JPH03186713A - 異常運転検出装置 - Google Patents
異常運転検出装置Info
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- JPH03186713A JPH03186713A JP32767889A JP32767889A JPH03186713A JP H03186713 A JPH03186713 A JP H03186713A JP 32767889 A JP32767889 A JP 32767889A JP 32767889 A JP32767889 A JP 32767889A JP H03186713 A JPH03186713 A JP H03186713A
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- vehicle
- driving
- steering angle
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Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
［産業上の利用分野］
本発明は異常運転検出装置、特に適正な操舵角と現在の
操舵角とを比較して居眠り運転等の異常運転を検出する
装置に関する。
操舵角とを比較して居眠り運転等の異常運転を検出する
装置に関する。
［従来の技術］
従来より、車両走行上の安全性追及の観点から特に居眠
り運転を対象とした種々の安全装置が提案されている。
り運転を対象とした種々の安全装置が提案されている。
この種の安全装置の一例として、特開昭６４−８３４２
３号公報や特開平１−１２２７３４号公報に開示された
自動運転時の居眠り防止用警報装置がある。第１２図に
この従来装置の平面図を示す。この従来装置においては
、道路の走行区分帯表示用白線１．２を車両３のドアミ
ラー４等に取り付けられたカメラ等の認識装置５によっ
て撮影し、得られた画像からパターン認識によって走行
区分帯表示用白線を認識しその位置を確認する。
３号公報や特開平１−１２２７３４号公報に開示された
自動運転時の居眠り防止用警報装置がある。第１２図に
この従来装置の平面図を示す。この従来装置においては
、道路の走行区分帯表示用白線１．２を車両３のドアミ
ラー４等に取り付けられたカメラ等の認識装置５によっ
て撮影し、得られた画像からパターン認識によって走行
区分帯表示用白線を認識しその位置を確認する。
そして、この走行区分帯表示用白線の位置が所定の範囲
からずれている場合に居眠り運転が発生していると判断
し、運転者にブザー等の警報を与えて正常運転に復帰さ
せるものである。
からずれている場合に居眠り運転が発生していると判断
し、運転者にブザー等の警報を与えて正常運転に復帰さ
せるものである。
すなわち、この装置では車両が通行区分帯表示用白線に
対し片寄り走行を始めた場合に居眠り運転が発生してい
るものと判断し、車両が通行区分帯より逸脱する以前に
運転者に警報を与えるのである。
対し片寄り走行を始めた場合に居眠り運転が発生してい
るものと判断し、車両が通行区分帯より逸脱する以前に
運転者に警報を与えるのである。
［発明が解決しようとする課題］
しかしながら、上記従来の居眠り運転検出装置にはいく
つかの問題があった。前述したように、特開昭６４−８
３４２３号公報や特開平１−１２２７３４号公報に開示
された居眠り運転防止用警報装置では、カメラ等によっ
て撮影された画像から道路の走行区分帯表示用白線の位
置を確認し、車両の白線からの偏位を検出して居眠り運
転を検出するものであるが、このように単に白線からの
偏位のみで判断するのでは車両の走行状態に応じて適切
に運転者に警報を与えることができないのである。例え
ば、車両の車速に着目した場合、車速が大なる場合には
、車速か小なる場合に比較して白線からの偏位が同一で
あっても居眠り運転に伴なう危険度はより高いが、この
従来装置ではこのような場合に対応できず、適切かつ有
効な警報を与えることができない問題があった。
つかの問題があった。前述したように、特開昭６４−８
３４２３号公報や特開平１−１２２７３４号公報に開示
された居眠り運転防止用警報装置では、カメラ等によっ
て撮影された画像から道路の走行区分帯表示用白線の位
置を確認し、車両の白線からの偏位を検出して居眠り運
