JP2003022498A - 運転者将来状況予測装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】走行状況に応じた運転者の将来の不慮遭遇度を
予測し、運転者の認識のずれを修正し運転改善を促した
り、安全運転を心掛けている運転者には安全意識の維
持、向上を促すことのできる運転者将来状況予測装置を
提供する 【解決手段】車両状態検出手段１１、運転者状態検出手
段１２、走行環境検出手段１３からなる運転情報検出手
段１０で検出された運転情報は、運転情報蓄積手段２０
に蓄積される。これらのデータに基づいて、運転状況別
運転者特性判定手段３０では複数の運転状況における運
転者の特性を判定し、運転者不慮遭遇予測手段５０で、
運転者特性と所定の不慮状況予測度とに基づいて、運転
者の将来の不慮遭遇度を予測する。予測した結果は伝達
手段６０を介して、運転者、管理者あるいは第三者に伝
達される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、運転者の運転特性
を判定し、運転者が将来的に不慮の事態に遭遇する傾向
性を予測する運転者将来状況予測装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】運転者の運転特性を評価する装置として
は、例えば特開平２０００−２４７１６２号公報による
ものが開示されている。この装置は、運転者の運転状態
を安全運転度と環境への影響度との観点から客観的に評
価して、この評価結果を運転者に知らせることにより、
運転者への安全運転、環境への配慮を意識付けさせるた
めの装置を提供するものである。また、特開平１１−１
２５５３４号公報には、車両の走行状態に関するデータ
とその車両の稼働コンディションに関するデータとを対
応付けて記録し、運転状況解析を行う装置が開示されて
いる。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】運転者の運転特性を客
観的に評価するには、走行状況に適した運転を行ってい
るか否かで評価されなくてはならない。しかしながら、
従来装置は、加減速度や横方向加速度が高いこと、すな
わち、アクセル、ブレーキ、ハンドルの急操作を行って
いることや、車間距離が短いことなどの、一般的には推
励されない運転という観点で運転の評価を行っている。
そのため、走行状況に応じて車間距離をつめた運転を続
けていても評点としては高く評価されないという問題点
があった。つまり、運転者自身が周囲の走行状況を把握
した上で不慮状況の発生しにくい運転を行っている場合
でも、安全運転度としては低く評価されてしまったり、
逆に不慮状況の発生しやすい走行状況では、普段以上に
慎重な運転が要求されるが、普段通りの運転を行ってい
ても低く評価されないという問題点があった。

【０００４】本発明は、運転者の将来の不慮遭遇度を予
測し、運転者の認識のずれを修正し運転改善を促した
り、安全運転を心掛けている運転者には安全意識の維
持、向上を促すことのできる運転者将来状況予測装置を
提供することを目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】一実施の形態を示す以下
の図に対応づけて本発明を説明する。 （１）図１において、請求項１に記載された運転者将来
状況予測装置は、車両の走行状態を検出する車両状態検
出手段１１と、運転者の状態を検出する運転者状態検出
手段１２のうち少なくとも一つを備える運転情報検出手
段１０と、運転情報検出手段１０で検出された情報を蓄
積する運転情報蓄積手段２０と、運転情報蓄積手段で蓄
積された情報から、運転者の特性を判定する運転者特性
判定手段３０と、運転者特性判定手段３０で判定された
運転者特性と、あらかじめ設定した不慮遭遇予測度とに
基づいて、運転者の将来の不慮遭遇度を予測する運転者
不慮遭遇予測手段５０と、運転者不慮遭遇予測手段５０
で予測した結果を運転者または管理者または第三者に伝
達する伝達手段６０とを有することにより上述した目的
を達成する。 （２）図１より、請求項２の発明は、請求項１に記載の
運転者将来状況予測装置において、運転者不慮遭遇予測
手段５０は、自車両が将来的に交差車両との不慮状況に
遭遇する交差車両との不慮遭遇度、自車両が将来的に先
行車と不慮状況に遭遇する先行車との不慮遭遇度、自車
両が将来的に対向車両と不慮状況に遭遇する対向車両と
の不慮遭遇度、または自車両が将来的に歩行者と不慮状
況に遭遇する歩行者との不慮遭遇度のうちいずれかを予
測することを特徴とする。 （３）図１より、請求項３の発明は、請求項１または請
求項２に記載の運転者将来状況予測装置において、運転
情報検出手段１０は、走行環境を検出する走行環境検出
手段１３をさらに有し、運転者特性判定手段３０は、走
行環境検出手段１３で検出された走行環境も加味して、
所定の運転状況における運転者の特性を判定し、運転者
不慮遭遇予測手段５０は、運転者特性判定手段３０で判
定された所定の運転状況における運転者特性と、あらか
じめ設定された所定の運転状況における不慮遭遇予測度
とに基づいて、運転者の将来の不慮遭遇度を予測するこ
とを特徴とする。 （４）図１より、請求項４の発明は、請求項３に記載の
運転者将来状況予測装置において、運転者不慮遭遇予測
手段５０は、複数の運転状況における運転者の将来の不
慮遭遇度を予測し、伝達手段６０は、運転者不慮遭遇予
測手段５０で予測された複数の運転状況における不慮遭
遇度のうち、最も確度の高い運転状況における不慮遭遇
度を出力することを特徴とする。 （５）図１より、請求項５の発明は、請求項３または請
求項４に記載の運転者将来状況予測装置において、運転
情報蓄積手段２０は、運転情報検出手段で検出された情
報を長期的に蓄積し、運転者不慮状況予測装置５０は、
運転情報蓄積手段に蓄積された長期的運転情報に基づい
て、運転者の将来の不慮遭遇度を予測することを特徴と
する。 （６）図１において、請求項６に記載された運転者将来
状況予測システムは、車両の走行状態を検出する車両状
態検出手段１１と、運転者の状態を検出する運転者状態
検出手段１２のうち少なくとも一つを備える運転情報検
出手段１０を車両に搭載する一方、運転情報検出手段で
検出された運転情報を受信して蓄積する運転情報蓄積手
段２０と、運転情報蓄積手段２０で蓄積された情報か
ら、運転者の特性を判定する運転者特性判定手段３０
と、運転者特性判定手段３０で判定された運転者特性
と、あらかじめ設定された不慮遭遇予測度とに基づい
て、運転者の将来の不慮遭遇度を予測する運転者不慮遭
遇予測手段５０と、運転者不慮遭遇予測手段５０で予測
した結果を運転者または管理者または第三者に伝達する
伝達手段６０とを基地局に設置することにより上述した
目的を達成する。 （７）図１において、請求項７に記載された運転者将来
状況予測システムは、車両の走行状態を検出する車両状
態検出手段１１と、運転者の状態を検出する運転者状態
検出手段１２のうち少なくとも一つを備える運転情報検
出手段１０と、運転情報検出手段１０で検出された運転
情報を蓄積する運転情報蓄積手段２０とを車両に搭載す
る一方、所定量の運転情報から運転者の特性を判定する
運転者特性判定手段３０と、運転者特性判定手段３０で
判定された運転者特性と、あらかじめ設定された不慮遭
遇予測度とに基づいて、運転者の将来の不慮遭遇度を予
測する運転者不慮遭遇予測手段５０と、運転者不慮遭遇
予測手段５０で予測した結果を運転者または管理者また
は第三者に伝達する伝達手段６０とを基地局に設置し、
運転情報蓄積手段２０で蓄積された運転情報を、運転者
特性判定手段３０に送信することにより上述した目的を
達成する。 （８）図１において、請求項８に記載された運転者将来
状況予測システムは、車両の走行状態を検出する車両状
態検出手段１１と、運転者の状態を検出する運転者状態
検出手段１２のうち少なくとも一つを備える運転情報検
出手段１０と、運転情報検出手段１０で検出された運転
情報を蓄積する運転情報蓄積手段２０と、運転情報蓄積
手段２０で蓄積された運転情報から運転者の特性を判定
する運転者特性判定手段３０とを車両に搭載する一方、
運転者特性判定手段で判定された運転者特性に関する信
号を受信し、運転者特性とあらかじめ設定された不慮遭
遇予測度とに基づいて、運転者の将来の不慮遭遇度を予
測する運転者不慮遭遇予測手段５０と、運転者不慮遭遇
予測手段５０で予測した結果を運転者または管理者また
は第三者に伝達する伝達手段６０とを基地局に設置する
ことにより上述した目的を達成する。 （９）図１において、請求項９に記載された運転者将来
状況予測システムは、車両の走行状態を検出する車両状
態検出手段１１と、運転者の状態を検出する運転者状態
検出手段１２のうち少なくとも一つを備える運転情報検
出手段１０と、運転情報検出手段１０で検出された運転
情報を蓄積する運転情報蓄積手段２０と、運転情報蓄積
手段２０で蓄積された運転情報から運転者の特性を判定
する運転者特性判定手段３０と、運転者特性判定手段３
０で判定された運転者特性と、あらかじめ設定された不
慮遭遇予測度とに基づいて、運転者の将来の不慮遭遇度
を予測する運転者不慮遭遇予測手段５０とを車両に搭載
する一方、運転者不慮遭遇予測手段５０で予測した結果
に関する信号を受信し、予測結果を運転者または管理者
または第三者に伝達する伝達手段６０を基地局に設置す
ることにより上述した目的を達成する。 （１０）図１４において、請求項１０に記載された運転
者将来状況予測システムは、車両の走行状態を検出する
車両状態検出手段１１と、運転者の状態を検出する運転
者状態検出手段１２のうち少なくとも一つを備える運転
情報検出手段１０と、運転情報検出手段１０で検出され
た情報を蓄積する運転情報蓄積手段２０と、運転情報蓄
積手段２０で蓄積された情報から、運転者の特性を判定
する運転者特性判定手段３０と、運転者特性判定手段３
０で判定された運転者特性と、所定の不慮遭遇予測度と
に基づいて、運転者の将来の不慮遭遇度を予測する運転
者不慮遭遇予測手段５０と、運転者不慮遭遇予測手段５
０で予測した結果を運転者または管理者または第三者に
伝達する伝達手段６０とを有し、運転情報検出手段１０
と伝達手段６０とを車両に搭載する一方、運転情報蓄積
手段２０と、運転者特性判定手段３０と、運転者不慮遭
遇予測手段５０とを基地局に設置し、車載された運転情
報検出手段１０により検出された情報に関する信号を、
基地局に転送する第１の転送手段７１と、基地局に設置
された運転者不慮遭遇予測手段５０により判定された予
測結果に関する信号を車両に転送する第２の転送手段７
２とを備えることにより上述した目的を達成する。 （１１）図１より、請求項１１の発明は、請求項３に記
載の運転者将来状況予測装置において、運転情報検出手
段１０は、走行環境検出手段１３により交差点情報を検
出し、車両状態検出手段１１により交差点進入時の車両
状態を検出し、運転情報蓄積手段２０は、走行環境検出
手段１３により検出された交差点情報および車両状態検
出手段１１により検出された交差点進入時の車両状態に
関するデータを蓄積し、運転者特性判定手段３０は、運
転情報蓄積手段２０に蓄積された交差点情報および交差
点進入時の車両状態に関するデータに基づいて交差点進
入時の運転者特性を判定し、運転者不慮遭遇予測手段５
０は、運転者特性判定手段３０により判定された交差点
進入時の運転者特性と、あらかじめ設定された交差点進
入時の交差車両との不慮遭遇予測度とに基づいて、運転
者の交差点における交差車両との将来の不慮遭遇度を予
測することを特徴とする。 （１２）図１において、請求項１２の発明は、請求項３
に記載の運転者将来状況予測装置において、運転情報検
出手段１０は、車両状態検出手段１１により追従走行時
の車両状態を検出し、走行環境検出手段１３により、先
行車に関する情報と、道路線形と、天候状態と、信号表
示のうち少なくとも一つを検出し、運転情報蓄積手段
は、車両状態検出手段により検出された追従走行時の車
両状態および走行環境検出手段により検出された追従走
行時の走行環境情報に関するデータを蓄積し、運転者特
性判定手段３０は、運転情報蓄積手段２０に蓄積された
追従走行時の車両状態および走行環境情報に基づいて追
従走行時の運転者特性を判定し、運転者不慮遭遇予測手
段５０は、運転者特性判定手段３０により判定された追
従走行時の運転者特性と、あらかじめ設定された追従走
行時の先行車両との不慮遭遇予測度とに基づいて、運転
者の追従走行時における先行車との将来の不慮遭遇度を
予測することを特徴とする。 （１３）図１より、請求項１３の発明は、請求項３に記
載の運転者将来状況予測装置において、運転情報検出手
段１０は、車両状態検出手段により右折時の車両状態を
検出し、走行環境検出手段により、交差点に関する情報
と、自車線に関する情報と、対向車線に関する情報とを
検出し、運転情報蓄積手段２０は、車両状態検出手段に
より検出された右折時の車両状態および走行環境検出手
段１３により検出された右折時の走行環境情報に関する
データを蓄積し、運転者特性判定手段３０は、運転情報
蓄積手段２０に蓄積された右折時の車両状態および走行
環境情報に基づいて右折時の運転者特性を判定し、運転
者不慮遭遇予測手段５０は、運転者特性判定手段３０に
より判定された右折時の運転者特性と、あらかじめ設定
された右折時における対向直進車または歩行者との不慮
遭遇予測度とに基づいて、運転者の右折時における対向
直進車または歩行者との将来の不慮遭遇度を予測するこ
とを特徴とする。 （１４）図１より、請求項１４の発明は、請求項３に記
載の運転者将来状況予測装置において、運転情報検出手
段１０は、車両状態検出手段１１により直進時の車両状
態を検出し、走行環境検出手段１３により、自車線に関
する情報と、対向車線に関する情報の少なくともいずれ
かを検出し、運転情報蓄積手段２０は、車両状態検出手
段１１により検出された直進時の車両状態および走行環
境検出手段１３により検出された直進時の走行環境情報
に関するデータを蓄積し、運転者特性判定手段３０は、
運転情報蓄積手段２０に蓄積された直進時のの車両状態
および走行環境情報に基づいて直進時の運転者特性を判
定し、運転者不慮遭遇予測手段５０は、運転者特性判定
手段３０により判定された直進時の運転者特性と、あら
かじめ設定された直進時における歩行者との不慮遭遇予
測度とに基づいて、運転者の直進時における歩行者との
将来の不慮遭遇度を予測することを特徴とする。 （１５）図１６において、請求項１５に記載された運転
者将来状況予測装置は、車両の走行状態を検出する車両
状態検出手段１１と、運転者の状態を検出する運転者状
態検出手段１２のうち少なくとも一つを備える運転情報
検出手段１０と、運転情報検出手段１０で検出された情
報を蓄積する運転情報蓄積手段２０と、運転情報蓄積手
段２０で蓄積された情報から、運転者の特性を判定する
運転者特性判定手段３０と、運転者特性判定手段３０で
判定された運転者特性と、あらかじめ設定された不慮遭
遇予測度とに基づいて、運転者の将来の不慮遭遇度を予
測する運転者不慮遭遇予測手段５０と、運転者不慮遭遇
予測手段５０で予測した不慮遭遇度に関する情報を運転
者に提供する情報提供装置９０とを有し、情報提供装置
９０は、不慮遭遇度に応じて運転者に提供する情報レベ
ルを選択することにより、上述した目的を達成する。 （１６）図１７において、請求項１６に記載された運転
者将来状況予測装置は、車両の走行状態を検出する車両
状態検出手段１１と、運転者の状態を検出する運転者状
態検出手段１２のうち少なくとも一つを備える運転情報
検出手段１０と、運転情報検出手段１０で検出された情
報を蓄積する運転情報蓄積手段２０と、運転情報蓄積手
段２０で蓄積された情報から、運転者の特性を判定する
運転者特性判定手段３０と、運転者特性判定手段３０で
判定された運転者特性と、あらかじめ設定された不慮遭
遇予測度とに基づいて、運転者の将来の不慮遭遇度を予
測する運転者不慮遭遇予測手段５０と、車両の走行状態
を制御する車両制御装置１００とを有し、車両制御装置
１００は、運転者不慮遭遇予測手段５０で予測した不慮
遭遇度に応じて車両の制御レベルを選択することにより
上述した目的を達成する。 （１７）図１より、請求項１７の発明は、請求項６から
請求項１０のいずれかに記載の運転者将来状況予測シス
テムにおいて、運転情報検出手段１０は、走行環境を検
出する走行環境検出手段１３をさらに有し、運転者特性
判定手段３０は、走行環境検出手段１３で検出された走
行環境も加味して、所定の運転状況における運転者の特
性を判定し、運転者不慮遭遇予測手段５０は、運転者特
性判定手段で判定された所定の運転状況における運転者
特性と、あらかじめ設定された所定の運転状況における
不慮遭遇予測度とに基づいて、運転者の将来の不慮遭遇
度を予測することを特徴とする。 （１８）図１より、請求項１８の発明は、請求項１５お
よび請求項１６のいずれかに記載の運転者将来状況予測
装置において、運転情報検出手段１０は、走行環境を検
出する走行環境検出手段１３をさらに有し、運転者特性
判定手段３０は、走行環境検出手段で検出された走行環
境も加味して、所定の運転状況における運転者の特性を
判定し、運転者不慮遭遇予測手段５０は、運転者特性判
定手段３０で判定された所定の運転状況における運転者
特性と、あらかじめ設定された所定の運転状況における
不慮遭遇予測度とに基づいて、運転者の将来の不慮遭遇
度を予測することを特徴とする。 （１９）図１８より、請求項１９の発明は、請求項１に
記載の運転者将来状況予測装置において、運転者不慮遭
遇予測手段１５０は、自車両と先行車両、または自車両
と後続車両とが将来的に不慮状況に遭遇する不慮遭遇確
度を予測することを特徴とする。 （２０）図１８より、請求項２０の発明は、請求項１９
に記載の運転者将来状況予測装置において、運転情報検
出手段１１０は、走行環境を検出する走行環境検出手段
１１３をさらに有し、車両状態検出手段１１１により車
速と加速度を検出し、運転者状態検出手段１１２により
運転者のブレーキ操作を検出し、走行環境検出手段１１
３により直線、カーブ、勾配等の走行路情報を検出し、
運転者特性判定手段１３０は、運転者状態検出手段１１
２により検出された、所定速度以上での走行状態におけ
る調速ブレーキ操作に関する演算に基づいて運転者特性
を判定し、運転者不慮遭遇予測手段１５０は、運転者特
性判定手段１３０で判定された運転者特性と、あらかじ
め設定された調速ブレーキ操作に関する不慮遭遇予測度
とに基づいて、自車両と先行車両、または自車両と後続
車両とが将来的に不慮状況に遭遇する不慮遭遇確度を予
測することを特徴とする。 （２１）図１８より、請求項２１の発明は、請求項２０
に記載の運転者将来状況予測装置において、運転者特性
判定手段１３０は、調速ブレーキ操作の頻度と、所定速
度に対する調速ブレーキ操作頻度の変化と、調速ブレー
キ操作頻度の時間的増減と、調速ブレーキ操作頻度の時
間的ばらつきと、車両状態検出手段１１１により検出さ
れた減速度の時間的ばらつきのうち、少なくとも一つの
運転者特性を判定し、運転者不慮状況予測手段１５０
は、運転者特性判定手段１３０により判定された運転者
特性に基づいて、自車両と先行車両、または自車両と後
続車両とが将来的に不慮状況に遭遇する不慮遭遇確度を
予測することを特徴とする。 （２２）図１８より、請求項２２の発明は、請求項１９
に記載の運転者将来状況予測装置において、運転情報検
出手段１１０は、走行環境を検出する走行環境検出手段
１１３をさらに有し、車両状態検出手段１１１により自
車両の車速と加速度を検出し、運転者状態検出手段１１
２により運転者のブレーキ操作を検出し、走行環境検出
手段１１３により自車両と前方障害物との距離を検出
し、運転者特性判定手段１３０は、運転者状態検出手段
１１２により検出された、所定速度以上での走行状態に
おけるブレーキ操作強弱の時間的変化パターンに関する
演算に基づいて運転者特性を判定し、運転者不慮遭遇予
測手段１５０は、運転者特性判定手段１３０で判定され
た運転者特性と、あらかじめ設定されたブレーキ操作強
弱の時間的変化パターンに関する不慮遭遇予測度とに基
づいて、自車両と先行車両、または自車両と後続車両と
が将来的に不慮状況に遭遇する不慮遭遇確度を予測する
ことを特徴とする。 （２３）図１８より、請求項２３の発明は、請求項２２
に記載の運転者将来状況予測装置において、運転者特性
判定手段１３０は、減速時の前半に強く、後半に弱いブ
レーキ操作を行うか、前半に弱く、後半に強いブレーキ
操作を行うかを、減速度の波形パターンから判定したブ
レーキ操作強弱の時間的変化パターンと、減速開始時の
自車両と前方障害物との距離において、物理的に安全状
況で停止できる減速度と実際の初期減速度との比較から
推定するブレーキ操作強弱の時間的変化パターンのう
ち、少なくとも一方で判定されたブレーキ操作強弱の時
間的変化パターンの発生頻度に関する運転者特性に基づ
いて、自車両と先行車両、または自車両と後続車両とが
将来的に不慮状況に遭遇する不慮遭遇確度を予測するこ
とを特徴とする。 （２４）図１８より、請求項２４の発明は、請求項１９
に記載の運転者将来状況予測装置において、運転情報検
出手段１１０は、走行環境を検出する走行環境検出手段
１１３をさらに有し、走行環境検出手段１１３により前
方障害物警報、接近警報等のブレーキ操作要求のための
警報出力を検出し、運転者状態検出手段により運転者の
ブレーキ操作あるいは回避操作を検出し、検出された警
報出力のタイミングと検出されたブレーキ操作あるいは
回避操作のタイミングから運転者の反応速度を算出し、
運転者特性判定手段１３０は、警報に対する反応速度に
関する演算に基づいて運転者特性を判定し、運転者不慮
遭遇予測手段１５０は、運転者特性判定手段１３０で判
定された運転者特性と、あらかじめ設定された運転者の
反応速度に関する不慮遭遇予測度とに基づいて、自車両
と先行車両、または自車両と後続車両とが将来的に不慮
状況に遭遇する不慮遭遇確度を予測することを特徴とす
る。 （２５）図１８において、請求項２５の発明は、請求項
２４に記載の運転者将来状況予測装置において、運転者
特性判定手段１３０は、ブレーキ操作要求のための警報
の出現頻度と、警報に対する運転者の反応速度の時間的
増減と、反応速度の時間的ばらつきのうち、少なくとも
一つの運転者特性に基づいて、自車両と先行車両、また
は自車両と後続車両とが将来的に不慮状況に遭遇する不
慮遭遇確度を予測することを特徴とする。

