JP2000211400A - 車両の危険運転判定装置 - Google Patents
車両の危険運転判定装置Info
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- JP2000211400A JP2000211400A JP11012968A JP1296899A JP2000211400A JP 2000211400 A JP2000211400 A JP 2000211400A JP 11012968 A JP11012968 A JP 11012968A JP 1296899 A JP1296899 A JP 1296899A JP 2000211400 A JP2000211400 A JP 2000211400A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】車両の走行安定度を判定する車両の危険運転判
定装置において、学習区間における走行条件に関らず、
適切な閾値を得る。 【解決手段】走行安定度低下判定手段を、学習区間にお
ける車両の走行安定度を基に、危険運転判定用閾値の学
習を行い、該閾値が最低値未満または最高値を上回ると
きのみ再学習を行い、それ以外のときは該閾値を採択す
るように構成する。また、好ましくは走行安定度低下判
定手段が、再学習が所定の回数以上になったとき該閾値
を採択するように構成する。
定装置において、学習区間における走行条件に関らず、
適切な閾値を得る。 【解決手段】走行安定度低下判定手段を、学習区間にお
ける車両の走行安定度を基に、危険運転判定用閾値の学
習を行い、該閾値が最低値未満または最高値を上回ると
きのみ再学習を行い、それ以外のときは該閾値を採択す
るように構成する。また、好ましくは走行安定度低下判
定手段が、再学習が所定の回数以上になったとき該閾値
を採択するように構成する。
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は車両の危険運転判定
装置に関し、特に車両の走行安定度が低下した時に危険
運転と判定する装置に関するものである。近年、社会的
に安全意識が高まり、交通事故を未然に防ぐ安全装置が
望まれるようになって来ており、居眠りや疲労、よそ見
等の危険運転は、重大事故の主要因の一つである。これ
らの危険運転を検知できれば、事故発生を未然に防ぐこ
とができるので、多くの研究機関や自動車会社ではこれ
らの危険運転判定装置の研究に取り組んでいる。
装置に関し、特に車両の走行安定度が低下した時に危険
運転と判定する装置に関するものである。近年、社会的
に安全意識が高まり、交通事故を未然に防ぐ安全装置が
望まれるようになって来ており、居眠りや疲労、よそ見
等の危険運転は、重大事故の主要因の一つである。これ
らの危険運転を検知できれば、事故発生を未然に防ぐこ
とができるので、多くの研究機関や自動車会社ではこれ
らの危険運転判定装置の研究に取り組んでいる。
【0002】
【従来の技術】従来の危険運転判定装置としては、車両
の走行安定度が低下した状態を判定することで運転者の
危険状態を間接的に推定するものが知られている。その
一例として、本発明者らによる特開平10−10073
4号公報又は特願平10−11427号に示す如く、車
両が左右にフラフラすること無く、如何に安定して走行
しているか(以後、蛇行度合いと呼ぶ)を判定する走行
安定度低下判定手段が用いられる。
の走行安定度が低下した状態を判定することで運転者の
危険状態を間接的に推定するものが知られている。その
一例として、本発明者らによる特開平10−10073
4号公報又は特願平10−11427号に示す如く、車
両が左右にフラフラすること無く、如何に安定して走行
しているか(以後、蛇行度合いと呼ぶ)を判定する走行
安定度低下判定手段が用いられる。
【0003】このような走行安定度低下判定手段を備え
た車両の危険運転判定装置では、車両の蛇行度合いを求
め、これを正常時に期待される蛇行度合いの基準値(閾
値)と比較することで走行安定度が高いか低いかを判断
している。すなわち、蛇行度合いが大きい時を走行安定
度の低い状態、逆に蛇行度合いが小さい時を走行安定度
の高い状態と判定している。
た車両の危険運転判定装置では、車両の蛇行度合いを求
め、これを正常時に期待される蛇行度合いの基準値(閾
値)と比較することで走行安定度が高いか低いかを判断
している。すなわち、蛇行度合いが大きい時を走行安定
度の低い状態、逆に蛇行度合いが小さい時を走行安定度
の高い状態と判定している。
【0004】蛇行度合いは、(1)車両のヨー方向の角
速度の変化、横加速度の変化又はステアリングホイール
の回転角の変化、あるいは(2)車両の走行軌跡から蛇
行の偏差量そのものにより求めることができる。このよ
うな車両の危険運転判定装置の作動原理を、ヨー方向角
速度検出手段の場合を例として以下に説明する。
速度の変化、横加速度の変化又はステアリングホイール
の回転角の変化、あるいは(2)車両の走行軌跡から蛇
行の偏差量そのものにより求めることができる。このよ
うな車両の危険運転判定装置の作動原理を、ヨー方向角
速度検出手段の場合を例として以下に説明する。
【0005】図5に示すヨー方向角速度検出手段10で
検出された信号成分の一例が図6(1)に示されてい
る。この検出信号には、蛇行度合いを表す情報以外にも
カーブ路走行中か直線路走行中かの情報が含まれてい
る。したがって、先ず周波数フィルタ等を用いて、検出
手段10で検出された信号成分から比較的低い周波数帯
に存在するカーブ路成分を除外する必要がある。このよ
うに必要な周波数成分のみを走行安定度低下判定手段2
0中で抽出した信号が同図(2)に示されている。
検出された信号成分の一例が図6(1)に示されてい
る。この検出信号には、蛇行度合いを表す情報以外にも
カーブ路走行中か直線路走行中かの情報が含まれてい
る。したがって、先ず周波数フィルタ等を用いて、検出
手段10で検出された信号成分から比較的低い周波数帯
に存在するカーブ路成分を除外する必要がある。このよ
うに必要な周波数成分のみを走行安定度低下判定手段2
0中で抽出した信号が同図(2)に示されている。
