JPH11342764A - 運転状態検出装置 - Google Patents
運転状態検出装置Info
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- JPH11342764A JPH11342764A JP15126298A JP15126298A JPH11342764A JP H11342764 A JPH11342764 A JP H11342764A JP 15126298 A JP15126298 A JP 15126298A JP 15126298 A JP15126298 A JP 15126298A JP H11342764 A JPH11342764 A JP H11342764A
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- Emergency Alarm Devices (AREA)
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 検出した操舵量から運転者の居眠りを高精度
に検出する。 【解決手段】 横Ｇセンサ１０で検出された横Ｇ及び車
速センサ１２で検出した車速をＥＣＵ１６に供給する。
また、ナビゲーションシステム１４は、地図データをＥ
ＣＵ１６に供給する。ＥＣＵ１６は、地図データ及び車
速データに基づいて道路形状に起因する横Ｇを推定し、
検出された横Ｇから除去する。これにより、修正操舵に
起因する横Ｇ成分のみを抽出し、居眠り判定を行う。居
眠りを検出した場合には、例えばナビゲーションシステ
ム１４に指令して車両をサービスエリアなどに誘導す
る。
に検出する。 【解決手段】 横Ｇセンサ１０で検出された横Ｇ及び車
速センサ１２で検出した車速をＥＣＵ１６に供給する。
また、ナビゲーションシステム１４は、地図データをＥ
ＣＵ１６に供給する。ＥＣＵ１６は、地図データ及び車
速データに基づいて道路形状に起因する横Ｇを推定し、
検出された横Ｇから除去する。これにより、修正操舵に
起因する横Ｇ成分のみを抽出し、居眠り判定を行う。居
眠りを検出した場合には、例えばナビゲーションシステ
ム１４に指令して車両をサービスエリアなどに誘導す
る。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は運転状態検出装置、
特に運転者の異常操舵状態を検出する装置に関する。
特に運転者の異常操舵状態を検出する装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来より、車両運転者の居眠りなどを検
出する装置が知られている。居眠り運転を検出する方法
としては、車両運転者の顔部を撮影して目の状態（まば
たき）を検出する、ＣＣＤカメラを用いて道路の白線を
撮影して白線からの車両の横変位を検出することで走行
帯からの逸脱を検出する、あるいは車両の操舵角、ヨー
レート、横Ｇなどから車両の修正操舵の周期を検出し、
基準周期と比較するなどがある。
出する装置が知られている。居眠り運転を検出する方法
としては、車両運転者の顔部を撮影して目の状態（まば
たき）を検出する、ＣＣＤカメラを用いて道路の白線を
撮影して白線からの車両の横変位を検出することで走行
帯からの逸脱を検出する、あるいは車両の操舵角、ヨー
レート、横Ｇなどから車両の修正操舵の周期を検出し、
基準周期と比較するなどがある。
【０００３】車両運転者を撮影して目の状態を検出する
技術では、運転者が眼鏡をかけている場合があることや
ドライビングポジションが運転者毎に異なることを考慮
しなければならず、画像処理が複雑となる問題がある。
また、カメラと画像処理装置というハードウェアが必要
となる問題もある。
技術では、運転者が眼鏡をかけている場合があることや
ドライビングポジションが運転者毎に異なることを考慮
しなければならず、画像処理が複雑となる問題がある。
また、カメラと画像処理装置というハードウェアが必要
となる問題もある。
【０００４】白線からの車両の横変位を検出する技術で
は、雨天時に白線像を得るのが困難となるなど環境の影
響を受けやすく、ハードウェアが増大する問題もある。
は、雨天時に白線像を得るのが困難となるなど環境の影
