JPH0456632A - ドライバーの操舵特性測定装置 - 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、ドライバーの操舵特性測定装置に関し、さら
に詳しくはドライバーのハンドル（ステアリングホイー
ル）操舵量、車速ならびに車両の横方向の運動に関する
状態量に基づき操舵特性を検出するドライバーの操舵特
性測定装置に関するものである。

〔従来の技術〕

従来のドライバーの操舵特性を検出する装置としては、
居眠り運転警報装置としてドライバーのステアリングホ
イール操舵のパターンから異常操舵を検出し、警報を発
する装置がある（特開昭５９−１５３６２７号公報など
）。この装置は居眠り運転時の異常操舵の特、微的なパ
ターンを抽出しているため特定の現象の判定は可能であ
るが、正常な状態から異常な状態へ移行していくような
途中の経過状態を連続的に判定することは困難であり、
またドライバーの時々刻々変化する過渡的な操舵特性を
定量的に示すことも困難である。また、ドライバーの個
々の操舵が適切な操舵かどうかといった判定は不可能で
ある。

〔発明が解決しようとする課題〕

本発明はドライバーの操舵動作が目標位置からの偏差に
応じて行われることに着目し、ドライバーの操舵量、操
舵によって車両に生ずる横方向の運動に関する状態量お
よび車速に対応した物理量などから目標位置から逸脱し
ないために必要となる修正操舵量を予測し、この予測し
た修正操舵量と実際のドライバーの操舵量との関係から
、ドライバーの操舵の時間的な応答遅れ、修正操舵の量
などを求め、これらの値により正常な状態から異常な状
態までのドライバーの操舵能力を定量的に検出し、ドラ
イバーに提示することにより操舵の状態を認識させるこ
と、また、この測定結果により、個人個人のドライバー
の操舵動作の特徴の識別、疲労、意識低下、いねむりな
どによる操舵能力の変化を定量的に示すことなどを可能
にすることを目的とする。

〔課題を解決するための手段〕

上記目的を達成するために第１の発明は、ドライバーの
ハンドル操作によって横方向および回転方向の運動状態
が定まる車両のドライバーの操舵特性を測定するドライ
バーの操舵特性測定装置において、ドライバーのハンド
ル操作による操舵量およびドライバーのハンドル操作に
よる車両の横方向の運動に関する状態量の少なくとも一
方と車速に関連した物理量とを検出する状態量検出手段
と、車両の現在の横方向位置と将来の横方向位置または
変位とのいずれか一方と、予め設定された目標位置との
偏差量に応じた修正操舵量を、前記操舵量および状態量
の少なくとも一方と前記物理量とに基づいて予測する操
舵量予測手段と、前記修正操舵量に対する前記操舵量の
遅れに相当する量を算出してドライバーの操舵能力を検
出する操舵能力検出手段と、を設けたことを特徴とする
。

〔作用〕

水弟１の発明は、ドライバーの操舵状態を表す量として
のドライバーのハンドル操作による操舵量およびハンド
ル操作によって生じた車両の横方向の運動に関する状態
量の少なくとも一方と、ドライバーの操舵および車両運
動の状態を規定する指標である車速に関連した物理量と
を検出する状態量検出手段を有している。

操舵量予測手段では、状態量検出手段からの状態量信号
である操舵量および状態量の少なくとも一方と車速に関
連した物理量とに基づき車両の現在または将来の位置（
または変位）を算出し、予め設定された目標位置（また
は変位）からの車両の偏差量を算出する。さらに、算出
した車両の偏差量より、目標位置（または偏差）を逸脱
しないためにドライバーが操舵すべき修正操舵量を予測
する。

ドライバーの操舵能力が高い状態では予測された修正操
舵量に対し、実際のドライバーの操舵は遅れなく行われ
る。しかし、例えば、ドライバーの居眠り状態の開始ま
たは進行による操舵能力の低下に伴い、目標位置からの
偏差量の認知が遅れたり、操舵動作の遅れなどから実際
のハンドル操作に遅れが生じ、修正操舵量に対する操舵
量の時間的な遅れが増加する。また、操舵能力の低下に
よりこのような時間遅れの増加や修正操舵量に対する不
適切な操舵量のために、目標位置からの偏差量の増加や
増加した偏差量に対する操舵量の増加などが発生する。

したがって、操舵能力検出手段では、操舵量予測手段か
らの修正操舵量に対する検出された操舵量の遅れに相当
する量を算出してドライバー〇操舵能力を検出する。修
正操舵量に対する操舵量の遅れに相当する量として、ド
ライバーの操舵時間遅れ、車両の目標位置（または変位
）からの偏差量および操舵量のいずれか１つまたは２つ
以上の組合せを算出することができる。

〔発明の効果〕

以上説明したように本発明によれば、ドライバーの操舵
状態を表す量と車両の運動を表す量とドライバーの操舵
および車両運動の状態を規定する指標である量とにより
算出した車両の現在または将来の位置に基づき目標位置
から逸脱しないために必要となる修正操舵量を予測し、
その予測値からの実際の操舵量の遅れに相当する量を算
出しているので、ドライバーの操舵能力を定量的に検出
することが可能になる。したがって、従来のように居眠
り状態という特定の状態のみを判定するだけでなく、正
常な操舵状態から異常な操舵状態に至るまで広範囲にわ
たって時々刻々変化する過渡的な操舵特性を連続的に表
示することができる。

［その他の発明の説明］ 上記目的を達成するために第２の発明は、ドライバーの
ハンドル操作によって横方向および回転方向の運動状態
が定まる車両のドライバーの操舵特性を測定するドライ
バーの操舵特性測定装置において、ドライバーのハンド
ル操作による操舵量、ドライバーのハンドル操作による
車両の横方向の運動に関する状態量および車速に関連し
た物理量を検出する状態量検出手段と、車両の現在の横
方向位置と将来の横方向位置または変位とのいずれか一
方と、予め設定された目標位置との偏差量に応じた修正
操舵量を、前記状態量と前記物理量とに基づいて予測す
る操舵量予測手段と、前記修正操舵量に対する前記操舵
量の遅れ時間を少なくとも算出してドライバーの操舵能
力を検出する操舵能力検出手段と、を設けたことを特徴
とする。

第２の発明は、第１図に示すように、ドライバーの操舵
量Δを検出した操舵量信号と、前記車両の横方向の運動
に関する状態量ｙを検出した状態量信号と、車速に関連
した物理量Ｕを検出した物量信号を出力する状態量検出
手段Ａを有している。

操舵量としては、操舵角、操舵力および操舵速度のいず
れか１つを検出することができ、状態量としては、ヨー
角、ヨーレート、横方向変位、横方向速度、横方向加速
度、車速とヨーレートの積、および車速と横方向加速度
との積のいずれか１つまたは２以上の組合せを検出する
ことができる。

また、操舵量に代えて前輪実舵量および後輪実舵量の少
なくとも一方を検出して操舵量相当量に換算してもよい
。また、状態量信号は前記操舵量信号および物理量信号
から推定してもよい。状態量信号および物理量信号は、
修正操舵量Δｅを予測する操舵量予測手段已に人力され
る。この修正操舵量Δｅは次のａＸｂＳｃのいずれかに
よって予測することができる。なお、以下の現在または
将来の横方向位置は座標系における位置、すなわち絶対
位置を表し、将来の横方向変位は現在の横方向位置を基
準とした将来の横方向位置の変位、すなわち相対位置を
表す。

ａ：前記状態量ｙと前記物理量Ｕとに基づいて車両の現
在の横方向位置Ｙを演算し、該現在の横方向位置Ｙと前
記目標位置Ｙ。との偏差量Ｙｅを演算し、該偏差量Ｙｅ
と前記物理量Ｕとによって前記修正操舵量Δｅを予測す
る。

