(57)【要約】      （修正有）【課題】走行シーンにかかわらず運転操作の不安定度を判定できる運転状態判定装置を提供する。【解決手段】検出した車両状態量と推定した車両状態量との偏差から車両状態量の単位変化量に依存する成分を除去し、依存成分除去後の偏差を複数累計して運転操作の不安定度を判定する。操舵角速度θ'が高いときに小さな重み、操舵角速度θ'が低いときに大きな重みとなるような補正項wを用いて操舵誤差を補正することにより、操舵角速度θ'にかかわらず、操舵誤差を無負荷時の操舵誤差に近づけることができる。換言すると、操舵誤差から操舵角速度θ'に依存する成分を除去できる。これにより、走行シーンにかかわらず、操舵角エントロピー値の算出が可能である。【選択図】図２
2015030365.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の旋回状態に関する情報である車両状態量を検出する車両状態量検出手段と、
検出された車両状態量に基づいて、車両の操作が滑らかに行われたと仮定した場合の車両状態量を推定する車両状態量推定手段と、
検出された車両状態量と推定された車両状態量との偏差を算出する偏差算出手段と、
検出された車両状態量の単位変化量を算出する車両状態量変化量算出手段と、
前記偏差から前記車両状態量の単位変化量に依存する成分を除去する依存成分除去手段と、
前記依存成分除去後の偏差を複数累計して運転操作の不安定度を判定する不安定度判定手段と、
を備えたことを特徴とする運転状態判定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の運転状態判定装置において、
走行中の道路種別を検出する道路種別検出手段と、
自車両の速度を検出する車速検出手段と、
を備え、
前記依存成分除去手段は、所定の種別の道路を略一定速度で走行している場合には前記車両状態量の単位変化量に依存する成分の除去を実施しないことを特徴とする運転状態判定装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の運転状態判定装置において、
前記不安定度判定手段は、複数累積した偏差の分布の90パーセンタイル値に基づいて運転操作の不安定度を判定することを特徴とする運転状態判定装置。
【請求項４】
請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の運転状態判定装置において、
前記依存成分除去手段は、前記偏差を無負荷時の偏差に近づくように補正することを特徴とする運転状態判定装置。
【請求項５】
請求項請求項４に記載の運転状態判定装置において、
前記依存成分除去手段は、前記車両状態量に対して単調減少である重みを乗じることで補正を行うことを特徴とする運転状態判定装置。
【請求項６】
請求項４に記載の運転状態判定装置において、
前記依存成分除去手段は、前記車両状態量に対して単調増加である偏差を減じることで補正を行うことを特徴とする運転状態判定装置。
【請求項７】
請求項４に記載の運転状態判定装置において、
前記依存成分除去手段は、前記車両状態量に対して単調増加である偏差を減じた後、単調減少である重みを乗じることで補正を行うことを特徴とする運転状態判定装置。
【請求項８】
請求項１ないし請求項７のいずれか１項に記載の運転状態判定装置において、
前記車両状態量として操舵角を用いたことを特徴とする運転状態判定装置。
【請求項９】
請求項１ないし請求項７のいずれか１項に記載の運転状態判定装置において、
前記車両状態量としてヨーレートを用いたことを特徴とする運転状態判定装置。
【請求項１０】
請求項１ないし請求項７のいずれか１項に記載の運転状態判定装置において、
前記車両状態量として横加速度を用いたことを特徴とする運転状態判定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運転状態判定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、操舵角検出値に基づいて操舵が滑らかに行われたと仮定した場合の操舵角を推定し、操舵角検出値と操舵角推定値との偏差の分布の急峻度に基づいて運転操作の不安定度を判定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平11-227491号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記従来技術にあっては、高速道路を一定速度で走行している状態を無負荷時（ドライバが運転操作のみに専念した状態）である条件としてこの区間での操舵角履歴を累積している。このため、無負荷時以外の走行シーンでは操舵角履歴を累積できず、運転操作の不安定度を判定できる走行シーンが極端に限定されるという問題があった。
