(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
運転操作量、車両状態量の少なくともいずれかを含む時系列データである運転行動データを入力する運転行動データ入力手段と、
認識対象とする各運転行動パターンを隠れマルコフモデルとして表現するために必要な統計的特徴量を、各運転行動パターンの運転行動データを観測シンボル系列に用いて推定する運転行動パターンパラメータ学習手段と、
認識実行時点から直近の所定時間区間の前記運転行動データを格納する観測データ系列バッファと、
前記観測データ系列バッファに格納された運転行動データが、前記運転行動パターンパラメータ学習手段によって推定されたパラメータで表される各運転行動パターンモデルから出力される確率を、出力確率算出アルゴリズムを用いて算出し、出力確率の最も高い運転行動パターンを認識結果として出力する運転行動パターン認識手段と
を有することを特徴とする運転行動パターン認識装置。
【請求項２】
請求項１に記載の運転行動パターン認識装置において、
時間長の異なる複数個の観測データ系列バッファと、
各運転行動パターンの出力確率算出に用いられる隠れマルコフモデル観測シンボル系列として、算出対象となる運転行動パターンに対して前記少なくとも一つ以上の観測データ系列バッファの中から設定された観測データ系列バッファを用いる運転行動パターン認識手段と
を有することを特徴とする運転行動パターン認識装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の運転行動パターン認識装置において、
前記観測データ系列バッファの時間長を可変で設定するデータ系列バッファ長可変設定手段を有することを特徴とする運転行動パターン認識装置。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれかに記載の運転行動パターン認識装置において、
自車両の車両走行データ、自車周囲等のデータから、自車両の走行状況を判定し、走行状況データ系列バッファ長を走行状況に応じて可変で設定するデータ系列バッファ長可変設定手段を有することを特徴とする運転行動パターン認識装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、車両を運転する運転者の運動行動パターンの認識を行う装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
車両を運転する運転者の操作量、車両状態量等の時系列データから、運転行動パターンを認識する技術としては、例えば、『Ｎｉｓｓａｎ  Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ  Ｂａｓｉｃ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  Ａｎｎｕａｌ  Ｒｅｐｏｒｔ  １９９６，Ｎｉｓｓａｎ  Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ  Ｂａｓｉｃ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ，Ｎｉｓｓａｎ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  ａｎｄ  Ｄｅｖｅｌｏｐｅｍｅｎｔ  Ｉｎｃ．』に記載されている方法がある。この従来技術は、自動車運転時の右折、左折、制動停止、レーンチェンジなどの運転行動パターンを認識対象のカテゴリ、自車速度、自車前後加速度、操舵角、操舵角速度の時系列データを観測シンボル系列にそれぞれし、隠れマルコフモデルに基づいて、最尤法を用いて認識を行う方法であり、極めて高い正認識率（全サンプルデータ数中、認識結果として正しいカテゴリが出現したサンプルデータ数の割合）が報告されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
この従来の方法では、認識実行時には、各運転行動パターンの開始から終了までの時間区間を切り出した、あらかじめ用意しておいた時系列データを用いていた。しかしながら、このような方法では、例えば、車両走行時に得られる連続データを用いてリアルタイムに認識を行おうとした場合には、運転行動パターンの開始および終了のタイミングが明示的に与えられていないため、認識を実行できない、という問題点があった。
