(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の乗員のハンドルに対する操作データに基づいて乗員の運転状態を推定する乗員状態推定装置であって、
前記ハンドルの操舵角を検出する操舵角検出部と、
前記ハンドルの乗員の把持による圧力分布を検出するハンドル圧力検出部と、
前記ハンドルの乗員の把持による温度分布を検出するハンドル温度検出部と、
前記ハンドルの操舵角と圧力分布と温度分布とに係るデータ群を時系列的に収集するデータ収集部と、
前記データ収集部で収集した運転開始時の初期データ群と運転中のデータ群とを比較して前記運転中のデータ群が前記初期データ群に対して設定範囲外の場合、前記ハンドルの操舵角と圧力分布と温度分布から、前記ハンドルの握り位置と握り面積と握り強さを、前記ハンドルの乗員による把持状態として推定する把持状態推定部と、
前記把持状態推定部で推定した前記ハンドルの把持状態の変化に基づいて、前記ハンドルの握り方を表すデータ群と乗員の手の動き方向や操舵速度の変化を表すデータ群とを抽出し、抽出した各データ群を前記ハンドルの操舵角に関連付けて運転中の前記ハンドルに対する接触パターンとして認識する接触パターン認識部と、
前記接触パターン認識部で認識した接触パターンに基づいて、乗員の運転状態を推定する運転状態推定部と
を備えることを特徴とする乗員状態推定装置。
【請求項２】
更に、前記運転状態推定部で推定した乗員の運転状態が車両制御を介入させる条件を満たすか否かを判断する制御介入判断部を備えることを特徴とする請求項１記載の乗員状態推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の乗員のハンドルに対する操作データに基づいて乗員の運転状態を推定する乗員状態推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、自動車等の車両においては、例えば他車両や障害物との衝突の危険性がある場合等には、警報出力、強制的なブレーキ作動、自動的な回避操舵等の運転支援を行うシステムが開発されている。このようなシステムでは、ドライバの運転状態を推定して警報を含む最適な運転支援を判断する必要があるが、ドライバの運転状態を推定するためには、アクセル操作やブレーキ操作、ハンドル操作等の膨大なパラメータを取得して複雑な処理を行う必要がある。
【０００３】
このため、従来から、操舵に係る比較的簡素なパラメータを用いてドライバの運転状態を推定する技術が種々提案されている。例えば、特許文献１には、ステアリングホイールにシート状の圧力センサを内蔵し、この圧力センサによって算出された握力とトルクセンサによって検出されたステアリングトルクから算出される反力とに基づいて、操舵時における運転者の手の滑りの発生を事前に予測し、警報を発する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−１１９５３９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１では、ドライバ自身の操舵による固有のパラメータとしては握力のデータを取得するのみであるため、コーナーでの急激なハンドル操作や渋滞走行での変化の少ないハンドル操作、疲労状態での緩慢なハンドル操作等のドライバの運転状態を推定することは困難である。このため、ハンドルの操舵状態からドライバの運転状態を的確に推定して最適な運転支援を行うことは困難である。
【０００６】
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、ハンドルの操舵状態からドライバの運転状態を的確に推定して最適な運転支援を可能とすることのできる乗員状態推定装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明による乗員状態推定装置は、車両の乗員のハンドルに対する操作データに基づいて乗員の運転状態を推定する乗員状態推定装置であって、前記ハンドルの操舵角を検出する操舵角検出部と、前記ハンドルの乗員の把持による圧力分布を検出するハンドル圧力検出部と、前記ハンドルの乗員の把持による温度分布を検出するハンドル温度検出部と、前記ハンドルの操舵角と圧力分布と温度分布とに係るデータ群を時系列的に収集するデータ収集部と、前記データ収集部で収集した運転開始時の初期データ群と運転中のデータ群とを比較して