JP6579043B2

JP6579043B2 - 車両用運転支援システム

Info

Publication number: JP6579043B2
Application number: JP2016115312A
Authority: JP
Inventors: 浩之三村; 田口　清貴; 清貴田口
Original assignee: Denso Corp
Current assignee: Denso Corp
Priority date: 2016-06-09
Filing date: 2016-06-09
Publication date: 2019-09-25
Anticipated expiration: 2036-06-09
Also published as: JP2017220096A

Description

本発明は、車両に搭載され、ドライバに対する各種の運転支援を行う車両用運転支援システムに関する。

運転者が車両(自動車)を運転するに際し、運転操作の支援を行ったり、各種車載機器の操作の支援を行ったりする車両用運転支援システムが考えられている。例えば特許文献１では、適切な操作手順などをドライバに教えるための操作支援情報を、ドライバに提供するか否かの判断を、ドライバの年齢や運転歴、該当車両運転距離などの固有の属性情報に基づいて行うことが開示されている。

特開２０１４−２１８１２４号公報

上記特許文献１の技術では、運転時間や走行距離などの累計からドライバの属性（熟練度）が算出され、ドライバの運転操作の熟練度に応じた必要な支援が行われるようになっている。しかしながら、ドライバの運転操作の熟練と時間経過との関係は、個々のドライバによって個人差があり、単純な属性等の静的情報によって判断されるものではない。そのため、必ずしも適切な運転支援が行われるとは限らないものとなっていた。

本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、その目的は、個々のドライバに応じた適切な運転支援の実行を可能とする車両用運転支援システムを提供することにある。

上記目的を達成するために、本発明の車両用運転支援システム（１）は、車両に搭載され、ドライバに対する運転支援を行うものであって、前記ドライバの特性を評価するドライバ特性評価手段（３）と、前記ドライバ特性評価手段（３）により評価されたドライバの特性に応じた運転支援の内容を決定する支援内容決定手段（５）とを備えると共に、前記ドライバ特性評価手段（３）は、ドライバの運転能力と車両信頼度との２軸に関して、ドライバの特性を評価するところに特徴を有する（請求項１の発明）。

本発明においては、ドライバの特性を定義するにあたって、少なくとも次の２つの属性を評価軸としている。即ち、１つめの軸（属性）は、ドライバ個人が有している運転に対する技能、経験等の運転能力である。２つめの軸（属性）は、車両を運転するドライバの、運転する車両との関係つまり熟練度や理解度に応じて決まる車両信頼度である。この車両信頼度は、該当車両に対するドライバの運転操作や車載機器の操作を含む操作に関する熟練度が高いほど高く、且つ、該当車両に対するドライバの運転操作や車載機器の操作の理解度が高いほど高いものとなる。

上記構成によれば、ドライバ特性評価手段（３）により、ドライバの運転能力と車両信頼度との２つの評価軸によって、ドライバの特性が評価され、支援内容決定手段（５）により、評価されたドライバの特性に応じた運転支援の内容が決定され、運転支援が行われる。これにて、ドライバの特性に応じた運転支援が行われることにより、運転支援の過剰或いは不足を招いてしまうことを抑制し、個々のドライバに応じた適切な運転支援の実行が可能となる。

本発明の一実施形態を示すもので、システムの全体構成を概略的に示すブロック図運転能力及び車両信頼度と支援内容との関係の一例を示す図制御部が実行する運転支援の処理手順を示すフローチャートドライバの特性向上の方針（成長シナリオ）の具体的な一例を示す図ドライバに対する支援内容の具体的な一例を示す図

以下、本発明を具体化した一実施形態について、図面を参照して説明する。図１は、車両（自動車）に搭載される、本実施形態に係る車両用運転支援システム１のシステム構成を概略的に示している。この車両用運転支援システム１は、マイクロコンピュータを主体として構成された制御部２を備えている。詳しくは後述するように、この制御部２は、ドライバ特性評価手段としてのドライバ特性推定部３と、ドライバ状態推定手段としてのドライバ状態推定部４と、支援内容決定手段としての支援決定部５とを含んでいる。

