JP5688809B2 - Driver state estimation device - Google Patents
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Description
本発明は、自動車などの車両を運転している運転者の状態を推定するための運転者状態推定装置に関する。 The present invention relates to a driver state estimation device for estimating the state of a driver driving a vehicle such as an automobile.
従来、自動車などの車両を適切に運行させるなどの目的をもって、車両を運転している運転者の覚醒度を推定するための覚醒度推定装置が開発されてきた。 2. Description of the Related Art Conventionally, a wakefulness estimation device has been developed for estimating the wakefulness of a driver who is driving a vehicle for the purpose of appropriately operating a vehicle such as an automobile.
本願出願人は、運転者の認識・判断・操作をモデル化した運転者モデルという概念を用いて、運転者の覚醒度を推定する技術を提案している(特許文献1参照)。 The present applicant has proposed a technique for estimating the driver's arousal level using the concept of a driver model that models driver recognition, judgment, and operation (see Patent Document 1).
特許文献1に係る覚醒度推定技術では、まず、運転者モデル作成部は、目標方位角と実方位角との差(方位角偏差)を仮想的な運転者の入力とし、実操舵角を仮想的な運転者の出力として、仮想的な運転者の入出力関係を表す運転者モデルを作成する。運転者モデル操作量取得部は、運転者モデルに対して現在の方位角偏差を入力することで運転者モデル操舵角を取得する。覚醒度推定部は、実操舵角と運転者モデル操舵角との差に基づいて運転者の覚醒度を推定する。 In the arousal level estimation technique according to Patent Document 1, first, the driver model creation unit uses the difference between the target azimuth angle and the actual azimuth angle (azimuth angle deviation) as a virtual driver input, and uses the actual steering angle as a virtual. As a typical driver output, a driver model representing a virtual driver input / output relationship is created. The driver model operation amount acquisition unit acquires the driver model steering angle by inputting the current azimuth deviation with respect to the driver model. The arousal level estimation unit estimates the driver's arousal level based on the difference between the actual steering angle and the driver model steering angle.
実操舵角と運転者モデル操舵角との差は、運転者の判断に基づく操作(実操舵角)が、線形モデル(運転者モデル操舵角)に基づいているか否かを評価するための有効な指標となる。また、運転者の判断に基づく操作(実操舵角)が運転者モデル操舵角から乖離している場合、運転者の覚醒度は低下している蓋然性が高いことがわかっている。したがって、特許文献1に係る覚醒度推定技術によれば、実操舵角と運転者モデル操舵角との差に基づいて運転者の覚醒度を推定することができる。 The difference between the actual steering angle and the driver model steering angle is effective for evaluating whether the operation based on the judgment of the driver (actual steering angle) is based on the linear model (driver model steering angle). It becomes an indicator. Further, it is known that when the operation based on the judgment of the driver (actual steering angle) deviates from the driver model steering angle, the driver's arousal level is highly likely to decrease. Therefore, according to the arousal level estimation technique according to Patent Document 1, it is possible to estimate the driver's arousal level based on the difference between the actual steering angle and the driver model steering angle.
ところが、特許文献1に係る覚醒度推定技術では、所定の周期毎に、運転者モデルを逐次作成し、作成した運転者モデルを用いて覚醒度推定の基礎データとなる残差を演算し、得られた残差に基づき運転者の覚醒度を推定するといった直列連鎖状の情報処理工程を採用している。このため、情報処理に係る負荷が過大であると共に、上流の工程を待って下流の工程を遂行する要請から、推定処理全体としての高速化を図れないという問題があった。 However, in the arousal level estimation technique according to Patent Document 1, a driver model is sequentially generated for each predetermined period, and a residual that is basic data for arousal level estimation is calculated using the generated driver model, and obtained. A series-linked information processing process is adopted in which the driver's arousal level is estimated based on the obtained residual. For this reason, there is a problem that the load related to information processing is excessive, and the speed of the estimation process as a whole cannot be increased due to a request to perform the downstream process after waiting for the upstream process.
本発明は上記実情に鑑みてなされたものであり、運転者モデルの逐次作成に関する情報処理に係る負荷を軽減すると共に、推定処理全体としての高速化を実現可能な運転者状態推定装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and provides a driver state estimation device that can reduce the load related to information processing related to the sequential creation of a driver model and can realize a high speed as an entire estimation process. For the purpose.
上記目的を達成するために、請求項1に係る発明は、車両を運転する運転者の状態を推定するための運転者状態推定装置であって、前記運転者の操作目標値を取得する操作目標値取得部と、前記車両の実動作量を取得する実動作量取得部と、前記運転者の実操作量を取得する実操作量取得部と、前記操作目標値および前記実動作量の差を運転者の入力とし、前記実操作量を前記運転者の出力として、当該運転者の入出力関係を定義した運転者モデルを作成する運転者モデル作成部と、前記運転者モデル作成部で過去に作成された運転者モデルのなかから、反復使用に適した規範となる運転者モデルを規範モデルとして設定する規範モデル設定部と、前記設定された規範モデルを反復して用いて、前記操作目標値および前記実動作量の差を当該規範モデルに入力することで規範モデル操作量を取得する規範モデル操作量取得部と、前記実操作量および前記規範モデル操作量の差から求められる規範モデル誤差に基づいて運転者の状態を推定する運転者状態推定部と、を備えることを最も主要な特徴とする。 In order to achieve the above object, an invention according to claim 1 is a driver state estimating device for estimating a state of a driver who drives a vehicle, and an operation target for acquiring an operation target value of the driver. A value acquisition unit, an actual operation amount acquisition unit that acquires an actual operation amount of the vehicle, an actual operation amount acquisition unit that acquires an actual operation amount of the driver, and a difference between the operation target value and the actual operation amount. A driver model creation unit that creates a driver model that defines the input / output relationship of the driver as an input of the driver, the actual operation amount as the output of the driver, and the driver model creation unit in the past Among the created driver models, a reference model setting unit that sets a reference model suitable for repetitive use as a reference model, and the operation target value by repeatedly using the set reference model. and the difference of the actual operation amount A reference model manipulated variable acquisition unit that obtains a reference model manipulated variable by inputting to the reference model, and estimates a driver's state based on a reference model error obtained from a difference between the actual manipulated variable and the reference model manipulated variable A driver state estimation unit is provided as a main feature.
また、請求項2に係る発明は、請求項1に記載の運転者状態推定装置であって、前記規範モデル設定部は、前記運転者の入力および出力として汎用される範囲に属する標準データを用いて前記運転者モデル作成部で作成された運転者モデルを前記規範モデルとして設定する、ことを特徴とする。 The invention according to claim 2 is the driver state estimation device according to claim 1 , wherein the reference model setting unit uses standard data belonging to a range widely used as the input and output of the driver. The driver model created by the driver model creation unit is set as the reference model.
また、請求項3に係る発明は、請求項2に記載の運転者状態推定装置であって、前記運転者の入力は、実方位角に対する目標方位角の差であり、前記運転者の出力は、前記車両の実操舵角で表現され、前記標準データは、単位時間当たりの前記実操舵角の変化量が所定値以下の状態にあり、かつ、当該状態が所定時間継続した場合の、前記運転者の入力および出力に係るデータである、ことを特徴とする。 The invention according to claim 3 is the driver state estimation device according to claim 2 , wherein the input of the driver is a difference of a target azimuth with respect to an actual azimuth, and the output of the driver is And the standard data is the driving when the amount of change in the actual steering angle per unit time is less than or equal to a predetermined value and the state continues for a predetermined time. It is the data which concerns on a person's input and output.
また、請求項4に係る発明は、請求項1〜3のいずれか一項に記載の運転者状態推定装置であって、前記目標方位角取得部は、前記操作目標値取得部は、方位角取得装置により得られる前記車両の進行方向情報に基づいて、前記運転者の操作目標値を取得する、ことを特徴とする。 Moreover, the invention which concerns on Claim 4 is a driver | operator state estimation apparatus as described in any one of Claims 1-3 , Comprising : The said target azimuth angle acquisition part is the said operation target value acquisition part, An azimuth angle The operation target value of the driver is acquired based on the traveling direction information of the vehicle obtained by the acquisition device.
また、請求項5に係る発明は、請求項2に記載の運転者状態推定装置であって、前記運転者の入力は、実車両位置に対する目標車両位置の差であり、前記運転者の出力は、前記車両の実操舵角で表現され、前記標準データは、単位時間当たりの前記実操舵角の変化量が所定値以下の状態にあり、かつ、当該状態が所定時間継続した場合の、前記運転者の入力および出力に係るデータである、ことを特徴とする。 Further, the invention according to claim 5 is the driver state estimation device according to claim 2 , wherein the input of the driver is a difference of a target vehicle position with respect to an actual vehicle position, and the output of the driver is And the standard data is the driving when the amount of change in the actual steering angle per unit time is less than or equal to a predetermined value and the state continues for a predetermined time. It is the data which concerns on a person's input and output.
