JP6353383B2 - ドライバ支援システムの制御方法 - Google Patents

Description

この発明はドライバ支援システムの制御方法に関する。

過去、ドライバの快適さとともにドライブ（運転）の安全性を向上させるために、ドライバ支援システムが急速に開発されてきた。近年、交通の密度が増し、日々の運転においてドライバは誠に複雑な交通状況に頻繁に直面する。そのような場合、ドライバがドライバ支援システムによって助けられ、交通状況を知覚する責任をドライバだけが負うということがないようにするのが望ましい。

そのようなドライバ支援システムは、車両の周りの環境を感知することができる。そのために車両はレーダまたはライダ(lidar)センサのようなセンサ、またはカメラを含むイメージ処理システムを備えており、イメージ処理システムは車両の環境におけるオブジェクト（物、物体）を認識することができる。このようなシステムは分散態様で車両に搭載されており、車両の周囲３６０°の監視をすることができる。もちろん、このような３６０°の監視は人間であるドライバの注意力を超えている。

ドライバ支援システムが用いることができるもう一つの情報源は、車と任意のｘとの間(car-to-x、以下「車ｘ間」という。) の通信であり、これによると、ホスト車両の環境下にある車両は必ずしも自身でその環境内のオブジェクトを感知する必要がない。この情報源からの情報に基づいて、ドライバ支援システムが感知の評価を行い、設定されている手法に基づいてドライバに警告または通知を与える。ドライバ支援システムが進歩するにつれて、特にドライバとシステムとの緊密な協力が必要なとき、大量の情報がドライバに提供される。たとえば、ドライバと支援システムとが協力して運転タスクの挑戦を解決する半自動運転を行うときなどがそうである。

今日のシステムでは、ドライバが常に最後であり、情報はたとえばアイコンを提示することによって提供されるので、ドライバは提示された警告の理由を容易に認識することができる。状況モデル、予測モデル、および概して感知された交通シーンの評価の改良により、ドライバに提示される情報の量も増大する。こうして、交通状況の分析結果は、ドライバを不所望の注意力散漫に導いてしまう。ドライバは、どんな種類の情報または警告が提示されたかをチェックし、この警告または通知がドライバの意図するその後の運転操作に関係あるかどうか決定し、しかるべく行動することを要求されるからである。このように、ドライバ支援システムの当初の意図に反して、ドライバは邪魔をされ集中を阻害されてしまうことがある。

ドライバへの悪影響を低減するため、最近のシステムは、リアリティ（現実性）を誇張した形をしばしば使用するヘッドアップディスプレイを使用する。それでも、提示されたオブジェクトは既にドライバによって既に認識されているかもしれない。このように、ドライバは不要で邪魔になり冗長なさらなる警告を受け取ることになる。このようなことは、そのシステムの悪評となりドライバはついにはシステムを停止させてしまうかもしれない。

ドライバの全体的な覚醒対眠気のレベルを監視して得られるドライバの注意状態についての知識を利用するいくつかの提案がなされている。また、今日の娯楽利用または携帯電話利用によるドライバの視線の角度または予測される注意散漫をしきい値レベルのベースとし、このしきい値レベルを用いてドライバに通知または警告を送るかどうかを決めることができる。このような手法の例をKR 2011/0144720またはDE 10 2012109 297 A1に見ることができる。

さらに、システムによって警告が出力されるとき、リスクレベルを意味するしきい値をドライバ自身が手動で適応させることができることが記載されている。しかしDE 10 2012 201 934 A1に記載されているように、これはシステムの一般設定であり、ホスト車両の現在の交通状況を考慮していない。現在のところ、主に使用されている一般設定があり、これは、基本的にはタッチスクリーン、ボタン、および制御ノブである、車のヒューマン・マシーン・インターフェイスを使ってユーザによって入力される。しかし現在知られているヒューマン・マシーン・インターフェイスは、現に経験中の交通状況に依存してシステムの性能および挙動を適応させるのには適していない。たとえばリスクレベルに関する一般設定の入力は、大きすぎる情報の負荷のためドライバを狼狽させたり、比較的高く設定されたリスクレベルは有用な情報がドライバに提供されるのを妨げるので、ドライバが助けを必要とするケースを生じることになる。

