CN102089795A - 车辆驾驶辅助设备和方法 - Google Patents
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Abstract
一种车辆驾驶辅助设备,包括:输入部,其感测车辆的车辆行驶状况;输出部,其向所述车辆的驾驶员呈现辅助信息;以及控制部,其根据由感测部感测到的车辆行驶状况准备所述辅助信息。所述控制部还确定估计量(诸如针对所述辅助信息的驾驶员的接受度或驾驶员的响应度、或驾驶员的驾驶行为),并且根据所述估计量调整所述辅助信息。所述控制部还根据所述估计量确定呈现模式,并按所述呈现模式通过所述输出部向所述驾驶员呈现所述辅助信息。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于辅助或支持车辆的驾驶员的设备和/或方法,尤其涉及一种用于向驾驶员呈现辅助信息以提高稳定性的设备和/或方法。
背景技术
专利文献1(日本特开2004-231017)中公开的碰撞警报***估计驾驶员的集中度,并且在集中度高时抑制碰撞警报。专利文献2(日本特开2005-209073)中公开的驾驶支持***根据驾驶员的能够影响该驾驶员的警惕性和响应速度的各种因素(诸如年龄、视力和驾驶经验等),调整与停止标志的位置和前方障碍物有关的信息的呈现时刻。
发明内容
然而,专利文献1的碰撞警报***仅被配置为,仅当碰撞的可能性较高时才提供信息。该碰撞警报***不能根据周围状况和驾驶状况适当地提供辅助信息。专利文献2的驾驶支持***被配置为根据各驾驶员的特征来辅助驾驶员。然而,该***不能考虑到驾驶员不断变化的状况来辅助驾驶员。因此,本发明的目的是提供一种用于根据驾驶员的状况的变化来提供辅助信息的设备和/或方法。
根据本发明的一个方面,一种车辆驾驶辅助设备包括:输入部,其感测车辆(可被称为受控车辆)的车辆行驶状况;输出部,其向所述受控车辆的驾驶员呈现辅助信息;以及控制部,其根据由所述输入部感测到的车辆行驶状况准备所述辅助信息。所述控制部还确定表示所述驾驶员接受呈现给所述驾驶员的所述辅助信息的接受度的估计量,并且根据所述驾驶员的估计量调整呈现给所述驾驶员的辅助信息。
根据本发明的另一方面,一种车辆驾驶辅助设备包括:输入部,用于感测车辆行驶状况;输出部,用于向驾驶员呈现辅助信息;以及控制部,用于根据所述车辆行驶状况判断所述驾驶员的驾驶行为,并且根据所述驾驶行为调整所述辅助信息。
根据本发明的又一方面,一种车辆驾驶辅助方法包括:感测操作,用于确定车辆行驶状况;输出操作,用于向驾驶员呈现辅助信息;以及控制操作,用于确定表示所述驾驶员接受呈现给所述驾驶员的所述辅助信息的接受度的估计量,并且根据所述驾驶员的估计量设置所述辅助信息。
通过以下参考附图所进行的说明,将理解本发明的其它目的和特征。
附图说明
图1是示出配备有根据本发明第一实施方式(和第二实施方式)的驾驶辅助***的车辆的示意图。
图2是示出图1所示的驾驶辅助***的框图。
图3是示出由图1和2所示的控制单元进行的驾驶辅助处理的流程图。
图4是示出在图3所示的步骤S1中进行的行为指标计算处理的流程图。
图5是示出图4的行为指标计算处理的第一具体示例的流程图。
图6是示出图4的行为指标计算处理的第二具体示例的流程图。
图7是示出图4的行为指标计算处理的第三具体示例的流程图。
图8是示出图4的行为指标计算处理的第四具体示例的流程图。
图9是示出在图3所示的步骤S4中进行的稳定性计算处理的流程图。
图10是示出在图3所示的步骤S6中进行的驾驶员的响应度计算处理的流程图。
图11是示出在图3所示的步骤S7中进行的接受度计算处理的流程图。
图12是用于例示在图11的处理中判断出的接受级别的图。
图13是示出根据本发明第二实施方式的、在图3所示的步骤S8中进行的明确级别判断处理的流程图。
图14是示出在图3所示的步骤S9中进行的消息产生或准备处理的流程图。
图15是示出在图3所示的步骤S10中进行的消息输出处理的流程图。
图16A是示出本发明的实施方式可以采用的视觉图像的图。
图16B是示出本发明的实施方式可以采用的视觉图像的图。
图16C是示出本发明的实施方式可以采用的视觉图像的图。
图16D是示出本发明的实施方式可以采用的视觉图像的图。
图16E是示出本发明的实施方式可以采用的视觉图像的图。
图17A是示出本发明的实施方式可以采用的视觉图像的图。
图17B是示出本发明的实施方式可以采用的视觉图像的图。
图17C是示出本发明的实施方式可以采用的视觉图像的图。
图17D是示出本发明的实施方式可以采用的视觉图像的图。
图17E是示出本发明的实施方式可以采用的视觉图像的图。
图18A是示出本发明的实施方式可以采用的视觉图像的图。
图18B是示出本发明的实施方式可以采用的视觉图像的图。
图18C是示出本发明的实施方式可以采用的视觉图像的图。
图18D是示出本发明的实施方式可以采用的视觉图像的图。
图18E是示出本发明的实施方式可以采用的视觉图像的图。
具体实施方式
图1示意性示出配备有根据本发明第一实施方式的车辆驾驶辅助***的车辆(为了简便,可被称为受控车辆或中心车辆)。该驾驶辅助***包括控制单元1,该控制单元1用于进行辅助驾驶员的各种计算操作(或计算机操作)。图1的驾驶辅助***还包括监视器装置形式的输出装置2和车辆位置传感器3,该输出装置2用作为汽车导航用的输出装置并用作为用于产生听觉输出和/或视觉输出的音频-视频输出装置。在该例子中,监视器装置2是导航***或模块的输出装置,该导航***或模块包括存储有道路形状数据271(包括与道路曲率半径R有关的数据)、停止线位置数据272(包括与停止线或停止标志的位置(经度和纬度)有关的数据)、道路限制速度数据273(包括与道路的法定限制速度有关的数据)以及其它信息的存储装置或存储介质。该导航模块能够与控制单元1交换数据。监视器装置2包括用于产生视觉消息的视频输出装置261和用于产生听觉消息的音频输出装置262。车辆位置传感器3可以(利用GPS)检测图1所示的中心车辆的位置(经度和纬度)。
图1的驾驶辅助***还包括:转向角传感器4,用于感测在该例子中作为方向盘101的方向盘角度的转向角;诸如制动踏板传感器等的制动传感器5,用于感测诸如驾驶员的制动踏板的踩踏量等的驾驶员的制动输入;和诸如加速踏板传感器等的加速传感器6,用于感测诸如驾驶员的加速踏板的踩踏量等的驾驶员的加速输入。图1的驾驶辅助***还包括:加速度传感器7,用于感测受控车辆的加速度(纵向加速度);和车辆速度传感器8,用于(例如,通过根据车轮速度进行计算)感测受控车辆的车辆速度。该驾驶辅助***还包括:前方传感器9,用于感测相对于在受控车辆前面行驶的前方(先行)车辆的前方车间距离(或前方车辆空间间隔)和前方车辆相对速度;和后方传感器10,用于感测相对于在受控车辆后面行驶的后方(跟随)车辆的后方车间距离(后方车辆空间间隔)和后方车辆相对速度。前方传感器9安装在车辆的前部,后方传感器10安装在车辆的后部。图1的驾驶辅助***还包括触觉输出装置11,该触觉输出装置11用于(例如,通过使方向盘和/或驾驶员的座椅振动、以及/或者拖拉驾驶员的座椅安全带)以驾驶员的身体某部位能够感知的形式提供信息或消息。在该例子中,触觉输出装置11包括用于(经由转向轴)使方向盘101振动的振动装置或振动器(或感触装置)。
图2以框图形式示出根据第一实施方式的驾驶辅助***。该***包括:输入部,用于收集诸如用以判断驾驶员的驾驶行为的信息等的输入信息;控制部或控制器,其包括控制单元1作为主要组件;以及输出部,用于向驾驶员提供视觉、听觉和/或触觉信息或消息。该例子的输入部包括包含各种传感器3~10的感测部和导航模块的存储部(271、272、273)。输出部包括用于呈现视觉信息的视频输出装置261、用于呈现听觉信息的音频输出装置262和用于呈现触觉信息的触觉输出装置11至少之一。在所示例子中,输出部包括监视器装置形式的音频-视频输出装置2,该音频-视频输出装置2包括用作为视频输出装置261的显示装置和用作为音频输出装置262的音频装置(诸如蜂鸣器或扬声器等)。
