JP4798053B2 - Safety evaluation device - Google Patents
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Description
本発明は、安全評価装置に係り、特に、車両の乗員の傷害状況を予測することにより安全性を評価する安全評価装置に関する。 The present invention relates to a safety evaluation apparatus, and more particularly to a safety evaluation apparatus that evaluates safety by predicting an injury situation of an occupant of a vehicle.
従来から車両をモデル化した車両モデルを用いた計算機シミュレーションやドライビングシミュレータによって車両事故を再現することによって、車両に搭載された各種の安全デバイスや運転者特性の評価を行う安全評価装置が知られている。この種の安全評価装置としては、例えば、歩行者の特性評価を行う特許文献１や運転者の特性評価を行う特許文献２などがある。 Conventionally, a safety evaluation device that evaluates various safety devices and driver characteristics mounted on a vehicle by reproducing a vehicle accident by a computer simulation using a vehicle model that models a vehicle or a driving simulator is known. Yes. As this type of safety evaluation device, there are, for example, Patent Document 1 that performs pedestrian characteristic evaluation and Patent Document 2 that performs driver characteristic evaluation.
この種の安全評価装置では、車両或いは歩行者事故の再現をコンピュータ上に構築された仮想空間上で行っており、例えば、車両と車両の衝突においては仮想空間上に配設された車両同士の外観の重なり具合から車両の衝突が判断され、同様に歩行者と車両の衝突においては車両の外観と歩行者の外観の重なり具合から相互の衝突が判断される。このような仮想空間における衝突では、衝突速度や衝突角度などが評価項目として用いられる。
しかしながら、安全デバイスなどの安全性を評価するためには、衝突速度や衝突角度の評価だけではなく、車両の乗員の傷害状況を予測する必要がある、という問題点があった。 However, in order to evaluate the safety of a safety device or the like, there is a problem that it is necessary to predict not only the collision speed and the collision angle but also the injury situation of a vehicle occupant.
例えば、安全デバイスとしてシートベルトやエアバックなどの衝突時に乗員を保護する衝突安全デバイスの評価を行うためには、衝突後の車両や乗員の挙動を明確にして発生する乗員の傷害状況を予測する必要がある。乗員の傷害状況は、挙動だけでなく乗員の衝突に対する耐性や身長、体重、性別、年齢などの多くの要因の組合せによって異なる。このため、従来技術にあるように衝突時の車両や歩行者の外観の重なり具合だけでは、シートベルトやエアバックなどの衝突安全デバイスを高精度に評価出来ない課題があった。 For example, in order to evaluate a collision safety device that protects an occupant in the event of a collision such as a seat belt or an air bag as a safety device, predict the injury situation of the occupant that occurs after clarifying the behavior of the vehicle or the occupant after the collision. There is a need. The occupant injury situation varies depending not only on the behavior but also on the combination of many factors such as resistance to occupant collision, height, weight, sex, and age. For this reason, there existed a subject which cannot evaluate collision safety devices, such as a seatbelt and an air bag, with high accuracy only by the overlap state of the appearance of vehicles and pedestrians at the time of collision as in the prior art.
また、安全デバイスとして衝突の防止を目的とする衝突防止デバイスがある。衝突防止デバイスは、衝突の防止を目的としていることから衝突が生じないことが望ましいが、実際には衝突が回避出来ない場合もある。このような衝突が回避出来ない場合の衝突防止デバイスの評価においては、衝突速度の低減量がデバイス効果の一つの評価指標となる。 Moreover, there is a collision prevention device for the purpose of preventing collision as a safety device. Since the collision prevention device is intended to prevent a collision, it is desirable that no collision occurs. However, in some cases, the collision cannot be avoided in practice. In the evaluation of the collision prevention device when such a collision cannot be avoided, the reduction amount of the collision speed is one evaluation index of the device effect.
しかしながら、これらの安全デバイスの目的は、衝突時の乗員や歩行者の傷害を軽減することであり、衝突速度の低減量と発生する傷害の関係を明確にしなければデバイスの十分な評価が行えたとは言えない。このためには、衝突によって生じるであろう傷害を予測して、評価指標として用いる必要がある。 However, the purpose of these safety devices is to reduce the injury of occupants and pedestrians at the time of collision, and if the relationship between the reduction amount of the collision speed and the generated injury is not clarified, the device can be fully evaluated. I can't say that. For this purpose, it is necessary to predict an injury that may occur due to a collision and use it as an evaluation index.
本発明は上記問題点を解決するためになされたものであり、車両の乗員の傷害状況を予測することにより安全性を評価することができる安全評価装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made to solve the above-described problems, and an object of the present invention is to provide a safety evaluation device that can evaluate safety by predicting an injury situation of an occupant of a vehicle.
上記目的を達成するため、請求項１に記載の発明は、仮想的な道路空間上において車両をモデル化した車両モデルを仮想的に運転する運転者の運転状況、前記車両モデルの状態及び事故の態様を指定し、該指定した内容に基づいて事故再現シナリオを生成する運転状況指定手段と、前記事故再現シナリオに従って前記車両モデルの挙動を再現させ、前記車両モデルを仮想的に前記運転者を含む乗員が乗車された状態で走行させて車両事故をシミュレーションするシミュレーション手段と、実際の車両事故の事故データに基づいて作成され、実際の車両事故の際の車両の衝突角度及び衝突速度毎の前記乗員の傷害状況を、傷害状況の程度に応じて複数のレベルに分けた各傷害レベル毎の傷害の発生確率として示した発生確率情報を予め記憶した記憶手段と、前記記憶手段に記憶された発生確率情報に基づき、前記シミュレーション手段によりシミュレーションされた車両事故が発生した時点の前記車両モデルの衝突角度及び衝突速度から各傷害レベル毎の発生確率を予測する予測手段と、を備えている。 In order to achieve the above object, the invention according to claim 1 is directed to a driving situation of a driver who virtually drives a vehicle model obtained by modeling a vehicle on a virtual road space, a state of the vehicle model, and an accident condition. Specifies the embodiment includes a driving condition designating means for generating an accident reproduction scenario based on the content the specified, the following accident reconstruction scenarios to reproduce the behavior of the vehicle model, the virtually the driver of the vehicle model Simulation means for simulating a vehicle accident by traveling in a state where the occupant is on board, and the occupant for each vehicle collision angle and collision speed created based on accident data of an actual vehicle accident. the injury status, previously stored probability information shown as the probability of injury for each injury level every divided into a plurality of levels according to the degree of injury situation Based on the occurrence probability information stored in the storage means and the storage means, the occurrence probability for each injury level is predicted from the collision angle and the collision speed of the vehicle model when the vehicle accident simulated by the simulation means occurs And a predicting means.
請求項１記載の発明では、運転状況指定手段により、仮想的な道路空間上において車両をモデル化した車両モデルを仮想的に運転する運転者の運転状況、車両モデルの状態及び事故の態様を指定し、当該指定した内容に基づいて事故再現シナリオを生成する。次いでシミュレーション手段により、事故再現シナリオに従って前記車両モデルの挙動を再現させ、車両モデルを仮想的に運転者を含む乗員が乗車された状態で走行させて車両事故をシミュレーションされるものとされており、実際の車両事故の事故データに基づいて作成され、実際の車両事故の際の車両の衝突角度及び衝突速度毎の乗員の傷害状況を、傷害状況の程度に応じて複数のレベルに分けた各傷害レベル毎の発生確率として示した発生確率情報が記憶手段に予め記憶されている。そして、予測手段により、シミュレーション手段によりシミュレーションされた車両事故の発生状況が発生した時点の前記車両モデルの衝突角度及び衝突速度から各傷害レベル毎の発生確率が予測され、表示手段により、予測手段により予測された傷害レベル毎の発生確率が表示される。なお、上記表示手段による表示には、ディスプレイ装置等による可視表示、プリンタ等による永久可視表示、スピーカ等による可聴表示等が含まれる。 In the first aspect of the invention, the driving situation designation means designates the driving situation, the state of the vehicle model, and the accident mode of the driver who virtually drives the vehicle model obtained by modeling the vehicle on the virtual road space. Then, an accident reproduction scenario is generated based on the designated content. Then, the simulation means reproduces the behavior of the vehicle model according to the accident reproduction scenario, and the vehicle model is simulated in a state where a passenger including the driver is virtually on board, and a vehicle accident is simulated. Each injury that is created based on accident data of actual vehicle accidents and divides the occupant's injury situation at each vehicle collision angle and collision speed into multiple levels according to the degree of injury situation. The occurrence probability information shown as the occurrence probability for each level is stored in advance in the storage means. Then, the predicting means predicts the occurrence probability for each injury level from the collision angle and the collision speed of the vehicle model at the time when the occurrence situation of the vehicle accident simulated by the simulation means occurs. The probability of occurrence for each predicted injury level is displayed. The display by the display means includes a visible display by a display device or the like, a permanent visible display by a printer or the like, an audible display by a speaker or the like.
