WO2023188273A1 - 運転能力判定システムおよび運転能力判定方法 - Google Patents

運転能力判定システムおよび運転能力判定方法 Download PDF

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WO2023188273A1
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driving
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driving data
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Inventor
俊文 松野
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本田技研工業株式会社
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    • G—PHYSICS
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    • G—PHYSICS
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    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems

Definitions

  • the present invention relates to a driving ability determination system and a driving ability determination method for determining the driving ability of a vehicle driver.
  • Patent Document 1 a device that measures a driver's safe driving ability is conventionally known (for example, see Patent Document 1).
  • the driver is intermittently given a load by voice output to disperse his/her attention, and the steering entropy value representing the steering shake is calculated in the loaded state and the no-load state, respectively.
  • the driver's safe driving ability is evaluated based on the difference in blur evaluation values calculated between the loaded state and the no-load state.
  • a driving ability determination system that is one aspect of the present invention includes an information acquisition unit that acquires driving data of a vehicle, and a first information acquisition unit that represents steering characteristics of a vehicle driver based on the driving data acquired by the information acquisition unit.
  • a first calculation unit that calculates an evaluation value; a period extraction unit that extracts driving data for a predetermined evaluation period from the driving data acquired by the information acquisition unit; and a second calculation unit that calculates a second evaluation value representing the steering characteristics of the driver of the vehicle based on the steering characteristics of the driver of the vehicle.
  • the driving data includes information on the operation of the direction indicator.
  • the period extraction section extracts the travel data acquired by the information acquisition section after the turn signal starts operating.
  • a driving ability determination method that is another aspect of the present invention includes an information acquisition step of acquiring driving data of the vehicle, and a graph representing the steering characteristics of the driver of the vehicle based on the driving data acquired in the information acquisition step. 1.
  • the driving data includes information on the operation of the direction indicator.
  • the travel data acquired in the information acquisition step after the turn signal starts operating is extracted.
  • driving ability can be determined without interfering with driving.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of main parts of a driving ability determination system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining changes in the steering angle of a vehicle.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a degree display of the degree of steering shake.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining evaluation periods extracted by a period extracting unit in FIG. 1; The figure which shows the modification of FIG. 4A. The figure which shows another modification of FIG. 4A. The figure which shows yet another modification of FIG. 4A. 2 is a flowchart illustrating an example of a process executed by a calculation unit in FIG. 1.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining changes in the steering angle of a vehicle.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a degree display of the degree of steering shake.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining evaluation periods extracted by a period extracting unit in FIG. 1; The figure which shows the modification of FIG. 4A. The figure which shows another modification of FIG.
  • a driving ability determination system determines the driving ability of a vehicle driver.
  • a driver's driving behavior is composed of three elements: recognition, judgment, and operation.
  • recognition the ability of "cognitive function” which is a person's intellectual function related to recognition and judgment, gradually declines with age.
  • cognitive function declines, it becomes difficult to drive a vehicle safely.
  • a turning action that changes the direction of travel of a vehicle by crossing the oncoming lane at an intersection (right turn in countries and regions where vehicles drive on the left, and left turn in countries and regions where vehicles drive on the right.
  • a right turn in order to recognize the target trajectory of the vehicle, the driver needs to understand the situation of the oncoming lane ahead and the situation of the driving lane ahead of the right turn. .
  • the driver's mental activity increases as the driver's line of sight shifts between the oncoming lane ahead and the lane ahead of the right turn, increasing the driving load, especially the cognitive load related to cognition.
  • the driving ability related to cognitive function is determined based on the driving data during the evaluation period corresponding to the right turn, and the driver and his/her family support safe driving by understanding the tendency of cognitive function decline.
  • the driving ability determination system is configured as follows.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an example of the main configuration of a driving ability determination system (hereinafter referred to as system) 10.
  • the system 10 includes a computer having an arithmetic unit 11 such as a CPU, a storage unit 12 such as a ROM or RAM, and its peripheral circuits.
  • the calculation unit 11 functions as an information acquisition unit 13 , an ⁇ value calculation unit 14 , a period extraction unit 15 , an Hp value calculation unit 16 , a cognitive function evaluation unit 17 , and an information output unit 18 .
  • the storage unit 12 stores information such as programs executed by the calculation unit 11 and setting values.
  • the system 10 may be configured as an on-vehicle device mounted on a vehicle, may be configured as an external server device etc. provided outside the vehicle, or may be configured as a combination of an on-vehicle device and an external server device etc. Good too.
  • the information acquisition unit 13 acquires time-series driving data of the vehicle for each driver registered in advance. For example, travel data measured in a pre-registered vehicle that each driver drives on a daily basis is acquired.
  • the driving data includes at least the yaw rate ⁇ of the vehicle detected by a sensor mounted on the vehicle, the steering angle ⁇ of the steering wheel operated by the driver, the vehicle speed v, and the direction indicators (left and right blinkers). Contains information on the operating status of the
  • the driving data is transmitted to the system 10 at predetermined intervals, for example, via a TCU (telematics control unit) mounted on the vehicle.
  • the information acquisition unit 13 acquires travel data transmitted from pre-registered vehicles as time-series travel data for each pre-registered driver. Time-series driving data for each driver acquired by the information acquisition unit 13 is stored in the storage unit 12.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining changes in the steering angle ⁇ of the vehicle.
  • the ⁇ value calculation unit 14 calculates an evaluation value representing the characteristics of steering by the vehicle driver based on the time series steering angle ⁇ out of the driving data acquired by the information acquisition unit 13 and stored in the storage unit 12. Calculate a certain ⁇ value.
  • the predicted steering angle ⁇ p(n) is an estimated value assuming that the steering is performed smoothly, so if the actual steering is performed smoothly, it will match the actual steering angle ⁇ (n) and will be different from the actual steering angle.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a frequency display of the degree of steering shake, and shows an example of a frequency display of the prediction error e(n).
  • the ⁇ value calculation unit 14 calculates the predicted steering angle ⁇ p(n) and the predicted error e(n) at each time point n based on the driving data of the entire period, and then calculates the predicted steering angle ⁇ p(n) and the predicted error e(n) as shown by the solid line in FIG.
