ドライバー状態推定装置及びドライバー状態推定方法
【課題】より精度良くドライバーの状態を推定することが可能なドライバー状態推定装置及びドライバー状態推定方法を提供する。
【解決手段】運転支援装置１０の注意レベル推定部２０は、ドライバーの注意レベルが低いレベルと高いレベルとの場合にＴＮ、ＨＶ及びＨＲの３つのパラメータの標本値群を取得し、ベクトル空間上にプロットし、各標本値群中で平均値の点同士を結ぶ直線Ｎ１を法線とし、直線Ｎ１の中点Ｍ１を通る平面Ｐ１を設定する。注意レベル推定部２０は、測定されたＴＮ、ＨＶ及びＨＲが平面Ｐ１のいずれの側に位置するかでドライバーの注意レベルを推定する。ドライバーの注意レベルが異なる標本値群を３次元のベクトル空間上にプロットするため、標本値群中の標本値にバラツキがあっても、注意レベルの異なる標本値群同士を判別し易くなり、より精度良くドライバーの状態を推定できる。
【解決手段】運転支援装置１０の注意レベル推定部２０は、ドライバーの注意レベルが低いレベルと高いレベルとの場合にＴＮ、ＨＶ及びＨＲの３つのパラメータの標本値群を取得し、ベクトル空間上にプロットし、各標本値群中で平均値の点同士を結ぶ直線Ｎ１を法線とし、直線Ｎ１の中点Ｍ１を通る平面Ｐ１を設定する。注意レベル推定部２０は、測定されたＴＮ、ＨＶ及びＨＲが平面Ｐ１のいずれの側に位置するかでドライバーの注意レベルを推定する。ドライバーの注意レベルが異なる標本値群を３次元のベクトル空間上にプロットするため、標本値群中の標本値にバラツキがあっても、注意レベルの異なる標本値群同士を判別し易くなり、より精度良くドライバーの状態を推定できる。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ドライバー状態推定装置及びドライバー状態推定方法に関し、特にドライバーの状態に影響されるパラメータの標本値群に基づいてドライバーの状態を推定するドライバー状態推定装置及びドライバー状態推定方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、自動車における交通事故の防止を目的とした予防安全技術として、ＨＭＩ（Human Machine Interface）による様々な情報提示手法が検討されている。情報提示による予防安全効果のさらなる向上のためには、車両周囲の物理的な事故発生のリスクに加えて、刻々と変化するドライバーの運転に対する注意レベルや疲労度等の状態に対して考慮することが重要であると考えられる。例えば、特許文献１では、ブレーキ遅れ時間等のドライバーの操作量を基準操作量と比較することにより、ドライバーの疲労度を推定する疲労検出装置が開示されている。この装置では、ドライバーの疲労度の推定の際に、車両周辺の他車両情報、道路形状情報、気象情報及び操作デバイスの劣化情報に基づいた推定を行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−６８３９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記のような技術においては、単一のパラメータであるブレーキ遅れ時間等をその基準操作量と比較することによってドライバーの疲労度を推定しているが、同じ疲労度であっても、生体であるドライバーのブレーキ遅れ時間等の値にはバラツキが生じる。例えば、ドライバーが全く疲労していない状態であっても、種々の要因により、予め設定したブレーキ遅れ時間等の基準操作量を下回る操作をしてしまうことは有り得る。このような場合、装置はドライバーが疲労しているものと誤判定をしてしまう。一方、ドライバーが極度に疲労している状態であっても、予め設定したブレーキ遅れ時間等の基準操作量を上回る操作をしてしまうことは有り得る。このような場合、装置はドライバーが疲労していないものと誤判定をしてしまう。ブレーキ遅れ時間以外に他車両情報や、道路形状情報等を単に加味して推定を行っても、上記のような問題は残る。そのため、ドライバーの状態をより精度良く推定することが可能な手法が望まれている。
【０００５】
本発明は、このような実情に考慮してなされたものであり、その目的は、より精度良くドライバーの状態を推定することが可能なドライバー状態推定装置及びドライバー状態推定方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、ドライバーの状態が第１レベルである場合とドライバーの状態が第１レベルより良好な第２レベルである場合とのそれぞれにおいて、ドライバーの状態に影響される少なくとも３つのパラメータそれぞれの標本値群を取得する標本値群取得手段と、標本値群取得手段が取得したパラメータそれぞれの標本値群を、パラメータそれぞれをベクトル軸とするベクトル空間上にプロットする標本値群プロット手段と、標本値群プロット手段によってパラメータの標本値群をプロットされたベクトル空間上において、第１レベルの標本値群中でパラメータそれぞれの平均値となる第１平均値点と、第２レベルの標本値群中でパラメータそれぞれの平均値となる第２平均値点とをプロットする平均値点プロット手段と、平均値点プロット手段がプロットした第１平均値点と第２平均値点とを結ぶ直線を設定する直線設定手段と、直線設定手段が設定した直線の中点を設定する中点設定手段と、直線設定手段が設定した直線を法線とし、中点設定手段が設定した直線の中点を通る面を設定する面設定手段と、ドライバーの運転中におけるパラメータそれぞれの測定値を取得する測定値取得手段と、測定値取得手段が取得したパラメータそれぞれの測定値をベクトル空間上にプロットする測定値プロット手段と、測定値プロット手段がプロットした測定値が、面設定手段が設定した面の第１レベルの標本値の側に位置するときは、ドライバーが第１レベルの状態であると推定し、測定値プロット手段がプロットした測定値が、面設定手段が設定した面の第２レベルの標本値の側に位置するときは、ドライバーが第２レベルの状態であると推定する状態推定手段とを備えたドライバー状態推定装置である。
【０００７】
この構成によれば、標本値群取得手段が、ドライバーの状態が第１レベルである場合とドライバーの状態が第１レベルより良好な第２レベルである場合とのそれぞれにおいて、ドライバーの状態に影響される少なくとも３つのパラメータそれぞれの標本値群を取得し、標本値群プロット手段が、標本値群取得手段が取得したパラメータそれぞれの標本値群を、パラメータそれぞれをベクトル軸とするベクトル空間上にプロットする。このように、ドライバーの状態が異なる標本値群を３次元以上のベクトル空間上にプロットすることにより、標本値群中の標本値にバラツキがあっても、ドライバーの状態が異なる標本値群同士を判別し易くなる。
【０００８】
また、平均値点プロット手段が、標本値群プロット手段によってパラメータの標本値群をプロットされたベクトル空間上において、第１レベルの標本値群中でパラメータそれぞれの平均値となる第１平均値点と、第２レベルの標本値群中でパラメータそれぞれの平均値となる第２平均値点とをプロットし、直線設定手段が、平均値点プロット手段がプロットした第１平均値点と第２平均値点とを結ぶ直線を設定し、中点設定手段が、直線設定手段が設定した直線の中点を設定し、面設定手段が、直線設定手段が設定した直線を法線とし、中点設定手段が設定した直線の中点を通る面を設定することにより、ドライバーの状態が異なる標本値群同士の境界となる面を設定することができる。
【０００９】
さらに、測定値取得手段が、ドライバーの運転中におけるパラメータそれぞれの測定値を取得し、測定値プロット手段が、測定値取得手段が取得したパラメータそれぞれの測定値をベクトル空間上にプロットし、状態推定手段が、測定値プロット手段がプロットした測定値が、面設定手段が設定した面の第１レベルの標本値の側に位置するときは、ドライバーが第１レベルの状態であると推定し、測定値プロット手段がプロットした測定値が、面設定手段が設定した面の第２レベルの標本値の側に位置するときは、ドライバーが第２レベルの状態であると推定することにより、パラメータの測定値にバラツキがあった場合でも明確な境界となる面を用いて、より精度良くドライバーの状態を推定することが可能となる。
【００１０】
この場合、パラメータには、自車と先行車との相対速度ΔＶ、目標車間距離と現在の車間距離との差である車間距離誤差ΔＲ及びアクセルペダル変位Ｐａとした場合に、ＴＮ（ｄＰａ／ｄｔ）＋Ｐａ＝ＨＶΔＶ＋ＨＲΔＲで示されるアクセルペダル操作モデルにおけるペダル遅れ時定数ＴＮ、相対速度フィードバックゲインＨＶ及び車間距離誤差フィードバックゲインＨＲを含むことが好適である。
【００１１】
この構成によれば、自車が先行車に対して追従走行を行っている際のアクセルペダル操作モデルにおけるペダル遅れ時定数ＴＮ、相対速度フィードバックゲインＨＶ及び車間距離誤差フィードバックゲインＨＲをパラメータに含むため、ドライバーの注意レベル等の状態が重要となる追従走行の際に、ドライバーの状態をより高精度で推定することができる。
【００１２】
また、標本値群取得手段は、ドライバーの状態が第１レベルである場合とドライバーの状態が第１レベルから段階的に良好になる第１レベル〜第ｎレベル（３＜ｎ）である場合のパラメータそれぞれの標本値群を取得し、平均値点プロット手段は、第１レベル〜第ｎレベルそれぞれの標本値群中でパラメータそれぞれの平均値となる第１平均値点〜第ｎ平均値をプロットし、直線設定手段は、平均値点プロット手段がプロットした第１平均値点と第２平均値点とを結ぶ第１の直線〜第ｎ−１平均値点と第ｎ平均値点とを結ぶ第ｎ−１の直線をそれぞれ設定し、中点設定手段は、直線設定手段が設定した第１〜第ｎ−１の直線それぞれの第１の中点〜第ｎ−１の中点を設定し、面設定手段は、直線設定手段が設定した第１〜第ｎ−１の直線を法線とし、中点設定手段が設定した第１〜第ｎ−１の直線の第１〜第ｎ−１の中点を通る第１の面〜第ｎ−１の面をそれぞれ設定し、状態推定手段は、測定値プロット手段がプロットした測定値が、測定値に最も近接する第ｋの面（１≦ｋ＜ｎ−１）との位置関係において、第ｋの面の第ｋレベルの標本値の側に位置するときは、ドライバーが第ｋレベルの状態であると推定し、測定値プロット手段がプロットした測定値が、面設定手段が設定した第ｋの面の第ｋ＋１レベルの標本値の側に位置するときは、ドライバーが第ｋ＋１レベルの状態であると推定することが好適である。
【００１３】
この構成によれば、標本値群取得手段は、ドライバーの状態が第１レベルである場合とドライバーの状態が第１レベルから段階的に良好になる第１レベル〜第ｎレベル（３＜ｎ）である場合のパラメータそれぞれの標本値群を取得するため、３段階以上に分類されたドライバーの状態の標本値群がベクトル空間上にプロットされることになる。
【００１４】
また、平均値点プロット手段は、第１レベル〜第ｎレベルそれぞれの標本値群中でパラメータそれぞれの平均値となる第１平均値点〜第ｎ平均値をプロットし、直線設定手段は、平均値点プロット手段がプロットした第１平均値点と第２平均値点とを結ぶ第１の直線〜第ｎ−１平均値点と第ｎ平均値点とを結ぶ第ｎ−１の直線をそれぞれ設定し、中点設定手段は、直線設定手段が設定した第１〜第ｎ−１の直線それぞれの第１の中点〜第ｎ−１の中点を設定し、面設定手段は、直線設定手段が設定した第１〜第ｎ−１の直線を法線とし、中点設定手段が設定した第１〜第ｎ−１の直線の第１〜第ｎ−１の中点を通る第１の面〜第ｎ−１の面をそれぞれ設定するため、ベクトル空間上に３段階以上に分類されたドライバーの状態が異なる標本値群同士の境界となる面を設定することができる。
【００１５】
さらに、状態推定手段は、測定値プロット手段がプロットした測定値が、測定値に最も近接する第ｋの面（１≦ｋ＜ｎ−１）との位置関係において、第ｋの面の第ｋレベルの標本値の側に位置するときは、ドライバーが第ｋレベルの状態であると推定し、測定値プロット手段がプロットした測定値が、面設定手段が設定した第ｋの面の第ｋ＋１レベルの標本値の側に位置するときは、ドライバーが第ｋ＋１レベルの状態であると推定するため、３段階以上に細かくドライバーの状態を推定することができる。
