JP2010067234A - Driving support apparatus and program - Google Patents
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Abstract
Description
この発明は、車両に搭載され、車両の運転を支援する運転支援装置および運転支援プログラムに関する。 The present invention relates to a driving support device and a driving support program that are mounted on a vehicle and support driving of the vehicle.
従来より、交通事故の発生要因の大きなものとして、運転者の操作ミスや不注意などが大きく占められている。特に、自動車の運転に不慣れで周囲の規制標識を見落とし易い初心者、注意力が不足気味な若者、認識能力が低下している高齢者などによる交通事故が多発している。 Conventionally, driver accidents and carelessness have been a major cause of traffic accidents. In particular, traffic accidents are frequently caused by beginners who are unfamiliar with driving a car and easily overlook the surrounding regulatory signs, young people with poor attention, and elderly people with poor recognition ability.
そこで、最近では、初心者、若者、高齢者などによる交通事故や交通違反を低減させる様々な自動車システムが開発されている。例えば、自動車の走行に関する規制情報を取り込むテレビカメラ、規制情報を取得する規制情報受信器、自動車の走行状態を検出する検出部を備え、自車の走行状態が規制に違反しているか否か、または、違反する見込みがあるか否かを判定して、運転者に警告するシステムが開示されている(特許文献1参照)。 Therefore, recently, various automobile systems that reduce traffic accidents and traffic violations by beginners, young people, elderly people, etc. have been developed. For example, a TV camera that captures regulation information related to driving of a car, a regulation information receiver that obtains regulation information, a detection unit that detects the running state of the car, and whether or not the running state of the vehicle violates the regulation, Alternatively, a system is disclosed that determines whether or not there is a possibility of violating and warns the driver (see Patent Document 1).
しかしながら、上記した従来の技術では、交通違反などを起こすか否かを正確に予測できるとは言い難く、さらには、交通事故を誘発する恐れがあるという課題があった。 However, with the above-described conventional technology, it is difficult to accurately predict whether or not a traffic violation will occur, and there is a problem that a traffic accident may be induced.
具体的には、上記した従来の技術では、路肩に設置された標識などをテレビカメラで確実に取得するのは困難であり、また、規制情報を発信する発信機が全ての道路に設置されているとは限らないことより、交通違反または交通違反見込みを確実に検出することができない。そのため、従来の技術では、交通事故または交通違反を予測できるとは言い難い。 Specifically, with the conventional technology described above, it is difficult to reliably obtain signs and the like installed on the road shoulder with a TV camera, and transmitters that transmit regulatory information are installed on all roads. It is not always possible to detect a traffic violation or a potential traffic violation reliably. Therefore, it cannot be said that the conventional technology can predict a traffic accident or a traffic violation.
また、交通違反をしていることを運転者に対して警告することにより、運転者が違反を回避するための異常な運転をしてしまい、結果として、周辺車両を巻き込んだ交通事故を誘発する恐れがある。 Also, by warning the driver that a traffic violation has occurred, the driver will drive abnormally to avoid the violation, resulting in a traffic accident involving surrounding vehicles. There is a fear.
そこで、この発明は、上述した従来技術の課題を解決するためになされたものであり、交通違反を起こす可能性があるか否かを正確に予測し、交通事故を低減させることが可能である運転支援装置および運転支援プログラムを提供することを目的とする。 Therefore, the present invention has been made to solve the above-described problems of the prior art, and can accurately predict whether or not there is a possibility of causing a traffic violation and reduce traffic accidents. An object is to provide a driving support device and a driving support program.
上述した課題を解決し、本発明は、車両に搭載され、前記車両の運転を支援する運転支援装置であって、前記車両が走行する交通環境に対応付けて、当該交通環境で運転者が遵守すべき交通規則を記憶する交通規則記憶手段と、前記交通環境に対応付けて、前記交通環境において運転者が過去に運転操作した運転操作履歴を記憶する運転操作履歴記憶手段と、前記車両が走行している交通環境を検出する環境検出手段と、前記環境検出手段により検出された交通環境に対応する運転操作履歴を前記運転操作履歴記憶手段から取得して、前記環境検出手段により検出された交通環境において前記車両の運転者が取り得る運転操作を予測する運転操作予測手段と、前記環境検出手段により検出された交通環境に対応する交通規則を前記交通規則記憶手段から取得し、取得された交通規則と前記運転操作予測手段により予測された運転操作とに基づいて、前記車両の運転者が交通違反を発生させる恐れがあるか否かを予測する交通違反予測手段と、を備えたことを特徴とする。 The present invention solves the above-described problems, and the present invention is a driving support device that is mounted on a vehicle and supports driving of the vehicle, and is associated with the traffic environment in which the vehicle travels, and the driver complies with the traffic environment. A traffic rule storage means for storing a traffic rule to be stored; a driving operation history storage means for storing a driving operation history of a driving operation performed by a driver in the traffic environment in association with the traffic environment; and the vehicle traveling An environment detecting means for detecting the traffic environment being detected, and a driving operation history corresponding to the traffic environment detected by the environment detecting means obtained from the driving operation history storage means, and the traffic detected by the environment detecting means A driving operation predicting means for predicting a driving operation that the driver of the vehicle can take in the environment, and a traffic rule corresponding to the traffic environment detected by the environment detecting means. Traffic violation prediction, which predicts whether the driver of the vehicle may cause a traffic violation based on the acquired traffic rules and the driving operation predicted by the driving operation prediction means Means.
本発明によれば、交通違反を起こす可能性があるか否かを正確に予測し、交通事故を低減させることが可能である。 According to the present invention, it is possible to accurately predict whether there is a possibility of causing a traffic violation and to reduce traffic accidents.
以下に添付図面を参照して、この発明に係る運転支援装置および運転支援プログラムの実施例を詳細に説明する。なお、以下では、本実施例に係る運転支援装置の概要、運転支援装置の構成および処理の流れを順に説明し、最後に本実施例に対する種々の変形例を説明する。 Embodiments of a driving support apparatus and a driving support program according to the present invention will be described below in detail with reference to the accompanying drawings. In the following, the outline of the driving support apparatus according to the present embodiment, the configuration of the driving support apparatus, and the flow of processing will be described in order, and finally various modifications to the present embodiment will be described.
[運転支援装置の概要および特徴]
最初に、図1を用いて、実施例1に係る運転支援装置の概要を説明する。図1は、実施例1に係る運転支援装置の概要を説明するための図である。
[Outline and features of the driving support system]
Initially, the outline | summary of the driving assistance device which concerns on Example 1 is demonstrated using FIG. FIG. 1 is a diagram for explaining the outline of the driving support apparatus according to the first embodiment.
実施例1に係る運転支援装置は、車両に搭載される他の車載装置や各種センサなどと接続され、他車載装置や各種センサなどから得た情報を用いて、運転者に対して運転支援を行う電子制御装置(ECU:Electric Control Unit)を含んで車両に搭載される装置である。 The driving support device according to the first embodiment is connected to other in-vehicle devices and various sensors mounted on the vehicle, and uses the information obtained from the other in-vehicle devices and various sensors to provide driving assistance to the driver. It is an apparatus mounted on a vehicle including an electronic control unit (ECU: Electric Control Unit).
