JP2010097455A - 運転操作支援装置、及び運転操作支援方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】現在の運転行動パターンが普段と比べて、どれほど異なっているかを判断するために、ステアリング・エントロピRHpを算出し(ステップS204)、ステアリング・エントロピRHpが閾値Hsを超えていれば(ステップS5の判定が“Yes”)、ステアリング操作に関する現在の運転行動パターンが普段と異なっていると判断して、注意を喚起するための操作支援情報を作成し提供する。このとき、運転者の焦り度合、道路の混雑度合、及び走行シーンなどの運転状況を考慮して操作支援情報を作成し(ステップS6)、自車両の走行シーンを考慮して操作支援情報の報知タイミングを制御する(ステップS7)。
【選択図】図2
Description
本発明の課題は、操作支援情報の提供を的確に行うことである。
《第1実施形態》
《構成》
図1は、運転操作支援装置の概略構成である。
アクセルセンサ1は、アクセルペダルのストローク量を検出し、ブレーキセンサ2は、ブレーキペダルのストローク量を検出し、車速センサ3は、自車両の車速を検出し、加速度センサ4は、自車両の加速度を検出し、舵角センサ5は、操舵角を検出する。各検出信号は、コントローラ10に入力される。
ステップS1では、各種データを読込む。
続くステップS2では、後述する図3のステアリング・エントロピ算出処理を実行し、推定誤差の頻度分布に基づいて、ステアリング操作の不安定さを定量化したステアリング・エントロピRHpを算出する。
続くステップS3では、後述する図4の運転状況推定処理を実行し、運転者の焦り度合と道路の混雑度合を推定する。
続くステップS5では、ステアリング・エントロピRHpが閾値Hs(例えば0.15)より大きいか否かを判定する。判定結果がRHp≦Hsであれば、現在の運転行動パターンが基準状態に合致していると判断し、そのまま所定のメインプログラムに復帰する。一方、判定結果がRHp>Hsであれば、現在の運転行動パターンが基準状態とは異なっていると判断してステップS6に移行する。
a:前方注意! 車間距離を長めにとりましょう。
b:随分と慌てていませんか? 前方も交通量は多いですよ。
c:慌てていますね。車間距離を十分に保ち、落ち着いて運転しましょう。
d:道が混雑しているようですね。
先行車両の急ブレーキなどに気をつけて引き続き安全運転を心がけて下さい。
e:混雑していますね。
運転が大変だと思いますが引き続き安全運転を心がけて下さい。
続くステップS7では、図11の報知タイミング制御処理を実行し、自車両の走行シーンに応じて、操作支援情報を運転者に報知してから所定のメインプログラムに復帰する。
ステップS201では、下記(1)式に示すように、ステアリング操作が滑らかに行われると仮定したときの現在の操舵角を推定する。θ(n-1)は1回前の検出値、θ(n-2)は2回前の検出値、θ(n-3)は3回前の検出値である。
θp=θ(n-1)+(θ(n-1)−θ(n-2))
+1/2{(θ(n-1)−θ(n-2))−(θ(n-2)−θ(n-3))}
………(1)
続くステップS202では、下記(2)式に示すように、今回の検出値θ(n)から推定値θpを減じて、推定誤差PEを算出する。
PE=θ(n)−θp ………(2)
頻度分布は、推定誤差PEの大きさに応じてm1〜m9に分けた区間頻度であり、区間幅を規定するα値は、一般的なドライバの平均値(例えば0.64)を用いて設定する。
頻度分布は、推定誤差の新しいデータを取得する度に更新する。
先ず、全体のサンプル数をNpとしたとき、新しいデータが該当する小区間miの頻度piは、下記(3)式で算出する。
pi=(pi+1/Np)÷(1+1/Np) ………(3)
また、新しいデータが入らない小区間miの頻度tpiは、下記(4)式で算出する。
pi=pi÷(1+1/Np) ………(4)
RHp=Σqi・log9(qi/pi) ………(5)
ステップS301では、アクセル操作があるか否かを判定する。アクセル操作が無ければ、そのまま運転状況推定処理を終了する。一方、アクセル操作があれば、ステップS302に移行する。
