WO2013190753A1 - Driving-state estimation device - Google Patents

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近藤　崇之
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Abstract

The purpose of the present invention is to improve the accuracy of driving-state estimation. A driving-state-distribution calculation unit (23) estimates driving state from operational information related to driving operations capable of being performed by a driver. A travel-state determination unit (21) determines vehicle travel state using at least one kind of information from among vehicle-state information, vehicle-surroundings information, and the operational information related to driving operations capable of being performed by the driver. A travel-state-effect determination unit (22) determines the effect of the determined travel state on the driving-state estimation estimated by the driving-state estimation unit, and, in cases when the effect corresponds to a set effect state, a distribution selection unit (23D) selects an estimation estimated by a second driving-state estimation unit to replace the estimation estimated by the driving-state estimation unit.

Description

運転状態推定装置Operating state estimation device
　本発明は、運転者の運転状態を推定する装置に関する。 The present invention relates to an apparatus for estimating a driving state of a driver.
　運転者の運転状態を推定する装置としては、例えば特許文献１に記載の装置がある。特許文献１に記載の装置では、車速が予め設定した車速範囲内の場合に、運転者の運転操作量として例えば操舵角を取得し、取得した操舵角の履歴に基づき、操舵角の分布の特徴量（相違量）を求める。そして、特許文献１の装置は、その特徴量から、運転者の運転操作が不安定な運転状態か否かの判定を行う。 As an apparatus for estimating the driving state of a driver, there is an apparatus described in Patent Document 1, for example. In the device described in Patent Document 1, when the vehicle speed is within a preset vehicle speed range, for example, a steering angle is acquired as the driving operation amount of the driver, and the distribution characteristics of the steering angle are based on the acquired history of the steering angle. The amount (difference amount) is obtained. And the apparatus of patent document 1 determines whether the driving | operation operation of a driver | operator is unstable from the feature-value.
特開２００９－９４９５号公報JP 2009-9495 A
　上記従来技術では、車速が予め設定した車速範囲内であれば、その間に取得した操舵角の情報を使用して上記特徴量を演算している。しかしながら、車両の走行状態によっては、例えば凹凸路面を走行するなどによって、運転者による操舵入力とは関係無く上記操舵角が変化する場合も想定される。この場合、上記従来技術では、運転状態の推定精度が一時的に低くなる可能性がある。
　本発明は、上記のような点に着目してなされたもので、運転状態の推定精度を向上させることを目的としている。 In the above prior art, if the vehicle speed is within a preset vehicle speed range, the feature amount is calculated using information on the steering angle acquired during that time. However, depending on the traveling state of the vehicle, for example, the steering angle may be changed regardless of the steering input by the driver, for example, by traveling on an uneven road surface. In this case, in the above prior art, there is a possibility that the estimation accuracy of the driving state is temporarily lowered.
The present invention has been made paying attention to the above points, and aims to improve the estimation accuracy of the driving state.
　上記目的を解決するために、本発明の一態様は、運転者が操作可能な運転操作子の操作情報から運転状態を推定する運転状態推定部を備える。また本発明の一態様は、運転者が操作可能な運転操作子の操作情報、車両状態の情報、及び車両周囲の情報の少なくとも１つの情報を用いて車両の走行状態を判定する。そして、本発明の一態様は、上記運転状態推定部で行う運転状態推定への上記判定した走行状態の影響度を判定し、その影響度が設定影響度状態の場合には、上記運転状態推定部による推定に代えて第２の運転状態推定部による推定を選択する。 In order to solve the above object, one aspect of the present invention includes a driving state estimation unit that estimates a driving state from operation information of a driving operator that can be operated by a driver. In one embodiment of the present invention, the driving state of the vehicle is determined using at least one of the operation information of the driving operator that can be operated by the driver, the vehicle state information, and the vehicle surrounding information. Then, according to one aspect of the present invention, the degree of influence of the determined driving state on the driving state estimation performed by the driving state estimation unit is determined. When the degree of influence is the set influence degree state, the driving state estimation is performed. The estimation by the second operating state estimation unit is selected instead of the estimation by the unit.
　本発明の一態様によれば、判定した走行状態による影響度も考慮して運転状態を推定する。この結果、本発明の一態様によれば、運転状態の推定精度が向上する。 According to one aspect of the present invention, the driving state is estimated in consideration of the degree of influence due to the determined driving state. As a result, according to one aspect of the present invention, the estimation accuracy of the driving state is improved.
本実施形態の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of this embodiment. 運転状態推定処理部の構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of a driving | running state estimation process part. 本発明に基づく実施形態に係るイベント例を示す図である。It is a figure which shows the example of an event which concerns on embodiment based on this invention. 操舵パターンを説明する図である。It is a figure explaining a steering pattern. ノイズ操舵パターンを説明する図である。It is a figure explaining a noise steering pattern. 運転状態分布算出部の構成を説明する図である。It is a figure explaining the structure of a driving | running state distribution calculation part. 本発明に基づく第１実施形態に係る運転状態推定処理部の処理を説明する図である。It is a figure explaining the process of the driving | running state estimation process part which concerns on 1st Embodiment based on this invention. 複数のイベント発生例を示す図である。It is a figure which shows the example of several event generation | occurrence | production. 本発明に基づく第２実施形態に係る運転状態推定処理部の処理を説明する図である。It is a figure explaining the process of the driving | running state estimation process part which concerns on 2nd Embodiment based on this invention. 本発明に基づく第２実施形態に係る影響度の判定を説明する図である。It is a figure explaining the determination of the influence degree which concerns on 2nd Embodiment based on this invention.
「第１実施形態」
　まず、本発明に係る第１実施形態について図面を参照しつつ説明する。
（構成）
　図１は、本実施形態に係る運転支援装置を搭載した車両の構成を示す図である。
　本実施形態の車両は、図１に示すように、操舵指示子としてのステアリングホイール１、アクセルペダル開度センサ２、ブレーキペダル操作量センサ３、操舵角センサ４、車輪速センサ５、ウインカ検出センサ６、メータディスプレイ７、ナビゲーション装置８、シフトセンサ９、Ｇセンサ１０、ヨーレートセンサ１１、ライト作動検出部１２、オーディオ操作検出部１３、ＶＤＣ（ビークルダイナミクスコントロール）の作動検出フラグ１４、ＬＤＰ（レーンデパーチャープリベンション：車線逸脱防止支援システム）の作動検出フラグ１４、コントローラ１００を備える。 “First Embodiment”
First, a first embodiment according to the present invention will be described with reference to the drawings.
(Constitution)
FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of a vehicle on which the driving support device according to the present embodiment is mounted.
As shown in FIG. 1, the vehicle according to the present embodiment includes a steering wheel 1 as a steering indicator, an accelerator pedal opening sensor 2, a brake pedal operation amount sensor 3, a steering angle sensor 4, a wheel speed sensor 5, and a winker detection sensor. 6, meter display 7, navigation device 8, shift sensor 9, G sensor 10, yaw rate sensor 11, light operation detection unit 12, audio operation detection unit 13, operation detection flag 14 of VDC (vehicle dynamics control), LDP (lane departure) (Prevention: Lane departure prevention support system) operation detection flag 14 and controller 100.
　アクセルペダル開度センサ２はアクセルペダルの開度量（加速指示量）を検出する。検出された開度量はコントローラ１００に出力される。ブレーキペダル操作量センサ３は、制動指示量としてブレーキペダルの操作量（制動指示量）を検出する。検出した操作量は、コントローラ１００に出力される。
　操舵角センサ４は、例えばステアリングコラムやステアリングホイール１等に取り付けられた角度センサであり、ステアリングシャフトの回転から運転者の操舵による操舵角を検出する。検出した操舵角は、コントローラ１００に出力される。 The accelerator pedal opening sensor 2 detects the opening amount (acceleration instruction amount) of the accelerator pedal. The detected opening amount is output to the controller 100. The brake pedal operation amount sensor 3 detects an operation amount (braking instruction amount) of the brake pedal as a braking instruction amount. The detected operation amount is output to the controller 100.
The steering angle sensor 4 is an angle sensor attached to the steering column, the steering wheel 1 or the like, for example, and detects the steering angle by the driver's steering from the rotation of the steering shaft. The detected steering angle is output to the controller 100.
　車輪速センサ５は、例えば車輪の回転数を検出することで車速を検出する。検出した車速はコントローラ１００に出力される。車輪速センサ５は、メータディスプレイ７への信号に基づき車速を検出しても良い。ウインカ検出センサ６は、ウインカレバーのウインカ状態を検出する。検出したウインカ状態は、コントローラ１００に出力される。シフトセンサ９は、シフトレバーや変速機に設けられて、シフト位置情報（変速情報）を検出する。検出したシフト位置情報はコントローラ１００に出力される。 The wheel speed sensor 5 detects the vehicle speed, for example, by detecting the rotation speed of the wheel. The detected vehicle speed is output to the controller 100. The wheel speed sensor 5 may detect the vehicle speed based on a signal to the meter display 7. The turn signal detection sensor 6 detects the turn signal state of the turn signal lever. The detected blinker state is output to the controller 100. The shift sensor 9 is provided in a shift lever or a transmission and detects shift position information (shift information). The detected shift position information is output to the controller 100.
　情報呈示装置は、コントローラ１００からの制御信号に応じて警報その他の呈示を音声や画像によって出力する。情報呈示装置は、例えば、ブザー音や音声により運転者への情報提供を行うスピーカと、画像やテキストの表示により情報提供を行う表示ユニットとを備える。表示ユニットは、例えばナビゲーション装置８の表示モニタ等を流用しても良い。
　ナビゲーション装置８は、ＧＰＳ受信機、地図データベース、および表示モニタ等を備えており、経路探索および経路案内等を行うシステムである。ナビゲーション装置８は、ＧＰＳ受信機から得られる自車両の現在位置と地図データベースに格納された道路情報に基づいて、自車両が走行する道路の種別や道路幅員等の情報を取得することができる。 The information presenting device outputs an alarm or other presentation by sound or image in accordance with a control signal from the controller 100. The information presentation device includes, for example, a speaker that provides information to the driver by a buzzer sound or voice, and a display unit that provides information by displaying an image or text. For example, the display unit of the navigation device 8 may be used as the display unit.
The navigation device 8 includes a GPS receiver, a map database, a display monitor, and the like, and is a system that performs route search, route guidance, and the like. The navigation device 8 can acquire information such as the type of road on which the host vehicle is traveling and the road width based on the current position of the host vehicle obtained from the GPS receiver and the road information stored in the map database.
　Ｇセンサ１０は、車両に発生する前後加速度や横加速度を検出する。検出された加速度は、コントローラ１００に出力される。ヨーレートセンサ１１は、車両の発生しているヨーレートを検出し、検出したヨーレートをコントローラ１００に出力する。ライト作動検出部１２は、ライト点灯の作動操作を検出し、その情報をコントローラ１００に出力する。オーディオ操作検出部１３は、オーディオの操作を検出し、その情報をコントローラ１００に出力する。ＶＤＣ作動の検出フラグ１４は、ＶＤＣの作動によってＯＮとなるフラグである。ＬＤＰ作動の検出フラグ１５は、ＬＤＰの作動によってＯＮとなるフラグである。 G sensor 10 detects longitudinal acceleration and lateral acceleration generated in the vehicle. The detected acceleration is output to the controller 100. The yaw rate sensor 11 detects the yaw rate generated by the vehicle and outputs the detected yaw rate to the controller 100. The light operation detection unit 12 detects the operation operation of lighting the light and outputs the information to the controller 100. The audio operation detection unit 13 detects an audio operation and outputs the information to the controller 100. The detection flag 14 of the VDC operation is a flag that is turned on by the operation of the VDC. The LDP operation detection flag 15 is a flag that is turned ON by the operation of the LDP.
