WO2017051676A1 - 危険度指標変換装置 - Google Patents

危険度指標変換装置 Download PDF

Info

Publication number
WO2017051676A1
WO2017051676A1 PCT/JP2016/075467 JP2016075467W WO2017051676A1 WO 2017051676 A1 WO2017051676 A1 WO 2017051676A1 JP 2016075467 W JP2016075467 W JP 2016075467W WO 2017051676 A1 WO2017051676 A1 WO 2017051676A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
index
state
risk index
risk
unit
Prior art date
Application number
PCT/JP2016/075467
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
太田　和宏
Original Assignee
株式会社デンソー
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 株式会社デンソー filed Critical 株式会社デンソー
Priority to US15/762,731 priority Critical patent/US10220858B2/en
Priority to DE112016004312.0T priority patent/DE112016004312T5/de
Publication of WO2017051676A1 publication Critical patent/WO2017051676A1/ja

Links

Images

Classifications

    • 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
    • B60W40/02—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 ambient conditions
    • B60W40/04—Traffic conditions
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60K—ARRANGEMENT OR MOUNTING OF PROPULSION UNITS OR OF TRANSMISSIONS IN VEHICLES; ARRANGEMENT OR MOUNTING OF PLURAL DIVERSE PRIME-MOVERS IN VEHICLES; AUXILIARY DRIVES FOR VEHICLES; INSTRUMENTATION OR DASHBOARDS FOR VEHICLES; ARRANGEMENTS IN CONNECTION WITH COOLING, AIR INTAKE, GAS EXHAUST OR FUEL SUPPLY OF PROPULSION UNITS IN VEHICLES
    • B60K31/00—Vehicle fittings, acting on a single sub-unit only, for automatically controlling vehicle speed, i.e. preventing speed from exceeding an arbitrarily established velocity or maintaining speed at a particular velocity, as selected by the vehicle operator
    • 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
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/08—Active safety systems predicting or avoiding probable or impending collision or attempting to minimise its consequences
    • B60W30/09—Taking automatic action to avoid collision, e.g. braking and steering
    • 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
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/08—Active safety systems predicting or avoiding probable or impending collision or attempting to minimise its consequences
    • B60W30/095—Predicting travel path or likelihood of collision
    • 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
    • B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
    • B60W30/14—Adaptive cruise control
    • B60W30/16—Control of distance between vehicles, e.g. keeping a distance to preceding vehicle
    • 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
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W50/0097—Predicting future conditions
    • 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
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W50/08—Interaction between the driver and the control system
    • B60W50/14—Means for informing the driver, warning the driver or prompting a driver intervention
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
    • G07C5/00—Registering or indicating the working of vehicles
    • G07C5/08—Registering or indicating performance data other than driving, working, idle, or waiting time, with or without registering driving, working, idle or waiting time
    • G07C5/0841—Registering performance data
    • G07C5/085—Registering performance data using electronic data carriers
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems
    • G08G1/166—Anti-collision systems for active traffic, e.g. moving vehicles, pedestrians, bikes
    • 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
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W50/08—Interaction between the driver and the control system
    • B60W50/14—Means for informing the driver, warning the driver or prompting a driver intervention
    • B60W2050/143—Alarm means
    • 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
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W50/08—Interaction between the driver and the control system
    • B60W50/14—Means for informing the driver, warning the driver or prompting a driver intervention
    • B60W2050/146—Display means