転を検出するものであるが、このように単に白線からの
偏位のみで判断するのでは車両の走行状態に応じて適切
に運転者に警報を与えることができないのである。例え
ば、車両の車速に着目した場合、車速が大なる場合には
、車速か小なる場合に比較して白線からの偏位が同一で
あっても居眠り運転に伴なう危険度はより高いが、この
従来装置ではこのような場合に対応できず、適切かつ有
効な警報を与えることができない問題があった。
本発明は上記従来装置の有する課題に鑑みなされたもの
であり、その目的は居眠り運転や脇見運転などの異常運
転を車両の走行状態によらず高精度に検出して運転者に
適切な警報を与え、もって安全な走行を可能とする車両
用異常運転検出装置を提供することにある。
であり、その目的は居眠り運転や脇見運転などの異常運
転を車両の走行状態によらず高精度に検出して運転者に
適切な警報を与え、もって安全な走行を可能とする車両
用異常運転検出装置を提供することにある。
［課題を解決するための手段］
上記目的を達成するために、本発明の異常運転検出装置
は、第１図に示すように車両の前方走路を撮影する車載
カメラ１０と、車両の走行速度を検出する車速センサ１
２と、車両の操舵角を検出する操舵角センサ１４と、前
記車載カメラ１０によって得られた画像から車両の横変
位Δ１１ヨー角Δθ及び走路のカーブ半径Ｒを算出する
車載画像処理装置１６と、前記車速センサ１２にて検出
された車速ｖ１及び前記車載画像処理装置１６にて算出
された横変位Δ１、ヨー角Δθ、カーブ半径Ｒに基づい
て走路に対する車両の適正な操舵量Ｌｌｏを算出する適
正操舵量算出手段１８と、前記操舵角センサ１４にて検
出された操舵角Ｕと算出された適正操舵ｆｆ１ｕ。を比
較して操舵角の異常を検出する異常検出手段２０と、こ
の異常検出手段２０からの異常検出信号に基づいて車両
運転者に警報を与える警報手段２２とを具備することを
特徴としている。
は、第１図に示すように車両の前方走路を撮影する車載
カメラ１０と、車両の走行速度を検出する車速センサ１
２と、車両の操舵角を検出する操舵角センサ１４と、前
記車載カメラ１０によって得られた画像から車両の横変
位Δ１１ヨー角Δθ及び走路のカーブ半径Ｒを算出する
車載画像処理装置１６と、前記車速センサ１２にて検出
された車速ｖ１及び前記車載画像処理装置１６にて算出
された横変位Δ１、ヨー角Δθ、カーブ半径Ｒに基づい
て走路に対する車両の適正な操舵量Ｌｌｏを算出する適
正操舵量算出手段１８と、前記操舵角センサ１４にて検
出された操舵角Ｕと算出された適正操舵ｆｆ１ｕ。を比
較して操舵角の異常を検出する異常検出手段２０と、こ
の異常検出手段２０からの異常検出信号に基づいて車両
運転者に警報を与える警報手段２２とを具備することを
特徴としている。
［作用コ
本発明の異常運転検出装置はこのような構成を有してお
り、車両前方の走路形状としてカーブ半径Ｒを、そして
車両の走行状態として車速Ｖ、横変位△ｌ及びヨー角Δ
θを車載カメラによって得られた画像を画像処理するこ
とにより検出する。
り、車両前方の走路形状としてカーブ半径Ｒを、そして
車両の走行状態として車速Ｖ、横変位△ｌ及びヨー角Δ
θを車載カメラによって得られた画像を画像処理するこ
とにより検出する。
適正操舵量算出手段はこうして得られた検出値から走路
形状及び現在の走行状態に応じた適切な操舵量を算出す
る。すなわち、車両走行中に運転者が注視している距Ｍ
（現在の車速Ｖに依存する）における適正コースからの
車両のずれをカーブ半径Ｒや横変位Δ１等の検出値で求
め、このずれを解消するために操舵すべき量を適正操舵
量として算出する。
形状及び現在の走行状態に応じた適切な操舵量を算出す
る。すなわち、車両走行中に運転者が注視している距Ｍ
（現在の車速Ｖに依存する）における適正コースからの
車両のずれをカーブ半径Ｒや横変位Δ１等の検出値で求
め、このずれを解消するために操舵すべき量を適正操舵
量として算出する。
そして、操舵角センサ１４からの現在の操舵角と算出さ
れた適正操舵角とを比較することにより、現在の操舵角
が適正な操舵角からどれだけずれているかが算出される
。居眠り運転や脇見運転等の異常運転が行われている時
には運転者の前方認識能力は著しく低下するため、その
操舵角は本来とるべき適正な操舵量から大きくはずれる
ことになる。
れた適正操舵角とを比較することにより、現在の操舵角
