(57)【要約】【課題】直前のアクセルペダルの踏込量に関係なく、ドライバーが緊急ブレーキをかけようとしたときに、そのことを高い確率で予測できる緊急ブレーキ予測装置を提供する。【解決手段】緊急ブレーキ予測装置4は、ポジションセンサ31で検出した、ドライバーがアクセルペダルから足を上げたときのアクセルペダルの動作パターンを示す時系列データを用いて機械学習により作成され、前記動作パターンを、ドライバーが緊急ブレーキをかけようとしている場合とそうでない場合とに分類する分類器43を備えている。当該予測装置4は、自動車1に搭載されたポジションセンサ11で検出した、アクセルペダルの動作パターンを示す時系列データを入力とし、分類器43による判定の結果に基づいて、ドライバーが緊急ブレーキをかけようとしていると予測したとき、自動車の制御装置12に対して緊急ブレーキの駆動を指示する。【選択図】図１
2019018609.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ドライブシミュレータまたは自動車に搭載されたアクセルペダルポジションセンサで検出した、ドライバーがアクセルペダルから足を上げたときのアクセルペダルの動作パターンを示す時系列データを用いて、機械学習を行うことにより作成され、前記動作パターンを、ドライバーが緊急ブレーキをかけようとしている場合とそうでない場合とに分類する分類器を備え、
自動車に搭載された前記アクセルペダルポジションセンサで検出した、アクセルペダルの動作パターンを示す時系列データを入力とし、前記分類器による判定の結果に基づいて、ドライバーが緊急ブレーキをかけようとしていると予測したとき、前記自動車の制御装置に対して緊急ブレーキの駆動を指示することを特徴とする自動車用緊急ブレーキ予測装置。
【請求項２】
前記時系列データは、前記アクセルペダルポジションセンサの出力信号を一定の間隔でサンプリングすることにより作成される、請求項１に記載の緊急ブレーキ予測装置。
【請求項３】
前記時系列データから、ドライバーがアクセルペダルから足を離したときからアクセルペダルが踏み込まれる前の状態に戻ったときまでのデータを切り出すデータ切出し部と、当該データ切出し部で切り出された時系列データから複数の特徴量を抽出する特徴抽出部とを備えた、請求項１または２に記載の自動車用緊急ブレーキ予測装置。
【請求項４】
前記特徴抽出部で抽出された時系列データの特徴量を記憶する学習用データ記憶部を更に備え、前記分類器は、当該学習用データ記憶部から読み出された複数の時系列データの特徴量のデータを用いて作成される、請求項３に記載の自動車用緊急ブレーキ予測装置。
【請求項５】
前記複数の特徴量は、ドライバーが足を離す直前のアクセルペダルの位置、アクセルペダルが戻るときの最大速度および平均速度である、請求項３または４に記載の自動車用緊急ブレーキ予測装置。
【請求項６】
前記自動車の制御装置は、緊急ブレーキ駆動の指示があった場合、ブレーキアクチュエータを作動させて、前記自動車の車輪に調圧されたブレーキフルードを供給することにより車輪に制動力を発揮させる、請求項１ないし５のいずれかに記載の自動車用緊急ブレーキ予測装置。
【請求項７】
ドライブシミュレータまたは自動車に搭載されたアクセルペダルポジションセンサを用いて、ドライバーがアクセルペダルから足を上げたときのアクセルペダルの動作パターンを示す時系列データを収集するデータ収集ステップと、
前記時系列データを用いて機械学習を行い、前記動作パターンを、ドライバーが緊急ブレーキをかけようとしている場合とそうでない場合とに分類する分類器を作成する分類器作成ステップと、
前記分類器作成ステップで作成された分類器を自動車に搭載された緊急ブレーキ予測装置に組み込む組み込みステップと、
自動車に搭載された前記アクセルペダルポジションセンサで検出したアクセルペダルの動作パターンを示す時系列データを前記緊急ブレーキ予測装置に入力し、当該緊急ブレーキ予測装置に組み込まれた分類器による判定の結果に基づいて、ドライバーが緊急ブレーキをかけようとしていると予測したとき、前記自動車の制御装置に対して緊急ブレーキの駆動を指示する緊急ブレーキ予測ステップと、を含む自動車の緊急ブレーキ予測方法。
【請求項８】
前記時系列データは、前記アクセルペダルポジションセンサの出力信号を一定の間隔でサンプリングすることにより作成される、請求項７に記載の自動車の緊急ブレーキ予測方法。
【請求項９】