運転支援装置に接続される車載装置としては、GPS(Global Positioning System)衛星を利用して現在位置を取得することができるGPS送受信機、VICS(Vehicle Information and Communication System)センターにより送信された道路交通情報をカーナビゲーションなどの車載装置に文字や図形(地図など)として表示させるVICS送受信機、他の車両との間で各種情報を送受信する車車間通信機、路肩に設置される通信機との間で各種情報を送受信する路車間通信機、地図情報などを表示するカーナビゲーション装置などがある。 On-vehicle devices connected to driving support devices include GPS transceivers that can acquire the current position using GPS (Global Positioning System) satellites, and road traffic transmitted by VICS (Vehicle Information and Communication System) centers. Between a VICS transceiver that displays information on a vehicle-mounted device such as a car navigation as characters and graphics (such as a map), an inter-vehicle communication device that transmits and receives various information to and from other vehicles, and a communication device that is installed on the shoulder There are road-to-vehicle communication devices that transmit and receive various types of information and car navigation devices that display map information.
また、運転支援装置に接続されるセンサとしては、他の車両などの対象物に電磁波を放射して得られた反射波から対象物までの距離や方向を測定するレーダ、他の車両などの対象物を撮像するカメラ、エンジンに入る空気の量を検知するスロットルセンサ、車両の走行スピードや車両の移動距離などを検知する車速センサなどがある。 Sensors connected to the driving support device include radars that measure the distance and direction from the reflected waves obtained by radiating electromagnetic waves to objects such as other vehicles, and objects such as other vehicles. There are cameras that image objects, throttle sensors that detect the amount of air that enters the engine, vehicle speed sensors that detect vehicle travel speed, vehicle travel distance, and the like.
このような運転支援装置は、上記したように、車両を安全に運転させるために運転者に対して運転支援を行うことを概要とするものであり、特に、交通違反を起こす可能性があるか否かを正確に予測し、交通事故を低減することができる。 As described above, such a driving support device outlines driving support for the driver in order to drive the vehicle safely, and in particular, may there be a traffic violation? It is possible to accurately predict whether or not to reduce traffic accidents.
具体的には、実施例1に係る運転支援装置は、車両が走行する交通環境に対応付けて、当該交通環境で運転者が遵守すべき交通規則と、交通環境において運転者が過去に運転操作した運転操作履歴を記憶する。そして、運転支援装置は、車両が走行している交通環境を検出し、検出された交通環境に対応する運転操作履歴を取得して、検出された交通環境において車両の運転者が取り得る運転操作を予測し、検出された交通環境に対応する交通規則と予測された運転操作とに基づいて、車両の運転者が交通違反を発生させる恐れがあるか否かを予測する。その結果、実施例1に係る運転支援装置は、交通違反を起こす可能性があるか否かを正確に予測し、交通事故を低減することが可能である。 Specifically, the driving support apparatus according to the first embodiment relates to a traffic rule that the driver should observe in the traffic environment in association with the traffic environment in which the vehicle travels, and the driver has operated in the past in the traffic environment. The driving operation history is stored. The driving support device detects the traffic environment in which the vehicle is traveling, acquires a driving operation history corresponding to the detected traffic environment, and can be operated by the driver of the vehicle in the detected traffic environment. And predicting whether the driver of the vehicle may cause a traffic violation based on the traffic rules corresponding to the detected traffic environment and the predicted driving operation. As a result, the driving assistance apparatus according to the first embodiment can accurately predict whether or not there is a possibility of causing a traffic violation and reduce traffic accidents.
具体的に例を挙げると、図1に示すように、実施例1に係る運転支援装置は、自車両Aに搭載されており、「交通環境、交通規則」として「右折レーン、交差点30m手前でウインカー操作」などを記憶し、「交通環境、運転操作履歴」として「右折レーン、交差点5m手前でウインカー操作」などを記憶する。 Specifically, as shown in FIG. 1, the driving support apparatus according to the first embodiment is mounted on the own vehicle A, and the “traffic environment, traffic rules” is “right turn lane, 30 m before the intersection” “Winker operation” and the like are stored, and “Traffic environment and driving operation history” are stored as “turn signal operation on the right turn lane 5 m before the intersection”.
そして、運転支援装置は、図1の(1)に示すように、車両Aに搭載されるカーナビゲーション装置や車速センサなどから車両Aの交通環境として、「右折レーンを走行」を取得する。続いて、運転支援装置は、図1の(2)に示すように、交通環境「右折レーン」の交通規則「交差点30m手前でウインカー操作」と、交通環境「右折レーン」の運転操作履歴「交差点5m手前でウインカー操作」を自装置内のDBから取得する。
Then, as shown in (1) of FIG. 1, the driving support device acquires “running on the right turn lane” as the traffic environment of the vehicle A from a car navigation device or a vehicle speed sensor mounted on the vehicle A. Subsequently, as shown in (2) of FIG. 1, the driving support device, as shown in the traffic environment “right turn lane”, the traffic rule “
そして、運転支援装置は、図1の(3)に示すように、運転者の運転操作履歴が「交差点5m手前でウインカー操作」であることより、当該運転者は右折時のウインカー動作が遅く、交通違反を犯す恐れがあると判定する。こうすることにより、実施例1に係る運転支援装置は、運転者の癖に基づいて交通規則に違反する運転を行うか否かを予め予測できるので、車両が現に走行している交通環境において交通違反を起こす可能性があるか否かを正確に予測し、交通事故を低減することが可能である。 And as shown to (3) of FIG. 1, since the driving operation history of a driver | operator is a winker operation at the time of a right turn, the said driver | operator has a slow turn signal operation at the time of the right turn, Determine that there is a risk of traffic violation. By doing so, the driving support apparatus according to the first embodiment can predict in advance whether or not to perform driving that violates the traffic rules based on the driver's habit, so that the traffic in the traffic environment in which the vehicle is actually traveling It is possible to accurately predict whether there is a possibility of causing a violation and reduce traffic accidents.
その後、例えば、運転支援装置は、図1の(4)に示すように、交差点の30m手前に車両Aが到達した時点で、車両Aのウインカー操作がされていなければ、運転者に対して、スピーカーやカーナビゲーション装置のディスプレイなどを介して警告を発することもできる。 Thereafter, for example, as shown in FIG. 1 (4), when the vehicle A arrives 30m before the intersection, the driving support device, if the turn signal operation of the vehicle A is not performed, A warning can be issued via a speaker or a display of a car navigation device.
