JP5152063B2 - Driving behavior estimation device - Google Patents

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Description

本発明は、運転者の運転行動を推定する運転行動推定装置に関する。   The present invention relates to a driving behavior estimation device that estimates a driving behavior of a driver.

運転者の運転行動を推定してその運転行動に応じた支援を行う運転支援システムにおいては、運転者の運転行動に対して適切な支援が行われないと、支援自体が運転者にとって負荷となってしまうことも考えられる。このため、運転者の運転行動を的確に推定してその運転行動に応じた支援を行うことが重要となる。そこで、運転者の運転行動を推定する運転行動推定装置が提案されている。   In a driving support system that estimates a driver's driving behavior and provides assistance according to the driving behavior, if the driver's driving behavior is not adequately supported, the assistance itself becomes a burden on the driver. It is also possible that For this reason, it is important to accurately estimate the driving behavior of the driver and provide support according to the driving behavior. Therefore, a driving behavior estimation device that estimates the driving behavior of the driver has been proposed.

例えば、隠れマルコフモデルを用いた運転行動の認識において、パラメータの推定および認識を、運転行動パターンを構成する運転行動サブパターン単位で行うとともに、運転行動パターンを構成する運転行動サブパターン間の時間的前後関係を記述する運転行動パターンテンプレートを設け、認識結果であるサブパターン系列とサブパターンテンプレートとの照合によって、運転行動パターンの認識を行うように構成された運転行動推定装置が知られている(例えば特許文献1を参照)。このように構成された運転行動推定装置では、右折の認識の場合には「認識開始→減速→右転舵→加速→認識終了」、停止の認識の場合には「認識開始→減速→車両停止→認識終了」というように、運転行動が完了した時点または完了する直前で運転行動を推定することができるものであり、運転者の状況に合わせた支援(例えば、警報またはガイダンス)ができるとは言い難い。   For example, in recognition of driving behavior using a hidden Markov model, parameters are estimated and recognized in units of driving behavior sub-patterns that make up driving behavior patterns, and temporally between driving behavior sub-patterns that make up driving behavior patterns There is known a driving behavior estimation device configured to recognize a driving behavior pattern by providing a driving behavior pattern template that describes a context and comparing a recognition result with a sub-pattern sequence and a sub-pattern template ( For example, see Patent Document 1). In the driving behavior estimation apparatus configured as described above, “recognition start → deceleration → right steering → acceleration → recognition end” in the case of right turn recognition, “recognition start → deceleration → vehicle stop” in the case of stop recognition. → "Recognition end", which means that driving behavior can be estimated when driving behavior is completed or just before it is completed, and support (for example, warning or guidance) that matches the driver's situation is possible. It's hard to say.

そこで、対象ポイント(例えば交差点)で曲がる運転行動の推定に特化し、対象ポイントで曲がるための減速を捉えて、対象ポイントに到達するまでに時間的余裕がある早い時点で、運転行動の推定を完了させようとする運転行動推定装置が提案されている(例えば特許文献2を参照)。具体的には、運転者が対象ポイントで曲がる場合に、対象ポイントに到達するまでのアクセル量、ブレーキ量、および速度のデータをクラスタリング手法によって分類し、分類したデータを平均化したものを、曲がる運転行動のテンプレートとし、このテンプレートと実際の運転データとの照合によって、運転行動パターンの認識を行うように構成されている。このように構成された運転行動推定装置では、対象ポイントに到達する前の早い段階で、運転者が対象ポイントで曲がろうとしているか否かに応じて、経路案内のガイダンスを行うか否かを決定することができ、運転者の状況に合わせた支援を行うことができるようになる。   Therefore, specializing in the estimation of driving behavior that turns at a target point (for example, an intersection), catching the deceleration for turning at the target point, and estimating the driving behavior at an early time when there is time to reach the target point A driving behavior estimation device to be completed has been proposed (see, for example, Patent Document 2). Specifically, when the driver bends at the target point, the accelerator amount, brake amount, and speed data until the target point is reached are classified by the clustering method, and the averaged data is bent. A driving action template is recognized, and a driving action pattern is recognized by comparing this template with actual driving data. In the driving behavior estimation device configured in this way, whether or not to perform route guidance guidance at an early stage before reaching the target point, depending on whether or not the driver is going to turn at the target point. It is possible to make decisions and to provide assistance according to the driver's situation.

特開平11−99846号公報Japanese Patent Laid-Open No. 11-99846 特開2006−133216号公報JP 2006-133216 A

しかしながら、上記特許文献2に記載の運転行動推定装置では、アクセル量、ブレーキ量、および速度などの運転データの時系列変化のみに注目して、テンプレートと実際の運転行動との照合を行うため、それぞれ異なる運転行動において類似する時系列変化を有する部分があると、運転者の運転行動を高い精度で推定することが難しくなるという問題があった。例えば、曲がる運転行動と止まる運転行動では、運転者は、対象ポイントに到達する前にブレーキを踏んで車両を減速させる運転行動を行う。このため、図10に示すように、曲がる運転行動のテンプレートTP11と、止まる運転行動のテンプレートTP12において、異なる時間領域で、ブレーキ量が増加するとともにアクセル量および速度が減少する時間領域が存在する(図10中のサブパターンSP11とサブパターンSP12を参照)。これにより、運転者が曲がる運転行動を行っているにもかかわらず、止まる運転行動を行っていると運転行動推定装置が推定してしまうおそれがある。   However, in the driving behavior estimation device described in Patent Document 2, the template and the actual driving behavior are collated by paying attention only to time-series changes in the driving data such as the accelerator amount, the brake amount, and the speed. If there are portions having similar time series changes in different driving behaviors, there is a problem that it is difficult to estimate the driving behavior of the driver with high accuracy. For example, in a driving action that turns and a driving action that stops, the driver performs a driving action that decelerates the vehicle by stepping on the brake before reaching the target point. For this reason, as shown in FIG. 10, in the driving action template TP11 that turns and the driving action template TP12 that stops, there are time areas in which the braking amount increases and the accelerator amount and the speed decrease in different time regions ( (See sub-pattern SP11 and sub-pattern SP12 in FIG. 10). As a result, the driving behavior estimation device may estimate that the driving behavior is stopped even though the driving behavior is turning.

本発明は、こうした問題に鑑みなされたものであり、運転行動の推定精度を向上させる技術を提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of these problems, and an object thereof is to provide a technique for improving the estimation accuracy of driving behavior.

上記目的を達成するためになされた請求項1に記載の運転行動推定装置では、現在位置情報取得手段が、自車両の現在位置を示す現在位置情報を取得するとともに、対象ポイント位置情報取得手段が、自車両の運転行動を推定する対象となる地点である対象ポイントの位置を示す対象ポイント位置情報を取得する。   In the driving behavior estimation apparatus according to claim 1, which is made to achieve the above object, the current position information acquisition unit acquires current position information indicating the current position of the host vehicle, and the target point position information acquisition unit includes The target point position information indicating the position of the target point, which is a target for estimating the driving behavior of the host vehicle, is acquired.

また運転データ取得手段が、自車両の速度情報と、自車両の走行状態に影響を与える運転者の車両操作に関わる操作情報とからなる運転データを取得する。さらに残時間算出手段が、現在位置情報取得手段にて取得された現在位置情報と、対象ポイント位置情報取得手段にて取得された対象ポイント位置情報と、自車両の速度を算出するための速度算出情報とに基づいて、自車両が対象ポイントに到達するまでの時間であるポイント到達残時間を算出する。   The driving data acquisition means acquires driving data including speed information of the own vehicle and operation information related to the vehicle operation of the driver that affects the traveling state of the own vehicle. Further, the remaining time calculating means calculates the current position information acquired by the current position information acquiring means, the target point position information acquired by the target point position information acquiring means, and a speed calculation for calculating the speed of the host vehicle. Based on the information, a point arrival remaining time which is a time until the host vehicle reaches the target point is calculated.

またテンプレート記憶手段が、複数の異なるポイント到達残時間毎に、対象ポイントに到達するポイント到達残時間前から、ポイント到達残時間以前の予め設定された一定期間までの間における運転者の典型的な運転行動を示す、運転行動毎のテンプレートを記憶する。   In addition, the template storage means is a typical example of the driver from a point before the point arrival remaining time to reach the target point to a preset fixed period before the point arrival remaining time for each of a plurality of different point arrival remaining times. A template for each driving action indicating the driving action is stored.

そしてテンプレート取得手段が、残時間算出手段にて算出されたポイント到達残時間に基づいて、ポイント到達残時間に対応したテンプレートをテンプレート記憶手段から取得し、運転行動推定手段が、運転データ取得手段にて取得された運転データの履歴と、テンプレート取得手段にて取得されたテンプレートとを照合することで、対象ポイントでの運転者の運転行動を推定する。   Then, the template acquisition means acquires a template corresponding to the point arrival remaining time from the template storage means based on the point arrival remaining time calculated by the remaining time calculation means, and the driving action estimation means serves as the driving data acquisition means. The driving behavior of the driver at the target point is estimated by collating the history of driving data acquired in this way with the template acquired by the template acquisition means.