前記分類器作成ステップは、前記時系列データから、ドライバーがアクセルペダルから足を離したときからアクセルペダルが踏み込まれる前の状態に戻ったときまでのデータを切り出すデータ切出しステップと、当該データ切出しステップで切り出された時系列データから、学習用データとなる複数の特徴量を抽出する特徴抽出ステップとを更に含む、請求項７または８に記載の自動車の緊急ブレーキ予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、アクセルペダルの動作パターンを示す時系列データに基づいて、ドライバーが緊急ブレーキをかけようとしているか否かを予測する自動車用緊急ブレーキ予測装置および予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車で走行しているときに、駐車した車の陰から通行人が飛び出した場合など、突発的な変化が起きたときに、ドライバーは緊急ブレーキをかけて自動車を停止させる。
【０００３】
一方、ドライバーが緊急ブレーキをかけようとした後、実際にブレーキが作動するまでには、アクセルペダルから足を上げてブレーキペダルに足を移す時間と、ブレーキペダルを踏み込む時間が必要となる。
【０００４】
その間、ドライバーが車の停止を意図しているにもかかわらず、自動車が空走することになる。この時間は200ms〜400msとなり、自動車が50Km/hで走行している場合、2.8m〜5.6m移動することになる。この空走時間を短くすることは、緊急ブレーキ時における自動車の停止距離を短縮して安全性を高める上で重要である。
【０００５】
上述の空走時間を短縮するため、アクセルペダルの戻り速度が一定値以上になったときに、ブレーキを自動的に作動させる装置が提案されている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平10-315938号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、上述の装置では、アクセルペダルを踏み込む前の状態に戻すバネの特性のために、直前のペダルの踏込量が小さい場合、ペダルの戻り速度が小さくなるためブレーキが作動せず、緊急ブレーキに対応できない。
【０００８】
本発明は、このような従来の問題点に鑑みてなされたもので、直前のアクセルペダルの踏込量に関係なく、ドライバーが緊急ブレーキをかけようとしたときに、そのことを高い確率で予測できる緊急ブレーキ予測装置および予測方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するため、本発明に係る自動車用緊急ブレーキ予測装置は、
ドライブシミュレータまたは自動車に搭載されたアクセルペダルポジションセンサで検出した、ドライバーがアクセルペダルから足を上げたときのアクセルペダルの動作パターンを示す時系列データを用いて、機械学習を行うことにより作成され、前記動作パターンを、ドライバーが緊急ブレーキをかけようとしている場合とそうでない場合とに分類する分類器を備え、
自動車に搭載された前記アクセルペダルポジションセンサで検出した、アクセルペダルの動作パターンを示す時系列データを入力とし、前記分類器による判定の結果に基づいて、ドライバーが緊急ブレーキをかけようとしていると予測したとき、前記自動車の制御装置に対して緊急ブレーキの駆動を指示することを特徴とする。
【００１０】
ここで、前記時系列データは、前記アクセルペダルポジションセンサの出力信号を一定の間隔でサンプリングすることにより作成されることが好ましい。
【００１１】
本発明に係る自動車用緊急ブレーキ予測装置は、前記時系列データから、ドライバーがアクセルペダルから足を離したときからアクセルペダルが踏み込まれる前の状態に戻ったときまでのデータを切り出すデータ切出し部と、当該データ切出し部で切り出された時系列データから複数の特徴量を抽出する特徴抽出部とを備えることが好ましい。
【００１２】
また前記特徴抽出部で抽出された時系列データの特徴量を記憶する学習用データ記憶部を更に備え、前記分類器は、当該学習用データ記憶部から読み出された複数の時系列データの特徴量のデータを用いて作成されることが好ましい。
【００１３】
前記複数の特徴量は、ドライバーが足を離す直前のアクセルペダルの位置、アクセルペダルが戻るときの最大速度および平均速度であることが好ましい。
【００１４】
前記自動車の制御装置は、緊急ブレーキ駆動の指示があった場合、ブレーキアクチュエータを作動させて、前記自動車の車輪に調圧されたブレーキフルードを供給することにより車輪に制動力を発揮させることが好ましい。
【００１５】
また本発明の係る自動車の緊急ブレーキ予測方法は、