[運転支援装置の構成]
次に、図2を用いて、実施例1に係る運転支援装置の構成を説明する。図2は、実施例1に係る運転支援装置の構成を示すブロック図である。図1に示すように、この運転支援装置10は、車両の車載システム1に搭載される装置であり、特に、運転操作検出部11と、交通環境検出部12と、運転支援制御(ECU)20と、アドバイス報知部30と、運転操作介入部31とを有する。
[Configuration of driving support device]
Next, the configuration of the driving support apparatus according to the first embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a block diagram illustrating the configuration of the driving support apparatus according to the first embodiment. As shown in FIG. 1, this driving
(接続装置)
まず、運転支援装置10に接続される他の車載装置について説明する。運転支援装置10は、車両に搭載されるスロットルセンサ60、車速センサ61、ブレーキセンサ62、ウインカーセンサ63、カーナビゲーション装置64、GPS送受信機65、VICS送受信機66、車車間通信機67、路車間通信機68、レーダ69、カメラ70、スピーカー71、ディスプレイ72、アクセル73、ブレーキ74、ステアリング75などの他の装置と接続される。なお、ここで例示したセンサや装置は、あくまで例示であり、これに限定されるものではなく、車載システム1に搭載される様々な装置が運転支援装置10と接続されている。
(Connecting device)
First, another vehicle-mounted device connected to the driving
このスロットルセンサ60は、エンジンに入る空気の量を検知するセンサであり、車速センサ61は、車両の走行スピードや車両の移動距離などを検知する装置であり、ブレーキセンサ62は、ブレーキペダルに接続されたブレーキの制御レベルを検知する装置であり、ウインカーセンサ63は、ステアリングのウインカーに接続されたウインカーの操作情報を検出する装置であり、カーナビゲーション装置64は、ディスプレイなどを有して高精度地図を表示するとともに道路の登坂状態や交通渋滞情報を取得できる装置である。
The throttle sensor 60 is a sensor that detects the amount of air entering the engine, the
また、GPS送受信機65は、GPS衛星を利用して現在位置を取得することができる装置であり、VICS送受信機66は、VICSセンターにより送信された道路交通情報をカーナビゲーションなどの車載装置に文字や図形(地図など)として表示させることのできる装置である。また、車車間通信機67は、例えば、他の車両との間で各種情報(例えば、走行スピードなど)を送受信する装置であり、路車間通信機68は、路肩に設置される通信機との間で各種情報(例えば、走行している道路の工事情報など)を送受信する装置である。 The GPS transmitter / receiver 65 is a device that can acquire the current position using a GPS satellite, and the VICS transmitter / receiver 66 transmits the road traffic information transmitted by the VICS center to an in-vehicle device such as a car navigation system. Or a figure (such as a map). The inter-vehicle communication device 67 is, for example, a device that transmits and receives various types of information (for example, traveling speed) with other vehicles, and the road-to-vehicle communication device 68 is connected to a communication device installed on the road shoulder. It is a device that transmits and receives various types of information (for example, construction information on a road on which it is traveling).
また、レーダ69は、他の車両などの対象物に電磁波を放射して得られた反射波から対象物までの距離や方向を測定する装置であり、カメラ70は、他の車両などの対象物を撮像する装置である。
The radar 69 is a device that measures the distance and direction from a reflected wave obtained by radiating electromagnetic waves to an object such as another vehicle, and the
そして、スピーカー71は、オーディオなどに接続されて音楽やラジオを音声信号として車内に出力する装置であり、ディスプレイ72は、運転席者に対して画像を表示できるヘッドアップディスプレイなどであり、アクセル73やブレーキ74は、運転者に踏まれることで車両の速度を調節する装置であり、ステアリング75は、進行方向を任意に変えるためのかじ取り装置のことである。
The
(運転支援装置の構成)
次に、運転支援装置の構成ついて説明する。この運転支援装置10は、上記したように、運転操作検出部11と、交通環境検出部12と、運転支援制御部(ECU)20と、アドバイス報知部30と、運転操作介入部31とを有する。
(Configuration of driving support device)
Next, the configuration of the driving support device will be described. As described above, the driving
かかる運転操作検出部11は、スロットルセンサ60、車速センサ61、ブレーキセンサ62、ウインカーセンサ63、カーナビゲーション装置64、GPS送受信機65、VICS送受信機66などに接続され、運転席者の各種操作を検知して、後述する運転操作予測部22に出力する。具体的には、運転操作検出部11は、運転席者の各種操作として、ハンドル操作、ブレーキ操作、アクセル操作、ウインカー操作などの自動車走行に関する運転操作や、AV機器やTVなどの操作を検出して、検出した操作情報を運転操作予測部22に出力する。
The driving
交通環境検出部12は、GPS送受信機65、VICS送受信機66、車車間通信機67、路車間通信機68、レーダ69、カメラ70などに接続され、車両が走行している道路情報や周辺車両を検出して、後述する交通違反予測部23や交通違反格納部24に出力する。具体的には、交通環境検出部12は、周辺を走行している車両や標識、信号機などの道路構造物、道路の登坂情報や交通渋滞情報を検出して、交通違反予測部23や交通違反格納部24に出力する。例えば、交通環境検出部12は、カーナビゲーション装置64から得られる高精度な地図情報などから、自車両が走行している交通環境として「国道一号線、右折レーン」や「国道一号線、横断歩道手前」などを検出する。
The traffic
運転支援制御部(ECU)20は、運転者に対して運転支援を行う電子制御装置であり、特に、記憶部21と、運転操作予測部22と、交通違反予測部23と、交通違反格納部24とを有する。
The driving support control unit (ECU) 20 is an electronic control device that provides driving support to the driver, and in particular, a
このうち、記憶部21は、運転支援制御部20が有する各種機能部による各種処理に必要なデータおよびプログラムを格納するとともに、特に、運転操作履歴DB21aと、交通規則DB21bと、交通環境状態DB21cとを有する。
Among these, the