【００１６】
また、面設定手段は、直線設定手段が設定した直線を法線とし、中点設定手段が設定した直線の中点を通る平面を設定することが好適である。
【００１７】
この構成によれば、面設定手段は、直線設定手段が設定した直線を法線とし、中点設定手段が設定した直線の中点を通る平面を設定するため、ドライバーの状態が異なる標本値群同士の境界となる面を簡単に設定することができる。
【００１８】
一方、面設定手段は、直線設定手段が設定した直線を法線とし、中点設定手段が設定した直線の中点を通り、ドライバーの状態が互いに異なる標本値群同士の間を通る曲面を設定することが好適である。
【００１９】
この構成によれば、面設定手段は、直線設定手段が設定した直線を法線とし、中点設定手段が設定した直線の中点を通り、ドライバーの状態が互いに異なる標本値群同士の間を通る曲面を設定するため、例えば、標本値群中の標本値のバラツキが大きい場合であっても、ドライバーの状態が異なる標本値群同士の境界となる面を確実に設定することができる。
【００２０】
一方、本発明は、ドライバーの状態が第１レベルである場合とドライバーの状態が第１レベルより良好な第２レベルである場合とのそれぞれにおいて、ドライバーの状態に影響される少なくとも３つのパラメータそれぞれの標本値群を取得する標本値群取得工程と、標本値群取得工程で取得したパラメータそれぞれの標本値群を、パラメータそれぞれをベクトル軸とするベクトル空間上にプロットする標本値群プロット工程と、標本値群プロット工程によってパラメータの標本値群をプロットされたベクトル空間上において、第１レベルの標本値群中でパラメータそれぞれの平均値となる第１平均値点と、第２レベルの標本値群中でパラメータそれぞれの平均値となる第２平均値点とをプロットする平均値点プロット工程と、平均値点プロット工程でプロットした第１平均値点と第２平均値点とを結ぶ直線を設定する直線設定工程と、直線設定工程で設定した直線の中点を設定する中点設定工程と、直線設定工程で設定した直線を法線とし、中点設定工程が設定した直線の中点を通る面を設定する面設定工程と、ドライバーの運転中におけるパラメータそれぞれの測定値を取得する測定値取得工程と、測定値取得工程で取得したパラメータそれぞれの測定値をベクトル空間上にプロットする測定値プロット工程と、測定値プロット工程でプロットした測定値が、面設定工程で設定した面の第１レベルの標本値の側に位置するときは、ドライバーが第１レベルの状態であると推定し、測定値プロット工程でプロットした測定値が、面設定工程が設定した面の第２レベルの標本値の側に位置するときは、ドライバーが第２レベルの状態であると推定する状態推定工程とを含むドライバー状態推定方法である。
【００２１】
この場合、パラメータには、自車と先行車との相対速度ΔＶ、目標車間距離と現在の車間距離との差である車間距離誤差ΔＲ及びアクセルペダル変位Ｐａとした場合に、ＴＮ（ｄＰａ／ｄｔ）＋Ｐａ＝ＨＶΔＶ＋ＨＲΔＲで示されるアクセルペダル操作モデルにおけるペダル遅れ時定数ＴＮ、相対速度フィードバックゲインＨＶ及び車間距離誤差フィードバックゲインＨＲを含むことが好適である。
【００２２】
また、標本値群取得工程では、ドライバーの状態が第１レベルである場合とドライバーの状態が第１レベルから段階的に良好になる第１レベル〜第ｎレベル（３＜ｎ）である場合のパラメータそれぞれの標本値群を取得し、平均値点プロット工程では、第１レベル〜第ｎレベルそれぞれの標本値群中でパラメータそれぞれの平均値となる第１平均値点〜第ｎ平均値をプロットし、直線設定工程では、平均値点プロット工程でプロットした第１平均値点と第２平均値点とを結ぶ第１の直線〜前記第ｎ−１平均値点と第ｎ平均値点とを結ぶ第ｎ−１の直線をそれぞれ設定し、中点設定工程では、直線設定工程で設定した第１〜第ｎ−１の直線それぞれの第１の中点〜第ｎ−１の中点を設定し、面設定工程では、直線設定工程で設定した第１〜第ｎ−１の直線を法線とし、中点設定工程で設定した第１〜第ｎ−１の直線の第１〜第ｎ−１の中点を通る第１の面〜第ｎ−１の面をそれぞれ設定し、状態推定工程では、測定値プロット工程でプロットした測定値が、測定値に最も近接する第ｋの面（１≦ｋ＜ｎ−１）との位置関係において、第ｋの面の第ｋレベルの標本値の側に位置するときは、ドライバーが第ｋレベルの状態であると推定し、測定値プロット工程でプロットした測定値が、面設定工程で設定した第ｋの面の第ｋ＋１レベルの標本値の側に位置するときは、ドライバーが第ｋ＋１レベルの状態であると推定することが好適である。
【００２３】
また、面設定工程では、直線設定工程で設定した直線を法線とし、中点設定工程で設定した直線の中点を通る平面を設定することが好適である。
【００２４】
一方、面設定工程では、直線設定工程で設定した直線を法線とし、中点設定工程で設定した直線の中点を通り、ドライバーの状態が互いに異なる標本値群同士の間を通る曲面を設定することが好適である。
【発明の効果】
【００２５】
本発明のドライバー状態推定装置及びドライバー状態推定方法によれば、より精度良くドライバーの状態を推定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】実施形態に係る運転支援装置の構成を示す図である。
【図２】実施形態の運転支援装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】実施形態の運転支援装置が適用される状況を示す側面図である。
【図４】ドライバーの注意レベルを推定するための平面を設定した３次元空間を示す斜視図である。
【図５】ドライバーの注意レベルを判定するための曲面を設定した３次元空間を示す斜視図である。
【図６】ドライバーの注意レベルを推定するための複数の平面を設定した３次元空間を示す斜視図である。
【図７】実験例における被験者を示す表である。
【図８】実験例におけるサブタスクを示す図である。
【図９】実験例において最初に被験者の注意レベルの高低による標本値群の分離度の確認を行った際における被験者の運転に対する主観的な注意レベルのアンケート結果を示すグラフである。
【図１０】実験例において最初に被験者の注意レベルの高低による標本値群の分離度の確認を行った際に注意レベルの高低が分離できた度合を示す表である。
【図１１】実験例において最初に被験者の注意レベルの高低による標本値群の分離度の確認を行った際における注意レベルを推定するための平面を設定した３次元空間を示す斜視図である。
【図１２】実験例において２回目に被験者の注意レベルの推定を行った際におけるサブタスクが無い場合の車間距離、速度及びペダル操作量の変動を示すグラフである。
【図１３】実験例において２回目に被験者の注意レベルの推定を行った際におけるサブタスクが有る場合の車間距離、速度及びペダル操作量の変動を示すグラフである。
【図１４】実験例において２回目に被験者の注意レベルの推定を行った際における注意レベルを推定するための平面を設定した３次元空間を示す斜視図である。
【図１５】実験例において２回目に被験者の注意レベルの推定を行った際にサブタスクの有無を分けることができた度合を示す表である。
【図１６】実験例において２回目に被験者の注意レベルの推定を行った際における被験者の運転に対する主観的な注意レベルのアンケート結果を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下、図面を参照して本発明の実施形態に係るドライバー状態推定装置及びドライバー状態推定方法について説明する。図１に示す運転支援装置１０は、車両に搭載され、ドライバーの注意レベルに応じて情報の提示等の運転支援を行なうための装置である。
【００２８】
図１に示すように、運転支援装置１０は、レーダセンサ１１、カメラセンサ１２、ペダルセンサ１３及び車速センサ１４を備えている。レーダセンサ１１は、自車と先行車との車間距離及び先行車の速度を計測するためのものである。レーダセンサ１１には、ミリ波レーダあるいはレーザレーダ等を適用できる。カメラセンサ１２も、自車と先行車との車間距離を計測するためのものである。カメラセンサ１２には、ステレオカメラ等を適用することができる。ペダルセンサ１３は、自車のアクセルペダルの変位を検出するためのものである。車速センサ１４は、自車の車速を検出するためのものである。車速センサ１４により検出された車速はドライバーの注意レベルの推定の他、レーダセンサ１１、カメラセンサ１２及びペダルセンサ１３により検出された検出値の補正に用いられる。
【００２９】
運転支援装置１０は、注意レベル推定部２０を備えている。注意レベル推定部２０は、レーダセンサ１１、カメラセンサ１２、ペダルセンサ１３及び車速センサ１４が検出した検出値に基づき、ドライバーの注意レベルを推定するためのものである。注意レベル推定部２０は、物理的には、ＥＣＵ（Electro Control Unit）から構成され、装置全体を制御する。
【００３０】
注意レベル推定部２０にはドライバーデータベース３０が接続されている。ドライバーデータベース３０には、注意レベル推定部２０がドライバーの注意レベルを推定するためのパラメータの標本値が記録される。なお、データベース３０に記録される標本値は自車の個々のドライバーについてデータとすることにより、当該ドライバーに特化した標本値とすることができる。あるいは、ドライバーの注意レベルに対するパラメータの値に個々のドライバーによらない一般的な傾向が見られるときは、データベース３０に記録される標本値は、一般のドライバーについての統計的な標本値とすることもできる。この場合、自車のドライバーの年齢、性別及び運転経験等に合致した標本値を適用することができる。
【００３１】
アシスト方法決定部４０は、レーダセンサ１１、カメラセンサ１２、ペダルセンサ１３及び車速センサ１４が検出した検出値に基づいて推定される自車が現在の環境下でおかれている環境リスクと、注意レベル推定部２０が推定したドライバーの注意レベルとに応じて、ディスプレイ５１、スピーカ５２、ブザー５３及び反力アクチュエータ５４を動作させて、ドライバーの注意レベルを修正し、ドライバーの運転を支援するためのものである。
【００３２】
以下、本実施形態の運転支援装置１０の動作について説明する。本実施形態の運転支援装置１０は、全体としては図２に示す動作を自車の走行中に繰り返し実行する。本実施形態では、図３に示すように、自車１００が先行車２００の後方に追従して走行している状態を想定する。図２に示すように、レーダセンサ１１、カメラセンサ１２、ペダルセンサ１３及び車速センサ１４が各データを取得する（Ｓ１１）。この場合、図３に示すように、自車１００の自車速度Ｖ、先行車２００の先行車速度ＶＰ及び車間距離Ｒが検出される。
【００３３】
注意レベル推定部２０は、レーダセンサ１１、カメラセンサ１２、ペダルセンサ１３及び車速センサ１４により検出された検出値、あるいはドライバーデータベース３０に記録されたデータから、ドライバーの注意レベルを推定するためのモデルのパラメータを同定する（Ｓ１２）。本実施形態においては、注意レベルの推定のためのアクセルペダル操作モデルは下式（１）によって表される
【数１】
【００３４】
式（１）のＰａはアクセルペダル変位、ΔＶは相対速度、ΔＲは車間距離誤差、ＴＮはペダル遅れ時定数、ＨＶは相対速度フィードバックゲイン、ＨＲは車間距離誤差フィードバックゲインである。車間距離誤差ΔＲとは、目標車間距離と現在の車間距離Ｒとの差である。ペダル遅れ時定数ＴＮとは、アクセルペダルが緩やかに踏まれる度合を表す定数である。相対速度フィードバックゲインＨＶとは、相対速度が修正される応答の速さの度合を示す定数である。車間距離誤差フィードバックゲインＨＲとは、車間距離誤差ΔＲが修正される応答の速さの度合を示す定数である。
【００３５】