ｂコ前記状態量ｙに基づいて車両の横方向の運動に関す
る現在の状態量を演算し、該現在の状態量、前記物理量
、および状態量検出手段で検出された前記状態量に基づ
いて将来の横方向変位Ｙｐを演算し、該将来の横方向変
位Ｙｐと前記目標位置Ｙ。との偏差量を演算し、該偏差
量と前記物理量とによって前記修正操舵量を予測する。

Ｃ：前記状態量と前記物理量とに基づいて車両の現在の
横方向位置を演算すると共に前記状態量に基づいて車両
の横方向の運動に関する現在の状態量を演算し、該現在
の横方向位置と該現在の状態量とに基づいて将来の横方
向位置を演算し、該将来の横方向位置と前記目標位置と
の偏差量を演算し、該偏差量と前記物理量とによって前
記修正操舵量を予測する。

前記操舵量、状態量、物理量、現在の横方向位置、将来
の横方向変位、将来の横方向位置、偏差量、修正操舵量
は操舵能力を測定するためのデータとして適宜メモリに
記憶される。

ドライバーの操舵能力が高い状態では目標位置からの偏
差量によって予測される修正操舵量Δｅに対し、実際の
操舵は遅れなく行われる。しかし、操舵能力の低下にと
もない目標位置からの偏差量の認知の遅れ、操舵動作の
遅れなどから実際の操舵に遅れが生じ、修正操舵量に対
する操舵量の時間遅れの増加となって現れる。また、操
舵能力の低下によりこのような時間遅れの増加や修正操
舵量に対し適切な操舵量が加えられないことにより、目
標位置からの偏差量の増加や、増加した偏差量に対する
操舵量の増加などが発生する。

上記の理由により、操舵能力検出手段Ｃでは、以下のｄ
、ｅおよびｆのいずれかによってドライバーの操舵能力
を示す種々の特性値の少なくとも１つを算出する。

ｄ：前記修正操舵量および前記操舵量から有効な成分を
抽出し、抽出された修正操舵量成分Δｅｆに対する抽出
された操舵量成分Δｆの遅れ時間Ｔｄを算出する。また
、積分値、例えば操舵量の絶対値の時間に関する積分値
または操舵量の２乗の時間に関する積分値、または修正
操舵量の絶対値の時間に関する積分値を算出してもよい
。

ｅ：検出に必要な時間Ｔｓ間の前記修正操舵量および前
記操舵量を選択し、選択された修正操舵量および操舵量
から有効な成分を抽出し、抽出された修正操舵量成分Δ
ｅｆおよび抽出された操舵量成分Δｆに基づいて相互相
関関数を算出し、この相互相関関数から遅れ時間、およ
び相関値を算出する。この相互相関関数は畳み込み積分
またはフーリエ変換によって求めることができる。

ｆ：検出に必要な時間Ｔｓの前記修正操舵量および前記
操舵量を選択し、選択された修正操舵量および操舵量か
ら有効な成分を抽出し、抽出された修正操舵量成分Δｅ
ｆおよび抽出された操舵量成分Δｆに基づいて周波数伝
達関数を算出し、この周波数伝達関数より位相遅れと修
正操舵量に対する操舵量の比とを算出する。

以下、第２の発明を第４図、第５図および第６図を参照
して詳細に説明する。たとえば、上記ａによって現在の
横方向位置Ｙに基づいた修正操舵量を予測し、第４図に
示すように上記ｄによって遅れ時間および操舵量の積分
値を算出する場合は下記のとおりである。この現在の横
方向位置Ｙは、ヨーレートｒと車速Ｖとの積と横方向加
速度Ｖとの和を時間に関して２重積分することにより、
または２次遅れ処理することにより求めることができる
。修正操舵量は、現在の横方向位置Ｙの目標位置Ｙ。か
らの偏差量Ｙｅに、車速Ｖが大きくなるに従って小さく
なるゲインを乗算することにより求めることができる。

上記の処理はステップＰ１〜Ｐ４で実行される。次に、
測定に必要となる有効なデータ成分を抽出するフィルタ
処理を施しくステップＰ５）、修正操舵量成分Δｅｆと
操舵量成分Δｆを算出する。

データの成分は、早い操舵が必要となるような走行条件
では早い操舵成分を抽出し、遅い操舵が必要となる走行
条件では遅い操舵成分を抽出する。

この操舵成分は、前記物理量に応じて最適な成分を抽出
することができる。

操舵能力の測定は、まずこれらのデータの時間波形の時
間軸での比較により相関関係を抽出して行う（ステップ
Ｐ６）。この比較において、修正操舵量と操舵量との対
応が良く、かつドライバーの応答遅れとして妥当な遅れ
時間Ｔｄ　（例えば、第５図（１）、（２））を測定す
る。また、操舵量の積分値δｄ（例えば、操舵量の絶対
値の積分値または操舵量の２乗の積分値）または修正操
舵量の積分値δｅｄを算出する。

このように算出した遅れ時間Ｔｄは、ドライバーが操舵
の目標とする修正操舵量に対する実際の操舵量の応答遅
れの度合を表し、その値が小さい程ドライバーの応答性
が早いと判定し、逆に大きくなるに連れて遅いと判定す
る。各々の積分値は、偏差量、操舵量の特性値を表し、
値が小さいほど偏差量、操舵量が少ないと判定し、逆に
太きくなるに連れて多いと判定する（ステップＰ７、ス
テップＰ８）。

これらのドライバーの操舵能力に関する特性値を定量的
に測定し、ドライバーに提示することにより、現在の状
態を認識させる（ステップＰ９）。

たとえば、上記すまたはＣによって将来の横方向位置ま
たは横方向変位に基づいた修正操舵量を予測し、第６図
に示すように、上記ｅによって遅れ時間および相関値を
算出する場合は下記の通りである。将来の横方向変位は
、ヨーレートｒがら求めたヨー角Ｒと、予測光までの規
定時間Ｔｕまたは規定距離Ｌｕとから求めることができ
る。この規定時間Ｔｕまたは規定距離Ｌｕは、車速Ｖ１
または車速Ｖとヨーレートｒ１または車速Ｖとヨーレー
）ｒと横方向加速度Ｖによって定めることがでる。また
、将来の横方向位置は、上記のようにして求めた現在の
横方向位置Ｙに上記の横方向変位の加算すればよい。修
正操舵量は、将来の横方向位置または変位の目標位置か
らの偏差量Ｙｅに車速か大きくなるに従って小さくなる
ゲインを乗算することにより求めることができる。上記
の処理は、ステップＰ２１〜ステップＰ２６で実行され
る。

本発明では、ドライバーの操舵能力を示す特性値として
操舵量の応答遅れ時間、修正操舵量に対する操舵量の比
率などを測定するため、記憶したデータに以下のような
処理を加える。

ドライバーの操舵能力を測定する目的に応じ、−次処理
を行うために必要となる時間Ｔｓのデータをメモリから
選択しくステップＰ２７、Ｐ２８）、測定に必要となる
データ成分を抽出するフィルタ処理を施した修正操舵量
成分Δｅｆと操舵量成分Δｆを算出する（ステップＰ２
９）。

ドライバーの操舵の平均的な特性値を測定する場合は時
間Ｔｓはそれに応じて長くなり、逆に個々の操舵の特性
値を測定する場合はデータの時間Ｔｓは短くなる。この
時間Ｔｓは前記物理量に応じて最適時間を設定すること
ができる。

抽出するデータの成分は、早い操舵が必要となるような
走行条件では早い操舵成分を抽出し、遅い操舵が必要と
なる走行条件では遅い操舵成分を抽出する。この操舵成
分は、前記物理量に応じて最適な成分を抽出することが
できる。