ステップS302では、図5に示すように、加速度の累積頻度分布を更新する。
ステップS303では、図5の累積頻度分布を参照し、現在の加速度における累積頻度CFDを算出する。
続くステップS305では、図7のマップを参照し、累積頻度CFDに応じて、道路の混雑度合を算出してから運転状況推定処理を終了する。このマップは、累積頻度CFDが50%未満のときには、混雑度合が0.5を維持し、累積頻度CFDが50%以上になると、混雑度合が0を維持するように設定されている。
ステップS401では、アクセルペダルの操作周期を演算する。具体的には、アクセルペダルのストローク量を観測し、アクセル操作ごとにストローク量がピークに達する時点を検出し、これに基づいてアクセルペダルの操作周期を演算する。
続くステップS402では、アクセル操作の周期分布を更新する。
先ず、操作頻度(周波数)が所定値以上であるときには、自車両が先行車両に追従走行していると推定する。一方、操作頻度(周波数)が所定値未満であるときには、先行車両が存在しない、又は先行車両が存在していても追従走行してはいないと推定する。なお、所定値は、アクセル操作の周期分布に応じて変更される。
先ずステップS701では、運転状況と走行シーンに基づいて、操作支援情報の報知タイミングが適切であるか否かを判断する。
先ず、焦り度合が所定値(例えば0.75)以上であり、自車両が先行車両に追従走行している場合には、車両が加速したときにステップS702に移行する。一方、車両が加速していなければ、そのまま報知タイミング制御処理を終了する。
ステップS702では、表示ユニット6及びスピーカ7を介して、操作支援情報を報知してから報知タイミング制御処理を終了する。
先ず、運転者の普段の運転行動パターンを予め学習しておき、現在の運転行動パターンが普段(基準状態)と異なっているときに、運転者に必要な操作支援情報を与える。
ここでは、運転者のステアリング操作に関する習慣、つまり操作の滑らかさを、推定誤差PEの頻度分布として学習する(ステップS201〜S203)。普段の運転行動パターンについては、ある程度の長さとなる所定期間TL1に渡ってサンプリングしたデータに基づいて把握し、現在の運転行動パターンについては、直近の所定期間TL2に渡ってサンプリングしたデータに基づいて把握する。
このとき、運転者の運転状況を考慮して操作支援情報を作成し(ステップS6)、自車両の走行シーンを考慮して操作支援情報の報知タイミングを制御する(ステップS7)。
一方、アクセルペダルの操作周期に基づいて、自車両が先行車両に追従走行しているか否かを推定する(ステップS401〜S403)。車間時間と操作周期との関係を図9に示すように、一般に、先行車両に追従しているときほど、操作周期が短くなると考えられる。したがって、操作周期が短いときには、先行車両に追従していると推定する。これにより、レーダ装置を使うことなく、自車両が先行車両に追従走行しているか否かを、容易に推定することができる。
このように、運転者の心理状態(焦り度合)、自車両の走行環境(混雑度合)、及び走行シーン(追従シーン)を含む現在の運転状況に応じて操作支援情報を報知することで、この操作支援情報の提供を的確に行うことができる。
なお、本実施形態では、操作支援情報の一例について説明したが、これに限定されるものではなく、本発明の主旨を逸脱しない範囲で、他の内容に変更してもよい。
また、本実施形態では、加速度の頻度分布に基づいて、運転者の焦り度合を推定しているが、これに限定されるものではなく、減速度の頻度分布に基づいて、運転者の焦り度合を推定してもよい。
また、本実施形態では、加速度の頻度分布に基づいて、道路の混雑度合を推定しているが、これに限定されるものではなく、減速度の頻度分布に基づいて、道路の混雑度合を推定してもよい。
また、本実施形態では、運転者によるアクセル操作の操作頻度に基づいて、自車両が先行車両に追従走行しているか否かを推定しているが、これに限定されるものではなく、運転者によるブレーキ操作の操作頻度に基づいて、自車両が先行車両に追従走行しているか否かを推定してもよい。