注意レベル推定部２０は、上記のアクセルペダル操作モデルについて、後述する方法でドライバーの注意レベルを推定する（Ｓ１３）。アシスト方法決定部４０は、レーダセンサ１１、カメラセンサ１２、ペダルセンサ１３及び車速センサ１４が検出した検出値に基づいて推定される自車が現在の環境下でおかれている環境リスクを推定する（Ｓ１４）。
【００３６】
アシスト方法決定部４０は、環境リスクと注意レベル推定部２０が推定したドライバーの注意レベルに応じてアシストを実行すべきか判定する（Ｓ１５）。アシストを実行すべきときは、アシスト方法決定部４０は、警告等のアシストをディスプレイ５１、スピーカ５２、ブザー５３及び反力アクチュエータ５４を動作させて行う（Ｓ１６）。この場合のアシストは、環境リスクが高く、ドライバーの注意レベルが低い順に、ディスプレイ５１による表示、スピーカ５２による音声案内、ブザー５３による警報の報知及び反力アクチュエータ５４のアクセルペダルへの反力によるドライバーの運転への介入と強度を増加させて行われる。
【００３７】
以下、本実施形態におけるドライバーの注意レベルの推定手法について説明する。注意レベル推定部２０は、レーダセンサ１１等により検出された検出値、あるいはドライバーデータベース３０に記録されたデータから、ドライバーの注意レベルが低い注意レベルである場合と高い注意レベルである場合とのそれぞれにおいて、ペダル遅れ時定数ＴＮ、相対速度フィードバックゲインＨＶ及び車間距離誤差フィードバックゲインＨＲの３つのパラメータそれぞれの標本値を取得する。
【００３８】
図４に示すように、注意レベル推定部２０は、ペダル遅れ時定数ＴＮ、相対速度フィードバックゲインＨＶ及び車間距離誤差フィードバックゲインＨＲの３つのパラメータそれぞれの標本値群を、これらのパラメータそれぞれをベクトル軸とするベクトル空間上にプロットする。図４に示すように、ペダル遅れ時定数ＴＮ、相対速度フィードバックゲインＨＶ及び車間距離誤差フィードバックゲインＨＲを３軸とする３次元ベクトル空間上に、白三角プロットと白丸プロットとでそれぞれ示される低い注意レベルの標本値群と高い注意レベルの標本値群とがプロットされる。
【００３９】
注意レベル推定部２０は、低い注意レベル及び高い注意レベルの標本値群それぞれで、ペダル遅れ時定数ＴＮ、相対速度フィードバックゲインＨＶ及び車間距離誤差フィードバックゲインＨＲそれぞれの平均値となる点をプロットする。図４に示すように、３次元ベクトル空間上に、黒三角プロットと黒丸プロットとでそれぞれ示される低い注意レベルの平均点と高い注意レベルの平均点とがプロットされる。
【００４０】
図４に示すように、注意レベル推定部２０は、低い注意レベルの平均点と高い注意レベルの平均点とを結ぶ直線Ｎ１を設定する。図４に示すように、注意レベル推定部２０は、直線Ｎ１の中点Ｍ１を設定する。図４に示すように、注意レベル推定部２０は、直線Ｎ１を法線とし、直線Ｎ１の中点Ｍ１を通る平面Ｐ１を設定する。これにより、低い注意レベルと高い注意レベルの標本値群とを区画する平面Ｐ１が設定される。
【００４１】
次に、レーダセンサ１１、カメラセンサ１２、ペダルセンサ１３及び車速センサ１４による検出値により、ペダル遅れ時定数ＴＮ、相対速度フィードバックゲインＨＶ及び車間距離誤差フィードバックゲインＨＲそれぞれの値が得られたときは、注意レベル推定部２０は、これらを３次元空間上にプロットし、当該プロットされた点が平面Ｐ１の低い注意レベルの側に位置するときは、ドライバーが低い注意レベルであると推定し、当該プロットされた点が平面Ｐ１の高い注意レベルの側に位置するときは、ドライバーが高い注意レベルであると推定する。
【００４２】
なお、この場合、低い注意レベルと高い注意レベルの標本値群とを区画する面は平面に限らず、図５のような曲面Ｐ１’とすることができる。この場合の曲面Ｐ１’は、図４の平面Ｐ１と同様に、直線Ｎ１を法線とし、直線Ｎ１の中点Ｍ１を通る。曲面Ｐ１’は、低い注意レベルと高い注意レベルの標本値群との間を通る曲面となる。この場合、注意レベル推定部２０は、図５に示すように、低い注意レベルの標本値群中の標本値と高い注意レベルの標本値群中の標本値とで、最も距離が近い標本値同士を結ぶ直線Ｎ１’を設定する。さらに、直線Ｎ１’の中点Ｍ１’が同様に設定される。注意レベル推定部２０は、曲面Ｐ１’を、直線Ｎ１’を法線とし、直線Ｎ１’の中点Ｍ１’を通る曲面として設定する。これにより、低い注意レベルと高い注意レベルの標本値群との中間を通る曲面Ｐ１’が設定される。
【００４３】
あるいは、この場合、図６に示すように、３段階以上の注意レベルを設定し、そのそれぞれの標本値群について、同様に標本値群それぞれの境界となる面を設定しても良い。図６の例では、第１〜第４注意レベルの標本値群について、同様に平均値が求められ、直線Ｎ１〜Ｎ３とその中点Ｍ１〜３とが設定され、直線Ｎ１〜Ｎ３を法線とし、直線Ｎ１〜Ｎ３の中点Ｍ１〜Ｍ３を通る平面Ｐ１〜Ｐ３が設定される。この場合、注意レベル推定部２０は、レーダセンサ１１、カメラセンサ１２、ペダルセンサ１３及び車速センサ１４による検出値により、ペダル遅れ時定数ＴＮ、相対速度フィードバックゲインＨＶ及び車間距離誤差フィードバックゲインＨＲそれぞれの値が得られたときは、当該値がプロットされた点に最も近接する平面Ｐ１〜Ｐ３について、当該点がいずれの注意レベルの標本値群の側に位置するかで、ドライバーの注意レベルを推定する。
【００４４】
本実施形態によれば、注意レベル推定部２０が、ドライバーの注意レベルが低いレベルである場合と高いレベルである場合とのそれぞれにおいて、ドライバーの注意レベルに影響される少なくとも３つのパラメータそれぞれの標本値群を取得し、パラメータそれぞれの標本値群を、パラメータそれぞれをベクトル軸とするベクトル空間上にプロットする。このように、ドライバーの注意レベルが異なる標本値群を３次元以上のベクトル空間上にプロットすることにより、標本値群中の標本値にバラツキがあっても、ドライバーの注意レベルが異なる標本値群同士を判別し易くなる。
【００４５】
また、注意レベル推定部２０が、パラメータの標本値群をプロットされたベクトル空間上において、低い注意レベル及び高い注意レベルそれぞれの標本値群中でパラメータそれぞれの平均値となる平均値点をプロットし、平均値点同士を結ぶ直線Ｎ１を設定し、当該直線の中点Ｍ１を設定し、設定した直線Ｎ１を法線とし、直線の中点Ｍ１を通る平面Ｐ１を設定することにより、ドライバーの注意レベルが異なる標本値群同士の境界となる面を設定することができる。
【００４６】
さらに、注意レベル推定部２０が、ドライバーの運転中におけるパラメータそれぞれの測定値を取得し、パラメータそれぞれの測定値をベクトル空間上にプロットし、プロットした測定値が、設定した平面Ｐ１の低い注意レベルの標本値の側に位置するときは、ドライバーが低い注意レベルの状態であると推定し、測定値が平面Ｐ１の高い注意レベルの標本値の側に位置するときは、ドライバーが高い注意レベルの状態であると推定することにより、パラメータの測定値にバラツキがあった場合でも明確な境界となる平面Ｐ１を用いて、より精度良くドライバーの注意レベルを推定することが可能となる。
【００４７】
また、本実施形態では、自車１００が先行車２００に対して追従走行を行っている際のアクセルペダル操作モデルにおけるペダル遅れ時定数ＴＮ、相対速度フィードバックゲインＨＶ及び車間距離誤差フィードバックゲインＨＲをパラメータに含むため、ドライバーの注意レベルの状態が重要となる追従走行の際に、ドライバーの注意レベルをより高精度で推定することができる。
【００４８】
また、本実施形態では、注意レベル推定部２０は、ドライバーの注意レベルが第１レベル〜第４レベルである場合のパラメータそれぞれの標本値群を取得するため、３段階以上に分類されたドライバーの注意レベルの標本値群がベクトル空間上にプロットされることになる。
【００４９】
また、注意レベル推定部２０は、第１レベル〜第４レベルそれぞれの標本値群中でパラメータそれぞれの平均値となる平均値点をプロットし、これらの平均値点同士を結ぶ直線Ｎ１〜Ｎ３とその中点Ｍ１〜Ｍ３とを設定し、直線Ｎ１〜Ｎ３を法線とし、直線Ｎ１〜Ｎ３の中点Ｍ１〜Ｍ３を通る平面Ｐ１〜Ｐ３を設定する。このため、ベクトル空間上に３段階以上に分類されたドライバーの注意レベルが異なる標本値群同士の境界となる面を設定することができる。
【００５０】
さらに、注意レベル推定部２０は、プロットした測定値が、測定値に最も近接する平面Ｐ１〜Ｐ３との位置関係において、当該点がいずれの注意レベルの標本値群の側に位置するかで、ドライバーの注意レベルを推定する。そのため、３段階以上に細かくドライバーの状態を推定することができる。
【００５１】
本実施形態では、注意レベル推定部２０は、設定した直線Ｎ１を法線とし、直線Ｎ１の中点Ｍ１を通る平面Ｐ１設定するため、ドライバーの注意レベルが異なる標本値群同士の境界となる面を簡単に設定することができる。あるいは本実施形態によれば、注意レベル推定部２０は、設定した直線Ｎ１を法線とし、直線Ｎ１の中点Ｍ１を通り、ドライバーの注意レベルが互いに異なる標本値群同士の間を通る曲面Ｐ１’を設定するため、例えば、標本値群中の標本値のバラツキが大きい場合であっても、ドライバーの注意レベルが異なる標本値群同士の境界となる面を確実に設定することができる。
【００５２】
（実験例）
以下、本発明の実験例について説明する。上式（１）のドライバーモデルのパラメータであるペダル遅れ時定数ＴＮ、相対速度フィードバックゲインＨＶ及び車間距離誤差フィードバックゲインＨＲを、過去２分間の走行データを用いて最小二乗法により同定した。ドライビングシュミュレータ（以下、ＤＳと呼ぶ）にてオンラインで計算を行い、計算は１０秒おきに行なった。
【００５３】
ドライバーモデルのパラメータにより注意レベルを推定するために、注意レベルが高い状態と低い状態の走行データを取得しパラメータの同定を行った。これらの同定されたパラメータを、それぞれの注意レベルにおける規範パラメータとする。注意レベルを推定するためにドライバーモデルの規範パラメータとなるＴＮ、ＨＶ及びＨＲを取得し、図４に示すような注意レベル推定の閾値となる平面Ｐ１を決定した。
【００５４】
本実験例では、自動車運転免許を有する２０代の男性３名を被験者とした。図７に各被験者の年齢、運転歴、年間走行距離を示す。実験には被験者の安全の確保と実験条件の再現性の観点から動揺装置付きのＤＳ（三菱プレシジョン株式会社製）を用いた。
【００５５】
注意レベル低下状態を模擬するために、被験者にサブタスクを行なわせた。サブタスクはスピーカから１桁の数字を３秒間隔で連続的に音声提示し、被験者に１桁の足し算を行わせ、口頭で回答させるというものである。例えば、図８に示すように、音声提示される数字が５、７、１、３の場合、被験者は３秒ごとに、（５＋７＝）１２、（７＋１＝）８、（１＋３＝）４と回答していく。
【００５６】
実験シナリオとしてＤＳ上に先行車追従場面を設定した。走行コースは片側２車線の高速道路の左側車線である。先行車はランダムなタイミングで加減速を行い、走行速度７０、８０、９０ｋｍ／ｈのいずれかの速度で走行する。このときの加減速度は１ｍ／ｓ２である。走行開始５分から８分の間のランダムなタイミングで、先行車は７ｍ／ｓ２で急減速し、そのまま停止して実験終了である。被験者には事前に走行シナリオについて説明し、ＤＳでの運転操作に慣れさせるため十分な練習走行を行わせた上で実験を行った。走行中は被験者に、相対速度を小さく維持すること、速度に合わせて適切な車間距離を保つことを指示した。被験者１名につきサブタスクを行わせた場合と行わせなかった場合との各５トリップ、計３０トリップ分の走行データを収集した。被験者には１トリップを走行するたびにアンケートとして運転に対する注意レベルを０から１０までの１１段階で評価させた。
【００５７】
図９に、１トリップ毎に被験者に行わせたアンケート結果を示す。図９において、Ｅ１からＥ３は３名の被験者を表す。サブタスク有とサブタスク無とで主観的な注意レベルの高低を比較した結果、被験者Ｅ１〜Ｅ３ではそれぞれ主観的注意レベルの差が５％、１％、１％の有意水準で違いが現れた。
【００５８】
