JP6401559B2 - Crew state estimation device - Google Patents

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Description

本発明は、車両の乗員のハンドルに対する操作データに基づいて乗員の運転状態を推定する乗員状態推定装置に関する。   The present invention relates to an occupant state estimation device that estimates an occupant's driving state based on operation data on a steering wheel of an occupant of a vehicle.

近年、自動車等の車両においては、例えば他車両や障害物との衝突の危険性がある場合等には、警報出力、強制的なブレーキ作動、自動的な回避操舵等の運転支援を行うシステムが開発されている。このようなシステムでは、ドライバの運転状態を推定して警報を含む最適な運転支援を判断する必要があるが、ドライバの運転状態を推定するためには、アクセル操作やブレーキ操作、ハンドル操作等の膨大なパラメータを取得して複雑な処理を行う必要がある。   In recent years, in a vehicle such as an automobile, for example, when there is a risk of collision with another vehicle or an obstacle, there is a system that performs driving support such as alarm output, forced braking operation, automatic avoidance steering, etc. Has been developed. In such a system, it is necessary to estimate the driving state of the driver and determine the optimum driving support including an alarm, but in order to estimate the driving state of the driver, accelerator operation, brake operation, steering wheel operation, etc. It is necessary to acquire a huge number of parameters and perform complicated processing.

このため、従来から、操舵に係る比較的簡素なパラメータを用いてドライバの運転状態を推定する技術が種々提案されている。例えば、特許文献１には、ステアリングホイールにシート状の圧力センサを内蔵し、この圧力センサによって算出された握力とトルクセンサによって検出されたステアリングトルクから算出される反力とに基づいて、操舵時における運転者の手の滑りの発生を事前に予測し、警報を発する技術が開示されている。   For this reason, conventionally, various techniques for estimating the driving state of the driver using relatively simple parameters related to steering have been proposed. For example, Patent Literature 1 includes a seat-like pressure sensor built in a steering wheel, and based on a gripping force calculated by the pressure sensor and a reaction force calculated from a steering torque detected by the torque sensor, Technology for predicting the occurrence of a driver's hand slip in advance and issuing an alarm is disclosed.

特開２００５−１１９５３９号公報JP 2005-119539 A

しかしながら、特許文献１では、ドライバ自身の操舵による固有のパラメータとしては握力のデータを取得するのみであるため、コーナーでの急激なハンドル操作や渋滞走行での変化の少ないハンドル操作、疲労状態での緩慢なハンドル操作等のドライバの運転状態を推定することは困難である。このため、ハンドルの操舵状態からドライバの運転状態を的確に推定して最適な運転支援を行うことは困難である。   However, in Patent Document 1, only the grip force data is acquired as a unique parameter by the driver's own steering. Therefore, the steering wheel operation at a corner, the steering operation with little change in a traffic jam, It is difficult to estimate the driver's driving state such as slow steering operation. For this reason, it is difficult to accurately estimate the driving state of the driver from the steering state of the steering wheel and perform optimal driving support.

本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、ハンドルの操舵状態からドライバの運転状態を的確に推定して最適な運転支援を可能とすることのできる乗員状態推定装置を提供することを目的としている。   The present invention has been made in view of the above circumstances, and it is an object of the present invention to provide an occupant state estimation device capable of accurately estimating a driving state of a driver from a steering state of a steering wheel and enabling optimal driving support. Yes.

