JP5861680B2

JP5861680B2 - 運転特性判定装置及び運転特性判定方法

Info

Publication number: JP5861680B2
Application number: JP2013181633A
Authority: JP
Inventors: ヴァンクイフングエン; 浩司岸
Original assignee: Toyota Motor Corp
Current assignee: Toyota Motor Corp
Priority date: 2013-09-02
Filing date: 2013-09-02
Publication date: 2016-02-16
Anticipated expiration: 2033-09-02
Also published as: JP2015047983A; WO2015029743A1

Description

本発明は、運転特性判定装置及び運転特性判定方法に関する。

従来、車両運転中における運転者の不安感を検出する装置が知られている。例えば、特許文献１には、ブレーキ操作開始から車両停止までの車両挙動によって、車両の運転者に不安感があるか否かを推定する装置が記載されている。

特開２００６−１７２０１２号公報

特開２００６−３３５２７７号公報

特許文献１に記載の装置は、ブレーキ操作開始から車両停止までの車両挙動によって、車両の運転者に不安感の有無を推定するに留まっており、車両停止しないと不安感の有無を推定できず、車両停止となる前の走行途中における運転者の運転特性の判定については考慮されていない。このため、特許文献１に記載の装置では、車両停止となる前の走行途中におけるドライバの運転特性を判定することができない。

そこで、本発明は、車両停止しなくてもドライバの運転特性を判定することができる運転特性判定装置及び運転特性判定方法を提供しようとするものである。

本発明に係る運転特性判定装置は、自車両周辺の物体を検出する物体検出手段と、物体検出手段により物体が検出された後に走行中の自車両のドライバの検出物体に対する反応操作が検出された場合に、反応操作の検出後から反応操作の解消の検出又は反応操作とは反対の操作の検出までの間における自車両の走行状態に関する指標の最大値又は極大値を、運転特性値として算出する特性値算出手段と、特性値算出手段により算出された運転特性値を蓄積して記憶する蓄積手段と、蓄積手段に蓄積された運転特性値の平均値及び標準偏差に基づいて自車両のドライバの運転特性を判定する特性判定手段と、を備え、指標は、自車両のジャークを減速度で除して得られる値である。なお、反応操作とは、例えば、アクセルペダルのＯＦＦ操作（踏み外し）、ブレーキペダルのＯＮ操作（踏み込み）、操舵開始等であり、反応操作の解消又は反応操作とは反対の操作とは、例えば、アクセルペダルのＯＮ操作（踏み込み）、ブレーキペダルのＯＦＦ操作（踏み外し）、操舵戻し等である。

この発明によれば、物体が検出された後に走行中の自車両のドライバの検出物体に対する反応操作が検出された場合に上述の運転特性値を算出し、この運転特性値の平均値及び標準偏差に基づいて自車両のドライバの運転特性を判定することが可能になる。このように、車両停止しなくても、車両停止となる前の走行中のシーン（場面）における自車両のドライバの検出物体に対する反応操作が検出された場合に得られる上述の運転特性値の平均値及び標準偏差という統計値を用いるため、自車両のドライバの運転スキルといった運転特性を走行中であっても精度よく判定することができる。また、運転特性値の平均値及び標準偏差という統計値を得る機会が増え、結果的に運転特性の評価品質を向上させることが可能になる。

また本発明に係る運転特性判定装置において、特性判定手段によって判定された運転特性に基づいて自車両の同乗者の安心度合いを判定する同乗者判定手段を更に備えてもよい。

この場合、特性判定手段によって判定された運転特性に基づいて自車両の同乗者の安心度合いを判定することができる。このため、ドライバの他に同乗者がいる場合に、ドライバはこの同乗者を不安にさせていないと確信していても、客観的な統計値によって判定されたドライバの運転特性から、この同乗者が実際に感じている可能性の高い安心度合いを客観的に推定することができる。

また本発明に係る運転特性判定装置において、特性判定手段は、蓄積手段に蓄積された運転特性値の平均値及び標準偏差の大きさに応じて、自車両の走行速度の変化のさせ方に関する運転特性を判定してもよい。

