(57)【要約】      （修正有）【課題】車両の動力性能に関する情報及び行われた運転操作の再構築に基づいて、運転者の運転スタイルの認識を可能にする改善された方法を提供する。【解決手段】本方法は、以下の段階を備える。・運転者によって行われた運転操作ｍｖｒを、車両の動力性能に関する情報ＤＩに応じて、当該運転操作の再構築を表す変位時系列ｍｖｒｘ、ｍｖｒｙに配置された車両の変位成分Ｘｇ（ｔ）、Ｙｇ（ｔ）を計算する再構築段階１４０。・当該変位時系列を、時系列のモデルｔｐと比較し、動的時間伸縮手順を適用し、運転操作を識別する段階１４０。・横加速度ａｌａｔ及び縦加速度ａｌｏｎｇを軸とする平面に、複数の多様体Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３を画定する段階２１０。・３つの運転スタイルのコスト汎関数Ｊｃｍｆｔ、Ｊｎｒｍ、Ｊｓｐｒｔを計算し運転スタイルｓｔｌを認識する段階２３０。【選択図】図５
2019112049.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
陸上車両の運転者の運転スタイルを認識するための、前記陸上車両の動力性能に関する情報をセンサから取得して、前記陸上車両の動力性能に関する前記情報に応じて前記運転者の前記運転スタイルのメンバーシップクラスを計算することを想定したタイプの方法であって、
前記方法は、運転操作を認識するイベントの開始点を識別して前記イベントを認識する手順を開始するために、前記陸上車両の動力性能に関する前記情報を分析するオペレーションを備え、
前記手順は、
前記運転者によって行われた運転操作を、前記陸上車両の動力性能に関する前記情報に応じて、前記運転操作の再構築を表す変位時系列に配置された前記陸上車両の変位の成分を計算することにより再構築するオペレーションと、
前記変位時系列をデータベースに格納された所定の運転操作に対応する時系列のモデルと比較することによって、具体的には、動的時間伸縮手順を適用することによって、行われた前記運転操作を識別するオペレーションと、
前記陸上車両の動力性能に関する前記情報に含まれる横加速度及び縦加速度を軸として有するデカルト平面に、複数の領域、具体的には３つの多様体を画定するオペレーションと、
３つの運転スタイルのコスト汎関数を計算するオペレーションであって、前記コスト汎関数は、前記デカルト平面における前記運転操作の加速度の値によって規定されるポイントと、前記３つの多様体のそれぞれの境界との間の距離を計算する、オペレーションと、
前記コスト汎関数に基づいて、前記運転スタイルを認識するオペレーションと
を有する、方法。
【請求項２】
前記陸上車両の動力性能に関する前記情報は、道路状況又は外部環境に関する情報も含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
運転操作を認識する前記イベントの前記開始点を識別して前記イベントを認識する手順を開始するために、前記陸上車両の動力性能に関する前記情報を分析する前記オペレーションは、前記横加速度で閾値からの逸脱を評価するオペレーションを有する、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記陸上車両の動力性能に関する取得された前記情報に関する信号に含まれるノイズを、具体的には、ローパスフィルタ及び／又は忘却因子を有するフィルタによってフィルタリングするオペレーションを備える、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項５】
前記運転者によって行われた運転操作を、前記陸上車両の動力性能に関する前記情報に応じて、時系列に配置された前記陸上車両の変位成分を計算することにより再構築する前記オペレーションは、
縦速度、横速度、及びヨー角に応じて前記陸上車両の前記変位を再構築し、時間の関数として前記変位の各成分を取得するオペレーションと、
前記変位の前記各成分に基づいて時間の関数として、前記運転操作を表す対応する変位時系列を計算するオペレーションと
を有する、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項６】
行われた前記運転操作を識別する前記オペレーションは、動的時間伸縮手順を適用することによって前記比較を行い、前記変位時系列と、格納された所定の運転操作に対応する時系列の前記モデルとの間の類似性を評価するオペレーションを有する、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項７】
最大加速度を掛け合わせ、前記陸上車両の加速度係数の最大加速度の対応する状態を規定するそれぞれのスタイルパラメータによって、前記複数の領域を画定するオペレーションを備える、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記コスト汎関数は、現在の加速度ベクトルの係数によって規定される前記運転操作の前記デカルト平面内の加速度の値で規定されるポイントと、前記３つの多様体の最大加速度の係数で規定される前記３つの多様体のそれぞれの前記境界との間の、二次径方向距離の時間曲線として定義される、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記コスト汎関数に基づいて前記運転スタイルを認識する前記オペレーションは、前記加速度の分布に最も近い領域を識別する、したがって最小コスト汎関数を提供するオペレーションを有し、前記領域は最小値を有するコスト汎関数によって識別される、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項１０】
新たな関連する最小コスト汎関数が所与の時間間隔にわたって所与の差分量だけ、具体的には較正可能な差分量だけ以前の最小コスト汎関数より低い場合、新たなスタイルを選択するオペレーションを備える、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項１１】
前記運転スタイルを識別するオペレーションのさらなる入力値として前記運転操作を用いるオペレーションを備える、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項１２】
前記方法は前記運転スタイルを特徴付ける手順を有し、
前記手順は、
複数の運転者による所与のセットの運転操作の実行に対応する、前記陸上車両の動力性能に関する情報の値をセンサから取得するオペレーションと、
前記値のスペクトル及び前記スペクトルのピーク周波数値を計算するオペレーションと、
前記ピーク周波数値を前記陸上車両の速度の関数としてプロットするオペレーションと、
こうして定義された速度−周波数平面に運転スタイルのクラスに対応する領域を画定するオペレーションと
