JP6725392B2 - 乗員影響度推定システム - Google Patents

Description

本発明は、乗員影響度推定システムに関する。

車両の衝突による乗員への影響度を推定するシステムに関する技術として、例えば特許文献１記載の乗員状態推定システムが知られている。この乗員状態推定システムは、車載センサを用いて自車両に衝突が生じたか否かを判別し、当該衝突がエアバッグ展開相当の衝突である場合、当該衝突が生じた際の衝突度合い等のデータを送信する車載装置と、車載装置から送信されるデータを受信し、そのデータに基づいて自車両の乗員の状態を推定するセンタと、を備える。

特開２０１６−６８９０５号公報

ところで、衝突による乗員への影響度は、乗員の身体部位（例えば頭部、胸部及び腕脚部等）ごとに異なる場合がある。しかしながら、上記従来技術では、乗員の身体部位を考慮せずに乗員状態が推定される。このため、上記従来技術には改善の余地がある。

本発明は、車両の衝突による乗員への影響度を乗員の身体部位ごとに適切に推定できる乗員影響度推定システムを提供することを課題とする。

本発明に係る乗員影響度推定システムは、自車両と物体とが衝突したと判定された場合に、衝突による乗員への影響度を推定する乗員影響度推定システムであって、自車両の車速を検出する車速センサと、自車両と物体とが衝突したと判定された場合に、衝突時の車速を含む衝突情報を取得する衝突情報取得部と、衝突情報に基づいて、予め設定された演算式により、衝突による乗員への影響度を推定する乗員影響度推定部と、を備え、乗員影響度推定部は、衝突情報に基づいて、予め設定された頭部用の演算式により、衝突による乗員の頭部への影響度を推定し、衝突情報に基づいて、予め設定された胸部用の演算式により、衝突による乗員の胸部への影響度を推定し、衝突情報に基づいて、予め設定された腕脚部用の演算式により、衝突による乗員の腕脚部への影響度を推定する。

本発明によれば、車両の衝突による乗員への影響度を身体部位ごとに適切に推定できる乗員影響度推定システムを提供することが可能となる。

図１は、一実施形態に係る乗員影響度推定システムの構成概要を示すブロック図である。 図２は、自車両に対する物体の衝突方向の例を示す図である。 図３は、正面衝突の場合における乗員への身体部位ごとの影響度の例を示す図である。 図４は、乗員影響度推定システムのＥＣＵの処理例を示すフローチャートである。 図５は、乗員影響度推定システムのサーバの処理例を示すフローチャートである。

以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。

図１は、一実施形態に係る乗員影響度推定システムの構成概要を示すブロック図である。図１に示されるように、本実施形態に係る乗員影響度推定システム１００は、自車両５０に搭載された車載装置５１と、センタＣに設けられたサーバＳＶと、を備えている。乗員影響度推定システム１００は、自車両５０と物体とが衝突したと判定された場合に、衝突による乗員への影響度を推定する。自車両５０と物体との衝突には、自車両５０に対して物体が衝突する場合、及び自車両５０が物体に対して衝突する場合が含まれる。物体は、自車両５０の周囲の他車両、ガードレールや電柱を含む構造物等の障害物を意味する。

図２に示されるように、自車両５０は、運転席ＳＴ１、助手席ＳＴ２、後部座席を備えている。後部座席は、左後部座席ＳＴ３と、右後部座席ＳＴ４とを含む。運転席ＳＴ１は、自車両５０の運転操作を行うための座席である。運転席ＳＴ１には、運転者である乗員Ｈ１が着座している。助手席ＳＴ２は、運転席ＳＴ１の隣に設けられた座席である。左後部座席ＳＴ３は、助手席ＳＴ２の後方に設けられた座席である。右後部座席ＳＴ４は、運転席ＳＴ１の後方に設けられた座席である。なお、隣り合う座席は、互いに独立したシートであってもよいし、車幅方向に座面及び背もたれが連続するベンチシートであってもよい。本実施形態では、衝突による乗員への影響度の推定の一例として、運転席ＳＴ１に着座する運転者である乗員Ｈ１への影響度を推定する場合について説明する。

