(57)【要約】【課題】ドライバの運転適否状態を精度よく推定することができるようにする。【解決手段】ペダル操作量センサ１２及び車間距離計測部１６によって、アクセルペダル操作量及び車間距離を検出する。そして、運転信号生成部２４によって、複数の運転適否状態の各々について、時刻ｔに計測された車間距離に基づいて、運転適否状態に対するアクセルペダル操作量を推定する。そして、ドライバ状態推定部２６によって、運転信号生成部２４によって推定された複数の運転適否状態の各々に対するアクセルペダル操作量と、検出されたアクセルペダル操作量とを比較し、比較結果に基づいて、ドライバの運転適否状態を推定する。【選択図】図１
2009157607.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ドライバのアクセルペダル操作量を検出するペダル操作量検出手段と、
自車両と前方車両との車間距離を計測する車間距離計測手段と、
前記車間距離計測手段によって計測された車間距離に基づいて、予め定められた複数のドライバの運転適否状態の各々に対するアクセルペダル操作量を推定するペダル操作量推定手段と、
前記ペダル操作量推定手段によって推定された前記複数の運転適否状態に対する前記アクセルペダル操作量の各々と、前記ペダル操作量検出手段によって検出されたアクセルペダル操作量とを比較し、比較結果に基づいて、前記ドライバの運転適否状態を推定するドライバ状態推定手段と、
を含むドライバ状態推定装置。
【請求項２】
前記ペダル量推定手段は、前記車間距離計測手段によって計測された車間距離の２階微分に基づいて、前記複数のドライバの運転適否状態の各々に対するアクセルペダル操作量を推定する請求項１記載のドライバ状態推定装置。
【請求項３】
前記ペダル量推定手段は、以下の式に従って、時刻ｉにおける前記運転適否状態に対するアクセルペダル操作量ｐ（ｉ）を推定する請求項１又は２記載のドライバ状態推定装置。
【数１】
2009157607.tif 000009
ただし、ｈ（ｉ）は、前記車間距離計測手段によって時刻ｉに計測された車間距離、ａ１、ａ２、ｋは、前記運転適否状態に対して予め定められたパラメータである。
【請求項４】
コンピュータを、
自車両と前方車両との車間距離を計測する車間距離計測手段によって計測された車間距離に基づいて、予め定められた複数のドライバの運転適否状態の各々に対するアクセルペダル操作量を推定するペダル操作量推定手段、及び
前記ペダル操作量推定手段によって推定された前記複数の運転適否状態に対する前記アクセルペダル操作量の各々と、ドライバのアクセルペダル操作量を検出するペダル操作量検出手段によって検出されたアクセルペダル操作量とを比較し、比較結果に基づいて、前記ドライバの運転適否状態を推定するドライバ状態推定手段
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ドライバ状態推定装置及びプログラムに係り、特に、ドライバのペダル操作量に基づいて、ドライバの運転適否状態を推定するドライバ状態推定装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、加減速の滑らかさを表す車両のジャークを算出し、ジャークに関する正常運転時との異なりに基づいて、ドライバ状態を推定する運転状態推定装置が知られている（例えば、特許文献１）。
【０００３】
また、走行レーンの曲率から基準となるハンドル操作量を算出し、現在のハンドル操作量と基準操作量とのずれの標準偏差に基づいて、ドライバの覚醒度を推定する車両用覚醒度検出装置が知られている（例えば、特許文献２）。
【特許文献１】特開２００６−３３５２７７号公報
【特許文献２】特開平７−９８７９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記の特許文献１、２に記載の技術では、現在の車両信号と、基準となる車両信号との異なりに基づいて、ドライバの状態を推定しており、基準とどれだけ異なっていれば異常と推定することが可能か、という点と、信号が基準と異なっている場合は必ず異常状態であるか、という点とに関して、明確な基準が与えられていないため、誤推定が生じてしまう、という問題があった。
【０００５】
