(57)【要約】【課題】運転者の基本的な特性を推定することが可能な運転者特性推定装置を提供する。【解決手段】カメラ１０で撮影される周囲状況を示す情報に基づいて、車両が走行するシーンを推定し、更に、車両信号検出部１１にて検出される車両情報に基づいて、運転者の運転行動を検出する。そして、推定されたシーンにおいて運転者がとった運転行動に基づき、運転者特性データベース２０に記憶された特性傾向ラベルとの相関に基づいて、運転者の特性を推定する。従って、運転者の特性を的確に推定することが可能となる。【選択図】図１
2014046820.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の運転操作に基づいて、運転者の特性を推定する運転者特性推定装置において、
車両の周囲情報を取得する周囲情報取得手段と、
前記周囲情報取得手段にて取得される周囲情報に基づいて、車両が走行するシーンを推定するシーン推定手段と、
運転者による操作に関する情報、或いは車両の挙動に関する情報である車両情報を取得する車両情報取得手段と、
前記車両が走行するシーンと、前記車両情報に基づいて、運転者の運転行動を検出する運転行動検出手段と、
運転者の特性と、運転者が取り得る運転行動との関係を記憶する運転者特性記憶手段と、
前記運転行動検出手段にて検出される運転行動に基づき、前記運転者特性記憶手段を参照して、運転者の特性を求める基本特性推定手段と、
を有することを特徴とする運転者特性推定装置。
【請求項２】
前記運転者特性記憶手段は、
運転者の基本特性、及びその下位概念となる項目を記憶する基本特性記憶手段と、
前記基本特性との間で所定量以上の関連性を持つ項目を運転高次特性として記憶する運転高次特性記憶手段と、
前記基本特性と、運転高次特性とに基づいて、相関係数が所定値以上となる項目を特性傾向ラベルとして抽出し、この特性傾向ラベルを記憶する特性傾向ラベル記憶手段と、
運転者の運転行動についての項目を運転行動項目として記憶する運転行動記憶手段と、
を含み、更に、
前記運転行動項目と、前記特性傾向ラベルの相関係数を求め、相関係数が所定値以上となる運転行動項目と特性傾向ラベルとを対応づけて記憶する相関演算手段を備え、
前記基本特性推定手段は、運転者の運転行動が取得された際に、該運転行動と関連する前記運転行動項目を抽出し、この運転行動項目と前記特性傾向ラベルとの相関係数に基づいて該運転者の特性を推定することを特徴とする請求項１に記載の運転者特性推定装置。
【請求項３】
前記相関演算手段は、前記特性傾向ラベルと、前記運転行動検出手段で検出された運転行動としての項目との間の相関係数が所定値以上である場合に、この運転行動としての項目を運転行動特性リストに加えることを特徴とする請求項１または請求項２のいずれかに記載の運転者特性推定装置。
【請求項４】
前記車両情報取得手段は、アクセル開度、ブレーキ操作、ステアリング操舵角、ヨーレート、車両速度、ナビゲーション操作、のうちの少なくとも一つであることを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載の運転者特性推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両運転時における運転者の操作情報、及び車両の挙動に基づいて、運転者の特性を推定する運転者特性推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
運転者が車両を運転する際の挙動に基づいて、運転者の特性（性格、傾向、気質等の総称）を推定する装置として、特開２０１１−３４４３０号公報（特許文献１）に記載されたものが知られている。該特許文献１では、運転者が車両を運転する際の運転操作に基づいて運転者の癖を認識し、運転者の癖に基づいて運転を支援することが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−３４４３０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述した特許文献１に開示された従来例は、運転者の癖を認識して運転支援するものであり、運転者の基本的な特性を推定することができない。
【０００５】