【0006】その上で、判定手段20は、抽出した信号
の瞬間的な振幅(危険運転時は振幅大)や、変化の頻度
(単位時間内の変曲点の数;危険運転時は頻度小)、あ
るいは所定の単位時間内での標準偏差(危険運転時は
大)、あるいは絶対値の積分値(同図の黒色で塗り潰し
た部分の面積)等で蛇行度合いを求める。
の瞬間的な振幅(危険運転時は振幅大)や、変化の頻度
(単位時間内の変曲点の数;危険運転時は頻度小)、あ
るいは所定の単位時間内での標準偏差(危険運転時は
大)、あるいは絶対値の積分値(同図の黒色で塗り潰し
た部分の面積)等で蛇行度合いを求める。
【0007】そして、判定手段20は、該蛇行度合い
を、予め設定した閾値と比較することで、車両の走行安
定度の低下を判定する。なお、設定する閾値は、運転開
始後、所定の作動条件を満たした後の学習区間におい
て、蛇行度合いを基に計算される。例えば、蛇行度合い
×2を閾値として設定することができる。
を、予め設定した閾値と比較することで、車両の走行安
定度の低下を判定する。なお、設定する閾値は、運転開
始後、所定の作動条件を満たした後の学習区間におい
て、蛇行度合いを基に計算される。例えば、蛇行度合い
×2を閾値として設定することができる。
【0008】ここで、所定の作動条件とは、例えば運転
開始後10分経過後、車速50km/h以上等である。すな
わち、運転開始後の早期段階で運転者が居眠り等の危険
運転の状態に陥ることは考えにくいので、この段階を学
習区間として蛇行度合いから閾値を算出すればよい。
開始後10分経過後、車速50km/h以上等である。すな
わち、運転開始後の早期段階で運転者が居眠り等の危険
運転の状態に陥ることは考えにくいので、この段階を学
習区間として蛇行度合いから閾値を算出すればよい。
【0009】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来の走行安定度低下判定手段を、車両の危険運転
判定装置としてそのまま実際の車両に装着すると、問題
が発生する場合がある。これは、学習区間での走行状態
が通常とは著しく異なる場合、学習された閾値が通常よ
り低かったり、高かったりするために生じるものであ
る。すなわち、学習された閾値が通常期待される値より
も低い場合は、警報が出やすくなり、誤報の恐れが増
す。逆に、学習された閾値が通常期待される値よりも高
い場合は、警報が出にくくなり、肝心の所で警報が漏れ
たり遅れる恐れがある。
うな従来の走行安定度低下判定手段を、車両の危険運転
判定装置としてそのまま実際の車両に装着すると、問題
が発生する場合がある。これは、学習区間での走行状態
が通常とは著しく異なる場合、学習された閾値が通常よ
り低かったり、高かったりするために生じるものであ
る。すなわち、学習された閾値が通常期待される値より
も低い場合は、警報が出やすくなり、誤報の恐れが増
す。逆に、学習された閾値が通常期待される値よりも高
い場合は、警報が出にくくなり、肝心の所で警報が漏れ
たり遅れる恐れがある。
【0010】誤報の回数が多くなり過ぎると装置に対す
る信頼感が著しく低下し、肝心の場面で警報の意味を持
たなくなる恐れがある。したがって、誤報の回数削減
は、危険運転判定装置の精度向上のために必要不可欠で
ある。ここで、誤報の頻度が高くなる原因として、学習
区間における走行状態が非常に安定しているために学習
した閾値が低くなる場合について説明する。
る信頼感が著しく低下し、肝心の場面で警報の意味を持
たなくなる恐れがある。したがって、誤報の回数削減
は、危険運転判定装置の精度向上のために必要不可欠で
ある。ここで、誤報の頻度が高くなる原因として、学習
区間における走行状態が非常に安定しているために学習
した閾値が低くなる場合について説明する。
【0011】これは、東京湾アクアラインに代表される
海底トンネルのような、路面が平滑な直線路であり、無
風であり、しかも、景色に目を奪われて脇見をすること
もない等の条件が揃っている道路を走行しているときが
丁度学習区間であった場合に生じる現象である。
海底トンネルのような、路面が平滑な直線路であり、無
風であり、しかも、景色に目を奪われて脇見をすること
もない等の条件が揃っている道路を走行しているときが
丁度学習区間であった場合に生じる現象である。
【0012】しかしながら、海底トンネルのような条件
の道路を走行する場合、通常路に比べて車線中央を正確
にトレースすることが容易であるので、蛇行度合いが比
較的小さくなる。したがって、学習区間における走行条
件がこのように特殊な場合は学習された閾値が低くな
り、この閾値の状態で通常路に出た場合には、危険運転
でなくても警報が発せられてしまう可能性が高くなる。
の道路を走行する場合、通常路に比べて車線中央を正確
にトレースすることが容易であるので、蛇行度合いが比
較的小さくなる。したがって、学習区間における走行条
件がこのように特殊な場合は学習された閾値が低くな
り、この閾値の状態で通常路に出た場合には、危険運転
でなくても警報が発せられてしまう可能性が高くなる。
【0013】一方、閾値が高いために逆に警報が出難く
なる原因としては、路面の凹凸やうねりの大きい道路な
どを走行しているときが丁度学習区間であった場合のよ
うに、学習区間における走行状況が不安定な場合が考え
られる。図7は上記のような様々な蛇行度合いの度数分
布を示しており、海底トンネル走行時、通常路の走行
時(平常時)、凸凹路(路面の凹凸やうねりの大きい
道路)走行時、そして危険運転時の順にピークが蛇
行度合いの大きい方にずれている。例えば、学習区間が
通常路の走行時であれば、学習された閾値よりも大き
な蛇行度合いが検出された場合に危険運転と判断すれば
よい。
なる原因としては、路面の凹凸やうねりの大きい道路な
どを走行しているときが丁度学習区間であった場合のよ
うに、学習区間における走行状況が不安定な場合が考え
られる。図7は上記のような様々な蛇行度合いの度数分
布を示しており、海底トンネル走行時、通常路の走行
時(平常時)、凸凹路(路面の凹凸やうねりの大きい
道路)走行時、そして危険運転時の順にピークが蛇
行度合いの大きい方にずれている。例えば、学習区間が
通常路の走行時であれば、学習された閾値よりも大き