前記制御部２には、車両情報取得部６、車内情報入力部７、車外情報取得部８が接続され、それらからの信号が入力される。また、制御部２には、車両に搭載された各種車載機器１５が接続され、それらからの操作信号等が入力される。更に、制御部２には、外部との無線通信を行う通信装置１６が接続され、外部サーバ１７と通信可能に構成されている。この場合、後述するように、制御部２が、外部サーバ１７から支援内容のデータ（学習により常に更新されたデータ）を取得できるようにすることもできる。

詳しく図示はしないが、前記車両情報取得部６は、ステアリングセンサ、アクセルセンサ、ブレーキセンサ、クラッチセンサ、車速センサ、自車位置検出装置などの各種車載センサが含まれている。前記車内情報入力部７は、ドライバの発した音声を取り込む車内マイクや、ドライバの顔などを撮影する運転席カメラを含んでいる。前記車外情報取得部８は、車両の前方を撮影する車載カメラやレーザレーダ等を含んでいる。各種車載機器１５は、カーナビ、カーオーディオ、エアコン、パワーウインドウ、ライト、ワイパー等を含んでいる。

また、制御部２には、ヘッドアップディスプレイ（ＨＵＤ）９、インストルメントパネルの中央部に配置されたインフォメーションディスプレイ（ＣＩＤ）１０、各種インジケータ１１、各種表示機１２が接続され、それらの表示を制御するようになっている。更に、制御部２には、アンプ１３が接続され、このアンプ３にスピーカ１４が接続されている。これにて、制御部２は、アンプ１３を介してスピーカ１４からの音声出力の制御が可能とされている。

前記制御部２は、主としてそのソフトウエア的構成により、上記した各種センサ等からの入力信号や、入力操作信号等に基づき、ドライバに対する運転支援が必要であると判断した場合には、運転支援を実行する。具体的には、制御部２は、例えば、前方を走行する車両との間の車間距離がしきい値以下に短くなったときの警告、手動運転と自動運転（先行車追従走行）とのモード切替えの操作ガイダンス、車載装置の操作ガイダンス、エンジンのスタート・停止の手順のガイダンス、衝突等の危険予想時の回避の警報等の運転支援を行う。

この場合、制御部２による運転支援は、例えば、前記ヘッドアップディスプレイ９やインフォメーションディスプレイ１０における詳細表示、簡易表示、各種インジケータ１１及び各種表示機１２の表示、スピーカ１４から音声出力などを、単独で、或いは複数を組合せることにより行われる。このとき、後述のように、運転支援の内容に関しては支援決定部５により決定される。従って、制御部２、ヘッドアップディスプレイ９、インフォメーションディスプレイ１０、各種インジケータ１１、各種表示機１２、アンプ１３及びスピーカ１４等から運転支援手段が構成される。

さて、本実施形態では、制御部２は、運転支援を行うにあたり、該当車両を運転しているドライバの特性を評価するドライバ特性推定部３と、ドライバのリアルタイムでの意識状態（いわゆるバイタル状況）を推定するドライバ状態推定部４とを備えている。前記支援決定部５は、ドライバ特性推定部３の評価したドライバ特性に応じた運転支援の内容を決定するようになっている。これと共に、支援決定部５は、ドライバ状態推定部４の推定に基づき、ドライバの意識状態を適正に維持、改善させるように支援内容を決定する。

このとき、図２等に示すように、ドライバ特性推定部３は、ドライバの特性を評価する評価軸（属性）として、ドライバの運転能力と車両信頼度との２つの軸（属性）を採用する。運転能力とは、ドライバ個人が有している運転に対する技能、経験等の特性であり、運転に対する技能、経験が高いほど高くなる。車両信頼度とは、車両を運転するドライバの、運転する車両との関係つまり熟練度や理解度に応じて決まる特性である。この車両信頼度は、該当車両に対するドライバの運転操作や車載機器１５の操作を含む操作に関する熟練度が高いほど高く、且つ、該当車両に対するドライバの運転操作や車載機器１５の操作の理解度が高いほど高いものとなる。

