(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路を走行中の車両に関する位置情報と運動情報を用いた、前記車両の異常運転挙動の評価のための方法であって、
複数の位置情報項目と運動情報項目を取得して記憶するステップであって、前記複数の位置情報項目と運動情報項目は、少なくとも一つのセンサにより観測され、各々の位置情報項目と運動情報項目が観測時間区間の測定時刻に対応し、各運動情報項目は、対応する測定時間における瞬間速度値であるステップと、
前記観測時間区間に前記道路を走行中の車両に対する少なくとも一つの基準値の推定値を取得し、前記少なくとも一つの基準値の推定値は、観測時間区間中における基準速度値であるステップと、
コンピュータを利用して一組の偏差値を計算するステップであって、各偏差値は、測定時刻に対応する記憶された運動情報項目と、前記少なくとも一つの基準値の推定値とを用いて計算され、所定の測定時刻における各偏差値は、前記所定の測定時刻における瞬間速度値が前記基準値よりも大きい場合、前記所定の測定時刻における瞬間速度値と前記所定の測定時刻における前記基準値との間の差と等しく、そうでない場合には、前記所定の測定時刻における前記偏差値は、ゼロに等しいステップと、
前記一組の偏差値から逸脱量を取得し、対応する異常運転挙動を数値化するステップと、
対応する異常運転挙動の場合の逸脱量をモニタリングするために、前記複数の位置情報項目と運動情報項目を取得して記憶するステップと、前記少なくとも一つの基準値の推定値を取得するステップと、前記一組の偏差値を計算するステップと、前記一組の偏差値から逸脱量を取得するステップと、を反復的に繰り返すステップと、
前記逸脱量に基づいて、前記対応する異常運転挙動に対する所定の閾値を既に超えているか否かを判断し、肯定的な結果の場合には、安全性向上のための方策を実施するステップと、
を備えることを特徴とする方法。
【請求項２】
前記逸脱量は標本分散として計算される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記逸脱量の取得は、前記一組の偏差値の歪度と尖度の計算を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記安全性向上のための方策を実施するステップは、前記車両の運転者が前記方法を実施するのを支援するために、可聴警報および／または視覚警報を発することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記安全性向上のための方策を実施するステップは、運転者支援システムを起動して前記方法を実施する前記車両を制御することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記複数の位置情報項目および運動情報項目は、ほぼ一定間隔でサンプリングされる測定時刻に生成され、前記観測時間区間は、前記車両の速度に依存し、かつ、所定の最少数よりも多い情報項目を含むように設定される、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
道路を走行中の車両に関する位置情報と運動情報を用いた、前記車両の異常運転挙動の評価のための方法であって、
複数の位置情報項目と運動情報項目を取得して記憶するステップであって、前記複数の位置情報項目と運動情報項目は、少なくとも一つのセンサにより観測され、各々の位置情報項目と運動情報項目が観測時間区間の測定時刻に対応するステップと、
前記観測時間区間に前記道路を走行中の車両に対する少なくとも一つの基準値の推定値を取得するステップと、
コンピュータを利用して一組の偏差値を計算するステップであって、各偏差値は、測定時刻に対応する記憶された位置情報項目と、前記少なくとも一つの基準値の推定値とを用いて計算されるステップと、
前記一組の偏差値から逸脱量を取得し、対応する異常運転挙動を数値化するステップと、
対応する異常運転挙動の場合の逸脱量をモニタリングするために、前記複数の位置情報項目と運動情報項目を取得して記憶するステップと、前記少なくとも一つの基準値の推定値を取得するステップと、前記一組の偏差値を計算するステップと、前記一組の偏差値から逸脱量を取得するステップと、を反復的に繰り返すステップと、
前記逸脱量に基づいて、前記対応する異常運転挙動に対する所定の閾値を既に超えているか否かを判断し、肯定的な結果の場合には、安全性向上のための方策を実施するステップと、
を備え、
前記少なくとも一つの基準値の推定値を取得するステップは、前記観測時間区間に走行した基準経路の推定値を定義する複数の係数値を取得することを含み、前記前記少なくとも一つの基準値の推定値を取得するステップは、前記観測時間区間に走行した基準経路の推定値を定義する複数の係数値を取得することを含み、前記複数の係数値は、前記記憶された複数の情報位置項目と運動情報項目の部分集合を用いて計算される
ことを特徴とする方法。
【請求項８】