また、請求項6に係る発明は、請求項5に記載の運転者状態推定装置であって、前記操作目標値取得部は、撮像部を介して得られる前記車両の走行車線位置情報に基づいて、前記運転者の操作目標値を取得する、ことを特徴とする。 Moreover, the invention which concerns on Claim 6 is a driver | operator state estimation apparatus of Claim 5 , Comprising: The said operation target value acquisition part is based on the travel lane position information of the said vehicle obtained via an imaging part. The operation target value of the driver is acquired.
請求項1に係る運転者状態推定装置によれば、運転者モデルの逐次作成に関する情報処理に係る負荷を軽減すると共に、推定処理全体としての高速化を図ることができる。また、規範モデルの設定を簡易に行うことができる。さらに、仮に、運転者モデルの当事者と運転者が同一である場合に、本運転者状態推定装置を用いると、運転者状態推定に係る精度向上を期待することができる。 According to the driver state estimation apparatus according to the first aspect, it is possible to reduce the load related to information processing related to the sequential creation of the driver model and to increase the speed of the estimation process as a whole. In addition, the reference model can be easily set. Furthermore, if the driver model estimation device is used when the driver model and the driver are the same, it can be expected to improve the accuracy of the driver status estimation.
また、請求項2に係る運転者状態推定装置によれば、情報処理に係る負荷軽減および運転者状態の推定処理全体としての高速化に係る効果に加えて、運転者状態推定の対象となる運転者の属性(運転者モデルの当事者と同一の運転者か否か、運転者モデルの当事者と異なる運転者の場合、初心者か熟練者かなど)、または、走行している道路環境などの変動要素にかかわらず、汎用性をもって運転者状態推定処理を遂行することができる。 In addition, according to the driver state estimation device according to claim 2, in addition to the effect of reducing the load related to information processing and increasing the speed of the entire driver state estimation process, the driving subject to driver state estimation Attributes of the driver (whether the driver is the same driver as the party of the driver model, whether it is a beginner or an expert if the driver is different from the driver model party), or variable factors such as the driving road environment Regardless, the driver state estimation process can be performed with versatility.
また、請求項3に係る運転者状態推定装置によれば、標準データの具体的な要件を規定したので、情報処理に係る負荷軽減および運転者状態の推定処理全体としての高速化に係る効果に加えて、規範モデルの設定を的確に行わせることができる。 Further, according to the driver state estimating device according to claim 3, since the specific requirements of the standard data are defined, the effect of reducing the load related to information processing and speeding up the entire driver state estimating process is achieved. In addition, the reference model can be set accurately.
また、請求項4に係る運転者状態推定装置によれば、運転者の操作目標値に係る取得ルートを明確に規定したので、情報処理に係る負荷軽減および運転者状態の推定処理全体としての高速化に係る効果に加えて、運転者の操作目標値に係る取得を的確に行わせることができる。 In addition, according to the driver state estimation device according to claim 4 , since the acquisition route related to the operation target value of the driver is clearly defined, the load reduction related to the information processing and the high speed as the entire estimation process of the driver state In addition to the effects related to the optimization, the acquisition related to the operation target value of the driver can be accurately performed.
また、請求項5に係る運転者状態推定装置によれば、標準データの具体的な要件を規定したので、請求項3と同様に、情報処理に係る負荷軽減および運転者状態の推定処理全体としての高速化に係る効果に加えて、規範モデルの設定を的確に行わせることができる。 Further, according to the driver state estimating device according to claim 5 , since the specific requirements of the standard data are defined, as in claim 3 , as the entire load reduction and driver state estimating process related to information processing In addition to the effects related to speeding up, it is possible to accurately set the reference model.
また、請求項6に係る運転者状態推定装置によれば、運転者の操作目標値に係る取得ルートを明確に規定したので、請求項4と同様に、情報処理に係る負荷軽減および運転者状態の推定処理全体としての高速化に係る効果に加えて、運転者の操作目標値に係る取得を的確に行わせることができる。 Further, according to the driver state estimating device according to claim 6 , since the acquisition route related to the operation target value of the driver is clearly defined, similarly to claim 4 , the load reduction and driver state related to information processing are reduced. In addition to the effect of speeding up the entire estimation process, acquisition related to the operation target value of the driver can be accurately performed.
以下、本発明に係る運転者状態推定装置について、図面を参照して詳細に説明する。
なお、本発明に係る運転者状態推定装置において推定対照となる運転者状態とは、運転者の覚醒に係る水準を表す覚醒度や、運転者が発揮している注意力・集中力に係る水準を含む、運転者に係る状態を包括して含む概念である。運転者状態のうち覚醒度は、後記するように、例えば、運転者が居眠り運転や飲酒運転を行っている際に、そのときの車両の挙動に基づいて推定することができる。
そこで、本発明に係る運転者状態推定装置の一実施形態について、後記する規範モデルという概念を用いて、運転者の覚醒度を推定する覚醒度推定装置を例示して説明する。
Hereinafter, a driver state estimating device according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
It should be noted that the driver state serving as the estimation control in the driver state estimating device according to the present invention is the level related to the arousal level indicating the level related to the driver's arousal and the level of attention / concentration exerted by the driver. This is a concept that comprehensively includes the state relating to the driver. As will be described later, the arousal level in the driver state can be estimated based on the behavior of the vehicle at the time when the driver is asleep or drunken driving, for example.
Therefore, an embodiment of the driver state estimation device according to the present invention will be described by exemplifying a wakefulness estimation device that estimates the driver's wakefulness using the concept of a normative model to be described later.
〔本発明の前提となる覚醒度推定技術に係る原理の説明〕
はじめに、本発明の前提となる覚醒度推定技術に係る原理について、図1および図2を参照して説明する。図1および図2は、本発明の前提となる覚醒度推定技術に係る原理の説明に供する概念図である。図3は、本発明の前提となる覚醒度推定技術の動作説明に供する図である。
なお、覚醒度は、前記したとおり、運転者状態の一態様である。このため、以下に述べる“覚醒度推定技術”は、“運転者状態推定技術”と読み替えることにより、運転者状態の推定用途にそのまま適用することができる。
[Description of Principles Related to Awakening Level Estimation Technology as a Premise of the Present Invention]
First, the principle relating to the arousal level estimation technique which is the premise of the present invention will be described with reference to FIG. 1 and FIG. FIG. 1 and FIG. 2 are conceptual diagrams for explaining the principle of the arousal level estimation technique which is a premise of the present invention. FIG. 3 is a diagram for explaining the operation of the arousal level estimation technique which is a premise of the present invention.
Note that the arousal level is one mode of the driver state as described above. For this reason, the “wakefulness estimation technique” described below can be directly applied to a driver state estimation application by replacing it with “driver state estimation technique”.
図1の例では、例えば、道路の中央に引かれた白線に沿って車両を走行させるように、運転者がステアリングホイールを操作し車両の方位角を制御するケースを想定している。 In the example of FIG. 1, for example, it is assumed that the driver controls the azimuth of the vehicle by operating the steering wheel so that the vehicle travels along a white line drawn in the center of the road.
まず、運転者は、図1および図2に示すように、車両の進行方向を白線の方向に沿わせるための目標方位角と、車両の実方位角との偏差である方位角偏差を、視覚を通じて認識する。運転者は、この方位角偏差をなくすために、ステアリングホイールをどの方向にどれだけ操作すればよいかを経験的に判断し、同判断に従ってステアリングホイールを操作する。すると、ステアリングホイールに実操舵角が生じて、同操作に車両が応答することで方位角の変化が起こる。このときの車両の挙動は、走行路面の摩擦係数や傾斜、車両の走行速度や積載量などといった環境要素(外乱)によって影響を受ける。そして、ある実方位角が車両に生じる。 First, as shown in FIGS. 1 and 2, the driver visually recognizes the azimuth deviation, which is the deviation between the target azimuth for moving the vehicle along the white line and the actual azimuth of the vehicle. Recognize through. In order to eliminate this azimuth deviation, the driver empirically determines how much and in what direction the steering wheel should be operated, and operates the steering wheel according to the determination. Then, an actual steering angle is generated in the steering wheel, and a change in azimuth occurs when the vehicle responds to the same operation. The behavior of the vehicle at this time is influenced by environmental factors (disturbances) such as the friction coefficient and inclination of the traveling road surface, the traveling speed of the vehicle, and the load capacity. A certain actual azimuth angle is generated in the vehicle.
この時点において、実方位角は、前記した直前の実方位角とは異なる場合が多い。また、目標方位角も同様に、前記した直前の目標方位角とは異なる場合が多い。そこで、運転者は、前記のとおりはじめから、目標方位角と、車両の実方位角との偏差である方位角偏差を、視覚を通じて認識し、判断し、同判断に従ってステアリングホイールを操作する。以下、前記と同様の工程が繰り返される。 At this time, the actual azimuth is often different from the previous actual azimuth. Similarly, the target azimuth is often different from the immediately preceding target azimuth. Therefore, as described above, the driver recognizes and judges the azimuth deviation, which is a deviation between the target azimuth and the actual azimuth of the vehicle, from the beginning, and operates the steering wheel according to the judgment. Thereafter, the same steps as described above are repeated.