このように、請求項１記載の発明によれば、実際の車両事故の事故データに基づいて作成された、実際の車両事故の際の車両の衝突角度及び衝突速度毎の乗員の傷害状況を、傷害状況の程度に応じて複数のレベルに分けた各傷害レベル毎の発生確率として示した発生確率情報を記憶手段に予め記憶させておき、車両モデルを仮想的に乗員が乗車された状態で走行させて車両事故をシミュレーションし、シミュレーションされた車両事故が発生した時点の前記車両モデルの衝突角度及び衝突速度から各傷害レベル毎の発生確率を予測し、予測された傷害レベル毎の発生確率を表示しているので、安全性を評価することができる。 Thus, according to the invention of claim 1 , the injury situation of the occupant for each collision angle and collision speed of the vehicle at the time of the actual vehicle accident, created based on the accident data of the actual vehicle accident, Occurrence probability information shown as occurrence probabilities for each injury level divided into a plurality of levels according to the degree of injury situation is stored in advance in the storage means, and the vehicle model is run in a state where a passenger is virtually boarded To simulate the vehicle accident, predict the probability of each injury level from the collision angle and collision speed of the vehicle model when the simulated vehicle accident occurred, and display the probability of occurrence of each predicted injury level Therefore, safety can be evaluated.
また、請求項１記載の発明は、請求項２記載の発明のように、前記記憶手段が、前記乗員の身体の各部分毎に、前記車両モデルの衝突角度及び衝突速度に応じた傷害状況を示す傷害状況情報をさらに記憶し、前記予測手段が、前記記憶手段に記憶された傷害状況情報に基づいて前記車両事故が発生した時点の前記車両モデルの衝突角度及び衝突速度から前記各部分毎の傷害状況を予測し、前記表示手段が、前記予測手段により予測された各部分毎の傷害状況を表示してもよい。 Further, according to a first aspect of the present invention, as in the second aspect of the present invention, the storage means can indicate an injury situation corresponding to a collision angle and a collision speed of the vehicle model for each part of the occupant's body. Injury status information to be stored is further stored, and the predicting unit is configured to calculate the unit for each part from the collision angle and the collision speed of the vehicle model at the time when the vehicle accident occurs based on the injury status information stored in the storage unit. An injury situation may be predicted, and the display means may display the injury situation for each part predicted by the prediction means.
また、請求項２記載の発明は、請求項３記載の発明のように、前記乗員の性別、身体的特徴、及び年齢の少なくとも１つの条件を指定する乗員条件指定手段をさらに備え、前記発生確率情報及び前記傷害状況情報が、前記乗員の性別、身体的特徴、及び年齢を複数の年齢範囲に区分した各年齢範囲毎に定められており、前記予測手段が、前記記憶手段に記憶された発生確率情報及び傷害状況情報に基づいて、前記乗員条件指定手段により指定された条件における前記乗員の傷害状況を予測してもよい。 The invention according to claim 2 further comprises occupant condition specifying means for specifying at least one condition of gender, physical characteristics, and age of the occupant, as in the invention according to claim 3 , wherein the occurrence probability The information and the injury status information are determined for each age range obtained by dividing the occupant's sex, physical characteristics, and age into a plurality of age ranges, and the predicting means is stored in the storage means. Based on the probability information and the injury status information, the injury status of the occupant in the condition specified by the occupant condition specifying means may be predicted.
また、本発明は、請求項４記載の発明のように、前記車両モデルに仮想的に搭載する、衝突を防止するように車両の動作を制御する衝突防止デバイス、及び衝突時に乗員を保護する衝突安全デバイスを指定するデバイス条件指定手段をさらに備えてもよい。 Further, according to the present invention, as in the invention described in claim 4, the collision prevention device that virtually mounts on the vehicle model and controls the operation of the vehicle to prevent the collision, and the collision that protects the occupant at the time of the collision. Device condition designating means for designating a safety device may be further provided.
また、本発明は、請求項４に記載の発明のように、前記シミュレーション手段が、前記デバイス条件指定手段により衝突防止デバイスが指定された場合に、指定された衝突防止デバイスが搭載された車両モデルを走行させて車両事故をシミュレーションし、前記デバイス条件指定手段により衝突安全デバイスが指定された場合に、指定された衝突安全デバイスによる傷害の低減度合に応じて前記予測手段により予測される傷害状況を補正する補正手段をさらに備えてもよい。Further, according to the present invention, as in the invention described in claim 4, when the collision prevention device is specified by the device condition specifying means, the simulation unit is equipped with the specified collision prevention device. When the collision safety device is designated by the device condition designation means, the injury situation predicted by the prediction means according to the degree of injury reduction by the designated collision safety device is simulated. You may further provide the correction | amendment means to correct | amend .
以上説明したように、本発明によれば、車両モデルを仮想的に乗員が乗車された状態で走行させて車両事故をシミュレーションし、シミュレーションされた車両事故の発生状況に基づいて乗員の傷害状況を予測し、予測された傷害状況を表示しているので、安全性を評価することができる、という優れた効果を有する。 As described above, according to the present invention, a vehicle accident is simulated by running a vehicle model in a state where the occupant is virtually on the vehicle, and the injury situation of the occupant is determined based on the occurrence of the simulated vehicle accident. Since it predicts and displays the predicted injury situation, it has an excellent effect that safety can be evaluated.
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。なお、以下では、本発明をパーソナル・コンピュータ（以下「ＰＣ」という）を用いて実現した場合を例として説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. Hereinafter, a case where the present invention is implemented using a personal computer (hereinafter referred to as “PC”) will be described as an example.
図１には、本実施の形態に係る安全評価装置１０の本発明に関連する部分の概略構成が示されている。 FIG. 1 shows a schematic configuration of a part related to the present invention of a safety evaluation device 10 according to the present embodiment.
同図に示すように、安全評価装置１０は、各種情報を表示するディスプレイ１２と、ユーザからの各種の操作指示が入力される、例えば、マウスやキーボードなどの操作入力装置１４と、操作入力装置１４を介して入力された操作指示に応じた各種処理を行うコンピュータ本体１６と、を有している。 As shown in the figure, the safety evaluation device 10 includes a display 12 that displays various information, various operation instructions from a user, for example, an operation input device 14 such as a mouse or a keyboard, and an operation input device. And a computer main body 16 that performs various processes in accordance with operation instructions input via the computer 14.
コンピュータ本体１６は、装置全体の動作を司るＣＰＵ（中央処理装置）２０と、ＣＰＵ２０による各種処理プログラムの実行時のワークエリア等として用いられるＲＡＭ（Random Access Memory）２２と、各種制御プログラムや各種パラメータ等が予め記憶されたＲＯＭ（Read Only Memory）２４と、後述する傷害状況予測処理プログラムや各種情報を記憶するＨＤＤ（ハード・ディスク・ドライブ）２６と、ディスプレイ１２へのシミュレーション結果や操作画面、メッセージなどの各種情報の表示を制御する表示制御部２８と、操作入力装置１４に対して入力された操作指示を検出する操作入力検出部３０と、を備えている。 The computer main body 16 includes a CPU (central processing unit) 20 that controls the operation of the entire apparatus, a RAM (Random Access Memory) 22 that is used as a work area when the CPU 20 executes various processing programs, various control programs, and various parameters. ROM (Read Only Memory) 24 in which is stored in advance, an injury situation prediction processing program (to be described later) and an HDD (Hard Disk Drive) 26 for storing various information, simulation results, operation screens and messages on the display 12 The display control unit 28 that controls the display of various types of information and the like, and the operation input detection unit 30 that detects an operation instruction input to the operation input device 14 are provided.
