WO2007069568A1 - 危険運転予測装置 - Google Patents

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WO2007069568A1
WO2007069568A1 PCT/JP2006/324678 JP2006324678W WO2007069568A1 WO 2007069568 A1 WO2007069568 A1 WO 2007069568A1 JP 2006324678 W JP2006324678 W JP 2006324678W WO 2007069568 A1 WO2007069568 A1 WO 2007069568A1
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WO
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driving
vehicle
characteristic
information
dangerous
Prior art date
Application number
PCT/JP2006/324678
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Hiroyuki Kubotani
Makoto Mochizuki
Koji Arata
Toshihiro Sota
Kazuhiko Iwai
Original Assignee
Matsushita Electric Industrial Co., Ltd.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. filed Critical Matsushita Electric Industrial Co., Ltd.
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Priority to EP06834433A priority patent/EP1962253A4/en
Priority to US12/097,138 priority patent/US8041494B2/en
Publication of WO2007069568A1 publication Critical patent/WO2007069568A1/ja

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    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems
    • G08G1/161—Decentralised systems, e.g. inter-vehicle communication
    • G08G1/162—Decentralised systems, e.g. inter-vehicle communication event-triggered
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R16/00—Electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for; Arrangement of elements of electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for
    • B60R16/02—Electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for; Arrangement of elements of electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for electric constitutive elements
    • B60R16/023—Electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for; Arrangement of elements of electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for electric constitutive elements for transmission of signals between vehicle parts or subsystems
    • B60R16/0231—Circuits relating to the driving or the functioning of the vehicle

Definitions

  • the present invention relates to a dangerous driving prediction device and a dangerous driving prediction method.
  • Patent Document 1 Japanese Patent Laid-Open No. 2003-058994
  • the own vehicle receives the driving situation of the other vehicle from the other vehicle, and based on the reception result, Since the risk level is reported to other vehicles after the risk level due to driving is calculated, it takes time for the other vehicle to recognize the future situation of the host vehicle.
  • the present invention has been made in view of the above circumstances, and provides a dangerous driving prediction device and a dangerous driving prediction method in which another vehicle can quickly recognize the future state of the host vehicle. Objective.
  • a first dangerous driving prediction device of the present invention includes a driving action including an operation on a first vehicle by a driver, and the first action accompanying the driving action.
  • the driving characteristic storage unit stores the driving characteristic generated by the generating unit, and the driving characteristic transmission unit transmits the driving characteristic stored by the driving characteristic storage unit to the second vehicle.
  • the second dangerous driving prediction apparatus of the present invention is configured such that the driving characteristic generation unit generates the driving characteristic for each driver who has executed the driving action.
  • the third dangerous driving prediction apparatus of the present invention includes a driving state prediction unit that predicts a driving state in a future traffic environment based on the driving information and the traffic environment based on the driving characteristic.
  • the driving characteristic transmission unit transmits the driving characteristic corresponding to the driving state to the second vehicle.
  • the other vehicle transmits the future driving state of the own vehicle predicted by the own vehicle, so that the future situation of the own vehicle can be quickly recognized more accurately.
  • the driving characteristic transmission unit is configured such that the driving characteristic stored by the driving characteristic storage unit is different from a predetermined driving characteristic related to safe driving. In other words, the driving characteristic is transmitted to the second vehicle.
  • the other vehicle can determine the driving characteristics of the own vehicle related to safe driving based on the minimum information, so that the situation of the own vehicle can be recognized more efficiently.
  • the fifth dangerous driving prediction apparatus of the present invention includes driving information including an operation of the first vehicle by a driver and vehicle information including a state of the first vehicle associated with the driving action.
  • a driving information detecting unit for detecting driving information including at least one, a traffic environment detecting unit for detecting a traffic environment around the first vehicle, the driving information detected by the driving information detecting unit, and the traffic environment detection
  • a driving characteristic generation unit that generates a driving characteristic indicating the tendency of the driving behavior of the driver for each traffic environment in which the driving action is performed based on the traffic environment detected by the driving unit, and the driving characteristic generation unit
  • a driving characteristic accumulating unit for accumulating the generated driving characteristic; and the second characteristic transmitted from the second vehicle.
  • a driving characteristic receiving unit that receives another vehicle driving characteristic indicating the driving characteristic of the vehicle, and the other vehicle driving characteristic received by the driving characteristic receiving unit and the driving characteristic stored in the driving characteristic storage unit are compared.
  • a configuration having a driving characteristic difference determining unit that determines a difference and a driving characteristic difference presenting unit that presents difference information regarding the difference determined by the driving characteristic difference determining unit to the driver is described.
  • the sixth dangerous driving prediction apparatus of the present invention is configured such that the driving characteristic generation unit generates the driving characteristic for each driver who has executed the driving action.
  • the driving characteristic difference presenting unit has driving characteristics related to safe driving in which the driving characteristics of other vehicles received by the driving characteristic receiving unit are predetermined. If different, the difference information regarding the difference determined by the operation characteristic difference determination unit is presented.
  • the driving action includes at least one of an accelerator operation, a brake operation, a steering wheel operation, a winker operation, and a safety confirmation operation for the first vehicle.
  • the driving characteristic generation unit generates the driving characteristic related to at least one of the accelerator operation, the brake operation, the steering wheel operation, the winker operation, and the safety confirmation operation.
  • the vehicle information includes vehicle speed information related to a vehicle speed of the first vehicle, acceleration information related to acceleration, steering angle information related to a steering angle, vehicle position. At least one of the vehicle position information and the inter-vehicle distance information related to the inter-vehicle distance, and the driving characteristic generation unit includes the vehicle speed information, the acceleration information, the steering angle information, the vehicle position information, and This is a configuration for generating the driving characteristic related to at least one of the inter-vehicle distance information.
  • the vehicle speed information related to the driver's past vehicle speed the acceleration information related to the acceleration
  • the steering angle information related to the steering angle the vehicle position information related to the vehicle position
  • the inter-vehicle distance information related to the inter-vehicle distance The driving characteristics reflecting the driving information can be generated and stored, and the driving information can be stored in the driving information when the driver drives the vehicle.
  • the driving characteristic receiving unit includes at least one of an accelerator operation, a brake operation, a steering wheel operation, a winker operation, and a safety confirmation operation for the second vehicle. Result of comparing the driving characteristics accumulated by the driving characteristic accumulation unit corresponding to the other vehicle driving characteristics and the other vehicle driving characteristics. In this case, it is determined that there is a difference in operating characteristics when there is a predetermined difference or more.
  • the driving characteristic receiving unit includes vehicle speed information related to a vehicle speed of the second vehicle, acceleration information related to acceleration, steering angle information related to a steering angle, The other vehicle driving characteristic related to at least one of the vehicle position information related to the vehicle position and the inter-vehicle distance information related to the inter-vehicle distance is received, and the driving characteristic difference determination unit converts Corresponding said As a result of comparing the driving characteristics accumulated by the driving characteristics accumulating unit, it is determined that there is a difference in driving characteristics when there is a difference greater than a certain level.
  • driving characteristics related to driving information such as vehicle speed information related to the vehicle speed of other vehicles, acceleration information related to acceleration, steering angle information related to the steering angle, vehicle position information related to the vehicle position, and inter-vehicle distance information related to the inter-vehicle distance. Differences from the driving characteristics of the driver of the own vehicle can be determined. Based on the driving information of the vehicle in which the characteristics of the driving operation of the driver of the own vehicle and the characteristics of the driving operation of the driver of the other vehicle appear. Vehicle prediction
  • V driving can be predicted.
  • the first dangerous driving prediction method of the present invention includes a driving action including an operation of the driver on the first vehicle and vehicle information including a state of the first vehicle associated with the driving action.
  • Driving information detection step in which driving information including at least one is detected, traffic environment detection step in which the traffic environment around the first vehicle is detected, and driving information detected in the driving information detection step
  • Driving characteristics in which the driving characteristic indicating the tendency of the driving behavior of the driver is generated for each traffic environment in which the driving behavior is performed based on the information and the traffic environment detected in the traffic environment detection step.
  • a characteristic generation step; a driving characteristic accumulation step in which the driving characteristic generated in the driving characteristic generation step is accumulated; and the driving characteristic accumulated in the driving characteristic accumulation step is a second vehicle.
  • Ru as a method having the steps that are sent to.
  • the second dangerous driving prediction method of the present invention includes a driving action including an operation to the first vehicle by a driver and vehicle information including a state of the first vehicle accompanying the driving action.
  • Driving information detection step in which driving information including at least one is detected, traffic environment detection step in which the traffic environment around the first vehicle is detected, and driving information detected in the driving information detection step
  • Driving characteristics in which the driving characteristic indicating the tendency of the driving behavior of the driver is generated for each traffic environment in which the driving behavior is performed based on the information and the traffic environment detected in the traffic environment detection step.
  • a characteristic generation step, a driving characteristic accumulation step in which the driving characteristic generated in the driving characteristic generation step is accumulated, and another vehicle indicating the driving characteristic of the second vehicle transmitted from the second vehicle cover The difference between the driving characteristic receiving step in which the driving characteristic is received and the other vehicle driving characteristic received in the driving characteristic receiving step and the driving characteristic stored in the driving characteristic storing step are compared to determine a difference.
  • a method comprising a driving characteristic difference determining step and a step in which difference information regarding the difference determined in the driving characteristic difference determining step is presented to the driver! / Speak.
  • the present invention can provide a dangerous driving prediction device and a dangerous driving prediction method in which another vehicle can quickly recognize the future situation of the host vehicle.
  • FIG. 1 is a block diagram of a dangerous driving prediction apparatus according to a first embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is an operation flow diagram when driving characteristics are generated and accumulated in the dangerous driving prediction apparatus according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of driving characteristics when turning left at an intersection of the dangerous driving prediction apparatus according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is an operation flow diagram when transmitting and receiving the driving characteristics of the dangerous driving prediction apparatus in the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of driving characteristics at the time of a left turn at an intersection obtained by the dangerous driving prediction apparatus according to the first embodiment of the present invention with another vehicle force
  • FIG. 6 is a block diagram of a dangerous driving prediction apparatus according to a second embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of driving characteristics related to speed and steering angle when turning left at an intersection of the dangerous driving prediction apparatus according to the second embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of determining a difference in driving characteristics related to the speed and steering angle between the own vehicle and another vehicle when turning left at the intersection of the dangerous driving prediction apparatus according to the second embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a first schematic diagram showing the range of surrounding vehicles in the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 10 is a second schematic diagram showing the range of surrounding vehicles in the first embodiment of the present invention.
  • ⁇ 11 An example of the driving characteristic related to the blinker instruction at the time of lane change acquired from the preceding vehicle by the dangerous driving prediction device in the first embodiment of the present invention
  • Driving information detection means 611 Vehicle information detection means
  • FIG. 1 is a block diagram of a dangerous driving prediction apparatus 100 in the first embodiment of the present invention.
  • the dangerous driving prediction device 100 includes a driving information detection unit 110, a traffic environment detection unit 120, a driving characteristic generation / accumulation unit 130, a driving information prediction unit 140, a driving characteristic transmission / reception unit 150, and a driving characteristic difference determination unit 160. And a driving characteristic difference presenting means 170.
  • the driving information detection unit 110 includes a driving behavior detection unit 111.
  • the driving information detection means 110 is an example of a driving information detection unit.
  • the traffic environment detection means 120 is an example of a traffic environment detection unit.
  • the driving characteristic generation / storage unit 130 is an example of a driving characteristic generation unit and an driving characteristic storage unit.
  • the driving information prediction unit 140 is an example of a driving state prediction unit.
  • the driving characteristic transmission / reception means 150 is an example of a driving characteristic transmission unit and a driving characteristic reception unit.
  • the driving characteristic difference determining means 160 is an example of a driving characteristic difference determining unit.
  • the driving characteristic difference presenting means 170 is an example of a driving characteristic difference presenting unit.
  • the driving behavior detection means 111 detects driving behavior such as the driver's accelerator operation, brake operation, blinker operation, and visual safety confirmation.
  • Driving information is information including driving behavior.