この場合、蓄積手段に蓄積された運転特性値の平均値及び標準偏差の大きさに応じて、自車両の走行速度の変化のさせ方に関する運転特性を判定することができる。

本発明に係る運転特性判定方法は、自車両周辺の物体を運転特性判定装置が検出する物体検出ステップと、物体検出ステップにより物体が検出された後に走行中の自車両のドライバの検出物体に対する反応操作が検出された場合に、反応操作の検出後から反応操作の解消の検出又は反応操作とは反対の操作の検出までの間における自車両の走行状態に関する指標の最大値又は極大値を、運転特性値として運転特性判定装置が算出する特性値算出ステップと、特性値算出ステップにより算出された運転特性値を運転特性判定装置が蓄積して記憶する蓄積ステップと、蓄積ステップにより蓄積された運転特性値の平均値及び標準偏差に基づいて自車両のドライバの運転特性を運転特性判定装置が判定する特性判定ステップと、を含み、指標は、自車両のジャークを減速度で除して得られる値である。なお、反応操作とは、例えば、アクセルペダルのＯＦＦ操作（踏み外し）、ブレーキペダルのＯＮ操作（踏み込み）、操舵開始等であり、反応操作の解消又は反応操作とは反対の操作とは、例えば、アクセルペダルのＯＮ操作（踏み込み）、ブレーキペダルのＯＦＦ操作（踏み外し）、操舵戻し等である。

本発明によれば、車両停止しなくてもドライバの運転特性を判定することができる運転特性判定装置及び運転特性判定方法を提供することができる。

本発明の一実施形態に係る運転特性判定装置の機能構成を示すブロック図である。図１の運転特性判定装置によって行われる、運転特性値τの取得方法を説明するための説明図である。運転特性値τの平均値Ａｖｇ及び標準偏差（いわゆるバラツキ）σによって定まる運転特性を説明するための説明図である。図１の運転特性判定装置によって行われる動作を示すフロー図である。別の実施形態に係る運転特性判定装置によって行われる動作を示すフロー図である。更に別の実施形態に係る運転特性判定装置によって行われる動作を示すフロー図である。運転特性判定装置による作用効果を説明するための説明図である。実在のドライバの運転プロファイルと、運転特性判定装置を用いて推定された運転スキルとの対応関係を説明するための説明図である。

以下、添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、以下の説明において、同一又は相当要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。

図１は、本発明の一実施形態に係る運転特性判定装置の機能構成を示すブロック図である。運転特性判定装置は、自車両に搭載され、自車両周辺の対象物（物体）が検出された場合の自車両の走行状態に関する運転特性値の統計値に基づいて、ドライバの運転スキルといった運転特性（運転傾向）を判定する装置である。図１に示されるように、運転特性判定装置１は、走行状態検出部１０、対象物検出部１２、運転操作検出部１４、運転支援ＥＣＵ３０、及び出力部４０を備えている。

走行状態検出部１０は、自車両の走行状態に関する情報を検出するものである。一実施形態においては、走行状態検出部１０は、車速センサ１６及び加速度センサ１８を備えている。車速センサ１６は、自車両の速度を検出するセンサである。加速度センサ１８は、自車両の加速度（減速度、加減速度）及びジャークを検出するセンサである。速度の時間微分が加速度であり、加速度の時間微分がジャークである。減速時の加速度を−ａ（ａは正数）とした場合、減速度はａとなる。加速度センサ１８は、自車両の加速度（減速度）からジャークを算出することによってジャークを検出可能なセンサであってもよく、自車両のジャークを直接検出可能なセンサであってもよい。走行状態検出部１０は、各種センサを用いて検出した自車両の速度及び加速度を含む自車両走行情報を運転支援ＥＣＵ３０に出力する。