関連する測定時刻における偏差値は、一組の偏差値を得るために、前記対応する記憶された位置情報項目の位置と前記推定された基準経路上の前記関連する測定時刻に対応する基準位置との間の距離に等しい、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記観測時間区間は、開始時刻と終了時刻によって定義され、前記推定された基準経路は曲線によってモデル化され、前記複数の係数値を取得するステップは、前記開始時刻における前記車両の位置と動きと、前記終了時刻における前記車両の位置と運動情報を用いた曲線適合を含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記逸脱量は標本分散として計算される、請求項７に記載の方法。
【請求項１１】
前記逸脱量の取得は、前記一組の偏差値の歪度と尖度の計算を含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１２】
道路を走行中の車両の異常運転挙動の評価のための方法であって、前記車両に関する位置情報および運動情報と、前記方法を実施しかつ道路を走行中の前記車両の少なくとも一台の隣接車両に関する位置情報および運動情報と、を使用する方法であり、
複数の位置情報項目と運動情報項目を取得して記憶するステップであって、各々の位置情報項目と運動情報項目が観測時間区間の測定時刻に対応するステップと、
前記観測時間区間中に前記道路を走行中の少なくとも一台の車両の位置と速度に関する情報の複数の項目を取得して記憶するステップと、
前記観測時間区間中に前記道路を走行中の前記車両に対する第１の基準値の推定値を取得するステップと、
前記観測時間区間中に前記道路を走行中の前記少なくとも一台の隣接車両に対する第２の基準値の推定値を取得するステップと、
コンピュータを利用して第１の組の偏差値を計算するステップであって、前記第１の組の偏差値の各偏差値は、対応する測定時刻における記憶された位置情報項目と、前記少なくとも一つの第１の基準値の推定値とを用いて計算されるステップと、
コンピュータを利用して第２の組の偏差値を計算するステップであって、前記第２の組の偏差値の各偏差値は、対応する測定時刻における前記少なくとも一台の隣接車両の位置に関する記憶された情報項目と、前記少なくとも一つの第２の基準値の推定値とを用いて計算されるステップと、
前記第１の組の偏差値から第１の逸脱量を取得し、対応する異常運転挙動を数値化するステップと、
前記第２の組の偏差値から第２の逸脱量を取得し、前記少なくとも一台の隣接車両の対応する異常運転挙動を数値化するステップと、
対応する異常運転挙動の場合の第１の逸脱量をモニタリングするために、前記複数の位置情報項目と運動情報項目を取得して記憶するステップと、前記少なくとも一つの第１の基準値の推定値を取得するステップと、前記第１の組の偏差値を計算するステップと、前記第１の逸脱量を取得するステップと、を反復的に繰り返すステップと、
前記少なくとも一台の隣接車両に対する対応する異常運転挙動の場合の第２の逸脱量をモニタリングするために、前記隣接車両の位置と速度に関する複数の情報項目を取得して記憶するステップと、前記少なくとも一つの第２の基準値の推定値を取得するステップと、前記第２の組の偏差値を計算するステップと、前記第２の逸脱量を取得するステップと、を反復的に繰り返すステップと、
前記第１の逸脱量に基づいて、前記対応する異常運転挙動に対する第１の所定の閾値を既に超えているか否かを判断し、肯定的な結果の場合には、安全性向上のための方策を実施するステップと、
前記第２の逸脱量に基づいて、前記隣接車両の前記対応する異常運転挙動に対する第２の所定の閾値を既に超えているか否かを判断し、肯定的な結果の場合には、安全性向上のための方策を実施するステップと、
を備えることを特徴とする方法。
【請求項１３】
前記車両と前記少なくとも一台の隣接車両の蛇行を表す行列を計算するステップと、
前記蛇行行列の少なくとも一つの値が、前記異常蛇行挙動に対応する所定の閾値よりも大きい場合に、安全性向上のための方策を実施するステップと、
を更に備える、請求項５に記載の方法。
【請求項１４】
前記車両に関する速度情報と、少なくとも一台の隣接車両に関するレンジ距離情報とが利用可能であり、前記第２の基準値の推定値は、前記対応する測定時刻における瞬間速度情報に依拠して各測定時刻に対して計算された最小安全レンジ距離値であり、所定の測定時刻における前記第２の組の偏差値は、前記測定されたレンジ距離が前記所定の測定時刻における前記最小安全レンジ距離よりも小さい場合には、前記所定の測定時刻に対して計算された前記最小安全レンジ距離値と、前記所定の測定時刻における前記車両と前記隣接車両との間の測定されたレンジ距離との差に等しく、そうでない場合には、所定の測定時刻における前記第２の組の偏差値は、ゼロに等しい、請求項５に記載の方法。
【請求項１５】
前記第１の逸脱量と前記第２の逸脱量は標本分散として計算される、請求項１２に記載の方法。
【請求項１６】
前記第１の逸脱量の取得は、前記第１の組の偏差値の歪度と尖度の計算を含み、前記第２の逸脱量の取得は、前記第２の組の偏差値の歪度と尖度の計算を含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
道路を走行中の車両の異常運転挙動の評価のためのシステムであって、
前記車両に関する複数の位置情報項目と運動情報項目を、前記車両の車載センサから取得するための処理ユニットであって、各々の第１の位置情報項目と第１の運動情報項目が、観測時間区間の測定時刻に対応する処理ユニットと、
