車両運行状態情報基盤の運転集中度判断方法及びそのシステム
【課題】
車両走行中操向角の変化と前方カメラセンサを介し取得された車両運行状態情報に基づきドライバの運転集中度を判定できるインデックスを算出し、その算出結果を統計的な情報に変換してドライバの集中度を判断する車両運行状態情報基盤の運転集中度判断方法及びそのシステムを提供する。
【解決手段】操向ホイールの変位を感知する操向角センサと、前方カメラセンサと、操向角センサと前方カメラセンサから印加される信号を所定の時間間隔で格納すると共に、インデックス演算部により算出された値を累積させ標準値として管理するデータ格納部と、格納されたデータに基づき定量的インデックスを算出するインデックス演算部と、これを統計的に処理して状態情報を出力する統計処理部と、状態情報を算出し、データ格納部に記録された標準値と比べてドライバの運転集中度を判定する運転集中度判定部と、を含んで構成されたことを特徴とする。
車両走行中操向角の変化と前方カメラセンサを介し取得された車両運行状態情報に基づきドライバの運転集中度を判定できるインデックスを算出し、その算出結果を統計的な情報に変換してドライバの集中度を判断する車両運行状態情報基盤の運転集中度判断方法及びそのシステムを提供する。
【解決手段】操向ホイールの変位を感知する操向角センサと、前方カメラセンサと、操向角センサと前方カメラセンサから印加される信号を所定の時間間隔で格納すると共に、インデックス演算部により算出された値を累積させ標準値として管理するデータ格納部と、格納されたデータに基づき定量的インデックスを算出するインデックス演算部と、これを統計的に処理して状態情報を出力する統計処理部と、状態情報を算出し、データ格納部に記録された標準値と比べてドライバの運転集中度を判定する運転集中度判定部と、を含んで構成されたことを特徴とする。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は車両運行状態情報基盤の運転集中度判断方法及びそのシステムに係り、より詳しくは、車両走行中ドライバの運転集中度を判断する技術であって、特に操向角の変化と前方カメラセンサを介し取得された車両運行状態情報に基づきドライバの運転集中度を分析する車両運行状態情報基盤の運転集中度判断方法及びそのシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
現代社会の必需品になった自動車の増加とともに交通事故の発生回数も急激に増加している。
交通事故の原因は、ドライバの不注意や道路環境による突発的な危険状況の発生など多様な要因が考えられるが、なかでも居眠り運転による事故の比重は毎年増加する傾向にあり、殆ど人命事故につながる大型事故を引き起こすことになるので、深刻な社会問題となっている。
【０００３】
米国交通安全部（ＮＨＴＳＡ）が１年間発生した２百５０万件の交通事故を対象に研究した結果によれば、交通事故の全体発生件数の２５〜５６％はドライバの不注意により発生したものでありドライバの不注意は視覚注視の怠慢、心的集中の怠慢、居眠りの三つの要素が主な原因であった。
このような問題点を解消するために、主要自動車製造企業等は、車両の安全運行を補助する多様な新規システムを持続的に開発して車両に適用している。
【０００４】
一方、従来の居眠り運転判定技術は、主にカメラでドライバの瞳孔状態を感知するか、センサなどを介しドライバの脈搏数をモニタリングすることにより居眠り運転の可否を判定するものが殆どである。
前者の場合、車両内部に設けられた室内カメラを介しドライバの顔を撮影してドライバのまぶた開閉程度、瞬き、瞳の動きなどを把握してこれに基づき居眠り運転の可否を判定するようになっており、後者の場合、居眠り状態ではドライバの脈搏数が低減する現象に基づき判定するようになっている。
【０００５】
したがって、前述した従来技術の場合、ドライバの脈搏数を検出するためのセンサと分析アルゴリズム、又は瞳の動きを撮影するカメラと映像を処理するＨ／Ｗ及び分析するＳ／Ｗなど、複雑な追加的な構成が必要であるだけでなく、このような構成を全て揃えても居眠り運転による非正常運行を感知するに止まり、システムに要する費用に比べて効果が少ない問題があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００９−０３５１２５号公報
【特許文献２】特開平１０−２８８５３２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、前記の事情に鑑みてなされたものであって、車両走行中操向角の変化と前方カメラセンサを介し取得された車両運行状態情報に基づきドライバの運転集中度を判定できるインデックスを算出し、その算出結果を統計的な情報に変換してドライバの集中度を判断する車両運行状態情報基盤の運転集中度判断方法及びそのシステムを提供することにその目的がある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前記目的を実現するための本発明に係る車両運行状態情報基盤の運転集中度判断システムは、車両ドライバの運転集中度を判定するシステムにおいて、操向ホイール（ｗｈｅｅｌ）の変位を感知する操向角センサ（ＳＡＳ；Ｓｔｅｅｒｉｎｇ Ａｎｇｌｅ Ｓｅｎｓｏｒ）と、車両前方の道路及び所定の領域内の物体を感知するための前方カメラセンサと、所定の制御信号に応じて前記操向角センサと前記前方カメラセンサから印加される信号を所定の時間間隔で格納すると共に、インデックス演算部により算出された値を累積させ標準値として管理するデータ格納部と、前記所定の制御信号に応じて前記データ格納部に格納されたデータに基づき車両状態を把握するための定量的インデックスを算出するインデックス演算部と、前記インデックス演算部により算出された値を統計的に処理して運転集中度を判定する指標となる状態情報を出力する統計処理部と、前記データ格納部に格納されたデータに基づき前記インデックス演算部と統計処理部を順次制御して状態情報を算出し、算出された状態情報を前記データ格納部に記録された標準値と比べてドライバの運転集中度を判定する運転集中度判定部と、を含んで構成されたことを特徴とする。
【０００９】
本発明に係る運転集中度判定システムには、前記所定の制御信号に応じてドライバに危険を報知する警告メッセージを出力する警告表示部がさらに備えられ、前記運転集中度判定部は前記統計処理部の算出結果が約定された基準値以下に確認されることになれば、前記警告表示部を介し警告メッセージが出力されるように制御することを特徴とする。
【００１０】
前記運転集中度判定部、前記インデックス演算部、及び前記統計処理部はＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）などで構成された制御部内に備えられたことを特徴とする。
【００１１】