が適正な操舵角からどれだけずれているかが算出される
。居眠り運転や脇見運転等の異常運転が行われている時
には運転者の前方認識能力は著しく低下するため、その
操舵角は本来とるべき適正な操舵量から大きくはずれる
ことになる。
従って、現在の操舵角と算出された適正操舵角とを比較
することにより異常運転か否かが確実に判定されること
となり、運転者に警報を与えて注意を促すことが可能と
なる。
することにより異常運転か否かが確実に判定されること
となり、運転者に警報を与えて注意を促すことが可能と
なる。
［実施例］
以下、図面を用いながら本発明に係る異常運転検出装置
の好適な実施例を説明する。
の好適な実施例を説明する。
第１実施例
第２図は本発明の第１実施例の構成ブロック図である。
車載カメラ１０は車両の所定位置例えばドアミラーなど
に取り付けられ、車両の前方走路を撮影して撮影画像を
車載画像処理装置１６に送る。そして、車載画像処理装
置１６はカメラ１０から送られてきた画像を処理して車
両の横変位Δｌ、ヨー角Δθ及び車両前方走路のカーブ
半径Ｒを算出する。これらの物理量の算出方法としては
種々の方法が考えられるが、本実施例においてはカメラ
１０によって撮影された画像から前方走路の通行区分帯
表示用白線を抽出し、この抽出された白線から横変位Δ
１１ヨー角Δθ並びにカブ半径Ｒを算出することとして
いる。すなわち、まず車載カメラ１０によって得られた
画像信号を所定の画素ごとのデジタルデータに変換する
。そして、画素ごとの輝度変化より白の画素を検出して
通行区分帯表示用白線を抽出する。
に取り付けられ、車両の前方走路を撮影して撮影画像を
車載画像処理装置１６に送る。そして、車載画像処理装
置１６はカメラ１０から送られてきた画像を処理して車
両の横変位Δｌ、ヨー角Δθ及び車両前方走路のカーブ
半径Ｒを算出する。これらの物理量の算出方法としては
種々の方法が考えられるが、本実施例においてはカメラ
１０によって撮影された画像から前方走路の通行区分帯
表示用白線を抽出し、この抽出された白線から横変位Δ
１１ヨー角Δθ並びにカブ半径Ｒを算出することとして
いる。すなわち、まず車載カメラ１０によって得られた
画像信号を所定の画素ごとのデジタルデータに変換する
。そして、画素ごとの輝度変化より白の画素を検出して
通行区分帯表示用白線を抽出する。
次に、抽出された白線について車両からの前方距離が異
なる２つの地点の接線をそれぞれ求め、これらの接線の
交叉角を算出する。一般に接線の交叉角とカーブ半径Ｒ
との間には一定の相関関係があるから、得られた交叉角
から車両の前方走路のカーブ半径Ｒを算出することがで
きる。一方、車両の横変位Δ１は抽出された白線の画像
における傾きやカメラの焦点距離から算出でき、また抽
出された白線の交点からヨー角θを算出することができ
る。なお、このような車載カメラ１０によって撮影され
た画像から前方走路のカーブ半径Ｒや車両のヨー角Δθ
を算出する装置は、本願出願人が先に出願した特願平１
−２７８２６９号に詳述されている。
なる２つの地点の接線をそれぞれ求め、これらの接線の
交叉角を算出する。一般に接線の交叉角とカーブ半径Ｒ
との間には一定の相関関係があるから、得られた交叉角
から車両の前方走路のカーブ半径Ｒを算出することがで
きる。一方、車両の横変位Δ１は抽出された白線の画像
における傾きやカメラの焦点距離から算出でき、また抽
出された白線の交点からヨー角θを算出することができ
る。なお、このような車載カメラ１０によって撮影され
た画像から前方走路のカーブ半径Ｒや車両のヨー角Δθ
を算出する装置は、本願出願人が先に出願した特願平１
−２７８２６９号に詳述されている。
さて、このようにして車載画像処理装置１６にて検出さ
れた走路のカーブ半径Ｒ１車両の横変位Δ１並びにヨー
角Δθは適正操舵量算出手段１８に送られる。一方、磁
気抵抗素子などから構成された車速センサ１２によって
検出された車速Ｖもこの適正操舵量算出手段１８に入力
される。
れた走路のカーブ半径Ｒ１車両の横変位Δ１並びにヨー
角Δθは適正操舵量算出手段１８に送られる。一方、磁
気抵抗素子などから構成された車速センサ１２によって
検出された車速Ｖもこの適正操舵量算出手段１８に入力
される。
適正操舵量算出手段１８は種々のパラメータを記憶する
ＲＯＭ、データを順次格納し格納されたデータを優先的
に出力する先入れ先出しくＰ Ｉ ＦＯ）メモリ、及び
