(57)【要約】【課題】ステアリング操作とは関係のないノイズを抑制することにより、ステアリング操作の不安定な状態を精度良く評価し、監視精度の向上を図る。【解決手段】分割部１３は、時間スケールΔｎ毎に、ステアリング角の時系列データを複数の細分化データに分割する。算出部１４は、時間スケール毎に、細分化データのそれぞれを処理対象として、ステアリングエントロピー値ＨＳｎを算出する。作成部１５は、時間スケールΔｎとステアリングエントロピー値ＨＳｎとの二次元的な相互関係を示す相関特性を作成する。特定部１６は、作成された相関特性に基づいて、ステアリング操作の評価に適する時間スケール領域を特定する。監視部１７は、特定された時間スケール領域に対応するステアリングエントロピー値ＨＳｎに基づいて、ドライバの運転操作を監視する。【選択図】図１
2009031843.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両用運転操作監視装置において、
ステアリング角を検出する検出手段と、
それぞれが異なる複数の時間スケールを分割基準値として有しており、当該時間スケール毎に、前記検出手段によって検出されたステアリング角の時系列データを、それぞれが前記時間スケールに対応した複数の細分化データに分割する分割手段と、
前記時間スケール毎に、細分化データのそれぞれを処理対象として、ステアリング操作の不安定な状態を評価するステアリング評価値を算出する算出手段と、
前記算出手段の算出結果に基づいて、前記時間スケールと前記ステアリング評価値との二次元的な相互関係を示す相関特性を作成する作成手段と、
前記作成手段によって作成された相関特性に基づいて、ステアリング操作の評価に適する時間スケール領域を特定する特定手段と、
前記特定手段によって特定された時間スケール領域に対応する前記ステアリング評価値に基づいて、ドライバの運転操作を監視する監視手段と
を有することを特徴とする車両用運転操作監視装置。
【請求項２】
前記ステアリング評価値は、ステアリング角の時系列的な推移に基づいて予測されるステアリング角と、当該予測に対応する実際のステアリング角との誤差を時系列的に算出し、当該算出された誤差の分布における峻険度を示すステアリングエントロピー値であることを特徴とする請求項１に記載された車両用運転操作監視装置。
【請求項３】
前記特定手段は、前記作成手段によって作成された相関特性において、前記ステアリング評価値の類似傾向に基づいて、前記時間スケールを３つの領域に分割し、分割された領域のうち、前記時間スケールが大きい領域と前記時間スケールが小さい領域との間に位置する中間スケール領域を、ステアリング操作の評価に適する時間スケール領域として特定することを特徴とする請求項１または２に記載された車両用運転操作監視装置。
【請求項４】
前記特定手段は、前記中間スケール領域に含まれるデータに関する近似直線を算出し、当該算出された近似直線の傾きに基づいて、前記分割手段によって分割される時系列データのサンプリング時間を可変に設定することを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載された車両用運転操作監視装置。
【請求項５】
車両用運転操作監視装置において、
車両が走行する道路の線形情報を検出する道路線形検出手段と、
ステアリング角を検出するステアリング角検出手段と、
それぞれが異なる複数の時間スケールを分割基準値として有しており、当該時間スケール毎に、前記道路線形検出手段によって検出された道路の線形情報の時系列データを、それぞれが前記時間スケールに対応した複数の細分化データに分割する第１の分割手段と、
前記時間スケール毎に、細分化データのそれぞれに基づいて、道路線形の滑らかさを評価する道路線形評価値を算出する第１の算出手段と、
前記第１の算出手段の算出結果に基づいて、前記時間スケールと前記道路線形評価値との二次元的な相互関係を示す相関特性を作成する作成手段と、
前記作成手段によって作成された相関特性に基づいて、ステアリング操作の評価に適する時間スケールを特定する特定手段と、
前記特定手段によって特定された時間スケールに基づいて、前記ステアリング角検出手段によって検出されたステアリング角の時系列データを前記時間スケールに対応した複数の細分化データに分割する第２の分割手段と、
前記第２の分割手段によって分割された細分化データのそれぞれに基づいて、ステアリング操作の不安定な状態を評価するステアリング評価値を算出する第２の算出手段と、
前記第２の算出手段によって算出されたステアリング評価値に基づいて、ドライバの運転操作を監視する監視手段と
を有することを特徴とする車両用運転操作監視装置。
【請求項６】
前記道路線形評価値は、道路の線形情報の時系列的な推移に基づいて予測される道路の線形情報と、当該予測に対応する実際の道路の線形情報との誤差を時系列的に算出し、当該算出された誤差の分布における峻険度を示す道路線形エントロピー値であり、
前記ステアリング評価値は、ステアリング角の時系列的な推移に基づいて予測されるステアリング角と、当該予測に対応する実際のステアリング角との誤差を時系列的に算出し、当該算出された誤差の分布における峻険度を示すステアリングエントロピー値であることを特徴とする請求項５に記載された車両用運転操作監視装置。
【請求項７】
