JPH02144244A - 運転パターン認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は車両走行時の運転パターンの変化を認識するた
めの装置であって、特に運転者の変更の他に同一運転者
の気分等によって運転パターンが変わったときにも認識
することができる運転パターン認識装置に関するもので
ある。

（従来の技術） 運転パターン認識を行うための装置としては、例えば特
開昭５９−５０２６１号公報に記載されたものがある。

この装置は運転パターン認識を行うための変数として、
走行状況を表わす信号の１つであるアクセル開度に関す
る信号を用いるものである。

また従来装置にはドアスイッチやミラーの操作に関する
信号を用いて運転者の変更を認識するものもある。

（発明が解決しようとする課題） しかしながら上記公報に記載された装置においては、走
行状況を表わす信号の１つであるアクセル開度に関する
信号のみを用いて、運転者が変わってアクセル操作の特
徴が変わったときのように、前記信号の変化パターンの
切換わりが明確に識別されたとき運転パターンが変化し
たものと認識するから、認識精度は一つの変数のみに依
存するものになってその向上はある程度以上は望めない
。

一方、ドアスイッチやミラーの操作に関する信号を用い
る従来装置においては、ミラー操作を例にとると、同一
運転者がミラー操作を行ったときや誤操作したときには
運転者の変更と誤認し、また異なる運転者がミラー操作
を行わなかったとき運転者の変更を認識できず、さらに
同一運転者の気分等によって運転パターンが変った場合
にもその変化を認識できない等の問題が生じて、所望の
認識精度が得られない。

本発明は運転者の変更等により運転パターンが変わると
アクセル操作の特徴が変わることに着目して、アクセル
操作速度について求めた長周期および単周期の不偏分散
の比に基づき運転パターン認識を行うことにより上述の
問題を解決することを目的とする。

（課題を解決するための手段） この目的のため本発明の運転パターン認識装置は、第１
図に概念を示す如く、アクセル操作速度を検出するアク
セル操作速度検出手段と、検出されたアクセル操作速度
について第１の所定期間における不偏分散を演算する第
１不偏分散演算手段と、検出されたアクセル操作速度に
ついて第１の所定期間より十分長い第２の所定期間にお
ける不偏分散を演算する第２不偏分散演算手段と、これ
ら不偏分散より求まる不偏分散比が数学的に有意差を有
するか否かを検定する不偏分散比検定手段と、数学的に
有意差を有すると検定されたとき運転パターンが変化し
たと認識する運転パターン認識手段とを具えて成ること
を特徴とするものである。

（作　用） 車両走行中、アクセル操作速度検出手段はアクセル操作
速度を検出している。

このとき第１不偏分散演算手段は、検出されたアクセル
操作速度について第１の所定期間、すなわち短周期にお
ける不偏分散を演算し、第２不偏分散演算手段は、検出
されたアクセル操作速度について第１の所定期間より十
分長い第２の所定期間、すなわち長周期における不偏分
散を演算する。

ここで不偏分散比検定手段は、これら不偏分散の比であ
る不偏分散比が数学的に有意差を有するか否かの検定を
行う。

この不偏分散比は、運転パターンが短周期と長周期とで
全く同一ならば１となり、短周期的に変化すれば変動す
るものである。したがって不偏分散比検定手段による検
定結果が数学的に有意差有りとなったとき、運転パター
ン認識手段は運転パターンが変化したものと認識する。

このようにして運転者の変更は勿論、同一運転者におい
て気分等により運転パターンが変った場合にも極めて認
識精度の高い運転パターン認識を実現することができる
。

（実施例） 以下、本発明の実施例を図面に基づき詳細に説明する。

第２図は本発明の運転パターン認識装置を塔載した車両
の全体構成を例示する線図であり、図中１０は車両、Ｉ
ＩＬ、　ＩＩＲ，１２Ｌ、　１２Ｒは夫々左右前後輪、
１３はエンジンを示す。

前輪１１Ｌ、　ＩＩＲはステアリングギヤ１４を介して
ステアリングホイール１５に結合され、後輪１２Ｌ、　
１２Ｒはディファレンシャル１６を介して自動変速機１
．７、エンジン１３に結合される。車両１０はエンジン
１３からの動力を自動変速機１７、ディファレンシャル
１６を介して伝達されて車輪１２Ｌ、　１２Ｒを駆動し
て走行し、ステアリングホイール１５の舵角に応じて前
輪１１Ｌ、　ＩＩＲを操舵して操向を行う。

