WO2009157473A1 - 運転者状態推定装置 - Google Patents

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WO2009157473A1
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steering angle
state
driver
value
estimation
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Inventor
英樹 酒井
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トヨタ自動車株式会社
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    • B62—LAND VEHICLES FOR TRAVELLING OTHERWISE THAN ON RAILS
    • B62D—MOTOR VEHICLES; TRAILERS
    • B62D6/00—Arrangements for automatically controlling steering depending on driving conditions sensed and responded to, e.g. control circuits
    • B62D6/007—Arrangements for automatically controlling steering depending on driving conditions sensed and responded to, e.g. control circuits adjustable by the driver, e.g. sport mode
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/08—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to drivers or passengers
    • B60W40/09—Driving style or behaviour

Definitions

  • the present invention relates to an estimation device for estimating a driver's state.
  • the steering angle sensor for detecting the steering angle generally has a low resolution (for example, about 1.5 degrees). Therefore, for example, if the driver becomes sleepy while the vehicle is traveling on a straight path, the steering operation is slightly fluctuated, and there is a staggered input of about 1 degree as the steering angle, the steering angle sensor with low resolution will The input cannot be detected, and 0 degree is output as the detection value. As a result, in the vicinity of straight ahead, the driver's state cannot be properly determined, and there is a risk of erroneous determination.
  • an object of the present invention is to provide an estimation device that can appropriately estimate the state of the driver even in the vicinity of straight ahead.
  • An estimation apparatus is an estimation apparatus that estimates a driver's state, and is detected by a steering angle detection unit that detects a steering angle, a steering angle estimation unit that estimates a steering angle, and a steering angle detection unit.
  • a state estimation unit that estimates a driver's state based on a deviation between a detected value of the steering angle and an estimated value of the steering angle estimated by the steering angle estimation unit, and behavior information that detects vehicle behavior information according to the steering angle A detection unit; a behavior information estimation unit that estimates vehicle behavior information according to the steering angle; and a determination unit that determines whether or not the steering angle is equal to or less than a threshold value.
  • the determination unit determines that the steering angle is equal to or less than the threshold value.
  • the state estimation unit estimates the driver's state based on the deviation between the detected value of the behavior information detected by the behavior information detection unit and the estimated value of behavior information estimated by the behavior information estimation unit.
  • the steering angle detection unit detects the steering angle input by the driver, and the steering angle estimation unit estimates the steering angle at that time.
  • the state estimation unit estimates the state of the driver based on the deviation between the detected value of the steering angle and the estimated value of the steering angle.
  • the behavior information detection unit detects the behavior information of the vehicle according to the steering input by the driver, and the behavior information estimation unit estimates the behavior information at that time.
  • This behavior information detection unit is a portion that has high resolution and can detect vehicle behavior information corresponding to the steering input even in the case of a small steering input that cannot be detected by the resolution of the steering angle detection unit.
  • a determination part determines whether a steering angle is below a threshold value.
  • This threshold value is a threshold value for determining the vicinity of straight travel (a range in which the steering input by the driver is small).
  • the determination unit determines that the steering angle is equal to or less than the threshold value (that is, when the steering input by the driver is small in the vicinity of straight ahead)
  • the state estimation unit detects the detected value of the behavior information of the vehicle and the estimation of the behavior information.
  • the state of the driver is estimated based on the deviation from the value.
  • the estimation device changes the index used for state estimation from the steering angle to the vehicle behavior information corresponding to the steering input in the vicinity of the straight line that is difficult to detect by the steering angle detection unit, thereby obtaining the vehicle behavior information even in the vicinity of the straight line. It is possible to appropriately estimate the driver's state by using it, and to prevent erroneous estimation.
  • the estimated driver state includes, for example, the driver's consciousness state, a state between the awakening state and the dozing state (wakefulness level), an unstable state of driving operation, and a fatigue state.
  • the behavior information is various information that appears as the behavior of the vehicle according to the steering input by the driver, for example, the yaw rate, the lateral acceleration, and the left and right wheel speed difference.
  • the state of the driver is estimated based on a deviation between the detected value of the steering angle detected by the steering angle detection unit and the estimated value of the steering angle estimated by the steering angle estimation unit.
  • the smaller the steering angle the harder it is to determine that the state of the driver is abnormal.
  • a method of making it difficult to determine that the steering angle is smaller for example, a method of increasing the abnormality determination threshold value as the steering angle is smaller, an evaluation index based on a deviation between the detected value of the steering angle and the estimated value of the steering angle. There is a method in which the weight (and thus the evaluation index) is reduced as the steering angle is reduced.
  • the state of the driver can be appropriately estimated even in the vicinity of the straight line by switching the index used for the estimation near the straight line from the steering angle to the vehicle behavior information corresponding to the steering input.
  • the estimation device according to the present invention is applied to an estimation device mounted on a vehicle.
  • the estimation device according to the present embodiment estimates the state of the driver as it appears in the steering operation by the driver, and provides the driver's state information to the driving support device.
  • the first embodiment is a form applied to a vehicle that includes a yaw rate sensor in addition to a steering angle sensor.
  • the second embodiment is an embodiment applied to a vehicle that does not include a sensor that detects vehicle behavior information according to a steering input in addition to the steering angle sensor.
  • the driver's state to be estimated includes various states that appear in the driver's steering input.
  • the driver's conscious state the state from the awake state to the dozing state, the unstable driving operation
  • states and fatigue states There are states and fatigue states.
  • the driver's consciousness state when the driver's state is estimated to be abnormal, it means that the driver's consciousness is lowered.
  • the state between the driver's awake state and the sleep state when the driver's state is estimated to be abnormal, it means that the driver is in the state immediately before falling asleep.
  • FIG. 1 is a configuration diagram of an estimation apparatus according to the first embodiment.
  • the estimation device 1 basically uses the steering angle as an index for estimating the state of the driver. In particular, the estimation device 1 switches the index used for estimation from the steering angle to the yaw rate in the vicinity of the straight line in order to perform an appropriate estimation even near the straight line.