上記ＣＰＵ２０、ＲＡＭ２２、ＲＯＭ２４、ＨＤＤ２６、表示制御部２８、及び操作入力検出部３０は、システムバスＢＵＳを介して相互に接続されている。従って、ＣＰＵ２０は、ＲＡＭ２２、ＲＯＭ２４、及びＨＤＤ２６へのアクセスと、表示制御部２８を介したディスプレイ１２への各種情報の表示の制御と、を各々行うことができる。また、ＣＰＵ２０は、操作入力検出部３０により検出された操作情報に基づいて、操作入力装置１４に対して入力された操作指示を把握することができる。 The CPU 20, RAM 22, ROM 24, HDD 26, display control unit 28, and operation input detection unit 30 are connected to one another via a system bus BUS. Accordingly, the CPU 20 can perform access to the RAM 22, ROM 24, and HDD 26 and control of display of various information on the display 12 via the display control unit 28. Further, the CPU 20 can grasp the operation instruction input to the operation input device 14 based on the operation information detected by the operation input detection unit 30.
図２には、本実施の形態に係る安全評価装置１０の機能的な構成を示す機能ブロック図が示されている。 FIG. 2 is a functional block diagram showing a functional configuration of the safety evaluation device 10 according to the present embodiment.
同図に示されるように、安全評価装置１０は、基本事故データベース４０と、シナリオ生成部４２と、事故再現部４４と、事故条件変更部４６と、傷害予測部４８と、傷害発生過程変更部５０と、安全評価部５２と、を備えている。 As shown in the figure, the safety evaluation device 10 includes a basic accident database 40, a scenario generation unit 42, an accident reproduction unit 44, an accident condition change unit 46, an injury prediction unit 48, and an injury occurrence process change unit. 50 and a safety evaluation unit 52.
基本事故データベース４０には、過去の事故調査データに基づいて分類された事故パターンの基本的な形態を示す基本事故パターン情報が記憶されている。この事故パターンの基本的な形態とは、例えば、図３（ａ）〜（ｃ）に示すように直進路衝突、交差点内衝突或いは車両単独事故や車両相互事故などである。 The basic accident database 40 stores basic accident pattern information indicating basic forms of accident patterns classified based on past accident investigation data. The basic form of this accident pattern is, for example, a straight road collision, an intra-intersection collision, a single vehicle accident or a mutual vehicle accident, as shown in FIGS.
シナリオ生成部４２は、基本事故データベース４０及び事故再現部４４と接続されている。シナリオ生成部４２は、基本事故データベース４０に記憶された基本事故パターン情報により示される事故パターンに基づき、評価対象とする事故状況に応じて、例えば、図４に示すような事故再現シナリオを生成する。なお、図４には、直進追突の事故再現シナリオの一例で示されている。 The scenario generation unit 42 is connected to the basic accident database 40 and the accident reproduction unit 44. The scenario generation unit 42 generates, for example, an accident reproduction scenario as shown in FIG. 4 according to the accident situation to be evaluated based on the accident pattern indicated by the basic accident pattern information stored in the basic accident database 40. . FIG. 4 shows an example of an accident reproduction scenario for a straight-ahead collision.
この事故再現シナリオは、仮想空間に構築された道路空間上における車両や歩行者の配置や車両や歩行者の走行及び歩行経路履歴などから構成されており、衝突時の衝突速度や衝突角度などの情報も設定されている。生成された事故再現シナリオは、事故再現部４４へ出力される。 This accident reproduction scenario is composed of the placement of vehicles and pedestrians on the road space constructed in the virtual space, the running of the vehicles and pedestrians and the walking route history, etc. Information is also set. The generated accident reproduction scenario is output to the accident reproduction unit 44.
事故再現部４４は、事故条件変更部４６、傷害予測部４８、及び安全評価部５２と接続されている。事故再現部４４は、事故再現シナリオに従って車両運動方程式を解析するなどして仮想的な道路空間上に車両をモデル化した車両モデルを走行させるシミュレーションを行う。また、事故再現部４４は、シミュレーションにより車両モデル同士が重なり合う車両事故が発生した場合に、車両事故が発生した時点の車両モデルの衝突速度と衝突角度を傷害予測部４８及び安全評価部５２に出力する。 The accident reproduction unit 44 is connected to the accident condition change unit 46, the injury prediction unit 48, and the safety evaluation unit 52. The accident reproduction unit 44 performs a simulation of running a vehicle model in which a vehicle is modeled on a virtual road space by analyzing a vehicle motion equation according to an accident reproduction scenario. Further, the accident reproduction unit 44 outputs the collision speed and the collision angle of the vehicle model at the time when the vehicle accident occurs to the injury prediction unit 48 and the safety evaluation unit 52 when a vehicle accident occurs in which the vehicle models overlap by simulation. To do.
事故条件変更部４６は、事故再現部４４に入力された事故再現シナリオを評価対象とする衝突防止デバイスの特性に応じて補正する。例えば、車両追突事故を模擬する事故再現シナリオにおいて、衝突防止デバイスとして、例えば、追突防止装置を評価対象とした場合、事故再現シナリオにおける追突車両の走行経路履歴を追突防止装置の特性に応じて変更する。例えば、上述の図４に示す追突事故の事故再現シナリオにおいては、追突車両である対象車両Ｂの時刻ｔ３における直進減速度Ｖ２３を追突防止装置の特性に応じて変更する。なお、追突防止装置などの衝突防止デバイスの特性は、別途設けられた図示しない特性算出部によって求められた特性値が事故条件変更部４６に入力されてもよく、また、直接特性値を事故条件変更部４６に入力してもよい。 The accident condition changing unit 46 corrects the accident reproduction scenario input to the accident reproduction unit 44 according to the characteristics of the collision prevention device to be evaluated. For example, in an accident reproduction scenario that simulates a vehicle rear-end collision, when the rear-end collision prevention device is an evaluation target, for example, when a rear-end collision prevention device is evaluated, the travel route history of the rear-end collision vehicle in the accident reproduction scenario is changed according to the characteristics of the rear-end collision prevention device. To do. For example, in accident reconstruction scenario collision accident shown in FIG. 4 described above, to change in accordance with the characteristics of the rear-end collision preventing apparatus rectilinear deceleration V 23 at time t 3 of the target vehicle B is collision vehicle. As for the characteristics of the collision prevention device such as the rear-end collision prevention device, a characteristic value obtained by a separately provided characteristic calculation unit (not shown) may be input to the accident condition changing unit 46, and the characteristic value is directly used as the accident condition. You may input into the change part 46. FIG.
傷害予測部４８は、傷害発生過程変更部５０及び安全評価部５２と接続されている。傷害予測部４８は、事故再現部４４から出力された衝突速度及び衝突角度に基づいて車両乗員或いは歩行者の傷害状況をマクロ及びミクロな視点で予測し、予測される傷害状況を安全評価部５２へ出力する。 The injury prediction unit 48 is connected to the injury occurrence process change unit 50 and the safety evaluation unit 52. The injury prediction unit 48 predicts the injury situation of the vehicle occupant or pedestrian from the macro and micro viewpoints based on the collision speed and the collision angle output from the accident reproduction unit 44, and the predicted injury situation is a safety evaluation unit 52. Output to.
ところで、同じ衝突速度及び衝突角度であっても衝突時の乗員の傷害の発生状況は、シートベルトやエアバックなどの衝突安全デバイスの搭載の有無によって異なる。 By the way, even if the collision speed and the collision angle are the same, the situation of occupant injury during a collision varies depending on whether or not a collision safety device such as a seat belt or an air bag is mounted.
そこで、傷害発生過程変更部５０は、評価対象とする衝突安全デバイスの特性に応じて傷害予測部４８により予測される傷害状況を補正する。傷害発生過程変更部５０は、傷害予測部４８によって傷害状況を予測する際に、評価対象とする衝突安全デバイスの要因の影響を考慮するように傷害予測部４８により予測される傷害状況を補正する。 Therefore, the injury occurrence process changing unit 50 corrects the injury situation predicted by the injury prediction unit 48 according to the characteristics of the collision safety device to be evaluated. The injury occurrence process changing unit 50 corrects the injury situation predicted by the injury prediction unit 48 so as to consider the influence of the factors of the collision safety device to be evaluated when the injury prediction unit 48 predicts the injury situation. .