【０００６】なお、本発明の構成を説明する、上記課題
を解決するための手段の項では、本発明をわかりやすく
説明するために実施の形態の図を用いたが、これにより
本発明が実施の形態に限定されるものではない。

【０００７】

【発明の効果】本発明によれば、以下のような効果を奏
することができる。 （１）請求項1の発明によれば、運転情報検出手段と、
運転情報蓄積手段と、運転者特性判定手段と、運転者不
慮遭遇予測手段と、伝達手段を有し、運転者特性判定手
段で判定した運転者特性と、あらかじめ設定した不慮遭
遇予測度とに基づいて、運転者の将来の不慮遭遇度を予
測するので、その運転行動を続けていったとき、将来不
慮状況に遭遇する可能性が高いか低いかという観点で運
転者の運転適正を客観的に評価することができる。ま
た、伝達手段において運転者自身に不慮遭遇度の予測結
果を提供することにより、不慮遭遇度の高い運転者に対
して、運転行動の改善を促すことができる。また、不慮
遭遇度の低い運転者に対しても、安全運転の維持、向上
を促すことができる。不慮遭遇度の予測結果を管理者に
伝達する場合は、運転者の指導、配置等の参考情報とす
ることができる。予測結果を第三者、例えば保険会社に
伝達する場合は、不慮遭遇度を保険料率設定の参考とす
ることができる。 （２）請求項２の発明によれば、運転者不慮遭遇予測手
段において、交差車両との不慮遭遇度、先行車との不慮
遭遇度、対向車との不慮遭遇度、または歩行者との不慮
遭遇度のうちいずれかを予測するので、将来、交差車
両、先行車、対向車あるいは歩行者との不慮状況に遭遇
する可能性が高いか低いかという観点で運転適正を客観
的に評価することができる。 （３）請求項３の発明によれば、運転者特性判定手段で
は、走行環境検出手段で検出される走行環境も加味して
所定の運転状況における運転者の特性を判定し、運転者
不慮遭遇予測手段で運転者の将来の不慮遭遇度を判定す
るので、その運転行動を続けていったとき、将来不慮状
況に遭遇する可能性が可能性が高いか低いかという観点
で運転状況別の運転適正を客観的に評価することができ
る。 （４）請求項４の発明によれば、運転者不慮遭遇予測手
段において複数の運転状況における不慮遭遇度を予測
し、その予測結果の中で最も確度の高い運転状況におけ
る不慮遭遇度を伝達手段に出力するので、複数の運転状
況の中から、将来、最も不慮状況に遭遇する可能性が高
い運転状況における運転適正を選択的に運転者等に伝達
し、具体的な運転状況を特定して運転行動の改善を促す
ことができる。 （５）請求項５の発明によれば、長期的な運転に関する
情報に基づいて、運転者の将来の不慮遭遇度を予測する
ので、同様の運転状況を多数蓄積したうえで運転者特性
を傾向的に捉え、将来、不慮状況に遭遇する可能性が高
いか低いかという観点で運転適正を客観的に評価するこ
とができる。 （６）請求項６から請求項８の発明によれば、運転情報
検出手段と、運転情報蓄積手段と、運転者特性判定手段
と、運転者不慮遭遇予測手段と、伝達手段のうちの一部
の手段を車両に搭載する一方、残りの手段を基地局に設
置するので、必要最小限あるいは一部の装置を車載する
だけで、大量のデータの蓄積や多くのデータ処理が可能
となるとともに、将来、不慮状況に遭遇する可能性が高
いか低いかという観点で運転適正を客観的に評価するこ
とができる。 （７）請求項９の発明によれば、運転情報検出手段と、
運転情報蓄積手段と、運転者特性判定手段と、運転者不
慮遭遇予測手段とを車両に搭載する一方、伝達手段を基
地局に設置するので、将来、不慮状況に遭遇する可能性
が高いか低いかという観点で運転適正を客観的に評価す
ることができるとともに、評価結果を管理者や第三者に
瞬時に伝達することができる。 （８）請求項１０の発明によれば、運転情報検出手段
と、伝達手段とを車両に搭載する一方、運転情報蓄積手
段と、運転者特性判定手段と、運転者不慮遭遇度予測手
段とを基地局に設置するので、必要最小限の装置を車載
するだけで、大量のデータの蓄積や多くのデータ処理が
可能となるとともに、将来、不慮状況に遭遇する可能性
が高いか低いかという観点で運転適正を客観的に評価で
き、さらに、瞬時に車両側で評価結果の情報提供を受け
ることができる。 （９）請求項１１の発明によれば、交差点における交差
車両との将来の不慮遭遇度を予測するので、将来、交差
車両との不慮状況に遭遇する可能性が高いか低いかとい
う観点で交差点進入時の運転適正を客観的に評価するこ
とができる。 （１０）請求項１２の発明によれば、追従走行時におけ
る先行車との将来の不慮遭遇度を予測するので、将来、
先行車との不慮状況に遭遇する可能性が高いか低いかと
いう観点で追従走行時の運転適正を客観的に評価するこ
とができる。 （１１）請求項１３の発明によれば、右折時における対
向直進車または歩行者との将来の不慮遭遇度を予測する
ので、将来、対向直進車または歩行者との不慮状況に遭
遇する可能性が高いか低いかという観点で右折時の運転
適正を客観的に評価することができる。 （１２）請求項１４の発明によれば、直進時における歩
行者との将来の不慮遭遇度を予測するので、将来、歩行
者との不慮状況に遭遇する可能性が高いか低いかという
観点で直進時の運転適正を客観的に評価することができ
る。 （１３）請求項１５の発明によれば、運転情報検出手段
と、運転情報蓄積手段と、運転者特性判定手段と、運転
者不慮遭遇予測手段と、予測された運転者の将来の不慮
遭遇度から運転者に提供する情報レベルを選択する情報
提供装置とからなるので、将来、不慮状況に遭遇する可
能性が高いか低いかという観点で運転適正を客観的に評
価でき、さらに、情報提供を行う運転状況において運転
者が将来不慮状況に遭遇する可能性に応じて適切なレベ
ルの情報提供を行うことができる。 （１３）請求項１６の発明によれば、運転情報検出手段
と、運転情報蓄積手段と、運転者特性判定手段と、運転
者不慮遭遇予測手段と、予測された運転者の将来の不慮
遭遇度から車両の制御レベルを選択する車両制御装置と
からなるので、将来、不慮状況に遭遇する可能性が高い
か低いかという観点で運転適正を客観的に評価でき、さ
らに、車両制御を行う運転状況において運転者が将来不
慮状況に遭遇する可能性に応じて適切なレベルの車両制
御を行うことができる。 （１４）請求項１７の発明によれば、運転者特性判定手
段では、走行環境検出手段で検出される走行環境も加味
して所定の運転状況における運転者の特性を判定し、運
転者不慮遭遇予測手段で運転者の将来の不慮遭遇度を判
定するので、上述したような効果に加えて、その運転行
動を続けていったとき、将来不慮状況に遭遇する可能性
が可能性が高いか低いかという観点で運転状況別の運転
適正を客観的に評価することができる。 （１５）請求項１８の発明によれば、運転者特性判定手
段では、走行環境検出手段で検出される走行環境も加味
して所定の運転状況における運転者の特性を判定し、運
転者不慮遭遇予測手段で運転者の将来の不慮遭遇度を判
定するので、上述したような効果に加えて、その運転行
動を続けていったとき、将来不慮状況に遭遇する可能性
が可能性が高いか低いかという観点で運転状況別の運転
適正を客観的に評価することができる。 （１６）請求項１９の発明によれば、運転者不慮遭遇予
測手段において、減速する自車両と自車両に対する先行
車両、もしくは後続車両との不慮状況に遭遇する確度を
予測するので、将来、先行車両もしくは後続車両との不
慮状況に遭遇する可能性が高いか低いかという観点で運
転適正を客観的に評価でき、発生率の高い不慮状況に遭
遇する確率の低減に大きく寄与できる。 （１７）請求項２０および請求項２１の発明によれば、
車両傾斜やカーブといった走行環境を検出し、一定速度
以上の走行状態における調速ブレーキ操作あるいは減速
度の情報に基づいて運転者特性を判定するので、走行環
境や走行状態からみて不必要なブレーキ操作を判定し、
その運転行動の継続によって将来的に不慮状況に遭遇す
る確度を予測することができる。また、調速ブレーキ操
作の頻度を車速や時間の変化によっても判定しているた
め、走行状況に応じた不慮状況遭遇の確度予測の精度向
上にも効果がある。さらに、車速による調速ブレーキ操
作頻度の変化を判定に用い、高い車速では遭遇確度が高
くなると判定すれば、より実態に合った予測をすること
ができる。車速と加速度、ブレーキ操作の情報を検出す
るので、高速道路などの外乱の少ない走行状況におい
て、前方障害物距離検出手段がなくても車間距離接近状
態を簡便に判定することもできる。 （１８）請求項２２および請求項２３の発明によれば、
ブレーキ操作強弱の時間的変化パターンの運転者特性を
判定するので、運転者の普段のブレーキ特性からみて、
将来的に、不慮状況に遭遇する確度を予測することがで
きる。減速時の前半は弱め、後半は強めのブレーキ操作
を行うパターンか、減速時の前半は強め、後半は弱めの
ブレーキ操作を行うパターンかを判定することにより、
自車両の減速時前半の車速に追従しようとする後続車両
との不慮状況の遭遇確度が高いか低いかという観点で運
転適正を客観的に評価できる。さらに、停止直前にブレ
ーキを踏み増すパターンと、ブレーキを抜くパターンの
運転特性を判定することにより、自車両に対する先行車
両あるいは後続車両との不慮状況に遭遇する確度を予測
するので、より状況を特定して不慮遭遇確度の予測の精
度向上を図ることができる。また、ブレーキ操作強弱の
時間的変化パターンの傾向性を、減速開始時の前方障害
物、例えば先行車との距離において物理的に安全状況で
停止できる減速度と、実際の初期減速度との比較から推
定するので、前方障害物との距離検出など、ＩＴＳ化の
ような運転支援技術を補完する応用も可能である。 （１９）請求項２４および請求項２５の発明によれば、
警報に対する反応速度に関する運転者特性を判定し、自
車両と先行車両または後続車両とが不慮状況に遭遇する
不慮遭遇確度を予測するので、運転者個人の身体的特性
に応じたブレーキ特性を判定し、その運転特性の継続に
よって、将来的に不慮状況に遭遇する確度を予測するこ
とができる。また、各種警報情報を用いる構成の場合、
ＩＴＳ化のような運転支援技術を補完する応用が可能で
ある。

【０００８】

【発明の実施の形態】《第１の実施の形態》本発明によ
る運転者将来状況予測装置の第１の実施の形態の基本構
成を図１に示す。この運転者将来状況予測装置は、車速
などの車両状態を検出する車両状態検出手段（例えば、
車速センサ）１１、運転者が行うブレーキなどの装置操
作状態を検出する運転者状態検出手段（例えば、ブレー
キ操作検出スイッチ）１２、対向車線の状況などの走行
環境を検出する走行環境検出手段（例えば、ＣＣＤカメ
ラと画像処理回路）１３のうち少なくとも一つからなる
運転情報検出手段１０と、運転情報蓄積手段（例えば、
不揮発性メモリ）２０と、運転状況別運転者特性判定手
段（例えば、マイクロコンピュータによる演算）３０
と、運転者不慮遭遇予測手段（例えば、マイクロコンピ
ュータによる演算）５０と、伝達手段（例えば、表示モ
ニタ）６０とから構成されている。

