(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の挙動を検出する車両挙動検出手段の検出信号に基づき走行安定度低下判定手段が車両の走行安定度を求め、該走行安定度と閾値とを比較することにより危険運転を判定する車両の危険運転判定装置において、
該車両挙動検出手段の出力信号の危険運転に関係する複数の周波数成分を取り出すフィルタをさらに備え、該走行安定度低下判定手段が、該フィルタから取り出された各周波数成分に対するデータから該走行安定度として学習区間内で移動積分値の平均値を求め、各平均値に基づいて複数の仮閾値を決定し、各仮閾値が対応する該学習区間中の最大の移動積分値より大きいときのみ真の閾値として記憶することを特徴とした車両の危険運転判定装置。
【請求項２】
請求項１において、
該平均値に基づく閾値の代わりに、該平均値からさらに標準偏差を求めるとともに該標準偏差に基づいて決定した閾値を用いることを特徴とした車両の危険運転判定装置。
【請求項３】
請求項１又は２において、
さらに車速検出手段を備え、該車速検出手段の出力信号から所定値以上の車速が所定時間以上継続したときのみ、該走行安定度低下判定手段が該危険運転の判定を行うことを特徴とした車両の危険運転判定装置。
【請求項４】
請求項３において、
さらに定常運転検出手段を備え、該定常運転検出手段が車両の定常運転状態を検出したときのみ、該走行安定度低下判定手段が該危険運転の判定を行うことを特徴とした車両の危険運転判定装置。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれかにおいて、
該車両挙動検出手段の出力信号の危険運転に関係する周波数成分を取り出すフィルタをさらに備え、該走行安定度低下判定手段が、該フィルタから取り出されたデータから走行安定度を求めることを特徴とした車両の危険運転判定装置。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれかにおいて、
該車両挙動検出手段が、車両のヨー方向角速度検出手段、ステアリングホイールの回転角検出手段、横加速度検出手段、及び走行軌跡測定手段のいずれかであることを特徴とした車両の危険運転判定装置。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれかにおいて、
該危険運転が、居眠り運転であることを特徴とした車両の危険運転判定装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は車両の危険運転判定装置に関し、特に車両の走行安定度が低下した時に危険運転と判定する装置に関するものである。
【０００２】
近年、社会的に安全意識が高まり、交通事故を未然に防ぐ安全装置が望まれるようになって来ており、居眠りや疲労、よそ見等の危険運転は、重大事故の主要因の一つである。これらの危険運転を検知できれば、事故発生を未然に防ぐことができるので、多くの研究機関や自動車会社ではこれらの危険運転判定装置の研究に取り組んでいる。
【０００３】
【従来の技術】
従来の危険運転判定装置としては、▲１▼直接的に運転者の危険状態を判定するものと、▲２▼車両の走行安定度が低下した状態を判定することにより運転者の危険状態を間接的に推定するもの、とが知られている。
【０００４】
前者▲１▼は、例えば特開平１−２５０２２１号公報に示す如く、居眠り運転判定装置や疲労判定装置であり、従来より知られている判定手法は、運転者の脳波や瞬き等の生理情報を用いるものである。
【０００５】
後者▲２▼は、例えば特開昭５２−２５３３６号公報に示す居眠り検知装置がある。この居眠り検知装置では、覚醒度が低い状態になると、運転者のステアリングホイール操作が減少して雑になり、微小な修正操舵が行われなくなり車両が左右にフラフラすることを利用している。すなわち、所定の検出角度に対するステアリングホイール操舵角の逸脱頻度（走行安定度＝蛇行度合い）を検出し、これを覚醒時に期待される基準頻度（閾値）と比較することで正常運転か居眠り運転かを判別する走行安定度低下判定手段が用いられる。