  • the 90th percentile value ( ⁇ value) in the frequency distribution of (n) is calculated.
  • the smoother the steering and the smaller the steering shake the sharper the frequency distribution of the prediction error e(n) will be centered around "0°" where there is no steering shake, and the smaller the ⁇ value will be.
  • the more the steering shake occurs the broader the frequency distribution of the prediction error e(n) becomes, and the ⁇ value becomes larger.
  • FIGS. 4A to 4D are diagrams for explaining the evaluation period extracted by the period extraction unit 15, and show an example of travel data during a right turn. Based on the travel data acquired by the information acquisition unit 13, the period extraction unit 15 extracts travel data for an evaluation period corresponding to a right turn from the travel data for all periods.
  • the driver operates the direction indicator at time t1, and the right blinker starts operating.
  • the vehicle starts turning and the yaw rate ⁇ increases.
  • a vehicle may stop temporarily, such as when waiting for a vehicle traveling straight in the opposite lane to pass. From time t3 to time t4, the vehicle temporarily stops and the vehicle speed v becomes "0". At time t4, the vehicle starts, the vehicle speed v increases, and when the right turn is completed, the steering wheel returns, and the right turn signal stops operating at time t5.
  • the period extraction unit 15 extracts a period (time t2 t3, t4 to t5) is set as an evaluation period, and the driving data for that period is extracted.
  • driving data for the period from when the driver turns the right turn signal and actually turns the steering wheel to start driving until the steering wheel returns and the right turn signal goes out is extracted as driving data for the evaluation period.
  • the period extraction unit 15 extracts the travel data based on the integral value of the yaw rate ⁇ , which corresponds to the turning angle of the vehicle. More specifically, the period extraction unit 15, for example, on the condition that the integral value of the yaw rate ⁇ during the period in which the right turn signal is in operation (times t1 to t5) is equal to or greater than a predetermined value (for example, about 90 degrees), Extract driving data.
  • a predetermined value for example, about 90 degrees
  • the integral value of the yaw rate ⁇ during the period when the right turn signal is in operation is the integral value of the yaw rate ⁇ when the right turn signal starts operating (time t1) and the integral value of the yaw rate ⁇ when the right turn signal ends operating (time t5). It can be calculated as the difference from the integral value of the yaw rate ⁇ . Based on the time-series yaw rate ⁇ , the integral value of the yaw rate ⁇ from the start of operation of the right blinker (time t1) to the end of operation (time t5) may be calculated.
  • the period extraction unit 15 extracts a period from time t2 to time t3, from time t4 to time t6, when the steering angle ⁇ becomes lower than the predetermined steering angle ⁇ 2, instead of time t5 when the right turn signal ends its operation. ) may be used as the evaluation period to extract driving data.
  • the travel data for the period until the steering wheel returns completely is extracted as the travel data for the evaluation period.
  • the predetermined steering angle ⁇ 1 as a driving data extraction start condition and the predetermined steering angle ⁇ 2 as an extraction end condition may be the same value as shown in FIG. 4B, or may be different values.
  • the period extraction unit 15 extracts a period (from time t2 to t3, from t4 to t7) until time t7 when the yaw rate ⁇ of the vehicle becomes lower than the predetermined yaw rate ⁇ 1, instead of the time t5 when the right turn signal ends its operation. ) may be used as the evaluation period to extract driving data.
  • travel data for a period until the turning operation of the vehicle is completed is extracted as travel data for the evaluation period.
  • the period extraction unit 15 extracts a period (for example, about 15 seconds) from when the right turn signal starts operating until a predetermined time (for example, about 15 seconds) elapses, instead of the time t5 when the right turn signal ends its operation.
  • the driving data may be extracted using the evaluation period (times t2 to t3, t4 to t8).
  • the predetermined time is predetermined, for example, based on the average time from when the right blinker starts operating until the turning operation of the vehicle is completed. In this case, travel data for a valid evaluation period can be easily and accurately extracted.
  • the Hp value calculation unit 16 calculates an Hp value representing the characteristics of steering by the driver of the vehicle based on the ⁇ value calculated by the ⁇ value calculation unit 14 and the driving data of the evaluation period extracted by the period extraction unit 15. Calculate. More specifically, after calculating the predicted steering angle ⁇ p(n) and the prediction error e(n) at each time point n based on the driving data during the evaluation period, the prediction error e( The frequency distribution of n) is divided into nine ranges P1 to P9 based on the ⁇ value.
  • Hp value a steering entropy value
  • the Hp value represents the smoothness of the steering; the smaller the steering shake is and the sharper the frequency distribution of the prediction error e(n) is, the smaller the value becomes. I see, this is a large value.
  • the cognitive function evaluation unit 17 evaluates the cognitive function of the vehicle driver based on the Hp value calculated by the Hp value calculation unit 16. That is, by continuously monitoring the Hp value representing steering shake under cognitive load, it is possible to evaluate the tendency for the driver's cognitive function to decline. For example, if the Hp value, which is calculated periodically (for example, monthly) based on daily driving data, tends to increase, it is evaluated that the cognitive function tends to decline.
  • the information output unit 18 transmits the evaluation results by the cognitive function evaluation unit 17 to user terminals such as the driver himself or his family. For example, a notification can be sent to a pre-registered email address. In this case, the notification can be used by the driver and his or her family to consider returning the driver's license or replacing the vehicle with a vehicle with enhanced driving support functions. Since objective information based on driving data is provided, it is easier for drivers to accept the current state of their own cognitive functions and to consider appropriate measures at an early stage.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating an example of processing executed by the calculation unit 11 of the system 10.
  • the processing shown in this flowchart is executed periodically, for example.
  • step S1 the driving data for the entire period stored in the storage section 12 is read out.
  • step S2 an ⁇ value is calculated based on the driving data for the entire period read out in step S1.
  • the latest ⁇ value calculated in step S2 is stored in the storage unit 12 and updated.
  • step S3 the driving data for the period in which the right blinker is in operation is extracted from the driving data for the entire period read out in step S1.