以上より、図2において、ステップS2、S5の処理が「検知手段」に対応し、ステップS3、S4の処理が「推定手段」に対応し、ステップS6、S7の処理が「報知手段」に対応する。
(1)現在の運転者の運転行動パターンが所定の基準状態と異なっていることを検知する検知手段と、運転者の心理状態、自車両の走行環境、及び自車両の走行シーンの少なくとも一つを含む現在の運転状況を推定する推定手段と、検知手段で現在の運転行動パターンが所定の基準状態と異なっていることを検知したときに、基準状態となる運転行動パターンを促すための操作支援情報を、推定手段で推定した現在の運転状況に応じて運転者に報知する報知手段とを備える。
これにより、操作支援情報の提供を的確に行うことができる。
これにより、運転状況に適した内容の操作支援情報を報知することができる。
(3)報知手段は、推定手段で推定した現在の運転状況に応じて、操作支援情報の報知タイミングを変更する。
これにより、運転状況に適したタイミングで操作支援情報を報知することができる。
(4)推定手段は、運転者の心理状態として、運転者の焦り度合を推定する。
運転者の焦り度合は、運転者の運転行動パターンに大きな影響を及ぼす。したがって、運転者の焦り度合を把握することで、操作支援情報の提供を的確に行うことができる。
これにより、運転者の焦り度合を、容易に推定することができる。
(6)報知手段は、推定手段が推定した焦り度合が高いほど、操作支援情報の報知内容を、メッセージ性の強いものに変更する。
これにより、運転者に対して効果的に注意を喚起することができる。
(7)推定手段は、自車両の走行環境として、道路の混雑度合を推定する。
道路の混雑度合は、運転者の運転行動パターンに大きな影響を及ぼす。したがって、道路の混雑度合を把握することで、操作支援情報の提供を的確に行うことができる。
(8)推定手段は、車両の加減速度の頻度分布に基づいて、道路の混雑度合を推定する。
これにより、道路の混雑度合を、容易に推定することができる。
これにより、運転者に対して効果的に注意を喚起することができる。
(10)推定手段は、自車両の走行シーンとして、自車両が先行車両に追従走行しているか否かを推定する。
自車両の走行シーンは、運転者の運転行動パターンに大きな影響を及ぼす。したがって、自車両の走行シーンを把握することで、操作支援情報の提供を的確に行うことができる。
これにより、レーダ装置を使うことなく、自車両が先行車両に追従走行しているか否かを、容易に推定することができる。
(12)報知手段は、推定手段が、自車両が先行車両に追従走行しており、且つ運転者の焦り度合が所定値以上であると推定している場合には、自車両が加速した時点で、操作支援情報の報知を行う。
これにより、走行シーンに適したタイミングで操作支援情報を報知することができる。
これにより、走行シーンに適したタイミングで操作支援情報を報知することができる。
(14)現在の運転者の運転行動パターンが所定の基準状態と異なっていることを検知したときに、基準状態となる運転行動パターンを促すための操作支援情報を運転者に報知するものであって、運転者の心理状態、自車両の走行環境、及び自車両の走行シーンの少なくとも一つを含む現在の運転状況を推定し、推定した運転状況に応じて操作支援情報を報知する。
これにより、操作支援情報の提供を的確に行うことができる。
《構成》
第2実施形態は、車両の減速期間における平均減速度に基づいて、運転者の焦り度合と道路の混雑度合とを推定すると共に、運転者がアクセル操作を終了してからブレーキ操作を開始するまでの所要時間に基づいて、車両が先行車両に追従走行しているか否かを推定するものである。
図14は、運転操作支援装置の概略構成であり、前述した第1実施形態において、ナビゲーションシステム8を追加したものである。なお、ナビゲーションシステム8は、道路交通情報通信システム(VICS:Vehicle Information and Communication System)を利用してFM多重放送や光・電波ビーコンから車両周囲の交通情報を受信する。
図15は、運転状況推定処理であり、図17は、走行シーン推定処理である。