  • the traffic environment detection means 120 includes information on surrounding roads about roads around the vehicle on which the dangerous driving prediction device is mounted (whether the road is a power / power intersection where the road is a single road) Information on whether or not it is a priority road), traffic signal information on traffic lights (information such as the presence or absence of traffic lights, whether or not the vehicle is approaching traffic lights, the lighting status of traffic lights), traveling around the vehicle Traffic environment such as surrounding vehicle information (information on the presence or absence of a preceding vehicle, presence or absence of a following vehicle, presence or absence of a crossing vehicle, etc.) and parking information indicating whether there is a parking lot around the vehicle. To detect.
  • whether or not the vehicle is driving on a single road is determined based on information held by a car navigation system mounted on the vehicle, or a white line is detected by a camera mounted on the vehicle. It can be judged by how the white line is bent.
  • whether or not the vehicle is driving at an intersection is determined by, for example, information held by a car navigation system mounted on the vehicle, or a signal or stop line is detected by a camera mounted on the vehicle. It can be judged by measuring the distance.
  • the preceding vehicle (the preceding vehicle traveling in the same lane as the vehicle equipped with the dangerous driving prediction device, the vehicle in which the dangerous driving prediction device is installed in the same traveling direction as the traveling lane, and in the traveling direction)
  • the presence or absence of at least one of the preceding vehicles traveling in the left or right lane can be judged by detecting the vehicle and the white line with the camera mounted on the vehicle and examining the traveling lane, Judgment is made by detecting a vehicle as a forward moving obstacle using a millimeter-wave radar, or a communication device mounted on a vehicle equipped with a dangerous driving prediction device is implemented with a communication device mounted on another vehicle. Judgment can be made by detecting the vehicle by inter-vehicle communication.
  • the presence or absence of a following vehicle can be determined by detecting the vehicle with a camera mounted on the vehicle and measuring the distance to the vehicle, or by using a millimeter wave radar mounted on the vehicle, The vehicle is detected by inter-vehicle communication performed by a communication device installed in a vehicle equipped with a dangerous driving prediction device with a communication device installed in another vehicle. It can be judged by doing.
  • whether or not there is a crossing vehicle can be determined by detecting a vehicle by inter-vehicle communication performed between a communication device mounted on the vehicle and a communication device mounted on another vehicle, Judgment can be made by detecting the vehicle by road-to-vehicle communication that transmits image information obtained by photographing another vehicle with the intersection fixed point camera installed at the intersection to the vehicle equipped with the dangerous driving prediction device.
  • the traffic signal approaches and determines whether or not the signal is strong is determined based on information held by the car navigation system mounted on the vehicle, or the traffic signal is detected by a camera mounted on the vehicle. It can be judged by measuring the distance.
  • the lighting condition of the traffic light (including information on the power force, which is a substitute for the lighting)
  • the traffic light information mounted on the traffic light is determined between the vehicle equipped with the dangerous driving prediction device and the traffic light. The vehicle obtains signal lighting information through road-to-vehicle communication and makes a judgment based on the signal lighting information, or judges by detecting a traffic light with a camera mounted on the vehicle and identifying the lighting situation of the traffic light. be able to.
  • a priority road such as a road with no stop line at the intersection or a road with a traffic light blinking yellow
  • a priority road such as a road with no stop line at the intersection or a road with a traffic light blinking yellow
  • the car navigation system installed in the vehicle.
  • detecting a white line with a camera mounted on the vehicle detecting a traffic light with the camera mounted on the vehicle, measuring the distance to the traffic light, and determining the lighting status of the traffic light. Judgment can be made by identification.
  • the driving characteristic generation / accumulation means 130 is based on the driving information detected by the driving information detection means 110 and the traffic environment detected by the traffic environment detection means 120, and the driving characteristics for each driver and each traffic environment. Generate and accumulate.
  • the driver's information may be input manually!
  • a device that can identify a person, such as an iris authentication device, is installed in the vehicle, and the information detected by the device is used as a basis. The driver may be identified.
  • the driving information predicting means 140 includes driving characteristics characterized by driving behavior of the same driver detected by the driving information detecting means 110 in the past, current driving information detected by the driving information detecting means 110 and traffic.
  • the traffic environment detected by the environment detection unit 120 is input to the driving characteristic generation and storage unit 130 to predict a driving state indicating future driving information.
  • the driving characteristic transmitting / receiving means 150 transmits the driving characteristic predicted by the host vehicle to the other vehicle, and receives the driving characteristic of the other vehicle from the other vehicle.
  • the driving characteristic difference determining unit 160 compares the driving characteristic of the other vehicle acquired from the other vehicle with the driving characteristic of the own vehicle stored in the driving characteristic generating / accumulating unit 130 to determine the difference.
  • the driving characteristic difference presenting means 170 presents the driving characteristics of the other vehicle different from the own vehicle determined by the driving characteristic difference determining means 160 to the driver.
  • the driving information stored in the driving characteristic generation / accumulation unit 130 is used in the driving information prediction unit 140.
  • the driving information is generated by the navigation system mounted on the vehicle. It may be predicted from the travel route to the destination.
  • FIG. 6 is an operation flow diagram when driving characteristic generation and accumulation of the dangerous driving prediction apparatus 100 according to the first embodiment of the present invention.
  • the traffic environment detection means 120 detects surrounding road information, traffic signal information, surrounding vehicle information, and parking lot information (step S201).
  • the driving characteristic generation / accumulation means 130 determines the traffic environment based on the detected information, and determines whether the traffic environment is a traffic environment in which the predetermined driving characteristic generation / accumulation is to be performed (step S202).
  • the traffic environment in which driving characteristics should be generated and accumulated is assumed to be a traffic environment in which there are many accidents between vehicles (such as a heavy traffic congestion point). Of course, there may be multiple traffic environments where driving characteristics should be generated and stored.
  • a method of recognizing the traffic environment a method of performing pattern matching from an image taken by a camera mounted on a vehicle can be considered.
  • the traffic environment may be recognized from road information stored in the car navigation system.
  • the traffic environment detection means 120 can detect various traffic environments by the method described above.
  • the driving information detection means 110 starts acquiring driving information and continues until it passes through the traffic environment in which risk determination is to be performed.
  • driving information may be acquired until the point force 100m before the intersection travels 50m after passing the intersection.
  • the driving characteristic in the traffic environment already stored in the driving characteristic generating / accumulating means 130 is updated by the acquired driving information, and the driving characteristic is generated (step S204).
  • past operating characteristics may be stored as a history so that it can be referred to later. This driving characteristic represents the tendency of the driver's driving behavior by statistically processing the driver's normal driving information.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of operating characteristics when the dangerous driving prediction apparatus 700 according to the first embodiment of the present invention turns left at the intersection.
  • Step S30 visually check the intersection sign 50m before entering the intersection.
  • Step S302 give a signal to turn left at the blinker 30m before the intersection (Step S302), visually check the lighting condition of the signal (Step S303), and perform 0.3G deceleration by brake operation (Step S). 304).
  • Step S305 When it is about 5m before the intersection, it will check if there is an oncoming vehicle (Step S305), and visually confirm the safety of the intersection lane 4m before the intersection (Step S306). At 3m before the intersection, the safety of the pedestrian crossing at the left turn is visually confirmed (Step S307). At 2m before the intersection, the left rear motorcycle is confirmed to be involved (Step S308). When approaching an intersection, turn the steering wheel to the left (step S309), and check for the presence of a preceding vehicle when driving 2 meters after entering the intersection lane (step S310). After that, acceleration is gradually performed by accelerator operation at 0.3G (step S311).
  • Updating driving characteristics means, for example, that if the driving characteristics are defined as 32m before the left turn signal by the winker shown in step S302, the newly collected driving information is 28m before the left turning signal. If this is the case, average the left turn signal 30m before.
  • the driving characteristic generated in this way is updated to a new value and the driving characteristic generation and storage means 13
  • step S205 Accumulated in 0 (step S205).
  • the power that shows an example of the driving characteristics at the left turn at the intersection is used to generate the driving characteristics in other traffic environments. It can also be accumulated.
  • the winker instruction status for a certain time immediately before the lane change is acquired as driving information.
  • Driving characteristics can be generated and stored.
  • FIG. 4 is an operation flow diagram when the driving characteristics are transmitted by the dangerous driving prediction apparatus 100 according to the first embodiment of the present invention.
  • the traffic environment detection means 120 detects the road shape around the vehicle that is about to enter, the presence / absence of a traffic light, the lighting status, the presence / absence of a preceding vehicle, and the like (step S401).
  • the operation characteristic generation / accumulation means 130 determines the traffic environment based on the detected information, and determines whether the traffic environment is a traffic environment to be generated / accumulated in advance (step S402).
  • the traffic environment detection means 120 searches for other vehicles existing around the host vehicle (step S403).
  • the search for other vehicles may be performed using a sensing device such as a camera or radar.
  • a method of exchanging location information using communication means is also conceivable.
  • FIG. 9 is a first schematic diagram showing the range of surrounding vehicles in the first embodiment of the present invention.
  • a vehicle existing within a circle with a predetermined radius centered on the own vehicle 901 is defined as a surrounding vehicle.
  • FIG. 10 is a second schematic diagram showing the range of surrounding vehicles in the first embodiment of the present invention.
  • the vehicle 1001 has a nearly triangular shape with the vehicle 1001 as the center, but the predetermined area is defined as a dangerous area, and the vehicle existing inside is defined as the surrounding vehicle.
  • the area shown in FIGS. 9 and 10 is an example in which the range of surrounding vehicles is defined, and other ranges may be used.
  • the driving characteristic transmission / reception means 150 transmits the driving characteristic related to the traffic environment that is about to enter the surrounding vehicle (step S405).
  • the driving characteristics of the host vehicle are transmitted to surrounding vehicles only when the driving characteristics of the host vehicle differ from the ideal driving characteristics defined in advance (for example, ideal brake timing, etc.). It may be. This makes it possible to convey the minimum necessary vehicle information to surrounding vehicles.
  • ideal driving characteristics defined in advance for example, ideal brake timing, etc.
  • the driving characteristic difference determination unit 160 acquires the driving characteristic stored in the driving characteristic generation storage unit 130 of the own vehicle.
  • the driving characteristic difference presenting means 170 informs the driver that the driver is not expected based on the driving characteristics difference.
  • the driving of the surrounding vehicle is presented (step S408).
  • the received driving characteristics of the surrounding vehicles may be presented as they are, and the driving characteristics of other vehicles may be notified to the driver of the own vehicle to alert the surrounding vehicles.
  • the driver of other vehicles can perform dangerous driving. It may be determined and presented to the driver of the host vehicle.
  • the operation of generating and accumulating the driving characteristics and the operation of transmitting / receiving and presenting the driving characteristics difference are performed in parallel at predetermined timings.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of driving characteristics at the time of a left turn at the intersection obtained by the dangerous driving predicting apparatus 100 according to the first embodiment of the present invention when the other vehicle force is acquired.
  • FIG. 5 is a force that is substantially the same as the driving characteristic example of the dangerous driving prediction device 100 shown in FIG. 3 when turning left at the intersection.
  • the step forces S corresponding to steps S 302, S 304, and S 311 are different.
  • step S302 a left turn signal was issued 30m before the intersection, but other vehicles gave a left turn signal 10m before the intersection (step S501).
  • step S501 the force that was decelerated at 0.3G in step S304, and the other vehicle was decelerated at 0.4G (step S502).
  • step S311 the power other than the force that was moving at 0.3G is moving at the speed of 0.4G (step S503).
  • step S502 It can be seen from S304 and step S502 that the driver of the surrounding vehicle tends to step on the brake more rapidly than the driver of the own vehicle. Furthermore, it can be seen from steps S311 and S503 that the driver of the surrounding vehicle tends to start more rapidly than the driver of the own vehicle.
  • the example of the driving characteristics at the time of the left turn of the intersection acquired in FIG. 5 is an example of the driving characteristics acquired from the other vehicle, and other information is acquired as the driving characteristics and various information is acquired. Can be presented to the driver.
  • a preceding vehicle (here, a preceding vehicle that is traveling in the same lane as the host vehicle, and a vehicle equipped with a dangerous driving prediction device is in the same traveling direction as the traveling lane and left and right with respect to the traveling direction) Winker at the time of lane change of at least one of the preceding vehicles traveling in either lane
  • An example of driving characteristics related to the instruction can be acquired.
  • traveling on a single road as the traffic environment in which the vehicle is placed and there is a preceding vehicle it receives driving characteristics based on the blinker instruction status for a certain period of time immediately before the lane change from the preceding vehicle. Judge the difference from the driving characteristics of the vehicle. This driving characteristic is received only once, for example, when the preceding vehicle is changed.