  • step S4 travel data for a period in which the steering angle ⁇ is greater than or equal to a predetermined steering angle ⁇ 1 is extracted from the travel data for the period extracted in step S3.
  • step S5 travel data for an evaluation period in which the vehicle speed v is equal to or higher than a predetermined vehicle speed v1 is extracted from the travel data for the period extracted in step S4.
  • step S6 it is determined whether the integral value of the yaw rate ⁇ during the period in which the travel data was extracted in step S3 is greater than or equal to a predetermined value. If the answer in step S6 is affirmative, the process proceeds to step S7, and if the answer is negative, the process ends.
  • step S7 the Hp value is calculated based on the latest ⁇ value stored in the storage unit 12.
  • the latest Hp value calculated in step S7 is stored and accumulated in the storage unit 12.
  • step S8 the latest Hp value stored in the storage unit 12 is compared with the past Hp value to determine the driving ability related to the driver's cognitive function.
  • step S9 the evaluation result in step S8 is sent to the pre-registered e-mail address, and the process ends.
  • ⁇ value and Hp value are indicators for determining a driver's driving ability, based only on daily driving data, so it is possible to determine the driving ability without hindering driving. It is possible (steps S1 to S8).
  • driving data from when the driver turns on the right blinker and actually turns the steering wheel until the steering wheel returns, we can extract the evaluation period in which cognitive load is high, without too much or too little, and improve driving performance related to cognitive function.
  • the ability can be determined with high accuracy (steps S3 to S6).
  • the driver's cognitive function is automatically evaluated based only on daily driving data, and the evaluation results are notified to the driver and his or her family, reducing the burden of watching over the elderly driving the vehicle and family members who live far away. This can be reduced (steps S1 to S9).
  • the driving ability determination system 10 includes an information acquisition unit 13 that acquires driving data of the vehicle, and an ⁇ value representing the steering characteristics of the vehicle driver based on the driving data acquired by the information acquisition unit 13.
  • the ⁇ value calculation unit 14 calculates the ⁇ value
  • the period extraction unit 15 extracts the driving data of a predetermined evaluation period from the driving data acquired by the information acquisition unit 13, and the driving data of the evaluation period extracted by the period extraction unit 15. (FIG. 1).
  • the driving data includes turn signal operation information (FIGS. 4A to 4D).
  • the period extraction unit 15 extracts the travel data acquired by the information acquisition unit 13 after the turn signal starts operating (after time t1) (FIGS. 4A to 4D).
  • ⁇ value and Hp value are indicators for determining a driver's driving ability, based only on daily driving data, so it is possible to determine driving ability without hindering driving.
  • driving data for the evaluation period that is effective for determining driving ability can be extracted, and driving ability can be evaluated with accuracy. Can be judged well.
  • the driving data includes information on the steering angle ⁇ of the steering wheel operated by the driver (FIGS. 4A to 4D).
  • the period extraction unit 15 extracts the travel data acquired by the information acquisition unit 13 after the steering angle ⁇ reaches the predetermined steering angle ⁇ 1 (after time t2) (FIGS. 4A to 4D). In this case, since the period from when the driver turns on the right turn signal to when the driver actually starts turning the steering wheel is extracted, it is possible to extract driving data for a valid evaluation period with higher accuracy.
  • the travel data includes information on vehicle speed v (FIGS. 4A to 4D).
  • the period extraction unit 15 extracts the travel data acquired by the information acquisition unit 13 when the vehicle travels at a predetermined vehicle speed v1 or higher (period excluding times t3 to t4) (FIGS. 4A to 4D).
  • a predetermined vehicle speed v1 or higher period excluding times t3 to t4
  • driving data for valid evaluation periods can be extracted with greater precision. be able to.
  • the traveling data includes information on the yaw rate ⁇ (FIGS. 4A to 4D).
  • the period extraction unit 15 extracts the travel data acquired by the information acquisition unit 13 when the integral value of the yaw rate ⁇ becomes equal to or greater than a predetermined value after the direction indicator starts operating (FIGS. 4A to 4D).
  • a predetermined value for example, about 90 degrees
  • the period extraction unit 15 extracts the driving data acquired by the information acquisition unit 13 until the turn signal operation ends (until time t5) (FIG. 4A). In this way, by extracting the period from when the vehicle turns right until the right blinker goes out as the evaluation period, it is possible to accurately extract driving data for a valid evaluation period.
  • the driving data includes information on the steering angle ⁇ of the steering wheel operated by the driver (FIGS. 4A to 4D).
  • the period extraction unit 15 extracts the travel data acquired by the information acquisition unit 13 until the steering angle ⁇ becomes less than the predetermined steering angle ⁇ 2 (by time t6) (FIG. 4B). In this way, by extracting the period from the right turn until the steering wheel returns as the evaluation period, it is possible to accurately extract travel data for a valid evaluation period.
  • the traveling data includes information on the yaw rate ⁇ (FIGS. 4A to 4D).
  • the period extraction unit 15 extracts the traveling data acquired by the information acquisition unit 13 until the yaw rate ⁇ falls below the predetermined yaw rate ⁇ 1 (until time t7) (FIG. 4C). In this way, by extracting the period from when the vehicle turns right until the turning operation of the vehicle is completed as the evaluation period, it is possible to accurately extract driving data for a valid evaluation period.
  • the period extraction unit 15 extracts the travel data acquired by the information acquisition unit 13 until a predetermined time (for example, about 15 seconds) has elapsed (from time t1 to t8) after the turn signal starts operating. ( Figure 4D). In this way, by extracting the predetermined time after the start of a right turn as the evaluation period, it is possible to easily and accurately extract travel data for a valid evaluation period.
  • a predetermined time for example, about 15 seconds
  • the period extraction unit 15 extracts the driving data acquired by the information acquisition unit 13 during the period (during a right turn) in which a turning operation to change the traveling direction of the vehicle by crossing the oncoming lane at the intersection is performed during the evaluation period. Extract as driving data. Since the driver's cognitive function greatly influences the stability of driving during such a period, by evaluating driving stability based on driving data during such a period, it is possible to evaluate driving stability related to the driver's cognitive function. ability can be determined.