ステップS311では、ブレーキ操作があるか否かを推定する。ブレーキ操作がなければ、そのまま運転状況推定処理を終了する。一方、ブレーキ操作があれば、ステップS312に移行する。
ステップS312では、減速期間(ブレーキ操作がなされている期間)における平均減速度を算出する。なお、減速期間が終了してから算出してもよい。
続くステップS313では、図16に示すように、平均減速度の累積頻度分布を更新する。
続くステップS315では、累積頻度CFDをそのまま運転者の焦り度合として算出する。
続くステップS316では、下記に示すように、ナビゲーションシステム8から取得した交通情報に基づいて、混雑度合の補正量を算出する。
渋滞あり:補正量=0
渋滞なし:補正量=0.2
続くステップS317では、下記(8)式に示すように、運転者の焦り度合、及び累積頻度CFDに応じて、道路の混雑度合を算出してから運転状況推定処理を終了する。
混雑度合=1−(焦り度合+補正量)
ステップS411では、アクセル操作からブレーキ操作への踏み替えがあったときに、アクセル操作が終了してからブレーキ操作を開始するまでの所要時間を計測する。
続くステップS412では、踏み替え時間の累積頻度分布を更新する。
続くステップS413では、踏み替え時間の累積度数に基づいて、自車両が先行車両に追従走行しているか否かを推定してから走行シーン推定処理を終了する。
先ず、踏み替え時間の累積度数が所定値(例えば20パーセンタイル)以上であるときには、自車両が先行車両に追従走行していると推定する。一方、踏み替え時間の累積度数が所定値未満であるときには、先行車両が存在しない、又は先行車両が存在していても追従走行してはいないと推定する。
本実施形態では、車両の減速期間における平均減速度の累積頻度分布を演算し(ステップS312〜S314)、この平均減速度の頻度分布に基づいて、運転者の焦り度合と道路の混雑度合とを推定する(ステップS315、S316)。一般に、平均減速度の累積度数CFDが高いほど、運転者の焦り度合は高く、道路の混雑度合が低いと考えられ、逆に平均減速度の累積頻度CFDが低いほど、運転者の焦り度合は低く、道路の混雑度合は高いと考えられる。したがって、平均減速度の累積度数CFDをそのまま焦り度合として推定し、1から平均減速度の累積度数CFDを減じた値を混雑度合として推定する。これにより、運転者の焦り度合と道路の混雑度合とを容易に推定することができる。
このとき、ナビゲーションシステム8から取得した交通情報に基づいて、混雑度合を補正する。これにより、より正確に道路の混雑度合を推定することができる。
その他の作用効果は、前述した第1実施形態と同様である。
なお、本実施形態では、車両の減速期間における平均減速度に基づいて、運転者の焦り度合を推定しているが、これに限定されるものではなく、車両の加速期間における平均化速度に基づいて、運転者の焦り度合を推定してもよい。
また、本実施形態では、平均減速度に基づいて推定した混雑度合を、道路交通情報に基づいて補正しているが、これに限定されるものではなく、初めから道路交通情報に基づいて混雑度合を推定してもよい。
また、本実施形態では、アクセル操作を終了してからブレーキ操作を開始するまでの所要時間に基づいて、自車両が先行車両に追従走行しているか否かを推定しているが、これに限定されるものではなく、ブレーキ操作を終了してからアクセル操作を開始するまでの所要時間に基づいて、自車両が先行車両に追従走行しているか否かを推定してもよい。
以上より、図15の運転状況推定処理、及び図17の走行シーン推定処理が「推定手段」に含まれる。
(1)推定手段は、車両の加減速期間における平均加減速度に基づいて、運転者の焦り度合を推定する。
これにより、運転者の焦り度合を、容易に推定することができる。
(2)推定手段は、道路交通情報に基づいて、道路の混雑度合を推定する。
これにより、より正確に道路の混雑度合を推定することができる。
(3)推定手段は、運転者がアクセル操作を終了してからブレーキ操作を開始するまでの所要時間、又は運転者がブレーキ操作を終了してからアクセル操作を開始するまでの所要時間に基づいて、自車両が先行車両に追従走行しているか否かを推定する。