前記運転中のデータ群が前記初期データ群に対して設定範囲外の場合、前記ハンドルの操舵角と圧力分布と温度分布から、前記ハンドルの握り位置と握り面積と握り強さを、前記ハンドルの乗員による把持状態として推定する把持状態推定部と、前記把持状態推定部で推定した前記ハンドルの把持状態の変化に基づいて、前記ハンドルの握り方を表すデータ群と乗員の手の動き方向や操舵速度の変化を表すデータ群とを抽出し、抽出した各データ群を前記ハンドルの操舵角に関連付けて運転中の前記ハンドルに対する接触パターンとして認識する接触パターン認識部と、前記接触パターン認識部で認識した接触パターンに基づいて、乗員の運転状態を推定する運転状態推定部とを備える。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、ハンドルの操舵状態からドライバの運転状態を的確に推定することができ、最適な運転支援を可能とすることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】乗員状態推定装置の構成図
【図２】乗員状態推定処理のフローチャート
【図３】ハンドルの操作状態を示す説明図
【図４】接触パターンのデータ例を示す説明図
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。  
【００１１】
本実施の形態における乗員状態推定装置は、車両のドライバ（乗員）のハンドル（ステアリングホイール）の操作状態からドライバの運転状態を推定する装置であり、推定した運転状態に基づいて各種運転支援の要否を判断することができる。このような乗員状態推定装置は、図１に示すように、マイクロコンピュータ等からなる電子制御装置（ＥＣＵ）１０によって構成され、車内ネットワークに接続される専用の装置或いは車両制御装置の一部として構成されている。
【００１２】
ＥＣＵ１０は、ドライバがハンドルを把持したときのハンドルの圧力分布や温度分布をを調べてハンドルの把持状態に基づく接触パターンを認識し、認識した接触パターンからドライバの運転状態を推定する。このため、ＥＣＵ１０には、ハンドル５の操舵角を検出する舵角センサ６、ハンドル５に印加される圧力を検出する圧力センサ７、ハンドル５の温度を検出する温度センサ８が接続されており、ＥＣＵ５０は、これらのセンサからの信号及び車内ネットワークを介して入力される車速等の車両情報に基づいて、乗員状態推定装置としての機能を実現する処理を実行する。
【００１３】
ＥＣＵ１０の乗員状態推定装置としての機能は、操舵角検出部１１、ハンドル圧力検出部１２、ハンドル温度検出部１３、データ収集部１４、把持状態推定部１５、接触パターン認識部１６、運転状態推定部１７によって代表される。本実施の形態においては、ＥＣＵ１０は、運転状態推定部１７で推定した運転状態に応じて、警報を含む制御システム介入の要否を判断する制御介入判断部１８を備え、この制御介入判断部１８の出力が車両制御システム２０に送信される。
【００１４】
操舵角検出部１１は、舵角センサ６からの信号に基づいてハンドル５の操舵角を検出する。尚、舵角センサ６からの信号による操舵角情報は、車内ネットワークに接続される車両挙動制御装置等の他の制御装置からＥＣＵ１０に送信するようにしても良く、その場合には、乗員状態推定装置の操舵角検出部１１としての機能は、車両挙動制御装置等が備えることになる。
【００１５】
ハンドル圧力検出部１２は、圧力センサ７からの信号に基づいてドライバの把持によるハンドル５の圧力分布を検出する。圧力センサ７は、ハンドル５の全周に渡って設けられており、例えば、ＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical Systems）技術を用いた触覚センサとして構成することができる。このような触覚センサを用いることで、ハンドル面に対する圧縮方向の力や滑り方向の力を検出することができ、ハンドルの握り位置、握り時間、握り強さの遷移を検出することができ、また、手や指の動きを検出することも可能となる。
【００１６】
ハンドル温度検出部１３は、温度センサ８からの信号に基づいてドライバの把持によるハンドル５の温度分布を検出する。温度センサ８は、ハンドル５の全周に渡って設けられており、ハンドル温度検出部１３は、温度センサ８からの信号に基づいて、ハンドル５の握り位置の変化、握り時間の変化、握る強さの変化に応じた温度分布を検出する。