本発明の目的は、走行シーンにかかわらず運転操作の不安定度を判定できる運転状態判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】
【０００５】
本発明では、検出した車両状態量と推定した車両状態量との偏差から車両状態量の単位変化量に依存する成分を除去し、依存成分除去後の偏差を複数累計して運転操作の不安定度を判定する。
【発明の効果】
【０００６】
よって、走行シーンにかかわらず運転操作の不安定度を判定できる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】実施例１の運転状態判定装置の構成図である。
【図２】実施例１の操舵角エントロピー値算出処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】実施例１の操舵角速度に対する補正項wの算出マップである。
【図４】操舵角速度と操舵誤差との関係を示す図である。
【図５】操舵角の区分を示す図である。
【図６】実施例２の操舵角エントロピー値算出処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】実施例２の操舵角速度に対する補正項dの算出マップである。
【図８】実施例３の操舵角エントロピー値算出処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】実施例３の操舵角速度に対する補正項μの算出マップである。
【図１０】実施例３の操舵角速度に対する補正項σの算出マップである。
【図１１】操舵角速度と操舵誤差との関係を示す図である。
【図１２】実施例４のヨーレートエントロピー値算出処理の流れを示すフローチャートである。
【図１３】実施例５の横加速度エントロピー値算出処理の流れ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】
【０００８】
〔実施例１〕
［運転状態判定装置の構成］
図１は、実施例１の運転状態判定装置の構成図である。
演算制御装置1は、マイクロコンピューターとADコンバーターやメモリなどの周辺部品を備え、後述する制御プログラムを実行して運転操作の不安定度を判定し、運転に注意を集中させるための種々の対応処理を行う。演算制御装置1には、操舵角センサ2、ヨーレートセンサ3、横Gセンサ4、車速センサ（車速検出手段）5、ナビゲーションシステム（道路種別検出手段）6、ディスプレイ7、スピーカ8などが接続される。
【０００９】
操舵角センサ2は、ステアリングホイールの操舵角θを検出する。ヨーレートセンサ3は、自車両に作用するヨーレートを検出する。横Gセンサ4は、自車両に作用する横加速度を検出する。車速センサ5は、自車両の速度を検出する。ナビゲーションシステム6は、GPS衛生航法や自律航法により自車両の現在位置を検出し、システムに記録された地図データと照らし合わせることでドライバの運転を支援する他、天候・道路状況などの情報提供を行う。
演算制御装置1は、操舵角センサ2、ヨーレートセンサ3、横Gセンサ4、車速センサ5およびナビゲーションシステム6からの入力情報に基づき、運転操作の不安定度を判定し、判定結果に応じてディスプレイ7やスピーカ8によりドライバに対し運転に注意を集中させる警告を行う。
【００１０】
演算制御装置1は、車両状態量推定部（車両状態量推定手段）11と、誤差算出部（偏差算出手段）12と、車両状態量変化量算出部（車両状態量変化量算出手段）13と、誤差補正部（依存成分除去手段）14と、エントロピー算出部15（不安定度判定手段）と、情報提供部16と、を有する。
車両状態量推定部11は、操舵角センサ（車両状態量検出手段）2により検出された操舵角（車両状態量）に基づき、車両の操作が滑らかに行われたと仮定した場合の操舵角を推定する。
誤差算出部12は、操舵角センサ2により検出された操舵角と、車両状態量推定部11により推定された操舵角との誤差を算出する。
車両状態量変化量算出部13は、操舵角センサ2により検出された操舵角を微分して操舵角速度（車両状態量変化量）を算出する。
誤差補正部14は、車両状態量変化量算出部13により算出された操舵角速度に基づいて、誤差算出部12により算出された誤差から操舵角速度に依存する成分を除去し、誤差が無負荷時の誤差となるように誤差を補正する。なお、誤差補正部14は、ナビゲーションシステム6により走行中の道路種別が高速道路であることが検出され、かつ、車速センサ5により検出された自車両の速度が略一定である場合には、誤差の補正を行わない。
【００１１】
エントロピー算出部15は、誤差補正部14により補正された誤差の履歴が規定数以上となったら、ドライバの運転操作の不安定度を示す指標としての操舵角エントロピー値を算出する。ここで、操舵角エントロピー値が大きいほど誤差の分布の急峻度が小さく、誤差の分布はばらつく。すなわち、操舵角エントロピー値が大きいほどステアリング操作がガクガクしており（滑らかではなく）、運転操作の不安定度が高い状態を示す。