　コントローラ１００は、ＣＰＵと、ＲＯＭおよびＲＡＭ等の記憶部その他のＣＰＵ周辺部品とから構成される電子制御ユニットであって、記憶部に格納されているプログラムを作動することで予め設定した処理を実施する。
　コントローラ１００は、運転状態推定処理部１００Ａを備える。運転状態推定処理部１００Ａは、操舵角センサ４が検出する操舵角情報から運転者の運転状態を推定する。コントローラ１００の処理のうち運転状態推定処理部１００Ａは、アクセルペダル開度センサ２、ブレーキペダル操作量センサ３、操舵角センサ４等で検出される信号に基づいて運転者の運転特性を分析し、運転者の運転操作の乱雑さなどの運転不安定の度合を判定する。そして、運転の不安定の度合に応じて警報その他の情報を運転者に呈示して、運転者の注意を喚起する処理を行う。 The controller 100 is an electronic control unit composed of a CPU, a storage unit such as a ROM and a RAM, and other CPU peripheral components, and executes a preset process by operating a program stored in the storage unit. To do.
The controller 100 includes an operating state estimation processing unit 100A. The driving state estimation processing unit 100A estimates the driving state of the driver from the steering angle information detected by the steering angle sensor 4. Of the processing of the controller 100, the driving state estimation processing unit 100A analyzes the driving characteristics of the driver based on signals detected by the accelerator pedal opening sensor 2, the brake pedal operation amount sensor 3, the steering angle sensor 4, and the like. The degree of driving instability such as the messiness of the driving operation of the driver is determined. Then, a warning or other information is presented to the driver in accordance with the degree of driving instability, and processing for alerting the driver is performed.
　本実施形態の運転状態推定処理部１００Ａを含む運転支援装置は、図１に示すように、操舵角センサ４等の情報に基づき運転状態を推定し、推定結果を情報呈示装置７，８，１６を介して呈示する。図２では、情報呈示装置として、視覚情報呈示装置及び聴覚情報呈示装置を例示している。視覚情報呈示装置は、例えばメータディスプレイ７やナビゲーション装置８の表示部である。聴覚情報呈示装置は例えばスピーカ１６である。 As shown in FIG. 1, the driving support device including the driving state estimation processing unit 100A according to the present embodiment estimates the driving state based on the information of the steering angle sensor 4 and the like, and the estimation results are presented as information presentation devices 7, 8, and 16. Present via. FIG. 2 illustrates a visual information presentation device and an auditory information presentation device as information presentation devices. The visual information presentation device is a display unit of the meter display 7 or the navigation device 8, for example. The auditory information presentation device is, for example, a speaker 16.
　上記運転状態推定処理部１００Ａは、運転状態取得部２０、走行状態判定部２１、走行状態影響度判定部２２、運転状態分布算出部２３、運転状態判定部２４、情報呈示部２５を備える。
　ここで、本実施形態の運転状態推定処理部１００Ａは、運転者が操作可能な運転操作子の操作情報から運転状態を推定する。本実施形態では、上記操作可能な運転操作子は、操舵操作子としてのステアリングホイール１とし、操舵角情報が操作情報に対応する。 The driving state estimation processing unit 100A includes a driving state acquisition unit 20, a driving state determination unit 21, a driving state influence degree determination unit 22, a driving state distribution calculation unit 23, a driving state determination unit 24, and an information presentation unit 25.
Here, the driving state estimation processing unit 100A of the present embodiment estimates the driving state from the operation information of the driving operator that can be operated by the driver. In the present embodiment, the operable driver is the steering wheel 1 as a steering operator, and the steering angle information corresponds to the operation information.
　運転状態取得部２０は、運転者が操作可能な運転操作子の操作情報としての運転状態データを取得する。運転状態データは、運転特性を判定するための情報である。本実施形態の運転状態取得部２０は、操舵角情報を運転状態データとする。
　ここで、本発明で運転状態データとなりうる情報としては、操舵角情報のほか、アクセルペダルやブレーキペダルの操作に基づく加減速情報などが例示出来る。なお、これらの運転状態データを使用した運転状態分布（運転状態分布）及び分布間の相違量の算出は、例えば国際公開番号ＷＯ２００９／０１３８１５（特願２００９－５２４３４２号）の公報などに記載されているような、公知の方法によって算出すれば良い。 The driving state acquisition unit 20 acquires driving state data as operation information of a driving operator that can be operated by the driver. The driving state data is information for determining driving characteristics. The driving state acquisition unit 20 of the present embodiment uses the steering angle information as driving state data.
Here, as information that can be the driving state data in the present invention, in addition to steering angle information, acceleration / deceleration information based on the operation of an accelerator pedal or a brake pedal can be exemplified. The calculation of the operating state distribution (operating state distribution) and the difference between the distributions using these operating state data is described in, for example, the gazette of International Publication No. WO2009 / 013815 (Japanese Patent Application No. 2009-524342). What is necessary is just to calculate by a well-known method.
　上記走行状態判定部２１は、運転者が操作可能な運転操作子の操作情報、車両状態の情報、及び車両周囲の情報の少なくとも１つの情報を用いて車両の走行状態を判定する。本実施形態の走行状態判定部２１は、操舵角情報によって求める運転状態推定に影響を与えると推定される走行状態である特定走行状態を判定する。そのような特定走行状態を発生させる事象をイベントと呼ぶ。 The traveling state determination unit 21 determines the traveling state of the vehicle using at least one of operation information of a driving operator that can be operated by the driver, vehicle state information, and vehicle surrounding information. The traveling state determination unit 21 of the present embodiment determines a specific traveling state that is a traveling state that is estimated to affect the driving state estimation obtained from the steering angle information. An event that causes such a specific running state is called an event.
　ここで、「運転状態推定に影響を与えると推定される走行状態」とは、運転者の運転操作と無関係の入力によって上記運転操作に影響を及ぼすと推定される、つまり運転者の運転操作の操作情報が乱されると推定される走行状態である。本実施形態は操舵操作を対象とするので、運転者の操舵操作とは関係なく操舵入力に影響を及ぼすイベントで発生した走行状態を指す。 Here, the “running state estimated to affect the driving state estimation” is estimated to affect the driving operation by an input unrelated to the driving operation of the driver, that is, the driving operation of the driver. This is a traveling state in which operation information is estimated to be disturbed. Since the present embodiment is intended for a steering operation, it refers to a traveling state that occurs in an event that affects the steering input regardless of the driver's steering operation.
　本実施形態の走行状態判定部２１は、図３に示すようなイベントのいずれかの発生を検出すると、特定走行状態と判定する。
　ここで、上記イベントの例の種別は、図３に示すように、運転者に何らかの操作を要求する第１のイベント、車両のバネ上挙動を発生する第２のイベント、車両のバネ下挙動を要求する第３のイベント、特定の車両挙動が発生する第４のイベントに分類される。 The traveling state determination unit 21 according to the present embodiment determines the specific traveling state when detecting the occurrence of any of the events shown in FIG.
Here, as shown in FIG. 3, the types of the above event examples include a first event that requests some operation from the driver, a second event that generates a sprung behavior of the vehicle, and an unsprung behavior of the vehicle. It is classified into a third event to be requested and a fourth event in which a specific vehicle behavior occurs.
　上記第１のイベントの例は、カーブ路の走行、車線変更（例：右左折）、加減速操作（例：ブレーキ操作）、変速操作、操作スイッチ・レバーの操作、トンネル出入り口である。
　上記第２のイベントの例は、路面のうねり、加減速の発生である。
　上記第３のイベントの例は、路面のジョイント通過である。
　上記第４のイベントの例は、横すべりの発生、ＶＤＣ制御の作動、ＬＤＰ制御の作動である。 Examples of the first event include running on a curved road, changing lanes (eg, turning left and right), accelerating / decelerating operation (eg, braking operation), shifting operation, operation of switch / lever, and tunnel entrance / exit.
Examples of the second event are road swell and acceleration / deceleration.
An example of the third event is a joint passage on the road surface.
Examples of the fourth event are occurrence of side slip, VDC control operation, and LDP control operation.
　上記カーブ路の走行は、例えば操舵角や横Ｇ等によって検出可能である。本実施形態で、予め設定した曲率以上のカーブ路を上記イベントとして検出する。ここで、操舵角情報によって運転状態を推定するため、操舵角以外の情報でイベントを検出することが好ましい。
　上記車線変更は、例えばウインカ操作を検出することで検出する。
　上記加減速操作は、例えば、アクセルペダル若しくはブレーキペダルの操作を検出することで検出可能である。本実施形態では、例えばペダル操作速度が予め設定した速度以上の場合をイベントとして検出する。 The traveling on the curved road can be detected by, for example, the steering angle or the lateral G. In the present embodiment, a curved road having a predetermined curvature or more is detected as the event. Here, since the driving state is estimated based on the steering angle information, it is preferable to detect the event using information other than the steering angle.
The lane change is detected by detecting a turn signal operation, for example.
The acceleration / deceleration operation can be detected by detecting an operation of an accelerator pedal or a brake pedal, for example. In the present embodiment, for example, a case where the pedal operation speed is equal to or higher than a preset speed is detected as an event.
　上記変速操作は、例えば、シフトレバー操作や変速情報を検出することで検出する。
　上記操作スイッチ・レバーの操作は、例えばワイパー作動信号、ライトの作動信号、オーディオ状態の変更操作等の、運転者が操作可能なスイッチ類の操作を検出することで検出する。
　トンネルの入口及び出口は、例えばライト操作（ＯＮからＯＦＦ、又はＯＦＦからＯＮ）を検出することで検出する。 The shift operation is detected, for example, by detecting a shift lever operation or shift information.
The operation of the operation switch / lever is detected by detecting the operation of switches that can be operated by the driver, such as a wiper operation signal, a light operation signal, and an audio state change operation.
The entrance and exit of the tunnel are detected by detecting a light operation (ON to OFF or OFF to ON), for example.
　上記路面のうねりは、Ｇセンサ１０が検出する横Ｇの大きさによって検出する。例えば予め設定した設定横Ｇ以上の場合にイベント発生と判定する。
　上記加減速の発生は、Ｇセンサ１０が検出する前後Ｇの大きさによって検出する。例えば予め設定した前後Ｇ以上の場合にイベント発生と判定する。
　上記路面のジョイント通過は、車輪速センサ５に基づく車輪速の変化に基づく検出する。単位時間当たりの車輪速の変化が予め設定した閾値以上の場合にイベント発生として検出する。 The undulation of the road surface is detected by the size of the lateral G detected by the G sensor 10. For example, it is determined that an event has occurred when the preset lateral G is equal to or greater than that.
The occurrence of the acceleration / deceleration is detected by the size of the front and rear G detected by the G sensor 10. For example, it is determined that an event has occurred when the value is greater than or equal to the preset front and rear G.
The joint passage on the road surface is detected based on a change in wheel speed based on the wheel speed sensor 5. An event occurrence is detected when the change in wheel speed per unit time is equal to or greater than a preset threshold value.
　上記横すべりの発生は、ヨーレートセンサ１１の検出値に基づき、予め設定した閾値以上のヨーレートが発生したらイベント発生として検出する。
　上記ＶＤＣ制御の作動は、ＶＤＣ制御の作動中を表すＶＤＣ作動フラグがＯＮの場合にイベント発生として検出する。上記ＬＤＰ制御の作動は、ＬＰＤ制御の作動中を表すＬＰＤ作動フラグがＯＮの場合にイベント発生として検出する。 The occurrence of the side slip is detected as an event when a yaw rate equal to or higher than a preset threshold value is generated based on the detection value of the yaw rate sensor 11.
The operation of the VDC control is detected as an event occurrence when a VDC operation flag indicating that the VDC control is operating is ON. The operation of the LDP control is detected as an event occurrence when an LPD operation flag indicating that the LPD control is operating is ON.