操舵能力の測定は、まずこれらのデータの相互相関関数
を算出する（ステップＰ３０）。相互相関関数は、操舵
の目標となる修正操舵量とドライバーの操舵量の相関関
係を表すため、修正操舵量と操舵量との相関が高く、か
つドライバーの応答遅れとして妥当な遅れ時間Ｔｄでの
相互相関関数のピークとなる相関値δｄ　（Ｔｄ）を判
定し測定する（ステップＰ３１、Ｐ３２）。

このように測定した遅れ時間はドライバーが操舵の目標
とする修正操舵量に対する実際の操舵量の応答遅れの度
合を表し、その値が小さい程ドライバーの応答性が早い
と判定し、逆に大きくなるに連れて遅いと判定する。相
関値は目標位置からの偏差量に対応した修正操舵量と実
際の操舵量との積で得られ、偏差量、操舵量の増加を強
調した特性値を表し、その値が小さいほどドライバーの
操舵成績が高いと判定し、逆に大きくなるに連れて低い
と判定する。

これらのドライバーの操舵能力に関する特性値を定量的
に測定し、ドライバーに提示することにより、現在の状
態を認識させる（ステップＰ３４）。

以上説明したように第２の発明によれば、目標位置から
逸脱しないために必要となる修正操舵量と操舵量との関
係からドライバーの操舵能力を定量的に測定しているた
め、時々刻々変化する過渡的な操舵特性を連続的に表示
することができる、という効果が得られる。

上記目的を達成するために第３の発明は、ドライバーの
ハンドル操作によって横方向および回転方向の運動状態
が定まる車両のドライバーの操舵特性を測定するドライ
バーの操舵特性測定装置において、ドライバーのハンド
ル操作による操舵量および車速に関連した物理量を検出
する状態量検出手段と、前記物理量に基づいて車両の横
方向の運動に関する現在の状態量を推定し、車両の将来
の横方向位置または変位と予め設定された目標位置との
偏差量に応じた修正操舵量を、前記推定された状態量と
前記物理量とに基づいて予測する操舵量予測手段と、前
記修正操舵量に対する前記操舵量の遅れ位相を少なくと
も算出してドライバーの操舵能力を検出する操舵能力検
出手段と、を設けたことを特徴とする。

第３の発明は、第２図に示すように、ドライバーの操舵
量Δを検出した操舵量信号と、車速に関連した物理量Ｕ
を検出した物理量信号とを出力する状態量検出手段Ａを
有している。操舵量信号および物理量信号は、操舵量予
測手段已に人力される。本発明では、ドライバーのハン
ドル操作による車両の横方向の運動に関する状態量を検
出しないため、操舵量予測手段Ｂはこの状態量を前記操
舵量と前記物理量とに基づいて推定する。また、操舵量
予測手段Ｂは、上記第２の発明で説明したａ、ｂおよび
Ｃのいずれかによって修正操舵量Δｅを算出する。

前記操舵量、推定された状態量、物理量、将来の横方向
位置または変位、偏差量、修正操舵量は操舵能力を測定
するためのデータとして適宜メモリに記憶される。

ドライバーの操舵能力が高い状態では目標位置からの偏
差量によって予測される修正操舵量に対し実際の操舵は
遅れなく行われる。しかし、操舵能力の低下にともない
目標位置からの偏差量の認知の遅れ、操舵動作の遅れな
どから実際の操舵に遅れが生じ、修正操舵量に対する操
舵量の時間遅れの増加となって現れる。また、操舵能力
の低下によりこのような時間遅れの増加や修正操舵量に
対し適切な操舵量が加えられないことにより目標位置か
らの偏差量の増加や、増加した偏差量に対して操舵量の
増加などが発生する。

上記の理由により、操舵能力検出手段Ｃでは、前記ｄ、
ｅおよびｆのいずれかによりドライバーの操舵能力を示
す種々の特性値の少なくとも１つを算出する。

以下、第３の発明の詳細について、たとえば、操舵量予
測手段Ｂでは上記のｂを、操舵能力検出手段では上記の
ｆを夫々用いた場合について第７図を参照して詳細に説
明する。本発明の将来の横方向位置または将来の横方向
変位は、操舵量Δと物理量とから推定したヨー角Ｒｈと
、予測光までの規定時間Ｔｕまたは規定距離Ｌｕとから
求めることができる。この規定時間Ｔｕまた は規定距離Ｌｕは、上記で説明したように、車速Ｖ、ま
たは車速Ｖとヨーレー）ｒ、または車速Ｖとヨーレー）
ｒと横方向加速度Ｖとによって定めることができる。そ
して、上記と同様にして修正操舵量を予測する（ステッ
プＰ４０〜ステップＰ４６）。

本発明では、ドライバーの操舵能力を示す特性値として
操舵量の位相遅れ、修正操舵量に対する操舵量の比率な
どを測定するため記憶したデータに以下のような処理を
加える。

ドライバーの操舵能力を測定する目的に応じて、−次処
理を行うために必要となる時間Ｔｓのデータをメモリか
ら選択しくステップＰ４７、Ｐ４８）、測定に必要とな
るデータ成分を抽出するフィルタ処理を施しくステップ
Ｐ４９＞、修正操舵量成分Δｅｆと操舵量成分Δｆを算
出する。

ドライバの操舵の平均的な特性値を測定する場合は時間
Ｔｓはそれに応じ長くなり、逆に個々の操舵の特性値を
測定する場合はデータの時間は短くなる。この時間Ｔｓ
は、前記物理量に応じて最適時間が設定される。

抽出するデータの成分は、早い操舵が必要となるような
走行条件では早い操舵成分を抽出し、遅い操舵が必要と
なる走行条件では遅い操舵成分を抽出する。この操舵成
分は前記物理量に応じて最適な成分を抽出することがで
きる。

操舵能力の測定は、まずこれらのデータの周波数伝達関
数を算出する（ステップＰ５０）。周波数伝達関数は操
舵の目標となる修正操舵量とドライバーの操舵量との関
係を周波数領域で表すため、特定の周波数成分での修正
操舵量と操舵量との関係を示すことができる。位相特性
からドライバーの応答遅れとしての遅れ位相Ｐｄを測定
し、ゲイン特性からドライバーの修正操舵量に対する操
舵量の比率（ゲイン値）Ｇｄを測定する。

二のように測定した位相遅れは、ドライバーが操舵の目
標とする修正操舵量に対する実際の操舵量の応答遅れの
度合を操舵周波数での遅れとして表しており、その値が
小さい程ドライバーの応答性が早いと判定し、逆に大き
くになるに連れて遅いと判定する。ゲイン値Ｇｄは目標
位置からの偏差量に対応した修正操舵量に対する実際の
操舵量の比率を表しており、その値が小さいほど偏差量
に対する実際の操舵量が少ないと判定し、逆に大きくな
るに連れて多いと判定する（ステップＰ５１、Ｐｂ０）
。

これらのドライバーの操舵能力に関する特性値を定量的
に測定し、ドライバーに提示することにより、現在の状
態を認識させる（ステップＰ５３）。

以上説明したように本発明によれば、操舵量と物理量と
に基づいて車両の横方向運動に関する状態量を推定する
ため、状態量検出手段の検出部を少なくすることができ
る。また、車両運動に関する状態量の測定が困難となる
ような状況下でのドライバーの操舵特性を測定できる、
という効果が得られる。

そして、上記目的を達成するために第４の発明は、ドラ
イバーのハンドル操作によって横方向および回転方向の
運動状態が定まる車両のドライバーの操舵特性を測定す
るドライバーの操舵特性測定装置において、ドライバー
のハンドル操作による車両の横方向の運動に関する状態
量および車速に関連した物理量を検出する状態量検出手
段と、車両の将来の横方向位置または変位と予め設定さ
れた目標位置との偏差量に応じた修正操舵量を、前記状
態量と前記物理量とに基づいて予測すると共に、前記状
態量および前記物理量に基づいてドライバーのハンドル
操作による操舵量を推定する操舵量予測手段と、前記修
正操舵量に対する前記推定された操舵量の遅れ時間を少
なくとも算出してドライバーの操舵能力を検出する操舵
能力検出手段と、を設けたことを特徴とする。