EP 1807267 B1には、ドライバ支援のシステムが記載されており、そのシステムは運転状況を監視し、積極的な運転操作支援を提供するための提案を行う。環境の感知に基づいて、その支援システムは、駐車、追い越し操作、距離制御のクルーズ制御のような予め定めたカタログから特定の状況を検出する。状況カタログの各要素には、その状況の現状に依存してシステムが提供することができる複数の提案候補がある。システムの提案は、ドライバのよって確認されても拒否されてもよく、これは音声または制御入力によって積極的になされてもよく、またはその状況に適合したまたは適合しない運転動作を行うことにより間接的になされてもよい。運転状況の評価にために、ドライバの気配りが考慮される。

したがって、この発明の１つの目的は、ドライバが必要と考えるときだけ、交通に対するドライバの注意を極力妨げないように、ドライバに情報を与えることのできるドライバ支援の方法およびシステムを提供することである。

この課題は、本願の独立請求項に記載されるドライバ支援の方法およびシステムによって解決される。

このドライバ支援システムを制御する方法では、ホスト車両の環境についての情報が先ず提供される。この情報は、たとえば車ｘ間の車両の通信システムによって得られ、またはドライバ支援システムを搭載したホスト車両に備えられたセンサの出力によって得られる。車両の３６０°監視能力を達成するため複数のセンサを使用することができる。異なるタイプのセンサを混合して使用することもでき、たとえばオブジェクト検出のためのレーダシステムと、交通標示、交通信号、レーンのマーキングその他を分析するためのイメージ処理システムとを使用することができる。提供された情報に基づいて交通シーンの評価がなされる。複数のソースから提供される情報を使用することができるシステムが既に知られている。

この発明の方法およびシステムでは、ホスト車両からの音声によるインストラクションがシステムによって受け取られる。この音声インストラクションに基づいて注意力委託タスク(attention delegation task)が発生される。注意力委託タスクは提供された情報の評価を規定し、このことは、技術水準で知られているシステムとは異なり、提供された情報の評価が、お好み設定に関して自動的に行われるのではなく音声インストラクションを受け取ったときだけ行われることを意味する。このような音声インストラクションから発生された注意力委託タスクは、評価の態様を規定する。システムで実行される評価は、提供された情報を用いて注意力委託タスクに従って実行される。最後にこの評価の結果が出力される。

この発明のシステムは、交通状況がドライバの十分な注意を必要とする場合においても、ホスト車両のドライバによって音声インストラクションが容易に与えられ得るという大きな利点をもつ。発話は人によって直感的に行われ、特にヒューマン・マシーン・インターフェイスに注意する必要がない。したがって、ドライバが認識する交通状況に応じて、ドライバ支援システムにインストラクションを与えることができる。このことは、ドライバがドライバ支援システムからの支援を特に必要としない状況において、不所望の通知や警告にドライバが煩わされることがなくなることを意味する。必然的にこれにより、このようなシステムの好感度が向上することになり、オンデマンドだけで情報を提供するシステムが安全性の利点を大きく向上させることになる。

この発明では、スピーチ（発話）に基づく相互作用（interaction）により、ドライバの注意散漫化を最小にすることができ、この相互作用は現在の交通状況にセンシティブであることが好ましく、直感的で高度に応答性のよい相互作用を行うための韻律的その他の合図（キュー）を使用し、相互作用を適応させるため過去の相互作用の知識を取り込むことが好ましい。このように現在の交通状況に関する音声相互作用の正確なタイミングが非常に重要になる。たとえば、ある車が右から交差点を通過しようとしているとき、「右を見よ」という注意力委託リクエスト(attention delegation request)が作られるならば、この車が完全に交差点を過ぎてしまってからドライバにフィードバックを与えるのは意味のあることである。逆に自車が交差点にいることになる前にこのリクエストが与えられるならば、右から交差点を通ろうとしている車にも警告を与えてもよい。