【０００９】運転情報検出手段１０で検出された所定の
運転状況における運転情報データは、運転情報蓄積手段
２０に送信される。運転情報蓄積手段２０は入力された
運転情報を長期的（例えば最新５，０００ｋｍの走行に
おける取得データ）に蓄積する機能を持つ。長期的に運
転情報データを蓄積することにより、蓄積された運転情
報データに基づいて、多数の運転状況別の運転者特性を
判定するのに十分な量の運転情報データを得ることがで
きる。所定量蓄積された運転情報データは運転状況別運
転特性判定手段３０に送られる。運転状況別運転者特性
判定手段３０では、運転情報データに所定の処理を行い
運転状況別運転者特性を判定する。判定された運転状況
別運転者特性は、運転者不慮遭遇予測手段５０に送られ
る。運転者不慮遭遇予測手段５０は、運転状況別不慮遭
遇予測度記憶手段４０からあらかじめ定められた運転状
況別不慮遭遇予測度を読み込み、運転状況別運転者特性
と運転状況別不慮遭遇予測度とから運転者不慮遭遇度を
予測する。運転者不慮遭遇予測手段５０で予測された結
果は、伝達手段６０によって運転者または管理者または
第三者に伝達される。

【００１０】本発明による第１の実施の形態において
は、車両状態や運転状況別の運転者特性と不慮遭遇予測
度とから運転者の将来の不慮遭遇度を予測する。そのた
め、検出する運転情報や各手段での詳細な動作などは車
両状態や運転状況によって異なるが、運転者将来状況を
予測する基本的な流れは運転状況によらず同一である。
以下、本発明による運転者将来状況予測装置の基本作用
を、図２〜図４のフローチャートを用いて説明する。図
２は、運転情報検出手段１０と運転情報蓄積手段２０に
関する処理過程を示すフローチャートである。図３は、
運転状況別運転者特性判定手段３０に関する処理過程を
示すフローチャート、図４は運転者不慮遭遇予測手段５
０と伝達手段６０に関する処理過程を示すフローチャー
トである。

【００１１】まず、図２に示したステップＳ１０１で、
イグニッションスイッチがオンとなったら、ステップＳ
１０２で運転情報検出手段１０により所定の運転情報の
検出を開始する。検出された運転情報は運転情報蓄積手
段２０に記録される(Ｓ１０３)。ステップＳ１０４でイ
グニッションスイッチがオフとなったら、ステップＳ１
０５へ進み、オフでない場合はステップＳ１０３へ戻
り、イグニッションスイッチがオフとなるまで運転情報
蓄積手段２０への記録が繰り返される。つづくステップ
Ｓ１０５で、所定期間データが記録されたかどうかを判
定する。所定期間のデータが記録された場合はステップ
Ｓ２０１へ進み、図３に示したフローチャートの処理過
程に移る。所定期間のデータが記録されていない場合
は、ステップＳ１０１へ戻り、所定期間のデータを記録
するまでステップＳ１０１〜ステップＳ１０５の処理を
繰り返す。ステップＳ１０１でイグニッションスイッチ
がオフと判定された場合はこの処理を終了する。

【００１２】ステップＳ２０１で、運転状況別運転者特
性判定手段３０による処理を開始すると、ステップＳ２
０２で、運転情報蓄積手段２０に記録されたデータの読
み込みを行う。ステップＳ２０３でデータの処理を行
い、ステップＳ２０４では運転状況別運転者特性の判定
を行う。つぎにステップＳ３０１へ進み、図４に示しフ
ローチャートの処理過程に移る。

【００１３】ステップＳ３０１で、運転者不慮遭遇予測
手段５０による処理を開始する。まず、運転状況別運転
者特性判定手段３０で判定された運転者特性の結果の読
み込みを行い(ステップＳ３０２)、続いて運転状況別不
慮遭遇予測度記憶手段４０に記憶された運転状況別不慮
遭遇予測度の読み込みを行う(ステップＳ３０３)。ステ
ップＳ３０４で、運転者特性と運転状況別不慮遭遇予測
度とから、将来の運転者不慮遭遇度の予測を行い、ステ
ップＳ３０５で、この予測結果を伝達手段６０に出力す
る。伝達手段６０では表示とメッセージにより運転者不
慮遭遇度の予測結果を運転者または管理者または第三者
に提供する(ステップＳ３０６)。

【００１４】以上の基本構成、基本作用により、運転状
況別の運転者特性と、運転状況別の不慮遭遇予測度とか
ら、運転者の将来の不慮遭遇度を予測することができ
る。その結果、将来、運転者が不慮状況に遭遇する可能
性が高いか低いかという観点で運転状況別の運転適正を
客観的に評価することができる。また、伝達手段におい
て運転者自身に不慮遭遇度の予測結果を提供することに
より、不慮遭遇度の高い運転者に対しては、具体的な運
転状況を特定して運転行動の改善を促すことができる。
さらに、不慮遭遇度の低い運転者に対しても、安全運転
の維持、向上を促すことができる。不慮遭遇度の予測結
果を管理者に伝達する場合は、運転者の指導、配置等の
参考情報とすることができる。予測結果を第三者、例え
ば保険会社に伝達する場合は、不慮遭遇度を保険料率設
定の参考とすることができる。

【００１５】さらに、運転情報蓄積手段は、所定の運転
状況における運転情報データを長期的に蓄積し、長期的
に蓄積された運転情報に基づいて運転状況別運転者特性
判定手段で所定の運転状況における運転者特性の傾向を
判定する。したがって、同様の運転状況において運転に
関する情報を多数蓄積して運転者特性を傾向的に捉え、
将来、運転者が不慮状況に遭遇する可能性が高いか低い
かといった観点で運転適正を判定することができる。

【００１６】続いて、交差点における交差車両との将来
の不慮遭遇度を予測する場合について、図５〜図９を用
いて説明する。図５に具体的な処理の内容を示す。ここ
では、図２のステップＳ１０２とＳ１０３において説明
した、運転情報検出手段１０および運転情報蓄積手段２
０の処理として、交差点情報と車速データの検出および
蓄積を行う（Ａ−１）。図３のステップＳ２０３の、運
転状況別運転者特性判定手段３０における運転者特性の
ためのデータ処理として、一時停止交差点進入時の車速
評点の積算値Ｐの算出を行う（Ａ−２）。ここで、車速
評点の積算値Ｐの具体的な算出方法について、図６を用
いて説明する。

【００１７】図６は、運転者Ａと運転者Ｂの実際の一時
停止交差点における車両先端位置と車速との関係のデー
タである。横軸０は、一時停止交差点の停止線位置を示
しており、交差点端は、停止線から約２．２ｍ先に設定
されている。本実施の形態では、停止線手前での車速だ
けでなく、交差点に進入する際の車速も検出し、運転者
の特性を判定する。ここで、停止線が交差点端からどの
くらい離れているかなどの交差点情報は、走行環境検出
手段で検出することができる。例えば、不図示のＣＣＤ
カメラで撮影した画像を、画像処理回路で二値化等の処
理を行い、停止線位置を検出する。

【００１８】図６（ａ）に示す運転者Ａは、停止線付近
から十分減速し、ゆっくりと交差点に進入しており、交
差車両や進入車両に対する防衛運転ができている。一
方、図６（ｂ）に示す運転者Ｂは、減速不十分のまま交
差点を通過しており、防衛運転ができていない。そこ
で、車速評点としては、低速であるほど評点が高くなる
ようにする。ここでは、低速の基準を車速約５ｋｍ／ｈ
と設定し、基準の車速と運転者が基準の車速以下で交差
点を通過するときの車速との差と、車両が交差点進入区
間を進んだ距離とを積算する。これより、図６の黒塗り
の部分の面積が求められ、この値を車速評点積算値Ｐと
設定する。

【００１９】つまり、運転者が基準の車速以下で交差点
を通過したときだけ、距離を積算して車速評点積算値を
算出する。そのため、運転者が交差点を低速で走行すれ
ばするほど、基準の車速と交差点進入時の車両の車速と
の差が大きくなり、車速評点積算値Ｐも高くなる。運転
者Ａのような運転であれば、黒塗り部の面積が大きくな
り、車速評点積算値Ｐは高い値となるが、運転者Ｂのよ
うな運転であると黒塗り部の面積は小さく、車速評点積
算値Ｐは低い値となり、一時停止交差点進入時の運転者
特性をよく表すことができる。

【００２０】ここでは、交差点に進入する車両の車速を
計測し、車速から換算した車両の走行距離（停止線を基
準とした車両の先端位置）と、基準の車速と交差点進入
時の車両の車速との差を積算することにより車速評点積
算値Ｐを算出した例を示したが、交差点進入時の経過時
間で積算を行ってもよい。しかし、車速と走行距離とで
積算を行うと交差車両の通過待ちによる停止状態が積算
の対象とならないため、他の交通の影響を受けても運転
者特性を判定することができる。また、車速と経過時間
とで積算して車速評点を算出する場合は、交差車両の通
過待ちによる停止状態を積算して高い値となってしまう
ことがあるため、積算値が所定値以上である場合は、運
転者特性として採用しない、などのキャンセル処理を行
うことが望ましい。

【００２１】続くＡ−３で、図３に示したステップＳ２
０４における運転状況別運転者特性判定の処理として、
Ａ−２で算出したＮ個の車速評点積算値Ｐのデータから
平均値Ｐｍを算出し、一時停止交差点進入時の運転者特
性を判定する。図７（ａ）、（ｂ）にそれぞれ、運転者
Ａおよび運転者Ｂの一時停止交差点進入時の運転者特性
を示す。横軸は車速評点積算値Ｐ、縦軸は車速評点積算
値Ｐが算出された頻度を示している。ここで、運転者Ａ
の車速評点積算値の平均値Ｐａｍ、運転者Ｂの車速評点
積算値の平均値Ｐｂｍを、それぞれ運転者Ａの運転者特
性および運転者Ｂの運転者特性とする。

【００２２】Ａ−４では、図４のステップＳ３０３にお
ける、運転状況別不慮遭遇予測度の読み込みの処理とし
て、図８に示すような一時停止交差点進入時の運転者特
性Ｐと交差車両との不慮遭遇予測度Ｋとの関係を、運転
状況別不慮遭遇予測度記憶手段４０から読み込む。一時
停止交差点進入時の運転者特性Ｐの値が高いほど、交差
車両との不慮遭遇予測度Ｋの値は低くなっている。この
関係は、あらかじめ実験走行などを行い、設定してお
く。運転者特性Ｐの平均値Ｐｍのときの不慮遭遇予測度
を平均値Ｋｍとする。

【００２３】Ａ−３で判定した運転者特性Ｐｍにより、
図８のＰ−Ｋテーブルを参照して、交差車両との不慮遭
遇度Ｋｐの予測を行う(Ａ−５)。予測結果としては、例
えば図９に示すように、一時停止交差点における交差車
両との不慮遭遇度Ｋｐを算出する。図８から、運転者Ａ
の不慮遭遇度はＫａｐ、運転者Ｂの不慮遭遇度はＫｂｐ
となり、減速不十分のまま交差点に進入した運転者Ｂが
将来的に交差車両と不慮遭遇する確率が、運転者Ａに比
べて高いことがわかる。

【００２４】また、不慮遭遇予測度Ｋの平均値Ｋｍに対
して、算出した不慮遭遇度Ｋｐがどの程度高いか、また
は低いかを算出する。ここでは、平均値Ｋｍに対する
比、Ｋｐ／Ｋｍで表す。運転者Ａの交差車両との不慮遭
遇度Ｋａｐは平均より低く、Ｋａｐ／Ｋｍ倍、運転者Ｂ
の交差車両との不慮遭遇度Ｋｂｐは平均より高く、Ｋｂ
ｐ／Ｋｍ倍である。算出した予測結果を伝達手段６０に
出力することができる。

【００２５】以上述べたように、第１の実施の形態にお
ける運転者将来状況予測装置は、一時停止交差点進入時
に車速を計測し、運転者が十分に減速するか、または減
速不十分で交差点を通過するかといった運転者特性を判
定し、これにより交差車両との不慮遭遇度を予測する。
したがって、将来、運転者が交差車両との不慮状況に遭
遇する可能性が高いか低いかといった観点で、運転者の
運転適正を客観的に判断できる。

【００２６】《第１の実施の形態の変形例１》第１の実
施の形態の変形例１では、先行車追従時に複数の運転状
況を設定し、運転状況別での先行車との将来の不慮遭遇
度を予測する。基本構成と作用については図１〜図４に
示した第１の実施の形態と同様である。図１０に具体的
な処理の内容のマップ表を示す。ここで、先行車追従時
の運転状況を、先行車が大型車、先行車が右左折車、悪
天候、カーブ走行時、信号のある交差点と設定して不慮
遭遇度を予測する。

【００２７】第１の実施の形態の変形例１では、図５に
示した運転情報検出・蓄積の処理(Ａ−１)として、車両
状態として車速データＶと先行車との車間距離データＬ
の検出および蓄積を行う。走行環境に関する情報として
先行車の車種ｂ、先行車の挙動ｔ、天候ｒ、道路線形
（例えば、カーブ）ｃ、信号表示ｓに関する情報の検出
および蓄積を行う。運転者特性判定のためのデータの処
理(Ａ−２)は、以下に示すように、それぞれの走行環境
に応じて行われる。 （１）先行車が大型車の場合（ｂ）：大型先行車との車
間時間Ｔｂの算出

【数１】 Ｔｂ＝Ｌｂ／Ｖｂ （式１) （Ｌｂ：車間距離、Ｖｂ：車速） （２）先行車が右左折する場合（ｔ）：右左折先行車と
の車間時間Ｔｔの算出

【数２】 Ｔｔ＝Ｌｔ／Ｖｔ （式２) （Ｌｔ：車間距離、Ｖｔ：車速） （３）雨天・降雪等の悪天候時(ｒ)：先行車との車間時
間Ｔｒの算出

【数３】 Ｔｒ＝Ｌｒ／Ｖｒ （式３) （Ｌｒ：車間距離、Ｖｒ：車速） （４）カーブ路手前(ｃ)：先行車との車間時間Ｔｃの算
出

【数４】 Ｔｃ＝Ｌｃ／Ｖｃ （式４) （Ｌｃ：車間距離、Ｖｃ：車速） （５）信号変わり目(ｓ)：先行車との車間時間Ｔｓの算
出

【数５】 Ｔｓ＝Ｌｓ／Ｖｓ （式５) （Ｌｓ：車間距離、Ｖｓ：車速）

【００２８】続いて、運転状況別での運転者特性の判定
の処理(Ａ−３)としては、（Ａ−２）で走行環境に応じ
てそれぞれ算出したＮ個の車間時間の平均値Ｔｂｍ、Ｔ
ｔｍ、Ｔｒｍ、Ｔｃｍ、Ｔｓｍを、各運転状況における
運転者特性とする。さらに、運転状況別での不慮遭遇予
測度として、図１１の（ａ）〜（ｅ）に示すような、あ
らかじめ実験走行などを行って設定した、車間時間Ｔと
先行車との不慮遭遇予測度Ｋとの関係を読み込む（Ａ−
４）。この関係は、図８に示した第１の実施の形態にお
ける運転者特性Ｐと、交差車両との不慮遭遇予測度Ｋと
の関係と同様に、運転者特性の値が高いほど、先行車と
の不慮遭遇予測度Ｋが低くなっている。

【００２９】（Ａ−４）で読み込んだ不慮遭遇予測度Ｋ
と、上述した各運転者特性とから、以下のように運転状
況別不慮遭遇度の予測の処理を行う(Ａ−５)。 （１）先行車が大型車の場合（ｂ）：図１１（ａ）よ
り、大型先行車への追従時の運転者特性Ｔｂｍから先行
車との不慮遭遇度Ｋｂを予測。 （２）先行車が右左折する場合（ｔ）：図１１（ｂ）よ
り、右左折先行車への追従時の運転者特性Ｔｔｍから先
行車との不慮遭遇度Ｋｔを予測。 （３）雨天・降雪等の悪天候時（ｒ）：図１１（ｃ）よ
り、悪天候時の先行車への追従時の運転者特性Ｔｒｍか
ら先行車との不慮遭遇度Ｋｒを予測。 （４）カーブ路手前（ｃ）：図１１（ｄ）より、カーブ
路手前での先行車への追従時の運転者特性Ｔｃｍから先
行車との不慮遭遇度Ｋｃを予測。 （５）信号変わり目（ｓ）：図１１（ｅ）より、信号変
わり目の先行車への追従時の運転者特性Ｔｓｍから先行
車との不慮遭遇度Ｋｓを予測。 第１の実施の形態の変形例１は、先行車追従時に、運転
状況別で先行車との将来の不慮遭遇度を予測する運転者
将来状況予測装置に関するものである。複数の運転状況
における不慮遭遇度を予測する場合は、その予測結果の
中で最も不慮遭遇度の高い運転状況と、その不慮遭遇度
とを伝達手段６０に出力して、運転者または管理者また
は第三者に提供してもよい。

【００３０】以上述べたように、第１の実施の形態の変
形例１では、先行車追従時に車速と車間距離とから運転
者特性を判定し、これにより先行車との不慮遭遇度を予
測する。したがって、将来、先行車との不慮状況に遭遇
する可能性が高いか低いかといった観点で運転者の運転
適正を客観的に判定できる。また、先行車追従時に複数
の運転状況を設定し、運転状況別に不慮遭遇度を予測
し、予測結果のうち最も確度の高いものを運転者や管理
者または第三者に伝達する。したがって、将来、最も不
慮状況に遭遇する可能性が高い運転状況における運転行
動の改善を運転者に促すことができる。