【０００４】
本発明は、このような従来の問題点に着目してなされたもので、運転行動パターンの連続認識が可能な技術を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上述の課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、隠れマルコフモデルを用いた運転行動パターンの認識において、運転行動パターンパラメータ学習手段で推定されたパラメータと、連続的に入力される運転行動データのうち、認識実行時点から過去所定時間までの区間の運転行動データを観測データ系列として用いるために一時的に格納する観測データ系列バッファを設け、観測データ系列バッファに格納された観測シンボル系列が、運転行動パターンパラメータ学習手段によって推定されたパラメータで表される各運転行動パターンモデルから出力される確率を算出し、出力確率の最も高い運転行動パターンを認識結果として出力する運転行動パターン認識手段とを設ける構成としている。
【０００６】
また、請求項２に記載の発明は、時間長の異なる複数個の観測データ系列バッファと、各運転行動パターンが出力される確率の算出を時間長の異なる少なくとも一つ以上のバッファに格納された観測データ系列を用いて行い、出力確率の最も高い運転行動パターンを認識結果として出力する運転行動パターン認識手段とを設ける構成としている。
【０００７】
また、請求項３に記載の発明は、観測データ系列バッファの時間長を、可変で設定する手段を設ける構成としている。
【０００８】
さらに、請求項４に記載の発明は、前記観測データ系列バッファの時間長を、車両速度等の走行状況に応じて可変で設定する構成としている。
【０００９】
以下、本発明の作用を説明する。
請求項１に記載の発明では、連続的に得られる運転行動データのうち、認識実行時点から直前の所定時間区間を一時的にバッファに格納することによって、認識に使用される観測データ系列が運転行動パターンの開始および終了時点を含む構成とすることにより、運転行動パターンの開始または終了時点が明示的でない運転行動データを用いた運転行動パターンを連続的に認識できる。
【００１０】
また、請求項２に記載の発明では、時間長の異なる複数個の観測データ系列バッファを設け、運転行動データが各運転行動パターンモデルから出力される確率の算出を、時間長の異なる少なくとも一つ以上のバッファに格納された観測データ系列を用いて行い、出力確率の最も高い運転行動パターンを認識結果として出力する構成としたので、認識対象とする運転行動パターン間でパターンの開始から終了までの平均時間長が異なる場合にも、より適切に運転行動パターンの認識を行えるようにする。
【００１１】
また、請求項３に記載の発明では、各運転行動パターンの出力確率の算出に用いるために設ける少なくとも一つ以上の観測データ系列バッファの時間長を、可変で設定する手段を有する構成とすることにより、運転行動パターンの連続認識が、より適切に行えるようにする。
【００１２】
さらに、請求項４に記載の発明では、前記観測データ系列バッファの時間長は、車速等の走行状況に応じて可変とすることにより、運転行動パターンの連続認識が、より適切に行えるようにする。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明による運転行動パターン認識装置の実施の形態を添付図面を参照して詳細に説明する。
【００１４】
（第１の実施の形態）
図１〜図４を用いて、本発明による運転行動パターン認識装置の第１の実施の形態を説明する。
図１は、第１の実施の形態の概略構成を示すブロック図、図２は、第１の実施の形態の機能構成を示すブロック図である。
【００１５】
まず、図１を用いて構成を説明する。
運転操作量、車両状態量の少なくともいずれかを含む時系列データである運転行動データを入力する運転行動データ入力手段１と、認識対象とする各運転行動パターンを隠れマルコフモデルとして表現するために必要な統計的特徴量を、各運転行動パターンの運転行動データを観測シンボル系列に用いて推定する運転行動パターンパラメータ学習手段３と、認識実行時点から直近の所定時間区間の前記運転行動データを格納する観測データ系列バッファ５と、観測データ系列バッファ５に格納された運転行動データが各運転行動パターンから出力される確率を、運転行動パターンパラメータ学習手段３によって推定されたパラメータと出力確率算出アルゴリズムを用いて算出し、出力確率の最も高い運転行動パターンを認識結果として出力する運転行動パターン認識手段７とを有する構成とする。