　なお、上記説明ではイベントの検出を、車両内で発生した情報から検出する場合を例示したが、車外の情報に基づき検出しても良い。地図情報とＧＰＳ情報との組合せや、前方カメラ（不図示）などによって車両周囲を撮像した画像に基づき走行環境の情報を取得することで、上記各イベントを検出するようにしても良い。例えば画像処理によって白線を検出して、道路の曲率を検出しても良いし、地図情報とＧＰＳ情報との組合せによって車両の位置や進行方向を検出するようにしても良い。 In the above description, the event is detected from information generated in the vehicle. However, the event may be detected based on information outside the vehicle. Each event may be detected by acquiring travel environment information based on a combination of map information and GPS information, or an image obtained by capturing the surroundings of the vehicle with a front camera (not shown). For example, a white line may be detected by image processing to detect the curvature of the road, or the position and traveling direction of the vehicle may be detected by a combination of map information and GPS information.
　また走行状態影響度判定部２２は、操舵角情報から求める運転状態推定への上記走行状態判定部２１が判定した走行状態の影響度を判定する。
　本実施形態の走行状態影響度判定部２２は、上記走行状態判定部２１が上記イベントの発生に伴う特定走行状態と判定すると、影響度を判定する。なお、影響度の初期値は「０」とする。具体的には、本実施形態の走行状態影響度判定部２２は、図４に示すように、上記走行状態判定部２１が上記イベントを検出（特定走行状態を検出）してから、予め設定した時間的範囲（例えば５秒）内における操舵パターンを取得し、取得した操舵パターンが予め設定されているノイズ操舵パターンと判定した場合には、影響度を「１」とする。取得した操舵パターンが予め設定されているノイズ操舵パターンでないと判定した場合には、影響度を「０」とする。 Further, the traveling state influence degree determination unit 22 determines the influence degree of the traveling state determined by the traveling state determination unit 21 to the driving state estimation obtained from the steering angle information.
The traveling state influence degree determination unit 22 according to the present embodiment determines the influence degree when the traveling state determination unit 21 determines the specific traveling state associated with the occurrence of the event. Note that the initial value of the influence degree is “0”. Specifically, as shown in FIG. 4, the traveling state influence determination unit 22 of the present embodiment is set in advance after the traveling state determination unit 21 detects the event (detects a specific traveling state). When a steering pattern within a temporal range (for example, 5 seconds) is acquired and it is determined that the acquired steering pattern is a preset noise steering pattern, the degree of influence is set to “1”. When it is determined that the acquired steering pattern is not a preset noise steering pattern, the influence degree is set to “0”.
　走行状態影響度判定部２２は、例えば、操舵パターンとして、イベント検出時点から数ｄｅｇの１周期分又は半周期分の操舵角の変化を検出し、その振幅や周波数などで規定される操舵パターン、例えば予め設定した設定振幅以上の操舵パターンの場合に、ノイズ操舵パターンと判定する。ノイズ操舵パターンの例を図５に示す。例えば、イベント発生後の予め設定した時間（例えば０．５秒）以内に、予め設定した以上の振幅（例えば数ｄｅｇ）且つ予め設定した周波数（たとえば１Ｈｚ）以下の一周期分の波形の場合に、ノイズ操舵パターンと判定する。また例えば、イベント発生後の予め設定した時間（例えば０．５秒）以内に、予め設定した周波数以下の半周期分の波形の場合に、ノイズパターンと判定する。 The traveling state influence degree determination unit 22 detects, for example, a change in the steering angle corresponding to one cycle or a half cycle of several deg from the event detection time as a steering pattern, and a steering pattern defined by its amplitude, frequency, etc. For example, when the steering pattern is equal to or larger than a preset amplitude, it is determined as a noise steering pattern. An example of the noise steering pattern is shown in FIG. For example, in the case of a waveform for one period less than a preset amplitude (eg, several deg) and a preset frequency (eg, 1 Hz) within a preset time (eg, 0.5 seconds) after the occurrence of an event The noise steering pattern is determined. In addition, for example, in the case of a waveform corresponding to a half cycle equal to or lower than a preset frequency within a preset time (for example, 0.5 seconds) after the occurrence of an event, the noise pattern is determined.
　運転状態分布算出部２３は、運転状態取得部２０が取得した運転状態データと走行状態影響度判定部２２が判定する影響度を参照しつつ、時間的範囲の異なる複数の運転状態分布を算出する。本実施形態の運転状態分布算出部２３は、予め設定した相対的に長い第１の時間的範囲で取得した操舵角情報によって求めた第１運転状態分布と、第１運転状態分布よりも時間的範囲が短い第２の時間的範囲で求めた第２運転状態分布とを算出する。 The driving state distribution calculation unit 23 calculates a plurality of driving state distributions having different temporal ranges while referring to the driving state data acquired by the driving state acquisition unit 20 and the degree of influence determined by the traveling state influence determination unit 22. . The driving state distribution calculating unit 23 according to the present embodiment has a first driving state distribution obtained from the steering angle information acquired in a first relatively long time range set in advance, and a time period that is longer than the first driving state distribution. The second operating state distribution obtained in the second temporal range with a short range is calculated.
　このとき、本実施形態の運転状態分布算出部２３は、走行状態影響度判定部２２が判定する影響度＝「１」の場合には、影響度が設定影響度状態と判定している期間（例えば、イベントを検出してから予め設定した時間的範囲（例えば５秒））の操舵角情報（運転状態データ）を除外して、つまり運転状態推定方法を変更して上記第２運転状態分布の算出を行う。 At this time, the driving state distribution calculation unit 23 according to the present embodiment is a period during which the influence degree is determined to be the set influence degree state when the influence degree determined by the traveling state influence degree determination unit 22 is “1” ( For example, the steering angle information (driving state data) in a predetermined time range (for example, 5 seconds) after the event is detected is excluded, that is, the driving state estimation method is changed to change the second driving state distribution. Perform the calculation.
　なお、影響度が設定影響度状態と判定している期間の運転状態データを除外する場合でも、第２運転状態分布を求める時間的範囲の長さは第２の時間的範囲と同じ長さとすることが好ましい。もっとも、影響度が設定影響度状態と判定している期間の運転状態データを除外する場合には、第２運転状態分布を求める時間的範囲の長さを第２の時間的範囲と異なる長さ、例えば第２の時間的範囲よりも長い時間的範囲に設定しても良い。 Even when the driving state data in the period when the influence level is determined to be the set influence level state is excluded, the length of the time range for obtaining the second driving state distribution is the same as the second time range. It is preferable. However, when excluding the operation state data during the period when the influence degree is determined to be the set influence state, the length of the time range for obtaining the second operation state distribution is different from the second time range. For example, a time range longer than the second time range may be set.
　ここで、予め設定した相対的に長い第１の時間的範囲は、対象とする運転者についての通常の運転特性を取得可能な時間的範囲であり、例えば３０分以上の値に設定する。また、第２運転状態分布の第２の時間的範囲は、現在の運転特性（直近の運転特性）を判定可能な時間的範囲であり、例えば現在時刻から３分程度前までの時間的範囲とする。なお、上述の各時間的範囲は、例示であり、操舵角情報の取得周期などに基づき、実験や理論などから設定すればよい、本実施形態では、予め設定したサンプリング間隔（１００ｍｓｅｃ）毎に操舵角情報を取得する。 Here, the relatively long first time range set in advance is a time range in which normal driving characteristics for the target driver can be acquired, and is set to a value of, for example, 30 minutes or more. In addition, the second time range of the second operating state distribution is a time range in which the current driving characteristic (the latest driving characteristic) can be determined, for example, a time range from about 3 minutes before the current time. To do. Each time range described above is an example, and may be set from experiments, theory, and the like based on the acquisition period of the steering angle information. In this embodiment, steering is performed at a preset sampling interval (100 msec). Get corner information.
　また、運転状態分布算出部２３は、各運転状態分布毎に、運転状態データとしての操舵角を取得する度に、各運転状態分布（頻度分布など）を算出するために記憶しているデータを更新すると共に、各運転状態分布を更新（算出）する。ただし、上述の通り、影響度が設定影響度状態と判定している期間の運転状態データを除外して、第１及び第２運転状態分布のうち少なくとも第２運転状態分布を算出する。影響度が設定影響度状態と判定している期間の上記運転状態データを除外する処理は、後述のように、設定影響度状態と判定前のデータで、設定影響度状態と判定しているときのデータを上書きしたり、設定影響度状態と判定しているときに上記データの更新を停止したりすることで実現する。 Further, the driving state distribution calculation unit 23 stores data stored for calculating each driving state distribution (frequency distribution, etc.) every time a steering angle as driving state data is acquired for each driving state distribution. In addition to updating, each operating state distribution is updated (calculated). However, as described above, at least the second driving state distribution of the first and second driving state distributions is calculated by excluding the driving state data during the period when the influence degree is determined to be the set influence degree state. The process of excluding the above operating state data during the period when the influence degree is determined to be the set influence degree state is, as will be described later, when the set influence degree state and the data before the determination are determined as the set influence state. This is realized by overwriting the data or stopping the update of the data when the setting influence state is determined.
　上記運転状態分布算出部２３は、図６に示すように、第１運転状態分布算出部２３Ａと、第２運転状態分布算出部２３Ｂと、分布記憶部２３Ｃと、分布選択部２３Ｄと、分布設定部２３Ｅと、を備える。
　第１運転状態分布算出部２３Ａは、上記のように逐次更新している操舵角情報（運転状態データ）に基づき、上述のように比較的長い第１の時間的範囲の第１運転状態分布を算出する。 As shown in FIG. 6, the operation state distribution calculation unit 23 includes a first operation state distribution calculation unit 23A, a second operation state distribution calculation unit 23B, a distribution storage unit 23C, a distribution selection unit 23D, and a distribution setting. Part 23E.
Based on the steering angle information (driving state data) that is sequentially updated as described above, the first driving state distribution calculation unit 23A calculates the first driving state distribution in the relatively long first time range as described above. calculate.
　第２運転状態分布算出部２３Ｂは、上記のように逐次更新している操舵角情報（運転状態データ）に基づき、上述のように比較的短い第２の時間的範囲の第２運転状態分布を算出する。
　分布記憶部２３Ｃは、予め設定した第３の時間間隔（例えば５秒間隔）毎にその時間的範囲の第３運転状態分布を繰り返し算出し、算出した第３運転状態分布を、記憶部に記憶する。 Based on the steering angle information (driving state data) sequentially updated as described above, the second driving state distribution calculation unit 23B calculates the second driving state distribution in the relatively short second time range as described above. calculate.
The distribution storage unit 23C repeatedly calculates the third operating state distribution in the temporal range at a preset third time interval (for example, every 5 seconds), and stores the calculated third operating state distribution in the storage unit. To do.
　分布選択部２３Ｄは、走行状態影響度判定部２２が影響度＝「１」と判定すると、走行状態判定部２１が上記イベントを検出したときよりも前に記憶した第３運転状態分布、又は上記第１運転状態分布のいずれかを選択する。これによって、運転状態推定の選択が行われる。本実施形態では、影響度が「１」か「０」かで判定しているため、例えば第３運転状態分布を選択するとする。ここで、影響度を多段階で判定する場合には、影響度が予め設定した閾値以上で第１の上限閾値未満の場合には、第３運転状態分布を選択し、影響度が上記第１の上限閾値以上の場合には、上記第１運転状態分布を選択するように設定しても良い。 When the travel state influence degree determination unit 22 determines that the influence degree = “1”, the distribution selection unit 23D stores the third driving state distribution stored before the travel state determination unit 21 detects the event, or the above One of the first operating state distributions is selected. As a result, the driving state estimation is selected. In the present embodiment, since it is determined whether the influence degree is “1” or “0”, for example, the third operating state distribution is selected. Here, when the influence degree is determined in multiple stages, when the influence degree is not less than a preset threshold value and less than the first upper limit threshold value, the third operating state distribution is selected, and the influence degree is the above-described first degree. If it is equal to or greater than the upper threshold value, the first operating state distribution may be set to be selected.