情報提供部16は、エントロピー算出部15により算出された操舵角エントロピー値に応じて、ディスプレイ7への表示やスピーカ8からの音声発信により、ドライバへの警報や運転操作の改善示唆等を行う。例えば、エントロピー算出部15により算出された操舵角エントロピー値が、あらかじめ実験により求めた異常判定値を超えている場合、不安定状態であるとして警報や表示を行なっても良い。
【００１２】
［操舵角エントロピー値算出処理］
図２は、実施例１の操舵角エントロピー値算出処理の流れを示すフローチャートである。
ステップS101では、車両状態量推定部11において、操舵角θをサンプリング間隔Tsで入力する。
ステップS102では、車両状態量推定部11において、150ms間隔の隣接する３個の操舵角θn-1,θn-2,θn-3から、下記の式を参照して円滑値θ~n-1,θ~n-2,θ~n-3を算出する。150msは、手動操作において人間が断続的に操作可能な最小時間間隔である。
【数１】
2015030365.tif 000003
ステップS103では、車両状態量推定部11において、下記の式を参照して推定値θ^を算出する。
【数２】
2015030365.tif 000004
ここで、Tnは操舵角θのサンプリング時刻である。
【００１３】
ステップS104では、誤差算出部12において、下記の式を参照して操舵誤差ｅn'を算出する。
ｅn' = θn - θ^n
ステップS105では、車両状態量変化量算出部13において、操舵角θの単位時間当たりの変化量θ'をサンプリング間隔Tsで算出する。
ステップS106では、車両状態量変化量算出部13において、150ms間隔の隣接する３個の操舵角速度θ'n-1,θ'n-2,θ'n-3から、下記の式を参照して円滑値θ~'nを算出する。
【数３】
2015030365.tif 000005
【００１４】
ステップS107では、誤差補正部14において、図３に示す操舵角速度に対する補正項wの算出マップを参照して補正項（重み）wを算出する。操舵角速度に対する補正項wは、操舵角速度に対して単調減少する特性とする。この特性は、図４の操舵角速度θ'と操舵誤差ｅn'との関係から設定している。この関係はあらかじめ実験により求めたものであり、図４から、操舵角速度θ'が増加するに従い操舵誤差en'は増加する傾向にあることが判る。この関係から、操舵角速度θ'が大きいときに小さくなり、操舵角速度θ'が小さいときに大きくなるような補正項wを算出する。
【００１５】
ステップS108では、誤差補正部14において、補正項wに基づき下記の式を参照して操舵誤差ｅn'を補正し、操舵誤差ｅnを算出する。
en = en' × w
なお、高速道路を略一定速度で走行している場合には、補正項wによる補正を行わず、en = en'とする。
ステップS109では、エントロピー算出部15において、操舵誤差履歴が規定数以上であるか否かを判定し、YESの場合はステップS110に進み、NOの場合はステップS101へ戻る。α値の算出には、操舵誤差en'の履歴の頻度分布が正規分布になる程度の履歴が必要である。よって、このステップでは、頻度分布を正規分布判定することによって規定数以上であることを判定する。または、一般走行時の操舵履歴から、頻度分布が正規分布になる最低履歴を統計的に算出し、それを規定数として定める。
ステップS110では、エントロピー算出部15において、操舵誤差en'を図５に示すように、無負荷時のα値による９区分b1〜b9に分類し、各区分biに含まれる操舵誤差enの度数の全度数に対する確率Piを求め、確率Piから下記の式を参照して操舵角エントロピー値Hpを算出する。α値の演算方法は特開平11-227491号公報等に記載された方法と同じであるため、説明は省略する。なお、α値は、操舵誤差ｅnの90%が中心の3区分[-α,α]の中に含まれるように設定する。これにより、無負荷時では操舵角エントロピー値Hpが1になることがない。
【数４】
2015030365.tif 000006
【００１６】
次に、作用を説明する。
誤差補正部14では、操舵角速度θ'から図３に示した操舵角速度に対する補正項wの算出マップを参照して補正項wを算出し、操舵誤差en'に補正項wを乗じて無負荷時の操舵誤差enを求め、規定数の操舵誤差enを無負荷時のα値による９区分b1〜b9に分類し、各区分biに含まれる操舵誤差enの度数の全度数に対する確率Piから操舵角エントロピー値Hpを算出している。
α値は、ドライバが無負荷状態であることを確認した上で操舵角の時系列データを測定し、算出する必要が有る。従来の運転状態判定装置では、自車両が高速道路を略一定速度で走行しているときの操舵角の時系列データを測定することで、無負荷状態のα値を算出しているため、無負荷時以外の走行シーンでは操舵角履歴を累積できず、運転操作の不安定度を判定できる走行シーンが極端に限定されてしまう。
【００１７】