【００１７】
データ収集部１４は、操舵角検出部１１で検出したハンドルの操舵角、ハンドル圧力検出部１２で検出したハンドルの圧力分布、ハンドル温度検出部１３で検出したハンドルの温度分布に係るデータ群を時系列的に収集する。車両の運転開始時の一定期間に収集されるデータ群は、個々のドライバ特有の初期データとして保存され、走行中に収集したデータと比較される。
【００１８】
尚、初期データは、基本的にドライビングサイクル毎に収集・破棄されるが、別途、ドライバ個人を特定可能な場合には、初期データを保持・更新しながらドライバ個人の長期的な運転傾向を把握するようにしても良い。
【００１９】
把持状態推定部１５は、データ収集部１４で収集した運転開始時の初期データ群と運転中のデータ群とを比較してドライバによるハンドルの把持状態を推定する。運転中のハンドルの圧力分布及び温度分布を示すデータ群が初期データ群に対して設定範囲内に収まっている場合には通常の運転状態と判断してデータ収集を続行し、設定範囲外となった場合、通常とは異なる運転状態となっていると判断して、ハンドルの操舵角、圧力分布、温度分布からハンドルの握り位置や面積、握り強さ等のドライバの把持状態を推定する。
【００２０】
接触パターン認識部１６は、把持状態推定部１５で推定したハンドルの把持状態の変化に基づいて、ハンドルに対する接触パターンを認識する。例えば、ハンドルの圧力分布及び温度分布の変化から、ハンドルの握り強さ、握り面積、左右の握り強さの差、握り部の温度上昇に係るデータを抽出してハンドルの握り方を表すデータ群とし、また、ハンドル上の圧力変化の方向や変化速度に係るデータを抽出して手の動き方向や操舵速度の変化を表すデータ群とする。そして、これらのデータ群をハンドルの操舵角に関連付け、運転中のハンドルに対する接触パターンとして取得する。
【００２１】
運転状態推定部１７は、接触パターン認識部１６で認識した接触パターンに基づいて、ドライバの運転状態を推定する。このドライバの運転状態は、ハンドルの操作状況から推定される状態であり、例えば、コーナーへの進入に伴う急激なハンドル操作、渋滞走行の変化の少ないハンドル操作、疲労状態での緩慢なハンドル操作等を対象として運転状態を推定する。
【００２２】
制御介入判断部１８は、運転状態推定部１７で推定したドライバの運転状態がシステムによる車両制御を介入させる条件を満たすか否かを判断し、判断結果に応じて車両制御システム２０に制御介入を指示することにより、安心・安全・快適性を向上させる運転支援を行う。ドライバの運転状態がシステムによる制御介入の条件を満足するか否かは、例えば、車両の特性と運転状態を表す各パラメータとに基づいて制御介入の閾値を設定しておき、この閾値を用いて判断することができる。また、運転状態を表す各パラメータを、ニューラルネットワーク等の学習モデルに入力し、その学習モデルの出力を制御介入の要否の判断結果とすることも可能である。
【００２３】
以上の各部の機能は、ＥＣＵ１０におけるプログラム処理によって実現される。次に、ＥＣＵ１０で実行される乗員状態推定のプログラム処理について、図２のフローチャートを用いて説明する。尚、図２のフローチャートは、安全運転に向けたシステムの制御介入を判断するための乗員状態推定処理の例を示している。
【００２４】
図２の乗員状態推定処理は、イグニッションスイッチがオンされたとき、エンジン始動に先立って実行されるプログラム処理である。この処理がスタートすると、先ず、ステップＳ１〜Ｓ４で、舵角センサ６，圧力センサ７，温度センサ８からの信号に基づいて、ハンドルの操舵角、圧力、温度のデータを収集し、ハンドル上のドライバの把持位置の遷移を算出する。
【００２５】
具体的には、図３に示すように、ハンドルの操舵角φを基準位置Ｏからの角度として取得し（ステップＳ１）、また、ドライバの左右の手のハンドルの把持位置Ｈｌ，Ｈｒにおける温度と圧力を検出する（ステップＳ２，Ｓ３）。そして、ハンドルの舵角と把持位置の圧力及び温度から、操舵力に対して反力を受けながらハンドル上を動く手の遷移（把持位置の遷移）を算出する（ステップＳ４）。
【００２６】
この場合、ハンドルの温度データは、イグニッションスイッチがオンされた直後に、予めハンドル全周に渡る複数の箇所での測定値が収集され、その平均値がドライバが手で把持した位置の温度と比較するための基準データとされる。また、運転開始時の所定期間（例えば、５分間）は、ドライバ個人の特有のデータとして、舵角、圧力、及び温度のデータが収集され、この期間に収集されたデータ及び収集データから推定されるハンドルの握り強さや面積、ハンドルの手の動き（操舵方向及び操舵速度）、左右の手の持ち替え等の把持状態がハンドルの実操舵角（操舵方向を含む）と共にドライバ個人の初期データ群として運転が終了するまでの間、保持される。