図１に戻り、車載装置５１は、加速度センサ１と、シートベルトスイッチ２と、個人認証部３と、エアバッグＥＣＵ［Electronic Control Unit］４と、車速センサ５と、乗員影響度推定ＥＣＵ１０と、送信部２０と、を備えている。

乗員影響度推定ＥＣＵ１０は、自車両５０と物体とが衝突したか否かの判定、及び、衝突による乗員への影響度を推定するために必要な情報の取得に関する制御を行う電子制御ユニットである。乗員影響度推定ＥＣＵ１０は、ＣＰＵ［Central Processing Unit]、ＲＯＭ[Read Only Memory］、ＲＡＭ［Random Access Memory］を含んで構成されている。詳しくは後述するように、衝突判定の機能、衝突情報を取得する機能、乗員の着座を認識する機能、及び衝突情報を含むリスク要因を取得する機能を有する。乗員影響度推定ＥＣＵ１０には、加速度センサ１、シートベルトスイッチ２、個人認証部３、エアバッグＥＣＵ４、車速センサ５、及び送信部２０がそれぞれ接続されている。

加速度センサ１は、自車両５０の加速度を検出する検出器である。加速度センサ１は、自車両５０の車体の前端部、車体側面のＢピラー部、及び後端部に設けられている。加速度センサ１は、自車両５０と物体との衝突時における自車両５０との車体各部の加速度を検出する。加速度センサ１は、周知の構成を採用することができる。加速度センサ１は、自車両５０と物体との衝突時における各加速度情報を乗員影響度推定ＥＣＵ１０に送信する。

シートベルトスイッチ２は、乗員がシートベルトを装着していることを検知するスイッチである。シートベルトスイッチ２は、運転席ＳＴ１、助手席ＳＴ２、左後部座席ＳＴ３、及び右後部座席ＳＴ４にそれぞれ設けられている。シートベルトスイッチ２は、周知の構成を採用することができる。シートベルトスイッチ２は、検知したシートベルトの装着に関する情報を乗員影響度推定ＥＣＵ１０に出力する。

個人認証部３は、図示しない車内カメラを用いた顔認識等の周知の手段により、乗員の個人認証を行う。個人認証部３は、乗員の年齢情報を含む認証結果に関する情報を乗員影響度推定ＥＣＵ１０に出力する。

エアバッグＥＣＵ４は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を含んで構成される電子制御ユニットであり、エアバッグ装置を統括制御する。エアバッグＥＣＵ４は、自車両５０に衝突が生じたと判定された場合、所定条件下でエアバッグ装置を展開させるインフレータ制御等の各処理を実行する。エアバッグＥＣＵ４は、各座席のエアバッグ装置の展開有無に関する情報を乗員影響度推定ＥＣＵ１０に出力する。

車速センサ５は、自車両５０の走行状態として自車両５０の車速を検出する検出器である。車速センサ５としては、周知の構成を採用することができる。車速センサ５は、検出した車速に関する情報を乗員影響度推定ＥＣＵ１０に出力する。

次に、乗員影響度推定ＥＣＵ１０の機能的構成について説明する。乗員影響度推定ＥＣＵ１０は、衝突判定部１１、衝突情報取得部１２、及びリスク要因取得部１３を備えている。

衝突判定部１１は、自車両５０と物体とが衝突したか否かの衝突判定を行う。衝突判定には、周知の手法を採用することができる。例えば、衝突判定部１１は、加速度センサ１により検出された加速度に関する情報に基づいて、自車両５０と物体との衝突判定をしてもよい。衝突判定部１１は、自車両５０と物体とのＴＴＣ［Time To Collision］が所定の閾値以下となったか否かに基づいて、自車両５０と物体との衝突判定をしてもよい。