  • the preceding vehicle There is a tendency for the preceding vehicle to change lanes without a turn signal instruction, or when the driving characteristics of the host vehicle and the driving characteristics of the preceding vehicle are compared, the preceding vehicle issues a blinker instruction later than the host vehicle and changes the lane. If it is determined that there is a tendency to perform the vehicle, for example, it can be shown to the driver of the vehicle.
  • FIG. 11 is an example of driving characteristics based on the winker instruction status for a certain time immediately before the lane change acquired by the host vehicle from the preceding vehicle.
  • Fig. 11 shows that the preceding vehicle has a tendency to change lanes without giving a turn signal instruction from 100m before or 5 seconds before changing lanes. For example, it can be shown that there is a possibility that the predecessor may change the lane without giving a winker instruction at all. By acquiring such driving characteristics from other vehicles, the driver can drive the vehicle more safely.
  • driving information detection for detecting driving information including driving behavior including an operation to the first vehicle by the driver.
  • Driving characteristics generation and accumulation means 130 for generating and accumulating driving characteristics indicating the driving behavior tendency of each driver for each driver who has performed the driving action and for each traffic environment in which the driving action has been performed, By including the driving characteristic transmission unit that transmits the driving characteristic accumulated by the driving characteristic generation / accumulation unit 130 to the second vehicle, the other vehicle can quickly recognize the future situation of the own vehicle.
  • the dangerous driving prediction device 600 replaces the driving information detection means 110 of the dangerous driving prediction device 100 according to the first embodiment of the present invention with driving information. It has information detection means 610.
  • FIG. 6 the same reference numerals are given to the portions overlapping with the dangerous driving prediction device 100 described in the first embodiment of the present invention, and the description will be omitted.
  • the driving information detection means 610 has vehicle information detection means 611.
  • the vehicle information detection means 61 1 includes vehicle speed information related to vehicle speed, acceleration information related to acceleration, steering angle information related to the steering angle, vehicle position, and the like that appear as a result of controlling the vehicle by the accelerator, brake, steering wheel, etc. operated by the driver.
  • Vehicle information such as vehicle position information and vehicle distance information related to inter-vehicle distance.
  • the driving information is information including vehicle information.
  • the driving characteristic generation of the first dangerous driving prediction device 100 of the present invention shown in FIG. 2 is the same force as the operation at the time of accumulation Driving information acquired in step S203, driving generated in step S204 The characteristics are different.
  • the vehicle speed, acceleration, steering angle, vehicle position, and the like that appear as a result of the accelerator, the brake, and the steering wheel being controlled by the driver are acquired.
  • the driving characteristic generation by the dangerous driving prediction device 600 for example, as shown in FIG. 7, the time change of the speed and the time change of the steering angle are generated according to the distance from the vehicle information collection start point.
  • FIG. 7 (a) is a diagram showing an example of driving characteristics related to the speed when turning left at the intersection of the dangerous driving prediction apparatus 600 according to the second embodiment of the present invention.
  • Figure 7 (a) shows the speed of the vehicle traveling at a speed of 40 km / h at the vehicle information collection start point, and the speed relative to the distance at which the vehicle makes a left turn at a point 100 m from the vehicle information collection start point.
  • FIG. 7 (b) is a diagram showing an example of driving characteristics related to the steering angle when turning left at the intersection of the dangerous driving prediction apparatus 600 according to the second embodiment of the present invention.
  • Figure 7 (b) shows the change in the steering angle with respect to the distance when making a left turn at a point 100m from the vehicle information collection start point.
  • the force shown in the example of the driving characteristics related to the speed and the steering angle at the time of the left turn at the intersection Driving characteristics can be generated and stored.
  • the frequency distribution of the number of decelerations during normal driving for example, when driving at approximately constant speed for 10 seconds or more
  • the number of times of deceleration at that deceleration is acquired as driving information, and driving characteristics are generated and stored.
  • Product can be performed.
  • changes in speed, blinker instruction status, and steering angle for each distance to the parking lot can be acquired as driving information, and driving characteristics can be generated and stored.
  • the winker instruction status is acquired based on the winker operation detected by the driving behavior detecting means 111 in the first embodiment, which is not shown in the present embodiment.
  • the average speed during normal driving and the frequency distribution of the number of times of driving at the average speed can be acquired as driving information, and driving characteristics can be generated and stored.
  • the average speed during normal driving and the frequency distribution of the number of times of normal driving at the average speed, and the frequency distribution of the distance between the preceding vehicle and the number of times of driving at the inter-vehicle distance are acquired as driving information.
  • Driving characteristics can be generated and stored.
  • step S407 the operation at the time of driving characteristic transmission / reception of the dangerous driving prediction device 600 according to the second embodiment of the present invention will be described. Basically, it is the same as the operation at the time of receiving the driving characteristics of the first dangerous driving prediction apparatus 100 of the present invention shown in FIG. 4.
  • the method for determining the driving characteristics difference in step S407 is different.
  • FIG. 8 (a) is a diagram showing an example of determining a driving characteristic difference related to the speed between the own vehicle and the other vehicle when turning left at the intersection in the second embodiment of the present invention.
  • the solid line 801 indicates the driving characteristics of the other vehicle (change in vehicle speed)
  • the broken line 802 indicates the driving characteristics of the host vehicle (change in vehicle speed). If both the vehicle and other vehicles are driving at 40km / h at the vehicle information collection start point, both vehicles turn left at a point 100m from the vehicle information collection start point.
  • the solid line 801 changes more rapidly than the broken line 802, so the driver of the other vehicle It can be seen that there is a tendency of sudden braking and sudden start compared to the person.
  • FIG. 8 (b) is a diagram showing a driving characteristic difference determination example related to the steering angle between the host vehicle and the other vehicle when turning left at the intersection in the second embodiment of the present invention.
  • a solid line 803 indicates driving characteristics (change in steering angle) of the other vehicle
  • a broken line 804 indicates driving characteristics (change in steering angle) of the host vehicle.
  • FIG. 8 Note that the example of driving characteristics at the time of intersection left turn (solid lines 801, 803) in which the other vehicle force is also acquired in FIG. 8 is an example of driving characteristics acquired from other vehicles, and other characteristics are acquired as driving characteristics. It is possible to present various information to the driver of the own vehicle.
  • the normal driving from the preceding vehicle (for example, when driving at approximately constant speed for 10 seconds or more) It receives the driving characteristics based on the frequency distribution of the number of decelerations and the number of times of deceleration, and determines the difference from the driving characteristics of the vehicle. This driving characteristic is received only once, for example, when the preceding vehicle is replaced.
  • the driving characteristics of the host vehicle if it is determined that the preceding vehicle tends to step on the brake more rapidly when decelerating than the own vehicle, for example, the driver of the own vehicle Can be presented.
  • FIG. 12 is an example of driving characteristics based on the frequency distribution of the deceleration at the time of normal traveling acquired by the host vehicle from the preceding vehicle and the number of times of deceleration by the deceleration.
  • Fig. 12 shows that the preceding vehicle tends to decelerate frequently with an acceleration of 0.5 km / (second ⁇ second) during normal driving!
  • the preceding vehicle may step on the brakes suddenly when decelerating. be able to.
  • the driving characteristics when the preceding vehicle applies the brake Compared with the driving characteristics when driving, it is compared with the ideal driving characteristics that have been defined in advance (for example, deceleration with an acceleration of 0.3 km / (seconds)). If it is determined that the vehicle is driving more dangerously than the characteristics, for example, this may be shown to the driver of the host vehicle. In other examples, it is possible to compare with ideal driving characteristics instead of comparing with other vehicles.
  • a preceding vehicle enters a parking lot or the like (a parking lot, a store, etc.) along a road. If you are traveling on a single road as the traffic environment where your vehicle is located, there is a preceding vehicle, and there is a parking lot around your vehicle, the speed for each distance from the preceding vehicle to the parking lot, It receives the driving characteristics based on the blinker instruction status and the change in the steering angle, and determines the difference from the driving characteristics of the host vehicle. This driving characteristic is received only once, for example, when the preceding vehicle is replaced.
  • the preceding vehicle There is a tendency for the preceding vehicle to enter a parking lot along the road without a turn signal instruction, or when the driving characteristics of the own vehicle and the driving characteristics of the preceding vehicle are compared, the preceding vehicle brakes more rapidly than the own vehicle. Thus, if it is determined that the turn signal instruction is delayed or the vehicle is tending to enter a parking lot or the like suddenly, it can be shown to the driver of the host vehicle.
  • FIG. 13 (a) is an example of driving characteristics based on the speed with respect to the distance from the preceding vehicle to the parking lot acquired by the host vehicle.
  • Figure 13 (a) shows that the preceding vehicle tends to slow down 30m before the parking lot.If the host vehicle tends to slow down before 30m, the preceding vehicle It can be shown that there is a possibility of sudden braking and entering the parking lot.
  • FIG. 13 (b) is an example of driving characteristics based on the winker instruction status with respect to the distance from the preceding vehicle to the parking lot acquired by the own vehicle.
  • Figure 13 (b) shows that the preceding vehicle tends to give a winker 30m before the parking lot, but if the vehicle tends to give a blinker before 30m, It is possible to show that there is a possibility that S suddenly leaves the winker and enters the parking lot.
  • FIG. 13 (c) shows an example of driving characteristics based on the change in the steering angle with respect to the distance from the preceding vehicle to the parking lot acquired by the own vehicle.
  • Figure 13 (c) shows that the preceding vehicle tends to turn the wheel immediately before the parking lot. The vehicle tends to start turning the steering wheel in advance. In some cases, it can be shown that there is a possibility that the preceding car may enter the parking lot for a sudden value.
  • driving characteristics at the turn of the signal of the preceding vehicle (yellow signal, arrow signal, etc.).
  • the traffic environment in which the vehicle is placed is approaching a traffic light (for example, when the distance between the vehicle and the traffic light is 50 m or less), the traffic light is changing (for example, when the traffic light is yellow in blue), If there is a car, it receives the driving characteristics based on the lighting conditions and speed changes of the traffic lights for each distance from the preceding car to the traffic lights, and determines the difference from the driving characteristics of the host vehicle.
  • This driving characteristic is received only once, for example, when a preceding vehicle is changed or every time a condition is met. If it is determined that the preceding vehicle tends to forcibly cross the intersection at the turn of the signal or tends to turn at the intersection, for example, this can be shown to the driver of the host vehicle.
  • Fig. 14 (a) shows an example of the signal lighting situation with respect to the distance from the preceding vehicle to the traffic signal acquired by the host vehicle
  • Fig. 14 (b) shows the distance from the preceding vehicle to the traffic signal acquired by the host vehicle. It is an example of driving characteristics based on a change in speed.
  • Figure 14 shows that when the traffic lights change in the order of blue, yellow, and red, the preceding vehicle has a tendency to increase speed when it becomes blue power yellow. If there is a tendency to reduce the speed when it becomes, it can be shown that there is a possibility that the preceding vehicle may try to cross the intersection forcibly.
  • the host vehicle and the preceding vehicle (the preceding vehicle traveling in the same lane as the host vehicle, and the vehicle on which the dangerous driving prediction device is mounted have the same traveling direction as the traveling lane and are It is possible to obtain an example of driving characteristics when changing the lane of the preceding vehicle when the inter-vehicle distance of at least one of the preceding vehicles traveling in the adjacent lane is short. If you are traveling on a single road as the traffic environment in which your vehicle is located and there is a preceding vehicle, the interruption space (distance between vehicles) from the preceding vehicle to the adjacent lane and the number of lane changes at that distance Receives the driving characteristics based on the frequency distribution and determines the difference from the driving characteristics of the vehicle.
  • FIG. 15 is an example of driving characteristics based on the adjacent lane interrupt space that the host vehicle acquires from the preceding vehicle and the frequency distribution of the number of lane changes in the interrupt space.
  • Figure 15 shows that the preceding vehicle tends to change lanes frequently when the distance between vehicles is 20m, and if the vehicle tends to change lanes when the vehicle distance is 25m, for example, It can be shown that there is a possibility that a vehicle in the adjacent lane may forcibly change lanes.