安全評価部５２は、入力される衝突速度、衝突角度及び予測傷害などに基づいて対象事故形態における衝突防止デバイスやエアバックやシートベルトなどの安全デバイスの複合効果を評価する。 The safety evaluation unit 52 evaluates the combined effect of a safety device such as a collision prevention device, an airbag, or a seat belt in the target accident form based on the input collision speed, collision angle, predicted injury, and the like.
ところで、以上のように構成された安全評価装置１０の各構成要素（事故再現部４４、シナリオ生成部４２、事故再現部４４、事故条件変更部４６、傷害予測部４８、傷害発生過程変更部５０、及び安全評価部５２）による処理は、プログラムを実行することにより、コンピュータを利用してソフトウェア構成により実現することができる。但し、ソフトウェア構成による実現に限られるものではなく、ハードウェア構成や、ハードウェア構成とソフトウェア構成の組み合わせによって実現することもできることは言うまでもない。 By the way, each component of the safety evaluation apparatus 10 configured as described above (accident reproduction unit 44, scenario generation unit 42, accident reproduction unit 44, accident condition change unit 46, injury prediction unit 48, injury generation process change unit 50). The processing by the safety evaluation unit 52) can be realized by a software configuration using a computer by executing a program. However, the present invention is not limited to realization by a software configuration, and needless to say, it can also be realized by a hardware configuration or a combination of a hardware configuration and a software configuration.
以下では、本実施の形態に係る安全評価装置１０が、傷害状況予測処理プログラムを実行することにより上記各構成要素による処理を実現するものとされている場合について説明する。この場合、当該傷害状況予測処理プログラムをＲＯＭ２６やＨＤＤ２６に予めインストールしておく形態や、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納された状態で提供される形態、有線又は無線による通信手段を介して配信される形態等を適用することができる。 Below, the case where the safety evaluation apparatus 10 which concerns on this Embodiment implement | achieves the process by said each component by executing an injury condition prediction process program is demonstrated. In this case, the injury situation prediction processing program is installed in advance in the ROM 26 or HDD 26, provided in a state stored in a computer-readable recording medium, or distributed via wired or wireless communication means. The form etc. which can be applied are applicable.
図５には、本実施の形態に係る傷害状況予測処理プログラムのソフトウェア構成が示されている。 FIG. 5 shows a software configuration of the injury situation prediction processing program according to the present embodiment.
同図に示すように本形態におけるソフトウェアは、６つのルーチンＡ〜Ｆ及び２つのデータベースＤＢ１、ＤＢ２を含んで構成されており、各ルーチン及び各データベースＤＢはＨＤＤ２６に記憶されている。各ルーチンは、必要に応じてＨＤＤ２６からＲＡＭ２２に呼び出され、ＣＰＵ２０によって実行される。 As shown in the figure, the software in this embodiment includes six routines A to F and two databases DB 1 and DB 2, and each routine and each database DB are stored in the HDD 26. Each routine is called from the HDD 26 to the RAM 22 as necessary, and is executed by the CPU 20.
データベースＤＢ１は、図２に示す基本事故データベース４０に対応している。データベースＤＢ１には前述の基本事故パターン情報が記憶されている。 The database DB1 corresponds to the basic accident database 40 shown in FIG. The basic accident pattern information is stored in the database DB1.
ルーチンＡは、図２に示すシナリオ生成部４２に対応している。ルーチンＡは、ディスプレイ１２への操作画面の表示を制御する。また、ルーチンＡは、データベースＤＢ１に記憶された基本事故パターン情報により示される事故パターンに基づき、操作入力装置１４を介して入力された評価対象とする事故状況に応じて事故再現シナリオを生成する。 Routine A corresponds to the scenario generator 42 shown in FIG. The routine A controls the display of the operation screen on the display 12. In addition, the routine A generates an accident reproduction scenario according to the accident situation to be evaluated input via the operation input device 14 based on the accident pattern indicated by the basic accident pattern information stored in the database DB1.
ルーチンＢは、図２に示した事故再現部４４に対応し、ルーチンＡで生成された事故再現シナリオに従って車両運動方程式を解析するなどして仮想空間内で車両モデルを走行させるシミュレーションを行い、車両事故を再現する。 Routine B corresponds to the accident reproduction unit 44 shown in FIG. 2, performs a simulation of running the vehicle model in the virtual space by analyzing the vehicle equation of motion according to the accident reproduction scenario generated in routine A, and the vehicle Reproduce the accident.
ルーチンＣは、図２に示した事故条件変更部４６に対応し、衝突防止デバイスの計算モデルに基づいて事故再現シナリオを修正する。 Routine C corresponds to the accident condition changing unit 46 shown in FIG. 2, and corrects the accident reproduction scenario based on the calculation model of the collision prevention device.
ルーチンＤは、図２に示した傷害予測部４８に対応し、ルーチンＢで再現された事故における衝突速度及び衝突角度に基づいてマクロ及びミクロな視点で衝突時の傷害状況を予測する。 Routine D corresponds to the injury prediction unit 48 shown in FIG. 2, and predicts the injury situation at the time of collision from a macro and micro viewpoint based on the collision speed and angle in the accident reproduced in routine B.
ここで、マクロな視点での傷害状況の予測について説明する。 Here, prediction of an injury situation from a macro viewpoint will be described.
本実施の形態では、マクロな視点での傷害状況として、乗員の傷害状況を程度に応じて軽傷事故、中等傷事故、重傷事故、死亡事故と複数のレベルに分けた各傷害レベル毎に傷害の発生確率を求めており、各傷害レベル毎に、車両事故時の運転者の操作状況に応じて図６（Ａ）に示す傷害発生確率曲線を用いて発生確率を予測している。 In this embodiment, as the injury situation from a macro viewpoint, the injury situation of the occupant is classified into multiple levels according to the degree of injury, minor injury, moderate injury, serious injury, death accident. The occurrence probability is obtained, and for each injury level, the occurrence probability is predicted using the injury occurrence probability curve shown in FIG. 6 (A) according to the driver's operation situation at the time of the vehicle accident.
この傷害発生確率曲線としては各種の曲線を用いることが出来るが、例えば、傷害発生確率曲線として次の式（１）に示すようなロジスティク曲線を用いる場合は、各衝突角度毎に、当該衝突角度に応じた傷害発生確率曲線が導出される式（１）の係数であるａ値やｂ値を、傷害レベル別かつ車両事故時の運転者の操作状況別にデータベースＤＢ２に予め記憶させている。 Although various curves can be used as the injury occurrence probability curve, for example, when a logistic curve as shown in the following equation (1) is used as the injury occurrence probability curve, the collision angle for each collision angle. The a value and the b value, which are coefficients of the equation (1) from which the injury occurrence probability curve corresponding to the vehicle is derived, are stored in advance in the database DB2 for each injury level and for each operation state of the driver at the time of the vehicle accident.
ルーチンＤは、データベースＤＢ２から車両事故時の運転者の操作状況に応じた、衝突角度に対応する各傷害レベルのａ値、ｂ値をそれぞれ読み出し、読出されたａ値、ｂ値及び衝突角度Ｖから上記の式（１）により各傷害レベル毎の傷害発生確率を予測する。 Routine D reads out the a value and b value of each injury level corresponding to the collision angle according to the operation state of the driver at the time of the vehicle accident from the database DB2, respectively, and the read out a value, b value, and collision angle V From the above, the probability of injury occurrence for each injury level is predicted by the above equation (1).