衝突情報取得部１２は、衝突判定部１１により自車両５０と物体とが衝突したと判定された場合に、衝突情報を取得する。衝突情報には、自車両５０に対する物体の衝突荷重と、自車両５０に対する物体の衝突方向と、当該衝突が多重衝突に該当するか否かと、自車両５０の車速情報（衝突時の車速）と、が含まれる。衝突情報取得部１２は、自車両５０と物体との衝突時に加速度センサ１により検出された加速度の大きさに基づいて、自車両５０に対する物体の衝突荷重を取得する。衝突情報取得部１２は、自車両５０と物体との衝突時に加速度センサ１により検出された加速度の向きに基づいて、自車両５０に対する物体の衝突方向を取得する。衝突情報取得部１２は、自車両５０と物体との衝突時に車速センサ５により検出された車速に基づいて、自車両５０の衝突時の車速を取得する。

衝突方向は、図２に示されるように、正面（前面）方向Ｄ１、右側方向Ｄ２、後面方向Ｄ３、及び左側方向Ｄ４を含む。衝突方向が正面（前面）方向Ｄ１となる場合には、物体から自車両５０へ矢印ｄ１の向きに衝突荷重が作用した場合と、物体から自車両５０へ矢印ｄ５の向きに衝突荷重が作用した場合と、物体から自車両５０へ矢印ｄ８の向きに衝突荷重が作用した場合と、が含まれる。衝突方向が右側方向Ｄ２となる場合には、物体から運転席ＳＴ１側の自車両５０の側面へ矢印ｄ２の向きに衝突荷重が作用した場合が含まれる。衝突方向が後面方向Ｄ３となる場合には、物体から自車両５０へ矢印ｄ３の向きに衝突荷重が作用した場合と、物体から自車両５０へ矢印ｄ６の向きに衝突荷重が作用した場合と、物体から自車両５０へ矢印ｄ７の向きに衝突荷重が作用した場合と、が含まれる。衝突方向が左側方向Ｄ４となる場合には、物体から助手席ＳＴ２側の自車両５０の側面へ矢印ｄ４に衝突荷重が作用した場合が含まれる。なお、衝突方向として、矢印ｄ１〜ｄ８の向きを全て区別して認識してもよい。

リスク要因取得部１３は、上述した衝突情報を含むリスク要因を取得する。リスク要因は、衝突による乗員への影響度を変化させ得る要因である。衝突情報の他のリスク要因には、シートベルトの装着の有無、乗員の年齢、自車両５０が属する車両クラス（例えば小型車を含む普通自動車、軽自動車等）、エアバッグ装置の展開有無等が含まれる。リスク要因取得部１３は、シートベルトスイッチ２の検知結果に基づいてシートベルトの装着の有無に関する情報を取得する。リスク要因取得部１３は、個人認証部３の認証結果に基づいて乗員の年齢情報を取得する。リスク要因取得部１３は、予め乗員影響度推定ＥＣＵ１０のＲＯＭ等に記憶された車両クラスに関する情報を取得する。

続いて、センタＣについて説明する。センタＣは、車両に関する情報を収集及び管理する情報管理センタ（施設）である。センタＣは、車載装置５１の送信部２０により送信された衝突情報を含むリスク要因に関する情報に基づいて、衝突による乗員への影響度を推定する機能を有する。

衝突による乗員への影響度（以下、「乗員影響度」ともいう）とは、自車両５０と物体とが衝突したことにより自車両５０の乗員に及ぼされる物理的な影響の度合いを意味する。乗員影響度は、例えば０％〜１００％の範囲の百分率で表され、数値が大きいほど影響の度合いが大きいことを示す。乗員影響度は、一人の乗員を一対象として捉えたときの個人影響度と、当該乗員における身体部位ごとの部位別影響度と、を含む。部位別影響度は、乗員の頭部への影響度と、乗員の胸部への影響度と、乗員の腕脚部への影響度と、を含む。

センタＣは、受信部３０と、サーバＳＶと、を備えている。受信部３０は、無線通信によって、送信部２０が送信した衝突情報を含むリスク要因に関する情報を受信する通信機器である。