本発明による乗員状態推定装置は、車両の乗員のハンドルに対する操作データに基づいて乗員の運転状態を推定する乗員状態推定装置であって、前記ハンドルの操舵角を検出する操舵角検出部と、前記ハンドルの乗員の把持による圧力分布を検出するハンドル圧力検出部と、前記ハンドルの乗員の把持による温度分布を検出するハンドル温度検出部と、前記ハンドルの操舵角と圧力分布と温度分布とに係るデータ群を時系列的に収集するデータ収集部と、前記データ収集部で収集した運転開始時の初期データ群と運転中のデータ群とを比較して前記運転中のデータ群が前記初期データ群に対して設定範囲外の場合、前記ハンドルの操舵角と圧力分布と温度分布から、前記ハンドルの握り位置と握り面積と握り強さを、前記ハンドルの乗員による把持状態として推定する把持状態推定部と、前記把持状態推定部で推定した前記ハンドルの把持状態の変化に基づいて、前記ハンドルの握り方を表すデータ群と乗員の手の動き方向や操舵速度の変化を表すデータ群とを抽出し、抽出した各データ群を前記ハンドルの操舵角に関連付けて運転中の前記ハンドルに対する接触パターンとして認識する接触パターン認識部と、前記接触パターン認識部で認識した接触パターンに基づいて、乗員の運転状態を推定する運転状態推定部とを備える。 An occupant state estimation device according to the present invention is an occupant state estimation device that estimates a driving state of an occupant based on operation data on a steering wheel of a vehicle occupant, and includes a steering angle detection unit that detects a steering angle of the steering wheel, Handle pressure detection unit for detecting pressure distribution due to gripping of the handle occupant, handle temperature detection unit for detecting temperature distribution due to gripping of the handle occupant, and data relating to the steering angle, pressure distribution and temperature distribution of the handle A data collection unit that collects a group in time series, and an initial data group collected at the data collection unit at the start of operation and a data group during operation are compared, and the data group during operation becomes the initial data group If outside the range for, from the steering angle and the pressure distribution and the temperature distribution of the handle, the strength and grasp grip position and grip area of the handle, the occupant of the handle A gripping state estimation unit for estimating a gripping state, based on a change in the holding state of the handle which is estimated by the grip state estimation unit, the motion direction and the steering speed of the data group and the occupant's hand representing the grip how the handle A data group representing a change, a contact pattern recognition unit that recognizes each extracted data group as a contact pattern for the steering wheel in association with the steering angle of the steering wheel, and a contact recognized by the contact pattern recognition unit And a driving state estimating unit that estimates a driving state of the occupant based on the pattern.

本発明によれば、ハンドルの操舵状態からドライバの運転状態を的確に推定することができ、最適な運転支援を可能とすることができる。   According to the present invention, the driving state of the driver can be accurately estimated from the steering state of the steering wheel, and optimal driving support can be made possible.

乗員状態推定装置の構成図Configuration diagram of occupant state estimation device 乗員状態推定処理のフローチャートPassenger state estimation process flowchart ハンドルの操作状態を示す説明図Explanatory drawing which shows the operation state of a handle 接触パターンのデータ例を示す説明図Explanatory drawing showing an example of contact pattern data

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。   Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.

本実施の形態における乗員状態推定装置は、車両のドライバ（乗員）のハンドル（ステアリングホイール）の操作状態からドライバの運転状態を推定する装置であり、推定した運転状態に基づいて各種運転支援の要否を判断することができる。このような乗員状態推定装置は、図１に示すように、マイクロコンピュータ等からなる電子制御装置（ＥＣＵ）１０によって構成され、車内ネットワークに接続される専用の装置或いは車両制御装置の一部として構成されている。   The occupant state estimation device according to the present embodiment is a device that estimates a driving state of a driver from an operation state of a steering wheel (steering wheel) of the driver (occupant) of the vehicle, and requires various driving assistance based on the estimated driving state. No can be determined. As shown in FIG. 1, such an occupant state estimation device is configured by an electronic control unit (ECU) 10 composed of a microcomputer or the like, and is configured as a dedicated device connected to an in-vehicle network or a part of a vehicle control device. Has been.

ＥＣＵ１０は、ドライバがハンドルを把持したときのハンドルの圧力分布や温度分布をを調べてハンドルの把持状態に基づく接触パターンを認識し、認識した接触パターンからドライバの運転状態を推定する。このため、ＥＣＵ１０には、ハンドル５の操舵角を検出する舵角センサ６、ハンドル５に印加される圧力を検出する圧力センサ７、ハンドル５の温度を検出する温度センサ８が接続されており、ＥＣＵ５０は、これらのセンサからの信号及び車内ネットワークを介して入力される車速等の車両情報に基づいて、乗員状態推定装置としての機能を実現する処理を実行する。   The ECU 10 examines the pressure distribution and temperature distribution of the handle when the driver grips the handle, recognizes a contact pattern based on the handle gripping state, and estimates the driving state of the driver from the recognized contact pattern. For this reason, a steering angle sensor 6 for detecting the steering angle of the handle 5, a pressure sensor 7 for detecting the pressure applied to the handle 5, and a temperature sensor 8 for detecting the temperature of the handle 5 are connected to the ECU 10. The ECU 50 executes processing for realizing a function as an occupant state estimation device based on signals from these sensors and vehicle information such as vehicle speed input via the in-vehicle network.