データ演算を行うＣＰＵを有しており、以下に述べる処
理を行って現在の車両の走行状態並びに走路形状に応じ
た適正な操舵量ｕｏを算出する。
ＲＯＭ、データを順次格納し格納されたデータを優先的
に出力する先入れ先出しくＰ Ｉ ＦＯ）メモリ、及び
データ演算を行うＣＰＵを有しており、以下に述べる処
理を行って現在の車両の走行状態並びに走路形状に応じ
た適正な操舵量ｕｏを算出する。
すなわち、まずＦＩＦＯメモリに所定時間Ｔ。
毎に走行した距離ΔＸと検出されたカーブ半径Ｒとから
誤差Δｅを算出しく第３．４図参照）、順次格納する。
誤差Δｅを算出しく第３．４図参照）、順次格納する。
格納数ｎとしては、最大車速Ｖ□工及びこの最大車速Ｖ
に対応する後述の前方注ａｘ 規矩ＭＬ より、 Ｏ＋ａＸ ｎ−Ｌ／（ｖ −Ｔ） ・・・・・・（１）
ＩＩｌａｘ ａ＋ａｘ Ｏ によって決定する。
に対応する後述の前方注ａｘ 規矩ＭＬ より、 Ｏ＋ａＸ ｎ−Ｌ／（ｖ −Ｔ） ・・・・・・（１）
ＩＩｌａｘ ａ＋ａｘ Ｏ によって決定する。
さて、車両が第５図に示すように走路の適正コース１０
０から横変位Δ１だけ離れ、かっヨー角Δθなる走行状
態にある場合を考える。運転者が車両を運転中に注視す
るであろう距離すなわち前方注視距１ＩｉｔＬｏにおけ
る適正コース１００からの車両のずれは、現在位置にお
いて横変位Δｌがないと仮定した場合に存在するであろ
う適正コース１００からの誤差ε 、車両の現在位置か
らヨー角Δθが０と仮定した時に存在するであろう横変
位Δｌ及びこの現在位置でのヨー角Δθに起因する偏位
ε。の和となる。従って、この前方注視距離り。におい
て生じるであろうずれを解消するために現在位置におい
て操舵しなければならない適正操舵ｆｆ１ｕ。は、これ
ら各ずれに所定のゲインを乗じて加算した、 ｕ ｏ −Ｋ ｔ ε、十に２Δ１＋に３ε０（２） で算出することができる。ここで、ε は前方注視距離
り。だけ進んだ場合に存在するであろう適正コース１０
０からの誤差であるので、第３図あるいは第４図に示し
た誤差Δｅを用いて、鳳 ε −Σ ｅｋ −１ （３） によって決定される。ただし、ｍは前方注視距離Ｌｏに
対応すべく、次式を満足する最大のｍを採用する。
０から横変位Δ１だけ離れ、かっヨー角Δθなる走行状
態にある場合を考える。運転者が車両を運転中に注視す
るであろう距離すなわち前方注視距１ＩｉｔＬｏにおけ
る適正コース１００からの車両のずれは、現在位置にお
いて横変位Δｌがないと仮定した場合に存在するであろ
う適正コース１００からの誤差ε 、車両の現在位置か
らヨー角Δθが０と仮定した時に存在するであろう横変
位Δｌ及びこの現在位置でのヨー角Δθに起因する偏位
ε。の和となる。従って、この前方注視距離り。におい
て生じるであろうずれを解消するために現在位置におい
て操舵しなければならない適正操舵ｆｆ１ｕ。は、これ
ら各ずれに所定のゲインを乗じて加算した、 ｕ ｏ −Ｋ ｔ ε、十に２Δ１＋に３ε０（２） で算出することができる。ここで、ε は前方注視距離
り。だけ進んだ場合に存在するであろう適正コース１０
０からの誤差であるので、第３図あるいは第４図に示し
た誤差Δｅを用いて、鳳 ε −Σ ｅｋ −１ （３） によって決定される。ただし、ｍは前方注視距離Ｌｏに
対応すべく、次式を満足する最大のｍを採用する。
Σ Δ１に≦Ｌ。
ｋ−１
（４
なお、前方注視距離り。は一般に第６図に示すように車
速Ｖが増加するに従って大きくなる正の相関を有してお
り、従って予め車速■に対する前方注視距離りをＲＯＭ
に記憶させておき、現在の車速Ｖ。に対応する前方注視
距離り。をこのＲＯＭから読み出して前述の計算を行え
ば良い。
速Ｖが増加するに従って大きくなる正の相関を有してお
り、従って予め車速■に対する前方注視距離りをＲＯＭ
に記憶させておき、現在の車速Ｖ。に対応する前方注視
距離り。をこのＲＯＭから読み出して前述の計算を行え
ば良い。
また、車両のヨー角Δθに起因するずれε０は現在の車
速Ｖ。に対応する前方注視距離り。及びヨー角Δθを用
いて εｏ＝Ｌｏ・Δθ ・・・・・・（５
によって算出される。例えば、Ｔｏ−０，５秒、現在車
速Ｖ。−３０ｋｍ／ｈなる場合を考えてみる。
速Ｖ。に対応する前方注視距離り。及びヨー角Δθを用
いて εｏ＝Ｌｏ・Δθ ・・・・・・（５
によって算出される。例えば、Ｔｏ−０，５秒、現在車
速Ｖ。−３０ｋｍ／ｈなる場合を考えてみる。