前記道路を走行中の前記少なくとも一台の隣接車両に関する複数の第２の位置情報項目と第２の運動情報項目を、前記車両の車載センサから取得するための処理ユニットであって、各々の第２の位置情報項目と第２の運動情報項目が、観測時間区間の測定時刻に対応する処理ユニットと、
前記複数の第１の位置情報項目と第１の運動情報項目および前記複数の第２の位置情報項目と第２の運動情報項目を記憶するための記憶ユニットと、
前記観測時間区間中に前記道路を走行中の車両に対する少なくとも一つの第１の基準値の推定値および前記少なくとも一台の隣接車両に対する少なくとも一つの第２の基準値の推定値を取得するための基準値取得ユニットと、
第１の組の偏差値および第２の組の偏差値を計算するように適応された計算ユニットであって、前記第１の組の偏差値の各偏差値が、対応する測定時刻における記憶された第１の位置情報項目を用いて計算され、かつ少なくとも一つの第１の基準値の推定値が該記憶された第１の位置情報項目に対応し、また、前記第２の組の偏差値の各偏差値が、対応する測定時刻における記憶された第２の位置情報項目を用いて計算され、かつ少なくとも一つの第２の基準値の推定値が該記憶された第２の位置情報項目に対応する計算ユニットと、
第１の組の偏差値の場合の第１の逸脱量および第２の組の偏差値の場合の第２の逸脱量を取得するように適応された評価ユニットと、
前記第１の逸脱量または第２の逸脱量の少なくとも一つに基づいて、前記対応する異常運転挙動に対する所定の閾値を既に超えているか否かを判断して、安全性向上のための方策の実施を開始するように適応された判断実行ユニットと、
を備えることを特徴とするシステム。
【請求項１８】
前記車両および前記少なくとも一台の隣接車両の蛇行を表す逸脱量を含む行列を取得するための蛇行行列計算ユニットを更に備える、請求項１７に記載の道路を走行中の車両の異常運転挙動の評価のためのシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、道路を走行中の車両の異常運転挙動を評価するシステムおよび方法に関し、運転の安全性を向上させるものである。
【０００２】
本発明は、車両の動きと交通環境をモニタし、道路を走行中の他の車両を検出および追跡し、安全性向上において運転者を支援する車載センサの情報を処理し、車両の異常運転挙動を定量化する運転者支援システムに関する。本願では、本発明を実施する車両を「ホスト車両」といい、ホスト車両の近くを走行する車両を「隣接車両」という。
【背景技術】
【０００３】
路上の安全性を向上させて事故を防ぐことは絶えず必要なことである。最近、自家用車等の車両には、車両の位置や動きの特性化を可能にする様々なセンサが備えられている。また、幾つかの車両は、同じ道路を走行中の隣接車両という他の車両の情報を与える追加的なセンサを備えている。そのような追加的なセンサは、ライダーと、レーダーと、カメラを含んでいる。
【０００４】
交通事故防止に関する課題は、異常運転および交通事故のリスクの増加につながる、走行車両の変動性挙動を検出することである。異常運転の検出は、（ａ）車両運動パラメータとともに、運転者自身の状態および挙動を診断し、（ｂ）隣接車両の異常運転、例えば、蛇行運転や速度制限の超過を検出することによって実現することができる。換言すれば、異常運転の検出は自己の認識と他者の認識を必要とする。
【０００５】
走行車両の運転挙動は、車両が移動した経路とその車両の運動パラメータのような特性によって定義される。異常運転挙動は、ホスト車両の走行経路と運動パラメータを単独で、または隣接車両の走行経路と観測された運動パラメータとともに考慮することによって明らかにすることができる。
【０００６】
交通の流れに変動をもたらし、交通事故につながる可能性のある具体的な要素は、路上での車両の蛇行である。
【０００７】
幾つかの公知の方法では、車載カメラを用いて路面の車線の白線標識を検出している。そして、カメラの画像は、車線に対する左方向および右方向への車両の逸脱（deviation）の計算に用いられる。しかしながら、このような方法およびシステムは、車載カメラと、リアルタイムで画像処理するための大量の計算に対処する処理能力の高い計算手段を必要としている。
【０００８】
車両の動きおよび速度を示す挙動パラメータを計算する運転状態監視装置が米国特許第６４８７５７５Ｂ１号において提案されている。挙動パラメータの変化の線形回帰が、その線形回帰を挙動基準として設定するのに用いられている。そして、実際の挙動パラメータ、挙動基準および車両速度に従って車両の逸脱量（quantity of deviation）が計算される。その偏差量が運転者の運転状態が適切であるか否かを決める。車両の横方向の動きの量、すなわち、運転者の運転状態が異常であるか否かを判断するために、道路形状、すなわち、道路が直線か、実質的に一定の曲率半径で曲がっているかが判断される。この従来技術において提案されている装置は車載カメラを含んでいないが、それにもかかわらず、この装置は、特に道路の曲率を取得するために、かなりの計算を必要としている。また、この従来技術は、道路を走行中の隣接車両を考慮しておらず、そして、車両のヨー角（yaw angle）に対して線形回帰が実行されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明の目的は、道路を走行中の車両の異常運転挙動を評価する方法およびシステムを提供し、従来技術と比較して、車載カメラの使用および画像処理計算を伴うことなく安全性を向上させることである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