また、本発明に係る車両運行状態情報基盤の運転集中度判断方法は、車両に取り付けられた操向角センサ（ＳＡＳ；Ｓｔｅｅｒｉｎｇ Ａｎｇｌｅ Ｓｅｎｓｏｒ）及び前方カメラセンサの出力データを所定の時間間隔で格納するデータ格納段階と、前記データ格納段階で格納された情報に基づき車両状態を把握するための定量的インデックスを算出するインデックス演算段階と、前記インデックス演算段階で算出された値を統計的に処理して運転集中度を判定する指標となる状態情報を出力する統計処理段階と、前記統計処理段階で算出された情報を約定された基準データと比べその比較結果に応じて運転集中度を判定する集中度判定段階とを含むことを特徴とする。
【００１２】
前記基準データは、前記インデックス演算段階又は前記統計処理段階により算出された結果を所定の回数累積させ、統計化の過程により取得されたものであることを特徴とする。
【００１３】
前記統計処理段階で算出された状態情報は、車両状態を細分化した少なくとも一つ以上のパラメータで構成され、前記基準データは前記パラメータと一対一で比較可能な個数に細分化されたことを特徴とする。
【００１４】
前記統計処理段階で算出された情報に基づき道路の難易度を判定する道路難易度判定段階をさらに含み、前記集中度判定段階は前記道路難易度判定段階での判定結果に従い段階的に基準値を別に適用することにより、細分化された運転集中度を算定するようになっていることを特徴とする。
【００１５】
前記パラメータは、操向角符号変化回数（ＺＥＲＯ）と道路曲律半径符号変化回数（ｄＳｉｇｎＲ）の差、及び操向角標準偏差（ＳＤＳＴ）最大値の標準値であるＳＤＳＴｍａｘ＿ｓに対する測定されたＳＤＳＴｍａｘの増減率（ＳＤＳＴ％）で求められる値を含み、前記集中度判定段階はＺＥＲＯ−ｄＳｉｇｎＲ＝０であり、ＳＤＳＴ％の値が予め設定された値（Ｖ１）より小さい場合、運転集中度を最高レベルに判定する第１集中度判断段階を含むことを特徴とする。
【００１６】
前記第１集中度判断段階で当該パラメータの値が最高レベルの条件に符合しない場合、前記集中度判定段階は、車線侵犯回数（ＬＡＮＥＸ）の値が約定された値（Ｖ２）より大きいと、運転集中度を最低レベルに判定する第２集中度判断段階を含むことを特徴とする。
【００１７】
前記パラメータは、操向角標準偏差（ＳＤＳＴ）の標準値であるＳＤＳＴｍａｘ＿ｓに対する測定されたＳＤＳＴｍａｘの増減率（ＳＤＳＴ％）で求められる値を含み、前記道路難易度判定段階は、ＳＤＳＴ％値が約定された値（Ｖ３）より大きいと低い難易度、小さい場合は高い難易度の道路と判定するようになっていることを特徴とする。
【００１８】
前記パラメータは、車両側面が隣接した車線までの到達予想時間（ＴＬＣ）の最小値（ＴＬＣｍｉｎ）と、前記最小値の標準値であるＴＬＣｍｉｎ＿ｓに対する測定されたＴＬＣｍｉｎの増減率（ＴＬＣ％）を含み、前記集中度判定段階は、前記道路難易度判定段階で難易度が低い道路と判定された状況では前記ＴＬＣ％の値が所定の基準値（Ｖ４）より小さいとき、難易度が高い道路と判定された状況では前記ＴＬＣ％の値が所定の基準値（Ｖ５）より小さいとき、運転集中度をレベル２に判定する第３集中度判定段階を含むことを特徴とする。
【００１９】
前記パラメータは、車路内車両横変位（ＬＰ）の標準偏差（ＳＤＬＰ）と、前記ＳＤＬＰの最大値（ＳＤＬＰｍａｘ）と、前記ＳＤＬＰ最大値の標準値であるＳＤＬＰｍａｘ＿ｓに対する測定されたＳＤＬＰｍａｘの増減率（ＳＤＬＰ％）とを含み、前記集中度判定段階は、前記道路難易度判定段階で難易度が低い道路と判定された状況では前記ＳＤＬＰ％の値が所定の基準値（Ｖ６）より大きいとき、難易度が高い道路と判定された状況では前記ＳＤＬＰ％の値が所定の基準値（Ｖ７）より大きいとき、運転集中度をレベル３に判定する第４集中度判定段階を含むことを特徴とする。
【００２０】
前記集中度判定段階は前記第４集中度判定段階で、前記ＳＤＬＰ％の値が運転集中度レベル３の基準を満たすことができなければ、この時の運転集中度をレベル４に判定する第５集中度判定段階を含んでなることを特徴とする。
【００２１】
前記集中度判定段階での判断結果、運転集中度がレベル４に到逹する回数を計数するレベル４計数段階と、このレベル４計数段階により計数された値が所定の値に至れば、この時のパラメータを前記基準データに再設定する基準データ再設定段階をさらに含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、ドライバの身体的状態変化を測定するための追加的映像基盤又は生体信号基盤のセンサ情報を使用せずに、車両に既に取り付けられた操向ホイール（運転台；ハンドル）操向角センサと前方カメラセンサのみを利用してドライバの集中度を算出することができる。
また、ドライバの運転集中度を状況と症状に応じて幾多の段階に細分化することができ、ドライバの運転能力に従い個人的偏差を表すことのできる走行道路難易度が提供できる。
そして、集中度を判断する基準値は、一般に車両出庫時に設定された値で使用されるが、本発明による持続的な集中度判定を介し個別ドライバの日常状態判定値を導き出し、これを前記基準値に再設定することにより、ドライバ別の偏差に伴う集中度の差を補正することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の１実施形態に係る車両運行状態情報基盤の運転集中度判断システムの機能ブロック図である。
【図２】図１のシステムの動作を説明するためのフローチャートである。
【図３】警報メッセージ出力動作を例示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、図を参照して本発明に係る実施形態を詳しく説明する。
図１は、本発明の１実施形態に係る車両運行状態情報基盤の運転集中度判断システムの機能ブロック図である。
図１で符号１１は、車両内部通信（ＣＡＮ；Ｃｏｎｔｒｏｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）を介し送信される操向角センサ（ＳＡＳ；Ｓｔｅｅｒｉｎｇ Ａｎｇｌｅ Ｓｅｎｓｏｒ）の感知信号と前方カメラセンサの出力信号に基づいて運転集中度を判断し、運転集中度が所定の基準値以下に低くなれば警報が発生するように制御する運転集中度判定部である。
さらに、符号１２は前記操向角センサ感知信号と前方カメラセンサの出力信号に基づき車両状態を把握するための定量的インデックスを算出するインデックス演算部であり、１３は前記操向角センサと前方カメラセンサから印加される信号を所定の時間間隔で格納するとともに、インデックス演算部１２により算出された値を累積させ標準値として管理するデータ格納部であり、符号１４はインデックス演算部１２により算出された値を統計的に処理して運転集中度を判定する指標となる状態情報を出力する統計処理部である。
【００２５】
一方、符号２０は、運転集中度判定部１１の制御に従い警告メッセージを出力する警告表示部である。
運転集中度判定部１１とインデックス演算部１２、統計処理部１４は、ＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）で構成される制御部内に統合してもよく、それぞれの独立させてもよい。
