(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両周囲の環境の対象物を認識すると共に、前記対象物について前記車両の進行方向に対する向き、速度、及び前記車両に対する相対的な位置を検出する環境認識手段と、
前記環境認識手段で認識された対象物毎に、前記対象物の種類に応じて予め定められた事故誘因の可能性に関連した危険度パラメータと、前記環境認識手段で検出された前記対象物の向き、速度、及び位置の各々に応じて予め定められた危険度パラメータとから求めた環境危険度を演算する環境危険度演算手段と、
運転者の視行動を検出する視行動検出手段と、
前記環境危険度演算手段で演算された対象物毎の環境危険度と、前記視行動検出手段で検出された運転者の視行動に基づいて前記対象物毎に決定される前記対象物に対する前記運転者の視行動に応じた重み係数と、に基づいて運転行動危険度を演算する運転行動危険度演算手段と、
前記運転行動危険度演算手段で演算された運転行動危険度を出力する運転行動危険度出力手段と、
を備えた運転行動危険度演算装置。
【請求項２】
前記運転行動危険度演算手段は、前記視行動検出手段で検出された運転者の視行動に基づいて前記対象物毎に決定される前記対象物に対する前記運転者の視行動に応じた重み係数で、前記環境危険度演算手段で演算された各対象物の環境危険度に重み付けを行い、重み付けされた各対象物の環境危険度を加算することによって運転行動危険度を演算すること
を特徴とする請求項１記載の運転行動危険度演算装置。
【請求項３】
車速を検出する車速検出手段を更に備え、
前記運転行動危険度演算手段は、前記重み付けされた各対象物の環境危険度を加算することによって中間危険度を演算し、演算された中間危険度と前記車速検出手段で検出された車速とに基づいて運転行動危険度を演算すること
を特徴とする請求項２記載の運転行動危険度演算装置。
【請求項４】
車両の進行方向を計測する車両状態計測手段を更に備え、
前記運転行動危険度演算手段は、更に、前記車両状態計測手段で計測された車両の進行方向と前記視行動検出手段で検出された視行動とに基づいて、運転者が車両の進行方向を見ていた時間、見ていた頻度の少なくとも１つを演算し、演算された時間、頻度の少なくとも１つに基づいて運転行動危険度を演算すること
を特徴とする請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の運転行動危険度演算装置。
【請求項５】
前記視行動検出手段で検出された視行動を分類して運転手の注意状態を推定する視覚的注意状態検出手段を更に備え、
前記運転行動危険度演算手段は、更に、前記視覚的注意状態検出手段で推定された注意状態を用いて運転行動危険度を演算すること
を特徴とする請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の運転行動危険度演算装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、運転行動危険度演算装置に係り、特にドライバの視線や動作に基づいて事故等の生じる危険度を演算する運転行動危険度演算装置に関する。
【０００２】
【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】
特開平６−２１５３００号公報では、ドライバの意思と車両の走行状況に応じて警報を行う運転状況警報装置（以下「従来技術１」という。）が提案されている。従来技術１は、障害物の位置等の道路環境を検出することに主眼がおかれており、更に、ハンドル操作や車速によってドライバの運転意思を推定している。そして、従来技術１は、検出された道路環境と推定されたドライバの意思とから危険物が存在する可能性のある領域を予測し、予測された領域に障害物かあるかを確認することで、必要に応じて警報を行っている。
【０００３】
しかし、従来技術１は、歩行者や車両その他の障害物を同一に取り扱って検出し、ドライバに警報を発するので、ドライバが危険でないと思ったときにも警報を発することがある。すなわち、従来技術１が警報を発する場合と、ドライバが主観的に危険であると判断した場合とが異なると、ドライバが煩わしさを感じてしまう問題がある。
【０００４】
また、従来技術１は、自動車専用道路又は幹線道路を対象としており、車両や歩行者の双方が利用する一般道には適していない。したがって、一般道における車両や人の急な飛び出しについては対応することができない問題がある。
【０００５】
特開平７−１６７６６８号公報では、ドライバの煩わしさを極力低減しながら、ドライバが気付いていない状況に関しては確実に適切な情報を報知する走行情報提供装置（以下「従来技術２」という。）が提案されている。従来技術２は、ドライバが障害物を十分に注視しているかを判定するが、実際の運転場面では注視対象毎に確認時間を変化させることが一般であり、障害物を一意に検出するため、事故を予防する効果は少ない。
【０００６】
特開２０００−２６２８９７号公報では、ドライバに運転内容の評価結果を認知させて安全運転を促す安全運転評価装置（以下「従来技術３」という。）が提案されている。従来技術３は、ドライバの視線の向きを検出して運転評価に利用しているが、脇見運転しか検出することができない。したがって、従来技術３は、ドライバが脇見運転をしていなければ「安全」であると判断して、警報を発することはない。
【０００７】
また、従来技術３も、車両や歩行者の双方が利用する一般道には適していないので、一般道における車両や人の急な飛び出しについては対応することができない問題がある。
【０００８】
本発明は、上述した課題を解決するために提案されたものであり、運転者の障害物に対する認識状態を推定して、車両運転時の危険度を精度よく演算することができる運転行動危険度演算装置を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
請求項１記載の発明は、運転者の視行動を検出する視行動検出手段と、車両状態を計測する車両状態計測手段と、前記視行動検出手段で検出された視行動と、前記車両状態計測手段で計測された車両状態と、に基づいて運転行動危険度を演算する運転行動危険度演算手段と、前記運転行動危険度演算手段で演算された運転行動危険度を出力する運転行動危険度出力手段と、を備えている。
【００１５】
請求項１記載の発明は、車両周囲の環境の対象物を認識すると共に、前記対象物について前記車両の進行方向に対する向き、速度、及び前記車両に対する相対的な位置を検出する環境認識手段と、前記環境認識手段で認識された対象物毎に、前記対象物の種類に応じて予め定められた事故誘因の可能性に関連した危険度パラメータと、前記環境認識手段で検出された前記対象物の向き、速度、及び位置に応じて予め定められた危険度パラメータとから求めた危険度を演算する環境危険度演算手段と、運転者の視行動を検出する視行動検出手段と、前記環境危険度演算手段で演算された対象物毎の環境危険度と、前記視行動検出手段で検出された運転者の視行動に基づいて前記対象物毎に決定される前記対象物に対する前記運転者の視行動に応じた重み係数と、に基づいて運転行動危険度を演算する運転行動危険度演算手段と、前記運転行動危険度演算手段で演算された運転行動危険度を出力する運転行動危険度出力手段と、を備えている。