対象物検出部１２は、自車両周辺の対象物を検出するものである。ここで、対象物とは、自車両の周辺に存在する他車両や歩行者等、障害物となり得る移動物体である。一実施形態においては、対象物検出部１２は、レーダ２０及び車外カメラ２２を備えている。レーダ２０は、対象物との距離を測定する測定器であり、例えば電磁波を水平面内でスキャンしながら送信し、対象物に反射して戻ってくる反射波を受信し、受信信号の周波数変化から対象物の有無、車両から見た対象物の方位、車両から対象物までの距離、車両に対する対象物の相対速度等の情報を取得する。車外カメラ２２は、例えば多眼カメラであり、自車両の前後方向や左右方向を所定の頻度で撮像することにより、対象物の有無、車両から見た対象物の方位、車両から対象物までの相対距離、車両に対する対象物の相対速度等の情報を取得する。対象物検出部１２は、各種センサを用いて検出した対象物の方位、自車両と他車両との相対速度及び相対距離を含む対象物情報を運転支援ＥＣＵ３０に出力する。なお、対象物検出部１２は、請求項に記載の物体検出手段として機能する。

運転操作検出部１４は、運転者による運転操作を検出するものである。一実施形態においては、運転操作検出部１４は、ブレーキペダルセンサ２４、アクセルペダルセンサ２６、及び操舵センサ２８を備えている。ブレーキペダルセンサ２４は、ブレーキペダルの踏み込みタイミング及び踏み込み量を検出するセンサである。アクセルペダルセンサ２６は、アクセルペダルの踏み込みタイミング及び踏み込み量を検出するセンサである。操舵センサ２８は、操舵の開始タイミング及びその操舵の操舵量を検出するセンサである。運転操作検出部１４は、自車両の運転者による運転操作の内容を含む運転操作情報を運転支援ＥＣＵ３０に出力する。

運転支援ＥＣＵ３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等を備えたコンピュータであり、自車両の運転支援制御を実行するか否かを決定する装置である。運転支援ＥＣＵ３０は、特性値算出部３２、特性値記憶部３４、特性判定部３６、及び同乗者判定部３８を備えている。

特性値算出部３２は、走行状態検出部１０から出力された自車両走行情報及び対象物検出部１２から出力された対象物情報に基づいて、定量化された運転特性値τを算出するものである。運転特性値τは、自車両の走行状態に関する指標であり、単位時間Δｔ毎の、その時点での自車両のジャーク（減速度の時間微分値）を、その時点での減速度（速度の時間微分値）によって除して得られる値のうち、最大値又は極大値となる値である。特性値算出部３２は、自車両周辺の対象物が検出された後に、走行中の自車両におけるドライバによる検出物体に対する反応操作が検出された場合に、この反応操作の検出後から反応操作の解消の検出又は反応操作とは反対の操作の検出までの間における自車両の走行状態に関する指標の最大値又は極大値を、運転特性値τとして算出する。反応操作とは、例えば、アクセルペダルのＯＦＦ操作（踏み外し）、ブレーキペダルのＯＮ操作（踏み込み）、操舵開始等であり、反応操作の解消又は反応操作とは反対の操作とは、例えば、アクセルペダルのＯＮ操作（踏み込み）、ブレーキペダルのＯＦＦ操作（踏み外し）、操舵戻し等である。自車両の走行状態に関する指標については後述する。

このドライバによる検出物体に対する反応操作として、例えば、ブレーキペダルの踏み込み、アクセルペダルの踏み外し、対象物（検出物体）との衝突を回避するための操舵が挙げられる。ドライバの反応操作が例えばブレーキペダルの踏み込みである場合、反応操作の解消又は反応操作とは反対の操作は例えばブレーキペダルの踏み外しであり、ドライバの反応操作が例えばアクセルペダルの踏み外しである場合、反応操作の解消又は反応操作とは反対の操作は例えばアクセルペダルの踏み込みである。また、ドライバの反応操作が例えば対象物との衝突を回避するための右操舵である場合、反応操作の解消又は反応操作とは反対の操作は例えば左操舵であり、ドライバの反応操作が例えば対象物との衝突を回避するための左操舵である場合、反応操作の解消又は反応操作とは反対の操作は例えば右操舵である。上述の自車両の走行状態に関する指標は、単位時間毎の、その時点での自車両のジャーク（減速度の時間微分値）を、その時点での減速度（速度の時間微分値）によって除して得られる値である。そして、特性値算出部３２は、算出した運転特性値τを、特性値記憶部３４に記憶させる。なお、特性値算出部３２は、請求項に記載の特性値算出手段として機能する。