響を受けやすく、ハードウェアが増大する問題もある。
【０００５】一方、車両の操舵角やヨーレート、横Ｇな
どから車両の修正操舵の周期を検出して基準周期と比較
する技術は、天候によらず、また既存のハードウェアを
援用することが可能であることからコスト的に有利であ
ると考えられる。
どから車両の修正操舵の周期を検出して基準周期と比較
する技術は、天候によらず、また既存のハードウェアを
援用することが可能であることからコスト的に有利であ
ると考えられる。
【０００６】特開平８−２６８１９０号公報には、操舵
角検出信号における所定の居眠り運転の変化する周波数
成分を抽出し、抽出した周波数成分の絶対値を加算（積
分）してその加算値が所定値に達するまでの時間が所定
範囲内である場合に居眠り運転を検出する技術が開示さ
れている。
角検出信号における所定の居眠り運転の変化する周波数
成分を抽出し、抽出した周波数成分の絶対値を加算（積
分）してその加算値が所定値に達するまでの時間が所定
範囲内である場合に居眠り運転を検出する技術が開示さ
れている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、車両の
操舵角から居眠り運転に起因する成分を抽出するために
は、操舵角信号に含まれている他の成分、例えば道路形
状に起因する成分を確実に分離しなければならない。
操舵角から居眠り運転に起因する成分を抽出するために
は、操舵角信号に含まれている他の成分、例えば道路形
状に起因する成分を確実に分離しなければならない。
【０００８】上記従来技術では、道路がカーブしている
ために必然的に操舵しなければならない比較的周波数の
低い成分をフィルタで除去しているが、カーブの曲率は
種々であるため操舵信号に含まれる道路形状成分の周波
数も種々異なり、所定のフィルタによる完全な分離は困
難である。
ために必然的に操舵しなければならない比較的周波数の
低い成分をフィルタで除去しているが、カーブの曲率は
種々であるため操舵信号に含まれる道路形状成分の周波
数も種々異なり、所定のフィルタによる完全な分離は困
難である。
【０００９】本発明は、上記従来技術の有する課題に鑑
みなされたものであり、その目的は、検出された操舵
（操舵角やヨーレート、横Ｇ）成分から道路形状に起因
する成分を確実に除去し、もって運転者の異常操舵を高
精度に検出して居眠りなどを検出できる装置を提供する
ことにある。
みなされたものであり、その目的は、検出された操舵
（操舵角やヨーレート、横Ｇ）成分から道路形状に起因
する成分を確実に除去し、もって運転者の異常操舵を高
精度に検出して居眠りなどを検出できる装置を提供する
ことにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明は、車両運転者の操舵を検出する操舵検出手
段と、車速検出手段と、地図データを有するナビゲーシ
ョンシステムと、前記地図データ及び検出された前記車
速から操舵の時間変化を推定する推定手段と、推定され
た前記操舵の時間変化と検出された操舵の時間変化の相
違に基づき、異常操舵を検出する異常検出手段とを有す
ることを特徴とする。従来のようにフィルタを用いて道
路形状に起因する所定周波数成分を取り除くのではな
く、地図データを用いて道路形状のみに起因する操舵成
分を推定し、検出された操舵成分との相違、より具体的
には両者の差分に基づいて異常操舵を検出するので、道
路形状によらず高精度な検出が可能となる。
に、本発明は、車両運転者の操舵を検出する操舵検出手
段と、車速検出手段と、地図データを有するナビゲーシ
ョンシステムと、前記地図データ及び検出された前記車
速から操舵の時間変化を推定する推定手段と、推定され
た前記操舵の時間変化と検出された操舵の時間変化の相
違に基づき、異常操舵を検出する異常検出手段とを有す
ることを特徴とする。従来のようにフィルタを用いて道
路形状に起因する所定周波数成分を取り除くのではな
く、地図データを用いて道路形状のみに起因する操舵成
分を推定し、検出された操舵成分との相違、より具体的
には両者の差分に基づいて異常操舵を検出するので、道
路形状によらず高精度な検出が可能となる。
【００１１】
【発明の実施の形態】以下、図面に基づき本発明の実施