車速■か第７図に示すように
置は第９図に示すように５ｍ、１０ｍ、２０ｍ。
３０ ｍ ｓ ４５ ｍ −６０ｍ １・・・・・・・
・・となる。そして、この０．５秒毎に進んだ距離ΔＸ
における最適コースからの誤差Δｅを、進んだ距離ΔＸ
と車載カメラ１０からの画像を車載画像処理装置１６に
て処理して得られた走路のカーブ半径Ｒとから算出する
と、例えば現在位置から０．５秒経過した時に進んだ距
離Δｘ−５ｍにおける誤差Δｅｔはカーブ半径Ｒ−１０
０であることを考慮して、１００− ｆ （１００）
２−５２１ ’／２＝０．１２５ （ｍ） となる。以下同様にして０．５秒毎における誤差Δｅを
求めてＦＩＦＯメモリに順次格納していくと第１０図に
示すデータが得られる。そして、現在の車速Ｖ。−３０
ｋ ｍ ／ ｈに対応する前方注視距ＭＬ。−５０ｍを
ＲＯＭから読み出し、この前方注視距ＭＬ。を用いてε
、を算出する。前述の（４）式を満足する最大のｍはｍ
−５であるので、ε は、 ０．１２５＋ ０．１２５＋０＋０＋ ０．５１３３−
０．８１３ （ｍ）となる。
・・となる。そして、この０．５秒毎に進んだ距離ΔＸ
における最適コースからの誤差Δｅを、進んだ距離ΔＸ
と車載カメラ１０からの画像を車載画像処理装置１６に
て処理して得られた走路のカーブ半径Ｒとから算出する
と、例えば現在位置から０．５秒経過した時に進んだ距
離Δｘ−５ｍにおける誤差Δｅｔはカーブ半径Ｒ−１０
０であることを考慮して、１００− ｆ （１００）
２−５２１ ’／２＝０．１２５ （ｍ） となる。以下同様にして０．５秒毎における誤差Δｅを
求めてＦＩＦＯメモリに順次格納していくと第１０図に
示すデータが得られる。そして、現在の車速Ｖ。−３０
ｋ ｍ ／ ｈに対応する前方注視距ＭＬ。−５０ｍを
ＲＯＭから読み出し、この前方注視距ＭＬ。を用いてε
、を算出する。前述の（４）式を満足する最大のｍはｍ
−５であるので、ε は、 ０．１２５＋ ０．１２５＋０＋０＋ ０．５１３３−
０．８１３ （ｍ）となる。
このようにして、ε 、Δ１１ε０が算出され「
た後、これら各算出値に所定のゲインに１、Ｋ２、Ｋ３
を乗じて加算することにより適正操舵量Ｕ。
を乗じて加算することにより適正操舵量Ｕ。
を求めることができる。なお、本実施例においては、こ
の各ゲインに１、Ｋ２、Ｋ３を運転者の運転特性によっ
て適宜修正すべく、第２図の構成ブロック図に示すよう
に運転者の運転特性を、例えば通常運転時における車両
の横変位Δｌの平均や分散、ヨー角Δθの分散等を記憶
するドライバモデルメモリ２２を設けており、この値を
基にゲインに１、Ｋ２、Ｋ３を修正することができるよ
うになっている。例えば、通常運転時における車両のヨ
ー角Δθの分散が大なる時は、適正操舵量ＵＯにおける
ヨー角Δθに起因する誤差ε０のゲインに３を小さく設
定することにより、より運転者の運転特性に合致して適
正操舵ｆｉ ｕ ｏを算出することか可能となる。
の各ゲインに１、Ｋ２、Ｋ３を運転者の運転特性によっ
て適宜修正すべく、第２図の構成ブロック図に示すよう
に運転者の運転特性を、例えば通常運転時における車両
の横変位Δｌの平均や分散、ヨー角Δθの分散等を記憶
するドライバモデルメモリ２２を設けており、この値を
基にゲインに１、Ｋ２、Ｋ３を修正することができるよ
うになっている。例えば、通常運転時における車両のヨ
ー角Δθの分散が大なる時は、適正操舵量ＵＯにおける
ヨー角Δθに起因する誤差ε０のゲインに３を小さく設
定することにより、より運転者の運転特性に合致して適
正操舵ｆｉ ｕ ｏを算出することか可能となる。
以上のようにして適正操舵量算出手段１８にて算出され
た現在の車両の走行状態における適正操舵量ｕ は異常
検出手段２ｏに送られ、操舵角センサ１４にて検出され
た現在の操舵角Ｕと比較される。そして、適正操舵量Ｕ
。と現在の操舵角Ｕとの差が所定のしきい値より大なる
時は、居眠り運転や脇見運転等の異常が発生したと判断
し、ブザー等の不図示の警報手段に異常信号を出力する
。
た現在の車両の走行状態における適正操舵量ｕ は異常
検出手段２ｏに送られ、操舵角センサ１４にて検出され
た現在の操舵角Ｕと比較される。そして、適正操舵量Ｕ
。と現在の操舵角Ｕとの差が所定のしきい値より大なる
時は、居眠り運転や脇見運転等の異常が発生したと判断
し、ブザー等の不図示の警報手段に異常信号を出力する
。
なお、この異常検出手段２ｏにて現在の操舵角Ｕが異常