【０００６】
いずれの方式も、居眠り運転の検知精度は、用いたセンサの居眠り検知感度と外乱等のノイズに対する頑健性が重要である。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記の方式▲２▼の場合、その走行安定度低下判定手段を、車両の危険運転判定装置としてそのまま実際の車両に装着すると、車両の走行安定度低下状態と運転者の危険状態とが必ずしも一対一で対応していない場面で発生する。
すなわち、運転者の状態が正常であるにも関わらず、実際の車両では、音、振動、熱の問題があり、さらに、天候、路面条件、交通状況、運転者の特性などが全て外乱として誤検出の要因となってしまう。
【０００８】
誤検出の回数が多くなり過ぎると装置に対する信頼感が著しく低下し、肝心の場面で警報の意味を持たなくなる恐れがある。したがって、誤報の回数削減は、危険運転判定装置の精度向上のために必要不可欠である。
【０００９】
誤報を減らす方法として、車両の危険運転判定装置としての判定閾値を上げて警報を出難くする方法が考えられるが、それでは本当に危険運転になった時の判定が遅れたり、洩れたりするので安全上問題がある。逆に、車両の危険運転判定装置の判定閾値を下げて警報を出易くし、危険運転の判定が早くできるようにすると、今度は誤報も増加してしまう。
【００１０】
そこで、このような判定閾値を求めるための技術が、例えば特開昭６０−１５７９２７号公報や特開平６−１０７０２９号公報に示されている。これらの従来技術においては、車両の運転開始時に連続して検出された車両の挙動状態を示すヨーレートやステアリングホイールの回転角などの信号から所定の危険運転に関係する周波数成分を取り出し、その絶対値を積分した値（図８（１）の網掛け部分）、又はその平均値により閾値を決定している。
【００１１】
しかしながら、この場合の積分値は、同図（１）に示すように、一定間隔毎に行うものであり、各積分範囲が独立しており重なる部分が無いので積分値毎のバラツキが大きいという問題がある。
【００１２】
さらには、抽出される車両の挙動検出信号の周波数成分は固定されており、これに伴って閾値が単一であるため、居眠り運転の個人差に起因する周波数成分について考慮することができない。すなわち、抽出される車両の挙動検出信号のうち、運転者が居眠り運転状態であることを検出できる周波数には個人差が有るため、運転者が居眠り運転状態にあるにも関わらずその抽出した周波数成分にはその兆候が現れず、逆に居眠り運転状態にないにも関わらず抽出した周波数成分にその兆候が現れてしまうという誤検出の問題があった。
【００１３】
したがって、本発明は上記の問題点に鑑み、車両の挙動検出信号に基づき車両の走行安定度を求め、該走行安定度と閾値とを比較することにより危険運転を判定する車両の危険運転判定装置において、該走行安定度を求めるための積分範囲による積分値のバラツキを無くすとともに居眠り運転の個人差に起因する誤検出をできるだけ無くすことを目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するため、本発明に係る車両の危険運転判定装置は、車両挙動検出手段の出力信号の危険運転に関係する複数の周波数成分を取り出すフィルタをさらに備え、該走行安定度低下判定手段が、該フィルタから取り出された各周波数成分に対するデータから該走行安定度として学習区間内で移動積分値の平均値を求め、各平均値に基づいて複数の仮閾値を決定し、各仮閾値が対応する該学習区間中の最大の移動積分値より大きいときのみ真の閾値として記憶することを特徴としたものである。
【００１５】
すなわち、本発明においては、積分範囲が一部重なるようにするため、図８（２）に示すように一定時間間隔で移動積分を行う。そして、この移動積分の値の平均値を求め、以てその平均値に基づいて走行安定度の閾値を決定している。したがって、積分値のバラツキが少なくなるため閾値としてより適切な値を得ることが出来る。
【００１６】
ただし、この場合、上述したように閾値が一つであると、様々な運転者の個人差に合った閾値が設定できるとは限らない。