【００１７】
環境危険度演算手段は、対象物の種類に応じて予め定められた事故誘因の可能性に関連した危険度パラメータと、環境認識手段で検出された対象物の向き、速度、及び位置の各々に応じて予め定められた危険度パラメータとから、環境危険度を演算する。視行動検出手段は、例えば運転者を撮影した画像に基づいて、運転者の視線の向きや眼球運動を検出する。
【００１８】
運転行動危険度演算手段は、環境危険度演算手段で演算された対象物毎の環境危険度と、視行動検出手段で検出された運転者の視行動と、を用いることによって、車両周囲の環境と運転者の確認状態を考慮した運転行動危険度を演算する。
【００１９】
運転行動危険度出力手段は、人に注意を喚起させることができれば特に限定されず、危険度に応じて人の五感を刺激すればよく、特に、画像、音声を出力するのが好ましい。これにより、運転者に注意を喚起して、交通事故を予防することができる。
【００２０】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記視行動検出手段で検出された運転者の視行動に基づいて前記対象物毎に決定される前記対象物に対する前記運転者の視行動に応じた重み係数で、前記環境危険度演算手段で演算された各対象物の環境危険度に重み付けを行い、重み付けされた各対象物の環境危険度を加算することによって運転行動危険度を演算することを特徴とする。
【００２１】
請求項２記載の発明では、運転行動危険度演算手段は、前記視行動検出手段で検出された運転者の視行動に応じて前記環境危険度演算手段で演算された各対象物の環境危険度に重み付けを行う。例えば、対象物に視線があったときは当該対象物の危険度の重み付けを小さくし、対象物に視線がなかったときは当該対象物の危険度の重み付けを大きくする。また、対象物の注視時間に応じて重み付けを変えてもよく、例えば、注視時間が長いときは重み付けを小さくし、注視時間が短いときは重み付けを大きくしてもよい。
【００２２】
そして、重み付けされた各対象物の環境危険度を加算することによって、対象物に対する環境危険度の高低だけでなく運転者の注意を考慮した運転行動危険度を演算することができる。例えば、環境危険度の高い対象物があったとしても、運転者がその対象物を注視していれば重み付けが小さくなるので、運転行動危険度は低くなる。逆に、環境危険度のあまり高くない対象物があったとしても、運転者がその対象物を見ていなければ重み付けが大きくなるので、運転行動危険度は高くなる。したがって、各対象物の環境危険度と運転者の注意状態とが総合的に考慮された運転行動危険度を演算することができる。
【００２３】
請求項３記載の発明は、請求項２記載の発明において、車速を検出する車速検出手段を更に備え、前記運転行動危険度演算手段は、前記重み付けされた各対象物の環境危険度を加算することによって中間危険度を演算し、演算された中間危険度と前記車速検出手段で検出された車速とに基づいて運転行動危険度を演算することを特徴とする。
【００２４】
請求項３記載の発明では、前記運転行動危険度演算手段は、前記重み付けされた各対象物の環境危険度を加算することによって、各対象物の環境危険度と運転者の注意状態とが総合的に考慮された中間危険度を演算する。そして、演算された中間危険度と車速検出手段で検出された車速とに基づいて運転行動危険度を演算する。車速を考慮したのは、車速が速い場合には障害物に対する回避行動をとるのが困難であり、車速が遅い場合には障害物に対する回避行動をとる余裕があるので、車速によって事故の生じる危険性が変わるからである。これにより、各対象物の環境危険度と運転者の注意状態だけでなく、さらに車両の走行状態を考慮して、より総合的な観点で運転行動危険度を演算することができる。
【００２９】
請求項４記載の発明は、請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の発明において、車両の進行方向を計測する車両状態計測手段を更に備え、前記運転行動危険度演算手段が、更に、前記車両状態計測手段で計測された車両の進行方向と前記視行動検出手段で検出された視行動とに基づいて、運転者が車両の進行方向を見ていた時間、見ていた頻度の少なくとも１つを演算し、演算された時間、頻度の少なくとも１つに基づいて運転行動危険度を演算するものである。
請求項５記載の発明は、請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の発明において、前記視行動検出手段で検出された視行動を分類して運転手の注意状態を推定する視覚的注意状態検出手段を更に備え、前記運転行動危険度演算手段が、更に、前記視覚的注意状態検出手段で推定された注意状態を用いて運転行動危険度を演算するものである。
【００３０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の好ましい実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
【００３１】
［第１の実施の形態］
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る運転行動危険度演算装置１の構成を示すブロック図である。
【００３２】
運転行動危険度演算装置１は、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）信号を受信するＧＰＳ信号受信回路１１と、ＤＶＤディスクに記録されている地図情報を読み出すＤＶＤドライブ１２と、道路上や道路周囲の障害物を撮影するための車外用ＣＣＤカメラ１３と、前方障害物を赤外線レーダにより認識するためのレーダ装置１４と、を備えている。
【００３３】
ＧＰＳ信号受信回路１１は、ＧＰＳアンテナ１１ａを介して、時刻及びＧＰＳ衛星の位置情報を有するＧＰＳ信号を受信し、データバス５を介してマイクロコンピュータ３０に供給する。ＤＶＤドライブ１２は、車両が現在走行している位置情報に基づいて、ＤＶＤディスクから地図情報を読み出し、データバス５を介して、マイクロコンピュータ３０に供給する。
【００３４】
車外用ＣＣＤカメラ１３は、車両前方の対象物を撮像できるように設置されている。そして、車外用ＣＣＤカメラ１３は、撮像した車外撮像画像を、データバス５を介してマイクロコンピュータ３０に供給する。レーダ装置１４は、前方障害物を認識するために、当該障害物に対してパルス状の赤外線レーダを鋭く絞って２次元方向に送信すると共に、障害物によって反射された赤外線レーダを受光する。なお、レーダ装置１４は、赤外線レーダを送受信するもの限らず、電波レーダを送受信するものであってもよい。
【００３５】
