JPH081385B2 - 異常運転検出装置 - Google Patents
異常運転検出装置Info
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- JPH081385B2 JPH081385B2 JP32767889A JP32767889A JPH081385B2 JP H081385 B2 JPH081385 B2 JP H081385B2 JP 32767889 A JP32767889 A JP 32767889A JP 32767889 A JP32767889 A JP 32767889A JP H081385 B2 JPH081385 B2 JP H081385B2
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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。
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。
［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。
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。
この種の安全装置の一例として、特開昭64−83423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。
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。
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。
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。
［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64−83
423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、車速が
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。
くつかの問題があった。前述したように、特開昭64−83
423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、車速が
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。
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。
［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12
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Δ
ｌ、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ｖ、及び前記車載画像処理装置16にて算出された横変
位Δｌ、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u0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
れた適正操舵量u0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。
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12
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Δ
ｌ、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ｖ、及び前記車載画像処理装置16にて算出された横変
位Δｌ、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u0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
れた適正操舵量u0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］ 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Δｌ及びヨー角
Δθ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。
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Δｌ及びヨー角
Δθ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
離（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Δｌ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。
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
離（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Δｌ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。
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。
［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。
置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Δｌ、ヨ
ー角Δθ並びにカーブ半径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
区分表示用白線を抽出する。
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Δｌ、ヨ
ー角Δθ並びにカーブ半径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、これらの接戦
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Δｌ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。
異なる２つの地点の接線をそれぞれ求め、これらの接戦
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Δｌ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Ｒ、車両の横変位Δｌ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Ｒ、車両の横変位Δｌ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（FIFO）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u0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（FIFO）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u0を算出する。
すなわち、まずFIFOメモリに所定時間T0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（第３、４図参照）、順次格納する。格納数ｎとし
ては、最大車速vmax及びこの最大車速vmaxに対応する後
述の前方注視距離Lmaxより、 ｎ＝Lmax/（vmax・T0） ……（１） によって決定する。
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（第３、４図参照）、順次格納する。格納数ｎとし
ては、最大車速vmax及びこの最大車速vmaxに対応する後
述の前方注視距離Lmaxより、 ｎ＝Lmax/（vmax・T0） ……（１） 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Δｌだけ離れ、かつヨー角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離L0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εｒ、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ε０の和とな
る。従って、この前方注視距離L0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量u0は、これら各ずれに所定のゲイ
ンを乗じて加算した、 u0＝K1εｒ＋K2Δｌ＋K3ε０ ……（２） で算出することができる。ここで、εｒは前方注視距離
L0だけ進んだ場合に存在するであろう適正コース100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、 によって決定される。ただし、ｍは前方注視距離L0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Δｌだけ離れ、かつヨー角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離L0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εｒ、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ε０の和とな
る。従って、この前方注視距離L0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量u0は、これら各ずれに所定のゲイ
ンを乗じて加算した、 u0＝K1εｒ＋K2Δｌ＋K3ε０ ……（２） で算出することができる。ここで、εｒは前方注視距離
L0だけ進んだ場合に存在するであろう適正コース100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、 によって決定される。ただし、ｍは前方注視距離L0に対
応すべく、次式を満足する最大のｍを採用する。
なお、前方注視距離L0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ｖに対する前方注視距離ＬをROMに
記憶させておき、現在の車速v0に対応する前方注視距離
L0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ｖに対する前方注視距離ＬをROMに
記憶させておき、現在の車速v0に対応する前方注視距離
L0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v0に対応する前方注視距離L0及びヨー角Δθを用い