次に、図２のフローチャートを参照して装置の動作を説明する。
車両内に取り付けられた各種センサは、車両の運行状態を判断するに必要な測定情報を感知してＣＡＮを介し送信するようになっている。
一方、運転集中度判定部１１は、操向角センサ（ＳＡＳ）と前方カメラセンサを介し検出されたデータを、例えば毎１０分又は３０分などの間隔でデータ格納部１３に周期的に格納し（ＳＴ１０〜ＳＴ１１）、インデックス演算部１２を制御して約定されたアルゴリズムに従い所定の時間間隔でインデックス値を算出する（ＳＴ１２）。
【００２６】
インデックス演算部１２により算出されるインデックス値には平均横変位（ＭＬＰ；Ｍｅａｎ Ｌａｔｅｒａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎ）、横変位標準偏差（ＳＤＬＰ；Ｓｔａｎｄａｒｄ Ｄｅｖｉａｔｉｏｎ ｏｆ Ｌａｔｅｒａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎ）、車線侵犯回数（ＬＡＮＥＸ；Ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ Ｌａｎｅ Ｅｘｃｅｅｄａｎｃｅｓ）、最少車線到達時間（ＴＬＣ；Ｔｉｍｅ ｔｏ Ｌｉｎｅ Ｃｒｏｓｓｉｎｇ）などが含まれる。
前述した過程により算出されたインデックスは、統計処理部１４により運転集中度を判定する指標となる状態情報として加工され運転集中度判定部１１に印加され（ＳＴ１３）、統計処理により算出された情報には操向ホイールの操向角標準偏差（ＳＤＳＴ）、ＳＤＳＴの最大値（ＳＤＳＴｍａｘ）、標準値であるＳＤＳＴｍａｘ＿ｓに対する測定されたＳＤＳＴｍａｘの増減率（ＳＤＳＴ％）、車路内車両横変位（ＬＰ）の標準偏差（ＳＤＬＰ）、ＳＤＬＰの最大値（ＳＤＬＰｍａｘ）、標準値であるＳＤＬＰｍａｘ＿ｓに対する測定されたＳＤＬＰｍａｘの増減率（ＳＤＬＰ％）、車両側面が隣接した車線まで到達予想時間（ＴＬＣ）の最小値（ＴＬＣｍｉｎ）、標準値であるＴＬＣｍｉｎ＿ｓに対する測定されたＴＬＣｍｉｎの増減率（ＴＬＣ％）、操向角符号変化回数（ＺＥＲＯ）−道路曲律半径符号変化回数（ｄＳｉｇｎＲ）などが含まれる。
【００２７】
運転集中度判定部１１は、統計処理部１４から出力された状態情報を約定された基準値と比べて運転集中度を判定する。
先ず、操向角符号変化回数（ＺＥＲＯ）と道路曲律半径符号変化回数（ｄＳｉｇｎＲ）の差、即ちＺＥＲＯ−ｄＳｉｇｎＲ＝０であり、ＳＤＳＴ％の値が予め設定された値（Ｖ１）より小さい場合（ＳＴ１４）、これは道路影響を除いたドライバの修正頻度が少なく、車両の横変位安全性に優れた状況であるため、現在車両を運転しているドライバの集中度を非常に高い水準のレベル５と判定し（ＳＴ１５）、ＳＴ１５段階での条件に符号しなければ車線侵犯回数（ＬＡＮＥＸ）の値が予め設定された値（Ｖ２）より大きいかを確認することになる（ＳＴ１６）。
Ｖ１、Ｖ２を含んで以後登場する比較基準値Ｖ１〜Ｖ７は、数回の実際施行により経験的に得られた算出値である。
【００２８】
ＳＴ１６でＬＡＮＥＸの値が約定された値（Ｖ２）より大きいと確認されれば、これは居眠り又は不注意により車両の側面が車線を侵犯する状況を表すため、運転集中度判定部１１は、この場合を非常に低い運転集中度としてレベル１に判定する（ＳＴ１７）。その結果、警告表示部２０を制御してドライバに危険を報知する警告メッセージが出力されるように制御することになる（ＳＴ２５）。
侵犯時間が０．５秒以下の場合、直ちに復帰可能であったか、あるいは横車線車両との側面衝突発生の確率が高くない状態と見ることができるので、算出周期を１０ｍＳに設定する場合、Ｖ２は５０程度が適正である。
【００２９】
前述したように、非常に高い集中度と非常に低い集中度が分類された後、その中間レベルの集中度を分類するための手続きが行われる。
一方、道路の曲率変化が大きい道路を走行するか、速度を急激に下げなければならない状況では、同一の道路条件においてもドライバの個人別運転能力に従い対処する様相が異なるので、道路の難易度が勘案されない場合、集中度分析過程に誤謬の発生することがある。
前記の点を考慮し、ＳＴ１６でＬＡＮＥＸの値がＶ２以下と確認されれば、運転集中度判定部１１はＳＤＳＴ％の値が約定された値（Ｖ３）より大きい値を有するかを確認することになる（ＳＴ１８）。
車両の横変位標準偏差は、直線道路対比曲線道路で増加し、さらに同一曲律半径道路でドライバが道路に慣れないか、運転能力に従い適応が難しい場合にも増加する。
【００３０】
したがって、道路難易度が分類され、これを勘案して計算すれば、中間レベルの集中度をより細分化することができる。
ＳＴ１８での確認結果、ＳＤＳＴ％＞Ｖ３であれば、運転集中度判定部１１は道路の難易度を高いものと判断し（ＳＴ１９）、この時のＴＬＣ％の値を基準値（Ｖ５）と比べ（ＳＴ２０）、ＴＬＣ％＜Ｖ５であれば、運転集中度をレベル２に判定することになる（ＳＴ２１）。
一方、ＳＴ２０でＴＬＣ％の値が基準値（Ｖ５）以上であれば、運転集中度判定部１１はＳＤＬＰ％値を基準値（Ｖ７）と比べ（ＳＴ２２）、比較結果ＳＤＬＰ％＞Ｖ７であれば、この時の運転集中度をレベル３と判定し（ＳＴ２３）、ＳＤＬＰ％がＶ７以下であれば、運転集中度をレベル４と判定する（ＳＴ２４）。
【００３１】
その反面、ＳＴ１８で、ＳＤＳＴ％値とＶ３を比べた結果、ＳＤＳＴ％がＶ３以下の場合、運転集中度判定部１１は当該道路の難易度を低い等級に判断し（ＳＴ２９）、この時のＴＬＣ％の値を基準値（Ｖ４）と比べ（ＳＴ３０）、ＴＬＣ％＜Ｖ４であれば、運転集中度をレベル２に判定することになる（ＳＴ２１）。
さらに、ＳＴ３０でＴＬＣ％の値が基準値（Ｖ４）以上であれば、運転集中度判定部１１はＳＤＬＰ％値を基準値（Ｖ６）と比べ（ＳＴ３２）、比較結果ＳＤＬＰ％＞Ｖ６であれば、この時の運転集中度をレベル３と判定し（ＳＴ２３）、ＳＤＬＰ％がＶ６以下であれば、運転集中度をレベル４と判定する（ＳＴ２４）。
【００３２】
一方、運転集中度判定部１１は、ＳＴ２４で集中度がレベル４に到逹した回数（Ｃ）を計数し（ＳＴ３３）、その回数が約定された基準値（Ｖ８）以上になったかを確認する（ＳＴ３４）。Ｃ＞＝Ｖ８であればＳＤＳＴｍａｘ、ＳＤＬＰｍａｘ、ＴＬＣｍｉｎの平均値として比較基準である標準値をアップデートさせ、Ｃ値を初期化することにより、運転集中度判定のための１サイクル（ｃｙｃｌｅ）のプロセスを終了することになる（ＳＴ３５）。
【００３３】
即ち、前記実施形態によれば、車両に既に取り付けられた操向ホイール（運転台；ハンドル）操向角センサと前方カメラセンサのみを利用してドライバの集中度を算出し、ドライバの運転集中度を状況と症状に応じて幾多の段階に細分化することができ、ドライバの運転能力に従い個人的偏差を表す走行道路の難易度を提供することができる。
さらに、集中度を判断する基準値は、一般に車両出庫時に設定された値で使用されるが、本発明による持続的な集中度判定を介し個別ドライバの日常状態判定値を導き出し、これを前記基準値に再設定することにより、ドライバ別の偏差に伴う集中度の差を補正することができる。
