JPH08197977A - 車両の警報装置 - Google Patents
車両の警報装置Info
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- JPH08197977A JPH08197977A JP1183895A JP1183895A JPH08197977A JP H08197977 A JPH08197977 A JP H08197977A JP 1183895 A JP1183895 A JP 1183895A JP 1183895 A JP1183895 A JP 1183895A JP H08197977 A JPH08197977 A JP H08197977A
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- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60G—VEHICLE SUSPENSION ARRANGEMENTS
- B60G2400/00—Indexing codes relating to detected, measured or calculated conditions or factors
- B60G2400/80—Exterior conditions
- B60G2400/82—Ground surface
- B60G2400/824—Travel path sensing; Track monitoring
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- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60G—VEHICLE SUSPENSION ARRANGEMENTS
- B60G2600/00—Indexing codes relating to particular elements, systems or processes used on suspension systems or suspension control systems
- B60G2600/04—Means for informing, instructing or displaying
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- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60G—VEHICLE SUSPENSION ARRANGEMENTS
- B60G2800/00—Indexing codes relating to the type of movement or to the condition of the vehicle and to the end result to be achieved by the control action
- B60G2800/01—Attitude or posture control
- B60G2800/012—Rolling condition
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- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60G—VEHICLE SUSPENSION ARRANGEMENTS
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- B60G2800/91—Suspension Control
- B60G2800/912—Attitude Control; levelling control
- B60G2800/9124—Roll-over protection systems, e.g. for warning or control
Landscapes
- Emergency Alarm Devices (AREA)
- Auxiliary Drives, Propulsion Controls, And Safety Devices (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 居眠りを生じ易い専用道を電気的に適切に判
断し、且つ自動車専用道でのドライバの居眠りを確実に
検出して警報を発する。 【構成】 車両前方の道路、交通環境を三次元的に認識
した画像データを得る画像認識手段２７と、画像データ
や走行状態により専用道本線か否かを検出する専用道本
線検出手段４１と、専用道本線を検出したときに初期の
設定時間の間操作パターンや車両運動パターンを計測し
て専用道特有の基準値を演算する基準値演算手段４２
と、その設定時間経過後の専用道本線の場合に操作パタ
ーンや車両運動パターンの計測値を設定時間毎に繰返し
て演算する操作、運動状態演算手段４４と、基準値と計
測値を比較してドライバの居眠りか否かを検出し、居眠
りを検出すると警報を発する居眠り検出手段４６とを備
える。
断し、且つ自動車専用道でのドライバの居眠りを確実に
検出して警報を発する。 【構成】 車両前方の道路、交通環境を三次元的に認識
した画像データを得る画像認識手段２７と、画像データ
や走行状態により専用道本線か否かを検出する専用道本
線検出手段４１と、専用道本線を検出したときに初期の
設定時間の間操作パターンや車両運動パターンを計測し
て専用道特有の基準値を演算する基準値演算手段４２
と、その設定時間経過後の専用道本線の場合に操作パタ
ーンや車両運動パターンの計測値を設定時間毎に繰返し
て演算する操作、運動状態演算手段４４と、基準値と計
測値を比較してドライバの居眠りか否かを検出し、居眠
りを検出すると警報を発する居眠り検出手段４６とを備
える。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、自動車等の車両におい
て、走行中にドライバの安全運転をアシストする警報装
置に関し、詳しくは、ドライバの居眠り防止に関する。
て、走行中にドライバの安全運転をアシストする警報装
置に関し、詳しくは、ドライバの居眠り防止に関する。
【０００２】
【従来の技術】近年、交通事故の増大傾向に対して車の
安全性の飛躍的向上を図るため、積極的に運転操作をア
シストする総合的な運転支援システム（ＡＤＡ、Active
DriveAssist system）が開発されている。このシステ
ムでは車両の外部環境を認識することが必要不可欠であ