なお、このマクロな視点での傷害状況の予測においては、傷害レベル別かつ車両事故時の運転者の操作状況別に、各衝突角度毎に、図６（Ｂ）に示すように、当該衝突角度での衝突速度と傷害発生確率を各傷害レベル毎にデータベースＤＢ２に予め記憶させておき、ルーチンＤが、データベースＤＢ２から車両事故時の運転者の操作状況に応じて各傷害レベル毎に衝突角度と衝突速度に対応する傷害発生確率を読み出すことによって予測するものとしてもよい。また、図７に示す人体モデルなどを用いて予測するものとしてもよい。この人体モデルを用いた場合の予測傷害は、モデル計算の結果から上記の式（１）に対応する係数を求めても良く、また、計算結果から身体各部の傷害を予測して用いることもできる。なお、人体モデルでの計算結果では身体各部の加速度や応力値が求められることから、これらの計算値を、例えば、屍体実験やボランティア実験の結果と対比させて傷害を予測する。 In the prediction of the injury situation from this macro viewpoint, as shown in FIG. 6 (B), for each collision angle, according to the injury level and for each operation situation of the driver at the time of the vehicle accident, Is stored in the database DB2 for each injury level in advance, and the routine D performs a collision angle and a collision for each injury level from the database DB2 according to the operation state of the driver at the time of the vehicle accident. The prediction may be made by reading out the injury occurrence probability corresponding to the speed. Moreover, it is good also as what estimates using the human body model etc. which are shown in FIG. The predicted injury when this human body model is used may be obtained by calculating a coefficient corresponding to the above formula (1) from the result of the model calculation, or by predicting the injury of each part of the body from the calculation result. . In addition, since the acceleration and stress value of each part of the body are obtained from the calculation result in the human body model, the calculated value is compared with the result of, for example, the body experiment or the volunteer experiment, thereby predicting the injury.
次に、ミクロな視点での予測を行う方法について説明する。 Next, a method for performing prediction from a micro viewpoint will be described.
ミクロな視点での傷害予測を行うにあたっては、マクロな視点での予測を行う場合と同様に衝突速度や衝突角度などの車両衝突条件やエアバックの展開状況やシートベルトの装着状況などの安全デバイス条件の組み合わせに応じての予測を行う。 When performing injury prediction from a micro perspective, safety devices such as vehicle collision conditions such as collision speed and collision angle, airbag deployment status, seat belt usage, etc., as with macro perspective prediction Predict according to the combination of conditions.
このためデータベースＤＢ２には、車両事故時の運転者の操作状況別に、各衝突角度毎かつ衝突速度毎に、各条件に対応した予測される傷害状況が記憶されている。 For this reason, in the database DB2, predicted injury situations corresponding to the respective conditions are stored for each collision angle and for each collision speed for each operation situation of the driver at the time of the vehicle accident.
このデータベースＤＢ２は、例えば、実際の車両事故の事故データを条件分別することによって作成したり、或いは人体モデルなどを用いて所定の事故条件での衝突計算を行い、その結果を用いることなどが可能である。事故データを用いてデータベースＤＢ２を構築した場合は実際の事故データを用いることから、より精度の高い予測を行うには好適である。 This database DB2 can be created, for example, by classifying accident data of actual vehicle accidents, or performing a collision calculation under predetermined accident conditions using a human body model and using the result. It is. When the database DB2 is constructed using accident data, since actual accident data is used, it is suitable for performing prediction with higher accuracy.
データベースＤＢ２を用いたミクロな視点での予測傷害状況は、例えば、図８に示すようなマトリックス構造として記憶されている。 The predicted injury situation from a micro viewpoint using the database DB2 is stored as a matrix structure as shown in FIG. 8, for example.
図８に示す予測傷害のマトリックスは、傷害を予測する部位と各部位における傷害の発生頻度からなっている。図８の例に示す条件では、頭部或いは顔面の軽傷の受傷割合が高いことを示しており、他の部位では傷害の発生の可能性が低いことを示している。データベースＤＢ２には、図８に示すような所定の衝突条件でのマトリックス構造のデータが図９に示すように条件ごとに記憶保存されている。 The matrix of predicted injuries shown in FIG. 8 is composed of sites that predict injuries and the frequency of occurrence of injuries at each site. The condition shown in the example of FIG. 8 indicates that the injury rate of minor injuries on the head or face is high, and indicates that the possibility of occurrence of injury is low in other parts. In the database DB2, matrix structure data under a predetermined collision condition as shown in FIG. 8 is stored and saved for each condition as shown in FIG.
ミクロ視点に基づく予測傷害のデータベースＤＢ２としては、上述のような部位ごとの傷害の発生頻度として構成することが可能であるが、これ以外にも、例えば、傷害のより詳細な内容を記憶させておくことも有益である。このためのマトリックスの構造としては、例えば、図１０に示すような構造が考えられる。 The database DB2 of predicted injuries based on the micro viewpoint can be configured as the frequency of occurrence of injuries for each part as described above. For example, more detailed contents of injuries can be stored. It is also useful to leave it. As a structure of the matrix for this purpose, for example, a structure as shown in FIG. 10 can be considered.
なお、上述の図８或いは図１０に示すような部位ごとの傷害発生頻度や傷害状況を求めるための方法としては、例えば、上述のように実際の車両事故の事故データを条件分別することによって作成可能である。また、該当する衝突条件の事故データが無い場合については、例えば、人体モデルを用いることが可能であり、人体モデルを用いた場合は、傷害状況を求めると共に傷害発生過程を求めることも可能である。 In addition, as a method for obtaining the injury occurrence frequency and injury situation for each part as shown in FIG. 8 or FIG. 10 described above, for example, it is created by classifying accident data of actual vehicle accidents as described above. Is possible. In addition, when there is no accident data of the corresponding collision condition, for example, it is possible to use a human body model, and when a human body model is used, it is possible to obtain the injury situation and the injury occurrence process. .
ルーチンＥ（図５参照。）は、図２に示す傷害発生過程変更部５０に対応し、ルーチンＤで予測される傷害状況をエアバックの展開状況やシートベルトなどの装着状況に応じて補正する。具体的には、例えば、ルーチンＤが衝突速度及び衝突角度に基づいて上記の式（１）を用いて傷害状況を演算する際の式（１）の各係数ａ値、ｂ値の値をエアバックの展開状況やシートベルトなどの装着状況に応じて変更することにより補正する。 Routine E (refer to FIG. 5) corresponds to the injury occurrence process changing unit 50 shown in FIG. 2, and corrects the injury status predicted in routine D according to the deployment status of the airbag and the installation status of the seat belt. . Specifically, for example, the values of the coefficients a and b in the equation (1) when the routine D calculates the injury situation using the above equation (1) based on the collision speed and the collision angle are set as air It is corrected by changing it according to the unfolding situation of the back and the wearing situation of the seat belt.
ルーチンＦは、図２に示す安全評価部５２に対応し、ルーチンＢで得られた衝突速度や衝突角度、及びルーチンＤで得られた傷害状況の予測結果に基づいて衝突防止デバイス及び衝突安全デバイスの評価を行う。 The routine F corresponds to the safety evaluation unit 52 shown in FIG. 2, and the collision prevention device and the collision safety device are based on the collision speed and collision angle obtained in the routine B and the prediction result of the injury situation obtained in the routine D. Perform an evaluation.
次に、図１１を参照して、本実施の形態に係る安全評価装置１０の作用を説明する。なお、図１１は、ＣＰＵ２０により実行される傷害状況予測処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。当該傷害状況予測処理プログラムは、例えば、ユーザによって操作入力装置１４に対して当該プログラムの起動を指示する所定操作が行われるとＣＰＵ２０により実行される。 Next, with reference to FIG. 11, the effect | action of the safety evaluation apparatus 10 which concerns on this Embodiment is demonstrated. FIG. 11 is a flowchart showing a processing flow of the injury situation prediction processing program executed by the CPU 20. The injury situation prediction processing program is executed by the CPU 20 when, for example, a user performs a predetermined operation that instructs the operation input device 14 to start the program.
同図に示すステップ１００では、まずルーチンＡをＨＤＤ２６からＲＡＭ２２上に呼び出して実行する。これにより、ディスプレイ１２には図１２（ａ）に示す衝突形態設定画面６０が表示される。 In step 100 shown in the figure, the routine A is first called from the HDD 26 onto the RAM 22 and executed. Thereby, the collision form setting screen 60 shown in FIG.
ユーザは、ディスプレイ１２に表示された衝突形態設定画面６０を参照し、操作入力装置１４に対して評価対象とする事故形態を入力する。 The user refers to the collision form setting screen 60 displayed on the display 12 and inputs the accident form to be evaluated to the operation input device 14.