１８は運転者のアクセル操作ＭＡＣｃ、を検出するアク
セルセンサであり、アクセル操作量へＣＣヲ示す信号を
コントローラ２０に入力する。

コントローラ２０はこの入力信号Ａｃｃに基づき第３図
の制御プログラムを実行して本発明の運転パターン認識
およびその認識に基づく自動変速機のシフトパターン制
御を行う。

すなわちまずステップ１０１でアクセルセンサ１８より
運転者のアクセル操作量Ａｃｅを読込み、ステップ１０
２で読込んだアクセル操作量へｃｃを時間で微分してア
クセル操作速度Ａｃｃを演算する。このＡｃｅの演算は
所定のサンプリング周期ΔＴ毎に読込んだアクセル操作
量へｃｃのデータをＡＩ＋　Ａ！＋　・・・Ａｎとし、
アクセル操作速度へｃｃのデータをＸｉ　（＋＝１．２
．・・・＋ｎ）　　とすると ＸＩ　＝　ｌ　Ａ２−Ａｌ　ｌ　／ΔＬ　％　Ｘｚ＝　
　Ａｓ−１ｈ　　／Δｔ１・・・により求めるものとす
る。これにより以下の不偏分散の演算に用いるアクセル
操作速度Ａｃｃのデータｘｉが１つ求まる。

次のステップ１０３ではデータｘｉを長周期Ｔ２（例え
ば３０分）に相当する数以上サンプリングしたか否かの
判別を行い、不足の場合はステップ１０３−１０１−１
０２−１０３のループによりデータのサンプリングを繰
返し、長周ｊｌＪ４Ｔ２に相当する数のデータをサンプ
リングしたら、ステップ１０４で長周期Ｔ２の間の不偏
分散φ２（φ２）０）をデータｘｉに基づき次式により
演算する。ただしｎ；長周期Ｔ２に相当するサンプリン
グ数ｎＨ＋マ；アクセル操作速度データＸｉ　（ｉ＝１
．２．・・・、ｎ）の平均値とする。

次のステップ１０５では同様にして短周期ＴＩ　（例え
ば５〜１０分）の間の不偏分散φバφ１〉０）をデータ
ｘｉに基づき演算する。なおこの演算は上述した（１）
式を用いるが、ｎが短周期Ｔ１に相当するサンプリング
数ｎ、となる点で異なる。したがってデータｘｉとして
用いるデータも長周期Ｔ２に相当するデータの内の現在
に近い方から取った短周ｗＩＴ　ｚ分のデータとなる。

ステップ１０６ではこれら不偏分散より不偏分散比Ｆ＠
Ｆ＝φ、／φ２により演算しくただしＦ＜１ならばＦ−
φ２／φ、とする）、ステップ１０７でサンプリング数
ｎｌ＋　１２に基づき図示しない数表より検定値Ｈを読
込み、ステップ１０８でこの検定値Ｈと前記不偏分散比
Ｆとを比較する。

ここで不偏分散比Ｆが検定値１１以上ならば数学的に有
意差が認められるから、ステップ１０９で運転パターン
が変化したものとＬＷ　ｉＪｉする。

この認識に基づき、本例ではステップ１１０で図示しな
い運転環境認識プログラムの起動を行う（これに限定さ
れるものでなく、他の制御に用いても良い）。次いでこ
のプログラムによる運転環境認識に基づき、ステップ１
１１で自動変速機１７のシフトパターン制御のヒステリ
シスを認識された運転環境に適したものに変更する。

なおステップ１０８の判別において不偏分散比Ｆが検定
値１４未満のときは、運転パターンが不変の場合である
から、上記ステップ１０９〜１１１の制御をスキップし
て制御をそのまま終了する。

上記制御の作用について以下に詳細に説明する。

車両走行中の運転パターン、したがってアクセル操作パ
ターンは人によって特徴が表われるものであり、また同
一運転者でも気分によって変化したり、道路状況（例え
ば悪路、坂道、降雨）によっても変化するものである。

このようなアクセル操作パターンの差異を認識する方法
として、本例では統計的手法を用いる。

すなわち、アクセル操作速度Ａｃｃのデータを長周期と
短周期とに亘ってサンプリングし、得られたデータの属
する母集団同志のバラツキ具合が等しいか否かによりア
クセル操作パターンの差異を検定するもので、その検定
には両者の不偏分散の比、すなわち不偏分散比Ｆを用い
る。

