JP7302411B2 - Driving skill evaluation device - Google Patents

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Description

本発明は、車両の運転者の運転技量を評価する運転技量評価装置に関する。 The present invention relates to a driving skill evaluation device for evaluating the driving skill of a vehicle driver.

特許文献１が開示する運転技量評価装置（以下、「従来装置」と称呼される。）は、車両の運転シーンが定常シーンであると判定した走行区間の運転操作の履歴を、運転技量評価用の運転操作の履歴として記憶する。従来装置は、車両の運転シーンが定常シーン（直線又はカーブを走行しており、且つ、他車両が周囲に存在しない状況）であると判定した走行区間の道路形状に基づいて、走行区間ごとの規範運転操作を設定する。従来装置は、走行区間における車両の運転者の運転操作（操舵、ブレーキペダルの踏み込み、アクセルペダルの踏み込み）の履歴と、当該走行区間の規範操作（規範操舵、規範加減速操作）とに基づいて、運転者の運転技量を評価する。 A driving skill evaluation device disclosed in Patent Document 1 (hereinafter referred to as a "conventional device") stores a history of driving operations in a travel section in which the driving scene of a vehicle is determined to be a normal scene for evaluation of driving skill. is stored as a history of driving operations. The conventional device determines that the driving scene of the vehicle is a steady scene (a situation where the vehicle is traveling on a straight line or a curve and there are no other vehicles around), based on the road shape of the traveling section. Set the normative driving maneuver. The conventional device is based on the history of the driver's driving operations (steering, depression of the brake pedal, depression of the accelerator pedal) in the travel section and the reference operation (reference steering, reference acceleration/deceleration operation) of the travel section. , to evaluate the driving skills of the driver.

特開２０１５－２１９８３０号公報JP 2015-219830 A

運転者の運転技量による運転操作の差は、車両の車速が速く、且つ、車両が曲率半径の小さいカーブ区間を走行している状況で、顕著に表れる傾向にある。これに対して、従来装置の定常シーンは、そのような状況まで限定していないため、運転技量評価を行う際に、運転技量による運転操作の差が表れにくい。従って、従来装置では、運転技量評価の精度が低くなってしまう可能性がある。 The difference in driving operation due to the driving skill of the driver tends to become noticeable when the vehicle speed is high and the vehicle is traveling in a curve section with a small radius of curvature. On the other hand, since the normal scene of the conventional device is not limited to such a situation, the difference in the driving operation due to the driving skill is less likely to appear when the driving skill is evaluated. Therefore, in the conventional device, there is a possibility that the accuracy of the driving skill evaluation will become low.

また、運転技量による運転操作の差は、車両がカーブ区間を走行するときのステアリングホイール操作の滑らかさ、切り込み操作時間（高技能者ほど切り込み操作時間が長い）、保舵時間（高技能者ほど保舵時間は短い）及び切り戻し操作時間（高技能者ほど切り戻し操作時間が長い）に表れやすい。これに対して、従来装置は、そのような操作の特徴量（切り込み操作時間、保舵時間及び切り戻し操作時間）を、運転技量評価に使用していない。従って、従来装置では、運転技量評価の精度が低くなってしまう可能性がある。 In addition, the difference in driving operation due to driving skill is the smoothness of steering wheel operation when the vehicle is traveling on a curve section, the steering operation time (the higher the skill, the longer the steering operation time), and the steering holding time (the higher the skill, the longer the steering operation time). The steering holding time is short) and the switchback operation time (the higher the skill, the longer the switchback operation time). On the other hand, the conventional device does not use such operation feature amounts (turning operation time, steering holding time, and steering back operation time) for driving skill evaluation. Therefore, in the conventional device, there is a possibility that the accuracy of the driving skill evaluation will become low.

また、人間の操作は、不確実性が高く、ある運転特性（運転技量レベル）の運転者が常にその運転特性に応じた運転操作を行うとは限らない。これに対して、従来装置では、こうした人間の操作の不確実性に対する対策がなされていない。即ち、従来装置は、所定の運転シーン（定常シーン）毎に、運転者の運転技量評価を行って、その運転者の運転技量レベルを決定する。このため、例えば、運転技量レベルが高い運転者が、たまたま運転技量レベルの低いと判定されてしまうような運転操作を行った場合、従来装置では、その運転操作によって、その運転者の運転技量レベルが低いと判定されて（決定されて）しまう可能性がある。従って、従来装置では、運転技量評価の精度が低くなってしまう可能性がある。 Further, human operation is highly uncertain, and a driver with a certain driving characteristic (driving skill level) does not always perform a driving operation according to that driving characteristic. In contrast, conventional devices do not take measures against such uncertainty of human operation. That is, the conventional device evaluates the driving skill of the driver for each predetermined driving scene (steady scene) to determine the driving skill level of the driver. For this reason, for example, when a driver with a high driving skill level accidentally performs a driving operation that is determined to have a low driving skill level, the conventional device determines the driving skill level of the driver by the driving operation. may be judged (determined) to be low. Therefore, in the conventional device, there is a possibility that the accuracy of the driving skill evaluation will become low.

本発明は上述した課題に対処するためになされた。即ち、本発明の目的の一つは、運転者の運転技量評価の精度を向上できる運転技量評価装置を提供することにある。以下、本発明の運転技量評価装置は「本発明運転技量評価装置」と称呼される場合がある。 The present invention has been made to address the above-mentioned problems. That is, one of the objects of the present invention is to provide a driving skill evaluation device capable of improving the accuracy of driver's driving skill evaluation. Hereinafter, the driving skill evaluation device of the present invention may be referred to as "the driving skill evaluation device of the present invention".

本発明運転技量評価装置は、運転者の運転操作を示すデータ及び車両の運動を示すデータの何れかからなる運転操作関連データを取得するための検出部（１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８）と、前記検出部が取得した前記運転操作関連データのうちの特定の前記運転操作関連データを格納するための運転履歴データベース（１０ａ）を含む記憶部（１０）と、前記運転者の運転技量レベルを決定することにより前記運転者の運転技量を評価する運転技量評価部（１０）と、を備え、前記運転技量評価部は、前記車両が所定の車速以上で所定の曲率半径以下のカーブ区間を走行したときの前記運転操作関連データを、評価用履歴データとして取得し（ステップ５１０にて「Ｙｅｓ」との判定）、前記評価用履歴データが有する所定の特徴量に基づいて、前記評価用履歴データが属するクラスが複数の段階に分けられた前記運転技量レベルに対応する複数のクラスのうちの何れに属するかを分類するための所定の分類モデルを用いて、取得した前記評価用履歴データの属する前記クラスを判定し、判定した前記クラスに対応するラベルを、前記評価用履歴データにラベル付けして（ステップ５２５）、前記運転履歴データベースに格納し、前記運転履歴データベースに格納されている前記ラベルについて、多数決処理を行うことによって、最多数の前記ラベルに対応する前記クラスに対応する前記運転技量レベルを、前記運転者の前記運転技量レベルとして、決定する（ステップ５３０、ステップ５３５）ように構成されている。 The driving skill evaluation apparatus of the present invention includes detection units (11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18); a storage unit (10) including a driving history database (10a) for storing specific driving operation related data among the driving operation related data acquired by the detecting unit; a driving skill evaluation unit (10) for evaluating the driving skill of the driver by determining the driving skill level of the driver, wherein the driving skill evaluation unit evaluates the vehicle at a predetermined vehicle speed or higher and at a predetermined curvature; The driving operation-related data when the vehicle travels in a curve section with a radius equal to or less than the radius is acquired as history data for evaluation (determined as "Yes" in step 510), and based on a predetermined feature amount possessed by the history data for evaluation obtained using a predetermined classification model for classifying to which of a plurality of classes corresponding to the driving skill levels divided into a plurality of stages the class to which the history data for evaluation belongs belongs The class to which the evaluation history data belongs is determined, and the evaluation history data is labeled with a label corresponding to the determined class (step 525), stored in the driving history database, and stored in the driving history database. , the driving skill level corresponding to the class corresponding to the largest number of the labels is determined as the driving skill level of the driver (step 530). , step 535).

