(57)【要約】【課題】ドライバに係る評価の精度を向上する。【解決手段】運転支援装置（１００）は、車両（１）の現在の状態を示す情報を取得する取得手段（１０）と、前記取得された情報に基づいて、車両の将来の状態を予測する予測手段（２０）と、前記取得された情報に基づいて、両に係る運転シーンを判定する判定手段（３０）と、判定手段により一の運転シーンと判定された期間に取得手段により取得された情報により示される状態と、前記期間に予測手段により予測された状態とを比較する比較手段（４０）と、比較手段による比較結果を車両の運転者に報知する報知手段（５０）と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の現在の状態を示す情報を取得する取得手段と、
前記取得された情報に基づいて、前記車両の将来の状態を予測する予測手段と、
前記取得された情報に基づいて、前記車両に係る運転シーンを判定する判定手段と、
前記判定手段により一の運転シーンと判定された期間に前記取得手段により取得された情報により示される状態と、前記期間に前記予測手段により予測された状態とを比較する比較手段と、
前記比較手段による比較結果を前記車両の運転者に報知する報知手段と、
を備えることを特徴とする運転支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運転支援装置の技術分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
この種の装置として、例えば、（ｉ）車両に係る車両制御信号及び運転操作信号を入力データとして、個人ドライバモデル及び最良ドライバモデル各々に入力し、（ｉｉ）個人ドライバモデルから出力される該車両のドライバが行うであろう操作の予測と、最良ドライバモデルから出力される最良のドライバが行うであろう操作の予測とを比較してアドバイスをドライバに提示する装置が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−２３４４４２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載の技術には改善の余地がある。
【０００５】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、ドライバに係る評価の精度を向上することができる運転支援装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様に係る運転支援装置は、車両の現在の状態を示す情報を取得する取得手段と、前記取得された情報に基づいて、前記車両の将来の状態を予測する予測手段と、前記取得された情報に基づいて、前記車両に係る運転シーンを判定する判定手段と、前記判定手段により一の運転シーンと判定された期間に前記取得手段により取得された情報により示される状態と、前記期間に前記予測手段により予測された状態とを比較する比較手段と、前記比較手段による比較結果を前記車両の運転者に報知する報知手段と、を備えるというものである。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】実施形態に係る運転支援装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施形態に係る状態予測部及びシーン判定部各々の概念を示す概念図である。
【図３】運転シーンの一例を示す図である。
【図４】図３に示す運転シーンにおける操舵量の変化の一例を示す図である。
【図５】実測値及び予測値の一例を示す図である。
【図６】右折時における操舵量の変化の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
運転支援装置に係る実施形態について図１乃至図５を参照して説明する。
【０００９】
（構成）
実施形態に係る運転支援装置の構成について図１を参照して説明する。図１は、実施形態に係る運転支援装置の構成を示すブロック図である。
【００１０】
運転支援装置１００は、ここでは図示しない車両１に搭載されている。図１において、運転支援装置１００は、データ取得部１０、状態予測部２０、シーン判定部３０、比較判定部４０及びＨＭＩ（Ｈｕｍａｎ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）５０を備えて構成されている。
【００１１】
データ取得部１０は、車両１に搭載されている各種センサの出力信号や、制御信号等に基づいて、車両１の現在の状態を示す情報（以降、適宜“実測値”と称する）を取得する。状態予測部２０は、データ取得部１０により取得された実測値に基づいて、車両１の将来の状態（例えば１秒後の状態）を予測する。車両１の将来の状態を示す情報を、以降、適宜「予測値」と称する。シーン判定部３０は、データ取得部１０により取得された情報に間接的に基づいて、車両１に係る運転シーンを判定する。
【００１２】
比較判定部４０は、データ取得部１０により取得された実測値と、状態予測部２０により予測された予測値とを比較する。このとき、比較判定部４０は、シーン判定部３０による判定結果に基づいて、一の運転シーン（例えば右折時、左折時、車線変更時等）に該当する実測値及び予測値を比較する。比較判定部４０は、比較結果をＨＭＩ５０に出力する。尚、比較判定部４０により、実測値及び予測値が比較される場合には、時刻ｔｉ＋１における実測値と、時刻ｔｉにおける実測値に基づいて予測された予測値（即ち、時刻ｔｉ＋１の状態）とが比較される。
【００１３】