サーバＳＶは、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を含むコンピュータを主体として構成されている。サーバＳＶは、機能的構成として、記憶部４０と、乗員影響度推定部４１と、を有する。

記憶部４０は、乗員影響度を推定するため予め設定された演算式を記憶する。記憶部４０は、サーバＳＶにおけるＨＤＤ［Hard Disk Drive］等の記憶媒体である。演算式は、個人影響度用の演算式と、頭部への影響度用の演算式と、胸部への影響度用の演算式と、腕脚部への影響度用の演算式と、を含む。

乗員影響度推定部４１は、リスク要因に基づいて、個人影響度用の演算式により、衝突による運転席ＳＴ１の乗員Ｈ１を一対象として捉えたときの個人影響度である個人影響度Ｐ（Ｈ１）を推定する。個人影響度は、衝突による運転席ＳＴ１の乗員Ｈ１を一対象として捉えて交通事故統計データ（マクロデータ）を統計処理することにより得られる。個人影響度の推定には、周知の手法を採用することができる。

乗員影響度推定部４１は、リスク要因に基づいて、頭部用の演算式により、衝突による運転席ＳＴ１の乗員Ｈ１の頭部への影響度である頭部影響度ｐ_１を推定する（図３参照）。頭部には、頭と、顔と、首とが含まれる。乗員影響度推定部４１は、リスク要因に基づいて、胸部用の演算式により、衝突による運転席ＳＴ１の乗員Ｈ１の胸部への影響度である胸部影響度ｐ_２を推定する。胸部には、胸と、腹と、背中と、腰とが含まれる。乗員影響度推定部４１は、リスク要因に基づいて、腕脚部用の演算式により、衝突による運転席ＳＴ１の乗員Ｈ１の腕脚部への影響度である腕脚部影響度ｐ_３を推定する。

ここで、頭部用の演算式、胸部用の演算式、腕脚部用の演算式は、例えば共通する下記の数式１の形で表現することができる。

数式１におけるｐ_ｋは、身体部位ごとの部位別影響度である。数式１において、β_ｋは、衝突の態様に応じて変化するリスク要因（リスクファクタ）に応じて設定され、自車両５０における乗員の身体部位ごとに算出される係数である。ただし、ｋは身体部位を示す変数であり、ｋ＝１は身体部位が頭部である場合に対応し、ｋ＝２は身体部位が胸部である場合に対応し、ｋ＝３は身体部位が腕脚部である場合に対応する。数式１におけるＰ（Ｈ１）は、個人影響度である。すなわち、個人影響度Ｐ（Ｈ１）は、頭部用の演算式、胸部用の演算式、腕脚部用の演算式で共通となる。数式１では、β_ｋの数値が大きいほど、ｐ_ｋの数値が大きくなる。β_ｋが身体部位ごとに設定されていることにより、身体部位ごとに異なる部位別影響度が推定される。

数式１において、頭部影響度ｐ_１を演算する場合（ｋ＝１とした場合）、頭部用の演算式の係数であるβ_１がリスク要因に応じて設定される。記憶部４０には、β_１の値とリスク要因の組み合わせとを関連付けた頭部用のアルゴリズム（例えばデータテーブル）が記憶されている。頭部用の演算式の一部である頭部用のアルゴリズムは、交通事故統計データに基づいて構築される。β_１は、例えば、交通事故統計データ上のあるリスク要因の組み合わせ（類似の衝突事例）において、衝突による個人影響度がゼロではなかった人々のうち、頭部に影響があった人々の存在確率に相当する。

同様に、数式１において、胸部影響度ｐ_２を演算する場合（ｋ＝２とした場合）、胸部用の演算式の係数であるβ_２がリスク要因に応じて設定される。記憶部４０には、β_２の値とリスク要因の組み合わせとを関連付けた胸部用のアルゴリズム（例えばデータテーブル）が記憶されている。胸部用の演算式の一部である胸部用のアルゴリズムは、交通事故統計データに基づいて構築される。β_２は、例えば、交通事故統計データ上のあるリスク要因の組み合わせ（類似の衝突事例）において、衝突による個人影響度がゼロではなかった人々のうち、胸部に影響があった人々の存在確率に相当する。