を含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１３】
前記方法は前記運転スタイルを特徴付ける手順を備え、
前記手順は、
複数の運転者による所与のセットの運転操作の実行に対応する、前記陸上車両の動力性能に関する情報の値を、センサから、具体的には道路状態又は環境状態も検出するセンサから取得するオペレーションと、
前記スタイルパラメータを較正するのに、各領域が前述のデータにおける加速度の分布に可能な限り近づくような方法で前記値を用いる、具体的には、それぞれのコスト汎関数を最小化する前記スタイルパラメータを選択するオペレーションと
を想定した段階を含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１４】
陸上車両の運転者の運転スタイルを認識するための装置であって、前記装置は、前記陸上車両の動力性能に関する情報をセンサから取得するためのセンサ手段を備え、前記陸上車両の動力性能に関する前記情報に応じて、前記運転者の前記運転スタイルのメンバーシップクラスを計算するように構成され、
前記装置は、請求項１から１３のいずれか一項に記載の方法の各オペレーションを実行するように構成された１つ又は複数のマイクロプロセッサモジュールを備える、装置。
【請求項１５】
前記１つ又は複数のマイクロプロセッサモジュールは、前記陸上車両の１つ又は複数のプロセッサによって実現される、請求項１４に記載の装置。
【請求項１６】
前記１つ又は複数のマイクロプロセッサモジュールは、具体的には、三軸加速度計及びＧＰＳ位置検出器を含む携帯型コンピュータ端末によって実現される、請求項１４に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、陸上車両の動力性能に関する情報に基づいて陸上車両の運転者の運転スタイルを認識するための、車両の動力性能に関する情報をセンサから取得し、車両の動力性能に関する当該情報に応じて、運転者の運転スタイルのメンバーシップクラスを計算することを想定したタイプの技術に関する。
【発明の概要】
【０００２】
運転スタイルの認識は、潜在的に危険なあらゆる挙動を識別することによって、燃料消費の削減及び道路安全性の向上につながり得る。ただし、運転スタイルに関する情報が、消費レベル及び車両自体のパフォーマンスを最適化するために、車両に搭載された電子システムによって用いられ得る場合に限る。運転スタイルの認識はさらに、フリートマネジメントの観点で運転者を評価するための（例えば、カーシェアリング、保険などに適用するための）、より複雑なシステムを実現する際に基本要素として用いられ得る。本発明の目的は、車両の動力性能に関する情報及び行われた運転操作の再構築に基づいて、運転スタイルの認識（運転者のプロファイリング）を可能にする方法の改善を提供することである。本発明によれば、前述の目的は、運転スタイルを認識するための方法と、後に続く特許請求の範囲で具体的に想起される特徴を有した、対応する装置とによって実現される。
【図面の簡単な説明】
【０００３】
本発明は、添付図面を参照して説明される。これらの図面は、純粋に非限定的な例として提供されるものである。
【図１】本明細書で説明される方法を適用するシナリオの概略図である。
【図２】本明細書で説明される方法を実現する装置の原理ブロック図を示す。
【図３】本明細書で説明される方法によって用いられる物理量を表す図を示す。
【図４】本明細書で説明される方法の図２の実装のより詳細なブロック図を示す。
【図５】本明細書で説明される方法の一実施形態を表すフローチャートである。
【図６】図５の方法のオペレーションに用いられる物理量を表す図である。
【図７】図５の方法のオペレーションに用いられる物理量を表す図である。
【図８】図５の方法のオペレーションに用いられる物理量を表す図である。
【図９】図５の方法のオペレーションに用いられる物理量を表す図である。
【図１０】本明細書で説明される方法と関連した、さらなる手順を表すフローチャートである。
【図１１】図１０の方法のオペレーションに用いられる物理量を表す図である。
【図１２】図１０の方法のオペレーションに用いられる物理量を表す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００４】
端的に言えば、本発明による解決手段は、陸上車両の運転者の運転スタイルを認識するための、センサから車両の動力性能に関する情報（例えば、車両の横加速度及び縦加速度並びにヨー及び縦速度）を取得することと、車両の動力性能に関する当該情報に応じて、運転者の運転スタイルのメンバーシップクラス（例えば、落ち着いた又はリラックスした運転スタイル、標準的な運転スタイル、又はスポーティーな運転スタイル）を計算することとを想定したタイプの方法に関係している。本方法は、運転操作認識イベントの開始点を識別して当該イベントを認識するための手順を開始するために、車両の動力性能に関する情報を分析することが想定されており、本手順は、以下のオペレーションを含む。
・運転者によって行われた運転操作を、車両の動力性能に関する情報に応じて車両の変位成分を計算することにより再構築するオペレーションであって、当該変位成分は次に変位時系列に配置される、オペレーション。
・具体的にはサンプルアライメントオペレーション（具体的には、動的時間伸縮手順）を変位時系列に適用して、アライメントされた時系列とデータベースに格納された所与の運転操作に対応する時系列のテンプレート（すなわち、モデル）とを比較することによって、行われた運転操作を識別するオペレーション。
・軸として横加速度及び縦加速度を有するデカルト平面において複数の領域（具体的には、多様体）を画定するオペレーションであって、これらの多様体は運転者の運転スタイルを特徴付けるのに用いられ、さらに、多様体の画定には、行われた特定の運転操作及び／又は雨、雪などの道路の状態（道路状態は、可能な場合は適切な外部センサによって検出される）を考慮に入れることがある、オペレーション。
・３つの運転スタイルのコスト汎関数を計算するオペレーションであって、コスト汎関数は加速点からの距離及び３つの領域の境界を計算する、オペレーション。
・当該コスト汎関数によって推定される値に基づいて運転スタイルを認識するオペレーション。
【０００５】
これに関連して、図１は、本明細書で説明される方法を適用するシナリオの概略図であり、具体的には陸上車両ＴＶ、例えば、デカルト平面ＸＹ内の軌道をたどる自動車を示し、当該軌道は車両ＴＶの運転操作ｍｖｒに対応する。陸上車両ＴＶは、車両自体の縦軸に沿った縦加速度ａｌｏｎｇと、縦軸に垂直の横軸に沿った横加速度ａｌａｔを受ける。
【０００６】
図２は、ここで説明される運転操作ｍｖｒに関連した運転スタイルｓｔｌを認識するための方法を実現する装置の原理ブロック図の概略図である。本方法は、以下の２つの主要オペレーションを含む。