　分布設定部２３Ｅは、上記分布選択部２３Ｄが運転状態分布である第３運転状態分布を選択した場合には、上記第２運転状態分布を変更して、状態推定方法を変更する。具体的には、分布設定部２３Ｅは、影響度が「１」の場合には、上記第３運転状態分布で上記第２運転状態分布を置き換える。この処理は、特定走行状態と判定してから予め設定した期間（例えば５秒）の操舵角情報を、特定走行状態と判定する直前で且つ特定走行状態と判定してから予め設定した期間と同じ時間的範囲で求めた操舵角情報に置き換えることと同義である。 When the distribution selection unit 23D selects the third operation state distribution that is the operation state distribution, the distribution setting unit 23E changes the second operation state distribution and changes the state estimation method. Specifically, the distribution setting unit 23E replaces the second operating state distribution with the third operating state distribution when the influence degree is “1”. This process is the same as the period set in advance after determining the steering angle information for a preset period (for example, 5 seconds) after determining the specific traveling state, immediately before determining the specific traveling state. This is synonymous with replacing the steering angle information obtained in the time range.
　ここで、第３運転状態分布で第２運転状態分布を置き換える処理は、上述の通り、特定走行状態と判定してから予め設定した期間（例えば５秒）の操舵角情報を使用しないで、その前後の操舵角情報を用いて第２運転状態分布を求めるようにしても良い。すなわち、測定走行状態と判定してから予め設定した期間が経過するまでは、第２運転状態分布（頻度分布など）を算出するために記憶しているデータの更新を禁止する処理を行うようにしても良い。 Here, as described above, the process of replacing the second driving state distribution with the third driving state distribution is performed without using steering angle information for a preset period (for example, 5 seconds) after determining the specific driving state. The second driving state distribution may be obtained using the front and rear steering angle information. In other words, processing for prohibiting updating of stored data is performed to calculate the second driving state distribution (frequency distribution, etc.) until a preset period elapses after determination as the measured traveling state. May be.
　運転状態判定部２４は、上記運転状態分布算出部２３が算出する第１運転状態分布と上記第２運転状態分布との分布間の相違量（相対エントロピー）に基づき運転状況を判定する。
　情報呈示部２５は、運転状態判定部２４が判定する運転状態に基づき、運転者に情報呈示する処理を行う。 The driving state determination unit 24 determines the driving state based on a difference amount (relative entropy) between the first driving state distribution and the second driving state distribution calculated by the driving state distribution calculation unit 23.
The information presentation unit 25 performs a process of presenting information to the driver based on the driving state determined by the driving state determination unit 24.
　次に、運転状態推定処理部１００Ａの処理を、図７を参照しつつ説明する。運転状態推定処理部１００Ａの処理は、予め設定された制御周期（例えば１００ｍｓｅｃ毎）で実施される。
　ステップＳ１１０では、運転状態推定処理部１００Ａが、交通環境情報を取得する。すなわち、ステップＳ１１０では、自車両が走行する交通環境の情報、例えば路面の情報や路面入力、トンネル、分合流、カーブ、料金所、路面傾斜などの情報を取得する。本実施形態では、上記イベントを検出するのに要する交通環境情報を取得する。 Next, the processing of the driving state estimation processing unit 100A will be described with reference to FIG. The process of the driving state estimation processing unit 100A is performed at a preset control cycle (for example, every 100 msec).
In step S110, the driving state estimation processing unit 100A acquires traffic environment information. That is, in step S110, information on the traffic environment in which the host vehicle travels, such as road surface information, road surface input, tunnels, branching / merging, curves, toll gates, road surface inclination, and the like is acquired. In the present embodiment, traffic environment information required to detect the event is acquired.
　ステップＳ１２０では、運転状態推定処理部１００Ａが、車両情報を取得する。ステップＳ１２０では、運転者の運転操作子の操作情報、及び車両の挙動情報を取得する。本実施形態では、運転状態を推定するための操舵角情報と、上記イベントを検出するのに要する車両情報を取得する。
　ここで、本実施形態では、図３に示すように、イベントの検出のための情報は、車両の有する情報から検出することが可能である。すなわち、ステップＳ１１０及びＳ１２０では、運転者の運転操作子の操作情報として、上述のように、アクセルペダル・ブレーキペダルの操作、ウインカ操作、シフト操作、ナビ・オーディオ操作の情報等を取得する。また、車両状態を示す車両データ系の情報として、車速、前後Ｇ、横Ｇ、車輪速等の情報を取得する。 In step S120, the driving state estimation processing unit 100A acquires vehicle information. In step S120, operation information of the driver's driving operator and vehicle behavior information are acquired. In the present embodiment, the steering angle information for estimating the driving state and the vehicle information required to detect the event are acquired.
Here, in this embodiment, as shown in FIG. 3, the information for detecting an event can be detected from information that the vehicle has. That is, in steps S110 and S120, as described above, information on the operation of the accelerator pedal / brake pedal, the blinker operation, the shift operation, the navigation / audio operation, and the like are acquired as the operation information of the driver's driving operator. Moreover, information, such as a vehicle speed, front-rear G, lateral G, and wheel speed, is acquired as vehicle data system information indicating the vehicle state.
　なお、運転状態推定処理部１００Ａは、例えば車両周囲の情報である交通環境情報その他の道路環境情報として、ナビゲーション装置８から、例えば料金所、トンネル、分合流、カーブ、路面傾斜の情報等を取得して使用しても良い。これらの情報は、ナビゲーション装置８の地図データベース情報を使用すれば取得可能である。 The driving state estimation processing unit 100A acquires, for example, information on toll gates, tunnels, merging / merging, curves, road surface inclination, etc. from the navigation device 8 as traffic environment information or other road environment information that is information around the vehicle, for example. May be used. Such information can be acquired by using the map database information of the navigation device 8.
　次に、ステップＳ１３０では、ドライバ操作情報を取得する。本実施形態では、運転状態取得部２０が操舵角情報を取得する。
　次に、ステップＳ１４０では、走行状態判定部２１が走行状態を判定する。本実施形態では、上記イベントを検出すると特定走行状態が発生したと判定する。
　次に、ステップＳ１５０では、走行状態影響度判定部２２は、ステップＳ１４０で特定走行状態でないと判定された場合には、影響度＝「０」とする。また、走行状態影響度判定部２２は、ステップＳ１４０で特定走行状態と判定された場合には、イベント検出から予め設定時間範囲（例えば５秒）内に取得した操舵角情報に基づき、当該イベント検出した後の操舵パターンを取得し、取得した操舵パターンがノイズ操舵パターンか判定する。そして、取得した操舵パターンがノイズ操舵パターンと判定した場合には、影響度に「１」を設定する。そうで無い場合には、特定走行状態と判定しても、影響度に「０」を設定する。 Next, in step S130, driver operation information is acquired. In the present embodiment, the driving state acquisition unit 20 acquires steering angle information.
Next, in step S140, the traveling state determination unit 21 determines the traveling state. In the present embodiment, when the event is detected, it is determined that a specific traveling state has occurred.
Next, in step S150, the traveling state influence degree determination unit 22 sets the influence degree = “0” when it is determined in step S140 that the traveling state influence degree is not the specific traveling state. In addition, when it is determined in step S140 that the travel state influence degree determination unit 22 is in the specific travel state, the travel state influence degree determination unit 22 detects the event based on the steering angle information acquired in advance within a set time range (for example, 5 seconds) from the event detection. The obtained steering pattern is acquired, and it is determined whether the acquired steering pattern is a noise steering pattern. When the acquired steering pattern is determined to be a noise steering pattern, “1” is set as the influence degree. Otherwise, “0” is set as the degree of influence even if it is determined as the specific running state.
　次に、ステップＳ１６０では、予め設定した相対的に長い第１の時間的範囲で取得した操舵角情報によって求めた第１運転状態分布と、第１運転状態分布よりも時間的範囲が短い第２の時間的範囲で取得した操舵角情報によって求めた第２運転状態分布とを算出する。
　なお、予め設定した第３の時間間隔（例えば５秒）毎に、第３の時間間隔を時間的範囲とした第３運転状態分布を算出し、算出した第３運転状態分布を記憶部に保存する処理を行う。 Next, in step S160, the first driving state distribution obtained from the steering angle information acquired in the first relatively long time range set in advance and the second time range shorter than the first driving state distribution. The second driving state distribution obtained from the steering angle information acquired in the time range is calculated.
It should be noted that every third time interval set in advance (for example, 5 seconds), a third operating state distribution is calculated with the third time interval as a time range, and the calculated third operating state distribution is stored in the storage unit. Perform the process.
　更に、ステップＳ１６０では、走行状態影響度判定部２２が判定した影響度に基づき、採用する運転状態分布を選択する。具体的には、影響度＝「０」の場合には、第２運転状態分布について置き換えをすることなく、ステップＳ１７０に移行する。一方、影響度＝「１」と判定した場合には、第２運転状態分布を保存してある第３運転状態分布と置き換える。その後ステップＳ１７０に移行する。なお上述のように、影響度＝「１」の場合に、特定走行状態の発生から予め設定した期間に取得した操舵角情報を使用すること無く、第２運転状態分布を算出しても構わない。 Furthermore, in step S160, the driving state distribution to be adopted is selected based on the degree of influence determined by the traveling state influence degree determination unit 22. Specifically, when the influence level = “0”, the process proceeds to step S170 without replacing the second operating state distribution. On the other hand, when it is determined that the influence degree = “1”, the second operating state distribution is replaced with the stored third operating state distribution. Thereafter, the process proceeds to step S170. As described above, when the influence level is “1”, the second driving state distribution may be calculated without using the steering angle information acquired in a preset period from the occurrence of the specific traveling state. .
　ここで、上述のように、第１運転状態分布及び第２運転状態分布を、運転状態データである操舵角情報を取得する度に更新する。
　ステップＳ１７０では、ステアリングエントロピー法によって、第１運転状態分布及び第２運転状態分布（置き換えられた場合には、置き換え後の第２運転状態分布）の分布間の相違量（相対エントロピー）を算出する。その後ステップＳ１８０に移行する。 Here, as described above, the first driving state distribution and the second driving state distribution are updated every time the steering angle information that is the driving state data is acquired.
In step S170, the amount of difference (relative entropy) between the distributions of the first driving state distribution and the second driving state distribution (or the second driving state distribution after replacement if replaced) is calculated by the steering entropy method. . Thereafter, the process proceeds to step S180.
　具体的には、ステップＳ１７０では、運転者がステアリング操作を行う際の操舵角信号に基づいて、運転者の現在の運転操作が普段の運転操作と比べてどう違うか、つまり普段の運転操作と比べて不安定な状態であるかを判定するための相違量を算出する。すなわち、ステップＳ１７０では、運転操作の滑らかでない乱雑さを表す値として、相対エントロピー（特徴量、不安定度）を算出する。一般的に、運転者の注意が運転に集中していない状態では、操舵が行われない時間が運転に集中した正常運転時よりも長くなり、大きな操舵角の誤差が蓄積される。したがって、運転者の注意が運転に戻ったときの修正操舵量が大きくなる。本実施形態では、この特性を利用して相対エントロピーを算出する。具体的には、過去あるいは現在よりも前の長時間に蓄積された操舵誤差分布（運転状態分布）と、短時間取得された現在の運転者の操舵誤差分布（運転状態分布）つまり時間的範囲が異なる複数の運転状態分布をそれぞれ算出する。そして、普段の運転特性とみなるだけの長時間の操舵誤差分布を比較基準とし、その長時間の操舵誤差分布と、現在の短時間の操作誤差分布とから相対エントロピーを算出する。 Specifically, in step S170, based on the steering angle signal when the driver performs the steering operation, how the driver's current driving operation is different from the normal driving operation, that is, the normal driving operation and A difference amount for determining whether or not the state is unstable is calculated. That is, in step S170, relative entropy (feature amount, instability) is calculated as a value representing the unsmoothness of the driving operation. In general, in a state where the driver's attention is not concentrated on driving, the time during which steering is not performed becomes longer than in normal driving where the driving is concentrated, and a large steering angle error is accumulated. Therefore, the corrected steering amount when the driver's attention returns to driving increases. In this embodiment, relative entropy is calculated using this characteristic. Specifically, the steering error distribution (driving state distribution) accumulated for a long time before the past or the present and the current driver's steering error distribution (driving state distribution) acquired for a short time, that is, the temporal range. A plurality of operating state distributions having different values are calculated. Then, the relative entropy is calculated from the long-time steering error distribution and the current short-time operation error distribution, using the long-term steering error distribution as much as the normal driving characteristic as a reference.