ドライバのシーンにあるオブジェクトの現在の視認性モデルを考慮することも望ましい。環境感知が通常の可視レンジを超えてオブジェクトを感知することができるならば（たとえば、レーダセンサ）、このシステムのスピーチ出力の表現は、この情報を提供することができる。たとえば、「右遠方から速い車が近づいている」とか、「駐車している車の後方に自転車」など。

提供された情報が評価に使われるなど情報が提供される車両の環境の空間は注意力委託タスクに従って制限されるのが好ましい。このことは、上述したようなセンサ感知されまたは他の方法で取得され、この車両の全環境の評価を可能にするすべての情報が使用されるが、この情報の分析または評価は、注意力委託タスクにおいて規定された空間に生じるリスク/予測などに関してだけ実施されることを意味する。代わりに、注意力委託タスクは、提供される情報を注意力委託タスクで規定されている特定の空間に関する情報だけに制限することができ、これはたとえばホスト車両専用の環境領域だけをカバーする特定のセンサによって感知された情報だけを使用することによっても達成することができる。これには、望まれる情報だけがついにホスト車両のドライバに提示されるという利点がある。このような手法のもう一つの利点は、既にホスト車両のドライバによって認識されているにもかかわらず、すべてのリスクが予測され分析される車両の３６０°監視に比べて計算負荷が低減されることである。

他の好ましい態様では、提供された情報の評価には環境を知覚することが含まれ、知覚された物体のうち注意力委託タスクが規定する物体についてのみ、その後の評価が行なわれる。こうして提供された情報が先ず全体的に評価されるので、たとえば感知された環境に複数のタイプの交通参加者を識別することができる。注意力委託タスクは、次いで特定のタイプの交通参加者、たとえば自転車搭乗者を規定することができる。衝突の危険または進展しつつある交通状況でのその他の面についてのさらなる評価は、そのような知覚された要素に制限することができる。これは、運転者の視界が限られているために指定された交通参加者を同時に見ることができないような、複雑な状況が生じていることに起因して、そのような種類の交通参加者に対し必要となる運転者の注意レベルを実現することができない、というような場合に、特に有用であり得る。一例として、ドライバが現在の道路の右側の道路に曲がろうとするとき、背後から近づきつつある自転車（搭乗者）を挙げることができる。ドライバはターゲットの道路を渡ろうとする歩行者に注意を集中するので、近づきつつある自転車（搭乗者）を認識するため背後を同時に見ることは困難である。

この発明のもう一つの面によると、音声インストラクションから発生された注意力委託タスクは現在の状況または提供された情報の分析に基づいて認識される将来の状況にリンクしている。音声インストラクションから即時の評価が可能と判定される場合、注意力委託タスクは即時に実行されその評価の結果がホスト車両のドライバに与えられる。この評価結果の出力は概してシステムによる音声メッセージであるのが好ましい。待っていた回答を聞くのは視覚的な通知を見るより大して集中力を必要としないから、これにより直感的手法が増進する。現在の状況において即時に評価を行う代わりに、注意力委託タスクは将来あり得る状況であって、提供された情報の永久的分析を行ってシステムによって認識される状況を規定し、たとえば車両が次の交差点に近づくとき車両の右側を観察すべきことを音声インストラクション中に規定することができる。将来の状況は、次の交差点に近づくことであり、システムはそのような交差点があるかどうかおよびホスト車両がこの交差点に近づいているかどうかを判断するため提供された情報を分析する。システムは、車両の右側で生じるリスク、たとえば右から近づいてくる車両に関して提供された情報を自動的に評価する。

さらに、ドライバ支援システムの制御から離れて、提供された情報を特にきわどい（クリティカルな）状況のために分析することが好ましい。そのようなきわどい状況が認識されるときは、警告が出力される。たとえばドライバ支援システムが即時にドライバが対応しなければ現在の状況が進展して衝突を生じるかもしれない状況などが該当する。

他の好ましい態様によると、或る状況下においてのみ注意力委託タスクに従った評価を実行するための条件が、音声インストラクションから生成される。すなわち、音声インストラクションから、注意力委託タスクそのものが生成されるだけでなく、当該注意力委託タスクの伝達を開始する条件が解釈される。このシステムはこのように委託タスクを抽出することができるだけでなく、そのような委託タスクが実行されるべき時点についての情報も抽出することができる。