これにより、レーダ装置を使うことなく、自車両が先行車両に追従走行しているか否かを、容易に推定することができる。
《構成》
第3実施形態は、車両の減速期間における平均減速度と減速度との差分のピーク位置に基づいて、運転者の焦り度合を推定すると共に、車両の加減速度の頻度分布に基づいて、自車両が先行車両に追従走行しているか否かを推定するものである。
図19は、運転状況推定処理であり、図21は、走行シーン推定処理である。
先ず、前記ステップS3で実行される運転状況推定処理を、図19のフローチャートに従って説明する。
ステップS321では、ブレーキ操作があるか否かを推定する。ブレーキ操作がなければ、そのまま運転状況推定処理を終了する。一方、ブレーキ操作があれば、ステップS322に移行する。
ステップS322では、図20(a)に示すように、減速期間(ブレーキ操作がなされている期間)における平均減速度を算出する。なお、減速期間が終了してから算出してもよい。
続くステップS324では、平均減速度に対する減速度の差分のピーク位置が、減速期間のどこに位置しているかに基づいて、運転者の焦り度合、及び道路の混雑度合を算出してから運転状況推定処理を終了する。
先ず、平均減速度と減速度との差分のピーク位置が減速期間の後半にあれば、運転者の焦り度合を0.5に設定すると共に、道路の混雑度合を0に設定する。一方、平均減速度と減速度との差分のピーク位置が減速期間の前半にあれば、運転者の焦り度合を0に設定すると共に、道路の混雑度合を0.5に設定する。
ステップS421では、加減速度の頻度分布を更新する。
続くステップS422では、頻度分布に対する現在の加減速度のばらつき度合に基づいて、自車両が先行車両に追従走行しているか否かを推定してから走行シーン推定処理を終了する。
先ず、頻度分布に対する現在の加減速度のばらつきが大きいときには、自車両が先行車両に追従走行していると推定する。一方、頻度分布に対する現在の加減速度のばらつきが小さいときには、先行車両が存在しない、又は先行車両が存在していても追従走行してはいないと推定する。
本実施形態では、減速期間における平均減速度と減速度との差分を算出し、この差分のピーク位置に基づいて、運転者の焦り度合と道路の混雑度合とを推定する(ステップS322〜S324)。一般に、運転者の焦り度合が高いほど、減速期間の後半に大きな減速度が発生し、逆に混雑度合が高いほど、減速期間の前半に大きな減速度が発生すると考えられる。したがって、平均減速度と減速度との差分のピーク位置が、減速期間の後半にあれば、焦り運転であると推定し、逆に減速期間の前半にあれば、渋滞運転であると推定する。これにより、運転者の焦り度合と道路の混雑度合とを容易に推定することができる。
その他の作用効果は、前述した第1実施形態と同様である。
以上より、図19の運転状況推定処理、及び図21の走行シーン推定処理が「推定手段」に含まれる。
(1)推定手段は、車両の減速期間における平均減速度と減速度との差分のピーク位置に基づいて、運転者の焦り度合を推定する。
これにより、運転者の焦り度合を、容易に推定することができる。
(2)推定手段は、車両の加減速度の頻度分布に基づいて、自車両が先行車両に追従走行しているか否かを推定する。
これにより、レーダ装置を使うことなく、自車両が先行車両に追従走行しているか否かを、容易に推定することができる。
《構成》
第4実施形態は、減速期間における平均減速度と減速度との差分のピーク位置、及び当該ピーク位置の直後の加速度に基づいて、運転者の焦り度合を推定するものである。
先ず、前記ステップS3で実行される運転状況推定処理を、図23のフローチャートに従って説明する。
ステップS331では、ブレーキ操作があるか否かを推定する。ブレーキ操作がなければ、そのまま運転状況推定処理を終了する。一方、ブレーキ操作があれば、ステップS332に移行する。
ステップS332では、図24(a)に示すように、減速期間(ブレーキ操作がなされている期間)における平均減速度を算出する。なお、減速期間が終了してから算出してもよい。
続くステップS334では、平均減速度に対する減速度の差分のピーク位置が、減速期間のどこに位置しているか、そしてピーク位置の直後に加速があるか否かに基づいて、運転者の焦り度合、及び道路の混雑度合を算出してから運転状況推定処理を終了する。