【００３４】
以上、本発明に関する好ましい実施形態を説明したが、本発明は前記実施形態に限定されるものではなく、本発明の属する技術分野を逸脱しない範囲での全ての変更が含まれる。
【符号の説明】
【００３５】
１０：制御部
１１：運転集中度判定部
１２：インデックス演算部
１３：データ格納部
１４：統計処理部
２０：警告表示部
【技術分野】
【０００１】
本発明は車両運行状態情報基盤の運転集中度判断方法及びそのシステムに係り、より詳しくは、車両走行中ドライバの運転集中度を判断する技術であって、特に操向角の変化と前方カメラセンサを介し取得された車両運行状態情報に基づきドライバの運転集中度を分析する車両運行状態情報基盤の運転集中度判断方法及びそのシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
現代社会の必需品になった自動車の増加とともに交通事故の発生回数も急激に増加している。
交通事故の原因は、ドライバの不注意や道路環境による突発的な危険状況の発生など多様な要因が考えられるが、なかでも居眠り運転による事故の比重は毎年増加する傾向にあり、殆ど人命事故につながる大型事故を引き起こすことになるので、深刻な社会問題となっている。
【０００３】
米国交通安全部（ＮＨＴＳＡ）が１年間発生した２百５０万件の交通事故を対象に研究した結果によれば、交通事故の全体発生件数の２５〜５６％はドライバの不注意により発生したものでありドライバの不注意は視覚注視の怠慢、心的集中の怠慢、居眠りの三つの要素が主な原因であった。
このような問題点を解消するために、主要自動車製造企業等は、車両の安全運行を補助する多様な新規システムを持続的に開発して車両に適用している。
【０００４】
一方、従来の居眠り運転判定技術は、主にカメラでドライバの瞳孔状態を感知するか、センサなどを介しドライバの脈搏数をモニタリングすることにより居眠り運転の可否を判定するものが殆どである。
前者の場合、車両内部に設けられた室内カメラを介しドライバの顔を撮影してドライバのまぶた開閉程度、瞬き、瞳の動きなどを把握してこれに基づき居眠り運転の可否を判定するようになっており、後者の場合、居眠り状態ではドライバの脈搏数が低減する現象に基づき判定するようになっている。
【０００５】
したがって、前述した従来技術の場合、ドライバの脈搏数を検出するためのセンサと分析アルゴリズム、又は瞳の動きを撮影するカメラと映像を処理するＨ／Ｗ及び分析するＳ／Ｗなど、複雑な追加的な構成が必要であるだけでなく、このような構成を全て揃えても居眠り運転による非正常運行を感知するに止まり、システムに要する費用に比べて効果が少ない問題があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００９−０３５１２５号公報
【特許文献２】特開平１０−２８８５３２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、前記の事情に鑑みてなされたものであって、車両走行中操向角の変化と前方カメラセンサを介し取得された車両運行状態情報に基づきドライバの運転集中度を判定できるインデックスを算出し、その算出結果を統計的な情報に変換してドライバの集中度を判断する車両運行状態情報基盤の運転集中度判断方法及びそのシステムを提供することにその目的がある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前記目的を実現するための本発明に係る車両運行状態情報基盤の運転集中度判断システムは、車両ドライバの運転集中度を判定するシステムにおいて、操向ホイール（ｗｈｅｅｌ）の変位を感知する操向角センサ（ＳＡＳ；Ｓｔｅｅｒｉｎｇ Ａｎｇｌｅ Ｓｅｎｓｏｒ）と、車両前方の道路及び所定の領域内の物体を感知するための前方カメラセンサと、所定の制御信号に応じて前記操向角センサと前記前方カメラセンサから印加される信号を所定の時間間隔で格納すると共に、インデックス演算部により算出された値を累積させ標準値として管理するデータ格納部と、前記所定の制御信号に応じて前記データ格納部に格納されたデータに基づき車両状態を把握するための定量的インデックスを算出するインデックス演算部と、前記インデックス演算部により算出された値を統計的に処理して運転集中度を判定する指標となる状態情報を出力する統計処理部と、前記データ格納部に格納されたデータに基づき前記インデックス演算部と統計処理部を順次制御して状態情報を算出し、算出された状態情報を前記データ格納部に記録された標準値と比べてドライバの運転集中度を判定する運転集中度判定部と、を含んで構成されたことを特徴とする。
【０００９】
本発明に係る運転集中度判定システムには、前記所定の制御信号に応じてドライバに危険を報知する警告メッセージを出力する警告表示部がさらに備えられ、前記運転集中度判定部は前記統計処理部の算出結果が約定された基準値以下に確認されることになれば、前記警告表示部を介し警告メッセージが出力されるように制御することを特徴とする。
【００１０】
前記運転集中度判定部、前記インデックス演算部、及び前記統計処理部はＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）などで構成された制御部内に備えられたことを特徴とする。
【００１１】
また、本発明に係る車両運行状態情報基盤の運転集中度判断方法は、車両に取り付けられた操向角センサ（ＳＡＳ；Ｓｔｅｅｒｉｎｇ Ａｎｇｌｅ Ｓｅｎｓｏｒ）及び前方カメラセンサの出力データを所定の時間間隔で格納するデータ格納段階と、前記データ格納段階で格納された情報に基づき車両状態を把握するための定量的インデックスを算出するインデックス演算段階と、前記インデックス演算段階で算出された値を統計的に処理して運転集中度を判定する指標となる状態情報を出力する統計処理段階と、前記統計処理段階で算出された情報を約定された基準データと比べその比較結果に応じて運転集中度を判定する集中度判定段階とを含むことを特徴とする。
【００１２】
前記基準データは、前記インデックス演算段階又は前記統計処理段階により算出された結果を所定の回数累積させ、統計化の過程により取得されたものであることを特徴とする。
【００１３】
前記統計処理段階で算出された状態情報は、車両状態を細分化した少なくとも一つ以上のパラメータで構成され、前記基準データは前記パラメータと一対一で比較可能な個数に細分化されたことを特徴とする。
【００１４】
前記統計処理段階で算出された情報に基づき道路の難易度を判定する道路難易度判定段階をさらに含み、前記集中度判定段階は前記道路難易度判定段階での判定結果に従い段階的に基準値を別に適用することにより、細分化された運転集中度を算定するようになっていることを特徴とする。
【００１５】