このため、本発明は、道路を走行中の車両に関する位置情報と運動情報を用いた、前記車両の異常運転挙動の評価のための方法を提案する。この方法は、
‐  複数の位置情報項目と運動情報項目を取得して記憶するステップであって、各情報項目が観測時間区間の測定時刻に対応するステップと、
‐  前記観測時間区間に前記道路を走行中の車両に対する少なくとも一つの基準値の推定値を取得するステップと、
‐  一組の偏差値（a set of deviation value）を計算するステップであって、各偏差値は、測定時刻に対応する記憶された情報項目と、少なくとも一つの基準値の推定値とを用いて計算されるステップと、
‐  前記一組の偏差値から逸脱量を取得し、対応する異常運転挙動を数値化するステップと、
‐  対応する異常運転挙動の場合の逸脱量をモニタリングするために、上記ステップを反復的に繰り返すステップと、
‐  前記逸脱量に基づいて、前記対応する異常運転挙動に対する所定の閾値を既に超えているか否かを判断し、肯定的な結果の場合には、安全性向上のための方策を実施するステップと、を備えている。
【００１１】
有利には、本発明は、基準経路推定等の対応する基準値、その道路で許可されている最大速度、または、最小安全車両間隔から、運転ホスト車両および／またはその隣接車両の逸脱量を計算する方法を提供する。その計算は、連続的な時間区間で繰り返し実行される。
【００１２】
特定の特徴に従って、上記方法は従属クレームに列挙されている一つまたは幾つかの特徴を備えている。
【００１３】
本発明の他の態様によれば、道路を走行中の車両および前記路上の一台の隣接走行車両または複数の隣接走行車両に関する位置情報項目と運動情報項目を用いた、前記車両の異常運転挙動の評価のためのシステムであって、
‐  前記車両に関する複数の位置情報項目と運動情報項目を、前記車両の車載センサから取得するための処理ユニットであって、各情報項目が、観測時間区間の測定時刻に対応する処理ユニットと、
‐  前記路上の前記一台の隣接走行車両または複数の隣接走行車両に関する複数の位置情報項目と運動情報項目を、前記車両の車載センサから取得するための処理ユニットであって、各情報項目が、観測時間区間の測定時刻に対応する処理ユニットと、
‐  前記複数の位置情報項目と運動情報項目を記憶するための記憶ユニットであって、各情報項目が、観測時間区間の測定時刻に対応する記憶ユニットと、
‐  前記観測時間区間中に前記道路を走行中の車両および前記一台の隣接車両または複数の隣接車両に対する少なくとも一つの基準値の推定値を取得するための基準値取得ユニットと、
‐  少なくとも一組の偏差値を計算するように適応された計算ユニットであって、各偏差値が、測定時刻に対応する記憶された情報項目と、該記憶された情報項目に対応する少なくとも一つの基準値の推定値を用いて計算される計算ユニットと、
‐  各組の偏差値の場合の逸脱量を取得するように適応された評価ユニットと、
‐  前記逸脱量に基づいて、前記対応する異常運転挙動に対する所定の閾値を既に超えているか否かを判断して、安全性向上のための方策の実施を開始するように適応された判断実行ユニットと、を備えることを特徴とするシステム。
【００１４】
本発明は、単に例示的で非限定的である、詳細な説明と以下に挙げた添付図面を踏まえて、より良く理解される。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】図１は、同じ瞬間に多車線道路上を同じ方向に走行するホスト車両と隣接車両を概略的に示した図である。
【図２】図２は、図１の描写と比較して、少し経過した時刻に路上を走行するホスト車両と隣接車両を示した図である。
【図３】図３は、本発明のシステムの機能ブロック図である。
【図４】図４は、本発明の第１の実施の形態の、運転の安全性を向上させるための蛇行計算のフローチャートである。
【図５】図５は、本発明の実施の形態の蛇行行列計算のフローチャートである。
【図６】図６は、本発明の第２の実施の形態の速度超過計算のフローチャートである。
【図７】図７は、同じ瞬間に道路の同じ車線上を同じ方向に走行するホスト車両と隣接車両を概略的に示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明は、異常運転挙動を評価して、走行車両の運転の安全性を向上させるための方法とシステムを提供し、特に、その方法を実施する車両が図１において符号２で示され、この車両を「ホスト車両」といい、図１において符号１０で示される車両を「隣接車両」という。
【００１７】
ホスト車両２は、例えば、図１に示されていない走行距離計、ステアリング角センサ、ライダー、レーダー、慣性センサ等の様々なセンサが備えられた車である。このホスト車両は、図１において、夫々符号６，８で示す車線を有する多車線道路４上を走行している。ホスト車両２は車線６を走行し、隣接車両１０は車線８を走行しており、これらの車両は共に同じ方向に動いている。
