危険情報検出装置及び危険情報検出方法
【課題】車両がカーブに進入する前にカーブ走行時に危険となり得る領域を検出することが可能な危険情報検出装置及び危険情報検出方法を提供すること。
【解決手段】運転行動収集部２１は、車両情報検出部１１から取得した情報を運転行動データベース３１に運転行動情報として蓄積する。取得した現在位置に基づいて、道路情報データベース３２から自車両の走行方向前方に存在するカーブ区間を抽出する。そして、運転行動予測部２２は、運転行動データベース３１に蓄積された過去の運転行動情報に基づいて、抽出された走行方向前方に存在するカーブ区間における走行状態を予測する。推奨行動算出部２４は、抽出されたカーブ区間にて推奨される走行状態を示す推奨条件を取得する。危険判定部２３は、予測走行情報が推奨条件に適合しない道路区間を危険区間として判定し、提示部２５は判定された危険区間を出力部８１へ出力して提示する。
【解決手段】運転行動収集部２１は、車両情報検出部１１から取得した情報を運転行動データベース３１に運転行動情報として蓄積する。取得した現在位置に基づいて、道路情報データベース３２から自車両の走行方向前方に存在するカーブ区間を抽出する。そして、運転行動予測部２２は、運転行動データベース３１に蓄積された過去の運転行動情報に基づいて、抽出された走行方向前方に存在するカーブ区間における走行状態を予測する。推奨行動算出部２４は、抽出されたカーブ区間にて推奨される走行状態を示す推奨条件を取得する。危険判定部２３は、予測走行情報が推奨条件に適合しない道路区間を危険区間として判定し、提示部２５は判定された危険区間を出力部８１へ出力して提示する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、危険情報検出装置及び危険情報検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両がカーブを円滑に走行できるように表示を行うことを目的として、例えば特許文献１に記載された車両用表示装置がある。
【０００３】
この車両用表示装置は、自動車等の車両を運転するときにあたり、カーブ道路情報を保持する道路情報保持手段と、現在位置を検出する現在位置検出手段と、現在の車速を検出する車速検出手段と、前記現在位置検出手段により求められた現在位置の前方の走行路を前記道路情報に基づき求め、当該走行路を通過する際に現在の速度にて円滑に走行し得る領域と、現在速度にて走行の困難な領域とを検索する道路検索手段と、前記道路検索手段により求められた走行路を表示すると共に、該走行路上に現在の速度にて円滑に走行し得る領域と、走行の困難な領域とを色分けして表示する表示手段とを備える。
【０００４】
【特許文献１】特開平９−２５７５０７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記の車輌用表示装置にあっては、過去の運転傾向等を考慮せず、現在の車速に対して一意に走行の困難な領域の判断が行われることから、カーブ進入前に予め走行困難な領域を正確に示すものではないといった事情があった。
【０００６】
本発明は、上記の事情に鑑みてなされたものであって、車両がカーブに進入する前にカーブ走行時に危険となり得る領域を検出することが可能な危険情報検出装置及び危険情報検出方法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】
【０００７】
本発明は、第１に、自車両の現在位置を示す位置情報を取得する位置情報取得部と、自車両の走行状態を示す走行情報を取得する走行情報取得部と、道路形状に関する道路情報を含む地図情報を格納する地図情報格納部と、前記取得した位置情報に基づいて前記地図情報格納部を参照し、前記取得した走行情報と、前記走行情報取得時に走行している道路情報とを対応付けて運転行動情報として出力する運転行動出力部と、前記運転行動出力部から出力された運転行動情報を蓄積する運転行動格納部と、前記取得した位置情報に基づいて、前記地図情報格納部から自車両の走行方向前方に存在するカーブ区間を抽出するカーブ区間抽出部と、前記運転行動格納部に蓄積された運転行動情報に基づいて、前記抽出されたカーブ区間における走行状態を予測して予測走行情報として取得する運転行動予測部と、前記抽出されたカーブ区間にて推奨される走行状態を示す推奨条件を取得する推奨行動取得部と、前記予測走行情報と前記推奨条件とを比較し、前記予測走行情報が前記推奨条件に適合しない道路区間を危険区間として判定する危険区間判定部と、前記危険区間判定部により判定された危険区間を提示する危険区間提示部とを備える危険情報検出装置が提供されるものである。
【０００８】
この構成により、過去の運転行動から予測されたカーブ通過時の運転行動を基に危険判断を行うことで、カーブに進入する前に、カーブ走行時に危険となり得る領域を検出することが可能となり、禍根の運転行動の傾向に応じた危険判断及び提示を行うことができる。
【０００９】
本発明は、第２に、上記第１に記載の危険情報検出装置であって、前記運転行動予測部は、前記運転行動格納部に蓄積された運転行動情報に基づいて前記道路情報のパラメータと前記走行情報のパラメータとの間の関係を算出し、当該関係を用いて前記抽出されたカーブ区間の道路情報のパラメータから前記予測走行情報を取得するものである。
【００１０】
この構成により、過去の運転行動情報に基づいて求められた道路形状と走行状態との間の関係に、前方のカーブ区間の道路形状を当てはめることで前方のカーブ区間における運転行動を予測することができるので、簡易に運転行動の予測を行うことができる。
【００１１】
本発明は、第３に、上記第１又は第２に記載の危険情報検出装置であって、前記予測走行情報は、前記抽出されたカーブ区間における車両の速度変化を含むものである。
【００１２】
この構成により、過去の運転傾向を加味した車速の変化の予測を行うことで、過去の運転行動に応じて、スピードオーバーの警告などの、車速に基づく危険区間の提示を行うことができる。
【００１３】
本発明は、第４に、上記第１又は第２に記載の危険情報検出装置であって、前記予測走行情報は、前記抽出されたカーブ区間における車両の加速度変化を含むものである。
【００１４】
この構成により、過去の運転傾向を加味した加速度の変化の予測を行うことで、過去の運転行動に応じて、急加速、急減速の警告などの、加速度に基づく危険区間の提示を行うことができる。
【００１５】
本発明は、第５に、上記第１ないし第４のいずれかに記載の危険情報検出装置であって、前記道路情報は、カーブの幅員と、バンク角と、曲率と、道路の勾配とのうち少なくとも一つを含むものである。
【００１６】
この構成により、カーブの幅員、バンク角、曲率、道路の勾配等、カーブの形状に関する情報に応じた過去の運転傾向を加味して運転行動の予測を行うことで、より精度良く運転行動の予測を行い、前方のカーブに応じた過去の運転行動を加味して、危険区間の判定を行う事ができる。
【００１７】
本発明は、第６に、上記第１ないし第５のいずれかに記載の危険情報検出装置であって、カーブ通過時における先行車両の有無を示す情報と、対向車両の有無を示す情報と、天候を示す情報とのうち少なくとも一つを含む交通状況情報を検出する交通状況検出部を更に備え、前記運転行動格納部は、前記交通状況情報を前記運転行動情報として蓄積するものである。
【００１８】
この構成により、先行車両の有無、対向車両の有無、天候などのカーブ通過時の交通状況に関する情報に応じた過去の運転傾向を加味して運転行動の予測を行うことで、より精度良く運転行動の予測を行い、前方のカーブに応じた過去の運転行動を加味して、危険区間の判定を行う事ができる。
【００１９】
本発明は、第７に、上記第１ないし第６のいずれかに記載の危険情報検出装置であって、前記危険区間提示部は、前記地図情報格納部から読み出した地図情報に、前記危険区間を重畳して表示するものである。
【００２０】
この構成により、過去の運転傾向に基づいて予測された運転行動を基に判定された危険区間を、実際に走行する地図上に重畳表示することで、危険区間を視覚的に分かりやすく運転者に提示することができる。
【００２１】
本発明は、第８に、上記第１ないし第６のいずれかに記載の危険情報検出装置であって、前記危険区間提示部は、前記地図情報格納部から読み出した地図情報に含まれる道路情報に基づいて、前記抽出したカーブ区間の形状に応じた表示情報を生成し、前記危険区間を前記生成した表示情報に重畳して表示するものである。
【００２２】
この構成により、地図表示用の膨大な地図データを削減する事が出来る、また、模式的な簡易図形を表示することで、運転者に分かりやすく危険区間の提示を行う事ができる。
【００２３】
本発明は、第９に、上記第１ないし第８のいずれかに記載の危険情報検出装置であって、前記地図データ格納部は、道路に対応した制限時速情報を格納し、前記推奨行動取得部は、前記地図データ格納部に格納された制限時速情報から、前記抽出したカーブ区間における制限速度を取得するものである。
【００２４】
この構成により、過去の運転行動の傾向を鑑みて、前方のカーブ区間において制限時速を超えると予測されるカーブ区間を危険区間として検出することができる。
【００２５】
本発明は、第１０に、自車両の現在位置を示す位置情報を取得するステップと、自車両の走行状態を示す走行情報を取得するステップと、前記取得した位置情報に基づいて地図情報格納部に格納された道路形状に関する道路情報を含む地図情報を参照し、前記取得した走行情報と、前記走行情報取得時に走行している道路情報とを対応付けて運転行動情報として運転行動格納部に蓄積するステップと、前記取得した位置情報に基づいて、前記地図情報格納部から自車両の走行方向前方に存在するカーブ区間を抽出するステップと、前記運転行動格納部に蓄積された運転行動情報に基づいて、前記抽出されたカーブ区間における走行状態を予測して予測走行情報として取得するステップと、前記抽出されたカーブ区間にて推奨される走行状態を示す推奨条件を取得するステップと、前記予測走行情報と前記推奨条件とを比較し、前記予測走行情報が前記推奨条件に適合しない道路区間を危険区間として判定するステップと、前記危険区間判定部により判定された危険区間を提示するステップとを有する危険情報検出方法が提供されるものである。