【００３１】《第１の実施の形態の変形例２》第１の実
施の形態の変形例２では、右折時に複数の運転状況を設
定し、運転状況別での対向直進車または歩行者との将来
の不慮遭遇度を予測する。基本構成と作用については図
１〜図４に示した第１の実施の形態と同様である。図１
２に具体的な処理の内容のマップ表を示す。ここで、右
折時の運転状況を、対向車線渋滞、先行車に追従、横断
歩道のある交差点と設定して不慮遭遇度を予測する。

【００３２】第１の実施の形態の変形例２では、図５に
示した運転情報の検出・蓄積の処理(Ａ−１)として、右
折時の車両状態としてステアリング操舵角などの操舵デ
ータと、車速データＶまたは車間距離データの検出およ
び蓄積を行い、運転者状態としてブレーキ操作の検出お
よび蓄積を行う。さらに、走行環境に関する情報として
交差点に関する情報と、自車線に関する情報または対向
車線に関する情報の検出および蓄積を行う。運転者特性
判定のためのデータの処理(Ａ−２)としては、（１）対
向車渋滞停止（または徐行）状況(ｊ)で自車両が対向車
線を右折通過する時の平均車速Ｖｊの算出、（２）先行
車に追従して右折する際(ｉ)の先行車と自車両との車間
距離Ｌｉの抽出、（３）横断歩道のある交差点(ｂ)を右
折する際の、右折終了前後のブレーキ操作の抽出を行
う。

【００３３】続いて、運転状況別での運転者特性の判定
の処理(Ａ−３)としては、（Ａ−２）で走行環境に応じ
てそれぞれ算出または抽出した、Ｎ個の平均車速Ｖｊの
平均値Ｖｊｍ、Ｎ個の車間距離Ｌｉの平均値Ｌｉｍ、右
折をＮ回行ったときのブレーキ回数Ｎｂを、各運転状況
における運転者特性とする。さらに、運転状況別での不
慮遭遇予測度として、図１３（ａ）〜（ｃ）に示すよう
な、あらかじめ実験走行などを行って設定した、各運転
状況における運転者特性と対向直進車あるいは歩行者と
の不慮遭遇予測度Ｋとの関係を読み込む。図１３（ａ）
は、対向車渋滞停止（または徐行）で対向車線を右折通
過する際の運転者特性と、対向直進車との不慮遭遇予測
度Ｋとの関係、図１３（ｂ）は、先行車への追従右折時
の運転者特性と対向直進車との不慮遭遇予測度Ｋとの関
係、図１３（ｃ）は、横断歩道のある交差点右折時の運
転者特性と歩行者との不慮遭遇予測度Ｋとの関係を示
す。

【００３４】対向車渋滞停止（または徐行）状況(ｊ)で
自車両が対向車線を右折通過する際の運転者特性は、平
均車速Ｖｊとしている。図１３（ａ）の対向車渋滞停止
（または徐行）状況(ｊ)で自車両が対向車線を右折通過
する時の運転者特性と対向直進車との不慮遭遇予測度Ｋ
との関係は、平均車速Ｖｊが高くなるほど、つまり運転
者特性の値が高くなるほど不慮遭遇予測度Ｋが高くなる
ことを示している。図１３（ｃ）に示した運転者特性と
歩行者との不慮遭遇予測度Ｋとの関係も同様に、横断歩
道のある交差点を右折する際の右折終了前後のブレーキ
操作の回数Ｎｂが増加するほど、つまり運転者特性の値
が高くなるほど不慮遭遇予測度Ｋは高くなる。また、図
１３（ｂ）に示した先行車への追従右折時の運転者特性
と対向直進車との不慮遭遇予測度Ｋとの関係は、先行車
との車間距離Ｌｉが大きくなるほど、つまり運転者特性
の値が高くなるほど不慮遭遇予測度Ｋは低くなる。

【００３５】（Ａ−４）で読み込んだ不慮遭遇予測度Ｋ
と、上述した各運転者特性とから、以下のように右折時
の運転状況別不慮遭遇度の予測の処理を行う（Ａ−５） （１）対向車線が渋滞停止（あるいは徐行）の場合
（ｊ）：図１３（ａ）より、対向車が渋滞停止（徐行）
で、自車両が対向車線を右折通過する時の運転者特性Ｖ
ｊｍから、対向直進車との不慮遭遇度Ｋｊの予測、
（２）先行車に追従する場合(ｉ)：図１３（ｂ）より、
先行車への追従右折時の運転者特性Ｌｉｍから、対向直
進車との不慮遭遇度Ｋｉの予測、（３）横断歩道のある
交差点(ｂ)：図１３（ｃ）より、横断歩道のある交差点
を右折する際の運転者特性Ｎｂから、横断歩行者との不
慮遭遇度Ｋｂの予測を行うことができる。

【００３６】第１の実施の形態の変形例２は、右折時に
おける、運転状況別での対向直進車または歩行者との将
来の不慮遭遇度を予測する運転者将来状況予測装置に関
するものである。複数の運転状況における不慮遭遇度を
予測する場合は、その予測結果の中で最も不慮遭遇度の
高い運転状況と、その不慮遭遇度とを伝達手段６０に出
力して、運転者または管理者または第三者に提供しても
よい。

【００３７】以上述べたように、第１の実施の形態の変
形例２では、右折時に、車速、車間距離またはブレーキ
操作から運転者特性を判定し、これにより対向直進車あ
るいは歩行者との不慮遭遇度を予測する。したがって、
将来、対向車や歩行者との不慮状況に遭遇する可能性が
高いか低いかといった観点で運転者の運転適正を客観的
に判定できる。また、右折時に複数の運転状況を設定
し、運転状況別に不慮遭遇度を予測し、予測結果のうち
最も確度の高いものを運転者や管理者または第三者に伝
達する。したがって、将来、最も不慮状況に遭遇する可
能性が高い運転状況における運転行動の改善を運転者に
促すことができる。

【００３８】《第１の実施の形態の変形３》第１の実施
の形態の変形例３は、直進時に複数の運転状況を設定
し、運転状況別での横断歩行者との将来の不慮遭遇度を
予測する。基本構成と作用については図１〜図４に示し
た第１の実施の形態と同様である。図１４に具体的な処
理の内容のマップ表を示す。ここで、直進時の運転状況
として、対向車線が渋滞している場合と、大型車の駐停
車がある場合とを設定して不慮遭遇度を予測する。

【００３９】第１の実施の形態の変形例３では、図５に
示した運転情報の検出・蓄積の処理(Ａ−１)として、直
進時の車速データＶと、走行環境に関する情報として対
向車線に関する情報と、自車線に関する情報の検出およ
び蓄積を行う。運転者特性判定のためのデータの処理
(Ａ−２)としては、対向車渋滞停止状況(ｈ)において、
自車両が直進して横断歩道手前に来た時の自車両の平均
車速Ｖｈの算出、または自車線側の駐停車車両(ｙ)の横
を通過する時の自車両の平均車速Ｖｙの算出を行う。

【００４０】続いて運転状況別での運転者特性の判定の
処理(Ａ−３)としては、（Ａ−２）で走行環境に応じて
それぞれ算出または抽出した、Ｎ個の平均車速Ｖｈの平
均値Ｖｈｍ、Ｎ個の平均車速Ｖｙの平均値Ｖｙｍを、各
運転状況における運転者特性とする。さらに、運転状況
別での不慮遭遇予測度として、図１５（ａ）、（ｂ）に
示すような、あらかじめ実験走行などを行って設定し
た、運転者特性と歩行者との不慮遭遇予測度Ｋとの関係
を読み込む（Ａ−４）。図１５（ａ）は、対向車渋滞停
止で、自車両直進時の横断歩道手前での運転者特性と横
断歩行者との不慮遭遇予測度Ｋとの関係を、図１５
（ｂ）は、自車線側の駐停車車両の横を通過時の運転者
特性と横断歩行者との不慮遭遇予測度Ｋとの関係を示
す。

【００４１】対向車線渋滞停止で自車両直進時の横断歩
道手前での運転者特性は、平均車速Ｖｈとしている。図
１５（ａ）の対向車渋滞停止で、自車両直進時の横断歩
道手前での運転者特性と横断歩行者との不慮遭遇予測度
Ｋとの関係は、平均車速Ｖｈが高くなるほど、つまり運
転者特性の値が高くなるほど不慮遭遇予測度Ｋが高くな
ることを示している。また、自車線側の駐停車車両の横
を通過時の運転者特性も平均車速Ｖｙとしており、図１
５（ｂ）の自車線側の駐停車車両の横を通過時の運転者
特性と横断歩行者との不慮遭遇予測度Ｋとの関係は、平
均車速Ｖｙが高くなるほど、つまり運転者特性が高くな
るほど、不慮遭遇予測度Ｋが高くなることを示してい
る。

【００４２】（Ａ−４）で読み込んだ不慮遭遇予測度Ｋ
と、上述した各運転者特性とから、運転状況別不慮遭遇
度の予測の処理として、以下のように直進時の運転状況
別不慮遭遇度の予測の処理を行う（Ａ−５） （１）対向車線が渋滞停止（ｈ）：図１５（ａ）より、
対向車が渋滞停止で、自車両が直進で横断歩道手前に来
たときの運転者特性Ｖｈｍから、横断歩行者との不慮遭
遇度Ｋｈの予測、（２）大型車の駐停車がある場合
(ｙ)：図１５（ｂ）より、自車線側の駐停車車両の横を
通過するときの運転者特性Ｖｙｍから、横断歩行者との
不慮遭遇度Ｋｙの予測を行うことができる。

【００４３】第１の実施の形態の変形例３は、直進時
に、運転状況別で横断歩行者との将来の不慮遭遇度を予
測する運転者将来状況予測装置に関するものである。複
数の運転状況における不慮遭遇度を予測する場合は、そ
の予測結果の中で最も不慮遭遇度の高い運転状況と、そ
の不慮遭遇度とを伝達手段に出力して、運転者または管
理者または第三者に提供してもよい。

【００４４】以上述べたように、第１の実施の形態の変
形例３では、直進時に車速から運転者特性を判定し、こ
れにより横断歩行者との不慮遭遇度を予測する。したが
って、将来、横断歩行者との不慮状況に遭遇する可能性
が高いか低いかといった観点で運転者の運転適正を客観
的に判定できる。また、直進時に複数の運転状況を設定
し、運転状況別に不慮遭遇度を予測し、予測結果のうち
最も確度の高いものを運転者や管理者または第三者に伝
達する。したがって、将来、最も不慮状況に遭遇する可
能性が高い運転状況における運転行動の改善を運転者に
促すことができる。

【００４５】《第２の実施の形態》第２の実施の形態に
おける運転者将来状況予測装置の構成を、図１６を用い
て説明する。第１の実施の形態と異なる点は次の点であ
る。車両状態検出手段１１と運転者状態検出手段１２と
走行環境検出手段１３の少なくとも一つからなる車両情
報検出手段１０と伝達手段６０とが車載され、運転情報
蓄積手段２０と運転状況別運転者特性判定手段３０と運
転者不慮遭遇予測手段５０とが基地局に設置される。運
転状況別不慮遭遇予測度を記憶した運転状況別不慮遭遇
予測度記憶手段４０も基地局側に設置される。さらに、
車両情報検出手段１０からの信号は、転送手段７１（第
１の転送手段）を介して基地局の運転情報蓄積手段２０
に転送され、運転者不慮遭遇予測手段５０からの信号
は、転送手段７２（第２の転送手段）を介して車両の伝
達手段６０に転送される。そこで、この構成を運転者将
来状況予測システムとする。

【００４６】各構成要素における処理内容は、第１の実
施の形態およびその変形例１〜３に記載した、交差点に
おける交差車両との将来の不慮遭遇度予測、先行車追従
時における運転状況別での先行車との将来の不慮遭遇度
予測、右折時における運転状況別での対向直進車または
歩行者との将来の不慮遭遇度予測、直進時における運転
状況別での横断歩行者との将来の不慮遭遇度予測の処理
内容を適用することができる。

【００４７】第２の実施の形態の運転者将来状況予測シ
ステムでは、基地局に運転情報蓄積手段や運転状況別運
転者特性判定手段を設置するので、必要最小限の装置を
車載するだけで、大量のデータの蓄積や多くのデータ処
理が可能となり、さらに、瞬時に車両側で評価結果の情
報提供を受けることができる。

【００４８】《第３の実施の形態》第３の実施の形態に
よる運転者将来状況予測装置の構成を図１７を用いて説
明する。第１の実施の形態と異なる点は次の点である。
車両状態検出手段１１と運転者状態検出手段１２と走行
環境検出手段１３の少なくとも一つからなる車両情報検
出手段１０と運転情報蓄積手段２０とが車載され、運転
状況別運転者特性判定手段３０と運転者不慮遭遇予測手
段５０と伝達手段６０とが基地局に設置される。運転状
況別不慮遭遇予測度を記憶した運転状況別不慮遭遇予測
度記憶手段４０も基地局側に設置される。さらに、運転
情報蓄積手段２０を基地局の運転状況別運転者特性判定
手段３０に連結するための連結手段８０が基地局に設置
される。そこで、この構成を運転者将来状況予測システ
ムとする。

【００４９】各構成要素における処理内容は、第１の実
施の形態およびその変形例１〜３に記載した、交差点に
おける交差車両との将来の不慮遭遇度予測、先行車追従
時における運転状況別での先行車との将来の不慮遭遇度
予測、右折時における運転状況別での対向直進車または
歩行者との将来の不慮遭遇度予測、直進時における運転
状況別での横断歩行者との将来の不慮遭遇度予測の処理
内容を適用することができる。

【００５０】第３の実施の形態の運転者将来状況予測シ
ステムでは、基地局に運転者特性判定手段や伝達手段を
設置するので、必要最小限の装置の車載のみで、所定量
のデータが蓄積された時点でデータを基地局に送り、定
期的に基地局で多くのデータ処理を行うことが可能とな
り、将来、不慮状況に遭遇する可能性が高いか低いかと
いう観点で運転適正を客観的に評価することができる。

【００５１】以上述べたように、本発明による運転者将
来状況予測装置は、運転者将来状況予測装置を構成する
すべての手段を車両に搭載してもよいし、少なくとも車
速センサ等、運転情報を検出する運転情報検出手段を車
両に搭載し、残りの手段を基地局に設置することもでき
る。本発明による運転者将来状況予測装置を適用できる
運転者将来状況予測システムの構成を以下に示す。 （システム１）車載−運転情報検出手段 基地局−運転情報蓄積手段、運転者特性判定手段、運転
者不慮遭遇予測手段、伝達手段 （システム２）車載−運転情報検出手段、運転情報蓄積
手段 基地局−運転者特性判定手段、運転者不慮遭遇予測手
段、伝達手段 （システム３）車載−運転情報検出手段、運転情報蓄積
手段、運転者特性判定手段 基地局−運転者不慮遭遇予測手段、伝達手段 （システム４）車載−運転情報検出手段、運転情報蓄積
手段、運転者特性判定手段、運転者不慮遭遇予測手段 基地局−伝達手段

【００５２】上述したように、構成手段の一部を基地局
に設置することで、車載するマイコン等を最小限に抑え
ることができ、コストの削減を図ることもできる。伝達
手段を基地局に設置することで、判定された不慮遭遇度
の予測結果を管理者や第三者に瞬時に伝達することがで
き、不慮遭遇度の高い運転者を帰還させるといった、運
行計画の見直しを即座に行うことができる。また、運転
情報を検出するための各種センサは、車線変更といった
運転者の運転意図を検出すための運転行動意図検出装置
等に用いるものを、転用することもできる。

【００５３】《第４の実施の形態》第４の実施の形態に
よる運転者将来状況予測装置の構成を、図１８を用いて
説明する。第１の実施の形態と異なる点は、運転者不慮
遭遇予測手段５０が情報提供装置９０に接続されている
点である。情報提供装置９０は、所定の運転状況におい
て注意喚起の表示または音声によるメッセージを提供す
る機能を持つ。情報提供装置９０では、運転者不慮遭遇
予測手段５０で予測した運転者の将来の不慮遭遇度に基
づいて、運転者に提供する情報レベルを選択し、運転者
に情報を提供することができる。

【００５４】運転者に提供する情報レベルとしては、例
えば警報の音量や発生頻度がある。情報レベルを選択す
ることで、最適な音量を選択し運転者に情報を提供する
ことができる。また、所定の運転状況において不慮遭遇
度の高い運転者には、例えば警報の発生頻度を高くして
情報を提供することができる。

【００５５】各構成要素における処理内容は、第１の実
施の形態およびその変形例１〜３に記載した、交差点に
おける交差車両との将来の不慮遭遇度予測、先行車追従
時における運転状況別での先行車との将来の不慮遭遇度
予測、右折時における運転状況別での対向直進車または
歩行者との将来の不慮遭遇度予測、直進時における運転
状況別での横断歩行者との将来の不慮遭遇度予測の処理
内容を適用することができる。

【００５６】以上述べたように、第４の実施の形態にお
ける運転者将来状況予測装置では、情報提供装置で運転
者不慮遭遇度に基づいて提供する情報レベルを選択す
る。したがって、注意喚起のための警報などで情報提供
を行うことが望ましい運転状況において、運転者が将来
不慮状況に遭遇する可能性に応じて、適切なレベルで運
転者に情報提供行うことができる。

