JPWO2012157192A1 - 運転不安定度判定装置 - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、上記のような点に着目したもので、運転不安定度の検出精度を向上することを目的とする。
まず、本発明に係る第1実施形態について図面を参照しつつ説明する。
(構成)
図1は、本実施形態に係る車両用情報提供装置を搭載した車両の構成を示す図である。
本実施形態の車両は、図1に示すように、アクセルペダル開度センサ1、ブレーキペダル操作量センサ2、操舵角センサ3、車輪速センサ4、ウインカ検出センサ5、メータディスプレイ6、ナビゲーション装置7、Gセンサ8、シフトセンサ12、前方車両検出装置9、コントローラ100を備える。なお、本発明を適用する車両は、以上のセンサ類その他を全て装備している必要はない。他の実施形態で使用するセンサ類についても併せて説明したものである。
ブレーキペダル操作量センサ2は、制動指示量としてブレーキペダルの操作量(制動指示量)を検出する。検出した操作量は、コントローラ100に出力される。
操舵角センサ3は、例えばステアリングコラムもしくはステアリングホイール(不図示)付近に取り付けられた角度センサであり、ステアリングシャフトの回転から運転者の操舵による操舵角を検出する。検出した操舵角は、コントローラ100に出力される。
ウインカ検出センサ5は、ウインカレバーのウインカ状態を検出する。検出したウインカ状態は、コントローラ100に出力される。
情報呈示装置は、コントローラ100からの制御信号に応じて警報その他の呈示を音声や画像によって出力する。情報呈示装置は、例えば、ブザー音や音声により運転者への情報提供を行うスピーカ10と、画像やテキストの表示により情報提供を行う表示ユニットとを備える。表示ユニットは、例えばナビゲーション装置7の表示モニタを流用しても良い。
Gセンサ8は、車両に発生する前後加速度や横加速度を検出する。検出された加速度は、コントローラ100に出力される。
コントローラ100は、CPUと、ROMおよびRAM等のCPU周辺部品とから構成される電子制御ユニットである。そのコントローラ100は、運転者に情報提供のために運転不安定度判定処理を行う運転支援部100Aを備える。コントローラ100の処理のうち運転支援部100Aは、アクセルペダル開度センサ1、ブレーキペダル操作量センサ2、操舵角センサ3等で検出される信号に基づいて運転者の運転特性を分析し、運転者の運転操作の乱雑さなどの運転不安定の度合を判定する。そして、運転の不安定の度合に応じて警報その他の情報を運転者に呈示して、運転者の注意を喚起する処理を行う。
走行状態取得部110は、運転者が操作可能な運転操作子の操作状態及び車両状態の少なくとも一方からなる走行状態データを取得する。本実施形態では、運転特性を判定するために検出する走行状態データとして、運転者が操作可能な運転操作子の操作状態の情報である操舵情報を使用する場合を例にして説明する。すなわち、本実施形態の走行状態取得部110は、操舵角情報を走行状態データとして走行状態データを算出する。
上記第2運転状況を発生しうる特定の運転操作子の操作は、車線変更操作、加速操作、制動操作、シフト操作、ナビゲーション装置の操作の少なくとも一つの操作である。上記第1運転状況を発生する特定の道路環境は、路面形状、トンネル内、走行路の合分岐部、走行路のカーブ、料金所近傍、自車先方への他車両の割り込み有無、高速道路の種別、渋滞状態の少なくとも一つの道路環境である。
アクセルペダル操作は、アクセルペダル開度センサの検出値に基づき判定する。
ブレーキペダル操作は、ブレーキペダル操作量センサの検出値に基づき判定する。
ウインカ操作は、ウインカ検出センサ5の検出に基づき判定する。
ナビゲーション装置の操作は、ナビゲーション装置からの信号に基づき判定する。
オーディオ操作は、オーディオ装置からの信号に基づき判定する。
カーブ路は、ナビゲーション装置若しくは操舵角から検出する。例えば、予め設定した一定の操舵角以上の状態が予め設定した継続時間以上継続したと判定するとカーブ路と判定する。