前記特定手段は、前記作成手段によって作成された相関特性において、前記道路線形評価値の類似傾向に基づいて、前記時間スケールを３つの領域に分割し、分割された領域のうち、前記時間スケールが最も大きい領域に含まれる時間スケールの最小値よりも小さな時間スケールを、ステアリング操作の評価に適する時間スケールとして特定することを特徴とする請求項５または６に記載された車両用運転操作監視装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の運転操作を監視する車両用運転操作監視装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、特許文献１には、ステアリング角の時系列的な推移に基づいて、ステアリング操作の不安定な状態を定量化する手法が開示されている。この手法では、ステアリング操作が滑らかに行われることを前提として、ステアリング角の時系列的な推移に基づいて予測されるステアリング角と、この予測に対応する実際のステアリング角との誤差が時系列的に算出され、この算出された誤差の分布における峻険度によって、ステアリング操作の不安定な状態が定量化されている。
【特許文献１】特開平１１−２２７４９１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、舵角の大きなカーブでは、道路線形による強制的なステアリング操作の情報がステアリング角に含まれてしまう。また、風や路面からの振動などもステアリング角に含まれてしまう。そのため、これらの要素を排除することにより、いまよりも一層精度よくステアリング操作の不安定な状態を評価することが可能になる。
【０００４】
本発明はかかる事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、ステアリング操作とは関係のないノイズを抑制することにより、ステアリング操作の不安定な状態を精度良く評価し、監視精度の向上を図ることである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
かかる課題を解決するために、本発明は、検出手段と、分割手段と、算出手段と、作成手段と、特定手段と、監視手段とを主体に構成される車両用運転操作監視装置を提供する。ここで、検出手段は、ステアリング角を検出する。分割手段は、それぞれが異なる複数の時間スケール毎に、ステアリング角の時系列データを複数の細分化データに分割する。算出手段は、時間スケール毎に、ステアリング操作の不安定な状態を評価するステアリング評価値を算出する。作成手段は、時間スケールとステアリング評価値との二次元的な相互関係を示す相関特性を作成する。特定手段は、相関特性に基づいて、ステアリング操作の評価に適する時間スケール領域を特定する。監視手段は、特定された時間スケール領域に対応するステアリング評価値に基づいて、ドライバの運転操作を監視する。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、ステアリング評価値の算出する際に用いられる時間スケールを複数用意した上で、時間スケールとステアリング評価値との相関特性が作成される。この相関特性に基づいて、複数の時間スケールの中から、時間スケール領域を特定することにより、ステアリング評価値にノイズ要素が含まれる時間スケールを排除することができる。よって、特定された時間スケール領域に対応するステアリング評価値には、ドライバのステアリング操作の状態が反映され易くなる。このため、ステアリング操作とは関係のないノイズが抑制されることにより、直線走行のみならず大舵角のカーブでもステアリング操作の不安定な状態を精度良く評価することができ、監視精度の向上を図ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態にかかる車両用運転監視装置の全体構成を示すブロック図である。本実施形態に係る車両用運転監視装置は、ドライバによる車両のステアリング操作から、運転操作の不安定な状態を監視する装置である。この車両用運転監視装置は、コントロールユニット１０を主体に構成されている。コントロールユニット１０としては、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、Ｉ／Ｏインターフェースを主体に構成されたマイクロコンピュータを用いることができる。コントロールユニット１０には、ドライバの操作によるステアリング角を検出する検出部（検出手段）１からの検出信号が入力されている。
【０００８】
コントロールユニット１０は、これを機能的に捉えた場合、データ取得部１１と、記憶部１２と、分割部（分割手段）１３と、算出部（算出手段）１４と、作成部（作成手段）１５と、特定部（特定手段）１６と、監視部（監視手段）１７とを有する。
【０００９】
データ取得部１１は、所定周期で、検出部１から検出信号（ステアリング角）を読み込む。データ取得部１１によって読み込まれたステアリング角は、記憶部１２に時系列的に格納される。分割部１３は、記憶部１２から所定サンプリング時間分のステアリング角の時系列データを読み込むと、この時系列データを複数の細分化データに分割する。この分割部１３は、分割基準値となる複数の時間スケールを有しており、時間スケール毎に、時系列データをそれぞれが時間スケールに対応する複数の細分化データに分割する。
【００１０】
算出部１４は、時間スケール毎に、個々の細分化データを処理対象として、ステアリング操作の不安定な状態を評価するステアリング評価値を算出する。本実施形態では、このステアリング評価値として、後述するステアリングエントロピー値を用いる。作成部１５は、算出部１４の演算結果に基づいて、時間スケールとステアリングエントロピー値との二次元的な相互関係を示す相関特性（相関図）を作成する。特定部１６は、作成部１５によって作成された相関特性に基づいて、ステアリング操作の評価に適する時間スケール領域を特定する。監視部１７は、特定部１６によって特定された時間スケール領域に対応するステアリングエントロピー値に基づいて、ドライバの運転操作を監視する。