【００１６】
以下、本発明における実施の形態を説明するための一例として、右折、左折、制動停止、車線変更、追い越しの５種類の運転行動パターンを認識する認識システムを想定し説明する。このうち、車線変更は自車右側の車線と自車左側の車線への車線変更の２種類が考えられるため、別の運転行動パターンとして扱うこととする。したがって、６種類の運転行動パターンの認識を考える。
【００１７】
運転行動データは、運転者の操作量として、例えばアクセルペダル開度、ステアリング角度を、車両状態量として、例えば自車速度、自車前後加速度などの運転行動に関するデータであり、これらは各種センサ１１で測定される。隠れマルコフモデルを用いた運転行動パターンの認識システムは、コンピュータ１３を用いて構築される。隠れマルコフモデルの認識プロセスは、パラメータの推定と、推定されたパラメータを用いた認識に大きく分けることができる。第１の実施の形態では、コンピュータ１３において、前者はパラメータ推定処理部１５で、後者は認識処理部１７で、それぞれ処理が行われるものとする。
【００１８】
隠れマルコフモデルを用いて時系列データのパターン認識を行うためには、あらかじめ認識対象とするカテゴリのパラメータλ＝｛π，Ａ，Ｂ｝を推定する必要がある。ここで、πは各状態の初期発生確率集合、Ａは状態間遷移確率集合、Ｂは出力確率集合をそれぞれ示す。各種センサ１１で得られた運転行動データは、前処理部１９で認識対象とする運転行動パターン別に分類された後、運転行動データ格納メモリ２１に格納され、観測シンボル系列として用いる。
【００１９】
パラメータ推定部２３では、認識対象である各運転行動パターンに対して、隠れマルコフモデルのパラメータである初期確率π、状態間遷移確率Ａ、出力確率Ｂを運転行動データ格納メモリ２１に格納された多数の観測シンボル系列を用いて、運転行動データから出力される確率Ｐ（λ｜Ｏ）が最大になるように推定する。
【００２０】
隠れマルコフモデルのパラメータ推定には、一般的にはＢａｕｍ−Ｗｅｌｃｈアルゴリズムが用いられる。なお、Ｂａｕｍ−Ｗｅｌｃｈアルゴリズム、および後述するＦｏｒｗａｒｄアルゴリズム、Ｖｉｔｅｒｂｉアルゴリズムは、例えば、文献『Ｘ．Ｄ．Ｈｕａｎｇ，Ｙ．Ａｒｉｋｉ，ａｎｄ  Ｍ．Ａ．Ｊａｃｋ．Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌｓ  ｆｏｒ  Ｓｐｅｅｃｈ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．  Ｅｄｉｎｂｕｒｇｈ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  Ｐｒｅｓｓ，Ｅｄｉｎｂｕｒｇｈ，１９９０』によって、その内容が知られたものである。以上の手続きで得た隠れマルコフモデルのパラメータを用いて、運転行動パターンの認識を行う。推定されたパラメータはパラメータ格納メモリ２５に記憶しておく。
【００２１】
観測データ系列バッファ２７には、認識実行時点から直前の所定時間区間Ｔの区間の運転行動データが一時的にメモリに記憶されている。運転行動パターン認識実行部２９では、隠れマルコフモデルの出力確率算出アルゴリズムであるＦｏｒｗａｒｄアルゴリズム、またはＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムを使用して、上記の運転行動データを観測シンボル系列と推定されたパラメータを用いて、各運転行動パターンの行動確率Ｐ（Ｏ｜λ）を算出し、最も出力確率の高い運転行動パターンを認識結果として、認識結果出力用メモリ３１に出力する。
【００２２】
次に、認識処理部１７での処理ルーチンについて説明する。
認識処理部１７起動後、割り込みタイマを利用してサンプリング周期Ｔｓ毎に発生する割り込み信号がステップＳ１０１で検出されると、観測データ系列バッファ２７の更新を行う。ここで、説明のため、バッファは、サンプリング周期Ｔｓ、サンプリングデータ個数ｍ、バッファ長Ｌ秒とする。