Definitions

  • the present disclosure relates to a risk index conversion device that sets a risk index used for safe driving.
  • This type of driving support apparatus evaluates a risk index using various sensor information when following a preceding vehicle, for example, and supports driving based on the risk index (for example, notification of risk, brake control, etc.) I do.
  • the applicant according to the present application has proposed an approach / separation state evaluation index for evaluating an approach state with a preceding vehicle as a risk index (see, for example, Patent Document 1). Since this approach / separation state evaluation index is a risk index for setting and evaluating a virtual preceding vehicle, speed control without a sense of incongruity can be performed even if there is no preceding vehicle.
  • this type of risk index is, for example, a value that increases as the inter-vehicle distance decreases and the risk increases, and is continuously evaluated according to the inter-vehicle distance from the preceding vehicle. For this reason, it is inconvenient when, for example, the risk index is evaluated in stages and recognized by the driver.
  • a red, yellow, or green color is displayed, such as a traffic light, to notify the high, medium, and low levels of danger in stages.
  • a red, yellow, or green color is displayed, such as a traffic light
  • the risk index is likely to change according to various factors such as a driver's perception of risk, driving feeling, and driving skill. Therefore, even when the threshold value is set, it becomes difficult to finely divide the threshold level into high, medium, and low levels according to various factors related to the driver.
  • An object of the present disclosure is to provide a risk index conversion apparatus that can set a more appropriate risk index.
  • the state acquisition unit acquires the state of the vehicle
  • the index calculation unit calculates the risk index according to the vehicle state acquired by the state acquisition unit
  • the index conversion unit converts the risk index calculated by the index calculation unit by performing a correction operation using a threshold value and a continuous function value that continuously changes with the threshold as a reference. For this reason, it can convert into the value which changes continuously using a continuous function, and can set a more suitable risk index.
  • FIG. 1 is a block diagram schematically illustrating an example of an electrical configuration according to the first embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 2 is a flowchart schematically showing the operation.
  • FIG. 3 is an explanatory diagram of an application example when a sigmoid function is used,
  • FIG. 4 is an explanatory diagram of an application example when a normal distribution is used.
  • FIG. 5 is a block diagram schematically illustrating an electrical configuration example according to the second embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 6 is a flowchart schematically showing the operation.
  • FIG. 1 schematically shows an electrical configuration of an electronic control unit (ECU) 1 as a risk index conversion device and a driving support device.
  • the electronic control device 1 is mainly configured by a microcomputer including a control circuit 2 mainly including a CPU and a storage unit 3 serving as a non-transitional tangible recording medium.
  • a method corresponding to the program is executed by executing the program stored in the storage unit 3.
  • the storage unit 3 is constituted by, for example, a RAM, a ROM, an EEPROM, or the like. Note that some or all of the functions executed by the electronic control apparatus 1 may be configured by hardware using one or a plurality of ICs.
  • the electronic control device 1 is configured by connecting various sensor groups 4.
  • the sensor group 4 includes, for example, a position detector 5 that detects a position using GPS or the like, a parking brake sensor 6 that detects an operation state of a parking brake, a vehicle speed sensor 7 that detects the speed of the host vehicle, and a vehicle around the vehicle.
  • the sensor group 4 may include a wearable sensor for detecting the driving load of the driver.
  • the vehicle speed sensor 7 is configured to be able to detect the speed of the own vehicle.
  • the control circuit 2 of the electronic control device 1 executes a program stored in the storage unit 3, and as a functional block that operates by the program mainly using hardware, a state acquisition unit 10, an index calculation unit 11, an index conversion unit 12. Functions as other index calculation unit 13 and support method determination unit 14 are provided.
  • the state acquisition unit 10 calculates various types of information such as the speed Vo of the host vehicle, the inter-vehicle distance D, and the relative speed Vr from the sensor information of the sensor group 4, and acquires these as the vehicle state.
  • the state acquisition unit 10 calculates the speed Vo of the host vehicle using the vehicle speed sensor 7.
  • the state acquisition unit 10 calculates the inter-vehicle distance D with the preceding vehicle and the relative speed Vr with the preceding vehicle using the sensor group 4 such as the vehicle speed sensor 7, the camera 8, and the acceleration sensor 9, for example.
  • the index calculation unit 11 calculates a risk index according to the vehicle state acquired by the state acquisition unit 10.
  • the index conversion unit 12 uses a threshold value calculated by the index calculation unit 11 as a threshold value and a continuous function (for example, a probability density function or a cumulative distribution function) that continuously changes with reference to the threshold value.
  • the other index calculation unit 13 calculates another index for determining a support method other than the index calculated by the index calculation unit 12 and outputs it to the support method determination unit 14.
  • the support method determination unit 14 determines a support method based on the values calculated by the index conversion unit 12 and the other index calculation unit 13.
  • the electronic control device 1 is connected with an operation device 15, a display device 16, a sound output device 17, and a brake control unit 18.
  • the support method determining unit 14 determines a support method for each of these devices 15-18. decide.
  • the operation device 15 is provided for inputting various information using, for example, a touch panel provided on the display screen of the display device 16 and other mechanical switches. For example, for operating a navigation function of a navigation device (not shown). Provided.
  • the display device 16 is composed of a liquid crystal color display, for example, and displays various information (for example, warning information) based on a command from the control circuit 2 of the electronic control device 1.
  • the sound output device 17 is constituted by, for example, a speaker, and outputs various sounds (for example, warning sound and warning sound) based on a command from the electronic control device 1.
  • the brake control unit 18 is a block that executes, for example, hydraulic control of brake oil, and performs brake control based on a command from the control circuit 2 of the electronic control device 1.
  • the operation of the above configuration will be described with reference to the flowchart shown in FIG.
  • the present embodiment is characterized in that a value obtained by performing a correction calculation using a continuous function value that continuously changes with a threshold as a reference is set as a risk index after conversion.
  • the state acquisition unit 10 determines in step S ⁇ b> 1 the state of the host vehicle state such as the speed Vo of the host vehicle, the inter-vehicle distance D, and the relative speed Vr with the preceding vehicle according to the sensor information from the sensor group 4. Get information. Thereafter, the index calculation unit 11 calculates a risk index in accordance with the vehicle state in step S2.
  • a typical example of the risk index obtained in step S2 is a collision risk recognition index KdB shown in the following equation (1). This risk recognition index KdB is also known as an approach / separation state evaluation index.
  • the collision risk recognition index KdB is calculated using the inter-vehicle distance D and the relative speed Vr. At this time, the collision risk recognition index KdB for the preceding vehicle becomes higher as the inter-vehicle distance D becomes shorter, and the value of the risk index becomes larger.
  • the risk index calculated in step S2 is not limited to the collision risk recognition index KdB as long as it is a value obtained by formulating an index based on how the individual feels.
  • the inter-vehicle distance D may be used as it is, or a calculated value of the driver's driving load detected by a wearable sensor or the like, TTC (Time To Collision) may be used.
  • a composite index obtained by combining these indices according to a predetermined rule may be used.
  • a brake discriminant obtained from the speed Vp of the preceding vehicle, the relative speed Vr, and the inter-vehicle distance D may be used as the risk index.
  • a threshold value that is a boundary indicating a danger zone or the like is determined in advance in the risk index, and this threshold value is stored in the storage unit 3.
  • the threshold value here indicates a threshold value that serves as a criterion for determining whether or not the driver feels dangerous, for example, when the driver is driving the vehicle.
  • this threshold value since each driver
  • the risk index is a and the threshold is at
  • the risk level is increased by one step when the risk index a is equal to or greater than the threshold at.
  • a mathematical expression can be expressed using a step function. That is, a function that satisfies 1 when a ⁇ at and 0 when a ⁇ at can be used.
  • a step function a function that satisfies 1 when a ⁇ at and 0 when a ⁇ at can be used.
  • this risk index is adopted as it is, the risk will be very high. Even though it is expensive, it can be considered to be optimistic depending on the personality of the individual.
  • the index conversion unit 12 converts the risk index calculated in step S2 by performing a correction operation using a continuous function that continuously changes with the threshold as a reference in step S3.
  • a probability density function such as a Gaussian distribution or a lognormal distribution, or a cumulative density function or a sigmoid function having properties similar to this cumulative density function is used as the cumulative distribution function.
  • the driver is divided into a variety of cases, such as when judging the degree of danger more carefully or roughly, and it is convenient when considering mainly focusing on the feeling felt by the driver on average. Is the method.
  • the characteristics may vary depending on the individual, the characteristics may be changed by changing various parameters using a function having an inflection point. As this function, any function may be used as long as it is a continuously changing function.
  • FIG. 3 and 4 show examples of continuous functions f1 (x) to f3 (x) and g1 (x) to g3 (x) (hereinafter, for example, f1 (x) is abbreviated as f1) that change based on the threshold value.
  • f1 (x) is abbreviated as f1
  • FIG. 3 shows an example in which the standard sigmoid functions f1 to f3 are used as the cumulative distribution function.
  • FIG. 4 shows an example in which normal distribution functions g1 to g3 having a Gaussian distribution are used as probability density functions.
  • a plurality of threshold values x1, x2, and x3 are provided, and the continuous functions f1 to f3 and g1 to g3 are set to overlap each other between adjacent functions.
  • a sigmoid function based on the point of time when the risk index is a and the threshold is at can be used.
  • the following equation (2) is used: Can be expressed as
  • ⁇ represents a gain.
  • the threshold at and the gain ⁇ it is possible to express an increasing method according to the change of the risk index a from a function form close to a step function to a function form close to a straight line.
  • the gradient it is also possible to adjust the gradient by multiplying by.
  • the inflection point can be shifted by setting a bias to the threshold value at. Therefore, it is possible to configure to absorb individual differences by appropriately adjusting the settings of the sigmoid functions f1 to f3.