そこで、本発明ではさらにフィルタを設け、フィルタから車両挙動検出手段の出力信号の危険運転に関係する複数の周波数成分を取り出す。
【００１７】
該走行安定度低下判定手段は、該フィルタから取り出された各周波数成分に対するデータを用いて上記のように各閾値を決定し、これを仮閾値としておく。仮閾値も複数となる。
【００１８】
そして、これらの仮閾値を求めた各学習区間中の最大の移動積分値を取り出し、この最大移動積分値より該仮閾値が大きいときのみ真の閾値として記憶し、小さいときには消去する。
【００１９】
このようにして求めた真の閾値は、運転者が異なっても車両挙動検出信号における複数の周波数成分から求められるので、運転者が居眠り運転状態を誤検出することが防止される。
【００２０】
また本発明においては、上記の閾値の代わりに、該移動積分値の平均値からさらに標準偏差を求めるとともに該標準偏差に基づいて該閾値を決定することもできる。
【００２１】
すなわち、運転者が覚醒時に例えばステアリングホイールを操作する場合、ステアリングホイールの遊びを利用してステアリングホイールを殆ど動かさない人と、逆に絶えずステアリングホイールを微調整しながら運転を行う人とがあり、両者の場合には、移動積分値の変化の幅は異なるものの、平均値を取るとほぼ同じになる為、閾値が等しくなってしまう。
【００２２】
したがって、正常運転であるにも関わらず、後者の運転者の場合には走行安定度が閾値を越えてしまう場合が発生し、煩わしいだけでなく装置としての信頼性を損なうことになる。
【００２３】
これを避けるため、本発明では、移動積分値の平均値を求めた後、さらに標準偏差を求める。そして、この標準偏差に基づいて閾値を決定すれば、走行安定度の移動積分値が変動しても、すぐにその影響を受けることがなくなる。
【００２４】
なお、本発明においては、さらに車速検出手段を備え、該車速検出手段の出力信号から所定値以上の車速が所定時間以上継続して車速が安定したと判断できるときのみ、該走行安定度低下判定手段が該危険運転の判定を行ってもよい。
【００２５】
また、さらに定常運転検出手段を備え、該定常運転検出手段が車両の定常運転状態を検出して運転状態が安定したと判断できるときのみ、該走行安定度低下判定手段が該危険運転の判定を行ってもよい。
【００２６】
また、さらに該車両挙動検出手段の出力信号の危険運転に関係する周波数成分を取り出すフィルタを備え、該走行安定度低下判定手段が、該フィルタから取り出されたデータから走行安定度を求めてもよい。
【００２７】
また、該車両挙動検出手段は、車両のヨー方向角速度検出手段、ステアリングホイールの回転角検出手段、横加速度検出手段、及び走行軌跡測定手段のいずれかであればよい。
さらに、上記の危険運転は、居眠り運転を含むものである。
【００２８】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明に係る車両の危険運転判定装置の実施例を示したものである。この実施例では特に危険運転判定装置として居眠り運転検知装置を用いている。図中、１は車両の挙動を検出する車両挙動検出手段としての操舵角センサであり、この操舵角センサの他に、車両のヨー方向角速度センサ、車両の横加速度センサ、又は走行軌跡測定手段を用いてもよいが、この実施例では代表的なものとして操舵角センサを用いている。
【００２９】
また、２は車速センサ、３は運転者によるウインカ操作を監視するウインカ操作監視センサ、４は運転者によるブレーキ操作を監視するブレーキ操作監視センサである。５は、これらのセンサ１〜４の出力信号を入力して図２〜図４に示す信号処理を行う走行安定度低下判定手段としての信号処理部（ＥＣＵ）であり、６は、信号処理部５の出力信号により警報を発する警報装置である。
【００３０】
以下、図２〜図４に示した信号処理部５に格納され且つ実行されるプログラムのフローチャートを参照して図１の実施例の動作を説明する。
【００３１】
まず、これらのフローチャートはエンジンが始動されることにより実行開始される一定周期のルーチンであり、図２は複数の閾値を求めるためのフロー、図３は一つの閾値の学習フロー、そして図４は居眠り運転判定フローとなっている。
