JP4825132B2 - 車両の運転者による不注意を識別する方法及びコンピュータプログラム - Google Patents
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Description
ステアリング角の分散を単に形成することにより、ハンドル動作の程度を計算しても、それは、単に運転者の一時のハンドル操作を表すだけである。しかし、不注意が存在することについて、信頼性の高い報告を行うためには、実際には、一定時間に渡るハンドル操作の変化を考慮することも重要である。本発明によれば、この態様は、分散比を形成する際に、互いに対して時間間隔Δtずれている異なる時間の、運転者の個々のハンドル動作を表す、2つのステアリング角の分散を含めることによって勘案される。
第1の例示的実施形態とは異なり、第2の例示的実施形態においては、運転者の不注意を評価するために、本質的にわずかなパラメータしか使用しない。したがって、それ程メモリ集約しなくてもよい。さらに、かなり単純なアルゴリズムを使用するので、より容易に処理することができ、リアルタイムで実施することができる。したがって、全般的に、車両内で実際に使用するのに極めて好適である。
図3aに示されている第1の例示的実施形態においては、開始ステップS0に続いて、まず、車両のステアリングホイールのハンドル動作を検出する。つまり、ステアリング角xの形態で、運転者のハンドル操作を検出する(方法ステップS1)。次いで、第2のステップS2で、ハンドル静止段階LR(図2参照)が、検出されたステアリング角xに基づいて識別される。ステップS2で、分散比vv(x、t1)が、第1のステアリング角に対する第2のステアリング角の比として、同様に計算される。この場合、早い時間t1−Δtにおける第1のステアリング角の分散v(x、t1−Δt)は、以下の数式(1)を用いて計算される。
x(t1−Δt)は、時間t1−Δtにおけるステアリング角xを表し、
Δtは、サンプリング間隔の倍数を表し、
Tは、観測時間窓を表し、
t1−Δtは、観測時間を表し、
varは、数学的な分散関数を表す。
P(U1)は、車両を運転中の運転者による不注意の確率を表し、
U1は、第1の指示子(ステアリング角:n=1)を用いて検出された不注意事象を表し、
Sは、閾値を表す。
S’(t)=OT 1・B1 (5)、
ここで、
OT n=1は、第1の確率ベクトルの転置を表し、
B1は、指数1で表されている、運転の不注意について検出された指示子についてのマトリックスBを表す。
nは、運転者による不注意についてのn番目の指示子を表し、
knは、ベクトルOnのk番目の要素、又は指示子nについてのk番目の程度レベルを表し、
OT nは、確率ベクトルの転置を表し、
Bnは、個々の予め定められた疲労レベルと指示子nで示された不注意の事象との間の、条件付き確率のマトリックスを表し、
Nは、使用される指示子の数を表す。
S’’’(t1)=S’’(t1)・A・S’’’(t1−1) (7)、
ここで、
S’’(t1)は、前の時間間隔において判断された、最も可能性の高い疲労レベルを考慮していない、精確な疲労ベクトルS’’を表し、
Aは、最も直近の時間間隔における疲労レベルと現在の疲労レベルとの間の条件付き確率のマトリックスを表し、
S’’’(t1−1)は、時間帯t1−1における、精確な疲労ベクトルS’’’を表す。
本発明による方法の第2の例示的実施形態は、実際のところ、基本的に第1の例示的実施形態とは独立したものであるが、第1の例示的実施形態の個々の方法ステップと同一の個々の方法ステップを有する。第1の例示的実施形態と第2の例示的実施形態との間の1つの基本的な相違点は、第1の例示的実施形態においては、ハンドル動作LAの識別、及びハンドル静止段階の程度とハンドル動作の程度との間の、論理演算結果の計算が、分散比の計算の形態において一致することである。これに対して、第2の例示的実施形態においては、ハンドル静止段階LRだけでなく、その後のハンドル動作LA、及びこれらの2段階の程度についての本発明による論理的な連係も、それぞれ、別個の方法ステップとして、別個に実施することができるという利点を有する。これについては、図3a、図3b、及び図3cを参照しながら、以下の文中で、より詳細に記載する。
110 ステアリング角センサ
112 マイクロフォン