・ブロック又はモジュール１０で実現される、運転操作検出及び運転操作識別のオペレーション。
・ブロック又はモジュール２０で実現される、運転スタイルを認識するオペレーション。
【０００７】
ブロック１０及びブロック２０は、例えば、前述のオペレーションを実現する各プロセッサモジュールに対応する（場合によっては同一のプロセッサによって実現される）。したがって、本明細書で説明される方法を実現する装置は、１つ又は複数のマイクロプロセッサモジュールを含む。ブロック１０は、車両の動力性能に関する情報ＤＩに基づいて、上記の運転操作検出及び運転操作識別のオペレーションに従う。ブロック１０は、説明される例において、道路状況又は外部環境に関する情報ＥＲＣも有し、この情報は、車両ＴＶに配置された（図には示されていない）対応する直接式センサ又は間接式センサによって検出される。
【０００８】
図２に示すブロック図では、ブロック１０への入力が車両の動力性能に関する前述の情報ＤＩであり、この情報には、縦速度ｖｌｏｎｇ、縦加速度ａｌｏｎｇ、横加速度ａｌａｔ、ヨー角Ψ、並びに道路状態及び／又は環境状態ＥＲＣが含まれる。縦速度ｖｌｏｎｇ、縦加速度ａｌｏｎｇ、横加速度ａｌａｔ、並びに道路状態及び／又は環境状態ＥＲＣは、前述の入力に基づいてブロック１０で計算された認識済みの運転操作ｍｖｒのタイプと共に、ブロック２０の入力にも供給される。次にブロック２０は、出力において運転スタイルｓｔｌを供給する。
【０００９】
運転操作の検出及び識別を実行するように構成されたブロック１０は、具体的には、以下でより十分に詳述されるように、
・左に曲がる。
・右に曲がる。
・左に車線変更する。
・右に車線変更する。
・（左／右に）２車線変更する。
・Ｕターンする。
・加速する。
・ブレーキをかける。
などの標準的な運転操作の先験的又は連続的な組み合わせで規定される運転操作に対応するイベントの開始及び／又は終了を検出するように構成される。
【００１０】
新たな運転操作の開始が動的時間伸縮法の技術によって認識されると、上記に列挙された情報などの標準的な運転操作に対応する情報をテンプレート又はモデルｔｐの形態で含むデータベース内の縦速度ｖｌｏｎｇ、縦加速度ａｌｏｎｇ、横加速度ａｌａｔ、並びに道路状態及び／又は環境状態ＥＲＣのデータに基づいて、運転操作の調査を再度ブロック１０で実行することが想定されている。こうしたことは、以下でより十分に説明される。
【００１１】
動的時間伸縮法は、それ自体が当業者に知られており、一般に、２つのシーケンス間のアライメントを実行することを目的とした、具体的には、個々の成分が時間と共に変化する特徴を有するシーケンス（例えば、これらの成分は異なる変位速度で行われる運転操作に対応する変位データが連続したものである）を処理することを目的とした、２つのシーケンス間の距離を測定することを可能にし得るアルゴリズムである。したがって、本明細書で説明される事例では、このアルゴリズムによって、取得された運転操作とデータベースに格納された運転操作モデルとの間の対応関係を、運転操作自体の実行速度又は形態に関係なく確定することが可能になり、例えば、２つの車線の変更が常に１つの車線変更として特定される。
【００１２】
運転操作ｍｖｒのタイプが認識されると、前述したように、車両の動力性能のデータ、すなわち、縦速度ｖｌｏｎｇ、縦加速度ａｌｏｎｇ、横加速度ａｌａｔ、並びに道路状態及び／又は環境状態ＥＲＣがブロック２０によって用いられるので、運転スタイル認識のオペレーション２０が実現される。
【００１３】
この目的のために、モジュール２０は、内部に格納した、運転スタイルｓｔｌのクラスによって規定される運転スタイルの分析的記述を有し、例えば、以下の３つのクラスＣＬがある。
・ＣＬ１：落ち着いた又はリラックスした運転スタイル。
・ＣＬ２：標準的な運転スタイル。
・ＣＬ３：スポーティーな運転スタイル。
【００１４】
運転スタイル認識のオペレーション２０は、動力性能に関する情報ＤＩ（具体的には、加速度及び速度）について、また識別された運転操作ｍｖｒのタイプについて上述した入力を活用し、運転操作中の場所、図３に示す図のようなＧ−Ｇタイプの図における縦加速度ａｌｏｎｇ及び横加速度ａｌａｔの値（例えば、一定の取得レート（例えば１０ｍｓごと）で対応するセンサにより取得される）に基づいて、運転スタイルｓｔｌを確定することを想定している。ここで、Ｇ−Ｇ平面の所与の平面内で、縦座標の軸は縦加速度ａｌｏｎｇに対応し、横座標の軸は横加速度ａｌａｔに対応する。例えば、車両ＴＶの所与の運転操作ｍｖｒ及び所与の縦速度ｖｌｏｎｇ（最小値ｖｌｏｎｇｍｉｎと最大値ｖｌｏｎｇｍａｘとの間の範囲に含まれる）について、また、説明される例における所与の道路状態及び／又は環境状態ＥＲＣについて、運転操作ｍｖｒ中に取得された横加速度及び縦加速度の値が領域Ｓ１（この例では、Ｇ−Ｇ平面の原点の周りの、縦加速度及び横加速度の最低値で区別される領域）に含まれるポイントを特定した場合、運転スタイルｓｔｌがリラックスした運転スタイルのクラスＣＬ１に属するものと特定される。図３では領域Ｓ１全体を囲む第２の領域Ｓ２が、標準的な運転スタイルのクラスＣＬ２に対応する。次に、領域Ｓ２を包含し且つ最も高い値の加速度に相当する最外領域Ｓ３は、スポーティーな運転スタイルのクラスＣＬ３に対応する。最も外側の楕円は、適合楕円（ｅｌｌｉｐｓｅ  ｏｆ  ａｄｈｅｒｅｎｃｅ）ＥＡを特定する。
【００１５】
以下で説明される定義プロセスで画定されるＳ１、Ｓ２、Ｓ３の領域又は平面は、多様体又は様々な寸法２のトポロジーであり、例えば、図１０を参照して以下で提供される運転スタイルを特徴付ける手法３００によって得られる結果に基づいて画定される。これらの領域は、どんな場合でも、下記の式（８）〜（１１）で規定される適合楕円ＥＡ内に常に画定される。過度な加速度は、車両制御性の低下及び危険な運転の状態を引き起こし得る。したがって、提案された方法は、運転状況が安全なままであるように、すなわち、車両の加速度がいわゆる適合楕円内にとどまるように、加速度係数の最大値を確定することを想定している。適合を保証する前述の最大加速度の値に基づいて、各瞬間の最大加速度を推定し、加速度の最大値、したがって多様体の平面の範囲を確定することが想定されており、この範囲は現在の車速に応じて変動する。
【００１６】
運転スタイルｓｔｌを識別するために、提案された方法は、それぞれのスタイル、具体的には、落ち着いた若しくはリラックスした運転スタイル、標準的な運転スタイル、又はスポーティーな運転スタイルに対応する多様体Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３に対して、Ｇ−Ｇ図における加速度のメンバーシップを確定するように、Ｊで示されるコスト汎関数を定義する。これらの中で、最低値を有するコスト汎関数Ｊは、所与の運転操作ｍｖｒが認識される加速度の分布に最も近い多様体、したがって、運転者が当該運転操作ｍｖｒを行った運転スタイルを識別する。