な蛇行度合いが検出された場合に危険運転と判断すれば
よい。
【0014】ところが、学習区間が海底トンネル走行時
である場合は、学習された閾値が通常路の走行時に
学習された場合よりも低くなるため、閾値Dminに設定さ
れてしまい、通常路の走行時に誤報が発せられる可能
性が高い。逆に、学習区間が凸凹路走行時の場合は、
閾値Dmaxに設定されてしまい、危険運転時でも警報が
発せられない可能性が高い。
である場合は、学習された閾値が通常路の走行時に
学習された場合よりも低くなるため、閾値Dminに設定さ
れてしまい、通常路の走行時に誤報が発せられる可能
性が高い。逆に、学習区間が凸凹路走行時の場合は、
閾値Dmaxに設定されてしまい、危険運転時でも警報が
発せられない可能性が高い。
【0015】上記の如く学習した閾値が低いために生じ
る誤報の回数を減らす方法として、閾値算出のために蛇
行度合いに乗じる乗数を一律に大きくすることによっ
て、閾値を高くする方法が考えられるが、これでは通常
の学習区間が得られた場合にも、閾値が大きくなってし
まい、警報が漏れたり、遅れたりするため、安全上問題
がある。
る誤報の回数を減らす方法として、閾値算出のために蛇
行度合いに乗じる乗数を一律に大きくすることによっ
て、閾値を高くする方法が考えられるが、これでは通常
の学習区間が得られた場合にも、閾値が大きくなってし
まい、警報が漏れたり、遅れたりするため、安全上問題
がある。
【0016】また、学習区間が海底トンネル走行時や凸
凹路走行時のように特殊な走行条件の場合にだけ、閾値
算出のための乗数を大きくすることも考えられるが、こ
の場合は学習区間における走行条件が特殊であるか否か
を何らかの別手段で認識しなければならず、コストアッ
プにつながる可能性がある。
凹路走行時のように特殊な走行条件の場合にだけ、閾値
算出のための乗数を大きくすることも考えられるが、こ
の場合は学習区間における走行条件が特殊であるか否か
を何らかの別手段で認識しなければならず、コストアッ
プにつながる可能性がある。
【0017】したがって、本発明は上記の問題点に鑑
み、車両の走行安定度を判定する車両の危険運転判定装
置において、学習区間における走行条件に関らず、適切
な閾値を得ることを目的とする。
み、車両の走行安定度を判定する車両の危険運転判定装
置において、学習区間における走行条件に関らず、適切
な閾値を得ることを目的とする。
【0018】
【課題を解決するための手段】〔1〕上記の目的を達成
するため、本発明に係る車両の危険運転判定装置は、車
両挙動検出手段によって検出された車両挙動の検出信号
から車両の走行安定度を走行安定度低下判定手段が判定
する車両の危険運転判定装置において、該走行安定度低
下判定手段は、学習区間における車両の走行安定度を基
に、危険運転判定用閾値の学習を行い、該閾値が最低値
未満であるときは再学習を行い、該閾値が該最低値以上
であるときは該閾値を採択することを特徴としている。
するため、本発明に係る車両の危険運転判定装置は、車
両挙動検出手段によって検出された車両挙動の検出信号
から車両の走行安定度を走行安定度低下判定手段が判定
する車両の危険運転判定装置において、該走行安定度低
下判定手段は、学習区間における車両の走行安定度を基
に、危険運転判定用閾値の学習を行い、該閾値が最低値
未満であるときは再学習を行い、該閾値が該最低値以上
であるときは該閾値を採択することを特徴としている。
【0019】すなわち、該走行安定度低下判定手段は、
学習区間において学習した閾値を最低値と比較し、該閾
値が該最低値未満であるときは該閾値を採択せず、再学
習を行なう。これにより、学習区間における走行条件が
特殊である等の原因で閾値が低過ぎる値に設定されるこ
とを避けることができ、このような低い閾値に起因する
誤報を削減することが可能となる。
学習区間において学習した閾値を最低値と比較し、該閾
値が該最低値未満であるときは該閾値を採択せず、再学
習を行なう。これにより、学習区間における走行条件が
特殊である等の原因で閾値が低過ぎる値に設定されるこ
とを避けることができ、このような低い閾値に起因する
誤報を削減することが可能となる。
【0020】〔2〕また、本発明に係る車両の危険運転
判定装置は、車両挙動検出手段によって検出された車両
挙動の検出信号から車両の走行安定度を走行安定度低下
判定手段が判定する車両の危険運転判定装置において、
該走行安定度低下判定手段は、学習区間における車両の
走行安定度を基に、危険運転判定用閾値の学習を行い、
該閾値が最高値を上回るときは再学習を行い、該閾値が
該最高値以下であるときは該閾値を採択することを特徴
としている。
判定装置は、車両挙動検出手段によって検出された車両
挙動の検出信号から車両の走行安定度を走行安定度低下
判定手段が判定する車両の危険運転判定装置において、
該走行安定度低下判定手段は、学習区間における車両の
走行安定度を基に、危険運転判定用閾値の学習を行い、
該閾値が最高値を上回るときは再学習を行い、該閾値が
該最高値以下であるときは該閾値を採択することを特徴
としている。
【0021】すなわち、該走行安定度低下判定手段は、
学習区間において学習した閾値を最高値と比較し、該閾
値が該最高値を上回るときは該閾値を採択せず、再学習
を行なう。これにより、学習区間における走行条件が特
殊である等の原因で閾値が高過ぎる値に設定されること
を避けることができ、このような高い閾値に起因する誤
報を削減することが可能となる。
学習区間において学習した閾値を最高値と比較し、該閾
値が該最高値を上回るときは該閾値を採択せず、再学習
を行なう。これにより、学習区間における走行条件が特
殊である等の原因で閾値が高過ぎる値に設定されること
を避けることができ、このような高い閾値に起因する誤
報を削減することが可能となる。
【0022】〔3〕また、本発明に係る車両の危険運転
判定装置は、上記本発明〔1〕または〔2〕において、
該走行安定度低下判定手段は、該再学習の回数が所定回
数に達したとき、該閾値を採択することができる。例え
ば本発明〔1〕の場合、該走行安定度低下判定手段は再
学習を行なった回数をカウントし、所定回数に達したと