图2所示的控制单元1包括(驾驶员的驾驶)行为指标计算部12、稳定性计算部14、消息产生部15、(驾驶员的)响应度计算部16和(驾驶员的)接受度计算部17。
行为指标计算部12计算或测量包括至少一个表示驾驶员的驾驶行为或驾驶倾向的驾驶员的驾驶行为指标的物理指标参数。该例子的行为指标计算部12通过使用传感器3~10的输出信号和数据271~273来定期判断预定驾驶场景中行为指标的值,并将这些行为指标的值收集在控制单元1中的存储器或存储部13中。
该例子的存储部13存储以下4个数据集。第一数据集是在过去的(或最近的)预定长时间段(例如,三周)内收集的指标参数的值的集合。使用该第一数据集来判断驾驶员的长期倾向,作为用于评价稳定性的驾驶员的基准或通常(或习惯性)倾向或行为。第二数据集是在最近向驾驶员呈现(稳定性提高)消息的时间之前或紧挨该时间之前的预定测量时间段(例如,30分钟)内收集的指标参数的值的集合。使用该第二数据集来判断基准倾向或基准行为、或者以前的倾向或以前的行为,从而判断驾驶员的响应度。第三数据集是在最近的短时间段(例如,30分钟)内收集的指标参数的值的集合。使用该第三数据集来判断驾驶员的短期倾向(S42),作为要与用于评价稳定性的长期倾向进行比较的当前行为。第四数据集是在最近呈现(稳定性提高)消息的时间之后的测量时间段内收集的指标参数的值的集合。使用该第四数据集来判断在向驾驶员呈现消息之后的以后的倾向或行为(或者响应倾向或行为)。为了降低所需的存储容量,可以在向这四类数据集的数据项添加标签的情况下以公共数据项的形式保存这些数据集。
稳定性计算部14根据存储部13中收集的指标参数的值,计算诸如稳定性和稳定性的变化等的稳定性状况。在该例子中,如后面所述,稳定性计算部14通过使用用于判断长期倾向的第一数据集和用于判断最近的短期倾向的第三数据集,计算稳定性指标。该稳定性指标是表示驾驶员的当前驾驶行为的稳定程度、或当前驾驶行为相对于基准行为的偏差的量。状况越安全,稳定性(或稳定性指标)越高。
该例子的消息产生部15根据驾驶员的驾驶行为和稳定性产生驾驶员辅助消息(一条信息),并且通过视频输出装置261、音频输出装置262和触觉输出装置11中的一个或多个向驾驶员呈现该消息。
响应度计算部16通过检查过去驾驶员对过去呈现的驾驶员辅助消息的响应,计算(驾驶员的)响应度。在该例子中,响应度计算部16通过使用用于判断基准倾向或行为(诸如以前的倾向或以前的行为)的第二数据集和用于判断驾驶员的以后的响应倾向或行为的第四数据集,计算响应度。该响应度是用于评估驾驶员对于驾驶员辅助消息(诸如稳定性提高消息等)如何响应的量。
接受度计算部17根据由感测部感测到的车辆行驶状况计算(驾驶员的)接受度。在本实施方式中,根据驾驶行为或根据驾驶员的响应度计算接受度。该接受度是表示驾驶员接受驾驶员辅助消息的自愿度的评价指标(或行动指标)。在该例子中,接受度是假定为多个不同级别之一的作为离散量的接受级别。在该例子中,将最近级别和默认级别存储在接受度计算部17或存储部13中。最近级别是最近判断出的或更新的接受级别。默认级别是这些接受级别中的预定级别。如果由于最近级别的数据的有效时段到期而使该最近级别无效,则该例子的接受度计算部17将接受度设置为预定的默认级别。
在该例子中,控制单元1是包括至少一个CPU和用作为存储部13的一个或多个存储部的计算机***。通过如后面所述的计算机操作来构成部分12、14、15、16和17。
图3示出用于构成控制单元1中的各部分的控制处理(或车辆驾驶辅助处理)的概要流程图。在步骤S1中,控制单元1首先读取传感器3~10的输出和导航***的数据(271、272、273),并且根据图4所示的行为指标计算或测量处理计算或测量(驾驶员的驾驶)行为指标。然后,在步骤S2中,控制单元1检查是否经过了预定时间段(例如,约30分钟)。当经过了预定时间段时,控制单元1从S2进入步骤S3,并且当尚未经过预定时间段时,控制单元1从S2进入步骤S5。例如,将S2的预定时间段设置为等于从驾驶员开始驾驶起直到由驾驶员正常进行了诸如加速、减速和稳定驾驶等的所有典型的驾驶情形的操作为止的时间长度(约30分钟)。
在步骤S3中,控制单元1读取存储部13中存储的数据和计算结果。更具体地,控制单元1读取用于判断长期倾向的第一数据集和用于判断短期倾向的第三数据集。当存在两个以上的可利用的行为指标时,控制单元1仅选择这些可利用的行为指标其中之一,并且在S3(和S5)中读取所选择的行为指标的数据。(之后,控制单元1计算关于所选择的行为指标的稳定性(稳定性指标)和响应度。)在S3之后,控制单元1进入步骤S4。在步骤S4中,控制单元1通过使用第一数据集和第三数据集,根据图9所示的稳定性计算处理计算稳定性指标(或稳定性指示),以表示关于驾驶员的当前驾驶行为或方式的稳定性级别的评估。在S4之后,控制单元1进入步骤S9。
另一方面,在步骤S5中,控制单元1读取存储部13中存储的数据和计算结果。在该例子中,控制单元1读取用于判断基准(以前的)倾向的第二数据集和用于判断以后的倾向的第四数据集。当存在两个以上的可利用的行为指标时,控制单元1仅选择这些可利用的行为指标其中之一,并且在S5中读取所选择的行为指标的数据。之后,控制单元1计算关于所选择的行为指标的响应度。在S5之后,控制单元1进入步骤S6。在步骤S6中,控制单元1根据图10所示的响应度计算处理计算驾驶员的响应度。在S6之后,控制单元1进入步骤S7。
在步骤S7中,控制单元1根据图11所示的接受度计算处理计算驾驶员的接受度(或接受级别)。在S7之后,控制单元1进入步骤S9。在第一实施方式中,步骤S8(图13)被删除,并且控制单元1从S7直接进入步骤S9。(在第二实施方式中,控制单元1从S7进入步骤S8,并且根据图13所示的明确性计算处理计算消息的明确性指标。在S8之后,控制单元1进入步骤S9。)在步骤S9中,控制单元1根据图14所示的消息产生处理产生消息。在S9之后的步骤S10中,控制单元1根据图15的处理输出消息。在S10之后,控制单元1终止图3的处理。
图4示出在S1中进行的、用于计算或测量驾驶员的驾驶行为指标的行为(指标)计算或测量处理。在图4的处理中,控制单元1根据图5~8所示的处理中的至少一个处理,首先在步骤S 11中检测驾驶场景,然后在步骤S12中计算或测量行为指标。之后,控制单元1进入图3所示的S2。
在S11中,控制单元1检查受控车辆的当前驾驶状态是否处于预定场景或其中一个预定场景中。本实施方式采用以下7个场景中的至少一个场景,其中每个场景各自具有一个行为指标。根据本实施方式的例示例子的驾驶辅助***采用这7个场景中的所有的7个行为指标。(1)第一行为指标是在受控车辆正在前方车辆后面行驶的前方车辆先行场景中的诸如前方车辆时间间隔(或时间间隙或车头时距)等的前方车辆间隔(其中该前方车辆时间间隔为通过将前方(或先行)车辆和受控车辆之间的车间距离(或车辆到车辆的空间间隔)除以受控车辆的车辆速度所获得的商)(图5)。(2)第二行为指标是在前方车辆正在靠近受控车辆的前方车辆接近场景中的接触前剩余时间(其中该接触前剩余时间为通过将前方车辆和受控车辆之间的车间距离(或空间间隔)除以受控车辆和前方车辆之间的相对速度所获得的距离接触或碰撞的时间(TTC))(图5)。(3)第三行为指标是在受控车辆正在独自行驶的单独行驶场景中作为受控车辆的车辆速度和道路限制速度之间的速度差的限制速度差(图5)。(4)第四行为指标是在受控车辆自停止线或停止标记启动的自停止启动场景中的受控车辆的启动加速度。(5)第五行为指标是在受控车辆在停止线之前减速的停止前减速场景中的停止前剩余距离(其中该停止前剩余距离为从制动操作开始时受控车辆的位置到停止线的位置的距离)。(6)第六行为指标是在受控车辆被后方车辆跟随的后方车辆跟随场景中的诸如后方车辆时间间隔等的后方车辆间隔(其中该后方车辆时间间隔为通过将后方(或跟随)车辆和中心车辆之间的车间距离(或空间间隔)除以受控车辆的车辆速度所获得的商)。(7)第七行为指标是在受控车辆正在笔直向前行驶的直线行驶场景中的波动指标,其中在该例子中该波动指标为(以熵(是无序、随机或不规则度的度量)的形式表现波动水平)的转向熵。在该例子中,当满足预定场景中的任一场景的条件时,控制单元1计算或测量所有这些行为指标,并且收集这些行为指标的值。然而,如前所述,控制单元1通过仅选择一个行为指标进行计算,来判断驾驶员的稳定性和接受度或响应度。