図１０に、実験によって取得した各被験者の走行データからパラメータの同定を行い、これにより決定した注意レベル推定のための平面によって、どの程度注意レベルの高低が分離できたかを求めた表を示す。分離の度合いは、パラメータ群と平面との位置関係から決定する。例えば、サブタスク無の場合のパラメータ点が１０個あり、その内８個が前記平面より高い注意レベルを表す側にある場合、分離精度は８０％となる。図１０を見ると、被験者Ｅ１〜Ｅ３では７０から８０％の水準で注意レベルを分離可能であることが確認できる。
【００５９】
被験者Ｅ１のパラメータ同定結果と注意レベル推定のための平面Ｐ１を図１１に示す。また、サブタスク有とサブタスク無の場合の車間距離、走行速度、アクセルペダル操作量を、Ｅ１についてサブタスク無しの場合を図１２に、サブタスク有りの場合を図１３にそれぞれに示す。図１２と図１３とを比較すると、サブタスクの影響として、先行車の速度に対する追従性が低下し、アクセルペダルの操作頻度が低下しているように見える。Ｅ２、Ｅ３に関しても同様に運転操作行動への影響があった。
【００６０】
次に、上述の実験で決定した平面Ｐ１により、推定精度の検証実験を行った。上述の実験と同様の条件にて、サブタスクの有無でそれぞれ５回、計３０トリップの実験を行った。パラメータの同定はＤＳにてオンラインで行った。
【００６１】
図１４に被験者Ｅ１の同定結果と注意レベル推定のための平面Ｐ１を示す。図１５に各被験者の平面による推定結果をサブタスクの有無で分けて示す。図１５から、６０から９０％の推定精度であることが確認できる。
【００６２】
図１６に実験２の際に行ったアンケート結果を示す。被験者Ｅ１、Ｅ３では図９と同様に有意差があった。本発明では、情報提示のためのＨＭＩによる予防安全の効果向上のため、ドライバモデルを用いた注意レベル推定手法を検討した。注意レベル推定のため、パラメータを３軸に持つ空間上に識別のための平面を設定し、これによる注意レベルの推定精度を調査した。結果、提案した手法によりドライバーの注意レベルの高低を６０から９０％の精度で識別可能であることを示した。
【００６３】
尚、本発明は、上記した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることは勿論である。例えば、上記実施形態では、ドライバーの状態として、ドライバーの注意レベルを推定する手法について説明したが、本発明はこれに限定されることはなく、ドライバーの疲労度、覚醒度等の種々の状態を推定する際に適用可能である。また、上記実施形態は、推定に用いるパラメータとして、ペダル遅れ時定数ＴＮ、相対速度フィードバックゲインＨＶ及び車間距離誤差フィードバックゲインＨＲを用いたが、他のパラメータを用いることもでき、パラメータの数も３つに限られず、４以上のパラメータを用いることも可能である。
【符号の説明】
【００６４】
１０…運転支援装置、１１…レーダセンサ、１２…カメラセンサ、１３…ペダルセンサ、１４…車速センサ、２０…注意レベル推定部、３０…ドライバーデータベース、４０…アシスト方法決定部、５１…ディスプレイ、５２…スピーカ、５３…ブザー、５４…反力アクチュエータ、１００…自車、２００…先行車。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ドライバー状態推定装置及びドライバー状態推定方法に関し、特にドライバーの状態に影響されるパラメータの標本値群に基づいてドライバーの状態を推定するドライバー状態推定装置及びドライバー状態推定方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、自動車における交通事故の防止を目的とした予防安全技術として、ＨＭＩ（Human Machine Interface）による様々な情報提示手法が検討されている。情報提示による予防安全効果のさらなる向上のためには、車両周囲の物理的な事故発生のリスクに加えて、刻々と変化するドライバーの運転に対する注意レベルや疲労度等の状態に対して考慮することが重要であると考えられる。例えば、特許文献１では、ブレーキ遅れ時間等のドライバーの操作量を基準操作量と比較することにより、ドライバーの疲労度を推定する疲労検出装置が開示されている。この装置では、ドライバーの疲労度の推定の際に、車両周辺の他車両情報、道路形状情報、気象情報及び操作デバイスの劣化情報に基づいた推定を行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−６８３９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記のような技術においては、単一のパラメータであるブレーキ遅れ時間等をその基準操作量と比較することによってドライバーの疲労度を推定しているが、同じ疲労度であっても、生体であるドライバーのブレーキ遅れ時間等の値にはバラツキが生じる。例えば、ドライバーが全く疲労していない状態であっても、種々の要因により、予め設定したブレーキ遅れ時間等の基準操作量を下回る操作をしてしまうことは有り得る。このような場合、装置はドライバーが疲労しているものと誤判定をしてしまう。一方、ドライバーが極度に疲労している状態であっても、予め設定したブレーキ遅れ時間等の基準操作量を上回る操作をしてしまうことは有り得る。このような場合、装置はドライバーが疲労していないものと誤判定をしてしまう。ブレーキ遅れ時間以外に他車両情報や、道路形状情報等を単に加味して推定を行っても、上記のような問題は残る。そのため、ドライバーの状態をより精度良く推定することが可能な手法が望まれている。
【０００５】
本発明は、このような実情に考慮してなされたものであり、その目的は、より精度良くドライバーの状態を推定することが可能なドライバー状態推定装置及びドライバー状態推定方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、ドライバーの状態が第１レベルである場合とドライバーの状態が第１レベルより良好な第２レベルである場合とのそれぞれにおいて、ドライバーの状態に影響される少なくとも３つのパラメータそれぞれの標本値群を取得する標本値群取得手段と、標本値群取得手段が取得したパラメータそれぞれの標本値群を、パラメータそれぞれをベクトル軸とするベクトル空間上にプロットする標本値群プロット手段と、標本値群プロット手段によってパラメータの標本値群をプロットされたベクトル空間上において、第１レベルの標本値群中でパラメータそれぞれの平均値となる第１平均値点と、第２レベルの標本値群中でパラメータそれぞれの平均値となる第２平均値点とをプロットする平均値点プロット手段と、平均値点プロット手段がプロットした第１平均値点と第２平均値点とを結ぶ直線を設定する直線設定手段と、直線設定手段が設定した直線の中点を設定する中点設定手段と、直線設定手段が設定した直線を法線とし、中点設定手段が設定した直線の中点を通る面を設定する面設定手段と、ドライバーの運転中におけるパラメータそれぞれの測定値を取得する測定値取得手段と、測定値取得手段が取得したパラメータそれぞれの測定値をベクトル空間上にプロットする測定値プロット手段と、測定値プロット手段がプロットした測定値が、面設定手段が設定した面の第１レベルの標本値の側に位置するときは、ドライバーが第１レベルの状態であると推定し、測定値プロット手段がプロットした測定値が、面設定手段が設定した面の第２レベルの標本値の側に位置するときは、ドライバーが第２レベルの状態であると推定する状態推定手段とを備えたドライバー状態推定装置である。
【０００７】
この構成によれば、標本値群取得手段が、ドライバーの状態が第１レベルである場合とドライバーの状態が第１レベルより良好な第２レベルである場合とのそれぞれにおいて、ドライバーの状態に影響される少なくとも３つのパラメータそれぞれの標本値群を取得し、標本値群プロット手段が、標本値群取得手段が取得したパラメータそれぞれの標本値群を、パラメータそれぞれをベクトル軸とするベクトル空間上にプロットする。このように、ドライバーの状態が異なる標本値群を３次元以上のベクトル空間上にプロットすることにより、標本値群中の標本値にバラツキがあっても、ドライバーの状態が異なる標本値群同士を判別し易くなる。
【０００８】
また、平均値点プロット手段が、標本値群プロット手段によってパラメータの標本値群をプロットされたベクトル空間上において、第１レベルの標本値群中でパラメータそれぞれの平均値となる第１平均値点と、第２レベルの標本値群中でパラメータそれぞれの平均値となる第２平均値点とをプロットし、直線設定手段が、平均値点プロット手段がプロットした第１平均値点と第２平均値点とを結ぶ直線を設定し、中点設定手段が、直線設定手段が設定した直線の中点を設定し、面設定手段が、直線設定手段が設定した直線を法線とし、中点設定手段が設定した直線の中点を通る面を設定することにより、ドライバーの状態が異なる標本値群同士の境界となる面を設定することができる。
【０００９】
さらに、測定値取得手段が、ドライバーの運転中におけるパラメータそれぞれの測定値を取得し、測定値プロット手段が、測定値取得手段が取得したパラメータそれぞれの測定値をベクトル空間上にプロットし、状態推定手段が、測定値プロット手段がプロットした測定値が、面設定手段が設定した面の第１レベルの標本値の側に位置するときは、ドライバーが第１レベルの状態であると推定し、測定値プロット手段がプロットした測定値が、面設定手段が設定した面の第２レベルの標本値の側に位置するときは、ドライバーが第２レベルの状態であると推定することにより、パラメータの測定値にバラツキがあった場合でも明確な境界となる面を用いて、より精度良くドライバーの状態を推定することが可能となる。
【００１０】
この場合、パラメータには、自車と先行車との相対速度ΔＶ、目標車間距離と現在の車間距離との差である車間距離誤差ΔＲ及びアクセルペダル変位Ｐａとした場合に、ＴＮ（ｄＰａ／ｄｔ）＋Ｐａ＝ＨＶΔＶ＋ＨＲΔＲで示されるアクセルペダル操作モデルにおけるペダル遅れ時定数ＴＮ、相対速度フィードバックゲインＨＶ及び車間距離誤差フィードバックゲインＨＲを含むことが好適である。
【００１１】
この構成によれば、自車が先行車に対して追従走行を行っている際のアクセルペダル操作モデルにおけるペダル遅れ時定数ＴＮ、相対速度フィードバックゲインＨＶ及び車間距離誤差フィードバックゲインＨＲをパラメータに含むため、ドライバーの注意レベル等の状態が重要となる追従走行の際に、ドライバーの状態をより高精度で推定することができる。
【００１２】
また、標本値群取得手段は、ドライバーの状態が第１レベルである場合とドライバーの状態が第１レベルから段階的に良好になる第１レベル〜第ｎレベル（３＜ｎ）である場合のパラメータそれぞれの標本値群を取得し、平均値点プロット手段は、第１レベル〜第ｎレベルそれぞれの標本値群中でパラメータそれぞれの平均値となる第１平均値点〜第ｎ平均値をプロットし、直線設定手段は、平均値点プロット手段がプロットした第１平均値点と第２平均値点とを結ぶ第１の直線〜第ｎ−１平均値点と第ｎ平均値点とを結ぶ第ｎ−１の直線をそれぞれ設定し、中点設定手段は、直線設定手段が設定した第１〜第ｎ−１の直線それぞれの第１の中点〜第ｎ−１の中点を設定し、面設定手段は、直線設定手段が設定した第１〜第ｎ−１の直線を法線とし、中点設定手段が設定した第１〜第ｎ−１の直線の第１〜第ｎ−１の中点を通る第１の面〜第ｎ−１の面をそれぞれ設定し、状態推定手段は、測定値プロット手段がプロットした測定値が、測定値に最も近接する第ｋの面（１≦ｋ＜ｎ−１）との位置関係において、第ｋの面の第ｋレベルの標本値の側に位置するときは、ドライバーが第ｋレベルの状態であると推定し、測定値プロット手段がプロットした測定値が、面設定手段が設定した第ｋの面の第ｋ＋１レベルの標本値の側に位置するときは、ドライバーが第ｋ＋１レベルの状態であると推定することが好適である。
【００１３】