るが、複数のカメラにより捉えた車両前方の風景や物体
の画像情報を処理して、道路、交通環境を実用上充分な
精度と時間で三次元的に認識することが可能になってき
ている。そこでＡＤＡシステムとしては、この道路、交
通環境の画像データを用いて、ドライバが操作ミスをし
たり、よそ見運転、単調な運転時の居眠り等を生じた場
合に、衝突や車線逸脱等の可能性の有無を予測して、安
全側に導くように種々の角度からアシストすることを目
指している。
安全性の飛躍的向上を図るため、積極的に運転操作をア
シストする総合的な運転支援システム（ＡＤＡ、Active
DriveAssist system）が開発されている。このシステ
ムでは車両の外部環境を認識することが必要不可欠であ
るが、複数のカメラにより捉えた車両前方の風景や物体
の画像情報を処理して、道路、交通環境を実用上充分な
精度と時間で三次元的に認識することが可能になってき
ている。そこでＡＤＡシステムとしては、この道路、交
通環境の画像データを用いて、ドライバが操作ミスをし
たり、よそ見運転、単調な運転時の居眠り等を生じた場
合に、衝突や車線逸脱等の可能性の有無を予測して、安
全側に導くように種々の角度からアシストすることを目
指している。
【０００３】ここで運転支援のあり方としては、車はあ
くまで人間が操縦するという考えに基づき、先ず予防安
全性（最初から危険な状態に陥らない）を図る。即ち、
衝突や車線逸脱等の可能性が予測される場合は、警報を
鳴らしてドライバの安全運転をアシストする。そして警
報を鳴らしてもドライバが適切に回避操作しない場合
は、ブレーキ、スロットルまたはステアリングの運転操
作系を安全側に自動的に制御して、衝突や車線逸脱等を
回避したり、運転操作を一時的に代行するように直接ア
シストすることが提案されている。
くまで人間が操縦するという考えに基づき、先ず予防安
全性（最初から危険な状態に陥らない）を図る。即ち、
衝突や車線逸脱等の可能性が予測される場合は、警報を
鳴らしてドライバの安全運転をアシストする。そして警
報を鳴らしてもドライバが適切に回避操作しない場合
は、ブレーキ、スロットルまたはステアリングの運転操
作系を安全側に自動的に制御して、衝突や車線逸脱等を
回避したり、運転操作を一時的に代行するように直接ア
シストすることが提案されている。
【０００４】そこでＡＤＡシステムにおける警報は、種
々の可能性を予測して予防安全性を向上する上で非常に
重要である。このためいかなる状況での何に対する可能
性であるかを定め、画像データの情報を有効に活用して
可能性を適確に予測し、ドライバによる回避操作が可能
な状態で警報を適正に発すること等が必要になる。ここ
で種々の可能性の１つとして、ドライバの覚醒度の低下
による居眠り運転が考えられる。
々の可能性を予測して予防安全性を向上する上で非常に
重要である。このためいかなる状況での何に対する可能
性であるかを定め、画像データの情報を有効に活用して
可能性を適確に予測し、ドライバによる回避操作が可能
な状態で警報を適正に発すること等が必要になる。ここ
で種々の可能性の１つとして、ドライバの覚醒度の低下
による居眠り運転が考えられる。
【０００５】一般に、車両を運転する場合の道路環境
は、大別すると一般道と高速道等の自動車専用道とがあ
る。一般道は、信号機等が設置され且つ歩行者と一緒で
あるため、ドライバは発進、加減速、停車、急カーブ等
の運転操作を頻繁に繰返し、更には歩行者等にも注意を
払って安全運転することが要求される。このためドライ
バは居眠り運転する機会が無くて、覚醒度が必然的に高
い状態に保持される。一方、専用道の場合は、一般道と
全く条件が異なって長時間単調運転を強いられ、このた
めドライバは覚醒度が低下して居眠り運転を生じ易くな
る。このため居眠り運転の検出では、最初に自動車専用
道であるか否かを電気的に確実に検出し、専用道の場合
に限ってドライバの居眠り運転を検出する必要がある。
は、大別すると一般道と高速道等の自動車専用道とがあ
る。一般道は、信号機等が設置され且つ歩行者と一緒で
あるため、ドライバは発進、加減速、停車、急カーブ等
の運転操作を頻繁に繰返し、更には歩行者等にも注意を
払って安全運転することが要求される。このためドライ
バは居眠り運転する機会が無くて、覚醒度が必然的に高
い状態に保持される。一方、専用道の場合は、一般道と
全く条件が異なって長時間単調運転を強いられ、このた
めドライバは覚醒度が低下して居眠り運転を生じ易くな
る。このため居眠り運転の検出では、最初に自動車専用
道であるか否かを電気的に確実に検出し、専用道の場合
に限ってドライバの居眠り運転を検出する必要がある。
【０００６】従来、上記居眠り運転の検出に関しては、
例えば特開平５−１５５２６９号公報の第１の先行技術
と、特開平５−１７８１１５号公報の第２の先行技術が
ある。第１の先行技術では、ドライバの意識が低下する
と、操舵角の変化も緩慢になって低周波成分が増大する
ことに着目し、平常運転時の車両動作量の周波数スペク
トルから運転者固有の特徴周波数を検出する。そして走
行開始から所定時間経過後の特徴周波数より所定量低い
周波数を抽出し、この低周波数成分を所定しきい値と比
較して居眠り運転を検出することが示されている。
例えば特開平５−１５５２６９号公報の第１の先行技術
と、特開平５−１７８１１５号公報の第２の先行技術が
ある。第１の先行技術では、ドライバの意識が低下する
と、操舵角の変化も緩慢になって低周波成分が増大する
ことに着目し、平常運転時の車両動作量の周波数スペク
トルから運転者固有の特徴周波数を検出する。そして走
行開始から所定時間経過後の特徴周波数より所定量低い
周波数を抽出し、この低周波数成分を所定しきい値と比
較して居眠り運転を検出することが示されている。
【０００７】第２の先行技術では、ドライバの意識が低
下すると、車両の異常な横変位量を認知してそれを修正
する場合に、認知自体に遅れを生じ、且つ修正を行う復
帰時間が長くなる点に着目する。そこで平常運転時の車
両位置の基準値を算出し、走行開始から所定時間経過後
の車両位置が基準値を越えた場合に、車両位置が再び基
準値以下になる復帰時間を計測し、この復帰時間を所定
値と比較して居眠り検出することが示されている。
下すると、車両の異常な横変位量を認知してそれを修正
する場合に、認知自体に遅れを生じ、且つ修正を行う復
帰時間が長くなる点に着目する。そこで平常運転時の車
両位置の基準値を算出し、走行開始から所定時間経過後
の車両位置が基準値を越えた場合に、車両位置が再び基
準値以下になる復帰時間を計測し、この復帰時間を所定