【００２６】
この方法により、過去の運転行動から予測されたカーブ通過時の運転行動を基に危険判断を行うことで、カーブに進入する前に、カーブ走行時に危険となり得る領域を検出することが可能となり、運転者の運転行動の傾向に応じた危険判断及び提示を行うことができる。
【００２７】
本発明は、第１１に、コンピュータに上記第１０に記載の各ステップを実行する危険情報検出プログラムが提供されるものである。
【００２８】
このプログラムにより、過去の運転行動から予測されたカーブ通過時の運転行動を基に危険判断を行うことで、カーブに進入する前に、カーブ走行時に危険となり得る領域を検出することが可能となり、運転者の運転行動の傾向に応じた危険判断及び提示を行うことができる。
【発明の効果】
【００２９】
本発明によれば、車両がカーブに進入する前にカーブ走行時に危険となり得る領域を検出することが可能な危険情報検出装置及び危険情報検出方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態に係る危険情報検出装置の主要な構成を示すブロック図である。図１に示すように、本実施形態の危険情報検出装置２０は車両１０内に設置され、車両情報検出部１１及び出力部８１に接続されており、車両１０の走行方向前方に存在するカーブ区間において安全に走行できないと予測される危険区間を検出するものである。
【００３１】
車両情報検出部１１は、ＧＰＳ（Global Positioning System）等を利用して車両１０の現在位置を示す位置情報を検出する位置センサ１２と、車両１０の速度を検出する車速センサ１３とを有する。車両情報検出部１１は、車速センサ１３のほか、車両１０の加速度を検出する加速度センサや、角速度を検出する角速度等、車両１０の走行状態を示す走行情報が検出可能な構成を有する。
【００３２】
危険情報検出装置２０は、道路情報データベース３２と、運転行動収集部２１と、運転行動データベース３１と、運転行動予測部２２と、危険判定部２３と、推奨行動算出部２４と、提示部２５とを有する。なお、危険情報検出装置２０において、運転行動収集部２１、行動予測部２２、危険判定部２３、推奨行動算出部２４及び提示部２５は、危険情報検出プログラムによって動作するプロセッサを主体に構成される。
【００３３】
道路情報データベース３２は地図情報格納部の一例として機能するものであり、道路形状に関する道路情報を含む地図情報を格納する。例えば、道路情報は、道路の曲率半径（以下、曲率という）や、道路幅、車線数、勾配、バンク角等を示す情報を含む。
【００３４】
運転行動収集部２１は、位置情報取得部及び走行情報取得部の一例として機能するものであり、位置センサ１２から出力される位置情報と、車速センサ１３から出力される車速情報とを取得する。
【００３５】
また、運転行動収集部２１は、運転行動出力部の一例として機能するものであり、位置センサ１２から取得した位置情報に基づいて道路情報データベース３２を参照し、車速センサ１３から取得した車速情報と、車速情報取得時に走行している道路情報とを対応付けて運転行動情報として運転行動データベース３１に出力する。本実施形態では、運転行動データベース３１に出力する運転行動情報は、車両１０がカーブを走行するときにおけるカーブ区間における道路情報と、走行中の車速情報とを有する場合について説明する。
【００３６】
運転行動情報に含まれるカーブ区間における道路情報としては、道路情報データベース３２から抽出された道路情報から算出されるカーブの曲率や、道路幅（総道路幅、進行方向のみの道路幅又は車線数）、勾配（カーブ入口とカーブ出口の高低差）といったカーブの形状に関する情報を含み、本実施形態ではカーブにおける交通環境という。なお、カーブにおける交通環境としては上記に限られるものではなく、バンク角等、カーブの形状を示す情報であればよい。
【００３７】
ここで、曲率の算出方法について説明する。図２は曲率の算出方法を説明する図である。図２において、カーブの始点Ａ、終点Ｂにおいて曲線につながる直線方向の方位の差分が、道路交角θとなる。また、曲線長である弧ＡＢ区間の長さをＬとすると、曲率Ｒは、Ｒ＝Ｌ／θとして算出される（θはラジアン表示）。なお、運転行動収集部２１において、道路情報データベース３２に格納されているノード情報を接続するリンク同士の角度から、曲率を算出してもよい。
【００３８】
また、走行中の車速情報としては、カーブの入口、中間点、出口における自車両の速度（それぞれ、カーブ進入速度、カーブ旋回速度、カーブ脱出速度）を含み、本実施形態ではカーブにおける運転行動という。なお、カーブにおける運転行動は、車両情報検出部１１で検出される走行状態を示す情報であればよく、例えば加速度や角速度等を有していてもよい。
【００３９】
さらに、運転行動収集部２１は、カーブ区間抽出部として機能し、位置センサ１２から取得した位置情報に基づいて、道路情報データベース３２から自車両の走行方向前方に存在するカーブ区間の道路情報を抽出する。なお、運転行動収集部２１は、例えば、取得した位置情報に基づいて、自車両の走行方向の前方における所定距離までの道路の曲率を監視し、所定値以上の曲率を有する区間があったときに、カーブ区間として抽出する。
【００４０】
運転行動データベース３１は、運転行動格納部の一例として機能するものであり、運転行動収集部２１から出力された運転行動情報を蓄積する。運転行動予測部２２は、運転行動予測部の一例として機能するものであり、運転行動データベース３１に蓄積された過去の運転行動情報に基づいて、運転行動収集部２１により抽出された走行方向前方に存在するカーブ区間における走行状態を予測して予測走行情報として取得する。
【００４１】
推奨行動算出部２４は、推奨行動取得部の一例として機能し、走行方向前方のカーブ区間等、任意のカーブ区間にて推奨される走行状態を示す推奨条件を取得する。危険判定部２３は、危険区間判定部の一例として機能し、運転行動予測部２２から出力された予測走行情報と推奨行動算出部２４から出力された推奨条件とを比較し、予測走行情報が推奨条件に適合しない道路区間を危険区間として判定する。提示部２５は、危険区間提示部の一例として機能し、危険判定部２３により判定された危険区間を、運転者等に提示するための表示情報や音声情報等を生成する。
【００４２】
出力部８１は、表示装置８２及びスピーカ８３とを有し、提示部２５から出力された表示情報や音声情報を出力することにより、危険区間と判定された部分を運転者等に提示することができる。
【００４３】
以上のように構成された危険情報検出装置について、その動作を図３及び図４のフローチャートを用いて説明する。
【００４４】
図３は本発明の第１の実施形態に係る運転行動蓄積処理の手順を示すフローチャートであり、通過カーブの交通環境及びカーブ通過における速度変化を、運転行動データベース３１に蓄積する運転行動蓄積処理について説明する。
【００４５】
位置センサ１２、車両センサ１３からは、常に自車両の位置及び車速情報が収集されている（ステップＳ１１）。収集された位置情報を基に、運転行動収集部２１では、走行方向の前方の道路にカーブが存在するかどうかの判定を行う（ステップＳ１２）。カーブが存在しないと判定された場合（ステップＳ１２のＮＯ）、再びステップＳ１１に戻り、車両情報の取得及びカーブ存在の判定を行う。
【００４６】
一方、カーブがあると判定された場合（ステップＳ１２のＹＥＳ）には、道路情報データベース３２から、前方カーブにおける、曲率、道路幅、勾配を含む交通環境情報を取得する（ステップＳ１３）。さらに、運転行動収集部２１では、実際に自車両がこのカーブを通過する際の車速を、車速センサ１３から取得し（ステップＳ１４）、取得したカーブの交通環境情報及び、カーブにおける車速を、運転行動データベース３２に蓄積する（ステップＳ１５）。
【００４７】
図５は本発明の第１の実施形態に係る運転行動データベースに蓄積される運転行動情報の一例を示す図である。図５に示すように、運転行動データベース３２には、カーブでの交通環境情報と、カーブでの運転行動とが対応付けられて蓄積されている。これにより、車両１０がどのような形状のカーブ（曲率、道路幅、勾配）を、どのような車速変化（進入速度、旋回速度、脱出速度）で通過したかを、運転行動データベースに蓄積する事ができる。ここで、運転行動としての蓄積する車速は３箇所に限らず、はさらに細分化してもよい。これにより、更に精度の高い処理を行うことが可能となる。
【００４８】
図４は、本発明の第１の実施形態に係る運転行動予測処理及び危険区間提示処理の手順を示すフローチャートであり、前方カーブの交通環境と蓄積された運転行動データベースを用いて、カーブでの車速変化を予測し、推奨速度と比較することで危険情報の提示を行う運転行動予測・危険提示処理について説明する。
【００４９】
位置センサ１２、車両センサ１３からは、常に自車両の位置及び車速情報が収集されている（ステップＳ２１）。収集された位置情報を基に、運転行動収集部２１では、走行方向の前方の道路にカーブが存在するかどうかの判定を行う（ステップＳ２２）。カーブが存在しないと判定された場合（ステップＳ２２のＮＯ）、再びステップＳ２１に戻り、車両情報の取得及びカーブ存在の判定を行う。
【００５０】
一方、カーブがあると判定された場合には（ステップＳ２２のＹＥＳ）、道路情報データベース３２から、前方カーブにおける、曲率、道路幅、勾配を有する交通環境情報を取得する（ステップＳ２３）。次に、運転行動予測部２２において、前方カーブにおける交通環境情報と、蓄積された運転行動データベース３１を用いることで、運転者の運転の癖を考慮して、これから通過しようとする前方カーブでの車速変化の予測を行う（ステップＳ２４）。
【００５１】
ここで、運転行動予測部２２における車速変化の予測方法を、図６を用いて説明する。図６は本発明の第１の実施形態に係る運転行動予測方法を説明する概念図である。図６において、符号４１は運転行動データベース３１に蓄積された運転行動データを、符号４２はこれから通過しようとする前方カーブにおける交通環境情報をそれぞれ示す。
【００５２】