  • a non-priority road a road having a stop line at an intersection or a traffic light that is flashing red. If you are traveling on a priority road (a road where there is no stop line at the intersection or the traffic light is blinking yellow) as a traffic environment where your vehicle is located, and there is an intersection, Receiving driving characteristics based on signal lighting conditions and speed changes for each distance to the stop line (temporary stop line) under the situation where a preceding vehicle is placed on the crossing vehicle, judge. This driving characteristic is received, for example, when the host vehicle reaches 50m before the intersection. If it is determined that an intersecting vehicle traveling on a non-priority road tends to enter the intersection without stopping temporarily, for example, this can be shown to the driver of the vehicle.
  • FIG. 16 is an example of driving characteristics based on a change in speed with respect to the distance from the crossing vehicle to the stop line acquired by the own vehicle.
  • Figure 16 shows that the crossing vehicle tends to pass through the intersection without slowing down at all until the stop line passes the stop line 100m. Compared with the ideal driving characteristics defined in advance. By doing so, it can be shown that there is a possibility that the crossing vehicle may pass through the intersection without slowing down at all.
  • FIG. 17 is an example of driving characteristics based on the average speed during normal driving acquired by the host vehicle from the preceding vehicle and the frequency distribution of the number of times of driving at the average speed.
  • Fig. 17 shows that the preceding vehicle tends to travel frequently with an average speed of 30 kmZ seconds during normal driving, and when the host vehicle tends to travel at an average speed of 50 kmZ seconds during normal driving, for example. Can indicate that the preceding vehicle may drive at an extremely low speed.
  • the driving characteristics related to the speed and the inter-vehicle distance during normal driving of the following vehicle When there is a following vehicle as the traffic environment where the host vehicle is located, the driving characteristics based on the average speed during normal driving and the frequency distribution of the number of times of driving at the average speed from the following vehicle, and the inter-vehicle distance from the preceding vehicle And the driving characteristic based on the frequency distribution of the number of times of driving at the distance between the vehicles is received, and the difference from the driving characteristic of the own vehicle is judged.
  • This driving characteristic is received only once, for example, when the following vehicle is changed. If it is determined that the following vehicle is driving at an extremely high speed or driving at an extremely close distance, for example, this can be shown to the driver of the host vehicle.
  • FIG. 18 (a) is an example of driving characteristics based on the average speed during normal driving acquired by the host vehicle from the following vehicle and the frequency distribution of the number of times of driving at the average speed.
  • Figure 18 (a) shows that the following vehicles tend to travel frequently with an average speed of 70 kmZ seconds during normal driving, and the vehicle tends to travel with an average speed of 50 kmZ seconds during normal driving, for example. If there is power S, it can be shown that the following vehicle may drive at an extremely high speed.
  • FIG. 18 (b) is an example of driving characteristics based on the inter-vehicle distance from the preceding vehicle acquired from the following vehicle and the frequency distribution of the number of times the vehicle has traveled at the inter-vehicle distance.
  • Figure 18 (b) shows that the following vehicle tends to travel frequently with the distance between the preceding vehicle and the preceding vehicle being 10m during normal driving. For example, if there is a tendency to travel as 2 Om, it can be shown that there is a possibility that the following vehicle will drive with the distance between the vehicles extremely narrow.
  • the driving vehicle By acquiring various driving characteristics as described above, the driving vehicle can travel more comfortably and the convenience can be improved.
  • the vehicle including the state of the first vehicle accompanying the driving action including the operation of the driver on the first vehicle.
  • Driving information detection means 610 for detecting driving information including information
  • traffic environment detection means 120 for detecting the traffic environment around the first vehicle, and driving information and traffic environment detection detected by the driving information detection means 610
  • V characteristics are generated and stored for each driver who performed the driving behavior and for each traffic environment where the driving behavior was performed.
  • Driving characteristic generation / accumulation means 130 and a driving characteristic transmission unit that transmits the driving characteristic accumulated by the driving characteristic generation / accumulation means 130 to the second vehicle. Recognize the situation quickly It is out.
  • the present invention is useful as a dangerous driving prediction device that allows other vehicles to quickly recognize the future situation of the host vehicle, a navigation system mounted on the vehicle, a safe driving support system, and the like.

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Abstract

　他車両が自車両の将来の状況を素早く認識することができる危険運転予測装置を提供する。 　運転行動および車両情報の少なくとも一方を含む運転情報を検出する運転情報検出手段１１０と、車両の周辺の交通環境を検出する交通環境検出手段１２０と、運転情報および交通環境に基づいて、運転特性を交通環境毎に生成し蓄積する運転特性生成蓄積手段１３０と、運転特性を第２の車両に送信する運転特性送信部とを有する。

Description

危険運転予測装置
技術分野
[0001] 本発明は危険運転予測装置および危険運転予測方法に関する。
背景技術
[0002] 従来から、自分の運転する車両（自車両）と自車両の周辺を走行する他の車両 (他 車両）とが存在する場合にぉ 、て、自車両の運転のみならず他車両の運転状態から も運転特性を評価し、運転者が将来的に不慮の事態に遭遇する確度を正確に推定 する運転者将来状況予測装置が知られて!/ヽる。
特許文献 1 :特開 2003— 058994号公報
発明の開示
発明が解決しょうとする課題
[0003] し力しながら、従来の運転者将来状況予測装置にお!、ては、自車両は他車両から 他車両の運転状況を受信し、受信結果に基づいて自車両および他車両の間の運転 による危険度を計算した後に他車両に危険度を通知するので、他車両が自車両の 将来の状況を認識するまでに時間を要するという事情があった。
[0004] 本発明は上記の事情を鑑みてなされたものであって、他車両が自車両の将来の状 況を素早く認識することができる危険運転予測装置および危険運転予測方法を提供 することを目的とする。