  • the estimation device 1 includes a steering angle sensor 10, a yaw rate sensor 11, and an ECU [Electronic Control Unit] 21.
  • the steering angle sensor 10 corresponds to the steering angle detection unit described in the claims
  • the yaw rate sensor 11 corresponds to the behavior information detection unit described in the claims
  • each part in the ECU 21 is in the claims.
  • the steering angle sensor 10 is a sensor that detects the steering angle input from the steering wheel by the driver.
  • the steering angle sensor 10 detects the steering angle and transmits the detected steering angle to the ECU 21 as a steering angle signal.
  • the steering angle sensor 10 has a low resolution. For example, in the case of the steering angle sensor 10 with a resolution of 1.5 degrees, the LSB [Least Significant Bit] value increases every time the steering input by the driver increases by 1.5 degrees from the neutral position to the left and right rotation directions. Therefore, when the steering input by the driver is less than 1.5 degrees, the LSB value is 0, and the detected value of the steering angle is 0 degrees. On the other hand, the greater the steering input by the driver, the greater the LSB value and the less likely it is to enter noise.
  • the yaw rate sensor 11 is a sensor that detects the yaw rate acting on the vehicle.
  • the yaw rate sensor 11 detects the yaw rate and transmits the detected yaw rate to the ECU 21 as a yaw rate signal.
  • the yaw rate sensor 11 has a high resolution and can detect the yaw rate of the vehicle according to the steering input even in the case of a small steering input that cannot be detected by the resolution of the steering angle sensor 10. Therefore, the yaw rate sensor 11 can also detect the yaw rate generated in response to the steering input below the resolution of the steering angle sensor 10 in the vicinity of straight ahead.
  • the ECU 21 is an electronic control unit composed of a CPU [Central Processing Unit], ROM [Read Only Memory], RAM [Random Access Memory], and the like, and controls the estimation device 1 in an integrated manner.
  • a steering angle estimation unit, a yaw rate estimation unit, a switching determination unit, and a state estimation unit are configured.
  • the ECU 21 receives signals from the steering angle sensor 10 and the yaw rate sensor 11 at regular intervals, and stores the detection values indicated by the signals in time series. Then, the ECU 21 performs processing in each function using these detection values, and provides the estimated driver state information to the driving support device.
  • the steering angle estimation unit will be described.
  • current steering when a normal driver performs steering input based on time-series vehicle behavior information (yaw rate, lateral acceleration, etc.) in a predetermined period (for example, several seconds to 10 seconds) up to now.
  • time-series vehicle behavior information for example, several seconds to 10 seconds
  • the yaw rate estimation unit will be described.
  • the ECU 21 when a normal driver performs a steering input based on time-series vehicle behavior information (yaw rate, lateral acceleration, etc.) in a predetermined period until now, the current yaw rate of the vehicle corresponding to the steering input is calculated. presume. Then, the ECU 21 stores the estimated value of the current yaw rate in time series.
  • each estimation part you may estimate by methods other than the above-mentioned estimation method, for example, estimates from a front gaze model.
  • the switching determination unit uses the stored time-series detected steering angle values ⁇ (1), ⁇ (2),..., ⁇ (n) from the present to the past to steer according to the equation (1). An average value ⁇ ave of corner detection values is calculated. Further, the ECU 21 stores time-series detected steering angle values ⁇ (1), ⁇ (2),..., ⁇ (n) and an average steering angle value ⁇ ave in a predetermined period from the present to the past. Is used to calculate the standard deviation ⁇ std of the detected value of the steering angle according to the equation (2). n is the number of detections by the steering angle sensor 10 within a predetermined period.
  • the straight-running vicinity determination threshold value ⁇ lim is a threshold value for determining the straight-running vicinity based on the standard deviation ⁇ std of the steering angle, and is set in advance by experiments or the like. For example, a value not more than about twice the resolution of the steering angle sensor 10 is set as the straight-running vicinity determination threshold ⁇ lim .
  • the road is a straight road or a road having a very large curve radius (substantially straight road).
  • the steering angle sensor 10 outputs only about 0 or 1 as the LSB value, the detected value of the steering angle sensor 10 is not used for estimating the driver's state.
  • the standard deviation ⁇ std of the steering angle is greater than the straight travel vicinity determination threshold ⁇ lim , it is not a straight travel path or a substantially straight travel path. In this case, since the steering angle sensor 10 outputs a certain value as the LSB value, the detected value of the steering angle sensor 10 is used for estimating the driver's state.
  • the state determination unit will be described.
  • the ECU 21 stores the detected values ⁇ (1), ⁇ (2), ⁇ ⁇ ⁇ , [delta] (n) and the estimated value of the steering angle of the time series ⁇ o (1), ⁇ o (2), ⁇ , using [delta] o (n), evaluated by the equation (3) index J Is calculated.
  • the evaluation index J is an evaluation index for determining the state of the driver. The larger the value of the evaluation index J, the greater the fluctuation of the actual steering input with respect to the normal steering input, and the driver's condition is abnormal.
  • the ECU 21 stores the detected values ⁇ (1), ⁇ (2) of the time series yaw rate in the predetermined period from the present stored. , ⁇ , ⁇ (n) and the estimated value of the yaw rate of the time series ⁇ o (1), ⁇ o (2), ⁇ , using gamma o (n), evaluated by the equation (4) index J Is calculated.
  • index J The greater the value of this evaluation index J, the greater the change in the actual yaw rate with respect to the yaw rate of the vehicle corresponding to the normal steering input, and the driver's condition is abnormal.
  • the above calculation method of the evaluation index J is an example, and the evaluation index J is obtained by another calculation method using the deviation between the detected value of the steering angle and the estimated value or the deviation between the detected value of the yaw rate and the estimated value. May be.
  • the abnormality determination threshold value J lim is a threshold value for determining whether or not the driver's condition is abnormal, and is set in advance by an experiment or the like.
  • the evaluation index J is larger than the abnormality determination threshold value J lim , the ECU 21 determines that the driver's state is abnormal.