【００１８】
図１に示された実施の形態において、ホスト車両２には、車線８で車両２の近くを走行中の隣接車両１０に関する情報を生成するセンサが備えられている。図１には一台の隣接車両のみが図示されているが、本発明の方法を実施する車両２は、一台の隣接車両に限定されるものではない。これらの車両の位置は、図１において、時刻Ｔｋで表わされている。図１，２に示す車線の数は、何れの進行方向においても限定されない。
【００１９】
本実施の形態において、ホスト車両２のセンサは、ホスト車両２の位置を公知の方法で特徴付ける車両２の速度とステアリング角を生成する。また、ホスト車両２は、グローバル座標系におけるその車両の座標を生成するＧＰＳ（Global Positioning System（全地球測位システム））を備えてもよい。より一般的には、ホスト車両２は、測定時刻におけるその車両自体と隣接車両の位置情報項目と運動情報項目を生成するセンサを備えている。各センサは、ほぼ一定のサンプリングレートで測定値を生成する。
【００２０】
また、そのホスト車両にはライダーまたはレーダー等のセンサが備えられ、ホスト車両２と隣接車両１０のレンジ距離（range distance）を生成し、隣接車両１０の速度計算を可能にしている。例えば、図２に示すように、車両２の前端の中心と車両１０の後端の右角部との間の距離ｄ１（Ｔｋ）と、車両２の前端の中心と車両１０の前端の左角部との間の距離ｄ２（Ｔｋ）とが生成される。
【００２１】
この方法によるシステムのサンプリング周期は、走行中の車両に関する位置と速度情報に関連するτで示され、例えばτ＝５０ｍｓである。
【００２２】
図１は、時刻Ｔｋにおける２つの車両、すなわちホスト車両２と隣接車両１０の位置を示している。図２は、少し経過した時刻Ｔｋ＋１＞Ｔｋにおける、同じ２つの車両、すなわちホスト車両２と隣接車両１０の位置を示している。周期［Ｔｋ，Ｔｋ＋１］は観測時間区間（observation time interval）を構成し、この場合、その観測時間区間でｎ個の測定値が車両２の車載センサによって捕捉される。
【００２３】
走行中の車両の測定された位置を表す位置情報項目は、図２において、ドットで描かれている。例えば、Ｑ（Ｔｋ）は時刻Ｔｋにおける車両２の位置であり、Ｑ（ｔｋ，ｐ）は時刻ｔｋ，ｐ＝Ｔｋ＋（ｐ−１）τ、ｐ＝１，…，ｎにおける車両２の位置である。同様に、Ｒ（Ｔｋ）は時刻Ｔｋにおける車両１０の位置であり、Ｒ（ｔｋ，ｐ）は時刻ｔｋ，ｐ＝Ｔｋ＋（ｐ−１）τ、ｐ＝１，…，ｎにおける車両１０の位置である。
【００２４】
図２において、車線を示す基準経路は、矢印曲線１２，１４で図示されている。
【００２５】
測定値から得られた位置は、基準経路１２，１４の夫々の移動セグメントと比較した各車両の逸脱を示している。
【００２６】
正確な基準経路は既知ではなく、車両にはアクセス不可能である。
【００２７】
本発明の実施の形態では、観測時間区間で車両が既に移動した基準経路の推定値を得ることと、その車両の実際の経路の推定された基準経路からの逸脱量（quantity of deviation）を計算することが提案されている。
【００２８】
図３は、本発明によるシステムの様々な機能ユニットのブロック図を示している。
【００２９】
ホスト車両２は、車両自体の１つまたは幾つかの位置および運動センサ２０を備えている。本実施の形態では、センサ２０は、ほぼ同じ時刻に測定値を捕捉する速度センサとステアリング角センサを備えている。
【００３０】
特に、ホスト車両は、任意には、図１，２に示すように、隣接車両までの距離と隣接車両の速度を捕捉するように構成され、隣接車両を検出して追跡するための１つまたは幾つかのセンサ２２を備えていてもよい。
【００３１】
センサ２０、２２によって生成された測定値は、ホスト車両２の記憶ユニット２４に格納される。
【００３２】
ホスト車両２は、後述する観測区間の基準値を得る基準値推定ユニット２６を更に備えている。
【００３３】
第１の実施の形態では、この基準値が、記憶された位置および運動情報から成る部分集合から計算され、ホスト車両２の基準経路と、観測時間区間の各隣接車両の基準経路とが推定される。本実施の形態において、異常運転挙動は、推定された基準経路に対する車両の蛇行である。
【００３４】
第２の実施の形態では、基準値は路上で許可された最大速度値、または観測時間区間の交通の流れの速度推定値である。本実施の形態において、対応する異常運転挙動は速度超過である。
【００３５】
第３の実施の形態では、基準値は、同じ車線を同じ方向に走行中の２つの車両間の安全車両間隔（safe inter-vehicle headway）として知られている最小レンジ距離（minimum range distance）であり、前記安全車両間隔より大きい距離を維持して衝突のない動きを確保している。本実施の形態において、対応する異常運転挙動は、安全車両間隔に関連するものではない。
【００３６】
それらの基準値は、記憶ユニット２４に格納されている。
【００３７】
また、ホスト車両は、一組の逸脱量の計算のためのユニット２８を備え、様々な実施の形態に関して詳しく後述するように、各組は対応する運転挙動を示し、各偏差値は観測時間区間の測定時刻と対応している。