さらに、運転行動危険度演算装置１は、図示されていないマスタシリンダ内のブレーキ油圧を検出するマスタシリンダ油圧センサ１５と、操舵角を検出する操舵角センサ１６と、車両の回転角速度を検出する車輪速センサ１７と、ドライバの顔を撮像するドライバ用ＣＣＤカメラ１８と、環境の危険度を表示するＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）１９と、音声により環境の危険度を出力するスピーカ２０と、危険度の演算やその他の制御を行うマイクロコンピュータ３０と、を備えている。
【００３６】
マスタシリンダ油圧センサ１５は、ドライバのブレーキペダルの踏力に応じたマスタシリンダ内のブレーキ油圧を検出し、データバス５を介してマイクロコンピュータ３０に供給する。また、操舵角センサ１６は、図示されていないステアリングシャフトの回転角に応じた操舵角信号を発生し、データバス５を介してマイクロコンピュータ３０に供給する。
【００３７】
車輪速センサ１７は、車両の各輪に設けられているが、図１では代表して１つのみ示している。各車輪速センサ１７は、外周部が歯形状に形成された磁性体からなるロータの回転に応じて車輪速信号を発生し、データバス５を介してマイクロコンピュータ３０に供給する。
【００３８】
ドライバ用ＣＣＤカメラ１８は、ドライバが正面を向いているときに、右前方又は左前方からドライバの顔を撮像できるように車内に設定されている。なお、ドライバ用ＣＣＤカメラ１８は、１つだけでもよいが、ドライバの顔を容易に認識できるように、右前方及び左前方からドライバの顔を撮像できるように２つ設けてもよい。また、ドライバ用ＣＣＤカメラ１８及び車外用ＣＣＤカメラ１３は、同期して撮像できるようになっており、１秒間で３０フレームの撮像画像を生成する。
【００３９】
マイクロコンピュータ３０は、図示されていないＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）と、データのワークエリアとして機能したり必要な演算結果を一時的に記憶するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）と、所定の処理を実行するプログラムや複数のテーブルが記憶されているＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）と、によって構成されている。
【００４０】
（マイクロコンピュータ３０の機能構成）
マイクロコンピュータ３０は、機能的には図２に示すように構成されており、ドライバ用撮像画像に基づいてドライバの視行動を検出する視行動検出部３１と、ドライバの視行動の分類等を行う視線フィルタ３２と、運転行動危険度ＤＲ１を演算する運転行動危険度演算部３３と、を備えている。
【００４１】
視行動検出部３１は、ドライバ用ＣＣＤカメラ１８で撮像されたドライバ用撮像画像に基づいて、ドライバの視行動として例えば、視線の向きや眼球運動を検出する。視行動の検出処理は、特に限定されるものではないが、例えば、文献「第５回ロボティクスシンポジア予稿集，ｐ２２０−ｐ２２５、２０００」における「顔・視線計測システムの開発と動作認識への応用（松本吉央，Ａｌｅｘａｎｄｅｒ  Ｚｅｎｌｉｎｓｋｙ，小笠原司）」に記載されている技術を用いることができる。
【００４２】
視線フィルタ３２は、視行動検出部３１で検出されたドライバの視行動を注視、瞬き、サッケード眼球運動、追従眼球運動、輻輳運動の５つに分類する。また、視線フィルタ３２は、視行動として注視を検出したときは、注視時間も検出する。そして、視線フィルタ３２は、ドライバの視行動から求められた結果を運転行動危険度演算部３３に供給する。
【００４３】
運転行動危険度演算部３３は、操舵角センサ１６で検出された操舵角に基づいて自車の進行方向を判断する。そして、視線フィルタ３２で分類された視線行動を用いて、現在から所定時間前までにおいて、どの程度の時間、どの程度の頻度で自車の進行方向を見たかを考慮して、運転行動危険度ＤＲ１を演算する。例えば、進行方向を所定の基準時間以上見たり、進行方向を所定の基準回数以上見たときは、運転行動危険度ＤＲ１は低くなる。一方、進行方向を所定の基準時間以上見ていなかったり、進行方向を所定の基準回数以上見ていなかったときは、運転行動危険度ＤＲ１は高くなる。
【００４４】
さらに、運転行動危険度演算部３３は、車速が所定の基準速度以上になっていたり、ブレーキ油圧が所定の基準圧力以上になった場合には、運転行動危険度ＤＲ１を高くすることができる。逆に、運転行動危険度演算部３３は、車速が所定の基準速度未満であったり、ブレーキ油圧が所定の基準圧力未満であった場合には、運転行動危険度ＤＲ１を低くすることができる。
【００４５】
また、運転行動危険度演算部３３は、視線フィルタ３２で分類された視線行動を用いて運転手の注意状態を推定し、推定された注意状態を考慮して運転行動危険度ＤＲ１を演算することもできる。ここでは、運転行動危険度演算部３３は、視行動の分類に応じたパラメータ特定するための視行動テーブルを記憶している。視行動テーブルは、図３に示すように、注視、瞬き、サッケード眼球運動、追従眼球運動及び輻輳運動に対して、パラメータＰ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、Ｐ５を与えている。
【００４６】
そして、運転行動危険度演算部３３は、次の式（１）を演算して危険度ＤＲを求める。
【００４７】
【数１】
0005179686.tif 000002
【００４８】
ここで、ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅは、それぞれのパラメータに対応する重み付け係数である。各重み付け係数は、視行動の分類と時間に応じて例えば次のように異なっている。例えば、重み付け係数ａは、注視時間が長いときは小さく、注視時間が短いときは大きくなる。また、重み付け係数ｂは、瞬きしている時間が長いときは大きくなり、瞬きしている時間が短いときは小さくなる。重み付け係数ｃは、サッケード眼球運動をしている時間が長いときは大きくなり、サッケード眼球運動をしている時間が短いときは小さくなる。重み付け係数ｄは、追従眼球運動をしている時間が長いときは小さくなり、追従眼球運動をしている時間が短いときは大きくなる。重み付け係数ｅは、輻輳運動をしている時間が長いときは大きくなり、追従眼球運動をしている時間が短いときは小さくなる。
【００４９】
そして、運転行動危険度演算部３３は、式（１）に従って運転手の注意状態を考慮した危険度ＤＲを求め、さらに車両状態を考慮して運転行動危険度ＤＲ１を演算する。例えば、車速が速くなるに従って危険度ＤＲを高くしたり、操舵角が大きくなるに従って危険度ＤＲを高くしたり、ブレーキ油圧が高くなるに従って危険度ＤＲを低くすることによって、運転行動危険度ＤＲ１を求める。
【００５０】
以上のように、第１の実施の形態に係る運転行動危険度演算装置１は、ドライバの視行動を分類して注意状態を推定し、ドライバの注意状態と車速等の車両状態とに基づいて運転行動危険度ＤＲ１を演算することによって、ドライバの注意状態とドライバの実際の運転行動とを総合的に考慮した危険度の判定を行うことができる。