運転操作履歴DB21aは、車両が走行する交通環境に対応付けて、交通環境において運転者が過去に運転操作した運転操作履歴を記憶する。具体的に例を挙げると、運転操作履歴DB21aは、運転操作検出部11や運転操作予測部22などに接続され、図3に示すように、『車両が走行する「交通環境」、運転者が過去に運転操作した「運転操作履歴」』として「右折レーン走行、交差点5m手前でウインカー操作」、「信号機が黄色、スピードUPして通過」や「横断歩道手前、一時停止せずに通過」などと記憶する。なお、ここで記憶される情報は、上記した運転操作検出部11などにより取得された運転者の操作から作成することができる。また、図3は、運転操作履歴DBに記憶される情報の例を示す図である。
The driving operation history DB 21a stores a driving operation history that the driver has operated in the past in the traffic environment in association with the traffic environment in which the vehicle travels. As a specific example, the driving operation history DB 21a is connected to the driving
交通規則DB21bは、車両が走行する交通環境に対応付けて、交通環境で運転者が遵守すべき交通規則を記憶する。具体的に例を挙げると、交通規則DB21bは、交通違反予測部23などに接続され、図4に示すように、『車両が走行する「交通環境」、交通環境で運転者が遵守すべき「交通規則」』として「右折レーン走行、交差点30m手前でウインカー操作」、「信号機が黄色、減速して停止」や「横断歩道手前、一時停止」などと記憶する。なお、ここで記憶される情報は、上記した路車間通信機68などにより取得された情報から作成することもでき、予め登録させておくこともできる。また、図4は、交通規則DBに記憶される情報の例を示す図である。
The
交通環境状態DB21cは、車両が走行する交通環境に対応付けて、交通環境における違反検挙数と路面標識の状態と路肩標識の状態とを示す交通環境状態を記憶する。具体的に例を挙げると、交通環境状態DB21cは、交通環境検出部12などに接続され、図5に示すように、『車両が走行する「交通環境」、当該交通環境における「違反検挙数」、「路面標識の状態」、「路肩標識の状態」』として「国道一号線、20、×、○」、「国道一号線(右折レーン)、11、×、×」や「横断歩道手前、40、○、○」などと記憶する。
The traffic
なお、ここで記憶される情報は、上記した交通環境検出部12などにより取得された情報から作成することもでき、予め登録させておくこともできる。また、ここで「路面標識の状態」が「○」となっている場合、「路面標識は運転者から見えやすい」ことを示しており、「路面標識の状態」が「×」となっている場合、「路面標識は運転者から見えにくい」ことを示している。同様に、「路肩標識の状態」が「○」となっている場合、「路肩標識は運転者から見えやすい」ことを示しており、「路肩標識の状態」が「×」となっている場合、「路肩標識は運転者から見えにくい」ことを示している。なお、図5は、交通環境DBに記憶される情報の例を示す図である。
In addition, the information memorize | stored here can also be produced from the information acquired by the above-mentioned traffic
運転操作予測部22は、交通環境検出部12により検出された交通環境に対応する運転操作履歴を運転操作履歴DB21aから取得して、交通環境検出部12により検出された交通環境において車両の運転者が取り得る運転操作を予測する。具体的に例を挙げれば、運転操作予測部22は、自車両が走行している交通環境として「国道一号線、右折レーン」が交通環境検出部12により検出されたとする。この場合、運転操作予測部22は、検出された交通環境「右折レーン」に対応する運転操作「交差点5m手前でウインカー操作」を運転操作履歴DB21aから取得し、取得した運転操作「交差点5m手前でウインカー操作」を車両の運転者が取り得る運転操作として予測する。そして、運転操作予測部22は、予測した運転操作「交差点5m手前でウインカー操作」を交通違反予測部23に出力する。
The driving
さらに、運転操作予測部22は、交通環境状態DB21cに記憶される交通環境をさらに用いて、交通環境検出部12により検出された交通環境において車両の運転者が取り得る運転操作を予測することができる。上記した例を用いて説明すると、自車が走行している交通環境として、「国道一号線、右折レーン」が交通環境検出部12により検出されたとする。この場合、運転操作予測部22は、検出された交通環境「国道一号線、右折レーン」に対応する交通環境「国道一号線(右折レーン)、違反検挙数=11、路面標識の状態=×、路肩標識の状態=×」を交通環境状態DB21cから取得するとともに、検出された交通環境「右折レーン」に対応する運転操作「交差点5m手前でウインカー操作」を運転操作履歴DB21aから取得する。そして、運転操作予測部22は、「路面標識の状態=×、路肩標識の状態=×」となっていることより、運転者が標識を見落とす可能性が高いため、運転者の普段の運転操作である「交差点5m手前でウインカー操作」が実施されるだろうと予測する。
Furthermore, the driving
また、例えば、運転操作予測部22は、検出された交通環境「国道一号線、右折レーン」に対応する交通環境「国道一号線(右折レーン)、違反検挙数=11、路面標識の状態=○、路肩標識の状態=○」を交通環境状態DB21cから取得したとする。この場合、運転操作予測部22は、「路面標識の状態=○、路肩標識の状態=○」となっていることより、「交通違反検出強化区間」などの標識を見落とす可能性が低く、運転者の普段の運転操作である「交差点5m手前でウインカー操作」が実施される可能性が低いので、運転操作として「交差点30m手前でウインカー操作」が実施されると予測する。
In addition, for example, the driving
交通違反予測部23は、交通環境検出部12により検出された交通環境に対応する交通規則を交通規則DB21bから取得し、取得された交通規則と運転操作予測部22により予測された運転操作とに基づいて、車両の運転者が交通違反を発生させる恐れがあるか否かを予測する。例えば、自車が走行している交通環境として「国道一号線、右折レーン」が交通環境検出部12により検出され、運転操作として「交差点5m手前でウインカー操作」が運転操作予測部22により予測されたとする。この場合、交通違反予測部23は、検出された交通環境「国道一号線、右折レーン」に対応する交通規則「交差点30m手前でウインカー操作」を交通規則DB21bから取得し、交通違反予測部23は、予測された運転操作が「交差点5m手前でウインカー操作」であり、交通規則が「交差点30m手前でウインカー操作」であることより、運転者は交通違反を犯す可能性が高いと予測する。
The traffic violation predicting unit 23 acquires a traffic rule corresponding to the traffic environment detected by the traffic
一方、例えば、自車両が走行している交通環境として「国道一号線、右折レーン」が交通環境検出部12により検出され、運転操作として「交差点30m手前でウインカー操作」が運転操作予測部22により予測されたとする。この場合、交通違反予測部23は、検出された交通環境「国道一号線、右折レーン」に対応する交通規則「交差点30m手前でウインカー操作」を交通規則DB21bから取得し、予測された運転操作と交通規則とがともに「交差点30m手前でウインカー操作」であることより、運転者は交通違反を犯す可能性が低いと予測する。
On the other hand, for example, “National highway No. 1, right turn lane” is detected by the traffic
交通違反格納部24は、交通環境検出部12により検出された交通環境に対応付けて交通規則DB21bに記憶される交通規則と、交通環境検出部12により検出された交通環境において車両の運転者が実際に操作した運転操作とから、車両の運転者が交通違反を起こしたと判定した場合に、交通環境検出部12により検出された交通環境に対応付けて、運転操作履歴DB21aの運転操作履歴に運転者が実際に操作した運転操作を新たに格納する。
The traffic