運転行動予測部２２では、あらかじめ、運転行動データベース３１に蓄積された運転行動データ４１に基づいて道路情報のパラメータ（図５の例では、曲率ｒ、道路幅ｗ、勾配ｈ）と走行情報のパラメータ（カーブ進入速度ｖ１、カーブ旋回速度ｖ２、カーブ脱出速度ｖ３）との間の関係を算出しておく。例えば、式（１）〜（３）のようなモデル式を、多重回帰分析などの手法を利用して、定数α１、β１、γ１、α２、β２、γ２、α３、β３、γ３を算出しておく。
【００５３】
ｖ１＝α１*ｒ ＋ β１*ｗ ＋ γ１*ｈ ・・・（１）
ｖ２＝α２*ｒ ＋ β２*ｗ ＋ γ２*ｈ ・・・（２）
ｖ３＝α３*ｒ ＋ β３*ｗ ＋ γ３*ｈ ・・・（３）
【００５４】
運転行動予測部２２は、上記の式（１）〜（３）と、ステップＳ２３で取得した、これから通過しようとする前方カーブにおける交通環境（Ｒ、Ｗ、Ｈ）とを使用することで、以下の式（４）〜（６）のように前方カーブにおける車速変化（Ｖ１、Ｖ２、Ｖ３）の予測を行う。
【００５５】
Ｖ１＝α１*Ｒ ＋ β１*Ｗ ＋ γ１*Ｈ ・・・（４）
Ｖ２＝α２*Ｒ ＋ β２*Ｗ ＋ γ２*Ｈ ・・・（５）
Ｖ３＝α３*Ｒ ＋ β３*Ｗ ＋ γ３*Ｈ ・・・（６）
【００５６】
また、詳細な速度変化を算出する場合は、ベクトル量子化などの手法を用いて、交通環境（Ｒ、Ｗ、Ｈ）から、車速の連続的な変化を予測してもよい。また、速度変化の代わりに、車両の前後、左右方向の加速度の変化、または角速度等の走行状態の変化を予測してもよい。
【００５７】
図７は、本発明の第１の実施形態に係る運転行動予測部により予測された車速変化を説明する概念図である。図７は、走行方向前方における地点Ａ〜Ｃ間のカーブ区間（曲率ｒ、道路幅ｗ）において、矢印５１の長さはカーブ進入地点Ａにて予測されるカーブ進入速度Ｖ１の大きさを、矢印５２の長さはカーブ中間地点Ｂにて予測されるカーブ旋回速度Ｖ２の大きさを、矢印５３の長さはカーブ脱出地点Ｃにて予測されるカーブ脱出速度Ｖ３の大きさを示す。
【００５８】
推奨行動算出部２４では、道路情報データベース３２を利用して、各カーブを安全に走行可能な推奨速度が算出される（ステップＳ２５）。ここでは、道路情報データベース３２に格納された曲率、道路幅、勾配などの道路形状から推奨速度を算出してもよいし、道路情報データベース３２にて道路毎に規定された法定速度を格納しておき、その法定速度を推奨速度として用いても良い。
【００５９】
危険判定部２３では、過去の運転行動（運転者の癖）を加味して予測されたカーブ通過時の車速の変化と、推奨速度とを比較することにより、カーブ通過時に推奨速度を越える、すなわち予測された走行状態が推奨条件に適合しない道路区間を検出する（ステップＳ２６）。
【００６０】
図８は、本発明の第１の実施形態に係る危険判定を説明する概念図であり、カーブ進入地点Ａから脱出地点Ｃまでの、予測された速度変化６１及び、推奨速度６２を示したものである。カーブ進入地点Ａにおけるカーブ進入速度をＶ１、カーブ中間地点Ｂにおけるカーブ旋回速度をＶ２、カーブ脱出地点Ｃにおけるカーブ脱出速度をＶ３、安全にカーブを通過できる推奨速度をＶｔｈとする。危険判定部２３は、予測された速度変化６１が推奨速度６２（速度Ｖｔｈ）を上回る区間６３、６４を危険区間と判定する。
【００６１】
提示部２５では、危険判断部２３で危険と判定された区間を、運転者等に提示する情報を生成し、出力部８１に出力することで警告を行う。図９は本発明の第１の実施形態に係る危険区間表示の一例を示す図である。図９に示すように、提示部２５は、道路情報データベース３２に格納されている地図情報を参照し、危険と判定された区間６３、６４を識別する情報を重畳し、表示装置８２を介して運転者等に警告を行う。なお、同時にスピーカ８３からアラーム音を出力させてもよい。
【００６２】
なお、提示部２５は、地図上に危険区間を重畳表示する代わりに、カーブの曲率、道路幅、勾配といったカーブにおける交通環境から模式的な簡易図形を作成し、この簡易図形上に危険区間を表示してもよい。これによって、地図表示用の膨大な地図データを削減する事が出来る。また、模式的な簡易図形を表示することで、運転者により分かりやすく危険区間の提示を行う事が出来る。
【００６３】
このような本発明の第１の実施形態によれば、過去の車両の運転行動に基づいてカーブ通過時の運転行動を予測して危険判断を行うことで、カーブに進入する前に、カーブ走行時に危険となり得る領域を検出することが可能となり、また、運転者の運転傾向を鑑みた運転行動予測を行うことで、運転者の癖を加味した、運転者に応じた危険判断及び提示を行うことができる。
【００６４】
なお、運転行動データベースのカーブでの交通環境情報として、曲率・道路幅・勾配を例に挙げたが、更に他の情報を加えても良い。図１０は、本発明の第１の実施形態に係る運転行動データベースに蓄積される運転行動情報の他の例を示す図である。図１０に示すように、運転行動データベース３１は、カーブの曲がる方向（右カーブ／左カーブ）や、自車の情報として、カーブの所定距離手前（カーブ手前１００メートルにおける車速など）における車速情報を蓄積し、運転行動予測部２２は、これらのパラメータを用いることで、さらに精度良く運転者のカーブにおける運転行動を予測する事が可能となる。
【００６５】
（第２の実施形態）
図１１は、本発明の第２の実施形態に係る危険情報検出装置の主要な構成を示すブロック図である。図１１において、図１と同じ構成要素については同じ符号を用い、説明を省略する。
【００６６】
図１１において、車両１０には、図１における構成要素に加え、先行車両情報検出部１５、対向車両情報検出部１６、天気情報検出部１７を有する交通状況検出部１４が設けられている。そして、本実施形態の交通状況取得部の一例として機能する運転行動収集部２１は、車両情報検出部１１により検出された情報に加えて交通状況検出部１４により検出された情報を取得することで、危険情報検出装置２０は、これらの取得した情報を用いて危険区間を判定する。
【００６７】
なお、本実施形態では、カーブにおける交通状況を、先行車両の有無、対向車両の有無、天気情報としているが、上記の項目以外でも、カーブ通行時の交通状況に関する情報であればよい。
【００６８】
以上のように構成された危険情報検出方法について、その動作を図１２及び図１３のフローチャートを用いて説明する。
【００６９】
図１２は、本発明の第２の実施形態に係る運転行動蓄積処理の手順を示すフローチャートであり、通過カーブの交通環境及びカーブ通過における速度変化を、運転行動データベース３１に蓄積する運転行動蓄積処理について説明する。
【００７０】
位置センサ１２、車両センサ１３からは、常に自車両の位置及び車速情報が収集されている（ステップＳ３１）。収集された位置情報を基に、運転行動収集部２１では、走行方向の前方の道路にカーブが存在するかどうかの判定を行う（ステップＳ３２）。カーブが存在しないと判定された場合（ステップＳ３２のＮＯ）、再びステップＳ３１に戻り、車両情報の取得及びカーブ存在の判定を行う。
【００７１】
一方、カーブがあると判定された場合には（ステップＳ３２のＹＥＳ）、道路情報データベース３２から、前方カーブにおける、曲率、道路幅、勾配を含む交通環境情報を取得する（ステップＳ３３）。
【００７２】
運転行動収集部１２では、実際に自車両がこのカーブを通過する際の車速の変化を、車速センサ１３から取得する（ステップＳ３４）。さらに、交通状況検出部１４にて、車両前方の画像などを取得することにより、先行車両の有無、対向車両の有無、天気情報等の交通状況を検出し（ステップＳ３５）、運転行動収集部２１は、取得したカーブの交通環境情報、カーブにおける車速の変化及び、カーブ通過時における交通状況を、運転行動データベース３２に蓄積する（ステップＳ３６）。
【００７３】
図１４は本発明の第２の実施形態に係る運転行動データベースに蓄積される運転行動情報の一例を示す図である。図１４に示すように、運転行動データベース３２には、カーブでの交通環境情報と、交通状況情報と、カーブでの運転行動とが対応付けられて蓄積されている。これにより、運転者がどのような形状のカーブ（曲率、道路幅、勾配）を、どのような交状況の下（先行車両の有無、対向車両の有無、天気など）、どのような車速変化（進入速度、旋回速度、脱出速度）で通過したかを、運転行動データベースに蓄積する事が出来る。ここで、運転行動としての蓄積する車速は３箇所に限らず、はさらに細分化してもよい。これにより、更に精度の高い処理を行うことが可能となる。
【００７４】
図１３は、本発明の第２の実施形態に係る運転行動予測処理及び危険区間提示処理の手順を示すフローチャートであり、前方カーブの交通環境と蓄積された運転行動データベースを用いて、カーブでの車速変化を予測し、推奨速度と比較することで危険情報の提示を行う運転行動予測・危険提示処理について説明する。
【００７５】
位置センサ１２、車両センサ１３からは、常に自車両の位置及び車速情報が収集されている（ステップＳ４１）。収集された位置情報を基に、運転行動収集部２１では、走行方向の前方の道路にカーブが存在するかどうかの判定を行う（ステップＳ４２）。カーブが存在しないと判定された場合（ステップＳ４２のＮＯ）、再びステップＳ４１に戻り、車両情報の取得及びカーブ存在の判定を行う。
【００７６】
一方、カーブがあると判定された場合には（ステップＳ４２のＹＥＳ）、道路情報データベース３２から、前方カーブにおける、曲率、道路幅、勾配からなる交通環境情報を取得する（ステップＳ４３）。また、同時に、運転行動収集部２１は、交通状況検出部１４により車両前方の画像などから検出される、先行車両の有無、対向車両の有無、天気情報等を含む交通状況情報を取得する（ステップＳ４４）。
【００７７】
次に、運転行動予測部２２において、前方カーブにおける交通環境情報と、現在の交通状況と、蓄積された運転行動データベース３１を用いることで、運転者の運転の癖及び周辺の交通状況を考慮して、これから通過しようとする前方カーブでの車速変化の予測を行う（ステップＳ４５）。
【００７８】