  • the evaluation index J is equal to or less than the abnormality determination threshold J lim , the ECU 21 determines that the driver's state is normal.
  • FIG. 2 is a flowchart showing a flow of a driver state estimation process in the ECU according to the first embodiment.
  • the steering angle sensor 10 detects the steering angle at regular intervals, and transmits a steering angle signal indicating the detected value to the ECU 21.
  • the ECU 21 stores the detected value of the steering angle in time series every time the steering angle signal is received.
  • the yaw rate sensor 11 detects the yaw rate at regular intervals, and transmits a yaw rate signal indicating the detected value to the ECU 21. Each time the ECU 21 receives the yaw rate signal, the detected value of the yaw rate is stored in time series.
  • the ECU 21 estimates the current steering angle at regular intervals and stores the estimated value of the steering angle in time series. Further, the ECU 21 estimates the current yaw rate at regular intervals, and stores the estimated value of the yaw rate in time series.
  • the ECU 21 reads the detected value and estimated value of the time-series steering angle in the predetermined period until now and the detected value and estimated value of the time-series yaw rate in the predetermined period until now (S10). Then, the ECU 21 calculates an average value of the detected steering angle values from the read time-series detected steering angle values (S11). Further, the ECU 21 calculates the standard deviation of the detected value of the steering angle from the read time-series detected value of the steering angle and the average value of the detected value of the steering angle (S12).
  • the ECU 21 determines whether or not the standard deviation of the detected value of the steering angle is larger than the straight travel vicinity determination threshold (S13). If it is determined in S13 that it is larger than the straight-running vicinity determination threshold, the ECU 21 uses the detected value and estimated value of the time-series steering angle in a predetermined period from the present to the detected value and estimated value of the steering angle in that time-series. An evaluation index is calculated based on the deviation from the value (S14).
  • the ECU 21 uses the detected value and estimated value of the time series yaw rate in the predetermined period from the present to the detected value of the yaw rate in that time series.
  • An evaluation index is calculated based on the deviation from the estimated value (S15).
  • the ECU 21 determines whether or not the evaluation index is larger than the abnormality determination threshold value (S16). When it is determined in S16 that the abnormality determination threshold is not greater than the threshold, the ECU 21 determines that the driver's state is normal (for example, high consciousness state, awakening state), and returns to the processing of S10. On the other hand, when it is determined in S16 that it is larger than the abnormality determination threshold, the ECU 21 determines that the driver's state is abnormal (for example, a low conscious state, a state immediately before dozing) (S17).
  • the ECU 21 transmits a driver state signal indicating the estimated driver state to the driving support device.
  • this estimation device 1 it is possible to detect with high resolution by switching the index used for state estimation from the steering angle to the yaw rate of the vehicle according to the steering input in the vicinity of straight ahead that is difficult to detect with the steering angle sensor 10. It is possible to appropriately estimate the driver's condition even in the vicinity of straight ahead by using a simple yaw rate. As a result, it is possible to prevent erroneous estimation by using a steering angle that is difficult to detect in the vicinity of straight ahead.
  • FIG. 3 is a configuration diagram of an estimation apparatus according to the second embodiment.
  • symbol is attached
  • the estimation device 2 uses the steering angle as an index for estimating the driver state.
  • a weight according to the magnitude of the steering angle is added to the evaluation index.
  • the estimation device 2 includes a steering angle sensor 10 and an ECU 22.
  • the ECU 22 is an electronic control unit including a CPU, a ROM, a RAM, and the like, and comprehensively controls the estimation device 2.
  • a steering angle estimation unit and a state estimation unit are configured.
  • the ECU 22 receives a signal from the steering angle sensor 10 at regular time intervals, and stores a detection value indicated by this signal in time series. Then, the ECU 22 performs processing in each part using this detected value, and provides the estimated driver state information to the driving support device. Since the steering angle estimation unit is the same as the steering angle estimation unit in the ECU 21 according to the first embodiment, the description thereof is omitted.
  • the ECU 22 calculates an average value ⁇ ave and a standard deviation ⁇ std of the detected values of the steering angle in a predetermined period up to the present, by the same processing as the ECU 21 according to the first embodiment. Then, the ECU 22 estimates the time-series steering angle detected values ⁇ (1), ⁇ (2),..., ⁇ (n) and the time-series steering angle in a predetermined period from the present stored time to the past. Using the values ⁇ o (1), ⁇ o (2),..., ⁇ o (n) and the average value ⁇ ave of the detected value of the steering angle and the standard deviation ⁇ std , the evaluation index J Is calculated. The larger the value of the evaluation index J, the greater the fluctuation of the actual steering input with respect to the normal steering input, and the driver's condition is abnormal. Note that 1.5 in Equation (5) is an example value of the resolution of the steering angle sensor 10.
  • the square root term in the first half of equation (5) is a term for calculating a reference value of an evaluation index based on a deviation between a detected value and an estimated value of a steering angle in a time series in a predetermined period in the past from the present.
  • the term [] in the latter half of the equation (5) is a term for calculating a weight added to the reference value, and a value of 0 or more and 1 or less is calculated. The value of the weight decreases as the steering angle decreases in the vicinity of straight travel, becomes 0 when the steering angle becomes 0, and remains constant at 1 except near the straight travel.
  • the value of the evaluation index J becomes smaller with respect to the reference value as the steering angle becomes smaller in the vicinity of straight ahead, and becomes the reference value in places other than near the straight forward.
  • the calculation method of the evaluation index J taking the above weight into consideration is an example, and other calculation methods using a deviation between the detected value of the steering angle and the estimated value, and the value decreases as the steering angle decreases in the vicinity of straight ahead. You may obtain
  • the ECU 22 determines whether or not the evaluation index J is larger than the abnormality determination threshold value J lim .
  • the evaluation index J is larger than the abnormality determination threshold value J lim , the ECU 22 determines that the driver's state is abnormal.
  • the evaluation index J is equal to or less than the abnormality determination threshold value J lim , the ECU 22 determines that the driver's state is normal.