ここで、状態予測部２０及びシーン判定部３０について図２を参照して説明を加える。図２は、実施形態に係る状態予測部及びシーン判定部各々の概念を示す概念図である。尚、図２に示す入力及び出力は一例であり、これに限定されるものではない。
【００１４】
状態予測部２０における車両１の将来の状態の予測は、ニューラルネットワークを用いて実施される。状態予測部２０に係るニューラルネットワークは、例えば入力層、複数の中間層及び出力層を有して構成されている。
【００１５】
例えば車両１の右折時における予測値が状態予測部２０により予測される場合には、例えば車速及びステアリング角度が入力データとしてニューラルネットワークに入力される。そして、該ニューラルネットワークの出力（即ち、予測値）として、将来の車速及びステアリング角度が出力される。
【００１６】
同様に、シーン判定部３０における運転シーンの判定は、ニューラルネットワークを用いて実施される。シーン判定部３０に係るニューラルネットワークは、例えば入力層、一又は複数の中間層、及び出力層を有して構成されている。本実施形態では特に、状態予測部２０に係るニューラルネットワークの中間層の最終層２１の出力が、シーン判定部３０に係るニューラルネットワークの入力データとして用いられる。つまり、シーン判定部３０は、状態予測部２０に係るニューラルネットワークにおける入力層から中間層の最終層２１までの処理結果を利用して、運転シーンの判定を行っていると言える。
【００１７】
例えば車両１の右折時における予測値が状態予測部２０により予測される場合、シーン判定部３０に係るニューラルネットワークの出力として、例えば「右折中である確率」及び「右折中でない確率」が出力される。
【００１８】
状態予測部２０及びシーン判定部３０各々に係るニューラルネットワークは、例えば熟練ドライバによる運転時（即ち、手本となる運転時）に取得された車両１の状態を示す情報に基づく教師データを複数個生成し、該生成された複数の教師データを用いた学習（いわゆる教師あり学習）により構築すればよい。
【００１９】
（実践上の問題点）
例えば車両１の右折時のドライバの運転特性を評価しようとする場合、次のような問題が生じる可能性がある。一例として、車両１が直進及び左折レーンから、右折専用レーンに車線変更した後に、交差点を右折する場合を考える（図３参照）。
【００２０】
データ取得部１０は、車両１の現在の状態を示す情報を逐次取得し、状態予測部２０に該取得された情報を逐次出力する。このため、状態予測部２０には、車両１の右折時以外のときの情報も入力される。すると、例えば図４に示すように、状態予測部２０から、車線変更に起因する操舵量の変化（図４の“レーンチェンジ”参照）と、右折に起因する操舵量の変化（図４の“右折区間”参照）とを含む予測結果（即ち、予測値の集合）が出力される。
【００２１】
仮に何らの対策も採らずに、比較判定部４０により、図４に示すような予測結果と、データ取得部１０により取得された実測値とが比較されると、本来比較すべきではない車線変更に起因する操舵量の変化までもが比較されることになる。このため、ドライバの運転特性の評価精度が低下する可能性がある。
【００２２】
そこで、当該運転支援装置１００では、シーン判定部３０により車両１に係る運転シーンが判定される。このため、当該運転支援装置１００では、実測値及び予測値の両方から、比較すべき状態（即ち、一の運転シーンに該当する実測値及び予測値）が適切に抽出され、比較判定部４０により両者が比較される。
【００２３】
尚、図２に示す例では、シーン判定部３０に係るニューラルネットワークからは、「右折中である確率」及び「右折中でない確率」が出力される。この場合、例えば右折中である確率が比較的高い場合（例えば８０％以上の場合）を、一の運転シーンとしての「右折」に該当すると判定して、実測値及び予測値を比較するように、比較判定部４０を構成すればよい。
【００２４】
（比較結果の一例）
次に、比較判定部４０による比較結果の一例について図５及び図６を参照して説明する。図５は、実測値及び予測値の一例を示す図である。図６は、右折時における操舵量の変化の一例を示す図である。
【００２５】
状態予測部２０に係るニューラルネットワークが、例えば熟練ドライバによる運転時に取得された車両１の状態を示す情報に基づく教師データを用いた学習により構築されている場合、該ニューラルネットワークの入力データ（即ち、実測値）が、理想的な運転時のデータ（例えば熟練ドライバの運転を再現するデータ）から外れるほど、予測値と実測値との差が大きくなる。
【００２６】
具体的には、図５（ａ）に示すように、理想的な運転時のデータが状態予測部２０に入力された場合、予測値は実測値とよく一致する。他方、図５（ｂ）に示すように、理想的な運転時のデータから外れたデータが状態予測部２０に入力された場合、予測値と実測値との差は比較的大きくなる。
【００２７】
図５（ｂ）の例は極端な場合であるが、実測値が理想的な運転時のデータに比較的近い場合の予測値は、理想的な運転時のデータが入力データとして入力された場合の予測値に近づく一方、予測値と実測値との間には明確な差が現れる。
【００２８】
例えば車両１の右折時の場合、図６の実線が、理想的な運転の操舵量の変化を示している。車両１の右折時に理想的な運転の軌跡よりも、やや小回りだった場合、予測値は図６の実線にほぼ一致するが、実測値は図６の破線のような変化を示す。或いは、車両１の右折時に理想的な運転の軌跡よりも、やや大回りだった場合、予測値は図６の実線にほぼ一致するが、実測値は図６の一点鎖線のような変化を示す。
【００２９】