  • the sigmoid functions f1 to f3 it can be expressed as a continuous value while taking advantage of the characteristic that gradually changes from 0 to 1.
  • a final value may be obtained by multiplying and adding the coefficients of these functions.
  • b1 and b2 indicate the scores of risk indices that are determined in advance corresponding to the respective threshold values at1 and at2, and the score at the threshold value at1 is b1, and the score at the threshold value at2 is b2.
  • This step S3 indicates that the scores of these risk index are weighted and corrected. As a result, it can be reflected in the corrected numerical value of the risk index whether the risk index belongs to which region with the thresholds at1 and at2.
  • the probability of occurrence of a person who feels that the risk index a ⁇ 31 exceeds the threshold at1 is p1
  • the person who feels that the threshold at2 is exceeded The occurrence probability can be acquired as p2.
  • y b1 ⁇ p1 + b2 ⁇ p2
  • the probability density function can be considered as a differential function of the cumulative probability density function.
  • the risk index a is below the threshold at1
  • A is B
  • the state in the range of the threshold at1 to threshold at2 is B
  • the state above the threshold at2 is C
  • this final value is the state AC.
  • the support method determination unit 14 of the electronic control device 1 determines the level of risk (for example, the level of safety state, normal state, risk state, etc.) based on the risk index corrected and converted in step S3. In step S4, a support method is determined. When the support method is actually determined in step S4, the support method may be determined by combining other indexes calculated by the other index calculation unit 13.
  • the support method determination unit 14 of the electronic control device 1 causes the operation device 15, the display device 16, the sound output device 17, the brake control unit 18, and the like to perform the determined support method.
  • the display device 16 displays a warning by changing the color and the indicator stepwise in accordance with the risk index that has been corrected and converted.
  • the sound output device 17 outputs a warning sound according to a stepwise change in sound quality, volume, and audio content in accordance with the risk index that has been corrected and converted.
  • the operating device 15 regulates the operation of the navigation device according to the risk index that has been corrected and converted.
  • the brake control unit 18 performs brake control according to the risk index that is corrected and converted.
  • the state acquisition unit 10 acquires the state of the vehicle
  • the index calculation unit 11 calculates the risk index according to the vehicle state acquired by the state acquisition unit 10
  • the index conversion unit 12 The risk index calculated by the index calculation unit 11 is converted by performing a correction operation using a threshold value and a continuous function value that continuously changes with the threshold as a reference. For this reason, it becomes possible to convert the value into a continuously changing value using a continuous function, and a more appropriate risk index can be set.
  • An electronic control device 101 that replaces the electronic control device 1 includes a control circuit 102 that replaces the control circuit 2.
  • the control circuit 102 executes the program stored in the storage unit 3, so that the function acquisition unit 10, the index calculation unit 11, the index conversion unit 12, and other indexes are function blocks that operate by the program mainly using hardware. Functions as the calculation unit 13, the prediction unit 19, and the support method determination unit 14 are provided. Since the electronic control device 101 is different from the electronic control device 1 in that the prediction unit 19 is provided, the prediction unit 19 will be described, and the description of the configuration of other blocks will be omitted.
  • the prediction unit 19 determines the next support timing based on the vehicle state such as the speed Vo of the own vehicle at a certain point in time, acceleration information, the relative speed Vr with the preceding vehicle, and the risk index corrected and converted by the index conversion unit 12. This state is for predicting which state is to be changed at the time of, and is configured to predict the correction calculation at the time of the next support timing.
  • the prediction unit 19 predicts the state at the next time using the value converted by the index conversion unit 12 and performs a correction operation. At this time, the prediction unit 19 predicts a value that takes into account the past state by performing efficient training using a learning method such as a Bayes classifier.
  • state A is a safe state
  • state B is a warning state
  • state C is a dangerous state.
  • the warning state B is recognized, it is estimated that the danger is approaching when the safety state A shifts to the warning state B, but the safety state is safe when the danger state C shifts to the warning state B. Is estimated to be approaching. Therefore, even if the state at a certain point in time is the alert state B, it is desirable to change the support method between when approaching the dangerous state C and when moving away from the dangerous state C. That is, it becomes a more useful index by calculating the value of the risk index taking into account the past state.
  • step T1 the state acquisition unit 10 determines the information on the speed Vo of the own vehicle, the acceleration information, the inter-vehicle distance D with the preceding vehicle, and the relative speed Vr according to the sensor information from the sensor group 4.
  • Information on the vehicle state of the host vehicle is acquired as the previous vehicle state.
  • the vehicle state at time t1 is acquired.
  • the state acquisition part 10 memorize
  • the index calculation unit 11 calculates the risk index as a previous risk index according to the vehicle state information of the host vehicle at time t1.
  • the risk index for example, various indexes such as the risk recognition index KdB, the inter-vehicle distance D, the calculated value of the driving load, the TTC, or the brake discriminant shown in the above-described equation (1) can be applied.
  • step T4 the index conversion unit 12 corrects and converts the previous risk index calculated here with a threshold value and a function. Since the conversion process here is the same as the correction calculation process in step S3 of the first embodiment, a description thereof will be omitted.
  • the function is preferably a cumulative distribution function such as a sigmoid function or a probability density function such as a normal distribution.
  • step T5 the index conversion unit 12 stores the processed value converted by the correction calculation in step T4 in the storage unit 3.
  • step T6 the prediction unit 19 converts the information about the speed Vo of the own vehicle acquired at time t1, the acceleration information of the own vehicle, the previous vehicle state such as the relative speed Vr with the preceding vehicle, and the index conversion unit 12. Then, the state at the time t2 as a later time point is predicted and corrected from the risk index value stored in the storage unit 3 in step T5, so that the state transitions to the state at the next support timing time t2. Predict what to do. For example, when the probability density function is used, this correction calculation process is performed based on the driving situation at a certain time t1 at which time (for example, the safety state A, the warning state B, and the dangerous state C) at the time t2 of the next support timing. The probability of transition is calculated. That is, when the three states A to C are allocated in advance, it is possible to predict what state A to C will be transferred to at what time at the time t1 with what probability A to C.
  • step T7 the state acquisition unit 10 determines the vehicle's speed Vo information, acceleration information, inter-vehicle distance D, relative speed Vr relative to the preceding vehicle, etc. according to the sensor information from the sensor group 4.
  • the vehicle state information is acquired as the rear vehicle state, and is stored in the storage unit 3 in step T8.
  • step T9 the index calculation unit 11 calculates the risk index as a rear risk index according to the information on the vehicle state of the host vehicle at time t2.
  • the index conversion unit 12 converts the post-risk index calculated here by performing a correction operation using a threshold and a continuous function that continuously changes with the threshold as a reference, and stores the converted value in step T11.
  • the converted value calculated here is a state probability existing in the states A, B, and C.
  • step T12 the index conversion unit 12 performs a correction operation on the value after the conversion in step T11 in accordance with the correction operation that is predicted in step T6.
  • the index conversion unit 12 can reflect the state transition probability of shifting to the states A, B, and C at the time t1 in the converted value of the post-risk index.
  • a converted value converted using a known index for example, risk perception index KdB
  • the index conversion unit 12 multiplies the scores according to the states A, B, and C, adds them, and integrates them to finally make one numerical value.
  • the method for calculating this single numerical value is the same as in the first embodiment.
  • the post-risk index is converted to reflect the state transition probability of transitioning to each of the states A to C at the time t1 and the state probability existing in each of the states A to C at the time t2.
  • a numerical value can be obtained, and further, one numerical value reflecting the front vehicle state and the rear vehicle state can be obtained.
  • the support method determination unit 14 determines the level of risk (for example, the level of safety, normal, risk, etc.) based on the risk index corrected and converted in step T12, and the support method is determined in step T13. To decide.
  • the support method determination unit 14 causes the operation device 15, the display device 16, the sound output device 17, the brake control unit 18, and the like to perform the determined support method. At this time, these devices 15 to 18 perform step-by-step warning display, warning sound output, navigation device operation restriction, or brake control according to the risk index that has been corrected and converted.
  • the risk index value can be corrected by continuously predicting, and the support process can be continuously performed.
  • the form which calculates the risk index of the time t2 using the risk index of the immediately previous time t1 is shown, it is not limited to the timing of the immediately previous time t1 by performing in this way continuously, but the previous time It is also possible to determine a support method using a risk index at a timing before t1. In other words, the support method may be determined using at least one vehicle state and a risk index calculated according to these vehicle states.
  • the post-risk index at time t2 is corrected and converted using a threshold value and a function, and the value converted by correcting the risk index after this is converted,
  • the correction calculation is performed according to the correction calculation predicted by the prediction unit 19.
  • the post-risk index is converted to reflect the state transition probability of transitioning to each of the states A to C at the time t1 and the state probability existing in each of the states A to C at the time t2.
  • a numerical value can be obtained, and one numerical value reflecting the front vehicle state and the rear vehicle state can be set as a risk index, and a support method can be determined based on this numerical value. Thereby, a more appropriate risk index can be set.
  • a mode in which the value after the risk index correction processing is calculated based on the state transition probability at the previous time point t1 and the state probability observed at the time point t2 is shown. Based on the state transition probability at t1 and the state probability observed at the current time t2, the state probability considering the state at the past time point t1 may be obtained, and then the value after the risk index correction processing may be obtained.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)
  • Controls For Constant Speed Travelling (AREA)