  • FIG. 4 is a flowchart showing a flow of a driver state estimation process in the ECU according to the second embodiment.
  • the steering angle sensor 10 detects the steering angle at regular intervals and transmits a steering angle signal indicating the detected value to the ECU 22.
  • the ECU 22 stores the detected value of the steering angle in time series every time the steering angle signal is received.
  • the ECU 22 estimates the current steering angle at regular intervals and stores the estimated value of the steering angle in time series.
  • the ECU 22 reads a detected value and an estimated value of a time-series steering angle in a predetermined period until now (S20). Then, the ECU 22 calculates an average value of the detected steering angle values from the read time-series detected steering angle values (S21). Further, the ECU 22 calculates the standard deviation of the detected value of the steering angle from the read time-series detected steering angle value and the average value of the detected steering angle (S22).
  • the ECU 22 uses a time-series detected value and estimated value of the steering angle and an average value and standard deviation of the steering angle for a predetermined period from the present to the weight in the vicinity of the straight line, and the weight becomes smaller as the steering angle becomes smaller. Then, an evaluation index is calculated based on the deviation between the detected value and the estimated value of the steering angle in the time series (S23).
  • the ECU 22 determines whether or not the evaluation index is larger than the abnormality determination threshold (S24). If it is determined in S24 that the abnormality determination threshold is not greater than the threshold, the ECU 22 determines that the driver's state is normal, and the process returns to S20. On the other hand, when it determines with it being larger than an abnormality determination threshold value in S24, ECU22 determines with a driver
  • the ECU 22 transmits a driver state signal indicating the estimated driver state to the driving support device.
  • this estimation device 2 by adding a weight that becomes smaller as the steering angle becomes smaller in the vicinity of the straight travel to the evaluation index, the driver's state becomes harder to be determined as the steering angle becomes smaller near the straight travel. In the vicinity of a straight line that is difficult to detect by the sensor 10, it is possible to prevent erroneous estimation due to a detection value with low detection accuracy.
  • the estimation devices 1 and 2 are applied to the estimation device that estimates the driver state.
  • the estimation devices 1 and 2 may be applied to other devices such as a wakefulness estimation device that specifies the estimated driver state. Or you may apply as a driver state estimation function in a driving assistance device.
  • the evaluation index is calculated using the yaw rate when the standard deviation of the steering angle is equal to or less than the straight-running vicinity determination threshold.