値と比較して居眠り検出することが示されている。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】ところで、上記第１と
第２の先行技術のものにあっては、いずれも一般道と専
用道の判断が行われていないため、以下のような不具合
がある。一般に、一般道は車線の幅の狭い道路で路肩に
駐停車している車両や歩行者、自転車、または対向車線
の中央線よりを走行する対向車等が有り、必要に応じて
中央線近傍、または路肩近傍を低中速で走行するが、専
用道は車線の幅の広い道路の略中央を高速走行するた
め、ドライバの運転と共に車両の動作パターンが、一般
道と専用道とでは大きく異なったものになる。このため
一般道で求めた車両動作や車両位置の基準値を専用道に
当てはめても、不適当なものになり、専用道でのドライ
バの居眠りを正確に検出することができない。
第２の先行技術のものにあっては、いずれも一般道と専
用道の判断が行われていないため、以下のような不具合
がある。一般に、一般道は車線の幅の狭い道路で路肩に
駐停車している車両や歩行者、自転車、または対向車線
の中央線よりを走行する対向車等が有り、必要に応じて
中央線近傍、または路肩近傍を低中速で走行するが、専
用道は車線の幅の広い道路の略中央を高速走行するた
め、ドライバの運転と共に車両の動作パターンが、一般
道と専用道とでは大きく異なったものになる。このため
一般道で求めた車両動作や車両位置の基準値を専用道に
当てはめても、不適当なものになり、専用道でのドライ
バの居眠りを正確に検出することができない。
【０００９】本発明は、このような点に鑑み、居眠りを
生じ易い専用道を電気的に適切に判断し、且つ専用道で
のドライバの居眠りを確実に検出して警報することを目
的とする。
生じ易い専用道を電気的に適切に判断し、且つ専用道で
のドライバの居眠りを確実に検出して警報することを目
的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】この目的を達成するた
め、本発明の請求項１に係る車両の警報装置は、図１に
示すように、車両前方の道路、交通環境を三次元的に認
識した画像データを得る画像認識手段２７と、画像デー
タや走行状態により専用道本線か否かを検出する専用道
本線検出手段４１と、自動車専用道本線を検出したとき
に初期の設定時間の間操作パターンや車両運動パターン
を計測して専用道特有の基準値を演算する基準値演算手
段４２と、その設定時間経過後の専用道本線の場合に操
作パターンや車両運動パターンの計測値を設定時間毎に
繰返して演算する操作、運動状態演算手段４４と、基準
値と計測値を比較してドライバの居眠りか否かを検出
し、居眠りを検出すると警報を発する居眠り検出手段４
６とを備えることを特徴とする。
め、本発明の請求項１に係る車両の警報装置は、図１に
示すように、車両前方の道路、交通環境を三次元的に認
識した画像データを得る画像認識手段２７と、画像デー
タや走行状態により専用道本線か否かを検出する専用道
本線検出手段４１と、自動車専用道本線を検出したとき
に初期の設定時間の間操作パターンや車両運動パターン
を計測して専用道特有の基準値を演算する基準値演算手
段４２と、その設定時間経過後の専用道本線の場合に操
作パターンや車両運動パターンの計測値を設定時間毎に
繰返して演算する操作、運動状態演算手段４４と、基準
値と計測値を比較してドライバの居眠りか否かを検出
し、居眠りを検出すると警報を発する居眠り検出手段４
６とを備えることを特徴とする。
【００１１】請求項２に係る車両の警報装置は、専用道
本線検出手段４１が、画像データによる料金所や標識の
認識で専用道の本線を検出し、または車速、画像データ
による道路形状の大きさ、走行距離により専用道の本線
を検出することを特徴とする。
本線検出手段４１が、画像データによる料金所や標識の
認識で専用道の本線を検出し、または車速、画像データ
による道路形状の大きさ、走行距離により専用道の本線
を検出することを特徴とする。
【００１２】請求項３に係る車両の警報装置は、基準値
演算手段４２が、画像データによる左右の車線に対する
横変位量により車両の横変位量を算出し、この横変位量
の設定時間による標準偏差で車両運動パターンの基準値
を演算し、操作、運動状態演算手段４４も同様にして車
両運動パターンの計測値を演算することを特徴とする。
演算手段４２が、画像データによる左右の車線に対する
横変位量により車両の横変位量を算出し、この横変位量
の設定時間による標準偏差で車両運動パターンの基準値
を演算し、操作、運動状態演算手段４４も同様にして車
両運動パターンの計測値を演算することを特徴とする。
【００１３】
【作用】従って、本発明の請求項１にあっては、車両走
行時に画像認識手段２７により車両前方の道路、交通環
境が常に認識され、専用道本線検出手段４１で画像デー
タによる料金所、標識の認識、道路形状や走行状態によ
り専用道本線か否かが検出される。そして自動車専用道
本線を検出すると、基準値演算手段４２で初期の設定時
間の間操作パターンや車両運動パターンを計測して、ド
ライバの覚醒度の高い状態で専用道特有の基準値が、個
人差等に応じて演算される。また設定時間経過後の専用
道本線の場合は、操作、運動状態演算手段４４で単調な
連続走行運転で眠気を生じ易い場合の操作パターンや車
両運動パターンの計測値が、設定時間毎に繰返して演算
される。
行時に画像認識手段２７により車両前方の道路、交通環
境が常に認識され、専用道本線検出手段４１で画像デー
タによる料金所、標識の認識、道路形状や走行状態によ
り専用道本線か否かが検出される。そして自動車専用道
本線を検出すると、基準値演算手段４２で初期の設定時
間の間操作パターンや車両運動パターンを計測して、ド
ライバの覚醒度の高い状態で専用道特有の基準値が、個
人差等に応じて演算される。また設定時間経過後の専用
道本線の場合は、操作、運動状態演算手段４４で単調な
連続走行運転で眠気を生じ易い場合の操作パターンや車
両運動パターンの計測値が、設定時間毎に繰返して演算
される。
【００１４】そして居眠り検出手段４６でこれら基準値
と計測値を比較することで、専用道のドライバの居眠り
が、その初期のドライバの覚醒度の高い状態での専用道
特有の基準値に基づいて適切に検出される。また単調運
転でドライバの覚醒度が低下して、ドライバの操作や車
両運動が左右に大きくずれ、このため計測値が基準値を
越えると、ドライバの居眠り運転を確実に検出して警報
を発し、ドライバの注意が適切に喚起される。
と計測値を比較することで、専用道のドライバの居眠り
が、その初期のドライバの覚醒度の高い状態での専用道
特有の基準値に基づいて適切に検出される。また単調運
