驾驶员状态推测装置、驾驶员状态推测方法以及学习方法制造方法及图纸

信息收集部(11)收集表示驾驶员对车辆(1)的驾驶操作的信息以及表示通过该驾驶操作而变化的车辆(1)的状态的信息，将所收集到的信息中、从进行了有助于车辆(1)停止的驾驶操作的起点开始到车辆(1)的停车时间持续预定时间以上的停止状态下的停止开始点为止的信息作为驾驶操作信息来输出。状态推测部(13)向进行了机器学习以在输入驾驶操作信息时输出表示驾驶员的状态的驾驶员状态信息的学习完成的学习机(12)输入从信息收集部(11)输出的驾驶操作信息，通过执行学习机(12)的运算处理，从而从学习机(12)获取驾驶员状态信息。而从学习机(12)获取驾驶员状态信息。而从学习机(12)获取驾驶员状态信息。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】驾驶员状态推测装置、驾驶员状态推测方法以及学习方法


[0001]本专利技术涉及车辆的驾驶员状态推测装置、驾驶员状态推测方法以及学习方法。

技术介绍

[0002]提出了一种驾驶辅助装置，该驾驶辅助装置利用驾驶员在正常状态下驾驶时的驾驶状态的数据来制作驾驶员模型，使用所制作的驾驶员模型来推测在正常状态下的驾驶操作，根据推测出的驾驶操作和实际的驾驶操作来判定驾驶员的状态，从而进行驾驶辅助(例如参照专利文献1)。现有技术文献专利文献
[0003]专利文献1：日本专利特开2007－272834号公报