坂道は、Gセンサが検出する路面勾配から検出する。
走行状態分布算出部130は、走行状態取得部110が取得した走行状態データと運転状況判定部120が判定する運転状況に基づき、時間的範囲の異なる複数の走行状態分布を算出する。本実施形態の走行状態分布算出部130は、予め設定した相対的に長い第1の時間的範囲で取得した操舵角情報によって求めた第1走行状態分布と、第1走行状態分布よりも時間的範囲が短い第2の時間的範囲の第2走行状態分布とを算出する。
上記走行状態分布算出部130は、図5に示すように、第1走行状態分布算出部130Aと、第2走行状態分布算出部130Bと、分布記憶部130Cと、分布選択部130Dと、分布設定部130Eと、を備える。
第2走行状態分布算出部130Bは、上記のように逐次更新しているデータに基づき、上述のように比較的短い第2の時間的範囲の第2走行状態分布を算出する。
分布記憶部130Cは、予め設定した第3の時間間隔(例えば5秒間隔)毎にその時間的範囲の第3走行状態分布を繰り返し算出し、算出した第3走行状態分布を、記憶部に記憶する。
分布設定部130Eは、上記分布選択部130Dが選択した走行状態分布である第3走行状態分布若しくは第1走行状態分布で、上記第2走行状態分布を変更する。具体的には、分布設定部130Eは、判定した特定運転状況が第1運転状況の場合には、第1走行状態分布で上記第2走行状態分布を上書きする。判定した特定運転状況が第2運転状況の場合には、上記第3走行状態分布で上記第2走行状態分布を置き換える。
情報呈示部150は、運転不安定度判定部140が判定する運転の不安定度に基づき、運転者に情報呈示する処理を行う。
ステップS1010では、運転支援部100Aが、車両情報データとして以下のデータを取得する。
すなわち、運転者の運転操作子の操作情報として、上述のように、操舵角、アクセルペダル・ブレーキペダルの操作、ウインカ操作、シフト操作、ナビ・オーディオ操作の情報を取得する。また、車両状態を示す車両データ系の情報として、車速、前後G、横G、車輪速の情報を取得する。
次に、ステップS1030では、運転状況判定部120は、運転状況の判定を行う。
次に、ステップS1050では、分布選択部130Dが、運転状況判定部120が判定した運転状況に基づき、採用する走行状態分布を選択する。具体的には、ステップS1050では、運転状況が、通常運転状況、第1運転状況、及び第2運転状況のいずれかに該当するか判定する。そして、通常運転状況と判定した場合には、ステップS1060に移行する。第1運転状況と判定した場合にはステップS1080に移行する。第2運転状況と判定した場合にはステップS1070に移行する。
次にステップS1060では、上述のように第1走行状態分布算出部130A及び第2走行状態算出部130Bが算出した第1走行状態分布及び第2走行状態分布を選択する。その後ステップS1090に移行する。
またステップS1070では、第2走行状態分布を第1走行状態分布で上書きすることで、第2走行状態分布を置き換える。その後、ステップS1090に移行する。
またステップS1080では、第2走行状態分布を、第2走行状態分布を保存してある第3走行状態分布と置き換える。その後ステップS1090に移行する。
ステップS1090では、ステアリングエントロピー法によって、第1走行状態分布及び第2走行状態分布(置き換えられた場合には、置き換え後の第2走行状態分布)の分布間の相違量(相対エントロピー)を算出する。その後ステップS1100に移行する。
次に、ステップS1100では、相違量に基づき不安定運転状態の判定を行う。本実施形態のステップS1100では、ステップS1090で算出された相違量と予め設定した判定閾値と比較する。そして、相違量が判定閾値よりも大きい場合に、不安定運転状態と判定する。その後ステップS1110に移行する。
情報呈示の例を図7に示す。この例では、警告表示を行うと共に「運転が乱れています。注意して運転しましょう」などと音声で警告の呈示を行う。