Abstract

運転支援に用いられる危険度指標を設定するための危険度指標変換装置（１、１０１）であって、車両の状態を取得する状態取得部（１０）と、状態取得部により取得された車両状態に応じて危険度指標を算出する指標計算部（１１）と、前記指標計算部により算出される危険度指標を、閾値及び前記閾値を基準として連続的に変化する連続関数の値、を用いて補正演算して変換する指標変換部（１２）と、を備える。

Description

危険度指標変換装置 関連出願の相互参照
　本出願は、２０１５年９月２５日に出願された日本特許出願番号２０１５－１８８１６４号に基づくもので、ここにその記載内容を援用する。
　本開示は、安全運転に用いられる危険度指標を設定する危険度指標変換装置に関する。
　近年、車両運転を支援する運転支援装置が開発されている。この種の運転支援装置は、例えば先行車に追従するときに各種のセンサ情報を用いて危険度指標を評価し、この危険度指標に基づいて運転支援（例えば危険度の報知、ブレーキ制御等）を行う。従来、本願に係る出願人は、先行車との接近状態を評価する接近離間状態評価指標を危険度指標として提案している（例えば、特許文献１参照）。この接近離間状態評価指標は、仮想先行車を設定して評価する危険度指標であるため、先行車が存在していなくても違和感のない速度制御を行うことができる。
特開２０１１－２５５８７６号公報
　一般に、この種の危険度指標は、例えば車間距離が小さくなり危険度が高くなるほど値が大きくなり先行車との車間距離に応じて連続的に評価される。このため、例えば危険度指標を段階的に評価して運転者に認知させたりするときには不便である。
　これは、例えば信号機などのように、赤、黄、緑の色彩を表示することで危険度の高・中・低を段階的に報知する場合などである。例えば、段階的に危険度指標を分けるためには閾値を定めることが望ましいが、危険度指標は運転者による危険度の認知判断、運転感覚、運転技量など様々な要素に応じて変化しやすい。したがって、閾値を定めたときにも、危険度の高・中・低の程度を運転者に係る各種要素等に応じて細かく閾値分割することは困難となる。
　他方、運転者が車両を運転しているときには、危険に直面していないものの危険に徐々に近づいている状況もあることが考えられる。これは、例えば先行車との衝突までに時間的な余裕があるときに先行車との車間距離が相対的に短くなり衝突する虞を生じるような場合である。このようなときには、運転者は急激に危険を感じるわけではなく、徐々に危険を感じることになる。このような場合、閾値を用いて段階的に危険度を表現するよりも連続的に危険度を表現することが運転者の感覚に合うことになるため望ましい。このように、運転者の要望に応じて報知形態は様々変化し、より適切な危険度指標を設定できるようにすることが望まれている。
　本開示の目的は、より適切な危険度指標を設定できるようにした危険度指標変換装置を提供することにある。
　本開示の第１態様による危険度指標変換装置によれば、状態取得部が車両の状態を取得し、指標計算部が状態取得部により取得された車両状態に応じて危険度指標を算出し、指標変換部が、指標計算部により算出される危険度指標を、閾値及び閾値を基準として連続的に変化する連続関数の値を用いて補正演算して変換するようにしている。このため、連続関数を用いて連続的に変化する値に変換することができ、より適切な危険度指標を設定できる。
　本開示についての上記目的およびその他の目的、特徴や利点は、添付の図面を参照しながら下記の詳細な記述により、より明確になる。その図面は、
図１は、本開示の第１実施形態に係る電気的構成例を概略的に示すブロック図であり、 図２は、動作を概略的に示すフローチャートであり、 図３は、シグモイド関数を用いたときの適用例の説明図であり、 図４は、正規分布を用いたときの適用例の説明図であり、 図５は、本開示の第２実施形態に係る電気的構成例を概略的に示すブロック図であり、 図６は、動作を概略的に示すフローチャートである。
　以下、危険度指標変換装置の幾つかの実施形態について図面を参照しながら説明する。以下に説明する実施形態において同一又は類似機能を備える部分には同一又は類似の符号を付して後の実施形態では説明を省略し、後の実施形態では異なる部分を中心に説明する。
　（第１実施形態）
　図１は、危険度指標変換装置、運転支援装置としての電子制御装置（ＥＣＵ：Electronic Control Unit）１の電気的構成を概略的に示している。図１に示すように、電子制御装置１は、例えばＣＰＵを主として構成される制御回路２と、非遷移的実体的記録媒体となる記憶部３と、を備えたマイクロコンピュータを主として構成され、この記憶部３に格納されたプログラムを実行することでプログラムに対応した方法を実行するように構成される。記憶部３は、例えばＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭなどにより構成される。なお、この電子制御装置１が実行する機能の一部または全部を、１つあるいは複数のＩＣ等によりハードウェア的に構成しても良い。この電子制御装置１は、各種のセンサ群４を接続して構成されている。センサ群４は、例えば、ＧＰＳなどを用いて位置を検出する位置検出器５、パーキングブレーキの動作状態を検出するパーキングブレーキセンサ６、自車両の速度を検出する車速センサ７、車両の周囲に設置され車両の周辺を撮像するカメラ８、車両の加速度を検出する加速度センサ９などである。その他、センサ群４は、運転者の運転負荷を検出するためのウェアラブルセンサを含んでいても良い。車速センサ７は自車の速度を検出可能に構成される。
　電子制御装置１の制御回路２は、記憶部３に記憶されるプログラムを実行することで、ハードウェアを主体としてプログラムで動作する機能ブロックとして、状態取得部１０、指標計算部１１、指標変換部１２、他の指標計算部１３、及び、支援方法決定部１４としての機能を備える。状態取得部１０は、センサ群４のセンサ情報から自車の速度Ｖｏ、車間距離Ｄ、相対速度Ｖｒ等の各種情報を算出しこれらを車両状態として取得する。状態取得部１０は、車速センサ７を用いて自車の速度Ｖｏを算出する。状態取得部１０は、例えば車速センサ７、カメラ８、加速度センサ９などのセンサ群４を用いて先行車との間の車間距離Ｄ、先行車との相対速度Ｖｒを算出する。