ＥＣＵ１０の乗員状態推定装置としての機能は、操舵角検出部１１、ハンドル圧力検出部１２、ハンドル温度検出部１３、データ収集部１４、把持状態推定部１５、接触パターン認識部１６、運転状態推定部１７によって代表される。本実施の形態においては、ＥＣＵ１０は、運転状態推定部１７で推定した運転状態に応じて、警報を含む制御システム介入の要否を判断する制御介入判断部１８を備え、この制御介入判断部１８の出力が車両制御システム２０に送信される。   The functions of the ECU 10 as an occupant state estimation device include a steering angle detection unit 11, a handle pressure detection unit 12, a handle temperature detection unit 13, a data collection unit 14, a gripping state estimation unit 15, a contact pattern recognition unit 16, and a driving state estimation unit. Represented by 17. In the present embodiment, the ECU 10 includes a control intervention determination unit 18 that determines whether or not a control system intervention including an alarm is necessary according to the driving state estimated by the driving state estimation unit 17. Is output to the vehicle control system 20.

操舵角検出部１１は、舵角センサ６からの信号に基づいてハンドル５の操舵角を検出する。尚、舵角センサ６からの信号による操舵角情報は、車内ネットワークに接続される車両挙動制御装置等の他の制御装置からＥＣＵ１０に送信するようにしても良く、その場合には、乗員状態推定装置の操舵角検出部１１としての機能は、車両挙動制御装置等が備えることになる。   The steering angle detector 11 detects the steering angle of the handle 5 based on the signal from the steering angle sensor 6. Note that the steering angle information based on the signal from the steering angle sensor 6 may be transmitted to the ECU 10 from another control device such as a vehicle behavior control device connected to the in-vehicle network. The function as the steering angle detection unit 11 of the device is provided in the vehicle behavior control device or the like.

ハンドル圧力検出部１２は、圧力センサ７からの信号に基づいてドライバの把持によるハンドル５の圧力分布を検出する。圧力センサ７は、ハンドル５の全周に渡って設けられており、例えば、ＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical Systems）技術を用いた触覚センサとして構成することができる。このような触覚センサを用いることで、ハンドル面に対する圧縮方向の力や滑り方向の力を検出することができ、ハンドルの握り位置、握り時間、握り強さの遷移を検出することができ、また、手や指の動きを検出することも可能となる。   The handle pressure detector 12 detects the pressure distribution of the handle 5 due to the grip of the driver based on the signal from the pressure sensor 7. The pressure sensor 7 is provided over the entire circumference of the handle 5, and can be configured as a tactile sensor using, for example, MEMS (Micro Electro Mechanical Systems) technology. By using such a tactile sensor, it is possible to detect the force in the compression direction and the force in the sliding direction on the handle surface, and to detect the transition of the grip position, grip time, and grip strength of the handle, It is also possible to detect movements of hands and fingers.

ハンドル温度検出部１３は、温度センサ８からの信号に基づいてドライバの把持によるハンドル５の温度分布を検出する。温度センサ８は、ハンドル５の全周に渡って設けられており、ハンドル温度検出部１３は、温度センサ８からの信号に基づいて、ハンドル５の握り位置の変化、握り時間の変化、握る強さの変化に応じた温度分布を検出する。   The handle temperature detector 13 detects the temperature distribution of the handle 5 due to the grip of the driver based on the signal from the temperature sensor 8. The temperature sensor 8 is provided over the entire circumference of the handle 5, and the handle temperature detection unit 13 changes the grip position of the handle 5, changes in the grip time, and grip strength based on a signal from the temperature sensor 8. The temperature distribution corresponding to the change in the height is detected.