ここで、運転行動予測部における車速変化の予測方法を、図１５を用いて説明する。図１５は本発明の第２の実施形態に係る運転行動予測方法を説明する概念図である。図１５において、符号７１は運転行動データベース３１に蓄積された運転行動データを、符号７２はこれから通過しようとする前方カーブにおける交通環境情報及び交通状況情報をそれぞれ示す。
【００７９】
運転行動予測部２２では、あらかじめ、運転行動データベース３１に蓄積された運転行動データ７１に基づいて道路情報のパラメータ（図１５の例では、曲率ｒ、道路幅ｗ、勾配ｈ）と、カーブでの交通状況情報（先行車両有無ｃ＿ｆｒｏｎｔ、対向車両有無（ｃ＿ｃｏｕｎｔｅｒ、天気ｗｅ）と、走行情報のパラメータ（カーブ進入速度ｖ１、カーブ旋回速度ｖ２、カーブ脱出速度ｖ３）との間の関係を算出しておく。例えば、式（７）〜（９）のようなモデル式を、多重回帰分析などの手法を利用して、定数α１、β１、γ１、δ１、ε１、ζ１、α２、β２、γ２、δ２、ε２、ζ２、α３、β３、γ３、δ３、ε３、ζ３を算出しておく。
【００８０】
ｖ１＝α１*ｒ＋β１*ｗ＋γ１*ｈ+δ１*ｃ_front＋ε１*ｃ_counter＋ζ１*ｗｅ
・・・（７）
ｖ２＝α２*ｒ＋β２*ｗ＋γ２*ｈ+δ２*ｃ_front＋ε２*ｃ_counter＋ζ２*ｗｅ
・・・（８）
ｖ３＝α３*ｒ＋β３*ｗ＋γ３*ｈ+δ３*ｃ_front＋ε３*ｃ_counter＋ζ３*ｗｅ
・・・（９）
【００８１】
運転行動予測部２２は、上記の式（７）〜（９）と、ステップＳ４３で取得した、これから通過しようとする前方カーブにおける交通環境及び交通状況（Ｒ、Ｗ、Ｈ、Ｃ_front、Ｃ_counter、ＷＥ）を使用することで、以下の式（１０）〜（１２）のように前方カーブにおける車速変化（Ｖ１、Ｖ２、Ｖ３）の予測を行う。
【００８２】
Ｖ１＝α１*Ｒ＋β１*Ｗ＋γ１*Ｈ＋δ１*Ｃ_front＋ε１*Ｃ_counter＋ζ１*ＷＥ
・・・（１０）
Ｖ２＝α２*Ｒ＋β２*Ｗ＋γ２*Ｈ＋δ２*Ｃ_front＋ε２*Ｃ_counter＋ζ２*ＷＥ
・・・（１１）
Ｖ３＝α３*Ｒ＋β３*Ｗ＋γ３*Ｈ＋δ３*Ｃ_front＋ε３*Ｃ_counter＋ζ３*ＷＥ
・・・（１２）
【００８３】
また、詳細な速度変化を算出する場合は、ベクトル量子化などの手法を用いて、交通環境及び交通状況（Ｒ、Ｗ、Ｈ、Ｃ_front、Ｃ_counter、ＷＥ）から、車速の連続的な変化を予測してもよい。
【００８４】
推奨速度の算出（ステップＳ４６）以降の処理については、第１の実施形態で図４を用いて説明したステップＳ２５以降と同様であるので説明を省略する。
【００８５】
このような本発明の第２の実施形態によれば、過去の車両の運転行動に基づいてカーブ通過時の運転行動を予測して危険判断を行うことで、カーブに進入する前に、カーブ走行時に危険となり得る領域を検出することが可能となり、また、運転者の運転傾向や交通状況を鑑みた運転行動予測を行うことで、運転者の癖を加味した、運転者に応じて精度の高い危険判断及び提示を行うことができる。
【００８６】
なお、交通状況検出部１４で収集するカーブでの交通状況情報として、カーブにおける見通しの悪さなどの、カーブにおける運転行動に影響を与える要因を加えることにより、過去の運転行動を利用して、さらに精度良く運転者のカーブにおける運転行動を予測する事が可能となる。
【産業上の利用可能性】
【００８７】
本発明の危険情報検出装置及び危険情報検出方法は、車両がカーブに進入する前にカーブ走行時に危険となり得る領域を検出することが可能な効果を有し、運転支援装置等に有用である。
【図面の簡単な説明】
【００８８】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る危険情報検出装置の主要な構成を示すブロック図
【図２】曲率の算出方法を説明する図
【図３】本発明の第１の実施形態に係る運転行動蓄積処理の手順を示すフローチャート
【図４】本発明の第１の実施形態に係る運転行動予測処理及び危険区間提示処理の手順を示すフローチャート
【図５】本発明の第１の実施形態に係る運転行動データベースに蓄積される運転行動情報の一例を示す図
【図６】本発明の第１の実施形態に係る運転行動予測方法を説明する概念図
【図７】本発明の第１の実施形態に係る運転行動予測部により予測された車速変化を説明する概念図
【図８】本発明の第１の実施形態に係る危険判定を説明する概念図
【図９】本発明の第１の実施形態に係る危険区間表示の一例を示す図
【図１０】本発明の第１の実施形態に係る運転行動データベースに蓄積される運転行動情報の他の例を示す図
【図１１】本発明の第２の実施形態に係る危険情報検出装置の主要な構成を示すブロック図
【図１２】本発明の第２の実施形態に係る運転行動蓄積処理の手順を示すフローチャート
【図１３】本発明の第２の実施形態に係る運転行動予測処理及び危険区間提示処理の手順を示すフローチャート
【図１４】本発明の第２の実施形態に係る運転行動データベースに蓄積される運転行動情報の一例を示す図
【図１５】本発明の第２の実施形態に係る運転行動予測方法を説明する概念図
【符号の説明】
【００８９】
１０ 車両
１１ 車両情報検出部
１２ 位置センサ
１３ 車速センサ
１４ 交通状況検出部
１５ 先行車両情報
１６ 対向車両情報
１７ 天気情報
２０ 危険検出・提示装置
２１ 運転行動検出部
２２ 運転行動予測部
２３ 危険判定部
２４ 推奨行動算出部
２５ 提示部
３１ 運転行動データベース
３２ 道路情報データベース
４１ 運転行動データベース
４２ 前方カーブにおける交通環境情報
５１ カーブ進入速度
５２ カーブ旋回速度
５３ カーブ脱出速度
６１ 予測された速度変化
６２ 推奨速度
６３ 危険区間
６４ 危険区間
７１ 運転行動データ
７２ 交通環境情報及び交通状況情報
８１ 出力部
８２ 表示装置
８３ スピーカ
【技術分野】
【０００１】
本発明は、危険情報検出装置及び危険情報検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両がカーブを円滑に走行できるように表示を行うことを目的として、例えば特許文献１に記載された車両用表示装置がある。
【０００３】
この車両用表示装置は、自動車等の車両を運転するときにあたり、カーブ道路情報を保持する道路情報保持手段と、現在位置を検出する現在位置検出手段と、現在の車速を検出する車速検出手段と、前記現在位置検出手段により求められた現在位置の前方の走行路を前記道路情報に基づき求め、当該走行路を通過する際に現在の速度にて円滑に走行し得る領域と、現在速度にて走行の困難な領域とを検索する道路検索手段と、前記道路検索手段により求められた走行路を表示すると共に、該走行路上に現在の速度にて円滑に走行し得る領域と、走行の困難な領域とを色分けして表示する表示手段とを備える。
【０００４】
【特許文献１】特開平９−２５７５０７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記の車輌用表示装置にあっては、過去の運転傾向等を考慮せず、現在の車速に対して一意に走行の困難な領域の判断が行われることから、カーブ進入前に予め走行困難な領域を正確に示すものではないといった事情があった。
【０００６】
本発明は、上記の事情に鑑みてなされたものであって、車両がカーブに進入する前にカーブ走行時に危険となり得る領域を検出することが可能な危険情報検出装置及び危険情報検出方法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】
【０００７】
本発明は、第１に、自車両の現在位置を示す位置情報を取得する位置情報取得部と、自車両の走行状態を示す走行情報を取得する走行情報取得部と、道路形状に関する道路情報を含む地図情報を格納する地図情報格納部と、前記取得した位置情報に基づいて前記地図情報格納部を参照し、前記取得した走行情報と、前記走行情報取得時に走行している道路情報とを対応付けて運転行動情報として出力する運転行動出力部と、前記運転行動出力部から出力された運転行動情報を蓄積する運転行動格納部と、前記取得した位置情報に基づいて、前記地図情報格納部から自車両の走行方向前方に存在するカーブ区間を抽出するカーブ区間抽出部と、前記運転行動格納部に蓄積された運転行動情報に基づいて、前記抽出されたカーブ区間における走行状態を予測して予測走行情報として取得する運転行動予測部と、前記抽出されたカーブ区間にて推奨される走行状態を示す推奨条件を取得する推奨行動取得部と、前記予測走行情報と前記推奨条件とを比較し、前記予測走行情報が前記推奨条件に適合しない道路区間を危険区間として判定する危険区間判定部と、前記危険区間判定部により判定された危険区間を提示する危険区間提示部とを備える危険情報検出装置が提供されるものである。
【０００８】
この構成により、過去の運転行動から予測されたカーブ通過時の運転行動を基に危険判断を行うことで、カーブに進入する前に、カーブ走行時に危険となり得る領域を検出することが可能となり、禍根の運転行動の傾向に応じた危険判断及び提示を行うことができる。
【０００９】
本発明は、第２に、上記第１に記載の危険情報検出装置であって、前記運転行動予測部は、前記運転行動格納部に蓄積された運転行動情報に基づいて前記道路情報のパラメータと前記走行情報のパラメータとの間の関係を算出し、当該関係を用いて前記抽出されたカーブ区間の道路情報のパラメータから前記予測走行情報を取得するものである。
【００１０】
この構成により、過去の運転行動情報に基づいて求められた道路形状と走行状態との間の関係に、前方のカーブ区間の道路形状を当てはめることで前方のカーブ区間における運転行動を予測することができるので、簡易に運転行動の予測を行うことができる。
【００１１】
本発明は、第３に、上記第１又は第２に記載の危険情報検出装置であって、前記予測走行情報は、前記抽出されたカーブ区間における車両の速度変化を含むものである。
【００１２】
この構成により、過去の運転傾向を加味した車速の変化の予測を行うことで、過去の運転行動に応じて、スピードオーバーの警告などの、車速に基づく危険区間の提示を行うことができる。
【００１３】
本発明は、第４に、上記第１又は第２に記載の危険情報検出装置であって、前記予測走行情報は、前記抽出されたカーブ区間における車両の加速度変化を含むものである。