ここでアクセル操作速度についての不偏分散について詳
述すると、この不偏分散はサンプリング周期ΔＴのアク
セル開度変化、つまりアクセル操作速度Ａｃｅデータに
ついてそれらの平均値を求めたとき、個々のアクセル操
作速度データが平均値に対しばらつく程度を表わすもの
であり、データが平均値付近に集中するほど小さい値と
なり、平均値に対するばらつきが大きいほど大きい値と
なる（例えば高速道路走行時と一般道路走行時とを比べ
ると、前者は信号が無いため連続走行が可能でありアク
セル操作速度の変化が比較的小さくて不偏分散が小さく
なるが、後者は信号での停止、発進の繰返しのためアク
セル操作速度の変化が比較的大きくなり、不偏分散が太
き（なる）。

したがって第３図のステップ１０１〜１０５の実行によ
りアクセル操作速度について短周期Ｔ１、長周期Ｔ２の
不偏分散φ１．φ２を求め、ステップ１０６で求めるそ
れらの不偏分散比Ｆ　（Ｆ＝φ１／φ２またはＦ＝φ２
／φ１、ただしＦ＞１）と、ステップ１０７で求める検
定値Ｈとをステップ１０８で比較することにより運転パ
ターンの変化の有無を判別することができる。

ここで検定値Ｈは、「多変量解析法」　（奥野忠−他著
、日科技連出版、１９７１年１０月２５日発行）に記載
されているように、次式 ％式％） と表わすことができ（ただしｎｌ＋ｎ２；短周期、長周
期のサンプリング数、α；危険率である）、具体的には
上記文献に記載の数表から求めることができる。すなわ
ち本例においては短周期Ｔ１＝５（Ｉｌｌｉｎ）、長周
期Ｔｚ＝３０（ｍｉｎ　）　、サンプリング周期＝０．
５（ｓｅｃ）とすると、サンプリング数ｎｌ＋　ｎｇは
夫々５　Ｘ６０（ｓｅｃ）１０．５（ｓｅｃ）＝６００
．３０Ｘ６０（ｓｅｃ）１０．５　（ｓｅｃ）　＝３６
００となり、α−０，０５とすると検定値ＨはＨ＝　Ｆ
　（５９９，３５９９，０，０５）により上記数表から
求まる。なおこの数表には（５９９，３５９９）に該当
する欄はないが、表中サンプリング数が最大のＦ（９，
（１）、　０．０５）が１．８７９９であり、Ｆ　（９
，１２０゜０．０５）が１．９５８９、Ｆ（９，２０，
０，０５）が２．３９２８であるから、Ｈ＝１．９５８
９とすれば十分である。

ところでステップ１０８の判別の結果、Ｆ＜Ｈの場合は
、１００％から危険率５％を引いた値である９５％の確
率で長周期および短周期のアクセル操作速度データのば
らつきが等しいと推定することができ、これは運転パタ
ーンの不変の場合に他ならない。逆にＦ≧Ｈならば５％
の確率で上記ばらつきが等しいと推定することができ、
これはばらつきが明らかに異なる、運転パターンの変化
があった場合に他ならない。したがって後者の場合ステ
ップ１０９で運転パターンが変ったことを極めて高精度
に認識することができる。

なおこの認識に基づきステップ１１０で運転環境認識プ
ログラムを起動し、得られた運転環境認識に基づきステ
ップ１１１で自動変速機１７のシフトパターン制御のヒ
ステリシスを当該運転環境に適したものに変更する。

このようにすることにより、常時起動していると負荷が
大きい運転環境認識プログラムを必要なときだけ起動す
ることができ、制御の効率化が図れる。

（発明の効果） かくして本発明の運転パターン認識装置は上述の如く、
アクセル操作速度について求めた長周期および短周期の
不偏分散の比が数学的に有意差を有するか否かの検定に
基づき、運転パターンの変更の有無を認識するから、運
転者の変更は勿論、同一運転者において気分等により運
転パターンが変った場合にも掻めて認識精度の高い運転
パターン認識を実現することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の運転パターン認識装置の概念図、 第２図は本発明装置を塔載した車両の構成を例示する線
図、 第３図は同側におけるコントローラの制御プログラムを
示すフローチャートである。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、アクセル操作速度を検出するアクセル操作速度検出
   手段と、 検出されたアクセル操作速度について第１の所定期間に
   おける不偏分散を演算する第１不偏分散演算手段と、 検出されたアクセル操作速度について第１の所定期間よ
   り十分長い第２の所定期間における不偏分散を演算する
   第２不偏分散演算手段と、 これら不偏分散より求まる不偏分散比が数学的に有意差
   を有するか否かを検定する不偏分散比検定手段と、 数学的に有意差を有すると検定されたとき運転パターン
   が変化したと認識する運転パターン認識手段とを具えて
   成ることを特徴とする運転パターン認識装置。