前記パラメータは、操向角符号変化回数（ＺＥＲＯ）と道路曲律半径符号変化回数（ｄＳｉｇｎＲ）の差、及び操向角標準偏差（ＳＤＳＴ）最大値の標準値であるＳＤＳＴｍａｘ＿ｓに対する測定されたＳＤＳＴｍａｘの増減率（ＳＤＳＴ％）で求められる値を含み、前記集中度判定段階はＺＥＲＯ−ｄＳｉｇｎＲ＝０であり、ＳＤＳＴ％の値が予め設定された値（Ｖ１）より小さい場合、運転集中度を最高レベルに判定する第１集中度判断段階を含むことを特徴とする。
【００１６】
前記第１集中度判断段階で当該パラメータの値が最高レベルの条件に符合しない場合、前記集中度判定段階は、車線侵犯回数（ＬＡＮＥＸ）の値が約定された値（Ｖ２）より大きいと、運転集中度を最低レベルに判定する第２集中度判断段階を含むことを特徴とする。
【００１７】
前記パラメータは、操向角標準偏差（ＳＤＳＴ）の標準値であるＳＤＳＴｍａｘ＿ｓに対する測定されたＳＤＳＴｍａｘの増減率（ＳＤＳＴ％）で求められる値を含み、前記道路難易度判定段階は、ＳＤＳＴ％値が約定された値（Ｖ３）より大きいと低い難易度、小さい場合は高い難易度の道路と判定するようになっていることを特徴とする。
【００１８】
前記パラメータは、車両側面が隣接した車線までの到達予想時間（ＴＬＣ）の最小値（ＴＬＣｍｉｎ）と、前記最小値の標準値であるＴＬＣｍｉｎ＿ｓに対する測定されたＴＬＣｍｉｎの増減率（ＴＬＣ％）を含み、前記集中度判定段階は、前記道路難易度判定段階で難易度が低い道路と判定された状況では前記ＴＬＣ％の値が所定の基準値（Ｖ４）より小さいとき、難易度が高い道路と判定された状況では前記ＴＬＣ％の値が所定の基準値（Ｖ５）より小さいとき、運転集中度をレベル２に判定する第３集中度判定段階を含むことを特徴とする。
【００１９】
前記パラメータは、車路内車両横変位（ＬＰ）の標準偏差（ＳＤＬＰ）と、前記ＳＤＬＰの最大値（ＳＤＬＰｍａｘ）と、前記ＳＤＬＰ最大値の標準値であるＳＤＬＰｍａｘ＿ｓに対する測定されたＳＤＬＰｍａｘの増減率（ＳＤＬＰ％）とを含み、前記集中度判定段階は、前記道路難易度判定段階で難易度が低い道路と判定された状況では前記ＳＤＬＰ％の値が所定の基準値（Ｖ６）より大きいとき、難易度が高い道路と判定された状況では前記ＳＤＬＰ％の値が所定の基準値（Ｖ７）より大きいとき、運転集中度をレベル３に判定する第４集中度判定段階を含むことを特徴とする。
【００２０】
前記集中度判定段階は前記第４集中度判定段階で、前記ＳＤＬＰ％の値が運転集中度レベル３の基準を満たすことができなければ、この時の運転集中度をレベル４に判定する第５集中度判定段階を含んでなることを特徴とする。
【００２１】
前記集中度判定段階での判断結果、運転集中度がレベル４に到逹する回数を計数するレベル４計数段階と、このレベル４計数段階により計数された値が所定の値に至れば、この時のパラメータを前記基準データに再設定する基準データ再設定段階をさらに含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、ドライバの身体的状態変化を測定するための追加的映像基盤又は生体信号基盤のセンサ情報を使用せずに、車両に既に取り付けられた操向ホイール（運転台；ハンドル）操向角センサと前方カメラセンサのみを利用してドライバの集中度を算出することができる。
また、ドライバの運転集中度を状況と症状に応じて幾多の段階に細分化することができ、ドライバの運転能力に従い個人的偏差を表すことのできる走行道路難易度が提供できる。
そして、集中度を判断する基準値は、一般に車両出庫時に設定された値で使用されるが、本発明による持続的な集中度判定を介し個別ドライバの日常状態判定値を導き出し、これを前記基準値に再設定することにより、ドライバ別の偏差に伴う集中度の差を補正することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の１実施形態に係る車両運行状態情報基盤の運転集中度判断システムの機能ブロック図である。
【図２】図１のシステムの動作を説明するためのフローチャートである。
【図３】警報メッセージ出力動作を例示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、図を参照して本発明に係る実施形態を詳しく説明する。
図１は、本発明の１実施形態に係る車両運行状態情報基盤の運転集中度判断システムの機能ブロック図である。
図１で符号１１は、車両内部通信（ＣＡＮ；Ｃｏｎｔｒｏｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）を介し送信される操向角センサ（ＳＡＳ；Ｓｔｅｅｒｉｎｇ Ａｎｇｌｅ Ｓｅｎｓｏｒ）の感知信号と前方カメラセンサの出力信号に基づいて運転集中度を判断し、運転集中度が所定の基準値以下に低くなれば警報が発生するように制御する運転集中度判定部である。
さらに、符号１２は前記操向角センサ感知信号と前方カメラセンサの出力信号に基づき車両状態を把握するための定量的インデックスを算出するインデックス演算部であり、１３は前記操向角センサと前方カメラセンサから印加される信号を所定の時間間隔で格納するとともに、インデックス演算部１２により算出された値を累積させ標準値として管理するデータ格納部であり、符号１４はインデックス演算部１２により算出された値を統計的に処理して運転集中度を判定する指標となる状態情報を出力する統計処理部である。
【００２５】
一方、符号２０は、運転集中度判定部１１の制御に従い警告メッセージを出力する警告表示部である。
運転集中度判定部１１とインデックス演算部１２、統計処理部１４は、ＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）で構成される制御部内に統合してもよく、それぞれの独立させてもよい。
次に、図２のフローチャートを参照して装置の動作を説明する。
車両内に取り付けられた各種センサは、車両の運行状態を判断するに必要な測定情報を感知してＣＡＮを介し送信するようになっている。
一方、運転集中度判定部１１は、操向角センサ（ＳＡＳ）と前方カメラセンサを介し検出されたデータを、例えば毎１０分又は３０分などの間隔でデータ格納部１３に周期的に格納し（ＳＴ１０〜ＳＴ１１）、インデックス演算部１２を制御して約定されたアルゴリズムに従い所定の時間間隔でインデックス値を算出する（ＳＴ１２）。
【００２６】
インデックス演算部１２により算出されるインデックス値には平均横変位（ＭＬＰ；Ｍｅａｎ Ｌａｔｅｒａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎ）、横変位標準偏差（ＳＤＬＰ；Ｓｔａｎｄａｒｄ Ｄｅｖｉａｔｉｏｎ ｏｆ Ｌａｔｅｒａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎ）、車線侵犯回数（ＬＡＮＥＸ；Ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ Ｌａｎｅ Ｅｘｃｅｅｄａｎｃｅｓ）、最少車線到達時間（ＴＬＣ；Ｔｉｍｅ ｔｏ Ｌｉｎｅ Ｃｒｏｓｓｉｎｇ）などが含まれる。