　指標計算部１１は、状態取得部１０により取得された車両状態に応じて危険度指標を算出する。また、指標変換部１２は、指標計算部１１により算出される危険度指標を、閾値及び閾値を基準として連続的に変化する連続関数（例えば、確率密度関数又は累積分布関数）の値、を用いて補正演算して変換する。他の指標計算部１３は、指標計算部１２で計算する指標以外の支援方法を決定するための別の指標について計算し、支援方法決定部１４に出力する。支援方法決定部１４は、指標変換部１２及び他の指標計算部１３により計算された値に基づいて支援方法を決定する。この電子制御装置１には、操作装置１５、表示装置１６、音出力装置１７、及びブレーキ制御部１８が接続されており、支援方法決定部１４はこれらの各装置１５～１８への支援方法を決定する。
　操作装置１５は、例えば表示装置１６の表示画面上に設けられたタッチパネル、その他、メカニカルなスイッチを用いて各種情報を入力するために設けられ、例えば図示しないナビゲーション装置のナビゲーション機能を操作するために設けられる。
　表示装置１６は、例えば液晶カラーディスプレイにより構成され、電子制御装置１の制御回路２による指令に基づいて各種情報（例えば、警告情報）を表示する。音出力装置１７は、例えばスピーカにより構成され、電子制御装置１による指令に基づいて各種音（例えば警告音、警告音声）を音出力する。ブレーキ制御部１８は、例えばブレーキオイルの油圧制御を実行するブロックであり、電子制御装置１の制御回路２による指令に基づいてブレーキ制御する。
　上記構成の動作について、図２に示すフローチャートを参照して説明する。本実施形態では、閾値を基準として連続的に変化する連続関数の値、を用いて補正演算して変換した値を、変換後の危険度指標として設定するところに特徴を備える。
　図２に示しているが、状態取得部１０は、ステップＳ１において、センサ群４によるセンサ情報に応じて自車の速度Ｖｏ、車間距離Ｄ、先行車との相対速度Ｖｒ、など自車両状態の情報を取得する。この後、指標計算部１１はステップＳ２において、この車両状態に応じて危険度指標を算出する。このステップＳ２で求める危険度指標としては、代表的に下記（１）式に示した衝突リスク認知指標ＫdBを挙げることができる。なお、このリスク認知指標ＫdBは、接近離間状態評価指標としても知られている。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 　この衝突リスク認知指標ＫdBは、車間距離Ｄ及び相対速度Ｖｒを使用して算出される。このとき、先行車への衝突リスク認知指標ＫdBは、車間距離Ｄが短くなればなるほど高くなり、危険度指標の値が大きくなる。このステップＳ２で算出される危険度指標としては、個人の感じ方による指標を数式化した値であれば衝突リスク認知指標ＫdBに限られるものではない。このリスク認知指標ＫdBに代えて、例えば車間距離Ｄをそのまま用いても良いし、ウェアラブルセンサなどから検出される運転者の運転負荷度の算出値、ＴＴＣ（Time To Collision）を用いることもできるし、これらの指標を例えば所定の規則に応じて組み合わせた複合的な指標を用いても良い。また、危険度指標として例えば先行車の速度Ｖp、相対速度Ｖｒ、及び車間距離Ｄから求められるブレーキ判別式を用いても良い。
　また、危険度指標には危険域などを示す境界となる閾値が予め定められており、この閾値は記憶部３に記憶されている。ここで閾値の概念を説明する。ここでいう閾値は、例えば運転者が車両を運転しているときに、運転者が危険と感じるか否かの判断基準となる閾値を示すものであり、例えば段階的に危険度を表示装置１６に表示したり、又は、音出力装置１７から警告音を段階的に出力したり、操作装置１５の操作、ブレーキ制御部１８によるプレーキ制御を段階的に規制したりするための基準となる閾値を示すものである。
　なお、個々の運転者は熟練度が異なるため、この閾値も個々に異なることが想定されるが、このような場合、個人に応じて変化する閾値を記憶部３に予め記憶させておいても良い。また、このような個人の特性に応じて変化する分散などの各種パラメータを記憶部３に予め記憶させても良い。
　従来、危険度指標をａとし閾値をａtとした場合、危険度指標ａが閾値ａt以上となるときに危険度のステップを１段階上昇させることが考えられる。このようなシステムを考慮した場合、例えばステップ関数を用いて数式表現可能である。すなわち、ａ≧ａtのときに１、ａ＜ａtのときに０、を満たす関数を用いることができる。しかし、このような設定を行うと、個々人に応じて異なることが想定される閾値ａtの影響を直接受けてしまうことになり、この危険度指標をそのまま採用してしまうと、危険度が非常に高いにも関わらず個々人の性格等に応じて楽観的に判断してしまうことも考えられる。
　そこで本実施形態においては、指標変換部１２が、ステップＳ２において算出された危険度指標について、ステップＳ３において、閾値を基準として連続的に変化する連続関数を用いて補正演算して変換する。この連続関数としては、ガウス分布とも称される正規分布、対数正規分布などの確率密度関数、又は、それらの累積密度関数やこの累積密度関数に類似した性質を有するシグモイド関数を累積分布関数として用いると良い。一般に運転者は、危険度をより慎重に判断したり雑に判断したりする場合など多種多様に分かれるためであり、平均的に運転者が感じる感覚に合わせることを主として考慮する場合に都合が良い方法である。
　また、数式的に加工処理を容易とし、コンピュータ処理を容易とするため微分可能な関数を用いることが望ましい。個々人に応じて特性が異なることがあるため、変曲点が存在する関数を用いて各種パラメータを変化させることで特性を変化させるようにしても良い。この関数としては、連続的に変化する連続関数であればどのような関数を用いても良い。
　図３、図４には閾値を基準として変化する連続関数ｆ１（ｘ）～ｆ３（ｘ）、ｇ１（ｘ）～ｇ３（ｘ）（以下、例えばｆ１（ｘ）をｆ１と略す）の一例を挙げている。図３には標準シグモイド関数ｆ１～ｆ３を累積分布関数として用いる例を示している。図４にはガウス分布となる正規分布関数ｇ１～ｇ３を確率密度関数として用いる例を示している。これらの図３、図４においては閾値ｘ１、ｘ２、ｘ３を複数備えており、各連続関数ｆ１～ｆ３、ｇ１～ｇ３が隣接する関数同士でオーバーラップするように設定される。