本処理内容は、一定間隔、例えば50msec毎に連続的に行われる。
ステップS10では、相対エントロピーRHpを算出可能な走行場面であるか否かを判断するために、自車両が走行している走行場面の推定(検出)を行う。ここでは、自車速Vが予め設定した車速範囲(例えば40〜120km/h)内にある場合に、相対エントロピーRHpを算出可能な走行場面とする。すなわち、操舵角信号を用いた効果的な相対エントロピーRHpの算出を行うために、車速が極端に遅い場合および極端に速い場合を算出可能な走行場面から除外する。
ここで、図9に、相対エントロピーRHpを算出するために用いる特殊記号とその名称を示す。操舵角円滑値θn−tildeは、量子化ノイズの影響を低減した操舵角である。操舵角の推定値θn−hatは、ステアリングが滑らかに操作されたと仮定してサンプリング時点における操舵角を推定した値である。操舵角推定値θn−hatは、以下の(式1)に示すように、操舵角円滑値θn−tildeに対して2次のテイラー展開を施して得られる。
操舵角円滑値θn−tildeは、量子化ノイズの影響を低減するために、3個の隣接操舵角θnの平均値として以下の(式2)から算出される。
操舵角θnのサンプリング間隔をTsとすると、サンプル数lは、以下の(式3)で表される。
l=round(0.15/Ts) ・・・(式3)
サンプリング時点における操舵角予測誤差θeは、ステアリング操作が滑らかに行われたと仮定した場合の操舵角推定値θn−hatと実際の操舵角θnとの差として、以下の(式4)から算出できる。
以下に、操舵角予測誤差θeの具体的な算出方法を説明する。なお、操舵角信号θのサンプリング間隔Tsは、例えば50msecとする。まず、150msec間隔の隣接する3個の操舵角θnを用いて、上記(式2)から3個の操舵角円滑値θn−tildeを算出する。3個の操舵角円滑値θn−tildeは、以下の(式5)で表される。
続くステップS40では、現時点までに算出され、コントローラ100のメモリ内に蓄積されていた所定時間T秒間の操舵角予測誤差θeのデータを、ステップS31で算出した操舵角予測誤差θeの現在値を加えて更新する。すなわち、蓄積されている操舵角予測誤差θeのデータのうち最も古いT秒前のデータを捨てて、代わりに最新の操舵角予測誤差θeのデータとして、ステップS31で算出した現在値を入力する。これにより、現在値からT秒前までの操舵角予測誤差θeのデータが蓄積されることになる。なお、所定時間Tは、現在の運転操作の不安定な状態を判定するための比較基準となる長時間の誤差分布を算出するために十分な長期間のデータを蓄えられるように、例えばT=3600秒(=1時間)程度に設定する。
以上が走行状態分布としての操舵角予測誤差分布の算出方法である。
また、分布間の相違量は次のようにして算出する。
すなわち、過去(または長時間)の操舵角予測誤差分布1および現在の操舵角予測誤差分布2を用いて、相対エントロピーRHpを求める。図11に示すように相対エントロピーRHpは、比較基準である過去(または長時間)の操舵角予測誤差分布1に対する現在の操舵角予測誤差分布2の相違量(距離)である。相対エントロピーRHpは、以下の算出式(式7)から算出することができる。
データ収集を始めてからの走行時間に基づき運転者の普段の運転特性が取得できたと見なせる場合には、ステアリングエントロピー法を用いた不安定度の算出が実施される。
このとき、通常時の運転者の運転特性を表す第1走行状態分布と、直近の運転特性を表す第2走行状態分布の間の相違量を算出し、相違量の大きさから不安定運転状態を判定する。これにより、交通環境の違いによらず不安定な走行状態を精度よく検出することが可能となる。すなわち、交通環境の違いによらず、個人の普段の特性に適応して、不安定な状態を精度よく検出することができる。