前述した過程により算出されたインデックスは、統計処理部１４により運転集中度を判定する指標となる状態情報として加工され運転集中度判定部１１に印加され（ＳＴ１３）、統計処理により算出された情報には操向ホイールの操向角標準偏差（ＳＤＳＴ）、ＳＤＳＴの最大値（ＳＤＳＴｍａｘ）、標準値であるＳＤＳＴｍａｘ＿ｓに対する測定されたＳＤＳＴｍａｘの増減率（ＳＤＳＴ％）、車路内車両横変位（ＬＰ）の標準偏差（ＳＤＬＰ）、ＳＤＬＰの最大値（ＳＤＬＰｍａｘ）、標準値であるＳＤＬＰｍａｘ＿ｓに対する測定されたＳＤＬＰｍａｘの増減率（ＳＤＬＰ％）、車両側面が隣接した車線まで到達予想時間（ＴＬＣ）の最小値（ＴＬＣｍｉｎ）、標準値であるＴＬＣｍｉｎ＿ｓに対する測定されたＴＬＣｍｉｎの増減率（ＴＬＣ％）、操向角符号変化回数（ＺＥＲＯ）−道路曲律半径符号変化回数（ｄＳｉｇｎＲ）などが含まれる。
【００２７】
運転集中度判定部１１は、統計処理部１４から出力された状態情報を約定された基準値と比べて運転集中度を判定する。
先ず、操向角符号変化回数（ＺＥＲＯ）と道路曲律半径符号変化回数（ｄＳｉｇｎＲ）の差、即ちＺＥＲＯ−ｄＳｉｇｎＲ＝０であり、ＳＤＳＴ％の値が予め設定された値（Ｖ１）より小さい場合（ＳＴ１４）、これは道路影響を除いたドライバの修正頻度が少なく、車両の横変位安全性に優れた状況であるため、現在車両を運転しているドライバの集中度を非常に高い水準のレベル５と判定し（ＳＴ１５）、ＳＴ１５段階での条件に符号しなければ車線侵犯回数（ＬＡＮＥＸ）の値が予め設定された値（Ｖ２）より大きいかを確認することになる（ＳＴ１６）。
Ｖ１、Ｖ２を含んで以後登場する比較基準値Ｖ１〜Ｖ７は、数回の実際施行により経験的に得られた算出値である。
【００２８】
ＳＴ１６でＬＡＮＥＸの値が約定された値（Ｖ２）より大きいと確認されれば、これは居眠り又は不注意により車両の側面が車線を侵犯する状況を表すため、運転集中度判定部１１は、この場合を非常に低い運転集中度としてレベル１に判定する（ＳＴ１７）。その結果、警告表示部２０を制御してドライバに危険を報知する警告メッセージが出力されるように制御することになる（ＳＴ２５）。
侵犯時間が０．５秒以下の場合、直ちに復帰可能であったか、あるいは横車線車両との側面衝突発生の確率が高くない状態と見ることができるので、算出周期を１０ｍＳに設定する場合、Ｖ２は５０程度が適正である。
【００２９】
前述したように、非常に高い集中度と非常に低い集中度が分類された後、その中間レベルの集中度を分類するための手続きが行われる。
一方、道路の曲率変化が大きい道路を走行するか、速度を急激に下げなければならない状況では、同一の道路条件においてもドライバの個人別運転能力に従い対処する様相が異なるので、道路の難易度が勘案されない場合、集中度分析過程に誤謬の発生することがある。
前記の点を考慮し、ＳＴ１６でＬＡＮＥＸの値がＶ２以下と確認されれば、運転集中度判定部１１はＳＤＳＴ％の値が約定された値（Ｖ３）より大きい値を有するかを確認することになる（ＳＴ１８）。
車両の横変位標準偏差は、直線道路対比曲線道路で増加し、さらに同一曲律半径道路でドライバが道路に慣れないか、運転能力に従い適応が難しい場合にも増加する。
【００３０】
したがって、道路難易度が分類され、これを勘案して計算すれば、中間レベルの集中度をより細分化することができる。
ＳＴ１８での確認結果、ＳＤＳＴ％＞Ｖ３であれば、運転集中度判定部１１は道路の難易度を高いものと判断し（ＳＴ１９）、この時のＴＬＣ％の値を基準値（Ｖ５）と比べ（ＳＴ２０）、ＴＬＣ％＜Ｖ５であれば、運転集中度をレベル２に判定することになる（ＳＴ２１）。
一方、ＳＴ２０でＴＬＣ％の値が基準値（Ｖ５）以上であれば、運転集中度判定部１１はＳＤＬＰ％値を基準値（Ｖ７）と比べ（ＳＴ２２）、比較結果ＳＤＬＰ％＞Ｖ７であれば、この時の運転集中度をレベル３と判定し（ＳＴ２３）、ＳＤＬＰ％がＶ７以下であれば、運転集中度をレベル４と判定する（ＳＴ２４）。
【００３１】
その反面、ＳＴ１８で、ＳＤＳＴ％値とＶ３を比べた結果、ＳＤＳＴ％がＶ３以下の場合、運転集中度判定部１１は当該道路の難易度を低い等級に判断し（ＳＴ２９）、この時のＴＬＣ％の値を基準値（Ｖ４）と比べ（ＳＴ３０）、ＴＬＣ％＜Ｖ４であれば、運転集中度をレベル２に判定することになる（ＳＴ２１）。
さらに、ＳＴ３０でＴＬＣ％の値が基準値（Ｖ４）以上であれば、運転集中度判定部１１はＳＤＬＰ％値を基準値（Ｖ６）と比べ（ＳＴ３２）、比較結果ＳＤＬＰ％＞Ｖ６であれば、この時の運転集中度をレベル３と判定し（ＳＴ２３）、ＳＤＬＰ％がＶ６以下であれば、運転集中度をレベル４と判定する（ＳＴ２４）。
【００３２】
一方、運転集中度判定部１１は、ＳＴ２４で集中度がレベル４に到逹した回数（Ｃ）を計数し（ＳＴ３３）、その回数が約定された基準値（Ｖ８）以上になったかを確認する（ＳＴ３４）。Ｃ＞＝Ｖ８であればＳＤＳＴｍａｘ、ＳＤＬＰｍａｘ、ＴＬＣｍｉｎの平均値として比較基準である標準値をアップデートさせ、Ｃ値を初期化することにより、運転集中度判定のための１サイクル（ｃｙｃｌｅ）のプロセスを終了することになる（ＳＴ３５）。
【００３３】
即ち、前記実施形態によれば、車両に既に取り付けられた操向ホイール（運転台；ハンドル）操向角センサと前方カメラセンサのみを利用してドライバの集中度を算出し、ドライバの運転集中度を状況と症状に応じて幾多の段階に細分化することができ、ドライバの運転能力に従い個人的偏差を表す走行道路の難易度を提供することができる。
さらに、集中度を判断する基準値は、一般に車両出庫時に設定された値で使用されるが、本発明による持続的な集中度判定を介し個別ドライバの日常状態判定値を導き出し、これを前記基準値に再設定することにより、ドライバ別の偏差に伴う集中度の差を補正することができる。
【００３４】
以上、本発明に関する好ましい実施形態を説明したが、本発明は前記実施形態に限定されるものではなく、本発明の属する技術分野を逸脱しない範囲での全ての変更が含まれる。
【符号の説明】
【００３５】
１０：制御部
１１：運転集中度判定部
１２：インデックス演算部
１３：データ格納部
１４：統計処理部
２０：警告表示部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両ドライバの運転集中度を判定するシステムにおいて、
操向ホイール（ｗｈｅｅｌ）の変位を感知する操向角センサ（ＳＡＳ；Ｓｔｅｅｒｉｎｇ Ａｎｇｌｅ Ｓｅｎｓｏｒ）と、
車両前方の道路及び所定の領域内の物体を感知するための前方カメラセンサと、
所定の制御信号に応じて前記操向角センサと前記前方カメラセンサから印加される信号を所定の時間間隔で格納するとともに、インデックス演算部により算出された値を累積させ標準値として管理するデータ格納部と、
前記所定の制御信号に応じて前記データ格納部に格納されたデータに基づき、車両状態を把握するための定量的インデックスを算出するインデックス演算部と、
前記インデックス演算部により算出された値を統計的に処理して運転集中度を判定する指標となる状態情報を出力する統計処理部と、