例えば、図１３に示すような車両Ａと車両Ｂの直進路衝突を評価する場合、車両Ｂの設定では図１２（ａ）に示すように前突と直進にチェックを入れる。一方、車両Ａの設定では後突と直進にチェックを入れる。 For example, when evaluating a straight road collision between the vehicle A and the vehicle B as shown in FIG. 13, in the setting of the vehicle B, a check is made for a forward collision and a straight drive as shown in FIG. On the other hand, in the setting of the vehicle A, a check is made for rear-end collision and straight ahead.
事故形態が入力されると、ディスプレイ１２には入力結果に基づいて図１２（ｂ）に示す事故再現シナリオ詳細設定画面６２が表示される。 When the accident form is input, an accident reproduction scenario detail setting screen 62 shown in FIG. 12B is displayed on the display 12 based on the input result.
ユーザは、ディスプレイ１２に表示された事故再現シナリオ詳細設定画面６２を参照し、事故再現シナリオの入力画面に従って評価対象とする事故状況についての詳細設定を順次行う。例えば、図１２（ｂ）には、披追突車である車両Ａの設定項目が表示されており、設定項目として、車両の定常速度、車両の減速度、停止線で停止する場合の停止線に対する停止位置、乗用車やトラックなど車両の車種がある。各設定項目は選択されると、図示しない当該設定項目に関する詳細な設定を行う詳細設定画面が表示され、条件の設定が可能となる。ユーザは関係する車両及び歩行者についてそれぞれ必要な各設定項目の入力を行う。 The user refers to the accident reproduction scenario detailed setting screen 62 displayed on the display 12 and sequentially performs detailed settings for the accident situation to be evaluated according to the accident reproduction scenario input screen. For example, in FIG. 12B, the setting items of the vehicle A which is a racing car are displayed, and the setting items include the steady speed of the vehicle, the deceleration of the vehicle, and the stop line when stopping at the stop line. There are vehicle types such as stop positions, passenger cars and trucks. When each setting item is selected, a detailed setting screen for performing detailed settings related to the setting item (not shown) is displayed, and conditions can be set. The user inputs necessary setting items for the related vehicle and pedestrian.
事故再現シナリオ詳細設定画面６２の入力が完了すると、ディスプレイ１２には衝突防止デバイスの設定画面が表示される。図１４には、一例として追突防止装置設定画面６４が示されている。 When the input of the accident reproduction scenario detail setting screen 62 is completed, the collision prevention device setting screen is displayed on the display 12. FIG. 14 shows a rear-end collision prevention device setting screen 64 as an example.
ユーザは、ディスプレイ１２に表示された衝突防止デバイスの設定画面を参照し、必要に応じて車両毎に操作入力装置１４に対して衝突防止デバイスの機能に関する設定を入力する。 The user refers to the collision prevention device setting screen displayed on the display 12 and inputs settings related to the function of the collision prevention device to the operation input device 14 for each vehicle as necessary.
例えば、図１４に示すような追突防止装置の設定を行う場合、設定項目としては、警報の有無や種類、自動減速の際の減速度や減速を開始するタイミング設定、追突を検知するために用いるセンサーの種類（例えば、レーザレーダやミリ波レーダ、カメラなど）や感度に関する設定、更にはセンサーの使用環境（例えば、晴天、夜間、雨天など）の設定項目などがある。各設定項目は選択されると、図示しない当該設定項目に関する詳細な設定を行う詳細設定画面が表示され、条件の設定が可能となる。 For example, when setting the rear-end collision prevention device as shown in FIG. 14, the setting items include the presence / absence and type of alarm, the deceleration setting at the time of automatic deceleration, the timing for starting deceleration, and the detection of rear-end collision. There are settings relating to the type of sensor (for example, laser radar, millimeter wave radar, camera, etc.) and sensitivity, as well as setting items for the environment in which the sensor is used (for example, clear sky, night, rainy weather, etc.). When each setting item is selected, a detailed setting screen for performing detailed settings related to the setting item (not shown) is displayed, and conditions can be set.
衝突防止デバイスの設定画面の入力が完了すると、ディスプレイ１２には図１５に示す衝突安全デバイスに関する設定画面６６が表示される。 When the input of the setting screen for the collision prevention device is completed, the setting screen 66 for the collision safety device shown in FIG.
設定画面６６では、乗員保護装置の装備状況を選択変更でき、各選択内容に応じた傷害を予測することができる。例えば、装置装着状況６８には、シートベルトとエアバックの選択項目があるが、これらの選択状況によって以下の４つの条件における傷害状況を選択予測できる。
（１）シートベルト非着用×エアバック非装備
（２）シートベルト着用×エアバック非装備
（３）シートベルト非着用×エアバック装備
（４）シートベルト着用×エアバック装備
また、設定画面６６では、事故発生要因７０、及び回避動作７２により、事故状況として事故発生要因、及び回避動作に関する設定を行うことができ、事故発生要因としては、要因なし、運転者の内的要因あり（漫然運転、居眠り運転）や外的要因あり（脇見運転、機器操作、雑談・飲食・喫煙）を設定でき、また、回避動作としては、回避動作なし、回避動作あり（ハンドル操作、ブレーキ操作、ハンドル＆ブレーキ操作）を設定できる。
On the setting screen 66, the equipment status of the occupant protection device can be selected and changed, and injuries according to the selected contents can be predicted. For example, the apparatus wearing situation 68 includes selection items of a seat belt and an airbag, and the injury situation under the following four conditions can be selected and predicted according to these selection situations.
(1) Seatbelt not worn x Airbag not equipped (2) Seatbelt worn x Airbag not equipped (3) Seatbelt not worn x Airbag equipped (4) Seatbelt worn x Airbag equipped In addition, on the setting screen 66 The accident occurrence factor 70 and the avoidance operation 72 can be used to set the accident occurrence factor and the avoidance operation as the accident situation. The accident occurrence factor is no factor and there is an internal factor of the driver (random driving, Doze driving) and external factors (side-arm driving, device operation, chat / food / smoking) can be set, and there are no avoidance actions and avoidance actions as avoidance actions (handle operation, brake operation, handle & brake operation) ) Can be set.
ユーザは、ディスプレイ１２に表示された設定画面６６を参照し、必要に応じて操作入力装置１４に対して評価を行う衝突安全デバイスの選択や、事故発生要因及び回避動作に関する設定を行う。 The user refers to the setting screen 66 displayed on the display 12 and selects a collision safety device to be evaluated with respect to the operation input device 14 and makes settings related to an accident occurrence factor and avoidance operation as necessary.
そして、ユーザは、衝突安全デバイスの選択や、事故発生要因及び回避動作に関する設定が完了すると、操作入力装置１４に対して評価開始の所定操作（ここでは、設定画面６６のボタン７４のクリック）を行う。 When the user completes the selection of the collision safety device and the settings related to the accident occurrence factor and the avoidance operation, the user performs a predetermined operation for starting the evaluation on the operation input device 14 (here, clicking the button 74 on the setting screen 66). Do.
次のステップ１０２では、操作入力装置１４に対して評価開始の所定操作が行われると、ルーチンＡを実行し、基本事故データベース４０に記憶された基本事故パターン情報により示される事故パターンに基づき、衝突形態設定画面６０に入力された評価対象とする事故状況に応じて事故再現シナリオを生成する。なお、ルーチンＡは、設定画面６６で事故発生要因及び回避動作が設定された場合、当該設定された事故発生要因及び回避動作による車両の挙動を再現した事故再現シナリオを生成する。 In the next step 102, when a predetermined operation for starting the evaluation is performed on the operation input device 14, the routine A is executed, and the collision is performed based on the accident pattern indicated by the basic accident pattern information stored in the basic accident database 40. An accident reproduction scenario is generated according to the accident situation to be evaluated input on the configuration setting screen 60. When the accident occurrence factor and the avoidance operation are set on the setting screen 66, the routine A generates an accident reproduction scenario that reproduces the behavior of the vehicle due to the set accident occurrence factor and the avoidance operation.
次のステップ１０４では、衝突防止デバイスの設定画面で衝突防止デバイスの設定がなされたか否かを判定し、肯定判定であった場合はステップ１０６へ移行し、否定判定であった場合はステップ１０８へ移行する。 In the next step 104, it is determined whether or not the anti-collision device has been set on the anti-collision device setting screen. If the determination is affirmative, the process proceeds to step 106. If the determination is negative, the process proceeds to step 108. Transition.