【００５１】
［第２の実施の形態］
つぎに、本発明の第２の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態と同一の部位については同一の符号を付し、重複する説明については省略する。本実施の形態では、マイクロコンピュータ３０は、第１の実施の形態と異なる演算手法を用いて運転行動危険度ＤＲ２を演算する。
【００５２】
本実施の形態に係るマイクロコンピュータ３０は、機能的には図４に示すように構成されている。すなわち、マイクロコンピュータ３０は、ドライバ用撮像画像に基づいてドライバの視行動を検出する視行動検出部３１と、ドライバの視行動に基づいて瞬きの時間等を検出する視線フィルタ３２と、車外撮像画像から対象物を検出する対象物検出部３４と、を備えている。
【００５３】
さらに、マイクロコンピュータ３０は、ＧＰＳ信号に基づいて車両の現在位置を検出する位置検出部３５と、対象物毎の環境危険度ＫＲを演算する環境危険度演算部３６と、環境危険度ＫＲを演算するためのパラメータテーブルや、演算された環境危険度ＫＲを記憶する環境危険度記憶部３７と、運転行動危険度ＤＲ２を演算する運転行動危険度演算部３８と、を備えている。
【００５４】
（パラメータテーブル）
ここで、環境危険度記憶部３７には、対象物パラメータテーブル、向きパラメータテーブル、速度パラメータテーブル、大きさパラメータテーブル、位置パラメータテーブルが記憶されている。
【００５５】
対象物パラメータテーブルは、図５に示すように、対象物の種類（カテゴリ）と、対象物の各種類の細分類と、細分類毎の危険度パラメータとで構成されている。なお、危険度パラメータとは、事故誘因の可能性に関連した値をいい、例えば、事故の統計、保険料算定データ、運転規範データ等を考慮して求められた値である。
【００５６】
対象物の種類としては、例えば、歩行者、２輪車、自動車がある。歩行者の細分類としては、高齢者、子供、中学生−成人がある。２輪車の細分類としては、自転車、バイクがある。自動車の細分類としては、普通車、大型車がある。高齢者、子供、中学生−成人、自転車、バイク、普通車、大型車には、それぞれ危険度パラメータｔ１、ｔ２、・・・、ｔ７が付されている。
【００５７】
一般に、歩行者、２輪車、自動車の順に危険度が低くなっていき、詳しくは、高齢者、子供、中学生−成人、自転車、バイク、普通車、大型車の順に危険度が低くなると考えられる。すなわち、高齢者の歩行者が最も危険度が高く、大型車が最も危険度が低くなっている。そこで、危険度パラメータは、ｔ１＞ｔ２＞・・・＞ｔ７になっている。
【００５８】
向きパラメータテーブルは、図６に示すように、対象物の向きと、向き毎の危険度パラメータとで構成されている。対象物の向きとしては、車両の進行方向に対して直交、車両の進行方向と同方向、車両の進行方向と対向がある。直交、同方向、対向には、それぞれ危険度パラメータｍ１、ｍ２、ｍ３が付されている。また、直交、同方向、対向の順に危険度が低くなっている。そこで、危険度パラメータは、ｍ１＞ｍ２＞ｍ３になっている。
【００５９】
速度パラメータテーブルは、図７に示すように、対象物の速度と、速度毎の危険度パラメータとで構成されている。対象物の速度としては、高速、歩行速度（例えば、時速４ｋｍ前後）、停止がある。高速、歩行速度、停止には、それぞれ危険度パラメータｓ１、ｓ２、ｓ３が付されている。また、高速、歩行速度、停止の順に危険度が低くなっている。そこで、危険度パラメータは、ｓ１＞ｓ２＞ｓ３になっている。
【００６０】
大きさパラメータテーブルは、図８に示すように、対象物の大きさと、大きさ毎の危険度パラメータとで構成されている。対象物の大きさは特に限定されるものではなく、対象物の大きさ毎に危険度パラメータｄ１、ｄ２、ｄ３・・・が付されている。なお、危険度が高い「大きさ」には大きな値の危険度パラメータが付され、危険度が低い「大きさ」には小さな値の危険度パラメータが付されている。
【００６１】
また、位置パラメータテーブルは、図９に示すように、対象物の位置と、位置毎の危険度パラメータとで構成されている。対象物の位置は特に限定されるものではなく、対象物の位置毎に危険度パラメータｐ１、ｐ２、ｐ３・・・が付されている。なお、危険度が高い「位置」には大きな値の危険度パラメータが付され、危険度が低い「位置」には小さな値の危険度パラメータが付されている。
【００６２】
（環境危険度ＫＲの演算）
そして、マイクロコンピュータ３０は、車両周囲の環境の対象物の種類毎に環境危険度ＫＲを以下のようにして演算する。
【００６３】
対象物検出部３４は、車外用ＣＣＤカメラ１３で得られた車外撮像画像にパターンマッチング等の所定の画像処理を施して、車外撮像画像から対象物を抽出して検出する。また、対象物検出部３４は、レーダ装置１４から出射され受光されるまでの赤外線レーザの往復時間等に基づいて対象物までの相対的な距離や速度を認識する。そして、対象物検出部３４は、これらの認識結果に基づいて、対象物の種類毎に、車両の進行方向に対する向き、速度、大きさ、位置（自車に対する相対的な位置）を検出し、検出結果を環境危険度演算部３６に供給する。
【００６４】
なお、ＩＤ信号を発信する発信器を歩行者に保持させたり、このような発信器を２輪車や自動車に取り付けてもよい。この場合、対象物検出部３４は、各発信器から発信されたＩＤ信号に基づいて、歩行者、２輪車、自動車を検出することができる。
【００６５】
位置検出部３５は、ＧＰＳ信号受信回路１１で受信されたＧＰＳ信号に基づいて自車の現在位置を検出し、自車の現在位置を環境危険度演算部３６に供給する。
【００６６】
環境危険度演算部３６は、対象物の種類毎に危険度を演算する。具体的には、環境危険度演算部３６は、環境危険度記憶部３７に記憶された図５から図９に示した各テーブルを参照し、さらに対象物検出部３４や位置検出部３５で検出された情報を用いて、対象物、向き、速度、大きさ、位置にそれぞれ対応する危険度パラメータを選択する。そして、選択した危険度パラメータを用いて、対象物の種類に応じた環境危険度ＫＲを示す関数Ｆを演算する。なお、危険度パラメータが例えばａ1，ａ2，ａ3，・・・とあるときは、環境危険度ＫＲを示す関数はＦ（ａ1，ａ2，ａ3，・・・）として表すことができる。本実施の形態では、環境危険度ＫＲを示す関数として例えば式（２）のように表すことができる。
【００６７】
【数２】
0005179686.tif 000003
【００６８】
式（２）において、ｔは対象物の種類の危険度パラメータ、ｍは向きの危険度パラメータ、ｓは速度の危険度パラメータ、ｄは大きさの危険度パラメータ、ｐは位置の危険度パラメータである。Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅは、それぞれ所定の重み付け係数である。
【００６９】
環境危険度演算部３６は、式（２）に従って対象物毎に環境危険度ＫＲを演算し、対象物毎の環境危険度ＫＲを運転行動危険度演算部３８に供給する。環境危険度演算部３６は、上述したような環境危険度ＫＲの演算処理を行う毎に、環境危険度ＫＲの履歴データを環境危険度記憶部３７に記憶する。