【００１４】
この構成により、過去の運転傾向を加味した加速度の変化の予測を行うことで、過去の運転行動に応じて、急加速、急減速の警告などの、加速度に基づく危険区間の提示を行うことができる。
【００１５】
本発明は、第５に、上記第１ないし第４のいずれかに記載の危険情報検出装置であって、前記道路情報は、カーブの幅員と、バンク角と、曲率と、道路の勾配とのうち少なくとも一つを含むものである。
【００１６】
この構成により、カーブの幅員、バンク角、曲率、道路の勾配等、カーブの形状に関する情報に応じた過去の運転傾向を加味して運転行動の予測を行うことで、より精度良く運転行動の予測を行い、前方のカーブに応じた過去の運転行動を加味して、危険区間の判定を行う事ができる。
【００１７】
本発明は、第６に、上記第１ないし第５のいずれかに記載の危険情報検出装置であって、カーブ通過時における先行車両の有無を示す情報と、対向車両の有無を示す情報と、天候を示す情報とのうち少なくとも一つを含む交通状況情報を検出する交通状況検出部を更に備え、前記運転行動格納部は、前記交通状況情報を前記運転行動情報として蓄積するものである。
【００１８】
この構成により、先行車両の有無、対向車両の有無、天候などのカーブ通過時の交通状況に関する情報に応じた過去の運転傾向を加味して運転行動の予測を行うことで、より精度良く運転行動の予測を行い、前方のカーブに応じた過去の運転行動を加味して、危険区間の判定を行う事ができる。
【００１９】
本発明は、第７に、上記第１ないし第６のいずれかに記載の危険情報検出装置であって、前記危険区間提示部は、前記地図情報格納部から読み出した地図情報に、前記危険区間を重畳して表示するものである。
【００２０】
この構成により、過去の運転傾向に基づいて予測された運転行動を基に判定された危険区間を、実際に走行する地図上に重畳表示することで、危険区間を視覚的に分かりやすく運転者に提示することができる。
【００２１】
本発明は、第８に、上記第１ないし第６のいずれかに記載の危険情報検出装置であって、前記危険区間提示部は、前記地図情報格納部から読み出した地図情報に含まれる道路情報に基づいて、前記抽出したカーブ区間の形状に応じた表示情報を生成し、前記危険区間を前記生成した表示情報に重畳して表示するものである。
【００２２】
この構成により、地図表示用の膨大な地図データを削減する事が出来る、また、模式的な簡易図形を表示することで、運転者に分かりやすく危険区間の提示を行う事ができる。
【００２３】
本発明は、第９に、上記第１ないし第８のいずれかに記載の危険情報検出装置であって、前記地図データ格納部は、道路に対応した制限時速情報を格納し、前記推奨行動取得部は、前記地図データ格納部に格納された制限時速情報から、前記抽出したカーブ区間における制限速度を取得するものである。
【００２４】
この構成により、過去の運転行動の傾向を鑑みて、前方のカーブ区間において制限時速を超えると予測されるカーブ区間を危険区間として検出することができる。
【００２５】
本発明は、第１０に、自車両の現在位置を示す位置情報を取得するステップと、自車両の走行状態を示す走行情報を取得するステップと、前記取得した位置情報に基づいて地図情報格納部に格納された道路形状に関する道路情報を含む地図情報を参照し、前記取得した走行情報と、前記走行情報取得時に走行している道路情報とを対応付けて運転行動情報として運転行動格納部に蓄積するステップと、前記取得した位置情報に基づいて、前記地図情報格納部から自車両の走行方向前方に存在するカーブ区間を抽出するステップと、前記運転行動格納部に蓄積された運転行動情報に基づいて、前記抽出されたカーブ区間における走行状態を予測して予測走行情報として取得するステップと、前記抽出されたカーブ区間にて推奨される走行状態を示す推奨条件を取得するステップと、前記予測走行情報と前記推奨条件とを比較し、前記予測走行情報が前記推奨条件に適合しない道路区間を危険区間として判定するステップと、前記危険区間判定部により判定された危険区間を提示するステップとを有する危険情報検出方法が提供されるものである。
【００２６】
この方法により、過去の運転行動から予測されたカーブ通過時の運転行動を基に危険判断を行うことで、カーブに進入する前に、カーブ走行時に危険となり得る領域を検出することが可能となり、運転者の運転行動の傾向に応じた危険判断及び提示を行うことができる。
【００２７】
本発明は、第１１に、コンピュータに上記第１０に記載の各ステップを実行する危険情報検出プログラムが提供されるものである。
【００２８】
このプログラムにより、過去の運転行動から予測されたカーブ通過時の運転行動を基に危険判断を行うことで、カーブに進入する前に、カーブ走行時に危険となり得る領域を検出することが可能となり、運転者の運転行動の傾向に応じた危険判断及び提示を行うことができる。
【発明の効果】
【００２９】
本発明によれば、車両がカーブに進入する前にカーブ走行時に危険となり得る領域を検出することが可能な危険情報検出装置及び危険情報検出方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態に係る危険情報検出装置の主要な構成を示すブロック図である。図１に示すように、本実施形態の危険情報検出装置２０は車両１０内に設置され、車両情報検出部１１及び出力部８１に接続されており、車両１０の走行方向前方に存在するカーブ区間において安全に走行できないと予測される危険区間を検出するものである。
【００３１】
車両情報検出部１１は、ＧＰＳ（Global Positioning System）等を利用して車両１０の現在位置を示す位置情報を検出する位置センサ１２と、車両１０の速度を検出する車速センサ１３とを有する。車両情報検出部１１は、車速センサ１３のほか、車両１０の加速度を検出する加速度センサや、角速度を検出する角速度等、車両１０の走行状態を示す走行情報が検出可能な構成を有する。
【００３２】
危険情報検出装置２０は、道路情報データベース３２と、運転行動収集部２１と、運転行動データベース３１と、運転行動予測部２２と、危険判定部２３と、推奨行動算出部２４と、提示部２５とを有する。なお、危険情報検出装置２０において、運転行動収集部２１、行動予測部２２、危険判定部２３、推奨行動算出部２４及び提示部２５は、危険情報検出プログラムによって動作するプロセッサを主体に構成される。
【００３３】
道路情報データベース３２は地図情報格納部の一例として機能するものであり、道路形状に関する道路情報を含む地図情報を格納する。例えば、道路情報は、道路の曲率半径（以下、曲率という）や、道路幅、車線数、勾配、バンク角等を示す情報を含む。
【００３４】
運転行動収集部２１は、位置情報取得部及び走行情報取得部の一例として機能するものであり、位置センサ１２から出力される位置情報と、車速センサ１３から出力される車速情報とを取得する。
【００３５】
また、運転行動収集部２１は、運転行動出力部の一例として機能するものであり、位置センサ１２から取得した位置情報に基づいて道路情報データベース３２を参照し、車速センサ１３から取得した車速情報と、車速情報取得時に走行している道路情報とを対応付けて運転行動情報として運転行動データベース３１に出力する。本実施形態では、運転行動データベース３１に出力する運転行動情報は、車両１０がカーブを走行するときにおけるカーブ区間における道路情報と、走行中の車速情報とを有する場合について説明する。
【００３６】
運転行動情報に含まれるカーブ区間における道路情報としては、道路情報データベース３２から抽出された道路情報から算出されるカーブの曲率や、道路幅（総道路幅、進行方向のみの道路幅又は車線数）、勾配（カーブ入口とカーブ出口の高低差）といったカーブの形状に関する情報を含み、本実施形態ではカーブにおける交通環境という。なお、カーブにおける交通環境としては上記に限られるものではなく、バンク角等、カーブの形状を示す情報であればよい。
【００３７】
ここで、曲率の算出方法について説明する。図２は曲率の算出方法を説明する図である。図２において、カーブの始点Ａ、終点Ｂにおいて曲線につながる直線方向の方位の差分が、道路交角θとなる。また、曲線長である弧ＡＢ区間の長さをＬとすると、曲率Ｒは、Ｒ＝Ｌ／θとして算出される（θはラジアン表示）。なお、運転行動収集部２１において、道路情報データベース３２に格納されているノード情報を接続するリンク同士の角度から、曲率を算出してもよい。
【００３８】
また、走行中の車速情報としては、カーブの入口、中間点、出口における自車両の速度（それぞれ、カーブ進入速度、カーブ旋回速度、カーブ脱出速度）を含み、本実施形態ではカーブにおける運転行動という。なお、カーブにおける運転行動は、車両情報検出部１１で検出される走行状態を示す情報であればよく、例えば加速度や角速度等を有していてもよい。
【００３９】
さらに、運転行動収集部２１は、カーブ区間抽出部として機能し、位置センサ１２から取得した位置情報に基づいて、道路情報データベース３２から自車両の走行方向前方に存在するカーブ区間の道路情報を抽出する。なお、運転行動収集部２１は、例えば、取得した位置情報に基づいて、自車両の走行方向の前方における所定距離までの道路の曲率を監視し、所定値以上の曲率を有する区間があったときに、カーブ区間として抽出する。
【００４０】
運転行動データベース３１は、運転行動格納部の一例として機能するものであり、運転行動収集部２１から出力された運転行動情報を蓄積する。運転行動予測部２２は、運転行動予測部の一例として機能するものであり、運転行動データベース３１に蓄積された過去の運転行動情報に基づいて、運転行動収集部２１により抽出された走行方向前方に存在するカーブ区間における走行状態を予測して予測走行情報として取得する。
【００４１】
推奨行動算出部２４は、推奨行動取得部の一例として機能し、走行方向前方のカーブ区間等、任意のカーブ区間にて推奨される走行状態を示す推奨条件を取得する。危険判定部２３は、危険区間判定部の一例として機能し、運転行動予測部２２から出力された予測走行情報と推奨行動算出部２４から出力された推奨条件とを比較し、予測走行情報が推奨条件に適合しない道路区間を危険区間として判定する。提示部２５は、危険区間提示部の一例として機能し、危険判定部２３により判定された危険区間を、運転者等に提示するための表示情報や音声情報等を生成する。