そのうちドライバの運転能力の評価は、走行時の車両の挙動に基づいて行うことができる。例えば、車両情報取得部７を構成する各種車載センサの検出信号などに基づき、ドライバの運転操作（ハンドル、アクセル、ブレーキ、クラッチの操作）の滑らかさ、安定性などを判定し、ドライバの現在の運転能力を評価することができる。また、ドライバの年齢や運転歴などの静的な属性情報を利用する（加味する）ことも可能である。

ドライバの車両信頼度の評価は、車両操作に関するドライバの反応時間及び正確性に基づいて行うことができる。例えば、各種車載機器１５からの操作信号などの入力に基づいて、車両操作に関するドライバの反応時間及び正確性を求め、車両操作に関するドライバの反応時間が短いほど、また操作の正確性が高いほど、ドライバの車両信頼度が高いと評価することができる。また、ドライバの該当車両の利用転歴などの静的な属性情報を利用する（加味する）ことも可能である。

本実施形態では、図２に示すように、ドライバの運転能力に関して、例えば高、中、低の３段階に評価され、また、ドライバの車両信頼度に関しても、例えば高、中、低の３段階に評価される。従って、ドライバの特性は、運転能力及び車両信頼度の２軸を用いて９段階に評価され、図２の９個の区分内のいずれかにマッピングされることになる。そして、支援決定部５は、マッピングされた区分のドライバの特性に応じた支援の内容（支援内容１〜９のいずれか）を決定する。例えば、運転能力が低で、車両信頼度が低のドライバに対しては、支援内容１と決定される。運転能力が中で、車両信頼度が中のドライバに対しては、支援内容５と決定される。

そして、本実施形態では、支援決定部５は、運転支援の内容を決定するにあたり、運転能力と車両信頼度との２軸の少なくともいずれか一方に関して、ドライバの現在の特性に応じて、ドライバの特性向上を指向した内容を選定する。この場合、運転能力及び車両信頼度の双方に関して特性の向上（成長）につながるような運転支援を行っても良いし、あるいは、どちらか一方を優先させて特性の向上（成長）を図るようにしても良く、それらをドライバが予め設定しておくこともできる。

このとき、次の作用説明でも述べるように、ドライバの特性のうち運転能力を向上させる支援としては、認知支援及び判断支援がある。認知支援には、ドライバの視線の誘導（わき見の補正）、意識レベルや意識ベクトルや適正化（漫然状態の補正）などが含まれる。判断支援には、行動や思考の誘導（考える力の養成）が含まれる。また、車両信頼度を向上させる支援には、通知理由の提示（安心感の提供）、危険性の提示（理解度の向上）、フィードバックの実施（達成感の提供）などが含まれる。

さらに本実施形態では、支援決定部５は、運転支援の内容を決定するにあたり、ドライバ状態推定部４がリアルタイムで推定したドライバの意識状態に基づいて、ドライバの意識状態を適正に維持、改善させるべく支援内容を決定する。この場合、ドライバ状態推定部４は、例えば運転席カメラの撮影画像などに基づいて判断され、心拍や呼吸数、瞳孔の状態などを考慮することができる。ドライバの意識状態に問題（わき見運転、眠気状態や過剰覚醒（イライラ）状態など）があった場合には、支援決定部５は、ドライバの意識状態を適正に改善させることを目的として含んだ支援内容を選定する。

ここで、支援決定部５が、運転支援内容を決定する際の支援データは、予めシステムに組込まれている固定されたデータであっても良いが、実行した運転支援の内容に対してどのような結果が得られたかの効果に関しての学習を行い、その結果に基づいて支援の内容を更新、最適化することができる。この場合、外部サーバ１７のデータベースにおいては、支援データに関して、いわゆるビッグデータの収集・解析により、実行した運転支援の内容に対してどのような結果が得られたかの効果の学習が行われ、最適な支援データの更新が随時行われている。制御部２は、通信装置１６を介して外部サーバ１７と接続して最新のデータを取得することにより、運転支援の内容等の最適化を図ることができる。

