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WO2013183117A1 - 運転特性推定装置及び運転支援システム - Google Patents

運転特性推定装置及び運転支援システム Download PDF

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Publication number
WO2013183117A1
WO2013183117A1 PCT/JP2012/064470 JP2012064470W WO2013183117A1 WO 2013183117 A1 WO2013183117 A1 WO 2013183117A1 JP 2012064470 W JP2012064470 W JP 2012064470W WO 2013183117 A1 WO2013183117 A1 WO 2013183117A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
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operation start
index value
start time
probability density
vehicle
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
PCT/JP2012/064470
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
青木　宏文
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toyota Motor Corp
Original Assignee
Toyota Motor Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Toyota Motor Corp filed Critical Toyota Motor Corp
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Priority to US14/405,537 priority patent/US10518782B2/en
Priority to PCT/JP2012/064470 priority patent/WO2013183117A1/ja
Priority to DE112012006465.8T priority patent/DE112012006465B4/de
Priority to JP2014519725A priority patent/JP5854133B2/ja
Publication of WO2013183117A1 publication Critical patent/WO2013183117A1/ja
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Ceased legal-status Critical Current

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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/08—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to drivers or passengers
    • B60W40/09—Driving style or behaviour
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems
    • G08G1/166—Anti-collision systems for active traffic, e.g. moving vehicles, pedestrians, bikes
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems
    • G08G1/167—Driving aids for lane monitoring, lane changing, e.g. blind spot detection
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2540/00—Input parameters relating to occupants
    • B60W2540/12—Brake pedal position
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2540/00—Input parameters relating to occupants
    • B60W2540/30—Driving style