【００４２】
出力部８１は、表示装置８２及びスピーカ８３とを有し、提示部２５から出力された表示情報や音声情報を出力することにより、危険区間と判定された部分を運転者等に提示することができる。
【００４３】
以上のように構成された危険情報検出装置について、その動作を図３及び図４のフローチャートを用いて説明する。
【００４４】
図３は本発明の第１の実施形態に係る運転行動蓄積処理の手順を示すフローチャートであり、通過カーブの交通環境及びカーブ通過における速度変化を、運転行動データベース３１に蓄積する運転行動蓄積処理について説明する。
【００４５】
位置センサ１２、車両センサ１３からは、常に自車両の位置及び車速情報が収集されている（ステップＳ１１）。収集された位置情報を基に、運転行動収集部２１では、走行方向の前方の道路にカーブが存在するかどうかの判定を行う（ステップＳ１２）。カーブが存在しないと判定された場合（ステップＳ１２のＮＯ）、再びステップＳ１１に戻り、車両情報の取得及びカーブ存在の判定を行う。
【００４６】
一方、カーブがあると判定された場合（ステップＳ１２のＹＥＳ）には、道路情報データベース３２から、前方カーブにおける、曲率、道路幅、勾配を含む交通環境情報を取得する（ステップＳ１３）。さらに、運転行動収集部２１では、実際に自車両がこのカーブを通過する際の車速を、車速センサ１３から取得し（ステップＳ１４）、取得したカーブの交通環境情報及び、カーブにおける車速を、運転行動データベース３２に蓄積する（ステップＳ１５）。
【００４７】
図５は本発明の第１の実施形態に係る運転行動データベースに蓄積される運転行動情報の一例を示す図である。図５に示すように、運転行動データベース３２には、カーブでの交通環境情報と、カーブでの運転行動とが対応付けられて蓄積されている。これにより、車両１０がどのような形状のカーブ（曲率、道路幅、勾配）を、どのような車速変化（進入速度、旋回速度、脱出速度）で通過したかを、運転行動データベースに蓄積する事ができる。ここで、運転行動としての蓄積する車速は３箇所に限らず、はさらに細分化してもよい。これにより、更に精度の高い処理を行うことが可能となる。
【００４８】
図４は、本発明の第１の実施形態に係る運転行動予測処理及び危険区間提示処理の手順を示すフローチャートであり、前方カーブの交通環境と蓄積された運転行動データベースを用いて、カーブでの車速変化を予測し、推奨速度と比較することで危険情報の提示を行う運転行動予測・危険提示処理について説明する。
【００４９】
位置センサ１２、車両センサ１３からは、常に自車両の位置及び車速情報が収集されている（ステップＳ２１）。収集された位置情報を基に、運転行動収集部２１では、走行方向の前方の道路にカーブが存在するかどうかの判定を行う（ステップＳ２２）。カーブが存在しないと判定された場合（ステップＳ２２のＮＯ）、再びステップＳ２１に戻り、車両情報の取得及びカーブ存在の判定を行う。
【００５０】
一方、カーブがあると判定された場合には（ステップＳ２２のＹＥＳ）、道路情報データベース３２から、前方カーブにおける、曲率、道路幅、勾配を有する交通環境情報を取得する（ステップＳ２３）。次に、運転行動予測部２２において、前方カーブにおける交通環境情報と、蓄積された運転行動データベース３１を用いることで、運転者の運転の癖を考慮して、これから通過しようとする前方カーブでの車速変化の予測を行う（ステップＳ２４）。
【００５１】
ここで、運転行動予測部２２における車速変化の予測方法を、図６を用いて説明する。図６は本発明の第１の実施形態に係る運転行動予測方法を説明する概念図である。図６において、符号４１は運転行動データベース３１に蓄積された運転行動データを、符号４２はこれから通過しようとする前方カーブにおける交通環境情報をそれぞれ示す。
【００５２】
運転行動予測部２２では、あらかじめ、運転行動データベース３１に蓄積された運転行動データ４１に基づいて道路情報のパラメータ（図５の例では、曲率ｒ、道路幅ｗ、勾配ｈ）と走行情報のパラメータ（カーブ進入速度ｖ１、カーブ旋回速度ｖ２、カーブ脱出速度ｖ３）との間の関係を算出しておく。例えば、式（１）〜（３）のようなモデル式を、多重回帰分析などの手法を利用して、定数α１、β１、γ１、α２、β２、γ２、α３、β３、γ３を算出しておく。
【００５３】
ｖ１＝α１*ｒ ＋ β１*ｗ ＋ γ１*ｈ ・・・（１）
ｖ２＝α２*ｒ ＋ β２*ｗ ＋ γ２*ｈ ・・・（２）
ｖ３＝α３*ｒ ＋ β３*ｗ ＋ γ３*ｈ ・・・（３）
【００５４】
運転行動予測部２２は、上記の式（１）〜（３）と、ステップＳ２３で取得した、これから通過しようとする前方カーブにおける交通環境（Ｒ、Ｗ、Ｈ）とを使用することで、以下の式（４）〜（６）のように前方カーブにおける車速変化（Ｖ１、Ｖ２、Ｖ３）の予測を行う。
【００５５】
Ｖ１＝α１*Ｒ ＋ β１*Ｗ ＋ γ１*Ｈ ・・・（４）
Ｖ２＝α２*Ｒ ＋ β２*Ｗ ＋ γ２*Ｈ ・・・（５）
Ｖ３＝α３*Ｒ ＋ β３*Ｗ ＋ γ３*Ｈ ・・・（６）
【００５６】
また、詳細な速度変化を算出する場合は、ベクトル量子化などの手法を用いて、交通環境（Ｒ、Ｗ、Ｈ）から、車速の連続的な変化を予測してもよい。また、速度変化の代わりに、車両の前後、左右方向の加速度の変化、または角速度等の走行状態の変化を予測してもよい。
【００５７】
図７は、本発明の第１の実施形態に係る運転行動予測部により予測された車速変化を説明する概念図である。図７は、走行方向前方における地点Ａ〜Ｃ間のカーブ区間（曲率ｒ、道路幅ｗ）において、矢印５１の長さはカーブ進入地点Ａにて予測されるカーブ進入速度Ｖ１の大きさを、矢印５２の長さはカーブ中間地点Ｂにて予測されるカーブ旋回速度Ｖ２の大きさを、矢印５３の長さはカーブ脱出地点Ｃにて予測されるカーブ脱出速度Ｖ３の大きさを示す。
【００５８】
推奨行動算出部２４では、道路情報データベース３２を利用して、各カーブを安全に走行可能な推奨速度が算出される（ステップＳ２５）。ここでは、道路情報データベース３２に格納された曲率、道路幅、勾配などの道路形状から推奨速度を算出してもよいし、道路情報データベース３２にて道路毎に規定された法定速度を格納しておき、その法定速度を推奨速度として用いても良い。
【００５９】
危険判定部２３では、過去の運転行動（運転者の癖）を加味して予測されたカーブ通過時の車速の変化と、推奨速度とを比較することにより、カーブ通過時に推奨速度を越える、すなわち予測された走行状態が推奨条件に適合しない道路区間を検出する（ステップＳ２６）。
【００６０】
図８は、本発明の第１の実施形態に係る危険判定を説明する概念図であり、カーブ進入地点Ａから脱出地点Ｃまでの、予測された速度変化６１及び、推奨速度６２を示したものである。カーブ進入地点Ａにおけるカーブ進入速度をＶ１、カーブ中間地点Ｂにおけるカーブ旋回速度をＶ２、カーブ脱出地点Ｃにおけるカーブ脱出速度をＶ３、安全にカーブを通過できる推奨速度をＶｔｈとする。危険判定部２３は、予測された速度変化６１が推奨速度６２（速度Ｖｔｈ）を上回る区間６３、６４を危険区間と判定する。
【００６１】
提示部２５では、危険判断部２３で危険と判定された区間を、運転者等に提示する情報を生成し、出力部８１に出力することで警告を行う。図９は本発明の第１の実施形態に係る危険区間表示の一例を示す図である。図９に示すように、提示部２５は、道路情報データベース３２に格納されている地図情報を参照し、危険と判定された区間６３、６４を識別する情報を重畳し、表示装置８２を介して運転者等に警告を行う。なお、同時にスピーカ８３からアラーム音を出力させてもよい。
【００６２】
なお、提示部２５は、地図上に危険区間を重畳表示する代わりに、カーブの曲率、道路幅、勾配といったカーブにおける交通環境から模式的な簡易図形を作成し、この簡易図形上に危険区間を表示してもよい。これによって、地図表示用の膨大な地図データを削減する事が出来る。また、模式的な簡易図形を表示することで、運転者により分かりやすく危険区間の提示を行う事が出来る。
【００６３】
このような本発明の第１の実施形態によれば、過去の車両の運転行動に基づいてカーブ通過時の運転行動を予測して危険判断を行うことで、カーブに進入する前に、カーブ走行時に危険となり得る領域を検出することが可能となり、また、運転者の運転傾向を鑑みた運転行動予測を行うことで、運転者の癖を加味した、運転者に応じた危険判断及び提示を行うことができる。
【００６４】
なお、運転行動データベースのカーブでの交通環境情報として、曲率・道路幅・勾配を例に挙げたが、更に他の情報を加えても良い。図１０は、本発明の第１の実施形態に係る運転行動データベースに蓄積される運転行動情報の他の例を示す図である。図１０に示すように、運転行動データベース３１は、カーブの曲がる方向（右カーブ／左カーブ）や、自車の情報として、カーブの所定距離手前（カーブ手前１００メートルにおける車速など）における車速情報を蓄積し、運転行動予測部２２は、これらのパラメータを用いることで、さらに精度良く運転者のカーブにおける運転行動を予測する事が可能となる。
【００６５】
（第２の実施形態）
図１１は、本発明の第２の実施形態に係る危険情報検出装置の主要な構成を示すブロック図である。図１１において、図１と同じ構成要素については同じ符号を用い、説明を省略する。
【００６６】
図１１において、車両１０には、図１における構成要素に加え、先行車両情報検出部１５、対向車両情報検出部１６、天気情報検出部１７を有する交通状況検出部１４が設けられている。そして、本実施形態の交通状況取得部の一例として機能する運転行動収集部２１は、車両情報検出部１１により検出された情報に加えて交通状況検出部１４により検出された情報を取得することで、危険情報検出装置２０は、これらの取得した情報を用いて危険区間を判定する。
【００６７】
なお、本実施形態では、カーブにおける交通状況を、先行車両の有無、対向車両の有無、天気情報としているが、上記の項目以外でも、カーブ通行時の交通状況に関する情報であればよい。
【００６８】