このように構成された請求項1に記載の運転行動推定装置では、ポイント到達残時間前から、ポイント到達残時間以前の予め設定された一定期間までの間における運転者の典型的な運転行動を示す、運転行動毎のテンプレートが、複数の異なるポイント到達残時間毎に設けられており、ポイント到達残時間に対応したテンプレートと、運転データの履歴とを用いて、運転行動を推定する。   In the driving behavior estimation device according to claim 1 configured as described above, the typical driving behavior of the driver from before the point arrival remaining time to a preset fixed period before the point arrival remaining time is obtained. A template for each driving action shown is provided for each of a plurality of different point arrival remaining times, and the driving action is estimated using a template corresponding to the point arrival remaining time and a history of driving data.

そして、それぞれ異なる複数の運転行動において、対象ポイントに到達する前における車両の速度および運転者の車両操作の時間変化で類似する部分を有していても、この類似部分が発生する時間領域が運転行動毎に異なっている。例えば、曲がる運転行動と止まる運転行動とを比較すると、両者ともに、交差点前でブレーキ量が増加するとともにアクセル量および速度が減少する時間領域が存在する。しかし、曲がる運転行動よりも止まる運転行動のほうが、ブレーキ量が増加するとともにアクセル量および速度が減少する時点が早い(図10を参照)。   Even in a plurality of different driving actions, even if there is a similar part in the time change of the vehicle speed and the driver's vehicle operation before reaching the target point, the time region where this similar part occurs is the driving Different for each action. For example, when comparing a driving action that turns and a driving action that stops, there is a time region in which both the brake amount increases and the accelerator amount and speed decrease before the intersection. However, the driving action that stops is faster than the driving action that turns, as the brake amount increases and the accelerator amount and speed decrease (see FIG. 10).

このため、同じポイント到達残時間に対応した夫々異なる運転行動のテンプレートを比較すると、特許文献2に記載の運転行動推定装置のように対象ポイントに接近してから対象ポイントに到達するまでの長い時間領域についての夫々異なる運転行動のテンプレートを比較する場合よりも、互いに類似する部分が少なくなる。つまり、異なる運転行動間での相違が明確なテンプレートを用いて運転行動の推定を行うことができるため、運転行動の推定精度を向上させることができる。   For this reason, when comparing different driving behavior templates corresponding to the same point arrival remaining time, a long time until the target point is reached after approaching the target point as in the driving behavior estimation device described in Patent Document 2. There are fewer similar parts than when comparing different driving behavior templates for regions. That is, since the driving behavior can be estimated using a template that clearly shows the difference between different driving behaviors, the estimation accuracy of the driving behavior can be improved.

また請求項1に記載の運転行動推定装置において、請求項2に記載のように、残時間算出手段がポイント到達残時間を算出するために用いる速度算出情報として、自車両の速度および加速度の少なくとも一方を用いるようにするとよい。   Further, in the driving behavior estimation device according to claim 1, as described in claim 2, at least one of the speed and acceleration of the host vehicle is used as the speed calculation information used by the remaining time calculation means to calculate the point arrival remaining time. One should be used.

そして、車両の速度および運転者の車両操作の時間変化で類似する部分を有するのは、曲がる運転行動と止まる運転行動であるので、請求項1または請求項2に記載の運転行動推定装置において、請求項3に記載のように、運転行動は、右左折行動と停止行動であるようにするとよい。   In addition, in the driving behavior estimation device according to claim 1 or 2, since it is a driving behavior that stops and a driving behavior that has a similar part in the time change of the vehicle speed and the driver's vehicle operation. As described in claim 3, the driving behavior may be a left / right turn behavior and a stop behavior.

また、車両の速度および運転者の車両操作の時間変化で類似する部分を有する曲がる運転行動と止まる運転行動とを区別して推定する必要があるのは、交差点であるので、請求項1〜請求項3の何れかに記載の運転行動推定装置において、請求項4に記載のように、対象ポイントは、自車両の走行経路上の次の交差点であるようにするとよい。   In addition, since it is an intersection that needs to be distinguished from the driving behavior that bends and the driving behavior that has a similar portion due to the time change of the vehicle speed and the driver's vehicle operation, it is the intersection, so that the claims 1 to claim In the driving behavior estimation apparatus according to any one of claims 3 to 4, the target point may be the next intersection on the travel route of the host vehicle.

また、請求項1〜請求項4の何れかに記載の運転行動推定装置において、自車両の走行状態とは、具体的には、車両の加減速が考えられる。この場合、操作情報としては、例えば、請求項5に記載のように、アクセルペダル及びブレーキペダルに関するものを用いればよい。但し、自車両の走行状態は車両の加減速に限ったものではなく、例えば車両の向きなども考えられ、その場合の操作情報としては、例えばステアリングに関するもの(ステアリング操作量等)を用いればよい。   Further, in the driving behavior estimation apparatus according to any one of claims 1 to 4, specifically, the traveling state of the host vehicle may be acceleration / deceleration of the vehicle. In this case, as the operation information, for example, information relating to an accelerator pedal and a brake pedal may be used as described in claim 5. However, the traveling state of the host vehicle is not limited to the acceleration / deceleration of the vehicle. For example, the direction of the vehicle may be considered, and as operation information in that case, for example, information related to steering (such as a steering operation amount) may be used. .

ナビゲーション装置10の構成、及びナビゲーション装置10が接続された車内LANの概略構成を示すブロック図である。1 is a block diagram illustrating a configuration of a navigation device 10 and a schematic configuration of an in-vehicle LAN to which the navigation device 10 is connected. テンプレート作成手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows a template preparation procedure. テンプレートの構成を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the structure of a template. 交差点案内処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an intersection guidance process. 運転行動推定処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows a driving action estimation process. 音声ガイダンス実行処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows a voice guidance execution process. 残り時間τに応じた停止行動テンプレートの選択を説明する図である。It is a figure explaining selection of a stop action template according to remaining time (tau). 残り時間τに応じた右左折行動テンプレートの選択を説明する図である。It is a figure explaining selection of the left-right turn action template according to remaining time (tau). 音声ガイダンスの実行条件を示すグラフである。It is a graph which shows the execution conditions of voice guidance. 特許文献2で用いられるテンプレートを説明する図である。It is a figure explaining the template used by patent document 2. FIG.

以下に本発明の実施形態について図面とともに説明する。
図1は、本実施形態のナビゲーション装置10の構成、及びナビゲーション装置10が接続された車内LAN25の概略構成を示すブロック図である。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of the navigation device 10 of the present embodiment and a schematic configuration of an in-vehicle LAN 25 to which the navigation device 10 is connected.

図1に示すように、ナビゲーション装置10は、車両に搭載され、車内LAN25を介してエンジンECU31,ブレーキECU32,ステアリングECU33をはじめとする各種ECUや車載機器と接続されている。   As shown in FIG. 1, the navigation device 10 is mounted on a vehicle and connected to various ECUs and in-vehicle devices including an engine ECU 31, a brake ECU 32, and a steering ECU 33 via an in-vehicle LAN 25.

このうちエンジンECU31は、少なくとも、運転者のアクセルペダルの踏込量に応じたアクセル開度を検出するアクセル開度センサからの検出信号に基づいて、エンジンの回転を制御するように構成されている。またブレーキECU32は、少なくとも、運転者のブレーキペダル操作に応じてブレーキ油を圧送するマスタシリンダの油圧からブレーキ操作量を検出するマスタシリンダ圧センサや、車速を検出する車速センサからの検出信号に基づいて、ABS制御やトラクション制御等を実行するように構成されている。またステアリングECU33は、少なくとも、ドライバのステアリング操作時における前輪の操舵角を検出するステア角センサからの検出信号に基づいて、操舵輪の舵角変更時のアシスト力を発生させるパワーステアリング制御を実行するように構成されている。   Of these, the engine ECU 31 is configured to control the rotation of the engine based on at least a detection signal from an accelerator opening sensor that detects an accelerator opening corresponding to the amount of depression of the accelerator pedal of the driver. The brake ECU 32 is based on at least a detection signal from a master cylinder pressure sensor that detects a brake operation amount from a hydraulic pressure of a master cylinder that pumps brake oil in response to a driver's brake pedal operation and a vehicle speed sensor that detects a vehicle speed. Thus, ABS control, traction control, and the like are executed. Further, the steering ECU 33 executes power steering control for generating an assist force at the time of changing the steering angle of the steered wheel based on at least a detection signal from a steering angle sensor that detects the steering angle of the front wheel at the time of the steering operation of the driver. It is configured as follows.

そして、これらECU31〜33等にて検出される各種車両情報(アクセル開度,ブレーキ操作量,車速など)は、車内LAN25を介して相互に任意に送受信できるようにされている。   Various vehicle information (accelerator opening, brake operation amount, vehicle speed, etc.) detected by these ECUs 31 to 33 and the like can be arbitrarily transmitted and received via the in-vehicle LAN 25.