  • the present invention can also be used as a driving ability determination method. That is, the driving ability determination method includes an information acquisition step S1 for acquiring driving data of the vehicle, and an ⁇ value representing the steering characteristics of the vehicle driver based on the driving data acquired in the information acquisition step S1. ⁇ value calculation step S2; period extraction steps S3 to S6 for extracting driving data of a predetermined evaluation period from the driving data acquired in information acquisition step S1; The process includes an Hp value calculation step S7 of calculating an Hp value representing steering characteristics of the driver of the vehicle based on the driving data (FIG. 5). The driving data includes information on the operation of the direction indicator. In the period extraction steps S3 to S6, the driving data acquired in the information acquisition step S1 after the turn signal starts operating is extracted.
  • the period extraction unit 15 extracts driving data of the evaluation period based on information about the vehicle's yaw rate ⁇ , steering angle ⁇ , vehicle speed v, and operating state of the turn signal included in the driving data.
  • the period extraction section is not limited to this.
  • travel data for the evaluation period may be extracted based on temporal changes in vehicle position information included in the travel data, or travel data for the evaluation period may be extracted based on position information and map information.

Abstract

運転能力判定システム（１０）は、車両の走行データを取得する情報取得部（１３）と、情報取得部（１３）により取得された走行データに基づいて、車両の運転者の操舵の特性を表す第１評価値を算出する第１算出部（１４）と、情報取得部（１３）により取得された走行データから、所定の評価期間の走行データを抽出する期間抽出部（１５）と、期間抽出部（１５）により抽出された評価期間の走行データに基づいて、車両の運転者の操舵の特性を表す第２評価値を算出する第２算出部（１６）と、を備える。走行データには、方向指示器の作動情報が含まれる。期間抽出部（１５）は、方向指示器の作動開始後に情報取得部（１３）により取得された走行データを抽出する。

Description

運転能力判定システムおよび運転能力判定方法
　本発明は、車両の運転者の運転能力を判定する運転能力判定システムおよび運転能力判定方法に関する。
　この種の装置として、従来、運転者の安全運転能力を測定するようにした装置が知られている（例えば特許文献１参照）。この特許文献１記載の装置では、運転者に対し間欠的に音声出力による負荷を与えて注意力を分散させ、負荷状態と無負荷状態とで操舵のぶれを表すステアリングエントロピー値をそれぞれ算出し、負荷状態と無負荷状態とで算出されたぶれ評価値の差に基づいて運転者の安全運転能力を評価する。
特開２０１４－１７４８４８号公報
　しかしながら、上記特許文献１記載の装置では、運転者の安全運転能力を評価するために運転者に負荷を与える必要があるため、運転の支障になる。
　本発明の一態様である運転能力判定システムは、車両の走行データを取得する情報取得部と、情報取得部により取得された走行データに基づいて、車両の運転者の操舵の特性を表す第１評価値を算出する第１算出部と、情報取得部により取得された走行データから、所定の評価期間の走行データを抽出する期間抽出部と、期間抽出部により抽出された評価期間の走行データに基づいて、車両の運転者の操舵の特性を表す第２評価値を算出する第２算出部と、を備える。走行データには、方向指示器の作動情報が含まれる。期間抽出部は、方向指示器の作動開始後に情報取得部により取得された走行データを抽出する。
　本発明の別の態様である運転能力判定方法は、車両の走行データを取得する情報取得ステップと、情報取得ステップで取得された走行データに基づいて、車両の運転者の操舵の特性を表す第１評価値を算出する第１算出ステップと、情報取得ステップで取得された走行データから、所定の評価期間の走行データを抽出する期間抽出ステップと、期間抽出ステップで抽出された評価期間の走行データに基づいて、車両の運転者の操舵の特性を表す第２評価値を算出する第２算出ステップと、を含む。走行データには、方向指示器の作動情報が含まれる。期間抽出ステップでは、方向指示器の作動開始後に情報取得ステップで取得された走行データを抽出する。