図２を参照して運転特性値τの取得方法についてより具体的に説明する。説明の便宜上、図２において自車両の進行方向をＸ軸方向とし、Ｘ軸方向に直交する自車両の幅方向成分をＹ軸方向とする。図２は、自車両Ｃが速度Ｖで道路をＸ軸方向に走行しており、歩行者Ｐが道路外をＹ軸方向（自車両Ｃに近づく方向）に移動している状況を示している。以下では、時間ｔにおける、自車両Ｃの−Ｘ方向の加速度（すなわち、減速度）をＡ（ｔ）（ｍ／ｓ^２）とし、ジャークをＪ（ｔ）（ｍ／ｓ^３）とする。一実施形態においては、特性値算出部３２は下記式（１）により運転特性値τを算出する。すなわち、運転特性値τは、単位時間Δｔ毎の、その時点での自車両のジャークＪ（ｔ）（減速度の時間微分値）を、その時点での減速度Ａ（ｔ）（速度の時間微分値）によって除して得られる値のうち、最大値又は極大値となる値である。
τ＝max｛τ（ｔ）｝＝max｛Ｊ（ｔ）／Ａ（ｔ）｝ …（１）

なお、運転特性値τは下記式（２）に示されるように一般化することが可能である。ここで、Ｒは、減速度といったような走行中の自車両のドライバの挙動に関する特徴量であり、ΔＲは、Ｒの変化量である。
τ＝ΔＲ／Ｒ …（２）

Ｒ及びΔＲの第一の例として、ドライバの制動操作による対象物との衝突回避の場合、Ｒ及びΔＲは下記式（３）によって示すことが可能である。ここで、Ａｘは自車両のその時点での進行方向ｘにおける減速度であり、αは設計パラメータ（重み付け係数）である。また、Ｖは自車両のその時点での速度であり、Ｊは自車両のその時点でのジャークである。
Ｒ＝Ａｘ＋αＶ，ΔＲ＝ｄＲ／ｄｔ＝Ｊ＋αＡｘ …（３）

Ｒ及びΔＲの第二の例として、ドライバの操舵操作による対象物との衝突回避の場合、Ｒ及びΔＲは下記式（４）によって示すことが可能である。ここで、βは設計パラメータ（重み付け係数）である。
Ｒ＝（回転加速度）＋β×（回転角速度），ΔＲ＝（回転加速度の微分）＋β×（回転加速度） …（４）

Ｒ及びΔＲの第三の例として、ドライバの制動及び操舵の同時操作による対象物との衝突回避の場合、Ｒ及びΔＲは下記式（５）によって示すことが可能である。ここで、τｓは上述の式（４）に基づいて得られる（操舵による回避時の）指標であり、τｂは上述の式（３）に基づいて得られる（制動による回避時の）指標であり、Ｋは設計パラメータ（重み付け係数）である。
τ＝τｓ＋Ｋ×τｂ …（５）

特性値記憶部３４は、特性値算出部３２によって算出された運転特性値τをデータベースに蓄積して記憶するものである。運転特性判定装置１は、運転特性値τの追加記憶を行う初期学習モードに設定可能である。このように設定されている場合、特性値記憶部３４は、特性値算出部３２によって算出された運転特性値τをデータベースに蓄積して記憶する。なお、特性値記憶部３４は、請求項に記載の蓄積手段として機能する。

特性判定部３６は、特性値記憶部３４に蓄積された運転特性値τの平均値Ａｖｇ及び標準偏差（いわゆるバラツキ）σを算出し、この平均値Ａｖｇ及び標準偏差σの大きさに基づいて、自車両のドライバの運転スキルといった運転特性を判定するものである。一実施形態においては、特性判定部３６は、図３に示すように、平均値Ａｖｇ及び標準偏差σの大きさに基づいて、四つに区分けされた運転特性ＲＳＳ，ＲＳＢ，ＲＢＳ，及びＲＢＢの何れかを選択する。すなわち、特性判定部３６は、τの標準偏差σがσｍ未満であって平均値ＡｖｇがＡｍ未満であれば運転特性ＲＳＳとし、τの標準偏差σがσｍ未満であって平均値ＡｖｇがＡｍ以上であれば運転特性ＲＳＢとし、τの標準偏差σがσｍ以上であって平均値ＡｖｇがＡｍ未満であれば運転特性ＲＢＳとし、τの標準偏差σがσｍ以上であって平均値ＡｖｇがＡｍ以上であれば運転特性ＲＢＢとしている。