【００１１】
図２は、本実施形態にかかる車両用運転操作監視方法の手順を示すフローチャートである。このフローチャートに示す処理は、所定時間毎に呼び出され、コントロールユニット１０によって実行される。
【００１２】
まず、ステップ１（Ｓ１）において、データ取得部１１は、検出部１からステアリング角を読み込む。読み込まれたステアリング角は、記憶部１２に時系列的に格納される。
【００１３】
ステップ２（Ｓ２）において、分割部１３は、記憶部１２に格納されているステアリング角の時系列データを参照し、所定サンプリング時間に対応したステアリング角の時系列データＳがあるか否かを判断する。このステップ２において肯定判定された場合には、ステップ３（Ｓ３）に進む。一方、ステップ２において否定判定された場合には、ステップ３以降の処理をスキップして、本ルーチンを抜ける。
【００１４】
ステップ３において、分割部１３は、複数の時間スケールΔｎ（ｎ：１〜ｉ（ｉ：任意の自然数））の中から、処理対象となる時間スケールΔｎを設定する。分割部１３は、初期的には、例えば、最も時間の短い時間スケールΔ１を設定する。
【００１５】
ステップ４（Ｓ４）において、分割部１３は、設定された時間スケールΔｎに基づいて、所定サンプリング時間に対応した時系列データＳを複数の細分化データに分割する。分割された個々の細分化データは、ステップ３において設定された時間スケールと時間的に対応している。
【００１６】
ステップ５（Ｓ５）において、算出部１４は、個々の細分化データを処理対象として、ステアリングエントロピー値ＨＳｎをそれぞれ算出する。ステアリングエントロピー値ＨＳｎは、その値が小さい程、ステアリング操作が滑らかに行われ、ステアリング操作が安定な状態にあることを示す。一方、ステアリングエントロピー値ＨＳｎは、その値が大きい程、ステアリング操作が滑らかに行われておらず、ステアリング操作が不安定な状態にあることを示す。また、ステアリングエントロピー値ＨＳｎは、ドライバが運転以外の作業を行って負荷状態にあると、無負荷時よりもその値が大きくなる傾向を示す。
【００１７】
図３は、ステアリングエントロピー値ＨＳｎの算出概念を説明する説明図である。同図に示すように、あるタイミングにおけるステアリング角は、そのタイミングよりも以前のステアリング角θの時系列的な推移に基づいて予測される。この予測値θ’は、ステアリングが滑らかに操作されたと仮定して、過去のデータに対して二次のテーラー展開を施すことにより算出される。そして、予測値θ’と、その予測に対応する実際のステアリング角θと誤差をステアリング誤差ｅｎ（ｅｎ＝θ−θ’）として求める。この誤差ｅｎを一定時間分算出し、ステアリング誤差ｅｎの分布として、図４に示すような度数分布図を作成する。この作成された分布図において、５−９５％タイル値を処理対象として、複数の区間ｍに分割する。そして、分割された区間毎に、各区間に含まれる誤差ｅｎの数を全母数で除することにより、個々の区間に誤差ｅｎが含まれる確率Ｐｉ（ｉ：１〜ｍ）が算出される。このような前提に基づいて、ステアリングエントロピー値ＨＳｎは、下式で示される。
【数１】
2009031843.tif 000003
【００１８】
このステアリングエントロピー値ＨＳｎは、ステアリング誤差ｅｎの分布の峻険度を表している。したがって、ステアリングエントロピーＨＳｎは、その値が小さい程、ステアリング誤差ｅｎの分布の峻険度が大きく、ステアリング誤差ｅｎの分布が一定の範囲に収まる傾向となる。すなわち、ステアリング操作が安定な状態と判定することができる。一方、ステアリングエントロピーＨＳは、その値が大きい程、ステアリング誤差ｅｎの分布の峻険度が小さく、ステアリング誤差ｅｎの分布がばらつく傾向となる。すなわち、ステアリング操作が不安定な状態と判定することができる。なお、ステアリングエントロピーＨＳの算出手法の詳細については、特開平１１−２２７４９１号公報に開示されているので、必要ならば参照されたい。
【００１９】
ステップ６（Ｓ６）において、算出部１４は、細分化データのそれぞれについて算出されたステアリングエントロピー値ＨＳｎに基づいて、その平均値ＨＳｎaveを算出する。この平均値ＨＳｎaveは、該当する時間スケールΔｎにおけるステアリングエントロピー値ＨＳｎを代表する代表値として機能する。
【００２０】
ステップ７（Ｓ７）において、算出部１４は、全ての時間スケールΔｎに対応する処理が終了したか、すなわち、図５に示すように、全ての時間スケールΔｎに対応するステアリングエントロピー値ＨＳｎの代表値（平均値ＨＳｎave）が算出されたか否かが判断される。このステップ７において否定判定された場合、平均値ＨＳｎaveが算出されていない時間スケールΔｎがある場合には、ステップ３に戻る。そして、ステップ３において、分割部１３は、未処理の時間スケールΔｎの中から、処理対象となる時間スケールΔｎを設定する。一方、ステップ７において肯定判定された場合、すなわち、全ての時間スケールΔｎに対応する平均値ＨＳｎaveが算出されている場合には、ステップ８（Ｓ８）に進む。
【００２１】
図６は、相関特性の説明図である。ステップ８において、作成部１５は、個々の時間スケールΔｎに対応する平均値ＨＳｎaveに基づいて、相関特性を作成する。この相関特性は、時間スケールΔｎと平均値ＨＳｎaveとの二次元的な相互関係を示すものである。本実施形態において、相関特性は、両対数にて時間スケールΔｎ軸と平均値ＨＳｎave軸とが設定されており、この二次元座標に、個々の時間スケールΔｎに対応する平均値ＨＳｎaveをプロットすることにより作成される。