Definitions

  • the present invention relates to a driving characteristic estimation device that estimates a driving characteristic of a driver, and a driving support system that performs driving support according to the driving characteristic.
  • Patent Document 1 is a device that warns a driver of a vehicle that the brake operation is performed so as not to collide with a target such as a preceding vehicle, and the brake of the driver of the vehicle with respect to the target.
  • a technique for adjusting the notification timing of the rear-end collision alarm that is, the relative distance (alarm distance) with the target that issues the rear-end collision alarm based on the timing is disclosed. The warning distance is adjusted based on the own vehicle speed at the time of the driver's brake operation on the target and the relative speed of the target with respect to the own vehicle.
  • Patent Document 2 a technique for calculating a perceived relative distance between the own vehicle and the perceived object based on the actual relative distance between the own vehicle and the perceived object, the own vehicle and the perceived object.
  • This technology calculates the ratio of the perceived relative distance to the perceived relative speed (perceived relative ratio) based on the actual relative speed between the vehicle and the perceived object.
  • a technique for performing vehicle control when the relative ratio exceeds a threshold value is disclosed.
  • the perceptual object is an object that is recognized by the driver while driving.
  • the perceived relative distance is a relative distance between the perceived object recognized by the driver.
  • the perceived relative speed is a relative speed between the perceived object recognized by the driver.
  • Patent Document 3 a history of brake operation timing and steering operation timing by the driver when the relative distance between the host vehicle and the preceding vehicle becomes a predetermined distance is accumulated, and an average value of each is calculated. If the relative speed with the preceding vehicle is less than or equal to a predetermined value, an alarm is issued by comparing the actual value of the driver with respect to the brake operation timing and the average value, and if the relative speed with the preceding vehicle is greater than the predetermined value, the steering operation There is disclosed a technique for performing an alarm by comparing an actual value and an average value of a driver regarding timing.
  • an object of the present invention is to provide a driving characteristic estimation device and a driving support system that can improve the disadvantages of the conventional example and can accurately estimate the driving characteristics of the driver.
  • a driving characteristic estimation device includes an operation start index value calculation unit that calculates an index value of an operation start time according to the operation content of a driver driving a vehicle, and the operation start time.
  • Each probability at the calculated index value based on the probability density function for each state at the operation start time with respect to the index value and the index value at the operation start time calculated by the operation start index value calculation unit A driving characteristic estimation unit that obtains a ratio of the probability density to the total value in the density function and weights the ratio of the probability density to the total value to estimate the driving characteristic of the driver is provided.
  • the driving support system includes an operation start index value calculation unit that calculates an index value of an operation start time according to the operation content of the driver who drives the vehicle, and the operation start Based on each probability density function for each state of the operation start time with respect to the index value of the time and the index value of the operation start time calculated by the operation start index value calculation unit, each of the calculated index values
  • a driving characteristic estimation unit that obtains a ratio of the probability density function to the total value of the probability density and weights the ratio of the probability density to the total value to estimate the driving characteristic of the driver, and according to the estimated driving characteristic
  • a driving support control unit that performs driving support.
  • the frequency distribution of the operation start time with respect to the plurality of acquired index values of the operation start time is divided into a plurality of states of the operation start time by the driver, and the operation start time of each of the frequency distributions is divided. It is desirable to provide a probability density function calculation unit that calculates the probability density function for each state of the operation start time with respect to the index value.
  • the operation start index value calculating unit calculates an index value of a driver's brake operation start time, and the driving characteristic estimation unit is provided for each state of the brake operation start time with respect to the index value of the brake operation start time. Based on each probability density function and the index value of the brake operation start time calculated by the operation start index value calculation unit, a ratio of the calculated probability value to the total value of the probability density in each probability density function is calculated. It is desirable to calculate and weight the ratio of the respective probability density to the total value and estimate the inter-vehicle distance tendency with the preceding vehicle as the driving characteristic.
  • the operation start index value calculation unit calculates an index value of an operation start time according to a plurality of operation details of the driver, and the driving characteristic estimation unit calculates the operation start time index for each operation content.
  • Each probability density function at the calculated index value based on each probability density function for each state of the operation start time with respect to the value and the index value of the operation start time calculated by the operation start index value calculation unit It is desirable to obtain a ratio of the probability density to the total value of the vehicle and weight the ratio of the probability density to the total value to estimate the inter-vehicle distance tendency with respect to the preceding vehicle as the driving characteristic.
  • the driving characteristic estimation device and the driving support system according to the present invention can accurately estimate the driving characteristics of the driver, the driving support according to the driving characteristics is performed, and the driving operation of the driver is also performed for the driving support. It will be carried out with high accuracy according to the tendency.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a driving characteristic estimation device and a driving support system according to the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining the process of calculating the index value of the brake operation start time.
  • FIG. 3A is a frequency distribution diagram when the brake operation start time is early.
  • FIG. 3-2 is a frequency distribution diagram when the brake operation start timing is normal.
  • FIG. 3-3 is a frequency distribution diagram when the brake operation start timing is late.
  • FIG. 4 is a diagram summarizing the frequency distributions of FIGS. 3-1 to 3-3.
  • FIG. 5 is a diagram showing the frequency distribution of FIG. 4 in the form of a probability density function of a normal distribution.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating each probability density for an index value at a certain brake operation start time.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining an inter-vehicle distance tendency with respect to an index value at a certain brake operation start time.
  • FIG. 8 is a flowchart for explaining driving characteristic estimation.
  • FIG. 9 is an example of test results.
  • FIG. 10 is an example of test results.
  • the driving characteristic estimation device estimates a driving characteristic of the driver based on information on a driving state of the vehicle, information on an operation state of a driver driving the vehicle, and the like.
  • the traveling state of the vehicle is, for example, an acceleration traveling state, a decelerating traveling state, a constant speed traveling state, a straight traveling state, a turning traveling state, or the like.
  • the operation state of the driver is, for example, a brake operation state, an accelerator operation state, a steering operation state, or the like.
  • the driving characteristic of the driver is a characteristic of the driving mode that depends on the driver's preference, and is referred to as a preference size of the inter-vehicle distance from the preceding vehicle by the driver (hereinafter referred to as “inter-vehicle distance tendency”).
  • the driving support system provides support to the driver of the own vehicle during driving.
  • This exemplary driving support system includes a driving characteristic estimation device and a driving support device, and performs driving support based on the driving characteristics of the driver estimated by the driving characteristic estimation device.
  • Driving support control includes, for example, preceding vehicle follow-up control, collision avoidance support control, lane departure warning control (LDW: Lane Depa-rture Warning), lane maintenance support control (LKA: Lane Keeping Assist), and stagger warning (random / There is a drowsiness driving alarm) control, a curve vehicle speed alarm control, a curve vehicle speed deceleration control, a driver's casual / drowsiness estimation control, a driving diagnosis, and the like.
  • LDW Lane Depa-rture Warning
  • LKA Lane Keeping Assist
  • stagger warning random / There is a drowsiness driving alarm
  • a curve vehicle speed alarm control a curve vehicle speed deceleration control
  • the driver's inter-vehicle distance tendency is estimated based on the brake operation state, and when the inter-vehicle distance with the preceding vehicle decreases, a warning sound is issued at the inter-vehicle distance according to the inter-vehicle distance tendency.
  • a driving characteristic estimation device and a driving support system that prompt the driver to perform a brake operation for avoiding a collision with a preceding vehicle will be described.
  • vehicle ECU electronice control device
  • vehicle ECU 1 that performs vehicle control and the like.
  • a vehicle speed detection device 2 a distance detection device 3, a brake device 4, a brake operation detection device 5, and an alarm device 6 are connected to the vehicle ECU 1.
  • the vehicle speed detection device 2 is a vehicle speed sensor for detecting the vehicle speed Vs [m / s] of the host vehicle.
  • a rotation angle sensor that detects the rotation angle of the output shaft of a power transmission device such as a transmission, a wheel speed sensor that detects the wheel speed of each wheel, or the like may be used as the vehicle speed detection device 2.
  • a detection signal of the vehicle speed detection device 2 is output to the vehicle ECU 1.
  • the vehicle ECU 1 calculates the vehicle speed Vs of the host vehicle based on the detection signal.
  • the distance detection device 3 is a distance for detecting an actual relative distance (hereinafter referred to as “actual relative distance”) Dr [m] between the own vehicle and an object in front of the own vehicle (preceding vehicle). It is a sensor. As the distance detection device 3, a millimeter wave radar may be used. This millimeter wave radar is attached to, for example, the center of the front part of the vehicle (inside the front grill or the like). This millimeter wave radar emits a millimeter wave to a predetermined range in front of the host vehicle, and receives the millimeter wave reflected by an object existing in front of the host vehicle.
  • This millimeter-wave radar detects the actual relative distance Dr by measuring the time from emission to reception and calculating the distance from the vehicle (millimeter-wave radar placement site) to the object ahead. .
  • the millimeter wave radar can also detect an actual relative speed (hereinafter referred to as “actual relative speed”) Vr between the own vehicle and a front object (preceding vehicle).
  • the actual relative speed Vr is detected by calculating the speed difference between the vehicle speed Vs of the own vehicle and the speed of the object ahead (the vehicle speed of the preceding vehicle) using the Doppler effect.
  • This millimeter wave radar outputs the detected actual relative distance Dr and actual relative speed Vr to the vehicle ECU 1.
  • the distance detection device 3 may be a radar using a laser or infrared rays, an imaging device such as a CCD (charge coupled device) camera, or the like.
  • the vehicle ECU 1 in this case performs image processing on the captured image data in the front imaged by the imaging device, and calculates the actual relative distance Dr.
  • the vehicle ECU 1 may calculate the actual relative speed Vr based on, for example, a change in the actual relative distance Dr over time.
  • the brake device 4 generates a braking force on each wheel by a driver's brake depression operation, and also generates a braking force on a wheel to be controlled in each wheel according to a command from the vehicle ECU 1.
  • the brake device 4 includes an actuator capable of controlling the hydraulic pressure supplied to a braking unit (caliper or the like) for each wheel.
  • the actuator can output the master cylinder pressure corresponding to the amount of operation of the brake pedal by the driver as it is, and can also increase and decrease the master cylinder pressure in accordance with a command from the vehicle ECU 1. .
  • the brake operation detection device 5 detects a driver's brake depression operation.
  • a stop lamp input switch (so-called stop lamp switch) linked to a driver's brake depression operation may be used.
  • the stop lamp switch turns on the stop lamp and outputs an ON signal to the vehicle ECU 1 in accordance with the driver's brake depression operation. Therefore, the vehicle ECU 1 can detect the driver's brake depression operation based on the ON signal.
  • a sensor that detects an operation amount of the brake pedal by the driver a depression operation amount such as a pedal opening degree or a pedal operation speed
  • a depression operation amount such as a pedal opening degree or a pedal operation speed
  • the alarm device 6 alerts the driver by stimulating the driver's hearing and vision.
  • this alarm device 6 there is a sound generator that transmits an alarm to the driver by sound.
  • an alarm sound such as a beep sound, audio information of notification contents, and the like can be considered.
  • this warning device 6 there is also a device that transmits a warning to the driver by display on a display device such as a monitor.
  • the display contents blinking display, lighting display, character information of notification contents, and the like are conceivable.
  • the driving characteristic estimation device calculates an index value of the operation start time according to the operation content of the driver who drives the vehicle. Then, the driving characteristic estimation device uses the calculated index value based on each probability density function for each state of the operation start time with respect to the index value of the operation start time and the calculated index value of the operation start time. The ratio of the probability density in each probability density function to the total value of the probability density is obtained, and the driving characteristic of the driver is estimated by weighting the ratio of the probability density to the total value.
  • the vehicle ECU 1 is provided with an operation start index value calculation unit 1a that calculates an index value of the operation start time, and a driving characteristic estimation unit 1b that estimates the driving characteristics of the driver in this way.
  • the index value of the start time of the brake depression operation in the driver's brake operation (hereinafter also referred to as “brake operation start time”) is calculated. Further, in this example, based on each probability density function for each state (early, late, etc.) of the brake operation start time with respect to the index value of the brake operation start time and the calculated index value of the brake operation start time, A ratio with respect to the total value of the probability density in each probability density function with the calculated index value is obtained, and the driving characteristic of the driver is estimated by weighting the ratio with respect to the total value of each probability density.
  • the operation start index value calculation unit 1a calculates the index value PRE (BRK) of the brake operation start time based on the following formula 1.
  • the denominator of Equation 1 is a relative distance (perceived relative distance) to the object (preceding vehicle) recognized by the driver, and the actual relative distance Dr based on the driver's sense (illusion). Is corrected.
  • the driver of the own vehicle has an illusion that the higher the vehicle speed Vs of the own vehicle, the faster the relative speed is than the actual relative speed Vr. For example, if the actual relative distance Dr is the same when the vehicle is traveling on a general road at medium and low speeds and when traveling on a highway at high speed, the driver is more likely to travel on the highway. The illusion is that the relative speed is faster than when driving on general roads.