転でドライバの覚醒度が低下して、ドライバの操作や車
両運動が左右に大きくずれ、このため計測値が基準値を
越えると、ドライバの居眠り運転を確実に検出して警報
を発し、ドライバの注意が適切に喚起される。
【００１５】請求項２にあっては、専用道本線検出手段
４１で画像データによる料金所や標識の認識で専用道の
本線が適確に検出される。また車速、画像データによる
道路形状の大きさ、走行距離により専用道の本線を検出
する場合は、画像データによる料金所、標識の認識が不
要で、検出精度が高くなる。
４１で画像データによる料金所や標識の認識で専用道の
本線が適確に検出される。また車速、画像データによる
道路形状の大きさ、走行距離により専用道の本線を検出
する場合は、画像データによる料金所、標識の認識が不
要で、検出精度が高くなる。
【００１６】請求項３にあっては、基準値演算手段４２
で画像データによる左右の車線に対する横変位量により
車両の横変位量を算出し、この横変位量の設定時間によ
る標準偏差で車両運動パターンの基準値が演算され、操
作、運動状態演算手段４４でも同様にして車両運動パタ
ーンの計測値が演算され、これら車両運動パターンの基
準値と計測値を比較してドライバの居眠りが検出され
る。そこで専用道においてハンドル等の操作が小さくて
も、高速走行により車両挙動が大きく変化する場合に、
ドライバの居眠りが早期に高い精度で検出される。
で画像データによる左右の車線に対する横変位量により
車両の横変位量を算出し、この横変位量の設定時間によ
る標準偏差で車両運動パターンの基準値が演算され、操
作、運動状態演算手段４４でも同様にして車両運動パタ
ーンの計測値が演算され、これら車両運動パターンの基
準値と計測値を比較してドライバの居眠りが検出され
る。そこで専用道においてハンドル等の操作が小さくて
も、高速走行により車両挙動が大きく変化する場合に、
ドライバの居眠りが早期に高い精度で検出される。
【００１７】
【実施例】以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明
する。図２において、車両とＡＤＡシステムの全体の概
略について説明する。先ず、車両１はエンジン２がクラ
ッチ４、変速機５、プロペラ軸６、リヤディファレンシ
ャル装置７、リヤ車軸８等を介して後輪９に連結し、プ
ロペラ軸６よりセンターディファレンシャル装置１７、
フロントディファレンシャル装置１８、フロント車軸１
９等を介して前輪１０に連結し、前後輪９，１０を駆動
して走行可能に構成される。車両１の運転操作系とし
て、アクセルペダル１１がエンジン２のスロットル弁３
を開閉してエンジン出力を変化するように設けられる。
またブレーキ装置１２が、ブレーキペダル１３の操作で
ブレーキ圧をブレーキ管路１４により前後輪９，１０の
ホイールシリンダ側に導入して制動するように設けられ
る。更に、ステアリング装置１５が、ハンドル１６の操
作で前輪１０を操舵するように設けられる。
する。図２において、車両とＡＤＡシステムの全体の概
略について説明する。先ず、車両１はエンジン２がクラ
ッチ４、変速機５、プロペラ軸６、リヤディファレンシ
ャル装置７、リヤ車軸８等を介して後輪９に連結し、プ
ロペラ軸６よりセンターディファレンシャル装置１７、
フロントディファレンシャル装置１８、フロント車軸１
９等を介して前輪１０に連結し、前後輪９，１０を駆動
して走行可能に構成される。車両１の運転操作系とし
て、アクセルペダル１１がエンジン２のスロットル弁３
を開閉してエンジン出力を変化するように設けられる。
またブレーキ装置１２が、ブレーキペダル１３の操作で
ブレーキ圧をブレーキ管路１４により前後輪９，１０の
ホイールシリンダ側に導入して制動するように設けられ
る。更に、ステアリング装置１５が、ハンドル１６の操
作で前輪１０を操舵するように設けられる。
【００１８】ＡＤＡシステム２０は、車両制御の種々の
アクチュエータとして、スロットル弁３にスロットルア
クチュエータ２１が、スロットル信号によりエンジン出
力を強制的に低下するように設けられる。またブレーキ
装置１２のブレーキ管路１４中にブレーキアクチュエー
タ２２が、ブレーキ信号によりブレーキ圧を加減圧して
自動ブレーキするように設けられる。更に、ステアリン
グ装置１５にステアリングアクチュエータ２３が、操舵
信号により自動操舵するように設けられている。
アクチュエータとして、スロットル弁３にスロットルア
クチュエータ２１が、スロットル信号によりエンジン出
力を強制的に低下するように設けられる。またブレーキ
装置１２のブレーキ管路１４中にブレーキアクチュエー
タ２２が、ブレーキ信号によりブレーキ圧を加減圧して
自動ブレーキするように設けられる。更に、ステアリン
グ装置１５にステアリングアクチュエータ２３が、操舵
信号により自動操舵するように設けられている。
【００１９】電子制御系について説明する。画像認識手
段として車両１の例えば左右前方に配置される２台のＣ
ＣＤカメラ２５と、ステレオイメージプロセッサの画像
認識ユニット２６を備える。２台のＣＣＤカメラ２５
は、車両前方の風景や物体をステレオ式に撮像して捉え
る。画像認識ユニット２６は、２台のＣＣＤカメラ２５
で撮像した画像信号を、ステレオ法による三角測量法で
処理して距離を算出し、画面全体が三次元の距離分布の
距離画像を作る。そして距離画像から車線、先行車、障
害物等を分離して検出し、車線からは左右の白線、道路
の三次元形状等を認識する。また前方の物体が何である
か、先行車や障害物との相対的な距離や速度等を認識す
るのであり、こうして道路、交通環境の画像データを得
る。
段として車両１の例えば左右前方に配置される２台のＣ
ＣＤカメラ２５と、ステレオイメージプロセッサの画像
認識ユニット２６を備える。２台のＣＣＤカメラ２５
は、車両前方の風景や物体をステレオ式に撮像して捉え
る。画像認識ユニット２６は、２台のＣＣＤカメラ２５
で撮像した画像信号を、ステレオ法による三角測量法で
処理して距離を算出し、画面全体が三次元の距離分布の
距離画像を作る。そして距離画像から車線、先行車、障
害物等を分離して検出し、車線からは左右の白線、道路
の三次元形状等を認識する。また前方の物体が何である
か、先行車や障害物との相対的な距離や速度等を認識す
るのであり、こうして道路、交通環境の画像データを得
る。
【００２０】ＡＤＡ制御ユニット４０は、種々の可能性
を予測して警報する警報制御系、警報したにも拘らずド
ライバが回避操作しない場合の車両制御系等を有する。
車両制御系は、画像データと他の種々のセンサ信号によ
り、例えば先行車や道路の障害物に対して安全な距離を