同様に、数式１において、腕脚部影響度ｐ_３を演算する場合（ｋ＝３とした場合）、腕脚部用の演算式の係数であるβ_３がリスク要因に応じて設定される。記憶部４０には、β_３の値とリスク要因の組み合わせとを関連付けた腕脚部用のアルゴリズム（例えばデータテーブル）が記憶されている。腕脚部用の演算式の一部である腕脚部用のアルゴリズムは、交通事故統計データに基づいて構築される。β_３は、例えば、交通事故統計データ上のあるリスク要因の組み合わせ（類似の衝突事例）において、衝突による個人影響度がゼロではなかった人々のうち、腕脚部に影響があった人々の存在確率に相当する。

次にリスク要因とβ_ｋとの関係について説明する。例えば、頭部用の係数β_１は、リスク要因として自車両５０の衝突時の車速が高いほど大きな値として設定（演算）される。すなわち、頭部用のアルゴリズムでは、自車両５０の衝突時の車速が高いほどβ_１の数値が大きな値として演算される。一方で、胸部用の係数β_２は、自車両５０の衝突時の車速が高くなっても変化は少ない。すなわち、胸部用のアルゴリズムでは、自車両５０の衝突時の車速はβ_２の数値にあまり影響を与えない。頭部用の係数β_１は、自車両５０の衝突時の車速が低いほど小さい値となり、自車両５０の衝突時の車速が高くなると、胸部用の係数β_２に近い値となる。

また、運転席ＳＴ１の乗員Ｈ１がシートベルトをしていない場合、頭部用の係数β_１の数値は、運転席ＳＴ１の乗員Ｈ１がシートベルトをしている場合と比較して大きい値となる。運転席ＳＴ１の乗員Ｈ１がシートベルトをしている場合、胸部用の係数β_２の数値は、運転席ＳＴ１の乗員Ｈ１がシートベルトをしていない場合と比較して大きい値となる。

運転席ＳＴ１の乗員Ｈ１がシートベルトをしていて且つ運転席ＳＴ１のエアバッグが展開している場合には、運転席ＳＴ１の乗員Ｈ１がシートベルトをしていて且つ運転席ＳＴ１のエアバッグが展開していない場合と比較して、頭部用の係数β_１の数値は小さい値となる。一方、同じ比較において、胸部用の係数β_２の数値は大きい値となる。

運転席ＳＴ１の乗員Ｈ１がシートベルトをしている場合には、運転席ＳＴ１の乗員Ｈ１がシートベルトをしていない場合と比較して、腕脚部用の係数β_３の数値は大きい値となる。運転席ＳＴ１のエアバッグが展開している場合には、運転席ＳＴ１のエアバッグが展開していない場合と比較して、腕脚部用の係数β_３の数値は大きい値となる。

運転席ＳＴ１の乗員Ｈ１の年齢が６５歳以上である場合であって、運転席ＳＴ１の乗員Ｈ１がシートベルトをしているときには、胸部用の係数β_２の数値は、頭部用の係数β_１の数値及び腕脚部用の係数β_３の数値に比べて大きい値となる。運転席ＳＴ１の乗員Ｈ１の年齢が６５歳未満である場合であって、運転席ＳＴ１の乗員Ｈ１がシートベルトをしているときには、頭部用の係数β_１の数値、胸部用の係数β_２の数値、及び腕脚部用の係数β_３の数値は、互いに同等の値になりやすい傾向がある。以上説明した傾向は、交通事故統計データに基づいたものである。