作为例子,图5示出用于在前方车辆先行场景、前方车辆接近场景和单独行驶场景之间进行判别并且计算相应的行为指标的行为指标测量处理。在步骤S101中,控制单元1检查由前方传感器9是否检测到前方车辆。当检测到前方车辆时,控制单元1从S101进入步骤S102,并且当没有检测到前方车辆时,控制单元1从S101进入步骤S107。
在步骤S102中,控制单元1检查由前方传感器9感测到的前方车辆和受控车辆之间的相对速度的绝对值是否等于或低于预设值(在该例子中为2km/h)。当相对速度的绝对值低于或等于预定值(2km/h)时,控制单元1从S102进入步骤S103,并且当相对速度的绝对值不低于或等于预定值时,控制单元1从S102进入步骤S104。
在步骤S103中,控制单元1认为满足前方车辆先行场景的条件,通过将前方车辆空间间隔(前方车辆和受控车辆之间的车间距离)除以受控车辆的车辆速度来计算前方车辆时间间隔(或时间间隙或车头时距),并将计算出的前方车辆时间间隔的值存储为驾驶员的第一行为指标。在S103之后,控制单元1终止图5的处理,并且进入图3所示的步骤S2。
在步骤S104中,控制单元1检查由前方传感器9检测到的前方车辆和受控车辆之间的相对速度是否低于预定值(负值)(在该例子中为-2km/h)。当相对速度低于预定值(-2km/h)时,控制单元1从S102进入步骤S105,并且当相对速度不低于预定值时,控制单元1从S102进入步骤S106。
在步骤S105中,控制单元1判断为满足前方车辆接近场景的条件,通过将由前方传感器9检测到的前方车辆和受控车辆之间的前方车辆空间间隔除以前方车辆和受控车辆之间的相对速度来计算接触前剩余时间(TTC),并将计算出的接触前剩余时间的值存储为第二行为指标。在S105之后,控制单元1进入图3的步骤S2。在步骤S106中,控制单元1判断为既未检测到前方车辆先行场景也未检测到前方车辆接近场景,并且不存储新的行为指标的值。在S106之后,控制单元1进入图3的步骤S2。
在步骤S107中,控制单元1通过使用车辆位置传感器3的输出和从导航***获得的数据来判断受控车辆的位置。在S107之后,在步骤S108中控制单元1读取与受控车辆当前所处的道路的限制速度有关的数据,然后控制单元1进入步骤S109。在S109中,控制单元1判断为满足单独行驶场景的条件,通过从受控车辆的车辆速度减去限制速度来计算限制速度差,并将计算出的限制速度差的值存储为第三行为指标。在S109之后,控制单元1进入图3的步骤S2。
作为另一例子,图6示出用于在自停止启动场景和停止前减速场景之间进行判别并且计算相应的行为指标的行为指标测量处理。在步骤S111中,控制单元1检查由前方传感器9是否检测到前方车辆。当检测到前方车辆时,控制单元1从S111进入步骤S112,并且当前方传感器9在前方未检测到车辆时,控制单元1从S111进入步骤S118。
在S112中,控制单元1通过使用车辆位置传感器3的输出和导航***的数据来判断受控车辆的位置。在S112之后的步骤S113中,控制单元1通过使用导航***的数据判断从受控车辆到道路的停止线的位置的距离。在S113之后的步骤S114中,控制单元1检查相对于停止线的距离是否在(例如,±3m的)预定范围内,并且同时检查受控车辆的车辆速度是否在预定最小范围(0km/h)内。当相对于停止线的距离等于或小于预定范围的上限(+3m)且等于或大于下限(-3m)、并且车辆速度在最小范围内(在该例子中,车辆速度等于0km/h)时,控制单元1进入步骤S115。当S114的回答为否定时,控制单元1进入步骤S116。
在步骤S115中,控制单元1判断为满足自停止启动场景的条件,判断自车辆启动起在该例子中作为预定时间段(例如,3秒)内的最大加速度的启动加速度,并将计算出的启动加速度的值存储为第四行为指标。在S115之后,控制单元1进入图3的步骤S2。
在步骤S116中,控制单元1检查相对于停止线的距离是否等于或小于预定值(例如,50m)。当相对于停止线的距离等于或小于预定值(50m)时,控制单元1从S115进入步骤S117,并且当相对于停止线的距离不等于或小于预定值时,控制单元1从S115进入步骤S118。在S117中,控制单元1判断为满足停止前减速场景的条件,计算从驾驶员的制动操作开始时受控车辆的位置到停止线的位置的距离,并将计算出的值存储为第五行为指标。在S117之后,控制单元1进入图3的S2。在步骤S118中,控制单元1判断为既未满足自停止启动场景的条件也未满足停止前减速场景的条件,并且在不记录行为指标的任何值的情况下进入图3的S2。
作为又一例子,图7示出用于判别后方车辆跟随场景、并计算相应的行为指标的行为指标测量处理。在步骤S121中,控制单元1检查由后方传感器10是否检测到后方车辆。当检测到后方车辆时,控制单元1从S121进入步骤S122,并且当没有检测到后方车辆时,控制单元1从S121进入步骤S123。
在步骤S122中,控制单元1判断为满足后方车辆跟随场景的条件,通过将后方车辆空间间隔(后方车辆和受控车辆之间的车间距离)除以受控车辆的车辆速度来计算后方车辆时间间隔,并将计算出的后方车辆时间间隔的值存储为驾驶员的第六行为指标。在S122之后,控制单元1进入图3所示的步骤S2。在步骤S123中,控制单元1判断为不满足后方车辆跟随场景的条件,并且在不记录行为指标的值的情况下进入图3的S2。
作为又一例子,图8示出用于判别直线行驶场景并计算相应的行为指标的行为指标测量处理。在步骤S131中,控制单元1通过使用车辆位置传感器3的输出和导航***的数据判断受控车辆的位置。在S131之后的步骤S132中,控制单元1确定与导航***中的道路形状有关的数据。
在S132之后的步骤S133中,控制单元1检查在S132中获得的道路形状数据,并且判断受控车辆当前所处的道路的曲率半径R是否大于预定值(例如,1000m)。当道路的曲率半径R大于预定值(1000m)时,控制单元1从S133进入步骤S134,并且当道路的曲率半径等于或小于预定值(1000m)时,控制单元1从S133进入步骤S135。在S134中,控制单元1判断为满足直线行驶场景的条件,根据由转向角传感器4感测到的转向角的变化计算波动指标(诸如转向熵等),并将计算出的波动指标的值存储为驾驶员的第七行为指标。在S134之后,控制单元1进入图3的步骤S2。在步骤S135中,控制单元1判断为不满足直线行驶场景的条件,并且在不记录行为指标的数据的情况下进入图3的S2。
图9示出在图3的S4中进行的稳定性计算处理。该处理包括3个处理部分(或步骤)。第一步骤S41是计算长期(或通常)倾向(或平均值)的处理部分,其中该长期倾向为代表在过去的(最近的)长时间段(在该例子中为3周)内累积的(所选择的)行为指标的值的集合(或子集)的量。该长期倾向可以是行为指标的值的集合的算术平均值,或者可以是预定的累积频率比。该累积频率比是诸如包含数据的25%的车辆时间间隔的值、或包含数据的75%的转向熵的值等的包括数据的预定百分比的所选择的行为指标的值。可以根据所选择的行为指标适当地确定该百分比。在这些例子中,将设置转变为更严格地评价稳定性的一方。
S41之后的第二步骤S42是按与针对长期倾向的S41相同的方式计算短期(或当前)倾向(或平均值)的处理部分,其中该短期倾向为代表在过去的或最近的短时间段(在该例子中为30分钟)内累积的(所选择的)行为指标的值的集合(或子集)的量(诸如算术平均值等的代表值)。
S42之后的第三步骤S43是根据在S41中计算出的长期(通常)倾向或行为和在S42中计算出的短期(当前)倾向或行为计算稳定性指标(或稳定性参数)的处理部分。在该例子中,稳定性指标与通过从长期倾向减去短期倾向所获得的差相等。