保つように加減速度を演算し、この加減速度に基づく適
正なスロットル開度のスロットル信号をスロットルアク
チュエータ２１に出力してエンジン出力制御する。また
加減速度に基づく適正なブレーキ圧のブレーキ信号をブ
レーキアクチュエータ２２に出力して自動ブレーキ制御
し、これによりドライバの操作ミスや回避操作しない場
合に、安全車間距離に保ち、または衝突防止することが
可能になっている。一方、画像上の所定距離位置の目標
軌道を設定し、且つ車両が現在の走行状態のままで所定
距離位置に走行した場合の予測軌道を算出し、これら目
標軌道と予測軌道のずれに応じた操舵信号をステアリン
グアクチュエータ２３に出力して自動操舵制御し、ドラ
イバの操作ミス等の場合に、衝突回避や車線の逸脱防止
することが可能になっている。
を予測して警報する警報制御系、警報したにも拘らずド
ライバが回避操作しない場合の車両制御系等を有する。
車両制御系は、画像データと他の種々のセンサ信号によ
り、例えば先行車や道路の障害物に対して安全な距離を
保つように加減速度を演算し、この加減速度に基づく適
正なスロットル開度のスロットル信号をスロットルアク
チュエータ２１に出力してエンジン出力制御する。また
加減速度に基づく適正なブレーキ圧のブレーキ信号をブ
レーキアクチュエータ２２に出力して自動ブレーキ制御
し、これによりドライバの操作ミスや回避操作しない場
合に、安全車間距離に保ち、または衝突防止することが
可能になっている。一方、画像上の所定距離位置の目標
軌道を設定し、且つ車両が現在の走行状態のままで所定
距離位置に走行した場合の予測軌道を算出し、これら目
標軌道と予測軌道のずれに応じた操舵信号をステアリン
グアクチュエータ２３に出力して自動操舵制御し、ドラ
イバの操作ミス等の場合に、衝突回避や車線の逸脱防止
することが可能になっている。
【００２１】警報制御の１としてドライバの居眠りに対
する警報制御系について説明すると、専用道本線検出系
と居眠り検出系とを有する。専用道本線検出系は、画像
データにおいて自動車専用道の出入り口の料金所や標識
を認識した情報、道路の曲率半径や車線の幅、車速セン
サ３０による車速等により専用道で且つサービスエリア
以外の本線を検出する。居眠り判断系は、専用道本線の
走行状態の場合に舵角センサ３１によるドライバのハン
ドル操作量で操作パターンを計測し、または画像データ
の横変位量等により車両運動パターンを計測して、居眠
りか否かを判断する。そして居眠りの可能性を予測する
と、アラーム３２で警報を発するように構成される。
する警報制御系について説明すると、専用道本線検出系
と居眠り検出系とを有する。専用道本線検出系は、画像
データにおいて自動車専用道の出入り口の料金所や標識
を認識した情報、道路の曲率半径や車線の幅、車速セン
サ３０による車速等により専用道で且つサービスエリア
以外の本線を検出する。居眠り判断系は、専用道本線の
走行状態の場合に舵角センサ３１によるドライバのハン
ドル操作量で操作パターンを計測し、または画像データ
の横変位量等により車両運動パターンを計測して、居眠
りか否かを判断する。そして居眠りの可能性を予測する
と、アラーム３２で警報を発するように構成される。
【００２２】次に、本発明の第１の実施例の専用道本線
検出制御と居眠り検出制御を、図３の機能ブロック図と
図４のフローチャートにより説明する。先ず、車両走行
中に２台のＣＣＤカメラ２５で撮像した画像信号を画像
認識ユニット２６で処理して、道路、交通環境の画像デ
ータを得る（ステップＳ１）。この画像データはＡＤＡ
制御ユニット４０の専用道本線検出手段４１に入力し、
画像データにおいて車両前方の物体として専用道の出入
り口の料金所等を認識したり、標識を読み取って、専用
道本線に進入したか否か（ステップＳ２）、専用道本線
に進入した場合は脱出したか否か（ステップＳ３）を判
断し、専用道本線に進入して脱出しない場合に専用道本
線の走行状態を検出する。
検出制御と居眠り検出制御を、図３の機能ブロック図と
図４のフローチャートにより説明する。先ず、車両走行
中に２台のＣＣＤカメラ２５で撮像した画像信号を画像
認識ユニット２６で処理して、道路、交通環境の画像デ
ータを得る（ステップＳ１）。この画像データはＡＤＡ
制御ユニット４０の専用道本線検出手段４１に入力し、
画像データにおいて車両前方の物体として専用道の出入
り口の料金所等を認識したり、標識を読み取って、専用
道本線に進入したか否か（ステップＳ２）、専用道本線
に進入した場合は脱出したか否か（ステップＳ３）を判
断し、専用道本線に進入して脱出しない場合に専用道本
線の走行状態を検出する。
【００２３】居眠り検出制御を、ドライバの操作パター
ンで行う場合について説明する。ここでドライバの覚醒
度は専用道に進入後３０分程度が最も高いと言われてい
る。そこで専用道本線検出時には、基準値演算手段４２
で舵角センサ３１のハンドル操作量θを計測してストア
し（ステップＳ４）、これをタイマ４３による例えば３
０分の設定時間の間継続して行う（ステップＳ５）。そ
こで左右のハンドル操作量θと頻度により操作パターン
が、図５（ａ）のように作成される。ここでドライバの
居眠りは、覚醒度の低下による左右方向のハンドル操作
量のずれにより検出できるため、操作パターンの操作範
囲全域に基づいて基準値Ａを演算する。従って、専用道
はカーブ路であってもその曲率半径が非常に大きいた
め、実際のハンドル操作量θは小さく、このため基準値
Ａは比較的小さい値になって覚醒度の判断に適する。
ンで行う場合について説明する。ここでドライバの覚醒
度は専用道に進入後３０分程度が最も高いと言われてい
る。そこで専用道本線検出時には、基準値演算手段４２
で舵角センサ３１のハンドル操作量θを計測してストア
し（ステップＳ４）、これをタイマ４３による例えば３
０分の設定時間の間継続して行う（ステップＳ５）。そ
こで左右のハンドル操作量θと頻度により操作パターン
が、図５（ａ）のように作成される。ここでドライバの
居眠りは、覚醒度の低下による左右方向のハンドル操作
量のずれにより検出できるため、操作パターンの操作範
囲全域に基づいて基準値Ａを演算する。従って、専用道
はカーブ路であってもその曲率半径が非常に大きいた
め、実際のハンドル操作量θは小さく、このため基準値
Ａは比較的小さい値になって覚醒度の判断に適する。
【００２４】こうして専用道本線の進入初期の覚醒度の
高い状態で、専用道特有の基準値Ａが適切に演算され
る。また基準値Ａは、専用道で且つ本線に進入する都度
に演算するため、個人差に対応したものになる。
高い状態で、専用道特有の基準値Ａが適切に演算され
る。また基準値Ａは、専用道で且つ本線に進入する都度