本発明運転技量評価装置によれば、運転者の運転技量評価の精度を向上できる。 According to the driving skill evaluation device of the present invention, the accuracy of driver's driving skill evaluation can be improved.

上記説明においては、本発明の理解を助けるために、後述する実施形態に対応する発明の構成に対し、その実施形態で用いた名称及び／又は符号を括弧書きで添えている。しかしながら、本発明の各構成要素は、前記名称及び／又は符号によって規定される実施形態に限定されるものではない。 In the above description, in order to facilitate understanding of the present invention, names and/or symbols used in the embodiments are added in parentheses to configurations of the invention corresponding to the embodiments to be described later. However, each component of the present invention is not limited to the embodiments defined by the names and/or symbols.

図１は本発明の実施形態に係る運転技量評価装置の概略構成図である。FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a driving skill evaluation device according to an embodiment of the present invention. 図２は曲線情報を説明するための図である。FIG. 2 is a diagram for explaining curve information. 図３は特定運転シーンの判定条件を説明するための図である。FIG. 3 is a diagram for explaining determination conditions for a specific driving scene. 図４は規範操作時間を説明するためのグラフである。FIG. 4 is a graph for explaining the standard operation time. 図５は運転技量評価ＥＣＵのＣＰＵが実行するルーチンを表すフローチャートである。FIG. 5 is a flow chart showing a routine executed by the CPU of the driving skill evaluation ECU.

＜構成＞
本発明の実施形態に係る運転技量評価装置（以下、「本実施装置」と称呼される場合がある。）は、車両に適用される（搭載されている。）。 <Configuration>
A driving skill evaluation device according to an embodiment of the present invention (hereinafter sometimes referred to as "this embodiment device") is applied to (mounted on) a vehicle.

本実施装置は、図１に示すように、運転技量評価ＥＣＵ１０を備えている。運転技量評価ＥＣＵ１０は、マイクロコンピュータを主要部として備える電気制御装置（Electric Control Unit）である。運転技量評価ＥＣＵ１０及び図示しない他のＥＣＵは、ＣＡＮ（Controller Area Network）を介して相互に情報を送信可能及び受信可能に接続されている。マイクロコンピュータは、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、読み書き可能な不揮発性メモリ及びインターフェースＩ／Ｆ等を含む。ＣＰＵはＲＯＭに格納されたインストラクション（プログラム、ルーチン）を実行することにより各種機能を実現するようになっている。 As shown in FIG. 1, the embodiment device includes a driving skill evaluation ECU 10. FIG. The driving skill evaluation ECU 10 is an electric control unit having a microcomputer as a main part. The driving skill evaluation ECU 10 and other ECUs (not shown) are connected via a CAN (Controller Area Network) so as to be able to transmit and receive information to each other. A microcomputer includes a CPU, a ROM, a RAM, a readable and writable nonvolatile memory, an interface I/F, and the like. The CPU implements various functions by executing instructions (programs, routines) stored in the ROM.

運転技量評価ＥＣＵ１０の不揮発性メモリには、運転履歴データベース１０ａが格納されている。 A non-volatile memory of the driving skill evaluation ECU 10 stores a driving history database 10a.

運転技量評価ＥＣＵ１０は、以下に列挙するセンサ等と接続されていて、それらのセンサ等の検出信号又は出力信号を周期的に（所定時間が経過する毎に）取得するようになっている。 The driving skill evaluation ECU 10 is connected to the following sensors, etc., and acquires detection signals or output signals of these sensors, etc. periodically (every predetermined period of time).

カメラセンサ１１は、車両前方の風景を撮影して画像データを取得し、その画像データに含まれる道路に相当する道路画像データに基づいて、車両が走行している道路（自車線）の左及び右の区画線を認識する。カメラセンサ１１は、その認識結果に基づいて、道路形状に関する情報（曲線情報）を出力する。 The camera sensor 11 acquires image data by photographing the scenery in front of the vehicle, and based on the road image data corresponding to the road included in the image data, the left and right sides of the road (own lane) on which the vehicle is traveling, based on the road image data corresponding to the road included in the image data. Recognize the right parcel line. The camera sensor 11 outputs information (curve information) on the road shape based on the recognition result.

アクセルペダル操作量センサ１２は、車両のアクセルペダルの操作量（アクセル開度）を検出し、アクセルペダル操作量を表す信号を出力する。
ブレーキペダル操作量センサ１３は、車両のブレーキペダルの操作量を検出し、ブレーキペダル操作量を表す信号を出力する。 The accelerator pedal operation amount sensor 12 detects the operation amount (accelerator opening) of the accelerator pedal of the vehicle and outputs a signal representing the accelerator pedal operation amount.
A brake pedal operation amount sensor 13 detects the amount of operation of the brake pedal of the vehicle and outputs a signal representing the amount of brake pedal operation.

操舵角センサ１４は、車両の運転者のステアリングホイールの操舵によって生じる車両のステアリングホイールの回転角である操舵角を検出し、操舵角を表す信号を出力する。なお、運転技量評価ＥＣＵ１０は、操舵角の単位時間当たりの変化量である操舵角速度を演算する。
車速センサ１５は、車両の走行速度（車速）を検出し、車速を表す信号を出力する。車速センサ１５は、車両が備える４つの車輪毎に設けられた車輪速センサであってもよい。この場合、運転技量評価ＥＣＵ１０は、車輪速センサが検出する各車輪の車輪速度に基づいて車両の速度を示す車速を取得する。 The steering angle sensor 14 detects the steering angle, which is the rotation angle of the steering wheel of the vehicle caused by steering of the steering wheel by the driver of the vehicle, and outputs a signal representing the steering angle. The driving skill evaluation ECU 10 calculates the steering angular velocity, which is the amount of change in the steering angle per unit time.
The vehicle speed sensor 15 detects the traveling speed (vehicle speed) of the vehicle and outputs a signal representing the vehicle speed. The vehicle speed sensor 15 may be a wheel speed sensor provided for each of the four wheels of the vehicle. In this case, the driving skill evaluation ECU 10 obtains the vehicle speed indicating the speed of the vehicle based on the wheel speed of each wheel detected by the wheel speed sensor.