これに対し、実施例１では、操舵角速度θ'が高いときに小さな重み、操舵角速度θ'が低いときに大きな重みとなるような補正項wを用いて操舵誤差en'を補正することにより、操舵角速度θ'にかかわらず、操舵誤差en'を無負荷時の操舵誤差に近づけることができる。換言すると、操舵誤差en'から操舵角速度θ'に依存する成分を除去できる。これにより、走行シーンにかかわらず、無負荷時のα値を算出できるため、走行シーンにかかわらず、操舵角エントロピー値Hpの算出が可能である。
また、誤差補正部14は、自車両が高速道路を略一定速度で走行しているシーンでは操舵誤差en'の補正を行わない。補正無しに無負荷時の操舵誤差en'を求めることができる場合には、補正を行うとかえって真値との乖離が生じるおそれがあるからである。つまり、操舵が滑らかに行われている走行シーンでは操舵誤差en'の補正を実施しないことで、操舵角エントロピー値Hpの算出精度を向上できる。
【００１８】
以上のように、実施例１にあっては、以下の列挙する効果を奏する。
(1) 自車両の旋回状態に関する情報である車両状態量を検出する車両状態量検出手段と、検出された車両状態量に基づいて、車両の操作が滑らかに行われたと仮定した場合の車両状態量を推定する車両状態量推定部11と、検出された車両状態量と推定された車両状態量との誤差を算出する誤差算出部12と、検出された車両状態量の単位変化量を算出する車両状態量変化量算出部13と、誤差から車両状態量の単位変化量に依存する成分を除去する誤差補正部14と、依存成分除去後の誤差を複数累計してエントロピー値を算出するエントロピー算出部15と、を備えた。
これにより、走行シーンにかかわらず、エントロピー値を算出できる。
【００１９】
(2) 行中の道路種別を検出するナビゲーションシステム6と、自車両の速度を検出する車速センサ5と、を備え、誤差補正部14は、高速道路を略一定速度で走行している場合には車両状態量の単位変化量に依存する成分の除去を実施しない。
これにより、高速道路を略一定速度で走行している場合には、無負荷時の誤差を累計できるため、エントロピー値の算出精度を向上できる。
【００２０】
(3) エントロピー算出部15は、複数累積した誤差の分布の90パーセンタイル値に基づいてエントロピー値を算出する。
これにより、エントロピー値が1となるのを防止できる。
【００２１】
(4) 誤差補正部14は、誤差を無負荷時の誤差に近づくように補正する。
これにより、誤差から車両状態量の単位変化量に依存する成分を除去できる。
【００２２】
(5) 誤差補正部14は、車両状態量に対して単調減少である偏差wを乗じることで補正を行う。
これにより、誤差から車両状態量の単位変化量に依存する成分を除去できる。
【００２３】
(6) 車両状態量として操舵角を用いた。
これにより、ドライバの操舵操作に関する不安定度を判定できる。
【００２４】
〔実施例２〕
実施例２は操舵誤差の補正方法のみ実施例１と異なるため、同一の構成については同一名称、同一符号を付して図示および説明は省略する。
［操舵角エントロピー値算出処理］
図６は、実施例１の操舵角エントロピー算出処理の流れを示すフローチャートである。なお、図２に示した実施例１と同じ処理を行うステップには同じステップ番号を付して説明を省略する。
ステップS207では、誤差補正部14において、図７に示す操舵角速度に対する補正項dの算出マップを参照して補正項（偏差）dを算出する。操舵角速度に対する補正項dの算出マップは、操舵角速度に対して単調増加する特性とする。この特性は、図４に示した操舵角速度θ'と操舵誤差ｅn'との関係から設定している。この関係から、操舵角速度θ'が大きいときに大きくなり、操舵角速度θ'が小さいときに小さくなるような補正項dを算出する。
ステップS208では、誤差補正部14において、補正項dに基づき下記の式を参照して操舵誤差ｅn'を補正し、操舵誤差ｅnを算出する。
en = en' - d
なお、高速道路を略一定速度で走行している場合には、補正項dによる補正を行わず、en = en'とする。
【００２５】
以上のように、実施例２のあっては、実施例１の効果(1)〜(4),(6)に加え、以下の効果を奏する。
(7) 誤差補正部14は、車両状態量に対して単調増加である補正項dを減じることで補正を行う。
これにより、誤差から車両状態量の単位変化量に依存する成分を除去できる。
【００２６】
〔実施例３〕
実施例３は操舵誤差の補正方法のみ実施例１と異なるため、同一の構成については同一名称、同一符号を付して図示および説明は省略する。
［操舵角エントロピー値算出処理］
図８は、実施例３の操舵角エントロピー値算出処理の流れを示すフローチャートである。なお、図２に示した実施例１と同じ処理を行うステップには同じステップ番号を付して説明を省略する。