この構成によれば、標本値群取得手段は、ドライバーの状態が第１レベルである場合とドライバーの状態が第１レベルから段階的に良好になる第１レベル〜第ｎレベル（３＜ｎ）である場合のパラメータそれぞれの標本値群を取得するため、３段階以上に分類されたドライバーの状態の標本値群がベクトル空間上にプロットされることになる。
【００１４】
また、平均値点プロット手段は、第１レベル〜第ｎレベルそれぞれの標本値群中でパラメータそれぞれの平均値となる第１平均値点〜第ｎ平均値をプロットし、直線設定手段は、平均値点プロット手段がプロットした第１平均値点と第２平均値点とを結ぶ第１の直線〜第ｎ−１平均値点と第ｎ平均値点とを結ぶ第ｎ−１の直線をそれぞれ設定し、中点設定手段は、直線設定手段が設定した第１〜第ｎ−１の直線それぞれの第１の中点〜第ｎ−１の中点を設定し、面設定手段は、直線設定手段が設定した第１〜第ｎ−１の直線を法線とし、中点設定手段が設定した第１〜第ｎ−１の直線の第１〜第ｎ−１の中点を通る第１の面〜第ｎ−１の面をそれぞれ設定するため、ベクトル空間上に３段階以上に分類されたドライバーの状態が異なる標本値群同士の境界となる面を設定することができる。
【００１５】
さらに、状態推定手段は、測定値プロット手段がプロットした測定値が、測定値に最も近接する第ｋの面（１≦ｋ＜ｎ−１）との位置関係において、第ｋの面の第ｋレベルの標本値の側に位置するときは、ドライバーが第ｋレベルの状態であると推定し、測定値プロット手段がプロットした測定値が、面設定手段が設定した第ｋの面の第ｋ＋１レベルの標本値の側に位置するときは、ドライバーが第ｋ＋１レベルの状態であると推定するため、３段階以上に細かくドライバーの状態を推定することができる。
【００１６】
また、面設定手段は、直線設定手段が設定した直線を法線とし、中点設定手段が設定した直線の中点を通る平面を設定することが好適である。
【００１７】
この構成によれば、面設定手段は、直線設定手段が設定した直線を法線とし、中点設定手段が設定した直線の中点を通る平面を設定するため、ドライバーの状態が異なる標本値群同士の境界となる面を簡単に設定することができる。
【００１８】
一方、面設定手段は、直線設定手段が設定した直線を法線とし、中点設定手段が設定した直線の中点を通り、ドライバーの状態が互いに異なる標本値群同士の間を通る曲面を設定することが好適である。
【００１９】
この構成によれば、面設定手段は、直線設定手段が設定した直線を法線とし、中点設定手段が設定した直線の中点を通り、ドライバーの状態が互いに異なる標本値群同士の間を通る曲面を設定するため、例えば、標本値群中の標本値のバラツキが大きい場合であっても、ドライバーの状態が異なる標本値群同士の境界となる面を確実に設定することができる。
【００２０】
一方、本発明は、ドライバーの状態が第１レベルである場合とドライバーの状態が第１レベルより良好な第２レベルである場合とのそれぞれにおいて、ドライバーの状態に影響される少なくとも３つのパラメータそれぞれの標本値群を取得する標本値群取得工程と、標本値群取得工程で取得したパラメータそれぞれの標本値群を、パラメータそれぞれをベクトル軸とするベクトル空間上にプロットする標本値群プロット工程と、標本値群プロット工程によってパラメータの標本値群をプロットされたベクトル空間上において、第１レベルの標本値群中でパラメータそれぞれの平均値となる第１平均値点と、第２レベルの標本値群中でパラメータそれぞれの平均値となる第２平均値点とをプロットする平均値点プロット工程と、平均値点プロット工程でプロットした第１平均値点と第２平均値点とを結ぶ直線を設定する直線設定工程と、直線設定工程で設定した直線の中点を設定する中点設定工程と、直線設定工程で設定した直線を法線とし、中点設定工程が設定した直線の中点を通る面を設定する面設定工程と、ドライバーの運転中におけるパラメータそれぞれの測定値を取得する測定値取得工程と、測定値取得工程で取得したパラメータそれぞれの測定値をベクトル空間上にプロットする測定値プロット工程と、測定値プロット工程でプロットした測定値が、面設定工程で設定した面の第１レベルの標本値の側に位置するときは、ドライバーが第１レベルの状態であると推定し、測定値プロット工程でプロットした測定値が、面設定工程が設定した面の第２レベルの標本値の側に位置するときは、ドライバーが第２レベルの状態であると推定する状態推定工程とを含むドライバー状態推定方法である。
【００２１】
この場合、パラメータには、自車と先行車との相対速度ΔＶ、目標車間距離と現在の車間距離との差である車間距離誤差ΔＲ及びアクセルペダル変位Ｐａとした場合に、ＴＮ（ｄＰａ／ｄｔ）＋Ｐａ＝ＨＶΔＶ＋ＨＲΔＲで示されるアクセルペダル操作モデルにおけるペダル遅れ時定数ＴＮ、相対速度フィードバックゲインＨＶ及び車間距離誤差フィードバックゲインＨＲを含むことが好適である。
【００２２】
また、標本値群取得工程では、ドライバーの状態が第１レベルである場合とドライバーの状態が第１レベルから段階的に良好になる第１レベル〜第ｎレベル（３＜ｎ）である場合のパラメータそれぞれの標本値群を取得し、平均値点プロット工程では、第１レベル〜第ｎレベルそれぞれの標本値群中でパラメータそれぞれの平均値となる第１平均値点〜第ｎ平均値をプロットし、直線設定工程では、平均値点プロット工程でプロットした第１平均値点と第２平均値点とを結ぶ第１の直線〜前記第ｎ−１平均値点と第ｎ平均値点とを結ぶ第ｎ−１の直線をそれぞれ設定し、中点設定工程では、直線設定工程で設定した第１〜第ｎ−１の直線それぞれの第１の中点〜第ｎ−１の中点を設定し、面設定工程では、直線設定工程で設定した第１〜第ｎ−１の直線を法線とし、中点設定工程で設定した第１〜第ｎ−１の直線の第１〜第ｎ−１の中点を通る第１の面〜第ｎ−１の面をそれぞれ設定し、状態推定工程では、測定値プロット工程でプロットした測定値が、測定値に最も近接する第ｋの面（１≦ｋ＜ｎ−１）との位置関係において、第ｋの面の第ｋレベルの標本値の側に位置するときは、ドライバーが第ｋレベルの状態であると推定し、測定値プロット工程でプロットした測定値が、面設定工程で設定した第ｋの面の第ｋ＋１レベルの標本値の側に位置するときは、ドライバーが第ｋ＋１レベルの状態であると推定することが好適である。
【００２３】
また、面設定工程では、直線設定工程で設定した直線を法線とし、中点設定工程で設定した直線の中点を通る平面を設定することが好適である。
【００２４】
一方、面設定工程では、直線設定工程で設定した直線を法線とし、中点設定工程で設定した直線の中点を通り、ドライバーの状態が互いに異なる標本値群同士の間を通る曲面を設定することが好適である。
【発明の効果】
【００２５】
本発明のドライバー状態推定装置及びドライバー状態推定方法によれば、より精度良くドライバーの状態を推定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】実施形態に係る運転支援装置の構成を示す図である。
【図２】実施形態の運転支援装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】実施形態の運転支援装置が適用される状況を示す側面図である。
【図４】ドライバーの注意レベルを推定するための平面を設定した３次元空間を示す斜視図である。
【図５】ドライバーの注意レベルを判定するための曲面を設定した３次元空間を示す斜視図である。
【図６】ドライバーの注意レベルを推定するための複数の平面を設定した３次元空間を示す斜視図である。
【図７】実験例における被験者を示す表である。
【図８】実験例におけるサブタスクを示す図である。
【図９】実験例において最初に被験者の注意レベルの高低による標本値群の分離度の確認を行った際における被験者の運転に対する主観的な注意レベルのアンケート結果を示すグラフである。
【図１０】実験例において最初に被験者の注意レベルの高低による標本値群の分離度の確認を行った際に注意レベルの高低が分離できた度合を示す表である。
【図１１】実験例において最初に被験者の注意レベルの高低による標本値群の分離度の確認を行った際における注意レベルを推定するための平面を設定した３次元空間を示す斜視図である。
【図１２】実験例において２回目に被験者の注意レベルの推定を行った際におけるサブタスクが無い場合の車間距離、速度及びペダル操作量の変動を示すグラフである。
【図１３】実験例において２回目に被験者の注意レベルの推定を行った際におけるサブタスクが有る場合の車間距離、速度及びペダル操作量の変動を示すグラフである。
【図１４】実験例において２回目に被験者の注意レベルの推定を行った際における注意レベルを推定するための平面を設定した３次元空間を示す斜視図である。
【図１５】実験例において２回目に被験者の注意レベルの推定を行った際にサブタスクの有無を分けることができた度合を示す表である。
【図１６】実験例において２回目に被験者の注意レベルの推定を行った際における被験者の運転に対する主観的な注意レベルのアンケート結果を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下、図面を参照して本発明の実施形態に係るドライバー状態推定装置及びドライバー状態推定方法について説明する。図１に示す運転支援装置１０は、車両に搭載され、ドライバーの注意レベルに応じて情報の提示等の運転支援を行なうための装置である。
【００２８】
図１に示すように、運転支援装置１０は、レーダセンサ１１、カメラセンサ１２、ペダルセンサ１３及び車速センサ１４を備えている。レーダセンサ１１は、自車と先行車との車間距離及び先行車の速度を計測するためのものである。レーダセンサ１１には、ミリ波レーダあるいはレーザレーダ等を適用できる。カメラセンサ１２も、自車と先行車との車間距離を計測するためのものである。カメラセンサ１２には、ステレオカメラ等を適用することができる。ペダルセンサ１３は、自車のアクセルペダルの変位を検出するためのものである。車速センサ１４は、自車の車速を検出するためのものである。車速センサ１４により検出された車速はドライバーの注意レベルの推定の他、レーダセンサ１１、カメラセンサ１２及びペダルセンサ１３により検出された検出値の補正に用いられる。
【００２９】
運転支援装置１０は、注意レベル推定部２０を備えている。注意レベル推定部２０は、レーダセンサ１１、カメラセンサ１２、ペダルセンサ１３及び車速センサ１４が検出した検出値に基づき、ドライバーの注意レベルを推定するためのものである。注意レベル推定部２０は、物理的には、ＥＣＵ（Electro Control Unit）から構成され、装置全体を制御する。
【００３０】
注意レベル推定部２０にはドライバーデータベース３０が接続されている。ドライバーデータベース３０には、注意レベル推定部２０がドライバーの注意レベルを推定するためのパラメータの標本値が記録される。なお、データベース３０に記録される標本値は自車の個々のドライバーについてデータとすることにより、当該ドライバーに特化した標本値とすることができる。あるいは、ドライバーの注意レベルに対するパラメータの値に個々のドライバーによらない一般的な傾向が見られるときは、データベース３０に記録される標本値は、一般のドライバーについての統計的な標本値とすることもできる。この場合、自車のドライバーの年齢、性別及び運転経験等に合致した標本値を適用することができる。
【００３１】
アシスト方法決定部４０は、レーダセンサ１１、カメラセンサ１２、ペダルセンサ１３及び車速センサ１４が検出した検出値に基づいて推定される自車が現在の環境下でおかれている環境リスクと、注意レベル推定部２０が推定したドライバーの注意レベルとに応じて、ディスプレイ５１、スピーカ５２、ブザー５３及び反力アクチュエータ５４を動作させて、ドライバーの注意レベルを修正し、ドライバーの運転を支援するためのものである。
【００３２】