ドライブシミュレータまたは自動車に搭載されたアクセルペダルポジションセンサを用いて、ドライバーがアクセルペダルから足を上げたときのアクセルペダルの動作パターンを示す時系列データを収集するデータ収集ステップと、
前記時系列データを用いて機械学習を行い、前記動作パターンを、ドライバーが緊急ブレーキをかけようとしている場合とそうでない場合とに分類する分類器を作成する分類器作成ステップと、
前記分類器作成ステップで作成された分類器を自動車に搭載された緊急ブレーキ予測装置に組み込む組み込みステップと、
自動車に搭載された前記アクセルペダルポジションセンサで検出したアクセルペダルの動作パターンを示す時系列データを前記緊急ブレーキ予測装置に入力し、当該緊急ブレーキ予測装置に組み込まれた分類器による判定の結果に基づいて、ドライバーが緊急ブレーキをかけようとしていると予測したとき、前記自動車の制御装置に対して緊急ブレーキの駆動を指示する緊急ブレーキ予測ステップと、を含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明に係る自動車用緊急ブレーキ予測装置および予測方法によれば、直前のアクセルペダルの踏込量に関係なく、ドライバーが緊急ブレーキをかけようとしたときに、そのことを高い確率で予測して、ブレーキを作動させることができる。そのため、緊急ブレーキ時における自動車の停止距離を最小限に留めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】自動車に搭載された緊急ブレーキ予測装置と、当該予測装置に組み込まれる分類器を作成する分類器作成装置の構成を示す図である。
【図２】自動車に搭載された部材のうちブレーキに関連した部材を示す図である。
【図３】ドライバーが緊急ブレーキをかけたときのアクセルペダルとブレーキペダルの動きを示すグラフである。
【図４】緊急ブレーキをかけたときの時間遅れの分布を示すグラフである。
【図５】アクセルペダルが戻るときの最大レートとブレーキペダルを押し下げるときの最大レートとの関係を示す図である。
【図６】アクセルペダルが戻るときの平均レートとブレーキペダルを踏み込んだときの位置との関係を示す図である。
【図７】緊急ブレーキ予測装置の予測に従ってブレーキアクチュエータを作動させたとき、およびドライバーが自分の足で緊急ブレーキをかけたときのブレーキペダルの踏込量の変化を示すグラフである。
【図８】実施の形態１で作成した分類器を用いて、ドライバーが緊急ブレーキをかけようとしている場合および通常のブレーキをかけようとしている場合のそれぞれについて、アクセルペダルの動作パターンを判定した結果を示すグラフである。
【図９】緊急ブレーキ予測装置と共に分類器作成装置を自動車に搭載した場合の構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の実施の形態に係る自動車用緊急ブレーキ予測装置および予測方法について、図面を参照して説明する。
【００１９】
（実施の形態１）
＜緊急ブレーキ予測装置およびそれを搭載した自動車の構成＞
図１に、自動車に搭載された緊急ブレーキ予測装置と、当該予測装置に組み込まれる分類器を作成する分類器作成装置の構成を示す。また図２に、自動車に搭載された部材のうちブレーキに関連した部材を示す。
【００２０】
図１に示す分類器作成装置２は、ドライブシミュレータ３に搭載されたアクセルペダルポジションセンサ（以降、「ポジシンセンサ」と省略する。）３１で検出したアクセルペダルの踏込量を示す時系列データに基づいて、ドライバーが足を上げたときのアクセルペダルの動作パターンを機械学習によって学習させ、当該動作パターンを、ドライバーが緊急ブレーキをかけようとしている場合とそうでない場合に分類する分類器を作成するものである。
【００２１】
分類器作成装置２で作成された分類器のプログラムは、自動車１に搭載された緊急ブレーキ予測装置４の分類器４３に組み込まれる。そして走行中の自動車１のポジションセンサ１１で検出したアクセルペダルの動作パターンを示す時系列データが分類器４３に入力される。
【００２２】
緊急ブレーキ予測装置４は、当該動作パターンの分類結果に基づいて、ドライバーが緊急ブレーキをかけようとしていると予測したとき、自動車１の動きを制御する電子制御装置（Electronic Control Unit:ＥＣＵ）１２に、緊急ブレーキを駆動するよう指示する。緊急ブレーキ予測装置４からの信号を受信したＥＣＵ１２は、ブレーキアクチュエータ１７を作動させて自動車１を停止する。
【００２３】