第４の発明は、第３図に示すように、前記車両の横方向
の運動に関する状態量を検出した状態量信号と、車速に
関連した物理量Ｕを検出した物理量信号とを出力する状
態量検出手段Ａを有している。状態量信号および物理量
信号は、操舵量予測手段已に入力される。本発明では、
ドライバーのハンドル換作による操舵量を検出していな
いため、操舵量予測手段Ｂは、この操舵量を前記状態量
および前記物理量に基づいて推定する。また、操舵量予
測手段Ｂは、上記第２の発明で説明したａ、ｂおよびＣ
のいずれかによって修正操舵量Δｅを算出する。

前記推定された操舵量、状態量、物−埋置、将来の横方
向位置または変位、偏差量、修正操舵量は操舵能力を測
定するためのデータとして適宜メモリに記憶される。

ドライバーの操舵能力が高い状態では目標位置からの偏
差量によって予測される修正操舵量に対して実際の操舵
は遅れなく行われる。しかし、操舵能力の低下にともな
い目標位置からの偏差量の認知の遅れ、操舵動作の遅れ
などから実際の操舵に遅れが生じ、修正操舵量に対する
操舵量の時間遅れの増加となって表れる。また、操舵能
力の低下によりこのような時間遅れの増加や修正操舵量
に対し適切な操舵量が加えられないことにより目標位置
からの偏差量の増加や、増加した偏差量に対する操舵量
の増加などが発生する。

上記の理由により、操舵能力検出手段Ｃでは、前記ｄ、
ｅおよびｆのいずれかによりドライバーの操舵能力を示
す種々の特性値の少なくとも１つを算出する。

以下、第４の発明の詳細について、たとえば、操舵量予
測手段Ｂでは上記のｂを、操舵能力検出手段では上記の
ｅを夫々用いた場合について第８図を参照して詳細に説
明する。本発明の将来の横方向位置または将来の横方向
変位は、現在のヨー角Ｒと、予測光までの規定時間Ｔｕ
または規定距離Ｌｕとから求めることができる。この規
定時間Ｔｕまたは規定距離Ｌｕは、上記で説 明したように、車速Ｖ、または車速Ｖとヨーレートｒ、
または車速Ｖとヨーレー）ｒと横方向加速度Ｖによって
定めることができる。そして、上記と同様にして修正操
舵量を予測する（ステップＰ６０〜Ｐ６６）。

本発明では、ドライバの操舵能力を示す特性値として操
舵量の遅れ時間、修正操舵量成分、操舵量成分などを測
定するため記憶したデータに以下のような処理を加える
。

ドライバの操舵能力を測定する目的に応じ、次処理を行
うために必要となる時間Ｔｓのデータをメモリから選択
し、測定に必要となるデータ成分を抽出するフィルタ処
理を施した修正操舵量成分△ｅｆと操舵量Δｆｈを算出
する（ステップＰ６７〜Ｐ６９）。

ドライバーの操舵の平均的な特性値を測定する場合は、
時間Ｔｓはそれに応じ長くなり、逆に個々の操舵の特性
値を測定する場合は時間Ｔｓは短くなる。この時間Ｔｓ
は前記物理量に応じて最適時間が設定される。

データの成分は、早い操舵が必要となるような走行条件
では早い操舵成分を抽出し、遅い操舵が必要となる走行
条件では遅い操舵成分を抽出する。

この操舵成分は、前記物理量に応じて最適な成分が抽出
される。

操舵能力の測定はまずこれらのデータの相互相関関数を
算出する（ステップＰ７０）。相互相関関数は、操舵の
目標となる修正操舵量と前記状態量と物理量より推定し
たドライバの推定操舵量との相関関係を表すため、修正
操舵量と推定操舵量との相関が高く、かつドライバの応
答遅れとして妥当な遅れ時間Ｔｄでの相互相関関数のピ
ークとなる相関値δｄ（Ｔｄ、）を判定し測定する。

このように測定した遅れ時間はドライバーが操舵の目標
とする修正操舵量に対する実際の操舵量の応答遅れの度
合を表し、その値が小さい程ドライバーの応答性が早い
と判定し、逆に大きくなるにつれて遅いと判定する。相
関値は目標位置からの偏差量に対応した修正操舵量と実
際の操舵量との積で得られ、偏差量、操舵量の増加を強
調した特性値を表し、その値が小さいほどドライバーの
操舵成績が高いと判定し、逆に大きくなるにつれて低い
と判定する（ステップＰ７１、Ｐ７２）。

これらのドライバーの操舵能力に関する特性値を定量的
に測定し、ドライバーに提示することにより、現在の状
態を認識させる（ステップＰ７３）。

以上説明したように本発明によれば、ドライバーのハン
ドル操作による操舵量を検出することなく推定している
ため、状態量検出手段の検出部を少なくすることができ
る。また、操舵量の測定が困難となるような状況下での
ドライバーの操舵特性を測定できる。また、操舵量の測
定が困難となるような状況下でのドライバーの操舵特性
を測定できる、という効果が得られる。

〔実施例〕

以下、図面を参照して本発明の実施例を詳細に説明する
。

第１実施例 本実施例は、第９図に示すように、車両に搭載された状
態量検出装置１０を備えている。状態量検出装置１０は
、ハンドルの操舵量である操舵角δに比例した操舵角信
号を出力する操舵角センサ１１、車両の横方向運動に関
する状態量であるヨーレートｒに比例したヨーレート信
号を出力するヨーレートセンサ１３、車両の横方向運動
に関する状態量である横方向加速度Ｖに比例した加速度
信号を出力する加速度センサ１４、および車速に関連し
た物理量である車速Ｖそのものに比例した車速信号を出
力する車速センサを備えている。なお、操舵角δ、ヨー
レートｒ、横方向加速度Ｖ、および車速Ｖは第１０図の
ように定義される。操舵角信号、ヨーレート信号、加速
度信号、および車速信号は、アナログデータをディジタ
ルデータに変換して収録するデータ収録装置２０に入力
される。このデータ収録装置２０は、データを処理する
データ処理装置３０に接続されている。データ処理装置
３０は、以下で説明する処理ルーチンのプログラムを記
憶したプログラム領域４１およびデータを記憶するデー
タ領域４２を備えている。

なお、５０は操作特性を表示するデイスプレィ装置であ
る。

次に本実施例の操舵特性値測定ルーチンを第１１図を参
照して説明する。

ステップＰ０１１において、操舵角信号、ヨーレート信
号、横方向加速度信号、および車速信号を取込み、ステ
ップＰＯ４１において以下の（１）式に示すデジタルフ
ィルタリング処理により各信号のノイズ成分を除去する
。このデジタルフィルタリング処理はデータ収録装置２
０で行われる。

Ｆ、□：フィルタ入力信号 Ｆ　ｏｕｔ　　：フィルタ出力信号 Ｓニラプラス演算子 上記のように処理された各信号は操舵角δ、ヨーレー）
ｒ、横方向加速度Ｖ、車速Ｖとしてデータ領域４２に記
憶される。

次のステップＰＯ５１では、車両の現在の横方向位置Ｙ
をヨーレー）ｒ、横向き加速度Ｖ、車速Ｖから次の（２
）式のように算出し、つぎに目標位置Ｙ、からの偏差量
Ｙｅを（３）式のように算出し、つぎに目標位置Ｙ。か
ら逸脱しないためにドライバーが操舵すべき修正操舵角
δｅを（４）式のように算出する。（４）式の操舵ゲイ
ンＧδ（例えば、ｌｄｅｇ／ｍ　（１００ｋｍ／　ｈの
とき））は車速の関数ｆ（Ｖ）として事前に設定しプロ
グラム領域４１に記憶された値を使用する。第１２図に
車速Ｖと操舵ゲインＧδとの関係を示す。また、目標位
置Ｙｏ、偏差量Ｙｅ、修正操舵角δｅは第１０図のよう
に定義される。