【００７０】
図１０は、対象物の種類毎に演算された環境危険度ＫＲの履歴データを示す図である。履歴データは、環境危険度ＫＲが演算された日時、環境危険度ＫＲ、演算時に用いた危険度パラメータ（対象物、向き、速度、大きさ、位置）で構成されている。
【００７１】
これにより、環境危険度演算部３６は、検出された車両周囲の環境における対象物と、レーダ装置１４を用いて検出された対象物の向きや速度等の属性と、危険度パラメータと、に基づいて歩行者や自動車等の移動可能な対象物の種類毎に環境危険度ＫＲを演算することができる。このとき、対象物の種類の危険度パラメータだけでなく、対象物の向き、速度、大きさ、位置それぞれの危険度パラメータを用いているので、対象物の総合的な環境危険度ＫＲを求めることができる。
【００７２】
（運転行動危険度ＤＲの演算）
視行動検出部３１は、ドライバ用ＣＣＤカメラ１８で撮像されたドライバ用撮像画像に基づいて、ドライバの視行動として例えば、視線の向きや眼球運動を検出する。
【００７３】
視線フィルタ３２は、視行動検出部３１で検出されたドライバの視行動を注視、瞬き、サッケード眼球運動、追従眼球運動、輻輳運動の５つに分類する。また、視線フィルタ３２は、視行動として注視を検出したときは、注視時間も検出する。そして、視線フィルタ３２は、ドライバの視行動から求められた結果を運転行動危険度演算部３８に供給する。
【００７４】
運転行動危険度演算部３８は、環境危険度演算部３６で演算された対象物毎の環境危険度ＫＲnに対して、視線フィルタ３２の検出結果に基づいて重み付け係数Ｅnを求め、更に自車の車速ｖを用いて運転行動危険度ＤＲ２を演算する。以下、運転行動危険度ＤＲ２の演算について説明する。
【００７５】
図１１は、運転行動危険度演算部３８の演算内容を模式的に示した図である。運転行動危険度演算部３８は、最初に、環境危険度演算部３６で演算された環境危険度ＫＲnに対応する重み付け係数Ｅnを生成し、各環境危険度ＫＲnに重み付けを行う。
【００７６】
重み付け係数Ｅnは、視線フィルタ３２の出力によって決定されるパラメータであり、具体的には、対象物にドライバの視線があるときは値が小さくなり、対象物にドライバの視線がないときは値が大きくなる。また、重み付け係数Ｅnは、対象物を注視している時間が長いときは値が小さくなり、対象物を注視している時間が短いときは値が大きくなる。
【００７７】
対象物にドライバの視線がある場合においては、さらに、注視、瞬き、サッケード眼球運動、追従眼球運動、輻輳運動の分類に応じて重み付け係数Ｅnの値を変えてもよい。例えば、注視や追従眼球運動の場合には重み付け係数Ｅnの値を小さくし、瞬き、サッケード眼球運動及び輻輳運動の場合には重み付け係数Ｅnの値を大きくすることもできる。
【００７８】
運転行動危険度演算部３８は、環境危険度演算部３６で演算された各対象物の環境危険度ＫＲnと当該環境危険度ＫＲnに対応する重み付け係数Ｅnとの積の総和を演算して、式（３）に示す中間危険度ＭＲを求める。
【００７９】
【数３】
0005179686.tif 000004
【００８０】
次に、運転行動危険度演算部３８は、各車輪速センサ１７で検出された車輪速信号に基づいて自車の車速ｖを演算し、この自車の車速ｖを中間危険度ＭＲに乗ずる。そして、ｖ・ＭＲに対して心理量変換を行うことで、運転行動危険度ＤＲ２を求める。ここで、心理量変換を示す関数をｇとすると、運転行動危険度ＤＲ２は次の式（４）で表される。
【００８１】
【数４】
0005179686.tif 000005
【００８２】
なお、運転行動危険度演算部３８は、関数ｇを用いることなく運転行動危険度ＤＲ２を求めることもできる。例えば、予めｖ・ＭＲを心理変換したときの運転行動危険度ＤＲ２の関係を示すマップをメモリに記憶しておき、このマップを参照して運転行動危険度ＤＲ２を求めてもよい。
【００８３】
（最終画像生成処理）
運転行動危険度演算部３８は、運転行動危険度ＤＲ２の演算処理を行うだけでなく、さらに、車外撮像画像、車速、操舵角等に基づいて最終画像の生成処理を行う。ここでは、図１２に示す車外撮像画像を基礎として最終画像を生成することについて説明する。
【００８４】
最初に、運転行動危険度演算部３８は、視線フィルタ３２の検出結果に基づいて、車外撮像画像に対して、視線を向けていない場所にマスクをかける処理を行う。図１３は、車外撮像画像にかけられたマスクの状態を説明する図である。
【００８５】
図１３（Ａ）は、ドライバが前方を注視しているときのマスクを示す図である。ドライバは、前方を注視しているときは、注視している場所の両端はあまり見ていない。そこで、運転行動危険度演算部３８は、撮像画像の両端が見えないようにマスク処理を行う。
【００８６】
同図（Ｂ）は、ドライバが右寄り前方を注視しているときのマスクを示す図である。ドライバは、右寄り前方を注視しているときは、注視している場所以外（正面及び左側）はあまり見ていない。そこで、運転行動危険度演算部３８は、撮像画像の正面及び左側が見えないようにマスク処理を行う。なお、運転行動危険度演算部３８は、ドライバが左寄り前方を注視しているときは、これとを逆の処理、すなわち撮像画像の正面及び右側が見えないようにマスク処理を行えばよい。
【００８７】
同図（Ｃ）は、ドライバがまばたきをしているときのマスクを示す図である。ドライバは、まばたきをしているときは、前方全部をあまり見ていない。そこで、運転行動危険度演算部３８は、撮像画像の全体が見えないようにマスク処理を行う。なお、運転行動危険度演算部３８は、まばたきの頻度に応じてマスク処理の濃度の調整を行ってもよい。例えば、単位時間当たりのまばたきの回数が所定値より少ないときはマスクの濃度を薄くしたり、単位時間当たりのまばたきの回数が所定値以上のときはマスクの濃度を濃くしてもよい。
【００８８】
つぎに、運転行動危険度演算部３８は、車速に基づいて１秒後及び２秒後の自車の到達距離を演算する。さらに、運転行動危険度演算部３８は、操舵角センサ１６で検出された操舵角に基づいて１秒後の自車の進行方向を演算する。図１４は、１秒後の到達距離（実線）、２秒後の到達距離（点線）及び１秒後の自車の進行方向（矢印）を示す図である。
【００８９】
そして、運転行動危険度演算部３８は、車外撮像画像に対してドライバの視線に応じてマスク処理を行い、さらに、１秒後の到達距離、２秒後の到達距離及び１秒後の自車の進行方向を重ねて、最終画像を生成する。つまり、図１２の車外撮像画像、図１３（Ａ）から（Ｃ）のいずれか１つの画像、図１４の画像を重ね合わせて最終画像を生成する。
【００９０】
図１５は、車外撮像画像に上述した画像処理を施すことによって生成された最終画像を示す図である。図１５（Ａ）はドライバが前方を注視しているとき、同図（Ｂ）はドライバが右寄り前方を注視しているとき、同図（Ｃ）はドライバがまばたきをしているときに生成された最終画像を示す図である。
【００９１】