このように身体部位ごとに演算されたβ_ｋの数値を、個人影響度であるＰ（Ｈ１）にそれぞれ乗算することにより、身体部位ごとの部位別影響度ｐ_１〜ｐ_３が求められる。

図３は、衝突方向が正面（前面）方向Ｄ１であった場合における運転席ＳＴ１の乗員Ｈ１への影響度の例を示す図である。より具体的に、図３の例において、運転席ＳＴ１の乗員Ｈ１の年齢が１８歳であり、車速が５５ｋｍ／ｈであり、運転席ＳＴ１の乗員Ｈ１がシートベルトをしており、運転席ＳＴ１のエアバッグが展開しており、多重衝突ではなく、自車両５０が普通車と条件を定める。この場合、本実施形態に係る乗員影響度推定システム１００では、頭部用の演算式により、例えば、運転席ＳＴ１の乗員Ｈ１の頭部影響度ｐ_１が３８．６と推定される。また、胸部用の演算式により、乗員Ｈ１の胸部影響度ｐ_２は例えば４１．１と推定される。腕脚部用の演算式により、運転席ＳＴ１の乗員Ｈ１の腕脚部影響度ｐ_３は例えば３８．７と推定される。

次に、本実施形態に係る乗員影響度推定システム１００による乗員影響度の推定処理について、図４及び図５を参照しつつ説明する。乗員影響度（部位別影響度）の推定処理は、例えば自車両５０の走行開始等により開始され、自車両５０の走行中において車載装置５１の乗員影響度推定ＥＣＵ１０及びセンタＣのサーバＳＶにより実行される。

図４に示されるように、乗員影響度推定ＥＣＵ１０においては、まず、衝突判定部１１により、自車両５０と物体とが衝突したか否かが判定される（ステップＳ１１）。この処理では、加速度センサ１で検出された加速度変化、エアバッグＥＣＵ［Electronic Control Unit］４のエアバッグ作動信号等の情報に基づいて、自車両５０と物体とが衝突したと判定される。

ステップＳ１１において自車両５０と物体とが衝突したと判定された場合、当該衝突時に車速センサ５により検出された車速に基づいて、衝突情報取得部１２により自車両５０の車速が取得される（ステップＳ１２）。続いて、衝突情報取得部１２により衝突情報が取得される（ステップＳ１３）。ステップＳ１２で取得した車速は、衝突情報に含めて扱われる。続いて、リスク要因取得部１３によりリスク要因情報が取得される（ステップＳ１４）。ステップＳ１３で取得した衝突情報は、リスク要因情報に含めて扱われる。続いて、送信部２０によりリスク要因情報がセンタＣに送信される（ステップＳ１５）。ステップＳ１５の後、乗員影響度推定ＥＣＵ１０における一連の処理が終了される。

他方、ステップＳ１１において自車両５０と物体とが衝突していないと判定された場合、衝突による乗員の影響度の推定は不要であるため、乗員影響度推定ＥＣＵ１０における一連の処理が終了される。その後、所定時間（例えば次のセンサ検出タイミングまでの時間）の経過後に再びＳ１１の判定が繰り返される。

次に、図５に示されるように、センタＣのサーバＳＶにおいては、乗員影響度推定部４１により、受信したリスク要因情報に基づいて、予め設定された演算式を用いて衝突による運転席ＳＴ１の乗員Ｈ１への影響度である個人影響度Ｐ（Ｈ１）が推定される（ステップＳ２１）。乗員影響度推定部４１により、予め設定された頭部用の演算式を用いて衝突による運転席ＳＴ１の乗員Ｈ１の頭部への影響度である頭部影響度ｐ_１が推定される（ステップＳ２２）。乗員影響度推定部４１により、受信したリスク要因情報に基づいて、予め設定された胸部用の演算式を用いて衝突による運転席ＳＴ１の乗員Ｈ１の胸部への影響度である胸部影響度ｐ_２が推定される（ステップＳ２３）。乗員影響度推定部４１により、受信したリスク要因情報に基づいて、予め設定された腕脚部用の演算式を用いて衝突による運転席ＳＴ１の乗員Ｈ１の腕脚部への影響度である腕脚部影響度ｐ_３が推定される（ステップＳ２４）。その後、サーバＳＶによる処理が終了される。