  • the numerator is a relative speed (perceived relative speed) between the object (preceding vehicle) recognized by the driver and corrects the actual relative speed Vr based on the driver's sense (illusion). It is a thing.
  • the driver of the own vehicle has an illusion that the relative distance is closer to the actual relative distance Dr as the actual relative distance Dr is longer. For example, when looking at utility poles that are lined up at equal intervals in the direction of travel of the vehicle, the distance between the utility poles appears to be narrower as the utility poles are located farther away. The illusion of being near.
  • Equation 1 models an estimation model of the brake operation start timing, and is expressed as a ratio of the perceived relative distance and the perceived relative speed.
  • Vs”, “Vr”, and “Dr” are the vehicle speed, the actual relative speed, and the actual relative distance of the own vehicle, as described above.
  • Ax is an actual relative acceleration between the own vehicle and the preceding vehicle (hereinafter referred to as “actual relative acceleration”). The actual relative speed Vr and the actual relative acceleration Ax are positive when the host vehicle is moving away from the preceding vehicle.
  • ⁇ ”, “ ⁇ ”, and “n” are parameters determined by matching. For example, “ ⁇ ” is in the range of 0 to 1 (0 ⁇ ⁇ 1). “ ⁇ ” is in the range of 0 to 3 (0 ⁇ ⁇ 3). “N” is in the range of 0 to 1 (0 ⁇ n ⁇ 1).
  • the index value PRE (BRK) of the brake operation start time becomes smaller as the own vehicle is further away from the preceding vehicle. That is, the index value PRE (BRK) indicates that the smaller the value is, the earlier the brake operation start timing is.
  • the index value PRE (BRK) increases as the own vehicle approaches the preceding vehicle. That is, the index value PRE (BRK) indicates that the larger the value is, the later the brake operation start timing is.
  • the driving characteristic estimation unit 1b is a state of the brake operation start timing with respect to the index value PRE (BRK) of the brake operation start time calculated by the operation start index value calculation unit 1a and the index value PRE (BRK) of the brake operation start time. Based on each probability density function for each, the driving characteristics of the driver whose index value PRE (BRK) is calculated are estimated.
  • each probability density function for each state of the brake operation start time with respect to the index value PRE (BRK) of the brake operation start time for example, the driving data of a plurality of drivers in a plurality of driving patterns are analyzed, Prepare as a map in advance.
  • Each probability density function for each state may be one in which a map registered first is updated as the driver travels.
  • the vehicle ECU 1 is provided with a probability density function calculation unit 1c that calculates and updates each probability density function for each state.
  • the probability density function calculating unit 1c divides the frequency distribution of the operation start time with respect to the obtained index values of the plurality of operation start times into a plurality of states of the operation start time by the driver, and for each frequency distribution.
  • a probability density function for each state of the operation start time with respect to the index value of the operation start time is calculated.
  • the frequency distribution of the brake operation start timing with respect to the obtained index value PRE (BRK) of the brake operation start timings of the plurality of drivers is represented by a plurality of brake operation start timing states (early, late, etc.) by the driver.
  • a probability density function is calculated for each state of the brake operation start time with respect to the index value PRE (BRK) of the brake operation start time.
  • an average value of the index value PRE (BRK) of the brake operation start time is obtained for each travel data, and each average value is obtained.
  • BRK index value of the index value of the brake operation start time
  • it is divided into three groups: a group in which the brake operation start timing is early, a group in a normal state, and a group in a late state.
  • the brake operation start timing is in the normal state, for example, if the average value of the inter-vehicle distance from the preceding vehicle where many drivers perform the brake depression operation is the reference inter-vehicle distance, the brake is applied at the reference inter-vehicle distance.
  • the brake operation start time is early, the brake operation start time is earlier than in the normal state, that is, the distance between the vehicle and the preceding vehicle is greater than the reference vehicle distance. This means a state where the brake depression operation is started when it is large. Also, when the brake operation start time is late, it means that the brake operation start time is later than in the normal state, that is, when the distance between the vehicle and the preceding vehicle is smaller than the reference vehicle distance. The state where the brake depression operation is started.
  • the probability density function calculation unit 1c makes a frequency distribution chart for each group as shown in the diagram on the right side of FIG.
  • FIGS. 3-1 to 3-3 are frequency distribution diagrams of the respective groups.
  • FIG. 4 is a diagram showing the frequency distribution of each group collectively. 3 to 4, the horizontal axis represents the index value PRE (BRK) of the brake operation start timing, and the vertical axis represents the number of times the brake depression operation is detected.
  • PRE index value
  • the probability density function calculating unit 1c calculates a probability density function for each state from the frequency distribution for each state at the brake operation start timing (FIG. 4). Specifically, for each frequency distribution (normal distribution), a probability density function for each state of the brake operation start time with respect to the index value PRE (BRK) of the brake operation start time is calculated. That is, the frequency distribution (normal distribution) of each group is represented in the form of a probability density function of a normal distribution as shown in FIG. Each probability density function is stored as a map in the storage device. In FIG. 5, the horizontal axis represents the index value PRE (BRK) of the brake operation start time, and the vertical axis represents the probability density.
  • Equation 2 the probability density function of the normal distribution is as shown in Equation 2 below. “ ⁇ ” represents the standard deviation of the probability density function, “ ⁇ 2 ” represents the variance of the probability density function, and “ ⁇ ” represents the average of the probability density function.
  • the map of the probability density function is stored in the storage device of the vehicle, but the map may be stored in a storage device such as a server outside the vehicle in addition to the storage device in the vehicle.
  • a storage device such as a server outside the vehicle in addition to the storage device in the vehicle.
  • the synchronization may be executed in response to a command from the driver or the like, or may be executed when the map is updated as the vehicle travels.
  • cloud computing technology or the like can be used.
  • the map information stored in the storage device outside the vehicle may be applied only to the driver, and can be used as a database for statistically analyzing the driving characteristics of various drivers. is there.
  • the driver's latest map is stored outside the vehicle even if the driver gets on another vehicle by replacement or rental of the vehicle.
  • the information on the driving characteristics of the driver can be used immediately by another vehicle.
  • the number of drivers and travel patterns for creating a database increase, so that, for example, the accuracy of map information registered first in the vehicle can be increased.
  • the driving characteristic estimation unit 1b calculates the numerical value of the probability density function of each state at the brake operation start time corresponding to the index value PRE (BRK) of the brake operation start time calculated by the operation start index value calculation unit 1a.
  • FIG. 6 shows numerical values a, b, and c in each state of the brake operation start timing when the index value PRE (BRK) is 0.2.
  • the numerical value a indicates the probability density when the brake operation start time is early.
  • the numerical value b indicates the probability density when the brake operation start time is in a normal state.
  • the numerical value a indicates the probability density when the brake operation start time is early.
  • the numerical value b indicates the probability density when the brake operation start time is in a normal state.
  • the numerical value c indicates the probability density when the brake operation start timing is late.
  • the driving characteristic estimation unit 1b calculates the total value based on the numerical values a, b, and c.
  • the total value is a total value of probability densities a, b, and c in each probability density function (probability density function in each state at the time of starting the brake operation) at the calculated index value PRE (BRK).
  • the driving characteristic estimation unit 1b has a ratio (a / a + b + c) to the total value of the probability densities a, b, c when the brake operation start timing is early, and the probability density a, when the brake operation start timing is normal.
  • the driving characteristic estimation unit 1b estimates the driving characteristics (inter-vehicle distance tendency) of the driver by weighting the respective ratios.
  • the index value ⁇ (B-on, PRE (BRK)) of the weighted driving characteristic can be obtained by the following formula 3. “B-on, PRE (BRK)” in the parentheses is when the brake operation is started and the index value PRE (BRK) of the brake operation start timing is a certain value (for example, 0.2 or the like described above). This is an index value ⁇ of the driving characteristic (inter-vehicle distance tendency).
  • P 1 ”, “p 2 ”, and “p 3 ” are respectively a weight coefficient when the brake operation start time is early, a weight coefficient when the brake operation start time is normal, and a brake operation start time. It represents the weighting factor in the slow state.
  • These weighting factors p 1 , p 2 , and p 3 may be fixed values or values that can be varied according to the driving situation. For example, in a congested traffic situation, the vehicle speed is lower and the inter-vehicle distance from the preceding vehicle is shorter than in a non-congested traffic situation.
  • the weight (weight coefficient p 1 ) when the brake operation start time is early is reduced, while the weight (weight coefficient p 3) when the brake operation start time is late. ).
  • the weight (weight coefficient p 1 ) when the brake operation start time is early is increased, while the weight (weight coefficient) when the brake operation start time is late. p 3 ) is reduced.
  • the general road has a lower vehicle speed and a shorter inter-vehicle distance from the preceding vehicle than the highway.
  • the weight (weight coefficient p 1 ) when the brake operation start timing is early is reduced, while the weight (weight coefficient p 3 ) is increased when the brake operation start timing is late.
  • the weight (weight coefficient p 1 ) when the brake operation start time is early is increased, while the weight (weight coefficient p 3 ) when the brake operation start time is late. Make it smaller.
  • the driving characteristic estimation unit 1b estimates the driving characteristic (inter-vehicle distance tendency) of the driver based on the index value ⁇ .
  • the index value ⁇ indicates driving characteristics (inter-vehicle distance tendency) stepwise or steplessly depending on the magnitude of the numerical value. For example, in this example, three stages of driving characteristics (inter-vehicle distance tendency) are set, in which the inter-vehicle distance at which the brake depression operation is started is long, and is usually short. In this example, as the index value ⁇ is smaller than the index value ⁇ 0 when the brake depression operation is started at a normal inter-vehicle distance, the inter-vehicle distance at which the brake depression operation is started is longer than the normal inter-vehicle distance.
  • FIG. 7 illustrates the calculation result of the index value ⁇ for each index value PRE (BRK) at the brake operation start timing in FIGS. 5 and 6. According to FIG. 7, when the index value PRE (BRK) is 0.2, the inter-vehicle distance at which the brake depression operation is started is longer than the normal inter-vehicle distance, and the brake operation start timing is normal.
  • the vehicle distance tendency is fast. Further, it can be seen that when the index value PRE (BRK) is 0.7, the vehicle-to-vehicle distance tendency that the vehicle-to-vehicle distance at which the brake depression operation is started, that is, the brake operation start timing is normal is shown.
  • the calculation result of the index value ⁇ is changed to each state of the brake operation start timing (early, normal, slow) or each state of the inter-vehicle distance (long, normal, short). It may be replaced with a corresponding one-dimensional scalar quantity (1, 2, 3, etc.).
  • the vehicle ECU 1 is provided with a driving support control unit 1d that executes driving support control.
  • the driving support control unit 1d performs driving support control based on the driving characteristics (inter-vehicle distance tendency). For example, the driving support control unit 1d, when this driver shows a vehicle-to-vehicle distance tendency to perform a brake operation at a normal brake operation start time, when the own vehicle and a preceding vehicle approach the reference vehicle-to-vehicle distance.
  • the alarm device 6 is actuated to alert the driver.
  • the driving support control unit 1d indicates that the driver and the preceding vehicle reach the reference inter-vehicle distance when the driver shows a tendency of the inter-vehicle distance that the brake operation is performed earlier than usual.
  • the alarm device 6 is activated to alert the driver.
  • the driving support control unit 1d determines that the inter-vehicle distance between the host vehicle and the preceding vehicle is the reference inter-vehicle distance when the driver indicates a vehicle-to-vehicle distance tendency that the driver performs a brake operation at a brake operation start timing later than normal.
  • the alarm device 6 is activated to alert the driver.
  • the alarm device 6 it is desirable to operate the alarm device 6 in a state where the host vehicle is closer to the preceding vehicle than the reference inter-vehicle distance as the index value ⁇ is increased. However, when the host vehicle approaches the preceding vehicle up to a predetermined inter-vehicle distance, it is desirable to activate the alarm device 6 regardless of the index value ⁇ in order to avoid a rear-end collision.
  • the driving support control unit 1d operates the brake device 4 in place of the alarm by the alarm device 6 or together with the alarm to generate a braking force on each wheel or control each wheel by the driver's brake operation. Driving assistance for assisting increase in power may be performed.
  • the driving characteristic estimation device and driving support system can accurately estimate the driving characteristics of the driver, which changes depending on the driving environment, mood, etc. even within one driving.
  • Driving assistance can be implemented.
  • driving support such as warning is performed according to the inter-vehicle distance tendency with the preceding vehicle according to the tendency of the driver's braking operation start time
  • intervention such as warning is quick
  • the driver does not feel uncomfortable, such as being late, and unnecessary feelings such as warning due to the fact that intervention such as warning is early with respect to his driving characteristics.
  • this driving support system uses the vehicle speed Vs, the actual relative vehicle speed Vr, etc. of the own vehicle when estimating the driving characteristics of the driver, and the acceleration / deceleration of the own vehicle or the preceding vehicle is taken into consideration. In this respect, the timing of intervention such as warnings is optimized.
  • Formula 3 can be expanded like Formula 7 below based on Formula 4-6 below by replacing Formula 2 with each state of the brake operation start timing.
  • ⁇ (a)”, “ ⁇ (b)”, and “ ⁇ (c)” are dispersion when the brake operation start time is early, dispersion when the brake operation start time is normal, and brake This shows the dispersion when the operation start time is late.
  • ⁇ (a)”, “ ⁇ (b)”, and “ ⁇ (c)” are the average when the brake operation start timing is early, the average when the brake operation start timing is normal, and the brake operation start It represents the average when the time is late.
  • the driving support system executes the deceleration control at the inter-vehicle distance according to the inter-vehicle distance tendency. Also good.
  • this driving support system may execute both warning sound generation and deceleration control.