次に、上記のように構成された車両用運転支援システム１の作用について、図３から図５も参照して述べる。ここでは、運転支援の具体例として、図４、図５に示すような、前方を走行する先行車両との間の車間距離に関する支援を行う場合を挙げながら説明する。図３のフローチャートは、制御部２が実行する、ドライバに対する運転支援の実行に関する処理手順を概略的に示している。

即ち、システムが起動されると、まずステップＳ１では、車両及びドライバの各種情報が取得され、続くステップＳ２では、ステップＳ１で取得された情報から、ドライバ特性推定部３によりドライバ特性が評価（推測）される。このドライバ特性の評価は、上述のように、ドライバの運転能力の軸に関して、高、中、低の３段階に評価され、また、ドライバの車両信頼度の軸に関しても、高、中、低の３段階に評価される。従って、ドライバの特性は、運転能力及び車両信頼度の２軸を用いて９段階に評価され、図２の支援内容１〜９の９個の区分内のいずれかにマッピングされる。また、ステップＳ３では、ドライバ状態推定部４により、したドライバの意識状態がリアルタイムで推定される。

次のステップＳ４では、支援決定部５により、運転支援の内容が決定される。この運転支援内容の決定は、評価されたドライバ特性、つまり運転能力及び車両信頼度に応じた支援内容１〜９のいずれかが選定されると共に、ドライバの現在の特性に応じて、ドライバの運転能力又は車両信頼度向上を指向した内容が選定される。これに加え、リアルタイムで推定したドライバの意識状態に基づいて、ドライバの意識状態を適正に維持、改善させるべく支援内容が決定される。

そして、ステップＳ５にて、決定された内容の運転支援が実行される。この運転支援は、ヘッドアップディスプレイ９における表示、インフォメーションディスプレイ１０における表示、スピーカ１４からの音声出力のいずれか或いは組合せにより行われる。運転能力及び車両信頼度が低いドライバの場合には、例えばヘッドアップディスプレイ９又はインフォメーションディスプレイ１０における詳細表示が行われると共に、スピーカ１４からの音声出力によるガイダンスが併せて行われる。これに対し、運転能力及び車両信頼度が低いドライバの場合には、例えばインジケータ１１の点灯表示によるガイダンスが行われる。このようにして、ドライバに対する運転支援が実行されると、ステップＳ１からの処理が繰返される。

ここで、図４は、先行車両との間の車間距離に関する運転支援を行う場合の、ドライバの特性向上の方針（成長シナリオ）の考え方の一例を示している。また、図５は、先行車両との車間距離が近くなった場合のドライバに対する運転支援の具体例、つまり運転席から見た、ヘッドアップディスプレイ９の画面、インフォメーションディスプレイ１０の画面、並びに、スピーカ１４からの音声出力の様子を示している。これらは、支援内容１の領域（運転能力、車両信頼度が共に低のドライバ）、支援内容３の領域（運転能力が低で、車両信頼度が高のドライバ）、支援内容７の領域（運転能力が高で、車両信頼度が低のドライバ）、支援内容９の領域（運転能力、車両信頼度が共に高のドライバ）の、４つの領域に関して示している。

図４（ａ）に示すように、支援内容１の領域（運転能力、車両信頼度が共に低）に属するドライバのユーザ像は、十分な運転経験がなく不慣れで、運転するだけで必死な状態と考えられる。この領域のドライバに対するアプローチとしては、対象と危険事象とを意識的に認知させ、具体的な判断をサポートする。方法例としては、早期段階で対象と危険事象の認知を促し、危険が近づいている場合には、具体的な行動を提示して、素早く対処できるようにする。運転支援の具体例としては、図５（ａ）に示すように、ヘッドアップディスプレイ９及びインフォメーションディスプレイ１０の画面に、先行車両との車間距離が短くなっている旨や、ブレーキ操作を促す表示が行われる。更に、スピーカ１４から、車間距離が近い旨及びブレーキを踏んで減速することを促す音声出力がなされる。