形態について説明する。
形態について説明する。
【００１２】図１には、本実施形態の構成ブロック図が
示されている。横Ｇセンサ１０、車速センサ１２、ナビ
ゲーションシステム１４及びＥＣＵ（電子制御装置）１
６を含んで構成される。
示されている。横Ｇセンサ１０、車速センサ１２、ナビ
ゲーションシステム１４及びＥＣＵ（電子制御装置）１
６を含んで構成される。
【００１３】横Ｇセンサ１０は、運転者の操舵操作によ
り生じた車両の横Ｇ（横加速度）を検出するセンサで、
検出した横Ｇを逐次ＥＣＵ１６に供給する。
り生じた車両の横Ｇ（横加速度）を検出するセンサで、
検出した横Ｇを逐次ＥＣＵ１６に供給する。
【００１４】車速センサ１２は、検出した車両の速度を
逐次ＥＣＵ１６に供給する。
逐次ＥＣＵ１６に供給する。
【００１５】ナビゲーションシステム１４は、地図デー
タ記憶手段及び車両の現在地を検出する手段を有し、図
示しないＣＲＴなどの表示装置に検出した現在地及び地
図データを表示する。なお、ナビゲーションシステム１
４は、運転者が設定した目的地までの経路を探索し、得
られた経路を表示ないし音声で出力することで運転者を
誘導する機能を有してもよい。地図データはＣＤ−ＲＯ
ＭやＤＶＤに格納することができ、車両の現在地はＧＰ
Ｓによる絶対位置検出と車速センサ及び方位センサに基
づく相対位置検出を単独あるいは併用することで検出す
ることができる。このナビゲーションシステム１４は、
検出した現在地を含む所定距離前方の道路形状データを
ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤから読み出してＥＣＵ１６に逐次
供給する。なお、この道路形状データには道路の種別デ
ータを含めて供給するのが好適である。
タ記憶手段及び車両の現在地を検出する手段を有し、図
示しないＣＲＴなどの表示装置に検出した現在地及び地
図データを表示する。なお、ナビゲーションシステム１
４は、運転者が設定した目的地までの経路を探索し、得
られた経路を表示ないし音声で出力することで運転者を
誘導する機能を有してもよい。地図データはＣＤ−ＲＯ
ＭやＤＶＤに格納することができ、車両の現在地はＧＰ
Ｓによる絶対位置検出と車速センサ及び方位センサに基
づく相対位置検出を単独あるいは併用することで検出す
ることができる。このナビゲーションシステム１４は、
検出した現在地を含む所定距離前方の道路形状データを
ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤから読み出してＥＣＵ１６に逐次
供給する。なお、この道路形状データには道路の種別デ
ータを含めて供給するのが好適である。
【００１６】ＥＣＵ１６はマイクロコンピュータで構成
され、ナビゲーションシステム１４から供給された地図
データ及び車速センサ１２から供給された車速データに
基づいて道路形状に起因する横Ｇの時間変化を推定す
る。そして、推定した横Ｇの時間変化と横Ｇセンサ１０
から供給された実際の横Ｇの時間変化を比較し、道路形
状に起因する横Ｇの時間変化成分を除去して道路形状に
起因しない横Ｇの時間変化成分、すなわち運転者の修正
操舵に起因する横Ｇの時間変化を抽出する。得られた修
正操舵に起因する横Ｇの時間変化成分は基準値と比較さ
れ、運転者の居眠り状態を検出した場合には所定の制御
信号を出力する。所定の制御信号は運転者の覚醒を促す
ものであればいかなるものでもよく、例えばナビゲーシ
ョンシステム１４に制御信号を出力して音声でサービス
エリアに誘導する、あるいは４ＷＳが搭載されている場
合には４ＷＳのゲインをより安定な方向に変更する、な
どである。
され、ナビゲーションシステム１４から供給された地図
データ及び車速センサ１２から供給された車速データに
基づいて道路形状に起因する横Ｇの時間変化を推定す
る。そして、推定した横Ｇの時間変化と横Ｇセンサ１０
から供給された実際の横Ｇの時間変化を比較し、道路形
状に起因する横Ｇの時間変化成分を除去して道路形状に
起因しない横Ｇの時間変化成分、すなわち運転者の修正
操舵に起因する横Ｇの時間変化を抽出する。得られた修
正操舵に起因する横Ｇの時間変化成分は基準値と比較さ
れ、運転者の居眠り状態を検出した場合には所定の制御