技术实现思路

专利技术所要解决的技术问题
[0004]在以往的驾驶辅助装置中，例如，本车辆要在一侧为3车道的国道上的信号为绿灯的交叉路口从右转专用车道右转，并且有对面车且在人行横道上有行人，在这样的场景下需要按照本车辆周边环境的每个情况来制作驾驶员模型。在交叉路口那样的地方，存在与对面车以及行人等的位置、数量、以及运动等对应的各种各样的场景，所以以往的驾驶辅助装置难以制作与各种各样的场景对应的能够推测驾驶员的状态的驾驶员模型。
[0005]本专利技术是为了解决上述那样的课题而完成的，目的是无论本车辆周边环境的场景如何，都能推测驾驶员的状态。用于解决技术问题的技术手段
[0006]本专利技术所涉及的驾驶员状态推测装置包括：信息收集部，该信息收集部收集表示驾驶员对车辆的驾驶操作的信息以及表示通过该驾驶操作而变化的车辆的状态的信息，将所收集到的信息中、从进行了有助于车辆的停止的驾驶操作的起点开始到车辆的停车时间持续预定时间以上的停止状态下的停止开始点为止的信息作为驾驶操作信息来输出；以及状态推测部，该状态推测部向进行了机器学习以在输入驾驶操作信息时输出表示驾驶员的状态的驾驶员状态信息的完成学习的学习机输入从信息收集部输出的驾驶操作信息，通过执行学习机的运算处理，从而从学习机获取驾驶员状态信息。专利技术效果
[0007]根据本专利技术，由于着眼于多在驾驶中发生的车辆停止，使用表示从减速到停止的驾驶操作的信息以及表示通过该驾驶操作而变化的车辆的状态的信息，通过学习机来推测驾驶员的状态，因此，无论本车辆周边环境的场景如何，也能够推测驾驶员的状态。
附图说明
[0008]图1是表示实施方式1所涉及的驾驶员状态推测装置的结构例的框图。图2是说明从信息收集部输入到状态推测部的驾驶操作信息的图。图3是表示实施方式1所涉及的驾驶员状态推测装置的动作例的流程图。图4是表示实施方式1所涉及的学习装置的结构例的框图。图5是表示实施方式1所涉及的学习装置的动作例的流程图。图6A、图6B是表示实施方式1所涉及的驾驶员状态推测装置的硬件结构例的图。图7A、图7B是表示实施方式1所涉及的学习装置的硬件结构例的图。
具体实施方式
[0009]下面，为了更详细地说明本专利技术，根据附图对用于实施本专利技术的方式进行说明。实施方式1.图1是表示实施方式1所涉及的驾驶员状态推测装置10的结构例的框图。实施方式1所涉及的驾驶员状态推测装置10包括信息收集部11、完成学习的学习机12以及状态推测部13。该驾驶员状态推测装置10搭载于车辆1，推测该车辆1的驾驶员处于与正常状态不同的状态(以下称为“异常状态”)。正常状态是指驾驶员能够驾驶车辆1的身心状态。异常状态是指没有集中精神开车或注意力散漫的漫不经心状态、睡着或感到睡意的打盹状态、疲劳状态或焦躁不安等感情有问题的状态等。此外，驾驶员状态推测装置10除了推测驾驶员处于异常状态以外，还可以推测驾驶员处于漫不经心的状态、打盹状态、疲劳状态或感情有问题的状态等中的任一个状态。
[0010]信息收集部11收集驾驶员对车辆1的驾驶操作的信息以及表示通过该驾驶操作而变化的车辆1的状态的信息。驾驶操作的信息包含驾驶员提供给车辆1的制动操作量、转向操作量、或加速操作量等中的至少一个。表示车辆1的状态的信息包含车辆1的车速、前后方向的加速度、左右方向的加速度、或当前位置等中的至少一个。
[0011]另外，信息收集部11除了收集驾驶操作的信息以及表示车辆1的状态的信息以外，还可以收集表示车辆1的周边状况的信息。表示周边状况的信息包含通过搭载于车辆1的摄像头、各种传感器、激光雷达(Light Detection and Ranging：激光探测和测距)或车车间通信等获取的周边车辆的信息或车辆1与白线的位置关系的信息等。周边车辆的信息是指表示车辆1与前方车辆之间的车间距离的信息等。车辆1与白线的位置关系的信息是指表示车辆1行驶的车道的信息等。
[0012]信息收集部11从收集到的这些信息中提取从进行了有助于车辆1的停止的驾驶操作的起点开始到车辆1的停车时间持续预定时间以上的状态(以下称为“停止状态”)下的停止开始点为止的信息，将提取出的信息作为驾驶操作信息输出到状态推测部13。
[0013]图2是说明从信息收集部11输入到状态推测部13的驾驶操作信息的图。实施方式1中，假设下述场景：车辆1在交叉路口根据信号而停止。所谓停止，是指车辆1的车速在第1预定速度以下的状态。第1预定速度是接近0km/h的低速度。
[0014]在图2中，时间t0是进行了有助于车辆1停止的驾驶操作的起点。该起点例如是驾驶员使脚从油门踏板上离开而引起的油门操作量的变化、踩制动踏板而引起的制动动作及制动操作量的变化、或车速的降低这种驾驶员为了使车辆1停止而进行了驾驶操作的时刻、
或者通过驾驶员为了使车辆1停止而进行的驾驶操作使得车辆1的状态开始变化的时刻。
[0015]在图2中，时刻t1是车辆1的停止状态下的停止开始点。该停止开始点是在车辆1的停车时间持续预定时间th以上的停止状态中该停止状态开始的时刻。停车时间是从作为停止开始点的图2的时刻t1到作为车辆1出发的时间点即图2的时刻t2为止的时间。
[0016]另外，信息收集部11从收集到的这些信息中提取从进行了有助于车辆1的停止的驾驶操作的起点开始到车辆1在停车状态后出发并达到预定车速的时间点为止的信息，将提取出的信息作为驾驶操作信息输出到状态推测部13。在图2中，时刻t3是车辆1在停止状态后出发并达到第2预定速度的时间点。该第2预定速度可以是与上述第1预定速度相同的速度，也可以是大于上述第1预定速度的速度。
[0017]学习机12是进行了机器学习以在输入上述驾驶操作信息时输出表示驾驶员的状态的信息(以下称为“驾驶员状态信息”)的学习完成的模型。学习机12可以预先具备在驾驶员状态推测装置10中，也可以通过通信设备等从外部获取。另外，预先具备在驾驶员状态推测装置10中的学习机12也可以在中途被置换成从外部获取到的其他学习机12。另外，学习机12可以是与车辆1的车型或驾驶员等无关的相同的学习机，也可以是根据车辆1的车型或驾驶员等来学习的学习机。此外，驾驶员状态推测装置10也可以预先具备根据一般驾驶员的驾驶操作倾向而学习的多个学习机12。在这种情况下，后述的状态推测部13也可以基于乘坐在车辆1上的实际驾驶员的初始驾驶操作信息来判定该驾驶员的驾驶操本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种驾驶员状态推测装置，其特征在于，包括：信息收集部，该信息收集部收集表示驾驶员对车辆的驾驶操作的信息以及表示通过该驾驶操作而变化的所述车辆的状态的信息，将所收集到的所述信息中、从进行了有助于所述车辆停止的驾驶操作的起点开始到所述车辆的停车时间持续预定时间以上的停止状态下的停止开始点为止的信息作为驾驶操作信息来输出；以及状态推测部，该状态推测部向进行了机器学习以在输入所述驾驶操作信息时输出表示所述驾驶员的状态的驾驶员状态信息的学习完成的学习机输入从所述信息收集部输出的所述驾驶操作信息，通过执行所述学习机的运算处理，从而从所述学习机获取所述驾驶员状态信息。2.如权利要求1所述的驾驶员状态推测装置，其特征在于，所述驾驶操作信息是针对所述车辆的制动操作、转向操作、加速操作或车速中的至少一个即第1驾驶操作信息、或根据所述第1驾驶操作信息导出的第2驾驶操作信息。3.如权利要求1所述的驾驶员状态推测装置，其特征在于，所述驾驶操作信息包含由所述信息收集部收集到的所述信息中从进行了有助于所述车辆停止的驾驶操作的所述起点开始到所述车辆在所述停止状态后...

【专利技术属性】
技术研发人员：池上季美果，森本卓尔，吉村玄太，高山，
申请(专利权)人：三菱电机株式会社，
类型：发明
国别省市：