(57)【要約】【課題】ドライバが行おうと思っていた操作操縦に乱れが生じていることを確実に抽出して、ドライバの心理変化を推定でき、ドライバまたは車両が初めて通る道であってもドライバの心理変化を推定し得る運転心理変化推定装置、運転心理変化推定方法および情報提供システムを提供する。【解決手段】操舵角センサ１０１により操舵角を取得し、操舵滑らかさ算出部１１１により時系列に取得した操舵角の二階微分値である操舵ジャークに基づきドライバによる操縦の滑らかさを算出し、心理変化推定部１１５により操縦の滑らかさの推移によりドライバの心理変化を推定することとして、操縦の滑らかさが予め設定された閾値を超えたとき、ドライバに心理変化が起きたと推定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車速または操舵角の車両情報を取得する情報取得手段と、
前記車両情報に基づき車両移動の滑らかさまたはドライバによる操縦の滑らかさを算出する滑らかさ算出手段と、
前記車両移動の滑らかさまたは前記操縦の滑らかさの推移により前記ドライバの心理変化を推定する心理変化推定手段と、
を有することを特徴とする運転心理変化推定装置。
【請求項２】
操舵角を取得する操舵角取得手段と、
時系列に取得した操舵角の二階微分値である操舵ジャークに基づきドライバによる操縦の滑らかさを算出する操舵滑らかさ算出手段と、
前記操縦の滑らかさが予め設定された閾値を超えたとき、前記ドライバに心理変化が起きたと推定する心理変化推定手段と、
を有することを特徴とする運転心理変化推定装置。
【請求項３】
車速を取得する車速取得手段と、
時系列に取得した車速の二階微分値である車速ジャークに基づき車両移動の滑らかさを算出する車速滑らかさ算出手段と、
前記車両移動の滑らかさが予め設定された閾値を超えたとき、前記ドライバに心理変化が起きたと推定する心理変化推定手段と、
を有することを特徴とする運転心理変化推定装置。
【請求項４】
前記ドライバによるアクセル操作を検出するアクセル操作検出手段を有し、
前記心理変化推定手段は、前記アクセル操作検出手段の検出結果により前記ドライバによるアクセル操作に基づく心理変化かどうかを判断することを特徴とする請求項１または請求項２の何れか１項に記載の運転心理変化推定装置。
【請求項５】
前記ドライバによるブレーキ操作を検出するブレーキ操作検出手段を有し、
前記心理変化推定手段は、前記ブレーキ操作検出手段の検出結果により前記ドライバによるブレーキ操作に基づく心理変化かどうかを判断することを特徴とする請求項１〜請求項４の何れか１項に記載の運転心理変化推定装置。
【請求項６】
当該車両の車輪毎の車速を取得する各車輪速取得手段を有し、
前記心理変化推定手段は、前記各車輪速取得手段による各車輪速の変化または各車輪速の差分に基づき、前記車両移動の滑らかさに路面状況が影響しているかどうかを判断することを特徴とする請求項１または請求項３〜請求項５の何れか１項に記載の運転心理変化推定装置。
【請求項７】
当該車両が走行する走行区間を設定する区間設定手段を有し、
前記心理変化推定手段は、前記区間設定手段で設定された走行区間における前記車両移動の滑らかさまたは前記操縦の滑らかさの平均値を求め、該平均値に基づき前記ドライバの心理変化を推定することを特徴とする請求項１〜請求項６の何れか１項に記載の運転心理変化推定装置。
【請求項８】
ヨーレートを取得するヨーレート取得手段を有し、
前記区間設定手段は、前記ヨーレートの推移に基づき走行路形状を推定し、該走行路形状および当該車両の走行中／停止の状態に基づき前記走行区間を設定することを特徴とする請求項７に記載の運転心理変化推定装置。
【請求項９】
前記心理変化推定手段は、前記区間設定手段で推定された該走行路形状に応じて前記車両移動の滑らかさまたは前記操縦の滑らかさを補正し、前記区間設定手段で設定された走行区間における該補正後の平均値を求め、該平均値に基づき前記ドライバの心理変化を推定することを特徴とする請求項８に記載の運転心理変化推定装置。
【請求項１０】
ヨーレートを取得するヨーレート取得手段を有し、
前記心理変化推定手段は、前記ヨーレートの推移に基づき走行路形状を推定し、該走行路形状に応じて前記車両移動の滑らかさまたは前記操縦の滑らかさを補正することを特徴とする請求項１〜請求項６の何れか１項に記載の運転心理変化推定装置。
【請求項１１】
ヨーレートを取得するヨーレート取得手段を有し、
前記心理変化推定手段は、前記ヨーレートまたは前記ヨーレートの推移に応じて前記閾値を設定することを特徴とする請求項１〜請求項１０の何れか１項に記載の運転心理変化推定装置。
【請求項１２】
車速または操舵角の車両情報を取得する情報取得ステップと、
前記車両情報に基づき車両移動の滑らかさまたはドライバによる操縦の滑らかさを算出する滑らかさ算出ステップと、
前記車両移動の滑らかさまたは前記操縦の滑らかさの推移により前記ドライバの心理変化を推定する心理変化推定ステップと、
を有することを特徴とする運転心理変化推定方法。
【請求項１３】
操舵角を取得する操舵角取得ステップと、
時系列に取得した操舵角の二階微分値である操舵ジャークに基づきドライバによる操縦の滑らかさを算出する操舵滑らかさ算出ステップと、
前記操縦の滑らかさが予め設定された閾値を超えたとき、前記ドライバに心理変化が起きたと推定する心理変化推定ステップと、
を有することを特徴とする運転心理変化推定方法。
【請求項１４】
車速を取得する車速取得ステップと、
時系列に取得した車速の二階微分値である車速ジャークに基づき車両移動の滑らかさを算出する車速滑らかさ算出ステップと、
前記車両移動の滑らかさが予め設定された閾値を超えたとき、前記ドライバに心理変化が起きたと推定する心理変化推定ステップと、
を有することを特徴とする運転心理変化推定方法。
【請求項１５】
当該車両が走行する走行区間を設定する区間設定ステップを有し、
前記心理変化推定ステップは、前記区間設定ステップで設定された走行区間における前記車両移動の滑らかさまたは前記操縦の滑らかさの平均値を求め、該平均値に基づき前記ドライバの心理変化を推定することを特徴とする請求項１２〜請求項１４の何れか１項に記載の運転心理変化推定方法。
【請求項１６】
請求項１から請求項１１までの何れかの項に記載の運転心理変化推定装置を有し、