以上のように構成された危険情報検出方法について、その動作を図１２及び図１３のフローチャートを用いて説明する。
【００６９】
図１２は、本発明の第２の実施形態に係る運転行動蓄積処理の手順を示すフローチャートであり、通過カーブの交通環境及びカーブ通過における速度変化を、運転行動データベース３１に蓄積する運転行動蓄積処理について説明する。
【００７０】
位置センサ１２、車両センサ１３からは、常に自車両の位置及び車速情報が収集されている（ステップＳ３１）。収集された位置情報を基に、運転行動収集部２１では、走行方向の前方の道路にカーブが存在するかどうかの判定を行う（ステップＳ３２）。カーブが存在しないと判定された場合（ステップＳ３２のＮＯ）、再びステップＳ３１に戻り、車両情報の取得及びカーブ存在の判定を行う。
【００７１】
一方、カーブがあると判定された場合には（ステップＳ３２のＹＥＳ）、道路情報データベース３２から、前方カーブにおける、曲率、道路幅、勾配を含む交通環境情報を取得する（ステップＳ３３）。
【００７２】
運転行動収集部１２では、実際に自車両がこのカーブを通過する際の車速の変化を、車速センサ１３から取得する（ステップＳ３４）。さらに、交通状況検出部１４にて、車両前方の画像などを取得することにより、先行車両の有無、対向車両の有無、天気情報等の交通状況を検出し（ステップＳ３５）、運転行動収集部２１は、取得したカーブの交通環境情報、カーブにおける車速の変化及び、カーブ通過時における交通状況を、運転行動データベース３２に蓄積する（ステップＳ３６）。
【００７３】
図１４は本発明の第２の実施形態に係る運転行動データベースに蓄積される運転行動情報の一例を示す図である。図１４に示すように、運転行動データベース３２には、カーブでの交通環境情報と、交通状況情報と、カーブでの運転行動とが対応付けられて蓄積されている。これにより、運転者がどのような形状のカーブ（曲率、道路幅、勾配）を、どのような交状況の下（先行車両の有無、対向車両の有無、天気など）、どのような車速変化（進入速度、旋回速度、脱出速度）で通過したかを、運転行動データベースに蓄積する事が出来る。ここで、運転行動としての蓄積する車速は３箇所に限らず、はさらに細分化してもよい。これにより、更に精度の高い処理を行うことが可能となる。
【００７４】
図１３は、本発明の第２の実施形態に係る運転行動予測処理及び危険区間提示処理の手順を示すフローチャートであり、前方カーブの交通環境と蓄積された運転行動データベースを用いて、カーブでの車速変化を予測し、推奨速度と比較することで危険情報の提示を行う運転行動予測・危険提示処理について説明する。
【００７５】
位置センサ１２、車両センサ１３からは、常に自車両の位置及び車速情報が収集されている（ステップＳ４１）。収集された位置情報を基に、運転行動収集部２１では、走行方向の前方の道路にカーブが存在するかどうかの判定を行う（ステップＳ４２）。カーブが存在しないと判定された場合（ステップＳ４２のＮＯ）、再びステップＳ４１に戻り、車両情報の取得及びカーブ存在の判定を行う。
【００７６】
一方、カーブがあると判定された場合には（ステップＳ４２のＹＥＳ）、道路情報データベース３２から、前方カーブにおける、曲率、道路幅、勾配からなる交通環境情報を取得する（ステップＳ４３）。また、同時に、運転行動収集部２１は、交通状況検出部１４により車両前方の画像などから検出される、先行車両の有無、対向車両の有無、天気情報等を含む交通状況情報を取得する（ステップＳ４４）。
【００７７】
次に、運転行動予測部２２において、前方カーブにおける交通環境情報と、現在の交通状況と、蓄積された運転行動データベース３１を用いることで、運転者の運転の癖及び周辺の交通状況を考慮して、これから通過しようとする前方カーブでの車速変化の予測を行う（ステップＳ４５）。
【００７８】
ここで、運転行動予測部における車速変化の予測方法を、図１５を用いて説明する。図１５は本発明の第２の実施形態に係る運転行動予測方法を説明する概念図である。図１５において、符号７１は運転行動データベース３１に蓄積された運転行動データを、符号７２はこれから通過しようとする前方カーブにおける交通環境情報及び交通状況情報をそれぞれ示す。
【００７９】
運転行動予測部２２では、あらかじめ、運転行動データベース３１に蓄積された運転行動データ７１に基づいて道路情報のパラメータ（図１５の例では、曲率ｒ、道路幅ｗ、勾配ｈ）と、カーブでの交通状況情報（先行車両有無ｃ＿ｆｒｏｎｔ、対向車両有無（ｃ＿ｃｏｕｎｔｅｒ、天気ｗｅ）と、走行情報のパラメータ（カーブ進入速度ｖ１、カーブ旋回速度ｖ２、カーブ脱出速度ｖ３）との間の関係を算出しておく。例えば、式（７）〜（９）のようなモデル式を、多重回帰分析などの手法を利用して、定数α１、β１、γ１、δ１、ε１、ζ１、α２、β２、γ２、δ２、ε２、ζ２、α３、β３、γ３、δ３、ε３、ζ３を算出しておく。
【００８０】
ｖ１＝α１*ｒ＋β１*ｗ＋γ１*ｈ+δ１*ｃ_front＋ε１*ｃ_counter＋ζ１*ｗｅ
・・・（７）
ｖ２＝α２*ｒ＋β２*ｗ＋γ２*ｈ+δ２*ｃ_front＋ε２*ｃ_counter＋ζ２*ｗｅ
・・・（８）
ｖ３＝α３*ｒ＋β３*ｗ＋γ３*ｈ+δ３*ｃ_front＋ε３*ｃ_counter＋ζ３*ｗｅ
・・・（９）
【００８１】
運転行動予測部２２は、上記の式（７）〜（９）と、ステップＳ４３で取得した、これから通過しようとする前方カーブにおける交通環境及び交通状況（Ｒ、Ｗ、Ｈ、Ｃ_front、Ｃ_counter、ＷＥ）を使用することで、以下の式（１０）〜（１２）のように前方カーブにおける車速変化（Ｖ１、Ｖ２、Ｖ３）の予測を行う。
【００８２】
Ｖ１＝α１*Ｒ＋β１*Ｗ＋γ１*Ｈ＋δ１*Ｃ_front＋ε１*Ｃ_counter＋ζ１*ＷＥ
・・・（１０）
Ｖ２＝α２*Ｒ＋β２*Ｗ＋γ２*Ｈ＋δ２*Ｃ_front＋ε２*Ｃ_counter＋ζ２*ＷＥ
・・・（１１）
Ｖ３＝α３*Ｒ＋β３*Ｗ＋γ３*Ｈ＋δ３*Ｃ_front＋ε３*Ｃ_counter＋ζ３*ＷＥ
・・・（１２）
【００８３】
また、詳細な速度変化を算出する場合は、ベクトル量子化などの手法を用いて、交通環境及び交通状況（Ｒ、Ｗ、Ｈ、Ｃ_front、Ｃ_counter、ＷＥ）から、車速の連続的な変化を予測してもよい。
【００８４】
推奨速度の算出（ステップＳ４６）以降の処理については、第１の実施形態で図４を用いて説明したステップＳ２５以降と同様であるので説明を省略する。
【００８５】
このような本発明の第２の実施形態によれば、過去の車両の運転行動に基づいてカーブ通過時の運転行動を予測して危険判断を行うことで、カーブに進入する前に、カーブ走行時に危険となり得る領域を検出することが可能となり、また、運転者の運転傾向や交通状況を鑑みた運転行動予測を行うことで、運転者の癖を加味した、運転者に応じて精度の高い危険判断及び提示を行うことができる。
【００８６】
なお、交通状況検出部１４で収集するカーブでの交通状況情報として、カーブにおける見通しの悪さなどの、カーブにおける運転行動に影響を与える要因を加えることにより、過去の運転行動を利用して、さらに精度良く運転者のカーブにおける運転行動を予測する事が可能となる。
【産業上の利用可能性】
【００８７】
本発明の危険情報検出装置及び危険情報検出方法は、車両がカーブに進入する前にカーブ走行時に危険となり得る領域を検出することが可能な効果を有し、運転支援装置等に有用である。
【図面の簡単な説明】
【００８８】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る危険情報検出装置の主要な構成を示すブロック図
【図２】曲率の算出方法を説明する図
【図３】本発明の第１の実施形態に係る運転行動蓄積処理の手順を示すフローチャート
【図４】本発明の第１の実施形態に係る運転行動予測処理及び危険区間提示処理の手順を示すフローチャート
【図５】本発明の第１の実施形態に係る運転行動データベースに蓄積される運転行動情報の一例を示す図
【図６】本発明の第１の実施形態に係る運転行動予測方法を説明する概念図
【図７】本発明の第１の実施形態に係る運転行動予測部により予測された車速変化を説明する概念図
【図８】本発明の第１の実施形態に係る危険判定を説明する概念図
【図９】本発明の第１の実施形態に係る危険区間表示の一例を示す図
【図１０】本発明の第１の実施形態に係る運転行動データベースに蓄積される運転行動情報の他の例を示す図
【図１１】本発明の第２の実施形態に係る危険情報検出装置の主要な構成を示すブロック図
【図１２】本発明の第２の実施形態に係る運転行動蓄積処理の手順を示すフローチャート
【図１３】本発明の第２の実施形態に係る運転行動予測処理及び危険区間提示処理の手順を示すフローチャート
【図１４】本発明の第２の実施形態に係る運転行動データベースに蓄積される運転行動情報の一例を示す図
【図１５】本発明の第２の実施形態に係る運転行動予測方法を説明する概念図
【符号の説明】
【００８９】
１０ 車両
１１ 車両情報検出部
１２ 位置センサ
１３ 車速センサ
１４ 交通状況検出部
１５ 先行車両情報
１６ 対向車両情報
１７ 天気情報
２０ 危険検出・提示装置
２１ 運転行動検出部
２２ 運転行動予測部
２３ 危険判定部
２４ 推奨行動算出部
２５ 提示部
３１ 運転行動データベース
３２ 道路情報データベース
４１ 運転行動データベース
４２ 前方カーブにおける交通環境情報
５１ カーブ進入速度
５２ カーブ旋回速度
５３ カーブ脱出速度
６１ 予測された速度変化
６２ 推奨速度
６３ 危険区間
６４ 危険区間
７１ 運転行動データ
７２ 交通環境情報及び交通状況情報
８１ 出力部
８２ 表示装置
８３ スピーカ
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の現在位置を示す位置情報を取得する位置情報取得部と、
自車両の走行状態を示す走行情報を取得する走行情報取得部と、
道路形状に関する道路情報を含む地図情報を格納する地図情報格納部と、
前記取得した位置情報に基づいて前記地図情報格納部を参照し、前記取得した走行情報と、前記走行情報取得時に走行している道路情報とを対応付けて運転行動情報として出力する運転行動出力部と、