分類器作成装置２および緊急ブレーキ予測装置４の構成と動作について説明する前に、図３〜図６を参照して、ドライバーが足を上げたときのアクセルペダルの動作パターンを機械学習させた分類器を作成する理由を説明する。
【００２４】
図３は、ドライバーが緊急ブレーキをかけたときのアクセルペダルとブレーキペダルの動きを示したグラフであり、横軸は経過時間、縦軸はそれぞれのペダルの位置を最大の踏込量を１００とした時のパーセントで表したものである。また、図の下半分には、アクセルペダルの位置[％]を時間で割ったアクセルペダルが戻るときの速度（ここではレートと表示。）を示す。
【００２５】
図中、アクセルペダルの位置を実線、ブレーキペダルの位置を破線、またアクセルペダル戻りのレート（速度）を一転鎖線で表している。以後も同様とする。
【００２６】
なお、図３（ａ）は、ドライバーがアクセルペダルから足を上げる直前の踏込量が５６％のときのグラフ、図３（ｂ）は、同じく直前の踏込量が３８％のときのグラフである。
【００２７】
図３（ａ）に示すように、緊急ブレーキをかけるときの動作は３つの区間に分かれる。最初の区間Ａでは、アクセルペダルを踏んでいた足をペダルから離し、次の区間Ｂでは、足をアクセルペダルからブレーキペダルに移し替え、最後の区間Ｃでは、ブレーキペダルを踏み込んで、最大位置近くまで押し下げる。
【００２８】
図４に、緊急ブレーキをかけたときに、上述したＡ、Ｂ、Ｃ３つの区間を足した時間遅れ、すなわち、ドライバーがアクセルペダルから足を離した後、ブレーキペダルを最大位置近くまで踏み込むのに要する時間の分布を示す。図４のデータは、ドライブシミュレータを用いて測定した１１人のドライバーのよる３１６のサンプルデータを、時間毎に分類したものである。
【００２９】
ドライバーの動作特性やブレーキをかけたときの運転状況によってバラツキがあるが、中心的なサンプルでは、アクセルペダルから足を離してからブレーキペダルを踏み終えるまでに０．２秒〜０．４秒かかっている。従って、自動車が５０ｋｍ/ｈで走行しているとき、その間に２．８ｍ〜５．６ｍ空走することになる。この空走時間を短縮できれば、事故を防止できる可能性が高まる。
【００３０】
次に、図５および図６を参照して、アクセルペダルが戻るときの動作と、ブレーキペダルを押し下げるときの動作との関連について、ドライブシミュレータでの実験結果を基に説明する。
【００３１】
図５は、アクセルペダルが戻るときの最大レート（速度：横軸）と、ブレーキペダルを押し下げるときの最大レート（速度：縦軸）との関係を示す。図中、●は通常のブレーキ操作のサンプル、○は緊急ブレーキ時のサンプルである。
【００３２】
図から分かるように、緊急ブレーキ時において、アクセルペダルが戻るときの動作とブレーキペダルを押し下げるときの動作には相関関係がある。特に、アクセルペダルが戻るときの最大レート（速度）が大きい場合、アクセルとブレーキの動きの相関関係が明確である。
【００３３】
その一方で、アクセルペダルが戻るときの最大レートが５００[％/Ｓ]前後においては、通常運転時のブレーキペダル押し下げの最大レートと緊急ブレーキ時のそれが重なり合うため、区別が難しい。
【００３４】
図６は、アクセルペダルが戻るときの平均レート（速度：横軸）と、ブレーキペダルを踏み込んだときの位置（縦軸）との関係を示す。図から分かるように、緊急ブレーキ時のブレーキペダルの位置は、８０％〜１００％の間に集中しており、通常運転時とは明らかに異なっている。しかし一部のサンプルでは、通常運転時のサンプルと緊急ブレーキ時のサンプルが重なり合うため、区別が難しい。
【００３５】
図５および図６に示された結果より、図３（ａ）に示すようにアクセルペダルの踏込量が多く、アクセルペダルが戻るときのレート（速度）が大きい場合、通常運転時と緊急ブレーキ時におけるアクセルペダルの動きを、最大レートまたは平均レートに閾値を設定することで区別できる。
【００３６】
これに対し、図３（ａ）に示すようにアクセルペダルの踏込量が少なく、アクセルペダルが戻るときのレート（速度）が低い場合、通常運転時と緊急ブレーキ時におけるアクセルペダルの動きを、閾値により区別することが難しい。これは、緊急ブレーキをかける前のアクセルペダルの踏込量が小さい場合、バネの特性によってペダルが戻るときの速度が小さくなり、通常運転時のそれと差がなくなるためと考えられる。
【００３７】
本発明では、上述の分析結果に基づき、アクセルペダルが戻るときの速度の閾値を用いない方法を採用している。具体的には、ドライバーが足を上げたときのアクセルペダルの動作パターンを機械学習によって学習させ、当該動作パターンを、ドライバーが緊急ブレーキをかけようとしている場合とそうでない場合に分類する分類器を作成する。