【００１７】
これらの手法によって、本明細書で説明される方法は、車両ＴＶによって行われた運転操作に関する情報と、これらの運転操作が運転者によってどのように行われたかに関する情報とを提供することが可能である。
【００１８】
ここで、より詳細な説明を行うために、図４は、説明された方法を実現する装置の、図２より詳細な図を提供する。
【００１９】
注目され得ることだが、本装置は、運転操作認識イベントの開始及び終了を認識して、イベントに対応する運転操作ｍｖｒ及びスタイルｓｔｌを確立するためのモジュール２５を含む。
【００２０】
上記モジュール２５は、横加速度ａｌａｔ、縦加速度ａｌｏｎｇ、及び縦速度ｖｌｏｎｇを入力で受け取り、有効化／無効化コマンドｃｍｄをイベント認識ブロックに発行する。イベント認識ブロックは、運転操作検出・識別モジュール１０と、運転スタイル認識モジュール２０とを含む。運転操作検出・識別モジュール１０はさらに、運転操作再構築モジュール１０ａを含む。運転操作再構築モジュール１０ａは、縦速度ｖｌｏｎｇ、縦加速度ａｌｏｎｇ、横加速度ａｌａｔ、及びヨー角Ψを受け取り、認識された運転操作ｍｖｒ、すなわち、ブロック２５で認識されたイベントとブロック３０の有効化とをトリガし、以下でより十分に説明されるように計算された運転操作の水平成分時系列ｍｖｒｘ及び鉛直成分時系列ｍｖｒｙを出力で生成する。これらの時系列は、動的時間伸縮法によって運転操作ｍｖｒを識別して、識別された運転操作ｍｖｒを運転スタイル認識モジュール２０に供給するように構成されたサブモジュール１０ｂの入力を表す。
【００２１】
説明される方法、すなわち、例えば具体的には、モジュール１０、２０、２５によって実現される各オペレーションは、車両の制御ユニット、すなわち車両のマイクロプロセッサモジュール、又は三軸加速度計及びＧＰＳ位置検出器を備えたＡｎｄｒｏｉｄ（登録商標）スマートフォン若しくはタブレットなどのコンピュータ端末で実現され得る。本方法は、車両ＩＮＳ（Ｉｎｅｒｔｉａｌ  Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ：慣性航法システム）プラットフォーム又はスマートフォン自体から入ってくる加速度、速度、及び姿勢に関するデータを利用することができる。
【００２２】
図５のフローチャートは、本明細書で説明された陸上車両の運転者の運転スタイルを認識するための方法の例として提供された一実施形態１００を示す。この実施形態１００は、一般に以下のオペレーションを含み得る。
・車両の動力性能に関する情報ＤＩに関する信号を、例えば、車両ＴＶの直接式センサ又は間接式センサから取得するオペレーション１１０。
・当該信号ＤＩからノイズをフィルタリングするオペレーション１２０。
・有効化／無効化信号ｃｍｄをブロック３０に向けて送信して、運転操作認識イベントの開始及び終了を認識するオペレーション１３０。
・車両の動力性能に関する情報ＤＩに応じて運転操作ｍｖｒを再構築するオペレーション１４０であり、このオペレーションは、当該情報ＤＩの変位時系列ｍｖｒｘ及びｍｖｒｙへの変換を含む。
・変位時系列ｍｖｒｘ及びｍｖｒｙを所定の運転操作を表すテンプレート系列ｔｐと比較することを想定した、運転操作ｍｖｒを識別するオペレーション１５０であり、この比較は動的時間伸縮法アルゴリズムによって実行される。
・横加速度及び横方向加速度によって規定される、Ｇ−Ｇ平面内の多様体Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３を画定するオペレーション２１０であり、このオペレーションは、最大加速度を推定して最大の適合楕円ＥＡを画定し、したがって、前述の最大の適合楕円ＥＡ内の多様体Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３の大きさを規定するオペレーションを含む。
・様々な多様体Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３の認識イベントに関連した運転操作ｍｖｒのコスト汎関数Ｊｃｍｆｔ、Ｊｎｒｍ、Ｊｓｐｒｔを計算するオペレーション２２０。
・最小値のコスト汎関数Ｊｃｍｆｔ、Ｊｎｒｍ、Ｊｓｐｒｔに基づいて、運転スタイルｓｔｌを識別するオペレーション２３０。
【００２３】
基本的に、オペレーション１１０〜１５０は、図４のブロック又はモジュール１０で実現される運転操作検出及び識別のオペレーションに対応し、オペレーション２１０〜２３０は、モジュール２０で実現される運転スタイル認識のオペレーションに対応する。
【００２４】
説明された方法は、一般に、示されたオペレーションの一部を含まなくてもよく、例えば、信号が良好な品質である事例ではフィルタリング１１０を含まなくてもよい。
【００２５】
運転操作認識イベントの開始及び終了を認識するオペレーション１３０は、運転操作イベントｍｖｒの終了が情報ＤＩの値に基づいて識別される場合、運転操作認識モジュール３０を無効化するコマンドｃｍｄを送信することを含み、その結果、情報ＤＩに関する信号の処理が中断することは明らかである。
【００２６】
ここで、方法１００の各オペレーションがさらに詳細に説明される。
［取得オペレーション１１０］
前述したように、車両の動力性能に関する情報ＤＩに関する信号を取得するオペレーション１１０は、車両ＴＶの直接式センサ（例えば、加速度計）若しくは間接式センサ、及び車両のＩＮＳシステムから入ってくる、又は車両に情報を伝える外部センサからも入ってくる同様の情報を用い得る。車両の動力性能に関する情報ＤＩに関する信号を取得するオペレーション１１０に対応する信号は、前述したように、縦速度ｖｌｏｎｇ、縦加速度ａｌｏｎｇ、横加速度ａｌａｔ、及びヨー角Ψを含み、説明された例に見られるように、所与の道路状態及び／又は環境状態ＥＲＣもさらに含み得る。センサの信号は、車両のバス又は無線接続、具体的にはＣＡＮバスを介して、プロセッサ、又は方法１００及び図２又は図４のモジュール１０、２０を実現するプロセッサに到達し得る。
【００２７】
［フィルタリングオペレーション１２０］
加速度計及び／又は車両バス（例えばＣＡＮバス）から入ってくる加速度入力信号をフィルタリングするオペレーション１２０は、これらの信号をフィルタリングして、含まれるノイズを低減すると規定している。用いられるフィルタは、ローパスフィルタ、及び一定数の以前のサンプルだけを考慮に入れるために忘却因子を有するフィルタ、又はノイズ低減用のローパスフィルタである。
【００２８】
［運転操作認識イベントの開始及び終了を認識するオペレーション１３０］