次にナビゲーション装置10は、車両の現在位置を検出する位置検出器11と、ユーザーからの各種指示を入力するための操作スイッチ群12と、操作スイッチ群12と同様に各種指示を入力可能であってナビゲーション装置10とは別体となったリモートコントロール端末(以下、「リモコン」という)13aと、リモコン13aからの信号を入力するリモコンセンサ13bと、地図データや各種の情報を記録した地図記憶媒体から地図データ等を入力する地図データ入力器14と、地図や各種情報の表示を行うための表示部15と、各種のガイド音声等を出力するための音声出力部16と、ユーザーが発話した音声に基づく電気信号を出力するマイクロフォン17と、車内LAN25を介して他の装置と各種車両情報等をやりとりする車内LAN通信部18と、上述した位置検出器11,操作スイッチ群12,リモコンセンサ13b,地図データ入力器14,マイクロフォン17,車内LAN通信部18からの入力に応じて各種処理を実行し、表示部15,音声出力部16,車内LAN通信部18を制御する制御部19とを備えている。   Next, the navigation device 10 can input various instructions in the same way as the position detector 11 for detecting the current position of the vehicle, the operation switch group 12 for inputting various instructions from the user, and the operation switch group 12. A remote control terminal (hereinafter referred to as “remote control”) 13a that is separate from the navigation device 10, a remote control sensor 13b that inputs a signal from the remote control 13a, and a map storage medium that records map data and various types of information A map data input device 14 for inputting map data and the like, a display unit 15 for displaying a map and various information, a voice output unit 16 for outputting various guide voices, and a voice uttered by the user That exchanges various vehicle information and the like with other devices via the in-vehicle LAN 25 and the microphone 17 that outputs electrical signals based on The LAN communication unit 18, the above-described position detector 11, operation switch group 12, remote control sensor 13b, map data input device 14, microphone 17, and various processes are executed according to inputs from the in-vehicle LAN communication unit 18, and the display unit 15, a voice output unit 16, and a control unit 19 that controls the in-vehicle LAN communication unit 18.

このうち位置検出器11は、GPS(Global Positioning System)用の人工衛星からの電波を図示しないGPSアンテナを介して受信してその受信信号を出力するGPS受信機11aと、車両に加えられる回転運動の大きさを検出するジャイロスコープ11bと、車両の前後方向の加速度等から走行した距離を検出するための距離センサ11cと、地磁気から進行方位を検出するための地磁気センサ11dとを備えている。そして、これら各センサ等11a〜11dからの出力信号に基づいて制御部19が、車両の位置,方位,速度等を算出する。   Among them, the position detector 11 receives a radio wave from a GPS (Global Positioning System) artificial satellite via a GPS antenna (not shown) and outputs a received signal, and a rotational motion applied to the vehicle. A gyroscope 11b for detecting the magnitude of the vehicle, a distance sensor 11c for detecting the distance traveled from the longitudinal acceleration of the vehicle, etc., and a geomagnetic sensor 11d for detecting the traveling direction from the geomagnetism. And the control part 19 calculates the position, direction, speed, etc. of a vehicle based on the output signal from these each sensors 11a-11d.

なお、GPS受信機11aからの出力信号に基づいて現在位置を求める方式は様々な方式があるが、単独測位方式、相対測位方式(D−GPS方式,干渉測位方式)の何れであってもよい。特に干渉測位方式のうちのRTK−GPS(Real Time Kinematics Global Positioning System)方式を利用するようになっているとよい。   There are various methods for obtaining the current position based on the output signal from the GPS receiver 11a. However, any of a single positioning method and a relative positioning method (D-GPS method, interference positioning method) may be used. . In particular, the RTK-GPS (Real Time Kinematics Global Positioning System) method among interference positioning methods is preferably used.

操作スイッチ群12は、表示部15の表示面と一体に構成されたタッチパネル及び表示部15の周囲に設けられたメカニカルなキースイッチ等から構成される。なお、タッチパネルと表示部15とは積層一体化されており、タッチパネルには、感圧方式、電磁誘導方式、静電容量方式、あるいはこれらを組み合わせた方式など各種の方式があるが、その何れを用いてもよい。   The operation switch group 12 includes a touch panel configured integrally with the display surface of the display unit 15 and mechanical key switches provided around the display unit 15. The touch panel and the display unit 15 are laminated and integrated. There are various types of touch panels, such as a pressure-sensitive method, an electromagnetic induction method, a capacitance method, or a combination of these methods. It may be used.

地図データ入力器14は、図示しない地図記憶媒体に記憶された各種データを入力するための装置である。地図記憶媒体には、地図データ(ノードデータ、リンクデータ、コストデータ、道路データ、地形データ、マークデータ、交差点データ、一時停止地点データ、施設のデータ等)、対象用の音声データ、音声認識データ等が記憶されている。このようなデータを記憶する記憶媒体の種類としては、CD−ROMやDVD−ROMの他、ハードディスクやメモリカード等の記憶媒体を用いてもよい。   The map data input device 14 is a device for inputting various data stored in a map storage medium (not shown). Map storage media includes map data (node data, link data, cost data, road data, terrain data, mark data, intersection data, temporary stop data, facility data, etc.), target voice data, voice recognition data Etc. are stored. As a type of storage medium for storing such data, a storage medium such as a hard disk or a memory card may be used in addition to a CD-ROM or DVD-ROM.

表示部15は、カラー表示装置であり、液晶ディスプレイ、有機ELディスプレイ、CRTなどがあるが、その何れを用いてもよい。表示部15の表示画面には、地図データ入力器14より入力された地図データに基づく地図画像が表示され、この地図画像に重ねて位置検出器11にて検出した車両の現在位置を示すマーク、目的地までの誘導経路、名称、目印、各種施設のマーク等の付加データも表示される。   The display unit 15 is a color display device such as a liquid crystal display, an organic EL display, or a CRT, and any of them may be used. On the display screen of the display unit 15, a map image based on the map data input from the map data input device 14 is displayed, and a mark indicating the current position of the vehicle detected by the position detector 11 over the map image, Additional data such as guidance routes to destinations, names, landmarks, and various facility marks are also displayed.

音声出力部16は、地図データ入力器14より入力した施設のガイドや各種対象の音声を出力する。
マイクロフォン17は、利用者が音声を入力(発話)するとその入力した音声に基づく電気信号(音声信号)を制御部19に出力するものである。このマイクロフォン17を介して入力される音声コマンドによって、ナビゲーション装置10の操作が可能なように構成されている。
The sound output unit 16 outputs facility guides and various target sounds input from the map data input device 14.
The microphone 17 outputs an electric signal (voice signal) based on the input voice to the control unit 19 when the user inputs (speaks) voice. The navigation device 10 can be operated by a voice command input via the microphone 17.

車内LAN通信部18は、車内LAN25を介して車内LAN25に接続された様々な機器(エンジンECU31等)と通信を行う。
制御部19は、CPU19a,ROM19b,RAM19c,I/O及びこれらの構成を接続するバスラインなどからなる周知のマイクロコンピュータを中心に構成されており、ROM19bに記憶されたプログラムに基づいて、位置検出器11からの各検出信号に基づき座標及び進行方向の組として車両の現在位置を算出し、地図データ入力器14から読み込んだ現在位置付近の地図等を表示部15に表示する地図表示機能や、地図データ入力器14から読み込んだ地点データに基づき、操作スイッチ群12の操作や、マイクロフォン17を介した音声入力に従って目的地となる施設を選択し、現在位置から目的地までの最適な経路を自動的に求める経路計算(例えば、ダイクストラ法)を行って経路案内を行う経路案内機能や、音声出力部16とマイクロフォン17を介して運転者との対話を行いながら運転者からの音声コマンドを入力することによってナビゲーション装置10を制御する対話機能(エージェント機能)を備える。
The in-vehicle LAN communication unit 18 communicates with various devices (such as the engine ECU 31) connected to the in-vehicle LAN 25 via the in-vehicle LAN 25.
The control unit 19 is composed mainly of a well-known microcomputer comprising a CPU 19a, a ROM 19b, a RAM 19c, an I / O, and a bus line for connecting these components, and detects a position based on a program stored in the ROM 19b. A map display function for calculating the current position of the vehicle as a set of coordinates and traveling directions based on each detection signal from the device 11 and displaying a map near the current position read from the map data input device 14 on the display unit 15; Based on the point data read from the map data input device 14, the destination facility is selected in accordance with the operation of the operation switch group 12 or voice input via the microphone 17, and the optimum route from the current position to the destination is automatically selected. Route guidance function to perform route guidance by performing desired route calculation (eg Dijkstra method) and voice output 16 and interactive function of controlling the navigation device 10 by entering a voice command from the driver while interaction with the driver via the microphone 17 comprises a (agent function).