【００３２】
複数の仮閾値決定フロー（図２）
この実施例では２つの閾値を求めるものとし、まず、仮閾値Ａｘを演算し（ステップＳ２１）、次に仮閾値Ａｙを演算する（ステップＳ２２）。
【００３３】
これらのステップＳ２１，Ｓ２２はサブルーチンであり、その詳細が図３に示されているので、以下に説明する。
【００３４】
閾値学習フロー（図３）
まず、仮閾値Ａｘの演算について説明する。信号処理部５は車速センサ２の出力信号に基づき、所定車速以上の状態が所定時間継続したか否かを判定する（ステップＳ１）。これは、車速が安定したか否かをチェックするステップであり、発進後車速が安定するまでは正確な閾値を求めることができないからである。
【００３５】
次に、車速が安定しても運転状態が安定するまではやはり正確な閾値を求めることはできないので、定常運転か否かをチェックする（ステップＳ２）。これは具体的には、ウインカ操作監視センサ３及びブレーキ操作監視センサ４の操作状況を監視し、当該操作されてから所定時間は定常運転ではないと判断される。また、ヘッドライトなどの操作監視センサを更に加えてもよい。例えば、車線変更、トンネル内走行時には通常走行と比べ運転状態が変化するため、この時に閾値を定めると正確な居眠り運転判定ができなくなるからである。
【００３６】
次に、後述するタイマｔ及び変数ｎをリセットしておく（ステップＳ３）。
この後、信号処理部５は操舵角センサ１の出力信号を入力する（ステップＳ４）。この出力信号の波形が図５（１）に示されている。横軸は時間、縦軸は操舵角をそれぞれ示している。
【００３７】
このようにして入力した操舵角をバンドパスフィルタ（ＢＰＦ）に通し、所望の周波数成分信号を得るためのスムージング処理を行う（ステップＳ５）。これは、この実施例においては居眠り運転検知を行うための周波数成分Ｘを得るためである。この時の波形が図５（２）に示されている。
【００３８】
このようにして、バンドパスフィルタから取り出されたデータに対し、移動積分処理を実行する（ステップＳ６）。この移動積分処理自体については特開平８−２５５６９０号公報などに示されている通り、周知の手法である。これは、すでに説明した図８に示したように、同図（１）での通常積分の範囲は一定区間づつ重ならずに行われているが、同図（２）に示す移動積分の場合には、積分範囲が同じ時間だけオーバーラップした形になっている。
【００３９】
このようにして求められた移動積分値Ａｎを信号処理部５に内蔵したメモリ（図示せず）記憶しておく（ステップＳ７）。
そして、タイマｔが一定の学習時間Ｔを越えたか否かを判定し（ステップＳ８）、最初は当然学習時間Ｔを越えていないので、タイマｔを“１”だけインクリメントすると共に変数ｎも“１”だけインクリメントして（ステップＳ１０）、ステップＳ４に戻る。
【００４０】
このようにして、ステップＳ４〜ステップＳ７の処理を、例えば図８（２）に示す移動積分回数だけ実行した結果、タイマｔが学習時間Ｔを越えた時、仮閾値Ａｘを演算する（ステップＳ９）。
【００４１】
ここで、仮閾値Ａｘは下記の２通り考えることができる。
(1) まず第１の方法として、ステップＳ７で記憶した移動積分値Ａｎを学習時間Ｔ分だけ合計して且つその平均値を求める。そしてこの平均値に一定の係数（例えば１．５）を掛けることにより仮閾値Ａｘを求める。
【００４２】
すなわち、図６（１）に示すように、学習区間Ｔを経由することにより、実線で示す平均値Ａavを求めることができ、この平均値Ａavに係数１．５を乗算することにより、点線で示す仮閾値Ａｘが求められる。
【００４３】
(2) 第２の方法としては、ステップＳ７で求めた移動積分値Ａｎを合計してその平均値を算出するところまでは上記の方法(1)と同様であるが、この平均値に基づいてさらに標準偏差Ｓを求め、この標準偏差Ｓに任意の係数（例えば「３」）を乗算し、これに上記の平均値Ａavを加算した値を仮閾値とする。
【００４４】
このように仮閾値を決定する理由は次のとおりである。
上記の方法(1)の場合、同図（１）に示した様に、移動積分値が波形▲１▼で示すように変動が少ない場合も、波形▲２▼で示すように変動が大きい場合も平均値Ａavは同じ値を示すことになる。