データ収集部１４は、操舵角検出部１１で検出したハンドルの操舵角、ハンドル圧力検出部１２で検出したハンドルの圧力分布、ハンドル温度検出部１３で検出したハンドルの温度分布に係るデータ群を時系列的に収集する。車両の運転開始時の一定期間に収集されるデータ群は、個々のドライバ特有の初期データとして保存され、走行中に収集したデータと比較される。   The data collection unit 14 stores a data group related to the steering angle of the steering wheel detected by the steering angle detection unit 11, the pressure distribution of the steering wheel detected by the steering wheel pressure detection unit 12, and the temperature distribution of the steering wheel detected by the steering wheel temperature detection unit 13. Collect serially. A group of data collected during a certain period at the start of driving of the vehicle is stored as initial data specific to each driver and is compared with data collected during driving.

尚、初期データは、基本的にドライビングサイクル毎に収集・破棄されるが、別途、ドライバ個人を特定可能な場合には、初期データを保持・更新しながらドライバ個人の長期的な運転傾向を把握するようにしても良い。   Initial data is basically collected and discarded for each driving cycle, but if the individual driver can be specified separately, the long-term driving tendency of the individual driver can be grasped while maintaining and updating the initial data. You may make it do.

把持状態推定部１５は、データ収集部１４で収集した運転開始時の初期データ群と運転中のデータ群とを比較してドライバによるハンドルの把持状態を推定する。運転中のハンドルの圧力分布及び温度分布を示すデータ群が初期データ群に対して設定範囲内に収まっている場合には通常の運転状態と判断してデータ収集を続行し、設定範囲外となった場合、通常とは異なる運転状態となっていると判断して、ハンドルの操舵角、圧力分布、温度分布からハンドルの握り位置や面積、握り強さ等のドライバの把持状態を推定する。   The gripping state estimation unit 15 compares the initial data group at the start of operation collected by the data collection unit 14 with the data group during operation, and estimates the gripping state of the handle by the driver. If the data group showing the pressure distribution and temperature distribution of the steering wheel during operation is within the set range with respect to the initial data group, it is judged as a normal operation state and data collection is continued, and it is out of the set range. In this case, it is determined that the driving state is different from the normal driving state, and the gripping state of the driver such as the grip position and area of the steering wheel and the grip strength is estimated from the steering angle, pressure distribution, and temperature distribution of the steering wheel.

接触パターン認識部１６は、把持状態推定部１５で推定したハンドルの把持状態の変化に基づいて、ハンドルに対する接触パターンを認識する。例えば、ハンドルの圧力分布及び温度分布の変化から、ハンドルの握り強さ、握り面積、左右の握り強さの差、握り部の温度上昇に係るデータを抽出してハンドルの握り方を表すデータ群とし、また、ハンドル上の圧力変化の方向や変化速度に係るデータを抽出して手の動き方向や操舵速度の変化を表すデータ群とする。そして、これらのデータ群をハンドルの操舵角に関連付け、運転中のハンドルに対する接触パターンとして取得する。   The contact pattern recognition unit 16 recognizes a contact pattern with respect to the handle based on the change in the handle grip state estimated by the grip state estimation unit 15. For example, a group of data representing how to grip a handle by extracting data related to handle grip strength, grip area, difference in grip strength between left and right, and temperature rise of the grip portion from changes in handle pressure distribution and temperature distribution In addition, data relating to the direction and speed of pressure change on the steering wheel is extracted to obtain a data group representing changes in hand movement direction and steering speed. These data groups are associated with the steering angle of the steering wheel and acquired as a contact pattern with respect to the steering wheel during driving.

運転状態推定部１７は、接触パターン認識部１６で認識した接触パターンに基づいて、ドライバの運転状態を推定する。このドライバの運転状態は、ハンドルの操作状況から推定される状態であり、例えば、コーナーへの進入に伴う急激なハンドル操作、渋滞走行の変化の少ないハンドル操作、疲労状態での緩慢なハンドル操作等を対象として運転状態を推定する。   The driving state estimation unit 17 estimates the driving state of the driver based on the contact pattern recognized by the contact pattern recognition unit 16. The driving state of this driver is a state estimated from the operation state of the steering wheel, for example, a rapid steering operation when entering a corner, a steering operation with little change in traffic jam, a slow steering operation in a fatigue state, etc. The driving state is estimated for.