因此,在前方车辆先行场景中的前方车辆时间间隔、前方车辆接近场景中的接触前剩余时间、停止前减速场景中的停止前剩余距离和后方车辆跟随场景中的后方车辆时间间隔的情况下,当稳定性指标为负时,当前倾向或行为在稳定性方面比通常倾向或行为高,并且当稳定性指标为正时,当前倾向或行为在稳定性方面较低。在单独行驶场景中的限制速度差(车辆速度超过限制速度时)、自启动加速场景中的启动加速度和直线行驶场景中的转向熵的情况下,当稳定性指标为正时,当前倾向或行为在稳定性方面比通常倾向高,并且当稳定性指标为负时,当前倾向或行为在稳定性方面较低。
图10示出在图3的S6中进行的驾驶员的响应度计算处理。步骤S61是检查(后面所述的)稳定性提高消息的有效时段是否到期的处理部分。当稳定性提高消息的有效时段仍在进行中时,控制单元1从S61进入步骤S62,并且当稳定性提高消息的有效时段到期时,控制单元1从S61进入步骤S67。作为稳定性提高消息的有效时段,可以设置预定小时数的时间段、直到受控车辆正在行驶的道路的类型改变(诸如从高速道路变为普通道路等)为止的时间段、直到车辆的发动机停止为止的时间段、直到日期改变为止的时间段、直到导航***的目的地改变为止的时间段、或直到驾驶员改变为止的时间段。可以通过检测调整座椅位置、调整门镜或内侧后视镜的角度的操作,或通过检测电子收费***的卡的改变,来检测驾驶员的改变。在S67中,控制单元1在不计算驾驶员的响应度的情况下,清除驾驶员的响应度的数据。
步骤S62是计算在最近向驾驶员呈现稳定性提高消息的时间之前的以前的倾向或行为(或基准行为)的处理部分。使用驾驶员以前的倾向作为用于计算驾驶员的响应度的基准值。该以前的倾向是代表在最近呈现稳定性提高消息时或在最近呈现稳定性提高消息的时间之前结束的预定测量时间段(诸如30分钟等)期间累积的(所选择的)行为指标的值的集合的量或代表值(诸如算术平均值等)。可以通过在每次呈现稳定性提高消息时计算在过去的30分钟内收集的数据的代表值并且通过将计算出的代表值存储在存储器中,来省略该以前的倾向的计算。
步骤S63是计算在(最近)向驾驶员呈现稳定性提高消息的时间之后的以后的倾向或行为(驾驶行为)的处理部分。该以后的倾向是代表在(最近)呈现稳定性提高消息的时间之后开始的预定测量时间段(诸如30分钟等)期间累积的(所选择的)行为指标的值的集合的量或代表值(诸如算术平均值等)。在S63之后,控制单元1进入步骤S64。
步骤S64是通过从在S62中判断出的以前的倾向中减去在S63中判断出的以后的倾向来计算驾驶员的基本特有响应度的处理部分。在S64之后,控制单元1进入步骤S65。如表1所列出的,基本特有响应度根据所选择的行为指标为正或为负。表1示出当驾驶员对于呈现稳定性提高消息进行响应时的第一行为指标至第七行为指标的符号。
步骤S65是根据交通状况来修正在S64中判断出的基本特有响应度由此确定驾驶员修正后的特有响应度的处理部分。步骤S65被设计成,在测量以后的倾向时,当存在影响行为指标的因素时,根据交通状况来修正驾驶员的响应度。当交通状况中的一些因素使得难以对于稳定性提高消息适当响应时,即使特有响应度降低,也减低驾驶员的响应度。当交通状况的一些因素不可避免地引起驾驶员的不依赖于该驾驶员的偏好或倾向的响应时,即使特有响应度较高,驾驶员的响应度也被估计得较低。在该例子中,控制单元1对7个行为指标进行以下修正。在该例子中,通过将在S64中判断出的基本特有响应度乘以修正系数(例如,2/3)来确定修正后的特有响应度。当无需修正时,修正后的特有响应度与基本特有响应度相等。
在前方车辆先行场景中的前方车辆时间间隔的情况下,在以下两个修正模式下修正基本特有响应度。(i)首先,当受控车辆被后方车辆跟随、后方车辆时间间隔过短而使得难以增大相对于前方车辆的前方车辆空间间隔、并且基本特有响应度为正时,将基本特有响应度乘以修正系数(在该例子中等于2/3)。例如,当后方车辆时间间隔等于或小于预定量(例如,2秒)期间的时间百分比大于或等于测量用的时间段的预定百分比(例如,50%)时,可以判断为后方车辆时间间隔过短。(ii)第二,当前方车辆的车辆速度高于道路的限制速度期间的时间百分比大于50%(前方车辆空间间隔趋于变大的状态)、并且基本特有响应度为负时,将基本特有响应度乘以修正系数(例如,2/3)。
在前方车辆接近场景中的接触前剩余时间(TTC)的情况下,(i)当在过去的短时间段(例如,30分钟)期间前方车辆的减速度的算术平均值等于或高于预定值(例如,2.45m/s2)(即,前方车辆空间间隔趋于变短的状态)、并且基本特有响应度为正时,或者(ii)当前方车辆的加速度的算术平均值等于或高于预定值(例如,1.5m/s2)(即,前方车辆空间间隔趋于变大的状态)、并且基本特有响应度为负时,通过将基本特有响应度乘以修正系数(在该例子中为2/3)来确定修正后的特有响应度。
在单独行驶场景中的限制速度差的情况下,(i)当受控车辆被后方车辆跟随、相对于后方车辆的后方车辆时间间隔等于或小于预订量(例如,2秒)期间的时间百分比等于或大于预定值(例如,50%)(即,后方车辆空间间隔小并且受控车辆不易减速的状态)、并且基本特有响应度为负时,或者(ii)当在最近的短时间段(30分钟)内天气已从晴朗或多云变为下雨(即,能见度变低并且受控车辆的速度趋于变低的状态)、并且基本特有响应度为正时,通过将基本特有响应度乘以修正系数(例如,2/3)来确定修正后的特有响应度。
在自停止启动场景中的启动加速度的情况下,(i)当自停止线启动时后方车辆位于受控车辆后方的情况的百分比大于或等于预定值(例如,50%)(即,启动加速度趋于变大的状态)、并且基本特有响应度为负时,或者(ii)当导航***的数据示出受控车辆前方的道路的堵塞的情况的百分比大于预定值(例如,50%)(即,启动加速度趋于变小的状态)、并且基本特有响应度为正时,通过将基本特有响应度乘以修正系数(在该例子中为2/3)来确定修正后的特有响应度。
在停止前减速场景中的停止前剩余距离的情况下,(i)当在停止线之前减速时受控车辆被后方车辆跟随的情况的百分比大于或等于总数据量的预定值(例如,50%)(即,受控车辆处于制动施加的时刻趋于提前以便向后方车辆通知存在前方停止线的状态)、并且基本响应度为负时,或者(ii)当在停止线之前减速时雨天的情况的百分比大于或等于预定值(例如,50%)(即,受控车辆处于能见度低并且制动施加的时刻趋于推后的状态)、并且基本响应度为正时,通过将基本特有响应度乘以预定修正参数(例如,2/3)来确定修正后的特有响应度。
在后方车辆跟随场景中的后方车辆时间间隔的情况下,(i)当前方车辆正在前进、前方车辆时间间隔等于或小于预定值(例如,2秒)的情况的百分比大于或等于预定百分比(例如,50%)(即,受控车辆处于前方车辆空间间隔小、该受控车辆趋于减速并且后方车辆空间间隔趋于变小的状态)、并且基本响应度为正时,或者(ii)当后方车辆的车辆速度低于或等于道路的限制速度的一半的情况的百分比大于或等于总数据量的预定百分比(例如,50%)(即,受控车辆处于后方车辆的车辆速度慢并且后方车辆空间间隔趋于变长的状态)、并且基本响应度为负时,通过将基本特有响应度乘以预定修正系数(例如,2/3)来确定修正后的特有响应度。
在直线行驶场景中的转向熵的情况下,(i)当在最近的(例如,30分钟的)时间间隔内的道路曲率半径的算术平均值小于或等于预定较小值(例如,500m)(即,道路逐渐弯曲并且校正转向操作趋于频繁的状态)、并且基本响应度为负时,或者(ii)当在最近的(例如,30分钟的)时间间隔内的道路曲率半径的算术平均值大于或等于预定较大值(例如,1000m)(即,道路几乎为直线并且校正转向操作趋于不太频繁的状态)、并且基本响应度为正时,通过将基本特有响应度乘以预定的修正系数(例如,2/3)来确定修正后的特有响应度。
步骤S66是根据在S65中确定的修正后的特有响应度(DSR)来计算驾驶员的驾驶员通常响应度(DGR)的处理部分。特有响应度在标度和维度方面因行为指标不同而不同。因此,步骤S66被设计成,根据特有响应度计算通常响应度,以使得对于所有的行为指标,响应度的标度和维度均是相同的。在S66之后,控制单元1进入图3的S7。在该例子中,控制单元1根据表2,通过特有响应度(DSR)判断驾驶员的通常响应度(DGR)。