課題を解決するための手段
[0005] 上記の目的を達成するために、本発明の第 1の危険運転予測装置は、運転者によ る第 1の車両への操作を含む運転行動および前記運転行動に伴う前記第 1の車両 の状態を含む車両情報のうち少なくとも一方を含む運転情報を検出する運転情報検 出部と、前記第 1の車両の周辺の交通環境を検出する交通環境検出部と、前記運転 情報検出部によって検出された運転情報および前記交通環境検出部によって検出 された交通環境に基づ 、て、前記運転者の前記運転行動の傾向を示す運転特性を 前記運転行動が行われた交通環境毎に生成する運転特性生成部と、前記運転特性 生成部によって生成された運転特性を蓄積する運転特性蓄積部と、前記運転特性 蓄積部によって蓄積された運転特性を第 2の車両に送信する運転特性送信部とを有 する構成としている。
[0006] この構成により、他車両が自車両の将来の状況を素早く認識することができる。
[0007] また、本発明の第 2の危険運転予測装置は、前記運転特性生成部が、前記運転行 動を実行した運転者毎に前記運転特性を生成する構成としている。
[0008] この構成により、運転特性を運転者毎に生成することで、運転者の有用なデータと して活用することができる。
[0009] また、本発明の第 3の危険運転予測装置は、前記運転特性に基づいて、前記運転 情報および前記交通環境に基づく将来の交通環境における運転状態を予測する運 転状態予測部を有し、前記運転特性送信部が、前記運転状態に対応する前記運転 特性を前記第 2の車両へ送信する構成として ヽる。
[0010] この構成により、他車両は自車両が予測した自車両の将来の運転状態を送信する ので、より正確に自車両の将来の状況を素早く認識することができる。
[0011] また、本発明の第 4の危険運転予測装置は、前記運転特性送信部が、前記運転特 性蓄積部によって蓄積された運転特性があらかじめ定められた安全運転に関する運 転特性と異なる場合、前記運転特性を前記第 2の車両へ送信する構成として ヽる。
[0012] この構成により、他車両は安全運転に関する自車両の運転特性を最小限の情報に より判断することができるので、より効率良く自車両の状況を認識することが可能とな る。
[0013] また、本発明の第 5の危険運転予測装置は、運転者による第 1の車両への操作を 含む運転行動および前記運転行動に伴う前記第 1の車両の状態を含む車両情報の うち少なくとも一方を含む運転情報を検出する運転情報検出部と、前記第 1の車両の 周辺の交通環境を検出する交通環境検出部と、前記運転情報検出部によって検出 された運転情報および前記交通環境検出部によって検出された交通環境に基づい て、前記運転者の前記運転行動の傾向を示す運転特性を前記運転行動が行われ た交通環境毎に生成する運転特性生成部と、前記運転特性生成部によって生成さ れた運転特性を蓄積する運転特性蓄積部と、第 2の車両から送信される前記第 2の 車両の運転特性を示す他車両運転特性を受信する運転特性受信部と、前記運転特 性受信部によって受信された他車両運転特性および前記運転特性蓄積部に蓄積さ れた運転特性を比較して差異を判定する運転特性差異判定部と、前記運転特性差 異判定部によって判定された差異に関する差異情報を前記運転者に提示する運転 特性差異提示部とを有する構成として ヽる。
[0014] この構成により、同一交通環境における自車両の運転者の運転特性と他車両の運 転者の運転特性を比較し、差異を自車車両の運転者に警告することができ、他車両 の予想しな！ヽ運転操作を早！ヽ段階で通知することが出来る。
[0015] また、本発明の第 6の危険運転予測装置は、前記運転特性生成部が、前記運転行 動を実行した運転者毎に前記運転特性を生成する構成としている。
[0016] この構成により、運転特性を運転者毎に生成することで、運転者の有用なデータと して活用することができる。
[0017] また、本発明の第 7の危険運転予測装置は、前記運転特性差異提示部が、前記運 転特性受信部によって受信された他車両運転特性があらかじめ定められた安全運 転に関する運転特性と異なる場合、前記運転特性差異判定部によって判定された差 異に関する差異情報を提示する構成としている。
[0018] この構成により、他車両の運転特性と自車両の運転者の運転特性とに差異があり、 かつ他車両の運転特性が理想的な運転特性から一定以上逸脱した危険な運転特 性である場合にのみ運転特性の差異を提示することができ、他車両の危険な運転の 特徴のみを運転者に提示できる。
[0019] また、本発明の第 8の危険運転予測装置は、前記運転行動が、前記第 1の車両へ のアクセル操作、ブレーキ操作、ハンドル操作、ウィンカー操作および安全確認動作 のうち少なくとも 1つを有し、前記運転特性生成部が、前記アクセル操作、ブレーキ操 作、ハンドル操作、ウィンカー操作および安全確認動作のうち少なくとも 1つに関する 前記運転特性を生成する構成として ヽる。
[0020] この構成により、運転者の過去のアクセル操作、ブレーキ操作、ハンドル操作、ウイ ンカー操作、安全確認動作といった運転情報から運転特性を生成し、蓄積すること ができ、運転者のアクセル操作、ブレーキ操作、ハンドル操作、ウィンカー操作、安全 確認動作の特徴が蓄積できる。
[0021] また、本発明の第 9の危険運転予測装置は、前記車両情報が、前記第 1の車両の 車両速度に関する車両速度情報、加速度に関する加速度情報、操舵角に関する操 舵角情報、車両位置に関する車両位置情報、および車間距離に関する車間距離情 報のうち少なくとも 1つを有し、前記運転特性生成部が、前記車両速度情報、前記加 速度情報、前記操舵角情報、前記車両位置情報、および前記車間距離情報のうち 少なくとも 1つに関する前記運転特性を生成する構成として ヽる。
[0022] この構成により、運転者の過去の車両速度に関する車両速度情報、加速度に関す る加速度情報、操舵角に関する操舵角情報、車両位置に関する車両位置情報、車 間距離に関する車間距離情報と！/、つた運転情報を反映した運転特性を生成し、蓄 積することができ、運転者が車両を運転した時の運転情報力も運転の特徴が蓄積で きる。
[0023] また、本発明の第 10の危険運転予測装置は、前記運転特性受信部が、前記第 2 の車両へのアクセル操作、ブレーキ操作、ハンドル操作、ウィンカー操作、安全確認 動作のうち少なくとも 1つに関する前記他車両運転特性を受信し、前記運転特性差 異判定部が、前記他車両運転特性と前記他車両運転特性に対応する前記運転特 性蓄積部によって蓄積された運転特性を比較した結果、あらかじめ定められた一定 以上の差異がある場合に運転特性に差異があると判定する構成としている。
[0024] この構成により、他車両の運転者のアクセル操作、ブレーキ操作、ハンドル操作、ゥ インカ一操作、安全確認動作と!/ヽつた運転情報に関する運転特性と自車両の運転者 の運転特性との差異を判定することができ、自車両の運転者の運転操作の特徴と他 車両の運転者の運転操作の特徴の差異に基づき、
Figure imgf000006_0001
、運転を予測 することができる。
[0025] また、本発明の第 11の危険運転予測装置は、前記運転特性受信部が、前記第 2 の車両の車両速度に関する車両速度情報、加速度に関する加速度情報、操舵角に 関する操舵角情報、車両位置に関する車両位置情報、および車間距離に関する車 間距離情報のうち少なくとも 1つに関する前記他車両運転特性を受信し、前記運転 特性差異判定部が、前記他車両運転特性と前記他車両運転特性に対応する前記 運転特性蓄積部によって蓄積された運転特性を比較した結果、あらかじめ定められ た一定以上の差異がある場合に運転特性に差異があると判定する構成としている。
[0026] この構成により、他車両の車両速度に関する車両速度情報、加速度に関する加速 度情報、操舵角に関する操舵角情報、車両位置に関する車両位置情報、車間距離 に関する車間距離情報といった運転情報に関する運転特性と自車両の運転者の運 転特性との差異を判定することができ、自車両の運転者の運転操作の特徴と他車両 の運転者の運転操作の特徴が現れる車両の運転情報に基づき、他車両の予測しな
V、運転を予測することができる。
[0027] また、本発明の第 1の危険運転予測方法は、運転者による第 1の車両への操作を 含む運転行動および前記運転行動に伴う前記第 1の車両の状態を含む車両情報の うち少なくとも一方を含む運転情報が検出される運転情報検出ステップと、前記第 1 の車両の周辺の交通環境が検出される交通環境検出ステップと、前記運転情報検 出ステップにお 、て検出された運転情報および前記交通環境検出ステップにお 、て 検出された交通環境に基づいて、前記運転者の前記運転行動の傾向を示す運転特 性が前記運転行動が行われた交通環境毎に生成される運転特性生成ステップと、 前記運転特性生成ステップにおいて生成された運転特性が蓄積される運転特性蓄 積ステップと、前記運転特性蓄積ステップにお!、て蓄積された運転特性が第 2の車 両に送信されるステップとを有する方法として!、る。
[0028] この方法により、他車両が自車両の将来の状況を素早く認識することができる。
[0029] また、本発明の第 2の危険運転予測方法は、運転者による第 1の車両への操作を 含む運転行動および前記運転行動に伴う前記第 1の車両の状態を含む車両情報の うち少なくとも一方を含む運転情報が検出される運転情報検出ステップと、前記第 1 の車両の周辺の交通環境が検出される交通環境検出ステップと、前記運転情報検 出ステップにお 、て検出された運転情報および前記交通環境検出ステップにお 、て 検出された交通環境に基づいて、前記運転者の前記運転行動の傾向を示す運転特 性が前記運転行動が行われた交通環境毎に生成される運転特性生成ステップと、 前記運転特性生成ステップにおいて生成された運転特性が蓄積される運転特性蓄 積ステップと、第 2の車両カゝら送信される前記第 2の車両の運転特性を示す他車両運 転特性が受信される運転特性受信ステップと、前記運転特性受信ステップにお ヽて 受信された他車両運転特性および前記運転特性蓄積ステップおいて蓄積された運 転特性が比較され差異が判定される運転特性差異判定ステップと、前記運転特性差 異判定ステップにおいて判定された差異に関する差異情報が前記運転者に提示さ れるステップとを有する方法として！/ヽる。
[0030] この方法により、同一交通環境における自車両の運転者の運転特性と他車両の運 転者の運転特性を比較し、差異を自車車両の運転者に警告することができ、他車両 の予想しな！ヽ運転操作を早！ヽ段階で通知することが出来る。
発明の効果
[0031] 本発明は、他車両が自車両の将来の状況を素早く認識することができる危険運転 予測装置および危険運転予測方法を提供することができるものである。
図面の簡単な説明
[0032] [図 1]本発明の第 1の実施形態における危険運転予測装置のブロック図
[図 2]本発明の第 1の実施形態における危険運転予測装置の運転特性生成蓄積時 の動作フロー図
[図 3]本発明の第 1の実施形態における危険運転予測装置の交差点左折時の運転 特性例を示した図
[図 4]本発明の第 1の実施形態における危険運転予測装置の運転特性送受信時の 動作フロー図
[図 5]本発明の第 1の実施形態における危険運転予測装置が他車両力 取得した交 差点左折時の運転特性例を示した図
[図 6]本発明の第 2の実施形態における危険運転予測装置のブロック図
[図 7]本発明の第 2の実施形態における危険運転予測装置の交差点左折時の速度 および操舵角に関する運転特性例を示した図
[図 8]本発明の第 2の実施形態における危険運転予測装置の交差点左折時の自車 両と他車両の速度および操舵角に関する運転特性の差異判定例を示した図
[図 9]本発明の第 1の実施形態における周辺車両の範囲を示した第 1の模式図
[図 10]本発明の第 1の実施形態における周辺車両の範囲を示した第 2の模式図 圆 11]本発明の第 1の実施形態における危険運転予測装置が先行車から取得する 車線変更時のウィンカー指示に関する運転特性の一例
圆 12]本発明の第 2の実施形態における危険運転予測装置が先行車から取得する 通常走行時においてブレーキをかける場合の運転特性の一例
圆 13]本発明の第 2の実施形態における危険運転予測装置が先行車から取得する 駐車場に入る場合の運転特性の一例
圆 14]本発明の第 2の実施形態における危険運転予測装置が先行車から取得する 信号の替わり目における運転特性の一例
圆 15]本発明の第 2の実施形態における危険運転予測装置が先行車から取得する 車間距離が短!、場合の車線変更時の運転特性の一例
圆 16]本発明の第 2の実施形態における危険運転予測装置が交差車から取得する 非優先道路走行中における一時停止に関する運転特性の一例
圆 17]本発明の第 2の実施形態における危険運転予測装置が先行車から取得する 通常走行時における速度に関する運転特性の一例
圆 18]本発明の第 2の実施形態における危険運転予測装置が後続車から取得する 通常走行時における速度および車間距離に関する運転特性の一例
符号の説明
100 危険運転予測装置
110 運転情報検出手段
111 運転行動検出手段
120 交通環境検出手段
130 運転特性生成蓄積手段
140 運転情報予測手段
150 運転特性送受信手段
160 運転特性差異判定手段
170 運転特性差異提示手段
600 危険運転予測装置
610 運転情報検出手段 611 車両情報検出手段
発明を実施するための最良の形態
[0034] 以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら説明する。
(第 1の実施形態）
[0035] 図 1は本発明の第 1の実施形態における危険運転予測装置 100のブロック図であ る。図 1において、危険運転予測装置 100は、運転情報検出手段 110、交通環境検 出手段 120、運転特性生成蓄積手段 130、運転情報予測手段 140、運転特性送受 信手段 150、運転特性差異判定手段 160、運転特性差異提示手段 170を有する。 また、運転情報検出手段 110は、運転行動検出手段 111を有する。
[0036] ここで、運転情報検出手段 110は運転情報検出部の一例である。また、交通環境 検出手段 120は交通環境検出部の一例である。また、運転特性生成蓄積手段 130 は運転特性生成部、運転特性蓄積部の一例である。また、運転情報予測手段 140 は運転状態予測部の一例である。また、運転特性送受信手段 150は運転特性送信 部、運転特性受信部の一例である。また、運転特性差異判定手段 160は運転特性 差異判定部の一例である。また、運転特性差異提示手段 170は運転特性差異提示 部の一例である。