【００２２】
ステップ９（Ｓ９）において、特定部１６は、作成された相関特性に基づいて、ステアリング操作の評価に適する時間スケール領域を特定する。具体的には、特定部１６は、相関特性において、平均値ＨＳｎaveの類似傾向、具体的には、直線的に並ぶプロット点の特性から、時間スケールΔｎを複数の領域に分ける。本実施形態では、時間スケールΔｎが３つの領域に分けられることとする。特定部１６は、相関特性において、適当な連続するプロット点を選び、最小二乗法を用いて、直線を割り当てる。そして、特定部１６は、３つの直線とプロット点の誤差をそれぞれ求め、この誤差の平均が最小となるように３つの直線を設定する。この３つの直線に対応して、時間スケールΔｎも３つの時間スケール領域に分割される。分割された時間スケール領域のうち、時間スケールΔｎの大きい領域（大スケール領域）は、道路の形状により影響を受ける領域（低周波領域）であり、また、時間スケールΔｎの小さな領域（小スケール領域）は、路面や風からの振動などによる影響を受ける領域（高周波領域）である。そこで、特定部１６は、大スケール領域と小スケール領域との間の中間スケール領域を、ステアリング操作の評価に適する時間スケール領域として特定する。なお、時間スケールΔｎの分割手法としては、最小二乗法を用いる以外にも、例えば、クラスタリングを使って複数のグループを作成することで分割してもよい。
【００２３】
ステップ１０（Ｓ１０）において、監視部１７は、特定された時間スケール領域に対応するステアリングエントロピー値に基づいて、ドライバの状態を表す最適ステアリングエントロピー値を決定する。ステアリングエントロピー値ＨＳｎは、その計算の過程に、過去のデータを使った予測計算が入るため、なるべく大きな時間スケールΔｎの方が、その精度が高い傾向となる。そこで、監視部１７は、中間スケール領域の中で最大の時間スケールΔｎに対応した平均値MaxＨＳを選択し、これを最適ステアリングエントロピー値ＨＳとして決定する。
【００２４】
ステップ１１（Ｓ１１）において、監視部１７は、監視処理を行う。具体的には、監視部１７は、最適ステアリングエントロピー値ＨＳと判定値とを比較し、最適ステアリングエントロピー値ＨＳが判定値以上の場合には、ステアリング操作が不安定な状態であり、ドライバが居眠りをしたり、或いは運転以外の作業に気をとられていると判断する。この場合、監視部１７は、図示しないスピーカやモニターを制御して、ドライバに対する注意喚起を行う。一方、最適ステアリングエントロピー値ＨＳが判定値よりも小さい場合には、ステアリング操作が安定な状態であると判断する。ここで、最適ステアリングエントロピー値ＨＳと比較される判定値としては、実験やシミュレーションを通じて統計的に求めた、不安定状態を示すステアリングエントロピー値の下限値が設定されている。
【００２５】
このように本実施形態において、車両用運転操作監視装置は、検出部１と、分割部１３と、算出部１４と、作成部１５と、特定部１６と、監視部１７とを主体に構成されている。ここで、検出部１は、ステアリング角を検出する。分割部１３は、時間スケールΔｎ毎に、ステアリング角の時系列データを、それぞれが時間スケールに対応した複数の細分化データに分割する。算出部１４は、時間スケール毎に、細分化データのそれぞれを処理対象として、ステアリングエントロピー値ＨＳｎを算出する。作成部１５は、時間スケールΔｎとステアリングエントロピー値ＨＳｎとの二次元的な相互関係を示す相関特性を作成する。特定部１６は、作成された相関特性に基づいて、ステアリング操作の評価に適する時間スケール領域を特定する。監視部１７は、特定された時間スケール領域に対応するステアリングエントロピー値ＨＳｎに基づいて、ドライバの運転操作を監視する。
【００２６】
かかる構成によれば、ステアリングエントロピー値ＨＳｎの算出する際に用いられる時間スケールΔｎを複数用意した上で、この時間スケールΔｎとステアリングエントロピー値ＨＳｎ（本実施形態では、その代表値である平均値ＨＳｎave）との相関特性が作成される。そして、この相関特性に基づいて、複数の時間スケールΔｎの中から、ステアリング操作の評価に適する時間スケール領域が特定される。時間スケール領域を特定することにより、ステアリングエントロピー値ＨＳｎにノイズ要素が含まれる時間スケールΔｎを排除することができる。よって、特定された時間スケール領域に対応するステアリングエントロピー値ＨＳｎには、ドライバのステアリング操作の状態が有効に反映されることとなる。このため、ステアリング操作とは関係のないノイズが抑制されるので、直線走行のみならず大舵角のカーブでもステアリング操作の不安定な状態を精度良く評価することができ、監視精度の向上を図ることができる。
【００２７】
また、本実施形態において、ステアリングエントロピー値ＨＳｎは、ステアリング角の時系列的な推移に基づいて予測されるステアリング角と、この予測に対応する実際のステアリング角との誤差を時系列的に算出し、この算出された誤差の分布における峻険度を示している。このステアリングエントロピー値は、舵角の大きなカーブでは、道路線形による強制的なステアリング操作の情報がステアリング角に含まれ、風や路面からの振動などもステアリング角に含まれてしまうため、これがノイズとなって値に影響する虞がある。しかしながら、本実施形態によれば、このようなノイズの影響を抑制することができるので、直線走行のみならず大舵角のカーブでもステアリング操作の不安定な状態を精度良く評価することができ、監視精度の向上を図ることができる。
【００２８】