在表2的例子中,对于前方车辆先行场景中的前方车辆时间间隔,当DSR小于或等于-1秒时DGR=1,当DSR大于或等于0.3秒时DGR=-1,并且当DSR处于大于-1秒且小于3秒的范围中时DGR=0。对于前方车辆接近场景中的接触前剩余时间,当DSR小于或等于-2秒时DGR=1,当D SR大于或等于1秒时DGR=-1,并且当DSR处于大于-2秒且小于1秒的范围中时DGR=0。对于单独行驶场景中的限制速度差,当DSR大于或等于10km/h时DGR=1,当DSR小于或等于-5km/h时DGR=-1,并且当DSR处于大于-5km/h且小于10km/h的范围中时DGR=0。对于自停止启动场景中的启动加速度,当DSR大于或等于0.5m/s2时DGR=1,当DSR小于或等于-0.2m/s2时DGR=-1,并且当DSR处于大于-0.2m/s2且小于0.5m/s2的范围中时DGR=0。对于停止前减速场景中的停止前剩余时间,当DSR小于或等于-10m时DGR=1,当DSR大于或等于3m时DGR=-1,并且当DSR处于大于-10m且小于3m的范围中时DGR=0。对于后方车辆跟随场景中的后方车辆时间间隔,当DSR小于或等于-1秒时DGR=1,当D SR大于或等于0.3秒时DGR=-1,并且当D SR处于大于-1秒且小于3秒的范围中时DGR=0。对于直线行驶场景中的转向熵,当DSR小于或等于0.5时DGR=1,当DSR大于或等于1.0时DGR=-1,并且当DSR处于大于0.5且小于1的范围中时DGR=0。
图11示出在图3的S7中进行的接受度计算处理。第一步骤S71是检查接受度(接受级别)的数据是否在有效时段内的处理部分。在该例子中,将关于接受度的数据的有效时段设置为等于1天。在S71中,控制单元1检查自上次更新接受度的数据的时间起是否已经经过预定的有效时段(诸如1天等)。当接受度的数据在其有效时段内有效时,控制单元1从S71进入步骤S72,并且当由于有效时段到期而使接受度的数据无效时,控制单元1从S71进入步骤S73。
步骤S72是在有效时段内读取所存储的有效的接受度(接受级别)的处理部分。在S72之后,控制单元1进入步骤S74。在该例子中,驾驶员的接受度是假定为(5个)级别其中之一的作为离散量的接受级别。在图12所示的例子中,按这5个级别其中之一设置接受度。级别5是最高级别并且级别1是最低级别。随着接受度变高,接受级别从级别1增大至级别5。
步骤S73是读取接受度的默认值或默认级别的处理部分。在S73之后,控制单元1进入步骤S74。在该例子中,当尚未判断接受级别时,将默认级别设置为等于中等级别(级别3)。当最近过去的3周内的接受级别的算术平均值等于或高于级别4,则将默认级别设置为等于级别4。当最近过去的3周内的接受级别的算术平均值等于或低于级别2时,则将默认级别设置为级别2。
步骤S74是根据在S6即图10的处理中计算出的(用作为调整量的)驾驶员的通常响应度(DGR)来调整在S72或S73中读取的接受级别的处理部分。在S74之后,控制单元1终止图11的处理,并且(在第一实施方式中直接或者在第二实施方式中经由步骤S8)进入图3所示的步骤S9。在S74中,当驾驶员的通常响应度为+1时,使接受级别从在S72或S73中读取的级别提高1个级别。当驾驶员的通常响应度为-1时,使接受级别从在S72或S73中读取的级别下降1个级别。当驾驶员的通常响应度为0时,使接受级别保持处于在S72或S73中读取的级别不变。
图13示出在第二实施方式的情况下在图3的S8中进行的明确性计算处理。在第一实施方式中省略了步骤S8以及图13。第一步骤S81是读取在图3的S7即图11的处理中计算出的接受级别的处理部分。第二步骤S82是根据表3按照接受级别来判断明确级别的处理部分。在表3的该例子中,随着接受级别变高,明确级别下降。在表3的例子中,当接受级别为5时,明确级别被设置为1,并且当接受级别为1时,明确级别被设置为5。除了使用明确级别以外,第二实施方式与第一实施方式大致相同。
图14示出在图3的S9中进行的消息产生处理。第一步骤S91是检查稳定性(稳定性指标)是否低于预定稳定性级别的处理部分。当稳定性低于预定稳定性级别时,控制单元1从S91进入步骤S92,并且当稳定性不低时,控制单元1从S91进入步骤S94。如表4所示,对于其中一个行为指标,该例子的控制单元1使用在S4即图9的处理中计算出的稳定性指标来评价稳定性。例如,在前方车辆先行场景中的前方车辆时间间隔的第一行为指标的情况下,当基于前方车辆时间间隔的稳定性指标大于或等于1秒时,控制单元1判断为稳定性低(S91的回答为“是”),并且当该稳定性指标小于或等于-1秒时,控制单元1判断为稳定性高。
在前方车辆接近场景中的接触前剩余时间的第二行为指标的情况下,当基于接触前剩余时间的稳定性指标大于或等于2秒时,控制单元1判断为稳定性低,并且当该稳定性指标小于或等于-2秒时,控制单元1判断为稳定性高。在单独行驶场景中的限制速度差的第三行为指标的情况下,当基于限制速度差的稳定性指标低于或等于-10km/h时,控制单元1判断为稳定性低,并且当该稳定性指标大于或等于10km/h时,控制单元1判断为稳定性高。在自停止启动场景中的启动加速度的第四行为指标的情况下,当基于启动加速度的稳定性指标低于或等于-1m/s2时,控制单元1判断为稳定性低,并且当该稳定性指标高于或等于1m/s2时,控制单元1判断为稳定性高。
在停止前减速场景中的停止前剩余距离的第五行为指标的情况下,当基于停止前剩余距离的稳定性指标大于或等于10m时,控制单元1判断为稳定性低,并且当该稳定性指标小于或等于-10m时,控制单元1判断为稳定性高。在后方车辆跟随场景中的后方车辆时间间隔的第六行为指标的情况下,当基于后方车辆时间间隔的稳定性指标大于或等于1秒时,控制单元1判断为稳定性低,并且当该稳定性指标小于或等于-1秒时,控制单元1判断为稳定性高。在直线行驶场景中的转向熵的第七行为指标的情况下,当基于转向熵的稳定性指标小于或等于-0.5时,控制单元1判断为稳定性低,并且当该稳定性指标大于或等于0.2时,控制单元1判断为稳定性高。
步骤S92是读取在第一实施方式的情况下在图3的S7即图11的处理中计算出的驾驶员的接受度(接受级别)(或者读取在第二实施方式中在S8即图13的处理中根据接受度计算出的明确级别)的处理部分。控制单元1从S92进入步骤S93。
步骤S93是判断(或产生)与在S92中读取的接受度(第一实施方式中的接受级别或第二实施方式中的明确级别)相对应的稳定性提高消息的处理部分。在S93之后,控制单元1进入图3的S10。在S93中,根据第一实施方式的控制单元1根据如后面所述的以下8个实施例中的至少一个实施例来确定稳定性提高消息的呈现模式。
在该例子中,与S91的检查相同,步骤S94是通过使用表4来检查稳定性是否高的处理部分。当稳定性高时,控制单元1在S94之后进入步骤S95,并且当稳定性不高时,控制单元1在S94之后进入步骤S97。步骤S95是检查驾驶员的接受度(接受级别)是否低的处理部分。当接受度低时,控制单元1在S95之后进入步骤S96,并且当接受度不低时,控制单元1在S95之后进入步骤S97。
步骤S96是产生稳定性确认消息的处理部分。在S96之后,控制单元1进入图3的步骤S10。稳定性确认消息(或高稳定性消息)是以视觉形式和/或听觉形式向驾驶员通知当前驾驶行为安全的消息。驾驶辅助***可以通过提供肯定消息让低接受度的驾驶员知晓当前安全的驾驶行为。
在步骤S97中,控制单元1在不产生消息的情况下终止图14的处理,并且进入图3的步骤S10。在步骤S97中,不产生消息。在不产生任何消息的情况下,控制单元1从S97进入图3的S10。