【００４５】
そして、この結果、仮閾値Ａｘは図示の如く移動積分波形▲２▼においてこの仮閾値Ａｘを越えるので、ここで信号処理部５は警報装置６を駆動してアラームを発生することになる。
【００４６】
しかしながら、移動積分波形▲１▼と▲２▼は実質的に運転者は正常である場合が多く、但し、運転者の特性により、波形▲１▼の場合には非常にステアリングホイールの操舵が小さい人の場合であり、波形▲２▼の場合には大きい人の場合を示しているに過ぎない。
したがって、正常であるにもかかわらず、波形▲２▼に場合には誤報（誤検出）が生じてしまい煩わしいだけではなく装置の信頼性に欠けることになる。
【００４７】
そこで、上記の方法(2)に示すように、平均値Ａavからさらにその標準偏差Ｓを求め、さらにこの標準偏差Ｓに一定の倍数をかけて平均値Ａavに加算すれば、同図（２）に示すように波形▲１▼の仮閾値Ａｘ1には波形▲１▼が達せず誤報を生ずることは無い。また、波形▲２▼の場合も仮閾値Ａｘ2には波形▲２▼が届くことは無く、やはり同様に誤報を生ずることが無くなる。
【００４８】
このように、上記の方法(2)の場合には平均値のみ考慮することにより移動積分値がばらついても同じような閾値となってしまうような状態を回避することができ、特に移動積分値のバラツキが大きい場合に誤報の可能性を除去することが可能となる。
【００４９】
以上の学習フローは仮閾値Ａｘについて述べたが、仮閾値Ａｙについても同様にして求めることができる。
【００５０】
真の閾値決定フロー（図２）
このようにして仮閾値Ａｘ，Ａｙを求めた後、信号処理部５は、まず、この仮閾値Ａｘを演算した学習工程においてステップＳ７に記憶した移動積分値Ａｎの内、最大の値Ａnxを取り出して仮閾値Ａｘと比較する（ステップＳ２３）。
【００５１】
この結果、Ａｘ＞Ａnxであれば、この仮閾値Ａｘを、この周波数成分Ｘにおける真の閾値Ａｘとして記憶する（ステップＳ２４）。また、Ａｘ＞Ａnxでなければ、この仮閾値Ａｘを消去する（ステップＳ２５）。これは、移動積分値Ａｎの最大値以下である仮閾値Ａｘが、図６（１）に示す波形▲２▼と閾値Ａｘとの関係のように誤検出を招く恐れが強いためであり、逆に仮閾値Ａｘが移動積分値Ａｎの最大値より大きければ、誤検出を招く恐れが少ないからである。
【００５２】
同様にして、仮閾値ＡｙについてもステップＳ２６で最大値Ａnyと比較し、Ａｙ＞Ａnyであれば、仮閾値Ａｙを真の閾値Ａｙとして記憶し（ステップＳ２７）、そうでなければ、この仮閾値Ａｙを消去してステップＳ２１へ戻る（ステップＳ２８）。
ステップＳ２７の後、プログラムは居眠り判定フロー（ステップＳ２９）へ進む。このサブルーチンは図４のステップＳ１１へ進む。
【００５３】
図７には、図２の閾値決定フローによって仮閾値として不採用となる例が示されている。すなわち、この例ではそれぞれ１つの仮閾値が作成されており、図７（１）〜（３）の場合には、学習区間Ｔにおける移動積分値の最大値は仮閾値以下であり、したがってこのときの仮閾値は真の閾値となるが、同図（４）の例では学習区間Ｔにおける移動積分値の最大値が仮閾値より大きくなっており、誤検出の恐れがあるので消去されてしまい、以下の居眠り運転判定フローには引き渡されないようにしている。
【００５４】
居眠り運転判定フロー（ステップＳ１１〜Ｓ１６：図４）
上記のようにして閾値演算が終了した後、居眠り運転判定フローが実行される。
すなわち、上記のステップＳ４〜Ｓ７と同様に、操舵角信号の入力（ステップＳ１１）と、スムージング処理（ステップＳ１２）と、移動積分処理（ステップＳ１３）と、その移動積分値Ｂｎの演算処理（ステップＳ１４）とが実行される。
【００５５】
そして、このようにして求めた移動積分値Ｂｎと、ステップＳ２４（またはＳ２７）で記憶した真の閾値Ａｘ（またはＡｙ）とを比較する（ステップＳ１５）、なお、この比較ステップは、上記の例で言えばステップＳ２４，Ｓ２７で求めた真の閾値Ａｘ，Ａｙに対して行われ、実際にもっと多くの閾値が得られた場合には、その分だけ実行される。
【００５６】