114 カメラ
120 制御装置
122 コンピュータプログラム
130 警告装置
Claims (22)
- 車両の運転者の不注意を識別する方法であり、
ステアリング角xの形態で、前記車両のハンドルの動きを検出するステップ(方法ステップS1)と、
前記検出されたステアリング角及びその変化率のうちの少なくとも一方を評価することにより、ハンドルの静止段階を識別し、前記ハンドルの静止段階の程度の大きさを判断するステップであり、該ハンドルの静止段階の程度を、前記ステアリング角が予め定められたステアリング角間隔(Δx)内に留まっている間の時間帯として判断するものであるステップと、
前記ハンドルの静止段階に続いてハンドル動作を識別し、前記ステアリング角及びその変化率のうちの少なくとも一方を評価することにより前記ハンドル動作の程度の大きさを判断するステップであり、前記ハンドル動作の程度を次いで発生する前記ステアリング角の最大勾配の形態で判断するものであるステップと、
前記ハンドルの静止段階の程度と前記ハンドル動作の程度との間の結合の結果を求めるステップであり、前記結合が多次元演算子によって作られ、その演算子が少なくともハンドルの静止段階の程度の大きさとハンドル動作の程度の大きさとを含むものであるステップと、
前記ハンドルの静止段階の程度と前記ハンドル動作の程度との間の結合の結果を評価することにより、前記車両を運転中の運転者による不注意の重大度についての測度を判断するステップと、
によって特徴づけられる運転者の不注意を識別する方法。 - 前記ステアリング角間隔が、前記車両の現在の速度に基づいて予め定められることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記ハンドルの静止段階の程度と前記ハンドル動作の程度との間の結合が、該時間帯の形態の前記ハンドルの静止段階の程度が予め定められた最小時間帯より大きく、前記ステアリング角の最大勾配が予め定められた勾配閾値を超えた場合にのみ、多次元演算子によって作られることを特徴とする請求項1または2に記載の方法。
- 前記多次元演算子が、特性の群である重み関数又は論理決定関数を表すことを特徴とする請求項1ないし3のいずれか一項に記載の方法。
- 前記多次元演算子の大きさが、前記車両の速度及び/又は前記車両の運転者の運転スタイルの動力学に基づいて決められることを特徴とする請求項1ないし4のいずれか一項に記載の方法。
- 論理演算の結果が、前記多次元演算子の形態で、前記車両を運転中の前記運転者による不注意を表す、0%〜100%の確率値P(U1)にマップされるステップ(方法ステップS3)をさらに備えることを特徴とする請求項1ないし5のいずれか一項に記載の方法。
- 論理演算の結果が、前記多次元演算子の形態で、シグモイド関数を用いて前記車両を運転中の前記運転者による不注意を表す、0%〜100%の確率値P(U1)にマップされることを特徴とする請求項6に記載の方法。
- さらに、前記運転者の疲労の査定のための、
第1の確率ベクトルOn=1を判断するステップであって、その要素On=1,k1が、それぞれ、個々の予め定められて選択された程度レベルk1(ここで、k1∈{1・・・K1})において発生する確率値P(U1)についての、確率値P(O1,k1)を表し(方法ステップS4)と、
疲労確率ベクトルS’を判断するステップであって、その要素が、それぞれ、以下の式(5)
OT lは、前記第1の確率ベクトルの転置を表し、
B1は、指示子n=1によって表される、運転の不注意に関して予め定められた条件付き確率を表すマトリックスBを表し、
K1は、指示子n=1についての程度レベルの数を表す)
を使用して、個々の予め定められて選択された疲労レベルに関連付けられた、前記車両を運転中に検出された前記運転者による不注意の確率P(疲労レベル)を表す、疲労確率ベクトルS’を判断するステップと、
によって特徴づけられる請求項6または7に記載の方法。 - さらなる確率ベクトルOn=2・・・On=Nを判断するステップをさらに含み、その要素On,kn(ここで、kn=1・・・Kn)が、それぞれ、前記運転の不注意n=1に加えて、前記運転者についての他の不注意の指示子n=2・・・Nについて、不注意の指示子について個々に予め定められた個々の程度レベルk n において発生する確率値P(Un)についての、確率P(On,kn)を表すステップと、