图15示出在图3的S10中进行的消息输出处理。第一步骤S201是检查在S9即图14的处理中是否产生了稳定性提高消息的处理部分。当产生了稳定性提高消息时,控制单元1从S201进入步骤S202(或者,在S202被省略的情况下直接进入步骤S203),并且当没有产生稳定性提高消息时,控制单元1从S201进入步骤S204。步骤S202是读取在S7即图11的处理中计算出的驾驶员的接受度(接受级别)的处理部分。(当在S93中确定了所有的稳定性提高消息时,可以省略步骤S202)。控制单元1在S202之后(或从S201直接)进入步骤S203。在S203中,控制单元1通过输出部(261、262、11)输出根据驾驶员的接受度(接受级别)所产生的稳定性提高消息。在S203之后,控制单元1返回至图3的主程序。
S204是检查在S9即图14的处理中是否产生了稳定性确认消息的处理部分。当产生了稳定性确认消息时,控制单元1从S204进入步骤S205,并且当没有产生稳定性确认消息时,控制单元1从S204进入步骤S206。在S205中,控制单元1通过输出部将稳定性确认消息输出给接受度较低的驾驶员。在步骤S206中,不输出消息。在S205或S206之后,控制单元1返回至图3的主程序。
在图14的步骤S93之后,根据第一实施方式的控制单元1根据以下8个实施例中的至少一个实施例,按照驾驶员的接受度(接受级别)判断稳定性提高消息的呈现模式。通过呈现形式(视觉、听觉或触觉)、表现方式(这里所使用的表现方式是指(包括(书面或口头)文本、图片物和/或图案(诸如振动图案等)的消息的内容)、强度(诸如刺激的强度或级别等)和频率(呈现消息的频率)中的至少之一来确定呈现模式。
在第一实施例中,通过视频输出装置261以视觉消息(V)的形式向驾驶员呈现辅助消息。根据驾驶员的接受度来调整视觉消息的表现方式和强度。作为例子,表5示出视觉消息的表现方式的调整,并且作为例子,表6示出视觉消息的强度(大小、闪烁、颜色和/或其它因素)的调整。在第一实施例中,在S93中,控制单元1从如表5和表6所示的信息中读取与根据驾驶员的接受度的呈现形式有关的数据。例如,视觉消息可以包括视觉书面文本,例如针对级别1的“可以通过增大车辆间隔(或车间间隔)来提高稳定性”、针对级别2的“稳定性较低(或低)”、针对级别3的“通常和现在(或当前)之间的比较”、针对级别4的“现在的驾驶状态(或当前驾驶状态)”、以及针对级别5的“平均车辆时间间隔1.5秒”等。图16A~16E示出第一实施例中采用的视频输出装置261的显示屏幕上的图像。在图16(16A~16E)的例子中,表现方式和强度这两者根据接受级别而在5个级别之间变化。然而,如表7所示,可以采用如图17A~17E所示的例子那样根据接受级别来改变表现方式并且使强度固定为不变的第二调整模式,或者采用如图18A~18E所示的例子那样使表现方式固定为不变并且根据接受级别来改变强度的第三调整模式。
在第二实施例中,通过音频输出装置262以听觉消息(A)的形式向驾驶员呈现辅助信息。根据驾驶员的接受度来调整听觉消息的表现方式和强度。作为例子,表8示出听觉消息的表现方式的调整,并且作为例子。表9示出听觉消息的强度(响度、重复度等)的调整。在第二实施例中,在S93中,控制单元1从如表8和表9所示的信息中读取与根据驾驶员的接受度的呈现形式有关的数据。作为例子,表10示出根据接受级别通过音频输出装置262输出的口头文本。在表10的例子中,听觉消息的表现方式和强度这两者根据接受级别而在5个级别之间变化。然而,还可以采用如表11所示的各种调整模式,这些调整模式包括如表12所示根据接受级别来改变音频表现方式并使音频强度固定为不变的调整模式、或如表13所示使音频表现方式固定为不变并且根据接受级别来改变音频强度的调整模式。
在第三实施例(T+V)中,通过视频输出装置261以视觉消息(V)的形式并且通过触觉输出装置11以触觉消息(T)的形式向驾驶员呈现辅助信息。由于在一些情况下仅利用触觉输出装置11的输出不易向驾驶员传达辅助信息,因此除触觉消息以外,第三实施例还采用视觉消息。作为例子,表14示出触觉消息(方向盘101的振动)的强度根据接受级别的调整,并且作为例子,表15示出在不考虑接受级别的情况下在图18E的图像中与表现方式和强度固定的视觉消息一起输出的触觉消息的调整。在表15的例子中,可以根据驾驶员的接受级别,在5个级别之间调整触觉消息的强度。然而,如表16所示,可以与根据驾驶员的接受级别来调整触觉消息或使触觉消息固定一起,根据驾驶员的接受级别来调整视觉消息的表现方式和/或强度。在表16中,使所有这三个因素(视觉表现方式、视觉强度和触觉强度)均固定的模式不包括在第三实施例中。
在第三实施例中,与第一实施例相同,可以根据驾驶员的接受级别来改变视觉消息的表现方式和/或强度。可能的例子有:第一调整模式,除了在不考虑驾驶员的接受级别的情况下使方向盘以100Hz在(3秒的)持续时间期间振动的固定触觉消息以外,如图17A~17E所示根据接受级别改变视觉表现方式并使视觉消息的强度固定:第二调整模式,除了使方向盘以100Hz在(3秒的)持续时间期间振动的固定触觉消息以外,如图18A~18E所示使视觉表现方式固定但根据接受级别改变视觉强度;以及第三调整模式,除了使方向盘以100Hz在(3秒的)持续时间期间振动的固定触觉消息以外,如图16A~16E所示根据接受级别来改变视觉表现方式和强度。
在第三实施例中,与以下的第四调整模式、第五调整模式和第六调整模式相同,可以在调整触觉消息的情况下,根据驾驶员的接受级别来改变视觉消息的表现方式和/或强度,其中,在第四调整模式下,除了如表15所示根据驾驶员的接受级别来调整触觉消息(方向盘的振动)以外,如图17A~17E所示根据接受级别改变视觉表现方式并使视觉消息的强度固定,在第五调整模式下,除了如表15所示根据驾驶员的接受级别调整触觉消息以外,如图18A~18E所示使视觉表现方式固定但根据接受级别改变视觉强度,在第六调整模式下,除了如表15所示根据驾驶员的接受级别调整触觉消息以外,如图16A~16E所示根据接受级别来改变视觉表现方式和强度。在由于输出装置属于不能调整输出级别的打开/关闭型、因而不能执行输出级别的调整的某些情况下,使其中一个因素固定是便利的。
在第四实施例(T+A)中,通过音频输出装置262以听觉消息的形式并且通过触觉输出装置11以触觉消息的形式向驾驶员呈现辅助消息。第三实施例采用触觉+视觉(T+V)呈现模式,而第四实施例采用触觉+听觉(T+A)呈现模式。因此,同样在第四实施例中,可以采用如表17所示的各种调整模式。
在第五实施例中,通过视频输出装置261以视觉消息的形式并且通过音频输出装置262以听觉消息的形式向驾驶员呈现辅助信息。同样在本实施例中,可以采用如表18所示的各种调整模式。
在第六实施例(V+A+T)中,通过视频输出装置261以视觉消息的形式、通过音频输出装置262以听觉消息的形式并且通过触觉输出装置11以触觉消息的形式,向驾驶员呈现辅助消息。可以采用如表19所示的各种调整模式。
在第七实施例(从V、A和T中选择)中,采用从通过视频输出装置261的视觉消息、通过音频输出装置262的听觉消息和通过触觉输出装置11的触觉消息中选择任一个或多个的形式,向驾驶员呈现辅助信息。作为例子,表20示出对所有这5个级别采用视觉形式和听觉形式、并且仅对级别2和级别1采用触觉形式的调整模式。因而,随着接受度变低,驾驶辅助***增加呈现形式的数量,并且由此在驾驶员的接受度较低时,利用更多的形式向驾驶员呈现辅助信息。表21示出具体例子。在表21的例子中,***通过根据接受度改变表现方式和强度中的一个或多个因素并选择呈现形式来调整呈现模式。可以采用如在前述实施例中所述的各种调整模式。
在第八实施例(调整以V、A和/或T呈现的可能性)中,与第一至第七实施例其中之一相同,采用视觉消息、听觉消息和触觉消息中的任一个或多个消息,通过根据接受级别改变呈现的可能性来向驾驶员呈现辅助消息。如表22的例子所示,随着接受度变高,可能性减小。