【００３８】
そして、その分類器のプログラムを自動車に搭載した緊急ブレーキ予測装置に組み込み、新たに分類器に入力された、自動車のアクセルペダルの動作パターンの時系列データについて、分類器のよる判定の結果に基づき、ドライバーが緊急ブレーキをかけようとしていると予測したときに、ブレーキを自動的に作動させて自動車を停止している。
【００３９】
次に、前述の図１〜図３を参照して、本実施の形態に係る緊急ブレーキ予測装置の構成と動作を説明する。
【００４０】
図１に示すように、本実施の形態では、ドライブシミュレータ３のアクセルペダルポジションセンサ３１で検出したペダルの動作パターンを示す時系列データを分類器作成装置２に入力して、当該動作パターンを、ドライバーが緊急ブレーキをかけようとしている場合とそうでない場合に分類する分類器を作成している。
【００４１】
ドライブシミュレータ３は、自動車の運転や走行をシミュレートする装置で、コンピュータを用いて実現され、運転席から見える景色を映すモニター、走行音や衝撃音を出すスピーカ、アクセルペダル、ブレーキペダル、シフトレバー等を備えている。
【００４２】
ポジションセンサ３１は、アクセルペダルの踏込量に応じた位置データを出力するもので、所定の間隔（本実施の形態では２０ｍｓ）毎にサンプリングされたデータが出力される。図示しないが、ポジションセンサ３１の出力段にはＡ/Ｄコンバータが接続されているため、センサ３１からデジタル信号が出力される。
【００４３】
なお、本実施の形態では、データ入手の容易さから、ドライブシミュレータ３を用いて分類器作成に必要なデータを収集したが、実際に自動車に乗り、様々な運転状態でブレーキをかけ、その時のポジションセンサ３１の出力データを収集するようにしてもよい。
【００４４】
分類器作成装置２は、機械学習によって分類器を作成するもので、データ切出し部２１、特徴抽出部２２、学習用データ記憶部２３および学習部２４で構成されている。分類器作成装置２はパーソナルコンピュータを用いて実現され、ハードディスク装置には上述の各部の機能を実現するプログラムが格納されている。
【００４５】
データ切出し部２１は、ポジションセンサ３１から出力された時系列データから、アクセルペダルの動作パターンを示す時系列データ、すなわちドライバーの足がアクセルペダルから離れたときからアクセルペダルが踏み込まれる前の状態に戻ったときの時系列データ（図３の区間Ａ、Ｂのデータ）を切り出す。
【００４６】
特徴抽出部４２は、データ切出し部２１で切り出された時系列データから、分類器の作成に必要な特徴量のデータを抽出する。本実施の形態では、特徴量として、ドライバーが足を離す直前のアクセルペダルの位置(ｍＰ)、アクセルペダルが戻るときの最大速度（ｍＲ）および平均速度（ａＲ）を抽出した。前述の図３（ａ）に基づいて、特徴量の算出方法を説明する。
【００４７】
図３（ａ）において、ドライバーが足を離す直前のアクセルペダルの位置(ｍＰ)は、アクセルペダルの時系列データＰ１が、領域Ａの開始を示す直線とグラフが交錯する点の高さである。
【００４８】
次に、アクセルペダルが戻るときの最大速度（ｍＲ）は、図３（ａ）の領域Ａに示した、アクセルペダルの時系列データＰ１の速度（ΔＰ／Δｔ）のうち最大の値を示す。ここで、Δｔは時系列データＰ１のサンプリング間隔、ΔＰは、Δｔの期間に変動したアクセルペダルの位置データである。
【００４９】
図３（ａ）の下半分に示したグラフＰ２は、アクセルペダルの時系列データＰ１の速度データ（ΔＰ／Δｔ）を示したもので、このデータのうち絶対値が最大の値がｍＲである。
【００５０】
次に、アクセルペダルが戻るときの平均速度（ａＲ）は、図３（ａ）において、ｍＰ／ｔ０で与えられる値である。ここで、ｔ０は、ドライバーがアクセルペダルから足を離したときからアクセルペダルが踏み込まれる前の状態に戻ったときまでの時間を示し、ｍＰは、その間にアクセルペダルが移動した距離を示す。
【００５１】
図１の説明に戻って、学習用データ記憶部２３は、特徴抽出部２２で算出した個々の時系列データＰ１の３つの特徴量のデータを記憶する。
【００５２】
学習部２４は、学習用データ記憶部２３に記憶された多くの動作パターンの特徴量のデータを読み出して機械学習を行う。機械学習の方法として、サポートベクターマシンやニューラルネットワークなどを使用することができるが、本実施の形態では、XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）を使用して分類器を構築すると共に、ハイパー・パラメータを調整するために、遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithms）を採用した。