前記ドライバに心理変化が起きたと推定されたとき、該ドライバへの情報提供を停止するか、或いは、該ドライバへの情報提供を再度行うことを特徴とする情報提供システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は運転心理変化推定装置、運転心理変化推定方法および情報提供システムに係り、特に、ドライバの特定や場所などを特定すること無く、ドライバが行おうと思っていた操作操縦に乱れが生じていることを確実に抽出して、ドライバの心理変化を推定できる運転心理変化推定装置および運転心理変化推定方法、並びに、ドライバに対して伝えたい情報を確実に伝え得る情報提供システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来のドライバの行動特性に応じて車両の制御を行うものとして、例えば特開平５−１６２５６６号公報に開示の「学習制御自動車」がある。この従来例は、ドライバの心理状態の不安定化を防止するために、特定のドライバに対して場所や道路形状、日時を基に車両状態や操作状況を学習し、過去の学習値と現在を比較して学習値に対して差が大きく且つ車両が不安定方向に変化している場合に、その特定のドライバの心理状態が不安定と推定し、そのときに車両が安定する方向へ変化させる車両の制御ゲインを優先的に変更するものである。
【特許文献１】特開平５−１６２５６６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
上述した特許文献１に開示された技術においては、将来的な車両の不安定状態を推定し、その動特性の変更やドライバへの警告等を行って車両が安定する方向へ変化させているが、ナビゲーションシステム等から取得した先の道路状況（カーブ等）に対して車両が不安定になるかどうかを判断することから、将来的な車両の不安定状態として危険状態に陥る可能性のある状態を推定することはできるが、例えば、そのドライバが元々苦手とするシーンがあった場合には、過去の走行状況である履歴との差を見るだけでは履歴に残っているデータにも同じような影響が出ていると考えられ、元々苦手とするシーンが車両の不安定状態として推定されないという事情があった。
【０００４】
本発明は、上記従来の事情に鑑みてなされたものであって、ドライバの特定や場所などを特定すること無く、ドライバが行おうと思っていた操作操縦に乱れが生じていることを確実に抽出して、ドライバの心理変化を推定でき、ドライバまたは車両が初めて通る道であってもドライバの心理変化を推定し得る運転心理変化推定装置および運転心理変化推定方法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】
【０００５】
上記目的を解決するため、本発明は、車速または操舵角の車両情報を取得する情報取得手段と、前記車両情報に基づき車両移動の滑らかさまたはドライバによる操縦の滑らかさを算出する滑らかさ算出手段と、前記車両移動の滑らかさまたは前記操縦の滑らかさの推移により前記ドライバの心理変化を推定する心理変化推定手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
本発明では、ドライバの特定や場所などを特定すること無く、ドライバまたは車両が初めて通る道であってもドライバの心理変化を推定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
以下、本発明の運転心理変化推定装置、運転心理変化推定方法および情報提供システムの実施例について、〔実施例１〕、〔実施例２〕、〔実施例３〕、〔実施例４〕、〔変形例〕、〔実施例５〕の順に図面を参照して詳細に説明する。
【０００８】
なお、本発明は、ドライバが運転中に操縦に向けている集中力や情報処理能力といった能力が、何か気になるものの出現により一部奪われてしまい、その影響が操縦に出てくることを想定し、特に意識が他にとられた場合には、操縦の滑らかさが減少し易く、その操縦による影響を捕らえることでドライバの心理に変化が起きたことを推定するものである。
【０００９】
〔実施例１〕
図１は本発明の実施例１に係る運転心理変化推定装置の構成図である。
【００１０】
同図において、本実施例の運転心理変化推定装置は、車速、操舵等の車両情報を取得する情報取得手段として操舵角センサ（操舵角取得手段）１０１、車速センサ１０２およびアクセルペダルセンサ（アクセル操作検出手段）１０３を備え、また、時系列に取得した操舵角の二階微分値である操舵ジャークに基づきドライバによる操縦の滑らかさを算出する操舵滑らかさ算出部１１１と、操縦の滑らかさが予め設定された閾値を超えたとき、ドライバに心理変化が起きたと推定する心理変化推定部１１５と、を備えて構成されている。また、本実施例の運転心理変化推定装置による推定結果を情報提供装置１２１に通知する構成により情報提供システムが具現され、情報提供装置１２１では、ドライバの心理変化に合わせて情報提供の仕方を変更する。
【００１１】
なお、図１の構成では。車両情報を取得するセンサ類として、操舵角を取得できる操舵角センサ１０１と、車速を取得できる車速センサ１０２と、アクセルペダルのオン／オフまたはアクセル開度を取得できるアクセルペダルセンサ１０３を備え、これらセンサ類から直接車両情報を取得できる構成であるが、ＣＡＮ等の車両用通信ネットワークなどを介して車両情報を取得する構成としても良い。
【００１２】
また、操舵滑らかさ算出部１１１および心理変化推定部１１５は、ＣＰＵ、ＭＰＵ（マイクロプロセッサ）またはＤＳＰ（ディジタル信号処理プロセッサ）等のプロセッサおよびＲＡＭ，ＲＯＭ等のメモリによって実現されるものであり、各部は、メモリに記憶されてプロセッサ上で実行されるプログラムである。操舵滑らかさ算出部１１１は、操舵角センサ１０１の操舵角度情報より操舵の動きの滑らかさを算出する。また心理変化推定部１１５は、操舵滑らかさ算出部１１１と車速センサ１０２とアクセルペダルセンサ１０３からの情報よりドライバの心理変化を推定する。
【００１３】
次に、以上の構成を備えた本実施例の本実施例の運転心理変化推定装置における運転心理変化推定方法について、図２〜図５を参照して詳細に説明する。ここで、図２は本実施例の運転心理変化推定方法を説明するフローチャートであり、図３は操舵角度から操舵ジャークを算出するまでの過程を説明する説明図であり、図４は普通路走行時の車両の（ａ）速度、（ｂ）ヨーレート、（ｃ）操舵角および（ｄ）操舵ジャークを例示する説明図であり、図５は狭路走行時の車両の（ａ）速度、（ｂ）ヨーレート、（ｃ）操舵角および（ｄ）操舵ジャークを例示する説明図である。
【００１４】
まず、操舵滑らかさ算出部１１１において、操舵角センサ１０１から操舵角度情報を取得し（ステップＳ１０１）、１つ前に取得した操舵角度の値との差分を用いて操舵角速度を算出する（ステップＳ１０２）。すなわち、図３（ａ）に示すように、時系列に取得した操舵角度の２点間の差分により、図３（ｂ）に示すような操舵角速度が得られる。
【００１５】