Ｙ−ｆ（Ｖ−ｒ−ｔｖ）　ｄ　ｔ２＝（２）（ｆ　（）
ｄｔ２　：２重積分） Ｙｅ＝Ｙ○−Ｙ・・・（３） δｅ＝Ｇδ・Ｙｅ・・・（４） Ｇδ−ｆ　　（Ｖ）　・・・（５） 次のステップＰＯ７１では、以下の〔６〕式に示す、処
理の目的に応じたデジタルフィルタリング処理により、
有効なデータ成分を抽出する。

ｌ田５＋１　　１″＆Ｓ＋１ Ｆ、９；フィルタ入力信号 Ｆｏｕｔ：フィルタ出力信号 Ｓニラプラス演算子 上記のようにフィルタリング処理されて抽出された修正
操舵角成分δｅｆ、ｉ舵角成分δｆはデータ領域４２に
記憶される。次のステップＰＯ３１では、次の（７）式
に従ってドライバーの操舵量としての操舵角の積分値δ
ｄたとえば操舵角の絶対値の積分値または操舵角の２乗
積分値を求める。

δｄ＝ｆ　（ｌδ１）ｄｔまたは δｄ＝４　　（δ２　）ｄｉ・・・（７）次のステップ
Ｐ０９１では、第１３図に示すように、フィルタ処理後
の修正操舵角成分δｅｆに対する操舵角成分δｆの時間
的な遅れを求めるため、例えば各々の波形が増加から減
少または減少から増加へ変化する時間Ｔδｅ、Ｔδを求
める。

これらの時間の差が目標となる修正操舵角に対する実際
のドライバーの操舵の遅れに相当し、ドライバーの操舵
応答遅れ時間Ｔｄを検出できる。この遅れ時間Ｔｄは次
のようにして求められる。すなわち、各々のピーク値を
δｅｒｎ、δｍとする。

もし、δｅｆの絶対値がδｅｍより大きければ絶対値δ
ｅｆをδｅｍとする。もし、δｅｆの絶対値がδｅｍに
等しいか小さければそのデータの時間をＴｄｅとする。

もし、δｅｆの絶対値がδｍより大きければ絶対値δｆ
をδｍとする。もし、δｆの絶対値がδｍに等しいか小
さければそのデータの時間をＴｄとする。そして、（７
′）式に示すように時間Ｔδから時間Ｔδｅを減算して
遅れ時間Ｔｄを演算する。

Ｔｄ＝Ｔδ−Ｔｄｅ−＜７’） 次のステップＰ１０１では、上記のように演算した遅れ
時間Ｔｄおよび積分値δｄをデータ領域４２に記憶し、
遅れ時間Ｔｄおよび積分値δｄの両方またはいずれか一
方をデイスプレィ装置５０に表示してドライバーに知ら
せる。

上記の処理は、ステップＰ１１１で処理終了と判断され
るまで繰返される。

なお、上記では横方向運動に関する状態量としてヨーレ
ート、横方向加速度を検出したが、車速とヨーレートと
の積Ｖ−ｒまたはこの積Ｖ−ｒと横方向加速度との和（
Ｖ−ｒ＋ｖ）を横方向運動に関する状態量として検出し
てもよい。

本実施例では車両の目標位置からの横変位の推定に横向
き加速度を用いているため、横方向の並進による変位が
大きくなるような場合にも横変位を精度良く求めること
ができる。また、修正操舵角の予測を車両の現在の横方
向位置から行なっているため、修正操舵角の予測が容易
である。更に、操舵波形の時々刻々のデータを比較する
ため操舵周期が大きく変化してもその影響を受けること
なく遅れを検出できる、などの効果がある。

第２実施例 本実施例は、状態量検出手段１０により、操舵角δ、ヨ
ーレートｒ、車速Ｖを検出し、ヨーレートｒと規定距離
Ｌｕとから将来の横方向変位Ｙｐを予５測し、相互相関
関数を演算して遅れ時間Ｔｄと相関値δｄ、（Ｔｄ）と
を求めるようにしたものである。

第１４図を参照して本実施例の操舵特性値を測定するル
ーチンを説明する。ステップＰ０１２で操舵角信号、ヨ
ーレート信号および車速信号を取込み、ステップＰＯ４
２において上記（１）式に基づいてデジタルフィルタリ
ング処理を行なう。そして、次のステップＰＯ５２にお
いて車両の現在のヨー角Ｒと、将来の横方向変位ｙｐと
をヨーレ−）ｒ、車速Ｖから次の（８）、（９）、００
式のように算出することにより、現在の状態を維持する
ことにより将来到達するであろう位置の変位を予測する
。

次に、００式に示すように目標位置Ｙ。からの偏差量Ｙ
ｅを算出する。将来の横方向変位を予測する規定距離Ｌ
ｕ　（例えば、１００ｍ　（１００ｋｍ／ｈにおいて）
）は、第１０図のように定義され、第１５図の例に示す
ような車速Ｖとヨーレートｒのいずれかまたは両方の関
数として事前に設定しプログラム領域４１に記憶された
値を使用する。次に目標位置を逸脱しないためにドライ
バーが操舵すべき修正操舵角δｅを叩式に基づいて算出
する。

操舵ゲインＧδ（例えば、２ｄｅｇ／ｍ（１００ｋｍ／
ｈにおいて））は、第１２図に示すように、車速の関数
として事前に設定された値を使用する。

Ｒ＝ｆ　　（ｒ）　　ｄ　ｔ−・−（８）Ｙｐ＝Ｌｕ−
ｓ　ｉ　ｎ　　（Ｒ）　−（９）Ｌｕ−ｆ、　（Ｖ−ｒ
）・・・αＱ Ｙｅ＝Ｙｏ−Ｙｐ・−・Ｑｌ） δｅ＝Ｇδ・Ｙｅ・・・面 Ｇδ＝ｆ（Ｖ）　　・・・αつ 次のステップＰ０７２では、（６）式に基づいたディジ
タルフィルタリング処理を行い修正操舵角成分δｅｆ、
ｉ舵角成分ｄｆを抽出して記憶する。

次のステップＰＯ６２では、時間Ｔｓ経過したか否かを
判断することにより、データ量が所定量以上になったか
否かを判断し、フィルタ処理後のδｅｆとδｆとのデー
タの量が処理の目的、車速により定まる時間Ｔｓ　（例
えば、１０秒（１００ｋｍ／ｈにおいて））を満たすと
、ステップＰＯ３２においてδｅｆとδｆとの相互相関
関数を算出し、波形の比較を行なう。時間Ｔｓの例を第
１６図に示す。個々の操舵の特性を検出する場合（処理
１）では、時間Ｔｓは操舵周期に応じた時間に設定され
、特定の時間範囲での平均的な特性を検出する場合（処
理２）では、時間Ｔｓは平均的な特性を検出する時間に
応じた長さとなる。また、応答性を考慮して、時間Ｔｓ
は車速Ｖが速くなるに従って短くされる。

相互相関関数δｄ（τ）は以下のような畳み込み積分に
より算出する。

δｆ　　（ｔ＋τ））ｄｔ・・・αり また、相関関数δＣ（τ）は相互相関関数δｄ（τ）を
次のように正規化することにより算出する。

δｅａ　（０）：δｅｆ（ｔ）の自己相関関数の最大値
（時間遅れ０の値） δａ　（０）　　：δｆ　（ｔ）の自己相関関数の最大
値（時間遅れ０の値） 第１７図に示されるように、修正操舵角と操舵角との相
互相関関数δｄ（τ）が、δｃｌ（例えｊｆＯ，５）よ
り高く、各々の波形に相関かあ、す、かつドライバーの
応答遅れとして妥当な時間遅れの範囲Ｔｄｌ（例えば、
０．５秒（１００ｋｍ／ｈにおいて））からＴｄｈ（例
えば、２秒（１００ｋｍ／ｈにおいて））に含まれる相
互相関関数のピークとなる相関値δｄ　（Ｔｄ）を判定
し検出する。