【００５７】《第５の実施の形態》第５の実施の形態に
おける運転者将来状況予測装置の構成を図１９を用いて
説明する。第１の実施の形態で示した図1と異なる点
は、運転者不慮遭遇予測手段５０が車両制御装置１００
に接続されている点である。車両制御装置１００は、例
えば車速制御の機能を持つ。車両制御装置１００は、運
転者不慮遭遇予測手段５０で予測した運転者の将来の不
慮遭遇度に応じて、車両の制御レベルを選択することが
できる。車両の制御レベルは、例えば減速させるための
制動力の大きさで、不慮遭遇度に応じて車両制御装置１
００で制動力の大きさを変更することができる。所定の
運転状況において不慮遭遇度の高い運転者には、十分減
速させるなどして不慮状況に遭遇することを回避できる
よう車両の制御を行う。

【００５８】各構成要素における処理内容は、第１の実
施の形態およびその変形例１〜３に記載した、交差点に
おける交差車両との将来の不慮遭遇度予測、先行車追従
時における運転状況別での先行車との将来の不慮遭遇度
予測、右折時における運転状況別での対向直進車または
歩行者との将来の不慮遭遇度予測、直進時における運転
状況別での横断歩行者との将来の不慮遭遇度予測の処理
内容を適用することができる。

【００５９】以上述べたように、第５の実施の形態にお
ける運転者将来状況予測装置では、車両制御装置で、運
転者不慮遭遇度に応じて車両制御のレベルを選択する。
したがって、車両制御を行うことが望ましい運転状況に
おいて、運転者が将来不慮状況に遭遇する可能性に応じ
て適切なレベルの車両制御を行うことができる。

【００６０】《第６の実施の形態》第６の実施の形態に
よる運転者将来状況予測装置では、運転者状態、特に運
転者が行うブレーキ操作に注目し、運転者の将来の不慮
遭遇確度を予測するものである。先行車に追従する場合
など、車速を調節するために運転者は調速ブレーキ操作
を行う。第６の実施の形態では、調速ブレーキ操作に関
する運転者特性を判定し、減速する自車両と自車両に対
する先行車両、もしくは後続車両との不慮状況の遭遇確
度を予測する。

【００６１】図２０に、第６の実施の形態による運転者
将来状況予測装置の構成を示す。基本的には、図１に示
した第１の実施の形態と同様であるが、運転者特性の判
定方法などは前述した実施の形態とは異なるため、各手
段には１００番台の符号を付してある。運転者情報検出
手段１１０では、車両状態検出手段１１１で、車速セン
サにより車速や加速度、運転者状態検出手段１１２で、
運転者のブレーキ操作を検出する。また、走行環境検出
手段１１３で、ヨーレートセンサによりヨーレート、あ
るいは傾斜計により走行勾配などを検出する。

【００６２】図２１に、自車両と先行車両との車間距離
に余裕のある、調速ブレーキ操作頻度の少ない走行パタ
ーンの模式図、図２２に、自車両と先行車両との車間距
離の詰めすぎによる、調速ブレーキ操作頻度の多い走行
パターンの模式図を示す。いずれも、上段から、（ａ）
車速Ｖの変化、（ｂ）加速度Ｇの変化、（ｃ）ブレーキ
操作のオン／オフ、（ｄ）ヨーレートＹの経過時間にお
ける変化を示す。

【００６３】次に、図２１と図２２を参照しながら、運
転者特性判定手段１３０で行われる運転者特性判定のた
めの処理手順を、図２３に示したフローチャートを用い
て説明する。まず、ステップＳ４０１で運転情報検出手
段１１０によって検出したデータの読み込みを開始する
と、ステップＳ４０２で加速を開始したか否かを判定す
る。すなわち加速度Ｇ＞０で、加速を開始した場合、ス
テップＳ４０３へ進み、運転情報蓄積手段１２０でデー
タの記録を開始する。ステップＳ４０２で、加速度Ｇ≦
０で、減速中または停止の場合は、ステップＳ４０１へ
戻り、データの読み込みを継続する。

【００６４】ステップＳ４０４で、加速開始後に加速度
Ｇ＝０となった場合(図２１，図２２のＧ_０時)、加速が
終了したと判定し、ステップＳ４０５に進む。加速度Ｇ
＝０でない場合は、加速度Ｇの読み込みと記録を継続す
る。ステップＳ４０５で、加速終了時Ｇ＝０の車速Ｖと
所定速度Ｖ_０を比較する。車速Ｖ≧所定速度Ｖ_０の場合
は、車速が所定速度域以上での調速ブレーキの必要が少
なく、外乱の少ない走行と判断し、ステップＳ４０６へ
進む。ステップＳ４０６では、タイマカウントと調速ブ
レーキ操作カウントを開始する。カウントを開始した時
点では、タイマカウントｔ＝０、調速ブレーキカウント
Ｎ＝０である。ステップＳ４０５が否定判定された場合
は、車速Ｖ＜所定速度Ｖ_０で、調速ブレーキの必要性が
高く、外乱の多い走行状況となる低速度域での走行と判
断し、ステップＳ４１７へ進んで運転情報蓄積手段１２
０でのデータの記録を終了し、演算処理は行わない。

【００６５】ステップＳ４０７で、加速終了後に加速度
Ｇ＜０(図２１のＧ_６時、図２２のＧ_１時)となった場
合、すなわち減速を開始した場合、ステップＳ４０８に
進む。ステップＳ４０７で、加速度Ｇ＜０でない場合
は、データの記録を継続する。ステップＳ４０８で、ヨ
ーレートＹが所定値Ｙ_０未満（Ｙ＜Ｙ_０、つまり図２
１、および図２２のＹ_１点以外)、もしくは、傾斜計で
計測された車両傾斜Ａが下り傾斜の所定値Ａ_０未満（Ａ
＜Ａ_０）であるかどうかを判定する。ステップＳ４０８
が肯定判定された場合は、カーブや下り坂といった走行
環境の影響を受けることなく、運転者の判断により、接
近した車間距離調整のためのみの減速状況であると判断
し、ステップＳ４０９に進む。ステップＳ４０８が否定
判定され場合(図２２のＹ_１点)は、カーブや下り坂とい
った走行環境による減速状況と判断し、そのままデータ
の記録を継続する。ここで、ステップＳ４０８で車両勾
配Ａが上り傾斜の場合は、調速ブレーキ操作には影響を
及ぼさないとして、ステップＳ４０９へ進む。

【００６６】つぎに、ステップＳ４０９で、運転者状態
検出手段１２でブレーキ操作を検出した場合(図２２の
Ｇ_２〜Ｇ_５点)は、ある所定の車速以上で交通が流れて
いるにも関わらず運転者の判断による、かなり車間距離
に余裕がない状態での調速ブレーキ操作による減速状況
であると判断し、ステップＳ４１０に進む。ステップＳ
４０９でブレーキ操作が検出されなかった場合は、車間
距離に余裕がある状態での減速(例えば、エンジンブレ
ーキなど、図２１のＧ_６、Ｇ_７点)と判断し、そのまま
データの記録を継続する。

【００６７】ステップＳ４１０では、タイマカウント開
始（ｔ＝０）から減速開始(もしくはブレーキ操作開始)
までの時間ｔｓを計測する。ブレーキ操作が検出される
たびにｔ＝ｔｓと書き換える。ステップＳ４１１で、加
速度Ｇが、再び０となった場合（Ｇ＝０）は、ステップ
Ｓ４１２へ進む。ステップＳ４１２で、車速Ｖが０≦Ｖ
＜Ｖ_０（Ｖ_０は所定値）となった場合(図２１および図
２２のＧ_８点）は、所定値Ｖ_０未満の低速走行状況への
移行、あるいはステップＳ４０９で行ったブレーキ操作
が停止のためであったと判断し、ステップＳ４１４へ進
んでデータの記録を終了する。

【００６８】ステップＳ４１２が否定判定された場合
は、ステップＳ４１３へ進む。ステップＳ４１３では、
ステップ４０９で検出されたブレーキ操作を、車間距離
の詰めすぎによる調速ブレーキ操作であると判定してブ
レーキ操作のカウントＮをＮ＝Ｎ＋１として記録し、ス
テップＳ４０７へ戻ってデータの読み込み、および記録
を継続する。

【００６９】ステップＳ４１４でデータ記録を終了した
後は、ステップＳ４１５へ進み、データ記録終了時のタ
イマカウンタ開始から最終の減速開始までの時間ｔｓと
所定時間ｔ_０を比較する。ｔｓ≧ｔ_０の場合は、所定車
速域以上の走行を一定時間以上経過した、運転者の特性
傾向を判定するのに十分なサンプル時間と判断して、ス
テップＳ４１６へ進む。ステップＳ４１６では、車間距
離の詰めすぎによる調速ブレーキ操作の特性を判定する
ため、調速ブレーキ操作頻度ＢＦを以下の（式６）によ
り算出する。

【数６】 ＢＦ＝Ｎ／ｔｓ （式６） 算出された結果は制御装置内のメモリに記録され、不慮
遭遇予測の判定に用いられる。例えば、図２１の模式図
では、調速ブレーキ回数Ｎ＝０なので、ＢＦ＝０、図２
２では調速ブレーキ回数Ｎ＝４なので、Ｂ＝４／ｔｓと
なる。調速ブレーキ頻度ＢＦの算出後はステップＳ４０
１へ戻り、新しいデータの読み込みを開始する。

【００７０】図２４は、上述した手順で運転者特性判定
手段１３０において判定された調速ブレーキ操作に関す
る運転者特性と、不慮遭遇予測度記憶手段１４０に記憶
された不慮遭遇予測度（以下、運転適性度判定基準とす
る）とから、運転者不慮遭遇予測手段１５０において判
定される運転者の将来の不慮遭遇確度の予測結果を示
す。

【００７１】基準は、運転者特性判定手段１３０で算
出された調速ブレーキ操作頻度ＢＦをそのまま使用する
方法である。ある所定の車速以上で交通が流れている走
行状態において、不必要に調速ブレーキ操作の頻度が高
いということは、たとえ低い減速度であっても、車間距
離を詰めすぎることにより、頻繁に速度調整を行う運転
特性であると判定できる。したがって、自車両と自車両
に対する先行車両、もしくは後続車両との不慮状況の遭
遇確度が高い運転の傾向性であると予測できる。調速ブ
レーキ操作頻度ＢＦが所定値ＢＦ_０以上、つまりＢＦ≧
ＢＦ_０の場合は、自車両と自車両に対する先行車両、も
しくは後続車両との不慮状況の遭遇確度は高いと判定
し、伝達手段１６０を通じて、運転者に客観的事実情報
や不慮遭遇確度に応じた注意喚起の情報を伝える。一
方、調速ブレーキ操作頻度ＢＦが所定値ＢＦ_０未満、つ
まりＢＦ＜ＢＦ_０の場合は、不慮状況の遭遇確度は低い
と判定し、伝達手段１６０で、客観的事実情報の伝達等
を行う。

【００７２】基準は、運転者特性判定手段１３０で調
速ブレーキ操作に関する運転者特性を算出した際に用い
た設定車速Ｖ_０と、運転者の調速ブレーキ頻度ＢＦとの
関係から不慮遭遇確度を判定する方法である。高速道路
や専用道路等での高速走行においては、一般路に対して
十分な車間距離を取り、調速ブレーキ操作に関する外乱
(ノイズ、例えば急な割り込みや駐車車両の回避等)が少
ない。そのため、高速走行中にブレーキ操作の頻度が高
い場合は、低速走行時に比べて、車間距離の詰めすぎに
よる調速ブレーキ操作である確度が高いと推定できる。

【００７３】そこで、図２３に示したフローチャートの
ステップＳ４０５で用いた設定車速Ｖ_０の値を変化させ
ても、調速ブレーキ操作頻度ＢＦは一定、または設定車
速Ｖ _０が高くなるほど調速ブレーキ操作頻度ＢＦが増加
する場合は、車間距離の詰めすぎにより運転者の判断で
速度調整を行っていると判断する。これにより、自車両
と自車両に対する先行車両、もしくは後続車両との不慮
状況の遭遇確度は高いと判定する。一方、設定車速Ｖ_０
が高くなるほど調速ブレーキ操作頻度ＢＦが減少する場
合は、調速ブレーキ操作に関する外乱(ノイズ)が少ない
走行状況において運転者の判断で速度調整する頻度が低
いので、自車両と自車両に対する先行車両、もしくは後
続車両との不慮状況の遭遇確度は低いと判定する。

【００７４】基準は、調速ブレーキ操作頻度ＢＦを、
調速ブレーキ操作が行われるたびに算出して記録し、そ
の時間的変化を評価して不慮状況の遭遇確度を判定する
方法である。例えば、通常の運転であれば不慮遭遇確度
は低い運転者でも、体調不良や長時間運転による疲労蓄
積、走行時間帯の変化から、運転者特性が低下すること
は考えられる。よって、調速ブレーキ操作頻度ＢＦが経
時的に増加する場合、不慮遭遇確度は、運転時間の経過
とともに高くなる傾向が強いと判定し、伝達手段６０に
よって客観的事実情報の伝達や、注意喚起の情報を増や
していく、あるいは提示間隔を狭くする等の伝達方法が
考えられる。また、調速ブレーキ操作頻度ＢＦが経時的
に変化しない場合も、不慮遭遇確度は高いと判定する。

【００７５】逆に、運転経験を積むことによって、運転
者特性が時間とともに向上することも考えられる。よっ
て、調速ブレーキ操作頻度ＢＦが経時的に減少する場合
は、不慮遭遇確度は運転時間の経過とともに低くなる傾
向が強いと判定し、伝達手段６０によって客観的事実情
報の伝達や、注意喚起の情報を減らしていく、あるいは
提示間隔を拡げる等の伝達方法が考えられる。

【００７６】基準は、基準と同じく、調速ブレーキ
操作頻度ＢＦの時間的変化を評価して、不慮状況の遭遇
確度を判定する方法である。ここでは、調速ブレーキ操
作頻度ＢＦのばらつきを見て不慮遭遇確度を判定する。
調速ブレーキ操作毎に記録された調速ブレーキ操作頻度
ＢＦの平均値をＢＦａｖｅとすると、そのばらつきは、
以下の（式７）で算出される標準偏差Ｓによって表され
る。

【数７】 ここで、Ｎは、調速ブレーキ操作が行われた回数であ
る。

【００７７】標準偏差Ｓ≧所定値Ｓ_０の場合は、一定時
間当たりの調速ブレーキ操作頻度ＢＦが安定しない、す
なわち不安定な運転特性を持つと判断し、不慮状況との
遭遇確度は高いと判定する。標準偏差Ｓ＜所定値Ｓ_０の
場合は、運転特性が常に安定している運転者であると判
断し、不慮状況との遭遇確度は低いと判定する。ただ
し、基準で判定された不慮遭遇確度に応じて基準で
の不慮遭遇確度の判定を行う方法もある。例えば、算出
されたもともとの調速ブレーキ操作頻度ＢＦが高い傾向
がある場合は、標準偏差Ｓが所定値Ｓ_０未満であって
も、不慮遭遇確度はやや高いと判定することもできる。

【００７８】以上述べたように、第６の実施の形態にお
ける運転者将来状況予測装置は、運転者の調速ブレーキ
操作を検出し、調速ブレーキ操作の頻度から運転者の運
転特性を判定する。したがって、先行車との車間距離の
詰めすぎなどにより頻繁に速度調整を行うかどうかとい
った運転特性が判定でき、自車両と、自車両に対する先
行車もしくは後続車と将来的に不慮状況に遭遇する可能
性を予測することができる。また、車速や時間によって
調速ブレーキ操作頻度が変化するかどうかを算出するの
で、運転者の運転特性をより詳しく判定でき、走行状況
に応じたより正確な不慮遭遇確度を予測することができ
る。また、前方障害物を検出する手段がなくても、車
速、加速度および調速ブレーキ操作を検出することによ
り、高速道路など外乱の少ない走行状況において、先行
車との車間距離接近状態を簡便に判定することもでき
る。

【００７９】《第６の実施の形態の変形例１》第６の実
施の形態の変形例１における運転者将来状況予測装置
は、第６の実施の形態と同様に、調速ブレーキ操作に関
する運転者特性を判定する。第６の実施の形態と異なる
点は、第６の実施の形態が運転者特性の判定に調速ブレ
ーキ操作の頻度をベースとして用いるのに対し、第６の
実施の形態の変形例１は、減速度を調速ブレーキ操作と
みて、そのばらつき特性から、自車両と自車両に対する
先行車両、もしくは後続車両との将来的な不慮状況の遭
遇確度を予測する点である。

【００８０】基本構成は、図２０に示す第６の実施の形
態と同様であるが、第６の実施の形態の変形例１では、
調速ブレーキ操作の代わりに減速度を運転適正の判定基
準として用いるので、運転者状態検出手段１１２で運転
者のブレーキ操作状態を検出しなくてもよい。

【００８１】以下、運転者特性判定手段１３０で行われ
る運転者特性判定のための処理手順を、図２５に示した
フローチャートを用いて説明する。図２３に示した第６
の実施の形態と同様の処理を行うものには、同一のステ
ップ番号を付している。ステップＳ４０１〜ステップＳ
４０５における処理手順は第６の実施の形態と同様なの
で、説明を省略する。ステップＳ４０５で、車速Ｖが所
定速度Ｖ_０以上（Ｖ≧Ｖ_０）の場合は、車速が所定速度
以上での走行状況と判断し、ステップＳ４０６Ａへ進
む。ステップＳ４０６Ａでは、タイマカウントを開始す
る。カウント開始時点では、タイマカウントｔ＝０であ
る。ステップＳ４０７，ステップＳ４０８は、第６の実
施の形態と同様なので、説明を省略する。