本発明は、このような従来の課題を解決するためになされたものであり、その目的とするところは、運転者の基本的な特性を推定することが可能な運転者特性推定装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するため、本願発明は、周囲情報取得手段にて取得される周囲情報に基づいて、車両が走行するシーンを推定するシーン推定手段と、車両情報を取得する車両情報取得手段と、走行シーンと車両情報に基づいて、運転者の運転行動を検出する運転行動検出手段と、運転者の特性と、運転者が取り得る運転行動との関係を記憶する運転者特性記憶手段と、運転者の運転行動に基づき、運転者特性記憶手段を参照して、運転者の特性を求める基本特性推定手段とを備える。
【発明の効果】
【０００７】
本発明に係る運転者特性推定装置では、運転者がとった運転行動に基づき、運転者特性記憶手段に記憶されているデータを参照して、この運転者の特性を推定するので、運転者の基本的な特性を推定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の一実施形態に係る運転者特性推定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】基本特性の項目である他者志向的情動反応及び自己志向的情動反応と、運転高次特性である他者配慮型、非共感型、及び自己志向型との相関係数を示す図である。
【図３】特性傾向ラベルである他者配慮型、自己志向型、及び非共感型と、運転関連信号である他者配慮型、自己志向型、ルール遵守型、及び非共感型との相関係数を示す図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る運転者特性推定装置の処理手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。図１は、本発明の一実施形態に係る運転者特性推定装置の構成を示すブロック図である。図１に示すように、本実施形態に係る運転者特性推定装置１００は、車両信号検出部（車両情報取得手段）１１と、シーン検出部（シーン推定手段）１２と、運転行動検出部（運転行動検出手段）１３と、基本特性推定部（基本特性推定手段）１４と、特性傾向出力部１５と、コントローラ（相関演算手段）２５と、運転者特性データベース（運転者特性記憶手段）２０と、を備えている。
【００１０】
車両信号検出部１１は、例えば、ＣＡＮ（Controller Area Network）を介して送信される各種の車両信号を検出する。例えば、アクセル開度、ブレーキ操作の有無、ステアリングの操舵角度、車両のヨーレート、車両の走行速度等の信号を検出する。
【００１１】
シーン検出部１２は、車両に搭載されたカメラ（周囲情報取得手段）１０にて撮影された画像データを取得し、この画像データに基づいて、車両の走行シーンを推定する。例えば、車両がカーブ路を走行しているシーン、交差点で旋回しているシーン、自車両の車線に進入しようとする他車両が存在するシーン等を推定する。また、カメラ１０の代わりにＧＰＳ（図示省略）より取得される道路情報に基づいて、走行シーンを推定することも可能である。
【００１２】
運転行動検出部１３は、シーン検出部１２で検出された走行シーンと、自車両の走行状態に基づき、運転行動を検出する。例えば、「カーブ路をブレーキを踏みながら減速して走行した」、「進入しようとする車両に道路を譲った」、「見通しの良いＴ字路をアクセルを緩めずに左折した」等の運転行動を検出する。
【００１３】
基本特性推定部１４は、運転行動検出部１３にて検出された運転行動に基づき、運転者特性データベース２０に記憶されている各種データを参照して運転者の特性を推定する。特性傾向出力部１５は、運転者の特性を推定する。
【００１４】
運転者特性データベース２０は、質問紙尺度による得点が指標となる非リアルタイム情報が蓄積されており、リアルタイム処理時に必要な情報を参照する際に用いられる。該運転者特性データベース２０は、基本特性記憶部（基本特性記憶手段）２１と、運転高次特性記憶部２２と、特性傾向ラベル記憶部（特性傾向ラベル記憶手段）２３と、運転行動記憶部２４と、を備えている。更に、運転者特性データベース２０と基本特性推定部１４との間には、コントローラ２５が設けられており、該コントローラ２５は、運転行動特性リストを記憶する記憶部２５ａを備えている。
【００１５】