このオペレーション１３０は、例えば、モジュール２５で実行され、運転操作認識イベントの開始と区別するために、情報ＤＩに関する前述の入力信号、具体的には横加速度ａｌａｔの分析を行うことを想定している。イベントの開始から、その後に続いて、図４のモジュール３０に含まれるモジュール１０、１０ａ、１０ｂ、及び２０を有効化するためにコマンドｃｍｄが送られ、イベント自体が終了すると同時に無効化コマンドｃｍｄが送られるまで、車速ｖｌｏｎｇ、縦加速度ａｌｏｎｇ、横加速度ａｌａｔ、ヨー角Ψの値、及び所与の道路状態及び／又は環境状態ＥＲＣが段階１４０〜２３０に従って取得され処理される。オペレーション１３０でイベントの有効化の評価を可能にする基準は、一般に、横加速度ａｌａｔ及び／又は縦加速度ａｌｏｎｇによる閾値からの逸脱の評価である。この閾値は、具体的には、車速ｖｌｏｎｇに応じて選択される。
【００２９】
例えば、閾値からの逸脱を評価することが想定されている。この閾値は、車速ｖｌｏｎｇの関数であり、横加速度ａｌａｔ及び／又は縦加速度ａｌｏｎｇによって較正可能であり、忘却因子を有するフィルタ、又はローパスフィルタを通ってフィルタリングされることが好ましい。横加速度ａｌａｔ及び／又は縦加速度ａｌｏｎｇが前述の閾値（この閾値はまた、誤検出の後に続く計算の有効化を防ぐために較正可能である）を所与の時間にわたって超えた場合、説明された方法は、運転操作ｍｖｒを再構築して識別し且つ運転スタイルｓｔｌを確定するために、コマンドｃｍｄを介して認識モジュール３０及び認識モジュール３０に含まれるモジュール１０及び２０を有効化する。
【００３０】
あるいは、横加速度ａｌａｔ及び／又は縦加速度ａｌｏｎｇによる閾値の逸脱を、移動平均（単純移動平均、ＳＭＡ）による閾値（較正可能であり車速の関数である）の逸脱を評価することによって評価することが可能であり、移動平均は、例えば、横加速度ａｌａｔに対して、以下の通り定義される。
［式（１）］
【数１】
2019112049.tif 000003
ここで、ｋは横加速度ａｌａｔの平均が観察されることになる時間枠の長さであり、ｉは取得された値の時系列において取得された加速度値の指標である。移動平均ＳＭＡが上限閾値ｔｈｕより高い場合、加速度値ａｌａｔ（ｉ−ｋ−１）は、運転操作イベントの開始を表す。
【００３１】
同様のやり方で、横加速度ａｌａｔ及び縦加速度ａｌｏｎｇの信号の一次導関数用に動作することが想定され得る。
【００３２】
横加速度ａｌａｔのその後の値は、移動平均ＳＭＡが下限閾値ｔｈｌより低くなるまで連結される。イベントの持続時間が事前設定時間を超えた場合、当該イベントは除外される。
【００３３】
イベントの開始／終了を認識するモジュール２５がイベント認識ブロック３０の各モジュールで行われる計算を有効化すると、その目的は、変位を表す時系列を提供するように車両ＴＶの変位を再構築して、行われた運転操作を識別することである。
【００３４】
［車両の動力性能に関する情報ＤＩに応じて、運転操作ｍｖｒを再構築するオペレーション１４０］
車両の動力学的挙動を考慮すると、モジュール１０ａは、オペレーション１４０の文脈において、縦速度ｖｌｏｎｇ、横速度ｖｌａｔ、及びヨー角Ψに応じて、車両の変位の平面ＸＹにおいて水平及び鉛直と便宜上定義される直交軸ｘ及びｙに沿って、車両ＴＶの変位を再構築（軌道再構築）し、前述の軸に従って時間ｔの関数として変位成分Ｘｇ（ｔ）及びＹｇ（ｔ）を以下のように取得するよう構成される。
［式（２）］
【数２】
2019112049.tif 000004
［式（３）］
【数３】
2019112049.tif 000005
【００３５】
横速度ｖｌａｔは、横加速度ａｌａｔの積分によって、又は相補フィルタのシステムによっても求められ得る。
【００３６】
この手法は、車両ＴＶの変位について時間的発展を提供する。
【００３７】
運転操作認識イベントの有効化から開始して、提案された方法は、式（２）及び（３）に従って車両ＴＶの変位を計算し、前述の成分Ｘｇ（ｔ）及びＹｇ（ｔ）に基づいて、時間ｔの関数としての上記軸による変位、対応する変位時系列、すなわち、一定のサンプリング時点（例えば、１０ｍｓごと）にわたる変位の水平成分Ｘｇ（ｔ）の値からなる系列ｍｖｒｘ及び鉛直成分Ｙｇ（ｔ）の値からなる系列ｍｖｒｙ（これらの系列は運転操作ｍｖｒを表す）を計算することを想定している。
【００３８】
［運転操作ｍｖｒを識別するオペレーション１５０］
車両ＴＶによって行われた運転操作ｍｖｒを表す時系列ｍｖｒｘ及びｍｖｒｙがモジュール１０ａで再構築されると、これは、特定の運転操作ｍｖｒの識別１５０のためにモジュール１０ｂに供給される。オペレーション１５０の文脈では、図４及び図５に１０ｃで示され、モジュール１０ｂに含まれるか又はモジュール１０ｂと関連しているデータベースに格納された、テンプレートｔｐと呼ばれる、識別される所定の運転操作又は標準的な運転操作（非限定的な例として挙げると、右に曲がる、左に曲がる、車線変更する、２車線変更する、及び場合によっては他の運転操作）を表す、利用可能な時系列を有することが想定されている。再構築された運転操作の時系列ｍｖｒｘ及びｍｖｒｙは、格納されたテンプレートｔｐと比較される。現在の系列に最も類似したデータベース１０ｃに含まれるテンプレートｔｐによって、運転操作ｍｖｒが正確に識別される。
【００３９】
この類似性は、前述したように、動的時間伸縮法（ＤＴＷ）アルゴリズムを用いて、再構築された運転操作の時系列ｍｖｒｘ及びｍｖｒｙをテンプレート系列ｔｐと比較することによって評価される。ＤＴＷアルゴリズム自体は、例えば、２００７年のＳｔａｎ  Ｓａｌｖａｄｏｒ及びＰｈｉｌｉｐ  Ｃｈａｎの共著論文「Ｔｏｗａｒｄ  ａｃｃｕｒａｔｅ  ｄｙｎａｍｉｃ  ｔｉｍｅ  ｗａｒｐｉｎｇ  ｉｎ  ｌｉｎｅａｒ  ｔｉｍｅ  ａｎｄ  ｓｐａｃｅ」（Ｉｎｔｅｌｌ．  Ｄａｔａ  Ａｎａｌ．  １１，  ５  （Ｏｃｔｏｂｅｒ  ２００７），  ５６１−５８０）によって当業者に知られている。このアルゴリズムによって、必ずしも同じ時間軸を持たないが拡大又は圧縮することもできる２つの時系列間の最適なアライメントを確定することが可能である。
【００４０】
図６は、いわゆるワーピングパスＷＰ、及び時系列ｍｖｒとテンプレートｔｐとの間のアライメントの計算を示す。この特徴により、ＤＴＷアルゴリズムは、異なる運転スタイルで、したがって、異なる速度で異なる時間に行われ得る運転操作を認識するために示されるアルゴリズムである。モジュール１０ａによって編集された再構築後の運転操作の時系列ｍｖｒｘ及びｍｖｒｙに最も近づくテンプレートｔｐの特定は、前述の再構築された運転操作の時系列ｍｖｒｘ及びｍｖｒｙと、データベース１０ｃに格納されたテンプレートｔｐとの間の距離又はワーピングに基づいている。ワーピングとは、２つの時系列間の差を測定したものである。２つの時系列間の類似性を確定するために、ユークリッド距離又はマンハッタン距離が用いられる。２つの時系列、すなわち、再構築された時系列に対応するｘと、格納されたテンプレートから選択された時系列に対応するｙが与えられ、長さがそれぞれｍ及びｎであるとする。