ここで、標準偏差σがσｍ未満であれば、運転特性値τのバラツキが比較的小さいことから、運転スキルが高い運転特性を有していると判定され、運転特性値τの標準偏差σがσｍ以上であれば、バラツキが比較的大きいことから、運転スキルが低い運転特性を有していると判定される。また、平均値ＡｖｇがＡｍ未満であれば、減速度Ａ（ｔ）が比較的大きいことから、速度変更が穏やかな運転を行う運転特性を有していると判定され、平均値ＡｖｇがＡｍ以上であれば、ジャークＪ（ｔ）が比較的大きいことから、積極的な速度変更の運転を行う運転特性を有していると判定される。

これらのことをまとめると、運転特性Ｒ_ＳＳは、高い運転スキルで自車両の速度変更（走行速度の変化のさせ方）が穏やかな運転を行う運転特性であると判定され、また、運転特性Ｒ_ＳＢは、高い運転スキルで積極的な速度変更を行う運転特性であると判定される。また、運転特性Ｒ_ＢＳは、低い運転スキルで速度変更が穏やかな運転を行う運転特性であると判定され、また、運転特性Ｒ_ＢＢは、低い運転スキルで積極的な速度変更を行う運転特性であると判定される。なお、特性判定部３６は、請求項に記載の特性判定手段として機能する。

同乗者判定部３８は、特性判定部３６によって判定された運転特性に基づいて、自車両の同乗者の安心度合いを判定するものである。一実施形態においては、同乗者判定部３８は、高い運転スキルで速度変更が穏やかな運転を行う運転特性である運転特性Ｒ_ＳＳについて、自車両の同乗者の安心度合い（評価点数）が比較的高いと判定する。一方、同乗者判定部３８は、低い運転スキルで積極的な速度変更を行う運転特性である運転特性Ｒ_ＢＢについて、自車両の同乗者の安心度合いが比較的低いと判定する。同乗者判定部３８は、ドライバの運転特性及び安心度合いの判定結果を示す制御信号を出力部４０に出力する。

なお、一実施形態において、同乗者判定部３８は、自車両の同乗者の安心度合いを定量化して判定してもよい。自車両の同乗者の安心度合いＹは、例えば下記式（６）により定量化できる。なお、Ｋａ，Ｋｂ，Ｋｃ，及びＫｄは、設計パラメータであり、σは、τの標準偏差であり、Ａｖは、衝突回避のための挙動直後の自車両の車速の、所定回数分だけ過去の平均値であり、Ａｖｇはτの平均値である。
Ｙ＝−Ｋａ×σ＋Ｋｂ×Ａｖ＋Ｋｃ×（σ／Ａｖｇ）＋Ｋｄ …（６）

上述の式（６）における（σ／Ａｖｇ）が、主にτの平均値Ａｖｇと標準偏差σとの関係によって規定される同乗者の安心度合いと大きく関係する部分である。また、上述の式（６）におけるＡｖが、衝突回避のための挙動以前の運転の仕方（雰囲気）と大きく関係すると考えられる。なお、同乗者判定部３８は、請求項に記載の同乗者判定手段として機能する。

出力部４０は、運転支援ＥＣＵ３０からの出力に応じた運転支援を実行する装置である。一実施形態においては、出力部４０は、報知装置４２を備える。報知装置４２は、例えば、ドライバのみが視認可能であって同乗者は視認不可能に構成されたＨＭＩ（ヒューマンマシンインタフェース）としてのディスプレイや発光装置、ドライバのみが聴取可能であって同乗者は聴取不可能に構成されたイヤホン付属音声出力装置、ドライバが所有する無線通信可能な携帯情報端末等であり、運転支援ＥＣＵ３０から出力された制御信号に基づいて警報表示を出力してドライバに同乗者の安心度合い（評価点数）を報知する装置である。報知装置４２は、判定されたドライバの運転特性を図３のグラフを用いてディスプレイ表示しつつ、定量化された同乗者の安心度合いをディスプレイ表示することが可能である。報知装置４２は、請求項に記載の同乗者判定手段として機能する。