ステップ１０６では、ルーチンＣをＨＤＤ２６からＲＡＭ２２上に呼び出して実行し、上述の事故再現シナリオを読み込んで変更すべき事故条件を検索抽出する。例えば、追突防止装置においては、車両Ｂの減速に関する条件項目が検索抽出される。そして、抽出された条件項目に対して追突防止装置設定画面６４で設定された設定内容に従って修正を行う。例えば、追突防止装置は、センサーによって前方の車両Ａを検知し、自車速度、減速度と先行車両の速度、減速度などに基づいて追突の危険があるかを判断する。そして、追突の危険がある場合には、警報を発したり減速処理を行う。これらの処理による効果は、追突車両Ｂの減速度の大きさとして補正を行う。 In step 106, the routine C is called from the HDD 26 onto the RAM 22 and executed, and the above accident reproduction scenario is read and the accident condition to be changed is retrieved and extracted. For example, in the rear-end collision prevention device, condition items relating to deceleration of the vehicle B are retrieved and extracted. Then, the extracted condition items are corrected according to the setting contents set on the rear-end collision prevention device setting screen 64. For example, the rear-end collision prevention device detects the vehicle A ahead by a sensor, and determines whether there is a rear-end collision risk based on the own vehicle speed, the deceleration and the speed of the preceding vehicle, the deceleration, or the like. When there is a risk of rear-end collision, an alarm is issued or deceleration processing is performed. The effects of these processes are corrected as the magnitude of the deceleration of the rear-end collision vehicle B.
すなわち、警報や減速処理により追突速度が低下するように補正が行われる。なお、追突速度の低下は、運転者の特性や車両特性によっても異なることから、補正を行う際には運転者の特性や車種に応じた車両特性をモデル化した処理プログラムを用いて補正量を求める。 That is, correction is performed so that the rear-end collision speed is reduced by an alarm or a deceleration process. The reduction in rear-end collision speed also varies depending on the driver's characteristics and vehicle characteristics, so when performing correction, the correction amount is set using a processing program that models the driver's characteristics and vehicle characteristics according to the vehicle type. Ask.
ステップ１０８では、ルーチンＢをＨＤＤ２６からＲＡＭ２２上に呼び出して実行し、事故再現シナリオに従って車両運動方程式を解析するなどして車両挙動を再現して仮想的な道路空間上に車両をモデル化した車両モデルを走行させるシミュレーションを行う。ここで、解析する車両運動方程式の係数などは、上述の事故シナリオ詳細設定で入力されている。 In step 108, the routine B is called from the HDD 26 to the RAM 22 and executed, and the vehicle model is reproduced on the virtual road space by analyzing the vehicle motion equation according to the accident reproduction scenario. A simulation of running the vehicle is performed. Here, the coefficient of the vehicle motion equation to be analyzed is input in the accident scenario detailed setting described above.
ここで、ルーチンＢによる事故再現の結果について述べる。 Here, the result of the accident reproduction by the routine B will be described.
事故再現の結果は大きく２つの結果に分けられる。一つは、追突防止装置の効果により車両Ｂが車両Ａに追突しなかった場合である。他の一つは車両Ｂが車両Ａに追突してしまう場合である。事故が発生した場合は追突時の衝突速度と衝突角度がルーチンＤに送られ、事故が発生しなかった場合は事故無しを示す情報がルーチンＤに送られる。 The results of the accident reproduction can be roughly divided into two results. One is a case where the vehicle B does not collide with the vehicle A due to the effect of the rear-end collision prevention device. The other is a case where the vehicle B collides with the vehicle A. When an accident occurs, the collision speed and angle at the time of a rear-end collision are sent to routine D, and when no accident occurs, information indicating no accident is sent to routine D.
次のステップ１１０では、事故が発生した場合、ルーチンＤをＨＤＤ２６からＲＡＭ２２上に呼び出して実行し、衝突速度及び衝突角度に基づいて、マクロ及びミクロな視点で衝突時の傷害状況を予測する。なお、乗員傷害の予測においては、例えば、シートベルトの着用状況やエアバックの装備展開状況によって傷害状況が異なることから設定画面６６で衝突安全デバイスの機能に関する設定がなされた場合、ルーチンＥをＨＤＤ２６からＲＡＭ２２上に呼び出して実行し、ルーチンＤで傷害状況を予測する際に補正を行う。 In the next step 110, when an accident occurs, the routine D is called from the HDD 26 to the RAM 22 and executed, and based on the collision speed and the collision angle, the injury situation at the time of the collision is predicted from macro and micro viewpoints. Note that in occupant injury prediction, for example, when the setting of the collision safety device function is made on the setting screen 66 because the injury situation varies depending on the seat belt wearing situation and the airbag equipment deployment situation, the routine E is executed in the HDD 26. Is called and executed on the RAM 22, and correction is performed when an injury situation is predicted in routine D.
ルーチンＥは、例えば、ルーチンＤによって傷害を予測する際にシートベルトを着用していなかったり、衝突時にエアバックが展開しなかった場合においては、死亡事故や重傷事故の発生確率が高くなるが、シートベルトを着用していた場合や衝突時にエアバックが展開した場合においては傷害発生確率が低くなるなどの衝突安全デバイスによる効果考慮した補正を行う。 Routine E has a high probability of death or serious injury if, for example, the user does not wear a seat belt when predicting an injury by routine D or the airbag does not deploy at the time of a collision. When a seat belt is worn or when an airbag is deployed at the time of a collision, correction is performed in consideration of the effect of the collision safety device, such as a lower probability of injury.
次のステップ１１２では、ルーチンＤによって傷害が予測されるとＨＤＤ２６からルーチンＦをＲＡＭ２２上に呼び出して実行し、予測された傷害状況をディスプレイ１２に表示する。 In the next step 112, if an injury is predicted by the routine D, the HDD 26 calls and executes the routine F on the RAM 22, and displays the predicted injury status on the display 12.
ユーザは、ディスプレイ１２に表示された傷害状況に基づいて衝突防止デバイスである追突防止装置の評価を行う。なお、本実施の形態に係る安全評価装置１０では、マクロな視点での傷害状況は図１５に示す設定画面６６に表示し、ミクロな視点での傷害状況は、図１６に示すように表示する。 The user evaluates the rear-end collision prevention device that is a collision prevention device based on the injury situation displayed on the display 12. In the safety evaluation device 10 according to the present embodiment, the injury situation from the macro viewpoint is displayed on the setting screen 66 shown in FIG. 15, and the injury situation from the micro viewpoint is displayed as shown in FIG. .
このように、安全デバイスの装備目的は事故の回避及び傷害の軽減であることから、傷害の受傷程度を評価することによって安全デバイスの性能を評価することができる。傷害は交通事故での最終的な結果であることから、装置性能を傷害で評価できることは装置の評価を行う上で非常に有益である。 Thus, since the safety device is provided for the purpose of avoiding accidents and reducing injury, the performance of the safety device can be evaluated by evaluating the degree of injury. Since injury is the final result of a traffic accident, the ability to evaluate device performance with injury is very useful in evaluating the device.
なお、追突防止装置の効果により車両Ｂが車両Ａに追突しなかった場合においても予測傷害により装置評価を行うことは有益である。例えば、運転者がシートベルトを装着していなかった場合などにおいては、車両減速の際に運転者が慣性移動しステアリングなどの車室内部品と衝突する可能性があるからである。従って、追突防止装置の効果によって車両が追突しなかった場合においても傷害を用いた評価を行うことにより、より高精度な装置評価が行える。 Even when the vehicle B does not collide with the vehicle A due to the effect of the rear-end collision prevention device, it is beneficial to perform the device evaluation based on the predicted injury. For example, when the driver is not wearing a seat belt, the driver may inertially move when the vehicle decelerates and may collide with vehicle interior components such as a steering wheel. Therefore, even when the vehicle does not collide due to the effect of the rear-end collision prevention device, a more accurate device evaluation can be performed by performing the evaluation using the injury.