この相関値がピークとなる時間Ｔｄが操舵の目標となる
修正操舵角に対するドライバーの操舵の時間的な遅れで
ありδｄ　（Ｔｄ＞が修正操舵角に相当し、Ｔｄがドラ
イバーの応答遅れ時間に相当する。この相関値δｄ　（
Ｔｄ）　、遅れ時間ＴｄはステップＰ０９２で演算され
る。δＣ１は処理の条件に応じて事前に設定された値を
使用する。また、Ｔｄｌ、Ｔｄｈは第１８図に示すよう
に車速Ｖの関数として事前に設定されて、プログラム領
域４１に記憶された値を使用する。

ステップＰ１０２において、遅れ時間Ｔｄ、相関値δｄ
　（Ｔｄ）を記憶すると共に、これらの両方かいずれか
をデイスプレィ装置５０に表示する。

そして、ステップＰ１１２で処理終了と判定されるまで
以上の処理を繰り返す。

本実施例は車両の状態量をヨーレートから算出するため
、横方向への並進よりヨー角による横方向への移動が大
きくなる高速道路のような直線路での判定に適している
。車両の将来の横方向の変位を予測することにより修正
操舵角を予測しているので修正操舵角の精度が高い。ま
た、ドライバーの操舵能力を検出するのに相互相関関数
を求めることにより処理の対象となる操舵系全体の比較
を行っているため、その算出結果の精度が高く、判定結
果の信頼性が高い、などの効果がある。

第３実施例 本実施例は、状態量検出手段１０により、操舵角δ、ヨ
ーレー）ｒ、横方向加速度Ｖ、および車速Ｖを検出し、
ヨーレートｒ１車速Ｖおよび横方向加速度Ｖから現在の
横方向位置Ｙ１ヨーレートｒからヨー角Ｒを演算すると
共に、現在の横方向位置Ｙ、ヨー角Ｒおよび規定距離Ｌ
ｕから将来の横方向位置（絶対位置）Ｙｆを予測し、フ
ーリエ変換により遅れ時間Ｔｄおよび相関値δｄ　（Ｔ
ｄ）を求めるものである。

第１９図を参照して本実施例の操舵特性量を測定するル
ーチンを説胡する。ステップＰ０１３で車速Ｖを読込み
、ステップＰＯ２３において車速Ｖに対応したサンプリ
ング時間Ｔｓｄ　　（例えば、２０ｍ５ｅｃ　（１００
ｋｍ／　ｈにおいて）〉を設定する。

このサンプリング時間Ｔｓｄは、第２０図に示すように
車速Ｖが速くなるに従って短くなるように定められてお
り、これにより高速時の応答遅れを防止している。

次のステップＰＯ３３では、操舵角δ、ヨーレートｒ、
および横方向加速度Ｖを読込み、ステップＰＯ４３にお
いて上記（１〕式に従ってディジタルフィルタリング処
理を行う。そして、次のステップＰＯ５３において車両
の現在の横方向位置Ｙ、現在のヨー角Ｒを次の００．０
７１式に従って演算する。

Ｋｙ　、ＫＲ：補正係数 ＴＹＩ、ＴＹ２、ＴＲ二時定数 Ｓニラプラス演算子 補正係数Ｋｙ　、ＫＲおよび時定数ＴＹＩ、　Ｔｙ２、
ＴＲは事前に設定した値を使用する。つぎに現在の状態
を維持することにより将来到達するであろう将来の横方
向位置Ｙｆをα０式により予測し、目標位置Ｙ。からの
偏差量Ｙｅを（至）式により算出する。将来の横方向位
置 を予測する規定距離Ｌｕは車速Ｖと、ヨーレートｒと、
横向き加速度Ｖのすべて若しくはいずれかの関数として
事前に設定された値を使用する。次に目標位置Ｙ。を逸
脱しないためにドライバーが操舵すべき修正操舵角δｅ
を（２１）式より算出する。

操舵ゲインＧδは、第１２図のように、車速の関数とし
て事前に設定された値を使用する。

Ｙ　ｆ　＝Ｙ＋Ｌｕ　＋　ｓ　ｉ　ｎ　（Ｒ）　・・・
ＱＥＩＬｕ＝ｆＬ　（ｖｌｒｌｖ）　・・・αｇｌＹｅ
＝Ｙｏ−Ｙｆ−Ｉｎ δｅ＝Ｇδ−Ｙ　ｅ−（２１） Ｇδ＝ｆ（Ｖ）・・・（２２） 修正操舵角δｅと操舵角δのデータの量が処理の目的、
車速により定まる時間ＴｓをみたすとステップＰ０６３
からステップＰ０７３へ進み、修正操舵角δｅＳａ舵角
δは処理の目的に応じ（２３）、（２４）、（２５）式
に示すフィルタ処理により有効なデータ成分が抽出され
る。個々の操舵の特性を検出する場合では、時間Ｔｓは
操舵周期に応じた時間に設定され、特定の時間範囲での
平均的な特性を検出する場合では、時間Ｔｓはその時間
に応じた長さとなる（第１６図）。

なお、フィルタ処理は後述の相互相関関数の算出手段に
おいて同時に処理することも可能である。

ＦＤＢ＝Ｆ　（Ｆｉ、、（ｔ））・・・（２３）（２３
）式の有効データ以外の項を０におきかえて（２４）式
を得る。

ＦＤＯ−ＦＤＢ・・・（２４） Ｆ、、ｔ　　（ｔ）　−Ｆ−’　（ＦＤＯ）−・・（２
５）Ｆｉｈ：フィルタ入力信号 Ｆ　ｏｕｔ　　：フィルタ出力信号 Ｆ：フーリエ変換 Ｆ−１：フーリエ逆変換 このようにして予測された修正操舵量等はデータ領域に
記憶される。

次のステップＰＯ３３では、修正操舵角成分δｅｆと操
舵角成分δｆとの相互相関関数を算出し、波形の比較を
行なう。

上記相互相関関数δｄ（τ）は以下のく２６）、（２７
）、（２８）式のようなフーリエ変換により算出する。

Ｓδｅ＝Ｆ　（δｅ　ｆ　　（ｔ　）　）　−（２６）
Ｓδ＝Ｆ　（δｆ（ｔ））・・・（２７）δｄ　　（ｒ
）　＝Ｆ　’　（Ｓδ・Ｓδｅ”　）　−（２８）Ｆ：
フーリエ変換 Ｆ−１：フーリエ逆変換 ：共役複素数 そして、ステップＰ０９３で上記第２実施例で説明した
ように、δｄ　（τ）〉δＣ１かつＴｄｌ≧Ｔｄ≧Ｔｄ
ｈの範囲内で相互相関関数δｄ（τ）が最大となる遅れ
時間Ｔｄと相互相関関数の最大値（相関値）δｄ　（Ｔ
ｄ）とを求める。ステップＰ１０３では上記の結果を記
憶すると共に少なくとも一方をデイスプレィ装置５０に
表示し、ステップＰ１１３で処理終了と判定されるまで
上記処理を繰返す。

本実施例は、将来の車両の横方向位置をヨー角と将来の
横方向変位とから算出するため、どのような走行条件に
おいても精度良く修正操舵角を推定できる。またヨーレ
ート、横方向加速度をフィルタ処理することにより算出
するため、データの定常成分によるドリフトの影響が積
分により求める方法に比べ少ない、などの効果がある。