先ず、差分のピーク位置が減速期間の後半にあり、且つ直後に加速すれば、運転者の焦り度合を0.8に設定すると共に、道路の混雑度合を0に設定する。一方、差分のピーク位置が減速期間の前半にあれば、運転者の焦り度合を0に設定すると共に、道路の混雑度合を0.5に設定する。
本実施形態では、平均減速度と減速度との差分のピーク位置と、その直後の加速度に基づいて、運転者の焦り度合と道路の混雑度合とを推定する(ステップS332〜S334)。一般に、運転者の焦り度合が高いほど、減速期間の後半に大きな減速度が発生し、且つその直後に加速すると考えられる。したがって、平均減速度と減速度との差分のピーク位置が減速期間の後半に発生し、且つその直後に自車両が加速するときに、焦り運転であると推定する。これにより、運転者の焦り度合を容易に推定することができる。
その他の作用効果は、前述した第1実施形態と同様である。
以上より、図23の運転状況推定処理が「推定手段」に含まれる。
(1)推定手段は、車両の減速期間における平均減速度と減速度との差分のピーク位置、及びピーク位置の直後の加速度に基づいて、運転者の焦り度合を推定する。
これにより、運転者の焦り度合を、容易に推定することができる。
《構成》
第5実施形態は、車両の走行シーンとして、自車両が車線変更しているか否か、及び自車両が都市高速道路を走行しているか否かを推定するものである。
図25は、運転操作支援装置の概略構成であり、前述した第2実施形態において、ウィンカスイッチ9を追加したものである。
次に、前記ステップS7で実行される報知タイミング制御処理を、図26のフローチャートに従って説明する。
ステップS711では、運転状況と走行シーンに基づいて、操作支援情報の報知タイミングが適切であるか否かを判断する。
ステップS712では、表示ユニット6及びスピーカ7を介して、操作支援情報を報知してから報知タイミング制御処理を終了する。
自車両が車線変更しているときや、都市高速道路を走行しているときには、運転に集中することが更に求められる。そこで、本実施形態では、車両が車線変更している間、及び都市高速道路を走行している間は、操作支援情報の報知を抑制し、車両の車線変更が完了したり、都市高速道路を抜けてから、操作支援情報を報知する(ステップS711、S712)。これにより、運転者にとって受け入れやすい的確なタイミングで、操作支援情報が報知されるので、運転者に対して効果的に注意を喚起することができる。
その他の作用効果は、前述した第2実施形態と同様である。
以上より、図26の報知タイミング制御処理が「報知手段」に含まれる。
(1)推定手段は、自車両の走行シーンとして、自車両が車線変更しているか否かを推定する。
自車両が車線変更しているときは、運転への注意が特に求められる。したがって、車線変更しているか否かを把握することで、操作支援情報の提供を的確に行うことができる。
(2)推定手段は、運転者による方向指示操作に基づいて、自車両が車線変更しているか否かを推定する。
これにより、車線変更しているか否かを、容易に推定することができる。
これにより、走行シーンに適したタイミングで操作支援情報を報知することができる。
(4)推定手段は、自車両の走行シーンとして、自車両が都市高速道路を走行しているか否かを推定する。
自車両が都市高速道路を走行しているときは、運転への注意が特に求められる。したがって、都市高速道路を走行しているか否かを把握することで、操作支援情報の提供を的確に行うことができる。
これにより、都市高速道路を走行しているか否かを、容易に推定することができる。
(6)報知手段は、自車両が都市高速道路を走行していると推定手段が判断している間は、操作支援情報の報知を抑制し、自車両が都市高速道路を走行していないと推定手段が推定してから、操作支援情報の報知を行う。
これにより、走行シーンに適したタイミングで操作支援情報を報知することができる。
《構成》
第6実施形態は、先行車両に対する車間時間の頻度分布を演算し、この車間時間の頻度分布に基づいて、現在の運転行動パターンが普段(基準状態)と比べて、どれほど異なっているかを判断するものである。