以上のように、本実施の形態によれば、従来評価項目として用いられていなかった傷害状況を予測して評価項目に含めることにより、安全デバイス導入時の影響を衝突時の衝突速度及び衝突角度の影響に加えて傷害をも含めた形で評価することができ、デバイス効果や運転特性などを高精度に評価することが可能となるなど優れた効果が得られる。 As described above, according to the present embodiment, an injury situation that has not been used as an evaluation item in the past is predicted and included in the evaluation item. In addition to the influence of the above, it is possible to evaluate in a form including injury, and it is possible to obtain an excellent effect such that it becomes possible to evaluate the device effect and the driving characteristic with high accuracy.
また、事故再現時の事故再現シナリオを安全デバイスによって変更でき、更に、傷害予測時の傷害発生過程を安全デバイスの特性によって変更出来ることから、多様な事故形態と多種の安全デバイスの組合せによる影響を評価することができるという従来にない優れた効果も得られる。 In addition, the accident reproduction scenario at the time of accident reproduction can be changed by the safety device, and further, the injury occurrence process at the time of injury prediction can be changed by the characteristics of the safety device, so the effects of various accident modes and combinations of various safety devices are affected. An unprecedented excellent effect of being able to be evaluated is also obtained.
なお、本実施の形態は、設定画面に乗員の性別、身体的特徴、及び年齢の少なくとも１つの条件指定を入力する乗員条件領域をさらに設け、データベースＤＢ２に乗員の性別、身体的特徴、及び年齢を複数の年齢範囲に区分した各年齢範囲毎に基本事故データベースを記憶し、データベースＤＢ２に記憶された基本事故データベースに基づいて、設定画面の乗員条件領域に入力された条件における乗員の傷害状況を予測するものとしてもよい。これにより、性別、身体的特徴、及び年齢毎に傷害状況を予測することができる。 In the present embodiment, an occupant condition area for inputting at least one condition specification of the occupant's sex, physical characteristics, and age is further provided on the setting screen, and the occupant's sex, physical characteristics, and age are entered in the database DB2. A basic accident database is stored for each age range divided into a plurality of age ranges, and based on the basic accident database stored in the database DB2, the injury status of the occupant in the conditions entered in the occupant condition area of the setting screen It may be predicted. Thereby, the injury situation can be predicted for each gender, physical feature, and age.
その他、上記実施の形態で説明した安全評価装置１０の構成（図１、図２参照。）は一例であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲内において適宜変更可能であることは言うまでもない。 In addition, the configuration (see FIGS. 1 and 2) of the safety evaluation apparatus 10 described in the above embodiment is merely an example, and it goes without saying that the configuration can be appropriately changed without departing from the gist of the present invention.
また、上記実施の形態で説明した傷害状況予測処理プログラム（図５及び図１１参照。）の処理の流れも一例であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲内において適宜変更可能であることは言うまでもない。 Further, the processing flow of the injury situation prediction processing program (see FIG. 5 and FIG. 11) described in the above embodiment is also an example, and it goes without saying that it can be appropriately changed without departing from the gist of the present invention. Yes.
１０ 安全評価装置
１２ ディスプレイ（表示手段）
１４ 操作入力装置
２６ ＨＤＤ（記憶手段）
４４ 事故再現部（シミュレーション手段）
４８ 傷害予測部（予測手段）
５０ 傷害発生過程変更部（補正手段）
６４ 追突防止装置設定画面（デバイス条件指定手段）
６６ 設定画面（デバイス条件指定手段、運転状況指定手段）
10 Safety evaluation device 12 Display (display means)
14 Operation input device 26 HDD (storage means)
44 Accident reproduction section (simulation means)
48 Injury prediction part (prediction means)
50 Injury generation process change section (correction means)
64 Rear-end collision prevention device setting screen (device condition specifying means)
66 Setting screen (device condition designation means, operation status designation means)
Claims (4)
前記事故再現シナリオに従って前記車両モデルの挙動を再現させ、前記車両モデルを仮想的に前記運転者を含む乗員が乗車された状態で走行させて車両事故をシミュレーションするシミュレーション手段と、
実際の車両事故の事故データに基づいて作成され、実際の車両事故の際の車両の衝突角度及び衝突速度毎の前記乗員の傷害状況を、傷害状況の程度に応じて複数のレベルに分けた各傷害レベル毎の傷害の発生確率として示した発生確率情報を予め記憶した記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された発生確率情報に基づき、前記シミュレーション手段によりシミュレーションされた車両事故が発生した時点の前記車両モデルの衝突角度及び衝突速度から各傷害レベル毎の発生確率を予測する予測手段と、
前記予測手段により予測された傷害レベル毎の発生確率を表示する表示手段と、
を備えた安全評価装置。 A driving situation of a driver who virtually drives a vehicle model in which a vehicle is modeled on a virtual road space, a state of the vehicle model, and an accident mode are designated , and an accident reproduction scenario is created based on the designated contents. A driving situation designation means to be generated ;
Simulation means for reproducing the behavior of the vehicle model according to the accident reproduction scenario, and simulating a vehicle accident by running the vehicle model in a state where a passenger including the driver is virtually on board;
Created based on accident data of actual vehicle accidents, each of the injury situation of the occupant at each vehicle collision angle and collision speed at the actual vehicle accident divided into a plurality of levels according to the degree of injury situation Storage means for storing in advance occurrence probability information indicated as the occurrence probability of injury for each injury level;
Prediction means for predicting the probability of occurrence for each injury level from the collision angle and collision speed of the vehicle model at the time of occurrence of a vehicle accident simulated by the simulation means based on the occurrence probability information stored in the storage means; ,
Display means for displaying the occurrence probability for each injury level predicted by the prediction means;
Safety evaluation device with
前記予測手段は、前記記憶手段に記憶された傷害状況情報に基づいて前記車両事故が発生した時点の前記車両モデルの衝突角度及び衝突速度から前記各部分毎の傷害状況を予測し、
前記表示手段は、前記予測手段により予測された各部分毎の傷害状況を表示する
請求項１記載の安全評価装置。 The storage means further stores injury situation information indicating an injury situation according to a collision angle and a collision speed of the vehicle model for each part of the occupant's body,
The prediction means predicts an injury situation for each part from a collision angle and a collision speed of the vehicle model at the time when the vehicle accident occurs based on the injury situation information stored in the storage means,
The safety evaluation apparatus according to claim 1, wherein the display unit displays an injury situation for each part predicted by the prediction unit.
前記発生確率情報及び前記傷害状況情報は、前記乗員の性別、身体的特徴、及び年齢を複数の年齢範囲に区分した各年齢範囲毎に定められており、
前記予測手段は、前記記憶手段に記憶された発生確率情報及び傷害状況情報に基づいて、前記乗員条件指定手段により指定された条件における前記乗員の傷害状況を予測する
請求項２記載の安全評価装置。 Occupant condition designating means for designating at least one condition of gender, physical characteristics, and age of the occupant;
The occurrence probability information and the injury situation information are determined for each age range obtained by dividing the occupant's sex, physical characteristics, and age into a plurality of age ranges,
The safety evaluation device according to claim 2 , wherein the predicting means predicts the injury situation of the occupant under the condition specified by the occupant condition specifying means based on the occurrence probability information and injury situation information stored in the storage means. .
前記シミュレーション手段は、前記デバイス条件指定手段により衝突防止デバイスが指定された場合に、指定された衝突防止デバイスが搭載された車両モデルを走行させて車両事故をシミュレーションし、
前記デバイス条件指定手段により衝突安全デバイスが指定された場合に、指定された衝突安全デバイスによる傷害の低減度合に応じて前記予測手段により予測される傷害状況を補正する補正手段をさらに備えた
請求項１〜請求項３の何れか１項記載の安全評価装置。The apparatus further includes a collision prevention device that virtually mounts on the vehicle model and controls the operation of the vehicle to prevent a collision, and a device condition designation unit that designates a collision safety device that protects an occupant during a collision,
The simulation means simulates a vehicle accident by running a vehicle model equipped with the designated collision prevention device when the collision prevention device is designated by the device condition designation means,
The apparatus further comprises a correction unit that corrects an injury situation predicted by the prediction unit according to a degree of injury reduction by the specified collision safety device when a collision safety device is specified by the device condition specifying unit. The safety evaluation device according to any one of claims 1 to 3.
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