　ここで、相対エントロピーは、２つの操舵誤差分布（運転状態分布）の相違量（距離）を表す物理量であり、２つの操舵誤差分布の違いの度合、すなわち２つの操舵誤差分布がどれくらい離れているかを表す。算出した相対エントロピーの値により、過去の長時間の走行状態（普段の運転特性）に対する、現在の直近の走行状態の安定性を評価できる。
　相対的に長時間に蓄積された第１運転状態分布（操舵誤差分布）、相対的に短時間取得された現在の運転者の第２運転状態分布（操舵誤差分布）、及びそれを使用した分布間の相違量（相対エントロピー）の算出については、特開２００９－９４９５号公報などに記載の処理方法など、公知の相対エントロピーを求める手法を採用すればよい。 Here, the relative entropy is a physical quantity representing a difference amount (distance) between two steering error distributions (driving state distributions), and the degree of difference between the two steering error distributions, that is, how far the two steering error distributions are separated. Represents. Based on the calculated relative entropy value, it is possible to evaluate the stability of the current latest driving state with respect to the past long-time driving state (normal driving characteristics).
The first driving state distribution (steering error distribution) accumulated for a relatively long time, the second driving state distribution of the current driver (steering error distribution) acquired for a relatively short time, and the distribution using the first driving state distribution (steering error distribution). For the calculation of the difference amount (relative entropy), a known method for obtaining relative entropy, such as a processing method described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2009-9495, may be employed.
　また、ステップＳ１７０では、運転状態の推定を行う。具体的には、相違量（相対エントロピー）に基づき不安定運転状態の判定を行う。本実施形態のステップＳ１７０では、算出した相違量と予め設定した判定閾値と比較する。そして、相違量が判定閾値よりも大きい場合に、不安定運転状態と判定する。その後ステップＳ１８０に移行する。
　ステップＳ１８０では、ステップＳ１７０で不安定運転状態と判定された状態が、予め設定した不安定判定閾値（例えば５秒）以上だけ時間継続した場合には、情報呈示の処理を行う。なお、特定走行状態と判定している期間は、情報呈示を中断しても良い。
　情報呈示の例を図７に示す。この例では、警告表示を行うと共に「運転が乱れています。注意して運転しましょう」などと音声で警告の呈示を行う。 In step S170, the driving state is estimated. Specifically, the unstable operation state is determined based on the difference amount (relative entropy). In step S170 of the present embodiment, the calculated difference amount is compared with a preset determination threshold. And when a difference amount is larger than a determination threshold value, it determines with an unstable driving | running state. Thereafter, the process proceeds to step S180.
In step S180, when the state determined to be the unstable operation state in step S170 continues for a predetermined time or more for an unstable determination threshold (for example, 5 seconds), information presentation processing is performed. In addition, you may interrupt information presentation during the period determined as a specific driving state.
An example of information presentation is shown in FIG. In this example, a warning is displayed and a warning is displayed with a voice such as “Driving is disturbed.
　（動作その他）
　データ収集を始めてからの走行時間に基づき運転者の普段の運転特性が取得できたと見なせる場合には、ステアリングエントロピー法を用いて運転状態の推定を実施する。
　このとき、通常時の運転者の運転特性を表す第１運転状態分布と、直近の運転特性を表す第２運転状態分布の間の相違量を算出し、相違量の大きさから運転状態の推定として、不安定運転状態か否かを判定する。これにより、交通環境の違いによらず不安定な走行状態を精度よく検出することが可能となる。すなわち、交通環境の違いによらず、個人の普段の特性に適応して、不安定な状態を精度よく検出することができる。 (Operation other)
When it can be considered that the normal driving characteristics of the driver can be acquired based on the travel time from the start of data collection, the driving state is estimated using the steering entropy method.
At this time, an amount of difference between the first driving state distribution representing the driving characteristics of the driver at the normal time and the second driving state distribution representing the latest driving characteristics is calculated, and the driving state is estimated from the magnitude of the difference amount. As a result, it is determined whether or not the vehicle is in an unstable operation state. This makes it possible to accurately detect an unstable traveling state regardless of the traffic environment. That is, it is possible to detect an unstable state with high accuracy by adapting to an individual's usual characteristics regardless of differences in traffic environment.
　このとき、運転者の操作による運転者の不安定度を評価するための操舵角情報（運転状態データ）だけを検出したいが、運転者の意図的な操舵や道路環境などの走行状態に起因する操舵入力の影響でステアリング操作に乱れが発生する場合がある。この乱れを含んだ操舵角情報を使用した運転状態分布を使用すると、運転不安定の検出精度が悪くなるおそれがある。特に、第２運転状態分布は時間的範囲が短いため、上記影響を受けやすい。
　このような考えから、本実施形態では、運転者によるステアリング操作を乱すと推定されるイベントによって発生した特定走行状態か判定している。 At this time, it is desired to detect only the steering angle information (driving state data) for evaluating the instability of the driver due to the driver's operation, but it is caused by the driving state such as the intentional steering of the driver or the road environment. The steering operation may be disturbed due to the influence of the steering input. If the driving state distribution using the steering angle information including this disturbance is used, the detection accuracy of driving instability may be deteriorated. In particular, since the second operating state distribution has a short time range, it is easily affected by the above.
From such an idea, in the present embodiment, it is determined whether or not the vehicle is in a specific traveling state generated by an event that is estimated to disturb the steering operation by the driver.
　更に、そのようなイベントによる特定走行状態であっても、ステアリング操作への影響が実際には小さい場合も想定される。このため、本実施形態では、上記特定走行状態と判定したときに、その特定走行状態によるステアリング操作への影響度を判定し、影響度が予め設定した値よりも大きい場合には、上記第２運転状態分布を変更、つまり運転状態の推定方法を変更する。 Furthermore, even in a specific running state due to such an event, there may be a case where the influence on the steering operation is actually small. For this reason, in this embodiment, when the specific running state is determined, the degree of influence on the steering operation by the specific running state is determined, and if the degree of influence is greater than a preset value, the second The driving state distribution is changed, that is, the driving state estimation method is changed.
　このように、本実施形態にあっては、ステアリング操作が乱れると推定される走行状態であって且つその走行状態によるステアリング操作への影響度が大きい場合には、上記設定影響度状態と判定しているときの運転状態データを含まない第３運転状態分布で、第２運転状態分布を置き換えて、つまり推定方法を変更して運転不安定を判定する。
　この結果、運転者のステアリング操作つまりドライバ状態と無関係な操舵入力によって運転不安定状態と誤検知することを防止出来る。 As described above, in the present embodiment, when the driving state is estimated to be disturbed and the influence of the driving state on the steering operation is large, it is determined as the setting influence state. The operation state instability is determined by replacing the second operation state distribution with the third operation state distribution that does not include the operation state data when the vehicle is operating, that is, by changing the estimation method.
As a result, it is possible to prevent erroneous detection of an unstable driving state by a steering input unrelated to the driver's steering operation, that is, the driver state.
　またこのとき、本実施形態では、ステアリング操作が乱れると推定される走行状態と判定した場合に、無条件で推定方法を変更することなく、更に、その走行状態による影響度を判定し、当該判定した影響度が設定した特定の影響度状態となっている場合にのみ、当該ステアリング操作が乱れると推定される走行状態のときの操舵角情報を使用しないようにしている。
　この結果、誤検知シーンとして状態推定方法の変更を行うシーンを減らすことが可能となる。 Further, at this time, in this embodiment, when it is determined that the driving state is estimated to be disturbed by the steering operation, the degree of influence due to the driving state is further determined without changing the estimation method unconditionally. The steering angle information at the time of the traveling state in which the steering operation is estimated to be disturbed is not used only when the influence degree is in the set specific influence state.
As a result, it is possible to reduce scenes in which the state estimation method is changed as false detection scenes.
（変形例）
　（１）ここで、上記実施形態では、判定した影響度が設定した特定の影響度状態となっている場合（影響度＝「１」）に変更する状態推定方法として、上記特定の影響度と判定しているときの運転状態データを含まない第３運転状態分布で、第２運転状態分布を置き換える場合（復元する場合）を例示した。状態推定方法の変更としては、これに限定しない。上記特定の影響度と判定しているときの運転状態データを使用しない、他の状態推定方法を採用しても良い。例えば、第１運転状態分布で第２運転状態分布を上書きする。つまり相違量をリセットするという状態推定方法を採用しても良い。 (Modification)
(1) Here, in the above-described embodiment, as the state estimation method to be changed when the determined influence degree is the set specific influence degree state (impact degree = “1”), the above-described specific influence degree and The case where the second operating state distribution is replaced (reconstructed) with the third operating state distribution not including the operating state data at the time of determination is illustrated. The change of the state estimation method is not limited to this. You may employ | adopt the other state estimation method which does not use the driving | running state data at the time of determining with the said specific influence degree. For example, the second operating state distribution is overwritten with the first operating state distribution. That is, a state estimation method of resetting the difference amount may be employed.
　（２）またこのとき、例えば、影響度が特定の設定影響度状態となっている場合（影響度＝「１」）となっている場合に、上記検出したイベントに応じて、変更する状態推定方法を個別に選択するようにしても良い。
　例えば、イベントの種別に応じて、第１種のイベントでは第３運転状態分布を採用し、第２種のイベントでは第１運転状態分布を採用して、上記採用した運転状態分布で第２運転状態分布を置き換えることで、状態推定方法を変更する。 (2) At this time, for example, when the influence degree is a specific setting influence degree state (impact degree = “1”), the state estimation to be changed according to the detected event The method may be selected individually.
For example, according to the type of event, the third driving state distribution is adopted for the first type of event, the first driving state distribution is adopted for the second type of event, and the second driving is performed with the adopted driving state distribution. The state estimation method is changed by replacing the state distribution.
　上記第１種のイベントは、特定走行状態の期間の前後で運転者の運転状態が継続すると想定されるイベントとする。第１種のイベントは、例えば、予め設定した特定の道路環境を走行することで発生するイベントである。特定の道路環境とは、路面の凹凸形状、トンネル内、走行路の合分岐路、カーブ路、料金所近傍、自車先方への他車両の割り込み、渋滞状態等である。この場合、特定の影響度が発生する前の状態で不安定状態を判定可能となる。なおこの場合には、当該第１影響度が発生したときの運転状態データを、その前の運転状態データで置き換える事で、誤検知の原因となる運転状態データが除去される。具体的には、第３時間的範囲単位でデータの入れ替えを実施する。 The first type event is assumed to be an event in which the driving state of the driver continues before and after the specific driving state period. The first type event is, for example, an event that occurs when traveling in a specific road environment set in advance. The specific road environment includes the uneven shape of the road surface, the inside of the tunnel, the merging / branching road, the curved road, the vicinity of the toll booth, the interruption of another vehicle to the destination of the host vehicle, the traffic congestion state, and the like. In this case, an unstable state can be determined in a state before a specific influence degree occurs. In this case, the driving state data that causes the erroneous detection is removed by replacing the driving state data when the first influence degree is generated with the previous driving state data. Specifically, data replacement is performed in units of the third time range.