以上説明したように、本実施形態に係る乗員影響度推定システム１００では、頭部、胸部及び腕脚部のそれぞれについて、専用の演算式が用いられており、身体部位ごとに衝突による乗員への影響度を推定するので、身体部位を考慮しない従来のシステムと比べて、衝突による乗員への影響度を身体部位ごとに適切に推定することができる。

以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されるものではない。本発明は、上述した実施形態を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変更、改良を施した様々な形態で実施することができる。例えば、リスク要因には少なくとも車速が含まれていればよい。

上記実施形態の乗員影響度推定システム１００では、自車両５０以外のセンタＣに設けられたサーバＳＶに乗員への影響度の推定機能が備えられていたが、自車両５０の車載装置５１に乗員への影響度の推定機能が備えられていてもよい。

上記実施形態では、衝突による乗員への影響度の推定の一例として、運転席ＳＴ１に着座する運転者である乗員Ｈ１への影響度を推定する場合について説明したが、助手席ＳＴ２に着座する乗員Ｈ２への影響度を推定してもよいし、左後部座席ＳＴ３に着座する乗員Ｈ３への影響度を推定してもよいし、右後部座席ＳＴ４に着座する乗員Ｈ４への影響度を推定してもよい。乗員Ｈ１〜乗員Ｈ４のうちの任意の複数の乗員の部位別影響度を推定してもよい。頭部用のアルゴリズム、胸部用のアルゴリズム、腕脚部用のアルゴリズムは、座席位置によって変更してもよい。

５…車速センサ、１０…乗員影響度推定ＥＣＵ、１１…衝突判定部、１２…衝突情報取得部、１３…リスク要因取得部、４１…乗員影響度推定部、５０…自車両、５１…車載装置、Ｃ…センタ、Ｈ１…乗員、ＳＶ…サーバ、１００…乗員影響度推定システム。

Claims (1)

1. 自車両と物体とが衝突したと判定された場合に、衝突による乗員への影響度を推定する乗員影響度推定システムであって、
   前記自車両の車速を検出する車速センサと、
   前記自車両と前記物体とが衝突したと判定された場合に、衝突時の前記車速を含む衝突情報を取得する衝突情報取得部と、
   前記衝突情報を含むリスク要因を取得するリスク要因取得部と、
   衝突による前記乗員への影響度を推定するための予め設定された演算式であって、一人の乗員を一対象として捉えたときの個人影響度用の演算式と、交通事故統計データに基づいて構築された頭部用、胸部用、及び腕脚部用の演算式と、を記憶する記憶部と、
   前記リスク要因に基づいて、衝突による前記乗員への影響度として、前記個人影響度用の演算式による前記個人影響度と、前記頭部用の演算式による前記乗員の頭部への影響度と、前記胸部用の演算式による前記乗員の胸部への影響度と、前記腕脚部用の演算式による前記乗員の腕脚部への影響度と、を前記自車両の各座席位置の乗員ごとに推定する乗員影響度推定部と、
   を備え、
   前記乗員影響度推定部は、
   前記交通事故統計データ上の過去の類似の衝突事例に対応する前記リスク要因の組み合わせにおいて、前記個人影響度がゼロではなかった人々のうち、頭部に影響があった人々の存在確率に基づいて、前記乗員の頭部への影響度を推定し、
   前記交通事故統計データ上の過去の類似の衝突事例に対応する前記リスク要因の組み合わせにおいて、前記個人影響度がゼロではなかった人々のうち、胸部に影響があった人々の存在確率に基づいて、前記乗員の胸部への影響度を推定し、
   前記交通事故統計データ上の過去の類似の衝突事例に対応する前記リスク要因の組み合わせにおいて、前記個人影響度がゼロではなかった人々のうち、腕脚部に影響があった人々の存在確率に基づいて、前記乗員の腕脚部への影響度を推定する、乗員影響度推定システム。

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