  • the deceleration control is control for decelerating the vehicle from a state where the driver is not operating the brake, or control for further decelerating the vehicle from the state where the driver is operating the brake.
  • the index value PRE (BRK) of the brake operation start time represents the driving characteristics of the driver. Therefore, for example, when the index value PRE (BRK) of the brake operation start time becomes larger than a predetermined threshold, the drive support device determines that the brake operation start time is late and performs drive support. Also good.
  • the driving characteristic estimation device and the driving support system of the above-described embodiment use parameters such as the tendency of the brake operation start time for the preceding vehicle in order to estimate the driving characteristics (inter-vehicle distance tendency) of the driver.
  • the driving characteristic estimation device and the driving support system according to the present modified example can operate on a preceding vehicle different from or in addition to the estimation of the driving characteristic (inter-vehicle distance tendency) based on the tendency of the brake operation start timing.
  • Driving characteristics (inter-vehicle distance tendency) are estimated on the basis of the parameters of the operator's operation tendency, the parameters of the driving environment (such as the gradient of the driving path), and the parameters of the vehicle traveling state (such as vehicle lateral acceleration).
  • the tendency of the accelerator off operation start time for the preceding vehicle can be considered.
  • This parameter is mainly used for estimation learning on an uphill road or an expressway.
  • the index value PRE (ACC) of the driver's accelerator-off operation start timing is calculated.
  • the index value PRE (ACC) can be obtained by an arithmetic expression equivalent to the above-described expression 1, and is calculated by replacing each parameter such as the vehicle speed Vs of the own vehicle of the expression 1 with information at the time of starting the accelerator-off operation. .
  • the probability density function in each state (early, normal, late) at the start time of the accelerator-off operation is used.
  • Each probability density function may be obtained in the same manner as the probability density function shown in FIG.
  • the numerical values a, b, and c of the probability density function in each state are read.
  • the driving characteristic estimator 1b calculates the ratio (a / a + b + c) to the total value of the probability densities a, b, and c when the accelerator off operation start timing is early, and the accelerator off Ratio (b / a + b + c) to the total value of probability density a, b, c when the operation start time is normal, and relative to the total value of probability density a, b, c when the accelerator off operation start time is late.
  • the ratio (c / a + b + c) is determined.
  • the index value ⁇ (ACC-on, PRE (ACC)) of the driving characteristic based on the accelerator-off operation is obtained using an arithmetic expression equivalent to Expression 3 described above.
  • “p 1 ”, “p 2 ”, and “p 3 ” are respectively a weighting coefficient when the accelerator-off operation start timing is early, a weighting coefficient when the accelerator-off operation start timing is normal, This is a weighting coefficient when the accelerator off operation start timing is late.
  • the calculation result of the index value ⁇ is a one-dimensional scalar quantity corresponding to each state of the accelerator-off operation start timing (early, normal, slow) or each state of the inter-vehicle distance (long, normal, short).
  • the driving characteristic estimation unit 1b has a tendency of an average inter-vehicle time with the preceding vehicle when the driver is following the preceding vehicle in his / her driving (hereinafter referred to as “following average inter-vehicle time”). Based on these parameters, the driving characteristics (inter-vehicle distance tendency) of the driver may be estimated. In that case, for example, the follow-up average inter-vehicle time within the period when the follow-up traveling continues for a predetermined distance or more or a predetermined time or more is obtained. Also in this case, it is desirable to replace the estimation result with a one-dimensional scalar quantity (1, 2, 3, etc.) corresponding to each state (long, normal, short) of the inter-vehicle distance. This parameter is mainly used for estimation learning on a highway.
  • the configuration is such that the driving characteristics (inter-vehicle distance tendency) of the driver can be estimated even when there is no preceding vehicle.
  • the vehicle tends to increase in vehicle deceleration when the brake pedal force is large, and decrease in vehicle deceleration when the brake pedal force is small.
  • a driver with a large brake pedal effort tends to have a shorter distance from the preceding vehicle when a brake depression operation is performed to maintain a distance between the preceding vehicle and a driver with a smaller brake pedal effort, for example. .
  • the driving characteristic estimation unit 1b may estimate the driving characteristic (inter-vehicle distance tendency) of the driver based on a parameter called an average vehicle deceleration tendency at the time of the brake operation. Also in this case, it is desirable to replace the estimation result with a one-dimensional scalar quantity (1, 2, 3, etc.) corresponding to each state (long, normal, short) of the inter-vehicle distance. Since this parameter can obtain more sampling data than the parameters exemplified above, it is possible to increase the execution frequency of the estimation learning.
  • the operation start index value calculation unit 1a calculates an index value of an operation start time according to a plurality of operation details (brake depression operation, accelerator off operation, etc.) of the driver. Then, for each operation content, the driving characteristic estimation unit 1b, for each operation content, each probability density function for each operation start time state with respect to the operation start time index value and the operation start time index calculated by the operation start index value calculation unit 1a. Based on the value, a ratio to the total value of the probability density in each probability density function at the calculated index value is obtained, the ratio to the total value of each probability density is weighted, and the preceding vehicle in the driver is determined. Is estimated as driving characteristics.
  • this driving characteristic estimation device and driving support system when the driving characteristic corresponding to one kind of operation content is estimated a predetermined number of times, the moving average is obtained and determined as the final driving characteristic of the driver. Then, this final judgment is learned (updated) as a driving characteristic estimation learning result.
  • the vehicle ECU 1 determines whether or not the vehicle is under cruise control (step ST1).
  • the vehicle ECU 1 starts estimating the driving characteristics (inter-vehicle distance tendency) of the driver of the own vehicle unless the own vehicle is under cruise control.
  • the operation start index value calculation unit 1a determines whether or not the vehicle meets a predetermined condition (step ST2). For example, when the driver performs an accelerator-off operation to maintain a distance between the preceding vehicle and the driver performs a brake depression operation to maintain a distance between the preceding vehicle, When the driver follows the preceding vehicle by his / her own driving, the preceding vehicle does not exist but the vehicle deceleration is generated by the driver's brake depression operation. If the predetermined condition is not satisfied, the operation start index value calculation unit 1a repeats the determination in step ST2.
  • the operation start index value calculation unit 1a calculates an index value PRE (ACC) of an accelerator off operation start time in the case of an accelerator off operation, and calculates an index value PRE (BRK) of a brake operation start time in the case of a brake depression operation. (Step ST3).
  • step ST3 is not performed, Proceed to next step ST4.
  • the driving characteristic estimation unit 1b determines whether or not estimation learning of driving characteristics (inter-vehicle distance tendency) using the presence of a preceding vehicle can be executed (step ST4).
  • the vehicle speed Vs of the host vehicle is equal to or higher than the predetermined vehicle speed and the inter-vehicle distance from the preceding vehicle is equal to or less than the predetermined distance
  • estimation learning of driving characteristics (inter-vehicle distance tendency) using the presence of the preceding vehicle is executed.
  • the predetermined vehicle speed and the predetermined distance may be determined based on, for example, whether or not the driver's accelerator-off operation or brake depression operation is an operation affected by the preceding vehicle. For example, the predetermined vehicle speed is set to a slow speed.
  • the predetermined distance is a distance that cannot be said to be an accelerator-off operation or a brake depression operation affected by the preceding vehicle, such as several hundred meters.
  • the driving characteristic estimating unit 1b estimates the driving characteristic (inter-vehicle distance tendency) when the preceding vehicle exists (step ST5).
  • the driver's driving characteristics are estimated based on the accelerator-off operation.
  • the driver's driving characteristics are estimated based on the brake depression operation.
  • the driving characteristics (inter-vehicle distance tendency) of the driver are estimated based on the tendency of the average inter-vehicle time during tracking.
  • the driving characteristic estimation unit 1b determines whether or not a brake depression operation has been performed, that is, whether or not an estimation has been performed based on the brake depression operation (step ST6).
  • the driving characteristic estimation unit 1b estimates the driving characteristics (inter-vehicle distance tendency) of the driver based on the tendency of the average vehicle deceleration at the time of the brake operation (step ST7). On the other hand, when the brake depression operation is not executed, the driving characteristic estimation unit 1b returns to step ST1.
  • step ST4 when it is determined in step ST4 that the estimation learning of the driving characteristic (inter-vehicle distance tendency) using the presence of the preceding vehicle cannot be executed, the driving characteristic estimation unit 1b proceeds to step ST7 and average vehicle deceleration at the time of the brake operation.
  • the driver's driving characteristic is estimated based on the above tendency, that is, the driving characteristic (inter-vehicle distance tendency) when there is no preceding vehicle is estimated.
  • each estimation ⁇ estimation of driver's driving characteristics (inter-vehicle distance tendency) based on accelerator-off operation, estimation of driver's driving characteristics (inter-vehicle distance tendency) based on brake depression operation, follow-up average inter-vehicle distance
  • At least one of estimation of a driver's driving characteristic (inter-vehicle distance tendency) based on a time trend and estimation of a driver's driving characteristic (inter-vehicle distance tendency) based on a tendency of average vehicle deceleration during braking Step ST1 to step ST7 are repeated until one is executed a predetermined number of times (for example, 5 times). For those that have been executed a predetermined number of times, the process proceeds to the next step ST8.
  • the driving characteristic estimation unit 1b calculates a moving average of the estimation results for the most recent predetermined number of times (step ST8).
  • the result of the moving average is estimated as the final driving characteristic (inter-vehicle distance tendency) of the driver.
  • the moving average is obtained, and the driving characteristics (inter-vehicle distance tendency) corresponding to a series of time-series operations during driving are obtained. Even if this is not the case, highly accurate driving characteristics (inter-vehicle distance tendency) can be obtained.
  • the moving average is obtained for each estimation result such as one based on the accelerator-off operation.
  • step ST9 it may be determined that the predetermined driving characteristics (inter-vehicle distance tendency) are determined in advance.
  • the driving characteristic estimation apparatus and driving support system not only achieve the same effects as the above-described embodiment, but also the driving characteristics of the driver based on various conditions such as the accelerator off operation ( Since the inter-vehicle distance tendency) is estimated, it is possible to know the driving characteristics (inter-vehicle distance tendency) of the driver with higher accuracy.
  • the alarm generation conditions include not only the case where the estimation learning of the present embodiment and the present modification is performed to generate an alarm, but also the conventional inter-vehicle distance tendency is long (that is, the brake operation start time is early, the accelerator off operation is If the alarm setting is fixed and the warning is issued immediately before reaching the standard inter-vehicle distance, the inter-vehicle distance tendency is normal (that is, the brake operation start time is normal and the accelerator off operation start time is normal).
  • the alarm setting is fixed and the alarm is generated when the reference inter-vehicle distance is reached, the alarm setting is fixed assuming that the inter-vehicle distance tendency is short (that is, the brake operation start time is late, the accelerator off operation start time is slow), It also includes the case where a warning is issued late after reaching the reference inter-vehicle distance.
  • a road environment corresponding to country A travel distance: 11,625 km
  • a road environment corresponding to country B travel distance: 3,452 km having an average vehicle speed higher than that of country A And were tested.
  • an alarm is issued immediately before reaching the reference inter-vehicle distance on the assumption that the inter-vehicle distance tendency is long, an alarm is generated when the reference inter-vehicle distance is reached on the assumption that the inter-vehicle distance tendency is normal, Set a predetermined ratio for the case where a warning is issued after the reference inter-vehicle distance is reached on the assumption that the distance tendency is short, and a predetermined traveling distance (country A: 11,625 km, country B: 3,452 km) is set. The number of alarms that the driver feels unnecessary is also examined.
  • FIG. 10 shows one of the test results.
  • the inter-vehicle distance tendency is long by estimation learning
  • the inter-vehicle distance tendency is normal, and the inter-vehicle distance tendency is short. This shows the frequency of alarms.
  • FIG. 10 it can be seen that there is no large deviation in the learning result of the estimation of the inter-vehicle distance tendency, and the warning is issued with substantially the same occurrence frequency.
  • the driving support is the lane departure warning control, the lane keeping support control, and the wobbling warning (mandy / slumber driving warning) control described above
  • the white line lateral position during normal driving, the yaw rate, the steering angular velocity, the steering torque, and these Based on the standard deviation or the like, the degree of wobbling during the normal driving of the driver (driving characteristics of the driver) may be obtained, and the control intervention time such as a lane departure warning may be adjusted.
  • the tendency of the turning characteristic (driving characteristic of the driver) during the normal driving of the driver may be obtained, and the control intervention time such as the curve vehicle speed warning may be adjusted.
  • the control intervention time such as the curve vehicle speed warning
  • the driver's maneuver / drowsiness estimation control based on the driver's center of gravity position and head position displacement during normal driving and their standard deviation, etc.
  • the driver's driving characteristics are obtained, and it is estimated whether or not the driver is in a slumber / slumber driving state, and alerting the driver, deceleration control, or the like may be performed.
  • the temporary stop position (the distance of the vehicle from the temporary stop line), the vehicle longitudinal acceleration, the vehicle lateral acceleration, the vehicle speed (difference from the speed limit on the travel path), etc., and their standard deviations
  • the standard driving (safe driving) tendency driving characteristics of the driver
  • the driving characteristic estimation device and the driving support system according to the present embodiment and the modified example estimate the characteristics of the person in consideration of variations in skills, physical condition, and the like of each different person, and according to the characteristics. Support control is performed.
  • this driving characteristic estimation device and the technology related to the driving support system can be used, for example, for estimation of work characteristics and movement characteristics of a person who performs a flow work or repetitive movement in a factory, etc. It can also be used to adjust the work load and exercise load of people according to the situation.