【００５３】
学習部２４は、ポジションセンサ３１で取得した緊急ブレーキ時のアクセルペダルの動作パターンを示す時系列データと通常ブレーキ時のアクセルペダルの動作パターンを示す時系列データについて、特徴抽出部２２で抽出した特徴量のデータを用いて機械学習を行う。そして、ドライバーが緊急ブレーキをかけようとしている場合の動作パターンを“１”に、そうでない場合の動作パターンを“０”に分類し、それ以外の動作パターンについては中間の値を付与する。
【００５４】
このようにして作成された分類器のプログラムは、自動車１に搭載された緊急ブレーキ予測装置４に組み込まれる。緊急ブレーキ予測装置４は、装置各部の機能を実現するための演算処理を行うＣＰＵ、その演算処理のためのプログラム等が記憶されたＲＯＭ、演算処理に必要なデータを一時的に格納するＲＡＭからなる周知の構成を備えている。
【００５５】
図１に示すように、緊急ブレーキ予測装置４は、データ切出し部４１、特徴抽出部４２、分類部４３および予測部４４で構成されている。上述したように、緊急ブレーキ予測装置４の分類器４３には、分類器作成装置２で作成された分類器のプログラムが格納される。
【００５６】
自動車１に搭載されたポジションセンサ１１、緊急ブレーキ予測装置４のデータ切出し部４１および特徴抽出部４２は、それぞれ、前述のポジションセンサ３１、データ切出し部２１および特徴抽出部２２と同一の機能を有しているため、詳細な説明は省略する。
【００５７】
分類器４３は、特徴抽出部４２で算出された３つの特徴量ｍＰ、ｍＲおよびａＲのデータに基づいて、ポジシンセンサ１１で検出した時系列データの動作パターンがクラス１（緊急ブレーキをかけようとしている場合）またはクラス０（緊急ブレーキをかけようとしていない場合）のいずれに近いかを判定し、０〜１の中間値で出力する。
【００５８】
予測部４４は、分類器４３の判定結果に基づき、ＥＣＵ１２に対して緊急ブレーキの駆動を指示する。予測部４４には予め閾値が設定されており、例えば分類器４３の出力が０．５以上であった場合、ドライバーが緊急ブレーキをかけようとしていると予測し、ＥＣＵ１２に対して緊急ブレーキの駆動を指示する。一方、分類器４３の出力が０．５未満の場合には、ＥＣＵ１２に対して何も指示しない。
【００５９】
図２に、自動車１に搭載された構成部材のうち、制動に関連した部材を明示する。ＥＣＵ１２に、前述のポジションセンサ１１および緊急ブレーキ予測装置４以外に、車速センサ１３、シフトポジションセンサ１４、スロットバルブセンサ１５、スロットバルブモータ１６およびブレーキアクチュエータ１７が接続されている。
【００６０】
ＥＣＵ１２は、自動車の運転および制動に関連した制御を行うもので、図示しないが、緊急ブレーキ予測装置４と同様、各種演算処理を行うＣＰＵ、演算処理に必要なプログラムが記憶されたＲＯＭ、演算処理に必要なデータを一時的に記憶するＲＡＭ等の周知の構成を備えている。
【００６１】
ＥＣＵ１２に接続された各種センサについて説明する。車速センサ１３は、自動車１の走行速度に応じた信号を出力する。またシフトポジションセンサ１４は、変速機におけるシフト位置を示す信号を出力する。スロットルバルブセンサ１５は、エンジンの吸気管に取り付けられており、エンジンへ供給される空気量を調節するスロットルバルブの開度に応じた信号を出力する。
【００６２】
一方、ＥＣＵ１２には、駆動部材として、ＥＣＵ１２の駆動信号によって駆動されるスロットルバルブモータ１６およびブレーキアクチュエータ１７が接続されている。
【００６３】
スロットルバルブモータ１６は、エンジンの吸気管に取り付けられたスロットルバルブを回転駆動して、開度を調整する。ＥＣＵ１２は、スロットルバルブの開度が、ドライバーによるアクセルペダルの踏込量に応じた開度になるように、スロットルバルブモータ１６を駆動してスロットルバルブの開度を調節する。ただし、緊急ブレーキがかけられたときには、ＥＣＵ１２は、スロットルバルブを閉じるように、スロットルバルブの開度を制御する。
【００６４】
ブレーキアクチュエータ１７は緊急ブレーキをかけるために用いられ、例えば高圧のブレーキフルードを吐出するポンプと、ブレーキフルードの圧力を調節しつつ各車輪のホイールシリンダに供給する電磁バルブなどから構成されている。ブレーキアクチュエータ１７は、ＥＣＵ１２からの駆動信号に従って作動し、各車輪のホイールシリンダに調圧されたブレーキフルードを供給することで、車輪に制動力を発生させる。