このように構成されたナビゲーション装置10において、制御部19は、車両が交差点に接近したときに運転者に案内を行う交差点案内処理を実行する。
また、制御部19を構成するROM19bには、運転者の行動を推定する際に使用される行動パターンテンプレート(以下、単にテンプレートともいう)が記憶されている。
In the navigation apparatus 10 configured as described above, the control unit 19 executes an intersection guidance process for guiding the driver when the vehicle approaches the intersection.
The ROM 19b constituting the control unit 19 stores an action pattern template (hereinafter also simply referred to as a template) used when estimating the driver's action.

ここで、ROM19bに記憶された行動パターンテンプレートの作成手順を図2に示すフローチャート、及び図3に示す説明図を用いて説明する。なお、行動パターンテンプレートは、ナビゲーション装置10外部のコンピュータ上で実行される処理によって作成される。また図2〜図3では、交差点で止まる運転行動について、交差点に到達するまでの残り時間がτである行動パターンテンプレートの作成手順を説明する。   Here, a procedure for creating an action pattern template stored in the ROM 19b will be described with reference to a flowchart shown in FIG. 2 and an explanatory diagram shown in FIG. The behavior pattern template is created by processing executed on a computer outside the navigation device 10. In addition, FIGS. 2 to 3 describe a procedure for creating an action pattern template in which the remaining time until reaching the intersection is τ for the driving action that stops at the intersection.

図2に示すように、テンプレート作成手順が開始されると、まずS110で、車両の状態を表す各種車両情報を時系列でサンプリングしたデータが蓄積されたデータベースから、複数の交差点についての止まる運転行動において、交差点に到達するまでの残り時間τまでの停止蓄積データ群UGstop τを取得する。なお、残り時間τは、交差点までの距離をLc、車両の走行速度をVcとして、Lc/Vcで算出される。 As shown in FIG. 2, when the template creation procedure is started, first, in S110, driving behaviors that stop at a plurality of intersections from a database in which data obtained by sampling various vehicle information representing vehicle states in time series are accumulated. , The stop accumulation data group UG stop τ until the remaining time τ until reaching the intersection is acquired. The remaining time τ is calculated as Lc / Vc, where Lc is the distance to the intersection and Vc is the travel speed of the vehicle.

また停止蓄積データ群UGstop τは、予め指定された複数の車両情報(本実施形態では、アクセル開度A,ブレーキ操作量B,車速V)で構成されている。さらに停止蓄積データ群UGstop τは、車両が交差点に到達するまでに残り時間τを要する地点から、予め設定されたテンプレート時間範囲(本実施形態では、例えば5秒)前までの間における運転データを、複数の運転者および複数の交差点について、収集したものである。なお、データベースに蓄積された運転データは、実車を用いた測定により収集されたものであってもよいし、ドライビングシミュレータを用いて収集されたものであってもよい。 The stop accumulation data group UG stop τ includes a plurality of vehicle information designated in advance (accelerator opening A, brake operation amount B, vehicle speed V in this embodiment). Further, the stop accumulation data group UG stop τ is driving data from a point where the remaining time τ is required until the vehicle reaches the intersection to a preset template time range (for example, 5 seconds in the present embodiment). Are collected for a plurality of drivers and a plurality of intersections. The driving data accumulated in the database may be collected by measurement using an actual vehicle or may be collected using a driving simulator.

続いてS120では、S110で取得された停止蓄積データ群UGstop τの各要素A,B,Vを、いずれも0〜1の値を持つように正規化する。
続いてS130では、停止蓄積データ群UGstop τをクラスタリング手法を用いて分類する。具体的には、停止蓄積データ群UGstop τ間の距離を定義し、この距離が互いに近いもの同士を同一クラスタに分類する。なお、このようなクラスタリング手法は周知のものであり、例えばK−means法を用いることができるが、これに限るものではない。
Subsequently, in S120, each element A, B, V of the stop accumulation data group UG stop τ acquired in S110 is normalized so as to have a value of 0 to 1.
Subsequently, in S130, the stop accumulation data group UG stop τ is classified using a clustering method. Specifically, a distance between the stop accumulation data group UG stop τ is defined, and those having a short distance are classified into the same cluster. Note that such a clustering method is well known, and for example, the K-means method can be used, but the present invention is not limited to this.

続いてS140では、S130での分類結果に従って、図3に示すように、分類されたM個のクラスタ(m=1〜M)毎に、停止蓄積データ群UGstop τの平均値を算出する。
以下、クラスタmの停止蓄積データ群UGstop τの平均値を停止平均データ群UGstop τmと呼び、(1)式で表すものとする。ただし、(1)式におけるUstop τm(i)は、停止平均データ群UGstop τmを構成するi(i=1〜Tp/S)番目の平均運転データであり、(2)式で表すものとする。また、(2)式におけるAstop τm(i)は、同じクラスタmに含まれる全ての停止蓄積データ群UGstop τから、i番目の運転データのアクセル開度Aを抽出して求めたアクセル開度Aの平均値であり、Bstop τm(i),Vstop τm(i)も同様にして求めたブレーキ操作量B及び車速Vの平均値である。
Subsequently, in S140, according to the classification result in S130, as shown in FIG. 3, the average value of the stop accumulation data group UG stop τ is calculated for each of the classified M clusters (m = 1 to M).
Hereinafter, an average value of the stop accumulation data group UG stop τ of the cluster m is referred to as a stop average data group UG stop τm, and is expressed by the equation (1). However, U stop τm (i) in equation (1) is the i (i = 1 to Tp / S) -th average operation data constituting the stop average data group UG stop τm , and is expressed by equation (2). And Further, A stop τm (i) in equation (2) is the accelerator opening obtained by extracting the accelerator opening A of the i-th operation data from all the stop accumulation data groups UG stop τ included in the same cluster m. The average value of degree A, and B stop τm (i) and V stop τm (i) are average values of the brake operation amount B and the vehicle speed V obtained in the same manner.

UGstop τm
={Ustop τm(1),Ustop τm(2),…,Ustop τm(Tp/S)} (1)
stop τm(i)
={Astop τm(i),Bstop τm(i),Vstop τm(i)} (2)
その後S150では、停止平均データ群UGstop τmを、止まる運転行動のテンプレートTstop τm(以下、停止行動テンプレートTstop τmともいう)とし、テンプレート作成手順を終了する。
UG stop τm
= {U stop τm (1), U stop τm (2),..., U stop τm (Tp / S)} (1)
U stop τm (i)
= {A stop τm (i), B stop τm (i), V stop τm (i)} (2)
After that, in S150, the stop average data group UG stop τm is set as a stop action template T stop τm (hereinafter also referred to as a stop action template T stop τm ), and the template creation procedure ends.

なお、交差点で曲がる運転行動のテンプレートTturn τm(以下、右左折行動テンプレートTturn τmともいう)と、交差点で直進する運転行動のテンプレートTstraight τm(以下、直進行動テンプレートTstraight τmともいう)についても、上述と同様の手順で作成される。 A driving action template T turn τm that turns at an intersection (hereinafter also referred to as a right / left turn action template T turn τm ) and a driving action template T straight τm that travels straight at an intersection (hereinafter also referred to as a straight travel template T straight τm ) Is created in the same procedure as described above.

したがって、制御部19を構成するROM19bには、複数の異なる残り時間τ毎に、残り時間τからテンプレート時間範囲までの間における運転者の典型的な運転行動を示す、停止行動テンプレートTstop τmと右左折行動テンプレートTturn τmと直進行動テンプレートTstraight τmとが記憶される。 Accordingly, the ROM 19b constituting the control unit 19 includes a stop action template T stop τm indicating a typical driving action of the driver between the remaining time τ and the template time range for each of a plurality of different remaining times τ. A right / left turn action template T turn τm and a straight traveling motion template T straight τm are stored.

次に、ナビゲーション装置10の制御部19が実行する交差点案内処理の手順を、図4を用いて説明する。図4は交差点案内処理を示すフローチャートである。この交差点案内処理は、制御部19が起動(電源オン)している間に繰り返し実行される処理である。   Next, the procedure of intersection guidance processing executed by the control unit 19 of the navigation device 10 will be described with reference to FIG. FIG. 4 is a flowchart showing the intersection guidance process. This intersection guidance process is a process that is repeatedly executed while the control unit 19 is activated (powered on).

この交差点案内処理が実行されると、制御部19は、まずS210にて、直近の交差点(以下、対象交差点という)までの距離を算出する。具体的には、位置検出器11で検出された自車両の現在位置から直近の交差点(対象交差点)の位置を地図データ入力器14から読み込む。そして、自車両の現在位置から対象交差点の位置までの距離Cdを算出する。   When this intersection guidance process is executed, the control unit 19 first calculates a distance to the nearest intersection (hereinafter referred to as a target intersection) in S210. Specifically, the position of the nearest intersection (target intersection) from the current position of the host vehicle detected by the position detector 11 is read from the map data input device 14. Then, a distance Cd from the current position of the host vehicle to the position of the target intersection is calculated.