さらに、出力は評価結果の信頼度についての情報を含むのが好ましい。特に出力がコメントの形で与えられるならば、その文言が信頼度レベルを表すことができる。これは、信頼度の現れとして音韻変化を使うことによって向上させることができる。また、これはシステムの直感性を向上させる。強調された警告のコメントはたとえばホスト車両のドライバが深刻と感じるものだからである。注意力委託リクエストが適切に理解されたならば、出力はドライバに即時にフィードバックされるべきである。これは、音声出力の先頭のフレーズが、現在起動されている注意力委託機能に関しドライバ側の迅速な理解を可能にすることを意味する。

さらに快適さを向上させるために、音声インストラクションから生成された注意力委託タスクはドライバ支援システムによって格納（保存）されるのが好ましい。生成された注意力委託タスクは、当該注意力委託タスクの原因となった音声インストラクションを受信した際の交通シーンコンテキストに関連付けて保存される。保存された注意力委託タスクおよび現在の交通シーンのコンテキストに基づいて、現在の状況において同様の注意力委託タスクが好ましいか又は必要とされる尤度が推定される。特に好ましい実施例では、尤度が所定の閾値を超える注意力委託タスクが、自動的に処理されるか、又はホスト車両の運転者に提案される。すなわち、いつも繰り返し生じる状況に対しドライバがいつも同じ注意力委託タスクが生成されるような音声インストラクションを与えているというような場合、同等の状況においても、このドライバはこの特定の方法の支援を欲すると考えることができる。その一例は、ホスト車両が通常通る交差点であり、車両がこの交差点に近づくたびに道路入り口を監視する注意力委託タスクが生成される交差点である。ホスト車両のドライバがそれぞれの音声インストラクションを明示的に出さないとしても、彼が再び支援を必要とすると想定することができる。たとえばホスト車両のドライバが設定した好みにしたがって、システムはたとえば提案される注意力委託タスク「右側の道路入り口に注意？」をアナウンスする音声情報を出力してこのアクションの実行を提案することができる。このような提案に対してホスト車両のドライバは単に「イエス」と回答して受信を確認することができる。代わりに、ホスト車両のドライバによって設定された好みにしたがって、システムはそのようなあり得る注意力委託タスクを自動的に実行することができる。システムによる提案のトリガまたは注意力委託タスクの自動評価は時刻、道路条件、天候その他の条件によっても影響される。

ドライバの注意が散漫になるのを低減し快適さを向上させるため、ドライバとの音声インストラクションは直感的で応答性が良好で個々のドライバに適応していることも望まれる。この発明では、これは、一方では音声信号の韻律分析を取り入れ以前の相互作用の評価を通じて話者および状況に適応させることで達成することができる。

韻律分析によって種々の面を達成することができる。韻律分析その他の方法により、ポーズ検出に依存する従来の方法よりも迅速に発話の終わりを検出することができる。これにより、インタラクションは、より迅速なものとなり、複雑な交通環境におけるシステムの動作により適したものとなる。この改善された発話終了検出は、たとえば、単語および発話中断における基本周波数変動およびその期間を評価することにより行われ得る。これに加えて、韻律分析により、システムまたは人に向けられた発話の識別が可能となり、インタラクションがより応答性の高い直感的なものとなる。すなわち、ユーザは、ボタン押下等を行うことなくシステムを扱うことができる。もう一つの側面として、韻律は、ドライバとシステムとの間の誤解をより迅速に検出することを可能にする。話者がシステムによる誤解を正す場合、話者は、それらの訂正される言葉の韻律を直感的に修正する。当該言葉の韻律は、それらの言葉の検出に用いることができる。さらに、音声信号の韻律分析は、ドライバの顔の画像や心拍センサなどの他のセンサと組み合わせることで、心の状態やストレスレベルなどのドライバの状態を判定することが可能となる。これらのパラメータについての知識は、イタラクションをしかるべく構築することを可能にし、たとえば通信スタイルおよび通信される情報の量を適合させることを可能にする。交通環境が複雑であるためにドライバが強いストレスを感じている状況の場合、システムは、「右から速い車が来ています」と応答する代わりに、「右から速い車」とだけ発話するものとすることができる。