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Abstract

　車両を運転する運転者の操作内容に応じた操作開始時期の指標値を算出する操作開始指標値算出部（１ａ）と、操作開始時期の指標値に対する当該操作開始時期の状態毎の各確率密度関数と操作開始指標値算出部（１ａ）の算出した操作開始時期の指標値とに基づいて、この算出された指標値での各確率密度関数における確率密度の合計値に対する比を求め、この各確率密度の合計値に対する比に重み付けをして運転者の運転特性を推定する運転特性推定部（１ｂ）と、を設けること。

Description

運転特性推定装置及び運転支援システム
　本発明は、運転者の運転特性の推定を行う運転特性推定装置と、その運転特性に応じた運転支援を行う運転支援システムと、に関する。
　従来、車両を走行させている運転者の運転特性に応じて運転支援を行う運転支援システムが知られている。例えば、下記の特許文献１には、先行車等の目標物に追突しないようにブレーキ操作を行うことを自車の運転者に警報する装置であり、その目標物に対する自車の運転者のブレーキタイミングに基づいて、追突警報の報知タイミング、つまり追突警報を発する目標物との相対距離（警報距離）を調整する技術が開示されている。その警報距離は、目標物に対する運転者のブレーキ操作時における自車速度と自車に対する目標物との相対速度とに基づいて調整している。
　尚、下記の特許文献２には、自車と知覚対象物との間の実相対距離に基づいて自車と知覚対象物との間の知覚相対距離を算出する技術、自車と知覚対象物との間の実相対速度に基づいて自車と知覚対象物との間の知覚相対速度を算出する技術、その知覚相対距離と知覚相対速度との比（知覚相対比）を算出し、この知覚相対比が閾値を超える場合に車両制御を行う技術が開示されている。その知覚対象物とは、運転中の運転者が自らの知覚により認識した物体のことである。知覚相対距離とは、運転者が認識している知覚対象物との間の相対距離のことである。知覚相対速度とは、運転者が認識している知覚対象物との間の相対速度のことである。また、下記の特許文献３には、自車と先行車との相対距離が所定距離になった際の運転者によるブレーキ操作タイミングとステアリング操作タイミングの履歴を蓄積して夫々の平均値を算出し、先行車との相対速度が所定値以下であればブレーキ操作タイミングに関する運転者の実際の数値と平均値とを比較して警報を行い、先行車との相対速度が所定値より大きければステアリング操作タイミングに関する運転者の実際の数値と平均値とを比較して警報を行う技術が開示されている。
特開昭５９－１０５５８７号公報 特開２０１１－００６０３８号公報 特開２０１２－００８６９６号公報
　ところで、従来の運転支援システムでは、自車や目標物の状態、自車の周辺環境如何で、追突警報の報知タイミングが運転者の望むものに対してずれる虞がある。そして、これにより、従来、ブレーキタイミングが早めの運転者は追突警報の発報が遅いと感じたり、ブレーキタイミングが遅めの運転者は追突警報の発報が早いと感じたりする。
　そこで、本発明は、かかる従来例の有する不都合を改善し、運転者の運転特性を精度良く推定可能な運転特性推定装置及び運転支援システムを提供することを、その目的とする。
　上記目的を達成する為、本発明に係る運転特性推定装置は、車両を運転する運転者の操作内容に応じた操作開始時期の指標値を算出する操作開始指標値算出部と、前記操作開始時期の指標値に対する当該操作開始時期の状態毎の各確率密度関数と前記操作開始指標値算出部の算出した前記操作開始時期の指標値とに基づいて、該算出された指標値での前記各確率密度関数における確率密度の合計値に対する比を求め、該各確率密度の合計値に対する比に重み付けをして運転者の運転特性を推定する運転特性推定部と、を設けたことを特徴としている。
　また、上記目的を達成する為、本発明に係る運転支援システムは、車両を運転する運転者の操作内容に応じた操作開始時期の指標値を算出する操作開始指標値算出部と、前記操作開始時期の指標値に対する当該操作開始時期の状態毎の各確率密度関数と前記操作開始指標値算出部の算出した前記操作開始時期の指標値とに基づいて、該算出された指標値での前記各確率密度関数における確率密度の合計値に対する比を求め、該各確率密度の合計値に対する比に重み付けをして運転者の運転特性を推定する運転特性推定部と、推定された前記運転特性に応じた運転支援を行う運転支援制御部と、を設けたことを特徴としている。
　ここで、取得した複数の前記操作開始時期の指標値に対する当該操作開始時期の頻度分布を運転者による複数の当該操作開始時期の状態毎に分け、該夫々の頻度分布毎に前記操作開始時期の指標値に対する当該操作開始時期の状態毎の前記確率密度関数を各々算出する確率密度関数算出部を設けることが望ましい。
　また、前記操作開始指標値算出部は、運転者のブレーキ操作開始時期の指標値を算出し、前記運転特性推定部は、該ブレーキ操作開始時期の指標値に対する当該ブレーキ操作開始時期の状態毎の各確率密度関数と前記操作開始指標値算出部の算出した前記ブレーキ操作開始時期の指標値とに基づいて、該算出された指標値での前記各確率密度関数における確率密度の合計値に対する比を求め、該各確率密度の合計値に対する比に重み付けをして、運転者における先行車との車間距離傾向を運転特性として推定することが望ましい。
　また、前記操作開始指標値算出部は、運転者の複数の操作内容に応じた操作開始時期の指標値を算出し、前記運転特性推定部は、前記操作内容毎に、該操作開始時期の指標値に対する当該操作開始時期の状態毎の各確率密度関数と前記操作開始指標値算出部の算出した前記操作開始時期の指標値とに基づいて、該算出された指標値での前記各確率密度関数における確率密度の合計値に対する比を求め、該各確率密度の合計値に対する比に重み付けをして、運転者における先行車との車間距離傾向を運転特性として推定することが望ましい。
　本発明に係る運転特性推定装置及び運転支援システムは、運転者の運転特性を精度良く推定できるので、その運転特性に応じた運転支援を実施することで、その運転支援についても運転者の運転操作の傾向に合わせて高精度に実施されることになる。
図１は、本発明に係る運転特性推定装置及び運転支援システムの構成を示すブロック図である。 図２は、ブレーキ操作開始時期の指標値の算出過程を説明する図である。 図３－１は、ブレーキ操作開始時期が早い場合の頻度分布図である。 図３－２は、ブレーキ操作開始時期が普通の場合の頻度分布図である。 図３－３は、ブレーキ操作開始時期が遅い場合の頻度分布図である。 図４は、図３－１から図３－３の頻度分布を一纏めにした図である。 図５は、図４の頻度分布を正規分布の確率密度関数の形で表した図である。 図６は、或るブレーキ操作開始時期の指標値に対する夫々の確率密度について説明する図である。 図７は、或るブレーキ操作開始時期の指標値に対する車間距離傾向について説明する図である。 図８は、運転特性推定について説明するフローチャートである。 図９は、試験結果の一例である。 図１０は、試験結果の一例である。
　以下に、本発明に係る運転特性推定装置及び運転支援システムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。尚、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。
［実施例］
　本発明に係る運転特性推定装置及び運転支援システムの実施例を図１から図１０に基づいて説明する。
　運転特性推定装置は、車両の走行状態の情報や車両を走行させている運転者の操作状態の情報等に基づいて、その運転者の運転特性を推定するものである。車両の走行状態とは、例えば、加速走行状態、減速走行状態、定速走行状態、直進走行状態、旋回走行状態等のことである。運転者の操作状態とは、例えば、ブレーキ操作状態、アクセル操作状態、ステアリング操作状態等のことである。運転者の運転特性とは、運転者の嗜好に左右される運転形態の特性のことであり、運転者による先行車との車間距離の好みの大きさ（以下、「車間距離傾向」と云う。）等のことである。また、運転支援システムは、運転中の自車の運転者に対して支援を行うものである。この例示の運転支援システムは、運転特性推定装置と運転支援装置とを有し、その運転特性推定装置で推定された運転者の運転特性に基づいて運転支援を実行する。運転支援制御としては、例えば、先行車追従走行制御、衝突回避支援制御、車線逸脱警報制御（ＬＤＷ：Lane　Depa-rture　Warning）、車線維持支援制御（ＬＫＡ：Lane　Keeping　Assist）、ふらつき警報（漫然・居眠り運転警報）制御、カーブ車速警報制御、カーブ車速減速制御、運転者の漫然・居眠り推定制御、運転診断等がある。
　この例示では、ブレーキ操作状態に基づいて運転者の車間距離傾向の推定を行い、先行車との車間距離が縮まった際に、その車間距離傾向に応じた車間距離で警告音を発報させることで、運転者に先行車への衝突回避の為のブレーキ操作を促す運転特性推定装置及び運転支援システムについて説明する。
　この運転特性推定装置及び運転支援装置を有する運転支援システムにおいては、その動作が車両制御等を行う電子制御装置（以下、「車両ＥＣＵ」と云う。）１によって制御される。その車両ＥＣＵ１には、図１に示すように、車速検出装置２と、距離検出装置３と、ブレーキ装置４と、ブレーキ操作検出装置５と、警報装置６と、が接続されている。
　車速検出装置２は、自車の車速Ｖｓ〔ｍ／ｓ〕を検出する為の車速センサである。この車速検出装置２としては、例えば、変速機等の動力伝達装置の出力軸の回転角を検出する回転角センサ、各車輪の車輪速を検出する車輪速センサ等を用いればよい。この車速検出装置２の検出信号は、車両ＥＣＵ１に出力される。車両ＥＣＵ１では、その検出信号に基づいて自車の車速Ｖｓの演算を行う。
　距離検出装置３は、自車と自車の前方の対象物（先行車）との間における実際の相対距離（以下、「実相対距離」と云う。）Ｄｒ〔ｍ〕を検出する為の距離センサである。この距離検出装置３としては、ミリ波レーダを用いればよい。このミリ波レーダは、例えば自車の前面部の中央部（フロントグリル内など）に取り付ける。このミリ波レーダは、ミリ波を自車の前方の所定の範囲に出射し、自車の前方に存在する対象物で反射したミリ波を受信する。このミリ波レーダは、その出射から受信までの時間を計測し、自車（ミリ波レーダ配置部位）から前方の対象物までの距離を算出することによって、実相対距離Ｄｒを検出するものである。また、このミリ波レーダは、自車と前方の対象物（先行車）との間における実際の相対速度（以下、「実相対速度」と云う。）Ｖｒを検出することも可能である。このミリ波レーダにおいては、ドップラー効果を用いて自車の車速Ｖｓと前方の対象物の速度（先行車の車速）との速度差を算出することで、実相対速度Ｖｒを検出する。このミリ波レーダは、検出した実相対距離Ｄｒと実相対速度Ｖｒを車両ＥＣＵ１に出力する。
　また、この距離検出装置３には、レーザや赤外線等を用いたレーダ、ＣＣＤ（charge　coupled　device）カメラ等の撮像装置などを用いてもよい。例えば、この場合の車両ＥＣＵ１は、撮像装置で撮像された前方の撮像画像データの画像処理を行い、実相対距離Ｄｒを算出する。また、この距離検出装置３が実相対速度Ｖｒを直接検出できないものの場合、車両ＥＣＵ１は、例えば、時間経過に伴う実相対距離Ｄｒの変化に基づいて実相対速度Ｖｒの算出を行えばよい。
　ブレーキ装置４は、運転者のブレーキ踏み込み操作によって各車輪に制動力を発生させるものでもあり、車両ＥＣＵ１の指令によって各車輪の内の制御対象の車輪に制動力を発生させるものでもある。このブレーキ装置４は、制動部（キャリパ等）への供給油圧を車輪毎に制御可能なアクチュエータを備えている。そのアクチュエータは、運転者によるブレーキペダルの操作量に応じたマスタシリンダ圧をそのまま出力することも可能であり、そのマスタシリンダ圧を車両ＥＣＵ１の指令に応じて増減させて出力することも可能である。
　ブレーキ操作検出装置５は、運転者のブレーキ踏み込み操作を検出するものである。例えば、このブレーキ操作検出装置５としては、運転者のブレーキ踏み込み操作に連動するストップランプの入力スイッチ（所謂ストップランプスイッチ）を利用すればよい。そのストップランプスイッチは、運転者のブレーキ踏み込み操作に伴い、ストップランプを点灯させると共にオン信号を車両ＥＣＵ１に出力する。従って、車両ＥＣＵ１は、そのオン信号によって運転者のブレーキ踏み込み操作を検出することができる。また、このブレーキ操作検出装置５としては、運転者によるブレーキペダルの操作量（ペダル開度等の踏み込み操作量やペダル操作速度）を検出するセンサを利用してもよい。
　警報装置６は、運転者の聴覚や視覚を刺激することで、運転者に警報を行うものである。例えば、この警報装置６としては、音で運転者に警報を伝える音発生装置がある。発する音としては、ビープ音等の様な警報音、報知内容の音声情報等が考えられる。また、この警報装置６としては、モニタ等の表示装置への表示により運転者に警報を伝えるものもある。その表示内容としては、点滅表示や点灯表示、報知内容の文字情報等が考えられる。
　運転特性推定装置は、車両を運転する運転者の操作内容に応じた操作開始時期の指標値を算出する。そして、この運転特性推定装置は、その操作開始時期の指標値に対する当該操作開始時期の状態毎の各確率密度関数と算出した操作開始時期の指標値とに基づいて、その算出された指標値での各確率密度関数における確率密度の合計値に対する比を求め、この各確率密度の合計値に対する比に重み付けをして運転者の運転特性を推定する。車両ＥＣＵ１には、その操作開始時期の指標値を算出する操作開始指標値算出部１ａと、その様にして運転者の運転特性を推定する運転特性推定部１ｂと、が設けられている。
　この例示では、運転者のブレーキ操作におけるブレーキ踏み込み操作の開始時期（以下、「ブレーキ操作開始時期」とも云う。）の指標値を算出する。また、この例示では、そのブレーキ操作開始時期の指標値に対する当該ブレーキ操作開始時期の状態（早い、遅い等）毎の各確率密度関数と算出したブレーキ操作開始時期の指標値とに基づいて、その算出された指標値での各確率密度関数における確率密度の合計値に対する比を求め、この各確率密度の合計値に対する比に重み付けをして運転者の運転特性を推定する。
　操作開始指標値算出部１ａは、下記の式１に基づいてブレーキ操作開始時期の指標値ＰＲＥ（ＢＲＫ）の算出を行う。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　この式１の分母は、運転者が認識している対象物（先行車）との間の相対距離（知覚相対距離）のことであり、運転者の感覚（錯覚）に基づいて実相対距離Ｄｒを補正したものである。自車の運転者は、自車の車速Ｖｓが速いほど、相対速度が実相対速度Ｖｒよりも速いと錯覚する。例えば、自車が一般道路を中低速で走行している場合と高速道路を高速で走行している場合とでは、実相対距離Ｄｒが同一であれば、運転者は高速道路走行時の方が一般道路走行時よりも相対速度が速いと錯覚する。一方、分子は、運転者が認識している対象物（先行車）との間の相対速度（知覚相対速度）のことであり、運転者の感覚（錯覚）に基づいて実相対速度Ｖｒを補正したものである。自車の運転者は、実相対距離Ｄｒが遠いほど、相対距離が実相対距離Ｄｒよりも近いと錯覚する。例えば、自車の進行方向に等間隔に並んでいる電柱を見たとき、電柱が遠方に位置するほど電柱の間隔が狭く見える為、運転者は、遠方の電柱の位置を実際の位置よりも近くにあると錯覚する。つまり、この式１は、ブレーキ操作開始時期の推定モデルをモデル化したものであり、これを知覚相対距離と知覚相対速度との比で表している。