て ε０＝L0・Δθ ……（５） によって算出される。例えば、T0＝0.5秒、現在車速v0
＝30km/hなる場合を考えてみる。車速ｖが第７図に示す
ように のように変化する場合、T0＝0.5秒毎の検出位置は第９
図に示すように5m、10m、20m、30m、45m、60m、………
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Δe1はカーブ半径Ｒ＝100であることを考慮
して、 100−｛（100）２−52｝1/2＝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v0＝30km/hに対応す
る前方注視距離L0＝50mをROMから読み出し、この前方注
視距離L0を用いてεｒ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、εｒは、 0.125＋0.125＋０＋０＋0.563＝0.813（ｍ） となる。
車速v0に対応する前方注視距離L0及びヨー角Δθを用い
て ε０＝L0・Δθ ……（５） によって算出される。例えば、T0＝0.5秒、現在車速v0
＝30km/hなる場合を考えてみる。車速ｖが第７図に示す
ように のように変化する場合、T0＝0.5秒毎の検出位置は第９
図に示すように5m、10m、20m、30m、45m、60m、………
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Δe1はカーブ半径Ｒ＝100であることを考慮
して、 100−｛（100）２−52｝1/2＝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v0＝30km/hに対応す
る前方注視距離L0＝50mをROMから読み出し、この前方注
視距離L0を用いてεｒ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、εｒは、 0.125＋0.125＋０＋０＋0.563＝0.813（ｍ） となる。
このようにして、εｒ、Δｌ、ε０が算出された後、
これら各算出値に所定のゲインK1、K2、K3を乗じて加算
することにより適正操舵量u0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K1、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K1、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
u0におけるヨー角Δθに起因する誤差ε０のゲインK3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
致して適正操舵量u0を算出することが可能となる。
これら各算出値に所定のゲインK1、K2、K3を乗じて加算
することにより適正操舵量u0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K1、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K1、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
u0におけるヨー角Δθに起因する誤差ε０のゲインK3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
致して適正操舵量u0を算出することが可能となる。
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u0は異常検
出手段20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u0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u0は異常検
出手段20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u0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20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異常検出のしきい値
を適宜修正することにより、例えば比較的粗放な運転の
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異常検出のしきい値
を適宜修正することにより、例えば比較的粗放な運転の
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12から
の車速ｖ、車載画像処理装置16からのカーブ半径Ｒ、横
変位Δｌ、ヨー角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18bより構
成されている。周知のごとく、形式ニューロンは多入力
−１出力の非線形素子であり、各入力の重み付け加算が
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
け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ゲート、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
ーラルネットワークによって数式を用いずに算出された
適正操舵量u0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。
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12から
の車速ｖ、車載画像処理装置16からのカーブ半径Ｒ、横
変位Δｌ、ヨー角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18bより構
成されている。周知のごとく、形式ニューロンは多入力
−１出力の非線形素子であり、各入力の重み付け加算が
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
け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ゲート、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
ーラルネットワークによって数式を用いずに算出された
適正操舵量u0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量u0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、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量u0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、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
け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。
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
け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。
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。
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と前方注視距離Ｌ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と前方注視距離Ｌ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。 10……車載カメラ 12……車速センサ 14……操舵角センサ 16……車載画像処理装置 18……適正操舵量算出手段 20……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と前方注視距離Ｌ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と前方注視距離Ｌ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。 10……車載カメラ 12……車速センサ 14……操舵角センサ 16……車載画像処理装置 18……適正操舵量算出手段 20……異常検出手段
Claims (1)
- 【請求項１】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 JPH03186713A (ja) | 1991-08-14 |
| JPH081385B2 true 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 (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2011216058A (ja) * | 2010-04-02 | 2011-10-27 | Toyota Central R&D Labs Inc | ドライバ状態判定装置及びプログラム |
Families Citing this family (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 |
| JP4341705B2 (ja) | 2007-07-17 | 2009-10-07 | トヨタ自動車株式会社 | 車載画像処理装置 |
| 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 |
| JP5966952B2 (ja) * | 2013-01-29 | 2016-08-10 | マツダ株式会社 | 覚醒低下判定システム |
| KR102589935B1 (ko) * | 2019-04-18 | 2023-10-18 | 현대모비스 주식회사 | 카메라 신호 모니터링 장치 및 방법 |
| JPWO2021156989A1 (ja) * | 2020-02-06 | 2021-08-12 |
-
1989
- 1989-12-18 JP JP32767889A patent/JPH081385B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2011216058A (ja) * | 2010-04-02 | 2011-10-27 | Toyota Central R&D Labs Inc | ドライバ状態判定装置及びプログラム |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH03186713A (ja) | 1991-08-14 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
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