　上記第２種のイベントは、特定走行状態の期間の前後で運転者の運転状態が変わってしまうと想定されるイベントである。第２種のイベントは、例えば、運転者が予め設定した特定の運転操作を操作することで発生するイベントである。なお、第１種のイベントよりも第２種のイベントを優先に決定する。上記特定の運転操作とは、例えば、車線変更操作、アクセルペダル操作、ブレーキペダル操作、ウインカ操作、ナビゲーション装置８の操作、オーディオ操作、ライト操作などである。この場合には、特定の影響度が発生する前に取得した第２運転状態分布が使用出来なくなるので、第２運転状態分布を、相対的に時間的範囲が長い第１運転状態分布と置き換えて、第２運転状態分布をリセットする。この場合には、第１運転状態分布と第２運転状態分布とが一致するので、相違量（相対エントロピー）は「０」となる。なお、この場合には、特定の影響度の発生が終了した後の次の第３時間的範囲の開始から、第２運転状態分布用のデータ収集を新たに開始するように設定しても良い。 The second type of event is an event that is assumed that the driving state of the driver changes before and after the specific driving state period. The second type of event is an event that occurs by operating a specific driving operation preset by the driver, for example. Note that the second type event is determined with priority over the first type event. The specific driving operation includes, for example, a lane change operation, an accelerator pedal operation, a brake pedal operation, a winker operation, an operation of the navigation device 8, an audio operation, a light operation, and the like. In this case, since the second operating state distribution acquired before the specific degree of influence occurs cannot be used, the second operating state distribution is replaced with the first operating state distribution having a relatively long time range. The second operating state distribution is reset. In this case, since the first operating state distribution and the second operating state distribution match, the difference amount (relative entropy) is “0”. In this case, the data collection for the second operating state distribution may be newly started from the start of the next third time range after the occurrence of the specific influence degree is finished. .
　（３）上記実施形態では、影響度の判定として、影響度＝「０」、「１」という段階的な判定の場合を例示した。影響度の判定は、３段階以上のデジタル値や連続値として判定しても良い。
　（４）上記実施形態のステップＳ１８０では、情報呈示として、不安定運転状態と判定された状態が、予め設定した不安定判定閾値（例えば５秒）以上だけ時間継続した場合には、情報呈示の処理を行っている。情報呈示の内容を、特定走行状態を発生したイベントの内容や頻度、影響度に基づいて変更しても良い。
　例えば、検出したイベントの内容に応じて「車両がふらついています」や「ステアリング操作が乱れています」などと、そのイベント、つまり走行状態に適した情報内容を選択しても良い。 (3) In the above embodiment, as the determination of the influence degree, the case of the stepwise determination of the influence degree = “0”, “1” is exemplified. The influence degree may be determined as a digital value of three or more levels or a continuous value.
(4) In step S180 of the above embodiment, when the state determined as the unstable operation state continues as the information presentation for a time longer than a preset unstable determination threshold (for example, 5 seconds), the information presentation is performed. Processing is in progress. The content of the information presentation may be changed based on the content, frequency, and degree of influence of the event that generated the specific running state.
For example, according to the content of the detected event, “the vehicle is staggering”, “the steering operation is disturbed”, or the like may be selected.
　また、図８に示すように、予め設定した期間内に複数のイベントが発生した場合には、イベントの数に応じて情報呈示内容を変更しても良い。例えば、単位時間当たりに発生しているイベント数が少ない場合には、「休憩はいかがですか」と運転者の操作状態に応じた内容を呈示し、イベント数が多い場合には、その外的要因による影響を考慮した「車両がふらついています」などと呈示する。またこのとき、発生した複数のイベントの内の一番多く発生しているイベントに応じて情報呈示内容を決定するようにしても良い。 Also, as shown in FIG. 8, when a plurality of events occur within a preset period, the information presentation content may be changed according to the number of events. For example, when the number of events that occur per unit time is small, “How about a break” is presented according to the driver's operation status, and when there are many events, the external Present that the vehicle is staggering, taking into account the influence of the factors. At this time, the content of information presentation may be determined according to the event that occurs most frequently among the plurality of events that have occurred.
　但し、予め設定した期間内に発生したイベントの数が予め設定した回数以上の場合には、運転状態推定の精度が低くなると推定されるため、運転状態に対する情報呈示を禁止するようにしても良い。
　ここで、運転状態分布算出部２３が、運転状態推定部及び第２の運転状態推定部を構成する。第２運転状態分布の変更を行い場合の状態推定方法が運転状態推定部に対応し、第２運転状態分布を、第３運転状態分布によって置き換えて復元する場合若しくは第１運転状態分布で置き換えて推定情報をリセットする場合の状態推定方法が第２の運転状態推定部に対応する。がこれは他の実施形態でも同様である。
　影響度＝「１」が、影響度が予め設定した設定影響度状態となっていることに対応する。 However, if the number of events that occurred within a preset period is equal to or greater than the preset number, it is estimated that the accuracy of the driving state estimation will be low, so information presentation on the driving state may be prohibited. .
Here, the driving state distribution calculation unit 23 constitutes a driving state estimation unit and a second driving state estimation unit. When the second operating state distribution is changed, the state estimating method corresponds to the operating state estimating unit, and the second operating state distribution is replaced by the third operating state distribution or restored, or the first operating state distribution is replaced. The state estimation method for resetting the estimation information corresponds to the second operating state estimation unit. However, this is the same in other embodiments.
The degree of influence = “1” corresponds to the influence degree being set in a preset influence degree state.
（本実施形態の効果）
　次に、本実施形態の効果について説明する。
　（１）運転状態推定部は、運転者が操作可能な運転操作子の操作情報から運転状態を推定する。走行状態判定部２１は、運転者が操作可能な運転操作子の操作情報、車両状態の情報、及び車両周囲の情報の少なくとも１つの情報を用いて車両の走行状態を判定する。走行状態影響度判定部２２は、上記運転状態推定部で行う運転状態推定への上記走行状態判定部２１が判定した走行状態の影響度を判定する。第２の運転状態推定部は、上記運転状態推定部とは異なる運転状態の推定で運転状態を推定する。分布選択部２３Ｄは、上記走行状態影響度判定部２２が判定した影響度が予め設定した設定影響度状態の場合には、上記運転状態推定部による推定に代えて第２の運転状態推定部による推定を選択する。
　この構成によれば、運転状態が乱れるかもしれない走行状態と判定しても、走行状態による影響度を考慮して運転状態を推定する。この結果、運転状態の推定精度が向上する。 (Effect of this embodiment)
Next, the effect of this embodiment will be described.
(1) The driving state estimation unit estimates a driving state from operation information of a driving operator that can be operated by the driver. The traveling state determination unit 21 determines the traveling state of the vehicle using at least one of the operation information of the driving operator that can be operated by the driver, the vehicle state information, and the information around the vehicle. The traveling state influence determination unit 22 determines the influence of the traveling state determined by the traveling state determination unit 21 on the driving state estimation performed by the driving state estimation unit. The second driving state estimation unit estimates the driving state by estimating the driving state different from the driving state estimation unit. When the influence degree determined by the traveling state influence degree determination part 22 is a preset influence degree state, the distribution selection part 23D uses the second driving state estimation part instead of the estimation by the driving state estimation part. Select an estimate.
According to this configuration, even if it is determined that the driving state may be disturbed, the driving state is estimated in consideration of the influence level of the driving state. As a result, the estimation accuracy of the driving state is improved.
　（２）上記走行状態判定部２１は、上記運転状態推定部による運転状態推定に影響を与えると推定される走行状態である特定走行状態か否かを判定する。上記走行状態影響度判定部２２は、上記走行状態判定部２１が上記特定走行状態と判定したときに上記影響度を判定する。
　この構成によれば、運転状態が乱れるかもしれない特定走行状態の場合に影響度を判定する。この結果、より確実に運転状態に影響を与える走行状態か判定することが可能となる。 (2) The traveling state determination unit 21 determines whether or not the specific traveling state is a traveling state that is estimated to affect the driving state estimation by the driving state estimation unit. The traveling state influence degree determination unit 22 determines the influence degree when the traveling state determination unit 21 determines the specific traveling state.
According to this configuration, the influence degree is determined in the case of a specific traveling state in which the driving state may be disturbed. As a result, it is possible to more reliably determine whether the traveling state affects the driving state.
　（３）上記走行状態影響度判定部２２は、予め設定した時間的範囲における車両情報又は運転状態推定部で推定する運転状態に基づき影響度を判定する。
走行状態による車両の挙動は、車両情報又は運転状態推定部で推定する運転状態で判定可能である。そして、その車両情報又は運転状態推定部で推定する運転状態で影響度を判定することで、影響度を確実に判定することが可能となる。 (3) The traveling state influence determination unit 22 determines the influence based on vehicle information in a preset time range or a driving state estimated by the driving state estimation unit.
The behavior of the vehicle according to the running state can be determined by vehicle information or a driving state estimated by the driving state estimation unit. And it becomes possible to determine an influence degree reliably by determining an influence degree by the driving state estimated by the vehicle information or a driving state estimation part.
　（４）上記走行状態影響度判定部２２は、上記運転状態推定部が用いる上記運転操作子の操作情報から影響度を判定する。
　この構成によれば、運転状態を推定する運転操作子自体の情報を使用することで、より確実に影響度を判定することが可能となる。
　（５）運転状態推定部が用いる上記運転操作子は、操舵を指示する操舵操作子である。上記走行状態影響度判定部２２は、上記操舵操作子の操舵パターンに基づき影響度を判定する。
　特定走行状態を発生するイベントで運転状態が乱れる場合には、特定の操舵パターンが発生すると推定される。このように操舵パターンによって影響度を判定することが可能となる。 (4) The traveling state influence determination unit 22 determines the influence degree from the operation information of the driving operator used by the driving state estimation unit.
According to this configuration, it is possible to determine the degree of influence more reliably by using the information of the driving operator itself that estimates the driving state.
(5) The driving operator used by the driving state estimation unit is a steering operator that instructs steering. The traveling state influence degree determination unit 22 determines the influence degree based on the steering pattern of the steering operator.
When the driving state is disturbed by an event that generates a specific traveling state, it is estimated that a specific steering pattern occurs. In this way, it is possible to determine the degree of influence based on the steering pattern.
　（６）上記走行状態判定部２１で用いる車両情報は、ばね上挙動変化、および、ばね下挙動変化に関する情報である。
　この構成によれば、路面形状や車両の加減速度などの操舵入力を乱すようなイベントを検出することが可能となる。
　（７）上記走行状態判定部２１で用いる運転操作子は、ステアリングホイール１、アクセルペダル、ブレーキペダル、ウインカ作動指示部、ワイパー作動指示部のから少なくともひとつである。
　この構成によれば、運転者の操作に起因するイベントを検出することが可能となる。 (6) The vehicle information used in the traveling state determination unit 21 is information related to the sprung behavior change and the unsprung behavior change.
According to this configuration, it is possible to detect an event that disturbs the steering input such as the road surface shape and the acceleration / deceleration of the vehicle.
(7) The driving operator used in the travel state determination unit 21 is at least one of the steering wheel 1, the accelerator pedal, the brake pedal, the winker operation instruction unit, and the wiper operation instruction unit.
According to this configuration, it is possible to detect an event caused by a driver's operation.
　（８）第２の運転状態推定部は、影響度が設定影響度状態と判定されているときの上記運転操作子の操作情報を使用しないで運転状態を推定する。
　これによって、運転状態の推定に影響を及ぼす情報を使用することなく、運転状態を推定することが可能となる。
　（９）情報呈示部２５は、推定した運転状態に基づき運転情報を運転者に提供する。上記情報呈示部２５は、上記走行状態影響度判定部２２が判定した影響度に応じて、情報提供する運転情報を決定する。
　この構成によれば、影響度に応じた適切な情報を提供可能となる。
　（１０）情報呈示部２５は、上記走行状態影響度判定部２２が判定した影響度が予め設定した設定影響度状態と判定される頻度、又は走行状態判定部２１が判定した走行状態に応じて、情報提供する運転情報を決定若しくは情報提供の中止を決定する。
　この構成によれば、影響度に応じた適切な情報を提供可能となる。 (8) A 2nd driving | running state estimation part estimates a driving | running state, without using the operation information of the said driving operator when the influence is determined to be a setting influence degree state.
This makes it possible to estimate the driving state without using information that affects the estimation of the driving state.
(9) The information presentation unit 25 provides driving information to the driver based on the estimated driving state. The information presenting unit 25 determines driving information to provide information according to the degree of influence determined by the traveling state influence degree determining unit 22.