制御介入判断部１８は、運転状態推定部１７で推定したドライバの運転状態がシステムによる車両制御を介入させる条件を満たすか否かを判断し、判断結果に応じて車両制御システム２０に制御介入を指示することにより、安心・安全・快適性を向上させる運転支援を行う。ドライバの運転状態がシステムによる制御介入の条件を満足するか否かは、例えば、車両の特性と運転状態を表す各パラメータとに基づいて制御介入の閾値を設定しておき、この閾値を用いて判断することができる。また、運転状態を表す各パラメータを、ニューラルネットワーク等の学習モデルに入力し、その学習モデルの出力を制御介入の要否の判断結果とすることも可能である。   The control intervention determination unit 18 determines whether or not the driving state of the driver estimated by the driving state estimation unit 17 satisfies a condition for intervening vehicle control by the system, and controls the vehicle control system 20 according to the determination result. By giving instructions, we will provide driving assistance that improves safety, safety and comfort. Whether the driving state of the driver satisfies the conditions for control intervention by the system is determined, for example, by setting a threshold value for control intervention based on the characteristics of the vehicle and each parameter indicating the driving state. Judgment can be made. It is also possible to input each parameter representing the driving state into a learning model such as a neural network, and use the output of the learning model as a determination result of necessity of control intervention.

以上の各部の機能は、ＥＣＵ１０におけるプログラム処理によって実現される。次に、ＥＣＵ１０で実行される乗員状態推定のプログラム処理について、図２のフローチャートを用いて説明する。尚、図２のフローチャートは、安全運転に向けたシステムの制御介入を判断するための乗員状態推定処理の例を示している。   The functions of the above units are realized by program processing in the ECU 10. Next, the occupant state estimation program process executed by the ECU 10 will be described with reference to the flowchart of FIG. The flowchart in FIG. 2 shows an example of occupant state estimation processing for determining control intervention of the system for safe driving.

図２の乗員状態推定処理は、イグニッションスイッチがオンされたとき、エンジン始動に先立って実行されるプログラム処理である。この処理がスタートすると、先ず、ステップＳ１〜Ｓ４で、舵角センサ６，圧力センサ７，温度センサ８からの信号に基づいて、ハンドルの操舵角、圧力、温度のデータを収集し、ハンドル上のドライバの把持位置の遷移を算出する。   The occupant state estimation process in FIG. 2 is a program process that is executed prior to engine start when the ignition switch is turned on. When this process starts, first, in steps S1 to S4, data on the steering angle, pressure, and temperature of the steering wheel is collected based on signals from the steering angle sensor 6, the pressure sensor 7, and the temperature sensor 8, and the data on the steering wheel is collected. The transition of the grip position of the driver is calculated.

具体的には、図３に示すように、ハンドルの操舵角φを基準位置Ｏからの角度として取得し（ステップＳ１）、また、ドライバの左右の手のハンドルの把持位置Ｈｌ，Ｈｒにおける温度と圧力を検出する（ステップＳ２，Ｓ３）。そして、ハンドルの舵角と把持位置の圧力及び温度から、操舵力に対して反力を受けながらハンドル上を動く手の遷移（把持位置の遷移）を算出する（ステップＳ４）。   Specifically, as shown in FIG. 3, the steering angle φ of the steering wheel is obtained as an angle from the reference position O (step S1), and the temperature at the gripping positions H1 and Hr of the steering wheel of the left and right hands of the driver is obtained. Pressure is detected (steps S2 and S3). Then, from the steering angle of the steering wheel and the pressure and temperature of the gripping position, a transition of the hand moving on the steering wheel while receiving a reaction force against the steering force (transition of the gripping position) is calculated (step S4).