次に、図４を参照して、一実施形態に係る運転特性判定装置１の動作及び一実施形態に係る運転特性判定方法について説明する。図４は、一実施形態に係る運転特性判定装置１の動作を示すフロー図である。なお、図４に示す各工程は、例えば運転特性判定装置１により自車両周辺に対象物としての目標物標の存在が検出されたことを契機として開始され、所定の間隔で繰り返し実行される。

図４に示すように、運転特性判定装置１の運転支援ＥＣＵ３０が、まず走行状態検出部１０、対象物検出部１２、及び運転操作検出部１４から走行データとして自車両走行情報、対象物情報、及び運転操作情報を取得し（物体検出ステップ）、現時点で自車両はターゲットシーンにあるか否かを判定する（ステップＳ０１）。ターゲットシーンとは、自車両周辺の対象物としての目標物標の接近が検出された状況のことである。現時点で自車両はターゲットシーンにないと判定された場合、一連の処理は終了する。一方、現時点で自車両はターゲットシーンにあると判定された場合、後述のステップＳ０３に移行する。

ステップＳ０３では、運転支援ＥＣＵ３０が、現時点で自車両はτ解析区間内にあるか否かを判定する（ステップＳ０３、特性値算出ステップ）。τ解析区間とは、走行中の自車両におけるドライバによる検出物体に対する反応操作（例えば、アクセルのＯＦＦ操作、ブレーキのＯＮ操作、操舵開始）が検出された場合に、この反応操作（例えば、アクセルのＯＦＦ操作、ブレーキのＯＮ操作、操舵開始）の検出後から反応操作の解消の検出又は反応操作とは反対操作の検出（例えば、アクセルのＯＮ操作、ブレーキのＯＦＦ操作、操舵戻し）までの期間のことである。現時点で自車両はτ解析区間にないと判定された場合、一連の処理は終了する。一方、現時点で自車両はτ解析区間内にあると判定された場合、後述のステップＳ０５に移行する。

ステップＳ０５では、特性値算出部３２が、走行状態検出部１０から出力された自車両走行情報及び対象物検出部１２から出力された対象物情報に基づいて、運転特性値τを演算によって算出する（特性値算出ステップ）。そして、特性値記憶部３４が、特性値算出部３２によって算出された運転特性値τをデータベースに蓄積して記憶する（ステップＳ０７、蓄積ステップ）。そして、特性判定部３６が、特性値記憶部３４に蓄積された運転特性値τの平均値Ａｖｇ及び標準偏差（いわゆるバラツキ）σを算出する（ステップＳ０９、特性判定ステップ）。そして、特性判定部３６が、この平均値Ａｖｇ及び標準偏差σの大きさに基づいて、自車両のドライバの運転スキルといった運転特性を判定する（ステップＳ０９、特性判定ステップ）。

次に、図５を参照して、上述の一実施形態とは異なる第二実施形態に係る運転特性判定装置の動作及び第二実施形態に係る運転特性判定方法について説明する。第二実施形態に係る運転特性判定装置の構成は、上述の一実施形態に係る運転特性判定装置１の構成と同一である。図５は、第二実施形態に係る運転特性判定装置の動作を示すフロー図である。なお、図５に示す各工程は、例えば運転特性判定装置により自車両周辺に対象物としての目標物標の存在が検出されたことを契機として開始され、所定の間隔で繰り返し実行される。

図５に示すように、ステップＳ１１，Ｓ１３，Ｓ１５，及びＳ１７は、図４におけるステップＳ０１，Ｓ０３，Ｓ０５，及びＳ０７と同一であるため、説明を割愛する。ステップＳ１７において、特性値記憶部３４が、特性値算出部３２によって算出された運転特性値τをデータベースに蓄積して記憶すると、特性判定部３６が、特性値記憶部３４に蓄積された運転特性値τの平均値Ａｖｇ及び標準偏差（いわゆるバラツキ）σを算出する（特性判定ステップ）。