きは、このときの閾値が該所定値未満であっても再学習
は行なわず、該閾値を採択することができる。
判定装置は、上記本発明〔1〕または〔2〕において、
該走行安定度低下判定手段は、該再学習の回数が所定回
数に達したとき、該閾値を採択することができる。例え
ば本発明〔1〕の場合、該走行安定度低下判定手段は再
学習を行なった回数をカウントし、所定回数に達したと
きは、このときの閾値が該所定値未満であっても再学習
は行なわず、該閾値を採択することができる。
【0023】これにより、該所定値未満の閾値が適正な
閾値である場合に、該閾値を採択する事が可能となる。
これは、学習した閾値が低過ぎることの原因が学習区間
に一時的な特殊条件が重なったことである場合は、再学
習を行なうことによって適正な閾値を得ることが可能で
あるはずだが、再学習を複数回行なっても閾値が該所定
値以上の値にならないならば、別の原因が考えられるた
めである。例えば、運転者がより高度な運転技術を持っ
た運転者に交代した場合などは、該所定値未満であって
も学習した閾値が適正であると見做すことができる。
閾値である場合に、該閾値を採択する事が可能となる。
これは、学習した閾値が低過ぎることの原因が学習区間
に一時的な特殊条件が重なったことである場合は、再学
習を行なうことによって適正な閾値を得ることが可能で
あるはずだが、再学習を複数回行なっても閾値が該所定
値以上の値にならないならば、別の原因が考えられるた
めである。例えば、運転者がより高度な運転技術を持っ
た運転者に交代した場合などは、該所定値未満であって
も学習した閾値が適正であると見做すことができる。
【0024】〔4〕また、本発明に係る車両の危険運転
判定装置は、上記本発明〔1〕または〔2〕において、
該所定の値を、過去に採択された閾値を基に設定しても
よい。すなわち、該所定の値を固定値とするのではな
く、過去に採択された閾値を基に平均値、ばらつきを考
慮する等の方法により算出して設定してもよい。これに
より、運転者の運転傾向に適した値を得る事ができる。
判定装置は、上記本発明〔1〕または〔2〕において、
該所定の値を、過去に採択された閾値を基に設定しても
よい。すなわち、該所定の値を固定値とするのではな
く、過去に採択された閾値を基に平均値、ばらつきを考
慮する等の方法により算出して設定してもよい。これに
より、運転者の運転傾向に適した値を得る事ができる。
【0025】〔5〕また、本発明に係る車両の危険運転
判定装置は、上記本発明〔1〕または〔2〕において、
該学習区間が、車両の運転開始後であって、所定時間経
過時、所定車速への到達時、及び所定車速以上の状態が
所定時間継続した時のいずれかの時点以後の区間とする
ことができる。
判定装置は、上記本発明〔1〕または〔2〕において、
該学習区間が、車両の運転開始後であって、所定時間経
過時、所定車速への到達時、及び所定車速以上の状態が
所定時間継続した時のいずれかの時点以後の区間とする
ことができる。
【0026】すなわち、車両の運転開始後、学習を開始
する前に所定の作動条件が成立するまで待機する。例え
ば、時間が10分経過する、時速50km/h以上になる、ある
いは、時速50km/h以上が10分間継続する等である。この
ような作動条件が成立するまで待機するのは、車両の運
転開始直後の学習区間として不適当な区間で学習するこ
とを避けるためである。
する前に所定の作動条件が成立するまで待機する。例え
ば、時間が10分経過する、時速50km/h以上になる、ある
いは、時速50km/h以上が10分間継続する等である。この
ような作動条件が成立するまで待機するのは、車両の運
転開始直後の学習区間として不適当な区間で学習するこ
とを避けるためである。
【0027】〔6〕また、本発明に係る車両の危険運転
判定装置は、上記本発明〔1〕または〔2〕において、
該閾値の学習が、該学習区間内の走行安定度の平均値に
所定値を乗じた値、該平均値に標準偏差の所定数倍の値
を加えた値、及び該走行安定度の最大値に所定の値を加
えた値のいずれかとすることができる。
判定装置は、上記本発明〔1〕または〔2〕において、
該閾値の学習が、該学習区間内の走行安定度の平均値に
所定値を乗じた値、該平均値に標準偏差の所定数倍の値
を加えた値、及び該走行安定度の最大値に所定の値を加
えた値のいずれかとすることができる。
【0028】〔7〕また、本発明に係る車両の危険運転
判定装置は、上記本発明〔1〕または〔2〕において、
該車両挙動検出手段が、車両のヨー方向角速度検出手
段、横加速度検出手段、及びステアリングホイールの回
転角検出手段のいずれかであればよい。
判定装置は、上記本発明〔1〕または〔2〕において、
該車両挙動検出手段が、車両のヨー方向角速度検出手
段、横加速度検出手段、及びステアリングホイールの回
転角検出手段のいずれかであればよい。
【0029】〔8〕また、本発明に係る車両の危険運転
判定装置は、上記本発明〔1〕または〔2〕において、
該車両挙動検出手段を車両の走行軌跡測定手段とするこ
とができる。
判定装置は、上記本発明〔1〕または〔2〕において、
該車両挙動検出手段を車両の走行軌跡測定手段とするこ
とができる。
〔9〕なお、上記本発明〔8〕において、
該走行軌跡測定手段が、画像信号入力手段、磁気信号入
力手段、及び電波信号入力手段のいずれかの入力手段
と、該入力手段で検出された信号から車両の走行軌跡を
求める信号処理手段とによって構成することができる。
該走行軌跡測定手段が、画像信号入力手段、磁気信号入
力手段、及び電波信号入力手段のいずれかの入力手段
と、該入力手段で検出された信号から車両の走行軌跡を
求める信号処理手段とによって構成することができる。
【0030】〔10〕また、本発明に係る車両の危険運
転判定装置は、上記本発明〔1〕または〔2〕におい
て、該走行安定度は、該信号成分の瞬間的な振幅、変化
の頻度、所定の単位時間内での標準偏差、及び絶対値の
積分値のいずれかの値で示すことができる。
転判定装置は、上記本発明〔1〕または〔2〕におい
て、該走行安定度は、該信号成分の瞬間的な振幅、変化
の頻度、所定の単位時間内での標準偏差、及び絶対値の
積分値のいずれかの値で示すことができる。
【0031】