　図３に示す標準シグモイド関数ｆ１～ｆ３を用いたときには、危険度指標をａとし閾値がａtとなる時点を基準としたシグモイド関数を用いることができ、この場合、下記の（２）式のように表すことができる。ここでλはゲインを示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 　なお、図３中では閾値ａt＝ｘ１、ｘ２、ｘ３として表している。このとき、閾値ａtやゲインλを調整することでステップ関数に近い関数形から直線に近い関数形まで危険度指標ａの変化に伴う増加方法を表現可能であり、その他、（２）式に係数を乗ずることで勾配を調整することも可能となる。また、閾値ａtにバイアスを設定することで変曲点をずらすこともできる。したがって、このシグモイド関数ｆ１～ｆ３の設定を適宜調整することで個々人の差を吸収するように構成することも可能となる。また、このシグモイド関数ｆ１～ｆ３を用いることで、０から１に徐々に変化する特性を生かしつつ連続値として表現できる。
　ここで、複数のシグモイド関数ｆ１、ｆ２、ｆ３が特に大きく重なりあう領域ではこれらの関数の係数を乗じて加算することで最終的な値とすると良い。例えば、シグモイド関数ｆ１には閾値ａt1＝３０＝ｘ１が設定され、シグモイド関数ｆ２には閾値ａt2＝３２＝ｘ２が設定されているとき、（２）式のａ＝３１のときには、例えばλ＝０．５のときにｙ１＝０．６２２、λ＝１のときにｙ２＝０．２６９という値を得る。このようなとき、最終的な補正演算後の危険度指標ｙとしては、ｙ＝ｂ１×０．６２２＋ｂ２×０．２６９を得ることができる。ここで、ｂ１、ｂ２は各閾値ａt1、ａt2に対応して予め定められる危険度指標のスコアを示すものであり、閾値ａt1におけるスコアをｂ１とすると共に、閾値at2におけるスコアをｂ２としている。このステップＳ３では、これらの危険度指標のスコアに重み付けをして補正することを示している。これにより、危険度指標が閾値ａt1、ａt2を境界とした何れの領域に属しているかを、危険度指標の補正後の数値に反映させることができる。
　また、図４に示す正規分布のような確率密度関数を適用した場合には、危険度指標ａ≒３１で閾値ａt1を超えたと感じる人の発生確率をｐ１とし、閾値ａt2を超えたと感じる人の発生確率をｐ２として取得できる。この確率に前述の危険度指標のスコアｂ１、ｂ２を乗じて加算することでｙ＝ｂ１×ｐ１＋ｂ２×ｐ２を最終的な値として求めることができる。なお、確率密度関数は、累積確率密度関数の微分関数として考慮することも可能である。
　危険度指標ａが閾値ａt1を下回っている状態をＡ、閾値ａt1～閾値ａt2の範囲の状態をＢ、閾値ａt2を上回っている状態をＣとすると、この最終的な値は各状態Ａ～Ｃに存在している確率として定義できる。すなわち確率密度関数を適用した場合には、閾値ａt1、ａt2で分割した領域を状態Ａ、Ｂ、Ｃとして捉えることができる。正規分布の関数を定義する分散を調整することにより個々人の差を吸収するように構成することもできる。
　電子制御装置１の支援方法決定部１４は、このステップＳ３で補正演算され変換処理された危険度指標に基づいて危険度の段階（例えば、安全状態、普通状態、危険状態などの段階）を判断し、ステップＳ４において支援方法を決定する。なお、このステップＳ４において実際に支援方法を決定するときには、他の指標計算部１３により計算された他の指標を組み合わせて支援方法を決定しても良い。
　そして、電子制御装置１の支援方法決定部１４は、この決定された支援方法を操作装置１５、表示装置１６、音出力装置１７、ブレーキ制御部１８などに行わせる。例えば、表示装置１６は、補正演算され変換された危険度指標に応じて、色彩、インジケータを段階的に変化させることによる警告表示を行う。また、音出力装置１７は、補正演算され変換された危険度指標に応じて、段階的な音質や音量、音声内容の変化による警告音の出力を行う。さらに、操作装置１５は、補正演算され変換された危険度指標に応じてナビゲーション装置の操作規制を行う。ブレーキ制御部１８は補正演算され変換された危険度指標に応じてブレーキ制御を行う。
　本実施形態によれば、状態取得部１０が車両の状態を取得し、指標計算部１１が状態取得部１０により取得された車両状態に応じて危険度指標を算出し、指標変換部１２が、指標計算部１１により算出される危険度指標を、閾値及び閾値を基準として連続的に変化する連続関数の値を用いて補正演算して変換するようにした。このため、連続関数を用いて連続的に変化する値に変換できるようになり、より適切な危険度指標を設定できるようになる。
　（第２実施形態）
　図５及び図６は第２実施形態の追加説明図を示す。電子制御装置１に代わる電子制御装置１０１は、制御回路２に代わる制御回路１０２を備える。制御回路１０２は、記憶部３に記憶されたプログラムを実行することで、ハードウェアを主体としてプログラムで動作する機能ブロックとして、状態取得部１０、指標計算部１１、指標変換部１２、他の指標計算部１３、予測部１９、及び、支援方法決定部１４としての機能を備える。電子制御装置１０１が電子制御装置１と異なるところは、予測部１９を備えるところであるため、予測部１９の説明を行い、他ブロックの構成説明を省略する。
　予測部１９は、ある時点における自車の速度Ｖｏ、加速度情報、先行車との相対速度Ｖｒなどの車両状態と、指標変換部１２により補正処理され変換された危険度指標から、次の支援タイミングの時刻においてどの状態に遷移するかを予測するものであり、次の支援タイミングの時刻における補正演算を予測するように構成される。この予測部１９は、指標変換部１２により指標変換された値を用いて次回の時刻における状態を予測し補正演算する。このとき予測部１９は、例えばベイズ分類器などのロジックを適用した学習手法を用いて効率的な訓練を行い過去の状態をも考慮に入れた値を予測する。
　状態Ａが安全状態、状態Ｂが警戒状態、状態Ｃが危険状態である場合の例を挙げる。この場合、警戒状態Ｂであると認識していたとしても、安全状態Ａから警戒状態Ｂに移行したときには危険に近づいていると推定されるが、危険状態Ｃから警戒状態Ｂに移行したときには安全に近づいていると推定される。したがって、ある時点の状態が警戒状態Ｂであっても、危険状態Ｃに近づく場合と危険状態Ｃから遠ざかる場合とで支援方法を変化させることが望ましい。すなわち、過去の状態をも考慮に入れて危険度指標の値を算出することにより、さらに有用な指標になる。
　以下、図６を参照しながら、この処理を実現した内容について動作説明を行う。この図６に示すフローチャートは、図５に示す各機能ブロックが連携して実行する処理内容を概略的に示している。図６に示すように、まず状態取得部１０が、ステップＴ１において、センサ群４によるセンサ情報に応じて、自車の速度Ｖｏの情報、加速度情報、先行車との車間距離Ｄ、相対速度Ｖｒなどの自車の車両状態の情報を前車両状態として取得する。ここでは、時刻ｔ１の車両状態を取得したと仮定する。そして状態取得部１０は、ステップＴ２において、この時刻ｔ１における自車の車両状態の情報、すなわち前車両状態を記憶部３に記憶させる。