第４実施例 本実施例は、状態量検出手段１０により、操舵角δおよ
び車速Ｖを検出する。車両の横方向運動に関する状態量
であるヨー角は操舵角δにより推定する。そして、この
推定されたヨー角Ｒｈから将来の横方向変位Ｙｐｈを演
算し、操舵特性量として遅れ位相Ｐｄおよび操舵ゲイン
Ｇｄを演算する。

第２２図を参照して本実施例の操舵特性量を測定するル
ーチンを説明する。ステップＰ０１４およびステップＰ
Ｏ２４では、第３実施例のステップＰ０１３およびステ
ップＰＯ２３と同様に、車速Ｖを読込み、サンプリング
時間Ｔｓｄを設定する。ステップＰＯ３４で操舵角δを
読込み、ステップＰＯ４４で上記（１）式に従って操舵
角δのノイズ除去用のフィルタリング処理を行い、車両
の現在の推定ヨー角Ｒｈと、将来の横方向変位Ｙｐｈと
を操舵角δ、車速Ｖから次の（２９−１）、（２９−２
）、（３０）式のように算出する。補正係数Ｋｒおよび
時定数Ｔｒｌ、Ｔｒ２は第２１図の例に示すように車速
の関数として事前に設定された値を使用する。補正係数
に、および時定数ＴＲも事前に設定した値を使用する。

Ｋｒ５ＫＲ：補正係数 Ｔｒ２、Ｔ、、ＳＴ、：時定数 Ｓニラプラス演算子 Ｙｐｈ＝Ｌｕ　−ｓ　ｉ　ｎ　（Ｒｈ）　”・（３０）
Ｌｕ＝ｆＬ　（Ｖ）・・・（３１） 次に現在の状態を維持することにより将来到達するであ
ろう位置の目標位置Ｙ。からの偏差Ｙｅｈを（３２）式
より算出する。将来の横方向変位を予測する規定距離Ｌ
ｕは車速の関数として第１５図のように事前に設定しプ
ログラム領域４１に記憶された値を使用する。つぎに目
標位置を逸脱しないためにドライバーが操舵すべき修正
操舵角δｅｈを（３３）式より算出する。操舵ゲインＧ
δは車速の関数として第１２図のように事前に設定し、
プログラム領域４１に記憶された値を使用する。

Ｙｅ　ｈ＝Ｙｏ−Ｙｐ　ｂ・・・（３２）δｅｈ＝Ｇδ
−Ｙ　ｅ　ｈ　−＝　（３３）Ｇδ＝ｆ（Ｖ）　・・・
（３３’） 上記のように予測した修正操舵角はデータ領域に記憶さ
れる。

上記では修正操舵量を横方向変位に応じて予測したが、
前記第３実施例のように修正操舵角を横方向位置Ｙｆｈ
に応じて予測する場合は、現在の横方向位置Ｙｆを次の
ように推定し、修正操舵角δｅｈを予測してもよい。す
なわち、補正係数Ｋｖおよび時定数ＴＶ２、ＴＶＩは第
２１図の例に示すように車速の関数として事前に設定さ
れた値を使用する。また、補正係数に、および時定数Ｔ
Ｖ２、ＴＹＩも事前に設定された値を使用する。

（Ｖ−ｒ　ｈ　＋　ｖ　ｈ　）　　−（２９ａ−２）Ｙ
ｆ　ｈ＝Ｙｈ＋Ｌｕ−５ｉｎ（Ｒｈ）”・（３０ａ）Ｙ
ｅｈ＝Ｙｏ−Ｙｆｈ　　・１３２ａ）δｅｈ＝Ｇδ・Ｙ
　ｅ　ｈ　　−（３３ａ）Ｇδ＝　ｆ　　（ｖ）　　　
　　　−（３３ａ　’）データの量が処理の目的、車速
により定まる時間Ｔｓを満たすとステップＰ０６４から
ステップＰＯ７４へ進み、修正操舵角δｅｈ、操舵角δ
は処理の目的に応じフィルタ処理により有効なデータ成
分を抽出する。個々の操舵の特性を検出する場合には、
Ｔｓは操舵周期に応じた時間に設定され、特定の時間範
囲での平均的な特性を検８する場合では、ＴＳはその時
間に応じた長さとなる（第１６図）。そして、ステップ
ＰＯ３４でこれらの周波数伝達関数を算出する。

この周波数伝達関数δｄｆは以下のようなフーリエ変換
により算出される。

Ｓδｅ＝Ｆ　（δｅ　ｈ／ｆ　　（ｔ　）　）　・（３
４）Ｓδ＝Ｆ（δｆ（ｔ））・・・（３５）第２３図に
示されるように、周波数伝達関数から必要となる周波数
領域ｆ１からｆｈにおけるドライバーの遅れ位相Ｐｄと
操舵ゲインＧｄをステップＰ０９４で判定し検出する。

遅れ位相Ｐｄは操舵の目標となる修正操舵角に対するド
ライバーの操舵遅れの特性を操舵周波数に対する位相遅
れ角で検出したもので、操舵ゲインＧｄは目標となる修
正操舵角に対するドライバーの操舵角の特性を操舵周波
数毎にその比率で検出したものである。

第２４図に示されるように周波数ｆ１、ｆｈは処理の目
的、走行状態に応じて車速Ｖの関数として事前に設定し
、プログラム領域４Ｉに記憶された値を使用する。

ステップＰ１０４で遅れ位相Ｐｄ、ｉ舵ゲインＧｄを記
憶すると共にこれらの両方またはいずれかをデイスプレ
ィ装置５０に表示する。そして、ステップＰ１１４で処
理終了と判定されるまで以上の処理を繰り返す。

本実施例では車両の状態量を操舵量から推定するため状
態量の検出手段が少なくても判定できる。

また、操舵能力を操舵周波数毎に検出することが可能に
なるため、その操舵の目的に応じた判定が可能になる、
などの効果がある。

第５実施例 本実施例は、状態量検出手段１０により、ヨ〜レー）ｒ
および車速■を検出する。ハンドルの操舵量である操舵
角δはヨレートｒと車速Ｖとにより推定する。そして、
この推定された操舵角δｈを用いて操舵特性量を求める
ための相互相関関数が求められる。

第２５図を参照して本実施例の操舵特性量を測定するル
ーチンを説明する。ステップＰ０１５でヨーレートｒお
よび車速Ｖを読込み、ステップＰＯ４５で（１）式に基
づいて上記と同様のフィルタリング処理を行い、ステッ
プＰＯ５５でドライバーの推定操舵角δｈと、車両の現
在のヨー角Ｒと、将来の横方向変位Ｙｐとをヨーレー）
ｒ、車速Ｖから次の（３７）式、（３９）式、（４０）
式のように算出し、つぎに（４２）式に基づいて目標位
置Ｙ。からの偏差量Ｙｅを算出する。操舵角を予測する
にδ。、Ｋａｌ、Ｋａ２は第２６図に示されるように車
速Ｖの関数として事前に設定された値を使用する。将来
の横方向変位Ｙｐを予測するＬｕは車速とヨーレートの
いずれかまたは両方の関数として事前に第１５図のよう
に設定し、プログラム領域４１に記憶された値を使用す
る。つぎに目標位置を逸脱しないためにドライバーが操
舵すべき修正操舵角δｅを算出する。操舵ゲインＧδは
車速Ｖの関数として第１２図のように事前に設定し、プ
ログラム領域４Ｉに記憶された値を使用する。