以下、本実施形態の運転支援装置１０の動作について説明する。本実施形態の運転支援装置１０は、全体としては図２に示す動作を自車の走行中に繰り返し実行する。本実施形態では、図３に示すように、自車１００が先行車２００の後方に追従して走行している状態を想定する。図２に示すように、レーダセンサ１１、カメラセンサ１２、ペダルセンサ１３及び車速センサ１４が各データを取得する（Ｓ１１）。この場合、図３に示すように、自車１００の自車速度Ｖ、先行車２００の先行車速度ＶＰ及び車間距離Ｒが検出される。
【００３３】
注意レベル推定部２０は、レーダセンサ１１、カメラセンサ１２、ペダルセンサ１３及び車速センサ１４により検出された検出値、あるいはドライバーデータベース３０に記録されたデータから、ドライバーの注意レベルを推定するためのモデルのパラメータを同定する（Ｓ１２）。本実施形態においては、注意レベルの推定のためのアクセルペダル操作モデルは下式（１）によって表される
【数１】
【００３４】
式（１）のＰａはアクセルペダル変位、ΔＶは相対速度、ΔＲは車間距離誤差、ＴＮはペダル遅れ時定数、ＨＶは相対速度フィードバックゲイン、ＨＲは車間距離誤差フィードバックゲインである。車間距離誤差ΔＲとは、目標車間距離と現在の車間距離Ｒとの差である。ペダル遅れ時定数ＴＮとは、アクセルペダルが緩やかに踏まれる度合を表す定数である。相対速度フィードバックゲインＨＶとは、相対速度が修正される応答の速さの度合を示す定数である。車間距離誤差フィードバックゲインＨＲとは、車間距離誤差ΔＲが修正される応答の速さの度合を示す定数である。
【００３５】
注意レベル推定部２０は、上記のアクセルペダル操作モデルについて、後述する方法でドライバーの注意レベルを推定する（Ｓ１３）。アシスト方法決定部４０は、レーダセンサ１１、カメラセンサ１２、ペダルセンサ１３及び車速センサ１４が検出した検出値に基づいて推定される自車が現在の環境下でおかれている環境リスクを推定する（Ｓ１４）。
【００３６】
アシスト方法決定部４０は、環境リスクと注意レベル推定部２０が推定したドライバーの注意レベルに応じてアシストを実行すべきか判定する（Ｓ１５）。アシストを実行すべきときは、アシスト方法決定部４０は、警告等のアシストをディスプレイ５１、スピーカ５２、ブザー５３及び反力アクチュエータ５４を動作させて行う（Ｓ１６）。この場合のアシストは、環境リスクが高く、ドライバーの注意レベルが低い順に、ディスプレイ５１による表示、スピーカ５２による音声案内、ブザー５３による警報の報知及び反力アクチュエータ５４のアクセルペダルへの反力によるドライバーの運転への介入と強度を増加させて行われる。
【００３７】
以下、本実施形態におけるドライバーの注意レベルの推定手法について説明する。注意レベル推定部２０は、レーダセンサ１１等により検出された検出値、あるいはドライバーデータベース３０に記録されたデータから、ドライバーの注意レベルが低い注意レベルである場合と高い注意レベルである場合とのそれぞれにおいて、ペダル遅れ時定数ＴＮ、相対速度フィードバックゲインＨＶ及び車間距離誤差フィードバックゲインＨＲの３つのパラメータそれぞれの標本値を取得する。
【００３８】
図４に示すように、注意レベル推定部２０は、ペダル遅れ時定数ＴＮ、相対速度フィードバックゲインＨＶ及び車間距離誤差フィードバックゲインＨＲの３つのパラメータそれぞれの標本値群を、これらのパラメータそれぞれをベクトル軸とするベクトル空間上にプロットする。図４に示すように、ペダル遅れ時定数ＴＮ、相対速度フィードバックゲインＨＶ及び車間距離誤差フィードバックゲインＨＲを３軸とする３次元ベクトル空間上に、白三角プロットと白丸プロットとでそれぞれ示される低い注意レベルの標本値群と高い注意レベルの標本値群とがプロットされる。
【００３９】
注意レベル推定部２０は、低い注意レベル及び高い注意レベルの標本値群それぞれで、ペダル遅れ時定数ＴＮ、相対速度フィードバックゲインＨＶ及び車間距離誤差フィードバックゲインＨＲそれぞれの平均値となる点をプロットする。図４に示すように、３次元ベクトル空間上に、黒三角プロットと黒丸プロットとでそれぞれ示される低い注意レベルの平均点と高い注意レベルの平均点とがプロットされる。
【００４０】
図４に示すように、注意レベル推定部２０は、低い注意レベルの平均点と高い注意レベルの平均点とを結ぶ直線Ｎ１を設定する。図４に示すように、注意レベル推定部２０は、直線Ｎ１の中点Ｍ１を設定する。図４に示すように、注意レベル推定部２０は、直線Ｎ１を法線とし、直線Ｎ１の中点Ｍ１を通る平面Ｐ１を設定する。これにより、低い注意レベルと高い注意レベルの標本値群とを区画する平面Ｐ１が設定される。
【００４１】
次に、レーダセンサ１１、カメラセンサ１２、ペダルセンサ１３及び車速センサ１４による検出値により、ペダル遅れ時定数ＴＮ、相対速度フィードバックゲインＨＶ及び車間距離誤差フィードバックゲインＨＲそれぞれの値が得られたときは、注意レベル推定部２０は、これらを３次元空間上にプロットし、当該プロットされた点が平面Ｐ１の低い注意レベルの側に位置するときは、ドライバーが低い注意レベルであると推定し、当該プロットされた点が平面Ｐ１の高い注意レベルの側に位置するときは、ドライバーが高い注意レベルであると推定する。
【００４２】
なお、この場合、低い注意レベルと高い注意レベルの標本値群とを区画する面は平面に限らず、図５のような曲面Ｐ１’とすることができる。この場合の曲面Ｐ１’は、図４の平面Ｐ１と同様に、直線Ｎ１を法線とし、直線Ｎ１の中点Ｍ１を通る。曲面Ｐ１’は、低い注意レベルと高い注意レベルの標本値群との間を通る曲面となる。この場合、注意レベル推定部２０は、図５に示すように、低い注意レベルの標本値群中の標本値と高い注意レベルの標本値群中の標本値とで、最も距離が近い標本値同士を結ぶ直線Ｎ１’を設定する。さらに、直線Ｎ１’の中点Ｍ１’が同様に設定される。注意レベル推定部２０は、曲面Ｐ１’を、直線Ｎ１’を法線とし、直線Ｎ１’の中点Ｍ１’を通る曲面として設定する。これにより、低い注意レベルと高い注意レベルの標本値群との中間を通る曲面Ｐ１’が設定される。
【００４３】
あるいは、この場合、図６に示すように、３段階以上の注意レベルを設定し、そのそれぞれの標本値群について、同様に標本値群それぞれの境界となる面を設定しても良い。図６の例では、第１〜第４注意レベルの標本値群について、同様に平均値が求められ、直線Ｎ１〜Ｎ３とその中点Ｍ１〜３とが設定され、直線Ｎ１〜Ｎ３を法線とし、直線Ｎ１〜Ｎ３の中点Ｍ１〜Ｍ３を通る平面Ｐ１〜Ｐ３が設定される。この場合、注意レベル推定部２０は、レーダセンサ１１、カメラセンサ１２、ペダルセンサ１３及び車速センサ１４による検出値により、ペダル遅れ時定数ＴＮ、相対速度フィードバックゲインＨＶ及び車間距離誤差フィードバックゲインＨＲそれぞれの値が得られたときは、当該値がプロットされた点に最も近接する平面Ｐ１〜Ｐ３について、当該点がいずれの注意レベルの標本値群の側に位置するかで、ドライバーの注意レベルを推定する。
【００４４】
本実施形態によれば、注意レベル推定部２０が、ドライバーの注意レベルが低いレベルである場合と高いレベルである場合とのそれぞれにおいて、ドライバーの注意レベルに影響される少なくとも３つのパラメータそれぞれの標本値群を取得し、パラメータそれぞれの標本値群を、パラメータそれぞれをベクトル軸とするベクトル空間上にプロットする。このように、ドライバーの注意レベルが異なる標本値群を３次元以上のベクトル空間上にプロットすることにより、標本値群中の標本値にバラツキがあっても、ドライバーの注意レベルが異なる標本値群同士を判別し易くなる。
【００４５】
また、注意レベル推定部２０が、パラメータの標本値群をプロットされたベクトル空間上において、低い注意レベル及び高い注意レベルそれぞれの標本値群中でパラメータそれぞれの平均値となる平均値点をプロットし、平均値点同士を結ぶ直線Ｎ１を設定し、当該直線の中点Ｍ１を設定し、設定した直線Ｎ１を法線とし、直線の中点Ｍ１を通る平面Ｐ１を設定することにより、ドライバーの注意レベルが異なる標本値群同士の境界となる面を設定することができる。
【００４６】
さらに、注意レベル推定部２０が、ドライバーの運転中におけるパラメータそれぞれの測定値を取得し、パラメータそれぞれの測定値をベクトル空間上にプロットし、プロットした測定値が、設定した平面Ｐ１の低い注意レベルの標本値の側に位置するときは、ドライバーが低い注意レベルの状態であると推定し、測定値が平面Ｐ１の高い注意レベルの標本値の側に位置するときは、ドライバーが高い注意レベルの状態であると推定することにより、パラメータの測定値にバラツキがあった場合でも明確な境界となる平面Ｐ１を用いて、より精度良くドライバーの注意レベルを推定することが可能となる。
【００４７】
また、本実施形態では、自車１００が先行車２００に対して追従走行を行っている際のアクセルペダル操作モデルにおけるペダル遅れ時定数ＴＮ、相対速度フィードバックゲインＨＶ及び車間距離誤差フィードバックゲインＨＲをパラメータに含むため、ドライバーの注意レベルの状態が重要となる追従走行の際に、ドライバーの注意レベルをより高精度で推定することができる。
【００４８】
また、本実施形態では、注意レベル推定部２０は、ドライバーの注意レベルが第１レベル〜第４レベルである場合のパラメータそれぞれの標本値群を取得するため、３段階以上に分類されたドライバーの注意レベルの標本値群がベクトル空間上にプロットされることになる。
【００４９】
また、注意レベル推定部２０は、第１レベル〜第４レベルそれぞれの標本値群中でパラメータそれぞれの平均値となる平均値点をプロットし、これらの平均値点同士を結ぶ直線Ｎ１〜Ｎ３とその中点Ｍ１〜Ｍ３とを設定し、直線Ｎ１〜Ｎ３を法線とし、直線Ｎ１〜Ｎ３の中点Ｍ１〜Ｍ３を通る平面Ｐ１〜Ｐ３を設定する。このため、ベクトル空間上に３段階以上に分類されたドライバーの注意レベルが異なる標本値群同士の境界となる面を設定することができる。
【００５０】
さらに、注意レベル推定部２０は、プロットした測定値が、測定値に最も近接する平面Ｐ１〜Ｐ３との位置関係において、当該点がいずれの注意レベルの標本値群の側に位置するかで、ドライバーの注意レベルを推定する。そのため、３段階以上に細かくドライバーの状態を推定することができる。
【００５１】
本実施形態では、注意レベル推定部２０は、設定した直線Ｎ１を法線とし、直線Ｎ１の中点Ｍ１を通る平面Ｐ１設定するため、ドライバーの注意レベルが異なる標本値群同士の境界となる面を簡単に設定することができる。あるいは本実施形態によれば、注意レベル推定部２０は、設定した直線Ｎ１を法線とし、直線Ｎ１の中点Ｍ１を通り、ドライバーの注意レベルが互いに異なる標本値群同士の間を通る曲面Ｐ１’を設定するため、例えば、標本値群中の標本値のバラツキが大きい場合であっても、ドライバーの注意レベルが異なる標本値群同士の境界となる面を確実に設定することができる。
【００５２】
（実験例）
以下、本発明の実験例について説明する。上式（１）のドライバーモデルのパラメータであるペダル遅れ時定数ＴＮ、相対速度フィードバックゲインＨＶ及び車間距離誤差フィードバックゲインＨＲを、過去２分間の走行データを用いて最小二乗法により同定した。ドライビングシュミュレータ（以下、ＤＳと呼ぶ）にてオンラインで計算を行い、計算は１０秒おきに行なった。
【００５３】
ドライバーモデルのパラメータにより注意レベルを推定するために、注意レベルが高い状態と低い状態の走行データを取得しパラメータの同定を行った。これらの同定されたパラメータを、それぞれの注意レベルにおける規範パラメータとする。注意レベルを推定するためにドライバーモデルの規範パラメータとなるＴＮ、ＨＶ及びＨＲを取得し、図４に示すような注意レベル推定の閾値となる平面Ｐ１を決定した。
【００５４】
本実験例では、自動車運転免許を有する２０代の男性３名を被験者とした。図７に各被験者の年齢、運転歴、年間走行距離を示す。実験には被験者の安全の確保と実験条件の再現性の観点から動揺装置付きのＤＳ（三菱プレシジョン株式会社製）を用いた。
【００５５】