具体的に例を挙げて説明すると、交通環境検出部12が車両が走行している交通環境として「踏み切り手前」を検出したが、運転操作履歴DB21aに交通環境「踏み切り手前」に対応する「運転操作履歴」が記憶されておらず、当該運転支援装置10は、交通違反を防止する警告などを出力することができなかったとする。この場合、交通違反格納部24は、交通環境検出部12により検出された交通環境「踏み切り手前」に対応付けて交通規則DB21bに記憶される交通規則「一時停止」を取得するとともに、交通環境検出部12により検出された交通環境において、運転操作検出部11により検出された車両の運転者が実際に操作した運転操作「減速して走行」を取得する。そして、交通違反格納部24は、運転者が実際に操作した運転操作「減速して走行」が交通規則「一時停止」と一致しないことより、車両の運転者が交通違反を起こしたと判定する。すると、交通違反格納部24は、交通環境検出部12により検出された交通環境「踏み切り手前」に対応付けて、運転操作履歴DB21aの運転操作履歴に運転者が実際に操作した運転操作「減速して走行」を新たに格納する。
Specifically, the traffic
アドバイス報知部30は、スピーカー71、ディスプレイ72などの装置と接続され、交通違反予測部23により車両の運転者が交通違反を発生させる恐れがあると予測された場合に、車両の運転者に対して警告を報知したり、交通違反予測部23により予測された交通違反を回避するアドバイスを車両の運転者に対して報知したりする。
The
具体的には、アドバイス報知部30は、自車両が走行している交通環境「国道一号線、右折レーン」において、交通違反を発生させる恐れがあると交通違反予測部23により予測された場合に、スピーカー71を介して「交通ルールを遵守して下さい」や警告音を出力する。同様に、アドバイス報知部30は、交通違反を発生させる恐れがあると交通違反予測部23により予測された場合に、スピーカー71を介して「交差点30m手間でウインカー操作をして下さい」を出力したり、カーナビやTVのディスプレイ72などに「交差点30m手間でウインカー操作をして下さい」と画像表示したりすることもできる。なお、ここで報知されるアドバイスとしては、音声や画像だけでなく、音声と画像との両方や、交通違反を回避するための方法を示した画像情報(地図情報)などであってもよい。
Specifically, when the traffic violation prediction unit 23 predicts that there is a possibility of causing a traffic violation in the traffic environment “National Highway No. 1 Road, right turn lane” in which the vehicle is traveling, the
運転操作介入部31は、アクセル73、ブレーキ74、ステアリング75などの装置と接続され、交通違反予測部23により車両の運転者が交通違反を発生させる恐れがあると予測された場合に、予測された交通違反を回避する運転操作を車両に対して強制的に実施する。具体的に例を挙げると、運転操作介入部31は、自車両が走行している交通環境「国道一号線、右折レーン」において、交通違反を発生させる恐れがあると交通違反予測部23により予測された場合に、ステアリング75のウインカーを「交差点30m手間で強制的に操作する」ことにより、予測された交通違反を回避する。また、例えば、運転操作介入部31は、自車両が走行している交通環境「横断歩道手前」において、交通違反を発生させる恐れがあると交通違反予測部23により予測された場合に、やアクセル73やブレーキ74を介して「車速を徐々に減速させて、横断歩道手前で一時停止させる」ことにより、予測された交通違反を回避する。
The driving
[運転支援装置による処理]
次に、図6〜図8を用いて、実施例1に係る運転支援装置による処理を説明する。ここでは、はじめに、図6を用いて、実施例1に係る運転支援装置による処理の全体概要を説明した後に、図7と図8とを用いて、具体的な例を挙げて処理の流れを説明する。
[Processing by driving support device]
Next, processing performed by the driving assistance apparatus according to the first embodiment will be described with reference to FIGS. Here, first, after explaining the overall outline of the processing by the driving support apparatus according to the first embodiment with reference to FIG. 6, the flow of the processing will be described with specific examples using FIG. 7 and FIG. 8. explain.
(運転支援装置により処理の全体概要)
まず、図6を用いて、実施例1に係る運転支援装置により処理の全体概要を説明する。図6は、実施例1に係る運転支援装置により処理の流れを示すフローチャートである。
(Overview of processing by the driving support device)
First, with reference to FIG. 6, an overall outline of processing by the driving support apparatus according to the first embodiment will be described. FIG. 6 is a flowchart illustrating the flow of processing performed by the driving support apparatus according to the first embodiment.
図6に示すように、エンジンが始動して車両が走行し始めたり、運転者により操作開始ボタンが押下されたりするなど予測開始の契機に到達すると(ステップS101肯定)、運転支援装置10は、車両に搭載される他の車載装置や各種センサなどを用いて、車両が走行している交通環境を検出する(ステップS102)。
As shown in FIG. 6, when reaching the trigger for the prediction start such as when the engine starts and the vehicle starts to travel or the operation start button is pressed by the driver (Yes in step S101), the driving
そして、交通環境を検出した運転支援装置10は、検出した交通環境に対応する運転操作履歴を運転操作履歴DB21aから取得し(ステップS103)、検出した交通環境において車両の運転者が取り得る運転操作を予測する(ステップS104)。
The driving
その後、運転操作を予測した運転支援装置10は、予測した結果に基づいて、運転者が交通違反を犯す可能性があるかないかを判定する(ステップS105)。
Thereafter, the driving
そして、運転支援装置10は、運転者が交通違反を犯す可能性があると判定した場合には(ステップS105肯定)、運転者に対してアドバイスや警告を出力したり、交通違反を回避するための運転支援(運転介入)を行ったりする(ステップS106)。
When the driving
一方、運転支援装置10は、運転者が交通違反を犯す可能性がないと判定した場合には(ステップS105否定)、処理を終了する。なお、この処理は、車両が走行している限り実行される。つまり、処理を終了するとは、ステップS101に戻って、新たに処理を実行するということである。
On the other hand, when it is determined that there is no possibility that the driver will commit a traffic violation (No at Step S105), the driving
(右折レーンを例にした処理の流れ)
次に、図7を用いて、図6で説明した処理の流れを右折レーンを例にして説明する。図7は、実施例1に係る運転支援装置により右折レーンでの支援処理の流れを示すフローチャートである。
(Processing flow using right turn lane as an example)
Next, the processing flow described in FIG. 6 will be described using the right turn lane as an example with reference to FIG. FIG. 7 is a flowchart illustrating the flow of the assistance process on the right turn lane by the driving assistance apparatus according to the first embodiment.