次に、算出された操舵角速度の何点分か（図３では７点分）で移動平均値を算出して、移動平均操舵角速度を得る（ステップＳ１０３；図３（ｃ）参照）。次に、その移動平均操舵角速度と１つ前に得られた移動平均操舵角速度の値との差分を用いて操舵角加速度を算出する（ステップＳ１０４）。すなわち、図３（ｃ）に示すような移動平均操舵角速度の２点間の差分により、図３（ｄ）に示すような操舵角加速度が得られる。
【００１６】
次に、算出された操舵角加速度の何点分か（図３では５点分）で移動平均値を算出して、移動平均操舵角加速度を得る（ステップＳ１０５；図３（ｅ）参照）。次に、その移動平均操舵角加速度と１つ前に得られた移動平均操舵角加速度の値との差分を用いて操舵ジャークを算出する（ステップＳ１０６）。すなわち、図３（ｅ）に示すような移動平均操舵角加速度の２点間の差分により、図３（ｆ）に示すような操舵ジャークが得られる。そしてさらに、算出された操舵ジャークを二乗したものを操舵の滑らかさの値として得る（ステップＳ１０７）。
【００１７】
次に、心理変化推定部１１５では、車速センサ１０２からの車速情報より、当該車両が走行しているのか或いは停止しているのかを判断し（ステップＳ１０８）、停止しているときの操舵に関しては心理変化がないと推定する（ステップＳ１１２）。つまり、本実施例の運転心理変化推定方法では、操舵角の滑らかさよりドライバの心理変化を推定するのだが、車両が止まっている間でも操舵を動かすことができるため、車速センサ１０２からの車速情報を用いて、車両が止まっていると判断されるときは推定から省いている。
【００１８】
また、ステップＳ１０８で走行していると判断された場合には、アクセルペダルのオン／オフ情報をアクセルペダルセンサ１０３より取得し、アクセルペダルがオン／オフの何れであるかを判断する（ステップＳ１０９）。アクセルペダルがオンの場合に出てくる操舵の滑らかさは、意識上にある不安や心理変化ではないとしてドライバの心理変化ではないと推定する（ステップＳ１１２）。
【００１９】
また、ステップＳ１０９でアクセルペダルがオフの場合には、車両毎に決められた閾値と操舵滑らかさ算出部１１１で算出した操舵滑らかさの値とを比較して（ステップＳ１１０）、閾値を超えていなければ意識上にある不安や心理変化は無いとし（ステップＳ１１２）、また閾値を超えた場合には、ドライバに心理変化が起こったと推定する（ステップＳ１１１）。
【００２０】
なお、車種毎に加速または減速等の性能が異なるので、上記閾値は車種毎に設定される。より具体的には、予め得られる実験データに基づき設定される。また、操舵角とタイヤの変化角度について関係式を求めることができる場合には該関係式に基づき設定することも可能である。
【００２１】
またここで、図４および図５を対比して考察すると、図４の普通路走行時には、カーブを走行しているところでは、操舵角（図中（ｃ））およびヨーレート（図中（ｂ））は共に相対的にゆっくりと大きな変化を示し、操舵ジャーク（図中（ｄ））も比較的大きな値を示しているが、その他の直線走行しているところでは、操舵角（ｃ）およびヨーレート（ｂ）は共に殆ど変化を示さず、操舵ジャーク（ｄ）も小さい値である。一方、図５の狭路走行時には、操舵角（図中（ｃ））およびヨーレート（図中（ｂ））は共にそれ程大きな変化は示さないものの、小刻みの微動変化を示しており、操舵ジャーク（図中（ｄ））は非常に大きな値を示している。
【００２２】
以上説明したように、本実施例の運転心理変化推定装置および運転心理変化推定方法では、情報取得手段（操舵角取得手段；操舵角センサ１０１）により操舵角を取得し、滑らかさ算出手段（操舵滑らかさ算出手段；操舵滑らかさ算出部１１１）により時系列に取得した操舵角の二階微分値である操舵ジャークに基づきドライバによる操縦の滑らかさを算出し、心理変化推定手段（心理変化推定部１１５）により操縦の滑らかさの推移によりドライバの心理変化を推定することとして、操縦の滑らかさが予め設定された閾値を超えたとき、ドライバに心理変化が起きたと推定する。
【００２３】
ドライバが運転中に操縦に向けている集中力や情報処理能力といった能力が、何か気になるものの出現により一部奪われてしまうと、その影響が操縦に出てくる。特に意識が他にとられた場合には、操縦の滑らかさが減少しやすく（操舵ジャークの値が大きな値となりやすく）、その操縦による影響を捕らえることでドライバの心理に変化が起きたことを推定することができる。
【００２４】
このように、操縦の滑らかさ(操舵角の二階微分値)を使ってドライバの心理変化を推定するので、ドライバの違いや場所による影響を考慮しなくてもドライバの心理変化を推定することができ、車速が余り変化しないような低速域での推定も行うことが可能である。また、ドライバの特定や場所などを特定すること無く、ドライバが行おうと思っていた操作操縦に乱れが生じていることを確実に抽出して、ドライバの心理変化を推定でき、ドライバまたは車両が初めて通る道であってもドライバの心理変化を推定し得る運転心理変化推定装置および運転心理変化推定方法を実現することができる。
【００２５】
また、本実施例の運転心理変化推定装置では、心理変化推定手段（心理変化推定部１１５）において、アクセル操作検出手段（アクセルペダルセンサ１０３）によるアクセル操作の検出結果によりドライバによるアクセル操作に基づく心理変化かどうかを判断する。このように、ドライバによるアクセル操作の影響が意識に上がっているかどうかを推定するため、ドライバの感覚、意識に近い形でドライバの心理変化を推定することができる。
【００２６】
〔実施例２〕
次に、図６は本発明の実施例２に係る運転心理変化推定装置の構成図である。
【００２７】
同図において、本実施例の運転心理変化推定装置は、車速、操舵等の車両情報を取得する情報取得手段として車速センサ（車速取得手段）２０２、アクセルペダルセンサ（アクセル操作検出手段）２０３、ブレーキペダルセンサ（ブレーキ操作検出手段）２０４および各車輪速センサ（各車輪速取得手段）２０５を備え、また、時系列に取得した車速の二階微分値である車速ジャークに基づきドライバによる車両移動の滑らかさを算出する車速滑らかさ算出部２１１と、車両移動の滑らかさが予め設定された閾値を超えたとき、ドライバに心理変化が起きたと推定する心理変化推定部２１５と、各車輪速センサ２０５による各車輪速の変化または各車輪速の差分に基づき、車両移動の滑らかさに路面状況が影響しているかどうかを判断する路面影響推定部２１２と、を備えて構成されている。
【００２８】
なお、本実施例では、特許請求の範囲にいう心理変化推定手段は心理変化推定部２１５および路面影響推定部２１２が該当する。また、本実施例の運転心理変化推定装置による推定結果を情報提供装置２２１に通知する構成により情報提供システムが具現され、情報提供装置２２１では、ドライバの心理変化に合わせて情報提供の仕方を変更する。
【００２９】