かどうかを判定する際にも前述のドライバモデルメモリ
２２に記憶されたデータを用いてこの光常検出のしきい
値を適宜修正することにより、例えば比較的粗数な運転
の際にはしきい値を高く設定することにより運転者の運
転特性に合致して異常検出を行うことができる。
かどうかを判定する際にも前述のドライバモデルメモリ
２２に記憶されたデータを用いてこの光常検出のしきい
値を適宜修正することにより、例えば比較的粗数な運転
の際にはしきい値を高く設定することにより運転者の運
転特性に合致して異常検出を行うことができる。
第２実施例
第１１図は本発明の第２実施例の構成ブロック図である
。本第２実施例において特徴的なことは、適正操舵量算
出手段としてニューラルネットワークを用いたことにあ
る。このニューラルネットワークは車速センサー２から
の車速ｖ１重車両像処理装置１６からのカーブ半径Ｒ１
横変位Δ１１ヨ−角Δθの各検出値を正規化する正規化
部１８ａと形式ニューロンからなるネットワーク部１８
ｂより構成されている。周知のごとく、形式ニューロン
は多大カー１出力の非線形素子であり、各人力の重み付
は加算が所定のしきい値を越えた時のみパルスを出力す
る素子である。そして、この形式ニューロンの各入力信
号の重付は係数及びしきい値を適宜設定することにより
、ＡＮＤゲートやＯＲゲーＩ・、ＮＯＴゲート等の論理
ゲートを構成することができる。従って、この形式ニュ
ーロンを組み合わせて形成されるニューラルネットワー
クは、その組み合わせを適宜変更することにより種々の
演算処理を行うことができる。さて、本第２実施例にお
いては、このニューラルネットワクによって数式を用い
ずに算出された適正操舵量ＵＯは異常検出手段２０に送
られて第１実施例と同様に操舵角センサ１４からの現在
の操舵角Ｕと比較され、所定のしきい値以上となった時
に異常と判定し異常信号を出力する。
。本第２実施例において特徴的なことは、適正操舵量算
出手段としてニューラルネットワークを用いたことにあ
る。このニューラルネットワークは車速センサー２から
の車速ｖ１重車両像処理装置１６からのカーブ半径Ｒ１
横変位Δ１１ヨ−角Δθの各検出値を正規化する正規化
部１８ａと形式ニューロンからなるネットワーク部１８
ｂより構成されている。周知のごとく、形式ニューロン
は多大カー１出力の非線形素子であり、各人力の重み付
は加算が所定のしきい値を越えた時のみパルスを出力す
る素子である。そして、この形式ニューロンの各入力信
号の重付は係数及びしきい値を適宜設定することにより
、ＡＮＤゲートやＯＲゲーＩ・、ＮＯＴゲート等の論理
ゲートを構成することができる。従って、この形式ニュ
ーロンを組み合わせて形成されるニューラルネットワー
クは、その組み合わせを適宜変更することにより種々の
演算処理を行うことができる。さて、本第２実施例にお
いては、このニューラルネットワクによって数式を用い
ずに算出された適正操舵量ＵＯは異常検出手段２０に送
られて第１実施例と同様に操舵角センサ１４からの現在
の操舵角Ｕと比較され、所定のしきい値以上となった時
に異常と判定し異常信号を出力する。
なお、本実施例において異常検出手段２０にて異常検出
を行う際に適正操舵ｆｆ１ｕ。と現在の操舵角Ｕとの差
を比較しその差が所定のしきい値以上となった時に異常
と判定するのでなく１７時間カウンタを設けてその差が
しきい値以上でかつその継続時間が所定時間以上となっ
た時に初めて異常と判定し異常信号を出力するように構
成することも可能である。
を行う際に適正操舵ｆｆ１ｕ。と現在の操舵角Ｕとの差
を比較しその差が所定のしきい値以上となった時に異常
と判定するのでなく１７時間カウンタを設けてその差が
しきい値以上でかつその継続時間が所定時間以上となっ
た時に初めて異常と判定し異常信号を出力するように構
成することも可能である。
また、本実施例において発生した警報が運転者によって
解除された際に、この異常検出手段２０が誤報と判定し
てニューラルネットワークにフィードバックし、ニュー
ラルネットワークを構成する各形式ニューロンの重み付
は係数やしきい値を修正することによって徐々に運転者
の運転特性に合致させる学習機能をもたせることも可能
となる。
解除された際に、この異常検出手段２０が誤報と判定し
てニューラルネットワークにフィードバックし、ニュー
ラルネットワークを構成する各形式ニューロンの重み付