【発明の実施の形態】図1は本発明に係る車両の危険運
転判定装置における車両挙動検出手段がヨー方向角速度
検出手段10である場合の実施例を示したブロック図で
ある。また、走行安定度低下判定手段20は、ヨー方向
角速度検出手段10に接続され検出手段10からのデジ
タル検出信号及びその他各種検出信号11を取り込む入
力回路21と、この入力回路21に接続されROM2
3,RAM24,及びカウンタ25と協動して演算処理
を行うCPU22と、CPU22に接続され外部の警報
器30に接続された出力回路27とで構成されている。
転判定装置における車両挙動検出手段がヨー方向角速度
検出手段10である場合の実施例を示したブロック図で
ある。また、走行安定度低下判定手段20は、ヨー方向
角速度検出手段10に接続され検出手段10からのデジ
タル検出信号及びその他各種検出信号11を取り込む入
力回路21と、この入力回路21に接続されROM2
3,RAM24,及びカウンタ25と協動して演算処理
を行うCPU22と、CPU22に接続され外部の警報
器30に接続された出力回路27とで構成されている。
【0032】また、図2は、図1に示した走行安定度低
下判定手段20による演算処理フローの実施例を示した
ものである。この演算処理フローはROM23に格納さ
れたプログラムにより実行される。以下、図1及び2を
参照して、この実施例の動作を説明する。
下判定手段20による演算処理フローの実施例を示した
ものである。この演算処理フローはROM23に格納さ
れたプログラムにより実行される。以下、図1及び2を
参照して、この実施例の動作を説明する。
【0033】RAM24には、4つの閾値D,D1,D2,
及びD3の領域が確保されている。まず、CPU22は該
プログラムに従い、現在の閾値D、1つ前の閾値D1、及
び2つ前の閾値D2を、閾値D1、閾値D2、及び3つ前の閾
値D3にそれぞれ代入して過去の閾値を更新する。次に、
閾値の最低値Dmin(これ以下には設定することが好まし
くない値)及び最高値Dmax(これ以上には設定すること
が好ましくない値)を算出する(ステップS1)。
及びD3の領域が確保されている。まず、CPU22は該
プログラムに従い、現在の閾値D、1つ前の閾値D1、及
び2つ前の閾値D2を、閾値D1、閾値D2、及び3つ前の閾
値D3にそれぞれ代入して過去の閾値を更新する。次に、
閾値の最低値Dmin(これ以下には設定することが好まし
くない値)及び最高値Dmax(これ以上には設定すること
が好ましくない値)を算出する(ステップS1)。
【0034】この閾値の最低値Dmin及び最高値Dmaxの算
出は過去の閾値D1、D2、及びD3の平均値にそれぞれ例え
ば0.8及び1.2を乗ずる等の方法で行う。次に、カウンタ
25,26のカウント値CNT1,CNT2及びこれから算出す
る閾値Dをそれぞれ“0"にクリアしておく(ステップS
2)。
出は過去の閾値D1、D2、及びD3の平均値にそれぞれ例え
ば0.8及び1.2を乗ずる等の方法で行う。次に、カウンタ
25,26のカウント値CNT1,CNT2及びこれから算出す
る閾値Dをそれぞれ“0"にクリアしておく(ステップS
2)。
【0035】以下、ステップS3〜S14で構成される
学習モード及びステップS3〜S6とステップS15〜
S17で構成される監視モードについて説明する。ま
ず、学習モードでは、入力回路21を介してヨー方向角
速度検出手段10のデジタル検出信号及び作動条件成立
の判定用各種検出信号11を読み込む(ステップS
3)。
学習モード及びステップS3〜S6とステップS15〜
S17で構成される監視モードについて説明する。ま
ず、学習モードでは、入力回路21を介してヨー方向角
速度検出手段10のデジタル検出信号及び作動条件成立
の判定用各種検出信号11を読み込む(ステップS
3)。
【0036】ここで、所定の作動条件が成立するか否か
判断する(ステップS4)。所定の作動条件とは、例え
ば、車両の運転開始後、時間が10分経過する、車速が50
km/h以上になる、あるいは車速が50km/h以上の状態が10
分間継続するなどの条件である。
判断する(ステップS4)。所定の作動条件とは、例え
ば、車両の運転開始後、時間が10分経過する、車速が50
km/h以上になる、あるいは車速が50km/h以上の状態が10
分間継続するなどの条件である。
【0037】作動条件が成立しない場合はステップS3
に戻り同じ動作を繰り返す。成立する場合はステップS
5に移り、蛇行度合いd(t)を算出する。蛇行度合いd(t)
を算出するには、まず、ヨー方向角速度検出手段10の
検出されたヨー方向角速度信号の微小時間的な偏差(以
後単に、ヨーレートの偏差と呼ぶ)に着目する。ヨーレ
ートの偏差とは、図6(2)に示した如く検出信号(同
図(1))からカーブ路成分を除外したもので、周波数
フィルタ等を用いて得る事ができる。本実施例ではこの
周波数フィルタをプログラムによりデジタルフィルタ処
理している(図示せず)。
に戻り同じ動作を繰り返す。成立する場合はステップS
5に移り、蛇行度合いd(t)を算出する。蛇行度合いd(t)
を算出するには、まず、ヨー方向角速度検出手段10の
検出されたヨー方向角速度信号の微小時間的な偏差(以
後単に、ヨーレートの偏差と呼ぶ)に着目する。ヨーレ
ートの偏差とは、図6(2)に示した如く検出信号(同
図(1))からカーブ路成分を除外したもので、周波数
フィルタ等を用いて得る事ができる。本実施例ではこの
周波数フィルタをプログラムによりデジタルフィルタ処
理している(図示せず)。
【0038】なお、蛇行度合いd(t)は、ヨーレートの偏
差信号の瞬間的な振幅、変化の頻度、所定の単位時間内
での標準偏差、あるいは絶対値の積分値等で表すことが
できる。次に、閾値D=0であるかどうかを判定する(ス
テップS6)。最初は閾値D=0であるので、学習値d(T)
を算出する(ステップS7)。この学習値d(T)は所定の
学習所要時間T(例えば10分間)の学習区間における蛇
行度合いd(t)の平均値に所定数(例えば2)を乗じた
り、d(t)の平均値に標準偏差σの何倍かを加えたり、d
(t)の最大値に所定の値を加えたりして算出する。
差信号の瞬間的な振幅、変化の頻度、所定の単位時間内