この結果、Ｂｎ＞Ａｘ（Ａｙ）でないときにはステップＳ１１に戻って次の移動積分演算を行うが、Ｂｎ＞Ａｘ（Ａｙ）になった時には信号処理部５は警報装置６を駆動して警報出力を発生させる（ステップＳ１６）。この後、ステップＳ１１へ戻り、引き続き警報ルーチンを実行する。
【００５７】
なお、上記の実施例では、２つの周波数成分Ｘ，Ｙについて説明したが、周波数成分はこれに限らず種々の成分についても適用可能である。
【００５８】
車両挙動検出手段として車両の走行軌跡から蛇行の偏差量を求めるための走行軌跡測定手段を用いる場合には、走行軌跡測定手段として挙げられる画像入力手段では、周知の如く、車両が走行する道路上の車線を含む画像を取り込み、この取り込んだ画像を信号処理手段（図示せず）で画像処理し、車線の位置を特定する。
【００５９】
そして、信号処理部５において車両中心と車線中心との相対位置偏差を求めれば、車両の走行軌跡を知ることができる。
このようにして求めた走行軌跡の絶対値の積分値等により走行安定度を求める。
【００６０】
また、走行軌跡測定手段としては、画像入力手段の他、磁気信号入力手段を用いることもできる。磁気信号を発するものは、予め道路に連続して設置された磁気コイル等が挙げられる。
【００６１】
この場合、車両の磁気信号入力手段で磁気コイルの信号を検出し、信号処理手段で周知の如く車両と磁気コイルとの相対位置を連続的に求めて行けば、車両の走行軌跡を求めることができる。
【００６２】
また、画像入力手段の代わりに電波信号入力手段を用いることもできる。電波信号を発するものとしては、ＧＰＳの衛星が挙げられる。信号処理手段では、ナビゲーションシステムで周知の如く位置検出するのと同様に、車両の位置を求める。以後の作動原理は、画像入力手段を用いた場合と同様である。
【００６３】
【発明の効果】
以上説明したように本発明に係る車両の危険運転判定装置によれば、車両挙動検出信号の危険運転に関係する複数の周波数成分をフィルタから取り出し、各周波数成分に対するデータを学習区間内で移動積分を行ってその平均値を求め、各平均値に基づいて複数の仮閾値を決定し、各仮閾値が対応する該学習区間中の最大の移動積分値より大きいときのみ真の閾値として用いるように構成したので、車両挙動検出信号のデータを積分又はその平均をとった場合のバラツキをなくすことができ、より正確な危険運転判定が可能となるとともに運転者の個人差に関係なく正確な閾値を設定することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る車両の危険運転判定装置の実施例を示したブロック図である。
【図２】本発明に係る車両の危険運転判定装置に用いられる走行安定度低下判定手段としての信号処理部で実行される制御プログラムのフローチャート図（その１）である。
【図３】本発明に係る車両の危険運転判定装置に用いられる走行安定度低下判定手段としての信号処理部で実行される制御プログラムのフローチャート図（その２）である。
【図４】本発明に係る車両の危険運転判定装置に用いられる走行安定度低下判定手段としての信号処理部で実行される制御プログラムのフローチャート図（その３）である。
【図５】本発明に係る車両の危険運転判定装置において得られる実際の操舵角信号をバンドパスフィルタに通す前後の波形図である。
【図６】本発明に係る車両の危険運転判定装置における閾値の求め方を説明するための波形図である。
【図７】本発明に係る車両の危険運転判定装置における複数の仮閾値とその学習区間における最大の移動積分値との関係を説明するための波形図である。
【図８】移動積分の原理説明図である。
【符号の説明】
１  操舵角センサ
２  車速センサ
３  ウインカ操作監視センサ
４  ブレーキ操作監視センサ
５  信号処理部（ＥＣＵ）
６  警報装置
図中、同一符号は同一又は相当部分を示す。
【図１】
0003646501.tif 000002
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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