相互作用スタイルが以前のコマンドの履歴に基づいて個々の話者に適応されると、さらなる改善が得られる。個人によっては、もっとはっきりした通信を好み、システムに詳細な説明を与え、システムから詳細な情報を受け取ることを好み、別の個人によっては、より暗黙的な通信を好み、コンテクストおよび前の知識に依存することによって、はっきりと通信される情報の量を低減することを好む。より暗黙的な通信の例は、よく規定されたコンテクストにおいてある注意力委託タスクをトリガするのに短いコマンドで十分なときである。たとえば、同じ交差点で「右を見よ」と３度言った後は、（この特別な交差点のみにおいては、最初に）「右」という簡単なコマンドを発するだけで十分であろう。

上に記述した種々の側面に共通するのは、先進ドライバ支援システム（Advanced Driver Assistance System）によって与えられる支援の程度は、現在の必要性に依存してホスト車両のドライバによって直接影響されるということである。この現在の必要性は、主観的であってよく、時間で大きく変わることがある。以下に図面を用いて実施例によって説明する本発明は、音声インストラクションを与えて特定の情報を要求するホスト車両のドライバとの間のある種のダイアローグを生成する。この手法は直感的であり、ホスト車両のドライバを不所望の通知で煩わせることはない。このシステムは、ホスト車両のドライバによって要求された評価結果の形で情報を与えるだけである。

この発明を実施するため協働する個々のユニットを備える全体的なシステムのレイアウト図。 この発明の方法の機能を説明する交通状況の一例を示す図。 この発明を説明するための第２の交通状況を示す図。

この発明のシステムおよび方法の全体的ステップおよび要素を図１を参照して説明する。図１にはホスト車両に備えられる少なくとも１つのセンサを含む感知手段２が示されている。感知手段２は、一緒になって環境を物理的に感知することができる複数のセンサを含むことができることはもちろんである。そのようなセンサの例は、レーダセンサ、レーザレンジファインダ、超音波センサまたは飛行時間センサ(time-of-flight sensors)であり得る。この感知手段２によって感知される環境の範囲（レンジ）は、多くの場合、ホスト車両のドライバが扱えるよりずっと大きい。たとえば、ホスト車両のドライバが扱うことができるレンジは彼の視野に制限され、頭を回転させた後でなければ反対方向を見ることができない。これに対し感知手段２における複数のセンサは、同時にアクティブであることができ、環境のいかなる方向およびいかなる領域についてもホスト車両の環境についての情報を提供することができる。

さらにホスト車両は、他の情報源３を備えており、これはたとえば車ｘ間の通信であり、現在の交通シーンについての情報を他の車その他のオブジェクトから受け取る通信システムである。該他の車その他のオブジェクトは、当該車と通信しその現在および将来の状態についての情報を送信する。交通に参加している別の車から情報が得られるならば、この車はたとえば自車の位置および軌道（道筋、経路、trajectory）に関する情報を送信する。インフラストラクチャ オブジェクトの場合、たとえば交通信号は、赤信号が青に切り替わるまでの残りの時間間隔についての情報を提供することができる。このような情報源を全体システムに含むことは、感知手段２が提供することができない情報が得られるので、特に有用である。

本発明のシステム１はさらに音声認識ユニット４を備え、これはホスト車両のドライバから音声インストラクションを受け取り翻訳（変換）することができる。インストラクションは、「右に注意」、「後ろに注意」、「近づく交通に注意」、「前方の車に注意」などの簡単な語句であることができる。これらの語句は、たとえばシステムへのドライバの注意力の委託であるタスクを記述する。もちろん、このような音声インストラクションは、ホスト車両のドライバの核になる要求をフィルタするため翻訳（変換）が必要である。このようなシステムで使用される音声インストラクションは、十分ロバストな認識を得るために制限されうる。しかし、近年の音声認識システムはもっと複雑なインストラクションをも翻訳することができるので、正確に規定されたコマンドに制限する必要はなく、「次の交差点で右から近づく車両があれば言ってください」とか、「右折しようとするとき、右側に自転車がいたら知らせてください」のようなインストラクションを使うこともできる。