に演算するため、個人差に対応したものになる。
【００２５】また上述の設定時間経過後は、専用道本線
を脱出しないことを確認すると（ステップＳ６）、操
作、運動状態演算手段４４で同様に舵角センサ３１のハ
ンドル操作量θを計測してストアし（ステップＳ７）、
これをタイマ４５による設定時間の間継続して行う（ス
テップＳ８）。そこで信号機等が無くて車線の幅の広い
専用道を連続して高速走行するだけの単調運転で、ドラ
イバが眠気を生じ易くなる場合に、設定時間毎に実際の
操作パターンが、図５（ｂ）のように作成され、この場
合の操作範囲全域に基づいて操作状態の計測値Ｂを演算
する。
を脱出しないことを確認すると（ステップＳ６）、操
作、運動状態演算手段４４で同様に舵角センサ３１のハ
ンドル操作量θを計測してストアし（ステップＳ７）、
これをタイマ４５による設定時間の間継続して行う（ス
テップＳ８）。そこで信号機等が無くて車線の幅の広い
専用道を連続して高速走行するだけの単調運転で、ドラ
イバが眠気を生じ易くなる場合に、設定時間毎に実際の
操作パターンが、図５（ｂ）のように作成され、この場
合の操作範囲全域に基づいて操作状態の計測値Ｂを演算
する。
【００２６】これら基準値Ａと計測値Ｂは居眠り検出手
段４６で比較して覚醒度の低下状態を判断し、これに基
づき居眠りか否かを判定する（ステップＳ９）。そして
計測値Ｂが基準値Ａと略同一の場合は、覚醒度が高いこ
とを判定し、経過時間や計測値Ｂをリセットする（ステ
ップＳ１０）。このとき専用道本線の脱出か否かを判断
し、脱出した場合は終了し、脱出しない場合は新たに設
定時間毎にドライバの操作状態の計測値Ｂを演算するこ
とを繰返す。一方、計測値Ｂが基準値Ａを越えると、ド
ライバの居眠りを検出してアラーム３２により警報を発
する（ステップＳ１１）。
段４６で比較して覚醒度の低下状態を判断し、これに基
づき居眠りか否かを判定する（ステップＳ９）。そして
計測値Ｂが基準値Ａと略同一の場合は、覚醒度が高いこ
とを判定し、経過時間や計測値Ｂをリセットする（ステ
ップＳ１０）。このとき専用道本線の脱出か否かを判断
し、脱出した場合は終了し、脱出しない場合は新たに設
定時間毎にドライバの操作状態の計測値Ｂを演算するこ
とを繰返す。一方、計測値Ｂが基準値Ａを越えると、ド
ライバの居眠りを検出してアラーム３２により警報を発
する（ステップＳ１１）。
【００２７】そこで専用道本線の単調な連続走行運転時
のドライバの居眠りが、専用道進入直後の覚醒度の高い
状態の専用道特有の操作状態を基準にして適切に検出さ
れる。そしてドライバの覚醒度が比較的高く保持され、
実際の操作状態の計測値Ｂが専用道に見合って小さい状
況では、警報が鳴らない。しかし単調運転状態によりド
ライバの覚醒度が低下して、専用道にも拘らずハンドル
操作量が急増してその計測値Ｂが左右に大きくずれる
と、居眠り運転を検出して警報が鳴り、これによりドラ
イバの注意が適切に喚起される。
のドライバの居眠りが、専用道進入直後の覚醒度の高い
状態の専用道特有の操作状態を基準にして適切に検出さ
れる。そしてドライバの覚醒度が比較的高く保持され、
実際の操作状態の計測値Ｂが専用道に見合って小さい状
況では、警報が鳴らない。しかし単調運転状態によりド
ライバの覚醒度が低下して、専用道にも拘らずハンドル
操作量が急増してその計測値Ｂが左右に大きくずれる
と、居眠り運転を検出して警報が鳴り、これによりドラ
イバの注意が適切に喚起される。
【００２８】本発明の第２の実施例として居眠り検出制
御を、車両運動パターンで行う場合について、同じ図３
により説明する。この実施例では、基準値演算手段４２
で、画像データを基に車両の車幅中心と右側車線とに対
する横変位量ＹＲ（ｎ）、車両の車幅中心と左側車線と
に対する横変位量ＹＬ（ｎ）を取り出し、これら横変位
量ＹＲ（ｎ），ＹＬ（ｎ）により車両の車幅中心に対す
る横変位量Ｙ（ｎ）を、Ｙ（ｎ）＝｛ＹＬ（ｎ）−ＹＲ
（ｎ）｝／２により算出する。そして車両横変位量Ｙ
（ｎ）の設定時間における標準偏差σ（ｎ）を算出して
車両運動パターンの基準値Ａを演算する。また操作、運
動状態演算手段４４でも、画像データにより同様に車両
横変位量Ｙ（ｎ）の標準偏差の計測値Ｂを演算し、これ
ら基準値Ａと計測値Ｂを比較して居眠りか否かを判定す
る。
御を、車両運動パターンで行う場合について、同じ図３
により説明する。この実施例では、基準値演算手段４２
で、画像データを基に車両の車幅中心と右側車線とに対
する横変位量ＹＲ（ｎ）、車両の車幅中心と左側車線と
に対する横変位量ＹＬ（ｎ）を取り出し、これら横変位
量ＹＲ（ｎ），ＹＬ（ｎ）により車両の車幅中心に対す
る横変位量Ｙ（ｎ）を、Ｙ（ｎ）＝｛ＹＬ（ｎ）−ＹＲ
（ｎ）｝／２により算出する。そして車両横変位量Ｙ
（ｎ）の設定時間における標準偏差σ（ｎ）を算出して
車両運動パターンの基準値Ａを演算する。また操作、運
動状態演算手段４４でも、画像データにより同様に車両
横変位量Ｙ（ｎ）の標準偏差の計測値Ｂを演算し、これ
ら基準値Ａと計測値Ｂを比較して居眠りか否かを判定す
る。
【００２９】従って、この実施例によると専用道におい
てハンドル操作量が小さくても高速走行により車両挙動
が大きく変化する場合に、この車両挙動が車両運動パタ
ーンの計測値Ｂで機敏且つ明確に計測される。このため
ドライバの居眠りが、早期に高い精度で検出される。
てハンドル操作量が小さくても高速走行により車両挙動
が大きく変化する場合に、この車両挙動が車両運動パタ
ーンの計測値Ｂで機敏且つ明確に計測される。このため
ドライバの居眠りが、早期に高い精度で検出される。
【００３０】本発明の第３の実施例として、専用道本線
検出制御の他の実施例を、図６のフローチャートにより
説明する。先ず、画像データにおける道路形状の曲率半
径Ｒと車線の幅Ｗ、車速Ｖを読込む（ステップＳ２
１）。そして車速Ｖを専用道に進入する際の設定車速Ｖ
ｓと比較し（ステップＳ２２）、Ｖ≧Ｖｓの場合は画像
データの道路の曲率半径Ｒを、専用道の最低の曲率半径
の例えば５０ｍの設定曲率半径Ｒｓと比較する（ステッ
プＳ２３）。Ｒ≧Ｒｓの場合は、画像データの道路の車
幅Ｗを、専用道の例えば３．７５ｍの設定車幅Ｗｓと比
較する（ステップＳ２４）。
検出制御の他の実施例を、図６のフローチャートにより
説明する。先ず、画像データにおける道路形状の曲率半
径Ｒと車線の幅Ｗ、車速Ｖを読込む（ステップＳ２
１）。そして車速Ｖを専用道に進入する際の設定車速Ｖ
ｓと比較し（ステップＳ２２）、Ｖ≧Ｖｓの場合は画像
データの道路の曲率半径Ｒを、専用道の最低の曲率半径
の例えば５０ｍの設定曲率半径Ｒｓと比較する（ステッ