また、本実施形態において、特定部１６は、相関特性において、ステアリングエントロピー値ＨＳｎ（具体的には、各時間スケールΔｎに対応するステアリングエントロピー値ＨＳｎの代表値）の類似傾向に基づいて、時間スケールを３つの領域に分割する。そして、分割された領域のうち、大スケール領域と小スケール領域との間に位置する中間スケール領域が、ステアリング操作の評価に適する時間スケール領域として特定される。大スケール領域は、道路の形状により影響を受ける領域（低周波領域）であり、また、小スケール領域は、路面や風からの振動などによる影響を受ける領域（高周波領域）である。そのため、これらの大スケール領域および小スケール領域を除く中間スケール領域を用いることにより、道路の形状、或いは、路面や風からの振動といった影響を抑制することができる。これにより、直線走行のみならず大舵角のカーブでもステアリング操作の不安定な状態を精度良く評価することができ、監視精度の向上を図ることができる。
【００２９】
なお、監視部１７は、路面からの影響が強い場合は、中間スケール領域の平均値ＨＳｎaveのうち、最小の時間スケールΔｎに対応する平均値MinＨＳを特定し、平均値MaxＨＳから平均値MinＨＳを減算した値（MaxＨＳ−MinＨＳ）、或いは、平均値MaxＨＳを平均値MinＨＳで除算した値（MaxＨＳ／MinＨＳ）を、最適ステアリングエントロピー値ＨＳとしてもよい。また、中間スケール領域に含まれるのであれば、それに対応するステアリングエントロピー値ＨＳｎを用いることでも構わない。
【００３０】
（第２の実施形態）
図７は、本発明の第２の実施形態にかかる車両用運転監視装置の全体構成を示すブロック図である。本実施形態に係る車両用運転監視装置は、ドライバによる車両のステアリング操作から、運転操作の不安定な状態を監視する装置である。この車両用運転監視装置は、コントロールユニット２０を主体に構成されている。コントロールユニット２０としては、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、Ｉ／Ｏインターフェースを主体に構成されたマイクロコンピュータを用いることができる。コントロールユニット２０には、ドライバのステアリング角を検出する検出部（ステアリング角検出手段）１からの検出信号が入力されている。
【００３１】
また、コントロールユニット２０には、ナビゲーションシステム（道路線形検出手段）２から道路の線形情報が入力されている。この道路の線形情報は、車両が走行する道路の線形を表す情報であり、例えば、車両位置を示す二次元的な座標情報によって表される。すなわち、車両位置を示す二次元的な座標情報の時系列的な推移によって道路の線形が示される。ナビゲーションシステム２は、ＧＰＳから得られる絶対座標および自律航法を利用して、現在の車両位置を検出する周知のシステムであり、その詳細については省略する。なお、ＧＰＳに限らず、複数の基地局から発信される電波を同時に受信し、電波の到達時間から割り出した基地局までの距離に基づいて現在位置を三角測量により特定したり、道路側に設けられた道路側インフラと路車間通信を行うことにより、現在の車両位置を特定したりしてもよい。当然、これらの手法を複合的に用いて、現在位置を特定してもよい。
【００３２】
コントロールユニット２０は、これを機能的に捉えた場合、データ取得部２１と、記憶部２２と、第１の分割部（第１の分割手段）２３と、第１の算出部（第１の算出手段）２４と、作成部（作成手段）２５と、特定部（特定手段）２６と、第２の分割部（第２の分割手段）２７と、第２の算出部（第２の算出手段）２８と、監視部（監視手段）２９とを有する。
【００３３】
データ取得部２１は、所定周期で、検出部１からステアリング角と、ナビゲーションシステム２から道路の線形情報（具体的には、車両位置を示す二次元位置情報）を読み込む。データ取得部２１によって読み込まれたステアリング角および道路の線形情報は、記憶部２２にそれぞれ時系列的に格納される。第１の分割部２３は、記憶部２２から所定サンプリング時間分の道路の線形情報の時系列データを読み込むと、この時系列データを複数の細分化データに分割する。この第１の分割部２３は、分割基準値となる複数の時間スケールを有しており、時間スケール毎に、時系列データをそれぞれが時間スケールに対応する複数の細分化データに分割する。
【００３４】
第１の算出部２４は、時間スケール毎に、個々の細分化データを処理対象として、道路線形の滑らかさを評価する道路線形評価値を算出する。本実施形態では、この道路線形評価値として、ステアリングエントロピー値と同一概念で算出される道路線形エントロピー値を用いる。作成部２５は、第１の算出部２４の演算結果から、時間スケールと道路線形エントロピー値との二次元的な相互関係を示す相関特性（相関図）を作成する。特定部２６は、作成部２５によって作成された相関特性に基づいて、ステアリング操作の評価に適する時間スケールを特定する。第２の分割部２７は、記憶部２２から所定サンプリング時間分のステアリング角の時系列データを読み込むと、特定部２６において特定された時間スケールに基づいて、時系列データを複数の細分化データに分割する。第２の算出部２８は、第２の分割部２７によって分割された個々の細分化データを処理対象として、運転操作の不安定な状態を評価するステアリング評価値、すなわち、ステアリングエントロピー値を算出する。監視部２９は、第２の算出部２８によって算出されたステアリングエントロピー値に基づいて、ドライバの運転操作を監視する。
【００３５】
図８は、本実施形態に係る車両用運転操作監視方法の手順を示すフローチャートである。このフローチャートに示す処理は、所定時間毎に呼び出され、コントロールユニット２０によって実行される。
【００３６】