前記データ格納部に格納されたデータに基づき前記インデックス演算部と前記統計処理部を順次制御して状態情報を算出し、算出された状態情報を前記データ格納部に記録された標準値と比べてドライバの運転集中度を判定する運転集中度判定部と
を含むことを特徴とする車両運行状態情報基盤の運転集中度判断システム。
【請求項２】
前記所定の制御信号に応じてドライバに危険を報知する警告メッセージを出力する警告表示部がさらに備えられ、
前記運転集中度判定部は、前記統計処理部の算出結果が約定された基準値以下に確認されることになれば、前記警告表示部を介し警告メッセージが出力されるよう制御することを特徴とする請求項１に記載の車両運行状態情報基盤の運転集中度判断システム。
【請求項３】
前記運転集中度判定部、前記インデックス演算部、前記統計処理部はＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）などで構成された制御部内に備えられることを特徴とする請求項１に記載の車両運行状態情報基盤の運転集中度判断システム。
【請求項４】
車両ドライバの運転集中度を判定する方法において、
車両に取り付けられた操向角センサ（ＳＡＳ；Ｓｔｅｅｒｉｎｇ Ａｎｇｌｅ Ｓｅｎｓｏｒ）、及び前方カメラセンサの出力データを所定の時間間隔で格納するデータ格納段階と、
前記データ格納段階で格納された情報に基づき車両状態を把握するための定量的インデックスを算出するインデックス演算段階と、
前記インデックス演算段階で算出された値を統計的に処理して運転集中度を判定する指標となる状態情報を出力する統計処理段階と、
前記統計処理段階で算出された情報を約定された基準データと比べ、その比較結果に従い運転集中度を判定する集中度判定段階と
を含むことを特徴とする車両運行状態情報基盤の運転集中度判断方法。
【請求項５】
前記基準データは、前記インデックス演算段階又は前記統計処理段階により算出された結果を所定の回数累積させ、統計化の過程により取得されたものであることを特徴とする請求項４に記載の車両運行状態情報基盤の運転集中度判断方法。
【請求項６】
前記統計処理段階で算出された状態情報は、車両状態を細分化した少なくとも一つ以上のパラメータで構成され、
前記基準データは、前記パラメータと一対一に比較可能な個数に細分化されたことを特徴とする請求項５に記載の車両運行状態情報基盤の運転集中度判断方法。
【請求項７】
前記統計処理段階で算出された情報に基づき道路の難易度を判定する道路難易度判定段階をさらに含み、
前記集中度判定段階は、前記道路難易度判定段階での判定結果に従い段階的に基準値を別に適用することにより、細分化された運転集中度を算定するようになっていることを特徴とする請求項６に記載の車両運行状態情報基盤の運転集中度判断方法。
【請求項８】
前記パラメータは、操向角符号変化回数（ＺＥＲＯ）と道路曲律半径符号変化回数（ｄＳｉｇｎＲ）の差と、
操向角標準偏差（ＳＤＳＴ）の標準値であるＳＤＳＴｍａｘ＿ｓに対する測定されたＳＤＳＴｍａｘの増減率（ＳＤＳＴ％）とで求められる値を含み、
前記集中度判定段階はＺＥＲＯ−ｄＳｉｇｎＲ＝０であり、ＳＤＳＴ％の値が予め設定された値（Ｖ１）より小さい場合、運転集中度を最高レベルに判定する第１集中度判断段階を含むことを特徴とする請求項６に記載の車両運行状態情報基盤の運転集中度判断方法。
【請求項９】
前記第１集中度判断段階で当該パラメータの値が最高レベルの条件に符合しない場合、
前記集中度判定段階は、車線侵犯回数（ＬＡＮＥＸ）の値が約定された値（Ｖ２）より大きい場合、運転集中度を最低レベルに判定する第２集中度判断段階を含むことを特徴とする請求項８に記載の車両運行状態情報基盤の運転集中度判断方法。
【請求項１０】
前記パラメータは、操向角標準偏差（ＳＤＳＴ）の標準値であるＳＤＳＴｍａｘ＿ｓに対する測定されたＳＤＳＴｍａｘの増減率（ＳＤＳＴ％）で求められる値を含み、
前記道路難易度判定段階は、ＳＤＳＴ％値が約定された値（Ｖ３）より大きい場合は低い難易度、小さい場合は高い難易度の道路と判定するようになっていることを特徴とする請求項７に記載の車両運行状態情報基盤の運転集中度判断方法。
【請求項１１】
前記パラメータは、車両側面が隣接した車線まで到達予想時間（ＴＬＣ）の最小値（ＴＬＣｍｉｎ）と、
前記最小値の標準値であるＴＬＣｍｉｎ＿ｓに対する測定されたＴＬＣｍｉｎの増減率（ＴＬＣ％）とを含み、
前記集中度判定段階は、前記道路難易度判定段階で
難易度が低い道路と判定された状況では前記ＴＬＣ％の値が所定の基準値（Ｖ４）より小さい場合、
難易度が高い道路と判定された状況では前記ＴＬＣ％の値が所定の基準値（Ｖ５）より小さい場合、運転集中度をレベル２に判定する第３集中度判定段階を含むことを特徴とする請求項１０に記載の車両運行状態情報基盤の運転集中度判断方法。
【請求項１２】
前記パラメータは、車路内車両横変位（ＬＰ）の標準偏差（ＳＤＬＰ）と、
前記ＳＤＬＰの最大値（ＳＤＬＰｍａｘ）と、
前記ＳＤＬＰ最大値の標準値であるＳＤＬＰｍａｘ＿ｓに対する測定されたＳＤＬＰｍａｘの増減率（ＳＤＬＰ％）とを含み、
前記集中度判定段階は、前記道路難易度判定段階で
難易度が低い道路と判定された状況では前記ＳＤＬＰ％の値が所定の基準値（Ｖ６）より大きい場合、
難易度が高い道路と判定された状況では前記ＳＤＬＰ％の値が所定の基準値（Ｖ７）より大きい場合、運転集中度をレベル３に判定する第４集中度判定段階を含むことを特徴とする請求項１１に記載の車両運行状態情報基盤の運転集中度判断方法。
【請求項１３】
前記集中度判定段階は、前記第４集中度判定段階で、前記ＳＤＬＰ％の値が運転集中度レベル３の基準を満たすことができなければ、この時の運転集中度をレベル４に判定する第５集中度判定段階を含むことを特徴とする請求項１２に記載の車両運行状態情報基盤の運転集中度判断方法。
【請求項１４】
前記集中度判定段階での判断結果、運転集中度がレベル４に到逹する回数を計数するレベル４計数段階と、
このレベル４計数段階により計数された値が所定の値に至れば、この時のパラメータを前記基準データに再設定する基準データ再設定段階をさらに含むことを特徴とする請求項１３に記載の車両運行状態情報基盤の運転集中度判断方法。
【請求項１】
車両ドライバの運転集中度を判定するシステムにおいて、
操向ホイール（ｗｈｅｅｌ）の変位を感知する操向角センサ（ＳＡＳ；Ｓｔｅｅｒｉｎｇ Ａｎｇｌｅ Ｓｅｎｓｏｒ）と、
車両前方の道路及び所定の領域内の物体を感知するための前方カメラセンサと、
所定の制御信号に応じて前記操向角センサと前記前方カメラセンサから印加される信号を所定の時間間隔で格納するとともに、インデックス演算部により算出された値を累積させ標準値として管理するデータ格納部と、
前記所定の制御信号に応じて前記データ格納部に格納されたデータに基づき、車両状態を把握するための定量的インデックスを算出するインデックス演算部と、
前記インデックス演算部により算出された値を統計的に処理して運転集中度を判定する指標となる状態情報を出力する統計処理部と、