　本発明によれば、運転に支障をきたすことなく運転能力を判定することができる。
本発明の実施形態に係る運転能力判定システムの要部構成の一例を示すブロック図。 車両の操舵角の変動について説明するための図。 操舵のぶれの程度の度数表示を例示する図。 図１の期間抽出部により抽出される評価期間について説明するための図。 図４Ａの変形例を示す図。 図４Ａの別の変形例を示す図。 図４Ａのさらに別の変形例を示す図。 図１の演算部により実行される処理の一例を示すフローチャート。
　以下、図１～図５を参照して本発明の実施形態について説明する。本発明の実施形態に係る運転能力判定システムは、車両の運転者の運転能力を判定する。一般に、運転者の運転行動は、認知、判断、および操作の３要素で構成される。これらの要素のうちの認知、判断に関わる人の知的機能である「認知機能」に係る能力は、加齢に伴って徐々に低下することが知られている。認知機能が低下すると、車両を安全に運転することが難しくなる。
　ところで、交差点において対向車線を越えて車両の進行方向を変更する旋回動作（車両の左側通行が採用されている国や地域では右折、右側通行が採用されている国や地域では左折。以下では、単に「右折」と称する。）を行うときは、運転者が車両の目標軌跡を認識するにあたり、前方の対向車線の状況を把握しつつ、右折した先の走行車線の状況を把握する必要が生じる。この場合、前方の対向車線と右折した先の走行車線との間での視線移動が発生することで運転者の心的活動が増え、運転負荷、特に認知に係る認知負荷が高くなる。
　このような期間の運転の安定性には運転者の認知機能が大きく影響するため、このような期間の走行データに基づいて運転の安定性を評価することで、運転者の認知機能に係る運転能力を判定することができる。そこで本実施形態では、右折中に相当する評価期間の走行データに基づいて認知機能に係る運転能力を判定し、運転者自身やその家族が認知機能の低下傾向を把握することで安全運転を支援できるよう、以下のように運転能力判定システムを構成する。
　図１は、運転能力判定システム（以下、システム）１０の要部構成の一例を示すブロック図である。図１に示すように、システム１０は、ＣＰＵなどの演算部１１、ＲＯＭ，ＲＡＭなどの記憶部１２、およびその周辺回路などを有するコンピュータを含んで構成される。演算部１１は、情報取得部１３と、α値算出部１４と、期間抽出部１５と、Ｈｐ値算出部１６と、認知機能評価部１７と、情報出力部１８として機能する。記憶部１２には、演算部１１が実行するプログラムや設定値などの情報が記憶される。システム１０は、車両に搭載された車載装置として構成されてもよく、車外に設けられた外部サーバ装置等として構成されてもよく、車載装置と外部サーバ装置等とを組み合わせたものとして構成されてもよい。
　情報取得部１３は、予め登録された運転者ごとに、車両の時系列の走行データを取得する。例えば、各運転者が日常的に運転する予め登録された車両で測定された走行データを取得する。走行データには、少なくとも、車両に搭載されたセンサにより検出される車両のヨーレートψ、運転者により操作されるステアリングホイール（ハンドル）の操舵角θ、車速ｖ、および方向指示器（左右のウィンカ）の作動状態の情報が含まれる。
　走行データは、車両に搭載されたＴＣＵ（テレマティクス制御装置）を介して、例えば所定周期でシステム１０に送信される。情報取得部１３は、予め登録された車両から送信された走行データを、予め登録された運転者ごとの時系列の走行データとして取得する。情報取得部１３により取得された運転者ごとの時系列の走行データは、記憶部１２に記憶される。
　図２は、車両の操舵角θの変動について説明するための図である。車両の運転が安定した状態では、操舵がぶれることなく滑らかに行われ、操舵角θの変動が小さくなる。一方、運転が不安定な状態では、操舵がぶれ、操舵角θの変動が大きくなる。α値算出部１４は、情報取得部１３により取得され、記憶部１２に記憶された走行データのうち、時系列の操舵角θに基づいて、車両の運転者による操舵の特性を表す評価値であるα値を算出する。
　より具体的には、図２に示すように、特定の時点ｎの直前の時点ｎ－３，ｎ－２，ｎ－１の実際の操舵角θ（ｎ－３），θ（ｎ－２），θ（ｎ－１）に基づいて、時点（ｎ－１）を中心とする２次テイラー展開により時点ｎの予測操舵角θｐ（ｎ）を算出する。予測操舵角θｐ（ｎ）は、操舵が滑らかに行われたと仮定した推定値であるため、実際の操舵が滑らかに行われた場合は、実際の操舵角θ（ｎ）に一致し、実際の操舵がぶれた場合は、ぶれの程度に応じて実際の操舵角θ（ｎ）から乖離する。このような、ぶれの程度は、下式(i)により算出される予測誤差ｅ（ｎ）として表すことができる。
　　　　　　ｅ（ｎ）＝θ（ｎ）－θｐ（ｎ）　　　・・・(i)
　図３は、操舵のぶれの程度の度数表示を例示する図であり、予測誤差ｅ（ｎ）の度数表示の一例を示す。α値算出部１４は、全期間の走行データに基づいて、各時点ｎの予測操舵角θｐ（ｎ）および予測誤差ｅ（ｎ）を算出した後、図３に実線で示すような予測誤差ｅ（ｎ）の度数分布における９０パーセンタイル値（α値）を算出する。操舵が滑らかで操舵のぶれが少ないほど、予測誤差ｅ（ｎ）の度数分布が、操舵のぶれがない“０°”を中心としたシャープな形状となり、α値が小さくなる。一方、操舵のぶれが多いほど、予測誤差ｅ（ｎ）の度数分布がブロードな形状となり、α値が大きくなる。全期間の走行データを利用することで、通常の状態での運転者の操舵のぶれを表すα値を算出することができる。
　図４Ａ～図４Ｄは、期間抽出部１５により抽出される評価期間について説明するための図であり、右折中の走行データの一例を示す。期間抽出部１５は、情報取得部１３により取得された走行データに基づいて、全期間の走行データから、右折中に相当する評価期間の走行データを抽出する。
　図４Ａ～図４Ｄの例では、時刻ｔ１で運転者が方向指示器を操作し、右ウィンカが作動を開始する。運転者がハンドルを切り始め、時刻ｔ２で操舵角θがハンドルの遊びに相当する所定操舵角θ１に達すると、車両が旋回し始め、ヨーレートψが増加する。交差点における右折では、対向車線を直進する車両が通過するのを待つ場合など、車両が一時的に停止することがある。時刻ｔ３～ｔ４では車両が一時的に停止し、車速ｖが"０"になる。時刻ｔ４で車両が発進して車速ｖが増加し、右折が完了すると、ハンドルが戻り、時刻ｔ５で右ウィンカが作動を終了する。