【００３８】
評価ユニット３０は、その観測時間区間の関連する運転挙動に対応する夫々の基準値からの逸脱量を生成する。
【００３９】
センサ２２があり、１台または幾つかの隣接車両が観測区間にホスト車両２の近傍を走行しているとき、評価ユニット３０が各隣接車両の関連する運転挙動に対する逸脱量を計算し、車両の蛇行に関連して、蛇行行列計算ユニット３２が、考慮する各２つの車両の偏差共分散を含む、そのホスト車両に対する蛇行行列を計算する。有利には、本発明は、隣接車両に気付かせることや、路上の事故のリスク全体を減らすことが可能である。
【００４０】
評価ユニット３０および／または蛇行行列計算ユニット３２の結果が判断実行ユニット３４に送られ、判断実行ユニットは、関連する運転挙動の場合の逸脱量が観測区間に所定の閾値を超えたか否かをチェックするように構成されている。判断実行ユニット３４は、少なくとも一つの有意水準、例えば５％または１％に従って運転挙動に関する帰無仮説が拒否されるか否かを判断するために、有意水準として知られている所定の閾値確率に従って統計的仮説検証（statistical hypothesis testing）を実行し、その結果、異常運転挙動が検出される。また、そうでなければ、観測されたデータを前提とした帰無仮説を拒否することはできない。
【００４１】
判断実行ユニット３４は安全性向上ユニット３６に接続されている。
【００４２】
基準値推定ユニット２６、複数組の偏差値の計算用ユニット２８、評価ユニット３０、蛇行行列計算ユニット３２、および判断実行ユニット３４は、計算手段、例えばホスト車両２の車載コンピュータによって実施される。
【００４３】
実施の形態では、ホスト車両２の安全性向上手段３６は、警告を発するように構成されており、例えば、運転者に警告するために、視覚的警報が表示され、または音声警報が発せられる。
【００４４】
代替的な実施の形態では、安全性向上手段３６は、運転者支援システムを起動してホスト車両２を制御する。
【００４５】
図４は、本発明の第１の実施の形態の実施を詳述するフローチャートであり、基準値は、車両が走行した経路の推定値である。
【００４６】
第１のステップ４０では、上記方法を実施するホスト車両の位置を定義する一組の位置情報項目Ｑ（ｔｋ，ｐ）が、現時点の考慮される観測時間区間［Ｔｋ，Ｔｋ＋１］中に取得されて記憶される。所定時刻ｔにおけるその車両の位置Ｑ（ｔ）は、所定の空間基準における車両座標ｘ（ｔ）、ｙ（ｔ）から成る２次元ベクトルである。車載センサが、所定時刻ｔｋ，ｐにおけるステアリング角および速度に関連する情報を生成すると、それらの測定値が、計算によって座標ｘ（ｔｋ，ｐ）、ｙ（ｔｋ，ｐ）に変換される。
【００４７】
ｐが１からｎまで変化し、ｔｋ，ｐが開始時間Ｔｋ＝ｔｋ，１から観測時間区間［Ｔｋ，Ｔｋ＋１］の終了時間Ｔｋ＋１＝ｔｋ，ｎ＝ｔｋ＋（ｎ−１）τまで変化する、位置情報項目Ｑ（ｔｋ，ｐ）が格納される。時刻ｔｋ，ｐは測定時刻である。
【００４８】
同様に、ステップ４２では、運動情報が取得される。好ましくは、運動情報項目は、測定時刻ｔｋ，ｐにおける、ホスト車両２の２次元速度ベクトルＱ’（ｔｋ，ｐ）である。
【００４９】
次に、曲線適合ステップ４４において、観測時間区間にホスト車両が走行した基準経路の推定値が計算される。実施の形態において、その経路を表すように選択された曲線は、時間区間［Ｔｋ，Ｔｋ＋１］に関する連続曲線である三次スプラインとしても知られている平滑スプラインＰ（ｔ）である。Ｐ’（ｔ）と記述される曲線Ｐ（ｔ）の導関数もまた、時間区間［Ｔｋ，Ｔｋ＋１］に関して連続的である。
【００５０】
スプライン曲線Ｐ（ｔ）は、境界条件、すなわち、観測時間区間と対応する、夫々ＴｋおよびＴｋ＋１である開始時刻および終了時刻における測定位置情報値および運動情報値に基づいて適合される。そのため、格納された位置情報項目および運動情報項目から成る部分集合のみが基準曲線の推定に用いられる。
【００５１】
実施の形態において、その平滑スプラインは次式によって定義される。
0006329569.tif 000002
ただし、ｔ∈［Ｔｋ，Ｔｋ＋１］，ｋ＝０，１，…である。
平滑スプラインの定義はこの式に限定されるものではなく、他の定義も可能である。
【００５２】
スプラインＰ（ｔ）と係数Ｂｊは、観測時間区間［Ｔｋ，Ｔｋ＋１］に車両が走行した基準（ｘ，ｙ）経路の推定値を定義する２次元ベクトルである。以下の非限定的な境界条件を、係数Ｂｊを計算するのに用いることができる。
0006329569.tif 000003
【００５３】
係数Ｂｊが計算された時点で、その観測時間区間のどの時刻ｔｋ，ｐでも考慮される空間基準における推定基準経路Ｐ（ｔｋ，ｐ）または夫々の位置を計算することができる。
【００５４】
次に、ステップ４６において、１〜ｎの各ｐに対して、推定基準経路Ｐ（ｔ）、ｔ∈［Ｔｋ，Ｔｋ＋１］から、その車両が走行した実際の経路の逸脱を表す一組の偏差値｜ΔＱ（ｔｋ，ｐ）｜＝｜Ｐ（ｔｋ，ｐ）−Ｑ（ｔｋ，ｐ）｜が計算される。差ΔＱ（ｔｋ，ｐ）＝Ｐ（ｔｋ，ｐ）−Ｑ（ｔｋ，ｐ）は２次元ベクトルであり、対応する偏差値｜ΔＱ（ｔｋ，ｐ）｜は、例えば前記ベクトルのＬ２ノルムである。別法として、Ｌ１ノルム等の他のノルムを用いてもよい。より一般的には、各偏差値は、記憶された位置情報項目Ｑ（ｔｋ，ｐ）と基準経路Ｐ（ｔｋ，ｐ）の対応する推定基準位置との間の距離として計算される。