例えば、運転者が居眠り運転や飲酒運転を行うと、運転者の認識・判断・操作に誤りが生じて、道路の白線に沿って車両を精度良く走行させることが困難になる。その結果、方位角偏差は増大しがちになる。そこで、方位角偏差(制御成績)の経時的な推移を観測することにより、運転者の覚醒度(運転者状態、以下、同じ。)を推定することができる。 For example, when a driver performs a drowsy driving or a drunk driving, an error occurs in the driver's recognition / judgment / operation, and it becomes difficult to drive the vehicle accurately along the white line of the road. As a result, the azimuth deviation tends to increase. Therefore, the driver's arousal level (driver state, the same applies hereinafter) can be estimated by observing the temporal transition of the azimuth deviation (control result).
ところが、前記の覚醒度推定手法では、前記の環境要素(外乱)を考慮することなしに運転者の覚醒度を推定するため、その推定結果は環境要素(外乱)に起因した誤差を不可避的に含むことになる。 However, in the arousal level estimation method described above, the driver's arousal level is estimated without considering the environmental element (disturbance). Therefore, the estimation result inevitably includes errors due to the environmental element (disturbance). Will be included.
そこで、本発明者らは、環境要素(外乱)を考慮して運転者の認識・判断・操作をモデル化した運転者モデル(図1参照)という概念を用いて、運転者の覚醒度を推定する技術を考案した。 Therefore, the present inventors estimate the driver's arousal level using the concept of a driver model (see FIG. 1) in which the driver's recognition / judgment / operation is modeled in consideration of environmental factors (disturbances). I devised the technology to do.
本考案に係る覚醒度推定技術(本発明の前提となる覚醒度推定技術)では、まず、目標方位角と実方位角との差(方位角偏差)を仮想的な運転者の入力とし、実操舵角を仮想的な運転者の出力として、仮想的な運転者の入出力関係を定義した運転者モデルを作成する。運転者モデルは、一対一の入出力関係を有するため、関数として取り扱うことができる。こうして作成した運転者モデルに対し、現在の方位角偏差を入力すると、運転者モデルの出力として、運転者モデル操舵角が得られる。 In the arousal level estimation technique according to the present invention (awakening level estimation technique as a premise of the present invention), first, the difference between the target azimuth angle and the actual azimuth angle (azimuth angle deviation) is input to the virtual driver, A driver model is defined in which the input / output relationship of the virtual driver is defined using the steering angle as the output of the virtual driver. Since the driver model has a one-to-one input / output relationship, it can be handled as a function. When the current azimuth deviation is input to the driver model thus created, the driver model steering angle is obtained as the output of the driver model.
ところで、実操舵角と運転者モデル操舵角との差(残差)は、前記のとおり、運転者の判断に基づく操作(実操舵角)が、線形モデル(運転者モデル操舵角)に基づいているか否かを評価するための有効な指標となる。また、運転者の判断に基づく操作(実操舵角)が運転者モデル操舵角から乖離している場合、運転者の覚醒度は低下している蓋然性が高いことがわかっている。
したがって、本発明の前提となる覚醒度推定技術によれば、実操舵角と運転者モデル操舵角との差(残差)に基づいて運転者の覚醒度を推定することができる。
By the way, as described above, the difference (residual) between the actual steering angle and the driver model steering angle is based on the linear model (driver model steering angle). It becomes an effective index for evaluating whether or not. Further, it is known that when the operation based on the judgment of the driver (actual steering angle) deviates from the driver model steering angle, the driver's arousal level is highly likely to decrease.
Therefore, according to the arousal level estimation technique which is the premise of the present invention, the driver's arousal level can be estimated based on the difference (residual) between the actual steering angle and the driver model steering angle.
ところが、本発明の前提となる覚醒度推定技術では、所定の周期毎に、運転者モデルを逐次作成し、作成した運転者モデルを用いて覚醒度推定の基礎データとなる残差を演算し、得られた残差に基づき運転者の覚醒度を推定するといった直列連鎖状の情報処理工程を採用している。具体的には、図3に示すように、残差の演算には、実操舵角の他に、運転者モデルを用いて取得される運転者モデル操舵角を用いる。つまり、残差の演算は、運転者モデル作成処理の終了を待って行う必要がある。換言すれば、覚醒度推定処理において、運転者モデル作成処理がボトルネックとなっていた。
このため、本発明の前提となる覚醒度推定技術では、情報処理に係る負荷が過大であると共に、上流の工程を待って下流の工程を遂行する要請から、推定処理全体としての高速化を図れないという問題があったのである。
However, in the arousal level estimation technique that is the premise of the present invention, a driver model is sequentially created for each predetermined period, and a residual that is basic data for arousal level estimation is calculated using the created driver model, A series-linked information processing process is used in which the driver's arousal level is estimated based on the obtained residual. Specifically, as shown in FIG. 3, the driver model steering angle acquired using the driver model is used in addition to the actual steering angle for calculating the residual. That is, the residual calculation needs to be performed after the driver model creation process is completed. In other words, the driver model creation process has become a bottleneck in the arousal level estimation process.
For this reason, in the arousal level estimation technology that is the premise of the present invention, the load related to information processing is excessive, and the speed of the estimation process as a whole can be increased from the request to perform the downstream process after waiting for the upstream process. There was no problem.
〔本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置の概要〕
本発明者らの研究によると、運転者モデルに求められる機能は、方位角偏差を入力すると、運転者モデル操舵角(本発明の“運転者モデル操作量”に相当する。)を出力する機能であり、ある運転者モデルを反復して用いる場合でも、その運転者モデルを適切に設定すれば、覚醒度に係る推定精度をさほど損なわないことがわかった。
そこで、本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置では、反復使用に適した規範となる運転者モデルを規範モデルとして設定し、この規範モデルを反復して用いることにより、運転者モデルの逐次作成に関する情報処理に係る負荷を軽減すると共に、推定処理全体としての高速化を図ることとした。
[Outline of Awakening Level Estimation Device According to an Embodiment of the Present Invention]
According to the studies by the present inventors, the function required for the driver model is a function of outputting the driver model steering angle (corresponding to the “driver model operation amount” of the present invention) when the azimuth deviation is input. Even when a certain driver model is used repeatedly, it has been found that if the driver model is set appropriately, the estimation accuracy related to the arousal level is not significantly impaired.
Therefore, in the arousal level estimation device according to the embodiment of the present invention, a driver model that serves as a norm suitable for repeated use is set as a norm model, and this norm model is repeatedly used to sequentially generate driver models. In addition to reducing the load related to information processing, the overall estimation processing speed was increased.
〔本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置11のブロック構成〕
次に、本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置11のブロック構成について、図4および図5を参照して説明する。図4は、本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置11の概略構成を表すブロック図である。図5は、同覚醒度推定装置11の動作説明に供する図である。
[Block Configuration of Awakening Level Estimation Apparatus 11 According to Embodiment of the Present Invention]
Next, the block configuration of the arousal level estimation apparatus 11 according to the embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 4 and 5. FIG. 4 is a block diagram showing a schematic configuration of the arousal level estimation apparatus 11 according to the embodiment of the present invention. FIG. 5 is a diagram for explaining the operation of the awakening level estimation device 11.
本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置11は、図4に示すように、撮像部13、ヨーレートセンサ15、操舵角センサ17、スピーカ19、および、ECU(electronic control unit)20と、を備えて構成されている。覚醒度推定装置11を構成するこれらの部材は、車両Caに搭載されている。
なお、本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置11は、本発明の“運転者状態推定装置”に相当する。
As shown in FIG. 4, the arousal level estimation apparatus 11 according to the embodiment of the present invention includes an
The arousal level estimation device 11 according to the embodiment of the present invention corresponds to the “driver state estimation device” of the present invention.