図４（ｂ）に示すように、支援内容３の領域（運転能力が低で、車両信頼度が高）に属するドライバのユーザ像は、十分な運転経験がなく不慣れであるが、車両が良くサポートしてくれることを理解している状態と考えられる。ドライバに対するアプローチとして、対象を意識的に認知させ、具体的な判断をサポートする。方法例としては、早期段階で危険となる対象の認知を促し、危険が近づいている場合には、具体的な行動を提示する。運転支援の具体例としては、図５（ｂ）に示すように、ヘッドアップディスプレイ９の画面に、先行車両を認識させる表示やブレーキ操作を促す表示が行われる。インフォメーションディスプレイ１０にもブレーキ操作を促す表示が行われる。更に、スピーカ１４から、先行車両に注意する旨及びブレーキを踏んで減速することを促す音声出力がなされる。

図４（ｃ）に示すように、支援内容７の領域（運転能力が高で、車両信頼度が低）に属するドライバのユーザ像は、十分な運転経験を有し、情報収集能力が高く判断も早いが、まだ車両の挙動や応答に違和感がある状態と考えらえる。ドライバに対するアプローチとして、対象を意識的にかつ具体的に認知させるサポートを行う。方法例としては、危険な状態を示唆して危険事象の認知を促し、サポートのうれしさを体感させる。運転支援の具体例としては、図５（ｃ）に示すように、ヘッドアップディスプレイ９の画面に、先行車両が接近している表示が行われると共に、スピーカ１４から、先行車が接近している旨の音声出力がなされる。

図４（ｄ）に示すように、支援内容９の領域（運転能力、車両信頼度が共に高）に属するドライバのユーザ像は、十分な運転経験を有し、情報収集能力が高く判断も早く、且つ、状況に対する車両の挙動にも慣れ、応答を素直に受け入れられる状態と考えられる。ドライバに対するアプローチとして、無意識領域に働きかけ、対象の認知をサポートする。方法例としては、危険な状態が近づいていることを示唆して判断を促す。運転支援の具体例としては、図５（ｄ）に示すように、最低限のインジケータ点灯表示、あるいは照明変化が行われる。

このように本実施形態の車両用運転支援システム１によれば、次のような効果を得ることができる。即ち、制御部２のドライバ特性推定部３では、ドライバの運転能力と車両信頼度との２つの評価軸によって、ドライバの特性が評価され、支援決定部５により、評価されたドライバの特性に応じた運転支援の内容が決定され、運転支援が行われるように構成されている。この結果、本実施形態によれば、ドライバの特性に応じた運転支援が行われることにより、運転支援の過剰或いは不足を招いてしまうことを抑制し、個々のドライバに応じた適切な運転支援の実行を可能とすることができる。

このとき、支援決定部５は、運転支援の内容を決定するにあたり、運転能力と車両信頼度との２軸の少なくともいずれか一方に関して、ドライバの特性向上を指向した内容を選定するように構成したので、ドライバの現在の特性に応じて、運転能力又は車両信頼度に関する特性の向上につながるような運転支援を行うことが可能となり、ドライバの運転能力や車両信頼度の面での成長を期待できる。

本実施形態では、ドライバ特性推定部３は、走行時の車両の挙動に基づいて、ドライバの運転能力を評価するので、例えばドライバの運転操作（ハンドル、アクセル、ブレーキ、クラッチの操作）の滑らかさ、安定性などを判定し、ドライバの現在の運転能力を、十分な確かさで評価することができる。運転歴などの静的な属性情報を利用することも可能である。また、ドライバ特性推定部３は、車両操作に関するドライバの反応時間及び正確性に基づいて、ドライバの車両信頼度を評価する。この場合、車両操作に関するドライバの反応時間が短いほど、また操作の正確性が高いほど、ドライバの車両信頼度が高いと判定することができ、ドライバの現在の車両信頼度を、十分な確かさで評価することができる。車両の利用履歴などの静的な属性情報を利用することも可能である。