ステップS307では、誤差補正部14において、図９に示す操舵角速度に対する補正項μの算出マップおよび図１０に示す操舵角速度に対する補正項σの算出マップを参照して補正項（偏差）μおよび補正項（重み）σを算出する。操舵角速度に対する補正項μ，σは、いずれも操舵角速度に対して単調増加する特性とする。この特性は、図１１に示す操舵角速度θ'と操舵誤差ｅn'との関係から設定している。図１１から、操舵角速度θ'が増加するに従い操舵誤差en'は増加する傾向にあることが判る。この関係から補正項μ,σを求める。
ステップS308では、誤差補正部14において、補正項μ,σに基づき下記の式を参照して操舵誤差ｅn'を補正し、操舵誤差ｅnを算出する。
【数５】
2015030365.tif 000007
なお、高速道路を略一定速度で走行している場合には、補正項μ,σによる補正を行わず、en = en'とする。
【００２７】
以上のように、実施例３のあっては、実施例１の効果(1)〜(4),(6)に加え、以下の効果を奏する。
(8) 誤差補正部14は、車両状態量に対して単調増加である補正項μを減じた後、単調減少である補正項1/σを乗じることで補正を行う。
これにより、誤差から車両状態量の単位変化量に依存する成分を除去できる。
【００２８】
〔実施例４〕
実施例４は、車両状態量としてヨーレートを用い、ヨーレートエントロピー値を算出する点で実施例３と相違する。実施例３と同一の構成については同一名称、同一符号を付して図示および説明は省略する。
［ヨーレートエントロピー値算出処理］
図１２は、実施例４のヨーレートエントロピー値算出処理の流れを示すフローチャートである。
ステップS401では、車両状態量推定部11において、ヨーレートφをサンプリング間隔で入力する。
ステップS402〜S410の処理は、図８のステップS102〜S110において操舵角θをヨーレートφに置き換えたものと同様であるため、説明は省略する。
【００２９】
以上のように、実施例４のあっては、実施例１の効果(1)〜(4)、実施例３の効果(8)に加え、以下の効果を奏する。
(9) 車両状態量としてヨーレートを用いた。
これにより、ドライバの横方向の運転に関する不安定度を判定できる。
【００３０】
〔実施例５〕
実施例５は、車両状態量として横加速度を用い、横加速度エントロピー値を算出する点で実施例３と相違する。実施例３と同一の構成については同一名称、同一符号を付して図示および説明は省略する。
［横加速度エントロピー値算出処理］
図１３は、実施例５の横加速度エントロピー値算出処理の流れを示すフローチャートである。
ステップS501では、車両状態量推定部11において、横加速度Gをサンプリング周期間隔で入力する。
ステップS502では、車両状態量推定部11において、横加速度にフィルターを掛けて円滑化した横加速度Gを算出する。ここで、横加速度エントロピー値は150ms間隔の隣接するデータを使用して算出するため、1/0.15Hz、すなわち、6.67Hz以上のカットオフ周波数を持つフィルターを使用する。
ステップS503〜S511の処理は、図８のステップS102〜S110において操舵角θを横加速度Gに置き換えたものと同様であるため、説明は省略する。
【００３１】
以上のように、実施例５のあっては、実施例１の効果(1)〜(4)、実施例３の効果(8)に加え、以下の効果を奏する。
(10) 車両状態量として横加速度を用いた。
これにより、ドライバの横方向の運転に関する不安定度を判定できる。
【００３２】
（他の実施例）
以上、本発明を実施するための形態を、実施例に基づいて説明したが、本発明の具体的な構成は、実施例に限定されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等があっても本発明に含まれる。
【符号の説明】
【００３３】
1  演算制御装置
2  操舵角センサ（車両状態量検出手段）
3  ヨーレートセンサ（車両状態量検出手段）
4  横Gセンサ（車両状態量検出手段）
5  車速センサ（車速検出手段）
6  ナビゲーションシステム（道路種別検出手段）
7  ディスプレイ
8  スピーカ
11  車両状態量推定部（車両状態量推定手段）
12  誤差算出部（偏差算出手段）
13  車両状態量変化量算出部（車両状態量変化量算出手段）
14  誤差補正部（依存成分除去手段）
15  エントロピー算出部（不安定度判定手段）
16  情報提供部
【図１】
2015030365.tif 000008
【図２】
2015030365.tif 000009
【図３】
2015030365.tif 000010
【図４】
2015030365.tif 000011
【図５】
2015030365.tif 000012
【図６】
2015030365.tif 000013
【図７】
2015030365.tif 000014
【図８】
2015030365.tif 000015
【図９】
2015030365.tif 000016
【図１０】
2015030365.tif 000017
【図１１】
2015030365.tif 000018
【図１２】
2015030365.tif 000019
【図１３】
2015030365.tif 000020