【００８２】ステップＳ４０８が否定判定されて、所定
値以上のヨーレートＹや走行勾配Ａが検出された場合
は、ステップＳ４０７で開始した減速が、カーブや下り
坂といった走行環境による減速であると判断する。そこ
で、ステップＳ４１８へ進み、運転特性の判定から走行
環境による減速度を除外するために、加速度Ｇ＝０とし
て置き換え、ステップＳ４０７へ戻ってデータの記録を
継続する。以下、ステップＳ４１０〜ステップＳ４１５
までは、第６の実施の形態と同様なので、説明を省略す
る。ただし、ステップＳ４１２が否定判定された場合
は、ステップＳ４１１へ戻ってデータの記録を継続す
る。ステップＳ４１５で、データ記録終了時のタイマカ
ウンタ開始から最終の減速開始までの時間ｔｓ≧所定時
間ｔ_０と肯定判定された場合は、所定車速域以上の走行
を一定時間以上経過した、運転者の特性傾向を判定する
のに十分なサンプル時間と判断して、ステップＳ４１６
Ａへ進む。

【００８３】ステップＳ４１６Ａでは、所定車速域以上
で所定時間以上走行した場合の、調速操作(減速度)のば
らつきを算出し、これを運転者の不慮状況の遭遇確度を
予測するための運転特性判定指標とする。すなわち減速
度のコントロールにばらつきが大きい場合は、車間距離
のコントロールが不安定な運転特性、例えば、車間距離
に余裕があっても、減速度が不足する、またはブレーキ
の踏み増しが必要となるような傾向があり、不慮状況の
遭遇確度が高いと判定する。よって、ステップＳ４１６
Ａでは、減速度Ｇの平均値をＧａｖｅとすると、以下の
（式８）に示す標準偏差Ｓｇによって、減速度Ｇのばら
つきを算出する。

【数８】 ここで、ｎはタイマカウンタ開始から最終の減速開始ま
での時間ｔｓ中に行った減速の回数である。標準偏差Ｓ
ｇ算出後は、ステップＳ４０１へ戻り、新しいデータの
読み込みを開始する。

【００８４】運転者特性判定手段１３０で算出した標準
偏差Ｓｇと、不慮遭遇予測度記憶手段１４０に記憶され
た運転適正度判定基準とから、運転者不慮遭遇予測手段
１５０において運転者の将来の不慮遭遇確度を予測す
る。

【００８５】標準偏差Ｓｇ≧所定値Ｓ_０の場合は、減速
度に大きなばらつきのある車間距離のコントロールが安
定しない、不安定な運転特性を持つと判断し、不慮状況
との遭遇確度は高いと判定する。標準偏差Ｓｇ＜所定値
Ｓ_０の場合は、運転特性が常に安定している運転者であ
ると判断し、不慮状況との遭遇確度は低いと判定する。

【００８６】以上述べたように、第６の実施の形態の変
形例１における運転者将来状況予測装置は、減速度を調
速ブレーキ操作と見て、そのばらつきの特性から運転者
特性を判定し、運転者の不慮遭遇確度を予測するように
した。したがって、第６の実施の形態と同様の効果を得
ることができる。また、運転者の調速ブレーキ操作を検
出しないので、ブレーキ操作を検出する手段を省略する
ことができる。

【００８７】《第６の実施の形態の変形例２》第６の実
施の形態の変形例２における運転者将来状況予測装置
は、減速時のブレーキ操作強弱の時間的変化パターンに
関する運転者特性を判定し、自車両と自車両に対する先
行車両、もしくは後続車両との不慮状況の遭遇確度を予
測する。

【００８８】基本構成は、図２０に示す第６の実施の形
態と同様であるが、第６の実施の形態の変形例２では、
運転情報検出手段１１０において、車両状態検出手段１
１１で、車速センサにより車速や加速度、運転者状態検
出手段１１２で、運転者のブレーキ操作を検出する。ま
た、走行環境検出手段１１３で、レーザレーダやミリ波
レーダなどにより前方の障害物（先行車両）と自車両と
の距離を検出する。

【００８９】図２６は、ある減速時における減速度Ｇの
変化を示す波形パターンである。減速の前半では弱めの
ブレーキ操作を行い、後半、特に減速を終える直前に強
いブレーキ操作を行っている。第６の実施の形態の変形
例２においては、図２８に模式的に示した減速度Ｇの波
形パターンのように、前半は弱めのブレーキ操作から、
後半は強めのブレーキ操作を行う場合、前半の減速が十
分でないために、後半にブレーキを踏み増すことによっ
て速度や先行車両との距離をコントロールする運転特性
の傾向を持つ、あるいは、単純にこのようなブレーキ操
作パターンの癖を持つ運転者特性と判定する。

【００９０】このような、ブレーキ操作を繰り返す運転
特性を持つ運転者は、特にブレーキ操作を始めたばかり
の減速時前半の自車両の減速度に後続車両が追従してく
るような場合に、後続車両は後半の減速変化を予測でき
ず、後続車両との不慮状況の遭遇確度が高いと予測でき
る。前半弱めのブレーキ操作を行い、停止直前に強めの
ブレーキ操作を行って高い減速度Ｇを発生させるような
場合は、さらに不慮遭遇確度は高くなると予測できる。

【００９１】図２６に示す、実際に検出された減速度Ｇ
の波形パターンから、運転者がどのような運転特性を持
つのかを判定するための指標を以下のように設定する。
ここで、運転特性としては、図２７に示すような前半は
強めのブレーキ操作から、後半は弱めのブレーキ操作を
行う運転特性と、図２８に示すような前半は弱めのブレ
ーキ操作から、後半は強めのブレーキ操作を行う運転特
性があげられる。

【００９２】図２６において、減速度Ｇが発生(Ｇ＜０)
してから、減速を終了して減速度Ｇ＝０になるまでの時
間をｔｓとし、減速度Ｇを時間ｔで積分する。積分値
を、前半Ｓａと後半Ｓｂに分け、後半Ｓｂをさらに前半
Ｓｂ_１と後半Ｓｂ_２に分け、これを運転特性を判定する
ための指標として、以下のように定義する。

【数９】

【数１０】

【数１１】

【数１２】

【００９３】つぎに、運転者特性判定手段１３０で行わ
れる運転者特性判定のための処理手順を、図２９に示し
たフローチャートを用いて説明する。ステップＳ５０１
で運転情報検出手段１１０で検出したデータの読み込み
を開始する。ステップＳ５０２で、加速度Ｇ＜０、すな
わち減速を開始したと判定されると、ステップＳ５０３
へ進む。ステップＳ５０２が否定判定されると、データ
の読み込みを継続する。ステップＳ５０３では、車速Ｖ
と所定値Ｖ_０を比較する。車速Ｖ≧所定値Ｖ_０の場合
は、所定の車速域以上の走行状態から減速を開始する状
態であると判定し、ステップＳ５０４ヘ進んでデータの
記録とタイマカウントを開始する。ステップＳ５０３で
車速Ｖが所定値Ｖ_０未満と判定された場合は、ステップ
Ｓ５０１に戻る。

【００９４】ステップＳ５０５で、減速開始後に加速度
Ｇ＝０となった場合、すなわち、停止もしくは減速を終
了した場合には、ステップＳ５０６へ進み、データの記
録を終了するとともに、タイマカウント開始時ｔ＝０か
ら減速を終了したＧ＝０までの時間ｔ＝ｔｓを検出す
る。つぎに、ステップＳ５０７へ進み、減速開始ｔ＝０
から減速終了ｔ＝ｔｓまでの減速度Ｇ波形のパターンを
判定するために、上述した指標Ｓａ、Ｓｂ、Ｓｂ_１、Ｓ
ｂ_２を算出する。ステップＳ５０８では、下記ブレーキ
操作の強弱特性パターン別に発生回数をカウントする。 （１）Ｓａ≧Ｓｂ（パターン１）の場合：図２７のブレ
ーキ操作パターンと判定、発生回数Ｎ１をカウントす
る。 （２）Ｓａ＜Ｓｂ（パターン２）の場合：図２８のブレ
ーキ操作パターンと判定、発生回数Ｎ２をカウントす
る。 （３）Ｓｂ_１≧Ｓｂ_２（パターン３）の場合：図２８の
ブレーキ操作パターンのなかで、減速終了直前にブレー
キ操作を緩める操作パターンと判定、発生回数Ｎ３をカ
ウントする。 （４）Ｓｂ_１＜Ｓｂ_２（パターン４）の場合：図２８の
ブレーキ操作パターンのなかで、減速終了直前にさらに
ブレーキ操作を踏み増す操作パターンと判定、発生回数
Ｎ４をカウントする。

【００９５】ステップＳ５０８で判定された結果は制御
装置内のメモリに記録され、不慮遭遇予測の判定に用い
られる。ステップＳ５０８でブレーキ操作強弱の特性判
定が終了すると、ステップＳ５０１へ戻り新しいデータ
の読み込みを開始する。

【００９６】図３０は、上述した手順で運転者特性判定
手段１３０において判定されたブレーキ操作強弱の時間
的変化パターンに関する運転者特性と、不慮遭遇予測度
記憶手段１４０に記憶された運転適正度判定基準とか
ら、運転者不慮遭遇予測手段１５０において判定される
運転者の将来の不慮遭遇確度の予測結果を示す。

【００９７】以下の（式１３）に示すように、パターン
２、すなわち前半は弱めのブレーキ操作から、後半は強
めのブレーキ操作を行うパターンの発生頻度が所定頻度
Ｎ０（％）以上の場合は、パターン２のブレーキ操作を
行う運転特性の傾向性が強いと判定する。そのため、自
車両と自車両に対する先行車両、もしくは後続車両との
不慮状況の遭遇確度は高いと判定し、伝達手段１６０を
通じて、運転者に客観的事実情報や遭遇確度に応じた注
意喚起の情報を伝える。

【数１３】 （Ｎ２／（Ｎ１＋Ｎ２））×１００≧Ｎ０（％） （式１３）

【００９８】パターン２と判定された場合、さらに減速
後半でのブレーキ操作強弱の時間変化パターンを判定す
る。以下の（式１４）に示すように、パターン４、すな
わち減速終了直前にさらに強めのブレーキ操作を行うパ
ターンの発生頻度が所定頻度Ｎ０（％）以上の場合は、
パターン４のブレーキ操作を行う運転特性の傾向が強い
と判定する。この場合、自車両と自車両に追従してくる
後続車両との不慮状況の遭遇確度が高いと判定し、伝達
手段１６０によって運転者に客観的事実情報や、遭遇シ
ーンと不慮遭遇確度に応じた注意喚起の情報を伝える。

【数１４】 （Ｎ４／Ｎ２）×１００≧Ｎ０（％） （式１４） Ｎ２＝Ｎ３＋Ｎ４

【００９９】以下の（式１５）に示すように、パターン
４のブレーキ操作の発生頻度が所定頻度Ｎ０（％）未満
の場合は、減速終了直前にブレーキを緩める操作を行う
パターン３の運転特性の傾向性が強いと判定する。この
場合、自車両と自車両が接近している先行車両との不慮
状況の遭遇確度が高いと判定し、伝達手段１６０によっ
て、運転者に客観的事実情報や遭遇シーンと不慮遭遇確
度に応じた注意喚起の情報を伝える。

【数１５】 （Ｎ４／Ｎ２）×１００＜Ｎ０（％） （式１５） Ｎ２＝Ｎ３＋Ｎ４

【０１００】また、以下の（式１６）に示すように、パ
ターン２のブレーキ操作の発生頻度が所定頻度Ｎ０
（％）未満の場合は、パターン１、すなわち前半は強め
のブレーキ操作から、後半は弱めのブレーキ操作を行う
車間距離や車速の調整に余裕のある運転特性の傾向が強
いと判定する。そこで、自車両と自車両に対する先行車
両、もしくは後続車両との不慮状況の遭遇確度は低いと
判定し、伝達手段１６０を通じて、運転者に客観的事実
情報を伝える。

【数１６】 （Ｎ２／（Ｎ１＋Ｎ２））×１００＜Ｎ０（％） （式１６）

【０１０１】以上述べたように、第６の実施の形態の変
形例２における運転者将来状況予測装置は、単純に所定
値以上の加減速度Ｇの大きさからだけでなく、ブレーキ
操作の強弱を検出し、その時間的変化パターンから運転
者特性を判定する。したがって、運転者の普段のブレー
キ操作特性から、その運転特性の継続によって将来的に
不慮状況に遭遇する確度を予測することができる。減速
時の前半は弱め、後半は強めのブレーキ操作を行うパタ
ーンの場合、減速調整の判断が遅れた、あるいは減速の
後半にブレーキを踏み増す傾向のある運転特性と推定で
きる。特に、自車両の減速時前半の減速度に追従しよう
とする後続車両との不慮状況の遭遇確度が高いと予測で
きる。さらに、停止直前にブレーキを踏み増すパターン
と、停止直前にブレーキを抜くパターンの運転特性の判
定により、自車両に対する先行車両との不慮遭遇度と自
車両に対する後続車両との不慮遭遇度といった、より状
況を特定した不慮遭遇度の予測を行うことができ、予測
精度の向上を図ることができる。

【０１０２】《第６の実施の形態の変形例３》第６の実
施の形態の変形例３における運転者将来状況予測装置
は、減速開始時の、先行車両との相対距離情報と自車両
の車速および減速度情報から、減速時のブレーキ操作強
弱の時間的変化パターンに関する運転者特性を推定し、
自車両と先行車両、もしくは後続車両との不慮状況の遭
遇確度を予測する。

【０１０３】基本構成は、上述した第６の実施の形態の
変形例２と同様であるので、説明は省略する。第６の実
施の形態の変形例３の運転特性判定手段１３０における
運転特性判定のための処理手順を、図３１に示すフロー
チャートを用いて説明する。まず、ステップＳ６０１で
運転情報検出手段１１０によって検出したデータの読み
込みを開始する。ステップＳ６０２でブレーキ操作の有
無を検出し、ブレーキ操作が発生した場合は、ステップ
Ｓ６０３へ進む。ステップＳ６０３では、走行環境検出
手段１１３によって、ブレーキ操作発生時の先行車両と
の相対距離Ｘ_０を検出し、さらに自車両の車速Ｖ_０、減
速度Ｇ_０を検出する。ステップＳ６０４で、減速度判定
基準Ｇｓを算出する。減速度判定基準Ｇｓの算出方法は
後述する。

【０１０４】つづくステップＳ６０５で、ブレーキ操作
強弱特性の判定を行う。減速開始時の減速度Ｇ_０が減速
度判定基準Ｇｓ以上の場合（Ｇ_０≧Ｇｓ）、図２７に示
すような減速前半は強めのブレーキ操作から、後半は弱
めのブレーキ操作によって減速を行う、パターン１の運
転特性であると推定し、ブレーキ操作の発生回数Ｎ１を
カウントする。減速開始時の減速度Ｇ_０が減速度判定基
準Ｇｓ未満の場合（Ｇ _０＜Ｇｓ）、図２８に示すような
減速前半は弱めのブレーキ操作から、後半は強めのブレ
ーキ操作によって踏み増し調速を行う、パターン２の運
転特性であると推定し、ブレーキ操作の発生回数Ｎ２を
カウントする。

【０１０５】ステップＳ６０５で判定された結果は制御
装置のメモリに記録され、運転者不慮遭遇度予測手段１
５０における不慮遭遇予測の判定に用いられる。ステッ
プＳ６０５でブレーキ操作強弱の特性判定が終了する
と、ステップＳ６０１へ戻り、新しいデータの読み込み
を開始する。

【０１０６】ここで、上述した減速度判定基準Ｇｓの算
出方法を説明する。時間ｔで先行車両の手前Ｘｓで余裕
をもって停止できるための一定減速度をＧｓとおくと、
以下の（式１７）の関係が成り立ち、

【数１７】 Ｘ_０＝Ｖ_０×ｔ−０．５Ｇｓ×ｔ^２＋Ｘｓ （式１７） 先行車両の手前Ｘｓで余裕をもって停止できるための一
定減速度をＧｓは、

【数１８】 Ｇｓ＝Ｖ_０ ^２／（２（Ｘ_０−Ｘｓ）） （式１８） と表される。そこで、減速度Ｇｓを物理的に安全に停止
できる減速度Ｇの判定基準とおく。

【０１０７】図３２は、上述した手順で運転者特性判定
手段１３０において判定されたブレーキ操作強弱の時間
的変化パターンに関する運転者特性と、不慮遭遇予測度
記憶手段１４０に記憶された運転適正度判定基準とか
ら、運転者不慮遭遇予測手段１５０において判定される
運転者の将来の不慮遭遇確度の予測結果を示す。

【０１０８】以下の（式１９）に示すように、パターン
２，すなわち前半は弱めのブレーキ操作から、後半は強
めのブレーキ操作を行うパターンの発生頻度が所定頻度
Ｎ０（％）以上の場合は、パターン２のブレーキ操作を
行う運転特性の傾向が強いと判定する。そこで、自車両
と自車両に対する先行車両、もしくは後続車両との不慮
状況の遭遇確度は高いと判定し、伝達手段１６０を通じ
て、運転者に客観的事実情報や遭遇確度に応じた注意喚
起の情報を伝える。