【００６５】
＜緊急ブレーキ予測装置の動作＞
次に、図１および図２を参照して、緊急ブレーキ予測装置４の動作を説明する。
【００６６】
ドライバーが自動車１を運転している場合、ポジションセンサ１１から一定の間隔（２０ｍｓ）で、アクセルペダルの踏込量を示すデータが緊急ブレーキ予測装置４に入力される。
【００６７】
緊急ブレーキ予測装置４のデータ切出し部４１は、入力された時系列データの値が、前述の図３に示すように急激に低下した場合、ドライバーがアクセルペダルから足を離したときからアクセルペダルが踏み込まれる前の状態に戻ったときまでの時系列データを切り出す。
【００６８】
データ切出し部４１から出力されたアクセルペダルの動作パターンを示す時系列データは、特徴抽出部４２において、前述した３つの特徴量ｍＰ、ｍＲおよびａＲがリアルタイムで算出される。
【００６９】
特徴抽出部４２で算出された３つの特徴量ｍＰ、ｍＲおよびａＲのデータは分類器４３に入力され、学習結果に基づいて、動作パターンがクラス１（緊急ブレーキをかけようとしている場合）またはクラス０（緊急ブレーキをかけようとしていない場合）のいずれに近いかを判定する。
【００７０】
分類器４３の出力は予測部４４に入力される。前述したように、予測部４４には、予め閾値が設定されており、分類器４３の出力が０．５以上であった場合、緊急ブレーキの駆動をＥＣＵ１２に指示する。
【００７１】
図２において、予測部４４がＥＣＵ１２に緊急ブレーキを駆動させるよう指示した場合、ＥＣＵ１２は、緊急ブレーキを作動させる際の車両状態を確認するため、ポジションセンサ１１から出力されたアクセルペダルの踏込量のデータと、スロットルッバルブセンサ１３から出力されたスロットルバルブの開度データを記憶する。併せてＥＣＵ１２は、ブレーキアクチュエータ１７を駆動して緊急ブレーキを作動させる。
【００７２】
その後、ＥＣＵ１２は、車速センサ１３の出力に基づいて、自動車が停止したか否かを判定する。自動車が停止したと判定したときは、シフトポジションセンサ１４の出力に基づいて、変速機のシフト位置がパーキングに切り替えられたか否かを判定する。
【００７３】
シフト位置がパーキングに切り替えられた場合は、自動車が完全に停止しており、安全が確保されたとみなして、スロットルバルブモータ１６およびブレーキアクチュエータ１７の制御を、通常の運転モードに切り替える。
【００７４】
図７（ａ）に、緊急ブレーキ予測装置４の判定に従って、ＥＣＵ１２がブレーキアクチュエータ１７を作動させたときのブレーキペダルの踏込量の変化を示す。また比較のため、図７（ｂ）に、ドライバーが自分の足で緊急ブレーキをかけたときのブレーキペダルの踏込量の変化を示す。それぞれのグラフにおいて、アクセルペダルの動作パターンは同一であるとする。
【００７５】
図７（ａ）に示すように、ブレーキアクチュエータ１７を作動させた場合、アクセルペダルが踏み込まれる前の状態に戻るのとほぼ同時に、ブレーキアクチュエータ１７が作動して、ブレーキペダルが最大位置まで踏み込まれる。
【００７６】
これに対し、図７（ｂ）に示すように、ドライバーが自分の足で緊急ブレーキをかけた場合、アクセルペダルからブレーキペダルに踏み替える時間と、ブレーキペダルを最大位置近くまで踏み込む時間が必要となるため、ブレーキアクチュエータ１７を作動させる場合に比較し、０．４秒程度の遅れが生じる。
【００７７】
自動車が５０ｋｍ/ｈで運転している場合、緊急ブレーキ予測装置４の指示に従ってブレーキアクチュエータ１７を作動させる場合と比較し、ドライバーが自分の足で緊急ブレーキをかける場合、制動距離が約５．６ｍ違うため、安全性を確保する上で大きな差が生じる。
【００７８】
なお、図７（ａ）に示すようにブレーキペダルを急激に踏み込んだ場合、タイヤがロックして路面上をスリップする場合がある。一旦、タイヤがロックして滑り始めると、ハンドル操作が効かなくなり、制御不能となるばかりか、前走車への追突や横滑り、横転などの重大事故の危険に晒されることになる。
【００７９】
これを防ぐためには、ＥＣＵ１２にアンチロック・ブレーキ・システム（ＡＢＳ）を付加してタイヤがロックするのを防止する必要があるが、ＡＢＳは一般的に採用されている技術であるため、説明を省略する。
【００８０】
図８に、本実施の形態で作成した分類器を用いて、ドライバーが緊急ブレーキをかけようとしている場合および通常のブレーキをかけようとしている場合のそれぞれについて、アクセルペダルの動作パターンを判定した結果を示す。