図27は、運転操作支援装置の概略構成であり、前述した第1実施形態において、レーザレーダ11を追加したものであり、図28の操作支援処理を実行する。
ステップS61では、下記(9)式に示すように、自車両と先行車両との車間時間THWを算出する。車間時間THWとは、車間距離Dを車速Vで除したものであり、先行車両の現在位置に自車両が到達するまでの所要時間を指す。
THW=D/V ………(9)
続くステップS62では、車間時間THWの頻度分布を演算する。
先ず、全体のサンプル数をNtとしたとき、新しいデータが該当する小区間miの頻度tpiは、下記(10)式で算出する。
tpi=(tpi+1/Nt)÷(1+1/Nt) ………(10)
また、新しいデータが入らない小区間miの頻度tpiは、下記(11)式で算出する。
tpi=tpi÷(1+1/Nt) ………(11)
続くステップS63では、車間時間THWの頻度分布に基づき、現在の運転行動パターンが普段(基準状態)と比べて、どれほど異なっているかを表す非定常度合DDfを算出する。
DDf=S2−S1 ………(12)
本実施形態では、運転者の運転行動パターンとして、先行車両との車間距離に関する習慣、つまり先行車両に対する車間の取り方や接近の仕方を、車間時間THWの頻度分布として学習する(ステップS61、S62)。この普段の運転行動パターンについては、ある程度の長さとなる所定期間TL1に渡ってサンプリングしたデータに基づいて把握し、現在の運転行動パターンについては、直近の所定期間TL2に渡ってサンプリングしたデータに基づいて把握する。
ここで、非定常度合DDfが閾値Sfoを超えていれば(ステップS64の判定が“Yes”)、先行車両との車間距離や相対速度に関する現在の運転行動パターンが普段と異なっていると判断して、先行車両に対する注意を喚起するための操作支援情報を提供する。
その他の作用効果は、前述した第1実施形態と同様である。
2 ブレーキセンサ
3 車速センサ
4 加速度センサ
5 舵角センサ
6 表示ユニット
7 スピーカ
8 ナビゲーションユニット
9 ウィンカスイッチ
10 コントローラ
11 レーザレーダ
Claims (26)
- 現在の運転者の運転行動パターンが所定の基準状態と異なっていることを検知する検知手段と、運転者の心理状態、自車両の走行環境、及び自車両の走行シーンの少なくとも一つを含む現在の運転状況を推定する推定手段と、前記検知手段で現在の運転行動パターンが所定の基準状態と異なっていることを検知したときに、当該基準状態となる運転行動パターンを促すための操作支援情報を、前記推定手段で推定した現在の運転状況に応じて運転者に報知する報知手段と、を備えることを特徴とする運転操作支援装置。
- 前記報知手段は、前記推定手段で推定した現在の運転状況に応じて、前記操作支援情報の報知内容を変更することを特徴とする請求項1に記載の運転操作支援装置。
- 前記報知手段は、前記推定手段で推定した現在の運転状況に応じて、前記操作支援情報の報知タイミングを変更する請求項1又は2に記載の運転操作支援装置。
- 前記推定手段は、運転者の心理状態として、運転者の焦り度合を推定することを特徴とする請求項1〜3の何れか一項に記載の運転操作支援装置。
- 前記推定手段は、車両の加減速度の頻度分布に基づいて、運転者の焦り度合を推定することを特徴とする請求項4に記載の運転操作支援装置。
- 前記推定手段は、車両の加減速期間における平均加減速度に基づいて、運転者の焦り度合を推定することを特徴とする請求項4又は5に記載の運転操作支援装置。
- 前記推定手段は、車両の減速期間における平均減速度と減速度との差分のピーク位置に基づいて、運転者の焦り度合を推定することを特徴とする請求項4〜6の何れか一項に記載の運転操作支援装置。
- 前記推定手段は、車両の減速期間における平均減速度と減速度との差分のピーク位置、及び当該ピーク位置の直後の加速度に基づいて、運転者の焦り度合を推定する請求項4〜7の何れか一項に記載の運転操作支援装置。
- 前記報知手段は、前記推定手段が推定した焦り度合が高いほど、前記操作支援情報の報知内容を、メッセージ性の強いものに変更することを特徴とする請求項4〜8の何れか一項に記載の運転操作支援装置。