【数１９】 Ｎ２／（Ｎ１＋Ｎ２）×１００≧Ｎ０（％） （式１９）

【０１０９】以下の（式２０）に示すように、パターン
２、すなわち前半は弱めのブレーキ操作から、後半は強
めのブレーキ操作を行うパターンの発生頻度が所定頻度
Ｎ０（％）未満の場合は、車間距離や車速の調整に余裕
のある運転特性の傾向が強いと判定する。そこで、自車
両と自車両に対する先行車両、もしくは後続車両との不
慮状況の遭遇確度は低いと判定し、伝達手段１６０を通
じて、運転者に客観的事実情報を伝える。

【数２０】 Ｎ２／（Ｎ１＋Ｎ２）×１００＜Ｎ０（％） （式２０）

【０１１０】以上述べたように、第６の実施の形態の変
形例３における運転者将来状況予測装置は、運転者のブ
レーキ操作強弱の時間的変化パターンから運転者特性を
判定する。したがって、上述した第６の実施の形態の変
形例２と同様の効果が得られる。さらに、前方障害物
（先行車）との距離検出などのＩＴＳ化のような運転支
援技術を補完することもできる。

【０１１１】《第６の実施の形態の変形例４》第６の実
施の形態の変形例４における運転者将来状況予測装置
は、運転支援装置としての警報に対する運転者の反応速
度に関する運転者特性を判定し、自車両と自車両に対す
る先行車両、もしくは後続車両との不慮状況の遭遇確度
を予測する。

【０１１２】基本構成は、図２０に示す第６の実施の形
態と同様である。第６の実施の形態の変形例４では、走
行環境検出手段１１３で、接近警報や前方障害物警報な
ど、運転者の運転を支援するブレーキ要求警報を検出
し、運転者状態検出手段１１２で、ブレーキ要求警報に
反応した結果として出力されるブレーキ操作やステアリ
ング操作などによる回避操作を検出する。また、運転情
報検出手段１１０では、警報とブレーキ操作または回避
操作の出力結果から、運転者の反応速度を検出する。運
転者の反応速度を検出するには、反応テストのような別
の方法を用いてもよい。

【０１１３】第６の実施の形態の変形例４の運転特性判
定手段１３０における運転特性判定のための処理手順
を、図３３に示すフローチャートを用いて説明する。ま
ず、ステップＳ７０１で運転情報検出手段１１０によっ
て検出したデータの読み込みを開始する。ステップＳ７
０２でデータの記録を開始し、タイマカウントも開始さ
れる。タイマカウント開始時の時間ｔは、ｔ＝０であ
る。次にステップＳ７０３で、各種ブレーキ要求警報の
有無を検出する。ブレーキ要求警報が出力されると、ス
テップＳ７０３が肯定判定されてステップＳ７０４へ進
み、警報回数Ｎｗをカウントする。警報がなければ、デ
ータの読み込み、記録を継続する。

【０１１４】ステップＳ７０５で、警報後にブレーキ操
作が行われたかどうかを判定する。ステップＳ７０５が
肯定判定されてブレーキ操作が検出された場合、ステッ
プＳ７０６へ進む。図３４に示すように、警報出力フラ
グから、ブレーキ操作フラグまでの時間ｔ_Ｒを検出し、
これを運転者の反応時間と規定する。ステップＳ７０８
でタイマカウンタがｔ＝ｔｓとなったと肯定判定される
と、反応速度の運転特性を判定するのに十分な時間が経
過したと判断し、ステップＳ７０９へ進む。ステップＳ
７０９では、データの記録を終了し、タイマカウンタも
リセットする。ステップＳ７０８が否定判定されると、
ステップＳ７０３に戻り、データの読み込み、記録を継
続する。

【０１１５】次に、ステップＳ７１０で、運転者の反応
速度に関する運転特性を判定する。判定方法は後述す
る。ステップＳ７１０で判定された結果は不図示のメモ
リに記録され、不慮遭遇予測の判定に用いられる。ステ
ップＳ７１０で反応速度に関する運転特性の判定が終了
すると、ステップＳ７０１へ戻り、新しいデータの読み
込みを開始する。

【０１１６】ここで、上述したステップＳ７１０で行わ
れる運転者の反応速度に関する運転特性を判定する方法
を説明する。反応速度特性を判定するための指標とし
て、（式２１）に示す警報発生の頻度ＷＦと、反応速度
のばらつきを設定する。

【数２１】 ＷＦ＝Ｎｗ／ｔｓ （式２１） 警報に対する反応速度ｔ_Ｒの平均値をｔ_Ｒａｖｅとする
と、反応速度のばらつきは（式２２）に示す標準偏差Ｓ
ｔで表される。

【数２２】

【０１１７】図３５は、上述した手順で運転者特性判定
手段１３０において判定されたブレーキ操作強弱の時間
的変化パターンに関する運転者特性と、不慮遭遇予測度
記憶手段１４０に記憶された運転適正度判定基準とか
ら、運転者不慮遭遇予測手段１５０において判定される
運転者の将来の不慮遭遇確度の予測結果を示す。

【０１１８】基準は、（式２１）で算出された警報頻
度ＷＦと所定値ＷＦ_０とを比較して、運転者の不慮遭遇
確度を予測する。警報頻度ＷＦが所定値ＷＦ_０以上の場
合（ＷＦ≧ＷＦ_０）は、警報頻度が多く、安全意識が低
い運転状態であり、警報等の情報提供を受けてから認知
判断するための反応速度が遅い運転特性の傾向が強いと
判定する。そこで、自車両と自車両に対する先行車両、
もしくは後続車両との不慮状況の遭遇確度は高いと判定
し、伝達手段１６０を通じて、運転者に客観的事実情報
や遭遇確度に応じた注意喚起の情報を伝える。

【０１１９】一方、警報頻度ＷＦが所定値ＷＦ_０未満の
場合（ＷＦ＜ＷＦ_０）は、警報頻度が低く、安全意識が
高い運転状態であるか、警報の情報提供を受ける前に、
各種の不慮状況を認知判断するための反応速度が早い運
転特性の傾向が強いと判定する。そこで、自車両と自車
両に対する先行車両、もしくは後続車両との不慮状況の
遭遇確度は低いと判定し、伝達手段１６０を通じて、運
転者に客観的事実情報を伝える。

【０１２０】基準は、警報に対する反応速度ｔ_Ｒを逐
次記録し、反応速度ｔ_Ｒの時間的変化を評価して運転者
の不慮状況の遭遇確度を判定する方法である。例えば、
反応速度ｔ_Ｒが経時的に増加する場合は、不慮遭遇確度
は運転時間の経過とともに高くなると判定し、伝達手段
１６０によって客観的事実情報の伝達や、遭遇確度に応
じて注意喚起情報の伝達を増やしていく、あるいは情報
の提示間隔を狭くする等の伝達方法が考えられる。一
方、反応速度ｔ_Ｒが経時的に減少する場合は、不慮遭遇
確度は低いと判定し、伝達手段１６０によって客観的事
実情報の伝達や、遭遇確度に応じて注意喚起情報の伝達
を減らしていく、あるいは情報の提示間隔を拡げる等の
伝達方法が考えられる。

【０１２１】基準は、基準と同じく、反応速度ｔ_Ｒ
を逐次記録し、反応速度ｔ_Ｒの時間的変化を評価して運
転者の不慮状況の遭遇確度を判定する方法である。判定
指標は、反応速度ｔ_Ｒのばらつきとして、（式２２）で
算出した標準偏差Ｓｔを用いる。標準偏差Ｓｔが所定値
Ｓ_０以上の場合（Ｓｔ≧Ｓ_０）は、一定時間当たりの反
応速度が安定しない、すなわち不安定な運転特性を持つ
と判断し、不慮状況との遭遇確度は高いと判定する。一
方、標準偏差Ｓｔが所定値Ｓ_０未満の場合（Ｓｔ＜
Ｓ_０）は、運転特性が常に安定している運転者であると
判断し、遭遇確度は低いと判定する。

【０１２２】以上述べたように、第６の実施の形態の変
形例４における運転者将来状況予測装置は、反応速度に
関する運転特性に基づいて将来運転者が不慮状況に遭遇
する確度を判定する。したがって、運転者の身体的特性
に応じた不慮状況遭遇確度を判定することができる。ま
た、各種警報情報を用いる場合、ＩＴＳ化のような運転
支援技術を補完する応用が可能である。

【０１２３】第６の実施の形態とその変形例１〜４で
は、減速に関わる不慮状況の遭遇確度を予測し、その予
測結果を運転者に伝達することによって、運転者の運転
特性の向上または改善を促す。つまり、運転者の不必要
な減速操作の削減を図ることとなるので、ブレーキパッ
ドの摩耗減による経済効果、ブレーキからの放熱減によ
る環境保護、渋滞減による省エネといった副次的効果も
得られる。

【０１２４】以上説明した実施の形態においては、運転
情報検出手段は走行環境検出手段を含み、天候や走行路
の情報などの走行環境を検出したが、車速等を検出する
車両状態検出手段とブレーキ操作等を検出する運転者状
態検出手段のうちのいずれかを備えていれば、走行環境
検出手段は省略することもできる。車速や調速ブレーキ
操作に基づく運転者特性を判定し、運転状況に関係なく
運転者の将来の不慮遭遇度を予測することもできる。つ
まり、本発明による運転者将来状況予測装置は、個々の
運転者の運転特性を判定し、運転者特性に基づいて運転
者が将来的に不慮状況に遭遇する確度を予測し、これを
伝達することによって、運転者の運転意識を改善または
向上させることができるようなすべての運転者将来状況
予測装置に適用することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の第１の実施の形態とその変形例１〜
３による運転者将来状況予測装置の基本構成を示す図

【図２】 本発明の第１〜第５の実施の形態による運転
者将来状況予測装置の基本作用を示すフローチャート

【図３】 本発明の第１〜第５の実施の形態による運転
者将来状況予測装置の基本作用を示すフローチャート

【図４】 本発明の第１〜第５の実施の形態による運転
者将来状況予測装置の基本作用を示すフローチャート

【図５】 第１の実施の形態の交差点における、交差車
両との不慮遭遇度予測の処理を示す図

【図６】 一時交差点進入時の車速評点の積算値Ｐの算
出方法を説明する図

【図７】 一時停止交差点進入時の運転者特性を示す図

【図８】 一時停止交差点進入時の運転者特性と交差車
両との不慮遭遇予測度との関係を示す図

【図９】 一時停止交差点における交差車両との不慮遭
遇度の予測結果を示す図

【図１０】 第１の実施の形態の変形例１による、先行
車追従時の先行車との不慮遭遇度予測の処理を示すマッ
プ図

【図１１】（ａ）〜（ｅ） 図１０のＡ−４の関係を示
す図

【図１２】 第１の実施の形態の変形例２による、右折
時の対向直進車または横断歩行者との不慮遭遇度予測の
処理を示すマップ図

【図１３】（ａ）〜（ｃ） 図１２のＡ−４の関係を示
す図

【図１４】 第１の実施の形態の変形例３による、直進
時の横断歩行者との不慮遭遇度予測の処理を示すマップ
図

【図１５】（ａ）、（ｂ） 図１４のＡ−４の関係を示
す図

【図１６】 本発明の第２の実施の形態による運転者将
来状況予測装置の基本構成を示す図

【図１７】 本発明の第３の実施の形態による運転者将
来状況予測装置の基本構成を示す図

【図１８】 本発明の第４の実施の形態による運転者将
来状況予測装置の基本構成を示す図

【図１９】 本発明の第５の実施の形態による運転者将
来状況予測装置の基本構成を示す図

【図２０】 本発明の第６の実施の形態による運転者将
来状況予測装置の基本構成を示す図

【図２１】（ａ）〜（ｄ） 調速ブレーキ操作頻度が少
ない走行パターンを示す模式図

【図２２】（ａ）〜（ｄ） 調速ブレーキ操作頻度が多
い走行パターンを示す模式図

【図２３】 第６の実施の形態による運転特性判定の処
理を示すフローチャート

【図２４】 第６の実施の形態の運転適性判定基準と不
慮遭遇予測結果を示す図

【図２５】 第６の実施の形態の変形例１による運転特
性判定の処理を示すフローチャート

【図２６】 第６の実施の形態の変形例２における、あ
る減速時の減速度Ｇの変化を示す波形パターンを示す図

【図２７】 パターン１の減速度Ｇ波形の摸式図

【図２８】 パターン２の減速度Ｇ波形の模式図

【図２９】 第６の実施の形態の変形例２による運転特
性判定の処理を示すフローチャート

【図３０】（ａ） 第６の実施の形態の変形例２の運転
適正判定基準と不慮遭遇予測結果を示す図

【図３１】 第６の実施の形態の変形例３による運転特
性判定の処理を示すフローチャート

【図３２】 第６の実施の形態の変形例３の運転適正判
定基準と不慮遭遇予測結果を示す図

【図３３】 第６の実施の形態の変形例４による運転特
性判定の処理を示すフローチャート

【図３４】 第６の実施の形態の変形例４による運転者
の反応速度を説明するための図

【図３５】 第６の実施の形態の変形例４の運転適正判
定基準と不慮遭遇予測結果を示す図

【符号の説明】

１０，１１０：運転情報検出手段 １１，１１１:車両状態検出手段 １２，１１２：運転者状態検出手段 １３，１１３：走行環境検出手段 ２０，１２０：運転情報蓄積手段 ３０：運転状況別運転者特性判定手段 ４０：運転状況別不慮遭遇予測度記憶手段 ５０，１５０：運転者不慮遭遇予測手段 ６０，１６０：伝達手段 ７１，７２：転送手段 ８０：連結手段 ９０：情報提供装置 １００：車両制御装置 １３０：運転者特性判定手段 １４０：不慮遭遇予測記憶手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｂ６０Ｒ 21/00 ６２８ Ｂ６０Ｒ 21/00 ６２８Ａ (72)発明者 貴志 陽一 神奈川県横浜市神奈川区宝町２番地 日産 自動車株式会社内 Ｆターム(参考） 3D037 FA01 FA25 FB09 5H180 AA01 BB04 FF13 LL01 LL02 LL04 LL07 LL15 LL17