加速度センサ１６は、車両の加速度を検出し、検出した加速度を表す信号を出力する。なお、加速度が負の値であるとき、その加速度の大きさ（絶対値）は、減速度を表す。 The acceleration sensor 16 detects acceleration of the vehicle and outputs a signal representing the detected acceleration. Note that when the acceleration is a negative value, the magnitude (absolute value) of the acceleration represents deceleration.

ヨーレートセンサ１７は車両のヨーレートを検出し、ヨーレートを出力する。 A yaw rate sensor 17 detects the yaw rate of the vehicle and outputs the yaw rate.

ＧＰＳ受信部１８は、ＧＰＳ（Global Positioning System）衛星からの信号（電波）に基づいて車両の現在位置を取得し、現在位置を表す信号を出力する。運転技量評価ＥＣＵ１０は、取得した現在位置に基づいて、図示しない地図データベースに格納された地図情報から、走行道路に関するデータを取得する。地図情報には、道路の曲がり方の程度を示す道路の曲率半径又は曲率等を含む道路情報が含まれている。 The GPS receiver 18 acquires the current position of the vehicle based on signals (radio waves) from GPS (Global Positioning System) satellites and outputs a signal representing the current position. Based on the acquired current position, the driving skill evaluation ECU 10 acquires data on the driving road from map information stored in a map database (not shown). The map information includes road information including the curvature radius or curvature of the road, which indicates the degree of curvature of the road.

＜作動の概要＞
（評価用履歴データの取得）
運転技量評価ＥＣＵ１０は、上述の各センサ等から出力される信号に基づくデータ（走行道路に関するデータ、運転者の運転操作を示すデータ、及び、車両の運動を示すデータ等）を、周期的に取得する。 <Outline of operation>
(Obtaining historical data for evaluation)
The driving skill evaluation ECU 10 periodically acquires data based on the signals output from the above-described sensors, etc. do.

運転技量評価ＥＣＵ１０は、車両の運転シーンが特定運転シーンであるときに取得された上記データのうちの所定データを、評価用履歴データとして、運転履歴データベース１０ａに格納する。 The driving skill evaluation ECU 10 stores predetermined data among the data obtained when the driving scene of the vehicle is the specific driving scene as evaluation history data in the driving history database 10a.

評価用履歴データは、車両の運転シーンが特定運転シーンであるときのカーブ区画の曲線情報（図２に示した曲率半径Ｒ、カーブ距離Ｄ及び緩和曲線長Ｃ）、操舵角の時系列データ、操舵角速度の時系列データ、車両の運動に関する時系列データ（例えば、ヨーレートの時系列データ及びヨーレート変化率の時系列データ等）等を含む。なお、評価用履歴データは、一つの特定運転シーン毎に、運転履歴データベース１０ａに格納される。 The history data for evaluation includes curve information of a curve section when the driving scene of the vehicle is a specific driving scene (curvature radius R, curve distance D, and transition curve length C shown in FIG. 2), time-series data of the steering angle, It includes time-series data of steering angular velocity, time-series data related to vehicle motion (for example, time-series data of yaw rate and time-series data of rate of change of yaw rate, etc.). The history data for evaluation is stored in the driving history database 10a for each specific driving scene.

特定運転シーンは、運転者の運転特性差（運転技量レベルの差）が出やすい車両の運転シーンである。車両の運転シーンが特定運転シーンであるか否かは、次のように判定される。即ち、運転技量評価ＥＣＵ１０は、車両がカーブ区間を走行した場合、車両が走行したカーブ区間の曲線情報（曲率半径Ｒ）及びカーブ区間を走行する際の平均車速（以下、「カーブ区間平均車速」と称呼される。）を取得する。なお、カーブ区間平均車速は、操舵角速度が所定閾値以上になった時点（操作開始時点）から操舵角速度が所定閾値以下（操作停止）になった時点（操作完了時点）までの車速の平均である。 The specific driving scene is a vehicle driving scene in which a driver's driving characteristic difference (driving skill level difference) is likely to occur. Whether or not the driving scene of the vehicle is the specific driving scene is determined as follows. That is, when the vehicle travels in a curve section, the driving skill evaluation ECU 10 calculates the curve information (curvature radius R) of the curve section traveled by the vehicle and the average vehicle speed when traveling in the curve section (hereinafter referred to as "curve section average vehicle speed"). is called.). The curve section average vehicle speed is the average of the vehicle speeds from when the steering angular velocity becomes equal to or greater than a predetermined threshold (at the start of operation) to when the steering angular velocity becomes equal to or less than a predetermined threshold (stop of operation) (at the completion of the operation). .

そして、運転技量評価ＥＣＵ１０は、取得した曲線情報（曲率半径Ｒ）及びカーブ区間平均車速が、図３に示した座標平面（縦軸：曲率半径Ｒ、横軸：カーブ区間平均車速）上の所定範囲ＡＲ１内にあるとき、車両の運転シーンが特定運転シーンであると判定する。なお、本例において、所定範囲ＡＲ１は、曲率半径Ｒが２００ｍ以下、且つ、カーブ区間平均車速が４０ｋｍ／ｈ以上６０ｋｍ／ｈ以下の範囲である。 Then, the driving skill evaluation ECU 10 determines that the obtained curve information (curvature radius R) and curve section average vehicle speed are predetermined values on the coordinate plane (vertical axis: curvature radius R, horizontal axis: curve section average vehicle speed) shown in FIG. When it is within the range AR1, it is determined that the driving scene of the vehicle is the specific driving scene. In this example, the predetermined range AR1 is a range in which the curvature radius R is 200 m or less and the curve section average vehicle speed is 40 km/h or more and 60 km/h or less.

運転技量評価ＥＣＵ１０は、車両の運転シーンが特定運転シーンである場合、車両がカーブ区間を走行したときに各センサ等から取得した信号に基づく所定データを、評価用履歴データとして、運転履歴データベース１０ａに格納する。 When the driving scene of the vehicle is a specific driving scene, the driving skill evaluation ECU 10 stores predetermined data based on signals obtained from sensors and the like when the vehicle travels in a curve section as evaluation history data in the driving history database 10a. store in

一方、運転技量評価ＥＣＵ１０は、取得した曲線情報（曲率半径Ｒ）及びカーブ区間平均車速が、所定範囲ＡＲ１の範囲内ではない場合、車両の運転シーンが特定運転シーンではないと判定する。そして、運転技量評価ＥＣＵ１０は、車両がカーブ区間を走行したときの各センサ等から取得した信号に基づくデータを、運転履歴データベース１０ａに格納しないで破棄する。 On the other hand, the driving skill evaluation ECU 10 determines that the driving scene of the vehicle is not the specific driving scene when the acquired curve information (curvature radius R) and curve section average vehicle speed are not within the predetermined range AR1. Then, the driving skill evaluation ECU 10 discards the data based on the signals acquired from each sensor or the like when the vehicle travels in the curve section without storing it in the driving history database 10a.