すなわち、検出した運転状況が第1運転状況の場合、つまり特定運転状況と判定した期間の前後で運転者の運転状態が継続すると想定される場合には、当該第1運転状況が発生する前であって直近の第3時間的範囲で求めた第3走行状態分布を第2走行状態分布に置き換える。これによって、第1運転状況が発生する前の状態で不安定状態を判定可能となる。なお、この場合には、当該第1運転状況が発生したときの走行状態データを、その前の走行状態データで置き換える事で、誤検知の原因となる走行状態データが除去される。具体的には、第3時間的範囲単位でデータの入れ替えを実施する。
(第1変形例)
次に、第1変形例について説明する。
上記第1実施形態の説明では、走行状態データとして操舵角情報を使用し、走行状態分布として操舵角予測誤差分布を使用した場合を例示している。但し、走行状態データ及び走行状態分布はこれに限定されない。特願2009−524342号公報などに記載されているような、走行状態データ及び走行状態分を使用しても良い。なお、運転状態データは、運転特性を表す指標となる。
また、運転支援部100Aは、走行状態データとしてアクセルペダルが解放されたときの自車両と先行車との余裕時間を採用しても良い。
また、運転支援部100Aは、走行状態データとして、単独走行時の自車速を採用しても良い。
また、運転支援部100Aは、走行状態データとして、自車両発進時の最大加速度を採用しても良い。
また、運転支援部100Aは、走行状態データとして、ブレーキ操作時の自車両と先行車との最低余裕時間を採用しても良い。
また、運転支援部100Aは、走行状態データとして、追越し中の自車両と先行車との最低車間距離を採用しても良い。
次に、第2変形例について説明する。
本第2変形例の基本構成は、上記第1実施形態と同様である。
ただし、運転支援部100Aは、走行状態データとして自車両が先行車に追従して走行する場合の前記自車両と前記先行車との車間情報(車間時間や車間距離)を採用する。
この場合には、走行状態分布を車間距離の分布から算出することで、運転不安定度を算出する。
そして、相違量が予め設定した閾値を越えている状態が、予め設定した時間以上継続して場合に、警報その他の情報呈示を実施すればよい。
走行状態データとして車間時間を採用する場合には、運転状況判定部120は、図13に示すように、第1運転状況及び第2運転状況を設定する。
他車両による自車前方への割り込みは、前方車両検出装置9による前方の検出によって判定する。この場合には、前方車両検出装置9として前方を撮像するカメラを備えると良い。
渋滞情報は、例えば路車間通信をすることによって判定する。
そして、図13に示すように、予め設定した速度以上でのアクセルペダル操作、予め設定した速度以上でのブレーキペダル操作、ウインカ操作である操作情報を、第2運転状況とする。また、他車両による自車前方への割り込み、高速道路種別の切り替わり、料金所を含む予め設定した区間、渋滞情報である道路環境情報を、第1運転状況とする。
次に、第3変形例について説明する。
本第3変形例の基本構成は、上記第1実施形態と同様である。
図14に、第3変形例における運転支援部100Aの処理を示す。この図14に示す第3変形例の運転支援部100Aの処理は、図3に示す第1実施形態における運転支援部100Aの処理と同じである。
すなわち、ステップS3010〜S3030の処理は、ステップS1010〜S1030の処理と同じである。また、ステップS3040〜S3110の処理は、ステップS1040〜S1110の処理と基本的に同様な処理を行う。
但し、本変形例では、ステップS3035の処理が追加されている。
そして、タイムカウンタが予め設定した時間より大きく、且つ継続中の運転状況が第1運転状況の場合には、図15の変更欄のように、当該第1運転状況を第2運転状況とみなす。なお、この判定をステップS3050などで実施しても良い。
ここで、第2運転状況が予め設定した時間未満だけ継続する場合には、第2運転状況を第1運転状況とみなすようにしても良い。短時間の操作の場合、誤って運転者が操作したなどの場合があり、この場合には、第2運転状況の前後の運転者の運転特性が継続するとみなせると想定される。
以上の実施形態及び変形例によって次の効果を奏する。