図7に示すように、図6と同様、予測開始の契機に到達すると(ステップS201肯定)、運転支援装置10は、カーナビゲーション装置64から車両が走行している交通環境を検出し(ステップS202)、現在車両が右折レーンを走行しているか否かを判定する(ステップS203)。
As illustrated in FIG. 7, as in FIG. 6, when the trigger for starting the prediction is reached (Yes in Step S <b> 201), the driving
そして、右折レーンを走行していると判定した運転支援装置10は、「右折レーン」に対応する交通規則「交差点30m手前でウインカー操作」を交通規則DB21bから取得するとともに、「右折レーン」に対応する運転者の運転操作履歴「交差点5m手前でウインカー操作」を運転操作履歴DB21aから取得する(ステップS203肯定とステップS204)。
Then, the driving
すると、運転支援装置10は、現地点でウインカー操作をすべきか(ステップS205)と、運転者はウインカー操作を既に行ったかとを判定する(ステップS206)。つまり、ステップS205では、車両が現地点で交差点の30m手前に位置しているか否かを判定しており、ステップS206では運転操作履歴に関係なく、運転者がウインカー操作を既に行ったか否かを判定している。
Then, the driving
そして、運転支援装置10は、現地点でウインカー操作をすべきであると判定し(ステップS205肯定)、運転者はウインカー操作を行っていないと判定した場合(ステップS206否定)、交通違反となる恐れがあるか否かを判定する(ステップS207)。つまり、ステップS207において、運転支援装置10は、交通規則と運転操作履歴とさらに交通環境状態(例えば、標識の見え方など)とから運転者の運転操作を予測し、交通違反となる恐れがあるか否かを判定している。
Then, the driving
その後、運転支援装置10は、交通違反となる恐れがあると判定すると(ステップS207肯定)、交差点の30m手前になった時点で右ウインカー操作を強制的に実施する(ステップS208)。
Thereafter, when the driving
一方、運転支援装置10は、現在車両が右折レーンを走行していないと判定した場合(ステップS203否定)、現地点でウインカー操作をすべきでないと判定した場合(ステップS205否定)、運転者はウインカー操作を行っていると判定した場合(ステップS206肯定)、交通違反となる恐れがないと判定した場合(ステップS207否定)、処理を終了する。
On the other hand, when the driving
(見えにくい信号機を例にした処理の流れ)
次に、図8を用いて、図6で説明した処理の流れを見えにくい信号機を例にして説明する。図8は、実施例1に係る運転支援装置により見えにくい信号機での支援処理の流れを示すフローチャートである。
(Processing flow using an invisible signal as an example)
Next, referring to FIG. 8, a description will be given of an example of a traffic light that makes it difficult to see the flow of processing described in FIG. FIG. 8 is a flowchart illustrating a flow of support processing in a traffic light that is difficult to see by the driving support device according to the first embodiment.
図8に示すように、図6と同様、予測開始の契機に到達すると(ステップS301肯定)、運転支援装置10は、カメラ70により撮像された画像から車両が走行している交通環境として「信号機」を検出し(ステップS302)、信号機の色が判別できたか否かを判定する(ステップS303)。
As shown in FIG. 8, as in FIG. 6, when the trigger for starting the prediction is reached (Yes in step S <b> 301), the driving
信号機の色が判別できない運転支援装置10は、さらに、カメラ70により撮像された画像から進行方向が同じ歩行者信号が点滅しているか否かを判別する(ステップS303否定とステップS304)。続いて、運転支援装置10は、歩行者信号が点滅していていないと判別した場合(ステップS304否定)、歩行者信号が青か否かを判定する(ステップS305)。
The driving
そして、運転支援装置10は、歩行者信号が点滅していると判別した場合(ステップS304肯定)または歩行者信号が青である判定できない場合(ステップS305否定)、交通環境「進行方向が同じ歩行者信号=点滅」や「進行方向が同じ歩行者信号=赤または黄色」に基づく交通規則と運転履歴とを取得して、運転者は減速すると予測できるか否かを判定する(ステップS306)。
When the driving
続いて、運転支援装置10は、運転者は減速すると予測できないと(ステップS306否定)、交差点進入時にカメラ70により撮像された画像から、交差点進入時の信号が青信号か否かを判定する(ステップS307)。
Subsequently, when the driver cannot predict that the driver will decelerate (No at Step S306), the driving
すると、運転支援装置10は、交差点進入時の信号が青信号以外であると判別した場合(ステップS307否定)、交通環境「交差点進入時の信号=青信号(赤または黄)に基づく交通規則と運転履歴とを取得して、運転者は交通違反を犯す恐れがあるかないかを判定する(ステップS308)。
Then, when the driving
その後、運転支援装置10は、運転者は交通違反を犯す恐れがあると判定した場合(ステップS308肯定)、運転者へ減速のアドバイスや警告、または、ブレーキ制御を強制的に実施する(ステップS309)。
Thereafter, when it is determined that the driver may commit a traffic violation (Yes at Step S308), the driving
一方、運転支援装置10は、信号機の色が判別できた場合(ステップS303肯定)、進行方向が同じ歩行者信号が青信号であった場合(ステップS305肯定)、運転者が減速すると予測できる場合(ステップS306肯定)、交差点進入時の信号が青信号である場合(ステップS307肯定)、交通違反となる恐れがないと判定した場合(ステップS308否定)、処理を終了する。
On the other hand, when the color of the traffic light can be determined (Yes at Step S303), the driving
[実施例1による効果]
このように、実施例1によれば、検出された交通環境に対応する運転操作履歴を運転操作履歴DB21aから取得して、検出された交通環境において車両の運転者が取り得る運転操作を予測し、検出された交通環境に対応する交通規則を交通規則DB21bから取得し、取得された交通規則と予測された運転操作とに基づいて、車両の運転者が交通違反を発生させる恐れがあるか否かを予測することができる。その結果、交通違反を起こす可能性があるか否かを正確に予測し、交通事故を低減させることが可能である。つまり、運転者の癖を判断して、運転支援を行うことができるため、交通違反を起こす可能性があるか否かを正確に予測し、交通事故を低減させることが可能である。
[Effects of Example 1]
As described above, according to the first embodiment, the driving operation history corresponding to the detected traffic environment is acquired from the driving operation history DB 21a, and the driving operation that the vehicle driver can take in the detected traffic environment is predicted. The traffic rule corresponding to the detected traffic environment is acquired from the
また、実施例1によれば、運転者の交通運転マナーの向上を図ることができ、周辺を走行している他車両への影響も少なく、交通事故の誘発を防止することができる。また、信号機が見えない、標識が見えないなど道路環境によらず、的確に交通違反を予測できるため、運転者の交通違反を予防することができ、交通事故の低減を図ることが可能である。 In addition, according to the first embodiment, it is possible to improve the driving manners of the driver, and the influence on other vehicles traveling in the vicinity is small, and the induction of a traffic accident can be prevented. In addition, traffic violations can be accurately predicted regardless of the road environment, such as no traffic lights or signs, so it is possible to prevent driver traffic violations and reduce traffic accidents. .
また、実施例1によれば、車両の運転者が交通違反を発生させる恐れがあると予測された場合に、車両の運転者に対して警告を報知することができる。その結果、運転者が交通違反を回避する可能性が高くなり、交通違反防止を促すことが可能である。 Further, according to the first embodiment, when it is predicted that the driver of the vehicle may cause a traffic violation, a warning can be notified to the driver of the vehicle. As a result, the driver is more likely to avoid traffic violations, and prevention of traffic violations can be promoted.
また、実施例1によれば、車両の運転者が交通違反を発生させる恐れがあると予測された場合に、予測された交通違反を回避するアドバイスを車両の運転者に対して報知することができる。その結果、運転者が交通違反を回避するための運転操作を簡単に認識することができ、交通違反防止を促すことが可能である。 Further, according to the first embodiment, when it is predicted that the vehicle driver may cause a traffic violation, the vehicle driver can be notified of advice for avoiding the predicted traffic violation. it can. As a result, the driver can easily recognize the driving operation for avoiding the traffic violation, and can prevent the traffic violation.