　図４Ａに示すように、期間抽出部１５は、右ウィンカが作動中、かつ、操舵角θが所定操舵角θ１以上、かつ、車速ｖが所定車速ｖ１（ｖ１＞０）以上の期間（時刻ｔ２～ｔ３，ｔ４～ｔ５）を評価期間として、その期間の走行データを抽出する。これにより、運転者が右ウィンカを出した後、実際にハンドルを切って走り出してから、ハンドルが戻って右ウィンカが消えるまでの期間の走行データが評価期間の走行データとして抽出される。
　期間抽出部１５による走行データの抽出は、さらに、車両の旋回角に相当するヨーレートψの積分値に基づいて行われる。より具体的には、期間抽出部１５は、例えば右ウィンカが作動中の期間（時刻ｔ１～ｔ５）におけるヨーレートψの積分値が所定値（例えば、９０°程度）以上になることを条件として、走行データの抽出を行う。すなわち、１回の旋回動作中における車両の旋回角が所定値に満たない場合は、右折ではなく、車線変更等の走行シーンである蓋然性が高いため、そのような期間の走行データは評価期間の走行データとして扱わない。右ウィンカが作動中の期間におけるヨーレートψの積分値は、図４Ａに示すように、右ウィンカの作動開始時（時刻ｔ１）のヨーレートψの積分値と右ウィンカの作動終了時（時刻ｔ５）のヨーレートψの積分値との差として算出することができる。時系列のヨーレートψに基づいて、右ウィンカの作動開始時（時刻ｔ１）から作動終了時（時刻ｔ５）までのヨーレートψの積分値を算出してもよい。
　図４Ｂに示すように、期間抽出部１５は、右ウィンカが作動を終了する時刻ｔ５に代えて、操舵角θが所定操舵角θ２を下回る時刻ｔ６までの期間（時刻ｔ２～ｔ３，ｔ４～ｔ６）を評価期間として走行データを抽出してもよい。この場合、ハンドルが戻りきるまでの期間の走行データが評価期間の走行データとして抽出される。このとき、右ウィンカの作動開始後、操舵角θが所定操舵角θ２を下回るまでの期間（時刻ｔ１～ｔ６）におけるヨーレートψの積分値に基づいて、走行データの抽出を行うか否かを判定してもよい。走行データの抽出開始条件としての所定操舵角θ１と抽出終了条件としての所定操舵角θ２とは、図４Ｂに示すように同じ値としてもよく、異なる値としてもよい。
　図４Ｃに示すように、期間抽出部１５は、右ウィンカが作動を終了する時刻ｔ５に代えて、車両のヨーレートψが所定ヨーレートψ１を下回る時刻ｔ７までの期間（時刻ｔ２～ｔ３，ｔ４～ｔ７）を評価期間として走行データを抽出してもよい。この場合、車両の旋回動作が完了するまでの期間の走行データが評価期間の走行データとして抽出される。このとき、右ウィンカの作動開始後、車両のヨーレートψが所定ヨーレートψ１を下回るまでの期間（時刻ｔ１～ｔ７）におけるヨーレートψの積分値に基づいて、走行データの抽出を行うか否かを判定してもよい。
　図４Ｄに示すように、期間抽出部１５は、右ウィンカが作動を終了する時刻ｔ５に代えて、右ウィンカが作動を開始後、所定時間（例えば、１５秒程度）が経過するまでの期間（時刻ｔ２～ｔ３，ｔ４～ｔ８）を評価期間として走行データを抽出してもよい。所定時間は、例えば、右ウィンカの作動開始後、車両の旋回動作が完了するまでの平均的な時間に基づいて予め定められる。この場合、有効な評価期間の走行データを簡易に精度よく抽出することができる。このとき、右ウィンカの作動開始後、所定時間が経過するまでの期間（時刻ｔ１～ｔ８）におけるヨーレートψの積分値に基づいて、走行データの抽出を行うか否かを判定してもよい。
　Ｈｐ値算出部１６は、α値算出部１４により算出されたα値と、期間抽出部１５により抽出された評価期間の走行データとに基づいて、車両の運転者による操舵の特性を表すＨｐ値を算出する。より具体的には、評価期間の走行データに基づいて、各時点ｎの予測操舵角θｐ（ｎ）および予測誤差ｅ（ｎ）を算出した後、図３に破線で示すような予測誤差ｅ（ｎ）の度数分布をα値に基づいて９つの範囲Ｐ１～Ｐ９に分ける。すなわち、８つの基準値－５α，－２．５α，－α，－０．５α，０．５α，α，２．５α，５αに基づいて、９つの範囲Ｐ１（～－５α），Ｐ２（－５α～－２．５α），Ｐ３（－２．５α～－α），Ｐ４（－α～－０．５α），Ｐ５（－０．５α～０．５α），Ｐ６（０．５α～α），Ｐ７（α～２．５α），Ｐ８（２．５α～５α），Ｐ９（５α～）に分ける。そして、各範囲Ｐ１～Ｐ９の割合ｐ１～ｐ９に基づいて、下式(ii)によりステアリングエントロピー値（Ｈｐ値）を算出する。
　　　　　　Ｈｐ＝－Σｐｉ・ｌｏｇ9ｐｉ　　　・・・(ii)
　Ｈｐ値は、操舵の滑らかさを表し、操舵のぶれが少なく予測誤差ｅ（ｎ）の度数分布がシャープになるほど小さい値となり、操舵のぶれが多く予測誤差ｅ（ｎ）の度数分布がブロードになるほど大きい値となる。視線移動が多く、操舵のぶれに対する認知機能の影響が大きい右折中に相当する評価期間の走行データを利用することで、通常の状態に比して認知負荷がかかった状態での運転者の操舵のぶれを表すＨｐ値を算出することができる。
　認知機能評価部１７は、Ｈｐ値算出部１６により算出されたＨｐ値に基づいて、車両の運転者の認知機能を評価する。すなわち、認知負荷がかかった状態での操舵のぶれを表すＨｐ値を継続的に監視することで、その運転者の認知機能の低下傾向を評価することができる。例えば、日常的な運転の走行データに基づいて定期的に（例えば、毎月）算出されるＨｐ値が増加傾向にある場合は、認知機能が低下傾向にあると評価する。
　情報出力部１８は、認知機能評価部１７による評価結果を運転者本人や家族などのユーザ端末に送信する。例えば、予め登録されたメールアドレス宛てに通知を送信することができる。この場合、通知をきっかけに、運転者本人や家族などが運転免許の返納や運転支援機能が充実した車両への代替えなどを検討することができる。走行データに基づく客観的な情報が提供されるため、運転者本人にとって自身の認知機能の現状を受け入れやすく、早期に適切な対応を検討することができる。
　図５は、システム１０の演算部１１により実行される処理の一例を示すフローチャートである。このフローチャートに示す処理は、例えば定期的に実行される。先ずステップＳ１で、記憶部１２に記憶された全期間の走行データを読み出す。次いでステップＳ２で、ステップＳ１で読み出された全期間の走行データに基づいて、α値を算出する。ステップＳ２で算出された最新のα値は、記憶部１２に記憶され、更新される。