は係数やしきい値を修正することによって徐々に運転者
の運転特性に合致させる学習機能をもたせることも可能
となる。
［発明の効果］
以上説明したように、本発明に係る異常運転検出装置に
よれば、居眠り運転や脇見運転などの異常運転を高精度
かつ確実に検出することができ、安全な走行を可能とす
る効果がある。
よれば、居眠り運転や脇見運転などの異常運転を高精度
かつ確実に検出することができ、安全な走行を可能とす
る効果がある。
第１図は本発明に係る異常運転検出装置の構成ブロック
図、 第２図は本発明の第１実施例の構成ブロック図、第３図
は同実施例における誤差Δｅの説明図、第４図は同実施
例のＦＩＦＯメモリの説明図、第５図は同実施例におけ
る適正操舵量の説明図、第６図は同実施例の車速Ｖと前
方注視距、ｖＬとの関係を示すグラフ図、 第７図は同実施例における車速Ｖの変化を示すグラフ図
、 第８図は同実施例における車速Ｖと前方注視距ＭＬとの
関係を示すグラフ図、 第９図は同実施例における０、５秒毎の検出位置を示す
説明図、 第１０図は同実施例におけるＦＩＦＯメモリの説明図、 第１１図は本発明に係る第２実施例の構成ブロック図、 第１２図は従来装置の構成ブロック図である。 ０ ２ ４ ６ ８ ０ 車載カメラ 車速センサ 操舵角センサ 車載画像処理装置 適正操舵量算出手段 異常検出手段
図、 第２図は本発明の第１実施例の構成ブロック図、第３図
は同実施例における誤差Δｅの説明図、第４図は同実施
例のＦＩＦＯメモリの説明図、第５図は同実施例におけ
る適正操舵量の説明図、第６図は同実施例の車速Ｖと前
方注視距、ｖＬとの関係を示すグラフ図、 第７図は同実施例における車速Ｖの変化を示すグラフ図
、 第８図は同実施例における車速Ｖと前方注視距ＭＬとの
関係を示すグラフ図、 第９図は同実施例における０、５秒毎の検出位置を示す
説明図、 第１０図は同実施例におけるＦＩＦＯメモリの説明図、 第１１図は本発明に係る第２実施例の構成ブロック図、 第１２図は従来装置の構成ブロック図である。 ０ ２ ４ ６ ８ ０ 車載カメラ 車速センサ 操舵角センサ 車載画像処理装置 適正操舵量算出手段 異常検出手段
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 車両の前方走路を撮影する車載カメラと、 車両の走行速度を検出する車速センサと、 車両の操舵角を検出する操舵角センサと、 前記車載カメラによって得られた画像から車両の横変位
、ヨー角及び走路のカーブ半径を算出する車載画像処理
装置と、 前記車速センサにて検出された車速、及び前記車載画像
処理装置にて算出された横変位、ヨー角、カーブ半径に
基づいて走路に対する車両の適正な操舵量を算出する適
正操舵量算出手段と、 前記操舵角センサにて検出された操舵角と算出された適
正操舵角を比較して操舵角の異常を検出する異常検出手
段と、 この異常検出手段からの異常検出信号に基づいて車両運
転者に警報を与える警報手段と、 を具備し、居眠り運転や脇見運転を防止することを特徴
とする異常運転検出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP32767889A JPH081385B2 (ja) | 1989-12-18 | 1989-12-18 | 異常運転検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP32767889A JPH081385B2 (ja) | 1989-12-18 | 1989-12-18 | 異常運転検出装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH03186713A true JPH03186713A (ja) | 1991-08-14 |
| JPH081385B2 JPH081385B2 (ja) | 1996-01-10 |
Family
ID=18201752
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP32767889A Expired - Lifetime JPH081385B2 (ja) | 1989-12-18 | 1989-12-18 | 異常運転検出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH081385B2 (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR19980060082A (ko) * | 1996-12-31 | 1998-10-07 | 박병재 | 커브길 주행시 자동차 속도 제어 장치 및 그 방법 |