なお、本実施形態に係る運転者特性推定装置１００は、例えば、中央演算ユニット（ＣＰＵ）や、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスク等の記憶手段からなる一体型のコンピュータとして構成することができる。また、運転者特性データベース２０及びコントローラ２５は、車両に搭載されていても良いし、例えば、基地局に設置されネットワーク通信等で接続されるようにしても良い。
【００１６】
運転者特性データベース２０に設けられる基本特性記憶部２１は、運転者の静的な特性を設定する。本実施形態では、一例として、社会性を例に挙げ、周囲への「共感性」の高さを推定する尺度を設定する。更に、その下位概念として、「他者志向的情動反応」、及び「自己志向的情動反応」に関する種々の項目を設定する。例えば、「他者志向的情動反応」の項目の例として「小説を読んでいて、登場人物に感情移入することがある」等がある。なお、本実施形態では、基本特性の一例として社会性を挙げ、特に「共感性」を例に挙げて説明するが、本発明はこれに限定されない。
【００１７】
運転高次特性記憶部（運転高次特性記憶手段）２２は、基本特性記憶部２１にて設定される「共感性」との間で因子分析を行い、因子負荷量（影響を及ぼす程度を示す量）が所定値以上となる項目（所定量以上の関連性を持つ項目）を統計的に有意な因子として抽出する。その結果、例えば、「他者配慮型」、「自己志向型」、「非共感型」の３つの項目が設定される。なお、本実施形態では、上記３つの項目を例に挙げているが、本発明はこれに限定されない。
【００１８】
更に、運転高次特性記憶部２２は、上述の基本特性記憶部２１にて下位概念として設定した「他者志向的情動反応」、及び「自己志向的情動反応」の各項目を、運転走行中の状況（例えば、歩行者に道を譲る等の状況）に置き換えて構成し、因子分析によって統計的に有意な因子とし算出した「他者配慮型」、「自己志向型」、及び「非共感型」の各下位項目との間の相関係数を求める。
【００１９】
具体的には、図２に示すように、基本特性記憶部２１にて下位概念として設定した「他者志向的情動反応」と「自己志向的情動反応」を縦方向に記載し、運転高次特性記憶部２２の下位概念項目として設定された「他者配慮型」、「非共感型」、及び「自己志向型」を横方向に記載し、各項目毎に得られた得点を統計的に処理し、各項目間の相関係数ａ１〜ａ６を求める。そして、相関係数ａ１〜ａ６が予め設定した閾値以上である場合に特性傾向ラベルとして設定可能な項目であると判断する。図２に示す例では、「他者志向的情動反応」と「他者配慮型」との間の相関係数ａ１、及び、「自己志向的情動反応」と「自己志向型」との間の相関係数ａ６が閾値以上であると判定されている。
【００２０】
図１に示す特性傾向ラベル記憶部２３は、相関係数が大きい項目である「他者配慮型」、「自己志向型」、及び「非共感型」の３つの項目を記憶する。
【００２１】
運転行動記憶部２４は、運転者による運転行動として、上記した「他者配慮型」、「自己志向型」、及び「非共感型」の３つの項目を記憶し、更に、社会性の下位項目として「ルール遵守型」の項目を追加して記憶する。具体的には、アクセル開度、ブレーキ操作の有無、ステアリングの操舵角、ヨーレート、車両速度等の各車両信号、或いは、例えば動画像によって検出された走行状況を表す信号（以下、これを「運転関連信号」と称する）を記憶し、更にこれらの信号に基づく運転行動を記憶する。そして、走行状況と車両信号に基づいて、４つの項目、即ち「他者配慮型」（ラベル１）、「自己志向型」（ラベル２）、「ルール遵守型」（ラベル３）、「非共感型」（ラベル４）の各項目を記憶する。
【００２２】
コントローラ２５は、特性傾向ラベル記憶部２３に設定されている各種の特性傾向ラベルと、運転関連信号の各項目毎に得られた得点を統計的に処理し、所定値以上の相関係数を有する運転関連信号の項目を抽出し、運転行動特性リストとして、記憶部２５ａに記憶する。
【００２３】
図３は、特性傾向ラベルとして設定される３つの項目、即ち、「他者配慮型」、「自己志向型」、及び「非共感型」の各項目を縦軸方向に示し、運転関連信号として記憶している４つの項目、即ち、「他者配慮型」（ラベル１）、「自己志向型」（ラベル２）、「ルール遵守型」（ラベル３）、「非共感型」（ラベル４）の各項目を横軸方向に示し、各項目間の相関係数ｂ１〜ｂ１２を示している。例えば、特性傾向ラベルの「他者配慮型」と、運転者関連信号の「他者配慮型（ラベル１）」との間の相関係数はｂ１である。
【００２４】