まず、ステップ２０（Ｓ２０）において、データ取得部２１は、ナビゲーションシステム２から道路の線形情報、具体的には、車両位置を占めす二次元座標情報を読み込む。読み込まれた道路の線形情報は、記憶部２２に時系列的に格納される。また、データ取得部２１は、検出部１からステアリング角を読み込む。読み込まれたステアリング角は、記憶部２２に時系列的に格納される。
【００３７】
ステップ２１（Ｓ２１）において、第１の分割部２３は、記憶部２２に格納されている道路の線形情報の時系列データを参照し、所定サンプリング時間に対応した時系列データＲがあるか否かを判断する。このステップ２１において肯定判定された場合には、ステップ２２（Ｓ２２）に進む。一方、ステップ２において否定判定された場合には、ステップ２２以降の処理をスキップして、本ルーチンを抜ける。
【００３８】
ステップ２２において、第１の分割部２３は、複数の時間スケールΔｎ（ｎ：１〜ｉ（ｉ：任意の自然数））の中から、処理対象となる時間スケールΔｎを設定する。第１の分割部２３は、初期的には、例えば、最も時間の短い時間スケールΔ１を設定する。
【００３９】
ステップ２３（Ｓ２３）において、第１の分割部２３は、設定された時間スケールΔｎに基づいて、所定サンプリング時間に対応した時系列データＲを複数の細分化データに分割する。分割された個々の細分化データは、ステップ２３において設定された時間スケールと時間的に対応している。
【００４０】
ステップ２４（Ｓ２４）において、第１の算出部２４は、個々の細分化データを処理対象として、道路線形エントロピー値ＨＲｎをそれぞれ算出する。道路線形エントロピー値ＨＲｎは、その値が小さい程、道路の線形が滑らかに延在していることを示す。一方、道路線形エントロピー値ＨＲｎは、その値が大きい程、道路の線形が滑らかに延在していないことを示す。
【００４１】
道路線形エントロピー値ＨＲｎの算出概念は、図３に示すステアリングエントロピー値ＨＳｎと同様である。すなわち、あるタイミングにおける道路の線形情報は、そのタイミングよりも以前の道路の線形情報の時系列的な推移に基づいて予測される。この予測値は、道路の線形が滑らかに延在していると仮定して、過去のデータに対して二次のテーラー展開を施すことにより算出される。そして、予測値と、その予測に対応する実際の道路の線形情報との誤差を道路線形誤差として求める。この誤差を一定時間分算出し、道路線形誤差の分布として、度数分布図を作成する。この作成された分布図において、５−９５％タイル値を処理対象として、複数の区間ｍに分割する。そして、分割された区間毎に、各区間に含まれる誤差を全母数で除することにより、個々の区間に誤差が含まれる確率を算出する。このような前提に基づいて、道路線形エントロピー値ＨＲｎは、数式１で示す演算式と同様に、演算することができる。
【００４２】
この道路線形エントロピー値ＨＲｎは、道路線形誤差の分布の峻険度を表している。したがって、道路線形エントロピーＨＲｎは、その値が小さい程、道路線形誤差の分布の峻険度が大きく、道路線形誤差の分布が一定の範囲に収まる傾向となる。すなわち、道路の線形が滑らかに延在していると判定することができる。一方、道路線形エントロピーＨＲｎは、その値が大きい程、道路線形誤差の分布の峻険度が小さく、道路線形誤差の分布がばらつく傾向となる。すなわち、道路の線形が滑らかに延在していないと判定することができる。
【００４３】
ステップ２５（Ｓ２５）において、第１の算出部２４は、細分化データのそれぞれについて算出された道路線形エントロピー値ＨＲｎに基づいて、その平均値ＨＲｎaveを算出する。この平均値ＨＲｎaveは、該当する時間スケールΔｎにおける道路線形エントロピー値ＨＲｎを代表する代表値として機能する。
【００４４】
ステップ２６（Ｓ２６）において、第１の算出部２４は、全ての時間スケールΔｎに対応する処理が終了したか、すなわち、全ての時間スケールΔｎに対応する道路線形エントロピー値ＨＲｎの代表値（平均値ＨＲｎave）が算出されたか否かが判断される。このステップ２６において否定判定された場合、平均値ＨＲｎaveが算出されていない時間スケールΔｎがある場合には、ステップ２２に戻る。そして、ステップ２２において、分割部１３は、未処理の時間スケールΔｎの中から、処理対象となる時間スケールΔｎを設定する。一方、ステップ２６において肯定判定された場合、すなわち、全ての時間スケールΔｎに対応する平均値ＨＲｎaveが算出されている場合には、ステップ２７（Ｓ２７）に進む。
【００４５】
図９は、相関特性の説明図である。ステップ２７において、作成部２５は、個々の時間スケールΔｎに対応する平均値ＨＲｎaveに基づいて、相関特性を作成する。この相関特性は、時間スケールΔｎと平均値ＨＲｎaveとの二次元的な相互関係を示すものである。本実施形態において、相関特性は、両対数にて時間スケールΔｎ軸と平均値ＨＲｎave軸とが設定されており、この二次元座標に、個々の時間スケールΔｎに対応する平均値ＨＳｎaveをプロットすることにより作成される。
【００４６】
ステップ２８（Ｓ２８）において、特定部２６は、作成された相関特性に基づいて、ステアリング操作の評価に適する時間スケールΔ、すなわち、ステアリングエントロピー値ＨＳを算出する時間スケールΔを特定する。具体的には、特定部２６は、相関特性において、直線的に並ぶプロット点の特性から、時間スケールΔｎを複数の領域に分ける。本実施形態では、時間スケールΔｎを３つの領域に分けることとする。特定部２６は、相関特性において、適当な連続するプロット点を選び、最小二乗法を用いて、直線を割り当てる。そして、特定部２６は、３つの直線とプロット点の誤差をそれぞれ求め、この誤差の平均が最小となるように３つの直線を設定する。この３つの直線に対応して、時間スケールΔｎも３つの時間スケール領域に分割される。分割された時間スケール領域のうち、時間スケールΔｎの大きな領域（大スケール領域）は、道路の形状などにより影響を受ける領域（低周波領域）であり、また、時間スケールΔｎの小さな領域（小スケール領域）は、路面や風からの振動による影響を受ける領域（高周波領域）である。そこで、特定部２６は、道路線形の特性を表す大スケール領域において、最小の時間スケールΔｎを特定し、この時間スケールΔｎよりも小さい時間スケールΔｎを、ステアリングエントロピー値ＨＳを算出する時間スケールΔとして特定する。