Claims (25)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】車両の走行状態を検出する車両状態検出手
   段と、運転者の状態を検出する運転者状態検出手段のう
   ち少なくとも一つを備える運転情報検出手段と、 前記運転情報検出手段で検出された情報を蓄積する運転
   情報蓄積手段と、 前記運転情報蓄積手段で蓄積された情報から、運転者の
   特性を判定する運転者特性判定手段と、 前記運転者特性判定手段で判定された運転者特性と、あ
   らかじめ設定した不慮遭遇予測度とに基づいて、運転者
   の将来の不慮遭遇度を予測する運転者不慮遭遇予測手段
   と、 前記運転者不慮遭遇予測手段で予測した結果を運転者ま
   たは管理者または第三者に伝達する伝達手段とを有する
   ことを特徴とする運転者将来状況予測装置。
2. 【請求項２】請求項１に記載の運転者将来状況予測装置
   において、 前記運転者不慮遭遇予測手段は、自車両が将来的に交差
   車両との不慮状況に遭遇する交差車両との不慮遭遇度、
   自車両が将来的に先行車と不慮状況に遭遇する先行車と
   の不慮遭遇度、自車両が将来的に対向車両と不慮状況に
   遭遇する対向車両との不慮遭遇度、または自車両が将来
   的に歩行者と不慮状況に遭遇する歩行者との不慮遭遇度
   のうちいずれかを予測することを特徴とする運転者将来
   状況予測装置。
3. 【請求項３】請求項１または請求項２に記載の運転者将
   来状況予測装置において、 前記運転情報検出手段は、走行環境を検出する走行環境
   検出手段をさらに有し、 前記運転者特性判定手段は、前記走行環境検出手段で検
   出された走行環境も加味して、所定の運転状況における
   運転者の特性を判定し、 前記運転者不慮遭遇予測手段は、前記運転者特性判定手
   段で判定された所定の運転状況における運転者特性と、
   あらかじめ設定された所定の運転状況における不慮遭遇
   予測度とに基づいて、運転者の将来の不慮遭遇度を予測
   することを特徴とする運転者将来状況予測装置。
4. 【請求項４】請求項３に記載の運転者将来状況予測装置
   において、 前記運転者不慮遭遇予測手段は、複数の運転状況におけ
   る運転者の将来の不慮遭遇度を予測し、 前記伝達手段は、前記運転者不慮遭遇予測手段で予測さ
   れた複数の運転状況における不慮遭遇度のうち、最も確
   度の高い運転状況における不慮遭遇度を出力することを
   特徴とする運転者将来状況予測装置。
5. 【請求項５】請求項３または請求項４に記載の運転者将
   来状況予測装置において、 前記運転情報蓄積手段は、前記運転情報検出手段で検出
   された情報を長期的に蓄積し、 前記運転者不慮状況予測装置は、前記運転情報蓄積手段
   に蓄積された長期的運転情報に基づいて、運転者の将来
   の不慮遭遇度を予測することを特徴とする運転者将来状
   況予測装置。
6. 【請求項６】車両の走行状態を検出する車両状態検出手
   段と、運転者の状態を検出する運転者状態検出手段のう
   ち少なくとも一つを備える運転情報検出手段を車両に搭
   載する一方、 前記運転情報検出手段で検出された運転情報を受信して
   蓄積する運転情報蓄積手段と、 前記運転情報蓄積手段で蓄積された情報から、運転者の
   特性を判定する運転者特性判定手段と、 前記運転者特性判定手段で判定された運転者特性と、あ
   らかじめ設定された不慮遭遇予測度とに基づいて、運転
   者の将来の不慮遭遇度を予測する運転者不慮遭遇予測手
   段と、 前記運転者不慮遭遇予測手段で予測した結果を運転者ま
   たは管理者または第三者に伝達する伝達手段とを基地局
   に設置したことを特徴とする運転者将来状況予測システ
   ム。
7. 【請求項７】車両の走行状態を検出する車両状態検出手
   段と、運転者の状態を検出する運転者状態検出手段のう
   ち少なくとも一つを備える運転情報検出手段と、 前記運転情報検出手段で検出された運転情報を蓄積する
   運転情報蓄積手段とを車両に搭載する一方、 所定量の運転情報から運転者の特性を判定する運転者特
   性判定手段と、 前記運転者特性判定手段で判定された運転者特性と、あ
   らかじめ設定された不慮遭遇予測度とに基づいて、運転
   者の将来の不慮遭遇度を予測する運転者不慮遭遇予測手
   段と、 前記運転者不慮遭遇予測手段で予測した結果を運転者ま
   たは管理者または第三者に伝達する伝達手段とを基地局
   に設置し、 前記運転情報蓄積手段で蓄積された運転情報を、前記運
   転者特性判定手段に送信することを特徴とする運転者将
   来状況予測システム。
8. 【請求項８】車両の走行状態を検出する車両状態検出手
   段と、運転者の状態を検出する運転者状態検出手段のう
   ち少なくとも一つを備える運転情報検出手段と、 前記運転情報検出手段で検出された運転情報を蓄積する
   運転情報蓄積手段と、 前記運転情報蓄積手段で蓄積された運転情報から運転者
   の特性を判定する運転者特性判定手段とを車両に搭載す
   る一方、 前記運転者特性判定手段で判定された運転者特性に関す
   る信号を受信し、前記運転者特性とあらかじめ設定され
   た不慮遭遇予測度とに基づいて、運転者の将来の不慮遭
   遇度を予測する運転者不慮遭遇予測手段と、 前記運転者不慮遭遇予測手段で予測した結果を運転者ま
   たは管理者または第三者に伝達する伝達手段とを基地局
   に設置することを特徴とする運転者将来状況予測システ
   ム。
9. 【請求項９】車両の走行状態を検出する車両状態検出手
   段と、運転者の状態を検出する運転者状態検出手段のう
   ち少なくとも一つを備える運転情報検出手段と、 前記運転情報検出手段で検出された運転情報を蓄積する
   運転情報蓄積手段と、 前記運転情報蓄積手段で蓄積された運転情報から運転者
   の特性を判定する運転者特性判定手段と、 前記運転者特性判定手段で判定された運転者特性と、あ
   らかじめ設定された不慮遭遇予測度とに基づいて、運転
   者の将来の不慮遭遇度を予測する運転者不慮遭遇予測手
   段とを車両に搭載する一方、 前記運転者不慮遭遇予測手段で予測した結果に関する信
   号を受信し、前記予測結果を運転者または管理者または
   第三者に伝達する伝達手段を基地局に設置することを特
   徴とする運転者将来状況予測システム。
10. 【請求項１０】車両の走行状態を検出する車両状態検出
    手段と、運転者の状態を検出する運転者状態検出手段の
    うち少なくとも一つを備える運転情報検出手段と、 前記運転情報検出手段で検出された情報を蓄積する運転
    情報蓄積手段と、 前記運転情報蓄積手段で蓄積された情報から、運転者の
    特性を判定する運転者特性判定手段と、 前記運転者特性判定手段で判定された運転者特性と、所
    定の不慮遭遇予測度とに基づいて、運転者の将来の不慮
    遭遇度を予測する運転者不慮遭遇予測手段と、 前記運転者不慮遭遇予測手段で予測した結果を運転者ま
    たは管理者または第三者に伝達する伝達手段とを有し、 前記運転情報検出手段と前記伝達手段とを車両に搭載す
    る一方、前記運転情報蓄積手段と、前記運転者特性判定
    手段と、運転者不慮遭遇予測手段とを基地局に設置し、 前記車載された運転情報検出手段により検出された情報
    に関する信号を、前記基地局に転送する第１の転送手段
    と、 前記基地局に設置された運転者不慮遭遇予測手段により
    判定された予測結果に関する信号を前記車両に転送する
    第２の転送手段とを備えることを特徴とする運転者将来
    状況予測システム。
11. 【請求項１１】請求項３に記載の運転者将来状況予測装
    置において、 前記運転情報検出手段は、前記走行環境検出手段により
    交差点情報を検出し、前記車両状態検出手段により交差
    点進入時の車両状態を検出し、 前記運転情報蓄積手段は、前記走行環境検出手段により
    検出された交差点情報および前記車両状態検出手段によ
    り検出された交差点進入時の車両状態に関するデータを
    蓄積し、 前記運転者特性判定手段は、前記運転情報蓄積手段に蓄
    積された前記交差点情報および前記交差点進入時の車両
    状態に関するデータに基づいて交差点進入時の運転者特
    性を判定し、 前記運転者不慮遭遇予測手段は、前記運転者特性判定手
    段により判定された交差点進入時の運転者特性と、あら
    かじめ設定された交差点進入時の交差車両との不慮遭遇
    予測度とに基づいて、運転者の交差点における交差車両
    との将来の不慮遭遇度を予測することを特徴とする運転
    者将来状況予測装置。
12. 【請求項１２】請求項３に記載の運転者将来状況予測装
    置において、 前記運転情報検出手段は、前記車両状態検出手段により
    追従走行時の車両状態を検出し、前記走行環境検出手段
    により、先行車に関する情報と、道路線形と、天候状態
    と、信号表示のうち少なくとも一つを検出し、 前記運転情報蓄積手段は、前記車両状態検出手段により
    検出された追従走行時の車両状態および前記走行環境検
    出手段により検出された追従走行時の走行環境情報に関
    するデータを蓄積し、 前記運転者特性判定手段は、前記運転情報蓄積手段に蓄
    積された前記追従走行時の車両状態および走行環境情報
    に基づいて追従走行時の運転者特性を判定し、 前記運転者不慮遭遇予測手段は、前記運転者特性判定手
    段により判定された追従走行時の運転者特性と、あらか
    じめ設定された追従走行時の先行車両との不慮遭遇予測
    度とに基づいて、運転者の追従走行時における先行車と
    の将来の不慮遭遇度を予測することを特徴とする運転者
    将来状況予測装置。
13. 【請求項１３】請求項３に記載の運転者将来状況予測装
    置において、 前記運転情報検出手段は、前記車両状態検出手段により
    右折時の車両状態を検出し、前記走行環境検出手段によ
    り、交差点に関する情報と、自車線に関する情報と、対
    向車線に関する情報とを検出し、 前記運転情報蓄積手段は、前記車両状態検出手段により
    検出された右折時の車両状態および前記走行環境検出手
    段により検出された右折時の走行環境情報に関するデー
    タを蓄積し、 前記運転者特性判定手段は、前記運転情報蓄積手段に蓄
    積された前記右折時の車両状態および走行環境情報に基
    づいて右折時の運転者特性を判定し、 前記運転者不慮遭遇予測手段は、前記運転者特性判定手
    段により判定された右折時の運転者特性と、あらかじめ
    設定された右折時における対向直進車または歩行者との
    不慮遭遇予測度とに基づいて、運転者の右折時における
    対向直進車または歩行者との将来の不慮遭遇度を予測す
    ることを特徴とする運転者将来状況予測装置。
14. 【請求項１４】請求項３に記載の運転者将来状況予測装
    置において、 前記運転情報検出手段は、前記車両状態検出手段により
    直進時の車両状態を検出し、前記走行環境検出手段によ
    り、自車線に関する情報と、対向車線に関する情報の少
    なくともいずれかを検出し、 前記運転情報蓄積手段は、前記車両状態検出手段により
    検出された直進時の車両状態および前記走行環境検出手
    段により検出された直進時の走行環境情報に関するデー
    タを蓄積し、 前記運転者特性判定手段は、前記運転情報蓄積手段に蓄
    積された前記直進時のの車両状態および走行環境情報に
    基づいて直進時の運転者特性を判定し、 前記運転者不慮遭遇予測手段は、前記運転者特性判定手
    段により判定された直進時の運転者特性と、あらかじめ
    設定された直進時における歩行者との不慮遭遇予測度と
    に基づいて、運転者の直進時における歩行者との将来の
    不慮遭遇度を予測することを特徴とする運転者将来状況
    予測装置。
15. 【請求項１５】車両の走行状態を検出する車両状態検出
    手段と、運転者の状態を検出する運転者状態検出手段の
    うち少なくとも一つを備える運転情報検出手段と、 前記運転情報検出手段で検出された情報を蓄積する運転
    情報蓄積手段と、 前記運転情報蓄積手段で蓄積された情報から、運転者の
    特性を判定する運転者特性判定手段と、 前記運転者特性判定手段で判定された運転者特性と、あ
    らかじめ設定された不慮遭遇予測度とに基づいて、運転
    者の将来の不慮遭遇度を予測する運転者不慮遭遇予測手
    段と、 前記運転者不慮遭遇予測手段で予測した不慮遭遇度に関
    する情報を運転者に提供する情報提供装置とを有し、 前記情報提供装置は、前記不慮遭遇度に応じて前記運転
    者に提供する情報レベルを選択することを特徴とする運
    転者将来状況予測装置。
16. 【請求項１６】車両の走行状態を検出する車両状態検出
    手段と、運転者の状態を検出する運転者状態検出手段の
    うち少なくとも一つを備える運転情報検出手段と、 前記運転情報検出手段で検出された情報を蓄積する運転
    情報蓄積手段と、 前記運転情報蓄積手段で蓄積された情報から、運転者の
    特性を判定する運転者特性判定手段と、 前記運転者特性判定手段で判定された運転者特性と、あ
    らかじめ設定された不慮遭遇予測度とに基づいて、運転
    者の将来の不慮遭遇度を予測する運転者不慮遭遇予測手
    段と、 車両の走行状態を制御する車両制御装置とを有し、 前記車両制御装置は、前記運転者不慮遭遇予測手段で予
    測した不慮遭遇度に応じて車両の制御レベルを選択する
    ことを特徴とする運転者将来状況予測装置。
17. 【請求項１７】請求項６から請求項１０のいずれかに記
    載の運転者将来状況予測システムにおいて、 前記運転情報検出手段は、走行環境を検出する走行環境
    検出手段をさらに有し、 前記運転者特性判定手段は、前記走行環境検出手段で検
    出された走行環境も加味して、所定の運転状況における
    運転者の特性を判定し、 前記運転者不慮遭遇予測手段は、前記運転者特性判定手
    段で判定された所定の運転状況における運転者特性と、
    あらかじめ設定された所定の運転状況における不慮遭遇
    予測度とに基づいて、運転者の将来の不慮遭遇度を予測
    することを特徴とする運転者将来状況予測システム。
18. 【請求項１８】請求項１５および請求項１６のいずれか
    に記載の運転者将来状況予測装置において、 前記運転情報検出手段は、走行環境を検出する走行環境
    検出手段をさらに有し、 前記運転者特性判定手段は、前記走行環境検出手段で検
    出された走行環境も加味して、所定の運転状況における
    運転者の特性を判定し、 前記運転者不慮遭遇予測手段は、前記運転者特性判定手
    段で判定された所定の運転状況における運転者特性と、
    あらかじめ設定された所定の運転状況における不慮遭遇
    予測度とに基づいて、運転者の将来の不慮遭遇度を予測
    することを特徴とする運転者将来状況予測装置。
19. 【請求項１９】請求項１に記載の運転者将来状況予測装
    置において、 前記運転者不慮遭遇予測手段は、自車両と先行車両、ま
    たは自車両と後続車両とが将来的に不慮状況に遭遇する
    不慮遭遇確度を予測することを特徴とする運転者将来状
    況予測装置。
20. 【請求項２０】請求項１９に記載の運転者将来状況予測
    装置において、 前記運転情報検出手段は、走行環境を検出する走行環境
    検出手段をさらに有し、前記車両状態検出手段により車
    速と加速度を検出し、前記運転者状態検出手段により運
    転者のブレーキ操作を検出し、前記走行環境検出手段に
    より直線、カーブ、勾配等の走行路情報を検出し、 前記運転者特性判定手段は、前記運転者状態検出手段に
    より検出された、所定速度以上での走行状態における調
    速ブレーキ操作に関する演算に基づいて運転者特性を判
    定し、 前記運転者不慮遭遇予測手段は、前記運転者特性判定手
    段で判定された運転者特性と、あらかじめ設定された調
    速ブレーキ操作に関する不慮遭遇予測度とに基づいて、
    自車両と先行車両、または自車両と後続車両とが将来的
    に不慮状況に遭遇する不慮遭遇確度を予測することを特
    徴とする運転者将来状況予測装置。
21. 【請求項２１】請求項２０に記載の運転者将来状況予測
    装置において、 前記運転者特性判定手段は、前記調速ブレーキ操作の頻
    度と、所定速度に対する前記調速ブレーキ操作頻度の変
    化と、前記調速ブレーキ操作頻度の時間的増減と、前記
    調速ブレーキ操作頻度の時間的ばらつきと、前記車両状
    態検出手段により検出された減速度の時間的ばらつきの
    うち、少なくとも一つの運転者特性を判定し、 前記運転者不慮状況予測手段は、前記運転者特性判定手
    段により判定された運転者特性に基づいて、自車両と先
    行車両、または自車両と後続車両とが将来的に不慮状況
    に遭遇する不慮遭遇確度を予測することを特徴とする運
    転者将来状況予測装置。
22. 【請求項２２】請求項１９に記載の運転者将来状況予測
    装置において、 前記運転情報検出手段は、走行環境を検出する走行環境
    検出手段をさらに有し、前記車両状態検出手段により自
    車両の車速と加速度を検出し、前記運転者状態検出手段
    により運転者のブレーキ操作を検出し、前記走行環境検
    出手段により自車両と前方障害物との距離を検出し、 前記運転者特性判定手段は、前記運転者状態検出手段に
    より検出された、所定速度以上での走行状態におけるブ
    レーキ操作強弱の時間的変化パターンに関する演算に基
    づいて運転者特性を判定し、 前記運転者不慮遭遇予測手段は、前記運転者特性判定手
    段で判定された運転者特性と、あらかじめ設定されたブ
    レーキ操作強弱の時間的変化パターンに関する不慮遭遇
    予測度とに基づいて、自車両と先行車両、または自車両
    と後続車両とが将来的に不慮状況に遭遇する不慮遭遇確
    度を予測することを特徴とする運転者将来状況予測装
    置。
23. 【請求項２３】請求項２２に記載の運転者将来状況予測
    装置において、 前記運転者特性判定手段は、減速時の前半に強く、後半
    に弱いブレーキ操作を行うか、前半に弱く、後半に強い
    ブレーキ操作を行うかを、減速度の波形パターンから判
    定したブレーキ操作強弱の時間的変化パターンと、減速
    開始時の自車両と前方障害物との距離において、物理的
    に安全状況で停止できる減速度と実際の初期減速度との
    比較から推定するブレーキ操作強弱の時間的変化パター
    ンのうち、少なくとも一方で判定されたブレーキ操作強
    弱の時間的変化パターンの発生頻度に関する運転者特性
    に基づいて、自車両と先行車両、または自車両と後続車
    両とが将来的に不慮状況に遭遇する不慮遭遇確度を予測
    することを特徴とする運転者将来状況予測装置。
24. 【請求項２４】請求項１９に記載の運転者将来状況予測
    装置において、 前記運転情報検出手段は、走行環境を検出する走行環境
    検出手段をさらに有し、前記走行環境検出手段により前
    方障害物警報、接近警報等のブレーキ操作要求のための
    警報出力を検出し、前記運転者状態検出手段により運転
    者のブレーキ操作あるいは回避操作を検出し、前記検出
    された警報出力のタイミングと前記検出されたブレーキ
    操作あるいは回避操作のタイミングから運転者の反応速
    度を算出し、 前記運転者特性判定手段は、前記警報に対する反応速度
    に関する演算に基づいて運転者特性を判定し、 前記運転者不慮遭遇予測手段は、前記運転者特性判定手
    段で判定された運転者特性と、あらかじめ設定された運
    転者の反応速度に関する不慮遭遇予測度とに基づいて、
    自車両と先行車両、または自車両と後続車両とが将来的
    に不慮状況に遭遇する不慮遭遇確度を予測することを特
    徴とする運転者将来状況予測装置。
25. 【請求項２５】請求項２４に記載の運転者将来状況予測
    装置において、 前記運転者特性判定手段は、前記ブレーキ操作要求のた
    めの警報の出現頻度と、前記警報に対する運転者の反応
    速度の時間的増減と、前記反応速度の時間的ばらつきの
    うち、少なくとも一つの運転者特性に基づいて、自車両
    と先行車両、または自車両と後続車両とが将来的に不慮
    状況に遭遇する不慮遭遇確度を予測することを特徴とす
    る運転者将来状況予測装置。