プＳ２３）。Ｒ≧Ｒｓの場合は、画像データの道路の車
幅Ｗを、専用道の例えば３．７５ｍの設定車幅Ｗｓと比
較する（ステップＳ２４）。
【００３１】Ｗ≧Ｗｓにより３つの条件が全て成立する
場合は、走行距離Ｌを積算し（ステップＳ２５）、走行
距離Ｌを設定距離Ｌｓと比較し（ステップＳ２６）、更
にＬ≧Ｌｓも成立する場合に専用道本線を検出する（ス
テップＳ２７）。また、Ｖ≧Ｖｓ、Ｒ≧Ｒｓ、Ｗ≧Ｗｓ
の３つの条件が１つでも成立しないか、３つの条件が設
定距離Ｌｓの間継続できない場合は、一般道を検出する
（ステップＳ２８）。
場合は、走行距離Ｌを積算し（ステップＳ２５）、走行
距離Ｌを設定距離Ｌｓと比較し（ステップＳ２６）、更
にＬ≧Ｌｓも成立する場合に専用道本線を検出する（ス
テップＳ２７）。また、Ｖ≧Ｖｓ、Ｒ≧Ｒｓ、Ｗ≧Ｗｓ
の３つの条件が１つでも成立しないか、３つの条件が設
定距離Ｌｓの間継続できない場合は、一般道を検出する
（ステップＳ２８）。
【００３２】従って、第１の実施例のように画像データ
により料金所や標識を認識して専用道本線を検出する方
法では、サービスエリアでドライバが交代したり、進行
先が雪路のためタイヤにチェーンを装着した場合など、
専用道本線の進入初期とドライバや車両の条件が異なる
場合でも専用道本線の進入初期と同じ居眠り検出制御の
基準値Ａを使用しなければいけないが、この実施例では
画像データにより専用道の特徴的な道路形状と車速から
専用道を検出するため、ドライバ交代やチェーンの装着
などで一旦停車すれば、車速が設定車速Ｖｓ以下とな
り、専用道進入初期の基準値Ａはクリアされ、改めてド
ライバや車両の条件に合致した基準値Ａを演算すること
ができる。
により料金所や標識を認識して専用道本線を検出する方
法では、サービスエリアでドライバが交代したり、進行
先が雪路のためタイヤにチェーンを装着した場合など、
専用道本線の進入初期とドライバや車両の条件が異なる
場合でも専用道本線の進入初期と同じ居眠り検出制御の
基準値Ａを使用しなければいけないが、この実施例では
画像データにより専用道の特徴的な道路形状と車速から
専用道を検出するため、ドライバ交代やチェーンの装着
などで一旦停車すれば、車速が設定車速Ｖｓ以下とな
り、専用道進入初期の基準値Ａはクリアされ、改めてド
ライバや車両の条件に合致した基準値Ａを演算すること
ができる。
【００３３】以上、本発明の実施例について説明した
が、操作パターンや車両運動パターンの基準値と計測値
を、実施例以外の方法で演算することもできる。また、
本発明の実施例において、警報手段をアラーム３４を使
用して説明したがドライバの覚醒度を高められるもので
あればドライバの視野内に設けた表示装置やシートクッ
ション、またはシートバックに内装された振動を発する
振動装置などでもよい。
が、操作パターンや車両運動パターンの基準値と計測値
を、実施例以外の方法で演算することもできる。また、
本発明の実施例において、警報手段をアラーム３４を使
用して説明したがドライバの覚醒度を高められるもので
あればドライバの視野内に設けた表示装置やシートクッ
ション、またはシートバックに内装された振動を発する
振動装置などでもよい。
【００３４】
【発明の効果】以上に説明したように、本発明の請求項
１に係る車両の警報装置では、車両前方の道路、交通環
境を三次元的に認識した画像データを得る画像認識手段
と、画像データや走行状態により専用道本線か否かを検
出する専用道本線検出手段と、専用道本線を検出したと
きに初期の設定時間の間操作パターンや車両運動パター
ンを計測して専用道特有の基準値を演算する基準値演算
手段と、その設定時間経過後の専用道本線の場合に操作
パターンや車両運動パターンの計測値を設定時間毎に繰
返して演算する操作、運動状態演算手段と、基準値と計
測値を比較してドライバの居眠りか否かを検出し、居眠
りを検出すると警報を発する居眠り検出手段とを備える
構成であるから、専用道本線のドライバの居眠りを適確
に検出できる。専用道本線に進入する都度の初期の操作
パターンや車両運動パターンを計測して専用道特有の基
準値を演算するので、個人差に対応できて、検出精度が
向上する。
１に係る車両の警報装置では、車両前方の道路、交通環
境を三次元的に認識した画像データを得る画像認識手段
と、画像データや走行状態により専用道本線か否かを検
出する専用道本線検出手段と、専用道本線を検出したと
きに初期の設定時間の間操作パターンや車両運動パター
ンを計測して専用道特有の基準値を演算する基準値演算
手段と、その設定時間経過後の専用道本線の場合に操作
パターンや車両運動パターンの計測値を設定時間毎に繰
返して演算する操作、運動状態演算手段と、基準値と計
測値を比較してドライバの居眠りか否かを検出し、居眠
りを検出すると警報を発する居眠り検出手段とを備える
構成であるから、専用道本線のドライバの居眠りを適確
に検出できる。専用道本線に進入する都度の初期の操作
パターンや車両運動パターンを計測して専用道特有の基
準値を演算するので、個人差に対応できて、検出精度が
向上する。
【００３５】請求項２に係る車両の警報装置では、専用
道本線検出手段が、画像データによる料金所や標識の認
識で専用道の本線を検出するので、制御が容易である。
車速、画像データによる道路形状の大きさ、走行距離に
より専用道の本線を検出する場合は、専用道進入後、ド
ライバ交代やチェーンの装着などで専用道進入初期とド
ライバや車両の条件が異なる場合に改めて基準値を演算
するため、検出精度が高くなる。
道本線検出手段が、画像データによる料金所や標識の認
識で専用道の本線を検出するので、制御が容易である。
車速、画像データによる道路形状の大きさ、走行距離に
より専用道の本線を検出する場合は、専用道進入後、ド
ライバ交代やチェーンの装着などで専用道進入初期とド
ライバや車両の条件が異なる場合に改めて基準値を演算
するため、検出精度が高くなる。
【００３６】請求項３に係る車両の警報装置では、基準
値演算手段が、画像データによる左右の車線に対する横
変位量により車両の横変位量を算出し、この横変位量の
設定時間による標準偏差で車両運動パターンの基準値を
演算し、操作、運動状態演算手段も同様にして車両運動
パターンの計測値を演算するので、ドライバの居眠りを
早期に高い精度で検出できて、予防安全性が一層向上す
る。
値演算手段が、画像データによる左右の車線に対する横
変位量により車両の横変位量を算出し、この横変位量の
設定時間による標準偏差で車両運動パターンの基準値を
演算し、操作、運動状態演算手段も同様にして車両運動
パターンの計測値を演算するので、ドライバの居眠りを