音声認識ユニットは、これらの音声インストラクションから注意力委託タスクを生成する。すなわち、翻訳の結果が明確なコマンドに変換され、当該明確なコマンドによって、注意力委託タスクを処理するようにドライバ支援システムが設定される。簡単な例として、音声インストラクションは、「注意せよ」とか「右」とかのキーワードの存在についてチェックされうる。このような識別は、次いで監視および評価（「注意せよ」）の主題である領域（「右」）を規定する注意力委託タスクを発生するのに使うことができる。

注意力委託タスクが規定された後、注意力委託タスクは音声認識ユニット４から設定コントローラ５に提供される。設定コントローラ５において、注意力委託タスクはドライバ支援システムの設定に写像（マッピング）され、この設定を使って注意力委託タスクが実行される。もしたとえば、ホスト車両の環境の特定の領域だけを監視すべきであれば、このことはこの環境のこの特定の領域に関する情報だけが使用されることを意味する。感知手段２または車ｘ間通信ユニットによって提供される情報の一部分だけ、または受け取った注意力委託タスクで言及されているオブジェクトだけ、がさらに評価されるのであれば、注意力委託タスクのシステム設定への写像を使用することができる。この設定の結果が注意選択部６に送られ、注意選択部６が感知コントローラ５によって与えられた設定に基づいて情報源（センサ手段、車ｘ間通信システム、・・・）を最終的に制御する。

上述の説明は、現在の状況においてホスト車両ドライバからの音声インストラクションが受信され、当該音声インストラクションに基づいて注意力委託タスクが生成される、という事実に基づいている。本発明のシステムが用いられている間は、音声インストラクションから生成された注意力委託タスクは保存される。注意力委託タスクは常に交通シーンコンタクトと関連して格納される。ドライバ支援システムは環境を永久的に監視することができ、現在のシナリオにおける類似の交通シナリオを記憶するので、合理的と思われる注意力委託タスクを自律的に発生することができる。注意力委託タスクまたはこの対応する設定はメモリ７から検索されて注意選択ユニット６に直接供給されることができる。代わりに注意力委託タスクだけがメモリから検索されて設定コントローラ５に供給され、該コントローラが設定を発生し、これを注意選択ユニット６に送ってもよい。

図面に記載していないもう一つの実施例では、交通シーンのコンテクストの反復パターンがシステムによって判断されることができ、自律的な評価は行われずドライバに対して提案だけがなされる。この提案は音声出力でなされるのが好ましい。この音声出力は、これから実施されうる注意力委託タスクをホスト車両のドライバが特定できるような情報フレーズ（情報文）である。もちろん、この情報フレーズは、システムが注意力委託タスクを自律的に実行する場合にも出力されうる。注意力委託タスクが車両の右側の観察であるとすると、音声出力は、「右を見ようか？」とか「右を見る」のようなものである。交通シーンの全体的なコンテクストは特にたとえば日中/夜、視界、道路条件などについての情報を含むことができる。

上述したように、本システムは、情報フレーズを出力するための音声出力ユニット８を備えている。

システムが、注意力委託タスクと、与えられた情報のうち当該注意力委託タスクを処理するに必要なものとして選択された情報と、にしたがって設定されると、環境知覚ユニットにおいて環境知覚が実行される。当該知覚は、ここでは環境センシング及び／又はcar-to-x通信から受信されたデータの有意な解釈、として定義される。環境知覚自体のためのアルゴリズムは従来技術において知られているので、不要な反復を避け詳細な説明を省略する。環境知覚ユニットによって知覚された道路、交通参加者、道路標識などの関係する要素に基づいて、データ評価ユニット１１において危険評価が行われる。それは特に他の交通参加者によってもたらされる危険について評価される。危険評価ユニット１１は、リスクが特定の閾値を上回って評価されるとき警告をトリガする。代わりに、リスクが認識されないときは、警告ではなく通知が発生されうる。警告または通知の発生は、通知/警告発生ユニット１２において実行される。この通知/警告発生ユニットは、特定された潜在的に危険な状況を適切な警告または安全確認フレーズに変換する。使用するフレーズを規定するとき、そのフレーズに応答して素早い反応が可能でなければならないことが考慮されるべきである。フレーズは、したがってできるだけ短くあるべきである。さらに、フレーズは迅速かつ容易に理解できる必要があり、これはシステム応答の正しい翻訳（変換）のためだけでなく、最初に形成した音声インストラクションがシステムによって正しく理解されたかどうかを点検するために必要である。