信号を出力する。所定の制御信号は運転者の覚醒を促す
ものであればいかなるものでもよく、例えばナビゲーシ
ョンシステム１４に制御信号を出力して音声でサービス
エリアに誘導する、あるいは４ＷＳが搭載されている場
合には４ＷＳのゲインをより安定な方向に変更する、な
どである。
【００１７】図２には、本実施形態におけるＥＣＵ１６
の処理フローチャートが示されている。まず、ナビゲー
ションシステム１４から供給された道路の種別データに
基づいて、車両が高速道路を走行中であるか否かを判定
する（Ｓ１０１）。なお、この判定は、一般道路におけ
る地図データの精度を考慮したもので、一般道路におい
ても高速道と同程度の精度が得られる場合には、このス
テップは不要である。
の処理フローチャートが示されている。まず、ナビゲー
ションシステム１４から供給された道路の種別データに
基づいて、車両が高速道路を走行中であるか否かを判定
する（Ｓ１０１）。なお、この判定は、一般道路におけ
る地図データの精度を考慮したもので、一般道路におい
ても高速道と同程度の精度が得られる場合には、このス
テップは不要である。
【００１８】車両が高速道路を走行中である場合には、
横Ｇセンサ１０から横Ｇデータを取り込み（Ｓ１０
２）、横Ｇの時間変化を検出する。
横Ｇセンサ１０から横Ｇデータを取り込み（Ｓ１０
２）、横Ｇの時間変化を検出する。
【００１９】図３には、カーブ路を有する高速道路走行
中の車両が模式的に示されており、図４には、このよう
な高速道路を走行した場合の横Ｇの時間変化の一例が示
されている。図４において、横軸は時間、縦軸は横Ｇで
ある。
中の車両が模式的に示されており、図４には、このよう
な高速道路を走行した場合の横Ｇの時間変化の一例が示
されている。図４において、横軸は時間、縦軸は横Ｇで
ある。
【００２０】再び図２に戻り、横Ｇの時間変化を検出し
た後、ナビゲーションシステム１４から供給された地図
データ（高速道路の地図データ）及び車速センサ１２か
ら供給された車速データに基づいて、道路形状に起因す
る横Ｇの時間変化を推定する（Ｓ１０３）。
た後、ナビゲーションシステム１４から供給された地図
データ（高速道路の地図データ）及び車速センサ１２か
ら供給された車速データに基づいて、道路形状に起因す
る横Ｇの時間変化を推定する（Ｓ１０３）。
【００２１】図５には、ナビゲーションシステム１４か
ら供給される地図データの一例が示されている。地図デ
ータとしては、所定間隔毎の道路の中央位置を示す点群
（ｘｉ、ｙｉ）として表現することができる。図では、
図３に示す高速道路の点群が模式的に示されている。
ら供給される地図データの一例が示されている。地図デ
ータとしては、所定間隔毎の道路の中央位置を示す点群
（ｘｉ、ｙｉ）として表現することができる。図では、
図３に示す高速道路の点群が模式的に示されている。
【００２２】また、図６には、図５に示された地図デー
タ（道路形状データ）と車速に基づいて推定された横Ｇ
の時間変化が示されている。図において、横軸は時間
ｔ、縦軸は推定した横Ｇである。一般に、横Ｇは、道路
の曲率半径ρと車速Ｖから
タ（道路形状データ）と車速に基づいて推定された横Ｇ
の時間変化が示されている。図において、横軸は時間
ｔ、縦軸は推定した横Ｇである。一般に、横Ｇは、道路
の曲率半径ρと車速Ｖから
【数１】横Ｇ＝Ｖ2／ρ で算出することができる。すなわち、図６は、修正操舵
がなく道路形状に沿って操舵した場合に生じるであろう
横Ｇを示している。
がなく道路形状に沿って操舵した場合に生じるであろう
横Ｇを示している。
【００２３】再び図２に戻り、高速道路地図から道路形
状に起因する横Ｇの時間変化を推定した後、この推定値
と実際に検出された横Ｇとを比較する。本実施形態で
は、比較に際し、ウエーブレット関数を用いている。す
なわち、まず推定した横Ｇの時間変化からウエーブレッ
ト関数を作成し（Ｓ１０４）、実際に検出された横Ｇの
時間変化成分からウエーブレット関数成分を差し引く
（Ｓ１０５）。
状に起因する横Ｇの時間変化を推定した後、この推定値
と実際に検出された横Ｇとを比較する。本実施形態で
は、比較に際し、ウエーブレット関数を用いている。す
なわち、まず推定した横Ｇの時間変化からウエーブレッ