  • the evaluation index may be calculated using the behavior information.
  • the standard deviation of the steering angle is used to determine whether or not the vehicle is in a straight line. However, it is determined whether or not the vehicle is in the vicinity of a straight line using a steering angle index other than the standard deviation of the steering angle. May be.
  • the evaluation index is reduced by adding a weight that decreases as the steering angle decreases in the vicinity of the straight line, so that it is difficult to determine the abnormality.
  • the steering angle decreases in the vicinity of the straight line.
  • Other methods such as increasing the abnormality determination threshold may make it difficult for the abnormality to be determined as the steering angle decreases.
  • the evaluation index is calculated by the equation (5), If it is equal to or less than the straight-running vicinity determination threshold value, the evaluation index may be calculated by Expression (4).
  • the steering angle range in which the weight in Formula (5) becomes smaller as the steering angle becomes smaller is set to be wider than the steering angle range where the standard deviation of the steering angle is equal to or less than the straight travel determination threshold value.

Abstract

運転者の状態を推定する推定装置１は、操舵角を検出する操舵角検出部１０と、操舵角を推定する操舵角推定部２１と、操舵角検出部１０で検出した操舵角の検出値と操舵角推定部２１で推定した操舵角の推定値との偏差に基づいて運転者の状態を推定する状態推定部２１と、操舵角に応じた車両の挙動情報を検出する挙動情報検出部１１と、操舵角に応じた車両の挙動情報を推定する挙動情報推定部２１と、操舵角が閾値以下か否かを判定する判定部２１とを備え、判定部２１で操舵角が閾値以下と判定された場合、状態推定部２１は、挙動情報検出部１１で検出した挙動情報の検出値と挙動情報推定部２１で推定した挙動情報の推定値との偏差に基づいて運転者の状態を推定する。

Description

運転者状態推定装置
　本発明は、運転者の状態を推定する推定装置に関する。
　運転支援装置などで利用するために、運転者の運転意識の低下状態や居眠り直前状態などの運転者の状態を推定する装置が各種提案されている。特許文献１に記載の装置では、操舵角の検出値と操舵角の推定値との差に基づいて運転の不安定状態を検出する。
特開２００２－３６９０５号公報
　操舵角を検出するための操舵角センサは、一般に、低分解能（例えば、１．５度程度）である。そのため、例えば、車両が直進路を走行中に運転者が眠くなってきて操舵操作が多少ふらつき、操舵角として１度程度のふらふらした入力があった場合、低分解能の操舵角センサでは、その操舵入力を検出することができず、検出値として０度を出力する。その結果、直進付近では、運転者の状態を適切に判定することができず、誤判定する虞がある。
　そこで、本発明は、直進付近でも運転者の状態を適切に推定することができる推定装置を提供することを課題とする。
　本発明に係る推定装置は、運転者の状態を推定する推定装置であって、操舵角を検出する操舵角検出部と、操舵角を推定する操舵角推定部と、操舵角検出部で検出した操舵角の検出値と操舵角推定部で推定した操舵角の推定値との偏差に基づいて運転者の状態を推定する状態推定部と、操舵角に応じた車両の挙動情報を検出する挙動情報検出部と、操舵角に応じた車両の挙動情報を推定する挙動情報推定部と、操舵角が閾値以下か否かを判定する判定部とを備え、判定部で操舵角が閾値以下と判定された場合、状態推定部は、挙動情報検出部で検出した挙動情報の検出値と挙動情報推定部で推定した挙動情報の推定値との偏差に基づいて運転者の状態を推定する。
　この推定装置では、操舵角検出部が、運転者によって入力された操舵角を検出するとともに、操舵角推定部が、そのときの操舵角を推定する。そして、推定装置では、状態推定部が、操舵角の検出値と操舵角の推定値との偏差に基づいて運転者の状態を推定する。さらに、推定装置では、挙動情報検出部が、運転者による操舵入力に応じた車両の挙動情報を検出するとともに、挙動情報推定部が、そのときの挙動情報を推定する。この挙動情報検出部は、分解能が高く、操舵角検出部での分解能では検出できないような小さい操舵入力の場合でもその操舵入力に応じた車両の挙動情報を検出可能な部分である。そして、推定装置では、判定部が、操舵角が閾値以下か否かを判定する。この閾値は、直進付近（運転者による操舵入力が小さい範囲）を判定するための閾値である。判定部で操舵角が閾値以下と判定された場合（つまり、直進付近で運転者による操舵入力が小さい場合）、推定装置では、状態推定部が、車両の挙動情報の検出値と挙動情報の推定値との偏差に基づいて運転者の状態を推定する。これによって、推定装置では、操舵角検出部で検出が困難な直進付近では状態推定に用いる指標を操舵角から操舵入力に応じた車両の挙動情報に切り替えることにより、直進付近でも車両の挙動情報を利用して運転者の状態を適切に推定することができ、誤推定を防止することができる。
　なお、推定する運転者の状態は、例えば、運転者の意識状態、覚醒状態から居眠り状態までの間の状態（覚醒度）、運転操作の不安定状態、及び疲労状態である。挙動情報は、運転者による操舵入力に応じて車両の挙動として表れる様々な情報であり、例えば、ヨーレート、横加速度、及び左右の車輪速差である。