　次いでステップＳ３で、ステップＳ１で読み出された全期間の走行データから、右ウィンカが作動中の期間の走行データを抽出する。次いでステップＳ４で、ステップＳ３で抽出された期間の走行データから、操舵角θが所定操舵角θ１以上の期間の走行データを抽出する。次いでステップＳ５で、ステップＳ４で抽出された期間の走行データから、車速ｖが所定車速ｖ１以上の評価期間の走行データを抽出する。次いでステップＳ６で、ステップＳ３で走行データが抽出された期間におけるヨーレートψの積分値が所定値以上であるか否かを判定する。ステップＳ６で肯定されるとステップＳ７に進み、否定されると処理を終了する。
　ステップＳ７では、記憶部１２に記憶された最新のα値に基づいてＨｐ値を算出する。ステップＳ７で算出された最新のＨｐ値は、記憶部１２に記憶され、蓄積される。次いでステップＳ８で、記憶部１２に記憶された最新のＨｐ値を過去のＨｐ値と比較し、運転者の認知機能に係る運転能力を判定する。次いでステップＳ９で、ステップＳ８の評価結果を事前に登録されたメールアドレス宛てに送信し、処理を終了する。
　このように、日常的な走行データのみに基づいて運転者の運転能力を判定するための指標となるα値およびＨｐ値を算出できるため、運転に支障をきたすことなく運転能力を判定することができる（ステップＳ１～Ｓ８）。また、運転者が右ウィンカを出し、実際にハンドルを切って走り出してからハンドルが戻るまでの走行データを抽出することで、認知負荷が高まる評価期間を過不足なく抽出し、認知機能に係る運転能力を精度よく判定することができる（ステップＳ３～Ｓ６）。また、日常的な走行データのみに基づいて運転者の認知機能が自動的に評価され、評価結果が本人や家族に通知されるため、車両を運転する高齢者と離れて暮らす家族の見守り負担を軽減することができる（ステップＳ１～Ｓ９）。
　本実施形態によれば以下のような作用効果を奏することができる。
（１）運転能力判定システム１０は、車両の走行データを取得する情報取得部１３と、情報取得部１３により取得された走行データに基づいて、車両の運転者の操舵の特性を表すα値を算出するα値算出部１４と、情報取得部１３により取得された走行データから、所定の評価期間の走行データを抽出する期間抽出部１５と、期間抽出部１５により抽出された評価期間の走行データに基づいて、車両の運転者の操舵の特性を表すＨｐ値を算出するＨｐ値算出部１６と、を備える（図１）。走行データには、方向指示器の作動情報が含まれる（図４Ａ～図４Ｄ）。期間抽出部１５は、方向指示器の作動開始後（時刻ｔ１以降）に情報取得部１３により取得された走行データを抽出する（図４Ａ～図４Ｄ）。
　これにより、日常的な走行データのみに基づいて運転者の運転能力を判定するための指標となるα値およびＨｐ値を算出できるため、運転に支障をきたすことなく運転能力を判定することができる。また、運転者が右ウィンカを出してからの期間（時刻ｔ１以降）を評価期間として走行データを抽出することで、運転能力の判定に有効な評価期間の走行データを抽出し、運転能力を精度よく判定することができる。
（２）走行データには、運転者により操作されるステアリングホイールの操舵角θの情報が含まれる（図４Ａ～図４Ｄ）。期間抽出部１５は、操舵角θが所定操舵角θ１に達した後（時刻ｔ２以降）に情報取得部１３により取得された走行データを抽出する（図４Ａ～図４Ｄ）。この場合、運転者が右ウィンカを出した後、実際にハンドルを切り始めてからの期間が抽出されるため、有効な評価期間の走行データをより精度よく抽出することができる。
（３）走行データには、車速ｖの情報が含まれる（図４Ａ～図４Ｄ）。期間抽出部１５は、車両が所定車速ｖ１以上で走行したとき（時刻ｔ３～ｔ４を除く期間）に情報取得部１３により取得された走行データを抽出する（図４Ａ～図４Ｄ）。この場合、運転者が右ウィンカを出した後、実際にハンドルを切って走り出してからの期間が抽出されるため、有効な評価期間の走行データをより精度よく抽出することができる。また、例えば交差点での右折中に対向車線を直進する車両が通過するのを待つ場合など、車両が停まっている期間が除外されるため、有効な評価期間の走行データをより精度よく抽出することができる。
（４）走行データには、ヨーレートψの情報が含まれる（図４Ａ～図４Ｄ）。期間抽出部１５は、方向指示器の作動開始後、ヨーレートψの積分値が所定値以上になったとき、情報取得部１３により取得された走行データを抽出する（図４Ａ～図４Ｄ）。すなわち、車両の旋回角に相当するヨーレートの積分値が所定値（例えば、９０°程度）に満たない場合は、右折ではなく、車線変更等の走行シーンである蓋然性が高いため、そのような期間は評価期間として扱わない。これにより、有効な評価期間の走行データをより精度よく抽出することができる。
（５）期間抽出部１５は、方向指示器の作動終了まで（時刻ｔ５まで）に情報取得部１３により取得された走行データを抽出する（図４Ａ）。このように、右折後、右ウィンカが消えるまでの期間を評価期間として抽出することで、有効な評価期間の走行データを精度よく抽出することができる。
（６）走行データには、運転者により操作されるステアリングホイールの操舵角θの情報が含まれる（図４Ａ～図４Ｄ）。期間抽出部１５は、操舵角θが所定操舵角θ２を下回るまで（時刻ｔ６まで）に情報取得部１３により取得された走行データを抽出する（図４Ｂ）。このように、右折後、ハンドルが戻るまでの期間を評価期間として抽出することで、有効な評価期間の走行データを精度よく抽出することができる。
（７）走行データには、ヨーレートψの情報が含まれる（図４Ａ～図４Ｄ）。期間抽出部１５は、ヨーレートψが所定ヨーレートψ１を下回るまで（時刻ｔ７まで）に情報取得部１３により取得された走行データを抽出する（図４Ｃ）。このように、右折後、車両の旋回動作が完了するまでの期間を評価期間として抽出することで、有効な評価期間の走行データを精度よく抽出することができる。
（８）期間抽出部１５は、方向指示器の作動開始後、所定時間（例えば、１５秒程度）が経過するまで（時刻ｔ１～ｔ８）に情報取得部１３により取得された走行データを抽出する（図４Ｄ）。このように、右折開始後の所定時間を評価期間として抽出することで、有効な評価期間の走行データを簡易に精度よく抽出することができる。