【００５５】
構造的には、観測時間区間の境界における夫々の偏差値はゼロに等しい。
【００５６】
別法として、その基準経路は、異なる次数の平滑スプラインによって表され、または異なる境界条件が用いられる。
【００５７】
他の代替的な実施の形態において、その基準経路は回帰曲線によって表される。
【００５８】
次に、ステップ４８において、その車両の推定基準経路からの逸脱量が計算される。
【００５９】
一組の偏差値｛｜ΔＱ（ｔｋ，ｐ）｜，ｐ＝１，…，ｎ｝の標本平均ｍｋ（ΔＱ）が、
0006329569.tif 000004
として計算され、観測時間区間［Ｔｋ，Ｔｋ＋１］の場合の一組の偏差値の標本分散ｓ２ｋ（ΔＱ）が、
0006329569.tif 000005
として計算される。
【００６０】
標本分散ｓ２ｋ（ΔＱ）は、観測時間区間［Ｔｋ，Ｔｋ＋１］に蛇行している車両の推定値である。換言すれば、その蛇行は、短期間の基準経路推定値からの車両の逸脱の標本分散を計算することによって数値化される。
【００６１】
また、一組の標準偏差等の偏差値｜ΔＱ（ｔｋ，ｐ）｜に対する逸脱量に関する他の統計的尺度は、車両の蛇行の推定値として用いられる。加えて、（３次モーメントとして知られる）標本歪度および（４次モーメントとして知られる）標本尖度等の他の統計的尺度もまた、車両の蛇行を評価するのに用いることができる。
【００６２】
実施の形態において、車両の蛇行は一組の偏差値の標本分散を用いて計算され、一組の偏差値の標本歪度と標本尖度は補足的である。
【００６３】
そして、標本分散ｓ２ｋ（ΔＱ）によって与えられる逸脱量は、蛇行挙動に相当する所定の閾値θ１と比較される。
【００６４】
実施の形態では、速度が速ければ速いほど、許容可能な逸脱は小さいため、閾値θ１は、観測時間区間の車両速度に依存する。例えば、閾値θ１が測定値から発見的値として得られ、または非線形関数によって表される。
【００６５】
標本分散ｓ２ｋ（ΔＱ）によって与えられる計算された逸脱量がθ１よりも大きい場合、ステップ５２において警告が発せられる。
【００６６】
警告が発せられているか否かに関わらず、ステップ５０の後には値ｋを１だけインクリメントするステップ５４が続き、その結果として、次の観測時間区間の処理が開始される。ステップ５４の後には既に述べたステップ４０が続く。
【００６７】
実際には、一定間隔の測定時刻での位置および運動情報の取得および記憶は、好ましくはバックグラウンドタスクとして実行され、既に処理された観測時間区間と対応する記憶済みの情報項目は記憶装置から消去してもよい。処理済みの観測時間区間は連続的であり、それらの持続期間は変えてもよい。
【００６８】
代替的な実施の形態では、観測時間区間が部分的に重なり、または時間的に離れている。
【００６９】
複数の観測区間に得られた標本分散は、所定の閾値θ１と比較するために纏めて用いてもよい。同様に、複数の観測区間に得られた標本歪度の値は纏めて用いることができる。同様に、複数の観測区間に得られた標本尖度の値も纏めて用いることができる。
【００７０】
有利には、計算された推定基準経路が概算であっても、連続的な短い観測時間区間を用いれば、蛇行に関する良好な推定値がもたらされる。例えば、センサが５０ｍｓ毎に位置と速度情報を生成する場合、５秒という観測期間に百個の測定値を取得することができる。車両が平均速度９０ｋｍ／ｈで移動している場合、その観測時間区間は車両が走行した１２５メートルに相当する。そのため、提案した方法では、短い走行距離での車両の蛇行のモニタリングが可能である。
【００７１】
好ましくは、その観測時間区間は、統計的に有意な数の測定値、例えばｎ≧３０、好ましくはｎ≧１００を含むように選択される。
【００７２】
また、考慮する観測時間区間が短いと仮定するとき、上記方法は、隣接車両に関する位置および運動情報を利用することを可能にし、その情報はセンサによってモニタすることができる。例えば、幾つかの入手可能なライダーは２００メートルという最大範囲を備えているため、隣接車両１０がホスト車両２から２００メートル未満の距離にある場合、その隣接車両をモニタすることができる。
【００７３】
Ｖｅｈ０は図１，２の車両２等のホスト車両を示し、Ｖｅｈｉは図１，２の車両１０等のホスト車両２の隣接車両を示している。
【００７４】
図５に示すように、観測時間区間［Ｔｋ，Ｔｋ＋１］毎に、隣接車両Ｖｅｈｉが走行した推定基準経路（ステップ５６）、車両Ｖｅｈｉの一組の偏差値（ステップ５８）、逸脱の標本分散ｓ２ｋ（ｉ）（ステップ６０）を得るために、図４のステップ４０，４８と同様のステップが実行される。
【００７５】
一組の偏差値の標本歪度または標本尖度等のその他の尺度も計算することができる。
【００７６】
各車両に対して、観測時間区間の一組の偏差値が得られ、蛇行計算がホスト車両Ｖｅｈ０の車上で実行されると、ホスト車両Ｖｅｈ０の場合の蛇行行列を構成することができる。その蛇行行列は、ホスト車両と隣接車両に対する偏差値の標本分散を、その主対角線上に含み、前記行列の非対角線値は道路を走行中の車両Ｖｅｈｉと、Ｖｅｈｊに関連する夫々の組の偏差値間で計算された共分散ｓ２ｋ（ｉ，ｊ）である（ステップ６２）。
【００７７】