この場合、ハンドルの温度データは、イグニッションスイッチがオンされた直後に、予めハンドル全周に渡る複数の箇所での測定値が収集され、その平均値がドライバが手で把持した位置の温度と比較するための基準データとされる。また、運転開始時の所定期間（例えば、５分間）は、ドライバ個人の特有のデータとして、舵角、圧力、及び温度のデータが収集され、この期間に収集されたデータ及び収集データから推定されるハンドルの握り強さや面積、ハンドルの手の動き（操舵方向及び操舵速度）、左右の手の持ち替え等の把持状態がハンドルの実操舵角（操舵方向を含む）と共にドライバ個人の初期データ群として運転が終了するまでの間、保持される。   In this case, immediately after the ignition switch is turned on, the steering wheel temperature data is collected in advance at multiple points around the entire circumference of the steering wheel, and the average value is compared with the temperature at the position held by the driver's hand. It is used as reference data. In addition, for a predetermined period (for example, 5 minutes) at the start of operation, rudder angle, pressure, and temperature data are collected as data specific to the driver, and are estimated from the data and collected data collected during this period. Gripping strength and area of the steering wheel, hand movements of the steering wheel (steering direction and steering speed), and gripping state such as left and right hand holding, as well as the actual steering angle of the steering wheel (including the steering direction), as an initial data group of the individual driver It is held until the operation ends.

ハンドルの舵角、把持位置の圧力及び温度のデータを収集し、把持位置の遷移を算出した後は、ステップＳ５〜Ｓ７で、これらのデータ群を初期データ群と比較し、ドライバのハンドルの把持状態を推定する。ハンドルの把持位置の温度は、ハンドルの平均温度と比較され（ステップＳ５）、両者の差が設定範囲内のときには、通常の運転状態から特に変化はないものとしてデータ収集を継続する。   After collecting the steering wheel steering angle, gripping position pressure and temperature data and calculating the transition of the gripping position, in Steps S5 to S7, these data groups are compared with the initial data group to grip the handle of the driver. Estimate the state. The temperature at the handle gripping position is compared with the average handle temperature (step S5), and if the difference between the two is within the set range, data collection is continued assuming that there is no particular change from the normal driving state.

一方、把持位置のハンドル温度とハンドルの平均温度との差が設定範囲外のときには、更に、ハンドルの握り圧力が初期データより大きくなったか否かを調べる（ステップＳ６）。握り圧力と初期データとの差が設定範囲内のときには、通常の運転状態から特に変化はないものとしてデータ収集を継続し、両者の差が設定範囲外のときには、ドライバがハンドルを通常よりも強く（或いは弱く）握っており、ドライバが不自然に力んでいる（或いは集中力を欠いている）可能性があると推定して、ドライバの手のハンドル上の遷移が初期データにおける遷移の速度や範囲を超えているか否かを調べる（ステップＳ７）。   On the other hand, when the difference between the handle temperature at the gripping position and the average handle temperature is outside the set range, it is further checked whether the handle gripping pressure is greater than the initial data (step S6). When the difference between the gripping pressure and the initial data is within the set range, data collection is continued assuming that there is no particular change from the normal driving state, and when the difference between the two is outside the set range, the driver makes the handle stronger than usual. Assuming that the driver may be gripping (or weak) and that the driver may be unnaturally stressed (or lack of concentration), the transition on the handle of the driver's hand It is checked whether or not the range is exceeded (step S7).

その結果、ハンドル上の手の遷移が初期データの範囲内であるときには、通常の運転状態の範囲内であるものとしてデータ収集を継続する。一方、ハンドル上の手の遷移状態が通常の運転の遷移速度や範囲を超えているときには、ドライバが通常とは異なる把持状態でハンドル操作をしていると推定し、そのハンドル把持状態から接触パターンを認識する（ステップＳ８）。   As a result, when the hand transition on the steering wheel is within the range of the initial data, the data collection is continued as being within the range of the normal driving state. On the other hand, when the transition state of the hand on the handle exceeds the transition speed or range of normal driving, it is estimated that the driver is operating the handle in a grip state different from the normal state, and the contact pattern is determined from the handle grip state. Is recognized (step S8).