そして、特性判定部３６が、この平均値Ａｖｇ及び標準偏差σの大きさに基づいて、自車両のドライバの運転スキルといった運転特性を判定し、出力部４０が、図３に示した四つの運転特性の何れに該当するかを、例えば、ドライバのみが視認可能であって同乗者は視認不可能に構成されたＨＭＩ（ヒューマンマシンインタフェース）としてのディスプレイに表示する（ステップＳ１９、特性判定ステップ）。これにより、ドライバは、ドライバの運転スキルといった運転特性と同乗者の安心感との関係を定量化したものを認識することが可能になる。

次に、図６を参照して、上述の第二実施形態とは異なる第三実施形態に係る運転特性判定装置の動作及び第三実施形態に係る運転特性判定方法について説明する。第三実施形態に係る運転特性判定装置の構成は、上述の一実施形態に係る運転特性判定装置１の構成と同一である。図６は、第三実施形態に係る運転特性判定装置の動作を示すフロー図である。なお、図６に示す各工程は、例えば運転特性判定装置により自車両周辺に対象物としての目標物標の存在が検出されたことを契機として開始され、所定の間隔で繰り返し実行される。

図６に示すように、ステップＳ２１，Ｓ２３，Ｓ２５，及びＳ２７は、図４におけるステップＳ０１，Ｓ０３，Ｓ０５，及びＳ０７と同一であるため、説明を割愛する。ステップＳ２７において、特性値記憶部３４が、特性値算出部３２によって算出された運転特性値τをデータベースに蓄積して記憶すると、特性判定部３６が、衝突回避のための挙動直後の自車両の車速を取得する（ステップＳ２９、特性判定ステップ）。

そして、特性判定部３６が、特性値記憶部３４に蓄積された運転特性値τの平均値Ａｖｇ及び標準偏差（いわゆるバラツキ）σを算出し、自車両の同乗者の安心度合いＹを、上述の取得した車速を用いて、例えば上述の式（６）により定量化する（ステップＳ３１、特性判定ステップ）。

そして、特性判定部３６が、この平均値Ａｖｇ及び標準偏差σの大きさに基づいて、自車両のドライバの運転スキルといった運転特性を判定し、出力部４０が、この運転特性と、算出された同乗者の安心度合いＹとを、例えば、ドライバのみが視認可能であって同乗者は視認不可能に構成されたＨＭＩ（ヒューマンマシンインタフェース）としてのディスプレイに表示する（ステップＳ３１）。これにより、ドライバは、ドライバの運転スキルといった運転特性と同乗者の安心感との関係を定量化したものを認識することが可能になる。

次に、図７及び図８を参照して、一実施形態に係る運転特性判定装置１の作用効果について説明する。図７は、自車両Ｃのドライバが対象物Ｐの存在に気づかずに自車両Ｃを走行させている状況における、自車両Ｃと対象物Ｐとの衝突までの時間であるＴＴＣ（Time To Collision）を横軸とした場合の状況説明図である。図８は、実在のドライバの運転プロファイルと、運転特性判定装置を用いて推定された運転スキルとの対応関係を説明するための説明図である。

図７に示すように、運転特性判定装置１によれば、対象物Ｐが検出された後に走行中の自車両Ｃのドライバの衝突回避反応操作が（ＴＴＣがｔ１となるタイミングで）検出された場合に刺激感知特性に基づく上述の運転特性値τを一又は複数算出し、この運転特性値τの平均値Ａｖｇ及び標準偏差σに基づいて自車両Ｃのドライバの運転特性を判定することが可能になる。このため、車両停止しなくても、車両停止となる前の走行中のシーン（場面）における自車両Ｃのドライバの検出物体に対する反応操作が検出された場合に得られる上述の運転特性値τの平均値Ａｖｇ及び標準偏差σという統計値を用いるため、自車両のドライバの運転スキルといった運転特性（運転積極度及び運転技能を含む運転傾向）を走行中であっても精度よく推定することができる。また、運転特性値τの平均値Ａｖｇ及び標準偏差σという統計値を得る機会が増え、結果的に運転特性の評価品質を向上させることが可能になる。