撮像部13は、車両Caの進行方向前方の、白線を含む路面を撮像する機能を有する。撮像部13は、例えばCCD(個体撮像素子)センサである。撮像部13で撮像された白線を含む路面の画像情報は、後記する目標方位角取得部21へと送られる。
The
ヨーレートセンサ15は、車両Caに生じるヨーレート(車両重心の上下方向軸回りの回転角速度)を検知する機能を有する。ヨーレートセンサ15で検知されたヨーレートは、後記する実方位角取得部23へと送られる。
ヨーレートセンサ15は、本発明の“方位角取得装置”に相当する。
The
The
操舵角センサ17は、運転者が操作するステアリングホイール18の実操舵角(本発明の“実操作量”に相当する。)を検知する機能を有する。操舵角センサ17は、本発明の“実操作量取得部”に相当する。操舵角センサ17で検知された実操舵角は、後記する運転者モデル作成部27、および、規範モデル誤差算出部39へと送られる。
The steering angle sensor 17 has a function of detecting the actual steering angle (corresponding to the “actual operation amount” of the present invention) of the
スピーカ19は、後記する覚醒度推定部41において、運転者の覚醒度が所定の水準を下回る旨の推定結果が得られた場合に、後記する警報制御部43の制御動作に従って警報音を発生させる機能を有する。低覚醒状態にある運転者を覚醒させるには、聴覚に刺激を与えるのが有効だからである。
The speaker 19 generates an alarm sound according to the control operation of the
ECU20は、不図示のCPU(Central processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)、入出力回路(A/D変換器およびD/A変換器を含む)などを備えて構成される。CPUは、ROMに格納されたプログラムに従って、RAMを作業領域として用いて、規範モデル設定処理および覚醒度推定処理を含む各種処理を実行する。これらの処理の流れについては後記する。
The
ECU20は、論理的な構成部材として、目標方位角取得部21、実方位角取得部23、方位角偏差算出部25、運転者モデル作成部27、バンドパスフィルタ29、運転者モデル操舵角取得部31、残差算出部33、規範モデル設定部35、規範モデル操舵角取得部37、規範モデル誤差算出部39、覚醒度推定部41、および、警報制御部43を有して構成されている。
The
本発明の“操作目標値取得部”に相当する目標方位角取得部21は、運転者の目標方位角(本発明の“操作目標値”に相当する。)を取得する機能を有する。具体的には、目標方位角取得部21は、撮像部13から送られてきた白線を含む路面の画像情報に対して画像処理を施すことにより、白線の方向を認識する。次いで、目標方位角取得部21は、白線の方向と車体前後軸の方向とのヨー方向ずれ量に基づき、目標方位角を算出し取得する。
The target azimuth
目標方位角は、白線の方向と車体前後軸の方向とのヨー方向ずれ量が大きいほど大きくなる。目標方位角の正負は、白線の方向に対する車体前後軸のヨー方向ずれの向きに応じて、例えば、時計周り方向を“正”とする一方、反時計周り方向を“負”とするように設定される。 The target azimuth angle increases as the amount of deviation in the yaw direction between the white line direction and the vehicle body longitudinal axis direction increases. The sign of the target azimuth is set so that, for example, the clockwise direction is "positive" while the counterclockwise direction is "negative", depending on the direction of the yaw direction deviation of the vehicle longitudinal axis with respect to the white line direction. Is done.
本発明の“実動作量取得部”に相当する実方位角取得部23は、実方位角(本発明の“実動作量”に相当する。)を取得する機能を有する。具体的には、実方位角取得部23は、例えば、ヨーレートセンサ15で検知され出力されてくるヨーレートの時系列データを、所定時間にわたり積分することによって、実方位角を取得する。
The actual azimuth
方位角偏差算出部25は、目標方位角取得部21で取得した目標方位角、および、実方位角取得部23で取得した実方位角の差である方位角偏差を算出する機能を有する。方位角偏差算出部25で算出された方位角偏差は、運転者モデル作成部27およびバンドパスフィルタ29へとそれぞれ送られる。
The azimuth deviation calculation unit 25 has a function of calculating an azimuth deviation that is a difference between the target azimuth angle acquired by the target azimuth
運転者モデル作成部27は、図4に示すように、方位角偏差を運転者の入力とし、実操舵角を運転者の出力として、当該運転者の入出力関係を定義した運転者モデルを作成する機能を有する。運転者モデル作成部27を用いて過去に作成された運転者モデルは、RAMなどの記憶部に、必要に応じて読み出し可能な状態で記憶される。 As shown in FIG. 4, the driver model creation unit 27 creates a driver model that defines the input / output relationship of the driver with the azimuth angle deviation as the driver input and the actual steering angle as the driver output. It has the function to do. A driver model created in the past using the driver model creating unit 27 is stored in a storage unit such as a RAM in a readable state as necessary.
本実施形態では、運転者モデル作成部27は、基本的に、規範モデル設定処理を遂行する場合に限って機能するように構成されている。要するに、本実施形態に係る運転者モデル作成部27は、本発明の前提となる覚醒度推定技術では、所定の周期毎に逐次作成していた運転者モデルを、規範モデル設定処理を遂行する場合に限って作成する構成を採用している。これにより、運転者モデルの逐次作成に関連する情報処理の負荷を軽減すると共に、推定処理全体としての高速化を図るようにしている。 In the present embodiment, the driver model creation unit 27 is basically configured to function only when performing the normative model setting process. In short, when the driver model creation unit 27 according to the present embodiment performs the reference model setting process for the driver model that has been sequentially created for each predetermined period in the arousal level estimation technique that is the premise of the present invention. A configuration that is created only for this is adopted. This reduces the load of information processing related to the sequential creation of the driver model and speeds up the overall estimation process.
ちなみに、本実施形態では、運転者の入力である方位角偏差と、運転者の出力である実操舵角との入出力関係を定義する運転者モデルは、例えば、式(1)に示す一次微分方程式で与えられる。 Incidentally, in the present embodiment, the driver model that defines the input / output relationship between the azimuth angle deviation that is the driver's input and the actual steering angle that is the driver's output is, for example, a first-order differential shown in Equation (1). Given by the equation.
[運転者モデル]=K/(1+Ts) 式(1)
ただし、Kはゲイン係数、Tsは時間応答である。
[Driver model] = K / (1 + Ts) Formula (1)
However, K is a gain coefficient and Ts is a time response.
運転者モデルの定義によれば、下記の式(2)の関係が成立する。運転者モデルである一次微分方程式[K/(1+Ts)]の解は、下記の式(3)で与えられる。
[実操舵角]=[K/(1+Ts)]×[方位角偏差] 式(2)
[K/(1+Ts)]=[実操舵角]/[方位角偏差] 式(3)
According to the definition of the driver model, the relationship of the following formula (2) is established. The solution of the first-order differential equation [K / (1 + Ts)] that is the driver model is given by the following equation (3).
[Actual steering angle] = [K / (1 + Ts)] × [azimuth angle deviation] Equation (2)
[K / (1 + Ts)] = [actual steering angle] / [azimuth angle deviation] Equation (3)
ここで、式(3)の右辺の[実操舵角]は、操舵角センサ17で検知出力される。また、式(3)の右辺の[方位角偏差]は、方位角偏差算出部25で算出される。このように、式(3)の右辺の値は両者共に取得可能である。したがって、運転者モデル作成部27は、式(3)を適用することにより、運転者モデルを計算により作成することができる。 Here, the [actual steering angle] on the right side of the equation (3) is detected and output by the steering angle sensor 17. Further, the [azimuth angle deviation] on the right side of the equation (3) is calculated by the azimuth angle deviation calculating unit 25. As described above, both values on the right side of the equation (3) can be acquired. Therefore, the driver model creation unit 27 can create a driver model by calculation by applying Equation (3).
バンドパスフィルタ29は、方位角偏差算出部25で算出された方位角偏差を含む時系列データ(広い帯域にわたる周波数成分を含む)に対して、1〜10rad/secの周波数帯域に属するデータを選択的に通過させる機能を有する。ここで、本発明者らの研究によると、1〜10rad/secの周波数帯域に属する方位角偏差を含む時系列データは、運転者の覚醒度が低下(例えば、眠気が増加)した際の傾向を顕著に表すことがわかっている。バンドパスフィルタ29を通過した方位角偏差に係る時系列データは、運転者モデル操舵角取得部31および規範モデル操舵角取得部37へとそれぞれ送られる。
The
本発明の“運転者モデル操作量取得部”に相当する運転者モデル操舵角取得部31は、運転者モデル操舵角を取得する機能を有する。具体的には、運転者モデル操舵角取得部31は、前記した式(2)を適用し、運転者モデル作成部27で作成された運転者モデル[K/(1+Ts)]に対し、バンドパスフィルタ29を通過した方位角偏差に係る時系列データを乗じることにより、運転者モデル操舵角を取得する。運転者モデル操舵角取得部31で取得された運転者モデル操舵角は、残差算出部33へと送られる。
The driver model steering
残差算出部33は、図3に示すように、操舵角センサ17から送られてくる実操舵角データと、運転者モデル操舵角取得部31で取得した運転者モデル操舵角データとに基づいて、“残差”を算出する機能を有する。具体的には、残差算出部33は、実操舵角データと運転者モデル操舵角データとの差分を求めると共に、求めた差分データに対して二乗平均処理を施す(求めた差分データが時系列データである場合、この時系列データを用いて二乗平均処理を施せばよい。また、求めた差分データと、蓄積しておいた過去の差分データとを用いて二乗平均処理を施してもよい。)ことにより、運転者の覚醒度を表す指標となる“残差”を算出する。残差算出部33で算出された“残差”は、覚醒度推定部41へと送られる。
なお、図3に示す理想モデルに係る入出力とは、運転者が行う実際の入出力を意味する。運転者モデルと対極をなすのは、当事者としての実際の運転者だからである。
As shown in FIG. 3, the
In addition, the input / output which concerns on the ideal model shown in FIG. 3 means the actual input / output which a driver | operator performs. The opposite of the driver model is the actual driver as a party.