[0037] 運転行動検出手段 111は、運転者のアクセル操作、ブレーキ操作、ウィンカー操作 、目視での安全確認などの運転行動を検出する。運転情報は運転行動を含む情報 である。
[0038] 交通環境検出手段 120は、危険運転予測装置が搭載された車両の周辺の道路に 関する周辺道路情報 (車両が走行して 、る道路が単路である力否力 交差点である か否か、優先側道路であるか否かなどの情報)、信号機に関する信号機情報 (信号 機の有無、車両が信号機に接近しているか否か、信号機の灯火状況などの情報)、 車両の周辺を走行する他車両に関する周辺車両情報 (先行車の有無、後続車の有 無、交差車の有無などの情報）、および車両の周辺に駐車場がある力否かを示す駐 車場情報などの交通環境を検出する。
[0039] 車両が単路走行中である力否かは、例えば車両に搭載されるカーナビゲーシヨン システムが保有する情報によって判断したり、車両に搭載されるカメラで白線を検出 し白線の曲がり具合で判断したりすることができる。
[0040] また、車両が交差点走行中である力否かは、例えば車両に搭載されるカーナビゲ ーシヨンシステムが保有する情報によって判断したり、車両に搭載されるカメラで信号 機や停止線を検出し距離を測定することにより判断したりすることができる。
[0041] また、先行車 (危険運転予測装置が搭載された車両と同一車線を走行中の先行車 、危険運転予測装置が搭載された車両が走行中の車線と同一進行方向かつ、進行 方向に対して左右どちらか隣の車線を走行中の先行車の少なくとも一方）の有無は、 車両に搭載されるカメラで車両と白線を検出し走行車線を調査することで判断したり 、車両に搭載されるミリ波レーダによって前方移動障害物として車両を検出すること で判断したり、危険運転予測装置が搭載された車両に搭載される通信機器が他車両 に搭載される通信機器との間で実施する車車間通信によって車両を検出することで 判断したりすることができる。
[0042] また、後続車の有無は、車両に搭載されるカメラで車両を検出しその車両までの距 離を測定することで判断したり、車両に搭載されるミリ波レーダによって後方移動障害 物として車両を検出することで判断したり、危険運転予測装置が搭載された車両に搭 載される通信機器が他車両に搭載される通信機器との間で実施する車車間通信に よって車両を検出することで判断したりすることができる。
[0043] また、交差車があるか否かは、車両に搭載される通信機器が他車両に搭載される 通信機器との間で実施する車車間通信によって車両を検出することで判断したり、交 差点に設置される交差点定点カメラで他車両を撮影した撮影情報を危険運転予測 装置が搭載された車両へ送信する路車間通信によって車両を検出することで判断し たりすることができる。
[0044] また、駐車場があるカゝ否かは、車両に搭載されるカーナビゲーシヨンシステムが保 有する情報によって判断したり、車両に搭載されるカメラでコインパーキングや店舗 の看板を検出することで判断したりすることができる。
[0045] また、信号機が接近して 、る力否かは、車両に搭載されるカーナビゲーシヨンシス テムが保有する情報によって判断したり、車両に搭載されるカメラで信号機を検出し その信号機までの距離を測定することにより判断したりすることができる。 [0046] また、信号機の灯火状況 (灯火の替わり目である力否力の情報を含む）は、信号機 に搭載される信号灯火情報を危険運転予測装置が搭載された車両と信号機との間 の路車間通信によって車両が信号灯火情報を取得してその信号灯火情報に基づい て判断したり、車両に搭載されるカメラで信号機を検出しその信号機の灯火状況を識 別することで判断したりすることができる。
[0047] また、車両が優先側道路 (交差点に停止線が無い道路や交差点における信号機 が黄色点滅する道路など)を走行中であるか否かは、車両に搭載されるカーナビゲ ーシヨンシステムが保有する情報によって判断したり、車両に搭載されるカメラで白線 を検出することで判断したり、車両に搭載されるカメラで信号機を検出し、その信号機 までの距離を測定すると共に信号機の灯火状況を識別することで判断したりすること ができる。
[0048] 運転特性生成蓄積手段 130は、運転情報検出手段 110で検出された運転情報お よび交通環境検出手段 120で検出された交通環境に基づいて、運転者毎、交通環 境毎の運転特性を生成して蓄積する。運転者の識別方法としては、運転者の情報を 手入力によって入力してもよ!ヽし、車両内に虹彩認証装置など人物を判別できる装 置を設置し、その装置が検出した情報を基に運転者を識別してもよい。
[0049] 運転情報予測手段 140は、過去に運転情報検出手段 110で検出された同一運転 者の運転行動によって特徴付けられた運転特性、運転情報検出手段 110によって 検出された現在の運転情報と交通環境検出手段 120で検出された交通環境を運転 特性生成蓄積手段 130に入力して将来の運転情報を示す運転状態を予測する。運 転特性送受信手段 150は、自車両で予測した運転特性を他車両に送信し、また他 車両から他車両の運転特性を受信する。
[0050] 運転特性差異判定手段 160は、他車両から取得した他車両の運転特性と運転特 性生成蓄積手段 130に蓄積された自車両の運転特性とを比較して差異を判定する。 運転特性差異提示手段 170は、運転特性差異判定手段 160によって判定された自 車両と異なる他車両の運転特性を運転者に提示する。
[0051] 尚、本実施形態では、運転情報予測手段 140において運転特性生成蓄積手段 13 0に蓄積された運転特性を用いたが、車両に搭載されたナビゲーシヨンシステムで生 成した目的地までの走行ルートから予測しても構わない。
[0052] 次に、危険運転予測装置 100の運転特性の生成 ·蓄積時の動作について説明す る。本発明の第 1の実施形態における危険運転予測装置 100の運転特性生成蓄積 時の動作フロー図である。
[0053] まず、交通環境検出手段 120は、周辺道路情報、信号機情報、周辺車両情報、お よび駐車場情報を検出する (ステップ S201)。運転特性生成蓄積手段 130は検出さ れた情報に基づいて交通環境を判定し、交通環境が事前に定めた運転特性生成- 蓄積を行うべき交通環境であるかどうかを判定する (ステップ S202)。
[0054] ここで、運転特性生成 ·蓄積を行うべき交通環境とは、車両相互間の事故が多い交 通環境 (追突事故が多い渋滞多発地点など)などを想定している。もちろん、運転特 性生成 ·蓄積を行うべき交通環境は複数あっても構わな 、。交通環境を認識する方 法としては、車両に搭載されたカメラにより撮影した画像からパターンマッチングを行 つて認識する方法などが考えられる。また、カーナビゲーシヨンシステムに蓄積された 道路情報から交通環境を認識してもよい。さらに、前述した方法により、交通環境検 出手段 120は様々な交通環境を検出することができる。
[0055] ステップ S202において運転特性生成 ·蓄積を行うべき交通環境であると判定され ると、運転情報検出手段 110は運転情報の取得を開始し、危険判定を行うべき交通 環境を通過するまで行う（ステップ S203)。運転情報の取得は、例えば交差点の手 前 100mの地点力も交差点通過後 50mの地点を走行するまでとすればよい。運転 情報の取得を完了すると、取得した運転情報により既に運転特性生成蓄積手段 130 に蓄積された当該交通環境における運転特性を更新し、運転特性を生成する (ステ ップ S 204)。ただし、過去の運転特性は履歴として蓄積しておき、後に参照できるよ うにしてもよい。この運転特性とは、運転者の普段の運転情報を統計処理して、運転 者の運転行動の傾向を表したものである。
[0056] ここで、運転特性生成.蓄積を行うべき交通環境の運転特性の一例として、交差点 における左折時の運転特性の例を示す。図 3は本発明の第 1の実施形態における危 険運転予測装置 700の交差点左折時の運転特性例を示した図である。
まず、交差点に進入する 50m手前で交差点の標識を目視確認する (ステップ S30 D o次に、交差点 30m手前でウィンカーで左折の合図を出して (ステップ S302)、信 号機の灯火状況を目視で確認し (ステップ S303)、 0. 3Gの減速をブレーキ操作で 行う（ステップ S 304)。
[0057] 交差点 5m手前になると右折しょうとして 、る対向車の有無を目視確認し (ステップ S305)、交差点 4m手前で交差車線の安全を目視確認する (ステップ S306)。交差 点 3m手前になると左折先の横断歩道などの安全を目視確認し (ステップ S307)、交 差点 2m手前では左後方の二輪車などの巻き込み確認を行う（ステップ S308)。交差 点進入時には、ハンドルを左に切る操作を行い (ステップ S 309)、交差車線進入後 2 m走行したときには先行車の有無を確認する（ステップ S310)。その後、 0. 3Gで徐 々に加速をアクセル操作で行う（ステップ S311)。
[0058] 運転特性の更新とは、例えばステップ S302に示したウィンカーによる左折合図がこ れまで 32m手前として運転特性が定義されて ヽた場合、新たに収集した運転情報が 28m手前での左折合図だった場合、平均化して 30m手前での左折合図とするなど である。
このように生成した運転特性は、新たな値に更新されて運転特性生成蓄積手段 13
0に蓄積される（ステップ S205)。
[0059] 上記では運転特性生成 ·蓄積を行うべき交通環境の運転特性の一例として、交差 点における左折時の運転特性の例を示した力 これ以外の交通環境にぉ 、て運転 特性を生成 ·蓄積することもできる。
[0060] 例えば、車線変更直前の一定時間のウィンカー指示状況を運転情報として取得し
、運転特性生成 ·蓄積を行うことができる。
[0061] 次に、危険運転予測装置 100の運転特性の送受信および運転特性差異の提示の 動作について説明する。図 4は本発明の第 1の実施形態における危険運転予測装 置 100の運転特性送信時の動作フロー図である。
[0062] まず、交通環境検出手段 120は、これから進入しょうとしている車両周辺の道路形 状、信号機の有無、灯火状況、先行車両の有無などを検出する (ステップ S401)。運 転特性生成蓄積手段 130は検出した情報を基に交通環境を判定し、交通環境が事 前に定めた運転特性生成 ·蓄積を行うべき交通環境であるかどうかを判定する (ステ ップ S402)。
[0063] 運転特性生成 ·蓄積を行うべき交通環境であると判定されると、交通環境検出手段 120は自車両周辺に存在する他車両の検索を行う（ステップ S403)。他車両の検索 は、カメラやレーダなどのセンシング機器を用いた検出を行えばよい。また、通信手 段を用いて位置情報を交換する方法も考えられる。
[0064] ここで、運転特性を送受信する周辺車両の範囲について説明する。図 9は本発明 の第 1の実施形態における周辺車両の範囲を示した第 1の模式図である。図 9では、 自車 901を中心として所定の半径の円内に存在する車両を周辺車両としている。ま た、図 10は本発明の第 1の実施形態における周辺車両の範囲を示した第 2の模式 図である。図 10では、自車 1001を中心として三角形の近い形をしているが所定の領 域内を危険となりうる領域として定め、その内側に存在する車両を周辺車両としてい る。図 9、図 10に示された領域は周辺車両の範囲を定めた一例であり、これ以外の 範囲でもよい。
[0065] 周辺車両の存在が確認されたら (ステップ S404)、運転特性送受信手段 150は当 該周辺車両にこれから進入しょうとしている交通環境に関する運転特性を送信する（ ステップ S405)。
[0066] 尚、自車両の運転特性と予め定義された理想的な運転特性 (例えば、理想的なブ レーキタイミングなど）とが異なる場合にのみ、自車両の運転特性を周辺車両に送信 するようにしてもよい。これにより、必要最低限の自車両情報を周辺車両に伝えること が可能となる。
[0067] また、運転特性送受信手段 150により周辺車両から運転特性を受信すると (ステツ プ S406)、運転特性差異判定手段 160は自車両の運転特性生成蓄積手段 130に 蓄積された運転特性と取得した周辺車両の運転特性との差異を判定する (ステップ S 407)、周辺車両の運転特性の差異が判定されたら、運転特性差異提示手段 170は 運転者に運転特性の差異に基づく運転者にとって予想外の周辺車両の運転を提示 する（ステップ S408)。
[0068] 運転特性の差異判定方法としては、例えば周辺車両の運転特性が後述する図 5に 示すようなものであり、自車両の運転特性が図 3に示したようなものである場合に、操 作のタイミングや不足して 、る操作を検出する。
[0069] また、受信した周辺車両の運転特性をそのまま提示し、他車両の運転の特徴を自 車両の運転者に通知することにより、周辺車両への注意を喚起しても良い。また、受 信した周辺車両の運転特性を、予め定義された理想的な運転特性、（例えば、理想 的なブレーキタイミングなど）と比較することにより、他車両の運転者が危険な運転を 行うかどうかを判定し、自車両の運転者に提示してもよい。また、上記の運転特性の 生成'蓄積の動作及び、受送信及び運転特性差異の提示の動作は、平行して所定 のタイミング毎に動作するものとする。
[0070] ここで、図 5は本発明の第 1の実施形態における危険運転予測装置 100が他車両 力 取得した交差点左折時の運転特性例を示した図である。図 5は図 3に示した危 険運転予測装置 100の交差点左折時の運転特性例とほぼ同様である力 ステップ S 302、 S304、 S311に対応するステップ力 S異なる。
[0071] 具体的には、ステップ S302では交差点の 30m手前で左折の合図を出していたが 、この他車両は交差点の 10m手前で左折の合図を出している (ステップ S501)。また 、ステップ S304では 0. 3Gで減速を行っていた力 この他車両は 0. 4Gで減速を行 つている（ステップ S502)。また、ステップ S311では 0. 3Gで力卩速を行っていた力 こ の他車両は 0. 4Gで力卩速を行っている（ステップ S503)。