注意レベル低下状態を模擬するために、被験者にサブタスクを行なわせた。サブタスクはスピーカから１桁の数字を３秒間隔で連続的に音声提示し、被験者に１桁の足し算を行わせ、口頭で回答させるというものである。例えば、図８に示すように、音声提示される数字が５、７、１、３の場合、被験者は３秒ごとに、（５＋７＝）１２、（７＋１＝）８、（１＋３＝）４と回答していく。
【００５６】
実験シナリオとしてＤＳ上に先行車追従場面を設定した。走行コースは片側２車線の高速道路の左側車線である。先行車はランダムなタイミングで加減速を行い、走行速度７０、８０、９０ｋｍ／ｈのいずれかの速度で走行する。このときの加減速度は１ｍ／ｓ２である。走行開始５分から８分の間のランダムなタイミングで、先行車は７ｍ／ｓ２で急減速し、そのまま停止して実験終了である。被験者には事前に走行シナリオについて説明し、ＤＳでの運転操作に慣れさせるため十分な練習走行を行わせた上で実験を行った。走行中は被験者に、相対速度を小さく維持すること、速度に合わせて適切な車間距離を保つことを指示した。被験者１名につきサブタスクを行わせた場合と行わせなかった場合との各５トリップ、計３０トリップ分の走行データを収集した。被験者には１トリップを走行するたびにアンケートとして運転に対する注意レベルを０から１０までの１１段階で評価させた。
【００５７】
図９に、１トリップ毎に被験者に行わせたアンケート結果を示す。図９において、Ｅ１からＥ３は３名の被験者を表す。サブタスク有とサブタスク無とで主観的な注意レベルの高低を比較した結果、被験者Ｅ１〜Ｅ３ではそれぞれ主観的注意レベルの差が５％、１％、１％の有意水準で違いが現れた。
【００５８】
図１０に、実験によって取得した各被験者の走行データからパラメータの同定を行い、これにより決定した注意レベル推定のための平面によって、どの程度注意レベルの高低が分離できたかを求めた表を示す。分離の度合いは、パラメータ群と平面との位置関係から決定する。例えば、サブタスク無の場合のパラメータ点が１０個あり、その内８個が前記平面より高い注意レベルを表す側にある場合、分離精度は８０％となる。図１０を見ると、被験者Ｅ１〜Ｅ３では７０から８０％の水準で注意レベルを分離可能であることが確認できる。
【００５９】
被験者Ｅ１のパラメータ同定結果と注意レベル推定のための平面Ｐ１を図１１に示す。また、サブタスク有とサブタスク無の場合の車間距離、走行速度、アクセルペダル操作量を、Ｅ１についてサブタスク無しの場合を図１２に、サブタスク有りの場合を図１３にそれぞれに示す。図１２と図１３とを比較すると、サブタスクの影響として、先行車の速度に対する追従性が低下し、アクセルペダルの操作頻度が低下しているように見える。Ｅ２、Ｅ３に関しても同様に運転操作行動への影響があった。
【００６０】
次に、上述の実験で決定した平面Ｐ１により、推定精度の検証実験を行った。上述の実験と同様の条件にて、サブタスクの有無でそれぞれ５回、計３０トリップの実験を行った。パラメータの同定はＤＳにてオンラインで行った。
【００６１】
図１４に被験者Ｅ１の同定結果と注意レベル推定のための平面Ｐ１を示す。図１５に各被験者の平面による推定結果をサブタスクの有無で分けて示す。図１５から、６０から９０％の推定精度であることが確認できる。
【００６２】
図１６に実験２の際に行ったアンケート結果を示す。被験者Ｅ１、Ｅ３では図９と同様に有意差があった。本発明では、情報提示のためのＨＭＩによる予防安全の効果向上のため、ドライバモデルを用いた注意レベル推定手法を検討した。注意レベル推定のため、パラメータを３軸に持つ空間上に識別のための平面を設定し、これによる注意レベルの推定精度を調査した。結果、提案した手法によりドライバーの注意レベルの高低を６０から９０％の精度で識別可能であることを示した。
【００６３】
尚、本発明は、上記した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることは勿論である。例えば、上記実施形態では、ドライバーの状態として、ドライバーの注意レベルを推定する手法について説明したが、本発明はこれに限定されることはなく、ドライバーの疲労度、覚醒度等の種々の状態を推定する際に適用可能である。また、上記実施形態は、推定に用いるパラメータとして、ペダル遅れ時定数ＴＮ、相対速度フィードバックゲインＨＶ及び車間距離誤差フィードバックゲインＨＲを用いたが、他のパラメータを用いることもでき、パラメータの数も３つに限られず、４以上のパラメータを用いることも可能である。
【符号の説明】
【００６４】
１０…運転支援装置、１１…レーダセンサ、１２…カメラセンサ、１３…ペダルセンサ、１４…車速センサ、２０…注意レベル推定部、３０…ドライバーデータベース、４０…アシスト方法決定部、５１…ディスプレイ、５２…スピーカ、５３…ブザー、５４…反力アクチュエータ、１００…自車、２００…先行車。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ドライバーの状態が第１レベルである場合と前記ドライバーの状態が前記第１レベルより良好な第２レベルである場合とのそれぞれにおいて、前記ドライバーの状態に影響される少なくとも３つのパラメータそれぞれの標本値群を取得する標本値群取得手段と、
前記標本値群取得手段が取得した前記パラメータそれぞれの前記標本値群を、前記パラメータそれぞれをベクトル軸とするベクトル空間上にプロットする標本値群プロット手段と、
前記標本値群プロット手段によって前記パラメータの前記標本値群をプロットされた前記ベクトル空間上において、前記第１レベルの前記標本値群中で前記パラメータそれぞれの平均値となる第１平均値点と、前記第２レベルの前記標本値群中で前記パラメータそれぞれの平均値となる第２平均値点とをプロットする平均値点プロット手段と、
前記平均値点プロット手段がプロットした前記第１平均値点と前記第２平均値点とを結ぶ直線を設定する直線設定手段と、
前記直線設定手段が設定した前記直線の中点を設定する中点設定手段と、
前記直線設定手段が設定した前記直線を法線とし、前記中点設定手段が設定した前記直線の中点を通る面を設定する面設定手段と、
前記ドライバーの運転中における前記パラメータそれぞれの測定値を取得する測定値取得手段と、
前記測定値取得手段が取得した前記パラメータそれぞれの測定値を前記ベクトル空間上にプロットする測定値プロット手段と、
前記測定値プロット手段がプロットした前記測定値が、前記面設定手段が設定した前記面の前記第１レベルの前記標本値の側に位置するときは、前記ドライバーが前記第１レベルの状態であると推定し、前記測定値プロット手段がプロットした前記測定値が、前記面設定手段が設定した前記面の前記第２レベルの前記標本値の側に位置するときは、前記ドライバーが前記第２レベルの状態であると推定する状態推定手段と、
を備えたドライバー状態推定装置。
【請求項２】
前記パラメータには、自車と先行車との相対速度ΔＶ、目標車間距離と現在の車間距離との差である車間距離誤差ΔＲ及びアクセルペダル変位Ｐａとした場合に、
ＴＮ（ｄＰａ／ｄｔ）＋Ｐａ＝ＨＶΔＶ＋ＨＲΔＲ
で示されるアクセルペダル操作モデルにおけるペダル遅れ時定数ＴＮ、相対速度フィードバックゲインＨＶ及び車間距離誤差フィードバックゲインＨＲを含む、請求項１に記載のドライバー状態推定装置。
【請求項３】
前記標本値群取得手段は、ドライバーの状態が第１レベルである場合と前記ドライバーの状態が前記第１レベルから段階的に良好になる前記第１レベル〜第ｎレベル（３＜ｎ）である場合の前記パラメータそれぞれの標本値群を取得し、
前記平均値点プロット手段は、前記第１レベル〜前記第ｎレベルそれぞれの前記標本値群中で前記パラメータそれぞれの平均値となる第１平均値点〜第ｎ平均値をプロットし、
前記直線設定手段は、前記平均値点プロット手段がプロットした前記第１平均値点と前記第２平均値点とを結ぶ第１の直線〜前記第ｎ−１平均値点と前記第ｎ平均値点とを結ぶ第ｎ−１の直線をそれぞれ設定し、
前記中点設定手段は、前記直線設定手段が設定した前記第１〜前記第ｎ−１の直線それぞれの第１の中点〜第ｎ−１の中点を設定し、
前記面設定手段は、前記直線設定手段が設定した前記第１〜前記第ｎ−１の直線を法線とし、前記中点設定手段が設定した前記第１〜前記第ｎ−１の直線の前記第１〜前記第ｎ−１の中点を通る第１の面〜第ｎ−１の面をそれぞれ設定し、
前記状態推定手段は、前記測定値プロット手段がプロットした前記測定値が、前記測定値に最も近接する第ｋの面（１≦ｋ＜ｎ−１）との位置関係において、前記第ｋの面の第ｋレベルの前記標本値の側に位置するときは、前記ドライバーが前記第ｋレベルの状態であると推定し、前記測定値プロット手段がプロットした前記測定値が、前記面設定手段が設定した前記第ｋの面の第ｋ＋１レベルの前記標本値の側に位置するときは、前記ドライバーが前記第ｋ＋１レベルの状態であると推定する、請求項１又は２に記載のドライバー状態推定装置。
【請求項４】
前記面設定手段は、前記直線設定手段が設定した前記直線を法線とし、前記中点設定手段が設定した前記直線の中点を通る平面を設定する、請求項１〜３のいずれか１項に記載のドライバー状態推定装置。
【請求項５】
前記面設定手段は、前記直線設定手段が設定した前記直線を法線とし、前記中点設定手段が設定した前記直線の中点を通り、前記ドライバーの状態が互いに異なる前記標本値群同士の間を通る曲面を設定する、請求項１〜３のいずれか１項に記載のドライバー状態推定装置。
【請求項６】
ドライバーの状態が第１レベルである場合と前記ドライバーの状態が前記第１レベルより良好な第２レベルである場合とのそれぞれにおいて、前記ドライバーの状態に影響される少なくとも３つのパラメータそれぞれの標本値群を取得する標本値群取得工程と、
前記標本値群取得工程で取得した前記パラメータそれぞれの前記標本値群を、前記パラメータそれぞれをベクトル軸とするベクトル空間上にプロットする標本値群プロット工程と、
前記標本値群プロット工程によって前記パラメータの前記標本値群をプロットされた前記ベクトル空間上において、前記第１レベルの前記標本値群中で前記パラメータそれぞれの平均値となる第１平均値点と、前記第２レベルの前記標本値群中で前記パラメータそれぞれの平均値となる第２平均値点とをプロットする平均値点プロット工程と、
前記平均値点プロット工程でプロットした前記第１平均値点と前記第２平均値点とを結ぶ直線を設定する直線設定工程と、
前記直線設定工程で設定した前記直線の中点を設定する中点設定工程と、
前記直線設定工程で設定した前記直線を法線とし、前記中点設定工程が設定した前記直線の中点を通る面を設定する面設定工程と、
前記ドライバーの運転中における前記パラメータそれぞれの測定値を取得する測定値取得工程と、
前記測定値取得工程で取得した前記パラメータそれぞれの測定値を前記ベクトル空間上にプロットする測定値プロット工程と、
前記測定値プロット工程でプロットした前記測定値が、前記面設定工程で設定した前記面の前記第１レベルの前記標本値の側に位置するときは、前記ドライバーが前記第１レベルの状態であると推定し、前記測定値プロット工程でプロットした前記測定値が、前記面設定工程が設定した前記面の前記第２レベルの前記標本値の側に位置するときは、前記ドライバーが前記第２レベルの状態であると推定する状態推定工程と、
を含むドライバー状態推定方法。
【請求項７】
前記パラメータには、自車と先行車との相対速度ΔＶ、目標車間距離と現在の車間距離との差である車間距離誤差ΔＲ及びアクセルペダル変位Ｐａとした場合に、
ＴＮ（ｄＰａ／ｄｔ）＋Ｐａ＝ＨＶΔＶ＋ＨＲΔＲ
で示されるアクセルペダル操作モデルにおけるペダル遅れ時定数ＴＮ、相対速度フィードバックゲインＨＶ及び車間距離誤差フィードバックゲインＨＲを含む、請求項６に記載のドライバー状態推定方法。
【請求項８】
前記標本値群取得工程では、ドライバーの状態が第１レベルである場合と前記ドライバーの状態が前記第１レベルから段階的に良好になる前記第１レベル〜第ｎレベル（３＜ｎ）である場合の前記パラメータそれぞれの標本値群を取得し、
前記平均値点プロット工程では、前記第１レベル〜前記第ｎレベルそれぞれの前記標本値群中で前記パラメータそれぞれの平均値となる第１平均値点〜第ｎ平均値をプロットし、