［式（４）］
【数４】
2019112049.tif 000006
［式（５）］
【数５】
2019112049.tif 000007
２つの時系列のポイントｘｉとｙｊとの間のユークリッド距離は、次のように定義される。
［式（６）］
【数６】
2019112049.tif 000008
【００４１】
２つの系列ＸとＹとの間のアライメントに関する総コストｃｐは、ＤＴＷ問題の結果であり且つＫ個のポイント対（ｉ１，ｊ１）……（ｉＫ，ｊＫ）によって定義される最適軌道に沿って計算された距離の合計として下記のように定義される。
［式（７）］
【数７】
2019112049.tif 000009
【００４２】
格納されたテンプレートのそれぞれに対して、再構築された系列ｍｖｒｘ及びｍｖｒｙのアライメントの総コストｃｐが与えられると、総コストｃｐの最小値を含むテンプレートが最も近い系列を表し、したがって、実行された運転操作ｍｖｒを表す。具体的には、再構築された系列のｘ軸に沿った成分ｍｖｒｘは、テンプレートのＸ軸に沿った対応する成分と比較され、同様に、再構築された系列のｙ軸に沿った成分ｍｖｒｙは、テンプレートのＹ軸に沿った対応する成分と比較される。
【００４３】
［多様体Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３を画定するオペレーション２１０］
運転操作ｍｖｒが識別されると、縦加速度ａｌｏｎｇ及び横加速度ａｌａｔのプロファイル、すなわち段階１３０で認識されたイベントのフレームワークに含まれる値のシーケンスが、運転者が行った運転操作の運転スタイルｓｔｌを推定するために、運転スタイル認識モジュール２０に供給される。
【００４４】
前述したように、その後運転スタイルを確定する多様体Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３は、図１０に提供される運転スタイルを特徴付ける手法３００によって得られた結果に基づいて画定される。この考察に基づいて、車両ＴＶの加速度係数
【数８】
2019112049.tif 000010
の最大値が、運転状況が安全なままであるように、すなわち、車両ＴＶの加速度が適合楕円ＥＡの範囲内にとどまるように確定することが想定されている。
【００４５】
最大加速度の推定は、以下に示すニュートンの第２の法則の制限条件から開始する。
［式（８）］
【数９】
2019112049.tif 000011
ここで、ＦＲは摩擦力であり、ｍは車両の質量であり、ｇは重力加速度であり、μは摩擦係数であり、
【数１０】
2019112049.tif 000012
は、加速度係数である。式（８）は、適合状態と非適合状態との間の境界を表しており、縦加速度及び横加速度のポイントがこれらの範囲に含まれる場合、適合状態が確認される。この状態は、安全状態と定義され得る。
【００４６】
摩擦係数μは、路面状態、タイヤの摩耗、及び他の要因によって決まり、この値はここでは一定のままであると仮定する。摩擦力は通常、運動方向に関して縦成分及び横成分の２つに分割される。Ｒ．Ｌａｍｍ、Ｂ．Ｐｓａｒｉａｎｏｓ、Ｔ．Ｍａｉｌａｅｎｄｅｒの共著による「Ｈｉｇｈｗａｙ  Ｄｅｓｉｇｎ  ａｎｄ  Ｔｒａｆｆｉｃ  Ｓａｆｅｔｙ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ  Ｈａｎｄｂｏｏｋ」（ＭｃＧｒａｗ−Ｈｉｌｌ，１９９９）で提案され、乾燥状態に有効な、縦の摩擦係数μｘ，ｍａｘと車速ｖとの間の関係を用いると、以下の式が得られる。
［式（９）］
【数１１】
2019112049.tif 000013
ここで、ｖはｋｍ／ｈの単位で表される車速である。
【００４７】
再度Ｌａｍｍらによる前述の論文によれば、横成分μｙ，ｍａｘと縦成分μｘ，ｍａｘとの間の関係は、以下のように表すことができる。
［式（１０）］
【数１２】
2019112049.tif 000014
【００４８】
式（８）、（９）、及び（１０）を考慮すると、タイヤと道路との間の適合に関する制限条件を車速の関数として特定する最大加速度係数
【数１３】
2019112049.tif 000015
を確定することが可能である。
［式（１１）］
【数１４】
2019112049.tif 000016
【００４９】
式（１１）から求められる加速度
【数１５】
2019112049.tif 000017
の最大値は、本明細書で説明された図３のＧ−Ｇ図における加速度
【数１６】
2019112049.tif 000018
の最大値を特定する最大適合楕円ＥＡ内の３つの多様体を画定するための解決手段に用いられる。式（１１）から分かるように、異なる値の車速に対応しているのは、異なる値の最大加速度
【数１７】
2019112049.tif 000019
であり、したがって異なる寸法の適合楕円ＥＡである。３つの多様体Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３はまた、車速に応じて変動するものであり、異なる運転スタイル、すなわち、落ち着いた又はリラックスした運転スタイル、標準的な運転スタイル、及びスポーティーな運転スタイルを識別するのに用いられる。このスタイルは、横加速度及び縦加速度に対応するポイントの分布に最も近い多様体によって識別される。
【００５０】
式（９）、（１０）、及び（１１）で表される数値係数は、車両に基づいて変化し得、考慮される車両のタイプに基づいて規定される。
【００５１】
３つの運転スタイルを表す多様体Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３は、最大加速度
【数１８】
2019112049.tif 000020
を掛け合わせ、車両の加速度係数の対応する状態を規定する３つの運転スタイルパラメータであるＰＡＲ＿ＭＡＮ１、ＰＡＲ＿ＭＡＮ２、及びＰＡＲ＿ＭＡＮ３によって規定される。すなわち、図７に例示される、これらの多様体の最大加速度｜ａ｜ｍａｘ，ｃｍｆｔ、｜ａ｜ｍａｘ，ｎｒｍ、｜ａ｜ｍａｘ，ｓｐｒｔのそれぞれの値は、以下の通りである。
［式（１２）］
【数１９】
2019112049.tif 000021
［式（１３）］
【数２０】
2019112049.tif 000022
［式（１４）］
【数２１】
2019112049.tif 000023
リラックスした又は落ち着いた運転スタイルには式（１２）、標準的な運転スタイルには式（１３）、スポーティーな運転スタイルには式（１４）がそれぞれ対応する。通常は１より低い値であり（とは言っても、行われる較正に従って、１をわずかに超える値になることがある）、３つの異なる多様体の種類を示すパラメータＰＡＲ＿ＭＡＮ１、ＰＡＲ＿ＭＡＮ２、及びＰＡＲ＿ＭＡＮ３の特徴付けが以下で定義される。