| JPWO2006059765A1 (ja) * | 2004-12-03 | 2008-06-05 | 学校法人日本大学 | 運転行動モデルとその構築方法及び構築システム |
| WO2011040390A1 (ja) * | 2009-09-30 | 2011-04-07 | 本田技研工業株式会社 | 運転者状態判定装置 |
| US8526681B2 (en) | 2007-07-17 | 2013-09-03 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | On-vehicle image processing device for vehicular control |
| JP2014146192A (ja) * | 2013-01-29 | 2014-08-14 | Mazda Motor Corp | 覚醒低下判定システム |
| JPWO2021156989A1 (ja) * | 2020-02-06 | 2021-08-12 | ||
| CN113395514A (zh) * | 2019-04-18 | 2021-09-14 | 现代摩比斯株式会社 | 摄像机信号监测装置和方法 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5478334B2 (ja) * | 2010-04-02 | 2014-04-23 | 株式会社豊田中央研究所 | ドライバ状態判定装置及びプログラム |
-
1989
- 1989-12-18 JP JP32767889A patent/JPH081385B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR19980060082A (ko) * | 1996-12-31 | 1998-10-07 | 박병재 | 커브길 주행시 자동차 속도 제어 장치 및 그 방법 |
| JPWO2006059765A1 (ja) * | 2004-12-03 | 2008-06-05 | 学校法人日本大学 | 運転行動モデルとその構築方法及び構築システム |
| US8526681B2 (en) | 2007-07-17 | 2013-09-03 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | On-vehicle image processing device for vehicular control |
| WO2011040390A1 (ja) * | 2009-09-30 | 2011-04-07 | 本田技研工業株式会社 | 運転者状態判定装置 |
| JPWO2011040390A1 (ja) * | 2009-09-30 | 2013-02-28 | 本田技研工業株式会社 | 運転者状態判定装置 |
| US8489253B2 (en) | 2009-09-30 | 2013-07-16 | Honda Motor Co., Ltd. | Driver state assessment device |
| JP2014146192A (ja) * | 2013-01-29 | 2014-08-14 | Mazda Motor Corp | 覚醒低下判定システム |
| CN113395514A (zh) * | 2019-04-18 | 2021-09-14 | 现代摩比斯株式会社 | 摄像机信号监测装置和方法 |
| CN113395514B (zh) * | 2019-04-18 | 2023-09-26 | 现代摩比斯株式会社 | 摄像机信号监测装置和方法 |
| JPWO2021156989A1 (ja) * | 2020-02-06 | 2021-08-12 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH081385B2 (ja) | 1996-01-10 |
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