また、図１６は、マイクロコンピュータ３０によって演算された運転行動危険度（０〜＋１）の結果を示す図である。横軸はフレーム番号を示し、このフレーム番号は車外用ＣＣＤカメラ１３及びドライバ用ＣＣＤカメラ１８が撮像する１フレーム毎の撮像画像を示している。また、３０フレームは１秒に相当する。したがって、フレーム番号の３０，６０，９０・・・は、１秒，２秒，３秒・・・に対応している。
【００９２】
図１６において、Ａ点では、４秒１０フレーム、ＤＲ２＝０．５４である。Ｂ点では、１９秒２６フレーム、ＤＲ２＝０．０５である。Ｃ点では、２２秒２２フレーム、ＤＲ２＝１．００である。Ｄ点では、２４秒１１フレーム、ＤＲ２＝０．６０である。
【００９３】
図１７は、Ａ点における車外撮像画像（Ａ）と、Ａ点におけるドライバ用撮像画像（Ｂ）を示す図である。このとき、車速は４．７［ｋｍ／ｈ］、ドライバは左寄り前方を注視している。ドライバは左側にある自動車周辺を注視しているが、右側に歩行者がいるので、運転行動危険度ＤＲ２は少し高い値（０．５４）になった。
【００９４】
図１８は、Ｂ点における車外撮像画像（Ａ）と、Ｂ点におけるドライバ用撮像画像（Ｂ）を示す図である。このとき、車速は０．０［ｋｍ／ｈ］、ドライバは左目視している。ドライバは左を目視しているために前方の歩行者を確認していないが、自車は完全に停止しているので、運転行動危険度ＤＲ２は低い値（０．０５）になった。
【００９５】
図１９は、Ｃ点における車外撮像画像（Ａ）と、Ｃ点におけるドライバ用撮像画像（Ｂ）を示す図である。このとき、車速は１．０［ｋｍ／ｈ］、ドライバは左目視している。ドライバは左を目視して前方の歩行者を確認してなく、かつ、自車は動いているので、運転行動危険度ＤＲ２は最高値（１．００）になった。
【００９６】
図２０は、Ｄ点における車外撮像画像（Ａ）と、Ｄ点におけるドライバ用撮像画像（Ｂ）を示す図である。このとき、車速は４．１［ｋｍ／ｈ］、ドライバは右寄り前方を注視している。ドライバは右寄り前方を注視して右側から自動車等が来ないかを確認しているが、前方の２人の歩行者を確認していないので、運転行動危険度ＤＲ２（０．６０）は少し高くなった。
【００９７】
（最終処理）
マイクロコンピュータ３０は、上述したように運転行動危険度ＤＲ２を演算し、更に最終画像を生成すると、ＬＣＤ１９に最終画像及び運転行動危険度ＤＲ２を表示させる。これにより、ドライバは、ＬＣＤ１９に表示される最終画像を確認することによって、自分が今どの場所を注意しているかを認識することができる。また、ドライバは、運転行動危険度ＤＲ２を確認することによって、現在の客観的な危険度を認識することができ、危険度が高かった場合には事故が起きないように注意して運転を行うことができる。
【００９８】
なお、マイクロコンピュータ３０は、運転行動危険度ＤＲ２の値が所定の閾値より大きい場合には事故の起こる可能性があると判定し、ドライバに注意を喚起すべく、スピーカ２０から警告音を発するようにしてもよい。
【００９９】
以上のように、第２の実施の形態に係る運転行動危険度演算装置１は、車両周囲の環境における対象物の危険度ＫＲを演算するだけでなく、その対象物をどの程度ドライバが注意しているかを考慮して運転行動危険度ＤＲ２を演算することによって、車両周囲環境及びドライバの動作を総合的に判断して、より客観的な危険度を演算することができる。そして、運転行動危険度ＤＲ２を表示することで、ドライバに注意を促すことができる。
【０１００】
また、運転行動危険度演算装置１は、視線に応じて生成された最終画像を表示することによって、ドライバが注意している場所を視覚により認識させることができる。この結果、運転行動危険度演算装置１は、車両の周囲環境に起因する事故やドライバの不注意等に起因する事故の両方を未然に防止することができる。
【０１０１】
［第３の実施の形態］
つぎに、本発明の第３の実施の形態について説明する。なお、上述した実施の形態と同一の部位については同一の符号を付し、重複する説明については省略する。本実施の形態では、マイクロコンピュータ３０は、第１及び第２の実施の形態と異なる手法を用いて運転行動危険度ＤＲ３を演算する。
【０１０２】
マイクロコンピュータ３０は、機能的には図２１に示すように構成されており、ドライバ用撮像画像に基づいてドライバの視行動を検出する視行動検出部３１と、ドライバの瞬きの時間等を検出する視線フィルタ３２と、車外撮像画像から対象物を検出する対象物検出部３４と、ドライバの視線移動等に基づいて運転行動危険度ＤＲ３を演算する運転行動危険度演算部３９とを備えている。
【０１０３】
図２２は、上空から自車を見たときのドライバの横方向の視線の向きを分類した図である。自車の進行方向を含む領域を領域Ａとし、時計回り方向に領域Ｂ、領域Ｃ、・・・、領域Ｈとした。なお、横方向の視線の向きは、このように８つの領域に分類する代わりに、角度を用いて数値化してもよい。
【０１０４】
図２３は、車外用ＣＣＤカメラ１３により撮像された車外撮像画像の模式的な図である。車外撮像画像は、横方向において、中央部分を領域Ａ、領域Ａの左側領域を領域Ｈ、領域Ａの右側領域を領域Ｂに分類している。領域Ａ、領域Ｂ、領域Ｈは、図２２に示したものとそれぞれ対応しており、自車の進行方向を基準方向としたときの向きに対応している。
【０１０５】
また、車外撮像画像は、縦方向において上から順に領域イ、領域ロ、領域ハ、領域ニに分類されている。領域イから領域ニは、それぞれ視線の高低の向きを示している。なお、視線の高低の向きは、角度を用いて数値化してもよい。
【０１０６】
図２４は、車外撮像画像とドライバの視線の向きを示す図である。Ｘ1，Ｘ2，・・・，Ｘ5は、それぞれ対象物検出部３４によって検出された歩行者や車両等の障害物である。ここでは、自車が図２４に示すような障害物が存在する道路を走行し、ドライバが同図の矢印に従って視線を移動した場合を例に挙げて説明する。
【０１０７】
運転行動危険度演算部３９は、対象物検出部３４からの出力に基づいて道路上の各障害物Ｘ1〜Ｘ5を認識すると共に、視線フィルタ３２からの出力に基づいて図２４に示す矢印に沿って移動するドライバの視行動を検出する。なお、ドライバの視行動としては、注視と眼球追従運動を使用するのが好ましい。また、ドライバが所定時間以上注視している場合のみを用いると、さらに高精度に運転行動危険度ＤＲ３を求めることができる。
【０１０８】
運転行動危険度演算部３９は、最初の視線が領域Ａにある場合では、ドライバは領域Ａに存在する２個の障害物Ｘ2及びＸ3を見ていると判定する。これ以前では、ドライバは障害物を見ていなかったので、運転行動危険度演算部３９は、ドライバが記憶している障害物の個数（以下「記憶個数」という。）を０とする。
【０１０９】
つぎに、運転行動危険度演算部３９は、視線が領域Ｈに移動したことを検出すると、ドライバは領域Ｈに存在する１個の障害物Ｘ1を見ていると判定する。ドライバはこの直前に２個の障害物Ｘ2及びＸ3を見ていたので、運転行動危険度演算部３９は、記憶個数を２に設定する。
【０１１０】
運転行動危険度演算部３９は、視線が再び領域Ａに移動したことを検出すると、ドライバは領域Ａに存在する障害物Ｘ2及びＸ3を見ていると判定する。ドライバはこの直前に１個の障害物Ｘ1を見ていたので、運転行動危険度演算部３９は、記憶個数を１に設定する。