【００４７】
ステップ２９（Ｓ２９）において、ステアリングエントロピー値ＨＳが算出される。具体的には、第２の分割部２７は、特定部２６において特定された時間スケールΔに基づいて、所定サンプリング時間に対応したステアリング角の時系列データＳを、複数の細分化データに分割する。そして、第２の分割部２７は、第１の実施形態に示すように、個々の細分化データを処理対象として、ステアリングエントロピー値ＨＳをそれぞれ算出する。
【００４８】
ステップ３０（Ｓ３０）において、監視部２９は、監視処理を行う。具体的には、監視部２９は、第２の算出部２８によって算出されたステアリングエントロピー値ＨＳと判定値とを比較し、ステアリングエントロピー値ＨＳが判定値以上の場合には、ドライバが居眠りをしたり、或いは運転以外の作業に気をとられているために、運転が不安定な状態であると判断する。この場合、監視部２９は、図示しないスピーカやモニターを制御して、ドライバに対する注意喚起を行う。一方、ステアリングエントロピー値ＨＳが判定値よりも小さい場合には、運転が安定な状態であると判断する。ここで、ステアリングエントロピー値ＨＳと比較される判定値としては、実験やシミュレーションを通じて統計的に求めた、不安定状態を示すステアリングエントロピー値の下限値が設定されている。
【００４９】
このように本実施形態において、車両用運転操作監視装置は、ナビゲーションシステム２と、検出部１と、第１の分割部２３と、第１の算出部２４と、作成部２５と、特定部２６と、第２の分割部２７と、第２の算出部２８と、監視部２９とを主体に構成されている。ここで、ナビゲーションシステム２は、車両が走行する道路の線形情報を検出し、検出部１は、ステアリング角を検出する。第１の分割部２３は、時間スケール毎に、道路の線形情報の時系列データを、それぞれが時間スケールに対応した複数の細分化データに分割する。第１の算出部２４は、時間スケール毎に、細分化データのそれぞれに基づいて、道路線形の滑らかさを評価する道路線形エントロピー値ＨＲｎを算出する。作成部２５は、時間スケールと道路線形エントロピー値ＨＲｎとの二次元的な相互関係を示す相関特性を作成する。特定部２６は、相関特性に基づいて、ステアリング操作の評価に適する時間スケールΔを特定する。第２の分割部２７は、特定された時間スケールΔに基づいて、ステアリング角の時系列データを時間スケールΔに対応した複数の細分化データに分割する。第２の算出部２８は、細分化データのそれぞれに基づいて、ステアリングエントロピー値ＨＳを算出する。監視部２９は、算出されたステアリングエントロピー値ＨＳに基づいて、ドライバの運転操作を監視する。
【００５０】
かかる構成によれば、道路線形エントロピー値ＨＲｎを時間スケールΔｎ毎に算出し、時間スケールΔｎと道路線形エントロピー値ＨＲｎとの相関特性を作成することにより、道路の形状的な特性が表れる領域に該当する時間スケールΔｎを特定することができる。そのため、このような時間スケールを除いて、ステアリング操作の評価に適する時間スケールを特定すれば、ステアリングエントロピー値ＨＳｎにノイズ要素が含まれる時間スケールΔｎを排除することができる。そして、特定された時間スケールに基づいてステアリングエントロピー値ＨＳｎを算出することにより、このステアリングエントロピー値ＨＳｎには、ドライバのステアリング操作の状態が有効に反映されることとなる。このため、ステアリング操作とは関係のないノイズを抑制することにより、直線走行のみならず大舵角のカーブでもステアリング操作の不安定な状態を精度良く評価することができ、監視精度の向上を図ることができる。
【００５１】
また、本実施形態において、道路線形エントロピー値ＨＲｎは、道路の線形情報の時系列的な推移に基づいて予測される道路の線形情報と、この予測に対応する実際の道路の線形情報との誤差を時系列的に算出し、この算出された誤差の分布における峻険度を示す。また、ステアリングエントロピー値ＨＳは、ステアリング角の時系列的な推移に基づいて予測されるステアリング角と、この予測に対応する実際のステアリング角との誤差を時系列的に算出し、当該算出された誤差の分布における峻険度を示す。
【００５２】
このステアリングエントロピー値は、舵角の大きなカーブでは、道路線形による強制的なステアリング操作の情報がステアリング角に含まれしまうため、これがノイズとなって値に影響する虞がある。しかしながら、本実施形態によれば、このようなノイズの影響を抑制することができるので、直線走行のみならず大舵角のカーブでもステアリング操作の不安定な状態を精度良く評価することができ、監視精度の向上を図ることができる。
【００５３】
