロック構成図である。

符号の説明

１…運転者危険度取得ＥＣＵ、２…障害物センサ、３…障害物抽出部、４…自車両センサ、１１…障害物情報一時記憶部、１２…障害物可能進路算出部、１３…自車両進路記録部、１４…自車両進路読出部、１５…自車両位置読出部、１６…自車両可能進路算出部、１７…実現進路衝突確率算出部、１８…最善自己進路衝突確率算出部、１９…運転者危険度算出部、２１…タイマ、２２…危険度付シーン書込部、２３…記憶部、２４…危険シーン読出部、２５…危険シーン表示部、２６…地図データベース、３１…表示信号生成部、３２…運転者提示部、４１…ドライバシミュレータ、４２…記憶部、４３…再生部、Ｅｎｖ…時空間環境、Ｈ，Ｈ１，Ｈ２…他車両、Ｍ…自車両。

Claims (4)

1. 選択可能な複数の挙動の中から各挙動に予め付与された挙動選択確率にしたがって挙動を選択する挙動選択を繰り返して行うことにより、自車両が移動可能な進路として算出された可能進路を複数取得する自車両可能進路取得手段と、
   自車両が実際に取った進路である実現進路を取得する実現進路取得手段と、
   前記複数の可能進路における自車両が障害物に衝突する危険度と前記実現進路における前記自車両が障害物に衝突する危険度との乖離度に基づいて、前記自車両の運転者の危険度を取得することを特徴とする運転者危険度取得装置。
2. 前記複数の可能進路のうち、前記自車両が障害物を衝突する危険度が最も低い最安全進路を取得する最安全進路取得手段をさらに備え、
   前記実現進路における前記自車両が障害物を衝突する危険度と、前記最安全進路における前記自車両が障害物と衝突する危険度との乖離度に基づいて、前記自車両の運転者の危険度を取得する請求項１に記載の運転者危険度取得装置。
3. 前記運転者が運転する前記自車両の運転シーンを検出する運転シーン検出手段と、
   請求項１または請求項２に記載の運転者危険度取得装置によって前記運転シーン検出手段で検出された運転シーンに基づいて取得された前記自車両の運転者の危険度と、前記運転シーン検出手段で検出された運転シーンと、を関連付けて記憶する記憶部と、
   を備えることを特徴とするドライブレコーダ。
4. 運転者が模擬運転の操作を行うデバイスを備えるとともに、運転者が視認する表示装置を備え、前記デバイスの操作によって運転者が模擬的に運転する模擬車両が走行する際の前記模擬車両に対する障害物に関する周辺情報を前記表示装置に映写するドライバシミュレータと、
   請求項１または請求項２に記載の運転者危険度取得装置によって前記ドライバシミュレータにおける前記デバイスの操作および前記模擬車両に対する障害物に関する周辺情報に基づいて取得された前記自車両の運転者の危険度と、を関連付けて記憶する記憶部と、
   を備えることを特徴とする運転訓練装置。

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