また、実施例1によれば、車両の運転者が交通違反を発生させる恐れがあると予測された場合に、予測された交通違反を回避する運転操作を前記車両に対して強制的に実施することができる。その結果、交通違反を強制的に回避することができ、交通事故をより低減させることが可能である。 In addition, according to the first embodiment, when it is predicted that the driver of the vehicle may cause a traffic violation, the driving operation for avoiding the predicted traffic violation is forcibly performed on the vehicle. be able to. As a result, traffic violations can be forcibly avoided and traffic accidents can be further reduced.
また、実施例1によれば、取得された交通規則と予測された運転操作と、さらに、検出された交通環境により特定される交通環境状態DB21cに記憶される交通環境状態とに基づいて、車両の運転者が交通違反を発生させる恐れがあるか否かを予測することができる。その結果、交通違反を起こす可能性があるか否かをより正確に予測することが可能である。
Further, according to the first embodiment, the vehicle is based on the acquired traffic rules, the predicted driving operation, and the traffic environment state stored in the traffic
また、実施例1によれば、検出された交通環境に対応付けて交通規則DB21bに記憶される交通規則と、検出された交通環境において車両の運転者が実際に操作した運転操作とから、車両の運転者が交通違反を起こしたと判定した場合に、検出された交通環境に対応付けて、運転操作履歴DB21aの運転操作履歴に運転者が実際に操作した運転操作を新たに格納することができる。その結果、運転者が交通違反を発生させるたびに、新たな運転操作履歴として記録することができ、交通違反を起こす可能性があるか否かを判定する精度を向上させることが可能である。
In addition, according to the first embodiment, the vehicle is stored in the
ところで、本願が開示する運転支援装置は、車両が交通違反を起こした場合に、要因を検証して、新たな交通環境として記憶させることができる。 By the way, the driving assistance device which this application discloses can verify a factor and memorize it as a new traffic environment, when a vehicle causes traffic violation.
具体的には、運転支援装置10は、車両の運転者が交通違反を起こしたと判定された場合に、車両が走行している交通環境(例えば、国道2号線など)で当該交通違反を起こした時点での交通環境状態を検出し、取得した交通環境状態(例えば、標識が見えにくいなど)が交通違反を起こした要因であると判定して、交通環境状態DB21cの交通環境(例えば、国道2号線など)に対応付けて交通環境状態(例えば、標識が見えにくいなど)を新たに格納する。
Specifically, when it is determined that the driver of the vehicle has caused a traffic violation, the driving
具体的には、図9に示すように、運転支援装置10は、交通環境検出部12により検出された交通環境に対応付けて交通規則DB21bに記憶される交通規則と、交通環境検出部12により検出された交通環境において車両の運転者が実際に操作した運転操作とから、車両の運転者が交通違反を起こしたと判定した場合に(ステップS401肯定)、交通環境情報として、車両に搭載される路車間通信器や各種センサなどから交通環境における違反検挙数、路面標識の状態、路肩標識の状態を検出する(ステップS402)。
Specifically, as shown in FIG. 9, the driving
続いて、運転支援装置10は、交通違反と判定された運転者が実際に操作した運転操作を取得し(ステップS403)、交通違反の要因を検証して(ステップS404)、運転操作履歴DB21aや交通環境状態DB21cなどを更新する(ステップS405)。なお、車両の運転者が交通違反を起こしたと判定されない場合、つまり、運転者が交通違反を起こしていない場合(ステップS401否定)、運転支援装置10は、処理を終了する。また、図9は、交通違反検証処理の流れを示すフローチャートである。
Subsequently, the driving
このようにすることで、車両が走行する道路の標識情報などを記憶することができ、運転者が交通違反を起こす可能性をより正確に判定することができる。 By doing in this way, the sign information etc. of the road on which the vehicle travels can be stored, and the possibility that the driver will cause a traffic violation can be determined more accurately.
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下に示すように、(1)運転支援例、(2)システム構成等、(3)プログラムにそれぞれ区分けして異なる実施例を説明する。 Although the embodiments of the present invention have been described so far, the present invention may be implemented in various different forms other than the embodiments described above. Therefore, as shown below, (1) driving support examples, (2) system configurations, and the like (3) different examples will be described by dividing them into programs.
(1)運転支援例
例えば、本願が開示する運転支援装置は、実施例1や2で説明した以外にも多くの運転支援を行うことができる。ここでは、上記した構成およびフローを用いることにより、本願が開示する運転支援装置で運転支援を行う例を説明する。もっとも、ここで説明するのはあくまで例示であり、これ以外にも運転支援を行うことができる。
(1) Driving assistance examples For example, the driving assistance device disclosed in the present application can perform many driving assistances in addition to those described in the first and second embodiments. Here, an example in which driving assistance is performed by the driving assistance device disclosed in the present application by using the above-described configuration and flow will be described. However, what is described here is merely an example, and driving assistance can be performed in addition to this.
例えば、運転支援装置10は、自車両の運転者が携帯電話などを操作したことを無線通信などにより運転操作検出部11で検出した場合にも、運転者に対して警告を行うことができる。また、運転支援装置10は、自車両が直線道路を走行中と交通環境検出部12で検出し、交通環境状態DB21cにスピード違反の検挙数が多いと記憶されている場合にも、運転者に対して警告を行うことができる。また、運転支援装置10は、運転者が見落としがちな指定方向外進行禁止の時間制限などを交通環境状態DB21cに記憶しておくことにより、運転者にアドバイスを報知することができる。
For example, the driving
(2)システム構成等
また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理(例えば、カメラにより撮像された画像を解析するなど)の全部または一部を手動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
(2) System configuration, etc. Further, of all the processes described in the present embodiment, all or a part of the processes described as being automatically performed (for example, analyzing an image captured by a camera) is manually performed. Can also be done. In addition, the processing procedure, control procedure, specific name, and information including various data and parameters shown in the above-mentioned document and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified.
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合(例えば、交通違反予測部と交通違反格納部とを統合するなど)して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、CPUおよび当該CPUにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。 Each component of each illustrated device is functionally conceptual and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. In other words, the specific form of distribution / integration of each device is not limited to that shown in the figure, and all or a part thereof may be functionally or physically distributed or arbitrarily distributed in arbitrary units according to various loads or usage conditions. It can be configured by integrating (for example, integrating a traffic violation prediction unit and a traffic violation storage unit). Further, all or any part of each processing function performed in each device may be realized by a CPU and a program analyzed and executed by the CPU, or may be realized as hardware by wired logic.
(3)プログラム
なお、本実施例で説明した運転支援方法は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。このプログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することができる。また、このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク(FD)、CD−ROM、MO、DVDなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。
(3) Program The driving support method described in the present embodiment can be realized by executing a program prepared in advance on a computer such as a personal computer or a workstation. This program can be distributed via a network such as the Internet. The program can also be executed by being recorded on a computer-readable recording medium such as a hard disk, a flexible disk (FD), a CD-ROM, an MO, and a DVD and being read from the recording medium by the computer.