その後S220にて、距離Cdが予め設定された判定開始距離(本実施形態では300m)以下であるか否かを判定する。そして、距離Cdが判定開始距離より大きければ(S220:NO)、S210に戻って上述の処理を繰り返し、一方、距離Cdが判定開始距離以下であれば(S220:YES)、自車両が対象交差点に十分に接近したと判断し、S230にて、運転者の行動を推定する運転行動推定処理(後述)を実行し、さらにS240にて、対象交差点に関するガイダンスを音声出力部16を介して音声により実行する音声ガイダンス実行処理(後述)を行う。   Thereafter, in S220, it is determined whether or not the distance Cd is equal to or less than a predetermined determination start distance (300 m in the present embodiment). If the distance Cd is greater than the determination start distance (S220: NO), the process returns to S210 and the above processing is repeated. On the other hand, if the distance Cd is equal to or less than the determination start distance (S220: YES), the host vehicle is the target intersection. In S230, a driving behavior estimation process (described later) for estimating the driver's behavior is executed, and in S240, guidance regarding the target intersection is voiced via the voice output unit 16. A voice guidance execution process (described later) is performed.

その後S250にて、自車両の現在位置から対象交差点の位置までの距離Cdを算出し、S260にて、S250で算出した距離Cdに基づいて、対象交差点を通過したか否かを判定する。そして、対象交差点を未だ通過していなければ(S260:NO)、S220に戻って、上記S220〜S260の処理を繰り返し実行し、一方、対象交差点を既に通過していれば(S260:YES)、交差点案内処理を一旦終了する。   Thereafter, in S250, a distance Cd from the current position of the host vehicle to the position of the target intersection is calculated. In S260, it is determined whether or not the target intersection has been passed based on the distance Cd calculated in S250. If the vehicle has not yet passed through the target intersection (S260: NO), the process returns to S220, and the processes of S220 to S260 are repeated. On the other hand, if the vehicle has already passed through the target intersection (S260: YES), The intersection guidance process is temporarily terminated.

次に、S230にて実行される運転行動推定処理の手順を、図5を用いて説明する。図5は運転行動推定処理を示すフローチャートである。
この運転行動推定処理が開始されると、まずS310にて、車内LAN通信部18を介してアクセル開度A(t),ブレーキ操作量B(t),車速V(t)を要素とする運転データDU(t)={A(t),B(t),V(t)}を取得する。
Next, the procedure of the driving action estimation process executed in S230 will be described with reference to FIG. FIG. 5 is a flowchart showing the driving action estimation process.
When the driving action estimation process is started, first, in S310, driving using the accelerator opening A (t), the brake operation amount B (t), and the vehicle speed V (t) via the in-vehicle LAN communication unit 18 as elements. Data DU (t) = {A (t), B (t), V (t)} is acquired.

そしてS320にて、S310で取得した運転データDU(t)の各要素A(t),B(t),V(t)を、いずれも0〜1の値をとるように正規化する。なお、tは、データをサンプリングした時刻を表し、運転データDU(t)は、予め設定されたサンプリング間隔S(本実施形態では0.5秒)毎に読み込まれるものとする。   In S320, each element A (t), B (t), V (t) of the operation data DU (t) acquired in S310 is normalized so as to take a value of 0 to 1. Note that t represents the time at which data was sampled, and the operation data DU (t) is read every preset sampling interval S (0.5 seconds in the present embodiment).

さらにS330にて、S320で正規化された運転データDU(t)を含む、過去Tw(=5秒)間分の運転データDU(t),DU(t−S),…,DU(t−Tw)が、制御部19を構成するRAMに保存されるように、RAMの保存データを更新する。なお以下では、このRAMに保存されたTw秒間分(Tw/S個)の運転データを運転データ群MGとして(3)式にて表し、運転データ群MGに属する各運転データMU(j)を(4)式にて表す。但し、j=1〜Tw/Sであり、j=1が最古のデータ、j=Tw/Sが最新のデータを表す。すなわち、DU(t−Tw)=MU(1),…,DU(t)=MU(Tw/S)であるものとする。   Further, in S330, the operation data DU (t), DU (t−S),... DU (t−) for the past Tw (= 5 seconds) including the operation data DU (t) normalized in S320. Tw) is updated in the RAM so that the data stored in the RAM constituting the control unit 19 is stored. In the following, the operation data for Tw seconds (Tw / S) stored in the RAM is expressed as an operation data group MG by the expression (3), and each operation data MU (j) belonging to the operation data group MG is expressed as follows. (4) Expressed by the formula. However, j = 1 to Tw / S, j = 1 represents the oldest data, and j = Tw / S represents the latest data. That is, DU (t−Tw) = MU (1),... DU (t) = MU (Tw / S).

MG={MU(1),MU(2),…,MU(Tw/S)} (3)
MU(j)={A(j),B(j),V(j)} (4)
またS340にて、対象交差点に到達するまでの残り時間τを算出する。具体的には、自車両の現在位置から対象交差点の位置までの距離Cdを算出するとともに、S310で取得した最新の車速データVcとを用いて、(5)式により算出する。
MG = {MU (1), MU (2), ..., MU (Tw / S)} (3)
MU (j) = {A (j), B (j), V (j)} (4)
In S340, the remaining time τ until reaching the target intersection is calculated. Specifically, the distance Cd from the current position of the host vehicle to the position of the target intersection is calculated, and is calculated by the equation (5) using the latest vehicle speed data Vc acquired in S310.

τ = Cd/Vc (5)
そしてS350にて、制御部19を構成するROM19bに記憶されており、複数の異なる残り時間τ毎に設けられた停止行動テンプレートTstop τm、右左折行動テンプレートTturn τm、および直進行動テンプレートTstraight τmの中から、S340で算出した残り時間τに対応した停止行動テンプレートTstop τm、右左折行動テンプレートTturn τm、および直進行動テンプレートTstraight τmを選択する。
τ = Cd / Vc (5)
In S350, the stop action template T stop τm , the right / left turn action template T turn τm , and the straight traveling template T straight stored in the ROM 19b constituting the control unit 19 and provided for each of a plurality of different remaining times τ. From τm , a stop action template T stop τm , a right / left turn action template T turn τm corresponding to the remaining time τ calculated in S340, and a straight traveling action template T straight τm are selected.

例えば、残り時間τが4秒であるときには、τ=4[秒]に対応する停止行動テンプレートTstop τm(図7中のテンプレート群TG01を参照)と、τ=4[秒]に対応する右左折行動テンプレートTturn τm(図8中のテンプレート群TG11を参照)と、τ=4[秒]に対応する直進行動テンプレートTstraight τmを選択する。また、残り時間τが2秒であるときには、τ=2[秒]に対応する停止行動テンプレートTstop τm(図7中のテンプレート群TG02を参照)と、τ=2[秒]に対応する右左折行動テンプレートTturn τm(図8中のテンプレート群TG12を参照)と、τ=4[秒]に対応する直進行動テンプレートTstraight τmを選択する。 For example, when the remaining time τ is 4 seconds, the stop action template T stop τm (see template group TG01 in FIG. 7) corresponding to τ = 4 [seconds] and the right corresponding to τ = 4 [seconds] A left turn action template T turn τm (see template group TG11 in FIG. 8) and a straight motion template T straight τm corresponding to τ = 4 [seconds] are selected. When the remaining time τ is 2 seconds, the stop action template T stop τm corresponding to τ = 2 [seconds] (see the template group TG02 in FIG. 7) and the right corresponding to τ = 2 [seconds] A left turn action template T turn τm (see template group TG12 in FIG. 8) and a straight motion template T straight τm corresponding to τ = 4 [seconds] are selected.

なお、図7および図8に示すように、同じ運転行動のテンプレートであっても、残り時間τによって、選択されるテンプレートの数が異なる。また、同じ残り時間τであっても、運転行動によって、選択されるテンプレートの数が異なる。   As shown in FIGS. 7 and 8, the number of templates to be selected varies depending on the remaining time τ even for the same driving action templates. Moreover, even if it is the same remaining time (tau), the number of the templates selected changes with driving behavior.

その後S360にて、S330で更新した運転データ群MGと、S350で選択した各行動のテンプレートTstop τm,Tturn τm,Tstraight τmとの時刻tにおける重みつき距離Dstop τ(t),Dturn τ(t),Dstraight τ(t)を算出する。 Thereafter, in S360, the weighted distance D stop τ (t), D between the operation data group MG updated in S330 and the templates T stop τm , T turn τm , T straight τm of each action selected in S350 at time t. Turn τ (t), D straight τ (t) are calculated.

具体的には、まず、(6),(7),(8)式により、各行動のテンプレートTstop τm,Tturn τm,Tstraight τmのそれぞれについて、運転データ群MGとの距離を表す指標データdstop τm(t),dturn τm(t),dstraight τm(t)を算出する。なお、(6),(7),(8)式のastop τm,aturn τm,astraight τmは、テンプレートの重み係数である。 Specifically, first, an index representing the distance from the driving data group MG for each of the action templates T stop τm , T turn τm , and T straight τm according to equations (6), (7), and (8). Data d stop τm (t), d turn τm (t), and d straight τm (t) are calculated. Note that a stop τm , a turn τm , and a straight τm in the expressions (6), (7), and (8) are template weighting factors.