特に本実施形態では、リアルタイムでのドライバの意識状態を推定するドライバ状態推定部４を備え、支援決定部５は、その推定に基づき、ドライバの意識状態を適正に維持、改善させるべく支援内容を決定するように構成した。ドライバ状態推定部４によりドライバの意識状態に問題（わき見運転、眠気状態や過剰覚醒状態など）があった場合には、支援決定部５により支援内容が決定されることにより、ドライバの意識状態を改善、維持するような運転支援を行うことができる。

さらに、本実施形態では、支援決定部５は、実行した運転支援の内容に対してどのような結果が得られたかの効果に関しての学習を行い、その学習に基づいて支援の内容を更新する構成とした。これにより、学習によって運転支援の内容等の最適化を図ることができる。外部サーバ１７から、最適な支援データの更新が随時行われることにより、より効果的な学習及び運転支援を行うことができる。

尚、上記実施形態では、ドライバ特性の評価軸として、運転能力と車両信頼度との２軸を設けるようにしたが、それらの評価軸に、さらに他の特性（例えば視力、聴力などの人の特性）を加えて３軸以上の評価軸を用いて、ドライバ特性を評価するようにしても良い。また、上記実施形態では、各軸において、高、中、低の３段階に評価を行うようにしたが、２段階或いは４段階以上に評価を行う構成としても良い。その他、評価の具体的な手法や、運転支援の具体例、車両用運転支援システムの全体のハードウエア的構成などに関しても様々な変更が可能である等、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、要旨を逸脱しない範囲内で適宜変更して実施し得るものである。

図面中、１は車両用運転支援システム、２は制御部、３はドライバ特性推定部（ドライバ特性評価手段）、４はドライバ状態推定部（ドライバ状態推定手段）、５は支援決定部（支援内容決定手段）、６は車両情報取得部、７は車内情報入力部、８は車外情報取得部、９はヘッドアップディスプレイ、１０はインフォメーションディスプレイ、１１は各種インジケータ、１２は各種表示機、１４はスピーカ、１５は各種車載機器、１６は通信装置、１７は外部サーバを示す。

Claims

車両に搭載され、ドライバに対する運転支援を行う車両用運転支援システム（１）であって、
前記ドライバの特性を評価するドライバ特性評価手段（３）と、
前記ドライバ特性評価手段により評価されたドライバの特性に応じた運転支援の内容を決定する支援内容決定手段（５）とを備えると共に、
前記ドライバ特性評価手段（３）は、ドライバの運転能力と車両信頼度との２軸に関して、ドライバの特性を評価することを特徴とする車両用運転支援システム。
前記支援内容決定手段（５）は、運転支援の内容を決定するにあたり、運転能力と車両信頼度との２軸の少なくともいずれか一方に関して、ドライバの特性向上を指向した内容を選定することを特徴とする請求項１記載の車両用運転支援システム。
前記ドライバ特性評価手段（３）は、走行時の車両の挙動に基づいて、前記ドライバの運転能力を評価することを特徴とする請求項１又は２記載の車両用運転支援システム。
前記ドライバ特性評価手段（３）は、車両操作に関するドライバの反応時間及び正確性に基づいて、前記ドライバの車両信頼度を評価することを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の車両用運転支援システム。
ドライバのリアルタイムでの意識状態を推定するドライバ状態推定手段（４）を備え、
前記支援内容決定手段（５）は、前記ドライバ状態推定手段（４）の推定に基づき、ドライバの意識状態を適正に維持、改善させるべく支援内容を決定することを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の車両用運転支援システム。
前記支援内容決定手段（５）は、実行した運転支援の内容に対してどのような結果が得られたかの効果に関しての学習を行い、その学習に基づいて支援の内容を更新することを特徴とする請求項１から５のいずれか一項に記載の車両用運転支援システム。