（運転特性ラベル付け）
運転技量評価ＥＣＵ１０は、評価用履歴データに基づいて、車両の運転シーンが、特定運転シーンであるときの運転技量を評価し、その評価結果に対応した運転特性ラベルを評価用履歴データにラベル付けする。そして、運転技量評価ＥＣＵ１０は、ラベル付けした評価用履歴データを運転履歴データベース１０ａに格納する。その結果、運転履歴データベース１０ａには、運転特性ラベルが格納される。 (driving characteristic labeling)
Based on the evaluation history data, the driving skill evaluation ECU 10 evaluates the driving skill when the driving scene of the vehicle is a specific driving scene, and labels the evaluation history data with a driving characteristic label corresponding to the evaluation result. do. Then, the driving skill evaluation ECU 10 stores the labeled evaluation history data in the driving history database 10a. As a result, the driving characteristic label is stored in the driving history database 10a.

具体的に述べると、運転技量評価ＥＣＵ１０は、運転者の運転特性（運転技量レベル）を、運転特性Ａ(例えば、一般レベル）及び運転特性Ｂ（例えば、高技能レベル）の２段階に分けて判定し、判定した結果（運転特性Ａ又は運転特性Ｂ）に対応するラベル（ラベル“０”又はラベル“１”）を一つの特定シーン単位の評価用履歴データにラベル付けする。 Specifically, the driving skill evaluation ECU 10 divides the driving characteristics (driving skill level) of the driver into two stages: driving characteristics A (for example, general level) and driving characteristics B (for example, high skill level). A label (label “0” or label “1”) corresponding to the determined result (driving characteristic A or driving characteristic B) is attached to evaluation history data for one specific scene unit.

ラベル付けを行うために、運転技量評価ＥＣＵ１０は、評価用履歴データに関して、以下に述べる第１運転操作特徴量ｘ１、第２運転操作特徴量ｘ２、第３運転操作特徴量ｘ３及び第４運転操作特徴量ｘ４を算出する。 In order to carry out the labeling, the driving skill evaluation ECU 10 assigns a first driving operation characteristic amount x1, a second driving characteristic amount x2, a third driving characteristic amount x3, and a fourth driving operation characteristic amount x1 to the evaluation history data. A feature amount x4 is calculated.

（第１運転操作特徴量ｘ１）
第１運転操作特徴量ｘ１は、運転操作の滑らかさに関する特徴量である。 (First driving operation feature quantity x1)
The first driving operation feature amount x1 is a feature amount relating to the smoothness of the driving operation.

運転技量評価ＥＣＵ１０は、操舵角センサ１４が周期的に取得した操舵角の時系列データをＦＦＴ（高速フーリエ変換）によって周波数領域に分解する。運転技量評価ＥＣＵ１０は、予め実験等によって特定した荒い操作が表れやすい所定の周波数帯の片側振幅スペクトル値を周波数成分で積分した値を算出する。そして、運転技量評価ＥＣＵ１０は、算出した値をｘ１に使用する。 The driving skill evaluation ECU 10 uses FFT (Fast Fourier Transform) to decompose the time-series data of the steering angle periodically acquired by the steering angle sensor 14 into frequency domains. The driving skill evaluation ECU 10 calculates a value obtained by integrating a one-sided amplitude spectrum value of a predetermined frequency band, which is identified in advance by experiments or the like, in which rough driving is likely to appear, with respect to frequency components. Then, the driving skill evaluation ECU 10 uses the calculated value for x1.

なお、運転技量評価ＥＣＵ１０は、上記算出した値に代えて、操舵角速度が操舵角速度動作閾値（予め実験等によって特定した閾値）を超えた以降に、操舵角速度が操舵角速度停止閾値以下（予め実験等によって特定した閾値）となった回数を第１運転操作特徴量ｘ１に用いてもよい。なお、この回数は、運転者の運転操作が一瞬止まってぎこちなくなった回数を表す。この場合、運転技量評価ＥＣＵ１０は、周波数成分の計算に比べて、計算負荷が低いことが利点となる。 Instead of the calculated value, the driving skill evaluation ECU 10 determines that the steering angular velocity is equal to or less than the steering angular velocity stop threshold (preliminarily determined by experiments, etc.) after the steering angular velocity exceeds the steering angular velocity operation threshold (previously specified by experiments, etc.). may be used as the first driving operation feature quantity x1. The number of times indicates the number of times that the driver's driving operation stops momentarily and becomes awkward. In this case, the driving skill evaluation ECU 10 has the advantage that the calculation load is low compared to the calculation of the frequency component.

更に、運転技量評価ＥＣＵ１０は、ステアリングエントロピー法による運転操作の滑らかさを評価するための値を、第１運転操作特徴量ｘ１に用いてもよい。 Furthermore, the driving skill evaluation ECU 10 may use a value for evaluating the smoothness of the driving operation by the steering entropy method as the first driving operation characteristic quantity x1.

（第２運転操作特徴量ｘ２、第３運転操作特徴量ｘ３、第４運転操作特徴量）
第２運転操作特徴量ｘ２、第３運転操作特徴量ｘ３及び第４運転操作特徴量ｘ４は、車両がカーブ区間を走行したときの規範操作と、運転者の運転操作との差を表す特徴量である。 (Second driving operation feature amount x2, third driving operation feature amount x3, fourth driving operation feature amount)
The second driving operation feature amount x2, the third driving operation feature amount x3, and the fourth driving operation feature amount x4 represent the difference between the standard operation when the vehicle travels in the curve section and the driver's driving operation. is.

より具体的に述べると、第２運転操作特徴量ｘ２は、式（１）に示すように、車両がカーブ区間を走行するときの運転者の切り込み操作時間Ｔ２と切り込み操作の規範操作時間Ｔｂ２との差分を、切り込み操作の規範操作時間Ｔｂ２で割ることにより算出された比率である。 More specifically, as shown in Equation (1), the second driving operation feature amount x2 is the driver's turning operation time T2 and the standard turning operation time Tb2 when the vehicle travels in a curved section. is a ratio calculated by dividing the difference between the two by the reference operation time Tb2 of the cutting operation.

Figure 0007302411000001
Figure 0007302411000001

第３運転操作特徴量ｘ３は、式（２）に示すように、車両がカーブ区間を走行するときの運転者の保舵時間Ｔ３と保舵の規範操作時間Ｔｂ３との差分を、保舵の規範操作時間Ｔｂ３で割ることにより算出された比率である。 As shown in Equation (2), the third driving operation feature amount x3 is the difference between the driver's steering holding time T3 and the steering reference operation time Tb3 when the vehicle travels in a curve section. This is the ratio calculated by dividing by the standard operation time Tb3.

