(57)【要約】【課題】車室内で採取した音の音量が瞬間的に大きくなったことを検出して運転支援に利用することのできる運転支援装置を提供する。【解決手段】本発明の運転支援装置１は、車室内の音を採取して瞬間的に音量が大きくなる騒音を検知する音認識処理部２と、リスク要因に基づいてリスク度の計算を行なって運転支援を実行する運転支援部３とから構成され、音認識処理部２は、車室内の音を採取するマイク２１と、採取された音の音量を計測する音量計測部２２と、計測された音の平均値を所定の間隔で計算する平均値計算部２３と、計算された平均値を記録しておくメモリ２４と、メモリ２４に記録されている平均値と採取した音とを比較してリスク要因になるか否かを判定する比較判定部２５とを備えている。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両周辺や車室内の環境に基づいて運転者の運転支援を行う運転支援装置であって、
車室内で採取した音の音量が瞬間的に大きくなったことを検出して運転支援に利用することを特徴とする運転支援装置。
【請求項２】
前記音量が瞬間的に大きくなったことを検出すると、この検出結果を運転支援のリスク度計算におけるリスク要因の一つとして利用することを特徴とする請求項１に記載の運転支援装置。
【請求項３】
前記車室内で採取した音の音量の平均値を所定の間隔で算出し、この平均値に基づいて音量が瞬間的に大きくなったか否かを判定することを特徴とする請求項１または２のいずれかに記載の運転支援装置。
【請求項４】
前記車室内で採取した音の周波数によって前記リスク度計算におけるリスク要因の大きさを変更することを特徴とする請求項２または３のいずれかに記載の運転支援装置。
【請求項５】
車両周辺や車室内の環境に基づいて運転者の運転支援を行う運転支援方法であって、
車室内で採取した音の音量が瞬間的に大きくなったことを検出して運転支援に利用することを特徴とする運転支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両周辺や車室内の環境に基づいて運転者の運転支援を行う運転支援装置に係り、特に車室内で採取した音の音量の変化を運転支援に利用する運転支援装置及びその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車などの車両の車室内にはエンジン音やロードノイズなどさまざまな騒音があり、これらの騒音の中にはエンジン音のように継続的なものだけではなく、子供の泣き声のように瞬間的で大きなものもある。
【０００３】
このような瞬間的な騒音は、瞬間的であるために運転者を驚かせて運転への集中力を途切れさせるような場合がある。例えば、同乗者である子供が突然大声を上げたりすれば、運転者である大人は驚き、一瞬ではあっても運転から意識が離れてしまうことがある。
【０００４】
そこで、車室内の騒音が発生する状況を検知して、逆位相の音によって騒音を減少させる装置として、特開平１１−１４９２９０号公報（特許文献１）が開示されている。
【特許文献１】特開平１１−１４９２９０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述した特許文献１に開示された技術では、瞬間的な騒音が起きる状況を検知して騒音自体を能動的に消すようにしているが、騒音が発生してからでないと逆位相の信号を出すことはできないので、理論的に騒音は一瞬残ってしまう。
【０００６】
しかも、装置が異常動作を起こさないように騒音が発生する初期段階で装置の作動を遮断しているので、一瞬の音だけではなく初期段階の騒音は残ってしまい、騒音を十分に消すことができなかった。これは、マイクの信号が所定の大きさを超えたときに、相補正回路にマイクの信号を流さないようにしているためで、所定の大きさを超えた信号（騒音）を消すことができないからである。
【０００７】
また、居眠り検知装置など運転者の挙動の異常を検知して、運転を支援するものも考えられているが、このような装置が対象とする運転者の挙動は、車室内の騒音により運転から意識が離れたというものではなかった。
【０００８】
したがって、従来では車室内の瞬間的な騒音により運転への意識が途切れてしまうような場合を検出できるものはなく、車室内の瞬間的な騒音により運転への意識が離れてしまうと、運転への意識を回復させることができないという問題点があった。
【０００９】