【０１１１】
そして、運転行動危険度演算部３９は、視線が領域Ｂに移動したことを検出すると、ドライバは領域Ｂに存在する障害物Ｘ4及びＸ5を見ていると判定する。ドライバは領域Ｂに視線を移動させる前までに領域Ｈにおける障害物Ｘ1と領域Ａにおける障害物Ｘ2及びＸ3を見ていたので、運転行動危険度演算部３９は、記憶個数を３に設定する。
【０１１２】
図２５は、ドライバの視線移動順序、ドライバが現在見ている障害物の個数及びそのときの記憶個数の関係を示す図である。記憶個数は、ドライバが現在見ている障害物以外に把握している障害物の個数を示している。したがって、記憶個数が多くなるに従ってドライバは注意して自車を運転しなければならないため、記憶個数はドライバにかかる負担も示している。
【０１１３】
記憶個数は、現在時点から所定時間前までにドライバが見た障害物の個数が好ましい。したがって、運転行動危険度演算部３９は、時間の経過と共に、所定時間前に見た障害物の個数を順次消去すると共に、新たにドライバが見たと認識された障害物の個数を順次追加することによって、記憶個数を常に更新するようになっている。
【０１１４】
また、運転行動危険度演算部３９は、障害物の再確認に要した時間を考慮して記憶個数を設定することもできる。このとき、運転行動危険度演算部３９は、例えば障害物の再確認に要した時間が所定時間以上であった場合は、当該障害物の個数を記憶している時間を長くすればよい。
【０１１５】
このように運転行動危険度演算部３９は、ドライバの視線が移動する毎にドライバが記憶している障害物の個数を更新すると、図２６に示すように、記憶個数と閾値ｔｈとを比較する。運転行動危険度演算部３９は、記憶個数と閾値ｔｈとを比較した結果、記憶個数が閾値ｔｈ以上であるときは運転行動危険度ＤＲ３が高いと判定し、記憶個数が閾値ｔｈ未満であるときは運転行動危険度ＤＲ３が低いと判定する。
【０１１６】
なお、本実施の形態では閾値ｔｈを６個に設定しているが、これに限定されるものではない。閾値ｔｈは、ドライバの年齢などの個人差に応じて変えるのが好ましい。例えば、事故の起こしやすいドライバの場合は閾値ｔｈを５個に設定したり、長い間事故を起こしたことがないドライバの場合は閾値ｔｈを７個に設定してもよい。
【０１１７】
マイクロコンピュータ３０は、このような処理を経て、例えば記憶個数が閾値ｔｈ以上になって運転行動危険度ＤＲ３が高いと判定したときは、速度を下げるようにドライバに促す画面をＬＣＤ１９に表示したり、速度を下げることを促す警報をスピーカ２０から出力する。
【０１１８】
以上のように、第３の実施の形態に係る運転行動危険度演算装置は、注視領域における障害物の数を認識し、ドライバが障害物を記憶している記憶個数を推測し、人間の記憶特性を考慮してドライバの負荷が大きくなりすぎないかを判定することができる。そして、推測された記憶個数が閾値ｔｈ以上になると、運転行動危険度ＤＲ３が高くなっていると判定して、ドライバに車速の低下を促して、事故の可能性を大きく低減することができる。
【０１１９】
なお、本発明は、このような実施の形態に限定されるものではない。例えば、運転行動危険度演算部３９は、視線フィルタ３２の出力結果を用いてドライバの視線の移動を検出したが、例えば操舵角と車速とに基づいてドライバの視線の動きを推定してもよい。これにより、視線検出のための画像処理の負担を省略することができるので、運転行動危険度ＤＲ３の演算速度を速くすることができる。
【０１２０】
［第４の実施の形態］
つぎに、本発明の第４の実施の形態について説明する。なお、上述した実施の形態と同一の部位や回路に対しては同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。第４の実施の形態では、図２７に示す構成の運転行動危険度演算装置１Ａを例に挙げて説明する。
【０１２１】
本実施の形態に係る運転行動危険度演算装置１Ａは、データ計算装置４０との間でデータ通信を行って、運転行動危険度ＤＲ４を演算するものである。運転行動危険度演算装置１Ａは、具体的には、運転行動危険度演算装置１の構成回路に加えて、更に、データ演算装置４０との間でデータの送受信を行う通信回路２１を備えている。
【０１２２】
通信回路２１は、データバス５を介して供給されたデータに所定の変調処理を行って、通信アンテナ２１ａを介してデータ演算装置４０に送信する。また、通信回路２１は、データ演算装置４０からのデータを、通信アンテナ２１ａを介して受信し、所定の復調処理を行った後、復調処理済みのデータをマイクロコンピュータ３０に供給する。一方、データ演算装置４０は、アンテナ４０ａを介して、運転行動危険度演算装置１Ａとの間でデータの送受信を行うことができる。
【０１２３】
（パラメータテーブルの更新）
運転行動危険度演算装置１Ａは、データ演算装置４０から送信される情報に基づいて、常に最新のパラメータテーブルを保持することができる。
【０１２４】
ここで、データ演算装置４０は、車両毎に、図５から図９と同様に構成されたパラメータテーブルを記憶している。そして、データ演算装置４０は、パラメータテーブルが更新処理されると、更新されたパラメータテーブルのデータを、所定の車両の運転行動危険度演算装置１Ａに送信する。
【０１２５】
運転行動危険度演算装置１Ａは、パラメータテーブルをデータ演算装置４０から送信されたパラメータテーブルに更新し、常に最新の危険度パラメータを用いて環境危険度ＫＲを正確に演算することができる。この結果、運転行動危険度演算装置１Ａは、最新の環境状況に応じた運転行動危険度ＤＲ４を演算することができる。
【０１２６】
（データ演算装置４０による環境危険度ＫＲの演算）
データ演算装置４０は、運転行動危険度演算装置１Ａに代わって、対象物の種類に応じた環境危険度ＫＲを演算することもできる。このために、運転行動危険度演算装置１Ａ及びデータ演算装置４０は、以下の処理を実行する。
【０１２７】
運転行動危険度演算装置１Ａのマイクロコンピュータ３０は、第２の実施の形態と同様に、車両周囲の環境にある対象物を認識し、認識した対象物の種類毎に、車両の進行方向に対する向き、速度、大きさ、位置を認識する。そして、マイクロコンピュータ３０は、これらのデータを、通信回路２１を介してデータ演算装置４０に送信する。
【０１２８】
データ演算装置４０は、運転行動危険度演算装置１Ａから送信されたデータを受信し、受信したデータに基づいて対象物の種類に応じた環境危険度ＫＲを演算する。そして、データ演算装置４０は、演算された対象物の種類に応じた環境危険度ＫＲを示すデータを運転行動危険度演算装置１Ａに送信する。このとき、データ演算装置４０は、環境危険度ＫＲを演算する毎に、図１０と同様にして、危履歴データを記憶するのが好ましい。
【０１２９】
運転行動危険度演算装置１Ａのマイクロコンピュータ３０は、通信回路２１を介して対象物の種類に応じた環境危険度ＫＲを受信すると、環境危険度ＫＲを用いて第２の実施の形態と同様にして運転行動危険度ＤＲ４を演算する。
【０１３０】