そして、(9),(10),(11)式に示すように、各行動のテンプレートTstop τm,Tturn τm,Tstraight τm毎に算出した指標データdstop τm(t),dturn τm(t),dstraight τm(t)のうち、その値が最も小さいもの(即ち、運転データ群MGに最も類似した行動パターンテンプレートとの距離)を、時刻tにおける重みつき距離Dstop τ(t),Dturn τ(t),Dstraight τ(t)とする。 Then, (9), (10), (11) as shown in the expression template T stop .tau.m of each behavior, T turn .tau.m, index data calculated for each T straight τm d stop τm (t ), d turn τm (T), d straight τm (t) having the smallest value (that is, the distance from the action pattern template most similar to the driving data group MG) is the weighted distance D stop τ (t ), D turn τ (t), D straight τ (t).

またS370にて、(12),(13),(14)式に示すように、重みつき距離Dstop τ(t),Dturn τ(t),Dstraight τ(t)の差E1 τ(t),E2 τ(t),E3 τ(t)を算出する。 In S370, as shown in equations (12), (13), and (14), the difference E 1 τ between the weighted distances D stop τ (t), D turn τ (t), and D straight τ (t) (T), E 2 τ (t), E 3 τ (t) are calculated.

1 τ(t)=Dstop τ(t)−Dturn τ(t) (12)
2 τ(t)=Dstop τ(t)−Dstraight τ(t) (13)
3 τ(t)=Dturn τ(t)−Dstraight τ(t) (14)
次にS380にて、(15),(16),(17)式に示すように、差E1 τ(t),E2 τ(t),E3 τ(t)を正規化したものを類似度R1(t),R2(t),R3(t)とする。
E 1 τ (t) = D stop τ (t) −D turn τ (t) (12)
E 2 τ (t) = D stop τ (t) −D straight τ (t) (13)
E 3 τ (t) = D turn τ (t) −D straight τ (t) (14)
Next, in S380, the normalized values of the differences E 1 τ (t), E 2 τ (t), and E 3 τ (t) are obtained as shown in equations (15), (16), and (17). Similarities R 1 (t), R 2 (t), and R 3 (t) are assumed.

ここで類似度R1(t)は、実際の運転データが、止まる運転行動のテンプレートと曲がる運転行動のテンプレートのうちの何れに類似しているかを示すものである。すなわち、類似度R1(t)が、0に近付くほど、曲がる運転行動のテンプレートに類似し、1に近付くほど、止まる運転行動のテンプレートに類似していることを示す。 Here, the similarity R 1 (t) indicates whether the actual driving data is similar to a stationary driving behavior template or a curved driving behavior template. That is, the closer the similarity R 1 (t) is to 0, the more similar it is to the driving action template that bends, and the closer to 1, the more similar the driving action template is to stop.

同様に類似度R2(t)は、実際の運転データが、止まる運転行動のテンプレートと直進する運転行動のテンプレートのうちの何れに類似しているかを示すものである。すなわち、類似度R2(t)が、0に近付くほど、直進する運転行動のテンプレートに類似し、1に近付くほど、止まる運転行動のテンプレートに類似していることを示す。 Similarly, the similarity R 2 (t) indicates which of actual driving data is similar to a stationary driving action template or a straight driving action template. That is, the closer the similarity R 2 (t) is to 0, the more similar it is to the template of the driving action that goes straight, and the closer to 1, the closer to the template of the driving action that stops.

また類似度R3(t)は、実際の運転データが、曲がる運転行動のテンプレートと直進する運転行動のテンプレートのうちの何れに類似しているかを示すものである。すなわち、類似度R3(t)が、0に近付くほど、直進する運転行動のテンプレートに類似し、1に近付くほど、曲がる運転行動のテンプレートに類似していることを示す。 The similarity R 3 (t) indicates whether the actual driving data is similar to a curved driving action template or a straight driving action template. That is, the closer the similarity R 3 (t) is to 0, the more similar it is to the driving action template that goes straight, and the closer to 1, the closer to the driving action template that turns.

そしてS390にて、表1に示すように、類似度R1(t),R2(t),R3(t)と、閾値θstop-turn,θturn-stop,θstop-straight,θturn-straightとの大小関係により、運転行動を決定する。 In S390, as shown in Table 1, the similarity R 1 (t), R 2 (t), R 3 (t) and the threshold values θ stop-turn , θ turn-stop , θ stop-straight , θ The driving behavior is determined by the magnitude relationship with turn-straight .

ここで閾値θstop-turn,θturn-stopは、類似度R1(t)との比較のために用いられるものであり、θstop-turnはθturn-stopより大きくなるように設定されている。すなわち、類似度R1(t)がθstop-turnより大きい場合には、止まる運転行動を行うと決定され易くなり、類似度R1(t)がθturn-stopより小さい場合には、曲がる運転行動を行うと決定され易くなる。 Here, the threshold values θ stop-turn and θ turn-stop are used for comparison with the similarity R 1 (t), and θ stop-turn is set to be larger than θ turn-stop. Yes. That is, when the similarity R 1 (t) is larger than θ stop-turn, it is easy to determine that the driving action is to be stopped, and when the similarity R 1 (t) is smaller than θ turn-stop , the vehicle turns. It becomes easier to determine when driving action is performed.

またθstop-straightは、類似度R2(t)との比較のために用いられるものである。すなわち、類似度R2(t)がθstop-straightより大きい場合には、止まる運転行動を行うと決定され易くなり、類似度R2(t)がθstop-straight以下の場合には、直進する運転行動を行うと決定され易くなる。 Θ stop-straight is used for comparison with the similarity R 2 (t). That is, when the similarity R 2 (t) is greater than θ stop-straight, it is easy to determine that the driving action is to stop, and when the similarity R 2 (t) is equal to or less than θ stop-straight , the vehicle travels straight. It becomes easy to be determined when the driving action is performed.

またθturn-straightは、類似度R3(t)との比較のために用いられるものである。すなわち、類似度R3(t)がθturn-straightより大きい場合には、曲がる運転行動を行うと決定され易くなり、類似度R3(t)がθturn-straight以下の場合には、直進する運転行動を行うと決定され易くなる。 Θ turn-straight is used for comparison with the similarity R 3 (t). That is, when the similarity R 3 (t) is greater than θ turn-straight, it is easy to determine that the driver is making a turn, and when the similarity R 3 (t) is equal to or less than θ turn-straight , the vehicle travels straight. It becomes easy to be determined when the driving action is performed.

これにより、例えば表1の「ケース1」および「ケース2」では、類似度R1(t)がθstop-turnより大きく、且つ類似度R2(t)がθstop-straightより大きいため、類似度R3(t)の値にかかわらず、止まる運転行動を行うと決定される。 Thereby, for example, in “Case 1” and “Case 2” of Table 1, the similarity R 1 (t) is larger than θ stop-turn and the similarity R 2 (t) is larger than θ stop-straight . Regardless of the value of the similarity R 3 (t), it is determined to perform a driving action that stops.

また、表1の「ケース3」および「ケース4」では、類似度R1(t)がθstop-turnより大きく、且つ類似度R2(t)がθstop-straight以下であるため、類似度R3(t)の値にかかわらず、止まる運転行動および曲がる運転行動以外の運転行動(以下、その他の運転行動という)を行うと決定される。 Further, in “Case 3” and “Case 4” in Table 1, the similarity R 1 (t) is larger than θ stop-turn and the similarity R 2 (t) is equal to or less than θ stop-straight. Regardless of the value of the degree R 3 (t), it is determined that a driving action other than a driving action that stops and a driving action that turns (hereinafter, referred to as other driving actions) is performed.

また、表1の「ケース5」では、類似度R1(t)がθturn-stopより小さく、且つ類似度R2(t)がθstop-straightより大きく、且つ類似度R3(t)がθturn-straightより大きいため、曲がる運転行動を行うと決定される。 In “Case 5” of Table 1, the similarity R 1 (t) is smaller than θ turn-stop , the similarity R 2 (t) is larger than θ stop-straight , and the similarity R 3 (t) Is larger than θ turn-straight, so it is decided to perform a turning driving action.

また、表1の「ケース6」では、類似度R1(t)がθturn-stopより小さく、且つ類似度R2(t)がθstop-straightより大きく、且つ類似度R3(t)がθturn-straight以下であるため、その他の運転行動を行うと決定される。 In “Case 6” in Table 1, the similarity R 1 (t) is smaller than θ turn-stop , the similarity R 2 (t) is larger than θ stop-straight , and the similarity R 3 (t) Is less than θ turn-straight , so it is determined to perform other driving actions.

また、表1の「ケース9」では、類似度R1(t)がθstop-turnより小さくθturn-stopより大きく、且つ類似度R2(t)がθstop-straightより大きく、且つ類似度R3(t)がθturn-straightより大きいため、止まる運転行動または曲がる運転行動を行うと決定される。 In “Case 9” of Table 1, the similarity R 1 (t) is smaller than θ stop-turn and larger than θ turn-stop , and the similarity R 2 (t) is larger than θ stop-straight and similar. Since the degree R 3 (t) is larger than θ turn-straight , it is determined to perform a driving action that stops or turns.