【００５２】
加速度の値は、ｍｇ単位に変換されてＧ−Ｇ加速度図にプロットされる。
【００５３】
［コスト汎関数Ｊｃｍｆｔ、Ｊｎｒｍ、Ｊｓｐｒｔの計算オペレーション２２０］
本明細書で説明される解決手段は、モジュール１０ｂによって供給される運転操作ｍｖｒの加速度の分布に最も近い多様体Ｓ１、Ｓ２、又はＳ３によって運転スタイルを識別すること（オペレーション１５０）を想定している。この目的のために、コスト汎関数Ｊが３つの運転スタイル用にそれぞれ、Ｊｃｍｆｔ、Ｊｎｒｍ、Ｊｓｐｒｔとして定義される。これらのコスト汎関数は、Ｇ−Ｇ平面における加速度の値によって規定されるポイントと、３つの多様体Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３のそれぞれの境界との間の距離を計算する。それぞれの境界は、多様体の最大加速度のそれぞれの値、｜ａ｜ｍａｘ，ｃｍｆｔ、｜ａ｜ｍａｘ，ｎｒｍ、｜ａ｜ｍａｘ，ｓｐｒｔで表されるのが好ましい。最も低い汎関数Ｊを含む多様体は、運転操作ｍｖｒが行われた運転スタイルＣＬ１、ＣＬ２、ＣＬ３を識別する。
【００５４】
コスト汎関数Ｊｃｍｆｔ、Ｊｎｒｍ、Ｊｓｐｒｔは、瞬間ごとの時間に応じた横加速度と縦加速度とのベクトル和の係数である現在の加速度ベクトルの係数
【数２２】
2019112049.tif 000024
と、多様体の最大加速度の係数｜ａ｜ｍａｘ，ｃｍｆｔ、｜ａ｜ｍａｘ，ｎｒｍ、｜ａ｜ｍａｘ，ｓｐｒｔとの間の、図８に表される二次径方向距離ｄｃｍｆｔ、ｄｎｒｍ、ｄｓｐｒｔの、好ましくは忘却因子によって重み付けされた時間プロットとして定義される。
［式（１５）］
【数２３】
2019112049.tif 000025
［式（１６）］
【数２４】
2019112049.tif 000026
［式（１７）］
【数２５】
2019112049.tif 000027
【００５５】
［コスト汎関数Ｊｃｍｆｔ、Ｊｎｒｍ、Ｊｓｐｒｔに基づいて運転スタイルｓｔｌを識別するオペレーション２３０］
運転スタイルｓｔｌは、加速度の分布に最も近い多様体Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３によって、したがって以下の最小コスト汎関数Ｊによって識別される。
［式（１８）］
【数２６】
2019112049.tif 000028
［式（１９）］
【数２７】
2019112049.tif 000029
［式（２０）］
【数２８】
2019112049.tif 000030
【００５６】
ＤＲＶＳＴＬ＿ＳＴＳ＿ＣＭＦＴ、ＤＲＶＳＴＬ＿ＳＴＳ＿ＮＲＭ、ＤＲＶＳＴＬ＿ＳＴＳ＿ＳＰＲＴは、落ち着いた又はリラックスした運転スタイル、標準的な運転スタイル、及びスポーティーな運転スタイルを識別し、式（１８）、（１９）、（２０）の結果に応じて運転スタイルｓｔｌを識別する変数ｓｔｓに割り当てられる、文字列値である。
【００５７】
本明細書で説明される解決手段のさらなる態様によれば、運転操作中に２つのスタイル間で起こり得る移行が、運転者を特徴付ける際の変動を防ぐために管理される。あるスタイルから別のスタイルへの移行は、新たなスタイル、したがって新たな最小コスト汎関数が、前もって規定された較正可能な時間間隔ＤＴにわたって、差分量Δだけ以前の最小コスト汎関数より低い場合に許可される。
この手法は図９に例示されている。図９には、時間ｔの関数として汎関数Ｊの値を示す、具体的には、標準的な運転スタイルとスポーティーな運転スタイルとの間の移行を示す図が示されている。スポーティーな運転スタイルの汎関数Ｊｓｐｒｔは、運転スタイルｓｔｌの変更（すなわち対応する変数ｓｔｓに割り当てられる値の変更）を確定するのに十分長い時間枠にわたって、標準的なスタイルＪｎｒｍの汎関数より差分量Δだけ低い。
【００５８】
識別された運転操作ｍｖｒは、さらなる入力として、運転スタイル識別ブロック２０により用いられるのが好ましい（例えば、多数の車線変更がアグレッシブな又はスポーティーな運転スタイルを示し得る）。
【００５９】
本明細書で説明される認識方法、例えば方法１００によって用いられる運転スタイルＣＬ１、ＣＬ２、ＣＬ３のクラス、及び領域Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３のパラメータを規定する手順が以下で説明される。
【００６０】
したがって図１０は、複数の異なる運転者に適用される運転スタイルを、例えば、テスト段階のフレームワークで特徴付ける手順３００の概略図である。本明細書で説明される認識方法の準備に当たるテスト段階は、例えば工場で実行され、当該認識方法は、むしろ車両が標準的な走行状態で移動しているときに機能する。
【００６１】
３１０で示されるのは、特徴付けデータ（一般に車両の動力性能に関する情報ＤＩを用いる）、図１１を参照して以下で説明されるステアリング角、運転者の習慣的な運転スタイルＺに関する情報、及び周波数分析のピーク周波数ｆｐの値などの、運転者Ｕのコマンドの分析手順である。これらは必ずしも入力でブロック３１０に供給されるデータではないが、ブロック３１０で用いられるデータであり、このデータは分析手順３１０の異なる段階でも生成され得ることが指摘されている。
【００６２】
したがって、運転スタイルの特徴付け３００は、特に横加速度、縦加速度、車速、及びステアリング角などの運動量の評価に基づいている。運転スタイルの特徴付けについては、車両の動力性能（具体的には横動力性能）を強調するなど、例えば以下のような運転操作に対する異なる実際の運転者のデータの分析に基づいて分類が実行されている。
・左に２車線変更する。
・高速で左に２車線変更する。
・右に曲がる。
・左に曲がる。
・環状交差点を回る。
・直線道路で縦方向に加速する。
・直線道路で縦方向に減速する。
【００６３】
例えば、運転者の分類に用いられる複数の指標のうちの１つは、２車線変更の運転操作を実行中の、上述した周波数分析から求められるピーク周波数の値、正規化された横加速度ａｌａｔのスペクトログラムの値、又は同じように正規化されたハンドル角の値である。
【００６４】
図１１は、横加速度ａｌａｔの時間発展（図１１の（ａ））、並びに加速度のスペクトル｜Ｙ（ｆ）｜（図１１の（ｂ））、すなわち周波数領域（周波数ｆがＨｚ単位で表される）における横加速度ａｌａｔのフーリエ変換、及び周波数ｆの関数としての横加速度のパワースペクトル密度Ｓ（ｆ）（図１１の（ｃ））を示し、ピーク周波数ｆｐが特定される。
【００６５】
図１１は、具体的には、ブロック３００で実行された分析プロセスの、例えば、横加速度ａｌａｔに適用される結果を示す。図１１の（ｂ）に現れる指標を観察すると、運転者の運転スタイル（標準的な運転スタイル、リラックスした運転スタイル、スポーティーな運転スタイル）の識別が可能になる。