According to this configuration, it is possible to provide appropriate information according to the degree of influence.
(10) The information presenting unit 25 responds to the frequency at which the influence degree determined by the traveling state influence degree determination unit 22 is determined as the preset influence degree state or the traveling state determined by the traveling state determination part 21. Determine driving information to provide information, or decide to stop providing information.
According to this configuration, it is possible to provide appropriate information according to the degree of influence.
　「第２実施形態」
　次に、第２実施形態について図面を参照しつつ説明する。なお、上記実施形態と同様な構成については同一の符号を付して説明する。
　本実施形態の基本構成は、上記第１実施形態と同様である。ただし、本実施形態では、走行状態影響度判定部２２及び分布選択部２３Ｄの処理が異なる。
　本実施形態の走行状態影響度判定部２２は、走行状態判定部２１が特定走行状態と判定すると、その特定走行状態の開始、つまり上記イベントの検出から予め設定した設定経過時間（例えば５秒間）までの間の上記第１運転状態分布と上記第２運転状態分布との分布間の相違量（特徴量）を参照して、上記特定走行状態と判定した直後（イベント発生直後）の特徴量の増加量若しくは最大値を影響度とする。 “Second Embodiment”
Next, a second embodiment will be described with reference to the drawings. In addition, about the structure similar to the said embodiment, the same code | symbol is attached | subjected and demonstrated.
The basic configuration of this embodiment is the same as that of the first embodiment. However, in the present embodiment, the processes of the traveling state influence determination unit 22 and the distribution selection unit 23D are different.
When the traveling state determining unit 21 determines that the traveling state influence unit 21 is in the specific traveling state, the traveling state influence determining unit 22 of the present embodiment sets a preset elapsed time (for example, 5 seconds) preset from the start of the specific traveling state, that is, the detection of the event. Referring to the amount of difference (feature amount) between the first driving state distribution and the second driving state distribution until the time when the specific running state is determined (immediately after the event occurs) The amount of increase or the maximum value is taken as the impact level.
　分布選択部２３Ｄは、影響度が予め設定した第１の影響度閾値未満の場合には、第１の状態推定方法を選択し、影響度が、第１の影響度閾値以上であって、第１の影響度閾値よりも大きな第２の影響度閾値未満の場合には、第２の状態推定方法を選択し、影響度が、第２の影響度閾値以上の場合には第３の状態推定方法を選択する。
　分布設定部２３Ｅは、上記分布選択部２３Ｄが選択した状態推定方法に基づき、第２運転状態分布の変更処理を実施する。具体的には、分布選択部２３Ｄが第１の推定状態を選択した場合には、第２運転状態分布の変更処理を実施しない。分布選択部２３Ｄが第２の推定状態を選択した場合には、第３運転状態分布で上記第２運転状態分布の置き換え処理を行う。分布選択部２３Ｄが第３の推定状態を選択した場合には、第１運転状態分布で上記第２運転状態分布の置き換え処理を行う。 The distribution selection unit 23D selects the first state estimation method when the influence degree is less than the first influence degree threshold value set in advance, and the influence degree is equal to or greater than the first influence degree threshold value. When the influence level is less than the second influence degree threshold value greater than the first influence degree threshold value, the second state estimation method is selected, and when the influence degree is equal to or greater than the second influence degree threshold value, the third state estimation is performed. Select a method.
The distribution setting unit 23E performs the second operation state distribution changing process based on the state estimation method selected by the distribution selection unit 23D. Specifically, when the distribution selection unit 23D selects the first estimated state, the second operation state distribution changing process is not performed. When the distribution selection unit 23D selects the second estimated state, the second operating state distribution is replaced with the third operating state distribution. When the distribution selection unit 23D selects the third estimated state, the second operation state distribution is replaced with the first operation state distribution.
　次に、本実施形態の運転状態推定処理部１００Ａの処理を、図９を参照しつつ説明する。運転状態推定処理部１００Ａの処理は、予め設定された制御周期（例えば１００ｍｓｅｃ毎）で実施される。
　ここで、ステップＳ１１０～Ｓ１４０、ステップＳ１７０～Ｓ１８０の各処理は上記第１実施形態と同様であるので、説明を省略する。
　また、本実施形態では、ステップＳ２００の処理が追加されている点で第１実施形態と異なる。
　ステップＳ２００では、ステップＳ１７０で求めた分布間の相違量（相対エントロピー、特徴量）を、少なくとも直近の予め設定した期間分だけ記憶する処理を行う。予め設定した期間は、例えば１０秒とする。 Next, the process of the driving | running state estimation process part 100A of this embodiment is demonstrated, referring FIG. The process of the driving state estimation processing unit 100A is performed at a preset control cycle (for example, every 100 msec).
Here, steps S110 to S140 and steps S170 to S180 are the same as those in the first embodiment, and thus the description thereof is omitted.
Further, the present embodiment is different from the first embodiment in that the process of step S200 is added.
In step S200, a process of storing the difference amount (relative entropy, feature amount) between the distributions obtained in step S170 for at least the latest preset period is performed. The preset period is, for example, 10 seconds.
　また本実施形態のステップＳ１５０では、ステップＳ１４０で上記イベントを検出して特定走行状態と判定すると、ステップＳ２００で記憶した過去の相違量を参照して、当該特定走行状態と判定してから予め設定した期間内（例えば５秒）における最大の相違量を検出相違量として取得する。そして、その検出相違量と、当該特定走行状態が発生する直前の相違量との差を、影響度として求める。上記相違量の差からなる影響度は、影響度が大きいほど、上記特定走行状態による操舵への影響が大きいことを表している。 In step S150 of the present embodiment, when the event is detected in step S140 and the specific running state is determined, the past difference amount stored in step S200 is referred to determine the specific running state, and then set in advance. The maximum difference amount within the set period (for example, 5 seconds) is acquired as the detected difference amount. Then, the difference between the detected difference amount and the difference amount immediately before the specific traveling state occurs is obtained as the influence degree. The degree of influence made up of the difference in the amount of difference indicates that the greater the degree of influence, the greater the influence on steering by the specific traveling state.
　ここで、図１０に示すように、イベント発生によって操舵が乱れると、相対エントロピーで表される相違量が増大する傾向にあるので、この相違量の増大から影響度を求める事が可能である。上記説明では、イベント発生による相違量の増加分から影響度を求める場合で説明しているが、イベント発生後の相違量の増分率から影響度を求めても良い。
　ステップＳ１６０では、予め設定した相対的に長い第１の時間的範囲で取得した操舵角情報によって求めた第１運転状態分布と、第１運転状態分布よりも時間的範囲が短い第２の時間的範囲で取得した操舵角情報によって求めた第２運転状態分布とを算出する。
なお、予め設定した第３の時間間隔（例えば５秒）毎に、第３の時間間隔を時間的範囲とした第３運転状態分布を算出し、算出した第３運転状態分布を記憶部に保存する処理を行う。 Here, as shown in FIG. 10, when steering is disturbed due to the occurrence of an event, the amount of difference represented by relative entropy tends to increase. Therefore, it is possible to determine the degree of influence from the increase in the amount of difference. In the above description, the case is described in which the degree of influence is obtained from the increment of the difference amount due to the occurrence of the event, but the degree of influence may be obtained from the increment rate of the difference amount after the occurrence of the event.
In step S160, the first driving state distribution obtained from the steering angle information acquired in the first relatively long time range set in advance and the second temporal state having a shorter time range than the first driving state distribution. The second driving state distribution obtained from the steering angle information acquired in the range is calculated.
It should be noted that every third time interval set in advance (for example, 5 seconds), a third operating state distribution is calculated with the third time interval as a time range, and the calculated third operating state distribution is stored in the storage unit. Perform the process.
　更に、ステップＳ１６０では、走行状態影響度判定部２２が判定した影響度に基づき、採用する運転状態分布を選択する。具体的には、影響度が予め設定した影響度閾値以上の場合には、特定走行状態と判定する前に記憶した第３運転状態分布で第２運転状態分布を置き変える。若しくは、上記第２運転状態分布を算出する際に、上記特定走行状態と判定してから予め設定した期間内（例えば５秒）の操舵角情報を除いて、第２の時間的範囲で取得した操舵角情報によって第２運転状態分布を求める。
　影響度が、上記影響度閾値よりも大きな値である限界閾値以上と判定した場合、第１運転状態分布で第２運転状態分布を置き換えて、相対値のリセット（初期化）を行う。
　その他の処理は、上記第１実施形態と同様である。 Furthermore, in step S160, the driving state distribution to be employed is selected based on the degree of influence determined by the traveling state influence degree determination unit 22. Specifically, when the influence degree is equal to or greater than a preset influence degree threshold, the second driving state distribution is replaced with the third driving state distribution stored before determining the specific running state. Alternatively, when the second driving state distribution is calculated, the steering angle information is acquired in the second time range except for the steering angle information within a preset period (for example, 5 seconds) after determining the specific traveling state. The second driving state distribution is obtained from the steering angle information.
When it is determined that the influence level is equal to or greater than the threshold threshold value that is larger than the influence threshold value, the second operating state distribution is replaced with the first operating state distribution, and the relative value is reset (initialized).
Other processes are the same as those in the first embodiment.
（動作その他）
　データ収集を始めてからの走行時間に基づき運転者の普段の運転特性が取得できたと見なせる場合には、ステアリングエントロピー法を用いて運転状態の推定を実施する。
　このとき、通常時の運転者の運転特性を表す第１運転状態分布と、直近の運転特性を表す第２運転状態分布の間の相違量を算出し、相違量の大きさから運転状態の推定として、不安定運転状態か否かを判定する。これにより、交通環境の違いによらず不安定な走行状態を精度よく検出することが可能となる。すなわち、交通環境の違いによらず、個人の普段の特性に適応して、不安定な状態を精度よく検出することができる。 (Operation other)
When it can be considered that the normal driving characteristics of the driver can be acquired based on the travel time from the start of data collection, the driving state is estimated using the steering entropy method.
At this time, an amount of difference between the first driving state distribution representing the driving characteristics of the driver at the normal time and the second driving state distribution representing the latest driving characteristics is calculated, and the driving state is estimated from the magnitude of the difference amount. As a result, it is determined whether or not the vehicle is in an unstable operation state. This makes it possible to accurately detect an unstable traveling state regardless of the traffic environment. That is, it is possible to detect an unstable state with high accuracy by adapting to an individual's usual characteristics regardless of differences in traffic environment.
　このとき、運転者の操作による運転者の不安定度を評価するための操舵角情報（運転状態データ）だけを検出したいが、運転者の意図的な操舵や道路環境などの走行状態に起因する操舵入力の影響でステアリング操作に乱れが発生する場合がある。この乱れを含んだ操舵角情報を使用した運転状態分布を使用すると、運転不安定の検出精度が悪くなるおそれがある。特に、第２運転状態分布は時間的範囲が短いため、上記影響を受けやすい。
　このような考えから、本実施形態では、運転者によるステアリング操作を乱すと推定されるイベントによる特定走行状態か判定している。 At this time, it is desired to detect only the steering angle information (driving state data) for evaluating the instability of the driver due to the driver's operation, but it is caused by the driving state such as the intentional steering of the driver or the road environment. The steering operation may be disturbed due to the influence of the steering input. If the driving state distribution using the steering angle information including this disturbance is used, the detection accuracy of driving instability may be deteriorated. In particular, since the second operating state distribution has a short time range, it is easily affected by the above.
From such an idea, in this embodiment, it is determined whether the vehicle is in a specific traveling state due to an event that is estimated to disturb the steering operation by the driver.
　更に、そのようなイベントによる特定走行状態であっても、ステアリング操作への影響が実際には小さい場合も想定される。このため、本実施形態では、上記特定走行状態と判定したときに、その特定走行状態によるステアリング操作への影響度を判定し、影響度が予め設定した値よりも大きい場合には、上記第２運転状態分布を変更、つまり運転状態の推定方法を変更する。 Furthermore, even in a specific running state due to such an event, there may be a case where the influence on the steering operation is actually small. For this reason, in this embodiment, when the specific running state is determined, the degree of influence on the steering operation by the specific running state is determined, and if the degree of influence is greater than a preset value, the second The driving state distribution is changed, that is, the driving state estimation method is changed.