【００２３】
まず、ステップＳ１０３で、バッファに蓄えられているデータを１フレームずつ後方に移動させる。次に、ステップＳ１０５で、センサから出力された信号をＡ／Ｄ変換を介して読み込み、ステップＳ１０７で書き込む。この操作をサンプリング周期毎に行うことにより、常に認識実行時点から直前のＬ秒間の運転行動データがバッファに保持される。
【００２４】
第１の実施の形態における運転行動データとデータ系列バッファとの対応例として、右折時のデータ例を図４に示す。
【００２５】
次に、同様に割り込みタイマを利用して認識実行周期Ｔｃ毎に発生する割り込み信号がステップＳ１０９で検出されると、ステップＳ１１１で、各運転行動パターンの出力確率Ｐ（Ｏ｜λ）を算出し、最も出力確率の高い運転行動パターンを認識結果とする。認識結果は、ステップＳ１１３で、認識結果出力用メモリに格納される。
【００２６】
（第２の実施の形態）
図３及び図５を用いて、本発明による運転行動パターン認識装置の第２の実施の形態を説明する。
【００２７】
第２の実施の形態では、異なる時間長のバッファを複数個設ける。説明のための例として、上記の６種類の運転行動パターンに対してｎ個のバッファＯ1 〜Ｏn を設ける。
【００２８】
認識処理部１７の処理フロー（図３参照）におけるステップＳ１０３でのバッファ更新、ステップＳ１０７でのデータのバッファへの書き込みは、各バッファＯ1 〜Ｏn に対して行う。さらに、出力確率の計算は、運転行動パターンｉに対応する少なくとも一つ以上のバッファＯj を用いて出力確率Ｐij＝Ｐ（Ｏj ｜λi ）の算出を行う。このとき、バッファＯj の時間長を、パラメータ推定に用いた運転行動パターンの平均時間長等を参考に、最適な認識性能が得られるように設定するＯn を設ける。さらに、各認識カテゴリλi が使用するバッファＯj との対応はあらかじめ定めておき、その内容を認識処理部１７に持たせておく。
【００２９】
第２の実施の形態における運転行動データとデータ系列バッファとの対応例を、図５に示す。
【００３０】
（第３の実施の形態）
図６〜図８を用いて、本発明による運転行動パターン認識装置の第３の実施の形態を説明する。
図６は、第３の実施の形態の概略構成を示すブロック図であり、第１及び第２の実施の形態と異なる点は、データ系列バッファ長可変設定手段９を設けている点である。
また、図７は、第３の実施の形態の機能構成を示すブロック図であり、第１及び第２の実施の形態と異なる点は、スイッチ４１と、スイッチ４１の操作内容を処理するスイッチ操作処理部４３を新たに設けている点である。
【００３１】
図８は、認識処理部１７ａでの処理フローを示したものである。
認識処理部１７ａが起動されると、ステップＳ２０１で、規定値にバッファ長が初期設定される。ステップＳ２０３で、バッファ長を指定するスイッチの操作が検出されると、ステップＳ２０５で、操作内容が検出され、ステップＳ２０７で、変更対象であるバッファのバッファ長の再設定を行う。
以降は、図３に示すフローと同様の処理なので、説明を省略する。
【００３２】
なお、第２の実施の形態におけるスイッチ４１の具体的な例としては、コンピュータ１３上のディップスイッチ、電子回路に実装するＲＯＭの交換、認識実行用ソフトウェアの変数値設定、等が使用可能である。
【００３３】
（第４の実施の形態）
図９及び図１０を用いて、本発明による運転行動パターン認識装置の第４の実施の形態を説明する。
【００３４】
認識実行時には、バッファに含まれる時系列データが、ある運転行動パターン開始から終了までの時間区間を確実に含み、かつ、開始以前または終了後の異なる運転行動パターンのデータを含まないことが、認識精度を向上させるうえで望ましいといえる。
【００３５】
しかしながら、通常の認識システムでは複数のカテゴリを認識対象とするので、カテゴリ間で運転行動パターンの開始から終了までの平均時間長が異なる場合があることが考えられる。第４の実施の形態では、コンピュータ１３に実装可能なメモリに制約があり、十分な個数のバッファを設定できないような場合においても、走行状況に応じてバッファ長を可変で設定することにより、より認識精度の良い認識が行えるようにすることをねらいとしている。
【００３６】