本発明は、上記の問題点を解決するためになされたもので、ドライバの運転適否状態を精度よく推定することができるドライバ状態推定装置及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の目的を達成するために本発明に係るドライバ状態推定装置は、ドライバのアクセルペダル操作量を検出するペダル操作量検出手段と、自車両と前方車両との車間距離を計測する車間距離計測手段と、前記車間距離計測手段によって計測された車間距離に基づいて、予め定められた複数のドライバの運転適否状態の各々に対するアクセルペダル操作量を推定するペダル操作量推定手段と、前記ペダル操作量推定手段によって推定された前記複数の運転適否状態に対する前記アクセルペダル操作量の各々と、前記ペダル操作量検出手段によって検出されたアクセルペダル操作量とを比較し、比較結果に基づいて、前記ドライバの運転適否状態を推定するドライバ状態推定手段とを含んで構成されている。
【０００７】
本発明に係るプログラムは、コンピュータを、自車両と前方車両との車間距離を計測する車間距離計測手段によって計測された車間距離に基づいて、予め定められた複数のドライバの運転適否状態の各々に対するアクセルペダル操作量を推定するペダル操作量推定手段、及び前記ペダル操作量推定手段によって推定された前記複数の運転適否状態に対する前記アクセルペダル操作量の各々と、ドライバのアクセルペダル操作量を検出するペダル操作量検出手段によって検出されたアクセルペダル操作量とを比較し、比較結果に基づいて、前記ドライバの運転適否状態を推定するドライバ状態推定手段として機能させるためのプログラムである。
【０００８】
本発明によれば、ペダル操作量検出手段によって、ドライバのアクセルペダル操作量を検出し、車間距離計測手段によって、自車両と前方車両との車間距離を計測する。ペダル操作量推定手段によって、車間距離計測手段によって計測された車間距離に基づいて、予め定められた複数のドライバの運転適否状態の各々に対するアクセルペダル操作量を推定する。
【０００９】
そして、ドライバ状態推定手段によって、ペダル操作量推定手段によって推定された複数の運転適否状態に対するアクセルペダル操作量の各々と、ペダル操作量検出手段によって検出されたアクセルペダル操作量とを比較し、比較結果に基づいて、ドライバの運転適否状態を推定する。
【００１０】
このように、複数の運転適否状態に対して推定されたアクセルペダル操作量の各々と、検出されたアクセルペダル操作量とを比較して、ドライバの運転適否状態を推定することにより、ドライバの運転適否状態を精度よく推定することができる。
【００１１】
本発明に係るペダル量推定手段は、車間距離計測手段によって計測された車間距離の２階微分に基づいて、複数のドライバの運転適否状態の各々に対するアクセルペダル操作量を推定することができる。
【００１２】
本発明に係るペダル量推定手段は、以下の（１）式に従って、時刻ｉにおける運転適否状態に対するアクセルペダル操作量ｐ（ｉ）を推定することができる。
【００１３】
【数１】
2009157607.tif 000003
【００１４】
ただし、ｈ（ｉ）は、車間距離計測手段によって時刻ｉに計測された車間距離であり、ａ１、ａ２、ｋは、運転適否状態に対して予め定められたパラメータである。
【発明の効果】
【００１５】
以上説明したように、本発明のドライバ状態推定装置及びプログラムによれば、複数の運転適否状態に対して推定されたアクセルペダル操作量の各々と、検出されたアクセルペダル操作量とを比較して、ドライバの運転適否状態を推定することにより、ドライバの運転適否状態を精度よく推定することができる、という効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、車両に搭載されたドライバ状態推定装置に本発明を適用した場合を例に説明する。
【００１７】
図１に示すように、本実施の形態に係るドライバ状態推定装置１０は、ドライバによるアクセルペダル操作量を検出するペダル操作量センサ１２と、自車両と前方車両との車間距離を計測する車間距離計測部１６と、ペダル操作量センサ１２及び車間距離計測部１６の各々からの出力に基づいて、ドライバの運転適否状態が正常運転状態及び異常運転状態の何れであるかを推定し、推定されたドライバの運転適否状態に応じて、表示装置４０に警告メッセージを表示させるコンピュータ１８とを備えている。
【００１８】
ペダル操作量センサ１２は、検出したアクセルペダル操作量を示すペダル操作信号を出力し、車間距離計測部１６は、計測した前方車両との車間距離を示す前方車間距離信号を出力する。また、ペダル操作量センサ１２及び車間距離計測部１６は、ある一定間隔で（例えば、１００ｍｓ毎）で、各信号をコンピュータ１８に入力する。
【００１９】