　本発明の上記推定装置の状態推定部では、操舵角検出部で検出した操舵角の検出値と操舵角推定部で推定した操舵角の推定値との偏差に基づいて運転者の状態を推定する場合に操舵角が小さいほど運転者の状態が異常と判定し難くする構成としてもよい。
　この推定装置では、状態推定部での運転者の状態推定において操舵角が小さいほど運転者の状態が異常と判定され難くすることにより、操舵角検出部で検出が困難な直進付近では検出精度の低い検出値による誤推定を防止することができる。操舵角が小さいほど異常と判定され難くする方法としては、例えば、操舵角が小さいほど異常判定用の閾値を大きくする方法、操舵角の検出値と操舵角の推定値との偏差に基づく評価指標に重みを加味し、操舵角が小さいほどその重み（ひいては、評価指標）を小さくする方法がある。
　本発明は、直進付近では推定に用いる指標を操舵角から操舵入力に応じた車両の挙動情報に切り替えることにより、直進付近でも運転者の状態を適切に推定することができる。
第１の実施の形態に係る推定装置の構成図である。 第１の実施の形態に係るＥＣＵにおける推定処理の流れを示すフローチャートである。 第２の実施の形態に係る推定装置の構成図である。 第２の実施の形態に係るＥＣＵにおける推定処理の流れを示すフローチャートである。
　１，２　　　推定装置
　１０　　　　操舵角センサ
　１１　　　　ヨーレートセンサ
　２１，２２　ＥＣＵ
　以下、図面を参照して、本発明に係る推定装置の実施の形態を説明する。
　本実施の形態では、本発明に係る推定装置を、車両に搭載される推定装置に適用する。本実施の形態に係る推定装置は、運転者による操舵操作に表れるような運転者の状態を推定し、その運転者の状態情報を運転支援装置に提供する。本実施の形態には、２つの形態がある。第１の実施の形態は、操舵角センサの他にヨーレートセンサも備える車両に適用する形態である。第２の実施の形態は、操舵角センサの他に操舵入力に応じた車両の挙動情報を検出するセンサを備えない車両に適用する形態である。
　なお、推定する運転者の状態としては、運転者の操舵入力に表れるような様々な状態であり、例えば、運転者の意識状態、覚醒状態から居眠り状態までの間の状態、運転操作の不安定状態、及び疲労状態がある。例えば、運転者の意識状態の場合、運転者の状態が異常と推定されたときには運転者の意識が低下していることを意味する。また、運転者の覚醒状態から居眠り状態までの間の状態の場合、運転者の状態が異常と推定されたときには運転者が居眠り直前状態となっていることを意味する。
　図１を参照して、第１の実施の形態に係る推定装置１について説明する。図１は、第１の実施の形態に係る推定装置の構成図である。
　推定装置１は、基本的には、運転者の状態を推定するための指標として操舵角を利用する。特に、推定装置１では、直線付近でも適切な推定を行うために、直進付近では推定に利用する指標を操舵角からヨーレートに切り替える。推定装置１は、操舵角センサ１０、ヨーレートセンサ１１及びＥＣＵ[Electronic Control Unit]２１を備えている。
　なお、操舵角センサ１０が特許請求の範囲に記載する操舵角検出部に相当し、ヨーレートセンサ１１が特許請求の範囲に記載する挙動情報検出部に相当し、ＥＣＵ２１における各部分が特許請求に範囲に記載する操舵角推定部、挙動情報推定部、状態推定部、判定部に相当する。
　操舵角センサ１０は、運転者によってステアリングホイールから入力された操舵角を検出するセンサである。操舵角センサ１０では、操舵角を検出し、検出した操舵角を操舵角信号としてＥＣＵ２１に送信する。なお、操舵角センサ１０は、分解能が低い。例えば、分解能が１．５度の操舵角センサ１０の場合、運転者による操舵入力が中立位置から左右の各回転方向に１．５度ずつ増える毎にＬＳＢ[Least Significant Bit]値が増加する。したがって、運転者による操舵入力が１．５度未満の場合、ＬＳＢ値が０であり、操舵角の検出値としては０度である。一方、運転者による操舵入力が大きいほど、ＬＳＢ値が大きくなり、ノイズも入り難くなる。
　ヨーレートセンサ１１は、車両に作用するヨーレートを検出するセンサである。ヨーレートセンサ１１では、ヨーレートを検出し、検出したヨーレートをヨーレート信号としてＥＣＵ２１に送信する。なお、ヨーレートセンサ１１は、分解能が高く、操舵角センサ１０での分解能では検出できないような小さい操舵入力の場合でもその操舵入力に応じた車両のヨーレートを検出可能である。したがって、ヨーレートセンサ１１では、直進付近において操舵角センサ１０の分解能以下の操舵入力に応じて発生するヨーレートも検出可能である。
　ＥＣＵ２１は、ＣＰＵ[Central Processing Unit]、ＲＯＭ[Read Only Memory]、ＲＡＭ[Random Access Memory]などからなる電子制御ユニットであり、推定装置１を統括制御する。ＥＣＵ２１では、ＲＯＭに記憶されているアプリケーションプログラムをＲＡＭにロードし、ＣＰＵで実行すると、操舵角推定部、ヨーレート推定部、切替判定部、状態推定部が構成される。ＥＣＵ２１では、一定時間毎に、操舵角センサ１０、ヨーレートセンサ１１からの各信号を受信し、各信号に示される検出値を時系列で記憶する。そして、ＥＣＵ２１では、これらの検出値を用いて各機能における処理を行い、推定した運転者の状態情報を運転支援装置に提供する。
　操舵角推定部について説明する。ＥＣＵ２１では、現在までの所定期間（例えば、数秒から１０秒程度）における時系列の車両挙動情報（ヨーレート、横加速度など）に基づいて、正常な運転者が操舵入力を行った場合の現在の操舵角を推定する。そして、ＥＣＵ２１では、その現在の操舵角の推定値を時系列で記憶する。
　ヨーレート推定部について説明する。ＥＣＵ２１では、現在までの所定期間における時系列の車両挙動情報（ヨーレート、横加速度など）に基づいて、正常な運転者が操舵入力を行った場合にその操舵入力に応じた車両の現在のヨーレートを推定する。そして、ＥＣＵ２１では、その現在のヨーレートの推定値を時系列で記憶する。
　なお、各推定部では、上記した推定方法以外の方法で推定を行ってもよく、例えば、前方注視モデルから推定を行う。
　切替判定部について説明する。ＥＣＵ２１では、記憶されている現在から過去の所定期間における時系列の操舵角の検出値δ（１），δ（２），・・・，δ（ｎ）を用いて、式（１）により操舵角の検出値の平均値δａｖｅを算出する。さらに、ＥＣＵ２１では、記憶されている現在から過去の所定期間における時系列の操舵角の検出値δ（１），δ（２），・・・，δ（ｎ）及び操舵角の平均値δａｖｅを用いて、式（２）により操舵角の検出値の標準偏差δｓｔｄを算出する。ｎは、所定期間内での操舵角センサ１０での検出回数である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　そして、ＥＣＵ２１では、操舵角の標準偏差δｓｔｄが直進付近判定閾値δｌｉｍより大きいか否かを判定する。直進付近判定閾値δｌｉｍは、操舵角の標準偏差δｓｔｄに基づいて直進付近を判定するための閾値であり、実験などによって予め設定される。直進付近判定閾値δｌｉｍとしては、例えば、操舵角センサ１０の分解能の２倍程度以下の値が設定される。したがって、操舵角の標準偏差δｓｔｄが直進付近判定閾値δｌｉｍ以下と判定した場合、直進路かあるいはカーブ半径が非常に大きな道路（略直進路）である。この場合、操舵角センサ１０ではＬＳＢ値としては０か１程度しか出力しないので、運転者の状態推定には操舵角センサ１０の検出値を利用しない。一方、操舵角の標準偏差δｓｔｄが直進付近判定閾値δｌｉｍより大きいと判定した場合、直進路や略直進路ではない。この場合、操舵角センサ１０ではＬＳＢ値としてはある程度の値を出力するので、運転者の状態推定には操舵角センサ１０の検出値を利用する。