如果其中一个场景持续,则可以以30分钟的间隔反复输出稳定性提高消息,并且对于接受度高的驾驶员,频繁地呈现辅助消息可能引起麻烦。因此,在一个例子中,当驾驶员的接受级别为5时,在可能性被设置为最小值(诸如5%等)的情况下仅以视觉形式(小图像)呈现辅助信息。当接受级别为4时,在呈现形式仅包括视觉形式(大图像)的情况下,可能性增加至较大值(诸如25%等)。当接受级别为3时,在呈现形式包括视觉形式(大图像)和听觉形式(小音量)的情况下,可能性进一步增加至更大值(诸如50%等)。当接受级别为2时,在呈现形式包括视觉形式(大图像)和听觉形式(较大音量)的情况下,可能性进一步增加至更大值(诸如75%等)。当接受级别为1时,在呈现形式包括视觉形式(大图像)、听觉形式(大音量)和触觉形式(感触)的情况下,可能性进一步增加至最大值(诸如95%等)。如果在不执行定期呈现时产生稳定性提高消息,则可以呈现小的视觉消息“稳定性诊断:请查看车辆是否停止”。在这种情况下,在车辆处于静止时根据驾驶员的需求向该驾驶员呈现辅助消息。
根据所示的实施方式,一种车辆驾驶辅助技术(设备或方法)包括:输入元件(设备的部件或方法的操作),用于感测(可以包括行驶状况和周围状况至少之一的)车辆行驶状况;输出元件,用于向(可以被称为受控车辆或中心车辆的)车辆的驾驶员呈现辅助信息;以及控制元件,用于根据由感测部感测到的车辆行驶状况准备辅助信息。该控制元件可被配置为判断驾驶员的估计量,并根据该驾驶员的估计量,(例如,通过调整下一次向驾驶员呈现辅助信息的呈现模式)调整针对驾驶员的辅助信息。该估计量可以是表示驾驶员的接受度(表示接收或接受辅助信息的自愿度或意愿)的量。例如,表示接受度的估计量可以是驾驶员的接受度,或者可以是表示驾驶员对(最近)向驾驶员呈现辅助信息的反应的量。在所示的实施方式中,表示接受度的估计量可以包括驾驶员的接受度、驾驶员的响应度、驾驶员的驾驶倾向或行为以及以后的倾向和基准(或以前的)倾向之间的差中的至少一个。因此,该技术可以根据驾驶员的(最近的)驾驶行为来向驾驶员适当地呈现辅助信息。该技术还可以包括以下特征(C1)~(C31)中的任一个或多个。
(C1)控制元件可以估计驾驶员的接受度(诸如接受级别等)作为估计量,并根据该驾驶员的接受度调整辅助信息。(C2)控制元件可被配置为,根据车辆行驶状况(的变化)计算驾驶员对辅助信息的响应度,并且根据该驾驶员的响应度(例如,通过根据响应度估计接受度)来调整辅助信息。(C3)控制元件可被配置为,根据车辆行驶状况判断驾驶员的驾驶行为(诸如驾驶倾向等),并且根据该驾驶行为(例如,通过根据驾驶行为判断驾驶员的估计量或驾驶员的响应度)来调整辅助信息。(C4)控制元件可被配置为,根据车辆行驶状况判断表示驾驶行为或驾驶员针对辅助信息的呈现的反应的指标参数,根据指标参数的一个或多个值计算估计量(诸如驾驶倾向等,作为驾驶行为),并且根据该估计量(例如,通过根据驾驶倾向的变化判断接受度)来调整辅助信息。(C5)控制元件可被配置为,计算以后的倾向(或以后的平均值)与基准倾向(诸如以前的倾向或以前的平均值)之间的差,并且根据该差(例如,通过根据该差计算响应度)来判断用于调整辅助信息的估计量,其中该以后的倾向为代表在(最近)向驾驶员呈现辅助信息之后收集的指标参数的值的集合的量。(C6)控制元件可被配置为,检查是否满足预定场景的预定条件,当满足预定场景的预定条件时,根据车辆行驶状况判断行为指标的值作为指标参数,根据作为指标参数的行为指标的值计算驾驶倾向作为驾驶行为,并且根据驾驶倾向的变化判断驾驶员的接受度。
(C7)控制元件可被配置为,当最近判断出的值可用(在有效时段内)时将估计量(诸如接受度等)设置为最近判断出的值,当最近判断出的值不可用时将估计量设置为预定初始值(诸如默认级别等),并且(例如,通过根据驾驶员的响应度调整接受度)更新估计量。(C8)估计量(诸如接受度等)可以是假定为不同级别其中之一的离散量。(C9)控制元件可被配置为,判断车辆的稳定性或驾驶员的驾驶行为的稳定性,并且根据该稳定性产生用以呈现辅助信息的消息。在这种情况下,控制元件可被配置为,在稳定性低时产生用于提高稳定性的消息,并且在稳定性高时产生用于确认稳定性的消息。(C10)控制元件可被配置为,判断表示驾驶员的长期驾驶行为的长期倾向(诸如代表在自过去时间点开始并且在当前时间点或(紧挨)当前时间点之前结束的(过去)长时间段(例如,3周)内收集的指标参数的值的集合的量等)、和表示驾驶员的短期驾驶行为的短期倾向(诸如代表在自过去时间点开始并且在当前时间点或(紧挨)当前时间点之前结束的短时间段(例如,30分钟)内收集的指标参数的值的集合的量等),并且根据短期倾向相对于长期倾向的偏差来改变辅助信息。
(C11)控制元件可被配置为,根据驾驶员的估计量(诸如接受度等)判断用于向驾驶员呈现辅助信息的呈现模式(视觉、听觉或触觉形式、表现方式、强度和频率),并且按根据驾驶员的估计量所确定的呈现模式通过输出部向驾驶员呈现辅助信息。(C12)控制元件可被配置为,通过根据驾驶员的估计量(接受度)判断包括视觉形式、听觉形式和触觉形式至少之一的呈现形式来判断呈现模式。(C13)控制元件可被配置为,通过根据估计量(诸如接受度等)判断呈现辅助信息的表现方式(或内容)、呈现辅助信息的强度(或刺激度)、和呈现辅助信息的频率至少之一来判断呈现模式。
(C14)控制元件可以包括根据估计量(诸如接受度等)选择视觉、听觉和触觉形式至少之一的子元件。(C15)控制元件可被配置为,在选择视觉或听觉形式时,根据估计量(诸如接受度等)改变辅助信息的消息的表现方式和强度至少之一。(C16)控制元件可被配置为,在选择触觉形式时,根据估计量(诸如接受度等)改变触觉消息的强度,并且与该触觉消息一起使用视觉消息和听觉消息至少之一。(C17)控制元件可被配置为,随着驾驶员的接受度(或接受级别)变高,增加用于提高稳定性的消息的表现方式的直接性或明确性。(C18)控制元件可被配置为,随着驾驶员的接受度变低,增加向驾驶员呈现辅助信息的机会或增加向驾驶员提供辅助信息的频率。(C19)控制元件可被配置为,随着驾驶员的接受度变低,增加呈现形式的数量。
(C20)控制元件可被配置为,在驾驶员的接受度低并且稳定性(诸如稳定性指标)高时,呈现用以确认稳定性高的消息。(C21)控制元件可被配置为,以接受级别的形式假定为不同级别其中之一来判断接受度,并且当不能确定接受级别时或当接受级别不定时,将该接受级别设置为预定初始级别。(C22)输出元件可被配置为,判断在向驾驶员呈现辅助信息时驾驶员的驾驶行为,并且通过根据判断出的驾驶员的驾驶行为调整最近判断出的接受级别的级别(使其下降、升高或保持不变)来更新驾驶员的接受级别。(C23)控制元件可被配置为,以一定时间间隔定期将驾驶员的接受级别初始化为根据接受度所确定的初始级别。(C24)控制元件可被配置为,在驾驶员的接受度低并且稳定性(诸如稳定性指标等)高时,呈现用以确认稳定性高的消息。
(C25)输入元件可以包括用于感测包括受控车辆的车辆运行状况和该受控车辆周围的周围状况至少之一的车辆行驶状况的感测元件。(C26)感测元件可被配置为感测包括车辆运行状况和周围状况至少之一的车辆行驶状况,其中,车辆运行状况包括车辆加速/制动状况(诸如车辆速度、车辆加速度和制动施加时刻)、以及转向状况(诸如方向盘位移等)至少之一,周围状况包括受控车辆的(GPS)车辆位置、道路状况(诸如停止线位置和道路形状)和外部车辆状况(诸如判断相对于前方车辆或后方车辆的相对速度和时间间隔或空间间隔的状况等)至少之一。(C27)控制元件可被配置为,根据车辆行驶状况判断包括以下至少之一的指标参数:(i)相对于在受控车辆前面的前方车辆的前方车辆(时间或空间)间隔,(ii)在与受控车辆正接近的前方车辆接触之前剩余的接触前剩余时间,(iii)车辆速度和道路的限制速度之间的限制速度差,(iv)启动加速度,(v)从制动施加时的车辆位置到前方的停止线的停止前剩余距离,(vi)相对于跟随受控车辆的后方车辆的后方车辆(时间或空间)间隔,以及(vii)转向混乱(的程度)(诸如转向熵等);并且根据驾驶员的指标参数(中的一个或多个值)来判断驾驶员的估计量(接受度)。(C28)控制元件可被配置为,根据驾驶员的响应度判断调整量(诸如表2所示的通常响应度等),并且根据该调整量来调整接受度。(C29)可以对辅助信息(诸如稳定性提高消息等)设置有效时段。(C31)控制元件可被配置为,判断估计量(诸如驾驶员的接受度等)的值,在预定有效时段到期之前将该估计量的值看作为有效,并且在预定有效时段到期时将该值看作为无效。(C31)控制元件可被配置为,通过根据交通状况改变以后的倾向和以前的倾向之间的差来判断驾驶员的响应度。