早期に高い精度で検出できて、予防安全性が一層向上す
る。
【図１】本発明に係る車両の警報装置の構成を示すクレ
ーム対応図。
ーム対応図。
【図２】車両とＡＤＡシステムの全体の概略を示す説明
図である。
図である。
【図３】本発明の第１と第２の実施例の機能ブロック図
である。
である。
【図４】第１の実施例の専用道本線検出制御と居眠り検
出制御のフローチャートである。
出制御のフローチャートである。
【図５】基準値と計測値を示す線図である。
【図６】本発明の第３の実施例の専用道本線検出制御の
フローチャートである。
フローチャートである。
２７ 画像認識手段 ４１ 専用道本線検出手段 ４２ 基準値演算手段 ４４ 操作、運動状態演算手段 ４６ 居眠り検出手段
Claims (3)
- 【請求項１】 車両前方の道路、交通環境を三次元的に
認識した画像データを得る画像認識手段と、画像データ
や走行状態により自動車専用道本線か否かを検出する専
用道本線検出手段と、専用道本線を検出したときに初期
の設定時間の間操作パターンや車両運動パターンを計測
して専用道特有の基準値を演算する基準値演算手段と、
その設定時間経過後の専用道本線の場合に操作パターン
や車両運動パターンの計測値を設定時間毎に繰返して演
算する操作、運動状態演算手段と、基準値と計測値を比
較してドライバの居眠りか否かを検出し、居眠りを検出
すると警報を発する居眠り検出手段とを備えることを特
徴とする車両の警報装置。 - 【請求項２】 専用道本線検出手段は、画像データによ
る料金所や標識の認識で専用道の本線を検出し、または
車速、画像データによる道路形状の大きさ、走行距離に
より専用道の本線を検出することを特徴とする請求項１
記載の車両の警報装置。 - 【請求項３】 基準値演算手段は、画像データによる左
右の車線に対する横変位量により車両の横変位量を算出
し、この横変位量の設定時間による標準偏差で車両運動
パターンの基準値を演算し、操作、運動状態演算手段も
同様にして車両運動パターンの計測値を演算することを
特徴とする請求項１記載の車両の警報装置。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1183895A JPH08197977A (ja) | 1995-01-27 | 1995-01-27 | 車両の警報装置 |
| US08/591,007 US5642093A (en) | 1995-01-27 | 1996-01-24 | Warning system for vehicle |
| DE19602766A DE19602766C2 (de) | 1995-01-27 | 1996-01-26 | Warnsystem für ein Fahrzeug |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1183895A JPH08197977A (ja) | 1995-01-27 | 1995-01-27 | 車両の警報装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08197977A true JPH08197977A (ja) | 1996-08-06 |
Family
ID=11788880
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1183895A Pending JPH08197977A (ja) | 1995-01-27 | 1995-01-27 | 車両の警報装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH08197977A (ja) |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH10166895A (ja) * | 1996-12-09 | 1998-06-23 | Mitsubishi Electric Corp | 車両用追従走行制御装置 |
| JP2000314104A (ja) * | 1999-04-30 | 2000-11-14 | Sakai Heavy Ind Ltd | 建設車両の非常走行停止装置 |
| FR2863557A1 (fr) * | 2003-12-10 | 2005-06-17 | Denso Corp | Systeme et procede de determination du degre d'eveil |
| JP2005173635A (ja) * | 2003-12-05 | 2005-06-30 | Fujitsu Ten Ltd | 居眠り検出装置、カメラ、光遮断センサおよびシートベルトセンサ |
| JP2013143026A (ja) * | 2012-01-11 | 2013-07-22 | Suzuki Motor Corp | 車両の運転者状態検知システム |
| EP2701134A1 (en) * | 2011-04-18 | 2014-02-26 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Driver condition assessment device |
| JP2018152072A (ja) * | 2017-03-14 | 2018-09-27 | ヒュンダイ・モービス・カンパニー・リミテッド | 車両安全支援装置および方法 |
| CN109549297A (zh) * | 2018-11-30 | 2019-04-02 | 努比亚技术有限公司 | 基于智能手环的驾驶提醒方法、智能手环及存储介质 |
| US11164459B2 (en) | 2017-03-14 | 2021-11-02 | Hyundai Mobis Co., Ltd. | Apparatus and method of safety support for vehicle |
| GB2595895A (en) * | 2020-06-10 | 2021-12-15 | Virtual Vehicle Res Gmbh | Method for detecting safety relevant driving distraction |
-
1995
- 1995-01-27 JP JP1183895A patent/JPH08197977A/ja active Pending
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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