そしてS390の処理が終了すると、S400にて、S390で曲がる運転行動を行うと決定されたか否かを判断する。ここで、曲がる運転行動を行うと決定された場合には(S400:YES)、S410にて、推定結果フラグFnを1に設定し、運転行動推定処理を終了する。   When the process of S390 is completed, it is determined in S400 whether or not it is determined to perform a driving action that makes a turn in S390. Here, when it is determined that the driving action to turn is performed (S400: YES), the estimation result flag Fn is set to 1 in S410, and the driving action estimation process is ended.

一方、曲がる運転行動を行うと決定されなかった場合には(S400:NO)、S420にて、推定結果フラグFnを0に設定し、運転行動推定処理を終了する。
次に、S240にて実行される音声ガイダンス実行処理の手順を、図6を用いて説明する。図6は音声ガイダンス実行処理を示すフローチャートである。
On the other hand, when it is not determined to perform the turning driving action (S400: NO), the estimation result flag Fn is set to 0 in S420, and the driving action estimation process is ended.
Next, the procedure of the voice guidance execution process executed in S240 will be described with reference to FIG. FIG. 6 is a flowchart showing voice guidance execution processing.

この音声ガイダンス実行処理が開始されると、まずS510にて、経路案内機能で設定された経路を参照して、対象交差点で曲がるべきか否かを判断する。ここで、対象交差点で曲がるべきである場合に(S510:YES)、S520にて、推定結果フラグFnが1に設定されているか否かを判断する。ここで、推定結果フラグFnが1に設定されている場合には(S520:YES)、設定経路に基づく対象交差点での進路と運転者の行動とが一致しているため、音声ガイダンスを行うことなく、そのまま音声ガイダンス実行処理を終了する。   When the voice guidance execution process is started, first, in S510, it is determined whether or not to turn at the target intersection with reference to the route set by the route guidance function. Here, when the turn should be made at the target intersection (S510: YES), it is determined whether or not the estimation result flag Fn is set to 1 in S520. Here, when the estimation result flag Fn is set to 1 (S520: YES), since the course at the target intersection based on the set route matches the driver's action, voice guidance is performed. The voice guidance execution process is terminated as it is.

一方、推定結果フラグFnが1に設定されてない場合には(S520:NO)、S530にて、対象交差点までの距離Cdが、先のS320にて正規化された車速Vを入力として関数f(V)を用いて算出される必要距離Dneed=f(V)より小さいか否かを判定する。   On the other hand, if the estimation result flag Fn is not set to 1 (S520: NO), the function f is input with the vehicle speed V normalized in S320 as the distance Cd to the target intersection in S530. It is determined whether or not the required distance Dneed calculated using (V) is smaller than f (V).

なお、関数f(V)は、図9に示すように、車速Vが大きいほど、必要距離Dneedも大きくなり、しかも、最初の音声ガイダンスが、運転者にとって余裕を持って従うことができるようなタイミングで開始されるように設定されている。   As shown in FIG. 9, the function f (V) has a larger required distance Dneed as the vehicle speed V increases, and the first voice guidance can be followed with a margin for the driver. It is set to start at the timing.

そしてS530で、対象交差点までの距離Cdが必要距離Dneedより小さい場合(図中d1参照)は(S530:YES)、S540へ移行し、対象交差点では曲がるべきであること(或いは直進すべきではないこと)を案内する音声ガイダンスを実行し、その後、音声ガイダンス実行処理を終了する。   In S530, if the distance Cd to the target intersection is smaller than the required distance Dneed (see d1 in the figure) (S530: YES), the process proceeds to S540, and the target intersection should be bent (or should not go straight). ) Is executed, and then the voice guidance execution process is terminated.

一方、S530で、対象交差点までの距離Cdが必要距離Dneed以上である場合(図中d2参照)は(S530:NO)、音声ガイダンスを実行するには未だ早過ぎるものとして、音声ガイダンスを実行することなく、そのまま音声ガイダンス実行処理を終了する。   On the other hand, if the distance Cd to the target intersection is equal to or greater than the required distance Dneed in S530 (see d2 in the figure) (S530: NO), the voice guidance is executed as if it is still too early to execute the voice guidance. Then, the voice guidance execution process is terminated as it is.

また、S510で、対象交差点で曲がるべきではないと判定した場合には(S510:NO)、S550へ移行し、推定結果フラグFnが1に設定されているか否か、即ち運転者は交差点で曲がろうとしているか否かを判定する。   If it is determined in S510 that the vehicle should not turn at the target intersection (S510: NO), the process proceeds to S550, whether the estimation result flag Fn is set to 1, that is, the driver turns at the intersection. It is determined whether or not it is going.

そして、S550で、推定結果フラグFnが1に設定されていると判定した場合には(S550:YES)、S560へ移行し、対象交差点では曲がるべきではないこと(或いは直進すべきこと)を案内する音声ガイダンスを実行し、その後、音声ガイダンス実行処理を終了する。一方、S550で、推定結果フラグFnが1に設定されていないと判定した場合には(S550:NO)、音声ガイダンスを実行することなく、そのまま音声ガイダンス実行処理を終了する。   If it is determined in S550 that the estimation result flag Fn is set to 1 (S550: YES), the process proceeds to S560, and guidance is provided that the target intersection should not bend (or should go straight). The voice guidance to be executed is executed, and then the voice guidance execution process is terminated. On the other hand, if it is determined in S550 that the estimation result flag Fn is not set to 1 (S550: NO), the voice guidance execution process is terminated without executing the voice guidance.

このように構成されたナビゲーション装置10では、位置検出器11により自車両の現在位置を検出するとともに、位置検出器11で検出された自車両の現在位置から直近の交差点(対象交差点)の位置を地図データ入力器14から読み込む(S210)。   In the navigation device 10 configured as described above, the current position of the host vehicle is detected by the position detector 11, and the position of the nearest intersection (target intersection) from the current position of the host vehicle detected by the position detector 11 is determined. Read from the map data input device 14 (S210).

また、車内LAN通信部25を介してアクセル開度A(t),ブレーキ操作量B(t),車速V(t)を要素とする運転データDU(t)={A(t),B(t),V(t)}を取得する(S310)。さらに、自車両の現在位置から対象交差点の位置までの距離Cdと、最新の車速データVcとに基づいて、対象交差点に到達するまでの残り時間τを算出する(S340)。   In addition, driving data DU (t) = {A (t), B (), which includes the accelerator opening A (t), the brake operation amount B (t), and the vehicle speed V (t) via the in-vehicle LAN communication unit 25. t), V (t)} are acquired (S310). Further, based on the distance Cd from the current position of the host vehicle to the position of the target intersection and the latest vehicle speed data Vc, the remaining time τ until reaching the target intersection is calculated (S340).

また、制御部19を構成するROM19bには、複数の異なる残り時間τ毎に、残り時間τからテンプレート時間範囲までの間における運転者の典型的な運転行動を示す、停止行動テンプレートTstop τmと右左折行動テンプレートTturn τmと直進行動テンプレートTstraight τmとが記憶される。 Further, the ROM 19b constituting the control unit 19 includes a stop action template T stop τm indicating a typical driving action of the driver between the remaining time τ and the template time range for each of a plurality of different remaining times τ. A right / left turn action template T turn τm and a straight traveling motion template T straight τm are stored.

そして、算出された残り時間τに基づいて、残り時間τに対応した停止行動テンプレートTstop τmと右左折行動テンプレートTturn τmと直進行動テンプレートTstraight τmを選択し(S350)、取得した運転データDU(t)の履歴と、選択したテンプレートとに基づいて、対象交差点での運転者の運転行動を推定する(S360〜S390)。 Then, based on the calculated remaining time τ, a stop action template T stop τm , a right / left turn action template T turn τm and a straight travel template T straight τm corresponding to the remaining time τ are selected (S350), and the obtained driving data Based on the history of DU (t) and the selected template, the driving behavior of the driver at the target intersection is estimated (S360 to S390).

このように構成されたナビゲーション装置10では、残り時間τ前から、残り時間τ以前の予め設定されたテンプレート時間範囲までの間における運転者の典型的な運転行動を示す、運転行動毎のテンプレートが、複数の異なる残り時間τ毎に設けられており、残り時間τに対応したテンプレートと、運転データDU(t)の履歴とを用いて、運転行動を推定する。   In the navigation device 10 configured as described above, a template for each driving action indicating a typical driving action of the driver from the time before the remaining time τ to the preset template time range before the remaining time τ is provided. The driving behavior is estimated using a template corresponding to the remaining time τ and the history of the driving data DU (t).