(1)走行状態取得部110は、運転者が操作可能な運転操作子の操作状態及び車両状態の少なくとも一方からなる走行状態データを取得する。走行状態分布算出部130は、上記走行状態取得部110が取得した走行状態データに基づき、予め設定した第2の時間的範囲の第2走行状態分布と、第2の時間的範囲よりも時間的範囲が長い第1の時間的範囲の第1走行状態分布とを算出する。運転不安定度判定部140は、上記走行状態分布算出部が算出する第1走行状態分布と第2走行状態分布とを比較することで、運転の不安定度を判定する。運転状況判定部120は、運転者が操作可能な運転操作子の操作状態、車両状態、及び車両周囲の情報の少なくとも一つに基づき、現在の運転状況が、予め設定した特定の運転操作子を操作することで発生している運転状況及び予め設定した特定の道路環境を走行することで発生している運転状況の少なくとも一方の運転状況である特定運転状況であるか否かを判定する。そして、上記走行状態分布算出部130は、上記運転状況判定部120が特定運転状況であると判定すると、当該特定運転状況と判定している期間の上記走行状態データを除いて、上記第1走行状態分布及び第2走行状態分布のうち少なくとも第2走行状態分布を算出する。
このような構成によれば、精度の低い走行状態データを使用する事がないので、運転不不安定度の検出精度を向上することが可能となる。
この構成によれば、特定運転状況終了後から精度良く第2走行状態分布を求めることが出来る。
この構成によれば、時間的範囲の短い第2走行状態分布は、運転状況の影響を受けやすいが、このように、運転状況を考慮することで、第2走行状態分布の精度が向上する。
この構成によれば、特定運転状況時のデータを使用することなく、第2走行状態分布を算出することが可能となる。
この構成によれば、時間的範囲の短い第2走行状態分布は、運転状況の影響を受けやすいが、確実に特定運転状況のデータを使用することなくなり、第2走行状態分布の精度が向上する。
この構成によれば、特定運転状況に応じて適切に第2走行状態を算出することが可能となる。
これによって、運転操作に基づく特定運転状況を判定可能となる。
(8)上記特定の道路環境は、路面形状、トンネル内、走行路の合分岐部、走行路のカーブ、料金所近傍、自車先方への他車両の割り込み、高速道路の種別、渋滞状態の少なくとも一つの道路環境である。
これによって、道路環境に基づく特定運転状況を判定可能となる。
連続操作が要求されるステアリング操作から検出することで、運転者状態を精度よく検出できる。
(10)上記ステアリング操作の操作量からの相違量の算出は、ステアリングエントロピー法を用いる。
ステアリングエントロピー法を用いることで、検出性能の向上が期待できる。
連続的な情報を取得可能な車検時間の変化から検出することで、運転者状態を精度よく検出できる。
(12)上記車間情報からの相違量の算出は、予め設定した車間時間の割合の大きさから算出する。
車間時間の割合の大きさを使用することで、検出性能の向上が期待できる。
ここでは、限られた数の実施形態を参照しながら説明したが、権利範囲はそれらに限定されるものではなく、上記の開示に基づく各実施形態の改変は当業者にとって自明なことである。
100A 運転支援部
110 走行状態取得部
120 運転状況判定部
130 走行状態分布算出部
130A 第1走行状態分布算出部
130B 第2走行状態分布算出部
130C 分布記憶部
130D 分布選択部
130E 分布設定部
140 運転不安定度判定部
150 情報呈示部
Claims (12)
- 運転者が操作可能な運転操作子の操作状態及び車両状態の少なくとも一方からなる走行状態データを取得する走行状態取得部と、
上記走行状態取得部が取得した走行状態データに基づき、予め設定した第2の時間的範囲の第2走行状態分布と、第2の時間的範囲よりも時間的範囲が長い第1の時間的範囲の第1走行状態分布とを算出する走行状態分布算出部と、
上記走行状態分布算出部が算出する第1走行状態分布と第2走行状態分布とを比較することで、運転の不安定度を判定する運転不安定度判定部と、