また、図６の構成では。車両情報を取得するセンサ類として、車速を取得できる車速センサ２０２と、アクセルペダルのオン／オフまたはアクセル開度を取得できるアクセルペダルセンサ２０３と、ブレーキペダルのオン／オフを取得できるブレーキペダルセンサ２０３と、車両の車輪毎の車速を取得できる各車輪速センサ２０５と、を備え、これらセンサ類から直接車両情報を取得できる構成であるが、実施例１同様、ＣＡＮ等の車両用通信ネットワークなどを介して車両情報を取得する構成としても良い。
【００３０】
また、車速滑らかさ算出部２１１、路面影響推定部２１２および心理変化推定部２１５は、実施例１同様、プロセッサおよびメモリによって実現されるものであり、各部は、メモリに記憶されてプロセッサ上で実行されるプログラムである。車速滑らかさ算出部２１１は、車速センサ２０２の車速情報より車両移動の滑らかさを算出する。また路面影響推定部２１２は、各車輪速センサ204からの各車輪速情報よりドライバの操作ではなく路面の影響によるものを推定する。さらに心理変化推定部２１５は、車速滑らかさ算出部２１１とアクセルペダルセンサ２０３とブレーキペダルセンサ２０４と路面影響推定部２１２の情報よりドライバに心理変化が起きたかどうかを推定する。
【００３１】
次に、以上の構成を備えた本実施例の本実施例の運転心理変化推定装置における運転心理変化推定方法について、図７〜図９を参照して詳細に説明する。ここで、図７は本実施例の運転心理変化推定方法を説明するフローチャートであり、図８は普通路走行時の車両の（ａ）車速および（ｂ）車速ジャークを例示する説明図であり、図９は狭路走行時の車両の（ａ）車速および（ｂ）車速ジャークを例示する説明図である。
【００３２】
まず、車速滑らかさ算出部２１１において、車速センサ２０２から車速情報を取得し（ステップＳ２０１）、１つ前に取得した車速の値との差分を用いて加速度を算出する（ステップＳ２０２）。次に、算出された加速度の何点分か（ここでは７点分）で移動平均値を算出して、移動平均加速度を得る（ステップＳ２０３）。次に、その移動平均加速度と１つ前に得られた移動平均加速度の値との差分を用いて車速ジャークを算出する（ステップＳ２０４）。そしてさらに、算出された車速ジャークを二乗したものを車速（車両移動）の滑らかさの値として得る（ステップＳ２０５）。
【００３３】
次に、心理変化推定部１１５では、アクセルペダルのオン／オフ情報をアクセルペダルセンサ２０３より取得し、またブレーキペダルのオン／オフ情報をブレーキペダルセンサ２０４より取得して、車速の変化に対してドライバの操作が行われているのか否かを判断する（ステップＳ２０６）。すなわち、アクセルペダルとブレーキペダルの両方を踏んでいない状態はドライバの操縦による変化ではないので推定から省く（ステップＳ２１１）。
【００３４】
また、ステップＳ２０６でアクセルペダルとブレーキペダルの何れかを踏んでいる場合には、路面影響推定部２１２において、各車輪速センサ２０５からの各車輪速情報より前輪と後輪の差分を算出して路面の影響を推定する（ステップＳ２０７）。
【００３５】
次に、心理変化推定部１１５では、路面影響推定部２１２で算出した前輪と後輪の車輪速の差が所定値を超えたときには、アクセルペダルとブレーキペダルの何れかを踏む操作が路面の影響によるものであると判断し（ステップＳ２０８）、ドライバの心理変化ではないと判定する（ステップＳ２１１）。
【００３６】
またステップＳ２０８で、前輪と後輪の車輪速の差が所定値に満たないときには、アクセルペダルとブレーキペダルの何れかを踏む操作が路面影響によるものではないと判断し、車速滑らかさ算出部２１１により算出された車速（車両移動）の滑らかさの値を車両毎に決められた閾値と比較して（ステップＳ２０９）、閾値を超えていなければ意識上にある不安や心理変化は無いとし（ステップＳ２１１）、また閾値を超えた場合には、ドライバに心理変化が起きたと推定する（ステップＳ２１０）。
【００３７】
ここで、図８および図９を対比して考察すると、図８の普通路走行時には、平均して比較的小さい車速ジャーク（図中（ｂ））を示し、時折、比較的大きな車速ジャークの値を示しているのに対し、図９の狭路走行時には、頻繁に比較的大きな車速ジャーク（図中（ｂ））の値を示している。
【００３８】
以上説明したように、本実施例の運転心理変化推定装置および運転心理変化推定方法では、情報取得手段（車速取得手段；車速センサ２０２）により車速を取得し、滑らかさ算出手段（車速滑らかさ算出手段；車速滑らかさ算出部２１１）により時系列に取得した車速の二階微分値である車速ジャークに基づきドライバによる車両移動の滑らかさを算出し、心理変化推定手段（心理変化推定部１１５）により車両移動の滑らかさの推移によりドライバの心理変化を推定することとして、車両移動の滑らかさが予め設定された閾値を超えたとき、ドライバに心理変化が起きたと推定する。
【００３９】
ドライバが運転中に操縦に向けている集中力や情報処理能力といった能力が、何か気になるものの出現により一部奪われてしまうと、その影響が車速に出てくる。特に意識が他にとられた場合には、車両移動の滑らかさが減少しやすく（車速ジャークの値が大きな値となりやすく）、その車速による影響を捕らえることでドライバの心理に変化が起きたことを推定することができる。
【００４０】
このように、車両移動の滑らかさ(車速の二階微分値)を使ってドライバの心理変化を推定するので、ドライバの違いや場所による影響を考慮しなくてもドライバの心理変化を推定することができる。また、ドライバの特定や場所などを特定すること無く、例えば、自車の進路上の変化(前車の動きなど)でドライバの予測どおりに動けない場合に、ドライバが行おうと思っていた操作操縦に乱れが生じていることを確実に抽出して、ドライバの心理変化を推定でき、ドライバまたは車両が初めて通る道であってもドライバの心理変化を推定し得る運転心理変化推定装置および運転心理変化推定方法を実現することができる。
【００４１】
また、本実施例の運転心理変化推定装置では、心理変化推定手段（心理変化推定部２１５）において、アクセル操作検出手段（アクセルペダルセンサ２０３）によるアクセル操作の検出結果によりドライバによるアクセル操作に基づく心理変化かどうかを判断する。このように、ドライバによるアクセル操作の影響が意識に上がっているかどうかを推定するため、ドライバの感覚、意識に近い形でドライバの心理変化を推定することができる。
【００４２】
また、本実施例の運転心理変化推定装置では、心理変化推定手段（心理変化推定部２１５）において、ブレーキ操作検出手段（ブレーキペダルセンサ２０４）によるブレーキ操作の検出結果によりドライバによるブレーキ操作に基づく心理変化かどうかを判断する。このように、ドライバによるブレーキ操作の影響が意識に上がっているかどうかを推定するため、ドライバの感覚、意識に近い形でドライバの心理変化を推定することができる。
【００４３】
