JP6382047B2 - 過信判定装置、過依存抑止装置 - Google Patents
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Description
これに対して、ドライバによる運転操作に応じて車両の走行状態を変化させる作動部の作動力をアクチュエータで発生させる運転支援システムにおいて、支援対象となる運転操作を、システムの方がドライバより先に開始した割合からシステムに対するドライバの依存度を求め、依存度が高い場合には、支援開始タイミングを遅らせることにより、ドライバが過度に依存することを抑止する技術が知られている(特許文献1参照)。
[構成]
車載システム1は、図1に示すように、環境データ収集部2と、ドライバデータ収集部3と、運転支援システム4と、過信判定装置5と、報知装置6とを備える。
環境データ収集部2は、車両周辺を撮影するように設置されたカメラ、レーダ波(超音波やミリ波など)を利用して車両周辺の物標の位置や相対速度を検出するレーダセンサ、全地球測位システム(GPS:Global Positioning System )衛星からの信号を受信して3次元の位置情報等を生成するGPS受信機、ジャイロや加速度計を用いて3次元の角速度および加速度を求める慣性計測装置(IMU:Inertial Measurement Unit )、時間帯,天候,周囲に存在するインフラの状態などを検出するセンサ或いはこれらの状態を外部から取得する通信機等、各種車載機器から出力されるデータを繰り返し取得し、これらを環境データとして出力する。
ドライバデータ収集部3は、ドライバによる運転操作に関する運転操作データや、その運転操作の結果として現れる車両の挙動に関する車両挙動データ、ドライバの行動に関する行動データを、車両に搭載されたカメラや各種センサを介して繰り返し収集し、これらをドライバデータとして出力する。なお、運転操作データには、例えば、アクセルペダルの操作量、ブレーキペダルの操作量、ステアリングホイールの操作量(操舵角)、方向指示器の操作状態、トランスミッションのシフト位置などが含まれる。車両挙動データには、例えば、車両の速度、ヨーレートなどが含まれる。行動データとしては、例えば、顔や視線の向き、発話状態などが含まれる。
報知装置6は、ドライバによる視認が可能な表示装置、ブザーや音声を発生させる音響装置、ドライバに振動を伝える振動装置等からなり、過信判定装置5からの指示に従って判定結果の報知などを行う。
運転支援システム4は、環境イベント検出部41と、制御モード選択部42と、制御実行部43とを備える。運転支援システム4は、マイクロコンピュータ(マイコン)を備え、各部41,42,43に割り当てられた処理は、マイコンが備える図示しないCPUが所定のプログラムを実行することによって実現される。
過信判定装置5は、ドライバ行動モデル記憶部51と、判定実行部52とを備える。
ドライバ行動モデル記憶部51は、不揮発性メモリからなり、環境イベントの変化および制御モードの遷移を判定ポイントとして、判定ポイント毎にその判定ポイントが検出される状況でドライバがとる平均的な行動パタンを表現した行動モデルが記憶されている。
判定実行部52として機能するマイコン(CPU)は、本処理が起動すると、まずS110にて、ドライバデータ収集部3から取得された過去所定期間分のドライバデータ(特に、行動データ)に基づき、ドライバの視線(または顔)が、どの方向にどの程度の割合で向けられているかを相対頻度で表した行動パタンデータ(以下単に「行動パタン」ともいう)を生成する。
続くS140では、S120で取得した検出結果およびS130で取得した選択結果に基づき、判定ポイント(環境イベントの発生または制御モードの遷移)が検出されたか否かを判断する。判定ポイントが検出されない場合(S140:NO)、そのまま本処理を一旦終了する。一方、判定ポイントが検出された場合(S140:YES)、S150に移行する。
逸脱度Dが第1閾値TH1以下である場合(S160:NO)、ドライバは過信した状態にはないものとして、そのまま本処理を一旦終了する。一方、逸脱度Dが第1閾値TH1より大きい場合(S160:YES)、S170にて、逸脱度Dが、第1閾値TH1より大きな値に設定された第2閾値TH2より大きいか否かを判断する。