例えば、車両旋回時のドライバのハンドル操作として、図４に示すように、把持部の圧力（握る強さ）Ｐが急激に大きくなり、圧力Ｐのピークで舵角φもピークとなるような状況で、ハンドル上の把持位置の遷移（ハンドル上の手の動き）からハンドルの操舵力に対してハンドルから受ける反力Ｆが急激に大きくなるような運転状態が推定される場合、不適切な速度でコーナーに進入した場合の接触パターンとして認識する。   For example, as shown in FIG. 4, as the driver's steering wheel operation during turning of the vehicle, the pressure (gripping strength) P of the gripping portion suddenly increases, and the steering angle φ peaks at the peak of the pressure P. Thus, when it is estimated from the transition of the grip position on the handle (the movement of the hand on the handle) that the reaction force F received from the handle suddenly increases with respect to the steering force of the handle, Is recognized as a contact pattern when entering the corner.

そして、認識した接触パターンに基づいて、ドライバの運転状態が、コーナーへの進入に伴う急激なハンドル操作、渋滞走行の変化の少ないハンドル操作、疲労状態での緩慢なハンドル操作等であるかを推定し、その運転状態がシステムによる制御介入を要するものであるか否かを判断する（ステップＳ９）。その結果、制御介入を要する場合には、車両制御システム２０に制御介入を指示する（ステップＳ１０）。   Based on the recognized contact pattern, it is estimated whether the driving state of the driver is a sudden steering operation with entry to the corner, a steering operation with little change in traffic congestion, a slow steering operation in a fatigued state, etc. Then, it is determined whether or not the operating state requires control intervention by the system (step S9). As a result, if control intervention is required, the vehicle control system 20 is instructed to perform control intervention (step S10).

例えば、レーザ・レーダや車載カメラの撮像画像によって認識した車両の走行環境に対してドライバの運転状態が安全を確保できない運転状態である場合、警報、ブレーキ制御、操舵制御を含む自動運転への切り換え指示等、制御介入開始の指示を車両制御システム２０に送信する。一方、ドライバの運転状態が通常の運転状態とは異なるものの、制御介入を実施する程ではないと判断される場合には、例えば、ドライバに通常の運転状態とは異なる状態である旨を報知し（ステップＳ１１）、本処理を抜ける。   For example, when the driving state of the driver is in a driving state where safety cannot be ensured with respect to the driving environment of the vehicle recognized by a captured image of a laser radar or an in-vehicle camera, switching to automatic driving including alarm, brake control, and steering control An instruction to start control intervention such as an instruction is transmitted to the vehicle control system 20. On the other hand, if it is determined that the driving state of the driver is different from the normal driving state but is not sufficient to implement the control intervention, for example, the driver is informed that the driving state is different from the normal driving state. (Step S11), the process is exited.

このように本実施の形態においては、ハンドル上のドライバが実際に接触する部位の圧力及び温度の分布を調べて実際の舵角との関係からハンドルの把持状態を推定し、この把持状態の変化に基づいて認識される接触パターンからドライバの運転状態を推定する。これにより、コーナーでの急激なハンドル操作や渋滞走行での変化の少ないハンドル操作、疲労状態での緩慢なハンドル操作等のドライバの運転状態を的確に推定することができ、警報を含む最適な運転支援を可能とすることができる。   As described above, in this embodiment, the grip state of the handle is estimated from the relationship with the actual steering angle by examining the pressure and temperature distribution of the part where the driver on the handle actually contacts, and the change in the grip state The driving state of the driver is estimated from the contact pattern recognized based on the above. This makes it possible to accurately estimate the driver's driving state, such as sudden steering operation at corners, steering operation with little change in traffic jams, and slow steering operation in fatigued conditions, and optimal driving including warnings Support can be made possible.

５ ハンドル
６ 舵角センサ
７ 圧力センサ
８ 温度センサ
１０ 電子制御装置
１１ 操舵角検出部
１２ ハンドル圧力検出部
１３ ハンドル温度検出部
１４ データ収集部
１５ 把持状態推定部
１６ 接触パターン認識部
１７ 運転状態推定部
１８ 制御介入判断部
２０ 車両制御システム DESCRIPTION OF SYMBOLS 5 Handle 6 Steering angle sensor 7 Pressure sensor 8 Temperature sensor 10 Electronic controller 11 Steering angle detection part 12 Handle pressure detection part 13 Handle temperature detection part 14 Data collection part 15 Grasping state estimation part 16 Contact pattern recognition part 17 Driving | running state estimation part 17 18 Control Intervention Determination Unit 20 Vehicle Control System