また、本実施例の運転心理変化推定装置では、心理変化推定手段（心理変化推定部２１５）において、各車輪速取得手段（各車輪速センサ２０５）による各車輪速の変化または各車輪速の差分に基づき、車両移動の滑らかさに路面状況が影響しているかどうかを判断する。このように、車両の各車輪速の動きの変化より、ドライバの操作以外の車速への影響（例えば、道路の段差やうねり等による影響）を抽出して推定から省くため、よりドライバの感覚、意識に近い形でドライバの心理変化を推定することができる。
【００４４】
なお、本実施例では、車速センサ２０２により車速を取得し、車速滑らかさ算出部２１１により時系列に取得した車速の二階微分値である車速ジャークに基づきドライバによる車両移動の滑らかさを算出しているが、図６に示す車両情報を取得するセンサ構成を用いて、アクセルペダルとブレーキペダルのストローク量もしくはアクセル開度とブレーキ圧を利用して、実施例１に準ずる擬似的な操縦の滑らかさを求め、ドライバの心理変化推定に利用することも考えられる。
【００４５】
〔実施例３〕
次に、図１０は本発明の実施例３に係る運転心理変化推定装置の構成図である。
【００４６】
同図において、本実施例の運転心理変化推定装置は、車速、操舵等の車両情報を取得する情報取得手段として操舵角センサ（操舵角取得手段）３０１、車速センサ３０２およびヨーレートセンサ（ヨーレート取得手段）３０６を備え、また、時系列に取得した操舵角の二階微分値である操舵ジャークに基づきドライバによる操縦の滑らかさを算出する操舵滑らかさ算出部３１１と、道路の形状を推定する道路形状推定部３１３と、当該車両が走行する走行区間を設定する区間設定部３１４と、道路形状推定部３１３で推定された該走行路形状に応じて操縦の滑らかさを補正し、区間設定部３１４で設定された走行区間における該補正後の平均値を求め、該平均値が予め設定された閾値を超えたとき、ドライバに心理変化が起きたと推定する心理変化推定部３１５と、を備えて構成されている。
【００４７】
なお、本実施例では、特許請求の範囲にいう区間設定手段は道路形状推定部３１３および区間設定部３１４が該当する。また、本実施例の運転心理変化推定装置による推定結果を情報提供装置３２１に通知する構成により情報提供システムが具現され、情報提供装置３２１では、ドライバの心理変化に合わせて情報提供の仕方を変更する。
【００４８】
また、図１０の構成では。車両情報を取得するセンサ類として、操舵角を取得できる操舵角センサ３０１と、車速を取得できる車速センサ３０２と、車両のヨーレートを取得できるヨーレートセンサ３０６を備え、これらセンサ類から直接車両情報を取得できる構成であるが、ＣＡＮ等の車両用通信ネットワークなどを介して車両情報を取得する構成としても良い。
【００４９】
また、操舵滑らかさ算出部３１１、道路形状推定部３１３、区間設定部３１４および心理変化推定部３１５は、実施例１同様、プロセッサおよびメモリによって実現されるものであり、各部は、メモリに記憶されてプロセッサ上で実行されるプログラムである。操舵滑らかさ算出部３１１は、操舵角センサ３０１の操舵角度情報より操舵の動きの滑らかさを算出する。また道路形状推定部３１３は、ヨーレートセンサ３０６からの情報によりヨーレートの推移を読み取り走行路形状（ストレート、カーブまたはコーナ）を推定する。また区間設定部３１４は、道路形状推定部３１３により推定された走行路形状、並びに、車速センサ３０２からの情報により判断される当該車両の走行中／停止の状態に基づき走行区間を設定する。さらに、心理変化推定部３１５は、道路形状推定部３１３により推定された走行路形状に応じて操舵滑らかさ算出部３１１で算出した操縦の滑らかさを補正し、区間設定部３１４で設定された走行区間における該補正後の平均値を求め、該平均値が予め設定された閾値を超えたとき、ドライバに心理変化が起きたと推定する。
【００５０】
次に、以上の構成を備えた本実施例の本実施例の運転心理変化推定装置における運転心理変化推定方法について、図１１および図１２を参照して詳細に説明する。ここで、図１１は本実施例の運転心理変化推定方法を説明するフローチャートであり、図１２は道路形状推定部３１３による走行路形状の推定を説明するフローチャートである。
【００５１】
まず、心理変化推定部３１５は、車速センサ３０２から車速情報を取得して当該車両が走行しているかどうかを判断し（ステップＳ３０１）、走行中であればドライバの心理状態推定する走行区間の開始とする。
【００５２】
車両が走行中のとき、操舵滑らかさ算出部３１１において、操舵角センサ１０１から操舵角度情報を取得して操舵の滑らかさの値を算出する（ステップＳ３０２）。この操舵滑らかさ算出部３１１による操舵滑らかさの算出処理は、実施例１（図２参照）におけるステップＳ１０１からステップＳ１０７までの処理と同等であり、詳しい説明を省略する。
【００５３】
次に、道路形状推定部３１３において、ヨーレートセンサ３０６からの情報によりヨーレートの推移を読み取り走行路形状、即ちストレート、カーブまたはコーナを推定する（ステップＳ３０３）。なお、走行路形状の推定はヨーレートの推移に基づき該推移で設定される判断区間について行われ、車両が走行中にしか動作しない。図１２を参照してこの処理を説明する。
【００５４】
まず、走行中に絶対値のヨーレートが３［deg/sec］未満の場合は（ステップＳ３２１）、走行路形状はストレートであると判断し（ステップＳ３２６）、絶対値のヨーレートが３［deg/sec］以上の場合は（ステップＳ３２１）、道路形状を判断する判断区間を開始する（ステップＳ３２２）。
【００５５】
次に、開始した判断区間において、絶対値のヨーレートが３［deg/sec］未満に低下したか否かを判断し（ステップＳ３２３）、絶対値のヨーレートが３［deg/sec］以上のままであれば該判断区間を継続し、絶対値のヨーレートが３［deg/sec］未満に低下したとき該判断区間を終了する（ステップＳ３２４）。
【００５６】
次に、上記判断区間内において、ヨーレート（絶対値）のピーク値が５［deg/sec］未満であれば（ステップＳ３２５）、走行路形状はストレートであると判断し（ステップＳ３２６）、また、ヨーレート（絶対値）のピーク値が５［deg/sec］以上で且つ１５［deg/sec］未満であれば（ステップＳ３２５，Ｓ３２７）、走行路形状はカーブであると判断し（ステップＳ３２８）、さらに、ヨーレート（絶対値）のピーク値が１５［deg/sec］以上であれば（ステップＳ３２７）、走行路形状はコーナであると判断する（ステップＳ３２９）。
【００５７】