【００６６】
図１２は、全ての異なる運転者の全ての運転操作のピーク周波数ｆｐの値（ピーク周波数の測定値ｆｐは、ひし形マークで示されている）を、運転操作が行われた車両ＴＶの速度の関数として表す図を示す。この図から、横加速度ａｌａｔのピーク周波数ｆｐのプロットが、車速ｖの関数として直線的に増加していることが分かる。したがって、ピーク周波数ｆｐ対車速ｖの平面において、どの運転スタイルＺで運転操作が実行されたかを識別する、落ち着いた又はリラックスしたスタイル、標準的なスタイル、及びスポーティーな運転スタイルにそれぞれ対応する、メンバーシップＺ１、Ｚ２、Ｚ３の３つの領域を識別することが可能である。
【００６７】
同様な分析が、例えば、縦加速度及びステアリング角に対しても実行され、段階３２０で分析された、３つの運転スタイルＣＬ１、ＣＬ２、ＣＬ３を表すこれらの物理量の値のクラスの特定に至る。これらの分析結果を組み合わせることにより、段階３３０で各運転者が特徴付けられ、運転スタイルｓｔｌは各運転者に起因すると考えられ、すなわち、３つの運転スタイルＣＬ１、ＣＬ２、ＣＬ３のうちの１つが各運転者と関連付けられる。
【００６８】
運転者を特徴付ける段階３３０の後に、又は段階３３０とは無関係に、段階３１０の運転操作のデータは、段階３４０において、前述した多様体Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３の較正に用いられる。具体的には、式（１２）、（１３）、及び（１４）でそれぞれ規定されたスタイルパラメータＰＡＲ＿ＭＡＮ１、ＰＡＲ＿ＭＡＮ２、及びＰＡＲ＿ＭＡＮ３の値は、それぞれの多様体Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３が加速度の分布に可能な限り近づくように計算される。これらのパラメータは、以下の関係を適用することにより計算される。
［式（２１）］
【数２９】
2019112049.tif 000031
［式（２２）］
【数３０】
2019112049.tif 000032
［式（２３）］
【数３１】
2019112049.tif 000033
【００６９】
すなわち、あるスタイルに対応するパラメータは、それぞれのコスト汎関数Ｊを最小化する、例えば、テスト手順を受けている運転者の加速度に適用され、その後、前述した現在の加速度の代わりに、クラスＣＬ１、ＣＬ２、ＣＬ３に従って分類されるパラメータである。換言すれば、これらのパラメータは、テストを行った運転者のデータに基づいて規定される。次に、これらのパラメータは、現在の加速度に従ってリアルタイムに分類するために、多様体を規定する。こうして、領域Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３の範囲を定める加速度の最大値｜ａ｜ｍａｘ，ｃｍｆｔ、｜ａ｜ｍａｘ，ｎｒｍ、｜ａ｜ｍａｘ，ｓｐｒｔが規定される。
【００７０】
したがって、基本的に、運転スタイルを特徴付ける手順３００は、車両の動力性能に関する情報ＤＩの値をセンサから、また場合によっては複数の運転者による所与のセットの運転操作の実行に対応する運転者のコマンド（ステアリングコマンドなど）から取得する段階と、上記値のスペクトル（例えば、パワースペクトル密度）及び当該スペクトルのピーク周波数ｆｐの値を計算する段階と、車両ＴＶの速度ｖの関数として周波数値ｆｐをプロットする段階と、こうして定義された速度−周波数平面において、運転スタイルＣＬ１、ＣＬ２、ＣＬ３のクラスに対応する領域Ｚ１、Ｚ２、Ｚ３を画定する段階とを含む。
【００７１】
運転スタイルを特徴付ける手順３００は、さらに又は代替的に、複数の運転者による所与のセットの運転操作の実行に対応する、車両の動力性能に関する情報ＤＩの値をセンサから取得することを想定する段階３１０だけではなく、運転スタイルパラメータＰＡＲ＿ＭＡＮ１、ＰＡＲ＿ＭＡＮ２、及びＰＡＲ＿ＭＡＮ３を、Ｇ−Ｇ平面の各領域Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３が前述したデータの加速度の分布に可能な限り近づくような方法で較正する段階３４０にこれらの値を用いる段階、具体的には、それぞれのコスト汎関数を最小化する運転スタイルパラメータを選択する段階も含んでよい。
【００７２】
最後に、異なる運転者から入ってくる実際のデータの分析によって、運転スタイルを識別する指標が規定され、その指標によって、Ｇ−Ｇ図内での多様体の画定を介して方法を特徴付けることが可能である。
【００７３】
運転スタイルに対応するクラスＣＬ１、ＣＬ２、及びＣＬ３が識別されると（図１２を参照）、ブロック３２０で参照した手順に従って、クラスＣＬ１、ＣＬ２、ＣＬ３のそれぞれに対して、各クラスに属する運転者のデータが、式（２１）、（２２）、及び（２３）によるそれぞれのパラメータＰＡＲ＿ＭＡＮ１、ＰＡＲ＿ＭＡＮ２、及びＰＡＲ＿ＭＡＮ３を特定するために分析される。式（２１）、（２２）、及び（２３）を適用することで、多様体Ｓ１、Ｓ２、及びＳ３の記述パラメータを求めることが可能である。
【００７４】
したがって、上述したことから、提案した解決手段の利点が明らかになる。
【００７５】
説明した解決手段は、車両の動力性能に関する情報に基づいて運転スタイルを認識することが可能であり、以下の３つの規定レベル、
・落ち着いた又はリラックスした運転スタイル
・標準的な運転スタイル
・スポーティーな運転スタイル
に基づいて運転スタイルを規定することが可能であり、こうしたことは有利なことである。
【００７６】
各タイプの運転者は、当該運転者が所与の運転操作をどのように行ったかについての評価に基づいて特徴付けられ得る。
【００７７】
具体的には、車両の動力性能に情報から開始して、行われた運転操作（すなわち、右に曲がる、左に曲がる、車線変更するなど）に至ることが可能である。車速、横加速度、及び縦加速度の評価に基づいて、運転スタイルを確定することが可能なコスト関数が定義される。
【図１】
2019112049.tif 000034
【図２】
2019112049.tif 000035
【図３】
2019112049.tif 000036
【図４】
2019112049.tif 000037
【図５】
2019112049.tif 000038
【図６】
2019112049.tif 000039
【図７】
2019112049.tif 000040
【図８】
2019112049.tif 000041
【図９】
2019112049.tif 000042
【図１０】
2019112049.tif 000043
【図１１】
2019112049.tif 000044
【図１２】
2019112049.tif 000045
【外国語明細書】
2019112049000001.pdf