次いで、前記疲労確率ベクトルS’’が、以下の式(6)
nは、前記運転者による不注意についてのn番目の指示子を表し、
OT nは、前記さらなる確率ベクトルの転置を表し、
Bnは、前記指示子nのマトリックスBを表し、
Nは、指示子の数を表す)
を使用して計算されるステップ(方法ステップS6)と、
によって特徴づけられる請求項8に記載の方法。 - 他の不注意の指示子n2・・・Nが眼瞼を閉じる行動及び/又は反応時間に関する指示子を含むことを特徴とする請求項9に記載の方法。
- 前記疲労確率ベクトルS’’’(t−1)の格納と、
以下の式(7)
S’’’(t)=S’(t)・A・S’’’(t−1) (7)
(ここで、Aは、前回の時間ステップからの疲労レベルと現在の疲労レベルとの間の条件付き確率のマトリックスを表す)
を使用して正確な疲労確率ベクトルS’’’(t)の計算(方法ステップS7)と、
によって特徴づけられる請求項8に記載の方法。 - 前記疲労確率ベクトルS’’’(t−1)の格納と、
以下の式(7)
S’’’(t)=S’’(t)・A・S’’’(t−1) (7)
(ここで、Aは、前回の時間ステップからの疲労レベルと現在の疲労レベルとの間の条件付き確率のマトリックスを表す)
を使用して正確な疲労確率ベクトルS’’’(t)の計算(方法ステップS7)と、
によって特徴づけられる請求項9または10に記載の方法。 - 前記運転者による、運転の不注意及び不注意についての任意のさらなる指示子に加えて、前記方法は、前記運転者が会話をしているか又は制御要素を使用しているかどうかを判断し、該検出された事象が、前記会話又は前記制御動作に基づいて、前記運転者が注意散漫であり、運転者の疲労の確率が前記観察された不注意の原因であると想定され得る確率についての報告を行うために、前記確率モデルを用いて評価されることを特徴とする請求項9ないし12のいずれか一項に記載の方法。
- 制御要素を使用しているかどうかの判断は、前記車両内のラジオ又はグローブコンパートメントを操作しているかどうかの判断を含むことを特徴とする請求項13に記載の方法。
- 前記論理演算が、予め定められた測定時間間隔中の異なる時間ti(ここで、i=1−I)に行われるステップと、
前記時間tiに関する前記論理演算の結果が、それぞれ前記時間tiに関係する、前記車両の運転情況又は前記運転者の現在の注意散漫を表す前記関連付けられた重み係数と共に、それぞれ格納されるステップと、
− 前記論理演算の重み付けされた結果が、これらに関連付けられた前記重み係数を考慮して、前記測定時間間隔中に格納された前記結果の、数学的な平均化によって計算されるステップと、
によって特徴づけられる請求項3〜7のいずれか一項に記載の方法。 - 24時間周期で影響を与える因子及び/又は走行が開始してからの時間を考慮して、前記重み係数が計算されることを特徴とする請求項15に記載の方法。
- 前記重み付けされた結果が、予め定められた閾値を超えた時に、前記車両の運転者に、情報を出力することを含む請求項15あるいは16に記載の方法。
- 前記情報は、聴覚的又は可視的な警告メッセージである請求項17に記載の方法。
- 車両の運転者による不注意の識別のためのコントローラ用のプログラムコードを有するコンピュータプログラム(122)であって、
前記プログラムコードが、請求項1〜18のいずれか一項に記載の方法を実行するよう設計されることを特徴とするコンピュータプログラム(122)。 - 請求項19に記載の前記コンピュータプログラムを格納することによって特徴づけられるデータ記憶媒体。
- 車両の前記運転者による不注意の識別用のコントローラ(100)であって、
前記車両の現在のステアリング角を検出するためのステアリング角センサ(110)と、
前記検出されたステアリング角に応答して請求項1〜18のいずれか一項に記載の方法を実施するための、制御装置(120)と、
前記方法を実施している場合に、不注意が発見された時に、前記運転者に聴覚的及び/又は視覚的な警告情報を出力するための警告装置(130)と、を備えたコントローラ(100)。 - 前記警告装置(130)は、運転者の疲労が発見された時に、警告情報を出力する請求項21に記載のコントローラ(100)。
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