次に、再び図１１に戻って、走行路形状の推定処理（ステップＳ３０３）でストレートと判断された場合には、一時的にストレート用のデータ保持メモリに加算し（ステップＳ７０４）、また、走行路形状の推定処理（ステップＳ３０３）でカーブと判断された場合には、一時的にカーブ用のデータ保持メモリに加算していく（ステップＳ７０５）。ここで、ストレート用およびカーブ用のデータ保持メモリは、上記プロセッサに付属のメモリ等で実現される。
【００５８】
次に、車速センサ３０２から車速情報を取得して当該車両が走行中か否かを判断し（ステップＳ３０６）、走行中であればステップＳ３０３に戻って上記ステップＳ３０３からステップＳ３０５までの処理を繰り返してドライバの心理状態推定する走行区間を継続し、また、当該車両が停止状態になったと判断されたときにはドライバの心理状態推定する区間を終了する（ステップＳ７０６）。なお、ステップＳ３０３の走行路形状の推定処理においてコーナと判断されたときにも、ドライバの心理状態推定する走行区間を終了する。
【００５９】
次に、ドライバの心理状態推定する区間が終了したとき、心理変化推定部３１５では、道路形状推定部３１３により推定された走行路形状に応じて操舵滑らかさ算出部３１１で算出した操縦の滑らかさを補正し、区間設定部３１４で設定された走行区間における該補正後の平均値を求める。
【００６０】
ここで、操縦の滑らかさの補正は、カーブ用のデータ保持メモリに記憶されたカーブデータを０．６倍し、ストレート用のデータ保持メモリに記憶されたストレートデータはそのままとすることにより行う。この補正は、実施例１の図４でも例示したように、カーブ走行時にはストレート走行時に比べて操舵ジャークが大きな値をとり易く、このような走行路形状による影響を抑制する観点から行うものである。
【００６１】
つまり、ストレート用およびカーブ用のデータ保持メモリを参照して、該走行区間における操舵滑らかさ平均値を「｛（ストレートデータ）＋（カーブデータ）×０．６／走行区間の時間」により算出する（ステップＳ３０７）。なお、走行区間の時間は、走行区間のサンプリング数としても良い。
【００６２】
次に、心理変化推定部３１５では、ステップＳ３０７で算出した操舵滑らかさ平均値が予め設定された閾値を超えているか否かを判断し（ステップＳ３０８）、操舵滑らかさ平均値が閾値を超えたとき、ドライバに心理変化が起きた（ドライバが不安感を持っている）と判定し（ステップＳ３０９）、操舵滑らかさ平均値が閾値を超えなければ、ドライバに心理変化が起きていない（ドライバが不安感を持っていない）と判定する（ステップＳ３０９）。
【００６３】
以上説明したように、本実施例の運転心理変化推定装置および運転心理変化推定方法では、情報取得手段（操舵角取得手段；操舵角センサ３０１）により操舵角を取得し、滑らかさ算出手段（操舵滑らかさ算出手段；操舵滑らかさ算出部３１１）により時系列に取得した操舵角の二階微分値である操舵ジャークに基づきドライバによる操縦の滑らかさを算出し、心理変化推定手段（心理変化推定部３１５）により操縦の滑らかさの推移によりドライバの心理変化を推定することとして、操縦の滑らかさが予め設定された閾値を超えたとき、ドライバに心理変化が起きたと推定する。
【００６４】
このように、操縦の滑らかさ(操舵角の二階微分値)を使ってドライバの心理変化を推定するので、ドライバの違いや場所による影響を考慮しなくてもドライバの心理変化を推定することができ、車速が余り変化しないような低速域での推定も行うことが可能である。また、ドライバの特定や場所などを特定すること無く、ドライバが行おうと思っていた操作操縦に乱れが生じていることを確実に抽出して、ドライバの心理変化を推定でき、ドライバまたは車両が初めて通る道であってもドライバの心理変化を推定し得る運転心理変化推定装置および運転心理変化推定方法を実現することができる。
【００６５】
また、本実施例の運転心理変化推定装置では、区間設定手段（道路形状推定部３１３および区間設定部３１４）により当該車両が走行する走行区間を設定し、心理変化推定手段（心理変化推定部３１５）において、設定された走行区間における操縦の滑らかさの平均値を求め、該平均値に基づきドライバの心理変化を推定する。このように、操舵の滑らかさ(操舵角の二階微分値)の平均値を使って走行上の区間内でドライバの心理変化を推定するため、実施例１または実施例２で推定したような瞬間的な感情変化ではなく、意識に上がってこない、例えば漠然と不安に思っている、または嫌がっているといった心理状態を推定することができる。
【００６６】
また、本実施例の運転心理変化推定装置では、ヨーレート取得手段によりヨーレートを取得し、区間設定手段（道路形状推定部３１３および区間設定部３１４）において、ヨーレートの推移に基づき走行路形状を推定し、該走行路形状および当該車両の走行中／停止の状態に基づき走行区間を設定する。このように、車両から取得できるヨーレート情報を基に現在車両が走行している走行路形状と走行／停止の動きとにより走行区間を設定してドライバの心理変化を推定するため、ドライバが同じ道路上を走行しているという感覚に近い走行区間を用いて心理状態の推定を行うことができる。
【００６７】
また、本実施例の運転心理変化推定装置では、心理変化推定手段（心理変化推定部３１５）において、区間設定手段（道路形状推定部３１３および区間設定部３１４）で推定された該走行路形状に応じて前記車両移動の滑らかさまたは前記操縦の滑らかさを補正し、区間設定手段（道路形状推定部３１３および区間設定部３１４）で設定された走行区間における該補正後の平均値を求め、該平均値に基づきドライバの心理変化を推定する。このように、車両から取得できるヨーレート情報を基に現在車両が走行している走行路形状を推定しその走行路形状により操舵の滑らかさの計算を補正するため、平均値を使うことによる走行路形状の影響を少なくすることができ、走行区間内の走行路形状が多種多様な場合にも対応してドライバの心理状態の推定をすることができる。
【００６８】
また、本実施例の運転心理変化推定装置では、心理変化推定手段（心理変化推定部３１５）において、ヨーレートの推移に基づき走行路形状を推定し、該走行路形状に応じて前記車両移動の滑らかさまたは前記操縦の滑らかさを補正する。このように、車両から取得できるヨーレート情報を基に現在車両が走行している走行路形状を推定しその走行路形状により操舵の滑らかさを補正するため、例えばカーブ走行時にはストレート走行時に比べて操舵ジャークが大きな値をとり易いが、このような走行路形状による影響を抑制して、より確実にドライバの心理変化を推定することができる。
【００６９】
なお、本実施例の運転心理変化推定装置および運転心理変化推定方法は、実施例１に対してヨーレートセンサ３０６、道路形状推定部３１３および区間設定部３１４を付加した構成により、上記効果を得ているが、実施例２に対して同等の構成要素を付加しても上記効果と同等の効果を得ることができる。
【００７０】