【００２７】
ハンドルの舵角、把持位置の圧力及び温度のデータを収集し、把持位置の遷移を算出した後は、ステップＳ５〜Ｓ７で、これらのデータ群を初期データ群と比較し、ドライバのハンドルの把持状態を推定する。ハンドルの把持位置の温度は、ハンドルの平均温度と比較され（ステップＳ５）、両者の差が設定範囲内のときには、通常の運転状態から特に変化はないものとしてデータ収集を継続する。
【００２８】
一方、把持位置のハンドル温度とハンドルの平均温度との差が設定範囲外のときには、更に、ハンドルの握り圧力が初期データより大きくなったか否かを調べる（ステップＳ６）。握り圧力と初期データとの差が設定範囲内のときには、通常の運転状態から特に変化はないものとしてデータ収集を継続し、両者の差が設定範囲外のときには、ドライバがハンドルを通常よりも強く（或いは弱く）握っており、ドライバが不自然に力んでいる（或いは集中力を欠いている）可能性があると推定して、ドライバの手のハンドル上の遷移が初期データにおける遷移の速度や範囲を超えているか否かを調べる（ステップＳ７）。
【００２９】
その結果、ハンドル上の手の遷移が初期データの範囲内であるときには、通常の運転状態の範囲内であるものとしてデータ収集を継続する。一方、ハンドル上の手の遷移状態が通常の運転の遷移速度や範囲を超えているときには、ドライバが通常とは異なる把持状態でハンドル操作をしていると推定し、そのハンドル把持状態から接触パターンを認識する（ステップＳ８）。
【００３０】
例えば、車両旋回時のドライバのハンドル操作として、図４に示すように、把持部の圧力（握る強さ）Ｐが急激に大きくなり、圧力Ｐのピークで舵角φもピークとなるような状況で、ハンドル上の把持位置の遷移（ハンドル上の手の動き）からハンドルの操舵力に対してハンドルから受ける反力Ｆが急激に大きくなるような運転状態が推定される場合、不適切な速度でコーナーに進入した場合の接触パターンとして認識する。
【００３１】
そして、認識した接触パターンに基づいて、ドライバの運転状態が、コーナーへの進入に伴う急激なハンドル操作、渋滞走行の変化の少ないハンドル操作、疲労状態での緩慢なハンドル操作等であるかを推定し、その運転状態がシステムによる制御介入を要するものであるか否かを判断する（ステップＳ９）。その結果、制御介入を要する場合には、車両制御システム２０に制御介入を指示する（ステップＳ１０）。
【００３２】
例えば、レーザ・レーダや車載カメラの撮像画像によって認識した車両の走行環境に対してドライバの運転状態が安全を確保できない運転状態である場合、警報、ブレーキ制御、操舵制御を含む自動運転への切り換え指示等、制御介入開始の指示を車両制御システム２０に送信する。一方、ドライバの運転状態が通常の運転状態とは異なるものの、制御介入を実施する程ではないと判断される場合には、例えば、ドライバに通常の運転状態とは異なる状態である旨を報知し（ステップＳ１１）、本処理を抜ける。
【００３３】
このように本実施の形態においては、ハンドル上のドライバが実際に接触する部位の圧力及び温度の分布を調べて実際の舵角との関係からハンドルの把持状態を推定し、この把持状態の変化に基づいて認識される接触パターンからドライバの運転状態を推定する。これにより、コーナーでの急激なハンドル操作や渋滞走行での変化の少ないハンドル操作、疲労状態での緩慢なハンドル操作等のドライバの運転状態を的確に推定することができ、警報を含む最適な運転支援を可能とすることができる。
【符号の説明】
【００３４】
５  ハンドル
６  舵角センサ
７  圧力センサ
８  温度センサ
１０  電子制御装置
１１  操舵角検出部
１２  ハンドル圧力検出部
１３  ハンドル温度検出部
１４  データ収集部
１５  把持状態推定部
１６  接触パターン認識部
１７  運転状態推定部
１８  制御介入判断部
２０  車両制御システム
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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