本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであり、瞬間的な騒音により運転者の意識が運転から離れてしまった場合を検知し、運転への意識を回復させるように運転者を支援することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上述した課題を解決するために、本発明の運転支援装置は、車両周辺や車室内の環境に基づいて運転者の運転支援を行う運転支援装置であって、車室内で採取した音の音量が瞬間的に大きくなったことを検出して運転支援に利用することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明の運転支援方法は、車両周辺や車室内の環境に基づいて運転者の運転支援を行う運転支援方法であって、車室内で採取した音の音量が瞬間的に大きくなったことを検出して運転支援に利用することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明に係る運転支援装置では、車室内で採取した音の音量が瞬間的に大きくなったことを検出して運転支援に利用するので、瞬間的な騒音により運転者の意識が運転から離れてしまった場合を検出することができ、これによって運転への意識を回復させるように運転者に対して運転支援を実行することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。図面の記載において同一あるいは類似の部分には同一あるいは類似な符号を付している。
【００１４】
図１は本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１に示すように、本実施形態の運転支援装置１は、車室内の音を採取して瞬間的に音量が大きくなる音を検知する音認識処理部２と、リスク要因に基づいてリスク度の計算を行なって運転支援を実行する運転支援部３とから構成されている。
【００１５】
そして、音認識処理部２は、車室内の音を採取するマイク２１と、マイク２１で採取した音の音量を計測する音量計測部２２と、音量計測部２２で計測された音の平均値を計算する平均値計算部２３と、平均値計算部２３で計算された結果を記録しておくメモリ２４と、メモリ２４に記録されている平均値と採取した音とを比較してリスク要因になるか否かを判定する比較判定部２５とを備えている。
【００１６】
また、運転支援部３は、車両の周辺や車室内の環境データを取得する環境データ取得部３１と、車両の速度やハンドルの操舵角などの車両データを取得する車両データ取得部３２と、環境データと車両データとに基づいてリスクマップを作成するリスクマップ作成部３３とを備えている。
【００１７】
このように構成された運転支援装置１において、マイク２１はカーナビゲーションシステムなどのインターフェイスとして採用されている音声認識用のマイクであり、常時車室内の音を採取している。通常のカーナビゲーションシステムではマイク２１によって採取された音を判別して認識し、カーナビゲーションシステムを作動させている。本実施形態の運転支援装置１では、マイク２１で採取された車室内の音を音量計測部２２に送り、音量計測部２２で計測された測定結果は平均値計算部２３と、比較判定部２５に出力される。
【００１８】
平均値計算部２３は、車室内で採取した音の音量の平均値を所定の間隔で算出している。ここでは、予め所定の単位時間を設定しておき、その単位時間毎に音量を記録し、最新の単位時間から所定数、例えば１０個の単位時間分だけ遡って、それら１０個の音量の平均値を算出する。そして、算出した音量の平均値はメモリ２４に記録される。
【００１９】
比較判定部２５では、音量計測部２２から取得した最新の単位時間の音量と、メモリ２４に記録されている直前の単位時間までの音量の平均値とを比較し、最新の単位時間の音量が平均値よりも予め設定した所定値以上に大きければ、環境データ取得部３１に通知する。
【００２０】
運転支援部３の環境データ取得部３１は、車両が走行している時間帯、例えば朝、昼、夜や、天候、例えば晴、雨、及び曇などの情報を含んでいる環境データを取得しており、比較判定部２５から出力された情報はリスク要因の１つとして環境データ取得部３１に入力される。
【００２１】
車両データ取得部３２は、各種車両センサから出力された車両データを取得して車両の運転状態を検知している。
【００２２】
リスクマップ作成部３３は、環境データ取得部３１からの環境データと車両データ取得部３２からの車両データに基づいてリスクマップを作成している。
【００２３】
ここで、運転支援部３では、周囲の環境や車両の状況を環境データや車両データによって把握し、リスク度計算を実行した上で運転者の状況に合わせて運転支援の内容やレベルを変化させて運転支援を実行している。
【００２４】
尚、この運転支援装置の一例としては、例えば同一の出願人による脇見検知装置（特開２００４−１１４９３１号公報）がある。この脇見検知装置は、運転者の運転状態や自車両周辺の環境状態によってリスク度を設定し、リスク度が大きくなるにしたがって運転者が脇見運転をしている可能性が高いと判定するものである。
【００２５】
したがって、脇見検知装置において、上述した音認識処理部２によって検出された車室内騒音をリスク度計算に反映させてリスク度が高くなるように設定しておけば、運転者の意識が運転から離れて脇見をしている状態を短くすることができ、危険を回避することが可能になる。