根据本发明的例示实施方式的另一方面,一种车辆驾驶辅助设备或方法可以包括:输入部,用于感测车辆的车辆行驶状况;输出部,用于向所述车辆的驾驶员呈现辅助信息;以及控制部,用于根据所述车辆行驶状况准备所述辅助信息,所述控制部还用于根据所述车辆行驶状况定期计算表示所述驾驶员的驾驶行为的指标参数,计算作为代表在(最近)向所述驾驶员呈现所述辅助信息之后收集的指标参数的值的集合的以后的倾向、和基准倾向(诸如代表在(最近)向所述驾驶员呈现所述辅助信息之前收集的物理参数的值的集合的以前的倾向等)之间的差的估计量,并且根据以后的倾向和基准倾向之间的差来调整所述辅助信息。
本申请是基于在日本的递交日期为2008年7月8日的在先日本专利申请2008-177532的。在此通过引用包含该在先日本专利申请的全部内容。尽管以上已经通过参考本发明的特定实施方式说明了本发明,但本发明不限于以上所述的实施方式。本领域的技术人员根据以上教导,可以想到以上所述的实施方式的变形和变化。参考所附权利要求书来定义本发明的范围。
表1
行为指标 | 符号 |
1前方车辆先行场景中的前方车辆时间间隔 | 负 |
2前方车辆接近场景中的接触前剩余时间 | 负 |
3单独行驶场景中的限制速度差 | 正 |
4自停止启动场景中的启动加速度 | 正 |
5停止前减速场景中的停止前剩余距离 | 负 |
6后方车辆跟随场景中的后方车辆时间间隔 | 负 |
7直线行驶模式中的转向熵 | 正 |
表2
(DSR=驾驶员的特有响应度)
表3
接受级别 | 明确级别 |
5 | 1 |
4 | 2 |
3 | 3 |
2 | 4 |
1 | 5 |
表4
(S1=稳定性指标)
表5
表6
接受级别 | 视觉消息的强度 |
5 | 画面角落处的小图像 |
4 | 画面中央处的小图像 |
3 | 画面中央处的大图像 |
2 | 中央处闪烁的大图像 |
1 | 闪烁的全画面图像 |
表7
调整模式 | 视觉消息的表现方式 | 视觉消息的强度 |
1(图16A~16E) | 可变 | 可变 |
2(图17A~17E) | 可变 | 固定 |
3(图18A~18E) | 固定 | 可变 |
表8
接受级别 | 听觉消息的表现方式 |
5 | 当前驾驶倾向 |
4 | 定性的当前行为指标 |
3 | 与通常稳定性相比较的当前稳定性 |
2 | 明智推荐 |
1 | 强制推荐 |
表9
接受级别 | 听觉消息的强度 |
5 | 非常小的音量 |
4 | 小音量 |
3 | 中等音量 |
2 | 大音量 |
1 | 重复的大音量 |
表10
表11
调整模式 | 听觉消息的表现方式 | 听觉消息的强度 |
1(表10) | 可变 | 可变 |
2(表12) | 可变 | 固定 |
3(表13) | 固定 | 可变 |
表12
接受级别 | 听觉消息 |
5 | “近来的平均车辆时间间隔为1.5秒” |
4 | “车辆间隔趋于变短” |
3 | “车辆间隔比通常间隔短并且稳定性趋于降低” |
2 | “可以通过增大车辆间隔来提高稳定性” |
1 | “请增大车辆间隔以提高稳定性” |
表13
表14
接受级别 | 触觉消息(振动)的强度 |
5 | 短时间的低频振动 |
4 | 短时间的高频振动 |
3 | 短时间段的高频振动 |
2 | 较长时间段的高频振动 |
1 | 较长时间的高频振动和低频振动的交替 |
表15
表16
表17
表18
表19
表20
接受级别 | 视觉消息 | 听觉消息 | 触觉消息 |
5 | ○ | ○ | |
4 | ○ | ○ | |
3 | ○ | ○ | |
2 | ○ | ○ | ○ |
1 | ○ | ○ | ○ |
表21
表22
接受级别 | 呈现的可能性 |
5 | 5% |
4 | 25% |
3 | 50% |
2 | 75% |
1 | 95% |
Claims (15)
1.一种车辆驾驶辅助设备,包括:
输入部,其感测车辆的车辆行驶状况;
输出部,其向所述车辆的驾驶员呈现辅助信息;
控制部,其根据所述车辆行驶状况准备所述辅助信息,所述控制部还确定表示所述驾驶员接受呈现给所述驾驶员的所述辅助信息的接受度的估计量,并且根据所述驾驶员的估计量调整所述辅助信息。
2.根据权利要求1所述的车辆驾驶辅助设备,其特征在于,所述控制部根据所述车辆行驶状况计算所述驾驶员的接受度作为所述估计量,并且根据所述驾驶员的接受度调整所述辅助信息。
3.根据权利要求1或2所述的车辆驾驶辅助设备,其特征在于,所述控制部根据所述车辆行驶状况计算所述驾驶员对所述辅助信息的响应度,并且根据所述响应度计算所述估计量。
4.根据权利要求1或2所述的车辆驾驶辅助设备,其特征在于,所述控制部根据所述车辆行驶状况判断所述驾驶员的驾驶行为,并且根据所述驾驶行为的变化确定所述驾驶员的估计量。
5.根据权利要求4所述的车辆驾驶辅助设备,其特征在于,所述控制部在最近确定出的估计量的值能够利用时,将所述估计量设置为最近确定出的值,并且在最近确定出的值不能利用时,将所述估计量设置为预定初始值,其中,所述控制部根据所述驾驶行为更新所述估计量。
6.根据权利要求5所述的车辆驾驶辅助设备,其特征在于,所述控制部确定假定为多个级别之一的作为离散量的所述估计量。
7.根据权利要求1所述的车辆驾驶辅助设备,其特征在于,所述控制部根据所述车辆行驶状况确定表示驾驶员对所述辅助信息的反应的指标参数,并且根据所述指标参数的至少一个值计算所述估计量。
8.根据权利要求7所述的车辆驾驶辅助设备,其特征在于,所述控制部根据以后的倾向与基准倾向之间的差,计算所述驾驶员的估计量,其中,该以后的倾向代表在向所述驾驶员呈现所述辅助信息之后收集的指标参数的值的集合。
9.根据权利要求7或8所述的车辆驾驶辅助设备,其特征在于,所述控制部检查是否满足预定场景的预定条件,当满足所述预定场景的预定条件时根据所述车辆行驶状况确定行为指标的值作为所述指标参数,并且根据所述行为指标的值计算所述估计量。
10.根据权利要求7或8所述的车辆驾驶辅助设备,其特征在于,所述控制部判断长期倾向和短期倾向,根据所述长期倾向和所述短期倾向之间的差计算稳定性指标,并且根据所述稳定性指标产生用以呈现所述辅助信息的消息,其中,该长期倾向代表在长时间段内收集的指标参数的值的集合,该短期倾向代表在短时间段内收集的指标参数的值的集合。
11.根据权利要求1、2、7或8所述的车辆驾驶辅助设备,其特征在于,所述控制部判断所述车辆的稳定性,并且根据所述稳定性产生用以呈现所述辅助信息的消息。
12.根据权利要求1、2、7或8所述的车辆驾驶辅助设备,其特征在于,所述控制部根据所述驾驶员的估计量确定用以向所述驾驶员呈现所述辅助信息的呈现模式,并且按所述呈现模式通过所述输出部向所述驾驶员呈现所述辅助信息。
13.根据权利要求12所述的车辆驾驶辅助设备,其特征在于,所述控制部通过根据所述驾驶员的估计量确定包括视觉形式、听觉形式和触觉形式中的至少一个的呈现形式,来确定所述辅助信息的呈现模式。
14.根据权利要求12所述的车辆驾驶辅助设备,其特征在于,所述控制部通过根据所述驾驶员的估计量确定呈现所述辅助信息的表现方式、呈现所述辅助信息时的刺激度和呈现所述辅助信息的频率中的至少一个,来确定所述辅助信息的呈现模式。
15.一种车辆驾驶辅助方法,包括以下操作:
输入操作,其确定车辆的车辆行驶状况;
输出操作,其向所述车辆的驾驶员呈现辅助信息;
控制操作,其根据所述车辆行驶状况准备所述辅助信息,确定表示所述驾驶员接受呈现给所述驾驶员的所述辅助信息的接受度的估计量,并且根据所述驾驶员的估计量调整呈现给所述驾驶员的辅助信息。
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