前記データ格納部に格納されたデータに基づき前記インデックス演算部と前記統計処理部を順次制御して状態情報を算出し、算出された状態情報を前記データ格納部に記録された標準値と比べてドライバの運転集中度を判定する運転集中度判定部と
を含むことを特徴とする車両運行状態情報基盤の運転集中度判断システム。
【請求項２】
前記所定の制御信号に応じてドライバに危険を報知する警告メッセージを出力する警告表示部がさらに備えられ、
前記運転集中度判定部は、前記統計処理部の算出結果が約定された基準値以下に確認されることになれば、前記警告表示部を介し警告メッセージが出力されるよう制御することを特徴とする請求項１に記載の車両運行状態情報基盤の運転集中度判断システム。
【請求項３】
前記運転集中度判定部、前記インデックス演算部、前記統計処理部はＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）などで構成された制御部内に備えられることを特徴とする請求項１に記載の車両運行状態情報基盤の運転集中度判断システム。
【請求項４】
車両ドライバの運転集中度を判定する方法において、
車両に取り付けられた操向角センサ（ＳＡＳ；Ｓｔｅｅｒｉｎｇ Ａｎｇｌｅ Ｓｅｎｓｏｒ）、及び前方カメラセンサの出力データを所定の時間間隔で格納するデータ格納段階と、
前記データ格納段階で格納された情報に基づき車両状態を把握するための定量的インデックスを算出するインデックス演算段階と、
前記インデックス演算段階で算出された値を統計的に処理して運転集中度を判定する指標となる状態情報を出力する統計処理段階と、
前記統計処理段階で算出された情報を約定された基準データと比べ、その比較結果に従い運転集中度を判定する集中度判定段階と
を含むことを特徴とする車両運行状態情報基盤の運転集中度判断方法。
【請求項５】
前記基準データは、前記インデックス演算段階又は前記統計処理段階により算出された結果を所定の回数累積させ、統計化の過程により取得されたものであることを特徴とする請求項４に記載の車両運行状態情報基盤の運転集中度判断方法。
【請求項６】
前記統計処理段階で算出された状態情報は、車両状態を細分化した少なくとも一つ以上のパラメータで構成され、
前記基準データは、前記パラメータと一対一に比較可能な個数に細分化されたことを特徴とする請求項５に記載の車両運行状態情報基盤の運転集中度判断方法。
【請求項７】
前記統計処理段階で算出された情報に基づき道路の難易度を判定する道路難易度判定段階をさらに含み、
前記集中度判定段階は、前記道路難易度判定段階での判定結果に従い段階的に基準値を別に適用することにより、細分化された運転集中度を算定するようになっていることを特徴とする請求項６に記載の車両運行状態情報基盤の運転集中度判断方法。
【請求項８】
前記パラメータは、操向角符号変化回数（ＺＥＲＯ）と道路曲律半径符号変化回数（ｄＳｉｇｎＲ）の差と、
操向角標準偏差（ＳＤＳＴ）の標準値であるＳＤＳＴｍａｘ＿ｓに対する測定されたＳＤＳＴｍａｘの増減率（ＳＤＳＴ％）とで求められる値を含み、
前記集中度判定段階はＺＥＲＯ−ｄＳｉｇｎＲ＝０であり、ＳＤＳＴ％の値が予め設定された値（Ｖ１）より小さい場合、運転集中度を最高レベルに判定する第１集中度判断段階を含むことを特徴とする請求項６に記載の車両運行状態情報基盤の運転集中度判断方法。
【請求項９】
前記第１集中度判断段階で当該パラメータの値が最高レベルの条件に符合しない場合、
前記集中度判定段階は、車線侵犯回数（ＬＡＮＥＸ）の値が約定された値（Ｖ２）より大きい場合、運転集中度を最低レベルに判定する第２集中度判断段階を含むことを特徴とする請求項８に記載の車両運行状態情報基盤の運転集中度判断方法。
【請求項１０】
前記パラメータは、操向角標準偏差（ＳＤＳＴ）の標準値であるＳＤＳＴｍａｘ＿ｓに対する測定されたＳＤＳＴｍａｘの増減率（ＳＤＳＴ％）で求められる値を含み、
前記道路難易度判定段階は、ＳＤＳＴ％値が約定された値（Ｖ３）より大きい場合は低い難易度、小さい場合は高い難易度の道路と判定するようになっていることを特徴とする請求項７に記載の車両運行状態情報基盤の運転集中度判断方法。
【請求項１１】
前記パラメータは、車両側面が隣接した車線まで到達予想時間（ＴＬＣ）の最小値（ＴＬＣｍｉｎ）と、
前記最小値の標準値であるＴＬＣｍｉｎ＿ｓに対する測定されたＴＬＣｍｉｎの増減率（ＴＬＣ％）とを含み、
前記集中度判定段階は、前記道路難易度判定段階で
難易度が低い道路と判定された状況では前記ＴＬＣ％の値が所定の基準値（Ｖ４）より小さい場合、
難易度が高い道路と判定された状況では前記ＴＬＣ％の値が所定の基準値（Ｖ５）より小さい場合、運転集中度をレベル２に判定する第３集中度判定段階を含むことを特徴とする請求項１０に記載の車両運行状態情報基盤の運転集中度判断方法。
【請求項１２】
前記パラメータは、車路内車両横変位（ＬＰ）の標準偏差（ＳＤＬＰ）と、
前記ＳＤＬＰの最大値（ＳＤＬＰｍａｘ）と、
前記ＳＤＬＰ最大値の標準値であるＳＤＬＰｍａｘ＿ｓに対する測定されたＳＤＬＰｍａｘの増減率（ＳＤＬＰ％）とを含み、
前記集中度判定段階は、前記道路難易度判定段階で
難易度が低い道路と判定された状況では前記ＳＤＬＰ％の値が所定の基準値（Ｖ６）より大きい場合、
難易度が高い道路と判定された状況では前記ＳＤＬＰ％の値が所定の基準値（Ｖ７）より大きい場合、運転集中度をレベル３に判定する第４集中度判定段階を含むことを特徴とする請求項１１に記載の車両運行状態情報基盤の運転集中度判断方法。
【請求項１３】
前記集中度判定段階は、前記第４集中度判定段階で、前記ＳＤＬＰ％の値が運転集中度レベル３の基準を満たすことができなければ、この時の運転集中度をレベル４に判定する第５集中度判定段階を含むことを特徴とする請求項１２に記載の車両運行状態情報基盤の運転集中度判断方法。
【請求項１４】
前記集中度判定段階での判断結果、運転集中度がレベル４に到逹する回数を計数するレベル４計数段階と、
このレベル４計数段階により計数された値が所定の値に至れば、この時のパラメータを前記基準データに再設定する基準データ再設定段階をさらに含むことを特徴とする請求項１３に記載の車両運行状態情報基盤の運転集中度判断方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図２】
【図３】
【公開番号】特開２０１３−８９２３３（Ｐ２０１３−８９２３３Ａ）
【公開日】平成２５年５月１３日（２０１３．５．１３）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１２−２０６７３７（Ｐ２０１２−２０６７３７）
【出願日】平成２４年９月２０日（２０１２．９．２０）
【出願人】（５９１２５１６３６）現代自動車株式会社 (1,064)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年５月１３日（２０１３．５．１３）
【国際特許分類】
【出願日】平成２４年９月２０日（２０１２．９．２０）
【出願人】（５９１２５１６３６）現代自動車株式会社 (1,064)
【Ｆターム（参考）】
[ Back to top ]