その結果として、得られた蛇行行列（ステップ６４）は、その主対角線上にホスト車両、隣接車両に対する偏差値の標本分散を含み、その共分散は各観測時間区間の場合の車両Ｖｅｈｉと車両Ｖｅｈｊとの間の運動の相互依存性を表している。これらの共分散は、特に、路上を群として走行している車両群の安全性評価に役に立つ可能性がある。隣接する車両ＶｅｈｉおよびＶｅｈｊ間の共分散は、閾値θ２よりも大きく（ステップ６６）、これは、蛇行に関連する前記車両の相互依存度を示し、そして、提案されている方法を実施する車両の運転者に対して警告が発せられる（ステップ６８）。任意には、その警告は、車両Ｖｅｈｉと車両Ｖｅｈｊに警告するために、それらの車両の運転者にも伝えることができる。
【００７８】
図６のフローチャートによって説明されている第２の実施の形態によれば、基準値Ｖｒｅｆは、車両が走行している道路で許可されている最大速度、または交通の流れの速度である。
【００７９】
ホスト車両の車載運動情報センサが、観測時間区間の各測定時刻に、前記車両自体およびその隣接車両の瞬間速度を生成すると仮定する。上記方法の第１のステップ７０は、その観測時間区間の基準速度値Ｖｒｅｆを取得して記憶することにある。このような値は、運転者支援システムまたは路車間通信システムから自動的に取得することができ、または、道路の制限速度に従って運転者が手動で設定してもよい。次に、ステップ７２において、一組の偏差値が各観測区間で計算され、すなわち、各偏差値が、以下の式に従って、時刻ｔｋ，ｐ＝Ｔｋ＋（ｐ−１）τ，ｐ＝１，…，ｎで計算される。
0006329569.tif 000006
【００８０】
有利には、基準速度値よりも大きい測定した瞬間速度値のみが実際に考慮される。
【００８１】
次に、ステップ７４では、各観測時間区間に対する一組の偏差値｛ΔＶ（ｔｋ，ｐ），ｐ＝１，…，ｎ｝に対して速度偏差の標本分散が計算される。
【００８２】
次に、前述したステップ５０と同様のステップ７８が実施され、この場合、計算された標本分散は、速度偏差分散閾値である閾値θ３と比較される。好ましくは、この閾値θ３は、前記路上の基準速度値に依存する。計算された速度偏差分散が速度偏差分散閾値よりも大きいとき、前述したステップ５２と同様に、警告が発せられる（ステップ８０）。
【００８３】
任意には、基準速度値Ｖｒｅｆは、ホスト車両が、例えば、その交通の流れの平均速度で動いている交通の速度値である。
【００８４】
第３の実施の形態では、この方法は、どちらも同じ車線を同じ方向に走行中のホスト車両と隣接車両の衝突を回避することを目的としている。第３の実施の形態では、これらの基準値がホスト車両と隣接車両の間の最小安全距離を表している。
【００８５】
第３の実施の形態では、ホスト車両のセンサは、測定時刻ｔｋ，ｐで車両の瞬間速度Ｖ（ｔｋ，ｐ）情報と、ホスト車両と隣接車両の間のレンジ距離Ｄ（ｔｋ，ｐ）を生成する。
【００８６】
図７に概略的に示すように、ホスト車両２は、ホスト車両２と同じ道路４の同じ車線６を走行中の隣接車両１０’に関する情報を生成するセンサを備えている。これらのセンサは、時刻Ｔｋに、ホスト車両２と、ホスト車両２の前方を走行中の隣接車両１０’との間の距離Ｄ（Ｔｋ）を生成する。安全性を保証するために、距離Ｄ（ｔｋ，ｐ）は、どの時刻においても、ホスト車両とそのホスト車両の前を同じ車線で同じ方向に走行中の隣接車両との間の最小安全距離以上にすべきであり、その距離は、安全車両間隔と呼ばれる。実施の形態によれば、安全車両間隔は次式によって与えられる。
0006329569.tif 000007
ただし、Ｄ０は車両間の一定安全間隔であり、Ｃｓは所定の定数である。
【００８７】
瞬間最小レンジ距離からの一組の偏差値は、次のように計算される。
0006329569.tif 000008
【００８８】
有利には、車両間距離Ｄ（ｔｋ，ｐ）が安全車両間隔Ｄｓ（ｔｋ，ｐ）より小さい場合のみ、正の偏差値が計算される。
【００８９】
前述したように、一組の偏差値が計算されると、標本平均と標本分散が計算され、その標本分散は、安全車両間距離に対する車両間隔の逸脱量として用いられる。車両間隔の逸脱量は、対応する発見的閾値と比較されて、その結果として、必要に応じて、警告を発することができる。
【００９０】
図７の実施例と同様に、隣接車両は、その後部センサが、ホスト車両と隣接車両の間の車両間隔を生成するそのホスト車両の後を移動する。
【００９１】
代替的な実施の形態によれば、ホスト車両と各隣接車両に対して、一組の偏差値ΔＱ，ΔＶ，ΔＤが計算され、その結果として、各車両の分散のベクトルが得られる。
【００９２】
一般的に、走行中の車両および運転挙動の変動性は、対応する基準推定値からの車両の偏差の分散に関連している。そのため、異常運転挙動の評価は、走行中の車両の観測およびモニタリングによって、および短期間の実際の運動パラメータと、それらの基準推定値との偏差の標本分散を評価することによって実現される。関連する運動パラメータの分散の計算は、後の期間中の車両の運転挙動の変動性を数値化するために反復的に繰り返される。
【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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