　「Ｖｓ」、「Ｖｒ」及び「Ｄｒ」は、前述したように、各々自車の車速、実相対速度及び実相対距離である。「Ａｘ」は、自車と先行車との間の実際の相対加速度（以下、「実相対加速度」と云う。）である。その実相対速度Ｖｒと実相対加速度Ａｘは、自車と先行車とが離れていくときを正にしている。また、「α」、「β」及び「ｎ」は、適合によって決められるパラメータである。例えば、「α」は、０から１の範囲内とする（０＜α＜１）。「β」は、０から３の範囲内とする（０＜β＜３）。「ｎ」は、０から１の範囲内とする（０＜ｎ＜１）。
　このブレーキ操作開始時期の指標値ＰＲＥ（ＢＲＫ）は、自車が先行車から離れているほど、その数値が小さくなる。つまり、この指標値ＰＲＥ（ＢＲＫ）は、その数値が小さいほど、ブレーキ操作開始時期が早い状態になっていることを示している。一方、この指標値ＰＲＥ（ＢＲＫ）は、自車が先行車に近づくほど、その数値が大きくなる。つまり、この指標値ＰＲＥ（ＢＲＫ）は、その数値が大きいほど、ブレーキ操作開始時期が遅い状態になっていることを示している。
　運転特性推定部１ｂは、その操作開始指標値算出部１ａが算出したブレーキ操作開始時期の指標値ＰＲＥ（ＢＲＫ）と、ブレーキ操作開始時期の指標値ＰＲＥ（ＢＲＫ）に対する当該ブレーキ操作開始時期の状態毎の各確率密度関数と、に基づいて、その指標値ＰＲＥ（ＢＲＫ）が算出された運転者の運転特性を推定する。
　ここで、そのブレーキ操作開始時期の指標値ＰＲＥ（ＢＲＫ）に対する当該ブレーキ操作開始時期の状態毎の各確率密度関数については、例えば、複数の走行パターンにおける複数の運転者の走行データを解析し、予めマップとして用意しておけばよい。その状態毎の各確率密度関数は、運転者の走行に伴い最初に登録されたマップが更新されるものであってもよい。これが為、車両ＥＣＵ１には、その状態毎の各確率密度関数の算出や更新を行う確率密度関数算出部１ｃを設けている。その確率密度関数算出部１ｃは、取得した複数の操作開始時期の指標値に対する当該操作開始時期の頻度分布を運転者による複数の当該操作開始時期の状態毎に分け、その夫々の頻度分布毎に操作開始時期の指標値に対する当該操作開始時期の状態毎の確率密度関数を各々算出する。この例示では、取得した複数の運転者のブレーキ操作開始時期の指標値ＰＲＥ（ＢＲＫ）に対する当該ブレーキ操作開始時期の頻度分布を運転者による複数の当該ブレーキ操作開始時期の状態（早い、遅い等）毎に分け、その夫々の頻度分布毎にブレーキ操作開始時期の指標値ＰＲＥ（ＢＲＫ）に対する当該ブレーキ操作開始時期の状態毎の確率密度関数を各々算出する。
　具体的には、例えば図２の左側の図に示すように、取得した走行データに基づいて、ブレーキ操作開始時期の指標値ＰＲＥ（ＢＲＫ）の平均値を走行データ毎に求め、夫々の平均値をブレーキ操作開始時期の状態毎に分類する。ここでは、ブレーキ操作開始時期が早い状態の群、普通の状態の群、遅い状態の群の３つに分けている。尚、ブレーキ操作開始時期が普通の状態の場合とは、例えば多くの運転者がブレーキ踏み込み操作を行う先行車との車間距離の平均値を基準車間距離とすると、その基準車間距離のときにブレーキ踏み込み操作が開始された状態のことを云う。これに基づき、ブレーキ操作開始時期が早い状態の場合とは、普通の状態の場合と比べてブレーキ操作開始時期が早いときのこと、つまり自車と先行車との車間距離が基準車間距離よりも大きいときにブレーキ踏み込み操作が開始された状態のことを云う。また、ブレーキ操作開始時期が遅い状態の場合とは、普通の状態の場合と比べてブレーキ操作開始時期が遅いときのこと、つまり自車と先行車との車間距離が基準車間距離よりも小さいときにブレーキ踏み込み操作が開始された状態のことを云う。
　確率密度関数算出部１ｃは、その各群について、図２の右側の図に示すように頻度分布図化する。図３－１から図３－３は、夫々に、その各群の頻度分布図である。図４は、その各群の頻度分布を一纏めにして表した図である。この図３－１から図４において、横軸はブレーキ操作開始時期の指標値ＰＲＥ（ＢＲＫ）を表しており、縦軸はブレーキ踏み込み操作が検出された回数を表している。
　確率密度関数算出部１ｃは、そのブレーキ操作開始時期の状態毎の頻度分布（図４）から当該状態毎の確率密度関数を各々算出する。具体的には、その夫々の頻度分布（正規分布）毎にブレーキ操作開始時期の指標値ＰＲＥ（ＢＲＫ）に対する当該ブレーキ操作開始時期の状態毎の確率密度関数を各々算出する。つまり、各群の頻度分布（正規分布）は、図５に示すように、正規分布の確率密度関数の形で表される。記憶装置には、この各確率密度関数をマップとして記憶させておく。図５において、横軸はブレーキ操作開始時期の指標値ＰＲＥ（ＢＲＫ）を表しており、縦軸は確率密度を表している。
　尚、正規分布の確率密度関数は、下記の式２の通りである。「σ」は確率密度関数の標準偏差、「σ２」は確率密度関数の分散、「μ」は確率密度関数の平均を表している。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　ここで、この例示では上記の確率密度関数のマップを車両の記憶装置に記憶させるが、そのマップは、車内の記憶装置に加えて、車外のサーバ等の記憶装置に記憶させてもよい。この場合には、携帯電話や車両に搭載した通信機器を用いて、車内と車外の夫々の記憶装置のマップを最新のものに同期させることが望ましい。その同期は、運転者等の指令を契機にして実行するものであってもよく、走行に伴いマップが更新された際に実行されるものであってもよい。具体例としては、クラウドコンピューティング技術等を利用することができる。例えば、その車外の記憶装置に記憶されたマップの情報は、その運転者のみに適用されるものであってもよく、様々な運転者の運転特性を統計化する為のデータベースとしても利用可能である。前者の場合には、そのマップが作成された車両だけに限らず、その運転者が車両の買い替えやレンタル等で別の車両に乗ったとしても、この運転者の最新のマップを車外の記憶装置から通信で読み込むことで、この運転者の運転特性の情報を別の車両でも直ぐに利用することができる。また、後者の場合には、データベース化する為の運転者の人数や走行パターンが増えていくので、例えば車両に最初に登録されるマップの情報の精度を上げていくことができる。
　運転特性推定部１ｂは、上記の操作開始指標値算出部１ａが算出したブレーキ操作開始時期の指標値ＰＲＥ（ＢＲＫ）に該当するブレーキ操作開始時期の各状態の確率密度関数の数値を上記のマップから読み込む。例えば、図６は、指標値ＰＲＥ（ＢＲＫ）が０．２のときのブレーキ操作開始時期の各状態における数値ａ，ｂ，ｃを表している。数値ａは、ブレーキ操作開始時期が早い状態のときの確率密度を示す。数値ｂは、ブレーキ操作開始時期が普通の状態のときの確率密度を示す。数値ａは、ブレーキ操作開始時期が早い状態のときの確率密度を示す。数値ｂは、ブレーキ操作開始時期が普通の状態のときの確率密度を示す。数値ｃは、ブレーキ操作開始時期が遅い状態のときの確率密度を示す。この図６の例示では、「ａ＝１．２１」、「ｂ＝０．８０」、「０．３８」になっている。
　運転特性推定部１ｂは、その各数値ａ，ｂ，ｃに基づいて、その合計値を算出する。その合計値は、算出された指標値ＰＲＥ（ＢＲＫ）での各確率密度関数（ブレーキ操作開始時期の各状態における確率密度関数）における確率密度ａ，ｂ，ｃの合計値である。運転特性推定部１ｂは、ブレーキ操作開始時期が早い状態のときの確率密度ａ，ｂ，ｃの合計値に対する比（ａ／ａ＋ｂ＋ｃ）、ブレーキ操作開始時期が普通の状態のときの確率密度ａ，ｂ，ｃの合計値に対する比（ｂ／ａ＋ｂ＋ｃ）、ブレーキ操作開始時期が遅い状態のときの確率密度ａ，ｂ，ｃの合計値に対する比（ｃ／ａ＋ｂ＋ｃ）を求める。運転特性推定部１ｂは、その夫々の比に重み付けをすることで、運転者の運転特性（車間距離傾向）を推定する。
　その重み付けされた運転特性の指標値φ（Ｂ－ｏｎ，ＰＲＥ（ＢＲＫ））は、下記の式３で求めることができる。尚、その括弧内の「Ｂ－ｏｎ，ＰＲＥ（ＢＲＫ）」は、ブレーキ操作開始時で且つブレーキ操作開始時期の指標値ＰＲＥ（ＢＲＫ）が或る数値（例えば前述した０．２等）のときの運転特性（車間距離傾向）の指標値φであることを表している。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　「ｐ１」、「ｐ２」、「ｐ３」は、各々、ブレーキ操作開始時期が早い状態のときの重み係数、ブレーキ操作開始時期が普通の状態のときの重み係数、ブレーキ操作開始時期が遅い状態のときの重み係数を表している。これらの重み係数ｐ１、ｐ２、ｐ３は、固定値であってもよく、走行状況に応じて可変させる値であってもよい。例えば、混雑している交通状況においては、混雑していない交通状況と比べて、車速が低く且つ先行車との車間距離も縮まっている。これが為、混雑している交通状況では、ブレーキ操作開始時期が早い状態のときの重み（重み係数ｐ１）を小さくする一方で、ブレーキ操作開始時期が遅い状態のときの重み（重み係数ｐ３）を大きくする。これに対して、混雑していない交通状況では、ブレーキ操作開始時期が早い状態のときの重み（重み係数ｐ１）を大きくする一方で、ブレーキ操作開始時期が遅い状態のときの重み（重み係数ｐ３）を小さくする。この例と同じように、一般道では、高速道路と比べて、車速が低く且つ先行車との車間距離も縮まっている。これが為、一般道では、ブレーキ操作開始時期が早い状態のときの重み（重み係数ｐ１）を小さくする一方で、ブレーキ操作開始時期が遅い状態のときの重み（重み係数ｐ３）を大きくする。これに対して、高速道路では、ブレーキ操作開始時期が早い状態のときの重み（重み係数ｐ１）を大きくする一方で、ブレーキ操作開始時期が遅い状態のときの重み（重み係数ｐ３）を小さくする。
　運転特性推定部１ｂは、その指標値φに基づいて運転者の運転特性（車間距離傾向）を推定する。その指標値φは、その数値の大小に応じて、有段階又は無段階で運転特性（車間距離傾向）を示している。例えば、この例示では、ブレーキ踏み込み操作を始める車間距離が長い、普通、短いの３段階の運転特性（車間距離傾向）が設定されている。この例示では、普通の車間距離でブレーキ踏み込み操作を始めるときの指標値φ０に対して、指標値φが小さいほど、ブレーキ踏み込み操作を始める車間距離が普通のときの車間距離よりも長く、ブレーキ操作開始時期が普通のときよりも早い、と云う車間距離傾向を示している。また、この例示では、その指標値φ０に対して、指標値φが大きいほど、ブレーキ踏み込み操作を始める車間距離が普通のときの車間距離よりも短く、ブレーキ操作開始時期が普通のときよりも遅い、と云う車間距離傾向を示している。図７は、図５及び図６におけるブレーキ操作開始時期の指標値ＰＲＥ（ＢＲＫ）毎の指標値φの演算結果を図示したものである。この図７に依れば、指標値ＰＲＥ（ＢＲＫ）が０．２のときに、ブレーキ踏み込み操作を始める車間距離が普通のときの車間距離よりも長く、ブレーキ操作開始時期が普通のときよりも早い、と云う車間距離傾向を示していることが判る。また、指標値ＰＲＥ（ＢＲＫ）が０．７のときに、ブレーキ踏み込み操作を始める車間距離、つまりブレーキ操作開始時期が普通である、と云う車間距離傾向を示していることが判る。
　ここで、その図７は、指標値φの演算結果に替えて、この演算結果をブレーキ操作開始時期の各状態（早い、普通、遅い）又は車間距離の各状態（長い、普通、短い）に応じた１次元のスカラー量（１，２，３等）に置き換えてもよい。
　車両ＥＣＵ１には、運転支援制御を実行する運転支援制御部１ｄが設けられている。この運転支援制御部１ｄは、その運転特性（車間距離傾向）に基づいて運転支援制御を行う。例えば、この運転支援制御部１ｄは、この運転者は普通のブレーキ操作開始時期にブレーキ操作を行うとの車間距離傾向を示している場合、基準車間距離まで自車と先行車とが近づいたときに警報装置６を作動させ、運転者に注意を喚起する。また、この運転支援制御部１ｄは、この運転者は普通よりも早いブレーキ操作開始時期にブレーキ操作を行うとの車間距離傾向を示している場合、自車と先行車とが基準車間距離に到達する前に警報装置６を作動させ、運転者に注意を喚起する。この場合には、例えば、上記の指標値φが小さくなるほど、自車が基準車間距離よりも先行車から離れた状態で警報装置６を作動させることが望ましい。一方、この運転支援制御部１ｄは、この運転者は普通よりも遅いブレーキ操作開始時期にブレーキ操作を行うとの車間距離傾向を示している場合、自車と先行車との車間距離が基準車間距離よりも短くなったときに警報装置６を作動させ、運転者に注意を喚起する。この場合には、例えば、上記の指標値φが大きくなるほど、自車が基準車間距離よりも先行車に近づいた状態で警報装置６を作動させることが望ましい。但し、自車が所定の車間距離まで先行車に近づいたときには、追突を回避すべく、指標値φの大きさに拘わらず警報装置６を作動させることが望ましい。
　ここで、この運転支援制御部１ｄは、その警報装置６による警報に替えて又は当該警報と共にブレーキ装置４を動作させ、各車輪に制動力を発生させる又は運転者のブレーキ操作による各車輪の制動力を増加アシストさせると云う運転支援を行ってもよい。
　この様に、本実施例の運転特性推定装置及び運転支援システムは、一走行内でも走行環境や気分等で変化する運転者の運転特性を精度良く推定できるので、その運転特性に合わせた適切な運転支援の実施が可能になる。例えば、この運転特性推定装置及び運転支援システムでは、運転者のブレーキ操作開始時期の傾向に応じた先行車との車間距離傾向に合わせて警報等の運転支援を行うので、警報等の介入が早い又は遅い等の違和感、警報等の介入が自らの運転特性に対して早いことによる警報等の不要感を運転者に与えなくなる。つまり、この運転特性推定装置及び運転支援システムに依れば、警報等の介入時期を普通（通常制御時）より早めたとしても、その運転者がブレーキ操作開始時期の早い車間距離傾向であるならば、その運転者は、その警報等の介入に対する違和感を覚えない。また、この運転支援システムは、運転者の運転特性を推定する際に自車の車速Ｖｓや実相対車速Ｖｒ等を用いており、自車や先行車の加減速が考慮されているので、この点でも警報等の介入時期の適正化が図れている。
　尚、式３は、式２をブレーキ操作開始時期の各状態に置き換えた下記の式４－６に基づいて、下記の式７の様に展開することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
　「σ（ａ）」、「σ（ｂ）」、「σ（ｃ）」は、各々、ブレーキ操作開始時期が早い状態のときの分散、ブレーキ操作開始時期が普通の状態のときの分散、ブレーキ操作開始時期が遅い状態のときの分散を表している。「μ（ａ）」、「μ（ｂ）」、「μ（ｃ）」は、ブレーキ操作開始時期が早い状態のときの平均、ブレーキ操作開始時期が普通の状態のときの平均、ブレーキ操作開始時期が遅い状態のときの平均を表している。
　ところで、本実施例では車間距離傾向に応じた車間距離で警告音を発報させるものとして例示したが、運転支援システムは、車間距離傾向に応じた車間距離で減速制御を実行するものであってもよい。また、この運転支援システムは、警告音の発報と減速制御を共に実行するものであってもよい。その減速制御とは、運転者がブレーキ操作していない状態から車両を減速させる制御、又は、運転者がブレーキ操作している状態から車両を更に減速させる制御のことである。
　また、ブレーキ操作開始時期の指標値ＰＲＥ（ＢＲＫ）は、その運転者の運転特性を表したものと云える。従って、運転支援装置は、例えば、そのブレーキ操作開始時期の指標値ＰＲＥ（ＢＲＫ）が所定の閾値を超えて大きくなったときに、ブレーキ操作開始時期が遅いと判断して、運転支援を行ってもよい。
［変形例］