すなわち、ヨーレートセンサ、道路形状推定部および区間設定部を付加し、道路形状推定部により道路の形状を推定し、区間設定部により当該車両が走行する走行区間を設定し、心理変化推定部において、道路形状推定部で推定された該走行路形状に応じて車速の滑らかさを補正し、区間設定部で設定された走行区間における該補正後の平均値を求め、該平均値が予め設定された閾値を超えたとき、ドライバに心理変化が起きたと推定する構成である。
【００７１】
〔実施例４〕
次に、図１３は本発明の実施例４に係る運転心理変化推定装置の構成図である。
【００７２】
同図において、本実施例の運転心理変化推定装置は、車速、操舵等の車両情報を取得する情報取得手段として操舵角センサ（操舵角取得手段）４０１、車速センサ４０２、アクセルペダルセンサ４０３およびヨーレートセンサ（ヨーレート取得手段）４０６を備え、また、時系列に取得した操舵角の二階微分値である操舵ジャークに基づきドライバによる操縦の滑らかさを算出する操舵滑らかさ算出部４１１と、ヨーレートまたは該ヨーレートの推移に応じて閾値を変更設定しつつ、操縦の滑らかさが該閾値を超えたとき、ドライバに心理変化が起きたと推定する心理変化推定部４１５と、を備えて構成されている。また、本実施例の運転心理変化推定装置による推定結果を情報提供装置４２１に通知する構成により情報提供システムが具現され、情報提供装置４２１では、ドライバの心理変化に合わせて情報提供の仕方を変更する。
【００７３】
また、図１３の構成では。車両情報を取得するセンサ類として、操舵角を取得できる操舵角センサ４０１と、車速を取得できる車速センサ４０２と、アクセルペダルのオン／オフまたはアクセル開度を取得できるアクセルペダルセンサ４０３と、車両のヨーレートを取得できるヨーレートセンサ４０６を備え、これらセンサ類から直接車両情報を取得できる構成であるが、ＣＡＮ等の車両用通信ネットワークなどを介して車両情報を取得する構成としても良い。
【００７４】
また、操舵滑らかさ算出部４１１および心理変化推定部４１５は、実施例１同様、プロセッサおよびメモリによって実現されるものであり、各部は、メモリに記憶されてプロセッサ上で実行されるプログラムである。操舵滑らかさ算出部４１１は、操舵角センサ４０１の操舵角度情報より操舵の動きの滑らかさを算出する。また、心理変化推定部４１５は、ヨーレートセンサ４０６からの情報により閾値を変更設定しつつ、操舵滑らかさ算出部１１１と車速センサ１０２とアクセルペダルセンサ１０３からの情報よりドライバの心理変化を推定する。
【００７５】
次に、以上の構成を備えた本実施例の本実施例の運転心理変化推定装置における運転心理変化推定方法について、図１４および図１５を参照して詳細に説明する。ここで、図１４は本実施例の運転心理変化推定方法を説明するフローチャートであり、図１５はヨーレートに応じて設定される閾値を例示する説明図である。
【００７６】
まず、操舵滑らかさ算出部４１１において、操舵角センサ４０１から操舵角度情報を取得し（ステップＳ４０１）、１つ前に取得した操舵角度の値との差分を用いて操舵角速度を算出する（ステップＳ４０２）。次に、算出された操舵角速度の何点分か（ここでは７点分）で移動平均値を算出して、移動平均操舵角速度を得る（ステップＳ４０３）。次に、その移動平均操舵角速度と１つ前に得られた移動平均操舵角速度の値との差分を用いて操舵角加速度を算出する（ステップＳ４０４）。
【００７７】
次に、算出された操舵角加速度の何点分か（ここでは５点分）で移動平均値を算出して、移動平均操舵角加速度を得る（ステップＳ４０５）。次に、その移動平均操舵角加速度と１つ前に得られた移動平均操舵角加速度の値との差分を用いて操舵ジャークを算出する（ステップＳ４０６）。そしてさらに、算出された操舵ジャークを二乗したものを操舵の滑らかさの値として得る（ステップＳ４０７）。
【００７８】
次に、心理変化推定部４１５では、車速センサ４０２からの車速情報より、当該車両が走行しているのか或いは停止しているのかを判断し（ステップＳ４０８）、停止しているときの操舵に関しては心理変化がないと推定する（ステップＳ４１３）。つまり、本実施例の運転心理変化推定方法では、車速センサ４０２からの車速情報を用いて、車両が止まっていると判断されるときは推定から省いている。
【００７９】
また、ステップＳ４０８で走行していると判断された場合には、アクセルペダルのオン／オフ情報をアクセルペダルセンサ４０３より取得し、アクセルペダルがオン／オフの何れであるかを判断する（ステップＳ４０９）。アクセルペダルがオンの場合に出てくる操舵の滑らかさは、意識上にある不安や心理変化ではないとしてドライバの心理変化ではないと推定する（ステップＳ４１３）。
【００８０】
また、ステップＳ４０９でアクセルペダルがオフの場合には、心理変化推定部４１５は、ヨーレートセンサ４０６からのヨーレート情報により、ドライバの心理変化有り／無しを判定するための閾値を変更する（ステップＳ４１０）。
【００８１】
絶対値のヨーレートが非常に高い場合は基本的に曲率が大きい場面であり、どうしてもハンドルを大きく速くまわす必要がある場面が多く、そのような場面では操舵ジャークが大きな値をとり易い。したがって、図１５に示すように、絶対値のヨーレートがある一定値以上では、絶対値のヨーレートの増加に合わせて大きくなるように、閾値を変更設定している。このような閾値の変更によりドライバの心理変化の判定をドライバの感覚により近くすることができる。
【００８２】
次に、ステップＳ４１０で変更設定された閾値と操舵滑らかさ算出部４１１で算出した操舵滑らかさの値とを比較して（ステップＳ４１１）、閾値を超えていなければ意識上にある不安や心理変化は無いとし（ステップＳ４１３）、また閾値を超えた場合には、ドライバに心理変化が起こったと推定する（ステップＳ４１２）。
【００８３】
以上説明したように、本実施例の運転心理変化推定装置では、心理変化推定手段（心理変化推定部４１５）において、ヨーレートまたはヨーレートの推移に応じて閾値を設定し、操縦の滑らかさが該閾値を超えたとき、ドライバに心理変化が起きたと推定する。このように、車両から取得できるヨーレート情報を基にドライバの心理変化を推定するための閾値を変更するため、推定確度をより高めることができ、ドライバの心理変化の推定をドライバの感覚により近いものにすることができる。
【００８４】
〔変形例〕
次に、以上説明した実施例１から実施例４までの運転心理変化推定装置は、同時に動かしても動作上問題はなく、全てを含んだ構成で運転心理変化推定装置を実現しても良い。
【００８５】
図１６は、操縦の滑らかさ（操縦ジャーク）および車両移動の滑らかさ（車速ジャーク）の双方を算出可能で、何れかの滑らかさに基づきドライバの心理変化を推定する運転心理変化推定装置の動作を説明する説明図であり、図１６（ｆ）に示すような走行路を車両が走行したときの（ａ）操舵ジャーク、（ｂ）車速ジャーク、（ｃ）ブレーキペダルの状態、（ｄ）アクセルペダルの状態および（ｅ）車速の時間的推移をそれぞれ示している。