　この後、指標計算部１１は、ステップＴ３において、時刻ｔ１における自車の車両状態の情報に応じて危険度指標を前危険度指標として算出する。ここでの危険度指標は、例えば前述の（１）式に示したリスク認知指標ＫdB、車間距離Ｄ、運転負荷度の算出値、ＴＴＣ、又は、ブレーキ判別式など様々な指標を適用できる。
　そして、指標変換部１２は、ステップＴ４において、ここで算出された前危険度指標を閾値及び関数により補正演算して変換する。ここでの変換処理は、第１実施形態のステップＳ３における補正演算処理と同様であるためその説明を省略する。関数はシグモイド関数などの累積分布関数や正規分布のような確率密度関数を適用すると良い。そして、指標変換部１２は、ステップＴ５において、ステップＴ４で補正演算して変換された処理後の値を記憶部３に記憶させる。
　そして予測部１９は、ステップＴ６において、時刻ｔ１において取得された自車の速度Ｖｏの情報、自車の加速度情報、先行車との相対速度Ｖｒなどの前車両状態と、指標変換部１２により変換されステップＴ５にて記憶部３に記憶された危険度指標の値とから、後時点としての時刻ｔ２における状態を予測して補正演算し、これにより次の支援タイミングの時刻ｔ２においてどの状態に遷移するかを予測する。この補正演算処理は、例えば確率密度関数を用いたときには、ある時刻ｔ１における走行状況に基づいて、次の支援タイミングの時刻ｔ２において、どの状態（例えば安全状態Ａ、警戒状態Ｂ、危険状態Ｃ）に、どのような確率で遷移するかを算出する。すなわち、３つの状態Ａ～Ｃが予め割り振られている場合には、時刻ｔ１の時点において時刻ｔ２でどのような確率でどの状態Ａ～Ｃに移行するか、いわゆる状態遷移確率を予測できる。
　その後、次の支援タイミングである時刻ｔ２に達すると、ステップＴ１～Ｔ６の処理を同様に繰り返す。すなわち、状態取得部１０は、ステップＴ７において、センサ群４によるセンサ情報に応じて、自車の速度Ｖｏの情報、加速度情報、車間距離Ｄ、先行車との相対速度Ｖｒ、などの自車の車両状態の情報を後車両状態として取得し、ステップＴ８において記憶部３に記憶させる。そして指標計算部１１は、ステップＴ９において、時刻ｔ２における自車の車両状態の情報に応じて危険度指標を後危険度指標として算出する。指標変換部１２は、ステップＴ１０において、ここで算出された後危険度指標を閾値及び閾値を基準として連続的に変化する連続関数により補正演算して変換し、ステップＴ１１において変換後の値を記憶部３に記憶させる。ここで算出される変換後の値は、例えば確率密度関数を用いた場合には、その状態Ａ、Ｂ、Ｃに存在する状態確率となる。
　そして指標変換部１２は、ステップＴ１２において、ステップＴ６で予測される状態となる補正演算に応じてステップＴ１１の変換後の値を補正演算する。このとき例えば確率密度関数を適用した場合、指標変換部１２は、時刻ｔ１において状態Ａ、Ｂ、Ｃに移行する状態遷移確率を、後危険度指標の変換後の値に反映させることができる。この手法を用いることで、既知の指標（例えばリスク認知指標ＫdB）を用いて変換した変換値を導出できる。そして指標変換部１２は、各状態Ａ，Ｂ、Ｃに応じたスコアを乗算して加算して統合することで最終的に１つの数値とする。この１つの数値の算出方法は第１実施形態と同様である。
　この結果、時刻ｔ１の時点で各状態Ａ～Ｃに移行する状態遷移確率と、時刻ｔ２の時点で各状態Ａ～Ｃに存在する状態確率と、を反映して、後危険度指標を変換した数値を求めることができ、さらに前車両状態及び後車両状態を反映させた１つの数値を求めることができる。そして支援方法決定部１４は、このステップＴ１２で補正演算され変換処理された危険度指標に基づいて危険度の段階（例えば、安全、普通、危険などの段階）を判断し、ステップＴ１３において支援方法を決定する。そして支援方法決定部１４は、この決定された支援方法を操作装置１５、表示装置１６、音出力装置１７、ブレーキ制御部１８などに行わせる。このとき、これらの装置１５～１８は、補正演算され変換された危険度指標に応じて、段階的な警告表示や警告音の出力、ナビゲーション装置の操作規制、又は、ブレーキ制御を行う。
　なお、これらの時刻ｔ１、ｔ２のステップＴ１～Ｔ１３の処理を繰り返すことで連続的に予測して危険度指標の値を補正でき、支援処理を継続的に行うことができる。なお、直前の時刻ｔ１の危険度指標を用いて時刻ｔ２の危険度指標を算出する形態を示しているが、このように継続的に行うことで直前の時刻ｔ１のタイミングに限らず、直前時刻ｔ１よりも前のタイミングの危険度指標を用いて支援方法を決定することも可能である。すなわち少なくとも１以上の車両状態、及びこれらの車両状態に応じて算出される危険度指標を用いて支援方法を決定しても良いことになる。
　以上説明したように、本実施形態によれば、時刻ｔ２における後危険度指標を閾値及び関数を用いて補正演算して変換し、この後危険度指標を補正演算して変換された値を、予測部１９により予測される補正演算に応じて補正演算するようにした。この結果、時刻ｔ１の時点で各状態Ａ～Ｃに移行する状態遷移確率と、時刻ｔ２の時点で各状態Ａ～Ｃに存在する状態確率と、を反映して、後危険度指標を変換した数値を求めることができ、さらに前車両状態及び後車両状態を反映させた１つの数値を危険度指標として設定することができ、この数値に基づいて支援方法を決定できるようになる。これにより、より適切な危険度指標を設定できる。
　（他の実施形態）
　本開示は、前述実施形態に係る技術に限定されるものではなく、例えば、以下に示す変形又は拡張が可能である。
　第２実施形態では、前時点ｔ１における状態遷移確率と時点ｔ２で観測された状態確率とに基づいて危険度指標の補正処理後の値を算出した形態を示したが、これに限らず、時点ｔ１における状態遷移確率、現時点ｔ２で観測した状態確率に基づいて、過去の時点ｔ１の状態を考慮した状態確率を求めた後、危険度指標の補正処理後の値を求めても良い。
　本開示は、前述した実施形態に準拠して記述されたが、本開示は当該実施形態や構造に限定されるものではないと理解される。本開示は、様々な変形例や均等範囲内の変形をも包含する。加えて、様々な組み合わせや形態、さらには、それらに一要素、それ以上、あるいはそれ以下、を含む他の組み合わせや形態をも、本開示の範畴や思想範囲に入るものである。