ト関数を作成し（Ｓ１０４）、実際に検出された横Ｇの
時間変化成分からウエーブレット関数成分を差し引く
（Ｓ１０５）。
【００２４】図７には、図６に示された推定横Ｇのウエ
ーブレット関数が示されている。また、図８には、図４
に示された検出横Ｇの時間変化から図７に示されたウエ
ーブレット関数を差し引いて得られる時間変化が示され
ている。図４に示される検出横Ｇの時間変化には道路形
状に起因する横Ｇ変化と修正操舵に起因する横Ｇ変化が
含まれており、図７に示される推定横Ｇの時間変化には
道路形状に起因する横Ｇ変化のみが含まれている。従っ
て、図８に示される横Ｇ変化は、修正操舵に起因する横
Ｇ変化のみを示すことになる。
ーブレット関数が示されている。また、図８には、図４
に示された検出横Ｇの時間変化から図７に示されたウエ
ーブレット関数を差し引いて得られる時間変化が示され
ている。図４に示される検出横Ｇの時間変化には道路形
状に起因する横Ｇ変化と修正操舵に起因する横Ｇ変化が
含まれており、図７に示される推定横Ｇの時間変化には
道路形状に起因する横Ｇ変化のみが含まれている。従っ
て、図８に示される横Ｇ変化は、修正操舵に起因する横
Ｇ変化のみを示すことになる。
【００２５】以上のようにして検出横Ｇの時間変化から
道路形状に起因する横Ｇ変化を除去した後、このデータ
を用いて運転者の居眠り運転が生じているか否かを判定
する（Ｓ１０６）。具体的には、図８に示された修正操
舵に起因する横Ｇの時間変化をＦＦＴ（高速フーリエ変
換）して周波数スペクトルを算出し、特定の周波数成分
に着目する。
道路形状に起因する横Ｇ変化を除去した後、このデータ
を用いて運転者の居眠り運転が生じているか否かを判定
する（Ｓ１０６）。具体的には、図８に示された修正操
舵に起因する横Ｇの時間変化をＦＦＴ（高速フーリエ変
換）して周波数スペクトルを算出し、特定の周波数成分
に着目する。
【００２６】図９には、図７に示される修正操舵に起因
する横Ｇ変化をＦＦＴ処理したスペクトルが示されてい
る。図において、横軸は周波数、縦軸は強度である。運
転者が居眠りをしていない場合には、修正操舵の周波数
は約０．２Ｈｚ程度であり、運転者が居眠りをすると修
正操舵を行わなくなるからその周波数は低下し、約０．
１Ｈｚ程度になる。従って、得られた周波数スペクトル
のうち、例えば０．１Ｈｚに着目し、この周波数成分が
所定値以上存在する場合には、居眠り運転であると判定
できる。
する横Ｇ変化をＦＦＴ処理したスペクトルが示されてい
る。図において、横軸は周波数、縦軸は強度である。運
転者が居眠りをしていない場合には、修正操舵の周波数
は約０．２Ｈｚ程度であり、運転者が居眠りをすると修
正操舵を行わなくなるからその周波数は低下し、約０．
１Ｈｚ程度になる。従って、得られた周波数スペクトル
のうち、例えば０．１Ｈｚに着目し、この周波数成分が
所定値以上存在する場合には、居眠り運転であると判定
できる。
【００２７】そして、運転者が居眠りをしていると判定
した場合には（Ｓ１０７でＹＥＳ）、運転者を覚醒させ
る（あるいは休憩させる）処理に移行する。すなわち、
ナビゲーションシステム１４に指令して音声により車両
を近くのサービスエリアに案内し（Ｓ１０８）、また、
４ＷＳ制御システムに対してゲインのアップを指令する
（Ｓ１０９）。もちろん、この他に警報を鳴らすなどの
措置を講じることも可能である。
した場合には（Ｓ１０７でＹＥＳ）、運転者を覚醒させ
る（あるいは休憩させる）処理に移行する。すなわち、
ナビゲーションシステム１４に指令して音声により車両
を近くのサービスエリアに案内し（Ｓ１０８）、また、
４ＷＳ制御システムに対してゲインのアップを指令する
（Ｓ１０９）。もちろん、この他に警報を鳴らすなどの
措置を講じることも可能である。
【００２８】運転者を覚醒させる処理を実行した後、運
転者が実際に休憩をとったか否かを判定する（Ｓ１１
０）。この判定は、例えばサービスエリアに所定時間以
上車両が停止したか否かで判定できる。運転者が休憩を
とっていない場合には、Ｓ１０８及びＳ１０９の処理を
繰り返し、運転者に覚醒を促す。
転者が実際に休憩をとったか否かを判定する（Ｓ１１
０）。この判定は、例えばサービスエリアに所定時間以