発生された通知または警告は、音声出力ユニット１３に送られ、このユニットが発生された通知または警告に従う音声出力を発生する。当該音声出力は、出力される音声コメントに含めて信頼度に関する情報を伝達することが特に好ましい。たとえば、「自転車が近づいて来ていると思う」、「大きなトラックが近づいてきている、素早く運転すればそのトラックの前で曲がることができる」、または「道路がすいているようだ」のような用語が使われうる。音声出力は、付加的な情報をスピーチに与えるために韻律の態様(variation)を使用することができ、たとえば「フーム、よくわからない」とか「急げー」などがある。

図２は、第１の交通シーンを描いている。ホスト車両１５がＴ字路を左に曲がろうとしている。シーンの全体をモニターすることは、ホスト車両のドライバにとっては難しいことであるが、安全に道路に進入するためには必要である。複数の車が駐車しており、ホスト車両のドライバの観察レンジを狭めている。このような状況ではドライバは左側に集中し近づいてくる車両１６を見守る。高密度の交通において、ホスト車両のドライバは、左側に焦点をあて、左側に曲がることができるギャップを検出しようとするが、右側から近づく車両があってはならない。こうしてホスト車両のドライバは、たとえば「右を見よ」と発声することによって先進ドライバ支援システムに右側の監視を委託する。このフレーズが翻訳されて生成される注意力委託タスクは、システムがその感知能力によりホスト車両の右側の環境を監視し、感知した交通オブジェクトを評価し、感知手段の提供情報を評価した後にフィードバックを与えることである。今の場合、感知手段は、右側から近づく交通オブジェクト１７を感知し、交差点と近づく車両１７との間の距離によって、「右側は安全」または「右から車両接近」と回答する。もちろん、前述したように、システムによって与えられたフレーズは、「素早くすれば十分な時間がある」のようなフレーズで充実させることができる。

これと異なる交通状況が図３に描かれている。交差点でドライバが左側に曲がろうとしている。同じ交差点に２台の車両１８および１９がほぼ同時に接近してきており、ドライバはそのうちの１台、車両１８に集中する。ホスト車両のドライバは「前方の交通を見よ」というインストラクションをシステムに与える。ホスト車両１５のドライバがたとえば左にセットされたライトを点灯するなどしたことから、システムがドライバが左折しようとしていることを認識すると、システムは、感知した交通オブジェクト１９および軌道を評価し、車両が既に接近しているならば、ホスト車両のドライバのインストラクションに応えて「待て」というフレーズを与える。この例は、ドライバ支援システムが発声されたインストラクションで与えられた注意力委託タスクを実行する事だけを示している。システムが監視することができる交通車両１８に関する情報は無視されるか全く発生されない。

ここで説明した例はすべて交通に関係し、車のような車両についての例を示した。概念は移動車両の任意の警告システムに転用することができ、移動車両はある空間的な下位分野またはシーンにおけるオブジェクトの下位選択に制限されることができる。

バックグラウンドにおいてシステムが永久的にすべての提供される情報を評価するが、出力は、ホスト車両のドライバからのインストラクションに基づいてコントロールされることが可能である。このバックグラウンド作業により、自律的にクリティカルな状況を判断し、ホスト車両のドライバからのそれぞれのインストラクションとは独立に警告を出力すること可能になる。たとえば、図３に示した状況では、ホスト車両１５および交通オブジェクト１９が移動している道路は交通オブジェクト１８が近づく道路に対し優先権を持つと仮定することができる。それでもドライバ支援システムの動向予測ユニットが交通オブジェクト１８が交差点手前で停止することができないと認識すると、ホスト車両のドライバによって命令されていなくても、システムが警告を出力することができる。

Claims (17)