Claims (2)

車両の乗員のハンドルに対する操作データに基づいて乗員の運転状態を推定する乗員状態推定装置であって、
前記ハンドルの操舵角を検出する操舵角検出部と、
前記ハンドルの乗員の把持による圧力分布を検出するハンドル圧力検出部と、
前記ハンドルの乗員の把持による温度分布を検出するハンドル温度検出部と、
前記ハンドルの操舵角と圧力分布と温度分布とに係るデータ群を時系列的に収集するデータ収集部と、
前記データ収集部で収集した運転開始時の初期データ群と運転中のデータ群とを比較して前記運転中のデータ群が前記初期データ群に対して設定範囲外の場合、前記ハンドルの操舵角と圧力分布と温度分布から、前記ハンドルの握り位置と握り面積と握り強さを、前記ハンドルの乗員による把持状態として推定する把持状態推定部と、
前記把持状態推定部で推定した前記ハンドルの把持状態の変化に基づいて、前記ハンドルの握り方を表すデータ群と乗員の手の動き方向や操舵速度の変化を表すデータ群とを抽出し、抽出した各データ群を前記ハンドルの操舵角に関連付けて運転中の前記ハンドルに対する接触パターンとして認識する接触パターン認識部と、
前記接触パターン認識部で認識した接触パターンに基づいて、乗員の運転状態を推定する運転状態推定部と
を備えることを特徴とする乗員状態推定装置。 An occupant state estimation device that estimates an occupant's driving state based on operation data for a steering wheel of a vehicle occupant,
A steering angle detector for detecting a steering angle of the steering wheel;
A handle pressure detector for detecting a pressure distribution due to gripping of an occupant of the handle;
A handle temperature detecting unit for detecting a temperature distribution by gripping an occupant of the handle;
A data collection unit for collecting a data group related to the steering angle, pressure distribution, and temperature distribution of the steering wheel in time series;
When the initial data group collected at the data collection unit and the initial data group at the start of driving are compared with the initial data group, the steering angle of the steering wheel the pressure distribution and the temperature distribution, the intensity and grasp grip position and grip area of the handle, the grip state estimation unit for estimating a gripping state by the occupant of the handle and,
Based on the change in the gripping state of the handle estimated by the gripping state estimation unit, a data group that represents how to grip the handle and a data group that represents a change in the movement direction and steering speed of the passenger's hand are extracted and extracted. A contact pattern recognition unit that recognizes each data group as a contact pattern with respect to the steering wheel in association with the steering angle of the steering wheel ,
An occupant state estimation device comprising: a driving state estimation unit that estimates a driving state of the occupant based on the contact pattern recognized by the contact pattern recognition unit. 更に、前記運転状態推定部で推定した乗員の運転状態が車両制御を介入させる条件を満たすか否かを判断する制御介入判断部を備えることを特徴とする請求項１記載の乗員状態推定装置。 Furthermore, the occupant state estimating apparatus according to claim 1, wherein the operating state of the occupant estimated by the driving state estimation unit comprises a control intervention determination unit that determines whether or not the condition for the intervention of the vehicle control.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN105894736A (en) * 2016-06-15 2016-08-24 南京理工大学 Steering wheel device for fatigue driving detection and safety pre-warning method thereof
CN109243006A (en) * 2018-08-24 2019-01-18 深圳市国脉畅行科技股份有限公司 Abnormal driving Activity recognition method, apparatus, computer equipment and storage medium
CN110936962B (en) * 2019-09-17 2021-05-25 天津职业技术师范大学(中国职业培训指导教师进修中心) Method for simultaneously monitoring physiological and psychological fatigue in driving

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001137194A (en) * 1999-11-12 2001-05-22 Matsushita Electric Ind Co Ltd Doze detection equipment
JP4953047B2 (en) * 2005-09-26 2012-06-13 株式会社エクォス・リサーチ Vehicle control device
JP5073323B2 (en) * 2007-03-12 2012-11-14 本田技研工業株式会社 Steering holding state determination device, driver arousal level estimation device, and proper course maintenance device

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