コンピュータ１８は、ＣＰＵと、ＲＡＭと、後述するドライバ状態推定処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したＲＯＭとを備え、機能的には次に示すように構成されている。コンピュータ１８は、ドライバが正常運転状態であるときの運転行動をモデル化した行動モデルを示す情報を記憶した正常運転時行動モデル記憶部２０と、ドライバが異常運転状態として例えば居眠り状態であるときの運転行動をモデル化した行動モデルを示す情報を記憶した異常運転時行動モデル記憶部２２と、車間距離計測部１６から入力された時刻ｔの前方車間距離信号、正常運転状態時の行動モデルを示す情報、及び異常運転状態時の行動モデルを示す情報に基づいて、同時刻ｔにおける正常運転状態時のペダル操作信号と時刻ｔ＋１における異常運転状態時のペダル操作信号とを生成する運転信号生成部２４と、ペダル操作量センサ１２から入力されたペダル操作信号、及び運転信号生成部２４によって生成されたペダル操作信号を比較して、ドライバの運転適否状態を推定するドライバ状態推定部２６と、ドライバ状態推定部２６によって推定されたドライバの運転適否状態に応じて、表示装置４０に警告メッセージを表示させる表示制御部２８とを備えている。
【００２０】
ここで、本実施の形態の原理について説明する。まず、アクセルペダル操作量ｐと自車位置ｘの２階微分（加速度）との間には、以下の（２）式に示すように、線形な関係がある。
【００２１】
【数２】
2009157607.tif 000004
ただし、ａ１、ａ２は、予め定められたパラメータである。
【００２２】
また、車間距離（ｈ）の２階微分と加速度との間にも、以下の（３）式のように、線形な関係が成立すると仮定すると、（２）式及び（３）式に基づいて、アクセルペダル操作量ｐは以下の（４）式に従って算出される。
【００２３】
【数３】
2009157607.tif 000005
ただし、ｋは、予め定められたパラメータである。
【００２４】
そこで、本実施の形態では、上述した考えに基づき、正常運転状態時および異常運転状態時における運転行動をモデル化する。そして、モデル化された行動モデルから生成される正常運転状態時および異常運転状態時のペダル操作信号に対して、実際の運転で検出されたペダル操作信号に近いかを計算する。ドライバの運転適否状態が正常運転状態であればその時のペダル操作信号は、正常運転状態に対して生成されたペダル操作信号との差が小さくなることが期待されるため、生成されたペダル操作信号と走行中に検出されたペダル操作信号との差から、ドライバの運転適否状態を推定することが可能となる。
【００２５】
運転信号生成部２４は、以下に説明するように、同じ時刻のアクセルペダル操作量を推定して、ペダル操作信号を生成する。まず、入力された前方車間距離信号が示す車間距離、及び入力されたペダル操作信号が示すアクセルペダル操作量を、バッファ（図示省略）に格納する。ここで、バッファサイズをＴとし、バッファインデックスｉのバッファの値は、現在からＴ−ｉ＋１時刻前の各信号を表すものとする。
【００２６】
そして、バッファ中に含まれるある時刻に計測された車間距離から、正常運転状態時の行動モデルのパラメータ及び異常運転状態時の行動モデルのパラメータを用いて、正常運転状態時及び異常運転状態時の各々の同時刻におけるペダル操作信号を生成する。この生成処理を繰り返し行い、生成されたペダル操作信号系列の情報を正常時算出用バッファ（図示省略）及び異常時算出用バッファ（図示省略）に格納する。すなわち、バッファのインデックスｉの前方車間距離信号が示す車間距離から、時刻ｉのペダル操作信号を求める処理を、時刻１〜Ｔに対応するバッファのインデックス１〜Ｔの各々に対して繰り返して行うことで、時刻１〜Ｔまでのペダル操作信号系列を得る。そして、正常運転状態に対するペダル操作信号系列の情報を正常時算出用バッファのインデックス１〜Ｔに格納し、また、異常運転状態に対するペダル操作信号系列の情報を異常時算出用バッファのインデックス１〜Ｔに格納する。
【００２７】
正常運転状態時の時刻ｉにおけるアクセルペダル操作量ｐ（ｉ）は、以下の（５）式に従って、時刻ｉに対応するインデックスｉに格納された前方車間距離信号が示す車間距離ｈ（ｉ）の２階微分に基づいて、推定される。
【００２８】
【数４】
2009157607.tif 000006
【００２９】
ただし、ａｎ１、ａｎ２、ｋｎは、正常運転状態に対して予め定められたパラメータである。これらのパラメータは、正常運転状態時の運転行動を上記（５）式でモデル化した行動モデルを示すパラメータであり、正常運転状態時に得られたアクセルペダル操作量及び車間距離の学習データに基づいて、予め求められ、正常運転時行動モデル記憶部２０に記憶されている。