これにより、運転行動危険度演算装置１Ａは、データ量の多いパラメータテーブルを記憶する必要もなく、また、環境危険度ＫＲの演算処理を行う必要がないので、その演算処理のための負担を少なくすることができる。
【０１３１】
なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範囲内で、種々の設計上の変更を行うことができる。
【０１３２】
例えば上述した実施の形態では、対象物、向き、速度、大きさ、位置のそれぞれに危険度パラメータを付していたが、その他、地域毎に又は時間毎に危険度パラメータを付すこともできる。
【０１３３】
また、上述した各危険度パラメータは、本発明の一例であり、これに限定されるものではない。したがって、パラメータテーブルとしては、図５から図９に示したものに限定されず、例えば、自車の車両位置、前方信号の色、天候、環境の明るさに応じてパラメータテーブルを設けてもよいのは勿論である。
【０１３４】
【発明の効果】
本発明に係る運転行動危険度演算装置は、視行動検出手段で検出された視行動と、車両状態計測手段で計測された車両状態と、に基づいて運転行動危険度を演算して出力することによって、運転手が確認している場所や方向と運転手が実際に運転行動している車両状態とを考慮して、運転手の運転行動による危険度を正確に求めることができる。
【０１３５】
本発明に係る運転行動危険度演算装置は、環境危険度演算手段で演算された対象物の種類に応じた危険度と、視行動検出手段で検出された運転者の視行動と、に基づいて運転行動危険度を演算して出力することにより、車両周囲の環境と運転者の確認状態を総合的に考慮した運転行動危険度を求めることができる。
【０１３６】
本発明に係る運転行動危険度演算装置は、環境認識手段で認識された対象物と、視行動検出手段で検出された運転者の視行動と、に基づいて運転者が記憶する対象物の個数を推定し、推定された対象物の個数に基づいて運転行動危険度をして出力して演算することにより、多くの対象物を把握しながら運転するときの運転負担を示す運転行動危険度を演算することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る運転行動危険度演算装置の構成を示すブロック図である。
【図２】運転行動危険度演算装置に備えられたマイクロコンピュータの機能的な構成を示すブロック図である。
【図３】マイクロコンピュータに記憶された視行動テーブルの構成を示す図である。
【図４】本発明の第２の実施の形態に係る運転行動危険度演算装置に備えられたマイクロコンピュータの機能的な構成を示すブロック図である。
【図５】環境危険度演算装置に備えられたマイクロコンピュータに記憶された対象物パラメータテーブルの構成を示す図である。
【図６】マイクロコンピュータに記憶された向きパラメータテーブルの構成を示す図である。
【図７】マイクロコンピュータに記憶された速度パラメータテーブルの構成を示す図である。
【図８】マイクロコンピュータに記憶された大きさパラメータテーブルの構成を示す図である。
【図９】マイクロコンピュータに記憶された位置パラメータテーブルの構成を示す図である。
【図１０】危険度の履歴データの構成を示す図である。
【図１１】運転行動危険度演算部の演算内容を模式的に示した図である。
【図１２】最終画像の基礎となる車外撮像画像の一例を示す図である。
【図１３】車外撮像画像にかけられたマスクの状態を説明する図である。
【図１４】１秒後の到達距離（実線）、２秒後の到達距離（点線）及び１秒後の自車の進行方向（矢印）を示す図である。
【図１５】車外撮像画像に画像処理を施すことによって生成された最終画像を示す図である。
【図１６】マイクロコンピュータによって演算された運転行動危険度の結果を示す図である。
【図１７】Ａ点における車外撮像画像（Ａ）と、Ａ点におけるドライバ用撮像画像（Ｂ）を示す図である。
【図１８】Ｂ点における車外撮像画像（Ａ）と、Ｂ点におけるドライバ用撮像画像（Ｂ）を示す図である。
【図１９】Ｃ点における車外撮像画像（Ａ）と、Ｃ点におけるドライバ用撮像画像（Ｂ）を示す図である。
【図２０】Ｄ点における車外撮像画像（Ａ）と、Ｄ点におけるドライバ用撮像画像（Ｂ）を示す図である。
【図２１】本発明の第３の実施の形態におけるマイクロコンピュータの機能的な構成を示すブロック図である。
【図２２】上空から自車を見たときのドライバの横方向の視線の向きを分類した図である。
【図２３】車外用ＣＣＤカメラにより撮像された車外撮像画像の模式的な図である
【図２４】車外撮像画像とドライバの視線の向きを示す図である。
【図２５】ドライバの視線移動順序、ドライバが現在見ている障害物の個数及びそのときの記憶個数の関係を示す図である。
【図２６】ドライバが記憶している障害物の個数である記憶個数と閾値ｔｈとを比較する状態を説明する図である。
【図２７】本発明の第４の実施の形態に係る運転行動危険度演算装置の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１，１Ａ  運転行動危険度演算装置
１３  車外用ＣＣＤカメラ
１５  マスタシリンダ油圧センサ
１６  操舵角センサ
１７  車輪速センサ
１８  ドライバ用ＣＣＤカメラ
１９  ＬＣＤ
２０  スピーカ
３０  マイクロコンピュータ
【図１】
0005179686.tif 000006
【図２】
0005179686.tif 000007
【図３】
0005179686.tif 000008
【図４】
0005179686.tif 000009
【図５】
0005179686.tif 000010
【図６】
0005179686.tif 000011
【図７】
0005179686.tif 000012
【図８】
0005179686.tif 000013
【図９】
0005179686.tif 000014
【図１０】
0005179686.tif 000015
【図１１】
0005179686.tif 000016
【図１２】
0005179686.tif 000017
【図１３】
0005179686.tif 000018
【図１４】
0005179686.tif 000019
【図１５】
0005179686.tif 000020
【図１６】
0005179686.tif 000021
【図１７】
0005179686.tif 000022
【図１８】
0005179686.tif 000023
【図１９】
0005179686.tif 000024
【図２０】
0005179686.tif 000025
【図２１】
0005179686.tif 000026
【図２２】
0005179686.tif 000027
【図２３】
0005179686.tif 000028
【図２４】
0005179686.tif 000029
【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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