【００８６】
操縦の滑らかさ（操縦ジャーク；図１６（ａ）参照）に基づくドライバの心理変化推定は、実施例１で説明したように、アクセルペダルがオンのときには行われず（図１６（ａ）中の網掛け部分）、アクセルペダルがオフのときにのみ行われる。また、車両移動の滑らかさ（車速ジャーク；図１６（ｂ）参照）に基づくドライバの心理変化推定は、実施例２で説明したように、アクセルペダルおよびブレークペダルが共にオフのときには行われず（図１６（ｂ）中の網掛け部分）、アクセルペダルまたはブレークペダルの何れかがオンのときに行われる。
【００８７】
したがって、アクセルペダルまたはブレークペダルの何れかがオンのときには、車両移動の滑らかさ（車速ジャーク）に基づくドライバの心理変化推定を行い、アクセルペダルおよびブレークペダルが共にオフのときには、操縦の滑らかさ（操縦ジャーク）に基づくドライバの心理変化推定を行うようにすれば、車両運転のすべての走行状況においてほぼ網羅することができる。
【００８８】
また、アクセルペダルがオンのとき（アクセル操作中のとき）には、車両移動の滑らかさ（車速ジャーク）に基づくドライバの心理変化推定を行い、アクセルペダルがオフのとき（アクセルおよびブレーキ双方が非操作中またはブレーキ操作中のとき）には、操縦の滑らかさ（操縦ジャーク）に基づくドライバの心理変化推定を行うようにしても、車両運転のすべての走行状況においてほぼ網羅することができる。
【００８９】
〔実施例５〕
次に、以上説明した実施例１〜実施例４および変形例の運転心理変化推定装置を情報提供システムに適用した場合について詳しく説明する。
【００９０】
各実施例の構成においても簡単に説明したように、各実施例の運転心理変化推定装置による推定結果を、心理変化推定部１１５，２１５，３１５または４１５から情報提供装置１２１，２２１，３２１または４２１に通知する構成により情報提供システムが具現され、情報提供装置１２１，２２１，３２１または４２１では、ドライバの心理変化に合わせて情報提供の仕方を変更する。
【００９１】
具体的には、ドライバの心理変化が推定されたとき、情報提供装置１２１，２２１，３２１または４２１による情報提供のタイミング変更、或いは情報の再提示などがある。ＶＩＣＳ情報や経路案内などの情報提供中にドライバの心理変化が起きた場合、ドライバはその情報を正確に取得できていない可能性が高いため、心理変化が起きた時に提供されていた情報が表示系の情報であれば表示時間を延長し、また提供情報が音声系の情報であれば再度同じ情報をドライバに提供する。このような態様により、ドライバへ伝えたい情報をより正確に提供することができる。さらに、タイミング的にすぐに情報提供しなければならない場合には、音声のスピードを少し遅くすることで情報を取得し易くすることができる。
【００９２】
また、ドライバに不安感があると推定された場合には、自分が今走行している道路がどのような形状をしてどこに繋がっているか等の情報を分かり易く表示するか、或いは、自分の位置が有名なＰＯＩや駅または幹線道路に対してどこにいるのか等の情報を分かり易く簡略的に表示を出したり、大きな道または幹線道路に出るための経路を表示したりする。
【００９３】
以上説明したように、本実施例の情報提供システムでは、実施例１〜実施例４または変形例の何れかの運転心理変化推定装置を有し、ドライバに心理変化が起きたと推定されたとき、該ドライバへの情報提供の仕方を変更する。例えば、ドライバの心理変化が起きた場面で情報提供がなされている場合には、情報の再提示や理解しやすい形に変更して提示することにより、ドライバへ伝えたい情報をより正確に提供することができる。また、オペレータにそのフラグを渡すことでドライバとの意思疎通を円滑にさせるなど、情報提供やコミュニケーションをよりドライバと正確に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００９４】
【図１】本発明の実施例１に係る運転心理変化推定装置の構成図である。
【図２】実施例１の運転心理変化推定方法を説明するフローチャートである。
【図３】操舵角度から操舵ジャークを算出するまでの過程を説明する説明図である。
【図４】普通路走行時の車両の（ａ）速度、（ｂ）ヨーレート、（ｃ）操舵角および（ｄ）操舵ジャークを例示する説明図である。
【図５】狭路走行時の車両の（ａ）速度、（ｂ）ヨーレート、（ｃ）操舵角および（ｄ）操舵ジャークを例示する説明図である。
【図６】本発明の実施例２に係る運転心理変化推定装置の構成図である。
【図７】実施例２の運転心理変化推定方法を説明するフローチャートである。
【図８】普通路走行時の車両の（ａ）車速および（ｂ）車速ジャークを例示する説明図である。
【図９】狭路走行時の車両の（ａ）車速および（ｂ）車速ジャークを例示する説明図である。
【図１０】本発明の実施例３に係る運転心理変化推定装置の構成図である。
【図１１】実施例３の運転心理変化推定方法を説明するフローチャートである。
【図１２】道路形状推定部３１３による走行路形状の推定を説明するフローチャートである。
【図１３】本発明の実施例４に係る運転心理変化推定装置の構成図である。
【図１４】実施例４の運転心理変化推定方法を説明するフローチャートである。
【図１５】ヨーレートに応じて設定される閾値を例示する説明図である。
【図１６】変形例の運転心理変化推定装置の動作を説明する説明図である。
【符号の説明】
【００９５】
１０１，２０１，３０１，４０１  操舵角センサ（操舵角取得手段）
１０２，２０２，３０２，４０２  車速センサ（車速取得手段）
１０３，２０３，４０３  アクセルペダルセンサ（アクセル操作検出手段）
２０４  ブレーキペダルセンサ（ブレーキ操作検出手段）
２０５  各車輪速センサ（各車輪速取得手段
３０６，４０６  ヨーレートセンサ（ヨーレート取得手段）
１１１，３１１，４１１  操舵滑らかさ算出部
２１１  車速滑らかさ算出部
２１２  路面影響推定部
３１３  道路形状推定部
３１４  区間設定部
１１５，２１５，３１５，４１５  心理変化推定部
１２１，２２１，３２１，４２１  情報提供装置
【図１】
2009040184.tif 000003
【図２】
2009040184.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2009040184.tif 000009
【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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