　状態判定部について説明する。操舵角の標準偏差δｓｔｄが直進付近判定閾値δｌｉｍより大きい場合、ＥＣＵ２１では、記憶されている現在から過去の所定期間における時系列の操舵角の検出値δ（１），δ（２），・・・，δ（ｎ）及び時系列の操舵角の推定値δｏ（１），δｏ（２），・・・，δｏ（ｎ）を用いて、式（３）により評価指標Ｊを算出する。評価指標Ｊは、運転者の状態を判定するための評価指標である。この評価指標Ｊの値が大きいほど、正常な操舵入力に対しての実際の操舵入力のふらつきが大きく、運転者の状態が異常である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　一方、操舵角の標準偏差δｓｔｄが直進付近判定閾値δｌｉｍ以下の場合、ＥＣＵ２１では、記憶されている現在から過去の所定期間における時系列のヨーレートの検出値γ（１），γ（２），・・・，γ（ｎ）及び時系列のヨーレートの推定値γｏ（１），γｏ（２），・・・，γｏ（ｎ）を用いて、式（４）により評価指標Ｊを算出する。この評価指標Ｊの値が大きいほど、正常な操舵入力に応じた車両のヨーレートに対して実際のヨーレートの変化が大きく、運転者の状態が異常である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　なお、上記の評価指標Ｊの算出方法は一例であり、操舵角の検出値と推定値との偏差あるいはヨーレートの検出値と推定値との偏差を用いた他の算出方法で評価指標Ｊを求めてもよい。
　そして、ＥＣＵ２１では、評価指標Ｊが異常判定閾値Ｊｌｉｍより大きいか否かを判定する。異常判定閾値Ｊｌｉｍは、運転者の状態が異常であるか否かを判定するための閾値であり、実験などによって予め設定される。評価指標Ｊが異常判定閾値Ｊｌｉｍより大きい場合、ＥＣＵ２１では、運転者の状態を異常と判定する。一方、評価指標Ｊが異常判定閾値Ｊｌｉｍ以下の場合、ＥＣＵ２１では、運転者の状態を正常と判定する。
　図１を参照して、推定装置１における動作について説明する。特に、ＥＣＵ２１における処理については図２のフローチャートに沿って説明する。図２は、第１の実施の形態に係るＥＣＵにおける運転者状態の推定処理の流れを示すフローチャートである。
　操舵角センサ１０では、一定時間毎に、操舵角を検出し、その検出値を示す操舵角信号をＥＣＵ２１に送信している。ＥＣＵ２１では、操舵角信号を受信する毎に、操舵角の検出値を時系列で記憶する。また、ヨーレートセンサ１１では、一定時間毎に、ヨーレートを検出し、その検出値を示すヨーレート信号をＥＣＵ２１に送信している。ＥＣＵ２１では、ヨーレート信号を受信する毎に、ヨーレートの検出値を時系列で記憶する。
　ＥＣＵ２１では、一定時間毎に、現在の操舵角を推定し、その操舵角の推定値を時系列で記憶する。また、ＥＣＵ２１では、一定時間毎に、現在のヨーレートを推定し、そのヨーレートの推定値を時系列で記憶する。
　一定時間毎に、ＥＣＵ２１では、現在までの所定期間における時系列の操舵角の検出値と推定値及び現在までの所定期間における時系列のヨーレートの検出値と推定値をそれぞれ読み込む（Ｓ１０）。そして、ＥＣＵ２１では、その読み込んだ時系列の操舵角の検出値から操舵角の検出値の平均値を算出する（Ｓ１１）。さらに、ＥＣＵ２１では、その読み込んだ時系列の操舵角の検出値及び操舵角の検出値の平均値から操舵角の検出値の標準偏差を算出する（Ｓ１２）。
　そして、ＥＣＵ２１では、操舵角の検出値の標準偏差が直進付近判定閾値より大きいか否かを判定する（Ｓ１３）。Ｓ１３にて直進付近判定閾値より大きいと判定した場合、ＥＣＵ２１では、現在から過去の所定期間における時系列の操舵角の検出値と推定値を用いて、その時系列での操舵角の検出値と推定値との偏差に基づいて評価指標を算出する（Ｓ１４）。一方、Ｓ１３にて直進付近判定閾値δｌｉｍ以下と判定した場合、ＥＣＵ２１では、現在から過去の所定期間における時系列のヨーレートの検出値と推定値を用いて、その時系列でのヨーレートの検出値と推定値との偏差に基づいて評価指標を算出する（Ｓ１５）。
　ＥＣＵ２１では、評価指標が異常判定閾値より大きいか否かを判定する（Ｓ１６）。Ｓ１６にて異常判定閾値以下と判定した場合、ＥＣＵ２１では、運転者の状態が正常（例えば、高い意識状態、覚醒状態）と判定し、Ｓ１０の処理に戻る。一方、Ｓ１６にて異常判定閾値より大きいと判定した場合、ＥＣＵ２１では、運転者の状態が異常（例えば、低い意識状態、居眠り直前状態）と判定する（Ｓ１７）。
　そして、ＥＣＵ２１では、推定した運転者の状態を示す運転者状態信号を運転支援装置に送信する。
　この推定装置１によれば、操舵角センサ１０で検出が困難な直進付近では状態推定に用いる指標を操舵角から操舵入力に応じた車両のヨーレートに切り替えることにより、高分解能で検出することが可能なヨーレートを利用して直進付近でも運転者の状態を適切に推定することができる。その結果、直進付近では検出が困難な操舵角を利用することによる誤推定を防止することができる。
　図３を参照して、第２の実施の形態に係る推定装置２について説明する。推定装置２は、運転者の状態を推定する。図３は、第２の実施の形態に係る推定装置の構成図である。なお、推定装置２では、第１の実施の形態に係る推定装置１における同様の構成については同一の符号を付し、その説明を省略する。
　推定装置２は、運転者状態を推定するための指標として操舵角を利用する。特に、推定装置２では、直線付近での誤推定を防止するために、評価指標に操舵角の大きさに応じた重みを加味する。推定装置２は、操舵角センサ１０及びＥＣＵ２２を備えている。
　ＥＣＵ２２は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどからなる電子制御ユニットであり、推定装置２を統括制御する。ＥＣＵ２２では、ＲＯＭに記憶されているアプリケーションプログラムをＲＡＭにロードし、ＣＰＵで実行すると、操舵角推定部、状態推定部が構成される。ＥＣＵ２２では、一定時間毎に、操舵角センサ１０からの信号を受信し、この信号に示される検出値を時系列で記憶する。そして、ＥＣＵ２２では、この検出値を用いて各部分における処理を行い、推定した運転者状態の情報を運転支援装置に提供する。なお、操舵角推定部は、第１の実施の形態に係るＥＣＵ２１における操舵角推定部と同様なので、その説明を省略する。