Figure 0007302411000002
Figure 0007302411000002

第４運転操作特徴量ｘ４は、式（３）に示すように、車両がカーブ区間を走行するときの運転者の切り戻し操作時間Ｔ４と切り戻し操作の規範操作時間Ｔｂ４との差分を、切り戻し操作の規範操作時間Ｔｂ４で割ることにより算出された比率である。 As shown in Equation (3), the fourth driving operation feature amount x4 is the difference between the driver's steering back operation time T4 and the standard steering operation time Tb4 when the vehicle travels in a curve section. This is the ratio calculated by dividing by the standard operation time Tb4 for the return operation.

Figure 0007302411000003
Figure 0007302411000003

運転技量評価ＥＣＵ１０は、車両がカーブ区間を走行したときの操舵角の時系列データに基づいて、切り込み操作時間Ｔ２、保舵時間Ｔ３、及び、切り戻し操作時間Ｔ４を取得する。 The driving skill evaluation ECU 10 acquires the turning operation time T2, the steering holding time T3, and the steering operation time T4 based on the time-series data of the steering angle when the vehicle travels in the curve section.

運転技量評価ＥＣＵ１０は、車両がカーブ区間を走行したときの曲線情報（曲率半径Ｒ（ｍ）、カーブ距離Ｄ（ｍ）、緩和曲線長Ｃ（ｍ））を式（４）に適用することにより、図４に示す切り込み操作の規範操作時間Ｔｂ２、保舵の規範操作時間Ｔｂ３、及び、切り戻し操作の規範操作時間Ｔｂ４を算出する。なお、係数ａ１～ａ１１には、予め実験等に基づいて求めた適切な数値が適用される。 The driving skill evaluation ECU 10 applies curve information (curvature radius R (m), curve distance D (m), transition curve length C (m)) when the vehicle travels in a curve section to equation (4). , the reference operation time Tb2 for the turning operation, the reference operation time Tb3 for holding the steering, and the reference operation time Tb4 for the steering return operation shown in FIG. For the coefficients a1 to a11, appropriate numerical values obtained in advance based on experiments or the like are applied.

Figure 0007302411000004
（式（４）中、Ｒは曲率半径Ｒ（ｍ）であり、Ｄはカーブ距離Ｄ（ｍ）であり、Ｃは緩和曲線長（ｍ）であり、ａ１～ａ１１は係数である。）
Figure 0007302411000004
 (In formula (4), R is the radius of curvature R (m), D is the curve distance D (m), C is the transition curve length (m), and a1 to a11 are coefficients.)

そして、運転技量評価ＥＣＵ１０は、取得した切り込み操作時間Ｔ２、保舵時間Ｔ３、及び、切り戻し操作時間Ｔ４、並びに、算出した切り込み操作の規範操作時間Ｔｂ２、保舵の規範操作時間Ｔｂ３、及び、切り戻し時間の規範操作時間Ｔｂ４を、式（１）乃至式（３）に適用する。 Then, the driving skill evaluation ECU 10 calculates the acquired turning operation time T2, steering holding time T3, and steering back operation time T4, and the calculated reference turning operation time Tb2, steering holding reference operation time Tb3, and The reference operation time Tb4 of the switchback time is applied to formulas (1) to (3).

これにより、運転技量評価ＥＣＵ１０は、第２運転操作特徴量ｘ２、第３運転操作特徴量ｘ３及び第４運転操作特徴量ｘ４を算出する。 Thereby, the driving skill evaluation ECU 10 calculates the second driving characteristic amount x2, the third driving characteristic amount x3, and the fourth driving characteristic amount x4.

運転技量評価ＥＣＵ１０は、評価用履歴データに関して算出した第１乃至第４運転操作特徴量ｘ１～ｘ４を、ロジスティック回帰を利用した分類モデルに適用する。これにより、運転技量評価ＥＣＵ１０は、評価用履歴データが属するクラスを、２段階に分けられた運転技量レベルに対応する２つのクラス（運転特性Ａ及び運転特性Ｂ）の何れかに分類する。運転技量評価ＥＣＵ１０は、分類したクラスに対応する運転特性ラベル（ラベル“０”又はラベル“１”）を、評価用履歴データにラベル付けする。 The driving skill evaluation ECU 10 applies the first to fourth driving operation feature amounts x1 to x4 calculated with respect to the evaluation history data to a classification model using logistic regression. As a result, the driving skill evaluation ECU 10 classifies the class to which the evaluation history data belongs into one of two classes (driving characteristic A and driving characteristic B) corresponding to two levels of driving skill levels. The driving skill evaluation ECU 10 labels the evaluation history data with a driving characteristic label (label "0" or label "1") corresponding to the classified class.

上述の分類モデルは、第１乃至第４運転操作特徴量ｘ１～ｘ４が入力されると、運転特性Ａ及び運転特性Ｂを特定するための値（ｆ（Ｆtotal））を算出し、算出した値（ｆ（Ｆtotal））が判定閾値Ｆthより小さい場合、運転特性Ａと判定し（分類し）、算出した値（ｆ（Ｆtotal））が判定閾値Ｆth以上である場合、運転特性Ｂと判定する（分類する）。 The classification model described above calculates a value (f (Ftotal)) for specifying the driving characteristic A and the driving characteristic B when the first to fourth driving operation feature amounts x1 to x4 are input, and the calculated value If (f(Ftotal)) is smaller than the determination threshold value Fth, it is determined (classified) as the driving characteristic A, and if the calculated value (f(Ftotal)) is equal to or greater than the determination threshold value Fth, it is determined as the driving characteristic B ( Classify).

具体的に述べると、運転技量評価ＥＣＵ１０は、第１乃至第４運転操作特徴量ｘ１～ｘ４をロジスティック回帰モデルである式（５）及び式（６）に適用する。これにより、運転技量評価ＥＣＵ１０は、運転特性を特定する（判定する）ための値（ｆ（Ｆtotal））を算出する。 Specifically, the driving skill evaluation ECU 10 applies the first to fourth driving operation feature quantities x1 to x4 to the logistic regression model, which is the equations (5) and (6). Thereby, the driving skill evaluation ECU 10 calculates a value (f(Ftotal)) for identifying (determining) the driving characteristic.


Ｆtotal＝ｗ１ｘ１＋ｗ２ｘ２＋ｗ３ｘ３＋ｗ４ｘ４・・・（５）

ｆ（Ｆtotal）=１／（１＋ｅ－(Ｆtotal)）・・・（６）
Ftotal=w1x1+w2x2+w3x3+w4x4 (5)

f(Ftotal)=1/(1+e- (Ftotal) ) (6)

運転技量評価ＥＣＵ１０は、算出した値ｆ（Ｆtotal）が判定閾値Ｆthより小さい場合、評価用履歴データに運転特性Ａに対応する運転特性ラベル（ラベル“０”）を付けて、運転履歴データベース１０ａに格納する。一方、算出した値ｆ（Ｆtotal）が判定閾値Ｆth以上である場合、評価用履歴データに運転特性Ｂに対応する運転特性ラベル（“１”）を付けて、運転履歴データベース１０ａに格納する。 When the calculated value f (Ftotal) is smaller than the determination threshold value Fth, the driving skill evaluation ECU 10 attaches a driving characteristic label (label "0") corresponding to the driving characteristic A to the evaluation history data, and stores the evaluation history data in the driving history database 10a. Store. On the other hand, when the calculated value f (Ftotal) is equal to or greater than the determination threshold value Fth, the evaluation history data is attached with a driving characteristic label (“1”) corresponding to the driving characteristic B and stored in the driving history database 10a.