規範モデル設定部35は、運転者モデル作成部27で過去に作成された運転者モデルのなかから、反復使用に適した規範となる運転者モデルを規範モデルとして設定する機能を有する。具体的には、規範モデル設定部35は、運転者の入力および出力として汎用される範囲に属する標準データを用いて、運転者モデル作成部27で作成された運転者モデルを、規範モデルとして設定する。覚醒度推定の対象となる運転者の属性(同一の運転者か否か、異なる運転者の場合、初心者か熟練者かなど)、または、走行している道路環境などの変動要素にかかわらず、汎用性をもって覚醒度推定処理を遂行することができるからである。規範モデル設定部35で設定された規範モデルは、規範モデル操舵角取得部37へと送られる。
The normative model setting unit 35 has a function of setting, as a normative model, a driver model serving as a norm suitable for repeated use from among the driver models created in the past by the driver model creating unit 27. Specifically, the normative model setting unit 35 sets the driver model created by the driver model creating unit 27 as a normative model using standard data belonging to a range that is widely used as the driver's input and output. To do. Regardless of the driver ’s attributes (whether they ’re the same driver or a different driver, beginner or expert), or any variable factors such as the road environment they ’re driving, This is because the arousal level estimation process can be performed with versatility. The reference model set by the reference model setting unit 35 is sent to the reference model steering
なお、規範モデル設定部35で設定される規範モデルとしては、運転者モデル作成部27で過去に作成された運転者モデル以外の運転者モデルであってもよい。また、“規範モデルとして設定する”とは、設定対象となる運転者モデルを、反復使用に備えて、RAMなどの記憶部に、必要に応じて読み出し可能な状態で記憶させておくことを意味する。 The reference model set by the reference model setting unit 35 may be a driver model other than the driver model previously created by the driver model creation unit 27. In addition, “setting as a reference model” means that the driver model to be set is stored in a storage unit such as a RAM so that it can be read out as necessary in preparation for repeated use. To do.
本発明の“規範モデル操作量取得部”に相当する規範モデル操舵角取得部37は、規範モデル操舵角(本発明の“規範モデル操作量”に相当する。)を取得する機能を有する。具体的には、規範モデル操舵角取得部37は、前記した式(2)を適用し、規範モデル設定部35で規範モデルとして設定された運転者モデル[K/(1+Ts)]に対し、バンドパスフィルタ29を通過した方位角偏差に係る時系列データを乗じることにより、規範モデル操舵角を取得する。規範モデル操舵角取得部37で取得された規範モデル操舵角は、規範モデル誤差算出部39へと送られる。
The reference model steering
規範モデル誤差算出部39は、図5に示すように、操舵角センサ17から送られてくる実操舵角データと、規範モデル操舵角取得部37で取得した規範モデル操舵角データとに基づいて、運転者の覚醒度を表す指標となる“規範モデル誤差”を算出する機能を有する。具体的には、規範モデル誤差算出部39は、実操舵角データと規範モデル操舵角データとの差分を求めることにより、“規範モデル誤差”を算出する。規範モデル誤差算出部39で算出された“規範モデル誤差”は、覚醒度推定部41へと送られる。
なお、規範モデル誤差算出部39は、実操舵角データと規範モデル操舵角データとの差分を求めると共に、求めた差分データに対して二乗平均処理を施すことにより、“規範モデル誤差”を算出する構成を採用してもよい。
As shown in FIG. 5, the reference model
The reference model
覚醒度推定部41は、残差算出部33で算出された“残差”、または、規範モデル誤差算出部39で算出された“規範モデル誤差”に基づいて、運転者の覚醒度を推定する機能を有する。覚醒度推定部41で推定された覚醒度の情報は、警報制御部43へと送られる。
なお、覚醒度推定部41は、本発明の“運転者状態推定部”に相当する。
The arousal
The arousal
警報制御部43は、覚醒度推定部41から、運転者の覚醒度が所定の水準を下回る旨の覚醒度情報が送られてきた場合に、スピーカ19に警報音を発生させる警報制御を行う機能を有する。
The
〔本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置11の動作〕
次に、本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置11の動作について、図6A,図6Bおよび図7を参照して説明する。図6Aは、本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置11の動作のうち、規範モデル設定処理の流れを表すフローチャート図である。図6Bは、同覚醒度推定装置11の動作のうち、覚醒度推定処理の流れを表すフローチャート図である。図7は、規範モデル誤差に対する覚醒度の関係を対応付けて表す説明図である。
[Operation of Awakening Level Estimation Device 11 According to Embodiment of the Present Invention]
Next, the operation of the arousal level estimation apparatus 11 according to the embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 6A, 6B, and 7. FIG. 6A is a flowchart showing the flow of the normative model setting process among the operations of the arousal level estimation apparatus 11 according to the embodiment of the present invention. FIG. 6B is a flowchart showing the flow of the arousal level estimation process among the operations of the awakening level estimation device 11. FIG. 7 is an explanatory diagram illustrating the relationship of the arousal level with respect to the normative model error.
なお、図6Aに示す規範モデル設定処理は、例えば、規範モデルが未設定の場合や、規範モデルが既に設定済みであっても、別の規範モデルを重複して設定する場合(例えば、車両Caの運転者が複数存在し、これら複数の運転者毎に固有の規範モデルを設定するケース)などに遂行される。また、図6Aおよび図6Bには、両者に共通する処理ステップが存在する(ステップS501〜S504参照)。そこで、図6Aおよび図6Bにおいて、両者に共通する処理ステップ間には共通のステップ番号を付し、その重複した説明を省略することとする。 Note that the normative model setting process shown in FIG. 6A is performed when, for example, the normative model is not set or when another normative model is already set even if the normative model has already been set (for example, the vehicle Ca A plurality of drivers and a specific reference model is set for each of these drivers). 6A and 6B include processing steps common to both (see steps S501 to S504). Therefore, in FIG. 6A and FIG. 6B, common step numbers are assigned between the processing steps common to both, and redundant description thereof is omitted.
ステップS501において、目標方位角取得部21は、撮像部13から送られてきた白線を含む路面の画像情報に対して画像処理を施すことにより、白線の方向を認識し、認識した白線の方向と車体前後軸の方向とのヨー方向ずれ量に基づいて、運転者の操作目標値である目標方位角を算出し取得する。
In step S501, the target azimuth
ステップS502において、実方位角取得部23は、ヨーレートセンサ15で検知される所定時間にわたるヨーレートを積分することによって、車両Caの実動作量である実方位角を取得する。
In step S <b> 502, the actual azimuth
ステップS503において、方位角偏差算出部25は、ステップS501で取得した目標方位角、および、ステップS502で取得した実方位角の差である方位角偏差を算出する。 In step S503, the azimuth deviation calculation unit 25 calculates an azimuth deviation that is the difference between the target azimuth obtained in step S501 and the actual azimuth obtained in step S502.
ステップS504において、操舵角センサ17は、運転者が操作するステアリングホイール18の実操舵角を検知し取得する。
In step S504, the steering angle sensor 17 detects and acquires the actual steering angle of the
ステップS505において、運転者モデル作成部27は、ステップS503で算出した方位角偏差を運転者の入力とし、ステップS504で取得した実操舵角を運転者の出力として、運転者の入出力関係を定義した運転者モデルを、式(3)を適用することで計算により作成する。 In step S505, the driver model creation unit 27 defines the input / output relationship of the driver with the azimuth angle deviation calculated in step S503 as the driver's input and the actual steering angle acquired in step S504 as the driver's output. The driver model is created by calculation by applying Equation (3).
ステップS506において、規範モデル設定部35は、ステップS505で作成された運転者モデルが、標準データを用いて作成されたものであるか否かを判定する。ここで、標準データとは、運転者の入力および出力として汎用される範囲に属するデータである。具体的には、標準データは、“単位時間当たりの実操舵角の変化量が所定値以下の状態にあり、かつ、当該状態が所定時間継続した場合”の、運転者の入力および出力に係るデータである。 In step S506, the normative model setting unit 35 determines whether or not the driver model created in step S505 is created using standard data. Here, the standard data is data belonging to a range widely used as input and output for the driver. Specifically, the standard data relates to the driver's input and output when “the amount of change in the actual steering angle per unit time is below a predetermined value and the state continues for a predetermined time”. It is data.
ここで、“単位時間当たりの実操舵角の変化量が所定値以下の状態にあり、かつ、当該状態が所定時間継続した場合”とは、運転者が急なステアリングホイール18の操作を行っていない状態(単位時間当たりの実操舵角の変化量が所定値以下の状態)が所定時間継続した場合をいう。具体的には、例えば、車両Caが直線路を走り続けている場面(例えば、真っ直ぐな高速道路を直進中など)を想定すればよい。このような場面で作成された運転者モデルは、癖のない、汎用性の高いものであると考えられる。
Here, “when the amount of change in the actual steering angle per unit time is below a predetermined value and this state continues for a predetermined time” means that the driver is operating the
要するに、本実施形態では、規範モデル設定部35は、ステップS505で作成された運転者モデルが、車両Caが直線路を走り続けている場面(例えば、真っ直ぐな高速道路を直進中など)において作成された運転者モデルか否かに基づいて、標準データを用いて作成されたものであるか否かを判定する。 In short, in the present embodiment, the reference model setting unit 35 creates the driver model created in step S505 in a scene where the vehicle Ca continues running on a straight road (for example, straight ahead on a straight highway). Based on whether or not the driver model is set, it is determined whether or not the driver model is created using standard data.