　状態推定部について説明する。ＥＣＵ２２では、第１の実施の形態に係るＥＣＵ２１と同様の処理により、現在までの所定期間における操舵角の検出値の平均値δａｖｅ及び標準偏差δｓｔｄを算出する。そして、ＥＣＵ２２では、記憶されている現在から過去の所定期間における時系列の操舵角の検出値δ（１），δ（２），・・・，δ（ｎ）と時系列の操舵角の推定値δｏ（１），δｏ（２），・・・，δｏ（ｎ）及び操舵角の検出値の平均値δａｖｅと標準偏差δｓｔｄを用いて、式（５）により評価指標Ｊを算出する。この評価指標Ｊの値が大きいほど、正常な操舵入力に対しての実際の操舵入力のふらつきが大きく、運転者の状態が異常である。なお、式（５）における１．５は、操舵角センサ１０の分解能の一例の値である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　式（５）における前半の平方根の項は、現在から過去の所定期間における時系列での操舵角の検出値と推定値との偏差に基づく評価指標の基準値を算出する項である。式（５）における後半の［］の項は、基準値に加味する重みを算出する項であり、０以上かつ１以下の値が算出する。この重みは、直進付近では操舵角が小さくなるほど値が小さくなり、操舵角が０になると値が０となり、直進付近以外では値が１で一定となる。したがって、評価指標Ｊの値は、直進付近では操舵角が小さくなるほど基準値に対して小さい値になり、直進付近以外では基準値になる。なお、上記の重みを加味した評価指標Ｊの算出方法は一例であり、操舵角の検出値と推定値との偏差を用いた他の算出方法や直進付近では操舵角が小さくなるほど値が小さくなる重みの他の算出方法で評価指標Ｊを求めてもよい。
　そして、ＥＣＵ２２では、評価指標Ｊが異常判定閾値Ｊｌｉｍより大きいか否かを判定する。評価指標Ｊが異常判定閾値Ｊｌｉｍより大きい場合、ＥＣＵ２２では、運転者の状態を異常と判定する。一方、評価指標Ｊが異常判定閾値Ｊｌｉｍ以下の場合、ＥＣＵ２２では、運転者の状態を正常と判定する。
　図３を参照して、推定装置２における動作について説明する。特に、ＥＣＵ２２における処理については図４のフローチャートに沿って説明する。図４は、第２の実施の形態に係るＥＣＵにおける運転者状態の推定処理の流れを示すフローチャートである。
　操舵角センサ１０では、一定時間毎に、操舵角を検出し、その検出値を示す操舵角信号をＥＣＵ２２に送信している。ＥＣＵ２２では、操舵角信号を受信する毎に、操舵角の検出値を時系列で記憶する。
　ＥＣＵ２２では、一定時間毎に、現在の操舵角を推定し、その操舵角の推定値を時系列で記憶する。
　一定時間毎に、ＥＣＵ２２では、現在までの所定期間における時系列の操舵角の検出値と推定値を読み込む（Ｓ２０）。そして、ＥＣＵ２２では、その読み込んだ時系列の操舵角の検出値から操舵角の検出値の平均値を算出する（Ｓ２１）。さらに、ＥＣＵ２２では、その読み込んだ時系列の操舵角の検出値及び操舵角の検出値の平均値から操舵角の検出値の標準偏差を算出する（Ｓ２２）。
　そして、ＥＣＵ２２では、現在から過去の所定期間における時系列の操舵角の検出値と推定値及び操舵角の平均値と標準偏差を用いて、直進付近では操舵角が小さくなるほど小さくなる重みを加味して、その時系列での操舵角の検出値と推定値との偏差に基づいて評価指標を算出する（Ｓ２３）。
　ＥＣＵ２２では、評価指標が異常判定閾値より大きいか否かを判定する（Ｓ２４）。Ｓ２４にて異常判定閾値以下と判定した場合、ＥＣＵ２２では、運転者の状態が正常と判定し、Ｓ２０の処理に戻る。一方、Ｓ２４にて異常判定閾値より大きいと判定した場合、ＥＣＵ２２では、運転者の状態が異常と判定する（Ｓ２５）。
　そして、ＥＣＵ２２では、推定した運転者の状態を示す運転者状態信号を運転支援装置に送信する。
　この推定装置２によれば、評価指標に直進付近では操舵角が小さくなるほど小さくなる重みを加味することにより、直進付近では操舵角が小さくなるほど運転者の状態が異常と判定され難くなり、操舵角センサ１０で検出が困難な直進付近では検出精度の低い検出値による誤推定を防止することができる。
　以上、本発明に係る実施の形態について説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されることなく様々な形態で実施される。
　例えば、本実施の形態では推定装置１，２を運転者状態を推定する推定装置に適用したが、推定する運転者の状態を特定した覚醒度推定装置などの他の装置に適用してもよいし、あるいは、運転支援装置における運転者状態推定機能として適用してもよい。
　また、第１の実施の形態では操舵角の標準偏差が直進付近判定閾値以下の場合にはヨーレートを利用して評価指標を算出する構成としたが、横加速度、左右の車輪速差などの他の挙動情報を利用して評価指標を算出してもよい。
　また、第１の実施の形態では操舵角の標準偏差を利用して直進付近か否かを判定する構成としたが、操舵角の標準偏差以外の操舵角の指標で直進付近か否かを判定してもよい。
　また、第２の実施の形態では直進付近では操舵角が小さくなるほど小さくなる重みを加味して評価指標を小さくして、異常と判定され難くする構成としたが、直進付近では操舵角が小さくなるほど異常判定閾値を大きくするなど、他の方法で操舵角が小さくなるほど異常と判定され難くしてもよい。
　また、第１の実施の形態による手法と第２の実施の形態による手法を組み合わせ、例えば、操舵角の標準偏差が直進付近判定閾値より大きい場合には式（５）で評価指標を算出し、直進付近判定閾値以下の場合には式（４）で評価指標を算出するようにしてもよい。この構成の場合、式（５）における重みが操舵角が小さくなるほど小さくなる操舵角範囲を操舵角の標準偏差が直進付近判定閾値以下となる操舵角範囲よりも広くなるように設定し、操舵角の標準偏差が直進付近判定閾値より大きくなる操舵角範囲でも、操舵角センサのＬＳＢ値が小さい領域では評価指標に１以下の重みを加味して、異常と判定され難くする。

Claims (2)

  1. 　運転者の状態を推定する推定装置であって、
    　操舵角を検出する操舵角検出部と、
    　操舵角を推定する操舵角推定部と、
    　前記操舵角検出部で検出した操舵角の検出値と前記操舵角推定部で推定した操舵角の推定値との偏差に基づいて運転者の状態を推定する状態推定部と、
    　操舵角に応じた車両の挙動情報を検出する挙動情報検出部と、
    　操舵角に応じた車両の挙動情報を推定する挙動情報推定部と、
    　操舵角が閾値以下か否かを判定する判定部と、
    　を備え、
    　前記判定部で操舵角が閾値以下と判定された場合、前記状態推定部は、前記挙動情報検出部で検出した挙動情報の検出値と前記挙動情報推定部で推定した挙動情報の推定値との偏差に基づいて運転者の状態を推定する推定装置。
  2. 　前記状態推定部では、前記操舵角検出部で検出した操舵角の検出値と前記操舵角推定部で推定した操舵角の推定値との偏差に基づいて運転者の状態を推定する場合に操舵角が小さいほど運転者の状態が異常と判定し難くする請求項１に記載の推定装置。
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