そして、図３に示すように、相関係数の絶対値が閾値以上となる特性傾向ラベル、及び運転関連信号の組み合わせを、運転行動特性リストとして記憶部２５ａに記憶する。図３に示す例では、ｂ１，ｂ３，ｂ４，ｂ６，ｂ７，ｂ１１，ｂ１２が選択されている。
【００２５】
ここで、運転関連信号の「他者配慮型」とは、自車と関わりの持てる範囲内に、歩行者、自転車、他車両が存在し、これらに対する配慮や同情、及び自身が受ける苦痛（焦り）によって自車の対応を決定した行動を示すことである。具体的な運転者の行動として、「右折時に後続車の存在を気にして、慌ててアクセルを踏んだ」、「信号機の無い横断歩道を渡ろうとする歩行者に手で合図を送った」等の行動である。
【００２６】
また、「自己志向型」とは、自車と関わりの持てる範囲内に、歩行者、自転車、他車両が存在し、他車両の視点から見た最適性や、全体の交通バランスがとれていることに配慮して自車両の対応を決定した行動を示すことである。具体的な運転者の行動として、「狭路の通過時に、対向車の方が後続車が続いている等の理由により渋滞している場合に、自車が停止して対向車を通した」等の行動である。
【００２７】
「ルール遵守型」とは、自車と関わりの持てる範囲内に、歩行者、自転車、他車両が存在し、交通ルールに従って自車両の対応を決定した行動を示すことである。或いは、交通ルールに定められていなくても、歩行者、自転車、他車両に対する配慮よりも、安全性を重視した行動を示すことである。具体的な運転者の行動として、「狭路から見通しの悪い状況の中での右折時、一時停止線手前で間違えなく停止、その後、徐行して進んだ」等の行動である。
【００２８】
「非共感型」とは、自車と関わりの持てる範囲内に、歩行者、自転車、他車両が存在するにも拘わらず、それらに注意を払わずに自車両の都合を優先した行動をとる」等の行動である。具体的な運転者の行動として、「信号機の無い横断歩道で待っている歩行者がいるにも拘わらず、その横断歩道を通過した」等の行動である。
【００２９】
次に、上述のように構成された本実施形態に係る運転者特性推定装置１００の作用について説明する。上述したように、運転者特性データベース２０には、基本特性として設定した「共感性」に関連する項目である特性傾向ラベルが記憶されている。そして、本実施形態では、運転者が運転時にとった行動を検出し、更に、車両の周囲の状態を検出し、これらの結果に基づいて、運転者の特性を推定する。以下、図４に示すフローチャートを参照して詳細に説明する。
【００３０】
初めに、ステップＳ１１において、図１に示す車両信号検出部１１は、ＣＡＮを通じて車両の操作信号や挙動を示す信号である車両信号を取得する。具体的には、アクセル開度、ブレーキ操作の有無、ステアリングの操舵角、ヨーレート、車両速度、ナビゲーション操作等を取得する。この車両信号は運転行動検出部１３に出力される。
【００３１】
次いで、ステップＳ１２において、シーン検出部１２は、車両が現在走行している道路の環境を検出する。具体的には、車両に搭載されるカメラ１０により、車両周囲の映像が撮影され、撮影した画像データに基づいて、現在車両が走行している道路環境を検出する。或いは、ＧＰＳ信号に基づいて、現在車両が走行している道路環境を検出する。この検出信号は、運転行動検出部１３に出力される。
【００３２】
ステップＳ１３において、運転行動検出部１３は、シーン検出部１２より出力される道路環境の情報と、車両信号検出部１１にて検出された車両信号に基づいて、運転行動を検出する。この処理では、例えば「見通しのよいＴ字路をアクセルを緩めずに左折中」といった、周囲のシーンにおける運転行動情報が検出される。検出された運転行動情報は、基本特性推定部１４に出力される。
【００３３】
ステップＳ１４において、基本特性推定部１４は、運転行動情報を取得し、更に、取得した運転行動情報をコントローラ２５に出力する。
【００３４】
ステップＳ１５において、コントローラ２５は、基本特性推定部１４より入力された運転行動情報と、記憶部２５ａに記憶されている運転行動を対比し、入力された運転行動情報と一致、或いは類似する運転行動を、記憶部２５ａに記憶されている運転行動特性リストから抽出する。ここでの処理では、記憶部２５ａに記憶されている運転行動特性リストから、例えば、「信号のない横断歩道手前でアクセルを緩めずに走行」といった上述の運転行動、即ち「見通しのよいＴ字路をアクセルを緩めずに左折中」に類似した項目を検索する。
【００３５】