δｈ＝（Ｋａ　２　　・Ｓ２＋に＆　＋　　・Ｓ２＋Ｋ
ａｏ）　Ｉ　ｒ・・・（３７） Ｋａ。＝ｆ、　　δ。　（Ｖ）　　・・・（３Ｂ−１）
Ｋａｌ　　−ｆｋ　　δ、　（Ｖ）・・・（３８−２）
Ｋａ２　　＝　ｆ　ｋ　　δ２　（Ｖ）・・・（３８−
３）Ｙｐ＝Ｌｕ−ｓ　ｉ　ｎ　　（Ｒ）　−（４０）Ｌ
ｕ＝　ｆＬ　（Ｖ、　　ｒ）−（４１）Ｙｅ＝Ｙｏ−Ｙ
ｐ＝−（４２） δｅ＝Ｇδ・Ｙ　ｅ　−（４３） Ｇδ＝ｆ（Ｖ）　・・・（４４） Ｋδ。、Ｋδ１　、Ｋδ２　、ＫＹ　　、Ｋ。

：補正係数 ＴＹＩ、Ｔ　Ｙ　２、Ｔ、二時定数 Ｓニラプラス演算子 データの量が処理の目的、車速により定まる時間Ｔｓを
みたすと、ステップＰ０６５からステップＰ０７５へ進
み、上記（６）式に基づいて修正操舵角δｅ、推定操舵
角δｈから処理の目的に応じフィルタ処理により有効な
データ成分を抽出する。

個々の操舵の特性を検出する場合では、Ｔｓは操舵周期
に応じた時間に設定され、特定の時間範囲での平均的な
特性を検出する場合では、Ｔｓはその時間に応じた長さ
となる。これらの値はデータ領域４２に記憶される。

ステップＰＯ３５では上記と同様にして相互相関関数を
算出し、波形の比較を行なう。

この相互相関関数δｄ（τ）は以下のような差の畳み込
み積分により算出する。

δｈｆ（ｔ÷τ）ｌ）ｄｔ・・・（４５）ドライバーの
応答遅れとして妥当な時間遅れの範囲ＴｄｌからＴｄｈ
に含まれ、かつ最小となる相関値δｄ　（Ｔｄ）を判定
し検出する。この最小となる時間Ｔｄが操舵の目標とな
る修正操舵角に対するドライバーの操舵の時間的な遅れ
であり、δｄ　　（Ｔｄ）が修正操舵角に相当し、Ｔｄ
がドライバーの応答遅れ時間に相当する。

Ｔｄｌ、Ｔｄｈは車速Ｖの関数として第１８図のように
事前に設定された値を使用する。

ステップＰ１０５で遅れ時間Ｔ、ｄ、相関関数値δｄを
記憶すると共に、これらの両方かいずれかをデイスプレ
ィ装置５０に提示するステップＰ１１５で処理終了と判
定されるまで以上の処理を繰り返す。

本実施例は車両の状態量から操舵角を推定するためセン
サが少ない状態量検出装置によりドライバーの操舵能力
を検出できる。また、能力検出手段として相関関数を用
いているため処理の演算が簡単になる、などの効果があ
る。

【図面の簡単な説明】

第１図は第２の発明を説明するためのブロック図、第２
図は第３の発明を説明するためのブロック図、第３図は
第４の発明を説明するためのブロック図、第４図は第２
の発明を説明するための流れ図、第５図（１）、（２）
は第２の発明の遅れ時間等を示す線図、第６図は第２の
発明を説明するための流れ図、第７図は第３の発明を説
明するための流れ図、第８図は第４の発明を説明するた
めの流れ図、第９図は第１実施例のブロック図、第１０
図は操舵角、ヨー角等を説明する説明図、第１１図は第
１実施例の測定ルーチンの流れ図、第１２図は操舵ゲイ
ンを示す線図、第１３図は第１実施例の遅れ時間等を示
す線図、第１４図は第２実施例の測定ルーチンの流れ図
、第１５図は規定距離を示す線図、第１６図は車速Ｖに
対する時間Ｔｓを示す線図、第１７図は相互相関関数を
示す線図、第１８図は遅れ時間の適正範囲を示す線図、
第１９図は第３実施例の測定ルーチンを示す流れ図、第
２０図はサンプリング時間を示す線図、第２１図はヨー
角補正係数の変化を示す線図、第２２図は第４実施例の
測定ルーチンを示す流れ図、第２３図は周波数伝達関数
による判定を示す線図、第２４図は判定周波数領域を示
す線図、第２５図は第５実施例の測定ルーチンを示す流
れ図、第２６図は操舵補正係数を示す線図である。 ２０・・・データ収録装置、 ３０・・・データ処理装置、 ４１・・・プログラム領域、 ４２・・・データ領域、 ５０・・・デイスプレィ装置。

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. （１）ドライバーのハンドル操作によって横方向および
   回転方向の運動状態が定まる車両のドライバーの操舵特
   性を測定するドライバーの操舵特性測定装置において、 ドライバーのハンドル操作による操舵量およびドライバ
   ーのハンドル操作による車両の横方向の運動に関する状
   態量の少なくとも一方と車速に関連した物理量とを検出
   する状態量検出手段と、車両の現在の横方向位置と将来
   の横方向位置または変位とのいずれか一方と、予め設定
   された目標位置との偏差量に応じた修正操舵量を、前記
   操舵量および状態量の少なくとも一方と前記物理量とに
   基づいて予測する操舵量予測手段と、 前記修正操舵量に対する前記操舵量の遅れに相当する量
   を算出してドライバーの操舵能力を検出する操舵能力検
   出手段と、 を設けたことを特徴とするドライバーの操舵特性測定装
   置。
2. （２）ドライバーのハンドル操作によって横方向および
   回転方向の運動状態が定まる車両のドライバーの操舵特
   性を測定するドライバーの操舵特性測定装置において、 ドライバーのハンドル操作による操舵量および車速に関
   連した物理量を検出する状態量検出手段と、 前記物理量に基づいて車両の横方向の運動に関する現在
   の状態量を推定し、車両の将来の横方向位置または変位
   と予め設定された目標位置との偏差量に応じた修正操舵
   量を、前記推定された状態量と前記物理量とに基づいて
   予測する操舵量予測手段と、 前記修正操舵量に対する前記操舵量の遅れ位相を少なく
   とも算出してドライバーの操舵能力を検出する操舵能力
   検出手段と、 を設けたことを特徴とするドライバーの操舵特性測定装
   置。
3. （３）ドライバーのハンドル操作によって横方向および
   回転方向の運動状態が定まる車両のドライバーの操舵特
   性を測定するドライバーの操舵特性測定装置において ドライバーのハンドル操作による車両の横方向の運動に
   関する状態量および車速に関連した物理量を検出する状
   態量検出手段と、 車両の将来の横方向位置または変位と予め設定された目
   標位置との偏差量に応じた修正操舵量を、前記状態量と
   前記物理量とに基づいて予測すると共に、前記状態量お
   よび前記物理量に基づいてドライバーのハンドル操作に
   よる操舵量を推定する操舵量予測手段と、 前記修正操舵量に対する前記推定された操舵量の遅れ時
   間を少なくとも算出してドライバーの操舵能力を検出す
   る操舵能力検出手段と、 を設けたことを特徴とするドライバーの操舵特性測定装
   置。
4. （４）前記操舵量は、操舵角、操舵力および操舵速度の
   いずれか１つである請求項（１）〜（３）のいずれか１
   項記載のドライバーの操舵特性測定装置。
5. （５）前記操舵量に代えて、前輪実舵量および後輪実舵
   量の少なくとも一方を検出し前記操舵量相当量に換算す
   る請求項（１）〜（４）のいずれか１項記載のドライバ
   ーの操舵特性測定装置。
6. （６）前記状態量は、ヨー角、ヨーレート、横方向変位
   、横方向速度、横方向加速度、車速とヨーレートの積、
   および車速と横方向加速度との積の２以上の組合せまた
   はいずれか１つである請求項（１）〜（５）のいずれか
   １項記載のドライバーの操舵特性測定装置。