- 前記推定手段は、自車両の走行環境として、道路の混雑度合を推定する請求項1〜9の何れか一項に記載の運転操作支援装置。
- 前記推定手段は、道路交通情報に基づいて、道路の混雑度合を推定することを特徴とする請求項10に記載の運転操作支援装置。
- 前記推定手段は、車両の加減速度の頻度分布に基づいて、道路の混雑度合を推定することを特徴とする請求項10又は11に記載の運転操作支援装置。
- 前記報知手段は、前記推定手段が推定した混雑度合が高いほど、前記操作支援情報の報知内容を、メッセージ性の強いものに変更することを特徴とする請求項10〜12の何れか一項に記載の運転操作支援装置。
- 前記推定手段は、自車両の走行シーンとして、自車両が先行車両に追従走行しているか否かを推定する請求項1〜13の何れか一項に記載の運転操作支援装置。
- 前記推定手段は、運転者によるアクセル操作、及びブレーキ操作の少なくとも一方の操作頻度に基づいて、自車両が先行車両に追従走行しているか否かを推定することを特徴とする請求項14に記載の運転操作支援装置。
- 前記推定手段は、運転者がアクセル操作を終了してからブレーキ操作を開始するまでの所要時間、又は運転者がブレーキ操作を終了してからアクセル操作を開始するまでの所要時間に基づいて、自車両が先行車両に追従走行しているか否かを推定することを特徴とする請求項14又は15に記載の運転操作支援装置。
- 前記推定手段は、車両の加減速度の頻度分布に基づいて、自車両が先行車両に追従走行しているか否かを推定することを特徴とする請求項14〜16の何れか一項に記載の運転操作支援装置。
- 前記報知手段は、前記推定手段が、自車両が先行車両に追従走行しており、且つ運転者の焦り度合が所定値以上であると推定している場合には、自車両が加速した時点で、前記操作支援情報の報知を行うことを特徴とする請求項14〜17の何れか一項に記載の運転操作支援装置。
- 前記報知手段は、前記推定手段が、自車両が先行車両に追従走行しており、且つ道路の混雑度合が所定値以上であると推定している場合には、自車両が加速走行から定速走行に移行した時点で、前記操作支援情報の報知を行うことを特徴とする請求項14〜18の何れか一項に記載の運転操作支援装置。
- 前記推定手段は、自車両の走行シーンとして、自車両が車線変更しているか否かを推定する請求項1〜19の何れか一項に記載の運転操作支援装置。
- 前記推定手段は、運転者による方向指示操作に基づいて、自車両が車線変更しているか否かを推定する請求項20に記載の何れか一項に記載の運転操作支援装置。
- 前記報知手段は、自車両が車線変更していると前記推定手段が判断している間は、前記操作支援情報の報知を抑制し、自車両が車線変更をしていないと前記推定手段が推定してから、前記操作支援情報の報知を行うことを特徴とする請求項20又は21に記載の運転操作支援装置。
- 前記推定手段は、自車両の走行シーンとして、自車両が都市高速道路を走行しているか否かを推定することを特徴とする請求項1〜22に記載の何れか一項に記載の運転操作支援装置。
- 前記推定手段は、自車両の現在位置情報、及び道路地図情報に基づいて、自車両が都市高速道路を走行しているか否かを推定することを特徴とする請求項23に記載の運転操作支援装置。
- 前記報知手段は、自車両が都市高速道路を走行していると前記推定手段が判断している間は、前記操作支援情報の報知を抑制し、自車両が都市高速道路を走行していないと前記推定手段が推定してから、前記操作支援情報の報知を行うことを特徴とする請求項23又は24に記載の運転操作支援装置。
- 現在の運転者の運転行動パターンが所定の基準状態と異なっていることを検知したときに、当該基準状態となる運転行動パターンを促すための操作支援情報を運転者に報知するものであって、
運転者の心理状態、自車両の走行環境、及び自車両の走行シーンの少なくとも一つを含む現在の運転状況を推定し、推定した運転状況に応じて前記操作支援情報を報知することを特徴とする運転操作支援方法。
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