　前述した実施例の運転特性推定装置及び運転支援システムは、運転者の運転特性（車間距離傾向）を推定する為に、先行車に対するブレーキ操作開始時期の傾向と云うパラメータを利用している。本変形例の運転特性推定装置及び運転支援システムは、そのブレーキ操作開始時期の傾向に基づいた運転特性（車間距離傾向）の推定に替えて又は当該推定と共に、これとは別の先行車に対する運転者の操作傾向のパラメータ、走行環境（走行路の勾配等）のパラメータや車両走行状態（車両横加速度等）のパラメータ等に基づいて、運転特性（車間距離傾向）の推定を行う。
　例えば、その運転者の操作傾向のパラメータとしては、先行車に対するアクセルオフ操作開始時期の傾向などが考えられる。このパラメータは、主に登坂路や高速道路での推定学習に利用される。この場合には、運転者のアクセルオフ操作開始時期の指標値ＰＲＥ（ＡＣＣ）を算出する。この指標値ＰＲＥ（ＡＣＣ）は、前述した式１と同等の演算式で求めることができ、その式１の自車の車速Ｖｓ等の各パラメータをアクセルオフ操作開始時の情報に置き換えて算出する。また、この場合には、このアクセルオフ操作開始時期の各状態（早い、普通、遅い）における確率密度関数を用いる。その夫々の確率密度関数は、前述した図５に示す確率密度関数と同じようにして求めておけばよい。
　また、この場合には、その夫々の確率密度関数と指標値ＰＲＥ（ＡＣＣ）とに基づいて、操作開始指標値算出部１ａによって算出された指標値ＰＲＥ（ＡＣＣ）に該当するアクセルオフ操作開始時期の各状態の確率密度関数の数値ａ，ｂ，ｃを読み込む。運転特性推定部１ｂは、その各数値ａ，ｂ，ｃに基づいて、アクセルオフ操作開始時期が早い状態のときの確率密度ａ，ｂ，ｃの合計値に対する比（ａ／ａ＋ｂ＋ｃ）、アクセルオフ操作開始時期が普通の状態のときの確率密度ａ，ｂ，ｃの合計値に対する比（ｂ／ａ＋ｂ＋ｃ）、アクセルオフ操作開始時期が遅い状態のときの確率密度ａ，ｂ，ｃの合計値に対する比（ｃ／ａ＋ｂ＋ｃ）を求める。
　アクセルオフ操作に基づいた運転特性の指標値φ（ＡＣＣ－ｏｎ，ＰＲＥ（ＡＣＣ））は、前述した式３と同等の演算式を用いて求める。その際、「ｐ１」、「ｐ２」、「ｐ３」は、各々、アクセルオフ操作開始時期が早い状態のときの重み係数、アクセルオフ操作開始時期が普通の状態のときの重み係数、アクセルオフ操作開始時期が遅い状態のときの重み係数となる。この指標値φの演算結果は、前述したように、アクセルオフ操作開始時期の各状態（早い、普通、遅い）又は車間距離の各状態（長い、普通、短い）に応じた１次元のスカラー量（１，２，３等）に置き換えることが望ましい。アクセルオフ操作に基づいた運転者の運転特性（車間距離傾向）の推定結果を、ブレーキ踏み込み操作に基づいた運転者の運転特性（車間距離傾向）の推定結果と同質のものとして扱えるからである。
　また、運転特性推定部１ｂには、運転者が自らの運転で先行車に追従しているときの先行車との平均車間時間（以下、「追従時平均車間時間」と云う。）の傾向と云うパラメータに基づいて、運転者の運転特性（車間距離傾向）を推定させてもよい。その際には、例えば、その追従走行が所定距離以上又は所定時間以上続いたときの当該期間内の追従時平均車間時間を求める。この場合も、その推定結果は、車間距離の各状態（長い、普通、短い）に応じた１次元のスカラー量（１，２，３等）に置き換えることが望ましい。このパラメータは、主に高速道路での推定学習に利用される。
　ここで、これらの例示では、先行車が存在しなければ、運転者の運転特性（車間距離傾向）を推定することができない。そこで、先行車が存在していなくても運転者の運転特性（車間距離傾向）を推定できるように構成する。例えば、車両は、ブレーキ踏力が大きいときには車両減速度が大きくなり、ブレーキ踏力が小さいときには車両減速度が小さくなる傾向にある。そして、ブレーキ踏力が大きい運転者は、ブレーキ踏力が小さい運転者と比べて、例えば先行車との車間距離を保つべくブレーキ踏み込み操作を行う際に、先行車との車間距離が短くなる傾向にある。これが為、運転特性推定部１ｂには、ブレーキ操作時の平均車両減速度の傾向と云うパラメータに基づいて、運転者の運転特性（車間距離傾向）を推定させてもよい。この場合も、その推定結果は、車間距離の各状態（長い、普通、短い）に応じた１次元のスカラー量（１，２，３等）に置き換えることが望ましい。このパラメータは、先に例示したパラメータよりも多くのサンプリングデータを得ることができるので、推定学習の実行頻度を上げることができる。
　この運転特性推定装置及び運転支援システムの動作説明を図８のフローチャートに基づいて説明する。
　この運転特性推定装置及び運転支援システムにおいて、操作開始指標値算出部１ａは、運転者の複数の操作内容（ブレーキ踏み込み操作やアクセルオフ操作等）に応じた操作開始時期の指標値を算出する。そして、運転特性推定部１ｂは、その操作内容毎に、操作開始時期の指標値に対する当該操作開始時期の状態毎の各確率密度関数と操作開始指標値算出部１ａの算出した操作開始時期の指標値とに基づいて、この算出された指標値での各確率密度関数における確率密度の合計値に対する比を求め、この各確率密度の合計値に対する比に重み付けをして、運転者における先行車との車間距離傾向を運転特性として推定する。この運転特性推定装置及び運転支援システムにおいては、或る１種類の操作内容に応じた運転特性が所定回数推定された場合に、その移動平均を求めて最終的な運転者の運転特性と判断し、この最終判断を運転特性の推定学習結果として学習（更新）する。
　車両ＥＣＵ１は、自車がクルーズ制御中であるのか否かを判定する（ステップＳＴ１）。この車両ＥＣＵ１は、自車がクルーズ制御中でなければ、自車の運転者の運転特性（車間距離傾向）の推定を始める。
　先ず、操作開始指標値算出部１ａは、自車が所定条件に該当しているのか否かを判定する（ステップＳＴ２）。その所定条件に該当するとは、例えば、運転者が先行車との車間距離を保つべくアクセルオフ操作を行ったとき、運転者が先行車との車間距離を保つべくブレーキ踏み込み操作を行ったとき、運転者が自らの運転で先行車に追従しているとき、先行車は存在しないが運転者のブレーキ踏み込み操作により車両減速度が発生しているときのことである。操作開始指標値算出部１ａは、この所定条件に該当しなければ、このステップＳＴ２の判定を繰り返す。
　操作開始指標値算出部１ａは、アクセルオフ操作の場合、アクセルオフ操作開始時期の指標値ＰＲＥ（ＡＣＣ）を算出し、ブレーキ踏み込み操作の場合、ブレーキ操作開始時期の指標値ＰＲＥ（ＢＲＫ）を算出する（ステップＳＴ３）。尚、運転者が自らの運転で先行車に追従しているとき、又は、先行車は存在しないが運転者のブレーキ踏み込み操作により車両減速度が発生しているときには、このステップＳＴ３を行わず、次のステップＳＴ４に進む。
　次に、運転特性推定部１ｂは、先行車の存在を利用した運転特性（車間距離傾向）の推定学習が実行可能か否かを判定する（ステップＳＴ４）。ここでは、自車の車速Ｖｓが所定車速以上であり、且つ、先行車との車間距離が所定距離以下であれば、先行車の存在を利用した運転特性（車間距離傾向）の推定学習が実行可能と判定する。その所定車速や所定距離は、例えば、運転者のアクセルオフ操作やブレーキ踏み込み操作が先行車の影響を受ける操作となるのか否か等で決めればよい。例えば、所定車速は、徐行速度に設定する。自車の車速Ｖｓが徐行速度よりも低速の場合には、既にアクセルオフ操作が実行されている可能性が高いからである。所定距離は、数百メートル等、先行車の影響を受けたアクセルオフ操作やブレーキ踏み込み操作とは云えない距離とする。
　運転特性推定部１ｂは、運転特性（車間距離傾向）の推定学習が実行できると判定した場合、先行車が存在しているときの運転特性（車間距離傾向）を推定する（ステップＳＴ５）。このステップＳＴ５では、運転者が先行車との車間距離を保つべくアクセルオフ操作を行った場合、そのアクセルオフ操作に基づいた運転者の運転特性（車間距離傾向）の推定を実行する。また、運転者が先行車との車間距離を保つべくブレーキ踏み込み操作を行った場合には、そのブレーキ踏み込み操作に基づいた運転者の運転特性（車間距離傾向）の推定を実行する。また、運転者が自らの運転で先行車に追従している場合には、追従時平均車間時間の傾向に基づいて、運転者の運転特性（車間距離傾向）を推定する。
　運転特性推定部１ｂは、ブレーキ踏み込み操作が実行されたのか否か、つまりブレーキ踏み込み操作に基づいて推定が行われたのか否かを判定する（ステップＳＴ６）。
　この運転特性推定部１ｂは、ブレーキ踏み込み操作が実行された場合、ブレーキ操作時の平均車両減速度の傾向に基づいた運転者の運転特性（車間距離傾向）の推定を実行する（ステップＳＴ７）。一方、ブレーキ踏み込み操作が実行されていない場合、運転特性推定部１ｂは、ステップＳＴ１に戻る。
　また、ステップＳＴ４で先行車の存在を利用した運転特性（車間距離傾向）の推定学習が実行できないと判定した場合、運転特性推定部１ｂは、ステップＳＴ７に進み、ブレーキ操作時の平均車両減速度の傾向に基づいた運転者の運転特性（車間距離傾向）の推定、つまり先行車が存在していないときの運転特性（車間距離傾向）の推定を行う。
　この例示では、夫々の推定｛アクセルオフ操作に基づいた運転者の運転特性（車間距離傾向）の推定、ブレーキ踏み込み操作に基づいた運転者の運転特性（車間距離傾向）の推定、追従時平均車間時間の傾向に基づいた運転者の運転特性（車間距離傾向）の推定、ブレーキ操作時の平均車両減速度の傾向に基づいた運転者の運転特性（車間距離傾向）の推定｝の内の少なくとも１つが所定回数（例えば５回）実行されるまで、ステップＳＴ１からステップＳＴ７を繰り返す。所定回数実行されたものについては、次のステップＳＴ８に進む。
　運転特性推定部１ｂは、直近の所定回数分の推定結果の移動平均を算出する（ステップＳＴ８）。ここでは、その移動平均の結果を最終的な運転者の運転特性（車間距離傾向）と推定する。この様に移動平均を求め、運転中の一連の時系列的な操作に応じた運転特性（車間距離傾向）を求めることで、アクセルオフ操作やブレーキ踏み込み操作等、夫々に運転者の感覚が一致するものでなくても、精度の高い運転特性（車間距離傾向）を得ることができる。このステップＳＴ８では、アクセルオフ操作に基づいたもの等、夫々の推定結果毎に移動平均を求めている。
　尚、クルーズ制御中（例えばアダプティブクルーズコントロール実行中）のときには、例えば、予め決めておいた所定の運転特性（車間距離傾向）であると判断させればよい（ステップＳＴ９）。
　この様に、本変形例の運転特性推定装置及び運転支援システムは、前述した実施例と同様の効果が得られるのみならず、アクセルオフ操作等の様々な条件に基づいて運転者の運転特性（車間距離傾向）が推定されるので、より精度の高い運転者の運転特性（車間距離傾向）を知ることができる。
　ここで、この運転支援システムが適用された実験車による不要警報の発生状態の試験結果について説明する。その試験結果を図９に示す。
　この試験は、その実験車を所定の警報発生条件の下で所定距離走行させ、運転者が不要と感じた警報の発生回数を調べたものである。警報発生条件としては、本実施例及び本変形例の推定学習が行われて警報を発生させる場合のみならず、従来に相当する車間距離傾向が長い（つまりブレーキ操作開始時期が早い、アクセルオフ操作開始時期が早い）ものとして警報設定を固定し、基準車間距離到達前に早出しで警報を発生させる場合、車間距離傾向が普通（つまりブレーキ操作開始時期が普通、アクセルオフ操作開始時期が普通）であるとして警報設定を固定し、基準車間距離到達時に警報を発生させる場合、車間距離傾向が短い（つまりブレーキ操作開始時期が遅い、アクセルオフ操作開始時期が遅い）ものとして警報設定を固定し、基準車間距離到達後に遅出しで警報を発生させる場合についても含んでいる。ここでは、例えば道路が混雑し易く平均車速の低いＡ国相当の道路環境（走行距離：１１，６２５ｋｍ）とＡ国よりも平均車速の高いＢ国相当の道路環境（走行距離：３，４５２ｋｍ）とにおいて試験を行った。
　この試験結果に依れば、従来は、車間距離傾向が長くなるほど不要な警報の発生回数が多くなり、不要な警報の発生頻度が高くなるので、警報を基準車間距離へと到達する前に発報させると、この警報が不要な煩わしいものと感じられてしまう可能性が高いことが判る。これに対して、本実施例及び本変形例は、前述した推定学習を行っているので、不要な警報の発生回数が少なくなり、不要な警報の発生頻度が低くなることが判る。その不要な警報の発生頻度は、所定走行距離（Ａ国：１１，６２５ｋｍ、Ｂ国：３，４５２ｋｍ）を不要な警報の発生回数で除算したものである。
　また、この試験では、車間距離傾向が長いものとして基準車間距離到達前に早出しで警報を発生させる場合と、車間距離傾向が普通であるとして基準車間距離到達時に警報を発生させる場合と、車間距離傾向が短いものとして基準車間距離到達後に遅出しで警報を発生させる場合と、を所定の比率に設定して、所定走行距離（Ａ国：１１，６２５ｋｍ、Ｂ国：３，４５２ｋｍ）を走行させた際に運転者が不要と感じた警報の発生回数も調べている。この３つの車間距離傾向が所定比率（長い：普通：早い＝３０％：５８％：１２％）に設定された際には、やはり、本実施例及び本変形例と比べて、不要な警報の発生回数が多く、不要な警報の発生頻度が高いことが判る。
　図１０は、この試験結果の１つであり、推定学習によって、車間距離傾向が長いと推定された場合、車間距離傾向が普通と推定された場合、車間距離傾向が短いと推定された場合の警報の発生頻度を表したものである。この図１０に依れば、夫々の車間距離傾向の推定の学習結果において、大きな偏りも無く、略同等の発生頻度で警報が発報されることが判る。
　ところで、運転支援が前述した車線逸脱警報制御、車線維持支援制御、ふらつき警報（漫然・居眠り運転警報）制御の場合には、通常運転時の白線横位置、ヨーレート、操舵角速度、操舵トルク及びこれらの標準偏差等に基づいて、運転者の通常運転時におけるふらつき程度（運転者の運転特性）を求め、車線逸脱警報等の制御介入時期を調整すればよい。また、カーブ車速警報制御やカーブ車速減速制御を行う場合には、旋回中及び非旋回中における通常運転時の車両前後加速度、車両横加速度、ヨーレート、ブレーキ踏み込み操作開始位置及びこれらの標準偏差等に基づいて、運転者の通常運転時における旋回特性の傾向（運転者の運転特性）を求め、カーブ車速警報等の制御介入時期を調整すればよい。また、運転者の漫然・居眠り推定制御を行う場合には、通常運転時の運転者の重心位置や頭部位置の変位及びこれらの標準偏差等に基づいて、運転者の漫然・居眠り傾向（運転者の運転特性）を求め、運転者が漫然・居眠り運転状態であるのか否か推定して、運転者への注意喚起や減速制御等を行えばよい。また、運転診断を行う場合には、一時停止位置（一時停止線からの自車の距離）、車両前後加速度、車両横加速度、車速（走行路の制限速度との差分）等及びこれらの標準偏差等に基づいて、運転者による規範運転（安全運転）の傾向（運転者の運転特性）を判定すればよい。
　尚、本実施例及び本変形例の運転特性推定装置及び運転支援システムは、夫々に異なる人の技倆や体調等のばらつきを考慮して、その人の特性を推定し、その特性に応じた支援制御を行うものである。これが為、この運転特性推定装置及び運転支援システムに係る技術は、例えば、工場等での流れ作業や繰り返し運動等を行う人の作業特性や運動特性の推定にも利用可能であり、その推定結果に応じた人の作業負荷や運動負荷の調整にも利用することができる。
　１　車両ＥＣＵ
　１ａ　操作開始指標値算出部
　１ｂ　運転特性推定部
　１ｃ　確率密度関数算出部
　１ｄ　運転支援制御部
　２　車速検出装置
　３　距離検出装置
　４　ブレーキ装置
　５　ブレーキ操作検出装置
　６　警報装置