なお、式（５）のパラメータｗ１、ｗ２、ｗ３及びｗ４、並びに、判定閾値Ｆthは、予め以下のように多数収集したラベル付き評価用履歴データを、式（５）及び式（６）に当てはめて、統計的な計算を行うことにより、決定される。

・運転特性Ａと認定した運転者の特定運転シーンの評価用履歴データを、運転特性Ａ（ラベル“０”）のラベル付きの評価用履歴データとして多数収集する。
・運転特性Ｂと認定した運転者の特定運転シーンの評価用履歴データを、運転特性Ｂ（ラベル“１”）のラベル付きの評価用履歴データとして、多数収集する。
・なお、運転特性の認定は、例えば、ディーラ、メーカ等によって行われる。
Note that the parameters w1, w2, w3, and w4 in equation (5) and the determination threshold Fth are obtained by applying a large number of labeled evaluation history data collected in advance as follows to equations (5) and (6). is determined by performing statistical calculations.

A large number of historical data for evaluation of a specific driving scene of a driver identified as driving characteristic A is collected as historical data for evaluation labeled with driving characteristic A (label "0").
A large number of historical data for evaluation of specific driving scenes of the driver identified as driving characteristic B are collected as historical data for evaluation labeled with driving characteristic B (label "1").
・It should be noted that the certification of driving characteristics is performed by, for example, a dealer, a manufacturer, or the like.

本例においては、そのようにして決定されたパラメータｗ１（固定値）、ｗ２（固定値）、ｗ３（固定値）及びｗ４（固定値）、並びに、判定閾値Ｆth（固定値）が、ＲＯＭに格納されており、それらの固定値が式（５）に適用される。なお、パラメータｗ１、ｗ２、ｗ３及びｗ４、並びに、判定閾値Ｆthは、固定値でなくてもよく、車両が備える図示しない外部通信装置を介して外部から取得した値によって、随時更新されるようにしてもよい。 In this example, the parameters w1 (fixed value), w2 (fixed value), w3 (fixed value) and w4 (fixed value) determined in this way, and the judgment threshold Fth (fixed value) are stored in the ROM. are stored and their fixed values are applied in equation (5). Note that the parameters w1, w2, w3 and w4 and the determination threshold value Fth may not be fixed values, and may be updated from time to time by values obtained from the outside via an external communication device (not shown) provided in the vehicle. may

なお、ロジスティック回帰を利用した分類モデルに代えて、予め上述のように多数収集したラベル付き評価用履歴データを用いて、教師有り機械学習（例えば、サポートベクターマシンやニューラルネットワーク）による分類モデルを作成して、評価用履歴データにラベル付けを行ってもよい。更に、上述の例は、評価用履歴データが分類されるクラスは、２クラスであったが、３段階以上に分けられた運転技量レベルに対応する３つ以上のクラスであってもよい。 Instead of a classification model using logistic regression, a classification model based on supervised machine learning (e.g., support vector machine or neural network) is created using historical data for evaluation with labels collected in advance as described above. Then, the evaluation history data may be labeled. Furthermore, in the above example, there are two classes into which the history data for evaluation is classified, but there may be three or more classes corresponding to driving skill levels divided into three or more stages.

（多数決処理）
運転技量評価ＥＣＵ１０は、一つの特定運転シーン毎に、ラベル付けした評価用履歴データを運転履歴データベース１０ａに格納する。従って、特定運転シーンが増えるに従って、収集（格納）される運転特性ラベルが増加する。運転技量評価ＥＣＵ１０は、運転特性ラベルが所定数増加する毎に、運転履歴データベース１０ａに格納されている運転特性ラベルについて、多数決処理を行うことによって、最多数の運転特性ラベルに対応する運転技量レベルを、最終的な運転者の運転レベルとして決定する。 (majority processing)
The driving skill evaluation ECU 10 stores the labeled evaluation history data in the driving history database 10a for each specific driving scene. Therefore, as the number of specific driving scenes increases, the number of collected (stored) driving characteristic labels increases. Every time the number of driving characteristic labels increases by a predetermined number, the driving skill evaluation ECU 10 determines the driving skill level corresponding to the largest number of driving characteristic labels by performing majority processing on the driving characteristic labels stored in the driving history database 10a. is determined as the final driving level of the driver.

＜具体的作動＞
運転技量評価ＥＣＵ１０のＣＰＵ（単に「ＣＰＵ」と称呼する。）は、所定時間が経過する毎に、図５のフローチャートにより示したルーチンを実行するようになっている。 <Specific operation>
The CPU (simply referred to as "CPU") of the driving skill evaluation ECU 10 executes the routine shown in the flow chart of FIG. 5 each time a predetermined period of time elapses.

従って、所定のタイミングになると、ＣＰＵは、図５のステップ５００から処理を開始して、ステップ５０５に進み、走行道路に関するデータ及び運転者の運転操作を示すデータを取得する。 Therefore, at a predetermined timing, the CPU starts processing from step 500 in FIG. 5, proceeds to step 505, and acquires data on the road on which the vehicle is traveling and data indicating the driving operation of the driver.

その後、ＣＰＵはステップ５１０に進み、取得したデータに基づき、上述したように、車両の運転シーンが、特定運転シーンであるか否かを判定する。 After that, the CPU proceeds to step 510 and determines whether or not the driving scene of the vehicle is the specific driving scene, as described above, based on the acquired data.

車両の運転シーンが、特定運転シーンではない場合、ＣＰＵはステップ５１０にて「Ｎｏ」と判定してステップ５９５に進み、本ルーチンを一旦終了する。 If the driving scene of the vehicle is not the specific driving scene, the CPU determines "No" in step 510, proceeds to step 595, and terminates this routine.

これに対して、車両の運転シーンが、特定運転シーンである場合、ＣＰＵはステップ５１０にて「Ｙｅｓ」と判定し、以下に述べるステップ５１５乃至ステップ５３５を順に行った後、ステップ５９５に進んで本ルーチンを一旦終了する。 On the other hand, if the driving scene of the vehicle is the specific driving scene, the CPU determines "Yes" in step 510, performs steps 515 to 535 described below in order, and proceeds to step 595. Terminate this routine once.