[0072] 図 5より、例えばステップ S302およびステップ S501から周辺車両の運転者が自車 両の運転者に比べてウィンカーを出すタイミングが遅い傾向が分かる。また、ステップ
S304およびステップ S502から周辺車両の運転者が自車両の運転者に比べて急ブ レーキを踏む傾向があることが分かる。さらに、ステップ S311およびステップ S503か らも周辺車両の運転者が自車両の運転者よりも急発進する傾向があることが分かる。
[0073] 尚、図 5における他車両力 取得した交差点左折時の運転特性例は、他車両から 取得する運転特性の一例であり、運転特性として他の特性を取得して様々な情報を 自車両の運転者に提示することが可能である。
[0074] 例えば、先行車 (ここでは、自車両と同一車線を走行中の先行車、危険運転予測 装置が搭載された車両が走行中の車線と同一進行方向かつ、進行方向に対して左 右どちらか隣の車線を走行中の先行車の少なくとも一方）の車線変更時のウィンカー 指示に関する運転特性例を取得することができる。自車両の置かれた交通環境とし て単路走行中であり、かつ、先行車がある場合には、先行車から車線変更直前の一 定時間のウィンカー指示状況に基づく運転特性を受信し、自車両の運転特性との差 異を判定する。この運転特性の受信は、例えば先行車が入れ替わった際に一度だけ 行う。先行車がウィンカー指示なしで車線変更をする傾向にある、または、自車両の 運転特性と先行車の運転特性とを比較した際に先行車が自車両よりもウィンカー指 示が遅く出して車線変更を行う傾向にあると判定された場合、例えばその旨を自車 両の運転者に提示することができる。
[0075] 図 11は自車両が先行車から取得する車線変更直前の一定時間のウィンカー指示 状況に基づく運転特性の一例である。図 11は先行車が 100m手前から、もしくは車 線変更を行う 5秒前からウィンカー指示を全く出さずに車線変更を行う傾向にあること を示しており、予め定義された理想的な運転特性 (例えば、車線変更時にはウィン力 一指示を必ず出すなど）と比較することで、先行者がウィンカー指示を全く出さずに 車線変更を行う可能性がある旨を提示することができる。このような運転特性を他車 両から取得することにより、運転者はより安全に車両走行を行うことができる。
[0076] このような本発明の第 1の実施形態における危険運転予測装置 100によれば、運 転者による第 1の車両への操作を含む運転行動を含む運転情報を検出する運転情 報検出手段 110と、第 1の車両の周辺の交通環境を検出する交通環境検出手段 12 0と、運転情報検出手段 110によって検出された運転情報および交通環境検出手段 120によって検出された交通環境に基づ!/ヽて、運転者の運転行動の傾向を示す運 転特性を運転行動を実行した運転者毎かつ運転行動が行われた交通環境毎に生 成し蓄積する運転特性生成蓄積手段 130と、運転特性生成蓄積手段 130によって 蓄積された運転特性を第 2の車両に送信する運転特性送信部とを有する構成とする ことで、他車両が自車両の将来の状況を素早く認識することができる。
(第 2の実施形態）
[0077] 以下、本発明の第 2の実施形態について、図面を参照しながら説明する。
本発明の第 2の実施形態における危険運転予測装置 600は、本発明の第 1の実施 形態における危険運転予測装置 100の運転情報検出手段 110に代わって運転情 報検出手段 610を有する。図 6において、本発明の第 1の実施形態で説明した危険 運転予測装置 100と重複する部分には、同一符号を付し、説明を省略する。
[0078] 運転情報検出手段 610は車両情報検出手段 611を有する。車両情報検出手段 61 1は、運転者が操作するアクセル、ブレーキ、ハンドルなどが車両を制御した結果とし て現れる車両速度に関する車両速度情報、加速度に関する加速度情報、操舵角に 関する操舵角情報、車両位置に関する車両位置情報、車間距離に関する車間距離 情報などの車両情報を検出する。運転情報は車両情報を含む情報である。
[0079] 次に、危険運転予測装置 600の運転特性の生成 ·蓄積時の動作につ 1、て説明す る。基本的には図 2に示した本発明の第 1の危険運転予測装置 100の運転特性生成 蓄積時の動作と同様である力 ステップ S203において取得される運転情報、ステツ プ S204において生成される運転特性が異なる。
[0080] 危険運転予測装置 600による運転情報取得では、運転者が操作するアクセル、ブ レーキ、ハンドルが車両を制御した結果として現れる車両速度、加速度、操舵角、車 両位置などを取得する。また、危険運転予測装置 600による運転特性生成では、例 えば図 7に示したように、速度の時間変化と操舵角の時間変化が車両情報収集開始 地点からの距離に応じて生成される。
[0081] ここで、図 7 (a)は本発明の第 2の実施形態における危険運転予測装置 600の交差 点左折時の速度に関する運転特性例を示した図である。図 7 (a)は、車両情報収集 開始地点にぉ 、て時速 40kmで走行して 、る車両が、車両情報収集開始地点から 1 00mの地点にお 、て左折を行う際の距離に対する速度の変化を示して!/、る。図 7 (b )は本発明の第 2の実施形態における危険運転予測装置 600の交差点左折時の操 舵角に関する運転特性例を示した図である。図 7 (b)は車両情報収集開始地点から 100mの地点において左折を行う際の距離に対する操舵角の変化を示している。
[0082] 上記では運転特性生成 ·蓄積を行うべき交通環境の運転特性の一例として、交差 点における左折時の速度および操舵角に関する運転特性の例を示した力 これ以 外の交通環境にぉ ヽて運転特性を生成 ·蓄積することもできる。
[0083] 例えば、通常走行時 (例えば、 10秒以上の間ほぼ等速で走行するとき）の減速度と その減速度で減速した回数の度数分布を運転情報として取得し、運転特性生成 ·蓄 積を行うことができる。
[0084] また、駐車場までの距離毎の速度、ウィンカー指示状況、および操舵角の変化を運 転情報として取得し、運転特性生成 ·蓄積を行うことができる。尚、ウィンカー指示状 況は、本実施形態では図示しな 、第 1の実施形態における運転行動検出手段 111 によって検出されるウィンカー操作に基づいて取得される。
[0085] また、信号機までの距離毎の信号機の灯火状況および車両速度の変化を運転情 報として取得し、運転特性生成 ·蓄積を行うことができる。
[0086] また、隣車線の割り込みスペース（車間距離)およびその割り込みスペースでの車 線変更回数の度数分布を運転情報として取得し、運転特性生成 ·蓄積を行うことがで きる。
[0087] また、停止線 (一時停止線)までの距離毎の信号灯火状況および速度の変化を運 転情報として取得し、運転特性生成 ·蓄積を行うことができる。
[0088] また、通常走行時の平均速度およびその平均速度で走行した回数の度数分布を 運転情報として取得し、運転特性生成 ·蓄積を行うことができる。
[0089] また、通常走行時の平均速度およびその平均速度で通常走行時に走行した回数 の度数分布、ならびに先行車との車間距離およびその車間距離で走行した回数の 度数分布を運転情報として取得し、運転特性生成 ·蓄積を行うことができる。
[0090] 次に、本発明の第 2の実施形態における危険運転予測装置 600の運転特性送受 信時の動作について説明する。基本的には図 4に示した本発明の第 1の危険運転予 測装置 100の運転特性受信時の動作と同様である力 ステップ S407における運転 特性差異判定の方法が異なる。
[0091] 危険運転予測装置 600による運転特性差異判定では、図 8で示したように同一交 通環境における車両速度の変化や操舵角の変化など運転特性の差異が判定される 。ここで、図 8 (a)は本発明の第 2の実施形態における交差点左折時の自車両と他車 両との速度に関する運転特性差異判定例を示した図である。実線 801は他車両の 運転特性 (車両速度の変化）、破線 802は自車両の運転特性 (車両速度の変化）を 示している。車両情報収集開始地点において自車両、他車両ともに時速 40kmで走 行している場合、車両情報収集開始地点から 100mの地点において両車両とも左折 を行う際の距離に対する速度変化を自車両と他車両とで比較すると、実線 801の方 が破線 802よりも急激な時間変化をしていることから、他車両の運転者は自車両の運 転者に比べて急ブレーキ、急発進の傾向があることが分かる。
[0092] また、図 8 (b)は本発明の第 2の実施形態における交差点左折時の自車両と他車 両との操舵角に関する運転特性差異判定例を示した図である。実線 803は他車両 の運転特性 (操舵角の変化）、破線 804は自車両の運転特性 (操舵角の変化）を示し ている。車両情報収集開始地点から 100mの地点において自車両、他車両ともに左 折を行う際の距離に対する操舵角の変化を自車両と他車両とで比較すると、実線 90 3の方が破線 904よりも急激な時間変化をしていることから、他車両の運転者は自車 両の運転者に比べて急ノヽンドルの傾向があることが分かる。
[0093] 尚、図 8における他車両力も取得した交差点左折時の運転特性例（実線 801、 803 )は、他車両から取得する運転特性の一例であり、運転特性として他の特性を取得し て様々な情報を自車両の運転者に提示することが可能である。
[0094] 例えば、先行車がブレーキをかける場合の運転特性例を取得することが可能である 。自車両の置かれた交通環境としてが単路走行中であり、かつ、先行車がある場合 には、先行車から通常走行時 (例えば、 10秒以上の間ほぼ等速で走行するとき）の 減速度とその減速度で減速した回数の度数分布に基づく運転特性を受信し、自車 両の運転特性との差異を判定する。この運転特性の受信は、例えば先行車が入れ 替わった際に一度だけ行う。自車両の運転特性と先行車の運転特性とを比較した際 、先行車が自車両よりも減速時に急ブレーキを踏む傾向にあると判定された場合、例 えばその旨を自車両の運転者に提示することができる。
[0095] 図 12は自車両が先行車から取得する通常走行時の減速度とその減速度で減速し た回数の度数分布に基づく運転特性の一例である。図 12は先行車が通常走行時に ぉ 、て 0. 5km/ (秒 ·秒）の加速度で頻繁に減速をする傾向があることを示して！/、る 力 自車両が通常走行時において例えば 0. 4kmZ (秒'秒)の加速度で減速する傾 向がある場合には、先行車が減速時に急ブレーキを踏む可能性がある旨を提示する ことができる。
[0096] 尚、ここでは先行車がブレーキをかける場合の運転特性を自車両がブレーキをか ける場合の運転特性と比較したが、予め定義された理想的な運転特性 (例えば 0. 3 km/ (秒'秒)の加速度での減速）と比較することで、他車両が理想的な運転特性に 比べてより危険な運転を行っていると判定された場合には、例えばその旨を自車両 の運転者に提示するようにしてもよい。他の例においても、他車両との比較の代わり に理想的な運転特性と比較することできる。
[0097] また、先行車が道路沿いにある駐車場等 (駐車場、店舗など）に入る場合の運転特 性例を取得することができる。自車両の置かれた交通環境として単路走行中であり、 先行車があり、かつ、自車両の周辺に駐車場等がある場合には、先行車から駐車場 等までの距離ごとの速度、ウィンカー指示状況、および操舵角の変化に基づく運転 特性を受信し、自車両の運転特性との差異を判定する。この運転特性の受信は、例 えば先行車が入れ替わった際に一度だけ行う。先行車が道路沿いにある駐車場等 にウィンカー指示無しで入る傾向にある、または、自車両の運転特性と先行車の運転 特性とを比較した際に先行車が自車両よりも急ブレーキをかけて、ウィンカー指示を 遅く出して、もしくは急ノヽンドルで駐車場等に入る傾向にあると判定された場合、例え ばその旨を自車両の運転者に提示することができる。
[0098] 図 13 (a)は自車両が先行車から取得する駐車場までの距離に対する速度に基づく 運転特性の一例である。図 13 (a)は先行車が駐車場の 30m手前で速度を落とす傾 向にあることを示しているが、自車両が 30mよりも手前で速度を落とす傾向がある場 合には、先行車が急ブレーキをかけて駐車場に入る可能性がある旨を提示すること ができる。
[0099] 図 13 (b)は自車両が先行車から取得する駐車場までの距離に対するウィンカー指 示状況に基づく運転特性の例である。図 13 (b)は先行車が駐車場の 30m手前でゥ インカ一を出す傾向にあることを示しているが、自車両が 30mよりも手前でウィンカー を出す傾向がある場合には、先行車が急にウィンカーを出して駐車場に入る可能性 力 Sある旨を提示することができる。
[0100] 図 13 (c)は自車両が先行車から取得する駐車場までの距離に対する操舵角の変 化に基づく運転特性の一例である。図 13 (c)は先行車が駐車場の直前でノ、ンドルを 回す傾向にあることを示している力 自車両が前もってハンドルを回し始める傾向が ある場合には、先行車が急ノヽンドルで駐車場に入る可能性がある旨を提示すること ができる。
[0101] また、先行車の信号の替わり目（黄色信号、矢印信号など）における運転特性例を 取得することができる。自車両の置かれた交通環境として信号機に接近 (例えば車両 と信号機との距離が 50m以下)しており、信号機の灯火の変わり目（例えば信号機が 黄色力も青色になるとき)であり、かつ、先行車がある場合には、先行車から信号機ま での距離毎の信号機の灯火状況および速度の変化に基づく運転特性を受信し、自 車両の運転特性との差異を判定する。この運転特性の受信は、例えば先行車が入 れ替わった際に一度だけ行う、もしくは、条件を満たす毎に行う。先行車が信号の替 わり目で無理やり交差点を渡ろうとする、もしくは交差点を曲がろうとする傾向にあると 判定された場合、例えばその旨を自車両の運転者に提示することができる。
[0102] 図 14 (a)は自車両が先行車から取得する信号機までの距離に対する信号灯火状 況の一例であり、図 14 (b)は自車両が先行車から取得する信号機までの距離に対 する速度の変化に基づく運転特性の一例である。図 14は信号機の灯火が青、黄、 赤の順で灯火が替わる場合、青力 黄になるときに速度を上昇させる傾向が先行車 にあることを示しており、自車両が例えば青力 黄になるときに速度を低下させる傾 向がある場合には、先行車が無理やり交差点を渡ろうとする可能性がある旨を提示 することができる。