前記直線設定工程では、前記平均値点プロット工程でプロットした前記第１平均値点と前記第２平均値点とを結ぶ第１の直線〜前記第ｎ−１平均値点と前記第ｎ平均値点とを結ぶ第ｎ−１の直線をそれぞれ設定し、
前記中点設定工程では、前記直線設定工程で設定した前記第１〜前記第ｎ−１の直線それぞれの第１の中点〜第ｎ−１の中点を設定し、
前記面設定工程では、前記直線設定工程で設定した前記第１〜前記第ｎ−１の直線を法線とし、前記中点設定工程で設定した前記第１〜前記第ｎ−１の直線の前記第１〜前記第ｎ−１の中点を通る第１の面〜第ｎ−１の面をそれぞれ設定し、
前記状態推定工程では、前記測定値プロット工程でプロットした前記測定値が、前記測定値に最も近接する第ｋの面（１≦ｋ＜ｎ−１）との位置関係において、前記第ｋの面の第ｋレベルの前記標本値の側に位置するときは、前記ドライバーが前記第ｋレベルの状態であると推定し、前記測定値プロット工程でプロットした前記測定値が、前記面設定工程で設定した前記第ｋの面の第ｋ＋１レベルの前記標本値の側に位置するときは、前記ドライバーが前記第ｋ＋１レベルの状態であると推定する、請求項６又は７に記載のドライバー状態推定方法。
【請求項９】
前記面設定工程では、前記直線設定工程で設定した前記直線を法線とし、前記中点設定工程で設定した前記直線の中点を通る平面を設定する、請求項６〜８のいずれか１項に記載のドライバー状態推定方法。
【請求項１０】
前記面設定工程では、前記直線設定工程で設定した前記直線を法線とし、前記中点設定工程で設定した前記直線の中点を通り、前記ドライバーの状態が互いに異なる前記標本値群同士の間を通る曲面を設定する、請求項６〜８のいずれか１項に記載のドライバー状態推定方法。
【請求項１】
ドライバーの状態が第１レベルである場合と前記ドライバーの状態が前記第１レベルより良好な第２レベルである場合とのそれぞれにおいて、前記ドライバーの状態に影響される少なくとも３つのパラメータそれぞれの標本値群を取得する標本値群取得手段と、
前記標本値群取得手段が取得した前記パラメータそれぞれの前記標本値群を、前記パラメータそれぞれをベクトル軸とするベクトル空間上にプロットする標本値群プロット手段と、
前記標本値群プロット手段によって前記パラメータの前記標本値群をプロットされた前記ベクトル空間上において、前記第１レベルの前記標本値群中で前記パラメータそれぞれの平均値となる第１平均値点と、前記第２レベルの前記標本値群中で前記パラメータそれぞれの平均値となる第２平均値点とをプロットする平均値点プロット手段と、
前記平均値点プロット手段がプロットした前記第１平均値点と前記第２平均値点とを結ぶ直線を設定する直線設定手段と、
前記直線設定手段が設定した前記直線の中点を設定する中点設定手段と、
前記直線設定手段が設定した前記直線を法線とし、前記中点設定手段が設定した前記直線の中点を通る面を設定する面設定手段と、
前記ドライバーの運転中における前記パラメータそれぞれの測定値を取得する測定値取得手段と、
前記測定値取得手段が取得した前記パラメータそれぞれの測定値を前記ベクトル空間上にプロットする測定値プロット手段と、
前記測定値プロット手段がプロットした前記測定値が、前記面設定手段が設定した前記面の前記第１レベルの前記標本値の側に位置するときは、前記ドライバーが前記第１レベルの状態であると推定し、前記測定値プロット手段がプロットした前記測定値が、前記面設定手段が設定した前記面の前記第２レベルの前記標本値の側に位置するときは、前記ドライバーが前記第２レベルの状態であると推定する状態推定手段と、
を備えたドライバー状態推定装置。
【請求項２】
前記パラメータには、自車と先行車との相対速度ΔＶ、目標車間距離と現在の車間距離との差である車間距離誤差ΔＲ及びアクセルペダル変位Ｐａとした場合に、
ＴＮ（ｄＰａ／ｄｔ）＋Ｐａ＝ＨＶΔＶ＋ＨＲΔＲ
で示されるアクセルペダル操作モデルにおけるペダル遅れ時定数ＴＮ、相対速度フィードバックゲインＨＶ及び車間距離誤差フィードバックゲインＨＲを含む、請求項１に記載のドライバー状態推定装置。
【請求項３】
前記標本値群取得手段は、ドライバーの状態が第１レベルである場合と前記ドライバーの状態が前記第１レベルから段階的に良好になる前記第１レベル〜第ｎレベル（３＜ｎ）である場合の前記パラメータそれぞれの標本値群を取得し、
前記平均値点プロット手段は、前記第１レベル〜前記第ｎレベルそれぞれの前記標本値群中で前記パラメータそれぞれの平均値となる第１平均値点〜第ｎ平均値をプロットし、
前記直線設定手段は、前記平均値点プロット手段がプロットした前記第１平均値点と前記第２平均値点とを結ぶ第１の直線〜前記第ｎ−１平均値点と前記第ｎ平均値点とを結ぶ第ｎ−１の直線をそれぞれ設定し、
前記中点設定手段は、前記直線設定手段が設定した前記第１〜前記第ｎ−１の直線それぞれの第１の中点〜第ｎ−１の中点を設定し、
前記面設定手段は、前記直線設定手段が設定した前記第１〜前記第ｎ−１の直線を法線とし、前記中点設定手段が設定した前記第１〜前記第ｎ−１の直線の前記第１〜前記第ｎ−１の中点を通る第１の面〜第ｎ−１の面をそれぞれ設定し、
前記状態推定手段は、前記測定値プロット手段がプロットした前記測定値が、前記測定値に最も近接する第ｋの面（１≦ｋ＜ｎ−１）との位置関係において、前記第ｋの面の第ｋレベルの前記標本値の側に位置するときは、前記ドライバーが前記第ｋレベルの状態であると推定し、前記測定値プロット手段がプロットした前記測定値が、前記面設定手段が設定した前記第ｋの面の第ｋ＋１レベルの前記標本値の側に位置するときは、前記ドライバーが前記第ｋ＋１レベルの状態であると推定する、請求項１又は２に記載のドライバー状態推定装置。
【請求項４】
前記面設定手段は、前記直線設定手段が設定した前記直線を法線とし、前記中点設定手段が設定した前記直線の中点を通る平面を設定する、請求項１〜３のいずれか１項に記載のドライバー状態推定装置。
【請求項５】
前記面設定手段は、前記直線設定手段が設定した前記直線を法線とし、前記中点設定手段が設定した前記直線の中点を通り、前記ドライバーの状態が互いに異なる前記標本値群同士の間を通る曲面を設定する、請求項１〜３のいずれか１項に記載のドライバー状態推定装置。
【請求項６】
ドライバーの状態が第１レベルである場合と前記ドライバーの状態が前記第１レベルより良好な第２レベルである場合とのそれぞれにおいて、前記ドライバーの状態に影響される少なくとも３つのパラメータそれぞれの標本値群を取得する標本値群取得工程と、
前記標本値群取得工程で取得した前記パラメータそれぞれの前記標本値群を、前記パラメータそれぞれをベクトル軸とするベクトル空間上にプロットする標本値群プロット工程と、
前記標本値群プロット工程によって前記パラメータの前記標本値群をプロットされた前記ベクトル空間上において、前記第１レベルの前記標本値群中で前記パラメータそれぞれの平均値となる第１平均値点と、前記第２レベルの前記標本値群中で前記パラメータそれぞれの平均値となる第２平均値点とをプロットする平均値点プロット工程と、
前記平均値点プロット工程でプロットした前記第１平均値点と前記第２平均値点とを結ぶ直線を設定する直線設定工程と、
前記直線設定工程で設定した前記直線の中点を設定する中点設定工程と、
前記直線設定工程で設定した前記直線を法線とし、前記中点設定工程が設定した前記直線の中点を通る面を設定する面設定工程と、
前記ドライバーの運転中における前記パラメータそれぞれの測定値を取得する測定値取得工程と、
前記測定値取得工程で取得した前記パラメータそれぞれの測定値を前記ベクトル空間上にプロットする測定値プロット工程と、
前記測定値プロット工程でプロットした前記測定値が、前記面設定工程で設定した前記面の前記第１レベルの前記標本値の側に位置するときは、前記ドライバーが前記第１レベルの状態であると推定し、前記測定値プロット工程でプロットした前記測定値が、前記面設定工程が設定した前記面の前記第２レベルの前記標本値の側に位置するときは、前記ドライバーが前記第２レベルの状態であると推定する状態推定工程と、
を含むドライバー状態推定方法。
【請求項７】
前記パラメータには、自車と先行車との相対速度ΔＶ、目標車間距離と現在の車間距離との差である車間距離誤差ΔＲ及びアクセルペダル変位Ｐａとした場合に、
ＴＮ（ｄＰａ／ｄｔ）＋Ｐａ＝ＨＶΔＶ＋ＨＲΔＲ
で示されるアクセルペダル操作モデルにおけるペダル遅れ時定数ＴＮ、相対速度フィードバックゲインＨＶ及び車間距離誤差フィードバックゲインＨＲを含む、請求項６に記載のドライバー状態推定方法。
【請求項８】
前記標本値群取得工程では、ドライバーの状態が第１レベルである場合と前記ドライバーの状態が前記第１レベルから段階的に良好になる前記第１レベル〜第ｎレベル（３＜ｎ）である場合の前記パラメータそれぞれの標本値群を取得し、
前記平均値点プロット工程では、前記第１レベル〜前記第ｎレベルそれぞれの前記標本値群中で前記パラメータそれぞれの平均値となる第１平均値点〜第ｎ平均値をプロットし、
前記直線設定工程では、前記平均値点プロット工程でプロットした前記第１平均値点と前記第２平均値点とを結ぶ第１の直線〜前記第ｎ−１平均値点と前記第ｎ平均値点とを結ぶ第ｎ−１の直線をそれぞれ設定し、
前記中点設定工程では、前記直線設定工程で設定した前記第１〜前記第ｎ−１の直線それぞれの第１の中点〜第ｎ−１の中点を設定し、
前記面設定工程では、前記直線設定工程で設定した前記第１〜前記第ｎ−１の直線を法線とし、前記中点設定工程で設定した前記第１〜前記第ｎ−１の直線の前記第１〜前記第ｎ−１の中点を通る第１の面〜第ｎ−１の面をそれぞれ設定し、
前記状態推定工程では、前記測定値プロット工程でプロットした前記測定値が、前記測定値に最も近接する第ｋの面（１≦ｋ＜ｎ−１）との位置関係において、前記第ｋの面の第ｋレベルの前記標本値の側に位置するときは、前記ドライバーが前記第ｋレベルの状態であると推定し、前記測定値プロット工程でプロットした前記測定値が、前記面設定工程で設定した前記第ｋの面の第ｋ＋１レベルの前記標本値の側に位置するときは、前記ドライバーが前記第ｋ＋１レベルの状態であると推定する、請求項６又は７に記載のドライバー状態推定方法。
【請求項９】
前記面設定工程では、前記直線設定工程で設定した前記直線を法線とし、前記中点設定工程で設定した前記直線の中点を通る平面を設定する、請求項６〜８のいずれか１項に記載のドライバー状態推定方法。
【請求項１０】
前記面設定工程では、前記直線設定工程で設定した前記直線を法線とし、前記中点設定工程で設定した前記直線の中点を通り、前記ドライバーの状態が互いに異なる前記標本値群同士の間を通る曲面を設定する、請求項６〜８のいずれか１項に記載のドライバー状態推定方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【公開番号】特開２０１１−８１５７０（Ｐ２０１１−８１５７０Ａ）
【公開日】平成２３年４月２１日（２０１１．４．２１）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−２３２８０９（Ｐ２００９−２３２８０９）
【出願日】平成２１年１０月６日（２００９．１０．６）
【出願人】（０００００３２０７）トヨタ自動車株式会社 (59,920)
【出願人】（５０４１３２８８１）国立大学法人東京農工大学 (595)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年４月２１日（２０１１．４．２１）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年１０月６日（２００９．１０．６）
【出願人】（０００００３２０７）トヨタ自動車株式会社 (59,920)
【出願人】（５０４１３２８８１）国立大学法人東京農工大学 (595)
【Ｆターム（参考）】
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