　このように、本実施形態にあっては、ステアリング操作が乱れると推定される走行状態であって且つその走行状態によるステアリング操作への影響度が大きい場合には、上記設定影響度状態と判定しているときの運転状態データを含まない第３運転状態分布で、第２運転状態分布を置き換えて、つまり推定方法を変更して運転不安定を判定する。
　この結果、運転者のステアリング操作つまりドライバ状態と無関係な操舵入力によって運転不安定状態と誤検知することを防止出来る。 As described above, in the present embodiment, when the driving state is estimated to be disturbed and the influence of the driving state on the steering operation is large, it is determined as the setting influence state. The operation state instability is determined by replacing the second operation state distribution with the third operation state distribution that does not include the operation state data when the vehicle is operating, that is, by changing the estimation method.
As a result, it is possible to prevent erroneous detection of an unstable driving state by a steering input unrelated to the driver's steering operation, that is, the driver state.
　またこのとき、本実施形態では、ステアリング操作が乱れると推定される走行状態と判定した場合に、無条件で推定方法を変更することなく、更に、その走行状態による影響度を判定し、当該判定した影響度が設定した特定の影響度状態となっている場合にのみ、当該ステアリング操作が乱れると推定される走行状態のときの操舵角情報を使用しないようにしている。
　この結果、誤検知シーンとして状態推定方法の変更を行うシーンを減らすことが可能となる。
　ここで、　影響度が影響度閾値以上の場合が、影響度が予め設定した設定影響度状態となっていることに対応する。 Further, at this time, in this embodiment, when it is determined that the driving state is estimated to be disturbed by the steering operation, the degree of influence due to the driving state is further determined without changing the estimation method unconditionally. The steering angle information at the time of the traveling state in which the steering operation is estimated to be disturbed is not used only when the influence degree is in the set specific influence state.
As a result, it is possible to reduce scenes in which the state estimation method is changed as false detection scenes.
Here, the case where the influence degree is equal to or larger than the influence degree threshold corresponds to the influence degree being in a preset influence degree state.
（本実施形態の効果）
　上記第１実施形態の効果に加えて、次の効果を奏する。
　（１）走行状態影響度判定部２２は、上記運転状態推定部が推定する運転状態の履歴に基づき影響度を判定する。
　運転状態に乱れが発生しているほど、走行状態による影響度が高いと推定される。このように、運転状態の履歴に基づくことで、影響度を判定可能となる。
　（２）走行状態影響度判定部２２は、上記運転状態の時間的変化に基づき影響度を判定することを特徴とする。
　イベントの発生によって運転状態で乱れる場合には、運転状態に時間的変化が発生すると推定される。このように運転状態の時間的変化に基づくことで、影響度を判定可能となる。 (Effect of this embodiment)
In addition to the effects of the first embodiment, the following effects are achieved.
(1) The traveling state influence degree determination unit 22 determines the influence degree based on the driving state history estimated by the driving state estimation unit.
It is estimated that the more disturbed the driving state is, the higher the influence degree due to the driving state is. As described above, the influence degree can be determined based on the history of the driving state.
(2) The traveling state influence degree determination unit 22 is characterized in that the influence degree is determined based on the temporal change of the driving state.
When the driving state is disturbed by the occurrence of an event, it is estimated that a temporal change occurs in the driving state. As described above, the influence degree can be determined based on the temporal change of the driving state.
　以上、本願が優先権を主張する、日本国特許出願２０１２－１３８８０９（２０１２年６月２０日出願）の全内容は、参照により本開示の一部をなす。
　ここでは、限られた数の実施形態を参照しながら説明したが、権利範囲はそれらに限定されるものではなく、上記の開示に基づく各実施形態の改変は当業者にとって自明なことである。 As described above, the entire contents of the Japanese Patent Application 2012-138809 (filed on June 20, 2012), to which the present application claims priority, form part of the present disclosure by reference.
Although the present invention has been described with reference to a limited number of embodiments, the scope of rights is not limited thereto, and modifications of each embodiment based on the above disclosure are obvious to those skilled in the art.
１ ステアリングホイール（運転操作子）
２０ 運転状態取得部
２１ 走行状態判定部
２２ 走行状態影響度判定部
２３ 運転状態分布算出部（運転状態推定部、第２の運転状態推定部）
２３Ａ 第１運転状態分布算出部
２３Ｂ 第２運転状態分布算出部
２３Ｃ 分布記憶部
２３Ｄ 分布選択部（状態選択部）
２３Ｅ 分布設定部
２４ 運転状態判定部
２５ 情報呈示部
１００ コントローラ
１００Ａ 運転状態推定処理部 1 Steering wheel (driver)
20 driving state acquisition unit 21 traveling state determination unit 22 traveling state influence determination unit 23 driving state distribution calculation unit (driving state estimation unit, second driving state estimation unit)
23A 1st driving | running state distribution calculation part 23B 2nd driving | running state distribution calculation part 23C Distribution memory | storage part 23D Distribution selection part (state selection part)
23E Distribution setting unit 24 Driving state determination unit 25 Information presentation unit 100 Controller 100A Driving state estimation processing unit

Claims (12)

  1. 　運転者が操作可能な運転操作子の操作情報から運転状態を推定する運転状態推定部と、
    　運転者が操作可能な運転操作子の操作情報、車両状態の情報、及び車両周囲の情報の少なくとも１つの情報を用いて車両の走行状態を判定する走行状態判定部と、
    　上記運転状態推定部で行う運転状態推定への上記走行状態判定部が判定した走行状態の影響度を判定する走行状態影響度判定部と、
    　上記運転状態推定部とは異なる運転状態の推定で運転状態を推定する第２の運転状態推定部と、
    　上記走行状態影響度判定部が判定した影響度が予め設定した設定影響度状態の場合には、上記運転状態推定部による推定に代えて第２の運転状態推定部による推定を選択する状態選択部と、
    　を備えることを特徴とする運転状態推定装置。     A driving state estimation unit that estimates a driving state from operation information of a driving operator that can be operated by the driver;
    A driving state determination unit that determines the driving state of the vehicle using at least one of the operation information of the driving operator that can be operated by the driver, the information on the vehicle state, and the information around the vehicle;
    A driving state influence determination unit that determines the influence of the driving state determined by the driving state determination unit on the driving state estimation performed by the driving state estimation unit;
    A second driving state estimating unit that estimates a driving state by estimating a driving state different from the driving state estimating unit;
    When the influence degree determined by the traveling state influence degree determination unit is a preset influence degree state, a state selection unit that selects the estimation by the second driving state estimation unit instead of the estimation by the driving state estimation unit When,
    The driving | running state estimation apparatus characterized by the above-mentioned.
  2. 　上記走行状態判定部は、上記運転状態推定部による運転状態推定に影響を与えると推定される走行状態である特定走行状態か否かを判定し、
    　上記走行状態影響度判定部は、上記走行状態判定部が上記特定走行状態と判定したときに上記影響度を判定することを特徴とする請求項１に記載した運転状態推定装置。     The traveling state determination unit determines whether or not the specific traveling state is a traveling state that is estimated to affect the driving state estimation by the driving state estimation unit,
    The driving state estimation device according to claim 1, wherein the traveling state influence degree determination unit determines the influence degree when the traveling state determination unit determines the specific traveling state.
  3. 　上記走行状態影響度判定部は、予め設定した時間的範囲における車両情報又は運転状態推定部で推定する運転状態に基づき影響度を判定することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載した運転状態推定装置。 The said driving | running | working state influence determination part determines influence based on the driving | running state estimated by the vehicle information in the preset time range, or a driving | running state estimation part, The Claim 1 or Claim 2 characterized by the above-mentioned. Driving state estimation device.
  4. 　上記走行状態影響度判定部は、上記運転状態推定部が用いる上記運転操作子の操作情報から影響度を判定することを特徴とする請求項１～請求項３のいずれか１項に記載した運転状態推定装置。 The driving according to any one of claims 1 to 3, wherein the traveling state influence degree determination unit determines an influence degree from operation information of the driving operation element used by the driving state estimation unit. State estimation device.
  5. 　上記運転状態推定部が用いる上記運転操作子は、操舵を指示する操舵操作子であり、
    　上記走行状態影響度判定部は、上記操舵操作子の操舵パターンに基づき影響度を判定することを特徴とする請求項４に記載した運転状態推定装置。     The driving operator used by the driving state estimation unit is a steering operator that instructs steering,
    The driving state estimation device according to claim 4, wherein the traveling state influence degree determination unit determines the influence degree based on a steering pattern of the steering operator.
  6. 　上記走行状態影響度判定部は、上記運転状態推定部が推定する運転状態の履歴に基づき影響度を判定することを特徴とする請求項１～請求項４のいずれか１項に記載した運転状態推定装置。 The driving state according to any one of claims 1 to 4, wherein the traveling state influence degree determination unit determines the influence degree based on a driving state history estimated by the driving state estimation unit. Estimating device.
  7. 　上記走行状態影響度判定部は、上記運転状態の時間的変化に基づき影響度を判定することを特徴とする請求項６に記載した運転状態推定装置。 The driving state estimation device according to claim 6, wherein the traveling state influence degree determination unit determines the influence degree based on a temporal change of the driving state.
  8. 　上記走行状態判定部で用いる車両情報は、ばね上挙動変化、および、ばね下挙動変化に関する情報であることを特徴とする請求項１～請求項７のいずれか１項に記載した運転状態推定装置。 The driving state estimation device according to any one of claims 1 to 7, wherein the vehicle information used in the traveling state determination unit is information relating to a change in sprung behavior and a change in unsprung behavior. .
  9. 　上記走行状態判定部で用いる運転操作子は、ステアリングホイール、アクセルペダル、ブレーキペダル、ウインカ作動指示部、ワイパー作動指示部のから少なくともひとつであることを特徴とする請求項１～請求項８のいずれか１項に記載した運転状態推定装置。 9. The driving operator used in the travel state determination unit is at least one of a steering wheel, an accelerator pedal, a brake pedal, a winker operation instruction unit, and a wiper operation instruction unit. The driving | running state estimation apparatus described in any 1 item | term.
  10. 　上記第２の運転状態推定部は、影響度が設定影響度状態と判定されているときの上記運転操作子の操作情報を使用しないで運転状態を推定することを特徴とする請求項１～請求項９のいずれか１項に記載した運転状態推定装置。 The second driving state estimation unit estimates the driving state without using the operation information of the driving operator when the influence degree is determined to be the set influence degree state. The driving | running state estimation apparatus of any one of claim | item 9.
  11. 　上記運転状態推定部又は第２の運転状態推定部が推定した運転状態に基づき運転情報を運転者に提供する情報呈示部を備え、
    　上記情報呈示部は、上記走行状態影響度判定部が判定した影響度に応じて、情報提供する運転情報を決定することを特徴とする請求項１～請求項１０のいずれか１項に記載した運転状態推定装置。     An information presenting unit for providing driving information to the driver based on the driving state estimated by the driving state estimating unit or the second driving state estimating unit;
    11. The information presenting unit according to claim 1, wherein the information presenting unit determines driving information to provide information according to the degree of influence determined by the traveling state influence degree determining unit. Driving state estimation device.
  12. 　上記情報呈示部は、上記走行状態影響度判定部が判定した影響度が予め設定した設定影響度状態と判定される頻度、又は走行状態判定部が判定した走行状態に応じて、情報提供する運転情報を決定若しくは情報提供の中止を決定することを特徴とする請求項１１に記載した運転状態推定装置。 The information presenting unit provides driving according to the frequency at which the degree of influence determined by the traveling state influence degree determining unit is determined as the preset influence degree state or the driving state determined by the traveling state determining unit. 12. The driving state estimation apparatus according to claim 11, wherein information is determined or information provision is stopped.
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