【００８１】
図において、横軸は、分類器の判定結果を示す数字で、ドライバーが緊急ブレーキをかけようとしていると判定した場合をクラス１、緊急ブレーキをかけようとしていないと判定した場合をクラス０とし、２６９のサンプルデータについて、クラス１に属する可能性を中間値で示した。
【００８２】
サンプルデータについては、実際の運転中に緊急ブレーキをかけたときの時系列データを収集することが好ましいが、運転中に緊急ブレーキをかけることには危険が伴うため、実験では、ドライブシミュレータを用い、様々な運転状況において緊急ブレーキをかけて時系列データを収集した。
【００８３】
最近のドライブシミュレータの性能は非常に高く、実際の運転状態に近い状態を実現できるため、緊急ブレーキをかけようとしている場合のアクセルペダルの動作パターンを示す時系列データについても、自動車を実際に運転している場合と遜色のないデータを取得できる。
【００８４】
図８において、閾値を０．５に設定して、ドライバーが緊急ブレーキをかけようとしている場合の時系列データについて、予測部４４が緊急ブレーキをかけようとしていると予測した確率は９０％であった。この値は、本実施の形態で作成した分類器のプログラムを自動車の緊急ブレーキ予測装置４に組み込み、実際の運転において動作させても、安全性確保の観点において、求められる性能を十分発揮できるものである。
【００８５】
（実施の形態２）
実施の形態１では、学習用データの入手が容易であることから、ドライブシミュレータに搭載されたポジションセンサを用いて、アクセルペダルの動作パターンを示す時系列データを収集した。これに対して本実施の形態では、ドライバー自身の動作特性に応じた分類器を作成するため、分類器作成装置を自動車に搭載した。
【００８６】
図９に、緊急ブレーキ予測装置と共に分類機器作成装置を自動車に搭載した場合の構成を示す。本実施の形態では、分類器作成装置２ａのうちデータ切出し部および特徴抽出部を、緊急ブレーキ予測装置４のデータ切出し部４１および特徴抽出部４２で兼用している。
【００８７】
従って、学習用データである３つの特徴量ｍＰ、ｍＲおよびａＲを算出するための時系列データを収集する際には、実際にドライバーが自動車を運転し、安全に配慮しながら様々な運転状況において、通常のブレーキ操作と緊急ブレーキ操作を繰り返す。
【００８８】
このようにして収集した時系列データから算出された特徴量のデータは、学習用データ記憶部２３に記憶され、学習部２４において、当該データを用いて、実施の形態１で説明したのと同様の形態で機械学習が行われ、分類器が作成される。そして、作成された分類器のプログラムは緊急ブレーキ予測装置４に組み込まれ、緊急ブレーキをかけようとしているか否かの予測に供される。
【００８９】
このように、ドライバーが実際に自動車を運転して、アクセルペダルの動作パターンを示す時系列データを収集する場合、安全性の確保に十分な配慮が必要であり、データ収集に時間がかかる。その一方で、ドライバー個人の動作特性を反映した分類器を作成できることから、ドライバーが緊急ブレーキをかけようとしているか否かの予測精度を向上させることができる。
【００９０】
なお、上述した各実施の形態では、バネの力を利用して、アクセルペダルを踏み込む前の状態に戻すものとして説明したが、モータを用いてアクセルペダルを踏み込む前の状態に戻すようにしてもよい。この場合、モータは、ドライバーがアクセルペダルを踏み込む力より弱い力で、踏み込む前の状態に戻す力を発生する。
【符号の説明】
【００９１】
１  自動車
２、２ａ  分類器作成装置
３  ドライブシミュレータ
４  緊急ブレーキ予測装置
１１、３１  ポジションセンサ
１２  ＥＣＵ
１３  車速センサ
１４  シフトポジションセンサ
１５  スロットルバルブセンサ
１６  スロットルバルブモータ
１７  ブレーキアクチュエータ
２１、４１  データ切出し部
２２、４２  特徴抽出部
２３  学習用データ記憶部
２４  学習部
４３  分類器
４４  予測部
【図１】
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【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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【図９】
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