比較判定部４０は、上述の如く、時刻ｔｉ＋１における実測値と、時刻ｔｉにおける実測値に基づいて予測された予測値（即ち、時刻ｔｉ＋１の状態）とを比較する。ここで、時刻ｔｉ＋１における実測値は、車両１のドライバの現在の行動の結果を示すものであると言える。他方、時刻ｔｉにおける実測値に基づいて予測された予測値は、車両１のドライバの過去の行動の結果を示すものであると言える。つまり、比較判定部４０は、実測値及び予測値を比較することによって、車両１のドライバの現在の行動と過去の行動とを時系列に沿って比較していると言える。
【００３０】
比較判定部４０は、比較結果として、実測値及び予測値との比較に基づく運転特性の評価を出力する。このとき、比較判定部４０は、実測値及び予測値を重ねて示すグラフも比較結果として出力してよい。ＨＭＩ５０は、比較結果としての運転特性の評価をドライバに報知する。
【００３１】
実測値と予測値とが一致する場合又はほぼ一致する場合（例えば、予測値からの実測値のずれが許容範囲内である場合）、比較判定部４０から、例えば“ＳＵＣＣＥＳ”という運転特性の評価が出力され、ＨＭＩ５０により、例えば「理想的な運転です」等の音声が出力される。
【００３２】
例えば車両１の右折時に、実測値が図６の一点鎖線のように変化する一方、予測値が図６の実線のように変化した場合、比較判定部４０から、例えば“ＯＶＥＲ”という運転特性の評価と、実測値及び予測値を重ねて示すグラフとが出力され、ＨＭＩ５０により、例えば「大回り傾向です」等の音声が出力されるとともに、上記グラフが表示される。
【００３３】
例えば車両１の右折時に、実測値が図６の破線のように変化する一方、予測値が図６の実線のように変化した場合、比較判定部４０から、例えば“ＵＮＤＥＲ”という運転特性の評価と、実測値及び予測値を重ねて示すグラフとが出力され、ＨＭＩ５０により、例えば「小回り傾向です」等の音声が出力されるとともに、上記グラフが表示される。
【００３４】
実測値と予測値とが比較的大きく乖離している場合、比較判定部４０から、例えば“ＵＮＫＯＷＮ”という運転特性の評価と、実測値及び予測値を重ねて示すグラフとが出力され、ＨＭＩ５０により、例えば「判定できませんでした」等の音声が出力されるとともに、上記グラフが表示される。
【００３５】
（技術的効果）
当該運転支援装置１００では、シーン判定部３０により車両１に係る運転シーンが判定される。このため、比較判定部４０において比較すべき実測値及び予測値を適切に抽出することができる。この結果、比較判定部４０の比較結果としての運転特性の評価の精度を向上させることができる。
【００３６】
シーン判定部３０では、ニューラルネットワークを用いて運転シーンが判定されるので、例えばＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）に基づく車両位置、地図情報等から運転シーンが判定される場合に比べて、例えば開発時間及び開発コストを大幅に低減することができる。
【００３７】
比較判定部４０では、車両１のドライバの現在の行動に相当する実測値と、ドライバの過去の行動に相当する予測値とが比較される。このため、当該運転支援装置１００によれば、例えば規範ドライバの行動と車両１のドライバの行動とが比較される構成に比べて、車両１のドライバの感覚に適した比較結果（例えば運転特性の評価）を出力することができる。なぜなら、例えば、規範ドライバの行動が、車両１のドライバが理想とする行動とは限らず、規範ドライバの行動が、車両１のドライバの感覚にあわない可能性があるからである。
【００３８】
以上に説明した実施形態から導き出される発明の各種態様を以下に説明する。
【００３９】
発明の一態様に係る運転支援装置は、車両の現在の状態を示す情報を取得する取得手段と、前記取得された情報に基づいて、前記車両の将来の状態を予測する予測手段と、前記取得された情報に基づいて、前記車両に係る運転シーンを判定する判定手段と、前記判定手段により一の運転シーンと判定された期間に前記取得手段により取得された情報により示される状態と、前記期間に前記予測手段により予測された状態とを比較する比較手段と、前記比較手段による比較結果を前記車両の運転者に報知する報知手段と、を備えるというものである。
【００４０】
上述の実施形態においては、「データ取得部１０」が取得手段の一例に相当し、「状態予測部２０」が予測手段の一例に相当し、「シーン判定部３０」が判定手段の一例に相当し、「比較判定部４０」が比較手段の一例に相当し、「ＨＭＩ５０」が報知手段の一例に相当する。
【００４１】
当該運転支援装置では、判定手段により運転シーンが判定されるので、比較手段において、取得手段により取得された情報により示される状態及び予測手段により予測された状態のうち、一の運転シーンに該当する状態を比較することができる。このため、当該運転支援装置によれば、運転シーンが判定されない場合と比較して、精度の高い比較結果を得ることができる。この結果、当該運転支援装置によれば、運転者に係る評価の精度を向上することができる。
【００４２】
本発明は、上述した実施形態に限られるものではなく、特許請求の範囲及び明細書全体から読み取れる発明の要旨或いは思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴う運転支援装置もまた本発明の技術的範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００４３】
１…車両、１０…データ取得部、２０…状態予測部、３０…シーン判定部、４０…比較判定部、５０…ＨＭＩ、１００…運転支援装置
【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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