前記運転行動出力部から出力された運転行動情報を蓄積する運転行動格納部と、
前記取得した位置情報に基づいて、前記地図情報格納部から自車両の走行方向前方に存在するカーブ区間を抽出するカーブ区間抽出部と、
前記運転行動格納部に蓄積された運転行動情報に基づいて、前記抽出されたカーブ区間における走行状態を予測して予測走行情報として取得する運転行動予測部と、
前記抽出されたカーブ区間にて推奨される走行状態を示す推奨条件を取得する推奨行動取得部と、
前記予測走行情報と前記推奨条件とを比較し、前記予測走行情報が前記推奨条件に適合しない道路区間を危険区間として判定する危険区間判定部と、
前記危険区間判定部により判定された危険区間を提示する危険区間提示部と
を備える危険情報検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の危険情報検出装置であって、
前記運転行動予測部は、前記運転行動格納部に蓄積された運転行動情報に基づいて前記道路情報のパラメータと前記走行情報のパラメータとの間の関係を算出し、当該関係を用いて前記抽出されたカーブ区間の道路情報のパラメータから前記予測走行情報を取得する危険情報検出装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の危険情報検出装置であって、
前記予測走行情報は、前記抽出されたカーブ区間における車両の速度変化を含む危険情報検出装置。
【請求項４】
請求項１又は２に記載の危険情報検出装置であって、
前記予測走行情報は、前記抽出されたカーブ区間における車両の加速度変化を含む危険情報検出装置。
【請求項５】
請求項１ないし４のいずれか一項に記載の危険情報検出装置であって、
前記道路情報は、カーブの幅員と、バンク角と、曲率と、道路の勾配とのうち少なくとも一つを含む危険情報検出装置。
【請求項６】
請求項１ないし５のいずれか一項に記載の危険情報検出装置であって、
カーブ通過時における先行車両の有無を示す情報と、対向車両の有無を示す情報と、天候を示す情報とのうち少なくとも一つを含む交通状況情報を検出する交通状況検出部を更に備え、
前記運転行動格納部は、前記交通状況情報を前記運転行動情報として蓄積する危険情報検出装置。
【請求項７】
請求項１ないし６のいずれか一項に記載の危険情報検出装置であって、
前記危険区間提示部は、前記地図情報格納部から読み出した地図情報に、前記危険区間を重畳して表示する危険情報検出装置。
【請求項８】
請求項１ないし６のいずれか一項に記載の危険情報検出装置であって、
前記危険区間提示部は、前記地図情報格納部から読み出した地図情報に含まれる道路情報に基づいて、前記抽出したカーブ区間の形状に応じた表示情報を生成し、前記危険区間を前記生成した表示情報に重畳して表示する危険情報検出装置。
【請求項９】
請求項１ないし８のいずれか一項に記載の危険情報検出装置であって、
前記地図データ格納部は、道路に対応した制限時速情報を格納し、
前記推奨行動取得部は、前記地図データ格納部に格納された制限時速情報から、前記抽出したカーブ区間における制限速度を取得する危険情報検出装置。
【請求項１０】
自車両の現在位置を示す位置情報を取得するステップと、
自車両の走行状態を示す走行情報を取得するステップと、
前記取得した位置情報に基づいて地図情報格納部に格納された道路形状に関する道路情報を含む地図情報を参照し、前記取得した走行情報と、前記走行情報取得時に走行している道路情報とを対応付けて運転行動情報として運転行動格納部に蓄積するステップと、
前記取得した位置情報に基づいて、前記地図情報格納部から自車両の走行方向前方に存在するカーブ区間を抽出するステップと、
前記運転行動格納部に蓄積された運転行動情報に基づいて、前記抽出されたカーブ区間における走行状態を予測して予測走行情報として取得するステップと、
前記抽出されたカーブ区間にて推奨される走行状態を示す推奨条件を取得するステップと、
前記予測走行情報と前記推奨条件とを比較し、前記予測走行情報が前記推奨条件に適合しない道路区間を危険区間として判定するステップと、
前記危険区間判定部により判定された危険区間を提示するステップと
を有する危険情報検出方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の各ステップを実行する危険情報検出プログラム。
【請求項１】
自車両の現在位置を示す位置情報を取得する位置情報取得部と、
自車両の走行状態を示す走行情報を取得する走行情報取得部と、
道路形状に関する道路情報を含む地図情報を格納する地図情報格納部と、
前記取得した位置情報に基づいて前記地図情報格納部を参照し、前記取得した走行情報と、前記走行情報取得時に走行している道路情報とを対応付けて運転行動情報として出力する運転行動出力部と、
前記運転行動出力部から出力された運転行動情報を蓄積する運転行動格納部と、
前記取得した位置情報に基づいて、前記地図情報格納部から自車両の走行方向前方に存在するカーブ区間を抽出するカーブ区間抽出部と、
前記運転行動格納部に蓄積された運転行動情報に基づいて、前記抽出されたカーブ区間における走行状態を予測して予測走行情報として取得する運転行動予測部と、
前記抽出されたカーブ区間にて推奨される走行状態を示す推奨条件を取得する推奨行動取得部と、
前記予測走行情報と前記推奨条件とを比較し、前記予測走行情報が前記推奨条件に適合しない道路区間を危険区間として判定する危険区間判定部と、
前記危険区間判定部により判定された危険区間を提示する危険区間提示部と
を備える危険情報検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の危険情報検出装置であって、
前記運転行動予測部は、前記運転行動格納部に蓄積された運転行動情報に基づいて前記道路情報のパラメータと前記走行情報のパラメータとの間の関係を算出し、当該関係を用いて前記抽出されたカーブ区間の道路情報のパラメータから前記予測走行情報を取得する危険情報検出装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の危険情報検出装置であって、
前記予測走行情報は、前記抽出されたカーブ区間における車両の速度変化を含む危険情報検出装置。
【請求項４】
請求項１又は２に記載の危険情報検出装置であって、
前記予測走行情報は、前記抽出されたカーブ区間における車両の加速度変化を含む危険情報検出装置。
【請求項５】
請求項１ないし４のいずれか一項に記載の危険情報検出装置であって、
前記道路情報は、カーブの幅員と、バンク角と、曲率と、道路の勾配とのうち少なくとも一つを含む危険情報検出装置。
【請求項６】
請求項１ないし５のいずれか一項に記載の危険情報検出装置であって、
カーブ通過時における先行車両の有無を示す情報と、対向車両の有無を示す情報と、天候を示す情報とのうち少なくとも一つを含む交通状況情報を検出する交通状況検出部を更に備え、
前記運転行動格納部は、前記交通状況情報を前記運転行動情報として蓄積する危険情報検出装置。
【請求項７】
請求項１ないし６のいずれか一項に記載の危険情報検出装置であって、
前記危険区間提示部は、前記地図情報格納部から読み出した地図情報に、前記危険区間を重畳して表示する危険情報検出装置。
【請求項８】
請求項１ないし６のいずれか一項に記載の危険情報検出装置であって、
前記危険区間提示部は、前記地図情報格納部から読み出した地図情報に含まれる道路情報に基づいて、前記抽出したカーブ区間の形状に応じた表示情報を生成し、前記危険区間を前記生成した表示情報に重畳して表示する危険情報検出装置。
【請求項９】
請求項１ないし８のいずれか一項に記載の危険情報検出装置であって、
前記地図データ格納部は、道路に対応した制限時速情報を格納し、
前記推奨行動取得部は、前記地図データ格納部に格納された制限時速情報から、前記抽出したカーブ区間における制限速度を取得する危険情報検出装置。
【請求項１０】
自車両の現在位置を示す位置情報を取得するステップと、
自車両の走行状態を示す走行情報を取得するステップと、
前記取得した位置情報に基づいて地図情報格納部に格納された道路形状に関する道路情報を含む地図情報を参照し、前記取得した走行情報と、前記走行情報取得時に走行している道路情報とを対応付けて運転行動情報として運転行動格納部に蓄積するステップと、
前記取得した位置情報に基づいて、前記地図情報格納部から自車両の走行方向前方に存在するカーブ区間を抽出するステップと、
前記運転行動格納部に蓄積された運転行動情報に基づいて、前記抽出されたカーブ区間における走行状態を予測して予測走行情報として取得するステップと、
前記抽出されたカーブ区間にて推奨される走行状態を示す推奨条件を取得するステップと、
前記予測走行情報と前記推奨条件とを比較し、前記予測走行情報が前記推奨条件に適合しない道路区間を危険区間として判定するステップと、
前記危険区間判定部により判定された危険区間を提示するステップと
を有する危険情報検出方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の各ステップを実行する危険情報検出プログラム。
【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】
【公開番号】特開２００７−１６４４３２（Ｐ２００７−１６４４３２Ａ）
【公開日】平成１９年６月２８日（２００７．６．２８）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００５−３５９２２７（Ｐ２００５−３５９２２７）
【出願日】平成１７年１２月１３日（２００５．１２．１３）
【出願人】（０００００５８２１）松下電器産業株式会社 (73,050)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１９年６月２８日（２００７．６．２８）
【国際特許分類】
【出願日】平成１７年１２月１３日（２００５．１２．１３）
【出願人】（０００００５８２１）松下電器産業株式会社 (73,050)
【Ｆターム（参考）】
[ Back to top ]