1. ドライバ支援システムを制御する方法であって、
   ホスト車両の環境についての情報を取得するステップと、
   ホスト車両のドライバからの、前記環境についての評価に関する音声インストラクションを受け取るステップと、
   前記音声インストラクションから、前記環境についての評価を規定する注意力委託タスクを生成するステップであって、前記音声インストラクションの、現在の環境情報に関連した発話のタイミングを用いて、前記注意力委託タスクが生成されるステップと、
   前記注意力委託タスクに従い、前記取得された情報に基づき、自車両の走行の安全性に影響し得る交通参加者の存在、挙動、及び又は当該挙動が自車両に及ぼす可能性のある危険に関して前記環境の評価を実行するステップと、
   前記評価の結果を出力するステップであって、前記評価の前記結果は、前記環境内の現在の交通シーンについての表現、及び又は前記現在の交通シーンに基づく運転行動の推奨を含むものであるステップと、
   を含む方法。
2. 前記音声インストラクションの、現在の環境情報に関連した発話の文言を用いて、前記注意力委託タスクが生成される、請求項１に記載の方法。
3. 前記取得された情報のうち前記評価に用いる情報の環境空間およびまたは情報が取得される環境空間が、前記注意力委託タスクに従って制限される、請求項１または２に記載の方法。
4. 前記取得された情報の評価は前記環境を知覚することを含み、知覚された要素のうち前記注意力委託タスクにおいて規定された要素についてのみ、更なる評価が行われる、請求項１または２に記載の方法。
5. 前記注意力委託タスクは、現在の状況にリンクされているか、または前記取得された情報の分析に基づいて認識される将来の状況にリンクされている、請求項１から４のいずれか１項に記載の方法。
6. 前記取得された情報は、クリティカルな状況か否かについて分析され、クリティカルな状況であると判断される場合に警告が出力される、請求項１から５のいずれか１項に記載の方法。
7. 前記注意力委託タスクに従う前記評価を行うための条件が、前記音声インストラクションから生成される、請求項１から６のいずれか１項に記載の方法。
8. 前記出力は、前記結果の信頼度に関する情報を含む、請求項１から６のいずれか１項に記載の方法。
9. 前記出力である音声メッセージにおける韻律の違いによって前記信頼度が示される、請求項８に記載の方法。
10. 音声インストラクションから生成された注意力委託タスクは、当該音声インストラクションが受け取られたときの交通シーンのコンテクストに関連付けて保存され、前記保存された注意力委託タスク、対応する前記音声インストラクション、および現在の交通シーンのコンテクストから、現在の状況において前記保存された注意力委託タスクと同様の注意委託タスクを用いることが好ましいものである尤度又は当該同様の注意委託タスクが必要とされる尤度が推定される、請求項１から９のいずれか１項に記載の方法。
11. 前記尤度が予め定められた閾値を超えていると推定される場合に、前記保存された注意力委託タスクと同様の前記注意力委託タスクが自動的に処理されるか、または前記ホスト車両のドライバに提案される、請求項１０に記載の方法。
12. 前記ドライバからの音声信号についての韻律分析が行われ、
    当該韻律分析がその他の情報チャネルと組み合わされて次のいずれかが実行される、請求項１から１１のいずれか１項に記載の方法：
    ・発話の終了の検出
    ・人間に向けられた発声と前記システムに向けられた発声との識別
    ・前記ドライバの心的状態の推定。
13. 交通シーンに関連付けて保存されている前記音声インストラクションに基づいて、ユーザとのインタラクションの仕方が適合される、請求項１から１２のいずれか１項に記載の方法。
14. 同じ音声インストラクションが繰り返された後は、特定の注意力委託タスクの生成トリガとして、短縮された当該音声インストラクションが許容される、請求項１３に記載の方法。
15. 人間であるドライバについての、現在の交通シーンの視認性モデルを参照して、前記注意力委託タスクの前記出力である音声メッセージが構成される、請求項１から１４のいずれか１項に記載の方法。
16. 請求項１から１５のいずれか１項に記載の方法を実行するよう構成された先進ドライバ支援システム（Advanced Driver Assistance System）。
17. 請求項１６に記載の先進ドライバ支援システムを装備した車両。

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