上車両が停止したか否かで判定できる。運転者が休憩を
とっていない場合には、Ｓ１０８及びＳ１０９の処理を
繰り返し、運転者に覚醒を促す。
【００２９】一方、運転者が休憩をとった場合には、さ
らに高速道路から離脱したか否かを判定する（Ｓ１１
１）。この判定は、Ｓ１０１と同様にナビゲーションシ
ステム１４から供給される道路種別に基づいて行うこと
ができ、車両が高速道路を離脱した場合にはＳ１０９で
アップしたゲインを元のゲインに復帰させ（Ｓ１１
２）、通常の走行に戻る。なお、運転者が休憩したと判
定した場合には、高速道路を走行しているか否かにかか
わらず、４ＷＳのゲインを元に戻しても良い。
らに高速道路から離脱したか否かを判定する（Ｓ１１
１）。この判定は、Ｓ１０１と同様にナビゲーションシ
ステム１４から供給される道路種別に基づいて行うこと
ができ、車両が高速道路を離脱した場合にはＳ１０９で
アップしたゲインを元のゲインに復帰させ（Ｓ１１
２）、通常の走行に戻る。なお、運転者が休憩したと判
定した場合には、高速道路を走行しているか否かにかか
わらず、４ＷＳのゲインを元に戻しても良い。
【００３０】このように、本実施形態では、地図データ
に基づいて道路形状に起因する横Ｇ成分を推定するの
で、道路形状がどのようなものであろうと（つまり、カ
ーブの曲率半径がどのようなものであろうと）確実に修
正操舵に起因する横Ｇ成分のみを取り出すことができ
る。
に基づいて道路形状に起因する横Ｇ成分を推定するの
で、道路形状がどのようなものであろうと（つまり、カ
ーブの曲率半径がどのようなものであろうと）確実に修
正操舵に起因する横Ｇ成分のみを取り出すことができ
る。
【００３１】なお、本実施形態では、推定横Ｇからウエ
ーブレット関数を作成し、検出横Ｇから差し引いている
が、ウエーブレット関数を用いることなくＦＦＴ処理の
みを用いることも可能である。
ーブレット関数を作成し、検出横Ｇから差し引いている
が、ウエーブレット関数を用いることなくＦＦＴ処理の
みを用いることも可能である。
【００３２】図１０には、図４に示す検出横Ｇの時間変
化をＦＦＴ処理して得られるスペクトルが示されてい
る。図において、横軸は周波数、縦軸は強度である。一
方、図１１には図６に示す推定横Ｇの時間変化をＦＦＴ
処理して得られるスペクトルが示されている。図１０の
スペクトルには、修正操舵に起因する周波数成分と道路
形状に起因する周波数成分が含まれ、図１１には道路形
状に起因する周波数成分のみが含まれているから、図１
０から図１１を差し引くことで、修正操舵に起因する周
波数成分のみを抽出することができる。そして、この修
正操舵に起因する周波数成分の特定の周波数成分（例え
ば０．１Ｈｚ）に着目し、基準値と比較することで、居
眠り運転か否かを判定することができる。
化をＦＦＴ処理して得られるスペクトルが示されてい
る。図において、横軸は周波数、縦軸は強度である。一
方、図１１には図６に示す推定横Ｇの時間変化をＦＦＴ
処理して得られるスペクトルが示されている。図１０の
スペクトルには、修正操舵に起因する周波数成分と道路
形状に起因する周波数成分が含まれ、図１１には道路形
状に起因する周波数成分のみが含まれているから、図１
０から図１１を差し引くことで、修正操舵に起因する周
波数成分のみを抽出することができる。そして、この修
正操舵に起因する周波数成分の特定の周波数成分（例え
ば０．１Ｈｚ）に着目し、基準値と比較することで、居
眠り運転か否かを判定することができる。
【００３３】また、図５に示した道路形状データを示す
点群の各点に対応する位置で横Ｇ及び車速を検出した場
合には、図４に示す検出横Ｇの時間変化から図６に示す
推定横Ｇの時間変化を直接差し引き、修正操舵成分のみ
を抽出することも可能である。この場合、修正操舵成分
を抽出するためのウエーブレット関数作成処理やＦＦＴ
処理が不要となる。
点群の各点に対応する位置で横Ｇ及び車速を検出した場
合には、図４に示す検出横Ｇの時間変化から図６に示す
推定横Ｇの時間変化を直接差し引き、修正操舵成分のみ
を抽出することも可能である。この場合、修正操舵成分
を抽出するためのウエーブレット関数作成処理やＦＦＴ
処理が不要となる。
【００３４】以上、本発明の実施形態を横Ｇについて説