以上のように、本発明に係る運転支援装置および運転支援プログラムは、車両の運転を支援することに有用であり、特に、交通違反を起こす可能性があるか否かを正確に予測し、交通事故を低減させることに適する。 As described above, the driving support device and the driving support program according to the present invention are useful for supporting driving of a vehicle, and in particular, accurately predicting whether or not there is a possibility of causing a traffic violation. Suitable for reducing accidents.
1 車載システム
10 運転支援装置
11 運転操作検出部
12 交通環境検出部
20 運転支援制御部(ECU)
21 記憶部
21a 運転操作履歴DB
21b 交通規則DB
21c 交通環境状態DB
22 運転操作予測部
23 交通違反予測部
24 交通違反格納部
30 アドバイス報知部
31 運転操作介入部
60 スロットルセンサ
61 車速センサ
62 ブレーキセンサ
63 ウインカーセンサ
64 カーナビゲーション装置
65 GPS送受信機
66 VICS送受信機
67 車車間通信機
68 路車間通信機
69 レーダ
70 カメラ
71 スピーカー
72 ディスプレイ
73 アクセル
74 ブレーキ
75 ステアリング
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 In-
21 storage unit 21a driving operation history DB
21b Traffic Rules DB
21c Traffic Environment Status DB
22 driving operation prediction unit 23 traffic
Claims (8)
前記車両が走行する交通環境に対応付けて、当該交通環境で運転者が遵守すべき交通規則を記憶する交通規則記憶手段と、
前記交通環境に対応付けて、前記交通環境において運転者が過去に運転操作した運転操作履歴を記憶する運転操作履歴記憶手段と、
前記車両が走行している交通環境を検出する環境検出手段と、
前記環境検出手段により検出された交通環境に対応する運転操作履歴を前記運転操作履歴記憶手段から取得して、前記環境検出手段により検出された交通環境において前記車両の運転者が取り得る運転操作を予測する運転操作予測手段と、
前記環境検出手段により検出された交通環境に対応する交通規則を前記交通規則記憶手段から取得し、取得された交通規則と前記運転操作予測手段により予測された運転操作とに基づいて、前記車両の運転者が交通違反を発生させる恐れがあるか否かを予測する交通違反予測手段と、
を備えたことを特徴とする運転支援装置。 A driving support device mounted on a vehicle and supporting driving of the vehicle,
A traffic rule storage means for storing a traffic rule to be observed by a driver in the traffic environment in association with the traffic environment in which the vehicle is traveling;
In association with the traffic environment, driving operation history storage means for storing a driving operation history that the driver has operated in the past in the traffic environment;
Environment detecting means for detecting a traffic environment in which the vehicle is traveling;
A driving operation history corresponding to the traffic environment detected by the environment detection unit is acquired from the driving operation history storage unit, and driving operations that can be performed by the driver of the vehicle in the traffic environment detected by the environment detection unit are performed. Driving operation prediction means to predict;
A traffic rule corresponding to the traffic environment detected by the environment detection unit is acquired from the traffic rule storage unit, and based on the acquired traffic rule and the driving operation predicted by the driving operation prediction unit, the vehicle A traffic violation prediction means for predicting whether a driver may cause a traffic violation,
A driving support apparatus comprising:
前記交通違反予測手段は、前記交通規則記憶手段から取得された交通規則と前記運転操作予測手段により予測された運転操作と、さらに、前記環境検出手段により検出された交通環境により特定される前記交通環境状態記憶手段に記憶される交通環境状態とに基づいて、前記車両の運転者が交通違反を発生させる恐れがあるか否かを予測することを特徴とする請求項1〜4のいずれか一つに記載の運転支援装置。 Corresponding to the traffic environment in which the vehicle travels, the vehicle further comprises traffic environment state storage means for storing at least one of the number of violations in the traffic environment, the state of the road surface sign, the state of the road shoulder sign,
The traffic violation prediction means includes the traffic rules acquired from the traffic rule storage means, the driving operation predicted by the driving operation prediction means, and the traffic specified by the traffic environment detected by the environment detection means. 5. The vehicle according to claim 1, wherein the vehicle driver predicts whether or not the vehicle driver may cause a traffic violation based on a traffic environment state stored in an environmental state storage unit. The driving support device according to one.
前記車両の運転者が交通違反を起こしたと前記違反格納手段により判定された場合に、当該交通違反を起こした時点で前記交通環境状態検出手段により検出された交通環境状態を、前記交通環境状態記憶手段の交通環境に対応付けて新たに格納する違反状況格納手段をさらに備えたことを特徴とする請求項1〜6のいずれか一つに記載の運転支援装置。 Traffic environment state detecting means for detecting the number of violations in the traffic environment, the state of road surface signs, the state of road shoulder signs, and
When the violation storage means determines that the driver of the vehicle has caused a traffic violation, the traffic environment state detected by the traffic environment state detection means at the time of causing the traffic violation is stored in the traffic environment state storage. The driving support device according to any one of claims 1 to 6, further comprising violation status storage means for newly storing the information in association with the traffic environment of the means.
前記車両が走行している交通環境を検出する環境検出手順と、
前記環境検出手順により検出された交通環境に対応する運転操作履歴を、前記交通環境に対応付けて、前記交通環境において運転者が過去に運転操作した運転操作履歴を記憶する運転操作履歴記憶部から取得して、前記環境検出手順により検出された交通環境において前記車両の運転者が取り得る運転操作を予測する運転操作予測手順と、
前記環境検出手順により検出された交通環境に対応する交通規則を、前記車両が走行する交通環境に対応付けて、前記交通環境で運転者が遵守すべき交通規則を記憶する交通規則記憶部から取得し、取得された交通規則と前記運転操作予測手順により予測された運転操作とに基づいて、前記車両の運転者が交通違反を発生させる恐れがあるか否かを予測する交通違反予測手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする運転支援プログラム。 A driving support program mounted on a vehicle and executed by a computer as a driving support device for supporting driving of the vehicle,
An environment detection procedure for detecting a traffic environment in which the vehicle is traveling;
A driving operation history corresponding to the traffic environment detected by the environment detection procedure is associated with the traffic environment, and a driving operation history storage unit that stores a driving operation history of a driving operation in the past by the driver in the traffic environment. A driving operation prediction procedure for acquiring and predicting a driving operation that the driver of the vehicle can take in the traffic environment detected by the environment detection procedure;
The traffic rule corresponding to the traffic environment detected by the environment detection procedure is acquired from the traffic rule storage unit that stores the traffic rule that the driver should observe in the traffic environment in association with the traffic environment in which the vehicle travels. A traffic violation prediction procedure for predicting whether the driver of the vehicle may cause a traffic violation based on the acquired traffic rules and the driving operation predicted by the driving operation prediction procedure;
A driving support program for causing a computer to execute.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2008235701A JP2010067234A (en) | 2008-09-12 | 2008-09-12 | Driving support apparatus and program |
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