ステップ５１５:ＣＰＵは、車両がカーブ区間を走行したときに各センサ等から取得したデータのうちの所定データを、評価用履歴データとして、運転履歴データベース１０ａに格納する。
ステップ５２０：ＣＰＵは、上述したように、評価用履歴データに関して、第１運転操作特徴量ｘ１、第２運転操作特徴量ｘ２、第３運転操作特徴量ｘ３及び第４運転操作特徴量ｘ４を算出する。
ステップ５２５：ＣＰＵは、上述したように、算出した第１運転操作特徴量ｘ１、第２運転操作特徴量ｘ２、第３運転操作特徴量ｘ３及び第４運転操作特徴量ｘ４を、式（５）及び式（６）に適用することによって、運転特性を特定するための値ｆ（Ｆtotal）を算出する。更に、ＣＰＵは、上述したように、運転特性を特定するための値ｆ（Ｆtotal）に基づいて、評価用履歴データに運転特性Ａに対応する運転特性ラベル（ラベル“０”）及び運転特性Ｂに対応する運転特性ラベル（ラベル“１”）の何れかをラベル付けする。そして、ＣＰＵは、ラベル付けした評価用履歴データを運転履歴データベース１０ａに格納する。
ステップ５３０：ＣＰＵは、上述したように、運転履歴データベース１０ａに格納されている運転特性ラベルについて、多数決処理を行う。
ステップ５３５：ＣＰＵは、上述したように、多数決処理の結果、最多数の運転特性ラベルに対応する運転特性をその運転者の運転技量レベルとして決定（更新）する。 Step 515: The CPU stores predetermined data among the data acquired from each sensor or the like when the vehicle travels in the curve section, in the driving history database 10a as history data for evaluation.
Step 520: As described above, the CPU calculates the first driving performance feature x1, the second driving performance x2, the third driving performance x3, and the fourth driving performance x4 with respect to the evaluation history data. do.
Step 525: As described above, the CPU calculates the calculated first driving operation feature amount x1, second driving operation characteristic amount x2, third driving operation characteristic amount x3, and fourth driving operation characteristic amount x4 according to the equation (5). and the value f (Ftotal) for specifying the driving characteristic is calculated by applying the equation (6). Furthermore, as described above, the CPU adds a driving characteristic label (label “0”) corresponding to the driving characteristic A and a driving characteristic B any of the driving characteristic labels (labeled "1") corresponding to . Then, the CPU stores the labeled evaluation history data in the driving history database 10a.
Step 530: The CPU, as described above, performs majority processing for the driving characteristic labels stored in the driving history database 10a.
Step 535: As described above, the CPU determines (updates) the driving characteristic corresponding to the largest number of driving characteristic labels as the driving skill level of the driver as a result of the majority processing.

＜効果＞
以上説明したように、本実施装置は、車両の運転シーンが特定運転シーンであるときの運転操作を運転技量評価の評価対象とする。更に、本実施装置は、運転者の運転技量の差が表れやすい運転操作特徴量（ｘ１～ｘ４）を使用して、運転技量評価を行う。更に、本実施装置は、特性運転シーン毎に得られる評価用履歴データに対して運転技量の評価（ラベル付け）を行い、その後、多数決処理によって、最多数の運転特性ラベルに対応する運転技量レベルを、運転者の運転技量レベルとして決定する。以上により、本実施装置は、運転者の運転技量評価の精度を向上できる。 <effect>
As described above, the present embodiment device evaluates the driving operation when the driving scene of the vehicle is the specific driving scene in the driving skill evaluation. Furthermore, the device of the present embodiment uses the driving operation feature quantities (x1 to x4) that easily show the difference in the driving skill of the driver to evaluate the driving skill. Furthermore, the embodiment device evaluates (labels) the driving skill for the evaluation history data obtained for each characteristic driving scene, and then, by majority vote processing, determines the driving skill level corresponding to the largest number of driving characteristic labels. is determined as the driving skill level of the driver. As described above, the device according to the embodiment can improve the accuracy of the driver's driving skill evaluation.

＜変形例＞
本発明は上記実施形態に限定されることなく、本発明の範囲内において種々の変形例を採用することができる。 <Modification>
The present invention is not limited to the above embodiments, and various modifications can be adopted within the scope of the present invention.

例えば、上述の実施形態において、評価用履歴データとして、車両の運動を示すデータ（ヨーレートの時系列データ及びヨーレート変化率の時系列データ）を取得し、取得した車両の運動を示すデータが有する下記の第１乃至第４車両運動特徴量を、運転者の運転操作を示すデータが有する第１乃至第４運転操作特徴量ｘ１～ｘ４に代えて、使用してもよい。
・第１車両運動特徴量は、車両のヨーレートの変化の滑らかさに関する特徴量である。
・第２車両運転特徴量は、車両のヨーレート変化率の増加時間である。
・第３車両運転特徴量は、車両のヨーレート変化率のキープ時間である。
・第４車両運転特徴量は、車両のヨーレート変化率の減少時間である。 For example, in the above-described embodiment, data indicating the motion of the vehicle (time-series data of the yaw rate and time-series data of the rate of change of the yaw rate) is acquired as the history data for evaluation, and the data representing the acquired motion of the vehicle has the following data. may be used instead of the first to fourth driving operation feature amounts x1 to x4 included in the data indicating the driver's driving operation.
- The first vehicle motion feature quantity is a feature quantity relating to the smoothness of changes in the yaw rate of the vehicle.
- The second vehicle driving feature amount is the increase time of the yaw rate change rate of the vehicle.
- The third vehicle driving characteristic amount is the time during which the yaw rate change rate of the vehicle is maintained.
- The fourth vehicle driving characteristic quantity is the decrease time of the yaw rate change rate of the vehicle.

また、例えば、上述の実施形態の図５のフローチャートのステップ５３０の処理を省略して、ステップ５２５にて評価用履歴データにラベル付けした運転特性ラベルに対応する運転技量レベルを、ステップ５３５にて、判定結果として決定してもよい。なお、この場合においても、運転者の運転技量評価の精度を向上できる。 Alternatively, for example, the processing of step 530 in the flowchart of FIG. , may be determined as the determination result. Also in this case, the accuracy of the driver's driving skill evaluation can be improved.

１０…運転技量評価ＥＣＵ、１１…カメラセンサ、１２…アクセルペダル操作量センサ、１３…ブレーキペダル操作量センサ、１４…操舵角センサ、１５…車速センサ、１６…加速度センサ、１７…ヨーレートセンサ、１８…ＧＰＳ受信部

Reference Signs List 10 Driving skill evaluation ECU 11 Camera sensor 12 Accelerator pedal operation amount sensor 13 Brake pedal operation amount sensor 14 Steering angle sensor 15 Vehicle speed sensor 16 Acceleration sensor 17 Yaw rate sensor 18 … GPS receiver

Claims (1)