【００２６】
この他にも、車線逸脱装置や追突防止装置などのリスク度計算を実行する運転支援装置に本発明を適用すれば、危険を回避できる可能性を向上させることができる。
【００２７】
また、ここではリスク度計算を行う運転支援装置を例にして説明したが、このような運転支援装置以外であっても、例えば車室内騒音を検知した際に、騒音とは異なる種類の警告、例えば警報音（ピッ、ピッなど）や警告灯（赤色ＬＥＤを点滅させる）、デイスプレイの表示（運転に集中して下さいの表示等）、音声指示（「運転に集中して下さい」の警告等）によって直接注意を促して運転を支援するようにしてもよい。
【００２８】
次に、本実施形態の運転支援装置１による運転支援処理を図２のフローチャートに基づいて説明する。図２に示すように、まずマイク２１に車室内の音が入力して採取されると（Ｓ２０１）、音量計測部２２によって採取した音の音量が計測され（Ｓ２０２）、計測結果は平均値計算部２３に送られる（Ｓ２０３）。平均値計算部２３では、単位時間毎の音量の計測結果が所定の数だけ蓄えられているか否かを判断する（Ｓ２０４）。ここでは、１０コマ分の単位時間毎の計測結果が蓄えられているか否かを判断する。
【００２９】
そして、１０コマ分の計測結果が蓄えられていなければ、本実施形態の運転支援装置１による運転支援処理を終了し、蓄えられている場合には現在の単位時間の直前１０コマ分の計測結果を平均して平均値を計算し（Ｓ２０５）、計算した平均値はメモリ２４に一時的に記憶させておく（Ｓ２０６）。
【００３０】
一方、ステップＳ２０２〜Ｓ２０７の所要時間を考慮して、ステップＳ２０２で計測された音量の計測結果は比較判定部２５にも送られている（Ｓ２０７）。
【００３１】
そして、比較判定部２５では、送られてきた最新の計測結果の直前１０コマ分の平均値が計算されてメモリ２４に記憶されているか否か参照する（Ｓ２０８）。ここで、記憶されていなければ、本実施形態の運転支援装置１による運転支援処理を終了し、記憶されていれば最新の計測結果と直前１０コマ分の平均値に所定値αを掛けた値とを比較する（Ｓ２０９）。
【００３２】
そして、最新の計測結果が平均値にαを掛けた値以下となれば、運転者の意識が運転から一瞬離れてしまうような音ではなかったと判定して本実施形態の運転支援装置１による運転支援処理を終了し、平均値にαを掛けた値よりも最新の計測結果のほうが大きければ、運転者の意識が一瞬運転から離れてしまうような大きな音であったと判定し、リスク要因が発生したことを環境データ取得部３２に通知する（Ｓ２１０）。
【００３３】
こうしてリスク要因の通知を受けた運転支援部３では、環境データや車両データによって周囲の環境や車両の状況を把握してリスク度計算を実行し（Ｓ２１１）、運転者の状況に合わせて運転支援の内容やレベルを変化させて運転支援を実行して（Ｓ２１２）本実施形態の運転支援装置１による運転支援処理を終了する。
【００３４】
次に、本実施形態の運転支援装置１の比較判定部２５における判定の一例を図３に基づいて説明する。図３では、平均値を直前１０コマ分の単位時間の平均とし、αを１．５とした場合の判定の一例を説明したものである。
【００３５】
まず、１コマ目から１０コマ目までの間は平均値の計算に必要となる１０コマ分のデータがメモリ２４に蓄えられていないので、平均値の計算はできない。そして、１１コマ目になると平均値の計算に必要な１０コマ分のデータが蓄えられているので平均値を計算し、１〜１０コマ目までの平均値と１１コマ目の計測結果とを比較し、平均値が１０なのに対して１１コマ目の音量の計測結果は１９なので、異常値と判定されている。
【００３６】
この後１２コマ目の音量の計測結果は２〜１１コマ目の平均値と比較され、１３コマ目の音量の計測結果は３〜１２コマ目の平均値と比較されて両方とも平均値の１．５倍以上の大きさなので異常値と判定されている。しかし、１４コマ目、１５コマ目では音量の計測結果自体は１１〜１３コマ目と変わらないが、直前１０コマ分の平均値に対して１．５倍以下となるので異常値とは判定されていない。
【００３７】
この判定結果から分かるように、本実施形態の運転支援装置１では１１コマ目で発生した大音量によって運転者は驚いて意識が運転から離れるものの、１４コマ目ぐらいではその大音量にも慣れて意識が運転に戻っているという状況を反映できるようになっている。
【００３８】
また、２０コマ目ぐらいからは高速道路などのロードノイズが大きい状況になっており、平均値が高くなりがちな騒がしい場所を走行している。したがって、静かな道を走行していた１８コマ目では音量の計測結果が２５で異常値と判定されているのに対して、２６コマ目では音量の計測結果は同じ２５であっても、その直前が騒がしい、つまり平均値が高い状況だったので異常値とは判定されていない。
【００３９】