ステップS506の判定の結果、ステップS505で作成された運転者モデルが、標準データを用いて作成されたものでない旨の判定が下された場合(ステップS506の“No”)、規範モデル設定部35は、処理の流れをステップS501へと戻し、以下の処理を行わせる。この場合(ステップS506の“No”)において、規範モデル設定部35は、規範モデルの設定を行わない。 As a result of the determination in step S506, when it is determined that the driver model created in step S505 is not created using standard data (“No” in step S506), the norm model setting unit 35 Returns the processing flow to step S501 to perform the following processing. In this case (“No” in step S506), the reference model setting unit 35 does not set the reference model.
一方、ステップS506の判定の結果、ステップS505で作成された運転者モデルが、標準データを用いて作成されたものである旨の判定が下された場合(ステップS506の“Yes”)、規範モデル設定部35は、処理の流れを次のステップS507へと進ませる。 On the other hand, as a result of the determination in step S506, if it is determined that the driver model created in step S505 is created using standard data (“Yes” in step S506), the reference model The setting unit 35 advances the process flow to the next step S507.
ステップS507において、規範モデル設定部35は、ステップS505で作成された運転者モデルを、反復使用に適した規範となる運転者モデルである規範モデルとして設定する。ステップS507の規範モデル設定処理が終了すると、ECU20は、一連の処理の流れを終了させる。
In step S507, the norm model setting unit 35 sets the driver model created in step S505 as a norm model that is a driver model serving as a norm suitable for repeated use. When the reference model setting process in step S507 ends, the
次に、図6Bに示す覚醒度推定処理は、例えば、覚醒度推定装置11の起動スイッチ(不図示)がオンしている場合などに遂行される。
なお、ステップS501〜S504の処理ステップは、図6Aと共通である。このため、図6Bにおいて、ステップS501〜S504の処理ステップの説明を省略し、ステップS511から処理内容の説明を続ける。
Next, the arousal level estimation process illustrated in FIG. 6B is performed, for example, when an activation switch (not illustrated) of the arousal level estimation device 11 is turned on.
Note that the processing steps of steps S501 to S504 are the same as those in FIG. 6A. For this reason, in FIG. 6B, the description of the processing steps of steps S501 to S504 is omitted, and the description of the processing contents is continued from step S511.
ステップS511において、規範モデル操舵角取得部37は、前記した式(2)を適用し、規範モデル設定部35で規範モデルとして設定された運転者モデル[K/(1+Ts)]に対し、バンドパスフィルタ29を通過した方位角偏差に係る時系列データを乗じることにより、規範モデル操舵角を取得する。
In step S511, the normative model steering
ステップS512において、規範モデル誤差算出部39は、ステップS504で取得した実操舵角データと、ステップS511で取得した規範モデル操舵角データとの差分を求めることにより、“規範モデル誤差”を算出する。
In step S512, the reference model
ステップS513において、覚醒度推定部41は、規範モデル誤差算出部39で算出された“規範モデル誤差”に基づいて、運転者状態の一態様である運転者の覚醒度を推定する。この推定は、例えば、次の手順で行われる。
In step S 513, the arousal
すなわち、まず、“規範モデル誤差”の大きさを、小さい順番から5段階(ER1/ER2/ER3/ER4/ER5;図7参照)に設定する。一方、覚醒度の水準を、覚醒度の高い順番(例えば、眠くない順番)から5段階(AW1(全く眠くない)/AW2(やや眠い)/AW3(眠い)/AW4(かなり眠い)/AW5(非常に眠い);図7参照)に設定する。上記の設定内容を踏まえて、図7に示すように、ER1をAW1に、ER2をAW2に、ER3をAW3に、ER4をAW4に、ER5をAW5に、それぞれ対応付けた関係テーブルを用意する。 That is, first, the size of the “normative model error” is set in five levels (ER1 / ER2 / ER3 / ER4 / ER5; see FIG. 7) in ascending order. On the other hand, the level of arousal level is changed from 5 in the order of high arousal level (for example, the order of not sleeping) (AW1 (not sleeping at all) / AW2 (somewhat sleepy) / AW3 (sleepy) / AW4 (very sleepy) / AW5 ( Very sleepy); see FIG. Based on the above setting contents, as shown in FIG. 7, a relationship table is prepared in which ER1 is associated with AW1, ER2 is associated with AW2, ER3 is associated with AW3, ER4 is associated with AW4, and ER5 is associated with AW5.
覚醒度推定部41は、規範モデル誤差算出部39で算出された“規範モデル誤差”が、ER1〜ER5のうちどの段階に属するのかを同定し、こうして同定された“規範モデル誤差”の段階に対応する覚醒度の段階(仮に、“AW4(かなり眠い)”であったとする。)を、運転者の覚醒度として採用する。
The awakening
ステップS514において、警報制御部43は、ステップS513で推定された覚醒度の段階(AW4)が、所定の条件(仮に、“覚醒度の段階がAW4またはAW5である”とする。)を充足するか否かを判定する。
In step S514, the
ステップS514の判定の結果、ステップS513で推定された覚醒度の段階が、所定の条件を充足しない旨の判定が下された場合(ステップS514の“No”)、警報制御部43は、処理の流れをステップS516へとジャンプさせる。
As a result of the determination in step S514, when it is determined that the arousal level estimated in step S513 does not satisfy the predetermined condition (“No” in step S514), the
一方、ステップS514の判定の結果、ステップS513で推定された覚醒度の段階が、所定の条件を充足する旨の判定が下された場合(ステップS514の“Yes”)、警報制御部43は、処理の流れを次のステップS515へと進ませる。本実施形態では、ステップS513で推定された覚醒度の段階が“AW4(かなり眠い)”であり、所定の条件が“覚醒度の段階がAW4またはAW5である”であるから、警報制御部43は、ステップS513で推定された覚醒度の段階が、所定の条件を充足する旨の判定を下して、処理の流れを次のステップS515へと進ませる。
On the other hand, as a result of the determination in step S514, when it is determined that the arousal level estimated in step S513 satisfies a predetermined condition (“Yes” in step S514), the
ステップS515において、警報制御部43は、スピーカ19に警報音を発生させる。その結果、スピーカ19から運転者に対して、所定時間(例えば5秒間)の間、警報鳴動が継続して発せられる。
In step S515, the
ステップS515において、ECU20は、覚醒度推定装置11の起動スイッチがオンしているかどうかを調べる。覚醒度推定装置11の起動スイッチがオンされている場合(ステップS516の“No”)、ECU20は、処理の流れをステップS501へと戻し、以下の覚醒度推定処理を行わせる。一方、覚醒度推定装置11の起動スイッチがオフされている場合(ステップS516の“Yes”)、ECU20は、処理の流れを終了させる。
In step S515, the
〔本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置11の作用効果〕
本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置11では、目標方位角取得部21は、運転者の目標方位角(操作目標値;ただし、括弧内には、対応する請求項の用語を記載する。以下、同じ。)を取得する。実方位角取得部23は、ヨーレートセンサ15で検知したヨーレートの積分値に基づいて、車両Caの実方位角(実動作量)を取得する。本発明の実操作量取得部として機能する操舵角センサ17は、運転者の実操舵角(実操作量)を取得する。規範モデル設定部35は、目標方位角(操作目標値)および実方位角(実動作量)の差である方位角偏差を運転者の入力とし、実操舵角(実操作量)を運転者の出力として、当該運転者の入出力関係を定義した運転者モデルであって、反復使用に適した規範となる運転者モデルを規範モデルとして設定する。規範モデル操舵角取得部37は、目標方位角(操作目標値)および実方位角(実動作量)の差である方位角偏差を規範モデルに入力することで規範モデル操舵角(規範モデル操作量)を取得する。そして、覚醒度推定部41は、実操舵角(実操作量)および規範モデル操舵角(規範モデル操作量)の差から求められる規範モデル誤差に基づいて、運転者状態の一態様である運転者の覚醒度を推定する。
[Operational effect of the arousal level estimation apparatus 11 according to the embodiment of the present invention]
In the arousal level estimation apparatus 11 according to the embodiment of the present invention, the target azimuth
本発明者らの研究によると、運転者モデルに求められる機能は、方位角偏差を入力すると、運転者モデル操舵角(運転者モデル操作量)を出力する機能であり、ある運転者モデルを反復して用いる場合でも、その運転者モデルを適切に設定しさえすれば、覚醒度の推定精度を損なわない蓋然性が高いことがわかった。
そこで、本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置11では、反復使用に適した規範となる運転者モデルを規範モデルとして設定し、この規範モデルを反復して用いる構成を採用してもよい。
According to the study by the present inventors, the function required for the driver model is a function that outputs the driver model steering angle (driver model operation amount) when the azimuth deviation is input, and repeats a certain driver model. Even if it is used, it has been found that as long as the driver model is set appropriately, there is a high probability that the estimation accuracy of the arousal level is not impaired.
Therefore, the arousal level estimation apparatus 11 according to the embodiment of the present invention may adopt a configuration in which a driver model serving as a norm suitable for repeated use is set as a norm model and this norm model is used repeatedly.