での標準偏差、あるいは絶対値の積分値等で表すことが
できる。次に、閾値D=0であるかどうかを判定する(ス
テップS6)。最初は閾値D=0であるので、学習値d(T)
を算出する(ステップS7)。この学習値d(T)は所定の
学習所要時間T(例えば10分間)の学習区間における蛇
行度合いd(t)の平均値に所定数(例えば2)を乗じた
り、d(t)の平均値に標準偏差σの何倍かを加えたり、d
(t)の最大値に所定の値を加えたりして算出する。
【0039】次に、学習所要時間Tに基づく学習値d(T)
の算出が完了したか否かをステップS8で判定し、完了
していない場合はステップS3に戻り学習モードを繰り
返す。完了した場合はステップS9に移り、学習値d(T)
と閾値の最低値Dminを比較する。d(T)<Dminである場合
は、通常期待される値を下回る学習値であることから、
学習区間における走行条件が特殊であったものと見做
す。ここで、カウンタ25のカウント値CNT1を“1"だけ
インクリメントする(ステップS10)。
の算出が完了したか否かをステップS8で判定し、完了
していない場合はステップS3に戻り学習モードを繰り
返す。完了した場合はステップS9に移り、学習値d(T)
と閾値の最低値Dminを比較する。d(T)<Dminである場合
は、通常期待される値を下回る学習値であることから、
学習区間における走行条件が特殊であったものと見做
す。ここで、カウンタ25のカウント値CNT1を“1"だけ
インクリメントする(ステップS10)。
【0040】次に、カウント値CNT1<3且つカウント値C
NT2<4であることが確認できれば(ステップS11)、
ステップS3に戻り学習モードを繰り返す。なお、本実
施例では閾値の最低値Dminを下回る回数を3に、閾値の
最高値Dmaxを上回る回数を4に設定している。
NT2<4であることが確認できれば(ステップS11)、
ステップS3に戻り学習モードを繰り返す。なお、本実
施例では閾値の最低値Dminを下回る回数を3に、閾値の
最高値Dmaxを上回る回数を4に設定している。
【0041】d(T)≧Dminである場合は、ステップS12
に移り、学習値d(T)を閾値の最高値Dmaxと比較する。d
(T)>Dmaxである場合は、通常期待される値を上回る学
習値であることから、学習区間における走行条件が特殊
であったものと見做す。ここで、カウンタ26のカウン
ト値CNT2を“1"だけインクリメントする(ステップS1
3)。
に移り、学習値d(T)を閾値の最高値Dmaxと比較する。d
(T)>Dmaxである場合は、通常期待される値を上回る学
習値であることから、学習区間における走行条件が特殊
であったものと見做す。ここで、カウンタ26のカウン
ト値CNT2を“1"だけインクリメントする(ステップS1
3)。
【0042】次に、カウント値CNT1<3且つカウント値C
NT2<4であることが確認できれば(ステップS11)、
ステップS3に戻り学習モードを繰り返す。d(T)≧Dmin
である場合は、通常期待される範囲内の学習値が得られ
たことになるので、学習値d(T)を閾値Dとして採択する
ことができる(ステップS14)。
NT2<4であることが確認できれば(ステップS11)、
ステップS3に戻り学習モードを繰り返す。d(T)≧Dmin
である場合は、通常期待される範囲内の学習値が得られ
たことになるので、学習値d(T)を閾値Dとして採択する
ことができる(ステップS14)。
【0043】ステップS11においてカウント値CNT1≧
3またはカウント値CNT2≧4である場合は、学習値d(T)が
通常期待される範囲内にはないものの、学習値を閾値と
して採択することが適切であると判断できるので、ステ
ップ14に移り、学習値d(T)を閾値Dとして採択する。
3またはカウント値CNT2≧4である場合は、学習値d(T)が
通常期待される範囲内にはないものの、学習値を閾値と
して採択することが適切であると判断できるので、ステ
ップ14に移り、学習値d(T)を閾値Dとして採択する。
【0044】ステップS14においては閾値Dが決定す
るので、ステップS15に移る。ステップS15では、
蛇行度合いd(t)と閾値Dとを比較し、d(t)≧Dであれば、
走行安定度が低下していると判定して警報出力をONに
し(ステップS16)、そうでない場合は走行安定度は
低下していないと判定して警報出力をOFFにする(ス
テップS17)。
るので、ステップS15に移る。ステップS15では、
蛇行度合いd(t)と閾値Dとを比較し、d(t)≧Dであれば、
走行安定度が低下していると判定して警報出力をONに
し(ステップS16)、そうでない場合は走行安定度は
低下していないと判定して警報出力をOFFにする(ス
テップS17)。
【0045】以降は監視モードに入る。この監視モード
においては、閾値学習モードで学習値d(T)を閾値Dとし
て採択した後であるので、ステップS6は常にD=d(T)
(≠0)であるため、ステップ15に進み、ステップS1
6またはS17の後、ステップS3に戻り、監視モード
の処理を繰り返すこととなる。なお、ステップS4にお
ける作動条件は、車両の運転開始後一度成立してしまっ
た後は、常に成立している状態になるので、ステップS
3〜S6が上述と同様に実行される。
においては、閾値学習モードで学習値d(T)を閾値Dとし
て採択した後であるので、ステップS6は常にD=d(T)
(≠0)であるため、ステップ15に進み、ステップS1
6またはS17の後、ステップS3に戻り、監視モード
の処理を繰り返すこととなる。なお、ステップS4にお
ける作動条件は、車両の運転開始後一度成立してしまっ
た後は、常に成立している状態になるので、ステップS
3〜S6が上述と同様に実行される。
【0046】なお、ヨー方向角度検出手段10を使用す
る代わりに横加速度検出手段またはステアリングホイー
ルの回転角検出手段を用いてもよい。この場合、ヨーレ
ートの代わりに車両の横加速度またはステアリングホイ
ールの回転角の微少時間的変化を用いて上記と同様の処
理を行えばよい。
る代わりに横加速度検出手段またはステアリングホイー
ルの回転角検出手段を用いてもよい。この場合、ヨーレ