また、本実施形態において、特定部２６は、作成部２５によって作成された相関特性において、道路線形評価値の類似傾向に基づいて、時間スケールΔｎを３つの領域に分割し、分割された領域のうち、大スケール領域に含まれる時間スケールの最小値よりも小さな時間スケールを、ステアリング操作の評価に適する時間スケールΔとして特定する。大スケール領域は、道路の形状により影響を受ける領域（低周波領域）であり、相関特性からこの領域に対応する時間スケールΔｎを特定することにより、ステアリングエントロピー値ＨＳｎにノイズ要素が含まれる時間スケールΔｎを排除することができる。よって、特定された時間スケール領域に対応するステアリングエントロピー値ＨＳｎには、ドライバのステアリング操作の状態が有効に反映されることとなる。このため、ステアリング操作とは関係のないノイズを抑制することにより、直線走行のみならず大舵角のカーブでもステアリング操作の不安定な状態を精度良く評価することができ、監視精度の向上を図ることができる。
【００５４】
なお、道路の線形情報は、ナビゲーションシステム２に適用される地図データ等から求めることも可能であり、また、二次元的な座標情報ではなく、極座標を用いてもよい。
【００５５】
また、本実施形態では、最適な時間スケールΔを特定する観点から道路線形エントロピー値ＨＲｎを算出した。しかしながら、予め時間スケールΔｎを固定した上で、道路線形エントロピー値ＨＲｎとステアリングエントロピー値ＨＳｎとをそれぞれ求め、道路線形エントロピー値ＨＲｎからステアリングエントロピー値ＨＳｎを減算（或いは、除算）して、この演算値に基づいて、運転状態を監視してもよい。道路線形エントロピー値ＨＲｎからステアリングエントロピー値ＨＳｎを減算する（或いは、除算する）ことにより、ステアリングエントロピー値ＨＳｎに含まれる道路の形状による影響が排除されるので、上述した実施形態と同様の効果を奏する。
【００５６】
（第３の実施形態）
第３の実施形態が、第１の実施形態のそれと相違する点は、ステアリング角に対応する時系列データを読み込む際のサンプリング時間を可変に設定されることである。なお、車両用運転監視装置のシステム構成および車両用運転監視方法については、第１の実施形態と同様であり、重複する説明は省略することとし、相違点を中心に説明を行う。
【００５７】
図６に示すように、作成部１５が、個々の時間スケールΔｎに対応する平均値ＨＳｎaveに基づいて相関特性を作成すると、特定部１６は、時間スケールΔｎを複数の領域に分ける。本実施形態では、時間スケールΔｎを３つの領域に分けることとする。特定部１６は、相関特性において、適当な連続するプロット点を選び、最小二乗法を用いて、直線を割り当てる。そして、特定部１６は、３つの直線とプロット点の誤差をそれぞれ求め、この誤差の平均が最小となるように３つの直線を設定する。
【００５８】
本実施形態において、特定部１６は、個々の直線の傾きをさらに算出する。この傾きは、その値が大きい場合、長距離相関と呼ばれ、現在の値が過去の古いデータから受ける影響を強いことを意味する。また、傾きは、その値が小さい場合、短距離相関と呼ばれ、現在の値が過去の古いデータから受ける影響が小さいことを意味する。さらに、この傾きが小さい場合、無相関と呼ばれ、現在の値が過去の古いデータから受ける影響がほとんどないことを意味する。
【００５９】
特定部１６は、ドライバの操舵操作の不安定状態を抽出するために、中間スケールに対応する直線の傾きを調べる。特定部１６は、この傾きが大きい場合には、時系列データのサンプリング時間を現在よりも大きく設定する。また、特定部１６は、傾きが小さい場合には、時系列データのサンプリング時間を現在よりも小さく設定する。
【００６０】
このように本実施形態において、特定部１６は、中間スケール領域に含まれるデータに関する近似直線を算出し、この算出された近似直線の傾きに基づいて、分割部１３によって分割される時系列データのサンプリング時間を可変に設定する。かかる構成によれば、処理対象となる時系列データのサンプリング時間を最適化することができるので、処理時間の短縮と、適正なステアリングエントロピー値ＨＳｎの算出との両立を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００６１】
【図１】第１の実施形態にかかる車両用運転監視装置の全体構成を示すブロック図
【図２】第１の実施形態にかかる車両用運転操作監視方法の手順を示すフローチャート
【図３】ステアリングエントロピー値ＨＳｎの算出概念を説明する説明図
【図４】ステアリング誤差ｅｎの説明図
【図５】時間スケールΔｎと平均値ＨＳｎaveとの説明図
【図６】第１の実施形態にかかる相関特性の説明図
【図７】第２の実施形態にかかる車両用運転監視装置の全体構成を示すブロック図
【図８】第２の実施形態にかかる車両用運転操作監視方法の手順を示すフローチャート
【図９】第２の実施形態にかかる相関特性の説明図
【符号の説明】
【００６２】
１      検出部
２      ナビゲーションシステム
１０    コントロールユニット
１１    データ取得部
１２    記憶部
１３    分割部
１４    算出部
１５    作成部
１６    特定部
１７    監視部
２０    コントロールユニット
２１    データ取得部
２２    記憶部
２３    第１の分割部
２４    第１の算出部
２５    作成部
２６    特定部
２７    第２の分割部
２８    第２の算出部
２９    監視部
【図１】
2009031843.tif 000004
【図２】
2009031843.tif 000005
【図３】
2009031843.tif 000006
【図４】
2009031843.tif 000007
【図５】
2009031843.tif 000008
【図６】
2009031843.tif 000009
【図７】
2009031843.tif 000010
【図８】
2009031843.tif 000011
【図９】
2009031843.tif 000012