運転者の運転操作を示すデータ及び車両の運動を示すデータの何れかからなる運転操作関連データを取得するための検出部と、
前記検出部が取得した前記運転操作関連データのうちの特定の前記運転操作関連データを格納するための運転履歴データベースを含む記憶部と、
前記運転者の運転技量レベルを決定することにより前記運転者の運転技量を評価する運転技量評価部と、
を備え、
前記運転技量評価部は、
前記車両が所定の車速以上で所定の曲率半径以下のカーブ区間を走行したときの前記運転操作関連データを、評価用履歴データとして取得し、
前記評価用履歴データが有する所定の特徴量に基づいて、前記評価用履歴データが属するクラスが複数の段階に分けられた前記運転技量レベルに対応する複数のクラスのうちの何れに属するかを分類するための所定の分類モデルを用いて、取得した前記評価用履歴データの属する前記クラスを判定し、判定した前記クラスに対応するラベルを、前記評価用履歴データにラベル付けして、前記運転履歴データベースに格納し、
前記運転履歴データベースに格納されている前記ラベルについて、多数決処理を行うことによって、最多数の前記ラベルに対応する前記クラスに対応する前記運転技量レベルを、前記運転者の前記運転技量レベルとして、決定するように構成された、
運転技量評価装置において、
前記検出部は、
前記運転操作関連データとして、少なくとも操舵角のデータを取得するように構成され、
前記記憶部は、
前記運転操作関連データの時系列データを前記運転履歴データベースに格納するように構成され、
前記運転技量評価部は、
前記所定の特徴量として、前記評価用履歴データとしての前記操舵角の時系列データに基いて、第１運転操作特徴量（ｘ１）、第２運転操作特徴量（ｘ２）、第３運転操作特徴量（ｘ３）及び第４運転操作特徴量（ｘ４）を求め、
ここで、
前記第１運転操作特徴量（ｘ１）は、前記評価用履歴データとしての前記操舵角の時系列データを高速フーリエ変換により周波数領域に分解し、予め定められた所定の周波数帯域の片側振幅スペクトル値を周波数成分で積分した値であり、
前記第２運転操作特徴量（ｘ２）は、前記車両が前記カーブ区間を走行するときの前記運転者の切り込み操作時間（Ｔ２）と、前記カーブ区間の曲率半径（Ｒ）及び緩和曲線長（Ｃ）に基いて定まる切り込み操作の規範操作時間（Ｔｂ２）と、の差分を、当該切り込み操作の規範操作時間（Ｔｂ２）で割ることにより算出される比率であり、
前記第３運転操作特徴量（ｘ３）は、前記車両が前記カーブ区間を走行するときの前記運転者の保舵時間（Ｔ３）と、前記カーブ区間の距離であるカーブ距離（Ｄ）に基いて定まる保舵の規範操作時間（Ｔｂ３）と、の差分を、当該保舵の規範操作時間（Ｔｂ３）で割ることにより算出される比率であり、
前記第４運転操作特徴量（ｘ４）は、前記車両が前記カーブ区間を走行するときの前記運転者の切り戻し操作時間（Ｔ４）と、前記カーブ区間の曲率半径（Ｒ）及び緩和曲線長（Ｃ）に基いて定まる切り戻し操作の規範操作時間（Ｔｂ４）と、の差分を、当該切り戻し操作の規範操作時間（Ｔｂ４）で割ることにより算出される比率であり、
更に、前記所定の分類モデルとして、
前記第１運転操作特徴量（ｘ１）、前記第２運転操作特徴量（ｘ２）、前記第３運転操作特徴量（ｘ３）及び前記第４運転操作特徴量（ｘ４）を、ｗ１、ｗ２、ｗ３及びｗ４を所定値とする、
Ｆtotal＝ｗ１ｘ１＋ｗ２ｘ２＋ｗ３ｘ３＋ｗ４ｘ４
なる式に適用して値Ｆtotalを求め、更に、当該値Ｆtotalを
ｆ（Ｆtotal）=１／（１＋ｅ －(Ｆtotal) ）
なる式に適用して運転特性を判定するための値（ｆ（Ｆtotal））を求め、
前記値（ｆ（Ｆtotal））と所定の判定閾値（Ｆth）との比較に基いて前記取得した前記評価用履歴データの属する前記クラスを判定するモデルを用いる、
ように構成された、
運転技量評価装置。
a detection unit for acquiring driving-related data including either data indicating the driving operation of the driver or data indicating the movement of the vehicle;
a storage unit including a driving history database for storing specific driving operation-related data out of the driving operation-related data acquired by the detection unit;
a driving skill evaluation unit that evaluates the driving skill of the driver by determining the driving skill level of the driver;
with
The driving skill evaluation unit
Acquiring the driving operation-related data when the vehicle travels in a curve section having a radius of curvature of a predetermined radius or less at a vehicle speed of a predetermined speed or more, as history data for evaluation;
Based on a predetermined feature amount of the history data for evaluation, classifying to which of a plurality of classes corresponding to the driving skill levels divided into a plurality of stages the class to which the history data for evaluation belongs belongs The class to which the acquired history data for evaluation belongs is determined using a predetermined classification model for determining the history data for evaluation, and the label corresponding to the determined class is attached to the history data for evaluation to determine the driving history. store in a database,
By performing majority vote processing for the labels stored in the driving history database, the driving skill level corresponding to the class corresponding to the largest number of the labels is determined as the driving skill level of the driver. configured to
In the driving skill evaluation device,
The detection unit is
configured to acquire at least steering angle data as the driving operation related data;
The storage unit
configured to store the time-series data of the driving operation-related data in the driving history database;
The driving skill evaluation unit
As the predetermined characteristic amount, a first driving characteristic amount (x1), a second driving characteristic amount (x2), a third driving characteristic amount, based on the time-series data of the steering angle as the history data for evaluation. Obtaining the amount (x3) and the fourth driving operation feature amount (x4),
here,
The first driving operation characteristic amount (x1) is obtained by decomposing the time-series data of the steering angle as the history data for evaluation into a frequency domain by a fast Fourier transform, and obtaining a one-sided amplitude spectrum value in a predetermined frequency band. is the value obtained by integrating the frequency component,
The second driving operation feature amount (x2) is the turning operation time (T2) of the driver when the vehicle travels in the curve section, the curvature radius (R) of the curve section, and the transition curve length (C ) is a ratio calculated by dividing the difference between the standard operation time (Tb2) of the cutting operation determined based on ) by the standard operation time (Tb2) of the cutting operation,
The third driving operation feature amount (x3) is based on the driver's steering holding time (T3) when the vehicle travels in the curve section and a curve distance (D) that is the distance of the curve section. It is a ratio calculated by dividing the difference between the standard operation time (Tb3) for holding the fixed steering by the standard operation time (Tb3) for holding the steering,
The fourth driving operation feature amount (x4) includes the steering operation time (T4) of the driver when the vehicle travels in the curve section, the curvature radius (R) of the curve section, and the transition curve length ( C) is a ratio calculated by dividing the difference between the reference operation time (Tb4) of the switchback operation determined based on C) by the reference operation time (Tb4) of the switchback operation,
Furthermore, as the predetermined classification model,
The first driving characteristic amount (x1), the second driving characteristic amount (x2), the third driving characteristic amount (x3), and the fourth driving characteristic amount (x4) are represented by w1, w2, and w3. and w4 is a given value,
F total = w1x1 + w2x2 + w3x3 + w4x4
The value Ftotal is obtained by applying the following formula, and the value Ftotal is
f(Ftotal)=1/(1+e- (Ftotal) )
Obtain a value (f (Ftotal)) for determining the driving characteristics by applying the formula
using a model that determines the class to which the acquired evaluation history data belongs based on a comparison between the value (f(Ftotal)) and a predetermined determination threshold (Fth);
configured as
Driving skill evaluation device.
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