ートの代わりに車両の横加速度またはステアリングホイ
ールの回転角の微少時間的変化を用いて上記と同様の処
理を行えばよい。
【0047】図3は、本発明に係る危険運転判定装置の
第2の実施例を示している。この実施例では、第1の実
施例と異なり、車両挙動検出手段として車両の走行軌跡
測定手段40を用いている。走行軌跡測定手段40は、
画像信号入力手段、磁気信号入力手段、及び電波信号入
力手段のいずれかの信号入力手段50と、該信号入力手
段50で検出された信号から車両の走行軌跡を求める信
号処理手段60とによって構成することができる。
第2の実施例を示している。この実施例では、第1の実
施例と異なり、車両挙動検出手段として車両の走行軌跡
測定手段40を用いている。走行軌跡測定手段40は、
画像信号入力手段、磁気信号入力手段、及び電波信号入
力手段のいずれかの信号入力手段50と、該信号入力手
段50で検出された信号から車両の走行軌跡を求める信
号処理手段60とによって構成することができる。
【0048】信号入力手段50が画像信号入力手段であ
る場合、信号入力手段50は、車両が走行する道路上の
車線を含む画像を取込む。該取込んだ画像を信号処理手
段60で処理し、車線の位置を特定する。図4に示す如
く、車両中心Oと車線中心Lとの相対位置偏差Iを求
め、この偏差Iに基づいて車両の走行軌跡を求めること
ができる。
る場合、信号入力手段50は、車両が走行する道路上の
車線を含む画像を取込む。該取込んだ画像を信号処理手
段60で処理し、車線の位置を特定する。図4に示す如
く、車両中心Oと車線中心Lとの相対位置偏差Iを求
め、この偏差Iに基づいて車両の走行軌跡を求めること
ができる。
【0049】また、信号入力手段50が磁気信号入力手
段である場合は、予め道路に連続して設置された磁気コ
イル等の信号を該信号入力手段50が検知し、信号処理
手段60で車両と磁気コイルとの相対位置を連続的に求
めることによって車両の走行軌跡を求めることができ
る。
段である場合は、予め道路に連続して設置された磁気コ
イル等の信号を該信号入力手段50が検知し、信号処理
手段60で車両と磁気コイルとの相対位置を連続的に求
めることによって車両の走行軌跡を求めることができ
る。
【0050】また、信号入力手段50が電波信号入力手
段である場合は、GPSの衛星の信号を該信号入力手段
50が検知し、ナビゲーションシステムで周知の如く位
置検出するのと同様に、車両の位置を検出して、車両の
走行軌跡を求めることができる。信号処理手段60は、
この走行軌跡に基づいて例えばヨー方向角速度を求めて
走行安定度低下判定手段20に与える。以降の判定手段
20の処理は第1の実施例と同じである。
段である場合は、GPSの衛星の信号を該信号入力手段
50が検知し、ナビゲーションシステムで周知の如く位
置検出するのと同様に、車両の位置を検出して、車両の
走行軌跡を求めることができる。信号処理手段60は、
この走行軌跡に基づいて例えばヨー方向角速度を求めて
走行安定度低下判定手段20に与える。以降の判定手段
20の処理は第1の実施例と同じである。
【0051】
【発明の効果】以上説明したように本発明に係る車両の
危険運転判定装置によれば、走行安定度低下判定手段
を、学習区間における車両の走行安定度を基に、危険運
転判定用閾値の学習を行い、該閾値が最低値未満または
最高値を上回るときのみ再学習を行い、それ以外のとき
は該閾値を採択するように構成したので、学習区間にお
ける走行条件に関らず、適切な閾値を得、以って正確な
警報を与えることが可能となる。また、好ましくは走行
安定度低下判定手段が、再学習が所定の回数以上になっ
たとき該閾値を採択するように構成したので、適切な閾
値を得、以って正確な警報を与えることが可能となる。
危険運転判定装置によれば、走行安定度低下判定手段
を、学習区間における車両の走行安定度を基に、危険運
転判定用閾値の学習を行い、該閾値が最低値未満または
最高値を上回るときのみ再学習を行い、それ以外のとき
は該閾値を採択するように構成したので、学習区間にお
ける走行条件に関らず、適切な閾値を得、以って正確な
警報を与えることが可能となる。また、好ましくは走行
安定度低下判定手段が、再学習が所定の回数以上になっ
たとき該閾値を採択するように構成したので、適切な閾
値を得、以って正確な警報を与えることが可能となる。
【図1】本発明に係る車両の危険運転判定装置の第1の
実施例を示したブロック図である。
実施例を示したブロック図である。
【図2】本発明に係る車両の危険運転判定装置の走行安
定度低下判定手段における動作手順例を示したフローチ
ャート図である。
定度低下判定手段における動作手順例を示したフローチ
ャート図である。
【図3】本発明に係る車両の危険運転判定装置の第2の
実施例を示したブロック図である。
実施例を示したブロック図である。
【図4】一般的な画像信号から車両の走行軌跡の求めか
たを説明するための図である。
たを説明するための図である。
【図5】従来例による車両の危険運転判定装置の原理を
示したブロック図である。
示したブロック図である。
【図6】本発明及び従来例に係る車両の危険運転判定装
置における一検出手段によって検出された信号例を示し
た波形図である。
置における一検出手段によって検出された信号例を示し
た波形図である。
【図7】一般的な蛇行度合いの度数分布図である。
10 ヨー方向角速度検出手段 11 各種検
出信号 20 走行安定度低下判定手段 21 入力回
路 22 CPU 23 ROM 24 RAM 25,26
カウンタ 27 出力回路 30 警報器 40 走行軌跡測定手段 50 信号入力手段(画像信号入力手段/磁気信号入力
手段/電波信号入力手段) 60 信号処理手段 図中、同一符号は同一又は相当部分を示す。
出信号 20 走行安定度低下判定手段 21 入力回
路 22 CPU 23 ROM 24 RAM 25,26
カウンタ 27 出力回路 30 警報器 40 走行軌跡測定手段 50 信号入力手段(画像信号入力手段/磁気信号入力
手段/電波信号入力手段) 60 信号処理手段 図中、同一符号は同一又は相当部分を示す。
Claims (10)
- 【請求項1】車両挙動検出手段によって検出された車両