明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例
えば操舵角やヨーレートなど、操舵を表す任意の物理量
を用いることができる。
明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例
えば操舵角やヨーレートなど、操舵を表す任意の物理量
を用いることができる。
【００３５】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
道路形状によらず確実に運転者の異常操舵を検出するこ
とができる。
道路形状によらず確実に運転者の異常操舵を検出するこ
とができる。
【図１】 実施形態の構成ブロック図である。
【図２】 実施形態の全体処理フローチャートである。
【図３】 道路形状の一例を示す説明図である。
【図４】 道路走行時に検出される横Ｇの時間変化を示
すグラフ図である。
すグラフ図である。
【図５】 地図データの道路形状データを示す説明図で
ある。
ある。
【図６】 地図データ（道路形状データ）から推定した
横Ｇの時間変化を示すグラフ図である。
横Ｇの時間変化を示すグラフ図である。
【図７】 図６に示す推定横Ｇのウエーブレット関数を
示すグラフ図である。
示すグラフ図である。
【図８】 図４の検出横Ｇから図７の推定横Ｇを差し引
いて得られる横Ｇの時間変化を示すグラフ図である。
いて得られる横Ｇの時間変化を示すグラフ図である。
【図９】 図８のグラフ図をＦＦＴ変換して得られるス
ペクトル図である。
ペクトル図である。
【図１０】 図４のグラフ図をＦＦＴ変換して得られる
スペクトル図である。
スペクトル図である。
【図１１】 図６のグラフ図をＦＦＴ変換して得られる
スペクトル図である。
スペクトル図である。
１０ 横Ｇセンサ、１２ 車速センサ、１４ ナビゲー
ションシステム、１６ＥＣＵ。
ションシステム、１６ＥＣＵ。
Claims (1)
- 【請求項１】 車両運転者の操舵を検出する操舵検出手
段と、 車速検出手段と、 地図データを有するナビゲーションシステムと、 前記地図データ及び検出された前記車速から操舵の時間
変化を推定する推定手段と、 推定された前記操舵の時間変化と検出された操舵の時間
変化の相違に基づき、異常操舵を検出する異常検出手段
と、 を有することを特徴とする運転状態検出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP15126298A JPH11342764A (ja) | 1998-06-01 | 1998-06-01 | 運転状態検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP15126298A JPH11342764A (ja) | 1998-06-01 | 1998-06-01 | 運転状態検出装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11342764A true JPH11342764A (ja) | 1999-12-14 |
Family
ID=15514828
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP15126298A Pending JPH11342764A (ja) | 1998-06-01 | 1998-06-01 | 運転状態検出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH11342764A (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002154345A (ja) * | 2000-11-24 | 2002-05-28 | Fuji Heavy Ind Ltd | 車両用の覚醒度推定装置および覚醒度推定方法 |
| JP2005141315A (ja) * | 2003-11-04 | 2005-06-02 | Denso Corp | 居眠り運転予防装置 |
| JP2006031475A (ja) * | 2004-07-16 | 2006-02-02 | Toyota Motor Corp | 情報提供装置及び情報提供方法 |