Claims (8)

  1. 　車両を運転する運転者の操作内容に応じた操作開始時期の指標値を算出する操作開始指標値算出部と、
    　前記操作開始時期の指標値に対する当該操作開始時期の状態毎の各確率密度関数と前記操作開始指標値算出部の算出した前記操作開始時期の指標値とに基づいて、該算出された指標値での前記各確率密度関数における確率密度の合計値に対する比を求め、該各確率密度の合計値に対する比に重み付けをして運転者の運転特性を推定する運転特性推定部と、
    　を設けたことを特徴とする運転特性推定装置。
  2. 　取得した複数の前記操作開始時期の指標値に対する当該操作開始時期の頻度分布を運転者による複数の当該操作開始時期の状態毎に分け、該夫々の頻度分布毎に前記操作開始時期の指標値に対する当該操作開始時期の状態毎の前記確率密度関数を各々算出する確率密度関数算出部を設けた請求項１記載の運転特性推定装置。
  3. 　前記操作開始指標値算出部は、運転者のブレーキ操作開始時期の指標値を算出し、
    　前記運転特性推定部は、該ブレーキ操作開始時期の指標値に対する当該ブレーキ操作開始時期の状態毎の各確率密度関数と前記操作開始指標値算出部の算出した前記ブレーキ操作開始時期の指標値とに基づいて、該算出された指標値での前記各確率密度関数における確率密度の合計値に対する比を求め、該各確率密度の合計値に対する比に重み付けをして、運転者における先行車との車間距離傾向を運転特性として推定する請求項１又は２に記載の運転特性推定装置。
  4. 　前記操作開始指標値算出部は、運転者の複数の操作内容に応じた操作開始時期の指標値を算出し、
    　前記運転特性推定部は、前記操作内容毎に、該操作開始時期の指標値に対する当該操作開始時期の状態毎の各確率密度関数と前記操作開始指標値算出部の算出した前記操作開始時期の指標値とに基づいて、該算出された指標値での前記各確率密度関数における確率密度の合計値に対する比を求め、該各確率密度の合計値に対する比に重み付けをして、運転者における先行車との車間距離傾向を運転特性として推定する請求項１又は２に記載の運転特性推定装置。
  5. 　車両を運転する運転者の操作内容に応じた操作開始時期の指標値を算出する操作開始指標値算出部と、
    　前記操作開始時期の指標値に対する当該操作開始時期の状態毎の各確率密度関数と前記操作開始指標値算出部の算出した前記操作開始時期の指標値とに基づいて、該算出された指標値での前記各確率密度関数における確率密度の合計値に対する比を求め、該各確率密度の合計値に対する比に重み付けをして運転者の運転特性を推定する運転特性推定部と、
    　推定された前記運転特性に応じた運転支援を行う運転支援制御部と、
    　を設けたことを特徴とする運転支援システム。
  6. 　取得した複数の前記操作開始時期の指標値に対する当該操作開始時期の頻度分布を運転者による複数の当該操作開始時期の状態毎に分け、該夫々の頻度分布毎に前記操作開始時期の指標値に対する当該操作開始時期の状態毎の前記確率密度関数を各々算出する確率密度関数算出部を設けた請求項５記載の運転支援システム。
  7. 　前記操作開始指標値算出部は、運転者のブレーキ操作開始時期の指標値を算出し、
    　前記運転特性推定部は、該ブレーキ操作開始時期の指標値に対する当該ブレーキ操作開始時期の状態毎の各確率密度関数と前記操作開始指標値算出部の算出した前記ブレーキ操作開始時期の指標値とに基づいて、該算出された指標値での前記各確率密度関数における確率密度の合計値に対する比を求め、該各確率密度の合計値に対する比に重み付けをして、運転者における先行車との車間距離傾向を運転特性として推定する請求項５又は６に記載の運転支援システム。
  8. 　前記操作開始指標値算出部は、運転者の複数の操作内容に応じた操作開始時期の指標値を算出し、
    　前記運転特性推定部は、前記操作内容毎に、該操作開始時期の指標値に対する当該操作開始時期の状態毎の各確率密度関数と前記操作開始指標値算出部の算出した前記操作開始時期の指標値とに基づいて、該算出された指標値での前記各確率密度関数における確率密度の合計値に対する比を求め、該各確率密度の合計値に対する比に重み付けをして、運転者における先行車との車間距離傾向を運転特性として推定する請求項５又は６に記載の運転支援システム。
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Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016224615A (ja) * 2015-05-28 2016-12-28 株式会社デンソー 警報制御装置
JP2017043268A (ja) * 2015-08-28 2017-03-02 修一 田山 自動車ユーザ情報管理システム
JP2017087906A (ja) * 2015-11-06 2017-05-25 株式会社デンソー 車両制御装置
JP2018081622A (ja) * 2016-11-18 2018-05-24 トヨタ自動車株式会社 運転支援装置および運転支援方法
WO2018193765A1 (ja) * 2017-04-21 2018-10-25 株式会社デンソー 提示制御装置、自動運転制御装置、提示制御方法及び自動運転制御方法
JP2019111913A (ja) * 2017-12-22 2019-07-11 いすゞ自動車株式会社 操舵制御装置及び操舵制御方法
WO2020162472A1 (ja) * 2019-02-06 2020-08-13 アビームコンサルティング株式会社 運転権限管理サーバ及び運転権限管理プログラム
CN111696349A (zh) * 2020-06-10 2020-09-22 长威信息科技发展股份有限公司 基于路段实时通行状况的疲劳驾驶判别方法
JPWO2019058460A1 (ja) * 2017-09-20 2020-10-29 日産自動車株式会社 走行支援方法及び走行支援装置
JP2023108641A (ja) * 2022-01-26 2023-08-07 トヨタ自動車株式会社 運転支援装置、方法、プログラム、及び車両

Families Citing this family (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102012112141A1 (de) * 2012-12-12 2014-06-12 Scania Cv Ab Verfahren und Vorrichtung zur Regelung einer Längsbeschleunigung eines Fahrzeugs
US10115164B1 (en) 2013-10-04 2018-10-30 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Systems and methods to quantify and differentiate individual insurance risk based on actual driving behavior and driving environment
JP2015219830A (ja) * 2014-05-20 2015-12-07 トヨタ自動車株式会社 運転支援装置
KR101601104B1 (ko) * 2014-09-22 2016-03-08 현대자동차주식회사 G센서를 이용한 도로 구배 연산 장치 및 방법
JP2016081359A (ja) * 2014-10-20 2016-05-16 クラリオン株式会社 情報提示装置
DE102016216745A1 (de) * 2015-12-18 2017-06-22 Ford Global Technologies, Llc Verfahren zum Betrieb eines Kraftfahrzeugs
JP6477529B2 (ja) * 2016-02-02 2019-03-06 株式会社デンソー 走行支援装置
CN105487075B (zh) * 2016-02-17 2018-07-17 宁夏中科天际防雷股份有限公司 一种具有识别功能的智能防撞报警装置
JP6436116B2 (ja) * 2016-03-08 2018-12-12 トヨタ自動車株式会社 運転支援装置
KR20180051273A (ko) * 2016-11-08 2018-05-16 현대자동차주식회사 차량의 주행 정보를 이용한 차량의 주행 제어 방법 및 그 방법을 이용하는 차량
CN116895108A (zh) 2016-12-02 2023-10-17 星克跃尔株式会社 用于综合管理车辆运行状态的方法以及系统
KR102382185B1 (ko) 2016-12-02 2022-04-04 팅크웨어(주) 서버, 차량용 단말 및 이를 이용한 긴급 상황 알림 방법
KR102797059B1 (ko) * 2016-12-21 2025-04-18 현대자동차주식회사 차량 및 그 제어 방법
US11017676B2 (en) * 2018-06-05 2021-05-25 TJ England Safety system configured to determine when a vehicle has made an unwanted stop
EP3826895A4 (en) * 2018-06-26 2022-03-02 PSA Automobiles SA DRIVER IDENTIFICATION METHOD BASED ON CAR TRACKING MODELING
KR102492637B1 (ko) * 2018-10-08 2023-01-30 주식회사 에이치엘클레무브 주행 성향 분석 방법, 주행 성향 분석 장치 및 차량 제어 시스템
DE102018126832A1 (de) * 2018-10-26 2020-04-30 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Verfahren und Steuereinheit zur Querführung eines Fahrzeugs bei einer Folgefahrt
CN111483460B (zh) * 2019-01-09 2021-06-01 广州汽车集团股份有限公司 一种车辆辅助驾驶控制方法、装置、设备及存储介质
JP7470510B2 (ja) * 2019-12-02 2024-04-18 ダイムラー トラック エージー 車両制御装置、車両制御方法、及び車両制御プログラム
JP2022168448A (ja) * 2021-04-26 2022-11-08 トヨタ自動車株式会社 車両走行制御システム及び車両走行制御方法
JP7752828B2 (ja) * 2021-05-21 2025-10-14 マツダ株式会社 車両制御装置
CN114030476B (zh) * 2021-10-27 2023-06-20 东风汽车集团股份有限公司 一种车辆加速度控制方法及相关设备

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007008327A (ja) * 2005-06-30 2007-01-18 Toyota Motor Corp 運転傾向推定装置及び運転支援装置
JP2010198120A (ja) * 2009-02-23 2010-09-09 Nissan Motor Co Ltd 運転状態判定装置及び運転状態判定方法
JP2012079325A (ja) * 2011-11-16 2012-04-19 Nissan Motor Co Ltd 車両用運転支援装置および車両用運転支援方法

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS59105587A (ja) 1982-12-09 1984-06-18 Fujitsu Ten Ltd 車両衝突警報装置
JP3357159B2 (ja) * 1993-08-10 2002-12-16 三菱自動車工業株式会社 車両運転操作状態の推定方法および車両運転特性制御方法
JPH07101272A (ja) * 1993-08-10 1995-04-18 Mitsubishi Motors Corp 車両運転操作状態の推定方法および車両運転特性制御方法
JP3143063B2 (ja) * 1996-06-07 2001-03-07 株式会社日立製作所 移動体の走行制御装置
US6445287B1 (en) * 2000-02-28 2002-09-03 Donnelly Corporation Tire inflation assistance monitoring system
US7389178B2 (en) * 2003-12-11 2008-06-17 Greenroad Driving Technologies Ltd. System and method for vehicle driver behavior analysis and evaluation
US20060011399A1 (en) * 2004-07-15 2006-01-19 International Business Machines Corporation System and method for controlling vehicle operation based on a user's facial expressions and physical state
JP4297132B2 (ja) * 2006-05-12 2009-07-15 トヨタ自動車株式会社 車両用警報装置
JP4905556B2 (ja) * 2007-07-24 2012-03-28 日産自動車株式会社 車両用運転支援装置および車両用運転支援装置を備える車両
US20100209887A1 (en) * 2009-02-18 2010-08-19 Gm Global Technology Operation, Inc. Vehicle stability enhancement control adaptation to driving skill based on vehicle backup maneuver
JP5195672B2 (ja) 2009-05-29 2013-05-08 トヨタ自動車株式会社 車両制御装置、車両および車両制御方法
JP5644206B2 (ja) 2010-06-23 2014-12-24 トヨタ自動車株式会社 車両支援装置
DE102011082480A1 (de) 2011-09-12 2013-03-14 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Kontrollsystem zum Ermitteln eines Lenkmomentes für einen automatischen Eingriff in eine Querführung eines Fahrzeuges

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007008327A (ja) * 2005-06-30 2007-01-18 Toyota Motor Corp 運転傾向推定装置及び運転支援装置
JP2010198120A (ja) * 2009-02-23 2010-09-09 Nissan Motor Co Ltd 運転状態判定装置及び運転状態判定方法
JP2012079325A (ja) * 2011-11-16 2012-04-19 Nissan Motor Co Ltd 車両用運転支援装置および車両用運転支援方法

Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016224615A (ja) * 2015-05-28 2016-12-28 株式会社デンソー 警報制御装置
JP2017043268A (ja) * 2015-08-28 2017-03-02 修一 田山 自動車ユーザ情報管理システム
JP2017087906A (ja) * 2015-11-06 2017-05-25 株式会社デンソー 車両制御装置
JP2018081622A (ja) * 2016-11-18 2018-05-24 トヨタ自動車株式会社 運転支援装置および運転支援方法
WO2018193765A1 (ja) * 2017-04-21 2018-10-25 株式会社デンソー 提示制御装置、自動運転制御装置、提示制御方法及び自動運転制御方法
JP2018181269A (ja) * 2017-04-21 2018-11-15 株式会社デンソー 提示制御装置、自動運転制御装置、提示制御方法及び自動運転制御方法
JPWO2019058460A1 (ja) * 2017-09-20 2020-10-29 日産自動車株式会社 走行支援方法及び走行支援装置
JP2019111913A (ja) * 2017-12-22 2019-07-11 いすゞ自動車株式会社 操舵制御装置及び操舵制御方法
WO2020162472A1 (ja) * 2019-02-06 2020-08-13 アビームコンサルティング株式会社 運転権限管理サーバ及び運転権限管理プログラム
CN111696349A (zh) * 2020-06-10 2020-09-22 长威信息科技发展股份有限公司 基于路段实时通行状况的疲劳驾驶判别方法
CN111696349B (zh) * 2020-06-10 2022-02-11 长威信息科技发展股份有限公司 基于路段实时通行状况的疲劳驾驶判别方法
JP2023108641A (ja) * 2022-01-26 2023-08-07 トヨタ自動車株式会社 運転支援装置、方法、プログラム、及び車両
JP7582219B2 (ja) 2022-01-26 2024-11-13 トヨタ自動車株式会社 運転支援装置、方法、プログラム、及び車両

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