運転者が操作可能な運転操作子の操作状態、車両状態、及び車両周囲の情報の少なくとも一つに基づき、現在の運転状況が、上記走行状態取得部が取得する走行状態データの信頼度を悪くすると推定される特定運転状況であるか否かを判定する運転状況判定部と、
上記走行状態分布算出部は、上記運転状況判定部が特定運転状況であると判定すると、当該特定運転状況と判定している期間の上記走行状態データを除いて、上記第1走行状態分布及び第2走行状態分布のうち少なくとも第2走行状態分布を算出することを特徴とする運転不安定度判定装置。 - 上記走行状態分布算出部は、特定運転状況との判定が終了して第2の時間的範囲の長さの時間が経過するまでの間は、特定運転状況と判定する前の時間的範囲の走行状態データと特定運転状況との判定終了後の時間的範囲の走行状態データの両方から第2走行状態分布を算出し、上記特定運転状況と判定する前の時間的範囲と上記特定運転状況との判定終了後の時間的範囲を合算した時間が上記第2の時間的範囲の時間に等しいことを特徴とする請求項1に記載した運転不安程度判定装置。
- 上記運転状況判定部は、予め設定した特定の道路環境を走行していることを検出すると、当該特定運転状況と判定することを特徴とする請求項2に記載した運転不安程度判定装置。
- 上記走行状態分布算出部は、特定運転状況と判定した後の時間的範囲の走行状態データから第2走行状態分布を算出し、その特定運転状況との判定終了後の時間的範囲が上記第2の時間的範囲の時間に等しいことを特徴とする請求項1に記載した運転不安程度判定装置。
- 上記運転状況判定部は、予め設定した特定の運転操作子の操作を検出すると特定運転状況と判定することを特徴とする請求項4に記載した運転不安程度判定装置。
- 上記運転状況判定部は、予め設定した特定の道路環境の走行を検出すると第1の特定運転状況であると判定し、予め設定した特定の運転操作子の操作を検出すると第2の特定運転状況をあると判定し、
上記走行状態分布算出部は、第1の特定運転状況であると判定すると、第1の特定運転状況との判定が終了して第2の時間的範囲の長さの時間が経過するまでの間は、第1の特定運転状況と判定する前の時間的範囲の走行状態データと第1の特定運転状況と判定した後の時間的範囲の走行状態データの両方から第2走行状態分布を算出し、且つ上記第1の特定運転状況と判定する前の時間的範囲と上記第1の特定運転状況との判定終了後の時間的範囲を合算した時間を上記第2の時間的範囲の時間に等しくなるように設定し、
第2の特定運転状況であると判定すると、特定運転状況と判定した後の時間的範囲の走行状態データから第2走行状態分布を算出し、その特定運転状況との判定終了後の時間的範囲を上記第2の時間的範囲の時間に等しくなるように設定することを特徴とする請求項1に記載した運転不安程度判定装置。 - 上記特定の運転操作子の操作は、車線変更操作、加速操作、制動操作、シフト操作、ナビゲーション装置の操作の少なくとも一つの操作であることを特徴とする請求項3又は請求項6に記載した運転不安定度判定装置。
- 上記特定の道路環境は、路面形状、トンネル内、走行路の合分岐部、走行路のカーブ、料金所近傍、自車先方への他車両の割り込み、高速道路の種別、渋滞状態の少なくとも一つの道路環境であることを特徴とする請求項5又は請求項6に記載した運転不安定度判定装置。
- 上記走行状態分布は、ステアリング操作の操作量を走行状態データとして算出することを特徴とする請求項1〜請求項8のいずれか1項に記載した運転不安定度判定装置。
- 上記ステアリング操作の操作量からの相違量の算出は、ステアリングエントロピー法を用いることを特徴とする請求項9に記載した運転不安定度判定装置。
- 上記走行状態分布は、先行車に対する車間情報を走行状態データとして算出することを特徴とする請求項1〜請求項8のいずれか1項に記載した運転不安定度判定装置。
- 上記車間情報からの相違量の算出は、予め設定した車間時間の割合の大きさから算出することを特徴とする請求項11に記載した運転不安定度判定装置。
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