Claims (3)

  1. 　運転支援に用いられる危険度指標を設定するための危険度指標変換装置（１、１０１）であって、
    　車両の状態を取得する状態取得部（１０）と、
    　前記状態取得部により取得された車両状態に応じて危険度指標を算出する指標計算部（１１）と、
    　前記指標計算部により算出される危険度指標を、閾値及び前記閾値を基準として連続的に変化する連続関数の値、を用いて補正演算して変換する指標変換部（１２）と、
    　を備える危険度指標変換装置。
  2. 　請求項１記載の危険度指標変換装置において、
    　前記状態取得部により取得される車両状態を記憶する記憶部（３）、をさらに備え、
    　前記状態取得部は、時刻に応じて変化する車両状態を、少なくとも１以上の前車両状態、及び、前記前車両状態の後のタイミングで後車両状態を取得して記憶部に記憶させ、
    　前記指標計算部は、前記記憶部に記憶される前車両状態に応じて前危険度指標を算出し、前記記憶部に記憶される前記後車両状態に応じて後危険度指標を算出するものであり、
    　前記指標計算部により算出される前危険度指標と前記記憶部の前車両状態とに応じて前記後時点における状態を予測するように補正演算する予測部（１９）をさらに備え、
    　前記指標変換部は、
    　前記閾値及び前記閾値を基準として連続的に変化する連続関数の値、を用いて前記後危険度指標を補正演算して変換し、前記後危険度指標を補正演算して変換された値を、前記予測部により予測される補正演算に応じて補正演算する危険度指標変換装置。
  3. 　請求項１または２記載の危険度指標変換装置において、
    　前記連続関数として確率密度関数又は累積分布関数を用いる危険度指標変換装置。
PCT/JP2016/075467 2015-09-25 2016-08-31 危険度指標変換装置 WO2017051676A1 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US15/762,731 US10220858B2 (en) 2015-09-25 2016-08-31 Risk index transformation apparatus
DE112016004312.0T DE112016004312T5 (de) 2015-09-25 2016-08-31 Risikoindex-transformationsvorrichtung

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2015188164A JP6409726B2 (ja) 2015-09-25 2015-09-25 危険度指標変換装置
JP2015-188164 2015-09-25

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2017051676A1 true WO2017051676A1 (ja) 2017-03-30

Family

ID=58386457

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2016/075467 WO2017051676A1 (ja) 2015-09-25 2016-08-31 危険度指標変換装置

Country Status (4)

Country Link
US (1) US10220858B2 (ja)
JP (1) JP6409726B2 (ja)
DE (1) DE112016004312T5 (ja)
WO (1) WO2017051676A1 (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022196414A1 (ja) * 2021-03-19 2022-09-22 株式会社オートネットワーク技術研究所 車載装置、車載通信システムおよびデータ送信方法

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20200207359A1 (en) * 2018-12-27 2020-07-02 Southern Taiwan University Of Science And Technology Smart driving management system and method
KR102099257B1 (ko) * 2018-12-31 2020-04-09 주식회사 인포카 운전 보조 방법 및 이를 수행하는 장치들
JP7115415B2 (ja) * 2019-05-14 2022-08-09 トヨタ自動車株式会社 車両運転支援装置
US20220080962A1 (en) * 2020-09-14 2022-03-17 Motional Ad Llc Vehicle operation using a behavioral rule model

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0836698A (ja) * 1994-07-22 1996-02-06 Daihatsu Motor Co Ltd 追突防止システムにおける警報時期自動調整装置
JP2011123003A (ja) * 2009-12-14 2011-06-23 Honda Motor Co Ltd 燃費向上度指標算出装置およびナビゲーションシステム
JP2012238175A (ja) * 2011-05-11 2012-12-06 Canon Inc 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007280263A (ja) * 2006-04-11 2007-10-25 Denso Corp 運転支援装置
JP5126336B2 (ja) 2010-05-13 2013-01-23 株式会社デンソー 車両用速度制御装置
KR20130050113A (ko) * 2011-11-07 2013-05-15 현대자동차주식회사 위험단계별 경고기능을 갖는 차량 운행보조 시스템 및 그 방법
JP5954901B2 (ja) * 2013-12-18 2016-07-20 富士重工業株式会社 車両制御装置
JP6110807B2 (ja) 2014-03-27 2017-04-05 株式会社ジオ技術研究所 画像処理装置
US9242654B2 (en) * 2014-06-27 2016-01-26 International Business Machines Corporation Determining vehicle collision risk

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0836698A (ja) * 1994-07-22 1996-02-06 Daihatsu Motor Co Ltd 追突防止システムにおける警報時期自動調整装置
JP2011123003A (ja) * 2009-12-14 2011-06-23 Honda Motor Co Ltd 燃費向上度指標算出装置およびナビゲーションシステム
JP2012238175A (ja) * 2011-05-11 2012-12-06 Canon Inc 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022196414A1 (ja) * 2021-03-19 2022-09-22 株式会社オートネットワーク技術研究所 車載装置、車載通信システムおよびデータ送信方法

Also Published As

Publication number Publication date
JP2017062690A (ja) 2017-03-30
JP6409726B2 (ja) 2018-10-24
DE112016004312T5 (de) 2018-07-05
US20180354529A1 (en) 2018-12-13
US10220858B2 (en) 2019-03-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2017051676A1 (ja) 危険度指標変換装置
JP4281543B2 (ja) 車両用運転操作補助装置および車両用運転操作補助装置を備えた車両
JP5768891B2 (ja) 車両の運転支援システム
EP2704124B1 (en) Driver condition assessment device
EP2767450A1 (en) Lane departure warning system and a method for a lane departure warning system
JP2006232174A (ja) 車両用運転支援装置
JP6303777B2 (ja) 車両挙動制御装置及び車両挙動制御方法
JP2004362225A (ja) 車両用リスクポテンシャル算出装置、車両用運転操作補助装置、車両用運転操作補助装置を備える車両およびリスクポテンシャル算出方法
JP2019016178A (ja) 居眠り運転警報装置
US10272922B2 (en) Driving support device and driving support method
JP2014085711A (ja) 制動制御装置、制動制御方法、プログラム及び媒体
US11052923B2 (en) Vehicle interface apparatus and method
US10266132B2 (en) Method for operating driver assistance systems in a motor vehicle, and motor vehicle
JP5867368B2 (ja) 車両の運転支援装置及び運転支援方法
JP5204598B2 (ja) 車両の運転支援装置
CN113715833A (zh) 一种防路怒方法、装置和系统
JP6722409B2 (ja) 運転支援装置
JP2009069707A (ja) 車両用音声認識装置
JP2012150556A (ja) 運転支援装置
JP2019171946A (ja) 制御装置及びプログラム
JP2019067082A (ja) 運転支援装置
CN116776204B (zh) 驾驶人风险敏感度差异化表征方法、装置、设备及介质
US20230081020A1 (en) Driving assistance device and driving assistance system
WO2016125475A1 (ja) 画像表示制御装置、電子ミラーシステム及び画像表示制御プログラム
CN117642321A (zh) 自动驾驶汽车接管紧迫度判别方法和警示方法及系统

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 16848464

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 112016004312

Country of ref document: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 16848464

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1