規範モデルとして設定される運転者モデルは、反復使用に適した規範となる運転者モデルを規範モデルとして設定することを条件に、車両Caに搭載された覚醒度推定装置11の構成要素である運転者モデル作成部27で作成されたものか、または、いわゆるオフラインで作成されたものかを問わない。
本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置11によれば、運転者モデルの逐次作成に関する情報処理に係る負荷を軽減すると共に、推定処理全体としての高速化を図ることができる。
The driver model set as the reference model is a driving component that is a component of the arousal level estimation device 11 mounted on the vehicle Ca on the condition that a driver model that is a reference suitable for repeated use is set as the reference model. It does not matter whether it is created by the person model creation unit 27 or so-called offline.
According to the arousal level estimation apparatus 11 according to the embodiment of the present invention, it is possible to reduce the load related to information processing related to the sequential creation of a driver model and to increase the speed of the estimation process as a whole.
また、本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置11では、運転者モデルを作成する運転者モデル作成部27をさらに備え、規範モデル設定部35は、運転者モデル作成部27で過去に作成された運転者モデルのなかから、反復使用に適した規範となる運転者モデルを規範モデルとして設定する、構成を採用してもよい。 The arousal level estimation apparatus 11 according to the embodiment of the present invention further includes a driver model creation unit 27 that creates a driver model, and the reference model setting unit 35 is created by the driver model creation unit 27 in the past. A configuration may be adopted in which a driver model serving as a norm suitable for repeated use is set as a norm model from among the driver models.
本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置11によれば、情報処理に係る負荷軽減および推定処理全体としての高速化に係る効果に加えて、規範モデルの設定を簡易に行うことができる。また、仮に、運転者モデルの当事者と運転者が同一である場合に、本覚醒度推定装置11を用いると、覚醒度推定に係る精度向上を期待することができる。 According to the arousal level estimation apparatus 11 according to the embodiment of the present invention, in addition to the effect of reducing the load related to information processing and increasing the speed of the estimation process as a whole, the reference model can be easily set. Moreover, if the driver model and the driver are the same, if the awakening level estimation device 11 is used, an improvement in accuracy related to the awakening level estimation can be expected.
また、本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置11では、規範モデル設定部35は、運転者の入力および出力として汎用される範囲に属する標準データを用いて運転者モデル作成部27で作成された運転者モデルを規範モデルとして設定する、構成を採用してもよい。 In the arousal level estimation apparatus 11 according to the embodiment of the present invention, the normative model setting unit 35 is created by the driver model creating unit 27 using standard data belonging to a range widely used as the driver's input and output. A configuration may be adopted in which the driver model is set as the reference model.
本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置11によれば、情報処理に係る負荷軽減および推定処理全体としての高速化に係る効果に加えて、覚醒度推定の対象となる運転者の属性(運転者モデルと同一の運転者か否か、運転者モデルと異なる運転者の場合、初心者か熟練者かなど)、または、走行している道路環境などの変動要素にかかわらず、汎用性をもって覚醒度推定処理を遂行することができる。 According to the arousal level estimation apparatus 11 according to the embodiment of the present invention, in addition to the effect of reducing the load related to information processing and increasing the speed of the estimation process as a whole, the attribute (driving) of the driver that is the target of the arousal level estimation Whether the driver is the same as the driver model, whether it is a beginner or an expert in the case of a driver different from the driver model) An estimation process can be performed.
また、本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置11では、運転者の入力は、実方位角に対する目標方位角の差である方位角偏差であり、運転者の出力は、車両Caの実操舵角で表現され、標準データは、単位時間当たりの前記実操舵角の変化量が所定値以下の状態にあり、かつ、当該状態が所定時間継続した場合の、運転者の入力および出力に係るデータである、構成を採用してもよい。 In the arousal level estimation apparatus 11 according to the embodiment of the present invention, the driver's input is an azimuth deviation that is a difference between the target azimuth and the actual azimuth, and the driver's output is the actual steering of the vehicle Ca. Standard data is data related to driver input and output when the amount of change in the actual steering angle per unit time is below a predetermined value and the state continues for a predetermined time. A configuration may be adopted.
本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置11によれば、運転者の入力として方位角偏差を用いた際の標準データの具体的な要件を規定したので、情報処理に係る負荷軽減および推定処理全体としての高速化に係る効果に加えて、規範モデルの設定を的確に行わせることができる。 According to the arousal level estimation apparatus 11 according to the embodiment of the present invention, the specific requirements of the standard data when the azimuth deviation is used as the driver's input are defined. In addition to the effects related to high speed as a whole, the reference model can be set accurately.
また、本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置11では、目標方位角取得部21は、ヨーレートセンサ15(方位角取得装置)により得られる車両Caの進行方向情報に基づいて、運転者の目標方位角(操作目標値)を取得する、構成を採用してもよい。
Moreover, in the arousal level estimation apparatus 11 which concerns on embodiment of this invention, the target azimuth
また、本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置11では、運転者の入力は、実車両位置に対する目標車両位置の差である車両位置偏差であり、 運転者の出力は、車両Caの実操舵角で表現され、標準データは、単位時間当たりの前記実操舵角の変化量が所定値以下の状態にあり、かつ、当該状態が所定時間継続した場合の、運転者の入力および出力に係るデータである、構成を採用してもよい。 In the arousal level estimation apparatus 11 according to the embodiment of the present invention, the driver's input is a vehicle position deviation that is the difference between the target vehicle position and the actual vehicle position, and the driver's output is the actual steering of the vehicle Ca. Standard data is data related to driver input and output when the amount of change in the actual steering angle per unit time is below a predetermined value and the state continues for a predetermined time. A configuration may be adopted.
本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置11によれば、運転者の入力として車両位置偏差を用いた際の標準データの具体的な要件を規定したので、情報処理に係る負荷軽減および推定処理全体としての高速化に係る効果に加えて、規範モデルの設定を的確に行わせることができる。 According to the arousal level estimation apparatus 11 according to the embodiment of the present invention, the specific requirements of the standard data when the vehicle position deviation is used as the driver's input are defined. In addition to the effects related to high speed as a whole, the reference model can be set accurately.
また、本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置11では、操作目標値取得部21は、撮像部13を介して得られる車両Caの走行車線位置情報(走行車線を区画する白線の位置情報)に基づいて、運転者の操作目標値(目標方位角/目標車両位置)を取得する、構成を採用してもよい。
Further, in the awakening level estimation device 11 according to the embodiment of the present invention, the operation target
本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置11によれば、運転者の操作目標値に係る取得ルートとして、車両Caの走行車線位置情報を用いる構成を採用したので、情報処理に係る負荷軽減および推定処理全体としての高速化に係る効果に加えて、操作目標値の取得を的確に行わせることができる。 According to the arousal level estimation apparatus 11 according to the embodiment of the present invention, since the configuration using the traveling lane position information of the vehicle Ca as the acquisition route related to the operation target value of the driver is adopted, it is possible to reduce the load related to information processing and In addition to the effect of speeding up the estimation process as a whole, the operation target value can be accurately acquired.
また、操作目標値取得部21は、不図示のナビゲーション装置から得られる車両Caのの進行方向に係る道路情報に基づいて、運転者の操作目標値(目標方位角/目標車両位置)を取得する、構成を採用してもよい。
Further, the operation target
ナビゲーション装置としては、例えば、自律航法による測位機能と、GPS(Global Positioning System)受信機を用いた衛星航法による測位機能とを有し、自律航法及び衛星航法を駆使して自車両の現在位置を検出する機能を有する車載用ナビゲーション装置を用いる。目標方位角取得部21は、ナビゲーション装置を介して得られる車両Caの進行方向に係る道路情報に基づいて、運転者の目標方位角や目標車両位置(操作目標値)を取得することができる。
なお、DGPS(Differential Global Positioning System)受信機を用いた衛星航法による測位機能を用いれば、測位精度を高めることができる。
As a navigation device, for example, it has a positioning function by autonomous navigation and a positioning function by satellite navigation using a GPS (Global Positioning System) receiver. An in-vehicle navigation device having a detection function is used. The target azimuth
In addition, if the positioning function by satellite navigation using a DGPS (Differential Global Positioning System) receiver is used, positioning accuracy can be improved.
本発明の実施形態に係る覚醒度推定装置11によれば、運転者の操作目標値に係る取得ルートとして、ナビゲーション装置を介して得られる車両Caの進行方向に係る道路情報を用いる構成を採用したので、情報処理に係る負荷軽減および推定処理全体としての高速化に係る効果に加えて、操作目標値の取得を的確に行わせることができる。 According to the arousal level estimation device 11 according to the embodiment of the present invention, a configuration is adopted in which road information related to the traveling direction of the vehicle Ca obtained through the navigation device is used as the acquisition route related to the operation target value of the driver. Therefore, in addition to the effect of reducing the load related to information processing and increasing the speed of the estimation process as a whole, it is possible to accurately acquire the operation target value.
[その他の実施形態]
以上説明した実施形態は、本発明の具現化例を示したものである。したがって、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されることがあってはならない。本発明はその要旨またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形態で実施することができるからである。
[Other Embodiments]
The embodiment described above shows an embodiment of the present invention. Therefore, the technical scope of the present invention should not be limitedly interpreted by these. This is because the present invention can be implemented in various forms without departing from the gist or main features thereof.