（９）期間抽出部１５は、交差点において対向車線を越えて車両の進行方向を変更する旋回動作が行われた期間（右折中）に情報取得部１３により取得された走行データを、評価期間の走行データとして抽出する。このような期間の運転の安定性には運転者の認知機能が大きく影響するため、このような期間の走行データに基づいて運転の安定性を評価することで、運転者の認知機能に係る運転能力を判定することができる。
　以上では、本発明を運転能力判定システムとして説明したが、本発明は、運転能力判定方法として用いることもできる。すなわち、運転能力判定方法は、車両の走行データを取得する情報取得ステップＳ１と、情報取得ステップＳ１で取得された走行データに基づいて、車両の運転者の操舵の特性を表すα値を算出するα値算出ステップＳ２と、情報取得ステップＳ１で取得された走行データから、所定の評価期間の走行データを抽出する期間抽出ステップＳ３～Ｓ６と、期間抽出ステップＳ３～Ｓ６で抽出された評価期間の走行データに基づいて、車両の運転者の操舵の特性を表すＨｐ値を算出するＨｐ値算出ステップＳ７と、を含む（図５）。走行データには、方向指示器の作動情報が含まれる。期間抽出ステップＳ３～Ｓ６では、方向指示器の作動開始後に情報取得ステップＳ１で取得された走行データを抽出する。
　上記実施形態では、期間抽出部１５が走行データに含まれる車両のヨーレートψ、操舵角θ、車速ｖ、方向指示器の作動状態の情報に基づいて、評価期間の走行データを抽出する例を説明したが、期間抽出部は、このようなものに限らない。例えば、走行データに含まれる車両の位置情報の時間変化に基づいて評価期間の走行データを抽出してもよく、位置情報と地図情報とに基づいて評価期間の走行データを抽出してもよい。
　以上の説明はあくまで一例であり、本発明の特徴を損なわない限り、上述した実施形態および変形例により本発明が限定されるものではない。上記実施形態と変形例の１つまたは複数を任意に組み合わせることも可能であり、変形例同士を組み合わせることも可能である。
１０　運転能力判定システム（システム）、１１　演算部、１２　記憶部、１３　情報取得部、１４　α値算出部、１５　期間抽出部、１６　Ｈｐ値算出部、１７　認知機能評価部、１８　情報出力部

Claims (10)

  1. 　車両の走行データを取得する情報取得部と、
    　前記情報取得部により取得された走行データに基づいて、前記車両の運転者の操舵の特性を表す第１評価値を算出する第１算出部と、
    　前記情報取得部により取得された走行データから、所定の評価期間の走行データを抽出する期間抽出部と、
    　前記期間抽出部により抽出された前記評価期間の走行データに基づいて、前記車両の運転者の操舵の特性を表す第２評価値を算出する第２算出部と、を備え、
    　前記走行データには、方向指示器の作動情報が含まれ、
    　前記期間抽出部は、前記方向指示器の作動開始後に前記情報取得部により取得された走行データを抽出することを特徴とする運転能力判定システム。
  2. 　請求項１に記載の運転能力判定システムにおいて、
    　前記走行データには、運転者により操作されるステアリングホイールの操舵角の情報が含まれ、
    　前記期間抽出部は、前記操舵角が所定の抽出開始操舵角に達した後に前記情報取得部により取得された走行データを抽出することを特徴とする運転能力判定システム。
  3. 　請求項１または２に記載の運転能力判定システムにおいて、
    　前記走行データには、車速の情報が含まれ、
    　前記期間抽出部は、前記車両が所定車速以上で走行したときに前記情報取得部により取得された走行データを抽出することを特徴とする運転能力判定システム。
  4. 　請求項１～３のいずれか１項に記載の運転能力判定システムにおいて、
    　前記走行データには、ヨーレートの情報が含まれ、
    　前記期間抽出部は、前記方向指示器の作動開始後、前記ヨーレートの積分値が所定値以上になったとき、前記情報取得部により取得された走行データを抽出することを特徴とする運転能力判定システム。
  5. 　請求項１～４のいずれか１項に記載の運転能力判定システムにおいて、
    　前記期間抽出部は、前記方向指示器の作動終了までに前記情報取得部により取得された走行データを抽出することを特徴とする運転能力判定システム。
  6. 　請求項１～４のいずれか１項に記載の運転能力判定システムにおいて、
    　前記走行データには、運転者により操作されるステアリングホイールの操舵角の情報が含まれ、
    　前記期間抽出部は、前記操舵角が所定の抽出終了操舵角を下回るまでに前記情報取得部により取得された走行データを抽出することを特徴とする運転能力判定システム。
  7. 　請求項１～４のいずれか１項に記載の運転能力判定システムにおいて、
    　前記走行データには、ヨーレートの情報が含まれ、
    　前記期間抽出部は、前記ヨーレートが所定ヨーレートを下回るまでに前記情報取得部により取得された走行データを抽出することを特徴とする運転能力判定システム。
  8. 　請求項１～４のいずれか１項に記載の運転能力判定システムにおいて、
    　前記期間抽出部は、前記方向指示器の作動開始後、所定時間が経過するまでに前記情報取得部により取得された走行データを抽出することを特徴とする運転能力判定システム。
  9. 　請求項１～８のいずれか１項に記載の運転能力判定システムにおいて、
    　前記期間抽出部は、交差点において対向車線を越えて前記車両の進行方向を変更する旋回動作が行われた期間に前記情報取得部により取得された走行データを、前記評価期間の走行データとして抽出することを特徴とする運転能力判定システム。
  10. 　車両の走行データを取得する情報取得ステップと、
    　前記情報取得ステップで取得された走行データに基づいて、前記車両の運転者の操舵の特性を表す第１評価値を算出する第１算出ステップと、
    　前記情報取得ステップで取得された走行データから、所定の評価期間の走行データを抽出する期間抽出ステップと、
    　前記期間抽出ステップで抽出された前記評価期間の走行データに基づいて、前記車両の運転者の操舵の特性を表す第２評価値を算出する第２算出ステップと、を含み、
    　前記走行データには、方向指示器の作動情報が含まれ、
    　前記期間抽出ステップでは、前記方向指示器の作動開始後に前記情報取得ステップで取得された走行データを抽出することを特徴とする運転能力判定方法。
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