図８に示すように、免許取得した年数が１８年以上の複数のドライバが運転特性判定装置１搭載車両に乗車したところ、「同乗者による主観的な運転スキルの判定結果」は「上級」であると走行中に判定され、運転歴と大きく関係する運転スキルの判定を走行中であっても精度良く行うことができた。また、免許取得した年数が１８年未満の複数のドライバが運転特性判定装置１搭載車両に乗車したところ、「社内運転スキル」は「中級」であると走行中に判定され、運転歴と大きく関係する運転スキルの判定を走行中であっても精度良く行うことができた。

また、運転特性判定装置１によれば、判定された運転特性に基づいて自車両の同乗者の安心度合いを判定することができる。このため、ドライバの他に同乗者がいる場合に、ドライバはこの同乗者を不安にさせていないと確信していても、客観的な統計値によって判定されたドライバの運転特性から、この同乗者が実際に感じている可能性の高い安心度合いを客観的に推定することができる。

また、運転特性判定装置１によれば、蓄積された運転特性値τの平均値Ａｖｇ及び標準偏差σの大きさに応じて、自車両の走行速度の変化のさせ方に関する運転特性を判定することができる。

また、運転特性判定装置１によれば、運転特性値τに関する統計値σ，Ａｖｇに加えて、衝突回避のための挙動直後の自車両の車速の、所定回数分だけ過去の平均値Ａｖを用いることにより、ドライバによる自車両の運転に対する同乗者の安心度合いＹを推定することが可能になる。

以上、本発明の一実施形態について説明してきたが、上述した実施形態に限定されることなく種々の変形態様を構成可能である。

１…運転特性判定装置、１０…走行状態検出部、１２…対象物検出部、１４…運転操作検出部、１６…車速センサ、１８…加速度センサ、２０…レーダ、２２…車外カメラ、２４…ブレーキペダルセンサ、２６…アクセルペダルセンサ、２８…シフトセンサ、３０…運転支援ＥＣＵ、３２…特性値算出部、３４…特性値記憶部、３６…特性判定部、３８…同乗者判定部、４０…出力部、４２…報知装置、Ｃ…自車両、Ｐ…歩行者。

Claims

自車両周辺の物体を検出する物体検出手段と、
前記物体検出手段により前記物体が検出された後に走行中の前記自車両のドライバの検出物体に対する反応操作が検出された場合に、前記反応操作の検出後から前記反応操作の解消の検出又は前記反応操作とは反対の操作の検出までの間における前記自車両の走行状態に関する指標の最大値又は極大値を、運転特性値として算出する特性値算出手段と、
前記特性値算出手段により算出された前記運転特性値を蓄積して記憶する蓄積手段と、
前記蓄積手段に蓄積された前記運転特性値の平均値及び標準偏差に基づいて前記自車両のドライバの運転特性を判定する特性判定手段と、を備え、
前記指標は、前記自車両のジャークを減速度で除して得られる値である、
運転特性判定装置。
前記特性判定手段によって判定された前記運転特性に基づいて前記自車両の同乗者の安心度合いを判定する同乗者判定手段を更に備える、
請求項１に記載の運転特性判定装置。
前記特性判定手段は、前記蓄積手段に蓄積された前記運転特性値の平均値及び標準偏差の大きさに応じて、前記自車両の走行速度の変化のさせ方に関する前記運転特性を判定する、
請求項１又は２に記載の運転特性判定装置。
自車両周辺の物体を運転特性判定装置が検出する物体検出ステップと、
前記物体検出ステップにより前記物体が検出された後に走行中の前記自車両のドライバの検出物体に対する反応操作が検出された場合に、前記反応操作の検出後から前記反応操作の解消の検出又は前記反応操作とは反対の操作の検出までの間における前記自車両の走行状態に関する指標の最大値又は極大値を、運転特性値として前記運転特性判定装置が算出する特性値算出ステップと、
前記特性値算出ステップにより算出された前記運転特性値を前記運転特性判定装置が蓄積して記憶する蓄積ステップと、
前記蓄積ステップにより蓄積された前記運転特性値の平均値及び標準偏差に基づいて前記自車両のドライバの運転特性を前記運転特性判定装置が判定する特性判定ステップと、を含み、
前記指標は、前記自車両のジャークを減速度で除して得られる値である、
運転特性判定方法。