【００３０】
異常運転状態時の時刻ｉにおけるアクセルペダル操作量ｐ（ｉ）は、以下の（６）式に従って、時刻ｉに対応するインデックスｉに格納された前方車間距離信号が示す車間距離ｈ（ｉ）の２階微分に基づいて、推定される。
【００３１】
【数５】
2009157607.tif 000007
【００３２】
ただし、ａａ１、ａａ２、ｋａは、異常運転状態に対して予め定められたパラメータである。これらのパラメータは、異常運転状態時の運転行動を上記（６）式でモデル化した行動モデルを示すパラメータであり、異常運転状態時に得られたアクセルペダル操作量及び車間距離の学習データに基づいて、予め求められ、異常運転時行動モデル記憶部２２に記憶されている。
【００３３】
ドライバ状態推定部２６は、運転信号生成部２４によって生成された正常時算出用バッファ中のインデックス１〜Ｔの正常時のペダル操作信号（ｓｉｇ）と、バッファ（ｂｕｆ）中のインデックス１〜Ｔのペダル操作信号との差の２乗の総和ｄｎを、以下の（７）式によって計算する。
【００３４】
【数６】
2009157607.tif 000008
【００３５】
同様に、ドライバ状態推定部２６は、異常時算出用バッファ中のインデックス１〜Ｔの異常時のペダル操作信号（ｓｉｇ）と、バッファ（ｂｕｆ）中のインデックス１〜Ｔのペダル操作信号との差の２乗の総和ｄａを求める。そして、求めた差の２乗の総和ｄｎ、ｄａの大小比較から、ドライバの運転適否状態が正常運転状態および異常運転状態の何れであるかを推定する。
【００３６】
表示制御部２８は、ドライバ状態推定部２６によってドライバの運転適否状態が異常運転状態であると判定された場合に、異常運転状態であることを示す警告メッセージを表示装置４０に表示させる。
【００３７】
次に、本実施の形態に係るドライバ状態推定装置１０の作用について説明する。まず、以下に説明するような学習処理が行われる。正常運転に関する学習処理において、予め用意した正常運転状態時の学習データ（アクセルペダル操作量及び車間距離の組み合わせの学習データ）から、上記（５）式に関するパラメータを求め、正常運転時行動モデル記憶部２０に記憶する。
【００３８】
また、異常運転に関する学習処理において、予め用意した異常運転時の学習データ（アクセルペダル操作量及び車間距離の組み合わせの学習データ）から、上記（６）式に関するパラメータを求め、異常運転時行動モデル記憶部２２に記憶する。
【００３９】
そして、ドライバ状態推定装置１０を搭載した車両の走行中に、コンピュータ１８において、図２に示すドライバ状態推定処理ルーチンが実行される。
【００４０】
まず、ステップ１００において、バッファのインデックス及び時刻を示す変数ｔを初期値である１に設定し、ステップ１０２において、ペダル操作量センサ１２及び車間距離計測部１６の各々から出力された信号を取得する。
【００４１】
そして、ステップ１０４では、上記ステップ１０２で取得した車間距離信号及びペダル操作信号を、バッファのインデックスｔに格納する。次のステップ１０６では、変数ｔが予め定められた定数Ｔ以上であるか否かを判定し、変数ｔが定数Ｔ未満である場合には、ステップ１０８で、変数ｔをインクリメントして、上記ステップ１０２へ戻る。一方、上記ステップ１０６で、変数ｔが定数Ｔに達した場合には、ステップ１１０へ移行する。
【００４２】
上記ステップ１００〜ステップ１０８を実行することにより、時刻１〜Ｔの車間距離信号及びペダル操作信号が、バッファのインデックス１〜Ｔに格納される。
【００４３】
ステップ１１０では、変数ｔを初期値１に設定し、ステップ１１２で、バッファのインデックスｔから、車間距離信号が示す車間距離を取得し、ステップ１１４において、時刻ｔにおける正常運転状態時のペダル操作信号を生成する。上記ステップ１１４では、正常運転時行動モデル記憶部２０に記憶されたパラメータを用いて、上記ステップ１１２で取得した車間距離信号に基づいて、上記（５）式に従って、時刻ｔのアクセルペダル操作量を推定する。
【００４４】
次のステップ１１６において、上記ステップ１１４で生成されたペダル操作信号を、正常時算出用バッファのインデックスｔに格納する。
【００４５】
そして、ステップ１１８において、時刻ｔにおける異常運転状態時のペダル操作信号を生成する。上記ステップ１１８では、異常運転時行動モデル記憶部２２に記憶されたパラメータを用いて、上記ステップ１１２で取得した車間距離信号に基づいて、上記（６）式に従って、時刻ｔのアクセルペダル操作量を推定する。