このようにしてリスク要因の有無を判定することにより、車内で通常より大きな騒音が発生して運転者の意識が運転から一瞬離れてしまうような瞬間でありながら、既存のドライバーモニターには現れない可能性のあるリスクだけを、リスク度計算に織り込むことができ、結果として運転支援装置の精度を上げることができる。しかも、継続する大きな音に慣れて運転者の意識が運転に戻っている状況については排除している。
【００４０】
また、自動車の車内であれば通常は、単位時間ごとに音量が極端に変わることは考えにくいので、本実施形態では平均値のみを比較の対象としているが、自動車でない、あるいは計測の結果特殊な音環境にあることが分かれば、偏差を考慮した計算を行なうようにしてもよい。この場合にはステップＳ２０９におけるαの値を大きくする、つまり平均値に対してかなり大きな音でないと運転者の意識は運転から離れないと判定することになる。
【００４１】
尚、本実施形態ではαの値を１．５で説明したが、その他の値でもよく、車両搭載前に実験等で最適な値を設定しておくようにする。
【００４２】
また、異常値の判定において、異常であると判定した場合にその異常値のレベルをリスク度計算に反映させてもよい。例えば、異常値が大きくなるほどリスクが大きくなるように計算する。
【００４３】
さらに、本実施形態では、リスク要因の有無だけを判定しているが、突然の大音量がそれまで静かにしていた子供の叫び声や泣き声であった場合には、緊急車両のサイレンが聞こえてくるようなケースよりも運転者の動揺は激しいと予想することができる。したがって、車室内の音の音量だけではなく周波数についても採取し、大人の周波数と違う子供の声の周波数であった場合には、同じリスク要因であってもよりリスク度が高いという結果を、環境データ取得部３１に出力して周波数の測定結果をリスク度計算に反映させるようにしてもよい。
【００４４】
このように、本実施形態の運転支援装置１では、車室内で採取した音の音量が瞬間的に大きくなったことを検出して運転支援に利用するので、瞬間的な騒音により運転者の意識が運転から離れてしまった場合を検出することができ、これによって運転への意識を回復させるように運転者に対して運転支援を実行することができる。
【００４５】
また、本実施形態の運転支援装置１では、音量が瞬間的に大きくなったことを検出すると、この検出結果を運転支援のリスク度計算におけるリスク要因の一つとして利用するので、リスク度計算をより正確に実行することができ、運転支援の精度を高めることができる。
【００４６】
さらに、本実施形態の運転支援装置１では、車室内で採取した音の音量の平均値を所定の間隔で算出し、この平均値に基づいて音量が瞬間的に大きくなったか否かを判定するので、比較的静かな一般道路上であってもロードノイズの大きい高速道路上であっても、刻々変化する走行中の音量環境に対応して瞬間的な騒音を判定することができ、運転支援の精度を高めることができる。
【００４７】
また、本実施形態の運転支援装置１では、車室内で採取した音の周波数によってリスク度計算におけるリスク要因の大きさを変更するので、運転者の意識が運転から離れてしまう可能性の高い子供の泣き声などを区別して検出することができ、運転支援の精度を高めることができる。
【００４８】
上記のように、本発明の運転支援装置及び運転支援方法について、１つの実施の形態によって記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。即ち、本発明はここでは記載していない様々な実施の形態等を包含するということを理解すべきである。したがって、本発明はこの開示から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ限定されるものである。
【産業上の利用可能性】
【００４９】
本発明は、車両周辺や車室内の環境に基づいて運転者の運転支援を行う運転支援装置に係り、特に車室内で採取した音の音量が瞬間的に大きくなったことを検出して運転支援に利用するための技術として極めて有用である。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】本発明の一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】本発明の一実施形態に係る運転支援装置による運転支援処理を示すフローチャートである。
【図３】本発明の一実施形態に係る運転支援装置の比較判定部における判定の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００５１】
１  運転支援装置
２  音認識処理部
３  運転支援部３
２１  マイク
２２  音量計測部
２３  平均値計算部
２４  メモリ
２５  比較判定部
３１  環境データ取得部
３２  車両データ取得部
３３  リスクマップ作成部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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