例えば、いわゆるオフラインで作成された運転者モデルを、規範モデルとして設定した場合、覚醒度推定装置11のECU20が有する運転者モデル作成部27、運転者モデル操舵角取得部31、および、残差算出部33は、省略することができる。
For example, when a so-called offline created driver model is set as a reference model, the driver model creating unit 27, the driver model steering
また、本発明に係る実施形態の説明において、操作目標値として目標方位角を例示したが、本発明はこの例に限定されない。操作目標値として、白線の横方向に対する変位量の目標値である目標変位量を用いてもよい。この場合、実動作量は実変位量に、実操作量は実操舵角に、それぞれ置き換えて適用すればよい。 In the description of the embodiment according to the present invention, the target azimuth is exemplified as the operation target value, but the present invention is not limited to this example. As the operation target value, a target displacement amount that is a target value of the displacement amount with respect to the horizontal direction of the white line may be used. In this case, the actual operation amount may be replaced with the actual displacement amount, and the actual operation amount may be replaced with the actual steering angle.
また、本発明に係る実施形態の説明において、覚醒度推定装置11が有するECU20は、論理的な構成部材(ソフトウェア)として、目標方位角取得部21、実方位角取得部23、方位角偏差算出部25、運転者モデル作成部27、バンドパスフィルタ29、運転者モデル操舵角取得部31、残差算出部33、規範モデル設定部35、規範モデル操舵角取得部37、規範モデル誤差算出部39、覚醒度推定部41、および、警報制御部43を有する例をあげて説明したが、本発明はこの例に限定されない。
これらの各種機能部21、23、25、27、29、31、33、35、37、39、41、43は、ハードウェアによって構成してもよい。
In the description of the embodiment according to the present invention, the
These various
また、本発明に係る実施形態の説明において、覚醒度の段階を5段階に設定する例をあげて説明したが、本発明はこの例に限定されない。覚醒度の段階は、任意の数の段階に設定することができる。 Further, in the description of the embodiment according to the present invention, the example of setting the arousal level to five levels has been described, but the present invention is not limited to this example. The awakening level can be set to any number of levels.
また、本発明に係る実施形態の説明において、覚醒度の段階が、所定の条件を充足した場合に、警報制御部43は、スピーカ19に警報音を発生させる例をあげて説明したが、本発明はこの例に限定されない。運転者の覚醒を促す警報は、聴覚以外にも、運転者の視覚、触覚、または、嗅覚を刺激する態様を採用してもよい。また、運転者の聴覚、視覚、触覚、または、嗅覚のうち複数の組み合わせを同時に刺激する態様を採用してもよい。
In the description of the embodiment according to the present invention, the
最後に、本実施形態の説明において、本発明に係る運転者状態推定装置を具現化するための一態様として、覚醒度推定装置11を例示して説明したが、本発明はこの例に限定されない。本発明に係る運転者状態推定装置とは、規範モデルという概念を用いて、例えば居眠り運転、飲酒運転、脇見運転、漫然運転などを行っている運転者の状態を推定する機能を有するものすべてを、包括して含む概念だからである。 Finally, in the description of the present embodiment, the wakefulness estimation device 11 has been described as an example for realizing the driver state estimation device according to the present invention, but the present invention is not limited to this example. . The driver state estimation device according to the present invention uses all the functions that estimate the state of a driver who is performing a nap driving, drunk driving, aside driving, random driving, etc., using the concept of a normative model. This is because it is a comprehensive concept.
11 覚醒度推定装置(運転者状態推定装置)
13 撮像部
15 ヨーレートセンサ(方位角取得装置)
17 操舵角センサ(実操作量取得部)
18 ステアリングホイール
19 スピーカ
20 ECU
21 目標方位角取得部(操作目標値取得部)
23 実方位角取得部(実動作量取得部)
25 方位角偏差算出部
27 運転者モデル作成部
29 バンドパスフィルタ
31 運転者モデル操舵角取得部(運転者モデル操作量取得部)
33 残差算出部
35 規範モデル設定部
37 規範モデル操舵角取得部(規範モデル操作量取得部)
39 規範モデル誤差算出部
41 覚醒度推定部(運転者状態推定部)
43 警報制御部
11 Arousal level estimation device (driver state estimation device)
13
17 Steering angle sensor (actual operation amount acquisition unit)
18 Steering wheel 19
21 Target azimuth angle acquisition unit (operation target value acquisition unit)
23 Real azimuth angle acquisition unit (actual movement amount acquisition unit)
25 Azimuth Deviation Calculation Unit 27 Driver
33 residual calculation unit 35 reference
39 Reference model
43 Alarm control unit
Claims (6)
前記運転者の操作目標値を取得する操作目標値取得部と、
前記車両の実動作量を取得する実動作量取得部と、
前記運転者の実操作量を取得する実操作量取得部と、
前記操作目標値および前記実動作量の差を運転者の入力とし、前記実操作量を前記運転者の出力として、当該運転者の入出力関係を定義した運転者モデルを作成する運転者モデル作成部と、
前記運転者モデル作成部で過去に作成された運転者モデルのなかから、反復使用に適した規範となる運転者モデルを規範モデルとして設定する規範モデル設定部と、
前記設定された規範モデルを反復して用いて、前記操作目標値および前記実動作量の差を当該規範モデルに入力することで規範モデル操作量を取得する規範モデル操作量取得部と、
前記実操作量および前記規範モデル操作量の差から求められる規範モデル誤差に基づいて運転者の状態を推定する運転者状態推定部と、
を備えることを特徴とする運転者状態推定装置。 A driver state estimating device for estimating a state of a driver driving a vehicle,
An operation target value acquisition unit for acquiring the operation target value of the driver;
An actual operation amount acquisition unit for acquiring an actual operation amount of the vehicle;
An actual operation amount acquisition unit for acquiring the actual operation amount of the driver;
Driver model creation that creates a driver model that defines the input / output relationship of the driver, using the difference between the operation target value and the actual operation amount as a driver input, and using the actual operation amount as the driver output. And
Among the driver models created in the past by the driver model creation unit, a normative model setting unit that sets a driver model serving as a norm suitable for repeated use as a normative model;
Said used repeatedly to set the reference model, the operation target value and the difference of the actual operation amount to obtain the reference model manipulated variable by inputting to the reference model reference model operation amount acquisition unit,
A driver state estimating unit that estimates a driver's state based on a reference model error obtained from a difference between the actual operation amount and the reference model operation amount;
A driver state estimation device comprising:
前記規範モデル設定部は、前記運転者の入力および出力として汎用される範囲に属する標準データを用いて前記運転者モデル作成部で作成された運転者モデルを前記規範モデルとして設定する、
ことを特徴とする運転者状態推定装置。 The driver state estimating device according to claim 1 ,
The normative model setting unit sets, as the normative model, the driver model created by the driver model creating unit using standard data belonging to a range widely used as the driver input and output.
A driver state estimation device characterized by the above.
前記運転者の入力は、実方位角に対する目標方位角の差であり、
前記運転者の出力は、前記車両の実操舵角で表現され、
前記標準データは、単位時間当たりの前記実操舵角の変化量が所定値以下の状態にあり、かつ、当該状態が所定時間継続した場合の、前記運転者の入力および出力に係るデータである、
ことを特徴とする運転者状態推定装置。 The driver state estimation device according to claim 2 ,
The driver's input is the difference of the target azimuth with respect to the actual azimuth,
The driver's output is expressed by the actual steering angle of the vehicle,
The standard data is data relating to the input and output of the driver when the change amount of the actual steering angle per unit time is in a state equal to or less than a predetermined value and the state continues for a predetermined time.
A driver state estimation device characterized by the above.
前記操作目標値取得部は、方位角取得装置により得られる前記車両の進行方向情報に基づいて、前記運転者の操作目標値を取得する、
ことを特徴とする運転者状態推定装置。 The driver state estimation device according to any one of claims 1 to 3 ,
The operation target value acquisition unit acquires the driver's operation target value based on traveling direction information of the vehicle obtained by an azimuth angle acquisition device.
A driver state estimation device characterized by the above.
前記運転者の入力は、実車両位置に対する目標車両位置の差であり、
前記運転者の出力は、前記車両の実操舵角で表現され、
前記標準データは、単位時間当たりの前記実操舵角の変化量が所定値以下の状態にあり、かつ、当該状態が所定時間継続した場合の、前記運転者の入力および出力に係るデータである、
ことを特徴とする運転者状態推定装置。 The driver state estimation device according to claim 2 ,
The driver's input is the difference of the target vehicle position with respect to the actual vehicle position,
The driver's output is expressed by the actual steering angle of the vehicle,
The standard data is data relating to the input and output of the driver when the change amount of the actual steering angle per unit time is in a state equal to or less than a predetermined value and the state continues for a predetermined time.
A driver state estimation device characterized by the above.
前記操作目標値取得部は、撮像部を介して得られる前記車両の走行車線位置情報に基づいて、前記運転者の操作目標値を取得する、
ことを特徴とする運転者状態推定装置。 The driver state estimation device according to claim 5 ,
The operation target value acquisition unit acquires the driver's operation target value based on travel lane position information of the vehicle obtained via the imaging unit.
A driver state estimation device characterized by the above.
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