そして、それぞれ異なる複数の運転行動において、対象交差点に到達する前における車両の速度および運転者の車両操作の時間変化で類似する部分を有していても、この類似部分が発生する時間領域が運転行動毎に異なっている。例えば、曲がる運転行動と止まる運転行動とを比較すると、両者ともに、交差点前でブレーキ量が増加するとともにアクセル量および速度が減少する時間領域が存在する。しかし、曲がる運転行動よりも止まる運転行動のほうが、ブレーキ量が増加するとともにアクセル量および速度が減少する時点が早い(図10を参照)。   Even in a plurality of different driving behaviors, even if there is a similar part in the time change of the vehicle speed and the driver's vehicle operation before reaching the target intersection, the time region where this similar part occurs is the driving Different for each action. For example, when comparing a driving action that turns and a driving action that stops, there is a time region in which both the brake amount increases and the accelerator amount and speed decrease before the intersection. However, the driving action that stops is faster than the driving action that turns, as the brake amount increases and the accelerator amount and speed decrease (see FIG. 10).

このため、同じ残り時間τに対応した夫々異なる運転行動のテンプレートを比較すると、対象交差点に接近してから対象交差点に到達するまでの長い時間領域についての夫々異なる運転行動のテンプレートを比較する場合よりも、互いに類似する部分が少なくなる。つまり、異なる運転行動間での相違が明確なテンプレートを用いて運転行動の推定を行うことができるため、運転行動の推定精度を向上させることができる。   For this reason, comparing different driving behavior templates corresponding to the same remaining time τ, compared to comparing different driving behavior templates for a long time region from approaching the target intersection until reaching the target intersection However, there are fewer similar parts. That is, since the driving behavior can be estimated using a template that clearly shows the difference between different driving behaviors, the estimation accuracy of the driving behavior can be improved.

以上説明した実施形態において、ナビゲーション装置10は本発明における運転行動推定装置、位置検出器11は本発明における現在位置情報取得手段、S210の処理は本発明における対象ポイント位置情報取得手段、S310の処理は本発明における運転データ取得手段、S340の処理は本発明における残時間算出手段、ROM19bは本発明におけるテンプレート記憶手段、S350の処理は本発明におけるテンプレート取得手段、S360〜S390の処理は本発明における運転行動推定手段、残り時間τは本発明におけるポイント到達残時間である。   In the embodiment described above, the navigation apparatus 10 is the driving behavior estimation apparatus in the present invention, the position detector 11 is the current position information acquisition means in the present invention, and the process in S210 is the target point position information acquisition means in the present invention, the process in S310. Is the operation data acquisition means in the present invention, the process in S340 is the remaining time calculation means in the present invention, the ROM 19b is the template storage means in the present invention, the process in S350 is the template acquisition means in the present invention, and the processes in S360 to S390 are in the present invention. The driving action estimation means and the remaining time τ are the point arrival remaining time in the present invention.

以上、本発明の一実施例について説明したが、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の技術的範囲に属する限り種々の形態を採ることができる。
例えば上記実施形態では、自車両の走行速度を示す情報を用いて残り時間τを算出するものを示したが、自車両の加速度を用いてもよいし、自車両の走行速度と加速度の両方を用いてもよい。
As mentioned above, although one Example of this invention was described, this invention is not limited to the said Example, As long as it belongs to the technical scope of this invention, a various form can be taken.
For example, in the above embodiment, the remaining time τ is calculated using information indicating the traveling speed of the host vehicle. However, the acceleration of the host vehicle may be used, or both the traveling speed and acceleration of the host vehicle may be used. It may be used.

また上記実施形態では、交差点での運転行動を推定するものを示したが、これに限定されるものではなく、停止する必要がある地点(例えば、一時停止地点)や、経路が分岐する地点(例えば、高速道路のランプ)などで推定を行うようにしてもよい。   Moreover, in the said embodiment, although what estimated the driving | running | working action in an intersection was shown, it is not limited to this, The point (for example, temporary stop point) which needs to stop, or the point where a route branches ( For example, the estimation may be performed using a highway ramp).

また上記実施形態では、運転者の行動の推定に用いる車両情報として、アクセル開度A,ブレーキ操作量B,車速Vを用いたが、車速V以外の情報については、自車両の走行状態に影響を与える運転者の車両操作に関わる操作情報であれば、これら以外のものであってもよく、また、その個数も3個に限るものではなく、2個以下または4個以上であってもよい。   In the above embodiment, the accelerator opening A, the brake operation amount B, and the vehicle speed V are used as the vehicle information used for estimating the driver's behavior. However, information other than the vehicle speed V affects the traveling state of the host vehicle. If the operation information is related to the vehicle operation of the driver who gives the vehicle, other information may be used, and the number thereof is not limited to three, and may be two or less or four or more. .

10…ナビゲーション装置、11…位置検出器、12…操作スイッチ群、13a…リモコン、13b…リモコンセンサ、14…地図データ入力器、15…表示部、16…音声出力部、17…マイクロフォン、18…車内LAN通信部、19…制御部、19a…CPU、19b…ROM、19c…RAM、25…車内LAN、31…エンジンECU、32…ブレーキECU、33…ステアリングECU   DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Navigation apparatus, 11 ... Position detector, 12 ... Operation switch group, 13a ... Remote control, 13b ... Remote control sensor, 14 ... Map data input device, 15 ... Display part, 16 ... Audio | voice output part, 17 ... Microphone, 18 ... In-vehicle LAN communication unit, 19 ... control unit, 19a ... CPU, 19b ... ROM, 19c ... RAM, 25 ... in-vehicle LAN, 31 ... engine ECU, 32 ... brake ECU, 33 ... steering ECU

Claims (5)

自車両の現在位置を示す現在位置情報を取得する現在位置情報取得手段と、
自車両の運転行動を推定する対象となる地点である対象ポイントの位置を示す対象ポイント位置情報を取得する対象ポイント位置情報取得手段と、
自車両の速度情報と、自車両の走行状態に影響を与える運転者の車両操作に関わる操作情報とからなる運転データを取得する運転データ取得手段と、
前記現在位置情報取得手段にて取得された前記現在位置情報と、前記対象ポイント位置情報取得手段にて取得された前記対象ポイント位置情報と、自車両の速度を算出するための速度算出情報とに基づいて、自車両が前記対象ポイントに到達するまでの時間であるポイント到達残時間を算出する残時間算出手段と、
複数の異なる前記ポイント到達残時間毎に、前記対象ポイントに到達する前記ポイント到達残時間前から、該ポイント到達残時間以前の予め設定された一定期間までの間における運転者の典型的な運転行動を示す、運転行動毎のテンプレートを記憶するテンプレート記憶手段と、
前記残時間算出手段にて算出された前記ポイント到達残時間に基づいて、該ポイント到達残時間に対応した前記テンプレートを前記テンプレート記憶手段から取得するテンプレート取得手段と、
前記運転データ取得手段にて取得された前記運転データの履歴と、前記テンプレート取得手段にて取得された前記テンプレートとに基づいて、前記対象ポイントでの運転者の運転行動を推定する運転行動推定手段と
を備えることを特徴とする運転行動推定装置。
Current position information acquisition means for acquiring current position information indicating the current position of the host vehicle;
Target point position information acquisition means for acquiring target point position information indicating the position of the target point, which is a target point for estimating the driving behavior of the host vehicle;
Driving data acquisition means for acquiring driving data consisting of speed information of the own vehicle and operation information related to the vehicle operation of the driver that affects the running state of the own vehicle;
The current position information acquired by the current position information acquisition means, the target point position information acquired by the target point position information acquisition means, and speed calculation information for calculating the speed of the host vehicle A remaining time calculating means for calculating a point arrival remaining time, which is a time until the host vehicle reaches the target point,
Typical driving behavior of the driver from before the point arrival remaining time to reach the target point to a predetermined fixed period before the point arrival remaining time for each of a plurality of different point arrival remaining times A template storage means for storing a template for each driving action,
Based on the remaining point arrival time calculated by the remaining time calculating unit, a template acquisition unit that acquires the template corresponding to the remaining point arrival time from the template storage unit;
Driving behavior estimation means for estimating the driving behavior of the driver at the target point based on the history of the driving data acquired by the driving data acquisition means and the template acquired by the template acquisition means. A driving action estimation device comprising: and.
前記速度算出情報は、自車両の速度および加速度の少なくとも一方である
ことを特徴とする請求項1に記載の運転行動推定装置。
The driving behavior estimation apparatus according to claim 1, wherein the speed calculation information is at least one of a speed and an acceleration of the host vehicle.
前記運転行動は、右左折行動と停止行動である
ことを特徴とする請求項1または請求項2に記載の運転行動推定装置。
The driving behavior estimation device according to claim 1, wherein the driving behavior is a left / right turn behavior and a stop behavior.
前記対象ポイントは、自車両の走行経路上の次の交差点である
ことを特徴とする請求項1〜請求項3の何れかに記載の運転行動推定装置。
The driving behavior estimation apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the target point is a next intersection on a travel route of the host vehicle.
前記操作情報は、アクセルペダル及びブレーキペダルに関するものである
ことを特徴とする請求項1〜請求項4の何れかに記載の運転行動推定装置。
The driving operation estimation device according to any one of claims 1 to 4, wherein the operation information relates to an accelerator pedal and a brake pedal.
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