| DE102008042454A1 (de) | 2007-10-01 | 2009-04-30 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha, Toyota-shi | Wachzustand-Schätzvorrichtung |
| JP2011230753A (ja) * | 2010-04-26 | 2011-11-17 | Nissan Technical Center North America Inc | 運転者状態検出方法及び運転者状態検出システム |
| JP2016202222A (ja) * | 2015-04-15 | 2016-12-08 | 本田技研工業株式会社 | 疲労検出装置 |
| US9702712B2 (en) | 2014-02-27 | 2017-07-11 | Denso Corporation | On-board system, information processing apparatus, and program product |
-
1998
- 1998-06-01 JP JP15126298A patent/JPH11342764A/ja active Pending
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002154345A (ja) * | 2000-11-24 | 2002-05-28 | Fuji Heavy Ind Ltd | 車両用の覚醒度推定装置および覚醒度推定方法 |
| JP4612943B2 (ja) * | 2000-11-24 | 2011-01-12 | 富士重工業株式会社 | 車両用の覚醒度推定装置および覚醒度推定方法 |
| JP2005141315A (ja) * | 2003-11-04 | 2005-06-02 | Denso Corp | 居眠り運転予防装置 |
| JP2006031475A (ja) * | 2004-07-16 | 2006-02-02 | Toyota Motor Corp | 情報提供装置及び情報提供方法 |
| JP4586443B2 (ja) * | 2004-07-16 | 2010-11-24 | トヨタ自動車株式会社 | 情報提供装置 |
| DE102008042454A1 (de) | 2007-10-01 | 2009-04-30 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha, Toyota-shi | Wachzustand-Schätzvorrichtung |
| DE102008042454B4 (de) * | 2007-10-01 | 2010-04-29 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha, Toyota-shi | Wachzustand-Schätzvorrichtung |
| US8260501B2 (en) | 2007-10-01 | 2012-09-04 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Awake state estimation device |
| JP2011230753A (ja) * | 2010-04-26 | 2011-11-17 | Nissan Technical Center North America Inc | 運転者状態検出方法及び運転者状態検出システム |
| US9702712B2 (en) | 2014-02-27 | 2017-07-11 | Denso Corporation | On-board system, information processing apparatus, and program product |
| JP2016202222A (ja) * | 2015-04-15 | 2016-12-08 | 本田技研工業株式会社 | 疲労検出装置 |
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