図3に示すように、走行レーンを走行中の自車両が車線変更をしようとしている場合について説明する。この場合、走行状況のリスクとして、変更先車線を走行する先行車両A,後続車両Bに対するリスクが考えられる。これらの車両A,Bに対するリスクは、各車両A,Bとの車間距離および相対速度に応じて変化する。具体的には、図4に示すように、相対速度(接近する方向を正とする)が小さいほど、また、車間距離が離れているほど認識するリスクは小さくなる。逆に相対速度が大きいほど、また、車間距離が近いほど認識するリスクは大きくなる。このグラフ上において、手動運転時にドライバが車線変更を行うか否かの許容リスク限界を表す境界線(第1境界線)、およびシステム利用時にシステムへの介入を行うか否かの許容リスク限界を表す境界線(第2境界線)は、ドライバ毎に異なったものとなる。そして、車線変更時の行動モデルは、手動運転時または自動運転時に車線変更が行われたタイミングを基準とした前後一定区間において測定された行動パタンに基づいて作成される。また、第1閾値TH1、第2閾値TH2は、測定された行動パタンの行動モデルに対する逸脱量、および、第1境界線と第2境界線の間の距離、の少なくともどちらか一方に基づいて設定される。ここで、行動モデルには隠れマルコフモデル(Hidden Markov Model, HMM)などが利用でき、逸脱量は手動運転時の車線変更が行われたタイミングを基準とした前後一定区間において測定された行動パタンから構築したHMMに対する尤度などが利用できる。また、第1境界線および第2境界線の算出にはロジスティック回帰分析などが利用でき、第1境界線と第2境界線の間の距離には各ロジスティック回帰モデルパラメータ間の比等が利用できる。
以上説明したように、車載システム1は、行動モデルと実際のドライバの行動を表す行動パタンとを比較することで、システムに対するドライバの過信を判定しているため、自動化度の高い運転支援を実現するシステムにおいても、的確な判定結果を得ることができる。
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されることなく、種々の形態を採り得る。
Claims (4)
- 車両の運転に影響を与える環境イベントを検出する環境イベント検出部(41)と、前記環境イベント検出部にて検出された環境イベントに従って、運転支援のために予め設定された複数の制御モードのうちいずれかを選択する制御モード選択部(42)と、前記制御モード選択部にて選択された制御モードに従って、運転支援制御を実行する制御実行部(43)とを備えた運転支援システム(4)に対するドライバの過信を判定する過信判定装置(5)であって、
前記環境イベントの発生または前記制御モードの遷移を判定ポイントとして、前記判定ポイント毎に、該判定ポイントが検出される状況でドライバがとる平均的な行動を表現した行動モデルが記憶されている行動モデル記憶部(51)と、
ドライバの行動を検出するドライバ行動検出部(52:S110)と、
前記環境イベント検出部での検出結果および前記制御モード選択部での選択結果から前記判定ポイントが検出される毎に、前記行動モデル記憶部に記憶された行動モデルからの前記ドライバ行動検出部で検出されたドライバ行動の逸脱度を求め、該逸脱度が予め設定された閾値より大きい場合に、前記運転支援システムをドライバが過信していると判定する過信判定部(52:S120〜S160)と、
を備え、
前記ドライバ行動および前記行動モデルは多次元ベクトルで表現され、前記逸脱度は、多次元ベクトルの距離で表現されることを特徴とする過信判定装置。 - 請求項1に記載の過信判定装置と、
前記過信判定装置によってドライバが過信していると判定されると、前記運転支援システムへの過依存を抑止するための抑止制御を実行する抑止制御部(52:S170〜S190)と、
を備えることを特徴とする過依存抑止装置。 - 前記抑止制御部(52:S180、S190)は、前記抑止制御としてドライバへの報知を実行することを特徴とする請求項2に記載の過依存抑止装置。
- 前記抑止制御部(52:S190)は、前記抑止制御として前記制御実行部が実行する制御の制限を実行することを特徴とする請求項2に記載の過依存抑止装置。
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