このような実施の形態の一例として、車両前方状況の画像処理を用いた認識方法を利用する例について説明する。
車両前方状況を撮影した画像をコンピュータ上で画像処理し、走行状況を認識することにより、市街路で交差点に接近しているか、高速道路を走行中であるかが判定可能であるとする。
【００３７】
図９は、第４の実施の形態の機能構成を示すブロック図であり、第１〜第３の実施の形態と異なる点は、撮像装置５１と、画像処理装置５３と、走行状況判定部５５を、新たに設けた点である。
【００３８】
撮像装置５１から入力された画像データは、画像処理装置５３で画像処理され、走行状況判定部５５で走行状況の判定が行われる。走行状況判定部５５で、交差点接近中であると判定された場合には、認識実行部１７ｂに設定されているバッファ長を右折または左折の運転行動パターンの平均時間長近辺に、また、高速道路走行中であると判定された場合には、バッファ長を追い越し、またはレーンチェンジの平均時間長近辺に、それぞれ再設定する。
【００３９】
図１０は、認識処理部１７ｂでの処理フローを示したものである。
ステップＳ３０１では、走行状況とバッファ長の対応内容を読み込み、初期設定を行う。ステップＳ３０３では、走行状況認識結果を入力する。ステップＳ３０５では、走行状況判定部５５からの判定結果から走行状況変化の有無を判定する。走行状況変化が生じた場合には、ステップＳ３０７で、判定された走行状況に対応するバッファ長に変更する。
以降は、図３に示すフローと同様の処理なので、説明を省略する。
【００４０】
以上、本発明を実施の形態に基づいて具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々変更可能であることはいうまでもない。
【００４１】
【発明の効果】
以上、詳細に説明したように、本発明によれば、隠れマルコフモデルを用いた運転行動パターンの認識において、認識実行時点から直前の所定時間区間の運転行動データを用いて運転行動パターンの認識を行う構成としたので、運転行動パターンの連続認識が可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による運転行動パターン認識装置の第１の実施の形態の概略構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施の形態の機能構成を示すブロック図である。
【図３】認識処理部における処理フローを示す図である。
【図４】運転行動データとデータ系列バッファの対応例（右折時）を示す図である。
【図５】複数個設けられた運転行動データとデータ系列バッファとの対応例を示す図である。
【図６】第３の実施の形態の概略構成を示すブロック図である。
【図７】第３の実施の形態の機能構成を示すブロック図である。
【図８】第３の実施の形態の認識処理部における処理フローを示す図である。
【図９】第４の実施の形態の機能構成を示すブロック図である。
【図１０】第４の実施の形態の認識処理部における処理フローを示す図である。
【符号の説明】
１    運転行動データ入力手段
３    運転行動パターンパラメータ学習手段
５    観測データ系列バッファ
７    運転行動パターン認識手段
９    データ系列バッファ長可変設定手段
１１    各種センサ
１３    コンピュータ
１５    パラメータ推定処理部
１７，１７ａ，１７ｂ    認識処理部
１９    前処理部
２１    運転行動データ格納メモリ
２３    パラメータ推定部
２５    パラメータ格納メモリ
２７，２７ａ，２７ｂ    観測データ系列バッファ
２９    運転行動パターン認識実行部
３１    認識結果出力用メモリ
４１    スイッチ
４３    スイッチ操作処理部
５１    撮像装置
５３    画像処理装置
５５    走行状況判定部
【図１】
0003780656.tif 000002
【図２】
0003780656.tif 000003
【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】
0003780656.tif 000008
【図８】
0003780656.tif 000009
【図９】
0003780656.tif 000010
【図１０】
0003780656.tif 000011