挙動の検出信号から車両の走行安定度を走行安定度低下
判定手段が判定する車両の危険運転判定装置において、 該走行安定度低下判定手段は、学習区間における車両の
走行安定度を基に、危険運転判定用閾値の学習を行い、
該閾値が最低値未満であるときは再学習を行い、該閾値
が該最低値以上であるときは該閾値を採択することを特
徴とした車両の危険運転判定装置。 - 【請求項2】車両挙動検出手段によって検出された車両
挙動の検出信号から車両の走行安定度を走行安定度低下
判定手段が判定する車両の危険運転判定装置において、 該走行安定度低下判定手段は、学習区間における車両の
走行安定度を基に、危険運転判定用閾値の学習を行い、
該閾値が最高値を上回るときは再学習を行い、該閾値が
該最高値以下であるときは該閾値を採択することを特徴
とした車両の危険運転判定装置。 - 【請求項3】請求項1または2において、 該走行安定度低下判定手段は、該再学習の回数が所定回
数に達したとき、該閾値を採択することを特徴とした車
両の危険運転判定装置。 - 【請求項4】請求項1または2において、 該所定の値が、過去に採択された閾値を基に設定される
ことを特徴とした車両の危険運転判定装置。 - 【請求項5】請求項1または2において、 該学習区間が、車両の運転開始後であって、所定時間経
過時、所定車速への到達時、及び所定車速以上の状態が
所定時間継続した時のいずれかの時点以後の区間である
ことを特徴とした車両の危険運転判定装置。 - 【請求項6】請求項1または2において、 該閾値が、該学習区間内の走行安定度の平均値に所定値
を乗じた値、該平均値に標準偏差の所定数倍の値を加え
た値、及び該走行安定度の最大値に所定の値を加えた値
のいずれかであることを特徴とした車両の危険運転判定
装置。 - 【請求項7】請求項1または2において、 該車両挙動検出手段が車両のヨー方向角速度検出手段、
横加速度検出手段、及びステアリングホイールの回転角
検出手段のいずれかであることを特徴とした車両の危険
運転判定装置。 - 【請求項8】請求項1または2において、 該車両挙動検出手段が車両の走行軌跡測定手段であるこ
とを特徴とした車両の危険運転判定装置。 - 【請求項9】請求項8において、 該走行軌跡測定手段が、画像信号入力手段、磁気信号入
力手段、及び電波信号入力手段のいずれかの信号入力手
段と、該いずれかの信号入力手段で検出された信号から
車両の走行軌跡を求める信号処理手段とによって構成さ
れることを特徴とした車両の危険運転判定装置。 - 【請求項10】請求項1または2において、 該走行安定度が、該信号成分の瞬間的な振幅、変化の頻
度、所定の単位時間内での標準偏差、及び絶対値の積分
値のいずれかの値で示されることを特徴とした車両の危
険運転判定装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP01296899A JP3772565B2 (ja) | 1999-01-21 | 1999-01-21 | 車両の危険運転判定装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP01296899A JP3772565B2 (ja) | 1999-01-21 | 1999-01-21 | 車両の危険運転判定装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2000211400A true JP2000211400A (ja) | 2000-08-02 |
JP3772565B2 JP3772565B2 (ja) | 2006-05-10 |
Family
ID=11820047
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP01296899A Expired - Fee Related JP3772565B2 (ja) | 1999-01-21 | 1999-01-21 | 車両の危険運転判定装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP3772565B2 (ja) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009073465A (ja) * | 2007-08-28 | 2009-04-09 | Fuji Heavy Ind Ltd | 安全運転支援システム |
JP2015219771A (ja) * | 2014-05-19 | 2015-12-07 | マツダ株式会社 | 居眠り運転防止装置 |
KR20190048823A (ko) * | 2017-10-31 | 2019-05-09 | 주식회사 건영이엔씨 | 도로 위험 지수 생성 시스템 및 방법 |
-
1999
- 1999-01-21 JP JP01296899A patent/JP3772565B2/ja not_active Expired - Fee Related
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009073465A (ja) * | 2007-08-28 | 2009-04-09 | Fuji Heavy Ind Ltd | 安全運転支援システム |
JP2015219771A (ja) * | 2014-05-19 | 2015-12-07 | マツダ株式会社 | 居眠り運転防止装置 |
KR20190048823A (ko) * | 2017-10-31 | 2019-05-09 | 주식회사 건영이엔씨 | 도로 위험 지수 생성 시스템 및 방법 |
KR102029747B1 (ko) * | 2017-10-31 | 2019-11-29 | (주)건영이엔씨 | 도로 위험 지수 생성 시스템 및 방법 |
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JP3772565B2 (ja) | 2006-05-10 |
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