ステップＳ１６において、コントローラ２５は、抽出した運転行動に対応する運転関連信号を運転行動記憶部２４より読み出し、これに関連する傾向ラベルを検索する。この際、特性傾向ラベルとの間の相関係数が所定値以上である運転行動が存在する場合には、この運転行動を運転行動記憶部２４に記憶し、更に、この運転行動と特性傾向ラベルとの相関関係を記憶部２５ａに記憶する。これにより、運転行動のデータ量を増やすことができ、次回以降に実行される運転者の特性推定に役立てることができる。
【００３６】
ステップＳ１７において、基本特性推定部１４は、検索した傾向ラベルに基づき、運転者の特性を推定する。その結果、例えば「非共感型」といったように、運転者の特性を推定することができる。こうして、車両の走行状態、及び運転者の挙動に基づき、運転者特性データベース２０に記憶されている各種のデータに基づいて、運転者の特性を推定することができることとなる。
【００３７】
そして、運転者の特性が推定された場合には、この特性に基づいて、運転者の特性に適合するように、車両搭載機器を作動することが可能となる。
【００３８】
例えば、ナビゲーション装置を作動させる際に、運転者の特性が「非共感型」と推定されている場合には、他車両、或いは他者とのトラブルの発生を防止するために、優先的に抜け道を提示する。また、運転者の特性が「他者配慮型」と推定された場合には、渋滞時でも周囲の車両との協調がとれていることを示すために、他車両の車両挙動の一部を自車両にて提示する。こうすることにより、運転者の特性に応じて適切にナビゲーション装置を作動させることができることとなる。
【００３９】
このようにして、本実施形態に係る運転者特性推定装置１００では、運転者特性データベース２０に運転者の基本特性（例えば、「共感性」）に関するデータを記憶しておき、運転者が実際に車両を運転しているときの、車両操作及び車両の挙動と、周囲状況との関係に基づいて、運転者の特性を推定することができる。従って、ナビゲーション装置等を作動させる際には、この運転者の特性に適した態様での対応することが可能となる。
【００４０】
また、基本特性に対して所定の関連性を持つ項目を運転高次特性として取り上げ、更に、この運転高次特性の項目に対して所定値以上の相関係数を有する項目を特性ラベルとして設定する。そして、設定された特性ラベルと、運転者の運転行動との関係に基づいて、該運転者の特性を推定するので、運転者の特性をきめ細かく推定することができ、特性に応じた各種の処理を円滑に行うことができる。
【００４１】
更に、特性傾向ラベルと、運転行動との相関係数が所定値以上である場合には、この運転行動を運転行動特性リストに加えるので、運転者が取った行動に基づくデータを蓄積することができ、運転行動に対する運転者の特性をより正確に推定することが可能となる。
【００４２】
また、車両信号検出部１１は、車両のアクセル開度、ブレーキ操作、ステアリング操舵角、ヨーレート、車両速度、ナビゲーション操作、のうちの少なくとも一つを検出するので、車両操作、及び車両の挙動を高精度に認識することができ、運転者の運転行動をより確実に検出することができる。
【００４３】
以上、本発明の運転者特性推定装置を図示の実施形態に基づいて説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、各部の構成は、同様の機能を有する任意の構成のものに置き換えることができる。
【００４４】
例えば、本実施形態では、運転者の基本特性として「共感性」を例に挙げ、更に、この「共感性」に対して因子負荷量が大きいものの例として「他者配慮型」「自己志向型」「非共感型」の３つの項目を例に挙げたが、これらは一例であり、本発明はこれらの項目に限定されるものではない。
【産業上の利用可能性】
【００４５】
本発明は、車両の運転操作に基づいて運転者の特性を推定することに利用することができる。
【符号の説明】
【００４６】
１０  カメラ
１１  車両信号検出部
１２  シーン検出部
１３  運転行動検出部
１４  基本特性推定部
１５  特性傾向推定部
２０  運転者特性データベース
２１  基本特性記憶部
２２  運転高次特性記憶部
２３  特性傾向ラベル記憶部
２４  運転行動記憶部
２５  コントローラ（相関演算手段）
２５ａ  記憶部
１００  運転者特性推定装置
【図１】
2014046820.tif 000003
【図２】
2014046820.tif 000004
【図３】
2014046820.tif 000005
【図４】
2014046820.tif 000006