【００４６】
次のステップ１２０において、上記ステップ１１８で生成されたペダル操作信号を、異常時算出用バッファのインデックスｔに格納する。
【００４７】
そして、ステップ１２２において、変数ｔが定数Ｔ以上であるか否かを判定し、変数ｔがＴ未満である場合には、ステップ１２４で、変数ｔをインクリメントして、ステップ１１２へ戻る。一方、上記ステップ１２２において、変数ｔがＴに達した場合には、ステップ１２６へ移行する。
【００４８】
上記ステップ１１０〜ステップ１２４を実行することにより、正常運転状態に対して推定された時刻１〜Ｔのペダル操作信号が、正常時算出用バッファのインデックス１〜Ｔに格納され、また、異常運転状態に対して推定された時刻１〜Ｔのペダル操作信号が、異常時算出用バッファのインデックス１〜Ｔに格納される。
【００４９】
ステップ１２６では、上記（７）式に従って、正常時算出用バッファの値とバッファの値との差の総和ｄｎを算出し、ステップ１２８において、異常時算出用バッファの値とバッファの値との差の総和ｄａを算出する。
【００５０】
そして、ステップ１３０において、上記ステップ１２６で算出した差の総和ｄｎが、上記ステップ１２８で算出した差の総和ｄａより大きいか否かを判定し、ｄｎがｄａより大きい場合には、ドライバの運転適否状態が異常運転状態であると推定されるため、ステップ１３２で、ドライバの運転適否状態が異常運転状態であることを示す警告メッセージを表示装置４０に表示させて、ドライバ状態推定処理ルーチンを終了する。一方、上記ステップ１３０において、ｄｎがｄａ以下である場合には、ドライバの運転適否状態が正常運転状態であると推定されるため、ステップ１３４において、ドライバの運転適否状態が正常運転状態であることを示すメッセージを表示装置４０に表示させて、ドライバ状態推定処理ルーチンを終了する。
【００５１】
以上説明したように、本実施の形態に係るドライバ状態推定装置によれば、複数の運転適否状態に対して推定されたアクセルペダル操作量の各々と、検出されたアクセルペダル操作量とを比較して、ドライバの運転適否状態を推定することにより、ドライバの運転適否状態を精度よく推定することができる。
【００５２】
また、複数の運転適否状態に対して、車間距離とアクセルペダル操作量との関係に基づく行動モデルによって、運転行動をモデル化し、複数の運転適否状態の各々における行動モデルに従って、アクセルペダル操作量を精度よく推定することができるため、ドライバの運転適否状態を精度よく推定することができる。
【００５３】
正常運転状態時との異なりだけでなく、異常運転状態時との異なりも考慮し、その相対的な関係から、ドライバの運転適否状態の推定を行うことにより、正常運転状態か異常運転状態かの尺度を明確にすることができる。また、正常運転状態時の信号との差が大きかったとしても、異常運転状態時の信号との差が、それ以上に大きければ、ドライバの運転適否状態が正常運転状態であると推定することができるため、誤推定が生じることを防止することができる。
【００５４】
また、運転適否状態として、居眠り状態、飲酒状態、漫然状態等、正常とは異なるドライバの状態を、検出されるアクセルペダル操作量及び計測される車間距離によって推定することが可能となる。
なお、上記の実施の形態では、ドライバの運転適否状態が、正常運転状態及び異常運転状態の何れであるかを推定する場合を例に説明したが、ドライバの運転適否状態の異常運転状態として、居眠り状態や飲酒状態など複数種類の状態の何れかであるかを推定するようにしてもよい。この場合には、複数種類の異常運転状態の各々における行動モデルを、上記（６）式に基づいてモデル化すればよい。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】本発明の本実施の形態に係るドライバ状態推定装置の構成を示す概略図である。
【図２】本発明の本実施の形態に係るドライバ状態推定装置におけるドライバ状態推定処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００５６】
１０   ドライバ状態推定装置
１２   ペダル操作量センサ
１６   車間距離計測部
１８   コンピュータ
２０   正常運転時行動モデル記憶部
２２   異常運転時行動モデル記憶部
２４   運転信号生成部
２６   ドライバ状態推定部
２８   表示制御部
４０   表示装置
【図１】
2009157607.tif 000010
【図２】
2009157607.tif 000011