[0103] また、自車両と先行車（自車両と同一車線を走行中の先行車、危険運転予測装置 が搭載された車両が走行中の車線と同一進行方向かつ、進行方向に対して左右ど ちらか隣の車線を走行中の先行車の少なくとも一方)の車間距離が短い場合の先行 車の車線変更時の運転特性例を取得することができる。自車両の置かれた交通環境 として単路走行中であり、かつ、先行車がある場合には、先行車から隣車線の割込 みスペース (車間距離)とその車間距離での車線変更回数の度数分布に基づく運転 特性を受信し、自車両の運転特性との差異を判定する。この運転特性の受信は、例 えば隣車線の先行車が入れ替わった際に一度だけ行う。先行車が自車両と先行車と の車間距離が多少短くても隣車線の車両が無理やり車線変更を行う傾向にあると判 定された場合、例えばその旨を自車両の運転者に提示することができる。 [0104] 図 15は自車両が先行車から取得する隣車線の割込みスペースとその割込みスぺ ースでの車線変更回数の度数分布に基づく運転特性の一例である。図 15は先行車 が車間距離が 20mのときに頻繁に車線変更を行う傾向があることを示しており、自車 両が例えば車間距離 25mのときに車線変更を行う傾向がある場合には、隣車線の 車両が無理やり車線変更を行う可能性がある旨を提示することができる。
[0105] また、非優先道路 (交差点において停止線がある、または信号機の灯火が赤色点 滅である道路など)を走行中の交差車から一時停止に関する運転特性例を取得する ことができる。自車両の置かれた交通環境として優先側道路 (交差点において停止 線が無い、または信号機の灯火が黄色点滅である道路)を走行中であり、かつ、交差 車がある場合には、交差車からその交差車に先行車が置かれた状況下での停止線（ 一時停止線)までの距離毎の信号灯火状況および速度の変化に基づく運転特性を 受信し、自車両の運転特性との差異を判定する。この運転特性の受信は、例えば自 車両が交差点の手前 50mに達したときに行う。非優先道路を走行中の交差車が一 時停止せずに交差点に進入する傾向にあると判定された場合、例えばその旨を自車 両の運転者に提示することができる。
[0106] 図 16は自車両が交差車から取得する停止線までの距離に対する速度の変化に基 づく運転特性の一例である。図 16は交差車が停止線の 100m手前力も停止線を通 過するまで速度を全く落とさずに交差点を通過する傾向にあることを示しており、予 め定義された理想的な運転特性と比較することで、交差車が速度を全く落とさずに交 差点を通過する可能性がある旨を提示することができる。
[0107] 上記のように様々な運転特性を他車両力 取得することにより、運転者はより安全 に車両走行を行うことができる。
[0108] また、先行車の通常走行時における速度に関する運転特性を取得することができ る。自車両の置かれた交通環境として先行車がある場合には、先行車から通常走行 時の平均速度およびその平均速度で走行した回数の度数分布に基づく運転特性を 受信し、自車両の運転特性との差異を判定する。この運転特性の受信は、例えば先 行車が入れ替わったときに一度だけ行う。先行車が極端に低速度で運転すると判定 された場合、例えばその旨を自車両の運転者に提示することができる。 [0109] 図 17は自車両が先行車から取得する通常走行時の平均速度およびその平均速度 で走行した回数の度数分布に基づく運転特性の一例である。図 17は先行車が通常 走行時の平均速度を 30kmZ秒として頻繁に走行する傾向があることを示しており、 自車両が通常走行時の平均速度を例えば 50kmZ秒として走行する傾向がある場 合には、先行車が極端な低速度で運転を行う可能性がある旨を提示することができ る。
[0110] また、後続車の通常走行時における速度および車間距離に関する運転特性を取 得することができる。自車両の置かれた交通環境として後続車がある場合には、後続 車から、通常走行時の平均速度およびその平均速度で走行した回数の度数分布に 基づく運転特性、ならびに先行車との車間距離およびその車間距離で走行した回数 の度数分布に基づく運転特性を受信し、自車両の運転特性との差異を判定する。こ の運転特性の受信は、例えば後続車が入れ替わったときに一度だけ行う。後続車が 極端に高速度で運転する、もしくは極端に車間距離を詰めて運転すると判定された 場合、例えばその旨を自車両の運転者に提示することができる。
[0111] 図 18 (a)は自車両が後続車から取得する通常走行時の平均速度およびその平均 速度で走行した回数の度数分布に基づく運転特性の一例である。図 18 (a)は後続 車が通常走行時の平均速度を 70kmZ秒として頻繁に走行する傾向があることを示 しており、自車両が通常走行時の平均速度を例えば 50kmZ秒として走行する傾向 力 Sある場合には、後続車が極端な高速度で運転を行う可能性がある旨を提示するこ とがでさる。
[0112] 図 18 (b)は自車両が後続車から取得する先行車との車間距離およびその車間距 離で走行した回数の度数分布に基づく運転特性の一例である。図 18 (b)は後続車 が通常走行時においては先行車との車間距離を 10mとして頻繁に走行する傾向が あることを示しており、自車両が通常走行時における先行車との車間距離を例えば 2 Omとして走行する傾向がある場合には、後続車が極端に車間距離を詰めてあおり 運転をする可能性がある旨を提示することができる。
[0113] 上記のように様々な運転特性を他車両力 取得することにより、運転車はより快適 に車両走行を行うことができ、利便性を向上させることができる。 [0114] このような本発明の第 2の実施形態における危険運転予測装置 600によれば、運 転者による第 1の車両への操作を含む運転行動に伴う第 1の車両の状態を含む車両 情報を含む運転情報を検出する運転情報検出手段 610と、第 1の車両の周辺の交 通環境を検出する交通環境検出手段 120と、運転情報検出手段 610によって検出 された運転情報および交通環境検出手段 120によって検出された交通環境に基づ Vヽて、運転者の運転行動の傾向を示す運転特性を運転行動を実行した運転者毎か つ運転行動が行われた交通環境毎に生成し蓄積する運転特性生成蓄積手段 130と 、運転特性生成蓄積手段 130によって蓄積された運転特性を第 2の車両に送信する 運転特性送信部とを有する構成とすることで、他車両が自車両の将来の状況を素早 く認識することがでさる。
[0115] 本発明を詳細にまた特定の実施態様を参照して説明したが、本発明の精神と範囲 を逸脱することなく様々な変更や修正を加えることができることは当業者にとって明ら かである。
本出願は、 2005年 12月 14日出願の日本特許出願 No.2005-360759に基づくもので あり、その内容はここに参照として取り込まれる。
産業上の利用可能性
[0116] 本発明は、他車両が自車両の将来の状況を素早く認識することができる危険運転 予測装置、車両に搭載されたナビゲーシヨンシステム、安全運転支援システム等とし て有用である。

Claims

請求の範囲
[1] 運転者による第 1の車両への操作を含む運転行動および前記運転行動に伴う前記 第 1の車両の状態を含む車両情報のうち少なくとも一方を含む運転情報を検出する 運転情報検出部と、
前記第 1の車両の周辺の交通環境を検出する交通環境検出部と、
前記運転情報検出部によって検出された運転情報および前記交通環境検出部に よって検出された交通環境に基づいて、前記運転者の前記運転行動の傾向を示す 運転特性を前記運転行動が行われた交通環境毎に生成する運転特性生成部と、 前記運転特性生成部によって生成された運転特性を蓄積する運転特性蓄積部と、 前記運転特性蓄積部によって蓄積された運転特性を第 2の車両に送信する運転 特性送信部と
を有する危険運転予測装置。
[2] 請求項 1に記載の危険運転予測装置であって、
前記運転特性生成部は、前記運転行動を実行した運転者毎に前記運転特性を生 成する危険運転予測装置。
[3] 請求項 1または 2に記載の危険運転予測装置であって、
前記運転特性に基づ!、て、前記運転情報および前記交通環境に基づく将来の交 通環境における運転状態を予測する運転状態予測部を有し、
前記運転特性送信部は、
前記運転状態に対応する前記運転特性を前記第 2の車両へ送信する危険運転予 測装置。
[4] 請求項 1な!、し 3の 、ずれか 1項に記載の危険運転予測装置であって、
前記運転特性送信部は、前記運転特性蓄積部によって蓄積された運転特性があ らかじめ定められた安全運転に関する運転特性と異なる場合、前記運転特性を前記 第 2の車両へ送信する危険運転予測装置。
[5] 運転者による第 1の車両への操作を含む運転行動および前記運転行動に伴う前記 第 1の車両の状態を含む車両情報のうち少なくとも一方を含む運転情報を検出する 運転情報検出部と、
前記第 1の車両の周辺の交通環境を検出する交通環境検出部と、
前記運転情報検出部によって検出された運転情報および前記交通環境検出部に よって検出された交通環境に基づいて、前記運転者の前記運転行動の傾向を示す 運転特性を前記運転行動が行われた交通環境毎に生成する運転特性生成部と、 前記運転特性生成部によって生成された運転特性を蓄積する運転特性蓄積部と、 第 2の車両から送信される前記第 2の車両の運転特性を示す他車両運転特性を受 信する運転特性受信部と、
前記運転特性受信部によって受信された他車両運転特性および前記運転特性蓄 積部に蓄積された運転特性を比較して差異を判定する運転特性差異判定部と、 前記運転特性差異判定部によって判定された差異に関する差異情報を前記運転 者に提示する運転特性差異提示部と
を有する危険運転予測装置。
[6] 請求項 5に記載の危険運転予測装置であって、
前記運転特性生成部は、前記運転行動を実行した運転者毎に前記運転特性を生 成する危険運転予測装置。
[7] 請求項 5または 6に記載の危険運転予測装置であって、
前記運転特性差異提示部は、前記運転特性受信部によって受信された他車両運 転特性があらかじめ定められた安全運転に関する運転特性と異なる場合、前記運転 特性差異判定部によって判定された差異に関する差異情報を提示する危険運転予 測装置。
[8] 請求項 1な!、し 4の 、ずれか 1項に記載の危険運転予測装置であって、
前記運転行動は、
前記第 1の車両へのアクセル操作、ブレーキ操作、ハンドル操作、ウィンカー操作 および安全確認動作のうち少なくとも 1つを有し、
前記運転特性生成部は、
前記アクセル操作、ブレーキ操作、ハンドル操作、ウィンカー操作および安全確認 動作のうち少なくとも 1つに関する前記運転特性を生成する危険運転予測装置。
[9] 請求項 1な!、し 4の 、ずれか 1項に記載の危険運転予測装置であって、 前記車両情報は、
前記第 1の車両の車両速度に関する車両速度情報、加速度に関する加速度情報 、操舵角に関する操舵角情報、車両位置に関する車両位置情報、および車間距離 に関する車間距離情報のうち少なくとも 1つを有し、
前記運転特性生成部は、
前記車両速度情報、前記加速度情報、前記操舵角情報、前記車両位置情報、お よび前記車間距離情報のうち少なくとも 1つに関する前記運転特性を生成する危険 運転予測装置。
[10] 請求項 5な 、し 7の 、ずれか 1項に記載の危険運転予測装置であって、
前記運転特性受信部は、
前記第 2の車両へのアクセル操作、ブレーキ操作、ハンドル操作、ウィンカー操作、 安全確認動作のうち少なくとも 1つに関する前記他車両運転特性を受信し、
前記運転特性差異判定部は、前記他車両運転特性と前記他車両運転特性に対応 する前記運転特性蓄積部によって蓄積された運転特性を比較した結果、あらかじめ 定められた一定以上の差異がある場合に運転特性に差異があると判定する危険運 転予測装置。
[11] 請求項 5ないし 7のいずれか 1項に記載の危険運転予測装置であって、
前記運転特性受信部は、
前記第 2の車両の車両速度に関する車両速度情報、加速度に関する加速度情報 、操舵角に関する操舵角情報、車両位置に関する車両位置情報、および車間距離 に関する車間距離情報のうち少なくとも 1つに関する前記他車両運転特性を受信し、 前記運転特性差異判定部は、前記他車両運転特性と前記他車両運転特性に対応 する前記運転特性蓄積部によって蓄積された運転特性を比較した結果、あらかじめ 定められた一定以上の差異がある場合に運転特性に差異があると判定する危険運 転予測装置。
[12] 運転者による第 1の車両への操作を含む運転行動および前記運転行動に伴う前記 第 1の車両の状態を含む車両情報のうち少なくとも一方を含む運転情報が検出され る運転情報検出ステップと、
前記第 1の車両の周辺の交通環境が検出される交通環境検出ステップと、 前記運転情報検出ステップにおいて検出された運転情報および前記交通環境検 出ステップにお 、て検出された交通環境に基づ 、て、前記運転者の前記運転行動 の傾向を示す運転特性が前記運転行動が行われた交通環境毎に生成される運転 特性生成ステップと、
前記運転特性生成ステップにおいて生成された運転特性が蓄積される運転特性 蓄積ステップと、
前記運転特性蓄積ステップにおいて蓄積された運転特性が第 2の車両に送信され るステップと
を有する危険運転予測方法。
運転者による第 1の車両への操作を含む運転行動および前記運転行動に伴う前記 第 1の車両の状態を含む車両情報のうち少なくとも一方を含む運転情報が検出され る運転情報検出ステップと、
前記第 1の車両の周辺の交通環境が検出される交通環境検出ステップと、 前記運転情報検出ステップにおいて検出された運転情報および前記交通環境検 出ステップにお 、て検出された交通環境に基づ 、て、前記運転者の前記運転行動 の傾向を示す運転特性が前記運転行動が行われた交通環境毎に生成される運転 特性生成ステップと、
前記運転特性生成ステップにおいて生成された運転特性が蓄積される運転特性 蓄積ステップと、
第 2の車両から送信される前記第 2の車両の運転特性を示す他車両運転特性が受 信される運転特性受信ステップと、
前記運転特性受信ステップにおいて受信された他車両運転特性および前記運転 特性蓄積ステップおいて蓄積された運転特性が比較され差異が判定される運転特 性差異判定ステップと、
前記運転特性差異判定ステップにおいて判定された差異に関する差異情報が前 記運転者に提示されるステップと を有する危険運転予測方法。
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